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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2012-01-19 11:20 股関節3次元CT画像からの筋骨格領域の自動抽出 ～ 階層的正規化を用いた少数学習データによる18種類の個別筋肉・筋肉群領域の抽出 ～ ○高谷美郁（阪大）・横田 太（神戸大）・岡田俊之・高尾正樹・菅野伸彦（阪大）・多田幸生（神戸大）・富山憲幸・佐藤嘉伸（阪大）  MI2011-95 |
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| 抄録 | （和） | 動態シミュレーションのために，筋肉領域の自動抽出が必要とされている．そこで，本研究では，股関節3次元CT画像を対象として，股関節に関連する個別筋肉・筋肉群を自動的に抽出することを目的とする．従来手法としてハイブリッド法やマルチアトラス法があり，ハイブリッド法では精度良く筋肉領域を抽出するために，複数の学習データが必要であった．本稿では，ハイブリッド法を拡張し，少数の学習データで股関節に関連する個別筋肉・筋肉群領域を自動的に抽出する手法を提案する．抽出した骨格，皮膚，筋肉組織領域，主要筋肉を用いて個別筋肉領域を抽出する．19症例の股関節データに対して本手法を適用し，未知の筋肉領域に対する予測性能を従来法と比較した．実験の結果，従来手法の平均距離誤差4.06mm に対して，提案手法では3.26 mmであった．このことから，本手法の有効性が示された． |
| （英） | The objective of this study is an automatic segmentation of individual muscles and muscle groups of hip from 3D CT images. In this study, we expand the conventional hybrid method and suggest method for segmentation of individual muscles and muscle groups of hip from 3D CT images. We applied the proposed method to 19 cases, and evaluated the estimation performance by comparing with nonrigid registration method proposed by Rueckert et al and hybrid method. As a result, the average distance error of the proposed method was 3.26 mm while the average distance error of the nonrigid registration method was 4.06 mm.From these results, the proposed method would be useful. | |
| キーワード | （和） | 非剛体位置合わせ / 重み付き決定融合 / 大腿直筋 / 正準相関分析 / 部分最小二乗 / / / |
| （英） | registration / weighted decision fusion / rectus femoris muscle / canonical correlation analysis / partial least squares / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 111, no. 389, MI2011-95, pp. 97-102, 2012年1月. | |
| 資料番号 | MI2011-95 | |
| 発行日 | 2012-01-12 (MI) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | MI2011-95 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
| 開催期間 | 2012-01-19 - 2012-01-20 |
| 開催地（和） | 那覇市ぶんかテンブス館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 統計モデルとその応用，医用画像一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2012-01-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 股関節3次元CT画像からの筋骨格領域の自動抽出 |
| サブタイトル（和） | 階層的正規化を用いた少数学習データによる18種類の個別筋肉・筋肉群領域の抽出 |
| タイトル（英） | Automated Musculoskeletal Segmentation from 3D CT Data of the Hip |
| サブタイトル（英） | Segmentation of 18 individual muscles and muscle groups using a small number of training datasets based on hierarchical spatial normalization |
| キーワード(1)（和/英） | 非剛体位置合わせ / registration |
| キーワード(2)（和/英） | 重み付き決定融合 / weighted decision fusion |
| キーワード(3)（和/英） | 大腿直筋 / rectus femoris muscle |
| キーワード(4)（和/英） | 正準相関分析 / canonical correlation analysis |
| キーワード(5)（和/英） | 部分最小二乗 / partial least squares |
| 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） | 高谷 美郁 / Mika Takaya / タカヤ ミカ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 横田 太 / Futoshi Yokota / ヨコタ フトシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岡田 俊之 / Toshiyuki Okada / オカダ トシユキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高尾 正樹 / Masaki Takao / タカオ マサキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 菅野 伸彦 / Nobuhiko Sugano / スガノ ノブヒコ |
| 第5著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 多田 幸生 / Yukio Tada / タダ ユキオ |
| 第6著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 富山 憲幸 / Noriyuki Tomiyama / トミヤマ ノリユキ |
| 第7著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐藤 嘉伸 / Yoshinobu Sato / サトウ ヨシノブ |
| 第8著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2012-01-19 11:20:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2011-95 |
| 巻番号（vol） | vol.111 |
| 号番号（no） | no.389 |
| ページ範囲 | pp.97-102 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2012-01-12 (MI) |
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