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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-12-05 16:30 スライス分割法を用いた胸部の単純CTから造影CTを生成する手法の提案 ○赤川遼汰郎・山﨑達也・山崎元彦（新潟大）  MICT2024-46 MI2024-44 |
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| 抄録 | （和） | 近年，画像生成分野における人工知能の進展に伴い，生成モデルを用いたCT画像生成に関する研究が活発に行われている．しかし，生成モデルの性能にのみ焦点を当て，学習に使用されるCT画像の構造に対する考慮が不足している研究が多い．そこで本研究では，胸部CT画像に胸部だけでなく，頚部，腹部の情報が含まれることに着目し，胸部CTのZ軸スライスを上部，中部，下部の三領域に自動的に分割することで，各領域に対して個別の生成モデルを構築する．最終的に得られた出力を統合することで，造影CT画像を生成する手法を提案する．その結果，同データセットにおいて従来手法である胸部CT全体を用いた学習モデルと比較し，生成精度の向上を確認した． |
| （英） | Recent advancements in artificial intelligence have fostered active research on Computed Tomography image generation using generative models. However, many studies focus primarily on model performance, with limited consideration given to the structural characteristics of CT images used for training. In this study, we note that chest CT images encompass not only thoracic information but also cervical and abdominal regions. We propose a method that automatically segments the Z-axis slices of chest CT images into three regions-upper, middle, and lower-and builds individual generative models for each. By integrating these outputs, our approach generates Contrast-Enhanced CT images, demonstrating improved accuracy over traditional whole-chest models on the same dataset. | |
| キーワード | （和） | コンピュータ断層撮影（CT） / 造影CT / 敵対的生成ネットワーク（GAN） / / / / / |
| （英） | Computed Tomography（CT） / Contrast-Enhanced CT / Generative Adversarial Network（GAN） / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 291, MI2024-44, pp. 70-73, 2024年12月. | |
| 資料番号 | MI2024-44 | |
| 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 | MICT2024-46 MI2024-44 |
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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） | スライス分割法を用いた胸部の単純CTから造影CTを生成する手法の提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Method for Generating Contrast-Enhanced CT from Non-Contrast Chest CT Using a Slice Splitting Technique |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | コンピュータ断層撮影（CT） / Computed Tomography（CT） |
| キーワード(2)（和/英） | 造影CT / Contrast-Enhanced CT |
| キーワード(3)（和/英） | 敵対的生成ネットワーク（GAN） / Generative Adversarial Network（GAN） |
| 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） | 赤川 遼汰郎 / Ryotaro Akagawa / リョウタロウ アカガワ |
| 第1著者 所属（和/英） | 新潟大学 (略称： 新潟大) Niigata University (略称： Niigata Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山﨑 達也 / Tatsuya Yamazaki / タツヤ ヤマザキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 新潟大学 (略称： 新潟大) Niigata University (略称： Niigata Univ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山崎 元彦 / Motohiko Yamazaki / モトヒコ ヤマザキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 新潟大学 (略称： 新潟大) Niigata University (略称： Niigata Univ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-12-05 16:30:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MICT2024-46, MI2024-44 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.290(MICT), no.291(MI) |
| ページ範囲 | pp.70-73 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2024-11-28 (MICT, MI) |
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