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講演抄録/キーワード
講演名 2008-10-30 15:10
アンサンブル・セグメンテーションに基づく超音波画像上の乳腺腫瘤の自動抽出
竹村 淳清水昭伸東京農工大)・濱本和彦東海大
抄録 (和) 本論文では,超音波画像における乳腺腫瘤(乳がん,線維腺腫,のう胞) の診断支援システムの構築を目的とした高精度な乳腺腫瘤のセグメンテーション法を提案する.我々の過去の研究では,マニュアル抽出した腫瘤像に対して自動鑑別する手法を開発した.乳腺腫瘤を高精度に自動抽出することができれば,この鑑別手法と組み合せることによって全自動の診断支援が可能になる.このことを踏まえて本研究では,AdaBoost を用いたアンサンブル・セグメンテーションとGeodesic Active Contour とを組合せた乳腺腫瘤の高精度な自動抽出法を提案する.また,提案手法を乳がん(200症例),線維腺腫(50症例)及びのう胞(50症例) の超音波画像に適用した結果,マニュアル抽出の領域と 97$\%$ 以上の一致度が得られた.さらに,自動抽出された腫瘤領域を入力として腫瘤の自動鑑別を行った結果,マニュアル抽出した腫瘤像を入力した場合と同程度の鑑別精度が得られた. 
(英) In this paper, we propose a novel segmentation method of breast tumors,
namely carcinoma, fibroadenoma and cyst, to construct an fully automated diagnosis algorithm of breast tumors in ultrasonic images. We developed a discrimination algorithm of breast tumors whose boundaries were delineated by a human observer from original ultrasonic images. By combining a roposed segmentation process with the discrimination algorithm, we can realize a fully automated diagnosis algorithm. We propose a novel method that concatenates an ensemble segmentation trained by the AdaBoost with a geodesic active contour. When applying the proposed system to 200 carcinomas, 50 fibroadenomas and 50 cycts, it was confirmed that an average Jaccard index between the extracted tumors and manually segmented regions is over 97$\%$. Furthermore, the discrimination performance of the proposed fully automated process was almost comparable to that of the previous discrimination algorithm that needs manually segmented breast tumors.
キーワード (和) 医用超音波画像 / 乳腺腫瘤 / セグメンテーション / AdaBoost / geodesic active contour / / /  
(英) ultrasonic image / breast tumor / segmentation / AdaBoost / geodesic active contour / / /  
文献情報 信学技報
資料番号  
発行日  
ISSN  
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研究会情報
研究会 MI  
開催期間 2008-10-30 - 2008-10-30 
開催地(和) 東京大学(東京) 
開催地(英) The Univ. of Tokyo 
テーマ(和) 医用画像一般 
テーマ(英) Medical Imaging 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MI 
会議コード 2008-10-MI 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) アンサンブル・セグメンテーションに基づく超音波画像上の乳腺腫瘤の自動抽出 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Automated Extraction of Breast Tumors in Ultrasonic Images based on Ensemble Segmentation 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 医用超音波画像 / ultrasonic image  
キーワード(2)(和/英) 乳腺腫瘤 / breast tumor  
キーワード(3)(和/英) セグメンテーション / segmentation  
キーワード(4)(和/英) AdaBoost / AdaBoost  
キーワード(5)(和/英) geodesic active contour / geodesic active contour  
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) 竹村 淳 / Atsushi Takemura / タケムラ アツシ
第1著者 所属(和/英) 東京農工大学 (略称: 東京農工大)
Tokyo University of Agriculture and Technology (略称: TAT)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 清水 昭伸 / Akinobu Shimizu / シミズ アキノブ
第2著者 所属(和/英) 東京農工大学 (略称: 東京農工大)
Tokyo University of Agriculture and Technology (略称: TAT)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 濱本 和彦 / Kazuhiko Hamamoto / ハマモト カズヒコ
第3著者 所属(和/英) 東海大学 (略称: 東海大)
Tokai University (略称: Tokai Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2008-10-30 15:10:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 MI 
資料番号  
巻番号(vol) vol. 
号番号(no)  
ページ範囲  
ページ数  
発行日  


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