多重時刻ヘリカルCTデータを用いる肺野内血管重ね合わせ手法の改良

概要

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撮影時刻の異なる胸部ヘリカルCT画像を3次元のまま重ね合わせて、その間の肺野内血管形状の変化を捉えることによって腫瘤候補を自動検出するスクリーニングシステムの開発を行ってきた。このシステムにおいては、分岐のある血管を認識して2時期のデータ間の対応点を精度よく求めること、および、認識した血管をスムーズに変形させて精度よく重ね合わせることが重要である。これまでに、分岐点を対応点として検出し、それらが頂点となるような三角錐分割を行って、対応する三角錐同士で3次元アフィン変換を行う手法を提案してきた。本報告では、三角錐分割手法を改良し、従来よりも効率よく重ね合わせを行うことができる手法を提案する。まず、すべての対応点を含む凸領域を三角形パッチを用いて設定し、それぞれの三角形パッチとすべての対応点の重心(重心に最も近い対応点で代用する)とからなる小三角錐群を生成する。これらの小三角錐群を初期領域分割とし、残りの対応点が頂点となるように凸領域を小三角錐に分割していく。提案手法の原理、処理手順を述べた後、数値実験の結果と実際のヘリカルCT画像に適用した結果とを示す。
2007-01-20