(57)【要約】【課題】予後との相関の高い分類法を用いて、腫瘍の内部情報も反映されている、客観的指標を提供する方法、システムおよびプログラムを提供すること。【解決手段】本発明の小型腺癌の分類方法は、ＣＴデータに対して画像処理を行うことにより算出した％ｓｏｌｉｄ、ラベル数、平均ＣＴ値、ならびに、腫瘍および高吸収域の重心間の距離などを指標として用いて、小型腺癌を鈴木・楠木らによる新規画像分類の各Ｔｙｐｅ（Ｔｙｐｅ１〜Ｔｙｐｅ６）に分類する。【選択図】図３
2008200366.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータ上で孤立性腫瘍のＣＴデータを処理して癌の悪性度を分類する方法であって、
該ＣＴデータは、該孤立性腫瘍の各領域においてＣＴ値を少なくとも定義しており、
該方法は、
該コンピュータが、該ＣＴデータに対して閾値処理を実行して高吸収域と非高吸収域とを識別するステップと、
該コンピュータが、該閾値処理を実行したＣＴデータに対してラベリング処理を実行してラベル数を決定するステップと、
該ラベル数が０である場合において、該コンピュータが、該孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ１またはＴｙｐｅ２と分類するステップと、
該ラベル数が２以上である場合において、該コンピュータが、該孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ４と分類するステップと、
該ラベル数が１である場合において、該コンピュータが、該ＣＴデータに対して所定の処理を実行して、該孤立性腫瘍の全領域に対する高吸収域の体積比率を算出し、
該体積比率が第１の閾値未満である場合において、
該コンピュータが、該ＣＴデータに対して所定の処理を実行して該孤立性腫瘍の重心と、該高吸収域の重心とを算出し、該孤立性腫瘍の重心と該孤立性腫瘍の辺縁との間の距離に対する該孤立性腫瘍の重心と該高吸収域の重心との間の距離を算出して相対的距離を取得するステップと、
該相対的距離が距離閾値未満である場合において、該コンピュータが、該孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ３と分類するステップと、
該相対的距離が該距離閾値以上である場合において、該コンピュータが、該孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ４と分類するステップと
該体積比率が該第１の閾値以上である場合において、該コンピュータが、該孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ５またはＴｙｐｅ６と分類するステップと
を包含する、方法。
【請求項２】
前記コンピュータが、前記孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ１またはＴｙｐｅ２と分類した場合において、
該コンピュータが、前記ＣＴ値の平均ＣＴ値を算出するステップと、
該平均ＣＴ値が平均ＣＴ閾値未満である場合において、該コンピュータが、該孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ１と分類するステップと、
該平均ＣＴ値が該平均ＣＴ閾値以上である場合において、該コンピュータが、該孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ２と分類するステップと
をさらに包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記コンピュータが、前記孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ１またはＴｙｐｅ２と分類した場合において、
該コンピュータが、前記ＣＴ値のエントロピーを算出するステップと、
該エントロピーがエントロピー閾値未満である場合において、該コンピュータが、該孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ１と分類するステップと、
該エントロピーが該エントロピー閾値以上である場合において、該コンピュータが、該孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ２と分類するステップと
をさらに包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記コンピュータが、前記孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ５またはＴｙｐｅ６と分類した場合において、
該コンピュータが、前記体積比率と、前記第１の閾値よりも大きな第２の閾値とを比較するステップと、
該体積比率が該第２の閾値未満である場合において、該コンピュータが、該孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ５と分類するステップと、
該体積比率が該第２の閾値以上である場合において、該コンピュータが、該孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ６と分類するステップと
をさらに包含する、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
孤立性腫瘍のＣＴデータを処理して癌の悪性度を分類する装置であって、
該ＣＴデータは、該孤立性腫瘍の各領域においてＣＴ値を少なくとも定義しており、
