Medical Imaging Technology
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33 巻 , 4 号
選択された号の論文の10件中1~10を表示しています
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特集/マルチモダリティ医用画像の統合解析
  • 本谷 秀堅
    33 巻 (2015) 4 号 p. 151-152
    公開日: 2015/09/25
    ジャーナル フリー
  • 木村 裕一
    33 巻 (2015) 4 号 p. 153-156
    公開日: 2015/09/25
    ジャーナル フリー
    腫瘍の画像診断には陽電子放射断層撮影(PET)が使用されており,国民健康保険の適用にもなっていることから,国内のおよそ400のPET施設で広く実施されている.そこで本稿では,PETおよび18F標識のフルオロデオキシグルコース(FDG)を用いた腫瘍撮像において,腫瘍の状態を表す局所糖代謝量の測定原理を概説し,その簡易定量値であるSUVについて解説する.さらに,SUVの精度および再現性を確保するために求められる諸点についても説明する.
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  • 坂田 宗之
    33 巻 (2015) 4 号 p. 157-162
    公開日: 2015/09/25
    ジャーナル フリー
    脳を対象としたPETは,使用する放射性薬剤の種類によって糖代謝や神経受容体の密度などさまざまな機能を計測することができる一方で,一般的に解像度が低く形態情報に乏しい.そこで,PET研究では,しばしば同一被験者のMR画像の形態情報を利用した解析が行われている.本稿では,脳PET画像解析におけるMR画像の利用について,位置合わせ・重ね合わせ,統計的な解析での利用,MR画像の解剖学的情報を利用したPET画像処理の精度向上などについて実例を中心に紹介する.
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  • 久保 均, 伊藤 浩 , 石井 士朗, 南部 武幸, 原 孝光, 樵 勝幸, 竹之下 誠一
    33 巻 (2015) 4 号 p. 163-169
    公開日: 2015/09/25
    ジャーナル フリー
    解剖学的構造情報を得るX線CT装置と,機能情報を得るPET装置やSPECT装置を組み合わせたPET/CT,SPECT/CT装置が開発され,臨床で使用されている.このPET/CT装置においてCTをMRに置き換えたPET/MR装置が開発され,本邦でも導入されはじめている.CTと異なり,強力な磁場を用いるMR装置の中にPET検出器系を挿入するため,本装置の誕生には磁場に影響されない新規検出器系の開発が必要であった.また,CTと異なり,さまざまなコントラストの画像を撮像できるMRを有効活用するため,同時収集型のPET/MR装置で臨床検査を行う際にはさまざまな工夫が必要である.本装置の最大の特徴は,MRを用いた解剖学的情報の収集と,PETおよびMRを用いた機能情報の同時収集が可能なことである.これは,臨床検査においてはもとより,臨床研究においてその真価が発揮されると考えられる.
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  • 森 健策
    33 巻 (2015) 4 号 p. 170-176
    公開日: 2015/09/25
    ジャーナル フリー
    臨床の場においては実にさまざまな画像が取り扱われる.これらの画像を撮影するイメージング装置の原理上の差から画像自体の性質も異なる.また,イメージングの対象となる範囲(領域の大きさ),解像度も異なる.これらの多種画像を臨床の場において効果的に利用するためには,多種画像をいかに統合するかが重要な課題となる.本稿では診断治療支援分野における多種モダリティ画像処理に着目し,種々の手法について解説したい.特に,CTと内視鏡画像,CTと超音波画像などいった,各画像の画素値の物理的な意味が大きく異なる画像同士の統合手法について着目し,概説したい.実時間で得られる画像(例えば内視鏡画像)とそうでない画像(CT)との融合法についてフォーカスする.
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研究論文
  • 平野 靖, 時安 竣一, 徐 睿, 橘 理恵, 木戸 尚治, 斉藤 篤, 清水 昭伸
    33 巻 (2015) 4 号 p. 177-184
    公開日: 2015/09/25
    ジャーナル フリー
    本論文では,autopsy imaging(Ai)をコンピュータによって支援することを目的として,死後CT像中の臓器領域に対してテクスチャ解析を行い,死因を推定する手法の開発を行った.実験には28症例の死後CT像を用い,肝臓領域と肺野領域に対して,同時生起行列(GLCM)に基づくテクスチャ特徴量などを算出した.得られた特徴量に対して死因との相関に基づく特徴量選択法(correlation based feature selection: CFS)によって,推定に有用な特徴量を選択した.さらにこれらの特徴量を用いて,SVMによる死因推定を行ったところ,96%の精度で分類することができた.
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講座
研究室訪問
日本医用画像工学会
編集後記
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