2005 Fiscal Year Annual Research Report
3次元医用画像からの分岐導管構造・薄面構造の自動モデリングと信頼度つき精密定量化
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15300059
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
佐藤 嘉伸 大阪大学, 医学系研究科, 助教授 (70243219)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田村 進一 大阪大学, 医学系研究科, 教授 (30029540)
上甲 剛 大阪大学, 医学系研究科, 教授 (20263270)
西井 孝 大阪大学, 医学系研究科, 助手 (70304061)
堀 雅敏 大阪大学, 医学系研究科, 助手 (00346206)
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| Keywords | 尾根線抽出 / 尾根面抽出 / 血管抽出 / 血管追跡 / 分岐解析 / 多重解像度フィルタ / 多重方向フィルタ / スケールスペース |
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| Research Abstract |
CT・MR画像から、導管・薄面構造を識別および位置決めするため、3次元画像中の多重スケールにまたがる尾根線・尾根面を網羅的に抽出する方法を開発した。本手法では、連続的な(十分に密な標本化間隔の離散的)スケールでガウス平滑化された3次元画像の各ボクセルにおいて、局所領域のテーラー展開に基づいて数学的に定義された尾根点を検出し、スケール空間を横断的に尾根点を追跡する。スケール空間において最も顕著な尾根点を追跡の初期点として選び、追跡を行い、追跡すべき尾根点がなくなるまで1つの尾根線を追跡する。以後、すべての尾根点が追跡されるまで、同じ処理を繰り返す。同一尾根点に対して、スケール軸に沿って最大値をとるスケールをその尾根点の最適スケールとして定義した。最も顕著な尾根点は、最大スケールで、最適スケールの条件を満たす最大出力尾根点と定義した。追跡は、スケール空間において最適スケールかつ最も滑らかに連結する尾根点を選択していった。同様に、尾根面についても、追跡のかわりに、領域拡張において上の基準を埋め込んだ方法を定式化し、有効性を確認した。
網羅的な尾根線抽出法では、臨床現場で利用するには、計算時間と記憶容量において現在のPC性能では実用的ではない。スケール空間における計算を一括して行うのではなく、初期開始点を与えて、追跡していく過程で必要な箇所のみ尾根線検出処理を行っていくことで、計算時間と記憶容量の大幅な削減が見込まれる。しかし、問題は、分岐部の検出である。分岐を自動検出できなければ、血管の枝の数だけ初期点の設定が必要で、手間のかかる手入力処理が必要になる。本研究では、特に問題となるコントラストの弱い箇所での分岐部の検出を行うため、鋭い方向選択性をもつ多重方向フィルタを効率よく適用し、十分に少ない計算コストで分岐判定を行う手法を開発し、有効性を確認した。
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Research Products
(6 results)
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[Journal Article] Hessian-based multiscale enhancement, description, and quantification of second-order 3D local structures from medical volume data2005
Author(s)
Sato Y
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Journal Title
Handbook of Medical Image Analysis, Vol.II, Segmentation Models Part B, Suri, J Wilson D, and Laxminarayan S (eds.), Kluwer Academic Publishers, New York NY, (書籍内論文) Vol.II,
Pages: 531-589
