局所濃度値特徴と多クラス識別器を用いた腹部3次元CT像からの肝血管腫検出(腹部画像解析,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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本稿では,4時相の腹部3次元CT像からの肝血管腫検出手法を提案する.本手法では,まず門脈相CT像から肝血管腫の候補領域を検出する.事前に生成した濃度値分布クラスを用いて各画素の事後確率を計算し,各画素の事後確率が最も高くなる濃度値分布クラスに画素を分類することで,肝血管腫候補領域を得る.得られた肝血管腫候補領域から過検出の原因となる肝臓血管を抽出し,肝血管腫候補領域から削除する.次に,肝血管腫候補領域に対して塊状構造強調フィルタやガウシアンフィルタ,メディアンフィルタなどの特徴量計測用フィルタを適用し,フィルタの出力値から各画素ごとの特徴量ベクトルを生成する.各画素の特徴量ベクトルから多クラス識別器により各画素のカテゴリを決定し,肝血管腫であるとカテゴリ分けされた領域を最終的な肝血管腫領域として検出する.腹部3次元CT像15症例に対して実験を行ったところ,検出結果の領域単位における再現率は83.3%,拾い過ぎ数は15.4個/画像であった.
- 2012-01-12
著者
-
森 健策
名古屋大学情報科学研究科
-
縄野 繁
国立がんセンター東病院放射線部
-
縄野 繁
国際医療福祉大学三田病院
-
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
-
北坂 孝幸
愛知工業大学情報科学部
-
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
-
縄野 繁
国立がんセンター東病院
-
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
-
坂本 佳隆
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 情報科学研究科
-
縄野 繁
国際医療福祉大学 放射線医学センター
-
縄野 繁
国際医療福祉大学
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