時空間統計的形状モデルを用いた脳形状の個人間変動モデル化

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: OQD17033

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 光・量子デバイス研究会

発行日: 2017/03/29

タイトル(英語): Modeling individual brain shape variation using spatio-temporal statistical shape model

著者名: 小橋 昌司(兵庫県立大学)

著者名(英語): Syoji Kobashi(University of Hyogo)

キーワード: 時空間統計的形状モデル|ＭＲＩ|脳|臓器|アルツハイマー型認知症|画像認識|spatio-temporal statistical shape model|MRI|brain|organ|Alzheimer disease|image recognition

要約(日本語): 人の臓器形状は個人差が大きく，また形状は成長・老化・疾患の進行などにより異なる．本講演では，臓器形状の時間的な個人間変動のモデル化法として，我々が提案した時空間統計的形状モデル化法を紹介し，その応用例として機械学習を用いたMRI画像解析によるアルツハイマー型認知症評価法を紹介する．

要約(英語): There should be big individual variation of human organs, and the variation should be changed along growing, atrophy and/or disease progress. This talk will introduce our method to construct spatio-temporal statistical model, and an application to estimate Alzheimer disease using MRI.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,174 Kバイト