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期：2023 年 7 月 27 日 ( 木 ) 〜 29 日 ( 土 )会

場：大阪大学中之島センター

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大会長：木戸 尚治（大阪大学）

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主 催：
共 催：
後 援：

一般社団法人 日本医用画像工学会
国立大学法人 大阪大学
一般社団法人 日本画像医療システム工業会
一般社団法人 保健医療福祉情報システム工業会
一般社団法人 電子情報技術産業協会

協 賛：

医用画像情報学会
一般社団法人 可視化情報学会
看護理工学会
一般社団法人 情報処理学会
公益社団法人 日本医学物理学会
一般社団法人 日本医療情報学会
特定非営利活動法人 日本核医学技術学会
一般社団法人 日本コンピュータ外科学会
一般社団法人 日本写真学会
公益社団法人 日本超音波医学会

公益社団法人 応用物理学会
一般社団法人 画像電子学会
三次元画像コンファレンス実行委員会
一般社団法人 電子情報通信学会
公益社団法人 日本医学放射線学会
一般社団法人 日本核医学会
日本画像医学会
一般社団法人 日本磁気共鳴医学会
公益社団法人 日本生体医工学会
公益社団法人 日本放射線技術学会

学会長ご挨拶
第 42 回日本医用画像工学会大会（JAMIT 2023）を、会期 7/27( 木 ) ～ 7/29( 土 ) にわたって，大阪大学中之島センターにて、木戸尚治先生（大阪大学）大会長のもと開催させていただくことになりました。
COVID-19 の感染がようやく治まった状況から現地開催を決定して、精力的に準備を進めてきました。
JAMIT2023 のテーマは、木戸尚治先生に「臨床サイドからみた AI ～あらたなる飛躍をめざして～」と決定していただきましたが、その意図を以下に述べさせていただきます。
工学は実世界の問題に応用する段階まで完成させ人間生活や社会に役立つことがゴールの学問であり、我々も様々な医用画像技術を臨床に役立てることを目指さなくてはなりません。2010 年代中盤から始まった AI 技術（特に深層学習や機械学習）を応用した様々な医用画像技術は基盤技術がほぼ完成してきた状況にあり、今後は臨床応用や産業化にシフトした研究開発が進んでいくもと予想されます。そこで、JAMIT
で長年活躍して多様な成果をあげられ AI 技術に長けている放射線科医の木戸尚治先生に大会長をお願いした所、ご快諾いただき上記の主旨を意識したプログラムを構築していただきました。また、JAMIT の学会の在り方として、工学系に偏らず医学系の会員数やアクテビティを増やし医学と工学の融合領域を扱う学会にしたい、という話も JAMIT 理事会や私の周辺ではよく話題になり、上記の主旨で大会を実施するモチベー
ションの一つになっていると考えています。
木戸先生を中心に組織委員会（プログラム委員長：平野靖先生（山口大学）、大会長補佐：鈴木裕紀先生（大阪大学））で大変魅力的な企画物をご準備いただき、以下にその全体像を紹介します。2 件の特別講演は、大阪大学の忽那賢志先生に「新興再興感染症 COVID-19 これまでとこれから」のご講演、慶應義塾大学の百島祐貴先生に「画像診断の歴史」のご講演、をお願いしました。両先生にお考えいただいた講演タイトルは、
我々医用画像工学の技術者の誰もが興味を持つ魅力的なタイトルで、また両先生とも各々の分野のリーダー
で大変ご高名であると同時に誰にでも分かりやすくお話しされるのが上手とうかがっており、私自身薄学ですが拝聴するのを大変楽しみにしています。シンポジウムは、AI の臨床応用や産業化を意識した「ベンチャー企業が挑む AI 開発」、及び次世代の CT 技術のブレークスルーと期待されている「フォトンカウンティング
CT の衝撃」、の 2 件を企画しました。加えて、今回の大会のテーマを意識して、特別企画「AI ホスピタル
プロジェクトの現在」を企画しました。最近の JAMIT 大会と比較すると、臨床応用や産業化に関するご講演が多めの作りになっています。ので、工学系分野の参加者の方は医学系に近い新鮮な内容に接する機会、基礎研究分野の参加者の方は産業化のような新鮮な内容に接する機会になるだろうと考えています。
最後に、JAMIT2022 から新たに開始したシンポジウム「JAMIT の未来をつくろう」を継続して実施する
ことにしました。このシンポジウムで取り扱う内容は若手研究者を意識したもので、「研究の方法論や様式が目まぐるしく変化する現代において、若手研究者が元気に活躍して成功を納め JAMIT の未来を作るにはどうすればよいか」という大変難しいながら重要な問題です。元気のよい若手研究者に思いや本音を述べてもらう、年配研究者から若手研究者に問いかけ、のようなスタイルのものを考えています。JAMIT2022 では若手の様々な本音や思いが聞けてその中で実現可能なものは理事会で実現を進めている状況ですが、時間が限られていたため「JAMIT の未来をつくろう」を継続的に数年続けることで、現在の若手の人々が中心の次世代 JAMIT になる時にどういう方向性がよいかが具体的に見えてくるのだろうと期待しています。例
年好評のハンズオンとチュートリアル講演会は JAMIT 理事会の教育委員会で内容を企画して、ハンズオン
は既に過去の大会で参加済の方でも新しいより高度の内容を学びステップアップできる作りの形態、チュー
トリアル講演会は今後研究が進むと予想される深層学習を用いた医用画像処理の新しい方向性を整理してまとめた「医用画像工学における最新 AI 研究の課題とその展望について」のタイトルで準備しました。他には、
JAMIT2021 から様式を改めた田中栄一記念賞受賞者講演を含む会員集会、二日目と三日目のランチョンセ
ミナーを予定しています。
会場の大阪大学中之島センターは、皆さんご存じのように中州の場所に存在し、近年再開発が進み多くの観光スポットや飲食店が存在するエリアで繁華街にも近い便利がよい立地です。私は 10 年ぶりですが前回訪問した時とは様相がかなり変化していると予想され、大変楽しみにしている所です。COVID-19 が治まりアフターファイブの時間を利用した交流、懇親会などができる状況になると COVID-19 以前の JAMIT 大会に戻りよいのでしょうが、無理はまだできません。JAMIT2021（慶応義塾大学）はハイブリッド開催しましたが会場にお越しいただいた参加者数はかなり少なく、JAMIT2022（名古屋大学）では参加者数は 244
名で例年に近い状況まで戻り、今回は例年以上の参加者数で大成功にしたい所です。COVID に負けず何があっても医用画像工学発展の火を弱めてはいけないというのが数年間の JAMIT のスタンスでしたが、本当にその実現がかないそうで感無量であり、是非 JAMIT2023 に参加して医用画像工学の益々の発展を味わっていただけたらと考えています。
日本医用画像工学会（JAMIT）
会長 工藤 博幸
1

大会長ご挨拶
第 42 回日本医用画像工学会（JAMIT）大会を 2023 年 7 月 27 ～ 29 日に大阪大学中之島センターにて開催させて頂くことになりました．大会のテーマは，「臨床サイドからみた医療 AI ～あらたなる飛躍をめざして～」と致しました．
大阪大学中之島センターは，大阪大学医学部が吹田に移転する前に立地した場所にあり，私もこの地で学生生活を送りました．この場所は梅田の繁華街に大変近くて賑やかですが，最近では，整備が進み国立国際美術館，大阪中之島美術館や大阪市立科学館などが集積して文化発信の地となっています．また緒方洪庵が江戸時代後期に大坂船場に開いた蘭学の私塾である適塾も徒歩圏内にあり，いわば大阪医学の発祥の地であります．
本大会のポスターには太陽の塔の写真を掲載いたしましたが，これは大阪のアイコンとして大変有名です．
しかしながら背部の「黒い太陽」についてはあまりご存じないかもしれませんが，過去を象徴しているとされています．これは会場の中之島センターが大阪大学医学部発祥の地にあることへのメタファーであります
が，本年の大会が例年とはやや趣を異にして「医」の側面を強調した大会にしたいという思いからでもあります．写真の撮影は休日に私がおこないました．
特別講演は本大会のテーマにふさわしいお二人にお願い致しました．お一人目は，大阪大学大学院医学系研究科感染制御医学講座教授の忽那賢志先生です．忽那先生は，皆様もよくご存じのとおり，現在
COVID-19 診療の第一線でご活躍されています．ご講演の内容は，「新興再興感染症と COVID-19 これまでとこれから」ということで，COVID-19 を含む新興再興感染症を幅広く解説していただきます．また，お二人目は，慶應義塾大学医学部予防医療センター副センター長の百島祐貴先生です．百島先生は画像診断の教科書を多数ご執筆ですが，医学史に関しても造詣が深く多くの著書をご執筆されています．お話しいただくのは，「画像診断の歴史」です．以前に百島先生のご講演を拝聴しましたが，大変面白くて理解しやすく，
医学系・工学系を問わず大変有意義なご講演になると思います．
特別企画は，AI ホスピタルプロジェクトの現在についてです．AI ホスピタルによる高度診断、治療シス
テムは，「内閣府戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）」で採択された国家プロジェクトですが，AIによる医療分野における社会課題の解決を目指しています．本特別企画においては，プログラムディレクター
としてこのプロジェクトを進めてこられた医薬基盤・健康・栄養研究所理事長の中村祐輔先生に全体を俯瞰するご講演をいただき，大阪大学，慶應義塾大学，国立成育医療研究センターの先生方による各施設での取り組みをご紹介いただきます．
シンポジウムでは，３つの話題を提供します．ひとつめは，今最も元気のある医療系ベンチャー企業による AI 開発のホットな講演です．病理，眼底，内視鏡の各分野で活躍されている先生方で，全員が医学系出
身と学会のテーマにふさわしい方々です．次に，国内でも導入が始まっている次世代型検出器を搭載したフォ
トンカウンティング CT に関して，技術や臨床に詳しい先生方に解説をいただき，次世代 CT への理解を深めていただきたいと思います．また，前回より始まった若手研究者によるシンポジウムも引き続きおこないます．若手研究者の方々がこのシンポジウムによる交流をとおして医用画像工学分野で活躍してくれる一助になればと思います．チュートリアル講演やハンズオンセミナーも例年通り開催します．できるだけ多くの方々に参加いただき医用画像工学に関する知識や技術を深めていただければと思います．
日本医用画像工学会大会は，「医」と「工」が対等に参加することを目標としていますが，最近は「工」
主体の時代が長く続きました．2021 年は慶應義塾大学医学部放射線科の陣崎雅弘教授，2022 年は名古屋大学大学院情報学研究科の森健策教授が大会長をされて，再び「医」と「工」が循環するよい流れができてきたのではないかと感じています．
COVID-19 は終息する兆しをみせませんが，多くの研究会や学会がオンラインからオンサイトに移行しつつあります．本大会は現地参加でおこなう予定ですが，オンサイトによる学会は人の交流などのオンラインにない魅力があると思います．多くの方々のご参加による盛況な会になることを祈願しています．
第 42 回日本医用画像工学会大会
大会長 木戸 尚治（大阪大学）

2

交通案内

3

会場案内図4

参 参加者へのご案内
加 者へ のご案内
1．会

：2023

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：⼤ ⼤学中7 ⽉ 27 ⽇(⽊)〜29 ⽇( )〒530-0005 ⼤

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１）：5 ⽉ 29 ⽇(⽉)〜 ⽉ 29 ⽇( ) 16：00

２）

費： 会員（会員）：13 000

学⽣会員：2 000
関連学会（ ⽤学会）会員：13 000

⾮会員⼀般：20 000
⾮会員学⽣：4 000
３）現開 時
7 ⽉ 27 ⽇(⽊) 12:30〜1 :00
7 ⽉ 2 ⽇(⾦) 9:00〜1 :30
7 ⽉ 29 ⽇( ) 9:00〜15:00．会員 会
⽇時：7 ⽉ 2 ⽇(⾦) 13：30〜14：30 会場：第 1 会場（．

メモリアルホール）

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くにお しになり，してください．

8．発表者資格
⼀般演題の筆頭発表者は，⽇本医⽤画像⼯学会の会員に限ります．
⾮会員の⽅は，6 ⽉末⽇までに⼊会のお申込みをいただき，7 ⽉ 14 ⽇(⾦)までに会費を納⼊してください．
9．⼊会⼿続き及びお問い合わせ
⽇本医⽤画像⼯学会事務局（http://www.jamit.jp/）〒1043-0013 東京都中央区⽇本橋⼈形町 2-24-4にほんばしコスモ 15 ビル （株）メイプロジェクト内
TEL: 03-6667-0922 FAX: 03-6661-1490 E-mail: taikai@jamit.jp
10．利益相反（COI）について筆頭発表者が， ⽇本医⽤画像⼯学会における「利益相反の取扱いに関する規程」（http://www.jamit.jp/outline/agreement/rieki.html）において開⽰の対象となる場合，この規定に基づいて，発表者の申告した利益相反の状態が予稿集に開⽰されます．
11．第 13 回 JAMIT チュートリアル講演会（教育委員会企画）（コニカミノルタ科学技術振興財団 JAMIT ハンズオンセミナー 連携企画）「医⽤画像⼯学における最新 AI 研究の課題とその展望について」
第 42 回⽇本医⽤画像⼯学会⼤会のプログラムの⼀環として、「第 13 回⽇本医⽤画像⼯学会（JAMIT)チュートリアル講演会 「医⽤画像⼯学における最新 AI 研究の課題とその展望について」を第１⽇⽬の午後に開催いたします。チュートリアルでは，医⽤画像⼯学に携わる若⼿研究者や最新の動向を得たい第⼀線の研究者を対象として、現在の研究に役⽴つテーマを専⾨の研究者が講演いたします。
⽇ 時：7 ⽉ 27 ⽇（⽊） 13:00〜16:00
座 ⻑：滝沢 穂⾼（筑波⼤学）
中⽥ 典夫（東京慈恵会医科⼤学）
講演１：（TU1）医⽤画像⼯学における⼤規模⾔語モデルの基礎
中⽥ 典⽣ （東京慈恵会医科⼤学）
講演２：（TU2）脳 MRI の AI 解析と⼤量データ解析からみえる課題
森 進 （ジョンズ・ホプキンス⼤学）
講演３：（TU3）AI における分類問題の評価指標とその解釈
⻘井 久 （⽴命館⼤学）

6

12．コニカミノルタ科学技術振興財団・JAMIT ハンズオンセミナー（教育委員会企画）
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（スケジュール）7 ⽉ 1 ⽇ 参加登録開始
7 ⽉ 18 ⽇ セットアップ資料の公開／コンテストサンプルプログラム・データの公開
7 ⽉ 25 ⽇ セミナー資料の公開
7 ⽉ 28 ⽇〜29 ⽇ ハンズオンセミナー開催
7 ⽉ 28 ⽇ 10:00〜 課題 1， 15:00〜 課題 2
7 ⽉ 28 ⽇ 17:00〜 JAMIT2023 ハンズオンセミナー・コンテスト
7 ⽉ 29 ⽇ 9:30〜

課題 3， 14:00〜 課題 4

（各回の予定：90 分）
00:00〜00:05 達成⽬標の確認
00:05〜00:10 プログラム実⾏のデモ
00:10〜00:30 ⾃分の PC での実⾏確認
00:30〜00:50 プログラムの説明，GPU との⽐較
00:50〜01:10 結果の確認／評価⽅法
01:10〜01:20 ⾃分の結果の再確認
01:20〜01:30 問題点洗い出し／質疑応答／まとめ（運営スタッフ）
原 武史（岐⾩⼤学），滝沢 穂⾼（筑波⼤学），⼩⽥ 昌宏（名古屋⼤学）
中⽥ 典⽣（東京慈恵医科⼤学），近藤 世範（新潟⼤学）（協⼒）本セミナーは，コニカミノルタ科学技術振興財団の⽀援を得て実施しています．また，岐⾩⼤学⼈⼯知能研究推進センター，東海国⽴⼤学機構健康医療ライフデザイン統合研究教育拠点の協⼒で実施します．
（ハンズオンのウェブサイト）
http://micv.sakura.ne.jp/jamitho/8

ご 協 ⼒ 団 体
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共 催： ⼤阪⼤学
後 援： ⼀般社団法⼈ ⽇本画像医療システム⼯業会
⼀般社団法⼈ 保健医療福祉情報システム⼯業会
⼀般社団法⼈ 電⼦情報技術産業協会
協 賛： 医⽤画像情報学会
公益社団法⼈ 応⽤物理学会
⼀般社団法⼈ 可視化情報学会
⼀般社団法⼈ 画像電⼦学会
看護理⼯学会
三次元画像コンファレンス実⾏委員会
⼀般社団法⼈ 情報処理学会
⼀般社団法⼈ 電⼦情報通信学会
公益社団法⼈ ⽇本医学物理学会
公益社団法⼈ ⽇本医学放射線学会
⼀般社団法⼈ ⽇本医療情報学会
⼀般社団法⼈ ⽇本核医学会
特定⾮営利活動法⼈ ⽇本核医学技術学会
⽇本画像医学会
⼀般社団法⼈ ⽇本コンピュータ外科学会
⼀般社団法⼈ ⽇本磁気共鳴医学会
⼀般社団法⼈ ⽇本写真学会
公益社団法⼈ ⽇本⽣体医⼯学会
公益社団法⼈ ⽇本超⾳波医学会
公益社団法⼈ ⽇本放射線技術学会

10

11

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特別講演

7 月 28 日 ( 金 )第 1 会場（10F 佐治敬三メモリアルホール）

特別講演 1
SL1「新興再興感染症と COVID-19 これまでとこれから」

10:00 〜 11:00

座長： 木戸

SL1

尚治（大阪大学）

新興再興感染症と COVID-19 これまでとこれから忽那 賢志
大阪大学大学院医学系研究科

感染制御学

7 月 29 日 ( 土 )第 1 会場（10F 佐治敬三メモリアルホール）

特別講演 2
SL2「画像診断の歴史」

13:30 〜 14:30

座長： 陣崎SL2

画像診断の歴史百島

祐貴

慶應義塾大学病院予防医療センター

14

雅弘（慶應義塾大学）

7 月 28 日 ( 金 )第 1 会場（10F 佐治敬三メモリアルホール）

特別企画
SE「AI ホスピタルプロジェクトの現在」

14:40 〜 16:40

座長： 富山憲幸（大阪大学）木戸尚治（大阪大学）

SE1

AI ホスピタルプロジェクト；AI・デジタルで心温まる医療を

SE2

IT/AI の病院への実装を目指して

SE3

AI 研究に向けた医用画像とアノテーションデータの同時収集

SE4

AI ホスピタルプロジェクトの現在

中村 祐輔
国立研究開発法人 医薬基盤・健康・栄養研究所

陣崎 雅弘
慶應義塾大学 医学部 放射線科学

武田 理宏
大阪大学大学院医学系研究科情報統合医学講座医療情報学

笠原

群生

国立成育医療研究センター

15

シ ン ポ ジ ウム

7 月 27 日 ( 木 )第 1 会場（10F 佐治敬三メモリアルホール）

シンポジウム 1
16:10 〜 17:40

SY1「JAMIT の未来をつくろう！」
座長： 橋本二三生（浜松ホトニクス株式会社）健山

智子（藤田医科大学）

パネリスト
堀

拳輔
順天堂大学 保健医療学部診療放射線学科
東京医科歯科大学大学院 医歯学総合研究科
赤松剛
量子科学技術研究開発機構
山口 智子
神戸大学
遠田
涼
名古屋大学大学院 情報学研究科 知能システム学専攻
Gu Yi
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 生体医用画像研究室
岡本 尚之
千葉大学 フロンティア医工学センター

7 月 29 日 ( 土 )第 1 会場（10F 佐治敬三メモリアルホール）

シンポジウム 2
9:30 〜 11:00

SY2「フォトンカウンティング CT の衝撃」
座長： 工藤博幸（筑波大学）

粟井和夫（広島大学）

SY2-1

フォトンカウンティング CT の原理

SY2-2

高精細 CT および新型面検出器 CT の現状と将来展望

田口 克行
Johns Hopkins University School of Medicine

大野 良治
藤田医科大学 医学部 放射線医学教室，藤田医科大学 医学部 先端画像診断共同研究講座

16

SY2-3

胸部画像診断における Photon Counting CT の可能性

SY2-4

フォトンカウンティング CT の神経放射線領域への応用

梁川 雅弘
大阪大学 大学院医学系研究科 放射線医学統合講座放射線医学

樋渡昭雄

名古屋市立大学大学院医学研究科

生体防御・総合医学専攻 生体総合医療学講座 放射線医学講座

7 月 29 日 ( 土 )第 1 会場（10F 佐治敬三メモリアルホール）

シンポジウム 3
14:40 〜 16:10

SY3「ベンチャー企業が挑む AI 開発」
座長： 森
稲井

健策（名古屋大学）
邦博（福井大学）

SY3-1

ロボティクス、AI を活用した微生物検査グラム染色自動化機器の開発

SY3-2

病理 AI による診断支援と活用の展望

SY3-3

ベンチャー企業が挑む AI 開発

SY3-4

世界に挑戦する内視鏡 AI

平岡悠
大阪大学医学部附属病院，大阪大学大学院医学系研究科人工知能画像診断学，株式会社 GramEye

飯塚統
メドメイン株式会社

髙橋 秀徳
DeepEyeVision 株式会社，学校法人自治医科大学

金井 宏樹 1，多田 智裕 11株式会社 AI メディカルサービス

17

チュート リ ア ル 講 演 会

7 月 27 日 ( 木 )第 1 会場（10F 佐治敬三メモリアルホール）

チュートリアル講演会
13:00 〜 16:00

TU「医用画像工学における最新 AI 研究の課題とその展望について」
座長： 滝沢中田

TU1

穂高（筑波大学）
典生（東京慈恵会医科大学）

医用画像工学における大規模言語モデルの基礎
中田 典生
東京慈恵会医科大学

人工知能医学研究部

TU2

脳 MRI の AI 解析と大量データ解析からみえる課題

TU3

AI における分類問題の評価指標とその解釈

森進
Johns Hopkins University 放射線科

青井
久
立命館大学

理工学部

数理科学科

ハンズオン セミナー

7 月 28 日 ( 金 )ハンズオン会場（6F セミナー室 6D）

ハンズオンセミナー 1
10:00 〜 11:30

HS1 ハンズオンセミナー・コンテストに向けて「環境構築と深層学習による回帰の実現」

18

ハンズオンセミナー 2
15:00 〜 16:30

HS2 やり直し深層学習超入門「画像の分類から領域分割」

JAMIT2023 ハンズオンセミナー・コンテスト
17:00 〜 18:30

HSC

7 月 29 日 ( 土 )ハンズオン会場（6F セミナー室 6D）

ハンズオンセミナー 3
9:30 〜 11:00

HS3 深層学習のための前処理と後処理「DICOM 画像の読み込み／ ROC などの統計処理」

ハンズオンセミナー 4
14:00 〜 15:30

HS4 幅広い深層学習「小規模言語処理や音声認識における深層学習技術」

19

ラ ン チ ョン セ ミ ナ ー

7 月 28 日 ( 金 )第 1 会場（10F 佐治敬三メモリアルホール）

ランチョンセミナー 1
LS1「生成系 AI とリアルタイム AI でさらに進化する医用画像 AI」

12:20 〜 13:20

座長： 奥山LS1

義弘（株式会社 HPC テック）

生成系 AI とリアルタイム AI でさらに進化する医用画像 AI
山田

泰永

エヌビディア合同会社

7 月 29 日 ( 土 )第 1 会場（10F 佐治敬三メモリアルホール）

ランチョンセミナー 2
LS2「DeepLearning 技術による読影支援の最前線」

12:20 〜 13:20

座長： 梁川LS2

DeepLearning 技術による読影支援の最前線北村嘉郎

富士フイルム20

雅弘（大阪大学）

プログラム7 月 27 日 ( 木 )第 1 会場（10F 佐治敬三メモリアルホール）

開会式
12:50 〜 13:00

チュートリアル講演会
13:00 〜 16:00

TU「医用画像工学における最新 AI 研究の課題とその展望について」
座長： 滝沢中田

TU1

医用画像工学における大規模言語モデルの基礎
中田 典生
東京慈恵会医科大学

人工知能医学研究部

TU2

脳 MRI の AI 解析と大量データ解析からみえる課題

TU3

AI における分類問題の評価指標とその解釈

森進
Johns Hopkins University 放射線科

青井
久
立命館大学

理工学部

数理科学科

21

穂高（筑波大学）
典生（東京慈恵会医科大学）

シンポジウム 1
16:10 〜 17:40

SY1「JAMIT の未来をつくろう！」
座長： 橋本二三生（浜松ホトニクス株式会社）健山

智子（藤田医科大学）

パネリスト
堀

拳輔
順天堂大学 保健医療学部診療放射線学科
東京医科歯科大学大学院 医歯学総合研究科
赤松剛
量子科学技術研究開発機構
山口 智子
神戸大学
遠田
涼
名古屋大学大学院 情報学研究科 知能システム学専攻
Gu Yi
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 生体医用画像研究室
岡本 尚之
千葉大学 フロンティア医工学センター

一般演題１
17:50 〜 18:50

OP1「筋骨格系」
座長： 佐藤青山

嘉伸（奈良先端科学技術大学院大学）
正人（広島市立大学）

OP1-1

FPA LRSE U-Net を用いた CT 画像からの脊椎領域の自動抽出

OP1-2

体幹部筋骨格の年齢変化統計モデルの構築

OP1-3

U-Net を用いた健常膝関節 MR 画像からの半月板領域抽出と損傷例への適用

OP1-4

超音波による複数パノラマ断層撮影と統計形状モデルフィッティングを用いた患者個別下肢全体
筋骨格形状の予測

木佐貫航平 1，寺澤
岳 2，神谷2
1
九州工業大学， 産業医科大学

亨 1，青木隆敏 2

坂本龍士郎 1，政木 勇人 1，大竹 義人 1，崇風まあぜん 1，上村 圭亮 2，高尾 正樹 2，明石 敏明 3，
森
健策 4,5，合田 憲人 4，菅野 信彦 2，佐藤 嘉伸 1
1
奈良先端科学技術大学院大学，2 大阪大学，3 順天堂大学，4 国立情報学研究所，5 名古屋大学

武智 涼恵 1，青山 正人 11
広島市立大学大学院情報科学研究科

冨木田悠生 1，政木 勇人 1，大竹 義人 1，祟風まあぜん 1，上村
1
奈良先端科学技術大学院大学，2 大阪大学

22

圭亮 2，高尾正樹 2，菅野伸彦 2

OP1-5

深層学習を用いた側弯症レントゲン画像の自動計測

OP1-6

注意機構を用いた畳み込みニューラルネットワークによる胸部 X 線画像から骨密度の推定

藤森 孝人 1，鈴木 裕紀 2，中嶋
望 3，喜多 洸介 2，蟹江 祐哉 1，武中 章太 1，海渡 貴司 1，
1
2
岡田 誠司 ，木戸 尚治
1
大阪大学医学部整形外科，2 大阪大学大学院医学系研究科 人工知能画像診断学共同研究講座，3 市立
堺病院整形外科

岩尾 佳幸 1，汐月 剣志 1，橋本 二三生 2，落合 昂大 1，畑中 裕司 3，賀川 経夫 3，永田 亮一 3，
衞藤 路弘 4,5，吉田 幸人 1
1
大分大学医学部附属病院 医療技術部放射線部門，2 千葉大学大学院融合理工学府，3 大分大学 理
工学部 共創理工学科知能情報システムコース，4 日本文理大学 保健医療学部 保健医療学科 診療
放射線学コース，5 大分大学大学院工学研究科博士後期課程

7 月 27 日 ( 木 )第 2 会場（7F セミナー室 7C+D）

一般演題２
17:50 〜 18:50

OP2「教育・診断支援システム」
座長： 森
河田

健策（名古屋大学）
佳樹（徳島大学）

OP2-1

乳がん CAD 併用読影における画像診断学習システムの開発

OP2-2

診療放射線技師教育用ファントムを活用した画像解析競技の有用性

菅原 暉典 1，安倍 和弥 1，武尾 英哉 1，縄野繁2
1
神奈川工科大学 工学部 電気電子情報工学科，2 新松戸中央総合病院

近藤 啓介
駒澤大学

医療健康科学部

OP2-3

腹腔鏡手術シミュレーションにおける臓器の把持および変形操作の実装

OP2-4

3 時相腹部造影 CT 画像を用いた小径腎腫瘍の解析

OP2-5糸球体上皮細胞画像を用いた曖昧境界に対する領域抽出方法の開発

OP2-6

宮﨑琳太郎 1，林 雄一郎 1，小田 昌宏 2,1，森
健策 1,3,42
1名古屋大学大学院情報学研究科， 名古屋大学情報連携推進本部情報戦略室，3 国立情報学研究所医療ビッグデータ研究センター，4 名古屋大学情報基盤センター

越野 魁都 1，西岡
大 1，河田 佳樹 2，小針 悠希 3，池田 篤史 4，仁木登5
2
3
1
徳島大学大学院創成科学研究科， 徳島大学ポストフォトニクス研究所， 東京女子医科大学，4 筑波大学医学医療系，5 株式会社医用科学研究所

大野 侑亮 1，松浦勉2
1
群馬医療福祉大学 医療技術学部，2 群馬大学

数理データ科学教育研究センター

U-Net を用いた X 線画像による慢性便秘症の診断支援

高島 直也 1，藤田 大輔 1，佐貫
毅 2，木下 芳一 2，小橋 昌司 12
1
兵庫県立大学大学院工学研究科， 兵庫県立はりま姫路総合医療センター23

7 月 27 日 ( 木 )第 3 会場（7F セミナー室 7A）

一般演題３
17:50 〜 18:50

OP3「画質改善・画質評価」
座長： 北坂滝沢

孝幸（愛知工業大学）
穂高（筑波大学）

OP3-1

DICOM 保存された CT 画像からノイズを取り除く

OP3-2

入力画像の雑音量調整による深層学習雑音除去法の性能改善

OP3-3

異常データ検知トモグラフィと深層学習を用いた CT メタルアーティファクト除去のハイブリッ
ド手法

西本
聡
兵庫医科大学 形成外科

高橋佳太郎 1，植田 貴之 1，山登 一輝 1，伊藤 聡志 1
1
宇都宮大学大学院 地域創生科学研究科 情報電気電子システム工学プログラム賈1

澤娜 1，金喜正 1，藤井 克哉 1，滝沢筑波大学システム情報系情報工学域

穂高 1，工藤

博幸 1

OP3-4

深層学習による血液エコーの非スペックル成分識別のロバスト性向上

OP3-5

高時間分解能を保持した超音波周波数特性解析の広帯域化

森友雅 1，大村 眞朗 2，長岡亮 2，高1
富山大学大学院 医薬理工学環，2 富山大学

尚策 2，長谷川英之 2
学術研究部工学系

大村 眞朗 1，長岡亮 1，八木 邦公 2，長谷川英之 11
富山大学 学術研究部工学系，2 金沢医科大学 医学部

7 月 28 日 ( 金 )第 1 会場（10F 佐治敬三メモリアルホール）

特別講演 1
10:00 〜 11:00

SL1「新興再興感染症と COVID-19 これまでとこれから」座長： 木戸SL1

新興再興感染症と COVID-19 これまでとこれから忽那 賢志
大阪大学大学院医学系研究科

感染制御学

24

尚治（大阪大学）

一般演題４OP4「スパースビュー CT・圧縮センシング」

11:10 〜 12:10

座長： 山登一輝（宇都宮大学）

庄野

OP4-1

逸（電気通信大学）

確率的 Dykstra 型スプリッティングによる統一的なブロック反復型画像再構成法の構成： CT とPET への応用
工藤 博幸 1，金喜正 1，藤井 克哉 1
1
筑波大学システム情報系情報工学域

OP4-2

深層学習にフラクタル画像を用いたスパースビュー CT 再構成

OP4-3

深層学習を用いた角度欠損 CT 画像再構成の敵対的反例とその解決法： 深層学習と逐次近似再構
成法のハイブリッド法

川口
廉 1，橋本 雄幸 1
1
杏林大学大学院保健学研究科

青木 翔吾 1，佐藤 悠輝 1，岡部 蒼太 1，藤井1
筑波大学システム情報系情報工学域

克哉 1，工藤

博幸 1

OP4-4

スパース空間学習を利用した MR 画像の深層学習再構成

OP4-5

アンサンブル学習による CS-MRI 深層学習再構成の性能改善

OP4-6

サンプリングパターンの拡張による CS-MRI 深層学習再構成の性能改善

笹谷 晃斗 1，大内 翔平 2，山登 一輝 1，伊藤 聡志 1
1
宇都宮大学大学院 地域創生科学研究科 情報電気電子システム工学プログラム 伊藤・山登研究室，2
小山工業高等専門学校

古田 真輝 1，山登 一輝 1，伊藤 聡志 1
1
宇都宮大学大学院 地域創生科学研究科 情報電気電子システム工学プログラム

山登 一輝 1，渋井 雅希 2，伊藤 聡志 2
1
宇都宮大学 工学部 基盤工学科，2 宇都宮大学大学院 地域創生科学研究科 情報電気電子システム工学
プログラム 伊藤・山登研究室

ランチョンセミナー 1
LS1「生成系 AI とリアルタイム AI でさらに進化する医用画像 AI 」

12:20 〜 13:20

座長： 奥山LS1

生成系 AI とリアルタイム AI でさらに進化する医用画像 AI
山田

泰永

エヌビディア合同会社

会員集会
13:30 〜 14:30

25

義弘（株式会社 HPC テック）特別企画
14:40 〜 16:40

SE「AI ホスピタルプロジェクトの現在」
座長： 富山憲幸（大阪大学）木戸尚治（大阪大学）

SE1

AI ホスピタルプロジェクト；AI・デジタルで心温まる医療を

SE2

IT/AI の病院への実装を目指して

SE3

AI 研究に向けた医用画像とアノテーションデータの同時収集

SE4

AI ホスピタルプロジェクトの現在

中村 祐輔
国立研究開発法人 医薬基盤・健康・栄養研究所

陣崎 雅弘
慶應義塾大学 医学部 放射線科学

武田 理宏
大阪大学大学院医学系研究科情報統合医学講座医療情報学

笠原 群生
国立成育医療研究センター

一般演題５
16:50 〜 17:40

OP5「予測モデル」
座長： 目加田慶人（中京大学）
花岡昇平（東京大学）

OP5-1

自己符号化器付 U-net の部分教師あり学習とその胸部 CT 画像における陰影領域抽出への応用

OP5-2

3 次元 CT 画像によるじん肺の重症度別粒状影解析

OP5-3

TKI 治療後における肺腫瘍成長の経時変化予測モデル

OP5-4

骨シンチグラムの陽性高集積検出支援システム設計時におけるテストデータ再利用による性能のバイアスとその補正

濱田 拓也 1，杉水 俊輝 2，間普 真吾 1，木戸 尚治 31
山口大学大学院創成科学研究科，2 筑波大学大学院理工情報生命学術院，3 大阪大学大学院医学系研
究科人工知能画像診断学共同研究講座

新居 蓮叶 1，松廣 幹雄 2，河田 佳樹 3，大塚 義紀 4，岸本 卓巳 5，芦澤 和人 6，仁木登7
1
徳島大学大学院創成科学研究科，2 鈴鹿医療科学大学保健衛生学部放射線技術学科，3 徳島大学大学
院社会産業理工学研究部，4 北海道中央労災病院，5 岡山ろうさい病院，6 長崎大学大学院医歯薬学総合研究科，7( 株 ) 医用科学研究所

古田凜太郎 1，有村 秀孝 2，田中謙太郎 3，加葉田雄太郎 4，内野 恭美 1，江頭
舞1
1
九州大学大学院医学系学府保健学専攻医用量子線科学分野，2 九州大学大学院医学研究院保健学部門，
3
九州大学病院呼吸器科内科学，4 長崎大学情報データ学部

山中 陽大 1，中岡 竜介 2，清水 昭伸 1
1
東京農工大学大学院工学研究院，2 国立医薬品食品衛生研究所

26

医療機器部

OP5-5

MRI による前立腺癌スクリーニングのための要精査領域検出モデルの検討

橋本 綾斗 1，立花 泰彦 1，岸本 理和 1，熊切 俊夫 1,2，森 慎一郎 1，森 康久仁 3，若月
優 1，
3
須鎗 弘樹
1
国立研究開発法人 量子科学技術研究開発機構，2 千葉大学 大学院融合理工学府，3 千葉大学 大学院
工学研究院

一般演題６
17:50 〜 19:00

OP6「セグメンテーション」
座長： 健山中山

智子（藤田医科大学）
良平（立命館大学）

OP6-1

CNN による頭部 Thick-slice CT 画像からの脳内血腫領域の自動抽出

OP6-2

肺がん定位体放射線治療における 3 次元計画 CT 画像上の GTV に対する深層学習ネットワークのセグメンテーション性能への訓練対テスト比の影響

永澤
朗 1，藤田 大輔 1，渡辺 翔吾 2，連1
兵庫県立大学，2 国立循環器病研究センター

崔乃駿 2，飯原弘二 2，小橋昌司 1,2雲昊 1，有村 秀孝 2，吉武 忠正 3，塩山 善之 4，藪内 英剛 2
九州大学大学院医学系学府保健学専攻，2 九州大学大学院医学研究院保健学部門，3 九州大学大学院
医学研究院臨床放射線科学分野，4 九州国際重粒子線がん治療センター

1

OP6-3

深層学習を用いた放射線肺臓炎の領域抽出とその放射線治療計画への応用

OP6-4

心機能評価のための心臓 CT のセマンティック・セグメンテーション手法に関する研究

OP6-5

乳房超高速造影 MRI 画像における U-Net を用いた腫瘍血管抽出に関する検討

福士 晴哉 1，国枝 悦夫 2，尾川 浩一 1
1
法政大学 理工学部，2 総合東京病院放射線治療センター

佐々木諒介 1,2，黒瀬 優介 1,2，原田 達也 1,2
1
東京大学大学院，2 理化学研究所

橋本 陽菜 1，片岡 正子 2，藤本 晃司 2,3，飯間 麻美 2,4，高田 正泰 5，戸井 雅和 6，川瀬 貫互 7，
大橋
茜 8，本田 茉也 2,9，中本 裕士 2
1
京都大学大学院 医学研究科 人間健康科学系専攻，2 京都大学大学院 医学研究科 放射線医学講座（画像診断学・核医学），3 京都大学大学院 医学研究科 高度医用画像学講座，4 京都大学医学部附属病院 先端医療研究開発機構，5 京都大学大学院 医学研究科 外科学講座 乳腺外科学，6 がん・感染症
センター都立駒込病院 乳腺外科，7 天理よろづ相談所病院 放射線診断科，8 ルンド大学医学部付属病院

放射線診断科，9 関西電力病院

放射線診断科OP6-6

血管強調画像を用いた腹部 CT 像からの多臓器領域抽出

OP6-7

多時相造影 CT 画像データベースの腎臓・腎腫瘍の抽出

大野 真奈 1，申
忱 1，RothHolger R2，小田 昌宏 3,1，林 雄一郎 1，三澤 一成 4，森
健策 1,52
31名古屋大学大学院情報学研究科， NVIDIA Corporation， 名古屋大学情報連携推進本部情報戦略室，
4
愛知がんセンター，5 国立情報学研究所医療ビッグデータ研究センター

西岡
大 1，越野 魁都 1，河田 佳樹 2，小針 悠希 3，池田 篤史 4，仁木登5
1
徳島大学大学院創成科学研究科理工学専攻，2 徳島大学ポスト LED フォトニクス研究所，3 東京女子
医科大学，4 筑波大学医学医療系，5 株式会社医用科学研究所

27

7 月 28 日 ( 金 )第 2 会場（7F セミナー室 7C+D）

一般演題７
11:10 〜 12:10

OP7「データ拡張」
座長： 根本伊東充貴（近畿大学）
隼人（名古屋大学）

OP7-1

Stable Diffusion による乳がん腫瘤の人工症例画像生成と良悪性鑑別への応用

OP7-2

3D/2D U-Net を用いた CT 画像からの副腎領域の抽出に関する基礎的検討

OP7-3

クロス擬似ラベルに基づく腸のセグメンテーション

OP7-4

肺マイクロ CT 像中の小葉間隔壁抽出のための教師データ生成に関する検討

OP7-5

腹部 CT 画像からの複数臓器抽出における CutMix の有用性の検討

OP7-6

Alpha-blending によるデータ拡張と敵対的学習を用いた DeepLab v3 による歯種セマンティッ
クセグメンテーション

安倍 和弥 1，武尾 英哉 1，縄野繁2
2
1
神奈川工科大学， 新松戸中央総合病院

平岡 大季 1，西本絋嗣郎 2，滝沢 穂高 3，工藤 博幸 3
1
筑波大学大学院情報理工学位プログラム，2 埼玉医科大学国際医療センター，3 筑波大学システム情報系

安
芹 1，小田 紘久 2，林 雄一郎 1，北坂 孝幸 3，滝本愛太朗 4，檜顕成 4，内田 広夫 4，
5
6,1
1,7,8
鈴木耕次郎 ，小田 昌宏 ，森健策
1
名古屋大学大学院情報学研究科，2 静岡県立大学経営情報学部，3 愛知工業大学情報科学部，4 名古屋大学大学院医学系研究科，5 愛知医科大学医学部放射線科，6 名古屋大学情報連携推進本部情報戦略室，
7
名古屋大学情報基盤センター，8 国立情報学研究所医療ビッグデータ研究センター

深井 大輔 1，小田 紘久 2，林 雄一郎 1，鄭通 1，中村 彰太 3，小田 昌宏 4,1，森
健策 1,5,6
1
名古屋大学大学院情報学研究科，2 静岡県立大学経営情報学部，3 名古屋大学大学院医学系研究科，4
名古屋大学情報連携推進本部情報戦略室，5 名古屋大学情報基盤センター，6 国立情報学研究所医療ビッ
グデータ研究センター

中山 晃平 1，大野 真奈 1，申忱 1，小田 昌宏 1,2，林 雄一郎 1，三澤 一成 3，Ben Glocker6，
Daniel Rueckert6,7，森
健策 1,4,51
名古屋大学大学院情報学研究科，2 名古屋大学情報連携推進本部情報戦略室，3 愛知県がんセン
ター，4 国立情報学研究所医療ビッグデータ研究センター，5 名古屋大学情報基盤センター，6Imperial
College London，7Technical University of Munich

渋谷 恒介 1，中山 良平 1，檜作 彰良 1，村田乾2
1
立命館大学理工学部，2 タカラテレシステムズ株式会社

28

一般演題８
16:50 〜 17:40

OP8「病理画像」
座長： 本谷間普秀堅（名古屋工業大学）
真吾（山口大学）OP8-1

呼吸器内視鏡迅速細胞診における AI 診断支援

OP8-2

階層的クラス構造のためのマルチモーダル分類

OP8-3

Contrastive Learning を用いた甲状腺組織画像の識別と学習に有用なデータ拡張の検討

OP8-4

CEA 術後病理画像を用いた異常検知による循環器病発症予測

OP8-5

高解像度 H&E 染色全スライド画像におけるカラーアンミキシングのための自動 ROI 選択

尾見 康夫 1，桐田 圭輔 2,3，香川 洋輔 2，高橋 真理 4，後藤 功一 2
1
NEC 医療機器ソフトウェア統括部，2 国立がん研究センター東病院 呼吸器内科，3 上尾中央総合病院
呼吸器内科，4 国立がん研究センター東病院 トランスレーショナルリサーチ検体管理室 , 内視鏡センター

橋本 典明 1，花田 博幸 1，三好 寛明 2，永石 美晴 2，佐藤 健作 2，大島
竹内 一郎 1,4
1
理化学研究所，2 久留米大学，3 名古屋工業大学，4 名古屋大学

孝一 2，本谷秀堅 3，

𩵋住 航大 1，間普 真吾 1，八田 聡美 2,3，稲井 邦博 2，樋口 翔平 2,4，木戸 尚治 51
山口大学大学院創成科学研究科，2 福井大学医学部病因病態医学講座分子病理学，3 福井大学医学部
附属病院病理診断科／病理部，4 福井県立病院病理診断科，5 大阪大学大学院医学系研究科人工知能画
像診断学共同研究講座

石田 修也 1，盛田 健人 1,2，蓮乃駿 2，渡辺 翔吾 2，小橋 昌司 2,3，畠山 金太 2，飯原 弘二 2，
1
若林 哲史
1
三重大学大学院 工学研究科，2 国立循環器病研究センター，3 兵庫県立大学大学院 工学研究科

ヨウキナン 1，武山
1
東京工業大学

彩織 1，山口

雅浩 1

一般演題９
17:50 〜 19:00

OP9「イメージング」
座長： 伊藤小尾

聡志（宇都宮大学）
高史（東京工業大学）

OP9-1

高空間分解能位相コントラスト CT を得るための X 線回折波 2 重撮影法の開発

OP9-2

U-Net に逆投影演算を組み込んだ直接 PET 画像再構成法の提案

砂口 尚輝 1，湯浅 哲也 2，島雄 大介 3，黄卓然 1，市原
周 4，西村理恵子 4，岩越 朱里 4，
5
6
GuptaRajiv ，安藤 正海
1名古屋大学，2 山形大学，3 大阪物療大学，4 名古屋医療センター，5 マサチューセッツ総合病院，6 高エネルギー加速器研究機構

橋本二三生 1，大手 希望 1，大西 佑弥 1
1
浜松ホトニクス株式会社中央研究所

29OP9-33 検出器 SPECT 装置の新たなステップ間隔によるデータ収集法の提案

OP9-4

モデルベース型深層学習画像再構成による MR 定量値マッピングの高速化の検討

OP9-5

数値シミュレーションによる腹壁運動を伴う MR エラストグラフィにおける誤差低減法の検討

OP9-6

OP9-7

皆川 智哉 1,2，堀拳輔 3,4，橋本 雄幸 2
1
東邦大学医療センター大橋病院放射線部，2 杏林大学大学院保健学研究科，3 順天堂大学保健医療学部，4
東京医科歯科大学大学院医歯学総合研究科

藤田 直人 1，横沢俊 2，白猪亨 2，寺田 康彦 1
1
筑波大学 数理物質系 物理工学域，2 富士フイルム株式会社 メディカルシステム開発センター

玉田
綾 1，谷口陽 1,2，西原崇 2，瀧澤 将宏 2，菅幹生 1,32
1
千葉大学 融合理工学府 医工学コース，
富士フイルムヘルスケア株式会社，3 千葉大学
ア医工学センター

フロンティ

3 周波数同時加振 MR エラストグラフィにおける最適撮像条件の検討
髙﨑 晴也 1，菅幹生 1,2，岸本 理和 3，小畠 隆行 31
千葉大学 融合理工学府 医工学コース，2 千葉大学
術研究開発機構

フロンティア医工学センター，3 量子科学技

Deep Image Prior を用いた蛍光 X 線 CT 画像再構成

對馬 結太 1，松岡 将宏 2，佐藤 和樹 1，草刈 颯太 3，笹谷 典太 2，砂口 尚樹 4，河嶋 秀和 5，
兵藤 一行 6，湯浅 哲也 2，銭谷
勉1
2
1
弘前大学大学院理工学研究科， 山形大学大学院理工学研究科，3 弘前大学理工学部，4 名古屋大学大学院医学系研究科，5 京都薬科大学放射性同位元素研究センター，6 高エネルギー加速器研究機構物質構造科学研究所

7 月 28 日 ( 金 )第 3 会場（7F セミナー室 7A）

一般演題１０
11:10 〜 12:10

OP10「核医学画像」
座長： 北村山谷圭司（株式会社 島津製作所）
泰賀（量子科学技術研究開発機構）

OP10-13 次元類似性駆動型メディアン正則化を用いたピンホール SPECT の画像再構成

OP10-2

画像再構成を用いない機能・形態ハイブリッドイメージング装置の提案

OP10-3

量子 PET のモンテカルロシミュレーション：ポジトロニウム寿命のモデル化

OP10-4

深層学習を用いた異種モダリティ変換による PET のブラインド吸収補正： 簡便な投影空間によるアプローチ

丹羽 英之 1，尾川 浩一 1
1
法政大学 理工学部

大西 佑弥 1，橋本二三生 1，大手 希望 1，大田
1
浜松ホトニクス株式会社 中央研究所

田島 英朗 1，田久 創大 1，錦戸
1
量子科学技術研究開発機構

良亮 1

文彦 1，高橋美和子 1，山谷

平戸航之介 1，山下 皓大 1，佐藤 悠輝 1，工藤
1
筑波大学システム情報系情報工学域

30

博幸 1

泰賀 1

OP10-5

重粒子線がん治療における初の臨床適用に向けた OpenPET 装置開発

OP10-6Whole Gamma Imaging 4 号試作機の PET・コンプトンカメラハイブリッドイメージングシミュレーション

田島 英朗 1，寅松 千枝 1，MohammadiAkram1，岩男 悠真 1，赤松
田尻稔 1，水野 秀之 1，小藤 昌志 1，山谷 泰賀 1
1
量子科学技術研究開発機構

剛 1，稲玉直子 1，姜

韓圭 1，

菊地 智也 1，田久 創大 2，菅幹生 1,3，田島 英朗 2，錦戸 文彦 2，山谷 泰賀 21
千葉大学 融合理工学府 医工学コース，2 量子科学技術研究開発機構，3 千葉大学 フロンティア医工学センター

一般演題１１
16:50 〜 17:40

OP11「超解像・微細構造」
座長： 彌冨仁（法政大学理工学部）

清水昭伸（東京農工大学）

関口樂 1，稲井 邦博 2，清水 昭伸 1，木戸 尚治 31
東京農工大学 大学院 工学研究院，2 福井大学 医学部
系研究科

分子病理学，3 大阪大学

OP11-1ESRGAN による医用画像の超高解像度化の検討

OP11-2拡散モデルを用いた胸部 CT 像の超解像

大坂 亮二 1，安倍 和弥 1，武尾 英哉 1
1
神奈川工科大学 工学部 電気電子情報工学科

OP11-3

深層学習とセグメント PSFT 信号を利用した MR 画像の超解像に関する基礎検討

OP11-4

X 線暗視野法を用いた膵管内乳頭粘液性腫瘍における乳頭状構造の 3 次元解析

大学院

医学

藤澤舜太郎 1，山登 一輝 1，伊藤 聡志 1
1
宇都宮大学大学院 地域創生科学研究科 情報電気電子システム工学プログラム

天野 遥菜 1，砂口 尚輝 1，黄卓然 1，岩越 朱里 2，末永 雅也 2，市原
周 2，西村理恵子 2，
島雄 大介 3，湯浅 哲也 4，安藤 正海 51
東海国立大学機構名古屋大学，2 国立病院機構名古屋医療センター，3 大阪物療大学，4 山形大学，5
高エネルギー加速器研究機構

一般演題１２
17:50 〜 18:50

OP12-1

OP12「分類・検出」
座長： 畑中裕司（大分大学）

野村

行弘（千葉大学）

気管支超音波画像と深層学習を用いた肺末梢病診断手法の開発
王慧涛 1，鹿野 幸平 2，中島 崇裕 3，李 ジャオ 4，野村 行弘 5，中口 俊哉 51
千葉大学 融合理工学府基幹工学，2 千葉大学大学院医学研究院 呼吸器内科学，3 獨協医科大学
器外科学，4 同済大学附属東方医院，5 千葉大学フロンティア医工学センター
31

呼吸OP12-2

U-Net を用いた胸部 X 線像からの左肺境界の検出

OP12-3

3D U-Net における非造影 CT 画像の大動脈・冠動脈の検出と分類

OP12-4

2.5 次元特徴抽出及び 3 次元特徴選択による COVID-19 自動分類モデルの汎化性能に関する検討

OP12-53 次元 CT 画像を用いた 2 段階 3D U-Net によるじん肺粒状影抽出法

OP12-6

Soft-boundary を導入した SVDD-AE による胸部 CT 画像の異常検知

永田 亮一 1，畑中 裕司 11
大分大学 理工学部

庄野未彩季 1，鈴木 秀宣 2，河田 佳樹 3，杉浦 寿彦 4，田邊 信弘 5，丸茂 一義 6，金子 昌弘 7，仁木登81
徳島大学大学院創成科学研究科，2 徳島大学理工学部，3 徳島大学大学院社会産業理工学研究部，4 千葉大学，5 千葉大学，6 東京都予防医学協会，7 東京都予防医学協会，8( 株 ) 医用科学研究所

遠田
涼 1，伊東 隼人 1，小田 昌宏 2,1，林 雄一郎 1，大竹 義人 3,4，橋本 正弘 5，明石 敏昭 6，
青木 茂樹 6，森
健策 1,7,41
名古屋大学大学院情報学研究科，2 名古屋大学情報連携推進本部情報戦略室，3 奈良先端科学技術大
学院大学先端科学技術研究科，4 国立情報学研究所医療ビッグデータ研究センター，5 慶應義塾大学医学部，6 順天堂大学医学部，7 名古屋大学情報基盤センター

松廣 幹雄 1，新居新居 蓮叶 2，河田 佳樹 2，大塚 義紀 3，岸本 卓巳 4，芦澤 和人 5，仁木登6
2
3
1
鈴鹿医療科学大学 保健衛生学部 放射線技術科学科， 徳島大学大学院理工学研究部， 北海道中央労災病院，4 岡山ろうさい病院，5 長崎大学病院，6 株式会社医用科学研究所

GaoZhihui1，中山 良平 1，檜作 彰良 1，木戸 尚治 21
立命館大学大学院 理工学研究科，2 大阪大学大学院講座

医学系研究科

人工知能画像診断学共同研究

7 月 28 日 ( 金 )ハンズオン会場（6F セミナー室 6D）

ハンズオンセミナー 1
10:00 〜 11:30

HS1 ハンズオンセミナー・コンテストに向けて「環境構築と深層学習による回帰の実現」

ハンズオンセミナー 2
15:00 〜 16:30

HS2 やり直し深層学習超入門「画像の分類から領域分割」

JAMIT2023 ハンズオンセミナー・コンテスト
17:00 〜 18:30

HSC

32

7 月 29 日 ( 土 )第 1 会場（10F 佐治敬三メモリアルホール）

シンポジウム 2
9:30 〜 11:00

SY2「フォトンカウンティング CT の衝撃」
座長： 工藤博幸（筑波大学）

粟井和夫（広島大学）

SY2-1

フォトンカウンティング CT の原理

SY2-2

高精細 CT および新型面検出器 CT の現状と将来展望

SY2-3

胸部画像診断における Photon Counting CT の可能性

SY2-4

フォトンカウンティング CT の神経放射線領域への応用

田口 克行
Johns Hopkins University School of Medicine

大野 良治
藤田医科大学 医学部 放射線医学教室

梁川 雅弘
大阪大学 大学院医学系研究科 放射線医学統合講座放射線医学

樋渡 昭雄
名古屋市立大学大学院医学研究科

一般演題１３
11:10 〜 12:10

OP13「非画像情報」
座長： 神谷上村

OP13-1

亨（九州工業大学）
幸司（国立循環器病研究センター）

肺高血圧症の予測：胸部 CT 画像、性別、年齢、血液検査データを用いた医用画像診断支援シス
テム
富山 実幸
大阪大学医学系研究科人工知能画像診断学共同研究講座

OP13-2胸部 MRI を用いた Radiomics の安定性評価

OP13-33 次元点群動画像を用いた顔の時系列変化の検出および非対称度評価

OP13-4

非侵襲的なドライバー遺伝子変異有無の識別のための Radiomics 特徴量に基づく 2 クラス分類

高瀬 真衣 1，坂知樹 1，鎌田
洋 1，岩澤 多恵 2
1
金沢工業大学，2 神奈川県立循環器呼吸器病センター

木原 成海 1，神谷
1
九州工業大学渡邊 至恩 1，神谷
1
九州工業大学亨1

亨1

33

OP13-5

頭部 CT 所見文重要度分類における能動学習アルゴリズムの比較

OP13-6

UTH-BERT と注意機構を用いた医療診断レポートにおける部位識別綿谷 朋大 1，佐藤 淳哉 1，喜多 洸介 1，富山 実幸 2，鈴木 裕紀 1，木戸 尚治 1，富山 憲幸 21
大阪大学大学院医学系研究科 人工知能画像診断学共同研究講座，2 大阪大学大学院医学系研究科
放射線統合医学講座 放射線医学

成田 紗弥 1，間普 真吾 1，木戸 尚治 2
1
山口大学大学院創成科学研究科，2 大阪大学大学院医学系研究科人工知能画像診断学共同研究講座

ランチョンセミナー 2
12:20 〜 13:20

LS2

LS2「DeepLearning 技術による読影支援の最前線」
座長： 梁川雅弘（大阪大学）

座長： 陣崎雅弘（慶應義塾大学）

DeepLearning 技術による読影支援の最前線
北村 嘉郎
富士フイルム特別講演 2
13:30 〜 14:30

SL2

SL2「画像診断の歴史」

画像診断の歴史百島 祐貴
慶應義塾大学病院予防医療センター

シンポジウム 3
14:40 〜 16:10

SY3「ベンチャー企業が挑む AI 開発」
座長： 森
稲井

健策（名古屋大学）
邦博（福井大学）

SY3-1

ロボティクス、AI を活用した微生物検査グラム染色自動化機器の開発

SY3-2

病理 AI による診断支援と活用の展望

平岡悠
大阪大学医学部附属病院，大阪大学大学院医学系研究科人工知能画像診断学，株式会社 GramEye

飯塚統
メドメイン株式会社

34

SY3-3

ベンチャー企業が挑む AI 開発

SY3-4

世界に挑戦する内視鏡 AI髙橋 秀徳
DeepEyeVision 株式会社，学校法人自治医科大学

金井

宏樹，多田

智裕

株式会社 AI メディカルサービス

閉会式
16:10 〜 16:20

7 月 29 日 ( 土 )第 2 会場（7F セミナー室 7C+D）

一般演題１４
11:10 〜 12:10

OP14「脳」
座長： 菅増谷幹生（千葉大学）
佳孝（東北大学）

OP14-1

Vision Transformer と Brodmann area を用いた脳 SPECT 画像の認知症分類

OP14-2

3DCNN を用いた脳 MR 画像の 3 次元位置合わせ

OP14-3

MRI FLAIR 画像を用いた異常検知による脳梗塞再発予測の検討

OP14-4神経メラニン画像を利用した黒質緻密部分類に関する初期的検討

OP14-5

定量的磁化率マップ QSM のヒト頭部オブリーク撮像：皮質脊髄路の QSM 値の分析

若尾 紘嵩 1，深澤
誠 2，飯塚 友道 2，清水 昭伸 1
1
東京農工大学大学院工学研究院，2 複十字病院認知症疾患医療センター

馬場星太郎 1，神谷
1
九州工業大学亨1

渡辺 翔吾 1，連乃駿 1，盛田 健人 2，中奥由里子 1，尾形宗士郎 1，小橋
1
国立循環器病研究センター，2 三重大学，3 兵庫県立大学

昌司 3，飯原弘二 1

伊東 隼人 1，小田 昌宏 2,1，斉木 臣二 3，鎌形 康司 4，石川 景一 4，佐光
亘 4，服部 信考 4，
4
1,2,5,6
青木 茂樹 ，森健策
1
名古屋大学 大学院情報学研究科，2 名古屋大学 情報連携推進本部，3 筑波大学 神経内科，4 順天堂大
学 医学部，5 名古屋大学 情報基盤センター，6 国立情報学研究所 医療ビッグデータ研究センター

高橋 哲彦 1，星野美紗子 2，小島陸 3，駒萌乃 1，丁嵐亮1
1
群馬県立県民健康科学大学，2 群馬県立県民健康科学大学 ( 現 上尾中央総合病院），3 群馬県立県民健康科学大学（現 美原記念病院）

35

OP14-6

MobileNetV2 の Fine tuning を用いた Neuromelanin 画像からの Parkinson 病進行度の推定

奥田 健太 1，高橋 洋人 1，三浦あづさ 1，崎須賀敬央 1，綿谷 朋大 1，松尾 千聡 1，有澤亜津子 1，
富山 美幸 2，佐藤 淳哉 2，喜多 洸介 2，鈴木 裕紀 2，木戸 尚治 2，梶山 裕太 3，小河 浩太郎 3，
望月 秀樹 3，富山 憲幸 1
1
大阪大学医学系研究科 放射線統合医学講座 放射線医学教室，2 大阪大学医学系研究科 人工知能
画像診断学共同研究講座，3 大阪大学医学系研究科 神経内科学講座

7 月 29 日 ( 土 )第 3 会場（7F セミナー室 7A）

一般演題１５
11:10 〜 12:10

OP15「手術映像等」
座長： 中口小田俊哉（千葉大学）
昌宏（名古屋大学）

OP15-1

ラベル平滑化を用いた腹腔鏡映像からの手術箇所の認識に関する検討

OP15-2Multi-step Fine-tuning for Tracking Invisible Vein during Laparoscopic Surgery

OP15-3

U-Net を用いた股関節斜視鏡画像からの股関節唇および大腿骨頭の抽出

OP15-4広視野撮影による皮膚毛細血管の多数同時観察とセマンティックセグメンテーションを用いた密度推定

林雄一郎 1，三澤 一成 2，森
健策 1,31
名古屋大学大学院情報学研究科，2 愛知県がんセンター消化器外科，3 国立情報学研究所医療ビッグデー
タ研究センターZHAOXINKAI1，林 雄一郎 1，小田 昌宏 2,1，北坂 孝幸 3，三澤 一成 4，森
健策 1,5,62
3
1
名古屋大学大学院情報学研究科， 名古屋大学情報連携推進本部情報戦略室， 愛知工業大学情報科
学部，4 愛知県がんセンター，5 名古屋大学情報基盤センター，6 国立情報学研究所医療ビッグデータ
研究センター

川上申之介 1，福田 紀生 2，西井孝 3，大竹 義人 4，佐藤 嘉伸 4
2
1
関西女子短期大学， 脳情報通信融合研究センター，3 大阪急性期・総合医療センター，4 奈良先端科
学技術大学院大学

瀧本
麦 1，尾藤 宏達 2，田口 浩之 3，播 さや香 4，羽石 秀昭 51
花王株式会社 解析科学研究所，2 花王株式会社 コーポレート戦略部門 デジタル事業創造部，3
花王株式会社 研究開発部門 研究戦略・企画部，4 花王株式会社 ヘルス＆ウェルネス研究所，5 千
葉大学 フロンティア医工学センター

OP15-5

舌画像解析と機械学習を用いた漢方医学病態予測

OP15-6前眼部画像から感染性角膜炎の原因を予測する AI モデルの作成

鈴木萌仁伽 1，石川 堅也 2，渡邊 悠紀 3，並木 隆雄 3，森田
智 4，村上綾 5，野村 行弘 6，
中口 俊哉 61
千葉大学工学部総合工学科医工学コース，2 千葉大学大学院融合理工学府基幹工学専攻医工学コース，
3
千葉大学大学院医学研究院和漢診療学，4 千葉大学医学部附属病院東洋医学センター墨田漢方研究所，
5
横浜薬科大学薬学教育センター，6 千葉大学フロンティア医工学センター

佐 藤
貴 輝 1， 奥 村
直 毅 1， 松 村
拓 弥 1，SaravanaSangavi2，LakshmipathyMeena2，
2
1
SudhirRachapalle ，小泉 範子
1
同志社大学大学院 生命医科学研究科，2Sankara Nethralaya

36

7 月 29 日 ( 土 )ハンズオン会場（6F セミナー室 6D）

ハンズオンセミナー 3
9:30 〜 11:00

HS3 深層学習のための前処理と後処理「DICOM 画像の読み込み／ ROC などの統計処理」

ハンズオンセミナー 4
14:00 〜 15:30

HS4 幅広い深層学習「小規模言語処理や音声認識における深層学習技術」

37

第7 月 27 日 ( 木 )日

1( 月 日）

第 1 会場（10F 佐治敬三メモリアルホール）

7

27

チュートリアル講演会
TU「医用画像工学における最新 AI 研究の課題とその展望について」

13:00 〜 16:00

座長： 滝沢中田

穂高（筑波大学）
典生（東京慈恵会医科大学）

現在、深層学習によって始まった第三の AI ブームは、ChatGPT に代表される大規模言語モデルを使用した生成系 AIなどにより題４の AI ブームへ移行していると推定されます。そこで今回のチュートリアルでは、①大規模言語モデルの基礎と実態を医用画像工学の視点から解説。②最新の脳 MRI の AI 開発の最前線について MRI 研究の第一人者であり AI のエキスパートでもある先生からの解説。③最後に AI 研究には欠かせない、AI の評価について数理科学の専門家からの解説を企画いたしました。

TU1

医用画像工学における大規模言語モデルの基礎○中田典生

東京慈恵会医科大学

人工知能医学研究部

本講演では，医用画像工学における大規模言語モデルの理論と応用に焦点を当てる．まず，核心である Attention メカニズ
ムと Transformer アーキテクチャの理論について紹介し，これらの技術が大量のテキストデータからどのように情報を抽出す
るかを明らかにする．その後，医療現場での具体的な応用例に移り，医療記録や医療画像の説明などのテキストデータと実際の医療画像との結びつけの重要性を解説する．大規模言語モデルはその複雑な関係性を理解する手助けをすること．また大規模言語モデルの持つ創発的能力が，医用画像工学の未来にどのような影響を与えるかについても議論する．この講演を通じて，参加者は大規模言語モデルの基本理解を深め，その医用画像工学への応用について新たな視点を得ることが期待される．

TU2

脳 MRI の AI 解析と大量データ解析からみえる課題○森進Johns Hopkins University 放射線科

医療画像データはデジタル情報であるにもかかわらず，活用されずに眠っている状態である．その活用方法としては，個々の患者の画像診断と人口レベルでの病態解析が考えられる．脳画像の特徴抽出を長年開発してきた演者は，現在古典的機械学
習と最近の AI の双方を用いて，脳 MRI の大量データ解析を行っている．そこから得られた知見として，医療画像大量データ
解析にはいくつかの「壁」がある．それは，「AI 技術の壁」，「大量データ収集の壁」，「教師データ正確性の壁」，「画像情報の包括性の壁」，「データの均一性の壁」，そして最も大切な「抽出情報の有用性の壁」である．本講演では，この研究を通して得られたこれらの知見を共有する．

TU3

AI における分類問題の評価指標とその解釈
○青井

久

立命館大学

理工学部

数理科学科

分類問題は，機械学習の中でも最も広く使われる基本的な問題の一つである．しかしながら，その評価指標は数多く存在し，
現実のデータに対しては複数の指標を駆使して解釈を与えることが求められる．例えば，一般には正解率 (Accuracy) だけでは正しく評価できない場合が多々生じる ( 例：データが不均衡な場合 )．様々な状況に対応するべく，他の指標や閾値との兼ね合いを元に検証する必要がある．評価指標は数学 / 統計学の理論を元に展開されており，その関連を知ることで議論の見通しが良くなることが期待できる．
本講演では，長らく用いられている基礎的な指標 ( 適合率，ROC 曲線など ) から，実用を踏まえて新たに用いられるようになった指標 ( マシューズ相関係数，Cost 曲線など ) に至るまで具体例と共に紹介する．

38

7 月 27 日 ( 木 )第 1 会場（10F 佐治敬三メモリアルホール）

一般演題１
17:50 〜 18:50

OP1「筋骨格系」
座長： 佐藤青山

OP1-1

嘉伸（奈良先端科学技術大学院大学）
正人（広島市立大学）

FPA LRSE U-Net を用いた CT 画像からの脊椎領域の自動抽出○木佐貫航平 1，寺澤
1

岳 2，神谷亨 1，青木隆敏 2九州工業大学，2 産業医科大学

骨転移は悪性腫瘍患者にしばしば合併する．骨転移の管理は，生命予後だけでなく日常生活動作や生活の質にも影響を及ぼすため，早期発見が重要である．本論文では，同一被験者の過去及び現在の CT 画像から脊椎領域の位置合わせを行い，差分演算を施すことにより，骨転移個所をビジュアライズするためのシステム開発を目的に，深層学習を用いた CT 画像における脊椎領域の自動抽出を目指す．脊椎の小領域の抽出精度の改善を図るため，U-Net のエンコーダの最終層に，異なるスケールのコンテキスト情報を考慮したアテンションを行う Feature Pyramid Attention モジュールとデコーダに Lightweight Residual
Squeeze-and-Excitation を採用したモデルを構築し，10 症例の現在画像を用いた 5 分割交差検証を行い，IoU による抽出精度を求めた結果，92.0% の精度を得た．

OP1-2

体幹部筋骨格の年齢変化統計モデルの構築○坂本龍士郎 1，政木 勇人 1，大竹 義人 1，崇風まあぜん 1，上村
森
健策 4,5，合田 憲人 4，菅野 信彦 2，佐藤 嘉伸 1
1

圭亮 2，高尾正樹 2，明石敏明 3，

奈良先端科学技術大学院大学，2 大阪大学，3 順天堂大学，4 国立情報学研究所，5 名古屋大学

体幹部筋骨格モデルを構築し，加齢変化に基づく，体幹部筋骨格の変形過程を理解することは，手術計画や生体力学解析に重要である．本研究では，大規模な CT データベースを用いて，連続的な各年齢の男女別の体幹部筋骨格の統計形状モデル (SSM)を構築する．J-MID データベースと共同研究施設で収集した 4 万症例以上のデータを活用し，従来は部分的な骨格形状に限定されていた SSM 構築を，本研究では体幹部の複数の筋骨格構造を含めた SSM の構築を行う．構築された各年齢の統計形状モデルの性能評価を行い，筋骨格形状の加齢変化について調査する．

OP1-3

U-Net を用いた健常膝関節 MR 画像からの半月板領域抽出と損傷例への適用○武智1

涼恵 1，青山

正人 1

広島市立大学大学院情報科学研究科

近年，医用画像からの領域抽出では，Convolutional Neural Network（CNN）を用いた手法が多く提案されているが，CNNの学習には多くの学習症例が必要とされている．本研究で対象とする半月板領域抽出では，三次元の健常膝関節 MR 画像 20 症例，
損傷 5 症例と，少数の画像データを扱う．そこで，Coronal 断面でリスライスした二次元画像データを入力とする U-Net により学習モデルを構築した．
領域抽出結果は 5 分割交差検証で評価した．バッチサイズ 12，エポック 80 の設定で得られた Dice 係数は 0.721 ± 0.028（平均±標準偏差）であった．最も Dice 係数が高かった（0.767）分割時の学習モデルを用いて損傷 5 症例の半月板領域を抽出した
ところ 0.682 ± 0.064 であった．このことから少数の健常例のみで学習したモデルでも損傷半月板の抽出がある程度可能である
ことが確認できた．

39

OP1-4

超音波による複数パノラマ断層撮影と統計形状モデルフィッティングを用いた患者個別下肢全体
筋骨格形状の予測○冨木田悠生 1，政木1

勇人 1，大竹義人 1，祟風まあぜん 1，上村圭亮 2，高尾正樹 2，菅野伸彦 2

奈良先端科学技術大学院大学，2 大阪大学

超音波画像診断装置は，非侵襲・短時間で撮影可能であり高時間高分解能な画像が取得できるため，筋肉の解析に適したモダリティである．しかし，撮影範囲には制限があり，3 次元的な解析が困難である．そこで本研究では下肢を撮像した複数のパノラマ超音波断面を用いて，下肢全体の筋骨格の形状を予測することを目的とする．具体的には，パノラマ超音波の複数断面の撮像には，モーションキャプチャーを用いて，パノラマ断面とそれに対応する位置情報を取得する．筋骨格の形状予測には，
CT データベースを用いて統計形状モデルを構築し，構築したモデルと取得したデータを用いることで，筋骨格の形状を予測し，推定精度を求めるため，1 人の被験者から得られた同一箇所の 3 次元 MRI 画像と複数の超音波パノラマ断面を用いて，定量的な評価を行う．この手法により，パノラマ超音波画像を複数取得するだけで，広範囲の筋骨格形状を取得することが可能となる．

OP1-5

深層学習を用いた側弯症レントゲン画像の自動計測○藤森 孝人 1，鈴木 裕紀 2，中嶋
田 誠司 1，木戸 尚治 2
1

望 3，喜多洸介 2，蟹江祐哉 1，武中章太 1，海渡

貴司 1，岡大阪大学医学部整形外科，2 大阪大学大学院医学系研究科 人工知能画像診断学共同研究講座，3 市立堺病院整形外科

脊柱アライメントは側弯症を評価する上で重要である．しかし，手動測定は時間がかかり，誤差もある．本研究では深層学習を用いて測定の自動化を試みた．
側弯症 434 名の全脊柱画像 1197 枚（正面 696 枚，側面 501 枚）を対象とした．2 人の脊椎外科医が C7 から S1 までの椎骨の4 頂点をラベル付けし，グランドトゥルースとした．モデルは DeepLab3 を使用した．
グランドトゥルースと AI の平均絶対誤差（MAE）は，主カーブが 3.2°± 3.5°，冠状バランスが 2.9 ± 2.4 ピクセル，T1tilt が 1.9°± 1.6°であった．矢状面パラメータについては，MAE は胸椎後弯で 4.4°± 3.5°，腰椎前弯で 5.3°± 4.5°，仙骨角で 4.3°± 3.8°である．グランドトゥルースと AI の計測における相関係数は主カーブで 0.99，胸椎後弯で 0.89 であった．AI の測定誤差は，
実臨床で使用可能な範囲内であった．

OP1-6

注意機構を用いた畳み込みニューラルネットワークによる胸部 X 線画像から骨密度の推定○岩尾 佳幸 1，汐月 剣志 1，橋本
衞藤 路弘 4,5，吉田 幸人 1

二三生 2，落合昂大 1，畑中裕司 3，賀川経夫 3，永田亮一 3，1

大分大学医学部附属病院 医療技術部放射線部門，2 千葉大学大学院融合理工学府，3 大分大学 理工学部 共創理工学科知能情報システムコース，4 日本文理大学 保健医療学部 保健医療学科 診療放射線学コース，5 大分大学大学
院工学研究科博士後期課程

本研究の目的は，畳み込みニューラルネットワークに注意機構を組み合わせた深層学習モデルを用いて，胸部 X 線画像から骨密度を推定することである．DXA 法を用いて腰椎の骨密度を測定する検査，および胸部 X 線検査を受けた患者を対象とした．
畳み込みニューラルネットワークの ResNet 50 に注意機構を組み合わせた深層学習モデルを用いて，胸部 X 線画像から骨密度の推定を行った．5 分割交差検証を用いてモデルの精度評価を行い，DXA 法により測定した骨密度との相関を回帰分析により求めた．Bland-Altman 分析により，骨密度に対する DXA 法および，深層学習モデルの一致性を評価した．DXA 法および深層学習モデルを用いて推定した骨密度の相関係数は 0.769 を示した．Bland-Altman 分析において，96% の患者が一致限界の範囲内に収まった．畳み込みニューラルネットワークに注意機構を組み合わせることで，DXA 法と高い相関を持つ骨密度の推定が可能であることが示された．

40

7 月 27 日 ( 木 )第 2 会場（7F セミナー室 7C+D）

一般演題２
OP2「教育・診断支援システム」

17:50 〜 18:50

座長： 森
河田

OP2-1

健策（名古屋大学）
佳樹（徳島大学）

乳がん CAD 併用読影における画像診断学習システムの開発○菅原1

暉典 1，安倍神奈川工科大学

和弥 1，武尾工学部

英哉 1，縄野繁2

電気電子情報工学科，2 新松戸中央総合病院

一般的に，医学生や研修医や経験の浅い医師は，典型的な症例や特徴的な症例を集めた画像症例集，いわゆるティーチングファ
イルを利用して画像診断の読影法を学んでいく．一方，CAD（コンピュータ支援診断）の普及により異常陰影候補の検出結果も参考にしながら最終的な診断を行うこともあるが，現在のところそのような診断法における画像診断学習システムは存在しない．
そこで本研究では，CAD 併用を前提とした読影における画像診断学習システムを提案する． これにより，CAD の癖も含めて学ぶこともできるようになる．さらに本システムは，特定の病院に導入された CAD がその病院の画像を用いて追加学習を行うことで自動的に性能向上し，症例 DB にも逐次追加されていく機能も持つ．
本システムで学んだ場合を，従来のティーチングファイルにより学習した場合と比較し，本システムを用いた学習法の有効性を確認する．

OP2-2

診療放射線技師教育用ファントムを活用した画像解析競技の有用性
○近藤

啓介

駒澤大学

医療健康科学部

診療放射線技師教育において，自ら考え行動できる教育を目的に，考察型の教育用ファントムを開発した．開発したファン
トムは，X 線の吸収率が異なる 3 種類（黄色・青色・橙色）の立方体ファントム（XCUBE）と，XCUBE が縦横高さ各 3 個の計 27 個が入るブラックボックス（BBOX）で構成されている．教育課題は，27 か所の各位置に 3 種類の立方体ファントムの何色が設置されたかを X 線撮影した画像から解析する．
3 大学 6 チームによる対面での競技大会「BBOX コンテスト」を開催した．事前に撮影した 7 方向から撮影した X 線画像から最初に 3 種類を用いて解析し，追加で残りの方向の画像を選択して利用ができる．解析の正確性と利用した X 線画像が少な
い方が高得点となる．アクティブラーニングとして自ら考え行動できる教育として利用可能であること，チーム戦でのコミュ
ニケーション能力やチーム力の育成に有用であったので報告する．

OP2-3

腹腔鏡手術シミュレーションにおける臓器の把持および変形操作の実装○宮﨑琳太郎 1，林雄一郎 1，小田昌宏 2,1，森

健策 1,3,41
名古屋大学大学院情報学研究科，2 名古屋大学情報連携推進本部情報戦略室，3 国立情報学研究所医療ビッグデータ研
究センター，4 名古屋大学情報基盤センター

本研究では，八分木構造および Position Based Dynamics(PBD) 法に基づく変形モデルを応用し，腹腔鏡鉗子による臓器モデ
ルの把持および変形操作を実装した．手術シミュレーションは医師や医学生が手術技術を習得するための有効な手段の一つとして期待されている．腹腔鏡手術用のシミュレータは既に製品化され，手術手技の習得に有効であることが示されている．しかし，臓器のような柔軟物体の変形シミュレーションは計算量が多くなりやすく，リアルタイム性を確保するために臓器モデ
ル自体のポリゴン数や操作デバイスとの接触判定の効率化が求められる．本研究では，臓器モデルから生成した八分木構造のラフモデルを PBD 法によって変形する．さらにそのモデルと操作デバイスの接触判定を行うことでその効率化をおこなう．本
手法をゲームエンジンである Unity に実装し，リアルタイムでの操作を実現した．

41

OP2-43 時相腹部造影 CT 画像を用いた小径腎腫瘍の解析○越野1
5

魁都 1，西岡

大 1，河田佳樹 2，小針悠希 3，池田篤史 4，仁木登5徳島大学大学院創成科学研究科，2 徳島大学ポストフォトニクス研究所，3 東京女子医科大学，4 筑波大学医学医療系，
株式会社医用科学研究所

腎がんと診断して手術を行っても良性腫瘍が 10% であり , 特に腫瘍径が小さい場合は良性腫瘍の頻度が高く注意が必要である . 3 時相の造影 CT 画像を用いて腎臓・腎腫瘍を解析することで , 小径の腎がんと良性腫瘍の鑑別の可能性を追求する . 淡明
細胞型腎細胞がん 12 症例 , 嫌色素性腎細胞がん 29 症例 , 乳頭状腎細胞がん 29 症例 , オンコサイトーマ 16 症例 , 血管筋脂肪腫
14 症例の解析を行う . 手法は ,(1)2DU-Net を用いて腎臓・腎腫瘍を自動抽出 (2) 抽出した多時相の腎臓・腎腫瘍を剛体レジストレー
ション (3) 腎臓及び腎腫瘍にプロット点を与え混合分布法を用いてクラスタリング (4) 多時相間における CT 値の経時変化の解析からなる．腎臓・腎腫瘍内の造影パターンを用いて , 小径の腎がんと良性腫瘍の鑑別の可能性を示す .

