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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-01-23 14:00 U-Netおよびresidual U-Netを用いたCT画像中のびまん性肺疾患領域のセグメンテーション ○村上佳菜子・木戸尚治・平野 靖・間普真吾（山口大）・近藤堅司（産総研/パナソニック）・小澤 順（産総研）  MI2018-102 |
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| 抄録 | （和） | びまん性肺疾患の診断における陰影の識別には領域のセグメンテーションが重要である．近年，医用画像においてはU-Netなどを用いたセグメンテーション手法が数多く提案されている．しかし，びまん性肺疾患にはすりガラス状陰影や肺気腫陰影などの陰影の境界があいまいな症例が多く存在するため，陰影によってはこれらのモデルではセグメンテーションが困難な場合がある．本研究では，U-NetとU-Netにresidual unitを加えたresidual U-Netを用いて肺野領域から6つのびまん性肺疾患の陰影パターンの領域を抽出した．実験の結果，各陰影の平均Dice係数はU-Netを用いた場合では0.800±0.101，residual U-Netを用いた場合では0.854±0.065であった．U-Netを用いた場合でも高い抽出精度が得られたが，U-Netを用いた場合では蜂巣状陰影は0.768±0.090，肺気腫陰影は0.679±0.183であったのに対し，residual U-Netを用いた場合では蜂巣状陰影は0.871±0.045．肺気腫陰影は0.831±0.109となり，residual U-Netを用いることで陰影の境界があいまいな症例の抽出にも有用であることが示された． |
| （英） | Segmentation is important for diagnosis of diffuse lung diseases (DLD) as same as classification. In recent years, a lot of segmentation methods of medical images using U-Net are suggested in computer-aided diagnosis (CAD). Contours of cases such as ground-glass opacity (GGO) and emphysema (EMP) are vague in DLD opacities. Segmentation is difficult for such DLD opacities. In this study, we evaluated detection methods of DLD areas using U-Net and residual U-Net. Dice value of six DLD patterns using U-Net was 0.800±0.101, and dice value using residual U-Net was 0.854±0.065. Dice values of honeycombing (HCM) and EMP using U-Net were 0.768±0.090 and 0.679±0.183. Dice values of HCM and EMP using residual U-Net were 0.871±0.045 and 0.831±0.109. It is shown to be useful for cases those contours are vague. | |
| キーワード | （和） | U-Net / residual U-Net / びまん性肺疾患 / / / / / |
| （英） | U-Net / residual U-Net / Diffuse Lung Disease / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 412, MI2018-102, pp. 175-179, 2019年1月. | |
| 資料番号 | MI2018-102 | |
| 発行日 | 2019-01-15 (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 | MI2018-102 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
| 開催期間 | 2019-01-22 - 2019-01-23 |
| 開催地（和） | 沖縄県青年会館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 医用画像工学一般 |
| テーマ（英） | Medical Image Engineering, Analysis, Recognition, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2019-01-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | U-Netおよびresidual U-Netを用いたCT画像中のびまん性肺疾患領域のセグメンテーション |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Segmentation for diffuse lung disease opacities on CT images using U-Net and residual U-Net |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | U-Net / U-Net |
| キーワード(2)（和/英） | residual U-Net / residual U-Net |
| キーワード(3)（和/英） | びまん性肺疾患 / Diffuse Lung Disease |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 村上 佳菜子 / Kanako Murakami / ムラカミ カナコ |
| 第1著者 所属（和/英） | 山口大学 (略称： 山口大) Yamaguchi University (略称： Yamaguchi Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木戸 尚治 / Shoji Kido / キド ショウジ |
| 第2著者 所属（和/英） | 山口大学 (略称： 山口大) Yamaguchi University (略称： Yamaguchi Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 平野 靖 / Yasushi Hirano / ヒラノ ヤスシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 山口大学 (略称： 山口大) Yamaguchi University (略称： Yamaguchi Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 間普 真吾 / Shingo Mabu / マブ シンゴ |
| 第4著者 所属（和/英） | 山口大学 (略称： 山口大) Yamaguchi University (略称： Yamaguchi Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 近藤 堅司 / Kenji Kondo / コンドウ ケンジ |
| 第5著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所/パナソニック株式会社 (略称： 産総研/パナソニック) Advanced Industrial Science and Technology/Panasonic Corporation (略称： AIST/Panasonic) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小澤 順 / Jun Ozawa / オザワ ジュン |
| 第6著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) Advanced Industrial Science and Technology (略称： AIST) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-01-23 14:00:00 |
| 発表時間 | 60分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2018-102 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.412 |
| ページ範囲 | pp.175-179 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2019-01-15 (MI) |
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