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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-03-15 15:45 CNNを用いた冠動脈静止期間の自動抽出法に関する基礎的検討 ～ 1.5Tおよび3.0Tでの検討 ～ ○笠井怜瑞奈・遠藤祐太・芝生春菜・天沼 誠・小林邦典・久原重英（杏林大）  MI2020-61 |
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| 抄録 | （和） | 心臓の冠動脈撮像等では心臓の静止期間中にデータ収集を行う必要があり，静止期間を正確に知ることが重要である．しかし，従来はCine画像から目視にて静止期間を求めていたため時間がかかり，またオペレーター依存性があった．そこで，静止期間を自動的に抽出する方法としてテンプレートマッチングを用いた方法などが開発されてきた．しかし，心フェーズで冠動脈の形が変わるため，同一テンプレートでは追尾できない時相があるなどの問題があった．本研究では，提案したCNNを用いた手法により，冠動脈を自動的に抽出し，冠動脈の静止期間が精度よく求められるかについて，1.5Tと3.0Tのデータに対して基礎的検討を行った結果について報告する． |
| （英） | Magnetic resonance coronary angiography (MRCA) requires data acquisition during the stationary period of the coronary arteries． Therefore， accurate detection of this period is important． However， it is currently time-consuming and operator-dependent， because it is visually determined from Cine images． To automatically extract the stationary period， a template-matching method has been developed for tracking the coronary artery position． However， owing to changes in the shape of the coronary arteries during the cardiac phase， it is difficult to detect the position of each coronary artery using a single template． We developed an automatic method to detect the stationary period of coronary arteries using a convolutional neural network (CNN) and investigated its feasibility at 1.5T and 3.0T． | |
| キーワード | （和） | CNN / MRI / 冠動脈 / 機械学習 / / / / |
| （英） | CNN / MRI / Coronary Artery / Machine Learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 431, MI2020-61, pp. 66-70, 2021年3月. | |
| 資料番号 | MI2020-61 | |
| 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 | MI2020-61 |
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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） | CNNを用いた冠動脈静止期間の自動抽出法に関する基礎的検討 |
| サブタイトル（和） | 1.5Tおよび3.0Tでの検討 |
| タイトル（英） | Feasibility study of automatic extraction method of coronary artery stationary period using CNN |
| サブタイトル（英） | Comparison between 1.5T and 3.0T |
| キーワード(1)（和/英） | CNN / CNN |
| キーワード(2)（和/英） | MRI / MRI |
| キーワード(3)（和/英） | 冠動脈 / Coronary Artery |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| 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） | 笠井 怜瑞奈 / Remina Kasai / カサイ レミナ |
| 第1著者 所属（和/英） | 杏林大学 (略称： 杏林大) Kyorin University (略称： Kyorin Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 遠藤 祐太 / Yuta Endo / エンドウ ユウタ |
| 第2著者 所属（和/英） | 杏林大学 (略称： 杏林大) Kyorin University (略称： Kyorin Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 芝生 春菜 / Haruna Shibou / シボウ ハルナ |
| 第3著者 所属（和/英） | 杏林大学 (略称： 杏林大) Kyorin University (略称： Kyorin Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 天沼 誠 / Makoto Amanuma / アマヌマ マコト |
| 第4著者 所属（和/英） | 杏林大学 (略称： 杏林大) Kyorin University (略称： Kyorin Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小林 邦典 / Kuninori Kobayashi / コバヤシ クニノリ |
| 第5著者 所属（和/英） | 杏林大学 (略称： 杏林大) Kyorin University (略称： Kyorin Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 久原 重英 / Shigehide Kuhara / クハラ シゲヒデ |
| 第6著者 所属（和/英） | 杏林大学 (略称： 杏林大) Kyorin University (略称： Kyorin Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-03-15 15:45:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2020-61 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.431 |
| ページ範囲 | pp.66-70 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2021-03-08 (MI) |
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