立石科学技術振興財団

助成研究成果集(第31号) 2022

［ 研究助成 (A) ］

X 線検査における深層学習を用いた撮影技術に関する最適化ツールの開発
Development of improvement for scan technique of X- ray with deep laerning
2211019

研究代表者

札幌医科大学附属病院

放射線部

副部長

高島

弘

幸

共同研究者

札幌医科大学附属病院

放射線部

主査

中

西光

広診療放射線技師

今村

赤塚

吉

紘

越後

雷蔵

浦

瀧

夏

実

黄金

勲矢

札幌医科大学 医学部
整形外科学講座

助 教

塁とがこれらを難しくする。本研究では，この[研 究 の 目 的]

個々の経験や技量の部分を deep learning で補今や医療の現場では，画像診断は欠かせないい，人間の負担軽減，最終的には単純 X 線検ものとなっている。そのような中でも単純 X

査の半自動化を目指すためのプログラム開発を

線検査は，検診や日常診療で最も多く用いられ目的とした。ている。単純 X 線検査は，診療放射線技師ま[研究の内容，成果]

たは医師，歯科医師が行っており，診断に関わる画像の質については撮影条件に依存する機械的な部分，ポジショニングなど人間の技術に依本研究では，札幌医科大学附属病院で膝関節存する部分があり，どちらも適切な診断を行うの CT が撮影された 179 例 (右 109 例，左 110

ためには必要不可欠である。前者は最近の技術例) を対象とした。なお，本研究は，札幌医科開発により自動化されている部分があるが，後大学附属病院自主臨床研究として承認されてい者は未だ個々の経験や技量に依存するところがる。

多く，ポジショニングなどの影響により診断に必要な解剖学的構造が十分に描出されていない(1) データセットの作製

場合，それらを改善するために再撮影となるこ

膝関節が撮影されている CT 画像を画像ワーとが多い。それは解剖学的な知識や経験をもとクステーションに取り込み，軸位，矢状，冠状に画像を観察すれば，ほぼ適切に修正すること断を同時に参照し，解剖学的基準点から正面像が可能である。しかし，撮影者が被検者のポジを 定 義 し た (図 1)。軸 位 断 の 基 準 線 (x 軸)

ショニングを行う際に実際に視るまたは触れるには，人工膝関節置換術において大腿骨コンことができるのは，被検者の体表のみであるこ

ポーネントの回旋設置位置の指標として用いら― 1 ―立石科学技術振興財団(100%, 150%, 200%)・回転処理 (0°, ±3°, ±6°)を加え，データ数を 30 倍に拡張した。
(2) ネットワーク構築
ハードウェア環境は CPU：Core i9-10980XE
3.00 GHz, GPU：NVIDIA GeForce RTX 3090,
ソフトウェア環境は OS：Ubuntu20.04.4 LTS，
図1

フレームワーク：TensorFlow, Keras, Python

膝関節画像の作成方法および基準3.6 である。
れる外科的上顆軸 (surgical epicondylar axis :上記のデータセットを用いて deep convolu-SEA) を用いた。SEA は大腿骨内上顆と外上tional neural network (DCNN) による分類を顆を結ぶ線である。SEA からの垂線で顆間窩行った。はじめから多くの角度を分類するネッ

隆起中央を通る線を冠状断の基準軸 (y 軸) とトワークを構築することは困難であるため，ました。矢状断の基準軸 (z 軸) は，内側の脛骨

ずは正面，内旋 10°・20°，外旋 10°・20°の5つ上面角に合わせ，関節間隙が最も広く描出されの角度を分類するネットワークの構築を試みた。

る角度とした。また，y 軸に対して内旋，およ本研究では畳み込み層 4 層，プーリング層 2 層，

び z 軸に対して後傾 (X 線入射角が尾頭方向)

全結合層 2 層からなるネットワークを用いたをプラス方向と定義した。基準軸設定後，画像(表 1)。畳 み 込 み 層 の 活 性 化 関 数 は rectified

表示方法を ray summation (raysum) 処理すlinear unit (ReLU) 関数，出力層は softmax 関ることで 63 方向 (正面，y 軸に対し −20°か数を使用した。拡張したデータのうち 2,850 枚

ら +20°まで，z 軸に対し −15°から +15°まで(570 枚/angle) を test 画像とし，残りの画像5°ずつ変化させた方向) の仮想 X 線画像を作

