Medical Imaging Technology
Online ISSN : 2185-3193
Print ISSN : 0288-450X
最新号
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特集/マイクロ解剖学のための微細解剖構造イメージング
  • 森 健策
    2018 年 36 巻 3 号 p. 105-106
    発行日: 2018年
    公開日: 2018/06/05
    ジャーナル 認証あり
  • 砂口 尚輝, 島雄 大介, 市原 周, 川崎 朋範, 森 健策, 湯浅 哲也, 安藤 正海
    2018 年 36 巻 3 号 p. 107-113
    発行日: 2018年
    公開日: 2018/06/05
    ジャーナル 認証あり
    本論文では,生体軟組織の三次元構造を高感度に描出できるX 線暗視野法(XDFI)に基づく屈折コントラストX線CTについて解説する.XDFIは2002年に提案されて以来,高分解能化・高感度化に結びつくさまざまな技術が開発され,現在は病理診断の分野への応用が進められている.ここで,近年の成果を中心に,XDFIの撮像原理,CT再構成アルゴリズム,生体軟組織の撮像結果について紹介する.
  • 百生 敦
    2018 年 36 巻 3 号 p. 114-119
    発行日: 2018年
    公開日: 2018/06/05
    ジャーナル 認証あり
    X線の位相情報を用いたCT,すなわち物体の屈折率分布で三次元画像を形成する技術は,1990年代前半に筆者が発明し,その後複数のX線位相コントラスト法のもとで実現されている.物体によるX線の位相シフトや屈折(位相シフトの微分)を検出する方法,あるいは,X線伝搬からの位相回復などがその具体的アプローチである.最近は,解像できない程度の細かい散乱体が物体中にあるときに生じる位相コントラストの減退を信号として処理し,散乱体の分布を三次元再構成するCT技術も派生してきている.また,シンクロトロン放射光が位相コントラスト生成に欠かせないと考えられた時代は過ぎ,実験室X線源を用いたX線位相CTも可能となってきた.これは,X線Talbot干渉計,あるいは,X線Talbot-Lau干渉計とよばれるX線透過格子を用いてX線の屈折や散乱を検出する方法に基づいており,産業界からの期待も膨らんでいる.本稿では,特にこれにまつわる最近の進展を紹介する.
  • 西澤 典彦, 山中 真仁
    2018 年 36 巻 3 号 p. 120-126
    発行日: 2018年
    公開日: 2018/06/05
    ジャーナル 認証あり
    光コヒーレンストモグラフィー,通称OCTは,広帯域光と光干渉計を用いてマイクロメーターの分解能で生体の内部構造を非破壊で計測する技術である.OCTの技術も進化し,イメージング速度の高速化も進み,眼科を中心にさまざまな医療分野で応用が試みられている.筆者らは,超短パルス光を用いたスーパーコンティニューム光源を開発し,それを用いた超高分解能OCTの研究を進めている.OCTイメージングの特性は波長に依存する.波長0.8 μm帯では高精細なイメージングが可能であるが,最近,散乱が小さく水の吸収の極小がある波長1.7 μm帯が,高侵達イメージングの視点から注目を集めている.本稿では,OCTの基礎から最近の状況まで,筆者らの成果を中心に概説する.
  • 森 健策, 中村 彰太, 秋田 利明, 小田 紘久, ホルガー ロス, 小田 昌宏
    2018 年 36 巻 3 号 p. 127-132
    発行日: 2018年
    公開日: 2018/06/05
    ジャーナル 認証あり
    本稿では,デスクトップ型マイクロCTを用いた微細構造イメージングについて述べる.臨床の場で利用されるX線CT装置は,その解像度がおおよそ1ボクセルあたり0.5mmから1mm程度である.このようなイメージング装置を用いて得ることができる画像は,このボクセル解像度に準じた解剖構造を得ることができる.一方,マイクロCT装置を用いれば,1μmから50μm程度の解像度で撮影できる.本稿では,マイクロCTによって撮影された肺標本ならびに心臓標本を示し,その可能性について述べる.
研究論文
  • Qier MENG, Takayuki KITASAKA, Masahiro ODA, Junji UENO, Kensaku MORI
    2018 年 36 巻 3 号 p. 133-146
    発行日: 2018年
    公開日: 2018/06/05
    ジャーナル フリー
    In this paper, we propose a new airway segmentation algorithm from 3D chest CT volumes based on the volume of interest (VOI). The algorithm segments each bronchial branch by recognizing the airway regions from the trachea using the VOIs to segment each branch. A VOI is placed to envelop the branch currently being processed. Then a cavity enhancement filter is performed only inside the current VOI so that each branch is extracted. At the same time, we perform a leakage detection scheme to avoid any leakage regions inside the VOI. Next the gradient vector flow magnitude map and a tubular-likeness function are computed in each VOI. This assists the predictions of both the position and direction of the next child VOIs to detect the next child branches to continue the tracking algorithm. Finally, we unify all of the extracted airway regions to form a complete airway tree. We used a dataset that includes 50 standard-dose human chest CT volumes to evaluate our proposed algorithm. The average extraction rate was approximately 78.1% with a significantly decreased false positive rate compared to the previous method.
講座
日本医用画像工学会
編集後記
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