OP2-5糸球体上皮細胞画像を用いた曖昧境界に対する領域抽出方法の開発○大野1

侑亮 1，松浦

群馬医療福祉大学

勉2

医療技術学部，2 群馬大学

数理データ科学教育研究センター

人間が何らかの特徴を見出そうとするとき，自分にとって都合の良い情報を無意識に集めてしまう確証バイアスがかかる．
我々はこのバイアスを再現することで，機械学習の学習効率を上げることが出来ると考えている．本研究では，この一例として，腎疾患によって糸球体上皮細胞の足突起が変性することを客観的に捉えるために撮影された SEM 画像を用いることで，この画像の中で無意識に注目していると考えられる領域の自動抽出手法の開発を目的とする．本画像には，我々の興味がある領域とそれ以外の領域の境界が曖昧である問題が存在する．近年の領域抽出に関する研究では，学習を用いる場合が多いが，少量しかデータを集められない場合を想定して，ここでは楕円形状のフィルターと輝度勾配ベクトルを組み合わせることで，学習を伴わない手法の開発を行った．本手法を用いることで，後処理が少なく，手動で抽出したものと比較して高精度な領域抽出を可能とした．

OP2-6

U-Net を用いた X 線画像による慢性便秘症の診断支援○高島1

直也 1，藤田大輔 1，佐貫

毅 2，木下芳一 2，小橋昌司 1

兵庫県立大学大学院工学研究科，2 兵庫県立はりま姫路総合医療センター

2019 年現在便秘の有訴者率は 34.8% と高く，加齢に伴って増加している．腹部 X 線画像から便秘の重症度やタイプを読影するためには習熟を要し，また主観的である．そのため，便秘の重症度や分類の手掛かりとすることを目的とし，ガスと便の量
および所在を特定する技術が望まれている．腸管内ガスを定量的に評価する指標として GVS(gas volume score) があるが，医師が手動で算出する必要があり，実臨床への導入は難しい．そこで本研究では便秘診断支援法として，U-Net を用いた腹部単
純 X 線画像からの便とガス領域の自動抽出法を提案する．加えて，便における同様の指標 SVS(stool volume score) と，ガス・便量を総合的に評価する指標 JVS(joint volume score) を提案する．本自動化手法による抽出領域と熟練消化器内科医によるマスク領域を比較したところ GVS，SVS，JVS がそれぞれ相関係数で最大 0.938，0.879，0.751 であった．また，同様に比較した
ところガス領域，便領域，ガスと便の結合領域において DICE 係数はそれぞれ最大 0.650，0.480，0.674 であった．

42

7 月 27 日 ( 木 )第 3 会場（7F セミナー室 7A）

一般演題３
OP3「画質改善・画質評価」

17:50 〜 18:50

座長： 北坂滝沢OP3-1

孝幸（愛知工業大学）
穂高（筑波大学）

DICOM 保存された CT 画像からノイズを取り除く○西本聡

兵庫医科大学 形成外科

CT 撮影範囲内に X 線吸収率が高い物質が存在するとメタルアーチファクトと呼ばれるノイズが画像に現れる．撮影時にアー
チファクトを軽減する方法も模索されているが，ノイズの含まれた DICOM 画像から 3 次元骨モデルを再構成しようとするとCT スライス 1 枚ごとに手作業でメタルアーチファクトやベッドを取り除く作業が必要となっている．U-net 機械学習により頭蓋顔面 CT 画像中のノイズを低減して骨領域を抽出するシステムを構築した．頭頸部腫瘍患者の CT アーカイブ画像を使用し，512 x 512 = 262,144 pixel の検証画像 2000 枚において 1 画像辺り平均 14.83 pixel の誤差で予測できた．自動処理ができるため，大量データを処理することができる．

OP3-2

入力画像の雑音量調整による深層学習雑音除去法の性能改善○高橋佳太郎 1，植田
1

貴之 1，山登一輝 1，伊藤聡志 1

宇都宮大学大学院 地域創生科学研究科 情報電気電子システム工学プログラム

MR 画像の雑音除去問題では，生体構造の保持と雑音除去性能の双方を高めることが要求される．深層学習の登場により雑音処理能力は高められたが，それでも雑音量が多くなるにつれて雑音除去による生体構造の平滑化の度合いが大きくなる．本
研究では，雑音除去処理前にローパスフィルタにより見かけの雑音量を低減した後に雑音除去フィルタを適用し，雑音除去後にハイパスフィルタにより高周波成分を復元する方法の検討を行った．本法では，雑音除去前に雑音量が減じられているので，雑音除去フィルタによる生体構造の損失は大きく低減される．深層学習雑音除去フィルタ (DnCNN) を利用した初期実験の結果，ハイパスフィルタによる雑音の増幅は大きくなく，一方で生体構造の保存程度が顕著に改善される可能性が示された．PSNRと SSIM による定量的評価によっても改善が確認された．

OP3-3

異常データ検知トモグラフィと深層学習を用いた CT メタルアーティファクト除去のハイブリッ
ド手法
○賈
1

澤娜 1，金喜正 1，藤井克哉 1，滝沢穂高 1，工藤博幸 1

筑波大学システム情報系情報工学域

本研究では，CT 分野で重要な未解決問題のメタルアーティファクト除去を取り扱う．CT 撮影において被写体に金属が含まれている場合，フィルタ補正逆投影（FBP）法や通常の逐次近似再構成法では，ビームハードニング・統計雑音・散乱線の影
響により再構成画像に著しいストリークアーティファクトが発生する．近年，歯科にとどまらず人体に金属を埋め込む治療が多く行われるようになり，この問題の重要性は高まっているが完全な解決策は存在しないのが現状である．本研究では，投影デー
タに含まれる異常データを除外して画像再構成を行う巧妙な逐次近似再構成法である異常データ検知トモグラフィー（ABD-CT,
工藤 ,JAMIT2022, Kudo et al. SPIE, 2016）と深層学習を組み合わせた驚くほど強力なメタルアーティファクト除去手法を提案する．提案手法では，FBP 法の再構成画像と ABD-CT の再構成画像を 2 入力 1 出力の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に入力して，良い所を組み合わせて画質を改善した再構成画像を出力する原理に基づいている．CNN の訓練は，シミュレーショ
ンにより作成した金属あり画像（FBP 再構成画像及び ABD-CT 再構成画像）と金属なし正解画像の組を多数集めた学習データを用いて，教師あり学習により行う．既に，筆者らのグループは低線量 CT とスパースビュー CT の画像再構成に対して同じ原理の再構成法を提案しており（JAMIT2020, 工藤 , 森），提案手法はこの手法をメタルアーティファクト除去の問題に拡張したものと位置づけられる．歯科用 CT 画像のデータセットを用いたシミュレーション実験を行った結果，提案手法は ABD-CT，深層学習を単独で用いた場合と比較して，各々の欠点を補い合い高画質の画像を出力することが明らかになった．アマルガム，
チタン，鉄など吸収が比較的小さい金属のみならず，通常の手法では困難な吸収が大きい銀の場合にも提案手法により高画質の画像が得られることが明らかになった．

43

OP3-4

深層学習による血液エコーの非スペックル成分識別のロバスト性向上○森1

友雅 1，大村

富山大学大学院

眞朗 2，長岡亮 2，高医薬理工学環，2 富山大学

尚策 2，長谷川英之 2

学術研究部工学系

静脈を対象とした高速超音波イメージングにおいて得られる血液エコーでは，血球からの斑紋状パタン（スペックル成分）に加えて，非スペックル成分がみられることがある．非スペックル成分はスペックル成分とは異なる要因で発生しているものと想定され，この 2 つの成分を識別することで血液性状評価が可能になると考えられる．非スペックル成分が高輝度エコー帯の場合は視認や閾値処理などで識別できるが，血液エコーの輝度変化が不明瞭化した際に識別が困難になると考えられる．これまでにエコーシミュレーションデータに対し，深層学習を用いて非スペックル成分の識別を試みている．実計測データ解析の課題として，ノイズの混在や流れ状態における識別結果のフレーム不連続性が挙げられる．そこで本検討では，学習モデルの改良を検討し，新たに識別結果のノイズロバスト性を確認するとともに，実計測データ解析の安定化を試みた．

OP3-5

高時間分解能を保持した超音波周波数特性解析の広帯域化○大村1

眞朗 1，長岡富山大学

亮 1，八木邦公 2，長谷川英之 1

2

医学部

学術研究部工学系， 金沢医科大学

これまでに高速超音波イメージングにおいて，超音波伝搬方向に対する周波数特性（後方散乱係数）を解析することで，低ずりにおける血しょう中の赤血球凝集・連鎖および高ずりにおけるそれらの解放（赤血球単体）状態の評価可能性を検討してきた．一方，それら状態を指標化する上で，散乱源の大きさを数 μ m ～ 10 µm のスケールで高精度に推定するためには超音波プローブの受信帯域の制約を受ける．本研究では，広帯域プローブの複数周波数励起条件を新たに検討し，広帯域および高時間分解能・感度を保持したロバストな後方散乱係数解析法の確立を目指す．粒径が既知な均質ファントムの散乱体サイズや流れ状態の摘出ブタ血液の赤血球サイズ推定を検討し，推定精度の安定性を評価した．

第7 月 28 日 ( 金 )日

2( 月 日）

第 1 会場（10F 佐治敬三メモリアルホール）

7

28

特別講演 1
SL1「新興再興感染症と COVID-19 これまでとこれから」

10:00 〜 11:00

座長： 木戸

SL1

尚治（大阪大学大学院医学系研究科）

新興再興感染症と COVID-19 これまでとこれから○忽那賢志

大阪大学大学院医学系研究科

感染制御学

流行から 3 年が経ち，mRNA ワクチンは感染者・重症者を減らすことに大きく貢献した．また当初は重症患者のみにデキサ
メタゾンやトシリズマブなどの治療が行われていたが，徐々に軽症患者の重症化予防のための治療薬が開発されるようになり，
早期診断・早期治療によって予後を改善できることが明らかとなった．
このように，COVID-19 に対する診断・治療・予防は大きく進歩した一方で，SARS-CoV-2 は変異を繰り返しながら性質を変え，感染力の増加や免疫逃避といった能力を獲得してきた．従来の mRNA ワクチンの感染・発症予防効果は大きく低下し，特にオミクロン株の拡大以降は多くの人が感染した．2023 年 5 月現在，日本では 4 割の人が過去に COVID-19 に感染したと考えられ，徐々に感染が広がりにくい状況が形成されつつある．今後は，重症化する人をできる限り減らしながら，流行の規模を小さく保ちつつ，ゆっくりと既感染者が増えていくことで流行が起こりにくい状況に近づいていくことを目指すことになるが，全く性質の異なる変異株が出現した場合には感染対策の揺り戻しが起こることも可能性としては想定しつつ，緩和を進めてい
く必要がある．

44

7 月 28 日 ( 金 )第 1 会場（10F 佐治敬三メモリアルホール）

一般演題４
11:10 〜 12:10

OP4「スパースビュー CT・圧縮センシング」
座長： 山登庄野OP4-1

一輝（宇都宮大学）
逸（電気通信大学）

確率的 Dykstra 型スプリッティングによる統一的なブロック反復型画像再構成法の構成： CT とPET への応用○工藤1

博幸 1，金喜正 1，藤井克哉 1

筑波大学システム情報系情報工学域

CT や PET の画像再構成では，対数尤度（最小二乗誤差）＋正則化項の凸評価関数を高速に最小化する逐次近似画像再構成法が必要になる．特に，評価関数を部分評価関数の和に分解して部分評価関数毎に画像更新を行うブロック反復型再構成法（特別な場合が Row-Action 型再構成法）が有効であることが知られるが，厳密に真の解に収束せず雑音特性が悪いことが長年問題とされてきた．その解決策として，緩和係数をゼロに近づけながら画像更新を行う手法（Browne,DePierro,1996,
Tanaka,Kudo,2003, Dong,Kudo,2019）がよく用いられるが，厳密な解に収束する証明がなく緩和係数制御に経験的なパラメー
タ設定が必要である．また，近年スパースビュー CT や低線量 CT の画像再構成では正則化項に微分不可能な Total Variationなどがよく使われ，それに対応する必要があることがこの問題を難しくしている．筆者らは，緩和係数制御が不要なブロック
反復型再構成法として既に DUCOA 法（李 , 工藤 ,2004），Dykstra 型スプリッティングに基づく Row-Action 型反復法（DLPM
法）（Kim,Sadakata,Kudo,2022, Sadakata,Kim,Kudo,2022）を構築したが，実用的に上手く動作する一方厳密な収束が保証される手法とは言えていない．本研究では，これらの問題点を解決する新しいブロック反復型再構成法構築の数学的枠組みとして「確率的 Dykstra 型スプリッティング」と呼ばれる枠組みを提案して，CT の（複数の）正則化項＋最小二乗誤差を最小化する
画像再構成問題，PET の非負制約付き対数尤度＋正則化項を最小化する画像再構成問題に適用した．その結果，どちらの場合も提案手法は非常に上手く動作して高速に収束し，計算時間や実装の容易さは既存の収束が保証されない類似手法と同等であった．確率的 Dykstra 型スプリッティングの収束性を保証するキーは，Dykstra 型スプリッティングに（強凸性がない最適化で問題の）摂動項の影響を消すトリックを精密に組み込む，データアクセス順序をランダムにする（Tanaka,Kudo,2003），の二つである．また，実用的に上手く動作するデータアクセス順序についても検討を行った．更に，提案手法の収束性を数学的に考察して，厳密な評価関数の最小解に収束することを証明することに成功した．証明は，提案手法が近年最適化分野で注目されている「確率的主双対座標降下法」の特別な場合になっていることを示すことに基づき行った．最後に，発表では CT と PETの実データへの適用例を紹介する予定である．

OP4-2

深層学習にフラクタル画像を用いたスパースビュー CT 再構成○川口1

廉 1，橋本雄幸 1

杏林大学大学院保健学研究科

CT 検査における被ばく低減の手法として投影数を減らすスパースビュー CT がある．しかし，投影数を減らしていくと再構
成画像にストリーク状のアーチファクトが発生する．深層学習を用いたスパースビュー CT の研究では，従来の再構成画像よりも画質が高くなることが報告されている．また，事前学習にフラクタル画像を用いた深層学習の研究では，画像認識精度が向上するという報告がある．そこで本研究では，深層学習にフラクタル画像を用いてスパースビュー CT の画質向上が図れるかを検討した．フラクタル画像の生成には，Iterated Function System を用いた．フラクタル画像を事前学習に用いた場合と用いていない場合での比較を行った結果，フラクタル画像を用いた再構成画像の画質が高くなった．深層学習には多くの実画像が必要となるが，フラクタル画像を事前学習に用いることで実画像を減らせる可能性が示された．

45

OP4-3

深層学習を用いた角度欠損 CT 画像再構成の敵対的反例とその解決法： 深層学習と逐次近似再構
成法のハイブリッド法○青木1

翔吾 1，佐藤悠輝 1，岡部蒼太 1，藤井克哉 1，工藤博幸 1

筑波大学システム情報系情報工学域

本発表では，問題として重要性が高く歴史がある角度欠損がある投影データからの CT 画像再構成問題を取り扱う．角度欠損がある投影データの場合には，フィルタ補正逆投影法などの解析的再構成法では著しい画質劣化が発生し，画像と投影デー
タの関係式を反復法で解く逐次近似再構成法が有効であることがよく知られるが，未だに投影データが完全な場合と同等の画像を得ることは困難である．これに対して，近年深層学習を用いた再構成法が有効という研究が精力的に行われている．本発
表は，大きく以下に述べる 2 つの内容から構成される．一つ目として，角度欠損 CT の画像再構成を深層学習単独（FBP 法の再構成画像を教師あり学習で設計した U-Net で画質改善）で行った場合に，顕著な構造物の欠損が発生する幾つかの典型的な敵対的反例を示す．二つ目として，敵対的反例の画質劣化を改善するため，深層学習と逐次近似再構成法を組み合わせたハイ
ブリッド再構成法を提案する．提案手法では，第一ステップで深層学習で画像再構成を行い，その再構成画像を圧縮センシン
グに基づく逐次近似再構成法の先験情報として正則化項に組み込み，第二ステップで圧縮センシング再構成法を用いて画像再構成する原理に基づいている，いわゆる深層学習と逐次近似再構成法のハイブリッド再構成手法の一形態である．逐次近似再構成法の正則化項としては，通常の圧縮センシングの正則化項であるトータルバリエーション（TV）に加え，再構成画像と深層学習（CNN）で得られた画像（先験情報）の差の L1 ノルムを用い，逐次近似法の初期画像として収束を速めるため深層学
習（CNN）の再構成画像を用いる．評価関数を最小化する逐次近似法としては，筆者らが開発した高速に収束する「Dykstra
型スプリッティング基づく Row-Action 型反復法（DLPM 法）」を用いる．腹部 CT 実画像データセットを用い投影データ測定
角度範囲が 90 度の設定でシミュレーション実験を行った結果，深層学習または逐次近似再構成法を単独で用いた場合にはどちらも画質劣化が著しいのに対して，提案するハイブリッド再構成法では高画質の再構成画像が得られることが明らかになった．
不完全投影データからの画像再構成においては，深層学習と圧縮センシングに基づく逐次近似法を巧妙に組み合わせたハイブ
リッド再構成法が有効であることを示す顕著な例になっている．

OP4-4

スパース空間学習を利用した MR 画像の深層学習再構成○笹谷

晃斗 1，大内翔平 2，山登一輝 1，伊藤聡志 1

1
宇都宮大学大学院 地域創生科学研究科 情報電気電子システム工学プログラム 伊藤・山登研究室，2 小山工業高等専
門学校

近年 , 少数の収集信号から画像の再構成を行う , CS-MRI 再構成に深層学習 (DL) を利用する方法が注目されている . DL 再構
成では , 画像 - 画像間 , 信号 - 信号間 , 信号 - 画像間などの , MRI の特徴を活かした様々な方法がある .
本研究では , 多重解像度解析手法の一つである , eFREBAS 変換空間において学習を行う DL 再構成について検討を行い ,得られた再構成像の品質と特徴を画像空間学習や信号空間学習と比較した .
その結果，提案法は , 画像空間 CNN よりも高品質な画像を得ることができ , より目標画像に近い構造を再生できた場合もあった . さらに，異なる二つの種類の CNN をカスケード状に接続することで , 単体のネットワークによる再構成像よりも高品質な画像を得られた . 以上より , eFREBAS 変換空間を深層学習に適用することで , 再構成画像の画質改善が期待できることが示された .

OP4-5

アンサンブル学習による CS-MRI 深層学習再構成の性能改善○古田1

真輝 1，山登一輝 1，伊藤聡志 1

宇都宮大学大学院 地域創生科学研究科 情報電気電子システム工学プログラム

近年，圧縮センシング MRI(CS-MRI) の画像再構成に深層学習を利用した研究が注目されている．MRI などの医用画像では，
画像データベースを十分に確保できない場合がある．
本研究では，CS-MRI 深層学習再構成にアンサンブル学習を導入し，再構成性能を向上させる方法について検討を行った．
画像は，通常の MR 画像のほかにフレネル変換と呼ばれる一種のぼかし処理を施した画像を作成し，ぼかしの程度を変えて画像特徴の異なる複数のデータセットを作成し，それぞれのデータセットで学習を行った． 画像再構成時には，複数のネットワー
ク出力の加算平均を行うので，Test Time Augmentation でもある．
画像再構成シミュレーションの結果，単一の深層学習ネットワークよりも高い再構成性能を得ることが確認できた．さらに，
U-Net や ADMM―Net など複数ネットワークのアンサンブル学習により再構成性能が向上する可能性が示された

46

OP4-6

サンプリングパターンの拡張による CS-MRI 深層学習再構成の性能改善○山登

一輝 1，渋井雅希 2，伊藤聡志 2

1

宇都宮大学 工学部 基盤工学科，2 宇都宮大学大学院 地域創生科学研究科 情報電気電子システム工学プログラム 伊藤・
山登研究室

MRI の撮像時間短縮のために，サンプリング定理を満たさない少数データから元の情報を復元できる Compressed Sensing(CS) を MRI に応用する CS-MRI が提案されている．CS-MRI は限られた観測信号から MR 画像を再構成でき，信号の収集時間を短縮できるが，CS の最適化アルゴリズムを解く必要があり，その実行時間や再構成性能には限界がある．一方，CS の最適化アルゴリズムの各種パラメータを再構成対象に対して適切な値に学習できる深層学習手法として，Unrolling-based ネットワー
クが提案されており，CS-MRI に適用することで再構成像の画質改善や実行時間の短縮されることが報告されている．このような深層学習を利用する CS-MRI は，一般に，単一のサンプリングパターンに基づいて再構成モデルを学習するため，学習パター
ン以外では再構成性能の低下が避けられない．そこで，複数パターンを学習することで，未学習パターンでも再構成性能を改善できる深層学習再構成法を提案する．提案法の有効性を実験により確認したところ，未学習パターンでも高い再構成性能を確認した．

7 月 28 日 ( 金 )第 1 会場（10F 佐治敬三メモリアルホール）

特別企画
SE「AI ホスピタルプロジェクトの現在」

14:40 〜 16:40

SE1

座長： 富山憲幸（大阪大学）木戸尚治（大阪大学）

AI ホスピタルプロジェクト；AI・デジタルで心温まる医療を○中村祐輔

国立研究開発法人 医薬基盤・健康・栄養研究所

医療は，医学のみならず，他の多くの研究領域と融合する形で，驚異的な速度で進歩し，高度化，複雑化，先進化，多様化，そして個別化してきています．まさに，多様なニーズに応じつつ最適化された医療の提供が求められているようになってきています．世界でも突出した超高齢社会を迎え，医療の需要がますます大きくなることが必至な状況で，医療従事者の負担軽減を図りつつ，最先端の医療を提供するという大きな課題に直面しています．日本における CT や MRI などによる画像診断や病理診断も，放射線診断医や臨床病理医の過度な負担で日常の診療体制が維持されています．医療の質の維持・向上には，画像・病理診断補助 AI の開発が不可欠ですし，心電図の AI による不整脈の鑑別診断も，専門医と同等のレベルとなっています．内閣府 AI ホスピタルプロジェクトでは 2021 年 4 月に AI プラットフォーム技術研究組合を立ち上げ，日本医師会に設置された
ＡＩホスピタル推進センターと連携しつつ，利用者側のニーズやコストを含めた使い勝手などを考慮しつつ，同時に利用される AI の質を確保することを目指しています．

SE2

IT/AI の病院への実装を目指して○陣崎雅弘

慶應義塾大学 医学部 放射線科学

2018 年より内閣府の戦略的イノベーション創造プログラムの AI ホスピタルプロジェクトに当院も参加し、患者への安心・
安全で先進的な医療サービスの提供と医師・医療スタッフの負担軽減を推進し、現時点で可能なＡＩホスピタルのモデルを構築することを目指してきた。
実施するにあたって 2 つのことに留意した。１つは、AI に興味を持つ一部の人が関わっているという状態ではなく多くの人が参画しているような組織の構築で、各診療科に AI 担当医を配置し、中枢組織は小さく、裾野の広い組織にした。これにより、
bottom up で課題が上がってくるようになり、課題の共有もできるようになった。２つめは、診療科に限定的な高度なことよりも、病院全体に共通する単純な課題に重点を置いたことである。この 2 点を行ったことで、我々の AI ホスピタルプロジェク
トは病院全体での取り組みになり、DX に近づいたように思う。

47

SE3

AI 研究に向けた医用画像とアノテーションデータの同時収集○武田理宏

大阪大学大学院医学系研究科情報統合医学講座医療情報学，大阪大学医学部附属病院 医療情報部

医療画像を使用した AI 研究には，大量の画像データと良質なアノテーションデータを収集する必要がある．
大阪大学医学部附属病院は連携する医療機関と，大阪臨床研究ネットワーク（OCR ネット）を構築している．OCR ネットでは，画像収集ゲートウェイを各医療機関に配置し，電子カルテに組み込んだ電子症例報告書で指定した医用画像を前向きに収集する仕組みと，画像検査リストから対象画像を一括で後ろ向きに収集する仕組みを導入している．
また，我々は，自然言語処理により，画像診断レポートから観察物やその臨床所見を部位やサイズなどの修飾表現を合わせて情報抽出する機械学習モデルを構築し，OCR ネットの画像診断レポートに適応した．
本仕組みにより，医用画像を効率的に収集するとともに，電子症例報告書で収集した臨床情報や画像診断レポートから情報抽出した部位所見情報をアノテーションデータとして画像 AI 研究を行うことが可能である．

SE4

AI ホスピタルプロジェクトの現在○笠原

群生

国立成育医療研究センター

近年，人工知能（artificial intelligence；AI）が搭載された医療・診断支援のためのプログラムの開発が世界中で行われている．
一方で，成人では使えた AI 診断支援技術等がそのまま小児あるいは妊婦にも適用できるわけではなく，子どもや妊婦に対応できる小児・周産期医療の現場に合った AI 技術の開発が必要である．成育医療研究センターは受精・妊娠に始まり，胎児期，新生児期，乳児期，学童期，思春期を経て次世代を育成する成人期へと至るライフサイクルに生じる疾患（成育疾患）に関する医療（成育医療）と研究を推進している．2018-2022 年度には，戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）の一つである「AI（人工知能）ホスピタルによる高度診断・治療システム研究事業」に参画し，小児・周産期医療の観点から，医療現場における AI
技術の必要性と課題を踏まえ，医療 AI 技術の実証研究を進めてきた．本講演では，成育医療研究センターにおける AI ホスピ
タルプロジェクトの取り組みを紹介し，AI ホスピタルプロジェクトの現在と今後について概説する．

7 月 28 日 ( 金 )第 1 会場（10F 佐治敬三メモリアルホール）

一般演題５
16:50 〜 17:40

OP5「予測モデル」
座長： 目加田慶人（中京大学）
花岡

OP5-1

昇平（東京大学）

自己符号化器付 U-net の部分教師あり学習とその胸部 CT 画像における陰影領域抽出への応用○濱田1

拓也 1，杉水俊輝 2，間普真吾 1，木戸尚治 32

山口大学大学院創成科学研究科， 筑波大学大学院理工情報生命学術院，3 大阪大学大学院医学系研究科人工知能画像
診断学共同研究講座

医用画像に深層学習を適用する場合，学習に十分な量の完全な教師ラベル付データの確保が難しい．胸部 CT 画像では，例
えば各画像に存在する代表的な陰影のみアノテーションされているというように，複数の陰影について細かくアノテーション
されていることは稀である．したがって，胸部 CT 画像のセグメンテーションタスクを学習するには，陰影ごとに独立したモデルを作成する必要があり，陰影間の関係性は考慮できなかった．本研究では，セグメンテーションネットワークの特徴抽出
部を全陰影で共通とし，画像生成部を陰影ごととすることで胸部 CT 画像内の多様な特徴を捉えられるモデルを提案した．また，学習時にアノテーション領域とセグメンテーション領域を近づける損失関数と遠ざける損失関数を使い分けることで，複数陰
影のセグメンテーションを効率的に学習可能な方式を実現した．複数陰影が混在する胸部 CT 画像のセグメンテーションタス
クにおいて，F 値の向上が確認できた．

48

OP5-23 次元 CT 画像によるじん肺の重症度別粒状影解析○新居蓮叶 1，松廣幹雄 2，河田佳樹 3，大塚義紀 4，岸本

卓巳 5，芦澤和人 6，仁木登71
徳島大学大学院創成科学研究科，2 鈴鹿医療科学大学保健衛生学部放射線技術学科，3 徳島大学大学院社会産業理工学
研究部，4 北海道中央労災病院，5 岡山ろうさい病院，6 長崎大学大学院医歯薬学総合研究科，7( 株 ) 医用科学研究所

じん肺は，粉じんを肺に吸入することによって生じる職業性呼吸器疾患である．本研究では，3 次元 CT 画像を用いてじん肺の診断支援システムの開発を目指している．このために，3 次元 CT 画像を用いて粒状影を抽出し，粒状影数，発生位置を比較することで重症度を評価する．炭坑夫肺 33 症例とけい肺 15 症例の CT 画像を用いて，じん肺 CT 画像データベースを作成し，肺葉分割ラベルの作成，その結果を用いてじん肺の肺葉別粒状影評価を行う．また，各肺葉内の粒状影の分布を評価するために，
パーシステントホモロジーを用いて粒状影の位相的解析を行う．3 次元 CT 画像を用いてじん肺の粒状影を抽出し，重症度別・肺葉別に個数，大きさ，分布を定量的に解析した．0/1 型と 1/0 型の診断は粒状影数が大きく関わっており，右上葉に粒状影が多く存在し，各葉の粒状影の数は一様に増加している．位相的解析より，重症度ごとに粒状影の密集度を示し，進行を定量
化した．

OP5-3

TKI 治療後における肺腫瘍成長の経時変化予測モデル○古田凜太郎 1，有村秀孝 2，田中謙太郎 3，加葉田雄太郎 4，内野

恭美 1，江頭

舞1

1

九州大学大学院医学系学府保健学専攻医用量子線科学分野，2 九州大学大学院医学研究院保健学部門，3 九州大学病院
呼吸器科内科学，4 長崎大学情報データ学部

本研究の目的は，上皮成長因子受容体（EGFR）のチロシンキナーゼ阻害剤（TKI）治療を行う非小細胞肺がん（NSCLC）
患者における腫瘍成長の経時変化予測モデルを構築することである．TKI 治療を受けた EGFR 陽性 NSCLC 患者 26 名を選択し，治療前後の CT 画像における肉眼的腫瘍体積の輪郭を抽出した．各患者の腫瘍細胞数は輪郭抽出を行った CT 画像から求めた腫瘍体積に腫瘍細胞密度を乗じることで算出し，参考値として使用した．最後に，TKI に対する腫瘍の増減を表現する微分方
程式モデルを構築し，パラメータを最適化することで腫瘍の経時変化の軌跡を推定した．本研究で構築したモデルは，平均絶対パーセント誤差 (MAPE) とスピアマンの相関係数 (SCC) で評価し平均値はそれぞれ 7.50%，0.918 であった．先行研究のモデ
ルの結果 (MAPE:11.1%,SCC:0.913) と比較してより腫瘍の経時変化を表現できる可能性がある．本研究のモデルは，EGFR-TKIを受けている NSCLC 患者に対する治療効果予測法の基礎モデルとなりうると考える．

OP5-4

骨シンチグラムの陽性高集積検出支援システム設計時におけるテストデータ再利用による性能のバイアスとその補正○山中1

陽大 1，中岡竜介 2，清水昭伸 1

2

東京農工大学大学院工学研究院， 国立医薬品食品衛生研究所

医療機器部

本報告では，コンピュータ支援診断システムを開発する際に，同一のテストデータの再利用によって生じる性能のバイアスに注目する．まず，前立腺がん患者の骨シンチグラムを用いて，学習データや初期値を変えて，異なる複数個の陽性高集積検出モデルを学習する．次に，それらの学習済みモデルを同一テストデータに適用し，AUC が最大のモデルを逐次的に選択しながら複数のモデルを組み合わせたアンサンブルモデルを構築する．本報告では，このアンサンブルモデルの性能を，設計時に再利用したテストデータと，それとは異なるフレッシュなテストデータを用いて評価し，両者を比較することで，再利用した
テストデータによる性能に混入するバイアスを確認する．また，従来の研究を参考にバイアスを低減させる方法を適用した結果についても確認し，その有効性について考察する．

OP5-5

MRI による前立腺癌スクリーニングのための要精査領域検出モデルの検討○橋本 綾斗 1，立花須鎗 弘樹 3
1

泰彦 1，岸本理和 1，熊切俊夫 1,2，森慎一郎 1，森康久仁 3，若月

優 1，

国立研究開発法人 量子科学技術研究開発機構，2 千葉大学 大学院融合理工学府，3 千葉大学 大学院工学研究院

背景
MRI による前立腺癌診断を実践的に補助するためには，最終的に癌でなくとも専門医が要精査と考える疑わしい所見を検出する AI が必要である．そこで，診断医の読影を模し，広域画像とその一部である局所画像を並列に処理し検出を行うニューラ
ルネットワークモデルを開発した．本研究では広域と局所を併用する意義について検討する．
方法
226 患者 (347 要精査領域 ) を対象とした．提案モデルは，A：広域画像をセグメンテーションする Encoder-decoder モデルおよび，B：局所画像と A の出力から要精査か否かを分類する CNN からなる．得られる検出マップの精度を，A+B( 提案法 ) とA のみの場合で，Jaccard 係数を指標として比較した (Wilcoxon 符号付き順位検定，P<.05 を有意 )．
結果と結論
訓練データと独立したテストデータにおいて，Jaccard 係数は A のみのモデルで 0.52 ± 0.050，提案モデルで 0.60 ± 0.097 であり，差は有意 (P ＝ 0.0075)．この結果は広域画像と局所画像を併用する意義を支持する．

49

7 月 28 日 ( 金 )第 1 会場（10F 佐治敬三メモリアルホール）

一般演題６
17:50 〜 19:00

OP6「セグメンテーション」
座長： 健山中山

OP6-1

智子（藤田医科大学）
良平（立命館大学）

CNN による頭部 Thick-slice CT 画像からの脳内血腫領域の自動抽出○永澤1

朗 1，藤田大輔 1，渡辺翔吾 2，連乃駿 2，飯原弘二 2，小橋昌司 1,2

兵庫県立大学，2 国立循環器病研究センター

脳血管疾患のうち代表的な脳内血種 (ICH: intracerebral hematoma) は，発症から診断まで迅速な対応が求められる．診断には頭部 CT 画像からの ICH 領域の体積，形状，位置などが有効である．従来の ICH 領域抽出法はセマンティックセグメンテーションに基づき，頭部 CT 画像における脳内の高吸収領域を抽出するため，ICH と脳室内出血 (IVH : intraventricular hemorrhage)の双方を有する症例において精度が低下する問題点がある．本研究では，イメージパッチ識別に基づく新しい ICH 領域抽出法を提案する．同手法は，ボクセルごとに CNN によるクラス分類により，高吸収領域における ICH と IVH を識別する．提案法
を評価するため，9 例に適用した．交差検証は LOOCV を用いた．CNN は 7 層の original CNN ，VGG16，resnet50 を比較した．
実験結果より，VGG16 が最良で，テストデータに対して，Precision 83.0%，Accuracy 72.6%，F 値 81.6% であった．

OP6-2

肺がん定位体放射線治療における 3 次元計画 CT 画像上の GTV に対する深層学習ネットワークのセグメンテーション性能への訓練対テスト比の影響○崔雲昊 1，有村秀孝 2，吉武

忠正 3，塩山

善之 4，藪内英剛 21
九州大学大学院医学系学府保健学専攻，2 九州大学大学院医学研究院保健学部門，3 九州大学大学院医学研究院臨床放射線科学分野，4 九州国際重粒子線がん治療センター

To achieve better performances in deep learning approaches, a large number of data would be generally necessary, but
it would be very hard to collect enough clinical cases for deep learning, especially SBRT cases. This study aimed to explore
the impact of the training-to-test number ratio (TTR) on the segmentation performance of deep learning networks for grosstumor volumes (GTVs) on 3D planning computed tomography (CT) images for lung cancer stereotactic body radiotherapy(SBRT). 192 patients [solid: 118; part-solid: 53; ground-glass opacity (GGO): 21] who underwent SBRT were included in thisstudy. Regions of interest were cropped based on the centroids of GTVs, which were manually extracted by two radiation
oncologists with more than six years of experience. TTR was defined as the ratio of the original number of cases in the
training and test dataset. 3D U-Net, V-Net, and dense V-Net were trained with five datasets with different TTR 1.00 (training
data: validation data: test data=40:20:40), 0.791 (35:20:45), 0.531 (31:10:59), 0.291 (20:10:70), and 0.116 (10:5:85), which weregenerated from the whole dataset. Three models were compared to each other based on their Dice’s similarity coefficients,
precisions, and recalls. V-net achieved the highest DSC of 0.788 among the three models with a precision of 0.826 and recallof 0.794 at a TTR of 0.116. The results indicated that the segmentation performance could stay acceptable even though thetraining and validation data were reduced to 10 and 5%.

OP6-3

深層学習を用いた放射線肺臓炎の領域抽出とその放射線治療計画への応用○福士
1

晴哉 1，国枝悦夫 2，尾川浩一 1

法政大学 理工学部，2 総合東京病院放射線治療センター

肺がんの放射線治療において , 照射の対象となる腫瘍部位よりも広がって放射線肺臓炎が発生する場合がある．現在 , 放射線
肺臓炎の評価は肉眼的な CT 所見 , 症状などによっているが主観的な要素が強く , より客観的な評価が望まれる . 本研究は放射線治療計画と放射線肺臓炎の発生範囲の関係性を調べ，放射線肺臓炎の正確な評価を目的としている．本研究では放射線肺臓炎の発生部位を深層学習によって抽出した．この際，まず肺野領域を抽出し，その後肺臓炎部の抽出を行った．肺臓炎部の抽出では放射線肺臓炎の症例が少ないため，類似の症状となる新型コロナウィルス罹患患者の X 線 CT 画像を利用した . この領域と線量計画時の投与線量との相関を調べたところ有意な相関があることが明らかとなった .

50

OP6-4

心機能評価のための心臓 CT のセマンティック・セグメンテーション手法に関する研究○佐々木諒介 1,2，黒瀬1

優介 1,2，原田

達也 1,2東京大学大学院，2 理化学研究所

心機能診断のために CT 画像を用いて可視化する手法は一般に用いられるようになり，特に心臓の拍動を連続的に撮像できる CT も広く使われるようになった．心機能の評価においては，拍出により送り出される血液量の推定が重要な指標として用いられており，そのために右心室や左心室といった心臓内の各器官の動作を正確に追跡することが重要となる．現状でも推定可能なソフトウェアは存在するが，医師がマニュアルで結果を修正する必要があり，労力を要する．そこで本研究では，撮影した CT 画像から心機能評価を自動で行うために，セマンティック・セグメンテーションによる心臓の各部位の推定結果を用いて，心機能の指標を推定する手法を提案する．提案手法の有効性を評価するために，CT 画像データセットを提案手法に適用して評価を行った．

OP6-5

乳房超高速造影 MRI 画像における U-Net を用いた腫瘍血管抽出に関する検討○橋本 陽菜 1，片岡 正子 2，藤本 晃司 2,3，飯間
大橋
茜 8，本田 茉也 2,9，中本 裕士 2

麻美 2,4，高田

正泰 5，戸井雅和 6，川瀬貫互 7，1

京都大学大学院 医学研究科 人間健康科学系専攻，2 京都大学大学院 医学研究科 放射線医学講座（画像診断学・核医学），3 京都大学大学院 医学研究科 高度医用画像学講座，4 京都大学医学部附属病院 先端医療研究開発機構，5 京都大学大学院 医学研究科 外科学講座 乳腺外科学，6 がん・感染症センター都立駒込病院 乳腺外科，7 天理よろづ相談所病院 放射線診断科，8 ルンド大学医学部付属病院 放射線診断科，9 関西電力病院 放射線診断科

腫瘍血管は腫瘍増殖との関連が注目されるが未だ定量化する指標が定まっていない．本研究では定量化の前段階として，乳腺腫瘍と同時に周囲の腫瘍血管まで描出可能な Ultrafast Dynamic Contrast-Enhanced (UF-DCE) MRI 画像を用いて腫瘍血管の自動抽出手法を検討した．対象は京都大学病院にて乳癌疑いで UF-DCE MRI を受けた 106 症例．20 相の連続画像から血管が描出され始める 7 相目以降を使用した．UF-DCE MRI 画像から MIP 画像を作成し，腫瘍周囲を 128 × 128pixel（12 × 12cm）
でトリミング，放射線科医の監督下に血管部分を領域抽出したものを教師画像として U-Net モデルを学習させた．5-fold 交差
検証にて Dice 係数平均値は 0.820 となり明瞭な血管は過不足なく抽出されたことから，提案手法が腫瘍血管の自動抽出に有用であることが示唆された．

OP6-6

血管強調画像を用いた腹部 CT 像からの多臓器領域抽出○大野真奈 1，申1

忱 1，RothHolger R2，小田2

昌宏 3,1，林雄一郎 1，三澤一成 4，森3

健策 1,54名古屋大学大学院情報学研究科， NVIDIA Corporation， 名古屋大学情報連携推進本部情報戦略室， 愛知がんセン
ター，5 国立情報学研究所医療ビッグデータ研究センター

本稿では，血管強調画像を用いた Fully Convolutional Network（FCN）による 3 次元腹部 CT 像からの多臓器領域抽出手法について述べる．近年，コンピュータによる診断・手術支援システムに関する研究が多く進められている．多臓器領域抽出は
これらのシステムの開発のための重要な要素技術であり，高精度な臓器領域抽出手法の開発が必要とされている．
従来の多臓器領域抽出手法では，腎臓や肝臓，脾臓などの形状が単純な臓器については高精度の抽出が可能である一方，血管や膵臓などの形状が複雑な臓器は抽出が難しい．そこで提案手法では特に血管領域の抽出に注目し，CT 像に管状構造を強調するフィルタを適用した血管強調画像を FCN の学習に利用し，多臓器領域抽出を行った．284 症例の CT 像を用いて実験した結果，全臓器の平均 Dice は 87.89% であった．

OP6-7

多時相造影 CT 画像データベースの腎臓・腎腫瘍の抽出○西岡

大 1，越野魁都 1，河田

佳樹 2，小針悠希 3，池田篤史 4，仁木登51

徳島大学大学院創成科学研究科理工学専攻，2 徳島大学ポスト LED フォトニクス研究所，3 東京女子医科大学，4 筑波大学医学医療系，5 株式会社医用科学研究所

多時相 3 次元造影 CT 画像から腎臓・腎腫瘍を精密に解析して悪性・良性腫瘍の高精度な鑑別法を開発し，このために，腎臓・腎腫瘍の 200 症例の多時相造影 CT 画像データベースを構築する．この多時相腹部造影 CT 画像データベースを用いて腎臓と腎腫瘍 5 種類 ( 淡明細胞型腎細胞がん，乳頭状腎細胞がん，嫌色素性腎細胞がん，血管筋脂肪腫，オンコサイトーマ ) を
3D U-Net を用いて高速・高精度に抽出し動脈相・門脈相・平衡相画像をレジストレーション・クラスタリングして関連付ける．
小径の腎腫瘍の循環動態を解析して高精度な小径の腎腫瘍の鑑別法を示す．

51

7 月 28 日 ( 金 )第 2 会場（7F セミナー室 7C+D）

一般演題７
11:10 〜 12:10

OP7「データ拡張」
座長： 根本伊東OP7-1

充貴（近畿大学）
隼人（名古屋大学）

Stable Diffusion による乳がん腫瘤の人工症例画像生成と良悪性鑑別への応用○安倍1

和弥 1，武尾

英哉 1，縄野繁2

神奈川工科大学，2 新松戸中央総合病院

現在，医療の様々な分野において AI 技術を用いた画像支援診断（CAD : Computer Aided Diagnosis）の研究・開発が行われている．
AI による CAD 開発における症例画像の不足を補うことを目的に，人工的に症例画像を作成する取り組みが以前から行われている．過去に筆者らも，人工症例を含む学習データを用いて設計した判別器による検証から，
CAD への有用性の一例を示した．
しかし，従来の人工症例画像は病変の存在しない画像に腫瘤等の病変を埋め込むことにより作成を行うもので，本質的には症例数が増加しているとはいいがたい．
本研究では，Stable Diffusion 技術を用いた画像生成 AI により，乳がん腫瘤の人工症例画像の生成を行う．また，生成した画像を用いて機械学習を行い，AI による人工症例画像の CAD への有効性検証を行う．腫瘤画像を良性・悪性に分けて画像生成を行い，良悪性鑑別 CAD へと適応して有効性を確認する．

OP7-2

3D/2D U-Net を用いた CT 画像からの副腎領域の抽出に関する基礎的検討○平岡1

大季 1，西本絋嗣郎 2，滝沢

穂高 3，工藤博幸 3

筑波大学大学院情報理工学位プログラム，2 埼玉医科大学国際医療センター，3 筑波大学システム情報系

本研究では，腹部 CT 画像に 2D，3D U-Net を適用して副腎領域を抽出した場合の精度の比較を行った．本報告では次の 4つの実験を実施した .1 つ目の実験では，原画像を U-Net に入力した．2 つ目は，アフィン変換でデータ拡張を行い，U-Net に入力した．3 つ目は，輝度を正規化した画像を U-Net に入力した．4 つ目は，データ拡張と輝度の正規化をおこなった画像を
U-Net に入力した．これらの 4 つの実験を 49 症例の画像データセットに適用し，精度の比較を行う．

OP7-3

クロス擬似ラベルに基づく腸のセグメンテーション○安
芹 1，小田 紘久 2，林 雄一郎 1，北坂
5
木耕次郎 ，小田 昌宏 6,1，森
健策 1,7,8

孝幸 3，滝本愛太朗 4，檜顕成 4，内田広夫 4，鈴1
名古屋大学大学院情報学研究科，2 静岡県立大学経営情報学部，3 愛知工業大学情報科学部，4 名古屋大学大学院医学系研究科，5 愛知医科大学医学部放射線科，6 名古屋大学情報連携推進本部情報戦略室，7 名古屋大学情報基盤センター，
8
国立情報学研究所医療ビッグデータ研究センター

In this paper, we propose an improved semi-supervised method for intestine segmentation (intestine including small andlarge intestines) based on Cross Pseudo Supervision (CPS), which can create the pseudo labels for unlabeled data to utilize
them for training. The method can enlarge the number of data set to improve the insufficient data problem in medical
image segmentation. We train two same 3D U-Net networks with different initial weights simultaneously. Specifically, theprediction from the first network is used as a pseudo label. The first network supervises the second network with the crossentropy loss and vice versa. In the experiment, we used 2980 CT patches from 20 CT volumes labeled by clinicians fortraining. Sparsely labeled 5 CT volumes from different patients were used for testing. Experimental results showed that theDice score of the CPS method was 0.726, the precision was 0.790, and the recall was 0.671. Compared with using only one 3D
U-Net, our method improved the average Dice score by 0.141, the average precision by 0.104, and the average recall by 0.151.
The method produced competitive segmentation performance compared to the previous methods.

52

OP7-4

肺マイクロ CT 像中の小葉間隔壁抽出のための教師データ生成に関する検討○深井

大輔 1，小田紘久 2，林雄一郎 1，鄭通 1，中村彰太 3，小田昌宏 4,1，森

健策 1,5,6

1
名古屋大学大学院情報学研究科，2 静岡県立大学経営情報学部，3 名古屋大学大学院医学系研究科，4 名古屋大学情報連携推進本部情報戦略室，5 名古屋大学情報基盤センター，6 国立情報学研究所医療ビッグデータ研究センター

本稿では，肺マイクロ CT 像における小葉間隔壁抽出のための教師データ作成について述べる．近年，マイクロ CT とよばれる高解像度 CT 装置により，肺の微細構造を撮像可能となった．肺マイクロ CT 画像による三次元的な肺微細構造解析から，病態や生体機能のさらなる解明が期待される．肺微細構造の一つである小葉間隔壁の構造を明らかにするため，我々はマイクロ CT 像からの小葉間隔壁の構造抽出を目指す．マイクロ CT 像における小葉間隔壁のアノテーションは難しく，教師データ作成は負担が大きい．本稿では，教師データ生成の負担削減のため，少数スライスの情報を用いたラベル拡張手法を検討する．
ラベル拡張手法では，少数の二次元断面に対するラベルから，面状構造強調画像を利用して三次元画像全体にラベルを拡張する．
生成された教師データから 5 枚の断面をランダムに取り出して評価したところ，平均の Dice 係数 0.75 でラベル拡張されていることが確認できた．

OP7-5

腹部 CT 画像からの複数臓器抽出における CutMix の有用性の検討○中山 晃平 1，大野 真奈 1，申Daniel Rueckert6,7，森
健策 1,4,5

忱 1，小田昌宏 1,2，林雄一郎 1，三澤一成 3，Ben Glocker6，

1

名古屋大学大学院情報学研究科，2 名古屋大学情報連携推進本部情報戦略室，3 愛知県がんセンター，4 国立情報学研究所医療ビッグデータ研究センター，5 名古屋大学情報基盤センター，6 Imperial College London，7 Technical
University of Munich

本稿では , 深層学習を用いた腹部 CT 画像からの複数臓器抽出において , データ拡張手法の 1 つである CutMix の有用性について検討した結果を述べる . 腹部 CT 画像からの複数臓器抽出は , 医師の画像診断を支援するシステム開発において重要な技術である . 複数臓器抽出手法の中で , 深層学習を用いたものが注目されている . 深層学習ではデータ数の確保が重要であるが , 特に医用画像では十分なデータ数を得られない場合が多い . 本研究では , V-Net を学習モデルとして用いた腹部 CT 画像からの複数臓器抽出について , 元の訓練データと CutMix を用いて拡張した訓練データを用い , 血管を含む 9 つの臓器の領域抽出の学習を行い , テストデータに対する抽出精度を比較した . CutMix を用いた場合の抽出結果は , CutMix を用いなかった場合と比較して , 訓練データが少数の場合に多くの臓器で精度の向上が見られたが , 訓練データが増加するにつれて血管などの複雑な構造に関しては精度の低下が見られた .

OP7-6

Alpha-blending によるデータ拡張と敵対的学習を用いた DeepLab v3 による歯種セマンティック
セグメンテーション○渋谷1

恒介 1，中山良平 1，檜作

彰良 1，村田乾2

立命館大学理工学部，2 タカラテレシステムズ株式会社

本研究の目的は，DeepLab v3 を用いた歯科パノラマ X 線画像における各歯種のセマンティックセグメンテーション法を開発することである．実験試料は，歯科パノラマ X 線画像 129 枚である．提案手法では，まず，Alpha-blending を用いたデータ拡張により，各歯領域のテクスチャ情報だけでなく形状情報にも着目した DeepLab v3 の事前学習を実施する．次に，DeepLab v3 による予測ラベル画像と正解ラベル画像を用いた敵対的学習により，DeepLab v3 を fine-tuning する．提案手法による Jaccard index，Dice index は 0.722，0.804 で，Alpha-blending を用いたデータ拡張のみ適用した DeepLab v3（0.671，0.764），
敵対的学習のみ適用した DeepLab v3（0.705，0.791），データ拡張と敵対的学習を適用しなかった DeepLab v3（0.643，0.742）より高い結果が得られ，その有用性が示唆された．

53

7 月 28 日 ( 金 )第 2 会場（7F セミナー室 7C+D）

一般演題８
16:50 〜 17:40

OP8「病理画像」
座長： 本谷間普OP8-1

秀堅（名古屋工業大学）
真吾（山口大学）

呼吸器内視鏡迅速細胞診における AI 診断支援○尾見康夫 1，桐田圭輔 2,3，香川洋輔 2，高橋

真理 4，後藤功一 2

1NEC 医療機器ソフトウェア統括部，2 国立がん研究センター東病院 呼吸器内科，3 上尾中央総合病院 呼吸器内科，4
国立がん研究センター東病院 トランスレーショナルリサーチ検体管理室 , 内視鏡センター

Rapid on-site cytologic evaluation (ROSE) for samples taken during endobronchial ultrasound guided transbronchial needle
aspiration (EBUS-TBNA) is effective to improve the diagnostic yield and to avoid repeated puncture procedures. However,
ROSE is not widely used due to limited human resources, especially limited availability of staff who performs benign andmalignant classification. Thus, we developed an artificial intelligence system to assist in ROSE diagnoses. We had used inhouse whole slide imaging (WSI) for training and testing. The sensitivity/specificity by a conventional 2-class classification
model was found to be 0.90/0.83. In ROSE, false positive should be minimized as much as possible to prevent a repeat
bronchoscopy, which are an additional invasive procedure for patients. To improve specificity while maintaining sensitivity,
we introduced a method consisting of several subclass classification for each cell types followed by global classification.
Specificity was improved by the method from 0.83 to 0.90 while maintaining sensitivity=0.90. We also developed an image
normalization method to reduce the difference in image characteristics between WSI and microscope imaging to adapt themodel trained with WSI to microscope imaging. The model without the normalization method only showed an accuracy of 0.83,
while that with normalization method achieved an accuracy of 0.92 for microscope imaging. To improve model’s performancefurthermore, we introduced a pretraining using contrastive learning considering difference of image characteristics amongcells that same global class but different subclasses. The model with the pretraining provided 3% better specificity while
maintaining sensitivity=0.90 than that of the model without the pretraining.

OP8-2

階層的クラス構造のためのマルチモーダル分類○橋本 典明 1，花田
内 一郎 1,4
1

博幸 1，三好寛明 2，永石美晴 2，佐藤健作 2，大島孝一 2，本谷秀堅 3，竹理化学研究所，2 久留米大学，3 名古屋工業大学，4 名古屋大学

本研究ではリンパ腫病理画像データを対象とし，フローサイトメトリー (FCM) を補助情報とするマルチモーダル分類手法を開発する．リンパ腫は複数のサブタイプからなるグループを構成する階層的なクラス構造を有しており，病理診断の際 FCM
はグループの分類に有用な情報とされている．提案手法では whole slide image を扱うためのマルチインスタンス学習とクラス構造を既知とした mixture-of-experts の枠組みを組み合わせることで各データを効果的に利用した特徴集約メカニズムを実現
し，病理医の意思決定プロセスを模倣した分類モデルを構築する．臨床実データを用いたクラス分類実験および 2 種類の重みの可視化による判断根拠の提示により，提案手法の有効性を確認する．

OP8-3

Contrastive Learning を用いた甲状腺組織画像の識別と学習に有用なデータ拡張の検討○𩵋住1

航大 1，間普真吾 1，八田聡美 2,3，稲井2

邦博 2，樋口翔平 2,4，木戸尚治 5

3山口大学大学院創成科学研究科， 福井大学医学部病因病態医学講座分子病理学， 福井大学医学部附属病院病理診断
科／病理部，4 福井県立病院病理診断科，5 大阪大学大学院医学系研究科人工知能画像診断学共同研究講座

本研究では，深層学習を用いて HE 染色が行われた甲状腺組織画像における癌の種類（組織型）を識別することを目的としているが，染色を行う施設の染色液組成や，標本作成における様々な過程によって特徴（色調）が異なり，単純な色調の違い
でも識別に悪影響を与えることがある．このような染色条件による特徴の違いによらず，癌を識別するための本質的な特徴を捉えることが重要であり，本研究では，Contrastive Learning を適用した場合の効果について検証した．具体的には，識別問
題で一般に用いられる Cross-Entropy Loss と教師あり学習型 Contrastive Learning である Supervised Contrastive Learningを甲状腺組織画像の識別タスクに適用し，単一のドメイン画像を使用した場合や，複数の異なるドメイン画像を使用した場合，学習データとテストデータのドメインが異なる場合において，Contrastive Learning の有用性を検証した．また，Contrastive
Learning で必要になるデータ拡張において，様々な拡張法を適用しそれらの有用性を検証した．

54

OP8-4

CEA 術後病理画像を用いた異常検知による循環器病発症予測○石田 修也 1，盛田
若林 哲史 11

健人 1,2，蓮乃駿 2，渡辺翔吾 2，小橋昌司 2,3，畠山

金太 2，飯原弘二 2，

三重大学大学院 工学研究科，2 国立循環器病研究センター，3 兵庫県立大学大学院 工学研究科

頸動脈狭窄の治療法の 1 つとして，頸動脈内膜剥離術（carotid endarterectomy：CEA）が行われてきた．CEA により脳梗塞の発症リスクを軽減できるとされているが，術後に長期経過した患者がどのような合併症を起こすかは明らかになっていな
い．近年の AI 技術の発展により，がん腫瘍の病理画像から患者の長期予後を予測できることが示されている．CEA により取得された頸動脈プラーク病理画像と将来の循環器病の発症の有無を検討した研究はほとんどないことから，本研究では頸動脈プラーク病理画像を形態的に分類・解析し，プラーク内の組織の状態によって長期予後の予測を目指す．本文では f-AnoGANを用いた異常検知により CEA 患者の術後 1 年以内の循環器病の発生の有無を予測した．結果として，ROC-AUC は DWI に対して 0.79，心筋梗塞に対して 0.67，脳梗塞に対しては 0.68 となった．また，異常度を可視化したヒートマップは病理医の知見とも一致し，循環器病の発生と関連する病理学的特徴との関連が示唆された．

OP8-5

高解像度 H&E 染色全スライド画像におけるカラーアンミキシングのための自動 ROI 選択○ヨウキナン 1，武山
1

彩織 1，山口雅浩 1

東京工業大学In the adaption of computer-aided diagnosis algorithms to digital pathology, whole slide images (WSIs) from different
sources and staining processes cause color variations that affect the accuracy. Researchers developed many blind color
deconvolution (BCD) methods for consistent color appearance. However, the selection method of regions of interest (ROIs)
for BCD has not been investigated until now. In this paper, we develop a method for automatic ROI selection from a WSI.
Based on the color unmixing results of each WSI tile (40x), we designed an evaluation function based on prior knowledge
to generate a score label for each tile, indicating its suitability for the entire WSI color unmixing. The function scores tiles
in terms of color unmixing results and optical density space distribution when the stain matrix obtained by the unmixing
is applied to other tiles. Based on the score for each tile, it is possible to automatically select ROIs suitable for WSI color
unmixing. We applied the proposed method to the WSIs of H&E-stained tissue and found that it can obtain a more accurate
result of all the tiles from the color unmixing results of the selected ROI.

7 月 28 日 ( 金 )第 2 会場（7F セミナー室 7C+D）

一般演題９
17:50 〜 19:00

OP9「イメージング」
座長： 伊藤小尾

OP9-1

聡志（宇都宮大学）
高史（東京工業大学）

高空間分解能位相コントラスト CT を得るための X 線回折波 2 重撮影法の開発○砂口 尚輝 1，湯浅 哲也 2，島雄
GuptaRajiv5，安藤 正海 6

大介 3，黄卓然 1，市原

周 4，西村理恵子 4，岩越

朱里 4，

1

名古屋大学，2 山形大学，3 大阪物療大学，4 名古屋医療センター，5 マサチューセッツ総合病院，6 高エネルギー加速器研究機構

高輝度な放射光 X 線を用いる位相コントラスト CT は生体軟組織を高コントラストに撮像できるため，様々な生体試料における微小解剖構造の可視化に利用されてきた．しかし，これまでに提案されている位相コントラスト CT の撮像方式は，原理的に被写体と X 線カメラの間に一定の空間を必要とするため，被写体と X 線カメラの距離を接近させて見かけ上の焦点サ
イズを小さくすることできず，高空間分解能化が困難であった．本研究では，位相コントラストを生成する Laue 型 Si 角度ア
ナライザーと X 線を可視光に変換するシンチレータを密着させて位相コントラスト像を得る X 線回折波 2 重撮影法 (SWIDeX:
Superimposed wavefront imaging of diffraction-enhanced x-rays) を提案した．この方式により，被写体と X 線カメラの間の空間が不要になり，従来法と比べて高い空間分解能が得られた．

55

OP9-2

U-Net に逆投影演算を組み込んだ直接 PET 画像再構成法の提案○橋本二三生 1，大手1

希望 1，大西佑弥 1

浜松ホトニクス株式会社中央研究所

計測データから深層学習技術を利用して直接断層像を生成する技術が，新しい画像再構成法として注目されている．これらの出力断層像は，一見すると正確な断層像が取得できているようにみえるが，空間的な対応関係がないサイノグラムから断層像への逆変換を，データ駆動で正確に獲得することは難しく，テストデータでは偽像が発生することがある．そこで本研究では，
サイノグラムから断層像への逆投影を，U-Net のスキップ接続中に明示的に記述することで，偽像がない高品質な断層像が出力できる直接画像再構成法を提案する．提案手法は，サイノグラム空間で表現されるエンコーダ部の特徴量を，スキップ接続
内の逆投影演算によって断層像空間で表現されるデコーダ部に接続することができ，入力サイノグラムからの正確な空間情報が保持できる．数値実験の結果，提案手法は従来の直接画像再構成法と比べ，偽像の発生がなく高品質な断層像が取得できる
ことがわかった．

OP9-3

3 検出器 SPECT 装置の新たなステップ間隔によるデータ収集法の提案○皆川

智哉 1,2，堀拳輔 3,4，橋本雄幸 2

1

東邦大学医療センター大橋病院放射線部，2 杏林大学大学院保健学研究科，3 順天堂大学保健医療学部，4 東京医科歯科大学大学院医歯学総合研究科

SPECT 検査において十分な信号を得るために長時間撮像すると，患者の体動によるモーションアーチファクトを生じる可能性が高くなる．3 検出器 SPECT 装置の先行研究において，3 つの検出器を不等間隔に配置する off-set 収集により効率的に投影データを収集し，等間隔に配置した on-set 収集より少ない投影数で再構成できることを示した．しかし，検出器の動作間隔（ステップ間隔）について詳細な検討は行っていなかった．そこで本研究では，3 検出器 SPECT 装置においてステップ間隔を変えることで検出器を等間隔に配置した上で効率よくデータを収集する新たな方法を提案する．モンテカルロシミュレーションにより取得した投影データを用いて異なるステップ間隔による再構成画像の比較を行った．その結果，新たに提案するデータ収集法における再構成画像の精度が最も良く，SPECT 検査において更に投影数を減らせる可能性が示された．

OP9-4

モデルベース型深層学習画像再構成による MR 定量値マッピングの高速化の検討○藤田1

直人 1，横沢

俊 2，白猪亨 2，寺田康彦 1

筑波大学 数理物質系 物理工学域，2 富士フイルム株式会社 メディカルシステム開発センター

組織や病変によって異なる定量値画像を得る定量的 MRI は，多くの研究により診断に有用であると報告されている．しかし，定量的 MRI を行うには，複数の MR 画像が必要であるため，撮像に非常に時間がかかるという課題がある．一方，深層学習（deeplearning, DL）を用いた MRI 撮像の高速化の研究が近年盛んである．中でも，既存の画像最構成モデルを DL で拡張したモデ
ルベース型のネットワークモデルが，高い画像再構成性能をもつことが報告されている．そこで本研究では，モデルベース型
DL モデルである DC-CNN を，定量的 MRI に拡張した qDC-CNN を提案する．qDC-CNN は，定量値画像を直接出力するモデルであり，その損失項として，定量値画像から推定される rawdata と，測定された rawdata との整合性を評価する項を追加したものである．結果，qDC-CNN は既存の DL モデルや非 DL 法と比較してかなり高い加速率下でも高い再構成性能を維持する
ことが確認された．本研究により定量的 MRI の更なる高速化の可能性が示された．

OP9-5

数値シミュレーションによる腹壁運動を伴う MR エラストグラフィにおける誤差低減法の検討
○玉田
1

千葉大学
ター

綾 1，谷口
融合理工学府

陽 1,2，西原崇 2，瀧澤2

将宏 2，菅幹生 1,3

医工学コース， 富士フイルムヘルスケア株式会社，3 千葉大学

フロンティア医工学セン

MR エラストグラフィ（MRE）は，組織の粘弾性率を定量的に測定できる . しかし，腹壁運動により体動アーチファクトが発生すると誤差が生じる．本研究では，腹壁運動を伴う MRE において粘弾性率に生じる誤差とその低減法を数値シミュレーショ
ンで明らかにする．腹部数値モデルは，腹壁変位を想定して上部が伸縮する楕円とし，楕円の伸縮はヒト腹部で測定した呼吸動を用いた．MR データ収集の位相エンコードステップごとに体動を加味した腹部モデルをフーリエ変換し，k 空間上に 1 行ずつ充填した後，正規分布ノイズを加えてから逆フーリエ変換することで体動アーチファクトを含む弾性波画像を再現した．周期や位相が異なる腹壁変位は 6 種類利用した．位相エンコードステップごとの腹壁変位が呼気末期と吸気末期に集中している
ほど，誤差が小さくなった．この結果より，撮像中の呼吸位相の分布に注目することで誤差を低減できることが示唆された．

56

OP9-63 周波数同時加振 MR エラストグラフィにおける最適撮像条件の検討○髙﨑1

晴也 1，菅千葉大学

幹生 1,2，岸本

融合理工学府理和 3，小畠

医工学コース，2 千葉大学

隆行 3
フロンティア医工学センター，3 量子科学技術研究開発機構

複数周波数同時加振 MR エラストグラフィ（MRE）では，複数周波数の合成波により撮像対象を加振することで，通常のMRE と比べて短時間でデータ取得が可能となる．しかし，取得データから周波数ごとの粘弾性率を高精度に推定するための撮像条件は明らかになっていない．本研究では，3 周波数同時加振 MRE における弾性波画像分離や弾性率分布推定の精度向上のために，撮像条件のうち，加振の初期位相や加振周波数，変位を位相シフトに変換する変位エンコード傾斜磁場（MEG）の周
波数について適切な値を数値シミュレーションにより求めることを目的とした．弾性波画像分離精度は，加振の初期位相には依存せず，80 Hz を含む 4 種類の加振周波数からの 3 周波数の組み合わせで精度が良いのは 40, 60, 90 Hz であった．加振周波数 40, 60, 90 Hz に対して，弾性率推定精度が高く周期が短い MEG 周波数は 33 Hz であった．

OP9-7

Deep Image Prior を用いた蛍光 X 線 CT 画像再構成○對馬 結太 1，松岡 将宏 2，佐藤 和樹 1，草刈
藤 一行 6，湯浅 哲也 2，銭谷
勉1
1
5

颯太 3，笹谷典太 2，砂口尚樹 4，河嶋

秀和 5，兵

弘前大学大学院理工学研究科，2 山形大学大学院理工学研究科，3 弘前大学理工学部，4 名古屋大学大学院医学系研究科，
京都薬科大学放射性同位元素研究センター，6 高エネルギー加速器研究機構物質構造科学研究所

我々のグループでは，前臨床研究での利用を目指して，非放射性ヨウ素標識化合物を用いて小動物の生体機能画像の取得を可能とするマルチピンホール蛍光 X 線 CT システムを開発しているが，実用化には画質改善や検出限界の向上が必要となる．
本研究では深層学習を取り入れた画像復元手法である Deep Image Prior (DIP) を蛍光 X 線 CT 画像再構成に応用し，画質改善および検出限界の向上を試みた．散乱線補正後に，DIP 処理を行いノイズ低減させた蛍光 X 線投影画像をマルチピンホール
蛍光 X 線 CT 用 OS-EM で画像再構成した．励起光として放射光単色 X 線を利用して物理ファントム実験を行った結果，再構
成画像のコントラストノイズ比は濃度 0.3 mg/ml のヨウ素領域にて 4.6 倍に大きく改善し，検出限界は 0.069 mg/ml から 0.035
mg/ml へと向上した．空間分解能は 0.56 mm から 0.72 mm にわずかに劣化したが，画質と検出限界を大きく向上させることができた．

7 月 28 日 ( 金 )第 3 会場（7F セミナー室 7A）

一般演題１０
11:10 〜 12:10

OP10「核医学画像」
座長： 北村山谷OP10-1圭司（株式会社 島津製作所）
泰賀（量子科学技術研究開発機構）

3 次元類似性駆動型メディアン正則化を用いたピンホール SPECT の画像再構成○丹羽1

英之 1，尾川浩一 1

法政大学 理工学部

SPECT では統計雑音の影響で再構成画像には劣化が生じ，ML-EM 法などを用いた場合は反復回数が増大するとその影響が大きくなる．このような統計雑音の影響を低減するために，画像のなめらかさを事前確率として導入し再構成する MAP-EM法などが提案されている．この際，ペナルティ関数として当該画素と近傍領域のメディアンの差を利用する方法（MRP-EM) や
当該画素の近傍のメディアンとそれを囲む領域のメディアンの類似度を用いてペナルティとする方法（SDMR-EM）などが提案されている．本研究ではこれらの手法を 3 次元に拡張して，ピンホール SPECT における統計雑音を低減する方法を検討した．
シミュレーションの結果から近傍領域の類似性を考慮した手法は画質が向上することが PSNR と MSSIM から明らかになった．

57

OP10-2

画像再構成を用いない機能・形態ハイブリッドイメージング装置の提案○大西1

佑弥 1，橋本二三生 1，大手浜松ホトニクス株式会社

希望 1，大田

良亮 1

中央研究所

近年，超高時間分解能放射線検出器を用いることで画像再構成を必要としない新たな分子イメージング技術である direct
positron emission imaging（dPEI）が実証された．dPEI は電子陽電子対消滅ガンマ線を用いて生体内の機能情報を画像化でき，小型でありながらも高精細な画像が得られることが期待される一方，形態情報を取得する方法がないため dPEI 画像のみでは定量性に課題が残る．そこで本研究では，dPEI に対応する形態情報の取得に向けた新たな画像再構成不要イメージング技術を提案し，その実現可能性をモンテカルロシミュレーションにより検証する．具体的には，対向配置された dPEI 検出器の一方と被写体の間に配置された陽電子放出核種からの消滅ガンマ線のうち，被写体内でコンプトン散乱したイベントを利用することで形態画像を取得する．検証の結果，dPEI と同一の検出器配置から被写体の形態画像も取得することができ，それを dPEI
画像の吸収補正に利用することで，定量性が改善された．

OP10-3

量子 PET のモンテカルロシミュレーション：ポジトロニウム寿命のモデル化○田島1

英朗 1，田久創大 1，錦戸

文彦 1，高橋美和子 1，山谷泰賀 1

量子科学技術研究開発機構

PET 核種から飛び出た陽電子の数割は，一時的にポジトロニウム (Ps) と呼ばれる電子と陽電子のみからなる原子を経てから消滅放射線対となる．近年，陽電子放出と同時に即発ガンマ線を放出する核種を用いて，周辺電子密度等により変化する Ps 寿命を測定する研究が着目されている．我々は，Ps 寿命ががん酸素分圧のバイオマーカーとなる可能性を発見し，Ps 寿命イメー
ジングに応用可能な Whole Gamma Imaging (WGI) の研究を進めている（量子 PET）．本研究では，量子 PET の原理検証や画像化手法開発に必要なモンテカルロシミュレータの開発を行ったので報告する．具体的には，Ps 寿命の空間分布や Ps 生成率などを基に陽電子寿命を設定し，ポアソン分布に従った揺らぎを対消滅時刻に与えられるようにした．一対の検出器による Ps
寿命測定を模擬した結果，設定した寿命が反映されていることが確認された．

OP10-4

深層学習を用いた異種モダリティ変換による PET のブラインド吸収補正： 簡便な投影空間によるアプローチ○平戸航之介 1，山下
1

皓大 1，佐藤悠輝 1，工藤博幸 1

筑波大学システム情報系情報工学域

PET 装置では，定量的な再構成画像を得るため吸収補正が必要である．吸収補正には体内のガンマ線吸収係数の分布が必要であり，，1) 透過型スキャンによって測定したガンマ線吸収画像を用いる手法，2) 同時に撮影した CT/MRI から計算で求めたガンマ線吸収画像を用いる手法，3) PET 投影データのみからブラインドで吸収補正を行う手法，の 3 つが存在する．ブラインドで吸収補正を行う手法はガンマ線吸収係数の画像が不要なため魅力的だが，安定に吸収補正を行うことが困難なことが古くからよく知られる．これに対して，近年，深層学習を用いて PET 投影データのみで吸収補正を行う手法が提案され，注目を浴びている．本研究では，このカテゴリーに属するブラインド吸収補正の方法として，PET 投影データからガンマ線吸収係数画
像の投影データを深層学習を用いて直接推定して，これを用いて PET 投影データに吸収補正を施した後に画像再構成を行う手法を提案する．提案手法では，全て投影データの空間で処理を行い画像空間は経由しない利点があり，深層学習を用いたブラインド吸収補正の手法の中でも計算面で非常に効率的で簡便な手法と位置づけられる．全身腫瘍検査の PET 実画像を用いたシ
ミュレーション実験を行った結果，提案手法は上手く動作して高精度でブラインド吸収補正が行えることが明らかになった．

OP10-5

重粒子線がん治療における初の臨床適用に向けた OpenPET 装置開発
○田島 英朗 1，寅松 千枝 1，MohammadiAkram1，岩男 悠真 1，赤松
圭 1，田尻稔 1，水野 秀之 1，小藤 昌志 1，山谷 泰賀 1
1

剛 1，稲玉直子 1，姜韓

量子科学技術研究開発機構

開放空間を持つ OpenPET は重粒子線照射中に PET 測定が可能であり，照射によって生体内で副次的に生成された陽電子
放出核種をイメージングすることで，患者体内での飛程検証や，腫瘍内部の洗い出し（血流による）の測定による治療効果予測ができるようになると期待されている．本研究では，OpenPET 装置を HIMAC（Heavy Ion Medical Accelerator in Chiba）の治療室へ設置し，患者への照射時に安全かつ迅速に測定を実施するために必要なシステム及び校正ソフトの開発を行った．
具体的には，治療に影響しないように装置を測定位置へセットアップするための迅速位置合わせ機構，検出器誤差を測定後でも校正可能なデータ収集法，及び半自動の校正ツールの開発を行った．そして，実際に治療室へ試験設置し，人体頭部を模擬したファントムに対する照射及び OpenPET 測定を行った．その結果，照射範囲に陽電子放出核種が生成されていることを確認した．発表では照射線量分布との比較を行った結果を報告する．

58

OP10-6

Whole Gamma Imaging 4 号試作機の PET・コンプトンカメラハイブリッドイメージングシミュ
レーション
○菊地
1

智也 1，田久創大 2，菅幹生 1,3，田島英朗 2，錦戸

文彦 2，山谷泰賀 2

千葉大学 融合理工学府 医工学コース，2 量子科学技術研究開発機構，3 千葉大学 フロンティア医工学センター

Whole gamma imaging (WGI) は，PET 検出器リングの内側に散乱検出器リングを挿入し，PET とコンプトンカメラの 2 つの画像化手法を 1 つの装置で実現する．89Zr は抗原抗体反応を利用したイメージングに適した PET 核種であるが，陽電子放出に比べ 4 倍ほど多く放出される 909 keV ガンマ線が画質低下の原因になっていた．WGI はこの 909 keV ガンマ線をコンプト
ンカメラにより有効活用できるため，画質の向上が期待できる．本研究では，去年新たに設計した WGI4 号機の PET・コンプ
トンカメラハイブリッドイメージング性能をシミュレーションにて予測した．89Zr 線源を封入したコントラストファントムを視野中心に配置し，PET 画像とハイブリッド画像のコントラストと均一性を評価した．同じコントラストで比較した場合，ハ
イブリッド画像では PET 画像より 4.4% ノイズが低減していた．また収束した際のコントラストはハイブリッド画像の方でやや低下したが，均一性は 2% 程度向上した．

7 月 28 日 ( 金 )第 3 会場（7F セミナー室 7A）

一般演題１１
16:50 〜 17:40

OP11「超解像・微細構造」
座長： 彌冨清水OP11-1

仁（法政大学理工学部）
昭伸（東京農工大学）

ESRGAN による医用画像の超高解像度化の検討○大坂
1

亮二 1，安倍和弥 1，武尾英哉 1

神奈川工科大学 工学部 電気電子情報工学科

現在，医用画像の撮影装置の性能向上等により，患者一人当たりの撮影画像数が増加しており , それを読影する医師の負担も増加している．そこで，医用画像の解像度を高解像度化することで，1 枚 1 枚の精度を上げることによって撮影枚数を抑える
ことで医師の負担を軽減できると考えられる．例えば，CT 画像の解像度は 1024 × 1024 が一般的である．今後も装置的に解像度の向上は行われていくと思うが，2048 × 2048 の解像度を実現した装置はほとんどない．一方，画像解像度が上がれば , 診断
画質の向上や CAD の性能向上が期待できる．
そこで本研究では，AI による超解像化技術を用いた医用画像の超解像化画像生成により , 診断画質の向上や CAD の性能向上に寄与することを目的とし，GAN(Generative Adversarial Networks) を用いた ESRGAN(Enhanced Super-Resolution GAN)
による医用画像の超高解像度化の検討を行った．

OP11-2拡散モデルを用いた胸部 CT 像の超解像○関口1

樂 1，稲井

東京農工大学大学院

邦博 2，清水昭伸 1，木戸2

工学研究院， 福井大学

尚治 3

医学部

分子病理学，3 大阪大学

大学院

医学系研究科

本報告では，拡散モデルを用いた胸部 CT 像の超解像について報告する．気管支や血管，および，肺胞などの陰影のエッジ付近の超解像の精度を改善するために，Sobel フィルタを用いた重み付き損失を提案する．拡散モデルの学習は CT スライス像の一部を切り取った部分画像を用いて行い，推論では部分画像に対する超解像結果を再構成して高解像度のスライス像を生成した．本手法の有効性を評価するために，提案する超解像をマイクロ CT 像を bicubic ダウンサンプリングして作成した低解像度画像に適用した．評価では，PSNR と SSIM に加えて，パワースペクトルの正解との差を用いた．推論したモデルの性能を10 枚の CT スライス像を用いて評価し，Residual Channel Attention Networks と比較した．その結果，PSNR や SSIM では性能が劣るが，高周波のスペクトルをより正確に表現できることが分かった．

59

OP11-3

深層学習とセグメント PSFT 信号を利用した MR 画像の超解像に関する基礎検討○藤澤舜太郎 1，山登1

一輝 1，伊藤聡志 1

宇都宮大学大学院 地域創生科学研究科 情報電気電子システム工学プログラム

MRI の撮像時間短縮のため，少数の収集信号から画像を再生する圧縮センシングが利用できるが，少数の信号収集量では，再構成像の品質低下が避けられない．本研究では，位相拡散フーリエ変換映像法（PSFT）の信号をセグメント収集し，収集信号からの超解像的画像再構成法について検討する．PSFT 信号は，汎用のフーリエ法に二次の位相変調を加えることで得られる．
先行研究では，等間隔なセグメントを間欠的に収集した PSFT 信号から反復再構成法により高品質な再構成像を確認しているが，等間隔なセグメント収集では特定の位相変調係数で再構成像の品質低下の問題があった．そこで，本研究ではセグメント
幅とその間隔を不等間隔に配置することを提案する．さらに，深層学習再構成の導入により再構成像の品質向上を図った．実験の結果，PSNR や SSIM の向上に加えて，主観的な画像品質の改善も確認できたので報告する．

OP11-4

X 線暗視野法を用いた膵管内乳頭粘液性腫瘍における乳頭状構造の 3 次元解析
○天野 遥菜 1，砂口 尚輝 1，黄卓然 1，岩越3
4
雄 大介 ，湯浅 哲也 ，安藤 正海 5

朱里 2，末永雅也 2，市原周 2，西村理恵子 2，島1

東海国立大学機構名古屋大学，2 国立病院機構名古屋医療センター，3 大阪物療大学，4 山形大学，5 高エネルギー加速器研究機構

放射光 X 線を光源に用いる X 線暗視野法 (XDFI: X-ray Dark field imaging) は，染色した病理組織像に匹敵するコントラス
トと数μ m の空間分解能を有しており，生体軟組織の 3 次元像を高画質に再構成できる．本研究では，ヒトから切除された膵
管内乳頭粘液性腫瘍を XDFI で撮影し，膵管内に存在する腫瘍の 3 次元微細構造を可視化した．拡張した膵管内に隆起性に増殖する腫瘍構造に着目すると，2 次元平面では乳頭状の突起が膵管の内面に並んでいるように見えたが，ボリュームレンダリ
ングを適用した 3 次元像では各隆起が独立した凸の構造ではなく，膵管の管軸方向に向かって波状・山脈状に繋がっていく様
子が確認できた．この研究では，膵管内の隆起性構造の連結性や等方性について解析し，本疾患名にも反映されている ” 乳頭 “ 構築の真の増殖形態について考察する．

7 月 28 日 ( 金 )第 3 会場（7F セミナー室 7A）

一般演題１２
17:50 〜 19:00

OP12-1

OP12「分類・検出」
座長： 畑中裕司（大分大学）

野村

行弘（千葉大学）

気管支超音波画像と深層学習を用いた肺末梢病診断手法の開発○王慧涛 1，鹿野幸平 2，中島崇裕 3，李1

ジャオ 4，野村行弘 5，中口俊哉 5

千葉大学 融合理工学府基幹工学，2 千葉大学大学院医学研究院 呼吸器内科学，3 獨協医科大学
大学附属東方医院，5 千葉大学フロンティア医工学センター

呼吸器外科学，4 同済

Background: Lung cancer is the second most common cancer in the world. Millions of people die from it. This study aims
to develop a computer-aided diagnosis (CAD) system to help medical doctors differentiate benign and malignant peripheral
pulmonary lesions (PPLs) in endobronchial ultrasonography (EBUS) images based on deep learning.
Methods: Our CAD system is based on the ensemble learning and down-sampling technique. We trained six pre-trained
convolutional neural networks (CNN) models, including ResNet-18, ResNet-34, DenseNet-121, DenseNet169, MobileNet-V2,
and ShuffeNet-V2. The trained models are aggregated by the bagging ensemble and stacking ensemble techniques. We
evaluated the proposed system with five-fold cross-validation in the experiments. We used a set of 600 EBUS images
consisting of 69 lung cancer cases consisting of 59 malignant cases and 10 benign cases. There are 36 malignant cases and 6
benign cases in the train set, and 12 malignant cases, and 2 benign cases in the valid set and test set, respectively.
Results: In the experimental result, it was noticed that the ResNet-18 backbone achieved the highest performance among
the deep-learning networks by using the average voting ensemble method. The final experimental results are the averageof the five-fold experimental results showing that the accuracy, sensitivity, specificity, positive predictive value, negative
predictive value, and area under the curve (AUC) values are 0.81, 0.66, 0.97, 0.97, 0.74, and 0.84, respectively.
Conclusions: The proposed CAD system has the potential ability to diagnose PPLs in EBUS images based on deeplearning.

60

OP12-2

U-Net を用いた胸部 X 線像からの左肺境界の検出○永田1

亮一 1，畑中

大分大学

裕司 1

理工学部

肺がん診断を支援する手法として，胸部 X 線像からの肺結節自動検出がある．この手法では肺領域内から肺結節を検出するため，肺境界を正しく検出することが重要となる．本論文では，U-Net を用いて，臓器やガスの影響が少なくない左肺の境界を検出するための手法を提案する．医用画像で教師あり学習を行う際，データを大量に用意することが難しいという問題がある．そのため，胸部 X 線像の左肺の境界上に複数の関心領域を配置し，関心領域を画像として切り出すことでデータ数を増やす．
また左肺の境界について学習する際，左肺の特徴から左肺の境界を 4 つの領域に分割し，それぞれ別々のモデルで学習することによって左肺の境界の検出精度を高める．JSRT データベースの画像に対して左肺の境界を検出した結果，精度の指標となる
Dice 係数が平均 0.644 となった．

OP12-3

3D U-Net における非造影 CT 画像の大動脈・冠動脈の検出と分類○庄野未彩季 1，鈴木木登8

秀宣 2，河田佳樹 3，杉浦寿彦 4，田邊信弘 5，丸茂

一義 6，金子昌弘 7，仁1

徳島大学大学院創成科学研究科，2 徳島大学理工学部，3 徳島大学大学院社会産業理工学研究部，4 千葉大学，5 千葉大学，6 東京都予防医学協会，7 東京都予防医学協会，8( 株 ) 医用科学研究所

大動脈・冠動脈の石灰化によって引き起こされる心疾患の死亡率は悪性新生物に続き第 2 位を占めている．心疾患は日本
において主な死因の 1 つとされる疾患であり，早期発見・早期治療を受けることが必要とされている．この解析は正常 100 例と慢性血栓塞栓性肺高血圧症の 22 例の非造影 CT 画像を用いる．本報告では，3D U-Net による非造影 CT 画像から大動脈・
冠動脈石灰化を検出し，その結果を用いて，心房・心室・大動脈・肺動脈の情報をもとに大動脈・冠動脈石灰化を検出する．
これらの実験結果を示す．

OP12-4

2.5 次元特徴抽出及び 3 次元特徴選択による COVID-19 自動分類モデルの汎化性能に関する検討○遠田
涼 1，伊東 隼人 1，小田青木 茂樹 6，森
健策 1,7,4

昌宏 2,1，林雄一郎 1，大竹義人 3,4，橋本

正弘 5，明石敏昭 6，

1

名古屋大学大学院情報学研究科，2 名古屋大学情報連携推進本部情報戦略室，3 奈良先端科学技術大学院大学先端科学
技術研究科，4 国立情報学研究所医療ビッグデータ研究センター，5 慶應義塾大学医学部，6 順天堂大学医学部，7 名古屋大学情報基盤センター

本稿では，2.5 次元の特徴抽出及び 3 次元の特徴選択による COVID-19 自動分類用 CNN を提案し，その汎化性能を複数のデー
タセットを用いて検証する．新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の診断において，胸部 CT 検査は不可欠であるが，CT
画像の読影は放射線科医らにとって負担が大きく，コンピュータ支援診断技術の開発が求められている．COVID-19 の流行初期から様々な自動分類モデルが提案されてきたが，その多くは小規模な内部データセットで分類性能を検証するに留まっており，汎用的なモデルは少数である．本研究では，2 次元及び 3 次元の特徴抽出器を組み合わせることで過学習を抑制した 2.5 次
元の CNN と，抽出された特徴から重要なパターンのみを選択する 3 次元の attention 機構を有する分類モデルを提案し，その汎化性能を検証する．提案モデルを含めて 6 種類のモデルを用いた比較の結果，提案モデルは複数のデータセットで安定した分類性能を示した．

OP12-53 次元 CT 画像を用いた 2 段階 3D U-Net によるじん肺粒状影抽出法○松廣幹雄 1，新居新居 蓮叶 2，河田佳樹 2，大塚1

2

義紀 3，岸本

卓巳 4，芦澤和人 5，仁木登63

鈴鹿医療科学大学 保健衛生学部 放射線技術科学科， 徳島大学大学院理工学研究部， 北海道中央労災病院，4 岡山ろうさい病院，5 長崎大学病院，6 株式会社医用科学研究所

じん肺は粉塵を吸い込むことで起こる職業性呼吸器疾患である．国内では年間 24 万人がじん肺と診断されている．病型 1/0
以上のじん肺は労災認定の対象となるため，0/1 と 1/0 を区別することが重要である．じん肺の病型分類には X 線写真が使われている．じん肺の診断において粒状影の認識は重要であり，3 次元 CT 画像はより正確に粒状影を検出できるため診断に有用である．我々は直径 2.5mm 以上の粒状影の数がじん肺の診断に有用であることを報告した．本報告では 2 段階に 3D U-Net を用いて 3 次元 CT 画像から直径 2.5mm 以上の粒状影を検出する方法を提案する．本手法は，微小結節と肺血管を対象とした学
習，胸壁付近の微小結節を対象とした学習，2 つの 3D U-Net の出力を用いた学習からなる．テストデータに対する検出結果は0/1 では精度 85.7%・感度 90.9%，1/0 では精度 95.9%・感度 88.6% であった．

61

OP12-6

Soft-boundary を導入した SVDD-AE による胸部 CT 画像の異常検知○ GaoZhihui1，中山
1

立命館大学大学院

良平 1，檜作

彰良 1，木戸

理工学研究科，2 大阪大学大学院

尚治 2
医学系研究科

人工知能画像診断学共同研究講座

医用画像上の病変は，しばしば正常構造に似た信号パターンをもち，Variational AutoEncoder (VAE) による画像再構成において病変も復元される問題がある．そこで本研究では，潜在空間において正常と異常の潜在変数分布を遠ざける学習を導入した AE を構築し，胸部 CT 画像における病変検出に適用する．実験試料は，胸部 CT 画像 850 症例（正常：650 症例，異常：200 症例）である．提案手法では，まず正常症例だけを用いて，サポートベクトルデータ記述法により，正常の潜在変数を潜在空間上で可能な限り小さな超球内に収まるように学習する．次に少量の異常症例を用いて，異常の潜在変数が超球の中心から離れるように学習する．そして，入力画像と潜在変数から再構成した画像との差異に基づき，病変を検出する．提案手法による AUROC は 0.67 で，従来手法である VAE（0.58）より高い結果が得られ，その有用性が示唆された．

第7 月 29 日 ( 土 )日

3( 月 日）
729

第 1 会場（10F 佐治敬三メモリアルホール）

シンポジウム 2
SY2「フォトンカウンティング CT の衝撃」

9:30 〜 11:00

SY2-1

座長： 工藤博幸（筑波大学）

粟井和夫（広島大学）

フォトンカウンティング CT の原理○田口克行

Johns Hopkins University School of Medicine

X 線 CT が発明されて以来の 50 年間における進歩の歴史を振り返ると，それは，幾つかの「不連続で量子的な飛躍」と，それに続く「連続的で斬新的な進歩」から構成されることが分かる．量子的な飛躍とは，X 線 CT が収集する被写体データの「次元」が一つ増えることであり，斬新的な進歩とは，そのデータの質が徐々に向上することを意味している．近年，フォトンカウン
ティング CT が開発され，最後の量子的な飛躍を実現した．従来型 CT が得ていたスカラー量の 3 次元空間分布データではなく，ベクトルの 3 次元空間分布データが得られるようになったのである．このプレゼンテーションでは，フォトンカウンティング
検出器の動作原理およびシステムの性能までを，物理的・工学的な観点から概説する．

SY2-2

高精細 CT および新型面検出器 CT の現状と将来展望○大野良治

藤田医科大学 医学部 放射線医学教室，藤田医科大学 医学部 先端画像診断共同研究講座

1999 年に臨床応用された多列検出器型 CT（Multi-Detector CT: 以下 MDCT）は 4 列 MDCT から継続的な多列化が図られ，その一つの完成形として 2008 年に面検出器型 CT（Area-Detector CT: 以下 ADCT）が臨床応用され，その臨床的有用性
はゆるぎないものになっている．そして，ADCT は様々な低線量技術，Dual-Energy CT や Subtraction CT 技術や様々な機能
CT あるいは形態・機能 CT としての臨床応用研究が行われ，新たな ADCT の可能性が継続的に模索されている．その一方で，新たな CT の可能性を追求し，更なる高精細化を目指して 2017 年以降臨床応用された高精細 CT（HIgh-Definition CT: 以下
HDCT）が臨床応用され，CT における更なる高精細化の臨床的有用性の可能性が模索されている．このような状況下で 2022
年に光子計測型 CT（Photon-counting CT: 以下 PCCT）が臨床応用された．本講演では ADCT および HDCT の臨床的有用性
を PCCT と比較して述べるとともに，将来展望に関しても言及したいと考える．

62

SY2-3

胸部画像診断における Photon Counting CT の可能性
○梁川雅弘

大阪大学 大学院医学系研究科 放射線医学統合講座放射線医学

シーメンスヘルスケア社より半導体検出器を搭載した PCD-CT（photon-counting detector CT）が臨床機（NAEOTOM
Alpha）として登場した．PCD-CT は，従来の EID-CT（energy-integrating detector CT）と比較して，空間分解能（面内分解能 0.11mm，体軸分解能 0.20mm）やエネルギー分解能（エネルギー bin に対応した X 線フォトン数算出）に優れ，低被曝，
低造影剤量であっても，高分解能かつ物質弁別を可能にする CT 画像診断の新時代を担う装置といえる．当院では今年の 2 月
より PCD-CT が臨床現場で稼働したところである．本講演では，EID-CT の高精細 CT と PCD-CT の画質を伸展固定肺の撮像により比較した検討や胸部領域を中心とした臨床例を中心に，PCD-CT の臨床的有用性や課題，今後に期待される技術などについて文献的考察を加えながら解説する．本講演が PCD-CT の胸部画像診断について，知識の整理や明日からの臨床・研究面
において一助となれば幸いである．

SY2-4

フォトンカウンティング CT の神経放射線領域への応用○樋渡昭雄

名古屋市立大学大学院医学研究科

生体防御・総合医学専攻 生体総合医療学講座 放射線医学分野

従来の固体シンチレーション検出器では，X 線が可視光に変換されたのち電気信号に変換されていたが，フォトンカウンティ
ング検出器は，X 線のフォトンを直接電気信号に変換することが可能である．また，従来必要とされていた検出器のピクセル間の隔壁も不要である．その為，コントラスト及び空間分解能向上，放射線被曝低減，造影剤投与量削減，マルチエネルギー情報の取得，スペクトラルイメージングの改善など，様々なメリットが提唱されている．当院では２０２３年３月より稼働しており，神経放射線領域への臨床応用，基礎的検討を中心に，これまでの経験を概説したい．

7 月 29 日 ( 土 )第 1 会場（10F 佐治敬三メモリアルホール）

一般演題１３
OP13「非画像情報」

11:10 〜 12:10

座長： 神谷上村

OP13-1

亨（九州工業大学）
幸司（国立循環器病研究センター）

肺高血圧症の予測：胸部 CT 画像、性別、年齢、血液検査データを用いた医用画像診断支援シス
テム
○富山

実幸

大阪大学医学系研究科人工知能画像診断学共同研究講座

肺高血圧症は肺動脈圧が上昇する進行性の疾患群であり，治療介入が必要だが，確定診断される症例はまれである．その理由として，右心カテーテル検査が唯一の確定診断方法であることが考えられる．右心カテーテル検査は患者にとって侵襲的であり，しばしば合併症を伴うため，スクリーニングの手段としては不適切である．そこで本研究では，胸部 CT 画像や性別，年齢，
血液検査データを用いた CAD(Computer aided diagnosis/detection) システムを開発することで，肺高血圧症のスクリーニングを目指します．

OP13-2胸部 MRI を用いた Radiomics の安定性評価○高瀬1

真衣 1，坂知樹 1，鎌田

洋 1，岩澤多恵 2

2

金沢工業大学， 神奈川県立循環器呼吸器病センター

ラジオミクスにはこれまで SN 比が高い CT や PET が用いられてきたが，これらには放射線被曝という問題がある．一方，
MRI であれば患者にリスクを負わせることがない．ラジオミクスに MRI を用いた先行研究は存在するが具体的な症例を対象としており，MRI を用いたラジオミクス自体の安定性を確認する研究は存在しない．そこで本研究では，MRI で撮像された脊柱起立筋を対象とし，その特徴量の安定性を精査する．実験では 2020 年から 2021 年に検査を受けた 36 歳～ 85 歳の男女 41 名の MRI データを使用した．画像は脳脊髄液の値を用いて正規化した．抽出した画像特徴量をグループに分け，統計手法を用いて類似性を確認した．その後，機械学習手法を用いて特徴選択を実施し，上位の特徴量を比較した．実験の結果，MRI から抽出した特徴量の安定性を精査することで，MRI を用いたラジオミクスの安定性を確認した．

63

OP13-3

3 次元点群動画像を用いた顔の時系列変化の検出および非対称度評価○木原1

成海 1，神谷亨1

九州工業大学

口唇裂は , 胎児の成長過程で唇が正常に形成されないことによって生じる先天異常である . その外科手術は複数回に渡って行われるが , 顔の左右対称性の基準は曖昧であり , 医師によって意見が変わることが問題となっている . そこで , 本論文では , 3 次
元点群動画像を用いた顔の対称性解析を定量的に行う手法を提案する . 提案手法では , 3 次元点群データから顔のランドマーク
座標を検出し , FPFH 特徴量を用いて異なるフレーム間で点のマッチングを行うことによって得られる各ランドマーク点の時
系列変化を左右で比較する . また , マッチング結果を利用した口唇部領域の抽出 , および分割を行い , 各小領域の重心座標を左右で比較する . これら二つの方法で計算した非対称度による定量評価を行う . 人工的な合成データによる実験の結果 , マッチン
グ誤差は 0.09821 と小さく抑えられること , および人の主観的な感覚に合致する評価を行えることが確認できた .

