研究概要 |
『研究目的』 NIH助成のもと、Harvard Medical School, Brigham and women’s Hospital The surgical Planning Laboratoryで開発されたopen soft wearである 3D Slicer soft wear (以下3D Slicer)と超音波Raw dataを組み合わせ立体画像として処理する。これによりヒト胎盤の発育過程を解明を試みた。この手法は従来の超音波血流画像とは異なる手法である超音波volume raw dataを3D Slicerに読み込み、胎盤内構造(胎盤内血管を含む)画像を再構築し定量解析するを可能とした。更に ヒト妊娠子宮の画像解析として胎盤のみならず、3D Slicerを用い胎児の臓器別画像segmentationを施行した。 『研究実施計画」対象:妊娠12週から20週の単胎正常妊婦とした。研究目的の趣旨を妊婦に伝え同意を得た後に3次元超音波画像集積を施行した。方法:1. 超音波画像はRaw dataを3D Slicerに読み込む際には患者情報を除去する。2.hreshold機能を用い胎盤内の漿液成分と組織構造を区別する。4. Thresholdを用いた後に3次元胎盤segmentation画像として描出される。5.胎盤内部を可視化するためパラメーターを設定した。7. 胎盤組織構造物の体積を計測するためlabel statistics機能を用いた。 次に 胎児頭蓋内に着目し胎児脈絡叢と小脳のsegmentation画像を構築するためGrow Cut segmentation機能を用いた。本研究で用いた画像処理はcellular automataアルゴリズムとModel MarkerはMarching Cube (MC) algorithm理論に基づく。
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