講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-07-09 10:30
Covid-19患者における経時的胸部CTの非剛体位置合わせ手法の検証 ○岩男悠真(量研機構)・川田奈緒子・関口結貴・羽石秀昭(千葉大) MI2022-41 |
抄録 |
(和) |
肺の時系列解析において,呼吸状態の差異を補完する非剛体な位置合わせ手法が必要となる.近年,深層学習を用いた高精度,高速な手法がいくつか提案されているが,病変部位の変化を伴うCOVID-19患者の経時的CTに対する適用性は未検証である.そこで本研究では,Voxel Morphと呼ばれる深層学習手法を時系列胸部CTに適用する実用的なプロセスを提案するとともに,COVID-19患者における病変部位の持つ画像的な特徴への頑健性について検証を行った |
(英) |
In time series analysis of the lungs, a non-rigid registration method that compensates for differences in respiratory status is needed. Recently, several accurate and fast methods using deep learning have been proposed, but their applicability to time series CT of COVID-19 patients with lesion site changes has not been tested. In this study, we propose a practical process to apply a deep learning method called Voxel Morph to time-series chest CT, and verify its robustness to the imaging features of lesions in COVID-19 patients. |
キーワード |
(和) |
胸部CT / 時系列解析 / 非剛体位置合わせ / 深層学習 / / / / |
(英) |
Chest CT / Time series analysis / Non-rigid registration / Deep Learning / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 122, no. 98, MI2022-41, pp. 34-38, 2022年7月. |
資料番号 |
MI2022-41 |
発行日 |
2022-07-01 (MI) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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MI2022-41 |