仮想人体モデルと実人体の融合による軟性内視鏡ナビゲーションシステムの開発

虚拟人体模型与真实人体融合开发柔性内窥镜导航系统

基本信息

  • 批准号:
    04J05694
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.22万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
  • 财政年份:
    2004
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2004 至 2006
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

本研究課題の目的は,3次元医用画像とビデオ画像の認識・理解・生成に基づく知的な気管支鏡ナビゲーションシステムの開発を行うことである.本システムでは,検査前に撮影された3次元CT像を一種の地図として用い,気管支鏡ビデオ画像の解析を行うことで,現在の観察部位の提示,重要臓器(傷つけてはいけない臓器)の存在位置を提示,目的部位(例えば,がんが疑われ病理診断のために組織採取が必要な部位など)までの経路表示,といった検査・手術時に有効なナビゲーション情報の提供を目的とする.本年度は以下の研究を行った.[カメラ動き推定]気管支鏡ナビゲーションシステムを実現するためには,内視鏡カメラ位置を連続的に取得する仕組みの実現が必要不可欠である.本年度は,従来の実気管支鏡像と仮想化内視鏡像間の類似度に基づく気管支鏡カメラ動き推定法に関する研究を継続した.動き推定のさらなる高精度化および高速化を目指し,固有空間を用いた観察部位推定法,動き予測を用いたカメラ動き推定法,気泡画像検出処理を用いたカメラ動き推定法,磁気式位置センサとイメージレジストレーションを組み合わせたハイブリッドな動き推定法,について検討を行った.[ナビゲーション情報の提示〕あらかじめ撮影された人体内部情報と気管支鏡カメラ動き情報を基に,ナビゲーション情報を医師に提示する仕組みに関する検討を行った.ここでは,あらかじめ撮影されたCT画像から気管支の樹状構造と気管支枝名を認識し,気管支鏡が現在観察している気管支の枝名をリアルタイムに提示する手法を開発した.[総合システムの開発][カメラ動き推定]と[ナビゲーション情報の提示]の検討結果をもとに,気管支鏡検査を誘導する総合ナビゲーションシステムの開発を行った.ここでは,ファントム(模型)による精度評価実験を通して,本ナビゲーションシステムの有効性を確認した.
该研究主题的目的是基于识别,理解和生成3D医学图像和视频图像的智能支气管镜导航系统。在该系统中,使用在检查前拍摄的3D CT图像作为一种地图,分析支气管镜视频图像,呈现当前的观察站点,重要器官(不应受伤的器官)的位置以及目标部位(例如,需要怀疑是癌症的部位,需要进行病理学诊断的癌症和组织收集)。目的是在路线显示以及其他检查和外科手术过程中提供有效的导航信息。今年,进行了以下研究。 [相机运动估计]为了实现支气管计导航系统,必须实现连续获取内窥镜相机位置的系统。今年,我们继续研究基于传统实际支气管镜图像和虚拟化内窥镜图像之间的相似性,对支气管镜摄像机运动估计方法进行了研究。我们旨在进一步提高运动估计的准确性和速度。我们使用特征空间,使用运动预测,使用气泡图像检测处理的摄像头运动估计方法以及结合磁性位置传感器和图像注册的混合运动估计方法研究了观察地点估计方法。 [提供导航信息]基于预先拍摄的人体内部信息和支气管镜摄像机运动信息,我们研究了向医生提供导航信息的机制。在这里,我们提前介绍了以下内容:我们开发了一种方法来识别支气管的树突结构以及从CT图像中识别支气管分支的名称,并介绍了当前实时观察到的支气管的名称。根据[综合系统的开发],[估计摄像机运动]和[导航信息]的研究结果,我们开发了一种指导支气管镜检查检查的综合导航系统。在这里,我们通过使用Phantom(模型)对准确性进行实验评估确认了该导航系统的有效性。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
早期相・晩期相からのCT値分布推定による肝臓領域抽出手法の開発
通过估计早期和晚期CT值分布来开发肝脏区域提取方法
多時相CT像からのCT値の確率分布推定に基づく肝臓領域抽出
基于多期CT图像CT值概率分布估计的肝脏区域提取
造影3次元腹部X線CT像からの肝臓領域自動抽出手法の開発
增强 3D 腹部 X 射线 CT 图像自动肝脏区域提取方法的开发
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  • 影响因子:
    0
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    藍口 孝久
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  • 发表时间:
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  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    吉田 英史;出口 大輔;井手 一郎;村瀬 洋;町田 貴史;小島 祥子
  • 通讯作者:
    小島 祥子
Prediction of Driver's Pedestrian Detectability Considering Characteristics of Human Fields-of-View while Driving
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