| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
鳥脇 純一郎 中京大学, 生命システム工学部, 教授 (30023138)
長谷川 純一 中京大学, 生命システム工学部, 教授 (30126891)
村瀬 洋 名古屋大学, 大学院・情報科学研究科, 教授 (90362293)
森 健策 名古屋大学, 大学院・情報科学研究科, 助教授 (10293664)
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| Research Abstract |
本研究の目的、3次元濃淡画像の解析の高度化を目的とし、時間的または空間的な連続性を手がかりとした図形検出と評価を行うことである。本年度は、時系列の3次元画像を対象として、経時変化に頑健な注目領域の検出を,造影CT像からの肝臓領域と肝がん領域検出を中心に検討した。
肝臓の診断では,通常の診断のCT像に加えて,造影剤注入後の撮影時間が異なる3つの画像(早期相,門脈相,晩期相)を用いる.
腹部CT像では,各臓器が近接して存在しているために境界が不鮮明であることが多い.そのため,領域拡張法などのCT値に基づく処理では各臓器を個別に抽出することは難しい.一方,各臓器の形状や位置関係,CT値の分布はほぼ既知である.そこで,解剖学的知識を領域拡張処理に組み込むことにより腹部臓器を抽出する.具体的には,臓器の位置関係に関する知識を用いて各臓器ごとに処理範囲を限定し,臓器のCT値の分布情報を領域拡張の拡張条件に反映させる.これにより,各臟器抽出の精度向上および安定化を図った.
また,早期相と晩期相の画像は,がんがはっきりと造影されることから,肝臓がん診断の重要な診断画像である.そこで,この2画像の濃度変化特徴に着目する.最初に晩期相から周囲より濃度の低い領域を可変近傍型差分処理で候補領域を抽出し,次に早期相と晩期相の濃度変化を関心領域内での分布特徴として評価し,拾い過ぎ領域の削減を行う.本手法を多時相X線CT像21例に対して適用した結果,肝臓がんの検出率100%のときに拾いすぎ領域は症例あたり0.3個であった.
その他,一般の画像処理・パターン認識技術についての開発を進めた.
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