2011 Fiscal Year Annual Research Report
ソフトコンピューティングによるリアルタイム高性能動脈硬化診断システムの実用化
| Project/Area Number |
23300086
|
|---|
| Research Institution | Yamaguchi University |
|---|
Principal Investigator |
内野 英治 山口大学, 大学院・理工学研究科, 教授 (30168710)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
末竹 規哲 山口大学, 大学院・理工学研究科, 准教授 (80334051)
廣 高史 日本大学, 医学部, 准教授 (10294638)
|
|---|
| Keywords | 心筋梗塞 / 動脈硬化診断 / 血管内超音波法 / プラーク組織性状判別 / ソフトコンピューティング / 学習 |
|---|
| Research Abstract |
心筋梗塞は冠動脈内に堆積したプラークの破綻により引き起こされる.プラークの破綻を予測する上で,プラークの組織性状を知ることは非常に重要である.本研究の目的は,冠動脈内に挿入したカテーテルから得られる超音波信号を基に,ソフトコンピューティング(人間の情報処理に似た柔軟な知的情報処理)により,プラークの組織性状と構造を手術室のベッドサイドで瞬時に2Dと3Dで表示するシステムを実用化することである.これにより,動脈硬化の早期発見および早期治療に貢献することができる,平成23年度では,以下のことを行った,
(1)組織性状判別アルゴリズムの精緻化
申請者らが提案していた組織性状判別アルゴリズム(MkNN法,スパース・コーディング,カオス・フラクタル解析など)の内,MkNN法に焦点を絞ってそのアルゴリズムの精緻化に付き研究を行った.
(2)プラーク領域の自動抽出
動脈硬化診断のためには,1本の血管に対して数百枚もの血管断面画像を処理する必要があり,真に実用化のためには,各画像毎にプラーク領域を自動抽出するアルゴリズムが必要である.画像の分離度と新たにPSO(Particle Swarm Optimization)を導入して,プラーク領域の自動抽出を行った.
(3)高速な組織性状判別アルゴリズムの新たな提案
実用化のため,判別アルゴリズムの高速化を更に進めた.
(4)臨床データの収集
共同研究機関の日本大学医学部付属病院において,患者の冠動脈め超音波データ(RF信号データ)を引き続き収集した.
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
冠動脈内プラークの組織性状判別アルゴリズムの精緻化および高速な組織性状判別アルゴリズムの新たな提案などを行った.また,2012年3月のInt. Conf. on Artificial Intelligence and Applications (ICAIA 2012)では功績賞を,同じく2012年3月のInt. Conf. on Bioinformatics(ICB 2012)では最優秀論文賞を受賞した.
|
| Strategy for Future Research Activity |
今後はプラーク領域の自動抽出,組織性状判別結果の更なる精度向上,判別部の高速化に取り組むと共に,スパースコーディング,カオス・フラクタル解析に基づく組織性状判別アルゴリズムの確立を行う.また,臨床データの収集は共同研究者と連絡を密に取り,引き続き行う.
|
