2023 Fiscal Year Research-status Report
脳動脈瘤コイル塞栓術において個々のコイル形態をモニタリングする装置の開発
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19K09533
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| Research Institution | Osaka Metropolitan University |
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Principal Investigator |
片山 豊 大阪公立大学, 大学院医学研究科, 技術職員 (50817583)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
川原 慎一 大阪公立大学, 大学院医学研究科, 研究員 (60780260) [Withdrawn]
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 三次元形状 / 画像再構成 / 放射線画像 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本課題は、少数の投影像から三次元形状の復元を行うタスクと言い換えることができる。この課題に対して、教師あり学習を用いた手法を用いた先行研究は Neural Radiance Fields (NeRV) や Generative Adversarial Networks (GAN) を利用したアルゴリズムなど、近年、多数登場してきている。しかし、今現在、発表されているアルゴリズムの多くは、教師あり学習を用いた手法である。そのため、多くのアルゴリズムで、教師データを必要とし、大量の対応している二次元データと三次元データのペアが必要となる。以上より、既存のアルゴリズムは適用範囲が限定される。
教師データが潤沢に入手可能な対象であれば、既に公開されている既存のアルゴリズムを応用することで、少数の投影像から三次元形状の復元を行うことは可能となると考える。しかし、われわれは、教師データの収集が困難な対象に対して、少数の投影像から三次元形状の復元を行うことを目指しているため、コンピュータビジョン技術を用いて実現する方法を模索してきた。
今まで作成したアルゴリズムの精度検証のため、サイズが既知の構造体に対して二方向の画像から三次元形状を推定し、容積の測定を行うことで正確性を確認してきた。
本年度は、作成したアルゴリズムの汎用性の確認を行い、提案しているアルゴリズムにより推定した少数の投影像から三次元形状の容積が正しいことを確認した。
研究の成果として、作成したアルゴリズムについて特許の申請を行った。
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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
研究成果として提案したアルゴリズムの特許出願を行うことができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
特許申請が完了したので、論文を投稿する予定である。
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| Causes of Carryover |
特許申請が年度末になったため、論文投稿が遅れたことが理由です。
予算は、英文構成に使用予定です。
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