講演抄録/キーワード |
講演名 |
2009-11-13 11:25
Mean Shift領域分割とアイリスフィルタを用いたマンモグラム上での腫瘤陰影検出法 ○寺田敏彦・福水洋平・山内寛紀(立命館大)・張 弘富・来見良誠(滋賀医科大) MBE2009-65 |
抄録 |
(和) |
マンモグラフィのコンピュータ支援診断(computer-aided diagnosis:CAD)システムに向けた研究が盛んに行われている.このシステムは,コンピュータが医師の代わりに診断することにより,医師の負担を軽減させることを目的としている.本研究では,マンモグラフィにおけるCADシステムに向けた腫瘤陰影の自動検出アルゴリズムを提案する.腫瘤は高輝度であり,中心に向かって輝度勾配の集中が伴うという特徴があるため,輝度と輝度勾配に着目し,Mean Shiftを用いて輝度による画像の領域分割を行った.そして,アイリスフィルタによって輝度勾配の集中度を算出し,腫瘤陰影の検出を行う手法を開発した.フィールドテストとして,60個の腫瘤を持つ91枚の実際のマンモグラムを用いてこの手法を評価した.その結果,真陽性率は腫瘤60領域中55領域の91.7%,画像あたりの偽陽性数は1.57個となったため,本手法の有用性が確認出来た。 |
(英) |
In recent years, many Computer Aided Diagnosis (CAD) systems are suggested. Those systems will be able to diagnose instead of a doctor, thus they will be expected to reduce heavy burdens on the doctor during diagnosis. The purpose of this study is to improve detection sensitivity for masses reducing the number of false positives. In the proposed method, we focused on brightness and density of masses, thus we applied mean shift segmentation. After the segmentation, we obtained concentration of gradient vectors using Iris-Filter and detected mass regions. According to the field test with a doctor, the proposed system was tested with 91 mammograms containing 60 masses. In the result of a performance test, a sensitivity of 91.7% was obtained at 1.57 false positives per image. |
キーワード |
(和) |
マンモグラフィ / CAD / 腫瘤 / Mean Shift / アイリスフィルタ / / / |
(英) |
Mammography / CAD / mass / mean shift / iris-filter / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 109, no. 279, MBE2009-65, pp. 19-24, 2009年11月. |
資料番号 |
MBE2009-65 |
発行日 |
2009-11-05 (MBE) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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MBE2009-65 |