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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-03-04 16:05 ディープラーニングに基づいた循環器OCT画像からの中膜検出 ○張 継偉・王 開（和歌山大）・久保隆史（和歌山県立医科大）・呉 海元（和歌山大）  PRMU2020-80 |
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| 抄録 | （和） | 医用画像のセグメンテーションは,医用画像が臨床診断と治療において信頼できる根拠を提供できるかどうかを決定する重要な処理である．医用画像セグメンテーション技術の開発は, 可視化, 三次元再構成などの医用画像処理における他の関連技術の開発に影響を与えるだけでなく,生物医学画像の分析において非常に重要な位置を占めています．近年,医用画像セグメンテーションにおける深層学習アルゴリズムの適用により,医療画像セグメンテーション技術は大きな進歩を遂げている．循環器OCT(Optical Coherence Tomography)技術により, 血管内部の顕微鏡レベルの高精細画像が得られ, 詳細な解剖学的評価が可能となる． 本論文では, ディープラーニング(Distance Segmentation)方法によって循環器OCT画像を分割し,分割された領域から中膜部分を検出する方法を提案する．また, 識別率を向上するために, fine-tuningやtrickなどを利用することを検討する． |
| （英） | Medical image segmentation is an important issue in determining whether medical images can provide reliable evidence in clinical diagnosis and treatment. The development of medical image segmentation technology not only influences the development of other related technologies in medical image processing such as visualization and three-dimensional reconstruction, but also occupies a very important position in the analysis of biomedical images. In recent years, the application of deep learning algorithms in medical image segmentation has made great strides in medical image segmentation technology. Cardiovascular OCT (Optical Coherence Tomography) technology provides high-definition images of the inside of blood vessels at the microscopic level, enabling detailed anatomical evaluation. In this paper, we propose a method of dividing the cardiovascular OCT image by the deep learning (Distance Segmentation) method and detecting the media part from the divided region. We also consider using fine-tuning and tricks to improve the identification rate. |
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| キーワード | （和） | 循環器OCT画像 / 領域分割 / 詳細訓練 / / / / / |
| （英） | Cardiovascular OCT images / Segmentation / fine-tuning / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 409, PRMU2020-80, pp. 65-70, 2021年3月. | |
| 資料番号 | PRMU2020-80 | |
| 発行日 | 2021-02-25 (PRMU) | |
| 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 | PRMU2020-80 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2021-03-04 - 2021-03-05 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 特殊な環境下におけるCV・ パターン認識 |
| テーマ（英） | Computer Vision and Pattern Recognition for specific environment |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2021-03-PRMU-CVIM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ディープラーニングに基づいた循環器OCT画像からの中膜検出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Media detection from cardiovascular OCT images based on deep learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 循環器OCT画像 / Cardiovascular OCT images |
| キーワード(2)（和/英） | 領域分割 / Segmentation |
| キーワード(3)（和/英） | 詳細訓練 / fine-tuning |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 張 継偉 / jiwei zhang / チョウ ケイイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 和歌山大学 (略称： 和歌山大) wakayama university (略称： wakayama univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 王 開 / kai wang / オウ カイ |
| 第2著者 所属（和/英） | 和歌山大学 (略称： 和歌山大) wakayama university (略称： wakayama univ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 久保 隆史 / Takashi Kubo / クボ タカシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 和歌山県立医科大学 (略称： 和歌山県立医科大) Wakayama Medical university (略称： Wakayama Medical Univ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 呉 海元 / haiyuan wu / ゴ カイゲン |
| 第4著者 所属（和/英） | 和歌山大学 (略称： 和歌山大) wakayama university (略称： wakayama univ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-03-04 16:05:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2020-80 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.409 |
| ページ範囲 | pp.65-70 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-02-25 (PRMU) |
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