MRI画像ナビゲーション下肝臓がん冷凍手術のための肝臓のモデリングに関する研究
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08F08051
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 外国 |
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| Research Field |
Medical systems
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
佐久間 一郎 The University of Tokyo, 大学院・工学系研究科, 教授
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
GOOYA A. 東京大学, 大学院・工学系研究科, 外国人特別研究員
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| Project Period (FY) |
2008
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2008)
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| Budget Amount *help |
¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
Fiscal Year 2008: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
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| Keywords | MRI画像 / ナビゲーション / 局所治療 / セグメンテーション / 血管 / モデル |
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| Research Abstract |
肝臓がんの局所治療として,ラジオ波焼灼治療や,冷凍治療によりがん病巣部分を選択的に治療する低侵襲治療法が注目されている.本研究では,そのひとつである肝臓の冷凍治療支援のための基礎検討を行い,治療プローブの挿入による肝臓の変形や,血管存在による冷却効果の局所的な変化をシミュレートできる肝臓の計算機モデルを開発する.また,医用画像からの血管抽出手法に関する研究成果を活用し,治療への展開も可能であり,範な疾患を対象とした手術に応用しうると期待される.今年度は,まず幾何学と統計学の新しいレベルセット法による血管セグメンテーションの研究に取り組んだ.血管セグメンテーションはMagnetic Resonance Angiography(MRA)によって得た画像情報のみを用いて行われるため,小さく孤立した領域(島)になった血管を初期段階において抽出した場合にノイズとして消去してしまうという問題点があり,ノイズの多い領域でのセグメンテーション手法としては応用が困難であった.そこで,我々はMRA画像から得られる情報に加え血管に関する幾何学的な情報を利用し,局所的形状エネルギの総和を最小化する最適化計算により,各セグメント(抽出された血管片)が成長して相互に接続され連続した血管形状となり,従来極めて難関であった細い血管のセグメンテーションに成功した.
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Report
(1 results)
Research Products
(2 results)
