| 研究課題/領域番号 |
18H03262
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61010:知覚情報処理関連
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| 研究機関 | 名古屋工業大学 |
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研究代表者 |
本谷 秀堅 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (60282688)
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| 研究分担者 |
片桐 孝洋 名古屋大学, 情報基盤センター, 教授 (40345434)
Kugler Mauricio 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (70456713)
横田 達也 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (80733964)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
17,160千円 (直接経費: 13,200千円、間接経費: 3,960千円)
2020年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円)
2019年度: 6,890千円 (直接経費: 5,300千円、間接経費: 1,590千円)
2018年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
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| キーワード | 医用画像処理 / MRI / 病理画像 / 非剛体位置合わせ / 病理顕微鏡画像 / 免疫染色 / 画像処理 / 画像解析 / 病理画像解析 / 染色変換 / 3次元再構成 / 膵癌 / 腫瘍 |
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| 研究成果の概要 |
空間的に連続した薄切切片の顕微鏡画像群を非剛体位置合わせする手法を開発し、実際に、KPCマウスの膵癌腫瘍を含む3次元病理画像の再構成に成功し、腫瘍中の様々な器官の3次元形状を視認することが可能になった。このことによりMRI画像と病理顕微鏡画像の非剛体位置合わせが可能となり、MRI画像中の各ボクセルに対応する病理顕微鏡画像中の矩形領域を同定出来るようになった。この成果は、膵癌診断に際して病理顕微鏡画像とMRI画像を統合管理する上で有用である。また、この対応付けを利用することにより、MRI画像中の各ボクセルに対応しうる病理顕微鏡画像群の従う確率密度分布を推定する画像生成モデルの構築に成功した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
病理顕微鏡画像は癌の種別を鑑別する際などに用いられる重要なモダリティであり、近年そのデジタル化が進んでいる。病理診断を実施する病院の多くにおいて癌診断に際して撮影されるMRI画像や病理画像が診断結果とともに記録され、保存され続けている。これら保存された画像と診断の組を有効活用するためには、例えば目の前の患者と類似する画像を過去の症例から検索したり、非侵襲で撮影出来るMRI画像から侵襲的にしか撮影することの出来ない病理画像を予測したりする画像処理技術が不可欠である。本研究成果は、腫瘍内部の微細な3次元構造に基づく病理画像の検索や、MRI画像からの病理画像予測に基づく手術計画立案に有用である。
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