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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-03-04 14:12 VQ-VAE with SVDDを用いた胸部CT画像における病変検出 ○GAO Zhihui・中山良平・檜作彰良（立命館大）・木戸尚治（阪大）  MI2023-80 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では，高精細画像を生成するモデルであるVQ-VAE（Vector Quantised-Variational Autoencoder）に，正常な潜在変数を集約するSVDD（Support Vector Data Description）を導入したVQ-VAE with SVDDを構築し，胸部CT画像における病変検出に適用する．実験試料は，胸部CT画像800症例（異常：150症例，正常：650症例）である．VQ-VAE with SVDDは2つのEncoder／Decoderおよび埋め込み空間（Embedding Space）で構成される．1つ目のEncoder は入力画像を潜在変数に圧縮し，2つ目のEncoder は 潜在空間上の出来るだけ小さな超球内に正常の潜在変数が収まるように写像する．次に1つ目のDecoderは写像した潜在変数を元のサイズに拡大し，2つ目のDecoderは潜在変数に対応する埋め込み表現から入力画像を再構成する．提案手法の評価では，入力画像と再構成画像の差，入力画像の潜在変数と超球の中心との距離に基づき，異常病変を検出する．提案手法によるAUROC（Area Under the Receive Operating Characteristic Curve）は0.73で，従来手法であるVAE（0.58）より高く，その有用性が示唆された． |
| （英） | In this study, VQ-VAE with SVDD for anomaly detection in CT images was constructed by introducing a support vector data description to a vector quantised-variational autoencoder. Our database consisted of CT images obtained from 800 patients: 150 abnormal and 650 normal cases. VQ-VAE with SVDD was constructed from two encoders/decoders and a embedding space. The first encoder compressed the input image into latent variables. The second encoder then mapped the normal latent variables into a hypersphere as small as possible on the latent space with SVDD. The first decoder up-sampled the mapped latent variables to their original size, whereas the second decoder reconstructed the input image from the embedded representation corresponding to the latent variables. The AUROC with the proposed method was 0.73, showing an improvement when compared with a conventional variational autoencoder (0.58). | |
| キーワード | （和） | VQ-VAE / SVDD / 胸部CT画像 / 異常検知 / / / / |
| （英） | VQ-VAE / SVDD / Lung CT images / Anomaly detection / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 411, MI2023-80, pp. 158-159, 2024年3月. | |
| 資料番号 | MI2023-80 | |
| 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 | MI2023-80 |
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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） | VQ-VAE with SVDDを用いた胸部CT画像における病変検出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Anomaly Detection for Lung CT Images Using VQ-VAE with SVDD |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | VQ-VAE / VQ-VAE |
| キーワード(2)（和/英） | SVDD / SVDD |
| キーワード(3)（和/英） | 胸部CT画像 / Lung CT images |
| キーワード(4)（和/英） | 異常検知 / Anomaly detection |
| 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） | GAO Zhihui / Zhihui Gao / ガオ ジューホイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中山 良平 / Ryohei Nakayama / ナカヤマ リョウヘイ |
| 第2著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 檜作 彰良 / Aikiyoshi Hizukuri / ヒズクリ アキヨシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木戸 尚治 / Shoji Kido / キド ショウジ |
| 第4著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Oosaka University (略称： Oosaka Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-03-04 14:12:00 |
| 発表時間 | 12分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2023-80 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.411 |
| ページ範囲 | pp.158-159 |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2024-02-25 (MI) |
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