Medical Imaging Technology
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34 巻 , 5 号
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JAMIT 2016 大会査読付き論文<研究論文>
  • 董 建, 工藤 博幸
    34 巻 (2016) 5 号 p. 235-244
    公開日: 2016/11/30
    ジャーナル 認証あり
    圧縮センシング(CS)はスパースビューCT画像再構成分野で高い注目を集めている.その中で,最も検討されているCS手法はトータル・バリエーション(TV)最小化である.しかし,スパースビューの場合,特に実際のCT画像に応用するとき,TV再構成ではパッチ状アーチファクトや鋸歯状エッジの出現,あるいは画像のテクスチャー損失が生じる問題がある.TVを含む既存のほとんどのCSの手法は,画質の改善を達成するため,対象画像に線形変換を施している.一方,画像処理におけるデノイジングでは,非線形フィルターを利用して,これらのアーチファクトなどを改善できることが報告されている.本研究では,CT画像再構成のさらなる画質向上を達成するため,非線形スパーシファイ変換を用いた圧縮センシング画像再構成法の枠組みを提案した.反復法として代理関数最小化(MM)法から導出された反復閾値処理法(IT)を利用した.この枠組みに基づきMedian,Bilateral,Nonlocal meansの3種の非線形フィルターを個別に検討し,ファントムおよび実際のCT 画像に対して,非線形変換を用いた圧縮センシングは典型的なTV最小化よりも良好な画質が得られることを示した.
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  • 坂 知樹, 後藤 敏行, 影井 清一郎, 岩澤 多恵
    34 巻 (2016) 5 号 p. 245-258
    公開日: 2016/11/30
    ジャーナル 認証あり
    肺野領域の血流系は,肺動脈経由と大動脈経由の2つで構成される.これまで,大動脈経由の再潅流は肺動脈経由の血流の1割以下であるために,γ関数の当てはめによってあらかじめその影響を排除する方法が取られてきた.本研究では,最初に肺動脈経由と大動脈経由の2つの入力をもつ血管系で構成される血流系のインパルス応答をγ関数でモデル化することによって,再潅流の影響を評価する方法について検討するとともに,2つの血流系を分離して評価する解析法を提案する.また,これらの手法を用いた試作システムを肺がん患者の3症例に適用した.さらに,造影MR像を用いて肺野内部の局所血液量の総計と,肺動脈と左心房の信号強度から推算した肺領域全体の大域的血液量を比較した.また,肺野内を占める再潅流の割合を高速グラジエントエコーシネ(fast GE cine)より求めた心拍出量所見と比較し,妥当性を検討した.
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    Editor’s picks

    2016年田中栄一記念賞(MIT誌論文賞)受賞論文。

研究論文
  • 大手 希望, 中村 明弘, 渡辺 光男
    34 巻 (2016) 5 号 p. 259-266
    公開日: 2016/11/30
    ジャーナル 認証あり
    がん検診全身PET画像の雑音モデル(noise model: NM)を用いて平滑化パラメータを局所的に調整する雑音モデル付きガイデッドイメージフィルタリング(guided image filtering: GIF)を開発した.PET装置で計測されたリストデータを2分割することで各画素の雑音の標準偏差を表す雑音画像(noise image: NI)を簡便に推定する手法を提案した.PET画像と雑音画像のペアから画素値に対する雑音の標準偏差を求め,その185例の平均を取りNMとした.NMが最適,不適な症例の肺野,腎臓,膀胱に擬似的なホットスポットを付加し,ガウシアンフィルタ(Gauss),NMなしのGIF,NM付きGIFの比較を行った.NMなしのGIFでは肺野に配置したホットスポットのコントラスト2:1の場合にGaussより低いコントラストリカバリ係数を示したが,NM付きGIFではこれを生じなかった.
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  • 青山 岳人, 久保 武, 坂本 亮, 八上 全弘, 藤本 晃司, 江本 豊, 関口 博之, 酒井 晃二, 川岸 将実, 飯塚 義夫, 中込 ...
    34 巻 (2016) 5 号 p. 267-278
    公開日: 2016/11/30
    ジャーナル 認証あり
    画像診断支援技術の研究開発を進める上で,画像データとさまざまな付帯情報が対応づいて整理統合された大規模なデータベースが重要となる.われわれは,肺結節を対象として,医用画像,画像所見,臨床情報等を統合した1240症例のデータベースを構築した.本データベースには,1)thin-sliceのCT画像データ,2)結節の位置情報,3)2名の専門医の合議によって付与された39項目の構造化された画像所見,4)確定診断名,5)38項目の臨床情報,6)専門医による診断根拠,が全症例において付与されている.本稿では,本データベースの詳細と構築における取り組みを紹介する.
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  • 井上 瑛広, 安藤 英俊, 吉澤 邦夫, 上木 耕一郎, 加藤 広禄, 野口 夏代, 川尻 秀一
    34 巻 (2016) 5 号 p. 279-286
    公開日: 2016/11/30
    ジャーナル 認証あり
    口腔扁平上皮がんの浸潤能および予後を推測するための判別方法として,病理組織標本の浸潤形態に着目したがん浸潤様式(YK分類)が臨床上有用であることが知られており,国内では頻用されている.その一方で浸潤様式の評価が,主観的な視覚所見によるものであり,評価者や施設間により大きな隔たりが生じ,客観的評価として統一しにくいことが問題である.そこで,本研究では浸潤先端部のデジタル画像からコンピュータ処理によって自動的に浸潤様式を判別する手法を開発することを目的とした.具体的には浸潤先端部の形状特徴を抽出し,臨床医の判断によって付与された浸潤様式とともに機械学習アルゴリズムであるランダムフォレストを用いて分類器を作成する.作成された分類器に複数のテスト画像を入力した結果,臨床医の判断ときわめて近い判断を出力することが確認され,デジタル画像からの浸潤様式の自動判別が高い精度で実現可能であることを示した.
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講座
日本医用画像工学会
編集後記
第34巻総目次
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