講演名 2006-05-25
体幹部X線CT画像の展開に基づく骨格と骨格筋の構造認識(一般セッション(2),人の検出・計測・認識)
神谷 直希, 小島 慎平, 周 向栄, 原 武史, 藤田 広志, 横山 龍二郎, 星 博昭,
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抄録(和) 計算機支援診断において,人体臓器の解剖学的構造の自動認識は重要な要素であり,画像内の臓器領域の自動認識・抽出が必要不可欠である.ここで,異なる人体間の個人差は非常に大きく,その表面形状において顕著であるため,それは処理を左右する重要なパラメータとなる.そこで,展開画像の作成により人体の表面形状を板状にし,その内部構造を人体の階層構造という相対的な関係により取り扱うことでより汎用性の高い解剖学的構造の自動認識システムが構築可能である.また,体幹部に存在する骨格と他の臓器との位置関係は症例による個体差が小さいため,骨格を用いることにより症例間の身長差や姿勢の正規化,臓器の位置情報の推定が可能であると考えられる.しかし,位置情報を用いるには骨格の各部位の構造認識が必要である.ここでは,展開画像の生成方法を示し,解剖学的構造の自動認識への応用例として骨格の構造認識を行う.また,認識した骨格を利用して骨格筋の分類を行い,46症例に対してその有効性を確認した.その結果,骨格の構造認識は胸骨において成功率は63%であったが,脊柱,骨盤,肩甲骨については全ての症例において成功した.腹直筋の分類は80%の症例において成功した.
抄録(英) The automated anatomical structure recognition and organ region segmentations are very useful and necessary in computer-aided diagnosis system. Because the individual differences between different patient cases are very large and remarkable in the shape of the body surface, it serves as an important parameter which influences the processing for specifying the organ locations. We proposed a method to transform the shape of body region to a slab plate and generate a stretching image that the 3-D anatomical structures are appeared as a layered structure on which the spatial relation between different tissue and organs can be arranged easily. On the other hand, the structure of skeleton is required for normalizing the different human body position and shape. The stretching image also provided a new approach for automated recognition of skeleton structures. This method was applied to 46 patient cases of CT images for stretching image generation. The stretching images were further used for automated recognition of skeleton structure and skeletal muscle. We confirmed that the skeleton structure and rectus abdominis were recognized correctly in 29 (63%) and 37 (80%) cases respectively by the proposed method.
キーワード(和) CAD / 体幹部CT画像 / 解剖学的構造認識 / 展開画像
キーワード(英) CAD / 3-D torso CT image / anatomical structure / stretching image / skeletal muscle
資料番号 PRMU2006-14,MI2006-14
発行日

研究会情報
研究会 PRMU
開催期間 2006/5/18(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
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 Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU)
本文の言語 JPN
タイトル(和) 体幹部X線CT画像の展開に基づく骨格と骨格筋の構造認識(一般セッション(2),人の検出・計測・認識)
サブタイトル(和)
タイトル(英) Structure recognition of skeleton and skeletal muscle based on stretching the torso X-ray CT images
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) CAD / CAD
キーワード(2)(和/英) 体幹部CT画像 / 3-D torso CT image
キーワード(3)(和/英) 解剖学的構造認識 / anatomical structure
キーワード(4)(和/英) 展開画像 / stretching image
第 1 著者 氏名(和/英) 神谷 直希 / Naoki KAMIYA
第 1 著者 所属(和/英) 岐阜大学大学院・医学系研究科・再生医科学専攻・知能イメージ情報分野
Department of Intelligent Image Information, Division of Regeneration and Advanced Medical Sciences, Graduate School of Medicine, Gifu University
第 2 著者 氏名(和/英) 小島 慎平 / Shinpei KOJIMA
第 2 著者 所属(和/英) 岐阜大学大学院・医学系研究科・再生医科学専攻・知能イメージ情報分野
Department of Intelligent Image Information, Division of Regeneration and Advanced Medical Sciences, Graduate School of Medicine, Gifu University
第 3 著者 氏名(和/英) 周 向栄 / Xiangrong ZHOU
第 3 著者 所属(和/英) 岐阜大学大学院・医学系研究科・再生医科学専攻・知能イメージ情報分野
Department of Intelligent Image Information, Division of Regeneration and Advanced Medical Sciences, Graduate School of Medicine, Gifu University
第 4 著者 氏名(和/英) 原 武史 / Takeshi HARA
第 4 著者 所属(和/英) 岐阜大学大学院・医学系研究科・再生医科学専攻・知能イメージ情報分野
Department of Intelligent Image Information, Division of Regeneration and Advanced Medical Sciences, Graduate School of Medicine, Gifu University
第 5 著者 氏名(和/英) 藤田 広志 / Hiroshi FUJITA
第 5 著者 所属(和/英) 岐阜大学大学院・医学系研究科・再生医科学専攻・知能イメージ情報分野
Department of Intelligent Image Information, Division of Regeneration and Advanced Medical Sciences, Graduate School of Medicine, Gifu University
第 6 著者 氏名(和/英) 横山 龍二郎 / Ryujiro YOKOYAMA
第 6 著者 所属(和/英) 岐阜大学医学部附属病院・放射線部
Department of Radiology, Gifu University School of Medicine and University Hospital
第 7 著者 氏名(和/英) 星 博昭 / Hiroaki HOSHI
第 7 著者 所属(和/英) 岐阜大学医学部附属病院・放射線部
Department of Radiology, Gifu University School of Medicine and University Hospital
発表年月日 2006-05-25
資料番号 PRMU2006-14,MI2006-14
巻番号(vol) vol.106
号番号(no) 72
ページ範囲 pp.-
ページ数 5
発行日