画素密度分布のエントロピー最小化に基づく肝CT画像のセグメンテーション手法

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概要

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肝CT画像における腫瘍の自動抽出のための画像セグメンテーション手法を提案し、本手法と従来法を、実際の肝CT画像に適用した比較結果を示す。肝CT画像における腫瘍は、肺などの他の臓器の腫瘍と比較して、CT濃度差が小さく、また、腫瘍内部にモザイク状の構造を持つなど形状が多様なものもあるため、腫瘍の境界を自動検出することが困難である。本研究では、CT値に関するエントロピー最小化に基づくセグメンテーション手法を改良し、画像の位置を示すx, y軸による2次元軸と、CT値の強度を示す軸を合わせた3次元空間におけるピクセルの密度を定義し、その密度分布のエントロピーを最小化する手法を提案する。これにより、腫瘍境界の場所ごとに異なる勾配を検出し、それらの勾配に基づくセグメンテーションが可能になる。比較実験の結果、腫瘍の種類によってセグメントの抽出が良好であることが確認された。
社団法人電子情報通信学会の論文
2001-09-07

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