(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
胸部Ｘ線像から、二次元ヒストグラムを用いて抽出した偽陽性陰影の輝度値を調整することにより肺結節明瞭化画像を作成する第１の段階と、
多重解像度解析を用いて、前記肺結節明瞭化画像の正常陰影における濃度変化を背景ノイズとして抑制した背景ノイズ抑制画像を作成する第２の段階と、
前記肺結節明瞭化画像に誤差拡散法を適用して、２値の誤差拡散画像を作成する第３の段階と、
前記２値の誤差拡散画像に対してランクフィルタを用いることにより得られた所定領域内の画素値の順位に基づいて初期状態の画像を作成する第４の段階と、
前記初期状態の画像に対して二次元セルオートマトンによる状態遷移を行うことにより、肺結節陰影を２値の点の集合として抽出して２値の点画像を作成する第５の段階と、
前記肺結節陰影を明瞭化するために、前記２値の点画像、前記肺結節明瞭化画像、及び前記背景ノイズ抑制画像を合成することにより適応ランク肺結節明瞭化画像を作成する第６の段階と、
作成した前記適応ランク肺結節明瞭化画像を出力する第７の段階と、
を有することを特徴とする肺結節明瞭化法。
【請求項２】
前記第１の段階は、前記偽陽性陰影の輝度値を調整することにより、偽陽性陰影を減少させる、請求項１に記載の肺結節明瞭化法。
【請求項３】
前記第２の段階は、
ウェーブレット変換による多重解像度解析を用いて陰影を抽出する段階と、
前記肺結節明瞭化画像の第１レベルの深さまで多重解像度解析を行い、前記第１レベルの低域側を除く第２レベルに含まれる成分を符号ありの状態で所定の大きさまで圧縮する段階と、
輝度値が所定の範囲に収まるようにウェーブレット逆変換により画像再構成を行う段階と、
を含む、請求項１または２に記載の肺結節明瞭化法。
【請求項４】
前記第３の段階は、
前記肺結節明瞭化画像に所定のフィルタサイズを有し、重みが均一なフィルタにてオープニング処理を行う段階と、
前記オープニング処理後の画像に誤差拡散法を適用する段階と、
を含む、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の肺結節明瞭化法。
【請求項５】
前記第４の段階は、前記誤差拡散画像から所定サイズのランクフィルタを用いて、ランクが第１の値以上の値を示すものを黒画素とし、その他の値を示すものを白画素とした２値の初期状態の画像を作成する段階を含む、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の肺結節明瞭化法。
【請求項６】
前記第５の段階は、
注目画素と当該注目画素の８近傍であるムーア近傍における黒画素の数が１〜３個である第１の状態の場合、前記注目画素を黒画素とする段階と、
前記ムーア近傍における黒画素の数が４個である第２の状態の場合、前記注目画素の値はそのままとする段階と、
前記第１及び第２の状態以外の第３の状態の場合、前記注目画素は全て白画素とする段階と、
前記第１〜第３の状態を１つの世代とし、第Ｘ世代における生存率の関数λ(Ｘ)を表す下記の式における第１世代の値λ(１)と第Ｘ世代の値λ(Ｘ)との差の絶対値が閾値Ｔｈ以上になるまで世代交代を繰り返すことで肺結節陰影を黒画素の集合として抽出する段階と、
を含む、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の肺結節明瞭化法。
λ(Ｘ)＝Ａ／Ｂ
ただし、
Ａ：ムーア近傍で１〜３個の画素が黒画素の場合の数＋ムーア近傍で４個の画素が黒画素であり、注目画素も黒画素である場合の数
Ｂ：全遷移数（外周１ピクセルを除く全画素数）
【請求項７】
前記第６の段階は、
前記２値の点画像の前記黒画素を同じ座標の前記肺結節明瞭化画像の画素に置き換え、前記２値の点画像の前記白画素を同じ位置の前記背景ノイズ抑制画像の画素に置き換えることにより両者を合成する段階と、
前記合成した画像に平均値フィルタを用いて画像を平滑化する段階と、
を含む、請求項６に記載の肺結節明瞭化法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、二次元セルオートマトンによる肺結節明瞭化法に関する。
【背景技術】
【０００２】
肺がんによる死亡率は、今なお上昇傾向にあり、ステージと５年生存率の結果から、早期発見・治療が重大な課題である（非特許文献１）。しかしながら、日常臨床や検診の胸部Ｘ線読影で少なからず肺がんが見落とされており（非特許文献２及び３）、胸部単純Ｘ線写真（以下、「胸部Ｘ線像」という。）から肺結節を検出するために様々なコンピュータ支援診断（Computer-Aided Detection(or Diagnosis)）（以下、単に「ＣＡＤ」ともいう。）手法が提案され（非特許文献４〜１１）、期待が高まっている。
