2017 Fiscal Year Research-status Report
CT画像からの筋線維走行分布の推定と線維走行統計モデルの構築
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16K01411
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Research Institution | Nara Institute of Science and Technology |
Principal Investigator |
大竹 義人 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 准教授 (80349563)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高尾 正樹 大阪大学, 医学系研究科, 寄付講座講師 (30528253)
横田 太 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 助教 (60759900)
菅野 伸彦 大阪大学, 医学系研究科, 寄附講座教授 (70273620)
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Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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Keywords | 筋線維モデリング / 医用画像解析 / 生体シミュレーション / 線維走行統計モデル |
Outline of Annual Research Achievements |
本年度は(1)アルゴリズム評価を目的とした解剖実験、および(2)CTデータベースを用いたアルゴリズムの検証、を進めた。(1)研究グループが所属する奈良先端科学技術大学院大学および大阪大学の倫理委員会の承認のもと、米国Johns Hopkins大学にて行った遺体の解剖実験から得られたデータをもとに、股関節周辺の筋肉および関節包が関節安定性に与える影響を調べ、論文発表を行った(Takao et al., J. Arthroplasty)。(2)これまでに構築した20症例の下肢CT画像および整形外科医が筋肉領域を手動で抽出したアノテーション画像のデータベースに対して、提案手法を適用し、アルゴリズムの評価を行った。昨年度までに、Visible Korean Humanデータセットに含まれる高解像度のカラー連続切片標本画像から、筋線維走行のGold standardデータを構築する手法を開発した。本年度はこのGold standardモデルをテンプレートとして用い、コントラストが低くノイズの多い臨床用CT画像から得られる局所方向性を表す構造テンソル場に位置合わせする事で、患者個別の臨床CTから安定に筋線維走行を求める手法を提案し、本研究分野のトップカンファレンスであるMICCAIに採択された。提案手法は、対象とする筋肉と骨の表面形状および筋肉内部の局所方向の一致度に滑らかさ拘束を加えた目的関数を、共分散行列適応進化戦略(CMA-ES)を用いて最適化する手法で、昨年度までに提案した筋線維走行テンプレートをフィッティングする手法に比べ、画像中のノイズに対して頑健と言える。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の計画通り、解剖実験および臨床CTデータベースでの検証という二つの項目について、予定通りに研究を進める事ができ、臨床雑誌(Journal of Arthroplasty, 2016年IF: 3.055)やトップ国際会議(MICCAI)において実験結果を発表する事が出来たため「おおむね順調に進展している」と評価した。アルゴリズムの検証については、本年度の基礎実験をもとに次年度以降、さらに大規模なデータベースを使った実証実験をする必要があると考えているが、当初予定していた、小規模(20症例)なデータベースでの検証については順調に完了したと考えている。
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Strategy for Future Research Activity |
次年度は、これまで提案・検証したアルゴリズムを、研究グループで保有する下肢CTの大規模データベース(現時点では約1,000症例分)に適用し、筋線維走行の統計的バラつきを解析する事の出来る統計数理モデルを構築する。また、適切な倫理審査の後、Visible Korean Humanデータセットから得られた筋線維走行のGold standardモデル(テンプレート)を他の領域の研究者たちも使える形で、一般公開する予定である。また、構築した被験者個別の筋形状および線維走行モデルを用いて、整形外科やリハビリテーションにおける術後予測を目的とした生体シミュレーションを実行できる環境を整備する。具体的には、CTから求めた線維走行とシミュレーションに用いるメッシュモデルとのデータ形式の統合や境界条件の設定などを行うインターフェースの構築、といった作業が必要になると考えている。
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Causes of Carryover |
理由: 当初開発用PCを購入予定だったが、現有のPCとGPUを利用してGPUクラスタを作成し、効率よく運用したことでより少ない経費で当初の計画を達成する事ができた。 使用計画: 米国Johns Hopkins大学にて打ち合わせを行う際の旅費、スペイン・グラナダで開催される国際学会(MICCAI)にて発表を行うための旅費として使用予定。また、PCおよびGPUを購入してGPUクラスタの強化を行う。
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Research Products
(7 results)
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[Presentation] Reconstruction of 3D muscle fiber structure using high resolution cryosectioned volume2017
Author(s)
Yoshito Otake, Kohei Miyamoto, Axel Olliver, Futoshi Yokota, Norio Fukuda, Lauren J. O’Donnell, Carl-Fredric Westin, Masaki Takao, Nobuhiko Sugano, Beom Sun Chung, Jin Seo Park, Yoshinobu Sato
Organizer
20th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI)
Int'l Joint Research
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[Presentation] Reconstruction of patient-specific fiber arrangement of skeletal muscles from clinical CT2017
Author(s)
Yoshito Otake, Futoshi Yokota, Norio Fukuda, Masaki Takao, Shu Takagi, Naoto Yamamura, Lauren J. O’Donnell, Carl-Fredrik Westin, Min Suk Chung, Nobuhiko Sugano, Yoshinobu Sato
Organizer
Computer Assisted Radiology and Surgery
Int'l Joint Research
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