| 研究概要 |
本研究の目的は、(1)人体構造そのものをメディア情報とみなした大規模仮想化人体データベースの構築(コンテンツデータベース),(2)個体差(バリエーション)を含めた解剖学的構造記述手法の実現(コンテンツ記述),(3)仮想化人体データベースを利用した多次元医用画像認識理解による内視鏡下手術・治療のための診断治療プロセスの融合的支援(画像からのコンテンツ記述自動生成とその医学的応用)である。本年度は以下の研究を行った。
(1)診断治療支援情報統合提示法の検討大規模仮想化人体データベースに基づく診断治療支援情報統合提示における情報を提示すべきかを検討した。
(2)仮想化人体データベースに含まれる画像からの臓器領域セグメンテーション
仮想化人体データベースに含まれる画像から各臓器領域をセグメンテーションし、その結果をデータベースに付加する作業を行った。
(3)解剖学的構造自動抽出手法の拡充仮想化人体データベースをより積極的に利用して個人毎の3次元医用画像から主要臓器を自動的に抽出するアルゴリズムの開発を行った。抽出率は症例によって20%-70%と低い場合もあるが、ほぼ自動的に画像セグメンテーションを行うアルゴリズムの構築を行った。
(4)仮想化人体データベースのための画像収集内視鏡下手術・治療支援用CT像/MRI像を合計82画像収集し、(2)における処理を行い、次年度以降の研究で利用できるように整備した。
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