| 研究概要 |
研究実績の概要は以下の4項目にまとめられる.
1.小型肺腫瘤のセグメンテーション
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おこなった.この結果として,従来の単純な輪郭を持つ腫瘤に加えて,複雑な形状を持つ腫瘤やGGOとよばれる淡い輪郭を持つ腫瘤に対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.この結果は電子情報通信学会論文誌に発表した.
2.小型肺腫瘤の特徴解析
胸部X線CT画像において肺腫瘤陰影を読影する際,腫瘤の辺縁,内部構造などの形状や濃淡分布などの特徴に着目する.しかしその評価は読影医の経験や主観などにより判断基準が個々に異なる.主観的指標による画像診断を,コンピュータにより客観的かつ定量的な情報とし読影医に提供する計算機支援診断システムへの期待が高まっている.本研究ではフラクタル解析を用いて,肺腫瘤の特徴量解析を行った.この成果はEuropean Journal of Radiology誌に発表した.
3.小型肺腫瘤の経時変化定量化
臨床症例を用いた小型肺腫瘤の経時変化の定量化に関しては放射線科医との比較を行いその有用性を示した.また,このアルゴリズムの有用性に関してはThe 2nd international workshop on pulmonary functional imagingにおいては,これらの成果をCAD for lung cancer screeningとして特別講演した.
4.胸部CT画像の経時的サブトラクション法
胸部CT画像の診断においては,小型肺腫瘤を含めた胸部CT画像全体の経時的サブトラクション法が有用である.本研究においては肋骨の位置ずれ量からばねモデルにより位置ずれ量を推定し最後にワーピング処理をおこなうことにより胸部CT画像のサブトラクションを試みた.この成果は現在投稿中である.
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