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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-03-17 10:30 Spectral-based Convolutional Graph Neural Networksを用いた腹部動脈領域の血管名自動命名に関する研究 ○日比裕太・林 雄一郎（名大）・北坂孝幸（愛知工大）・伊東隼人・小田昌宏（名大）・三澤一成（愛知県がんセンター）・森 健策（名大/NII）  MI2020-89 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では，Spectral-based Convolutional Graph Neural Networksを用いた腹部動脈領域の血管名自動命名について報告する．現在広く普及している腹腔鏡下手術では，視野が狭いなどの理由から血管構造の把握が非常に困難である．そこで，計算機による血管自動命名の結果を医師に提示することで医師の負担を軽減することが期待されている．血管構造を広く見ることが血管構造の学習において重要と考え，広範囲のグラフ畳み込みを扱えるChebNetによる血管名自動命名を提案する．また，血管のデータセットにおける不均衡性を緩和するために重み付きsoftmax cross entropy loss を導入することで最高F値93.1%を達成した． |
| （英） | In this study, we report an automated anatomical labeling method of abdominal arteries using Spectral-based Convolutional Graph Neural Networks. In laparoscopic surgery, which is widely performed today, it is difficult to understand the vascular structure due to the narrow field of laparoscope camera. Therefore, computer assistance is desired to help understanding of grasping vascular structure on surgeons by presenting the results of automated anatomical labeling of abdominal arteries. The use of a wide range of vascular features is important for learning vascular structures, and propose automated anatomical labeling of abdominal arteries by ChebNet that can handle a wide range of graph convolution. A maximum F value of 93.1% was achieved by introducing a weighted softmax cross entropy loss to reduce the imbalance in the data set. | |
| キーワード | （和） | 血管 / 3次元CT像 / 解剖学的名称認識 / 血管構造解析 / / / / |
| （英） | blood vessel / CT volume / anatomical names recognition / blood vessel structures analysis / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 431, MI2020-89, pp. 176-181, 2021年3月. | |
| 資料番号 | MI2020-89 | |
| 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 | MI2020-89 |
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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） | Spectral-based Convolutional Graph Neural Networksを用いた腹部動脈領域の血管名自動命名に関する研究 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Study on automated anatomical labeling of abdominal arteries using Spectral-based Convolutional Graph Neural Networks |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 血管 / blood vessel |
| キーワード(2)（和/英） | 3次元CT像 / CT volume |
| キーワード(3)（和/英） | 解剖学的名称認識 / anatomical names recognition |
| キーワード(4)（和/英） | 血管構造解析 / blood vessel structures analysis |
| 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） | 日比 裕太 / Yuta Hibi / ヒビ ユウタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (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 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 北坂 孝幸 / Takayuki Kitasaka / キタサカ タカユキ |
| 第3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 of Tech) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊東 隼人 / Hayato Itoh / イトウ ハヤト |
| 第4著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ) |
| 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 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 三澤 一成 / Kazunari Misawa / ミサワ カズナリ |
| 第6著者 所属（和/英） | 愛知県がんセンター (略称： 愛知県がんセンター) Aichi Cancer Center Hospital (略称： Aichi Cancer Center Hospital) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 森 健策 / Kensaku Mori / モリ ケンサク |
| 第7著者 所属（和/英） | 名古屋大学/国立情報学研究所 (略称： 名大/NII) Nagoya University/National Institute of Informatics (略称： Nagoya University/NII) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-03-17 10:30:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2020-89 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.431 |
| ページ範囲 | pp.176-181 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-03-08 (MI) |
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