高階エネルギー最小化による３次元多臓器セグメンテーション
Publicly Offered Research
| Project Area | Computational anatomy for computer-aided diagnosis and therapy :Frontiers of medical image sciences |
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| Project/Area Number |
24103709
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Review Section |
Science and Engineering
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
石川 博 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (60381901)
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| Project Period (FY) |
2012-04-01 – 2014-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2013)
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| Budget Amount *help |
¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2013: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Fiscal Year 2012: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
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| Keywords | 医用画像処理 / 最適化 |
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| Research Abstract |
多臓器セグメンテーションのために高階エネルギーを最小化する新たなアルゴリズムを開発した。これは、従来手法と異なり、付加変数を必要としない。この成果はCVPR2014に採択された。また、セグメンテーション結果の評価により最適なセグメンテーション結果を選択する方法を検討した。各セグメンテーション結果に対して，トレーニングデータから得られる統計から尤度を計算することで，セグメンテーション結果の評価を行った。セグメンテーション結果の良さは，セグメンテーション結果と正解データとの一致率の高さと定義し，尤度と一致率の相関を調べた。また他にも、肺の血管のCT画像を動脈と静脈に分けるセグメンテーションに高階エネルギー最小化を応用した。これはワークショップPIA2013で発表した。一方、心臓の動脈硬化の程度をCT画像から測定するためのアルゴリズムを開発し、国際会議MICCAI2014に採択された。
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| Current Status of Research Progress |
Reason
25年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
25年度が最終年度であるため、記入しない。
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Report
(2 results)
Research Products
(3 results)
