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

2012 Fiscal Year Annual Research Report

• Project Area: Computational anatomy for computer-aided diagnosis and therapy :Frontiers of medical image sciences
• Project/Area Number: 24103709
• Research Institution: Waseda University
• Principal Investigator: 石川 博 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (60381901)
• Project Period (FY): 2012-04-01 – 2014-03-31
• Keywords: 医用画像処理 / 最適化

Outline of Annual Research Achievements

今年度はまず多臓器セグメンテーションのためのエネルギーの設計を試みた。多臓器セグメンテーションにおいては、領域分割は2 値ラベル付けではなく、それぞれの臓器およびバックグラウンドを表す多値ラベル付けとして表される。
エネルギー設計のため、正解データを使った学習を試みた。事前分布を得るため、正解データで特定の相対的位置にあるボクセルにおけるラベルの組み合わせの数を数えた。この際、相対的なボクセルの位置が問題になるが、中心ボクセルおよびそこから３軸方向に等距離ずつ離した合計４ボクセルを用い、距離を変えながらある指標を用いてこれを評価した。また、画素値からの予測をするため、EMアルゴリズムによりガウス混合回帰モデルの学習も試みた。これらはどちらも継続中である。
エネルギー最小化には融合移動アルゴリズムを使用した。
また、これは２値の問題であるが、肺の動脈と静脈を分離する問題について、高階エネルギーの応用を検討した。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

当初計画通り、多臓器セグメンテーションのためのエネルギーの設計を試みた。

Strategy for Future Research Activity

予定通り、初年度に得た知見をもとに、より一般的な多臓器セグメンテーション法の構築をめざす。具体的には、まずエネルギーについて複数の臓器間の関係をデータから学習することを検討する。また最小化についても、正しいセグメンテーションのデータから融合移動のための提案配置を生成することを検討する。