| 研究領域 | 医用画像に基づく計算解剖学の多元化と高度知能化診断・治療への展開 |
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| 研究課題/領域番号 |
26108003
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| 研究種目 |
新学術領域研究(研究領域提案型)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
理工系
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| 研究機関 | 名古屋工業大学 |
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研究代表者 |
本谷 秀堅 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (60282688)
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| 研究分担者 |
井宮 淳 千葉大学, 統合情報センター, 教授 (10176505)
増谷 佳孝 広島市立大学, 情報科学研究科, 教授 (20345193)
清 智也 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 准教授 (20401242)
石川 博 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (60381901)
奈良 高明 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (80353423)
松添 博 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (90315177)
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| 研究期間 (年度) |
2014-07-10 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
139,360千円 (直接経費: 107,200千円、間接経費: 32,160千円)
2018年度: 25,740千円 (直接経費: 19,800千円、間接経費: 5,940千円)
2017年度: 25,740千円 (直接経費: 19,800千円、間接経費: 5,940千円)
2016年度: 27,040千円 (直接経費: 20,800千円、間接経費: 6,240千円)
2015年度: 26,910千円 (直接経費: 20,700千円、間接経費: 6,210千円)
2014年度: 33,930千円 (直接経費: 26,100千円、間接経費: 7,830千円)
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| キーワード | 医用画像 / MRI / 病理画像 / 深層学習 / 情報幾何学 / 位置合わせ / 統計モデリング / 拡散MRI / 逆問題 / 多元計算解剖学 / 医用画像処理 / 統計モデル / マルチモーダル / 画像処理 / 機械学習 / 非剛体位置合わせ / 画像 / モデル化 / パターン認識 / 最適化 / 解剖学的ランドマーク / ロバスト統計 / グラフカット / 変分法 |
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| 研究成果の概要 |
多くの患者から撮影される様々な種類の医用画像群を利用して人体の総合理解を可能とするモデルを構築する．そのために次の事柄を研究し成果を挙げた：(1) MRIによる新しい撮像原理の開発と既存の撮像法の高精度化法，(2) 画像間の距離の数理基礎と撮影時刻や空間分解能の大きく異なる画像間の位置合わせ法，(3) 形と表面のテクスチャも考慮する臓器領域の写像法，(4)高階グラフカットや深層学習を利用する画像処理法，ならびに(5)情報幾何学による少数データからの統計モデリングの数理基礎．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
概要の項目(1)の成果により，脳内の電気特性分布を計測出来るようになる．このことにより脳内の腫瘍検出法が増える．また拡散MRIによる画像復元の高速化などが実現する．これらは数理工学的にも医学的にも有意義である．項目(2)により様々な画像群の統合が可能となる．例えば全身MRI画像中の膵癌腫瘍と抽出後の膵癌腫瘍の顕微鏡画像群の位置合わせが可能となった．これは膵癌の基礎研究に寄与するところが大きい．(3)(4)は医用画像より臓器などを抽出し，その結果に基づき臓器モデルを構築する際の精度を改善する．(5)は個人情報保護法などにより多量のデータを利用できないときの統計モデル解析の数理基礎を提供する．
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