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講演抄録/キーワード
講演名 2016-01-20 09:56
撮影条件特有のパラメータチューニングが不要な3次元MRIからの肝臓領域の自動抽出
政木勇人平山俊太横田 太大竹義人奈良先端大)・堀 雅敏阪大)・岡田俊之筑波大)・富山憲幸阪大)・佐藤嘉伸奈良先端大MI2015-114
抄録 (和) 肝疾患の計算機による診断支援において,MRIから肝臓領域を自動的に抽出することは有用である.これまでにMRIからの肝臓領域自動抽出の先行研究はいくつか報告されているが,ある特定の撮影条件でのMRIを対象としていた.自動抽出手法は,モダリティや撮影条件に対して汎用的であるほうが望ましい.我々のグループではこれまで,CTからの肝臓領域の自動抽出法に関して研究を行ってきた.この手法は,形状及び位置の事前知識を用いて対象画像固有の濃淡分布モデルの自動推定を行っている.そのため,モダリティや撮影条件に依存しない抽出法であると考えられる.本研究ではこの手法をMRIに適用し,肝臓領域の抽出精度を評価した.形状や位置の事前情報と抽出に使用するパラメータはMRIではなく,CTから得たデータを使用した.造影及び非造影gradient echo MRIを用いた実験を行った結果,dice係数でそれぞれ0.955±0.020,0.934±0.025の精度で抽出でき,MRIにおいても有用な肝臓領域抽出手法であることを示した. 
(英) The automated segmentation of liver from MRI is useful for computer-aided diagnosis system to liver fibrosis.
Several previous studies reported automated liver segmentation method from MRI, however their evaluation conducts to only a
specific imaging condition MRI. The automated liver segmentation method that does not depend on imaging modality and
condition is preferable. In our previous study, we reported automated liver segmentation method from CT using estimation of
target specific intensity model by shape-location priors. The purpose of this study is to evaluate liver segmentation accuracy
from MRI applied our method. We conducted experiments that our method was applied to contrast enhanced MRI and noncontrast
enhanced gradient echo MRI with parameters and training dataset obtained by CT. As a result, the dice coefficients were
0.955±0.020 and 0.934±0.025, respectively. Experimental results showed that our liver segmentation method in MRI was useful.
キーワード (和) 対象固有事前知識 / 濃淡むら補正 / 統計形状モデル / 確率アトラス / ジョイントヒストグラム / 診断支援 / /  
(英) subject-specific priors / bias field correction / statistical shape model / probabilistic atlas / joint histogram / computer-aided diagnosis / /  
文献情報 信学技報, vol. 115, no. 401, MI2015-114, pp. 199-204, 2016年1月.
資料番号 MI2015-114 
発行日 2016-01-12 (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 MI2015-114

研究会情報
研究会 MI  
開催期間 2016-01-19 - 2016-01-20 
開催地(和) 那覇市ぶんかテンブス館 
開催地(英) Bunka Tenbusu Kan 
テーマ(和) 医用画像一般 
テーマ(英) General topics in medical imaging 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MI 
会議コード 2016-01-MI 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 撮影条件特有のパラメータチューニングが不要な3次元MRIからの肝臓領域の自動抽出 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Automated liver segmentation from 3D MRI without parameter tuning for imaging condition 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 対象固有事前知識 / subject-specific priors  
キーワード(2)(和/英) 濃淡むら補正 / bias field correction  
キーワード(3)(和/英) 統計形状モデル / statistical shape model  
キーワード(4)(和/英) 確率アトラス / probabilistic atlas  
キーワード(5)(和/英) ジョイントヒストグラム / joint histogram  
キーワード(6)(和/英) 診断支援 / computer-aided diagnosis  
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) 政木 勇人 / Yuto Masaki / マサキ ユウト
第1著者 所属(和/英) 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 (略称: 奈良先端大)
Graduate School of Information Science , Nara Institute of Science and Technology (略称: NAIST)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 平山 俊太 / Shunta Hirayama / ヒラヤマ シュンタ
第2著者 所属(和/英) 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 (略称: 奈良先端大)
Graduate School of Information Science , Nara Institute of Science and Technology (略称: NAIST)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 横田 太 / Futoshi Yokota / ヨコタ フトシ
第3著者 所属(和/英) 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 (略称: 奈良先端大)
Graduate School of Information Science , Nara Institute of Science and Technology (略称: NAIST)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 大竹 義人 / Yoshito Otake / オオタケ ヨシト
第4著者 所属(和/英) 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 (略称: 奈良先端大)
Graduate School of Information Science , Nara Institute of Science and Technology (略称: NAIST)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 堀 雅敏 / Masatoshi Hori / ホリ マサトシ
第5著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 岡田 俊之 / Toshiyuki Okada / オカダ トシユキ
第6著者 所属(和/英) 筑波大学 (略称: 筑波大)
University of Tsukuba (略称: Tsukuba Univ.)
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) 富山 憲幸 / Noriyuki Tomiyama / トミヤマ ノリユキ
第7著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) 佐藤 嘉伸 / Yoshinobu Sato / サトウ ヨシノブ
第8著者 所属(和/英) 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 (略称: 奈良先端大)
Graduate School of Information Science , Nara Institute of Science and Technology (略称: NAIST)
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講演者 第1著者 
発表日時 2016-01-20 09:56:00 
発表時間 12分 
申込先研究会 MI 
資料番号 MI2015-114 
巻番号(vol) vol.115 
号番号(no) no.401 
ページ範囲 pp.199-204 
ページ数
発行日 2016-01-12 (MI) 


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