WEKO3
アイテム
医療画像を深層ニューラルネットワークに用いるために有用な前処置ソフトウェアの開発
https://repo.qst.go.jp/records/66663
https://repo.qst.go.jp/records/6666358be5407-990d-45b8-a47f-9dd126da453e
| Item type | 会議発表用資料 / Presentation(1) | |||||
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| 公開日 | 2018-03-19 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | 医療画像を深層ニューラルネットワークに用いるために有用な前処置ソフトウェアの開発 | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_c94f | |||||
| 資源タイプ | conference object | |||||
| アクセス権 | ||||||
| アクセス権 | metadata only access | |||||
| アクセス権URI | http://purl.org/coar/access_right/c_14cb | |||||
| 著者 |
立花, 泰彦
× 立花, 泰彦× 小畠, 隆行× 生駒, 洋子× 尾松, 徳彦× 岸本, 理和× 東, 達也× 立花 泰彦× 小畠 隆行× 生駒 洋子× 尾松 徳彦× 岸本 理和× 東 達也 |
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| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | 畳み込み深層ニューラルネットワーク(CDNN)の画像診断への応用は急速に発展しつつあるが, 学習のために大量の画像が必要な点が臨床実装に向けた課題となっている. これを解決する工夫として, 対象画像から多数のサブイメージを生成する方法がある. 本研究では脳MRI画像を対象としてこの操作を自動的に行うソフトウェア開発を行った. 脳実質全体の軸位断像から解剖学的な情報を利用して対象となるスライスを抽出し, さらに皮質下白質領域や深部白質領域など特定の解剖学的領域よりサブイメージ群をランダムに切り出し, さらに特定の解剖学的領域を任意に除去(マスク)することが可能である. また, 発展的には画像から完全にランダムなサブイメージを切り出すのではなく, 解剖学的な情報を残しておくことで, 大量の画像を生成するだけでなく, 得られた学習結果がどのような部位に着目して得られたものであるかを後顧的に評価できる点が有用であると考える. | |||||
| 会議概要（会議名, 開催地, 会期, 主催者等） | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | 第36回日本医用画像工学会大会 | |||||
| 発表年月日 | ||||||
| 日付 | 2017-07-29 | |||||
| 日付タイプ | Issued | |||||
