高分解能4次元胸部CT像による微小肺がんの質的診断に関する研究

• 研究課題/領域番号: 11780625
• 研究種目: 奨励研究(A)
• 配分区分: 補助金
• 研究分野: 医用生体工学・生体材料学
• 研究機関: 徳島大学
• 研究代表者: 河田 佳樹 徳島大学, 工学部, 講師 (70274264)
• 研究期間 (年度): 1999 – 2000
• 研究課題ステータス: 完了 (2000年度)
• 配分額: 2,200千円 (直接経費: 2,200千円); 2000年度: 600千円 (直接経費: 600千円); 1999年度: 1,600千円 (直接経費: 1,600千円)
• キーワード: 高分解能4次元胸部CT像 / 肺がん / 質的診断 / 画像診断 / 非侵襲・非観血 / 良悪性鑑別 / 時空間的特微量 / 非侵襲非観血 / 時空間的特徴量

研究概要

本研究は,高分解能4次元胸部CT像による早期肺がん候補の質的診断技術を研究開発するものである.この診断技術は従来の画像診断を用いた診断能より優れた鑑別精度を目指すものであり,十分な医学的評価の後に早期肺がん候補の信頼度の高い非侵襲・非観血的な質的診断技術として臨床現場で活用できることを目標とする.そこで、以下の4つの課題を挙げて2年間で実施するものである。これらは、1.肺野小型病変の定量的解析アルゴリズムの研究,2.客観的な良悪性鑑別に有効な定量的特徴量の研究,3.時空間的な特徴量を用いた鑑別法の確立と質的診断技術の研究,4.臨床データを用いた質的診断技術の正当性の評価である.平成12年度は,重点的に3.及び4.の課題について実施し,(1)病変部辺縁性状、内部構造及び、既存構造の関与形態,(2)病変の時間経過に伴う形態変化,(3)造影剤投与後の病変部における時間経過に伴う造影効果を高分解能4次元胸部CT像を用いて定量的に解析する手法を検討し,これらの時空間的な特徴量の変化を用いて鑑別精度の高い良悪性の鑑別法の研究開発を行った.これらを臨床データを用いて専門医の鑑別結果と比較実験を行った結果、早期肺がん候補の良悪性鑑別を行う際の医師の診断支援として期待がもてる結果が得られた。これらの研究成果をIEEE国際会議、ICPR国際会議、MICCAI国際会議,SPIE国際会議などで発表して非常に高い関心と評価を得ている。これらの成果から、高分解能4次元胸部CT像による微小肺がんの質的診断技術の実用化への研究開発に強い自信を得て取り組んでいるものである。

研究成果

• [文献書誌] Y.Kawata: "Computerized Analysis of Pulmonary Nodules in Topological and Histogram Feature Space"International Conference on Pattern Recognition. 4. 332-335 (2000)
• [文献書誌] Y.Kawata,: "Internal Structure Analysis of Pulmonary Nodules in Topological and Histogram Feature Spaces"IEEE International Conference on Image Processing. 1. 168-171 (2000)
• [文献書誌] N.Takagi,: "Cmputerized Characterization of Contrast Enhancement Patterns for Classifying Pulmonary Nodules"IEEE International Conference on Image Processing. 1. 188-191 (2000)
• [文献書誌] Y.Kawata,: "Surrounding Structures Analysis of Pulmonary Nodules Using Differential Geometry based Vector Fields"IEEE International Conference on Image Processing. 3. 424-427 (2000)
• [文献書誌] Y.Kawata,.: "Hybrid Classification Approach of Malignant and Benign Pulmonary Nodules based on Topological and Histogram Features"Medical Image Computing and Computer-Assisted Interrention, Lecture Notes in Computer Science. 1935. 297-306 (2000)
• [文献書誌] Y.Kawata,: "Differential Geometry Based Vector Fields for Characterizing Surrounding Structures of Pulmonary Nodules"Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Lecture Notes in Computer Science. 1935. 348-357 (2000)
• [文献書誌] Y.Kawata,N.Niki,H.Ohmatsu,et al.: "Potential Usefulness of Curvature Basal Description of Differential Diagnosis of Pulmonary Nodules"Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention-MICCAI'99,Lecture Note in Carpt Science. 1679. 386-393 (1999)
• [文献書誌] Y.Kawata,N.Niki,H.Ohmatsu et al.: "Computer Aided Differential Diagnosis of Pulmonary Nodules Using Curvature Based Analysis."International Conference Image Analysis and Processing,JCIAP. 470-475 (1999)
• [文献書誌] Y.Kawata,N.Niki,H.Ohmatsu et al.: "Classification of Pulmonary Nodules in Thin-section CT Images by using Multi-scale Curvature Indexes"IEEE International Conference on Image Processing. 4. 197-201 (1999)
• [文献書誌] 河田佳樹,仁木登,大松広伸: "胸部3次元CT像による肺野小型腫瘍の3次元曲率を用いた内部構造の解析"電子情報通信学会論文誌. J83D-II. 209-217 (2000)
• [文献書誌] 河田佳樹,仁木登,大松広伸: "肺野小型病変の質的診断におけるコンピュータ支援システム"癌の臨床. 45. 111-1118 (1999)
• [文献書誌] Y.Kawata,N.Niki,H.Ohmatsu,et al.: "Tracking interval changes of pulmonary modules using a sequential of three-dimensional thoracic images"SPIE' International Symposium Medical Imaging. (in press). (2000)