| 研究概要 |
本研究は,マンモグラフィ(乳房X線撮影)画像上で乳がんの呈する特徴を自動認識し読影を支援する乳腺疾患診断支援システムの開発を目標としている。特に,微小石灰化(細胞の壊死に伴うカルシウム沈着),腫瘤陰影に加えて乳腺構築の乱れを検出することを目指している。
昨年度に研究準備,既存手法の評価,画像特徴量セットの構築およびマイニングシステムの構築を行い,本年度は前期にその作業を継続実施するとともに,後期に以下の作業を実施した。(1)評価用データセットの構築:当初,健常例,症例各8例の保有データを用いてシステム開発・評価する予定であったが,より多様な像を対象に検証すべくUniversity of South Florida が提供するDigital Databasefor Screening Mammographyのマンモグラフィデータセットを取得し評価用データとした。(2)評価用データセットに対し,これまで構築した特徴量セットを適用し候補領域の検出能力について評価を行った。撮像条件・個人差が多様化し検出能力の低下が生じたため,特徴量を導出する時空間フィルタの再設計及び洗練化を繰り返し実施し,良好な結果を得た。その結果について,本年9月に開催予定の6th International Forum on Multimedia and Image Processing(IFMIP 2008)にて発表予定である。
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