集検用ヘリカルCT像による肺がん診断支援システムの診断アルゴリズム
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概要
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肺がん集団検診で撮影されたヘリカルCT画像から肺がん陰影を自動抽出する肺がん診断支援(CAD)システムの肺がん候補陰影の診断処理について提案する.現在我々が開発しているCADシステムは臨床試験で良好な結果が得られているが, 診断処理は経験的にパラメータを設定しているために修正や改良が困難である.本報告では, false positiveの削減を目的とし, そのパラメータの設定を円滑に行うための手法について述べる.はじめに従来のCADシステムを用いて肺がん候補陰影の特徴量を抽出する.次に特徴量の値の分布と肺がん候補陰影の特徴量の分布を可視化する.最後に対話的操作によってパラメータの設定を行う.本手法と従来法を比較し, 有効性を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-05-05
著者
-
森山 紀之
国立がんセンターがん予防・検診研究センター
-
楠本 昌彦
国立がんセンター中央病院放射線診断部
-
金子 昌弘
国立がんセンター中央病院内視鏡部
-
森 清志
栃木県立がんセンター呼吸器科
-
大松 広伸
国立がんセンター東病院
-
河田 佳樹
徳島大学工学部
-
仁木 登
徳島大学工学部
-
柿沼 龍太郎
国立がんセンター
-
楠本 昌彦
国立がんセンター中央病院
-
森 清志
栃木県立がんセンター
-
久保 満
徳島大学工学部光応用工学科
-
江口 研二
国立四国がんセンター
-
金子 昌弘
国立がんセンター中央病院 内視鏡部
-
木戸 恒太
徳島大学工学部
-
森山 紀之
国立がんセ がん予防・検診研究センター検診部
-
久保 満
徳島大学工学部
-
金子 昌弘
国立がんセンター中央病院
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