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Medical Imaging Technology
Online ISSN : 2185-3193
Print ISSN : 0288-450X
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40 巻 (2022)
5 号 p. 197-
4 号 p. 149-
3 号 p. 79-
2 号 p. 37-
1 号 p. 1-
39 巻 (2021)
5 号 p. 197-
4 号 p. 133-
3 号 p. 97-
2 号 p. 51-
1 号 p. 1-
38 巻 (2020)
5 号 p. 205-
4 号 p. 139-
3 号 p. 83-
2 号 p. 57-
1 号 p. 1-
37 巻 (2019)
5 号 p. 217-
4 号 p. 171-
3 号 p. 123-
2 号 p. 65-
1 号 p. 1-
36 巻 (2018)
5 号 p. 209-
4 号 p. 155-
3 号 p. 105-
2 号 p. 45-
1 号 p. 1-
35 巻 (2017)
5 号 p. 257-
4 号 p. 177-
3 号 p. 127-
2 号 p. 83-
1 号 p. 1-
34 巻 (2016)
5 号 p. 235-
4 号 p. 175-
3 号 p. 133-
2 号 p. 59-
1 号 p. 1-
33 巻 (2015)
5 号 p. 197-
4 号 p. 151-
3 号 p. 75-
2 号 p. 41-
1 号 p. 1-
32 巻 (2014)
5 号 p. 323-
4 号 p. 237-
3 号 p. 153-
2 号 p. 61-
1 号 p. 1-
31 巻 (2013)
5 号 p. 261-
4 号 p. 217-
3 号 p. 145-
2 号 p. 83-
1 号 p. 1-
30 巻 (2012)
5 号 p. 229-
4 号 p. 163-
3 号 p. 143-
2 号 p. 63-
1 号 p. 1-
29 巻 (2011)
5 号 p. 239-
4 号 p. 163-
3 号 p. 97-
2 号 p. 57-
1 号 p. 1-
28 巻 (2010)
5 号 p. 305-
4 号 p. 213-
3 号 p. 161-
2 号 p. 83-
1 号 p. 1-
27 巻 (2009)
5 号 p. 277-
4 号 p. 217-
3 号 p. 145-
2 号 p. 71-
1 号 p. 1-
26 巻 (2008)
5 号 p. 289-
4 号 p. 209-
3 号 p. 155-
2 号 p. 85-
1 号 p. 1-
25 巻 (2007)
5 号 p. 325-
4 号 p. 219-
3 号 p. 141-
2 号 p. 75-
1 号 p. 1-
24 巻 (2006)
5 号 p. 359-
4 号 p. 229-
3 号 p. 145-
2 号 p. 73-
1 号 p. 1-
23 巻 (2005)
5 号 p. 281-
4 号 p. 185-
3 号 p. 123-
2 号 p. 61-
1 号 p. 1-
22 巻 (2004)
5 号 p. 243-
4 号 p. 175-
3 号 p. 113-
2 号 p. 61-
1 号 p. 1-
21 巻 (2003)
5 号 p. 327-
4 号 p. 253-
3 号 p. 181-
2 号 p. 93-
1 号 p. 1-
20 巻 (2002)
6 号 p. 613-
5 号 p. 533-
3 号 p. 155-
2 号 p. 85-
1 号 p. 1-
19 巻 (2001)
6 号 p. 425-
5 号 p. 343-
3 号 p. 133-
2 号 p. 73-
1 号 p. 1-
18 巻 (2000)
6 号 p. 763-
5 号 p. 669-
3 号 p. 171-
2 号 p. 99-
1 号 p. 1-
17 巻 (1999)
6 号 p. 631-
5 号 p. 545-
3 号 p. 183-
2 号 p. 97-
1 号 p. 1-
16 巻 (1998)
6 号 p. 601-
5 号 p. 521-
3 号 p. 171-
2 号 p. 89-
1 号 p. 1-
15 巻 (1997)
6 号 p. 683-
5 号 p. 585-
3 号 p. 179-
2 号 p. 85-
1 号 p. 1-
14 巻 (1996)
6 号 p. 621-
5 号 p. 529-
3 号 p. 207-
2 号 p. 115-
1 号 p. 1-
13 巻 (1995)
6 号 p. 789-
5 号 p. 689-
3 号 p. 181-
2 号 p. 103-
