| 講演名 | 2008/10/23 アンサンブル・セグメンテーションに基づく超音波画像上の乳腺腫瘤の自動抽出(様々なモダリティにおける画像処理) 竹村 淳, 清水 昭伸, 濱本 和彦, |
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| 抄録(和) | 本論文では,超音波画像における乳腺腫瘤(乳がん,線維腺腫,のう胞)の診断支援システムの構築を目的とした高精度な乳腺腫瘤のセグメンテーション法を提案する.我々の過去の研究では,マニュアル抽出した腫瘤像に対して自動鑑別する手法を開発した.乳腺腫瘤を高精度に自動抽出することができれば,この鑑別手法と組み合せることによって全自動の診断支援が可能になる.このことを踏まえて本研究では,AdaBoostを用いたアンサンブル・セグメンテーションとGeodesic Active Contourとを組合せた乳腺腫瘤の高精度な自動抽出法を提案する.また,提案手法を乳がん(200症例),線維腺腫(50症例)及びのう胞(50症例)の超音波画像に適用した結果,マニュアル抽出の領域と97%以上の一致度が得られた.さらに,自動抽出された腫瘤領域を入力として腫瘤の自動鑑別を行った結果,マニュアル抽出した腫瘤像を入力した場合と同程度の鑑別精度が得られた. |
| 抄録(英) | In this paper, we propose a novel segmentation method of breast tumors, namely carcinoma, fibroadenoma and cyst, to construct an fully automated diagnosis algorithm of breast tumors in ultrasonic images. We developed a discrimination algorithm of breast tumors whose boundaries were delineated by a human observer from original ultrasonic images. By combining a proposed segmentation process with the discrimination algorithm, we can realize a fully automated diagnosis algorithm. We propose a novel method that concatenates an ensemble segmentation trained by the AdaBoost with a geodesic active contour. When applying the proposed system to 200 carcinomas, 50 fibroadenomas and 50 cycts, it was confirmed that an average Jaccard index between the extracted tumors and manually segmented regions is over 97%. Furthermore, the discrimination performance of the proposed fully automated process was almost comparable to that of the previous discrimination algorithm that needs manually segmented breast tumors. |
| キーワード(和) | 医用超音波画像 / 乳腺腫瘤 / セグメンテーション / AdaBoost / geodesic active contour |
| キーワード(英) | ultrasonic image / breast tumor / segmentation / AdaBoost / geodesic active contour |
| 資料番号 | MI2008-52 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
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| 開催期間 | 2008/10/23(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 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 | Medical Imaging (MI) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | アンサンブル・セグメンテーションに基づく超音波画像上の乳腺腫瘤の自動抽出(様々なモダリティにおける画像処理) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Automated Extraction of Breast Tumors in Ultrasonic Images based on Ensemble Segmentation |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 医用超音波画像 / ultrasonic image |
| キーワード(2)（和/英） | 乳腺腫瘤 / breast tumor |
| キーワード(3)（和/英） | セグメンテーション / segmentation |
| キーワード(4)（和/英） | AdaBoost / AdaBoost |
| キーワード(5)（和/英） | geodesic active contour / geodesic active contour |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 竹村 淳 / Atshushi TAKEMURA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京農工大学大学院共生科学研究院 Institute of Symbiotic Science and Technology, Tokyo University of Agriculture and Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 清水 昭伸 / Akinobu SHIMIZU |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京農工大学大学院共生科学研究院 Institute of Symbiotic Science and Technology, Tokyo University of Agriculture and Technology |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 濱本 和彦 / Kazuhiko HAMAMOTO |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東海大学情報通信学部 School of Information and Telecommunication Engineering, Tokai University |
| 発表年月日 | 2008/10/23 |
| 資料番号 | MI2008-52 |
| 巻番号（vol） | vol.108 |
| 号番号（no） | 271 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |