本研究では、MRI(magnetic resonance imaging)装置上でMRA(MR angiography)撮影法により得られた画像を用い、医師、医療技術者を対象とした未破裂脳動脈瘤の発見支援システムを提案した。同システムは、(1)動脈瘤の発症が多い箇所の検出と、(2)動脈上の異常変形を検出し、その形状、MR信号値からパターン認識技術により動脈瘤である度合いを算出し、度合いが高い順に、ユーザに提示するシステムかち構成される。以下にその各項目の内容を示す。
(1)疫学研究により、脳動脈瘤の約80%がウィリス環(脳内の血管が構造上環状になった場所)に発症することがわかっており、実際の診断においてもウィリス環を精査することで、脳動脈瘤が発見できる場合が多い。しかし、脳血管構造は複雑で、個人差も大きいため、構造的解析に基く、ウィリス環発見は難しい。本研究では、ウィリス環を構成する脳血管と分岐部の位置及び構造をファジィ知識表現し、ファジィ知識を評価関数に用いた遺伝的アルゴリズムにより、脳内の血管よりウィリス環に相当する血管分岐点の組みを探索する手法を提案した。
(2)MRA撮影法の原理上、動脈硬化などによる血管の形状異常や、渦流や撮影アーチファクトなどに起因し、動脈瘤描出の特異度には限界がある。そこで、実際の診断においては患者の症状や病歴などを基に動脈瘤疑いの箇所を検出し、必要な場合CT装置やAngiography装置などを用いて、確定診断を行う。そこで、本研究では動脈瘤を全自動で検出するのではなく、動脈瘤疑いの高い箇所を自動検出し、ユーザに提示することで、動脈瘤の検出漏れを減少させるシステムを構築した。本システムは形状、信号値を属性値としたパターン認識により、動脈瘤の度合いを算出するものである。