| 研究分担者 |
星 博昭 岐阜大学, 大学院・医学研究科, 教授 (60128395)
原 武史 岐阜大学, 大学院・医学研究科, 助教授 (10283285)
周 向栄 岐阜大学, 大学院・医学研究科, 助手 (00359738)
佐井 篤儀 新潟大学, 医学部, 教授 (50178464)
松原 友子 名古屋文理大学, 助教授 (30279963)
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| 研究概要 |
本研究の目的は,各種医療画像において,人体の解剖学的な各種構造物(筋肉,脂肪,骨,臓器,血管等)の自動抽出法の開発(特に,胸部・腹部を中心に)を,まず正常症例を利用して行い,これにより正常構造理解の観点から異常部位の自動識別(がんなどの検出)法の開発を行うことであり,このような新しい手法に基づく知的コンピュータ支援診断(CAD : computer-aided diagnosis)システムを構築することである.
本年度は,昨年度に引き続き,主に「さらなる画像データ収集」と「正常構造理解のための基本アルゴリズムの構築(ソフトウェアの開発)」を中心に,研究を遂行した.
「画像データ収集」に関しては,2年度として約200症例規模(2カ年で計500症例規模)の画像データの収集を行った(データベースの充実化).内容は,CTやMR画像データを主な対象とし,検査の結果,異常のないもの(すなわち正常症例,あるいは部分的に正常なもの)を中心に収集し,また,各種の疾患を有する画像の収集作業も行った.さらに,画像データベースの検索・管理システムの構築も併せて行った.
「基本アルゴリズムの構築」に関しては,最も重要性の高いと考えられる「体幹部領域」におけるCT画像データを主な対象とし,基本的な正常構造物(臓器等)の正確な自動抽出が可能になることを目指し,初期の有効な結果を得た.このとき,少なくとも300症例規模のデータについて実験を行い,各種臓器等の自動認識法について高い精度で実行できるアルゴリズムを作成した.また,異常部位が存在するときの自動認識処理法の問題点(検出率向上と偽陽性候補削除処理)についても検討を行った.そして,この認識結果に基づいて,人体の"電子地図"の作成方法も検討した.
さらに,MR画像(肝臓領域)や救命救急における疾患を含む画像に対するCAD応用についても検討を行った.
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