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

实现微观计算解剖学中微观解剖结构的详尽数学分析

• 批准号: 21K19898
• 负责人: 森 健策
• 金额: $ 4.08万
• 依托单位: Nagoya University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-07-09 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21K19898/
• 关键词: 微細構造解析; マイクロ計算解剖; マイクロ計算解剖学; マイクロCT; 画像処理; 微細解剖構造; 医用画像

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。

This study aims to explore the development of anatomical techniques for the analysis of anatomical structures. The development of anatomical structure recognition technology In the future, it is important to understand the anatomical structure of fine blood vessels and fine blood vessels at the level of 10μm. The image processing technology, mechanical learning, image recognition, solution, analysis, number of mathematical base plate is necessary The complex connection relationship between blood vessels and branches of thin tubes can be automatically recognized by a computer, including mathematical analysis, and technical development can be pointed out. The fusion of portrait analysis and discrete mathematical structure analysis is a challenging and exploratory research. This year,(1) high-precision CT image construction,(2) fine film structure information extraction method development,(3) fine structure separation method development (1)In the past year, the number of cases in which the CT image was removed was increased, and the number of cases in which the CT image was removed was increased. (2)The analysis of the inherent value of the matrix and the use of the membranous structure to create and extract the membranous structure (3)The basic method of extracting microvascular structure and micromembranous structure is discussed in detail.

项目成果

GNN による血管名自動命名手法における臓器特徴の利用に関する検討

基于GNN的器官特征在自动血管命名方法中的应用研究

• 发表时间: 2022
• 作者: 出口 智也;林 雄一郎;北坂 孝幸;小田 昌宏;三澤 一成;森 健策
• 通讯作者: 森 健策

Carotid Artery Vessel Wall Segmentation Challenge Report

颈动脉血管壁分割挑战报告

• 发表时间: 2021
• 作者: Ruiyun Zhu;Masahiro Oda;Yuichiro Hayashi;Hideki Ota,Hitomi Anzai;Makoto Ohta;Takanobu Yagi;Masaaki Shojima;Soichiro Fujimura;Kensaku Mori
• 通讯作者: Kensaku Mori

Micro-CT-assisted cross-modality super-resolution of clinical CT: utilization of synthesized training dataset

微型 CT 辅助临床 CT 跨模态超分辨率：综合训练数据集的利用

• 发表时间: 2021
• 作者: T. Zheng;H. Oda;S. Nakamura;M. Mori;H. Takabatake;H. Natori;M. Oda;K. Mori
• 通讯作者: K. Mori

L-former: a lightweight transformer for realistic medical image generation and its application to super-resolution

• DOI: 10.1117/12.2653776
• 发表时间: 2023-04
• 作者: Tong Zheng;H. Oda;Y. Hayashi;Shota Nakamura;M. Mori;H. Takabatake;H. Natori;M. Oda;K. Mori

AI-based endoscopic procedure - Current and Future

基于人工智能的内窥镜手术——当前和未来

• 发表时间: 2022
• 作者: N. Koga;S. Kikuchi;Kudo Nobuki;川見文紀・松川杏寧・立木茂雄;森 健策
• 通讯作者: 森 健策