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講演抄録/キーワード
講演名 2019-01-23 10:55
統計的形状モデルによるMR画像中の肩腱板領域半自動抽出
井城一輝盛田健人新居 学兵庫県立大)・無藤智之田中 洋乾 浩明信原病院)・小橋昌司兵庫県立大)・信原克哉信原病院
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) 肩腱板断裂の修復術式は断裂形態によって決定される.我々は以前,断裂形態を把握するために,手動で抽出した肩腱板領域から3次元肩腱板領域を再構築する手法を提案した.しかし,この手法では再構築される形状が手動抽出の結果に大きく依存した.そこで本研究では,MR画像から半自動で肩腱板領域を抽出する手法を提案する.提案法では統計的形状モデルを用いて領域の抽出を行う.統計的形状モデルは,上腕骨頭表面に基づく位置合わせで正規化された肩腱板領域を用いて作成される.統計的形状モデルの形状パラメータをMR画像信号値から推定することで,肩腱板領域の抽出を実現する.提案法により抽出された肩腱板領域と手動抽出した領域のDice係数は0.683,平均輪郭誤差距離は2.307mmであった. 
(英) A surgical method to repair rotator cuff tear is decided by a tear form. To diagnose the tear form, we previously proposed a method to reconstruct 3-D shoulder rotator cuff shape from a region manually segmented by an orthopedic surgeon. However, the reconstructed 3-D shape was strongly dependent on the segmented region. Therefore, this paper proposes a method for semi-automated segmentation of rotator cuff in MR images. A rotator cuff’s statistical shape model (SSM) is utilized for the segmentation. The SSM has been constructed by applying principal component analysis to normalized rotator cuff region. The shape parameters of SSM has been estimated from MR image signals to segment the region. The mean segmentation accuracy calculated by Dice coefficient was 0.683, and the mean error distance was 2.307 mm.
キーワード (和) 回旋筋腱板(肩腱板) / 主成分分析 / 統計的形状モデル / 領域抽出 / / / /  
(英) Shoulder rotator cuff / Principal component analysis / Statistical shape model / Segmentation / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 412, MI2018-91, pp. 131-136, 2019年1月.
資料番号 MI2018-91 
発行日 2019-01-15 (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 2019-01-22 - 2019-01-23 
開催地(和) 沖縄県青年会館 
開催地(英)  
テーマ(和) 医用画像工学一般 
テーマ(英) Medical Image Engineering, Analysis, Recognition, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MI 
会議コード 2019-01-MI 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 統計的形状モデルによるMR画像中の肩腱板領域半自動抽出 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Semi-Automated Segmentation of Rotator Cuff in MR Images with Statistical Shape Model 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 回旋筋腱板(肩腱板) / Shoulder rotator cuff  
キーワード(2)(和/英) 主成分分析 / Principal component analysis  
キーワード(3)(和/英) 統計的形状モデル / Statistical shape model  
キーワード(4)(和/英) 領域抽出 / Segmentation  
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) 井城 一輝 / Kazuki Ishiro / イシロ カズキ
第1著者 所属(和/英) 兵庫県立大学 (略称: 兵庫県立大)
University of Hyogo (略称: Univ. of Hyogo)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 盛田 健人 / Kento Morita / モリタ ケント
第2著者 所属(和/英) 兵庫県立大学 (略称: 兵庫県立大)
University of Hyogo (略称: Univ. of Hyogo)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 新居 学 / Manabu Nii / ニイ マナブ
第3著者 所属(和/英) 兵庫県立大学 (略称: 兵庫県立大)
University of Hyogo (略称: Univ. of Hyogo)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 無藤 智之 / Tomoyuki Muto / ムトウ トモユキ
第4著者 所属(和/英) 信原病院バイオメカニクス研究所 (略称: 信原病院)
Nobuhara Hospital and Institute of Biomechanics (略称: Nobuhara Hospital)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 田中 洋 / Hiroshi Tanaka / タナカ ヒロシ
第5著者 所属(和/英) 信原病院バイオメカニクス研究所 (略称: 信原病院)
Nobuhara Hospital and Institute of Biomechanics (略称: Nobuhara Hospital)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 乾 浩明 / Hiroaki Inui / イヌイ ヒロアキ
第6著者 所属(和/英) 信原病院バイオメカニクス研究所 (略称: 信原病院)
Nobuhara Hospital and Institute of Biomechanics (略称: Nobuhara Hospital)
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) 小橋 昌司 / Syoji Kobashi / コバシ ショウジ
第7著者 所属(和/英) 兵庫県立大学 (略称: 兵庫県立大)
University of Hyogo (略称: Univ. of Hyogo)
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) 信原 克哉 / Katsuya Nobuhara / ノブハラ カツヤ
第8著者 所属(和/英) 信原病院バイオメカニクス研究所 (略称: 信原病院)
Nobuhara Hospital and Institute of Biomechanics (略称: Nobuhara Hospital)
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講演者
発表日時 2019-01-23 10:55:00 
発表時間 15 
申込先研究会 MI 
資料番号 IEICE-MI2018-91 
巻番号(vol) IEICE-118 
号番号(no) no.412 
ページ範囲 pp.131-136 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-MI-2019-01-15 


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