講演抄録/キーワード |
講演名 |
2015-03-02 11:18
びまん性肺疾患の陰影パターン分類におけるWatershed法を用いた関心領域の設定 ○竹下優美(山口大)・橘 理恵(大島商船高専)・平野 靖・木戸尚治(山口大) MI2014-63 |
抄録 |
(和) |
従来びまん性肺疾患の解析には直方体の関心領域が使われていたため,病変のある肺領域を必ずしも十分にカバーすることができなかった.そこで本研究では3次元胸部CT画像上で視認される,びまん性肺疾患による異常陰影パターンを解析するために不定形な3次元関心領域を設定することにより分類する方法を提案する.本研究ではWatershed法を用いて肺野に沿った関心領域を設定し,それらを用いて7種類の異常陰影パターンの分類を試みた.これらのパターンから特徴量を算出し,これを基に構成される特徴ベクトルを,Support Vector Machine を用いて分類し,leave-one-out法により識別率を評価した.識別率はNODを除き77%以上,各パターンごとの識別率は平均84.6%となり,病変のある肺領域を十分にカバーしつつ,従来手法と同程度の精度を得ることができた. |
(英) |
We propose a method for the classification of seven kinds of diffuse lung disease patterns with arbitrary region of interests (ROIs). Lungs have a little round shapes. But, in previous articles, the shape of the 3D volume-of-interests (VOIs) was cubic so those could not fill up the lung fields. So, we propose the setting method of the VOIs using watershed algorithm for extraction of accurate edges of lung structures. In order to classify the opacities of each diseases, we analyzed them using texture information and structures on VOIs. Finally, those diseases were classified by using a support vector machine. |
キーワード |
(和) |
びまん性肺疾患 / Watershed法 / パターン分類 / SVM / / / / |
(英) |
Diffuse lung diseases / Watershed algorithm / Pattern recognition / SVM / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 114, no. 482, MI2014-63, pp. 55-58, 2015年3月. |
資料番号 |
MI2014-63 |
発行日 |
2015-02-23 (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 |
MI2014-63 |
研究会情報 |
研究会 |
MI |
開催期間 |
2015-03-02 - 2015-03-03 |
開催地(和) |
石垣島 ホテルミヤヒラ |
開催地(英) |
Hotel Miyahira |
テーマ(和) |
多元計算解剖学の創成,医用画像工学の最先端,一般 |
テーマ(英) |
Creation of multidisciplinary computational anatomy, Forefront of medical image engineering, General topics in medical imaging |
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
MI |
会議コード |
2015-03-MI |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
びまん性肺疾患の陰影パターン分類におけるWatershed法を用いた関心領域の設定 |
サブタイトル(和) |
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タイトル(英) |
Setting of Volume-of-Interests of Pattern Classification for Diffuse Lung Diseases using Watershed algorithm on CT images |
サブタイトル(英) |
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キーワード(1)(和/英) |
びまん性肺疾患 / Diffuse lung diseases |
キーワード(2)(和/英) |
Watershed法 / Watershed algorithm |
キーワード(3)(和/英) |
パターン分類 / Pattern recognition |
キーワード(4)(和/英) |
SVM / SVM |
キーワード(5)(和/英) |
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キーワード(6)(和/英) |
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キーワード(7)(和/英) |
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キーワード(8)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
竹下 優美 / Yumi Takeshita / タケシタ ユウミ |
第1著者 所属(和/英) |
山口大学 (略称: 山口大)
Yamaguchi University (略称: Yamaguchi Univ.) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
橘 理恵 / Rie Tachibana / タチバナ リエ |
第2著者 所属(和/英) |
大島商船高等専門学校 (略称: 大島商船高専)
Oshima National College of Maritime Techonology (略称: OCMT) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
平野 靖 / Yasushi Hirano / ヒラノ ヤスシ |
第3著者 所属(和/英) |
山口大学 (略称: 山口大)
Yamaguchi University (略称: Yamaguchi Univ.) |
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
木戸 尚治 / Shoji Kido / キド ショウジ |
第4著者 所属(和/英) |
山口大学 (略称: 山口大)
Yamaguchi University (略称: Yamaguchi Univ.) |
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第5著者 所属(和/英) |
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第6著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第7著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第9著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第10著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第11著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第13著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第14著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第15著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第16著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第17著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第19著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第20著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2015-03-02 11:18:00 |
発表時間 |
12分 |
申込先研究会 |
MI |
資料番号 |
MI2014-63 |
巻番号(vol) |
vol.114 |
号番号(no) |
no.482 |
ページ範囲 |
pp.55-58 |
ページ数 |
4 |
発行日 |
2015-02-23 (MI) |