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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-03-15 11:45 深層学習を用いたX線透視画像からの膝関節自動検出と2D/3D位置合わせの精度検証 ○林田大幹・山崎隆治・伊丹史緒（埼玉工大）・冨田哲也・菅本一臣（阪大）  MI2020-50 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では，深層学習を用いたX線透視画像における膝関節部位（大腿骨，脛骨/腓骨，膝蓋骨）の自動検出を行い，膝関節3次元運動計測全自動化に向けての可能性について検討を行う．今回，膝関節部位の検出手法として，深層学習による物体検出法，SSD（Single Shot multibox Detector）とYOLOv3（You Only Look Once ver3）の2つの手法を用いて性能評価を行い，その有効性を調査する．また，物体検出によって切り出された領域の画像を用いて，濃度ベース2D/3Dレジストレーションを実行，各膝関節部位の位置・姿勢を推定する．実験の結果，SSDを用いた識別ではすべての膝関節部位に対して極めて高い検出率（100％）を示した．一方で，YOLOv3を用いた識別では，膝蓋骨に対して検出率のわずかな低下が見られた．また，実際のX線透視画像を用いた濃度ベース2D/3Dレジストレーションによる各膝関節部位の位置・姿勢推定では，特に膝蓋骨の精度の低下が確認された． |
| （英） | ||
| キーワード | （和） | 膝関節 / 物体検出 / SSD / YOLOv3 / 濃度ベース2D/3Dレジストレーション / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 431, MI2020-50, pp. 15-20, 2021年3月. | |
| 資料番号 | MI2020-50 | |
| 発行日 | 2021-03-08 (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 | MI2020-50 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
| 開催期間 | 2021-03-15 - 2021-03-17 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 医用画像一般（メディカルイメージング連合フォーラム） |
| テーマ（英） | Medical Imaging |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2021-03-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深層学習を用いたX線透視画像からの膝関節自動検出と2D/3D位置合わせの精度検証 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 膝関節 / |
| キーワード(2)（和/英） | 物体検出 / |
| キーワード(3)（和/英） | SSD / |
| キーワード(4)（和/英） | YOLOv3 / |
| キーワード(5)（和/英） | 濃度ベース2D/3Dレジストレーション / |
| 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） | 林田 大幹 / / ハヤシダ ヒロキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 埼玉工業大学 (略称： 埼玉工大) (略称： ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山崎 隆治 / / ヤマザキ タカハル |
| 第2著者 所属（和/英） | 埼玉工業大学 (略称： 埼玉工大) (略称： ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊丹 史緒 / / イタミ フミオ |
| 第3著者 所属（和/英） | 埼玉工業大学 (略称： 埼玉工大) (略称： ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 冨田 哲也 / / トミタ テツヤ |
| 第4著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) (略称： ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 菅本 一臣 / / スガモト カズオミ |
| 第5著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-03-15 11:45:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2020-50 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.431 |
| ページ範囲 | pp.15-20 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-03-08 (MI) |
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