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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-03-05 10:48 深部静脈血栓症診断における超音波画像データの拡張手法の検討 ○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）  MI2025-65 |
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| 抄録 | （和） | 深部静脈血栓症は超音波プローブによる静脈の圧迫の有無や血栓を観察することで判定される．非熟練者による検査では血管の認識・圧迫の有無・血栓の同定は簡単ではない．本研究は画像分類モデルによって診断現場の標準化を図った．データセットが少規模であるとき，モデルはデータ分布に過剰適合し，未知データに対する汎化能力が劣化する可能性がある．対策として簡単な画像操作によってデータ分布を広げるデータ拡張が不可欠だが，不適当な操作は反って学習が進まない可能性がある．ここでは，実データに対してデータ拡張を組み込んだ学習結果と，データ拡張によって広がった画素空間上のデータ分布との，２つの観点から比較する． |
| （英） | Deep vein thrombosis is diagnosed by observing venous compressibility and the presence of thrombi using an ultrasound probe. For non-expert operators, recognizing vessels, assessing compressibility, and identifying thrombi are not straightforward. This study aims to standardize clinical diagnosis using an image-classification model. When the dataset is small, the model may overfit the underlying data distribution, leading to degraded generalization to unseen data. As a countermeasure, data augmentation that broadens the data distribution through simple image manipulations is essential; however, inappropriate operations can instead impede learning. In this work, we compare data augmentation from two perspectives: (1) the learning outcomes obtained by incorporating data augmentation into training on real data, and (2) the data distribution in pixel space expanded by the applied data augmentation. | |
| 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. 395, MI2025-65, pp. 23-26, 2026年3月. | |
| 資料番号 | MI2025-65 | |
| 発行日 | 2026-02-26 (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 | MI2025-65 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
| 開催期間 | 2026-03-05 - 2026-03-06 |
| 開催地（和） | 沖縄県青年会館 |
| 開催地（英） | OKINAWAKEN SEINENKAIKAN |
| テーマ（和） | 医用画像処理一般・メディカルイメージング連合フォーラム |
| テーマ（英） | Medical Imaging, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2026-03-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深部静脈血栓症診断における超音波画像データの拡張手法の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Data Augmentation for Ultrasound Imaging in Deep Vein Thrombosis Diagnosis |
| 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 / Gao Shangce / 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 | 2026-03-05 10:48:00 |
| 発表時間 | 13分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2025-65 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.395 |
| ページ範囲 | pp.23-26 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2026-02-26 (MI) |
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