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| 講演名 | 2024-03-03 10:17 ［ショートペーパー］TMSのための頭部MRI画像からのTransformerを用いた誘導電場の回帰 ○牧 豊大・横田達也・平田晃正・本谷秀堅（名工大）  MI2023-36 |
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| 抄録 | （和） | 経頭蓋磁気刺激法 (Transcranial Magnetical Stimulation: TMS) は，頭部に置いたコイルによって誘導される電場を用いた非侵襲的な刺激手法である.コイルによって刺激されている部位を求めるためには，正確に誘導電場を計算する必要がある.誘導電場は頭部MRI画像から電磁シミュレーションを用いて計算される.電磁シミュレーションは，MRI画像から導電率の空間的な分布であるVCM (Volume Conductor Model) を構築すること及びVCMから電場を計算する二つの工程で構成される.しかし，いずれの工程も実時間で行うことはできない.近年，ニューラルネットを用いた電場を実時間で推定する手法が提案されている.これらの手法は，畳み込みネットワークを用いてコイル直下の領域のみを回帰している.本研究では，Transformerを用いて電場を実時間回帰することを検討する.電磁気学より電場は局所的な領域では決まらないため，広い視野を持つTransformerを採用し，且つ脳全体を回帰する.加えて，約二千枚のMRI画像を用いてTransformerの事前学習を行なった.事前学習は，医療画像の領域分割の精度を改善することが広く知られている.VCMはMRI画像を領域分割した領域に対応する導電率を割り当てることで構築される.そのため，領域分割の精度を改善する操作である事前学習による電場の回帰精度の改善を期待した. |
| （英） | Transcranial Magnetic Stimulation (TMS) is a non-invasive stimulation method by electric field induced by a coil placed above the head. It is necessary to compute the electric field accurately to identify the position stimulated by the coil. The electric field can be computed by electromagnetic simulation from magnetic resonance (MR) images of the subject. The electromagnetic simulation consist of two processes: the development of volume conductor model (VCM) that represent the spatial distribution of electrical conductivity in the head, and the computation of the electric field from the VCM. However, both process encounter bottlenecks that prevent real-time estimation. Several methods that use deep neural networks (DNN) for electric field regression have been proposed in recent years. These methods used convolutional neural networks and regressed restricted region below the coil. In this study, we estimated the electric field in real-time by transformer. From electromagnetism, the electric field is not determined only in the local region. Hence, we adapt transformer that has large field of view, and regress to whole brain. In addition, we pretrained the transformer using approximate two thousand MR images. It has been known that segmentation accuracy is improved by pretraing transformer in medical image domain. The VCM is constructed by segmenting MRI images by brain tissue and assigning the corresponding conductivity. We hope that regression accuracy of the electric field is improved by the operation that can be improved the segmentation accuracy. |
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| キーワード | （和） | 経頭蓋磁気刺激法 / 深層学習 / 電場推定 / / / / / |
| （英） | Transcranial Magnetic Stimulation / Deep learning / Electric field estimation / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 411, MI2023-36, pp. 21-24, 2024年3月. | |
| 資料番号 | MI2023-36 | |
| 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 | MI2023-36 |
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| 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） | TMSのための頭部MRI画像からのTransformerを用いた誘導電場の回帰 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Electric field regression from head MR image by transformers for TMS |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 経頭蓋磁気刺激法 / Transcranial Magnetic Stimulation |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / Deep learning |
| キーワード(3)（和/英） | 電場推定 / Electric field estimation |
| 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） | 牧 豊大 / Toyohiro Maki / マキ トヨヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 横田 達也 / Tatsuya Yokota / ヨコタ タツヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 平田 晃正 / Akimasa Hirata / ヒラタ アキマサ |
| 第3著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 本谷 秀堅 / Hidekata Hontani / ホンタニ ヒデカタ |
| 第4著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NIT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-03-03 10:17:00 |
| 発表時間 | 12分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2023-36 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.411 |
| ページ範囲 | pp.21-24 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2024-02-25 (MI) |
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