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講演抄録/キーワード
講演名 2008-01-25 11:30
A Rule Based Technique for Liver Segmentation in CT Data
Amir H. Foruzan・○Reza A. ZoroofiUniv. of Tehran)・Yoshinobu SatoMasatoshi HoriOsaka Univ.MI2007-71
抄録 (和) Segmentation is a major step in liver image analysis and may help clinician to quantify the progression of liver diseases. A physician performs liver manual segmentation based on anatomical facts. We follow a similar approach in the proposed techniques. We first find the image slice corresponding to the largest cross-section of the liver. We regard it as the starting slice in segmentation. Using this slice, we estimate the intensity range of liver and apply the range used throughout the algorithm. We next extract bones and connect them to form a mask for liver region. By this mask, we remove some non-liver parts within the intensity range of liver. We then utilize several anatomical facts to convert gray-scale liver images to colored ones. Results reveal that the proposed technique outperforms other existing techniques in terms of speed, accuracy, sensitivity, and specificity. 
(英) Segmentation is a major step in liver image analysis and may help clinician to quantify the progression of liver diseases. A physician performs liver manual segmentation based on anatomical facts. We follow a similar approach in the proposed techniques. We first find the image slice corresponding to the largest cross-section of the liver. We regard it as the starting slice in segmentation. Using this slice, we estimate the intensity range of liver and apply the range used throughout the algorithm. We next extract bones and connect them to form a mask for liver region. By this mask, we remove some non-liver parts within the intensity range of liver. We then utilize several anatomical facts to convert gray-scale liver images to colored ones. Results reveal that the proposed technique outperforms other existing techniques in terms of speed, accuracy, sensitivity, and specificity.
キーワード (和) Liver boundary detection / Knowledge based segmentation / Liver segmentation / Adaptive Thresholding / Color map generation / / /  
(英) Liver boundary detection / Knowledge based segmentation / Liver segmentation / Adaptive Thresholding / Color map generation / / /  
文献情報 信学技報, vol. 107, no. 461, MI2007-71, pp. 47-54, 2008年1月.
資料番号 MI2007-71 
発行日 2008-01-18 (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 MI2007-71

研究会情報
研究会 MI  
開催期間 2008-01-25 - 2008-01-26 
開催地(和) 那覇市ぶんかテンブス館 
開催地(英) Naha-Bunka-Tenbusu 
テーマ(和) 医用画像一般 
テーマ(英) Medical Imaging 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MI 
会議コード 2008-01-MI 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Rule Based Technique for Liver Segmentation in CT Data 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) Liver boundary detection / Liver boundary detection  
キーワード(2)(和/英) Knowledge based segmentation / Knowledge based segmentation  
キーワード(3)(和/英) Liver segmentation / Liver segmentation  
キーワード(4)(和/英) Adaptive Thresholding / Adaptive Thresholding  
キーワード(5)(和/英) Color map generation / Color map generation  
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) Amir H. Foruzan / Amir H. Foruzan /
第1著者 所属(和/英) University of Tehran, Iran. (略称: Univ. of Tehran)
University of Tehran, Iran. (略称: Univ. of Tehran)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) Reza A. Zoroofi / Reza A. Zoroofi /
第2著者 所属(和/英) University of Tehran, Iran. (略称: Univ. of Tehran)
University of Tehran, Iran. (略称: Univ. of Tehran)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) Yoshinobu Sato / Yoshinobu Sato /
第3著者 所属(和/英) Osaka University Medical School (略称: 阪大)
Osaka University Medical School (略称: Osaka Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) Masatoshi Hori / Masatoshi Hori /
第4著者 所属(和/英) Osaka University Medical School (略称: 阪大)
Osaka University Medical School (略称: Osaka Univ.)
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講演者 第2著者 
発表日時 2008-01-25 11:30:00 
発表時間 10分 
申込先研究会 MI 
資料番号 MI2007-71 
巻番号(vol) vol.107 
号番号(no) no.461 
ページ範囲 pp.47-54 
ページ数
発行日 2008-01-18 (MI) 


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