関心領域情報付き画像所見を蓄積するWB-PET DBの構築と検索による診断支援(<特集>情報融合)

概要

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近年, FDG (2-[fluorin18]fluoro-2-deoxy-D-glucose)を用いたWB-PET (Whole Body-Positron Emission Tomography)画像診断がガンの有効な診断方法として注目されている.その読影は, 1.関心領域(Region Of Interest: ROI)を設定し, 2.その意味づけを行い, 3.画像所見を記載する, というプロセスによる.すなわち, 読影は画像内の領域を意味づけすることである.しかし, PETは身体機能に注目した画像であるため, 読影にはPET固有な知識を要求されるうえ, 大量の画像を操作しながらの読影は負担が大きい.一方, 今日ではWB-PETが健康診断に適用され, 大量に画像が生成されるため, データ活用の観点から適切な情報を統合して検索できるように編成することが有効である.本研究では, WB-PET診断を, 「DBによる画像所見の共有」と「検索による画像所見の利用」という観点からの支援を提案している.本稿では, ROIを定性的, 定量的に記述するためのPET固有の知識の抽出, 関心領域情報付き画像所見を蓄積・検索するためのPET情報モデルの導入, およびプロトタイプシステムの実装を行った.さらに, 読影支援に有効な検索を実行し, その結果と実行時間についての評価を行った.
2005-06-15