| 講演名 | 2011-11-29 3次元CT像からの複数臓器抽出におけるAffinity Propagationを用いた臓器存在尤度アトラス構築に関する検討(一般セッション,HPCの医療応用,医用画像一般) チョ 成文, 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,複数臓器存在尤度アトラスを用いた腹部3次元CT像からの多臓器抽出手法について提案する.本手法では,全ての学習画像をクラスタリングし,各クラスタごとにアトラスを構築するため,クラスタリング手法は構築するアトラスの有効性に大きく影響する.また,クラスタリングの結果は学習画像の画像間類似度にも大きく依存する.そのため,最適な類似度計算手法とクラスタリング手法の組み合わせを求める必要がある.従来研究では,類似度にはNCC,クラスタリング手法はNormalized Cutを用いていた.本研究では,Normalized CutとAffinity Propagationをクラスタリング手法として採用し,NCCとIMEDの二つの類似度計算方法を用い,クラスタリング手法と類似度計算手法の全ての組み合わせについて,実験データ数が100の場合の抽出結果を比較した.結果として,IMED + Affinity Propagationの組が最も高い性能が得られた. |
| 抄録(英) | In this paper, we propose a method for organ segmentation based on multiple likelihood atlases from 3D abdominal CT images. In our method, performance of clustering methods affects performance of segmentation methods utilizing the clustering results. Also, similarities between the training data affect the performance of the clustering methods. Hence, we need to find an optimal combination of the similarity criteria and the clustering method. In this research, we utilize two similarity criterion including the Normalized Cross Correlation and the Image Euclidean Distance, combined them with two clustering methods of the Normalized Cut and the Affinity Propagation. For all of the combinations, we evaluated the segmentation performance using 100 cases of CT images. Prom the experimented results, we found that the combination of the IMED and the Affinity Propagation showed the best performance. |
| キーワード(和) | セグメンテーション / 類似度 / クラスタリング / 複数アトラス |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | MI2011-73 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
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| 開催期間 | 2011/11/22(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） | |
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| 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） | 3次元CT像からの複数臓器抽出におけるAffinity Propagationを用いた臓器存在尤度アトラス構築に関する検討(一般セッション,HPCの医療応用,医用画像一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Multi Organ Segmentation from 3D CT Images Using Likelihood Atlases of Organ Existence Constructed by using Affinity Propagation Technique |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | セグメンテーション |
| キーワード(2)（和/英） | 類似度 |
| キーワード(3)（和/英） | クラスタリング |
| キーワード(4)（和/英） | 複数アトラス |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | チョ 成文 / Chengwen CHU |
| 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） | 名古屋大学大学院情報科学研究科 Graduate School of Information Science, 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 School of Information Science, 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 |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 藤原 道隆 / Michitaka FUJIWARA |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 名古屋大学情報連携統括本部情報戦略室 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） | 名古屋大学大学院医学系研究科:名古屋大学大学院情報科学研究科 Information Strategy Office, Information and Communications Headquarters, Nagoya University:Graduate School of Information Science, Nagoya University |
| 発表年月日 | 2011-11-29 |
| 資料番号 | MI2011-73 |
| 巻番号（vol） | vol.111 |
| 号番号（no） | 331 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |