ラクナ梗塞自動検出におけるSVMとスライス関連性を用いた過剰検出抑制に関する研究(頭部画像解析,ポスターティーザー2,統計モデルとその応用,医用画像一般)
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概要
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脳梗塞の診断は重要であるが,医学的知識と経験によるところが大きく,客観性・定量性に乏しい.そこで本研究では,一般病院で普及しているCT画像から日本人の脳梗塞の代表であるラクナ梗塞を自動検出することによる診断支援を目的とした.まず頭蓋骨(前頭稜と内後頭隆起)を用いて撮影時の回転補正を行う.次に各スライス画像を合成して疑似3Dデータを生成し,LevelSet法を用いて検出対象領域の抽出を行う.この検出対象領域におけるフィルタリング処理により.ラクナ梗塞候補領域の初期候補検出を行う.その後,形状や部位・周辺明度情報を用いた解析結果に対して特徴画像を生成し,SVMによる過剰検出抑制処理とスライス間の関連性を用いてラクナ梗塞候補領域を確定する.本手法を臨床CT画像に適用し,基本的な有効性を確認した.
- 2012-01-12
著者
-
鹿嶋 雅之
鹿児島大学大学院理工学研究科
-
渡邊 睦
鹿児島大学大学院理工学研究科
-
佐藤 公則
鹿児島大学大学院理工学研究科
-
渡邊 睦
鹿児島大学 大学院 理工学研究科
-
渡邉 睦
鹿児島大学工学部情報生体システム工学科
-
鹿嶋 雅之
鹿児島大学 大学院 理工学研究科
-
潟山 一樹
鹿児島大学大学院理工学研究科
-
宮之原 正和
京町内科・脳神経クリニック
-
佐藤 公則
鹿児島大学 大学院 理工学研究科
-
渡邊 睦
鹿児島大学
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