背景

現在，初老期痴呆の診断や経過観察においてMRI検査は非常に有用な検査法である.MR画像からは頭蓋内病変の有無だけでなく，大脳や小脳，海馬等の萎縮の評価なども可能である．

萎縮の評価には医師による視覚的評価が一般的である．そこで，頭部MR画像から目的とする領域を自動的に抽出し，体積を計測することができれば，定量的に評価することができる．さらには領域抽出はCADシステム構築の際の基礎となる．

研究内容

我々は，体積計測および診断用に撮像している頭部MR画像冠状断像から側頭葉を自動的に抽出する手法を開発した[1]．対象はスライス厚5.0mm，Gap0.0mm(interleave aquisition)であった．しかし，体積を精度よく計測するために，解析する画像を冠状断像スライス厚2.0mm，Gap0.0mm(interleave aquisition)とした．この画像から側頭葉を抽出するために，まず脳領域を抽出した．次に上端面の境界であるシルビウス裂を自動的に検出した[2]．また小脳上断面も自動検出し，側頭葉および大脳,小脳脳幹部を自動的に抽出した[3-5]．

STEP1: 冠状断像（2.0mm/0.0mm）からの領域拡張法による脳領域の抽出

＜撮影条件＞	＜抽出結果＞
シーケンス　：　Spin Echo TR　　　　　：　500[msec] TE　　　　　：　8[msec] Slice width ：　5.0[mm] Gap　　　　 ：　0.0[mm] NEX 　　　　：　1 Matrix 　 　：　256x192 Direction 　：　Coronal

STEP2: シルビウス裂の自動検出

＜検出方法＞	＜抽出結果＞

STEP2: シルビウス裂の自動検出

＜検出方法＞	＜抽出結果＞

現在取り組んでいること

• 臨床画像（Axial，Sagittal，Coronal）からの体積計測法
• 前頭葉および頭頂葉抽出のための中心溝の自動検出
• MR画像からの計測による誤差の検討
• CADを目指した頭部MR画像データベースの構築

など

将来展望

＜MR Imaging＞

• 検査法の開発
• コンピュータ支援MRI検査法の開発

＜CAD・定量解析＞

• コンピュータ支援診断法の開発
• コンピュータによる定量解析法開発

＜データベース＞

• 様々な疾患のデータベース構築
• データベースを利用したコンピュータ支援診断の構築

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