Author(s)
神谷, 直希; 周, 向栄; 陳, 華岳; 原, 武史; 藤田, 広志; 横山, 龍
二郎; 兼松, 雅之; 星, 博昭
Citation
[電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム] vol.[91] no.[7]
p.[1918]-[1922]
Issue Date
2008-07-01
Rights
copyright 2008 IEICE
Version
出版社版 (publisher version) postprint
URL
http://hdl.handle.net/20.500.12099/33949
※この資料の著作権は、各資料の著者・学協会・出版社等に帰属します。
骨格と骨格筋の解 剖 学 的 位 置 関 係に基づ く体 幹 部
X
線CT
画 像か らの骨 格 筋の 自動 抽 出Extractlon of Skeletal
G
「
rImages Based 【〕n AnatomicalPositional InfQrmation between Skcletonalid
Skele七al
Muscles
N・ ・ki KAMIYA 凧 N・nm ・励 ・・
，
Xi・ng ・ 。ng ZHQU †．
M。
漉。
，
Huayun eHENT †
、
Nσ アc’
rrcerrLber，
Takeshi IIARA †，
HL… hi ドUJITA †
，
M ・ r・
Lb。…，
Ryuji・。 YOK ⊂）YAMA †††，
Masayuki I〈ANEMA ∫1LSU廿 †
，
††††，
andHiroaki HOSIH †††↑「
，
IV’
onm，
e↑nbers神 谷 直 希勧 陳 華
．
岳†「
1’
藤田 広 志†（正員 〕 兼 松 雅 之†††・
†††† Au 七［｝ma 七ed 周 向 栄†（正員） 原 武 史†（正 員） 横山龍「郎†’
1’
† 星 博昭†††什Musc］es from TQrso X
−
Rayt岐 甲 メく学 大 学 院 医 学 系 研 究 軒 再 生 医 科学専 攻知能イメ
ー
ジ隋報分 野，
岐 串 市Department of Intelligent Image Informat
・
iロn，
Divisiell o疋Regeneration and Advanced Medical ScierL〔
・
es、
GraduatcSchD
〔
｝
1of Medk
：
沁o，
Gifu しrniverslty，
11Yanngido，
Gifu−
shエ，
501 1194 Jupan††岐皐大学大 学院医 学系 研究 科病 態 制御 学講 座解 剖学分 野
，
岐 早 市Depn
，
rtmentロ
f Anatomy，
DLvisiou vf Disease ContrQl，
Gifu Univcrsity Graduate S．
｛
tlic）
nl Df tSCcdicine，
Gifu Univerliity，
1
．
lYanagido、
Gifu−
shi、
5C〕11194 Japan す11岐 阜大学 医 学部附 属 病院放射線 部，
岐阜 市DepartmeI
匚
t of Radiology Services，
Gifu University Ho5pi−
t
．
al，
1−
LYunagido，
Gifu−
shi、
501−
1194 Japanttt†II支阜大 学 医学部H
・
1属 病 院 放射線科，
II皮阜 市Department of Radi
〔
｝
logy，
Gifu University Hospital，
1−
1Yaiiagido
、
Glfu−
shi、
5011194 Japan村 肯 †岐 阜 大 学 大 学 院 医 学 系 研 究 科 腫瘍キ1」御 学講 座放射 線 医学分野
，
岐阜市Depart
・
ment of Radio 且ogy、
