| 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 |
26108003
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| 研究機関 | 名古屋工業大学 |
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研究代表者 |
本谷 秀堅 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (60282688)
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| 研究分担者 |
井宮 淳 千葉大学, 統合情報センター, 教授 (10176505)
増谷 佳孝 広島市立大学, 情報科学研究科, 教授 (20345193)
清 智也 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 准教授 (20401242)
石川 博 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (60381901)
奈良 高明 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (80353423)
松添 博 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (90315177)
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| 研究期間 (年度) |
2014-07-10 – 2019-03-31
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| キーワード | 統計モデリング / 位置合わせ / 病理画像 / 拡散MRI / 逆問題 |
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| 研究実績の概要 |
研究実績は大きく次の7項目に分けることが出来る。すなわち、(1) 膵癌腫瘍の高精細・多染色の3次元病理画像の再構成、(2) 体内の電気特性3次元分布のMRによる解析的再構成法の開発、(3) 拡散MRIにおけるパラメータの高精度推定法の確立、(4) 多重解像度時系列画像データ群の解析法の基礎数理の整備、(5) 低品質複数モダリティ画像の高次情報を利用するセグメンテーション法の確立、(6) 臓器表面のテクスチャの整合性も確保する形状間の微分同相写像法の確立、ならびに、(7)統計的多様体の構造の解明である。
(1)では、KPCマウスより摘出した膵癌腫瘍を薄切することで空間的に連続する約3,000枚病理顕微鏡画像を取得し、これら画像に我々が開発した非剛体位置合わせ法を適用することにより、スライスごとに染色の異なる3次元画像を再構成することに成功した。(2)はMRIにより体内の3次元電気特性の再構成問題に閉形式の解を与えたものであり、数理工学の観点からも医学の観点からも重要な貢献である。(3)は計測信号や信号減衰比をパラメトリックなモデルを当てはめる際に深層学習を利用し、雑音に頑健かつ高効率な計算用を実現した。そのソフトウェアも公開済みである。(4)は多元モデリングに本質な、空間分解能や撮影時刻の異なる画像間に成立しうる数理モデルの構築であり、輸送問題による定式化などにより成果を挙げた。(5)では3つ以上の要素間の関係を直接表現する高次モデルに基づく画像処理手法の高度化の研究であり、高次グラフカットを医用画像解析へと応用する先駆的な成果である。(6)は臓器統計モデルを構築する際に臓器表面の血管パターンなどを同時に考慮する枠組みを提供する数理的な研究であり、(7)は多元モデリングの情報幾何学による解釈の研究である。いずれも多元計算解剖学に数理的基盤を提供する重要な成果である。
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| 現在までの達成度 (段落) |
平成30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 |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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