1 号 p. 1-
12 巻 (1994)
6 号 p. 665-
5 号 p. 581-
3 号 p. 171-
2 号 p. 99-
1 号 p. 1-
11 巻 (1993)
5 号 p. 569-
4 号 p. 467-
2 号 p. 85-
1 号 p. 1-
10 巻 (1992)
5 号 p. 447-
4 号 p. 379-
2 号 p. 77-
1 号 p. 1-
9 巻 (1991)
5 号 p. 485-
4 号 p. 387-
2 号 p. 73-
1 号 p. 1-
8 巻 (1990)
5 号 p. 519-
4 号 p. 413-
2 号 p. 63-
1 号 p. 1-
7 巻 (1989)
4 号 p. 385-
3 号 p. 307-
1 号 p. 1-
6 巻 (1988)
4 号 p. 337-
3 号 p. 265-
1 号 p. 1-
5 巻 (1987)
4 号 p. 347-
3 号 p. 299-
1 号 p. 1-
4 巻 (1986)
4 号 p. 329-
3 号 p. 285-
1 号 p. 1-
3 巻 (1985)
2 号 p. 51-
1 号 p. 1-
2 巻 (1984)
2 号 p. 69-
1 号 p. 1-
1 巻 (1983)
2 号 p. 43-
1 号 p. 1-
前身誌
コンピュータ支援画像診断学会論文誌
28 巻, 3 号
選択された号の論文の8件中1~8を表示しています
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特集/ビジョン技術の医用画像応用
「ビジョン技術の医用画像応用」特集号編集にあたって
井宮 淳
2010 年 28 巻 3 号 p. 161-162
発行日: 2010年
公開日: 2010/09/07
DOI
https://doi.org/10.11409/mit.28.161
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画像理解において提案された手法の医用画像への応用,生命機能の数理モデル化に関する研究が活発化している.さらに,物理モデルを積極的に組み込んだ医用画像解析・理解へと 2つの分野が融合し生命数学へと発展している.また,堅固な画像認識・理解システムの構築理論が医用画像解析に導入されつつある.
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(297K)
肝臓の超音波組織解剖学へのパターン認識の応用
山口 匡
2010 年 28 巻 3 号 p. 163-168
発行日: 2010年
公開日: 2010/09/07
DOI
https://doi.org/10.11409/mit.28.163
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超音波診断装置は医療分野で広く普及しており,超音波断層画像を用いた医用診断は大きな成果をあげている.しかし,断層画像を用いた診断には医師の経験や熟練を必要とする.生体の音響特性を利用し定量的な診断情報を得ようとする試みも行われてはいるが,生体組織の大きな特徴である不均一な構造すなわちテクスチャは十分に考慮されておらず,有用な定量診断情報は得られていない.著者らは,不均質媒質である生体組織構造と音響特性の関係を体系的に明らかにするとともに,臨床に適用できる超音波定量診断技術の開発を行ってきた.生体組織の二次元音響特性分布を高精度に計測し,病変による組織の物理的変化と音響特性変化との間の明確な相関関係を見出した.また,音響特性の検討結果から病変のモデルを構築し,超音波画像を用いた肝臓中の不均質構造の定量的な評価法について検討を行い,臨床的な評価を進めている.
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(1743K)
機械学習と進化計算法による医用画像処理・認識の自動構築
長尾 智晴
2010 年 28 巻 3 号 p. 169-174
発行日: 2010年
公開日: 2010/09/07
DOI
https://doi.org/10.11409/mit.28.169
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本稿では機械学習と進化計算法を基にして画像処理・認識プロセスを全自動で構築する方法である進化的画像処理および進化的画像認識について紹介する.始めに基盤となる要素技術について概説した後,具体的な方法論を紹介する.進化的画像処理では 2次元・3次元データに対する画像処理,動画像処理を自動構築する方法について紹介する.また,進化的画像認識によって特徴量の最適化や前処理の導入を行うことで画像の認識率を格段に向上させる方法について述べる.