DivisiDn Qf「
11」mor Control，
Graduate School of Medicine
，
Gifu Univcrsit｝厂
，
11YanagidD
、
Gifll−
shi，
5011194 JapaILa）E
−・
naill kamiyu （g’
fjt．
inf・
．
gifu−
u．
ac．
jpあ ら まし
体 幹 部 X 線
CT
画 像 か ら 骨 格筋を 自動 抽 出 する手 法を提 案 する，
人体の 三次元構造を 「次 元 に変換し， 臓器 と骨格の位置 関係を単 純化 する．
単純 化され た位 置情 報か ら解剖 学 的に特徴的 な 点 を 取 得 し，
骨 格 筋の 抽 出，
分 類 を行い，
提 案 手 法の有 効 性を確認 し た．
キー
ワー
ド 体 幹部CT
画 像，
骨 格 筋 抽 出，
CAD
1．
ま え が き近 年の高齢 化社会に おい て
，
加 齢に伴 う運動機 能の 変 化 を解 析 する た め に， 骨格 筋の体 積の測 定が求め ら れて い る．
計 算 機によ る 医 用画 像 処理に お いて は，
骨 格 筋は 人体を覆 う存 在である た め， 臓 器の 解析処 理に おい て誤 抽 出の原 因 と なる．
特に，
人体 腹 部の 前而で は 骨 格 が存 在しない た め，
内臓 脂 肪 量に依 存 するが，
臓 器 と骨 格 筋は密 接 す るこ とが多い．
ゆえに，
骨 格筋 は抽 出だけで はなく，
部 位ごとの 認 識が求め ら れる．
本論 文では，
各 骨格 筋が解剖 学 的に起始・
停止 する点 を用い て骨 格筋を部位ご と に認 識 する手法 を提 案 する．
医用 画像に おける骨格 筋領域の抽 出 に 関 す る研 究は
，
入体 解剖学デー
タベー
スの構 築の ため に行わ れて い る．
Karl
ら はVisible
Human
Project
［
1
亅
に より体系 的 な 臓器 可視 化の 手 法［
2］
を提案してい る．
ま た，
運動 機 能の解 析の た め に，Benjamin
らはMR
画 像にお ける 大 腿部の骨格 筋の モ デ リング手 法同
を提 案して い る．
文mx
［
1｝
では 腹直 筋，
腹 斜 筋，
腹横 筋，
大 腰 筋，
内閉 鎖 筋は分類されてい る が，
胸 部や背 面の骨 格 筋は分類 され てい ない．MR
画像を 対 象 と し た 文 献圖
の手法 は，
骨格 筋と臓器の境 界が不 明 りょ うなCT
画像にお け る 処 理 に その ま ま適 用で きる か は疑 問である，
本論 文で は，
仮 想 的に人体を切 り開い た展 開 画 像の 生成手 法を提 案 する，
次に，
展 開 画 像 か ら骨 格 筋の起 始・
停 止 す る位置 情 報の 取得 法を提 案 する．
そ し て，
展 開 画 像 上で特定され た骨格と骨 格筋の位 置 関係を利 用 し，
濃 淡 情報か ら骨 格筋の認 識を行 う手 法を提 案 す る．
ま た， 骨 格の多
い胸 部と骨格の少ない 腹 部に おい て，
展 開画 像を用いた骨格 筋の抽出と分 類 を行い，
こ れ らの 手法の原理的な有効 性を示 し，
加 齢 による 運 動 機 能変 化の 解析に 求 め ら れ る 骨 格 筋 体 積の 測定に適 用 可 能であるか考 察を行 う．
2 ．
処 理 手 順 2．
1 骨 格 筋の構 造骨格 筋の構 造は，
一
端 また は両端が体の骨 格に結合 する横 紋 筋 線 維の集 束で あ り，
体肢 筋と体 幹 筋に分 け る ことができる［
4］
．
CT
画像上ではX
線 吸 収 量が臓 器領域 と類似し， 濃淡 値の分 布が重 なる ため，
抽 出は 容 易で はない．
そこで，
以下 に示 す 手順 を考案 した．
2．
