胸部X線CT画像を用いたGGO検出における初期的検討

摘要

We have been developing a computerized detection method of lung nodules based on volumetric curvature, and our method employs surface feature-based false positive reduction based on Mahalanobis distance. In the preliminary study, it was revealed that some of ground-glass opacity (GGO) nodules with low-contrast resulted in false negative due to the binarization for detecting nodules and vessels. In this study, we investigated a local adaptive thresholding for detecting GGO nodules with low contrast.%我々はこれまでに，曲率による候補領域抽出および表面情報を特徴量とした識別器によるFP削減処理を用いた肺結節自動検出法を提案した．しかし，この方法では候補領域抽出の際に閤値処理を用いるため，CT値の低いすりガラス結節（GGO）がfalse negativeとなることが問題である．本研究では，GGO検出のための要素技術として，局所適応開値処理に関する検討を行った．