ファジィ推論による心臓壁運動異常の自動検出

概要

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近年,X線CT(Computed Tomography:コンピュータ断層撮影),磁気共鳴CT(magnetic resonance imaging:MRI)などの撮影機器の発達によって,人体を解剖せずに血管や臓器の状態を知ることが出来るようになり,撮影時間も以前より大幅に短縮された.しかしその反面,1症例につき,得られる画像の枚数が膨大になり,診断を行なう医師の負担が大きくなった.そのため,画像中から自動的に病巣・臓器の抽出を行う自動診断システムの開発が求められている.また,食生活の欧米化に伴い,狭心症,心筋梗塞といった心臓疾患が増加し続けている.これらの疾患を検出するためには,定量的に心機能を測定し,連続的な心筋の動きを評価する必要がある.そこで本稿では,左心室領域内に基準となる軸を定義し,その軸を用いて抽出した心筋運動量を入力として,ニューラルネットワークとファジィ推論,各々で正常症例であるか壁運動異常症例であるか識別実験を行ない,得られた特徴量の有効性を検証した.
社団法人電子情報通信学会の論文
2004-06-18