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超音波検査手技訓練システム

概要


超音波検査は,患者を傷つけることなく体内の病気や怪我を検査できるため広く利用されていますが,検査結果が技量に左右されるという欠点があります.そのため検査者,特に初学者の訓練が重要です. 本研究では,超音波ファントムと呼ばれるシミュレーション訓練用の模型と画像処理技術を組み合わせることで,新たな超音波検査訓練システムを開発しています.

超音波ファントムでのシミュレーションにおいて訓練者へ助言を返すために,本システムではコンピュータが訓練中の超音波画像から検査すべき標的臓器を認識します.FASTと呼ばれる超音波検査の訓練を対象とした実験を行い,本アルゴリズムが標的臓器を96-100%の正認識率で認識できることを確認しました.

この訓練システムは,訓練後の採点だけでなくシミュレーション中のリアルタイムな助言などにも応用が期待できます.

図1 超音波ファントムでのシミュレーション訓練

京都科学,https://www.kyotokagaku.com

図2 システム構成

臓器認識アルゴリズム


本アルゴリズムには,シミュレーションにおいて検査すべき標的臓器それぞれについて見本となる登録画像が設定されており,これと入力画像を照合することで標的臓器が超音波画像中に捉えられているか否かを判定します.

入力画像と登録画像の照合は,それぞれの画像上で輪郭の強い部分(これを特徴点と呼びます)を抽出し,2画像間で最も類似な特徴点同士をマッチングして行われます.マッチングした特徴点の入力画像上での分布を見ると標的臓器が映っているとき特徴点の密集具合が高くなるため,この値をもとに標的臓器の有無が判定できます.


図3 入力画像と登録画像の照合


図4 類似な特徴点の密度

動作