単純と造影CT 像からの転移性肝腫癌セグメンテーション処理

摘要

本稿では，単純と造影のCT 像を用いた転移性肝腫瘍セグメンテーションの自動処理の開発について述べる．まず，肝腫瘍が存在する肝臓領域を特定するために，体腔側壁，横隔膜，肝臓領域の抽出法として，形状による制約を加えた自動グラフかソトセグメンテーションアルゴリズムを提案する．次に，複数時相を用いたCT 像による診断は有用であるが，単一の処理のみでは，それらの情報を効果に使うことができない．そこで，多数の弱セグメンテーション処理をブースティングにより組み合わせて高精度なセグメンテーション処理の構築を目指した．また，これらの手法を20 症例の単純と造影CT 像を用いて交差検定法により評価した結果について示す．%This paper presents an automated metastatic liver tumor segmentation process from plane and portal venous CT volumes. First we propose an automated segmentation method based on shape constrained graph cut algorithm to extract sidewall of body cavity, diaphragm and liver. Multi phase CT volumes provide helpful information in diagnosis. However, it is difficult for a single process to use the information effectively. We have aimed to develop an accurate process by combining many weak segmentation processes using a boosting algorithm. This paper shows the results of evaluating these algorithms by cross-validation using 20 set of CT volumes.