| 研究概要 |
【目的】本研究の目的は,マルチスライスX線CT(MDCT)装置から得られる人体内部構造の精細な三次元ボリュームデータを用いて,びまん性肺疾患を対象とした局所病理形態理解に基づく知的CADシステムを実現することである.
【実績】われわれの研究成果の概要は以下のとおりである.
I.特発性間質性肺疾患の陰影の鑑別:種々の陰影パターンを示す特発性間質性肺疾患に対する鑑別を以下のような方法を用いておこなった.
(1)濃淡情報を用いた特発性間質性肺疾患の解析:濃淡情報を用いた特徴ベクトルから各疾患の陰影パターンに有用なものを検討した.
(2)フーリエ特徴量を用いた特発性間質性肺疾患鑑別の特徴解析:パワースペクトルから二つの特徴量を算出し,これらを用いて各疾患の陰影パターンを識別した.
(3)自己組織化マップを用いた特発性間質性肺疾患の分類:与えられた症例画像が,他の症例画像とどの程度似ているかという類似度をキーとして教師なし学習をおこない,陰影パターンを識別できる自己組織化マップを用いて各疾患の陰影パターンを識別した.また,これらの方法を統合して識別率を向上させる検討や,画像に識別結果をマッピングすることにより放射線科医に視覚的に情報を提供できるような方法の開発をおこなっている.
II.びまん性肺疾患画像からの肺血管抽出アルゴリズムの検討:肺血管は肺のレジストレーションのランドマークになり,また肺血管の抽出結果は,びまん性肺疾患の診断に有用な情報を提供することが可能である.本手法は,肺野のセグメンテーション,血管強調フィルタの適応,血管追跡処理による連結性の向上,および分岐点計数による血管木構造の抽出という処理手順を用いておこない,良好な結果を得た.
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