枝単位リージョングローイングによる頭部MRAからの血管抽出(セグメンテーション)
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概要
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MRAにおける血管領域の信号強度は血流量を反映するため,細い血管ほど輝度が低くなる.また細い血管ほどパーシャルボリュームの影響を強く受け,その輝度は更に低下する.このためMRAの血管輝度は広い範囲にわたり,単純なしきい値処理ですべての血管を抽出することは不可能である.血管輝度のレンジの広さはリージョングローイングによる抽出手法においても大きな問題となり,拡張条件を血管の位置や輝度に応じて動的に変更するといった対処法が必要になる.しかし一般的なリージョングローイングでは複数の血管内で拡張が同時に進行するため,各拡張点に異なる拡張条件を適用することは難しい.これを解決するために,血管を各枝単位に抽出する,枝単位リージョングローイングを提案する.枝単位リージョングローイングでは拡張条件の局所的な最適化だけでなく,拡張の途切れ先への再接続も容易に行えるため,抽出精度の更なる向上が期待できる.本手法を頭部MRAデータ5例に適用したところ,すべての例について抽出誤差が従来手法に比べて減少することを確認した.本論文では上記の抽出手法,並びに,客観的評価を行うために今回開発した,投影像を利用した数値評価法について述べる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-01-01
著者
-
英保 茂
京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻
-
浦山 慎一
京都大学大学院医学研究科付属高次脳機能総合研究センター
-
杉本 直三
京都大学大学院情報学研究科
-
花川 隆
国立精神・神経センター神経研究所
-
花川 隆
京都大学大学院医学研究科附属高次脳機能総合研究センター
-
杉本 直三
京都大学大学院・医・人間健康福祉学科
-
杉本 直三
京都大学情報学研究科
-
関口 博之
京都大学大学院情報学研究科画像情報システム分野
-
関口 博之
京都大学大学院情報学研究科
-
英保 茂
大阪府立成人病センター研究所 核医学診療科
-
英保 茂
京都大学大学院情報学研究科
-
英保 茂
京都大学工学部応用システム科学教室
-
英保 茂
京都大学大学院工学研究科応用システム科学専攻
-
浦山 慎一
京都大学大学院医学研究科
-
浦山 慎一
京都大学大学院医学研究科附属高次脳機能総合研究センター
-
永保 茂
京都大学大学院情報学研究科
-
浦山 慎一
京都大学大学院 医学研究科
-
関口 博之
京都大学大学院医学研究科
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