@article{oai:nagoya.repo.nii.ac.jp:00021567,
 author = {加賀城, 充 and 中村, 嘉彦 and エカ, プトラ  スマディアント and 平野, 雅嗣 and 森, 健策 and KAGAJO, Mitsuru and NAKAMURA, Yoshihiko and EKA, PUTRA  Sumadianto and HIRANO, Masatsugu and MORI, Kensaku},
 issue = {411},
 journal = {電子情報通信学会技術研究報告. MI, 医用画像},
 month = {Jan},
 note = {本論文では、固有空間法を用いた3次元X線CT像の部位推定手法を提案する。現在、特定の臓器、症例を対象に異なるCAD(Computer Aided Diagnosis)システムの構築が行われているが、その多くは対象の臓器を含む一部の撮影範囲にしか対応していない。しかし、実際に撮影されるCT像の撮影範囲は様々である。そこで、我々は、自動的にCT像の部位を判定し、その推定結果を元に自動的に入力CT像を推定した部位を対象とするCADシステムに適用することを目的として、学習用CT像に主成分分析を適用して固有空間を作り、未知の入力CT像を固有空間上に射影して部位推定を行う手法を開発した。本手法を全身CT像、胸部CT像及び腹部CT像各2例に適用した結果、平均82%の精度で部位の推定が可能であった。, High resolution medical imaging modalities, such as MRI, CT and so on, generate more than several hundreds CT images per person. This increase in the amount of image data is an important problem to consider. For that reason, Computer Aided Diagnosis (CAD) systems have been developed. We developed a positional classification method which applies training CT images to PCA, generates eigenspace and projects test CT images on the space. We are able to apply automatically classified results to a corresponding CAD system The purpose of this research is to develop as automatic positional classification of body parts In this report, we describe this using an appearance-based classification method. As the results, we could estimate about 82% mean accuracy rate., IEICE Technical Report;MI2012-72},
 pages = {53--58},
 title = {固有空間法を用いた3次元X線CT像の部位推定手法の検討},
 volume = {112},
 year = {2013}
}