畳み込みニューラルネットワークを用いたOCT画像内におけるステント領域の検出（2018年2月14日版）

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2018-02-27
• タイトル: 畳み込みニューラルネットワークを用いたOCT画像内におけるステント領域の検出（2018年2月14日版）
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Stent area detection in OCT image using convolutional neural network (version 2018/02/14)
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 学生セッション
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 和歌山大学
• 著者所属: 和歌山大学
• 著者所属: 和歌山県立医科大学
• 著者所属: 和歌山県立医科大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Wakayama Uniersity
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Wakayama Uniersity
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Wakayama Medical Uniersity
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Wakayama Medical Uniersity
• 著者名: 森本, 宜樹; 呉, 海元; 赤坂, 隆史; 久保, 隆史
• 著者名(英): Yoshiki, Morimoto; Haiyuan, Wu; Takashi, Akasaka; Takashi, Kubo
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本論文では循環器 OCT 画像内におけるステント領域を自動検出する方法を提案する．光干渉断層法 （optical coherence tomography : OCT） は，光工学を応用した血管内イメージング技術であり，10 ～ 20μm という高解像度の画像が得れる．循環器 OCT 画像内には血管内壁の他に治療に用いられるステントと呼ばれる器具が存在し，ステントと血管壁が反応することで内部に新生内膜と呼ばれる膜が生成されるが，この膜が過剰生成されると再狭窄を起こす危険性があるため，ステントの内側の新生内膜の有無を確認することは，治療において重要な診断材料となりうる．しかし 1 人の患者から得られる循環器 OCT 画像は膨大であり，医師はそれらを全て目視によって検査しなければならないため，すべての異常を確認するのは困難である．そこで本論文では，畳込みニューラルネットワークを用いて OCT 画像内のステント領域を自動的に検出すると同時に，ステント領域内の新生内膜有無を分類する．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10438399
• 書誌情報: 研究報告オーディオビジュアル複合情報処理（AVM）; 巻 2018-AVM-100, 号 7, p. 1-6, 発行日 2018-02-27
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8582
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会