2016 Fiscal Year Annual Research Report
Upgrading of the CT image database by automatically attaching the meta-information
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26330134
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| Research Institution | Gifu University |
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Principal Investigator |
周 向栄 岐阜大学, 大学院医学系研究科, 助教 (00359738)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | データベース / 医用画像 / 解剖構造 / 深層学習 / 計算機支援診断 / 手術計画支援 / ３Dプリンタ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成２８年度の業績は主に以下の三つである
（１）3次元医用画像からの人体情報の自動抽出：今年度，医用画像の認識処理に深層学習のアプローチを導入した．３次元CT画像からの人体の解剖学的構造の自動認識処理法を全面的に変更し，より早く（数秒単位），より細かく（19種類の臓器と組織），より正確に複雑な解剖学的構造の自動抽出処理を実現した．これによって，画像データベースへの情報登録は計算機で自動的に行えるようになった．
（２）データベース（DB）の構築：全身CT画像（123例）と骨盤MR画像（10例）を新たに収集した．また，関連している研究に用いられたPET-CT画像の一部もDBに登録した．計算機で異なる画像を有効的に表現できる特徴量と解剖構造の幾何学情報（異なる臓器の位置，大きさ，相対的位置関係）を自動的に抽出し，DBの中のメタ情報としてまとめた．DBからこれらの情報を効率的に利用できるインターフェイスを開発し，医用画像診断・手術支援システムの開発をサポートできるようにした．
（３）データベースの応用：DBのメタ情報を利用して，他目的で撮影されたCT画像から椎体の強度（骨折のリスク評価）と乳腺濃度（乳がんのリスク評価）を自動的に計測する方法を提案し，実験結果を国際会議で発表した．また，MR画像から患者の子宮周辺の固有的な解剖学構造と病変部を３次元的に造形して，その模型を術前計画と患者説明用に医師に提供した．本学病院で実施した６例の子宮全摘出手術に適用した結果から，模型の有用性を確認した．
本研究は，膨大な医用画像から解剖学的構造と有効な画像特徴量を計算機で自動的に獲得し，メタ情報としてデータベース化した．構築されたDBの情報を用いることによって，医用画像の診断支援・手術支援システムの開発を効率的に行うことができることを確認した．
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