講演抄録/キーワード |
講演名 |
2024-03-03 11:40
[ショートペーパー]3次元Pix2Pix画像モダリティ変換を用いたFDG-PET/CT像上の半教師あり胸部病変検出 ○大谷和暉・吉田昂平・根本充貴(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) MI2023-42 |
抄録 |
(和) |
本研究では、FDG集積を伴う病変のない正常PET/CT像のみからCT像からPET像への変換を学習した3次元Pix2Pixを用いたPET/CT像上の胸部病変検出法を提案する。正常PET/CT像のみを学習したPix2Pixで推定されるPET像には病変FDG異常集積は描画されないことが期待されるため、推定・入力PET像間の差分により病変を強調する。また病変強調像の輝度極大点を病変候補として検出する。実験によって得られた検出精度を比較した結果、実PET像は129病変中117病変検出し、FP数が20個の時、検出感度は69.8%であるのに対し、病変強調像では129病変中120病変の検出に成功し、FP数が20個の時、検出感度は83.7%であった。 |
(英) |
In this study, we propose a method for detecting thoracic lesions on PET/CT images using 3D Pix2Pix, which learns a transformation from CT images to PET images from only normal PET/CT images without lesions with FDG accumulation. Since the PET images estimated by Pix2Pix, which learns only normal PET/CT images, are not expected to show abnormal lesion FDG accumulation, the difference between the estimated and input PET images is used to enhance the lesion. The maximum brightness point of the lesion-enhanced image is detected as a lesion candidate. The experimental results showed that the real PET image detected 117 lesions out of 129 lesions with a detection sensitivity of 69.8% when the number of FPs was 20, while the lesion-enhanced image successfully detected 120 lesions out of 129 lesions with a detection sensitivity of 83.7% when the number of FPs was 20. |
キーワード |
(和) |
FDG-PET/CT / Pix2Pix / 異常検知 / 画像診断支援システム / / / / |
(英) |
FDG-PET/CT / Pix2Pix / Anomaly detection / CAD / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 123, no. 411, MI2023-42, pp. 36-38, 2024年3月. |
資料番号 |
MI2023-42 |
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) |
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