講演抄録/キーワード |
講演名 |
2019-10-19 10:45
ディープラーニングを用いたびまん性肺疾患の異常陰影識別と異常陰影量の定量化 ○武部浩明・森脇康貴・宮崎信浩・馬場孝之(富士通研)・寺田大晃・檜垣 徹・粟井和夫(広島大)・小林弘岳・中川真智子・嶋田雅彦・北山健児(富士通) PRMU2019-44 |
抄録 |
(和) |
肺全体に異常陰影が現れるびまん性肺疾患の画像診断では,異常陰影の経時的な量の変化が重要な情報であり,異常陰影量を自動的に定量化できる技術が望まれている.異常陰影量の定量化は,画像から異常陰影を識別することによって行われる.びまん性肺疾患の異常陰影を識別する手法はディープラーニング(DL)を用いる手法が有効であるが,代表的な異常陰影の一つである粒状影の識別が難しいという課題があった.そこで,粒状影の3次元構造に着目することにより,DLを用いながら粒状影を識別できる手法を提案する.提案手法は,従来と比較して識別精度が向上するとともに,本手法の応用として,同一患者の複数時点で撮影された画像に対し,異常陰影量に関する経時変化を定量化できることを示す. |
(英) |
Changes in the amount of lesion over time are important information for diagnostic imaging of diffuse lung disease in which lesions appear throughout a lung. Then a technique that can automatically quantify the amount of lesion is desired. The quantification of the amount of lesion is performed by classifying the lesion from the image. A method using deep learning (DL) is effective for classifying lesions in diffuse lung disease. However, there is a problem that it is difficult to classify micro nodules that are typical lesions. We propose a method for accurately classifying micro nodules using DL by focusing on the 3D structure of a micro nodule. We confirmed that as for the proposed method, the classification accuracy was improved compared to the conventional method, and as an application of this method, the temporal change in the amount of lesions was accurately quantified for cases taken at multiple time points of the same patient. |
キーワード |
(和) |
ディープラーニング / びまん性肺疾患 / 異常陰影識別 / 粒状影 / / / / |
(英) |
Deep Learning / Diffuse Lung Disease / Lesion Classification / Micro Nodule / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 235, PRMU2019-44, pp. 67-72, 2019年10月. |
資料番号 |
PRMU2019-44 |
発行日 |
2019-10-11 (PRMU) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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PRMU2019-44 |