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講演抄録/キーワード
講演名 2017-03-21 10:00
[ショートペーパー]機械学習と尤度マップを利用した領域拡張法による3次元CT画像からの胆管セグメンテーション
陳 鵬飛田中 寛小田昌宏ロス ホルガー伊神 剛梛野正人森 健策名大BioX2016-55 PRMU2016-218
抄録 (和) In this paper, we present our study on the bile duct segmentation from 3D CT volumes. In hepatobiliary surgery, it is required to know the spatial structure of the bile duct in advance. In our segmentation method, we introduce a region growing method assisted by probability map obtained from machine learning classification. At the first stage of our method, each voxel is classified as a voxel of the bile duct or not by the support vector machine. By using Platt's probabilistic outputs for support vector machines, we can acquire a probability map of the bile duct. At the second stage, we utilize the probability map to conduct a probability map-assisted region growing procedure to get the final segmentation result. In our experiments, the region growing procedure improved bile duct segmentation significantly (p=0.059). F-score increased from 0.55 to 0.58 by using the procedure. 
(英) In this paper, we present our study on the bile duct segmentation from 3D CT volumes. In hepatobiliary surgery, it is required to know the spatial structure of the bile duct in advance. In our segmentation method, we introduce a region growing method assisted by probability map obtained from machine learning classification. At the first stage of our method, each voxel is classified as a voxel of the bile duct or not by the support vector machine. By using Platt's probabilistic outputs for support vector machines, we can acquire a probability map of the bile duct. At the second stage, we utilize the probability map to conduct a probability map-assisted region growing procedure to get the final segmentation result. In our experiments, the region growing procedure improved bile duct segmentation significantly (p=0.059). F-score increased from 0.55 to 0.58 by using the procedure.
キーワード (和) / / / / / / /  
(英) bile duct / segmentation / support vector machine / probability map / region growing / / /  
文献情報 信学技報, vol. 116, no. 528, PRMU2016-218, pp. 135-136, 2017年3月.
資料番号 PRMU2016-218 
発行日 2017-03-13 (BioX, PRMU) 
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 BioX2016-55 PRMU2016-218

研究会情報
研究会 PRMU BioX  
開催期間 2017-03-20 - 2017-03-21 
開催地(和) 名城大 
開催地(英)  
テーマ(和) 安心安全と社会 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 PRMU 
会議コード 2017-03-PRMU-BioX 
本文の言語 英語(日本語タイトルあり) 
タイトル(和) 機械学習と尤度マップを利用した領域拡張法による3次元CT画像からの胆管セグメンテーション 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Bile duct segmentation from 3D CT image based on machine learning and probability map-assisted region growing 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) / bile duct  
キーワード(2)(和/英) / segmentation  
キーワード(3)(和/英) / support vector machine  
キーワード(4)(和/英) / probability map  
キーワード(5)(和/英) / region growing  
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) 陳 鵬飛 / Pengfei Chen / チン ホウヒ
第1著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nogoya University (略称: NU)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 田中 寛 / Hiroshi Tanaka / タナカ ヒロシ
第2著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nogoya University (略称: NU)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 小田 昌宏 / Masahiro Oda /
第3著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nogoya University (略称: NU)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) ロス ホルガー / Holger Roth /
第4著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nogoya University (略称: NU)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 伊神 剛 / Tsuyoshi Igami /
第5著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nogoya University (略称: NU)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 梛野 正人 / Masato Nagino /
第6著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nogoya University (略称: NU)
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) 森 健策 / Kensaku Mori /
第7著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nogoya University (略称: NU)
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講演者 第1著者 
発表日時 2017-03-21 10:00:00 
発表時間 15分 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 BioX2016-55, PRMU2016-218 
巻番号(vol) vol.116 
号番号(no) no.527(BioX), no.528(PRMU) 
ページ範囲 pp.135-136 
ページ数
発行日 2017-03-13 (BioX, PRMU) 


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