【０００３】
しかしながら、肺結節検出において肺血管陰影や、その正接像は、偽陽性候補として問題となるが、１枚の胸部Ｘ線像から肺血管陰影を抑制するものはこれまであまり知られていない。そこで、出願人らは、１枚の胸部Ｘ線像から、二次元ヒストグラムを用いて、肺門部肺血管陰影やその正接像などの偽陽性陰影と、鎖骨や肋骨、末梢肺血管陰影などの濃度変化を抑制することで、真の肺結節を相対的に明瞭化する肺結節明瞭化法、更に背景ノイズ抑制肺結節明瞭化法を提案している（特許文献１及び２、並びに非特許文献１２及び１３）。
【０００４】
背景ノイズ抑制肺結節明瞭化法により、明瞭化画像内の真の肺結節にコントラストが付き、指摘しやすくなった。しかしながら、コントラストの低い淡い肺結節陰影の一部は、点としての抽出が弱いために目立たず、指摘できない可能性があった（非特許文献１３）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１７−０１８３３９号公報
【特許文献２】特開２０１８−０００３１２号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】厚生労働省:平成２９年（２０１７）人口動態統計(確定数)の概況,統計表第７表 死因簡単分類別にみた性別死亡数・死亡率(人口１０万対) http://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/jinkou/kakutei17/index.html 平成30年9月7日
【非特許文献２】Soda H, Tomita H, Kohno S, et al: Limitation of annual screening chest radiography for the diagnosis of lung cancer. A retrospective study, Cancer 72: 2341-2346, 1993
【非特許文献３】Shah PK, Austin JHM, White CS, et al: Missed non-small cell lung cancer: radiographic findings of potentially resectable lesions evident only in retrospect. Radiology 226: 235-241, 2003
【非特許文献４】Nakagawa K, Oosawa A, Tanaka H, et al: Clinical effectiveness of improved temporal subtraction for digital chest radiographys. Proc SPIE 4686: 319-330, 2002
【非特許文献５】川口剛,原田義富,永田亮一,他: 胸部Ｘ線画像の対側差分のための位置合わせ法. Med Imag Tech 28(5): 351-361, 2010
【非特許文献６】澤田晃,佐藤嘉伸,木戸尚治,他: 胸部Ｘ線画像における肺腫瘤陰影の検出―多重解像度フィルタ,エネルギー差分画像の利用と性能分析― Med Imag Tech 17(1):81-91, 1999
【非特許文献７】小田敍弘,木戸尚修,庄野逸,他: 胸部単純Ｘ線写真における経時的差分画像を用いた結節状陰影の自動検出システムの開発 電子情報通信学会論文誌D-11 J87-D-ll(1):208-218、2004
【非特許文献８】Suzuki K, Abe H, MacMahon H, et al: Image-processing technique for suppressing ribs in chest radiographs by means of massive training artificial neural network (MTANN). IEEE Trans Medical Imaging 25(4): 406-416, 2006
【非特許文献９】原武史,藤田広志,吉村仁,他: 胸部Ｘ線写真における結節状陰影の自動検出−遺伝的アルゴリズムの適用−, Med Image Tech 15(1): 73-81, 1997
【非特許文献１０】杜下淳次,桂川茂彦,土井邦雄: 胸部Ｘ線写真における肺結節状陰影の形状特徴量分析による偽陽性陰影の除去,日本放射線技術学会論文誌57(7):829-836、2001
【非特許文献１１】日浦美香子,木戸尚治,庄野逸: 胸部単純Ｘ線画像における結節性陰影抽出法の開発．Med Imag Tech 23(4): 250-258, 2005
