【目的】本研究では,人体の骨格を推定する深層学習モデルと深度(depth)カメラを組み合わせ,撮影部位の推定と被写体の厚みを取得することで,適正化されたX線撮影条件を提示するシステムを提案する.【方法】RGBカメラおよび深度カメラを用いて撮影部位の推定と被写体厚の測定を行うことにより適正化されたX線撮影条件を提示する.撮影部位の推定には姿勢推定ライブラリであるOpenPoseを利用した.【結果】撮影部位の認識率は,距離100 cmで深度カメラが15.38%,RGBカメラが84.62%となり,距離120 cmで深度カメラが42.31%,RGBカメラが100%となった.被写体厚の計測精度は,一部を除き誤差±10 mm以下の結果となり,被写体厚に適正化されたX線撮影条件を示した.【結語】X線装置に実装することで,X線撮影条件の自動設定の可能性が期待できる.また,X線撮影条件の設定ミスで生じる線量過多による被ばく線量の増大や線量不足による画質低下を防ぐことができる有用なシステムであるといえる.
本論文は,一般撮影において深度センサ付きカメラにより得られた被写体厚と,ポジショニング画像とAIを用いた撮影部位の推定により,最適撮影条件の自動設定を目指した研究である.OpenPose 等のAI 手法を用いた骨格推定はさまざまな研究分野で利用されているが,骨格推定によるX 線撮影部位の特定への応用は新規性があり,今後他の放射線技術学領域の研究への応用が期待できる.被写体と着衣の密着性や受像面と被写体の密着性等の課題が残るものの,手法の改善や併用などにより更に被写体厚推定精度が向上し,撮影条件の最適化が自動で行えるようになれば,被ばく線量の低減やエラー防止の観点から臨床的に有意義な研究であると考え,編集委員会で高く評価された.以上から本研究は瀬木賞に選出された.
70.同時多層用増感紙の特性について
公開日: 2017/06/21 | 13 巻 1 号 p. 77-78
佐藤 秀夫, 深津 久治, 小野 伸雄, 渡辺 清, 菅原 努, 中村 実, 田口 武雄, 西井, 小倉 佐助
15.フォトスキャンに関する報礎的研究
公開日: 2017/06/25 | 23 巻 1 号 KJ00003102890
松平 正道, 倉西 誠
CTにおけるX線エネルギー —基礎から臨床応用まで—
公開日: 2022/05/20 | 78 巻 5 号 p. 449-463
保吉 和貴, 大村 知己, 茅野 伸吾, 後藤 光範, 村松 駿, 本間 経康
38. <11>^CO_2および<11>^COによる肺機能検査 : 肺胞膜拡散能の評価 : 北海道部会 : Vivo
公開日: 2017/06/28 | 44 巻 7 号 KJ00001361381
山口 政志, 高田 伸一, 伊藤 英樹, 辻田.尚之, 古舘 正従
各軌道におけるコントラストの比較
公開日: 2017/06/28 | 45 巻 3 号 KJ00003108900
佐藤 洋, 北村 善明, 星野 勝, 西沢 睦夫
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