@misc{oai:repo.qst.go.jp:00070651,
 author = {三輪, 建太 and 秋本, 健太 and 小山, 眞道 and 犬伏, 正幸 and その他 and 三輪 建太 and 秋本 健太 and 犬伏 正幸},
 month = {Oct},
 note = {【目的】2008年、Sadikらがプラナー全身骨シンチのコンピュータ支援読影法について報告した。セグメンテーション、ホットスポット検出、特徴量抽出、人工ニューラルネットワークを利用した診断支援ソフトである。この解析において高い信頼性の診断結果を提供するためには、正確なセグメンテーションが前提となる。今回は、そのセグメンテーション精度について検証した。【方法】診断支援ソフトは、BONENAVI（富士フィルムRIファーマ）を利用した。セグメンテーションはテンプレートを柔軟に被検者の形状に合わせ込むMorphon技術を用いている。対象画像は2011年に骨シンチを施行した症例のうち無作為抽出した195例である。また、骨外に高集積を呈した27例（尿汚染・バッグ、注射漏れ）と四肢切断の14例についても検証した。【結果】無作為例は96.9%（189/195）で正確なセグメンテーションが行われた。また骨外高集積の例は92.6%（25/27）、四肢切断の例は50%（7/14）であった。【結論】Morphonを用いた手法は、診断に不利益な高集積が画像に存在した場合においても高精度なセグメンテーションが可能であった。, 第51回日本核医学会学術総会},
 title = {骨シンチ診断支援ソフトにおけるMorphonセグメンテーションの精度},
 year = {2011}
}