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本研究では，３次元CT画像を大量に収集し，画像内の解剖学的構造と局所的画像表現をメタ情報として体系化した．これらの情報に基づいて機械学習のアプローチで画像から解剖構造を自動的に認識・抽出する手順を開発した．自動抽出手順をデータベースと連動して，得られたメタ情報を自動的にデータベースに登録する機能を実現した．構築したデータベースを予防医療のための乳がんと椎体骨折のリスク評価，子宮筋腫手術のための患者固有な模型作り（3D-printing）に応用した．よって，本研究の目的である「解剖構造と画像表現に関するメタ情報の自動付与によるCT画像データベースの高度化」を概ね達成した．
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