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講演抄録/キーワード
講演名 2022-05-20 16:00
画素間の関係性を学習するLambdaNetworkの金属アーチファクト検出への応用
茂森大亮中尾 恵松田哲也京大
抄録 (和) 深層学習に基づく画像変換の金属アーチファクト低減への応用が試みられているが,広範囲に存在するアーチファクトの検出において,離れた画素間の関係性に基づいて特徴抽出を行うことがより効果的であると考えられる.本研究ではLambdaNetworkを適用した領域抽出モデルを用いて金属アーチファクト検出を行った.アーチファクトによる影響を受けた領域を示すラベル画像を含むデータセットを作成し,検出精度の定量評価を試みた.提案手法と従来手法の検出精度を比較し,LambdaNetwork の有効性を検証したので報告する. 
(英) Although deep learning-based image transformation has been attempted to be applied to metal artifact reduction, feature extraction based on the relationship between distant pixels is considered to be more effective in detecting artifacts that exist over a wide area. In this study, metal artifact detection was performed using a region extraction model applying a LambdaNetwork. A quantitative evaluation of detection accuracy was attempted by creating a dataset containing labeled images showing areas affected by artifacts. The detection accuracy of the proposed method and conventional methods are compared, and the effectiveness of the LambdaNetwork is verified.
キーワード (和) Self-Attention / U-net / 金属アーチファクト検出 / / / / /  
(英) Self-Attention / U-net / Metal artifact detection / / / / /  
文献情報 映情学技報
資料番号  
発行日  
ISSN  
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研究会情報
研究会 IEICE-SIP IEICE-BioX IEICE-IE IEICE-MI IST ME  
開催期間 2022-05-19 - 2022-05-20 
開催地(和) 熊本大工学部 
開催地(英) Kumamoto University 
テーマ(和) 信号・映像・医用画像・マルチメディアデータの処理・解析と応用,一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IEICE-MI 
会議コード 2022-05-SIP-BioX-IE-MI-IST-ME 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 画素間の関係性を学習するLambdaNetworkの金属アーチファクト検出への応用 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Application of LambdaNetwork learning long-range interactions between pixels to metal artifact detection 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) Self-Attention / Self-Attention  
キーワード(2)(和/英) U-net / U-net  
キーワード(3)(和/英) 金属アーチファクト検出 / Metal artifact detection  
キーワード(4)(和/英) /  
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キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 茂森 大亮 / Daisuke Shigemori / シゲモリ ダイスケ
第1著者 所属(和/英) 京都大学 (略称: 京大)
Kyoto University (略称: Kyoto Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 中尾 恵 / Megumi Nakao / ナカオ メグミ
第2著者 所属(和/英) 京都大学 (略称: 京大)
Kyoto University (略称: Kyoto Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 松田 哲也 / Tetsuya Matsuda / マツダ テツヤ
第3著者 所属(和/英) 京都大学 (略称: 京大)
Kyoto University (略称: Kyoto Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2022-05-20 16:00:00 
発表時間 20分 
申込先研究会 IEICE-MI 
資料番号  
巻番号(vol) vol.46 
号番号(no)  
ページ範囲  
ページ数  
発行日  


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