| 研究概要 |
前年度に引き続き,MR Angiography(MRA)で非侵襲的に得られた脳血管のvolume dataを用いて,脳動脈瘤の自動検出を試みた。
前年度の研究で,同一MRI装置で固定したプロトコルで得られたMRAのデータに対しては動脈瘤の自動検出に成功しており,今年度はその手法に汎用性を持たせるため,複数のMRI装置で様々なプロトコルで撮像されたMRAのデータを対象として研究を行った。主要MRIベンダー4社の1.5T MRI装置で撮像されたMRAのデータを用い,これをPC上に転送して処理を行った。
撮像装置・プロトコルによって撮像範囲・画質が異なるため,血管の自動抽出を行う際には,プロトコル毎にパラメータの微調整を行う必要があった。血管の自動抽出を行った後は,前年度と同じように曲率情報を中心とした特徴量の計算によって動脈瘤の候補を検出し,3D表示を行った。多数の症例で良好な検出結果を得るために,一次微分・二次微分から派生する複数の特徴量を検出に用いた。
動脈瘤・非動脈瘤症例の計97例を用いたFROC解析では,全ての動脈瘤を検出可能な条件下で症例毎のfalse positiveが約2個という優れた結果が得られた。平均処理時間は約30秒と非常に高速であった。
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