バイオメディカルシリーズ: MATLABでのバイオ、医用画像処理の最新テクニック

Takuya Otani, MathWorks

バイオイメージングや医用画像では、特徴の抽出やマッチング、統計処理などが必要とされ、必ずしも鮮明でない画像からの解析も多く要供されます。そこで、MATLABに備わっている豊富な画像処理ライブラリを組み合わせることにより、高度なバイオイメージング・医用画像処理を実現することができます。

本Webセミナーでは、各種医用画像を用いて、高度な問題解決を行う様子を、デモを中心にご覧いただきます。画像の前処理から、二値化、モルフォロジー、プロパティ解析など、画像処理の基本的な部分から、最新ツールを使った、高度な画像レジストレーションまで、広くバイオイメージングや医用画像処理にお使いいただける、実践的な内容です。

デモ内容:

**網膜血管の解析**
網膜（眼底）を撮影した画像から、血管の蛇行率 (Blood Vessel Tortuosity) を求めます。たくさん見えている血管を画像処理にて1本ずつに分解し、それぞれの蛇行率を様々な処理を行い自動計算する様子をご説明します。従来、経験に頼っていたり、手計算により長時間かかっていた解析作業をMATLABで自動化します。

**MRIデータの解析**
MRIデータ (DICOMデータ) を元に、脳部分を3次元で可視化します。画像処理を使い、各スライスから、対象部分の抽出を行います。MATLABの3次元可視化機能を使い、様々な角度から確認します。