講演抄録/キーワード |
講演名 |
2011-11-29 16:40
股関節3次元CT画像からの筋骨格領域の自動抽出 ~ マルチアトラス・統計予測ハイブリッド法 ~ ○横田 太(神戸大)・岡田俊之・高谷美郁・高尾正樹・菅野伸彦(阪大)・多田幸生(神戸大)・富山憲幸・佐藤嘉伸(阪大) MI2011-75 |
抄録 |
(和) |
患者固有の筋骨格シミュレーションを行うためには三次元画像から筋骨格領域を抽出する必要がある.本研究では,股関節三次元CT画像からの個別筋肉領域の自動抽出を目的とする.統計予測法とマルチアトラス法を組み合わせた自動抽出手法を提案する.最初に,皮膚,骨領域を抽出し,次に,それらの領域を用いて筋肉組織領域を抽出する.最後に,統計予測法を用いて皮膚,骨,筋肉組織領域から筋肉個別領域を予測した結果を初期値としてマルチアトラスを適用することで個別筋肉領域を抽出する.20症例に対して提案手法を適用し,マニュアルトレースにより抽出された個別筋肉領域との比較を行い評価した.実験の結果,大臀筋で一致度86.7±4.3 %,中臀筋で一致度78.4±7.5 %,大腿直筋で77.0±10.1 %の精度ので自動抽出が行えたことにより,提案手法の有効性が確認できた. |
(英) |
Segmentation of the musculo-skeletal from 3D images is needed for patient-specific musculo-skeletal simulation. Our aim is to automate segmentation of the individual muscles from 3D CT data. In this paper, multi-atlas based method using statistical prediction is proposed. The first step is segmentation of the skin and bone.The second step is segmentation of the entire muscle region. The final step is statistical prediction and segmentation of the individual muscles. We applied the proposed method to 20 datasets. Compared to the manual trace, Jaccard Index were $86.7 \pm 4.3 \%$ in the gluteus maximus muscle, $78.4 \pm 7.5 \%$ in the gluteus medius muscle and $77.0 \pm 10.1 \%$ in the rectus femoris muscle, which demonstrates usefulness of the proposed method. |
キーワード |
(和) |
非剛体位置合わせ / 重み付き決定融合 / 主成分分析 / 正準相関分析 / / / / |
(英) |
registration / Weighted decision fusion / Principal component analysis / Canonical correlation analysis / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 111, no. 331, MI2011-75, pp. 71-76, 2011年11月. |
資料番号 |
MI2011-75 |
発行日 |
2011-11-22 (MI) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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MI2011-75 |