2 骨格筋抽 出の処理の概 要骨 格 筋 抽 出の処理手順を図 1 に 示 す
．
本 手法では骨 格 筋 が 起 始・
停 止 する骨格の解剖学 的位置 情 報を利 用 し胸 部・
腹 部の骨 格 筋 抽出 を 行う．
こ こでは 林 らの手 法同
に よ り分類さ れ た骨 格 情 報を利用する．
骨 格 筋 は骨 格の体表側 に 面 状に存 在し，
そ れぞれの筋は結 合 してお り局 所 的な変 動が少ない た め，
人体 を二 次元的 に展開し，
連続 的な筋を平面上 の処 理 として扱 う．
本 手 法で は骨格上の解 剖 学 的 に意 味のある箇 所に制御 点 （landmark ，
以降LM
＞を 配 置 し， そ れ ら をス プライ ン 曲線に補 間 し，
筋の 存在 範囲の 特 定を行 う．
2．3
初期構造認識こ こ で は 周 らの手法
［
6］
により，
事 前に筋の 認 識 にレ タ
ー
Torso
CT
ima
esEx
電racξ伽bo
網e＆fat
Bonese
醗e撹翩 onCrea
匙i
薩 s童re亀君himaes
TorsoCTim
纛 e5 ◎覇inaiCT
嶽 a esSe
顧nbnd marRsCre
毳癜 mUSCb rnasksEx
総c量餓 musclesM
疑scle 把 めas一
）図 ／ 骨 格筋 自動抽出 処 理の概要
Fig
．
1 0uLline of processing procedur 巳ofautomated
Skeletal m しISCle eXtraCtiOn
．
用い る 骨 格 と
，
CT
値 に よ り分類が 可能な組 織の認 識 を行 う．
体 幹部X
線CT
画像を入力とし， 濃 淡情 報に 基づい た しきい 値 処 理と領域拡 張 法，
臓 器の形状情報，
異なる臓 器・
組 織 間の 相対 関係によっ て空気 領域，
脂 肪，
骨 格 筋と臓 器，
骨格の認 識 画 像 を得 る （以 下，
初 期 構 造 認 識 画 像）．
こ こ で認 識さ れ る筋肉領域は， 隣 接 する臓 器と濃 淡値に より識 別可能な部位のみであ る．
胸 部で は肺 野は 空気のCT
値を もつ た め筋 と 臓 器 との 識 別が 口J
能であるが，
腹部では 筋 と臓 器は識 別 さ れ な い．
更に，
識 別 され た骨 格 を林らの構 造分 岐に基づ く 手法［
Sl
を用い て分類した骨 格 分類 両 像を得る．
2．
4 展 開 画像の作 成 初 期 構 造 認 識 画 像 と骨 格分類 画像を用い 人体の展 開 画像を作成 する．
骨 格 筋 認識では 骨 格 情 報 を用い るた め，
骨 格の少 ない腹部 に おい て，
胸 部と骨 盤部の骨 格 の位 置情 報は重要と なる，
特に，
筋の起始，
停 止 箇 所 と，
体表か ら 骨 格 表 面 までの距 離 情 報は重 要である，
こ こ で，
起 始，
停止箇 所は骨 格 筋の位 置 を 決 めるた め に必 要である，一
方，
体表か ら骨 格表而 までの距 離 情 報は，
認 識 対象の骨 格 筋が人体の 表 層に存 在 する こと か ら，
その厚み を表現するため に必 要である，
こ こ で は，
胸 部・
骨 盤 部の骨 格の体 表 か らの 距 離 情報を，
前 面に骨 格の存 在 し ない 腹 部で利 用 する．
本 手 法で は，
仮 想 的に人体を背 中の表か ら 内 側に順に切 り 開い た 展 開画像を 生 成 する．
以 下に作 成 方 法を示 す．
Step1
： 画像 条 件の決 定原 画 像を
J ＝
ゐ＠，
弘勾，
変換 後の 展 開 画 像をg ＝ ∫
2＠
あ紛，
変 換関数を t とし，
g ＝ t（
1）
と表 す．
x’
，
y，
z は そ れぞれ入 力 画 像にお ける横軸，
縦軸， 体 軸の画 素の位置 を，i，
ゴ，
k
はそ れ ぞれ展 開 画 像の横 軸，
縦 軸，
