| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2012-12-12 15:10
新生児頭部MR画像からの脳領域抽出法におけるファジィ物体モデルの検討
○橋岡亜弥（兵庫県立大）・小橋昌司・倉本 圭（兵庫県立大/阪大免疫学フロンティア研究センター）・若田ゆき・安藤久美子・石藏礼一（兵庫医科大）・石川智基（石川病院）・廣田省三（兵庫医科大）・畑 豊（兵庫県立大/阪大免疫学フロンティア研究センター） |
| 抄録 |
（和） |
低酸素性虚血性脳症などの新生児脳疾患は脳形状を変形させ，脳機能を低下させる危険性がある．脳疾患の悪化は，早期発見と早期治療により防ぐことができる．定量的な診断として，脳容積や脳表面積の測定が注目されている．本研究では，脳容積や脳表面積の測定のための，新生児頭部MR画像を対象とした自動脳領域抽出法を提案する．提案法は，学習データから脳の特徴を取得し，ファジィ物体モデルを構築する．ファジィ物体モデルは脳の特徴をファジィメンバーシップ関数によって表現する．ファジィ物体モデルに基づいた動的輪郭モデルを適用することで，被験者の脳領域を推定する．提案法を12名の被験者に適用した結果，高精度に脳領域を抽出できた． |
| （英） |
Neonatal cerebral disorders such as hypoxic-ischemic encephalopathy might deform the brain shape, and reduce patient's cerebral functions. Early detecting and rapid cure of the cerebral disorders prevents the cerebral disorders developing worse. For quantitative diagnosis of the cerebral disorders, measurement of cerebral volume and surface area is effective. In this research, we propose an automated brain segmentation method for newborn brain. The proposed method produces fuzzy object models from learning dataset. Fuzzy object models express brain features by fuzzy membership functions. Using the FOMs, deformable surface model estimates subject's brain region. We applied the proposed method to 12 newborn subjects. From experimental results, the proposed method can segment the brain segmentation with high segmentation accuracy. |
| キーワード |
（和） |
MR画像 / 新生児 / 脳領域抽出 / 脳領域抽出 / 動的輪郭モデル / / / |
| （英） |
magnetic resonance images / newborn / brain segmentation / fuzzy object model / deformable surface model / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 36, no. 54, ME2012-145, pp. 65-68, 2012年12月. |
| 資料番号 |
ME2012-145 |
| 発行日 |
2012-12-04 (ME) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 |
| PDFダウンロード |
|