撮像範囲が部分的かつ不一致な医用画像群からの統計学的ランドマーク空間分布モデルの作成(テーマセッション「HPCの医療応用」,HPCの医療応用,医用画像一般)

概要

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一般に、統計的形状モデルの作成にあたっては、全ての学習データセットがそのモデル化の対象構造の全体を含んでいることが暗黙的に要求される。しかし、このような前提は人体の広い領域を同時にモデル化する上では大きな障害となりうる。本研究では、現在われわれが研究中のランドマーク同時検出システムのために、撮像範囲が部分的(モデル全体を含まない)かつ多様なデータセット群からの頚部体幹部全体のランドマーク(LM)空間分布確率モデルの作成を試みた。手法としてはEMアルゴリズムを用い、LM座標セットの同時確率分布を推定するexoectationフェーズと各学習症例で撮像範囲外であるLM座標を最尤推定するmaximizationフェーズを交互に繰り返すことにより撮像範囲外LM座標を推定補完した。この補完されたLM座標セットを用いてLM空間分布モデルを作成した。評価は40例の体幹部CT画像セットを用いて行い、原画像から作成したLM空間分布モデルと、撮像範囲を絞った画像セットから作成したモデルを用いた場合のLM検出システムの性能を比較した。
2011-11-22