該装置は、
該ＣＴデータに対して閾値処理を実行して高吸収域と非高吸収域とを識別する手段と、
該閾値処理を実行したＣＴデータに対してラベリング処理を実行してラベル数を決定する手段と、
該ラベル数が０である場合において、該孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ１またはＴｙｐｅ２と分類する手段と、
該ラベル数が２以上である場合において、該孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ４と分類する手段と、
該ラベル数が１である場合において、該ＣＴデータに対して所定の処理を実行して、該孤立性腫瘍の全領域に対する高吸収域の体積比率を算出し、
該体積比率が第１の閾値未満である場合において、
該ＣＴデータに対して所定の処理を実行して該孤立性腫瘍の重心と、該高吸収域の重心とを算出し、該孤立性腫瘍の重心と該孤立性腫瘍の辺縁との間の距離に対する該孤立性腫瘍の重心と該高吸収域の重心との間の距離を算出して相対的距離を取得する手段と、
該相対的距離が距離閾値未満である場合において、該孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ３と分類する手段と、
該相対的距離が該距離閾値以上である場合において、該孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ４と分類する手段と
該体積比率が該第１の閾値以上である場合において、該孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ５またはＴｙｐｅ６と分類する手段と
を備える、装置。
【請求項６】
孤立性腫瘍のＣＴデータを処理して癌の悪性度を分類する処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
該ＣＴデータは、該孤立性腫瘍の各領域においてＣＴ値を少なくとも定義しており、
該処理は、
該ＣＴデータに対して閾値処理を実行して高吸収域と非高吸収域とを識別するステップと、
該閾値処理を実行したＣＴデータに対してラベリング処理を実行してラベル数を決定するステップと、
該ラベル数が０である場合において、該孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ１またはＴｙｐｅ２と分類するステップと、
該ラベル数が２以上である場合において、該孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ４と分類するステップと、
該ラベル数が１である場合において、該ＣＴデータに対して所定の処理を実行して、該孤立性腫瘍の全領域に対する高吸収域の体積比率を算出し、
該体積比率が第１の閾値未満である場合において、
該ＣＴデータに対して所定の処理を実行して該孤立性腫瘍の重心と、該高吸収域の重心とを算出し、該孤立性腫瘍の重心と該孤立性腫瘍の辺縁との間の距離に対する該孤立性腫瘍の重心と該高吸収域の重心との間の距離を算出して相対的距離を取得するステップと、
該相対的距離が距離閾値未満である場合において、該孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ３と分類するステップと、
該相対的距離が該距離閾値以上である場合において、該孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ４と分類するステップと
該体積比率が該第１の閾値以上である場合において、該孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ５またはＴｙｐｅ６と分類するステップと
を包含する、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、癌の悪性度を分類する方法、装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、肺癌が増加している。肺癌の中でも、特に増加しているのは、腺癌である。腺癌とは、癌細胞が腺様構造をとる癌であり、末梢部にでき、リンパ節に転移しやすいという傾向がある。腺癌は、末梢部にできるので気管支鏡での診断は困難であるが、ＣＴ検診によりその発見の頻度は上昇している。腺癌の早期発見を促進するための一因としては、画像解析能の向上が挙げられる。早期の腺癌の予後を予測する因子は多数あるが、その中でも、腫瘍中心の線維化が注目されている。
【０００３】
小型腺癌では、その組織分類で野口分類が多用されている。野口分類は、直径２ｃｍ以下の小型の末梢型肺癌を病理組織学的に検討し、肺胞上皮置換性の増殖形態のＴｙｐｅＡ〜ＴｙｐｅＣの３つの型と、肺胞上皮非置換性の増殖形態のＴｙｐｅＤ〜ＴｙｐｅＦの３つの型との合計６つの型に分類したものである。悪性度はＴｙｐｅＡが最も低く、ＴｙｐｅＢ、ＴｙｐｅＣ・・・と順に悪性度が高くなる。野口分類の各Ｔｙｐｅは、以下のとおりである。
・ＴｙｐｅＡ：腫瘍内に線維化巣を認めない、限局性細気管支肺胞上皮癌
・ＴｙｐｅＢ：腫瘍内に肺胞虚脱型の線維化巣を認める限局性細気管支肺胞上皮癌
・ＴｙｐｅＣ：腫瘍内線維化を伴う限局性肺胞上皮癌（乳頭型腺癌）
・ＴｙｐｅＤ：充実破裂性に増殖する低分化型腺癌
・ＴｙｐｅＥ：腺管型（管状）腺癌
・ＴｙｐｅＦ：肺胞上皮非置換性、圧縮性破裂性に増殖する乳頭型腺癌。
【０００４】
各野口分類に対する５年後の生存率および標準手術方針を表１に示す。
【０００５】
【表１】
