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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-01-25 16:11 超広角眼底造影画像レジストレーションを用いたぶどう膜炎の病変検出 ○脇谷知樹（滋賀県立大）・畑中裕司（大分大）・慶野 博（杏林大）・砂山 渡（滋賀県立大）  MI2021-49 |
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| 抄録 | （和） | ぶどう膜炎は，眼球のぶどう膜に炎症が起こる疾患群で，失明の原因になる疾病である．ぶどう膜炎の診断のために蛍光眼底造影検査が行われているが，病変領域の推定には労力を要するため，医師の負担が懸念されている．本研究では，超広角眼底造影画像を対象とした自動病変検出システムの開発を目指した．初期相・後期相の差分によって病変領域を強調している．両画像はU-Netによりセグメンテーションした血管でレジストレーションを行った．提案手法は，精度が低い症例もあるが，大まかな病変部の検出は可能である． |
| （英） | Uveitis is a group of diseases that cause inflammation of the uvea and may lead to blindness. Fluorescein fundus angiography is used to diagnose uveitis, but the estimation of the area of the lesion is laborious and the burden on the physician is a cause for concern. In this study, we aimed to develop an automatic lesion detection system for ultra-wide field fluorescein angiography images. The lesion area is enhanced by a difference between early and late phases. Both images are registered the blood vessels that are segmented by U-Net. The proposed method can detect the rough lesion area, although the accuracy of some case is low. | |
| キーワード | （和） | ぶどう膜炎 / 超広角眼底造影画像 / U-Net / レジストレーション / 病変検出 / / / |
| （英） | Uveitis / Ultra-Wide Field Fluorescein Angiography / U-Net / Registering / Lesion detection / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 347, MI2021-49, pp. 28-31, 2022年1月. | |
| 資料番号 | MI2021-49 | |
| 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 | MI2021-49 |
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| 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） | 超広角眼底造影画像レジストレーションを用いたぶどう膜炎の病変検出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Uveitis Lesion Detection Using Ultra-Wide Field Fluorescein Angiography Imaging Registration |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ぶどう膜炎 / Uveitis |
| キーワード(2)（和/英） | 超広角眼底造影画像 / Ultra-Wide Field Fluorescein Angiography |
| キーワード(3)（和/英） | U-Net / U-Net |
| キーワード(4)（和/英） | レジストレーション / Registering |
| キーワード(5)（和/英） | 病変検出 / Lesion detection |
| 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） | 脇谷 知樹 / Tomoki Wakitani / ワキタニ トモキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 滋賀県立大学 (略称： 滋賀県立大) University of Shiga Prefecture (略称： Univ. of Shiga Prefecture) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 畑中 裕司 / Yuji Hatanaka / ハタナカ ユウジ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大分大学 (略称： 大分大) Oita University (略称： Oita Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 慶野 博 / Hiroshi Keino / ケイノ ヒロシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 杏林大学 (略称： 杏林大) Kyorin University (略称： Kyorin Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 砂山 渡 / Wataru Sunayama / スナヤマ ワタル |
| 第4著者 所属（和/英） | 滋賀県立大学 (略称： 滋賀県立大) University of Shiga Prefecture (略称： Univ. of Shiga Prefecture) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-01-25 16:11:00 |
| 発表時間 | 13分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2021-49 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.347 |
| ページ範囲 | pp.28-31 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2022-01-18 (MI) |
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