OP13-4

非侵襲的なドライバー遺伝子変異有無の識別のための Radiomics 特徴量に基づく 2 クラス分類○渡邊1

至恩 1，神谷亨1

九州工業大学2021 年の日本人の死因はがんが 27％を占めており，死亡者のうち 4 人に 1 人はがんが理由で亡くなっている．また，がんにおける部位別死亡率は肺がんの割合が最も大きいため，早期発見・早期治療が重要課題となっている．そこで，肺がんの悪化に影響を及ぼすドライバー遺伝子変異の有無の識別を非侵襲的に行うコンピュータ支援診断システムの開発を目標とした手法を提案する．本論文では Radiomics 特徴量と性別を説明変数とし，Null Importance により次元削減を実施した後，LightGBMを用いた 2 クラス分類を行う．

OP13-5

頭部 CT 所見文重要度分類における能動学習アルゴリズムの比較○綿谷朋大 1，佐藤1

淳哉 1，喜多大阪大学大学院医学系研究科
講座 放射線医学

洸介 1，富山

実幸 2，鈴木裕紀 1，木戸尚治 1，富山

人工知能画像診断学共同研究講座，2 大阪大学大学院医学系研究科

憲幸 2

放射線統合医学【目的】頭部 CT 所見文重要度分類において，能動学習アルゴリズムを比較する．【対象・方法】2020 年に大阪大学医学部附属病院で施行した頭部単純 CT の所見文 3728 件に対し，放射線科医が内容の重要度を 5 クラスに分類し，内 2385 件を訓練データとした．訓練データの中から 25 件ずつ選択して学習データに追加して UTH-BERT を訓練する際，選択する際の能動学習ア
ルゴリズム ( 不確実性サンプリング (US)4 手法，多様性サンプリング (DS)2 手法 ) をランダムサンプリング (RS) と比較した．【結果】学習データに 1000 件を使用した時点では，US は RS より 1-2% 正答率の向上を認めた一方，DS では 1-2% 低下した．また，
US では RS よりも少数のデータでモデルの成績が収束した．さらに US では訓練序盤から少数クラスの所見文が積極的に学習データに追加された．【考察】US では少数のデータで効率的な学習が可能であり，アノテーションコストの削減を可能にし，さらにクラス間インバランスの是正に役立つ．

OP13-6

UTH-BERT と注意機構を用いた医療診断レポートにおける部位識別○成田1

紗弥 1，間普真吾 1，木戸尚治 2

山口大学大学院創成科学研究科，2 大阪大学大学院医学系研究科人工知能画像診断学共同研究講座

深層学習には大量の教師データが必要であるため，ラベル付けを効率的に行う仕組みを構築できれば大きな貢献が可能である．本研究では，全身の PET-CT 画像およびそれに対応する診断レポートが存在するデータに対して，深層学習に適したラベ
ル付きデータセットを構築するための第一段階として，診断レポートの各文に対して解剖学的な部位ラベルを付与すすることを目的とした．先行研究では，診断レポートを UTH-BERT で解析し，文単位で部位ラベルを付与するモデルを構築した．しかし，文単位では部位の識別が困難であるものが多数あり，この問題を解決するために，識別対象文の前文も入力に加えて識別するモデルを構築した．これより識別性能が向上したが，部位によっては前文がノイズとなり，性能が低下する結果も見られた．このことから，前文の重要度を自動的に判断できるモデルがあれば，さらなる性能向上につながると考え，UTH-BERTに注意機構を組み合わせたモデルを構築し，その識別性能を検証した .

64

7 月 29 日 ( 土 )第 1 会場（10F 佐治敬三メモリアルホール）

特別講演 2
SL2「画像診断の歴史」

13:30 〜 14:30

座長： 陣崎SL2

雅弘（慶應義塾大学）

画像診断の歴史○百島

祐貴

慶應義塾大学病院予防医療センター

1896 年 1 月 1 日，レントゲンによるＸ線発見の論文が刊行されると，わずか 2 週間後の 1 月 17 日には最初の臨床例が撮影され，世界中でＸ線診断が試みられた．その後 1 年間に出版されたＸ線関連の論文は 1000 編以上，書籍は 50 冊におよび，医学界がＸ線に寄せた関心，期待の大きさがうかがわれる．その一方，体内を透視できれば病気はすべてわかる，医者などいらなくなると言われたが，まもなくその限界も明らかとなり，以後様々な撮影法，検査法が工夫された．本講演では，Ｘ線検査，超音波，
CT，MRI の発展，ならびにこれと密接な関係にある放射線障害，防護の歴史を振り返る．

7 月 29 日 ( 土 )第 1 会場（10F 佐治敬三メモリアルホール）

シンポジウム 3
SY3「ベンチャー企業が挑む AI 開発」

14:40 〜 16:10

座長： 森
稲井

SY3-1

健策（名古屋大学）
邦博（福井大学）

ロボティクス、AI を活用した微生物検査グラム染色自動化機器の開発○平岡悠

大阪大学医学部附属病院，大阪大学大学院医学系研究科人工知能画像診断学，株式会社 GramEye

抗菌薬の不適正利用によって抗菌薬に耐性を持つ細菌が発生する現象，薬剤耐性菌問題による死者数は，2050 年には悪新生物による死者を超え，年間 1,000 万人になるとされている．抗菌薬の適切利用のために，迅速安価な微生物検査・グラム染色が有用であるとされている．株式会社 GramEye では染色工程・顕微鏡動作・AI 画像判定までを一気通貫で自動化するロボティ
クス・AI を活用した医療機器の開発を行っている．グラム染色は世界で最も実施回数の多い微生物検査で，迅速安価に菌種推定が可能であり，感染症治療方針立案に有用な検査であるが，染色から顕鏡判定までマニュアルで行われる検査であることか
ら結果のばらつきと検査報告返却までの時間の長期化が発生しており，検査本来の潜在的な力を十分に引き出せていない状況
である．
本製品では，染色工程から顕鏡工程までをロボティクスによりノンストップで自動化，AI による菌種判定まで実施し，結果報告の迅速化，検査室の業務量の低減，報告結果の標準化と AI の継続的なアップデートによる詳細な菌種推定を実現する．
現状は，グラム染色結果の活用が臨床現場で十分にされていない．その理由として，再現性の低さ，不十分なデジタル化，
結果の解釈の困難さが挙げられる．本機器はこれらの課題を解決するものであり，主科の医師がグラム染色画像を見ながら感染状態に関して議論を行うことが将来的に可能になるものである．
また，検査手順の標準化，トレーサビリティの確保は検査としてのエビデンスの蓄積を促し，国内外においても類似コンセ
プトの製品開発は確認されておらず，日本発の国際的な塗沫画像プラットフォームの構築が期待される．

65

SY3-2

病理 AI による診断支援と活用の展望○飯塚

統

メドメイン株式会社

深層学習により，画像認識領域における AI の開発は飛躍的な進歩を遂げており，病理画像認識における AI の開発では顕著な成果が見られます．メドメインでは，病理診断領域におけるデジタル化の推進と，深層学習による病理 AI の研究開発に取り組んできています．これまで，胃，大腸，肺，乳腺，前立腺，膵臓，皮膚，子宮頸部細胞診などにおける病理 AI 開発を行い実装するとともに，深層学習による AI 開発を高速化する転移学習技術に関する基礎研究や，画像処理と自然言語処理による病理
AI の研究開発等を行ってきました．
これらの研究成果を起点とし，個別化医療を実践する基盤となる病理 AI モデルの開発へ展開していきたいと考えており，病理における AI 開発の取り組みとその活用の展望についてご紹介いたします．

SY3-3

ベンチャー企業が挑む AI 開発○髙橋秀徳

DeepEyeVision 株式会社，学校法人自治医科大学

演者は大学眼科で臨床をしつつ動物実験や臨床研究をしてきた．2015 年に松尾豊著「人工知能は人間を超えるか」と出会い，眼底写真を深層学習し，半年で精度が出て大学に職務発明の届けをした．大学卒業時に起業しなかった後悔があり，
DeepEyeVision 社を設立した．知財の売り込みをしたが，「顧客である医師の仕事を奪う知財は使えない」と医療機器メー
カーに言われ，自力で世に出す事にした．インキュベーション施設に入り，起業指導と共に CTO を紹介して頂き，厚労省ベンチャー支援 MEDISO からも指導頂いた．何でも診断する AI を自分の健診業務に使っていたが，承認取得は困難だった．一部の疾患に限定して承認を目指そうにも数年と数億円の負担が重い．そこで計測に留め，健常眼からの逸脱部位を可視化する
DeepEyeVision for RetinaStation として，2021 年に認証を取得した．翌年にはもう 1 つ取得し，上市後に多数の要望を頂き，細やかな改善を続けている．

SY3-4

世界に挑戦する内視鏡 AI○金井1

宏樹 1，多田智裕 1株式会社 AI メディカルサービス

当社は内視鏡 AI の開発と事業化を目指しているスタートアップです．
消化器内視鏡は日本で実用化され，国内メーカーが世界シェアの 98% を占める日本を代表する産業です．日本の内視鏡医は世界のトップクラスであり，国内には最高品質のデータが蓄積されております．
そうした中で，当社は内視鏡 AI の研究開発を進め，100 施設以上のトップ医療機関と共同研究を行うことができました．その結果，論文引用数では当者の研究チームが，現時点では世界最多となっております．今まで培った研究基盤を軸に，これからグローバルトップを狙って事業を進めます．
本講演では，当社の創業から事業化への経緯と，世界展開に向けた展望についてお話いたします．

66

7 月 29 日 ( 土 )第 2 会場（7F セミナー室 7C+D）

一般演題１４
11:10 〜 12:10

OP14「脳」
座長： 菅
増谷

OP14-1

幹生（千葉大学）
佳孝（東北大学）

Vision Transformer と Brodmann area を用いた脳 SPECT 画像の認知症分類○若尾1

紘嵩 1，深澤

誠 2，飯塚友道 2，清水昭伸 1

東京農工大学大学院工学研究院，2 複十字病院認知症疾患医療センター

本報告では，認知症患者（AD・DLB・FTD）と正常群（HC）の脳 SPECT 画像（3D-SSP）を対象とした，深層学習を用いた 4 クラス分類手法を提案する．脳 SPECT 画像（3D-SSP）を用いた診断は，各疾患に典型的な血流量の変化を見出すことにより行われる．その際，特定の部位の脳の血流量低下だけでなく，領域間の血流量の関係を踏まえて分類を行う必要がある．
本報告では，脳領域を組織構造ごとに区分した Brodmann Area を利用し，Vision Transformer により分類に貢献する領域や領域間の関係性をデータドリブンに導くことが可能な方法を提案する．実験では，1 症例あたり 5 種類のデータからなる 418 症例のデータセットで学習および評価を行い，既存の医学的知見との比較を行った．

OP14-2

3DCNN を用いた脳 MR 画像の 3 次元位置合わせ○馬場星太郎 1，神谷
1

亨1

九州工業大学

本論文では，アルツハイマー型認知症の脳萎縮に着目し，脳 MR 画像の経時的 3D 位置合わせによる脳萎縮率の算出を目的とした画像処理手法を提案する．Stergios らの非線形 3D 位置合わせモデルを線形位置合わせモデルに組み替え，アフィン変換，
剛体変換での位置合わせを行う．また，症例ごとに最適化処理を行う Instance-specific Optimization により，精度向上を図る．
モデルの学習には，ADNI の脳 MR 画像を任意に線形変換した合成データを用いた．テストには合成データと実際の ADNI の時系列データを用いた結果，合成データの剛体変換においては最適化処理の追加により，正規化相互相関（NCC）が約 15％向
上し，99.0％の精度が得られた．これにより脳 MR 画像における線形 3D 位置合わせモデルと Instance-specific Optimization の組み合わせの有用性を確認した．

OP14-3

MRI FLAIR 画像を用いた異常検知による脳梗塞再発予測の検討○渡辺1

翔吾 1，連乃駿 1，盛田

健人 2，中奥由里子 1，尾形宗士郎 1，小橋昌司 3，飯原弘二 1

国立循環器病研究センター，2 三重大学，3 兵庫県立大学

脳血管疾患は死亡原因の第 3 位である．その中でも 脳梗塞はその半数以上を占めており ，初回脳梗塞発症後の再発は患者のQOL に深く関わる．そこで，再発予防に向けて適切な介入を行うための再発予測は重要となる．これまでにも臨床情報を用いた脳梗塞の再発予測の研究は行われてきているが，画像を用いた成果はまだ少ない．そこで本研究では，MR 画像を用いた脳梗塞の再発予測を検討した．脳梗塞の再発率は 10% を下回るため，近年成熟しつつある深層学習モデルを用いた異常検知アルゴリズム Semantic Pyramid Anomaly Detection(SPADE) を採用した．SPADE は単純な異常検知だけでなく，画像上のどの領域がより異常度が高いのかを示すことができることが利点である．2017 年～ 2019 年に脳梗塞で国立循環器病研究センターに入院した患者 66 名（再発例 5 名）の MRI FLAIR 画像を用いて 1 年以内の再発予測を行った結果，ROC AUC 0.80 が得られた．
これにより，FLAIR 画像を用いた異常検知による脳梗塞再発予測の可能性が示唆された．

67

OP14-4

神経メラニン画像を利用した黒質緻密部分類に関する初期的検討○伊東 隼人 1，小田 昌宏 2,1，斉木青木 茂樹 4，森
健策 1,2,5,6

臣二 3，鎌形康司 4，石川景一 4，佐光

亘 4，服部信考 4，

1

名古屋大学 大学院情報学研究科，2 名古屋大学 情報連携推進本部，3 筑波大学 神経内科，4 順天堂大学 医学部，5 名
古屋大学 情報基盤センター，6 国立情報学研究所 医療ビッグデータ研究センター

この高齢化社会において，パーキンソン病は アルツハイマー病に次いで世界で 2 番目に多い，運動障害を伴う進行性神経変性疾患である．高齢になるほど発病率が高いパーキンソン病に対し，進行を抑制する根本的な治療は存在しない．しかし，早期の発見と治療開始により進行を遅らせることが可能である．さらに，神経性疾患発見に対する神経メラニンイメージングの有効性が報告されている．パーキンソン病の特徴は黒質緻密部におけるドーパミン作動性ニューロンの進行性喪失であり，神経メラニンは黒質緻密部のドーパミン作動性神経細胞に存在する．そのため，神経メラニンイメージングで得られた黒質緻密部に関する信号分布（神経メラニン画像）により，パーキンソン病の発見が可能である．本発表では，神経メラニン画像を入力とした，パーキンソン病であるか否かに関する黒質緻密部分類の初期的検討について報告する．

OP14-5

定量的磁化率マップ QSM のヒト頭部オブリーク撮像：皮質脊髄路の QSM 値の分析
○高橋1

哲彦 1，星野美紗子 2，小島

陸 3，駒

2

萌乃 1，丁嵐群馬県立県民健康科学大学， 群馬県立県民健康科学大学 ( 現美原記念病院）

亮1

上尾中央総合病院），3 群馬県立県民健康科学大学（現

定量的磁化率マップ QSM は，出血と石灰化を識別や，脳の磁化率変化を画像化でき，神経変性疾患の診断の応用が期待されている．早期のアルツハイマー病において，QSM 値は白質と灰白質の広い範囲で変化する．
実臨床で多施設の QSM 値を比較するには，高い再現性と安定性が望まれる．被験者の体位を一定にすることは困難であるが，体位の変化と QSM 値に関する研究はなかった．
本研究では，体位を変えた時の QSM 値を測定し，統計解析を行い解析した．対象は健常者 7 名（平均年齢 22.1 歳），使用した MRI 装置は Ingenia 1.5 T，撮像体位は，正常軸断，頭頂上げオブリーク，顎上げオブリークの 3 体位とした．画像解析ソフ
トウェアは LiLiby QSM と ImageJ を使用した．解析部位は大脳基底核（尾状核，被殻，淡蒼球など）と白質 ( 皮質脊髄路 ) とした．
統計解析ソフトは R を使用した．有意水準 <0.05 で分散分析と多重比較法の t 検定を行った結果，体位と QSM 値に有意差が認められず概ね安定とわかった．

OP14-6

MobileNetV2 の Fine tuning を用いた Neuromelanin 画像からの Parkinson 病進行度の推定○奥田 健太 1，高橋 洋人 1，三浦あづさ 1，崎須賀敬央 1，綿谷 朋大 1，松尾 千聡 1，有澤亜津子 1，
富山 美幸 2，佐藤 淳哉 2，喜多 洸介 2，鈴木 裕紀 2，木戸 尚治 2，梶山 裕太 3，小河 浩太郎 3，
望月 秀樹 3，富山 憲幸 1
1

大阪大学医学系研究科 放射線統合医学講座 放射線医学教室，2 大阪大学医学系研究科研究講座，3 大阪大学医学系研究科 神経内科学講座

人工知能画像診断学共同【背景・目的】Parkinson 病（PD）は慢性進行性の神経変性疾患であり，主として筋強剛や振戦等の運動症状を呈する．PD
の評価と診断は，本態である中脳黒質線状体の黒質緻密部におけるドパミン産生ニューロンの減少を捉える画像検査法がなく，主に臨床症状等に基づいて行われてきた．近年，このドパミン産生ニューロンが含む Neuromelanin の量を捉えることができる新しい磁気共鳴画像（Neuromelanin 画像）が報告され，PD の診断に寄与することが期待されている．本研究は，機械学習による Neuromelanin 画像の評価が有用であることを示すことを目的として行った．
【方法】HY1 度から 2 度の早期 PD 症例 87 例，
HY3 度から 5 度の進行期 PD 症例 94 例を対象とした．これらの症例の Neuromelanin 画像に対し特徴を強調するような画像処理を行なったものを，ImageNet で事前訓練した MobileNetV2 に Fine tuning で学習させ，早期と進行期のどちらであるか推定させた．【結果】Accuracy 61.0%，AUC 0.645 を得た．【結語】機械学習による Neuromelanin 画像の評価が有用であることが示された．

68

7 月 29 日 ( 土 )第 3 会場（7F セミナー室 7A）

一般演題１５
11:10 〜 12:10

OP15「手術映像等」
座長： 中口小田OP15-1俊哉（千葉大学）
昌宏（名古屋大学）

ラベル平滑化を用いた腹腔鏡映像からの手術箇所の認識に関する検討○林1

雄一郎 1，三澤一成 2，森健策 1,3

名古屋大学大学院情報学研究科，2 愛知県がんセンター消化器外科，3 国立情報学研究所医療ビッグデータ研究センター

本稿では，腹腔鏡映像からの手術箇所認識に関する検討について述べる．近年，手術支援のために腹腔鏡映像を解析する研究が行われている．腹腔鏡下胃切除術では，胃周囲の血管を順番に切離するため，腹腔鏡映像から処理を行っている血管を認識することができれば手術支援に応用できると考えられる．そこで，腹腔鏡映像から手術を行っている解剖学的な領域を認識する手法を検討する．提案手法では，畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用い手術箇所の認識を行う．また CNN の学習の際には，ラベル平滑化により正解ラベルを平滑化して用いる．提案手法を腹腔鏡下胃切除術の腹腔鏡映像に対して適用し，腹腔鏡映像から手術箇所の認識が可能であることを確認した．

OP15-2Multi-step Fine-tuning for Tracking Invisible Vein during Laparoscopic Surgery○ ZHAOXINKAI1，林雄一郎 1，小田昌宏 2,1，北坂

孝幸 3，三澤一成 4，森健策 1,5,6

1

名古屋大学大学院情報学研究科，2 名古屋大学情報連携推進本部情報戦略室，3 愛知工業大学情報科学部，4 愛知県がんセンター，5 名古屋大学情報基盤センター，6 国立情報学研究所医療ビッグデータ研究センター

This work involves addressing the challenging task of tracking the invisible left gastric vein (LGV) during laparoscopic
surgery. Due to the difficulty in obtaining data and annotations for laparoscopic image, we propose an innovative approach
to train tracking network for invisible LGV. To begin, the network is initialized with pre-trained weight from an object
tracking model that is well-versed in tracking objects in common scenarios. Subsequently, we employ multi-step finetuning to transfer the network’s tracking capability from non-medical common objects to the intricate task of tracking theinvisible LGV. To our knowledge, this is the first instance of utilizing neural networks to tackle this realistic and demanding
healthcare problem. Encouragingly, our experimental results demonstrated that our approach can alert surgeons to theapproximate location of invisible LGV.

OP15-3

U-Net を用いた股関節斜視鏡画像からの股関節唇および大腿骨頭の抽出○川上申之介 1，福田紀生 2，西井孝 3，大竹義人 4，佐藤嘉伸 4

1

関西女子短期大学，2 脳情報通信融合研究センター，3 大阪急性期・総合医療センター，4 奈良先端科学技術大学院大学

股関節唇の修復手術においては股関節鏡を挿入し手術が行われるが，挿入口であるポータル位置により得られる視認性が影響をうける．そのため良いポータル位置を視認性から判定するために術中の股関節鏡視野中のランドマークとしての大腿骨頭の映り込み割合と，ターゲットである股関節唇の面積を計算する必要がある．そこで我々は 1 症例の股関節斜視鏡による術中
動画から切り出した画像 (2428 枚 ) から任意枚数 (62 枚 ) を選び作成したマスク画像を正解画像として U-Net により学習させた
セグメンテーションモデルをつくり，他の症例の術中動画から切り出した画像 (38 枚 ) をテストデータとして股関節唇および大腿骨頭を抽出できるか試行したところ，9 枚については正解マスク画像とほぼ一致してセグメンテーションすることができる
ことがわかった．学習データとしてさらに様々な種類を追加させることでモデルを強化すれば，より推論精度を上げることができ，加えて整形外科医による正確なセグメンテーション情報を付加したうえで正解マスク画像を作成できれば，実用的な股関節唇および大腿骨頭のセグメンテーションができると考え，現在モデルの改良に取り組んでいるのでここに報告する．

69

OP15-4

広視野撮影による皮膚毛細血管の多数同時観察とセマンティックセグメンテーションを用いた密度推定○瀧本

麦 1，尾藤宏達 2，田口浩之 3，播さや香 4，羽石秀昭 5

1
花王株式会社 解析科学研究所，2 花王株式会社 コーポレート戦略部門 デジタル事業創造部，3 花王株式会社 研
究開発部門 研究戦略・企画部，4 花王株式会社 ヘルス＆ウェルネス研究所，5 千葉大学 フロンティア医工学センター

皮膚毛細血管はキャピラロスコープを用いて非侵襲的に観察でき，その構造と血流は組織や全身の状態を反映しうる．そのため，毛細血管の撮影と画像情報の定量解析は，新規な簡易診断法への発展が期待される．毛細血管の構造は不均一であるため，信頼性の高い評価には，広視野で多数の毛細血管を撮影することが有効である．また，毛細血管の血流は間欠的であるため，
静止画ではなく動画の撮影及び解析が望ましい．
そこで本研究では，広い視野と毛細血管観察に十分な空間分解能を有する撮影装置と，本装置で得た動画から毛細血管密度を自動推定する画像解析法からなるシステムを開発した．セマンティックセグメンテーションを用いた自動解析結果は，手動解析の結果と相関した．本システムにより，千本以上の毛細血管の同時観察及び密度算出が可能であった．算出された密度は
被験者，部位，皮膚バリア破壊前後で異なったことから，組織の状態評価法に繋がりうる．

OP15-5

舌画像解析と機械学習を用いた漢方医学病態予測○鈴木萌仁伽 1，石川口 俊哉 6

堅也 2，渡邊悠紀 3，並木隆雄 3，森田

智 4，村上綾 5，野村行弘 6，中1

千葉大学工学部総合工学科医工学コース，2 千葉大学大学院融合理工学府基幹工学専攻医工学コース，3 千葉大学大学
院医学研究院和漢診療学，4 千葉大学医学部附属病院東洋医学センター墨田漢方研究所，5 横浜薬科大学薬学教育セン
ター，6 千葉大学フロンティア医工学センター

舌診は舌特徴を捉え，簡便かつ非侵襲的に健康状態を把握する診断法であるが，診断者の主観や経験に依存するため，普遍的・科学的な所見に向けた定量化が求められている．本研究では，漢方医学病態のうち水滞に着目し，舌画像から算出される
特徴量を用いた関連解析および機械学習を用いて病態予測を行った．136 名の患者の舌画像を医師の診断に基づき水滞，非水滞に区分した．舌の形状，色彩，テクスチャに関する 307 種類の舌特徴量のうち，2 群間において 61 種類で統計的有意差を確認した．また，病態予測に 4 種類の機械学習手法の比較を行った．Light Gradient Boosting Machine が最も高い予測性能を示し，
平均 Average Precision は 0.806 を示した．次に経験の浅い医療従事者との予測性能を比較する実験を実施したところ，多くの評価指標で機械学習モデルによる予測が優れた結果を示した．本研究は機械学習モデルによる水滞予測の有効性を示しており，医師の診断補助に貢献する可能性が示唆された．

OP15-6前眼部画像から感染性角膜炎の原因を予測する AI モデルの作成○ 佐 藤
貴 輝 1， 奥 村
直 毅 1， 松 村
2
1
SudhirRachapalle ，小泉 範子
1

拓 弥 1，SaravanaSangavi2，LakshmipathyMeena2，

同志社大学大学院 生命医科学研究科，2Sankara Nethralaya【目的】感染性角膜炎において前眼部画像から原因を予測できる AI の作成を試みた．
【方法】細菌，真菌，ウイルス，アカントアメーバによる感染性角膜炎と診断された患者より 336 枚の高解像度の前眼部画像を取得した．インターネットからも 238 枚の画質の劣る画像を取得した．EfficientNet により画像分類 AI モデルを作成した．
80 枚をテストデータとして AI の性能を評価し，眼科医 30 名による分類と比較した．
【結果】作成した AI の性能は，正解率 61.2%，適合率 61.7％，再現率 61.3%，F 値 61.2% であった．また，同じテストデータ
を眼科医 30 名が分類した場合は，正解率 39.3.%，適合率 41.7％，再現率 39.3%，F 値 35.6% であった．
【結論】感染性角膜炎の原因を予測する AI モデルが作成できた．現在，AI の有用性を評価するための臨床研究の準備を進め
ている．

70

以降の予稿は，著者から提出された原稿を査読なしで，そのまま掲載しています．
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発行日：２０２3 年 7 月 27 日
発行者：第 42 回日本医用画像工学会
大会長 木戸 尚治
製作所：トーヨー企画株式会社71OP1-1
FPA LRSE U-Net を用いた CT 画像からの脊椎領域の自動抽出
木佐貫 航平*1，神谷 亨*1，寺澤 岳*2，青木 隆敏*2
*1
九州工業大学 〒804-8550 福岡県北九州市戸畑区仙水町 1-1*2
産業医科大学 〒807-0804 福岡県北九州市八幡西区医生ケ丘 1-1
E-mail: kisanuki.kouhei933@mail.kyuetch.jp
Automatic Extraction of Spinal Region from CT Images Using FPA LRSE U-Net
Kohei KISANUKI*1，Tohru KAMIYA*1，Takashi TERASAWA*2，Takatoshi AOKI*2*1
Kyushu Institute of Technology, 1-1, Sensui, Tobata, Kitakyushu, Fukuoka 804-8550*2 University of Occupational and Environmental Health, 1-1, Iseigaoka, Yahatanishi, Kitakyushu,
Fukuoka 807-0804
要旨：骨転移は悪性腫瘍患者にしばしば合併する．骨転移の管理は，生命予後だけでなく日常生活動作や生活の質にも影響を及ぼすため，早期発見が重要である．本論文では，同一被験者の過去及び現在の CT 画像から脊椎領域の位置合わせを行い，差分演算を施すことにより，骨転移個所をビジュアライズするためのシステム開発を目的に，深層学習を用いた CT 画像における脊椎領域の自動抽出を目指す．脊椎の小領域の抽出精度の改善を図るため，U-Net のエンコーダの最終層に，異なるスケールのコンテキスト情報を考慮したアテンションを行う Feature Pyramid Attention モジュールとデコーダに Lightweight Residual Squeeze-andExcitation を採用したモデルを構築し，10 症例の現在画像を用いた 5 分割交差検証を行い，IoU による抽出精度を求めた結果，
92.0%の精度を得た．
キーワード：セグメンテーション, 骨転移, コンピュータ支援診断

1. はじめに

Excitation(LRSE)を導入した．
提案モデルの概要を図 1 に示す．

骨は悪性腫瘍の転移臓器のなかで肺や肝に次いで 3 番目に医師の指導の下，脊椎領域をラベリングし，学習を行った提案
モデルにより CT 画像から，マスク画像を生成する．

多く，骨転移は骨痛・高カルシウム血症・病的骨折・脊髄圧迫などの骨関連事象が生じた際には患者の日常生活動作や生活

2.1 Feature Pyramid Attention[4]の質に大きな影響を及ぼす[1,2]．特に脊椎は，主要な骨転移のFeature Pyramid Attention(FPA)は CNN から抽出された高レベ発生部位である上に，脊髄への浸潤・圧排へ繋がりうるため，早期発見の重要度が高い．

ルの特徴に対し，ピクセルレベルのアテンションを行うモジュ近年，技術の進歩により，医師の診断を支援するための支援ールである．FPA はピラミッド構造により異なるスケールのコ

診断システムの開発が期待されている．本論文では，経時的差

ンテキスト情報を段階的に統合することにより，局所的な情報分技術により同一被験者の過去・現在画像から脊椎の骨転移個を欠落させずにピクセルレベルのアテンションを行うことが所を視覚化し，診断を支援するシステムの開発を目的とした前できる．FPA は受容野を拡大し，小さな物体を効率的に分類す段階として，セグメンテーション用の深層学習モデルである

ることが可能である．そこで本論文では脊椎の小領域の抽出精

U-Net[3]に，Feature Pyramid Attention[4]と Lightweight Residual度を改善するため，FPA を U-Net のエンコーダの最終層に導入

Squeeze-and-Excitation [5]を加えたモデルによる脊椎領域抽出する．

法を提案する．提案手法を 10 症例の CT 画像に適用し，その結果と考察について述べる．

2.2 Lightweight Residual Squeeze-and-Excitation[5]2. 手法を保ちながら正確なセグメンテーションを実現するために提Lightweight Residual Squeeze-and-Excitation(LRSE)は推論速度
過去・現在画像の各脊椎の位置合わせを行うため，CT 画像

案された軽量なアテンションモジュールである．本論文ではから脊椎領域のセグメンテーションを行う必要がある．本論文

Depth Wise Separable Convolution によるモデルの軽量化を行い，では，セマンティックセグメンテーション用の深層学習モデル

エンコーダ，デコー ダからの特徴に Squeeze and Excitationの一つである U-Net をベースモデルとして脊椎領域の自動抽block(SEBlock) [6]を適用することで重要なチャンネルに重み

出 を 行 う ． 提 案 モ デ ル で は ， U-Net に Feature Pyramid

づけを行い，効率的に特徴を抽出するため，U-Net のデコーダ

Attention(FPA)

において VGG ブロックの代わりに LRSE ブロックを導入する．

とLightweight

Residual

Squeeze-and-

72

入力画像

正解画像

FPA LRSE
U-Net

U-Net

図 1.提案モデルの構成

FPA U-Net

LRSE U-Net

図 2.出力例

3. 実験
5. 結論

本実験で使用する画像は，産業医科大学病院で収集された画像である．10 症例の脊椎 CT 画像を用い，5 分割交差検証を行

本論文では，CT 画像から脊椎領域を自動抽出するための手い，背景と脊椎の 2 クラスにおける IoU(Intersection over Union)

法の開発を行った結果，IoU92.0%を得た．今後さらなる抽出性を評価指標として評価する．ベースモデルである U-Net と提案

能向上のため，さらなるデータセットの作成や CT のスライス手法を比較する．

幅を変えた場合の検証が必要である．また，現在・過去画像を
位置合わせし，差分演算を施すことにより，骨転移個所をビジ

4. 結果と考察ュアライズするためのシステム開発のため，位置合わせ手法の本論文では，CT 画像に対して FPA LRSE U-Net，LRSE U-Net，検討が必要である．

FPA U-Net，ベースモデルである U-Net を用いて脊椎領域の自動抽出を行った．FPA U-Net の出力結果から FPA を導入する

謝辞

ことによって脊椎領域の未抽出が改善される傾向が確認され本研究は，栢森情報科学振興財団（K33 研ⅩⅩⅥ第 579号）の助成を受けて遂行された．

た.脊椎の中心から離れた脊椎の小領域の未抽出が受容野を拡大する作用のある FPA によって軽減されたことで抽出精度

利益相反の有無

向上につながったと考える．また LRSE U-Net において LRSE

なしの導入により精度向上がみられた.これは U-Net のスキップコ
ネクションにより引き出されるエンコーダからの特徴とデコ文ーダからの特徴から重要な特徴を SEBlock[6]によって重み付けすることで精度向上につながったと考える．また，提案手法である FPA LRSE U-Net が IoU0.920 となり，最も高い精度を示した（表１参照）．図 2 の例では U-Net，FPA U-Net，LRSE
U-Net で未抽出であった領域が FPA LRSE U-Net では抽出された．これは FPA によって受容野を拡大したことで獲得された特徴が LRSE によって強調され，精度向上につながったと考える．
表 1. 精度評価
IoU
FPA LRSE U-Net

0.920

FPA U-Net

0.915

LRSE U-Net

0.913

U-Net

0.908

献

［1］Cecchini M. et al.: Molecular and biological mechanisms of bone metastasis,
EAU Update Series, Vol.3, No.4, pp.214-226, 2005
［2］Ibrahim A. et al.: Approval summary for zoledronic acid for treatment ofmultiple myeloma and cancer bone metastases, Clin Cancer Res, Vol.9, No.7,
pp.2394-2399, 2003.
［3］Ronneberger O. et al.: U-Net: Convolutional networks for biomedical image
segmentation, International Conference on Medical Image Computing andComputer-assisted Intervention, pp.234-241, 2015.
［4］Li H. et al.: Pyramid attention network for semantic segmentation, arXiv
preprint arXiv:1805.10180.
［5］Zhou Q. et al.: LAEDNet: A Lightweight Attention Encoder–Decoder Network
for ultrasound medical image segmentation, Computers andElectrical Engineering, Vol.99, No.4, 107777, 2022.
［6］Hu J. et al.: Squeeze-and-excitation networks, IEEE Trans Pattern Anal Mach
Intell, Vol.42, No.8, pp. 2011-2023, 202073

OP1-2

体幹部筋骨格の年齢変化統計モデルの構築
龍士郎 ,政木 勇人*1,大竹 義人*1,崇風 まあぜん*1,上村 圭亮*2,高尾 正樹*3,
明石 敏明*4,森 健策*5,6,合田 憲人*5,菅野 伸彦 *2,佐藤 嘉伸*1
*1
奈良先端科学技術大学院大学 〒639-0192 奈良県生駒市高山町 8916-5*2
大阪大学大学院医学系研究科 〒565-0871 大阪府吹田市山田丘 2-2*3
愛媛大学大学院医学系研究科 〒791-0295 愛媛県東温市志津川*4
順天堂大学 〒113-8421 東京都文京区本郷 2 丁目 1-1*5
国立情報学研究所 〒101-8430 東京都千代田区一ツ橋 2 丁目 1-2*6名古屋大学 〒464-8601 愛知県名古屋市千種区不老町
Construction of Age-related Statistical Models for Trunk Musculoskeletal Structures
Ryushiro Sakamoto*1,Yuto Masaki*1,Yoshito Otake*1,Mazen Soufi*1,Keisuke Uemura*2,Masaki Takao*2,
Toshiaki Akashi*3,Kensaku Mori*4,5,Kento Aida*4,Nobuhiko Sugano *2,Yoshinobu Sato*1*1
Nara Institute of Science and Technology 8916-5, Takayama, Ikoma, Nara, 630-0192, Japan*2
Osaka University Graduate School of Medicine 2-2, Yamadaoka, Suita, Osaka 565-0871, Japan
坂本*1

Ehime University Graduate School of Medicine 791-0295, Shitsukawa, Toon, Ehime, Japan*4
Juntendo University, 2-1-1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo, 113-8421, Japan*5
National Institute of Informatics, 2-1-2 Hitotsubashi, Chiyoda-ku, Tokyo, 101-8430,*6
Nagoya University, Furo-cho, Chikusa-ku, Nagoya, Aichi, 464-8601, Japan*3

要旨： 体幹部筋骨格モデルを構築し,加齢変化に基づく，体幹部筋骨格の変形過程を理解することは,手術計画や生体力学解析に重要である.本研究では,大規模な CT データベースを用いて,連続的な各年齢の男女別の体幹部筋骨格の統計形状モデル(SSM)を構築する.J-MID データベースと共同研究施設で収集した 4 万症例以上のデータを活用し,
従来は部分的な骨格形状に限定されていた SSM 構築を,本研究では体幹部の複数の筋骨格構造を含めた SSM の構築を行う.構築された各年齢の統計形状モデルの性能評価を行い,筋骨格形状の加齢変化について調査する.
キーワード：大規模 CT データベース,統計形状モデル

1. はじめに抽出手法[4]と, 我々が提案した骨盤ランドマークの自動抽出

人体の骨格形状の解析は今まで様々な研究が行われている.

手法[3]を使用した.

先行研究では, CT 画像に写る一部の骨格形状から撮影範囲外

2. データセットの骨格形状を予測する研究が行われている [1]. この研究では腹部が写っている CT 画像から上半身の解剖学的特徴点（ラ本研究で使用した CT 画像は, 大規模 CT 画像データベー

ンドマーク）を予測しているが, 全身骨格の予測は行えていなスである J-MID から, 撮影部位に体幹部が撮影された画像をい.

用いた. 症例数は 28390 例だった(男性：14327, 女性：14063).
今回使用したデータの年齢性別分布を図 1 に示す.

そこで, 我々は全身骨格形状の予測と, 年齢・性別ごとの全身骨格形状解析を目指している. 本研究ではその前段階とし解析対象のランドマークは, 骨盤部から 7 点（左右大腿骨頭て, 約 3 万症例以上の体幹部大規模データで年齢・性別ごとに中心, 左右上前腸骨棘, 仙骨上面, 恥骨結合）と, 脊椎部から

ランドマーク統計形状モデル（Statistical shape model, SSM）を

17 点（T1 から L5 までの椎体重心位置）の計 24 点とした.

構築し, 各年齢・性別ごとの体幹部骨格形状の解析および脊椎使用したランドマーク位置は図 2 に示す. 体幹部 CT 画像から形状予測を行った. また,各年齢ごとのランドマーク SSM に加のランドマークは既存手法[3,4]を適用して行われ, 本実験でえ,ガウス重みを加えた SSM を作成し,結果を比較した.ランドは抽出済みのものを用いた.

マークはこれまでに提案されてきた脊椎ランドマークの自動74

が形状変化のばらつきが少なく一貫した形状変化の傾向を表現できている.

図 3. 60 代から 90 代までのランドマーク SSM
図 1 データの年齢性別分布(左)平均形状(右)ガウス重み付け平均形状

5. まとめ本研究では，JMID の大規模体幹部 CT データベースから抽出されたランドマークを用い, 性別及び年齢ごとのランドマ
ーク SSM を構築した．ガウス重みを加えた統計形状モデルのほうが, 各年代間の形状変化のばらつきが少なかった.
今後はよりデータ数を増強すると共に，ランドマークのみな

図 2. ランドマーク位置

らずメッシュベースでの解析を行い，加齢変化予測のための統計的な形状モデリング手法の調査を行う予定である.

3. 実験内容
JMID にある体幹部 CT から抽出された 24 個のランドマーク

謝辞を用い,各性別で 1 才ごとに SSM を構築した.

本研究は JSPS 科研費 19H01176, 20H04550 の助成を受けた．

本研究では, 年齢ごとの学習データの分布の偏りによる影響を吸収するため, 対象年齢に加えその周辺年齢のデータを

利益相反の有無

用い, 対象年齢との年齢差に従うガウス重みを用いた weighted

なし

PCA による SSM を構築した. また, 1 才ごとの SSM の主成分
ベクトルの向きや順番をそろえるため, 60 才を基準に隣接する

文

献[1] Shouhei Hanaoka, Akinobu Shimizu, Mitsutaka Nemoto, Yukihiro

年齢の SSM 間で主成分ベクトルの内積を計算し高い値の成分

Nomura,Soichiro Miki, Takeharu Yoshikawa, Naoto Hayashi, Kuni Ohtomo, and Yoshitaka

同士を上位成分から下位成分にかけてマッチングし, 主成分

Masutani. Automatic detection of over 100 anatomical landmarks in medical CT

ベクトルと対応する主成分スコアをソートした.本実験では重images: A framework with independent detectors and combinatorial optimization,
Medicak Image Analysis, Vol. 35, p192-214, 2017

みづけに用いるガウス分布の標準偏差は 3 とした. 各性別で 1[2] Christian Payer, Darko Stern, Horst Bischof, and Martin Urschler. Coarse to finevertebrae localization and segmentation with spatialconfiguration-net and unet. VISIGRAPP (5:VISAPP), p124–133, 2020.
[3] 田中雄基. 大規模 CT 画像データベースにおける骨盤形状パラメータの全自動計測．奈良先端科学技術大学院大学先端科学技術研究科修士
論文 pp77-87[4] Zhuo Cheng, Implementation and Validation of a Platform for Vertebral Alignment

才ごとに通常の PCA で構築した SSM をベースラインとして比較した.

4. 実験結果および考察
60 代から 90 代までの各年代についてベースライン及び

Analysis in Large-scale CT Image Database. Nara Institute of Science andGaussian weighted-PCA[5]に基づく提案手法の SSM について同

Technology Master’s Thesis pp5-9

じ形状パラメータを与えたときの形状変化を図 3 に示す. 上か[5] Ludovic Delchambre, Weighted principal component analysis: a weighted

ら第１主成分,第 2 主成分,第 3 主成分となっており,それぞれ赤covariance eigendecomposition approach, Monthly Notices of the Royal Astronomical
Society, Vol.446, 2014

色が 2σ,緑色が平均形状,青色が-2σの結果を表している.
ベースラインと提案手法の結果を比較すると,提案手法の方75

OP1-3

U-Net を用いた健常膝関節 MR 画像からの半月板領域抽出と損傷例への適用
武智 涼恵*1，青山
*1

正人*1

広島市立大学大学院情報科学研究科医用情報科学専攻

Meniscus segmentation from healthy knee joint MR images using U-Net
and its application to damaged cases
Suzue TAKECHI*1，Masahito AOYAMA*1*1

Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University

要旨：近年，医用画像からの領域抽出では，Convolutional Neural Network（CNN）を用いた手法が多く提案されているが，CNN の学習には多くの学習症例が必要とされている．本研究で対象とする半月板領域抽出では，三次元の健常膝関節 MR 画像 20 症例，損傷 5 症例と，少数の画像データを扱う．そこで，Coronal 断面でリスライスした二次元画像データを入力とする U-Net により学習モデルを構築した．
領域抽出結果は 5 分割交差検証で評価した．バッチサイズ 12，エポック 80 の設定で得られた Dice 係数は 0.721±0.028（平均±標準偏差）であった．最も Dice 係数の平均値が高かった（0.767）分割時の学習モデルを用いて損傷 5 症例の半月板領域を抽出した
ところ 0.720±0.058 であった．このことから少数の健常例のみで学習したモデルでも損傷半月板の抽出がある程度可能であることが確認できた．
キーワード：医用画像診断支援，コンピュータ診断支援，深層学習，ニューラルネットワーク，U-Net

1. はじめに像（ラベル画像，320×60 ピクセル）を入力して学習し，原画

三次元画像データから臓器のセグメンテーションを行うた

像の各画素が半月板領域である確率を出力する．20 症例（左めの Convolutional Neural Network（CNN）として，Çiçek らの13 症例，右 7 症例）の原画像とラベル画像の組をランダムに 4

3D U-Net [1] や Millerari らが提案した V-Net [2] などが存症例ずつ 5 グループに分割する．このうち 3 グループをトレー在する．これらのネットワークを活用するには多くの症例が必ニング用，1 グループをバリデーション用画像としてネットワ

要とされる．一方，本研究で対象とする膝関節領域の疾患診断

ークモデルを作成する．作成したネットワークモデルに，残るに用いられる MRI でも三次元画像としてデータが得られるが，

1 グループをテスト用画像として用いて評価する．これら 5 グ

多くの症例を用意することは容易ではない．

ループを循環させて 5 分割交差検証を行う．ネットワークのモ

そこで本稿では，少数症例の膝関節 MR 画像から U-Net [3]デル構成は学習を 10 回繰り返す（10 エポック）ごとに行い，を用いて半月板領域の抽出と評価を行った結果を報告する．本200 エポックまで続ける．ここで，各画像はネットワークに入手法ではまず，U-Net への入力として，実験に基づいて決定し力する際に，320×60 ピクセルから 64×64 ピクセルに圧縮さた Coronal 断面でリスライスした二次元画像データを用い，20れる．また，出力の際の画像サイズも 64×64 ピクセルとなる症例の健常データから 5 分割交差検証を用いて学習モデルをため，出力された半月板抽出濃淡画像（以下，濃淡画像）を 320構築するとともに抽出結果を評価した．次に，健常データで構×60 ピクセルへリサイズしている．

築したモデルに，破格例としての円板状半月板や，損傷半月板

さらに，取得した濃淡画像の二値化を，大津の二値化を用いといった損傷 5 症例を適用して領域抽出を試みた結果について行う（以下，抽出画像）．この時，モデルからの出力は二次ても述べる．なお，本研究は広島市立大学倫理審査委員会の承元画像になるため，症例ごとに三次元構成を行う．
最後に，抽出画像に対して正解ラベル画像を用いて Dice 係

認を得て実施している．

数で評価する．このときテスト用画像のグループごとの評価に

2. 提案手法

おいて，最も Dice 係数の平均値が高かった（0.767）エポック

5 層の U-Net に，図 1 に示すような Coronal 断面の二次元健

80 を本手法でのモデル構成におけるエポックとした．

常膝関節画像（原画像，320×60 ピクセル）と二次元ラベル画―――――――――――――――――――――――――――*1

広島市立大学大学院情報科学研究科医用情報科学専攻
原画像(320×60 ピクセル)〔〒731-3194 広島市安佐南区大塚東三丁目 4-1〕

ラベル画像(320×60 ピクセル)

図 1 ： 膝関節 MR 画像の一例（Coronal 断面）

e-mail : mh69004@e.hiroshima-cu.ac.jp76

3. 実験・結果の平均±標準偏差は 0.767±0.030 であった． 図 2，3 に Dice 係

エポック数 80，バッチサイズ 12，最適化関数に Adam を用

数が最高，最低となった症例の抽出結果を示す．図 2，3 においた条件で提案手法に則り実験を行った．表 1 に 5 分割交差検いて，半月板領域周辺に過抽出領域が，半月板辺縁部分には未証の中で最も Dice 係数が高かった分割のモデルからの健常例抽出領域が確認された．過抽出領域については，周辺や，rootの抽出精度を，表 2 に同モデルからの損傷例の抽出精度を示と呼ばれる半月板の先端付近に同程度の輝度値を持つ靭帯等

す．また，図 2，3 に表 1 における h-2，h-4 の抽出結果を，図の組織が存在するためと考えられ，未抽出領域については，症

4，5 に表 2 における d-3，d-4 の抽出結果を示す．図中，赤色

例間の個体差が大きい部分であるため，現段階の学習での正確が抽出領域，緑色が正解ラベル領域，黄色が重複領域（正解しな抽出は難しいと考えられる．特に図 3 に関しては，半月板のた部分）とする．

縁に沿って過抽出領域が目立つことと，図中左上部の正解ラベ
表 1：健常例の Dice 係数

ル領域が特異的な形をしていることに対応できていないためと推測される．

症例

Dice 係数h-1（左）

0.766

h-2（左）0.807

h-3（右）

0.774とが確認できた．図 5 においては，図中右側の半月板領域の中h-4（左）

0.722

央付近から下側にかけての損傷部分に未抽出領域が目立つこ

平均±標準偏差

0.767±0.030

表 2 より，健常例のみで作成した学習モデルに損傷 5 症例を適用した際の Dice 係数の平均±標準偏差は 0.720±0.058 であった．図 4 において，円板状半月板の特徴が抽出できていることが確認できる．これは，原画像の半月板領域内に存在する損傷による高輝度値領域が，健常例のみでの学習モデルからの抽表 2：損傷例の Dice 係数

出に影響を与えたためと考えられる．
Dice 係数

症例

5. まとめd-1（円板状，左）0.751

d-2（円板状，右）0.743

d-3（円板状，左）0.766

d-4（内側体部-後節損傷，右）0.605

ときの Dice 係数は 0.721±0.028（平均±標準偏差）となり，最d-5（外側切除，左）0.733

も Dice 係数の平均値が高かった分割では 0.767±0.030 となっ

0.720±0.058

た．また，この分割で構築した学習モデルに損傷例を適用した

平均±標準偏差

本稿では，三次元の健常膝関節 MR 画像からの半月板領域抽出を目的として，Coronal 断面の二次元画像を入力とする U-Netのモデル構築と，5 分割交差検証を用いた評価を行った．この場合の Dice 係数は 0.720±0.058 となった．このことから，少数の健常例のみで学習したモデルでも損傷半月板の抽出がある程度可能であることが確認できた．今後は半月板領域辺縁などの抽出精度の向上を目指す．

図 2：h-2（左）の抽出結果

図 3：h-4（左）の抽出結果（Dice 係数 0.807）（Dice 係数 0.722）

謝辞
膝関節 MR 画像を提供して頂いた，北村直幸 霞クリニッ
ク院長，上田英弘 霞クリニック技師長に感謝いたします．

利益相反の有無なし
図 4：d-3 の抽出結果

図 5：d-4 の抽出結果（Dice 係数 0.766）（Dice 係数 0.605）

文献［1］Özgün Çiçek, et al.：" 3D U-Net: Learning Dense Volumetric Segmentation fromSparse Annotation" , MICCAI, Springer, LNCS, Vol. 9901: 424-432, 2016［2］F.Milletari, et al. : "V-Net: Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric

4. 考察

Medical Image Segmentation", Fourth Int'l Conf. on 3D Vision, pp. 565-571, 2016［3］Olaf Ronneberger, et al. : " U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image

表 1 より，健常例に対して提案手法を用いた際の Dice 係数

Segmentation", MICCAI, Springer, LNCS, Vol. 9351: 234-241, 2015

77

OP1-

超音波による複数パノラマ断層撮影と統計形状モデルフィッティングを用いた患者個
別下肢全体筋骨格形状の予測
冨木田 悠生*1，政木 勇人*1，大竹 義人*1，崇風 まあぜん*1 ,上村 圭亮*2 ,高尾 正樹*3 , 菅野 伸彦*2 , 佐藤 嘉伸*1
*1

奈良先端科学技術大学院大学 〒639-0192 奈良県生駒市高山町 8916-5*2
大阪大学大学院医学系研究科〒565-0871 大阪府吹田市山田丘 2-2*3

愛媛大学大学院医学系研究科〒791-0295 愛媛県東温市志津川
English Title Prediction of individual patient's whole lower limb musculoskeletal shape using multiple
panoramic tomography with ultrasound and statistical shape model fitting
Haruki Fukita*1，Yuto Masaki *1, Yoshito Otake *1, Mazen Soufi *1,
Keisuke Uemura *2, Masaki Takao*3, Nobuhiko Sugano*2, Yoshinobu Sato*1,*1
Nara Institute of Science and Technology 8916-5, Takayama, Ikoma, Nara, 630-0192, Japan
Osaka University Graduate School of Medicine 2-2, Yamadaoka, Suita, Osaka 565-0871, Japan*3
Ehime University Graduate School of Medicine 791-0295, Shitsukawa, Toon, Ehime, Japan*2

要旨：超音波画像診断装置は非侵襲・短時間で撮影可能であり高時間高分解能な画像が取得できるため筋肉の解析に適したモダリティであるしかし撮影範囲には制限があり３次元的な解析が困難であるそこで本研究では下肢を撮像した複数のパノラマ超音波断面を用いて下肢全体の筋骨格の形状を予測することを目的とする具体的にはパノラマ超音波の複数断面の撮像にはモーションキャプチャーを用いてパノラマ断面とそれに対応する位置情報を取得する筋骨格の形状予測には&7 データベースを用いて統計形状モデルを構築し構築したモデルと取得したデータを用いることで筋骨格の形状を予測し推定精度を求めるため 人の被験者から得られた同一箇所の  次元 05, 画像と複数の超音波パノラマ断面を用いて定量的な評価を行うこの手法によりパ
ノラマ超音波画像を複数取得するだけで広範囲の筋骨格形状を取得することが可能となるキーワード：超音波画像,モーションキャプチャー,CT データベース,統計形状モデル（5 語以内）

1. はじめに

2. 撮影方法

超音波画像診断装置は，非侵襲・短時間で撮影可能であり高本研究では複数のパノラマ超音波画像とそれに対応する

時間高分解能な画像が取得できるため，筋肉の解析に適したモ

位置情報を取得することで予測を行うそこで本システムでダリティであるしかしその撮影範囲は狭く筋肉全体の解析

は高精度な位置センサとして 1DWXUDO3RLQW 社が提供していが困難であるため広範囲の筋形状を観察する研究が広く行わる光学式モーションキャプチャーシステムである 2SWL7UDFNれている２次元の解析に関してはパノラマ超音波画像に関を用いた撮影方法として超音波画像診断装置のプローブにする研究が行われているこちらは超音波画像を複数枚つなげ剛体ボディを取り付けて % モードでの撮影を行うこれによりることにより撮影範囲が拡張されており有効性が示されて

超音波画像とそれに対応するプローブの位置姿勢情報が可能いる>@３次元の解析に関してはフリーハンドによる３次元となる

超音波画像再構成に関する研究が行われているこちらは位
置センサを用いて撮影した２次元画像の相対的な位置を計算することにより３次元画像の再構成を行っている近年では
機械学習を用いた再構成の研究もおこなわれておりコストの高い位置センサを使わずに再構成を可能としている>@しかし撮影者のプローブの走査に依存するため高精度の再構成が困難であるそこで本研究では複数のパノラマ超音波

断層と &7 画像の統計形状モデルフィッティングを用い

図１パノラマ超音波画像の撮影位置

た肢筋骨格３次元形状の予測を行う本稿ではパノラマ超音
波断層撮影のためのシステムを構築したのでこれを報告する.

78

図 2.ランドマークの位置
図 3.ランドマークの剛体位置合わせ（左）と超音波画像と3. 実験方法

MRI 画像の重ね合わせ結果（右）構築したパノラマ超音波画像撮影システムの精度検証を行
うため被験者１人の右足大腿部を撮影した撮影者には撮影
前に医療用バンドとランドマーク用のマーカを取り付けていただいた撮影は図１に示すように赤い矢印に沿って撮影を行ったランドマークの位置を図２に示すランドマークは右上前腸骨棘（黄）膝関節点（赤）膝蓋骨中央点（緑）脛骨点（ピンク）に取り付けて撮影を行った>@なお撮影時の2SWL7UDFN のキャリブレーション時の平均誤差はPP であった
本実験では精度検証の際に05, 画像を用いたこの 05, 画
像は大阪大学病院で撮影された同一被験者の 05, 画像である05, 画像には超音波画像撮影時と同一のランドマークを手動で設定しランドマークをもとにした剛体位置合わせを行った剛体位置合わせの結果から１枚の超音波断面に対応す

図 4.超音波画像と MRI 画像断面（上段）とる 05, 画像の断面を取得しそれぞれ手動でセグメンテーショ

セグメンテーション結果（下段）

ンを行うことで比較したなお今回は大腿骨（白）大腿直筋（赤）外側広筋と内側広筋（緑）中間広筋（青）縫工筋（黄）,5.まとめ

内転筋（ピンク）の６クラスでセグメンテーションを行った

本稿では,パノラマ超音波画像撮影システムの構築と評価を

4. 実験結果および考察

波画像の筋組織の境界があいまいになっている部分があり,行った.パノラマ超音波画像と MRI 画像を比較すると,超音図２にランドマークの剛体位置合わせの結果と 05, 画像と見直す必要があることが判明した.今後は,システムの見直パノラマ超音波画像の重ね合わせ結果を示す赤色の線で結ばしを行いながら,CT 画像の統計形状モデルを作成し,フィッ

れたものが超音波画像撮影の際のランドマーク緑の線で結ば

テイングを行うことで,筋骨格の形状予測を行う予定である.

れたものが 05, 画像に手動で設定したものである対応するランドマークの平均的な誤差は ｍｍであったこれは05, 画

謝辞

像の手動でのランドマークの設定をする際にずれが生じたと

本研究は JSPS 科研費 19H01176, 20H04550 の助成を受けた．

考えられる図３の上段に作成した超音波画像と同じ位置の利益相反の有無なし

05, 画像の断面下段にそれぞれの手動セグメンテーション結果を示す つの画像を比較して見ると大まかな筋骨格の解剖学的構造は類似しているしかし超音波画像の内側広筋文（青）付近の中心部分で筋組織の境界があいまいになっている

献［1］Jessica M. Scott, David S. Martin, Robert Ploutz-Snyder1 et al：Panoramic

ことが分かったこれは超音波画像診断が体表面から深い部分

ultrasound: a novel and valid tool for monitoring change in muscle mass Journal of
Cachexia, Sarcopenia and Muscle 8: 475-481, 2017の情報が得られにくいことが原因であり画像間の合成の際に

［2］Jiahui Dong,

１枚ごとの深部が多く反映していたことが考えられる

Tianyu Fu, Yucong Lin

et al: Hole-filling based on content loss

indexed 3D partial convolution network for freehand ultrasound reconstruction
Computer Methods and Programs in Biomedicine 221: 106421, 2021

［3］人間生活工学研究センター：日本の人体寸法データベース 2004-2006

79

OP1-5

深層学習を用いた
*1

レント

ン画像の

*3

測

2
，
，中
， 多
*1
大 大学大学院 学系研究科
制御外科学 形外科
*2
大 大学大学院 学系研究科 工 能画像 断学 同研究 座*
院学 形外科English Title Automated Measurement of Spinal Alignment for Scoliosis Using Deep Learning
N KAJIMA *3, Kousuke KITA*1,2, Shoji KIDO
Takahito FUJIMORI*1，Y uki SUZ UKI*2，Nozomu A*1
D ep artment of O rthop ed ic Surg ery, G rad uate Sc hool of M ed ic ine, O saka University

藤

*2

*1, 2

*2

D ep artment of A rtific ial Intellig enc e D iag nostic R ad iolog y, G rad uate Sc hool of M ed ic ine,
Osaka University

要旨：者における単 X 線画像の 測 目の測定を化することを目的とした.大 大学
院において
X 線画像を撮 した者の X 線画像 428 例 1054 枚（ 面像 553 枚
面像 501 枚）を対象とした.各画像において 2の外科 が C7 から S1 体のをラ リングし,これを Ground truth とした.データセットは 分差法によってトレー ングデータとテストデータに分 し AI モデルに学習させた.AI モデルによって 測された 測値と Ground truth との差を検証した. 測における対 差は 3.2°から 5.3°であった Ground truth と AI 測値の相数は 0.99 から
0.89 であった. 画像 断における 助 ールとして使用することで,におけるができる有用な ールとなりえる.
,キーワード：深層学習，測, AI,

1. はじめにー キ ン グ 位 置 を Ground truth と し た .

は
にレント

の変形を

ため
で

ン

測

測は必

体とする

であり

である しかし

体が目が多い そのため すべての測することは 多大な

を用いて

測に必要な

テムを

力を

う

を認

させ

DeepLabV3 を使用した

の

測

回

の

Ground truth の

測の

対

モデルは

測は Python version 3.9.5 とPyTorch version 1.8.1.を用 いて 実 装さ れた

する

目を手

CN N

差を 5 分

CN N

の

測と

差検証で求めたは 深層学習測を行うシス

したため, 報告する[1]

2. 方
大

大学

院にて

2009 年から 2021 年に撮
者 434

れた特

性

の

レント

枚（

面, 69 6 枚,

ン画像 119 7
面 501 枚）を対象とした. 2
7がの 19 の

面

さ

の

形外科

から

まで

の4

のみ） 合

点（

は

74 点を

ー

面

キングした. このーキングは フリー

いて行った. 100 例

ーキングした学習した AI に

例に点を

間が
を数回

し,

りの

フトの LabelMe を用に, 一

AI に学習させたせた. AI のーキングをした画像をさらに AI に学習させた

り

し, 最

的にすべてのた. すべての

例を

間が 2

例に

で確認し,

3.

これ

基本データ

ーキングを行っ

対象を行い, この者の像が 248 枚（

80

年

は 16

面 143 枚,は 1：10 であった.

画

面 105 枚）含まれていた. Groundtruth に基づく

面像ので, Cobb

測値はにおいて Main高thoracic curve で 29 ° , Proximal thoracic curve で 17 ° ,Thoracolumbar/Lumbar curve で 21づく面像のであった. Ground truth に基lordosis -49 °, Sacral slope 36 であった.

一方,

測時間は

の

測

目を測定するとで測が可能であった.

AI は
差 AI の対測と Ground truth の

対

差, 相

それぞれ, Main thoracic で 3.2°r =0.9,9 Proximal thoracic

例数が少なく, 結果,学習データのため差が大きくなる傾向があると考えられた.

, Thoracic kyphosis 31°, Lumbar

測値はの場合,その

上有用な

く,

間を

かに上回っていた. すべて

間は数分を要するが AI は 1
は AI がまずールとなり,

はその結果を確認するという方

数は

未満

測を行い

になると考えられる.

で 3.2°

r = 0.96, Thoracolumbar/Lumbar curve で 3.0°r = 0.9 7 であった.
面像における, AI の測と Ground truth の対数はそれぞれ, Thoracic kyphosis で 4.4°r = 0.89,

差, 相

謝辞

Lumbar本研究は JSPS 科研費 JP22K09 353 の助成を受けたものです．

lordosis で 5.3°r = 0.83, Sacral slope で 4.3°r = 0.72 であった.
相

の

なし

測時間
1 枚だけを測するとき, 8-core CPU のみを使用し約 1.4

であった

ッ

(

列)

core CPU と RTX 3090 GPU を使用し
(1 枚あたり 0.0971

文

理(CPU と GPU を使用)のときは 321

献［1］Fujimori T, Suzuki ,Y Takenaka S, et al. Development of artificial intelligence forあたり画像 10.3 枚

automated measurement of cervical lordosis on lateral radiographs. Sci Rep.
2022; 12(1):15732.

)であった［2］Morrissy RT, Goldsmith GS, Hall EC, Kehl D, Cowie GH. Measurement of the
Cobb angle on radiographs of patients who have scoliosis. Evaluation of intrinsic
error. J Bone Joint Surg Am. 1990;72(3):320

4. 考察
一般に

レント

ン画像の

ュアル

差が 3 8あるとされている[2].

AI モデルは,面像の差が 3.2
ー

であり,

以外の

間に
面像,

の構 した

測において,

対

の

測に反

カ

差が大きく改善が必要であ
盤を含

場合の

測

目にお

差が大きくなった. 理由としてはこれらの部位はにとっても視認し難い形
きが

の

回,

の

ない結果となった.ただし測においてはややると考えられた. 特に
いて

カー

測では

であり,その Ground Truth のされたと考えれた. 同様に

間
ラつ

変形が

81

-7.

OP1-6

注意機構を用いた畳み込みニューラルネットワークによる胸部 X 線画像から骨密度の推定岩尾 佳幸*1，汐月 剣志*1，橋本 二三生*2，落合 昂大*1，畑中 裕司*3，
賀川 経夫*3，永田 亮一*3，衞藤 路弘*4,5，吉田 幸人*1
*1

大分大学医学部附属病院医用技術部放射線部門*2*4

千葉大学大学院融合理工学府*3
大分大学理工学部

日本文理大学保健医療学部保健医療学科診療放射線学コース*5
大分大学大学院工学研究科

Prediction of Bone Mineral Density from Chest X-ray Image by Convolutional Neural Network
Combined with Attention Mechanism*1

Yoshiyuki IWAO ，Kenshi SHIOTSUKI*1，Fumio HASHIMOTO*2，Takahiro OCHIAI*1，Yuji HATANAKA*3，
Tsuneo KAGAWA*3，Ryoichi NAGATA*3，Michihiro ETOU*4,5，Yukito YOSHIDA*1*1
Medical Technology Department, Oita University Hospital*2

Graduate School of Science and Engineering, Chiba University*3*4

Faculty of Science and Technology, Oita University

Nippon Bunri University School of Health Sciences Department of Health Sciences*5

Graduate School of Engineering, Oita University

要旨：本研究の目的は，畳み込みニューラルネットワークに注意機構を組み合わせた深層学習モデルを用いて，胸部 X 線画像から骨密度を推定するスクリーニング手法を開発することである．DXA 法を用いて腰椎の骨密度を測定する検査，および胸部 X 線検査を受けた患者を対象とした．畳み込みニューラルネットワークの ResNet50 に注意機構を組み合わせた深層学習モデルを用いて，胸部 X 線画像から骨密度の推定を行なった．5 分割交差検証を用いてモデルの精度評価を行い，DXA 法により測定した骨密度との相関を回帰分析により求めた．Bland-Altman 分析により，DXA 法により測定した骨密度と，深層学習により推定した骨密度の一致性を評価した．DXA 法および深層学習を用いて推定した骨密度の相関係数は 0.769 を示した．Bland-Altman 分析において，96%の患者が一致限界の範囲内に収まった．畳み込みニューラルネットワークに注意機構を組み合わせることで，DXA 法と高い相関を持
つ骨密度の推定が可能であることが示された．
キーワード：注意機構，深層学習，胸部 X 線画像，骨密度，骨粗鬆症

1. はじめにした領域を可視化するだけでなく，精度向上にも利用できる注骨粗鬆症は，骨量低下と骨組織の微細構造の異常により骨折意機構を組み合わせた Attention branch network［5, 6］を用いて，のリスクが増大した状態であり，骨折に伴う quality of life の低

胸部 X 線画像から骨密度（Bone Mineral Density: BMD）を推定

下が懸念される．骨粗鬆症の早期発見，治療は quality of life のするスクリーニング手法を開発することを目的とする．

保持に重要であるが，骨粗鬆症のスクリーニング検査を受ける

2. 方法．そこで，最も検査件数の多い胸部 X 線画像
機会は少ない［1］対象は，腰椎の BMD 測定，および胸部 X 線検査を行なっ．近を用いた簡便なスクリーニング方法が報告されている［2］た 20 歳以上の患者 522 人とした．本研究は，倫理委員会の承年では，胸部 X 線画像を用いた骨粗鬆症のスクリーニングに認を受け実施した．胸部 X 線画像は，立位後前方向で撮影さ対し，深層学習を利用したコンピュータ支援診断法が提案されれた画像を用いた．また，胸部 X 線画像に対する正解ラベル［3］，精度の向上に向けた取り組みも行われている［4］．これには，二重エネルギーX 線吸収測定法（Dual energy X-ray

らの技術は，医師の労力や読影能力のばらつきの軽減が期待で

Absorptiometry: DXA）法を用いて測定した腰椎の BMD

きる一方で，深層学習の判断根拠が乏しく，臨床応用への妨げ（BMDgt）を用いた．データセットは，学習および検証に 422となっている．

枚，テストに 100 枚を利用し，学習時にはデータ拡張を行な

そこで本研究では，畳み込みニューラルネットワークが注視

った．

82

BMD gt

Output att

Output per (g/cm2)

linearFC

Pooling

Attentionmechanism

Relu

BN

Input

Output per

1x1 Conv
GAP
linear1.2

BN
1x1 Conv
Relu

Conv
Conv

ResNet50

Attentionmap

SigmoidBN
1x1 Conv

Attention branch

1.0

0.8

0.6

Perception branch

0.4

図 1. 畳み込みニューラルネットワークに注意機構を組み合わせた深層学習モデル

0.4

畳み込みニューラルネットワークには，ResNet50 に注意機

0.6

0.8

1.0

BMD gt(g/cm2)1.2

図 2. BMDgt と Outputper の関係

構を組み合わせた Attention branch network（図 1）を用いた．
本ネットワークでは，前半の ResNet50 で特徴抽出を行った

0.3

ResNet50 から出力された特徴マップを，注意機構を用いて注0.2

視領域を強調した後，Perception branch で推論を行う．本研究では，以下に示す損失関数 L が最小となるように学習を行った．
𝐿 = 𝑀𝑆𝐸&𝐵𝑀𝐷!" , 𝑂𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡#"" . + 𝑀𝑆𝐸&𝐵𝑀𝐷!" , 𝑂𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡$%& ., (1)Difference

後，Attention branch で Attention map を生成する．その後，+1.96SD: 0.235

0.1

Mean: 0.034

0
-0.1
-0.2

，もしく
ここで，MSE は Attention branch の出力（Outputatt）-0.3

は Perception branch の出力（Outputper）と正解ラベル BMDgt に−1.96SD: −0.167

対する平均二乗誤差である．なお，本研究では胸部 X 線画像

0.8
Mean

Perception branch の出力値を BMD の推定値とし，を入力画像，

図 3. Bland-Altman プロット

学習および検証用データセットを用いて 5 分割交差検証を行

0.4

0.6

1

1.2

利益相反の有無なった．精度評価は，テスト用データセットを用い，BMDgt になし

対する Outputper の相関を回帰分析により求めた．また，Bland-

文

Altman 分析により，BMDgt に対する Outputper の一致性を評価

献［1］堀場一輝，村松千左子，林達郎，他：歯科パノラマ X 線写真を用いた骨粗鬆症早期発見のための下顎皮質骨自動厚み計測法の開発．Med
Imag Tech 32(5):342−346，2014［2］石川真帆，山本浩一，松沢博明，他：胸部単純 X 線画像を利用した骨粗鬆症のスクリーニング．医用画像情報学会雑誌 35(2): 30−34，2018［3］Wang F, Zheng K, Lu L et al: Lumbar Bone Density Estimation From Chest
X-Ray Images: Anatomy-Aware Attentive Multi-ROI Modeling. IEEE TransMed Imag 42: 257−267，2023［4］Sato Y, Yamamoto N, Inagaki N, et al: Deep Learning for Bone Mineral
Density and T-Score Prediction from Chest X-rays: A Multicenter
Study. Biomedicines 10(9):2323，2022［5］Fukui H, Hirakawa T, Yamashita T, et al: Attention Branch Network: Learningof Attention Mechanism for Visual Explanation. arXiv:1812.10025v2，2019［6］Sukegawa S, Yoshii K, Hara T, et al: Is attention branch network effective inclassifying dental implants from panoramic radiograph images by deeplearning? PLoS ONE 17(7): e0269016，2022

した．

3. 結果
BMDgt に対する Outputper の関係を図 2 に示す．相関係数は0.769 を示し，胸部 X 線画像，年齢および性別を用いてアンサ［4］よりも，高い相関
ンブル学習を行った先行研究（R=0.63）が得られた．Bland-Altman 分析の結果を図 3 に示す．96%の患者が一致限界の範囲内に収まった．

4. 結論
畳み込みニューラルネットワークに注意機構を組み合わせることで，DXA 法と高い相関を持つ BMD の推定が可能であることが示された．

83

OP2-1
乳がん CAD 併用読影における画像診断学習システムの開発とその有効性評価
菅原 暉典*1，安倍 和弥*1，武尾 英哉*1，縄野 繁*2*1
神奈川工科大学大学院工学研究科電気電子工学専攻*2
新松戸中央総合病院
Development of an Interpretation System for Diagnostic Imaging Methods in CAD Combined Reading ofBreast Cancer and Its Evaluation
Akinori SUGAWARA *1，Kazuya ABE*1，Hideya TAKEO*1，Shigeru NAWANO*2*1 Graduate School of Electronic & Electrical Engineering, Kanagawa Institute of Technology*2 Shimmatsudo Central General Hospital
要旨：一般的に，医学生や研修医や経験の浅い医師は，典型的な症例や特徴的な症例を集めた画像症例集を利用して読影法を学んでいく．しかし CAD の普及により,画像だけでなく CAD の異常陰影候補検出結果も参考にしながら最終的な診断を下すことになる．そこで本研究では，CAD 併用を前提とした読影法における画像診断法学習システムを提案する．さらに，特定の病院に導入された CAD システムがその病院の画像を用いて追加学習を行い進化していく場合を想定し，CAD の進化に伴いこの画像診断学習シ
ステムも強化されていく仕組みも合わせて提案する．そして，本学習法で学んだ場合とそうでない場合の読影性能を読影実験により比較し，本提案システムの有効性を確認する．読影実験の結果は，学習を全く行わない場合の AUC は 0.65.従来のティーチング
ファイルで学習した場合の AUC は 0.71 であった.本研究で提案する学習システムを用いた場合の AUC は 0.81 と 3 つの学習法の中で最も向上した.
キーワード：ティーチングファイル,読影,乳がん腫瘤影，CAD

1.

扱うことで 10 年 20 年と画像枚数が増えても保管場所を取る

はじめに
一般的に，医学生や研修医や経験の浅い医師は，典型的な症こともなく,ティーチングファイルの情報量も増やすことが出例や特徴的な症例を集めた画像症例集，いわゆるティーチング

来る．

ファイルを利用して画像診断の読影法を学んでいく[1]．しか

3．実験
3.1 読影実験に使用する CAD システム

し，CAD（コンピュータ支援診断）の普及により，画像だけでなく CAD の異常陰影検出結果も参考にしながら最終的な診断を下すことになる．現在，そのような診断法における読影学習

今回の CAD システムについては，乳房のマンモグラフィ画

システムは存在しない．そこで本研究では，CAD 併用を前提

像（腫瘤影画像）を対象としており，主に癌センター東など国とした読影法における画像診断法学習システムを提案する。さ

内で撮影された５施設から収集した 550 画像から構成されてらに，特定の病院に導入された CAD システムがその病院の画いる．自動セグメンテーションの処理に Yolov5[3]を利用した．

像を用いて追加学習を行い進化していく場合を想定し，CAD

実験で使用した CAD の性能は，未知症例 50 例（1 患者につきの進化に伴いこの画像診断法学習システムも強化されていく

左右 2 方向の４画像なので計 200 画像）に対し，学習用の真陽仕組みも提案する．CAD の進化に伴い，画像診断法学習シス

性率が 86%であり偽陽性数/画像数[個]は，0.505 である．評価

テムのティーチングファイルも増えていくものである．そして，

用 Yolo 真陽性率 91%で偽陽性数/画像数[個]は，0.24 である．

本学習法で学んだ場合とそうでない場合における読影性能を

3.2 読影実験の方法

読影実験により比較し，本提案システムの有効性を確認する．

本研究では，3 つのパターンでの読影実験の詳細を表 1 に示

2. 提案するシステム導入後の流れ

す．学習の記憶が実験結果に影響するのを防ぐため，2 か月程

CAD 診断システムを病院に導入後,CAD システムの診断結度の期間を空ける．実験対象者は医療画像を学んでいる学生

果及び医者の診断画像をティーチングファイルとし一年間累14 人である．評価に使用する画像は全てのパターンで同様に，積をする． その後一年間蓄積した医者の診断画像を教師デー

200 枚である．実験場所は研究室で行い，カーテンを閉め，電タとして CAD の学習を行い,CAD の性能の強化を行う[2]．現

気を消し，光や太陽光の影響がなく画像が見やすい空間で行う．

場の医師や研修医は導入されたティーチングファイルで学習

未学習の後の 2 回目の実験では，7 人ずつ従来手法と提案手法をすることで,CAD の癖や導入された病院に沿った読影の学習に分けて行う．従来手法での学習の有無に関わらず，結果が未も行うことが可能となった．本システムは診断画像をデータで学習＜従来手法＜提案手法になることを示すためである．

84

未学習の実験では，システムの動作方法を説明後，従来手法でしているため，従来手法であっても学習は有効である．しかし，使用する読影評価システムでの読影評価を行った．従来手法の誤検出の数は多少増えてしまった．未学習と提案手法を比較す実験では，参考書に記載してある腫瘤の特徴をまとめたものでると，見落しの数は約半分に減少し，高い確信度での正解は約学習した後，従来手法で使用する読影評価システムで読影評価

 倍に増加した．さらに，誤検出の数も減少する結果となったを行った．提案手法の実験では提案型ティーチングファイルでROC 曲線グラフや AUC 値の比較から未学習＞従来手法＞提学習を行い，CAD 併用型読影評価システムで読影評価を行っ案手法であることを確認できたが，それぞれの実験パターンのた．その際に，CAD の性能として癌を約 90%見つけることが間に有意差があるかを確認した．有意差検定の結果を図 2 に示出来る点，1 患者あたりに１つ間違いを検出してしまう場合がす．図 2 より，未学習と従来手法の場合は t 値がｔ境界値の範ある点，全体の癌の中で見落としが 10%程ある点について読影囲に含まれてなく，P 値も 0.05 より大きいため有意差がある

評価を行う前に説明を行った．

とは考えられない．しかし，従来手法と提案手法，未学習と提案手法の場合は t 値が t 境界値の範囲に含まれており，P 値も表 1 3 つのパターンでの読影実験の詳細
未学習

従来手法

提案手法

未学習

医師の診断を

医師の診断と CAD 検での評基に作成した出を基に作成した画像

価.

画像 100 枚を

200 枚を評価前に学習

評価前に学習する.評価時には，評する.

価画像の CAD 検出画

0.05 より小さいため有意差があるとは考えられる．

像を併用して行う.

4．実験結果被験者 14 人の平均の ROC 曲線を図 1 に示す． 加えて，読影実験による被験者の中で癌検出の結果を表 5 に示す．読影実
図

験の結果は，学習を全く行わない場合の AUC は 0.65.従来のティーチングファイルで学習した場合の AUC は 0.71 であった.

