機械学習に基づく大規模なCTデータベースからの複数の臓器位置の自動検出と性能評価

摘要

本研究ではアンサンブル学習とパターンマッチングによる物体検出と3次元空間への投影により，複数の臓器に対して汎用的な臓器位置を検出する手法について提案する．撮影条件が異なるCT画像データベースに対し11臓器を検出する実験を行った．自動検出の性能は目視による評価と数量的評価によって評価した．全臓器のTPの平均は0.95となった．また，解像度の補正と回転を加えることで検出性能が向上した．