奥行の 画 素の座 標であ る．
入 力 画 像の横，
縦，
高さを それぞれ w ，h
，d ［
pixel］
とすると き， 定 義 域は x＝07…
，w− 1，
y＝0
，…
，h − 1，
x＝O
，…
，d − 1
である，
展 開 画 像の横 幅 は体表而の輪 郭の 画 素 数に等 しい た め，
原 画 像のAxial
断 面に おい て8
近傍の輪 郭 線追 跡［
7］
を行い ， その画素数の 最大 数を777．
αMb 。rd。r とする．
ま た，
原 画 像の各 画 素における体 表か らの ユー
ク リッ ド距 離の最 大 をrrvαx。u，1・
id とする と，
展 開 画 像の定義 域はそれぞれ 乞＝ 0，… ，
m αXb 。 ，、
d。r−
1，．
ゴ＝ O ，…
，
d −
1，k
＝ 0，…
，M αXeuclid
−
1 とな る．
例え ば，k ＝0
は体 表上 を，
k ＝ LO
は体 表か ら10
画 素内側を示す．
Step2
： 座 標 変 換 t 入力画 像の z 枚目 の断面に おける座標 変換 士を以下 に示 す．
座標 変 換は入 力画 像の各 変数を 逐次的 に計 算 す るこ とで得 ら れ る．
ま ず
，
ゴ＝
z とする．
こ れ は，
入力画像の z 枚目の 断 面が展 開 画像に お ける 」座標とな る こ と を 意味 す る．
次に，k
；dE （
x ，Y）
とする．
こ こで，
db・
（
：；，IJ）
は 人 力 画像の x 枚目の 断而における 二次元座 標（
．
T．
，y）
を 利 用 し， 体 外の空 気領 域まで の 二次 元ユー
ク リッ ド距 離 値［
7］
を求める 関 数 とする．
これ は，
入 力 画 像の 人 体 領域の任意の点に おける距 離値は展 開画像上にお け るス ライス枚 数 で あ ること を意味 す る．
最後に，i
座 標 を求め る．
こ こ で は，
座 標 配 列ゐ（ちκ）（
u）
を定 義 す る．
こ れ は，
ある断面 x における体 外の空気領域 まで の 距 離k
における点の x 座 標の値を格 納 する．
こ こ で は，
骨 格 分 類 画 像か ら得ら れ た脊柱の重 心の毋 座標 を始 点とし，
入力 画 像上の 距 離 値k
となる座標の時 計 回 りの 追 跡 により得ら れ る．
また，
u は配 列indcx
を示 し，
x枚 目 の断 面に おける，
体 外の空 気 領域まで の距ee
ic
にお ける配 列の長 さをborder
（。．
h）とすると，
QL＝ O ，．
．
・
，border
（z，
k）−
1と なる．
変換は座標配列の 中心 を展 開画 像の x 軸の中 心， m αx’
berder／
2
に一
致 させ る，
よっ て ， 座標リス トは x ＝L
〔z，
k）（
i十α （z，
k，
））
と表 すことが でき，i ＝Ll
∴
）（
勾
一
α（殉 とな る．
こ こで，
α（。，
k）＝ （
TrLaMb。 。d。 。− border
（。，
k））
／
2，
また， 五副
紛 は座 標 値 か ら配 列index
を取得 する変 換とする．
こ れ まで に得ら れ た 初 期構造 認 識 画 像の 展 開 画 像 （以 卜．
， 初 期 構 造 展 開 画 像 ）か ら骨 格の 展 開 画像を 以 下の手 法で得る．
まず，
初期 構造 展 開 画 像にお け る 骨 格の値を もつ 座 標 を 逆 変 換t−
1 し，
展 開 前の 画像の座 標を得る．
次に，
展 開前の座標にお ける骨 格 分 類 画 像1919
図2 体 幹 部CT 画 像の展 開 画 像の
一
断面Fig
．
2 A shce of stretched image Qf tQrso CT image．
上の値を参照 し
，
分 類さ れ た骨格の値を得る．
原 画 像 の展 開 画 像の一
