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講演抄録/キーワード
講演名 2008-01-25 10:10
多重時刻ヘリカルCTデータにおける肺野内血管対応点対の抽出法
花泉 弘法政大MI2007-64
抄録 (和) 以前に撮影された胸部ヘリカルCT画像と現在のそれとを3次元のまま重ね合わせて、その間の血管形状の変化を検出することによって腫瘤候補抽出のスクリーニングを行うシステムの開発を行ってきた。このシステムが機能するには、複雑な分岐をもつ肺野内血管を認識し、2時期のデータ間で精度よく重ね合わせをすることが不可欠である。これまでに、血管の分岐点が対応点として有効であると考え、およびその高効率の抽出法を提案してきた。また、スムーズな重ね合わせを実現するため、得られた対応点を頂点とするような肺野内領域の三角錐分割法と対応する三角錐同士での3次元アフィン変換に基づく重ね合わせ手法とを提案してきた。本報告では、それぞれの時期で抽出された血管分岐点を対応付けることによって、三角錐同士での重ね合わせに必要な対応点対を生成する手法を提案する。提案手法においては、CTデータ上で肺野への血管貫入部の形状は時間的に不変であると考えて、分岐や変形を含まない血管貫入部のみに注目して2時期のデータ間での位置ずれを検出し補正する。この処理によって2時期の血管データは少なくとも貫入部近傍においては近接もしくは重なっていると期待されるので、それぞれの時期の血管データを追跡して分岐点を求める。これらの分岐点同士で対応をとるのに、ICPアルゴリズムを用いた。以下、提案手法の原理、および処理手順を示す。さらに、実際に、撮影時期の異なる同一人のヘリカルCTデータに適用した結果を示す。 
(英) A lung cancer screening system, in which two sets of multi-temporal helical CT data were co-registered and subtracted to detect temporal shape change, has been developed. In order to detect tumor accurately, we have to register lung vessels in one data set onto the other precisely. In the system, branching points of lung vessels, which were extracted by Successive Region Growing (SGR), were used as corresponding points. Lung regions in each data set were divided into many trigonal pyramids, respectively, whose vertices were the corresponding points. Then, 3D Affine transformation was applied to all corresponding trigonal pairs for smooth registration between them. Subtraction of them gave us the shape change (i.e. candidate of tumor) between two data sets. One of remaining problems was low performance in finding corresponding pair of branching points. Here, a new method was proposed to realize efficient matching among branching point sets. In the CT data, lung vessels were represented as two parts; one wass root block near interpenetration region of vessels into lung and the others branches come out from the root. In the multi-temporal data, branches had discrepancy in position and direction, but root blocks had almost the same shape. So, only the root blocks without branches were firstly co-registered. This registration enabled us to find corresponding pair of branches following the root blocks, respectively. Branching points were traced along these branches and minimum distance point pairs of the branching points were obtained as initial corresponding pairs for the registration. These pairs were iteratively updated by using the minimum distance pairing like the ICP algorithm. The fixed corresponding point pairs are used to divide each lung area into trigonal pyramids, respectively. In this paper, principle and procedures of the method are described. Application results of the method to actual multi-temporal helical CT data were also shown.
キーワード (和) スクリーニング / 重ねあわせ / ICPアルゴリズム / 形状変化抽出 / / / /  
(英) Screening / Registration / ICP algorithm / Shape change extraction / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 107, no. 461, MI2007-64, pp. 7-12, 2008年1月.
資料番号 MI2007-64 
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 MI2007-64

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 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対応点対の抽出法 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Method for Extraction of Corresponding Point Pairs among Lung Vessels in Multi-temporal Helical CT Data 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) スクリーニング / Screening  
キーワード(2)(和/英) 重ねあわせ / Registration  
キーワード(3)(和/英) ICPアルゴリズム / ICP algorithm  
キーワード(4)(和/英) 形状変化抽出 / Shape change extraction  
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) 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 University)
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講演者
発表日時 2008-01-25 10:10:00 
発表時間 10 
申込先研究会 MI 
資料番号 IEICE-MI2007-64 
巻番号(vol) IEICE-107 
号番号(no) no.461 
ページ範囲 pp.7-12 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-MI-2008-01-18 


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