| 研究領域 | 医用画像に基づく計算解剖学の創成と診断・治療支援の高度化 |
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| 研究課題/領域番号 |
22103514
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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 | 大阪電気通信大学 |
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研究代表者 |
長倉 俊明 大阪電気通信大学, 医療福祉工学部, 教授 (40288577)
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| 研究期間 (年度) |
2011 – 2012
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| 研究課題ステータス |
完了 (2011年度)
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| 配分額 *注記 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2011年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2010年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
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| キーワード | 3次元計測 / 分光 / ステレオマッチング法 / 内視鏡 / 画像診断 / 統計学 / 自動診断 / 対応点抽出 / 分光計測 / 消化管 / 計算解剖学 / 粘膜病変 |
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| 研究概要 |
消化管内視鏡は著しい進歩を遂げ、早期癌であれば内視鏡で治療も可能で、3次元的な認識のもとになされているが定量化されてはいない。そこでステレオマッチング法によって、対応点を自動認識させ、テンプレートマッチング法にて内視鏡画像の3次元計測を行ってきた。この方法を実現するためには特異点を対応させる方法が汎用されている。この際に、内視鏡画像から仮想分光することで波長毎の対応点探索を行い、胃粘膜画像では対応点を取りやすい波長が存在することを発見した。
さらに、国内で行われた胃癌診断の追跡調査により、内視鏡による胃癌診断で偽陰性率が22%と高率である報告がなされた。この報告は、内視鏡が工学的にも医学的にも世界有数の本邦において衝撃的な結果である。そこで、仮想分光技術により特異点探索に威力を発揮したので画像処理から病変の自動認識へも技術応用を行った。すなわち、機械の目による自動診断を追加し、偽陰性率の低下に寄与できるかを検討した。
画像処理で形態、輝度、色による診断に、仮想分光計測による画像も含めて統計学的手法を重畳することで、病変の自動診断に可能性があることを明らかにし、さらに、この方法で得られた偽陰性率は、先の報告にあった偽陰性率に近い25%であった。
さらに30秒おきに画像を撮影し、読影枚数が患者一人当たり数万枚以上になるカプセル内視鏡診断に対して自動診断がのぞまれているので、この方法の応用を検討している。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
約200症例の動画はハードディスクに取り込み、分光画像も含んだ画像データベースとしてサーバー管理は完成している。また検討課題である統計学的手法を画像処理には用いることはできたが、まだ病変粘膜部位と正常部位の統計学的解析として応用するまでには至っていない。これは病変部位の自動抽出と内視鏡額と病理学的病変部位の対応が、数学的定量化がまだ完成していないことが原因である。しかし、画像処理と組み合わせることで病変部位の自動診断には70%の確率で成功している。
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| 今後の研究の推進方策 |
約200症例の動画データベースはサーバー管理できており、さらに画像処理の中では70%以上の精度で病変を診断できているので、最終的には統計学的に胃癌などの病変を内視鏡診断学に妥当な定量化できる方法を確立することを急務とする。この問題点を解決し、内視鏡医による臨床診断と統計学的結果の因果関係についても明らかにすれば臨床応用に繋がると思われるので特許化についても検討したい。
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