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講演抄録/キーワード
講演名 2013-01-25 10:35
機械学習とグラフカットによる胸部CT像からの気管支抽出に関する検討
二村幸孝名大)・北坂孝幸愛知工大)・本間裕敏札幌厚生病院)・高畠博嗣札幌南三条病院)・森 雅樹札幌厚生病院)・名取 博恵和会西岡病院)・森 健策名大MI2012-98
抄録 (和) 本稿では,機械学習とグラフカットによる胸部CT 像からの気管支抽出に関して検討する.気管支領域抽出手法の多くは,全気管支枝の内腔領域が直接的あるいは間接的に気管の内腔領域へと接続しているという知識に基づき,気管から領域拡張法あるいはレベルセット法を適用することで気管支領域を抽出している.しかしながら,実際に撮影されたCT 像においては,部分容積効果や心拍動,異常症例における腫瘍の影響等により内腔領域の接続性が失われており,領域拡張法のみで全ての気管支枝を正確に抽出することは難しい.そこで本稿では,気管支枝が管状の構造をしているという解剖学的知識に基づき,局所的な濃淡構造から気管支枝の芯線上画素とその気管支枝の半径を検出し,半径に応じたコスト関数をグラフカットにより最小化することで画素ごとに気管支領域を得る手法を提案する.本手法をCT 像10 例へと適用した結果,一致度69.9% で抽出可能なことを確認した. 
(英) This paper describes a bronchus segmentation method based on scale estimation and graph cuts of bronchi from chest CT image. A lot of previous methods utilize region growing or level set algorithms based on anatomical knowledge of connectivity of bronchi. However, it is difficult to extract bronchus precisely by only using these algorithms. Because connectivity of bronchi is often lost by partial volume effects, heartbeat, image noise or tumor in actual CT images. In this paper, we propose a method of bronchus segmentation based on another anatomical knowledge about bronchus. The proposed method detects voxels of medial lines of bronchi and its radius by using local intensity structure analysis, and extracts bronchi by using graph cuts segmentation that utilizes cost function with radius information. As the result, Jaccard index was 69.9%.
キーワード (和) 気管支 / スケール推定 / グラフカット / 計算機診断支援 / / / /  
(英) bronchus / scale estimation / graph cuts / computer-aided diagnosis / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 112, no. 411, MI2012-98, pp. 191-196, 2013年1月.
資料番号 MI2012-98 
発行日 2013-01-17 (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 MI2012-98

研究会情報
研究会 MI  
開催期間 2013-01-24 - 2013-01-25 
開催地(和) ぶんかテンブス館 
開催地(英) Bunka Tenbusu Kan 
テーマ(和) 計算解剖モデルとその診断・治療支援への応用,医用画像一般 
テーマ(英) Computational anatomy and its application to computer assisted diagnosis and therapy, etc 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MI 
会議コード 2013-01-MI 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 機械学習とグラフカットによる胸部CT像からの気管支抽出に関する検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Study on Bronchus Segmentation based on Machine Learning and Graph Cuts from Chest CT Image 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 気管支 / bronchus  
キーワード(2)(和/英) スケール推定 / scale estimation  
キーワード(3)(和/英) グラフカット / graph cuts  
キーワード(4)(和/英) 計算機診断支援 / computer-aided diagnosis  
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) 二村 幸孝 / Yukitaka Nimura / ニムラ ユキタカ
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) 北坂 孝幸 / Takayuki Kitasaka / キタサカ タカユキ
第2著者 所属(和/英) 愛知工業大学 (略称: 愛知工大)
Aichi Institute of Technology (略称: Aichi Inst. of Tech.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 本間 裕敏 / Hirotoshi Honma / ホンマ ヒロシ
第3著者 所属(和/英) 札幌厚生病院 (略称: 札幌厚生病院)
Sapporo-Kosei General Hospital (略称: Sapporo-Kosei General Hospital)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 高畠 博嗣 / Hirotsugu Takabatake / タカバタケ ヒロツグ
第4著者 所属(和/英) 札幌南三条病院 (略称: 札幌南三条病院)
Sapporo Minami-Sanjo Hospital (略称: Sapporo Minami-Sanjo Hospital)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 森 雅樹 / Masaki Mori / モリ マサキ
第5著者 所属(和/英) 札幌厚生病院 (略称: 札幌厚生病院)
Sapporo-Kosei General Hospital (略称: Sapporo-Kosei General Hospital)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 名取 博 / Hiroshi Natori / ナトリ ヒロシ
第6著者 所属(和/英) 恵和会西岡病院 (略称: 恵和会西岡病院)
Keiwa-Kai Nishioka Hospital (略称: Keiwa-Kai Nishioka Hospital)
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 2013-01-25 10:35:00 
発表時間 15分 
申込先研究会 MI 
資料番号 MI2012-98 
巻番号(vol) vol.112 
号番号(no) no.411 
ページ範囲 pp.191-196 
ページ数
発行日 2013-01-17 (MI) 


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