Early Diagnosis of Asphyxia Neonates Using Intelligent Medical Image Processing in Magnetic Resonance Imaging
| Project/Area Number |
19689023
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Young Scientists (A)
|
| Allocation Type | Single-year Grants |
|---|
| Research Field |
Embryonic/Neonatal medicine
|
|---|
| Research Institution | University of Hyogo |
|---|
Principal Investigator |
SYOJI Kobashi University of Hyogo, 大学院・工学研究科, 准教授 (00332966)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2007 – 2008
|
| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2008)
|
| Budget Amount *help |
¥22,100,000 (Direct Cost: ¥17,000,000、Indirect Cost: ¥5,100,000)
Fiscal Year 2008: ¥9,230,000 (Direct Cost: ¥7,100,000、Indirect Cost: ¥2,130,000)
Fiscal Year 2007: ¥12,870,000 (Direct Cost: ¥9,900,000、Indirect Cost: ¥2,970,000)
|
|---|
| Keywords | 医用画像処理 / 脳疾患 / 新生児 / 幼児 / MRI / 新生児・幼児 / コンピュータ画像診断支援 / 脳溝 / 脳回 |
|---|
| Research Abstract |
本研究では,新生児脳疾患の定量的診断支援を行うため,MRI画像を用いた計算機画像診断支援システムを開発した.同開発において(1)新生児脳MRI画像からの大脳自動領域抽出法,(2)脳表輪郭抽出法,(3)脳回分割法を提案した.大脳領域抽出法として提案した動的輪郭モデルを用いた脳領域自動抽出法は,放射線科医らの手動による脳体積計測値と比較し,感度97.7%と非常に高い精度での計測が可能となった.脳表輪郭検出法として,Thick-rubber-model(TRM)とよぶ新しい輪郭検出法を提案した.これにより,サブボクセル精度での高精度な輪郭検出が可能となり,脳表立体表示での評価や,脳表面積の計測などに非常に有効である.脳表の脳回面積計測法として,脳上方からの投影画像上において,脳溝を基準に脳回境界を自動決定し,脳回分割を行う手法を提案した.これらの提案手法により,新生児を対象としたMR画像からの全脳抽出を初めて実現し,さらに脳表の高精度検出,脳回識別を行うシステムを開発できた.
|
Report
(3 results)
Research Products
(29 results)
