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本研究の目的はCT、PET、MRI等の医療画像機器が生成する3次元画像を用いた医師の画像診断を支援するシステムを構築し特にその操作系を確立することである。その際PETとCT等複数種の画像（モダリティ）間で重ね合わせや差分による画像、あるいは造影剤投与時の時間変化（微分）画像などを、医師の直観により自由に組み合わせて演算・合成し、最終的な可視化ができるようにする。さらに申請者グループが開発したがん診断に用いる画像関数（個別臓器の輪郭抽出、陽性判定など）を提供し、経験豊かな読影専門医と協力してがん自動診断の全過程を一連の画像操作として実現させるようにする。さらに診断アルゴリズムを制御構造や中間結果の記憶などを伴って記述できるような操作言語にまとめ、実際の臨床データ（症例）に基づくさまざまの診断事例をデータベース化する。
この目的に沿って、読影専門医にインタビューし、臓器認識、異常領域（3次元）の候補領域の抽出、陽性（異常＝腫瘍）判定というステップを逐次アルゴリズム記述言語MDPLで書き下した。その結果、ほぼ全身からがんを疑う異常領域を抽出でき実症例によってその有効性を検証できた。特に肺及び頭頸部に於いては好成績を挙げた。
24年度末までに開発された診断アルゴリズムでは横隔膜から下においては肝臓、腎臓以外の臓器の切りだしには成功して居なかったが、25年度においてアルゴリズムを改良し精度を上げることができた。また25年度においては脳におけるがん診断で対称性に基づく診断法を新たに開発した。今後はこれまでの成果を基に統合的ながん診断支援システムとして集約する必要がある。
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