階層的正規化に基づく患者固有統計アトラスを用いた造影CT画像からの疾患腎臓領域の自動抽出(テーマセッション4 計算解剖モデルを利用したセグメンテーション,計算解剖モデルとその診断・治療支援への応用,医用画像一般)
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概要
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我々はこれまでに統計アトラスを用いて複数の腹部臓器領域を自動抽出する方法を開発した。この方法は健康な腎臓から構築した統計的形状モデルを用いるため、疾患腎臓に見られる腎臓から腫瘍がはみ出しているような形状では腫瘍部分の見逃しが起こり抽出精度が低下する。本研究ではそのような症例に対応するために従来法に腫瘍候補領域の検出を加えた方法を提案する。提案法では、腫瘍領域の濃淡分布から推定された濃淡尤度の高い領域と機械学習で腫瘍形状を学習した識別器で検出した形状尤度の高い領域との積領域を腫瘍候補領域として抽出対象に含める。実験の結果、提案法は従来法よりも偽陽性率が増加するものの腫瘍領域の再現率は向上し、過抽出への対策を施せば疾患腎臓に対して有効であることが示唆された。
- 2013-01-17
著者
-
岡田 俊之
大阪大学医学部附属病院未来医療センター
-
中本 将彦
大阪大学大学院医学系研究科
-
佐藤 嘉伸
大阪大学 大学院医学系研究科多元的画像解析分野
-
富山 憲幸
大阪大学大学院医学系研究科
-
Chen Yen-wei
Graduate School Of Engineering And Science Ritsumeikan University
-
富山 憲幸
大阪大学大学院医学系研究科放射線統合医学
-
佐藤 嘉伸
大阪大学大学院 医学系研究科
-
岡田 俊之
大阪大学大学院 医学系研究科
-
中本 将彦
大阪大学大学院 医学系研究科
-
福田 紀生
大阪大学大学院 情報科学研究科
-
富山 憲幸
大阪大学大学院 医学系研究科
-
浮村 理
大阪大学大学院医学系研究科:大阪大学大学院情報科学研究科
-
Chen Yen-Wei
Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
-
Gill Inderbir
大阪大学大学院医学系研究科
-
Gill Inderbir
大阪大学大学院医学系研究科:大阪大学大学院情報科学研究科
-
福田 紀生
大阪大学大学院情報科学研究科
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