2008200366.tif 000003
野口分類が使用される以前では、悪性度が低くても、肺葉切除およびリンパ節郭清を行っていた。そのため、侵襲性が高く、患者の負担が大きかった。野口分類が使用される以前と比べて、野口分類が使用されるようになってからは、Ｔｙｐｅに応じて手術方針が決定されるので、必要以上に侵襲性の高い手術を行う必要はなくなった。しかし、野口分類ではＴｙｐｅＣに診断症例が集中し、ＴｙｐｅＣと分類されたものでも、悪性度の違いなどもあり、手術中に診断を行って手術方針を決定する必要があった。その手術中の診断を省くことができれば、その分侵襲度も低くなるので、ＴｙｐｅＣをさらに分類することは有益である。
【０００６】
悪性度に関して、すりガラス状陰影の病変に占める面積が予後の良好に逆相関することが知られており、従来では、ＣＴ像の二次元スライスでの軟部組織濃度の領域と腫瘍全体との面積比・長径比に基づいて、悪性度を判断する方法が使用されることもあった。面積比・長径比以外の判断基準を用いる方法は、例えば非特許文献１に記載されている。非特許文献１には、二次元スライスでの形状、不透明度などに基づいて悪性度を判断する方法が記載されている。しかし、これらの方法は、主観的であり、再現性の悪い方法である。三次元の腫瘍からどの二次元スライスを選択するかによっても、ＣＴ像の表示条件によっても、面積比・長径比が異なり得るからである。そのため、これらの方法の精度は低い。さらに、二次元スライスでは、腫瘍であるか、血管であるかの判断もできない場合がある。従って、三次元での評価が必要である。
【０００７】
三次元での評価を用いた方法は、例えば非特許文献２に記載されている。しかし、非特許文献２では、すりガラス状陰影などは考慮に入れない。そのため、小型肺癌の悪性度を細かく分類することはできない。
【０００８】
本願発明で使用する分類方法は、非特許文献３、４に記載の小型腺癌の新規画像分類に基づくものである。
【０００９】
この新規画像分類は、小型腺癌をＴｙｐｅ１〜Ｔｙｐｅ６の６つの型に分類したものである。各Ｔｙｐｅと、ＣＴ像上の陰影の一例とを表２に示す。
【００１０】
【表２】
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コンピュータなどを用いて腫瘍を自動的に新規画像分類のＴｙｐｅ１・２と、Ｔｙｐｅ３・４と、Ｔｙｐｅ５・６との３つに分類するだけでも、医師に腫瘍の悪性度の客観的指標を与えることができる。
【非特許文献１】Ｆｅｎｇ  Ｌｉら、「Ｍａｌｉｇｎａｎｔ  ｖｅｒｓｕｓ  Ｂｅｎｉｇｎ  Ｎｏｄｕｌｅｓ  ａｔ  ＣＴ  Ｓｃｒｅｅｎｉｎｇ  ｆｏｒ  Ｌｕｎｇ  Ｃａｎｃｅｒ：Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ  ｏｆ  Ｔｈｉｎ−Ｓｅｃｔｉｏｎ  ＣＴ  Ｆｉｎｄｉｎｇｓ」、Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ、２００４年１２月、第２３３巻、第３号、ｐ．７９３−７９８
【非特許文献２】Ｍａｒｉｅ−Ｐｉｅｒｒｅ  Ｒｅｖｅｌら、「Ｐｕｌｍｏｎａｒｙ  Ｎｏｄｕｌｅｓ：Ｐｒｅｌｉｍｉｎａｒｙ  Ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ  ｗｉｔｈ  Ｔｈｒｅｅ−ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ  Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ」、Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ、２００４年５月、第２３１巻、第２号、ｐ．４５９−４６６
【非特許文献３】Ｓｕｚｕｋｉ  Ｋ，Ｋｕｓｕｍｏｔｏ  Ｍ，Ｗａｔａｎａｂｅ  Ｓ，  Ｔｓｕｃｈｉｙａ  Ｒ，Ａｓａｍｕｒａ  Ｈ、「Ｒａｄｉｏｌｏｇｉｃ  ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｓｍａｌｌ  ａｄｅｎｏｃａｒｃｉｎｏｍａ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｌｕｎｇ：ｒａｄｉｏｌｏｇｉｃ−ｐａｔｈｏｌｏｇｉｃ  ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｉｔｓ  ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃ  ｉｍｐａｃｔ」、Ａｎｎ  Ｔｈｏｒａｃ  Ｓｕｒｇ．、２００６年２月、第８１巻、第２号、ｐ．４１３−４１９
【非特許文献４】鈴木健二，渡辺俊一，村尚生ら、「肺野抹消小型肺癌における画像と病理の対比−これまでのエビデンスと今後の方向性について」、日本肺癌学会学術集会抄録、平成１６年、第４４巻、第５号、ｐ．３１１
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
従来の腫瘍の悪性度の評価方法を改善する方法を提供することが求められている。
【００１２】
肺癌を三次元的に解析し、予後と良好な関係を有する腫瘍分類を自動的に実行する方法を提供することが求められている。
【００１３】
本発明は、従来の腫瘍の悪性度の評価方法を改善する方法、システムおよびプログラムを提供することを目的とする。また、本発明は、予後との相関の高い分類法を用いて、腫瘍の内部情報も反映されている、客観的指標を提供する方法、システムおよびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明の方法は、
