2019 Fiscal Year Annual Research Report
Calculation of Intraoperative Translocation Deformation of a Patient Intraoperatively Using a Normalized and Databased Pathology DICOM Search
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17K00420
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| Research Institution | Osaka Electro-Communication University |
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Principal Investigator |
渡邊 郁 大阪電気通信大学, 総合情報学部, 教授 (50298832)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大西 克彦 大阪電気通信大学, 総合情報学部, 准教授 (20359855)
陳 延偉 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (60236841)
埜中 正博 関西医科大学, 医学部, 教授 (90577462)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | ブレインシフト / DICOM / 変形シミュレーション / 特徴点マッピング / 可視化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、術前や術後（術中MRIが導入されれば術中）のDICOMを正規化し、それらのDICOM脳の濃淡値から粘性・弾性・剛性・塑性などのパラメータを探索し、症例・年齢・性別などを軸としたブレインシフトデータベースを作成することである。
一昨年度および昨年度は、脳外科手術の患者数が少なく、患者のデータセット（術前・術後DICOMペアやその術中動画像）の取得が遅れていた。そこで、今年度は精力的に脳外科手術の患者を集め、術前・術後のDICOM脳のセグメンテーションを実施した。すなわち、3D Slicer（米国ハーバード大学開発）の機能を十分に活用し、細かな血管群の抽出に成功した。また、同じく3D Slicerにおける2つのDICOM脳の濃度分布マッチングより、術前術後のDICOM脳の位置姿勢合わせの高精度化にも成功した。これらより、頭蓋骨・悪性腫瘍・血管のセグメンテーションや位置姿勢合わせができた。次に、2次元画像を対象としたSLAM（Simultaneous Localization and Mapping）アルゴリズム（KAZE, AKAZE, ORB, SIFTなど）を利用して、術前術後の脳内特徴点の抽出とそのマッピングを実施した。さらに、多数の特徴点マッピングデータから、ブレインシフトの発生部位を検出したり、その用途における多数のSLAMアルゴリズムの特徴点検出・マッピング精度を比較したりした。
一方、脳DICOMの粘性・弾性・剛性・塑性などの物理パラメータを推定し、その変形をシミュレーションすることは、小規模のデータでの検証に留まった。最後に、患者のデータセット（術前・術後DICOM脳ペア）の取得が進んだので、患者の症例・年齢・性別からブレインシフトが事前に推定できるデータベースのプロトタイプは作成できた。
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