視線検索パターンを用いた乳房における腫瘤状陰影の領域抽出

【目的】視線計測器より得たフォーカス画像を用いて，乳房画像上の腫瘤状陰影を抽出することを本研究の目的とした．【方法】8症例の異常，正常症例を対象に，2名の放射線科医と19名の診療放射線技師からフォーカス画像を得た．初めに，実際の乳房画像とフォーカス画像の関係をオートエンコーダ，Pix2Pix，UNITに学習させ，未知の乳房画像のフォーカス画像を生成した．次に，三つのモデルより得たフォーカス画像を対象に，U-Netを用いて腫瘤状陰影の領域抽出を行った．【結果】UNITのDice係数は0.64±0.14となり，他のモデルに比べて高く，統計学的有意差が認められた（p<0.05）．UNITより得...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in日本放射線技術学会雑誌 Vol. 80; no. 5; pp. 487 - 498
Main Authors 奥村, 英一郎, 石田, 隆行, 鈴木, 伸忠, 奥村, 恵理香, 北村, 茂三, 東川, 拓治, 加藤, 英樹, 本元, 強, 安藤, 二郎
Format Journal Article
LanguageJapanese
Published 公益社団法人 日本放射線技術学会 2024
Subjects
eye-tracking
focus images
mammogram
segmentation of mass
unsupervised image-to-image translation network （UNIT）
Online AccessGet full text
ISSN0369-4305
1881-4883
DOI10.6009/jjrt.2024-1438

Cover

More Information
Summary:【目的】視線計測器より得たフォーカス画像を用いて，乳房画像上の腫瘤状陰影を抽出することを本研究の目的とした．【方法】8症例の異常，正常症例を対象に，2名の放射線科医と19名の診療放射線技師からフォーカス画像を得た．初めに，実際の乳房画像とフォーカス画像の関係をオートエンコーダ，Pix2Pix，UNITに学習させ，未知の乳房画像のフォーカス画像を生成した．次に，三つのモデルより得たフォーカス画像を対象に，U-Netを用いて腫瘤状陰影の領域抽出を行った．【結果】UNITのDice係数は0.64±0.14となり，他のモデルに比べて高く，統計学的有意差が認められた（p<0.05）．UNITより得たフォーカス画像と乳房画像を組み合わせた提案手法のDice係数は0.66±0.15となり，乳房画像を用いた手法と同等の結果であった．【結語】将来は，フォーカス画像の数を増やし，抽出精度を向上させていく必要がある．
ISSN:0369-4305
1881-4883
DOI:10.6009/jjrt.2024-1438