藤本 裕子, 小橋 昌司, 若田 ゆき, 石藏 礼一, 倉本 圭, 今脇 節朗, 廣田 省三, 畑 豊
電子情報通信学会技術研究報告. MI, 医用画像 2010年1月21日 一般社団法人電子情報通信学会
脳疾患の進行度合いの診断に,脳形状の変化や脳容積の測定はとても有効である.本研究では,T1強調またはT2強調で撮像された新生児・幼児の頭部MR画像を対象とした頭蓋除去法を提案する.本提案法では幼児は成長に伴い白質の信号値が変化することを考慮したガウシアン識別を頭部MR画像に適用することで,白質,灰白質,脳脊髄液,脂質,その他領域の存在確率マップを自動生成する.識別後,白質と灰白質の和領域の表面に,脳形状や画像特徴に関する知識に基づくファジィ動的脳表モデルを適用し最適化することで,脳領域を自動抽出する.本提案法を,修正齢-4週間から4歳1ヶ月の26名の被験者に適用した結果,良好に脳領域抽出が行えた.