仮想化人体内部のナビゲーションに基づく知的医用画像診断支援システムの開発

2003 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 15300180
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Research Institution: Nagoya University
• Principal Investigator: 森 健策 名古屋大学, 情報科学研究科, 助教授 (10293664)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 北坂 孝幸 名古屋大学, 情報科学研究科, 助手 (00362294) ; 目加田 慶人 名古屋大学, 情報科学研究科, 助教授 (00282377) ; 末永 康仁 名古屋大学, 情報科学研究科, 教授 (60293643) ; 鳥脇 純一郎 中京大学, 情報科学部, 教授 (30023138) ; 平野 靖 名古屋大学, 情報連携基盤センター, 助手 (90324459)
• Keywords: ナビゲーション診断 / 仮想化人体 / 仮想化内視鏡 / 可視化 / コンピュータ支援画像診断 / セグメンテーション / 臓器アトラス / 解剖学的知識データベース

Research Abstract

本研究課題申請では、人体内部のナビゲーションシステムに基づいた「知的ナビゲーション診断支援システム」の開発を目的とする。ここでは、人体内部の観察を行う際に計算機が病変部の位置、状態、解剖学的名称などを自動的に検出し、人体内部画像に重畳表示することで、医師の知的作業(=診断作業)を増強する新しい形の医用画像診断支援システムを実現する。本年度は以下の研究を行った。
(1)高次元医用画像に基づく仮想化人体内部リアルタイムナビゲーション手法の開発
本システムで対象とする画像は、人体内部情報を含んだ3次元画像、および、その時間的変化までも含んだ4次元画像である。これらの画像から構築される仮想化人体内部を高速に探索することを可能とする手法の開発を行った。ここでは、PCワークステーション群を相互接続し、大規模な画像を高速に表示する手法の検討を行った。
(2)解剖学的知識データベースの構築
対象とする臓器を気管支・胃・大腸として、これらの臓器に特化した知識を計算機上に格納する手法についての検討を行った。ここでは工学側と医学側が連携し、医学的な知識として記述されている解剖学的知識を計算機上で表現する手法を検討し、上述の臓器を取り扱うのに必要な解剖学的知識データベースの構築を実現例として、気管支枝名データベース・臓器領域アトラスに基づくセグメンテーションに関する検討を行った。
(3)臓器領域認識手法の開発
上述の解剖学的知識データベースを利用することで、各臓器領域を抽出する手法の開発を行った。
(4)病変部リアルタイム検出アルゴリズムの開発
本研究で開発するシステムの特色は、仮想化人体内部を探索(ナビゲーション)しながら、様々な診断支援情報をリアルタイムで提示することであるため、大腸をターゲットとしてリアルタイムでの病変部検出アルゴリズムの開発を行った。

Research Products

• [Publications] 渡辺 恵人: "腹部X線CT像を用いた胃壁ひだパターンの集中性解析"電子情報通信学会論文誌. J87-DII・1. 155-163 (2004)
• [Publications] 出口 大輔: "仮想前立腺に対する針生検シミュレーションシステムの開発"電子情報通信学会論文誌. J87-DII・1. 281-289 (2004)
• [Publications] 岡 宏樹: "器外壁情報を利用した仮想展開像作成手法について"電子情報通信学会論文誌. J87-DII・1. 290-301 (2004)
• [Publications] Yuichiro Hayashi: "A method for detecting undisplayed regions in virtual colonoscopy and its application to quantitative evaluation of fly-through methods"Academic Radiology. 10・12. 1380-1391 (2003)
• [Publications] 藍口 孝久: "3次元CT像に基づく慢性閉塞性肺疾患の定量評価手法の開発"生体医工学(日本エム・イー学会誌). 41・3. 187-196 (2003)
• [Publications] Takayuki Kitasaka: "A Method for Segmenting Bronchial Trees from 3D Chest X-ray CT Images"Lecture Notes in Computer Science. 2878. 603-610 (2003)