講演抄録/キーワード |
講演名 |
2015-03-03 13:40
肺腫瘍追跡のための混合正規分布モデルを用いたX線画像シーケンスの背景差分 ○澁澤直樹・市地 慶・吉田裕輔・張 曉勇・本間経康(東北大)・高井良尋(弘前大)・吉澤 誠(東北大) MI2014-110 |
抄録 |
(和) |
放射線治療において,呼吸性腫瘍移動をX線透視により追跡し,照射確度を高める試みがある.
しかし,X線透視画像には腫瘍だけではなく骨やその他の組織などが重畳して描出され,腫瘍追跡の妨げとなっている.
本研究では,これまでに提案したX線画像シーケンスにおける移動体の特性を考慮した新しい混合正規分布モデルを用い移動体を分離・抽出するアルゴリズムの性能を臨床条件に近いX線画像シーケンスにより定量的に評価した.具体的には,3Dプリンタにより出力したファントムを実際にX線撮影した画像を用いて分離実験および腫瘍追跡実験を行い,提案法の有効性を示した. |
(英) |
During treatment fraction, accurate tracking of moving tumor by using X-ray imaging is important for radiation therapy.
However, superimposition of tumor and other structure in X-ray image can reduce tracking accuracy.
In this study, a moving target extraction method taken into account the transparent characteristic of X-ray by using Gaussian mixture model (GMM) was evaluated by using an X-ray image sequence of a 3D printed dynamic phantom based on clinical CT volume data.
In comparison with other method, the moving target extracted by the GMM-based method was similar to the original phantom and improved tracking accuracy. |
キーワード |
(和) |
放射線治療 / 呼吸性移動 / 腫瘍追跡 / 混合正規分布モデル / 背景差分 / 3Dプリンタ / / |
(英) |
radiation therapy / respiratory motion / tumor tracking / Gaussian mixture model / background subtraction / 3D printer / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 114, no. 482, MI2014-110, pp. 277-282, 2015年3月. |
資料番号 |
MI2014-110 |
発行日 |
2015-02-23 (MI) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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MI2014-110 |