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アイテム
じん肺X線CT像における 粒状影の自動抽出
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/53537
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/5353784ac0a13-8809-4101-afb4-cfe500d1eeb7
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 1990 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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公開日 | 1990-05-17 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | じん肺X線CT像における 粒状影の自動抽出 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Automated Detection of Small Rounded Opacities in X - ray CT Images of Pneumoconiosis | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
資源タイプ | ||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
資源タイプ | technical report | |||||||
著者所属 | ||||||||
名古屋大学工学部情報工学科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
名古屋大学工学部情報工学科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
名古屋大学工学部情報工学科 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Department of Information Engineering, School of Engineering, Nagoya University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Department of Information Engineering, School of Engineering, Nagoya University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Department of Information Engineering, School of Engineering, Nagoya University | ||||||||
著者名 |
陳旋
× 陳旋
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著者名(英) |
Xuan, Chen
× Xuan, Chen
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 本研究では、じん肺X線CT像を用いた定量診断のためのじん肺粒状影の自動抽出手法について述べる。CT像では、じん肺陰影と血管影(気管影を含む)の濃度値がよく似ているため、他の特徴量を使ってじん肺陰影を抽出する必要がある。そこで、円形のものを強調し、細長いものを抑制するような差分型フィルタを考案し、じん肺粒状影の抽出を試みた。このフィルタは、一種の2階差分型フィルタであり、じん肺粒状影のような小円形領域を強調するようにフィルタのサイズや差分方向が調整されている。また、このフィルタリング結果を用いてじん肺粒状影の密度とサイズを計測してじん肺X線CT像の分類を試み、13例に対して約77%の正識別率を得ることができた。 | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | A new automated detection of small rounded opacities for quantitative diagnosis of pneumoconiosis is discussed. Since small rounded opacities of pneumoconiosis and shadows of blood vessels (including bronchi) in CT images have almost the same gray level values, we must utilize some other characteristics to extract small shadows due to pneumoconiosis only. We developed a differential filter which enhances rounded regions as well as suppresses elongated regions. Furthermore, we tried to classify the pneumoconiosis X-ray CT images by use of the profusion and size of the opacities extracted above, and achieved seventy seven percent of the recognition rate for thirteen sets of CT images. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AA11131797 | |||||||
書誌情報 |
情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM) 巻 1990, 号 38(1990-CVIM-066), p. 1-8, 発行日 1990-05-17 |
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Notice | ||||||||
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
出版者 | ||||||||
言語 | ja | |||||||
出版者 | 情報処理学会 |