分担者： 田中弘美（立命館大学情報理工学部教授）
田中覚（立命館大学情報理工学部教授）
佐藤嘉伸（大阪大学医学部准教授）
古川顕（滋賀医科大学准教授）
森川茂廣（滋賀医科大学教授）
健山智子（立命館大学情報理工学部助手）
・研究目的：
本プロジェクトでは，医用ボリュームデータを3次テンソル（Tensor）として取り扱い，先行研究で開発した一般化N次元主成分分析法[1]を基盤として，少数なサンプルからも汎
化能力の高い統計ボリュームモデリング手法を確立し，計算機支援診断への応用を目的とする．なお，本提案書での統計ボリュームモデルとは，
形状のバリエーションとテクスチャ（濃淡分布）のバリエーションを統一的に記述できる統計モデルを指す．
・研究の概念図：
本プロジェクトでは，臓器のボリュームデータをテンソルとして取り扱い，形状やテクスチャのバリエーションを
統一的に記述できる統計ボリュームモデリング法を確立し，計算機支援診断（CAD）への応用を目的とする．その概念図を図１に示す
図1 研究の概念図
・研究の流れ： 図2 研究の流れ図
1.一般化N次元成分分析法（GND-PCA）の開発：
主成分分析法（PCA）はデータの分散（バリエーショ
ン）の最も大きい軸を見つけ，その直交座標系（固有
空間）にデータを射影し，互いに無関係（無相関）の
成分に線形変換する．分散の大きい成分のみを用いて
元のデータを近似することができるので，データを効
率よく表現することができ，データに適したモデリング（統計モデリング）ができる．
また，それぞれの基底関数or成分（固有空間の軸）を解析することにより，観測されたデータに及ぼす要素などを特定する
ことができる．正常と異常のデータを用いて統計的に学習し，異常に寄与する成分を求めることが可能であり，
計算機診断支援に応用することが可能である．一方，従来のPCAでは，多次元データを1次元ベクトルに展開する必要があるため，
サンプル数に比べ，データの次元数が非常に大きくなり，すべてのバリエーションを記述することができず，汎化能力のない統計モデルとなる．
我々の先行研究で，多次元データをテンソルとして取り扱い，テンソルのまま統計解析できる，一般化N次元主成分分析
法（GND-PCA: Generalized N-dimensional Principal Component Analysis）を開発し，少数サンプルからも汎化能力をもつ統計モデリングができるようにした.
GND-PCAの概念図を図3に示す．
図3 GND-PCAの概念図
2. GND-PCAによる医用ボリュームデータの統計ボリュームモデリング：
観測されたボリュームデータ
には，形状の変化とテクスチャ（濃淡分布）の変
化を同時に解析する必要がある．本研究では，
図４に示す形状とテクスチャ（濃淡分布）のバ
リエーションを記述できる統計ボリュームモデル
を提案する．本モデルにおいては，ボリューム
の形状とテクスチャ（濃淡分布）を分けてそれ
ぞれ統計モデルを求める手法である:
(a)統計形状モデル;(b)統計テキスチャモデル。その概念図が図4に示している。
図4 統計ボリュームモデリングの流れ
3. 統計モード解析による様々な病気に寄与する成分（基
底関数）の抽出およびモデルの検証実験：
臓器のボリュームモデリングを行うとともに，得られた各基底関数（成分）の解析を行う．様々な病気に寄与する成分を特定するとともに計算機支援診断への応用を目指す．
・関連研究発表：
本プロジェクトは主に三つの研究テーマについて研究を進めてきった：①まず、医用画像取得と学習用データベース
の構築，一般化N次元主成分分析法を用いた統計ボ
リュームモデリング法の確立；②肝臓を中心に統計ボリュームモデルの作成及
びモード解析による様々な病気に寄与する成分（基
底関数）の抽出；③作成
した統計ボリュームモデルの検証と改良および計算機
診断支援への応用を行う。研究の流れが図2に示している。
Jounals(with referees)
[1]
Xian-Hua Han and Yen-Wei Chen: “"Biomedical Imaging Modality Classification Using Combined Visual Features and Textual Terms,” International Journal of Biomedical Imaging, Vol.2011, ID241396 (2011)
[2]
Xu Qiao and Yen-Wei Chen: “A Statistical Texture Model of the Liver Based on Generalized N-dimensional Principal Component Analysis (GND-PCA) and 3D Shape Normalization," International Journal of Biomedical Imaging, Vol.2011, ID601672 (2011)
[3]
Xu Qiao, Xianhua Han, Takanori Igarashi, Keisuke Nakao and Yen-Wei Chen, “Tensor-Based Subspace Learning and Its Applications in Multi-Pose Face Synthesis,” Neurocomputing,Vol.73, pp. 2727-2736 (2010) .
