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講演抄録/キーワード
講演名 2017-06-23 11:00
病変の性状と3次元分布に基づくCT画像に対する類似症例画像検索
武部浩明森脇康貴馬場孝之富士通研)・寺田大晃檜垣 徹粟井和夫広島大)・小澤亮夫村尾晃平荻野康晴富士通)・ワン メンジャオリュウ ルジエ富士通研究開発中心PRMU2017-35 SP2017-11
抄録 (和) 画像診断で医師が判断に時間を要していたCT画像に対して,過去の患者の類似症例画像を検索できれば,判断の参考となる.従来の類似症例画像検索では,病変が一定範囲の領域に存在する症例を対象とするため,スライス画像上で医師が指定した領域における画像の類似性で検索していた.しかし,病変が臓器全体にわたって出現するびまん性肺疾患などに対しては,医師は病変の性状である異常陰影の3次元分布をもとにして判断を行う.そこで本論文では,医師の分布の見方に基づいて症例間の類似性を算出して検索する類似症例画像検索手法を提案する.提案手法では,肺の中枢-末梢領域の3次元モデルを構築し,このモデルを用いて異常陰影の3次元分布が類似する症例を検索する.実画像を用い類似症例画像検索の実験を行った結果,異常陰影の量の類似性だけで検索する比較手法の平均適合率が0.57であるのに対し,提案手法は0.73であり,提案手法の有効性を確認できた. 
(英) When radiologists encounter a difficult case to diagnose, retrieval of morphologically similar cases in which final diagnosis is established may provide clinically useful information. Existing methods retrieve similar cases for each case in which lesions exist within a certain range of region by calculating similarity for the region specified on a slice image of the query case. However, radiologists diagnose cases of diffuse lung disease (DLD) where lesions appear throughout lungs by observing 3D distribution of lesion textures. We propose a novel method which can retrieve morphologically similar cases based on radiologist’s view for lesion textures and their 3-dimensional (3D) distribution. In our method, we configured a 3D model for central-peripheral regions of a lung and calculated similarity for 3D distribution of lesions using the 3D model. We evaluated the average precision of the proposed method for real CT images, and the experimental result showed that our method improved the accuracy compared with the comparative method.
キーワード (和) 画像診断 / CT画像 / びまん性肺疾患 / 類似症例画像検索 / / / /  
(英) Image diagnosis / CT image / Diffuse lung disease / Similar case retrieval / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 117, no. 105, PRMU2017-35, pp. 57-62, 2017年6月.
資料番号 PRMU2017-35 
発行日 2017-06-15 (PRMU, SP) 
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 PRMU2017-35 SP2017-11

研究会情報
研究会 PRMU SP  
開催期間 2017-06-22 - 2017-06-23 
開催地(和) 東北大学 
開催地(英)  
テーマ(和) 様々なメディア 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 PRMU 
会議コード 2017-06-PRMU-SP 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 病変の性状と3次元分布に基づくCT画像に対する類似症例画像検索 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Similar CT image retrieval method based on lesion natures and their three-dimensional distribution 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 画像診断 / Image diagnosis  
キーワード(2)(和/英) CT画像 / CT image  
キーワード(3)(和/英) びまん性肺疾患 / Diffuse lung disease  
キーワード(4)(和/英) 類似症例画像検索 / Similar case retrieval  
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) 武部 浩明 / Hiroaki Takebe / タケベ ヒロアキ
第1著者 所属(和/英) 株式会社富士通研究所 (略称: 富士通研)
FUJITSU LABORATORIES LTD. (略称: FUJITSU LAB.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 森脇 康貴 / Yasutaka Moriwaki / モリワキ ヤスタカ
第2著者 所属(和/英) 株式会社富士通研究所 (略称: 富士通研)
FUJITSU LABORATORIES LTD. (略称: FUJITSU LAB.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 馬場 孝之 / Takayuki Baba / ババ タカユキ
第3著者 所属(和/英) 株式会社富士通研究所 (略称: 富士通研)
FUJITSU LABORATORIES LTD. (略称: FUJITSU LAB.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 寺田 大晃 / Hiroaki Terada / テラダ ヒロアキ
第4著者 所属(和/英) 広島大学 (略称: 広島大)
HIROSHIMAUNIVERSITY (略称: Hiroshima Univ.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 檜垣 徹 / Toru Higaki / ヒガキ トオル
第5著者 所属(和/英) 広島大学 (略称: 広島大)
HIROSHIMAUNIVERSITY (略称: Hiroshima Univ.)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 粟井 和夫 / Kazuo Awai / アワイ カズオ
第6著者 所属(和/英) 広島大学 (略称: 広島大)
HIROSHIMAUNIVERSITY (略称: Hiroshima Univ.)
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) 小澤 亮夫 / Akio Ozawa / オザワ アキオ
第7著者 所属(和/英) 富士通株式会社 (略称: 富士通)
FUJITSU LIMITED (略称: FUJITSU)
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) 村尾 晃平 / Kohei Murao / ムラオ コウヘイ
第8著者 所属(和/英) 富士通株式会社 (略称: 富士通)
FUJITSU LIMITED (略称: FUJITSU)
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) 荻野 康晴 / Yasuharu Ogino / オギノ ヤスハル
第9著者 所属(和/英) 富士通株式会社 (略称: 富士通)
FUJITSU LIMITED (略称: FUJITSU)
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) ワン メンジャオ / Mengjiao Wang / ワン メンジャオ
第10著者 所属(和/英) 富士通研究開発中心 (略称: 富士通研究開発中心)
FRDC (略称: FRDC)
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) リュウ ルジエ / Rujie Liu / リュウ ルジエ
第11著者 所属(和/英) 富士通研究開発中心 (略称: 富士通研究開発中心)
FRDC (略称: FRDC)
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第20著者 所属(和/英) (略称: )
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講演者 第1著者 
発表日時 2017-06-23 11:00:00 
発表時間 30分 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 PRMU2017-35, SP2017-11 
巻番号(vol) vol.117 
号番号(no) no.105(PRMU), no.106(SP) 
ページ範囲 pp.57-62 
ページ数
発行日 2017-06-15 (PRMU, SP) 


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