加藤　聡太さん（理工学研究科　電気・情報・材料・物質工学専攻　博士後期課程２年 堀田研究室）

第41回日本医用画像工学会大会　研究奨励賞

第41回日本医用画像工学会大会

2022年9月12日

Expanded tube attention moduleを用いたtubular structure segmentation

血管や細胞膜などの管状構造のセマンティックセグメンテーションは非常に難しく、予測領域が途中で途切れる傾向にある。この問題は管状の教師ラベルが非常に細く、背景と比較して画素数が極端に偏っていることに起因する。そこで本研究では、検出領域が元の教師ラベルよりも太い、モルフォロジー変換により生成された擬似ラベルを用いた新しい学習方法を提案する。これにより、擬似ラベルに基づいて太くした領域を学習し、太い領域情報をAttention mapとして伝達しながら、徐々に細い元領域を学習していくことが可能である。眼球血管検出のデータセットに対してさまざまな評価実験を行った結果、従来手法と比較して精度改善を達成した。