広島市立大学大学院 情報科学研究科 医用情報科学専攻 医用画像工学研究グループ医用画像工学研究グループ

RESEARCHES研究グループ紹介

研究テーマ

「画像情報処理で医療の未来をささえる」

 医療や医学研究の現場で使用されている画像情報量は装置の技術進歩も相まって膨大となり、限られた時間の中でヒトの視覚だけで適切に処理しきれない水準に達しています。たとえば、画像診断における一患者一検査あたりの画像の数は数百~千程度まで及びます。一方で、限られた医療資源を有効活用するため、その医用画像からさまざまな疾患を予測したり、病態や病期を捉えたり、さらには予後予測したりする画像バイオマーカーが研究開発されています。この画像バイオマーカーを日常診療で応用するためには検査の標準化、結果データの再現性と調和化が極めて重要になります。

 そこで、コンピュータを用いて膨大な量の画像データから重要な情報を抽出、整理してわかりやすく提示したり、複数の情報を組み合わせて新しい画像情報を創出したり、などの医用画像を対象とした情報処理技術に大きな期待が寄せられています。医用画像の情報処理は、技術的には画像解析、パターン認識や可視化といった一般の画像処理やコンピュータグラフィクスなどの技術の応用である一方、対象とする画像データや対処すべき問題の特殊性によって独自の発展を遂げてきました。すなわち、他分野の技術を単に転用するのではなく、問題の本質を捉え、その解決に最も適した技術を選択して組み合わせたり、あるいは全く新しい技術で創りあげたりする必要があります。

 本研究グループでは、さまざまな医用画像のための情報処理技術を研究開発することにより、医療・医学への支援を通して社会貢献することを目指しています。

様々な医用画像情報
様々な医用画像情報が医療をささえる

定量的画像バイオマーカー

 X線CT、MR、SPECT、PET、USなどの医用画像から測定される様々な定量値、例えばX線CT画像における悪性腫瘍の大きさ(腫瘍径)の変化は画像から得られる疾患特異的な生物学的特徴であり、これを定量的画像バイオマーカーと呼びます。測定誤差(バラツキ)の少ない定量的画像バイオマーカーは治療効果や治療戦略の指標となるだけでなく、認知症の新しい疾患修飾薬や悪性腫瘍の抗がん剤の治療評価にしばしば用いられています。一方で、定量的画像バイオマーカーは被験者の状態、撮像装置、画像再構成法、画像解析法などに依存するため、定量値の標準化、調和化、再現性がとても重要になります。
 本研究グループでは、「生体医工学」、「放射線計測学」、「医用画像情報解析学」を融合して、組織の血流や代謝など生体機能情報を画像化できるPETの定量的画像バイオマーカーに関する研究を行っています。そこでは医用画像処理のみならず人体を模擬した模型(ファントム)、画質評価および定量値解析ソフトウェアの開発や検証など「ものづくり」も大切にしています。

アミロイドPETイメージングで得られる定量的画像バイオマーカー
アミロイドPETイメージングで得られる定量的画像バイオマーカー
(出典:QIBA Profile. 18F-labeled PET tracers targeting Amyloid as an Imaging Biomarker. TECHNICALLY CONFIRMED VERSION. 01Jun2022)

光学顕微鏡による計測・解析手法

 タンパク質は、ヒトを含めた生物の構造と機能を支える重要な生体分子です。タンパク質の基礎研究や応用では、タンパク質溶液の状態を適切に把握して調節することが大切です。そのために必要となる「タンパク質溶液の観測」に対して、独自のシステム(光学顕微鏡、産業用カメラ、コンピュータ、各種計測機器、自作電子回路等で構成)を構築し、計測・解析ソフトウェアを開発することで取り組んでいます。
 本研究グループでは、上記のような光学顕微鏡を用いた画像計測・解析手法の開発を、「情報科学」、「自然科学」、「工学」の融合により行っています。そこでは、ソフトウェアや実験装置の自作・改良といった「手づくり」の部分を大切にしています。

開発中の光学顕微鏡計測システムの例開発中の光学顕微鏡計測システムの例
開発中の光学顕微鏡計測システムの例

バイオメディカルデータ(遺伝子情報を含む)の可視化・解析

 膜タンパク質同定システムSOSUIの開発で著名な美宅成樹氏(名古屋大学名誉教授)が、2024年共著として「Evolution Seen from the Phase Diagram of Life」を上梓されました。 同書の中で、塩基組成の偏向に基づき個々の生物ゲノムデータを 2次元座標上の各点に射影する新たな解析方法が示されています。 本研究グループでは、この新たな解析方法に大きな可能性を見出し、その発展形としての解析方法の開発に取り組んでいます。