【非特許文献１２】原田義富,野村達八,三宅秀敏: 二次元ヒストグラムを用いた胸部単純Ｘ線写真の肺結節明瞭化法, Med Imag Tech 35(4): 239-249, 2017
【非特許文献１３】原田義富,三宅秀敏: 背景ノイズを抑制した肺結節明瞭化法, Med Imag Tech 36(5): 221-230, 2018
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本開示の実施形態に係る二次元セルオートマトンによる肺結節明瞭化法は、従来の肺結節明瞭化法にて得られた肺結節明瞭化画像に対する２値の誤差拡散画像から、二次元セルオートマトンを用いて肺門部や肺野部に存在する淡い肺結節陰影を黒点の集合として抽出し、適応ランクフィルタにて明瞭化することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本開示の実施形態に係る肺結節明瞭化法は、胸部Ｘ線像から、二次元ヒストグラムを用いて抽出した偽陽性陰影の輝度値を調整することにより肺結節明瞭化画像を作成する第１の段階と、多重解像度解析を用いて、肺結節明瞭化画像の正常陰影における濃度変化を背景ノイズとして抑制した背景ノイズ抑制画像を作成する第２の段階と、肺結節明瞭化画像に誤差拡散法を適用して、２値の誤差拡散画像を作成する第３の段階と、２値の誤差拡散画像に対してランクフィルタを用いることにより得られた所定領域内の画素値の順位に基づいて初期状態の画像を作成する第４の段階と、初期状態の画像に対して二次元セルオートマトンによる状態遷移を行うことにより、淡い肺結節陰影を２値の点の集合として抽出して２値の点画像を作成する第５の段階と、淡い肺結節陰影を明瞭化するために、２値の点画像、肺結節明瞭化画像、及び背景ノイズ抑制画像を合成することにより適応ランク肺結節明瞭化画像を作成する第６の段階と、作成した適応ランク肺結節明瞭化画像を出力する第７の段階と、を有することを特徴とする。
【０００９】
第１の段階は、偽陽性陰影の輝度値を調整することにより、偽陽性陰影を減少させることが好ましい。
【００１０】
第２の段階は、ウェーブレット変換による多重解像度解析を用いて陰影を抽出する段階と、肺結節明瞭化画像の第１レベルの深さまで多重解像度解析を行い、第１レベルの低域側を除く第２レベルに含まれる成分を符号ありの状態で所定の大きさまで圧縮する段階と、輝度値が所定の範囲に収まるようにウェーブレット逆変換により画像再構成を行う段階と、を含むことが好ましい。
【００１１】
第３の段階は、肺結節明瞭化画像に所定のフィルタサイズを有し、ピクセルの重みが均一なフィルタにてオープニング処理を行う段階と、オープニング処理後の画像に誤差拡散法を適用する段階と、を含むことが好ましい。
【００１２】
第４の段階は、誤差拡散画像から所定サイズのランクフィルタを用いて、ランクが第１の値以上の値を示すものを黒画素とし、その他の値を示すものを白画素とした２値の初期状態の画像を作成する段階を含むことが好ましい。
【００１３】
第５の段階は、注目画素と当該注目画素の８近傍であるムーア近傍における黒画素の数が１〜３個である第１の状態の場合、注目画素を黒画素とする段階と、ムーア近傍における黒画素の数が４個である第２の状態の場合、注目画素の値はそのままとする段階と、第１及び第２の状態以外の第３の状態の場合、注目画素は全て白画素とする段階と、第１〜第３の状態を１つの世代とし、第Ｘ世代における生存率の関数λ(Ｘ)を表す式（λ(Ｘ)＝Ａ／Ｂ）における第１世代の値λ(１)と第Ｘ世代の値λ(Ｘ)との差の絶対値が閾値Ｔｈ以上になるまで世代交代を繰り返すことで淡い陰影を黒画素の集合として抽出する段階と、を含むことが好ましい。ただし、Ａは、ムーア近傍で１〜３個の画素が黒画素の場合の数＋ムーア近傍で４個の画素が黒画素であり、注目画素も黒画素である場合の数、Ｂは、全遷移数（外周１ピクセルを除く全画素数）である。
【００１４】
第６の段階は、２値の点画像の黒画素を同じ座標の肺結節明瞭化画像の画素に置き換え、２値の点画像の白画素を同じ位置の背景ノイズ抑制画像の画素に置き換えることにより両者を合成する段階と、合成した画像に平均値フィルタを用いて画像を平滑化する段階と、を含むことが好ましい。
【発明の効果】
【００１５】
本開示の実施形態に係る二次元セルオートマトンによる肺結節明瞭化法によれば、従来の肺結節明瞭化法にて得られた肺結節明瞭化画像に対する２値の誤差拡散画像から、二次元セルオートマトンを用いて肺門部や肺野部に存在する淡い肺結節陰影を黒点の集合として抽出し、適応ランクフィルタにて明瞭化することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】肺結節明瞭化画像と座標系を示す図である。
【図２】本開示の実施形態に係る肺結節明瞭化法の流れを説明するためのフローチャートである。
