計算解剖学 清水 昭伸 東京農工大学 大学院 工学研究院 1.はじめに すことが分かってきた.しかし,小宇宙とも言われる 本稿では,2009 年度から始まった文部科学省の 人体の解剖構造の複雑さや多様性の高さ(ユークリ 科学研究費補助金,新学術領域研究(研究領域提 ッド幾何だけではなく位相幾何の意味でも)を知れ 案型):医用画像に基づく計算解剖学の創成と診断・ ば知るほど,計算解剖モデルに関する理論や応用 治療支援の高度化(領域代表:東京農工大学・小畑 論に関する研究が,一筋縄では行かず,奥の深いテ 秀文)について紹介する. ーマであることも分かってきた. モデル構築の一つの方法として,解剖学の教科 2.計算解剖学とは 書や専門書に載っている情報を電子化し,それを計 本新学術領域研究の略称でもある計算解剖学 算解剖モデルとする手が考えられる.しかし,解剖学 (Computational Anatomy)とは,情報学の成果と高精 は人が学ぶことを前提にした学問であるため,解剖 細化した人体イメージング技術に立脚し, 学上の共通構造についての記述が主である.個人 1. 臓器などの解剖学的構造の数理的記述である 差や多様性についての記述は少なく,あっても定性 “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. 分野外の人からすれば,人体臓器の統計数理的 的なものがほとんどである.現在の解剖学は,一を 知って十を知ることのできる頭の良い人たちのため の学問であり,そのまま電子化しても情報が少なす ぎてコンピュータによる画像認識の役には立たな い. 役に立つ計算解剖モデルとは,解剖構造が持つ 高い多様性に対して,それを過不足なく表現可能な 記述に関する研究が,新しい学術領域(計算解剖 豊かな表現能力を備えているモデルである.しかし, 学)の創成につながるほど奥深いものかどうか,疑問 その構築は従来の画像工学や情報学の範囲で研究 に思われるかもしれない.当該分野の研究者でさえ, されてきた方法論では不十分であり,解剖学や統計 10 年前に計算解剖学の重要性がこれほど大きくなる 学なども含む広い分野間で,分野横断的な取り組み ことを正確に予見できた人は少ない.しかし,最近の が必須である(図 1 参照). 研究成果により,医用画像処理の研究を本質的かつ 計算解剖学の成果は,直接的には,医用画像の 飛躍的に前進させるためには,医用画像上で観察さ 完全理解の実現や診断・治療支援の高度化に結び れる全ての臓器・血管等の解剖学的構造物の頑健 つくが,間接的には,基礎医学や医学教育,さらに で精密な理解,すなわち医用画像の完全理解が必 は,生体シミュレーションや遺伝子解析などの関連 須であり,そのためには解剖学的構造の数理的記述 する周辺の研究分野にも大きな影響を与えることが である計算解剖モデルが極めて重要な役割を果た 期待される. の 1), 2)は A01 と A02 が,また,3)は A02 と A03 が担 当する予定である. 表 1 研究組織 図 1 本学術領域の狙い 4.むすび 3.研究期間内に取り組む予定の研究 本稿では計算解剖学について紹介した.ここでは 期間内には,全身の CT 像や MR 像などの医用画 触れなかったが,研究を進める上でもう一つ大事な 像上に存在する多数の解剖構造を対象として,以下 ことは,長期のビジョンの下で,複数の研究施設が連 の取組を行なう予定である. 携して組織的な研究活動に取組むことである.本新 1) 計算解剖学の学理構築 学術領域ではそのための基盤づくりも進める予定で 多様な形状・トポロジーを含む管腔臓器から実質 ある. 臓器までの形状表現法,臓器の動態や機能の表現 法,大局構造から微細構造に至る階層的表現法,お よび個体間の多様性の統計的表現法などを含む基 礎理論を確立する.また,その基礎理論を各臓器に 展開した応用論や,医用画像完全理解のための基 盤技術論,すなわち計算解剖モデルの構築論や, モデルと個体データ間の写像法などを確立する. 2) 医用画像完全理解のプロトタイプシステム構築 計算解剖モデルを統計的に表現された多様性の 範囲内で変形させるなど,入力画像への最適写像を 求めることにより,臓器構造を高精度に認識するシス テムを中心として開発する. 3) 計算解剖モデルの革新的臨床応用の開発 多疾病の超早期診断支援,診断・治療の融合的 支援,死因究明のための Ai(オートプシー・イメージ ング;死亡時画像(病理)診断)支援のためのシステ ムを開発し,従来技術とは質的にも異なる高精度化 をはかり,臨床に応用する.また,これまでに無い新 しい診断・治療法も試みる. 本新学術領域の研究組織を表 1 に示したが,上記 2010 年 5 月 18 日
© Copyright 2024 Paperzz