Graphical lassoによる解剖学的ランドマーク間距離の疎な無向ダラフィカルモデルの作成: ランドマーク自動検出システムへの応用可能性の検討

摘要

我々はこれまでに、人体内の解剖学的ランドマークの空間的分布を多変量ガウス分布を用いて統計学的にモデル化し、ランドマーク自動検出システムに応用してきた。しかし、これまでのL2ノルム正則化によるモデル化手法では全てのランドマーク間の距離を考慮しなければならず、モデルが過度に複雑になるという問題があった。そこで本研究では、GPGPU上に実装したGraphicallasso法を用いて分布を疎な精度行列をもつ多次元ガウス分布として推定し、それにより一部のランドマーク間の距離間の相関のみを考慮する新しい距離モデルを作成した。この新しい距離モデルを用いてランドマーク検出システムの性能改善を試みた。%We have been developed an automatic detection system for anatomical landmarks in CT images. The system utilizes a non-sparse multivariable Gaussian statistical model on inter-landmark distances. The aim of this study is to extend our previous method to sparse multivariable Gaussian model by GPGPU-implemented Graphical lasso method. The probabilistic distribution of inter-landmark distances was estimated as a multiple Gaussian distribution with a sparse precision matrix. Feasibility of improvement of the landmark detection accuracy with this novel inter-landmark distance model was evaluated.