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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-01-18 11:22 Structured Random Forestを用いた3次元腹部CT像からのリンパ節自動検出 ○寳珠山 裕・Holger R. Roth・小田昌宏（名大）・中村嘉彦（苫小牧高専）・三澤一成（愛知県がんセンター）・藤原道隆・森 健策（名大）  MI2016-76 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，Structured Random Forest(SRF)を用いた3次元腹部CT像からのリンパ節自動検出について報告する． SRFはRandom Forestを画像の構造が学習できるように改良した手法である． 従来のリンパ節検出手法では主にフィルタベースの手法が用いられており，リンパ節形状を塊状構造と仮定して設計したフィルタを利用することで，多くのリンパ節を検出可能であった． しかしながら，CT像上には数多くの塊状構造が存在するため，同時に誤検出(FP)も多数発生した． そこで本研究では，塊状構造を検出するのではなく，塊状構造強調フィルタ出力値だけでなく種々の濃度値に基づく特徴量を用いた機械学習によってリンパ節を検出し，精度向上を目指す． 本手法を腹部静脈相CT像20症例に適用し，SVMによるFP削減を行うと検出率60.0%，FP45個/症例であった． |
| （英） | In this paper, we report a study on automated lymph node detection method from 3D abdominal CT volumes using the Structured Random Forest (SRF). SRF is an extended method of the Random Forest that can learn the structure of the image. Traditional lymph node detection methods were mainly based on filter-based approaches. They performed detection by finding the blob-like structure under the assumption that lymph nodes have spherical shape. Though their detection rates were high, they cause many false positives (FP) because there are a number of non-lymph node objects who have blob-like structures on CT volumes. Therefore, we perform the structure learning instead of detecting a blob-like structure, and aim to improve detection accuracy. We use feature values based on various intensity including output image of blob-like structure enhancement filter. The proposed method showed 60.0% for the detection rate and 45/case for the FPs when we also perform FP reduction using SVM. |
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| キーワード | （和） | 医用画像処理 / リンパ節検出 / Structured Random Forest / / / / / |
| （英） | Medical image processing / Lymph node detection / Structured Random Forest / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 116, no. 393, MI2016-76, pp. 23-28, 2017年1月. | |
| 資料番号 | MI2016-76 | |
| 発行日 | 2017-01-11 (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 | MI2016-76 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
| 開催期間 | 2017-01-18 - 2017-01-18 |
| 開催地（和） | 那覇市ぶんかテンブス館（那覇市） |
| 開催地（英） | Tenbusu Naha |
| テーマ（和） | 医用画像工学一般 |
| テーマ（英） | Medical Image Engineering, Analysis, Recognition, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2017-01-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Structured Random Forestを用いた3次元腹部CT像からのリンパ節自動検出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Automated abdominal lymph node detection from 3D CT volumes using Structured Random Forest |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 医用画像処理 / Medical image processing |
| キーワード(2)（和/英） | リンパ節検出 / Lymph node detection |
| キーワード(3)（和/英） | Structured Random Forest / Structured Random Forest |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 寳珠山 裕 / Yutaka Hoshiyama / ホウシヤマ ユタカ |
| 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） | Holger R. Roth / Holger R. Roth / ロス ホルガー |
| 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） | 小田 昌宏 / Masahiro Oda / オダ マサヒロ |
| 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） | 中村 嘉彦 / Yoshihiko Nakamura / ナカムラ ヨシヒコ |
| 第4著者 所属（和/英） | 苫小牧工業高等専門学校 (略称： 苫小牧高専) Tomakomai College (略称： NIT) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 三澤 一成 / Kazunari Misawa / ミサワ カズナリ |
| 第5著者 所属（和/英） | 愛知県がんセンター (略称： 愛知県がんセンター) Aichi Cancer Center Hospital (略称： Aichi Cancer Center Hospital) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 藤原 道隆 / Michitaka Fujiwara / フジワラ ミチタカ |
| 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） | 森 健策 / Kensaku Mori / モリ ケンサク |
| 第7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 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-01-18 11:22:00 |
| 発表時間 | 12分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2016-76 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | no.393 |
| ページ範囲 | pp.23-28 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-01-11 (MI) |
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