| 研究課題/領域番号 |
16K16406
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| 研究機関 | 千葉大学 |
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研究代表者 |
大西 峻 千葉大学, フロンティア医工学センター, 助教 (30706833)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | X線画像 / DSA / IVR / 履歴画像 / 画像解析 |
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| 研究実績の概要 |
本研究課題では術中に撮影された履歴画像から有用な情報を抽出し，リアルタイムにさ杖委される画像へフィードバックするための呼吸動態解析法及び画像処理法を開発することを目的としている．例えば画像化治療では間欠的に撮影したX線透視像などを参照しながら目的部位にカテーテルやはりを挿入して治療を行う．このような方法では一度撮影された画像は破棄されることが多く，必要に応じて撮影を繰り返す．撮影回数・時間の増加は患者の二次的疾病の発生リスクを増大させる．本研究課題はいずれの画像にも有用な情報が含まれていることを鑑み，
履歴画像を破棄せずに蓄積し，再利用する手法の構築を目的とする．H28年度では，これまでに開発を進めてきた呼吸位相マッチング手法の自動化と血管像の成分分離手法の構築を進めてきた．
呼吸位相マッチング手法の自動化では機械学習手法を導入することにより，オペレータによるマニュアル操作の低減を目的とする．従来と同程度の精度を保ちつつ，画像選定などの一部の処理を除いた処理の自動化が達成された．
血管像の成分分離手法では，ロバスト主成分分析という手法をもとに構築を行った．オリジナルのロバスト主成分分析では横隔膜や腸管ガスに起因する動態がアーチファクトを発生させていた．本研究では，CT再構成などで利用される全変動をペナルティに追加することで，アーチファクトの低減に成功した．保有している画像群に手法を適用し，医師に目視による評価をしてもらったところ，良好な意見を戴いた．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
主となる２つの技術はいずれも基礎検討を終え，多数の画像データへ適用および評価を行っている．しかしながら，被験者の呼吸状態や撮影条件に起因する誤検出・誤抽出が確認されているため，更なる改良は必要である．
しかし，全体としての進捗はおおむね計画通りに進んでいると思われる．今後は臨床との連携を深め，評価とフィードバックを繰り返す．
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| 今後の研究の推進方策 |
X線透視像は自然画像とは異なり，透視像という特性上，単純な線形モデルでは分離できない場合がある．今後はより高度は分離モデルや制約を導入することにより，高精度な分離手法への改良を目指す．
いずれの処理も計算コストが高いため，実利用に適さない状態である．術中評価に耐えられる計算速度を獲得するため，GPUなどの導入を検討する．これと並行して，求められる精度や画質などの詳細な定義を目指す．
作成した画像を定量的かつ客観的に評価することは難しいため，医師による主観評価実験を行う．また，当該実験を円滑に進めるためには評価用のインターフェースの導入が望ましい．術中にリアルタイムんい検証を行うためのシステムを構築し，実際の使用を想定した評価を行う．
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