セグメンテーションと事前形状の同時最適化のための一手法の提案と膵臓セグメンテーションへの応用

摘要

統計的形状モデルはグラフカットなどによる臓器セグメンテーションのための事前形状の生成に有効であるが，従来の多くの手法によって得られる事前形状はセグメンテーションの目的関数に関する最適性が保証されなかった．この問題に対して著者らは，モデルが生成しうる全ての形状集合の中から最適な形状を選択可能な方法を考案した．しかし，計算コストの問題によってモデルの次元数を上げることが困難であった．そこで，最適性をやや犠牲にして，より高次元のモデルから生成される事前形状集合を対象に，その中から効率的に形状を選択する方法を提案した．本項では，提案手法を実際の3次元腹部CT像上からの膵臓セグメンテーションに適用し，その有効性について議論する．