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多重時刻ヘリカルCTデータにおける肺野内血管対応点対の抽出法

机译:多次螺旋CT数据中肺野中血管对应点对的提取方法

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摘要

以前に撮影された胸部ヘリカルCT画像と現在のそれとを3次元のまま重ね合わせて、その間の血管形状の変化を検出することによって腫瘤候補抽出のスクリーニングを行うシステムの開発を行ってきた。 このシステムが機能するには、複雑な分岐をもつ肺野内血管を認識し、2時期のデータ間で精度よく重ね合わせをすることが不可欠である。 これまでに、血管の分岐点が対応点として有効であると考え、およびその高効率の抽出法を提案してきた。また、スムーズな重ね合わせを実現するため、得られた対応点を頂点とするような肺野内領域の三角錐分割法と対応する三角錐同士での3次元アフィン変換に基づく重ね合わせ手法とを提案してきた。 本報告では、それぞれの時期で抽出された血管分岐点を対応付けることによって、三角錐同士での重ね合わせに必要な対応点対を生成する手法を提案する。 提案手法においては、CTデータ上で肺野への血管貫入部の形状は時間的に不変であると考えて、分岐や変形を含まない血管貫入部のみに注目して2時期のデータ間での位置ずれを検出し補正する。 この処理によって2時期の血管データは少なくとも貫入部近傍においては近接もしくは重なっていると期待されるので、それぞれの時期の血管データを追跡して分岐点を求める。 これらの分岐点同士で対応をとるのに、ICPアルゴリズムを用いた。 以下、提案手法の原理、および処理手順を示す。 さらに、実際に、撮影時期の異なる同一人のヘリカルCTデータに適用した結果を示す。
机译:我们正在开发一种系统,用于通过将先前拍摄的胸部螺旋CT图像与当前三个维度的图像叠加在一起,并检测它们之间的血管形状变化,来筛选候选肿瘤的提取系统。为了使该系统起作用,必须识别具有复杂分支的肺野中的血管,并准确地在两个时期之间叠加数据。迄今为止,我们认为血管的分支点是有效的对应点,并提出了一种高效的提取方法。另外,为了实现平滑的叠加,我们提出了一种以获取的对应点为顶点对肺野区域进行三角金字塔分割的方法,以及基于对应的三角金字塔之间的三维仿射变换的叠加方法。我一直在做。在此报告中,我们提出了一种通过关联每次提取的血管分叉点来生成三角形金字塔之间叠加所需的一对对应点的方法。在提出的方法中,考虑到CT数据上进入肺野的血管侵入的形状不会随时间变化,因此,我们仅关注不包含分支或变形的血管侵入,以及两个周期之间的数据。检测并纠正未对准。由于期望通过该处理,两个时段的血管数据彼此接近或至少在侵入部分附近重叠,因此,追踪每个时段的血管数据以获得分叉点。 ICP算法用于在这些分支点之间进行对应。所提出的方法的原理和处理过程如下所示。此外,示出了在不同拍摄时间实际应用于同一人的螺旋CT数据的结果。

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