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アイテム
非剛体レジストレーションを利用した 3 次元胸部 CT 像の位置合わせと多発性小肺結節の経過観察支援への応用
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/61536
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/61536b00469ef-8acc-4a7b-af64-58687b2929ae
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2009 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 | 2009-03-06 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 非剛体レジストレーションを利用した 3 次元胸部 CT 像の位置合わせと多発性小肺結節の経過観察支援への応用 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Methods for identifying small pulmonary nodules on follow-up CT scans using non-rigid registration | |||||||
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 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
名古屋大学 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
名古屋大学 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
名古屋大学 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
愛知工業大学 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
札幌南三条医院 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
札幌厚生病院 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
恵和会西岡病院 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Nagoya Univ. | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Nagoya Univ. | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Nagoya Univ. | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Nagoya Univ. | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Aichi Inst. of Tech. | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Sapporo Minami-Sanjo Hospital | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Sapporo Kosei-General Hospital | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Keiwa-kai Nishioka Hospital | ||||||||
著者名 |
内藤, 英智
× 内藤, 英智
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著者名(英) |
Hideto, Naito
× Hideto, Naito
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 多発性小肺結節の症例では,医師の手による検出及び,経時変化の観察には多大な労力が必要となる.そのため,計算機による半自動化手法が求められている.本稿では,局所濃淡特徴に基づいた 3 次元胸部 X 線 CT 画像からの多発性小肺結節の検出手法及び,結節の重心点間距離,および体積や平均 CT 値等の特徴量変化を用いた結節の同定手法を提案する.胸部 X 線 CT 像 3 症例 14 画像に対して本手法を適用した結果,同定成功率が 83.3% (30 組中 36 組) であった. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | This paper presents new methods for enabling physicians to easily observe follow-up CT scans. First, we detect nodules from 3D X-ray CT images based on local intensity structure analysis. Next, we co-register follow-up CT scans based on non-rigid registration to find correspondence of nodules automatically detected from all the CT scans. We applied this method to three cases including 14 images of multiple metastasis lung nodules. In this experiment we used the nodules automatically extracted by our method. The rate of assigning correct ID to each nodule turned out to be 83.3% (30/36). | |||||||
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 |
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 2009, 号 29(2009-CVIM-166), p. 313-318, 発行日 2009-03-06 |
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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 |