抄録
大腸がんは早期に発見し適切な処置をすることでその後の生存率が向上するため、早期検出が重要な課題である。検診には大腸の粘膜を直接観察する内視鏡が一般的に利用されているが、食事制限、内容物排除のための下剤による前処置、内視鏡の挿入等が患者に身体的負担をかける。これに代わる手段としてX線CT像を用いたバーチャル大腸内視鏡による非侵襲な観察が実施されている。しかし内容物除去の前処置は必要であり、患者への負担がかかる上に完全な除去は困難である。内容物の除去を不要とする手法として、造影剤で内容物を濃染して区別するStool Tagging 法が研究されているが、空気-造影剤境界における偽の腸壁の生成や、実際の腸壁の過剰な削除等の問題がある。本研究では Stool Tagging 法を用いたバーチャル大腸内視鏡のための、ボリュームデータ処理手法を提案する。提案手法ではボリュームデータのCT値の勾配を利用することで、空気-造影剤境界のアーチファクト除去や腸壁位置の補正を行う。大腸ポリープを模した模擬腫瘍が設定されたファントムのX線CT像に対して本手法を適用する実験を行い、本手法の効果について確認した。
