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J-GLOBAL ID：201802270240967318   整理番号：18A1189800

局所テクスチャ分類と統計的形状モデリングを用いたCT画像における前立腺の半自動セグメンテーション法【JST・京大機械翻訳】

A semiautomatic segmentation method for prostate in CT images using local texture classification and statistical shape modeling

著者 (9件)： Shahedi Maysam (Department of Radiology and Imaging Sciences, Emory University School of Medicine, Atlanta, GA, 30322, USA) ,  Halicek Martin (Department of Biomedical Engineering, Emory University and Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, 30332, USA) ,  Guo Rongrong (Department of Radiology and Imaging Sciences, Emory University School of Medicine, Atlanta, GA, 30322, USA) ,  Zhang Guoyi (Department of Radiology and Imaging Sciences, Emory University School of Medicine, Atlanta, GA, 30322, USA) ,  Schuster David M. (Department of Radiology and Imaging Sciences, Emory University School of Medicine, Atlanta, GA, 30322, USA) ,  Fei Baowei (Department of Radiology and Imaging Sciences, Emory University School of Medicine, Atlanta, GA, 30322, USA) ,  Fei Baowei (Department of Biomedical Engineering, Emory University and Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, 30332, USA) ,  Fei Baowei (Winship Cancer Institute of Emory University, Atlanta, GA, 30322, USA) ,  Fei Baowei (Department of Mathematics and Computer Science, Emory University, Atlanta, GA, 30322, USA)
資料名： Medical Physics  (Medical Physics)
巻： 45  号： 6  ページ： 2527-2541  発行年： 2018年 
JST資料番号： A1258A  ISSN： 0094-2405  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 目的:コンピュータ断層撮影(CT)画像における前立腺のセグメンテーションは,外部ビーム放射線療法および光線療法のような治療計画および処置ガイダンスに有用である。しかしながら,CT画像の低い軟部組織コントラストのため,前立腺の手動セグメンテーションは,高い観察者間変動を伴う時間のかかる作業である。本研究では,形状とテクスチャ解析を用いた前立腺CT画像のための半自動化,三次元(3D)セグメンテーションを提案し,手動参照セグメンテーションに対する方法を評価した。【方法】前立腺は通常,滑らかな曲面を有する球状の形状を有し,その形状は正確にモデル化されるか,または限られた数の良く分布した表面点を有する再建が可能である。訓練データセットにおいて,協調システムの起源として前立腺重心点を用いて,球面座標に基づく前立腺表面点間の被験者間対応を定義した。この対応を適用して,主成分分析を用いて前立腺形状の点分布モデルを作成し,異なる前立腺表面亜領域に近い前立腺と非前立腺組織の間の局所組織差を研究した。著者らは,CT画像における前立腺の学習された形状とテクスチャ特性を使用し,次に,新しい画像をセグメント化するために,それらをユーザ入力と組み合わせた。著者らは,23のCT画像を用いて著者らのセグメンテーションアルゴリズムを訓練し,10の非小線源療法の2つのセットと37の低線量率光線療法CT画像に関するアルゴリズムをテストした。著者らは,2つの専門家の手動参照セグメンテーションを用いてセグメンテーション結果を評価するために,一連の誤差計量を用いた。【結果】:非小線源療法および後照射療法画像セットの両方に対して,平均測定されたDice類似性係数(DSC)は88%であり,平均絶対距離(MAD)は1.9mmであった。両データセットに関する2つの専門家間の平均測定差は92%(DSC)と1.1mm(MAD)であった。結論:提案した半自動セグメンテーションアルゴリズムは,CT画像の3D前立腺セグメンテーションのための高速,ロバスト,正確な性能を示した。特に,以前にはなかったが,以前にセグメント化された画像は利用可能であった。アルゴリズムの精度は文献で報告されている最良の性能結果に匹敵し,手動セグメンテーションで観察された積分変動に近づいた。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 計算機トモグラフィー ,  三次元 ,  コントラスト ,  軟部組織 ,  ロバスト性 ,  *画像 ,  *形態 ,  *モデリング ,  *前立腺 ,  放射線療法 ,  主成分分析 ,  類似性 ,  アルゴリズム ,  *セグメンテーション
準シソーラス用語： *CT画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： コンピュータ断層撮影(CT) ,  前立腺 ,  セグメンテーション ,  テクスチャ特徴

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (6件)： テクスチャ分類 ,  統計 ,  形状モデリング ,  CT画像 ,  前立腺 ,  自動セグメンテーション