例 を図2
に示す．
2．5
展 開 画 像からの骨 格 筋 認 識 初 期構造展 開画 像では，
各組織が体 表か らの距 離に より皮下脂 肪，
骨 格 筋と内臓，
骨 格，
内臓 脂肪の順 に 平 面上 に不 され る．
こ こ では胸 部と骨 盤 部の骨 格の位 置情 報を 用い ， マ ス ク画像を作 成 する．
そ して，
マ ス ク画 像に よ り探 索 範囲 を限定し， 濃 度 値 を用い て認 識 を行 う．
本 研 究では，
胸部で大 胸 筋を，
腹 部で腹 直 筋 と，
外腹斜 筋， 内 腹 斜 筋， 腹 横 筋をまと め た側腹 部の 筋 （以下，
側腹筋 ）を対 象とする．
Step1
： 筋の存 在範 囲の マ ス ク作 成骨 格晨
調
画像上 に展 開 され た分 類 済 みの骨 格ラベ ル 上 に，
以 下に示 す 条 件の骨 格．
ヒに自動 的にLM
を配 置 し，
ス プ ライン曲線 補間 を行 う．
そ して曲線間の領 域 を筋の存 在 範 囲の マ ス クと する．
展 開画 像上の骨 格構 造は胸 骨の重心の 乞座標 に 対 してほ ぼ 左 右対称と な る た め展 開 画像のmaxb。
rd。
。
12
に対して左 右に対 称 的に LM を設 定 する．
胸 部で は，
πma ：；boT’
de．
r12 を対 称とし，
胸 骨側の肩甲骨上端，
第 5 肋 骨の左 端 と右 端，
胸 骨の 上端の4
点にLM
を左右それぞれ設 定 する．
腹 部で は， 剣状 突 起 を 対 称 とし，
第12
肋 骨の 左右 端と剣状 突起 の5
点にLM
を 設定 する．
寛骨 部で は， m αmb 。rdeT／
2 を対 称とし，
左 右 そ れ ぞ れ 寛 骨の左 右端，
上端の3
点 にLM
を設定する，
最後に， 各 LM をス プライン曲線 補 間で接 続す る．
胸 部では4
点を利 用した 四次，
腹 部 で は5 点を利 用した 五次，
寛骨 部で は6
点 を利用 した 六次の ス プラインを用い る．
胸部は左 右の 4点 ずつ の 2 本の ス プラ イン曲 線 を，
腹部で は5
点， 寛骨 部は 6 点を用い て そ れ ぞ れ曲線を得る．
次に
，
ス プライン曲 線 を 用い て筋の存 在 範 囲のマ ス 図3 骨格展 開 画 像 hに おけるマ スク画 像の一
断 面Fig
，
3 A slice of mask image on the bone stretchedimage
．
クを作 成 する．各
曲 線は筋の起 始・
停 止 点 を表すた め， 各曲 線 を 閉 じた 領 域 と し， マ ス ク領 域 を得る．
大 胸 筋 の存 在 範 囲は胸 部の曲線より上部の第 5 肋 骨と肩 甲 骨 で囲ま れる領域 をマ ス クとする，
腹 直筋と腹斜 筋の存 在範 囲は腹 部と寛 骨 部の 曲線間の領 域 をマ ス ク とする．
図3
にマ ス ク画像の 1ス ラ イス を示 す．
Step2
：認識大 胸 筋は胸骨
・
肋 骨の表面 に存 在 する た め， 胸部の マ ス ク領域 かつ 初期 構 造 認識 画像における骨 格 筋 領域 ま た は臓器 領域 を大 胸筋 領域とする．
腹 部は濃 淡値の みで は識 別 が 困 難 な 内 臓 脂肪や 臓器 が骨 格 筋と接 するこ とが多い
．
その た め， 胸 筋と肺 野 の ように濃 淡 情 報のみによる境界の 判別は困難である．
こ こで は， 骨 格 筋は体 腔の 表 面に存 在し，
胸 部と腹 部 におい て筋厚の変 化が少ない と仮 定 する．
こ こ で は，
展 開 画像で は同一
平 面 上の 点は体 表か ら等 距離である こと，
腹部においても胸 部の筋の体 表から の距離 情 報， 胸部 や寛骨 部の 骨 格の 位 置 情 報 を利 用 する．
よっ て，
