多様体学習を用いた新生児脳成長モデルの作成(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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新生児脳疾患の診断支援を目的に,アトラスモデルを用いたMR画像からの脳領域抽出法が検討されている.しかし新生児は成長に伴い脳形状が大きく変形するため,単一のモデルでは不十分で成長モデルが必要である.本文では,複数人の脳MR画像をその脳発達度で荷重平均するファジィ物体成長モデル生成(FOGM; fuzzy object growth model)法を2つ提案する.方法1では脳発達度として年齢を用いる.方法2では,新生児においては脳成長に個人差が大きいため,多様体学習を用いた脳MR画像からの発達度推定法を提案する.提案法を評価するため,FOGMを用いて単純しきい値法による脳領域抽出を行った.修正齢0から2歳の16名の被験者に対する実験より,従来の単一モデルより提案するFOGMが高精度に,さらに方法1より方法2が高精度に脳領域抽出を行えた.また多様体学習により推定した発達度は,脳体積,年齢との有意な相関が得られた(p<0.001).
- 2014-01-19
著者
-
石藏 礼一
兵庫医科大学
-
安藤 久美子
兵庫医科大学
-
廣田 省三
兵庫医科大学
-
石川 智基
石川病院
-
若田 ゆき
兵庫医科大学
-
畑 豊
兵庫県立大:大阪大
-
倉本 圭
兵庫県立大:大阪大
-
小橋 昌司
兵庫県立大:大阪大
-
中野 椋介
兵庫県立大学工学部
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