３つの実験パターンでの有意差検定

6. まとめ
今後様々な症例のティーチングファイルを作成していく中で，症例に合わせた様々な機能を搭載することで学習の利便性を向上させることでシステムの普及に繋がると考えられる．
謝辞
研究遂行にあたり貴重なご指導を賜った武尾英哉教授に深謝いたします．
利益相反の有無なし
文

献［］ 寒川光治，染田邦幸，岩村俊，他：イントラネットによる画像診断ティーチングファイルシステムの構築．映像情報 medical,32(12),2000,
pp.670-675

図 1 被験者 14 人の平均 ROC 曲線［］ 野村行弘，増谷佳孝，三木総一郎，他：遠隔読影環境における多施設
連携型 CAD 開発，実運用，および継続的性能改善．Med Imag Tech，

5考察Vol. 32，No. 2，2014，pp.98-108

図  より，$8& 値で比較すると目的通り未学習＜従来手法＜［］ Redmon J, Divvala S, Girshick R, et al: You Only Look Once Unified, RealTime Object Detection. 2016 IEEE Conference on Computer Vision and
Pattern Recognition (CVPR), 2016, pp.779-788

提案手法となることを確認できた．また，未学習と従来手法を比較すると，見落しの数は減少し，高い確信度での正解は増加

85

OP2-2

診療放射線技師教育用ファントムを活用した画像解析競技の有用性
近藤 啓介*1*1
駒澤大学医療健康科学部
Usefulness of image analysis competition using phantoms for training radiological technologists
Keisuke KONDO*1*1Faculty of Health Sciences, Komazawa University

要旨：診療放射線技師教育において，自ら考え行動できる教育を目的に考察型の教育用ファントムを開発した．開発したファント
ムはＸ線の吸収率が異なる 3 種類（黄色・青色・橙色）の立方体ファントムと，立方体ファントムが縦横高さ各 3 個の計 27 個が入るブラックボックスで構成されている．課題は 27 か所の各位置に 3 種類の立方体ファントムの何色が設置されたかをＸ線撮影した画像から解析することである．
本教材を利用した競技大会「ブラックボックスコンテスト」を開催したところ，3 大学 6 チームが対面で参加した．事前に撮影した７方向から撮影したＸ線画像から最初に３種類を用いて解析し，追加で残りの方向の画像を選択して利用可能とした．解析の正確性と利用したＸ線画像が少ない方が高得点となる．アクティブラーニングとして自ら考え行動できる教育として利用可能性と，チーム戦でのコミュニケーション能力やチーム力育成の有用性を報告する．
キーワード：教育，画像解析，ファントム，問題解決能力

1. はじめに①

社会からは大学の教育において自ら考え行動できる学生の3 種類の XCUBE を各 9 個の計 27 個を BBOX にランダムに入れて封印する．

育成を期待されており，診療放射線技師を養成する学部学科も②

BBOX をいろいろな方向から X 線撮影を行う．

同様の教育を期待されている．しかしながら，指定規則による③得られた X 線画像から，BBOX のどの位置に何色のXCUBE が配置さえれているかを解析する．

カリキュラムが決まっており，必修科目が非常に多いのが特徴である．つまり診療放射線技師を目指す学生は時間的余裕が少④ない．そこで，専門知識を利用しつつ，1 日以内で実施可能な解析の正確性と時間，利用した画像枚数の少なさを点透化して評価する．

以上を１チーム（3 人から 4 人）で考察しながら行う，チー

新たな教育コンテンツが必要と考えられる．
そこで，新しい教育コンテンツの開発[1]を考えた，またそのム対抗戦の競技である．
撮影条件は管電圧 70 kv，1.0 mAs，SID 1.0 m であり，FujiFilm

教育に利用する専用の新しい教育ファントムを作成した．この社の FPD で，直線階調，画像処理は OFF で画像化した．

教育用ファントムを使った「ブラックボックスコンテスト」を開催しているが，今回初めての対面での開催となった．対面に

3. 交流大会

よる大会の開催方法と参加した学生や協力教員の意見より，開複数の大学の学生による交流大会を開催してきた． 2023 年

発した教育コンテンツの有用性を報告する．

3 月 27 日の大会では，駒澤大学に集合しての対面による開催

2. 教育コンテンツと教育用ファントムとなった．対面では限られた X 線撮影装置を交代で利用する開発した教育用ファントムは，3 種類の 1 辺の長さが 2 cmには時間が足りない．そこで，今回は事前に 7 方向から X 線の立方体ファントム（XCUBE）と XCUBE を縦横高さ各 3 個

撮影した画像を準備して配布する方法を採用した．最初は，上収納できる黒と透明の立方体の箱である．黒い箱を BBOX，透面・正面・側面から撮影した３つの X 線画像を配布し，追加で明の箱を CBOX と呼ぶ．BBOX と CBOX は，5 つの各面には

斜め 45 度から撮影した 4 方向から必要なものを選択してもら

A から E が印字されており，底面だけは何も印字されていなう．図 3 に上面から撮影した設置状況の写真と X 線画像を示

い．XCUBE の特徴は 2 つあり，ひとつは種類ごとに黄色・青

す．図 4 に斜め 45 度から撮影した設置状況の写真と X 線画像

色・橙色の色が異なっていること，もうひとつは種類ごとに Xを示す．図 4 の写真にある青色の台は，斜め 45 度から撮影を

線の吸収率が異なることである．図 1 に BBOX と XCUBE を補助するために作成した発泡スチロールの補助具である．図 3収納した CBOX，および XCUBE の各色 1 個の写真を示す．図

と図 4 にある通り，XCUBE の各色 1 個を一緒に撮影すること

2 には，3 種類の XCUBE から 3 個を重ねる 10 パターンの組みで，線量のばらつきを判断するための指標としている．解析方

合わせとその X 線画像を示す

法は，手計算のみとし，表計算ソフトやプログラミングの利用

教育コンテンツとしての利用方法を説明する．

は禁止とした．

86

評価方法は，正確性として 27 ヶ所の XCUBE の色を正解した個数を 1 個 1 点の最大 27 点とした．被ばくの少なさとして利用した画像枚数により，3 枚は 13 点，4 枚は 11 点，5 枚は 8
点，6 枚は 4 点，7 枚は 0 点とした．合計では最大 40 点となる．これを 3 回戦行い，総合得点を競い合った．

3. 結果と考察
各チームの得点を表にしたものを表 1 に示す．チーム名は申し込み順に原子名を順番に割り振った．27 ヶ所すべてを 3 回
戦とも正解したチームが 1 つだけあった，しかし利用した画像
枚数は 4 枚から 5 枚であり，難易度的には容易ではないことが確認できる． 参加した学生や教員の意見より，開発した教育
図 3 上面から撮影した設置状況の写真と X 線画像

コンテンツは考察型のアクティブラーニングとして有用であることが示唆された表 1 交流大会の成績
チーム

1 回戦

2 回戦

3 回戦

合計

H

5 枚 21 ｺ

3 枚 14 ｺ

5 枚 27 ｺ

91 点

He

3 枚 23 ｺ

4 枚 19 ｺ

4 枚 11 ｺ

88 点

Li

4 枚 27 ｺ

5 枚 27 ｺ

4 枚 27 ｺ

111 点

Be

5 枚 20 ｺ

3 枚 27 ｺ

4 枚 21 ｺ

100 点

B

3 枚 17 ｺ

4 枚 21 ｺ

3 枚 17 ｺ

92 点

C

4 枚 13 ｺ

4 枚 16 ｺ

4 枚 17 ｺ

79 点
図 4 斜め 45 度から撮影した設置状況の写真と X 線画像

3. まとめ対面での教育コンテンツとしても，開発した「ブラックボッ
クスコンテスト」は有用であることが確認できた．
謝辞「ブラックボックスコンテスト」の開催当日の学生の指導に協力いただきました，駒澤大学の志村一男教授，帝京大学の大
図1

BBOX と CBOX と XCUBE

谷浩樹教授，日本医療科学大学の山本絵夢助教，駒澤大学の村田渉助教に深謝いたします。本研究は JSPS 科研費 JP21K12162の助成を受けたものです．
利益相反の有無本研究で開発したファントムは株式会社京都科学から商品化されている．
文図2

献［1］近藤啓介, 志村一男：キュービックファントムを活用した論理的思考力の教育．駒澤大学医療健康科学部紀要: 第 18 号, 1-6, 2022

XCUBE の 3 種類から 3 個を重ねた 10 パターン

87

OP -

腹腔鏡手術シミュレーションにおける臓器の把持および変形操作の実装
琳太郎*1，林 雄一郎*1，小田 昌宏*2, 1，森 健策*1, 3, 4
*1
名古屋大学大学院情報学研究科*2
名古屋大学情報連携推進本部情報戦略室*3
国立情報学研究所医療ビッグデータ研究センター*4
名古屋大学情報基盤センター
Implementation of Organ Grasping and Deformation for Laparoscopic Surgery Simulation
Rintaro MIYAZAKI*1，Yuichiro HAYASHI*1，Masahiro ODA*2, 1，Kensaku MORI*1, 3, 4
*1
Graduate School of Informatics, Nagoya University*2
Information Strategy Office, Information and Communications
宮﨑*3

Research Center for Medical Bigdata, National Institute of Informatics*4
Information Technology Center, Nagoya University

要旨：本研究では，八分木構造および Position Based Dynamics (PBD)法に基づく変形モデルを応用し，腹腔鏡鉗子による臓器モデルの把持および変形操作を実装した．手術シミュレーションは医師や医学生が手術技術を習得するための有効な手段の一つとして期待されている．腹腔鏡手術用のシミュレータは既に製品化され，手術手技の習得に有効であることが示されている．しかし，臓器のような柔軟物体の変形シミュレーションは計算量が多くなりやすく，リアルタイム性を確保するために臓器モデル自体のポリゴン数や操作デバイスとの接触判定の効率化が求められる．本研究では，臓器モデルから生成した八分木構造のラフモデルを PBD 法によって変形する．さらにそのモデルと操作デバイスの接触判定を行うことでその効率化をおこなう．本手法をゲームエンジンである Unity に実装し，リアルタイムでの操作を実現した．
キーワード：腹腔鏡手術シミュレーション，変形モデル，局所細分化，マニピュレーション

1. はじめに
手術シミュレーションは医師や医学生が手術技術を習得するための有効な手段の一つとして期待されている．中でも，腹腔鏡手術シミュレータは既に製品化され、いくつかの研究調査によって手術手技の習得に有効であることが評価されている[1, 2]．シミュレータの開発において変形可能な臓器モデルは
法重要な役割を持つが，臓器のような柔軟物体の変形シミュレー
ションは計算量が多くなりやすく，リアルタイム性を確保するために臓器モデル自体のポリゴン数や操作デバイスとの接触判定の効率化が求められる．
先行研究では，臓器モデルから生成される八分木構造のラフモデルを Position Based Dynamics (PBD)法[3]によって変形する

図 1 八分木構造と PBD 法による変形プロセス手法を提案している[4]．空間分割手法の一つである八分木を利用し，階層化されたキューブ要素で臓器モデルを離散化して鉗子モデルの接近による八分木構造の細分化処理の詳細を示いる．より高精度にマニピュレーションを行うには，モデル表

し，胆のうモデルを例に鉗子モデルによる臓器モデルの変形操面に配置されたキューブを，鉗子モデルの操作領域で局所的に作のシミュレーションを行う．

キューブ要素を細分化し，高解像度化する必要がある．
関連研究では，四面体要素の動的な細分化手法の提案[5]や，

2. 手法

六面体要素の有限要素法を利用した細分化による変形計算のここでは，先行研究[4]の変形手法について簡単にまとめ，局

テスト[6]がされている．本稿では先行研究である，八分木構造

所細分化の処理手法，鉗子モデルによるキューブ操作について

および PBD 法に基づく変形モデル[4]に，腹腔鏡鉗子モデルの述べる．

接近によるキューブ要素の動的な局所細分化を実装した．手術

88

(a) 把持の様子

図 2 局所細分化の概念図
1）先行研究[4]の変形手法
図 1 は先行研究での臓器モデルの変形処理の流れを，肝臓モデルを例に 2 次元で図示したものである．初めに，高解像度の臓器サーフェスモデルを階層的なキューブで構造化する．次に，各キューブ要素にキューブ形状を維持する制約を与え，PBD 法
によって変形させる．最後に，キューブ 8 頂点からトリリニア(b) キューブ構造の重畳表示

補間を用いて臓器サーフェスモデル頂点をマッピングする．

図 3 胆のうモデルの変形シミュレーション

2）局所細分化の処理手法

ら細分化前のキューブの形状を推定し，復元するアルゴリズム

図 2 は局所細分化の概念を示したものである．キューブ要素の構築が必要となる．また，変形の妥当性の検証も必要であるの重心が手術鉗子モデル先端からのユークリッド距離 r 内にと考えられる．

位置する場合に，次のような処理を行う．
Step1

キューブ要素を 8 分割する．

Step2

キューブ 8 要素に対して，臓器モデルの外部にある

5. まとめ本研究では，八分木構造および PBD 法に基づく変形モデルを応用し，鉗子モデルの接近によるキューブ要素の動的な局所場合に非アクティブ化（変形計算の対象外に）する．
Step3

細分化を実装するとともに，胆のうモデルの変形シミュレーシ

Step1-2 を任意の回数分繰り返す．

ョンを行った．操作領域のキューブ構造の細分化によって高精3）鉗子モデルによるキューブ操作

度に行うことが可能になり，リアルタイムで変形操作が可能で鉗子モデルの位置と姿勢は VR コントローラによって操作あることを示した．

され，トリガー操作によって先端が開閉する．鉗子モデルの先謝辞

端とキューブ頂点の距離が閾値以下のとき，鉗子が閉じるとキ本研究は JSPS 科研費 (21K19898, 17H00867, 26108006)，JST
CREST JPMJCR20D5 ， ム ー ン シ ョ ッ ト JPMJMS2033
JPMJMS2214, JST SPRING JPMJSP2125 の支援を受けたものである．

ューブ頂点が鉗子モデルに追従する．

3. 実験
本研究では，八分木キューブ構造の生成と局所細分化処理を胆のうモデルに適用し，鉗子モデルによる臓器モデルの把持と利益相反

それにともなう変形のシミュレーションを行った．細分化処理

なし

有無
文

における距離 r は，r = 1.5 cm とした．胆のうモデルは患者 CT[1]

献Badash I, Burtt K, Solorzano C et al: Innovations in surgery simulation: areview of past, current and future techniques. Annals of Translational
Medicine 4(23): 453, 2016[2] Juan U González-Tova, Pallikonda S Madhulik: Systematic Review of
Laparoscopic Surgery and Simulation-based Training. World Journal of
Laparoscopic Surgery 10(3): 117-128, 2017[3] Muller M, Heidelberger B, Hennix M et al: Position Based Dynamics, J. Vis.
Comun. 18(2), 109-118, 2007
[4] Miyazaki R, Hayashi Y, Oda M et al: Octree cube constraints in PBD method
for high resolution surgical simulation, Proc. SPIE 12464, Medical Imaging,
124642N, 2023
[5] Wicke M, Ritchie D, Klingner BM et al: Dynamic local remeshing forelastoplastic simulation, ACM Transactions on Graphics, 29(4): 1–11, 2010[6] Gao R, Peters J: Plastic hexahedral FEM for surgical simulation. Int. J.
CARS, 17(12): 2183-2192, 2022

像から生成され，5000 個の三角形パッチと 2502 個の頂点を持
つ．VR 装置は Meta Quest 2 (Meta, USA)を用い，入力操作の実装および環境構築にはゲームエンジン Unity を用いた．

4. 結果と考察
図 3 に変形シミュレーションの結果を示す．図 3(a)は把持の様子，(b)はキューブ構造を重畳表示したものである．細分化前のキューブ数は 154 個，細分化後は 238 個であった．また，細分化後のフレームレートは 62.8 fps であった．
現段階では，鉗子が離れても細分化されたキューブ構造の解像度はもとに戻らないため，実用上の問題が残っている．今後
は，細分化された 8 キューブにおける 27 頂点の位置と速度か

89

OP2-43 時相腹部造影 CT 画像を用いた腎腫瘍解析
越野 魁都*1, 西岡 大*1 , 河田 佳樹*2
小針 悠希*3, 池田 篤史*4, 仁木 登*5*1
徳島大学大学院創成科学研究科 〒770-8506 徳島県徳島市中常三島町 2-1*2
徳島大学ポストフォトニクス研究所 *3 東京女子医科大学*4
筑波大学医学医療系 *5 株式会社医用科学研究所
Renal tumor analysis using multi-phase abdominal CT images
Kaito KOSHINO*1, Dai NISHIOKA*1, Yoshiki KAWATA*2
Yuuki KOBARI*3, Atsushi IKEDA*4 Noboru NIKI*5*1
Graduate School of Science and Technology for Innovation, Tokushima University*2
Institute of Post-LED Photonics, Tokushima University *3Tokyo Women’s Medical University*4
Faculty of Medicine, Tsukuba of University *4 Medical Science Institute
要旨：マルルチスライス CT 画像の発展により，腎臓の高精度な解析，診断，治療が可能となった．CT 画像撮影時に造影剤を用いる
ことにより，血管や臓器，病変などの情報をより正確に得ることが出来る．本研究では 3 時相腹部造影 CT 画像を用いて，特に判別が難しい乳頭状腎細胞がん，嫌色素性腎細胞がん，オンコサイトーマの 3 種類の小径腎腫瘍の解析を行う．腎腫瘍の特徴を定量化し，高精度の鑑別分類を目標とする．
キーワード：CT, 腎臓, 腎腫瘍

1. 背景・目的

3. 手法

腎がん患者の年間死亡者数は 1 万人を超え，年々増加傾向に

本研究では嫌色素性腎細胞がん症例, 乳頭状腎細胞がん症ある．また，術前に腎がんと診断して手術を行っても，良性腫例, オンコサイトーマ症例の解析を行う.手法は,(1)2D U-Net

瘍が 10%であり，医師・患者ともに負担となる．特に腫瘍径がを用いて造影 CT 画像を自動抽出 (2)抽出した多時相の腎臓を小さい場合(2.5cm 以下)は良性腫瘍の頻度が高く注意が必要

剛体レジストレーション (3)腎臓及び腎腫瘍にプロット点をである．マルチスライス CT の発展により腎臓，腎腫瘍内にお与え混合分布法を用いてクラスタリング (4)多時相間におけける多時相造影効果を明らかにすることでより正確な診断がる CT 値経時変化の解析からなる.

期待できる．本研究は動脈相・門脈相・平衡相の造影 CT 画像(1)造影 CT 画像から腎臓を自動抽出するために 2D U-Net をを用いてに腎臓，腎腫瘍を解析することで，良性腫瘍と悪性腫用いる.U-Net は入力された画像に対しセグメンテーションを

瘍の鑑別の可能性を追求する．

行う CNN アーキテクチャである.データセットとして 100 症例の腎臓・腎腫瘍を用い学習を行う.この学習データを用いて腎2. 撮影条件

臓・腎腫瘍を自動抽出する.2D U-Net の性能評価には Dice 係

東京女子医科大学病院から提供を受けた腎腫瘍の 3 時相造数を用いる.抽出結果を図 1 に示す。性能評価結果を表 1 に示

影マルチスライス CT 画像を CT 画像データベースに用いた．こす.

れらの画像はキャノンメディカルシステムズ社製 Aquilion
ONE と Aquilion で撮影された造影マルチスライス CT 画像である．撮影条件は管電圧 120kV， 管電流 60～500mA，再構成間隔
1.0mm であり，腎臓付近の腹部を撮影している．造影時間は 30
秒～300 秒である．

(a)腎臓・腎腫瘍(b)腎臓

図 1 2D U-Net を用いた腎臓・腎腫瘍の自動抽出結果

90表 '81HW の性能評価結果
動脈相

門脈相

平衡相

平均値(腎臓・腎腫瘍)

0.967

0.965

0.979

平均値(腎臓)

0.965

0.973

0.978

 抽出した  時相の腎臓・腎腫瘍を ,7. を用いてレジストレーションを行うレジストレーションとは関連性のある特徴を持つ複数の画像において画像内の位置を他方の画像内の位置に対応付ける空間的な返還を求める処理である。これにより 
時相の画像間の位置合わせが可能となる
D オンコサイトーマ

 腎臓・腎腫瘍に  画素間隔で ×× び  画素のプロット点を与えそれぞれの &7 値の遷移から混合分布モデルを用いてクラスタリングを行う上記の方法でクラスタリングした結果を図  に示す。

図 淡明細胞型腎細胞がんのクラスタリング結果
E 乳頭状腎細胞がん

 各プロット点の &7 値遷移と平均 &7 値を  時相それぞれ

図 各症例のクラスごとの &7 値平均で算出し解析を行う

利益相反の有無
なし

結果

文

献

>@ 日本泌尿器科学会，日本病理学会，日本医学放射線学会，腎癌取り扱い規約第  版，金原出版 

嫌色素性腎細胞がん  症例乳頭状腎細胞がん  症例オ
ンコサイトーマ  症例の解析を行った 各プロット点の平均&7 値を  時相それぞれで算出した結果を図  に示す いずれの症例も腎腫瘍のクラスタが  つとなったまた嫌色素性
腎細胞がんと乳頭状腎細胞がんは動脈相で &7 値平均が  未
満となる症例が多くみられた良性腫瘍であるオンコサイトー
マは動脈相で &7 値平均が  以上となる症例が多くみられた>@ Fahmi Khalifa et al, 3D Kidney Segmentation from Abdominal Images Using
Spatial-Appearance Models, Computational and Mathematical Methods in
Medicine,Vol 2017， pp1-10，2017>@ Olaf Ronneberger et al, U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image
Segmentation, Medical Image Computing andIntervention,Vol. 9351, pp234-241, Springer, LNCS, 2015

Computer-Assisted>@ 秋山亮太，徐睿，平野靖，木戸尚治，,7. のための *3*38 プログラミ
ング支援環境，0(',&$/,0$),1*7(&+12/2*<，9RO，1R，SS， 
>@ 中野翔大，鈴木秀宣，河田佳樹，他，多時相腹部造影 &7 画像を用いた腎腫瘍解析，信学技報YROQR0,SS


まとめ
多時相造影 &7 画像より腎臓・腎腫瘍を抽出し腎臓の剛体
レジストレーションを行ったレジストレーションした腎臓・>@ 西平健斗，西岡大，鈴木秀宣，河田佳樹，池田篤史，小針悠希，仁木登：3 時相腹部造影 CT 画像を用いた小径腎腫瘍解析，電子情報通信学会技術研究報告医用画像 vol.122，no.265，MI2022-71，pp.43-44，2022.11

腎腫瘍の各時相の &7 値を混合分布モデルに適用してクラスタリングしたクラス別の &7 値ヒストグラムを用いて  種類の腎腫瘍における造影剤の循環動態を明らかにした今後 時>@ 西岡大，西平健斗，越野魁都，鈴木秀宣，河田佳樹，小針悠希，池田篤史，仁木登：多時相造影 CT 画像データベースの腎臓・腎腫瘍の抽出，電子情報通信学会技術研究報告医用画像 vol.122，no.417，MI2022125，pp.210-211，2023.3

相腹部造影 &7 画像を用いた小径の腎腫瘍の高精度な鑑別診断が期待できることを示した

91

OP -5糸球体上皮細胞画像を用いた曖昧境界に対する領域抽出方法の開発
大野 侑亮*1，松浦 勉*2*1
群馬医療福祉大学 医療技術学部*2
東京都立大学大学院 人間健康科学研究科
Developing the method of region extraction for an ambiguous border using podocyte cell images
Yusuke ONO*1，Tsutomu MATSUURA*2*1
Department of Medical Technology and Clinical Engineering, Gunma University of Health and Welfare*2
Graduate School of Human Health Sciences, Tokyo Metropolitan University
要旨：人間が何らかの特徴を見出そうとするとき，自分にとって都合の良い情報を無意識に集めてしまう確証バイアスがかかる．
我々はこのバイアスを再現することで，機械学習の学習効率を上げることが出来ると考えている．本研究では，この一例として，腎疾患によって糸球体上皮細胞の足突起が変性することを客観的に捉えるために撮影された SEM 画像を用いることで，この画像の中で無意識に注目していると考えられる領域の自動抽出手法の開発を目的とする．本画像には，我々の興味がある領域とそれ以外の領域の境界が曖昧である問題が存在する．近年の領域抽出に関する研究では，学習を用いる場合が多いが，少量しかデータを集められない場合を想定して，ここでは楕円形状のフィルターと輝度勾配ベクトルを組み合わせることで，学習を伴わない手法の開発を行った．本手法を用いることで，後処理が少なく，手動で抽出したものと比較して高精度な領域抽出を可能とした．
キーワード：領域抽出，前処理，機械学習

1. 緒言

2. 解析対象とする画像データ

畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた学習では

本研究では，マウスの糸球体上皮細胞より，腎疾患による形

従来の機械学習のように特徴量の設計を行う必要はないが，大態の変性を客観的に捉えることを目的に撮影された SEM 画像量のデータが必要となる．少量データにおける学習では，しば[3]を用いる．使用したマウスは，野生型(WT)，糖尿野生型

しば過学習が起こり，汎化性能の低下が問題となる．近年では，(DMWT)，加齢型(oldWT)，変異型(Mu)，糖尿変異型(DMMu)のFew-shot Learning のような大規模モデルを転用した手法が増5 種類である．糖尿型はすい臓ランゲルハンス島𝛽細胞を破壊えているが，新規データに対する汎化性能を考える場合は，1

し，強制的にⅠ型糖尿病を惹起したものを，変異型は SIRP𝛼の枚の画像から根拠のしっかりとした情報をなるべく多く引き

細胞内ドメインを欠損したマウスを使用した．撮影倍率は出すことが求められる．また，人間が何らかの特徴を見出そう

13000 倍，画像枚数は，それぞれ 96 枚，97 枚，96 枚，58 枚，とするとき，特定の場所に無意識に注目して，都合の良い情報

109 枚である．

を集めてしまう確証バイアスがかかる．

これらの画像から人間が変性を判断するとき，中心に置かれこのバイアスが機械学習の学習過程において再現されるこている箇所を注目すると考えられ，恣意的に画像端を見て，形とで，精度や学習効率が高まることを我々は期待している．

態を判断することは考えにくい．よって，本研究では，画像中

我々は，領域抽出に着目して，前処理の段階で，このバイアス

心付近に抽出したい領域が存在することを前提に，我々が無意を再現する方法を模索した．よって，本研究では，SEM により識に注目していると考えられる関心領域の抽出を行う．ここで撮影された糸球体上皮細胞画像を用いて，我々が画像を観察す問題となるのが，関心領域とそれ以外の領域である非関心領域

るとき無意識に着目している領域の自動抽出手法の開発を目の境界が非常に曖昧となることである（図 1）．

的とした．
近年の領域抽出に関する研究では，FCN[1]のように学習モ
デルを用いることが多い．また，従来では，文献[2]のように形態学的な処理を行い，個々の画像ごとにパラメータを設定して，領域抽出を行っていた．これらの共通の問題点として，特に境界が曖昧な問題に対しては，作業者の主観が無意識に入り込むことが挙げられる．そこで，本研究においては，従来手法のよ
図1

うに関心のある領域を直接抽出する方法ではなく，非関心領域を推定し，これを排除することで，最終的に関心領域を残す手法の開発を行った．

92

曖昧な境界の関心領域を持つ糸球体上皮細胞画像

3. 提案手法合成された画像では，交点で囲まれる領域を抽出しているだ

提案手法では，関心領域を直接抽出する方法ではなく，非関けなので，孤立要素が表れることがある．そこでラベリング処

心領域を推定し，これを排除することで関心領域を残す．本提理を行い，最大面積を持つ要素のみを抽出する．

案手法は，以下の手順で計算される．

4. 結果，考察及び結論

1)

前処理

提案手法により抽出した領域について，手動で抽出を行った

SEM 画像は，被写体の状態や撮影者によって，画像の中心領域との一致率を次式で評価する．

輝度にばらつきがあることが予想されるため，事前に輝度の正𝑃 = 𝑛(𝐼𝑜𝑢𝑟 ∩ 𝐼𝑚𝑎𝑛 )/𝑛(𝐼𝑜𝑢𝑟 ∪ 𝐼𝑚𝑎𝑛 )

2)

(2)

𝐼𝑜𝑢𝑟 は，提案手法により抽出した関心領域を示し，𝐼𝑚𝑎𝑛 は，規化処理を行う．

手動で抽出した関心領域を示す．また，𝑛(⋅)は，領域内の要素

輝度勾配画像の生成数を表す．

本研究で扱う画像の関心領域には，足突起と呼ばれるかみ合

図 3 に関心領域の抽出例を示す．また，表 1 にマウスの種類

わせが存在するため，輝度の起伏が激しい場合が多い．それにごとの一致率の平均を示す．

対して，非関心領域では輝度の勾配がぼやけてなめらかである
ことが多い．よって，Harris-Stephens のコーナー検出[4]を利用
し，輝度勾配に基づく処理を行う．判別式を利用して，各座標に対して，フラットな領域の推定を行う（図 2 左）．
3)楕円フィルターの作成
関心領域が存在する確率は，画像中心から外側に向かうにつれ低くなると考えられる．画像中の被写体がどの方向に伸長し
図3ているかを捉え，その情報を元に楕円形状にフィルターを作成する（図 2 右）．

表1

関心領域の抽出例(左：元画像，右：抽出領域)

種類ごとの一致率平均

画像中心の座標を(𝑐𝑥 , 𝑐𝑦 )とし，任意の座標との相対座標を

Type

WT

DMWT

oldWT

Mu

DMMu

(𝑥̅ , 𝑦̅) = (𝑥 − 𝑐𝑥 , 𝑦 − 𝑐𝑦 )とすると楕円フィルター𝐼𝑒𝑙𝑙 (𝑥, 𝑦)は以

Ave.

0.80

0.80

0.83

0.81

0.81

SD

0.09

0.08

0.07

0.09

0.07

下の式で計算される．
𝐼𝑒𝑙𝑙 (𝑥, 𝑦) = 1 − (𝑐 2 𝑎−2 + 𝑠 2 𝑏 −2 )𝑥̅ 2 + (𝑠 2 𝑎−2 + 𝑐 2 𝑏 −2 )𝑦̅ 2 +2𝑐𝑠(−𝑎 −2 + 𝑏 −2 )𝑥̅ 𝑦̅

表 1 の結果より，本手法により抽出した領域と手動で抽出し(1)た領域を比較し，高い精度で関心領域の抽出が可能となった．

ただし𝑐 = cos 𝜃 , 𝑠 = sin 𝜃を意味している．このとき回転角𝜃

一方で，楕円フィルターの方向や扁平率が適切なものを抽出では中心座標から放射線状に小領域のエッジの割合を計算し，こきていないと一致率が小さくなることがわかった．よって，楕

れらの累積和から上位 3 方向を考えたときの中央値に当たる

円フィルターの諸元の決定方法の改善が今後の課題の一つで方向をとる．また，𝑎, 𝑏は楕円の長軸，短軸を意味するが，短ある．

軸の長さを基準にエッジの割合から推定した扁平率を掛ける

謝辞

ことで，これらを定める．

研究遂行に当たり画像データの提供をしていただいた群馬
県立県民健康科学大学

青木武生教授をはじめ，群馬大学

松崎利行教授，廣村桂樹教授に感謝いたします．
利益相反の有無
なし
文
図2
4)

献

［1］Lomg J, Sh elhamer E, Darrell T: Fully Convolution Networks for Semantic
Segmentation, CVPR2015: 3431-3440, 2015［2］元川嵩介，松浦勉，青木武生:腎糸球体足細胞画像からの細胞体の抽出とシグナル調節タンパク質𝛼と糖尿病による細胞変性識別の試み，
Med Imag Tech 33(5): 208-216, 2015［3］Takahashi S, Tomioka M, Hiromura K et al : SIRPα signaling regulates
podocyte structure and function, Am J Physiol Renal Physiol Vol.305 : 861870, 2013［4］Harris C, Stephans M: A Combined Corner and Edge Detector, in Proceedingsof the 4th Alvey Vision Coference: 147-151, 1988

輝度勾配要素と楕円フィルター

合成および後処理
輝度勾配画像は，非関心領域を推定しているため，中心付近が盛り下がる関数形状に，楕円フィルターは中心座標を頂点に外側に向けて値が小さくなる形状になっているため，これらを重ね合わせたとき，必ず交点が見つかる．この交点で囲まれる領域の内側を関心領域，外側を非関心領域として抽出する．

93

OP2-6
U-Net を用いた X 線画像による慢性便秘症の診断支援
直也*1，藤田大輔*1，佐貫 毅*2，木下 芳一*2，小橋昌司*2*1
兵庫県立大学大学院工学研究科

高島*2

兵庫県立はりま姫路総合医療センター
Diagnostic Support for Chronic Constipation by X-ray Images Using U-Net
Naoya TAKASHIMA*1，Daisuke FUJITA*1，Tsuyoshi SANUKI*2，
Yoshikazu KINOSHITA*2，Syoji KOBASHI*1
University of Hyogo, Graduate School of Engineering
Hyogo Prefectural Harima-Himeji General Medical Center*1*2

要旨：2019 年現在便秘の有訴者率は 34.8%と高く，加齢に伴って増加している．腹部 X 線画像から便秘の重症度やタイプを読影するためには習熟を要し，また主観的である．そのため，便秘の重症度や分類の手掛かりとすることを目的とし，ガスと便の量および所在を特定する技術が望まれている．腸管内ガスを定量的に評価する指標として GVS(gas volume score)があるが，医師が手動で算出する必要があり，実臨床への導入は難しい．そこで本研究では便秘診断支援法として，U-Net を用いた腹部単純 X
線画像からの便とガス領域の自動抽出法を提案する．加えて，便における同様の指標 SVS(stool volume score)と，ガス・便量を総合的に評価する指標 JVS(joint volume score)を提案する．本自動化手法による抽出領域と熟練消化器内科医によるマスク領域を比較したところ GVS，SVS，JVS がそれぞれ相関係数で 0.895，0.879，0.586 であった．また，同様に比較したところガス領域，
便領域，ガスと便の結合領域において DICE 係数はそれぞれ 0.650，0.474，0.640 であった．
キーワード：セグメンテーション，深層学習，腹部 X 線画像，便秘，CAD

1. はじめに（旧）製鉄記念広畑病院に来院し，腹部単純 X 線画像を2019 年に行われた国民生活基礎調査によると便秘の有訴撮影し，画像上に顕著な病変を有しない患者を無作為に抽者率は男性 25.4%，女性 43.7%，全体で 34.8%と高い．男女出した 95 名（男性 48 名，女性 47 名）を対象とした．平均

ともに加齢に伴って増加し，65 歳以上の有訴者率は男性

年齢は 62.3 歳で，標準偏差は 16.6 歳である．便秘症状の有64.1%，女性 72.3%となっている．慢性便秘症の症状，病態

無，ガス，便の量については無作為に抽出した．

は複数あり，正しい診断に基づいて適切に治療する必要が

3. 提案法
3.1 領域抽出法

ある．熟練の消化器内科医は，腹部 X 線画像の読影により，便秘の重症度やタイプを判断し，治療法，治療薬を選定している．しかし，経験の少ない医師や，消化器内科医以外

ガス，便領域の抽出は医用画像からの領域分割法としての診療科医では，腹部 X 線画像での診断は困難である．ま良く用いられる U-Net[2]を用いて行う．各画像に対して，

た，量や所在の把握も主観的な評価で行っており，医師の熟練の消化器内科医が，便領域とガス領域を手動で抽出し，知識や経験に依存するため，験者間変動，験者内変動が大

これをアノテーションデータとしてネットワークモデルをきい．

構築する．また，便領域とガス領域を結合した結合領域に他の手段として腹部 CT 検査があり，X 線画像の読影と比ついても同様に抽出モデルを構築する．入力画像は３チャ

較して腸内のガス・便の所在と量を容易に把握できるため，

ネルに，アノテーションデータはワンホット表現に変換す

病態鑑別に有効である[1]．しかし，放射線被ばく量が多く，る．学習時は，学習データに対する過学習を抑制するため，患者の金銭的負担も大きい．

移動，回転，ガンマ補正によるデータ拡張を適用する．オ

これらのことから，便秘の重症度の判別やタイプ分類のプティマイザは Adam を用い，検証データに対する Loss 値

手掛かりとすることを目的とし，ガスと便の量を客観的でを用いたアーリーストッピングを行う．また，検証データ

定量的に評価する方法や，腹部 X 線画像からの便，ガス領に対する Loss 値が最小となる重みを収束モデルとする．

域の自動抽出技術が望まれている．

3.2 ガス，便量，結合量の定量化

本研究では，便秘の画像診断支援法として，腹部単純 X

腹部のガス 量を文献[3]で 提案された Gas volume score

線画像からの便とガス領域の自動抽出法を提案する．

(GVS)で定量化し，式(1)で定義する．便量およびガスと便の

2. 被験者及び使用データ

結合量における同様の指標 Stool volume score (SVS)，Joint

94

volume score (JVS)を式(2)，(3)で定義する．
𝑁𝐺𝐴𝑆
𝑁𝑎𝑏𝑑𝑜𝑚𝑖𝑛𝑎𝑙𝑁
𝑆𝑉𝑆 = 𝑆𝑇𝑂𝑂𝐿
𝑁𝑎𝑏𝑑𝑜𝑚𝑖𝑛𝑎𝑙𝑁𝐽𝑂𝐼𝑁𝑇

𝐺𝑉𝑆 =

𝐽𝑉𝑆 =

𝑁𝑎𝑏𝑑𝑜𝑚𝑖𝑛𝑎𝑙

(1)
(2)
(3)

ここで，𝑁𝑎𝑏𝑑𝑜𝑚𝑖𝑛𝑎𝑙 が画像全体の画素数，𝑁𝐺𝐴𝑆 はガス領域の(a) 元画像

画素数，𝑁𝑆𝑇𝑂𝑂𝐿 は便領域の画素数，𝑁𝐽𝑂𝐼𝑁𝑇 はガスと便の結合(b) 真値画像(c) 予測画像

図 1 ガス領域の抽出結果例

領域の画素数である．

4. 実験結果
全データ 95 症例の 20%を評価データとし，残り 80%のデータを用いた４分割交差検証で実験した．バッチサイズは
16，学習率は10−4，学習減衰率は10−3を用いた．
U-Net を用いたガス領域の抽出結果例を図 1 に，便領域の(a) 元画像

抽出結果例を図 2 に，ガスと便の結合領域の抽出結果例を(b) 真値画像(c) 予測画像

図 2 便領域の抽出結果例

図 3 に示す．図 1 から図 3 は同一被験者に対する適用結果である．
本自動化手法による抽出領域と医師が手動で抽出した領域を比較したところ，GVS，SVS，JVS がそれぞれ 0.895，
0.879，0.586 の相関係数でスコア算出できた．また，同様に比較したところ，ガス領域，便領域，ガスと便の結合領域においてそれぞれ 0.650，0.474，0.640 の DICE 係数で(a) 元画像

スコア算出できた．

(b) 真値画像(c) 予測画像

図 3 ガスと便の結合領域の抽出結果例

5. まとめ・考察
本研究では，U-Net を用いた便，ガス領域の自動抽出法を提案した．また，便量及びガスと便の結合量を定量化する
スコアとして，SVS，JVS を提案した．提案手法は GVS，
SVS の定量化において高い相関係数を得ることができた．
図 1，図 3 より，各対象領域において，それぞれの最適ネッ
トワークモデルによる抽出結果は，真値と類似した結果が得られていることを確認した．これによって，X 線画像を用いた便秘診断支援に対する U-Net を用いたセマンティッ
クセグメンテーションの有効性が示された．
ガス領域と比較して便領域の DICE 係数が劣った原因としては，便領域がガス領域と比較して画像中で不鮮明である
ことがあげられる．加えて，DICE 係数は各画像中の対象領域の真値の画素数を基準に求められるため，画像中で真の便領域が小さいデータについて，より厳しく評価されたことも原因の一つとして考えられる．
今後の課題は，データ数増加による精度検証，方法論のパラメータ調整による性能の最大化，ファインチューニン
グを用いた結果との精度比較，臨床研究による本提案法の有効性評価である．

利益相反の有無なし
文

献［ 1 ］ A. S. Somwaru, "Imaging of Constipation and its Complications,"
Constipation, 2019［2］O. Ronneberger P. Fischer, and T. Brox, "U-Net: Convolutional Networks
for Biomedical Image Segmentation", International Conference on
Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, 2015, pp.
234-241［ 3 ］ A. Koide, T. Yamaguchi, T. Odaka, H. Koyama, T. Tsuyuguchi, H.
Kitahara, M. Ohto, and H. Saisho, "Quantitative Analysis of Bowel Gas
Using Plain Abdominal Radiograph in Patients with Irritable Bowel
Syndrome," The American Journal of Gastroenterology, 95(7), 1735–1741,
2000

95

OP3-1
DICOM 保存された CT 画像からノイズを取り除く
西本
*1

聡 *1

兵庫医科大学医学部形成外科

Reducing noises in DICOM formatted CT images
Soh NISHIMOTO*1*1

Department of Plastic Surgery, Hyogo Medical University

要旨：CT 撮影範囲内にＸ線吸収率が高い物質が存在するとメタルアーチファクトと呼ばれるノイズが画像に現れる.撮影時にアー
チファクトを軽減する方法も模索されているが.ノイズの含まれた DICOM 画像から 3 次元骨モデルを再構成しようとすると CT ス
ライス１枚ごとに手作業でメタルアーチファクトやベッドを取り除く作業が必要となっている.U-net 機械学習により頭蓋顔面 CT
画像中のノイズを低減して骨領域を抽出するシステムを構築した.頭頸部腫瘍患者の CT アーカイブ画像を使用し.512 x 512 =
262,144 pixel の検証画像 2000 枚において 1 画像辺り平均 14.83 pixel の誤差で予測できた.自動処理ができるため.大量データを処理することができる.
キーワード：DICOM, アーチファクト, ノイズ, U-net, 機械学習

1. はじめにの領域を抽出するため，画素値 1200 未満は 0 に，画素値 2040

X 線 CT を撮影する際撮影範囲内に金属製の補綴物など X 線

以上の領域は 2040 に置き換えた.閾値から 1020 を差し引き.4

吸収率の高い物質が存在すると，メタルアーチファクトと呼ばで割り.0 から 255 の範囲の数値とした.画像は PNG（Portable

れるノイズが画像に現れる.撮影時にこの種のノイズを低減す

Network Graphics）ファイルとして保存した.

2.手作業によるノイズ除去

る方法は存在するが.頭蓋顔面領域ではしばしば特に歯科補綴物メタルアーチファクトが含まれた DICOM 画像が臨床医の手閾値処理された PNG 画像に含まれる金属痕やベッドなどの元に提供される.CT 値に閾値を設定して骨領域を抽出し.3 次

ノ イ ズ を 一 つ 一 つ 目 視 で 確 認 し . 画 像 処 理 ソ フ ト GIMP

元の骨画像を構築するとメタルアーチファクトやベッドがノ（https://www.gimp.org）を用いて除去した.画素値 10 を閾値

イズとして残存する.そのため.画像処理ソフトなどを使い.ス（0 または 255）として 2 値化し.PNG ファイル（ターゲット画

ライスごとに手作業でノイズを除去する作業が行われている像）として保存した.

が.非常に手間と時間がかかる.そこで，骨画像を自動抽出し.

3）U-net ニューラルネットワークと学習

1.U-net

ノイズを除去する機械学習システムを構築した．

keras-unet（https://pypi.org/project/keras-unet/）を用

2. 方法

いて入出力とも 512 x512 の U-net モデルを構築した.最終的すべての手順は GPU: GeForce RTX3090 24.0GB ((nVIDIA,

な出力の活性化には.ReLU（Rectified Linear Unit）を用

Santa Clara, CA, USA)を搭載した Windows 10 Pro (Microsoft

い.Batch normalization オプションをつけた.損失関数としCorporations, Redmond, WA, USA)デスクトップ型パーソナルてコンピューターで行った.プログラミング言語として Python

Adabelief(https://github.com/juntang-zhuang/Adabelief-

3.8 (Python Software Foundation, DE USA) .Keras 3

Optimizer)を用いた.

平

均

二

乗

誤

差

を

.

最

適

化

に

は

(https://keras.io/)を Spyder 4.1.4 上で用いた.

2.機械学習1）データセット

元の DICOM 画像とそれに対応する対象画像のデータセット

公開され ている頭 頸部扁 平上皮 癌患者の CT 画 像：The
CancerImagingArchive

Public（7671 組）を.5671 組のトレーニングデータセットと 2000 組

Accessの検証データセットに分割した.DICOM の値は 1000 で割り.タ(wiki.cancerimagingarchive.net) の Head-Neck-Radiomics-

ーゲット画像の値は 255 で割り.正規化した.U-net モデルはト

HN1 をダウンロ ードし て使用 した .5mm 間隔 で撮影 された

レーニングデータセットを用いて.early stopping オプション

512×512 画素の DICOM（Digital Imaging and Communications（https://keras.io/api/callbacks/early_stopping/）で学習

in Medicine）水平談画像（各画素の値は 0〜4071）の順番を確させ.最適な重みを保存した.

認し.頭頂部から下顎までの画像を 120 例分抽出した[1].

3. 検証2）骨画像抽出（ターゲット画像作成）[2]2000 枚の検証用データセットの DICOM 画像を学習モデルに

1. 閾値による骨領域抽出

与え.出力画像を閾値 0.5 で二値化し予測画像とした.予測画

Python のライブラリ：pydicom（https://pydicom.github.io）

像とターゲット画像との間の平均二乗誤差を算出し.平均二乗を用い.各 DICOM ファイルからスライス画像を読み込んだ.骨

誤差と 512×512 を掛け合わせたものをデータセットの誤差画96

素数とした.

アーチファクトが真の情報を覆い隠している場所では完全に視覚化するために.二値化された予測画像は緑チャンネルで再現することは不可能であり.解剖学や臨床の知識で予測する表示し.ターゲット画像は赤のチャンネルで表示した.重ね合必要があった.そのため.本システムによる予測の「正しさ」はわせると一致する画素は黄色で表示され.エラー画素は緑色ま保証できないかもしれないが.概ね満足のいくものであったと

たは赤色で表示される.

考えている.

3. 結果

3. まとめ

訓練時間は 42 時間 53 分で 299 回の学習で最適値を得た.1

機械学習により頭蓋顔面領域 CT 画像からノイズを取り除き

画像辺りの平均二乗誤差は 5.66 x 10-5.標準偏差 1.58 x 10-

骨領域を取り出すシステムを構築した.

4.誤差画素数は平均 14.83 pixel.最大 568 pixel であった.ヒ
ストグラムを図１に示す.誤差画素数の多かったものから 6 枚

利益相反の有無
この研究の一部は中谷医工計測財団および JA 共済の研究補助を受けて行われた.

の重ね合わせ画像を図 2 に示す.再構築の 1 例を図 3 に示す．

図１ 2000 枚のデータにおける誤差画素数ヒストグラム
図 3 左は閾値で抽出した画像から再構築したもの、
右はノイズ低減後に再構築したもの[1]
図 2 予測画像を緑、ターゲット画像を赤、重ね合わせると一致した
画素は黄色で表示される。この例では誤差画素数は 324 であった

[2]

4. 考察
[3]

メタルアーチファクトの低減法としては.畳み込みニューラ
ルネットワーク[3]や敵対的生成ネットワーク[4]を活用したものなどいくつか報告されている.その多くは.硬組織だけで[4]なく軟組織の修復も意図している.本研究は骨の抽出に特化し.
ターゲット画像を二値化し単純化したことが高い予測精度に繋がったと考える.機械学習の精度とは.学習データの入力と出力の関係を表す関数法則が検証データで成立しているかど
うかということである.本研究では.アーチファクトやベッドを手動で除去した骨領域画像（ターゲット画像）を作成することが「正しさ」の鍵となっている.しかし.元の DICOM 画像では.

97

文 献
Nishimoto S, Saito T, Ishise H, et al. (2021) Three-dimensionalcranio-facial landmark detection in CT slices from a publicly
available database, using multi-phased regression networks ona personal computer. medRxiv: 2021.03.21.21253999.
Nishimoto S, Saito T, Ishise H, et al. (2022) Machine learningbased noise reduction for craniofacial bone segmentation in CT
images. medRxiv 2022.06.26.22276925
Park HS, Lee SM, Kim HP, et al. (2017) Machine-learningbased nonlinear decomposition of CT images for metal artifact
reduction. DOI: 10.48550/arxiv.1708.00244.
Nakao M, Imanishi K, Ueda N, et al. (2019) Three-dimensional
Generative Adversarial Nets for Unsupervised Metal Artifact
Reduction. IEEE Access 8: 109453–109465.

OP3-2

入力画像の雑音量調整による深層学習雑音除去法の性能改善
高橋 佳太郎*1，植田 貴之*1，山登 一輝*1，伊藤 聡志*1
*1 宇都宮大学大学院 地域創生科学研究科工農総合科学専攻情報電気電子システム工学プログラム
Improvement of Deep Learning-based Image Denoising Using Noise Control
Keitaro TAKAHASHI *1，Takayuki UEDA*1 ，Kazuki YAMATO*1 ，Satoshi ITO*1*1

University of Utsunomiya, Graduate Program in Information, Electrical and Electronic Systems Engineering

要旨：MR 画像の雑音除去問題では，生体構造の保持と雑音除去性能の双方を高めることが要求される．深層学習の登場により雑音処理能力は高められたが，それでも雑音量が多くなるにつれて雑音除去による生体構造の平滑化の度合いが大きくなる．本研究では，雑音除去処理前にローパスフィルタにより見かけの雑音量を低減した後に雑音除去フィルタを適用し，雑音除去後にハイパ
スフィルタにより高周波成分を復元する方法の検討を行った．本法では，雑音除去前に雑音量が減じられているので，雑音除去フィルタによる生体構造の損失は大きく低減される．深層学習雑音除去フィルタ(DnCNN)を利用した実験の結果，ハイパスフィルタ
による雑音の増幅は大きくなく，一方で生体構造の保存程度が顕著に改善される可能性が示された．PSNR と SSIM による定量的評
価によっても改善が確認された．
キーワード：雑音，ローパスフィルタ，深層学習，DnCNN

1. はじめに𝑁

生体より得られる NMR 信号は微弱であり，生体や電気信号

Q(𝑖, 𝑗) =( 𝑥 + 1 − 𝑖)
2

𝑁

( 𝑥)

由来の雑音が混入する．深層学習の利用により雑音除去フィル

2

2

+

(

𝑁𝑦
2

+ 1 − 𝑗)

2

(2)

𝑁𝑦 2

( )

2

2

タの性能は向上したが，それでも雑音量が多くなると画像の平雑音画像を R ,ローパスフィルタを L ，雑音抑制画像を S ，フ

滑効果が大きくなる傾向がある. これは，雑音と振幅変化が同ーリエ変換とその逆変換を F と IF とするとき，S は式(3)によ程度の信号は雑音と区別することができず，雑音除去とともにり与えられる．

除去されるためである．そこで，本研究では雑音除去前に見か(3)

S = IF[F[R]・L]

け上で雑音を抑圧した画像を作成し，雑音が減量化された画像

式(3)で得られた雑音抑制画像に雑音除去処理(Dn)を適用し，に対し雑音除去を行う新たな方法を提案する．本法によれば，

雑音抑制画像 D を得る．

雑音除去に伴う画像の構造損失の抑制が期待できる．

(4)

D = Dn(S)雑音の抑圧には周波数空間においてローパスフィルタを与D に対しハイパスフィルタ H = 1 + 𝑎Q(𝑖, 𝑗) を適用し，高周波

え，雑音除去後には，ハイパスフィルタを与えて高周波成分を成分を回復させて雑音除去像 E を得る.

回復させた．ハイパスフィルタにより雑音も増幅されるが，高(5)

E = IF[F[D]・H]

性能な雑音除去フィルタを使用すると処理全体として画像の本方法の処理の流れを図 1 に示す．本研究では雑音処理フィル

構造を残した効果的な雑音除去が期待できる．本研究では，雑タとして，深層学習利用で知られている DnCNN[1]を中心に検音除去性能の改善を目的として雑音除去フィルタの種類，ロー

討した.

パスフィルタの特性，および雑音量を変えて性能評価を行ったので報告する．

雑音画像
R

FFT

本研究で雑音除去前の前処理として，雑音抑圧効果が高く，かつ可逆フィルタである式(1)のローパスフィルタを使用した．
1
L(𝑖, 𝑗) =1 + 𝑎Q(𝑖, 𝑗)(1)

雑音抑制画像

Sの雑音除去像
DS

IFFT

S=IF[F[R]・L]

Denoising

2. 雑音量制御を導入した MR 深層学習雑音除去法

ロ
ー
パ
ス
フ
ィ
ル
タ
の
適
用

FFT

ハ
イ
パ
ス
フ
ィ
ル
タ
の
適
用

雑音除去像
E

IFFT

E=IF[F[D]・H]

図 1. 本研究の雑音除去法の処理図

ここで，(𝑖, 𝑗)は周波数空間のインデックス， Q(𝑖, 𝑗) は周波数空間のハイパスフィルタに相当し，a はフィルタ強度を決めるパ

3. DnCNNラメータである．入力雑音画像のサイズを𝑁𝑥 × 𝑁𝑦 とするとき，

DnCNN は入力層，中間層，出力層を含んだ 17 層によって構

Q(𝑖, 𝑗) は以下の式となる．

成された，画像の雑音除去に特化した CNN である．各層は，

98

入力データの特徴抽出のための畳込み，活性化関数，バッチ正の量の雑音画像に対して雑音除去処理を行う必要があるので，規化から構成される．DnCNN は雑音を含む画像から雑音成分

ブラインド雑音処理が有効であった．

を推定する残差学習法を用いる方法により雑音重畳画像と原提案法は，既存の雑音除去フィルタの前処理と後処理を加え画像が類似している場合に効果的な雑音除去ができる[2]．本るのみで性能の改善が期待できる．本稿では示していないが，研究では，雑音量を変えて学習を行い，雑音量が未知な画像に

BM3D[3]や WNNM[4]などの非学習型雑音除去フィルタに適用対応可能なブラインド雑音処理(BDnCNN)とした．

した場合にも PSNR の改善は少ないが細部構造の保存性に優れる結果が得られた．BM3D や WNNM との比較において深層

4. 雑音除去実験

学習雑音除去法の優れた性能が再確認された．また，BM3D でMR 画像 10 枚に対し，2.5%～7.5%のガウス型白色雑音をも有効性が認められ，雑音量制御は実用性が高い方法と考える．

重畳し，それぞれ DnCNN のみを用いた雑音除去(DnCNN), 雑6. まとめ

音 量 制 御 を 導 入 し た 深 層 学 習 雑 音 除 去 (Noise Controlled
DnCNN: NC-DnCNN) を適用した．雑音除去像の PSNR ，SSIM

雑音除去フィルタの前後に雑音量制御をと導入することにをそれぞれ表 1 に，フィルタ係数𝑎と PSNR の関係を表すグラより雑音除去性能を改善できる可能性が示された．深層学習雑フを図 2 に，雑音量 5.0%のときの雑音除去像を図 3 に示す．

音除去法を使用した実験では，再学習せずに雑音除去性能の改

表 1 に示すように，NC-DnCNN は実験を行った雑音量に対

善と画像の詳細構造保存を両立することができた．今後の課題

して，DnCNN よりも高い PSNR ,SSIM を得ることができた．

は，パラレル雑音除去法との併用や，拡散強調画像などへの応

また，雑音除去像を比較すると，DnCNN は全体的に画像の平用である．

表 1. PSNR[dB]と SSIM の評価結果

謝 辞

雑音量

評価方法

BDnCNN

NC-BDnCNN

𝑎

雑音量

PSNR

33.89

34.64

1.4

(2.5%)

SSIM

0.943

0.957

2.0

雑音量

PSNR

30.55

30.85

0.8

利益相反の有無(5.0%)

SSIM

0.901

0.911

1.2

なし

雑音量

PSNR

28.71

28.77

0.7

(7.5%)

SSIM

0.870

0.874

0.8

MR 画像を提供いただいたキヤノンメディカルシステムズ，
InformationeXtractionfromImages に感謝の意を表します．

文

献[1] K. Zhang et al., IEEE Tran Image Proc.，Vol.26，3142- 3155，2017.
[2] K.He，X.Zhang et al.,IEEE Conference on Computer Vision and Pattern

Recognition，pp.770-778，2016.
[3] K.Dabov, A.Foi et al.,``Image denoising with block-matching and 3D

filtering,"SPIE Electronic Imaging '06，No.6064A-30，California，2006.
[4]S.Gu, Q.Xie et al.,``Weighted Nuclear Norm Minimization and Its
Applications to Low Level Vision,"International Journal of Computer Vision，
Vol.121，pp.183-208，2017.

目標画像%'Q&11

雑音画像

1&%'Q&11

図 フィルタの係数𝑎と PSNR の関係
滑化が起きているのに対し，NC-DnCNN では，画像の細部構
造とコントラストの保存性能が，DnCNN と比べて優れている．
NC-DnCNN では DnCNN による雑音除去の前にローパスフ
ィルタを適用し，見かけ上の雑音量を低減させることにより
BDnCNN による雑音除去の際に伴う構造の損失を少なくすることができる．その後，ハイパスフィルタの適用によって画像

の復元ともに雑音が増幅するが，BDnCNN が効果的に雑音を図 雑音除去像(5.0%)への適用結果除去したために雑音の増幅は少なく，フィルタ全体として画像の構造を残した雑音除去を行うことができた．本法では，任意

99



OP3-3
異常データ検知トモグラフィと深層学習を用いた CT メタルアーティファクト除去の
ハイブリッド手法
賈澤娜*1，金喜正*1，藤井 克哉*1，滝沢 穂高*1，工藤 博幸*1
*1

筑波大学システム情報系
A Hybrid Method of Abnormal Data Detected CT and Deep Learning for CT Metal Artifact Reduction
Jia Zena*1, Heejeong Kim*1, Katsuya Fujii*1, Hotaka Takizawa*1, Hiroyuki Kudo*1*1
University of Tsukuba
要旨： 本論文では，CT におけるメタルアーティファクト除去の問題に対して，金属を通る投影データの異常値の場所を自動的に推定し除外して再構成を行う逐次近似法である異常データ検知トモグラフィ（ABT-CT）と深層学習を組み合わせたハイブリッド型の画像再構成法を提案する．シミュレーション実験の結果，提案手法は深層学習や ABD-CT を単独で用いる場合と比較して画質改善効果が大きく，有効であることが明らかになった．
キーワード： CT，画像再構成，逐次近似法，深層学習，メタルアーティファクト

1. はじめにて，測定された投影データ𝐛𝐛の画像再構成を行い CNN の入力本研究では，CT 分野で重要な未解決問題のメタルアーティ
ファクト除去を取り扱う．CT 撮影において被写体に金属が含まれている場合，フィルタ補正逆投影（FBP）法や通常の逐次近似再構成法では，ビームハードニング・統計雑音・散乱線の影響により再構成画像に著しいストリークアーティファクト
や黒帯アーティファクトが発生する．近年，歯科にとどまらず
人体に金属を埋め込む治療が多く行われるようになり，この問
題の重要性は高まっているが完全な解決策は存在しないのが現状である．本研究では，投影データに含まれる異常データを除外して画像再構成を行う巧妙な逐次近似再構成法である異常データ検知トモグラフィ[1],[2]（ABD-CT）と深層学習を組み合わせた強力なメタルアーティファクト除去手法を提案する．
提案手法では，ABD-CT の再構成画像を畳み込みニューラルネ
ットワーク（CNN）に入力して，画質を改善した再構成画像を出力する原理に基づいている．CNN の訓練は，シミュレーシ
ョンにより作成した金属あり ABD-CT 再構成画像と正解画像の組を多数集めた学習データを用いて，教師あり学習により行う．既に，筆者らのグループは低線量 CT とスパースビューCTの画像再構成に対して同じ原理の再構成法を提案しており，提案手法はこの手法をメタルアーティファクト除去の問題に拡張したものと位置づけられる．歯科用 CT 画像のデータセットを用いたシミュレーション実験を行った結果，提案手法は
ABD-CT，深層学習を単独で用いる場合と比較して，各々の欠点を補い合い高画質の画像を出力することが明らかになった．
アマルガム，チタン，鉄など吸収が比較的小さい金属のみならず，通常の手法では困難な吸収が大きい銀の場合にも提案手法
により十分な画質の画像が得られることが明らかになった．

画像𝐲𝐲を生成する．
投影
データ
b

ABD-CT
画像再構成

中間
画像

CNN
(ResNet)

y

再構成
画像
x

図 1 提案するハイブリッド再構成法の原理
Algorithm 1 (ABD-CTに用いる高速反復法のDLPMアルゴリズム)x ( 0 ) = 0, µi( 0 ) = 0 (i = 1,2, , I ), y I( 0+)1 = 0, z ( 0 ) = 0
k = 0,1,2, x ( k ,1) = x ( k ) + z ( k )− 1 (q < −1)
i = 1,2,  , Ix ( k ,i +1) = x ( k ,i ) + ( µi( k ) − λα )aiµi(k +1) = λα

λ =  q (−1 ≤ q ≤ 1)

 1 (q > 1)

 
 2
b − aiT x ( k ,i ) − ai µi( k )
q=− i
 2
α ai
データ項の処理

2




1 

x ( k , I + 2 ) = prox αβ x
x − ( x ( k , I +1) + y I( k+1) ) + β x NLTV )( x ( k , I +1) + y I( k+1) ) ≡ min
 (
NLTV
x
2α
 ( k +1)  ( k )  ( k , I +1)  ( k , I + 2 )y I +1 = y I +1 + x−x
NLTV項の処理
α >0x ( k +1) = x ( k , I +1)
Stepsize ( k +1)  ( k )  ( k , I +1)  ( k ,1)
Proximal Minimizationの処理
z
=z +x
−x

ABD-CT の原理を詳しく述べると以下のようになる．通常の圧縮センシング画像再構成では，L2 ノルムからなるデータ項
𝐿𝐿(𝐱𝐱)と正則化項𝑈𝑈(𝐱𝐱)の和で構成される次式の評価関数を最小化して画像再構成を行う．

𝑓𝑓(𝐱𝐱) ≡ 𝐿𝐿(𝐱𝐱) + 𝛽𝛽𝛽𝛽(𝐱𝐱), 𝐿𝐿(𝐱𝐱) = ‖𝐴𝐴𝐱𝐱 − 𝐛𝐛‖22 /2, 𝑈𝑈(𝐱𝐱) = ‖𝐱𝐱‖NLTV (1)ただし，本論文では滑らかな濃度変化を保存する性能が高い非局所トータルバリエーション（NLTV）を正則化項に用いる．
しかし，L2 ノルムのデータ項は金属を通る異常データに敏感に

2. 提案手法
図 1 に，提案手法の処理手順を表すブロック図を示す．提案

反応して，再構成画像に強いストリークアーティファクトや黒手法では，まず投影データに異常データ（本論文の問題では金

帯アーティファクトが発生する．そこで，ABD-CT ではその影属を通るビームハードニング・統計雑音・散乱線の影響を受け響を軽減するため，異常データの場所を自動的に推定し除外したデータ）が含まれている場合でもその影響を除外して高画質て再構成を行うロバスト推定の効果を持つ L1 ノルムデータ項

で画像再構成が行える ABD-CT と呼ばれる逐次近似法を用いを用い，次式の評価関数を最小化して画像再構成を行う．

100

𝑓𝑓(𝐱𝐱) ≡ 𝐿𝐿(𝐱𝐱) + 𝛽𝛽𝛽𝛽(𝐱𝐱), 𝐿𝐿(𝐱𝐱) = ‖𝐴𝐴𝐱𝐱 − 𝐛𝐛‖11 , 𝑈𝑈(𝐱𝐱) = ‖𝐱𝐱‖NLTV(2)

OPC-Radiomics から取得した歯科用 CT 実画像を用いて，シ

筆者らは既に ABD-CT をメタルアーティファクト除去に応用

ミュレーション実験を行った．69 人の画像から金属を含まなする研究を行ったが，L

い断面 100 枚を切り出し，各々の歯の部分に Fe と Ag を埋め効果は極めて大きい[3]．式(2)を最小化する逐次近似法としては，込んだ画像を作成して 90 枚を学習画像，10 枚をテスト画像と高速に収束する Dykstra 型スプリッティングに基づく反復法

して実験を行った．各画像に付け加えるメタルは 2～4 個の範（DLPM）[4]を採用する．Algorithm 1 に，DLPM 法の反復式を囲で変化させた．金属が Fe よりも Ag の方が吸収がはるかに

1 ノルムがアーティファクトを軽減する

まとめて示す．ABD-CT はメタルアーティファクト除去に有効

大きく，より難しい設定である．図 2 に，金属が Fe の場合とな再構成法であるが，メタルの場所を正しく推定する性能は必

Ag の場合の再構成画像例を示す．ABD-CT と深層学習を組みずしも十分でないため，条件が悪い場合には金属の周辺に誤差合わせた提案手法は最も高画質の画像を再構成できており，有が発生し画像を過度に平滑化しやすい問題点がある．

効な手法であることが確認できる．

更に画質を改善した再構成画像を得るため，図 1 に示すよう利益相反の有無：に，ABD-CT の再構成画像𝐲𝐲を画像変換のタスクを行う CNN に文

献[1] Kudo H, Takaki K, Yamazaki F, Nemoto T: Proposal of fault-tolerant
tomographic image reconstruction. Proceedings of 2016 SPIE Optics + Photonics(Development in X-ray Tomography), Paper No. 9967-55, 2016[2] 工藤: 異常データ検知トモグラフィ ABD-CT の概念提唱と事例紹介.
日本医用画像工学会第 40 回大会（JAMIT2021）P4-07, 2021
[3] 賈, 金, 工藤: 異常データ検知トモグラフィ ABD-CT の高速画像再構成
法とメタルアーティファクト除去への応用. 日本医用画像工学会第 41 回
大会（JAMIT2022）OP16-5, 2022
[4] Kim H, Sadakata K, Kudo H: Unified framework to construct fast row-actiontype iterative CT reconstruction methods with total variation using multi proximal
splitting. Proc

入力して画質を改善した最終的な再構成画像𝐱𝐱を求める．CNN
としては，残差ブロックを導入して学習が進みやすくしたネッ
トワークの ResNet を用いる．ResNet の学習は，多数の ABDCT 再構成画像𝐲𝐲𝑖𝑖 と正解画像𝐱𝐱𝑖𝑖 のペア(𝐱𝐱𝑖𝑖 , 𝐲𝐲𝑖𝑖 )(𝑖𝑖 = 1,2, ⋯ , 𝑁𝑁)を用

いて，次式の損失関数を最小化して行う．
2
𝑓𝑓(𝛉𝛉) = ∑𝑁𝑁
𝑖𝑖=1‖𝐱𝐱 𝑖𝑖 − ResNet 𝛉𝛉 (𝐲𝐲𝑖𝑖 )‖

なし

(2)

ただし，𝛉𝛉は ResNet のパラメータである．

3. シミュレーション実験

平均
PSNR

26
25
24

Fe

原画像（メタルなし）

PSNR=19.419
23
逐次近似法（L2ノルム＋NLTV） 22

PSNR=19.907
FBP法

21
20
19

PSNR=23.580
深層学習（FBP法＋CNN）

PSNR=25.105
提案手法（ABD-CT＋CNN）

PSNR=25.074
ABD-CT

平均
PSNR

25
20

Ag 原画像（メタルなし）

15

PSNR=8.081
FBP法

PSNR=8.701
逐次近似法（L2ノルム＋NLTV） 10
50

PSNR=16.117
深層学習（FBP法＋CNN）

PSNR=21.251
提案手法（ABD-CT＋CNN）

PSNR=19.064
ABD-CT

図 2 金属が Fe と Ag の場合の各手法の再構成画像

101

OP -

深層学習による血液エコーの非スペックル成分識別のロバスト性向上
森友雅*1，大村眞朗*2，長岡 亮*2，高 尚策*2，長谷川*1
富山大学大学院 医薬理工学環

英之*2

*2

富山大学 学術研究部工学系
Improvement of Robustness in Identification of Non-Speckle Components in Blood Echoes
Using Deep Learning
Yuga MORI ，Masaaki OMURA ，Ryo NAGAOKA*2，Shangce GAO*2，Hideyuki HASEGAWA*2*1
Graduate School of Pharma-Medical Sciences, University of Toyama*2
Faculty of Engineering, University of Toyama*1*2

要旨：静脈を対象とした高速超音波イメージングにおいて得られる血液エコーは，血球からの斑紋状パタン（スペックル成分）に加えて，非スペックル成分がみられることがある．非スペックル成分はスペックル成分とは異なる要因で発生しているものと想定され，この 2 つの成分を識別することで血液性状評価が可能になると考えられる．非スペックル成分が高輝度エコー帯の場合は視認や閾値処理などで識別できるが，血液エコーの輝度変化が不明瞭化した際に識別が困難になると考えられる．これまでにシミュ
レーションデータに対し，深層学習を用いて非スペックル成分の識別を試みている．実測データ解析の課題として，学習モデルにおけるシミュレーションデータの特徴量への過度な適合が挙げられる．そこで本検討では，敵対的学習に基づく学習モデルの改良を検討し，新たに識別結果のロバスト性を確認するとともに，実測データ解析の安定化を試みた．
キーワード：超音波，微小血栓，セグメンテーション，深層学習，敵対的学習

1． はじめに置において，点拡がり関数を考慮して包絡振幅のピークが 1/2倍に落ちる領域を 1 とし，その他領域を 0 とした．

静脈血栓症の予測や網羅的な脈管機能検査のために，血液中を循環する微小血栓の早期検出が求められる．血栓エコーなど

2.2. 実測データ（非スペックル成分）は血球エコー（スペックル成分）に比べて高輝度エコー帯として観察される場合があり，包絡振幅の閾

in silico データと同様に，スペックル成分に非スペックルが含値処理によって識別できる[1]．しかし，輝度変化が不明瞭化しまれる血液エコーを模擬し，平均粒径 10 µm の粒子が 0.5%存た際に識別が困難になると考えられる．本研究では，血液エコ

在する溶液（スペックル成分）に 40 µm の粒子（非スペックル

ーに対して非スペックル成分の識別精度の向上を行うために成分）を濃度 0～0.09%で混在させた．非スペックルの数密度

深層学習を用いる．これまでの検討では in silico データに基づは約 0〜25 点/mm3であり，散乱強度比は理論式よりスペック

いた学習モデルを構築した[2]．しかし，in silico データの特徴

ル：非スペックル=1:10 程度と推定される．

量に学習モデルが過度に適合し，実測データへの不適合性が課

3． 学習手法題である．本報告では in silico データに加えて実測データも関提案 手法の学 習全体像 を図 1 に示す ． U-Net [5]およ び

与させる敵対的学習手法を新たに構築し，実測データにも適合

Discriminator [6]の学習フェーズに分けて敵対的学習を行った．

可能かつロバストな学習モデルの作成を目指す．

2． 学習データ
2.1. in silico データ
数値シミュレーション（Field II [3, 4]）を用い，7.5 MHz リニ
アプローブの送受信音場において非スペックルが含まれる血液エコーを模擬し，段階的に非スペックルの数密度を増加させて異なる数密度のデータを作成した．スペックル成分を模した散乱体群を 30 点/mm3，非スペックル成分を模した散乱体を 0〜25 点/mm3 になるようにランダムに配置した．スペックルと非スペックルの散乱強度比はこれまでの検討より，安定した識別精度を示した最低条件（スペックル：非スペックル=1:5）

図 ：提案手法の学習全体像としている[2]．正解ラベルについて，非スペックルの散乱体位102

3.1. 従来手法
これまでの深層学習モデルは U-Net を，損失関数は式（1）を用いていた．式（1）によって in silico データ（𝑥𝑠 ）のセグメ
ンテーション結果（𝑥̂𝑠 ）と正解ラベル（𝑦𝑠 ）の損失を最小化す
る深層学習モデルになるようにパラメータが更新される．
𝐵𝐶𝐸𝐿𝑜𝑠𝑠 = −{𝑦𝑠 log 𝑒 𝑥̂𝑠 + (1 − 𝑦𝑠 ) log 𝑒 (1 − 𝑥̂𝑠 )}(1)

3.2. 提案手法
本検討では敵対的学習の影響を確認するために U-Net に加えて Discriminator を用いる．U-Net の損失関数は式（2），Discriminator が式（3）である．
𝐿𝑜𝑠𝑠𝑈−𝑁𝑒𝑡 = 𝐵𝐶𝐸𝐿𝑜𝑠𝑠 + 𝑤{(𝑥̂̂𝑡 − 0.5)2 + (𝑥̂̂𝑠 − 0.5)2 }2
𝐿𝑜𝑠𝑠𝐷𝑖𝑠𝑐𝑟𝑖𝑚𝑖𝑛𝑎𝑡𝑜𝑟 = (𝑥̂̂𝑡 − 1)2 + 𝑥̂̂𝑠

(2)
(3)

U-Net の損失関数は従来手法の目的に加えて，Discriminator の予測値が in silico（𝑥̂̂𝑠 ）または実測データ（𝑥̂̂𝑡）の場合でも同等の値（0.5）を出力するように深層学習のパラメータが更新される．本検討では w は 0.05 としている．対して Discriminator は
U-Net のセグメンテーション結果が in silico データ（𝑥̂𝑠 ）の場
合は 0，実測データ（𝑥̂𝑡 ）の場合は 1 と出力するように深層学
習モデルのパラメータが更新される．敵対的学習により，insilico データのセグメンテーション精度を保持しつつ，実測デ

図 ： つの学習モデルによるータの誤分類を抑制できると考えられる．

非スペックル成分の検出率の比較と出力の一例

4． 結果
謝辞

2 つの深層学習モデルを用い，in silico および実測データの本研究の一部は JSPS 科研費 18KK0110, 20J01391, 23K17225，

非スペックルの検出率を算出した結果，セグメンテーション像

田村科学技術振興財団の助成を受けたものです．

を図 2 に示す．従来手法を用いた際，実測データでは in silico
データと比較して検出率が大きく増加しており，セグメンテー
ション像も無作為な過剰抽出が多い．in silico データの特徴量

利益相反の有無を用いた深層学習モデルにおいて，実測データの特徴量に合致なししないケースが多いと考えられる．対して提案手法では，実測

文と in silico データの検出率は同等であり，実測データ間のばら

献［1］Omura M, Yagi K, Hasegawa H et al: J Med Ultrason 50: 131-141, 2023
［2］森友雅, 茂澄倫也, 長谷川英之ら：深層学習による静脈内異常エコー検出のためのシミュレーションによる基礎検討．日本音響学会秋季研究発表会予稿集: 3-7Q-4, 2022
［3］Jensen J.A, Svendsen N.B: IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Cont 39:
262-267, 1992
［4］Jensen J.A, Med Biol Eng Comput 34: 351-353, 1996
［5］Ronneberger O, Fischer P, Brox T et al: MICCAI, Springer: 234–241, 2015
［ 6 ］ Ian J. Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mirza Jean et al: Generative
adversarial nets, NIPS, 2014

つきも抑えられた．敵対的学習によって，in silico データに過度に依存しない深層学習モデルを実測データのセグメンテー
ションに反映できた．

5． まとめ
本報告では，血液エコー内の非スペックル成分をセグメンテ
ーションするための深層学習において，正解ラベルの用意が困
難な実測データを含めた敵対的学習手法を新たに検討した．
結果，実測データの過度な検出を抑制し，in silico データの傾向と類似することが確認された．今後，さらなるロバスト性の向上のために，Discriminator の条件依存性を確認するとともに，in vivo 血液データの評価も行う．

103

OP3-5高時間分解能を保持した超音波周波数特性解析の広帯域化
眞朗*1，長岡 亮*1，八木 邦公*2，長谷川 英之*1
*1
富山大学 学術研究部工学系

大村*2

金沢医科大学 医学部
Ultrasonic spectral analysis in multi-frequency excitation with high-frame-rate imaging
Masaaki OMURA*1，Ryo NAGAOKA*1，Kunimasa YAGI*2，Hideyuki HASEGAWA*1*1*2

Faculty of Engineering, University of Toyama
School of Medicine, Kanazawa Medical University

要旨：これまでに超音波高時間分解能イメージングを用い，超音波伝搬方向に対する周波数特性を解析することで，低ずりでの赤血球凝集および高ずりでの解放（赤血球単体）状態の評価可能性を検討してきた．本報告では，それらの状態をより高精度に指標化するために，広帯域解析に向けた送受信シーケンスおよび解析手法を新たに検証する．平均粒径が異なる均質な散乱体ファン
トムを計測し，散乱体サイズの推定精度を比較した．従来の単一周波数での解析結果に比して，広帯域化条件での散乱体サイズ推
定誤差の低減を確認した．また，血流速と血液性状の同時評価のために in vivo 頸動脈・静脈の超音波撮像を行った．健常例の動脈に比して，静脈の血液部分における散乱体サイズが平均 2 µm 大きく推定され，ファントムの散乱体サイズ推定誤差以上であった．
キーワード：超音波散乱，高時間分解能イメージング，周波数特性解析，血管，血液性状1. はじめにするために，平均粒径が異なる均質なファントムを計測した．

これまでに，超音波伝搬方向に対する周波数特性を解析する

粒径は 10，20，30 µm であり，エコー強度を概ね同程度にする

ことで，低ずりにおける血しょう中の赤血球凝集・連鎖およびために散乱体の重量パーセント濃度をそれぞれ 2，0.8，0.4%と高ずりにおけるそれらの解放（赤血球単体）状態を示すことがした．反射法により計測した減衰係数はそれぞれ 0.20，0.18，

できている [1, 2, 3]．我々のグループでは高時間分解能イメー

0.35 dB/cm/MHz である．

ジングを用いることで，実際の in vivo 拍動流における血流速

また，1 心拍あたりの高時間分解能イメージングが可能かをおよび血球の振舞いの同時評価の可能性を示してきた [4]．

評価するために，in vivo 脈管の超音波撮像も行った．

一方，それら状態を指標化する上で，散乱源となる大きさを

2.3 超音波周波数特性解析

数 μm～10 µm のスケールで高精度に推定するためには超音波

任意の深度𝑑において，超音波伝搬方向の周波数𝑓のパワー
スペクトル𝑃は式(1)のように示される．

プローブの受信帯域の制約を受ける．本報告では，広帯域プローブの複数周波数励起条件を新たに検討し，高時間分解能を保

4𝑑𝑓𝛼
𝑃(𝑓, 𝑑) = 𝑆(𝑑) ∙ exp [] ∙ 𝐵𝑆𝐶(𝑓)8.686

持したロバストな周波数特性解析法を提案する．

(1)

ここで，𝑆はシステムの音場特性，𝛼は減衰係数 [dB/m/MHz]，𝐵𝑆𝐶は後方散乱係数 [m-1 sr-1]を示す．同様に音響特性が既知な参照ファントムからのパワースペクトルは式(2)である．

2. 計測および解析手法
2.1 超音波送受信シーケンス
超音波送受信システム（RSYS0016，Microsonic）と広帯域リ

4𝑑𝑓𝛼ref
𝑃ref (𝑓, 𝑑) = 𝑆(𝑑) ∙ exp [] ∙ 𝐵𝑆𝐶ref (𝑓)8.686

ニアプローブ（L18-4，Konica Minolta）を用いて超音波 RF データを収集した．パルス繰り返し周波数（PRF）10 kHz で一回(2)

式(1)を式(2)で除算し，対象媒質の𝐵𝑆𝐶を算出できる [5]．

の平面波送信を行い，受信開口 F#1 で遅延和ビームフォーミ
ングすることで，低解像イメージを得た．異なる 3 つの送信角

𝐵𝑆𝐶 =度（−5，0，5 度）の低解像イメージを加算平均し，高解像イ
メージを形成した．
送信波の中心周波数は 7.8，
12.5 MHz とし，𝑃(𝑓, 𝑑)4𝑑𝑓(𝛼 − 𝛼ref )𝐵𝑆𝐶ref (𝑓)exp []𝑃ref (𝑓, 𝑑)
8.686

(3)

ここで，𝛼，𝛼refはファントムの減衰係数，𝐵𝑆𝐶refは理論値（Faran

2 周波数でのイメージング結果のフレームレートは 1736 Hz でモデル）[6]であり，参照ファントムの粒径は 10 µm である．

ある．

算出した𝐵𝑆𝐶の特徴量として，式(4)の近似式における傾き項

2.2 計測対象

𝑛（slope）を推定した．波長に対して微小な散乱体からの𝐵𝑆𝐶
はレイリー散乱に従い𝑛 = 4に近づくが，散乱体サイズが大き超音波周波数特性解析による散乱体サイズ推定精度を比較

104

くなると𝑛 < 4を示す．
(4)log10 [𝐵𝑆𝐶(𝑓, 𝑑)] ≈ 𝑛log10 𝑓 + log10 𝑏

式(5)に示す波数𝑘に対する誤差関数の最小解𝑎（散乱体サイズ）
および𝜙（体積分率）を求めた．𝜙は各ファントムの散乱体重量パーセント濃度で固定し，𝐵𝑆𝐶𝑡ℎ は，流体球の構造因子（干渉特性）を考慮した理論モデル [7]である．
2

𝐶𝑜𝑠𝑡(𝑎, 𝜙) = ∑ {𝑙𝑜𝑔10 [𝑖

𝐵𝑆𝐶𝑡ℎ (𝑘𝑖 )]}𝐵𝑆𝐶(𝑘𝑖 )(5)

3. 結果および考察

図 3 in vivo 頸動脈(1)・静脈(2)の血流強調像(a)，散乱体サイズ

粒径 10 µm ファントム，in vivo 頸動脈の血液について，各分布(b)，流速(c)および散乱体サイズ(d)の短時間変動

周波数および 2 周波数の平均パワースペクトルを図 1 に示す．
−20 dB 帯域について，励起周波数が 7.8 MHz のとき約 5～102 周波数の広帯域化により，低周波側（約 5～10 MHz）の S/N

MHz，2 周波数のとき 5～15 MHz であり，対従来約 50%増のを保持しつつ高周波側（約 10～15 MHz）の slope 変化を捉え広帯域化が確認できる．図 2 に各ファントムの𝐵𝑆𝐶 (a)およびられたと考えられる．

その特徴量を示す．slope (b)の推定結果について，各周波数に健常成人男性の頸動脈・静脈において，特異値分解法に基づ比べて 2 周波数の方のばらつきが小さい．散乱体サイズの推定

き血流強調像を生成し，ブロックマッチング法による流速およ結果 (c)についても，各周波数に比べて，2 周波数のばらつき

びずり速度解析 [4]を適用した．また，ファントムと同様の解が小さいかつ実際の平均粒径に近い傾向であり，2 周波数のと析手法により散乱体サイズを推定した．図 3 に評価指標の空間

き，20 µm 粒子ファントムでの最大平均誤差は 1 µm であった．

分布と短時間変動を示す．動脈に比べて静脈における散乱体サ
イズが平均的に約 2 µm 大きく推定された．血液は非ニュートン流体として振る舞い，動脈より静脈はずり速度が小さいため，
血球サイズの違いが表れている可能性が示唆される．

4. まとめ
本報告では，広帯域プローブの複数周波数励起条件を新たに検討し，広帯域・時間分解能・感度を保持したロバストな超音
波周波数特性解析を検討した．2 周波数での広帯域化により，

図 1 超音波伝搬方向に対する周波数スペクトル

ファントム散乱体サイズの推定精度を向上させ，in vivo 頸部脈
管では拍動周期あたりの血球サイズの推定を安定化させた．今後，in vivo 症例や薬剤応答の定量評価も行う．
謝辞
本研究の一部は JSPS 科研費 18KK0110, 20J01391, 23K17225，
田村科学技術振興財団の助成を受けたものです．
利益相反の有無なし
文 献［1］Higashiyama K, Kanai H et al: Jpn J Appl Phys 61: SG1046-1-10, 2022［2］Garcia-Duitama J, Cloutier G et al: Ultrasound in Med Biol 41: 2506-2519,
2015［3］Chayer B, Cloutier G et al: Clin Hemorheol Microcirc 74: 109-126, 2020［4］Omura M, Hasegawa H et al: Sensors 23: 2639, 2023
［5］Yao L, Medsen E et al: Ultrasonic Imaging 12: 58-70, 1990
［6］Faran J: J Acoust Soc Am 405: 405-418, 1951
［7］Franceschini E, Cloutier G et al: IEEE Tran Ferroelectr Freq Cont 58: 26682679, 2011

図 2 𝐵𝑆𝐶の周波数依存性 (a)，slope (b)および散乱体サイズ(c)
推定結果

105

OP4-1
確率的 Dykstra 型スプリッティングによる統一的なブロック反復型画像再構成法の構成：
CT と PET への応用
工藤

博幸*1,

金

喜正*1,

藤井 克哉*1*1

筑波大学システム情報系
Unified Framework to Construct Block-Iterative Image Reconstruction Methods by Stochastic
Dykstra-Like Splitting: Application to CT and PET
Hiroyuki Kudo*1, Heejeong Kim*1, Katsuya Fujii*1*1

University of Tsukuba

要旨： 本論文では，高速に収束するブロック反復型画像再構成法を構成する新しい数学的枠組みである「確率的 Dykstra 型スプリッティング」を提案し，それに基づき構築した CT と PET の画像再構成法を実装して高収束性を実証した．また，確率的 Dykstra 型
スプリッティングの数学的収束性を考察して，厳密に問題の解に概収束することを示した．長年の逐次近似画像再構成分野における未解決問題である，数学的に厳密な収束性を持つブロック反復法を構成する統一的な枠組みを示した研究といえる．
キーワード： CT，PET，画像再構成，逐次近似法，近接スプリッティング

1. はじめに

2. 提案手法

CT や PET の画像再構成では，対数尤度（最小 2 乗誤差）に正則化項を加えた凸評価関数を高速に最小化する逐次近似法が必要になる．特に，評価関数を部分評価関数の和に分解して部分評価関数毎に画像更新を行うブロック反復型（Row-Action型）再構成法が有効であることが知られるが，厳密に真の解に収束せず雑音特性が悪いことが長年問題とされてきた．その解決策として，緩和係数をゼロに近づけながら画像更新を行う手法[1],[2]がよく用いられるが，厳密な解に収束する証明がなく緩和係数制御に経験的なパラメータ設定が必要である．また，近年スパースビューCT や低線量 CT の画像再構成では正則化項に微分不可能な Total Variation（TV）などがよく使われ，それに対応する必要があることがこの問題を難しくしている．筆者
らは，緩和係数制御が不要なブロック反復型再構成法として既に DUCOA 法[3]，Dykstra 型スプリッティングに基づく RowAction 型反復法（DLPM 法）[4],[5]を構築したが，実用的に上手く動作する一方厳密な収束が保証される手法とはいえていな
い．
本研究では，これらの問題点を解決する新しいブロック反復型再構成法構築の数学的枠組みとして「確率的 Dykstra 型スプ
リッティング」と呼ばれる枠組みを提案して，CT の（複数の）正則化項＋最小 2 乗誤差を最小化する画像再構成問題，PET の
非負制約付き対数尤度＋正則化項を最小化する画像再構成問
題に適用した．その結果，どちらの場合も提案手法は非常に上手く動作して高速に収束し，計算時間や実装の容易さは既存の収束が保証されない類似手法と同等であった．確率的 Dykstra
型スプリッティングの収束性を保証するキーは，データアクセ
ス順序をランダムにする[2]，Dykstra 型スプリッティングに（強凸性がない最適化で問題の）摂動項の影響を消すトリックを精密に組み込む，の 2 つである．また，実用的に上手く動作する
データアクセス順序についても検討を行った．更に，提案手法の収束性を数学的に考察して，厳密な問題の解に概収束（almost sure convergence）することを証明した．

本論文では，次式の評価関数を最小化する CT の画像再構成を取り扱う．
𝑓𝑓(𝐱𝐱) ≡ 𝐿𝐿(𝐱𝐱) + 𝛽𝛽𝛽𝛽(𝐱𝐱), 𝐿𝐿(𝐱𝐱) = ‖𝐴𝐴𝐱𝐱 − 𝐛𝐛‖22 /2, 𝑈𝑈(𝐱𝐱) = ‖𝐱𝐱‖TV (1)ただし，𝐱𝐱 = (𝑥𝑥𝟏𝟏 , ⋯ , 𝑥𝑥𝑱𝑱 )𝑻𝑻 は画像ベクトル，𝐛𝐛 = (𝑏𝑏𝟏𝟏 , ⋯ , 𝑏𝑏𝑰𝑰 )𝑻𝑻 は投影データベクトル，𝐿𝐿(𝐱𝐱)は最小 2 乗誤差で構成されるデータ項，
𝑈𝑈(𝐱𝐱)は正則化項で通常 TV が用いられる．PET の画像再構成の場合には，データ項を KL Divergence に正則化項を Relative

Difference Prior などに変更することで対応でき，本論文の手法
は CT にも PET にも統一的に適用可能である．

筆者らは，文献[4],[5]において DLPM（Dykstra-Like Splittingwith Proximal Minimization）法と命名した，緩和係数制御の必要がない新しいブロック反復型再構成法を提案した．ＤLPM
法では，評価関数𝑓𝑓(𝐱𝐱)を次式のように部分評価関数の和の形に分解しておき，部分評価関数に順番に近接写像を作用させることで反復式を構成する．
𝑓𝑓(𝐱𝐱) ≡ ∑𝐼𝐼+1
𝑖𝑖=1 𝑓𝑓𝑖𝑖 (𝐱𝐱)𝑓𝑓𝑖𝑖 (𝐱𝐱) ≡ (𝑎𝑎𝑖𝑖𝑇𝑇 𝒙𝒙 − 𝑏𝑏𝒊𝒊 )𝟐𝟐 /2 (𝑖𝑖 = 1,2, ⋯ , 𝐼𝐼), 𝑓𝑓𝐼𝐼+1 (𝐱𝐱) ≡ 𝛽𝛽‖𝐱𝐱‖TV(2)

DLPM 法を Algorithm 1 に示す．数学的に DLPM 法は式(1)の最小化問題の双対問題をマルチブロックに拡張した ADMM 法で解くことで導出できるが，マルチブロックの ADMM 法は実用的に多くの問題に対して上手く動作する反面，厳密な収束性が証明できないことが知られる．
本論文では，DLPM 法に厳密な収束性を持たせるため，文献[2],[6]のようにデータアクセス順序を確率的にランダムに決定する手法を導入し，「確率的 Dykstra 型スプリッティング（SDLPM）」と呼ぶ．この手法では，部分評価関数のインデックス
集合を𝑆𝑆 ≡ {1,2, ⋯ , 𝐼𝐼 + 1}として，各反復回数𝑛𝑛において𝑆𝑆から一要素𝑖𝑖をランダムに選択し，𝑓𝑓𝑖𝑖 (𝐱𝐱)の近接写像により画像更新を行うことを繰り返す．そして，DLPM 法で必要となる摂動項の106

影響を消すトリック（Algorithm 1 における Proximal center の

タアクセス順序として，以下に述べるものを提案する．各反復

update）は，各部分評価関数の処理の直後に行う形に分配して，

回数𝑘𝑘の最初に，投影角度 index 集合𝜃𝜃 ≡ {1,2, ⋯ , 𝑃𝑃}にランダム並べ替え（permutation）を施した数列𝜃𝜃𝑘𝑘′ = {𝑐𝑐𝑘𝑘 (1), ⋯ , 𝑐𝑐𝑘𝑘 (𝑃𝑃)}を

1/(𝐼𝐼 + 1)の重みで行う．S-DLPM 法を Algorithm 2 に示す．本

求め，アクセス順序は投影データ index 𝑖𝑖を「角度𝑐𝑐𝑘𝑘 (1)の動径

論文では，S-DLPM 法は厳密な問題の解に概収束（almost sureindex 奇数 Gr（偶数 Gr），角度𝑐𝑐𝑘𝑘 (1)の動径 index 偶数 Gr（奇数convergence）することを数学的に証明した（各点収束は言えな

Gr），角度𝑐𝑐𝑘𝑘 (2)の動径 index 奇数 Gr（偶数 Gr）⋯角度𝑐𝑐𝑘𝑘 (𝑃𝑃)のい）．証明のキーは，S-DLPM 法が Chambolle らの「確率的主双対勾配降下法」

動径 index 偶数 Gr（奇数 Gr）」の順に並べて決定する．動径ににより行った．

ついて，奇数 Gr と偶数 Gr のどちらを先にするかも角度毎に[6]の特別な場合になっていることを示すこと

S-DLPM 法は，完全ランダムなデータアクセス順序を使用す

ランダムに決定する．そして，このルールで決めたアクセス順

るため，以下の点で使い勝手が悪く実用的な収束性も DLPM 法

序{𝜎𝜎𝑘𝑘 (1), ⋯ , 𝜎𝜎𝑘𝑘 (𝐼𝐼)}の順番でデータ項による画像更新を行い最と比較して遅い．実際の画像再構成では，1) 各メイン反復回後に正則化項による画像更新を行う．そして，アクセス順序は数𝑘𝑘のループ内で各 index が必ず一回使用される，2) 正則化項

ランダム性を最大にするため各反復回数𝑘𝑘で決め直しする．この処理の直後に画像を取り出せる，の 2 つの条件を満たすことの変更を加えた手法を P-DLPM 法と呼び，Algorithm 3 に示す．
S-DLPM 法と P-DLPM 法の提案が本論文の新規性である．

が望ましい．この条件を満足するランダムに近い実用的なデー

更に，式(1)の最小化問題に P-DLPM 法を適用して得られる具

Algorithm 1 (Original DLPMアルゴリズム)x ( 0 ) = (arbitrary), yi( 0 ) = 0 (i = 1,2,  , I + 1), z ( 0 ) = 0
k = 0,1,2, x ( k ,1) = x ( k ) + z ( k )i = 1,2,  , I + 1
Key Equations
 ( k ,i +1)
 ( k ,i )  ( k )1   ( k ,i )  ( k ) 2
x= prox αf i ( x ) ( x+ yi ) ≡ minx − (x+ yi ) + f i ( x )) (x2α
主変数updateyi( k +1) = yi( k ) + x ( k ,i ) − x ( k ,i +1) 双対変数update
x ( k +1) = x ( k , I + 2 )Proximal centerのupdatez ( k +1) = z ( k ) + x ( k , I + 2 ) − x ( k ,1)

体的な反復法を Algorithm 4 に示す．また，PET の非負制約＋正則化項付き最小化問題に P-DLPM 法を適用して得られる反復法も導出した．スパースビューCT と PET の画像再構成に適用した実験結果は発表で紹介する．利益相反の有無：
文

なし

献

[1] Dong J, Kudo H: Accelerated algorithm for compressed sensing using nonlinear
sparsifying transform in CT image reconstruction. Med Imag Tech 35, 63-73, 2017[2] Tanaka E, Kudo H: Subset-dependent relaxation in block-iterative algorithms
for image reconstruction in emission tomography. Phys Med Biol 48: 1405-1422,
2003[3] 李, 工藤: 非線形計画問題の双対性を用いた統計的 PET 画像再構成.電子情報通信学会論文誌 J87-D-II: 62-70, 2004
[4] Kim H, Sadakata K, Kudo H: Unified framework to construct fast row-actiontype iterative CT reconstruction methods with total variation using multi proximal
splitting. Proc ICBIP2021, 65-71, 2021
[5] Sadakata K, Kim H, Kudo H: Unified approach to fast convergent row-actiontype iterative methods for PET image reconstruction using multi proximal splitting.
Journal of Image and Graphics 10: 82-87, 2022
[6] Chambolle A, Ehrhardt MJ, Richtárik P, Schönlieb C-B: Stochastic primal-dual
hybrid gradient algorithm with arbitrary sampling and imaging applications. SIAM
J Opt 28: 2783-2808, 2018

Algorithm 2 (S-DLPMアルゴリズム)x ( 0 ) = (arbitrary), yi( 0 ) = 0 (i = 1,2,  , I + 1), z ( 0 ) = 0
n = 0,1,2, 
S = {1,2, , I + 1} からランダムにインデックス i を選択
1   (n)  (n) 2x ( n +1/ 2 ) = prox αf i ( x ) ( x ( n ) + yi( n ) ) ≡ minx − ( x + yi ) + f i ( x ))
 (
x
2α



主変数update ym( n ) + x ( n ) − x ( n +1/ 2 ) (for m = i )ym( n +1) =   ( n )双対変数update ym(otherwise) ( n +1)  ( n )  ( n +1/ 2 )  ( n )
z
=z +x
−x
Proximal centerのupdatex ( n +1) = x ( n +1/ 2 ) + z ( n +1) /( I + 1)

Algorithm 4 (式(1)の問題に対するP-DLPMの具体的アルゴリズム)

Algorithm 3 (P-DLPMアルゴリズム)x ( 0 ) = (arbitrary), µi( 0 ) = 0 (i = 1,2,  , I ), y ( 0 ) = 0, z ( 0 ) = 0
k = 0,1,2,  Main Loopx ( 0 ) = (arbitrary), yi( 0 ) = 0 (i = 1,2,  , I + 1), z ( 0 ) = 0
k = 0,1,2, 

アクセス順序 {σ k (1), σ k (2),  , σ k ( I )}を計算

アクセス順序{σ k (1), σ k (2), , σ k ( I )}を計算

l = 1,2, , I + 1 Sub Loopn = k ( I + 1) + l

l = 1,2,  , I + 1

σ (l ) (for 1 ≤ l ≤ I )n = k ( I + 1) + l , i =  k
 I + 1 (for l = I + 1)

if 1 ≤ l ≤ I then i = σ k (l )データ項の処理if l = I + 1 then

TV項の処理 
b − aiT x ( n ) + µi( k ) / α  ( n +1/ 2 )  ( n ) , xt =α i= x + t ai , µi( k +1) = µi( k ) − t 2
1 + α ai
1   (n)  (n) 2x ( n +1/ 2 ) = prox αf i ( x ) ( x ( n ) + yi( n ) ) ≡ minx − ( x + yi ) + f i ( x ))
 (
x
2α



主変数update ym( n ) + x ( n ) − x ( n +1/ 2 ) (for m = i )ym( n +1) =   ( n )双対変数update ym(otherwise) ( n +1)  ( n )  ( n +1/ 2 )  ( n )
z
=z +x
−x
Proximal centerのupdatex ( n +1) = x ( n +1/ 2 ) + z ( n +1) /( I + 1)

2




1 

x ( n +1/ 2 ) = prox αβ x ( x ( n ) + y ( k ) ) ≡ minx − ( x ( n ) + y ( k ) ) + β x TV )
 (
TV
x
α
2




y ( k +1) = y ( k ) + x ( n ) − x ( n +1/ 2 )







Proximal centerz ( n +1) = z ( n ) + x ( n +1/ 2 ) − x ( n ) , x ( n +1) = x ( n +1/ 2 ) + z ( n +1) /( I + 1) のupdate107OP4-2

深層学習にフラクタル画像を用いたスパースビューCT 再構成
川口 廉*1，橋本 雄幸*1
*1
杏林大学大学院保健学研究科保健学専攻
東京都三鷹市下連雀 5-4-1，kawaguchi1811h@std.kyorin-u.ac.jp
Sparse-view CT reconstruction using fractal images for deep learning
Ren KAWAGUCHI*1，Takeyuki HASHIMOTO*1*1
Graduate School of Health Sciences, Kyorin University
要旨：CT 検査は医療被ばくを増加させている．被ばくを低減する方法として，投影数を減らすスパースビューCT がある．しかし投影数を減らすと，ストリーク状のアーチファクトが発生する．深層学習を用いた研究では，従来の再構成法よりも高い画質が得られると報告されている．一般に，深層学習には多くの実画像が必要であり，医用画像では法的・倫理的な問題から収集が困難な場合がある．本研究の目的は，フラクタル画像を用いることで実画像の枚数を減らしても画質を向上させることができるかを検討することである．フラクタル画像は Python で生成し，CT 画像は腹部 CT 画像を使用した．それらから 18，36，60 投影を作成し，FBP 法でスパースビュー画像を生成した．そこから作成したデータセットを用い，U-Net と FBPConvNet で学習し，画質の改善を試みた．フラクタル画像を学習に使用することで，CT 画像のみよりも優れた画質が得られた．このことより，フラクタル画像を用いることで実画像の枚数を減らすことができると示唆された．
キーワード：スパースビューCT，フラクタル，深層学習

1. はじめにータセットから取得した腹部 CT 画像を 256×256 pixels にリ

放射線は医療に多大な恩恵をもたらす一方で，医療被ばくをサイズしたものを用いた[4]．これらの画像からパラレルビー

伴う欠点がある．日本で最も多い医療被ばくは，CT (computed

ムで 180°収集を仮定し，18，36，60 投影のサイノグラムを取

tomography) 検査によるものである．CT 検査において被ばく得した．次に，FBP (filtered back-projection) 法で再構成し，スを低減する方法として，投影数を減らすスパースビューCT がパースビュー画像を作成した．深層学習用のデータセットは，ある．しかし，投影数を減らすと，従来の解析的手法で再構成

入力画像をスパースビュー画像，教師画像を元の画像とした．

された画像にストリーク状のアーチファクトが発生する．画像

データセットの内訳は，学習にはフラクタル画像 9000 枚と CT

再構成法においては，解析的手法に代わって統計的手法が提案

画像 1000 枚，テストには CT 画像 403 枚を用いた．

されているが，高い計算コストに加え，アルゴリズムの性能を

2）深層学習高めるために必要ないくつかのハイパーパラメータ（正則化の本研究では U-Net と FBPConvNet を用いた[1]．それらのネ強度や収束までの反復回数など）のチューニングが必要である．

ットワーク構造を図 1 に示す．U-Net は，3×3 Convolution，

近年では，深層学習を用いた研究も広く行われている．深層

Batch Normalization，ReLU の繰り返しと，プーリングにはスト学習を用いたスパースビューCT の研究では，従来の再構成法

ライド 2 の 2×2 Maxpolling，アンプーリングにはストライド 2よりも高い画質が得られると報告されている[1]．しかし，深層の 3×3 Deconvolution で構成されている．FBPConvNet は U-Net

学習には大量の実画像が必要であり，医療画像においては法律に対し，入力を出力に add で結合している．学習条件を表１に的や倫理的な理由で収集が困難な場合がある．片岡らは，事前示す．

学習にフラクタル画像を用いることで，実画像を用いるよりも

3）評価指標高い画像認識精度が得られることを報告した[2]．そこで，事前再構成画像の精度を評価するために，PSNR (peak signal-

学習にフラクタル画像を用いることで，再構成画像の画質が向

to-noise ratio)と SSIM (structural similarity)の 2 つを用い上する可能性があると考えた．本研究の目的は，フラクタル画

た．PSNR は，以下の式で算出した．

像を用いることで実画像の枚数を減らした場合でも画質を向

𝑃𝑆𝑁𝑅 = 10 log10 (上させることができるかを検討することである．

𝑀𝐴𝑋𝑌2
𝑀𝑆𝐸

)

(1)

ここで，𝑀𝐴𝑋𝑌2 は標準画像の最大画素値である．SSIM は，以下の式で算出した．

2. 方法
𝑆𝑆𝐼𝑀(𝑥, 𝑦) =1）データセット
フラクタル画像は，Python で IFS (iterated function system) を(2𝜇𝑥 𝜇𝑦 +𝑐1 )(2𝜎𝑥𝑦 +𝑐2 )2 +𝑐 )(𝜎 2 +𝜎 2 +𝑐 )(𝜇𝑥2 +𝜇𝑦
1
2
𝑥
𝑦

(2)

ここで，𝜇𝑥 ，𝜇𝑦 は画像の平均画素値，𝜎𝑥𝑦 は画像の共分散，𝜎𝑥 ，

用いて 256×256 pixels で作成した[3]．CT 画像は，CHAOS デ108

𝜎𝑦 は画像の標準偏差，𝑐1 ，𝑐2 は定数である．

図１

ネットワーク構造 (a)U-Net，(b)FBPConvNet

表１

学習条件

バッチサイズエポック数

1枚

図 3 再構成画像 (a)U-Net，(b)FBPConvNet

上限 100 回（損失が 5 エポック中に0.0001 より変化が小さい場合終了）

最適化手法

Adam

損失関数

平均二乗誤（MSE）の両方で高い評価値を示した．また，FBPConvNet は U-Net に比べていずれも高い評価値を示した．

4. まとめフラクタル画像を用いることで，CT 画像のみよりも画質が向上することがわかった．このことから，フラクタル画像を用いることで，実画像の枚数を減らすことができることが示唆された．また，U-Net と比較して FBPConvNet が優れいていることが示された．

3. 結果
それぞれのネットワークを用いて画質を改善した画像を図2 に示す．どちらのネットワークでも投影数が多くなるにつれて視覚的にアーチファクトが低減し，構造の回復が見られた．
また，フラクタル画像を用いて事前学習を行うことで，事前学習なしの場合と比べアーチファクトが低減し，構造の回復が見

利益相反の有無られた．SSIM は事前学習あり，なしの U-Net でそれぞれ，18なし

投影：0.615，0.486，36 投影：0.745，0.667，60 投影：0.781，
文

0.743 であった．PSNR は 18 投影：12.74，12.45，36 投影：20.30，

献[1] K. H. Jin, M. T. Mccann, E. Froustey, et al. “Deep Convolutional Neural
Network for Inverse Problems in Imaging.” IEEE Trans. Image Process.
2017, 4509–4522.
[2] H. Kataoka, K. Okayasu, A. Matsumoto, et al. “Pre-training without Natural

20.20，60 投影：24.54，23.69 であった．FBPConvNet では SSIM
はそれぞれ，18 投影：0.617，0.488，36 投影：0.755，0.700，
60 投影：0.814，0.746 であった．PSNR は 18 投影：14.14，12.60，

Images.” International Joumal of Computer Vision (130), 2022, :990-1007.

