| 研究課題/領域番号 |
25350565
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| 研究機関 | 三重大学 |
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研究代表者 |
中山 良平 三重大学, 医学部附属病院, 助教 (20402688)
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| 研究分担者 |
石田 正樹 三重大学, 医学部附属病院, 助教 (10456741)
佐久間 肇 三重大学, 医学(系)研究科(研究院), 教授 (60205797)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| キーワード | 冠動脈MRA / 冠動脈狭窄 / 検出支援システム / 超解像技術 |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は，冠動脈MRA像における冠動脈狭窄検出支援システムの基礎研究を行い，その臨床応用への可能性を明らかにすることである．前年度，冠動脈MRA像に最適化した超解像技術を開発し，冠動脈MRA像をソフトウェア的に高解像度化することにより，空間解像度不足から冠動脈末梢部が不鮮明に描出される問題を解消した．本年度は，まず，冠動脈MRA像の冠動脈を効果的に強調するために，円形・線状パターン検出のための２次元フィルタバンクをＸ，Ｙ，Ｚ，ＸＹ，ＹＺ，ＺＸ方向の２階差分値を計測できるよう３次元に拡張し，それらを要素とする３×３ヘシアン行列の固有値により，塊状構造，線状構造，面状構造を選択的に強調，抑制するアルゴリズムを構築した．そして，３次元フィルタバンクが冠動脈の形状を維持しながら，効果的に強調できることを確認した．次に，強調された冠動脈の右冠動脈および左冠動脈の各起始部にシードを設定し，信号強度に基づいた領域拡張法により冠動脈の抽出を行った．62患者の冠動脈MRA像を対象に抽出実験を行った結果，88.3%の（抹消部を除く）冠動脈を正確に抽出することができた．そして，右冠動脈および左冠動脈の各起始部から末梢に向け，抽出された冠動脈の信号強度と径の変化に着目した狭窄部位検出アルゴリズムを開発し，有意狭窄（50%以上）の感度76.6%，1患者あたりの偽陽性数2.35が得られた．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
申請時の予想よりも冠動脈MRA像の空間分解能が不足していたため，前年度，ソフトウェアにより空間分解能を向上させる超解像技術の開発に従事した．したがって，やや遅れている状況であったが，超解像度技術により冠動脈MRA像を高解像度化，高画質化できたことから冠動脈の抽出が順調に進み，申請時の研究計画まで達成することができた．
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| 今後の研究の推進方策 |
現在得られている狭窄部位の検出結果（感度76.6%，1患者あたりの偽陽性数2.35）が，目標よりも低い状況である．そこで，信号強度の定量化法，径の定量化法の再検討と偽陽性候補削除アルゴリズムの開発に着手する．次に，冠動脈狭窄の可能性のある位置を提示するコンピュータ支援検出（CADe: Computer-aided Detection）システムを病院情報システムに繰り返し導入し，CADeシステムの問題点の検証を重ね，ユーザニーズを繰り返しフィードバックすることにより，臨床で有用なCADeシステムを効率的に確立していく．最後に，観察者実験により，CADeシステムの有用性を多面的に検証する．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
必要と予想していた実験補助を必要とせず，謝金を使用しなかったためである．
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| 次年度使用額の使用計画 |
次年度は観察者実験があり，その補助の謝金として使用する予定である．また，これまでの研究成果および今後の研究成果の発表のための旅費として使用する計画である．
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