論文 - 森　健策

Bronchial orifice tracking-based branch level estimation for bronchoscopic navigation 査読有り

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

Proc. SPIE 12034     2022年3月

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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 査読有り

Zhou Zheng, Masahiro Oda, Kazunari Misawa, Kensaku Mori

Proc. SPIE 12033     2022年3月

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DOI： 10.1117/12.2612535

Multiclass prediction for improving intestine segmentation on non-fecal-tagged CT volume 査読有り

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

Proc. SPIE 12033     2022年3月

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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   37 巻 ( 2 ) 頁： 30 - 31   2022年2月

Aorta-aware GAN for non-contrast to artery contrasted CT translation and its application to abdominal aortic aneurysm detection 招待有り 査読有り 国際誌

Hu, T; Oda, M; Hayashi, Y; Lu, ZY; Kumamaru, KK; Akashi, T; Aoki, S; Mori, K

INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER ASSISTED RADIOLOGY AND SURGERY   17 巻 ( 1 ) 頁： 97 - 105   2022年1月

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery  

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

医用画像処理による人体構造の解析とその診断治療への応用 ～ 30年間の医用画像研究経験を振り返り未来を考える ～

森 健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI), MI2021-74   121 巻 ( 347 ) 頁： 127 - 132   2022年1月

胸部CT像からのCOVID-19に関連した所見文の自動生成の検討

岡崎 真治, 林 雄一郎, 小田 昌宏, 橋本 正弘, 陣崎 雅弘, 明石 敏昭, 青木 茂樹, 森 健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI), MI2021-57   121 巻 ( 347 ) 頁： 49 - 54   2022年1月

高精度な大腸ポリープ検出に向けた物体検出モデルの解析

伊東 隼人, 三澤 将史, 森 悠一, 工藤 進英, 小田 昌宏, 森 健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI), MI2021-63   121 巻 ( 347 ) 頁： 86 - 87   2022年1月

大規模腹腔鏡動画像データベース構築に向けたオンラインアノテーションツールの開発

伊東 隼人, 潘 冬平, 小澤 卓也, 小田 昌宏, 竹下修由, 伊藤 雅昭, 森 健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI), MI2021-65   121 巻 ( 347 ) 頁： 86 - 87   2022年1月

深層学習に基づくマウスのクラニアルウィンドウ画像における血管セグメンテーションの考察 招待有り 査読有り

呉 運恒, 小田 昌宏, 林 雄一郎, 武部 貴則, 森 健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI)   121 巻 ( 347 ) 頁： 174 - 179   2022年1月

Performance improvement of weakly supervised fully convolutional networks by skip connections for brain structure segmentation 査読有り

Takaaki Sugino, Holger R. Roth, Mashiro Oda, Taichi Kin, Nobuhito Saito, Yoshikazu Nakajima, Kensaku Mori,

Medical Physics   48 巻 ( 11 ) 頁： 7215 - 7227   2021年11月

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担当区分：最終著者  

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 査読有り

北坂 孝幸，林　雄一郎，中村 彰太，芳川 豊史，森　健策，中井　剛，中井 康博

日本コンピュータ外科学会誌 第30回日本コンピュータ外科学会大会特集号   23 巻 ( 4 ) 頁： 318   2021年11月

自己教師あり学習による腹腔鏡動画像の手術器具セグメンテーション 査読有り

丘　傑，林　雄一郎，小澤 卓也，小田 昌宏, 北坂 孝幸，三澤 一成, 竹下 修由, 伊藤 雅昭,　森　健策

日本コンピュータ外科学会誌 第30回日本コンピュータ外科学会大会特集号   23 巻 ( 4 ) 頁： 217 - 218   2021年11月

距離変換と管状構造フィルタによる肺マイクロCT画像からの細気管支・肺胞管抽出手法の検討 査読有り

椎名　健, 小田 紘久, 鄭　通, 中村 彰太, 林　雄一郎, 小田 昌宏, 森　健策

日本コンピュータ外科学会誌 第30回日本コンピュータ外科学会大会特集号   23 巻 ( 4 ) 頁： 219 - 220   2021年11月

大規模腹腔鏡動画像データベース構築に向けたアノテーションツール開発 査読有り

伊東 隼人，潘　冬平，小澤 卓也，小田 昌宏, 竹下 修由, 伊藤 雅昭, 森　健策

日本コンピュータ外科学会誌 第30回日本コンピュータ外科学会大会特集号   23 巻 ( 4 ) 頁： 243 - 244   2021年11月

腹腔鏡下胃切除術支援のための腹腔鏡映像からの術中操作の予測に関する初期検討 査読有り

林 雄一郎, 三澤 一成, 森 健策

日本コンピュータ外科学会誌 第30回日本コンピュータ外科学会大会特集号   23 巻 ( 4 ) 頁： 248   2021年11月

CT像の非等方性を考慮した3D CNNによるCOVID‒19症例の自動分類手法 査読有り

小田 昌宏, 鄭 通, 林　雄一郎, 大竹 義人, 橋本 正弘, 明石 敏明, 青木 茂樹, 森　健策

日本コンピュータ外科学会誌 第30回日本コンピュータ外科学会大会特集号   23 巻 ( 4 ) 頁： 265 - 266   2021年11月

MRI 画像からの大脳基底核のAIセグメンテーション―Skip Connection による抽出精度向上の検討 査読有り

杉野貴明，金　太一，斎藤　季，川瀬 利弘，小野木 真哉，齊藤 延人，森　健策, 中島 義和

日本コンピュータ外科学会誌 第30回日本コンピュータ外科学会大会特集号   23 巻 ( 4 ) 頁： 286   2021年11月

CT 像からの腸管領域抽出改善に関する基礎的検討 査読有り

小田紘久，林　雄一郎，北坂 孝幸，滝本 愛太朗，檜　顕成，内田 広夫，鈴木 耕次郎，　小田 昌宏, 森　健策

日本コンピュータ外科学会誌 第30回日本コンピュータ外科学会大会特集号   23 巻 ( 4 ) 頁： 287 - 288   2021年11月

複数の畳み込み範囲を持つグラフニューラルネットワークによる血管名自動命名手法の検討 査読有り

出口 智也，林　雄一郎，北坂 孝幸，小田 昌宏, 三澤 一成，森　健策

日本コンピュータ外科学会誌 第30回日本コンピュータ外科学会大会特集号   23 巻 ( 4 ) 頁： 299 - 300   2021年11月