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講演抄録/キーワード
講演名 2024-03-03 10:40
[ショートペーパー]PET/CT像上の上腹部臓器抽出および病変検出のマルチタスク学習に関する基礎検討
吉田昂平根本充貴大谷和暉近畿大)・甲斐田勇人近大病院)・木村裕一永岡 隆三上勝大近畿大)・山田誉大花岡宏平近大病院)・槌谷達也北島一宏兵医病院)・石井一成近大病院MI2023-37
抄録 (和) FDG-PET/CT 像上の副腎転移病変の高精度検出に向けた検討の1つとして、肝・腎領域抽出と副腎転移病変を含むスライス判定のマルチタスク学習について実験的に検証する。画素等方化等の前処理を施した Axial PET/CT スライス像上の肝像および腎臓の領域抽出を事前学習した 2D U-Net をベースモデルに用いる。この U-Net のEncoder 処理により得た特徴量マップに副腎転移スライスを識別する畳み込み層と全結合層からなるブロックを追加し、領域抽出と転移スライス識別の同時学習を行うことでモデルをファインチューニングする。このマルチタスクモデルについて臨床画像を用いて実験的に検証した結果を報告する。 
(英) As one of the studies for highly accurate detection of adrenal metastatic lesions on FDG-PET/CT images, multi-task learning for liver and kidney region extraction and slice determination including adrenal metastatic lesions is experimentally verified. A pre-trained 2D U-Net is used as the base model to extract liver and kidney regions on Axial PET/CT slice images that have been pre-processed with pixel isotropy, etc. Blocks consisting of a convolutional layer and an all-junction layer for identifying adrenal metastasis slices are added to the feature map obtained by Encoder processing of the U-Net, and the model is fine-tuned by simultaneously learning region extraction and metastasis slice identification. The results of experimental validation of this multitasking model using clinical images are reported.
キーワード (和) U-Net / FDG-PET/CT / マルチタスク学習 / / / / /  
(英) U-Net / FDG-PET/CT / Multi-task Learning / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 123, no. 411, MI2023-37, pp. 25-27, 2024年3月.
資料番号 MI2023-37 
発行日 2024-02-25 (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 MI2023-37

研究会情報
研究会 MI  
開催期間 2024-03-03 - 2024-03-04 
開催地(和) 沖縄県青年会館 
開催地(英) OKINAWAKEN SEINENKAIKAN 
テーマ(和) 医用画像処理一般・メディカルイメージング連合フォーラム 
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 2024-03-MI 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) PET/CT像上の上腹部臓器抽出および病変検出のマルチタスク学習に関する基礎検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Pilot study of multitask learning for upper abdominal organ extraction and lesion detection on PET/CT images 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) U-Net / U-Net  
キーワード(2)(和/英) FDG-PET/CT / FDG-PET/CT  
キーワード(3)(和/英) マルチタスク学習 / Multi-task Learning  
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) 吉田 昂平 / Kohei Yoshida / ヨシダ コウヘイ
第1著者 所属(和/英) 近畿大学 (略称: 近畿大)
Kindai University (略称: Kindai Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 根本 充貴 / Mitsutaka Nemoto / ネモト ミツタカ
第2著者 所属(和/英) 近畿大学 (略称: 近畿大)
Kindai University (略称: Kindai Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 大谷 和暉 / Kazuki Otani / オオタニ カズキ
第3著者 所属(和/英) 近畿大学 (略称: 近畿大)
Kindai University (略称: Kindai Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 甲斐田 勇人 / Hayato Kaida / カイダ ハヤト
第4著者 所属(和/英) 近畿大学病院 (略称: 近大病院)
Kindai University Hospital (略称: KU Hosp)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 木村 裕一 / Yuichi Kimura / キムラ ユウイチ
第5著者 所属(和/英) 近畿大学 (略称: 近畿大)
Kindai University (略称: Kindai Univ.)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 永岡 隆 / Takashi Nagaoka / ナガオカ タカシ
第6著者 所属(和/英) 近畿大学 (略称: 近畿大)
Kindai University (略称: Kindai Univ.)
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) 三上 勝大 / Katsuhiro Mikami / ミカミ カツヒロ
第7著者 所属(和/英) 近畿大学 (略称: 近畿大)
Kindai University (略称: Kindai Univ.)
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) 山田 誉大 / Takahiro Yamada / ヤマダ タカヒロ
第8著者 所属(和/英) 近畿大学病院 (略称: 近大病院)
Kindai University Hospital (略称: KU Hosp)
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) 花岡 宏平 / Kohei Hanaoka / ハナオカ コウヘイ
第9著者 所属(和/英) 近畿大学病院 (略称: 近大病院)
Kindai University Hospital (略称: KU Hosp)
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) 槌谷 達也 / Tatsuya Tsuchitani / ツチタニ タツヤ
第10著者 所属(和/英) 兵庫医科大学病院 (略称: 兵医病院)
Hyogo Medical University Hospital (略称: HMU Hosp)
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) 北島 一宏 / Kazuhiro Kitajima / キタジマ カズヒロ
第11著者 所属(和/英) 兵庫医科大学病院 (略称: 兵医病院)
Hyogo Medical University Hospital (略称: HMU Hosp)
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) 石井 一成 / Kazunari Ishii / イシイ カズナリ
第12著者 所属(和/英) 近畿大学病院 (略称: 近大病院)
Kindai University Hospital (略称: KU Hosp)
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講演者 第1著者 
発表日時 2024-03-03 10:40:00 
発表時間 12分 
申込先研究会 MI 
資料番号 MI2023-37 
巻番号(vol) vol.123 
号番号(no) no.411 
ページ範囲 pp.25-27 
ページ数
発行日 2024-02-25 (MI) 


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