| 研究概要 |
研究目的である「医用画像の完全理解のための計算機解剖モデルの実現」に対して，平成25年度では，過去４年間の研究に引き続き，体幹部CT画像における解剖学的構造の自動認識手順の定式化（解剖モデル構築）をさらに推進した．これまでに提案・開発した「位置検出」,「アトラス自動生成」,「臓器輪郭抽出」から構成される汎用的臓器・組織の自動抽出処理の枠組みを維持しながら，各処理モジュールの性能を大幅に工夫・改善した． 具体的には，複数臓器の位置関係の利用とCrabcutアルゴリズムの拡張が挙げられる．その結果，提案手法は処理可能な対象臓器を18種類に増やし，体幹部における主な臓器・組織の認識と抽出が，すべてである一定レベルの精度で可能であることを確認した．また，従来利用した処理対象画像（高精細な体幹部CT画像）以外にも，低解像度のCT画像やPET/CT画像にも対応可能であることを実証し，これにより，提案モデルは様々なコンピュータ支援診断（CAD）システムの開発に応用できることが示唆された．よって，本研究の目的である解剖構造の自動理解を，提案した解剖モデルで一括で解決できると考える．
また，各種のCADシステムの構築に関する研究では，PET/CT画像,MR画像，眼底画像,超音波画像,マンモグラフィ画像,歯科パノラマX線写真等を対象として，計算解剖モデルベースの手法を取り入れたCADシステムの開発を行い，多くの有用な成果を得た．
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