Deep Residual UNetを用いた3D医用画像非剛体位置合わせの精度改善

中村,泰河; 佐藤,悠輝; 工藤,博幸; 滝沢,穂高

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講演名		2022-05-20 17:00 Deep Residual UNetを用いた3D医用画像非剛体位置合わせの精度改善 ○中村泰河・佐藤悠輝・工藤博幸・滝沢穂高（筑波大）
抄録	（和）	近年，医用画像非剛体位置合わせの手法として深層学習を用いる手法が研究され，特に変位ベクトル場の正解を用いないで位置合わせ対象の2枚の画像を CNNに入力して変位ベクトル場をCNNの出力として，CNNの学習を2枚の画像の位置合わせした結果の2乗誤差などの距離を用いる手法が実用的である．本研究では，この手法においてCNNの構造にセグメンテーションなど他の画像処理問題で有効とされているDeep Residual UNetをUNetの代わりに用いて位置合わせの精度を改善する手法を提案する．3Dの人間肺を撮影したCT画像のデータセットを用いて評価実験を行い，提案手法の有効性を示す．
	（英）	(Not available yet)
キーワード	（和）	医用画像 / 位置合わせ / 深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / / / /
	（英）	CT-images / registration / Deep Learning / Convolutional Neural Networks / 3D-UNet / Deep Residual UNet / /
文献情報		映情学技報
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研究会情報
研究会	IEICE-SIP IEICE-BioX IEICE-IE IEICE-MI IST ME
開催期間	2022-05-19 - 2022-05-20
開催地（和）	熊本大工学部
開催地（英）	Kumamoto University
テーマ（和）	信号・映像・医用画像・マルチメディアデータの処理・解析と応用，一般
テーマ（英）
講演論文情報の詳細
申込み研究会	IEICE-MI
会議コード	2022-05-SIP-BioX-IE-MI-IST-ME
本文の言語	日本語
タイトル（和）	Deep Residual UNetを用いた3D医用画像非剛体位置合わせの精度改善
サブタイトル（和）
タイトル（英）	Deformable registration of 3D medical images with Deep Residual UNet
サブタイトル（英）
キーワード(1)（和/英）	医用画像 / CT-images
キーワード(2)（和/英）	位置合わせ / registration
キーワード(3)（和/英）	深層学習 / Deep Learning
キーワード(4)（和/英）	畳み込みニューラルネットワーク / Convolutional Neural Networks
キーワード(5)（和/英）	/ 3D-UNet
キーワード(6)（和/英）	/ Deep Residual UNet
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）	中村泰河 / Taiga Nakamura / ナカムラタイガ
第1著者所属（和/英）	筑波大学 (略称：筑波大) University of Tsukuba (略称： Univ. of Tsukuba)
第2著者氏名（和/英/ヨミ）	佐藤悠輝 / Yuki Sato / サトウユウキ
第2著者所属（和/英）	筑波大学 (略称：筑波大) University of Tsukuba (略称： Univ. of Tsukuba)
第3著者氏名（和/英/ヨミ）	工藤博幸 / Hiroyuki Kudo / クドウヒロユキ
第3著者所属（和/英）	筑波大学 (略称：筑波大) University of Tsukuba (略称： Univ. of Tsukuba)
第4著者氏名（和/英/ヨミ）	滝沢穂高 / Hotaka Takizawa / タキザワホタカ
第4著者所属（和/英）	筑波大学 (略称：筑波大) University of Tsukuba (略称： Univ. of Tsukuba)
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講演者	第1著者
発表日時	2022-05-20 17:00:00
発表時間	20分
申込先研究会	IEICE-MI
資料番号
巻番号（vol）	vol.46
号番号（no）
ページ範囲
ページ数
発行日

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