Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2024-11-22 |
タイトル |
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タイトル |
Attention機構を用いた深層学習による嚥下4次元CTの自動領域分割手法 |
言語 |
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言語 |
jpn |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
著者所属 |
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芝浦工業大学 |
著者所属 |
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奈良先端科学技術大学院大学 |
著者所属 |
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奈良先端科学技術大学院大学 |
著者所属 |
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株式会社明治 |
著者所属 |
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株式会社みちわき研究所 |
著者所属 |
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芝浦工業大学 |
著者名 |
内田, 裕也
大竹, 義人
佐藤, 嘉伸
菊地, 貴博
道脇, 幸博
井尻, 敬
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
嚥下とは飲食物を飲み込む動作のことであり,嚥下機能の低下は誤嚥性肺炎など重篤な病気の原因になり得るため,嚥下機能の治療や解析は重要な課題である.また,X 線 CT 撮影を高速に繰り返すことで,人体内部を 4 次元的(時間+3 次元空間)に計測できる 4 DCT技術が実用可能となり,この 4 DCTを嚥下動作の解析に活用する試みが行われている.本研究では,嚥下動作を撮影した 4 DCTより嚥下関連器官を自動的に領域分割する手法の実現を目的とし,U-Net に Attention 機構を組み合わせた深層学習モデルを提案する.提案手法の有用性を確認するため,手作業で領域分割した 5 症例の 4 DCT画像を用意し,単純な U-Net および提案する深層学習モデルを用いて,食塊・軟口蓋・舌など 8 領域の分割を実施した.その結果,提案手法は,Dice 係数において精度向上が確認された. |
書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10100541 |
書誌情報 |
研究報告コンピュータグラフィックスとビジュアル情報学(CG)
巻 2024-CG-196,
号 15,
p. 1-8,
発行日 2024-11-22
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ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8949 |
Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |