| 研究概要 |
1.画像取得方法とデータベース
(1)雷磁波シールドメッシュを用いたFOVリダクションと,その結果による高速撮像にういて撮像例を増やしその有効性をより確実なものとして確認した.また,高速撮像以外にも多くのアプリケーションが考えられることを示した.
(2)多次元高解像度画像の例としてMR顕微鏡画像の取得を行ない,そのデータ蓄積を開始した.また,MR顕微鏡周辺機器(コイルなど)開発により高解像度画像取得のためのハードウェア面での技術蓄積を行なった.
(3)心臓タギング画像だけではなく,MRA時系列画像をデータとして追加した.また,高解像度腎動脈MRA画像を得るための準備段階として,呼吸による腎動脈の動き解析を行なった.動き解析処理の自動化については目途を得た(未発表).
2.時空間画像処理手法
(1)濃度曲面解析によるタグ抽出について,タグ追跡をも同時に行なう方法を考案して2次元時系列画像を対象とした4次元濃度曲面空間においてその有効性を確認した(未発表).今後本手法を3次元時系列画像(5次元濃度曲面空間)対象に拡張する.
(2)タグ抽出漏れやタグの過抽出を,抽出されたタグ領域の時空間形状解析により検出および補正できることを確認した.これを利用することにより,タグ抽出と解析の高精度化が期待できる(未発表).
(3)Region Based Contour Treeは徒来から多次元画像の等値面構造の記述とそれを用いた解析に用いられてきた.これをMRIタギング時空間画像上での時空間等値面構造解析に利用することを試みた.モデルに頼らず画像が持つ情報のみから多次元時空間画像解析を行なうための手法としての可能性が示唆される結果を得た(発表予定).
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