マルチスライスCTによる肺野小型腫瘤の質的診断技術とその臨床応用に関する研究

多层CT肺野小肿块定性诊断技术研究及临床应用

• 批准号: 13780684
• 负责人: 河田 佳樹
• 金额: $ 1.28万
• 依托单位: The University of Tokushima
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2001
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2001 至 2002
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-13780684/
• 关键词: マルチスライスCT; 肺がん; 質的診断; 良悪性鑑別; 時空間的特徴

本研究は,マルチスライス,CT像による早期肺がん候補の時空間的な特徴解析に基づいた質的診断技術を研究開発するものである.この診断技術は従来の画像診断を用いた診断能より優れた鑑別精度を目指すものであり,十分な医学的評価の後に早期肺がん候補の信頼度の高い非侵襲・非観血的な質的診断技術として臨床現場で活用できることを目標とする.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.肺野小型腫瘤の時空間的な特徴解析アルゴリズムの研究,2.客観的な良悪性鑑別に有効な定量的特徴量の研究,3.時空間的な特徴量を用いた鑑別法の確立と質的診断技術の研究,4.臨床データを用いた質的診断技術の正当性の評価である.平成14年度は,重点的に3.及び4.の課題について実施し,マルチスライスCT像を入力して肺がん候補の良悪性鑑別結果を出力するまでの腫瘤のサイズ,内部濃度,発生部位別による分類処理,時空間的な特徴量抽出処理,良悪性鑑別処理からなる質的診断技術を研究開発し,これらの処理手順を統合した質的診断支援システムのプロトタイプの開発を行った.これらの研究成果をIEEE国際会議,MICCAI国際会議,SPIE国際会議で発表して非常に高い関心と評価を得ている.これらの成果から,マルチスライスCT像による早期肺がん侯補の時空間的な特徴解析に基づいた質的診断技術の実用化に向けてさらに研究を進めている.

This study aims to explore the temporal and spatial characteristics of early lung candidates and the qualitative diagnostic techniques for early lung CT images. This diagnostic technique can be used in imaging diagnosis, diagnosis accuracy, diagnosis accuracy, The following four topics were discussed during the past two years. 1. Study on temporal and spatial feature analysis of small lung tumor; 2. Study on quantitative feature for differential diagnosis of tumor; 3. Study on qualitative diagnostic technique for differential diagnosis of tumor by temporal and spatial feature; 4. Evaluation on validity of qualitative diagnostic technique for clinical application. In 2014, the focus was on the development of qualitative diagnostic techniques for tumor classification, internal concentration, site classification, temporal and spatial feature extraction, and good quality discrimination. The process of integration and quality of diagnostic support for the development of the system. The research results were presented at IEEE International Conference,MICCAI International Conference and SPIE International Conference. The results of this research are as follows: (1) CT imaging,(2) temporal and spatial feature analysis of early lung cancer,(3) application of basic diagnostic techniques, and (4) research progress.

项目成果

Y.Kawata, N.Niki, H.Ohmatsu, et al.: "Visualization of Interval changes of Pulmonary Nodules Using High-Resolution CT images"IEICE Trans. INF. & SYST.. E85-D1. 77-87 (2002)

Y.Kawata、N.Niki、H.Ohmatsu 等人：“使用高分辨率 CT 图像可视化肺结节的间隔变化”IEICE Trans。

Y.Kawata, N.Niki, H.Ohmatsu et al.: "Three-dimensional CT Image Retrieval in a Database of Pulmonary Nodules"Proc. International Conference on Image Processing. III. 149-152 (2002)

Y.Kawata、N.Niki、H.Ohmatsu 等：“肺结节数据库中的三维 CT 图像检索”Proc。

Y.Kawata, N.Niki, H.Ohmatsu, et al.: "Analysis of Pulmonary Nodule Evolutions Using a Sequence of Three-Dimensional Thoracic CT Images"Proc. Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention. LNCS2208. 103-110 (2001)

Y.Kawata、N.Niki、H.Ohmatsu 等人：“使用三维胸部 CT 图像序列分析肺结节演变”Proc。

Y.Kawata, N.Niki, H.Ohmatsu et al.: "Example-Based Assisting Approach for Pulmonary Nodule Classification in 3-D Thoracic CT Images"Proc. Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention. 2488,partI. 793-800 (2002)

Y.Kawata、N.Niki、H.Ohmatsu 等人：“基于示例的 3-D 胸部 CT 图像中肺结节分类的辅助方法”Proc。

Y.Kawata, N.Niki, H.Ohmatsu, et al.: "Computer-aided classification of pulmonary nodules in surrounding and internal featur spaces using three-dimensional thoracic CT images"Proc. SPIE Medical Imaging. (to appear). (2002)

Y.Kawata、N.Niki、H.Ohmatsu 等人：“使用三维胸部 CT 图像对周围和内部特征空间中的肺结节进行计算机辅助分类”Proc。