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講演抄録/キーワード
講演名 2021-03-15 11:30
機械学習を用いた人工膝関節画像からの機種の同定 ~ 実画像への適用とGrad-CAMによる可視化 ~
岸野万由子山崎隆治伊丹史緒埼玉工大)・冨田哲也菅本一臣阪大MI2020-49
抄録 (和) 我々はこれまでに,1方向X線透視画像と人工膝関節CAD(Computer Aided Design)モデルを用いた2D/3Dレジストレーション手法を開発してきた.現在,術後人工膝関節の3次元運動計測の全自動化に向けて,いくつかの要素技術の開発を行っており,その一つとしてX線画像から人工膝関節の機種を識別,同定することは重要である.そこで本研究では,多種類の人工膝関節のシミュレーション画像(シルエット画像)および実画像(X線透視画像)を用いて,機械学習による人工膝関節の識別性能の基礎的な検討を行った.CNN(Convolutional Neural Network)による識別においては,単純なネットワークおよびAlexNet,VGG-16の構造を基にしたネットワークを用いた.結果として,シミュレーション画像を用いた場合は,どのネットワークにおいても識別率は100%であった.実画像を用いた場合は,単純なネットワークに比べ,AlexNet,VGG-16の構造を基にしたネットワークでは極めて高精度(99%以上)を示し,事前学習済みのAlexNet,VGG-16を使用したファインチューニングでは,識別率は100%であった.また,Grad-CAM(Gradient-weighted Class Activation Mapping)による可視化の結果は,CNNの判断根拠を説明できる結果となった. 
(英)
キーワード (和) 人工膝関節画像 / CNN / ファインチューニング / Grad-CAM / / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 120, no. 431, MI2020-49, pp. 9-14, 2021年3月.
資料番号 MI2020-49 
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 MI2020-49

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) 機械学習を用いた人工膝関節画像からの機種の同定 
サブタイトル(和) 実画像への適用とGrad-CAMによる可視化 
タイトル(英)  
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 人工膝関節画像 /  
キーワード(2)(和/英) CNN /  
キーワード(3)(和/英) ファインチューニング /  
キーワード(4)(和/英) Grad-CAM /  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 岸野 万由子 / / キシノ マユコ
第1著者 所属(和/英) 埼玉工業大学 (略称: 埼玉工大)
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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)
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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)
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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)
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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)
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講演者 第1著者 
発表日時 2021-03-15 11:30:00 
発表時間 15分 
申込先研究会 MI 
資料番号 MI2020-49 
巻番号(vol) vol.120 
号番号(no) no.431 
ページ範囲 pp.9-14 
ページ数
発行日 2021-03-08 (MI) 


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