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講演抄録/キーワード
講演名 2007-09-20 15:10
脳MR画像に基づいた多発性硬化症病変部の検出法の開発
山本大輔有村秀孝九大)・掛田伸吾産業医科大)・山下泰生九大病院)・熊澤誠志豊福不可依東田善治九大)・興梠征典産業医科大MI2007-45
抄録 (和) 多発性硬化症(multiple sclerosis: MS)は,症状や重篤度が病変部の発生部位や形態により異なる.また,進行状況は様々であり,病変部が経時的に変化するという点から,その病変部の発生部位とその形態を特定し,経時的な変化を定量的に求めることは重要である.本研究の目的は,脳MR画像を用いてMSの病変部を検出する方法を開発することである.提案手法は,T1強調画像とFLAIR画像の差分画像における,多重閾値処理と領域拡張法に基づいている.ピクセル値による領域拡張に対する特徴量の変化量をモニターすることによってMS病変候補領域を決定した.候補領域の8個の特徴量を求め,ルールベース法とサポートベクターマシン(SVM)を用いて偽陽性領域を削除した.提案手法を多発性硬化症の4症例の24スライス画像(80個のMS領域を含む)に適応した結果,偽陽性は検出されず,87.5%のMS領域を検出した. 
(英) The severity and symptom of multiple sclerosis (MS) depend on its location, shape, and area. It is very important to evaluate the temporal change of MS regions in terms of location, shape, and area for estimation of MS progression. Our aim of this study was to develop an automated method for detection of MS candidate regions based on three types of brain magnetic resonance (MR) images, i.e., T1-, T2-weighted images, and fluid attenuated inversion-recovery (FLAIR) images. The MS candidate regions were identified based on a multiple gray level thresholding technique and a region growing technique on a subtraction image between a T1-image and a FLAIR image. The candidate regions were determined by monitoring the interval changes of image feature values for region growing based on pixel value. Eight image features were determined for each candidate region, and many false positive regions were removed by using simple rules and a support vector machine (SVM). We applied our method to 24 slices of four MS cases, which included 80 MS regions. As a result, 87.5 % of MS regions were detected without false positives per slice.
キーワード (和) コンピュータ支援診断(CAD) / 多発性硬化症 / MRI / 特徴量解析 / / / /  
(英) computer-aided diagnosis (CAD) / multiple sclerosis (MS) / magnetic resonance imaging (MRI) / image feature analysis / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 107, no. 220, MI2007-45, pp. 51-52, 2007年9月.
資料番号 MI2007-45 
発行日 2007-09-13 (MI) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
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PDFダウンロード MI2007-45

研究会情報
研究会 MI  
開催期間 2007-09-20 - 2007-09-20 
開催地(和) 九州大学 病院地区総合研究棟一階102講義室 
開催地(英) Kyushu Univ. 
テーマ(和) 医用画像一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MI 
会議コード 2007-09-MI 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 脳MR画像に基づいた多発性硬化症病変部の検出法の開発 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Development of automated method for detection of multiple sclerosis candidate regions based on brain magnetic resonance images 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) コンピュータ支援診断(CAD) / computer-aided diagnosis (CAD)  
キーワード(2)(和/英) 多発性硬化症 / multiple sclerosis (MS)  
キーワード(3)(和/英) MRI / magnetic resonance imaging (MRI)  
キーワード(4)(和/英) 特徴量解析 / image feature analysis  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 山本 大輔 / Daisuke Yamamoto / ヤマモト ダイスケ
第1著者 所属(和/英) 九州大学 (略称: 九大)
Kyushu University (略称: Kyushu Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 有村 秀孝 / Hidetaka Arimura / アリムラ ヒデタカ
第2著者 所属(和/英) 九州大学 (略称: 九大)
Kyushu University (略称: Kyushu Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 掛田 伸吾 / Shingo Kakeda / カケダ シンゴ
第3著者 所属(和/英) 産業医科大学 (略称: 産業医科大)
University of Occupational and Environmental Health (略称: Univ. of Occupational and Environmental Health)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 山下 泰生 / Yasuo Yamashita / ヤマシタ ヤスオ
第4著者 所属(和/英) 九州大学病院 (略称: 九大病院)
Kyushu University Hospital (略称: Kyushu Univ. Hospital)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 熊澤 誠志 / Seiji Kumazawa / クマザワ セイジ
第5著者 所属(和/英) 九州大学 (略称: 九大)
Kyushu University (略称: Kyushu Univ.)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 豊福 不可依 / Fukai Toyofuku / トヨフク フカイ
第6著者 所属(和/英) 九州大学 (略称: 九大)
Kyushu University (略称: Kyushu Univ.)
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) 東田 善治 / Yoshiharu Higashida / ヒガシダ ヨシハル
第7著者 所属(和/英) 九州大学 (略称: 九大)
Kyushu University (略称: Kyushu Univ.)
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) 興梠 征典 / Yukunori Korogi / コウロギ ユクノリ
第8著者 所属(和/英) 産業医科大学 (略称: 産業医科大)
University of Occupational and Environmental Health (略称: Univ. of Occupational and Environmental Health)
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講演者 第1著者 
発表日時 2007-09-20 15:10:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 MI 
資料番号 MI2007-45 
巻番号(vol) vol.107 
号番号(no) no.220 
ページ範囲 pp.51-52 
ページ数
発行日 2007-09-13 (MI) 


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