2006 Fiscal Year Annual Research Report
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17360190
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| Research Institution | Tokyo University of Agriculture and Technology |
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Principal Investigator |
小畑 秀文 東京農工大学, 本部, 学長 (80013720)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
清水 昭伸 東京農工大学, 大学院共生科学技術研究院, 助教授 (80262880)
江澤 英史 独立行政法人放射線医学総合研究所, 重粒子医科学センター病院, 医長 (20300907)
岩瀬 博太郎 千葉大学, 大学院医学研究院, 教授 (30272420)
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| Keywords | Ai / 死亡画像 / 病理診断 / 診断支援 / CAD |
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| Research Abstract |
本年度は,胸部CT像上の骨折検出のための画像処理システムの開発を行い,昨年度までに開発したCT像の画像データベースに適用して性能の評価を行った.具体的には,入力した3次元胸部CT像に対して以下の処理を行うシステムを開発した.
a)骨領域の抽出
b)骨の解剖学的分類(第一胸椎など,解剖学的名称の付与)
c)骨折部位の特定
a)の骨領域の抽出処理では,二値化などの単純な方法以外に,様々なテクスチャ特徴に注目した詳細な処理を提案した.画像データベースに適用して性能を評価したところ,提案した処理によってどの症例からもほぼ安定して骨領域が抽出できることが確認できた.ただし,CT画像の解像度が低下するにつれて精度もやや低下することが分かり,この点の改良が今後の課題となっている.次に,b)の解剖学的分類については,隣接する骨同士が接する部位に両者を分割する目的で分割点と呼ぶ点を配置し,その分割点の分布の統計モデルを構築した.また,そのモデルを用いた骨の解剖学的分類手法を提案した.データペースを用いた評価実験では,7割強の骨の画素に対して正しく解剖学的名称が付与できていたが,まだ骨同士が接する部位を中心に問題が残されている.最後のc)については,分類された骨ごとに,骨表面の連続性に注目して骨折を検出するアルゴリズムを開発した.実際の画像を用いて評価したところ7割程度の検出精度であったが,拾いすぎも同時に幾つか検出されることがわかった.
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