卒業論文・修士論文テーマ

論文テーマ
倒立顕微鏡を用いたタンパク質溶液の状態変化の計測・解析 R06年度 修士論文
CutMixと統合処理を用いた乳房X線画像の病変種別および良悪性の同時分類 R06年度 卒業論文
デジタルファントムを用いた画像ノイズに関するシミュレーション研究 R06年度 卒業論文
脳PET画像における剛体レジストレーションアルゴリズムの開発 R06年度 卒業論文
U-Netによる半月板領域抽出に対して膝関節MR画像の左右反転が与える影響 R06年度 卒業論文
脳PET画像における画質評価解析ソフトウェアの測定精度-2種類の解析ソフトウェアの比較- R06年度 卒業論文
少数の膝関節MR画像を対象としたU-Netによる半月板領域抽出の検討 R05年度 修士論文
乳房X線画像のための病変の種別および良悪性の同時分類CNNにおける画像拡張の効果 R05年度 卒業論文
Superpixelアルゴリズムと領域拡張法を用いた半月板領域抽出の基礎的検討 R05年度 卒業論文
Optos眼底画像における6クラス分類に対するデータ数の検討 R05年度 卒業論文
タンパク質溶液における沈殿検出を目的とする画像計測システムおよび画像解析方法の開発 R04年度 修士論文
MR画像からのU-Netによる前立腺領域抽出に対して平面解像度および層数が与える影響 R04年度 修士論文
パワースペクトル解析に基づく画像特徴の可視化方法の開発 R04年度 卒業論文
XAIを用いたOptos眼底画像に対する6クラス分類の分析 R04年度 卒業論文
二台のカメラを用いた顕微鏡画像同時計測・解析方法の開発 R04年度 卒業論文
画像同時計測が可能な高感度散乱光計測システムの開発 R04年度 卒業論文
乳房X線画像のための病変の種別および良悪性の同時分類CNNにおけるXAIによる分析の試み R04年度 卒業論文
中央曲面と厚さで表現した膝半月板の統計的形状モデルに関する研究 R03年度 修士論文
マルチタッチ医用画像表示システムにおける機械学習を用いたタッチ操作の認識 R03年度 卒業論文
透過光画像-散乱光同時計測システムの開発:変調光を用いた高感度化の試み R03年度 卒業論文
透過光画像のパワースペクトル解析法の改良とタンパク質溶液観測への応用 R03年度 卒業論文
膝関節MR画像を対象としたU-Netによる半月板領域の抽出と評価 R03年度 卒業論文
VGG-16の転移学習を用いたOptos眼底画像に対する多クラス分類 R03年度 卒業論文
乳房X線画像のための病変の種別および良悪性の同時分類CNNにおける事前学習の効果 R02年度 修士論文
膝関節 MR 画像における半月板領域抽出のための既抽出画像の位置合わせ R02年度 修士論文
“The Effect of Diffusion Weighted Image Denoising on Diffusional Kurtosis Inference by Least-Squares Fitting” R02年度 卒業論文
マルチタッチ医用画像表示システムにおける投影像作成処理の並列化に関する研究 R02年度 卒業論文
MR画像からのV-Netによる前立腺領域抽出に対して画像リサイズおよび学習率が与える影響 R02年度 卒業論文
タンパク質溶液における沈殿生成の検出を目的とした透過光画像一散乱光同時計測システムの開発 R02年度 卒業論文
タンパク質溶液における沈殿検出を目的とした透過光画像のパワースペクトル解析法の開発 R02年度 卒業論文
定量位相顕微鏡の改良:ファントムの厚さ測定に基づく性能評価方法の開発 R01年度 修士論文
V-Netによる前立腺領域抽出:入力MR画像の解像度が抽出結果に与える影響の分析 R01年度 修士論文
生成型Q空間学習を用いたDKIパラメータの推定において混合分布雑音が及ぼす影響 R01年度 卒業論文
沈殿剤添加によるタンパク質溶液変化の定量化を目的とした画像計測法の開発 R01年度 卒業論文
マルチタッチ医用画像表示システムにおけるボリュームデータ部分投影機能の追加 R01年度 卒業論文
MR画像からの前立腺領域抽出においてV-Netの階層数および学習率が与える影響の分析 R01年度 卒業論文
タンパク質溶液観測のための高速度画像記録装置の改良 H30年度 卒業論文
DKIパラメタ推定を目的とした生成型Q空間学習における学習時雑音量決定のための画像解析 H30年度 卒業論文
生成型Q空間学習によるDKIパラメタの推定における学習時雑音量と推定エラーの関係 H30年度 卒業論文
肺結節自動検出における特徴量追加が逐次選択法に与える影響の分析 H30年度 卒業論文
マルチタッチ液晶ディスプレイを用いたボリュームデータ表示システムにおける断面回転の高精度化インタフェース H30年度 卒業論文
乳房X線画像における病変の種別および良悪性の同時分類CNNの評価 H30年度 卒業論文
CNNによる乳房X線画像の病変良悪性鑑別における部分領域学習の有効性検証 H29年度 修士論文
拡散MRIにおける放射基底関数を用いたQ空間補間の精度評価 H29年度 修士論文
一次元光検出素子とXY自動ステージを用いた顕微鏡計測装置の試作 H29年度 卒業論文
HRCT画像とPET画像から抽出した特徴量の逐次選択による肺結節の良悪性鑑別 H29年度 卒業論文
定量位相顕微鏡の改良:光源の波面計測と評価 H29年度 卒業論文
肺結節自動検出のための特徴量選択法の性能比較 H29年度 卒業論文
Demonsアルゴリズムのカラー画像への拡張と拡散テンソルカラーマップへの応用 H29年度 卒業論文
ボリュームデータの任意断面表示のためのマルチタッチ液晶ディスプレイによる直感的ユーザインタフェース H29年度 卒業論文
逐次選択法を用いた特徴量の決定に基づく肺結節自動検出 H28年度 卒業論文
好中球動画像の分割ブロック領域内における平均輝度値変化に基づく開口放出の自動検出 H28年度 卒業論文
CT画像からの腸間膜の再構成における仮想物理モデルを用いた曲面の法線方向推定 H28年度 卒業論文
乳房X線画像における病変の良悪性鑑別のためのCNNによる部分領域学習と多数決処理 H28年度 卒業論文
平面脂質二分子膜の形成確認のための電気ー画像同時計測装置の外部同期による改良 H28年度 卒業論文
拡散MRIにおける脳白質線維モデルを用いた軸索半径の推定 H27年度 修士論文
心電同期CT画像におけるDemonsアルゴリズムを用いた左心室形状トラッキング H27年度 修士論文
胸部3次元CT画像における冠動脈心筋ブリッジの定量化および対話的計測 H27年度 卒業論文
KINECTを用いた手の形状計測およびX線画像のAR表示 H27年度 卒業論文
CT画像上で入力された点群情報および放射基底関数による腸間膜の形状推定 H27年度 卒業論文
Q-ball イメージングによる方位分布関数に基づく脳白質線維束構造の解析 H27年度 卒業論文
CT 画像における肺結節自動検出のための初期候補検出から識別処理までの総合的な性能改善の試み H27年度 卒業論文
拡散尖度MRIの雑音低減を目的とした全変動による拡散強調像の正則化 H26年度 卒業論文
あいまいな境界情報の入力に基づく対話的臓器領域抽出法 H26年度 卒業論文
計算機による医用画像理解を目的とした深層学習によるCT画像の撮影部位認識 H26年度 卒業論文
心電同期CT画像における心室壁追跡の誤差低減のための一手法 H26年度 卒業論文