コンピュータ上で孤立性腫瘍のＣＴデータを処理して癌の悪性度を分類する方法であって、
該ＣＴデータは、該孤立性腫瘍の各領域においてＣＴ値を少なくとも定義しており、
該方法は、
該コンピュータが、該ＣＴデータに対して閾値処理を実行して高吸収域と非高吸収域とを識別するステップと、
該コンピュータが、該閾値処理を実行したＣＴデータに対してラベリング処理を実行してラベル数を決定するステップと、
該ラベル数が０である場合において、該コンピュータが、該孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ１またはＴｙｐｅ２と分類するステップと、
該ラベル数が２以上である場合において、該コンピュータが、該孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ４と分類するステップと、
該ラベル数が１である場合において、該コンピュータが、該ＣＴデータに対して所定の処理を実行して、該孤立性腫瘍の全領域に対する高吸収域の体積比率を算出し、
該体積比率が第１の閾値未満である場合において、
該コンピュータが、該ＣＴデータに対して所定の処理を実行して該孤立性腫瘍の重心と、該高吸収域の重心とを算出し、該孤立性腫瘍の重心と該孤立性腫瘍の辺縁との間の距離に対する該孤立性腫瘍の重心と該高吸収域の重心との間の距離を算出して相対的距離を取得するステップと、
該相対的距離が距離閾値未満である場合において、該コンピュータが、該孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ３と分類するステップと、
該相対的距離が該距離閾値以上である場合において、該コンピュータが、該孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ４と分類するステップと
該体積比率が該第１の閾値以上である場合において、該コンピュータが、該孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ５またはＴｙｐｅ６と分類するステップと
を包含し、そのことにより上記目的が達成される。
【００１５】
前記方法は、前記コンピュータが、前記孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ１またはＴｙｐｅ２と分類した場合において、
該コンピュータが、前記ＣＴ値の平均ＣＴ値を算出するステップと、
該平均ＣＴ値が平均ＣＴ閾値未満である場合において、該コンピュータが、該孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ１と分類するステップと、
該平均ＣＴ値が該平均ＣＴ閾値以上である場合において、該コンピュータが、該孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ２と分類するステップと
をさらに包含していてもよい。
【００１６】
前記方法は、前記コンピュータが、前記孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ１またはＴｙｐｅ２と分類した場合において、
該コンピュータが、前記ＣＴ値のエントロピーを算出するステップと、
該エントロピーがエントロピー閾値未満である場合において、該コンピュータが、該孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ１と分類するステップと、
該エントロピーが該エントロピー閾値以上である場合において、該コンピュータが、該孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ２と分類するステップと
をさらに包含していてもよい。
【００１７】
前記方法は、前記コンピュータが、前記孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ５またはＴｙｐｅ６と分類した場合において、
該コンピュータが、前記体積比率と、前記第１の閾値よりも大きな第２の閾値とを比較するステップと、
該体積比率が該第２の閾値未満である場合において、該コンピュータが、該孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ５と分類するステップと、
該体積比率が該第２の閾値以上である場合において、該コンピュータが、該孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ６と分類するステップと
をさらに包含していてもよい。
【００１８】
本発明の装置は、
孤立性腫瘍のＣＴデータを処理して癌の悪性度を分類する装置であって、
該ＣＴデータは、該孤立性腫瘍の各領域においてＣＴ値を少なくとも定義しており、
該装置は、
該ＣＴデータに対して閾値処理を実行して高吸収域と非高吸収域とを識別する手段と、
該閾値処理を実行したＣＴデータに対してラベリング処理を実行してラベル数を決定する手段と、
該ラベル数が０である場合において、該孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ１またはＴｙｐｅ２と分類する手段と、
該ラベル数が２以上である場合において、該孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ４と分類する手段と、
該ラベル数が１である場合において、該ＣＴデータに対して所定の処理を実行して、該孤立性腫瘍の全領域に対する高吸収域の体積比率を算出し、
該体積比率が第１の閾値未満である場合において、
該ＣＴデータに対して所定の処理を実行して該孤立性腫瘍の重心と、該高吸収域の重心とを算出し、該孤立性腫瘍の重心と該孤立性腫瘍の辺縁との間の距離に対する該孤立性腫瘍の重心と該高吸収域の重心との間の距離を算出して相対的距離を取得する手段と、
該相対的距離が距離閾値未満である場合において、該孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ３と分類する手段と、
該相対的距離が該距離閾値以上である場合において、該孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ４と分類する手段と
該体積比率が該第１の閾値以上である場合において、該孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ５またはＴｙｐｅ６と分類する手段と
を備えており、そのことにより上記目的が達成される。
【００１９】
本発明のプログラムは、
孤立性腫瘍のＣＴデータを処理して癌の悪性度を分類する処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
該ＣＴデータは、該孤立性腫瘍の各領域においてＣＴ値を少なくとも定義しており、
該処理は、
該ＣＴデータに対して閾値処理を実行して高吸収域と非高吸収域とを識別するステップと、
該閾値処理を実行したＣＴデータに対してラベリング処理を実行してラベル数を決定するステップと、
該ラベル数が０である場合において、該孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ１またはＴｙｐｅ２と分類するステップと、
該ラベル数が２以上である場合において、該孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ４と分類するステップと、
該ラベル数が１である場合において、該ＣＴデータに対して所定の処理を実行して該孤立性腫瘍の体積比率を算出し、
該体積比率が第１の閾値未満である場合において、
該ＣＴデータに対して所定の処理を実行して該孤立性腫瘍の重心と、該高吸収域の重心とを算出し、該孤立性腫瘍の重心と該孤立性腫瘍の辺縁との間の距離に対する該孤立性腫瘍の重心と該高吸収域の重心との間の距離を算出して相対的距離を取得するステップと、
該相対的距離が距離閾値未満である場合において、該孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ３と分類するステップと、
該相対的距離が該距離閾値以上である場合において、該孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ４と分類するステップと
該体積比率が該第１の閾値以上である場合において、該孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ５またはＴｙｐｅ６と分類するステップと
を包含し、そのことにより、上記目的が達成される。
【発明の効果】
【００２０】
本発明により、従来の腫瘍の悪性度の評価方法を改善する方法、システムおよびプログラムを提供することができる。また、本発明により、予後との相関の高い分類法を用いて、腫瘍の内部情報も反映されている、客観的指標を提供する方法、システムおよびプログラムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。
【００２２】
図１は、本発明の実施の形態の癌の悪性度自動分類システム１の構成の一例を示す。悪性度自動分類システム１は、ＣＴデータを処理するシステムとして好適である。悪性度自動分類システム１は、特に、小型肺癌の悪性度の自動分類に好適である。
【００２３】
悪性度自動分類システム１は、ＣＴ装置１０と、ＣＴ装置１０に接続されたコンピュータ２０とを含む。
【００２４】
ＣＴ装置１０は、三次元物体（例えば、人体）からＣＴデータを取得する。ＣＴデータは、対象の各領域においてＣＴ値を少なくとも定義するデータであり、例えばボクセルの集合である。三次元に配列されたボクセルの集合は、三次元物体のスライス画像を積層し、その積層されたスライス画像を複数のボクセルに分割することによって得られる。ＣＴ装置１０によって生成されたＣＴデータは、コンピュータ２０に出力される。
【００２５】
図１において、参照番号１２は、ＣＴ装置１０によって生成され、三次元に配列された複数のボクセルＶ（ｉ，ｊ，ｋ）の集合を模式的に示す。ここで、ｉ＝１，２，・・・Ｌ；ｊ＝１，２，・・・Ｍ；ｋ＝１，２，・・・Ｎであり、Ｌ、ＭおよびＮは、それぞれ、１以上の任意の整数である。各ボクセルＶ（ｉ，ｊ，ｋ）は、ＣＴ値を有している。ＣＴ値は、ＣＴ装置１０によってボクセル単位に計測された値であり、例えば、整数によって表される。ＣＴ装置１０としては、図１に示されるボクセルの集合１２を出力し得る任意のタイプのＣＴ装置を使用することができる。
【００２６】
コンピュータ２０は、ＣＴデータに基づいて、悪性度自動分類方法を用いて悪性度を自動分類する。コンピュータ２０としては、各種プログラムを実行するＣＰＵと各種データを格納するメモリとを含む任意のタイプのコンピュータを使用することができる。
【００２７】
図２は、コンピュータ２０の構成の一例を示す。
【００２８】
コンピュータ２０は、ＣＰＵ２１と、メモリ２２と、入力インターフェース部２３と、バス２４とを含む。
【００２９】
