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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-11-06 18:00 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・伊藤康一（東北大）・呉 凱（華南理工大）・佐藤和則・瀧 靖之（東北大）・福田 寛（東北医科薬科大）・青木孝文（東北大）  MICT2018-57 MI2018-57 |
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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． |
| （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 / / |
| （英） | MRI / T1-weighted image / age estimation / brain aging / deep learning / CNN / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 286, MI2018-57, pp. 79-82, 2018年11月. | |
| 資料番号 | MI2018-57 | |
| 発行日 | 2018-10-30 (MICT, MI) | |
| ISSN | 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 | MICT2018-57 MI2018-57 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MICT MI |
| 開催期間 | 2018-11-06 - 2018-11-06 |
| 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） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2018-11-MICT-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| 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（英） | |
| 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 |
| 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） | 上田 大 / Masaru Ueda / ウエダ マサル |
| 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/ヨミ） | 伊藤 康一 / Koichi Ito / イトウ コウイチ |
| 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/ヨミ） | 呉 凱 / Kai Wu / ウ カイ |
| 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/ヨミ） | 佐藤 和則 / Kazunori Sato / サトウ カズノリ |
| 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/ヨミ） | 瀧 靖之 / Yasuyuki Taki / タキ ヤスユキ |
| 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/ヨミ） | 福田 寛 / Hiroshi Fukuda / フクダ ヒロシ |
| 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/ヨミ） | 青木 孝文 / Takafumi Aoki / アオキ タカフミ |
| 第7著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-11-06 18:00:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MICT2018-57, MI2018-57 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.285(MICT), no.286(MI) |
| ページ範囲 | pp.79-82 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2018-10-30 (MICT, MI) |
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