2004 Fiscal Year Annual Research Report
時空間追跡に基く多次元濃淡画像からの微細構造の認識
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16560366
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| Research Institution | Chukyo University |
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Principal Investigator |
目加田 慶人 中京大学, 生命システム工学部, 教授 (00282377)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
鳥脇 純一郎 中京大学, 生命システム工学部, 教授 (30023138)
長谷川 純一 中京大学, 生命システム工学部, 教授 (30126891)
村瀬 洋 名古屋大学, 大学院・情報科学研究科, 教授 (90362293)
森 健策 名古屋大学, 大学院・情報科学研究科, 助教授 (10293664)
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| Keywords | 時空間解析 / 多次元画像 / 画像類似度 / 医用X線画像 |
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| Research Abstract |
本研究の目的、3次元濃淡画像の解析の高度化を目的とし、時間的または空間的な連続性を手がかりとした図形検出と評価を行うことである。
本年度は、時系列の3次元画像を対象として、経時変化に頑健な注目領域の対応付けに関する検討を行った。胸部の3次元画像は、撮影時の呼吸の状態、人体軸と画像軸の角度、体自体の経年変化によりその位置あわせは非常に難しい。特に、多発性肺結節のような多数の結節をもつ症例では、経過観察において治療効果を定量的に評価することが困難である。この問題では、肝臓などの軟組織のように容易には非剛体レジストレーションが実現できるわけではない。そのため、まず、肺の領域における相対位置を適切に設定してそれら間の距離を定義することにより、大まかな対応付けを実現した。次に、得られた候補対応対から真の対応付けを同定する手法を検討した。胸部の画像間には複雑な非線形変換があり、局所的な特徴量のみでは対応ができないが、肺血管・気管支の分岐構造は大きくは変わらないため、これらの情報を活用することが重要となる。そのため、候補領域の適切な近傍領域の最大値投影をキーとした対応付け決定法を開発し、大局的な情報を利用した対応付けを行った。これらの結果、経時画像間に大きな変形があった場合でも注目領域の対応付けが実現できることを確認した。実際、同一被験者の治療経過画像4枚に適用した結果,対応する結節265組のうち258組を正しく対応付けることができ,誤対応は2組であった.
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