ＣＰＵ２１は、プログラムを実行する。例えば、そのプログラムは、悪性度自動分類方法を用いて悪性度を自動分類する処理をコンピュータ２０に実行させるプログラムである。そのプログラムやそのプログラムの実行に必要なデータは、例えば、メモリ２２に格納されている。そのプログラムがどのような態様でメモリ２２に格納されているかは問わない。例えば、メモリ２２が書き換え可能なメモリである場合には、コンピュータ２０の外部からそのプログラムをローディングすることにより、そのプログラムをメモリ２２に格納するようにしてもよい。あるいは、メモリ２２が書き換え不可能なメモリ（読み出し専用メモリ）である場合には、メモリ２２に固定する（焼き付ける）形式でそのプログラムをメモリ２２に格納するようにしてもよい。
【００３０】
入力インターフェース部２３は、ＣＴ装置１０からＣＴデータを受け取るための入力インターフェースとして機能する。
【００３１】
バス２４は、コンピュータ２０内の構成要素２１〜２３を相互に接続するために使用される。
【００３２】
図３は、癌の悪性度を自動分類するための処理手順の一例を示す。このような処理は、例えば、プログラムの形式で実現され得る。そのようなプログラムは、例えば、ＣＰＵ２１によって実行される。
【００３３】
ステップＳ３０１：コンピュータ２０は、ＣＴデータを取得する。このようなＣＴデータの取得は、例えば、ＣＰＵ２１が入力インターフェース部２３を介してＣＴ装置１０から出力されたＣＴデータを受け取ることによって、達成される。しかし、ＣＴデータを取得する態様はこれに限定されない。コンピュータ２０は、任意の態様でＣＴデータを取得し得る。例えば、コンピュータ２０は、磁気ディスクなどの記録媒体に記録されたＣＴデータを読み出すことによってＣＴデータを取得してもよいし、ＣＴ装置１０から受け取ったＣＴデータのうちの一部（例えば、ＣＴ装置１０から受け取ったＣＴデータのうちユーザによって選択されたもの）を取得するようにしてもよい。
【００３４】
ステップＳ３０２：ＣＰＵ２１は、ステップＳ３０１で取得したＣＴデータから、孤立性腫瘍を抽出する。この孤立性腫瘍の抽出は、各社で開発されている孤立性腫瘍を抽出するソフトウェアを用いて行われ得る。孤立性腫瘍を抽出するソフトウェアは、メモリ２２に格納されていてもよい。以下のステップでは、本ステップＳ３０２で抽出された孤立性腫瘍についてのデータを処理するので、ここで、ステップＳ３０１で取得したＣＴデータから、孤立性腫瘍に関するデータのみを抽出してもよい。
【００３５】
ステップＳ３０３：ＣＰＵ２１は、ステップＳ３０２で抽出されたＣＴデータのＣＴ値に対して閾値処理を実行する。その閾値処理とは、Ｎ値化であり（Ｎは２以上の整数）、例えば、３値化である。Ｎ値化は周知の技術であるので、説明は省略する。一実施形態では、ステップＳ３０３で実行される閾値処理は３値化であり、各ＣＴ値を、軟部組織濃度と、中間濃度と、すりガラス状濃度とのいずれか１つに分類する。すりガラス濃度と中間濃度との閾値は、−４９１ＨＵであり得る。中間濃度と軟部組織濃度との閾値は、−１５８ＨＵであり得る。
【００３６】
ステップＳ３０２とステップＳ３０３との間において、ＣＰＵ２１は、腫瘍全体に対する高吸収域の体積比率（以下、％ｓｏｌｉｄとする）の算出および、血管除去のための処理を実行してもよい。％ｓｏｌｉｄの算出および血管除去のための処理の一例を以下に説明する。
【００３７】
％ｓｏｌｉｄの算出：％ｓｏｌｉｄとは、腫瘍全体に対する高吸収域（ＣＴ値の高い領域）の体積比率、すなわち、腫瘍全体のボクセル数に対する、腫瘍内のボクセルのうちのＣＴ値が所定の閾値以上のボクセル数の割合をいう。例えば、その閾値以上のボクセル数の割合が８０％である場合、％ｓｏｌｉｄは８０％となる。％ｓｏｌｉｄの算出は、所定の閾値以上のＣＴ値を有するボクセルを検索し、その検索により得られた所定の閾値以上のＣＴ値を有するボクセル数を全体のボクセル数で割ることにより、達成することができる。
【００３８】
血管除去のための処理：血管もＣＴ値を有する。そのため、対象となる腫瘍のＣＴ値に血管のＣＴ値が強く反映されている場合では、その血管のＣＴ値が癌の悪性度分類に悪影響を及ぼしてしまう可能性もある。そのため、血管のＣＴ値は除去されているほうが好ましい。血管除去のための処理の一例を以下に説明する。
【００３９】
まず、血管を強調するフィルタを作成する。そのフィルタは、各ボクセルにおけるＨｅｓｓｉａｎ行列の固有値を利用するものであり得る。その血管を強調するフィルタは、面を強調するＳｈｅｅｔフィルタを改良したＬｉｎｅフィルタであり得る。その血管を強調するフィルタを用いて、ノイズを除去して、血管を抽出する。一実施形態では、血管を抽出した後に、所定の処理を実行して、血管除去のための処理において生じ得る小さな孔を消滅させる。この所定の処理としての一例は、Ｃｌｏｓｉｎｇ処理を用いる処理である。Ｃｌｏｓｉｎｇ処理は、複数回の膨張処理と縮小処理とを実行して画像内の小さな孔を消滅させる処理であり、当業者に周知の技術である。
【００４０】
上記血管除去のための処理は一例に過ぎず、血管を除去することができる処理であれば、どのような処理でもよい。
【００４１】
一実施形態では、％ｓｏｌｉｄが所定の％ｓｏｌｉｄ閾値未満のもののみに対して上記血管除去のための処理を実行し、％ｓｏｌｉｄが所定の％ｓｏｌｉｄ閾値以上のものに対しては上記血管除去のための処理は実行しない。所定の％ｓｏｌｉｄ閾値は、５１．２％であり得る。
【００４２】
