| 講演名 | 2010-09-03 多クラスAdaBoostを用いた3次元腹部CT像における下腹部血管領域への血管名自動対応付けに関する研究(計算解剖学) フイホァン ブイ, 小田 昌宏, 北坂 孝幸, 三澤 一成, 藤原 道隆, 森 健策, |
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| 抄録(和) | 本稿では多クラスAdaBoostを用いた3次元腹部CT像における下腹部血管領域への血管名自動対応付けの改善手法を提案する.従来手法では,3次元腹部CT象から血管領域を抽出し,血管木構造を作成する.次に,各血管枝の候補血管名を多クラスAdaBoostを用いて求めた後,大局的な最適化処理により,最終的な血管名を決定する.しかし,この手法では,識別器により誤って対応付けた枝が多く生じた.また,最適化処理を行うとき,最適化条件を満たす2つの枝組み合わせが存在するとき,探索優先順に選ぶため,誤対応付けも発生していた.そこで本稿では,この問題を防ぐために,(1)対応付ける対象血管グループのさらなる分割する;(2)識別器用の特徴量追加;(3)最適化処理改善について検討する.提案手法を3次元CT像から抽出した動脈領域データ14例に対して適用した結果,血管名対応付けの平均再現率は88.5%であった. |
| 抄録(英) | This paper presents an improved method of an automated anatomical labeling of arteries extracted from contrasted 3D CT images based on multi-class AdaBoost. In the previous method, we extracted arteries from contrasted 3D CT images and obtain the tree structure. Candidate arterial names of branches are computed by multi-class AdaBoost followed by global optimization process. However, their anatomical labeling results still have a lot of miss-classifications. Also, some wrong labeling results occured after applying the global optimization process. To solve these problems, this paper improves the previous method by (1) further division of labeling group, (2) introduction of new features used in classification, (3) improvement of the global optimization process. In the experiments using 14 cases of 3D abdominal contrasted CT images, the average recall rate of the proposed method were 88.5%. |
| キーワード(和) | 動脈 / CT像 / 血管名対応付け / 多クラスAdaBoost / 最適化処理 |
| キーワード(英) | arteries / CT image / anatomical labeling / multi-class AdaBoost / global optimization process |
| 資料番号 | MI2010-65 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
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| 開催期間 | 2010/8/27(から1日開催) |
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| テーマ（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 | Medical Imaging (MI) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 多クラスAdaBoostを用いた3次元腹部CT像における下腹部血管領域への血管名自動対応付けに関する研究(計算解剖学) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A study on automated anatomical labeling to abdominal arteries in 3D abdominal CT images by using multil-class AdaBoost |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 動脈 / arteries |
| キーワード(2)（和/英） | CT像 / CT image |
| キーワード(3)（和/英） | 血管名対応付け / anatomical labeling |
| キーワード(4)（和/英） | 多クラスAdaBoost / multi-class AdaBoost |
| キーワード(5)（和/英） | 最適化処理 / global optimization process |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | フイホァン ブイ / HOANG Bui HUY |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 名古屋大学大学院情報科学研究科 Graduate School of Information Science, Nagoya University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 小田 昌宏 / Masahiro ODA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 名古屋大学情報連携統括本部情報戦略室 Strategy Office, Information and Communications Headquarters, Nagoya University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 北坂 孝幸 / Takayuki KITASAKA |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 愛知工業大学情報科学部情報科学科 Faculty of Information Sciences, Aichi Institute of Technology |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 三澤 一成 / Kazunari MISAWA |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 愛知県がんセンター Aichi Cancer Center Hospital |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 藤原 道隆 / Michitaka FUJIWARA |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 名古屋大学大学院医学系研究科 Graduate School of Medicine, Nagoya University |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 森 健策 / Kensaku MORI |
| 第 6 著者 所属（和/英） | 名古屋大学情報連携統括本部情報戦略室:名古屋大学大学院情報科学研究科 Strategy Office, Information and Communications Headquarters, Nagoya University:Graduate School of Information Science, Nagoya University |
| 発表年月日 | 2010-09-03 |
| 資料番号 | MI2010-65 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | 195 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |