Online Journal
電子ジャーナル
IF値: 1.878(2021年)→1.8(2022年)

英文誌(2004-)

Journal of Medical Ultrasonics

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2011 - Vol.38

Vol.38 No.Supplement

一般口演
基礎:イメージング1

(S322)

運動ベクトルの交点領域抽出による左室腔の自動抽出法の開発と心疾患への応用

Development of an automatic recognition software of left ventricle through intersection distribution in motion vectors and application to heart disease

竹島 昇吾1, 松田 英之1, 吉永 崇2, 桝田 晃司1

Shogo TAKESHIMA1, Hideyuki MATSUDA1, Takashi YOSHINAGA2, Kohji MASUDA1

1東京農工大学大学院生物システム応用科学府, 2九州先端科学技術研究所生活支援情報技術研究室

1Graduate School of Bio-Applications and Systems Engineering, Tokyo Univ. of Agriculture and Technology, 2Daily-life Support Technology Labratory, Institute of Systems, Information Technologies and Nanotechnologies

キーワード :

【はじめに】
現在,超音波断層像における左室腔形状の認識手法には様々な手法があるが,通常は内腔形状抽出の際には手動プロットによる初期設定が必要であり,断層像を取得しながらリアルタイムに内腔を認識することが困難であるのが現状である.そこで本研究では画像処理の手法を用いて,初期設定不要でかつ左室短軸像から直接左室腔形状を自動認識する手法を開発し,実際の医療現場で得られた超音波断層像に対して適用,評価を行ったので報告する.
【方法と結果】
まず,左室短軸断面の超音波断層像に対して,運動ベクトルの交点検出アルゴリズム[1]を適用して心室壁の運動ベクトルを抽出し,全ての運動ベクトル同士の組み合わせについて交点を求める.これにより得られた交点の分布から交点領域の重心を算出し,左室腔の内部を自動的に求める.次に,求めた重心座標を原点として左室壁楕円近似アルゴリズム[2]を適用し,左室壁の形状を楕円体に近似する.最後に楕円内部にモルフォロジー演算処理や凸法アルゴリズム等を施し,僧帽弁や乳頭筋領域を除いた左室腔形状を確定し,輪郭を表示する.この手法では,断層像中に心臓が含まれていれば操作者側での初期設定が一切不要である.本手法を実際の医療現場で得られた70例の正常心・疾患心の超音波断層像に対して適用し,認識精度評価を行った結果全フレームで約82%の認識率を得ることができた.また同処理を診断機とオンラインでリアルタイムに運用して左室腔を認識し,また内腔情報から駆出率(EF)を自動計算するシステムも構築した.このシステムで自動計算したEF値は超音波検査技師が手動で計測した値と同等であった.
【まとめ】
本研究では,心室壁の運動ベクトルの交点領域の重心を計算することにより,初期設定が不要で,かつ高精度に左室腔形状を自動認識する画像処理アルゴリズムを構築した.そして超音波診断装置とのオンライン接続により,リアルタイムの左室腔認識にも成功した.今後は認識精度とリアルタイム性の向上を目指し,四腔断面等の他の基準断面での輪郭抽出へ発展させる.
【参考文献】
[1]桝田,高橋,内堀,松浦,吉永:電気学会論文誌C.131(1):167-174, 2011.
[2]酒井,吉永,今井,桝田:電気学会論文誌C.129(12): 2180-2188, 2009.