ロボットビジョンによるシネ表示CT動画像からの腫瘍性病変自動診断

CT画像の診断では、生成した横断像を連続的に表示して動画として映写し(シネ表示)、医師が3次元イメージを読影することによって病巣の有無を判断することが有効である。この医師の診断を補助できる画像解析装置(ロボットビジョン)を開発するため本年度は以下の研究を行った。1.本課題は、従来の画像処理システムとは異なるアーキテクチャをもった新しい画像処理システムの開発である。ただしこの画像処理システムは、あくまで前処理と中間処理に関わるものである。本システムにより病変部認識を行う場合、本領域に参加する専門家が開発した知的診断アルゴリズムに本システムを接続できるようにすることが重要と考えられる。そこで本領域で開発が進んでいるプラットフォームとの融合を図るために、昨年度までに開発したシステムとPCをイーサネット経由で接続するためのインターフェイスを開発した。2.昨年度までの中間処理アルゴリズムを発展させ、ラプラシアン-ガウシアンフィルターに加え、ガボール関数型のフィルターをFPGAおよびアナログ回路に実装した。このフィルターを用いて、CT画像中の血管などの細長い陰影を抽出することが可能になった。3.本特定領域で配布されたCT画像を用いて、開発されたシステムの前処理および中間処理の性能評価を行った。その結果、シネ表示画像から実時間で、エッジ強調、エッジのコントラスト、エッジの移動方向を抽出できることを確認した。また腫瘍のような比較的同心円状に現れる陰影と血管のような細長い陰影を区別することができた。今後の課題は、これらの特徴量をLANインターフェイスによってPCへと転送し、パターンマッチングなどの手法を用いて、より高度な診断ができるシステムへと発展させることである。

CT画像の診断では、生成した横断像を連続的に表示して動画として映写し(シネ表示)、医師が3次元イメージを読影することによって病巣の有無を判断することが有効である。この医師の診断を補助できる画像解析装置(ロボットビジョン)を開発するため本年度は以下の研究を行った。1.本課題は、従来の画像処理システムとは異なるアーキテクチャをもった新しい画像処理システムの開発である。ただしこの画像処理システムは、あくまで前処理と中間処理に関わるものである。本システムにより病変部認識を行う場合、本領域に参加する専門家が開発した知的診断アルゴリズムに本システムを接続できるようにすることが重要と考えられる。そこで本領域で開発が進んでいるプラットフォームとの融合を図るために、昨年度までに開発したシステムとPCをイーサネット経由で接続するためのインターフェイスを開発した。2.昨年度までの中間処理アルゴリズムを発展させ、ラプラシアン-ガウシアンフィルターに加え、ガボール関数型のフィルターをFPGAおよびアナログ回路に実装した。このフィルターを用いて、CT画像中の血管などの細長い陰影を抽出することが可能になった。3.本特定領域で配布されたCT画像を用いて、開発されたシステムの前処理および中間処理の性能評価を行った。その結果、シネ表示画像から実時間で、エッジ強調、エッジのコントラスト、エッジの移動方向を抽出できることを確認した。また腫瘍のような比較的同心円状に現れる陰影と血管のような細長い陰影を区別することができた。今後の課題は、これらの特徴量をLANインターフェイスによってPCへと転送し、パターンマッチングなどの手法を用いて、より高度な診断ができるシステムへと発展させることである。