胸部ヘリカルCT画像を用いた肺がん陰影検出規則について
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概要
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近年急激な増加傾向にある肺がんは、治療の困難ながんとして知られ、今や成人男子の死亡原因の第1位に挙げられるようになった。増加を続ける肺がん死亡者の撲滅のため、ヘリカルCTが集団検診に利用され始め大きな期待が寄せられている。しかし大量の画像を診断することは検診医の読影労力を飛躍的に増加させることになる。そこで、我々はヘリカルCT画像から肺がんの候補陰影を自動検出する肺がん診断支援システムを提案する。本報告では現在のCADシステムにおいて問題となっているfalse positiveの削減を目的とし、検出規則に自己組織化マップを適用する手法について述べ、有効性を示す。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-01-19
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
-
金子 昌弘
国立がんセンター中央病院内視鏡部
-
大松 広伸
国立がんセンター東病院
-
江口 研二
国立病院四国がんセンター内科
-
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
-
久保 満
徳島大学工学部光応用工学科
-
金子 昌弘
国立がんセンター中央病院 内視鏡部
-
江口 研二
国立病院四国がんセンター
-
芝本 真也
徳島大学工学部
-
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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