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| 講演名 | 2023-03-06 09:18 ［ショートペーパー］深層学習による位置合わせ付き異種モダリティ変換を用いた認知症の診断支援手法FUSE-2 ○山下皓大・岡部蒼太・工藤博幸（筑波大）  MI2022-73 |
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| 抄録 | （和） | 認知症の画像診断では体内の機能を診ることができる PET や SPECT と呼ばれる機能画像を使用するが， 微小な変化のみを伴う軽度認知症の診断は誤診断の恐れがある.また認知症用コンピュータ診断支援システムは異 種モダリティ変換と位置補正から構成され，古典的な画像処理手法を煩雑に組み合わせているため診断性能に不安 がある.そこで本研究では，深層学習を用いた異種モダリティ変換と位置補正を同時に行う手法を提案する.医用 画像分野で広く使用されている U-Net 構造をベースに，入力に位置補正用情報を新たに追加し，また損失関数には 位置補正用損失項の追加を行った.同一患者から撮像された MR 画像と PET 画像からなるデータセットを用いて評 価実験を行い，位置合わせ付き異種モダリティ変換における位置補正用情報と位置補正用損失項の追加の有効性を 検証した. |
| （英） | The diagnosis of cognitive impairment can be performed using functional imaging techniques such as PET and SPECT, which can show the function of the brain. However, mild cognitive impairment that have only subtle changes may be misdiagnosed. Additionally, current computer-aided diagnosis systems for cognitive impairment are complex combinations of classical image processing methods at cross-modality translation and position correction and may not have high diagnostic accuracy. In this study, we propose a method that using deep learning to simultaneously perform conversion between cross-modalities and registration. We incorporated additional information and a loss term for position correction into the widely used U-Net structure in medical imaging. We conducted experiments using a dataset of MRI and PET images from the same patients to verify the effectiveness of our proposed method. | |
| キーワード | （和） | MR画像 / PET画像 / 認知症 / コンピュータ診断支援 / モダリティ変換 / 位置合わせ / 深層学習 / |
| （英） | MR images / PET images / Cognitive Impairment / Computer Aided Diagnostic / Cross-Modality Translation / Registration / Deep Learning / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 417, MI2022-73, pp. 3-4, 2023年3月. | |
| 資料番号 | MI2022-73 | |
| 発行日 | 2023-02-27 (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 | MI2022-73 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
| 開催期間 | 2023-03-06 - 2023-03-07 |
| 開催地（和） | 沖縄県青年会館 |
| 開催地（英） | OKINAWA SEINENKAIKAN |
| テーマ（和） | 医用画像一般・メディカルイメージング連合フォーラム |
| 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 | 2023-03-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深層学習による位置合わせ付き異種モダリティ変換を用いた認知症の診断支援手法FUSE-2 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | FUSE-2, Aided Diagnosis Method for Dementia using Cross-Modality Translation with Alignment by Deep Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | MR画像 / MR images |
| キーワード(2)（和/英） | PET画像 / PET images |
| キーワード(3)（和/英） | 認知症 / Cognitive Impairment |
| キーワード(4)（和/英） | コンピュータ診断支援 / Computer Aided Diagnostic |
| キーワード(5)（和/英） | モダリティ変換 / Cross-Modality Translation |
| キーワード(6)（和/英） | 位置合わせ / Registration |
| キーワード(7)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山下 皓大 / Kodai Yamashita / ヤマシタ コウダイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) University of Tsukuba (略称： Univ. of Tsukuba) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岡部 蒼太 / Souta Okabe / オカベ ソウタ |
| 第2著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) University of Tsukuba (略称： Univ. of Tsukuba) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 工藤 博幸 / Hiroyuki Kudo / クドウ ヒロユキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) University of Tsukuba (略称： Univ. of Tsukuba) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-03-06 09:18:00 |
| 発表時間 | 13分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2022-73 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.417 |
| ページ範囲 | pp.3-4 |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2023-02-27 (MI) |
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