2022 Fiscal Year Research-status Report
脳動脈瘤コイル塞栓術において個々のコイル形態をモニタリングする装置の開発
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19K09533
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| Research Institution | Osaka Metropolitan University |
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Principal Investigator |
片山 豊 大阪公立大学, 大学院医学研究科, 技術職員 (50817583)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
川原 慎一 大阪公立大学, 大学院医学研究科, 研究員 (60780260) [Withdrawn]
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 三次元形状 / 画像再構成 / 放射線画像 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本課題は、少数の投影像から三次元形状の復元を行うタスクと言い換えることができる。この課題に対して、教師あり学習を用いた人工知能技術である Neural Radiance Fields (NeRV) などの様々な角度から撮影した複数の画像から自由視点画像を生成する技術を用いた解決方法も考えられるが、人工知能技術を用いた三次元形状の復元には多数の教師データが必要となる。
放射線検査の画像は施設間格差が大きいため人工知能技術を用いて解決するにはドメインシフトなどの解決すべき明確な課題がある。
以上より、本課題に対する解決方法には人工知能技術を用いず、また、事前学習を必要としない手法で解決することを考え、コンピュータビジョンライブラリを用いたアルゴリズムの提案を行っている。
本年度は、容積が既知の物体に対して少数の投影データから三次元形状の復元を行い、更に復元した三次元形状の容積が既知の容積とどれほど相関があるのかを評価することで、再構築した三次元形状の復元度を客観的に評価し、成果を報告した。
また、再生した三次元形状に対して点群処理を適用し、三次元スキャナからの三次元データを格納するために設計された汎用的なフォーマットである Polygon File Format で保存することで、コンピュータのリソースを大きく使わずとも復元した三次元形状を任意の方向から観察できるように変更し、リアルタイムに三次元形状の復元が可能となる処理が実現できる取り組みを行なっている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
前年度までは作成したアルゴリズムにより少数の投影データから復元した三次元形状の評価を視覚的に行い、主観的に良好となるような三次元形状が復元することを主な課題としてきた。本年度は、少数の投影データから復元した三次元形状が、正しい形状を復元できていることを客観的に評価するために、計測された実際の体積と復元した三次元形状から算出した容積を比較した。容積を比較した結果より、本解題で解決しようとしている手法を用いて三次元形状を復元することで、正しい形状を復元できていることを確認した。
また、再構築した三次元形状を点群処理によりモデリングを行うことで任意方向から観察できるようになった。
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| Strategy for Future Research Activity |
自動運転や三次元形状の認識に利用されている点群処理を用いた処理を導入したことでリアルタイム処理を行う際に問題となる Central Processing Unit (CPU) に対する負荷を低下することが可能となった。
処理速度の問題はハードウェアが更新されることで解決することが多いが、三次元形状の表示に関して、処理側でも計算コストを低下させられるように更に工夫し、リアルタイムに復元した三次元形状を任意方向から観察できるようにプログラムを変更していく予定である。
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| Causes of Carryover |
COVID-19 流行の収束に伴い学会が少なく、次年度使用額が生じた。
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