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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2014-09-02 10:45 臓器領域セグメンテーションのための前処理に関する一検討 ～ SuperpixelとSaliency検出 ～ ○出浦祐視・河村直輝・山田光統・本谷秀堅（名工大）  MI2014-36 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，医用画像からの臓器領域セグメンテーションのための前処理について 検討する． 臓器領域セグメンテーションの研究の多くは，確率アトラスや統計形状モデル など，臓器の統計モデルの表現能力を向上させたり，統計モデル上での推論法 の改良に注力されてきた． これら研究により臓器領域セグメンテーションの性能は格段に向上した． 一方，画像中の輝度値の正規化やエッジ抽出など，モデルの位置合わせのため の前処理に関する研究についての考察は充分になされているとは言い難く，統 計モデルが臓器領域セグメンテーションに果たす役割の大きさも不明である． そこで本発表では，確率アトラスや統計形状モデルを利用することなく，一般的 な初期処理のみでどの程度正しく臓器領域をセグメンテーションできるのか， 不正確な結果が得られるとすればそれはどのような部位，どのような状況にお いてなのかを検証する． 具体的にはsuper voxelによる画像の過分割と3D dense SIFTによる表現を 利用し，super voxelごとの臓器識別器を構築する．そして識別結果を核 とするSaliency mapを計算し，領域分割をおこなう． その分割結果と真の臓器領域との比較をおこない，前期検証をおこなったので報 告する． |
| （英） | In this study, the authors study preprocessing for segmenting organ regions in medical images. Many researches of organ region segmentations focus on improving representation abilities of statistical models and/or inference abilities on the models. These researches improved segmentation performance, but there exist some rooms for improving preprocessing for the segmentation. In this article, the authors investigate the role of the preprocessing in the image segmentation: How much information can we obtain from medical images without using statistical shape models of organs? Which organs of bodies seriously require the statistical shape models for being segmented? For the investigation, the authors compute super-voxels of given images and describe the structures of those super-voxels by classifying each voxel based on its image features and by computing saliency mapping. The methods are explained in this manuscript and the experimental results will be shown later. |
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| キーワード | （和） | 臓器領域セグメンテーション / 構造化 / dense SIFT / super voxel / Saliancy map / / / |
| （英） | Organ Region Segmentation / structured / dense SIFT / super voxel / Saliency map / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 114, no. 200, MI2014-36, pp. 7-11, 2014年9月. | |
| 資料番号 | MI2014-36 | |
| 発行日 | 2014-08-26 (MI) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | MI2014-36 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
| 開催期間 | 2014-09-02 - 2014-09-02 |
| 開催地（和） | 統計数理研究所 |
| 開催地（英） | The Institute of Statistical Mathematics |
| テーマ（和） | 医用画像解析における統計数理的手法 |
| テーマ（英） | Statistical mathematical approaches in medical image analysis |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2014-09-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 臓器領域セグメンテーションのための前処理に関する一検討 |
| サブタイトル（和） | SuperpixelとSaliency検出 |
| タイトル（英） | A Study on Preprocessing for Organ Region Segmentation |
| サブタイトル（英） | Application of superpixels and of saliency detection |
| キーワード(1)（和/英） | 臓器領域セグメンテーション / Organ Region Segmentation |
| キーワード(2)（和/英） | 構造化 / structured |
| キーワード(3)（和/英） | dense SIFT / dense SIFT |
| キーワード(4)（和/英） | super voxel / super voxel |
| キーワード(5)（和/英） | Saliancy map / Saliency map |
| 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） | 出浦 祐視 / Yushi Deura / デウラ ユウシ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： Nagoya Inst. of Tech.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 河村 直輝 / Naoki Kawamura / カワムラ ナオキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： Nagoya Inst. of Tech.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山田 光統 / Mitsunori Yamada / ヤマダ ミツノリ |
| 第3著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： Nagoya Inst. of Tech.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 本谷 秀堅 / Hidekata Hontani / ホンタニ ヒデカタ |
| 第4著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： Nagoya Inst. of Tech.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2014-09-02 10:45:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2014-36 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | no.200 |
| ページ範囲 | pp.7-11 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2014-08-26 (MI) |
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