Abstract
本論文では,CT画像を用いた,様々なサイズの原発性肝がん(以下,腫瘍)に対応可能な腫瘍検出法を報告する.従来,CT画像を用いた腫瘍検出では,1cm以上の腫瘍を自動検出する研究が盛んであり,これらの研究では2種類の異なる画像(動脈相,遅延相)が用いられてきた.このうち,遅延相は正確な腫瘍サイズ計測が可能であるが,コントラストが低いため1cm以下の小結節の検出が難しい.一方,動脈相では小結節検出が可能になるが,雑音と腫瘍の輝度値が類似しているため誤検出が生じやすい,という問題があった.そこで本論文では,様々なサイズの腫瘍が検出可能な動脈相を用いた腫瘍の自動検出法を提案する.提案手法では,複数腫瘍の自動検出を実現するため,腫瘍個数の事前知識が不要なLevel Set Methodを導入する.更に,低コントラストや雑音に対応した,新たな成長速度項を提案する.提案手法を臨床画像24症例に適用した結果,Sensitivity 90%以上,誤検出が1症例当り3.1個となり,従来のLevel Set Methodを用いた検出手法と比較して,検出精度が大幅に向上することを確認した.
| Translated title of the contribution | Size-Adaptive Hepatocellular Carcinoma Detection from 3-D CT Images Based on the Level Set Method |
|---|---|
| Original language | Japanese |
| Pages (from-to) | 2825-2837 |
| Number of pages | 13 |
| Journal | 電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム = The IEICE transactions on information and systems |
| Volume | 96 |
| Issue number | 11 |
| Publication status | Published - Nov 2013 |