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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-09-15 10:00 深層学習を用いたDigitally-Reconstructed Radiographsに基づく変形性股関節症の多指標自動分類 ○桝田修慎・崇風まあぜん・大竹義人（奈良先端大）・上村圭亮（阪大）・高尾正樹（愛媛大）・菅野伸彦（阪大）・佐藤嘉伸（奈良先端大）  MI2022-49 |
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| 抄録 | （和） | 変形性股関節症（HOA）は軟骨の変性により発生し，疼痛及び日常生活動作の低下に繋がる．HOAは通常，X線画像で診断され，診断の際には軟骨変性の程度に加え，寛骨臼からの大腿骨頭の転位（亜脱臼・脱臼）の程度も同時に評価する事が望まれる．近年，畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いた自動分類手法が報告されたが，HOAは二値分類問題として扱われ，疾患の進行に伴う臨床的に重要な形状や輝度値の変化を表現することができていない．そこで本研究は，Digitally Reconstructed Radiograph（DRR）における疾患進行情報を含むHOAの自動分類器を開発することを目的とした．新規性は，Crowe分類（脱臼度）とKellgren-Lawrenceスコア（OA重症度）の２つの分類指標を同時に分類することにより，臨床的に重要な変動を表現する点である．深層学習に基づいた三つの分類器を評価し，モデルの不確実性を推定するために，テスト時のdropout samplingの影響も評価した．その結果，VisionTransformerはDenseNetとVGGより高い精度が得られた． |
| （英） | Hip Osteoarthritis (HOA) is usually diagnosed by radiographs. In addition to the degree of cartilage degeneration, the degree of dislocation of the femoral head from the acetabulum (subluxation or dislocation) should also be evaluated. Recently, an automatic classification method using Convolutional Neural Networks (CNNs) has been reported; however, HOA diagnosis was addressed as a binary classification problem, therefore it was not able to represent clinically important changes in shape and intensity values with the disease progression. Therefore, the purpose of this study was to develop an automated HOA classification approach that incorporates information on disease progression based on Digitally-Reconstructed Radiographs (DRRs). The novelty is that it simultaneously classifies each DRR into two diagnostic measures, i.e., the Crowe classification (degree of dislocation) and the Kellgren-Lawrence score (OA severity), to represent clinically important changes. Three deep learning-based classifiers, i.e. VGG, DenseNet and ViT, were evaluated. The impact of involving dropout sampling at test-time for model uncertainty estimation was also evaluated. The ViT performance was superior to the other classifiers in terms of the two-measure classification accuracy. | |
| キーワード | （和） | 深層学習 / 変形性股関節症 / 不確実性 / / / / / |
| （英） | Deep Learning / Hip Osteoarthritis / Uncertainty / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 188, MI2022-49, pp. 1-4, 2022年9月. | |
| 資料番号 | MI2022-49 | |
| 発行日 | 2022-09-08 (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 | MI2022-49 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
| 開催期間 | 2022-09-15 - 2022-09-15 |
| 開催地（和） | 慶應・矢上Ｃ |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 医用画像一般 |
| 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 | 2022-09-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深層学習を用いたDigitally-Reconstructed Radiographsに基づく変形性股関節症の多指標自動分類 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Automatic Multi-Measure Classification of Hip Osteoarthritis Based on Digitally-Reconstructed Radiographs using Deep Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(2)（和/英） | 変形性股関節症 / Hip Osteoarthritis |
| キーワード(3)（和/英） | 不確実性 / Uncertainty |
| 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） | 桝田 修慎 / Masachika Masuda / マスダ マサチカ |
| 第1著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 崇風 まあぜん / Mazen Soufi / スウフイ マアゼン |
| 第2著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大竹 義人 / Yoshito Otake / オオタケ ヨシト |
| 第3著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 上村 圭亮 / Keisuke Uemura / ウエムラ ケイスケ |
| 第4著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高尾 正樹 / Masaki Takao / タカオ マサキ |
| 第5著者 所属（和/英） | 愛媛大学 (略称： 愛媛大) Ehime University (略称： Ehime Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 菅野 伸彦 / Nobuhiko Sugano / スガノ ノブヒコ |
| 第6著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐藤 嘉伸 / Yoshinobu Sato / サトウ ヨシノブ |
| 第7著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-09-15 10:00:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2022-49 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.188 |
| ページ範囲 | pp.1-4 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2022-09-08 (MI) |
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