Lightweight 3D Deep Learning Network for Computer-Aided Diagnosis of Liver Lesions

医用ボリューム画像をそのまま解析できる軽量化された効率的な三次元深層学習ネットワークの開発を目的に、以下の研究成果が得られた。(1) コンピュータビジョンタスクの中で最も計算コストの高い三次元臓器セグメンテーションについて、軽量化された、高精度な深層学習モデル3D Multiple-Contextual ROI-Attention Networkを提案し、C T画像における高精度な三次元肝臓セグメンテーションを実現した。その成果を電子情報通信学会英文誌で発表した。(2)医用画像の事前情報を用いて効率よくMRIの高解像化ができた。人工知能分野のトップ学術誌IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence（IF: 4.851）で発表した。(3)三次元医用画像セグメンテーションの成果や三次元形態解析の結果はトップ国際学会ICCE2022 (H5 index: 27), ICASSP2022 (H5 index:110), EMBC2022 (H5 index: 43)などで発表した。(4) 2022年6月に大会長として国際学会International Conference on Innovation in Medicine and Healthcareをギリシャで主催した。その論文集を本としてSpringer社より出版した。また、2022年7月に第22回日本術中画像情報学会にて「AIと医用画像解析」という特別講演を行った。

医用ボリューム画像をそのまま解析できる軽量化された効率的な三次元深層学習ネットワークの開発を目的に、以下の研究成果が得られた。(1) コンピュータビジョンタスクの中で最も計算コストの高い三次元臓器セグメンテーションについて、軽量化された、高精度な深層学習モデル3D Multiple-Contextual ROI-Attention Networkを提案し、C T画像における高精度な三次元肝臓セグメンテーションを実現した。その成果を電子情報通信学会英文誌で発表した。(2)医用画像の事前情報を用いて効率よくMRIの高解像化ができた。人工知能分野のトップ学術誌IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence（IF: 4.851）で発表した。(3)三次元医用画像セグメンテーションの成果や三次元形態解析の結果はトップ国際学会ICCE2022 (H5 index: 27), ICASSP2022 (H5 index:110), EMBC2022 (H5 index: 43)などで発表した。(4) 2022年6月に大会長として国際学会International Conference on Innovation in Medicine and Healthcareをギリシャで主催した。その論文集を本としてSpringer社より出版した。また、2022年7月に第22回日本術中画像情報学会にて「AIと医用画像解析」という特別講演を行った。