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講演抄録/キーワード
講演名 2022-01-25 15:45
ダイナミック造影MRIから得られる灌流特徴を利用した唾液腺腫瘍の識別
武田啓太角 美佐酒井智弥長崎大MI2021-47
抄録 (和) 本研究では唾液腺腫瘍の識別のためにダイナミック造影MRIから得られる灌流の特徴を学習することが有効であることを示す.非常に小規模なネットワークに灌流の特徴を学習させることで,DCNNに匹敵する識別的な特徴が得られた.さらに,ネットワークの重みを解釈することで,識別器が学習により先行研究で示された経験則で説明できる特徴を獲得していることを考察した. 
(英) Learning perfusion features from dynamic contrast-enhanced MRI is effective for classification of salivary gland tumors.We have experimentally confirmed that the perfusion features learned by a tiny network are discriminatory comparable to DCNN features.Observing the weight of perfusion feature extractor allows us to check the consistency with the emprically known dynamics of contrast enhancement.
キーワード (和) 特徴学習 / 唾液腺腫瘍 / ダイナミック造影MRI / 灌流 / 時間強度曲線 / / /  
(英) feature learning / Salivary Gland Tumor / dynamic contrast-enhanced MRI / perfusion / time-intensity curve / / /  
文献情報 信学技報, vol. 121, no. 347, MI2021-47, pp. 16-21, 2022年1月.
資料番号 MI2021-47 
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 MI2021-47

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) ダイナミック造影MRIから得られる灌流特徴を利用した唾液腺腫瘍の識別 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Exploiting Perfusion MR Features for Salivary Gland Tumor Classification 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 特徴学習 / feature learning  
キーワード(2)(和/英) 唾液腺腫瘍 / Salivary Gland Tumor  
キーワード(3)(和/英) ダイナミック造影MRI / dynamic contrast-enhanced MRI  
キーワード(4)(和/英) 灌流 / perfusion  
キーワード(5)(和/英) 時間強度曲線 / time-intensity curve  
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) 武田 啓太 / Keita Takeda / タケダ ケイタ
第1著者 所属(和/英) 長崎大学 (略称: 長崎大)
Nagasaki University (略称: Nagasaki Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 角 美佐 / Misa Sumi / スミ ミサ
第2著者 所属(和/英) 長崎大学 (略称: 長崎大)
Nagasaki University (略称: Nagasaki Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 酒井 智弥 / Tomoya Sakai / サカイ トモヤ
第3著者 所属(和/英) 長崎大学 (略称: 長崎大)
Nagasaki University (略称: Nagasaki Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2022-01-25 15:45:00 
発表時間 13分 
申込先研究会 MI 
資料番号 MI2021-47 
巻番号(vol) vol.121 
号番号(no) no.347 
ページ範囲 pp.16-21 
ページ数
発行日 2022-01-18 (MI) 


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