3次元医用画像における経時変化の解析機能を備えた4次元画像診断支援システムの研究

1997 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 09780807
• Research Institution: The University of Tokushima
• Principal Investigator: 河田 佳樹 徳島大学, 工学部, 講師 (70274264)
• Keywords: 経時変化追跡 / 4次元医用画像 / 良悪性鑑別 / 定量的計測 / Thin-section CT / 造影CT / 肺野小型病変 / 肺がん

Research Abstract

医用イメージング技術、コンピュータ技術の目覚ましい進歩の結果、機能的、解剖学的な高精度の3次元医用画像データの収集・蓄積が可能となり、これまで十分な研究開発がなされていない経時変化の解析機能を備えた4次元的な医用画像解析システムの開発が医療の高度化に向けて大いに期待されている。特に、この支援技術の開発は正常臓器の解剖学的な加齢変化や疾患の生理学的特徴に基づく進展様式などの経時変化の追跡による微細構造の形態的変化の観察、疾患の早期発見や良悪性の鑑別、治療後の経過監視などの高度な検診、診断及び治療の実現に大きく貢献すると考えられ、がんや脳機能障害などの罹患数増加が予想される今後の高齢化社会に対応する上で解決すべき重要な技術課題である。本研究では、特に、近年死亡者数が増加している肺がんの高度な検診、診断及び治療支援の実現を目的とし、医用画像における経時変化の解析機能を備えた4次元画像診断支援システムを研究開発するものである。そこで、以下の4つの課題を挙げて2年間で実施するものである。これらは、1.経時変化追跡のための4次元医用画像データベースの構築、2.位置合わせ・画像融合アルゴリズムの開発と評価、3.経時変化の検出と定量的計測のアルゴリズムと評価、4.臨床データによる開発アルゴリズムの総合的評価である。平成9年度は、重点的に1.及び2.の課題について実施した。1.について国立がんセンター中央病院、国立がんセンター東病院の協力を得て肺野小型病変のThin-sectionCT像、造影CT画像、経過観察用Thin-sectionCT像の臨床画像データ80症例を蓄積し、効率よく利用できる画像データベース構築を行っている。2.については、良性・悪性症例のパターンを数量化するために肺野小型病変部の3次元画像特徴の抽出アルゴリズムを開発して、時間的変化の追跡が特徴空間上で実現できる処理機能を開発している。これは、撮影時間や撮影条件の異なる肺野小型病変部の3次元画像情報の解析を行う基本処理アルゴリズムとなるものである。これを臨床データに適用して、アルゴリズムの性能検証を行った結果、専門医の知識を定量的に表現するものとして期待がもてる結果が得られた。これらの研究成果をIEEE国際会議、ICIAP国際会議、SPIE国際会議などで発表して非常に高い関心と評価を得ている。これらの成果から、経時変化の解析機能を備えた4次元医用画像診断支援システムの開発に強い自信を得て取り組んでいるものである。

Research Products

• [Publications] Y.Kawata, N.Niki, et al.: "Computer Aided Diagnosis System for Lung Cancer Based on Helical CT Images" International Conference Image Analysis and Processing,Lecture Note in Computer Science. 1311. 420-427 (1997)
• [Publications] Y.Kawata, N.Niki, et al.: "Classification of Pulmonary Nodules in Thin-section CT Images Based on Shape Characterization" IEEE International Conference on Image Processing. III. 528-530 (1997)
• [Publications] Y.Kawata, N.Niki, et al.: "Quantitative Surface Characterization of Pulmonary Nodules Based on Thin-section CT Images" IEEE Medical Image Conference. (In press). (1997)
• [Publications] Y.Kawata, N.Niki, et al.: "Computer-aided diagnosis of pulmonary nodules based on shape analysis using thin-section CT images" SPIE International Symposium Medical Imaging. (In press). (1998)