共同研究プロジェクト

本研究グループでは、他の研究機関、特に医療系の施設と共同で研究を行っています。

PETの画質評価のための解析ソフトウェア

 陽電子放出断層撮影(PET)は、放射性薬剤を用いて生体内機能を画像化する医用画像の一つであり、認知症や悪性腫瘍の新しい治療薬治験にしばしば用いられています。一方で、PETの画質は機種、撮像条件、被験者の体格などに依存するため、一定の画質を保証することがきわめて重要です。このため、装置の安全性や性能維持および標準的な画像を得ることを目的に日欧米の関連学会が複数のガイドラインを策定していますが、これらに対応した画質評価解析ソフトウェアが必要です。またガイドラインは改訂されるためソフトウェアのバージョンアップも必要になります。PETquact(PET quality control tool)は日本メジフィジックス株式会社と共同開発した研究支援用ツールであり、本研究グループの松本教授がコアメンバーとして参画しています。
 PETquactは、装置の性能維持を目的に開発したPETquactSP(PET quality control tool of system performance)と画質評価を目的としたPETquactIE(PET quality control tool of image evaluation)の2種類があり、日本で700以上の医療関係者がダウンロードしています(2025年3月末時点)。

PETの画質評価のための解析ソフトウェア

医用画像の画質評価ソフトウェア

 医用画像にはX線CT、MR、SPECT、PETなど様々な種類がありますが、いずれの画像にも多かれ少なかれ統計雑音が含まれます。このため、多種多様な雑音除去あるいは低減処理が施され、その画像の質を主観的評価あるいは客観的評価で評価します。主観的評価の一つであるROC解析は雑音のなかに埋もれている信号(病変)を検出する能力や性能を評価する方法ですが、観察者の知識や経験に依存するだけでなく、観察者間のバラツキを抑制するために十分な数の観察者を確保する必要があります。一方、コンピュータオブザーバと呼ばれる数値計算による観測者モデルで病変を検出する能力を評価することもできます。
 本研究グループの松本教授は、医用画像の画質評価ソフトウェアを研究機関や医療機関と協力して開発しています。

医用画像の画質評価ソフトウェア