| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2021-02-25 |
| タイトル |
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タイトル |
深層学習による心エコー動画での左室壁の自動分画化と左室内腔の自動抽出 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Automated Segmentation of Left Ventirular Wall and Extraction of Left Ventricular Cavity in Echocardiographic Images by Deep Learning |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
セッション3-2 |
| 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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和歌山大学システム工学研究科 |
| 著者所属 |
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和歌山大学システム工学研究科 |
| 著者所属 |
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和歌山県立医科大学 |
| 著者所属 |
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和歌山大学システム工学研究科 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Faculty of Systems Engineering, Wakayama University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Faculty of Systems Engineering, Wakayama University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Wakayama Medical University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Faculty of Systems Engineering, Wakayama University |
| 著者名 |
王, 開
張, 継偉
穂積, 健之
呉, 海元
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| 著者名(英) |
Kai, Wang
Jiwei, Zhang
Takeshi, Hozumi
Haiyuan, Wu
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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 |
心エコー動画を用いて心機能を判読するためには，多大な熟練が必要である．心エコー動画の心機能評価支援システムの構築を目標とし，本論文では，深層学習アルゴリズム（YOLACT）に基づいた二腔断面の心エ コー動画から左室壁の分画化と左室内腔の抽出化の方法を提案する．心エコー専門医の指導の下でアノテーションされたデータを用いて，これら方法のトレーニングとテストを行った． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
In order to interpret cardiac function using echocardiographic images, it requires a great deal of skill. To construct of the support system for evaluation of cardiac function from echocardiographic images, this paper proposes a method for automatically segmentation of the left ventricular wall and the extraction of left ventriclulear cavity in two-chamber view by echocardiographic images, based on a deep learning algorithm (YOLACT). Under the guidance of a specialist of echocardiography, we conducted the training and the testing with the annotated data. |
| 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 |
AA11131797 |
| 書誌情報 |
研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）
巻 2021-CVIM-225,
号 21,
p. 1-6,
発行日 2021-02-25
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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 |
2188-8701 |
| 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 |
IPSJ-CVIM21225021.pdf (2.3 MB)
