@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00242229,
 author = {木村, 優希 and 内田, 裕也 and 菊地, 貴博 and 稲本, 陽子 and 橋本, 卓弥 and 道脇, 幸博 and 井尻, 敬},
 issue = {3},
 month = {Jan},
 note = {深層学習の発展に伴い，医用CT画像の高精度な自動領域分割が可能となってきた．しかし，誤りの全くない分割結果を自動で得ることは未だ難しく，専門家による確認と修正作業が必要である．本研究では，人体内部を時空間的に撮影した4次元CT（4DCT）画像に着目し，深層学習を用いて得られた領域分割結果を効率的に修正できる手法を提案する．提案手法において，ユーザは，4DCT画像と深層学習により推論された関心領域を入力し，関心領域の正しい境界形状を曲線制約を複数配置することで指定する．すると提案手法は，ユーザの配置した曲線制約にフィットするように，かつ，局所形状をなるべく維持するように関心領域を変形する．また，4DCT画像において効率的な曲線制約指定を支援するため，全フレームで共有され，時間に沿って補間される共有曲線制約も提案する．},
 title = {輪郭線制約を用いた4次元CT画像の領域分割結果の修正手法},
 year = {2025}
}