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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-01-27 15:22 深層学習に基づくマウスのクラニアルウィンドウ画像における血管セグメンテーションの考察 ○呉 運恒・小田昌宏・林 雄一郎（名大）・武部貴則（東京医科歯科大）・森 健策（名大）  MI2021-84 |
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| 抄録 | （和） | 本論文では，深層学習に基づくマウスのクラニアルウィンドウ(CW)における血管抽出の手法を検討する．オルガノイドは生体器官に似た体外培養可能な立体組織である．CWは移植した組織の成長を観察するための光学的にアクセス可能な観察窓である．オルガノイド移植の成功率を高めるためには，マウス血管上に移植し，早期の血管吻合を実現することが重要である．そのため，マウスのCWにおける血管領域を高精度に抽出することはオルガノイドの移植と操作を自動化する上で非常に重要である．しかし，線構造抽出フィルタに基づく従来手法では抽出精度が十分ではなかった．そこで，本稿ではU-Netを用いてCW中の血管領域の抽出を検討した．実験結果から，U-Net用いた手法は従来手法と比較して高い精度で血管の抽出が可能であることを確認した． |
| （英） | In this paper, we utilized the U-Net for blood vessels segmentation from stereo microscope images of mouse's cranial window (CW). Organoids are a kind of tissue with similar functions to human organs and they can be cultured in CW which is an optically accessible window for observing transplanted tissue after craniotomy. In order to increase the success rate of organoids transplantation, it is important to transplant on the mouse blood vessel and realize early vascular anastomosis. Therefore, it is very important to extract the blood vessels in the mouse's CW with high accuracy for the automatic transplantation and operation of organoids. However, the previous method based on the line detector did not achieve good performance for small blood vessel segmentation. Therefore, in this paper we use the U-Net to segment blood vessels from stereo microscope images of mouse's CW. The experimental results showed that the U-Net is more effective in extracting blood vessels from stereo microscope images of mouse's CW compared with the previous method. | |
| キーワード | （和） | クラニアルウィンドウ / 血管セグメンテーション / 眼底画像 / / / / / |
| （英） | Cranial Window / Blood Vessels Segmentation / Retinal Fundus Images / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 347, MI2021-84, pp. 174-179, 2022年1月. | |
| 資料番号 | MI2021-84 | |
| 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 | MI2021-84 |
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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 | 英語（日本語タイトルあり） |
| タイトル（和） | 深層学習に基づくマウスのクラニアルウィンドウ画像における血管セグメンテーションの考察 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Investigation on Blood Vessels Segmentation from Images of Mouse's Cranial Window Based on Deep Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | クラニアルウィンドウ / Cranial Window |
| キーワード(2)（和/英） | 血管セグメンテーション / Blood Vessels Segmentation |
| キーワード(3)（和/英） | 眼底画像 / Retinal Fundus Images |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 呉 運恒 / Yunheng Wu / ゴ ウンコウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小田 昌宏 / Masahiro Oda / オダ マサヒロ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 林 雄一郎 / Yuichiro Hayashi / ハヤシ ユウイチロウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 武部 貴則 / Takanori Takebe / タケベ タカノリ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京医科歯科大学 (略称： 東京医科歯科大) Tokyo Medical and Dental University (略称： TMDU) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 森 健策 / Kensaku Mori / モリ ケンサク |
| 第5著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-01-27 15:22:00 |
| 発表時間 | 13分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2021-84 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.347 |
| ページ範囲 | pp.174-179 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-01-18 (MI) |
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