| 研究課題/領域番号 |
01550277
|
|---|
| 研究機関 | 千葉大学 |
|---|
研究代表者 |
矢萩 隆嗣 千葉大学, 工学部・情報工学科, 教授 (90009530)
|
|---|
| 研究分担者 |
山本 一雄 千葉大学, 工学部・情報工学科, 教務職員 (30110290)
江原 正明 千葉大学, 医学部・附属病院, 助手 (50176781)
亀井 宏行 千葉大学, 工学部・情報工学科, 助教授 (60143658)
大藤 正雄 千葉大学, 医学部・第一内科, 教授 (80009456)
|
|---|
| キーワード | 医用画像 / 超音波画像 / 肝硬変 / パタ-ン認識 / ディジタル画像処理 |
|---|
| 研究概要 |
本年度も昨年度に引き続いて、肝臓病特に肝硬変に注目し、超音波断層画像から得られるパタ-ン情報を利用して、コンピュ-タで自動的にそれらの病状の診断を行うシステムの開発を目的とした研究を行った。
昨年度の研究成果から、特徴抽出では前処理として2次元FFTによるラスタ-輝線除去フィルタ-、シェ-ディング補正、濃度値の規格化などが有効であることが分かったので、年年度もこれを利用した。また、肝硬変のタイプ分けを行なうための特徴量として、同時濃度生起行列によるテクスチャ-のコントラストと、テクスチャ-の一様性を利用した。そして、コントラストと一様性を2次元空間の軸に取り、このパタ-ン空間をクラスタリングすることにより、上下1タイプを誤差範囲とした場合、100%の確度で肝硬変のタイプ分けを行うことができるようになった。すなわち、超音波断層画像のパタ-ン認識により、肝硬変の病状をタイプ0からタイプ3まで、かなり客観的に診断できるようになった。本年度は、特に、特調抽出領域の自動選択について検討したが、差分プロジェクションを用いた超音波画像部の抽出が有効であることが明らかになった。これによって骨などによる陰影部分の検出、肝臓領域の認識、血管領域の認識が可能となった。従って、従来は医師が目視によって経験に基づいた判断をしていた超音波断層画像の診断が、コンピュ-タによって客観的に行える可能性が非常に大きくなってきた。
今後の課題としては、剖検肝を用いた超音波所見と肉眼所見のデ-タを用いて、本方法のタイプ分けにおける確度(的中率)を求め、処理方法の改善を行なすことにより確度を高めることが重要である。また、他の超音波所見(肝表面、肝縁など)による特徴抽出を行ない、本方法の特徴量と併せて、総合的な診断ができるようにすることが必要である。
|
