3Dマルコフランダムフィールドモデルを用いたX線CT画像からの肺結節の認識

本論文では、3Dマルコフランダムフィールド（MRF）モデルを用いたX線CT画像からの肺結節の新しい認識方法を提案します。病理影の候補は数学的形態フィルタによって検出され、影の候補を含む関心領域（VOI）が抽出されます。VOIが結節（がんの候補）および血管から来るという仮説の確率は、これらのオブジェクトモデル間の関係を3D MRFモデルで評価しながら、結節および血管モデルを使用して計算されます。結節モデルの確率が高い場合、影の候補は異常と判断されます。この新しい認識方法を実際の38枚のCT画像に適用したところ、良好な結果が得られました。