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J-GLOBAL ID：202002224167583079   整理番号：20A2606383

超音波診断画像の自動獲得のための超音波診断ロボット

著者 (12件)： 周家い (電通大) ,  佐々木雄大 (電通大) ,  小林賢人 (電通大) ,  渡部祐介 (電通大) ,  藤林巧 (電通大) ,  松山桃子 (電通大) ,  山田望結 (電通大) ,  江浦史生 (電通大) ,  西山悠 (電通大) ,  月原弘之 (東大) ,  松本直樹 (日本大) ,  小泉憲裕 (電通大)
資料名： 日本ロボット学会学術講演会予稿集(CD-ROM)  (日本ロボット学会学術講演会(CD-ROM))
巻： 38th  ページ： ROMBUNNO.1H1-04  発行年： 2020年 
JST資料番号： L4867A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・近年,超音波診断に人工知能・ロボット技術を利用して適正な診断画像の獲得を支援する研究が活発化。
・本研究の目的は,超音波ロボットが臓器の超音波診断画像自動獲得するために,深層学習を用いて臓器をロバストかつリアルタイムに検出できるモデルを構築。
・さらに,生成したモデルで腎臓ファントムを物体検出し,擬似的な呼吸により運動するファントムの状態推定を実施。

シソーラス用語： *超音波診断 ,  入力 ,  *自動化 ,  機械学習 ,  ファントム ,  状態推定 ,  ロボット
準シソーラス用語： *画像取得 ,  深層学習

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

引用文献 (7件)：

• Khuri-Yakub PT., Oralkan O., Kupnik M., “Next-gen ultrasound,” IEEE Spectrum, 46(5), 2009
• Abolmaesumi P., Salcudean SE., Zhu WH., DiMaio SP., Sirouspour MR., “A User Interface for Robot-Assisted Diagnostic Ultrasound,” IEEE International Conference on Robotics and Automation, Proceedings 2001 ICRA, pp.1549-1554, 2001
• Kiguchi K., “Robots and diagnostic support,” The forefront of diagnostic support in medical care, 61(8):328-333, 2017
• Cao Z., Duan L., Yang G., Yue T., Chen Q., “An experimental study on breast lesion detection and classification from ultrasound images using deep learning architectures,” BMC Med Imaging, 19(51), 2019
• Lemay A., Kidney Recognition in CT using YOLOV3, Preprint, 2019

タイトルに関連する用語 (4件)： 超音波診断画像 ,  獲得 ,  超音波診断 ,  ロボット