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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-11-29 15:10 3D非造影心臓CTデータを用いたCNNによる心臓狭窄症患者の判定 ○浅川徹也（豊橋技科大）・橋本雅史・宮地健史・野村 契・戸川拓哉・清水一生（豊橋ハートセンター）・青野雅樹（豊橋技科大）  PRMU2024-17 |
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| 抄録 | （和） | 心臓CTにおける画像診断では、造影剤を用いた冠動脈造影法が行なわれる。しかしながら、実際の医療現場では、造影剤の使用に伴う副作用のリスクが問題となっている。そこで、副作用や身体的負担を軽減できる非造影CT検査での冠動脈における自動診断が必要である。本研究では、３D非造影心臓CTデータを用いた冠動脈における心臓狭窄症患者の判定を試みる。まず、各患者から複数枚の非造影CT 画像を医療画像解析用の３Dデータへの変換を行う。３Dデータを用いてCNNモデルにLSTMやTransformerなどの時系列処理を組み合わせたネットワークによって、判定を行う手法を提案する。さらに３DCNNとの比較実験も行い、結果、提案手法が精度とROCおいて高い性能を示した。 |
| （英） | In cardiac CT imaging diagnosis, coronary angiography using contrast agents is performed. However, in actual medical practice, the risk of side effects associated with the use of contrast agents is a problem. Therefore, automatic diagnosis of coronary arteries using non-contrast CT examinations that can reduce side effects and physical burden is necessary. In this study, we attempt to identify patients with cardiac stenosis in the coronary arteries using 3D non-contrast cardiac CT data. First, multiple non-contrast CT images from each patient are converted into 3D data for medical image analysis. We propose a method to make a judgment using the 3D data by a network that combines a CNN model with time series processing such as LSTM and Transformer. Furthermore, we conducted a comparative experiment with 3DCNN, and the results showed that the proposed method performed well in terms of accuracy and ROC. | |
| キーワード | （和） | 深層学習 / CNN / 非造影CT / 心臓狭窄症 / / / / |
| （英） | Deep Learning / CNN / Non-Contrast CT / Cardiac stenosis / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 281, PRMU2024-17, pp. 50-54, 2024年11月. | |
| 資料番号 | PRMU2024-17 | |
| 発行日 | 2024-11-22 (PRMU) | |
| 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 | PRMU2024-17 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IPSJ-CVIM IPSJ-CGVI IPSJ-DCC |
| 開催期間 | 2024-11-29 - 2024-11-30 |
| 開催地（和） | 福井工業大学 福井キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 生成・創造のためのCV/CG/DCC/PR技術 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2024-11-PRMU-CVIM-CGVI-DCC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 3D非造影心臓CTデータを用いたCNNによる心臓狭窄症患者の判定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Determination of cardiac stenosis patients by CNN using 3D non-contrast cardiac CT data |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(2)（和/英） | CNN / CNN |
| キーワード(3)（和/英） | 非造影CT / Non-Contrast CT |
| キーワード(4)（和/英） | 心臓狭窄症 / Cardiac stenosis |
| 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） | 浅川 徹也 / Tetsuya Asakawa / アサカワ テツヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 豊橋技術科学大学 (略称： 豊橋技科大) Toyohashi university of technology (略称： TUT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 橋本 雅史 / Masashi Hashimoto / ハシモト マサシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 豊橋ハートセンター (略称： 豊橋ハートセンター) Toyohashi Heartcenter (略称： THC) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 宮地 健史 / Takeshi Miyaji / ミヤジ タケシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 豊橋ハートセンター (略称： 豊橋ハートセンター) Toyohashi Heartcenter (略称： THC) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 野村 契 / Kei Nomura / ノムラ ケイ |
| 第4著者 所属（和/英） | 豊橋ハートセンター (略称： 豊橋ハートセンター) Toyohashi Heartcenter (略称： THC) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 戸川 拓哉 / * * / |
| 第5著者 所属（和/英） | 豊橋ハートセンター (略称： 豊橋ハートセンター) Toyohashi Heartcenter (略称： THC) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 清水 一生 / Kazuki Shimizu / シミズ カズキ |
| 第6著者 所属（和/英） | 豊橋ハートセンター (略称： 豊橋ハートセンター) Toyohashi Heartcenter (略称： THC) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 青野 雅樹 / Masaki Aono / アオノ マサキ |
| 第7著者 所属（和/英） | 豊橋技術科学大学 (略称： 豊橋技科大) Toyohashi university of technology (略称： TUT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-11-29 15:10:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2024-17 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.281 |
| ページ範囲 | pp.50-54 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2024-11-22 (PRMU) |
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