| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-10-21 16:25 非造影胸部CT画像における心臓検出手法とカルシウムスコア分類への応用 ○杉本裕基・浅川徹也（豊橋技科大）・清水一生・菰田拓之（豊橋ハートセンター）・青野雅樹（豊橋技科大）  PRMU2022-31 |
|
| 抄録 | （和） | 我が国における主要な死因の一つである冠動脈疾患は, 冠動脈内部の石灰化と関連性があると言われている. この石灰化はAgatston スコアという値に定量化されており, 健康診断などへの応用が期待されている. 更に, 現在ではAgastonスコアをCT画像から自動で計算する研究が進められている. そこで, 本研究ではカルシウムスコア分類の精度向上を目的に, 深層学習を用いた心臓検出手法を提案する. 胸部CT画像から心臓検出を行う自作データセット及び, 胸部CTスキャンからカルシウムスコア分類を行う自作データセットにて実験を行った結果, 心臓抽出なしの手法に比べ, 提案手法はカルシウムスコア分類の精度が向上した. |
| （英） | Coronary artery disease, one of the major causes of death in Japan, is said to be related to coronary artery calcification. This calcification is quantified by the Agatston score, which is expected to be applied to health checkups. Currently, many methods have been proposed to automatically compute the Agaston score from CT images. Therefore, in this study, we propose a heart detection method using deep learning in order to improve the accuracy of calcium scoring. We conducted experiments using a dataset for heart detection from chest CT images and a dataset for calcium scoring from chest CT scans. The results show that the proposed method improves the accuracy of calcium scoring compared to the method without heart extraction. | |
| キーワード | （和） | 深層学習 / CNN / 物体検出 / カルシウムスコア分類 / / / / |
| （英） | Deep Learning / CNN / Object Detection / Carcium Scoring / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 223, PRMU2022-31, pp. 50-55, 2022年10月. | |
| 資料番号 | PRMU2022-31 | |
| 発行日 | 2022-10-14 (PRMU) | |
| 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 | PRMU2022-31 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
| 開催期間 | 2022-10-21 - 2022-10-22 |
| 開催地（和） | 日本科学未来館 |
| 開催地（英） | Miraikan - The National Museum of Emerging Science and Innovation |
| テーマ（和） | 人に関わる認識・理解 |
| テーマ（英） | Recognition and understanding related to people |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2022-10-PRMU |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 非造影胸部CT画像における心臓検出手法とカルシウムスコア分類への応用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Heart Detection Method in Non-Contrast Chest CT Image and Application to Calcium Scoring |
| 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） | CNN / CNN |
| キーワード(3)（和/英） | 物体検出 / Object Detection |
| キーワード(4)（和/英） | カルシウムスコア分類 / Carcium Scoring |
| 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） | 杉本 裕基 / Yuki Sugimoto / スギモト ユウキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 豊橋技術科学大学 (略称： 豊橋技科大) Toyohashi University of Technology (略称： TUT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 浅川 徹也 / Tetsuya Asakawa / アサカワ テツヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 豊橋技術科学大学 (略称： 豊橋技科大) Toyohashi University of Technology (略称： TUT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 清水 一生 / Kazuki Shimizu / シミズ カズキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 医療法人澄心会 豊橋ハートセンター (略称： 豊橋ハートセンター) Toyohashi Heart Center (略称： THC) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 菰田 拓之 / Takuyuki Komoda / コモダ タクユキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 医療法人澄心会 豊橋ハートセンター (略称： 豊橋ハートセンター) Toyohashi Heart Center (略称： THC) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 青野 雅樹 / Masaki Aono / アオノ マサキ |
| 第5著者 所属（和/英） | 豊橋技術科学大学 (略称： 豊橋技科大) Toyohashi University of Technology (略称： TUT) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-10-21 16:25:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2022-31 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.223 |
| ページ範囲 | pp.50-55 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-10-14 (PRMU) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]