| 講演名 | 2012-01-20 腹部の複数臓器に対する統計的同時形状モデル(統計モデルとその応用・大腸と筋肉の画像解析,ポスターティーザー2,統計モデルとその応用,医用画像一般) 中田 美沙希, 斉藤 篤, 渡部 秀文, 清水 昭伸, 小畑 秀文, 縄野 繁, |
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| 抄録(和) | セグメンテーションなどへの有効性が高く評価されている臓器の統計的形状モデルは,医用画像の収集が容易では無いことと,手作業によるラベル作成コストが高いことから,学習症例不足の問題が存在する.特に本研究で対象とする複数臓器の場合にはその問題は深刻である.そこで本研究では,生成型学習に注目し,複数の臓器を含む任意の二症例の間を補間し,複数臓器の形状のセットを人工的に多数生成した.ここで,補間方法としては,二つの図形用に提案されたレベルセットモーフィングを複数臓器用に拡張した方法を提案して用いた.また,補間形状を含む多数の形状を用いて,階層的な統計的形状モデルを再構築した.本報告では,15症例の3次元腹部CT像上の14臓器・組織に上記の方法を適用して構築したモデルに対して,未知の8症例を用いて性能を評価した結果について報告する. |
| 抄録(英) | A statistical shape model (SSM) is known to be very effective in segmenting organs. However it is difficult to collect medical images and generate labels of organs manually for training a SSM, resulting in causing a problem of training label shortage. The problem is serious in the case of multiple organ modeling. This study is inspired by a synthesized-based learning and generates many sets of multiple organ shapes artificially by interpolating between two cases with multiple organs. The interpolation method employed here is an extension of a level set morphing originally developed for two shapes. We performed a retraining process of a hierarchical SSM for multiple organs using the generated shape sets. This paper reports the results of applying to modeling of 14 organs/tissues in an abdominal CT volume where 15 cases was used for training a model and 8 cases was for evaluating the performance. |
| キーワード(和) | 生成型学習 / レベルセット・モーフィング / 統計的形状モデル / 複数臓器 / 3次元腹部CT像 |
| キーワード(英) | synthesized-based learning / level set morphing / statistical shape model / multiple organs / an abdominal CT volume |
| 資料番号 | MI2011-130 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
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| 開催期間 | 2012/1/12(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
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| 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 | Medical Imaging (MI) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 腹部の複数臓器に対する統計的同時形状モデル(統計モデルとその応用・大腸と筋肉の画像解析,ポスターティーザー2,統計モデルとその応用,医用画像一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A simultaneous statistical shape model for multiple abdominal organs |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 生成型学習 / synthesized-based learning |
| キーワード(2)（和/英） | レベルセット・モーフィング / level set morphing |
| キーワード(3)（和/英） | 統計的形状モデル / statistical shape model |
| キーワード(4)（和/英） | 複数臓器 / multiple organs |
| キーワード(5)（和/英） | 3次元腹部CT像 / an abdominal CT volume |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 中田 美沙希 / Misaki NAKADA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京農工大学大学院 Tokyo University of Agriculture and Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 斉藤 篤 / Atsushi SAITO |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京農工大学大学院 Tokyo University of Agriculture and Technology |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 渡部 秀文 / Hidefumi WATANABE |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東京農工大学大学院 Tokyo University of Agriculture and Technology |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 清水 昭伸 / Akinobu SHIMIZU |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 東京農工大学大学院 Tokyo University of Agriculture and Technology |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 小畑 秀文 / Hidefumi KOBATAKE |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 東京農工大学大学院 Tokyo University of Agriculture and Technology |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 縄野 繁 / Shigeru NAWANO |
| 第 6 著者 所属（和/英） | 国際医療福祉大学放射線医学センター Cancer for Radiological Sciences, International University of Health and Welfare |
| 発表年月日 | 2012-01-20 |
| 資料番号 | MI2011-130 |
| 巻番号（vol） | vol.111 |
| 号番号（no） | 389 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
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