講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-01-27 09:56
立位時の筋骨格変形の定量化を目的とした臥位・立位CT画像からの筋骨格セグメンテーション ○箱谷知輝・大竹義人・スーフィー マーゼン(奈良先端大)・橋本正弘・山田祥岳・山田 稔・横山陽一(慶大)・上村圭亮・高尾正樹・菅野伸彦(阪大)・陣崎雅弘(慶大)・佐藤嘉伸(奈良先端大) MI2021-70 |
抄録 |
(和) |
医用画像に忠実な筋骨格モデルは,運動障害の原因の解明用途において重要である.体位によって運動器の力学的特性は変化するため,立位で行う動作における筋骨格モデルは,立位において撮影された医用画像から作成されることが望ましい.しかし,立位における医用画像は臥位における医用画像よりも一般的ではなく,データが限られている.そのため我々は,広く普及している臥位で撮影された医用画像を有効利用するため,立位時の筋骨格変形を定量化し,臥位の画像から立位の画像を予測することを目指している.本研究ではその第一歩として,同一被験者で撮影された臥位・立位CT画像を自動セグメンテーションし,その精度と体位による体積変化を求めた. |
(英) |
Musculoskeletal models that are faithful to medical images are important for clarifying the causes of movement disorders. Since the kinematic properties of the musculoskeletal system change depending on the body position, it is desirable to create a musculoskeletal model of standing movements based on medical images scanned in the standing position. However, medical images scanned in the upright position are less common than those in the supine position, and data are limited. Therefore, the final goal of our project is to quantify musculoskeletal deformation in the upright position and predict it from the images scanned in the supine position in order to effectively use images scanned in the supine position. In this study, as a first step, we automatically segmented supine and upright CT images scanned for the same subject, and determined the segmentation accuracy and the volume change with respect to the body position. |
キーワード |
(和) |
立位CT / 筋骨格セグメンテーション / 筋骨格変形 / / / / / |
(英) |
upright CT / muscle segmentation / musculoskeletal deformation / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 347, MI2021-70, pp. 106-110, 2022年1月. |
資料番号 |
MI2021-70 |
発行日 |
2022-01-18 (MI) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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MI2021-70 |