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講演抄録/キーワード
講演名 2013-11-07 16:20
Radial Structure Tensorおよび機械学習に基づく縦隔リンパ節検出手法
小田紘久羅 雄彪二村幸孝小田昌宏名大)・北坂孝幸愛知工大)・岩野信吾名大)・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MI2013-55
抄録 (和) 本稿では,胸部CT像から縦隔リンパ節を自動検出する手法を提案する.縦隔リンパ節はCT像において,周囲より高いCT値をもつ塊状の組織として観察されるが,他の組織に隣接しているリンパ節や,リンパ節と同様に周囲より高いCT値をもつ組織が多数存在する.このため提案手法では,入力CT像に対し,周辺組織の影響を受けにくい Radial Structure Tensor による塊状構造強調フィルタ (R-BSE) を適用し,各リンパ節候補領域を得る.さらに,サポートベクタマシンにより各候補領域がリンパ節であるか否かを判定する.判定に用いる特徴量として,候補領域の形状,位置およびCT値の情報を用いる.動脈相胸部CT像46例に対する縦隔リンパ節検出実験の結果,短径 5.0 [mm] 以上のリンパ節を 85.6 % 検出するとき,FP (False Positive) 領域数は 1 症例あたり 14.9 個であった.また,短径 10.0 [mm] 以上のリンパ節を 88.5 % 検出するとき,FP 領域数は 1 症例あたり 14.8 個であった. 
(英) In this paper, we present a method for detecting mediastinal lymph nodes from 3D chest CT volumes. Mediastinal lymph nodes are observed as blob structures which have higher CT values than the surrounding regions. However, there are lymph nodes adhering other tissue and tissue which have as high CT value as lymph nodes. In the proposed method, a blobness structure enhancement filter based on Radial Structure Tensor (R-BSE) is utilized to obtain candidate regions because the R-BSE is robust for influence of neighboring tissues. The candidate regions are classified into lymph nodes and others by the support vector machine. Shape, location, and CT value of candidate regions are used as feature values. We applied the proposed method to 46 cases of arterial phase 3D CT volumes. The method detected 85.6 % of lymph nodes whose minor axis is no less than 5.0 [mm] with 14.9 FP(False Positive)s per patient. The method also detected 88.5 % of lymph nodes whose minor axis is no less than 10.0 [mm] with 14.8 FPs per patient.
キーワード (和) CAD / 肺がん / サポートベクタマシン / / / / /  
(英) CAD / Lung Cancer / Support Vector Machine / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 113, no. 281, MI2013-55, pp. 51-56, 2013年11月.
資料番号 MI2013-55 
発行日 2013-10-31 (MI) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
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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 MI2013-55

研究会情報
研究会 MI  
開催期間 2013-11-07 - 2013-11-07 
開催地(和) 広島市立大学 
開催地(英)  
テーマ(和) 画像による生体計測 
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 2013-11-MI 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) Radial Structure Tensorおよび機械学習に基づく縦隔リンパ節検出手法 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Mediastinal Lymph Node Detection Method Based on Radial Structure Tensor and Machine Learning 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) CAD / CAD  
キーワード(2)(和/英) 肺がん / Lung Cancer  
キーワード(3)(和/英) サポートベクタマシン / Support Vector Machine  
キーワード(4)(和/英) /  
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) 小田 紘久 / Hirohisa Oda / オダ ヒロヒサ
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) 羅 雄彪 / Xiongbiao Luo / ラ アオヤ
第2著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 二村 幸孝 / Yukitaka Nimura / ニムラ ユキタカ
第3著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 小田 昌宏 / Masahiro Oda / オダ マサヒロ
第4著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 北坂 孝幸 / Takayuki Kitasaka / キタサカ タカユキ
第5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6著者 氏名(和/英/ヨミ) 岩野 信吾 / Shingo Iwano / イワノ シンゴ
第6著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) 本間 裕敏 / Hirotoshi Honma / ホンマ ヒロトシ
第7著者 所属(和/英) 札幌厚生病院 (略称: 札幌厚生病院)
Sapporo Kosei Hospital (略称: Sapporo Kosei Hospital)
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) 高畠 博嗣 / Hirotsugu Takabatake / タカバタケ ヒロツグ
第8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9著者 氏名(和/英/ヨミ) 森 雅樹 / Masaki Mori / モリ マサキ
第9著者 所属(和/英) 札幌厚生病院 (略称: 札幌厚生病院)
Sapporo Kosei Hospital (略称: Sapporo Kosei Hospital)
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) 名取 博 / Hiroshi Natori / ナトリ ヒロシ
第10著者 所属(和/英) 恵和会西岡病院 (略称: 恵和会西岡病院)
Keiwakai Nishioka Hospital (略称: Keiwakai Nishioka Hospital)
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) 森 健策 / Kensaku Mori / モリ ケンサク
第11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
発表日時 2013-11-07 16:20:00 
発表時間 30 
申込先研究会 MI 
資料番号 IEICE-MI2013-55 
巻番号(vol) IEICE-113 
号番号(no) no.281 
ページ範囲 pp.51-56 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-MI-2013-10-31 


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