確率伝搬法を利用する臓器レジストレーション法とその性能評価

摘要

本稿では，X-CT画像中の臓器抽出のための，確率モデルに基づくレジストレーション法を提案する．提案法では，臓器表面に配置した特徴点群により臓器表面を表現する．まず，各特徴点の位置，画像からの抽出演算子,特徴点間の相対位置を学習し，臓器表面の位置，画像特徴，形状の確率モデルを構築する．学習用の特徴点の配置は自動的に行う．配置にはエントロピーを用いた評価法を利用する．新規画像から臓器抽出を行う際には，構築された確率モデルに基づき，特徴点の位置を推定することで，臓器表面の位置を推定する．推定にはノンパラメトリック確率伝搬法を利用する．提案法では，モデル構築と推定方法を統一的かつ統計的な枠組で扱うため，レジストレーションの精度評価が可能となる．本稿では人工データを対象に行った性能評価実験，大動脈を対象に行った実画像実験の結果を報告する．%This article proposes a method for registering a surface of an organ in a 3D medical image with proba bilistic model of surface. In our method, an organ surface is represented by feature points that arranged on an organ surface. First, we construct the probabilistic models of organ surface about its position, image pattern, and local deformation. These models are constructed by feature points' positions, image extraction operaters, and relative positions, which points on learning data. Feature points which on learning data are arranged automatically using an entropy based validation method. For the registration, we estimate surface position by estimating feature points positions using probabilistic models. For the estimation, we use non-parametric belief propagation. We treat model constraction and estimation method as a framework which unified and statistical, therefore we can also estimate accuracy of registration. The results of validations of this method using artificial images and results for medical images are presented by this article.