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皮下脂肪領域の除去によるCT画像の仮想展開と腹直筋領域の自動認識

机译:通过去除皮下脂肪区和自动识别志愿者地区的CT图像虚拟开发

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摘要

我々はこれまでに,非造影体幹部X線CT画像から骨格の位置情報と骨格筋の形状モデルを用いた骨格筋の自動認識手法を提案し,解剖学に基づく特徴点の検出と骨格筋の形状モデルは骨格筋の自動認識に有効な手法であると確認した.従来法では,人体を仮想的に切り開いた展開画像上において,骨格から取得した骨格筋の付着箇所をランドマークとして認識し,ランドマークから得られる位置情報を元に形状モデルを当てはめ,骨格筋領域の自動認識を行った.しかしながら,腹部のような体格の差異による表面形状が大きく異なる部位では,認識精度にばらつきが生じた.本研究では,この展開画像生成法を改良した.ここでは,患者間で差異が大きく,体格に大きな影響を与える皮下脂肪領域を事前に除去し,生成した展開画像を腹直筋の認識に適用した.腹直筋に所見のない10症例に本手法を適用し,平均一致率89%の結果が得られ,本手法は多腹筋形状のモデル化および,腹直筋の認識に有効であることが確認できた.
机译:我们提出了一种自动识别骨骼肌的自动识别方法,使用来自非对比执行X射线CT图像的脚手架位置信息和骨骼肌形状模型,以及基于解剖结构和骨骼肌的特征点的检测形状模型证实它是一个自动识别骨骼肌的有效方法。在常规方法中,从骨架获取的骨骼肌的展开部分被识别为膨胀图像上的地标,其中人体几乎打开,并且基于从地标获得的位置信息施加形状模型,并且应用骨骼肌区域。进行自动识别。然而,在由于诸如腹部的物理分割的差异而在很大程度上不同的位于诸如腹部的差异,变化以识别精度发生。在该研究中,改善了这种发育的图像生成方法。这里,患者之间的差异很大,并且预先除去对物理质量显着效果的皮下脂肪区,并将产生的膨胀图像应用于识别通用肌肉。该方法应用于10例,没有多功能肌肉的结果,获得89%的平均重合率,并且该方法确认它是对多元素形状的建模和与尺寸肌肉的识别有效。

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