電子情報通信学会総合大会講演要旨
D-16-9
ベイズモデルを用いたCT画像からの腫瘍候補の検出
◎今野 悠・Xian-Hua Han(立命館大)・Wei Xiong(Agency for Science, Technology and Research)・Yen-Wei Chen(立命館大)
本研究ではCT肝臓画像から腫瘍候補を自動的に検出する事を目的とする.従来法ではCT画像は肝臓,血管と腫瘍を含むガウス混合分布と仮定し,EM法等を用いてパラメータの導出及び腫瘍の有無の分類を行う.しかし,従来法では入力CTボリュームデータのすべてのボクセルを用いてパラメータを推定するため計算コストが高くなる.さらに,モデリング結果から腫瘍モデルの選別する際に手作業での分類が必要である。また,腫瘍部分が一つのガウス分布として存在すると仮定しているため腫瘍なしのデータに対し正しくモデリングできないという問題点がある。そこで本研究ではCT画像から簡単に切り出しできる肝臓と血管のプロトタイプを用意し,ベイズモデルを用いたCT画像から腫瘍候補の検出を提案する.