講演抄録/キーワード |
講演名 |
2013-07-18 10:35
新たな解剖学的ランドマーク空間分布モデルの推定法によるランドマーク検出性能の試み ~ Smoothly Clipped Absolute Deviation (SCAD)とGraphical lassoとの比較 ~ ○花岡昇平(東大医学部附属病院)・増谷佳孝(東大医学部附属病院/東大)・根本充貴・野村行弘・三木聡一郎・吉川健啓・林 直人(東大医学部附属病院)・大友 邦(東大医学部附属病院/東大) MI2013-20 |
抄録 |
(和) |
我々はこれまで、Graphical lassoにより推定した人体内の解剖学的ランドマークの空間分布の統計学的モデルを用いたランドマーク自動検出を試みてきた。これまでの研究では、統計学的モデルを決定する精度行列を学習サンプルから推定する際にTikhonovの正則化もしくはL1ノルム正則化を用いてきた。しかしながら、後者では大きな精度行列の要素について既知のバイアスの問題があり、最適な精度行列の推定がなされていなかった。これを解決するため、SCAD(Smoothly Clipped Absolute Deviation)を罰則項として導入することにより、ランドマーク自動検出システムの性能改善を試みた。非造影CT39例を用いて4-fold cross validationで評価した結果、SCADによるモデルはL1ノルムによるモデルと比して最適パラメータでの検出性能はほぼ同等であったが、より幅広いパラメータで高い検出性能を示し、パラメータの変化により頑健である傾向が示された。 |
(英) |
We have been developed an automatic detection system for anatomical landmarks in CT images. The system utilizes a multivariable Gaussian statistical model on inter-landmark distances which were estimated with Tikhonov or L1-norm regularization terms. The aim of this study is to introduce a novel SCAD regularization term to our landmark detection system. In the experimental result, the SCAD-based method showed almost the same result as L1 norm-based method. However, the former showed more robustness against parameter change than the latter method |
キーワード |
(和) |
解剖学的ランドマーク / CT / 統計学的形状モデル / graphical lasso / SCAD / / / |
(英) |
anatomical landmark / CT / statistical shape odel / graphical lasso / SCAD / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 113, no. 146, MI2013-20, pp. 7-12, 2013年7月. |
資料番号 |
MI2013-20 |
発行日 |
2013-07-11 (MI) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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MI2013-20 |