[3] Barnsley, M. F. “Fractals everywhere.” New York: Academic Press, 1988.
[4] Emre Kavur, et al. “CHAOS Challenge - combined (CT-MR) healthy

36 投影：20.49，20.24，60 投影：24.69，24.50 であった．これ
らより，どの投影数においても事前学習ありの SSIM と PSNR

abdominal organ segmentation.” Medical Image Analysis (69), 2021.

109

OP4-3
深層学習を用いた角度欠損 CT 画像再構成の敵対的反例とその解決法： 深層学習と逐次近似再構成法のハイブリッド法青木 翔吾*1，藤井 克哉*1 岡部 蒼太*1 佐藤 悠輝*1 工藤 博幸*1
*1
筑波大学大学院システム情報工学研究科情報理工学位プログラム
Practical adversarial example of deep learning in CT image reconstruction and its solution by
combining deep learning and iterative CT reconstruction
Shogo AOKI*1，Katsuya FUJI*1，Souta OKABE*1，Yuki SATO *1，Hiroyuki KUDO*1*1
Graduate School of Science and Technology Degree Programs in Systems and Information Engineering
Master’s/Doctoral Program in Computer Science, University of Tsukuba
要旨：角度欠損がある投影データの場合には，フィルタ補正逆投影法（FBP 法)などの解析的手法では著しい画質劣化が発生し，画像と投影データの関係式を反復法で解く逐次近似画像再構成法が有効であることがよく知られるが，未だに投影データが完全な場合と同等の画像を得ることは困難である．本発表では，角度欠損 CT の画像再構成を近年精力的に研究されている深層学習単独で行った場合に，顕著な構造物の欠損が発生する幾つかの典型的な敵対的反例を示す．また敵対的反例の画質劣化を改善するため，
深層学習と逐次近似再構成を組み合わせたハイブリッド再構成法を提案する．
キーワード：医用画像，CT 画像再構成，深層学習，圧縮センシング

1. はじめに

2. 提案手法

本発表では，問題として重要性が高く歴史がある角度欠損がある投影データからの CT 画像再構成問題を取り扱う．角度欠損がある投影データの場合には，フィルタ補正逆投影法(FBP 法)などの解析的手法では著しい画質劣化が発生し，画像と投影データの関係式を反復法で解く逐次近似画像再構成法が有効であることがよく知られるが，未だに投影データが完全な場合と同等の画像を得ることは困難である．これに対して，近年深層学習を用いた画像再構成法が有効という研究が精力的に行われている．本発表は，大きく以下に述べる 2
つの内容から構成される．一つ目として，角度欠損 CT の画像再構成を深層学習単独（FBP 法の再構成画像を教師あり UNet で画質改善）で行った場合に，顕著な構造物の欠損が発生する幾つかの典型的な敵対的反例を示す．二つ目として，敵対的反例の画質劣化を改善するため，深層学習と逐次近似再構成を組み合わせたハイブリッド再構成法を提案する．提案手法では，第一ステップでは深層学習で画像再構成を行
い，その再構成画像を圧縮センシングに基づく逐次近似再構
成法の先験情報として正則化項に組み込み，第二ステップで圧縮センシングによる逐次近似再構成法で画像再構成する原理に基づいている，いわゆる深層学習と逐次近似再構成法のハイブリッド画像再構成手法の一形態である．腹部 CT 実画
像データセットを用い投影データ測定角度範囲が 90 度の設定
でシミュレーション実験を行った結果，深層学習または逐次近似再構成法を単独で用いた場合にはどちらも画質劣化が著しいのに対して，提案するハイブリッド再構成法では高画質の再構成画像が得られることが明らかになった．

提案手法では深層学習と逐次近似再構成を組み合わせた再構成を行う．
第一ステップでは深層学習法による画像再構成を行い，出力された再構成画像を圧縮センシングに基づく逐次近似再構成
法の先験情報として正則化項に組み込む．深層学習単体では投影データから CT 画像再構成を行うことはできないため，FBP
法で再構成した後に CNN を用いて画質改善を行う．ネットワ
ークの学習段階では投影データから FBP 法を用いて再構成
した画像と正解画像のペアを用意し学習を行う．提案手法では
CNN に U-Net を使用し，損失関数には平均二乗誤差(MSE)を用いて学習を行い，画質改善を行った．
第二ステップでは圧縮センシングによる逐次近似再構成法
で画像再構成を行う．圧縮センシングに用いる評価関数は以下のようになる．
2

1
𝑓(𝑥⃗) = 𝛽‖𝑥⃗‖TV + 𝛾‖𝑥⃗ − 𝑥⃗CNN ‖11 + 2 ‖𝐴𝑥⃗ − 𝑏⃗⃗‖(1)

逐次近似再構成法の正則化項としては，通常の圧縮センシン
グの正則化項であるトータルバリエーション（TV）に加え，再構成画像と深層学習（CNN）で得られた画像（先験情報）の差の L1 ノルムを用い，逐次近似法の初期画像として収束を速めるため深層学習（CNN）の再構成画像を用いる．また評価関数の最小化は研究室で研究を進めている Row-Action 型で高速に収 束 す る 性 質 を 持 つ Dykstra-Like Splitting with Proximal

110

Minimization（DLPM）法を用いる．最終画像に近い画像から逐次近似の収束も速くなるので，逐次近似画像再構成法の初期画像にも深層学習の出力画像を用いる．このような逐次近似画像
再構成法を深層学習に後付けして更なる画質改善を実現するのが提案する深層学習と圧縮センシングのハイブリッド画像
再構成法である．

3. 実験
実験で使用するデータセットには腹部実 CT 画像データセッ
トを使用し，投影データ測定角度範囲が 90 度の設定でシミュ
レーション実験を行った．深層学習法に用いた訓練データとバリデーションデータには患者 80 人の腹部 CT 画像合計 1600 枚

図2を用いた．比較手法には FBP 法と深層学習のみを用いた再構成手法を用い，評価関数には RMSE を用いた．

腹部下部の実験結果

4. まとめ

実験結果の一部を図 1，図 2 に示す．図 1 は肝臓の上部に水

本研究では一般的に用いられている深層学習を用いた画像が溜まっていると思われる症例が写っている画像である．深層再構成手法に圧縮センシングを組み合わせたハイブリッド型

学習法単体では画質が大幅に改善したが，水が溜まっている部

CT 画像再構成法を提案し，投影データ測定角度範囲が 90 度の分がほとんど消失していることが分かる．これは学習データに設定でシミュレーション実験を行った結果，深層学習法単体で水が溜まっている症例がほとんど含まれていなかったためには珍しい症例の場合に病変が欠損してしまうこと，腸などの複欠損が起こってしまったことが考えられる．提案手法は正解画

雑な構造物の復元が難しいことが判明したが，提案するハイブ像と遜色ない画像を出力しており，深層学習法で顕著な構造物

リッド再構成法ではいずれの問題もなく，高画質な再構成画像の欠損が発生した場合には圧縮センシングで欠損構造物を復が得られることが分かった．今後の課題として，逐次近似再構

活させる一定の効果があることが分かる．

成法の時間短縮や，本手法が有効な他の不完全データ問題へのまた図 2 は腹部下部の正常画像である．深層学習法単体では適用などが挙げられる．

腸などの複雑な構造物の復元が難しく，存在しない構造物を生み出してしまっている．提案手法では余分な構造物を除去し，利益相反の有無

高画質な画像を再構成している．

なし
文 献

図1

［ 1 ］ Semih Barutcu,SelinAslan,Aggelos K,Katsaggelos,DogaGursoy.:Limitedangle computed tomography with deep image and physics priors, Scientifc
Reports,2021［2］Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, Thomas Brox.: U-Net: Convolutional
Networks for Biomedical Image Segmentation, Proc. Int. Conf. Med. Image
Comput. Comput.-Assist. Intervent. (MICCAI). Cham, Switzer- land: 234241,2015［3］工藤博幸：投影からの画像再構成，医用画像工学ハンドブック，日本
医用画像工学会編集，2012 年 9 月［4］JiaxiWang,Li Zeng,ChengxiangWang and Yumeng Guo: ADMM-based deep
reconstruction for limited-angle CT, Physics in Medicine Biology,2019［5］Essam A. Rasheda,,Hiroyuki Kudo: Probabilistic atlas prior for CT image
reconstruction, Preprint submitted to Comput. Meth. Prog. Biomed. June 22,
2016［6］数尾昴, 工藤博幸，川又健太郎: 深層学習による圧縮センシング CT
画像再構成画質改善の新手法,日本医用画像工学会大会予稿集(CDROM),2020,pp368-372

珍しい症例の実験結果

111

OP スパース空間学習を利用した MR 画像の深層学習再構成
笹谷 晃斗*1，大内 翔平*2，山登 一輝*1，伊藤 聡志*1
*1
宇都宮大学大学院 地域創生科学研究科 工農総合科学専攻 情報電気電子システム工学プログラム*2

小山工業高等専門学校
Study on Deep Learning Reconstruction of MR images Using Sparsified Image Space Learning.
Akito SASAYA*1，Shohei OUCHI*2，Kazuki YAMATO*1，Satoshi ITO*2*1

Graduate Program in Information, Electrical and Electronic System Engineering, Utsunomiya University,*2
National Institute of Technology, Oyama College.

要旨：深層学習再構成では, 画像-画像間, 信号-信号間, 信号-画像間などの, MR 画像の生成過程を踏まえた多数の学習モデルが提案されている. 本研究では, 信号空間と画像空間の両方の性質をもつ, 多重解像度解析手法の一つである eFREBAS 変換を使用し，これにより得られるスパース空間と画像空間の 2 つの空間において学習を行う方法について検討を行った．得られた再構成像の品質と特徴を, 単一 CNN 学習と比較した. その結果, ２つの異なる空間をカスケード接続して学習する方式により, 単一の CNN による学習および画像空間のカスケード接続学習よりも高品質な画像を得られた.スパース空間学習と画像空間学習の併用により再構
成画像の品質改善の可能性が示された．
キーワード：MRI, 圧縮センシング, 深層学習, eFREBAS 変換

1. はじめに𝜌𝑚 (𝑥)は, 以下の式(1), (2)のように, バンドパスフィルタによ

高画質な MR 画像の取得には, 多くの時間を必要とする.

って畳み込まれた形で表される. ここで, 式中の𝑋(= 𝑁Δ𝑥) は

MRI の撮像高速化のアプローチとして, 少数の信号から MR画

入力画像の FOV, N は入力画像のサイズ, Δ𝑥はピクセル幅, 𝑐は像を再構成する方法が盛んに研究されている. 圧縮センシン

eFREBAS 変換のスケーリング係数である𝐷 = 𝜋/(𝑐𝑁Δ𝑥 2 )に影グ(Compressed Sensing)を MRI に応用した CS-MRI は, その一響する定数を表している.
2

例であるが, 再構成処理に反復的な演算を伴い, 再構成像には

𝜌𝑚 (𝑥) = [𝜌 (𝑥)𝑒 −𝑗𝑐𝑥 𝑒 −𝑗2𝑐𝑚𝑋𝑥 ] ∗ 𝑔(𝑥)(1)

人工的な様相が現れる場合があるという課題がある. そこで,

𝑔(𝑥) = sinc(2𝑐𝑋𝑥)(2)

畳み込みニューラルネットワーク(CNN: Convolutional Neural

eFREBAS 変換は，2 次の位相変調，フーリエ(逆)変換と展開係

Network)を利用した再構成法が多数提案されている[1]. CNN

数のみで任意に実行可能であり，展開像は画像のエッジが分離

は特徴を学習することができるが，予め画像を特徴別に分類しされた形になるため，スパース化された画像を意味する空間にた上で学習すると学習効率が高まることが期待できる. そこなる．

で信号空間での周波数の分解能を持ちながら, 画像特徴別に

3. 本研究で用いたネットワーク展開された多重解像度解析を利用した再構成法を考えることができる[2,3]．Chuan らは Wavelet 変換を使用した方法を提案

eFREBAS 変換により展開したサブ画像は画像の輪郭を分離

し[2]，Ouchi らは，eFREBAS 変換を使用した CNN を提案し画したものになる．そこで eFREBAS-CNN では, 情報量, 性質を考慮しグルーピングを行い, それぞれの U-Net へ入力して学習質改善を試みている[3]．
eFREBAS 変換[4]は, サイズが等しい多重解像度画像への変を行う. 処理フローを図 1 に示す. 本研究では，画像空間学習換であり, また, Wavelet 変換のように分割数が 2 のべき乗とと多重解像度空間学習を併用して画質改善を目指し，

いう制限がなく, かつ複素変換であるという特徴を持つ. 本研

eFREBAS-CNN (eFreD とする)と画像空間 CNN の 2 つの CNN

究では, eFREBAS 変換で得られるスパース空間で学習を行うを図 2 に示すように, カスケード状に接続した. 本研究では,

CNN (eFREBAS-CNN とする)を構築し, 画像空間 CNN とカス
ケードしたネットワークによりさらなる画質改善を行うことを目的とする.

2. eFREBAS 変換
eFREBAS 変換は, フレネル変換の 2 つの異なるアルゴリズ

図 1 eFREBAS-CNN(eFreD)の処理フロー

ムを用いて構成される多重解像度解析手法である. 簡単のため, 一次元信号について考えると, eFREBAS 変換による展開像112

図 2 カスケード CNN の処理フロー比較のため, 画像空間で学習を行う 2 つの CNN をカスケード
したカスケードネットワークも使用した. CNN には, U-Net[5]を使用した.
図 3 各条件における拡大した再構成像

3. 計算機実験(b はサンプリングパターン(30%), f~h は各方法の誤差像)

本研究では fastMRI データセット[6,7]の T2 強調画像を学習とテストにそれぞれ 100 枚, 50 枚使用した. 信号収集率 30%,

CNN による再構成像の方が高い PSNR が得られた．eFREBAS-

低周波部分を連続収集した 1 次元ランダム間引きのサンプリ

CNN ではややアーチファクトが現れたが, カスケード接続すングパターンで実験を行った. 学習条件を表 1 に示す. エポッ

ることにより，鮮鋭かつアーチファクトの少ない画像になった

ク数は, 単一 CNN は 200, カスケードした 2 つ目の CNN はものと考える．本研究により，予め特徴別に分類した多重解像

100 である. 表 2 にネットワーク構成ごとの PSNR, 図 3 に再度解析を行うことにより画質改善の可能性が示された．本研究

構成像を示す. 単一の CNN では, 画像空間(ImD) で学習する

では, eFREBAS 変換スケール係数 D を 3 として展開画像は縦方が高い PSNR となった．これは，eFreD 単体では画像は鮮鋭と横方向に 3 分割した．スケール係数 D は自由に変更できるであるが，ややアーチファクトが残ったためである．カスケー

ので画像の展開数を変えた検討を行う予定である.

ド CNN では, eFreD の後段に ImD を接続する eFreD-ImD の方

5. まとめが高い PSNR となった. また, 図 3 の(f)から(h)に示した誤差
像は, 単一 eFreD や ImD-ImD よりも輝度値が低いことを示し

本研究では, 多重解像度解析である eFREBAS 変換されたスていることから再構成誤差が減少していることがわかる. カ

パース化空間で行う学習と画像空間で行う学習をカスケード

スケード CNN では，eFreD のアーチファクトが減少し，画質接続し, MRI 圧縮センシングの再構成に応用した. その結果,改善が図られた．

提案法は単体の CNN よりも高い PSNR を得ることができ，画質改善の可能性が示された.

表 1 学習条件
eFreD

パラメータ

ImD

画像サイズ

320×320

バッチサイズ

4

最適化手法

Adam
10-3 ~ 10-5

学習率

謝辞
本研究の一部は，JSPS 科研費 19K04423 によって行われた.
利益相反の有無
10-3なし
文

表 2 再構成像 PSNRPSNR [dB]

ネットワーク構成
単一 CNN
カスケード CNN

eFreD

30.45(±1.14)

ImD

30.64(±1.10)

eFreD-ImD

31.16(±1.10)

ImD-ImD

30.97(±1.09)

献［1］D Lee et al., IEEE Trans Biomed Eng 2018; 65:1985-1995.
［2］T. Chuan et al., Computers in Biology and Medicine, 2022;151: A.
［3］S. Ouchi and S. Ito, IEEE 18th International Symposium on Biomedical
Imaging, 2021; 290-294.
［4］伊藤聡志ほか, 信学論, 2010; J93-D: 999-1008.
［5］O. Ronneberger et al., Medical Image Computing and Computer-Assisted
Intervention, 2015; 234-241.
［6］Knoll, Florian et al., Radiology. Artificial intelligence 2020;
2(1):e190007.
［7］https://fastmri.org/dataset/

4. 考察
画像空間同士のカスケード CNN よりも, 多重解像度解析手法の 1 つである eFREBAS 変換空間と画像空間のカスケード

113

OP -5
アンサンブル学習による CS-MRI 深層学習再構成の性能改善
古田 真輝*1，山登 一輝*1，伊藤 聡志*1
*1
宇都宮大学大学院 地域創生科学研究科 工農総合科学専攻 情報電気電子システム工学プログラム
Improvement of Deep Learning Based Compressed Sensing Magnetic Resonance Image Reconstruction Using
Ensemble Learning
Masaki FURUTA *1, Kazuki YAMATO*1, Satoshi ITO*1*1
Graduate School of Regional Development and Creativity, Utsunomiya University
要旨：近年，圧縮センシング MRI(CS-MRI)の画像再構成に深層学習を利用した研究が注目されている．しかし，単一の深層学習ネットワークを用いた再構成ではアーチファクトや平滑化による詳細構造の消失が見られ，さらなる改善が必要である．そこで本研
究では，CS-MRI 深層学習再構成に複数の深層学習ネットワークを組み合わせるアンサンブル学習を導入し，再構成性能を向上させる方法について検討を行った． 画像再構成シミュレーションの結果，単一の深層学習ネットワークよりも高い再構成性能を得る
ことが確認できた．U-Net や ADMM-Net など複数ネットワークのアンサンブル学習により再構成性能が向上する可能性が示された．
キーワード：MRI，圧縮センシング，アンサンブル学習，画像再構成，深層学習

1.

はじめに

なネットワークアーキテクチャを使用したネットワークであ

圧 縮 セ ン シ ン グ を MRI に 応 用 し た 圧 縮 セ ン シ ン グ
MRI(CS-MRI)において画像再構成に深層学習を利用する方法が注目されている．CS-MRI 深層学習再構成の研究では，UNet, GAN, ADMM-Net, ISTA-Net などのさまざまなネットワーク[1-4]が提案されている．これらのモデルにはアーチファ
クト除去に対する頑健性，構造保存性，間引きパターンに対す
る頑健性などそれぞれ異なる特徴を有している．
深層学習の性能を向上させる手法として，複数の深層学習ネットワークを組み合わせるアンサンブル学習がある [5]．MRIの超解像の分野では，5 種の超解像アルゴリズムにより相補的な事前分布を持つ高解像度画像をデータセットとして作成し，
これらデータセットで学習した５種の GAN モデルの出力を畳み込みニューラルネットワーク(CNN)で統合するアンサンブ
ル学習が提案されており，単一のネットワークと比べて，アー
チファクトの抑制・詳細構造の保持が確認されている[6]．
そこで，本研究では異なる構造の 4 種のネットワークに対し独立に学習を行い，それらの出力画像を U-Net の入力として重みを最適した統合を行うことにより，画質改善を図った．
再構成法にアンサンブル学習を導入する新たな試みによる再構成像の画質改善を目的とする．

る．データ駆動型のネットワークには，U-Net[1] や SARAGAN[2]などがある．モデル駆動型は CS 反復最適化アルゴリズ
ムを展開し，その手順をもとにアーキテクチャを設計したネットワークである．モデル駆動型のネットワークには，ISTA Net[3]や ADMM-Net[4]などがある．本研究では，これら 4 つのネットワークにそれぞれ学習を行わせ，相補的なネットワー
クを作成した．
アンサンブル学習では最後に，複数のネットワークからの出力を統合する必要があり，主に加算平均，加重平均，スタッキ
ングなどの方法がある．加算平均は，同一位置の画素ごとに輝度値の単純な平均をとる手法である．加重平均は，各ネットワークに重みを割り当て，その重みをネットワークが出力した画像全体に与えて重み付き加算する手法である．スタッキングでは，まず複数のネットワーク base-model を学習して事前予測を得る．次に，これら事前予測を学習データとして，最終的な予測を出力するネットワーク meta-model を学習する．MRI の超解像の分野では，meta-model として CNN を用いた研究がある [5]．本研究では，meta-model に CNN の一つである UNet を用いた．

2. アンサンブル学習

base model

アンサンブル学習 [5] とは複数のネットワークを使用して汎化性能を上げる手法のことである．相補的な複数のネットワークを作成し，それらのネットワークの出力を統合することで，単一のネットワークよりも汎化性能向上が期待できる．
アンサンブル学習では相補的なネットワークの作成が必要となる．一方，CS-MRI 深層学習再構成に用いるネットワーク

ゼロフィル
再構成像

再構成画像

U-Net

DC

SARA-GANDCISTA-NetDC

ADMM-Net

DC

事前予測

再構成画像
meta model

U-Net

は主にデータ駆動型とモデル駆動型に分類できる．データ駆動
型は入力 - 出力間をブラックボックスとして，そこに標準的

図 1 アンサンブル学習の概要図

114

DC

3 の再構成画像を見ると，U-Net，SARA-GAN，ISTA-Net による再構成画像には一部，平滑化が見られた．ADMM-Net による再構成画像には平滑化は見られなかったが，細部構造を復元できていない箇所があった．4ens_U-Net は単一のネットワークに比べ，平滑化が少なく，細部構造の再現性が高いことが確認できた．これは，meta-model に用いた U-Net の畳み込み処理と非線形処理により，単一のネットワークの出力に共通す
る特徴を学習したためと考える．

図 1 に本研究でのアンサンブル学習の概要図を示す．まず，
ゼロフィル再構成像からアーチファクトを除去した画像を推定する 4 種のネットワーク( U-Net，SARAN-GAN，ISTA-Net,
ADMM-Net)を独立に学習し，これらのネットワークを basemodel とする．次に 4 つの base-model の出力を事前予測としてチャンネル化したデータセットを作成する．最後に meta-modelとして base-model に用いた U-Net と同じ構造のネットワーク
を用意し学習することで最終的な再構成画像を得る．再構成画

4. おわりに像を推定する前に，間引き処理していない部分の信号を真値信
号で置き換える処理であるデータコンシステンシー(DC)を行

本研究では，CS-MRI 深層学習再構成法の性能改善を目的とう．再構成画像は，4 種のネットワーク出力の画像を重み付きして，複数のネットワークを使用したアンサンブル学習を導入

加算平均したものではなく，画素レベルで 4 種の出力画像のアした．その結果，単一のネットワークに比べ PSNR・SSIM がンサンブルを取っている．よって，各出力画像の優れた部分を高く，平滑化・細部構造の復元性が改善された．今後は，学習合成した画像になり，加算平均による平滑化は生じない．

枚数を増やし，データ駆動型のネットワークの再構成性能を向上させた上でのアンサンブルを検討する予定である．

3. 画像再構成シミュレーション
アンサンブル学習の有効性の確認のため，４種のネットワー
クとそれらのアンサンブル学習による画像再構成シミュレー
ションを行い，単一ネットワークによる再構成画像を比較した．
単 一 の ネ ッ ト ワ ー ク は U-Net ， SARA-GAN ， ISTA-Net,
ADMM-Net とし，これら 4 つのネットワークの U-Net によるアンサンブルを 4ens_U-Net とした．本研究では IXI デー
タセット [7] に含まれる頭部プロトン密度強調を学習に 300
枚，検証に 30 枚，テストに 30 枚使用した．学習データは，
左右反転，回転 ±20 度，0.9 倍から 1.1 倍までの拡大などのデータ拡張を行った．信号の間引き処理を収集率 35%，中央列 30 列の信号収集点分布 (図 3(d))に従って行った．再構
成画像の定量的な画質評価には Peak-Signal-to-Noise Ratio（PSNR）と Structural Similarity Index Measure（SSIM）を使用した．
図 2 にテスト画像 30 枚を用いた再構成結果の PSNR・SSIMの平均値を，図 3 に再構成画像のうちの 1 枚を示す．また，図3 の拡大図は見やすくするためにコントラストの調整を行った．図 2 の単一のネットワークの PSNR・SSIM を見ると，データ駆動型 (U-Net, SARA-GAN) がモデル駆動型 (ISTANet, ADMM-Net)を大きく下回った．また，全体ではアンサン
ブル学習の 4ens_U-Net が最大の PSNR，SSIM を示した．図
PSNR
37.00

36.63
0.9881

33.00
32.00

31.00

0.98500.978633.52

0.980032.34
0.9733U-Net

利益相反の有無なし
文献［1］ O.Ronneberger et al, “U-Net: Convolutional Networks for Biomedical
Image Segmentation”［2］ Zhenmou Yuan et al, “SARA-GAN: Self-attention and relative average
discriminator based generative adversarial networks for fast compressedsensing MRI reconstruction”［3］ Jian Zhang et al, “ISTA-Net: Interpretable Optimization-Inspired Deep
Network for Image Compressive Sensing”［4］ Y. Yang et al, “Deep ADMM-Net for Compressive Sensing MRI”
［5］ Nakata N et al, “Ensemble Learning of Multiple Models Using Deep
Learning for Multiclass Classification of Ultrasound Images of Hepatic
Masses”［6］ Q. Lyu et al, “MRI Super-Resolution with Ensemble Learning andComplementary Priors”［7］ “brain-development.org IXI dataset,” https://braindevelopment.org/ixidataset/（a）フルデータ
再構成像（b）ゼロフィル
再構成像（c）4ens_
U-Net（d）収集点分布(35%)（e）single_
U-Net（f）single_
SARA-GAN（g）single_
ISTA-Net（h）single_
ADMM-Net

0.9900SSIM

PSNR[dB]

0.9865
35.93

35.00
34.00

本研究の一部は，JSPS 科研費 19K04423 によって行われた．

SSIM

36.29
0.9871

36.00

謝辞

0.9750

SARA-GAN

ISTA-NetADMM-Net 4ens_U-Net

0.9700

図 2 再構成画像の PSNR と SSIM の平均

図 3 再構成画像の比較

115

OP -6
サンプリングパターンの拡張による CS-MRI 深層学習再構成の性能改善
一輝*1，渋井 雅希*2，伊藤 聡志*2
*1
宇都宮大学 工学部 基盤工学科*2
宇都宮大学大学院 地域創生科学研究科 情報電気電子システム工学プログラム
Improvement of Deep-Learning CS-MRI Reconstruction Using Sampling Pattern Augmentation
Kazuki Yamato, Shibui Masaki, and Satoshi Ito
山登*1

Department of Fundamental Engineering, School of Engineering, Utsunomiya University

Graduate Program in Information, Electrical and Electronic System Engineering, Utsunomiya university*2

要旨：MRI の撮像時間短縮のために，サンプリング定理を満たさない少数データから元の情報を復元できる Compressed Sensing (CS)を MRI に応用する CS-MRI が提案されている．CS-MRI は限られた観測信号から MR 画像を再構成でき，信号の収集時間を短縮できるが，CS の最適化アルゴリズムを解く必要があり，その実行時間や再構成性能には限界がある．一方，CS の最適化アルゴリズ
ムの各種パラメータを再構成対象に対して適切な値に学習できる深層学習手法として，Unrolling-based ネットワークが提案されており，CS-MRI に適用することで再構成像の画質改善や実行時間の短縮されることが報告されている．このような深層学習を利用する CS-MRI は，一般に，単一のサンプリングパターンに基づいて再構成モデルを学習するため，学習パターン以外では再構成性能が低下する傾向がある．そこで，複数パターンを学習することで，未学習パターンでも再構成性能を改善できる深層学習再構成法を提案する．提案法の有効性を実験により確認したところ，未学習パターンでも高い再構成性能を確認した．
キーワード：圧縮センシング，MRI，画像再構成，深層学習
stage n1. はじめにM(n-1)

Sub-sampled MR signal

MRI は，生体断面を非侵襲かつ高分解能に取得できる撮像装置であるが，撮像には長時間を要する．そのため，MRI の撮像高速化が求められている．Compressed Sensing (CS)を MRI に応用した CS-MRI[1]は，サンプリング定理を満たさない限られた信号から画像再構成が可能であり，信号収集時間の短縮により，撮像時間が短縮できる．一方で，画像再構成には CS の最適化問題を反復的に解く必要があり，再構成像の品質には限界がある．近年，CS の最適化問題を深層学習ネットワークとして構成した手法が提案され，再構成対象に応じた最適化パラメータを学習でき，CS-MRI の反復再構成を上回る性能を達成している．深層学習 CS-MRI が学習するサンプリングパターンは単一であるため，未学習のパターンを使用した再構成像は品質が低下する傾向がある．本稿では，学習に用いるサンプリング
パターンを拡張することによって，単一パターン学習による
CS-MRI 再構成の制約を緩和することを目的とする．具体的には，複数のサンプリングパターンを学習に利用することで，未学習パターンを使用した場合でも，高品質な画像再構成の実現を目指す．提案法の有効性を確認する実験を行ったところ，未学習パターンの再構成だけでなく，未学習の信号収集量のパターンを用いた場合でも再構成像の品質改善が確認されたので
報告する．

X

(1)

X

(n-1)

M(n-1)X(n)Z

A(n,0)

M(n+1)

M(n)
(n-1)

X

Z

(n)

A(n,k-1)

C1(n,k)(n)

X

Z

H(n,k)

C2(n,k)A(n,k)(n+1)

Reconstructed image

X

(n+1)

A(n,Nt)(Ns-1)M(n)X(n+1)

Noise reduction layer (Z(n))

図 1 Generic-ADMM-Net のネットワーク構成
信号ごとに
サンプリングパターンの生成 or 選択（sPatAugsPatAug） 間引きMR信号

学習用MR画像

MR信号
信号

フーリエ
変換

信号を入力

サンプリング

GenericADMM-Net

複数パターンで学習されたモデルが生成

教師像（ラベル）として入力

図 2 sPatAug を用いた学習の流れ
換層(ℋ)から構成されている．図 1 のネットワークは，単一のサンプリングパターンで収集された信号が入力であり，再構成
像を取得できる．

3. サンプリングパターンの拡張
前節で述べた Generic-ADMM-Net 等の深層学習を利用する
CS-MRI では，単一サンプリングパターンに対してモデルを学習するため，未学習パターンに基づいて収集された信号からの画像再構成では高品質な再構成像の取得は困難である．この制約を緩和するために，図 2 に示す複数のサンプリングパターン
をモデル学習に利用するサンプリングパターンの拡張（sampling Pattern Augmentation: sPatAug）を提案する．sPatAug
では，画像ごと，および学習エポックごとに異なるサンプリン
グパターンを生成，または選択することにより，複数のサンプ
リングパターンを用いて学習されたモデルを生成する．また，
sPatAug で使用するサンプリングパターンの生成は，図 3 に示
すように，標準偏差制御パラメータ𝛼𝛼，信号収集率の 2 つのパ

2. Generic-ADMM-Net
本研究では，CS-MRI の反復再構成法の Alternating Direction
Method of Multipliers (ADMM) の パ ラ メ ー タ を 学 習 で き る
Generic-ADMM-Net[2]を利用する．図 1 に Generic-ADMM-Netのネットワーク構成を示す．図 1 の𝑋𝑋 (𝑛𝑛) ，𝑍𝑍 (𝑛𝑛) ，𝑀𝑀(𝑛𝑛) は，それぞれ𝑛𝑛番目の再構成層，ノイズ除去層，乗数更新層を示しており，𝑍𝑍 (𝑛𝑛) 層は加算層(𝐴𝐴)，2 つの畳み込み層(𝐶𝐶1 ，𝐶𝐶2 )，非線形変116

パラメータ =0.5に従った
ガウス分布を生成

ガウス分布に乱数列を乗じ
中央30点に最大値を設定

出現確率が高い順にを収集行として取得(a) フルデータ

点

取得点

中央30点

(b) sPatAug-all(c) sPatAug-5

生成される
サンプリングパターン(d) 単一パターン学習(図4(c))

100%
位相エンコード方向

図 3 パターン生成例(𝛼𝛼 = 0.5，収集率 25%の場合)
図 5 図 3(b)を使用した再構成結果(a) フルデータ(a)信号収集率: 20%
𝛼𝛼 = 0.5(b)信号収集率 : 30%
𝛼𝛼 = 0.8(c)信号収集率: 30%
𝛼𝛼 = 0.5(d)信号収集率: 30%
𝛼𝛼 = 0.3(e)信号収集率: 40%
𝛼𝛼 = 0.5(b) sPatAug-all(c) sPatAug-5(f)信号収集率: 35%
𝛼𝛼 = 0.350%(d) 単一パターン学習(図4(f))

図 4 事前生成したパターンと未学習パターン
表 1 再構成像の PSNR・SSIM
図3(b)を使用
PSNR[dB]

sPatAug-all
sPatAug-5

32.39 ± 2.47

32.23 ± 2.46

単一パターン 31.52 ± 2.33

SSIM
0.930 ± 0.020

0.929 ± 0.020

0.921 ± 0.021

未学習パターンを使用
PSNR[dB]
36.59 ± 2.61

36.30 ± 2.60

35.59 ± 2.62

100%

SSIM
0.965 ± 0.013

0.964 ± 0.013

0.959 ± 0.014

ターン生成パラメータに従って行う．図 3 の例では，𝛼𝛼 = 0.5，
信号収集率 25%としている．
なお本稿では，
信号収集率は 20%，
30%，40%の 3 通り，𝛼𝛼は 0.3，0.5，0.8 の 3 通りとし，それぞれランダムに選択する．また，位相エンコード方向に間引いた
カルテシアン座標系のサンプリングパターンを想定し，画像の重要な情報が含まれる MR 信号空間の低域成分の収集量と増加させるため，パターンの中央 30 行を連続で収集した．

図 6 未学習の収集率パターンによる再構成結果

0%

5. 考察
図 5，6 から sPatAug は深層学習 CS-MRI 再構成の性能改善に対して有効であり，特に，sPatAug-all による再構成像の再現性が最も高いことが確認された．sPatAug-all は各画像・各エポックで異なるパターンを生成するため，(学習画像数)×(エポック数)= 50 × 300 = 15000枚で学習していることに相当する．
すなわち，sPatAug は複数パターンで学習することにより，多種多様なパターンに由来するアーティファクトを学習できると同時に，学習データの増強手法であるデータ拡張の効果があると考える．本研究では，サンプリングパターンの拡張という新たな視点に基づいた再構成法について検討を行い，深層学習
CS-MRI の性能改善に有効である結果が得られた．

4. 画像再構成シミュレーション
再構成シミュレー ションを 行った．使用画像 には，IXI
Dataset[3]に含まれる T1 強調像 75 枚を使用し，学習用に 50 枚，
テスト用に 25 枚をランダムに選択し，Peak Signal-to-Noise Ratio(PSNR)により再構成像の画質評価を行った．本稿では，図 4(a)(e)に示す 5 種類のパターンを事前に生成し，各画像・各エポッ
クでランダムに選択する方法（sPatAug-5）と，各画像・各エポックで新たにパターンを生成する方法（sPatAug-all）の 2 種類の方法について検証を行った．
表 1 に再構成像の PSNR，SSIM を示す．表の単一パターン
は，1 つの間引きパターンで学習したモデルで再構成したことを示し，左から 2-3 列目は図 3(c)で学習したモデル，4-5 列目
は図 3(f)で学習したモデルを，それぞれ表している．表より，いずれの場合も sPatAug による学習モデルを用いた再構成結
果は，単一パターン学習モデルによる結果を上回っており．また，sPatAug-all は sPatAug-5 よりも PSNR,SSIM が高いことが確認できる．図 3(b)のパターンを用いた再構成像と未学習パターン(図 3(f))を用いた再構成像を，図 5，6 にそれぞれ示す．図5(d)は学習に使用していないパターンで再構成しているため，
アーティファクトが生じているが，sPatAug-5，sPatAug-all ともにアーティファクトが抑制されている．図 6 は，未学習の収集
率 35%のパターンの再構成結果である．図 6(d)は赤矢印の箇所の構造が崩れているが，sPatAug-5，sPatAug-all では同箇所の構造が保持されていることが確認できる．

6. おわりに
本稿では，深層学習 CS-MRI における単一パターン学習の制約を緩和したサンプリングパターンの拡張（sPatAug）を提案した．sPatAug は各画像・各エポックで新たなパターンを生成し，学習に用いることで，複数パターン学習を実現している．
画像再構成実験を行ったところ，sPatAug を利用することで未学習の収集率であるパターンによる再構成像は，未学習パター
ンを単一パターン学習したモデルによる再構成像よりも高い
再現性が確認された．したがって，sPatAug は深層学習 CS-MRI
再構成の性能改善に有効である．
謝辞
本研究は宇都宮大学若手研究者支援経費の助成を受けたものです．

文

献［1］Lustig M, et al.: Compressed sensing mri. IEEE Signal Process Mag. Vol.25,
issue 2, pp.72-82, 2008.
［2］Yang Y, et al.: Admm-csnet: a deep learning approach for image compressive
sensing. IEEE TPAMI, vol.42, issue 3, pp.521-538, 2020.
［3］IXI Dataset, https://brain-development.org/ixi-dataset/ (accessed 2023-5-17).

117

OP5-1
自己符号化器付 U-net の部分教師あり学習とその胸部 CT 画像における陰影領域抽出への応用
拓也*1，杉水 俊輝*2，間普 真吾*1，木戸 尚治*3
*1
山口大学大学院創成科学研究科*2
筑波大学大学院理工情報生命学術院*3
大阪大学大学院医学系研究科人工知能画像診断学共同研究講座
Partially Supervised Learning of U-net with Autoencoder and Its Application
to Opacity Segmentation of Chest CT Images
Takuya HAMADA*1，Toshiki SUGIMIZU*2，Shingo MABU*1，Shoji KIDO*3*1
Yamaguchi University*2
University of Tsukuba
濱田*3

Osaka University

要旨：医用画像に深層学習を適用する場合，学習に十分な量の完全な教師ラベル付データの収集が難しい．本研究で扱う胸部 CT 画
像におけるびまん性肺疾患の陰影領域抽出では，例えば各画像に存在する代表的な陰影のみアノテーションされている等，複数の陰影について細かくアノテーションされていることは稀である．したがって，このようなデータに対してセグメンテーションを行うため，陰影ごとに独立したモデルを作成すると，陰影間の特徴の関係性が把握できない．本研究では，特徴抽出部を陰影ごとのモデルで共有し，出力部を陰影ごととすることで多様な特徴を捉えられるようにする．さらに，アノテーション領域とセグメンテーション領域を近づける損失関数と遠ざける損失関数を使い分けることで，複数陰影のセグメンテーションを効率的に学習可能な方式を実現した．複数陰影が混在する胸部 CT 画像のセグメンテーションにおいて，Dice 係数の向上が確認できた．
キーワード： 深層学習，自己符号化器付 U-net，胸部 CT，びまん性肺疾患，セグメンテーション

1. はじめに
近年，深層学習を医用画像に応用する研究が活発に行われている．一般に，深層学習では多くの教師ラベル付きデータを必要とするが，医療分野ではラベリングに専門知識と多大な労力が必要であるため，学習に足る量の完全な教師ラベル付きデー
タの収集が困難である．本研究では，1 種類の陰影にのみ部分
的にアノテーションされた胸部 CT 画像や，アノテーション
されていない胸部 CT 画像から効率的に学習し，精度の高い
陰影領域抽出[1]を行う．

図 1 エンコーダ共有型 UnCAE の構造例

2. 方法
2.1 エンコーダ共有型自己符号化器付 Unet（UnCAE）

2.2 2 つの損失関数を用いた学習

オリジナルの自己符号化器付 U-net(UnCAE)[2]は，本来の目的であるセグメンテーション画像を出力するのと同時に入力

文献[3]では，損失関数を使い分けることでアノテーションの再構成画像も出力するネットワークである．UnCAE では，されている領域とされていない領域の両方を活用する学習方

事前学習としてアノテーションされていないデータを用いて法の有用性が示されている．本研究では，アノテーションされ自己符号化器部を学習し，さらにアノテーション付データを用た領域を使用し，当該陰影に対応する領域学習部分と，当該陰いて 2 段階目の学習を行う．ここで，本研究で提案する UnCAE

影と異なる陰影領域の学習部分で損失関数を使い分ける．使いでは，陰影セグメンテーションを行う UnCAE を陰影ごとに構分ける 2 つの損失関数を式(1)，(2)に示す．
𝐻(𝑦, 𝑦̂),𝑦 𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠 = 𝑦̂ 𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠L(y, 𝑦̂) = { 1− ∙ 𝜆 ∙ 𝐻(𝑦, 𝑦̂), 𝑦 𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠 ≠ 𝑦̂ 𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠4

築し，それらのエンコーダ部をすべて共有とする（エンコーダ
共有型 UnCAE）．デコーダ部は共有せず，各々が異なるクラスのセグメンテーションを行う．図 1 に，エンコーダ共有型

(1)
(2)

𝑦は教師ラベル，𝑦̂は予測ラベル，H(.)は交差エントロピー，λはUnCAE の構造例を示す．

118

(a)アノテーション(b)U-net(1Loss)(c)UnCAE(1Loss)(d)エンコーダ共有(e)UnCAE (2Losses)

型 UnCAE(1Loss)

画像(f)エンコーダ共有型 UnCAE(2Losses)

図 2 複数陰影が混在する胸部 CT 画像のアノテーション画像とセグメンテーション画像の例
2 式間の重みを調整するパラメータである． 例えば，肺気腫
データ学習時，肺気腫識別器では肺気腫領域を正しくセグメン

表 1 実験結果一覧（Dice 係数の 5 回平均および標準偏差）テーションするように，式(1)を用いて教師領域と予測領域のモデル

類似度が上がるように学習する．一方で，肺気腫以外の識別器

U-net(1Loss)

0.437 ± 0.040

では，肺気腫領域を誤ってその他の陰影としないように，式(2)UnCAE(1Loss)

0.487 ± 0.044を用いて教師領域と予測領域の類似度が下がる方向に学習す

エンコーダ共有型 UnCAE(1Loss)

0.421 ± 0.027

る．他の陰影についても同様である．

UnCAE(2Losses)

0.439 ± 0.028

エンコーダ共有型 UnCAE(2Losses)

0.534 ± 0.010

3. 実験
3.1 実験概要

Dice 係数±標準偏差

4. まとめと今後の課題

実験では，1 種類の陰影にのみ部分的にアノテーションされ本研究では，部分的にアノテーションされたデータから複数たデータ 611 枚を用いて学習し，肺野内の全陰影が完全にア陰影に対応可能なセグメンテーションネットワークの構築と，ノテーションされたデータ 16 枚で検証を行い，検証結果を比

その効果的な学習方法を提案した．実験の結果，提案手法が複較する．なお、UnCAE は，アノテーションなしデータ 3,545 枚

数陰影のセグメンテーション精度向上につながることを示し

で自己符号化器部分の事前学習を行う．データはすべて山口大

た．今後の課題として， 式(2)での学習により肺野領域以外の学医学部附属病院で撮影された胸部 CT 画像である．アノテー

領域もセグメンテーションされる問題に対し，肺野領域を抽出

ションは，5 つの陰影領域，浸潤影(CON)，肺気腫(EMP)，すりしたマスク画像を出力画像に適用することが挙げられる．

ガラス陰影(GGO)，蜂巣肺(HCM)，正常(NOR)について行われている．式(2)におけるλの値は，予備実験の結果からλ = 10−3

謝辞

とした．

本研究は JSPS 科研費 JP21H03840、JP22K12152 の助成を受けたものです．

3.2 実験結果
表 1 に，各モデルについて，交差エントロピー関数のみで学

利益相反の有無

習した場合 (1Loss)と，式(1), (2)で学習した場合 (2Losses)の

大阪大学大学院医学系研究科人工知能画像診断学共同研究
講座は，富士フイルム株式会社との共同研究講座です．

Dice 係数を示す．エンコーダ共有型 UnCAE (1Loss)が最低値となり，エンコーダ共有型 UnCAE(2Losses)が最高値となった．

文

また，図 2 に，アノテーション画像と，各モデルから出力され

献［1］ 村上佳菜子，橋本典明，木戸尚治 他：CNN，FCN，U-Net を用いたびまん性肺疾患の領域抽出の比較．人工知能学会全国大会論文集：
1Z3-05 2018［2］ 植田大介，間普真吾，呉本尭：SAR 画像と土地情報を用いた畳込み
自己符号化器付 U-net による土砂災害地域検出．第 61 回計測自動制
御学会システム工学部会研究会：55-61，2019［3］ Suzuki Y, Kido S, Mabu S et al: Segmentation of Diffuse Lung Abnormality

たセグメンテーション画像の例を示す．赤色が CON，緑色がEMP，青色が GGO，水色が HCM，黄色が NOR を表している．
図 2 より，エンコーダ共有型 UnCAE(2Losses)のセグメンテー
ション画像が，他のモデルと比較して誤識別領域が少ないことがわかる．このより，エンコーダ共有型 UnCAE(2Losses)は複Patterns on Computed Tomography Images using Partially Supervised Learning.

数陰影が混在している胸部 CT 画像の陰影領域抽出タスクに対Advanced Biomedical Engineering 11: 25-36, 2022

して有用であるといえる．

119

OP5-23 次元 CT 画像によるじん肺の重症度別粒状影解析
新居

蓮叶*1，松廣 幹雄*2，河田 佳樹*3，大塚 義紀*4，
岸本 卓巳*5，芦澤 和人*6，仁木 登*7*1

徳島大学大学院創成科学研究科，*2 鈴鹿医療科学大学保健衛生学部放射線技術学科*3
徳島大学大学院社会産業理工学研究部，*4 北海道中央労災病院*5

岡山ろうさい病院，*6 長崎大学，*7 株式会社医用科学研究所

Micro-Nodule Analysis of Pneumoconiosis Progression Using 3D CT Images
Rento NII*1，Mikio MATSUHIRO*2，Yoshiki KAWATA*1
Yoshinori OHTSUKA*3，Takumi KISHIMOTO*4，Kazuto ASHIZAWA*5，Noboru NIKI*6
1
Tokushima University，*2 Suzuka University of Medical Science，*3 Hokkaido Chuo Rosai Hospital*4

Okayama Rosai Hospital，*5 Nagasaki University，*6 Medical Science Insitute

要旨：じん肺は，粉じんを肺に吸入することによって生じる職業性呼吸器疾患である．じん肺の診断では単純 X 線写真を用いているが，近年では単純 X 線写真に比べて正確に病変を評価することができる 3 次元 CT 画像を用いた高精度の診断が期待されている．
本研究では，3 次元 CT 画像を用いてじん肺の定量的な診断支援システムの開発を目指している．
キーワード：テンプレート，フォーマット

1. はじめに第 1 型 1/0，1/1 の比較評価を行った．[3][4](1)じん肺 CT 画像データベースの作成

じん肺は，粉じんを肺に吸入することによって生じる職業性
呼吸器疾患である．粉じん作業従事労働者数は昭和 60 年をピ

じん肺の粒状影をマニュアル処理で抽出する．肺野条件

ークに減少し，平成 12 年で 35 万人であったが，近年は約 50(WW:1500,WL:-500)で右肺尖部から肺底部，左肺尖部から肺底万人前後で推移しており増加傾向となっている．じん肺が進行部の順に粒状影をマニュアルで抽出する．初めに，粒状影を 3すると肺結核・続発性気胸・肺がんなどの合併症に罹患しやす

次元 CT 画像からマニュアルで抽出した．[5][6] 読影者は 1 名まくなるため，早期発見・早期治療が必要である．じん肺健康診

たは 2 名で行い，1 人で抽出した場合，期間を空け，2 度読影

断として胸部単純 X 線撮影や肺機能検査が実施されている．

をした．2 人で抽出した場合は，1 人ずつ 1 度読影をし，合議

胸部単純 X 線写真によって病型が第 0 型，第 1 型，第 2 型，

によって最終抽出結果を作成した．

第 3 型，第 4 型に分類され，各型で 3 つに分類される．第 1 型(2)肺葉分割ラベルの作成

1/0 以上の患者は労災認定となるが第 0 型 0/1 の患者は労災認

肺葉の分割は 3D U-Net を使用し，右肺を上葉，中葉，下葉定の対象とならないため正確に診断しなければならない．[1][2]に左肺を上葉，下葉の 5 分割にした．[7] 学習データは 300 症

単純 X 線写真に比べて正確に病変を評価することができる 3

例用いた．

次元 CT 画像を用いた高精度な診断が期待されている．本研究(3)じん肺の肺葉別粒状影の評価

では，3 次元 CT 画像を用いてじん肺の診断支援システムの開じん肺の粒状影の位置を重心点と定義して，肺葉分割ラベル発を目指している．このために，じん肺（けい肺，炭坑夫肺）から肺葉別に粒状影を分類する．肺葉別粒状影について，粒状の 3 次元 CT 画像を用いてこれらの粒状影を葉別に抽出し，粒影数ごとの肺葉別粒状影数と分布の割合によって評価する．

状影の個数と分布の割合を重症度別に比較することで定量的

パーシステントホモロジーを用いて，マクロな視点からじん肺に評価した．

の粒状影のパーシステント図から位相空間の大域的な性質を解析し，密集度や病態の進行を定量的に評価した．

2. CT 画像と手法
3. 結果

岡山ろうさい病院と北海道中央労災病院で撮影され，CT を用いて診断された炭坑夫肺 33 症例(CT0/1‐14 例，CT1/0‐14

図 1 に示すように，炭坑夫肺とけい肺とでは直径別累積頻度

例，CT1/1‐5 例)とけい肺 15 症例(CT0/1‐6 例，
CT1/0‐7 例，に差があることが分かる．炭坑夫肺では 2-2.9mm にピークがあCT1/1 2 例)を用いた．これらの CT 画像から(1)じん肺 CT 画像

り，右肩下がりになっている．また，けい肺では 3-3.9mm にピ

データベースの作成，(2) 肺葉分割ラベルの作成，その結果をークがあり，山なりになっている．これより炭坑夫肺はけい肺

用いて (3) じん肺の肺葉別粒状影の評価をし，第 0 型 0/1 とに比べ，粒状影が小さいことが分かる．

120

図 3 に炭坑夫肺の粒状影数ごとの右上葉の直径別粒状影数とパーシステント図を示しており，重症度が上がると粒状影の密集度が上がっていることがわかる．

図3

粒状影数ごとの右上葉のパーシステント図

4. まとめマニュアルで粒状影を抽出した後に 3D U-Net を使用し，肺を葉別に 5 分割した．データの結果を用いて，重症度別にじん肺（けい肺，炭坑夫肺）の粒状影数，大きさと分布の割合について調べた．炭坑夫肺とけい肺とでは粒状影の大きさと数の分

図 1 粒状影数と直径別累積頻度

布に差があった．また重症度が高いほど全肺葉で粒状影数が多図 2 に全肺野と肺葉別の 1cm3 あたりの粒状影数の比の結果

く，特に右上葉で顕著であった．重症度間で各肺葉の粒状影はを示しており，じん肺の粒状影は右上葉に多く，中下葉ではほ一様に進行することが分かった．じん肺の重症度の評価には肺とんど値が変わらないことが分かる．重要度間の各肺葉での粒

葉の粒状影数が重要であることが分かった．

状影数の割合に変化はなく，粒状影が一様に増加している．

今後の課題として，症例数の増加，重症度の定量的な評価法の構築がある．
利益相反の有無なし
文 献

図 2 全肺野と肺葉別の 1cm3 あたりの粒状影数の比

121

[1]

滝島任，中村雅夫，千代谷慶三：じん肺患者の呼吸機能検査ハンド
ブック．真興交易医書出版部，1991，P3-10[2]

永井厚志編：呼吸器疾患[3]

K. Kanazawa, Y. Kawata, N. Niki, et al: Computer-aided diagnosis for pulmonary
nodules based on helical CT images, Comput. Med. Imag. Graphics, vol. 22, no.
2, pp. 157–167, 1998.

[4]

Y. Kawata, N. Niki, H. Ohmatsu, et al: Quantitative classification based on CT
histogram analysis of non-small cell lung cancer: Correlation withhistopathological characteristics and recurrence-free survival, Medical Physics,
vol.39, no.2, pp.988-1000, 2012.

[5]

H. Suzuki, Y. Kawata, N. Niki, et al: Computer aided diagnosis for severity
assessment of pneumoconiosis using CT images, Proc. SPIE Medical Imaging,
Vol.9785, pp.978531-1-6, 2016.

[6]

Yuga Hashimoto, Mikio Matsuhiro, Hidenobu Suzuki, et al： Lobe-SpecificMicro-Nodule Analysis of Pneumoconiosis Progression Using 3D CT Images ，SPIE，Vol.12033，No.231， 1203325-1-6，2021.

[7]Çiçek Ö, Abdulkadir A, Lienkamp SS, et al:3D U-Net:Learning dense volumetricsegmentation from sparse annotation.Proc. Medical Image Computing andComputer-AssistedIntervention–MICCAI 2016; 424-432.

第 3 版．日本医事新報社，2015，P241-250

OP5-3

TKI 治療後における肺腫瘍成長の経時変化予測モデル
凜太郎*1，有村 秀孝*2，田中 謙太郎*3，加葉田 雄太朗*4*1
九州大学大学院医学系学府保健学専攻医用量子線科学分野

古田*2

九州大学大学院医学研究院保健学部門*3
九州大学病院呼吸器科内科学*4
長崎大学情報データサイエンス学部
Prediction model for the time variant trajectories of lung tumor growths
after tyrosine kinase inhibitor therapy*1
Rintaro FURUTA ，Hidetaka ARIMURA*2，Kentaro TANAKA*3，Yutaro KABATA*4*1

Division of Medical Quantum Science, Graduate School of Medical Sciences, Kyushu University*2
Division of Medical Quantum Science, Faculty of Medical Sciences, Kyushu University*3
Department of Respiratory Medicine, Faculty of Medical Sciences, Kyushu University*4
School of Information and Data Sciences, Nagasaki University

要旨：本研究の目的は，上皮成長因子受容体（EGFR）変異陽性非小細胞肺がん（NSCLC）患者に対するチロシンキナーゼ阻害剤（TKI）治療における腫瘍成長経時変化予測モデルを開発することである．TKI 治療を受けた EGFR 陽性 NSCLC 患者 26 名を選択し，治療前後の CT 画像における腫瘍の輪郭を抽出した．各患者の腫瘍細胞数は輪郭抽出を行った CT 画像から求めた腫瘍体積に腫瘍細胞密度を乗じることで算出し，参考値として使用した．最後に，TKI に対する腫瘍成長（細胞数の増減）を表現する微分方程式モデルを開発し，モデルパラメータを最適化することで腫瘍細胞数の経時変化軌跡を予測した．本研究で開発したモデルは，平均絶対パーセント誤差(MAPE)とスピアマンの相関係数(SCC)で評価し平均値はそれぞれ 7.50%，0.918 であった．先行研究のモデルの結果(MAPE:11.1%，SCC:0.913)と比較して腫瘍細胞数の経時変化をより正確に表現できる可能性がある．本研究のモデルは，EGFRTKI を受けている NSCLC 患者に対する治療効果予測法の基礎モデルとなりうると考える．
キーワード：非小細胞肺がん，数学的モデル， EGFR-TKI，予後予測

1. 背景（TKI に抵抗性のある細胞）の 3 つの細胞集団があると仮定し現在，上皮成長因子受容体（EGFR）変異陽性のステージ IV

た．Bertalanffy-Putter (BP) 腫瘍成長モデル［1］と細胞消失（腫非小細胞肺がん（NSCLC）患者に対する治療として，チロシン瘍縮小）方程式［3］を組み合わせて TGT モデルを実装した．

キナーゼ阻害剤（TKI）による分子標的治療が広く行われていTGT モデルの 12 個のパラメータは，simulated annealing 法を用るが，患者によっては TKI に対する抵抗性腫瘍細胞が増加す

いて最適化した．平均絶対パーセント誤差（MAPE）およびス

るため，治療効果を予測することは難しい．本研究では，EGFR

ピアマンの相関係数(SCC)を用いて，開発した TGT モデルを評

陽性 NSCLC 患者に対する TKI 治療における腫瘍成長の経時価した．

変化軌跡モデル(tumor growth trajectory モデル : TGT モデル)

3. 結果と考察を開発した．腫瘍細胞は TKI に対して感受性または抵抗性を示す細胞，および persister 細胞から成ると仮定した［1］．

本研究では図 1 に示すような腫瘍細胞の経時変化曲線を求めた．各患者の CT 画像から算出した腫瘍細胞数と TGT モデ

2. 材料と方法

ルによる予測細胞数との MAPE および SCC を表 1 に示す．

患者データは，治療前から TKI 治療中止まで分子標的薬でMAPE および SCC の平均値はそれぞれ 7.50％および 0.918 であるオシメルチニブで治療されたステージ IV の NSCLC(腺癌)あり，先行研究(MAPE : 11.1, SCC : 0.913)と比較して改善が見患者 26 名を用いた．臨床医の助言のもと，関心領域（ROI）セ

られた．

グメンテーションを行った．等方ボクセル化した ROI に対し本研究にはいくつかのリミテーションがある．各患者におい腫瘍体積を計算した．計算した腫瘍体積に腫瘍細胞密度を乗じて最も大きいプライマリー病変のみを扱っているため，すべてることで腫瘍細胞数を算出し，参考値として用いた．

の腫瘍に着目する必要がある．また，患者数を増やし EGFR 遺腫瘍細胞には，感受性細胞（TKI で死滅する細胞），persister

伝子変異以外の変異型にもこのモデルを適用して頑健性を評

細胞（耐性細胞に変異する可能性のある細胞）［2］，耐性細胞価する必要がある．さらに，本研究は TKI 治療のみに焦点を当

122

［2］Sehgal K, Portell A, Ivanova EV et al: Dynamic single -cell RNA sequencing
identifies immunotherapy persister cells following PD -1 blockade. J C lin
Invest 31(2): e135038, 2021
［3］von Bertalanffy L: Quantitative laws in metabolism and growth, The Quarterly
review of biology 32(3): 217–231, 1957てたものである．しかし，実際の臨床では，TKI 治療は放射線療法や化学療法などの他の療法と併用する場合がある．このよ
うな併用療法に対する腫瘍の反応に関する研究が今後の課題の一つである．

図  開発した 7*7 モデルによる腫瘍細胞数の経時変化の予測結果．
赤7., 感受性細胞，青SHUVLVWHU 細胞，黄7., 抵抗性細胞，緑総腫瘍細胞，青丸&7 画像から算出した腫瘍細胞数．

4. まとめ
本研究は，EGFR-TKI 治療を受けている NSCLC 患者に対する治療戦略提案の可能性を示唆するものであると考える．
謝辞
研究遂行にあたり貴重なご助言を頂いた有村研究室(http://web.shs.kyushu-u.ac.jp/~arimura/) の 皆 様に 深謝 い たし ます．
利益相反の有無なし．
文 献［1］Grassberger C, David M, Changran G et al. Patient -specific tumor
growth trajectories determine persistent and resistant cancer cell populations
during treatment with targeted therapies. Cancer Res 79(14): 3776 -3788,
2019.［2］Ogawa K, Harada Y, Ichihara T et al: A practical method for
position dependent Compton-scatter correction in single photon emission CT.
IEEE Trans Med Imag 10: 408-412, 1991

123

OP5-4骨シンチグラムの陽性高集積検出支援システム設計時におけるテストデータ再利用による性能のバイアスとその補正
陽大*1，東山 滋明*2，河邉 讓治*2，中岡 竜介*3，清水 昭伸*1
*1
東京農工大学大学院工学府*2
大阪公立大学医学部附属病院核医学科*3
国立医薬品食品衛生研究所医療機器部
Performance bias by test data reuse in designing a hot spot detection support system ofbone scintigram and the bias correction*1
Haruto YAMANAKA ，Shigeaki HIGASHIYAMA*2, Joji KAWABE*2, Ryusuke NAKAOKA*3，
Akinobu SHIMIZU*1
山中Institute of Engineering, Tokyo University of Agriculture and Technology
Department of Nuclear Medicine, Graduate School of Medicine, Osaka Metropolitan University*3
Division of Medical Devices, National Institute of Health Sciences*1*2

要旨：本報告では，コンピュータ支援診断システムを開発する際に，同一のテストデータの再利用によって生じる性能のバイアスに注目する．まず，前立腺がん患者の骨シンチグラムを用いて，学習データや初期値を変えて，異なる複数個の陽性高集積検出モ
デルを学習する．次に，それらの学習済みモデルを同一テストデータに適用し，ROC 下面積の AUC が最大のモデルを逐次的に選択しながら複数のモデルを組み合わせたアンサンブルモデルを構築する．本報告では，このアンサンブルモデルの性能を，設計時に再利用したテストデータと，それとは異なるフレッシュなテストデータを用いて評価し，両者を比較することで，再利用したテストデータによる性能に混入するバイアスを確認する．また，従来の研究を参考にバイアスを低減させる方法を適用した結果についても確認し，その有効性について考察する．
キーワード：テストデータ再利用，検出支援システム，バイアス，骨シンチグラム，アンサンブル学習

1. 背景と目的

̂𝑆 [𝜙] + 𝜉， 𝑖𝑓|𝐴𝑈𝐶
̂𝑆 [𝜙] − 𝐴𝑈𝐶
̂𝑆 [𝜙]| > 𝑇 + 𝜂
𝐴𝑈𝐶
ℎ
ℎ
𝑡
̂𝑆 [𝜙] = {𝐴𝑈𝐶ℎ̂𝐴𝑈𝐶𝑆𝑡 [𝜙]，𝑒𝑙𝑠𝑒

人体の撮影技術の高精度化に伴い，診断に使用される画像枚数が増加している．そこで，医師の負担を軽減して診断の効率・(1)

ここで，𝑆𝑡 は学習データ，𝑆ℎ は public データの集合を表す．こ

精度の向上を目指すコンピュータ支援検出/診断（Computer-の public は，繰り返し利用する同一のテストデータを意味す

Assisted Detection/Diagnosis，CAD）システムの開発が進められる．式(1)の条件を満たす場合にのみ，public データの AUC にている[1]．CAD システムでは，性能評価を繰り返しながらシノイズを加えることで，テストデータの情報が不適切に設計にステムを設計する場合がある．例えば，深層モデルのハイパー利用され，性能にバイアスが含まれることを防ぐ．

パラメータチューニングや，複数モデルのアンサンブルを行う

上記の先行研究[5,6]では，public データによる評価値を分類場合などである[2,3]．その際，医用画像はアノテーションコス

器に用いる特徴量選択に繰り返し利用している．しかし，最近

トが高く，ラベル付きのデータを大量に集めることは困難であの深層ネットワークでは，特徴量は学習の中で自動獲得される．

るため，同一のテストデータを繰り返し使用することが想定さそのため，これらの文献[5,6]の結論が，それ以外の分類器の設れるが，バイアス等の問題が指摘されている[4,5,6]．

計方法，例えば，複数の深層ネットワークのアンサンブル学習

本稿では，骨シンチグラムに対する陽性高集積の検出支援シの場合にも当てはまるか否かは不明である．

ステムを対象に，アンサンブル学習においてテストデータを再3. 深層ネットワークを利用したバイアスの検証利用した場合をシミュレーションし，評価値に含まれるバイア

本稿では，骨シンチグラムから陽性高集積を検出する深層ネスを確認する．また，従来の方法[5,6]を参考に，バイアスを低ットワーク[7]に注目して，学習結果をアンサンブルする際に，減する補正法を適用する．

public テストデータを再利用した場合の AUC に対するバイア

2. 関連研究と問題点スの検証を行う．具体的には，まず学習データとネットワーク

Gossmann ら[5]は，Dwork ら[6]の手法を拡張したバイアスをの重みの初期値をランダムに変えた 20 個のモデルで学習を行補正するアルゴリズム𝑇ℎ𝑟𝑒𝑠ℎ𝑜𝑙𝑑𝑜𝑢𝑡𝐴𝑈𝐶 を提案した．そこでは，う。次に 20 個のモデルについて public データと private デー

同一テストデータによる ROC 下面積の AUC を利用して分類

タを用いて推論を行う．次に public データの AUC が最も高い器を設計する際，式(1)に従って補正を行う．

モデル 1 個を選ぶ．選択したモデルとその他のモデル 19 個それぞれについて，
予測値の単純平均を取り public データの AUC

124

が最も高い組み合わせを選択する。次に，選ばれた 2 個のモデ

private の AUC の差が縮まっていることが読み取れる．こちルとその他の 18 個のモデルそれぞれで同様に AUC が最良にらでも同様に検定を行った結果すべてのモデル数において帰なる組み合わせを選択する。これを 20 個中 10 個が選択される

無仮説が保留された．このことはまで行い，public データと private データの AUC を比較し，バ

6. まとめイアスの検証を行う．また上記に加えて，予測値の単純平均を

骨シンチグラムを用いた，学習済みモデルのアンサンブルを取り public データの AUC を計算する際に Gossmann らの手法

public の AUC を評価値として行ったが，結果は public，(式(1))を適用し，AUC を補正した場合の実験も行う

private のどちらの AUC もアンサンブルするモデル数が一定

4. 実験条件の数までは上昇した．検定の結果からは，モデル数が少ない場

本実験では従来の高集積検出システムに用いられる合についてバイアスの存在が示唆された．またResBtrflyNet[7]をネットワークに用い，学習データとして，前𝑇ℎ𝑟𝑒𝑠ℎ𝑜𝑙𝑑𝑜𝑢𝑡𝐴𝑈𝐶 を適用した場合，すべてのモデル数において後面の骨シンチグラム 10 症例(512×1024[pixel]，2.8[mm/pixel])，

帰無仮説が保留されバイアスの補正ができたことが示唆され症例に対応した高集積ラベル(2 クラス)を使用する．テストデた．今後は，引き続きバイアスの検証を行ない，そのバイアスータとして public データ，private データそれぞれランダムにに対して，Gossmann ら[5]の手法を参考にして，バイアスの10 症例を選択，
これを 10 通り用意し実験結果の検証に用いる．

補正を行う．

学習回数は 10,000iteration とし，ミニバッチサイズは 10，

謝辞

Optimizer には Adam(𝛼=0.001，𝛽1 =0.9，𝛽1 =0.999)を使用した．

日頃から熱心にご指導・ご討論いただく東京農工大学清水昭

損 失 関 数 は Softmax Cross Entropy を 用 い た ． ま た伸研究室の各位に感謝いたします．なお本研究は，AMED の

𝑇ℎ𝑟𝑒𝑠ℎ𝑜𝑙𝑑𝑜𝑢𝑡𝐴𝑈𝐶 の パ ラ メ ー タ は 𝑇 = 0.05 , 𝜎 = 0.01, 𝜂 =「AI を利用した医療機器プログラムの市販後学習時の性能評

𝑁(0, 4𝜎), 𝜉 = 𝑁(0, 𝜎)とした．

価に資する研究」（22mk0101240ｈ0101）の支援を受けています．

5. 実験結果・考察

文

10 通りのテストデータに対するアンサンブル結果を図 1 に，

献

[1] 野村行弘，増谷佳孝，三木総一郎, 他：遠隔読影環境における他施設連携型 CAD 開発，実運用，および継続的性能改善. Medical Imaging Technology,

𝑇ℎ𝑟𝑒𝑠ℎ𝑜𝑙𝑑𝑜𝑢𝑡𝐴𝑈𝐶 を適用した結果を図 2 に示す．横軸はアンサ

Vol. 32, No. 2 pp.98-108, 2014．

ンブルするモデル数，縦軸は 10 通りのテストデータの平均[2]

AUC とその標準偏差を表す．

P.

Probst,A.

Boulesteix,

B.Bischl,“Tunability:

ImportanceofHyperparameters of Machine Learning Algorithms”, JMLR, 2019[3] M. A. Ganaie, M. Hu, A.K. Malik, et al. “Ensemble deep learning: A
review”, EAAI, vol 115, 2022
[4] R. Roelofs, V. Shankar, B. Recht, et al. “A Meta-Analysis of Overfitting in
Machine Learning”, NeurIPS2019[5] A. Gossmann, A. Pezeshk, Y. Wang, et al. “Test Data Reuse for the
Evaluation of Continuously Evolving Classification Algorithms Using the
Area under the Receiver Operating Characteristic Curve”, SIAM Journal on
Mathematics of Data Science, Vol. 3, No. 2, pp.692-714, June 2021

図 1 10 通りのテストデータ

図 2 𝑻𝒉𝒓𝒆𝒔𝒉𝒐𝒍𝒅𝒐𝒖𝒕𝑨𝑼𝑪 を適のアンサンブル時の AUC用した場合のアンサンブル[6] C. Dwork, V. Feldman, M. Hardt, et al. “The reusable holdout: Preserving
validity in adaptive data analysis”, Science, Vol. 349, No. 6248, pp.636-638,
2015

時の AUC[7] A. Shimizu, H Wakabayashi, T Kanamori, et al., “Automated

図１よりアンサンブルに使用するモデル数が増加するに従measurement

い，public と private の AUC が共に上昇していることが読み取

ofbone scan index froma whole-body scintigram”,

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery Vol. 15,

れる．モデル数 1~10 すべてにおいて public と private の AUC

pp.389-400, 2019について“2 群の母集団の平均値は同じである”を帰無仮説として，有意水準 0.05 の Willcoxon の符号付順位検定を行った
ところ，モデル数が 3~6 までは棄却され，残りは保留となった．このことは，モデル数が 3~6 の場合について，バイアスが含まれていることを示唆している．
また図 2 より𝑇ℎ𝑟𝑒𝑠ℎ𝑜𝑙𝑑𝑜𝑢𝑡𝐴𝑈𝐶 を適用した場合に public と125

OP5-5
MRI による前立腺癌スクリーニングのための要精査領域検出モデルの検討
橋本 綾斗*1,2，立花 泰彦*1，岸本 理和*1，熊切 俊夫*1,2，
森 慎一郎*1，森 康久仁 *3，若月 優*1，須鎗 弘樹*3
*1

国⽴研究開発法⼈量⼦科学技術研究開発機構*2
千葉大学大学院融合理工学府*3
千葉大学大学院工学研究院
Evaluation of the neural network detection model to facilitate efficient pickup in
prostate cancer screening
Ayato HASHIMOTO ，Yasuhiko TACHIBANA*1，Riwa KISHIMOTO*1，Toshio KUMAKIRI*1,2，
Shinichiro MORI*1，Yasukuni MORI*3，Masaru WAKATSUKI*1，Hiroki SUYARI*3
*1,2

*1
*2

National Institutes for Quantum Science and Technology

Chiba University, Graduate School of Science and Engineering*3
Chiba University, Graduate School of Engineering

要旨：MRI による前立腺癌診断を補助するため，最終的には癌でなくとも専門医が要精査とする所見を検出する AI が必要である．
この目的のため本研究は，診断医の読影手順を模して広域画像とその一部である局所画像を並列処理する検出モデルを開発した．
広域画像のみ用いたモデルをコントロールとして検出力を比較すると，提案モデルの指標が有意に優れ，設計の意義が示唆された．
キーワード：前立腺，MRI，人工知能，コンピュータ支援画像診断，医用画像処理

1. はじめにして， 4 種の画像（T2WI, ADC Map, CE-T1WI, DCE-T1WI）よ前立腺癌診断における MRI 検査は，T2 強調画像（T2WI）

りほぼ小骨盤領域に相当する広域画像とその一部である局所と，拡散強調画像（DWI）およびみかけの拡散係数マップ（ADC．また，広域画像内の要精査領域の画像を定義した（図 1a,b）Map）等の撮像シークエンスを標準的に使用する．これにダイ位置を示す正解画像（図 1c,d）と，局所画像内に要精査領域がナミック造影 T1 強調画像（DCE-T1WI）を加えた検査では，存在するかどうかを 2 値で示すラベルを生成した．

画像に関心領域（ROI）を設定し観察する Time-Intensity curve
解析等の定量解析により，評価の定量性向上が期待できる．
一方，そのような解析の ROI 設定には，その簡便さに課題がある．前立腺には画像のみで癌と判断し難い所見が少なくな
いため，熟練の専門医でなければ適切な ROI 設定は難しく，（a），十分な普及に至っていない．
解析の有用性が知られつつも［1］

（b）

（c）

（d）

図 1 学習・検証用の画像データ作成例

この問題を解決するためには，専門医が癌を疑い要精査とす
る所見の検出モデルを開発し，ROI 設定を支援することが有用（a）広域画像：前立腺全体を含む 128×128pixel の画像（例は T2WI）．

と思われる．先行研究では検出対象が生検等で確定した癌とす（b）局所画像：広域画像から任意の領域をクロップした 15×15pixelの画像．学習時は要精査領域かそれ以外の領域から無作為に生成する．

，専門医が要精査とする所見を対象とることが一般的で［2, 3］（c,d）正解画像：広域画像に対し検出対象の位置を示す画像．教師デしたものはない．そこで我々は要精査領域検出のため，医師のータでは（c）のように中心を最大値とし値が正規分布を示す円，テス

読影手順を模し，前立腺の広域と局所の情報を並列処理するニトデータでは（d）のように直径 11pixel で値が 1 の円とした．

ューラルネットワークモデルを開発した．本研究の目的は，こ2．2 学習モデルのモデルにおける並列処理の意義を検討することである．

提案するモデルは，A：広域画像をセグメンテーションする

2. 方法
2．1 データ

Encoder-decoder モデルおよび，B：局所画像と A より得た特徴
から局所画像内に要精査領域が存在するか否かを分類する

226 症例に対し専門医により設定された 347 個の要精査領域．訓練データを用い，入力画像に対してCNN からなる（図 2）

を対象とし，訓練データ 250 個，検証データ 80 個，テストデ

最終的に B より適切な分類（局所画像が要精査領域を含むかータ 17 個にランダムに割り付けた．モデルへの入力データとどうか）を出力できるよう最適化した．

126

（a）

（b）

図 3 Jaccard 係数による評価（a）閾値の違いによる評価指標の変化：設定する閾値により Jaccard

係数は変動するが，ほとんどの値において提案法（A+B）はコントロールよりも優れた．（b）評価指標の分布：（a）より最適化した閾値に

図 2 学習モデルの概要

おいて，提案法はコントロールよりも優れ，差は有意であった．

入力は 4 つの撮像シークエンスの画像からなり，それぞれに対応する
Encoder を持つ．A は，広域画像を入力し，セグメンテーション画像と特徴マップを出力する．この特徴マップは，Decoder の最終層に近い層より，局所画像の対応する位置をクロップして得る．B は，A からの特徴マップと局所画像を入力し，二値分類の結果を出力する．

2．3 検出マップの生成
学習済みモデルより得た広域画像に対するセグメンテーシ

（a）

（b）

（c）

図 4 検出マップの例

ョン画像と，局所画像に対する分類結果を併用し，要精査領域の検出マップを以下のように生成した．1. Sliding Window（a）正解位置：検出すべき要精査領域を赤色で示す．
（b）コントロー

方式で広域画像から局所画像を走査的に生成 2. 各局所画像

ルモデルの検出マップ：正解の領域以外も多く検出しており特異度が低い．（c）提案モデルの検出マップ：検出すべき領域をほぼ正確に表を学習済みモデル分類し，その結果を対応する領域へ積算し示できている．

ていくことで一時マップを生成 3. このマップにセグメンテーション画像を加算し，最終的な検出マップ生成．

以上より，広域情報のみを用いた場合と比べ，局所情報を併用した方が要精査領域を高精度に検出できると考えられ，ROI

2．4 検証方法

設定の支援のために，より役立つことが期待できる．

広域と局所を併用した提案モデル（A＋B）と，広域画像の本研究の限界として症例数の少なさや，特定の機関・装置でみ用いたコントロールモデル（A のみ）を比較し，広域と局所収集したデータのみを用いている点が挙げられる．

を併用する意義を検証した．統計学的検討のため，テストデー
タ各例で検出マップと評価用正解画像（図 1d）の間の Jaccard

4. 結論

係数を指標として求め平均した．このとき，検出陽性とする出

本研究の結果は，提案モデルにおける広域と局所の画像を併

力の閾値を変化させ，各モデルの評価指標が最良となる閾値で用する意義を支持する．

検出精度を比較した（Wilcoxon 符号付き順位検定，P<.05 を有意）．さらに，各モデルの検出マップを，CE-T1WI 上にカラー

文

献［1］Wu X, Reinikainen P, Kapanen M et al: Dynamic contrast-enhanced imaging
as a prognostic tool in early diagnosis of prostate cancer: correlation with PSA
and clinical stage. Contrast Media & Molecular Imaging 2018:3181258, 2018［2］Aldoj N, Lukas S, Dewey M et al: Semi-automatic classification of prostatecancer on multi-parametric MR imaging using a multi-channel 3D
convolutional neural network. European radiology 30:1243-1253, 2020
［ 3 ］ Lapa P, Castelli M, Gonçalves I et al: A hybrid end-to-end approach
antegrating conditional random fields into CNNs for prostate cancer detection
on MRI. Appl Sci 10(1):338, 2020

マップ表示し，視覚的に評価した．

3. 結果と考察
閾値を最適化したときの評価指標（Jaccard 係数）は，コント［平均（最小，最大）］，提案
ロールモデルで 0.52（0.47，0.65）．評価指標の分布モデルで 0.60（0.49，0.79）となった（図 3a）には有意差があり（P=0.0075），提案法がコントロールよりも高い値を示した（図 3b）．また，視覚的評価においても，提案．
法により検出精度が改善したと考えられた（図 4）127

OP6-1

CNN による頭部 Thick-Slice CT 画像からの脳内血腫領域の自動抽出
永澤 朗*1，藤田 大輔*1，渡辺 翔吾*2
連 乃駿*2，飯原 弘二*2，小橋 昌司*1,2*1

兵庫県立大学*2

国立循環器病研究センター
Automatic Extraction of Intracerebral Hematoma Region from Thick-SliceCT Images of the Head using Convolutional Neural Network
Akira Nagasawa*1，Daisuke Fujita*1，Shogo Watanabe*2，
Nice Ren*2，Koji Iihara*2，Syoji Kobashi*1,2*1
University of Hyogo*2
The National Cerebral and Cardiovascular Center
要旨：脳血管疾患のうち代表的な脳内血種(ICH: intracerebral hematoma)は，発症から診断まで迅速な対応が求められる．診断には頭部 CT 画像からの ICH 領域の体積，形状，位置などが有効である．従来の ICH 領
域抽出法はセマンティックセグメンテーションに基づき，頭部 CT 画像における脳内の高吸収領域を抽出するため，ICH と脳室内出血(IVH : intraventricular hemorrhage)の双方を有する症例において精度が低下する
問題点がある．本研究では，イメージパッチ識別に基づく新しい ICH 領域抽出法を提案する．同手法は，ボクセルごとの convolutional neural network (CNN)によるクラス分類により，高吸収領域における ICH と
IVH を識別する．提案法を評価するため，9 例に適用した．交差検証は leave-one-out 法を用いた．CNN は10 層の Original CNN，VGG16，Resnet50 を比較した．実験結果より，VGG16 が最良で，テストデータに対して，Precision 83.0%， Accuracy 72.6%，F 値 81.6%であった．
キーワード： ICH，セマンティックセグメンテーション，イメージパッチ，CNN

1. はじめに

表1

脳血管疾患の代表的な例として，脳内出血，脳梗
塞，くも膜下出血がある．脳血管疾患の 31％を占
める脳内出血は，主に高血圧による動脈硬化により血管が破裂し，脳実質に出血してしまう疾患である．また，時間経過し凝固したものを脳内血種(ICH : Intracerebral Hematoma)と呼ぶ．診断には頭部CT 画像からの ICH 領域の体積，形状，位置などが有効であるが，専門の放射線医が常駐できないこと，読影自体が難しいことから，自動抽出を行うことで放射線医の負担の軽減が期待できる．従来のICH 領域抽出法[1][2]は，セマンティックセグメン
テーションに基づき，頭部 CT 画像における脳内の高吸収領域を抽出するため，ICH と脳室内出血(IVH : intraventricular hemorrhage)の双方を有する症例において精度が低下する問題点がある．本研究では，CNN を用いて頭部 Thick-Slice CT 画像から階層的に ICH 領域を抽出する手法を提案する．

DICOM データの詳細

MPR(Multi-planarreconstruction)像
画素数
空間解像度
スライス間隔
スライス枚数(a) 正常例
図1

Axial
512×512 pixel
0.47 mm/pixel
9.0 mm
20-50 枚(b) ICH(c) ICH+IVH
頭部 CT 画像の例

3. 提案法

2. 使用データ

3.1) 高吸収域における ICH 候補領域の抽出
まず画像の CT 値を次式で調整する．

本研究では J-ASPECT study で収集された，ICHと IVH の双方の発症が確認された 9 名を対象とした．研究の実施は，九州大学の倫理委員会の承認を受けて実施した．本研究に使用した頭部 CT 画
像および正常例を図 1 に示す．また CT 画像デー
タは DICOM 形式であり，詳細を表 1 に示す．

𝜇′ = max (0, min (128

𝜇 − 𝑇𝐻min× 255, 255))
𝑇𝐻max − 𝑇𝐻min(1)ここで，μ は注目ボクセルの CT 値[HU]，μ'は変換後の値[a.u.]で，𝑇𝐻minと𝑇𝐻max は各 DICOM
画 像 に 撮 影 時 に 設 定 さ れ た Window Level ，Window Width を基に決定した．次に，頭蓋骨外側輪郭を Level-set 法を用いて抽出する．初期形
状を画像端にした Level-set 法を適用すること
で，頭蓋骨外側輪郭を抽出する．得られた輪郭内部で，しきい値の範囲内の領域を高吸収な ICHの候補領域として抽出する．しきい値は実験的に求め，下限を 120[a.u.]，上限を 230[a.u.]とした．
3.2) ICH 候補領域での ICH と IVH の識別3.1 で抽出した領域は ICH と IVH から構成される．各画像における抽出領域の各ボクセルについて次の処理を行う．Axial 断層画像中において，注
目ボクセルを中心とした高さ H（pixel），
幅 W（pixel）の正方形領域をイメージパッチとして生成し，ICH，
或いは IVH のラベルと共に保存する．切り出す領域に画像の範囲外を指定した場合，画素値 0 で
Padding される．本研究では，W，H=129 とした．
生成したイメージパッチを入力し，2 クラス分類を行い ICH か IVH を出力する CNN を学習する．本
手法は，注目ボクセル及び近傍ボクセルのウィン
ドウ条件調整後のイメージパッチを入力すること
で，微小な特徴量の差異の抽出に有効であると想定できる．また，ネットワーク構造が単純になり，
頭部 CT 画像全体を入力とする CNN と比較してパラメータ数が激減するため学習が容易に進行し易く，各断層画像から多数のデータセットを生成するため，制限がある被験者数においても十分な学習が可能になることが期待できる．

４. 実験結果
本研究では，交差検証として leave-one-out 法，ネットワークモデルとして 3 つの 2D-CNN(VGG16[3]，ResNet50[4]， 10 層 の Original CNN) を 用い た ．
Original CNN モデル構造を図 3 に示す．入力は前述の W×H のイメージパッチとし，出力層には活性化関数に Softmax を用いて確率に変換しクラス分類を行う．学習データの拡張として，水平・垂直方
向の反転と 0-90°の回転操作を行った．その他の学
習パラメータを表 2 に示す．

表 3 に 3 つの CNN における Precision，Accuracy，
F 値を示す．
表3

各種 CNN における評価指標

評価指標

Resnet50

VGG16

Original

Precision

82.6

83.0

81.4

Accuracy

71.9

72.6

70.3

F値

81.1

81.6

80.3

５. まとめ本研究では，従来研究である CNN を用いた ICH
領域抽出法を拡張し，イメージパッチによる CNNによる 2 クラス分類を利用して高吸収域内の ICH
領域を抽出する手法を提案した．ICH と IVH の識
別では CNN を用いて高吸収域内の ICH 領域の抽出を行い，VGG16 が最良の結果を示し，テストデータに対して，Precision: 83.0%， Accuracy: 72.6%，
F 値: 81.6%であった．本手法は ICH と IVH の識別に一定の有効性を示した．

謝辞
本研究の一部は，厚生労働科学研究費補助金（政策科学総合研究事業（臨床研究等 ICT 基盤構築・
人工知能実装研究事業）課題番号 19AC1003 の支援を受けて実施した．

利益相反の有無なし
参考文献

表 2 学習パラメータ

エポック数
バッチサイズ
損失関数
最適化関数
学習率

図 3 Original CNN のモデル構造[1] W. Kuo, C. Hane, P. Mukherjee, “Expert-level Detection of
Acute Intracranial Hemorrhage on Head Computed
Tomography Using Deep Learning,” PNAS, vol. 116, article
no.45, 2019.
[2] J. Cho, K. Park, M. Karki, et al., “Improving Sensitivity on
Identification and Delineation of Intracranial Hemorrhage
Lesion Using Cascaded Deep Learning Models,” Journal of
Digital Imaging, vol.32, pp.450-461, 2019.
[3] K. Simonyan, A. Zisserman, “Very Deep Convolutional
Networks for Large-Scale Image Recognition,” ICLR, 2015.
[4] K. He, X. Zhang, S. Ren, et al, “Deep Residual Learning for
Image Recognition”, CVPR, 2015.

