| 講演名 | 2011-05-20 乳房超音波画像における腫瘤像の病理組織型の分類法(テーマセッション,医用画像処理分野における計測・認識・理解) 檜作 彰良, 中山 良平, 柏倉 由実, 中子 敦雄, 川中 普晴, 高瀬 治彦, 小川 朋子, 鶴岡 信治, |
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| 抄録(和) | 本研究では,"第2の意見"として医師の治療方針の決定を支援するために,乳房超音波画像上の腫瘤像の病理組織型の自動分類法を開発する.本手法では,2段階の処理により腫瘤像の領域を分割する.まず,Snakesを用いて腫瘤像の領域をおおまかに分割し,分割された領域の境界上の各画素をシードとして領域拡張法を適用することにより,腫瘤像の形状を正確に分割する.そして,分割された腫瘤像に基づいて,医師が腫瘤像を診断する際に着目している9画像特徴の定量化を行う.最後に,抽出した9つの特徴量間の違いを学ばせたベイズ識別関数を用いて,4つの病理組織型に分類する.本手法を実験試料83症例に適用し,その有用性を示す. |
| 抄録(英) | The purpose of this study is to develop a computer-aided diagnosis scheme for histological classifications of breast masses on ultrasonographic images in order to assist clinicians' in determining a treatment plane as a "second opinion." The mass region is then segmented by two steps. First, a Snakes technique is employed to extract roughly the mass region. Second, a region-growing technique is applied around the extracted mass region to segment the irregularity on the edge of the mass region. Nine objective features on the mass region are determined by taking into account image features that experienced clinicians commonly used for describing breast masses on ultrasonographic images. A Bays discriminant function with the nine objective features is employed for distinguishing among four different types of histological classifications on masses. Finally, the classification accuracies of this proposed method is evaluated by using 83 ultrasonographic images. |
| キーワード(和) | 病理組織型の分類 / 超音波画像 / 腫瘤像 / コンピュータ支援診断 |
| キーワード(英) | histological classification / ultrasonographic image / mass / computer-aided diagnosis |
| 資料番号 | IE2011-35,PRMU2011-27,MI2011-27 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2011/5/12(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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| 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) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 乳房超音波画像における腫瘤像の病理組織型の分類法(テーマセッション,医用画像処理分野における計測・認識・理解) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Computer-aided diagnosis scheme for histological classification of breast mass on ultrasonographic images |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 病理組織型の分類 / histological classification |
| キーワード(2)（和/英） | 超音波画像 / ultrasonographic image |
| キーワード(3)（和/英） | 腫瘤像 / mass |
| 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） | 檜作 彰良 / Akiyoshi Hizukuri |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 三重大学大学院工学研究科 Graduate School of Engineering, Mie University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 中山 良平 / Ryohei Nakayama |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 三重大学医学部附属病院中央放射線部 Department of Radiology, Mie University School of Medicine |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 柏倉 由実 / Yumi Kashikura |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 三重大学医学部附属病院乳腺外科 Department of Breast Surgery, Mie University of Medicine |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 中子 敦雄 / Nobuo Nakako |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 三重大学医学部附属病院中央放射線部 Department of Radiology, Mie University School of Medicine |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 川中 普晴 / Haruhiro Kawanaka |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 三重大学大学院工学研究科 Graduate School of Engineering, Mie University |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 高瀬 治彦 / Haruhiko Takase |
| 第 6 著者 所属（和/英） | 三重大学大学院工学研究科 Graduate School of Engineering, Mie University |
| 第 7 著者 氏名（和/英） | 小川 朋子 / Tomoko Ogawa |
| 第 7 著者 所属（和/英） | 三重大学医学部附属病院乳腺外科 Department of Breast Surgery, Mie University of Medicine |
| 第 8 著者 氏名（和/英） | 鶴岡 信治 / Shinji Tsuruoka |
| 第 8 著者 所属（和/英） | 三重大学大学院地域イノベーション学研究科 Graduate School of Regional Innovation Studies |
| 発表年月日 | 2011-05-20 |
| 資料番号 | IE2011-35,PRMU2011-27,MI2011-27 |
| 巻番号（vol） | vol.111 |
| 号番号（no） | 48 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |