計算解剖学 : 医用画像におけるパターン認識・メディア理解のアプローチ

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タイトル別名
  • Computational Anatomy : An Approach of Pattern Recognition and Media Understanding in Medical Imaging

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平成21年度から5年間のプロジェクトとして、文科省・科研費・新学術領域研究「医用画像に基づく計算解剖学の創成と診断・治療支援の高度化(略称:計算解剖学)」(領域代表者:小畑秀文)がスタートした。本プロジェクトで定義する「計算解剖学」とは、情報学の成果と高精細化した人体イメージング技術に立脚し、(1)臓器などの解剖学的構造の数理的記述である「計算解剖モデル」の構築、(2)計算解剖モデルを利用した計算機による「医用画像完全理解」の追究、(3)医用画像完全理解に基づく画像診断・治療支援、および基礎医学研究・教育への貢献、を目的とする学問領域である。ここで、「計算解剖モデル」とは、「人体の正常もしくは異常な解剖学的構造に対し、膨大な画像データサンプルに基づいて大量個体群における共通性と多様性を体系的かつ数理的に記述した計算機内表現」、「医用画像完全理解」は、「医用画像上で観察される全ての臓器・血管等の解剖学的構造物を計算機が頑健かつ精密に理解すること」を意味する。以上の目的を達成するためには、医用画像処理の分野で発展した多次元画像解析や非剛体位置合わせなどの技術に加えて、機械学習、形状解析などパターン認識・メディア理解(PRMU)の分野で培われてきた手法が不可欠である。本発表では、画像関連の基礎的な分野の研究者の計算解剖学への関心喚起・動機づけの契機を与えることを目指し、PRMUの観点からの計算解剖学における研究課題を議論する。

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1570291227111124864
  • NII論文ID
    110008726259
  • NII書誌ID
    AN10541106
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • CiNii Articles

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