| 研究課題/領域番号 |
01550277
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| 研究種目 |
一般研究(C)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究分野 |
情報工学
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| 研究機関 | 千葉大学 |
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研究代表者 |
谷萩 隆嗣 (矢萩 隆嗣) 千葉大学, 工学部・情報工学科, 教授 (90009530)
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| 研究分担者 |
山本 一雄 千葉大学, 工学部情報工学科, 教務職員 (30110290)
江原 正明 千葉大学, 医学部附属病院, 助手 (50176781)
亀井 宏行 千葉大学, 工学部情報工学科, 助教授 (60143658)
大藤 正雄 千葉大学, 医学部第一内科, 教授 (80009456)
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| 研究期間 (年度) |
1989 – 1990
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| 研究課題ステータス |
完了 (1990年度)
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| 配分額 *注記 |
1,800千円 (直接経費: 1,800千円)
1990年度: 300千円 (直接経費: 300千円)
1989年度: 1,500千円 (直接経費: 1,500千円)
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| キーワード | 医用画像 / 超音波画像 / 肝硬変 / パタ-ン認識 / ディジタル画像処理 / 超音波断層画像 / 医用画像処理 / 超音波診断 |
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| 研究概要 |
本報告では、肝臓病のなかでも代表的な肝硬変に注目し、超音波断層画像から得られるパタ-ン情報を利用して、コンピュ-タで自動的にそれらの病状の診断を行うシステムの開発を目的とした研究成果を述べている。
特微抽出では前処理として2次元FFTによるラスタ-輝線除去フィルタ-、シェ-ディング補正、濃度値の規格化などを行った。また、肝硬変のタイプ分けを行なうための特微量として、同時濃度生起行列によるテクスチャ-のコントラストと、テクスチャ-の一様性を用いることを提案した。そしてコントラストと一様性を2次元空間の軸に取り、このパタ-ン空間をクラスタリングすることにより、上下1タイプを誤差範囲とした場合、100%の確度で肝硬変のタイプ分けを行うことができるようになった。
特徴抽出領域の自動選択では、差分プロジェクションを用いた超音波画像部の抽出、骨などによる陰影部分の検出、肝臓領域の認識、血管領域の認識などを行った。超音波画像部の抽出と骨による陰影部分の検出では、良い結果が得られた。血管領域の認識では、アルゴリズムを改良することによりさらに良くなると思われる。肝臓領域の認識でも良い結果が得られ、この方法が実際的にも有効であると考えられる。
今後の課題としては、剖検肝を用いた超音波所見と肉眼所見のデ-タを用いて、本方法のタイプ分けにおける確度(的中率)を求め、処理方法の改善を行なうことにより確度を高めることが重要である。また、他の超音波所見(肝表面、肝縁など)による特微抽出を行ない、本方法の特微量と併せて、総合的な診断ができるようにすることが望まれる。
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