最大事後確率法とアンサンブル学習に基づく三次元腹部CT像からの肝臓領域抽出(Poster1)
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概要
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本論文では3時相の三次元腹部CT像を用いた肝臓領域抽出処理の改良について報告する.提案手法では,入力画像として従来の早期相と晩期相に加え,門脈相を用いる.最初に晩期相を参照画像として放射基底関数を用いて位置合わせを行う.次に,位置合わせした画像の濃度情報や位置情報を用いて肝臓の正常部位と病変を別々に抽出し,それらを統合することで最終的な肝臓領域を得る.本論文では周辺臓器の拾いすぎの削減を目的として,周辺臓器と肝臓の正常部位を同時に抽出する最大事後確率法に基づく手法を提案する.また,肝がんは濃度パターンが多岐にわたることから,代表的なアンサンブル学習アルゴリズムであるAdaBoostを用いた手法を提案する.本文では,提案手法を38症例のCT像に適用した結果について示し,有効性について考察をする.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-01-18
著者
-
縄野 繁
国立がんセンター東病院放射線部
-
篠崎 賢治
九州がんセンター
-
縄野 繁
国際医療福祉大学三田病院
-
清水 昭伸
東京農工大学
-
小畑 秀文
東京農工大学工学部電子情報工学科
-
古川 大介
キヤノン株式会社
-
小畑 秀文
東京農工大学
-
小畑 秀文
東京農工大・base
-
小畑 秀文
国立がんセンター東病院 放射線部
-
古川 大介
東京農工大学
-
田中 慎也
東京農工大学大学院
-
小畑 秀文
東京農工大学大学院工学研究科
-
古川 大介
名古屋大学大学院工学研究科
-
縄野 繁
国際医療福祉大学 放射線医学センター
-
縄野 繁
国際医療福祉大学
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