2017 Fiscal Year Research-status Report
Automated anatomical structure recognition for the age of high resolution medical images – Toward emerging of micro imaging anatomy
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17K20099
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
森 健策 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (10293664)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小田 昌宏 名古屋大学, 情報学研究科, 助教 (30554810)
三澤 一成 愛知県がんセンター(研究所), 分子腫瘍学部, 研究員 (70538438)
古川 和宏 名古屋大学, 医学部附属病院, 病院助教 (70624310)
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| Project Period (FY) |
2017-06-30 – 2020-03-31
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| Keywords | 医用画像処理 / 画像解剖 / マイクロCT |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成29年度はマイクロ画像解剖学の創成に向けた以下の研究を実施した。
(1) マイクロ画像解剖の認識対象の検討：本研究において開発する画像認識手法の対象となる解剖構造について検討した。胃などの消化管領域を対象とし、層構造、膜構造など従来のマクロ解剖構造の画像処理では対象とされてこなかったマイクロ解剖構造の認識対象について検討した。ここでは，胃壁等がパラフィン包埋されたブロックならびに病理標本画像を対象とすることとした。
(2) ３次元マイクロ画像データベースの構築：マイクロCT装置などを利用して、マイクロ解剖構造に関する３次元マイクロCT画像データベースを構築した。また、対応する標本の３次元病理画像の取得も検討した．病理標本画像の本格的な取得は平成３０年度となる予定である．なおこのデータベース構築は継続的に進める予定であり，この研究項目は研究期間全体に渡って行う予定である。
(3) マイクロ解剖構造アノテーションのための効率的入力方法の検討：マイクロ解剖構造の認識手法の開発のためには、３次元マイクロCT画像などのマイクロ画像において３次元的な構造をトレースしたground truthデータを作成することが重要である。微細構造を対象としているため、マクロ画像解剖で行っていた臓器領域を手動でトレースすることと比較すると格段に難しい問題となる。そこで部分的に解剖構造を手動で入力すると、その入力に基づいて自動的に画像全体に渡って解剖構造を精密抽出する手法の検討を行った。スパースアノテーションとよばれる手法の有効性について検討を進めた．
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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
マイクロ画像解剖学の創成に向けた各研究項目は予定通り進展している。特に３次元マイクロ画像データベースの構築では医師との強い連携のもと、標本の３次元画像をマイクロCT装置を用いて多数撮影した。これらを用いて胃等の消化管のマイクロ解剖構造の認識に関する検討を進めた。マイクロCT画像において胃粘膜、壁面下構造を識別可能であることを確認し、これらを含んだ認識対象の検討を行った。
今後のマイクロ画像解剖認識に必要となる検討が実施できたため、次年度からの研究実施の基盤が整った。そのため、研究はおおむね順調に進展していると言える。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成29年度の検討結果を基に、数理モデルに基づいた３次元マイクロCT画像からの層構造抽出手法の実現、教師なし学習を用いたマイクロ解剖構造の認識手法の実現等を行う。そして認識結果を用いたマクロ-マイクロ解剖構造対応付け手法の実現と診断・治療支援・医学教育支援等への応用を行う。
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| Causes of Carryover |
平成29年度の研究計画ではマイクロCT画像処理に用いる高性能画像処理ワークステーション（Dell Precision T7910）及び、マイクロCT画像データベースを格納する大容量ディスク装置（Supremacy RAID）を導入する予定であった。しかし、終了した研究課題で使用していたワークステーション及び大容量ディスク装置を流用することで、平成29年度の画像処理研究及びデータベース構築は問題なく実施することができた。ワークステーション及び大容量ディスク装置の購入予定金額が未使用となり次年度使用額が生じた。次年度は、画像の増加によりマイクロCT画像データベースを格納するディスク装置の必要容量増加が見込まれる。そのため次年度使用額を用いて大容量ディスク装置（Supremacy RAID）を購入する。これにより、３次元マイクロ画像データベースの構築をさらに推進する。
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[Journal Article] Automated mediastinal lymph node detection from CT volumes based on intensity targeted radial structure tensor analysis2017
Author(s)
Hirohisa Oda, Kanwal K. Bhatia, Masahiro Oda, Takayuki Kitasaka, Shingo Iwano, Hirotoshi Homma, Hirotsugu Takabatake, Masaki Mori, Hiroshi Natori, Julia A. Schnabel, Kensaku Mori
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Journal Title
Journal of Medical Imaging
Volume: 4
Pages: 044502
DOI
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