出版社:The Institute of Image Information and Television Engineers
摘要:本稿では読影医師への負担軽減と読影精度の向上を目的とし,LIDCデータベース上の胸部CT画像からのGGO候補領域の自動抽出法を提案する.手法としては,まず肺野領域の抽出を行い,得られた肺野領域に対し,3D Line Filterによる血管・気管支領域の除去を行う.その後,濃度・勾配閾値処理により初期GGO候補領域を抽出する.そして初期GGO候補領域のセグメンテーションを行い,統計的特徴量を算出する.最後に,特徴量を基に識別器を構築し,最終的なGGO候補領域を決定する.本稿では,識別器としてニューラルネットワークとサポートベクターマシンの2種類を用い,両者の識別性能を比較する.実験では,提案法をLIDCデータベース上の胸部CT画像31症例に適用し,その結果に対する考察と有用性を述べる.