3次元CT像からの複数臓器抽出におけるAffinity Propagationを用いた臓器存在尤度アトラス構築に関する検討(一般セッション,HPCの医療応用,医用画像一般)
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概要
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本稿では,複数臓器存在尤度アトラスを用いた腹部3次元CT像からの多臓器抽出手法について提案する.本手法では,全ての学習画像をクラスタリングし,各クラスタごとにアトラスを構築するため,クラスタリング手法は構築するアトラスの有効性に大きく影響する.また,クラスタリングの結果は学習画像の画像間類似度にも大きく依存する.そのため,最適な類似度計算手法とクラスタリング手法の組み合わせを求める必要がある.従来研究では,類似度にはNCC,クラスタリング手法はNormalized Cutを用いていた.本研究では,Normalized CutとAffinity Propagationをクラスタリング手法として採用し,NCCとIMEDの二つの類似度計算方法を用い,クラスタリング手法と類似度計算手法の全ての組み合わせについて,実験データ数が100の場合の抽出結果を比較した.結果として,IMED + Affinity Propagationの組が最も高い性能が得られた.
- 2011-11-22
著者
-
森 健策
名古屋大学情報科学研究科
-
三澤 一成
愛知県がんセンター中央病院
-
藤原 道隆
名古屋大学画像情報外科
-
藤原 道隆
名古屋大学医学部画像情報外科
-
藤原 道隆
名古屋大学 消化器外科学
-
森 健策
名古屋大学
-
森 健策
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
北坂 孝幸
愛知工業大学
-
小田 昌宏
名古屋大学情報連携統括本部情報戦略室
-
小田 昌宏
名古屋大学
-
森 建策
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
森 健策
名古屋大学大学院医学系研究科脳神経外科学
-
三澤 一成
愛知県がんセンター
-
森 健策
名古屋大学大学院 情報科学研究科
-
チョ 成文
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
藤原 道隆
名古屋大学 医学部
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