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講演抄録/キーワード
講演名 2019-01-23 14:00
深層学習とGrad_CAMを用いた超音波画像中の胎児部位検出と深度推定に関する研究
石川彦太徐 栄大谷 淳岩田浩康早大MI2018-107
抄録 (和) 本研究は超音波画像のラベル情報のみの学習を用いて胎児部位の分類とバウンディングボックスの生成を行い,生成されたオブジェクトの抽出結果を元に超音波画像中の胎児部位深度と位置推定を行う方法を提案する.超音波検査画像に対しRes_Net50を用いて転移学習をし,「頭部」,「腹部」,「脚部」,「その他」の4クラス分類を行う.得られた学習器とGrad_Camを用いて注目領域のバウンディングボックスを生成する.母体に対し縦断するように連続して検査断面を取得し,各断面においてバウンディングボックスの中心座標を軌跡として記録する事で超音波画像中の胎児部位の深度と位置を得る.「頭部」「腹部」「脚部」が現れる実胎児の動画を用いた実験を行った結果,胎児部位の各深度と位置推定の可能性が示唆された. 
(英) (Not available yet)
キーワード (和) 超音波画像 / 胎児 / Deep Learning / Grad_CAM / 画像認識 / 物体検出 / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 412, MI2018-107, pp. 197-202, 2019年1月.
資料番号 MI2018-107 
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 MI2018-107

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) 深層学習とGrad_CAMを用いた超音波画像中の胎児部位検出と深度推定に関する研究 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Detection of fetal part and depth estimation in ultrasound image using deep learning and Grad_CAM 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 超音波画像 /  
キーワード(2)(和/英) 胎児 /  
キーワード(3)(和/英) Deep Learning /  
キーワード(4)(和/英) Grad_CAM /  
キーワード(5)(和/英) 画像認識 /  
キーワード(6)(和/英) 物体検出 /  
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) 石川 彦太 / Genta Ishikawa / イシカワ ゲンタ
第1著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 徐 栄 / Rong Xu /
第2著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 大谷 淳 / Jun Ohya / オオヤ ジュン
第3著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 岩田 浩康 / Hiroyasu Iwata / イワタ ヒロヤス
第4著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ)
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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 MI2018-107 
巻番号(vol) vol.118 
号番号(no) no.412 
ページ範囲 pp.197-202 
ページ数
発行日 2019-01-15 (MI) 


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