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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-07-06 11:55 ［ポスター講演］心臓CT画像からの左心耳領域セグメンテーションの基礎検討 ○高屋敷 至・土井章男・加藤 徹・高橋弘毅（岩手県立大）・関村匠斗（システム計画研）・朴澤麻衣子・森野禎浩（岩手医科大）  MI2019-30 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では左心耳閉鎖術の診断を容易にすることを目的として心臓CT画像から左心耳領域を自動抽出する方式を提案する．一般に心臓CT画像の場合，心臓領域は非常に複雑な臓器であるため，左心耳領域を自動分類することは困難である．そのため我々はCT計測時の条件を一定とした造影剤入り心臓CT画像を対象に，Fully Convolutional Neural Networks (FCN)を利用したセマンティックセグメンテーション手法に加え，ミニバッチやAdversarial Trainingを適用し左心耳領域のみの自動抽出を行った．本手法により心臓CT画像から左心耳閉鎖術の術前計画支援に必要な情報を自動的に得ることが可能となった． |
| （英） | In this study, we propose a method to automatically extract the left atrial appendage region from the cardiac CT image for the purpose of facilitating the diagnosis of the left atrial appendage closure procedure. Generally, in the case of a cardiac CT image, it is difficult to automatically classify the left atrial appendage region because the heart region is a very complicated organ. Therefore, in addition to the semantic segmentation method using Fully Convolutional Neural Networks (FCN), we performed an automatic extraction of only the left atrial appendage region using mini-batch and Adversarial training, for heart contrast CT containing contrast medium with constant condition for CT measurement. With this method, it becomes possible to automatically obtain information necessary for preoperative plan support of left atrial appendage closure from cardiac CT images. | |
| キーワード | （和） | 左心耳領域 / 心臓CT画像 / 深層学習 / FCN / セグメンテーション / 左心耳閉鎖術 / / |
| （英） | Left Atrial Appendage Region / Heart CT image / Deep Learning / Fully Convolutional Neural Networks / Segmentation / Left Atrial Appendage Occlusion / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 104, MI2019-30, pp. 43-48, 2019年7月. | |
| 資料番号 | MI2019-30 | |
| 発行日 | 2019-06-28 (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 | MI2019-30 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
| 開催期間 | 2019-07-05 - 2019-07-06 |
| 開催地（和） | はこだて未来大学 |
| 開催地（英） | Future Univ. Hakodate |
| テーマ（和） | 医用画像工学一般 |
| テーマ（英） | Medical Imaging, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2019-07-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 心臓CT画像からの左心耳領域セグメンテーションの基礎検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Basic study of left atrial appendage segmentation from cardiac CT images |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 左心耳領域 / Left Atrial Appendage Region |
| キーワード(2)（和/英） | 心臓CT画像 / Heart CT image |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(4)（和/英） | FCN / Fully Convolutional Neural Networks |
| キーワード(5)（和/英） | セグメンテーション / Segmentation |
| キーワード(6)（和/英） | 左心耳閉鎖術 / Left Atrial Appendage Occlusion |
| 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） | 高屋敷 至 / Itaru Takayashiki / タカヤシキ イタル |
| 第1著者 所属（和/英） | 岩手県立大学 (略称： 岩手県立大) Iwate Prefectural University (略称： Iwate Prefectural Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 土井 章男 / Doi Akio / ドイ アキオ |
| 第2著者 所属（和/英） | 岩手県立大学 (略称： 岩手県立大) Iwate Prefectural University (略称： Iwate Prefectural Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 加藤 徹 / Toru Kato / カトウ トオル |
| 第3著者 所属（和/英） | 岩手県立大学 (略称： 岩手県立大) Iwate Prefectural University (略称： Iwate Prefectural Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高橋 弘毅 / Hiroki Takahashi / タカハシ ヒロキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 岩手県立大学 (略称： 岩手県立大) Iwate Prefectural University (略称： Iwate Prefectural Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 関村 匠斗 / Shoto Sekimura / セキムラ ショウト |
| 第5著者 所属（和/英） | 株式会社システム計画研究所 (略称： システム計画研) Research Institute of Systems Planning, Inc. (略称： ISP) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 朴澤 麻衣子 / Maiko Hozawa / ホザワ マイコ |
| 第6著者 所属（和/英） | 岩手医科大学 (略称： 岩手医科大) Iwate Medical University (略称： Iwate Medical Univ.) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 森野 禎浩 / Yoshihiro Morino / モリノ ヨシヒロ |
| 第7著者 所属（和/英） | 岩手医科大学 (略称： 岩手医科大) Iwate Medical University (略称： Iwate Medical Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-07-06 11:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2019-30 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.104 |
| ページ範囲 | pp.43-48 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-06-28 (MI) |
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