2018 Fiscal Year Annual Research Report
Analysis method of recorded intraoperative images for thoracoabdominal IVR support
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16K16406
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| Research Institution | Chiba University |
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Principal Investigator |
大西 峻 千葉大学, フロンティア医工学センター, 助教 (30706833)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | X線画像 / DSA / IVR / 履歴画像 / 画像解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，術中に撮影された履歴画像から有用な情報を抽出し，リアルタイムに撮影される画像へフィードバックするための呼吸動態解析法および画像処理法を開発することを目的としている．例えば，画像下治療では間欠的に撮影されたX線画像は破棄されることが多く，必要に応じて撮影を繰り返す．撮影回数・時間の増加は患者の二次的疾病の発生リスクを増大させる．本研究課題ではいずれの画像にも有用な情報が含まれていることを鑑み，履歴画像を破棄せずに蓄積し，再利用する手法の構築を目的とする．
H28年度では機械学習手法や成分分析手法を取り入れた，基礎的な呼吸位相同期手法と，造影領域の抽出手法の構築を行ってきた．H29年度では各手法の高度化を行った．特に成分分析手法では，CT再構成でも利用される全変動や，値域を限定するなどのペナルティ項を追加した．これにより従来手法で発生していた不自然なアーチファクトを大幅に低減できた．
成分分析の精度は大きく向上したものの，計算時間が膨大になり，臨床応用への課題となっていた．そこでH30年度では提案手法の高速化を実施した．まず，並列演算可能なGPUの導入を行った．このとき，ペナルティ項の最適化手法は並列演算には適していなかったことから，単純な行列演算で表現可能な最適化手法へ変更を行った．一般的に購入可能なGPUを搭載したPCを用いて実験を実施した．高速化前の計算時間は3時間程度であったが，改良後は約10秒で処理が完了可能であることを確認した．
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Research Products
(2 results)