初 期構 造 展 開画像に おい て肋 骨の存 在 する 最 大の ス ラ イス 番号を取 得し，
腹部マ ス ク の最 大の 深さ とする．
最後に， 初 期 構 造 認 識 画 像 に おい てマ ス ク領域 かつ 骨 格筋ま た は臓器とさ れ たCT
値を もつ領 域を腹 直 筋と 側 腹筋 領域 とする．
次に， 腹 直筋と腹 斜 筋の識 別 を行 う
，
腹部のマ ス ク におい て，
体 軸 方 向の画 素 数が maXb 。rd 。 。12
の 両 側 で そ れ ぞれ最 小 となる座 標 を取 得 し，
取得し た 座標 を基準 軸の左 側をreceus’
e，
右側を’
rectus ，．
とするとrect
’
USI，
rectll，
Sr 間の領 域 を腹直筋，
その他を側 腹筋候 補とする
．
更にrectUSt 土 20，
rect ？ts。 ±20 ［
pixel］
の範囲において
，
体 軸 方 向の腹 直 筋，
腹斜 筋の画 素 数を計 測 し
，
最小 とな る 座標を新しい T’
f！ctlLSI，
rect’
USrとし
，
そ の間の領 域を腹 直筋，
その他 を腹 斜筋 領域 とレ タ 3
．
実 験結 果と考察3．1
症 例 と結 果 体幹部マル チス ライスCT
画 像2，
3
症 例を用い て実 験 を 行っ た，
実 験 には異なるCT
装 置で撮 影され た画像を 用い た．
画像の内訳は，G
社の装置で撮 影さ れた20
症 例と丁社の装 置で撮 影さ れ た3
症 例であ り，
そ れ ぞ れ ス ライス間隔O．
625 ［
rrlrn］
，
解 像度0．
625
×〔〕．
625 ［
mm］
とス ライス 間 隔 ユ［
rrlm】
，
解 像 度0．
723 × 1〕．
723［
mm］
の撮 影 条 件で撮 影さ れ た画像である．
結 果の一
例の 三 次 元 表 示を図4
に示 す．
二 次 元の 各断 面表示と 三次 元の ボ リュー
ム レンダ リ ン グ表示につ い て，
著者3
（解 剖 学の専門医）が 目視 に よ り評価し た結果 を表 ／ に示 す．
こ こでは，
加齢に よる運動 機 能 変化の解 析に必 要と な る骨 格 筋体積の測 定に必 要．
十分であるか を 重視し，
他の臓 器 領 域を過 抽 出 した 場 合 や，
明 ら か な構造の欠 落が存 在 する場 合を 失敗と し た．
図 4 よ り， 各筋の起始，
停止にお ける筋 線の認識 も可能であっ た．
胸 部 に おい て は，
骨 格 が多 いた め高い分 類 成 功率（
9L3 ％）
が得ら れ た．
失敗例 は 濃 度 値に より筋との識別が でき な かっ た 乳 腺 領 域の過 抽出が 原因である．
腹 部にお ける抽出と分類の失 敗で は，
展開 画 像 上へ のLM
の配 置の 失敗が原因であ り，
搬撒
（乱） （b） 図 4 骨 格 筋 認 識 結 果の 三次元表示 （a＞骨 格 と 同 時 表 示，
（b）左 側 面Fig
，
生 3−
D view of skeletal Inuscle recognition result．
（a）view with skel （〕tol1
，
（b）left side view．
表 1 抽出結果 と 分 類結果 （23 症 例 ）
TabLe l Extraction and classification result
（23cases ）
．
ExtractiDnClassinc 乱tionFa
．
ilurePMAR21 〔91
．
3％．
） 20 〔87．
0％） 21 （91．
3％） 19 （82．
6％） 2 （8．
7％） 4 （17．
4％） PM ：Pectoralis major musdeAR ；AbdOlninal region 抽出 不 足や腹直筋と腹 斜 筋の 分 類の誤 りが 生 じた
．
3 ．2
考 察 人体の展 開画 像の利 用に より，
