研究者詳細 - 小田　昌宏

講演・口頭発表等 - 小田　昌宏

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Colonoscope tracking method based on shape estimation network 国際会議

Masahiro Oda, Holger R. Roth, Takayuki Kitasaka, Kazuhiro Furukawa, Yoshiki Hirooka, Nassir Navab, Kensaku Mori

SPIE Medical Imaging 2019

開催年月日： 2019年2月

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：San Diego, California, USA 国名：アメリカ合衆国

This paper presents a colonoscope tracking method utilizing a colon shape estimation method. CT colonography is used as a less-invasive colon diagnosis method. If colonic polyps or early-stage cancers are found, they are removed in a colonoscopic examination. In the colonoscopic examination, understanding where the colonoscope running in the colon is difficult. A colonoscope navigation system is necessary to reduce overlooking of polyps. We propose a colonoscope tracking method for navigation systems. Previous colonoscope tracking methods caused large tracking errors because they do not consider deformations of the colon during colonoscope insertions. We utilize the shape estimation network (SEN), which estimates deformed colon shape during colonoscope insertions. The SEN is a neural network containing long short-term memory (LSTM) layer. To perform colon shape estimation suitable to the real clinical situation, we trained the SEN using data obtained during colonoscope operations of physicians. The proposed tracking method performs mapping of the colonoscope tip position to a position in the colon using estimation results of the SEN. We evaluated the proposed method in a phantom study. We conrmed that tracking errors of the proposed method was enough small to perform navigation in the ascending, transverse, and descending colons.

DOI： 10.1117/12.2512729

MICCAI 2018参加報告

小田昌宏, 大竹義人, 伊東隼人, 杉野貴明, 斉藤篤, 古川亮, 大西峻, 井宮淳, 森健策

電子情報通信学会医用画像研究会

医用画像処理のための深層学習サンプルコード集 DMED

小田昌宏, 原武史, 森健策

第27回日本コンピュータ外科学会大会

外科領域における医用画像の深層学習

小田昌宏

第27回日本コンピュータ外科学会大会

開催年月日： 2018年11月

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（招待・特別）

開催地：奈良県文化会館国名：日本国

深層学習がコンピュータ情報処理の発展に大きく貢献しており，高い識別能力を持つコンピュータシステムを実現するために重要な手法となっている．従来であれば課題ごとに判断・識別アルゴリズムを開発する必要があったが，深層学習では様々な課題に対して共通のモデルまたはフレームワークを適用し，課題解決を図ることが可能である．これにより研究開発の迅速化と高性能化が期待できる．
本セッションでは深層学習を用いた画像処理の実施方法をハンズオン形式で解説する．画像分類，セグメンテーションを含む基本的な深層学習ベース手法のプログラム作成及び実行方法を解説し，参加者が持参するコンピュータ上でプログラムを動作させる．本ハンズオン参加前に，持参するコンピュータへのソフトウェアセットアップ，データダウンロード等が必要である（方法は別途案内）．

AIによるコンピュータ外科の始め方 - 研究環境構築法招待有り

小田昌宏

第27回日本コンピュータ外科学会大会

Colon Shape Estimation Method for Colonoscope Tracking using Recurrent Neural Networks 国際会議

Masahiro Oda, Holger Roth, Takayuki Kitasaka, Kazuhiro Furukawa, Ryoji Miyahara, Yoshiki Hirooka, Hidemi Goto, Nassir Navab, Kensaku Mori

MICCAI 2018

深層学習を用いた医用画像処理の始め方招待有り

小田昌宏

生体医工学シンポジウム2018

深層学習チュートリアル

小田昌宏

生体医工学シンポジウム2018

開催年月日： 2018年9月

記述言語：日本語会議種別：公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等

開催地：名古屋工業大学国名：日本国

深層学習は医用を含む画像処理において非常に有用な手法である．画像モダリティ，解析対象の組織・現象等に関わらず幅広く利用可能であり，深層学習利用によって従来手法を超える成果を得たという報告が多数存在する．研究開発を行う上で，深層学習を理解し，さらに使えることが必須となりつつある．本講演では深層学習利用のビギナーを対象とし，深層学習の仕組みと深層学習で行えることを医用画像処理の面から概説し，さらに深層学習を使用するためのソフトウェアとハードウェアを紹介する．

医用画像における深層学習を利用した研究のはじめかた招待有り

小田昌宏

第37回日本医用画像工学大会

Fully convolutional networkを用いた小構造物セグメンテーション方法の検討及び腹部動脈への適用

小田昌宏, Holger R. Roth, 北坂孝幸, 三澤一成, 藤原道隆, 森健策

第37回日本医用画像工学大会（JAMIT2018)

JAMITハンズオンセミナー

中田典生, 原武史, 小田昌宏, 福岡大輔

第37回日本医用画像工学会大会

Abdominal artery segmentation from CT volumes using fully convolutional network for small artery segmentation 国際会議

Masahiro Oda, Takayuki Kitasaka, Kazunari Misawa, Michitaka Fujiwara, Kensaku Mori

Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS) 2018

機械学習を用いた診断と治療支援招待有り

小田昌宏

第47回日本脊椎脊髄病学会学術集会

Machine learning-based colon deformation estimation method for colonscope tracking 国際会議

Masahiro Oda, Takayuki Kitasaka, Kazuhiro Furukawa, Ryoji Miyahara, Yoshiki Hirooka, Hidemi Goto, Nassir Navab, Kensaku Mori

SPIE Medical Imaging

Machine Learning Techniques for Automated Accurate Organ Segmentation and Their Applications to Diagnosis Assistance 国際会議

Masahiro Oda, Natsuki Shimizu, Holger R. Roth, Takayuki Kitasaka, Kazunari Misawa, Kensaku Mori, Michitaka Fujiwara, Daniel Rueckert

RSNA 2017 (Radiological Society of North America)

大腸内視鏡トラッキングのためのregression forestsを用いた大腸変形モデルの開発

小田昌宏，北坂孝幸，古川和宏，宮原良二，廣岡芳樹，後藤秀実，Nassir Navabe, 森健策

第26回日本コンピュータ外科学会大会(JSCAS2017)

AIによるコンピューター手術支援研究の加速招待有り

小田昌宏

第26回日本コンピュータ外科学会大会(JSCAS2017)

3D FCN Feature Driven Regression Forest-Based Pancreas Localization and Segmentation 国際会議

Masahiro Oda, Natsuki Shimizu, Holger R. Roth, Ken'ichi Karasawa, Takayuki Kitasaka, Kazunari Misawa, Michitaka Fujiwara, Daniel Rueckert, Kensaku Mori

MICCAI 2017, 3rd Workshop on Deep Learning in Medical Image Analysis

CT 像から抽出した腹部動脈領域におけるCNN を用いた過検出削減でのパッチ画像生成手法の検討

小田昌宏, 山本徳則, 吉野能, 森健策

第36回日本医用画像工学会大会(JAMIT2017)

False positive reduction of abdominal artery segmentation from CT volumes based on deep convolutional neural networks 国際会議

Masahiro Oda, Tokunori Yamamoto, Yasushi Yoshino, Kensaku Mori

Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS) 2017

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