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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-02-18 14:30 超音波画像データの多様性に着目した深部静脈血栓症自動判定モデル ○佐藤優祐・根岸直輝・大村眞朗・塩崎真弓・横田 綾・仁井見英樹・長谷川英之・高 尚策（富山大）  US2025-60 |
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| 抄録 | （和） | 深部静脈血栓症の診断は，非侵襲かつ低コストで繰り返し実施可能な超音波検査が第一選択である．B モードを用いた静脈圧迫法では，超音波プローブによる圧迫時に静脈が潰れるか否か，血栓の有無を判定する．この診断は，検査者の経験や技術に依存し，診断精度や再現性のばらつきが課題である．本研究では，この課題を解決するため，非圧迫および圧迫の B モードのペアを入力とした画像分類モデルを構築した．モデルは，非圧迫・圧迫画像をそれぞれ ResNet で処理し得られた特徴を統合する二分岐 CNN を採用し，DVT 有無を二値分類した．さらに，少数データでの精度安定を目的に複数のデータ拡張手法を比較し，最適化を行った． |
| （英） | Ultrasound examination is the first-line modality for diagnosing deep vein thrombosis (DVT) because it is noninvasive, low cost, and repeatable. In the B-mode venous compression test, the examiner assesses whether the vein collapses under probe pressure and thereby determines the presence of thrombus. However, diagnostic performance and reproducibility vary because the procedure depends on the examiner’s experience and technical skill. To address this issue, we developed an image classification model that takes paired B-mode images acquired before and during compression as input. The proposed two-branch CNN processes the non-compression and compression images with separate ResNet backbones, integrates the extracted features, and performs binary classification of DVT. We also compared and optimized multiple data augmentation methods to stabilize performance under limited data. |
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| キーワード | （和） | 深部静脈血栓症 / 超音波画像 / 画像分類 / 深層学習 / 自動診断支援 / / / |
| （英） | Deep vein thrombosis / Ultrasound imaging / Image classification / Deep learning / Computer-aided diagnosis / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 354, US2025-60, pp. 10-15, 2026年2月. | |
| 資料番号 | US2025-60 | |
| 発行日 | 2026-02-11 (US) | |
| 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 | US2025-60 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | US |
| 開催期間 | 2026-02-18 - 2026-02-18 |
| 開催地（和） | 日本光電工業株式会社 東京支社 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | アコースティックイメージング，非破壊検査，医用超音波，超音波一般 (共催：日本非破壊検査協会超音波部門，日本超音波医学会基礎技術研究会) |
| テーマ（英） | Acoustic imaging, NDT, Ultrasound in medicine, Ultrasonics, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | US |
| 会議コード | 2026-02-US |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 超音波画像データの多様性に着目した深部静脈血栓症自動判定モデル |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Automated Deep Vein Thrombosis Detection Model Focused on Diversity of Ultrasound Imaging Data |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深部静脈血栓症 / Deep vein thrombosis |
| キーワード(2)（和/英） | 超音波画像 / Ultrasound imaging |
| キーワード(3)（和/英） | 画像分類 / Image classification |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 / Deep learning |
| キーワード(5)（和/英） | 自動診断支援 / Computer-aided diagnosis |
| 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） | 佐藤 優祐 / Yusuke Sato / サトウ ユウスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 富山大学 (略称： 富山大) University of Toyama (略称： Univ. Toyama) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 根岸 直輝 / Naoki Negishi / ネギシ ナオキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 富山大学 (略称： 富山大) University of Toyama (略称： Univ. Toyama) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大村 眞朗 / Masaaki Omura / オオムラ マサアキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 富山大学 (略称： 富山大) University of Toyama (略称： Univ. Toyama) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 塩崎 真弓 / Mayumi Shiozaki / シオザキ マユミ |
| 第4著者 所属（和/英） | 富山大学 (略称： 富山大) University of Toyama (略称： Univ. Toyama) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 横田 綾 / Aya Yokota / ヨコタ アヤ |
| 第5著者 所属（和/英） | 富山大学 (略称： 富山大) University of Toyama (略称： Univ. Toyama) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 仁井見 英樹 / Hideki Niimi / ニイミ ヒデキ |
| 第6著者 所属（和/英） | 富山大学 (略称： 富山大) University of Toyama (略称： Univ. Toyama) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 長谷川 英之 / Hideyuki Hasegawa / ハセガワ ヒデユキ |
| 第7著者 所属（和/英） | 富山大学 (略称： 富山大) University of Toyama (略称： Univ. Toyama) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高 尚策 / Shangce Gao / コウ ショウサク |
| 第8著者 所属（和/英） | 富山大学 (略称： 富山大) University of Toyama (略称： Univ. Toyama) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-02-18 14:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | US |
| 資料番号 | US2025-60 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.354 |
| ページ範囲 | pp.10-15 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-02-11 (US) |
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