統計的形状モデルを用いた肝硬変データの分類精度に関する定量評価

摘要

The statistical shape model has been focused by many researchers. This model can statistically express the anatomic structure of the organs which have great differences between individuals. In our earlier work we validated that it is feasible to diagnose liver cirrhosis by using the statistical shape model of the liver. However, the previous work constructed the statistical model without data normalization. In this research, we firstly normalize volume data and then construct the statistical model. The effectiveness of the constructed model is evaluated by the classification accuracy of normal and abnormal.%近年，個人差の大きい臓器などの解剖構造を統計的に表現し形状のバリエーションを記述した統計的形状モデルの研究が盛んに行われている.我々はこれまで，肝臓の統計モデルを用いた肝硬変の診断支援への応用が可能であることを提案した.しかし，従来研究では統計モデル構築の際に使用するデータに正規化を行っていなかった.そこで本研究では，正規化を行ったデータを使用し構築した統計モデルを用いて，正常と異常の分類精度の評価を行った.