Kawakami Nobuyoshi, Kobashi Syoji, Kagitani-Shimono Kuriko, Imawaki Seturo, Taniike Masako, Hata Yutaka
Proceedings of the Annual Conference of the Institute of Systems, Control and Information Engineers, 9 581-581, 2009
皮質形成異常に起因する難治てんかんの外科的治療には,小児頭部MR画像からの皮質形成異常領域の検出は非常に有効である.しかし,皮質形成異常のMR画像上での画像特徴は明らかでなく,またその自動検出手法も未だ確立されていない.本文では,脳の皮質構造を評価するため,脳表に直交する評価単位領域を構築し,各領域のテクスチャ特徴量を算出し,Support Vector Machine (SVM) を用いて皮質形成異常度推定法を提案する.同提案法において,識別精度が最大となる特徴量の組み合わせを求めることで,皮質形成異常のMR画像上での画像特徴を調査する.また,本手法を適用した結果,皮質形成異常を有する小児頭部MR画像から,平均感度68%で皮質形成異常領域を検出できた.