X線画像情報からの特徴抽出を用いた診断支援システムの開発

1992 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 04454503
• Research Institution: Hiroshima University
• Principal Investigator: 小寺 吉衛 広島大学, 歯学部・附属病院, 講師 (10124794)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 大塚 昌彦 広島大学, 歯学部・附属病院, 助手 (20233182) ; 末井 良和 広島大学, 歯学部, 助手 (10206378) ; 藤田 實 広島大学, 歯学部・附属病院, 講師 (90116658) ; 谷本 啓二 広島大学, 歯学部, 助教授 (10116626) ; 和田 卓郎 広島大学, 歯学部, 教授 (10028756)
• Keywords: 診断支援システム / 特徴抽出 / ニューラルネットワーク理論 / ディジタル医用X線画像 / X線量子モトル / 患者被曝線量低減

Research Abstract

本科学研究費補助金の交付決定が遅れたことから,平成4年度は主にシステムの構築とX線写真の抽出が中心となった.X線画像の入出力装置に関しては,既存のフィルムスキャナとフィルムプリンタを用い,今回新たに購入したコンピュータMacintosh Quadra700を中心に組み合わせた医用X線画像処理システムを構築した.また,本年度,当科にコンピューテッドラジオグラフィ(CR)が設置されたことから,入力画像のディジタル化と保管の充実により,当初計画の規模より大きなシステムの構築が可能となった.医用X線画像は通常の画像と異なり,診断という特殊な目的に用いられる.診断は単純な形状のパターン認識ではなく,正常構造の消失,濃淡の変化という従来の特徴抽出では検知が困難な要素を多く含んでいる.さらに,医用X線画像は患者被曝線量低減の観点から増感紙を用いているために画像がぼけ,かつX線量子モトルという雑音が付加されている.したがって,診断支援システムの開発では,医用X線画像の特性を十分に把握し、かつ診断に対する深い洞察が必要となる.本システムでは,画像からの情報を多角的に抽出するためにX線画像に施す種々の処理フィルタの開発を行う予定である.抽出された特徴量をもとに,ニューラルネットワーク理論を応用した診断支援システムを構築するため,Neural Ware社製ソフトNeural Works Professional II/PLUS等を入手し,現在,プログラムを作成中である.また,これらのシステムに入力するための頭頚部領域の多種の病変を含むX線写真の抽出を行っている.個々の写真に存在する異常陰影を分類し,ディジタル化した画像とともにデータベースを構築することとシステムを稼動させ,各部のモデル化の適否をみて調整して実際の研究を開始するのはこれらのプログラムの完成後となる.