カテゴリー別k近傍パターンの平均類似度に基づく肺結節陰影の識別

澁谷 倫子  杉浦 彰彦  滝沢 穂高  奥村 俊昭  山本 眞司  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J95-D   No.4   pp.1035-1047
発行日: 2012/04/01
Online ISSN: 1881-0225
DOI: 
Print ISSN: 1880-4535
論文種別: 論文
専門分野: 生体工学
キーワード: 
肺結節検出,  偽陽性陰影削減,  胸部X線CT,  カテゴリー別k近傍平均類似度,  

本文: PDF(1MB)>>
論文を購入




あらまし: 
我々はこれまで胸部X線CT画像から肺結節(肺がん候補)を抽出するためのフィルタとして可変N-Quoitフィルタと正値集中度リングフィルタの2種類のフィルタを開発し,それらの併用による初期候補領域抽出法を提案した.本論文ではその後段の偽陽性陰影削減処理として入力パターンに対するカテゴリーごとのk近傍パターンの平均類似度を用いた識別法の適用を提案する.特徴量として関心領域の濃度分布そのものを利用し,類似性評価に正規化相互相関を用いる.この手法はMitaniらによって提案されたカテゴリーごとのk近傍パターンによる平均パターンと入力パターンとの距離に基づく識別手法に類似する概念に帰着できる.更に異常カテゴリー側評価値と正常カテゴリー側評価値との比を候補陰影の異常度として定義し,この異常度に対するしきい値処理により識別性能をROC解析可能とした.また,異常カテゴリーの訓練パターン不足解消のために回転パターンを擬似的な訓練パターンとして追加し利用する方法や,結節と血管の形状の差異を強調する窓関数の適用も採用した.本手法を初期候補領域に適用したところ真陽性率90%でおよそ90%の偽陽性陰影を削減できた.