MRAからの細部血管抽出のためのMIP画像を用いたセグメンテーション法(画像処理・システム,システムLSIの応用と要素技術,プロセッサ,DSP,画像処理技術及び一般)
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概要
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本研究では,脳の血管可視化によく用いられる3次元MRAデータを用いた脳血管の高精細抽出を目的としている.従来手法では,3次元MRAから直接3次元構造を抽出するアプローチが行われているが,少数のシード点から領域拡張を行い多くの血管を得ることに重点が置かれており,また,血管データが不連続となるような部分の精度を向上させるためにはアルゴリズムの複雑化が必然となる.本稿では,有用な情報を得ることができるため臨床現場で広く用いられているMIP画像に着目し,特に抽出が困難とされる細部血管の抽出について提案を行う.MIP画像は2次元画像であるが,MIP画像からシード点群を可能な限り多く抽出することにより,領域拡張を簡易化し,高精細化を容易にする.提案手法では,x,y,zの3軸方向からのMIP画像を用い,それぞれの方向から得られた血管を統合することで3次元シード点を求める.さらに,求められたシード点を用い,3次元MRAデータに領域拡張法を適用し,血管抽出を行う.提案手法によって,完全な連続情報が得られていなくても細部血管が抽出できていることが確認できた.
- 2008-09-29
著者
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