Structured Random Forestを用いた3次元腹部CT像からのリンパ節自動検出

摘要

本稿では，Structured Random Forest（SRF）を用いた3次元腹部CT像からのリンパ節自動検出について報告する．SRFはRandom Forestを画像の構造が学習できるように改良した手法である．従来のリンパ節検出手法では主にフィルタベースの手法が用いられており，リンパ節形状を塊状構造と仮定して設計したフィルタを利用することで，多くのリンパ節を検出可能であった．しかしながら，CT像上には数多くの塊状構造が存在するため，同時に誤検出（FP）も多数発生した．そこで本研究では，塊状構造を検出するのではなく，塊状構造強調フィルタ出力値だけでなく種々の濃度値に基づく特徴量を用いた機械学習によってリンパ節を検出し，精度向上を目指す．本手法を腹部静脈相CT像20症例に適用し，SVMによるFP削減を行うと検出率60.0%，FP45個／症例であった．