マルチスライスCT画像の肺葉，肺区域分割アルゴリズムの構築

摘要

マルチスライスCTの開発により，全肺野を短時間に高精度撮影することが可能になった．このCT画像を用いることで肺がん早期発見，多疾患の診断を可能にする．胸部の画像診断において，医師は正常な臓器を理解した上で診断を行っている．そのため肺病変の診断は，肺区域，肺動静脈，気管支などの臓器の認識が重要である．これらのことから肺の構造を詳細に解析するアルゴリズムの開発は，解剖学に基づいた診断処理・早期病変の検出を可能にする基礎技術として期待されている．特に肺の詳細な解析は，肺気腫などの肺野病変の発見や肺動静脈の分類に有用な情報を提供する．そこで本報告では，気管支・肺血管・菓間裂の解剖学的特長を用いて肺野を肺葉に分割する．さらに気管支・肺動静脈の解剖学的特長を用いて肺葉を肺区域に分割する．%With the development of multi-slice CT technology, the doctors' loads also increase because they have to diagnose large number of images. The development of algorithm that analyses lung internal-organs is one measure to address this problem. This algorithm can help the doctor in their understanding of lung internal-organs. Analyzing lung lobe provides that useful information of detection of lung cancer. Thus, we proposed classification algorithm of Lung Lobe using anatomical feature of bronchi , pulmonary blood vessels and interlobar fissure. Furthermore, we proposed Classification Algorithm of Pulmonary Segment using anatomical feature of bronchi, pulmonary artery and, pulmonary vein.