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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-09-06 09:45 内視鏡所見の作成支援に向けた動画像の連続フレーム解析による処置検出 ○田中一輝（千葉大）・藤江 舞（千葉大病院）・野村行弘・中口俊哉（千葉大）  MI2024-19 |
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| 抄録 | （和） | 内視鏡検査後に作成される所見は，記載内容が医師の記憶に依存することや，長い作業時間が負担となっている．本研究では，内視鏡動画の解析による所見作成の効率化と記載漏れ防止を目的として，検査記録における色素剤散布や狭帯域光観察の検出手法を提案する．提案手法では，内視鏡動画を2段階で分類する．まず，CNN (Convolutional Neural Network)を用いて，残渣や，粘液の洗浄シーン，内視鏡臓器内壁部分に近接接触しているシーンなど処置検出に無効なフレームの除去を行う．その後CNNとLSTM (Long Short-Term Memory)を組み合わせ，連続フレームの時間情報を利用して色素剤散布および狭帯域光観察といった処置の検出を行う．提案手法の評価実験を行い，その有効性が示唆された． |
| （英） | The findings made after endoscopic examinations are dependent on the physician's retention of the patient case and require long working hours. In this study, we propose a method for detecting dye spray and narrow-band light observation in endoscopy videos, aiming to improve the efficiency of the medical doctors and prevent omissions during the analysis of endoscopy. The proposed method consists of classifiers in two stages. The first stage consists of a CNN (Convolutional Neural Network), which is used to remove frames that are invalid for treatment detection, such as residues, mucus splashes, and inner wall contact with the endoscope, among others. In the second stage, a CNN model and LSTM (Long Short-Term Memory) are used for detecting findings such as dye spraying and narrow-band light observation. The evaluation experiments of the proposed method return promising results. | |
| キーワード | （和） | 内視鏡検査 / 所見作成 / 深層学習 / / / / / |
| （英） | Endoscopy / Findings generation / Deep learning / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 184, MI2024-19, pp. 5-7, 2024年9月. | |
| 資料番号 | MI2024-19 | |
| 発行日 | 2024-08-30 (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 | MI2024-19 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
| 開催期間 | 2024-09-06 - 2024-09-06 |
| 開催地（和） | 広島工業大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 医用画像・処理・解析と応用，一般，医用画像認識，計測，遠隔医療 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2024-09-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 内視鏡所見の作成支援に向けた動画像の連続フレーム解析による処置検出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Procedure detection by continuous frame analysis |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 内視鏡検査 / Endoscopy |
| キーワード(2)（和/英） | 所見作成 / Findings generation |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / Deep learning |
| 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） | 田中 一輝 / Kazuki Tanaka / タナカ カズキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 千葉大学 (略称： 千葉大) Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 藤江 舞 / Mai Fujie / フジエ マイ |
| 第2著者 所属（和/英） | 千葉大学医学部附属病院 (略称： 千葉大病院) Chiba University Hospital (略称： Chiba Univ. Hospital) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 野村 行弘 / Yukihiro Nomura / ノムラ ユキヒロ |
| 第3著者 所属（和/英） | 千葉大学 (略称： 千葉大) Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中口 俊哉 / Toshiya Nakaguchi / ナカグチ トシヤ |
| 第4著者 所属（和/英） | 千葉大学 (略称： 千葉大) Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-09-06 09:45:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2024-19 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.184 |
| ページ範囲 | pp.5-7 |
| ページ数 | 3 |
| 発行日 | 2024-08-30 (MI) |
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