| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2025-09-05 10:30
機械学習と解剖学的経験知を組み合わせたウィリス動脈輪抽出 ○橋本早紀 MI2025-33 |
| 抄録 |
(和) |
ウィリス動脈輪は脳卒中の原因の一つである動脈瘤の好発部位として知られている。臨床現場において血管造影画像からその血管構成を評価することは、長い作業時間を要し、術者の負担となっている。血管抽出を自動化する従来法では細い血管の抽出に課題がある。本研究では、機械学習と解剖学的経験知に基づいて細い血管を判定し、ウィリス動脈輪内の細い血管の抽出能の向上可能性を検討した。 |
| (英) |
The Circle of Willis is a common site for aneurysms, which are one of the causes of stroke. Manually assessing these vessel components from angiogram images is time-consuming and burdensome for clinicians. Although automated detection offers a potential solution, existing methods struggle to extract tiny vessels. This paper explores the potential for improving the detection of tiny vessels in the Circle of Willis by incorporating machine learning and anatomical knowledge. |
| キーワード |
(和) |
脳CT画像 / 画質改善 / 機械学習 / / / / / |
| (英) |
Brain CT images / Image quality improvement / Machine learning / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 125, no. 176, MI2025-33, pp. 13-16, 2025年9月. |
| 資料番号 |
MI2025-33 |
| 発行日 |
2025-08-29 (MI) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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