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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-03-17 10:15 カスケードCNNによる腹腔鏡動画からの出血領域自動抽出 ○山本翔太・林 雄一郎・盛満慎太郎（名大）・北坂孝幸（愛知工大）・小田昌宏（名大）・竹下修由・伊藤雅昭（国立がん研究センター東病院）・森 健策（名大）  MI2020-88 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，腹腔鏡動画像からのカスケードCNNを用いた出血領域の推定について述べる．腹腔鏡下手術支援のために，手術中の腹腔鏡映像を解析することで手術の状況を認識する研究が行われている．我々は手術中の出血領域に注目し，U-Netを用いて腹腔鏡映像から出血領域の抽出を行ってきた．この手法では画像を縮小するため詳細な抽出が困難であるという問題点があった．そこで本稿では，U-Netに入力する情報としてYOLOv3での検出結果を利用したカスケード処理を導入する．腹腔鏡下手術の動画に従来手法と提案手法を適用し，出血領域の推定を行った．実験の結果，カスケード処理を導入することにより，従来手法よりF値において10.9%高い精度で抽出できることを確認した． |
| （英） | We describe a bleeding region segmentation method using cascade CNN from laparoscopic images. In order to support laparoscopic surgery, researches on recognition of the status of surgery by analyzing laparoscopic images are conducted. We focused on the bleeding during surgery and segmented the bleeding region from laparoscopic images using the U-Net. This method has the problem that detailed segmentation is difficult. Therefore, we introduce a cascade processing that uses the detection results of YOLOv3 as the information to be input to the U-Net. In our experiment, bleeding regions were segmented by applying the previous and the proposed method to the video of laparoscopic surgery. As the result, it was confirmed that the detailed bleeding regions could be segmented 10.9% of F-measure higher than the previous method by introducing the cascaded process. | |
| キーワード | （和） | 腹腔鏡下手術 / 手術工程解析 / 出血セグメンテーション / ディープラーニング / / / / |
| （英） | Laparoscopic surgery / Surgical process analysis / Segmentation / Deep learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 431, MI2020-88, pp. 172-175, 2021年3月. | |
| 資料番号 | MI2020-88 | |
| 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 | MI2020-88 |
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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） | カスケードCNNによる腹腔鏡動画からの出血領域自動抽出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Automatic Segmentation of bleeding from Laparoscopic Video using Cascade CNN |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 腹腔鏡下手術 / Laparoscopic surgery |
| キーワード(2)（和/英） | 手術工程解析 / Surgical process analysis |
| キーワード(3)（和/英） | 出血セグメンテーション / Segmentation |
| キーワード(4)（和/英） | ディープラーニング / Deep 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） | 山本 翔太 / Shota Yamamoto / ヤマモト ショウタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋大学大学院 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 林 雄一郎 / Yuichiro Hayashi / ハヤシ ユウイチロウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋大学大学院 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 盛満 慎太郎 / Shintaro Morimitsu / モリミツ シンタロウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 名古屋大学大学院 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 北坂 孝幸 / Takayuki Kitasaka / キタサカ タカユキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 愛知工業大学 (略称： 愛知工大) Aichi Institute of Technology (略称： Aichi Institute Tech.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小田 昌宏 / Masahiro Oda / オダ マサヒロ |
| 第5著者 所属（和/英） | 名古屋大学大学院 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 竹下 修由 / Nobuyoshi Takeshita / タケシタ ノブヨシ |
| 第6著者 所属（和/英） | 国立がん研究センター東病院 (略称： 国立がん研究センター東病院) National Cancer Center Hospital East (略称： NCC East) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊藤 雅昭 / Masaaki Ito / イトウ マサアキ |
| 第7著者 所属（和/英） | 国立がん研究センター東病院 (略称： 国立がん研究センター東病院) National Cancer Center Hospital East (略称： NCC East) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | 森 健策 / Kensaku Mori / モリ ケンサク |
| 第8著者 所属（和/英） | 名古屋大学大学院 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-03-17 10:15:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2020-88 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.431 |
| ページ範囲 | pp.172-175 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2021-03-08 (MI) |
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