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講演抄録/キーワード
講演名 2022-01-25 14:56
マルチパス深層学習を用いたMRI画像からの小児水頭症の脳室領域の自動セグメンテーション
神保日華里岩本祐太郎陳 延偉立命館大)・埜中正博関西医科大MI2021-44
抄録 (和) 小児水頭症は, 脳脊髄液が脳室に蓄積し, 脳室が異常拡大する疾患である.早期発見と術後の経過観察のために, 脳室領域の定量化が必要とされているが, 医師による脳室領域の手動抽出は負担が大きい. そこで, 脳室領域を自動的に抽出する深層学習手法が求められている.しかし, 小児水頭症の脳室は複雑で多様な形状をしており, また, 大量の学習データを用意することが難しいため, 従来の深層学習で正確な自動抽出を実現することが困難である.本研究では, 小児水頭症患者の脳室領域をより正確に自動抽出するために, マルチパス深層学習手法を提案した.提案手法では, Axial, Sagittal, Coronalの3断面を活用した3つの深層学習モデルを学習し, モデルから得られた確率的特徴を統合することで, より良い抽出結果を取得することに成功した.提案手法を適用することで, 脳室領域の抽出精度は, 関連手法と比較して74.3%から81.1%まで向上し, 約6%の精度向上を達成した. 
(英) (Not available yet)
キーワード (和) 医用画像 / 小児水頭症 / マルチパス / 平均値融合 / / / /  
(英) Deep Learning / CAD / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 121, no. 347, MI2021-44, pp. 6-9, 2022年1月.
資料番号 MI2021-44 
発行日 2022-01-18 (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 MI2021-44

研究会情報
研究会 MI  
開催期間 2022-01-25 - 2022-01-27 
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・メディカルイメージング連合フォーラム 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MI 
会議コード 2022-01-MI 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) マルチパス深層学習を用いたMRI画像からの小児水頭症の脳室領域の自動セグメンテーション 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Automatic Segmentation of Infant Brain Ventricles with Hydrocephalus in MRI Based on Deep Multi-path Learning 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 医用画像 / Deep Learning  
キーワード(2)(和/英) 小児水頭症 / CAD  
キーワード(3)(和/英) マルチパス /  
キーワード(4)(和/英) 平均値融合 /  
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) 神保 日華里 / Jinbo Hikari / ジンボ ヒカリ
第1著者 所属(和/英) 立命館大学 (略称: 立命館大)
Ritsumeikan University (略称: Ritsumeikan Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 岩本 祐太郎 / Yiwamoto Yutaro / イワモト ユウタロウ
第2著者 所属(和/英) 立命館大学 (略称: 立命館大)
Ritsumeikan University (略称: Ritsumeikan Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 陳 延偉 / Yen Wei Chen / イェン ウェイ チェン
第3著者 所属(和/英) 立命館大学 (略称: 立命館大)
Ritsumeikan University (略称: Ritsumeikan Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 埜中 正博 / Nonaka Masahiro / ノナカ マサヒロ
第4著者 所属(和/英) 関西医科大学 (略称: 関西医科大)
Kansai Medical University (略称: Kansai Medical Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2022-01-25 14:56:00 
発表時間 13分 
申込先研究会 MI 
資料番号 MI2021-44 
巻番号(vol) vol.121 
号番号(no) no.347 
ページ範囲 pp.6-9 
ページ数
発行日 2022-01-18 (MI) 


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