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講演抄録/キーワード
講演名 2022-11-18 14:25
大規模体幹部CT画像データベースに基づく脊椎・骨盤ランドマークの加齢変化予測統計モデルの構築
下元悠我大竹義人箱谷知輝崇風まあぜん奈良先端大)・重松英樹奈良県立医科大)・上村圭亮阪大)・高尾正樹愛媛大)・明石敏昭順天堂大)・森 健策名大/NII)・合田憲人NII)・菅野伸彦阪大)・佐藤嘉伸奈良先端大MICT2022-39 MI2022-68
抄録 (和) 骨格形状のバリエーションを表現する一つの方法として, 複数人の臓器の形状データを統計的に解析した統計形状モデル(SSM)がある. 我々は日本医学放射線学会が収集しているJ-MIDの4万症例以上の大規模なCTデータベースを用いた全身骨格のSSM構築を目指している. 本研究ではその第一歩として体幹部(胸椎から骨盤下まで)の大規模CT画像データベースから骨格上のランドマークを抽出し,SSM構築を行った. そして, 骨格形状および骨格配列の加齢変化について調査と脊椎形状の予測を行ったので報告する. 
(英) One way to describe variations in skeletal shape is a statistical shape model (SSM), which statistically analyzes organ shape data from multiple individuals. We aim to construct a SSM of the whole-body skeleton using a large CT database of more than 40,000 cases of J-MID collected by the Japan Radiological Society. As a first step, we extracted skeletal landmarks from a large CT image database of the torso (from the thoracic spine to the lower pelvis) and constructed SSM. Then, we investigated the age-related changes in skeletal shape and arrangement, and predicted the shape of the spine.
キーワード (和) 統計形状モデル / 加齢変化解析 / / / / / /  
(英) statistical shape model / aging change analysis / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 122, no. 265, MI2022-68, pp. 29-32, 2022年11月.
資料番号 MI2022-68 
発行日 2022-11-11 (MICT, MI) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
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PDFダウンロード MICT2022-39 MI2022-68

研究会情報
研究会 MICT MI  
開催期間 2022-11-18 - 2022-11-18 
開催地(和) 名古屋工業大学 
開催地(英) Nagoya Institute of Technology 
テーマ(和) 医用画像工学一般,ヘルスケア・医療情報通信技術,一般 
テーマ(英) Medical imaging technology, healthcare and medical information communication technology, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MI 
会議コード 2022-11-MICT-MI 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 大規模体幹部CT画像データベースに基づく脊椎・骨盤ランドマークの加齢変化予測統計モデルの構築 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Development of a Statistical Model for Predicting Aging Change in Spine and Pelvis Based on Landmarks Detected in a Large Scale Torso CT Image Database 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 統計形状モデル / statistical shape model  
キーワード(2)(和/英) 加齢変化解析 / aging change analysis  
キーワード(3)(和/英) /  
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) 下元 悠我 / Yuga Shimomoto / シモモト ユウガ
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) 大竹 義人 / Yoshito Otake / オオタケ ヨシト
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) 箱谷 知輝 / Tomoki Hakotani / ハコタニ トモキ
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) 崇風 まあぜん / Mazen Soufi / スウフイ マアゼン
第4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5著者 氏名(和/英/ヨミ) 重松 英樹 / Hideki Shigematu / シゲマツ ヒデキ
第5著者 所属(和/英) 奈良県立医科大学 (略称: 奈良県立医科大)
Nara Medical University (略称: Nara Med. Univ.)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 上村 圭亮 / Keisuke Uemura / ウエムラ ケイスケ
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) 高尾 正樹 / Masaki Takao / タカオ マサキ
第7著者 所属(和/英) 愛媛大学 (略称: 愛媛大)
Ehime University (略称: Ehime Univ.)
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) 明石 敏昭 / Toshiaki Akashi / アカシ トシアキ
第8著者 所属(和/英) 順天堂大学 (略称: 順天堂大)
Juntendo University (略称: Juntendo Univ.)
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) 森 健策 / Kensaku Mori / モリ ケンサク
第9著者 所属(和/英) 名古屋大学/大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 国立情報学研究所 (略称: 名大/NII)
Nagoya University/National Institute of Informatics (略称: Nagoya Univ./NII)
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) 合田 憲人 / Kento Aida / アイダ ケント
第10著者 所属(和/英) 大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 国立情報学研究所 (略称: NII)
National Institute of Informatics (略称: NII)
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) 菅野 伸彦 / Nobuhiko Sugano / スガノ ノブヒコ
第11著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) 佐藤 嘉伸 / Yoshinobu Sato / サトウ ヨシノブ
第12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)
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講演者 第1著者 
発表日時 2022-11-18 14:25:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 MI 
資料番号 MICT2022-39, MI2022-68 
巻番号(vol) vol.122 
号番号(no) no.264(MICT), no.265(MI) 
ページ範囲 pp.29-32 
ページ数
発行日 2022-11-11 (MICT, MI) 


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