| 講演名 | 2018-09-21 ［ショートペーパー］深層学習を用いた心外膜の自動抽出 趙 紫瑜(立命館大), 音石 朋恵(立命館大), 岩本 祐太郎(立命館大), 手塚 祐司(草津総合病院), 岡田 裕貴(草津総合病院), 前田 清澄(草津総合病院), 和田 厚幸(草津総合病院), 柏木 厚典(草津総合病院), 陳 延偉(立命館大), |
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| 抄録(和) | 心外膜は心臓を包むの嚢で、心臓が他の臓器と隔てられている。心外膜の内側と外側は脂肪が付着し，これらの脂肪を区別するため心外膜を抽出する必要がある。心臓のCT画像において、心外膜は細い線として存在し、目視できない箇所も存在するため、心外膜の自動抽出は困難である。そのため、従来手法では医師による手動抽出が主であった。本研究では、深層学習の一種であるU-Netを用いた心外膜の自動抽出法を提案し、心外膜の自動抽出が可能であることを示した． |
| 抄録(英) | The epicardial is a wall sac containing the heart and the roots of the great vessels. Epicardial adipose tissue adhere to the inside and outside of the epicardial, it is necessary to extract the epicardial to distinguish these fat tissues. A major challenge in epicardial segmentation is that in the cardiac Computed Tomography(CT) images, the epicardial exists as a very thin line and there are places where it can not be observed. Up to now, the main method of epicardial segmentation is manual extraction by experts. In this study, we propose a fully automatic method for epicardial segmentation, which is developed using U-Net, and demonstrated that it is possible to automatically segment epicardial. |
| キーワード(和) | 深層学習 / 心外膜の自動抽出 / U-Net |
| キーワード(英) | Deep learning / Epicardial segmentation / U-Net |
| 資料番号 | PRMU2018-55,IBISML2018-32 |
| 発行日 | 2018-09-13 (PRMU, IBISML) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU / IBISML / IPSJ-CVIM |
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| 開催期間 | 2018/9/20(から2日開催) |
| 開催地（和） | 福岡工業大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 機械学習と実応用 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 佐藤 真一(NII) / 鹿島 久嗣(京大) |
| 委員長氏名（英） | Shinichi Sato(NII) / Hisashi Kashima(Kyoto Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 井尻 善久(オムロン) / 玉木 徹(広島大) / 杉山 将(東大) / 津田 宏治(東大) |
| 副委員長氏名（英） | Yoshihisa Ijiri(Omron) / Toru Tamaki(Hiroshima Univ.) / Masashi Sugiyama(Univ. of Tokyo) / Koji Tsuda(Univ. of Tokyo) |
| 幹事氏名（和） | 石井 雅人(NEC) / 菅野 裕介(阪大) / 竹内 一郎(名工大) / 神嶌 敏弘(産総研) |
| 幹事氏名（英） | Masato Ishii(NEC) / Yusuke Sugano(Osaka Univ.) / Ichiro Takeuchi(Nagoya Inst. of Tech.) / Toshihiro Kamishima(AIST) |
| 幹事補佐氏名（和） | 入江 豪(NTT) / 牛久 祥孝(東大) / 岩田 具治(NTT) / 大羽 成征(京大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Go Irie(NTT) / Yoshitaka Ushiku(Univ. of Tokyo) / Tomoharu Iwata(NTT) / Shigeyuki Oba(Kyoto Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding / Technical Committee on Infomation-Based Induction Sciences and Machine Learning / Special Interest Group on Computer Vision and Image Media |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［ショートペーパー］深層学習を用いた心外膜の自動抽出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Short Paper] Automatic Segmentation of Epicardial Using Deep Learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / Deep learning |
| キーワード(2)（和/英） | 心外膜の自動抽出 / Epicardial segmentation |
| キーワード(3)（和/英） | U-Net / U-Net |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 趙 紫瑜 / Ziyu Zhao |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 立命館大学(略称：立命館大) Ritsumei University(略称：Ritsumei Univ) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 音石 朋恵 / Tomoe Otoishi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 立命館大学(略称：立命館大) Ritsumei University(略称：Ritsumei Univ) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 岩本 祐太郎 / Yutaro Iwamoto |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 立命館大学(略称：立命館大) Ritsumei University(略称：Ritsumei Univ) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 手塚 祐司 / Youji Tetsuka |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 草津総合病院(略称：草津総合病院) Kusatsu General Hospital(略称：Kusatsu General Hospita) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 岡田 裕貴 / Yuki Okada |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 草津総合病院(略称：草津総合病院) Kusatsu General Hospital(略称：Kusatsu General Hospita) |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 前田 清澄 / Kiyosumi Maeda |
| 第 6 著者 所属（和/英） | 草津総合病院(略称：草津総合病院) Kusatsu General Hospital(略称：Kusatsu General Hospita) |
| 第 7 著者 氏名（和/英） | 和田 厚幸 / Atsuyuki Wada |
| 第 7 著者 所属（和/英） | 草津総合病院(略称：草津総合病院) Kusatsu General Hospital(略称：Kusatsu General Hospita) |
| 第 8 著者 氏名（和/英） | 柏木 厚典 / Atsunori Kashiwagi |
| 第 8 著者 所属（和/英） | 草津総合病院(略称：草津総合病院) Kusatsu General Hospital(略称：Kusatsu General Hospita) |
| 第 9 著者 氏名（和/英） | 陳 延偉 / Yanwei Chen |
| 第 9 著者 所属（和/英） | 立命館大学(略称：立命館大) Ritsumei University(略称：Ritsumei Univ) |
| 発表年月日 | 2018-09-21 |
| 資料番号 | PRMU2018-55,IBISML2018-32 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | PRMU-219,IBISML-220 |
| ページ範囲 | pp.131-132(PRMU), pp.131-132(IBISML), |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2018-09-13 (PRMU, IBISML) |