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  • タイカク セイキカ シュホウ ト コベツ ユウド マップ オ モチイタ 3ジゲン フクブ CTゾウ カラ ノ フクスウ ゾウキ チュウシュツ シュホウ ニ カンスル ケントウ
  • A Study on Multiple Organ Segmentation from 3D CT Images Based on Normalization Method and Patient-Specific Probabilistic Map

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3次元腹部CT像からの臓器領域の抽出においては、体格における患者間の個人差が大きく、各CT像上の臓器の大きさ・位置が大きく異なるため、CT像データベースを臓器抽出に利用する場合、各CT像データに対して体格の正規化を行う必要がある。本稿では、新たな体格正規化手法に基づいた個別尤度マップの構築およびそれを用いた腹部複数臓器領域の抽出手法を提案する。具体的には、まず抽出しやすい肺野領域と腎臓領域を粗抽出し、これらの領域情報に基づいて体格正規化を行う。その後、体格正規化したCT像データベースを用い、新しいCTデータごとに臓器存在尤度マップ(個別尤度マップ)を動的に構築し、臓器領域の粗抽出を行い、グラフカットにより精密抽出を行う腹部CT像100例を用いた実験を行い、肝臓、脾臓、膵臓、腎臓領域の抽出においてそれぞれ95.1%、91.4%、69.1%、90.1%の抽出精度が得られた。 Organ segmentation from 3D abdominal CT database is a difficult process due to the large differences among patients in organ size and location. It is necessary to normalize physical size for each CT data in the database if CT database is utilized for organ segmentation. In this paper, we propose a new normalization method on physical size. Also, we incorporate it into a patient-specific atlas based method for multi-organ segmentation. Firstly, we roughly extract lung and kidney areas to normalize the physical sizes of the CT images in database. We dynamically generate a patient-specific probabilistic atlas for each new target image by using the normalized CT database. We roughly segment the organ region based on the probabilistic atlas and refine it by using a graph-cuts method. Experimental results showed that our approach can segment the liver, the spleen, the pancreas, and the kidney correctly with Jaccard indices of 95.1%, 91.4%, 69.1%, and 90.1%, respectively.




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