キクチ　マサユキ   MASAYUKI KIKUCHI   菊池　眞之    所属   コンピュータサイエンス学部 コンピュータサイエンス学科    職種   准教授
言語種別	日本語
発行・発表の年月	2019/03
形態種別	学術講演予稿集（学会、研究会を含む）
標題	U-Netを利用したCT画像からの脊椎領域抽出タスクにおける立体形状学習の有用性
執筆形態	共著
掲載誌名	電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会技術報告
掲載区分	国内
出版社・発行元	電子情報通信学会
巻・号・頁	118(470),169-174頁
総ページ数	6
著者・共著者	重田尚郁，鎌田理詩，菊池眞之
概要	本研究ではCNNを利用したCT画像からの脊椎領域自動抽出に取り組んだ. U-Netモデルを利用した先行研究で課題となった精度の低さを改善するため，2次元畳み込みの組み合わせによる疑似的な3次元畳み込み学習とスライス間微分情報の付与による空間中の形状変化情報を導入した. これにより元画像の正解ラベルに対して最大で97.7%の抽出精度を達成し，立体形状再現精度の向上も確認した.