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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-07-03 15:00 YOLOv7を用いたCT画像におけるアンカーフリー型ユニバーサル病変検出器 ○清水聖那・中沢 実（金沢工大）  MI2023-12 |
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| 抄録 | （和） | 近年，身体の様々な臓器に存在する異なる種類の病変を1つの学習済みモデルで検出するために，深層学習モデルを用いたユニバーサル病変検出器(Universal Lesion Detection，ULD)についての研究が盛んに行われている．しかし，従来のULDでは検出感度の向上のみに注目し，計算量については考慮されていない研究が多い．一方，近年の深層学習を用いた物体検出ネットワークは少ない計算量で高い物体検出精度を達成している．そこで本研究では，比較的軽量で物体検出精度が高いYOLOv7(You Only Look Once version 7)を用いてULDを開発した．その結果，DeepLesionデータセットにおいて先行研究よりも少ない計算量で同等レベルの病変検出感度を達成した． |
| （英） | In recent years, there has been active research on Universal Lesion Detection(ULD) using Deep Learning models to detect different types of lesions in various organs of the body with a single pre-trained model. However, conventional ULDs focus only on improving detection sensitivity and most of them required computational complexity. On the other hand, recent Object Detection Networks based on Deep Learning have achieved high object detection accuracy with low computational complexity. In this study, we present to ULDs using YOLOv7(You Only Look Once version 7) which relatively has high object detection accuracy and low computational complexity. As a result, we achieved the same level of Lesion Detection sensitivity in the DeepLesion Dataset with less computational complexity than in previous works. | |
| キーワード | （和） | コンピュータ断層撮影(CT) / ユニバーサル病変検出器 / コンピュータビジョン / / / / / |
| （英） | Computed Tomography(CT) / Universal Lesion Detection / Computer Vision / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 96, MI2023-12, pp. 14-19, 2023年7月. | |
| 資料番号 | MI2023-12 | |
| 発行日 | 2023-06-26 (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 | MI2023-12 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
| 開催期間 | 2023-07-03 - 2023-07-03 |
| 開催地（和） | 東北大学片平さくらホール |
| 開催地（英） | Tohoku Univ. Sakura Hall |
| テーマ（和） | 医用画像処理，一般 |
| テーマ（英） | Medical Imaging, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2023-07-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | YOLOv7を用いたCT画像におけるアンカーフリー型ユニバーサル病変検出器 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Anchor Free Universal Lesion Detector in CT images using YOLOv7 |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | コンピュータ断層撮影(CT) / Computed Tomography(CT) |
| キーワード(2)（和/英） | ユニバーサル病変検出器 / Universal Lesion Detection |
| キーワード(3)（和/英） | コンピュータビジョン / Computer Vision |
| 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） | 清水 聖那 / Sena Shimizu / シミズ セナ |
| 第1著者 所属（和/英） | 金沢工業大学 (略称： 金沢工大) Kanazawa Institute of Technology (略称： KIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中沢 実 / Minoru Nakazawa / ナカザワ ミノル |
| 第2著者 所属（和/英） | 金沢工業大学 (略称： 金沢工大) Kanazawa Institute of Technology (略称： KIT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-07-03 15:00:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2023-12 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.96 |
| ページ範囲 | pp.14-19 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-06-26 (MI) |
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