【図３】背景ノイズ抑制画像を示す図である。
【図４】ムーア近傍を示す図である。
【図５】点画像を示す図である。
【図６】適応ランク肺結節明瞭化画像を示す図である。
【図７】（ａ）は従来の背景ノイズ抑制肺結節明瞭化画像を示す図であり、（ｂ）は本開示の実施形態に係る肺結節明瞭化法による適応ランク肺結節明瞭化画像の例（背景ノイズ：ｎｏ  ｃｈａｎｇｅ／結節：良くなった例）を示す図である。
【図８】（ａ）は従来の背景ノイズ抑制肺結節明瞭化画像を示す図であり、（ｂ）は本開示の実施形態に係る肺結節明瞭化法による適応ランク肺結節明瞭化画像の例（背景ノイズ：ｎｏ  ｃｈａｎｇｅ／結節：良くなった例）を示す図である。
【図９】（ａ）は従来の背景ノイズ抑制肺結節明瞭化画像を示す図であり、（ｂ）は本開示の実施形態に係る肺結節明瞭化法による適応ランク肺結節明瞭化画像の例（背景ノイズ：ｍｉｎｏｒ  ｃｈａｎｇｅ／結節：変化なしの例）を示す図である。
【図１０Ａ】世代交代による黒点の状態遷移シミュレーションを示す図であり、（ａ）は２５６階調グレースケール、（ｂ）は誤差拡散画像、（ｃ）は初期状態を示す図である。
【図１０Ｂ】世代交代による黒点の状態遷移シミュレーションを示す図であり、（ａ）〜（ｅ）は第１〜５世代、（ｆ）は第１０世代を示す図である。
【図１１Ａ】世代の異なる適応ランク肺結節明瞭化画像を示す図であり、（ａ）は原画像であり、（ｂ）は第１世代を示す図である。
【図１１Ｂ】世代の異なる適応ランク肺結節明瞭化画像を示す図であり、（ａ）は第２世代、（ｂ）は第３世代を示す図である。
【図１１Ｃ】世代の異なる適応ランク肺結節明瞭化画像を示す図であり、（ａ）は第４世代、（ｂ）は第１０世代を示す図である。
【図１２】初期状態において孤立した黒点（１ピクセル）の第８世代までの状態遷移を示す図である。
【図１３】第１〜２００世代までのλ値の変化を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面を参照して、本発明に係る二次元セルオートマトンによる肺結節明瞭化法について説明する。ただし、本発明の技術的範囲はそれらの実施の形態には限定されず、特許請求の範囲に記載された発明とその均等物に及ぶ点に留意されたい。
【００１８】
［対象画像］
日本放射線技術学会（ＪＳＲＴ）作成の標準ディジタル画像データベース（参考文献１）中の胸部腫瘤画像１５４例、マトリックス寸法２０４８×２０４８（ピクセル寸法０．１７５ｍｍ）、階調数４０９６（１２ｂｉｔ）を、画像処理ソフトウェアImageJ 1.46r（参考文献２）を用いて、マトリックス寸法が５１２×５１２（ピクセル寸法０．７ｍｍ）、階調が８ｂｉｔとなるように変換した画像に対し、非特許文献１２に基づき作成した肺結節明瞭化画像（以下、単に「明瞭化画像」ともいう。）を用いた。具体的には、胸部Ｘ線像から、二次元ヒストグラムを用いて抽出した偽陽性陰影の輝度値を調整することにより肺結節明瞭化画像を作成した。偽陽性陰影の輝度値を調整することにより、偽陽性陰影を減少させることができた。
【００１９】
図１に肺結節明瞭化画像と座標系を示す。図１のように左上隅を原点とし、横軸、縦軸をそれぞれｘ軸、ｙ軸とする座標系を用い、輝度値０を「黒」、２５５を「白」とし、輝度値２５５を最大輝度値とする。また、二次元セルオートマトンでのセルは各画素に対応し、黒、白をそれぞれ「生」、「死」の状態として用いる。さらに、ここでは、肺門部や肺野部に存在する淡い肺結節陰影を抽出対象とする。
【００２０】
［提案手法］
図２に、本開示の実施形態に係る肺結節明瞭化法の流れを説明するためのフローチャートを示す。本開示の実施形態に係る肺結節明瞭化法は、まず、ステップＳ１０１において、胸部Ｘ線像から、二次元ヒストグラムを用いて肺結節明瞭化画像を作成する。次に、ステップＳ１０２において、多重解像度解析を用いて、明瞭化画像の正常陰影における濃度変化を背景ノイズとして抑制した背景ノイズ抑制画像を作成する（非特許文献１３）。次に、ステップＳ１０３において、明瞭化画像に誤差拡散法を適用して、２値の誤差拡散画像を作成する。次に、ステップＳ１０４において、２値の誤差拡散画像に対してランクフィルタを用いることにより得られた所定領域内の画素値の順位に基づいて初期状態の画像を作成する。次に、ステップＳ１０５において、初期状態の画像に対して二次元セルオートマトンによる状態遷移を行うことにより、淡い肺結節陰影を２値の点の集合として抽出して２値の点画像を作成する。次に、ステップＳ１０６において、淡い肺結節陰影を明瞭化するために、２値の点画像、肺結節明瞭化画像、及び背景ノイズ抑制画像を合成することにより適応ランク肺結節明瞭化画像を作成する。次に、ステップＳ１０７において、適応ランク肺結節明瞭化画像を出力する。
