医用画像に対する曲面モデルの非剛体位置合せのための統計形状モデル

摘要

三次元画像中の臓器セグメンテーシヨンを目的とした．Point Distribution Model (PDM)のSta-tistical Shape Model(SSM)の構築法について考察する.従来の線形なSSMには，部分空間モデルとMarkov Random Fieldモデルがある.本論文では，これら従来のモデルが点間の条件付き独立性を正しく推定できない可能性が高いことを指摘する.そして，正則化推定法を用いることにより，この独立性の推定精度を改善できることを述べる.その上で，graphical lassoを用いて構築したSSMを他のモデルと比較し，その推定性能が実際に高くなつていることを示す.また．正則化の影響により対応する部分空間表現の次数が高くなることも実験的に確認する.