2013 Fiscal Year Annual Research Report
計算解剖モデルに基づくオートプシー・イメージング支援
| Project Area | Computational anatomy for computer-aided diagnosis and therapy :Frontiers of medical image sciences |
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| Project/Area Number |
21103007
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| Research Institution | Tokyo University of Agriculture and Technology |
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Principal Investigator |
清水 昭伸 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (80262880)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山本 正二 独立行政法人放射線医学総合研究所, 重粒子医科学センター, 医師 (40302567)
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| Project Period (FY) |
2009-07-23 – 2014-03-31
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| Keywords | 計測工学 / 機械学習 / 計算機支援診断 / 統計数学 / オートプシー・イメージング / 画像診断 / 解剖学 |
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| Research Abstract |
平成25年度の成果は以下のとおりである。
１。死亡時ＣＴ像からの臓器抽出処理の開発：スパースモデリングとマルチアトラス法に基づく臓器抽出処理を開発した。これは、肝臓とその周辺臓器や組織の部分画像を大量に蓄積したデータベースを用意し、それを用いて肝臓を近似表現する方法であり、従来法と比べ、特に形状が病気や死後変化などで変形した症例に対して効果があることが確認できた。実際の死亡時ＣＴ像を用いた評価実験により、昨年までのモデルやアトラスに基づく方法よりも、臓器の抽出精度が一層向上することを示した。
２。死亡時ＣＴ像からの骨折検出支援システムの開発：骨折検出支援システムの高度化のために、ディープラーニングに基づく判定アルゴリズムを導入した。具体的には、骨の断面像を入力して、骨折を含むか否かを判定するアルゴリズムを構築した。その結果、従来よりも、検出精度を一定に保ったままで、拾いすぎが半数程度削減できることが分かった。
上記は死体に関する画像処理の成果であるが、これらは従来の生体に対する画像処理が基本となり、それらを拡張しながら死体に応用している。そのため、生体に対する画像処理の研究も平行して進め、今年度は以下の成果が得られた。
１）複数臓器の統計的形状モデルの性能強化：昨年までの単臓器の成果を複数臓器に拡張して高度化を進めた。２）新しい統計的形状モデルを用いた臓器抽出処理の開発：新しく開発したモデルを組み込むことで画像からの臓器抽出精度の向上を達成した。
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| Current Status of Research Progress |
Reason
25年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
25年度が最終年度であるため、記入しない。
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[Presentation] Computational Anatomy for Autopsy Imaging2013
Author(s)
Akinobu Shimizu
Organizer
International Congress and Exhibition, Computer Assisted Radiology and Surgery, JICARS Special Session
Place of Presentation
Heidelberg Convention Center, Heidelberg, Germany
Year and Date
20130626-20130626
Invited
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