ステップＳ３０４：ＣＰＵ２１は、ステップＳ３０３で得られたＮ値化後のＣＴデータに対して高吸収域のラベリング処理を実行する。高吸収域とは、ＣＴ値の高い領域であり、ここでは、ステップＳ３０３のＮ値化後の値で高い値を有する領域のことをいう。ＣＴ像で白く見える領域が高吸収域に対応する。ラベリング処理は、対象領域内における高吸収域の数（ラベル数）をカウントする処理であり、その処理はどのように行ってもよい。例えば、表２のＴｙｐｅ１のＣＴ像上の陰影では、高吸収域（白い部分）はないので、ラベル数は０であり、表２のＴｙｐｅ３のＣＴ像上の陰影では、高吸収域は１つであるので、ラベル数は１であり、表２のＴｙｐｅ４の２つのＣＴ像上の陰影のうちの右側の陰影では、高吸収域は３つであるので、ラベル数は３である。
【００４３】
ステップＳ３０４でのラベリング処理の結果、ラベル数が０である場合にはステップＳ３０５に進み、ラベル数が２以上である場合にはステップＳ３０６に進み、ラベル数が１である場合にはステップＳ３０７に進む。
【００４４】
ステップＳ３０５：ＣＰＵ２１は、対象の腫瘍をＴｙｐｅ１またはＴｙｐｅ２と分類する。
【００４５】
一実施形態では、ステップＳ３０５の後において、Ｔｙｐｅ１とＴｙｐｅ２とを分類する処理を実行する。Ｔｙｐｅ１とＴｙｐｅ２とを分類する方法は、腫瘍の平均ＣＴ値を用いる方法や、エントロピーを用いる方法などがある。腫瘍の平均ＣＴ値を用いる方法と、エントロピーを用いる方法とを以下に説明する。
【００４６】
腫瘍の平均ＣＴ値を用いる方法：まず、ＣＰＵ２１は、腫瘍の平均ＣＴ値を算出する。算出した平均ＣＴ値が平均ＣＴ閾値未満である場合、ＣＰＵ２１は、対象の腫瘍をＴｙｐｅ１と分類し、算出した平均ＣＴ値が平均ＣＴ閾値以上である場合、ＣＰＵ２１は、対象の腫瘍をＴｙｐｅ２と分類する。平均ＣＴ閾値は、−４９１ＨＵであり得る。
【００４７】
エントロピーを用いる方法：まず、ＣＰＵ２１は、ＣＴ値のエントロピーを算出する。エントロピーは次式に従って算出される。
【００４８】
【数１】
2008200366.tif 000005
式中、ｌはＣＴ値であり、ｐ（ｌ）は、ｌというＣＴ値を有するボクセルの割合である。例えば、ＣＴ値１０を有するボクセルが１００個あり、ボクセルの全体数が１０００である場合では、ｐ（１０）＝１００／１０００＝０．１である。算出した腫瘍のエントロピーがエントロピー閾値未満である場合、ＣＰＵ２１は、対象の腫瘍をＴｙｐｅ１と分類し、腫瘍のエントロピーがエントロピー閾値以上である場合、ＣＰＵ２１は、対象の腫瘍をＴｙｐｅ２と分類する。エントロピー閾値は、２．６６５であり得る。
【００４９】
ステップＳ３０６：ＣＰＵ２１は、対象の腫瘍をＴｙｐｅ４と分類する。
【００５０】
ステップＳ３０７：ＣＰＵ２１は、対象の腫瘍の％ｓｏｌｉｄを算出する。ＣＰＵ２１は、ステップＳ３０８で対象の腫瘍をＴｙｐｅ５またはＴｙｐｅ６と分類する。算出した％ｓｏｌｉｄが第１の％ｓｏｌｉｄ閾値未満の場合では、ＣＰＵ２１は、対象の腫瘍をＴｙｐｅ３またはＴｙｐｅ４と分類し、ステップＳ３０９に進む。第１の％ｓｏｌｉｄ閾値は、１２．５％であり得る。
【００５１】
一実施形態では、ステップＳ３０８の後において、Ｔｙｐｅ５とＴｙｐｅ６とを分類する処理を実行する。ＣＰＵ２１は、ステップＳ３０７で算出した％ｓｏｌｉｄと、第１の％ｓｏｌｉｄよりも大きな第２の％ｓｏｌｉｄとの比較を行う。第１の％ｓｏｌｉｄ閾値以上かつ第２の％ｓｏｌｉｄ閾値未満である場合、ＣＰＵ２１は、対象の腫瘍をＴｙｐｅ５と分類する。算出した％ｓｏｌｉｄが第２の％ｓｏｌｉｄ閾値以上である場合、ＣＰＵ２１は、対象の腫瘍をＴｙｐｅ６と分類する。第２の％ｓｏｌｉｄ閾値は、５１．２％であり得る。
【００５２】
ステップＳ３０９：ＣＰＵ２１は、腫瘍の重心と、高吸収域の重心とを算出し、それら２つの重心間の距離を算出し、腫瘍の重心と腫瘍の辺縁との間の距離に対する腫瘍の重心と高吸収域の重心との間の距離を算出し相対的距離（＝（腫瘍の重心と腫瘍の辺縁との間の距離／重心間の距離）を取得する。算出した相対的距離が距離閾値未満である場合、ＣＰＵ２１は、ステップＳ３１０で対象の腫瘍をＴｙｐｅ３と分類し、算出した相対的距離が距離閾値以上である場合、ＣＰＵ２１は、ステップＳ３１１で対象の腫瘍をＴｙｐｅ４と分類する。距離閾値は、０．５であり得る。腫瘍の重心と腫瘍の辺縁との間の距離は、腫瘍の重心と高吸収域の重心とを結んだ直線と腫瘍の辺縁との交点と、腫瘍の重心との間の距離であり得る。
【００５３】
ＣＰＵ２１による対象の腫瘍のＴｙｐｅの分類結果は、表示装置に表示されてもよいし、データとして出力されてもよい。
【００５４】
このように、ＣＰＵ２１が上述した分類処理を実現するプログラムを実行することにより、コンピュータ２０は、ＣＴデータに対して閾値処理を実行して高吸収域と非高吸収域とを識別する手段と、その閾値処理を実行したＣＴデータに対してラベリング処理を実行してラベル数を決定する手段と、そのラベル数が０である場合において、その孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ１またはＴｙｐｅ２と分類する手段と、そのラベル数が２以上である場合において、その孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ４と分類する手段と、そのラベル数が１である場合において、そのＣＴデータに対して所定の処理を実行してその孤立性腫瘍の％ｓｏｌｉｄを算出し、その％ｓｏｌｉｄが第１の閾値未満である場合において、そのＣＴデータに対して所定の処理を実行してその孤立性腫瘍の重心と、その高吸収域の重心とを算出し、その孤立性腫瘍の重心とその孤立性腫瘍の辺縁との間の距離に対するその孤立性腫瘍の重心とその高吸収域の重心との間の距離を算出して相対的距離を取得する手段と、その相対的距離が距離閾値未満である場合において、その孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ３と分類する手段と、その相対的距離がその距離閾値以上である場合において、その孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ４と分類する手段と、その％ｓｏｌｉｄがその第１の閾値以上である場合において、その孤立性腫瘍の悪性度をＴｙｐｅ５またはＴｙｐｅ６と分類する手段とを備えた装置（孤立性腫瘍のＣＴデータを処理して癌の悪性度を分類する装置）として機能する。
