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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-07-08 13:00 畳み込みニューラルネットワークと統計学的画像を用いたPET/CT画像からの悪性腫瘍の自動検出 ○相原拓実（岐阜大）・松迫正樹（聖路加国際病院）・原 武史（岐阜大）・野崎太希（聖路加国際病院）・片渕哲朗（岐阜医療科学大）・伊藤 哲・加藤正也（大雄会病院）・周 向栄・藤田広志（岐阜大）  MI2021-9 |
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| 抄録 | （和） | 本研究ではZ-score画像を用いてPET/CT画像から腫瘍の自動検出を行った．Z-score画像は正常モデルと対象画像の画素値を比較することで作成される．そこで異常を有する症例を基準として正常モデルに対してTPS変形を行うことでZ-score画像を作成した．腫瘍の候補領域には偽陽性が多く含まれているため畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network : CNN)を用いて偽陽性と真陽性の分類を行い削除した．検出対象には異常症例63症例の体幹部に存在する336個の腫瘍を用いた．腫瘍の検出数の評価には，腫瘍の体積と糖代謝の程度を加味した指標であるTLG(Total legion glycolysis)と腫瘍領域の重心を用いた．CNNにPET画像とZ-score画像を入力し実験を行った結果，本手法では80.1%の腫瘍の抽出に成功し，1症例あたりの偽陽性(False positive : FP)数は12.5個であった． |
| （英） | In this study, we performed automatic detection of tumors from PET / CT images using Z-score images. The Z-score image is created by comparing the pixel values of the normal model and the target image. Therefore, we created a Z-score image by performing TPS deformation on a normal model based on a case with an abnormality. Since the candidate regions of tumors contain many false positives, we used a convolutional neural network (CNN) to classify and delete false positives and true positives. We used 336 tumors in the trunk of 63 abnormal cases as detection targets. We used TLG (Total legion glycolysis), which is an index that considers the volume of tumor and the degree of glucose metabolism, and the center of gravity of the tumor region in order to evaluate the number of detected tumors. As a result of conducting experiments by inputting PET images and Z-score images into the CNN, 80.1% of the tumors were successfully extracted by this method, and the number of false positives (FPs) per case was 12.5. | |
| キーワード | （和） | PET / SUV / Z-score / CNN / / / / |
| （英） | PET / SUV / Z-score / CNN / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 98, MI2021-9, pp. 1-6, 2021年7月. | |
| 資料番号 | MI2021-9 | |
| 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 | MI2021-9 |
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| 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） | 畳み込みニューラルネットワークと統計学的画像を用いたPET/CT画像からの悪性腫瘍の自動検出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Automated detection of malignant tumors on PET/CT images using convolutional neural networks and statistical images |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | PET / PET |
| キーワード(2)（和/英） | SUV / SUV |
| キーワード(3)（和/英） | Z-score / Z-score |
| キーワード(4)（和/英） | CNN / CNN |
| 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） | 相原 拓実 / Takumi Aihara / アイハラ タクミ |
| 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） | 松迫 正樹 / Masaki Matsusako / マツサコ マサキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 聖路加国際病院 (略称： 聖路加国際病院) St.Luke's International Hospital (略称： St.Luke's International Hospital) |
| 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） | 野崎 太希 / Taiki Nozaki / ノザキ タイキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 聖路加国際病院 (略称： 聖路加国際病院) St.Luke's International Hospital (略称： St.Luke's International Hospital) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 片渕 哲朗 / Tetsuro Katafuchi / カタフチ テツロウ |
| 第5著者 所属（和/英） | 岐阜医療科学大学 (略称： 岐阜医療科学大) Gifu University of Medical Science (略称： Gifu University of Medical Science) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊藤 哲 / Satoshi Ito / イトウ サトシ |
| 第6著者 所属（和/英） | 大雄会病院 (略称： 大雄会病院) Daiyukai General Hospital (略称： Daiyukai General Hospital) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 加藤 正也 / Masaya Kato / カトウ マサヤ |
| 第7著者 所属（和/英） | 大雄会病院 (略称： 大雄会病院) Daiyukai General Hospital (略称： Daiyukai General Hospital) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | 周 向栄 / Xiangrong Zhou / シュウ コウエイ |
| 第8著者 所属（和/英） | 岐阜大学 (略称： 岐阜大) Gifu University (略称： Gifu Univ.) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | 藤田 広志 / Hiroshi Fujita / フジタ ヒロシ |
| 第9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 13:00:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2021-9 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.98 |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-07-01 (MI) |
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