講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-09-03 11:30
[ショートペーパー]Attention Mask R-CNNを用いたマルチフェ ーズCT画像における肝臓腫瘍候補の自動検出 ○長谷川 諒・岩本祐太郎(立命館大)・Lanfen Lin・Hongjie Hu(浙江大)・陳 延偉(立命館大) MI2020-25 |
抄録 |
(和) |
本研究では, 多相CT画像から肝臓腫瘍を自動抽出・分類可能な深層学習モデルを提案する.提案するモデルは, Mask R-CNNを基に腫瘍の抽出精度を向上させるため重要なチャネルに焦点を当てるAttention機構を組み込んだモデルである.実験の結果より, セグメンテーション精度(Dice値)は, 単相CT画像で約0.60〜0.66, 3つの異なるチャネルとして多相CT画像を使用した場合は約0.73であるが, attentionネットワークを使用した提案手法によって精度を約0.74に向上できる. |
(英) |
Tumor detection and segmentation are essential pretreatment steps in computer-aided diagnosis of liver tumors. In this study, we propose an attention mask R-CNN-based method for simultaneous detection and segmentation of liver tumors in multiphase CT images. The features of liver tumors are extracted by the attention network. The segmentation accuracy (Dice value) is about 0.60 to 0.66 in single-phase CT images, and about 0.73 when using multi-phase CT images as three different channels. but the accuracy can be improved to about 0.74 by the proposed method using the attention network. |
キーワード |
(和) |
多相CT画像 / 検出 / セグメンテーション / 肝臓腫瘍 / Mask R-CNN / アテンション / / |
(英) |
multi-phase CT image / detection / segmentation / liver tumor / Mask R-CNN / attention / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 120, no. 156, MI2020-25, pp. 35-38, 2020年9月. |
資料番号 |
MI2020-25 |
発行日 |
2020-08-27 (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 |
MI2020-25 |