大血管と臓器領域間の最適経路探索に基づく多時相三次元腹部CT画像からの血管名自動対応付け

摘要

An automated labeling of vessels is valuable for diagnosis assistance and surgery planning.however, be-causs of the variability of vasculature, it's difficult to label all vessels correctly using only previous works,and vessels with unique vasculature probably are get wrong label.Therefore in this paper we propose the method to classify unique vessels by extracting curvilinear structures linked to both of two organs and finding path from extracted curvilinear structures from one organ to the other.In the experiments using 8 cases of 3D abdominal multiphase contrast-enhanced CT images,we get correct labelings for the vessels which has unique structure,and the aveage sensitivity was 0.93 and the average specificity was 0.84.%血管領域の抽出と血管名自動対応付けは画像診断や治療計画において有用である.しかし，血管は他の臓器と比較して個人差の大きい領域でありかつ体内を複雑に走行しているため，血管の長さや太さなどの局所的特徴量や分岐情報を用いた従来法だけではすべての血管について，適切な血管名対応付けを行うことは難しい.そこで本稿では，血管の特徴量や分岐情報を用いない手法を提案する.血管は2つの臓器間で血液を運ぶ役割を果たす線状構造を持つ領域である.よって，2つの臓器間の線状構造を抽出することで，血管の抽出を試みる.具体的には2つの臓器領域を入力し，それら2つの臓器両方に連結している線状構造を抽出する.そして抽出された線状構造のうち片方の臓器からもう片方の臓器へ向かう経路を探索し，得られた経路を2つの臓器間の血管の経路とする.提案手法を三次元腹部CT画像8症例に対して腹部動脈の血管名対応付けを適用した結果.特殊な構造をしている血管に対しても正しい対応付けができており，定量的には平均感度0.93，平均特異度0.84であった.