2024年度 人工知能学会全国大会(第38回)

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[3Xin2] ポスターセッション1

2024年5月30日(木) 11:00 〜 12:40 X会場 (イベントホール1)

[3Xin2-116] 放射線・解剖・病理画像が表す文脈が記述する肺構造の学習と理解

〇田中 雅人2,1、原 武史1、松迫 正樹3、伊藤 春海2,1 (1.岐阜大学工学部、2.福井大学医学部、3.聖路加国際病院放射線科)

キーワード:画像診断、位置合わせ、画像融合

医用X線画像の中でもっとも多く撮影される画像は,胸部X線画像である.この画像は,密度の低い空気を多く含む肺から脊椎や心臓といった密度の高い物質までが一枚に描出される.そのため,その理解は,解剖学的な構造とその機能,そして病気がある場合にはその領域の形態の変化の概念が必要とされる.本研究の目的は,そのような理解を補助するために,標本像とその解剖図と体系的に提示し,それらをディジタル上で閲覧できるシステムを整備することである.胸部X線画像上に描出される構造は,すべて記載され,画像上の所見と位置合わせを行い提示する.その結果,文字情報では表現できない解剖構造の学習が容易に実現できた.

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