PET/CTは形態情報と機能情報が得られるため，乳がんの診断に有効である．本研究では，PET/CT画像から乳腺腫瘍および腋窩転移を自動検出する手法の開発を目的とする．本手法ではまず，CT画像の骨格情報と肺野情報から乳房および腋窩領域を含む領域を抽出する．次に，PET画像ではヘッセ行列の固有値を用いた塊状構造の強調と二値化処理により高集積領域を検出する．検出した高集積領域とCT画像から抽出した乳房領域を重ね合わせることで，乳房領域外の高集積領域が除外され，初期候補領域が決定する．その後，ルールベース方式の偽陽性削除を行って候補領域を得る．検証では，乳がんと診断された10症例のPET/CT画像を用いてFROCカーブを算出し，腫瘍検出能力を評価した．腫瘍検出能力は1症例あたりの偽陽性数が3.9個のとき真陽性率は76％となり，良好な結果が得られた．