従 来 困 難であっ た骨 格 筋の抽 出・
分 類を行 うことが で き た．
特に，
腹 部に お ける従 来 手法で は，
内 臓脂肪か らの距離値を用い る［
8］
た め，
内 臓 脂 肪 量の個 人差が大 きく安 定し た抽出が困 難であっ た．
しかし ， 本 手法で は展開画像E
の骨格か ら取 得し たLM
を 用い る た め，
解 剖 学 的 な骨 格 筋の起 始，
停止 が利用で き， 個 人 差の影 響を受けにくい．
そ の た め，
本 手 法で は骨 格の認 識 精 度とLM
の設定 精 度が全体の骨 格 筋の分 類 精 度に影 響を与える．
胸部で は，
骨格 筋の 内 側 面 に 骨 格 が多く存 在 する た め，
安定 したLM の設 定 ができ， 認 識精度も高かっ た．
腹 部で は，
起 始，
停 止 する骨 格は胸 部と骨盤部に離れてい る た め，
その距 離が最も大きい腹部 前面の腹 直筋で改 善 の余地 が あ る．
特に，
本 手 法では，
展 開 画 像 上 にス ラ イス ご と にLM を 配 置 し た た め，LM
数が増 加し，
設 定に失 敗し たス ライス では骨 格 筋の認 識 に 失敗し た．
よっ て，
ス ライス ご と に設 定 し た LM か ら 二次 元の マ ス ク領 域を得る本 手法か ら，
よ り少ないLM
点 数で実 現可能な三次 元 曲 面の マ ス ク領域とする こ とで よ り安 定した骨 格 筋 認識 が冂」’
能 に な ると考
えら れる．
4．
む す び 休 幹 部X 線GT
両 像か ら人体 領 域の展 開に基づ く胸 部 と腹部の骨 格 筋 自動 抽出手法 を 提 案 し，
骨 格 との相 対 位 置の特 定に基づ く 自動分 類に有 効 な手法である こ とを確認 した．
今 後の課 題 と し て，LM
の安 定し た 配 置手 法の開発，
展 開画 像 か らの骨 格 情 報 を利 用 し た 他 の部 位の骨 格 筋の抽 出・
分類 法の開発を 予定し てい る．
謝辞 本研 究の一
部は，
日本 学術 振 興 会 科学 研 究 費 補助 金，
及 び，
厚 生 労 働 省 がん研 究助成 金に よっ て行 わ れ ま した．
文 献［11Y
．
Qin
， Z，
Cherlg， T．
Zhuang，
H．
Wang，
Y．
Wurlg，
Z
．
Yan，
R．
M，
Tiede，
and U．
Hohne，“
lnterac−
tive segmen 七atioll of muscles and 3D representation
of meridians based Qn Visible HumaIi；T Engineer
−
ing in Medicine and Biology Soci〔∋ty， 2 05
．
IEEE−
EMBS 2005
．
27th Annual Intcrnational Conference， pp
．
5116−
5119，
2005．
［2］KH
，
Hohne，
B．
Pfiesscr．
A．
Pommert，
M．
Riemer，
R
．
Schubert、
T．
Schiemtmn，
U．
Tiede，
arld U．
Schumac ler
，」
‘
A realistic modcl Qf human structurefrorn the Visible Human data
，
7，
Meth，
lnforuL Med．
，
voL40
，
no．
2，
pp、
83 89，
200L［3］B
．
Gilles，
L．
Moccozet，
and N．
M、
Thalmann，
“Allatomical modelling
of tho muscu ］oskeletal system
丘onl MRI
，
”
MICCAI 2006，
LNCS 4190，
pp．
289−
2Y6，
200e，
