自己写像特性を用いた頭部MR画像の組織分類(セグメンテーション)
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概要
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本論文では,自己組織化マップがもつ自己写像特性に着目し,頭部MR (Magnetic Resonance)画像における輝度特性や輝度分布のみから脳組織を分類する手法を提案する.本手法は,オペレータによる代表点の設定を必要とせず,自己組織化マップの自己学習機能を利用して,MR画像を脳萎縮の診断に必要とされる組織(脳脊髄液,灰白質及び白質)に分類する.評価実験では,組織の連続性と境界を考慮するために局所ブロックを定義し,注目画素の輝度情報に局所ブロック内の特微量を加えることにより,脳の解剖学的構造情報に沿う分類結果が得られた.更に,臨床現場で撮影されたMR画像に対して本手法を適用した結果,医師による脳萎縮の診断を支援するために有効かつ客観性の高い分類結果が得られた.
- 2004-01-01
著者
-
間所 洋和
秋田県立大学システム科学技術学部
-
佐藤 和人
秋田県工業技術センター
-
石井 雅樹
秋田県工業技術センター
-
間所 洋和
秋田県工業技術センター
-
門脇 さくら
財団法人あきた産業振興機構
-
石井 雅樹
秋田県立大学
-
門脇 さくら
Smartdesign 株式会社
-
門脇 さくら
SmartDesign株式会社
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