@article{oai:kyutech.repo.nii.ac.jp:00001129,
 author = {Kim, Hyungseop and 金, 亨燮 and 前門, 雅岐 and Maekado, Masaki and Ishikawa, Seiji and 石川, 聖二 and 佃, 正明 and Tsukuda, Masaaki},
 issue = {1},
 journal = {バイオメディカル・ファジィ・システム学会誌, Journal of Biomedical Fuzzy Systems Association},
 month = {Oct},
 note = {近年、医療分野ではCTやMRI画像を始めとする様々な画像診断ツールが開発されている。胸部CT画像上の肺野領域の抽出とその解析に関する研究も幾つか提案されているが、3次元構造の解析を必要とするなどの問題点がある。また、読影の際にはスリガラス状陰影の占める領域が大きければ、比較的容易に病変部の抽出が可能であるが、小さい領域として陰影が存在する場合は、その淡さのために見落とす可能性は高くなる。本論文では、2次元胸部CT像からフィルタ処理による肺野領域の自動抽出を行い、得られる肺野領域内のスリガラス状陰影の候補領域を自動抽出する手法を提案する。スリガラス状陰影の候補領域の抽出には、スリガラス状陰影のテクスチャ特徴として、微分ヒストグラムの歪度および尖度を用いる。提案法を実CT像に適用し、その結果と考察を述べる。, In recent year, various imaging techniques have been introduced into medical fields as useful tools for providing helpful information for visual inspections. For example, magnetic resonance imaging and computed tomography, etc., are those already established imaging techniques. Accordingly many related image processing techniques have been developed and reported in medical imaging fields. In the field of X-ray CT images, to segment of lung cancer region several approaches are reported in the past. Many of them need some knowledge-based schemes based on 3-D structure such as a blood vessel. In this paper, we propose a technique for automatic extraction of lung areas and its measurement of ground glass opacity by computer employing a set of chest CT images. In the first stage, we extract the lung area from the given 2-D CT images. In the next stage, ground glass opacity is extracted employing skewness and kurtosis. The technique was applied to 33 chest CT image sets and satisfactory results were obtained.},
 pages = {50--56},
 title = {胸部CT像からの肺野領域とスリガラス状陰影の自動抽出},
 volume = {6},
 year = {2004},
 yomi = {イシカワ, セイジ}
}