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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-03-03 09:24 非造影CTにおける心臓の検出とカルシウムスコア分類 ○浅川徹也・篠田拓樹（豊橋技科大）・戸川拓哉・清水一生（豊橋ハートセンター）・青野雅樹（豊橋技科大）  PRMU2023-59 |
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| 抄録 | （和） | 日本人の主な死因の一つである冠動脈疾患は、冠動脈の石灰化が関係していると言われている。 しかし、医療従事者が冠動脈疾患を調べる場合には、心臓のみを検査することが不可欠である。 また、非造影CTから心臓の石灰化のみを抽出することは非常に困難である。 我々の知る限り、非強化 CT 心臓画像における 3D 心臓抽出はこれまでの研究では行われていない。 さらに、心臓摘出による石灰化スコアの推定は、これまでの研究では行われていない。 そこで、CNNを3次元に拡張した画像分類精度の高い3D-CNNを用いて心臓CTからカルシウムスコア分類を行った。 そこで本研究では、深層学習を用いた心臓検出手法を提案し、カルシウムスコアの精度を向上させる。 胸部CT画像からの心臓検出用のデータセットと胸部CTスキャンからのカルシウムスコアリング用のデータセットを使用して実験を実施した。 結果は、提案された方法が心臓摘出を行わない方法と比較してカルシウムスコアリングの精度を向上させることを示した。 その結果、これまでにない最先端の高精度な心臓検出手法を提案した。 |
| （英） | Coronary artery disease, one of the major causes of death in Japan, is said to be related to coronary artery calcifica- tion. However, health care workers are essential to examine only the heart when investigating coronary artery disease. Also, it is very difficult to extract only calcification of the heart from Non- Contrast CT. To our knowledge, 3D cardiac extraction in non- enhanced CT cardiac images has not been performed in previous studies. In addition, the estimation of calcification score from heart extraction has not been done in previous studies. Therefore, we performed calcium score classification from cardiac CT using 3D-ResNet, which is a 3D extension of ResNet, which is highly accurate in image classification. Therefore, in this study, we propose a cardiac detection method using deep learning to improve the accuracy of calcium scoring. We conducted experiments using a dataset for cardiac detection from chest CT images and a dataset for calcium scoring from chest CT scans. The results show that the proposed method improves the accuracy of calcium scoring compared to the method without cardiac extraction. As a result, we proposed a state-of-the-art highly accurate heart detection method that has never existed before. | |
| キーワード | （和） | 深層学習 / CNN / 物体検出 / 非造影剤CT / カルシウムスコア分類 / / / |
| （英） | Deep learning / CNN / Object detection / Non-Contrast CT / Calcium Scoring / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 409, PRMU2023-59, pp. 47-52, 2024年3月. | |
| 資料番号 | PRMU2023-59 | |
| 発行日 | 2024-02-25 (PRMU) | |
| 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 | PRMU2023-59 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IBISML IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2024-03-03 - 2024-03-04 |
| 開催地（和） | 広島大学 東広島キャンパス |
| 開催地（英） | Hiroshima Univ. Higashi-Hiroshima campus |
| テーマ（和） | 雑多なデータセットの有効活用 (PRMU/IPSJ-CVIM)、機械学習の理論と応用の広がり (IBISML) |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2024-03-PRMU-IBISML-CVIM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 非造影CTにおける心臓の検出とカルシウムスコア分類 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Cardiac Detection in Non-Contrast CT and Application to Calcium Scoring |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / Deep learning |
| キーワード(2)（和/英） | CNN / CNN |
| キーワード(3)（和/英） | 物体検出 / Object detection |
| キーワード(4)（和/英） | 非造影剤CT / Non-Contrast CT |
| キーワード(5)（和/英） | カルシウムスコア分類 / Calcium Scoring |
| 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） | 浅川 徹也 / Tetsuya Asakawa / アサカワ テツヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 豊橋技術科学大学 (略称： 豊橋技科大) Toyohashi University of Technology (略称： TUT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 篠田 拓樹 / Hiroki Shinoda / シノダ ヒロキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 豊橋技術科学大学 (略称： 豊橋技科大) Toyohashi University of Technology (略称： TUT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 戸川 拓哉 / Takuya Togawa / トガワ タクヤ |
| 第3著者 所属（和/英） | 豊橋ハートセンター (略称： 豊橋ハートセンター) Toyohashi Heart Center (略称： THC) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 清水 一生 / Kazuki Shimizu / シミズ カズキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 豊橋ハートセンター (略称： 豊橋ハートセンター) Toyohashi Heart Center (略称： THC) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 青野 雅樹 / Masaki Aono / アオノ マサキ |
| 第5著者 所属（和/英） | 豊橋技術科学大学 (略称： 豊橋技科大) Toyohashi University of Technology (略称： TUT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-03-03 09:24:00 |
| 発表時間 | 12分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2023-59 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.409 |
| ページ範囲 | pp.47-52 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-02-25 (PRMU) |
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