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| 講演名 | 2020-09-03 11:00 ［ショートペーパー］2段階セグメンテーションネットワークによる心外膜下脂肪組織の定量的解析とそのシステム開発 ○永田敬之・岩本祐太郎・Zhao Ziyu（立命館大）・手塚祐司・岡田裕貴・前田清澄・和田厚幸・柏木厚典（草津総合病院）・陳 延偉（立命館大）  MI2020-23 |
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| 抄録 | （和） | 糖尿病は, 血管病や動脈硬化などに繋がるとされ, 早期発見, 対処の必要性がある. 採血などの検査結果の他に, 最近の研究では心臓を囲む心外膜の内側にある心外膜下脂肪組織(EAT)が糖尿病と強い相関を持つと示されている. EAT部分のみの分離に用いる心外膜はネットワークによる正確な検出が難しいことが挙げられるため, 本論文では, 一部の心外膜の検出から敵対的生成ネットワークを用いて心外膜内部の領域を予測, EATの算出可能な2段階セグメンテーションネットワークによる手法を提案する. また, 心臓部位のCT画像を入力するだけでEATを予測し, 修正, 再予測が可能なシステムの開発も行った. 提案手法ではDice係数での精度において, 14症例での平均86.6%, 中央値88.5%となり, 先行研究における250症例での中央値82.3%を上回った. また, 開発したシステムを用いた際には1症例当たり約1分で検出, GUIでの表示が可能となった. |
| （英） | Diabetes is thought to lead to vascular disease and arteriosclerosis, and there is a need for early detection and treatment. Recent studies have shown that epicardial adipose tissue (EAT), which is inside the epicardium surrounding the heart, is strongly associated with diabetes. Due to the difficulty of accurate detection by the network of epicardium used for isolation, in this paper, we propose a two-stage segmentation network that allows accurate prediction of regions within the epicardium and EAT detection using a hostile generation network, even if the detection of epicardium is not sufficient. We also developed a system that can predict, correct, and re-predict EAT simply by inputting a CT image of the heart region. In the proposed method, the median value of the Dice coefficient was 88.5% in 14 cases and the average was 86.6%, which exceeded the median value of 82.3% in 250 cases in the previous study. In addition, when the developed system was used, it was possible to detect in about 1 minute per case and display it. | |
| キーワード | （和） | 糖尿病 / 心外膜下脂肪組織 / セグメンテーション / CT画像 / 深層学習 / 敵対的生成ネットワーク / システム開発 / |
| （英） | Diabetes / Epicardial adipose tissue / Segmentation / CT image / Deep learning / Adversarial generation network / Developed system / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 156, MI2020-23, pp. 27-30, 2020年9月. | |
| 資料番号 | MI2020-23 | |
| 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 | MI2020-23 |
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