講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-03-13 11:15
U-NetによるCT画像における脊椎の自動検出 ○鎌田理詩・菊池眞之(東京工科大)・庄野 逸(電通大)・林 勲(関西大)・福島邦彦(ファジィシステム研) NC2017-81 |
抄録 |
(和) |
本研究では,患者のCT画像から脊椎の3Dメッシュモデルを自動生成するための足がかりとして,深層学習を用いたCT画像における脊椎部分の自動抽出を目指した.具体的には,10本分の脊椎データのうち,学習用に5本,テスト用に5本を使用し,U-Netと呼ばれるニューラルネットワークで学習とテストを行った.学習させた脊椎をテストしたときのDice係数による教師画像とセグメンテーション結果との一致度の評価値(以下,一致度とする)は98.5%,学習させていない脊椎をテストしたときの一致度は82.7%であった.この一致度を向上させるためには,U-Netのパラメータを調整する他,三次元的に学習を行えるようにすることが有効であると考えられる. |
(英) |
In this study, we aimed at automatic extraction of spinal parts in CT images using deep learning as a foothold for automatically generating 3D mesh model of spine from CT image of patient. We used 10 spinal data which were learned and tested on U-Net for the segmentation of spine region. The percentage of correct answers that the learned spine was tested was 98.5%, and the similarity between teacher image and segmented spine image measure by Dice coefficient of having tested the unedited spinal column was 82.7%. In order to improve this similarity value, it will be effective to adjust the parameters of U-Net and to conduct 3D learning as well. |
キーワード |
(和) |
U-Net / 医用画像処理 / セグメンテーション / / / / / |
(英) |
U-Net / Medical image processing / segmentation / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 117, no. 508, NC2017-81, pp. 81-84, 2018年3月. |
資料番号 |
NC2017-81 |
発行日 |
2018-03-06 (NC) |
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 |
NC2017-81 |