オブジェクト空間表現による線構造の異方性多重解像度理解と診断支援への応用

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本年度は、昨年度に開発した線集中ベクトル場モデルの拡張と従来の線集中ベクトル場を組み合わせて、線のもつ異方性多重解像度解析に着目した診断支援システムを構築し、検討を行った。胃X線二重造影像は空気とバリウムという2種類の造影剤を使って撮影する手法であり、胃のひだのなす線構造をよく映し出す。しかし、腹部には多数の臓器が存在するうえ、2次元透過型画像である二重造影像では、それぞれの臓器が重なって複雑な線構造をなす。そこで本研究では、それぞれの組織のなす線構造を、まず、線の長さというスケールに着目して分類し、その後にパターン認識を行うことで、二重造影像の複雑な線構造の理解を試みた。今回、線の長さというスケールに着目して検出を試みた対象は、二重造影像で最もよく見られる病変である胃のひだ集中領域、胃領域との重複が非常に多く見られる脊柱をなす線、そして、胃領域のなす輪郭線である。胃のひだ集中領域をなす線は比較的短いのに対して、胃領域の輪郭線は非常に長い線から構成される。また、脊柱は組織全体としては非常に長いが、個々の背骨は中程度の長さの線で構成される。そこで、検出された線を、短・中・長に分類し、認識システムを構築した。胃のひだ集中では線の分類後、ひだ集中度という尺度により検出を試み、放射線医の指摘した病変部の80%を検出することができた。脊柱の検出にはオブジェクト空間によるHough変換を利用し、16例中15例で脊柱領域を検出できた。また、胃領域の検出には、オブジェクト空間によるスネークを利用し、良好な結果を得ることが出来た