【００５５】
なお、図３に示される各ステップの機能は、ソフトウェア（例えば、プログラム）によって実現されることに限定されない。図３に示される各ステップの機能をハードウェア（例えば、回路、ボード、半導体チップ）によって実現してもよいし、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせによって実現してもよい。例えば、孤立性腫瘍のＣＴデータを処理して癌の悪性度を分類する装置は、癌の悪性度分類ボードであってもよい。
【００５６】
図３に示される各ステップにより、医師にとって特に有用である、新規画像分類のＴｙｐｅ１〜Ｔｙｐｅ２と、Ｔｙｐｅ３と、Ｔｙｐｅ４〜Ｔｙｐｅ６との腫瘍の３分類化が自動的に提供され得る。
【００５７】
図４は、Ｌｉｎｅフィルタ適用前後のＣＴ像を示す。ＣＴ像のラインが強調されていることが見て取れる。
【００５８】
図５は、上記血管除去のための処理の３つの例を示す。（１）は、オリジナルのＣＴ像である。（２）は、（１）のＣＴ像にＬｉｎｅフィルタを適用して血管を抽出した後のＣＴ像である。（３）は、（２）のＣＴ像にノイズ除去を施したＣＴ像であり、血管除去のための処理の後に得られるＣＴ像である。
【００５９】
ステップＳ３０３などの閾値の選択方法は、任意であるが、その選択方法の一例を説明する。３値化に用いる２個の閾値を選択する場合を考える。まず、２個の初期閾値を決定する。次に、閾値によって分類される３つのクラスの平均ＣＴ値を算出する。隣接するクラスの平均ＣＴ値間の中点を求め、新たな閾値としてその中点を採用する。そして、各クラスの平均ＣＴ値の算出と、新たな閾値の採用とを繰り返す。その繰り返しは、新たな閾値と、新たな閾値が採用される直前の閾値との差が所定の値以下になったときに終了するようにしてもよいし、閾値の変化率が所定の値以下になったときに終了するようにしてもよい。繰り返しの終了条件は、上記条件に限定されるものではなく、任意の条件でよい。当業者は、上記方法を、Ｎ値化に用いるＮ−１個の閾値選択方法に拡張可能である（Ｎは２以上の整数）。
【００６０】
表３は、本発明の方法を実際の症例に適用した結果を示す。１９９８年６月〜２００３年１２月に大阪大学医学部附属病院で手術を試行した２ｃｍ以下の小型肺腺癌４９症例を用いた。４９症例のうち、男性のものが２７症例、女性のものが２２症例であり、平均年齢は６３歳（４３〜８１歳）であった。第１の％ｓｏｌｉｄ閾値としては、１２．５％を用い、第２の％ｓｏｌｉｄ閾値としては、５１．２％を用いた。
【００６１】
【表３】
2008200366.tif 000006
表３に示されるように、４８症例中３３症例（６８％）が楠本らの分類と合致しており、κ検定での一致率は、κ＝０．６１４、ｐ＜０．００１であった。また、病理組織学的悪性度との相関については、視覚的に分類した場合ではｒ（ｓｐｅｒｍａｎ）＝０．５２３、ｐ＜０．００１であるのに対して、本発明の方法では、ｒ（ｓｐｅｒｍａｎ）＝０．５７０であった。さらに、表３から理解されるように、標本発明の方法を適用した分類が、楠本らの分類と大きく異なる症例はなかった。血管除去処理に改善の余地がある点などを考慮すると、上記結果などからも理解されるように、本発明の方法は、癌の悪性度の評価に有用な方法である。
【００６２】
以上のように、本発明の好ましい実施形態を用いて本発明を例示してきたが、本発明は、この実施形態に限定して解釈されるべきものではない。本発明は、特許請求の範囲によってのみその範囲が解釈されるべきであることが理解される。当業者は、本発明の具体的な好ましい実施形態の記載から、本発明の記載および技術常識に基づいて等価な範囲を実施することができることが理解される。
【産業上の利用可能性】
【００６３】
本発明は、従来の腫瘍の悪性度の評価方法を改善する方法、システムおよびプログラムなどとして有用である。また、本発明は、予後との相関の高い分類法を用いて、腫瘍の内部情報も反映されている、客観的指標を提供する方法、システムおよびプログラムなどとして有用である。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】本発明の実施の形態の癌の悪性度自動分類ステム１の構成の一例を示す図
【図２】コンピュータ２０の構成の一例を示す図
【図３】癌の悪性度を自動分類するための処理手順の一例を示すフローチャート
【図４】Ｌｉｎｅフィルタ適用前後のＣＴ像
【図５】血管除去のための処理過程の一例を示す図
【符号の説明】
【００６５】
１  画像処理システム
１０  ＣＴ装置
１２  ボクセルの集合
２０  コンピュータ
【図１】
2008200366.tif 000007
【図２】
2008200366.tif 000008
【図３】
2008200366.tif 000009
【図４】
2008200366.tif 000010
【図５】
2008200366.tif 000011