2006 Fiscal Year Annual Research Report
全身PET-CT画像を用いた詳細人体モデル及びデータベース構築と自動診断への応用
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16200004
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| Research Institution | YOKOHAMA NATIONAL UNIVERSITY |
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Principal Investigator |
有澤 博 横浜国立大学, 大学院環境情報研究院, 教授 (10092636)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
後藤 敏行 横浜国立大学, 大学院環境情報研究院, 教授 (30234991)
富井 尚志 横浜国立大学, 大学院環境情報研究院, 助教授 (40313473)
井上 登美夫 横浜市立大学, 医学研究科放射線医学教室, 教授 (80134295)
根本 明宜 横浜市立大学, 医学部附属病院, 医療情報部長 (20264666)
佐藤 貴子 横浜国立大学, 大学院環境情報研究院, 助手 (10401697)
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| Keywords | 医学画像診断 / PET / PET-CT / データベース言語 / MDPL / 医療データベース / マルチメディアデータベース / 読影 |
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| Research Abstract |
本研究では、人体に関する様々の計測データ、特に、最近注目されている全身PET画像、さらにはPET-CT複合画像を用いて、人体内部を詳細に解析し、病変の発見やそのモデル化およびデータベース化を目指し、医師の知識を基に自動診断アルゴリズムと診断エンジンを開発した。
Positron Emission Tomography(PET)は、放射性を持つ物質を癌等の患部に集中させ、体外に置かれた検出管から収集したデータを用いて人体内部、特に特定の疾患部位の情報を画像化する技術として、医療診断において重要な位置を占めている。一方、PET画像の診断には、多量の画像を専門的な視点から読み解く必要があるが、実際には充分な時間を割けない多忙な医師が多く、計算機による診断支援システムの構築が望まれている。
本研究で開発した自動診断システムでは診断結果はBOEと呼ばれる独自形式でデータベース化される。データベースから取り出された総合的な人体情報に基づいてコンピュータ上に詳細に再構築された人体モデル上で癌などの疾患の3次元位置を立体的に検出・表示し、本来医師が行う初期段階の診断の支援または代行させる。
本年度は最終年度であるので医師の診断技術をアルゴリズム化するMDPL言語能力を完成させ、実際に医師とのインタビューに基づいて約2000行にわたる診断アルゴリズムをMDPLで記述した。そして、MDPLの解釈実行を行う診断エンジンを完成させその検証に集中した。そのため国内でも最も高度の診断技術を保持している病院のうち3ヵ所に試作した自動診断システムを置き、今後1年以上かけて検定を行うことにした。今まで小数のサンプルでは読影・診断に自動化は可能そうであるとの結論になったが、今後の拡張・改善が望まれる。特にCT画像の利用についてはPET診断の補助(臓器識別)に使われているだけなので、今後の改良・拡張が望まれる。データベース化については、スキーマ設計と妥当性評価を行った.
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