50
512
Binary Cross Entropy
Adam
10-6

129

OP6-2

肺がん定位体放射線治療における 3 次元計画 CT 画像上の GTV に対する
深層学習ネットワークのセグメンテーション性能への訓練対テスト比の影響
雲昊*1，有村 秀孝*2，白川 友子*3，吉武 忠正*4，塩山 善之*5，藪内 英剛*2
*1
九州大学大学院 医学系学府 保健学専攻*2
九州大学大学院 医学研究院 保健学部門*3
九州がんセンター*4
九州大学大学院 医学研究院 臨床放射線科学分野 .
*5
九州国際重粒子線がん治療センター
Impact of training-to-test number ratio on segmentation performance of deep learning networks
for gross tumor volumes on 3D planning computed tomography images
in lung cancer stereotactic body radiotherapy
Yunhao Cui*1, Hidetaka Arimura*2, Yuko Shirakawa*3, Tadamasa Yoshitake*4, Yoshiyuki Shioyama*5,
Hidetake Yabuuchi*2*1
Department of Health Sciences, Graduate School of Medical Sciences, Kyushu University*2
Department of Health Sciences, Faculty of Medical Sciences, Kyushu University*3
National Hospital Organization Kyushu Cancer Center*4
Department of Clinical Radiology, Graduate School of Medical Sciences, Kyushu University*5
Ion Beam Therapy Center, SAGA HIMAT Foundation
崔

要旨：我々は深層学習 (DL) を用いて体幹部定位放射線治療 (SBRT) の治療計画 CT 画像において肺腫瘍の領域抽出法を研究している。SBRT において領域抽出性能は訓練データ数に依存するが、その性能をある程度維持できる訓練データ数は研究されていない。本研究では、訓練データ数対テストデータ数比（training-to-test number ratio: TTR）の腫瘍領域抽出性能に対する影響を調査した。本研究は、非小細胞肺癌患者 192 名[solid：118 名、part-solid：53 名、ground-glass opacity (GGO)：21 名]を対象とした。3D UNet、V-Net、および Dense V-Net の 3 つの DL モデルを 5 パターンの TTR(1.00、0.791、0.531、0.291 および 0.116 )でトレーニングした。3 つのモデルは、Dice 係数、precision、および recall に基づいて評価された。V-Net は、TTR=0.116 のとき、最も高い 0.788 のDice 係数を達成し、precision は 0.826、recall は 0.794 であった。訓練症例が 10％、検証症例が 5％に削減されても、ある程度領域抽出性能を維持できる可能性を示した。
キーワード：深層学習、訓練データ数対テストデータ数比、腫瘍領域抽出、体幹部定位放射線治療

1. Introduction

performance to some extent for SBRT cases. To explore the impact ofLung cancer is one of the most common types of cancer worldwide.

the training data size on segmentation results, we defined the training-

Stereotactic body radiotherapy (SBRT) is one of treatment options for

to-test number ratio (TTR), which is the ratio of the number of cases

patients with early-stage (stage I or II) non-small cell lung cancer

in a training dataset to that in a test dataset, and we investigate the(NSCLC) who are medically inoperable or refuse surgery. To perform

impact of TTR on the segmentation performance of deep learning

SBRT, the contours of the tumor regions should be accurately

networks.

delineated, but there are intra- and inter-observer variations in those

2. Materials and Methods

contours [1]. Therefore, automated methods [2-4], which can reduce
random and systematic variations in treatment planning in manualThis study aimed to explore the impact of TTRs on thecontours, have been investigated to derive more reproducible andsegmentation performance of DL networks for gross tumor volumes

accurate GTVs. However, for SBRT patients, available cases for deep

(GTVs) on 3D planning computed tomography (CT) images for lunglearning (DL) are few, and it would be very hard to collect sufficient

cancer SBRT.

clinical cases for deep learning. Besides, since the segmentation

192 patients [solid: 118; part-solid: 53; ground-glass opacity

performance depends on the size of training dataset, there has been

(GGO): 21] who underwent SBRT from 2004 to 2008 were included

no study on the number of training data that can maintain thein this study. Each GTV used for training the models was cropped

130

from the three-dimensional (3D) planning CT images based on the

3. Results and Discussion

centroids of the tumors into 40×40 voxel axially and include all theslices from the start slice and end slice of a tumor region. The cropped

V-net achieved the highest DSC of 0.788 among the three models

images were quantized to 8 bits with a window level of 250 and awith a precision of 0.826 and recall of 0.794 at a TTR of 0.116,

window width of 1250 to normalize the voxel values. To enhance thecompared to 3D u-net (DSC of 0.761, a precision of 0.715 and recall

edges, the normalized images were processed by a Laplacian ofof 0.871) and dense V-net (DSC of 0.775, precision of 0.741 and recall

Gaussian filter.

of 0.860). Tumor regions segmented by V-net are shown in Fig. 2. The

Three DL networks (3D U-Net, V-Net, and dense V-Net) were

performance of all DL models gets worse but still stays acceptabletrained with five datasets with different TTRs. To compare the threeeven though the training and validation data were reduced to 10 andmodels, we revised the number of kernels and layers while5%.

maintaining the total number of trainable network weights, whichwere similar for the three models (3D U-Net: 442k trainable network
weights, V-Net: 407k trainable network weights, dense V-Net: 412k
trainable network weights). To avoid overfitting when using
extremely small training datasets, data augmentation including image
flipping, rotation, and rescaling was separately applied to the training
data of all five TTR datasets just before DL models. The augmentation
parameters (with or without flipping, rotation degree, and rescaling

図２

percentage) were randomly selected from uniform distributions with

五つの TTR で V-net を用いた solid、part-solid およびGGO 症例に対して腫瘍領域抽出の実例（中央スライス）

their ranges of 1 or 0 for flipping, -10° to 10° for rotation, and -10%
to 10% for rescaling.

4. Conclusion

To evaluate the proposed approaches for the different TTR datasets,

The results indicated that the segmentation performance could stay

five datasets, with 40% (TTR=1.00), 35% (TTR=0.791), 31%

acceptable even though the training and validation data were reduced(TTR=0.531), 20% (TTR=0.291), and 10% (TTR=0.116) allocatedto 10 and 5%.

for training, respectively, were created based on a step-by-steprandom selection method from the entire dataset of 192 cases, shown

謝辞

in Fig. 1. The segmentation accuracies for all models were evaluatedThis study was partially supported by a grant from JSPS

using the Dice similarity coefficients (DSCs) [21], precision, and

KAKENHI Grant Number JP20K08084. The authors are grateful torecall.

all members of the Arimura Laboratory for their valuable and helpful
discussion.
利益相反の有無なし
文

献［1］Weiss E, Hess CF: The impact of gross tumor volume (GTV) and clinical target
volume (CTV) definition on the total accuracy in radiotherapy. Strahlenther Onkol
179: 21-30, 2003.
［2］Zhong Z, Kim Y, Plichta K, et al: Simultaneous cosegmentation of tumors in PETCT images using deep fully convolutional networks. Med Phys 46:619–633, 2019.
［3］Wong J, Huang V, Giambattista JA, et al: Training and Validation of Deep LearningBased Auto-Segmentation Models for Lung Stereotactic Ablative Radiotherapy
Using Retrospective Radiotherapy Planning Contours. Front Oncol 11: 2085, 2021.
［4］Cui Y, Arimura H, Nakano R, et al: Automated approach for segmenting gross tumor

図１ 5 種類の TTR で構築した 5 つのデータセット

volumes for lung cancer stereotactic body radiation therapy using CT-based dense
V-networks. J Radiat Res 62: 346-355, 2021.

131

OP6-3

深層学習を用いた放射線肺臓炎の領域抽出とその放射線治療計画への応用
福士

晴哉*1，国枝*1*2

悦夫*2，尾川浩一*1

法政大学理工学部

総合東京病院放射線治療センター

Extraction of radiation pneumonitis with deep learning and its application to a radiation planning
Seiya FUKUSHI*1，Etsuo KUNIEDA*2，Koichi OGAWA*1*1*2

Faculty of Science and Engineering, Hosei University

Department of Radiation Oncology, Tokyo General Hospital

要旨：肺がんの放射線治療において, 照射の対象となる腫瘍部位よりも広がって放射線肺臓炎が発生する場合がある．現在，放射線肺臓炎の評価は肉眼的な CT 所見，症状などによっているが主観的な要素が強く，より客観的な評価が望まれる．本研究は放射線治療計画と放射線肺臓炎の発生範囲の関係性を調べ，放射線肺臓炎の正確な評価を目的としている．本研究では放射線肺臓炎の発生部位を深層学習によって抽出した．この際，まず肺野領域を抽出し，その後放射線肺臓炎部の抽出を行った．放射線肺臓炎部の抽出では放射線肺臓炎の症例が少ないため，類似の症状となる新型コロナウィルス罹患患者の X 線 CT 画像を利用した．この抽出
領域と線量計画時の投与線量との相関を調べたところ有意な相関があることが明らかとなった．
キーワード：X 線 CT，医用画像処理，放射線治療，治療計画，深層学習

1. はじめに

く塗りつぶして作成した．訓練用データは 1290 枚，テストデータは 390 枚とした．

放射線肺臓炎は放射線治療による肺の障害が原因で起こる肺炎である．適正な放射線治療計画が行われた場合でも，患者疾患部抽出用の教師データは，肺領域抽出画像から血管や気によって放射線への耐性や感度が異なるため，副作用として管支などの不要な箇所を除去し疾患部だけ抽出することを目

放射線肺臓炎が発症してしまう場合がある．肺疾患の領域抽出的として，対象領域を描き塗りつぶした後，カーネルサイズ 5の問題に対し先行研究として，様々な深層学習モデルを用いて× 5 でモルフォロジー演算のオープニング処理を行ない作成しCT 画像から疾患部を領域抽出し評価するもの[1]や，新型コロ

た．訓練用データは 3966 枚，テストデータは 1221 枚とした．

ナウィルス肺炎患者の CT 画像から感染領域を抽出する際の3. 結果と考察
3.1 肺領域抽出モデルの学習

様々な種類の深層学習を評価する研究[2]などがある．本研究では放射線肺臓炎を低減することを目的とし，深層学習によって放射線肺臓炎の領域を抽出後，放射線肺臓炎が発生した領域

肺領域抽出モデルの学習の結果を以下に示す． 図 1 はテスと放射線治療計画との関連性を客観的に評価する方法論を構

トデータの入力画像と出力画像（肺領域のみが抽出された画像）

築することを目指している．

の一例である．肺領域抽出画像の定量的評価を行うために，教師画像との間で各評価を行った結果，平均値で PSNR が 26.653，

2. 方法

F 値が 0.902 となった．

本研究では入手可能な放射線肺臓炎の症例数が少ないため，症状が類似する新型コロナウィルス罹患患者の X 線 CT 画像
を Cancer Imaging Archive [3]より取得し活用した．合計 44 人の新型コロナウィルス罹患患者の X 線 CT 画像の中から肺領域
周辺の画像のみを選び，画像枚数は合計で 5187 枚とした．こ
れらの画像に対して，肺領域の画素のコントラストを上げて疾患部の検出感度を高めるために， -1024 から 0 の CT 値を 0～

図 1: 肺領域抽出モデルの入出力結果

1 の値に正規化し使用した．また，画像サイズは 512×512 画(左:入力画像，右:肺領域の抽出画像)

素を 256×256 画素に変更し使用した．これらの画像に対して，深層学習で肺領域抽出モデルと， 疾患部を抽出するモデルを

3.2 疾患部領域抽出モデルの学習

Pix2Pix[4]を用いて作成した．

疾患部領域抽出モデルの学習の結果を以下に示す．図 2 はテ

肺領域抽出用の教師データはペイントツールで肺以外を黒132

3.4 肺領域内の高線量領域の体積と放射線肺臓炎領域の体積との相関

ストデータの入力画像と出力画像（抽出された疾患部領域を赤で示してある）の 2 例である．抽出領域と教師画像の間で定量的評価を行った結果，症例全体の平均値で Accuracy 0.901，

放射線治療計画において，肺領域内で 55Gy 以上の線量とな

Recall 0.481，Precision 0.713，F1 score 0.555 となった．

る voxel 数と，放射線肺臓炎領域（今回の深層学習で抽出された赤色領域）の voxel 数との間の相関を図 4 に示す．回帰分析の結果，回帰係数 0.424，相関係数 0.720，P 値 0.044，T 値 2.542となり，高線量領域と放射線肺臓炎の疾患部の領域には正の相関が認められた．

図 2: 疾患部領域抽出モデルの入出力結果(左:入力画像，右:抽出された疾患部領域（赤色部分）)

3.3 放射線肺臓炎画像への適用
新型コロナ肺炎の症例を利用して作成したモデルを放射線
肺臓炎の患者の画像に適用し，肺領域抽出ならびに疾患部領域抽出を行った結果と，放射線治療専門医によって放射線肺臓炎

図 4: 55Gy 以上の線量領域の voxel 数と放射線肺臓炎領域のの領域を抽出した領域を比較した．8 症例のデータの評価結果

voxel 数との関係（平均値）では，Accuracy 0.921，Recall 0.432，Precision 0.216，

4. 結論

F1 score 0.259 となった．この結果，Accuracy は大きくなった
ものの，その他の評価値が低下した．この原因は新型コロナ肺

本研究では深層学習によって抽出された放射線肺臓炎の領炎によるすりガラス陰影と放射線肺臓炎の症状のパターンの域と治療計画時の線量分布図から得られた高線量領域には相違いによるものと血管領域などの不要な領域が含まれてしま関があることが明らかになった．これらの関係を深く議論するったためと考えられる．

ためには，より正確な疾患部抽出モデルが必要であり，また症
例数も必要となるので今後の課題としたい．
謝辞
本研究は JSPS 科研費 20K08034 の助成を受けた．
利益相反の有無なし
文献[1] 村上佳菜子，橋本典明，木戸尚治，他: CNN，FCN，U-Net を用いたび

まん性肺疾 患の 領域抽出の 比較 ． The 32nd Annual Conference of theJapanese Society for Artificial Intelligence, 2018

図 3: 放射線肺臓炎の 2 症例への適用(左から正規化処理後の[2] Ranjbarzadeh R, Ghoushchi SJ, Bendechache M, et al.: Lung infection segmentation

入力画像，肺領域抽出結果，放射線肺臓炎抽出結果（赤色部

for COVID-19 pneumonia based on a cascade convolutional network from CT
images, Biomed Res Int, doi: 10.1155/2021/5544742, 2021分），医師による放射線肺臓炎の部位（緑色部分））[3] Cancer Imaging Archive https: //www.cancerimagingarchive.net/[4] Isola P, Zhu JY, Zhou T, et al.: Image-to-Image Translation with Conditional
Adversarial Networks, https://arxiv.org/abs/1611.07004, 2017133

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OP6-5
乳房超高速造影 MRI 画像における U-Net を用いた腫瘍血管抽出に関する検討橋本

陽菜*1，片岡 正子*2，藤本 晃司*2.3，飯間 麻美*2.4，戸井 雅和*5
川瀬 貫互*6，大橋 茜*7,8，本田 茉也*9，中本 裕士*2
*1

*2

*7

京都大学大学院 医学研究科 人間健康科学系専攻
同医学研究科 放射線医学講座（画像診断学・核医学）*3
同医学研究科 高度医用画像学講座*4
同医学部附属病院 先端医療研究開発機構*5
東京都立病院機構 がん・感染症センター駒込病院*6
天理よろづ相談所病院 放射線部
ルンド大学トランスレーショナル医学科 放射線画像診断学*8
スコーネ大学病院 画像機能医学講座*9
関西電力病院 放射線診断科

Segmentation of Tumor-related Vessels on Ultrafast DCE MRI using U-Net
Hina HASHIMOTO*1，Masako KATAOKA *2，Koji FUJIMOTO *2.3，Mami IIMA *2.4
Masakazu TOI *5，Kango KAWASE *6，Akane OHASHI *7.8，Maya HONDA *9，Yuji NAKAMOTO *2
Dept. of Human Health Science, Graduate School of Medicine Kyoto University
Dept. of Diagnostic Imaging and Nuclear Medicine, Graduate School of Medicine Kyoto University
Dept. of Advanced Imaging in Medical Magnetic Resonance, Graduate School of Medicine, Kyoto University*4
Institute for Advancement of Clinical and Translational Science, Kyoto University Hospital*5
Tokyo Metropolitan Cancer and Infectious Diseases Center Komagome Hospital*6
Department of Radiology, Tenri Hospital*7
Dept. of Translational Medicine, Diagnostic Radiology, Lund University*8
Dept. of Imaging and Functional Medicine, Skåne University Hospital*9
Diagnostic Radiology, Kansai Electric Power Hospital*1*2

要旨：腫瘍血管はがん細胞の働きによって新生され, がんの性質を反映する．UF-DCE MRI では腫瘍血管の鮮明な描出が可能になった．しかし, 腫瘍血管の構造は不規則で病変によっても異なるため, 健常人の血管が対象の自動領域抽出では腫瘍血管特有の構造を抽出できない．本研究では, 画像から腫瘍血管の教師データを作り, その特徴を U-Net に学習させることで領域抽出を行った．さらに抽出精度を向上させるため、セミオートによる教師データのクリーニング, 非腫瘤性病変を中心としたデータを追加し, モデルの改良等を行った．5 分割交差検証の結果, 全画像に対する抽出精度は Dice 係数平均値 0. 820 を達成した．また推定画像を確認した結果, 不明瞭な血管の未検出, 皮膚面および腫瘍の誤検出を除いて正確に血管を抽出できた．
キーワード：腫瘍血管，領域抽出， U-net，UF-DCE MRI, 機械学習

1. 背景と目的と し て も 機 能 し , が ん の 悪 性 度 を 反 映 す る ． [2] Ultrafast

がん細胞は, 血管増殖因子を分泌し腫瘍血管を新生する．[1]Dynamic Contrast-Enhanced MRI（以下, UF-DCE MRI）は圧縮セ

腫瘍血管は栄養分の供給のみならず, がんの浸潤・転移の経路

ンシングを用いた高速撮影により腫瘍血管の鮮明な描出が可能であり [3], 本技術を用いて MRI 画像上の血管量の多寡を,京都大学大学院医学研究科〔〒606-8501 京都市左京区吉田近衛町〕

腫瘍の悪性度予測や薬物療法に対する反応の指標として利用

e-mail: hashimoto.hina.67c@st.kyoto-u.ac.jp

できないかと考えた．しかし, 手動による血管抽出は煩雑であ136

る上, 作業者によって精度に差が生じる．また, 腫瘍血管の構

B＝セミオート教師画像 79 症例を使用

造は不規則で病変毎に異なるため, 健常人の血管を対象とし

C＝セミオート教師画像 106 症例を使用た自動領域抽出では腫瘍血管特有の構造を抽出できない．このD＝セミオート教師画像 106 症例を使用、拡張画像を追加問題に対して, 今回我々は, 乳がん患者の UF-DCE MRI 画像か

E＝セミオート教師画像 106 症例を使用、Dropout 層を追加

ら腫瘍血管をラベリングし, これを教師画像として機械学習を行うことで腫瘍血管を抽出する方法を検討した．

視覚的評価では, 領域抽出の成功・失敗例ともに確認された．
代表例を以下の図に示す．抽出に失敗した画像では, アーチフ

2. 研究方法

ァクト・胸壁・腫瘍などの誤検出（矢印部）がみられた．

2016 年 4 月~2018 年 3 月に乳がん疑いで MRI 検査を受けた
258 症例より，UF-DCE MRI 画像で病変及び血管の描出が確認された計 106 症例を対象とした．撮影装置には 3T-MRI 装置(Prisma, Siemens), 3D gradient-echo VIBE sequence を使用。両側
乳房を水平断で撮影した。撮影条件は TR/TE=5.0/2.5ms, Flip

図 1:腫瘍血管抽出の成功例（a,b）と失敗例（c,d）．UF-DCE MRI

Angle 15°, FOV 360×360mm, Slice 厚 2.5 mm．3.7 秒間隔で連の MIP 画像(a,c)と血管の推定画像(赤)との融合画像(b,d)

続撮影した計 20 相の UF-DCE MRI 画像から水平断 MIP 画像を作成。血管描出後の 7 相目以降の画像に対し，腫瘍を中心に128×128pixel (12×12cm)のトリミングを行った．トリミング画

4. 考察

像に対し手動で血管抽出を行い, これを教師画像として U-Net

定量的評価において, 教師画像の修正による精度向上は手動ベースの領域抽出モデルを学習させた．学習済みモデルが出力抽出による誤差の排除の効果であり, データの追加, 画像拡張,

した推定画像に対し，Dice 係数・正確度・感度・特異度による

Dropout による精度向上は過学習抑制された効果だと考えられ定量的評価(5 分割交差検証)と，MIP 画像に推定画像を重ねたる．また視覚的評価における腫瘍の一部や皮膚面の誤検出は,

視覚的評価を行った．初期検討後, 推定画像を読影者が修正しこれらが MIP 画像上の血管に類似すること, 不明瞭な血管のた教師画像への変更，非腫瘤性病変の画像データ追加, 画像拡

未検出は, 血管と背景の低コントラストが原因と考えられる．

張(水平反転＋明るさ変更[0.5-1.0]), Dropout の追加を行った．

先行研究との比較において U-Net による眼底血管の抽出では3. 結果も同程度の抽出精度を達成することが判明した．

Dice 0.825 が報告されており[4], 本研究から腫瘍血管に対して定量的評価の結果を以下に示す．Dice 係数 は セミオートによる教師画像を用い Dropout を行って学習させた場合(E)が最

5. 今後の方針も高かった．またセミオート教師画像の使用,

データの増量,

今後は, 抽出精度向上後に, 腫瘍血管の定量値を用いた悪性度

画像拡張, Dropout の追加によって更に Dice 係数が向上した．

予測を行う．抽出精度向上には, コントラストの強調, モデル
及び損失関数の変更等を行い、独立したテストデータでの検証

Dice 係数

正確度

感度

特異度

A

0.667

0.979

0.653

0.990

B

0.801

0.989

0.747

0.996

利益相反

C

0.809

0.989

0.768

0.996

［1］Weidner N. Angiogenesis in breast cancer. Cancer Treat Res. 1996;83:265-301.

を検討している．十分な抽出精度が得られれば, 領域抽出した画像から腫瘍血管を定量化し, 乳がんの悪性度を予測する新
たな画像バイオマーカーとしての活用を目指す．
なし
文

献［2］Ellis LM, Fidler IJ. Angiogenesis and breast cancer metastasis. Lancet. 1995 Aug

D

0.813

0.989

0.808

0.995

E

0.820

0.990

0.785

0.996

12;346(8972):388-90．
［3］4） Onishi N, Kataoka M, Kanao S et al: Ultrafast dynamic contrast-enhanced mriof the breast using compressed sensing: breast cancer diagnosis based on separate
visualization of breast arteries and veins. J Magn Reson Imaging. 2018
Jan;47(1):97-104.

表 1：教師画像作成手法、学習手法および症例数と抽出精度[4]、Ding J, Zhang Z, Tang J S et al: Multichannel Deep Neural Network for Retina
Vessel Segmentation via a Fusion Mechanism. Front Bioeng Biotechnol. 2021 Aug

A＝マニュアル教師画像 79 症例を使用

19;9:697915.

137

OP6-6血管強調画像を用いた腹部 CT 像からの多臓器領域抽出大野

真奈*1，申忱*1，Holger R. Roth*2，小田 昌宏*3, 1，林 雄一郎*1，
三澤 一成*4，森 健策*1,5*1*3

名古屋大学大学院情報学研究科*2
NVIDIA Corporation

名古屋大学情報連携推進本部情報戦略室*4
愛知県がんセンター*5

国立情報学研究所医療ビッグデータ研究センター
Multi-Organ Segmentation from Abdominal CT Volumes Using Blood Vessel Enhanced Images
Mana OHNO*1，Chen SHEN*1，Holger R. Roth*2，Masahiro ODA*3,1，Yuichiro HAYASHI*1，
Kazunari MISAWA*4，Kensaku MORI*1,5*1*3

Graduate School of Informatics, Nagoya University*2
NVIDIA Corporation

Information Strategy Office, Information and Communications, Nagoya University*4
Aichi Cancer Center*5

Research Center for Medical Bigdata, National Institute of Informatics

要旨： 本稿では，血管強調画像を用いた Fully Convolutional Network（FCN）による 3 次元腹部 CT 像からの多臓器領域抽出手法について述べる．近年，コンピュータによる診断・手術支援システムに関する研究が多く進められている．多臓器領域抽出はこれらのシステムの開発のための重要な要素技術であり，高精度な臓器領域抽出手法の開発が必要とされている．従来の多臓器領域抽出
手法では，腎臓や肝臓，脾臓などの形状が単純な臓器については高精度の抽出が可能である一方，血管や膵臓などの形状が複雑な臓器の抽出が困難だった．提案手法では特に血管領域の抽出に着目し，CT 像に管状構造を強調するフィルタを適用した血管強調画
像を FCN の学習に利用し，多臓器領域抽出を行った．284 症例の CT 像を用いて実験した結果，全臓器の平均 Dice は 87.89%であった．
キーワード：セグメンテーション，機械学習，臓器領域抽出

1. はじめにヘシアンの固有値を用いて局所的な方位パターンを識別し，管腹部 CT 像からの臓器領域抽出は，診断・手術を支援するシ状構造を強調する．

ステムの開発のための重要な要素技術である．従来の臓器領域

以上の方法で生成される血管強調画像を用いて，3D U-Net[3]抽出[1]においては，肝臓，脾臓，腎臓などの形状が単純な臓器と Attention U-Net[4]の 2 つの FCN を学習させ，それぞれを用

は抽出精度が高い一方，血管や膵臓などの形状が複雑な臓器はいて多臓器領域抽出を行う．3D U-Net を用いた提案手法は，抽出が難しい．そこで，本稿では特に血管領域の抽出に着目し，血管強調画像を CT 像と連結し，2 チャンネルの入力画像としCT 像に管状構造を強調するフィルタ[2]を適用して生成した血てエンコーダに渡す．一方で Attention U-Net を用いた提案手法

管強調画像を Fully Convolutional Network（FCN）の学習に導入

は，血管強調画像を Attention Gate に入力し，その出力をデコした．本実験で利用した CT 像は 284 症例であり，動脈，門脈，

ーダの 2 か所に接続する．Attention U-Net を用いた提案手法の肝臓，脾臓，胃，胆のう，膵臓，左右の腎臓の全 9 種類の臓器・概要を図 1 に示す．

血管を抽出対象とする．

3. 実験及び結果
2. 手法

本実験では学習用に 228 症例，テスト用に 56 症例の全 284

提案手法は CT 像と血管強調画像を用いて FCN の学習を行

症例の腹部 CT 像を用いて多臓器領域抽出を行った．実験で用う．血管強調画像は CT 像に管状構造を強調するフィルタを適いた CT 像のスライスあたりの画像サイズは 512 × 512 pixel，

用することで生成される．まず CT 像に適切なスケールでガウスライス数は 311-1149 スライスである． また，すべての CT

シアンフィルタを適用する．次にフィルタ適用後の CT 像にお像とラベルを 1 × 1 × 1 mm3 の解像度にリサンプリングした．

いて，局所領域内の画素値の偏微分よりヘシアン行列を求める．

また，モデルへの画像の入力サイズは 96 × 96 × 96 voxles とし138利益相反の有無なし
文献［1］大野真奈, 申忱，Holger R. Roth 他 “境界情報を考慮する損失関数を用いた FCN による腹部 CT 像からの臓器領域抽出に関する研究,''第 41 回日本医用画像工学会大会予稿集，106-107，2022［2］Frangi A, Niessen W, Vincken K et al: Multiscale vessel enhancement
filtering. MICCAI: vol. 1496, 1998［3］Çiçek Ö, Abdulkadir A, Lienkamp S et al: 3D U-Net: Learning Dense
Volumetric Segmentation from Sparse Annotation.MICCAI: 424-432, 2016［4］Oktay O, Schlemper J, Folgoc L et al: Attention U-Net: Learning Where to
Look for the Pancreas. MIDL: 2018［5］Shit S, Paetzold J C, SekuboyinaA et al: clDice - a Novel TopologyPreserving Loss Function for Tubular Structure Segmentation. CVPR:
16560-16569, 2021

図 1 Attention U-Net を用いた提案手法の概要図．血管強調画像はアテンションゲートを通過し，デコーダの 2カ所に接続される．
損失関数は Dice CE Loss を用いている．抽出結果の評価にはDice と，ラベルのセンターラインの比較を行う clDice[5]を利用した．Dice による抽出精度の評価結果を表 1 に，clDice によ

表 1 Dice による評価．動脈は血管強調画像を用いない
3D U-Net，門脈は血管強調画像を用いる Attention U-Net
でそれぞれ最も高い精度となった．
3D U-Net
Attention U-Net
3D U-Net

る評価結果を表 2 に示す．また，抽出結果の例を図 2 に示す．

4. 考察
表 1，2 より，動脈は Dice と clDice のどちらについても，血

動脈
門脈
肝臓
脾臓
胃
胆のう
膵臓
右腎臓
左腎臓
平均

管強調画像を用いない 3D U -Net で最も高い結果となった．これは，血管強調画像において細い血管があまり強調されなかったため，提案手法で動脈の末端の細い部分が抽出されなかったことが影響していると考えられる．また，どの手法も Dice の値と比較して clDice の値が 20%以上も低い結果となっており，
腹大動脈のような体積が大きい部分と比較して，体積の小さい
末端部分の精度が低いことがわかる．
一方で門脈については，Dice，clDice のどちらも血管強調画＋血管強調画像86.25%
75.12%
96.61%
95.85%
84.87%
82.49%
77.76%
96.17%
95.91%
87.89%＋血管強調画像86.55%
74.23%
96.38%
95.77%
85.18%
82.06%
76.73%
96.31%
95.91%
87.68%

86.59%
73.36%
96.31%
95.36%
83.53%
82.92%
77.74%
96.24%
95.87%
87.55%

表 2 ClDice による評価．動脈は血管強調画像を用いな
い 3D U-Net で，門脈は血管強調画像を用いる 3D U-Net
でそれぞれ最も高い精度となった．
3D U-Net
Attention U-Net
3D U-Net像を用いた手法の方が高い結果となった． これは，血管強調画像を用いない 3D U-Net による結果では動脈の一部が門脈として誤抽出される場合が見られたが，血管強調画像を用いた手法ではそのような誤抽出が少なかったことが影響していると考えられる．

動脈
門脈

5. まとめ＋血管強調画像61.83%
64.09%＋血管強調画像62.71%
65.25%

本稿では，血管強調画像を 3D U -Net と Attention U -Net の 2
つの FCN に導入し，多臓器領域抽出を行った．その結果，門脈においては血管強調画像による精度の改善が見られた．今後の課題として，ガウシアンフィルタのスケールパラメータの調整や，血管強調画像に含まれる血管以外の構造の抑制などを行い，末端の血管の抽出を目指す．
謝辞
本研究は科研費 21K19898，JST CREST JPMJCR20D5，ムー
ンショット型研究開発事業 JPMJMS2033 の支援を受けたもの

図 2 抽出結果の例．

である．

139

63.13%
63.43%

OP6-7

多時相造影 CT 画像データベースの腎臓・腎腫瘍の抽出
西岡 大*1，越野 魁都*1，河田 佳樹*2，小針 悠希*3，池田 篤史*4，仁木 登*5*1
徳島大学大学院創成科学研究科理工学専攻 *2 徳島大学ポスト LED フォトニクス研究所*3
東京女子医科大学 *4 筑波大学医学医療系 *5 株式会社医用科学研究所
Extraction of kidney and renal tumors in a multi-temporal contrast-enhanced CT image database
Dai NISHIOKA*1，Kaito KOSHINO*1，Yoshiki KAWATA*2，Yuki KOBARI*3，Atsushi IKEDA*4，
Noboru NIKI*5*1
Program of Science and Technology, Graduate School of Creative Science, Tokushima University*2
Institute of Post-LED Photonics, Tokushima University *3 Tokyo Women's Medical University*4
Institute of Medicine, University of Tsukuba *5 Institute of Medical Science, Inc.

要旨：多時相 3 次元造影 CT 画像から腎臓・腎腫瘍を精密に解析して悪性・良性腫瘍の高精度な鑑別法を開 発し，このために，腎臓・腎腫瘍の 200 症例の多時相造影 CT 画像データベースを構築する．この多 時相腹部造影 CT 画像データベースを用いて腎臓と腎腫瘍 5 種類(淡明細胞型腎細胞がん，乳頭状腎細 胞がん，嫌色素性腎細胞がん，血管筋脂肪腫，オンコサイトーマ)を 3D U-Net を用いて高速・高精 度に抽出し動脈相・門脈相・平衡相画像をレジストレーション・クラスタリングして関連付ける． 小径の腎腫
瘍の循環動態を解析して高精度な小径の腎腫瘍の鑑別法を示す．
キーワード：腎臓・腎腫瘍，多時相造影 CT 画像データベース，学習データ，U-Net，レジストレーション

1. 背景・目的

本研究では淡明細胞型腎細胞がん，乳頭状腎細胞がん，

腎癌患者の年間死亡者数は 1 万人を超え，年々増加傾向にあ

嫌色素性腎細胞がん，血管筋脂肪腫，オンコサイトーマ

る．腫瘍径が小さい場合は良性腫瘍の頻度が高く，腎癌手術後の 5 症例を対象に研究を行った．本手法は(1) 3 時相造影に良性腫瘍であった患者は 10%であると報告されている．マル

CT 画像 150 症例から 2 人の観測者によるマニュアル抽

チスライス CT 装置の発展により 3 次元画像による高精度な診出，2D U-Net を用いた抽出で腎臓，腎腫瘍を抽出しデー断が期待されている．本研究では，腎臓・腎腫瘍における CT

タベースを作成(2) 抽出したデータベースから腎臓+腎画像の造影効果を明らかにして診断能の向上を図る．このため腫瘍の 3 時相造影 CT 画像 100 症例を 2D U-Net を用いに多時相造影マルチスライス CT 画像データベースを用いて腎て学習データを作成(3)学習データの抽出精度を，テスト

臓・腎腫瘍の 3 次元学習データを作成・利用して，腎臓・腎腫

データ 10 症例を用いた Dice 係数，感度，適合率の平均

瘍の自動抽出を高精度にする．

値から確かめる．
(1) 淡明細胞型腎細胞がん症例 28 症例，乳頭状腎細胞がん
症例 36 症例，嫌色素性腎細胞がん症例 31 症例，血管筋脂肪腫症例 26 症例，オンコサイトーマ症例 29 症例から抽出を行い，データベースを作成した．抽出した 2 症例の 3 次元 CT 表示画像を図 1 に示す．
図 1 腎臓・腎腫瘍の 3 次元 CT 表示画像

2. CT 画像の撮影条件
東京女子医科大学病院から提供を受けた腎腫瘍の 3 時相造影

(2) U-Net は入力された画像に対しセグメンテーションを行

マルチスライス CT 画像を CT 画像データベースに用いた．こう CNN アーキテクチャである．本研究に作成・使用すれらの画像はキャノンメディカルシステムズ社製 Aquilion

る学習データは腎臓+腎腫瘍，腎臓ともに 3 時相の造影

ONE と Aquilion で撮影された造影マルチスライス CT 画像でCT 画像を教師データ 95 症例，検証データ 5 症例，学習ある．撮影条件は管電圧 120kV， 管電流 60～500mA，再構成

回数を 100 回行って作成した．

間隔 1.0mm であり，腎臓付近の腹部を撮影している．造影時(3) テストデータは淡明細胞型腎細胞がん症例 2 症例，乳頭間は 30 秒～300 秒である．

状腎細胞がん症例 2 症例，嫌色素性腎細胞がん症例 2 症

3. 手法

140

例，血管筋脂肪腫症例 2 症例，オンコサイトーマ症例 2
文

症例から作成した．Dice 係数は集合の大きさの平均に対

[1]
[2]
[3]
[4]
[5]

する共通集合の割合を表す．感度は正解データに対する予測データの割合を表し，適合率は予測データに対する正解データの割合を表す．

[6]
[7]

3. 結果
2D U-Net を用いて造影 CT 画像データベースから学習を繰り返し行い学習データの作成を行った． 作成した学習データを用いてテストデータ 10 症例の腎臓+腎腫瘍の自動抽出を行った．図 2 に各学習データの抽出結果を示す．

献

日本腎臓学会 腎不全 治療選択とその実際(2020 年度版)
日本泌尿器科学会：腎癌取扱い規約，第 4 版，金原出版，2011
金子丑之助：日本人体解剖学，増訂第 9 版，第三巻，南山堂，1965
藤田恒太郎：腹部･骨盤部･背部，金原出版，1960
F.H.マティーニ，M.J.ティモンズ，M.P.マッキンリ：カラー人体解剖
学:構造と機能:ミクロからマクロまで，西村書店，2003
坂井建雄，橋本尚詞：ぜんぶわかる人体解剖学，成美堂出版，2010
Aoife McErlean, David M. Panicek, Emily C. Zabor, Chaya S.
Moskowitz, Richard Bitar, Robert.J. Motzer, Hedvig Hricak,
MichelleS.Ginsberg: Intra- and Interobserver Variability in CT
Measurements in Oncology, Radiology2007, Volume: 242Issue:
3pp. 769-776[8]Olaf Ronneberger: U-Net: Convolutional Networks for Biomedical[9]

西平健斗，西岡大，鈴木秀宣，河田佳樹，池田篤史，小針悠希，仁木登：3 時相腹部造影 CT 画像を用いた小径腎腫瘍解析，電子情報通信学会技術研究報告医用画像 vol.122，no.265，MI2022-71，pp.43-44，2022.11
西岡大，西平健斗，越野魁都，鈴木秀宣，河田佳樹，小針悠希，池田篤史，仁木登：多時相造影 CT 画像データベースの腎臓・腎腫瘍の抽出，電子情報通信学会技術研究報告医用画像 vol.122，no.417，
MI2022-125，pp.210-211，2023.3

Image Segmentation, MICCA2015[10]

図 2 腎臓+腎腫瘍の学習データを用いた抽出結果
学習データの抽出精度を，テストデータを用いて Dice 係数を算出した．学習データの Dice 係数，感度，適合率の平均値を下の表に示す．
表

Dice 係数，感度，適合率の平均値

このことから，今回作成した学習データの抽出精度は高いといえる．

4. まとめ
多時相造影 CT 画像より腎臓・腎腫瘍をマニュアル抽出し多時相造影 CT 画像データベースを作成した．作成した CT 画像
データベースから 2D U-Net を用いて学習データを作成し，学習データを用いて腎臓+腎腫瘍，腎臓の自動抽出を行い，学習
データの抽出精度を確認した．しかし，抽出した腎臓+腎腫瘍，
腎臓には誤差が残っているので誤差を手動で修正し，修正した症例は造影 CT 画像データベースに用いて症例数を増やす．そして新たなデータベースから質の高い学習データを作成し腎臓・腎腫瘍の自動抽出の速度と精度をさらに高める．
利益相反の有無なし

141OP7-1

Stable Diffusion による乳がん腫瘤の人工症例画像生成と良悪性鑑別への応用
安倍

和弥*1

武尾 英哉*1 縄野 繁*2

要旨
現在，医療の様々な分野において AI 技術を用いた画像支援診断（CAD : Computer Aided Diagnosis）の研究・開発が行われている．AI による CAD 開発における症例画像の不足を補うことを目的に，人工的に症例画像を作成する取り組みが以前から行われている．過去に筆者らも，人工症例画像を含む学習データを用いて設計した判別器による検証から，CAD への有用性の一例を示した．しかし，従来の人工症例画像は病変の存在しない画像に腫瘤等の病変を埋め込むことにより作成を行うもので，本質的には症例数が増加しているとはいいがたい．
本研究では，Stable Diffusion 技術を用いた画像生成 AI により，乳がん腫瘤の人工症例画像の生成と，生成した画像を用いて機械学習を行い，AI による人工症例画像の CAD 適応時の有効性検証を行った．腫瘤画
像を良性・悪性に分けて各 5000 例程度の画像生成を行い，良悪性鑑別 CAD へと適応した結果，実症例のみで構築した CAD で 83.7%であった鑑別性能が，人工症例画像のみで 86.1%，組み合わせることにより89.2%となり，AI による人工症例画像作成が鑑別性能向上に寄与する結果が確認できた．
キーワード：人工症例画像，Stable Diffusion，乳がん腫瘤，良悪性鑑別，CAD

1．はじめに

Network）は積極的に用いられるようになった

近年，医療の現場では CT や MRI など撮影

[2]．

装置の高精細化により生成される医用画像の

CAD システムの開発においては，サンプル量が増大している．撮影される画像の枚数は

データの不足が長い間，問題とされてきた[3]．

患者一人あたり数百枚にもおよび，それを読システムの有効性を示すためには多くの臨床影する医師の負担も急増している．そのため画像を使う必要性があるが，プライバシーの診断の補助を行うコンピュータ画像支援診断

配慮などにより症例画像の入手が困難になっ（Computer Aided Diagnosis/Detection : CAD）ている．その対策として，既存のサンプルデの開発が非常に重要視されている[1]．そのータから切り出した病変を健常者の画像に埋CAD の研究分野においても人工知能，AI をめ込みを行い，病変の存在する CT 画像を人用いた研究が進められている．その中でも画工的に作成する研究が行われている[4]．この

像認識手法である CNN（Convolutional Neural

研究は，実症例と全く見分けがつかない人工症例画像の作成方法を確立し，大きさ，形，――――――――――――――――――*1 神奈川工科大学

コントラストを変更しながら，無数に人工腫

工学部電気電子情瘍を含む模擬的な症例画像を生成することに

報工学科

よって，CAD システムの開発におけるサンプ〔〒243-0292 厚木市下荻野 1030〕

ルデータ数を補完することを目的としている．

e-mail: abex0930@ele.kanagawa-it.ac.jp

他にもサンプル不足を補う研究として重本*2 新松戸中央総合病院

らの結節および血管のモデルを作り，学習デ142

ータとして利用する手法[5]や，他分野ではあが行え，それを用いて鑑別 CAD を学習させるものの村瀬らの生成型学習により学習パタ

ることにより，単純なマイナーチェンジによーンを既存データから補完する手法[6]など

る症例増加よりも多種多様な学習が行えるたが提案されており，サンプル不足を補う手法

め，鑑別性能の向上が期待できる．
Stable Diffusion は，Rombach らの論文[12]として一定の評価を得ている．
また，人工症例画像の作成は過去 JAMITを基に作成された画像生成 AI であり，入力

CAD コンテスト 2013[4]にて初めて行われた．

テキストに沿った画像を作成するモデルであその際の主な手法としてはαブレンディング

る．10 億個に近いパラメータを持ち，約 20[7]が挙げられる．これはかなり完成度の高い億枚の画像とテキストのペアを用いて学習さものであるが腫瘍境界部で平滑化処理をするれている．これにより，入力テキストを工夫ため，そこで違和感が発生してしまうことがすることによって，様々な画像を生成できる．

多かった．もう一つの手法としてはポアソン

また，Stable Diffusion に追加学習を行う手法

ブレンディング[8][9]がある．これも完成度のの一例として，Ruiz らが DreamBooth という高いものであるが，ベースとなる画像の輝度手法を提案している[13]．これは，入力する値の影響を受けて形や明るさに問題が発生す

画像の視覚的特徴を維持しながら，異なる文ることがあった．

脈でも同様の画像を出力できるように表現のこのような問題に対して，畠山ら[10]は，合成を行う Subject-driven generation という技

腫瘍境界付近の領域でのみポアソン方程式で法が主となる．生成時の文面に沿って異なる計算を行うことで，平滑化処理をせずに滑らシチュエーションでも画像を崩さずに生成でかな合成ができ，さらにベース画像からの影きるようになる．

響を受けずに明るさや大きさを指定できる手

本研究では，上記 Stable Diffusion 技術と法が開発され，この手法にて CAD コンテス

Dreambooth 技術を利用し，乳がん腫瘤の症例

ト 2014 にて優勝を果たしている．この成果よ

データを学習させて，大量の人工症例画像をり筆者らは，人工症例画像を含む学習データ

生成，それを基に鑑別 CAD の学習と評価をを用いて設計した判別器による検証から，肝行い，画像生成 AI による人工症例画像の生腫瘍 CAD への有用性の一例を示した[11]．

成とその有効性検証を行う．

しかしながら，これらの研究はあくまでも本論文のポイントを以下に示す．
① 画像生成 AI を用いた人工症例画像の作既存の症例を埋め込む形をとっており，根本的な意味においては，症例が増加していると成．

は言い難いものである．あまりにも大きく形② 実症例のみ，人工症例画像のみ，実症例状や大きさ，コントラストを変更してしまうと人工症例画像の混合でデータセットをと明らかに人工的なアーチファクトが出てし作成し，各データセットで鑑別 CAD を学

まい易く，それを控えるとマイナーチェンジ

習させ，鑑別性能の比較検討．

の域を出ず，CAD 学習における人工症例画像

本論では，2 章で画像生成 AI を用いた乳がんの検出・鑑別性能向上への寄与率が低い．

腫瘤の人工症例画像の作成と，その人工症例画

本 研 究 で は ， 上 記 問 題 に 対 し ， Stable

像を用いた乳がん腫瘤の良悪性鑑別 CAD の学

Diffusion 技術を用いた画像生成 AI により，習について，3 章ではその鑑別 CAD の性能評価

埋め込むのではなく一から人工症例画像を生の結果を示す．最後に 4 章，5 章にて本研究の成し，それを用いて鑑別 CAD の CNN を学習

考察・まとめについて述べる．

させる手法を提案する．これにより，埋め込
み式とは異なり，AI の学習により症例画像に類似しつつも全く新しい人工症例画像の作成

143

2．手法

画像を作成できる．

2.1 人工症例画像の準備

今 回 使 用 し た 学 習 済 み モ デ ル は

初めに本論にて実験に用いたマンモグラフィ「stable-diffusion-v1-4」，他の学習パラメータ

画像について表 1 に示す．

として，エポック数は 300，バッチサイズは 2，
初期学習率は 5×10 -6，学習及び生成画像サイ

画像サイズは一般的なマンモグラフィ画像サイズであるが，PC スペック等の問題から Stable

ズは 512×512pixel となっている．

Diffusion に画像を学習させる際に，表の切り抜

生成した画像は，さらに 448×448 へと切

きサイズに沿って，腫瘤を中心として切り出し

り抜きを行う．これは次の鑑別 CAD の入力を行っている．CAD 学習画像サイズについては，

サイズとの兼ね合いもあるが，やはり中央部

後述．

の腫瘤に着目して画像生成を行うため，生成表 1 乳がん腫瘤画像データセット

した画像の辺縁にアーチファクトが出てしま

画像サイズ

2370×1770[pixel]

う例が見られたための措置でもある．

切り抜きサイズ512×512[pixel]

CAD 学習画像サイズ

448×448[pixel]

2.4 良悪性鑑別 CAD の学習と評価

撮影施設数

14[病院]VGG19[14]を用いた．パラメータとしては，症例数（良性／悪性）444／846[個]学習データとバリデーションデータの割合を

良 悪 性 鑑 別 CAD は ， CNN で あ る

ランダムで 8:2 とし，エポック数は 25，バッ

2.2 人工症例画像を用いた鑑別 CAD 作成の流れ

チサイズは 32，初期学習率は 3×10 -4，学習本研究での，人工症例画像作成とそれを用及び画像サイズは 448×448pixel となっていいた鑑別 CAD の作成・評価の流れを図 1 に

る．

示す．

学習では，実症例のみで学習するにあたっては，良性の症例枚数に合わせ，学習 300 枚，腫瘤の実症例を用いてStable Diffusion を追加学習

評価 144 枚として無作為に 5 度抽出し，各データセットにつき N 数 5 で学習と評価を行っ↓た．この際の評価データは以降の人工症例画

人工症例画像の生成像を用いる場合においても共通とした．

↓

人工症例画像のみの場合においては，生成生成した人工症例を用いて鑑別 CAD の学習

した人工症例画像から取捨選択を行った結果，↓5280 枚で学習を行った．実症例時と枚数を統

実症例の未知データを用いて評価

一していない点については，多量の人工症例

図 1 人工症例画像を用いた鑑別 CAD 作成の流れ

画像を生成できる点が利点として挙げられているため，意図的に少ない枚数で学習する必2.3 人工症例画像の生成要はないと考えられるためである．こちらも本論では，Stable Diffusion[12]という画像生N 数 5 で学習を行い，評価データは先にも述成 AI を用いて，人工症例画像の生成を行う．

べたが，実症例時のものと統一している．

追加学習は DreamBooth[13]を応用し，良性・最後に，実症例と人工症例を混合したデー

悪性を個別に学習させ，それぞれ Benign・

タセットで学習を行った．実症例の 5 種のデMalignant というラベルを付けた．このラベル

ータセットに一様に人工症例を追加した，5(prompt)が追加学習を行った画像群を AI が認

種類の混合データセットを作成，N 数 5 で学識するテキストとなっており，これらと他の習を行い，評価データも実症例時のものと同単語を組み合わせることで，様々な人工症例

一である．

144

3．実験

表 2 各データセットでの評価結果の比較
実症例
人工症例
混合
のみ
のみ
評価 1
83.7 / 81.8 85.1 / 82.9 86.1 / 85.2

3.1 画像生成
実症例と生成した人工症例画像の例を図 2
に示す．

実症例

評価 2

81.9 / 79.4

82.3 / 80.8

84.0 / 82.8

評価 3

78.8 / 77.0

83.0 / 81.9

88.2 / 85.0

評価 4

83.3 / 82.0

86.1 / 84.7

89.2 / 88.3

評価 5

81.6 / 78.2

82.6 / 81.9

84.7 / 84.0

最良値

83.7

86.1

89.2

人工症例
(a)

良性

実症例

人工症例
(b)

悪性

図 2 実症例画像と人工症例画像の比較

画像生成は 1 枚当たり約 5 秒，今回は良悪性各 2 万枚を指定して生成を行ったため，お図 3 各データセットの強化結果の比較

よそ 3 日弱で良悪性の画像生成が完了した．
ただ，すべての画像が完璧に人工症例画像と表 2 より，実症例のみと人工症例のみを比して使えるものではなく，また乱数次第で生較した結果においても鑑別性能の向上が見ら成失敗することもあるため，実運用に耐えう

れる．また，図 3 も併せてみると，混合したる画像はおよそ 5000 枚という結果であった．

ものにおいては，最良値だけでなく平均で見た場合においても抜きんでて性能が向上して3.2 良悪性鑑別 CAD の評価いるのが確認できる．また，実症例が少数で本研究で作成した鑑別 CAD の評価結果をある点によるものでもあるが，実症例のみの

表 2 に示す．また，学習データごとの評価結データでは，例えば評価 3 のデータなどで学果をまとめたものを図 3 に示す．

習データとの差異の大きさから鑑別性能が低表 2 では，各評価データを評価 1～5 として下するなどの問題が見られるのに対して，す表記し，結果の部分には N 数 5 における「最べての評価データセットにおいて一様に高精

良値／平均値」として記載する．最下段は全度で鑑別が行えているのが確認できる．

体での最良値である．

145

4．考察

例といった形で検討を行った．ただ，多数の3 章の表 2 より，人工症例画像生成による症例で高精度を得られる環境下で，人工症例

学習データ数の増加が，腫瘤の良悪性鑑別精を扱う有効性は未知数である．ただ，本研究度の向上に寄与していることが確認できる．

においても混合させることで最良の結果が得

また，実症例と組み合わせて CAD を作成すられたことに変わりはない．今後は，医療のることにより，5%近い鑑別性能の向上が確認

ビックデータで構築した CAD に人工症例をできた．この結果からも画像生成 AI による加えて学習した場合の精度の検証を行う必要

人工症例画像生成の有効性が確認できる．まがある．

た，今回は症例数が総数でも良性 444 枚，悪性 846 枚と少ない中でも，従来の埋め込み式

5．まとめとは異なり，バリエーションにとんだ人工症

本研究では，画像生成 AI の一種である
Stable Diffusion を用いて，乳がん腫瘤の人工例画像が作成できた．
ただ，人工症例画像を生成する際に，約 3

症例画像の生成を行い，それを基に良悪性鑑

割は生成失敗，さらに残りの半数は目視でも別 CAD を作成，AI による人工症例画像生成

画像に違和感を覚えるものであるなど，画像の CAD 性能向上への有効性検証を行った．

生成の精度にはまだ改善の余地があると考えその結果，実症例のみで構築した CAD でられる．失敗画像の例を図 4 に示す．

83.7%であった鑑別性能が，人工症例画像のみで 86.1%，組み合わせることにより 89.2%となり，AI による人工症例画像作成が鑑別性能向上に寄与する結果が確認できた．
謝辞
本研究遂行に先立ち貴重なご助言を賜りました武尾英哉教授(2023 年 4 月逝去)に心より感図 4 生成失敗画像の例

謝の意を表します．

図 4 左は，一部写っていたアーチファクトが過剰に発生して，あたかも石灰化のように倫理規範の順守

なってしまっている．石灰化は学習させてい本研究にて使用した患者の症例データは，ないため，当然ながら生成ミスである．また全ての患者の初診時に撮影画像の研究利用を

図 4 右は体外部分がなぜか上下両方に発生し含めた「包括的合意」にサインを受け，またた失敗例である．これ以外にも根本的に腫瘤

各病院にて稟議を通したうえで提供を受けたに見えないものなども発生するため，指定数ものを使用している．

から実運用に耐えうるものが生成できる割合
は 3 割弱といったところである．これらは学

利益相反の有無

習症例パターンの増加や切り抜かずに生成をなし行えるようにするなどの対策が考えられる．
ただ，ビックデータが構築できる環境下において同様の結果が得られるかは不明である．
本研究は，症例が入手困難なデータに対して人工症例画像を作成してデータの水増しを測りながら，精度を向上させることが目的である．そのため，少数の実症例と多数の人工症

146

文

献

［1］ 土井邦雄：医用画像とコンピュータ支［11］

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147

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元結節・血管モデルとテンプレートマッ［6］

Subject-Driven

Conference on Computer Vision and Pattern

スト結果報告,JAMIT News Letter No.16,
［5］

for

networks

recognition,
paper

for

large-scale

Published

as

at

2015,

ICLR

a

Artificial Case Image Generation of Breast Cancer Massby Stable Diffusion and Its Application to Differentiation
between Benign and Malignant
Kazuya ABE*1， Hideya TAKEO*1， Shigeru NAWANO*2*1 Kanagawa Institute of Technology*2 Shinmatsudo Central General Hospital

Currently, research and development of image-assisted diagnosis (CAD: Computer Aided Diagnosis) using AI
technology is being conducted in various fields of medicine. Efforts to artificially create case images have been
underway for some time, with the goal of compensating for the lack of case images in AI-based CAD development.
Previously, the authors have shown an example of its usefulness for CAD, based on validation with a discriminator
designed using training data including artificial cases. However, conventional artificial case images are created byembedding a mass or other lesion into an image in which no lesion exists, and it is difficult to say that the number ofcases is essentially increasing.
In this study, we generated artificial case images of breast cancer masses using image generation AI based on Stable
Diffusion technology, performed machine learning using the generated images, and verified the effectiveness of the
AI-based artificial case images in CAD adaptation. The results showed that the discrimination performance was
83.7% with the CAD constructed using only actual cases, 86.1% with artificial cases, and 89.2% with a combinationof artificial cases. The results showed that the creation of artificial case Images by AI contributed to the improvementof differential performance.
Key words: Artificial case images, Stable Diffusion, Breast Cancer Mass, Differentiation between Benign and
Malignant, CAD

148

OP7-2

3D/2D U-Net を用いた腹部 CT 画像からの副腎領域の抽出に関する基礎的検討
平岡 大季*1 西本 紘嗣郎*2 滝沢 穂高*3 工藤 博幸*3
*1
*2

筑波大学大学院情報理工学位プログラム

埼玉医科大学国際医療センター 泌尿器腫瘍科*3

筑波大学システム情報系

Preliminary study on extraction of adrenal glands in abdominal CT imagesby use of 3D/2D U-Net*1

Daiki HIRAOKA , Koshiro NISHIMOTO*2, Hotaka TAKIZAWA*3, Hiroyuki KUDO*3*1*2

Master’s Program in Computer Science, University of Tsukuba

Department of Uro-oncology, Saitama Medical University International Medical Center*3

Institute of Systems and Information Engineering, University of Tsukuba

要旨：副腎は血圧，血糖，水分・塩分量などの体内環境を適切な状態に保つためのホルモンを生成する臓器である．副腎では原発性アルドステロン症という病気がおこり，その検査方法には副腎静脈サンプリン
グがあるが，手技の難易度が高いことなどの問題がある．本報告では，副腎静脈サンプリングを補完する方法として，腹部 CT 画像に 3D/2D U-Net を適用し，副腎領域を半自動的に抽出する手法を提案する．抽出
精度を向上させるために，学習時には平行移動に基づくデータ拡張を適用し，認識時には大きさを正規化した．実際の腹部 CT 画像に適用した結果を示す．
キーワード：副腎，原発性アルドステロン症，副腎静脈サンプリング，U-Net

1． はじめに関心領域の例を示す．

原発性アルドステロン症は，副腎からホルモンが過剰に分泌されることにより，高血圧を呈する疾患で，代表的な二次性高血圧である[1]．原発性アルドステロン症の検査の１つである副腎静脈サンプリングは，手技の難易度が高く，検査に時間がかかるため，多くの図 1. 左副腎の関心領域

検査を行うことが難しい．そのため，副腎静脈サンプリングを補完する方法として，3 次元腹部 CT 画像から

2) 3D/2D UNet の精度の比較

副腎領域を抽出し，医師に情報提供する手法が必要と直方体の関心領域を 3D U-Net を使って学習・認識

なる[2]．本研究では，3 次元腹部 CT 画像に FCN の 1する手法と，
関心領域の各スライス画像を別々に 2D U-種である 2D U-Net[3]と 3D U-Net[4]を適用し，副腎Net に入力し，学習・認識する手法を行い，抽出精度

領域を半自動的に抽出することを試みる.

を比較する．
3) データ拡張と輝度の正規化

2． 方法

アフィン変換によるデータ拡張を行う．また，造1) 関心領域

影剤による関心領域毎の明るさの差を式（１）で正規

本報告では左副腎を抽出対象とし，左副腎の重心と化する．

思われる画素を手動で選択し，その画素を中心とする

v(x, y) =256x256x16px の直方体の関心領域を作成する．図１に149(",$)の画素値&'()*
+,-

×𝜎+𝜇

(1)

ただし，μ=2x(全体平均)-各症例の平均画素値，σ=2×(画像の画素値分布の標準偏差)である．図２に原画像と正規化した画像を示す．

(a)

(a)

(b)

(c)

(d)

(b)

図２. 正規化処理. (a)原画像．(b)正規化した画像

3． 実験
提案手法を Python と Pytorch で実装し，腹部 CT 画

図３. 3D U-Net 実験結果画像 (a)原画像．(b)正規化(F=0.670). (c) データ拡張(F=0.653). (d) デー
タ拡張と正規化(F=0.720)．

像 49 症例を使用し，7-fold crossvalidation（学習 35
症例，検証 7 症例，テスト 7 症例）で実験した．U-Netのエポック数を 100，バッチサイズを 8 とし，最適化[3] Olaf Ronneverger, Philipp Fischer, Thomas Brox. U-Net: Convolutional

手法には Adam，損失関数にはバイナリクロスエントロ

Networks for Biomeical Image Sementation. MICCAI 2015, pp 234-241,

ピーを用いた．

2015.

[4] Özgün Çiçek, Ahmed Abdulkadir, Soeren S. Lienkamp, Thomas Brox,

4． 考察とまとめ

Olaf Ronneberger. 3D U-Net: Learning Dense Volumetric Segmentation from

図３に 3D U-Net での実験結果と F 値を示す．原画

Sparse Annotation. MICCAI 2016, pp.424-432, 2016.

像は 2D U-Net の方が高精度であった．これは学習データ数を増やすことができたためと考えられる．また，正規化やデータ拡張は有効であることがわかった．
今後の課題として，他のモデルを利用することや，損失関数を細かい領域の抽出に適したものに変更することがある．

利益相反の有無なし

文献[1] 日本内分泌学会「原発性アルドステロン症

診療ガイドライン 2021」[2] 平岡 大季，西本 紘嗣郎，滝沢 穂高，工藤 博幸. 3D U-Net を用いた CT 画像からの副腎領域の抽出に関する基礎検討. 第４１回日本
医用画像工学会大会予稿集, pp.226-227, 2022.

150

OP7-3
Intestine Segmentation based on Cross Pseudo Supervision
An Qin*1, Hirohisa ODA*2, Yuichiro HAYASHI*1, Takayuki KITASAKA*3,
Aitaro TAKIMOTO*4, Akinari HINOKI*4, Hiroo UCHIDA*4, Kojiro SUZUKI*5,，， ，Masahiro ODA*6 1, and Kensaku MORI*1 7 8*1
Nagoya University, Aichi, Japan*2
University of Shizuoka, Shizuoka, Japan*3
Aichi Institute of Technology, Aichi, Japan*4
Nagoya University Graduate School of Medicine, Aichi, Japan*5
Department of Radiology, Aichi Medical University, Aichi, Japan*6
Strategy Office, Information and Communications, Nagoya University, Aichi, Japan*7
Information Technology Center, Nagoya University, Aichi, Japan*8
Research Center for Medical Bigdata, National Institute of Informatics, Aichi, Japan
Abstract：The intestine is an important digestive organ and can cause serious health problems once it is diseased. Segmentation of intestine regions
from CT volumes is helpful for diagnosis. In this paper, we propose an improved semi-supervised method for intestines segmentation based on
Cross Pseudo Supervision (CPS), which can create the pseudo labels for unlabeled data to utilize them for training. The method can enlarge thenumber of data sets to improve the insufficient data problem in medical image segmentation. In the experiment, we used 20 CT volumes labeled
by clinicians for training. 5 CT volumes from different patients were used for testing. Experimental results showed that the Dice score of the CPS
method was 0.799, the precision was 0.822, and the recall was 0.778.
Keywords: intestine segmentation, semi-supervision, pseudo label.
initial weights and take advantage of limited labeled data and a large

1. Introduction

number of unlabeled data to approach the performance with a large

Intestinal diseases are very common and have a great impact onamount of labeled data. Semi-supervised methods can assign pseudo-

human health. Intestine obstruction is one kind of serious intestinal

labels to the unlabeled data and utilize the information from unlabeleddisease that includes mechanical and functional obstruction [1] of thedata. Considering pseudo-labels rely on the model’s prediction, andintestines. However, compared with some large organs, such as theif the model is not accurate, the labels generated may be inaccurate as

liver and kidneys, intestines have more complex spatial structures.

well. To improve the reliability of pseudo labels, we use cross pseudo-

The complex structure brings great difficulties for clinicians tolabels, which means the two sub-networks equally generate pseudo-

diagnose intestinal diseases from CT volumes. Finding the region oflabels to supervise each other.

the intestines accurately is critical for acquiring more detailed disease

2. Method

information and giving the preoperative diagnosis. Therefore, anautomated segmented method [2] for the intestines can greatly help

The proposed method is developed based on the semi-supervision

doctors to diagnose intestinal diseases accurately.

method cross pseudo supervision [4] (CPS) and segments intestine

In addition to the complex structure, there are limited labeled dataregions from CT volumes. We introduce the soft pseudo labels tosets due to high cost and time-consuming, which is common in organ

avoid producing more noises that will decrease the reliability of thesegmentation tasks. Over the last decade, segmentation methods

pseudo labels and use mean squared error loss (MSE loss) to measure

based on deep learning have gradually played an important role in thethe difference between pseudo labels and predictions. The overview

medical image segmentation field.

of the improved cross pseudo-labels is shown in Fig. 1. We aim to

Segmentation networks based on the U-Net [3] are the mainlearn an intestines segmentation network from CT volume bymethods for medical segmentation. However, the supervised methods

exploring both the labeled and unlabeled CT volumes.

are limited to the number of labeled data sets.

We train two 3D U-Nets with different initial weights, called 3D

Different from the full-supervised methods, semi-supervised

U-Net1 and 3D U-Net2. In the training process, we train the twosegmentation methods usually train two same networks with different

sub-networks simultaneously with labeled data. And then, the two151

Fig. 2 Segmentation results of different. We can see that the method
based on CPS is better than the 3D U-Net.
Table 1. The quantitative results of different methods

Fig. 1 Overall framework of CPS, where the input is CT patches
cropped from CT volumes, P1, P2 are predictions of two 3D U-Nets
and Y1, Y2 are pseudo labels for unlabeled images. In the model, thetwo sub-networks generate pseudo labels to supervise each other.
models are used to generate pseudo labels for the unlabeled data.

3D U-Net

0.585

0.520

0.686

CPS

0.671

0.605

0.753

Ours

0.799

0.822

0.778

both in the two sub-networks and use prediction probability as pseudo

the overall loss function includes two sections: one that measures thelabels to avoid producing more noise when generating the pseudo

difference between the prediction and ground truth, and anotherlabels. However, there are still exiting some mis-segmented regions.

measures the difference between the prediction and pseudo labels.

In the future, we consider focusing more on the topology feature that

The unsupervised loss function penalizes the model for making

is important for tubular organs, such as intestines and blood vessels,confident but incorrect predictions on the unlabeled data. The

which can make a good presentation for the spatial structure of theequation of the overall loss function is 𝐿𝑜𝑣𝑒𝑟𝑎𝑙𝑙 = 𝐿𝑠 + 𝐿𝑢 .

intestines.

The supervision loss calculates by dice loss and cross-entropy loss.
To avoid producing more noise for pseudo-label loss, we directly

Acknowledgment

utilize every pixel’s prediction probability as soft pseudo-label. And

Parts of this work were supported by the Hori Sciences & Arts

then using MSE loss to guide the model convergence. The formula ofFoundation, the JSPS KAKENHI (17H00867, 21K19898), JSPS

these two loss functions as follows:(2)

Precision

CPS. The proposed method utilize the information of unlabeled data

According to using both labeled and unlabeled data in the training,

𝐿𝑢 = 𝑙𝑚𝑠𝑒 (𝐩1, 𝐲2 ) + 𝑙𝑚𝑠𝑒 (𝐩2 , 𝐲1 ).

Recall

Our method gave a better Dice score than 3D U-Net and original

process is repeated until convergence.

(1)

Dice

4. Discussion and summary

These pseudo-labeled data are used to retain the model, and the𝐿𝑠 = 𝑙𝑐𝑒 (𝐩1, 𝐲 ∗ ) + 𝑙𝑑𝑖𝑐𝑒 (𝐩2, 𝐲 ∗ ),MethodBilateral Joint Research Project, the AMED (JP19lk1010036,
JP20lk1010036), the JST CREST (JPMJCR20D5), the JST SPRING,
and JPMJSP2125.

where 𝐩1 , 𝐩2 denote the prediction of two sub-networks, 𝐲 ∗Competing interests
Nonedenotes the ground truth, and 𝐲1 , 𝐲2 denote the pseudo labels.

3. Experiment and Results

ReferenceIn the experiments, we got 2980 CT patches by overlapped slide[1] Gore R M, Silvers R I, Thakrar K H et al: Bowel obstruction. Radiologic Clinics,

windows from 16 unlabeled CT volumes and 4 labeled CT volumes

53(6):1225-1240, 2015

for training. And we use five CT volumes for testing. Intestine[2] Barr K, Laframboise J, Ungi T et al: Automated segmentation of computed
tomography colonography images using a 3D U-Net, Medical Imaging 2020: Image-segmentation results are shown in Fig. 2.

Guided Procedures, Robotic Interventions, and Modeling. SPIE, Vol. 11315, 635-641,

To verify the effectiveness of the proposed method, we compared2020

the method with the original CPS and 3D U-Net. We calculated the[3] Çiçek Ö, Abdulkadir A, Lienkamp S S et al: 3D U-Net: learning dense volumetric

Dice score, recall, and precision as the evaluation criteria. Table 1

segmentation from sparse annotation, Medical Image Computing and ComputerAssisted Intervention, LNCS 9901, 424-432, 2016shows the segmentation performance of those methods on our data

[4] Chen X, Yuan Y, Zeng G et al: Semi-supervised semantic segmentation with crossset, and we bold the best quantitative result.

pseudo supervision, Proceedings of the IEEE CVF Conference on Computer Vision
and Pattern Recognition, 2613-2622, 2021

152

OP7-4
肺マイクロ CT 像中の小葉間隔壁抽出のための教師データ生成に関する検討
深井 大輔*1，小田紘久*2，林 雄一郎*1，鄭 通*1，
中村 彰太*3，小田 昌宏*4,1，森 健策*1,5,6*1
名古屋大学大学院情報学研究科*2
静岡県立大学経営情報学部*3
名古屋大学大学院医学系研究科*4
名古屋大学情報連携推進本部情報戦略室*5
名古屋大学情報基盤センター*6
国立情報学研究所医療ビッグデータ研究センター
A Study on Generation of Training Data for Interlobular Septa
from Lung Micro-focus X-ray CT Volumes*1
Daisuke FUKAI ，Hirohisa ODA*2，Yuichiro HAYASHI*1， Tong ZHENG*1，
Shota NAKAMURA*3，Masahiro ODA*4,1，Kensaku MORI*1,5,6*1
Graduate School of Informatics, Nagoya University*2
School of Management and Information, University of Shizuoka*3
Nagoya University Graduate School of Medicine*4
Information Strategy Office, Information and Communications, Nagoya University*5
Information Technology Center, Nagoya University*6
Research Center for Medical Bigdata, National Institute of Informatics
要旨：本稿では，肺マイクロ CT 像における小葉間隔壁抽出のための教師データ生成手法について述べる．マイクロ CT とよばれる高解像度 CT 撮像装置により，肺の微細構造を撮像可能となった．肺マイクロ CT 像による三次元的な肺微細構造解析に基づく病態や生体機能のさらなる解明が期待される．肺微細構造の一つである小葉間隔壁の構造を明らかにするため，我々はマイクロ CT 像からの小葉間隔壁の構造抽出を目指す．マイクロ CT 像における小葉間隔壁の教師データ作成の負担は大きい．本稿では，教師データ生成の負担軽減のため，二次元画像のみのラベル付与から，三次元画像のラベル画像を得る方法を検討する．本手法で得たラベル画像から 5 枚の断面画像をランダムに取り出して評価したところ，平均の Dice 係数は 0.75 だった．本手法によって得られたラベル画像を元に，手動で断面画像の教師データ生成を行ったところ，作業時間が 27～30 分
から 5～7 分に短縮された．
キーワード：マイクロ CT，肺微細構造，小葉間隔壁

1.

はじめに

本稿では，教師データの元となるラベル画像を簡易的に生成

本稿では，肺マイクロ CT 像からの小葉間隔壁の教師データする手法を検討する．二次元画像は三次元画像に比べ，ラベル

生成について述べる．マイクロ CT とよばれる高解像度 CT 撮

付与は容易である．そのため，二次元画像に対するラベル付与

像装置により，肺の微細構造を撮像可能となった．肺マイクロのみから，三次元画像全体のラベル画像を得る方法を検討する．

CT 像による三次元的な肺微細構造解析が，病態や生体機能の本手法では，ラベル拡張手法により，与えられた二次元の断面

さらなる解明につながると期待される[1]．

画像から三次元構造のラベル画像を生成する．

肺小葉は気管支の枝分かれ構造の先に位置する

1～2 cm3 程

2.

度の大きさの組織であり，小葉間隔壁は肺小葉同士を区切る薄手法

い結合組織である．これらの解剖学的構造を明らかにするため，本手法では，肺マイクロ CT 像と 1 枚の断面画像にのみ手動

我々はマイクロ CT 像からの小葉間隔壁の構造抽出を目指す．

でラベルを付与したラベル画像を入力とし，三次元の小葉間隔

Zhao らはヘッセ行列や Radial Structure Tensor に基づく構造

壁の領域を示すラベル画像を出力とする．

抽出フィルタを利用し，小葉間隔壁等の抽出を行った[2]．三ラベル拡張手法では，ラベルが付与されている画素の 6 近傍次元画像に対し，小葉間隔壁を手動でラベル付与することは困

画素において，2 つの条件を同時に満たすとき，ラベルを付与難であるため，ラベル付与の負担を軽減する方法が求められる．

する．小葉間隔壁は面状構造であるため，ヘッセ行列の固有値

153

4.

の大小比較による面状構造強調手法[3]を用いて条件付けを行

考察・まとめう．複数スケールを対象とした強調結果を得るため，入力画像

図 1(b) はラベル画像の 3D レンダリング画像であり，小葉に対してマルチスケールΣのガウシアンフィルタを適用する．

間隔壁の抽出が断面間で連続していることが確認できる．少数

ラベル拡張における条件は次の通りである．

の断面画像から三次元構造の抽出において，ラベル拡張法が有条件 1： 入力画像にヘッセ行列の固有値の大小比較によ⚫

用であることが確認できた．
本稿では，肺マイクロ CT 像中の小葉間隔壁抽出について，

る面状構造強調手法を適用し，得られた面状構造強調画⚫

像の画素値がしきい値𝑡以上であること．

教師データ生成における負担削減のため，少数の断面画像の情条件 2： 入力画像の画素値がしきい値𝑣以上であること．

報を用いたラベル拡張手法について述べた．実験の結果，教師データ生成の際，ラベル画像から手動で修正することにより，ラベル拡張のアルゴリズムを以下に示す:
𝑹 = {𝑟𝑖𝑗𝑘 }： 肺マイクロ CT 像，𝑺 = {𝑠𝑖𝑗𝑘 }： 面状構造強調画像

大幅に時間を短縮した．今後の課題として，過抽出・未抽出の𝑭 = {𝑓𝑖𝑗𝑘 }： 入力のラベル画像削減による更なる教師データ生成の負担軽減が求められる．

𝑳 = {𝑙𝑖𝑗𝑘 }： 小葉間隔壁領域を示すラベル画像
(1)
(2)
(3)

画素(𝑥, 𝑦, 𝑧) = (0,0,0)から走査開始

謝辞
本 研 究 の 一 部 は 堀 科 学 芸 術 振 興 財 団 ， JST CREST

現在の画素を(𝑖, 𝑗, 𝑘)とする
𝑓𝑖𝑗𝑘 = 1ならば(3)へ．𝑓𝑖𝑗𝑘 = 0または𝑓𝑖𝑗𝑘 = 2ならば(4)へ

JPMJCR20D5，JSPS 二国間交流事業ならびに JSPS 科研費画素(𝑖, 𝑗, 𝑘)の 6 近傍画素(𝑖′, 𝑗′, 𝑘′)において，𝑙𝑖 ′𝑗 ′𝑘 ′ = 0か

（21K19898, 17H00867, 17K20099），AMED（JP20lk1010036）につ 𝑠𝑖 ′𝑗 ′𝑘 ′ ≥ 𝑡 かつ 𝑟𝑖 ′𝑗 ′𝑘 ′ ≥ 𝑣 のとき， 𝑙𝑖 ′𝑗 ′𝑘 ′ を 1-画素，

よる．

𝑙𝑖𝑗𝑘 を 2-画素とする．(4)へ．
(4)

利益相反の有無

全画素の走査が終了したとき(5)へ．その他のときは次のなし

画素へ進み，(2)へ．
(5)

L に 1-画素が存在しなければ(7)へ．1-画素が存在する場

文合は(6)へ．
(6)

献［1］Mori K: From macro -scale to micro -scale computational anatomy: a perspectiveon

すべての(𝑖, 𝑗, 𝑘)において，𝑙𝑖𝑗𝑘 = 1のとき𝑓𝑖𝑗𝑘 = 1，𝑙𝑖𝑗𝑘 = 2

the next 20 years. Medical Image Analysis 33: 159-164, 2016［2］Zhao X, Oda H, Nakamura S et al: Investigation of extra cting interlobular septaのとき𝑓𝑖𝑗𝑘 = 2として(1)へ．
(7)

すべての(𝑖, 𝑗, 𝑘)に対して L を走査し，𝑙𝑖𝑗𝑘 > 1の時𝑙𝑖𝑗𝑘 = 1．

(8)

小葉間隔壁のラベル画像 L を出力

with Hessian analysis and Radial Stru cture Tensor combined with roundness error
in micro-CT volume . IFMIA 11050: 243-248, 2019［3］Sato Y, Nakajima S, Shiraga N et al: Three -dimensional multi -scale line filter forsegmentation and visualization of curvilinear structures in medical images.

3.

