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  1. A500 情報学部/情報学研究科・情報文化学部・情報科学研究科
  2. A500a 雑誌掲載論文
  3. 学術雑誌

条件付き確率場による医用画像からの臓器抽出に関する予備的検討

http://hdl.handle.net/2237/23722
http://hdl.handle.net/2237/23722
f7d26517-2286-4fda-9b5f-7f68fac558f8
名前 / ファイル ライセンス アクション
110009821255.pdf 110009821255.pdf (1.3 MB)
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 条件付き確率場による医用画像からの臓器抽出に関する予備的検討
言語 ja
その他のタイトル
その他のタイトル A Preliminary Study on Organ Segmentation using Conditional Random Fields from Medical Image
言語 en
著者 二村, 幸孝

× 二村, 幸孝

WEKO 63362

ja 二村, 幸孝

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林, 雄一郎

× 林, 雄一郎

WEKO 63363

ja 林, 雄一郎

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北坂, 孝幸

× 北坂, 孝幸

WEKO 63364

ja 北坂, 孝幸

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森, 健策

× 森, 健策

WEKO 63365

ja 森, 健策

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NIMURA, Yukitaka

× NIMURA, Yukitaka

WEKO 63366

en NIMURA, Yukitaka

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HAYASHI, Yuichiro

× HAYASHI, Yuichiro

WEKO 63367

en HAYASHI, Yuichiro

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KITASAKA, Takayuki

× KITASAKA, Takayuki

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en KITASAKA, Takayuki

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MORI, Kensaku

× MORI, Kensaku

WEKO 63369

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 構造学習
キーワード
主題Scheme Other
主題 条件付き確率場
キーワード
主題Scheme Other
主題 セグメンテーション
キーワード
主題Scheme Other
主題 structured output learning
キーワード
主題Scheme Other
主題 conditional random fields
キーワード
主題Scheme Other
主題 segmentation
抄録
内容記述 本稿では,条件付き確率場による医用画像からの臓器領域抽出に関して検討する.これまで医用画像からの臓器領域自動抽出を目的とした多くの研究が報告されている.しかしながら,それらの多くは経験的に決定する調整パラメータを含むといった問題が存在する.本報告では,臓器領域抽出を医用画像全体にわたる各画素の臓器ラベル推定問題ととらえ,構造学習によりパラメータを学習した確率的グラフィカルモデルに基づいて,臓器領域を自動抽出する手法に関して検討する.確率的グラフィカルモデルにはランダムに画素間を接続した条件付き確率場特徴量には画素の濃度値と臓器ラベルの関係を表すバイナリ特徴を使用する.また,条件付き確率場のパラメータ学習には確率的勾配降下法,臓器ラベル推定には最大事後確率推定を使用する.本手法を腹部造影CT画像5例へと適用した結果,臓器ラベル推定誤差10.0%(一致度:肝臓0.65,脾臓0.61,右腎臓0.61,左腎臓0.63,膵臓0.24)で,臓器領域の自動抽出が可能であることが確認された.
言語 ja
内容記述タイプ Abstract
抄録
内容記述 This paper describes an organ region segmentation method using conditional random fields from medical images. A lot of methods have been proposed to enable automated extraction of organ regions from medical images. However, it is necessary to adjust emperical parameters of them to obtain precise organ regions. In this paper, we propose an organ segmentation method using structured output learning which is based on probabilistic graphical model. The proposed method utilizes randomly connected conditional random fields as probabilistic graphical model and binary features which represent the relationship between voxel intensities and organ labels. Also we optimize the weight parameters of conditional random fields using stochastic gradient descent and estimate organ labels using maximum a posteriori estimation. The experimental result revealed that the proposed method can extract organ regions automatically using structured output learning. The error of organ label estimation was 10.0%. DICE coefficients of liver, spleen, right kidney, left kidney, and pancreas are 0.65, 0.61, 0.61, 0.63, 0.24, respectively.
言語 en
内容記述タイプ Abstract
内容記述
内容記述 IEICE Technical Report;MI2013-84
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/110009821255/
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 113, 号 410, p. 155-160, 発行日 2014-01
著者版フラグ
値 publisher
シリーズ
関連名称 IEICE Technical Report;MI2013-84
URI
識別子 http://ci.nii.ac.jp/naid/110009821255/
識別子タイプ URI
URI
識別子 http://hdl.handle.net/2237/23722
識別子タイプ HDL
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Ver.1 2021-03-01 15:19:03.543502
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