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(1072K)
胸部大動脈における血流の数値シミュレーション
水藤 寛, 植田 琢也
2010 年 28 巻 3 号 p. 175-180
発行日: 2010年
公開日: 2010/09/07
DOI
https://doi.org/10.11409/mit.28.175
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大動脈瘤に対するステントグラフト内装術の予後に対する大動脈血流の影響を調べるため,医療画像を用いた数値計算を行った.ステントグラフト内装術は短期的には非常によい成績を示しているが,長期的には血流との相互作用により屈曲,延長するケースが見られる.その原因を調べる研究の一環として,さまざまな胸部大動脈形状における血流と壁面応力分布についての計算を行った.形状モデル作成の手段としては,医療画像から抽出した血管の中心軸座標と,その各点における半径の情報を用いて血管形状を表現する手法を用いている.座標軸の一つが血管の中心軸に沿うような一般座標格子を生成し,仮想領域法に基づき特性関数の分布を与えることによって血管形状を表現している.
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(3196K)
研究論文
交差プロファイル法による4次元MR画像を用いた横隔膜機能画像の生成
桝田 喜正, 西川 朋輝, 和田 啓伸, 吉田 成利, 吉野 一郎, 木川 隆司, 伊東 久夫, 羽石 秀昭
2010 年 28 巻 3 号 p. 181-188
発行日: 2010年
公開日: 2010/09/07
DOI
https://doi.org/10.11409/mit.28.181
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胸部の 3次元動態を解析することは,慢性閉塞性肺疾患など呼吸機能に深くかかわる疾患の診断や治療に有用である.そこで我々は以前,MRIを用いた胸腹部の立体画像の時系列データ,すなわち 4次元画像の構築法を考案した.本論文では, 4次元 MR画像を用いた呼吸に伴う胸部動態の解析方法として,横隔膜機能画像の生成について示す.具体的には,呼吸による動きがもっとも大きく,呼吸の特徴が顕著に現れる横隔膜に注目し,4次元 MR画像から横隔膜を抽出して,横隔膜の変位量と変位スピードを可視化する手法を提案する.横隔膜表面の抽出は,はじめに時系列第 1フレームの 3次元画像についてマニュアルで行い,次にこの表面を正規化相互相関を用いて時系列に追跡していく.また可視化は,横隔膜の体軸方向の変位量と変位スピードを疑似カラーマップ化することによって行う.健常者,患者を含む 6例のデータに適用したところ,被験者間,また部位ごとの相違を視覚的に確認することができ,その有用性が示唆された.
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(1644K)
解説
医用画像工学における医療クラウドの展望
野地 保, 荻野 正, 周藤 安造
2010 年 28 巻 3 号 p. 189-193
発行日: 2010年
公開日: 2010/09/07
DOI
https://doi.org/10.11409/mit.28.189
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クラウドコンピューティング技術への期待は高まりつつある.そこで,患者サービスの観点からクラウドの概念について述べた後,医用画像工学としてどのようなサービスが提供あるいは利用可能なのか,など医療クラウドによる新たなエンタプライズモデルへの展開と今後の展望について解説を行う.
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(1631K)
講座
MRI 第3回:MRI画像と表示技術
木村 徳典
2010 年 28 巻 3 号 p. 194-197
発行日: 2010年
公開日: 2010/09/07
DOI
https://doi.org/10.11409/mit.28.194
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一般に医用画像の表示の目的はユーザーが目的とする必要最小限の情報を過不足なく提供することであり,最終段階としてきわめて重要である.MRイメージングは解剖・機能含めた多種パラメータの画像として多次元情報を提供できるモダリティであり,近年はルーチン画像でも 3D化が進み画像データ量が膨大となってきている.それらの情報の表示方法はパラメータに依存して,汎用的な方法が使用できるものもあるし MRIに特異な方法もある.本稿では各種 MR臨床応用における「表示」技術の現状と課題を概観する.
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(768K)
研究室訪問
兵庫県立大学大学院工学研究科
小橋 昌司, 倉本 圭, 畑 豊
2010 年 28 巻 3 号 p. 198-201
発行日: 2010年
公開日: 2010/09/07
DOI
https://doi.org/10.11409/mit.28.198
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