【００２１】
［背景ノイズ抑制画像の作成］
非特許文献１３に基づき、鎖骨や肋骨、末梢肺血管などの正常陰影にみられる濃度変化を背景ノイズと定義し、ウェーブレット変換（例えば、Daubechiesウェーブレット（Ｎ＝５））による多重解像度解析を用いて、それらの陰影を抽出する。本開示の実施形態に係る肺結節明瞭化法では、明瞭化画像の第１レベルの深さ（例えば、深さレベル−５）まで多重解像度解析を行い、第１レベル（−５）の低域側を除く第２レベル（例えば、レベル−３）に含まれる成分を符号ありの状態で所定の大きさ（例えば、１／４）まで圧縮する。
【００２２】
復元では、輝度値が所定の範囲（例えば、０〜２５５）の範囲に収まるようにウェーブレット逆変換により画像再構成を行う。再構成された画像を背景ノイズ抑制画像とし図３に示す。
【００２３】
［誤差拡散画像の作成］
一方、肺結節陰影を周囲から孤立して目立たせるために、非特許文献１３に基づき明瞭化画像に所定のフィルタサイズ（例えば、２１×２１ピクセル）を有し、重みが均一（正方形構造）なフィルタにてオープニング処理を行う。さらに、オープニング処理後の画像に誤差拡散法を適用し、明瞭化画像から２値の誤差拡散画像を作成する。
【００２４】
［初期状態の作成］
次に、誤差拡散画像から、所定サイズ（例えば、３×３ピクセル）のランクフィルタを用いて、ランクが第１の値（例えば、５）以上の値を示すものを黒画素とし、その他の値を示すものを白画素とした２値の初期状態の画像を作成する。
【００２５】
［状態遷移による淡い陰影の探索］
淡い陰影は、その周囲の輝度値との差が少ないため、誤差拡散法の擬似階調表現による２値化では、点の集合が疎として曖昧に表現される。そこで、以下の局所的な３つの条件を用いて淡い陰影を抽出する。具体的には、初期状態における全ての画素において、以下の３つの状態に従って処理を行う。
状態１：注目画素とその８近傍（ムーア近傍：図４）における黒画素の数が１〜３個である場合、注目画素を黒画素（以下、「黒点」ともいう。）とする。
状態２：ムーア近傍における黒画素の数が４個である場合、注目画素の値はそのままとする。
状態３：状態１、２以外の場合、注目画素は全て白画素（以下、「白点」ともいう。）とする。
【００２６】
状態１〜３を１つの世代（それぞれ順に、誕生、生存、死滅）とし、下記の式（１）における第１世代の値λ(１)と第Ｘ世代の値λ(Ｘ)との差の絶対値が閾値Ｔｈ以上（|λ(Ｘ)−λ(１)|≧Ｔｈ）になるまで上記操作を繰り返す。世代交代を繰り返すことで淡い陰影を黒点の集合として抽出する。
λ（Ｘ）＝Ａ／Ｂ          （１）
ただし、
Ａ：ムーア近傍で１〜３個の画素が黒点の場合の数とムーア近傍で４個の画素が黒点であり、注目画素も黒点である場合の数の和
Ｂ：全遷移数（外周１ピクセルを除く全画素数）
Ｘ：世代
λを各世代における生存率の関数として用いた（以下、「λ値」ともいう。）。
【００２７】
［点画像の作成］
次に、探索により抽出した黒点及び白点の集合から、黒点はランク４以上のものを、白点はランク５以上のものをそれぞれ誤差拡散画像から黒点（輝度値：０）、その他の点を白点（輝度値：２５５）とした２値の点画像（以下、単に「点画像」ともいう。）を作成する（図５）。
【００２８】
最後に、点画像における黒点を肺結節明瞭化画像の輝度値とし、白点は背景ノイズ抑制画像の輝度値として両者を合成する。即ち、点画像の黒点を同じ座標の肺結節明瞭化画像の画素に置き換え、点画像の白点を同じ座標の背景ノイズ抑制画像の画素に置き換える。さらに、平均値フィルタ（３×３ピクセル）を用いて合成により得られた画像を平滑化して適応ランク肺結節明瞭化画像を作成する。
【００２９】
図６に本開示の実施形態に係る肺結節明瞭化法による適応ランク肺結節明瞭化画像を示し、図７、図８、図９に、従来の背景ノイズ抑制肺結節明瞭化画像と本開示の実施形態に係る肺結節明瞭化法による適応ランク肺結節明瞭化画像の例を示す。図７（ａ）、図８（ａ）、及び図９（ａ）における丸印（〇）は真の結節が含まれる位置を示す。
【００３０】
［実験］
実験には、日本放射線技術学会（ＪＳＲＴ）の標準ディジタル画像データベース中の胸部腫瘤画像１５４例の原画像に対し、肺結節明瞭化法（非特許文献１２）を適用した肺結節明瞭化画像を用いた。原画像１５４例は、結節の位置が予め示されており、結節検出の難易度によって、１（極めて困難）、２（非常に困難）、３（困難）、４（比較的容易）、５（容易）の５つのレベルに分類されている。また、各レベルの画像は、それぞれ、２５、２９、５０、３８、１２例あるが、本開示の実施形態に係る肺結節明瞭化法では、レベル５（容易）及びレベル１（極めて困難）の例を除く、臨床的に問題となりやすいレベル２〜４の１１７例に対し、以下の実験を行った。
