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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-03-06 11:35 分水嶺アルゴリズムに基づく骨除去及びテクスチャ解析による造影CT画像の外傷出血検出能の改善 ○木村拓貴・新井久美子・吉村裕一郎・中田孝明・織田成人・中口俊哉（千葉大）  IMQ2019-34 IE2019-116 MVE2019-55 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では，救急医療における医師の負担軽減を目的に，造影CT画像を用いた外傷出血の自動検出手法を検討している．本論文では，検出処理において重要な要素の一つである骨除去について，分水嶺アルゴリズムに基づいた骨除去手法を提案し，性能を改善した．加えて，骨周辺で多く発生する誤検出領域のテクスチャ特徴量からランダムフォレスト学習器を用いて分類することで誤検出領域の低減を行った．実験として計158箇所の外傷を含むCT画像29例を用いて従来手法との結果を比較した．提案した骨除去手法を用いることにより，従来手法よりも感度が向上し検出能が改善した．また，骨誤検出に対応した候補領域分類を行うことで，先行研究よりも偽陽性を約35%低減した． |
| （英） | We are investigating an automatic detection method for extravasation using contrast-enhanced CT images in order to reduce the burden on doctors in emergency medicine. In this paper, we propose a bone removal method based on the watershed algorithm for bone removal, which is one of the important factors in the detection process, and improve its performance. In addition, the number of false positive was reduced by using a random forest learner to classify candidate area using texture feature. By using the proposed bone removal method, the sensitivity was improved and the detectability was improved compared to the conventional method. In addition, false positives were reduced by about 35% compared to previous studies by classifying candidate regions corresponding to bone misdetection. | |
| キーワード | （和） | 造影CT画像 / 外傷出血 / 機械学習 / Random Forest法 / テクスチャ解析 / / / |
| （英） | contrast-enhanced CT images / extravasation / machine learning / Random Forest method / texture analysis / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 454, IMQ2019-34, pp. 93-96, 2020年3月. | |
| 資料番号 | IMQ2019-34 | |
| 発行日 | 2020-02-27 (IMQ, IE, MVE) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 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 | IMQ2019-34 IE2019-116 MVE2019-55 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IE IMQ MVE CQ |
| 開催期間 | 2020-03-05 - 2020-03-06 |
| 開催地（和） | 九州工業大学 戸畑キャンパス |
| 開催地（英） | Kyushu Institute of Technology |
| テーマ（和） | 五感メディア，マルチメディア，メディアエクスペリエンス， 映像符号化，イメージメディアの品質，ネットワークの品質 および信頼性，一般 （魅力工学（AC）研究会協賛） |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IMQ |
| 会議コード | 2020-03-IE-IMQ-MVE-CQ |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 分水嶺アルゴリズムに基づく骨除去及びテクスチャ解析による造影CT画像の外傷出血検出能の改善 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Performance improvement by bone removal based on watershed algorithm and texture analysis in extravasation detection using contrast CT images |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 造影CT画像 / contrast-enhanced CT images |
| キーワード(2)（和/英） | 外傷出血 / extravasation |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(4)（和/英） | Random Forest法 / Random Forest method |
| キーワード(5)（和/英） | テクスチャ解析 / texture analysis |
| 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） | 木村 拓貴 / Hiroki Kimura / キムラ ヒロキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 千葉大学大学院融合理工学府基幹工学専攻医工学コース (略称： 千葉大) Graduate of Science and Engineering, Chiba University (略称： Chiba Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 新井 久美子 / Kumiko Arai / アライ クミコ |
| 第2著者 所属（和/英） | 千葉大学大学院医学研究院救急集中治療医学 (略称： 千葉大) Department of Emergency and Critical Care Medicine (略称： Chiba Univ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉村 裕一郎 / Yuichiro Yoshimura / ヨシムラ ユウイチロウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 千葉大学フロンティア医工学センター (略称： 千葉大) Center for Frontier Medical Engineering, Chiba University (略称： Chiba Univ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中田 孝明 / Takaaki Nakada / ナカダ タカアキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 千葉大学大学院医学研究院救急集中治療医学 (略称： 千葉大) Department of Emergency and Critical Care Medicine (略称： Chiba Univ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 織田 成人 / Shigeto Oda / オダ シゲト |
| 第5著者 所属（和/英） | 千葉大学大学院医学研究院救急集中治療医学 (略称： 千葉大) Department of Emergency and Critical Care Medicine (略称： Chiba Univ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中口 俊哉 / Toshiya Nakaguchi / ナカグチ トシヤ |
| 第6著者 所属（和/英） | 千葉大学フロンティア医工学センター (略称： 千葉大) Center for Frontier Medical Engineering, Chiba University (略称： Chiba Univ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-03-06 11:35:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IMQ |
| 資料番号 | IMQ2019-34, IE2019-116, MVE2019-55 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.454(IMQ), no.456(IE), no.457(MVE) |
| ページ範囲 | pp.93-96 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2020-02-27 (IMQ, IE, MVE) |
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