研究分担者 |
小川 彰 岩手医科大学, 脳神経外科, 教授 (10204067)
松田 浩一 岩手県立大学, ソフトウェア情報学部, 講師 (70325926)
亀田 昌志 岩手県立大学, ソフトウェア情報学部, 助教授 (60243325)
小山田 耕二 京都大学, 学術情報メディアセンター, 助教授 (00305294)
井上 敬 岩手医科大学, 脳神経外科, 助手 (70326651)
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研究概要 |
我々が開発してきたセグメンテーション手法である,3D Active Net法,3D Active Grid法,3D Active Cylinder法,3D Active Sphere法を整備し、これらの手法に用いるエネルギー画像の生成方式を改良することで,セグメンテーションを安定化させた.複数の被験者の脳画像用に制御パラメータを調節し,自動セグメンテーションの実験を行った.研究対象となる脳画像は,岩手県ハイテクリサーチセンター(アイソトープセンター)が所有する超高磁場(3テスラ)MRI装置と機能的MRI装置,CT装置から取得した. 脳の弾性モデルに関しては,抽出された形状データから有限要素法メッシュ(4面体メッシュ)を自動生成し,脳の変形量と反力の関係式を導出した.本関係式を導いた後は,フォースフィードバック装置を用いてその反力を返す仕組みを構築中である.対象とする手術は脳腫瘍の摘出手術であり,メスの挙動による脳の変形をシミュレーションする.有限要素法の高速化には,1)メッシュ生成の段階で適応的に要素数を調整しながら,漸近的に近似解法の採用,2)内部ノードの削減による要素数の減少の2方式を試みた. 平成14年度購入したSensAble社のPhantomは,信頼性が高く,かつ,反力の反応も迅速で,手術シュミレーションシステムを構築する上で,必要不可欠な装置である.Phantomは,Windows2000のパーソナルコンピュータ(PC)(2CPU構成)で稼動させており,変形量を計算する機能とリアルタイム表示を行う機能を別々に各CPU割り当てている.
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