画像認識とセンサ情報統合に基づく知的手術支援システムの開発

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本研究の目的は,内視鏡検査のための真に知的なコンピュータ支援画像診断システム(computer assisted diagnosis ; CAD)の開発と,CADとコンピュータ支援外科(computer assisted surgery ; CAS)とが融合したシステムを開発することである。本年度も昨年度に引き続き以下の2つの重点項目について研究を進め、下記の成果を得た。(1)CADにおける臓器認識の精度向上がんの主な転移経路であるリンパ節を対象として、解剖学に基づく領域認識、解剖学的名前付け手法を開発した。我々は昨年度、CTデータセットからのリンパ節自動検出手法を開発したが、この手法は多くの誤検出を生じた。そこで、人体の解剖学的構造を利用した誤検出削減を行った。大動脈弓、肺動脈、気管構造など縦隔周辺の解剖学的構造の自動抽出結果から縦隔アトラスを作成し、これを利用して誤検出の少ないリンパ節検出法を開発した。また,リンパ節とその周辺臓器の位置関係を用いて、検出されたリンパ節に解剖学的名称割り当てを行った。実験の結果、TPRが約70%、Precisionが約20%と精度の向上を確認した。(2)CADとCASシステムの知的融合CADとCASの知的なインタフェースとなる,インタラクションとビジュアリゼーションのコンポーネントをさらに検討した。特に、気管支鏡追跡手法の改善と、超音波内視鏡とCT画像融合に関する基礎的検討を行った。前者では、位置センサを内蔵した気管支鏡によって得られる内視鏡画像とCT像から得られる仮想化内視鏡画像を統合する手法における呼吸動による誤差補正法に関する検討を行った。後者では、超音波内視鏡画像と気管支鏡画像を統合するのに必要な座標系統合手法を検討し、それに必要な治具開発を進めた。