頭部CT画像における急性期脳梗塞のコンピュータ検出

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  • トウブ CT ガゾウ ニ オケル キュウセイキ ノウコウソク ノ コンピュータ ケンシュツ
  • Detection Using Computer of Acute Cerebral Infarctions in Brain CT

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目的: 本研究では,頭部CT画像の左右対称性を考慮したコントララテラル差分技術を利用し,急性期脳梗塞の病巣を検出する,コンピュータ支援検出法を開発した.方法: 本手法は,原画像からミラー画像を引き算することにより,コントララテラル差分像を作成した.コントララテラル差分像に対し,多重しきい値処理技術を使用し,フィルタ処理を適用して初期候補を特定した.偽陽性候補の除去において,ルールベース手法を適用するため,3つの画像から27種類の特徴量を抽出した.結果: コントララテラル差分技術を用いた本システムの急性期脳梗塞における検出感度は,71例に対し93.3%となり,偽陽性率は1画像あたり1.54個となった.結論: コントララテラル差分技術を用いて急性期脳梗塞を検出するコンピュータ支援検出法は,疑わしい病巣を明らかにすることができ,CT画像上の急性期脳梗塞における放射線科医の意思決定に有用である.

Objectives : In this study, we developed a novel computer-aided detection (CAD) scheme for detecting the local lesions of acute cerebral infarctions using a contralateral subtraction technique, which utilizes the bilateral symmetry of the brain CT images. Methods : In our computerized scheme, contralateral subtraction images were derived by subtracting the reversed mirror image from the original image. Initial candidates for acute cerebral infarctions were identified using a multiple thresholding technique and filter techniques to obtained contralateral subtraction images. Twenty-seven image features of initial candidates were extracted from the original image, the contralateral subtraction image, and the application image of the multiple-thresholding technique, in order to apply a rule-based scheme for removing the number of false positive candidates. Results : The sensitivity in the detection of acute cerebral infarctions using contralateral subtraction technique was 93.3% (70/75) with 1.54 false positives per image. Conclusions : The CAD scheme using a contralateral subtraction technique can assist radiologists in imaging-based decision making by detecting lesions of suspected acute cerebral infarctions.

原著

群馬県立県民健康科学大学紀要 2,1-12,2007

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