撮影範囲未知CT画像からの解剖学的ランドマークを用いたRandom Forestベース空間的正規化(テーマセッション2 計算解剖モデルにおけるランドマーク利用法,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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我々はこれまで計算解剖モデルを用いた複数臓器自動セグメンテーションの開発を行ってきた.しかし,この方法は,撮像範囲が上腹部であるという仮定に基づいた空間的正規化を行っており,異なる撮像範囲のデータに対して適用できないという問題があった.本研究では,撮影範囲が未知のCT画像から抽出した解剖学的ランドマークを用いた空間的正規化方法を提案する.提案法では,検出した多数の解剖学的ランドマークを入力として,正規化空間を定義するバウンディングボックスのパラメータをRandom forestを用いて推定を行う.提案法の有効性を撮影範囲が既知の場合におけるセグメンテーション精度との比較により検証した.35例の胸腹部CT画像を用いた実験の結果,提案法により,撮像範囲が既知の場合と同等のセグメンテーション精度が得られることを示した.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2014-01-19
著者
-
堀 雅敏
大阪大学大学院医学系研究科
-
花岡 昇平
東京大学医学部附属病院放射線科
-
増谷 佳孝
東京大学医学部付属病院
-
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
-
花岡 昇平
東京大学医学部付属病院 放射線科
-
富山 憲幸
大阪大学大学院 医学系研究科
-
菊池 和馬
大阪大学基礎工学部情報科学科
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