多クラスAdaBoostを用いた腹部静脈領域に対する解剖学的名称自動対応付け手法(一般セッション,「脳機能計測の新展開」及び一般)
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概要
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腹部外科手術では血管構造の把握が重要であり,そのためにCT像を利用する場合がある.しかし,体内を複雑に走行する血管の構造を多数のスライスを含むCT像から理解することは困難である.そこで,腹部静脈領域に対して計算機により自動的に解剖学的名称を対応付ける手法を提案する.3次元腹部CT像から抽出された静脈領域は細線化され,木構造として表現される.最初に,特徴的な血管の名称を,分岐数や血管枝の末端の位置などに基づきルールベースで対応付ける.次に,それ以外の血管に対して,機械学習を利用して構築された尤度関数により枝が各血管である尤度を算出する.その後,子枝のうち尤度が最大である枝を探索することにより,血管名を対応付ける.本手法を3次元腹部CT像から抽出した静脈領域画像20症例に対して適用したところ,対応付けの再現率は86.3%,適合率は85.7%,F値は86.0%であった.
- 2012-07-12
著者
-
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
-
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
-
松崎 哲朗
名古屋大学大学院情報科学研究科
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