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医用画像情報イントロダクション Ver.1 0_20160726
- 15. + このような医用画像を人の責任のもとで
評価します。
肝臓内に腫瘍がある
大きさは、濃度は、形は、
造影パターンは、
→診断は「〜〜〜」
• 医師や経験豊富な放射線技師であれば、特徴的な情報を得た時点で画像を
見なくても病変が想像できてしまいます。
• 逆に、このような情報がコンピュータ処理できれば、人と同じような評価
がコンピュータでもできるようになるかもしれません。
• このようなデータは今後どのように研究されていくのでしょうか。
© Visionary Imaging Services, Inc.
- 16. + ”医用画像を理解する”というアプローチへ
コンピュータの基礎
アナログ画像とディジタル画像
画像処理
画像の定量評価
医療情報システム
これまでの医用画像情報 これからの医用画像情報
人の頭の中やコンピュータ処理できない形式のデータで蓄積されてきた
画像情報をコンピュータが理解できる形で処理できるようにすることで、
よりよい診断や治療のためのサポートができるようになってきました。
画像データの
取り扱いが中心
生成→情報抽出→分析→応用
これまでの内容に加えて、医用
画像から解釈される特徴を応用
する分野に。
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- 20. +
病変の自動検出
David Hsu, Vasudev Nambakam, Dana
Yeo, 2013
Radbound umc from slideshare
Mayo and IBM
肺の結節を自動検出
脳動脈瘤を自動検出
© Visionary Imaging Services, Inc.
- 30. + ①画像内(1スライス)の情報の増加
イメージングモダリティ: MRI
患者の体位: 仰臥位
断面:横断面
テクニック: T1w Gd+
解剖位置: 脳
異常所見: 腫瘍
異常所見の特徴:
• サイズ:2.6cm
• 形状:不整形
• 信号強度:まだらに高信号領域
この図に示すラインやポリゴンのある
領域を関心領域(Region Of
Interest:ROI)と呼びます。
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- 31. + ②観察したい画像や把握したい情報の増加と
その処理の課題
スライス枚数は増加
スライス厚、10mm(50 slice)→5mm(100 slice)→1mm(500 slice)
シーケンスやプロトコルは増加傾向
多断面
疾患ごとにあるシーケンスの種類
マルチモダリティによる診断アプローチへの変化
例えばCTのみだった検査→CT+MRI, CT+PET/SPECT, CT+ECHO・・・
多面的な情報の把握
マクロな画像だけでなく、分子レベル、細胞レベルの情報、その他診療記
録との関係を考慮(すでに遺伝子レベルも)
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- 37. +
定量的な特徴の例
ROIライン
ライン長さ: 2.667cm
ROIポリゴン
面積:3.945cm2
信号強度(Ave) = 383.3
信号強度(SD) = 88.4
周囲長= 8.03cm
・・・
それぞれの情報は
一次元
0
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- 43. + 構造化されていない画像データは
二次利用が困難
非構造化データ
暗黙的なデータ
機械可読に制限あり
形式はバラバラ
画像、検査、テスト結果など
構造化データ
意味が明示されたデータ
機械可読
属性や統制用語の形式化
臨床データ、生物学的データ
肝右葉に4×3cm大の転移と思われ
る低濃度の腫瘍があります。
人は文章(非構造化データ)を読
めばわかるが、機械はわからない
臓器 = 肝臓
位地 = 右葉
診断名 = 転移
確信度 = 高い
機械がわかる
ように構造化
© Visionary Imaging Services, Inc.
- 57. +
まとめ
医用画像情報を探求するということ
イメージングモダリティを理解する
どうやって画像から情報を抽出するか
を考える
抽出した情報を応用する方法を考える
生物医学において重要な何かのデータ
とイメージングとの統合を考える
医用画像情報のミッション
1. 医用画像にはどんな情報が含まれて
いるかを機械が読み込めるようにす
る
2. 意味的に抽出したデータを蓄積し、
そのデータから意思決定に役立つ情
報を抽出する
3. アプリケーション化を目指す
医用画像情報で考えることと今考えら
れているミッションを振り返りましょ
う。
© Visionary Imaging Services, Inc.