| Project/Area Number |
15700332
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Field |
Biomedical engineering/Biological material science
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| Research Institution | The University of Tokushima |
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Principal Investigator |
久保 満 徳島大学, 工学部, 助手 (30325245)
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| Project Period (FY) |
2003 – 2004
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2004)
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| Budget Amount *help |
¥3,600,000 (Direct Cost: ¥3,600,000)
Fiscal Year 2004: ¥1,600,000 (Direct Cost: ¥1,600,000)
Fiscal Year 2003: ¥2,000,000 (Direct Cost: ¥2,000,000)
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| Keywords | 肺がん検診 / マルチスライスCT / 肺がん / 肺気腫 / 肺組織 / データベース / 低線量高分解能3次元CT画像 |
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| Research Abstract |
本研究の目的は肺がん検診用マルチスライスCTから得られた低線量高分解能3次元CT画像を使って肺気腫に冒された肺から肺がんを検出するための手法を研究開発することである。高分解能3次元CT画像では肺気腫の細かな構造が描出できる。肺気腫は肺組織を壊す独特の特性があり必ず肺に孔が生じる。そこで孔に接した肺組織の辺縁性状やその関与形態を徹底的に解析し、肺の局所部分の特徴量から肺気腫の有無を識別する手法を研究開発する。この識別法は肺がんに対しても応用できるために現行の肺がん検出システムに肺気腫の特徴量を追加し、肺気腫が関与した領域とその特徴量を用いて肺がん検出システムを研究開発する。本年度は、以下2つについて実施した。
・肺気腫の特徴を考慮した肺がんの検出システムの構築
前年度の研究で分類された肺気腫の特徴量を用いてまず早期肺気腫の検出システムを構築した。このシステムは呼吸による肺の移動が生じた場合にも肺気腫部分を正確に検出することが可能であった。次に、肺気腫の特徴量と肺気腫付近の病変のコントラスト差、さらに肺組織の構造情報に着目して、血管と病変を分類するための特徴量パターンの確率モデルを構築し、肺がんを検出する手法を研究開発した。
・臨床応用のための評価
臨床への応用のために、本研究で開発されたモデルを取り入れた肺がん診断支援システムのプロトタイプを開発して各施設の汎用パーソナルコンピュータ上で専門医が容易に利用できるシステム環境を構築し、肺がんデータベースに適用してその有効性を評価した。
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