講演抄録/キーワード |
講演名 |
2009-01-20 14:30
[ポスター講演]確率的アトラスに基づく3次元CT画像からの乳腺領域の自動抽出と解析 ○韓 明旭・周 向栄・原 武史・藤田広志(岐阜大)・杉崎圭子(岐阜大医学部附属病院)・陳 華岳(岐阜大)・横山龍二郎(岐阜大医学部附属病院)・兼松雅之(岐阜大/岐阜大医学部附属病院)・星 博昭(岐阜大) MI2008-154 |
抄録 |
(和) |
乳腺領域の認識は,乳房の腫瘍診断に有用な情報を提供できる.本研究の目的は,非造影の体幹部X線CT 画像における乳腺領域の自動認識手法の開発である.提案法では,まず,多症例のCT 画像を用いて,乳腺領域と胸筋の存在確率を表すアトラスを構築した.次に,アトラスを用いた乳腺領域の自動抽出手法を開発した.さらに,乳腺領域を解析して高密度な乳腺の割合を調査した.提案法を66症例(女性,年齢:20-80)に適用し,2人の医師による正解画像と比較した.その結果,Jaccard類似性係数の平均値が0.83(標準偏差:0.09)であり,本手法の有効性を確認した. |
(英) |
The identification of mammary gland regions can provide useful information for breast tumor diagnosis. This study proposes a fully-automated scheme for segmenting the mammary gland regions in non-contrast torso CT images. This scheme calculates the probability of each voxel belonging to the mammary gland or chest muscle in CT images as the reference of the segmentation, and decides the mammary gland regions based on CT number automatically. We applied this scheme to 66 patient cases (female, age: 20-80) and evaluated the accuracy by using the Jaccard similarity coefficient (JSC) between the segmented results and 2 gold standards that were generated manually by 2 medical experts independently for each CT case. The result showed that the mean value of the JSC score was 0.83 with the standard deviation of 0.09 for 66 CT cases. The proposed scheme was applied to investigate the breast density distributions in normal mammary gland regions so as to demonstrate the effect and usefulness of the proposed scheme. |
キーワード |
(和) |
セグメンテーション / 乳腺領域 / X線CT画像 / 確率的アトラス / / / / |
(英) |
segmentation / mammary gland region / X-ray CT image / probabilistic atlas / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 108, no. 385, MI2008-154, pp. 435-438, 2009年1月. |
資料番号 |
MI2008-154 |
発行日 |
2009-01-12 (MI) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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MI2008-154 |