- 論文の概要
- 医療機器の導入には多額の資金調達が必要となるため,小規模の病院にはCT 装置やMRI 装置は設置されていない.肺や心臓,骨の疾患の診断の際は,単純X 線撮影での検査がほとんどである.CT 画像やMRI 画像と比較して,X 線画像は不明瞭な場合が多いため,医師が常に正確に読影できるとは限らない.また,誤った診断は誤った方向へ治療が進んでしまうことに繋がる.脊椎疾患領域の画像診断は専門性も高く,信頼に足りる画像診断ができるようになるためには多くの時間と経験が必要とされるため,AI を用いた画像診断分野での活用が期待されている. これまでにX線画像を使用した椎骨の検出手法が様々提案されてきたが,患者の体位が立位であるX線画像を使用している場合が多く,坐位や臥位などの画像を使用した研究は行われていない. そこで本研究では,撮影の際の患者の体位が様々であるX線画像における,CNN(Convolutional Neural Network) を用いたセマンティックセグメンテーションによる椎骨の検出手法を提案する.
- 発表中の様子1
- 発表中の様子2
- 発表時のスライド
- 賞状
学生優秀発表賞:森川大翔さん(学部4年)
論文名:「CNNを用いた体位が様々なX線画像からの椎骨検出」
学会名等:第21回 2022年度 情報処理学会関西支部 支部大会
受賞日:2022年 9月18日
関連サイト:https://kansai.ipsj.or.jp/record/2022.html