| 研究課題/領域番号 |
21300068
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
佐藤 嘉伸 大阪大学, 医学系研究科, 准教授 (70243219)
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| 研究分担者 |
中本 将彦 大阪大学, 医学系研究科, 助教 (00380634)
堀 雅敏 大阪大学, 医学系研究科, 助教 (00346206)
富山 憲幸 大阪大学, 医学系研究科, 教授 (50294070)
菅野 伸彦 大阪大学, 医学系研究科, 寄附講座教授 (70273620)
西井 孝 大阪大学, 医学系研究科, 寄附講座准教授 (70304061)
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| キーワード | 血管認識 / 腹部血管 / 大血管領域抽出 / 臓器領域抽出 / CT画像 / 最適経路探索 |
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| 研究概要 |
人体内部の管状構造(腹部血管)、薄面構造(股関節軟骨)を、医用画像から抽出および構造記述化および解剖学的同定を行うための一貫した方法の開発に向けて、腹部血管領域抽出・認識(解剖学的同定)を中心に研究を進めた。3次元腹部CT画像からの大血管・臓器領域の自動抽出法を確立させ、血管抽出・認識の問題を、大血管領域と臓器領域の間の最適経路探索として定式化することにより、血管領域抽出および認識精度を大幅に向上させた。
前年度では、臓器内血管の本幹の同定に関して、対象臓器領域形状と本幹部位置の関係を表す統計アトラスを構築したが、本年度では、その制約条件に加えて、大血管領域(あるいは、解剖学的に対象血管が接続している臓器領域)への連結性を付加した。その制約条件を利用することで、血管抽出・認識を最適経路探索問題として定式化し、血管の解剖学的同定を行うのみならず、原画像から血管領域の抽出精度を向上させることが可能になった。さらに、造影CTの多時相情報を有効活用して、動脈・静脈・門脈の識別能を向上させた。
本手法の有効性を実証するために、多時相3次元CT画像10例を用いて精度検証を行った。肝動脈、脾動脈、左右の腎動脈については、各対象臓器領域と大動脈領域が自動抽出されていることを仮定した。前年度扱った門脈については、肝臓領域と脾臓領域が自動抽出を仮定した。実験の結果、以上の仮定の下で、正規化精度指標(1.0のとき、見逃し・誤抽出が共に無し)において0.8～0.9程度を達成し、目標とする精度を達成できた。
以上に加えて、前年度以前に、解剖学的知識に基づく股関節軟骨領域の抽出と定量化、血管強調処理の改善についてまとめた研究成果を発表した。
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