| 講演名 | 2005-01-21 統計的学習を用いたCT画像からの骨輪郭線モデルの推定(ポスターセッション) 中嶋 純, 山根 延元, 森川 良孝, |
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| 抄録(和) | 近年, 関節疾患治療において, 専門家が患部のCT画像から骨の内腔形状を推定し、カスタム設計された人工関節を患部に置換する療法が開発されている.しかし, その設計に膨大な時間とコストがかかるために普及が困難な状況にある.本研究では骨の内腔形状推定の自動化について検討を行う.この推定問題では軟骨組織などに起因する不確定要因が、推定すべき骨の画像と相関をもつため、従来法では十分な精度で推定を行うことが困難となっている.提案法では, 過去の治療例から得られた画像をトレーニングデータとする統計的学習を行い、不確定要因を除去する適応的ウィナーフィルタを設計する.この学習には真の骨画像とそのCT画像が必要となるが, 真の骨画像は利用できないため, 本論文では過去の治療例において専門家が推定したソリッドモデル画像で代用する方法を検討する.単一の治療例のみをトレーニングデータに用いた場合の計算機シミュレーションを行い, 不確定要因の除去に有効であることを明らかにする. |
| 抄録(英) | Recently, in the medical treatment for joint diseases, a treatment method that replaces custom-made artificial joints is developed. The custom-made joint is designed by expert engineers estimating born solid-model from CT-images, so that huge amount of time and cost for the estimation prevent the treatment be widely applied. The major problem of this estimation is that the uncertain factors caused by cartilage and other tissues have correlation with born tissue image, and it makes the estimation inaccurate in conventional methods. In the proposed method, the adaptive Wiener filter that remove the uncertainty is designed by statistical learning, using training images obtained from previously treated cases. Although genuine born images and their CT-images are required for the estimation, the solid-model image that is estimated by the experts is used as substitute for the genuine born images. A simulation result shows that the proposed method is effective for the uncertainty removal. |
| キーワード(和) | CT画像 / 骨輪郭 / 人工関節 / 統計的学習 / ガウス混合モデル / ウィナーフィルタ / 最小平均二乗誤差推定 |
| キーワード(英) | CT-image / born-outline / artificial implant / statistical learning / GMM / Wiener filter / MMSE-estimate |
| 資料番号 | MI2004-67 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
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| 開催期間 | 2005/1/14(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Medical Imaging (MI) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 統計的学習を用いたCT画像からの骨輪郭線モデルの推定(ポスターセッション) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Estimation of born-outline model from CT-images using statistical learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | CT画像 / CT-image |
| キーワード(2)（和/英） | 骨輪郭 / born-outline |
| キーワード(3)（和/英） | 人工関節 / artificial implant |
| キーワード(4)（和/英） | 統計的学習 / statistical learning |
| キーワード(5)（和/英） | ガウス混合モデル / GMM |
| キーワード(6)（和/英） | ウィナーフィルタ / Wiener filter |
| キーワード(7)（和/英） | 最小平均二乗誤差推定 / MMSE-estimate |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 中嶋 純 / Jun NAKASHIMA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 岡山大学工学部通信ネットワーク工学科 Department of Communication Network Engineering, Okayama University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 山根 延元 / Nobumoto YAMANE |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 岡山大学工学部通信ネットワーク工学科 Department of Communication Network Engineering, Okayama University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 森川 良孝 / Yoshitaka MORIKAWA |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 岡山大学工学部通信ネットワーク工学科 Department of Communication Network Engineering, Okayama University |
| 発表年月日 | 2005-01-21 |
| 資料番号 | MI2004-67 |
| 巻番号（vol） | vol.104 |
| 号番号（no） | 579 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | |