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ja: 医用画像研究会をキーワードで見る

en: 電子情報通信学会 情報・システムソサイエティ誌

ja: 電子情報通信学会 情報・システムソサイエティ誌


en: Cancer diagnosis and prognosis assistance based on multidisciplinary computational anatomy

ja: 多元計算解剖学モデルを利用した腫瘍診断支援システム

en: Medical Imaging Technology

ja: Medical Imaging Technology


en: 肺がんCT検診のコンピュータ支援診断の現状と課題

ja: 肺がんCT検診のコンピュータ支援診断の現状と課題


en: 3D Visualization for Computer-Aided Diagnosis in Thoracic CT

ja: 胸部CT検診のCADシステムにおける3次元表示

en: Medical imaging is one of the major tools that have enriched medical science, disease detection and treatment. Computed tomography (CT) is the most widely used imaging modality in clinical practice for cancer detection, oncologic diagnosis, and treatment guidance. Recent advances in CT imaging technologies allow the high-throughput extraction of informative imaging features to quantify the differences that oncologic tissues exhibit. The development of computer-aided detection/diagnosis (CADe/CADx) systems based on imaging biomakers associated with disease probabilities may become increasingly an attractive field to support clinicians in detecting early-stage diseases and determining risk-adaptive treatments. Three-dimensional visualization for CADe/CADx systems may have a large impact as various imaging modalities are routinely used in clinical practice to improve medical decision-support. In this article, we present some examples of 3D visualization for CADe/CADx systems of thoracic CT images.

en: Japanese Journal of Medical Physics

ja: 医学物理


en: 計算解剖モデルに基づく診断支援

ja: 計算解剖モデルに基づく診断支援

en: インナービジョン

ja: インナービジョン


en: [研究室訪問]徳島大学大学院ソシオテクノサイエンス研究部情報ソリューション部門 仁木研究室


en: Computer-Aided Diagnosis Based on Computational Anatomical Models:Computer-aided Prognosis Prediction of Lung Cancer

ja: 計算解剖モデルに基づく診断支援―肺がんのコンピュータ支援予後予測―

en: The purpose of this research project is to develop computer-aided diagnosis (CAD) systems that enables early detection and treatment for cancers and lifestyle-related diseases by using multimodal images such as CT, MRI, PET/CT images. The goal of the research and development in this project is to reach a level at which the effectiveness of new CAD technologies can be reasonably proven and clinically tested for ensuring that practical application can be carried out. In this paper, we introduce a topic model to describe intensity distributions inside lung cancers and we investigate its potential usefulness for the computer-aided prognosis prediction of lung cancer.

ja: 本稿は，新学術領域「医用画像に基づく計算解剖学の創成と診断・治療支援の高度化」の研究班(A02-1班)「計算解剖モデルに基づく診断支援」の研究課題のひとつである肺がんのコンピュータ支援予後予測について述べる．近年，CTの革新的な進歩により，肺がん検診にCTを用いる臨床利用が始まっている．肺がんCT検診の有効性は高まる一方で，CT検診で発見される小型肺結節の非侵襲的で検診者の精神的・身体的負担の少ない高精度な診断法が求められている．われわれは，肺がんの検出支援システムの研究開発と並行して拡大CT画像を用いた肺がん診断支援システムの研究開発に取り組んでいる．多数の肺がん症例を用いてCT画像ヒストグラムの定量化から肺がんをタイプ分類する手法を提案し，統計的評価により予後予測への展開が期待できる結果を得ている．ここでは，機械学習やデータマイニング分野で注目されているトピックモデルと呼ばれる確率的生成モデルを用いた肺がんの内部濃度に潜在する特徴の抽出と予後因子としての可能性に関する基礎的な実験結果を報告する．


en: Quantitative Diagnosis of Early-stage Lung Cancer using CT Images

ja: 早期肺がんの定量的CT画像診断

en: Respiration & Circulation

ja: 呼吸と循環


en: 医用画像診断支援の最前線

ja: 医用画像診断支援の最前線

en: 情報システムソサイエティ誌

ja: 情報システムソサイエティ誌


en: 計算解剖モデルに基づく診断支援

ja: 計算解剖モデルに基づく診断支援


en: CT像からのPoint Spread Function 測定法

ja: CT像からのPoint Spread Function 測定法

en: Image Lab

ja: 画像ラボ


en: 徳島大学光工学分野におけるPBL教育の実践

ja: 徳島大学光工学分野におけるPBL教育の実践

en: Optical and Electro-Optical Engineering Contact

ja: 光技術コンタクト


en: 徳島大学光工学分野におけるPBL教育の実践

ja: 徳島大学光工学分野におけるPBL教育の実践


en: Thin-section CT像を用いた肺野小型腫瘤の質的診断支援

ja: Thin-section CT像を用いた肺野小型腫瘤の質的診断支援

en: 高分解能CTが肺がんの画像診断に応用され，従来の方法では抽出が困難であった肺野小型腫瘤の内部構造，辺縁性状，既存構造の関与形態の詳細な観察が可能となっている．本論文では，腫瘤内部のCT値と3次元曲率に基づく解析法について述べ，この解析法によって得られる腫瘤内部の特徴量を用いて肺野小型腫瘤を良悪性に判別する手法を解説した．本手法を実際の肺野小型腫瘤248症例に適用して医師の読影結果と比較実験より，本手法が肺野小型腫瘤を良悪性判別する際の医師の診断支援として期待できることを示した．

en: 日本胸部臨床

ja: 日本胸部臨床


en: 3次元曲率特徴の抽出アルゴリズム

ja: 3次元曲率特徴の抽出アルゴリズム

en: マルチスライスCTなどのイメージング技術の進歩により，空間分解能の優れた3次元臓器画像計測が短時間で実現できるようになり，3次元臓器画像から複雑な形状を有する臓器構造の特徴を定量的に解析する手法の開発が求められている．特に等方的な立方体画素から構成される3次元臓器画像の空間分解能の向上に伴い，3次元曲率などの微分幾何学量を用いた特徴抽出は臓器ボリュームの解析として重要な役割を果たしている．本論文では，3次元曲率に基づく特徴抽出について解説し，その肺野小型腫瘤の内部構造の解析に応用した結果を示し，これらの特徴量の有効性について示した．


en: An Extraction Method of the Pulmonary Blood Vessel Based on Thin-section 3D CT Image

ja: 3D CTによる肺血管の自動認識

en: マルチスライスCTの開発により，従来のCTでは撮影困難であった全肺を短時間に高精度撮影することが実現できるようになった．このため3次元CT画像から肺血管，気管支などの臓器を高精度に抽出する手法の開発が求められている．本論文では，3次元CT画像から肺血管の抽出アルゴリズムについて解説した．これは，臓器の解剖学的特徴がCT画像上に現れる画像特徴に着目した画像処理で構成したものである．本手法を数症例のCT像に適用した抽出結果を示し，その有効性を明らかにした．


en: ヘリカルCTによる肺病変の発見と診断·治療- 肺野小型病変の質的診断におけるコンピュ-タ支援システム-

en: 著者らは，高分解能CT画像による肺がん候補陰影の良悪性鑑別を行う質的診断支援技術の研究開発を進めている．本論文では，胸部3次元CT像による肺野小型腫瘤の内部構造を等濃度面の3次元曲率を用いて解析し，良悪性判別を行う手法について解説し，実際の肺野小型腫瘤169症例に適用してその判別能力の検証した結果について述べた．これは，CT値と3次元曲率から得られる形状インデックスに基づくヒストグラム特徴を組み合わせることによって良悪性を良好に判別できることそ示したものであり，11名の医師との判別能力の比較実験により，肺野小型腫瘤の良悪性判別を行う際の医師の診断支援として十分に期待が持てることを示したものである．

en: Japanese Journal of Cancer Clinics

ja: 癌の臨床