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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-03-04 13:40 血管強調画像とAutoMLを用いた腹部CT像からの多臓器領域抽出 ○大野真奈・申 忱（名大）・Holger R. Roth（NVIDIA Corp.）・小田昌宏・林 雄一郎（名大）・三澤一成（愛知県がんセンター）・森 健策（名大）  MI2023-78 |
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| 抄録 | （和） | コンピュータによる診断や手術の支援システムの開発において，多臓器領域抽出は重要な要素技術である．これまで提案されてきた多臓器領域抽出では，肝臓や脾臓などの形状が単純な臓器は抽出精度が良い傾向であったが，血管などの形状が複雑な臓器は抽出が難しい傾向にあった．そこで本研究では，CT像の線状構造を強調した血管強調画像を用いて多臓器領域抽出を行った．また，血管強調画像を生成するためには，画像中で強調する線状構造の大きさを決めるスケールを設定する必要がある．そこで，最適なスケールを求めるために，AutoMLを用いてハイパーパラメータサーチを行った．ハイパーパラメータサーチの結果選択されたスケールで生成した血管強調画像を用いて多臓器領域抽出を行ったところ，動脈のDiceは86.10%，門脈のDiceは72.88%であった． |
| （英） | Multi-organ segmentation is an essential method for the development of computer-aided diagnosis and surgery systems. In the previous methods, while segmentation accuracies of organs having simple shapes were high such as the liver and spleen, segmentation accuracies of organs having complex shapes such as blood vessels were low. In this study, we propose a multi-organ segmentation method using vessel enhancement images, which the tubular structures of 3D CT images are enhanced. For vessel enhancement images, it is necessary to set a scale parameter that determine the size of tubular structures to be enhanced. To find the optimal parameter, hyperparameter search was performed using AutoML. We extracted multi-organ regions using vessel enhancement images generated by the scale parameter selected based on hyperparameter search. The Dice scores of artery and portal vein were 86.10% and 72.88% respectively. | |
| キーワード | （和） | セグメンテーション / Auto3DSeg / 臓器領域抽出 / / / / / |
| （英） | Segmentation / Auto3DSeg / Multi-organ Segmentation / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 411, MI2023-78, pp. 152-155, 2024年3月. | |
| 資料番号 | MI2023-78 | |
| 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 | MI2023-78 |
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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） | 血管強調画像とAutoMLを用いた腹部CT像からの多臓器領域抽出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Multi-Organ Segmentation from 3D Abdominal CT Images Using Blood Vessel Enhanced Images and AutoML |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | セグメンテーション / Segmentation |
| キーワード(2)（和/英） | Auto3DSeg / Auto3DSeg |
| キーワード(3)（和/英） | 臓器領域抽出 / Multi-organ Segmentation |
| 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） | 大野 真奈 / Mana Ohno / オオノ マナ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 申 忱 / Shen Chen / シン マコト |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | Holger R. Roth / Holger R. Roth / Holger R. Roth |
| 第3著者 所属（和/英） | NVIDIA Corporation (略称： NVIDIA Corp.) NVIDIA Corporation (略称： NVIDIA Corp.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小田 昌宏 / Masahiro Oda / オダ マサヒロ |
| 第4著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 林 雄一郎 / Yuichiro Hayashi / ハヤシ ユウイチロウ |
| 第5著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 三澤 一成 / Kazunari Misawa / ミサワ カズナリ |
| 第6著者 所属（和/英） | 愛知県がんセンター (略称： 愛知県がんセンター) Aichi Cancer Center (略称： Aichi Cancer Center) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 森 健策 / Kensaku Mori / モリ ケンサク |
| 第7著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-03-04 13:40:00 |
| 発表時間 | 12分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2023-78 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.411 |
| ページ範囲 | pp.152-155 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2024-02-25 (MI) |
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