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講演抄録/キーワード
講演名 2006-01-27 16:15
多重時刻ヘリカルCTデータにおける肺野内血管の高精度重ね合わせ手法
花泉 弘・○上村朋子田中慎也法政大
抄録 (和) 撮影時期の異なる胸部ヘリカルCT画像を3次元的に重ね合わせその間の肺野内血管形状の時間変化から腫瘤候補を自動検出するスクリーニングシステムの開発を目的として研究を行い,これまでに,肺野内血管認識のために逐次的領域成長(SRG)法とそれに基づく肺野内血管の対応付け手法を提案してきた.この手法は,多重時刻ヘリカルCTデータを重ね合わせて減算処理を行うことにより,残差成分として腫瘤候補を検出するものである.腫瘤候補の検出精度はそれぞれの時刻の血管の重ね合わせの精度に依存するため,高精度の重ね合わせの実現が問題になっていた.
本稿では,より高精度の検出を実現するため,芯線に着目した血管同士の対応付け手法と肺野内3次元領域の三角錐分割を利用した重ね合わせ手法を提案する.肺野領域を2時期の血管データの対応する分岐点が頂点となるように三角錐分割し,それぞれ対応する三角錐同士で3次元アフィン変換を行って高精度の重ね合わせを行う.
本手法の原理,処理手順を述べた後,数値実験による性能評価と実際の胸部ヘリカルCT画像を処理した結果を示す. 
(英) An accurate method was proposed for registering multi-temporal 3D lung vessels in helical CT data for a person. The performance of the method was improved in finding corresponding point pairs (CPP) and in transferring vessel volume data. In the finding CPP, a shell search algorithm based on branch matching was newly introduced. Sensing spheres were put on start points of skeletons extracted from both 3D CT data, respectively, then their radii were increased. Skeleton branches were observed as cross-points on the sphere and were traced by increasing the radii of spheres. Number of cross-points indicated number of branches. Omitting the relative distance between centers of the sphere, distance between a cross-point on one sphere and one on the other was evaluated. We determined that the minimum distance pair of the cross-points was a corresponding branch pair. The centers of the spheres were recursively moved to the new branching points, respectively, for the next branch matching. Branching points as CPPs were obtained by tracing the skeletons. In transferring vessel volume data, 3D piece-wise Affine transformation was introduced. Firstly, the rectangular solid was defined by the size of 3D CT data, and the solid was divided into 5 initial trigonal pyramids. The initial trigonal pyramids were recursively divided into 4 sub-trigonal pyramids so that their vertices were corner points and CPPs obtained by the shell search algorithm. After the division, trigonal pyramids including the corner points were removed. Finally, vessel volume data in each trigonal pyramid remained were piece-wisely transformed to the other member of the corresponding pair of the trigonal pyramids. The performance of the method was evaluated by numerical simulation.
キーワード (和) 逐次的領域成長法 / 球面探索法 / 局所アフィン変換 / 分枝マッチング / 3次元ヘリカルCT / / /  
(英) Successive region growing / Shell search algorithm / Piece-wise Affine transformation / Branch matching / 3D Helical CT / / /  
文献情報 信学技報, vol. 105, no. 579, MI2005-102, pp. 143-146, 2006年1月.
資料番号 MI2005-102 
発行日 2006-01-20 (MI) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
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研究会情報
研究会 MI  
開催期間 2006-01-27 - 2006-01-28 
開催地(和) 宮古島市中央公民館 
開催地(英) Miyakojimashi-Chuo-Kouminkan 
テーマ(和) 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 2006-01-MI 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 多重時刻ヘリカルCTデータにおける肺野内血管の高精度重ね合わせ手法 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) An Accurate Method for Registering Lung Vessels using Multi-temporal Helical CT data 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 逐次的領域成長法 / Successive region growing  
キーワード(2)(和/英) 球面探索法 / Shell search algorithm  
キーワード(3)(和/英) 局所アフィン変換 / Piece-wise Affine transformation  
キーワード(4)(和/英) 分枝マッチング / Branch matching  
キーワード(5)(和/英) 3次元ヘリカルCT / 3D Helical CT  
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) 花泉 弘 / Hiroshi Hanaizumi / ハナイズミ ヒロシ
第1著者 所属(和/英) 法政大学 (略称: 法政大)
Hosei University (略称: Hosei Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 上村 朋子 / Tomoko Uemura / ウエムラ トモコ
第2著者 所属(和/英) 法政大学 (略称: 法政大)
Hosei University (略称: Hosei Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 田中 慎也 / Shinya Tanaka / タナカ シンヤ
第3著者 所属(和/英) 法政大学 (略称: 法政大)
Hosei University (略称: Hosei Univ.)
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講演者
発表日時 2006-01-27 16:15:00 
発表時間 15 
申込先研究会 MI 
資料番号 IEICE-MI2005-102 
巻番号(vol) IEICE-105 
号番号(no) no.579 
ページ範囲 pp.143-146 
ページ数 IEICE-4 
発行日 IEICE-MI-2006-01-20 


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