| 研究概要 |
疾病の診断や治療の際の適切な手術法の選択等は,各医師の経験に基づく判断によるところが大きい.しかし,様々な症例に対して,すべての医師が十分な経験やデータを有しているわけではい.そこで,切な治療を支援するためのシステムの構築が必要とされている.本研究では,疾患の個人差が大きく,その治療法に多くのバリエーションがある耳科手術を取り上げ,治療支援システムの構築を試みる.
具体的には,患者の症状により,予想される疾患部位を提示する.中耳に疾患を有する場合は,内視鏡画像中のカラー情報により,穿孔や瘢痕などの鼓膜の異常部位を自動的且つ迅速に検出し,罹患部位の正確な把握とその形態的特徴を数値解析データベースおよび臨床知見データベースと照らし合わせ,適切な治療法の提示および治療後の聴力改善度の予測を可能とするシステムを構築することを目指す.
本年度は,罹患部位の正確な把握のため,様々な要因から生じる聴力の低下の程度を調べた.そして,ヒト聴覚FEMモデルによる外リンパ瘻耳の音場解析および騒音下における音聴取時の外耳道内音圧測定実験結果に基づく騒音性難聴危険度のデータベースの構築を行った.また,内視鏡画像中のカラー情報による鼓膜穿孔部の自動検出を行った.
ヒト聴覚FEMモデルによる音場解析を行った結果,以下のことが明らかとなった.
1.ヒト蝸牛の外リンパ瘻を想定しFEM解析を行った結果,内耳に穿孔を有する蝸牛において低音域の聴力の低下がおこることを示した.
内視鏡画像中の鼓膜穿孔部の自動検出を行った結果,以下のことが明らかとなった.
2.鼓膜画像は陰影が場所により異なり,鼓膜部,鼓膜穿孔部をカラー情報のみから検出するのは困難である.まず,ファジーを用いたクラスタリング手法により,画像を大まかに鼓膜領域およびその他の領域に分割した.その後,ハフ変換等により鼓膜穿孔領域と鼓膜領域の自動抽出を行うことにより,穿孔部の大きさをある程度特定出来ることがわかった.
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