位置特徴量の導入と特徴量選択による頸動脈石灰化の自動検出法の改良
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概要
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The purpose of this study was to improve an automated scheme for detecting carotid artery calcification (CAC) in dental panoramic radiographs (DPRs). Using 100 DPRs, the sensitivity of CAC detection employing our previous method was 90.0% with 5.0 false positives (FPs) per image. This study describes two enhancements. One is the adoption of a new feature for the position of CACs in addition to previous features. The other is feature selection employing the support vector machine using all combinations. Five of 12 features were selected. Using our proposed method, the average sensitivity for the same database proved to be 90.0%, with only 2.5 FPs per image. These results indicate the potential effectiveness of the new positional feature and feature selection.
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公益社団法人 日本放射線技術学会 | 論文
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