本研究では、肺全体の複数の肺結節を網羅的に可視化する3Dモデリング手法を開発し、早期肺がん患者の診断と治療の向上を目指します。重要な問題は、結節の分布と肺組織との相互作用を正確に再構築する方法です。近年のディープラーニングとコンピュータビジョンの進歩により、AI支援による肺結節のより正確な検出とセグメンテーションが可能になりました。
ただし、全肺モデリングおよび複数の結節間の空間的関係に関する制限が残っています。この研究は、肺全体の3D再構成技術を通じて進歩をもたらします。AIを活用した医用画像と可視化を、専門家による臨床診断や治療と統合することが重要です。
セグメンテーションのためのディープラーニング、体積モデリング、3D視覚化のための仮想拡張現実、マルチモーダルデータフュージョンなどのテクノロジーは、臨床的意思決定を強化するために、全肺モデリングと多結節評価を進歩させています。本研究は、肺容積全体にわたる複数の肺結節の分布と空間的関係を可視化するための効果的な3Dモデリングアプローチを確立する。主なイノベーションには、肺の輪郭抽出、3D空間での結節再建、インタラクティブな全肺の視覚化などがあります。
これにより、早期肺がん患者さんのより正確な診断と治療計画が可能になります。肺結節全体のパターンを視覚化するための正確な3Dモデリングアプローチを開発することで、疾患の進行を理解するための新しい機能が提供されます。これにより、早期診断が可能になり、治療計画をパーソナライズし、肺がん患者の転帰を改善することができます。
この知見は、マルチモーダルデータを用いた全肺モデリングの拡張と臨床翻訳の進展の基礎となる。
