Construction of lesion distribution identification system centered on simple breast MRI with artificial intelligence

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1)Windowsベースの電子端末に開発環境を整える作業を行った。OSとしLinux、プログラム開発機構としてUbuntuを導入した。これらが問題なく動作できることを確認した。2)患者MRI画データをUbuntu上で読み込む環境を整えた。実際の患者における単純MRI検査画像をWindowsベースで整理し、そのファイルをUbuntuで読み出せる環境を整えた。また、それらの画像を3Dマッピングにより再構築し、MRIの信号強度に応じた輝度のドットの集合体として3次元的に再合成することに成功した。3)Ubuntu上で再合成した3次元モデルの変形を行った。再合成する際に、任意で設定可能なパラメータを導入することで、再合成後のモデルを意図的に変形できる状態とした。4)組織の進展率に基づく変形法の立案を行っている。変形する際、ドットの輝度に合わせた伸展率の違いを考慮に入れつつ、どのような変形を施せばマンモグラフィ撮像時の乳腺と同等の形状の乳腺となるかについて、パラメータの数値を様々に変化させながら至適な変形法を模索しているところである。現在は2例の患者データを用いてそのパラメータの最適化を図っているが、ある程度の方針が決定すれば、あとは機械学習として多くの患者でのマンモグラフィとMRIのデータを用いてパラメータの調整を行う方針である。そのためのプログラムを開発しているところである。また、病理標本の写真データとの整合性を図るべく、重力に従った変形が可能かどうかを試しているところである。