投票と多数決原理に基づいたMR Angiogramにおける脳動脈瘤の検出(テーマセッション, 産業応用とパターン認識・メディア理解)
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概要
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非侵襲的な検査であるmagnetic resonance angiography (MRA)は, 脳動脈瘤の検出を目的としたスクリーニング検査で広く用いられているが, 直径5mm以下の小さな動脈瘤を見落としなく検出することは読影医にとっても容易ではない.脳動脈瘤の検出を目的とした従来研究では, ヘッセ行列を用いて球状構造を検出する方法や, 局所的な幾何形状を表す曲率を用いた方法が提案されている.しかし, いずれも微分処理を必要とするため, 雑音の多いMRAの場合, 計算精度の低下が問題となる.そこで本論文では, 局所的な曲率情報を投票操作により大局情報に統合することで雑音の影響を抑制し, さらに多数決原理を用いて脳動脈瘤を効果的に検出する方法を提案する.この方法を直径約2〜15mmの動脈瘤を持つ13症例, 及び正常症例16例に適用した結果, 検出感度100%で平均偽陽性数は1.14個であった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-05-12
著者
-
浅田 尚紀
広島市立大学情報科学部
-
青山 正人
広島市立大学情報科学部
-
川下 郁生
広島国際大学保健医療学部診療放射線学科
-
粟井 和夫
熊本大学
-
粟井 和夫
熊本大学大学院医学薬学研究部画像診断解析学講座
-
川下 郁生
広島国際大学
-
青山 正人
広島市立大学大学院情報科学研究科
-
浅田 尚紀
広島市立大学大学院情報科学研究科
-
浅田 尚紀
広島市大
-
浅田 尚紀
広島市立大学
-
青山 正人
岡山大学工学部情報工学科
-
青山 正人
広島市立大学
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