| 研究分担者 |
鳥脇 純一郎 中京大学, 生命システム工学部, 教授 (30023138)
長谷川 純一 中京大学, 生命システム工学部, 教授 (30126891)
村瀬 洋 名古屋大学, 大学院情報科学研究科, 教授 (90362293)
森 健策 名古屋大学, 大学院情報科学研究科, 助教授 (10293664)
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| 研究概要 |
3次元濃淡画像の解析の高度化を目的とし,時間的または空間的な連続性を手がかりとした図形検出と評価を行った.時間的には,直接的な対応付けが不可能であるような数ヶ月間隔で撮影された画像群,空間的には太さ1〜2画素程度の非常に細い構造を対象とし,これらの濃淡構造の解剖学的特徴や大局的な評価に基づく対応付けに関する技術開発を行った.どちらも従来の3次元濃淡画像を対象とした領域分割に関する研究では対象にできなかったような困難な課題である.そこで,時間情報の疎密に応じて以下の事柄を実施した.
-疎な時間連続に対する対応
肺の領域における相対位置を適切に設定してそれら間の距離を定義することにより大まかな対応付けは可能であるという結果を得た.また,非剛体レジストレーションの適用も検討した.
-密な時間連続への適用
比較的に時間間隔が狭いためある程度安定した画像間レジストレーションが可能である,肝臓診断用のCT画像の解析を進めた.時空間画像を解析することにより,検出精度が向上することが確認された.
-空間配置の評価とセグメンテーション
微細な構造を直接追跡・領域分割する場合,結果の全体的な空間分布に偏りが生じることがある.この空間的な分布の評価は領域分割の精度向上に有効である.肺内の動脈と静脈の分類に取り組み,90%以上の精度を実現した.
本研究全体として,空間と時間の両方の連続性を評価する領域分割の提案をおこない,その有効性を示してきた.多種多様な画像の様々な変化に対応するにはまだ解決しなければならない課題は山積している.今後は事例べ一ス学習などを取り入れることにより,個人差などの様々な変化に対応することが望まれる.
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