3次元医用画像における経時変化の解析機能を備えた画像診断支援システム

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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。本研究では、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10年度は、重点的に3.及び4.の課題について実施した。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。国立がんセンター中央病院、国立がんセンター東病院、栃木県立がんセンターの協力を得て得た肺野小型病変のThin-section CT像、造影CT画像、経過観察用Thin-section CT像の臨床画像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、病変部の良悪性を特徴づける形態特徴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、MICCAI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。今後、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実用化に向けて取り組んでいく予定である。