組織弾性特性を利用した筋·脂肪の自動判別

摘要

本研究では，自動判別精度を向上するための新しい情報として組織弾性に着目した．これまでにも，超音波を利用して組織弾性を可視化する技術として，エラストグラフィーと呼ばれる技術が提案されている．この技術は，超音波プローブを体表に押し当てながら超音波信号を繰り返し送受し，その信号から組織の変形量を計算することで，組織内部の弾性分布を可視化するものである．たとえば椎名らは，実時間で高精度の弾性情報を得るために「複合自己相関法」を開発している．この方法は，まず，RF信号の振幅情報（包絡線）を使って大まかな変形量を検出し，つぎに，RF信号の位相情報のズレを用いて詳細な変位を較正することで，効率的に変形量を検出するものである．実際に乳癌などの診断に応用され，患部を圧迫した際の正常組織と癌組織で組織弾性の違いをリアルタイムに可視化することに成功している．しかしながら，画像の判読は，基本的に医師や超音波検査士が行なうものとされ，弾性情報を自動判別に応用する技術は，まだ確立されていない．本研究では，この弾性情報を組織境界の自動判別に利用することを提案する．