3次元CT像から抽出された腹部動脈に対する血管名自動対応付けに関する研究

摘要

This paper describes a method for giving anatomical names to abdominal arteries extracted from 3D abdominal CT images. First of all, the medial axis lines of the blood vessels are extracted from arteries. Then , the medial axis lines are devided into branches to form the tree structure having nodes, where each node expresses each branch with its thickness and direction. A series of nodes having similar thickness and direction are unified into a single node. Then the most appropriate anatomical name is given to each node using various features such as thickness and directions. The proposed method are applied to 9 blood vessels including the aorta, and celiac artery, common hepatic artery, splenic artery, proper hepatic artery, gastroduodenal artery, superior mesenteric artery, right renal artery and left renal artery. The experiment was done using 18 cases of 3D abdominal CT images and the labeling accuracy of above blood vessels was evaluated. It turned out that 91% of nodes were correctly labeled in avverage.%本研究では，3次元CT像から抽出された腹部動脈領域に対応する血管名を自動で対応付けることを目的とする．そのため，まず動脈領域から血管芯線を取得し，そこから血管分岐構造を分岐点から分岐点までを1つの枝とする木構造で抽出する．その際，血管の太さや走行方向等の情報を枝に与える．また，枝に与えられた太さを用いて，同一血管名の可能性のある枝の統合処理を行う．そして，太さや走行方向等の情報を特徴量として用い，各枝に血管名ラベルを与える．本稿では腹部大動脈とそこから分岐する腹腔動脈，上腸間膜動脈，左右腎動脈，そして腹腔動脈から分岐する総肝動脈，牌動脈，さらに総肝動脈から分岐する十二指腸動脈，固有肝動脈の計9本の血管名を対応付ける手法を提案する．腹部3次元CT像18例に対し本手法を適用し，正しく血管名が対応付けられた枝の割合を正解率として評価を行ったところ，平均正解率は91％であった．