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講演抄録/キーワード
講演名 2021-02-18 13:50
FDG-PET/CT画像を用いたattention mechanismに基づく乳癌の腋窩リンパ節転移の検出
李 宗曜藤後 廉平田健司北大)・北島一宏兵庫医科大)・竹中淳規北大)・三好康雄兵庫医科大)・工藤與亮小川貴弘長谷山美紀北大
抄録 (和) Determination of axillary nodal status is significant to treatment of breast cancer. Typically, the diagnosis of axillary lymph node (LN) metastasis is performed by using invasive methods which impose considerable burden on patients. On the other hand, noninvasive FDG-PET/CT can be also used for diagnosing axillary LN metastasis but has inferior performance. In this paper, we focus on detecting axillary LN metastasis of breast cancer with FDG-PET/CT images by using convolutional neural networks (CNNs). Specifically, we equip a 3D residual CNN with an attention mechanism. The attention mechanism can make the network focus on the most meaningful regions related to the diagnosis. As a result, the diagnostic performance is considerably improved by the attention mechanism compared to a simple CNN. 
(英) Determination of axillary nodal status is significant to treatment of breast cancer. Typically, the diagnosis of axillary lymph node (LN) metastasis is performed by using invasive methods which impose considerable burden on patients. On the other hand, noninvasive FDG-PET/CT can be also used for diagnosing axillary LN metastasis but has inferior performance. In this paper, we focus on detecting axillary LN metastasis of breast cancer with FDG-PET/CT images by using convolutional neural networks (CNNs). Specifically, we equip a 3D residual CNN with an attention mechanism. The attention mechanism can make the network focus on the most meaningful regions related to the diagnosis. As a result, the diagnostic performance is considerably improved by the attention mechanism compared to a simple CNN.
キーワード (和) breast cancer / axillary lymph node / FDG-PET/CT / convolutional neural network / / / /  
(英) breast cancer / axillary lymph node / FDG-PET/CT / convolutional neural network / / / /  
文献情報 映情学技報, vol. 45, no. 4, ME2021-7, pp. 33-36, 2021年2月.
資料番号 ME2021-7 
発行日 2021-02-11 (MMS, ME, AIT) 
ISSN Print edition: ISSN 1342-6893  Online edition: ISSN 2424-1970
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研究会情報
研究会 IEICE-IE IEICE-ITS MMS ME AIT  
開催期間 2021-02-18 - 2021-02-19 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 画像処理および一般 
テーマ(英) Image Processing, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 ME 
会議コード 2021-02-IE-ITS-MMS-ME-AIT 
本文の言語 英語(日本語タイトルあり) 
タイトル(和) FDG-PET/CT画像を用いたattention mechanismに基づく乳癌の腋窩リンパ節転移の検出 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Detecting axillary lymph node metastasis of breast cancer with FDG-PET/CT images based on attention mechanism 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) breast cancer / breast cancer  
キーワード(2)(和/英) axillary lymph node / axillary lymph node  
キーワード(3)(和/英) FDG-PET/CT / FDG-PET/CT  
キーワード(4)(和/英) convolutional neural network / convolutional neural network  
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キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 李 宗曜 / Zongyao Li / リ ゾンヨウ
第1著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 藤後 廉 / Ren Togo / トウゴ レン
第2著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 平田 健司 / Kenji Hirata / ヒラタ ケンジ
第3著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 北島 一宏 / Kazuhiro Kitajima / キタジマ カズヒロ
第4著者 所属(和/英) 兵庫医科大学 (略称: 兵庫医科大)
Hyogo College of Medicine (略称: Hyogo Med.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 竹中 淳規 / Junki Takenaka / タケナカ ジュンキ
第5著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 三好 康雄 / Yasuo Miyoshi / ミヨシ ヤスオ
第6著者 所属(和/英) 兵庫医科大学 (略称: 兵庫医科大)
Hyogo College of Medicine (略称: Hyogo Med.)
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) 工藤 與亮 / Kohsuke Kudo / クドウ コウスケ
第7著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) 小川 貴弘 / Takahiro Ogawa / オガワ タカヒロ
第8著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) 長谷山 美紀 / Miki Haseyama / ハセヤマ ミキ
第9著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
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講演者
発表日時 2021-02-18 13:50:00 
発表時間 25 
申込先研究会 ME 
資料番号 ITE-MMS2021-7,ITE-ME2021-7,ITE-AIT2021-7 
巻番号(vol) ITE-45 
号番号(no) no.4 
ページ範囲 pp.33-36 
ページ数 ITE-4 
発行日 ITE-MMS-2021-02-11,ITE-ME-2021-02-11,ITE-AIT-2021-02-11 


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