体幹部FDG-PET画像における正常SUV分布モデルを用いた異常集積の自動評価法

摘要

FDG-PET検査のためのコンピュータ支援診断システムの開発のため，本研究では体幹部の異常集積領域を自動検出 する．全身FDG-PET画像287症例（正常症例：243症例，異常症例：44症例）を実験に用い，全身FDG-PET画像を用いた休幹部の正常モデルおよびスコア画像の作成を行った．スコア画像はモデルに基づいて対象画像のSUVを標準化した値を空間的に保存した画像である．スコア画像とSUVを用いて開値設定を行う．この間値は入力画像のSUVとスコアそれぞれの平均と標準偏差を計算し，異常集積領域の一次検出を行う．最後に偽陽性削除を行った結呆，TP90.9％，FP12.3個であった．%This study evaluates malignant tumors of the torso FDG-PET images for CAD system. We investigate quantitative estimation of malignant tumors 44 cases on torso FDG-PET scans based on SUV distribution of normal model from normal FDG-PET images 243 cases. Score image of input image based on a standardized SUV is a spatial image to save. Both Score and SUV setting a threshold. The threshold is the input image to calculate the average and standard deviation, and detection of abnomal case. This approach resulted from TP90.9%, FP12.3.