ディープラーニングに基づいた循環器OCT画像からの中膜検出

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2021-02-25
• タイトル: ディープラーニングに基づいた循環器OCT画像からの中膜検出
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Media detection from cardiovascular OCT images based on deep learning
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: セッション3-2
• 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: 和歌山大学システム工学研究科
• 著者所属: 和歌山大学システム工学研究科
• 著者所属: 和歌山県立医科大学
• 著者所属: 和歌山大学システム工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Systems Engineering, Wakayama University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Systems Engineering, Wakayama University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Wakayama Medical University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Systems Engineering, Wakayama University
• 著者名: 張, 継偉; 王, 開; 久保, 隆史; 呉, 海元
• 著者名(英): Jiwei, Zhang; Kai, Wang; Takashi, Kubo; Haiyuan, Wu
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 医用画像のセグメンテーションは，医用画像が臨床診断と治療において信頼できる根拠を提供できるかどうかを決定する重要な処理である．医用画像セグメンテーション技術の開発は，可視化，三次元再構成などの医用画像処理における他の関連技術の開発に影響を与えるだけでなく，生物医学画像の分析において非常に重要な位置を占めています．近年，医用画像セグメンテーションにおける深層学習アルゴリズムの適用により，医療画像セグメンテーション技術は大きな進歩を遂げている．循環器 OCT (Optical Coherence Tomography) 技術により，血管内部の顕微鏡レベルの高精細画像が得られ，詳細な解剖学的評価が可能となる．本論文では，ディープラーニング (Distance Segmentation) 方法によって循環器 OCT 画像を分割し，分割された領域から中膜部分を検出する方法を提案する．また，識別率を向上するために，fine-tuning や trick などを利用することを検討する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Medical image segmentation is an important issue in determining whether medical images can provide reliable evidence in clinical diagnosis and treatment. The development of medical image segmentation technology not only influences the development of other related technologies in medical image processing such as visualization and three-dimensional reconstruction, but also occupies a very important position in the analysis of biomedical images. In recent years, the application of deep learning algorithms in medical image segmentation has made great strides in medical image segmentation technology. Cardiovascular OCT (Optical Coherence Tomography) technology provides high-definition images of the inside of blood vessels at the microscopic level, enabling detailed anatomical evaluation. In this paper, we propose a method of dividing the cardiovascular OCT image by the deep learning (Distance Segmentation) method and detecting the media part from the divided region. We also consider using fine-tuning and tricks to improve the identification rate.
• 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: 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 22, p. 1-6, 発行日 2021-02-25
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8701
• 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