機械学習に基づく大規模なCTデータベースからの複数の臓器位置の自動検出と性能評価(ポスター発表1,計算解剖モデルに基づく診断・治療支援,医用画像処理一般)

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概要

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• 本研究ではアンサンブル学習とパターンマッチングによる物体検出と3次元空間への投影により,複数の臓器に対して汎用的な臓器位置を検出する手法について提案する.撮影条件が異なるCT画像データベースに対し11臓器を検出する実験を行った.自動検出の性能は目視による評価と数量的評価によって評価した.全臓器のTPの平均は0.95となった.また,解像度の補正と回転を加えることで検出性能が向上した.

• 一般社団法人電子情報通信学会の論文
• 2014-01-19

著者

• 藤田 広志

  岐阜大学大学院

• 原 武史

  岐阜大学大学院 医学系研究科再生医科学専攻 知能イメージ情報分野

• 星 博昭

  岐阜大学大学院医学研究科腫瘍制御学講座放射線医学分野

• 兼松 雅之

  岐阜大学医学部付属病院放射線科

• 周 向栄

  岐阜大学大学院医学研究科知能イメージ情報部門

• 陳 華岳

  岐阜大学大学院医学研究科解剖学分野

• 姜 慧研

  中国東北大学ソフトウェア学部

• 横山 龍二郎

  岐阜大学大学院医学系研究科再生医科学専攻知能イメージ情報分野

• 守田 翔一

  岐阜大学工学部応用情報学科

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