FIT2017 第16回情報科学技術フォーラム

抄録

G-001
深層畳み込みニューラルネットによる頭部MRI の構造画像の分割

○小川昭利・小西清貴（順天堂大）

MRI画像は臨床および基礎研究において重要な役割を果たしており、脳組織の正確な分割は可視化やデータ解析に不可欠といえる。一方で、MRI装置の発展により簡便かつ高解像度での撮像が可能になってきており、エキスパートの手作業による分割には限界がある。本研究では、深層畳み込みニューラルネットワークにより構造画像の自動分割を行った。分割はボクセル単位で行い、標的となるボクセルを通る断面の一部を入力とし、脳組織の分類を出力とした。角度の異なる断面を入力とする副学習器を9個用意し、多数決を学習器の出力とした。被験者内および被験者間の交差検証により分割の性能を評価したところ良好な成績が得られたので報告する。