信号対雑音比が低い濃淡画像に存在する物体の領域分割とその医用画像への応用

低信噪比灰度图像中目标的区域分割及其在医学图像中的应用

• 批准号: 12780272
• 负责人: 原 武史
• 金额: $ 1.28万
• 依托单位: Gifu University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 2000
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2000 至 2001
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-12780272/
• 关键词: 乳房X線写真; 自動検出; 良悪性鑑別; 高次局所自己相関特徴; 主成分分析; 腫瘤陰影; 微小石灰化像; 胸部X線CT写真; 遺伝的アルゴリズム

本年度の研究は,以下の4つに大別される.1.画像データの収集2.スケッチ作画システムの試作3.高次局所自己相関特徴による濃淡画像の分類法の開発4.腫瘤陰影の良悪性鑑別システムの試作1においては,研究協力病院の医師との連携により,約1000例の収集を行なった.そして,研究2,3,4の題材として利用した.2においては,従来われわれが研究してきたコンピュータ支援診断システムの結果を元に,あらたに微分強度画像から判別分析法によって病変部の領域分割を行なうアルゴリズムを開発し,スケッチの自動作画方法を提案した.3においては,画像の濃淡から直接抽出できる画像特徴として,局所パターンマッチング法を新たに開発し,局所パターンの頻度とその主成分分析の結果から,画像が分類できることを示した.画像中の領域分割において画像全体が局所パターンによって構成されていると考えれば,局所パターンの種類を適切に設定することによって濃淡画像中の物体の領域が分割できると予想できる.4においては,2,3の結果に基づき,いままでに収集した画像データベースに存在する腫瘤陰影に対して,自動的に良悪性を鑑別する手法を開発した.ここでは,画像中における腫瘤陰影の領域分割が重要な要素であり,その結果に基づいてさまざまな画像特徴が得られている.100例の腫瘤陰影に適用した結果,80%以上の正解率が得られ,手法の有効性が証明できた.

This year 's <s:1> research, the following <s:1> 4 に に are largely different from される.1. Portraits デ タ タ に collection 2. Youdaoplaceholder4 painting システム trial work 3. High times bureau himself phase masato 徴 に よ る shade portrait の taxonomy の 発 4. Open the tumor shadow の benign 悪 identify シ ス テ ム の attempt 1 に お い て は, study together to hospital の physicians と の に link-up よ り, about 1000 cases of の 収 row な を っ た. そ し て, study 2 and 4 の subject と し て using し た. 2 に お い て は, 従 to わ れ わ れ が research し て き た コ ン ピ ュ ー タ support diagnostic シ ス テ ム の results を yuan に あ ら た に differential intensity portrait か ら discriminant analysis に よ っ て disease - department の field line segmentation を な う ア ル ゴ リ ズ ム を open 発 し, ス ケ ッ チ の automatic painting method proposed を し た. 3 に お い て は, portrait の shade か ら direct pull で き る portraits, 徴 と し て, bureau パ タ ー ン マ ッ チ ン グ method を new た に open 発 し, bureau パ タ ー ン の frequency と そ の pca の results か ら, portrait が classification で き る こ と を shown し た. The portrait の domain partitioning に お い て portrait all が bureau パ タ ー ン に よ っ て constitute さ れ て い る と exam え れ ば, bureau パ タ ー ン の kinds を appropriate に set す る こ と に よ っ て shade the portrait の が の field object segmentation で き る と to think で き る. 4 に お い て は, 2, 3 の results に づ き, い ま ま で に 収 set し た portrait デ ー タ ベ ー ス に exist す る tumor shadow に し seaborne て, automatic に benign 悪 を identify す る gimmick を open 発 し た. こ こ で は, the portrait に お け る tumor shadow segmentation が の field is key factor な で あ り, そ の results に づ い て さ ま ざ ま な portraits, 徴 が have ら れ て い る. 100 cases of の tumor shadow に applicable し た as a result, more than 80% rate が の positive solutions It is obtained that られ, the validity of the method が proves that で た た.

项目成果

原 武史: "マンモグラム上で領域が欠損した腫瘤陰影の自動検出"電子情報通信学会技術研究報告(MI2000). 100・597. 1-4 (2001)

Takeshi Hara：“自动检测乳房X线照片上缺失区域的肿瘤阴影”IEICE技术研究报告（MI2000）1-4（2001）。

Takeshi Hara: "Contrast correction method for detecting microcalcifications on mammograms by using step-wedge index"Proc. of the 15th International Congress and Exhibition CARS 2001. 533-537 (2001)

Takeshi Hara：“使用阶梯楔形指数检测乳房X光照片上微钙化的对比度校正方法”Proc。

松原友子: "乳腺実質濃度の評価に基づくマンモグラムの自動分類法"医用電子と生体工学. 38・2. 9 (2000)

松原智子：“基于乳腺实质密度评估的乳房X线照片自动分类方法”医疗电子与生物工程38・2.9（2000）。

中川 俊明: "乳房X線写真のスケッチ画作成支援システムの開発"医用電子と生体工学. 39・4. 297-304 (2001)

中川俊明：“乳房X光检查草图图像创建支持系统的开发”医疗电子和生物工程39・4（2001）。

中川 俊明: "局所的なパターンマッチングによる画像検索法"電子情報通信学会論文誌. J85DII・1. 149-152 (2002)

中川俊明：“使用局部模式匹配的图像检索方法”电子信息通信工程师学会汇刊J85DII·1（2002）。