進化的可変形状モデルを用いた脳領域抽出法(一般,顔・人物・ジェスチャ・行動)
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概要
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本論文では,可変形状モデルのレベルセット法(Level Set Method:LSM)のパラメータを進化的学習の遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm:GA)用いて最適化し,脳領域を抽出する手法を提案する.LSMは初期化や更新による計算コストが高く,特に抽出対象となる画像や領域ごとに境界の更新式に関するパラメータを設定しなければならないなどの問題点を有する.個人差が顕著な頭部MR画像から脳領域を自動抽出するために,境界線の変形制御に寄与するLSMの外部エネルギ項に着目し,対象画像の濃度勾配や解剖学的構造の幾何学的特徴に合わせてパラメータをGAにより最適化した.Ground Truthの輪郭を適応度関数として用いることで,萎縮の診断に重要となる脳脊髄液領域に入り込むことなく脳領域抽出を行う.臨床実験では,脳ドック受診者の30代から70代の男女60症例の頭部MR(Magnetic Resonance)画像に適用した結果,56症例で80%を超える抽出率が得られた.
- 2010-03-08
著者
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間所 洋和
秋田県立大学システム科学技術学部
-
佐藤 和人
秋田県立大学システム科学技術学部
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大谷 寿光
秋田県立大学システム科学技術学部
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海老澤 拓也
秋田県立大学システム科学技術学部
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佐藤 和人
秋田県工業技術センター
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佐藤 和人
秋田県立大学 システム科学技術学部
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間所 洋和
秋田県立大学 システム科学技術学部
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佐藤 和人
秋田県立大学大学院システム科学技術研究科
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佐藤 和人
秋田県立大学
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間所 洋和
秋田県立大学
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