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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2016-08-08 13:30 DCNNとSVMを併用したGGO候補領域の多段階識別 ○平山一希・タン ジュー クイ・金 亨燮（九工大）・青木隆敏（産業医科大）・木戸尚治（山口大）  IE2016-47 |
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| 抄録 | （和） | 近年，読影医師への負担軽減，病変部検出の精度向上を目的としたコンピュータ支援診断（CAD; Computer Aided Diagnosis）システムの開発が進められている． そこで本論文では，胸部CT画像からのGGO（Ground Glass Opacity）候補領域の自動抽出法を提案する．主な処理の流れとしては胸部CT画像から肺野領域を抽出し，3D Line Filterによる血管・気管支領域の除去を行う．続いて，濃度・勾配閾値処理による初期GGO候補領域を選定し，その領域に対しDCNN（Deep Convolutional Neural Network）を用いた識別を行う．その後，特徴量を算出し，ルールベース法により偽陽性陰影を削減した後，SVM（Support Vector Machine）による最終的なGGO候補領域の識別を行う． |
| （英） | Recently, the development of CAD (Computer Aided Diagnosis) system for the purpose of reducing the burden to the physicians and improving accuracy of lesion detection has been advanced. In this paper, we propose an automatic extraction method of GGO (Ground Glass Opacity) candidate regions from the chest CT image. The flow of the main processings are, extracting the lung area from the chest CT image, the removal of a blood vessel regions, bronchus region by 3D line enhancement filter. Then, we selected the initial GGO candidate regions by the density-gradient threshold processing, and identifies with DCNN (Deep Convolutional Neural Network) for that areas. Finally, we calculates the features, to reduce the false-positive shadow by the rule-based method, performs identification of the final GGO candidate regions by SVM (Support Vector Machine). | |
| キーワード | （和） | Ground Glass Opacity / Computer Aided Diagnosis / Lung Image Database Consortium / Deep Convolutional Neural Network / Support Vector Machine / / / |
| （英） | Ground Glass Opacity / Computer Aided Diagnosis / Lung Image Database Consortium / Deep Convolutional Neural Network / Support Vector Machine / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 116, no. 176, IE2016-47, pp. 17-20, 2016年8月. | |
| 資料番号 | IE2016-47 | |
| 発行日 | 2016-08-01 (IE) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IE2016-47 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IE ITE-ME IPSJ-AVM ITE-CE |
| 開催期間 | 2016-08-08 - 2016-08-09 |
| 開催地（和） | 九州工業大学 戸畑キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | マルチメディア情報処理・配信・検索・インタフェースとその応用，およびコンシューマエレクトロニクス，メディアエレクトロニクス，画像工学，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IE |
| 会議コード | 2016-08-IE-ME-AVM-CE |
| 本文の言語 | 日本語（英語タイトルなし） |
| タイトル（和） | DCNNとSVMを併用したGGO候補領域の多段階識別 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Ground Glass Opacity / Ground Glass Opacity |
| キーワード(2)（和/英） | Computer Aided Diagnosis / Computer Aided Diagnosis |
| キーワード(3)（和/英） | Lung Image Database Consortium / Lung Image Database Consortium |
| キーワード(4)（和/英） | Deep Convolutional Neural Network / Deep Convolutional Neural Network |
| キーワード(5)（和/英） | Support Vector Machine / Support Vector Machine |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 平山 一希 / Kazuki Hirayama / ヒラヤマ カズキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： KIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | タン ジュー クイ / Joo Kooi Tan / タン ジュー クイ |
| 第2著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： KIT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 金 亨燮 / Hyoungseop Kim / キム ヒョンソプ |
| 第3著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： KIT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 青木 隆敏 / Takatoshi Aoki / アオキ タカトシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 産業医科大学 (略称： 産業医科大) University of Occupational and Environmental Health (略称： UOEH) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木戸 尚治 / Shoji Kido / キド ショウジ |
| 第5著者 所属（和/英） | 山口大学 (略称： 山口大) Yamaguchi University (略称： YU) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2016-08-08 13:30:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | IE |
| 資料番号 | IE2016-47 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | no.176 |
| ページ範囲 | pp.17-20 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2016-08-01 (IE) |
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