MRI画像ナビゲーション下肝臓がん冷凍手術のための肝臓のモデリングに関する研究

MRI图像导航下肝癌冷冻手术肝脏建模研究

• 批准号: 08F08051
• 负责人: 佐久間 一郎
• 金额: $ 0.51万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2008
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2008 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-08F08051/
• 关键词: MRI画像; ナビゲーション; 局所治療; セグメンテーション; 血管; モデル

肝臓がんの局所治療として,ラジオ波焼灼治療や,冷凍治療によりがん病巣部分を選択的に治療する低侵襲治療法が注目されている.本研究では,そのひとつである肝臓の冷凍治療支援のための基礎検討を行い,治療プローブの挿入による肝臓の変形や,血管存在による冷却効果の局所的な変化をシミュレートできる肝臓の計算機モデルを開発する.また,医用画像からの血管抽出手法に関する研究成果を活用し,治療への展開も可能であり,範な疾患を対象とした手術に応用しうると期待される.今年度は,まず幾何学と統計学の新しいレベルセット法による血管セグメンテーションの研究に取り組んだ.血管セグメンテーションはMagnetic Resonance Angiography(MRA)によって得た画像情報のみを用いて行われるため,小さく孤立した領域(島)になった血管を初期段階において抽出した場合にノイズとして消去してしまうという問題点があり,ノイズの多い領域でのセグメンテーション手法としては応用が困難であった.そこで,我々はMRA画像から得られる情報に加え血管に関する幾何学的な情報を利用し,局所的形状エネルギの総和を最小化する最適化計算により,各セグメント(抽出された血管片)が成長して相互に接続され連続した血管形状となり,従来極めて難関であった細い血管のセグメンテーションに成功した.

A routine liver が ん の bureau treatment と し て, ラ ジ オ wave 焼 や burning treatment, cryotherapy に よ り が ん disease 巣 part を sentaku に treatment す る minimally invasive therapy が attention さ れ て い る. This study で は, そ の ひ と つ で あ る routine liver の cryotherapy support の た め の based line beg を 検 い treatment プ ロ ー ブ の scions into に よ る routine liver の - や, vascular exist に よ る cooling unseen fruit の bureau な variations change を シ ミ ュ レ ー ト で き る routine liver の computer モ デ ル を open 発 す る. ま た, medical portrait か ら の vascular extraction technique に masato す る research into Fruit し を, treatment へ の expand も may で あ り, van を な disease like と seaborne し た surgery に 応 with し う る と expect さ れ る. Our は, ま ず geometry と statistical の new し い レ ベ ル セ ッ ト method に よ る vascular セ グ メ ン テ ー シ ョ ン に の research group take り ん だ. Blood vessels セグメ, テ, テ, ショ, テ, Magnetic Resonance Angiography (MRA) に よ っ て portraits have た intelligence の み を with い て line わ れ る た め, small さ く isolated し た areas (island) に な っ た early vascular を Duan Jie に お い て spare し た occasions に ノ イ ズ と し て elimination し て し ま う と い う problem point が あ り, ノ イ ズ の い field more で の セ グ メ ン テ ー シ ョ ン gimmick と し て は 応 with difficulty が で あ っ た. そ こ で, I 々 は MRA portrait か ら have ら れ る intelligence に plus え vascular に masato す る geometry な を use し of intelligence, the shape of a bureau エ ネ ル ギ の 総 and minimize を す る optimization calculation に よ り, each セ グ メ ン ト (spare さ れ た vascular) が growth し て に connect each other 続 さ れ even 続 し た vascular shape と な り, 従 It is extremely difficult to deal with であった fine <s:1> blood vessels セグメ テ ショ ショ に に successfully た た.

项目成果

R-PLUS : A Riemannian Anisotropic Edge Detection Scheme for Vascular Segmentation

R-PLUS：用于血管分割的黎曼各向异性边缘检测方案

• 发表时间: 2008
• 期刊: Lecture Notes in Computer Science, MICCAI 2008 5241
• 作者: Ali Gooya;Ichiro Sakuma;Takeyoshi Dohi;Hongen Liao
• 通讯作者: Hongen Liao