論文 - 森　健策

腹腔鏡下胃切除術の手術ナビゲーションにおける位置合わせ誤差の補正に関する検討 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： 301 - 302   2021年11月

Binary polyp-size classification based on deep-learned spatial information 招待有り 査読有り

Itoh, H; Oda, M; Jiang, K; Mori, Y; Misawa, M; Kudo, SE; Imai, K; Ito, S; Hotta, K; Mori, K

INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER ASSISTED RADIOLOGY AND SURGERY   16 巻 ( 10 ) 頁： 1817 - 1828   2021年10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: The size information of detected polyps is an essential factor for diagnosis in colon cancer screening. For example, adenomas and sessile serrated polyps that are ≥ 10 mm are considered advanced, and shorter surveillance intervals are recommended for smaller polyps. However, sometimes the subjective estimations of endoscopists are incorrect and overestimate the sizes. To circumvent these difficulties, we developed a method for automatic binary polyp-size classification between two polyp sizes: from 1 to 9 mm and ≥ 10 mm. Method: We introduce a binary polyp-size classification method that estimates a polyp’s three-dimensional spatial information. This estimation is comprised of polyp localisation and depth estimation. The combination of location and depth information expresses a polyp’s three-dimensional shape. In experiments, we quantitatively and qualitatively evaluate the proposed method using 787 polyps of both protruded and flat types. Results: The proposed method’s best classification accuracy outperformed the fine-tuned state-of-the-art image classification methods. Post-processing of sequential voting increased the classification accuracy and achieved classification accuracy of 0.81 and 0.88 for polyps ranging from 1 to 9 mm and others that are ≥ 10 mm. Qualitative analysis revealed the importance of polyp localisation even in polyp-size classification. Conclusions: We developed a binary polyp-size classification method by utilising the estimated three-dimensional shape of a polyp. Experiments demonstrated accurate classification for both protruded- and flat-type polyps, even though the flat type have ambiguous boundary between a polyp and colon wall.

DOI： 10.1007/s11548-021-02477-z

DOI： 10.1007/s11548-021-02477-z

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その他リンク： https://link.springer.com/article/10.1007/s11548-021-02477-z/fulltext.html

胸部 CT 像からの COVID-19 症例の自動分類手法

小田　昌宏, 鄭 通, 林 雄一郎, 大竹　義人, 橋本 正弘, 明石 敏昭, 森 健策

第40回日本医用画像工学会大会予稿集     頁： 65 - 67   2021年10月

VR Organ Puzzle: A Virtual Reality Application for the Education of Human Anatomy

Siqi LI, Yuichiro HAYASHI，Michitaka FUJIWARA, Masahiro ODA, Kensaku MORI

    頁： 489 - 491   2021年10月

Non-contrast to Artery Contrast CT Translation Via Representation-Aligned Generative Model

Tao HU, Masahiro ODA, Yuichiro HAYASHI, Zhongyang LU, Toshiaki AKASHI, Shigeki AOKI, Kensaku MORI

    2021年10月

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担当区分：最終著者  

Clinical CT Super-resolution Utilizing Registered Clinical – Micro CT Database

Tong ZHENG, Hirohisa ODA, Yuichiro HAYASHI, Shota NAKAMURA, Masaki MORI, Hirotsugu TAKABATAKE, Hiroshi NATORI, Masahiro ODA, Kensaku MORI

    頁： 394 - 400   2021年10月

距離マップを利用した肺マイクロ CT 像からの肺胞抽出

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

第40回日本医用画像工学会大会予稿集     頁： 374 - 377   2021年10月

ピットパターン特徴量の解析に向けた超拡大内視鏡画像の再構成法に関する初期的検討

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

第40回日本医用画像工学会大会予稿集     頁： 309 - 317   2021年10月

深層学習とディジタルファントムを用いた骨陰影低減技術の開発

五島 風汰, 田中 利恵, 小田 昌宏, 森 健策, 高田 宗尚, 田村 昌也, 松本 勲

第40回日本医用画像工学会大会予稿集     頁： 270 - 272   2021年10月

3D Kidney Tumor Semantic Segmentation using Cascaded Convolutional Networks 招待有り 査読有り

第40回日本医用画像工学会大会予稿集     頁： 243 - 248   2021年10月

Attention 機構を導入したグラフニューラルネットワークによる,

出口 智也, 林 雄一郎, 北坂 孝幸, 小田 昌宏,1 三澤 一成, 森 健策

第40回日本医用画像工学会大会予稿集     頁： 239 - 241   2021年10月

深度情報を利用した FCN による腹腔鏡映像からの血管領域自動抽出の検討

榎本 圭吾, 林 雄一郎, 北坂 孝幸, 小田 昌宏,1 伊藤 雅昭, 竹下 修由, 三澤 一成, 森 健策

第40回日本医用画像工学会大会予稿集     頁： 235 - 241   2021年10月

Vascular Structure Segmentation in Stereomicroscope Image

Yunheng WU, Masahiro ODA, Yuichiro HAYASHI, Takanori TAKEBE, Kensaku MORI

    頁： 229 - 234   2021年10月

Synthesized Perforation Detection from Endoscopy Videos Using Model Training with Synthesized Images by GAN

Kai Jiang, Hayato Itoh, Masahiro Oda, Taishi Okumura, Yuichi Mori, Masashi Misawa, Takemasa Hayashi, Shin-Ei Kudo, Kensaku Mori

    頁： 199 - 201   2021年10月

Improving Classification Accuracy of Hands' Bone Marrow Edema by Transfer Learning

Dongping PAN, Masahiro ODA, Kou KATAYAMA, Takanobu Okubo, Kensaku MORI

    頁： 150 - 157   2021年10月

腸閉塞・イレウスの病変箇所特定における診断支援システムの精度評価

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

第40回日本医用画像工学会大会予稿集     頁： 129 - 131   2021年10月

Self-attention Class Balanced DenseNet_LSTM framework for Subarachnoid Hemorrhage CT image Classification on Extremely Imbalanced Brain CT Dataset

第40回日本医用画像工学会大会予稿集     頁： 69 - 75   2021年10月

VR Organ Puzzle: A Virtual Reality Application for the Education of Human Anatomy

Siqi LI, Yuichiro HAYASHI，Michitaka FUJIWARA, Masahiro ODA, Kensaku MORI

    頁： 493 - 498   2021年10月

Multi-task Federated Learning for Heterogeneous Pancreas Segmentation 招待有り 査読有り 国際共著

Chen Shen, Pochuan Wang, Holger R. Roth, Dong Yang, Daguang Xu, Masahiro Oda, Weichung Wang, Chiou-Shann Fuh, Po-Ting Chen, Kao-Lang Liu, Wei-Chih Liao, Kensaku Mori

LNCS12969     頁： 101 - 110   2021年9月

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DOI： 10.1007/978-3-030-90874-4_10

Super-Resolution by Latent Space Exploration: Training with Poorly-Aligned Clinical and Micro CT Image Dataset 招待有り 査読有り

Tong Zheng, Hirohisa Oda, Yuichiro Hayashi, Shota Nakamura, Masahiro Oda, Kensaku Mori

LNCS12965     頁： 24 - 33   2021年9月