MR画像におけるラクナ梗塞検出法の高度化: 識別器の組合せによる偽陽性削除

摘要

The detection of asymptomatic lacunar infarcts on MR images is important because their presence indicates an increased risk of severe cerebral infarction. Therefore, we developed computerized method for the detection of lacunar infarcts. However, false positives detected by our method are classified into four types which have different distributions in the feature space. Thus, it is difficult to distinguish between these specific types of false positives and lacunar infarcts by using a single classifier. In this study, we eliminated these false positives by use of the combining pattern classifier. The result indicated that the sensitivity for the detection of lacunar infarcts was 96.8% with 0.39 false positives per slice. Our computerized method would be a useful method for eliminating specific types of false positives.%無症候性ラクナ梗塞の存在は後に起こり得る重篤な脳梗塞との関係が示唆されているために，MR画像においてラクナ梗塞を検出することは重要である．そのため，ラクナ梗塞を検出するためのコンピュータ支援診断システムを開発してきた．しかし，開発したシステムで出力された偽陽性は4種類に分類され特徴量空間での分布が異なるため，1台の識別器でこれらの偽陽性とラクナ梗塞をさらに識別するのは困難である．本研究では，識別器を複数組み合わせることによる偽陽性の削除を図った．実験の結果，感度96．8％（90/93），画像1枚当たりの偽陽性数0．39（418/1063）を得た．したがって，本手法は異なる種類の偽陽性の削除に有用であると考えられる．