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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-03-03 17:30 機械学習を用いた左心房壁抽出における遅延造影MRI画像の前処理手法の提案 ○小西恭平・荒木真悟・原口 亮（兵庫県大）・木内邦彦（神大病院）  MI2023-61 |
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| 抄録 | （和） | 持続性心房細動に対するカテーテルアブレーション治療の焼灼部位を決定するために、遅延造影MRI（late gadolinium enhancement MRI, LGE-MRI）画像から左心房線維化を術前評価する研究が行われている。LGE-MRI画像からの線維化評価においては、前処理として左心房壁の正確なセグメンテーションが必要である。本研究は、機械学習を用いて左心房壁セグメンテーションを行う際の前処理手法について、学習効率やセグメンテーション性能の観点から比較し、最適な前処理手法を提案することを目的とする。前処理として、対象画像に対する正規化・標準化・IIRに加えて、線維化の進行具合に応じて学習データへの組み入れを決める症例組み合わせを用いた。その結果、機械学習を用いて左心房壁抽出を行う上で、LGE-MRI画像に対する適切な前処理は学習効率やセグメンテーション性能を改善させることが明らかとなった。 |
| （英） | Preoperative assessment of left atrial fibrosis from late gadolinium enhancement MRI (LGE-MRI) images has been studied to determine the ablation site for catheter ablation therapy of persistent atrial fibrillation. In order to evaluate fibrosis from LGE-MRI images, accurate segmentation of the left atrial wall is required as a pre-processing step. The purpose of this study is to compare preprocessing methods for left atrial wall segmentation using machine learning in terms of learning efficiency and segmentation performance, and to propose an optimal preprocessing method. In addition to normalization, standardization, and IIR for the target images, a case combination was used to determine inclusion in the training data based on fibrosis progression. Our results show that appropriate preprocessing of LGE-MRI images improves learning efficiency and segmentation performance for left atrial wall extraction using machine learning. | |
| キーワード | （和） | 持続性心房細動 / LGE-MRI / 線維化 / U-Net / セグメンテーション / IIR / 前処理 / |
| （英） | Persistent atrial fibrillation / LGE-MRI / fibrosis / U-Net / segmentation / IIR / preprocessing / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 411, MI2023-61, pp. 91-94, 2024年3月. | |
| 資料番号 | MI2023-61 | |
| 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 | MI2023-61 |
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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） | 機械学習を用いた左心房壁抽出における遅延造影MRI画像の前処理手法の提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study of LGE-MRI Image Preprocessing Methods for Machine Learning-Based Left Atrial Wall Segmentation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 持続性心房細動 / Persistent atrial fibrillation |
| キーワード(2)（和/英） | LGE-MRI / LGE-MRI |
| キーワード(3)（和/英） | 線維化 / fibrosis |
| キーワード(4)（和/英） | U-Net / U-Net |
| キーワード(5)（和/英） | セグメンテーション / segmentation |
| キーワード(6)（和/英） | IIR / IIR |
| キーワード(7)（和/英） | 前処理 / preprocessing |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小西 恭平 / Kyohei Konishi / コニシ キョウヘイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 兵庫県立大学 (略称： 兵庫県大) University of Hyogo (略称： UOH) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 荒木 真悟 / Shingo Araki / アラキ シンゴ |
| 第2著者 所属（和/英） | 兵庫県立大学 (略称： 兵庫県大) University of Hyogo (略称： UOH) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 原口 亮 / Ryo haraguchi / ハラグチ リョウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 兵庫県立大学 (略称： 兵庫県大) University of Hyogo (略称： UOH) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木内 邦彦 / Kunihiko Kiuchi / キウチ クニヒコ |
| 第4著者 所属（和/英） | 神戸大学医学部附属病院 (略称： 神大病院) Kobe University Hospital (略称： KUH) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-03-03 17:30:00 |
| 発表時間 | 12分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2023-61 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.411 |
| ページ範囲 | pp.91-94 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2024-02-25 (MI) |
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