講演抄録/キーワード |
講演名 |
2019-01-23 10:55
統計的形状モデルによるMR画像中の肩腱板領域半自動抽出 ○井城一輝・盛田健人・新居 学(兵庫県立大)・無藤智之・田中 洋・乾 浩明(信原病院)・小橋昌司(兵庫県立大)・信原克哉(信原病院) MI2018-91 |
抄録 |
(和) |
肩腱板断裂の修復術式は断裂形態によって決定される.我々は以前,断裂形態を把握するために,手動で抽出した肩腱板領域から3次元肩腱板領域を再構築する手法を提案した.しかし,この手法では再構築される形状が手動抽出の結果に大きく依存した.そこで本研究では,MR画像から半自動で肩腱板領域を抽出する手法を提案する.提案法では統計的形状モデルを用いて領域の抽出を行う.統計的形状モデルは,上腕骨頭表面に基づく位置合わせで正規化された肩腱板領域を用いて作成される.統計的形状モデルの形状パラメータをMR画像信号値から推定することで,肩腱板領域の抽出を実現する.提案法により抽出された肩腱板領域と手動抽出した領域のDice係数は0.683,平均輪郭誤差距離は2.307mmであった. |
(英) |
A surgical method to repair rotator cuff tear is decided by a tear form. To diagnose the tear form, we previously proposed a method to reconstruct 3-D shoulder rotator cuff shape from a region manually segmented by an orthopedic surgeon. However, the reconstructed 3-D shape was strongly dependent on the segmented region. Therefore, this paper proposes a method for semi-automated segmentation of rotator cuff in MR images. A rotator cuff’s statistical shape model (SSM) is utilized for the segmentation. The SSM has been constructed by applying principal component analysis to normalized rotator cuff region. The shape parameters of SSM has been estimated from MR image signals to segment the region. The mean segmentation accuracy calculated by Dice coefficient was 0.683, and the mean error distance was 2.307 mm. |
キーワード |
(和) |
回旋筋腱板(肩腱板) / 主成分分析 / 統計的形状モデル / 領域抽出 / / / / |
(英) |
Shoulder rotator cuff / Principal component analysis / Statistical shape model / Segmentation / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 412, MI2018-91, pp. 131-136, 2019年1月. |
資料番号 |
MI2018-91 |
発行日 |
2019-01-15 (MI) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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MI2018-91 |