抄録
新生児脳疾患の計算機診断支援を目的に，アトラスモデルによるMR画像からの脳領域抽出法が提案されている．しかし，新生児は成長に伴い脳形状が大きく変形するため，単一のモデルでは不十分であり，成長に合わせて変形するモデルが必要となる．成長の指標としては年齢があるが，新生児は成長速度に個人差が大きく，年齢を基準としたモデルでは，ばらつきが大きく，鮮鋭なモデルが得られないことが予想される．本論文では，脳領域の解剖学的特徴点を用いた多様体学習により推定された脳発達度をもとにファジィ物体成長モデル（fuzzy object growth model: FOGM）を構築する．そして，FOGMを用いたファジィ連結度領域抽出法を提案し，脳領域を抽出する．提案法による抽出結果を単一のモデルでの抽出結果，年齢を基準としたFOGMによる抽出結果と比較し，抽出精度が向上していることを示す．
