統計的学習を用いたCT画像からの骨輪郭線モデルの推定(ポスターセッション)
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概要
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近年, 関節疾患治療において, 専門家が患部のCT画像から骨の内腔形状を推定し、カスタム設計された人工関節を患部に置換する療法が開発されている.しかし, その設計に膨大な時間とコストがかかるために普及が困難な状況にある.本研究では骨の内腔形状推定の自動化について検討を行う.この推定問題では軟骨組織などに起因する不確定要因が、推定すべき骨の画像と相関をもつため、従来法では十分な精度で推定を行うことが困難となっている.提案法では, 過去の治療例から得られた画像をトレーニングデータとする統計的学習を行い、不確定要因を除去する適応的ウィナーフィルタを設計する.この学習には真の骨画像とそのCT画像が必要となるが, 真の骨画像は利用できないため, 本論文では過去の治療例において専門家が推定したソリッドモデル画像で代用する方法を検討する.単一の治療例のみをトレーニングデータに用いた場合の計算機シミュレーションを行い, 不確定要因の除去に有効であることを明らかにする.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-01-14
著者
-
森川 良孝
岡山大学工学部通信ネットワーク工学科
-
森川 良孝
岡山大学大学院自然科学研究科
-
森川 良孝
岡山大
-
山根 延元
岡山大学工学部
-
中嶋 純
岡山大学工学部通信ネットワーク工学科
-
森川 良孝
岡山大学工学部
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