| 研究課題/領域番号 |
17K00420
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
生命・健康・医療情報学
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| 研究機関 | 大阪電気通信大学 |
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研究代表者 |
渡邊 郁 大阪電気通信大学, 総合情報学部, 教授 (50298832)
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| 研究分担者 |
大西 克彦 大阪電気通信大学, 総合情報学部, 准教授 (20359855)
陳 延偉 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (60236841)
埜中 正博 関西医科大学, 医学部, 教授 (90577462)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | ブレインシフト / 脳DICOM / 患者データベース / 特徴点抽出 / 特徴点マッピング |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、術前・術後のDICOM脳の濃度分布マッチングより、それらの位置姿勢合わせを高精度化した。また、それらのセグメンテーション（悪性腫瘍や血管群の抽出）に成功した。さらに、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）アルゴリズムより、術前術後DICOM脳における特徴点マッピングを実施した。これにより、ブレインシフトの発生部位、および粘性・弾性・剛性・塑性などの物理パラメータが推定できた。最後に、患者のデータセットの取得が進んだので、患者のデータベースのプロトタイプが作成された。
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| 自由記述の分野 |
アルゴリズム
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
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。この研究を進めると、患者のデータセット（術前・術後DICOM脳ペア）の取得が進めば進むほど、より高精度なブレインシフトが事前に患者の症例・年齢・性別から推定できる。これより、手術中のブレインシフトが予め術前に予測でき、それを考慮した手術計画が立てられることから、より安全で確実な悪性腫瘍の摘出手術が遂行できる。
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