| 研究領域 | 医用画像に基づく計算解剖学の多元化と高度知能化診断・治療への展開 |
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| 研究課題/領域番号 |
15H01108
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| 研究種目 |
新学術領域研究(研究領域提案型)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
理工系
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
花岡 昇平 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (80631382)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2017-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2016年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2015年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 医用画像処理 / 多元計算解剖学 / X線CT / 解剖学的ランドマーク / 計算解剖学 / MRI |
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| 研究実績の概要 |
解剖学的ランドマークの自動検出は医用画像処理（臓器領域抽出や症例間位置合わせ処理など）の前処理として応用上非常に重要である。しかし、解剖学的ランドマークの定義や機械学習による検出のための正解入力は、多量の用手的操作を必要とし、その応用の妨げとなってきた。この問題を解決するため、本研究では、解剖学的ランドマークを自動で定義し、その自動検出システムを人の用手的入力なしに構成する新たな手法を確立した。
まず、与えられた多数のCT画像はすべての組み合わせについて一対一の位置合わせ(レジストレーション)が行われ、位置合わせの変形ベクトル場が得られる。任意の症例三つ組みの間での変形ベクトル場の一貫性(triangular consistency criterion; TCC)が、各画像の各ボクセルで計算される。TCCの値を多数症例でまとめ、任意に選んだ一症例において、各ボクセルのランドマーク性が評価され、それが局所的極大値をとる点を解剖学的ランドマークの候補点とした。実験では、50症例のCT画像から、48の解剖学的ランドマークが新たに自動定義された。
つぎに、48の自動定義ランドマークの中から8個を選んで、ランドマーク検出システムの自動学習を試みた。学習に用いられる50症例のなかでの各ランドマークの位置は、変形ベクトル場を基にして自動的に決定された。これらのランドマーク位置を入力として、ランドマーク検出システムが学習された。新たに学習されたランドマーク検出システムは、先行研究で定義されている197ランドマークに加えて新たな8ランドマークを自動検出できることが実験により示された。
以上のように、多数のCT画像から、解剖学的に意味のあるランドマークを複数自動定義する手法を確立した。さらに、それらを応用するうえで必要となるランドマーク検出システムも用手的操作なく自動で学習できることを確認した。
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| 現在までの達成度 (段落) |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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