【００３１】
［実験１：背景ノイズ抑制肺結節明瞭化法］
非特許文献１３による画像と、本開示の実施形態に係る肺結節明瞭化法による適応ランク肺結節明瞭化画像（以下、「提案画像」ともいう。）の両画像内に敷き詰めた各対象領域（ＲＯＩ：Region of Interest）内の平均輝度分布の標準偏差σをそれぞれ求め、両者を比較した。ここで用いたＲＯＩのサイズは、肋骨と肋間が納まる程度の大きさである１６×１６ピクセルとした（表１）。
【００３２】
【表１】
0006778962.tif 000002
【００３３】
［実験２］
画像診断専門医２名が、結節周囲の背景ノイズの抑制の違いについて、提案画像と背景ノイズ抑制肺結節明瞭化画像とを比較評価した（表２ａ）。背景ノイズの抑制が、変化無しと評価された場合を「ｎｏ  ｃｈａｎｇｅ」とし、若干変化したと評価された場合を「ｍｉｎｏｒ  ｃｈａｎｇｅ」とし、大幅に変化したと評価された場合を「ｍａｊｏｒ  ｃｈａｎｇｅ」とし、１１７例におけるそれぞれの割合を表２ａに示す。
【００３４】
【表２】
0006778962.tif 000003
【００３５】
また、淡い肺結節陰影の見え方について、提案画像と背景ノイズ抑制肺結節明瞭化画像とを比べて、２名とも「良くなった」と評価したものを「背景ノイズ抑制肺結節明瞭化画像＜提案画像」とし、いずれか１名のみが良くなったと評価したものは「変化なし」（「背景ノイズ抑制肺結節明瞭化画像＝提案画像」）とし、１名も良くなったと評価しなかったものを「悪くなった」（「背景ノイズ抑制肺結節明瞭化画像＞提案画像」）として、３段階評価を用いて比較し、１１７例において各段階に評価された例の比率をまとめた（表２ｂ）。本手法での実行時間は、１５４例１画像当たり動作周波数２．２ＧＨｚのＰＣで平均１８０３［ｍｓ］であった。提案手法は肺結節明瞭化法（非特許文献１２）と組み合わせても平均４８８１［ｍｓ］程度であった。
【００３６】
【表３】
0006778962.tif 000004
【００３７】
［考察］
［黒点の状態遷移シミュレーション］
図１０Ａ（ａ）に２５６階調のグレースケールと抽出したい淡い陰影の輝度値（１２８〜１６０程度）の範囲（図１０Ａ（ａ）において矢印（⇔）で示された範囲）を示す。図１０Ａ（ｂ）に図１０Ａ（ａ）の誤差拡散画像を示し、図１０Ａ（ｃ）にその初期状態を示す。初期状態で抽出範囲内に存在する黒点は、二次元セルオートマトンにより、第１世代で誕生した黒点によってさらに大きく成長する（図１０Ｂ（ａ））。第２世代では大きく成長した黒点の内部が死滅し外周が残ったり、成長した近くの四角形と連結したりする（図１０Ｂ（ｂ））。第３世代では抽出したい輝度範囲に黒点が誕生し、黒点の密度が上昇している（図１０Ｂ（ｃ））。第４世代でも抽出したい輝度範囲の黒点の密度は大きいまま生存しているが（図１０Ｂ（ｄ））、世代を繰り返す度に黒点は幾何学的な模様を呈したり（図１０Ｂ（ｅ））、近くの模様と連結され新たなパターンを作ったりする（図１０Ｂ（ｆ））。
【００３８】
明瞭化画像のもつヒストグラムから、淡い肺結節陰影の輝度範囲を線形に抽出しただけでは、ノイズが数多く含まれ目立ってしまう。そのため、二次元セルオートマトンによる局所条件をもとに、淡い肺結節を非線形に探索するシミュレーションのような誕生、生存、死滅を繰り返す性質が必要であった。
【００３９】
［初期状態と適応ランクフィルタについて］
提案手法では、ランクフィルタのランクが５以上であるものを黒点、その他の値を白点として２値の初期状態を作成した。周囲と比べコントラストの強い陰影であれば、ランク５以上を用いても、肺結節を黒点の集合として十分抽出できる。しかし、淡い陰影の抽出であればランク４も含める必要があった。ここで初期状態として、ランク４以上のものを採用すると、肋骨などの陰影が多く残り、結節陰影が周囲と分離できない。また、ランク４とランク５を示す元画像の輝度値は似ており、ランク４を示す陰影はランク５の近くに存在すると考えられる。そのため、ランク５の近傍を調べれば、なるべく偽陽性を抑えて淡い陰影を抽出できると考えられる。
【００４０】
そこで、提案手法では、ランク５以上のものを初期状態として採用し、そこからランク４を示す淡い陰影を、二次元セルオートマトンを用いて近傍探索した。二次元セルオートマトンにより黒点として抽出された集合の中で誤差拡散画像におけるランクが４以上を示す点を淡い肺結節候補とし、その他の点においてはランクが５以上を採用するようにランクフィルタを適応的に可変して用いた。
【００４１】
［状態遷移について］
