簡便な濃淡分布モデル推定による統計アトラスを用いた臓器抽出精度への影響の検証(一般)
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概要
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統計アトラスを用いた臓器領域抽出を造影の時相が異なる別の施設で撮影されたCT画像に適用する際には,できる限り少ない手間で対象CT画像の濃淡分布モデルを推定できることが望ましい.本研究では,学習データのマニュアルトレースデータから濃淡モデルを推定する代わりに数個のVOIを指定して濃淡分布モデルを推定した場合におけるセグメンテーション精度への影響を検証した.異なる時相の2施設のCT画像28例に対する検証実験の結果,数個のVOIの指定による濃淡モデルを用いた場合でも学習データのマニュアルトレースを用いた濃淡モデルと同等の抽出精度を維持することができた.
- 2011-07-05
著者
-
佐藤 嘉伸
大阪大学大学院医学系研究科
-
佐藤 嘉伸
大阪大学大学院医学系研究科画像解析学
-
富山 憲幸
大阪大学 大学院医学系研究科放射線医学講座
-
岡田 俊之
大阪大学医学部附属病院未来医療センター
-
堀 雅敏
大阪大学大学院医学系研究科
-
佐藤 嘉伸
大阪大学 大学院医学系研究科多元的画像解析分野
-
富山 憲幸
大阪大学大学院医学系研究科
-
佐藤 嘉伸
大阪大学
-
岡田 俊之
大阪大学大学院医学系研究科
-
GEORGE LINGURARU
Diagnostic Radiology Department, Clinical Center, National Institutes of Health
-
SUMMERS Ronald
Diagnostic Radiology Department, Clinical Center, National Institutes of Health
-
Summers Ronald
Diagnostic Radiology Department Clinical Center National Institutes Of Health
-
George Linguraru
Diagnostic Radiology Department Clinical Center National Institutes Of Health
-
Linguraru Marius
Diagnostic Radiology Department Clinical Center National Institutes Of Health
-
佐藤 嘉伸
大阪大学大学院医学系研究科放射線統合医学
-
佐藤 嘉伸
大阪大学大学院 医学系研究科
-
岡田 俊之
大阪大学大学院 医学系研究科
-
富山 憲幸
大阪大学大学院 医学系研究科
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