| Abstract | (10-13) 村瀬(愛媛大)らはヒルベルト変換により得られるパラメータを各種心疾患のECG同期心プール像データに適用して収縮速度, 時間等のパラメータマッピングをし, 各疾患の特徴抽出を行った. 従来のフーリエ近似する位相解析との比較はされていなかったが, 心プール以外の各種動態(時間放射能曲線)への応用も可能としており, 興味ある手法と思われた. 柏木(大阪厚生年金病院)らはSPECTをデータとして心プールの左右心室の立体表示を行った. 心拍の各時相の短軸断層像から左右心室の輪郭を抽出し, 256×256のマトリクスでソリッドモデルを作り, 両心室の色調を変えてカラー表示し, またそのシネ表示をも行っている. これにより, 各方向から見た壁運動異常が立体的に観察できる. 処理時間はSPECT再生後から約30分とのことで, 実用になり得ると思われる. 湊(京大)らはエッヂを保ったスムージング法として知られているフィルタ(周囲のいくつかの小領域の偏差の最小である領域の平均値を中心に置き換える方法)の不動点(フィルタリングを繰り返しても画像が変わらない)からSPECTの散乱体の輪郭を求めている. ファントム実験によりS/N比の悪い原画像からでも輪郭が抽出でき, これを吸収補正のためのデータとすることにより定量性の高いSPECTが得られることを示した. 植村(日立メディコ)らはRI画像の鮮鋭化, 平滑化のフィルタ処理は広く行われているが, ここではFFTを用いず, 一次元フィルタの周波数応答を多項式近似し, 二次元へ変換し, 各項の係数を用いて空間域で計算するものである. バターワースとウィナー型のフィルタに適用し, 実際のRI画像に応用した. 項数の少ない時はFFTより高速に処理できるとしている. |
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