曲線長分類を用いた胃領域検出と診断支援システムへの応用  [in Japanese] Detection gastric region by using the classification of length, and its application to computer aided diagnosis  [in Japanese]

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Abstract

本論文は胃X線二重造影像に見られる線の長さのスケール構造を解析し、計算機によるひだが集中する病変の検出手法を提案する。胃X線二重造影像には胃輪郭や肋骨・病変に伴うひだ・微小構造という複雑な線構造が見られるが、本論文では線の長さに基づくスケール分類によって、胃領域から病変の候補として評価すべき線構造を選択する。選択された線からひだ集中度を計算することで病変領域を推定する。実験結果から、放射線医の指摘する病変領域の90.2%が本手法により検出できることが示された。

This paper proposes a new method to detect convergent folds by the computer using the scale structure of length of line in the double contrast X-ray image. Complex line structures like outline of stomach, folds and other minute structures are seen in the double contrast X-ray image. In this paper, we select lines by the length based scale classification from the gastric region that should be evaluated as a candidate of lesion. The fold concentration degree is calculated from the selected line, and can indicate lesions. From the experiment result, our method can detect 90.2% of lesions.

Journal

  • IEICE technical report.

    IEICE technical report. 104(163), 27-30, 2004-07-01

    The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

References:  9

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110003171974
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AA11370335
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    ART
  • ISSN
    09135685
  • NDL Article ID
    7069591
  • NDL Source Classification
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL Call No.
    Z16-940
  • Data Source
    CJP  NDL  NII-ELS 
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