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文章基本信息

  • 标题:画像特徴を用いたLIDCデータベースからのすりガラス状候補陰影の検出法
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  • 作者:横田 佳祐 ; 金 亨燮 ; タン ジュークイ
  • 期刊名称:映像情報メディア学会誌
  • 印刷版ISSN:1342-6907
  • 电子版ISSN:1881-6908
  • 出版年度:2016
  • 卷号:70
  • 期号:8
  • 页码:J178-J184
  • DOI:10.3169/itej.70.J178
  • 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.
  • 关键词:コンピュータ支援診断;すりガラス状陰影;LIDCデータベース;パターン認識
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