2026-04-17T18:08:11Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00241074 2025-01-19T07:45:07Z 1164:3206:11566:11793

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 内田, 裕也 大竹, 義人 佐藤, 嘉伸 菊地, 貴博 道脇, 幸博 井尻, 敬 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． technical report 情報処理学会 2024-11-22 application/pdf 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） 15 2024-CG-196 1 8 2188-8949 AN10100541 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/241074/files/IPSJ-CG24196015.pdf jpn