ミクロレベルで組織の自動分類が可能な超音波イメージング装置の開発と解析手法の確立

开发可在微观水平自动对组织进行分类的超声成像装置并建立分析方法

• 批准号: 08J09224
• 负责人: 岩本 貴宏
• 金额: $ 0.77万
• 依托单位: Tohoku University
• 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 2009
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-08J09224/
• 关键词: 高周波数超音波; 機械学習; 自己組織化マップ; 超音波顕微鏡

本研究の目的は、非侵襲的に高解像度で皮膚組織の観察が可能な超音波イメージング装置の開発および、その超音波イメージング装置を用いて皮膚組織を観察し、組織からの反射超音波RF信号の解析による、組織特性の計測と皮膚組織の自動分類を行うシステムの構築である。ここで開発された超音波イメージング装置は観察領域の立て、横、奥行きを必要に応じて2mmx2mmx2mmから20mmx20mmx10mmの範囲で切り替えることができる。単一焦点距離トランスデューサにより中心周波数100MHzの超音波を観察に用いた.観察領域より得られた反射超音波RF信号を高速A/Dコンバータを介しPC上に保存し、距離減衰および位置のずれの補正などの操作を施し、組織の超音波B-mode像を構築する。また、各組織領域の特徴量を用い、組織を分類しそれを可視化することで組織性状図を作成する。本年度は組織性状図を作成するに当たり1、組織の特性をよく表す特徴量について、2、さまざまな特徴量をロバストに分類可能な分類器について研究を行った。組織の周波数をガウス分布で近似しそのパラメータおよびIntegrated Backscatterや組織の図中における位置情報を特徴量として用い、多数のニューラルネットワークを用いた集団学習に基づくアルゴリズムを用い組織の学習・分類を行った。こうした特長量、学習アルゴリズムを使用することで、超音波RF信号から作成した超音波B-mode像に対応する組織の特徴に基づいた組織性状図の作成が可能となった。

は の purpose this study, the noninvasive に high resolution で skin tissue の 観 examine が may な ultrasound イ メ ー ジ ン グ device の open 発 お よ び, そ の ultrasound イ メ ー ジ ン を グ device with い て skin tissue を 観 examine し, organization か ら の reflected ultrasound RF signal analytical に の よ る, organization features の measuring と skin tissue の line automatic classification を う シ ス テ ム の Build である. こ こ で open 発 さ れ た ultrasound イ メ ー ジ ン グ device は 観 の て, cross, the line was made in the field き を necessary に 応 じ て 2 mmx2mmx2mm か ら 20 mmx20mmx10mm の van 囲 で り cutting for え る こ と が で き る. The 単 focal point distance is トラ トラ スデュ スデュ サによ サによ the frequency of the center is 100MHz. The <s:1> ultrasound を観 is used for に た た. 観 was made in the field よ り have ら れ た reflected ultrasound RF signal を high-speed A/D コ ン バ ー タ を interface し PC に save し, distance damping お よ び position の ず れ の corrected な ど の operation を the し, organization の ultrasound B - mode like を build す る. Youdaoplaceholder0, the <s:1> characteristic quantities of each tissue field を are made by using また, tissue を classification <s:1> それを visualization する とで とで and tissue trait map を to create する. This year は organization traits 図 を made す る に when た り 1, organization の を よ く table す, 徴 quantity に つ い て, 2, さ ま ざ ま な, 徴 quantity を ロ バ ス ト に classification may な classifier に つ い を line っ て research た. Organization の cycle for を ガ ウ ス distribution で approximate し そ の パ ラ メ ー タ お よ び Integrated Backscatter や organization の 図 in に お け る location intelligence を, 徴 quantity と し て い, most の ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク を with い た study 団 に base づ く ア ル ゴ リ ズ ム を classified in の い organization learning, line を っ た. こ う し た special skill, learning ア ル ゴ リ ズ ム を use す る こ と で, ultrasound RF signal か ら made し た ultrasound B - mode like に 応 seaborne す る の 徴, Margaret に base づ い た organization traits 図 の made が may と な っ た.

项目成果

High Frequency Ultrasound Characterization of Artificial Skin

人造皮肤的高频超声表征

• 发表时间: 2008
• 作者: Asada;et al.;岩本貴宏
• 通讯作者: 岩本貴宏