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講演抄録/キーワード
講演名 2016-01-20 09:20
大腰筋と腸骨筋の筋走行モデルに基づく腸腰筋認識の初期検討
神谷直希愛知県立大)・周 向栄村松千左子原 武史岐阜大)・加藤博基岐阜大医学部附属病院)・東 華岳産業医科大)・横山龍二郎岐阜大)・姜 慧研中国東北大)・松尾政之藤田広志岐阜大
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抄録 (和) 我々はこれまでに,骨格筋の形状モデルを用い,X線CT画像における骨格筋の自動認識手法を提案した.また,この形状モデルを用いた大腰筋の自動認識を実現した.本研究では,腸骨筋の自動認識手法を提案する.腸骨筋の筋線維は特徴的な走行を有する.そのため,20症例の学習画像を用い,腸骨筋の筋線維の走行の近似曲線を得る.具体的には,起始と停止を結ぶ線分の中点において,腸骨筋極大部までの距離値を求める.そして,起始・停止および中点に対する比を算出し,認識対象の症例に適用する.認識では,この筋線維の近似曲線を用いて作成した近似曲面をマスクとして用いる.筋に所見の無い5例に対して認識を行った結果,医師の抽出結果との平均一致率は76.9%を得た.以上から,本手法は腸骨筋の初期領域の認識に有効であると考えられる.今後は,大腰筋領域の認識法と統合し,腸腰筋領域の解析手法として筋機能解析への高度化が必要である. 
(英) We have proposed an automatic recognition method of skeletal muscle in CT images based on a shape model. We also proposed an automated recognition method of a psoas major muscle using shape model. We aim to recognize the iliacus muscle. The muscle fiber of iliacus muscle has characteristic direction. In this study, using 20 cases of training images, to obtain the approximate curve of iliacus muscle fiber. Specifically, the midpoint of a line connecting the origin and insertion, the distance value from the midpoint to the lobe of the iliacus muscle. Then, by calculating the ratio for this point and the origin (same as insertion and midpoint), to apply the test cases. In the recognition process, using curved surface generated by the approximated curve as a mask. The recognition result in five cases with no abnormality in skeletal muscle, obtained 76.9 % average concordance rate. Therefore, it is considered that the proposed method is effective for the recognition of the initial region of iliacus muscle with highly accuracy. In the future, we will integrate the recognition method of psoas major muscle, to develop the analytical technique of iliopsoas area. Furthermore, it is necessary to sophisticated to muscle function analysis.
キーワード (和) 腸骨筋 / CAD / 体幹部CT画像 / 骨格筋 / / / /  
(英) Iliacus muscle / CAD / Torso CT image / Skeletal muscle / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 115, no. 401, MI2015-111, pp. 183-186, 2016年1月.
資料番号 MI2015-111 
発行日 2016-01-12 (MI) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 MI  
開催期間 2016-01-19 - 2016-01-20 
開催地(和) 那覇市ぶんかテンブス館 
開催地(英) Bunka Tenbusu Kan 
テーマ(和) 医用画像一般 
テーマ(英) General topics in medical imaging 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MI 
会議コード 2016-01-MI 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 大腰筋と腸骨筋の筋走行モデルに基づく腸腰筋認識の初期検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Preliminary study on automated recognition of iliopsoas muscle based on muscle direction model of psoas major and iliac muscle 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 腸骨筋 / Iliacus muscle  
キーワード(2)(和/英) CAD / CAD  
キーワード(3)(和/英) 体幹部CT画像 / Torso CT image  
キーワード(4)(和/英) 骨格筋 / Skeletal muscle  
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) 神谷 直希 / Naoki Kamiya / カミヤ ナオキ
第1著者 所属(和/英) 愛知県立大学 (略称: 愛知県立大)
Aichi Prefectural University (略称: Aichi Pref. Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 周 向栄 / Xiangrong Zhou / シュウ コウエイ
第2著者 所属(和/英) 岐阜大学 (略称: 岐阜大)
Gifu University (略称: Gifu Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 村松 千左子 / Chisako Muramatsu / ムラマツ チサコ
第3著者 所属(和/英) 岐阜大学 (略称: 岐阜大)
Gifu University (略称: Gifu Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 原 武史 / Takeshi Hara / ハラ タケシ
第4著者 所属(和/英) 岐阜大学 (略称: 岐阜大)
Gifu University (略称: Gifu Univ.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 加藤 博基 / Hiroki Kato / カトウ ヒロキ
第5著者 所属(和/英) 岐阜大学医学部附属病院 (略称: 岐阜大医学部附属病院)
Gifu University (略称: Gifu Univ.)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 東 華岳 / Huayue Chen / アズマ カガク
第6著者 所属(和/英) 産業医科大学 (略称: 産業医科大)
University of Occupational and Environmental Health (略称: Univ. of Occupational and Environmental Health)
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) 横山 龍二郎 / Ryujiro Yokoyama / ヨコヤマ リュウジロウ
第7著者 所属(和/英) 岐阜大学 (略称: 岐阜大)
Gifu University (略称: Gifu Univ.)
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) 姜 慧研 / Huiyan Jiang /
第8著者 所属(和/英) 中国東北大学 (略称: 中国東北大)
Northeastern University (略称: Northeastern Univ.)
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) 松尾 政之 / Masayuki Matsuo / マツオ マサユキ
第9著者 所属(和/英) 岐阜大学 (略称: 岐阜大)
Gifu University (略称: Gifu Univ.)
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) 藤田 広志 / Hiroshi Fujita / フジタ ヒロシ
第10著者 所属(和/英) 岐阜大学 (略称: 岐阜大)
Gifu University (略称: Gifu Univ.)
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講演者
発表日時 2016-01-20 09:20:00 
発表時間 12 
申込先研究会 MI 
資料番号 IEICE-MI2015-111 
巻番号(vol) IEICE-115 
号番号(no) no.401 
ページ範囲 pp.183-186 
ページ数 IEICE-4 
発行日 IEICE-MI-2016-01-12 


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