頭部MR画像におけるラクナ梗塞領域の自動認識
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概要
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本研究の目的は, 脳MR画像(T_2強調横断像)から無症候性脳梗塞の代表格であるラクナ梗塞領域を自動的に検出する手法を開発することである.画像からラクナ梗塞領域を定量的に検出することは, 医師の読影補助やラクナ梗塞の有無, 数などから他の疾患(脳卒中など)との相関を調べる際に有用になると考えられる.孤立したラクナ梗塞領域の検出は, ラクナ梗塞の定義に基づいて画像上の高輝度領域を抽出した後, 面積, 円形度, 重心の3つの特徴量を用いて行う.また, 他の高輝度領域に隣接しているラクナ梗塞を選択的に検出するために, ラプラシアン型の先鋭化フィルタを適用した.これらの手法を10症例(81枚)に適用した結果, 検出率は約89%, そのときの偽陽性数は1画像あたり約0.35であった.各種しきい値の設定を自動化するなど今後の課題は残されているが, 初期の結果としては良好であったと考える.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-01-18
著者
-
星 博昭
岐阜大学医学部放射線科
-
藤田 広志
岐阜大学工学部電子情報工学科
-
浅野 隆彦
岐阜大学大学院医学系研究科放射線医学分野
-
原 武史
岐阜大学工学部応用情報学科
-
星 博昭
岐阜大学 医学部 放射線腫瘍画像医学科
-
星 博昭
岐阜大学医学部
-
横山 龍二郎
岐阜大学工学部応用情報学科
-
浅野 隆彦
岐阜大学医学部放射線科
-
李 鎔範
岐阜大学工学部応用情報学科
-
藤田 広志
岐阜大学工学部
-
原 武史
岐阜大学工学部
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