Home大学院医系科学研究科 助教 河原 大輔
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(注: ＊は半角@に置き換えてください)
本研究成果のポイント
- 人工知能(础滨)技术により肿疡や臓器の自动认识に関する期待が高まっています。放射线治疗では画像上でこれらの轮郭作成を行う必要があります。
- 我々の研究グループでは自動認識だけでなく、頭頚部の複数の臓器の自動輪郭抽出システムをDeep learningの技術を活用し開発しました。
- AIを用いない既存の自動輪郭抽出システムと比較し、精度は著しく向上しました。さらに従来行われてきたDeep learning技術による輪郭作成技術を発展させたStep-wise netを開発し、従来のDeep learning技術に比べ精度向上が図れました。
概要
広島大学大学院医系科学研究科 河原大輔助教、小澤修一特任准教授、永田靖教授らの研究グループと日本臨床腫瘍研究グループ(JCOG)の医学物理ワーキンググループメンバーである西尾禎治教授らはAI技術による自動輪郭作成システムであるStep-wise netを開発しました。
研究成果は2月6日に国際科学誌?Computers in Biology and Medicine?に掲載されました。
図1 Step-wise netにおける自動輪郭作成モデル。
论文情报
- 掲載誌: Computers in Biology and Medicine
- 論文タイトル: Stepwise deep neural network (stepwise-net) for head and neck auto-segmentation on CT images
- 著者名: Daisuke Kawahara*1, Masato Tsuneda2, Shuichi Ozawa3, Hiroyuki Okamoto4, Mitsuhiro Nakamura5, Teiji Nishio6, Yasushi Nagata1,3.
1 Department of Radiation Oncology, Graduate School of Biomedical Health Sciences, 麻豆AV, Hiroshima, 734-8551, Japan
2 Department of Radiation Oncology, MR Linac ART Division, Graduate School of Medicine, Chiba University, Chiba, 260-8670, Japan
3 Hiroshima High-Precision Radiotherapy Cancer Center, Hiroshima, 732-0057, Japan
4 Department of medical physics, National Cancer Center Hospital. Tokyo, 104-0045, Japan
5 Division of Medical Physics, Department of Information Technology and Medical Engineering, Human Health Sciences, Graduate School of Medicine, Kyoto University, Kyoto, 606-8507, Japan
6 Medical Physics Laboratory, Division of Health Science, Graduate School of Medicine, Osaka University, Osaka, 565-0871, Japan - DOI: 10.1016/j.compbiomed.2022.105295.
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