GANを用いた実X線画像からの疑似X線画像変換 ―骨盤傾斜角推定手法の実画像への適用―

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タイトル別名
  • Translating Simulated Images to Real Radiograph using Generative Adversarial Networks: Estimation of Pelvic Tilt from Real Images

説明

<p>人工股関節全置換術において，立位姿勢での骨盤傾斜角は，カップの至適設置角度の術前計画で重要である．立位姿勢での骨盤傾斜角は，仰臥位で撮影されるCT画像からは解析できないため，立位で撮影可能なX線画像を用いた研究が報告されている．これまでに，X線画像と患者個別のCT画像との2D-3D位置合わせ手法が提案されているが，CT画像の撮影には高線量被曝が伴うため，通常臨床では応用範囲が限られている．この問題に対して，われわれは，畳み込みニューラルネットワークによりX線画像のみから骨盤傾斜角を推定する手法を提案し，疑似X線画像を用いたシミュレーション実験を行ってきた．しかし，実画像への適用は，画像中のノイズやX線スペクトラムによる影響のため困難であった．本稿では，敵対的生成ネットワーク（GAN）を用いて実X線画像から疑似X線画像に変換するネットワークを導入し，従来の骨盤傾斜角推定ネットワークを実問題に適用した例について紹介する．</p>

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390845713076448256
  • NII論文ID
    130007662439
  • DOI
    10.11409/mit.37.125
  • ISSN
    21853193
    0288450X
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
    • KAKEN
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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