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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-08-27 14:10 RNNを用いた超音波プローブの位置姿勢推定手法の検討 ○三浦幹太・伊藤康一・青木孝文（東北大）・大宮 淳・近藤敏志（コニカミノルタ）  MI2021-22 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，3 次元超音波画像再構成のための深層学習を用いた超音波プローブの位置姿勢推定手法を提案する． 提案手法では，畳み込みニューラルネットワーク (Convolutional Neural Network: CNN) と再帰型ニューラルネットワーク (Recurrent Neural Network: RNN) を組み合わせたニューラルネットワークを用いる． CNN を用いて超音波画像シーケンスから抽出された特徴を RNN に入力することで超音波プローブの相対的・絶対的な位置姿勢を推定する． 提案手法の精度評価のために，モーションキャプチャシステムで計測されたプローブの位置情報を含む超音波動画像のデータセットを作成する． 性能評価実験を通して，提案手法が従来手法に比べてプローブの位置姿勢推定および 3 次元超音波画像再構成において有効であることを実証する． |
| （英） | In this paper, we propose an ultrasound (US) probe pose estimation method using deep learning for 3D US image reconstruction. The proposed method employs a novel neural network consisting of a convolutional neural network (CNN) and a recurrent neural network (RNN). The features extracted from the US image sequence using CNN are input to RNN to estimate the relative and absolute pose of the US probe. We create an US image sequence dataset with ground-truth probe position measured by a motion capture system to evaluate the accuracy of the proposed method. Through a set of experiments, we demonstrate that the proposed method exhibits the efficient performance on probe pose estimation and 3D US image reconstruction compared with the conventional method. |
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| キーワード | （和） | 超音波 / ボリューム再構成 / RNN / CNN / 位置姿勢推定 / / / |
| （英） | ultrasound / volume reconstruction / RNN / CNN / pose estimation / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 164, MI2021-22, pp. 2-7, 2021年8月. | |
| 資料番号 | MI2021-22 | |
| 発行日 | 2021-08-20 (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 | MI2021-22 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
| 開催期間 | 2021-08-27 - 2021-08-27 |
| 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 |
| 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 | 2021-08-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | RNNを用いた超音波プローブの位置姿勢推定手法の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study of a Pose Estimation Method of Ultrasound Probe Using RNN |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 超音波 / ultrasound |
| キーワード(2)（和/英） | ボリューム再構成 / volume reconstruction |
| キーワード(3)（和/英） | RNN / RNN |
| キーワード(4)（和/英） | CNN / CNN |
| キーワード(5)（和/英） | 位置姿勢推定 / pose estimation |
| 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） | 三浦 幹太 / Kanta Miura / ミウラ カンタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊藤 康一 / Koichi Ito / イトウ コウイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 青木 孝文 / Takafumi Aoki / アオキ タカフミ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大宮 淳 / Jun Ohmiya / オオミヤ ジュン |
| 第4著者 所属（和/英） | コニカミノルタ株式会社 (略称： コニカミノルタ) KONICA MINOLTA, INC. (略称： KONICA MINOLTA) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 近藤 敏志 / Satoshi Kondo / コンドウ サトシ |
| 第5著者 所属（和/英） | コニカミノルタ株式会社 (略称： コニカミノルタ) KONICA MINOLTA, INC. (略称： KONICA MINOLTA) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-08-27 14:10:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2021-22 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.164 |
| ページ範囲 | pp.2-7 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-08-20 (MI) |
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