枚数の 75% である 22,500 枚 (4500 枚/angle)製した (図 2)。

を training 画 像，25% で あ る 7,500 枚 (1,500

作製画像は 2048×2048 pixels, portable net-枚/angle) を validation 画像とした (表 2)。学work graphics (PNG) 形 式 で 保 存 し た。ray-習には training 画像を用い，1 回の学習ごとにsum 処理は，3D 画像データをある投影面からvalidation 画像を用いて汎化性能を確認した。

見たとき，その投影経路中の平均値を 2D 画像

学習のエポック数は 50，バッチサイズは 128の信号値として表示する処理であり，X 線画とした。

像と類似した投影画像を得ることが可能である。
作製した raysum 画像のピクセルサイズを64×64 pixels に変更し，左右反転・拡大処理

図2

CT データから作成した仮想 X 線画像

― 2 ―

表1

DCNN

Layer

Kernel size

Strides

Activation

Convolution
Convolution
Max pooling
Dropout
Convolution

7×7
7×7
2×2

1×1
1×1

ReLU
ReLU

3×3

1×1

ReLU

Convolution

3×3

1×1

ReLU

Max pooling
Dropout
Full connect
Dropout
Full connect

2×2
ReLU
SoftmaxTateisi Science and Technology Foundation

表2

データセット[結Training Validation
画像
画像
[枚]
[枚]

果]

角度

元画像[枚]

拡張後[枚]

Test
画像
[枚]

内旋
20°

219

6,570

570

4,500

1,500に 示 す。Epoch 数 が 増 え る ご と に training，

内旋
10°

219

6,570

570

4,500

1,500

validation と も に accuracy が 向 上 し て お り，

正面

219

6,570

570

4,500

1,500

外旋
10°

219

6,570

570

4,500

1,500

像に対する accuracy はそれぞれ 0.94，0.94 で外旋
20°

219

6,570

570

4,500

1,500あった。

DCNN の学習により得られた学習曲線を図 3

適切な学習が行われたことが確認できる。学習終了時点での training 画像および validation 画(3) 分類精度評価構築したネットワークを用いてテスト用画像を分類し，accuracy (式 1)，recall (式 2, 3)，precision (式 4, 5) を算出することで分類精度を評価した。本研究では多クラス分類を行った
ため，accuracy に関してはテスト用画像全体の枚数に対する各クラスの true positive (TP)の和の割合を求めた。また，recall，precision

図3に関してはある一つのクラスを positive，他のEpoch と Accuracy

クラスを negative として評価値を計算した後学習済みのネットワークにテスト用画像を入でそれらの平均値を求め，全体の評価値とした。

力した時の混同行列を表 3 に示す。表 3 より，

accuracy=0.81， recall=0.81， precision=0.81∑ TP(式 1)
Accuracy=
テスト用画像全体の枚数
TP
Recall=TP+FN

(式 2)

Precision=TPTP+FP

TP : True Positive

なるほど recall, precision ともに高値を示す傾(式 3)

表 3 混同行列
分類結果

(式 4)

∑  PrecisionPrecision=5cision を表 4 に示す。表 4 より，角度が大きく向にあることが分かる。

∑  Recall
Recall=5と算出された。また，角度ごとの recall，pre-(式 5)

内旋 20 度
内旋 10 度
実際の正 面角度
外旋 10 度
外旋 20 度FN : False Negative

表4FP : False Positiven: 分類クラス (1〜5)― 3 ―内旋20 度
536
76000

内旋10 度
34429
8500

正面059410740

外旋10 度
047441962

角度ごとの recall, precision

角 度

RecallPrecision

内旋 20 度0.860.94

内旋 10 度正 面0.780.760.750.72

外旋 10 度

0.750.74

外旋 20 度0.860.89

外旋20 度
02177508

立石科学技術振興財団

が，膝関節の単純 X 線検査においては尾頭方[今後の研究の方向，課題]

向のずれも診断に直接関係する因子である。そ
今回の検討では，学習時の accuracy は 0.94と高い値が得られていたのに対してテスト画像のため，今後は尾頭方向の分類についても検証を進めていく予定である。の分類では accuracy は 0.81 と低い値になった。
実用性を鑑みると accuracy をより向上させる
こ と が 必 要 で あ る た め，今 後 DCNN の パ ラ
メータの設定や学習時の交差検証などについて検討していかなければならないと考える。
また，今回は 5 つの角度のみの分類を試みた― 4 ―[成果の発表，論文等]なし