| 講演名 | 2009-05-29 大規模データベースを用いたMRA画像における脳血管領域の検出法の開発と評価(一般セッション,映像ハンドリング技術とその応用) 浅野 龍紀, 内山 良一, 横山 龍二郎, 原 武史, 藤田 広志, 岩間 亨, 星 博昭, |
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| 抄録(和) | これまで未破裂動脈瘤や狭窄などの脳血管疾患の検出支援を行うためのコンピュータ支援診断(CAD)システムが開発されてきた.血管抽出はこれらのCADシステにおいて必要不可欠な構成要素である.本論文では,MRA画像における脳血管領域を抽出する方法を提案する.まず,濃度階調変換を行った後に,参照画像とレジストレーションを用いて位置の情報を補正した.次に,領域拡張法を適用して血管領域を抽出した.抽出した血管の候補領域から,大きさ,形状,位置などの特徴を計測し,それらを用いて偽陽性候補を削除した.本手法を876症例からなる大規模データベースで評価したところ,主観的評価では98.1%の症例において良好な結果を得た.また,ランダムに選択した50症例を用いて客観的な評価を行った結果,平均一致率は0.869であった.したがって,本手法はMRA画像から血管領域を抽出する手法として有用であると考えられる. |
| 抄録(英) | Computer-aided diagnosis (CAD) schemes for the detection of cerebrovascular diseases such as unruptured aneurysm and stenosis have been developed. The accurate segmentation of cerebral arteries in MRA images is an essential component of these CAD schemes. The purpose of this study is to develop a computerized method for segmenting cerebral arteries. For the segmentation of the cerebral arteries, we first used a gray level transformation to calibrate voxel values. To adjust variations in the positioning of patients, registration was subsequently employed to maximize the overlapping of the cerebral arteries in the target image and reference image. The cerebral arteries were then segmented from the background using gray level thresholding and region growing techniques. Finally, rule-based schemes with image features such as size, shape, and anatomical location were employed to distinguish between cerebral arteries and false positives. Our method was applied to 876 clinical cases. The result of subjective evaluation indicated that 98.1% of the cases achieved acceptable segmentation results. In addition, the objective evaluation which measures the overlap between the computer segmentation and manual segmentation indicated that the overlap of the randomly selected 50 cases was 0.869. Therefore, our computerized method would be useful in CAD schemes for the segmentation of the cerebral arteries in MRA images. |
| キーワード(和) | MRアンギオグラフィ / 大規模データベース / 血管抽出 / コンピュータ支援診断 |
| キーワード(英) | Magnetic resonance angiography / Large image database / Vessel segmentation / Computer-aided diagnosis |
| 資料番号 | IE2009-34,PRMU2009-25,MI2009-25 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IE |
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| 開催期間 | 2009/5/21(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 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 | Image Engineering (IE) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 大規模データベースを用いたMRA画像における脳血管領域の検出法の開発と評価(一般セッション,映像ハンドリング技術とその応用) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Development and performance evaluation of automatic segmentation method of cerebral arteries in MRA images by use of large image database |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | MRアンギオグラフィ / Magnetic resonance angiography |
| キーワード(2)（和/英） | 大規模データベース / Large image database |
| キーワード(3)（和/英） | 血管抽出 / Vessel segmentation |
| キーワード(4)（和/英） | コンピュータ支援診断 / Computer-aided diagnosis |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 浅野 龍紀 / Tatsunori ASANO |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 岐阜大学大学院医学系研究科知能イメージ情報分野 Department of Intelligent Image Information, Graduate School of Medicine, Gifu University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 内山 良一 / Yoshikazu UCHIYAMA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 岐阜大学大学院医学系研究科医療情報学分野 Department of Biomedical informatics, Graduate School of Medicine, Gifu University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 横山 龍二郎 / Ryujiro YOKOYAMA |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 岐阜大学大学院医学系研究科知能イメージ情報分野 Department of Intelligent Image Information, 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知能イメージ情報分野 Department of Intelligent Image Information, 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知能イメージ情報分野 Department of Intelligent Image Information, Graduate School of Medicine, Gifu University |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 岩間 亨 / Toru IWAMA |
| 第 6 著者 所属（和/英） | 岐阜大学大学院医学系研究科医療情報学分野 Department of Neurosurgery, Graduate School of Medicine, Gifu University |
| 第 7 著者 氏名（和/英） | 星 博昭 / Hiroaki HOSHI |
| 第 7 著者 所属（和/英） | 岐阜大学大学院医学系研究科脳神経外科分野 Department of Radiology, Graduate School of Medicine, Gifu University |
| 発表年月日 | 2009-05-29 |
| 資料番号 | IE2009-34,PRMU2009-25,MI2009-25 |
| 巻番号（vol） | vol.109 |
| 号番号（no） | 63 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 5 |
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