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  1. 全国大会
  2. 81回
  3. 人工知能と認知科学

肝臓手術サポートシステムにおけるDICOM深度画像と実肝臓モデルによる位置姿勢推定精度の評価

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/196743
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/196743
506bd651-6743-452c-aab5-5bc24b2b90a2
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z81-7C-05.pdf IPSJ-Z81-7C-05.pdf (628.1 kB)
Copyright (c) 2019 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2019-02-28
タイトル
タイトル 肝臓手術サポートシステムにおけるDICOM深度画像と実肝臓モデルによる位置姿勢推定精度の評価
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
denLabo
著者所属
大阪電通大
著者所属
大阪電通大
著者所属
大阪電通大
著者所属
大阪電通大
著者名 矢野, 大貴

× 矢野, 大貴

矢野, 大貴

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森, 拓海

× 森, 拓海

森, 拓海

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小枝, 正直

× 小枝, 正直

小枝, 正直

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大西, 克彦

× 大西, 克彦

大西, 克彦

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登尾, 啓史

× 登尾, 啓史

登尾, 啓史

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 肝臓手術は,多数の血管が張り巡らされており血管構造が複雑なため難しい.また体の複雑な機能を担っている為に全摘出が困難である.術前診断でのMRIやCTを用いて,血管位置を把握することができるが,術中に変化する位置姿勢を考慮して臓器の内部構造を詳細に把握することは不可能である.本研究では,肝臓の開腹手術を対象とした手術サポートシステムを関西医科大学と共同して開発中である.本稿では,GPGPUによる並列処理により高速に生成したDICOM深度画像と,深度カメラから取得した実肝臓モデルの深度画像の一致率を焼きなまし法により最適化することで臓器位置・姿勢推定する実験とその結果について述べる.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第81回全国大会講演論文集

巻 2019, 号 1, p. 33-34, 発行日 2019-02-28
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 22:37:05.912528
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