図１１Ａ〜１１Ｃに世代の違いによる提案画像を示す。図１１Ａ（ｂ）の第１世代でも真の肺結節を強調することはできているが、真の肺結節陰影よりも偽陽性陰影（図１１Ａ（ｂ）において矢印（→）で示す）の方が目立った。第２、第４世代では真の結節も偽陽性陰影も抑制され目立たない（図１１Ｂ（ａ）、図１１Ｃ（ａ））。さらに世代交代が進むと（図１１Ｃ（ｂ））、偽陽性陰影が目立つようになったり（図１１Ｃ（ｂ）において矢印（→）で示す）、肺結節やその周囲の陰影にも黒点が増え、両者に輝度差がなくなり淡い肺結節は目立たなくなったりする。ところが、図１１Ｂ（ｂ）に示す第３世代では、真の結節が強調され偽陽性陰影は目立たず抑制される。これは、抽出したい淡い陰影が初期状態の近くに存在しており、数回の世代交代による状態遷移で偽陽性陰影よりも真の肺結節を示す点が密集し強調されたためである。
【００４２】
つまり、図１２に示すように、初期状態における周囲から孤立した黒点（１ピクセル）に着目してみると、第３世代では初期状態の黒点は存在しない。ところが提案手法では、第３世代程度の状態遷移で結節陰影を黒点の集合として抽出できる。もし、黒点が周囲から孤立して存在するとした場合（抽出対象よりも輝度値の高い陰影）、３世代の世代交代では、陰影を点の集合として抽出するには弱い。一方、別の黒点が近傍に存在すれば（抽出対象の陰影）、相互作用により３世代の世代交代でも黒点が発生し集合を作る。世代交代によるこのような現象は、局所近傍の画素の状態が影響したためと考えられる。以上のように、二次元セルオートマトンは近傍画素との相互作用により、黒点の集合状態が遷移することで陰影を強めたり弱めたりすると考えられる。
【００４３】
［λ値について］
人工生命で用いられるLangtonのλパラメータ（参考文献３）は、セルオートマトンの振る舞いや複雑度を評価する尺度として用いられる（本手法での値はλ＝０．３６１となる）。しかし、本開示の実施形態に係る肺結節明瞭化法では、二次元セルオートマトンの挙動を観察するために、λの値を各世代の生存率関数として用いた。
【００４４】
図１３に第１世代から第２００世代までのλ値の変化を示す。世代交代が進むにつれ、λ値は飽和型曲線に近い形を取る。図１３中のａ、ｂはそれぞれλ値が激しく変動する過渡状態と変動が小さい定常状態を示している。過渡状態におけるλ値の上昇は元画像のコントラストに依存するが、いずれの画像も定常部分はおよそ０．４程度に収束する。２００世代付近でも真の肺結節の描出は残るが偽結節が多く発生した。
【００４５】
また、２節の黒点の状態遷移シミュレーション結果から、１０世代ほども世代交代すると、λ値（生存率）は急激に上昇するが、範囲拡大した黒点が探索領域を占めてしまい、その結果、ノイズを増加させてしまう危険性がある。そこで世代交代における点の生死状態を調べた結果、λ値が初期状態に近く、かつ生存率（黒点の数）が大きく増加する世代のとき、偽陽性がある程度抑制され、残った黒点の中に淡い肺結節が抽出される可能性が高かった。実験では、初期状態から第３世代程度の少ない世代交代でも、淡い肺結節陰影が黒点の集合として抽出された。このことは、少ない世代交代でも、誕生から生存されるセルに優位な情報が継承されたためと考えられる。
【００４６】
［終了条件について］
淡い肺結節陰影を単純に低ランク（ランク１〜４）フィルタを用いて抽出した場合、淡い陰影は抽出できてもその中に多くの偽陽性陰影が含まれる可能性がある。一方、もし世代交代にて真の肺結節陰影のみが点の集合として正しく抽出できていれば、初期状態や第１世代に誕生、生存する抽出点の総数と比べ、大差はなく、偽結節も少ないと考えられる。
【００４７】
そこで、提案手法では、第１世代のλ値を基準とし、λ値が増えすぎない範囲（閾値Ｔｈ）で世代交代を繰り返した。３世代程度の世代交代で終了するλ値は、第１世代の生存セル数の３％程度が増減する範囲であれば、計算時間も考慮し十分であった。そのため、本開示の実施形態に係る肺結節明瞭化法では、終了条件の閾値をＴｈ＝０．０３として用いた。ただし、境界条件は外周１セルを全て黒（生）として毎回初期化して用いている。
【００４８】
その結果、世代交代は平均３．４１世代程度で、偽抽出をある程度抑え、肺門部や肺野部に存在する淡い真の肺結節を点の集合として抽出することが可能であった。
【００４９】
［実験結果について］
［実験１の結果］
提案画像では合成する背景ノイズ抑制画像の圧縮率を背景ノイズ抑制肺結節明瞭化法より１．０だけ高く設定している。これは、提案手法では探索により、ランク４を示す（合成処理に用いる）点が増加するためである。しかし、平均輝度分布を背景ノイズ抑制肺結節明瞭化法と比較すると差は０．１５未満であった（表１）。また、背景ノイズ抑制肺結節明瞭化法と圧縮率を揃えて比較しても、標準偏差はσ＝４２．３６となり、ほぼ同じ値であった。この結果、背景ノイズ抑制肺結節明瞭化法と変わらない程度に背景ノイズを抑制したまま、淡い肺結節陰影を明瞭化することができた。
【００５０】
