2004 Fiscal Year Annual Research Report
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15070202
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| Research Institution | Tokyo University of Agriculture and Technology |
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Principal Investigator |
小畑 秀文 国立大学法人東京農工大学, 大学院・共生科学技術研究部, 教授 (80013720)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
清水 昭伸 国立大学法人東京農工大学, 大学院・共生科学技術研究部, 助教授 (80262880)
黄 琳琳 国立大学法人東京農工大学, 大学院・共生科学技術研究部, 助手 (60359685)
縄野 繁 国立がんセンター東病院, 放射線部, 部長(研究職)
萩原 義裕 岩手大学, 工学部, 助教授 (80293009)
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| Keywords | 画像診断 / 画像認識 / セグメンテーション / 三次元モデル / 特徴抽出 |
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| Research Abstract |
複数臓器のセグメンテーションを扱う場合,個々の臓器ごとに最適な境界を探索する手法ではなく,隣接する臓器をも考慮し,全体として最適にセグメンテーションできるるようなアプローチを採用するべきである.我々は電体新書と電脳医学大全をベースにした複数臓器の同時抽出法を開発しつつある.
本年度は電体新書と電脳医学大全の整備を行った。前者に関しては,12種類の臓器(骨,肝臓,脾臓,左右肺,左右腎臓,腹大動脈,心臓,胆嚢,膵臓,および下大静脈)に関して、臓器の存在確立を示す確率アトラスと臓器の形状や濃度分布に関する特徴量の統計情報をデータベース化した.また電体新書を用いて各画素で臓器らしさを表す事後確率を求め、次に,その確率が最大となる臓器のラベルを注目画素に割り当てることで大まかな領域を得る手法を開発した.さらに得られた領域に対して動的輪郭モデル(Level Set法)を用いて精密な輪郭抽出を行う.ただしここでは隣接する臓器やランドマーク臓器(抽出が容易な肺や骨など)との関係を考慮しながら,接触条件や最短距離などの拘束条件を満足するように複数の輪郭モデルを同時に変形させ、全体として最適な臓器抽出が可能な手法の開発を進めた.
これに関連して、セグメンテーションは本質的に診断機能と切り離せない関係にあることから、診断機能を組み込んだ肝臓を対象としてセグメンテーション手法の開発も進めた。
以上の手法の有効性を実験的に確認したが、改良を要する部分もあることが明らかとなり、今後の課題として解決してゆく予定である。また、上記2つの手法を融合し、本研究プロジェクトの基本的手法といえる複数臓器同時抽出法を完成する必要がある。
以上の直接的研究テーマ以外に、判別器の高精度化、3次元レジストレーション手法の開発など、知的診断支援の技術開発に直結する課題に関しても成果を挙げることができた。
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Research Products
(18 results)
