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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-12-05 09:50 対照学習とCycleGANを用いたMR画像からCT画像へのモダリティ変換 ○川浪弘太郎・恒田雅人・阿部幸太・齋藤 真・宇野 隆・須鎗弘樹・森 康久仁（千葉大）  MICT2025-36 MI2025-44 |
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| 抄録 | （和） | 近年，腫瘍の視認性に優れるMR画像のみでの放射線治療を行うMR画像誘導放射線治療が注目を集めている． MR画像は電子密度情報が欠如しているため，体内での放射線の振るまいを計算するためにはCT画像が必要不可欠である． そこで本研究では，MR画像から疑似CT画像を生成することを目的に対照学習とCycleGANを組み合わせたモデルを提案した． 提案モデルの性能評価として，疑似CT画像と正解CT画像を比較して，モデルの性能を評価した． |
| （英） | In recent years, MR-guided radiotherapy (MRgRT), which performs radiation therapy using only MR images that offer superior tumor visibility, has attracted significant attention. However, since MR images lack electron density information, CT images are indispensable for calculating the behavior of radiation within the body. Therefore, this study proposed a model combining contrastive learning and CycleGAN to generate synthetic CT images (pseudo-CT) from MR images. As an evaluation of the proposed model's performance, the generated synthetic CT images were compared with the ground truth CT images. |
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| キーワード | （和） | Cycle GAN / 深層学習 / 前立腺 / 放射線治療計画 / 疑似CT画像生成 / / / |
| （英） | Cycle GAN / deep learning / prostate / radiotherapy treatment planning / synthetic CT / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 270, MI2025-44, pp. 18-21, 2025年12月. | |
| 資料番号 | MI2025-44 | |
| 発行日 | 2025-11-27 (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 | MICT2025-36 MI2025-44 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MICT MI |
| 開催期間 | 2025-12-04 - 2025-12-05 |
| 開催地（和） | 岡山コンベンションセンター |
| 開催地（英） | Okayama Convention Center |
| テーマ（和） | 医用画像工学一般，ヘルスケア・医療情報通信技術，一般 |
| テーマ（英） | Medical imaging technology, healthcare and medical information communication technology, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2025-12-MICT-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 対照学習とCycleGANを用いたMR画像からCT画像へのモダリティ変換 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Synthetic CT Generation from MRI using a CycleGAN with Contrastive Loss |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Cycle GAN / Cycle GAN |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| キーワード(3)（和/英） | 前立腺 / prostate |
| キーワード(4)（和/英） | 放射線治療計画 / radiotherapy treatment planning |
| キーワード(5)（和/英） | 疑似CT画像生成 / synthetic CT |
| 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） | 川浪 弘太郎 / Kotaro Kawanami / カワナミ コウタロウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 千葉大学 (略称： 千葉大) Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 恒田 雅人 / Masato Tsuneda / ツネダ マサト |
| 第2著者 所属（和/英） | 千葉大学大学院医学研究院 (略称： 千葉大) Graduate School of Medicine, Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 阿部 幸太 / Kota Abe / アベ コウタ |
| 第3著者 所属（和/英） | 千葉大学大学院医学研究院 (略称： 千葉大) Graduate School of Medicine, Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 齋藤 真 / Makoto Saito / サイトウ マコト |
| 第4著者 所属（和/英） | 千葉大学医学部附属病院放射線科 (略称： 千葉大) Diagnostic Radiology and Radiation Oncology, Chiba University Hospital (略称： Chiba Univ. Hosp.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 宇野 隆 / Takashi Uno / ウノ タカシ |
| 第5著者 所属（和/英） | 千葉大学大学院医学研究院 (略称： 千葉大) Graduate School of Medicine, Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 須鎗 弘樹 / Hiroki Suyari / スヤリ ヒロキ |
| 第6著者 所属（和/英） | 千葉大学 (略称： 千葉大) Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 森 康久仁 / Yasukuni Mori / モリ ヤスクニ |
| 第7著者 所属（和/英） | 千葉大学 (略称： 千葉大) Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-12-05 09:50:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MICT2025-36, MI2025-44 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.269(MICT), no.270(MI) |
| ページ範囲 | pp.18-21 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2025-11-27 (MICT, MI) |
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