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講演抄録/キーワード
講演名 2007-01-27 11:25
Automated Determination of the Liver Boundary in CT Data Based on Anatomical knowledge and Level Set Method
Amir .H. Foruzan・○Reza A. ZoroofiUniv. of Tehran)・Yoshinobu SatoMasatoshi HoriTakamichi MurakamiHironobu NakamuraShinichi TamurabOsaka Univ.
抄録 (和) Quantitative analysis of the liver CT images is clinically important in corresponding diagnosis, treatment and surgical planning procedures. Automatic determination of the liver boundary in CT images is difficult due to similar intensity of liver with respect to its surrounding tissues, poor in-plane and inter-plane resolutions, and partial volume effect. Due to considerable changes in the location and size of the liver tissues in the abdominal duct, making robust anatomical and intensity based assumptions as well as developing robust segmentation procedures are necessary for liver boundary determination. In this research, we automatically extract required parameters according to specific features of the liver tissues. We then employ an active contour method to estimate the final boundary of the liver. After careful investigation of several donor data sets, acquired for liver transplantation, we propose a multi-step approach based on anatomical knowledge about the liver as follows. (1) We estimate the largest liver mask in the abdomen by conventional thresholding and morphological operations. (2) The mask is utilized for accurate estimation of the liver intensity range with respect to other surrounding tissues. (3) We then convert the liver gray images to color images by a heuristic color map transformation. (4) A texture analysis technique based on rotational invariant property and wavelet transform are employed to extract important features of liver regions. Based on this, liver initial boundary is estimated. (5) We employ the boundaries corresponding to initial liver regions in a level set based active contours and refine it to the final liver mask. Experiments in the presence of 4000 CT images (acquired from 20 donors) confirm the success of the proposed techniques. 
(英) Quantitative analysis of the liver CT images is clinically important in corresponding diagnosis, treatment and surgical planning procedures. Automatic determination of the liver boundary in CT images is difficult due to similar intensity of liver with respect to its surrounding tissues, poor in-plane and inter-plane resolutions, and partial volume effect. Due to considerable changes in the location and size of the liver tissues in the abdominal duct, making robust anatomical and intensity based assumptions as well as developing robust segmentation procedures are necessary for liver boundary determination. In this research, we automatically extract required parameters according to specific features of the liver tissues. We then employ an active contour method to estimate the final boundary of the liver. After careful investigation of several donor data sets, acquired for liver transplantation, we propose a multi-step approach based on anatomical knowledge about the liver as follows. (1) We estimate the largest liver mask in the abdomen by conventional thresholding and morphological operations. (2) The mask is utilized for accurate estimation of the liver intensity range with respect to other surrounding tissues. (3) We then convert the liver gray images to color images by a heuristic color map transformation. (4) A texture analysis technique based on rotational invariant property and wavelet transform are employed to extract important features of liver regions. Based on this, liver initial boundary is estimated. (5) We employ the boundaries corresponding to initial liver regions in a level set based active contours and refine it to the final liver mask. Experiments in the presence of 4000 CT images (acquired from 20 donors) confirm the success of the proposed techniques.
キーワード (和) Liver Segmentation / Texture Based Segmentation / Wavelet / Active contours / Level Set / / /  
(英) Liver Segmentation / Texture Based Segmentation / Wavelet / Active contours / Level Set / / /  
文献情報 信学技報, vol. 106, no. 510, MI2006-179, pp. 83-86, 2007年1月.
資料番号 MI2006-179 
発行日 2007-01-20 (MI) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685
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研究会情報
研究会 MI  
開催期間 2007-01-26 - 2007-01-27 
開催地(和) Cheju Univ.(韓国済州島) 
開催地(英) the Cheju National Univ. 
テーマ(和) 医用画像一般 
テーマ(英) Medical Imaging, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MI 
会議コード 2007-01-MI 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Automated Determination of the Liver Boundary in CT Data Based on Anatomical knowledge and Level Set Method 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) Liver Segmentation / Liver Segmentation  
キーワード(2)(和/英) Texture Based Segmentation / Texture Based Segmentation  
キーワード(3)(和/英) Wavelet / Wavelet  
キーワード(4)(和/英) Active contours / Active contours  
キーワード(5)(和/英) Level Set / Level Set  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) Amir .H. Foruzan / Amir .H. Foruzan /
第1著者 所属(和/英) University of Tehran (略称: Univ. of Tehran)
University of Tehran (略称: Univ. of Tehran)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) Reza A. Zoroofi / Reza A. Zoroofi /
第2著者 所属(和/英) University of Tehran (略称: Univ. of Tehran)
University of Tehran (略称: Univ. of Tehran)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) Yoshinobu Sato / Yoshinobu Sato /
第3著者 所属(和/英) Osaka University Medical School (略称: 阪大)
Osaka University Medical School (略称: Osaka Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) Masatoshi Hori / Masatoshi Hori /
第4著者 所属(和/英) Osaka University Medical School (略称: 阪大)
Osaka University Medical School (略称: Osaka Univ.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) Takamichi Murakami / Takamichi Murakami /
第5著者 所属(和/英) Osaka University Medical School (略称: 阪大)
Osaka University Medical School (略称: Osaka Univ.)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) Hironobu Nakamura / Hironobu Nakamura /
第6著者 所属(和/英) Osaka University Medical School (略称: 阪大)
Osaka University Medical School (略称: Osaka Univ.)
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) Shinichi Tamurab / Shinichi Tamurab /
第7著者 所属(和/英) Osaka University Medical School (略称: 阪大)
Osaka University Medical School (略称: Osaka Univ.)
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講演者 第2著者 
発表日時 2007-01-27 11:25:00 
発表時間 15分 
申込先研究会 MI 
資料番号 MI2006-179 
巻番号(vol) vol.106 
号番号(no) no.510 
ページ範囲 pp.83-86 
ページ数
発行日 2007-01-20 (MI) 


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