研究概要 |
【目的】本研究の目的は,MDCTにより撮影された末梢小型肺腫瘤の厳密な経過比較をおこない,その大きさや特徴量の経時的変化に対して客観的かつ定量的な情報を放射線科医に提供し,適切な診断を促すことを支援するシステムを開発することである.MDCTでは従来のCTに比べて,より薄いスライスで高解像な画像を高速に取得可能であり,肺小腫瘤の時系列データの比較診断には適切であり,今後のCT検査の主流となると考えられる. 【実績】小型肺腫瘤の三次元の画像データを用いて,血管や胸壁を除去して腫瘤だけを正確にセグメンテーションして抽出するアルゴリズムの開発をすすめた.この結果として正確な肺腫瘤のボリュームデータが得られるようになった.アルゴリズムの開発には,研究代表者が整備したさまざまな種類の小型肺腫瘤例を含む高分解能X線CT画像データベースとあらたに整備したMDCTを用いた1mmスライスの肺腫瘤データベースを使用した.また放射線画像データに対するソフトウェア開発では画像に対する細かな設定や結果がすぐに確認できるインタラクティブな作業環境が必要であり,作業効率を高めるようなグラフィカル・ユーザーインターフェースの開発,放射線画像データベースに直接アクセスして画像が引き出せる環境の開発もおこなった.セグメンテーションの結果は,セグメンテーション領域に関する定量的評価ならびに放射線科医よる主観的評価をおこない精度を確認した.さらにフラクタル次元を用いた良性腫瘤と悪性腫瘤の鑑別のアルゴリズムの開発などもおこなった.またMDCTに限らず胸部単純X線写真における小型肺腫瘤の発見に関する支援診断の研究もおこなった.
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