小橋 昌司

Because most of refractory patients with focal cortical dysplasia are candidate for epilepsy surgery, it is important to detect cortical dysplasia of epileptic children. This paper proposes an automated method for detecting cortical dysplasia using magnetic resonance (MR) images. To evaluate the cerebral cortex layer, the proposed method extracts texture features of a region which is perpendicular to the cerebral surface. Cortical dysplasia degree (C.D.D.) is estimated by using support vector machine (SVM). The experimental results for two subjects showed that the proposed method detected cortical dysplasia lesions with a mean sensitivity of 68.6%, a mean specificity of 67.0%, and a mean efficiency of 68.1%.

人工膝関節置換術（Total Knee Arthroplasty, TKA）は損傷した膝関節の治療を行う手術である．現在，生体内における人工膝関節の動作機能には未だ不明な点が多い．そのため，手術法や人工膝関節形状の評価などの診断において膝関節の動作機能の解析を行うことは非常に重要である．現在，X線透視画像と3次元形状データを用いた2D/3Dイメージマッチングによる解析手法が多く提案されている．しかし，これらの方法は静止画像の解析手法であり，動画像を用いて膝の連続動作を考慮する研究はほとんど行われていない．本研究ではカルマンフィルタを用いたDigital Radiography（DR）画像からの人工膝関節の3次元動態解析システムを提案する．カルマンフィルタを用いることで，膝の連続動作を考慮した解析を行い，解析精度を向上させる．実験の結果，人工膝関節の運動角度を解析誤差0.31度の精度で示した．

皮質形成異常に起因する難治てんかんの外科的治療には，小児頭部MR画像からの皮質形成異常領域の検出は非常に有効である．しかし，皮質形成異常のMR画像上での画像特徴は明らかでなく，またその自動検出手法も未だ確立されていない．本文では，脳の皮質構造を評価するため，脳表に直交する評価単位領域を構築し，各領域のテクスチャ特徴量を算出し，Support Vector Machine (SVM) を用いて皮質形成異常度推定法を提案する．同提案法において，識別精度が最大となる特徴量の組み合わせを求めることで，皮質形成異常のMR画像上での画像特徴を調査する．また，本手法を適用した結果，皮質形成異常を有する小児頭部MR画像から，平均感度68％で皮質形成異常領域を検出できた．

睡眠時無呼吸症候群(SAS: Sleep Apnea Syndrome)などの睡眠障害により良質な睡眠をとれない人が近年増加している．現在，睡眠状態のモニタリングにはポリグラフ検査が一般的であるが，センサを体表につけて計測を行うため拘束性が高い．そこで本研究では非拘束に生体情報を取得する空気圧センサを用いて心拍と呼吸活動の検出を行う．空気圧センサはベッド上にいる人の生体情報を非拘束に取得することができる．提案法では取得したデータよりファジィ推論を用いて心拍・呼吸活動の検出を行う．本手法を成人男性に適用した結果，心拍は1.71%の誤差率，呼吸は2.08％の誤差率でそれぞれ検出することができた．

Measurement of cortical thickness using human brain magnetic resonance (MR) imaging can assist physicians in quantifying cerebral atrophy. Most of the conventional measurement methods assign the same class to all pixels with a similar MR signal independent of their locations, and are therefore unsuitable for MR images that have strong intensity nonuniformity (INU) artifact. We propose an automated method that locally segments the cerebral cortex using an adapted fuzzy spatial model representing the transit of MR signals from the cerebral cortex to the white matter. This method assigns fuzzy degrees belonging to brain tissues using the adaptive fuzzy spatial model for local intensity transition from the cerebral cortex to inside the cerebrum. We also introduce an evaluation method of cortex segmentation algorithms that consists of reproducibility, quantitative, and qualitative tests; we use this method to evaluate and discuss the proposed segmentation method in comparison with the conventional method.

Diagnostic imaging system is a necessity for brain diagnosis. Transcranial Ultrasonography can noninvasively image the intracranial blood flow and brain tissue in real time from only temple area of human head. However, the ultrasonic wave causes attenuation, decentration, and refraction in the skull, so the ultrasonography can not provide the transcranial brain surface image from arbitrary place. In this paper, we propose an imaging system of brain surface and skull from arbitrary places by considering the ultrasonic refraction of the skull. We do an experiment by using a cow scapula to imitate the skull bone and a biological phantom to imitate the cerebral sulcus. We first visualize the shape of scapula, and grasp the shape of scapula surface. We second remove the delay and the multi echoes of refracted wave. We third calculate the thickness of the scapula by using fuzzy inference. In the inference, we employ amplitude, correlation coefficient and the elapsed time. Finally, we calculate the refractive angle of ultrasonic wave and visualize the image referring to the refraction of ultrasonic wave. In the result of applying our method, we can estimate the thickness of scapula at all points, and successfully visualize the phantom surface image.

新生児低酸素性脳虚血性脳の進行度合いの定量化に,脳容積や脳回表面積の測定は非常に有効である.本研究ではMR画像を用いた脳容積計測,脳回表面積計測が可能な計算機診断支援システムを提案する.本提案システムでは,全脳形状や画像特徴に関する知識に基づくファジィ動的モデルを用いて全脳領域を自動抽出する.また脳回分割においては,操作者が脳表上で描画した脳回境界線を基に,ファジィ動的モデルにより脳回境界を自動検出する.提案システムを修正齢3週間から4歳2ヶ月の被験者8名に適用した結果,Sensitivity 97.72%, FPR 0.31%で全脳領域の抽出が行えた.また全被験者に対し各脳回の表面積計測が行えた.

ACL(anterior cruciate ligament; 前十字靭帯)損傷により生じる膝の回旋不安定性の評価手法として,主にpivot shift testが用いられる.同検査方法は簡便でACL損傷の程度と相関があり,今後の治療方針の決定に有用な指標であるが,同検査法は検者の主観的評価に基づいており,客観性,定量性が低いという問題点を有する.本研究では,小型で高時間分解能な慣性センサを用いた非拘束膝回旋不安定性定量化システムを提案する.同提案システムは,pivot shift test時の大腿部,下腿部運動を計測した時系列データの周波数解析により大腿-下腿の相対加速度を求めることで,pivot shift test現象の定量化を行う.本システムをACL損傷例1例に対して適用した結果,同時撮影したビデオ画像との比較により,pivot shift現象を正しく検出できたことを確認した.また,pivot shift現象時の大腿部に対する下腿部の相対運動の最大加速度は2.19±0.69m/s^2であり,検者の主観的評価であるGrade値との相関も示唆された.

本文は，空気圧センサシステムを用いた自律神経系機能評価を提案する．自律神経系は心拍変動によって機能評価することができる．心拍変動を検出する一般的な方法として，心電計を用いる方法がある．しかし，心電計は複数のセンサを体表に直接固定するために被験者を拘束してしまう．空気圧センサシステムは，ベッドのマットレスの下に置くことによって，生体情報を非拘束に感知することができる．本文ではファジィ推論を用いた心拍変動法を提案し，自律神経系機能評価を行った．7人の被験者に提案法を適用した結果，心拍変動を心電計との相関係数0.851で検出することができた．また交感神経系の指標となるLF/HFを22.18%の誤差率で，副交感神経系の指標となるHF(n.u.)を11.98%の誤差率で評価することができた．

近年,動画像から物体の3次元形状を復元するための追跡手法が盛んに研究されている.現在,勾配法やブロックマッチングに基づく様々な追跡手法が提案されているが,数多くの特徴点を正確に追跡する事は困難である.本報告では,射影ボクセル空間を用いる事で密な点集合を追跡し,それらを用いて3次元形状を復元する手法を提案する.ここでは,形状復元において,復元した密な点集合から自動的に三角網を生成し,テクスチャマッピングに基づいて形状を表現する.これにより,従来法に比べ物体の形状はより少ない欠落で復元される.実験により,提案法の有効性を評価する.