知的画像診断支援と電子医学データベースのための汎用像器モデルの構築に関する研究

智能影像诊断支持和电子医学数据库通用影像模型构建研究

• 批准号: 17032005
• 负责人: 滝沢 穂高
• 金额: $ 2.56万
• 依托单位: University of Tsukuba
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
• 财政年份: 2005
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2005 至 2006
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-17032005/
• 关键词: 医用画像; 画像診断支援; 臓器モデル; 特徴; 固有空間; 空間統計解析; データ融合; 精度向上; 固有空間法; 位置・相互依存性; 主成分分析; マップモデル

本研究では「汎用臓器モデルの構築に関する研究」について,主に以下の2項目について主に研究をすすめ,成果が得られたので報告する.胸部X線CT画像に肺がん検出フィルタを適用し,得られた候補陰影を含む関心領域内の全ての画素値自身を特徴量と部分(固有)空間法を用いて認識する手法を開発・発展させた.従来,関心領域を2次元に限定していたが,CT画像の上下スライスの同位置の矩形領域内の画素値も特徴量として用いることによって,精度向上を図った.胸部X線CT画像のそれぞれの場所における,放射線科医によって指摘された結節(肺がん)の数,計算機認識システムによって過剰検出されたFP (False Positive)の数,および血管最大経,肺野領域比といった画像特徴の3つの物理量の間の空間的な関係を統計的に解析することによって,未知症例における画像特徴からその画像のそれぞれの場所の結節数とFP数を予測し,計算機認識システムの出力とデータ融合することによって,結節とFPの認識精度を向上させるための手法を開発した.実際の被験者データ200症例以上に適用実験し,認識精度の向上に成功した.上記研究について1件の国際会議発表,4件の国内会議発表を行った.

This study で は "universal viscera モ デ ル の build に masato す る research" に つ い て, master に の below 2 items に つ い て main に research を す す め, results が must ら れ た の report で す る. Chest X-ray CT picture に lung が ん 検 out フ ィ ル タ を applicable し, too ら れ た alternate shadow contains を む masato の whole heart field て の pixels を nt itself, 徴 quantity と part (natural) space method を with い て know す る gimmick を 発 · 発 open exhibition さ せ た. を 従, masato heart field 2 dimensional に qualified し て い た が, CT picture の fluctuation ス ラ イ ス の の pixels with position の rectangular field numerical も, 徴 quantity と し て in い る こ と に よ っ て, precision up を 図 っ た. Chest X-ray CT picture の そ れ ぞ れ の places に お け る, radiology medical に よ っ て blame さ れ た nodules (lung が ん) の number, computer knowledge シ ス テ ム に よ っ て before turning 検 out さ れ た FP (False Positive) の number, お よ び vascular 経 biggest, lung field than と い っ た portraits, 徴 の 3 つ の の space between physical quantities の な masato is を statistical analytical す に る こ と に よ っ て, unknown cases に お け る portraits, 徴 か ら そ の portrait の そ れ ぞ れ の places の nodule number と FP し を to test, the computer know シ ス テ ム の output と デ ー Youdaoplaceholder0 fusion する とによって とによって, nodule とFP <s:1> recognition accuracy を upward させるため <s:1> technique を development た. In reality, the subjects デ タ タ more than 200 cases に applicable to reality デ, the accuracy of understanding <s:1> upward に success た た. The above notes on the research に, に, て, て, 1 <s:1> international conference schedule, and 4 domestic conference schedules を, った.

项目成果

Construction Method of Three-dimensional Deformable Template Models for Tree-shaped Organs

树状器官三维变形模板模型的构建方法

• 发表时间: 2006
• 期刊: IEICE Transactions on Information and Systems E89-D・1
• 作者: Hotaka Takizawa;Shinji Yamamoto
• 通讯作者: Shinji Yamamoto

Eigen Image Recognition of Pulmonary Nodules from Thoracic CT Images by Use of Subspace Method

子空间法对胸部CT图像肺部结节的特征图像识别

• 发表时间: 2005
• 期刊: IEICE Transactions on Information and Systems E88-D-II・6
• 作者: Gentaro Fukano;Yoshihiko Nakamura;Hotaka Takizawa;Shinji Mizuno;Shinji Yamamoto;他4
• 通讯作者: 他4