新たな解剖学的ランドマーク空間分布モデルの推定法によるランドマーク検出性能の試み : Smoothly Clipped Absolute Deviation (SCAD)とGraphical lassoとの比較(テーマセッション,計算解剖学における数理モデルの深化と応用展開)
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概要
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我々はこれまで、Graphical lassoにより推定した人体内の解剖学的ランドマークの空間分布の統計学的モデルを用いたランドマーク自動検出を試みてきた。これまでの研究では、統計学的モデルを決定する精度行列を学習サンプルから推定する際にTikhonovの正則化もしくはL1ノルム正則化を用いてきた。しかしながら、後者では大きな精度行列の要素について既知のバイアスの問題があり、最適な精度行列の推定がなされていなかった。これを解決するため、SCAD(Smoothly Clipped Absolute Deviation)を罰則項として導入することにより、ランドマーク自動検出システムの性能改善を試みた。非造影CT39例を用いて4-fold cross validationで評価した結果、SCADによるモデルはL1ノルムによるモデルと比して最適パラメータでの検出性能はほぼ同等であったが、より幅広いパラメータで高い検出性能を示し、パラメータの変化により頑健である傾向が示された。
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2013-07-11
著者
-
根本 充貴
東京大学医学部附属病院放射線科
-
大友 邦
東京大学 大学院生体物医学専攻放射線医学
-
大友 邦
東京大学医学部放射線科
-
大友 邦
東京大学医学部
-
根本 充貴
東京農工大学大学院
-
林 直人
東京大学医学部放射線科
-
吉川 健啓
東京大学医学部附属病院 コンピュータ画像診断学/予防医学講座
-
増谷 佳孝
東京大学医学部付属病院
-
野村 行弘
東京大学医学部附属病院
-
花岡 昇平
東京大学医学部付属病院 放射線科
-
根本 充貴
東京大学医学部付属病院 放射線科
-
大友 邦
東京大学医学部附属病院放射線科:東京大学大学院医学系研究科生体物理医学専攻
-
三木 聡一郎
東京大学医学部附属病院22世紀医療センターコンピュータ画像診断学/予防医学講座
-
吉川 健啓
東京大学医学部附属病院
-
三木 聡一郎
東京大学医学部附属病院
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