研究実績の概要 |
本研究の目的は、術前や術後(術中MRIが導入されれば術中)のDICOMを正規化し、それらのDICOM脳の濃淡値から粘性・弾性・剛性・塑性などのパラメータを探索し、症例・年齢・性別などを軸としたブレインシフトデータベースを作成することである。 一昨年度および昨年度は、脳外科手術の患者数が少なく、患者のデータセット(術前・術後DICOMペアやその術中動画像)の取得が遅れていた。そこで、今年度は精力的に脳外科手術の患者を集め、術前・術後のDICOM脳のセグメンテーションを実施した。すなわち、3D Slicer(米国ハーバード大学開発)の機能を十分に活用し、細かな血管群の抽出に成功した。また、同じく3D Slicerにおける2つのDICOM脳の濃度分布マッチングより、術前術後のDICOM脳の位置姿勢合わせの高精度化にも成功した。これらより、頭蓋骨・悪性腫瘍・血管のセグメンテーションや位置姿勢合わせができた。次に、2次元画像を対象としたSLAM(Simultaneous Localization and Mapping)アルゴリズム(KAZE, AKAZE, ORB, SIFTなど)を利用して、術前術後の脳内特徴点の抽出とそのマッピングを実施した。さらに、多数の特徴点マッピングデータから、ブレインシフトの発生部位を検出したり、その用途における多数のSLAMアルゴリズムの特徴点検出・マッピング精度を比較したりした。 一方、脳DICOMの粘性・弾性・剛性・塑性などの物理パラメータを推定し、その変形をシミュレーションすることは、小規模のデータでの検証に留まった。最後に、患者のデータセット(術前・術後DICOM脳ペア)の取得が進んだので、患者の症例・年齢・性別からブレインシフトが事前に推定できるデータベースのプロトタイプは作成できた。
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