［実験２の結果］
提案手法では、背景ノイズ抑制肺結節明瞭化法と比べ７６．１％の画像において、淡い肺結節を強調したことによる背景ノイズの変化はみられなかった。一方、胸郭外側に存在する肺結節や肋骨エッジに重なる肺結節の周囲に、白点や黒点がノイズとしてわずかに出現したものが２３．９％であった。
【００５１】
しかし、結節検出に影響を与えるほどの大きなノイズ増加はみられなかった（表２ａ）。また、結節陰影の見え方は、背景ノイズ抑制肺結節明瞭化法と比べ同等、またはそれ以上であった（表２ｂ）。これは淡い肺結節陰影を抽出するために、背景ノイズ抑制肺結節明瞭化法をベースとして近傍探索したため、背景ノイズをある程度抑制したまま、淡い陰影を明瞭化できたためと考えられる。
【００５２】
肺結節の検出にはＣＡＤのように、肺結節がもつ多くの特徴量から超平面にて分類する手法が数多く提案されている。一方、提案手法では、人工生命分野で創発と呼ばれる仕組み（ピクセル間の局所的な相互作用が画像全体に影響しその状態を決定する）を用いても淡い陰影を抽出することが可能であった。このことは肺結節陰影が、単純に閾値のみでは分離できない創発的性質をもっている可能性を示していると考えられる。
【００５３】
提案手法により、肺門部や肺野部に存在する淡い肺結節陰影を明瞭化することで、背景ノイズ抑制肺結節明瞭化法よりも結果が改善し、臨床で十分適用可能と考えられる。
【００５４】
［まとめ］
本開示の実施形態に係る二次元セルオートマトンによる肺結節明瞭化法によれば、肺結節明瞭化画像から二次元セルオートマトンを用いて結節候補を抽出し適応的にランクフィルタを用いることで、肺門部や肺野部に存在する淡い肺結節も相対的に明瞭化できた。
【００５５】
（参考文献１）Shiraishi J, Katsuragawa S, Ikezoe J, et al: Development of a digital image database for chest radiographs with and without a lung nodule: receiver operating characteristic analysis of radiologists’ detection of pulmonary nodules. AJR 174: 71-74, 2000
（参考文献２）Schneider CA, Rasband WS, Eliceiri KW: NIH Image to ImageJ: 25 years of image analysis. Nature Methods 9: 671-675, 2012
（参考文献３）Langton CG: Computation at the Edge of Chaos: Phase Transitions and Emergent Computation: Physica D, 42, pp.12-37, 1990
【要約】
【課題】肺結節明瞭化画像に対する２値の誤差拡散画像から、二次元セルオートマトンを用いて淡い肺結節陰影を抽出し、適応ランクフィルタにて明瞭化することを目的とする。
【解決手段】本発明の肺結節明瞭化法は、胸部Ｘ線像から、肺結節明瞭化画像を作成する段階と、背景ノイズ抑制画像を作成する段階と、肺結節明瞭化画像に誤差拡散法を適用して２値の誤差拡散画像を作成する段階と、２値の誤差拡散画像に対してランクフィルタを用いることにより得られた所定領域内の画素値の順位に基づいて初期状態の画像を作成する段階と、二次元セルオートマトンによる状態遷移を行うことにより、淡い肺結節陰影を２値の点の集合として抽出して２値の点画像を作成する段階と、２値の点画像、肺結節明瞭化画像、及び背景ノイズ抑制画像を合成することにより適応ランク肺結節明瞭化画像を作成する段階と、適応ランク肺結節明瞭化画像を出力する段階と、を有する。
【選択図】図２【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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【図１１Ａ】
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【図１１Ｂ】
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【図１１Ｃ】
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【図１２】
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【図１３】
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