| 研究課題/領域番号 |
15070209
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| 研究機関 | 徳島大学 |
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研究代表者 |
仁木 登 徳島大学, 工学部, 教授 (80116847)
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| 研究分担者 |
西谷 弘 徳島大学, 医学部, 教授 (50117206)
久保 満 徳島大学, 工学部, 助手 (30325245)
河田 佳樹 徳島大学, 工学部, 助教授 (70274264)
山本 眞司 豊橋技術科学大学, 工学部, 教授 (80230556)
上野 淳二 徳島大学, 医学部, 教授 (60116788)
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| キーワード | 3次元CT画像 / コンピュータ支援診断 / 肺がん / 画像データベース / 検出と分類 / 画像処理 |
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| 研究概要 |
3次元CTの進歩により、高分解能3次元画像を正確に読影する診断支援技術の開発が臨床分野から強く求められている。そのために、読影医がコンピュータ利用によって効果的に読影する新しい画像診断法を研究開発し、診断能や診断スループットを格段に向上させることを図る。本研究では胸部3次元CT画像を用いて肺・心血管・骨の多疾患を診断するためのコンピュータ支援診断システムを研究開発する。このためには、(1)大規模症例画像データベースの構築、(2)大規模画像データベース解析による新しい解剖学的知見、(3)根拠に基づく画像診断法の確立、(4)検出と診断のための画像処理・理解の開発の研究課題がある。医学者と工学者との連携によって協力に研究推進する医工連携の研究体制を築いて進める。本年度は主に3次元CT画像からの肺がんの検出と分類について研究を進めた。
(1)肺がん検出システムの研究開発
(1-1)データベースの構築:システム開発には,CT機種,CT撮影条件,個体差などの変動に対応できる汎用性が必要である。このために大規模の大容量画像データベースを作製するとともに開発システムの臨床評価を実施できる体制を構築した。
(1-2)がん検出アルゴリズムの研究開発:アルゴリズムは肺領域の全体構成からチェックを開始してがんを特定するトップダウン方式とがん候補特徴から開始して肺領域の全体構成を認識して特定するボトムアップ方式の両面から進めた。微小がん陰影を発見することを可能にしている。
(2)肺がん鑑別システムの研究開発
肺がんの進行度を多段階的に区別する分類アルゴリズムや形態的特徴に基づくがん・非がんの分類アルゴリズムを研究開発している。また,大規模症例画像データベースからがん・非がんの類似症例を利用して診断することを研究開発している。これらの成果を利用して高精度ながん・非がんの鑑別を行うシステムを研究開発している。
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