特集論文
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
2016 年 70 巻 8 号 p. J178-J184
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2016 年 70 巻 8 号 p. J178-J184
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．
