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  1. 学会・会議発表論文
  2. 学会・会議発表論文

Ensemble Multiscale Attention UNetによる胸部CT画像からの肺腫瘍領域の自動抽出

http://hdl.handle.net/10228/0002001810
http://hdl.handle.net/10228/0002001810
c13ad0c4-0947-45c3-83ef-815ec407e397
名前 / ファイル ライセンス アクション
10462105.pdf 10462105.pdf (366.6 KB)
Item type 共通アイテムタイプ(1)
公開日 2025-07-30
タイトル
タイトル Ensemble Multiscale Attention UNetによる胸部CT画像からの肺腫瘍領域の自動抽出
言語 ja
タイトル
タイトル Extraction of Lung Tumor Regions from Thoracic CT Images Based on Ensemble Multiscale Attention UNet
言語 en
著者 高橋, 礼生

× 高橋, 礼生

ja 高橋, 礼生

en Takahashi, Reo

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神谷, 亨

× 神谷, 亨

WEKO 402
e-Rad_Researcher 80295005
Scopus著者ID 55739611300
九工大研究者情報 25

en Kamiya, Tohru

ja 神谷, 亨
金, 亨燮
Kim, Hyoungseop

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寺澤, 岳

× 寺澤, 岳

ja 寺澤, 岳

en Terasawa, Takashi

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青木, 隆敏

× 青木, 隆敏

ja 青木, 隆敏

en Aoki, Takatoshi

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 現在,日本での肺がんによる死亡者数は男女計で1位を記録しており,肺がんの早期発見・早期治療が重要課題となっている.肺がんの検査は治療方針を選択するための手段であり,特に,遺伝子検査はがん細胞の増殖・浸潤・転移に関わるドライバー遺伝子変異の有無を確認することができる.ドライバー遺伝子変異の有無を確認する過程では,医師と協力して手作業で肺がん領域を抽出する必要があり,読影医師への負担が懸念される.そこで本論文では,医師の負担軽減のため,アテンション構造,複数スケールの特徴抽出と広範囲受容野の獲得に加え,異なる層数を持つ2つのモデルのアンサンブル学習による,肺腫瘍領域の検出を行うため,EMA-UNetを用いた画像解析手法を提案する.実験の結果,EMA-UNetはU-Netと比較して良好な抽出精度が得られた.
言語 ja
備考
内容記述タイプ Other
内容記述 第43回日本医用画像工学会大会, JAMIT 2024, 2024年8月5日-7日, 一橋講堂, 一橋大学, 東京
言語 ja
書誌情報
p. 216-217, 発行日 2024-08-05
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Computer Aided Diagnosis
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Deep Learning
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Semantic Segmentation
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 U-Net
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Ensemble Learning
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_5794
資源タイプ conference paper
出版タイプ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
URI
識別子タイプ URI
関連識別子 https://jamit2024.jamit.jp/
会議記述
会議名 第43回日本医用画像工学会大会, JAMIT 2024
言語 ja
回次 43
開始年 2024
開始月 08
開始日 05
終了年 2024
終了月 08
終了日 07
開催会場 一橋大学 一橋講堂
言語 ja
開催地 東京
言語 ja
開催国 JPN
研究者情報
URL https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/25_ja.html
論文ID(連携)
値 10462105
連携ID
値 14735
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Ver.1 2025-07-30 12:00:22.134064
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