マーカレス腫瘍追跡のための隠れマルコフモデルを用いたX線動画像からの物体輝度抽出

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST18046

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2018/09/26

タイトル(英語): Hidden Markov model-based extraction of tumor target in X-ray image sequence for markerless tumor tracking

著者名: 新藤 雅大(東北大学),市地 慶(東北大学),本間 経康(東北大学),張 曉勇(仙台高等専門学校),杉田 典大(東北大学),八巻 俊輔(東北大学),髙井 良尋(脳神経疾患研究所),吉澤 誠(東北大学)

著者名(英語): Masahiro Shindo(Tohoku University),Kei Ichiji(Tohoku University),Noriyasu Homma(Tohoku University),Xiaoyong Zhang(National Institute of Technology, Sendai College),Norihiro Sugita(Tohoku University),Shunsuke Yamaki(Tohoku University),Yoshihiro Takai(Research Institute for Neuroscience),Makoto Yoshizawa(Tohoku University)

キーワード: 放射線治療|Ｘ線透視|隠れマルコフモデル|ターゲット抽出|重畳輝度成分|マーカレス腫瘍追跡|radiation therapy|X-ray fluoroscopy|hidden Markov model|target image extraction|superimposition of image intensity|markerless tumor tracking

要約(日本語): 肺がんなど呼吸等に起因して移動する腫瘍への放射線治療においては，X線透視による体内腫瘍位置の計測が重要である．しかし，軟部組織である腫瘍は，骨などの他組織と重畳することで不明瞭に描出され，その正確な追跡は困難である．本研究では，隠れマルコフモデルの隠れ状態として腫瘍像を表現し、観測可能な重畳像から対象を分離する手法を提案し，臨床画像を用いた腫瘍像の分離と追跡実験によりその有効性を検証する．

要約(英語): Markerless tumor tracking by X-ray fluoroscopy is an important task in radiotherapy for lung cancer with respiratory movement. However, in X-ray images, superimposed objects decrease tracking accuracy of the tumor. This study presents a tumor extraction method based on hidden Markov model and demonstrates tracking performance improvement on clinical dataset.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,741 Kバイト