マルチスライスCT画像を用いた葉単位別の肺気腫解析アルゴリズム(胸部CT CAD, 医用画像一般)
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概要
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肺気腫は高齢化・喫煙を背景に増加傾向にあり, 今後さらなる増加が予想される.また, 肺気腫によって破壊された肺胞を修復することは不可能であるため早期発見が重要である.近年, マルチスライスCTの開発により計算機を活用した3次元画像解析が可能となってきた.このCT画像を利用することで, 肺葉ごとに肺気腫の分布, 容積の計測, 経時画像間での変化の解析が可能となる.これらのことから, 医師の診断に非常に有効な情報が提供できる.そこで本報告では検診用マルチスライスCT画像を用いて, 早期の気腫性病変を対象領域としたL.A.A抽出アルゴリズムを述べる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-07-01
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
-
大松 広伸
国立がんセンター東病院
-
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
-
中野 恭幸
滋賀医科大学呼吸循環器内科
-
財田 伸介
徳島大学工学部光応用工学科
-
久保 満
徳島大学工学部光応用工学科
-
笹川 道三
栃木県保健衛生事業団
-
柿沼 龍太郎
帝京大学 医学部内科学講座腫瘍内科
-
柿沼 龍太郎
国立がんセンター東病院呼吸器科
-
中野 恭幸
滋賀医科大学
-
笹川 道三
獨協医科大学 第一外科
-
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
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