腹部臓器を対象とした深層学習に基づく2D/3D可変形画像位置合わせ

• 資料種別: 規格・テクニカルリポート類
• タイトル: 腹部臓器を対象とした深層学習に基づく2D/3D可変形画像位置合わせ
• 著者・編者: 三浦, 龍人; 中尾, 恵; 中村, 光宏; 松田, 哲也
• 著者標目: 三浦, 龍人; 中尾, 恵; 中村, 光宏; 松田, 哲也
• 出版事項: 電子情報通信学会
• 出版年月日等: 2022-01-18
• 出版年（W3CDTF）: 2022-01-18
• 並列タイトル等: Deep Learning based 2D/3D deformable Image Registration for Abdominal Organs
• タイトル（掲載誌）: 電子情報通信学会技術報告 (MI)
• 巻号年月日等（掲載誌）: 121 347
• 掲載巻: 121
• 掲載号: 347
• 掲載ページ: 70-75
• ISSN（掲載誌）: PISSN : 0913-5685; EISSN : 2432-6380
• 本文の言語コード: jpn
• 件名標目: 2D/3D位置合わせ; 可変形画像位置合わせ; 変位場; 畳み込みニューラルネットワーク; 2D/3D registration; deformable image registration; displacement field; Convolutional Neural Network
• 対象利用者: 一般
• 一般注記: 出版タイプ： VoR
• 記録形式（IMT）: application/pdf
• 一次資料へのリンクURL: IEICE_MI2021-62.pdf （fulltext）; https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/bitstreams/d7989cf7-7004-4e11-aadc-525a2f744d74/download
• オンライン閲覧公開範囲: インターネット公開
• 著作権情報: 技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.; Copyright ©2022 by IEICE
• 連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）; https://irdb.nii.ac.jp
• 提供元機関・データベース: 京都大学 : 京都大学学術情報リポジトリ

• 要約等: 2D/3D 画像位置合わせは治療時に撮像可能な二次元投影像に合わせて, 治療前に取得済みの三次元画像の変形や配置を求める問題であり, 治療支援や生体解析などへの応用が期待されている. これまでに骨格系を対象に最適化ベースの方法が広く研究されてきたが, 反復計算のコストが大きく, 局所解に陥りやすい点...