| 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 |
井宮 淳 千葉大学, 学内共同利用施設等, 教授 (10176505)
本谷 秀堅 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (60282688)
松添 博 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (90315177)
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| 研究期間 (年度) |
2009-07-23 – 2014-03-31
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| キーワード | 計算解剖学 / 医用画像理解 / 解剖学的ランドマーク / 点群モデル / 形状統計 / 変分原理 / 組み合わせ最適化 |
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| 研究概要 |
本計画班の研究は、臨床で扱われている多様な画像の頑健な理解を目指して、解剖構造を統計的に記述した「計算解剖モデルの表現」、および「計算解剖モデルに基づく画像理解」を対象とした数理的手法を検討することを目的としている。各分担研究者は、以下のサブテーマに沿って研究を進めた。
（１）解剖学的ランドマーク（LM）のＣＴ画像におけるアピアランス、およびLM間の相互距離に関するモデリング、およびこれらに基づくLM検出の高度化、特に後処理による精度向上（増谷）
（２）アピアランスを含む点群モデルによる臓器形状の統計表現と、L１ノルムスパース正則化による領域抽出の頑健化（本谷）
（３）変分法に基づく形状の時空間平均表現に関する理論構築と実証（井宮）
（４）統計における外れ値のための変形型指数分布族の幾何（松添）
（１）では、前年度に構築したLMの検出位置誤差の問題に関して、Pictorial Structureの手法を用いた後処理により改善する手法を導入した。また、LM相互距離モデルの精度行列に関して、スパース表現であるGLASSOを導入することにより頑健性の向上を確認した。（２）においては、統計的形状モデルを用いた非剛体ICPアルゴリズムにおいて、モデルの階層化ならびにL１ノルムによる正則化項を導入して頑健な領域抽出を実現し、CT画像を用いた実験で有効性を確認した。（３）では形状統計に関する理論構築を目指して変分法により複数の形状画像の平均を計算する手法を構築しており、CT画像より得られた３次元の肝臓形状および心臓の４次元形状に適用し、検証を行った。固有アピアランスなどによる方法との比較、特に４次元心臓形状では時間平均と空間平均に対する非エルゴード性に関する検討を行った。（４）においては病変など、多様な「外れ値」に対する統計的扱いの基礎となる変形型指数分布族の幾何に関する研究を行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
理由
25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 |
25年度が最終年度であるため、記入しない。
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