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マルチスライスCT画像の肺葉,肺区域分割アルゴリズムの構築

机译:多层CT图像肺叶分割算法的构建

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摘要

マルチスライスCTの開発により,全肺野を短時間に高精度撮影することが可能になった.このCT画像を用いることで肺がん早期発見,多疾患の診断を可能にする.胸部の画像診断において,医師は正常な臓器を理解した上で診断を行っている.そのため肺病変の診断は,肺区域,肺動静脈,気管支などの臓器の認識が重要である.これらのことから肺の構造を詳細に解析するアルゴリズムの開発は,解剖学に基づいた診断処理·早期病変の検出を可能にする基礎技術として期待されている.特に肺の詳細な解析は,肺気腫などの肺野病変の発見や肺動静脈の分類に有用な情報を提供する.そこで本報告では,気管支·肺血管·葉間裂の解剖学的特長を用いて肺野を肺葉に分割する.さらに気管支·肺動静脈の解剖学的特長を用いて肺葉を肺区域に分割する.
机译:多层CT的发展使得可以在短时间内拍摄整个肺野的高精度图像。通过使用该CT图像,可以及早发现肺癌并诊断多种疾病。在胸部图像诊断中,医生会在了解正常器官后做出诊断。因此,重要的是识别诸如肺区域,肺动脉和静脉以及支气管之类的器官对于肺部病变的诊断。从这些事实出发,有望开发出详细分析肺部结构的算法,并将其作为一种基础技术,使基于解剖学的诊断处理和早期病变的检测成为可能。特别是,对肺部的详细分析为检测肺野病变(例如肺气肿)和肺动脉和静脉的分类提供了有用的信息。因此,在本报告中,利用支气管,肺血管和叶间裂的解剖特征将肺野分为肺叶。另外,利用支气管和肺动脉和静脉的解剖特征将肺叶分为肺段。

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