@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00241073,
 author = {浅川, 徹也 and 橋本, 雅史 and 宮地, 健史 and 野村, 契 and 戸川, 拓哉 and 清水, 一生 and 青野, 雅樹 and Tetstya, Asakawa and Masashi, Hashimoto and Kenji, Miyaji and Kei, Nomura and Kazuki, Shimizu and Masaki, Aono},
 issue = {14},
 month = {Nov},
 note = {心臓 CT における画像診断では，造影剤を用いた冠動脈造影法が行なわれる．しかしながら，実際の医療現場では，造影剤の使用に伴う副作用のリスクが問題となっている．そこで，副作用や身体的負担を軽減できる非造影 CT 検査での冠動脈における自動診断が必要である．本研究では，3 D非造影心臓 CT データを用いた冠動脈における心臓狭窄症患者の判定を試みる．まず，各患者から複数枚の非造影 CT 画像を医療画像解析用の3 D データヘの変換を行う．3 D データを用いて CNN モデルに LSTM や Transformer などの時系列処理を組み合わせたネットワークによって，判定を行う手法を提案する．さらに3 DCNN との比較実験も行い，結果，提案手法が精度と ROC おいて高い性能を示した．, In cardiac CT imaging diagnosis, coronary angiography using contrast agents is performed. However, in actual medical practice, the risk of side effects associated with the use of contrast agents is a problem. Therefore, automatic diagnosis of coronary arteries using non-contrast CT examinations that can reduce side effects and physical burden is necessary. In this study, we attempt to identify patients with cardiac stenosis in the coronary arteries using 3D non-contrast cardiac CT data. First, multiple non-contrast CT images from each patient are converted into 3D data for medical image analysis. We propose a method to make a judgment using the 3D data by a network that combines a CNN model with time series processing such as LSTM and Transformer. Furthermore, we conducted a comparative experiment with 3DCNN, and the results showed that the proposed method performed well in terms of accuracy and ROC.},
 title = {3D非造影心臓CTデータを用いたCNNによる心臓狭窄症患者の判定},
 year = {2024}
}