2026-03-09T15:52:53Z https://mie-u.repo.nii.ac.jp/oai

oai:mie-u.repo.nii.ac.jp:00009129 2023-09-11T01:42:52Z 366:640:641:647

頭部MR画像における脳実質境界抽出精度の向上と異常部位候補検出に関する研究 稲垣, 卓也 application/pdf MRI(Magnetic Resonance Imaging :磁気共鴫画像法)により少ない侵襲で脳の形態が診断できるようになり，脳ドックが普及してきた.脳ドックの目的は，日本人の死亡原因の中でも多くの割合を占める疾患である脳梗塞やその他多くの疾患の早期発見及び予防をすることにある.脳ドックのような集団検診において医師にかかる負担は増しており，病変部を自動検出し，その位置や形状等の疾患情報を提示することで医師の負担軽減につながる.病変部を自動検出するためには正常なモデルであるアトラス画像を利用することが有効である.そのため，アトラス画像と臨床画像を照合する必要があり，その精度は病変部の検出に大きな影響を与える.精度に影響を与える要因として着目したのは,皮下脂肪による精度の低下である.本研究では,照合精度を向上させるための前処理として臨床面像の皮下脂肪部分を自動除去するためのアルゴリズムを提案し,実験を行いその有効性を検証した.皮下脂肪の自動除去や脳実質の抽出には様々な研究が行われている[2][3]が,従来の方法では皮下脂肪と脳実質がくっついて見えている部分は一緒に脳実質として認識してしまう事や,拡張する時にシードを手動で決定しなければならない等の問題点がある.そこで本研究で動的計画法を利用した脳実質抽出法の提案.実装を行った.これにより,照合の際問題となっていた皮下脂肪の自動除去が可能となり,精度の向上が確認できた.また病変部での照合による特徴的な変形モデルを病変部検出の指標とする研究[1]が今まで研究されている.本研究では新たな指標を提案し,実験によって提案した病変部検出指標の妥当性について検討した. そしてその結果,従来の提案手法よりも安定して病変が検出出来たことを確認した. 三重大学大学院工学研究科博士前期課程情報工学専攻 2, 1, 53 thesis 三重大学 鈴木, 秀智 22797 2011-01-01 VoR application/pdf https://mie-u.repo.nii.ac.jp/record/9129/files/2010M228.pdf http://hdl.handle.net/10076/12775 https://mie-u.repo.nii.ac.jp/records/9129 jpn