フィルタバンクを用いた乳房X線写真における早期段階の微小石灰化クラスタ検出(診断支援(病変の検出と分類))
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概要
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本論文では,乳房X線写真における早期段階の微小石灰化クラスタを高精度に検出する手法について述べる.本手法では,まず解析対象画像を円形・線状パターン検出のためのフィルタバンクに入力することにより,各解像度レベルの円形パターン強調画像,円形・線状パターン強調画像,水平方向,垂直方向及び対角方向2階差分画像を生成した.次に,解析対象画像の全体を関心領域(5mmx5mm)で区切り,それぞれの関心領域においてフィルタバンクから生成された各解像度レベルの画像をもとに,微小石灰化クラスタを含む関心領域と正常組織の関心領域を識別するための特微量を抽出した.最後に,これらの特微量を用いた判別分析により微小石灰化クラスタの検出を行った.早期段階の微小石灰化クラスタ106個を含んだ乳房X線写真59枚を対象にした検出実験の結果,真陽性率94.3% (100/106微小石灰化クラスタ),画像1枚当りの偽陽性数0.051個所が得られ,本手法が早期段階の微小右灰化クラスタの検出に有効であることを示した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-01-01
著者
-
難波 清
ブレストピアなんば病院
-
難波 清
ブレストピアなんば病院乳腺科
-
内山 良一
三重大学医学部附属病院中央放射線部
-
内山 良一
シカゴ大学放射線科 カートロスマン放射線像研究所
-
中山 良平
三重大学医学部附属病院医療情報部
-
渡辺 良二
三重大学医学部附属病院医療情報部
-
山本 皓二
三重大学医学部附属病院中央放射線部
-
山本 皓二
三重大学 医学部附属病院医療情報部
-
中山 良平
三重大学大学院医学研究科
-
内山 良一
三重大学大学院医学研究科
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