電子情報通信学会総合大会講演要旨
D-16-5
マルチモダリティ特徴を用いたラクナ梗塞候補検出精度の向上
◎小野真理子・田中英俊(立命館大)・椎野顯彦(滋賀医大)・健山智子・陳 延偉(立命館大)
ラクナ梗塞や血管周囲腔といった脳血管疾患は,日本人の死因として約9%を占めていることから,疾患の早期発見や,疾患への適切な初期治療が極めて重要である.これらの疾患は見た目が類似しているため診断が難しく,診断基準が数値評価ではなく医師の主観評価に依存していることから,計算機による支援診断の確立の期待が高い.先行研究では, MR画像T1強調画像のみを用いていたが,まだ偽陽性が多いという現状である.本研究ではT1強調画像だけでなく,他のモダリティ画像特徴を融合し,ラクナ梗塞候補の偽陽性を削減する手法を提案する.