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  2. A500a 雑誌掲載論文
  3. 学術雑誌

多クラスAdaBoostを用いた腹部静脈領域に対する解剖学的名称自動対応付け手法

http://hdl.handle.net/2237/23707
http://hdl.handle.net/2237/23707
227bc938-01d3-4c73-8acd-91f808d47efa
名前 / ファイル ライセンス アクション
110009626685.pdf 110009626685.pdf (948.6 kB)
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2016-03-03
タイトル
タイトル 多クラスAdaBoostを用いた腹部静脈領域に対する解剖学的名称自動対応付け手法
言語 ja
その他のタイトル
その他のタイトル A method for automated anatomical labeling of abdominal veins by using multi-class AdaBoost
言語 en
著者 松崎, 哲朗

× 松崎, 哲朗

WEKO 63144

ja 松崎, 哲朗

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小田, 昌宏

× 小田, 昌宏

WEKO 63145

ja 小田, 昌宏

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北坂, 孝幸

× 北坂, 孝幸

WEKO 63146

ja 北坂, 孝幸

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三澤, 一成

× 三澤, 一成

WEKO 63147

ja 三澤, 一成

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森, 健策

× 森, 健策

WEKO 63148

ja 森, 健策

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MATSUZAKI, Tetsuro

× MATSUZAKI, Tetsuro

WEKO 63149

en MATSUZAKI, Tetsuro

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ODA, Masahiro

× ODA, Masahiro

WEKO 63150

en ODA, Masahiro

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KITASAKA, Takayuki

× KITASAKA, Takayuki

WEKO 63151

en KITASAKA, Takayuki

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MISAWA, Kazunaru

× MISAWA, Kazunaru

WEKO 63152

en MISAWA, Kazunaru

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MORI, Kensaku

× MORI, Kensaku

WEKO 63153

en MORI, Kensaku

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アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
権利
言語 ja
権利情報 (c)一般社団法人電子情報通信学会 本文データは学協会の許諾に基づきCiNiiから複製したものである
キーワード
主題Scheme Other
主題 血管
キーワード
主題Scheme Other
主題 静脈CT像
キーワード
主題Scheme Other
主題 解剖学的名称認識
キーワード
主題Scheme Other
主題 血管構造解析
キーワード
主題Scheme Other
主題 blood vessel
キーワード
主題Scheme Other
主題 vein CT images
キーワード
主題Scheme Other
主題 recognition of anatomical names
キーワード
主題Scheme Other
主題 analysis of blood vessel structures
抄録
内容記述 腹部外科手術では血管構造の把握が重要であり,そのためにCT像を利用する場合がある.しかし,体内を複雑に走行する血管の構造を多数のスライスを含むCT像から理解することは困難である.そこで,腹部静脈領域に対して計算機により自動的に解剖学的名称を対応付ける手法を提案する.3次元腹部CT像から抽出された静脈領域は細線化され,木構造として表現される.最初に,特徴的な血管の名称を,分岐数や血管枝の末端の位置などに基づきルールベースで対応付ける.次に,それ以外の血管に対して,機械学習を利用して構築された尤度関数により枝が各血管である尤度を算出する.その後,子枝のうち尤度が最大である枝を探索することにより,血管名を対応付ける.本手法を3次元腹部CT像から抽出した静脈領域画像20症例に対して適用したところ,対応付けの再現率は86.3%,適合率は85.7%,F値は86.0%であった.
言語 ja
内容記述タイプ Abstract
抄録
内容記述 In abdominal surgeries, understanding of structures of blood vessel is important. Surgeons utilize CT images for such purpose. In this paper, a method for automated anatomical labeling of the abdominal veins is presented. A thinning process is applied to a abdominal vein region extracted from a 3D CT image. The result of the thinning process is expressed as a tree structure. Firstly, a characteristic blood vessel is labeld with a rule-based method. For the rest of blood vessels, likelihoods are labeled by using a machine learning technique. Then, branches in the tree structure are labeld by searching a child branch whose likelihood is the maximum. In the experiment using 20 cases of abdominal vein images which are manually extracted from 3D CT images, recall rate, precision rate, and F-measure were 86.3%, 85.7%, and 86.0%, respectively.
言語 en
内容記述タイプ Abstract
内容記述
内容記述 IEICE Technical Report;MI2012-33
言語 en
内容記述タイプ Other
出版者
言語 ja
出版者 一般社団法人電子情報通信学会
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプresource http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
タイプ journal article
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
関連情報
関連タイプ isVersionOf
識別子タイプ URI
関連識別子 http://ci.nii.ac.jp/naid/110009626685/
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 0913-5685
書誌情報 ja : 電子情報通信学会技術研究報告. MI, 医用画像

巻 112, 号 142, p. 65-70, 発行日 2012-07
著者版フラグ
値 publisher
シリーズ
関連名称 IEICE Technical Report;MI2012-33
URI
識別子 http://ci.nii.ac.jp/naid/110009626685/
識別子タイプ URI
URI
識別子 http://hdl.handle.net/2237/23707
識別子タイプ HDL
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Ver.1 2021-03-01 15:19:29.178705
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