肝臓のミクロ構造の3次元配置について着目し、研究を行ってきた。血管系である類洞と、毛細胆管が織りなす3次元共連結構造に着目し、研究を行ってきた。今年度は特に機械学習を取り込んだ画像処理技術を用い、これまで用いて来た技術より効果的なセグメンテーションや画像分類を用いた手法を開発した。開発した手法を用いて、脂肪肝の診断空間統計指標を開発して来た。具体的には、脂肪肝モデルラットの肝臓を染色像を用いて、染色像の血管をセグメンテーションした像からフラクタル統計量を基本にした統計指標量を自ら開発し、脂肪肝ラットモデルの疾患進行度(疾患が進む餌を食べ続けた期間)の推定を行った。すると、進行度合いと相関する統計指標が作成できた。この結果をまとめて、国際論文誌に投稿した。 平成29年度までに解析した血管系である類洞の分布がフラクタルであることを用い、類洞の管径がべき分布するというモデルをたて、計算できる管の面積、体積、 分岐の個数などを調べた。in vivo血液流速計測を行い、そのデータ並びに類洞の径のデータを集積して、これらの統計則と、フラクタルの性質から得られる統計則を比較、検討した。また、開発してきた機械学習による画像選別手法を発展させ、共焦点顕微鏡像のz方向についてのつみかせね方を検討し、その妥当性を検証した。
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