人工知能学会全国大会論文集
Online ISSN : 2758-7347
第34回 (2020)
セッションID: 1M3-GS-13-01
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深層学習を用いた超音波画像におけるランドマーク位置予測
*金内 友里恵橋本 正弘瀬戸 卓弥HAQUE Hasnine陣崎 雅弘榊原 康文
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抄録

医療画像において,ランドマークは臨床的,科学的に重要な役割を担っている.超音波画像では関心領域の計測(腫瘍のサイズ計測など)のために2点で1組となるランドマークが付与される.現状ではランドマークを置く作業は手動で行われているため,検査技師や医師の負担になっている.また,ランドマークの置き方には決められたルールがないため個人差が出てしまう問題もあり,プロセスの自動化が必要である.本研究では,深層学習を用いた超音波画像におけるランドマーク位置予測システムの開発を目的とした.医師が1組のランドマークを付与した超音波画像のデータセットを使用して,画像とともに始点ランドマーク位置情報を入力すると終点のランドマーク位置を予測するようにニューラルネットワークを訓練した.さまざまなドメインを含む5万枚のビッグデータを用いて学習を行い,終点のランドマーク位置座標の予測精度を評価して有用性を確認した.

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© 2020 一般社団法人 人工知能学会
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