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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
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 MI2025-33

研究会情報
研究会 MI  
開催期間 2025-09-05 - 2025-09-05 
開催地(和) 北海道科学大学 
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 2025-09-MI 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 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 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Extraction of the Circle of Willis by Combining Machine Learning with Anatomical Experiential Knowledge 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 脳CT画像 / Brain CT images  
キーワード(2)(和/英) 画質改善 / Image quality improvement  
キーワード(3)(和/英) 機械学習 / Machine learning  
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 橋本 早紀 / Saki Hashimoto /
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講演者 第1著者 
発表日時 2025-09-05 10:30:00 
発表時間 20分 
申込先研究会 MI 
資料番号 MI2025-33 
巻番号(vol) vol.125 
号番号(no) no.176 
ページ範囲 pp.13-16 
ページ数
発行日 2025-08-29 (MI) 


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