Papers - MORI, Kensaku

Bronchial orifice tracking-based branch level estimation for bronchoscopic navigation Reviewed

Cheng Wang, Yuichiro Hayashi, Masahiro Oda, Takayuki Kitasaka, Hitotsugu Takabatake, Masaki Mori, Hirotoshi Honma, Hiroshi Natori, Kensaku Mori

Proc. SPIE 12034     2022.3

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DOI： 10.1117/12.2612827

Taking full advantage of uncertainty estimation: an uncertainty-assisted two-stage pipeline for multi-organ segmentation Reviewed

Zhou Zheng, Masahiro Oda, Kazunari Misawa, Kensaku Mori

Proc. SPIE 12033     2022.3

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DOI： 10.1117/12.2612535

Multiclass prediction for improving intestine segmentation on non-fecal-tagged CT volume Reviewed

Hirohisa Oda, Yuichiro Hayashi, Takayuki Kitasaka, Aitaro Takimoto, Akinari,Hinoki, Hiroo Uchida, Kojiro Suzuki, Masahiro Oda, Kensaku Mori

Proc. SPIE 12033     2022.3

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DOI： 10.1117/12.2611441

人工知能(AI)最新動向 学会発表を中心に(2)-Digital Poster発表を中心に

森　健策

インナービジョン   Vol. 37 ( 2 ) page： 30 - 31   2022.2

Aorta-aware GAN for non-contrast to artery contrasted CT translation and its application to abdominal aortic aneurysm detection. Invited Reviewed International journal

Tao Hu, Masahiro Oda, Yuichiro Hayashi, Zhongyang Lu, Kanako Kunishima Kumamaru, Toshiaki Akashi, Shigeki Aoki, Kensaku Mori

International journal of computer assisted radiology and surgery   Vol. 17 ( 1 ) page： 97 - 105   2022.1

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Language：English   Publishing type：Research paper (scientific journal)  

PURPOSE: Artery contrasted computed tomography (CT) enables accurate observations of the arteries and surrounding structures, thus being widely used for the diagnosis of diseases such as aneurysm. To avoid the complications caused by contrast agent, this paper proposes an aorta-aware deep learning method to synthesize artery contrasted CT volume form non-contrast CT volume. METHODS: By introducing auxiliary multi-resolution segmentation tasks in the generator, we force the proposed network to focus on the regions of aorta and the other vascular structures. Then, the segmentation results produced by the auxiliary tasks were used to extract aorta. The detection of abnormal CT images containing aneurysm was implemented by estimating the maximum axial radius of aorta. RESULTS: In comparison with the baseline models, the proposed network with auxiliary tasks achieved better performances with higher peak signal-noise ratio value. In aorta regions which are supposed to be the main region of interest in many clinic scenarios, the average improvement can be up to 0.33dB. Using the synthesized artery contrasted CT, the F score of aneurysm detection achieved 0.58 at slice level and 0.85 at case level. CONCLUSION: This study tries to address the problem of non-contrast to artery contrasted CT modality translation by employing a deep learning model with aorta awareness. The auxiliary tasks help the proposed model focus on aorta regions and synthesize results with clearer boundaries. Additionally, the synthesized artery contrasted CT shows potential in identifying slices with abdominal aortic aneurysm, and may provide an option for patients with contrast agent allergy.

DOI： 10.1007/s11548-021-02492-0

Web of Science

Scopus

PubMed

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森 健策

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Performance improvement of weakly supervised fully convolutional networks by skip connections for brain structure segmentation Reviewed

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Medical Physics   Vol. 48 ( 11 ) page： 7215 - 7227   2021.11

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Authorship：Last author  

DOI： 10.1002/mp.15192

胸腔鏡下手術におけるパノラマビジョンリングの基礎開発 Reviewed

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