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肝臓の統計的形状モデルと肝硬変診断支援への応用

近年,個人差の大きい臓器などの解剖構造を統計的に表現し形状のバリエーションを記述した統計的形状モデルの研究が盛んに行われている. そこで本研究では,肝臓の統計的形状モデルを構築し,構築された統計的形状モデルから肝硬変の診断支援への応用を目指している. まず,正常と肝硬変それぞれのCT画像から肝臓領域を抽出し,主成分分析を用いて統計的形状モデルを構築する. 構築した肝臓の統計形状モデルを図1に示す. 横軸は第1成分のバリエーションを示し,縦軸は第2成分のバリエーションを示す. そして,構築した統計的形状モデルから肝硬変の特徴を示す形状変化を見つけ, その形状変化におけるモデル係数を比較することで肝臓が正常であるか異常であるか識別可能であることを提案する. その係数分布を図2に示す。図2に示すように,正常な肝臓はグラフの中心に集まり,肝硬変を患った肝臓はその周りに分布した. したがって,肝臓の統計的形状モデルを使用することにより肝硬変の診断支援への応用が可能であることが示せた.
本研究は文部科学省科学研究補助金新学術領域公募研究22103513, 研究基盤(B)21300070, 立命館大学グローバルイノベーション研究機構(R-GIRO)の支援に基づき実施している。


図1. 肝臓の統計的形状モデル


図2. モデル係数による識別



関連研究発表:
1. 小原 伸哉,Amir Hossein Foruzan,健山 智子,陳 延偉,古川 顕,金崎 周造,若宮 誠,村田 喜代史,“肝臓の統計形状モデルを使った肝硬変の診断支援”, 平成21年電気関係学会関西支部連合大会,2009年10月. (平成21年電気関係学会関西支部連合大会奨励賞受賞)
2. 小原 伸哉,Amir Hossein Foruzan,健山 智子,陳 延偉,古川 顕,金崎 周造,若宮 誠,村田 喜代史,“肝臓の統計的形状モデル構築と肝硬変診断支援への応用”,医用画像研究会(MI研究会), 2010年5月.
3. Shinya Kohara, Tomoko Tateyama, Amir Hossein Foruzan, Akira Furukawa, and Yen-Wei Chen, “Application of Statistical Shape Model to Diagnosis of Liver Disease”,SEDM2010,2010年7月.
4. 小原伸哉,Amir Hossein Foruzan,健山智子,古川顕,金崎周造,若宮誠,村田喜代史,Xiong Wei,陳延偉,“統計的形状モデルを用いた肝硬変データの分類精度に関する定量評価”,パターン認識・メディア理解研究会(PRMU),2011年1月.
5. Shinya Kohara, Tomoko Tateyama, Amir Hossein Foruzan, Akira Furukawa, Shuzo Kanasaki, Makoto Wakamiya, Xiong Wei and Yen-Wei Chen,"Preliminary Study on Statistical Shape Model Applied to Diagnosis of Liver Cirrhosis",Proc. Of 2011 IEEE International Conference on Image Processing,2011.

 

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