研究課題
(1) 臓器個体差理解手法の実現 各臓器情報を基に解剖学的構造の個体差を計算機が理解する手法を確立した。これまでに蓄積された画像群から、形状の際に応じて自動的にクラスタリングする手法を開発し、その結果を入力画像のセグメンテーション処理に利用する手法を開発した。ここで、別途開発された高速画像レジストレーション法を利用することで、画像のクラスタリングならびにセグメンテーションを行った。これによって個体差をある典型例に分類する一手段の実現を図った。(2) 臓器構造理解結果を利用した情報提示機構の開発 個人毎の解剖学的構造を可視化するとともに、内視鏡下手術に必要な診断治療を支援するために最も適した情報を患者毎に自動選択する手法を実現した。解剖学的構造の理解結果と仮想化人体データベースを利用して、アプローチ経路、切除範囲、リンパ位置等を自動的に術者に提示する手法を開発した。また、高速に可視化するために、GPGPUとよばれる専用プロセッサを利用した高速描画法を開発し、臨床の場における評価を開始した。(3) 仮想化人体データベース検索法の開発 仮想化人体データベースを高速に検索する手法を検討した。(4) 仮想化人体データベースのための画像収集名 古屋大学付属病院・愛知県立がんセンターにて撮影される内視鏡下手術支援用CT像/MRI像を収集した。また、収集画像には対して手動で解剖学的構造情報を付加した。これらの画像は、臓器個体差理解手法ならびに情報提示機構の検討に利用した。
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映像情報メディア学会誌
巻: Vol.65, No.4 ページ: 448-452
Medical Image Analysis
巻: 14 ページ: 449-470
情報処理学会会誌「情報処理」
巻: 51 ページ: 435-445
IEEE Transactions on Image Processing
巻: 19,印刷中
