Realization of exhaustive mathematical analysis of micro-anatomical structure for micro computational anatomy

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本研究ではマイクロ解剖学創成に向けた網羅的解剖構造解析のための画像認識技術の開発を行う。マイクロ解剖構造認識において重要となる解剖構造を明らかにすることのできる画像認識技術の開発を行う。今後は、微細血管・微細気管支といった10μm程度の微細な解剖構造（マイクロ解剖構造）の認識が医用画像処理では重要となる。このような画像処理技術は、機械学習による単なる画像認識のみで解決できるものではなくトポロジー解析など数多くの数理的な基盤が必要となる。複雑な接続関係を持つ血管や細気管支などの微細解剖構造をコンピュータが自動認識しトポロジーなども含めた数理的な解析ができる技術開発を目指すものであり、画像解析と離散的な数理構造解析が融合した挑戦的でありかつ探索的な研究である。今年度は(1) 高精度マイクロCT画像データベース構築、(2) 微細膜構造情報抽出手法開発、(3) 微細構造分離手法の開発を実施した。(1)では前年度に引き続き肺がん切除標本のマイクロCT画像を行い、腫瘍領域および正常領域を含む3DマイクロCT画像からなるデータベースを充実させた。(2)ではヘッセ行列の固有値を利用した局所濃淡構造解析を利用して膜状構造の強調フィルタを作成し、3次元的な膜構造抽出を行った。(3)ではこれまで開発した微細脈管構造抽出手法と微細膜状構造抽出手法を基に、微細なスケールの画像に含まれる複数の構造を分離解析する方法の基礎的検討を行った。