CT画像上の骨の形状特徴を活用した個人照合法に関する研究成果が，Journal of Imaging Informatics in Medicine誌に採択されました．
「CT画像上の骨の形状特徴を活用した個人照合法」に関する共同研究の成果が，Journal of Imaging Informatics in Medicine誌に採択されました．本論文は，大規模災害などで発生する身元不明者の個人識別を支援する新たな手法として，CT画像から自動抽出した骨の形状特徴を活用する個人照合技術を提案しています．具体的には，深層学習を用いてCT画像から胸椎を自動的に抽出し，そこから14種類の形状特徴量を算出しました．これらの特徴量を，生前に撮影されたCT画像のデータベースと死後画像診断時に得られたCT画像とで比較することで，高精度な個人識別が可能であることを明らかにしました．
本研究は近藤世範先生（新潟大学大学院保健学研究科 教授）が研究代表を務める科研費「生前/死後CT画像の骨形状情報に基づく個人同定システムの開発（課題番号：24K10832）」の助成を受けて実施されました．
Ichikawa S, Kondo Y, Okamoto M, Kondo T, Takahashi N. Radiomic Fingerprints: Automated Personal Identification in Mass Disasters Using Shape-Based Features of Thoracic Vertebral Bodies on CT. J Digit Imaging. Inform. med. 2025.
