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ファイル | 記述 | サイズ | フォーマット | |
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IEICE_MI2022-124.pdf | 1.62 MB | Adobe PDF | 見る/開く |
完全メタデータレコード
DCフィールド | 値 | 言語 |
---|---|---|
dc.contributor.author | 梅原, 隆一 | ja |
dc.contributor.author | 中村, 光宏 | ja |
dc.contributor.author | 中尾, 恵 | ja |
dc.contributor.alternative | UMEHARA, Ryuichi | en |
dc.contributor.alternative | NAKAMURA, Mitsuhiro | en |
dc.contributor.alternative | NAKAO, Megumi | en |
dc.date.accessioned | 2024-02-21T07:30:53Z | - |
dc.date.available | 2024-02-21T07:30:53Z | - |
dc.date.issued | 2023-02-27 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/2433/287061 | - |
dc.description.abstract | 生体が有する臓器や骨格の形状と位置を少ないパラメーターで表現するモデルは放射線治療や外科手術支援等など幅広い臨床応用が期待できる。しかし、軟臓器は患者間で多様な形状と位置を取るため、線形モデルでは局所的に変化が大きい形状を再構成することは難しく、非線形モデルでは特にデータ数が少ないときに過学習に陥りやすい。本研究では高精度で汎化性能が高い形状モデルの構築を目指し、3 次元メッシュデータを入出力として、形状だけではなく位置も含めて高精度に再構成可能なメッシュ変分オートエンコーダーを構築した。125例からなる肝臓の臓器形状メッシュデータを用いて学習したモデルの検証を行い、内19症例のテストデータに対して、平均4.3mmの精度で位置と形状の再構成が可能であることを確認したので報告する。 | ja |
dc.description.abstract | A model that represents the shapes and positions of organ or skeletal structures with a small number of parameters may be expected to have a wide range of clinical applications, such as radiotherapy and surgical guidance. However, because soft organs vary in shape and position between patients, it is difficult for linear models to reconstruct locally variable shapes, and nonlinear models are prone to overfitting, particularly when the quantity of data is small. The aim of this study was to construct a shape atlas with high accuracy and good generalization performance. We designed a mesh variational autoencoder that can reconstruct both nonlinear shape and position with high accuracy. We validated the trained model for liver meshes of 125 cases, and found that it was possible to reconstruct the positions and shapes with an average accuracy of 4.3 mm for the test data of 19 cases. | en |
dc.language.iso | jpn | - |
dc.publisher | 電子情報通信学会 | ja |
dc.publisher.alternative | The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers (IEICE) | en |
dc.rights | 技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します. | ja |
dc.rights | Copyright ©2023 by IEICE | en |
dc.subject | 変分オートエンコーダー | ja |
dc.subject | メッシュ | ja |
dc.subject | 臓器形状アトラス | ja |
dc.subject | グラフ畳み込みネットワーク | ja |
dc.subject | Variational AutoEncoder | en |
dc.subject | mesh | en |
dc.subject | organ shape atlas | en |
dc.subject | Graph Convolutional Network | en |
dc.title | 3次元メッシュ変分オートエンコーダーを用いた臓器形状アトラスの構築 | ja |
dc.title.alternative | Construction of an organ shape and position atlas using 3D Mesh Variational Autoencoder | en |
dc.type | research report | - |
dc.type.niitype | Research Paper | - |
dc.identifier.jtitle | 電子情報通信学会技術報告 (MI) | ja |
dc.identifier.volume | 122 | - |
dc.identifier.issue | 417 | - |
dc.identifier.spage | 205 | - |
dc.identifier.epage | 209 | - |
dc.textversion | publisher | - |
dc.identifier.artnum | MI2022-124 | - |
dc.address | 京都大学大学院情報学研究科 | ja |
dc.address | 京都大学大学院医学研究科 | ja |
dc.address | 京都大学大学院医学研究科 | ja |
dc.address.alternative | Graduate School of informatics, Kyoto University | en |
dc.address.alternative | Graduate School of Medicine, Kyoto University | en |
dc.address.alternative | Graduate School of Medicine, Kyoto University | en |
dc.relation.url | https://ken.ieice.org/ken/paper/20230307RCSO/ | - |
dcterms.accessRights | open access | - |
datacite.awardNumber | 22H03021 | - |
datacite.awardNumber | 19H04484 | - |
datacite.awardNumber.uri | https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22H03021/ | - |
datacite.awardNumber.uri | https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-19H04484/ | - |
dc.identifier.pissn | 0913-5685 | - |
dc.identifier.eissn | 2432-6380 | - |
dc.identifier.jtitle-alternative | IEICE Technical Report (MI) | en |
jpcoar.funderName | 日本学術振興会 | ja |
jpcoar.funderName | 日本学術振興会 | ja |
jpcoar.awardTitle | 寡分割高精度放射線治療に資するデータ駆動型アプローチの創出 | ja |
jpcoar.awardTitle | スパースモデリングを応用した外科学知識の体系化基盤の構築 | ja |
出現コレクション: | 学術雑誌掲載論文等 |
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