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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-05-28 14:00 深層学習を用いた超音波プローブの位置推定に基づく3次元超音波像の再構成に関する研究 ○三浦幹太・伊藤康一・青木孝文（東北大）・大宮 淳・近藤敏志（コニカミノルタ）  SIP2020-3 BioX2020-3 IE2020-3 MI2020-3 |
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| 抄録 | （和） | 本論文では，深層学習を用いた超音波画像群からのプローブの位置推定手法を提案する． 提案手法では，超音波画像のみから超音波プローブの位置を推定するために畳み込みニューラルネットワークを用いる． また，オプティカルフローを推定するネットワークを追加するとともに，$L_1$ 損失関数と動きの一貫性を考慮した損失関数を導入する． プローブの位置データを含む超音波画像のデータセットを用いた性能評価実験を通して，従来手法よりも提案手法の方が性能が高いことを示す． |
| （英） | This paper presents an ultrasound (US) volume reconstruction method only from US image sequences using deep learning. The proposed method employs a convolutional neural network to estimate the position of a 2D US probe only from US images. We introduce a network for estimating motion and two loss functions: the $L_1$ loss function and the consistency loss function. Through a set of experiments using US image sequence datasets with ground-truth motion measured by a motion capture system, we demonstrate that the proposed method exhibits better performance on probe localization and volume reconstruction compared with the conventional method. |
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| キーワード | （和） | 超音波 / ボリューム再構成 / CNN / プローブ位置推定 / / / / |
| （英） | ultrasound / volume reconstruction / CNN / probe localization / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 40, MI2020-3, pp. 9-14, 2020年5月. | |
| 資料番号 | MI2020-3 | |
| 発行日 | 2020-05-21 (SIP, BioX, IE, 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 | SIP2020-3 BioX2020-3 IE2020-3 MI2020-3 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI IE SIP BioX ITE-IST ITE-ME |
| 開催期間 | 2020-05-28 - 2020-05-29 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 映像・信号の処理・解析・AI技術とその多分野応用 |
| テーマ（英） | Image and signal processing/analysis/AI technology, and their application |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2020-05-MI-IE-SIP-BioX-IST-ME |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深層学習を用いた超音波プローブの位置推定に基づく3次元超音波像の再構成に関する研究 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study of 3D Ultrasound Volume Reconstruction based on Ultrasound Probe Localization Using Deep Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 超音波 / ultrasound |
| キーワード(2)（和/英） | ボリューム再構成 / volume reconstruction |
| キーワード(3)（和/英） | CNN / CNN |
| キーワード(4)（和/英） | プローブ位置推定 / probe localization |
| 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） | 三浦 幹太 / Kanta Miura / ミウラ カンタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊藤 康一 / Koichi Ito / イトウ コウイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 青木 孝文 / Takafumi Aoki / アオキ タカフミ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大宮 淳 / Jun Ohmiya / オオミヤ ジュン |
| 第4著者 所属（和/英） | コニカミノルタ株式会社 (略称： コニカミノルタ) KONICA MINOLTA, INC. (略称： KONICA MINOLTA) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 近藤 敏志 / Satoshi Kondo / コンドウ サトシ |
| 第5著者 所属（和/英） | コニカミノルタ株式会社 (略称： コニカミノルタ) KONICA MINOLTA, INC. (略称： KONICA MINOLTA) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-05-28 14:00:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | SIP2020-3, BioX2020-3, IE2020-3, MI2020-3 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.38(SIP), no.37(BioX), no.39(IE), no.40(MI) |
| ページ範囲 | pp.9-14 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-05-21 (SIP, BioX, IE, MI) |
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