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講演抄録/キーワード
講演名 2021-07-08 13:30
[ショートペーパー]CT画像からの多臓器の自動検出における複数のDeep CNN手法の性能比較
加納大暉周 向栄原 武史藤田広志岐阜大MI2021-10
抄録 (和) 3次元CT画像から複数の臓器を自動的に認識し,その位置を検出する処理が医師の診断をサポートするコンピュータ支援診断システムに必要とされている.本研究は,2次元深層ネットワークを用いて,3次元CT画像における複数臓器の自動認識と位置検出において,本研究による提案手法と3つの典型的な物体検出手法との性能比較を行った.提案手法はSingle Shot MultiBox Detector (SSD)を改良したものである.比較対象の手法として自然画像分野で広く用いられる物体検出法SSDとYOLOv3,さらに近年注目されているTransformerを利用したDetection Transformer (DETR)とした.造影・非造影CT画像が混在した計算解剖学共通データベースの240症例を用いて,それぞれの検出手法で17臓器の自動認識と位置検出に適用した.実験結果から3次元CT画像における臓器の位置検出に提案手法の有効性と課題が示唆された. 
(英) The scheme of automatically recognizing multiple organs and detecting their localizations in 3D CT images is required for computer-aided diagnosis systems to support doctors' diagnosis. In this study, we compared the performance of our proposed method with three conventional object detection methods for recognition and detection of multiple organs in 3D CT images based on 2D deep CNNs. The proposed method is an improved version of Single Shot MultiBox Detector (SSD). We compared the performance of the proposed method to three conventional object detection methods: SSD and YOLOv3, which are widely used in the field of natural images based on 2D CNNs, and Detection Transformer (DETR), which uses a transformer and has attracted much attention recently. We applied those detection methods to the automatic recognition and detection of 17 organ types in 240 CT cases from a shared database of the research projector “computational anatomy”, in which contrast and non-contrast CT images are mixed. The experimental results demonstrate the effectiveness and challenges of the proposed method for organ detection in 3D CT images.
キーワード (和) 3次元CT画像 / 位置検出 / SSD / YOLOv3 / Transformer / / /  
(英) 3D CT Image / Detection / SSD / YOLOv3 / Transformer / / /  
文献情報 信学技報, vol. 121, no. 98, MI2021-10, pp. 7-10, 2021年7月.
資料番号 MI2021-10 
発行日 2021-07-01 (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 MI2021-10

研究会情報
研究会 MI  
開催期間 2021-07-08 - 2021-07-09 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 医用画像処理および認識一般 
テーマ(英) Medical imaging, physics, and recognition 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MI 
会議コード 2021-07-MI 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) CT画像からの多臓器の自動検出における複数のDeep CNN手法の性能比較 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Performance comparison of multiple deep CNN methods for multiple organ detection in CT images 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 3次元CT画像 / 3D CT Image  
キーワード(2)(和/英) 位置検出 / Detection  
キーワード(3)(和/英) SSD / SSD  
キーワード(4)(和/英) YOLOv3 / YOLOv3  
キーワード(5)(和/英) Transformer / Transformer  
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) 加納 大暉 / Daiki Kanoh / カノウ ダイキ
第1著者 所属(和/英) 岐阜大学 (略称: 岐阜大)
Gifu University (略称: Gifu Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 周 向栄 / Xiangrong Zhou / シュウ コウエイ
第2著者 所属(和/英) 岐阜大学 (略称: 岐阜大)
Gifu University (略称: Gifu Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 原 武史 / Takeshi Hara / ハラ タケシ
第3著者 所属(和/英) 岐阜大学 (略称: 岐阜大)
Gifu University (略称: Gifu Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 藤田 広志 / Hiroshi Fujita / フジタ ヒロシ
第4著者 所属(和/英) 岐阜大学 (略称: 岐阜大)
Gifu University (略称: Gifu Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2021-07-08 13:30:00 
発表時間 30分 
申込先研究会 MI 
資料番号 MI2021-10 
巻番号(vol) vol.121 
号番号(no) no.98 
ページ範囲 pp.7-10 
ページ数
発行日 2021-07-01 (MI) 


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