X線CT画像からの肺がん病巣自動認識アルゴリズムの研究

X射线CT图像肺癌病灶自动识别算法研究

• 批准号: 03650300
• 负责人: 山本 眞司
• 金额: $ 1.15万
• 依托单位: Toyohashi University of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for General Scientific Research (C)
• 财政年份: 1991
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1991 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-03650300/
• 关键词: X線CT; 肺癌; パタン認識; 画像処理; 自動スクリ-ニング; 計算機診断

X線CTを用いた肺癌検診用CTの新規開発を提案し、その一環として本研究では、大量のCT画像を診断しやすい形で医師に呈示する、診断支援システムの検討を行った。得られた成果は以下の通り。1.三次元的画像デ-タの効果的表示法の開発一患者あたり30〜40枚からなるCT画像の医師による読影作業を軽減するため、上記画像中より肺癌病巣部を効果的に強調(妨害臓器情報を抑制)したのち、これを一枚の二次元画像で表示する技術を開発した。具体的には、(1)MIP法(Maximum Intensity Projection)と呼ばれる方法で2次元画像に投影表示するが、(2)その前に病巣部を陰ぺいする危険性のある、肋骨、体表、縦隔、横隔膜の各情報を、各臓器のCT値と面積情報に基礎を置く複合形マスク演算処理法により除去する方法を開発した。2.肺癌病巣候補自動抽出アルゴリズムの開発医師に代わって、肺癌病巣部を自動認識するシステムの開発の第一歩として、病巣候補領域の自動抽出アルゴリズムの検討を行った。具体的には、モルフォロジカルフィルタの一種である二次元非線形フィルタを新たに開発した。本フィルタは肺癌のような孤立性陰影に特異的に応答する性質があることを理論的、ならびにモデル実験的に明らかにした。3.臨床的妥当性の評価上記1.2.の方式を実際の肺癌症例3例に適用し効果を調べた。その結果予期した通りの好結果が得られた。今後はさらに実験症例を増やしながら、各種バリエ-ションに対応できるよう細部の改良を行う必要がある。

A new approach to CT for lung cancer diagnosis is proposed and discussed in this study. A large number of CT images are available for diagnosis and presentation to physicians. The results are below. 1. The development of a three-dimensional representation of lung cancer results in patients with 30 to 40 CT images and the development of a two-dimensional representation of lung cancer results in patients with 30 to 40 CT images. Specifically,(1)MIP method (Maximum Intensity Projection) is used to describe the projection of two-dimensional images.(2) The information of the front part of the body, the diaphragm and the CT value area of each device is used to set the basis of the complex algorithm. 2. The first step of the development of the automatic extraction system for lung cancer candidates is to conduct the investigation of the automatic extraction system for lung cancer candidate areas. The concrete structure of this paper is a kind of two-dimensional non-linear structure. The nature of this problem is that it's isolated, it's theoretical, it's clear. 3. 1.2. The method is applied to 3 cases of lung cancer and the results are adjusted accordingly. The results are expected to be good. In the future, the number of cases will increase, and the details will be improved.