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講演抄録/キーワード
講演名 2015-03-03 13:40
SVMを利用した3次元腹部CT像からの胆管領域セグメンテーション手法の開発
古閑楠人林 雄一郎廣瀬友昭小田昌宏名大)・北坂孝幸愛知工大)・伊神 剛梛野正人森 健策名大
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抄録 (和) 本稿では,3次元腹部CT像からの胆管領域セグメンテーション手法を提案する.本手法では,胆管とその周囲組織を識別するために,様々な大きさの局所領域内の濃度値統計量を特徴量として用いる.識別器にはサポートベクトルマシンを用いる.
本手法では,肝内胆管の末梢部や狭窄した胆管合流部を十分に抽出するために,主要胆管枝と亜区域胆管枝を画素単位で識別する2つの識別器を構築する.そして,2つの画素識別器を用いて胆管を粗抽出し,亜区域胆管枝画素織別器を利用した胆管尤度推定により,肝内胆管末梢部を十分に抽出を行い,胆管領域を得る.本手法では,手動での入力が1点のみ必要である.
本手法を,中・下部胆管閉塞による胆管拡張症例の3次元腹部CT像門脈相22例に適用した結果,平均一致度が62.2%であった.また,胆管枝の抽出率は主要胆管枝で98.9%,亜区域胆管枝で70.0%であった.実験結果から本手法により概ね良好な胆管領域の抽出が可能であった. 
(英) In this paper, we propose a segmentation method of bile duct (BD) from abdominal CT volumes. In order to classify voxels into BD or its surrounding tissues, our method utilizes statistical values of the intensity as feature values in local regions which have various sizes. We utilize a Suppot Vector Machine (SVM) as classifiers.
For sufficient extraction of distal parts of intrahepatic BDs and stenosed merging sections of BD, we construct two classifiers being used BD region segmentation: Classifier 1 determines whether an input voxel belongs to segmental BDs or not. Classifier 2 determines whether an input voxel belongs to subsegmental BDs or not. We roughly extract the BD by two classifiers. Finally, we obtain the BD region as sufficient extraction of distal parts of intrahepatic BDs with likelihood estimation of BD by using Classifier 2.
Our method requires only one point as manual operation before the segmentation.
In the experiment using 22 cases of CT volumes, our method was able to obtain good segmentations of the BD regions. An average of Jaccard Index was 62.2%. Average segmentation rate of branches of segment and subsegment BDs were 98.9% and 70.0%, respectively.
キーワード (和) 胆道 / 胆管 / 抽出 / 腹部CT像 / 機械学習 / / /  
(英) biliary tract / bile duct / segmentation / abdominal contrast CT volumes / machine learning / / /  
文献情報 信学技報, vol. 114, no. 482, MI2014-100, pp. 227-232, 2015年3月.
資料番号 MI2014-100 
発行日 2015-02-23 (MI) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

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) SVMを利用した3次元腹部CT像からの胆管領域セグメンテーション手法の開発 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Development of segmentation method of bile duct from abdominal CT volumes by using Support Vector Machine 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 胆道 / biliary tract  
キーワード(2)(和/英) 胆管 / bile duct  
キーワード(3)(和/英) 抽出 / segmentation  
キーワード(4)(和/英) 腹部CT像 / abdominal contrast CT volumes  
キーワード(5)(和/英) 機械学習 / machine learning  
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) 古閑 楠人 / Kusuto Koga / コガ クスト
第1著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 林 雄一郎 / Yuichiro Hayashi / ハヤシ ユウイチロウ
第2著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 廣瀬 友昭 / Tomoaki Hirose / ヒロセ トモアキ
第3著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 小田 昌宏 / Masahiro Oda / オダ マサヒロ
第4著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 北坂 孝幸 / Takayuki Kitasaka / キタサカ タカユキ
第5著者 所属(和/英) 愛知工業大学 (略称: 愛知工大)
Aichi Institute of Technology (略称: AIT)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 伊神 剛 / Tsuyoshi Igami / イガミ ツヨシ
第6著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) 梛野 正人 / Masato Nagino / ナギノ マサト
第7著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) 森 健策 / Kensaku Mori / モリ ケンサク
第8著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
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講演者
発表日時 2015-03-03 13:40:00 
発表時間 80 
申込先研究会 MI 
資料番号 IEICE-MI2014-100 
巻番号(vol) IEICE-114 
号番号(no) no.482 
ページ範囲 pp.227-232 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-MI-2015-02-23 


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