@article{oai:repo.qst.go.jp:00044133,
 author = {山本, 眞司 and 松本, 満臣 and 舘野, 之男 and 飯沼, 武 and 松本, 徹 and その他 and 舘野 之男 and 飯沼 武 and 松本 徹},
 issue = {3},
 journal = {Medical Imaging Technology},
 month = {May},
 note = {肺がん検診用X線CTシステム（LSCT)の診断支援を目的として、肺がん病巣候補自動抽出における候補領域の詳細解析の改良を行った。がん陰影の抽出対象サイズを直径１０mm以上から５mm以上に変更することにより直径１０mm未満の偽陽性陰影(False Positive:FP)が激増する。この削減のため、特微量を用いた定量化によるFP削減アルゴリズムの開発を行った。まず、直径１０mm未満の陰影の形状特徴を反映させる特徴量として新たに定義した補正円形度、修正細長さ、閉包度、収束図形比を含む１３個の特徴量によって定量化を行う。次に候補領域を面積と太さから４つに分類し、分類ごとにがん陰影かFPかを判定する処理を設けた。このアルゴリズムを８３症例に適用した結果、病巣候補数12399個から977個、1症例当たりのFP数を10.7個にすることができ、FP削減処理として良好な結果を得た。},
 pages = {217--226},
 title = {胸部X線CT像の計算機診断支援システムにおける偽陽性陰影の削減},
 volume = {17},
 year = {1999}
}