Medical Image Analysis 2 (2): 143-168, 1998

実験・結果

［4］二村幸孝，出口大輔，北坂孝幸，他：PLUTO：医用画像診断支援共通
sssssssss プラットフォーム．Med Imag Tech 26(3): 187-191, 2008

肺がん患者の切除肺のうち肺がんに侵されていない部分の標本を，マイクロ CT 撮影装置 Skyscan 1272（Bruker, USA）で

表 1 ラベル拡張における各標本のパラメータ設定撮影した．標本数は 3，それらを撮影したマイクロ CT 画像の解像度は25 × 25 × 25 μm3 ，画素数は806 × 806 × 482 画素である．ラベル拡張におけるパラメータ設定は表 1 の通りとした．
抽出精度の評価のため，出力のラベル画像から 5 枚の断面画

Σ

𝑡

𝑣

標本 A

൛ξ2, 2ൟ 画素

58.23−684.93

標本 B൛ξ2, 2ൟ 画素

69.67−637.67

標本 C൛ξ2, 2ൟ 画素

65.23−465.28像を選び，Dice 係数を用いて定量評価を行った．また，作業時間の評価のため，二次元断面画像に対して手動で教師データを生成する時間と，ラベル画像を修正して教師データを生成する
時間を比較した．試行数は 5 回とし，作業は情報学系の学生１名が，ソフトウェア Pluto[4]を用いてマウスでラベル付与を行
った．

(a)

図 1 ではラベル拡張法による小葉間隔壁の抽出結果である．
Dice 係数の平均は 0.75 だった．また，作業時間は手動で1763.2 ± 188.8 秒，ラベル画像の修正で353.4 ± 94.4 秒だった．

154

  

(b)

図 1 ラベル拡張法による小葉間隔壁の抽出結果． (a) 小葉間隔壁領域のラベル画像．黄色領域が小葉間隔壁を示す．(b) 小葉間隔壁の 3D レンダリング画像．

OP7-5腹部 CT 画像からの複数臓器抽出における CutMix の有用性の検討
中山晃平*1，大野真奈*1，申忱*1，小田昌宏*2*1，林雄一郎*1，三澤一成*3，Ben Glocker*4，
Daniel Rueckert*4*5，森健策*1*6*7*1名古屋大学大学院情報学研究科*2
名古屋大学情報連携推進本部情報戦略室*3
愛知県がんセンター*4
Imperial College London*5
Tecnical University of Munich*6
国立情報学研究所医療ビッグデータ研究センター*7
名古屋大学情報基盤センター
Study on Effectiveness of CutMix on Multi-organ Segmentation from 3D Abdominal CT Images
Kohei NAKYAMA*1, Mana OHNO*1, Chen SHEN*1, Masahiro ODA*2*1, Yuichiro HAYASHI*1,
Kazunari MISAWA*3, Ben GLOCKER*4, Daniel RUECKERT*4*5, Kensaku MORI*1*6*7*1Graduate School of Informatics, Nagoya University*2
Information Strategy Office, Information and Communications, Nagoya University*3
Aichi Cancer Center*4
Imperial College London*5
Tecnical University of Munich*6
Research Center for Medical Bigdata, National Institute of Informatics*7
Information Technology Center, Nagoya University
要旨：本稿では，深層学習を用いた腹部 CT 画像からの複数臓器抽出において，データ拡張手法の 1 つである CutMix の有用性について検討した結果を述べる．腹部 CT 画像からの複数臓器抽出は，医師の画像診断を支援するシステム開発において重要な技術である．複数臓器抽出手法の中で，深層学習を用いたものが注目されている．深層学習ではデータ数の確保が重要であるが，特に医用
画像では十分なデータ数が得られない場合が多い．本研究では，V-Net を学習モデルとして用いた腹部 CT 画像からの複数臓器抽出について，元の学習データと CutMix を用いて拡張した学習データを用い，血管を含む 9 つの臓器の領域抽出の学習を行い，テスト
データに対する抽出精度を比較した．CutMix を用いた場合の抽出結果は，CutMix を用いなかった場合と比較して，学習データが少数の場合に多くの臓器で精度の向上が見られたが，学習データが増加するにつれて血管などの複雑な構造に関しては精度の低下が見られた．
キーワード：深層学習，データ拡張，多臓器セグメンテーション，腹部臓器1. はじめに本稿の研究では学習データに CutMix を用いたものと用いな

腹部 CT 画像からの複数臓器抽出は，医師の画像診断を支援かったものについてそれぞれ学習を行いその抽出精度を比較するシステム開発において重要な技術である．複数臓器抽出手し，また抽出精度の向上について学習データ数による差異を調法の中で，深層学習を用いたものが注目されている．深層学習

べる．V-Net に学習データとして腹部 CT 像とそれを画素ごとでは十分なデータ数が得られない場合，過学習が起き学習デーに動脈，門脈，肝臓，脾臓，胃，胆のう，膵臓，右腎臓，左腎

タ以外に対しての抽出精度が低下するという問題がある．十分臓の 9 つの血管及び臓器と背景の 10 クラスでラベル付けしたなデータ数が得られない場合の解決策としてデータ拡張手法

正解ラベル画像を与えて学習し，入力画像に対して予測ラベルを利用することがあげられる．近年提案されたデータ拡張手法

画像を出力する．

として CutMix［1］がある．本研究では, V-Net［2］を学習モ

CutMix は 2 枚の画像から一枚の画像を作り出す手法であり，デルとして用いた腹部 CT 画像からの複数臓器抽出について，一枚の画像から Bounding Box (BB) を用いて切り出した部分

元の学習データと CutMix を用いて拡張した学習データを用い，画像を用いて他方の画像の一部を置き換えたものを新たな疑動脈，門脈，肝臓，脾臓，胃，胆のう，膵臓，右腎臓，左腎臓

似画像とする[1] ．CT 画像の各軸方向それぞれで 2 点の位置の 9 つの血管及び臓器の領域抽出の学習を行い，テストデータ

をランダムに決定し，選ばれた点を頂点とする BB を作成する．

に対する抽出精度を比較した．

その次の置き換え処理では，他方の画像の前の処理で決定した

2. 手法

BB 位置と同じ位置の BB を前の処理で切り出したもので置き155

換える．CT 画像と同様に，BB を用いた画像置き換えを CT 画

本研究は科研費 21K19898，JST CREST JPMJCR20D5，ムー像と対応する正解ラベル画像に対しても行う． CutMix によっ

ンショット型研究開発事業 JPMJMS2033 の支援を受けたものて疑似画像を作成した例を図 1 に示す．左および中央の画像はである．

実際の CT 画像を 2 枚選んだものの axial 断面画像を並べたも利益相反の有無のである．左の CT 画像で BB を選択し，中央の CT 画像の一なし

部を置き換えて生成した疑似画像の axial 断面画像が右の画像

文

である．

献

［1］ Yun S, Han D, Oh SJ et al: CutMix: Regularization Strategy to Train Strong

3. 実験及び結果

Classifiers with Localizable Features. ICCV 2019, 6022-6031, 2019

本実験では 10，20，30，40，50 症例の腹部 CT 画像の組を［2］Milletari F, Navab N, Ahmadi S: V-Net: Fully Convolutional Neural Networks forVolumetric Medical Image Segmentation. Fourth International Conference on 3D

作成し，学習データとしてこれらの CT 画像のみのデータとこ

Vision, 565-571, 2016

れらの CT 画像に CutMix を適用して拡張したデータについてそれぞれ V-Net［2］の学習を行い，テストデータに対しての抽出精度の比較を行った．
学習データとして 10，20，30，40，50 症例の腹部 CT 画像，
またそれらに対し CutMix を適用し元のデータに加えた 15，30，

図 1 CutMix を適用して疑似画像を生成した例．CT 画像（左）から一部を切り取り，他方の CT 画像（中央）の一部を置き換えて疑似画像（右）を生成した．

45，60，75 個の拡張データを使用した．テストデータは学習データとは別の 56 症例の腹部 CT 画像を使用した 抽出結果の評価には Dice を用いた．テストデータに対する抽出結果のDice による評価は CutMix を用いたものが図 2，用いなかったものが図 3 となった．図 4 は元の学習データが 10 症例のときのテストデータの一つに対する CutMix ありと CutMix なしの抽出結果をボリュームレンダリングを用いて可視化したものである．左が正解ラベル，中央が CutMix なしで学習したものの予測ラベル，右が CutMix ありで学習したものの予測ラベルである．CutMix なしで学習したものではセグメンテーション
対象外の骨が左腎臓として誤抽出されていることがわかる．

図 2 CutMix なしの場合の抽出精度

4. 考察
元のデータ数が少ないほど CutMix によって抽出精度が大きく上昇しているのはデータ数が少ないため学習データ増加による効果が大きいと考えられる．元のデータが多くなるにつれ血管などの複雑な構造に対して抽出精度が低下した．これはCutMix を適用する際複雑な構造の一部を切り出してしまうことで実際の症例との差異が大きいものを作り出してしまうことが原因だと考えられる．

5. むすび図 3 CutMix ありの場合の抽出精度

本稿では V-Net の学習を CutMix ありで行った場合と CutMix
なしで行った場合の複数臓器の抽出精度をデータ数ごとに比較した．元のデータ数が少ない場合は学習データ数の増加によって精度の向上が見られるが，データ数が多くなるにつれて複雑な構造に対しての抽出精度の低下が見られた．今後の課題として他の学習モデルを用いた場合との比較，複雑な構造に対して抽出精度が低下しないようなデータ拡張手法の改良などが挙げられる．

図 4 10 症例で学習した場合の抽出例 正解ラベル（左）,CutMix なしの場合（中央）, CutMix ありの場合（右）

謝辞

156

OP7-6Alpha-blending によるデータ拡張と敵対的学習を用いた
DeepLab v3 による歯種セマンティックセグメンテーション
恒介*1，中山 良平*1，檜作 彰良*1，村田 乾*2*1
立命館大学大学院理工学研究科*2
タカラテレシステムズ株式会社
Semantic Segmentation Method for Tooth Type in Panoramic Dental X-ray Images
by DeepLab v3 Using Adversarial Training and Pretraining with Alpha-blending
Kosuke SHIBUYA*1，Ryohei NAKAYAMA*1，Akiyoshi HIZUKURI*1，Kan MURATA*2*1
Graduate School of Science and Engineering, Ritsumeikan University*2
TAKARA TELESYSTEMS Corporation
渋谷

要旨：本研究の目的は，DeepLab v3 を用いた歯科パノラマ X 線画像における各歯種のセマンティックセグメンテーション法を開発することである．実験試料は，歯科パノラマ X 線画像 129 枚である．提案手法では，まず，Alpha-blending を用いたデータ拡張により，各歯領域のテクスチャ情報だけでなく形状情報にも着目した DeepLab v3 の事前学習を実施する．次に，DeepLab v3 による予測
ラベル画像と正解ラベル画像を用いた敵対的学習により，DeepLab v3 を fine-tuning する．提案手法による Jaccard index，Dice index
は 0.722，0.804 で，Alpha-blending を用いたデータ拡張のみ適用した DeepLab v3（0.671，0.764），敵対的学習のみ適用した DeepLabv3（0.703，0.789），データ拡張と敵対的学習を適用しなかった DeepLab v3（0.643，0.742）より高い結果が得られ，その有用性が示唆された．
キーワード：歯科パノラマ X 線画像，セマンティックセグメンテーション，DeepLab v3，Alpha-blending，敵対的学習

1. はじめに3. 方法

歯科パノラマ X 線画像は多くの歯科クリニックで使用され

1）提案ネットワーク構造ているが，解像度が低いため早期カリエスなどの小さな病変の図 1 に提案手法のネットワーク構造を示す．提案ネットワー

診断が困難である．したがって，歯科医による歯の診断を補助

クは，各歯種をセグメンテーションする DeepLab v3 と予測ペア画像（Pred pair），正解ペア画像（Truth pair）を判別する

する診断支援システム（CAD）が切望されている．
CAD では各歯の状態を解析するため，歯種のセマンティッ

Discriminator の 2 つのサブネットワークで構成される．

クセグメンテーションが必要となることが多い．深層学習を用
2）Alpha-blending によるデータ拡張

いたセマンティックセグメンテーションモデルの一つにDeepLab v3 >1@がある．DeepLab v3 は複数解像度の特徴マップ

図 2 に Alpha-blending によるデータ拡張処理を示す．まず，を統合する Atrous Spatial Pyramid Pooling により，マルチスケ

正解ラベル画像に対しカラーマップを適用し，RGB ラベル画

ール解析が可能である．歯種を対象としたセマンティックセグ

像を作成する（図 2(a)）．次に症例ごとに各歯種の RGB 値が異メンテーションでは，各歯の位置情報が有用であるため，異なる大きさの受容野を解析できる DeepLab v3 は適すると考える．
セグメンテーションに関する従来研究において，Alphablending を用いたデータ拡張により形状に着目した学習を行う手法>2@，予測／正解ラベル画像を用いた敵対的学習により分割精度を改善する手法>3@が提案されている．本研究では，
Alpha-blending による学習と敵対的学習を用いた DeepLab v3により，歯科パノラマ X 線画像の各歯種をセマンティックセ
グメンテーションする手法を提案する．

2. 実験試料
実験試料は歯科パノラマ X 線画像 129 枚で，画像サイズは960×480 画素，濃度分解能は 8 bit である．本研究では，学習用

図 1：提案手法のネットワーク構造

80 枚，検証用 19 枚，評価用 30 枚に分割し用いた．

157

提案手法は他の手法に比べ，各歯種の領域内にラベルの混在が少なく，歯根部まで正確にセグメンテーションできることが確認された．

5. まとめ本研究では，Alpha-blending によるデータ拡張と敵対的学習を用いた DeepLab v3 を構築し，歯種セマンティックセグメン
テーションに応用した．提案手法は，Alpha-blending によるデータ拡張，敵対的学習を用いなかった DeepLab v3 より高い分割精度が得られ，その有用性が示唆された．

6. 謝辞
本研究で使用した歯科パノラマ X 線画像を提供，研究に関図 2：Alpha-blending によるデータ拡張する助言をして頂いたタカラテレシステムズ株式会社の皆様なるように，RGB 値をシャッフルする（図 2(b)）．最後に，Alpha-に厚く感謝の意を表します．

blending により RGB 値をシャッフルしたラベル画像と歯科パ
ノラマ X 線画像を合成する（図 2(c)）．Alpha-blending による画

7. 利益相反の有無

像の合成は，式（1）で定義される．

なし

𝐼𝑏𝑙𝑒𝑛𝑑𝑒𝑑 = 𝛼 × 𝐼𝑠ℎ𝑢𝑓𝑓𝑙𝑒𝑑 𝑅𝐺𝐵 𝑙𝑎𝑏𝑒𝑙 + (1 − 𝛼) × 𝐼𝑋−𝑟𝑎𝑦(1)
文

本研究では，合成パラメータ𝛼を 0.7 とした．

献［1 ］Liang C, George P, Florian S et al: Rethinking Atrous Convolution for
Semantic Image Segmentation. 2017, arXiv preprint arXiv 1706.05587.
［2］Christoph R, Carsten R: Increasing the Robustness of Semantic Segmentation
Models with Painting-by-Numbers. Computer Vision – ECCV. 2020, pp368387.
［3］Mina R, Konstantin H, Will G et al: A Conditional Adversarial Network for
Semantic Segmentation of Brain Tumor. Brainlesion: Glioma, Multiple
Sclerosis, Stroke and Traumatic Brain Injuries. 2017, pp241-252.

3）敵対的学習
DeepLab v3 は Discriminator が予測／正解ペア画像を判別できないほど，高精度な予測ラベル画像が生成するように学習する．一方，Discriminator は予測ペア画像と正解ペア画像を正確に判別するように学習する．ペア画像は，予測ラベル画像または正解ラベル画像と歯科パノラマ X 線画像を各歯種の重心を中心に 128×128 の矩形領域で切り出し，チャネル方向に連結して作成する．DeepLab v3，Discriminator の敵対的学習で使用する損失関数は，それぞれ式（2），（3）で定義される．
𝐿𝐷𝑒𝑒𝑝 = −𝔼𝑥~𝑃𝑥 [𝑝(𝑥) log 𝑞(𝑥)] + 𝔼𝑦̂~𝑃𝑦̂ [1 − 𝐷(𝑦̂)]2
1

𝐿𝐷𝑖𝑠 = {𝔼𝑦~𝑃𝑦
2[1 − 𝐷(𝑦)]2+ 𝔼𝑦̂~𝑃𝑦̂

[0 − 𝐷(𝑦̂)]2}(2)

Panoramic dental X-ray image

Truth label image

DeepLab v3

DeepLab v3
with Alpha-blending

DeepLab v3
with Adversarial training

Proposed method(3)𝑥は歯科パノラマ X 線画像，𝑝(𝑥)は正解ラベル画像，
そして𝑞(𝑥)は予測ラベル画像を表す．𝑦̂, 𝑦は予測ペア画像，正解ペア画像である．また，𝐷(∙)は Discriminator に入力されたペア画像が正解ペア画像である確率を表す．

4. 結果と考察
提案手法の Jaccard index，Dice index は 0.722，0.804 であり，Alpha-blending を用いたデータ拡張のみ適用した DeepLab v3（0.671, 0.764），敵対的学習のみ適用した DeepLab v3（0.703,
0.789），データ拡張と敵対的学習を適用しなかった DeepLab v3（0.643, 0.742）より高い結果が得られた．

図 3：各手法におけるセグメンテーション画像の比較結果

図 3 に各手法のセグメンテーション画像の比較結果を示す．

158

OP8-1
呼吸器内視鏡迅速細胞診における AI 診断支援尾見康夫*1、桐田圭輔*2,*3、香川洋輔*2、高橋真理*4,*5、後藤功一*2*1
NEC ヘルスケア・ライフサイエンス事業部門 医療機器ソフトウェア統括部*2
国立がん研究センター東病院 呼吸器内科*3
上尾中央総合病院 呼吸器内科*4
国立がん研究センター東病院 トランスレーショナルリサーチ検体管理室*5
国立がん研究センター東病院 内視鏡センター
AI-assisted benign and malignant classification for Rapid On-Site cytologic Evaluation (ROSE) on
lung cancer.
*1*2,*3
Yasuo Omi , Keisuke Kirita , Yosuke Kagawa*2, Mari Takahashi*4, and Koichi Goto*2*1
Healthcare and life sciences, Medical Device Software Development, NEC Corporation*2
Department of Thoracic Oncology, National Cancer Center Hospital East
*3
Department of Thoracic Oncology, Ageo Central General Hospital*4
TR Sample Management Section, Endoscopy center, National Cancer Center Hospital East.
要旨：呼吸器内視鏡検査における迅速細胞診（ROSE）は診断率の向上や穿刺回数の減少、合併症の低減などの有効性が報告されている。しかし採取した検体の良悪性分類を担う人的資源の確保が難しい等の理由から導入施設が限られている。我々は ROSE の診断支援を目的として、良悪性分類支援 AI システムの開発を進めている。国立がん研究センター東病院にて、肺癌または疑い症例に対して ROSE を併用し気管支鏡検査が施行された 26 症例を学習データに使用した。ROSE では偽陽性を最小限に抑えることが望ましいため、感度を維持しながら特異度を向上させる必要がある。我々は複数のサブクラス分類器の結合および対照学習による事前学習の導入により感度特異度の両立を試みた（提案法）。従来の２クラス分類モデルによる感度/特異度は 0.90/0.83 であったが、提案法では感度 0.90 を維持しつつ特異度を 0.90 以上に改善できた。
キーワード: 迅速細胞診, 対照学習, 良悪性分類, 分類の粒度

1. Introduction

obtained images were an imbalanced dataset among subclasses, wePrevious clinical studies showed that Rapid on-site cytologic

applied augmentation to have a consistent number of images, i.e.

evaluation (ROSE) resulted in a lower puncture number compared

every 1000 images per subclass. The cell images were randomly

with a non-ROSE group and less complications, and it could also

partitioned into five equal sized subsamples to perform 5-folds crossprevent a repeat bronchoscopy [1-2]. However, ROSE is not widely

validation.

used routinely due to limited availability of a cytopathologic

Since each cell types and cancer types have their own visualtechnician skilled in ROSE diagnosis. The goal of our research is tocharacteristics, it’s reasonable to assign different labels to each cellprovide an AI system to assist ROSE diagnosis that it must be at leasttypes. However, the complexity of the classification problem

as accurate as cytopathologists and capable of assisting in diagnoses

becomes gradually higher with the increasing of number of classes.

to work as a second opinion.

We believe that the benefits of both a model with a simplified classand that with multiple classes according to cell types can be

2. Materials and Methods

incorporated by combining several models trained with various

26 pathological slides were obtained from routine examinations for

subclasses. We assessed the 3 models to have different level oflung cancer or suspected cases in National Cancer Center East

granularity, 2-class, 5-class, 9-classs models, and their voting(NCCE) hospital in which bronchoscopy with ROSE was performed.

methods, Logical OR (XOR), Majority decision (MD) and Logical

741 cells were selected and labeled by a pulmonologist andAND (XAND). To improve model’s performance furthermore, we

cytotechnologist, and cell images were obtained by cropping a

introduced a pretraining using supervised contrastive learning [3]128x128 pixel region around the cell center from Whole Slide

Since false positive should be minimized as much as possible to

Imaging (WSI). Each cell was categorized globally as benign or

prevent a repeat bronchoscopy, specificity should be maximized

malignant and was also categorized into 9 subclasses. Since ourwhile maintaining acceptable sensitivity. Thus, we introduced a159critical index Spec@sens0.9, which means the specificity whenworse spec@sens0.9 for the testset2 than that for the testset1 shown

sensitivity is 0.9.

as by comparison between Fig 3-A and Fig 3-C, while contrastive
learning showed comparable performance for the testset2 with that

3. Results and discussion

for the testset1 shown as by comparison between Fig 3-B and Fig 3-

In the first experiment, we investigated the classificationD.

performance by three models with different level of granularity andthe combined models with three types of voting. Figure 1 shows a
95% confidential interval of accuracy and Spec@sens0.9 among themethods. In a comparison among the three models with different levelof granularity, the 5-class and 9-class models showed better
performance than the 2-class model. This indicates that the advantageof the classification with fine granularity according to cell types
outweighs the disadvantage of classification problem being more
complex. Since the 5-class model showed comparable performancewith the 9-class model, we don't think that finer granularity isessential. In a comparison among the 3 voting methods, XAND

Fig2. 95% confidential interval of Spec@sens0.9 for the following 4

voting showed the best Spec@sens0.9 as theoretically expected. MD

cases, A) Testset1, Conventional, B) Testset1, Contrastive, C)

and XAND voting showed superior performances than the baselines,

Testset2, Conventional, D) Testset2, Contrastive.

and XOR voting negatively impacted Spec@sens0.9 as also
theoretically expected. The sensitivity/specificity by a conventional

Since the performance by our proposal method, sensitivity/

2-class classification model was found to be 0.9/0.83. By introducing

specificity=0.90/0.93, are comparable with those by a cytopathologist

the voting method, specificity was noticeably improved from 0.83 toshown in a previous study [4], we believe that our model achieved a0.90 while maintaining sensitivity at 0.90.

performance capable of working as a second opinion.

4. Conclusion
We developed a novel AI system to assist ROSE diagnoses that can
provide benign and malignant classification with comparable
accuracy to cytopathologists by introducing a pretraining using

Fig1. Performance comparison between baseline method andcontrastive learning and voting of several subclass classification

proposal method. (A) 95% confidential interval of accuracy amongmodels.

six methods (B) 95% confidential interval of Spec@sens0.9 amongsix methods.

Conflict of Interest
The author is an employee of NEC corporation.

We investigated effectiveness of the pretraining using supervised
contrastive learning considering difference among subclasses. Figure

References

2 shows a 95% confidential interval of Spec@sens0.9 between a［ 1 ］ M. Oki et al.: Rapid on-site cytologic evaluation during endobronchialultrasound-guided transbronchial needle aspiration for diagnosing lungcancer: a randomized study, Respiration, 2013;85(6):486-92［2］R. Trisolini et al.: Rapid on-site evaluation of transbronchial aspirates in the
diagnosis of hilar and mediastinal adenopathy: a randomized trial, Chest.
2011 Feb;139(2):395-401［3］P. Khosla et al., Supervised Contrastive Learning, NeurIPS 2020
［4］Kanayama et al.: Quality Management of Rapid On-site Cytologic Evaluation,
The Journal of the Japan Society for Respiratory Endoscopy, vol 38, No 6,
Nov 2016

conventional learning and a contrastive learning with positive andnegative samples. Two test set, testset1) actual cell images fromNCCE hospital and testtset2) pseud multi-institutes images byapplying color transformation and noise addition to the testset1, wereused to assess robustness for difference among test sets. Noticeable
improvement was observed for all models by applying the pretraining
using contrastive learning shown as by comparison between Fig 3-A
and Fig 3-B. Additionally, conventional learning showed 1.2-3.8%

160

OP -

階層的クラス構造のためのマルチモーダル分類
博幸 1，三好 寛明 2，永石 美晴 2，佐藤 健作 2，大島 孝一 2，
本谷 秀堅 3，竹内 一郎 1, 4
1
理化学研究所，2 久留米大学，3 名古屋工業大学，4 名古屋大学
Multimodal Classification for Hierarchical Class Structures
Noriaki HASHIMOTO1, Hiroyuki HANADA1, Hiroaki MIYOSHI2, Miharu NAGAISHI2,
Kensaku SATO2, Koichi OHSHIMA2, Hidekata HONTANI3, Ichiro TAKEUCHI1,4
1
RIKEN, 2 Kurume University, 3 Nagoya Institute of Technology, 4 Nagoya University

橋本

1

典明 ，花田

要旨：本研究ではリンパ腫病理画像データを対象とし，フローサイトメトリー (FCM) を補助情報とするマルチモーダル分類手法を開発する．リンパ腫は複数のサブタイプからなるグループを構成する階層的なクラス構造を有しており，病理診断の際 FCM はグ
ループの分類に有用な情報とされている．提案手法では whole slide image を扱うためのマルチインスタンス学習とクラス構造を既知とした mixture of experts の枠組みを組み合わせることで各データを効果的に利用した特徴集約メカニズムを実現し，病理医の意
思決定プロセスを模倣した分類モデルを構築する．臨床実データを用いたクラス分類実験および 2 種類の重みの可視化による判断
根拠の提示により，提案手法の有効性を確認する．
キーワード：Mixture of experts，Whole slide image，フローサイトメトリー，マルチインスタンス学習，悪性リンパ腫

1. はじめに

2. 提案手法

リンパ腫の病理診断では，患者から採取した細胞のうち特定𝑁症例の学習データを{𝕏𝑛 , 𝕐𝑛 , 𝕋𝑛 }𝑁
𝑛=1 とし，各症例は wholeの抗体に反応する細胞の存在を計測する flow cytometry (FCM)

slide image (WSI) 𝕏𝑛 に加え，2 種類のデータを持つ：𝕐𝑛 は病型が診断時の補助情報として病理医に提供される．FCM のデーを表す𝐾次元の one-hot ベクトルであり，𝕋𝑛 は FCM 中の異常

タ内において異常細胞集団が認められれば，症例が B 細胞由細胞の有無を表す𝐿次元の二値ベクトルである．𝕋𝑛 の各要素は来の病型であるか，あるいは T 細胞由来の病型であるかとい対応した抗体に異常細胞が認められれば 1，そうでなければ 0った病型グループ（スーパークラス）の分類に利用可能である．

が割り当てられる．
本研究ではある症例の WSI 𝕏𝑛 および FCM

本研究では画像と FCM を組み合わせたマルチモーダルクラ

データ𝕋𝑛 が同時に入力されたとき𝕐𝑛 の予測を行う．WSI 𝕏𝑛 にス分類手法を提案する．提案手法ではマルチインスタンス学習

は腫瘍領域の注釈が与えられていないため，症例単位のラベル(MIL)を取り入れた mixture-of-experts (MoE) [1]の枠組みにおいのみが与えられている分類問題を扱うための手法としてアテて FCM をゲーティングに利用することで，FCM によるスーパ

ンションベース MIL (AB-MIL)を用いる[2]．提案手法では𝕏𝑛 かークラス分類と画像によるクラス分類を効率的に学習し分類ら切り出された𝑀枚のパッチ画像{𝒙𝑛,𝑚 }𝑀
𝑚=1 と FCM データ𝕋𝑛

精度の向上を図る．またモデルが計算したゲーティング重みやの集合であるバッグがモデルの入力として使用される．

アテンション重みを可視化することで，判断根拠などを示すこ

提案するクラス分類モデルは 4 つの要素，(i) 特徴抽出器，とが可能な説明性の高い手法を実現する．画像と FCM を用い(ii) マルチモーダルゲーティングネットワーク，(iii) マルチサ

た MoE による分類の概要を図 1 に示す．

ブネットワーク，(iv) AB-MIL からなる．
(i) 特徴抽出器

特徴抽出器𝑔img および𝑔FCM は，入力バッグ内(FCM)
𝑀の{𝒙𝑛,𝑚 }𝑚=1 と𝕋𝑛 を各特徴量{𝒉𝑛,𝑚 }𝑀に変換する畳𝑚=1 と𝒉𝑛
み込みニューラルネットワーク (CNN)および NN である．

(ii) マルチモーダルゲーティングネットワーク

マルチモーダルゲーティングネットワーク𝑔gate では，特徴量{𝒉𝑛,𝑚 }𝑀
𝑚=1 に
(FCM)

対して同数コピーされた𝒉𝑛を結合し NN に入力することで，𝑀枚のパッチに対するゲーティング重み{𝒘𝑛,𝑚 }𝑀
𝑚=1 を出力する．
𝒘𝑛,𝑚 の次元数は設計したサブネットワークの数に等しく，各パッチがどのサブネットワークの出力を重視するかを表す．
(𝑐)(iii) マ ル チ サ ブ ネ ッ ト ワ ー ク サ ブ ネ ッ ト ワ ー ク 𝑔gate は
図1{𝒉𝑛,𝑚 }𝑀
𝑚=1 を入力として受け取り，スーパークラス𝑐に特化した

画像と FCM を用いた MoE による分類の概要．

(𝑐)

特徴量{𝒉𝑛,𝑚 }𝑀
𝑚=1 を出力する．リンパ腫の大分類として B 細胞

161

リンパ腫，T 細胞リンパ腫，その他の 3 つのスーパークラスをティング重み，下段はそれらにアテンション重みをかけたもの

考えたとき，B 細胞リンパ腫に対応したサブネットワークはである．標本中の濾胞領域は B 細胞リンパ腫に特有な領域とdiffuse large B-cell lymphoma (DLBCL)と follicular lymphoma (FL)して，また濾胞間は T 細胞リンパ腫に特有な領域として各ネをよく分類する特徴量を出力する．各パッチに対する𝐶個の特ットワークに重視されており，これは B 細胞リンパ腫である(𝑐)
徴量{𝒉𝑛,𝑚 }𝐶𝑐=1 は重み𝒘𝑛,𝑚 を用いて以下のように集約される，(agg)(𝑐) (𝑐)𝒉𝑛,𝑚 = ∑𝐶𝑐=1 𝑤𝑛,𝑚 𝒉𝑛,𝑚 ．
(1)

FL に見られる典型的な構造である．一方で濾胞間のアテンシ(iv) AB-MIL サブネットワークとゲーティング重みによってして分類を行っていることが確認できる．

ョン重みは小さくなっており，最終的には濾胞内の腫瘍に注目(agg)生成された𝑀個の特徴量{𝒉𝑛,𝑚 }𝑀
𝑚=1 は，AB-MIL によりひとつ

表1のバッグ特徴量に集約される．NN 構造を持つアテンションネ

5 分割交差検証による分類精度比較．

(agg)
ットワーク𝑔att は各特徴量𝒉𝑛,𝑚 の分類への寄与を表すアテン

Accuracy

ション重み𝑎𝑚 を計算する．最終的な入力バッグの特徴量は，(agg)
𝒛𝑛 = ∑𝑀
𝑚=1 𝑎𝑚 𝒉𝑛,𝑚 ，Method I

Method II

Proposed

0.702

0.695

0.723

(2)

と計算され，分類器𝑔clf に入力することでバッグに対するクラス予測確率を得る．学習では予測確率と正解ラベルの交差エントロピー損失関数が最小になるようモデルの最適化を行う．

3. 実験
3.1 実験設定
今回使用したデータセットは久留米大学医学部で診断された 600 症例のリンパ腫症例であり，6 つの病型からなる．病型の 内 訳 は DLBCL ， FL ， angioimmunoblastic T-cell lymphoma(AITL) ， adult T-cell leukemia/lymphoma (ATLL) ， classical

図2

Hodgkin’s lymphoma (CHL)，reactive lymphoid hyperplasia (RL)がそれぞれ 100 例であり，スーパークラスとクラスの関係はゲーティング重みとアテンション重みの可視化結果．

4. まとめ

図 1 中の表に示す通りである．各症例に対して Aperio GT450

本研究ではマルチモーダルゲーティングを利用した MoE 機で 40 倍撮影された WSI および FCM データが与えられている．

構のリンパ腫分類モデルを提案した．提案手法では比較手法よFCM データは各免疫染色マーカーに対して異常細胞が存在す

りも高い分類精度を示し，また重みの可視化により各ネットワ

るかどうかを表す 18 次元の二値ベクトルである．

ークの役割が適切に学習できていることを確認した．

今回はクラス構造を既知としてサブネットワークの数の設
定および事前学習を行う．つまり B 細胞リンパ腫のためのサ

謝辞

ブネットワークは DLBCL と FL を分類する 2 クラス分類モデ

本 研 究 の 一 部 は ， 科 学 研 究 費 (20H00601) ， JST CREST

ルで事前学習されたものを初期値として利用する．各バッグ内(JPMJCR21D3, JPMJCR22N2)，JST ムーンショット型研究開発のパッチ画像の数は𝑀 = 100枚とし，各症例から最大で 50 バ

事業 (JPMJMS2033-05)，JST AIP 加速研究 (JPMJCR21U2) ，ッグを作成した．データセットのうち 60%を学習，20%を検証，

NEDO (JPNP18002, JPNP20006) ，理化学研究所革新知能統合研

20%をテストに分割し 5 分割交差検証により評価を行った．

究センターの補助を受けて行われた．

3.2 実験結果
比較手法として以下のモデルを使用した：(I) 画像のみを用

利益相反の有無いた 6 クラス AB-MIL，(II) FCM と画像を利用した階層的分類．

なし

表 1 に示す各手法の交差検証における平均正解率より，提案手法が最もよい分類結果を得られることを確認した．

文

また図 2 に計算された重みの可視化結果を示す．サブネット

献[1] Jacobs RA, Jordan MI, Nowlan SJ, and et al.: Adaptive mixtures of local experts.
Neural Computation, 3: 79–87, 1991.

ワーク 1 および 2 は B 細胞および T 細胞リンパ腫に特化した[2] Ilse M, Tomczak J and Welling M: Attention-based deep multiple instance learning.

ネットワークであり，図中上段は各ネットワークに対するゲー

Proc. ICML, 2127–2136, 2018.

162

OP8-3Contrastive Learning を用いた甲状腺組織画像の識別と学習に有用なデータ拡張の検討
𩵋住 航大*1，間普真吾*1，八田 聡美*2,3，稲井 邦博*2，樋口 翔平*2,4，木戸 尚治*5*1
山口大学大学院創成科学研究科*2
福井大学医学部病因病態医学講座分子病理学*3
福井大学医学部附属病院病理診断科／病理部*4
福井県立病院病理診断科*5
大阪大学大学院医学系研究科人工知能画像診断学共同研究講座
Classification of Thyroid Tissue Images Using Contrastive Learning and Examination of Effective Data
Augmentation for Learning*1*1
Kodai UOZUMI ，Shingo MABU ，Satomi HATTA*2,3，Kunihiro INAI*2，Shohei HIGUCHI*2,4，Shoji KIDO*5*1
Yamaguchi University*2
University of Fukui*3

University of Fukui Hospital
Fukui Prefectural Hospital*4*5

Osaka University

要旨：本研究では，HE 染色が行われた甲状腺組織画像における癌の種類（組織型）を深層学習で識別することを目的としているが，染色を行う施設の染色液組成や，標本作成における様々な過程によって特徴（色調）が異なり，識別に悪影響を与えることがある．
したがって，染色条件による特徴の違いによらず，癌を識別するための本質的な特徴を捉える必要があり，本研究では，対照学習（Contrastive Learning）適用の効果を検証した．具体的には，識別問題で一般に用いられる Cross-Entropy Loss と教師あり学習型
Contrastive Learning である Supervised Contrastive Learning を甲状腺組織画像の識別タスクに適用し，単一のドメイン画像を使用した
場合や，複数の異なるドメイン画像を使用した場合，学習データとテストデータのドメインが異なる場合において，Contrastive
Learning の有用性を検証した．また，Contrastive Learning で必要になるデータ拡張において，複数の拡張法を適用しそれらの有用性を検証した．
キーワード：深層学習，対照学習，甲状腺組織画像，識別，データ拡張

1. はじめにで行う．

本研究では，Contrastive Learning (CL)を応用して，甲状腺組

1.

Encoder と Projector を用いて特徴ベクトルを抽出し，Supervised Contrastive Loss (SupCon Loss)を用いてネッ

織画像における様々な癌の種類を識別する研究を行う．甲状腺
組織画像は，取得した環境や染色を行う過程によって特徴が異トワークの学習を行う．
2.

なり，識別に悪影響を与える．このような染色条件による特徴

Encoder と Classifier を用いて画像分類を行う．
この際，の違いによらず，癌を識別するための本質的な特徴を捉えるこ

Encoder に は STEP1 で 学 習済 み の 重み を 使用 し ，とが重要である．CL では，似ているデータは似た特徴ベクトClassifier の重みのみを一般的な Cross-Entropy Loss (CEルになり，異なるデータは異なる特徴ベクトルになるように学Loss)による学習で更新する．

習でき，識別性の高い，本質的な特徴量の抽出が可能となる．
本研究では教師あり学習型の Supervised Contrastive Learning(SCL)[1]を使用することで，ラベル情報を活用してより識別性の高い特徴量の獲得を目指す．また，CL ではデータ拡張（人工的な色調変換，画像処理）が必要であるが，どのようなデータ拡張が有用であるかも検証する．

2. 方法
CL モデルの構成を図 1 に示す．大きく分けて，Encoder，Projector，Classifier からなる．CL モデルの学習は次の 2STEP

図1

163

CL モデルのネットワーク構成

CL における Encoder と Classifier 全体を初めから学習させる

表 1 各実験の最も高い Accuracy[%]とその色調変換

CE モデルとの性能比較を行い，甲状腺組織画像の識別タスク
における CL の有用性を検証する．
また，CL の学習に役立つデータ拡張方法を検証した．全ての実験でデータ拡張として，⚫

ランダムな上下左右反転⚫

± 90°以内のランダムな回転

⚫

色調変換

実験(1)

実験(2)

実験(3)

実験(4)

CE

58.23(g)56.32(e)30.62(h)61.18(h)CL

65.31(f)58.75(e)35.04(b)65.42(a)※CE は Cross-Entropy モデル，CL は Contrastive Learning モデ
ル
実験結果を表 1 に示す．CE と CL を比較すると，全ての実を行った．また，色調変換については，変換なしと 7 通りの変験において，CL の Accuracy が CE を上回った．したがって，換の条件で各実験を行い，性能比較を行った．

CL は甲状腺組織画像の識別タスクに対して，有用であると言(a)

色調変換無しえる．しかし，実験(3)の結果より，学習とテストに異なるドメ(b)l(255 に固定)，a(± 32)，b(± 32)変換

インのデータを用いた場合は，他の実験と比較して性能が悪く(c)

グレースケール変換

なった．これは，ドメイン間を超える本質的な特徴量の獲得ま(d)

H(± 23)，S(± 5)，V(± 5)変換

ではできていない可能性を示しており，未学習のドメインのデ(e)B(± 16)，G(± 16)，R(変化なし)変換ータに対しても有用なモデルとするためには，改良が必要であ(f)

濾胞癌，低分化癌は(b)，乳頭癌は(e)，その他のクラると考えられる．また，実験(1)では(f)の色調変換が，実験(2)スは(d)の色調変換

では(e)の色調変換が，実験(3)では(b)の色調変換が，実験(4)で濾胞型乳頭癌，正常，乳頭癌は(d)，その他のクラス

は(a)の色調変換無しが最も高い Accuracy となり，各実験で異は(e)の色調変換

なる色調変換が有用である結果となった．したがって，データ

画像ごとに，(b)～(e)からランダムに 1 つ選ぶの特徴と有用な色調変換の関係について検討の余地がある．

(g)
(h)

3. 実験

4. まとめと今後の課題

3.1 実験概要

本論文では，甲状腺組織画像の識別タスクに CL を適用する

本研究で使用するデータは福井大学医学部で倫理審査（番号ことで，識別性能が向上することを明らかにした．また，単一20200084）を受けて提供された甲状腺組織画像セットで，福井のドメインを使用した場合や複数の異なるドメインを使用し大学医学部附属病院と 3 市中病院（福井赤十字病院，舞鶴共済

た場合，学習データとテストデータのドメインが異なる場合に病院，福井勝山総合病院），並びに市販の tissue array （TA）画

おいて，どのような色調変換が有用であるかを明らかにした．

像が含まれている．データの分割方法は，同一症例のパッチ画

今後の課題として，未学習のドメインのデータに対しても有用像が訓練データとテストデータに分割されないようにし，症例なモデルに改良すること，データの特徴を考慮して有用な色調の割合が訓練 8 割，テスト 2 割になるように分割した．本研究

変換を検討していくことが挙げられる．

では，4 つの実験を行った．
実験(1): 福井大学症例のみで，訓練データとテストデータに謝辞

分割し，CL モデルと CE モデルの性能を比較した．

本研究は JSPS 科研費 JP21H03840，JP22K12152 の助成を受実験(2): 実験(1)のデータに，凍結標本を訓練データとテストけたものです．

データに分割したデータを加え，CL モデルと CE モデ
ルの性能を比較した．

利益相反の有無

実験(3): 実験(2)で構築したモデルを，他の病院（ドメイン）

大阪大学大学院医学系研究科人工知能画像診断学共同研究
講座は，富士フイルム株式会社との共同研究講座です．

で取得された画像の識別に適用し，CL モデルと CE モ
デルの性能を比較した．

文

実験(4): 実験(2)のデータに，TA，3 市中病院データについて

献［1］Prannay Khosla, Piotr Teterwak, Chen Wang, Aaron Sarna, Yonglong Tian,
Phillip Isola, Aaron Maschinot, Ce Liu, and Dilip Krishnan. Supervised
contrastive learning. In Advances in Neural Information Processing Systems,
Vol. 33, pp. 18661–18673. Curran Associates, Inc., 2020.

訓練データとテストデータに分割したものを加えて，
CL モデルと CE モデルの性能を比較した．

3.2 実験結果164

OP8-4
CEA 術後病理画像を用いた異常検知による循環器病発症予測
石田 修也*1，盛田 健人*1,2，連 乃駿*2，渡辺 翔吾*2，
小橋 昌司*2,3，畠山 金太*2，飯原 弘二*2，若林 哲史*1
*1

三重大学大学院工学研究科情報工学専攻*2
国立循環器病研究センター*3

兵庫県立大学大学院工学研究科電子情報工学専攻
Post-operative prognosis estimation using anomaly detection andpathological image of CEA patients*1
Shuya ISHIDA ，Kento MORITA*1,2，Nice REN*2，Shogo WATANABE*2，
Syoji KOBASHI*2,3，Kinta HATAKEYAMA*2，Koji IIHARA*2，Tetsushi WAKABAYASHI*1*1

Graduate School of Engineering, Mie University*2*3

National Cerebral and Cardiovascular Center
Graduate School of Engineering, University of Hyogo

要旨：頸動脈狭窄に対する脳梗塞予防の外科的治療として，頸動脈内膜剥離術（CEA）が行われてきた． CEA により取得された頸動脈プラーク病理画像が全身の動脈硬化性病変の指標として，新たな脳卒中の発症や他の循環器病の発症の関連を検討した研究はない．本研究では頸動脈プラーク病理画像を形態的に分類・解析し，全身血管病との関連や長期予後の推定を目指す．本研究では fAnoGAN を用いた異常検知により CEA 患者の術後 1 年以内の脳卒中や循環器病の発生の有無を推定した．結果として，ROC-AUC は術直後の新規脳梗塞に対して 0.753，退院後 1 年以内の脳梗塞及び心筋梗塞の発生に対してそれぞれ，0.60,0.659 の予測精度を有していた．異常度を可視化したヒートマップは病理医の知見とも一致し，循環器病の発生と関連する病理学的特徴との関連が示唆された．
キーワード：異常検知，病理画像，予後予測，頸動脈内膜剥離術，深層学習

1.

はじめに

である．

循環器領域の重大な合併症として心筋梗塞や脳梗塞は死因

3. 提案手法の上位を占めており，その病態の解明と予防・治療法の確立に向け様々な研究がなされている．頸動脈内膜剥離術（Carotid

本研究では，正常患者の画像のみで学習を行い，異常検知をEndarterectomy, CEA）は頸動脈狭窄に対する脳梗塞予防を目的

用いて CEA 術後 1 年以内の循環器病の発症の有無を推定する．

とした外科的治療である．近年の AI 技術の発展により，がん

ここで，異常検知とは大多数のデータとは振る舞いが異なるデ腫瘍の病理画像から畳み込みニューラルネットワーク

ータを検出する仕組みのことであり，正常データのみで学習を（Convolutional Neural Network, CNN）を用いて患者の長期予後行うため，異常データが少ない場合に有用である．異常検知にを予測できることが示されているが[1]，頸動脈プラークにおは AnoGAN[2]を高速化した手法である f-AnoGAN[3]を用いる．

ける病理画像と脳卒中を含む循環器病の発生を検討した報告

提案法では，病理画像から組織部分をセグメントし，256×はない．本研究では CEA 術後の頸動脈プラークの病理画像を

256 のパッチ画像に分割する．その後，f-AnoGAN を用いて学解析し，f-AnoGAN を用いて異常検知を行い，術後１年以内の習・テストし，異常スコアを算出する．算出した異常スコアを循環器病の発症の有無を推定する方法を提案する．

元に患者ごとのスコアを算出し，ROC-AUC を求める．

2. データセット

3.1 f-AnoGAN

本研究では国立循環器病研究センターから提供された病理

AnoGAN とは GAN を異常検知に適応したものであり，GAN の学画像を用いる．CEA 術後 1 年以内の脳卒中及び心筋梗塞のイ

習済みモデルを使用してテスト画像に類似した画像を生成さベント（術直後の脳梗塞[DWI]、退院後の脳梗塞及び心筋梗塞せる．この生成された画像とテスト画像を比較し，その差が大の発生）の有無に対して，イベントの非発生例を正常データときければ異常，小さければ正常とみなされる．AnoGAN は推論

定義し，イベントが発生した患者を異常データとする．本研究時に時間がかかる問題点がある．これに対し f-AnoGAN は，GANの実施は国立循環器病研究センター倫理委員会にて承認済みを学習した後，学習した GAN のモデルを用いてエンコーダの学165

表 2: 実験結果

習を追加で行うことによって推論の高速化を図っている．
ROC-AUC

RecallPrecision

F値

0.753
0.659
0.600

0.765
0.545
0.500

0.684
0.667
1.000

0.722
0.600
0.667

DWI
心筋梗塞
脳梗塞

3.2 異常スコア
パッチ 1 枚当たりの異常スコア𝐴(𝑥)は式（1）によって求める．画像の差分と Discriminator の中間層の特徴量の差を足し合わせている．
!

!

"

"!

𝐴(𝑥) = |𝑥 − 𝐺(𝐸(𝑥))|# +|𝑓(𝑥) − 𝑓(𝐺(𝐸(𝑥)))|#(1)

ただし，𝑥はテスト画像，𝐺(𝐸(𝑥))は生成画像，𝑛は総画素数，𝑓(⋅)は Discriminator の中間層の次元数である．また，患者ごとのスコア𝐴$ を式（2）によって求める．
𝐴% =Σ&'( 𝐴(𝑥)|𝑋|(2)

なお，𝑋は異常スコア算出対象のパッチ群である．

4. 実験

図 1: DWI 患者の病理画像とヒートマップ
緑色の円はリンパ球浸潤のある箇所，黄色の円はプラー
ク出血のある箇所である．

4.1 実験データと評価指標
本実験では、ヘマトキシリン・エオジン染色された病理画像を用いる．実験に用いたデータの内訳を表 1 に示す．評価指標には，ROC-AUC および Youden Index によって決定された閾値

5. 結論と今後の予定から計算された Precision，Recall，F 値を用いる．

本研究では、f-AnoGAN を用いた異常検知によって CEA 術後
1 年以内の循環器病の発症の有無を推定した．結果として，DWI，

表 1: 実験データ
学習テスト

心筋梗塞，脳梗塞の ROC-ACU はそれぞれ 0.753，0.659，0.6 と長期予後

WSI(枚)

パッチ(枚)

なった．また，作成したヒートマップは病理医の知見とも一致

正常30226,335

し，循環器病の発生と関連する病理学的特徴との関連が示唆さ

正常20

189,723

れた．

異常(DWI)16

140,118

今後は，病理組織の分布を考慮した患者ごとのスコアの算出

異常(心筋梗塞)

11

88,337

方法を検討する．具体的には，f-AnoGAN のエンコーダの出力異常(脳梗塞)424,557をクラスタリングすることによって，病理組織を領域分割し，領域ごとにスコアの重みづけを行う等の方法を検討する．

4.2 実験結果
正常患者と DWI・心筋梗塞・脳梗塞の 3 つに対する ROC-

利益相反の有無本研究の一部は㈱イドルシア ファーマシューティカルズジャ
パンの研究助成金を得て実施された．

AUC および，Recall，Precision，F 値をそれぞれ表 2 に示す．
ROC-AUC は DWI と心筋梗塞，脳梗塞に対してはそれぞれ
0.753，0.659，0.6 となり，F 値はそれぞれ 0.722，0.6，0.667 と文なった．また，実験で得られた異常スコアをもとに，病理画像

献［1］P. Mobadersany, S. Yousefi, M. Amgad et al: Predicting cancer outcomes from
histology and genomics using convolutional networks. Proceedings of the
National Academy of Sciences, Vol.115, No.13, ppE2970–E2979, 2018.
［2］T. Schlegl, P. Seebo ̈ck, S. M. Waldstein et al: Unsupervised anomaly detection
with generative adversarial networks to guide marker discovery. Information
Processing in Medical Imaging, 2017.
［3］T. Schlegl, P. Seebock, S. M. Waldstein et al: f-AnoGAN: Fast unsupervised
anomaly detection with generative adversarial networks. Medical Image
Analysis, Vol. 54, pp30–44, 2019.

上での異常度が高い箇所を可視化するヒートマップを作成した．異常度が高い場所ほど明るくなっている．図 1 に示す DWI
患者の病理画像と対応するヒートマップから，緑色で囲んだリンパ球浸潤や黄色で囲んだプラーク出血の存在する部位でヒートマップ値が高くなっており，これらは病理医の知見とも一
致した．

166

OP8-5
Automatic ROI Selection for Color Unmixing in High-resolution H&E-stained Whole Slide Images
Yinan YANG*1, Saori TAKEYAMA*1, Masahiro YAMAGUCHI*1*1

Tokyo Institute of Technology

Abstract：In the adaption of computer-aided diagnosis algorithms to digital pathology, whole slide images (WSIs) from different sources andstaining processes cause color variations that affect the accuracy. Although blind color deconvolution (BCD) methods have been developed andapplied to consistent color reproduction, the selection method of regions of interest (ROIs) among image tiles in a WSI for BCD has not been
investigated until now. In this paper, we present a method for automatically selecting the ROI suitable for the color correction of the WSI. We
design an evaluation function to generate a score label for each tile, indicating its suitability for the entire WSI color unmixing. Based on the scorefor each tile, it becomes possible to automatically select ROIs suitable for WSI color unmixing.
Keywords：Automatic ROI selection, WSI, Color Unmixing, Computational Pathology, H&E staining

1. Introduction

organs.

With the digitalization of histopathology specimens, the advent of aIn this paper, we propose an automatic tile selection algorithm

whole slide image (WSI) scanner enabled high-resolution sample

for color unmixing of a WSI. It scores each tile and selects the mostscanning and displaying. It has also facilitated the development ofsuitable tiles as ROIs for M matrix estimation and entire WSI color

computer-aided-diagnosis (CAD) approaches in pathology diagnosis.

unmixing. The proposed method can be used independently on the

Histopathology specimens are stained for visualization, and theorgans for color unmixing algorithms.

Hematoxylin-Eosin (H&E) staining is routinely used. However, the2. Proposed Method

staining process is prone to variability, resulting in different color
appearances. The characteristics of WSI scanners are also device
dependent. Those color variations affect the accuracy of CAD
algorithms. Therefore, some means of compensation, color unmixing,
or normalization are crucial for the implementation of CAD [1].
Many color unmixing algorithms based on stain abundance
estimation have been developed. Based on the color-unmixing
method proposed by Ruifrok et al. [2], the amount of stain isdetermined with optical density (OD) according to Lambert-Beer law,and the OD of each pixel for each channel can be modeled as thelinear combination of the H and E stain vectors in RGB space. The

Fig. 1 The overview of proposed method.

3 × 2 OD matrix of two representative stains (H and E) is called stain
matrix M, hereafter. Recently, techniques for blind stain matrix

Figure 1 shows the overview of the proposed method. The stain

estimation have also been proposed [3,4], in which the colors of H

vectors (M matrix) are estimated by BKSVD unmixing from each tileand E stains are estimated. For example, the BKSVD (Bayesian K-

in the WSI. An assessment function is set based on prior knowledge

SVD) model for M matrix estimation [4] exhibits good performance.

for ROI selection. It consists of two scores, and the correspondingscores are generated for each M matrix based on its color-unmixing

The obtained stain matrix can be used for color correction.

results of all the other tiles sliced from WSI. The ROIs with low F-

Since a WSI is large (gigapixel-level), we need to slice it intoscores are selected.

small tiles to use as the input to the algorithms. However, if the stain
matrix is estimated in each tile for color correction, different

2.1 S score: the off-set degree in abundance map

correction parameters could be used depending on the tiles, even

Using the estimated H and E stain vectors, we can calculate thethough the staining parameters should not vary within a single slide.

abundance map consisting of the two stain amounts of all pixels. If

Therefore, suitable regions of interest (ROIs) for color unmixing of a

the M matrix is suitable for the color unmixing of a tile, the

WSI need to be selected. In [5], the automatic ROI selection suitable

distribution of points in the abundance map will be closer to the Hfor color correction was implemented, but it was specially designedand E color vectors. Fig 2 shows the distribution of the abundance

for liver specimens and may not work properly in some different

map. 𝜃! and 𝜃" are angles between the two axes. Therefore, the167

off-set degree 𝑆# for the j-th tile can be expressed as:
𝑆# = Average{|𝑠𝑖𝑛𝜃! | + |𝑠𝑖𝑛𝜃" |} = Average 5|𝐻| + |𝐸|
√𝐻$ + 𝐸$in color, especially since the H channel representing the nucleus could
not be accurately separated from the cytoplasm.

9 (1)

(a)
(b)
(c)
(d)
(e)
Fig 3. The color unmixing results: (a) original image; (b) H channel by mostsuitable M; (c) E channel by most suitable M; (d) H channel by least suitable M;(c) E channel by least suitable M.

Additionally, the result was compared with the manual selection ofpure nucleus and cytoplasm. The M matrix calculated from single

Fig 2. The distribution of pixels in the abundance map.

stained WSIs is also depicted in Fig. 4. The vectors computed by F

2.2 A score: the off-plane degree in OD

score are more stable and closer to the single stain cases than thoseWe design A score based on the component of residual in OD space.

obtained by manual selection.

The residual vector is defined as the outer product of the H and E
vectors in the M matrix, so that it does not contain the components ofthe H and E vectors. If M is chosen more appropriately, the value ofthe residual component of the pixel point after projection is smaller.
Therefore, the deviation 𝐴# for j-th tile can be expressed as:(2)

𝐴# = Average{|𝑅𝑒𝑠𝑖𝑑𝑢𝑎𝑙|}
2.3 Overall F score for assessment

Fig 4. The color vectors comparison of F score and manual tile selection withground truth.

We use the M matrix to do color unmixing for all tiles. The overall S

5. Conclusion

and A for an M matrix estimated from a tile are defined as:&

𝑆% = D 𝑆# ,#'(We developed an algorithm that automatically selects ROIs for
estimating the M matrix suitable for color unmixing of all images
within a WSI. The color separation results can be used for color
correction to further refine the WSI preprocessing pipeline. In the
future, we will try to analyze the accuracy and applicability of thecolor normalization results on different tissue datasets.

&

𝐴% = D 𝐴#

,

(3)

#'(

where t is the index of a tile used for M matrix estimation and m isthe number of tiles, respectively. The overall F score for each M
matrix is defined as,
𝐹% = 𝛼 𝐴% + 𝛽 𝑆%

This work was conducted in part under the project JPNP20006,
subsidized by the New Energy and Industrial Technology
Development Organization (NEDO).

(4)

where 𝛼 and 𝛽 are constants for normalization. The M with thesmallest F score is the most suitable stain matrix for color unmixing
within one WSI.

References[1] Yagi Y: Color standardization and optimization in whole slide imaging.
Diagnostic pathology 6, 2011, 1-12.
[2] Ruifrok A C, Johnston D A: Quantification of histochemical staining by color
deconvolution. Analytical and Quantitative Cytology and Histology 23 (4),2001, 291-299.
[3] Zheng Y, Jiang Z, Zhang H, et al.: Adaptive color deconvolution forhistological WSI normalization. Computer Methods and Programs in
Biomedicine 170, 2019, 107-120.
[4] Pérez-Bueno F, Serra J G, Vega M, et al.: Bayesian K-SVD for H and E

4. Experiment and Results
The WSIs we used for the experiment were H&E-stained liver tissue
scanned by Pannoramic DESK II under 40x magnification. Around
10% of tiles (234, 1024*1024 pixels) from one WSI were randomly
selected as an experiment dataset.
By comparing the F score of each M matrix, the most and least

blind color deconvolution. Applications to stain normalization, data
augmentation and cancer classification. Computerized Medical Imaging
and Graphics 97, 2022,102048.
[5] Murakami Y, Abe T, Yamashita Y., et. al.: Color processing inpathology image analysis system for liver biopsy. Proc. IS&T 22ndColor and Imaging Conf., 2014, 184-188.

suitable tiles for color unmixing of the dataset are selected, and theircomparison of the color unmixing is shown in Figure 3. The mostsuitable M matrix retained more complete color and structural
information, while the least suitable M matrix had a severe distortion168OP9-1
高空間分解能位相コントラスト CT を得るための X 線回折波 2 重撮影法の開発
砂口西村尚輝*1，湯浅理恵子*4，岩越*1

哲也*2，島雄

大介*3，黄

卓然*1，市原朱里*4，Jong-Ki Kim*5, Rajiv Gupta*6，安藤

周*4
正海*7

名古屋大学大学院医学系研究科総合保健学専攻
*2
*3

*6
*7

山形大学

大阪物療大学*4

名古屋医療センター*5

大邱カトリック大学

マサチューセッツ総合病院
高エネルギー加速器研究機構

Superimposed wavefront imaging of diffraction-enhanced x-rays to obtain phase-contrast CT withhigh spatial resolution*1

Naoki SUNAGUCHI ，Tetsuya YUASA*2，Daisuke SHIMAO*3，Zhuoran HUANG*1，
Shu ICHIHARA*4，Rieko NISHIMURA*4，Akari IWAKOSHI*4, Jong-Ki Kim*5, Rajiv GUPTA*6，
Masami ANDO*7*1

Nagoya University, *2 Yamagata University, *3 Butsuryo College of Osaka,*4*6

Nagoya Medical Center, *5 Daegu Catholic University,

Massachusetts General Hospital, *7 High Energy Accelerator Research Organization

要旨：高輝度な放射光 X 線を用いる位相コントラスト CT は生体軟組織を高コントラストに撮像できるため，様々な生体試料における微小解剖構造の可視化に利用されてきた．しかし，これまでに提案されている位相コントラスト CT の撮像方式は，原理的に被写体と X 線カメラの間に一定の空間を必要とするため，被写体と X 線カメラの距離を接近させて半影によるボケの影響を小さくすることできず，高空間分解能化が困難であった．本研究では，位相コントラストを生成する Laue 型 Si 角度アナライザーと X 線を可視光に変換するシンチレータを密着させて位相コントラスト像を得る X 線回折波 2 重撮影法(SWIDeX: Superimposed wavefront
imaging of diffraction-enhanced x-rays)を提案した．この方式により，被写体と X 線カメラの間の空間が不要になり，従来法と比べて高い空間分解能が得られた．
キーワード：位相コントラスト X 線 CT，Laue 型屈折角アナライザー，生体試料計測，SWIDeX，放射光1. はじめに位置まで検出器を離す必要があった．一般的に，光源と被写体

X 線の位相情報を用いる位相コントラスト CT は軽元素の物までの距離と被写体と検出器の間の距離の比は，X 線像に生じ質に非常に高い感度を持つため，軽元素で構成される生体軟組

る被写体のボケの大きさに関係するため，高い空間分解能を実織に高いコントラストを生成する．この特徴を利用した様々な現するには被写体と検出器の間の距離を極力短くする必要が位相コントラスト撮像法が提案されており，医学応用のためのある．本研究では，被写体と検出器の間の距離を最小にできる開発が進められている[1]．我々の研究グループでは，X 線暗視

新しい位相コントラスト撮像法を提案する．我々はこの提案手野法(XDFI: X-ray Dark Field Imaging)を開発し，染色した病理像法を X 線回折波 2 重撮影法(SWIDeX: Superimposed wavefrontに迫るコントラストと空間分解能を持った 3 次元 X 線イメー

imaging of diffraction-enhanced x-rays)と呼ぶ．ここで，SWIDeX

ジングを確立した[2, 3]．一方で，これまで提案されている撮像の撮像原理を数学的に記述し，SWIDeX 法が従来の XDFI 法よ

手法は，被写体と検出器の間に空間を設ける必要があった．例

りも高い空間分解能が得られることを示す．また，非浸潤性乳えば，XDFI 法では光学系に利用される Si 単結晶の後方で X 線

管癌を含むヒト乳腺組織を撮影し，SWIDeX 法を用いて乳管癌

ビームが 2 方向に回折するため，2 方向のビームが重ならないの詳細構造が描出できることを示す．

所属：名古屋大学大学院医学系研究科総合保健学専攻
住所：〒461-8673

2. SWIDeX 法の撮像原理

愛知県名古屋市東区大幸南1－1－20名古屋

図 1 は XDFI と SWIDeX の撮像原理を表す概要図である．

大学大幸キャンパス

ある屈折率分布𝛿 𝑥, 𝑦 を持つ被写体には，xy 座標系と，xy 座

e-mail：sunaguchi@met.nagoya-u.ac.jp

169

(c)
(a)
(b)
図 4 非浸潤性乳管癌組織の CT 像．(a)XDFI による屈折率分
布，(b) SWIDeX による屈折率分布，(c)SWIDeX による屈折率
分布のラプラシアン．

図 1 XDFI と SWIDeX の撮像ジオメトリ
標系を𝜑回転した pq 座標系が設定されている．被写体上を p 軸に平行な X 線ビームが入射すると，X 線は被写体内の𝛿 𝑥, 𝑦はそれぞれ XDFI 法による屈折率分布，SWIDeX 法による屈折に従って屈折しながら伝搬する．被写体後方に設置された

率分布，SWIDeX 法による屈折率分布のラプラシアン像に対応

Laue 型角度アナライザー(LAA: Laue-case Angle Analyzer)では，する．すべての画像で拡張した乳管内に非浸潤性乳管癌が増殖

およそ Bragg 角𝜃 で X 線が入射すると LAA 背面で 2 方向にビしている様子を確認できた．図 4(c)のラプラシアン像では組織ームが分かれる．ここで，入射 X 線と同じ方向に回折する Xのエッジ成分のみが描出されているが，SOR 法を適用するこ線を前方回折(FD: Forward-diffraction)X 線，2𝜃 方向に回折するとで屈折率分布に従った明暗が図 4(b)のように付加された．

X 線を回折(D: Diffraction)X 線と呼ぶ．それぞれの回折強度は

XDFI と SWIDeX の比較では，SWIDeX が XDFI よりも組織構

𝜃 付近における約 10−6 ラジアン内の急峻な回折強度勾配に従造の輪郭，非浸潤性乳管癌内の腺腔構造，乳管外の線維構造なうため，LAA は被写体で生じた僅かなビームの角度偏差(約どを鮮明に描出できた．SWIDeX と XDFI の撮像条件の違いは，

10

LAA とシンチレータ間の距離だけであり，この距離を短縮す−7~8 ラジアン)を回折強度の情報（屈折コントラスト）に変えることで CT 像の空間分解能を向上できることが示された．

ることができる．XDFI では，FD 像と D 像が重ならない q 軸に平行になるような位置に X 線検出器を設置して，被写体の5. まとめ屈折コントラスト像を取得していた．これに対して，SWIDeX
では，LAA の直後に検出器を配置して，FD 像と D 像が重なっ

本研究では，LAA で回折した FD と D の像を重ねて撮影すた状態で撮像する．本研究では，この画像から𝛿 𝑥, 𝑦 の分布をる新しい屈折コントラスト CT 撮像法 SWIDeX を提案した．今再構成するために必要となる SWIDeX の投影像と𝛿 𝑥, 𝑦 の関後，LAA の薄膜化を進め，より高い空間分解能で生体組織の係（ラドン変換）を明らかにした．

微細解剖構造を明らかにする環境を整える予定である．

𝑀 𝑞

𝐶∆𝑞

,

𝑑𝑝

𝐼 .
謝辞

ここで，C は回折強度勾配，∆𝑞は FD 像と D 像のずれ量，𝐼 は2023 年 5 月１日にご逝去された高エネルギー加速器研究機

入射 X 線強度である．SWIDeX の投影は𝛿 𝑥, 𝑦 の 2 階微分投影像であり，CT を再構成することでラプラシアン画像∆𝛿 𝑥, 𝑦

構名誉教授安藤正海先生には，本研究を含めて放射光 X 線イが得られる．また，Successive over-relaxed (SOR)法などで，ポメージングの開発に多大なる貢献をしていただきました．ここ

アソン方程式 𝜕 ⁄𝜕𝑥

で深くご冥福をお祈りいたします．本研究は JSPS 科研費𝜕 ⁄𝜕𝑦 𝛿 𝑥, 𝑦∆𝛿 𝑥, 𝑦 を解くこと

18K13765, and 21K04077，知の拠点あいち・重点研究プロジェ

で，被写体の屈折率分布𝛿 𝑥, 𝑦 を求めることができる．

ク ト III 期 ， KEK 放 射 光 実 験 課 題 2020G583, 2021G587,
2022G626, 2022G651 の支援を受けています．

3. SWIDeX 法と XDFI 法の比較実験
SWIDeX 法と従来の XDFI 法の空間分解能を比較するため

利益相反の有無に，SWIDeX 法に基づく屈折コントラスト CT システムを高エなし

ネルギー加速器研究機構フォトンファクトリーBL14B ビーム

文

ラインに構築し，非浸潤性乳管癌を含む乳房組織が撮影した．

献［1］ C. L. Walsh, P. Tafforeau, W. L. Wagner et al, Nature methods 18, 1532
(2021).
［2］ M. Ando, A. Maksimenko, H. Sugiyama et al, Jap. J. Appl. Phys. 41, L1016(2002).
［3］ N. Sunaguchi, T. Yuasa, Q. Huo et al, Appl. Phys. Lett. 97, 153701 (2010).

4. 結果
図 4 は非浸潤性乳管癌組織の CT 再構成像であり，(a), (b), (c)170

OP9-2
U-Net に逆投影演算を組み込んだ直接 PET 画像再構成法の提案
二三生*1，大手 希望*1，大西 佑弥*1
*1
浜松ホトニクス株式会社中央研究所
Direct PET Image Reconstruction Using Back Projection-induced U-Net Architecture
Fumio HASHIMOTO*1，Kibo OTE*1，Yuya ONISHI*1，*1
Central Research Laboratory, Hamamatsu Photonics K.K.
橋本

要旨：計測データから深層学習技術を利用して直接断層像を生成する技術が，新しい画像再構成法として注目されている．これらの出力断層像は，一見すると正確な断層像が取得できているようにみえるが，空間的な対応関係がないサイノグラムから断層像への逆変換を，データ駆動で正確に獲得することは難しく，テストデータでは偽像が発生することがある．そこで本研究では，サイノグラムから断層像への逆投影を，U-Net のスキップ接続中に明示的に記述することで，偽像がない高品質な断層像が出力できる
直接画像再構成法を提案する．提案手法は，サイノグラム空間で表現されるエンコーダ部の特徴量を，スキップ接続内の逆投影演算によって断層像空間で表現されるデコーダ部に接続することができ，入力サイノグラムからの正確な空間情報が保持できる．数値実験の結果，提案手法は従来の直接画像再構成法と比べ，偽像の発生がなく高品質な断層像が取得できることがわかった．
キーワード：直接画像再構成，Positron emission tomography(PET) ，深層学習，U-Net

1. はじめにデコーダ部によって断層像が復号される．言い換えると，エン深層学習が Positron emission tomography（PET）画像再構成

コーダ部，デコーダ部はそれぞれ，サイノグラム空間，断層像に応用されて久しい．最近では，深層学習を利用して計測サイ

空間での処理が行われているため，エンコーダ部のサイノグラ

ノグラムから直接断層像を行う直接 PET 画像再構成が登場し

ム空間情報を，U-Net のスキップ接続によってデコーダ部の断［1, 2］，次世代の画像再構成法として注目されている．これら

層像空間へ渡すことはできない．

の畳み込みニューラルネットワーク（CNN, convolutional neural

そこで本研究では，入力サイノグラムに内在している潜在的network）を用いた直接画像再構成法は，高速に断層像を推論・な断層像空間情報を，エンコーダ部からデコーダ部へ転送でき生成することができる一方で，サイノグラムから断層像への正る逆投影演算を組み込んだ新規アーキテクチャ，ReconU-Net

確な逆変換をデータ駆動で獲得することは難しく，Groundを提案する．
ReconU-Net アーキテクチャを図 1 に示す．
ReconU-

truth とは異なる構造を持つ，「偽」の PET 画像が生成されるこ

Net は，サイノグラム空間で表現されるエンコーダ部から，断とがある．

層像空間で表現されるデコーダ部への特徴量のスキップ接続

そこで本研究では，U-Net 構造［3］に逆投影演算を組み込ん

を，逆投影（BP, back projection）モジュールを利用して実現すだ新規アーキテクチャ，ReconU-Net による直接 PET 画像再構

る．BP モジュールは，PET 装置の物理的なモデルに従って実成法を提案する．ReconU-Net は，逆投影演算をスキップ接続装できるため，入力サイノグラムの正確な空間情報を保持しなに組み込むことで，サイノグラム-断層像の変換を明示的に記

がら直接画像再構成の学習が実行できる．

述できる．そのため，これまでのデータ駆動型の直接画像再構

3. 結果

成法では困難であった，計測データに含まれる潜在的な空間情頭部専用 PET 装置［4］を想定したモンテカルロシミュレー報を保持しつつ，データ駆動での学習が可能となる．

ションを用いて，BrainWeb から 20 例の PET データを生成し，

2. 方法

学習，検証，テストデータをそれぞれ 18：1：1 に分割した．

CNN を利用した直接 PET 画像再構成法［2］は，以下の最適リストモードデータから，最大リング差±15 でシングルスラ
イスリビニング法を用いて 2 次元サイノグラムを生成した．補化問題として記述できる．
𝜃 ∗ = argmin
𝜃1∑ 𝐸(𝑓(𝜃𝐸𝑛𝑐 , 𝜃𝐷𝑒𝑐 |𝑦𝑖 ); 𝑥𝑖 ) ,𝑁

正は事前にサイノグラム空間で実施し，提案手法の性能を，(1)

maximum likelihood expectation maximization（MLEM）法および𝑖𝜖𝐷

DeepPET 法［2］と比較した．図 2 にシミュレーション結果を

ここで，y，x は計測サイノグラム，断層像，f は学習可能な重示す．図 2 赤矢印で示すように，提案手法は DeepPET 法と比み係数𝜃𝐸𝑛𝑐 ，𝜃𝐷𝑒𝑐 を持つエンコーダ-デコーダ型ネットワーク

べ，より Ground truth に近い構造を保持した断層像を生成できである．E は平均二乗誤差などの損失関数，D はサイズ N のミ

た．また，提案手法が最も高い Peak signal-to-noise ratio（PSNR）

ニバッチサンプルである．CNN を利用した直接画像再構成では，文字通りエンコーダ部によってサイノグラムが符号化され，171を示し，定量的にも画像再構成性能が向上したことがわかった．

Input: Sinogram

Output: Reconstructed image

32

BP module
64

Conv(7x7) + BN + LReLU

BP moduleConv(5x5) + BN + LReLU
Conv(3x3) + BN + LReLU

128

Conv(5x5, stride2) + BN + LReLU

BP moduleConv(3x3, stride2) + BN + LReLU

256

Conv(3x3, stride2) + BN + LReLU+ Bilinear upsamplingConv(1x1, stride2) + ReLU

BP module
512

図1

512

1024

ReconU-Net アーキテクチャの概要．ReconU-Net は，BP モジュールを利用して，サイノグラム空間で表現されるエンコー

ダ部から，断層像空間で表現されるデコーダ部へ接続する．

図2

シミュレーション結果．提案手法では，赤矢印で示す前頭葉などの微細な構造が復元できた．
生成できた．
謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP22K07762 の助成を受けたものである．
利益相反の有無

図3

なし

実測データでの再構成結果．

文

上記シミュレーションデータを用いて学習させたネットワ

献［1］Zhu B, Liu J, Cauley S et al: Image reconstruction by domain-transformmanifold learning. Nature 555: 487-492, 2018［2］Häggström I, Schmidtlein CS, Campanella G et al: DeepPET: A deep
encoder–decoder network for directly solving the PET image reconstruction
inverse problem. Med Image Anal 54: 253-262, 2019［3］Ronneberger O, Fischer P, Brox T: U-net: convolutional networks forbiomedical image segmentation. Int conference on medical image
computing and computer-assisted intervention 234-241, 2015［4］Onishi Y, Isobe T, Ito M et al: Performance evaluation of dedicated brain
PET scanner with motion correction system. Ann Nucl Med 36: 746-755,
2022

ークを，同一条件の頭部専用 PET 装置で撮像された[18F]BCPPEF PET データに適用した．画像再構成結果を図 3 に示す．この結果は，実測データでの学習を必要とせず，シミュレーショ
ンデータのみで学習させたネットワークを利用して，実測デー
タの PET 画像を再構成できることを示した．

3. まとめ本研究では，U-Net 構造に逆投影演算を組み込んだ ReconUNet による直接 PET 画像再構成法を提案した．シミュレーショ
ンおよび実測データによる実験の結果，提案手法はこれまでの手法と比べ，より Ground truth に近い構造を保持した断層像を172

OP 3 検出器 SPECT 装置の新たなステップ間隔によるデータ収集法の提案
皆川 智哉*1,2，堀 拳輔*3,4，橋本 雄幸*2
*1
東邦大学医療センター大橋病院放射線部*2
杏林大学大学院保健学研究科*3
順天堂大学保健医療学部*4
東京医科歯科大学大学院医歯学総合研究科
Proposal of a new step-angle acquisition method for triple-detector SPECT systems
Tomoya MINAGAWA*1,2，Kensuke HORI*3,4，Takeyuki HASHIMOTO*2*1
Toho University Ohashi Medical Center*2
Kyorin University Graduate School of HealthSciences*3
Juntendo University*4
Tokyo Medical and Dental University Graduate School of Medical and Dental Sciences
要旨：SPECT において，off-set 収集は少ない投影数においても良好な画像が得られる収集法であるが，検出器を 180°対向の位置からずらす特別な機構が必要であるため臨床への応用は難しい．そこで本研究では，特別な機構を必要としない 3 検出器 SPECT 装置における新たな収集法を提案し，その有用性について検討した．新たに提案する収集法は，対向データを収集せず，サンプリン
グする角度が等間隔になるように収集する方法である．散乱，減弱およびコリメータ開口を考慮したモンテカルロシミュレーショ
ンにより投影データを取得した後，ML-EM 法により再構成し，FWHM および NRMSE を用いて評価した．FWHM はどの収集法においても大きな差は見られなかったが，NRMSE では提案法が最良値を示した．提案法は，効率的に投影データを収集することで最も精度の高い再構成画像を得ることができ，少数投影 SPECT において有用であった．
キーワード：少数投影 SPECT，off-step 収集，奇数投影数

1. はじめに円柱ファントム）と脳ファントム IB-20 Advanced（京都科学）

SPECT（Single photon emission computed tomography）においを使用した（図 2）．数値ファントムは直径 204.8 mm×高さ 32て，良好な画質を得るためには十分な総投影数やカウント数がmm の円柱が水で満たされていると仮定し，それぞれ円柱内に必要であるが，これらを達成するためには撮像に時間を要する．

さらに小さい円柱状の線源を配置した．脳ファントムの内部を総投影数が少ない場合でも良好な画像を得る方法が広く研究

脱気水で満たし SPECT/CT 装置 infinia8 Hawkeye（GE Healthcare,

されている［1,2］．その中でも off-set 収集は，総投影数を少な

Milwaukee, USA）を用いて CT 画像を撮影し，モンテカルロシ

くすることができる方法の 1 つであり，検出器を対向位置から

ミュレーションの 1 つである SIMIND（simulation of imaging

少しずらすことで対向データを収集せず効率的に収集するこ

nuclear detectors）を用いて投影を作成した．SIMIND の投影作とができる方法である［3,4］．しかし，off-set 収集は特別な機構が必要であり，現在臨床において使用できる SPECT 装置は存在しない．そこで本研究では，特別な機構を必要としない 3
検出器 SPECT 装置における新たな収集法を提案し，その有効性を検討した．

2. 方法
本研究では off-step 収集と half-step 収集の 2 種類の方法を提案し，従来の収集法である on-set 収集と比較した（図 1）．offstep 収集は，on-set 収集同様に検出器間の角度は 120°の等間隔のまま，特定のステップにおいて通常のステップ角の 1.5 倍で検出器を回転させる方法である．また，half-step 収集は on-

図 1 各収集法の概略図．𝜓 はステップ角，矢印はある線源から各検set 収集の step 角を半分にした方法である．

出器に向かう投影線を示す．上段および下段はそれぞれ投影数が奇数

本研究では 2 種類の数値ファントム（線状ファントムおよびおよび偶数の場合を示す．

173

図 2 ファントムの横断面．
（a）線状ファントム，（b）円柱ファントム，（c）脳ファントム．括弧内は放射能濃度比を示す．脳ファントムの放射能濃度比は左線条体：右線条体：脳実質：骨：脳室＝8：4：1：0.75：0 となるように画素値を設定した．
成条件には，低エネルギー高分解能型コリメータを装着した
GCA-9300R（キャノンメディカルシステムズ）を設定し，マトリクスサイズが 128×128 pixels，ピクセルサイズが 3.2 mm×
3.2 mm，総投影数が 9 から 51 の投影データを作成した．ML-

図 3 円柱ファントムの再構成画像と基準画像との差分画像．

EM（maximum likelihood-expectation maximization）法で画像再構成を行い，線状ファントムでは FWHM（full width at half
maximum），脳ファントムでは NRMSE（normalized root meansquare error）で評価した．NRMSE の評価式を以下に示す．
2𝑁
2
NRMSE[%] = 100 × √∑𝑁
𝑗=1(𝑏𝑗 − 𝑎𝑗 ) / ∑𝑗=1 𝑎𝑗(1)

ここで，𝑎𝑗 および 𝑏𝑗 はそれぞれ 𝑗 番目の画素における基準
画像および再構成画像の画素値である．

3. 結果と考察

図 4 脳ファントムの NRMSE．凡例の“odd”および“even”

線条体ファントムによる FWHM は，全ての収集条件においはそれぞれ総投影数が奇数および偶数であることを示す．

て 11.2~11.7 mm の範囲であり大きな差はなかった．先行研究
で off-set 収集は空間分解能の向上が示唆されていたが，
off-step

謝辞

収集や half-step 収集では見られなかった［3］．

本研究に際し，東邦大学医療センター大橋病院放射線部の皆円柱ファントムの再構成画像および基準画像との差分画像

様のご協力に深く感謝いたします．

を図 3 に示す．また，脳ファントムにおける NRMSE を図 4 に示す．総投影数が奇数の場合の on-set 収集と，総投影数が偶数

利益相反の有無の場合の off-step 収集は対向データを収集せず効率的に投影デ筆頭著者および共著者全員が利益相反はない．

ータを収集することができるため，他の収集法より基準画像に近い再構成画像を得ることができた．一方で，half-step 収集は

文

投影方向が偏っていることから，特に円の辺縁において基準画

献［1］Cao Z, Holder L.E., Chen C.C.：Optimal number of views in 360 degrees
SPECT imaging. J Nucl Med 37: 1740-1744, 1996
［2］Matsutomo N, Fukaya K, Hashimoto T, Yamamoto T et al: Performance ofcompressed sensing-based iterative reconstruction for single-photon emission
computed tomography from undersampled projection data: a simulation study
in 123I-N-ω-fluoropropyl-2β-carbomethoxy-3β-(4-iodopheny) nortropane
imaging. Nucl Med Commun 40: 106-114, 2018
［3］Takahashi Y, Oriuchi N, Higashino H: Improvement of image resolution ofbrain SPECT by use of the wide-angle offset acquisition method. Ann Nucl
Med 25: 69-74, 2011
［4］Matsutomo N, Hashimoto T, Fukami M et al: Combination of compressedsensing-based iterative reconstruction and offset acquisition for I-123 FP-CIT
SPECT: a simulation study. Asia Ocean J Nucl Med Biol 10: 117-125, 2022像との差が大きく再構成画像が歪んだ．このことから少数投影
SPECT において，投影方向に偏りが少なく，対向データを収集せず効率的に投影データを収集する方法が適していると考えられる．今後は圧縮センシングの併用により更なる画質の向上及び総投影数の削減について検討する［4］．

4. まとめ
少数投影 SPECT において，全体的にバランスがよく，かつ対向データがない効率的な収集方法が有用であった．

174

OP モデルベース型深層学習画像再構成による MR 定量値マッピングの高速化の検討
藤田 直人*1，横沢 俊*2，白猪 亨*2，寺田 康彦*1
*1

筑波大学大学院 理工情報生命学術院 数理物質科学研究群
応用理工学学位プログラム電子・物理工学サブプログラム*2

富士フイルム株式会社 メディカルシステム開発センター

Model-based deep learning reconstruction for accelerating quantitative MR parameter mapping

Naoto Fujita1, Suguru Yokosawa2, Toru Shirai2, Yasuhiko Terada1
1
2

Institute of Applied Physics, University of Tsukuba, Tsukuba, Japan

FUJIFILM Corporation, Medical Systems Research & Development Center, Japan

要旨：組織や病変によって異なる定量値画像を得ることができる定量的 MRI は，多くの研究により診断に有用であると報告されている．しかし，定量的 MRI を行うには，複数の MR 画像が必要であるため，撮像に非常に時間がかかるという課題がある．一方，深層学習（deep learning，DL）を用いた MRI 撮像の高速化の研究が近年盛んである．中でも，既存の画像最構成モデルを DL で拡張したモデルベース型のネットワークモデルが，高い画像再構成性能をもつことが報告されている．そこで本研究では，モデルベ
ース型 DL モデルである DC-CNN を，定量的 MRI に拡張した qDC-CNN を提案する．qDC-CNN は，定量値画像を直接出力するモデルであり，その損失項として，定量値画像から推定される rawdata と，測定された rawdata との整合性を評価する項を追加したものである．その結果，qDC-CNN は，既存の DL モデルや非 DL 法と比較して，かなり高い加速率下でも高い再構成性能を維持する
ことが確認された．本研究により，定量的 MRI の更なる高速化の可能性を示された．
キーワード：Deep Learning，MRI Reconstruction，Quantitative MRI

1. はじめに組織固有の物理パラメタの定量値画像を得ることができる
定量的 MRI は，多くの研究により診断に有用であると報告されている．一方，深層学習（deep learning，DL）を用いた MRI
撮像の高速化の研究が近年盛んである．中でも，既存の画像最構成モデルを DL で拡張したモデルベース型のネットワーク  

モデルが，高い画像再構成性能をもつことが報告されている．
そこで本研究では，モデルベース型 DL モデルである Deep

図１ T'&&11 のネットワーク構造

cascade of convolutional neural network (DC-CNN)[1]を，定量的画像再構成を実行する unrolled network 𝑓𝑟𝑒𝑐 と，再構成された

MRI に拡張した Quantitative DC-CNN (qDC-CNN)を提案し，そ各 TE に対応する画像𝑥𝑟𝑒𝑐 を定量値画像𝑝𝑟𝑒𝑐 に変換する mappingの性能を検証することを目的とした．

network 𝑓𝑚𝑎𝑝 の 2 つのモジュールからなる．

2. 理論
2.1 定量的 MRI
05, の撮像法の一つであるスピンエコー法における取得画像

𝑝𝑟𝑒𝑐 = 𝑓𝑚𝑎𝑝 (𝑥𝑟𝑒𝑐 )(3)𝑥̂𝑇𝐸𝑖 は，i 番目の TE 値に対応するゼロフィル画像 (Zero-filled

𝑇𝐸

−

(2)

ここで，ネットワークの入力は𝑥0 = (𝑥̂ 𝑇𝐸1 , 𝑥̂𝑇𝐸2 … , 𝑥̂𝑇𝐸𝑛 )であり，[ は，ノイズを考慮しない場合，  式のように決定される．
𝑥 = 𝑆(𝑆0 , 𝑇2 ) = 𝑆(𝑝) = 𝑆0 e 𝑇2

𝑥𝑟𝑒𝑐 = 𝑓𝑟𝑒𝑐 (𝑥0 )(1)

image，ZF image)である．このゼロフィル画像は，アンダーサ

ここで，7( はエコー時間 HFKRWLPH であり，05, の撮像パラ

ンプリングされた k 空間上のデータ(undersampled k-space data;

メタである．𝑆0 と𝑇2 は，組織固有の物理パラメタで，𝑝 = (𝑆0 , 𝑇2 )US k-space data) 𝑦̂に対し，k 空間上の未収集点のデータを 0 でである．一般に𝑆0 と𝑇2 の推定には，複数の TE 値の画像を取得

置換した後，逆高速離散フーリエ変換 (IFFT) を行うことで得し，(1)式に基づいたフィッティングが行われる．本研究では，られる．𝑓𝑟𝑒𝑐 は，CNN 層とデータ整合(data-consistency)層を T 回

各 TE の画像を取得する際の信号収集点数を減らすことによる繰り返した構造をもつ．このデータ整合層は，計測データ（USMRI の高速化を実現する．

k-space data）と，予測された𝑝𝑟𝑒𝑐 から逆算されたデータとを一

2.2 qDC-CNN

致させる働きをもつ．我々は，DC-CNN を拡張してこの𝑓𝑟𝑒𝑐 を

図 1 に qDC-CNN のネットワーク構造を示す．qDC-CNN は，175

構築した．𝑓𝑟𝑒𝑐 の CNN は 6 層から成り，フィルタ数を 64 としネットワークの学習率は，1.0 × 10−4 で，2SWLPL]HU に $GDP をた． 𝑓𝑚𝑎𝑝 は，５層の CNN で構成された．この各層の CNN の使用した．また，学習の収束判定に HDUO\VWRSSLQJ を用い，

カーネルサイズを 1×1 とすることで，ピクセル単位で定量値

検証データの損失が  HSRFK 以上改善しなかった場合を終了を推定するようにした．𝑓𝑚𝑎𝑝 のチャンネル数は，入力層側から条件とした．

32，128，128，128，3 であった．各ネットワークの学習時には，4 結果・考察

以下の３つの損失を使った．
𝐿𝑟 = ‖𝑥𝑔𝑡 − 𝑥𝑟𝑒𝑐 ‖22
2

𝐿𝑝 = ‖𝑝𝑔𝑡 − 𝑝𝑟𝑒𝑐 ‖2

𝐿𝑑𝑐 = ‖𝑦̂ − 𝐹𝐹𝑇(𝑆(𝑝𝑟𝑒𝑐 ))‖22

(4)
(5)
(6)

ここで，𝐿𝑟 は各エコーの正解画像𝑥𝑔𝑡 と𝑥𝑟𝑒𝑐 との差を評価する項，
𝐿𝑝 は正解の定量マップ𝑝𝑔𝑡 と𝑝𝑟𝑒𝑐 との差を評価する項，𝐿𝑑𝑐 は再構成された定量マップから推定される US k-space data と，測定データ𝑦̂の整合性を評価する項の損失を使用した．これらの損
失に重みを次の式のようにつけ，ネットワークの学習を行った．
𝐿𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 = 𝜆𝑟 𝐿𝑟 + 𝜆𝑝 𝐿𝑝 +𝜆𝑑𝑐 𝐿𝑑𝑐
𝜆𝑟 = 1，𝜆𝑝= 1.0 × 10−3 ，𝜆

𝑑𝑐

(4)

= 1.0 × 10−6 とした．

3. 実験方法
3.1 データセット
本研究では，脳シミュレーション用のデータベース
Brainweb[2]中のプロトン密度𝑆0 画像と𝑇2 画像から，(1)式を使って𝑆(𝑝)を計算し，それをフーリエ変換して k-space データ（Fully-sampled (FS) k -space data ）を作成した． TE を 10, 20,

図２ 各モデルの再構成結果．左が 7 マップの再構成結果．右が正解マップとの誤差を  倍に強調した画像．

30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120, 130, 140, 150, 160 ms（計16 個）とした．ネットワーク入力である US k -space data は，

図２に T2 画像の計算結果を示す．(A)の qDC-CNN は他手法

FS k-space data から遡及的なサンプリングにより作成した．信や既存手法に比べて高画質な画像を出力することができた．特号の収集パターン（Sampling pattern）はエコーごとに異なるもに(C)の Multiecho-DC-CNN と比べると，高信号領域での誤差のを使用した．

の抑制されたことがわかる（赤矢印）．これは mapping network

3.2 比較モデル

が定量値推定に有効であることを示している．

以下に示す，(A) - (E)の再構成手法を比較した．ここで，LSF(least squares fitting )は最小二乗法によるフィッティングを表す．
(A) qDC-CNN (𝑓𝑟𝑒𝑐 + 𝑓𝑚𝑎𝑝 )5. まとめ本研究により，定量的 MRI に対して，提案手法である qDCCNN の有効性が示された．

(B) MANTIS[3]利益相反の有無(C) Multiecho-DC-CNN (𝑓𝑟𝑒𝑐 のみ)+ LSF

横沢 俊と白猪 亨は，富士フイルム株式会社の社員である．
文 献(D) k-t SLR[4] + LSF[1](E) Zero-filled reconstruction + LSF

Schlemper et. al. A deep cascade of convolutional neural networks

for dynamic MR image reconstruction，IEEE Trans. Med. Imaging，vol.