[4]
Rui Xu and Yen-Wei Chen, “Generalized N-dimensional Principal Component Analysis (GND-PCA) and Its Application on Construction of Statistical Appearance Models for Medical Volumes with Fewer Samples,” Neurocomputing, Vol.72, pp.2276-2287 (2009-5).
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[5]
Xu Qiao, Rui Xu, Yen-Wei Chen, Takanori Igarashi, Keisuke Nakao and Akio Kashimoto, “Generalized N-dimensional Principal Component Analysis (GND-PCA) Based Statistical Appearance Modeling of Facial Images with Multiple Modes,” IPSJ Trans. On Computer Vision and Applications, Vol.1, pp.231-241 (2009-9).
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International Conference Papers (with referees)
[1]
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[2]
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[3]
Akira Furukawa, Shuzo Kanasaki, Makoto Wakamiya, Kiyoshi Murata, Xin Wu, Tomoko Tateyama, Yen-Wei Chen, “Cross-sectional Imaging of the Bowel,” Proc. of 6th International Conference on Computer Sciences and Convergence Information Technology (ICCIT2011), Jeju Island, Korea, pp.934-938 (2011)
[4]
Tsukasa SHINDO, Tomoko TATEYAMA, Amir HOSSEIN FORUZAN, Xianhua HAN, Kosuke MIYAWAKI, Takumi TSUDA, Masaki KAIBORI, Masanori KON, Huiyan JIAMG, Yen-Wei CHEN, “3D Visualization of Liver and Its Vascular Structures and Surgical Planning System --Surgical Simulation--,” Proc. of 6th International Conference on Computer Sciences and Convergence Information Technology (ICCIT2011), Jeju Island, Korea, pp.939-944 (2011)
[5]
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[6]
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[7]
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[8]
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[9]
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[10]
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[11]
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[16]
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[17]
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[18]
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[19]
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[20]
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[21]
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Conference Presentation (without referees)
[1]
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[2]
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[3]
小原伸哉，Amir Hossein Foruzan, 健山智子，陳延偉，古川顕，金崎周造，若宮誠，村田喜代史：”肝臓の統計形状モデル構築と肝硬変診断支援への応用,” 信学技報，Vol.10, No.27, pp.31-36 (2010-5).
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[4]
健山智子，田中泰史，小原伸哉，Amir Hossein Foruzan，古川顕，陳延偉：”2次元主成分分析を用いた少数サンプル症例からの統計形状モデル構築,” 信学技報，Vol.10, No.27, pp.103-108 (2010-5).
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進藤典，増田優，Amir H Foruzan，海堀昌樹，Liu Zhenyu，健山智子），權雅憲，陳延偉, “肝臓手術支援のための可視化システム開発,” 平成22年 電気関係学会関西支部連合大会，G14-28
[6]
健山智子, 進藤典, Amir Hossein Foruzan, 小原伸哉, 木西基, 林正倫, 増田優, 海堀昌樹, 權雅憲, 陳延偉 “肝臓分割と血管抽出による肝臓情報の三次元可視化と手術支援システム,” 信学技報，Vol.110, No.387, pp.33-38 (2011-1).
[7]
増田優, 健山智子, Wei Xiong, Jiayin Zhou, 若宮誠, 金崎周造, 古川顕, 陳延偉:”確率密度関数とEM/MPMアルゴリズムを用いたCT画像コントラスト強調と肝腫瘍検出”, 信学技報，Vol.10, No.381, pp.21-26 (2011-1)
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小原伸哉，Amir Hossein Foruzan，健山智子，古川顕，金崎周造，若宮誠，村田喜代史，Xiong Wei，陳延偉，“統計的形状モデルを用いた肝硬変データの分類精度に関する定量評価”，信学技報，Vol.10, No.381, pp.27-32 (2011-1)
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[9]
Amir H. Foruzan, Yen-Wei Chen and Reza A. Zoroofi, “A Computer Assisted Diagonosis Sysytem for Visualization and Qualification of Liver and its Vascular Structures, “ Proc. of MPR2009, os5-1, (2009)
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Yen-Wei Chen and Rui Xu, “GND-PCA based Statistical Volume Modeling of the Lung,” JAMIT2009 Proceedings, OP2-01 (2009).
[11]
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Farshid Babapour Mofrad , Yen-Wei Chen et al. “A Novel Automatic Liver Surface Registration Method Using Spherical Harmonics,” IEICE Tech. Report, Vol.109, No.63, pp.29-34 (2009) .
[13]
Xing Wu, Yen-Wei Chen, Qi Xi, Shensheng Zhang, Akira Furukawa, Shuzo Kanasaki, Makoto Wakamiya and Kiyoshi Murata, “A Semi-automated Detection for Motility of Small Bowel with MRI Sequence,” IEICE Tech. Report, Vol.109, No.63, pp.101-105 (2009).
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