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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,利用该CT图像可以早期发现肺癌并诊断多种疾病。因此,对医生进行诊断之前了解正常器官很重要,因此,对肺部病变,肺动脉和静脉,支气管等器官进行识别对于诊断肺部病变也很重要。期望作为基础技术的详细分析算法的开发成为可能,该技术使得能够基于解剖学和早期病变的检测进行诊断处理,尤其是,对肺的详细分析有望检测肺野病变,例如肺气肿。它为肺动脉和静脉的分类提供了有用的信息,因此,在本报告中,根据支气管,肺血管和叶间裂的解剖特征将肺野分为叶状,进一步解剖了支气管动脉和静脉。利用科学特征将肺叶分为肺区域。

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