Normalization method in Neonatal MR Images for Statistical Cerebral Disease Diagnosis

• 橋岡 亜弥

• 小橋 昌司

• 若田 ゆき

• 安藤 久美子

• 石藏 礼一

• 倉本 圭

• 石川 智基

• 廣田 省三

• 畑 豊

Bibliographic Information

Other Title

• 統計的脳疾患診断のための新生児脳MR画像正規化法

Abstract

脳疾患を超早期に発見・治療を行うために，新生児を対象とした脳疾患診断法が求められている．成人脳 MR (magnetic resonance) 画像を用いた脳疾患の計算機診断支援システムの一つとして，VBM (voxel-based morphometry) が提案されている．VBM では診断対象者の脳形状を標準脳に正規化し，統計解析によって疾患部位領域を検出する．しかし従来の脳形状正規化法では成人脳由来の標準脳が用いられているため，新生児脳への適用が困難と考えられる．本研究では，新生児脳の正規化法を3種提案する．第 1 の提案法では新生児の単一個人脳を標準脳とする．第 2 の提案法では第 1 の手法に頭蓋除去を前処理として適用する．第 3 の提案法では複数の新生児脳から標準脳を作成する．これら 3 種の提案法と従来法を 14 例の新生児脳 (修正齢- 4 週から 4 週) に適用した．解剖学的ランドマークと相互情報量を用いて精度比較を行った結果，提案法は従来法に比べ有意に高精度な結果が得られた．In order to diagnose the cerebral diseases in early stage, a diagnosing method for neonates is required. As a diagnosis method using adult magnetic resonance (MR) images, voxel-based morphometry (VBM) has been proposed. VBM normalizes an evaluating brain into a template, and detects disease area using statistical analysis. However, because the conventional normalization method uses an adult template, it is difficult to analysis to the neonatal brain. This study proposes three new normalization approaches for the neonatal brain. The 1st approach defines an individual brain as a template. The 2nd approach introduces skull stripping into preprocessing of the 1st approach. The 3rd approach produces a neonatal template from some neonatal brains. Three approaches and conventional method were applied to 14 neonatal brains (revised age were between -4 and 4 weeks). The normalization accuracy evaluated by using anatomical landmarks and mutual information showed that the proposed methods were superior to the conventional method.

Journal

• 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）

  研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM） 2011 (18), 1-8, 2011-05-12

Details

• CRID: 1570572702056336000
• NII Article ID: 110008584034
• NII Book ID: AA11131797
• Text Lang: ja
• Data Source:
  • CiNii Articles
  • KAKEN