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| 講演名 | 2020-01-30 13:25 腹腔鏡下手術支援のためのU-Netに基づく腹腔鏡動画像からの出血領域の推定 ○山本翔太・林 雄一郎・盛満慎太郎・小澤卓也（名大）・北坂孝幸（愛知工大）・小田昌宏（名大）・竹下修由・伊藤雅昭（国立がん研究センター東病院）・森 健策（名大）  MI2019-115 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では，腹腔鏡下手術映像からのU-Netに基づいた手法による出血領域の推定について述べる．腹腔鏡下手術支援のために，手術中の腹腔鏡映像を解析することで手術の状況を認識する研究が行われている．我々は手術中の出血領域に注目し，U-Netを用いて腹腔鏡映像から出血領域の抽出を行ってきた．従来手法では映像中の各フレーム単位で処理を行っていたため，抽出される出血領域がフレーム間で滑らかに変化しない問題点があった．そこで本稿では，時系列情報を考慮するU-Netを構築する．腹腔鏡下手術映像に従来手法と提案手法を適用し，出血領域の推定を行った．実験の結果，連続した複数フレームを入力とすることにより，フレーム間で出血領域が連続性を持って抽出されるようになったことが確認できた． |
| （英） | This paper reports a bleeding region segmentation method in laparoscopic videos based on U-Net for laparoscopic surgery assistance. Researches on recognition of surgical process have been conducted by analyzing laparoscopic videos for assisting laparoscopic surgery. We have focused on bleeding areas during surgery and have segmented bleeding areas from laparoscopic videos using U-Net. Since our previous method processed frame by frame in the videos, time-series smoothness was lost in the results. In this paper, we construct U-Net which considers time series information. In the experiment, we segmented the bleeding area in laparoscopic surgery videos by the previous method and proposed method. The experimental results showed that the bleeding region was extracted with continuity between frames by using multiple consecutive frames as input. |
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| キーワード | （和） | 腹腔鏡下手術 / 手術工程解析 / 出血セグメンテーション / ディープラーニング / / / / |
| （英） | Laparoscopic surgery / Surgical process analysis / Segmentation / Deep learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 399, MI2019-115, pp. 209-214, 2020年1月. | |
| 資料番号 | MI2019-115 | |
| 発行日 | 2020-01-22 (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 | MI2019-115 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
| 開催期間 | 2020-01-29 - 2020-01-30 |
| 開催地（和） | 沖縄県青年会館 |
| 開催地（英） | OKINAWAKEN SEINENKAIKAN |
| 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 | 2020-01-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 腹腔鏡下手術支援のためのU-Netに基づく腹腔鏡動画像からの出血領域の推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Bleeding area segmentation from laparoscopic video based on U-Net for laparoscopic surgery support |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 腹腔鏡下手術 / Laparoscopic surgery |
| キーワード(2)（和/英） | 手術工程解析 / Surgical process analysis |
| キーワード(3)（和/英） | 出血セグメンテーション / Segmentation |
| キーワード(4)（和/英） | ディープラーニング / Deep learning |
| 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） | 山本 翔太 / Shota Yamamoto / ヤマモト ショウタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋大学大学院 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 林 雄一郎 / Yuichiro Hayashi / ハヤシ ユウイチロウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋大学大学院 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 盛満 慎太郎 / Shintaro Morimitsu / モリミツ シンタロウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 名古屋大学大学院 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小澤 卓也 / Takuya Ozawa / オザワ タクヤ |
| 第4著者 所属（和/英） | 名古屋大学大学院 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 北坂 孝幸 / Takayuki Kitasaka / キタサカ タカユキ |
| 第5著者 所属（和/英） | 愛知工業大学 (略称： 愛知工大) Aichi Institute of Technology (略称： Aichi Institute of Tech.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小田 昌宏 / Masahiro Oda / オダ マサヒロ |
| 第6著者 所属（和/英） | 名古屋大学大学院 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 竹下 修由 / Nobuyoshi Takeshita / タケシタ ノブヨシ |
| 第7著者 所属（和/英） | 国立がん研究センター東病院 (略称： 国立がん研究センター東病院) National Cancer Center Hospital East (略称： Cancer Center) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊藤 雅昭 / Masaaki Ito / イトウ マサアキ |
| 第8著者 所属（和/英） | 国立がん研究センター東病院 (略称： 国立がん研究センター東病院) National Cancer Center Hospital East (略称： Cancer Center) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | 森 健策 / Kensaku Mori / モリ ケンサク |
| 第9著者 所属（和/英） | 名古屋大学大学院 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-01-30 13:25:00 |
| 発表時間 | 45分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2019-115 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.399 |
| ページ範囲 | pp.209-214 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-01-22 (MI) |
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