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講演抄録/キーワード
講演名 2007-01-27 09:30
多重時刻ヘリカルCTデータを用いる肺野内血管重ね合わせ手法の改良
花泉 弘法政大
抄録 (和) 撮影時刻の異なる胸部ヘリカルCT画像を3次元のまま重ね合わせて、その間の肺野内血管形状の変化を捉えることによって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行ってきた。このシステムにおいては、分岐のある血管を認識して2時期のデータ間の対応点を精度よく求めること、および、認識した血管をスムーズに変形させて精度よく重ね合わせることが重要である。これまでに、分岐点を対応点として検出し、それらが頂点となるような三角錐分割を行って、対応する三角錐同士で3次元アフィン変換を行う手法を提案してきた。本報告では、三角錐分割手法を改良し、従来よりも効率よく重ね合わせを行うことができる手法を提案する。まず、すべての対応点を含む凸領域を三角形パッチを用いて設定し、それぞれの三角形パッチとすべての対応点の重心(重心に最も近い対応点で代用する)とからなる小三角錐群を生成する。これらの小三角錐群を初期領域分割とし、残りの対応点が頂点となるように凸領域を小三角錐に分割していく。提案手法の原理、処理手順を述べた後、数値実験の結果と実際のヘリカルCT画像に適用した結果とを示す。 
(英) A registration method has been proposed for change detection of 3D shape of lung vessels among multi-temporal helical CT images. In the point of view of accurate detection of 3D shape change, the multi-temporal helical CT data should be perfectly registered. In the proposed method, branching points of lung vessels were extracted by applying the Successive Region Growing (SRG) method and were used as candidates of corresponding points for the following registration process. A simple skeleton matching algorithm has been applied to get the corresponding point pairs. In the registration, CT data region was divided onto trigonal pyramids so that their vertexes were the corresponding points. Voxel data in each trigonal pyramid were transformed into the corresponding one by using piece-wise Affine Transformation. The previous method, however, did not have sufficient performance in division into trigonal pyramids. Here, new method for 3D region dividing into trigonal pyramids was proposed for realizing accurate and efficient registration. In the new method, convex region which included all corresponding points was firstly obtained. The initial trigonal pyramids were made by the gravity center of the corresponding points and each triangular patch of the convex region. Then, those trigonal pyramids were recursively divided into sub-trigonal-pyramids so that all corresponding points were vertexes of the trigonal pyramids. After the division, voxels in a trigonal pyramid were transformed onto the corresponding one by using 3D Affine Transformation. Thus, all the voxels in the convex region were smoothly transformed and were accurately registered. The 3D shape change detection will be made by subtracting one from the other. The performance of the new division method was evaluated by using numerical simulation.
キーワード (和) ヘリカルCT / 逐次的領域成長法 / 肺野内血管 / 重ね合わせ / 3次元アフィン変換 / / /  
(英) Helical CT / Successive region growing / lung vessels / registration / 3D Affine transformation / / /  
文献情報 信学技報, vol. 106, no. 510, MI2006-160, pp. 11-14, 2007年1月.
資料番号 MI2006-160 
発行日 2007-01-20 (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 2007-01-26 - 2007-01-27 
開催地(和) Cheju Univ.(韓国済州島) 
開催地(英) the Cheju National Univ. 
テーマ(和) 医用画像一般 
テーマ(英) Medical Imaging, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MI 
会議コード 2007-01-MI 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 多重時刻ヘリカルCTデータを用いる肺野内血管重ね合わせ手法の改良 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Improved 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) ヘリカルCT / Helical CT  
キーワード(2)(和/英) 逐次的領域成長法 / Successive region growing  
キーワード(3)(和/英) 肺野内血管 / lung vessels  
キーワード(4)(和/英) 重ね合わせ / registration  
キーワード(5)(和/英) 3次元アフィン変換 / 3D Affine transformation  
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.)
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講演者
発表日時 2007-01-27 09:30:00 
発表時間 15 
申込先研究会 MI 
資料番号 IEICE-MI2006-160 
巻番号(vol) IEICE-106 
号番号(no) no.510 
ページ範囲 pp.11-14 
ページ数 IEICE-4 
発行日 IEICE-MI-2007-01-20 


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