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知的画像診断支援のための人体臓器モデリングに関する研究

支持智能影像诊断的人体器官建模研究

基本信息

批准号：
16035207
负责人：
滝沢穂高
金额：
$ 2.24万
依托单位：
Toyohashi University of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
财政年份：
2004
资助国家：
日本
起止时间：
2004 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

医用画像から異常陰影を検出する医用画像認識の研究は様々な研究グループで行われている.例えば,胸部X線CT画像から肺がん陰影を自動検出する研究,X線写真から肺がん陰影を自動検出する研究,MRA画像における脳動脈瘤を検出する研究,マンモグラムにおける腫瘤陰影の検出などがある.これらの研究ではボトムアップの認識手法が主に採用されていることが多い.その認識手法は,まず異常の候補陰影をフィルタ処理などによって検出し,領域抽出し,特徴量を計測・解析し,正常か異常かを識別するというアプローチである.一方,トップダウンの認識手法を採用している手法もある.このアプローチは,まず解剖学的知識に基づいた仮説をたて,その仮説と画像とを照らし合わせ,演繹的に検証することによって,入力された画像が正常か異常かを認識する手法である.この手法で重要な役割りを果たすのが人体臓器構造を再現したモデルである.モデルは解剖学的知識を具象化し,照合のための基準として利用される.本研究では,トップダウンアプローチにおいて中心的な役割りを果たす人体臓器構造のモデルを構築する手法として,次の4つのモデリング手法:(1)肺結節・血管の3次元モデリング(2)固有画像による画像モデリング(3)肺血管配置モデリング(4)肺血気管径アトラスの構築を開発した.さらにそれらの臓器モデルを胸部X線CT画像に応用し,肺癌病巣を認識する手法を開発した.

Medical Portrait Abnormal Shadow Detection Research on Medical Portrait Recognition Research on Medical Portrait Recognition For example, chest X-ray CT images, X-ray photographs,MRA images, pulmonary artery tumor detection, tumor shadow detection. The main methods of cognition in this research are to adopt the methods of cognition in different ways. The recognition method is to detect the abnormal candidate shadow, extract the field, measure the characteristic quantity, analyze the normal abnormal candidate shadow, and identify the abnormal candidate shadow. A party, the understanding of the way to adopt the method of change. The basic knowledge of anatomy, the basic knowledge, the basic knowledge of anatomy, the basic knowledge, the basic knowledge, This technique is important for the reproduction of human organ structures. The knowledge of anatomy is visualized and utilized according to the criteria of anatomy. This study aims to explore the methods for constructing the structure of human organs:(1) three-dimensional structure of pulmonary nodules and blood vessels;(2) natural image;(3) pulmonary blood vessel configuration;(4) pulmonary blood vessel diameter. The chest X-ray CT images of lung cancer patients were developed by using CT imaging techniques.