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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-03-09 11:20 ディープラーニングに基づく胸部CT画像からの肺領域の抽出 ○何 欣珊・山崎隆治（埼玉工大）  IMQ2021-11 IE2021-73 MVE2021-40 |
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| 抄録 | （和） | 胸部X線画像から，肺領域（肺野）を正確に抽出することは，肺野内の病変検出において必要不可欠な処理であり，胸部のコンピュータ支援診断システムの開発において重要である．本研究では，胸部CT画像から，ディープラーニングに基づく肺領域の抽出手法（U-Net，U-Net++，およびMask R-CNN）を実装し，各肺野領域における抽出性能を調査する．結果として，Mask R-CNNによる手法は，他の2手法に比べてすべての肺野領域に対して抽出性能（Dice係数）は高かったが，一方で下肺野領域の抽出については改善の余地が見られた． |
| （英） | Accurate extraction of lung regions from chest X-ray images is an essential process for detecting lesions in lung fields, and is important in the development of computer-aided diagnosis systems for the chest. In this study, we implement lung region extraction methods (U-Net, U-Net++, and Mask R-CNN) from chest CT images using deep learning, and investigate the extraction performance in each lung region. As a result, the extraction performance (Dice index) of the Mask R-CNN method was higher for all lung regions than the other two methods, but there was room for improvement in the extraction of the lower lung regions. | |
| キーワード | （和） | 胸部CT画像 / 肺野抽出 / U-Net / U-Net++ / Mask R-CNN / 性能評価 / / |
| （英） | Chest CT image / Lung extraction / U-Net / U-Net++ / Mask R-CNN / Extraction performance / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 422, IE2021-73, pp. 7-12, 2022年3月. | |
| 資料番号 | IE2021-73 | |
| 発行日 | 2022-03-02 (IMQ, IE, MVE) | |
| 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 | IMQ2021-11 IE2021-73 MVE2021-40 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ IMQ MVE IE |
| 開催期間 | 2022-03-09 - 2022-03-11 |
| 開催地（和） | オンライン開催 (Zoom) |
| 開催地（英） | Online (Zoom) |
| テーマ（和） | 変化する生活での五感に訴えるオンラインメディアとその評価、および一般（魅力工学研究会協賛） |
| テーマ（英） | Media of five senses, Multimedia, Media experience, Picture codinge, Image media quality, Network,quality and reliability, etc |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IE |
| 会議コード | 2022-03-CQ-IMQ-MVE-IE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ディープラーニングに基づく胸部CT画像からの肺領域の抽出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Extraction of lung regions from chest CT images using deep learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 胸部CT画像 / Chest CT image |
| キーワード(2)（和/英） | 肺野抽出 / Lung extraction |
| キーワード(3)（和/英） | U-Net / U-Net |
| キーワード(4)（和/英） | U-Net++ / U-Net++ |
| キーワード(5)（和/英） | Mask R-CNN / Mask R-CNN |
| キーワード(6)（和/英） | 性能評価 / Extraction performance |
| 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） | 何 欣珊 / Xinshan He / カ シンサン |
| 第1著者 所属（和/英） | 埼玉工業大学 (略称： 埼玉工大) Saitama Institute of Technology (略称： SIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山崎 隆治 / Takaharu Yamazaki / ヤマザキ タカハル |
| 第2著者 所属（和/英） | 埼玉工業大学 (略称： 埼玉工大) Saitama Institute of Technology (略称： SIT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-03-09 11:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IE |
| 資料番号 | IMQ2021-11, IE2021-73, MVE2021-40 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.420(IMQ), no.422(IE), no.423(MVE) |
| ページ範囲 | pp.7-12 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-03-02 (IMQ, IE, MVE) |
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