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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-02-28 16:35 肝線維化の定量診断を目的とした超音波画像のモーメントを使用したパラメトリックイメージのCNN分類 ○一色晶帆（千葉大）・Tai Dar-In（林口長庚紀念病院）・Tsui Po-Hsiang（長庚大）・吉田憲司・山口 匡・平田慎之介（千葉大）  US2022-82 |
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| 抄録 | （和） | 肝線維化を定量的に推定することで，びまん性肝疾患の進行や治療効果を評価することができる．本研究では，肝線維化の低侵襲・高精度な定量診断のために，エコー振幅統計解析と畳み込みニューラルネットワーク（CNN）解析を組み合わせた新たな定量診断手法を提案している．本報告では，まず振幅統計量の1種である3次モーメントおよび4次モーメントを用いて超音波画像を変調した．続いて，それぞれのモーメントで変調した2種類の超音波画像および元の超音波画像をRGB各層の画像とすることでカラー画像を作成した．作成したカラー画像を入力画像として，事前学習済みCNNの転移学習による肝線維化ステージ分類を行ったところ，10240枚の入力画像に対して 50.9%の精度で分類することができた． |
| （英） | The progression of diffuse liver disease and the therapeutic effect can be evaluated by the estimation of liver fibrosis. In this study, a novel method combining the echo-envelope statistics analysis and the convolutional neural network (CNN) analysis is proposed for non-invasive and accurate quantitative diagnosis of liver fibrosis. In this report, ultrasound images were modulated using their third-order moments and fourth-order moments, which are one of the echo-envelope statistics. Then, the colorized image was created by synthesizing the two modulated image and the original ultrasound image in RGB representation. With the colorized images as input images, the liver fibrosis stage classification was performed by the transfer learning of the pretrained CNN. The classification was achieved with an accuracy of 50.9% on 10240 input images. | |
| キーワード | （和） | 肝線維化ステージ分類 / 超音波画像 / モーメント / 畳み込みニューラルネットワーク / / / / |
| （英） | liver fibrosis stage / ultrasound image / moment / convolutional neural network / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 391, US2022-82, pp. 34-39, 2023年2月. | |
| 資料番号 | US2022-82 | |
| 発行日 | 2023-02-21 (US) | |
| 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 | US2022-82 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | US |
| 開催期間 | 2023-02-28 - 2023-02-28 |
| 開催地（和） | 近畿大学 東大阪キャンパス |
| 開催地（英） | Kindai University (Higashi-osaka) |
| テーマ（和） | アコースティックイメージング，非破壊検査，医用超音波，超音波一般 (共催：日本非破壊検査協会超音波部門，日本超音波医学会基礎技術研究会，日本音響学会アコースティックイメージング研究会) |
| テーマ（英） | Acoustic imaging, NDT, Ultrasound in medicine, Ultrasonics, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | US |
| 会議コード | 2023-02-US |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 肝線維化の定量診断を目的とした超音波画像のモーメントを使用したパラメトリックイメージのCNN分類 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | CNN classification of parametric images using moments of ultrasound images for quantitative diagnosis of liver fibrosis |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 肝線維化ステージ分類 / liver fibrosis stage |
| キーワード(2)（和/英） | 超音波画像 / ultrasound image |
| キーワード(3)（和/英） | モーメント / moment |
| キーワード(4)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / convolutional neural network |
| 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） | 一色 晶帆 / Akiho Isshiki / イッシキ アキホ |
| 第1著者 所属（和/英） | 千葉大学 (略称： 千葉大) Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | Tai Dar-In / Dar-In Tai / タイ ダールイン |
| 第2著者 所属（和/英） | 林口長庚紀念病院 (略称： 林口長庚紀念病院) Chang Gung Memorial Hospital, Linkou (略称： CGMH) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | Tsui Po-Hsiang / Po-Hsiang Tsui / ツイ ポーシャン |
| 第3著者 所属（和/英） | 長庚大学 (略称： 長庚大) Chang Gung University (略称： Chang Gung Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉田 憲司 / Kenji Yoshida / ヨシダ ケンジ |
| 第4著者 所属（和/英） | 千葉大学 (略称： 千葉大) Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山口 匡 / Tadashi Yamaguchi / ヤマグチ タダシ |
| 第5著者 所属（和/英） | 千葉大学 (略称： 千葉大) Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 平田 慎之介 / Shinnosuke Hirata / ヒラタ シンノスケ |
| 第6著者 所属（和/英） | 千葉大学 (略称： 千葉大) Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-02-28 16:35:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | US |
| 資料番号 | US2022-82 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.391 |
| ページ範囲 | pp.34-39 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-02-21 (US) |
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