胸部X線CT画像における充実型陰影とすりガラス状陰影の自動分類法(ポスター講演)
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概要
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CTによる検診では,1患者あたり数十枚以上という大量の画像データが発生するため,医師の読影負担は増加すると予想され,医師の読影補助を目的としたコンピュータ支援診断(computer-aided diagnosis: CAD)システムの開発が求められている.結節状陰影には充実型陰影(Solid)とすりガラス状陰影(Ground Glass Opacity: GGO)がある.Solidの割合が増加すると悪性の可能性が非常に高くなる.本報告では,SolidとGGOの割合を計算し,自動で分類を行う手法を提案する.割合の計算手法には単純閾値処理とコントラスト値を用いて領域を分割した.我々が評価に用いたLung Imaging Database Consortium(LIDC)では4人の医師の所見があり,それぞれ5段階に分類している.本報告では,胸部X線CT画像36症例(結節状陰影の個数77個)を用いて分類を行った.SolidとGGOについて医師間の所見の一致率は25.6%から66.7%とバラツキがある.それに対し医師とコンピュータ間の判別率63.6%から100%と,良好な結果が得られた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2010-01-21
著者
-
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
-
周 向栄
岐阜大学大学院医学系研究科再生医学専攻知能イメージ情報分野
-
村松 千左子
岐阜大学大学院医学系研究科
-
藤田 明宏
興和株式会社
-
藤田 明宏
興和(株)
-
藤田 広志
岐阜大学大学院医学系研究科
-
林 達郎
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
-
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
-
周 向栄
岐阜大学 医学部放射線科
-
林 達郎
岐阜大学大学院医学系研究科知能イメージ情報分野
-
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
-
村松 千左子
岐阜大学医学系研究科知能イメージ情報分野
-
冨田 拓也
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
-
周 向栄
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
-
藤田 宏志
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再生医科学専攻知能イメージ情報分野
-
林 達郎
岐阜大学大学院医学系研究科
-
周 向栄
岐阜大学大学院医学研究科知能イメージ情報部門
-
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
-
周 向栄
岐阜大学大学院医学系研究科
-
村松 千左子
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
-
周 向栄
岐阜大学大学院医学系研究科知能イメージ情報分野
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