Detection Method for Candidate Regions of Ground Glass Opacity on LIDC Database Using Image Features

• Yokota Keisuke

  九州工業大学　機械知能工学科知能制御工学系

• Kim Hyoungseop

  九州工業大学　機械知能工学科知能制御工学系

• Tan Joo Kooi

  九州工業大学　機械知能工学科知能制御工学系

• Ishikawa Seiji

  九州工業大学　機械知能工学科知能制御工学系

• Tachibana Rie

  大島商船高等専門学校

• Hirano Yasushi

  山口大学

• Kido Shoji

  山口大学

• Aoki Takatoshi

  産業医科大学

Bibliographic Information

Other Title

• 画像特徴を用いたLIDCデータベースからのすりガラス状候補陰影の検出法

Abstract

本稿では読影医師への負担軽減と読影精度の向上を目的とし，LIDCデータベース上の胸部CT画像からのGGO候補領域の自動抽出法を提案する．手法としては，まず肺野領域の抽出を行い，得られた肺野領域に対し，3D Line Filterによる血管・気管支領域の除去を行う．その後，濃度・勾配閾値処理により初期GGO候補領域を抽出する．そして初期GGO候補領域のセグメンテーションを行い，統計的特徴量を算出する．最後に，特徴量を基に識別器を構築し，最終的なGGO候補領域を決定する．本稿では，識別器としてニューラルネットワークとサポートベクターマシンの2種類を用い，両者の識別性能を比較する．実験では，提案法をLIDCデータベース上の胸部CT画像31症例に適用し，その結果に対する考察と有用性を述べる．

Journal

• The Journal of The Institute of Image Information and Television Engineers

  The Journal of The Institute of Image Information and Television Engineers 70 (8), J178-J184, 2016

  The Institute of Image Information and Television Engineers

Keywords

• コンピュータ支援診断
• すりガラス状陰影
• LIDCデータベース
• パターン認識

Details

• CRID: 1390282680103132160
• NII Article ID: 130005165445
• DOI: 10.3169/itej.70.j178
• ISSN: 18816908
• ISSN: 13426907
• Web Site: https://www.jstage.jst.go.jp/article/itej/70/8/70_J178/_pdf
• Text Lang: ja
• Data Source:
  • JaLC
  • Crossref
  • CiNii Articles
  • KAKEN
• Abstract License Flag: Disallowed