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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-11-14 11:10 ［ショートペーパー］CNNとTransformerを融合した深層学習ネットワークを用いた3次元眼底OCT画像に対する脈絡膜構造の抽出 ○田町臣悟・岡本尚之・岩瀬雄仁・川俣勇人・横内裕敬・羽石秀昭（千葉大）  MICT2023-28 MI2023-21 |
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| 抄録 | （和） | 脈絡膜は眼底に存在する緻密な血管層であり，眼球の血液供給の大部分に寄与している．近年，様々な眼疾患において，脈絡膜の構造と病態との関連性が述べられており，脈絡膜構造の定量的評価は，眼疾患の発症や病気の理解に重要である．本研究では，対照・疾患眼の3次元光コヒーレンストモグラフィー(OCT)画像に対する脈絡膜構造の抽出手法の開発を目的とする．抽出手法では，OCT特有のテーリングアーチファクトを低減可能な画像処理手法を前処理として加え，Transformerベースの3次元深層学習モデルに畳み込み演算を組み合わせたネットワーク構造を用いる．有効性検証の結果，対照例，および中心性漿液性脈絡網膜症(CSC)症例に対してF-scoreが97.9%と高精度な脈絡膜構造の抽出を実現した． |
| （英） | The choroid, a dense vascular layer located in the fundus, accounts for the majority of the blood supply to the retina. In recent years, the correlation between choroidal structure and pathophysiology has been revealed in various eye diseases, emphasizing the significance of the quantitative evaluation of choroidal structures for understanding the pathogenesis of ocular diseases and illnesses. This study aims to develop a method for extracting choroidal structures from three-dimensional (3D) optical coherence tomography (OCT) images of both normal and diseased eyes. The extraction method incorporates preprocessing techniques capable of reducing tailing artifacts and uses a transformer-based 3D deep learning network which embedded convolutional operations. The experimental results show that the proposed method achieved highly accurate choroidal structure extraction with an F-score of 97.9% for both normal and central serous chorioretinopathy (CSC) cases. | |
| キーワード | （和） | 脈絡膜 / 深層学習 / 光コヒーレンストモグラフィー (OCT) / Transformer / / / / |
| （英） | Choroid / Deep Learning / Optical Coherence Tomography / Transformer / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 257, MI2023-21, pp. 13-14, 2023年11月. | |
| 資料番号 | MI2023-21 | |
| 発行日 | 2023-11-07 (MICT, 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 | MICT2023-28 MI2023-21 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI MICT |
| 開催期間 | 2023-11-14 - 2023-11-14 |
| 開催地（和） | 九州工業大学戸畑キャンパス |
| 開催地（英） | |
| 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） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2023-11-MI-MICT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | CNNとTransformerを融合した深層学習ネットワークを用いた3次元眼底OCT画像に対する脈絡膜構造の抽出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Choroid layer extraction for 3D OCT images using a deep learning network fusing CNN and Transformer |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 脈絡膜 / Choroid |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(3)（和/英） | 光コヒーレンストモグラフィー (OCT) / Optical Coherence Tomography |
| キーワード(4)（和/英） | Transformer / Transformer |
| 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） | 田町 臣悟 / Shingo Tamachi / タマチ シンゴ |
| 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） | 岡本 尚之 / Takayuki Okamoto / オカモト タカユキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 千葉大学 (略称： 千葉大) Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岩瀬 雄仁 / Takehito Iwase / イワセ タケヒト |
| 第3著者 所属（和/英） | 千葉大学 (略称： 千葉大) Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 川俣 勇人 / Yuto Kawamata / カワマタ ユウト |
| 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） | 横内 裕敬 / Hirotaka Yokouchi / ヨコウチ ヒロタカ |
| 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） | 羽石 秀昭 / Hideaki Haneishi / ハネイシ ヒデアキ |
| 第6著者 所属（和/英） | 千葉大学 (略称： 千葉大) Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-11-14 11:10:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MICT2023-28, MI2023-21 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.256(MICT), no.257(MI) |
| ページ範囲 | pp.13-14 |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2023-11-07 (MICT, MI) |
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