テクスチャ特徴量を用いた小児頭部MR 画像からの皮質形成異常度推定法

摘要

大脳皮質形成異常は難治てhかhの患者に多く見られる先天性脳疾患である．しかし，MR (magnetic resonance) 画像を用いた診断は，医師の熟練を要し，読影医内，読影医間変動が大きいため，小児頭部MR画像から皮質形成異常部位を自動検出する手法の確立が求められている．従来法として皮質の厚みを用いる手法[1]や，voxel-based morphometry を用いる手法[2]があるが，それらは成人を対象とし，小児への適用は困難である．また，従来法ではボクセル単位で健常，異常の評価を行うが，皮質形成異常は大脳皮質層構造の異常であり，層構造の評価が必要である．また，健常·異常の2 クラスへの識別ではなく，異常程度の定量化が手術計画立案に有効である．本研究では，小児頭部MR 画像において，大脳表面に直交する小領域を単位領域とし，SVM (support vector machine) [3]を用いて皮質形成異常度を定量化する手法を提案する．また，学習·評価データに同一の被験者を用いる学習精度評価実験と，異なる被験者を用いる汎化精度評価実験を行い，提案法を評価する．