多クラスAdaBoostを用いた3次元腹部CT像における腹部血管領域への血管名自動命名手法に関する研究 : 血管名識別器における検討(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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外科手術における医師の血管構造把握を支援するため,我々は腹部血管を対象とした血管名自動命名法の研究を行ってきた.この手法は,抽出した血管領域から血管木構造を作成し,血管木構造の各血管枝ごとに多クラスAdaBoostを用いた識別器により血管名を命名する.しかし,識別器の誤分類により誤った名前を命名されたり名前なしと命名された血管枝が多数存在した.そこで,新しい特徴量を追加し,更にAdaBoostに用いる識別器学習時の重み調整により,識別器の命名対象血管に対する命名性能を向上させた.提案手法を3次元CT像38症例に適用したところ,血管名命名の平均再現率と平均適合率はそれぞれ87.6%と72.5%であった.
- 2012-01-12
著者
-
森 健策
名古屋大学情報科学研究科
-
二村 幸孝
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
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
-
北坂 孝幸
愛知工業大学情報科学部
-
二村 幸孝
名古屋大学情報連携統括本部
-
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
-
二村 幸孝
名古屋大学情報連携統括本部情報戦略室
-
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
-
ホァン ブイフイ
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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