医療診断システムのための血管像抽出法

概要

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医学はこれまで、治療医学から予防医学へと移り変わってきた。今後は特定の個人の病名を予測する事で、その病気の対処を行なう予測医学へと向かうことが予想されている。一方、インターネットの普及により遠隔医療が身近になってきている。身体の情報を調べる機器とネットワークヘ接続する機器があれば、自宅で得られたデータを病院医院の医師ヘ送ることで、自宅にいながらにして医師の指示を受けることが可能になる。このようにして日々の健康管理を行うことができ、得られたデータを蓄積してその後の医療に役立てることも考えられる。また、体が不自由で病院に足を運べないような場合や、地理的に病院が遠い場合など患者は病院まで出向かずにすみ、学校や企業の健康診断などにおいて医師は病院を出る必要がなくなる。現在予測医学の一つとして、毛細血管の形状と病名を多数の臨床例から結びつけ病名の予測を行う研究がなされてきた[1]。しかし、この医療画像は、1)解像度が悪い、2)極度のノイズが付加している、3)2次元画像である、4)グレイスケールなどの画像に限定される場合が多い、といった問題点があり、正確な血管の形状の特徴を抽出するのは困難である。本研究では、尖鉄化、二値化、ノイズ除去等の画像処理を組合せて用いて血管像を抽出し、かつ血管形状の特徴をパターン化し知識べースに登録することにより実際に顕微鏡から抽出した画像とマッチングさせることで、遠隔地からでもリアルタイムで病名判断のできるシステムの実現を目的とする。
1997-03-12

医療診断システムのための血管像抽出法

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