| 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 |
21103002
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
増谷 佳孝 東京大学, 医学部・附属病院, 講師 (20345193)
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| 研究分担者 |
本谷 秀堅 名古屋工業大学, 工学研究科, 准教授 (60282688)
井宮 淳 千葉大学, 総合メディア基盤センター, 教授 (10176505)
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| キーワード | 計算解剖学 / 数理工学 / 情報工学 / 応用数学 / 生体生命情報学 |
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| 研究概要 |
医用画像における解剖構造の頑健な認織のために、ランドマークの位置、およびその相互関係をグラフ表現することにより、人体体幹部の空間の正規化、および統計的臓器モデルの空間配置を含む解剖学的知識の記述法を考案し、関連する画像処理技法を開発した。具体的には、各ランドマークに対する検出法、および検出候補からランドマーク間の距離の統計モデルから、正しいランドマークを選択し、画像中に含まれる臓器構造を認識する枠組みについて検討し、実際の臨床データで検証した。検出部分については、GPUによる並列化により100倍程度の高速化が確認された。
また、画像と臓器モデルを非剛体位置合わせする際に、位置合わせの精度も自己評価できる枠組みを構築した。モデルと画像の位置合わせの精度は、臓器表面のコントラストの強弱や、臓器形状の多様性などに依存して変化する。例えば隣接する臓器と接触していて、臓器表面における画像のコントラストが低い位置では位置合わせの精度が落ちる。多数の医用画像に対して臓器の位置合わせを行い、その結果に基づき当該臓器の統計モデルを構築する際、位置合わせ精度の低い位置では統計モデルの信頼度も低下する。画像解析に基づいて臓器の統計モデルを構築する際の基礎を提供できるようになった。
同時に、多数のデータの同時位置合わせの数理モデルを定式化し、「平均レジストレーション」の概念と数値計算法を導いた。これは、個別の臓器に対して、大量の3次元画像データからその平均的な形状を推定し、数理アトラスを構築する算法を与える。また、低解像度からでも高精度にレジストレーションを実現するために、画像の超解像理論を位置合わせと同時に実現する方法を開発した。さらに、臓器の境界を3次元で抽出したものと、2次元断面で抽出した断面境界が幾何学的に異なることを解明し、正しい3次元境界を抽出する手法を開発した。これにより、位置合わせのためのセミランドマークを幾何学的精度を保障して抽出できることになる。
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