自律型コンピュータ支援診断システムのための要素技術の検証(一般)
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概要
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コンピュータ支援診断(computer-aided diagnosis : CAD)の応用型のひとつとして自律型CADを提案する.自律型CADは,眼前の医用画像をコンピュータビジョン(computer vision : CV)で取り込み,その画像から異常部位を自動検出し,その結果を実空間へ還元できる独立駆動型のCADシステムである.自律型CADを実現するためには,医用画像中の異常部位の検出法,動画像からの医用画像領域の抽出アルゴリズムなどのいくつかの要素技術が必要である.我々はまずX線画像中の肺結節陰影を自動検出する手法を開発した.その検出法の性能評価のために60枚の胸部X線画像と20症例の胸部CT画像を用いた.これらの画像をモニタに表示しその画面を光学カメラで撮影した(CV画像).そして,原画像とCV画像に肺結節陰影の自動検出法をそれぞれ適用した.その結果,CV画像から肺結節陰影を自動検出した精度と原画像から自動検出した精度にほぼ差はみられなかった.次に我々は視線画像に対応するCV動画像から医用画像を認識する手法を開発した.その手法を30枚の胸部X線画像をシーンに含むCV動画に適用した結果,精度良く胸部X線画像の領域を認識することができた.これらの手法は,将来の自律型CADのための要素技術に発展していくものと考える.
- 2011-07-05
著者
-
蔡 篤儀
新潟大学医学部保健学科放射線技術科学専攻
-
蔡 篤儀
新大医・保・放射線技術科学専攻
-
蔡 篤儀
新潟大学医学部
-
李 鎔範
新潟大学医学部保健学科
-
李 鎔節
岐阜大学工学部応用情報工学科
-
吉田 悠理子
新潟大学大学院保健学研究科
-
李 鎔範
新潟大学大学院保健学研究科
-
蔡 篤儀
新潟大学大学院保健学研究科
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