大規模データベースを用いたMRA画像における脳血管領域の検出法の開発と評価(一般セッション,映像ハンドリング技術とその応用)
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概要
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これまで未破裂動脈瘤や狭窄などの脳血管疾患の検出支援を行うためのコンピュータ支援診断(CAD)システムが開発されてきた.血管抽出はこれらのCADシステにおいて必要不可欠な構成要素である.本論文では,MRA画像における脳血管領域を抽出する方法を提案する.まず,濃度階調変換を行った後に,参照画像とレジストレーションを用いて位置の情報を補正した.次に,領域拡張法を適用して血管領域を抽出した.抽出した血管の候補領域から,大きさ,形状,位置などの特徴を計測し,それらを用いて偽陽性候補を削除した.本手法を876症例からなる大規模データベースで評価したところ,主観的評価では98.1%の症例において良好な結果を得た.また,ランダムに選択した50症例を用いて客観的な評価を行った結果,平均一致率は0.869であった.したがって,本手法はMRA画像から血管領域を抽出する手法として有用であると考えられる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-05-21
著者
-
岩間 亨
岐阜大学大学院医学系研究科脳神経外科分野
-
藤田 広志
岐阜大学大学院医学系研究科知能イメージ情報分野
-
原 武史
岐阜大学大学院医学系研究科知能イメージ情報分野
-
横山 龍二郎
岐阜大学医学部附属病院放射線部
-
星 博昭
岐阜大学大学院医学系研究科腫瘍制御学講座放射線医学分野
-
浅野 龍紀
岐阜大学大学院医学系研究科知能イメージ情報分野
-
内山 良一
岐阜大学大学院医学系研究科医療情報学分野
-
藤田 広志
岐阜大学大学院
-
原 武史
岐阜大学大学院 医学系研究科再生医科学専攻 知能イメージ情報分野
-
星 博昭
岐阜大学 医学部 放射線腫瘍画像医学科
-
星 博昭
岐阜大学大学院医学研究科腫瘍制御学講座放射線医学分野
-
内山 良一
岐阜大学大学院医学系研究科
-
横山 龍二郎
岐阜大学大学院医学系研究科知能イメージ情報分野
-
岩間 亨
岐阜大学大学院医学研究科 脳神経外科学分野
-
岩間 亨
厚生会木沢記念病院中部療護センター
-
星 博昭
岐阜大学大学院医学系研究科放射線医学分野
-
藤田 広志
岐阜大学大学院医学系研究科再生医科学専攻知能イメージ情報分野
-
横山 竜二郎
岐阜大学医学部附属病院 中央放射線
-
岩間 享
岐阜大学医学部脳神経外科
-
藤田 広志
岐阜大学 大学院医学系研究科 知能イメージ情報分野
-
内山 良一
大分工業高等専門学校 制御情報工学科
-
岩間 亨
岐阜大学大学院医学研究科
-
横山 龍二郎
岐阜大学大学院医学系研究科再生医科学専攻知能イメージ情報分野
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