| 講演名 | 2018-11-06 3D-CNNを用いた脳MRI画像からの年齢推定とその応用に関する検討 上田 大(東北大), 伊藤 康一(東北大), 呉 凱(華南理工大), 佐藤 和則(東北大), 瀧 靖之(東北大), 福田 寛(東北医科薬科大), 青木 孝文(東北大), |
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| 抄録(和) | ヒトの脳は，正常加齢に伴って，その形態が萎縮していくことが知られている．この傾向を利用することで，脳画像から年齢を推定することができる．健常者の脳画像から推定される年齢は，正常加齢に伴う脳萎縮の客観的な指標になる．推定年齢と実年齢を比較することで，脳形態を変化させるような疾患の診断支援につながると期待されている．本稿では，3D Convolutional Neural Network (3D-CNN)を用いて脳MRI画像から年齢を推定する手法を提案する．また，アルツハイマー患者を含むデータベースを用いた実験を通して，疾患の診断支援における，提案手法の有効性について検討する． |
| 抄録(英) | The statistical analysis of brain MR images indicates that the human brain atrophies during normal aging process. The age of subjects can be estimated from brain images by modeling morphological changes. This model can be used to identify brain disorders by evaluating the actual and estimated age. This paper proposes an age estimation method from brain MRI images using 3D Convolutional Neural Network (3D-CNN). Through a set of experiments using T1-weighted images of patients with Alzheimer's disease, the proposed method exhibits the efficient performance on age estimation performance compared with conventional methods. |
| キーワード(和) | MRI / T1強調画像 / 年齢推定 / 脳加齢 / 深層学習 / CNN |
| キーワード(英) | MRI / T1-weighted image / age estimation / brain aging / deep learning / CNN |
| 資料番号 | MICT2018-57,MI2018-57 |
| 発行日 | 2018-10-30 (MICT, MI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MICT / MI |
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| 開催期間 | 2018/11/6(から1日開催) |
| 開催地（和） | 兵庫県立大学 神戸情報科学キャンパス |
| 開催地（英） | University of Hyogo |
| テーマ（和） | ヘルスケア・医療情報通信技術，医用画像，一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 原 晋介(阪市大) / 森 健策(名大) |
| 委員長氏名（英） | Shinsuke Hara(Osaka City Univ.) / Kensaku Mori(Nagoya Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 杉本 千佳(横浜国大) / 花田 英輔(佐賀大) / 河田 佳樹(徳島大) / 木村 裕一(近畿大) |
| 副委員長氏名（英） | Chika Sugimoto(Yokohama National Univ.) / Eisuke Hanada(Saga Univ.) / Yoshiki Kawata(Tokushima Univ.) / Yuichi Kimura(Kinki Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 安在 大祐(名工大) / 大野 光平(明大) / 北坂 孝幸(愛知工大) / 本谷 秀堅(名工大) |
| 幹事氏名（英） | Daisuke Anzai(Nagoya Inst. of Tech.) / Kohei Ohno(Meiji Univ.) / Takayuki Kitasaka(Aichi Inst. of Tech.) / Hidekata Hontani(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 小林 匠(横浜国大) / 和泉 慎太郎(神戸大) / 田中 亜実(立命館大) / 朔 啓太(九大) / 原口 亮(兵庫県立大) / 平野 靖(山口大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Takumi Kobayashi(Yokohama National Univ.) / Shintaro Izumi(Kobe Univ.) / Ami Tanaka(Ritsumeikan Univ.) / Keita Saku(Kyushu Univ.) / Ryo Haraguchi(Univ. of Hyogo) / Yasushi Hirano(Yamaguchi Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Healthcare and Medical Information Communication Technology / Technical Committee on Medical Imaging |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 3D-CNNを用いた脳MRI画像からの年齢推定とその応用に関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study of an Age Estimation Method From Brain MRI Images Using 3D-CNN and Its Application |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | MRI / MRI |
| キーワード(2)（和/英） | T1強調画像 / T1-weighted image |
| キーワード(3)（和/英） | 年齢推定 / age estimation |
| キーワード(4)（和/英） | 脳加齢 / brain aging |
| キーワード(5)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| キーワード(6)（和/英） | CNN / CNN |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 上田 大 / Masaru Ueda |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東北大学(略称：東北大) Tohoku University(略称：Tohoku Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 伊藤 康一 / Koichi Ito |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東北大学(略称：東北大) Tohoku University(略称：Tohoku Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 呉 凱 / Kai Wu |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 華南理工大学(略称：華南理工大) South China University of Technology(略称：South China Univ. of Tech.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 佐藤 和則 / Kazunori Sato |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 東北大学(略称：東北大) Tohoku University(略称：Tohoku Univ.) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 瀧 靖之 / Yasuyuki Taki |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 東北大学(略称：東北大) Tohoku University(略称：Tohoku Univ.) |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 福田 寛 / Hiroshi Fukuda |
| 第 6 著者 所属（和/英） | 東北医科薬科大学(略称：東北医科薬科大) Tohoku Medical and Pharmaceutical University(略称：Tohoku Medical and Pharmaceutical Univ.) |
| 第 7 著者 氏名（和/英） | 青木 孝文 / Takafumi Aoki |
| 第 7 著者 所属（和/英） | 東北大学(略称：東北大) Tohoku University(略称：Tohoku Univ.) |
| 発表年月日 | 2018-11-06 |
| 資料番号 | MICT2018-57,MI2018-57 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | MICT-285,MI-286 |
| ページ範囲 | pp.79-82(MICT), pp.79-82(MI), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2018-10-30 (MICT, MI) |