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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-12-05 16:15 深層学習を用いたマンモグラフィ撮影におけるポジショニング評価に関する研究 ～ ポジショニング練習用ファントムを用いた乳房の引き出し・欠損評価に関する検討 ～ ○芝生春菜・刑部 綾・髙橋沙奈江・遠藤祐太・久原重英（杏林大）  MICT2024-45 MI2024-43 |
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| 抄録 | （和） | マンモグラフィ撮影では，術者のポジショニング技術が画質および病変の描出に大きく影響を及ぼす．そこで本研究では形状が統一されているポジショニング練習用ファントム画像を用い，深層学習にてポジショニング評価が可能かどうかについて検討した．検討項目は乳房の引き出し，欠損，側面性評価とした．Neural Networkには多値分類問題などに用いられるMLPならびに物体検出で用いられるYOLOを使用した．ポジショニングファントム画像と評価スコアを教師データとして学習させ，Accuracy，Precision，Recallを評価指標として用い，評価した．その結果，深層学習によってポジショニングの評価が可能であることが示唆された． |
| （英） | In mammography, the positioning technique of the radiological technologist has a significant impact on the image quality and the depiction of the lesion. In this study, we examined whether it is possible to evaluate the positioning of phantom images for positioning practice, which has a unified shape, using deep learning. The items examined were breast withdrawal, defect, and laterality evaluation. The neural network used was MLP, which is used for multi-value classification problems, and YOLO, which is used for object detection. The positioning phantom images and evaluation scores were used for training, and evaluation was performed using accuracy, precision, and recall. The results suggested that positioning can be evaluated using deep learning. | |
| キーワード | （和） | マンモグラフィ / 深層学習 / ポジショニング評価 / / / / / |
| （英） | Mammography / Deep Learning / Positioning evaluation / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 291, MI2024-43, pp. 66-69, 2024年12月. | |
| 資料番号 | MI2024-43 | |
| 発行日 | 2024-11-28 (MICT, 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 | MICT2024-45 MI2024-43 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MICT MI |
| 開催期間 | 2024-12-05 - 2024-12-05 |
| 開催地（和） | 滋慶医療科学大学 |
| 開催地（英） | Jikei University of Health Care Sciences |
| テーマ（和） | 通信システム、医用画像、一般 |
| テーマ（英） | Communication Systems, Medical Imaging, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2024-12-MICT-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深層学習を用いたマンモグラフィ撮影におけるポジショニング評価に関する研究 |
| サブタイトル（和） | ポジショニング練習用ファントムを用いた乳房の引き出し・欠損評価に関する検討 |
| タイトル（英） | A Study on Positioning Evaluation in Mammography Using Deep Learning |
| サブタイトル（英） | A study on breast withdrawal and defect evaluation using a phantom for positioning practice - |
| キーワード(1)（和/英） | マンモグラフィ / Mammography |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(3)（和/英） | ポジショニング評価 / Positioning evaluation |
| 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） | 芝生 春菜 / Haruna Shibo / シボウ ハルナ |
| 第1著者 所属（和/英） | 杏林大学保健学部 (略称： 杏林大) Kyorin University Faculty of Health Sciences (略称： Kyorin Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 刑部 綾 / Aya Osakabe / オサカベ アヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 杏林大学保健学部 (略称： 杏林大) Kyorin University Faculty of Health Sciences (略称： Kyorin Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 髙橋 沙奈江 / Sanae Takahashi / タカハシ サナエ |
| 第3著者 所属（和/英） | 杏林大学保健学部 (略称： 杏林大) Kyorin University Faculty of Health Sciences (略称： Kyorin Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 遠藤 祐太 / Yuta Endo / エンドウ ユウタ |
| 第4著者 所属（和/英） | 杏林大学保健学部 (略称： 杏林大) Kyorin University Faculty of Health Sciences (略称： Kyorin Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 久原 重英 / Shigehide Kuhara / クハラ シゲヒデ |
| 第5著者 所属（和/英） | 杏林大学保健学部 (略称： 杏林大) Kyorin University Faculty of Health Sciences (略称： Kyorin Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-12-05 16:15:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MICT2024-45, MI2024-43 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.290(MICT), no.291(MI) |
| ページ範囲 | pp.66-69 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2024-11-28 (MICT, MI) |
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