(C)のモデル𝑓𝑟𝑒𝑐 は(4)式の損失関数のみを用いて学習した．(D)37，no. 2，pp. 491–503，2017.

の k-t SLR は，DL を使わない既存手法である．(C)-(E)では，[2]それぞれの再構成法で得られた 𝑥𝑟𝑒𝑐 から LSF を使って𝑝𝑟𝑒𝑐 を

Cocosco et. a l. BrainWeb: Online Interface to a 3D MRI Simulated Brain

Database NeuroImage, vol.5, no.4, part 2/4, S425, May 1997.

計算した．

[3]

3.3 学習条件

Incoherent k-space Sampling for efficient MR parameter mapping，Magn.

Liu et. al. MANTIS: Model-Augmented Neural neTwork withReson. Med.，vol. 82，no. 1，pp. 174–188，2019.

各モデルの学習用に 16 例 960 枚，検証用に 2 例 120 枚，テ[4]

スト用に 2 例 120 枚の画像を使用した．信号の間引きによるLingala et al. Accelerated Dynamic MRI Exploiting Sparsity and

Low-Rank Structure: k-t SLR，IEEE Trans. Med. Imaging，vol. 30，no.
5，pp. 1042–1054, 2011.

MRI の加速率(Acceleration factor; AF) を 5，10，20 とした．各176

OP9-5
数値シミュレーションによる腹壁運動を伴う MR エラストグラフィにおける誤差低減法の検討
玉田

綾*1，谷口 陽*1,2，西原 崇*3，瀧澤 将宏*3，菅*1
千葉大学 融合理工学府 医工学コース

幹生*1,4*2

富士フイルム株式会社
富士フイルムヘルスケア株式会社*4
千葉大学 フロンティア医工学センター
Investigation of error reduction method on MR elastography with abdominal wall motion by numericalsimulation*1*1,2
Aya TAMADA ，Yo TANIGUCHI ，Takashi Nishihara*3，Masahiro Takizawa*3，Mikio Suga*1,4*3*1Graduate School of Science and Engineering, Chiba University*2
FUJIFILM Corporation*3
FUJIFILM Healthcare Corporation*4
Center for Frontier Medical Engineering, Chiba University

要旨：MR エラストグラフィ（MRE）は，組織の粘弾性率を定量的に測定できる.しかし，腹壁運動により体動アーチファクトが発生すると誤差が生じる．本研究では，腹壁運動を伴う MRE において粘弾性率に生じる誤差とその低減法を数値シミュレーション
で明らかにする．腹部数値モデルは，腹壁変位を想定して上部が伸縮する楕円とし，楕円の伸縮はヒト腹部で測定した呼吸動を用いた．MR データ収集の位相エンコードステップごとに体動を加味した腹部モデルをフーリエ変換し，k 空間上に１行ずつ充填した
後，正規分布ノイズを加えてから逆フーリエ変換することで体動アーチファクトを含む弾性波画像を再現した．周期や位相が異なる腹壁変位は 12 種類利用した．TR を呼吸周期の 1/3 に設定することで体動アーチファクトと撮像対象の重畳を避けることができ，貯蔵弾性率推定誤差を低減できることが示唆された．
キーワード：MRI，MRE，エラストグラフィ，肝エラストグラフィ

1. はじめにMR データ収集における腹壁変位の周期や位相は 1 種類のみで生体組織の粘弾性率を非侵襲的かつ定量的に測定する方法とあった．本研究では，TR を呼吸周期の 1/3，FOV を腹部短軸長のして magnetic resonance imaging (MRI)を利用した MR エラストグラ

約 3 倍，振動子を右脇腹に設置した上で，周期や位相を複数種類

フィ(magnetic resonance elastography: MRE) [1]がある． MRE は，にすると共に MRI 測定ノイズを付加し，腹壁変位の周期や位相とはじめに MRI 装置内で外部加振装置を用いて撮像対象内部に弾貯蔵弾性率推定誤差の関係を評価した．

性 波 を 伝 播 さ せ る ． 次 に ， 変 位 エ ン コ ー ド 傾 斜 磁 場 (motion

2. 方法
2.1 シミュレーション概要

encoding gradient： MEG)を含む MRE パルスシーケンスを用いて撮像することにより，弾性波を画像化する．最後に，得られた弾性腹壁が変位する数値ファントムを図 1 に示す．成人男性の腹部波画像を解析することで粘弾性率を推定する．MRI では撮像中のAxial 断面を想定した楕円形状で，肝臓を模擬した楕円形状を内体動によって画像にモーションアーチファクトが発生し，体動に周包させた．貯蔵弾性率はそれぞれ 3.0 kPa と 4.5 kPa とした。ファン

期性のある場合のアーチファクトの出現間隔は先行研究によってトムの上半分は，あらかじめ実測した呼吸による腹壁運動波形を元明らかにされている[2]．MRE では弾性波画像にモーションアーチ

に上下方向に最大±1.5 cm で伸縮する設定とした．

ファクトが発生すると粘弾性率推定誤差が生じる．本研究では，自シミュレーションのフローチャートを図 2 に示す．まず，位相エン

由呼吸下でも腹壁運動に伴うアーチファクトの影響を低減可能な

コードステップごとに腹壁運動波形より TR に合わせたタイミングの

MR エラストグラフィ撮像条件を数値シミュレーションで明らかにす

腹壁変位となる数値ファントムを設定した．次に，数値ファントムにることを目的とした．

あらかじめ設定した貯蔵弾性率分布から，数値シミュレーションに

自由呼吸下での撮像において repetition time (TR)を呼吸周期より定在波画像を求め，これを位相画像に追加した．この位相画像の約 1/3，FOV を腹部短軸長の約 3 倍に設定することで，撮像対象とモーションアーチファクトの重畳を避けることができると予想さを強度画像と共にフーリエ変換して k 空間データを求めた．この kれ，先行研究によりこの設定において貯蔵弾性率推定誤差を低減

空間データから各位相エンコードステップに対応するデータを 1 行できることが示唆された[3]．また，腹壁運動に伴った振動子の動き

ずつ体動シミュレーション用の k 空間データに充填した．この k 空が生じないように振動子の位置を右脇腹に設置することで貯蔵弾間データを逆フーリエ変換することで，モーションアーチファクトを性率推定誤差がさらに低減できることが示唆された．先行研究では，含む弾性波画像を生成した．

177

3. 結果12 種類のシミュレーションのうち，貯蔵弾性率推定誤差が最大・最小・平均的となった画像における左右方向の視野中心部分を図3 に示す．また，12 種類の結果における貯蔵弾性率推定結果の平均と標準偏差，体動なしを想定したシミュレーション結果との誤差を表 2 に示す．貯蔵弾性率推定値の関心領域は呼気末期時の内包領域外周から 7 pixel 内側とした．腹壁変位の周期や位相が異図 1 腹壁が変位する数値ファントム概形

なる場合でも，TR を呼吸周期の 1/3 にすることで，強いアーチファ
クトが撮像対象の外部に現れることが確認できた．また，体動なしとの誤差は TR が 480 ms と比較して約 40 ポイント低かった．

図 2 シミュレーションフローチャート

2.2

シミュレーション設定

シミュレーションパラメータを表 1 に示す．TR を呼吸周期の 1/3

図 3 シミュレーション結果画像の一例（TR 1236 ms）とそうでないもの（TR 480 ms）の 2 種類，FOV を腹部
短軸長の約 3 倍，振動子を右脇腹に設置した上で，腹壁変位の周表 2 シミュレーション結果

期や位相を 12 種類にするとともに MRI 測定ノイズも付加し，腹壁変位の組み合わせと貯蔵弾性率推定誤差の関係を評価した．弾
性波画像から貯蔵弾性率の算出には積分型粘弾性率分布推定手法[4]を用いた．

4. まとめ

表 1 シミュレーションパラメータ

多種類の腹壁変位の周期や位相を想定したシミュレーショ
ンによって，自由呼吸下での肝臓 MRE 撮像において，TR を呼吸周期の 1/3，振動子を右脇腹に設置することで貯蔵弾性率推定
誤差が低減できることが確認できた．
利益相反の有無なし
文献［1］ Muthupillai R et al., Science 269:1854-1857, 1995
［2］ Wood ML et al., AJR Am J Roentgenol 150(3):513-522, 1988
［3］ Suga M et al., JAMIT 41:132-133, 2022
［4］ Takeda T et al., Int J Comput Assist Radiol Surg 16:1947-1956, 2021

178

OP -63 周波数同時加振 MR エラストグラフィにおける最適撮像条件の検討
晴也*1，菅 幹生*1,2，岸本 理和*3，小畠 隆行*3
*1
千葉大学融合理工学府医工学コース*2
千葉大学フロンティア医工学センター*3
量子科学技術研究開発機構
Optimization of imaging conditions in 3-frequency simultaneous viblation MR elastography
Haruya TAKASAKI*1，Mikio SUGA*1,2，Riwa KISHIMOTO*3，Takayuki OBATA*3*1
Graduate School of Science and Engineering, Chiba University*2
Center of Frontier Medical Engineering, Chiba University*3
National Institutes for Quantum Science and Technology
髙﨑

要旨：複数周波数同時加振 MR エラストグラフィ（MRE）では，複数周波数の合成波により撮像対象を加振することで，通常の MREと比べて短時間でデータ取得が可能となる．しかし，取得データから周波数ごとの粘弾性率を高精度に推定するための撮像条件は明らかになっていない．本研究では，3 周波数同時加振 MRE における弾性波画像分離や弾性率分布推定の精度向上のために，撮像条件のうち，加振の初期位相や加振周波数，変位を位相シフトに変換する変位エンコード傾斜磁場（MEG）の周波数について適切な値を数値シミュレーションにより求めることを目的とした．弾性波画像分離精度は，加振の初期位相には依存せず，80 Hz を含む
4 種類の加振周波数からの 3 周波数の組み合わせで精度が良いのは 40, 60, 90 Hz であった．加振周波数 40, 60, 90 Hz に対して，弾性率推定精度が高く周期が短い MEG 周波数は 33 Hz であった．
キーワード：MRI，エラストグラフィ

1. はじめに𝑥𝑦(𝑥, 𝑡) = 𝐴(𝑥) 𝑐𝑜𝑠 (2𝜋𝑓𝑡 − 2𝜋 + 𝜃)𝜆

生体内の粘弾性特性を非侵襲的かつ定量的に測定する手法(1)

上記式を用いて，40, 60, 80, 90 Hz の弾性波画像を作成した．

として magnetic resonance elastography (MRE)がある[1]．MRE は，
外部加振装置を用いて生体内部に正弦波振動を伝播させ，得ら

表 1 に基準としたシミュレーションパラメータを示す．
表 1 基準としたシミュレーションパラメータれる変位情報に粘弾性率推定式を適用することで，粘弾性率分布を推定する．
通常の MRE では単一周波数の正弦波振動により生体内部を加振するのに対し，複数周波数同時加振 MRE では複数周波数の正弦波からなる合成波により加振し，撮像後に各周波数の弾性波画像に分離してから周波数ごとに弾性率分布を推定する．
これにより，通常の MRE と比べてより多くの情報が一度に得られること，また同じ量のデータを得るために必要な撮像時間の短縮が可能となる．先行研究により 3 周波数（40, 60, 90 Hz ）同時加振 MRE による初期位相数 7 での撮像により，貯蔵弾性率推定値は真値と一致し，撮像時間短縮効果は 44%となることが示され

貯蔵弾性率

3.0 kPa

ピクセルサイズ

3.0 mm

初期位相数

7

スライス数

15

マトリックスサイズ

128 × 128

振幅

10

MEG サイクル数

2

加振の初期位相0°

MEG 周波数40 Hz

周波数の組み合わせによるノイズ頑健性を調べるにあたりた[2]．本研究では，3 周波数同時加振 MRE における弾性波画

実験条件を統一するために，弾性波画像には標準偏差 1.0 の像分離や弾性率分布推定の精度向上のために，適切な撮像パラ

同一ノイズ画像を付加した．これらを用いて，3 周波数の画像

メータを数値シミュレーションにより求めることを目的としとノイズ画像を加算して分離前弾性波画像とした（図 1）．

た．

2. シミュレーション手法
MRE により得られる弾性波画像の画素値𝑦(𝑥, 𝑡)は，位置を𝑥
時間を𝑡，加振周波数を𝑓，振幅を𝐴，撮像対象内での波長を𝜆，
図 1 分離前画像の作成方法

加振の初期位相を𝜃とすると以下のように表せる．

179

本研究では，3 種類のパラメータについて精度依存性を検討の値であり 40, 60, 80 Hz が一番大きくなった．RMSE の値が小した．一つ目は，加振の初期位相とした．加振周波数が 40, 60,

さい組み合わせのうち，加振周波数範囲が広く，周波数が等間

90 Hz，MEG 周波数が 40 Hz の条件下で，加振の初期位相を隔に近い 40, 60, 90 Hz の組み合わせが 40, 80, 90 Hz よりも測定

0°，90°，random に変えて，分離後弾性波画像を評価した(表パラメータとして適していると考えられる．

2)．二つ目は，加振周波数の組み合わせとした．加振の初期位

表 3 分離後弾性波画像の RMSE の合計値

相が 0°，MEG 周波数が 40 Hz の条件下で，加振周波数 40,

40, 60, 80 Hz

40, 60, 90 Hz

40, 80, 90 Hz

60, 80, 90 Hz

60, 80, 90 Hz から 3 つを選択して分離後弾性波画像を評価し

86.97

44.95

42.62

61.41

た．三つ目は，MEG 周波数とした．加振周波数が 40, 60, 90
Hz，加振の初期位相が 0°の条件下で，MEG 周波数 10 から

3.3 MEG 周波数と貯蔵弾性率分布画像の精度との関係

120 Hz までを 1 Hz 間隔で変化させて，貯蔵弾性率分布画像を

各 MEG 周波数での分離後弾性波画像から求めた各加振周波評価した．弾性波画像から貯蔵弾性率の算出には積分型粘弾性数の貯蔵弾性率分布画像の RMSE と，全加振周波数の RMSE

率分布推定手法[3]を用いた．

合計値をそれぞれ図 3 の左と右に示す．どの加振周波数におい

表 2 加振の初期位相
初期位相

40 Hz

60 Hz

ても，MEG の周期が加振周期の整数倍またはその近傍でRMSE が著しく増大した．また，MEG 周波数が加振周波数よ

90 Hz

0°

0°

り少し低い周波数から RMSE が増大することが確認された．

90°

90°

以上の結果より，この実験に使用したパラメータでは，30 Hz

random233°

80°

を除く 23 Hz から 33 Hz の間の MEG 周波数で撮像することで

33°

弾性波画像の分離と弾性率推定の精度を向上可能と考えられる．

弾性波画像と貯蔵弾性率分布画像の精度を評価するシミュ
レーション手順を図 2 に示す．黒枠は処理を，青枠は画像を，
背景が橙の処理は MEG による影響が加わる処理を表している．
弾性波画像作成
ノイズ画像

弾性波画像

３周波数合成・ノイズ付加
周波数分離処理

図 3 MEG 周波数と貯蔵弾性率分布画像の RMSE との関係

粘弾性率推定手法（左：各加振周波数ごとの RMSE，

分離後弾性波画像
粘弾性率推定手法

右：全加振周波数の RMSE 合計値）
貯蔵弾性率分布画像

4. まとめ分離後貯蔵弾性率分布画像

3 周波数同時加振 MRE において，加振周波数組み合わせと

RMSE算出

MEG 周波数を適切に設定することで，精度が向上可能である

図 2 精度評価手順（左:弾性波画像, 右:貯蔵弾性率分布画像）

ことを数値シミュレーションにより明らかにした．

3. 結果と考察
3.1 加振の初期位相と分離後弾性波画像の精度との関性を確認することは今後の課題である．

求めたパラメータを設定した実測実験により，本手法の有効
利益相反の有無

係なし

分離後弾性波画像は，加振の初期位相に寄らず全て一致した．

3.2 加振周波数の組み合わせと分離後弾性波画像の精文

献［1］R. Muthupilliai et.al., SIENCE, 269(5232), 1854-1857, 1995

度との関係

［2］久慈陸，他，第 39 回日本医用画像工学会大会予稿集，pp.465-468，2020

加振周波数組み合わせの違いによる精度評価について，分離後弾性波画像の RMSE の合計値を表 3 に示す．RMSE の合計［3］T. Takeda et al., Int J Comput Assist Radiol Surg 16:1947-1956, 2021

値は，40, 80, 90 Hz の値が一番小さく，40, 60, 90 Hz が同程度

180

OP9-7
Deep Image Prior を用いた蛍光 X 線 CT 画像再構成
結太 ，松岡 将宏*2，佐藤 和樹*1，草刈 颯太*3，笹谷 典太*2，砂口 尚輝*4，河嶋 秀和*5，
兵藤 一行*6，湯浅 哲也*2，銭谷 勉*1*1
弘前大学大学院理工学研究科 *2 山形大学大学院理工学研究科 *3 弘前大学理工学部*4
名古屋大学大学院医学系研究科 *5 京都薬科大学放射性同位元素研究センター*1
高エネルギー加速器研究機構物質構造科学研究所
X-ray fluorescence computed tomography image reconstruction using deep image prior
Yuta TSUSHIMA*1，Masahiro MATSUOKA*2，Kazuki SATO*1，Sota KUSAKARI*1，Tenta SASAYA*2，
Naoki SUNAGUCHI*3，Hidekazu KAWASHIMA*4，Kazuyuki HYODO*5，Tetsuya YUASA*2，Tsutomu ZENIYA*1*1
Hirosaki University *2 Yamagata University *3 Nagoya University

對馬

*1

*4

Kyoto Pharmaceutica University*5

High Energy Accelerator Research Organization (KEK)

要旨：我々のグループでは，前臨床研究での利用を目指して，非放射性ヨウ素標識化合物を用いて小動物の生体機能画像の取得を可能とするマルチピンホール蛍光 X 線 CT システムを開発しているが，実用化には画質改善や検出限界の向上が必要となる．本研
究では深層学習を取り入れた画像復元手法である Deep Image Prior (DIP)を蛍光 X 線 CT 画像再構成に応用し，画質改善および検出限界の向上を試みた．散乱線補正後に，DIP 処理を行いノイズ低減させた蛍光 X 線投影画像をマルチピンホール蛍光 X 線 CT 用 OSEM で画像再構成した．励起光として放射光単色 X 線を利用して物理ファントム実験を行った結果，再構成画像のコントラストノ
イズ比は濃度 0.3 mg/ml のヨウ素領域にて 4.6 倍に大きく改善し，検出限界は 0.069 mg/ml から 0.035 mg/ml へと向上した．空間分
解能は 0.56 mm から 0.72 mm にわずかに劣化したが，画質と検出限界を大きく向上させることができた．
キーワード：蛍光 X 線 CT，画像再構成，Deep Image Prior，ノイズ低減，生体機能画像

1. はじめに
Positron emission tomography (PET)や single photon emission
computed tomography (SPECT)などの核医学イメージング技術
は生体内の機能情報を画像化できる．臨床診断はもちろん，創薬，再生医療，病態解明などの動物を用いた前臨床研究でも重要な役割を果たしている．しかし，PET や SPECT の検査は RIを使用するため，放射線管理区域で行う必要があり，簡単に実施できない．我々のグループでは，RI を使用せずに生体機能画像を得るために，X 線で励起された非放射性造影剤（ヨウ素化合物など）から発する蛍光を利用した蛍光 X 線 CT を開発している［1, 2］．小動物の in vivo イメージングを行うには，画質改善と検出限界の向上が必要となる．本研究では，蛍光 X 線
CT の画質と検出限界を向上させるために，ターゲット画像のみから画像を復元できる畳み込みニューラルネットワーク(convolutional neural network: CNN)である Deep Image Prior (DIP)［3］を蛍光 X 線 CT 画像再構成に応用し，画質改善効果を撮像実験によって評価した．

図 1 マルチピンホール蛍光 X 線 CT システム．
2）Deep Image Prior (DIP)
ターゲット画像を x0，
入力として与えられるノイズ画像を z，
ネットワークパラメータを，ニューラルネットワークを fとすると，ネットワークパラメータは次式で更新される．
𝜃 ∗ = 𝑎𝑟𝑔 min 𝐸(𝑓𝜃 (𝑧); 𝑥0 )(1)𝜃
損失関数は，ターゲット画像と出力画像の平均二乗誤差(mean square error: MSE)とした．このネットワークは，ノイズなどのランダムな画像よりも規則的な構造を持つ画像の方が早く復元できる性質がある．ノイズ成分が復元する前にパラメータの更新を止めることで，自然な画像を得ることができる．
3）DIP の蛍光 X 線 CT 画像再構成への応用
図 2 に DIP を用いた画像再構成手順を示す．まず，散乱線補正によって背景ノイズが除去される．散乱線補正は，造影剤（ヨウ素溶液）を満たしたファントムを撮像後，ヨウ素溶液を水に入れ替えて撮像し，撮像した 2 種類の投影画像間で差分する．
散 乱 線 補 正 さ れ た 投 影 画 像 に 対 し て DIP 処 理 を 行 い ，

2. 方法
1）蛍光 X 線 CT
図 1 にマルチピンホール蛍光 X 線 CT システムの概略図を示す．被写体に X 線が照射されると，光電効果により被写体の造影剤部分から蛍光 X 線が発生する．蛍光 X 線光子はマルチピンホールコリメータを通過して 2 次元検出器で検出され，光子量の分布が投影画像として得られる．被写体を回転させる
ことで複数方向からの投影画像を収集する．投影画像を再構成することで，造影剤の 3 次元分布が得られる．

181

maximum-likelihood expectation-maximization (ML-EM)法によって 3 次元画像を再構成する．

ms, mN, N は，それぞれコントラスト領域の画素値の平均，背景領域の画素値の平均，背景領域の画素値の標準偏差である．
本研究では，ヨウ素溶液濃度毎に CNR を計算した．

4. 結果
図 5 に再構成画像を示す．
図 6 に再構成画像の CNR を示す．
表 2 に，CNR，空間分解能，検出限界の改善を示す．DIP + MLEM を用いて再構成した画像では，ヨウ素溶液 0.3 mg/ml の領域で CNR が 4.6 倍に大幅に向上し，検出限界も 0.069 mg/ml から 0.035 mg/ml に向上した．GF + ML-EM による画像は，空間分解能が低下した．

図 2 画像再構成手順．

3. 撮像実験
高エネルギー加速器研究機構の放射光ビームラインに蛍光
X 線 CT システムを構築し（図 3），図 4 に示すファントムを表1 に示す条件で撮像した．
散乱線補正された投影画像は，(1)ML-EM 法による画像再構
成(ML-EM)，(2)DIP 処理後に ML-EM 法による画像再構成(DIP+ ML-EM)，(3)ガウスフィルター(gaussian filter: GF)後に MLEM 法による再構成(GF + ML-EM)，これら 3 種類の方法で再構成し，画質を評価した．

ML-EM
DIP + ML-EM
GF + ML-EM
図 5 ヨウ素封入ファントムの蛍光 X 線 CT 再構成画像．

図 6 CNR の比較．
表 2 再構成画像の画質評価指標．
図 3 放射光ビームラインに構築した蛍光 X 線 CT システム
CNR の改善

ML-EM

DIP+ML-EM

GF+ML-EM

1.0

3.7 – 4.6

2.3 – 2.7

空間分解能 (mm)

0.56

0.72

0.97

検出限界 (mg/ml)

0.069

0.035

0.049

5. まとめDIP を用いた画像再構成手法は，空間分解能を低下させることなく，蛍光 X 線 CT の画質と検出限界を大きく改善できた．
図 4 撮像実験に使用されたファントム
表 1 撮像条件．
入射 X 線エネルギー

33.2 keV

ビームサイズ横 35 mm×縦 5 mm

ピンホール直径

0.2 mm

照射時間（１投影当たり）

180 s

投影数

180 方向（360°）

回転中心とコリメータの距離28.37 mm

コリメータと検出器の距離34.78 mm

謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP17H04116, JP22K19501 の助成を受けたものです．
利益相反の有無なし
文献［1］Takeda T, Wu J, Thet-Thet-Lwin, et al: X-ray fluorescent CT imaging of
cerebral uptake of stable-iodine perfusion agent iodoamphetamine analog
IMP in mice. J Synchrotron Rad 16: 57-62, 2009［2］Sasaya T, Sunaguchi N, Hyodo K, et al: Multi-pinhole fluorescent x-ray
computed tomography for molecular imaging. Sci Rep 7: Article Number
5742, 2017［3］Ulyanov D, Vedaldi A, Lempitsky V: Deep Image Prior. In Proceedings ofIEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR),
2018, pp9446-9454

画質は，コントラストノイズ比(contrast-to-noise ratio: CNR)，
空間解像度，検出限界(limit of detection)を用いて評価した．CNRと LOD は次式で表される．
𝑚 −𝑚
𝐶𝑁𝑅 = 𝑠 𝑁
(2)
𝜎𝑁
𝐿𝑂𝐷 = 𝑚𝑁 + 3.29𝜎𝑁
(3)

182

OP10-13 次元類似性駆動型メディアン正則化を用いたピンホール SPECT の画像再構成
丹羽 英之*1，尾川 浩一*2
*1
法政大学大学院理工学研究科*2
法政大学理工学部
Image reconstruction of pinhole SPECT using 3D similarity-driven median regularization
Hideyuki NIWA*1，Koichi OGAWA*2*1
Graduate School of Science and Engineering, Hosei University*2
Faculty of Science and Engineering, Hosei University
要旨：SPECT では統計雑音の影響で再構成画像には劣化が生じ，ML-EM 法などを用いた場合は反復回数が増大するとその影響が大きくなる．このような統計雑音の影響を低減するために，画像のなめらかさを事前確率として導入し再構成する MAP-EM 法などが提案されている．この際，ペナルティ関数として当該画素と近傍領域のメディアンの差を利用する方法（MRP-EM)や当該画素の近傍のメディアンとそれを囲む領域のメディアンの類似度を用いてペナルティとする方法（SDMR-EM）などが提案されている．本
研究ではこれらの手法を 3 次元に拡張して，ピンホール SPECT における統計雑音を低減する方法を検討した．シミュレーションの結果から近傍領域の類似性を考慮した手法は画質が向上することが PSNR と MSSIM から明らかになった．
キーワード：SPECT，ピンホールコリメータ，MAP-EM 法，正則化，統計雑音

1. はじめに対して，SDMR-EM 法は，MRP-EM 法のように単純に近傍内のML-EM(maximum likelihood-expectation maximization)法で中央値を選択するのではなく，注目画素とその近傍画素を中心

は，実測投影データに雑音があった場合，反復回数が増えるほとしたそれぞれのパッチ(近傍系)の類似性によって重みを変ど低画質の再構成画像が出力されてしまうことがある．このよ化させ，中央値を選択する．画素 j の画素値を𝑓𝑗 ，j を中心とす

うな雑音の影響を抑えるため，画像の事前情報をペナルティとるパッチを𝑁𝑗 パッチ， 𝑁𝑗 パッチ内の画素値を𝑓𝑗 ′ ， 𝑓𝑗 ′ を中心として追加し，雑音の影響を抑えた画像再構成を行う MAP-EM

するパッチを𝑁𝑗 ′ パッチとしたときの，SDMR-EM 法のエネル(maximum a posteriori-EM)法が提案されている．この MAP-E

ギー関数𝑈(∙)を以下に示す．
𝐽

M 法の一つに， ペナルティ関数として当該画素と近傍領域の𝑈(𝑓𝑗 ) = ∑ ∑ 𝑤𝑗𝑗 ′ 𝑉(𝑓𝑗 − 𝑚𝑗 ′ )メディアンの差を利用する MRP-EM(median root prior-EM)法(2)

𝑗=1 𝑗 ′ ∈𝑁𝑗[1]が提案されている．しかし，MRP-EM 法はエッジ成分も滑

ここで，𝑤𝑗𝑗 ′ は重み，𝑚𝑗 ′ は𝑗 ′ を中心とする近傍のパッチの中央

らかにしてしまう欠点がある．本研究では，ペナルティとして

値，𝑉(∙)はポテンシャル関数である．ポテンシャル関数を以下

単純に近傍領域の中央値を取るのではなく，当該画素の近傍のに示す．

メディアンと，その近傍領域の類似度を用いてペナルティとす𝑉(𝜑) = √𝜑2 + 𝜀

る SDMR-EM(similarity driven median regularization-EM)法[2]ここで，𝜑と𝜀はポテンシャル関数の変数である．重み𝑤𝑗𝑗 ′ は以による画像再構成法を 3 次元に拡張し，ピンホール SPECT シ(3)下のように表される．

ステムにおける統計雑音の低減効果を検討した．

2∑𝑃𝑝=1(𝑓𝑗(𝑝) − 𝑓𝑗 ′(𝑝) )
𝑤
̅𝑗𝑗 ′
)
𝑤𝑗𝑗 ′ =,𝑤
̅𝑗𝑗 ′ = exp (−∑𝑗 ′ ∈𝑁𝑗 𝑤
̅𝑗𝑗 ′
𝛿2

2．提案手法のアルゴリズム(4)

MRP-EM 法は, 当該画素と近傍画素のメディアン値(中央

ここで，P はパッチ内の画素数，𝛿は正のパラメータである．

値)との相対誤差をペナルティして与える方法であり，以下の注目パッチと近傍パッチの類似性が大きいほど𝑤
̅𝑗𝑗 ′ の値が 1 にように表される．

近くなり，相対的に大きな重みが，類似性が大きいパッチの中

(𝑘+1)

𝜆𝑗

=

𝜆𝑗𝑘
∑𝑁−1
𝑖=0 𝐶𝑖𝑗 + 𝛽

央値に付与されるため，その値に近い中央値が決定されやすく

𝑁−1

𝑦𝑖 𝐶𝑖𝑗
∑ 𝑁−1
𝑘
𝜆𝑘
−𝑀
∑
𝑗
𝑗
𝑚=0 𝐶𝑖𝑚 𝜆𝑚
𝑀𝑗

なる．本研究では SDMR-EM 法における 2 次元のパッチ(以後(1)は 2DSDMR-EM 法と表記)を 3 次元に拡張し，3×3×3 のパッチ𝑖=0で行った(以後は 3DSDMR-EM 法と表記)．

ここで，𝐶𝑖𝑗 は画素 j が検出器 i に検出される確率，k は反復回数， 𝜆𝑗𝑘 は k 回目の更新画像の画素 j の画素値， 𝑦𝑖 は投影デー

3．シミュレーション方法

タ，𝑀𝑗 は画素 j の近傍領域の中央値，𝛽は重みである．これに提案手法の有効性を評価するため，モンテカルロ法による光183

子輸送計算を用いて投影データを計算した．投影データはプライマリ光子 140 keV を対象にして，吸収補正，開口補正，感度補正を行った．ファントムは直径 10 cm の球状の水媒質，
ファントムの中心からピンホールコリメータまでの距離は 25cm，検出器までの距離は 32.5 cm とし，コリメータ径は 1.3mm，検出器は 512 × 256 pixels，検出器のピクセルサイズは0.08 × 0.08 cm2，投影数は 180 とし，画像サイズは 128 ×128
× 128 voxels，画像のボクセルサイズは 0.2 × 0.2 × 0.2 cm とした．使用したファントムと発生光子数を図 1 に示す．従来法との比較のため，近傍として 3×3 の 2 次元近傍を用いる 2DM
RP-EM 法と 3×3×3 の 3 次元近傍を用いる 3DMRP-EM 法を用いた．この際，2DMRP-EM 法，3DMRP-EM 法，2DSDMR-EM

図2 再構成画像の比較（スライス#63）： a 原画像， b ML-E

法，3DSDMR-EM 法のパラメータは最適な値を用いた．

M， c 2DMRP-EM， d 3DMRP-EM， e 2DSDMR-EM， f 3D
SDMR-EM

図3 再構成画像の比較（スライス#58）： a 原画像， b 3DMR

図 1 使用したファントム(スライス#63)と発生光子数

P-EM， c 3DSDMR-EM

4．シミュレーション結果と考察

表 1．スライス 50～#80 の平均の PSNR と MSSIM

図 2 にスライス#63 の再構成画像の比較を示す．また，スライ ス #50 ～ #80 で の 平 均 PSNR(peak signal to noise ratio) とMSSIM(mean structural similarity index measure)を表 1 に示す．
表 1 より，3DMRP-EM 法と 3DSDMR-EM 法の PSNR，MSSIM
が他の手法に比べ上回っていることが分かる．そこで，小さな表 2 スライス(#58, #63)の PSNR と MSSIM

集積構造が存在するスライスを評価の対象にして，3DMRPEM 法と 3DSDMR-EM 法のそれぞれのスライスの比較を行った．図 3 にスライス#58 の再構成画像を示し，表 2 にスライス(#58, #63)の画像の PSNR と MSSIM を示す．表 2 から小さな集積構造が多く存在しているスライス(#63)では，3DSDMR-EM
謝辞

法の PSNR，MSSIM が上回っており，3DSDMR-EM 法は小さ

本研究は JSPS 科研費 22K12874 の助成を受けた．

な集積構造が存在する場合に，より効果的に雑音の影響を抑え
画像再構成ができていることが分かる．

利益相反の有無
なし

5．結論

文

パッチ領域の類似性をペナルティとして用いて雑音の低減

献［1］Sakari A: Generalization of Median Root Prior Reconstruction. IEEE
Trans Med Imag 21: 1421-1439, 2002
［2］Xue R, Ji J, Wen Z et al: Penalized-Likelihood PET Image Reconstru
ction Using Similarity-Driven Median Regularization. Tomography 8: 1
58-174, 2022を行う SDMR-EM 法を 3 次元に拡張して，ピンホール SPECTに適用したところ，微細な構造を明瞭に再構成することができた．

184

OP1 -

画像再構成を用いない機能・形態ハイブリッドイメージング装置の提案
佑弥*1，橋本 二三生*1，大手 希望*1，大田 良亮*1
*1
浜松ホトニクス株式会社中央研究所
Design consideration of reconstruction-free functional/morphological hybrid imaging system
Yuya ONISHI*1，Fumio HASHIMOTO*1，Kibo OTE*1，Ryosuke OTA*1*1
Central Research Laboratory, Hamamatsu Photonics K. K.
大西

要旨：近年，超高時間分解能放射線検出器を用いることで画像再構成を必要としない新たな分子イメージング技術である direct
positron emission imaging （dPEI）が実証された．dPEI は電子陽電子対消滅ガンマ線を用いて生体内の機能情報を画像化でき，小型でありながらも高精細な画像が得られることが期待される一方，形態情報を取得する方法がないため dPEI 画像のみでは定量性に課題が残る．そこで本研究では，dPEI に対応する形態情報の取得に向けた新たな画像再構成不要イメージング技術を提案し，その実現可能性をモンテカルロシミュレーションにより検証する．具体的には，対向配置された dPEI 検出器の一方と被写体の間に配置された陽電子放出核種からの消滅ガンマ線のうち，被写体内でコンプトン散乱したイベントを利用することで形態画像を取得する．
検証の結果，dPEI と同一の検出器配置から被写体の形態画像も取得することができ，それを dPEI 画像の吸収補正に利用することで，定量性が改善された．
キーワード：direct positron emission imaging (dPEI)，reconstruction-free，morphological imaging，attenuation correction

1. はじめに陽電子放出核種による新たな分子イメージング技術として，近年，超高時間分解能放射線検出器［1］を用いることで画像再構成を必要としない direct positron emission imaging （dPEI）が実証された［2］．dPEI は検出器の time-of-flight（TOF）情報を利用することで，同時計数された 2 本の電子陽電子対消滅ガ
ンマ線からその信号源を直接推定し，生体内の機能情報を画像化する．また，positron emission tomography（PET）装置のようなリング型の検出器配置である必要はなく，対向配置のみで小型かつ柔軟なシステム形状を可能とする次世代モダリティとしても期待されている．しかし，臨床現場での使用を想定した場合解決すべき課題があり，その一つに生体内を通過する際の消滅ガンマ線の吸収による定量性の劣化が挙げられる．ガンマ
線の吸収を正確に補正するためには，被写体内の解剖学的な形
態情報を表す線源弱係数マップ（map）を取得する必要がある．
そこで本研究では，上記で述べた dPEI の長所を残しつつ，それに対応する形態情報の取得に向けた direct Compton imaging と図1呼ばれる新たな画像再構成不要イメージング技術を提案し，こす dPEI の機能・形態ハイブリッドイメージングの概念図（a）形態を表す direct Compton imaging と（b）機能を表

れらの機能・形態ハイブリッドイメージング（図 1）の実現可プトン散乱したイベントを利用する．コンプトン散乱の発生確能性をモンテカルロシミュレーションにより検証する．

率は電子密度に比例するため，コンプトン散乱が起こった場所

2. 方法

を画像化することで形態画像が取得できる．コンプトン散乱の

1）direct Compton imaging の原理

三次元位置𝒓𝒄 は，以下の方程式を解くことで直接推定すること提案する direct Compton imaging は dPEI と同一の検出器及びができる．

配置で画像化でき，違いは発生させる陽電子放出核種の位置と，利用する相互作用の種類である．direct Compton imaging では，‖𝒓𝒄 − 𝒓𝒔 ‖ + ‖𝒓𝒄 − 𝒓𝟐 ‖ − ‖𝒓𝟏 − 𝒓𝒔 ‖ = ∆𝑇 × 𝑐

対向配置された検出器の一方と被写体の間の一点に配置され

s. t.

た陽電子放出核種からの消滅ガンマ線のうち、被写体内でコン

185𝒓𝟏 − 𝒓𝒔 //𝒓𝒄 − 𝒓𝒔 ,

(1)

図2

異なる検出器条件下での direct Compton imaging によって取得された（a）形態画像と（b）プロファイル結果
慮していない．

3. 結果
異なる検出器条件下での direct Compton imaging によって取得された画質評価ファントムの形態画像とプロファイルを図 2に示す．理想的な検出器条件下においては，最も小さい 10 mm
球が視覚的に確認でき，空気と水と骨のコントラストも明瞭であった．本検証では，CTR が 10 ps，SR が 1 mm の検出器が 10mm 球を視認できる最低条件であった．理想検出器条件下における direct Compton imaging によって取得された楕円ファントムの形態画像と，それを利用した dPEI 画像の吸収補正結果を図
図33 に示す．吸収補正により，dPEI 画像の定量性が改善した．

理想検出器条件下における direct Compton imaging の形態画像を用いた dPEI 画像の吸収補正（AC）結果

4. まとめこで，𝒓𝒔 は陽電子放出核種の位置，𝒓𝟏 と𝒓𝟐 は各検出器にて検出

本研究では，dPEI に対応する形態情報の取得に向けた direct

された位置， ∆𝑇は時間差， 𝑐は光速を表す．また，立体角の補Compton imaging を提案し，画像再構成不要な機能・形態ハイブ

正を行うことにより，画像内のカウント分布を一様にする．

リッドイメージングの実現可能性をモンテカルロシミュレー
ションにより検証した．その結果，提案手法は被写体の形態情報を取得することができ，さらに dPEI の吸収補正に応用する

2）モンテカルロシミュレーション

ことで dPEI 画像の定量性が改善された．

提案手法の実現可能性を確認するために，Geant4 を用いた
モンテカルロシミュレーションを行う．対向配置する検出器にはそれぞれ 200 × 200 × 5 mm3 の BGO を採用し，0~20 ps の時

利益相反の有無

間分解能（CTR）と 0~3 mm の空間分解能（SR）からなる検出なし

器条件を設定した．画質評価には、空気と水と骨の組成からな文る大きさの異なる球を埋め込んだ円柱ファントムと，厚さ[1]5mm の脳構造のスライスを含む水で満たされた楕円体ファン

献

Ota R, Nakajima K, Ogawa I et al: Coincidence time resolution of 30 ps
FWHM using a pair of Cherenkov-radiator-integrated MCP-PMTs. Phys

トムを使用した．また， dPEI のシミュレーション時には，灰Med Biol 64: 07LT01, 2019.

白質と白質のコントラストが 4:1 になるように放射能濃度を設[2]定した．本検証では，各イメージングにおける散乱や偶発は考Kwon S, Ota R, Berg E et al: Ultrafast timing enables reconstruction-free
positron emission imaging. Nat Photonics 15: 914–918, 2021.

186

OP10-3
量子 PET のモンテカルロシミュレーション：ポジトロニウム寿命のモデル化
英朗*1，田久 創大*1，錦戸 文彦*1，高橋 美和子*1，山谷 泰賀*1
*1
量子科学技術研究開発機構
Modeling of positronium lifetime in Monte Carlo simulator for quantum PET
Hideaki TASHIMA*1，Sodai TAKYU*1，Fumihiko NISHIKIDO*1，Miwako TAKAHASHI*1，
Taiga YAMAYA*1*1
National Institutes for Quantum Science and Technology
田島

要旨：PET 核種から飛び出た陽電子の数割は，一時的にポジトロニウム(Ps)と呼ばれる電子と陽電子のみからなる原子を経てから消滅放射線対となる．陽電子放出と同時に即発ガンマ線を放出する核種を用いて，周辺電子密度等により変化する Ps 寿命を測定することができる．我々は，Ps 寿命ががん酸素分圧のバイオマーカーとなる可能性に着目し，Ps 寿命イメージング法（量子 PET）の研究を進めている．本研究では，量子 PET の原理検証や画像化手法開発に必要なモンテカルロシミュレータの開発を行ったので報告する．具体的には，Ps 寿命の空間分布や Ps 生成率などを基に陽電子寿命を設定し，ポアソン分布に従った揺らぎを対消滅時刻に与えられるようにした．一対の検出器による Ps 寿命測定を模擬した結果，設定した寿命が反映されていることが確認された．
キーワード：量子 PET，ポジトロニウム寿命イメージング，モンテカルロシミュレーション，Whole Gamma Imaging

1. はじめに

時間差測定

ポジトロニウム (Ps) は，電子１つと陽電子１つが結合した

スタート

3γ 核種

原子であり，PET (Positron Emission Tomography) 測定中に患者44Scの体内で生成されては瞬時に消えるを繰り返している．生成か

ほぼ同時

即発ガンマ線放出（1157 keV）
陽電子崩壊

ら消滅までの時間は生体内では最大でも数十 ns であり，従来
e+の PET では Ps の存在が意識されることはなかった．しかしながら，近年では Ps の寿命（生成されてから消滅するまでの平e-均時間）が酸素分圧など周囲の組織環境を反映することから，

WGI(PET + Compton)

低酸素マーカーなどの新しいバイオマーカーになると注目されている [1, 2]．ここで，寿命の測定には，陽電子崩壊と同時

ポジトロニウム形成
数nsの寿命ストップ 消滅放射線対放出（511 keV）

図 1．量子 PET：WGI による Ps 寿命イメージングに即発ガンマ線を放出する核種を用いる必要がある．即発ガンージングシミュレーション研究では，2D 画像に対して，シス

マ線がスタート信号，陽電子が電子との対消滅によって放出す

テムマトリックスを用いた順投影計算を行ったり [3] ，測定

る 511 keV の γ 線をストップ信号とし，その時間差情報を統計

対象（ターゲット）や検出器の材質など詳細情報を省いたモン

処理することで寿命を求めることができる．そして，寿命の空

テカルロシミュレーションが実施されたり [4] している．タ

間分布を画像化する Ps 寿命イメージングの実現が期待されてーゲットや検出器素材などの詳細情報を組み込むことが可能

いる．

なシミュレーションツールとして，GATE シミュレーションツ

これまでの Ps 寿命イメージングの研究では，TOF (Time-of-ールキット [5] と J-PET-geant4 [6] が開発されているが，よりFlight) PET 装置に対して 3γ 同時計数処理を実装し，各同時計

複雑な Ps 寿命分布の設定が容易にできるボクセル画像の入力

数検出イベントの発生位置は TOF 情報を用いていた[2]．一方，オプションはまだない．

我々が開発を進めている Whole Gamma Imaging (WGI)は，PETとコンプトンイメージングを組み合わせることで，3γ 同時計

2. 方法

数イベントの発生位置をほぼ点として決定できるため，Ps 寿

本研究では，Ps 寿命イメージング手法の開発に向けて，命イメージングに有効な手法と考えられる．我々は WGI によGeant4 モンテカルロシミュレーションツールキット [7] を用る Ps 寿命イメージングを「量子 PET」と名付けた．

い，Ps 寿命分布をボクセル画像として入力可能な量子 PET シ

量子 PET の開発において，Ps 寿命分布を効率的に画像化す

ミュレーションフレームワークを開発した．Geant4 version

る手法はまだ明らかになっておらず，その研究開発は世界的な10.7.2 を用い，柔軟なジオメトリ設定と，Ps 寿命分布を含んだ競争下にある．Ps 寿命イメージング手法開発と検証には，空間イメージングターゲット設定が可能な量子 PET シミュレータ

的な Ps 寿命分布を 3D 画像として組み込むことが可能なシミを開発した（図 2）．検出器設定とターゲット設定は別ファイュレーションフレームワークが不可欠である．これまでのイメ

187

出

定

（
ジ

ト
定
放射

ト
）

点状ϮϮEĂ線源（中心）

寿命

標準物
ŽͲWƐ
ͲWƐ
WƐ寿命既知寿命既知͗
寿命既知ϭ͘ϲϮŶƐまたは
ϭ͘ϲϮŶƐまたは Ϯ͘ϭϬŶƐdK&Wdモジュ;>z^K結晶͕ϰ͘ϭϰ×ϰ͘ϭϰ×ϭϬŵŵϯ͕ϭϮ×ϭϮ配列͕ϮϲϬƉƐ同時 数時間 解 Ϳ

ータ
測定

ト

タ
同時

数

ント

図 3. 一対の TOF PET 検出器による標準物質 Ps 寿命測

3定のシミュレーション
即発成;ダ レクト н ƉͲWƐͿ

図 2. 量子 PET シミュレーションフレームワーク
ルで定義する．検出器設定ファイルは，今後画像再構成を実施する際にも共通のパラメータファイルとして使用できる．
Ps 寿ŽͲWƐ寿命成

命は放射能や材質分布とは別の画像ファイルとして入力する．
ここで，Ps にはスピン状態によりオルソ Ps (o-Ps) と パラ Ps(p-Ps) の２つの形態があるが，o-Ps の寿命は ns オーダーであるのに対し，p-Ps は数十~数百 ps オーダーで現在の検出器の時間分解能では検出が難しいことから，o-Ps の寿命のみを設定するようにした．陽電子崩壊の際，対消滅までの時間は Ps 生成
率及び o-Ps 分岐比に基づいてダイレクト消滅，p-Ps 生成，o-Ps

図 4.

生成に場合分けして寿命を設定し，それぞれの消滅時間にポア

間差スペクトル．Fit はフィッティング範囲を表し，カッソン過程に応じた揺らぎを与えた．その際，o-Ps 生成の場合にコ内の数値は推定値を示す．

511 keV と 1275 keV の同時計数イベントの検出時

は陽電子崩壊の場所の寿命をボクセル画像から取得して設定謝辞した．シミュレータの出力はシングルイベントであり，後段の本研究は JSPS 科研費 23H03775 の助成を受けたものである．

イベントセレクタで同時計数イベントの抽出を行う．そして，抽出した同時計数イベントに対して解析や画像再構成を行う．

利益相反の有無本研究の一部はコニカミノルタ科学技術振興財団の研究助成金を得て実施された．
文 献今回，ワンペアの TOF PET 検出器モジュールによって標準物
質の Ps 寿命測定を模擬したシンプルなシミュレーションによりシミュレータの Ps 寿命モデルを検証した（図３）．

[1] K. Shibuya, et al.: Oxygen sensing ability of positronium atom for tumor

3. 結果
図４に標準物質の Ps 寿命シミュレーションし，検出時間差
スペクトルとして解析した結果を示す．指数関数フィッティン
グにより測定データからの寿命推定を行った結果，設定した Ps
寿命が反映されていることが確認された．

hypoxia imaging. Commun. Phys. 3: 173, 2020

[2] P. Moskal, et al.: Positronium imaging with the novel multiphoton PET scanner.
Science Advances 7: eabh4394, 2021

[3] J. Qi and B. Huang: Positronium lifetime image reconstruction for TOF PET.
IEEE TMI 41: 2848-55, 2022

[4] Z. Zhu, et al.: A statistical reconstruction algorithm for positronium lifetime
imaging using time-of-flight positron emission tomography. arXiv:2206.06463[5] D. Sarrut, et al.: The OpenGATE ecosystem for Monte Carlo simulation in

4. まとめPs 寿命モデルを組み込んだ量子 PET シミュレータを開発した．今後実測データとの比較や，WGI ジオメトリと複雑な寿命分布のシミュレーションを実施する予定である．

medical physics. Phys. Med. Biol. 67: 184001, 2022

[6] R. Y. Shopa and K Dulski. Multi-photon time-of-flight MLEM application forthe positronium imaging in J-PET. Bio-Algo. Med.-Sys. 18: 135-143, 2022

[7] J. Allison, et al.: Recent developments in GEANT4. Nucl. Instr. Meth. Phys Res
Sect. A 835: 186-225, 2016[8] S. Takyu, et al.: Two-dimensional positronium lifetime imaging using certified
reference materials. Appl. Phys. Exp. 15: 106001, 2022

188

OP10-4

深層学習を用いた異種モダリティ変換による
PET のブラインド吸収補正：簡便な投影空間によるアプローチ
平戸 航之介*1，山下 皓大*1，佐藤 悠輝*1，工藤 博幸*1
*1

筑波大学システム情報系情報工学域
PET blind attenuation correction using modality transform with deep learning: A simple approach in projection data space
Kounosuke Hirato*1，Koudai Yamashita*1，Yuki Sato*1，Hiroyuki Kudo*1*1

Division of Information Engineering, Faculty of Engineering, Information and Systems,
University of Tsukuba

要旨：PET 装置では，定量的な再構成画像を得るために吸収補正が必要となる．吸収補正には体内のガンマ線吸収係数の分布が必要であり，1) 透過型スキャンで測定する手法，2) CT/MRI を同時に撮影し計算する手法，3) PET 投影データのみから推定する手法，の 3 つが存在する．(3)は別の撮影が不要だが，安定に吸収補正を行うことが困難である．これに対して，近年，深層学習を用いる手法が提案され，注目を浴びている．本研究では，深層学習を用いてガンマ線吸収係数の投影データを PET 投影データから直接推定し， 投影データ空間で吸収補正を施した後に画像再構成を行う手法を提案する．提案手法では全て投影データの空間で処理を行う利点があり，深層学習を用いたブラインド吸収補正の手法の中でも計算面で非常に効率的で簡便な手法と位置付けられる．胸部
腫瘍検査の PET 実画像を用いたシミュレーション実験から提案手法はうまく動作して高精度でブラインド吸収補正が行えることが明らかになった．
キーワード：PET, 吸収補正，深層学習，ブラインド

1. はじめに

2. 提案手法

PET(Positron Emission Tomography)画像は，人体の生体的な機本研究では PET 投影データのみからガンマ線吸収係数画像能の可視化に特化しており，現在では脳の検査や研究，そしての投影データの推定を行う手法を提案する．

がん検診に広く用いられている．PET の定量的な再構成に吸収

再構成を行うと角度による光子数の差の情報が失われてし補正が必要となる．吸収補正には体内のガンマ線吸収係数の分まうため，投影データを用いている．1 患者ごとに 180 度を 1布が必要となり，現在では CT/MRI を同時に撮影し計算から求度ずつ計測した投影データを用意し，これを入力とする．そしめる手法が主流となっている．しかしこの手法では PET と CTてガンマ線吸収係数分布の投影データを出力とし，U-Net と同という 2 つの投影データから画像再構成を試みていて，患者の様の構造で学習させる．

体のずれによる誤差が生じたり，PET のみの撮影よりも時間が本研究では 4 つの手法をそれぞれ比較し，より良い推定がかかったりしてしまう．

できるものを検討していく．

これに対して PET 投影データのみから推定する手法が存在

3. 実験

するが，安定な吸収補正が困難であることが古くから知られて

The Cancer Imaging Archive(TICA) より 159 名(学習データ:

いる．しかし近年深層学習を用いる手法が提案されていてうま129 名, 教師データ:30 名)の肺がん患者と非肺がん患者の CT

く動作することが示されている[1]．
本研究ではこのカテゴリーに属する手法として，深層学習を画像と PET 画像を用意した．そして，CT 画像から吸収係数画用いてガンマ線吸収係数の投影データを PET 投影データから像に変換し，PET 画像は真の薬剤分布と仮定して投影シミュレ

直接推定し，PET 投影データに吸収補正を施した後に画像再構ーションを行い，PET 投影データを得た．吸収係数の投影デー成を行う手法を提案する．投影データの空間のみで吸収補正を

タはシミュレーション途中で CT 画像から変換したものを用い行うのが本研究の特徴である．投影データにおいて 1 つの光源て生成した．

から検出される光子数が計測角度によって異なる場合でも，画シミュレーションは以下の手順で行った．

像空間上では平均化されてしまうためにこのような手法をと

1.

減弱係数の設定った．また，投影データ空間上で計算を行うので，効率的かつ2.

モダリティ間の画像サイズの統一

簡便であるという利点もある．

3.

投影データの取得

4.

線形補間

CT 画像は Hounsfield Unit(HU)という水の線減弱係数を 0 と189した相対的な値である．その計算式は，水の線減弱係数を 𝜇! ，

U-Net のトレーニングでは両者が収束するまで学習させ，テ

対象物の線減弱係数を𝜇" として以下の式のように表される．
# $#(1)
𝐻𝑈 = 1000 × !# "ストを行った．それぞれの実験における PSNR と SSIM の分布に関する値を表 1 に示す．

"

PSNR で実験 1 は 40 を超える箇所があったが，20 に近い値

この式から対象物の線減弱係数を求める式は以下となる．
%&
𝜇" = 𝜇! × ('((( + 1)のものもあった．入力チャンネル数を 180 にした実験 3,4 では(2)

どちらも全て，バッチ数を 180 にした実験 2 ではそのほとん

C. Burger らによると，ガンマ線の場合の水の線減弱係数はどが実験 1 の平均を下回っていた．

𝜇! = 0.093である[2]．その値と式(2)を用いてガンマ線吸収係

SSIM も PSNR と同様のことが言え，実験 1 はその 75%が非数分布を求める．

常に高い値となり，4 実験の中で一番良い結果となった．

そして，CT 画像と PET 画像で実寸サイズと画素数のどちらも異なっているため，学習時間を短縮するためにリサイズやゼ

表 1

ロパディングを行い，画素数が小さい PET に合わせた．

実験全体の PSNR と SSIM

投影データの作成をスライスごとに行い，D.shape = (スライス枚数, 角度分割数, スライス画像の横幅)の大きさの行列を取得する．そして，次元を並び替えて D’.shape = (角度分割数，スライス枚数，スライス画像の横幅)にし，1 角度ごとの全身の投影データを用意する．これらの工程を図 2 に示す．
z

PET 画像

z

CT 画像
θ
z

ラドン変換

r

また，実験 3, 4 には画像の剪断が見られた．

rr

4. まとめ本研究では 4 つの実験を行い PET 投影データのみからの吸吸収計算
PET サイノグラム

図 1

収係数分布推定を行った．180 枚の投影データをそれぞれ別のCT サイノグラム

画像として U-Net に入力した場合は，高精度で推定を行えた．

未補正 PET サイノグラム

しかし，チャンネルとして捉えて入力した場合は別角度が影響

シミュレーションの流れしあって剪断が起きてしまった．

そして最後に投影データを人の肺の実測長(=300mm)[3]に切り取る．患者によってスライス幅とスライス数が異なるため線

謝辞

形補間して統一した．また，光子数の値が格納されている PET研究にあたり，ご助言を賜ったシステム情報系情報工学域教

投影データはリサイズのみでは値が大きくなってしまうため，

授工藤博幸先生に深い感謝の意を表します．

収縮率の逆数を掛け合わせる．その後，患者ごとに正規化をして入力とした．

利益相反の有無U-Net の学習は 1) 患者と投影データの全てをシャッフルすなしる, 2) 1 バッチ 1 患者全ての投影データにする, 3) 角度の差をチャンネルと捉えてチャンネル数を 180 にし，その分 U-Net の文

段階を減らす, 4) (3)と同じくチャンネル数を 180 にし，その分

献［1］H. Arabi, H. Zaidi : Deep learning-guided estimation of attenuation correction
factors from time-of-ﬂight PET emission data : Medical Image Analysis 64 :1-11, 2020
［2］C. Burger, G. Goerres, S. Schoenes et al : PET attenuation coefﬁcients from
CT images, experimental evaluation of the transformation of CT into PET
511-keV attenuation coefﬁcients : Springer-Verlag : European Journal of
Nuclear Medicine Vol. 29 : 922-927, 2002
［3］栗原稔雄 : 心臓気管支枝の比較解剖学的研究. : 昭和医学会雑誌 21
巻 : 251-264, 1961.

U-Net の最大チャンネル数を減らして何度かチャンネル数と画素数を変えずに遷移させる，の 4 パターン行った．

4. 結果
評価指標には PSNR と SSIM を用いる．前者は正解画像を元信号，出力画像を劣化信号と捉えて，その劣化度を評価するために採用した．後者は人間の主観的な画質を反映した評価指標であるために採用した．

190

OP1 -5
重粒子線がん治療における初の臨床適用に向けた OpenPET 装置開発
英朗*1，寅松 千枝*1，Akram Mohammadi*1，岩男 悠真*1，赤松 剛*1，稲玉 直子*1，
Han Gyu Kang*1，田尻 稔*1，水野 秀之*1，小藤 昌志*1，山谷 泰賀*1
*1
量子科学技術研究開発機構
Development of the OpenPET system for the first clinical application in heavy particle cancer therapy
Hideaki TASHIMA*1，Chie TORAMATSU*1，Akram Mohammadi*1，Yuma IWAO*1，
Go AKAMATSU*1，Naoko INADAMA*1，Han Gyu KANG*1，Minoru TAJIRI*1，
Hideyuki MIZUNO*1，Masashi KOTO*1，Taiga YAMAYA*1*1
National Institutes for Quantum Science and Technology
田島

要旨：開放空間を持つ OpenPET は重粒子線照射中に PET 測定が可能である．照射によって生体内で副次的に生成された陽電子放出核種をイメージングすることで，患者体内でのビーム飛程検証が可能になる．さらに、腫瘍内部の血流による洗い出し効果の測定によって治療効果予測ができるようになる可能性もある．本研究では，OpenPET 装置を HIMAC（Heavy Ion Medical Accelerator in
Chiba）の治療室へ導入するために，患者への照射時に安全かつ迅速に測定を実施するために必要なシステム開発を行った．具体的には，患者セットアップから照射開始までに遅延が生じないように装置を測定位置へセットアップするための位置合わせ機構の開発を行った．そして，実際に治療室へ試験設置し，人体頭部ファントムに対する照射及び OpenPET 測定を行った．その際，治療計
画装置を用いて実際の頭頚部がん治療を想定した照射野を形成した．結論として、臨床に即した照射において 3 次元 PET 画像を得ることに成功した．
キーワード：重粒子線がん治療，in-beam PET，OpenPET，飛程検証，臨床応用

1. はじめに重粒子線がん治療は限局した固形がんに対して効果の高い治療法であり，適用可能な対象部位も広げられている．生体深部に線量を集中させることが可能で，X 線 CT 画像から綿密な計算により治療計画を立て，精密な照射を行う．しかしながら，
X 線 CT 画像から重粒子線の阻止能比へ変換する際の不確かさなどの要因により，実際の照射範囲（飛程）には不確かさが存

図 1. 3D インビーム PET を可能とする OpenPET．

在する．実際に照射された重粒子線の飛程を検証できるようにの 2 つの照射ポートがあるが，OpenPET の in-beam 測定は水平

なれば，分割照射ごとに照射範囲を修正したり，本照射前に少照射ポートのみを対象とする．治療室導入のために OpenPET

ない線量でテスト照射したりすることで，不確かさを低減できの位置合わせ機構及び，検出器校正のためのソフトウェア開発

る可能性がある．様々な飛程検証法が研究されている中，重粒を行った．そして，治療室へ試験設置し，人体頭部等価ファン

子線と生体組織との核破砕反応によって生じる陽電子放出核

トムに対して頭頚部がん治療を想定した照射野を作成し，in-

種を照射中から撮像する in-beam PET が最も有望視されている

beam OpenPET 測定を実施した．

[1]．これまでに開発された in-beam PET 装置は，対向型で間に重粒子線を通す方式であったが，原理的に 2D 画像に限られて

2. 方法

いた．そこで，我々は in-beam PET が可能でかつ 3D 画像化が想定する臨床応用では，ロボットアームで操作される治療台

可能な手法として OpenPET を開発した[2-4]．OpenPET は，円筒を平行する 2 平面で斜めにカットした検出器ジオメトリとなっており，フルリングでありながら測定視野中にビームを通すことが可能である [3] （図１）
．これまでに，ヒトサイズのOpenPET 装置を開発し [4] ，重粒子線がん治療装置である
HIMAC（Heavy Ion Medical Accelerator in Chiba）の物理実験室での実証実験を実施してきた．本研究では，OpenPET 装置を

物理実験

HIMAC の臨床治療室へ導入し，臨床応用を可能にすることを目的とする．なお，対象とする HIMAC 治療室には水平と垂直

臨床応用

図 2. OpenPET 装置による物理実験から臨床応用への展開．

191

3(7画像 イン

治療計画

 分

照射ポ ト
治療台
人体等価
頭部ファントハンドル

2SHQ3(7ϭϮϱƋͬŵ>

レ ル

患者セットアップの模擬

重粒子線照射とイン

3(7測定

Ϭ

図 3. HIMAC 治療室での人体等価頭部ファントムを用いた inbeam PET 測定．レールを使って OpenPET 装置をアイソセン
ターへ移動．
図 4. 人体頭部等価ファントムに対して治療計画装置で計算に患者をセットアップしたのちに，OpenPET 装置を in-beam 測した照射野（左）と OpenPET 装置によるインビーム測定によ定のためにアイソセンター（照射の基準位置）へ移動する．本

って得られた，核破砕反応によって生じた陽電子放出核種の研究では，移動時の位置の再現性を確保するためのレール機構

放射能分布画像（右）
．

を開発した
（図 3）
．
車輪付きの OpenPET 装置を手動で動かし，
ショックアブソーバー付のストッパーで停止させることで患像を示す．PET 画像は CT 画像とのフュージョン画像として表者セットアップの際に退避させても元の位置へ精度よく戻す示した．重粒子線の飛程終端は人体等価頭部ファントムの中心ことが可能となる．

に位置し，照射野は中心から画像上の左側に向かって一様な分臨床試験を想定したファントム実験として，人体等価頭部フ布をしている．一方で，PET 画像のピークは中心よりやや手前ァントム（CIRS Proton Therapy Dosimetry Head Model 731-HN,に位置している．飛程の終端付近でやや手前に陽電子放出核種

Computerized Imaging References System, Inc. USA）に対し，治が多く生成された分布は，照射後に患者を PET 装置へ移動さ療計画装置を用いて頭頚部がん治療を想定した照射野を作成せて撮像したオフライン PET の結果と同様である[5]．

し，スキャニングビームによる重粒子線照射と OpenPET 装置

4. まとめによる in-beam 測定を行った．人体等価頭部ファントムの X 線
CT 画像を基に四角形の照射野を形成し，生物学的効果比によOpenPET 装置を HIMAC 治療室へ初めて導入し，頭頚部がん

り重み付けた線量を 4Gy とした．開発したレール機構により治療を想定したファントム実験を実施した．スキャニングビー

OpenPET 装置をアイソセンターに移動し，照射と同時に測定

ムにより照射野を形成し，in-beam PET にて 3D 画像の取得にを開始した．測定時間は 40 分とし，そのうち照射が行われた

成功した．今後，実際の患者の治療に対して OpenPET 測定を

時間は１分であった．測定ではシングルデータ収集を行い，同行う臨床試験を実施する予定である．

時計数，検出器の結晶弁別，エネルギー弁別は測定終了後にソ謝辞

フトウェア処理として実施した．照射ビームはバンチと呼ばれ本研究は QST 戦略的理事長ファンド（創成的研究）の助成る構造を持っており，１秒前後の時間で照射（ビームオン）とを受けたものである．

休止（ビームオフ）が繰り返されている．ビームオンの間は即発ガンマ線が多く出ているが，ビームオフの間はバックグラウ

利益相反の有無

ンドノイズの少ないデータを取得できため，ビームオフ時間のなし

同時計数イベントも抽出した．画像再構成は 3D リストモード

文

OSEM (Ordered Subset Expectation Maximization) 法を用いた．

献[1] Parodi K and Polf J C: In vivo range verification in particle therapy. Medical Physics

サブセット数 8 で反復回数は 10 回とした．感度補正，減弱補

45: e1036-e1050, 2018.

正，散乱補正を適用した．減弱補正と散乱補正には，別途撮影[2] Yamaya T, et al.: A proposal of an open PET geometry. Phys Med Biol 53: 757-73,
2008.

した X 線 CT 画像を変換し，アイソセンターを基準に位置合わ[3] Tashima H, et al.: A single-ring OpenPET enabling PET imaging during radiotherapy.

せした減弱係数分布画像を用いた．ポストスムージングとして

Phys Med Biol 57: 4705-18, 2012.

半値幅 6mm の 3D ガウシアンフィルタを適用した．

[4] Tashima H, et al.: Development of a multiuse human-scale single-ring OpenPET
system. IEEE TRPMS 5: 807-816, 2021.

[5] Bauer J, et al.: Implementation and initial clinical experience of offline PET/CT-

3. 結果

based verification of scanned carbon ion treatment. Radiotherapy and Oncology

図４に作成した治療計画と OpenPET 装置で撮像した PET 画

107: 218-26, 2013.

192

OP10-6

Whole Gamma Imaging 4 号試作機のPET・コンプトンカメラハイブリッドイメージングシミュレーション
智也*1，田久 創大*2，菅 幹生*1,3，田島 英朗*2，
錦戸 文彦*2，山谷 泰賀*2
*1
千葉大学融合理工学府医工学コース, *2 量子科学技術研究開発機構,*3
千葉大学フロンティア医工学センター
PET and Compton camera hybrid imaging simulation of the 4th generation Whole Gamma
Imaging prototype.
*1
Tomoya Kikuchi ，Sodai Takyu*2，Mikio Suga*1,3， Hideaki Tashima*2，
Fumihiko Nishikido*2，Taiga Yamaya*2*1Graduate School of Science and Engineering, Chiba University*2
National Institutes for Quantum Science and Technology*3
Center for Frontier Medical Engineering, Chiba University
菊地

要旨：Whole gamma imaging (WGI) は，PET 検出器リングの内側に散乱検出器リングを挿入し，PET とコンプトンカメラの２つの画像化手法を１つの装置で実現する．89Zr は抗原抗体反応を利用したイメージングに適した PET 核種であるが，陽電子放出に比べ4 倍ほど多く放出される 909 keV ガンマ線が画質低下の原因になっていた．WGI はこの 909 keV ガンマ線をコンプトンカメラにより有効活用できるため，画質の向上が期待できる．本研究では，去年新たに設計した WGI4 号機の PET・コンプトンカメラハイブ
リッドイメージング性能をシミュレーションにて予測した．89Zr 線源を封入したコントラストファントムを視野中心に配置し，PET
画像とハイブリッド画像のコントラストと均一性を評価した．同じコントラストで比較した場合，ハイブリッド画像では PET 画像
より 4.4%ノイズが低減していた．また収束した際のコントラストはハイブリッド画像の方でやや低下したが，均一性は 2%程度向上した．
キーワード：Whole gamma imaging, PET, コンプトンカメラ, Geant4, 89Zr

1. はじめに
2. 方法

Whole gamma imaging (WGI)は PET とコンプトンイメージン

1）WGI4 号機のシミュレーションジオメトリ

グを組み合わせた新たな核医学診断装置である[1]．PET 検出
器リングの内側に散乱検出器リングを挿入することで．異なる

Geant4 を用いて，散乱検出器として HR-GAGG 結晶，吸収二つのイメージング技術を一つのシステムで実現する．PET は検出器として LGSO 結晶を用いた小動物用 WGI をモデル化し高い感度と空間分解能を有する核医学診断装置としてしられた（図 1）．シミュレーションしたジオメトリの主な仕様を表 1ている．しかし，イメージング可能な線源が陽電子放出核種にに示す．散乱検出器および吸収検出器のリング内径は，それぞ制限されてしまう．一方で，コンプトンカメラは幅広いガンマ

れ 89 mm と 320 mm である．散乱検出器の厚みは 15 mm で，線の検出が可能である．そのため，WGI では PET 核種以外の三層の相互作用の深度識別（Depth-of-interaction: DOI）が可能

幅広い種類の線源を用いることができる．

である．エネルギー分解能は 511 keV で 4.6%とした．

半減期約 78 時間の 89Zr は比較的時間を要する抗体反応に着目した PET 核種の一つとして知られている[2]．しかし，陽電子の約 4 倍多く放出される 909 keV のエネルギーを持つシン
グルガンマ線が PET 画像の画質劣化の原因となっている．
WGI
ではコンプトンイメージングによりシングルガンマを有効利用できるため，PET イベントとコンプトンイベントを組み合わせた画像再構成をすることで画質の向上が期待できる[3]．一方，どの程度画質の向上が見込めるか明らかになっていない．
本研究では去年新たに設計した WGI4 号機をモデル化し[4, 5]，
図１ WGI-4 のシミュレーションジオメトリ

PET・コンプトンハイブリッドイメージング性能を予測した．

193

表 1 主なジオメトリの仕様

3. 結果

吸収検出器

散乱検出器

素材

LGSO

HG-GAGG

画像再構成結果を図 3 に示す．RC 値の収束の様子を考慮しエネルギー分解能

13.7 %

4.6 %コンプトン画像は 20 反復，PET とハイブリッド画像は 4 反復

結晶サイズ

3.0 × 3.0 × 20 mm3

1.5 × 1.5 × 5 mm3

評価結果では，コンプトン画像が最も悪く，PET 画像はハイブ

結晶数/検出器

8×8×1

16 × 16 × 3

リッド画像に近い結果となった．具体的には，ホットロッドのDOI

Non-DOI

3-layer

95％回復係数付近のノイズは，PET 画像で 0.181，ハイブリッ

検出器数

36 det. × 6 rings

10 det. × 4 rings

ド画像で 0.173 であった（図 3（d））．ハイブリッド再構成では，@511 keVの画像を示している．ホットロッドとコールドロッドの RC 値

同じコントラスト回復率で PET 画像再構成よりも 4%ノイズ
2）評価方法が低くなった．均一性は PET 画像で 0.084，ハイブリッド画像

89Zr を封入したコントラストファントムをモデル化し，シで 0.080 と 2 %程の改善が確認された．

ミュレーションの視野中心に配置した．画質評価にはコントラストファントムのリカバリ係数（recovery coefficient: RC）と均

4. まとめ一性を用いた．RC の算出には，各ロッドの半径 10 mm の円に

WGI4 号機の PET・コンプトンカメラハイブリッドイメージ

あたる領域を関心領域（ROI）として使用した．ホットロッド

ング性能をシミュレーションにて予測した．収束した際のコンとコールドロッドの RC 値（𝑄 , 𝑄 ）は，式（1）および式（2）トラストはやや低下したが，ハイブリッド画像では PET 画像により定義した．𝐶 , 𝐶 , 𝐶 はそれぞれホット，バックグラウン

より 4%ノイズが低減しており，均一性は 2%度向上した．

ド，コールド ROI の平均画素値であり，𝑎 , 𝑎 は放射能比であり，それぞれ 4 と 1 である．また，バックグラウンド領域に直謝辞

径 6 mm の円を 29 個配置し，各領域から算出される変動係数

本研究の一部は科研費 JP20H05667 の助成を受けたものです．

を不均一性と定義した．
利益相反の有無コンプトン，PET，ハイブリッド画像の再構成には逐次近似なし

型画像再構成法の一つである list-mode OSEM 法を用いた．ハ

文

イブリッドイメージング法では，コンプトン画像と PET 画像
を別々に生成した（図 2）[6]．これらの画像の平均値をとり，各サブイテレーションで画像を更新した．各画像のボクセルサ
イズは 1.0 × 1.0 × 1.0 mm3，ボクセル数は 80 × 80 × 15 とした．
アクティビティを含むスライスを加算した画像を評価した．
(𝐶 /𝐶 ) − 1
× 100(𝑎 /𝑎 ) − 1(1)

𝑄 = (1 − 𝐶 /𝐶 ) × 100

(2)

𝑄 =

図3

図2

献

［1］E. Yoshida et al., Phys. Med. Biol. 65, 125013, 2020［2］M. A. Deri et al., Nucl. Med. Biol., 40, 3-14, 2013［3］H. Tashima et al., Phys. Med. Biol. 65, 225038, 2020
［4］菊地智也, 他, 第 41 回日本医用画像工学会大会予稿集, 206-207,
2022［5］S. Takyu et al., 2022 IEEE NSS MIC, MIC-04-085, 2022
［6］H. Tashima et al., Radiol Phys Technol, 36943646, 2023

PET・コンプトンハイブリッドイメージングのフローチャート194

コントラストファントム：(a)コンプトン画像，(b)PET 画像，(c)ハイブリッド画像，(d)ホットロッドの RC 値

OP11-1

ESRGAN による医用画像の超高解像度化の検討
大坂 亮二*1 安倍 和弥*1 武尾 英哉*1
*1
神奈川工科大学工学研究科電気電子工学専攻
Investigation of ultra-high resolution of medical images by ESRGAN
Ryoji OHSAKA*1，Kazuya ABE*1, Hideya TAKEO*1*1
Kanagawa Institute of Technology, Electrical and Electronic Engineering
要旨：現在,医療画像の撮影装置の性能向上等により,それを読影する医師の負担も増加している.そこで, 医用画像の解像度を高解像度化(超解像)を行うことにより,画像 1 枚１枚の情報量を増やすことによって検査を行う際に行われる複数回撮影する過程を
初期の低画質の撮影画像に対し超解像処理を行うことによって撮影回数を抑えるという方法で,医師や技師の負担を軽減すること
や他にも,CAD(Computer-Assisted Diagnosis)の性能向上を行うこともできるのではないかと考えた.本研究では,超解像化技術を用いた医用画像の超解像化画像生成により,診断画質の向上や CAD の性能向上に寄与することを目的とし, ESRGAN(Enhanced SuperResolution GAN)をもちいた医用画像の超解像化画像の利用の提案を行う.ESRGAN の学習では,前立腺領域の MRI スライス画像を用いた.結果として,ESRGAN による医用画像の正常な超解像処理を行うことに成功した.
キーワード：医用画像, 超解像, ESRGAN, 診断画質, CAD

1. はじめにESRGAN の学習では教師あり学習が行われる.この学習は,

現在,医療画像の撮影装置の性能向上等により,生成される医用画像の枚数は多いものでは患者一人当たり 600~900 枚に及ぶこともありそれを読影する医師の負担も増加している.

教師データを一度 2 分の 1 サイズに落としその後 Bicubic 補間を行った後に教師データに近づけるものになる.
この ESRGAN の学習に用いる画像サイズは,学習環境の都合

現在 CT 画像では 1024×1024 の解像度,MRI 画像では 512×512により図 2 のような縦横それぞれ 2 等分の 4 分割画像と 4 分の解像度が主流である.これらの解像度は装置の改良とともに

割画像の各境界を中央に置いた 5 つの画像を含む 9 つの画像向上してきた.今後も解像度の向上は行われていくと思われるを用い学習を行った.

が,例えば CT 画像の 2048×2048 の解像度は普及出来ていない.
一方,画像解像度の向上によって,診断画質の向上やコンピュ

2.2. 合成及び評価手法

ータ支援診断の性能向上が図られる.

分割した画像は元の画像に対応したピクセル間での平均値

一般画像の解像度向上には従来,隣接する画像間の画素値をを入力することで結合を行った.

計算により求める補間法が用いられており,近年では,畳み込評価には既存の手法の 1 つである線形補間である Bicubic 補

み ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク (Convolutional Neural間と超解像技術を用いている SRCNN[2]による生成画像を

Networks :CNN) や 敵 対 的 生 成 ネ ッ ト ワ ー ク (Generative

ESRGAN による生成画像との比較を行う.

Adversarial Networks :GAN)を用いたもの等が存在する.

評価方法は PSNR[3]と SSIM[4]を用いた定量評価と被験者 15

そこで,本研究では画像の解像度向上技術である超解像化技

人による視覚評価を行った.

術を用いて医用画像の超解像化画像を生成することにより,診視覚評価では被験者 15 人に対して ESRGAN と SRCNN,

断画質の向上や CAD の性能向上に寄与することを目的とし,Bicubic 補間による生成画像の 3 枚を 1 セットとし,原画像に対敵対的生成ネットワークをもちいた Xintao らにより開発されして最も忠実に再現できているものから 1~3 に数字で評価した ESRGAN(Enhanced Super-Resolution Generative Adversarialてもらった.

Networks)[1]による医用画像の超解像化処理を行う.

2. 手法
2.1. ESRGAN による学習
Xintao らによって開発された ESRGAN は超解像を行う敵対
的生成ネットワーク(GAN)である SRGAN の強化版にあたり,SRGAN と比較すると BatchNormalization 層の削除によりア

図 1 前処理の図面

ーチファクト生成の軽減や Residual Block を置き換えることにより学習が不安定になることを防いだものになっている.

1953. 実験及び考察分かる.

本研究では,前立腺領域の MRI スライス画像を 16488 画像用

結果から ESRGAN による画像の生成には問題が無かったが,いて提案手法の評価を行った.このうち 11514 例を教師データ合成した画像ではほかの手法に劣っていたことから,画像の合として用い,学習時に用いなかった画像 10 画像を評価に使用し成に問題があることが分かった.

た.超解像モデル学習時のパラメータは,ミニバッチサイズが原因として,上げられるものに図 2 に示すような合成痕が生

1,epoch 数は 20 とした.

成されるという問題である.

生成された合成前画像を図 1 に示す.

図 2 生成画像(左:原画像,右:ESRGAN)
図 3 合成痕例

図 1 に示される通り基本構造が再現されておりアーチファ

よく見ると合成痕が生成されていることから合成処理にクトも発生せず生成されていることが分かる.このことから問題があるため,合成処理を見直す必要がある.

ESRGAN を用いた超解像処理において基本的な構造の再現は医用画像においても問題なく発揮できていることがわかる.

4. まとめと今後

次に合成後の定量評価における結果を表 1 に示す.
表 1 定量評価平均値(合成済み画像)

今回,ESRGAN による超解像画像の生成には問題はなかった

ESRGAN SRCNN

が合成の段階に問題があり有効性を示すことが出来なかった.

Bicubic

PSNR

40.95240.23438.992

SSIM

0.978

0.988

0.974

今後は,合成の手法の改善の後視覚評価実験,CAD 性能向上への寄与の確認を行っていきたいと考えている.
謝辞

表 1 に示されるよ うに.PSNR は若干の優位性を示し た

本研究着手当時から貴重なご指導を賜りました武尾英哉教

が,SSIM において SRCNN に劣っていることが分かる.

授(2023 年 4 月逝去)に心より感謝の意を表します.

次に視覚評価における結果を表 2 に示す.
表 2 視覚評価実験平均値(合成済み画像)

ESRGAN SRCNN
スコア

利益相反の有無

Bicubicなし

1.569697 1.248485 2.636364[1]

表 2 にある通り,SRCNN が忠実に再現されていると判断された.そこで,ESRGAN により生成された合成前の特に重要な中央の画像の定量評価を行った.その結果を表 3 に示す.

[2]

表 3 定量評価平均値(合成前画像)

ESRGAN SRCNN[3]BiCubic

PSNR

46.21040.93439.978

SSIM

0.995

0.989

0.967

[4]

ここから合成前においては ESRGAN に優位性があることが

196

文 献
Xintao Wang, Ke Yu, Shixiang Wu et al.,”ESRGAN: Enhanced
super-resolution generative adcersarial networks, Computer
Vision ECCV 2018 Workshops Part V: pp. 63-79
Chao Dong, Chen Change Loy, Kaiming He et al: Learning a
Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution,
Computer Vision ECCV 2014 Part IV: pp. 184-199
Q.Huynh-Thu, M.Ghanbari: Scope of validity of PSNR in
image/video quality assessment, IET vol 44: pp. 800-801
Zhou Wang, A.C.Bovik, H.R.Sheikh et al: Image
quality assessment: from error visibility to structuralsimilarity,IEEE Transactions on Image Processing vol
13: pp. 600-612

OP11-2拡散モデルを用いた胸部 CT 像の超解像
関口 樂*1，稲井 邦博*2，木戸 尚治*3，清水 昭伸*1
*1 東京農工大学大学院工学研究院*2 福井大学医学部分子病理学*3 大阪大学大学院医学系研究科
Super-resolution of chest CT images using a diffusion model
Gaku SEKIGUCHI*1， Kunihiro INAI*2， Shoji KIDO*3， Akinobu SHIMIZU*1*1
Institute of Engineering， Tokyo University of Agriculture and Technology*2
Molecular Pathology， Faculty of Medicine， Fukui University*3
Graduate School of Medicine， Osaka University
要旨：本報告では，拡散モデルを用いた胸部 CT 像の超解像について報告する．気管支や血管，および，肺胞などの陰影のエッジ付近の超解像の精度を改善するために，Sobel フィルタを用いた重み付き損失を提案する．拡散モデルの学習は CT スライス像の一部を切り取った部分画像を用いて行い，推論では部分画像に対する超解像結果を再構成して高解像度のスライス像を生成した．本手法の有効性を評価するために，提案する超解像モデルを，マイクロ CT 像を bicubic ダウンサンプリングして作成した低解像度画像に適用した．評価では，PSNR と SSIM に加えて，パワースペクトルの正解との差を用いた．推論したモデルの性能を 10 枚の CT
スライス像を用いて評価し，最新の方法の一つである Residual Channel Attention Networks と比較した．その結果，PSNR や SSIM では性能が劣るが，高周波のスペクトルをより正確に表現できることが分かった．
キーワード：拡散モデル，胸部 CT，超解像

1. はじめに去する処理（逆拡散過程）を反復して HR 画像を推定する．

近年，医療の分野では 3 次元 CT 像などの医用画像の重要性が増している [1]．正確な診断のために，高い解像度が望まれるが，撮影条件などの制限により十分な解像度が得られるとは限らない．そこで低解像度（LR）画像から高解像度（HR）画像を生成する超解像技術が注目されている．CT 像の超解像に取り組んだ先行研究[2][3]では，PSNR や SSIM などの観点からは高い評価が得られたが，正解画像の分布を正確に捉えること

図 1.

拡散モデルの学習過程

図 2.

SR3 のネットワーク図ができず，不自然な解剖構造を生成してしまうことや，ボケなどが発生してしまうという問題があった．
本稿では，近年優れた結果を達成した Diffusion Model を基づく超解像 SR3[4]を用いて，解剖構造の正確な復元，ボケの発生の低減を目的とした超解像モデルを作成し，性能を評価する．

2. 拡散モデルによる超解像
本研究では，DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models）[8]を条件付き画像生成に適応させたモデルである SR3[4]を用いる．学習過程を図 1 に示す．まず，ランダムに設定したノイズスケジューリング変数𝛾! (0 < 𝛾! < 1)の条件で HR 画像にノイズを付与し，ノイズ付きデータを作成する．次にノイズ付きデータと LR 画像を結合してネットワーク（図 2）に入力する．

本研究では，気管支，血管，肺胞などのエッジに注目をする

ネットワークはノイズを推定し，実際に与えたノイズとの誤差損失として，Sobel フィルタ重み付き損失(2)を提案する．

を最小化することによって学習を行う．損失関数を式(1)に示

𝔼𝒙,𝒚!,𝝐 (𝑠 + 1) ∥∥𝝐 − 𝝐' )𝒙, ,𝛾! 𝒚( + ,1 − 𝛾! 𝝐, 𝛾! /∥∥したが，𝝐は正規分布に従うノイズ，𝝐𝜽 は推定ノイズである．
𝔼𝒙,𝒚!,𝝐 ∥∥𝝐 − 𝝐' )𝒙, ,𝛾! 𝒚( + ,1 − 𝛾! 𝝐, 𝛾! /∥∥

)

)

(2)

ここで，s は入力画像に sobel フィルタを適用した後の画素値(1)

未知画像に対するテストでは，ノイズのみの画像と LR 画像を表している．s を重みとして導入することにより，気管支，を結合した後，学習済みモデルを用いて，画像からノイズを除血管，肺胞のエッジ付近に注目した正確な超解像を期待する．

197

3. 実験

表2

ナイキスト周波数の整数倍の各区間における平均パワ3.1 実験条件

ースペクトル

画素サイズ 0.28mm の LR 画像から画素サイズ 0.07mm の提案手法（橙）(original 損失)提案手法（緑）(重み付き損失)

HR 画像を推定した．ここで LR 画像は，福井大学で作成した
その HR 画像を bi-cubic
人体標本をマイクロ CT により撮影し，
ダウンサンプリングにより生成した．また，超解像モデルには先行研究[3](赤)bi-cubic アップサンプリングにより 4 倍に拡大した LR 画像か

0 − 𝑓!"

𝑓!" − 2𝑓!"

2𝑓!" − 3𝑓!"

3𝑓!" − 4𝑓!"

0.24202.201

0.53601.075

0.70523.659

0.68120.57790.7865

11.05

18.87

20.54

ら切り取った 64×64[pixel]のパッチ画像を入力とした（隣接．推定された超解像パッチ画像を並べ，パッチの重複は 4 pixel）
HR 画像を再構成した．その際，隣接パッチは 4pixel 重ね，画
素値は平均とした．optimizer は Adam(𝛼 = 10*+ )，評価指標には PSNR，SSIM，正解パワースペクトルとの差を用いた．
なお，
本研究は，福井大学（20100064）と東京農工大学（210501-3027）の倫理委員会で承認を受けて実施した．

図 5. 周波数ごとの平均パワースペクトル3.2 実験結果

4. まとめ

表 1 に，bi-cubic 法や先行研究[3]の Residual Channel Attention

胸部 CT の超解像に拡散モデルを適用することによって，先行

Networks（RCAN）との比較結果を示した．また，図 3 はそれ研究と比べて，目視では全体的にボケが少なくなったことが確ぞれの推定結果を示した．表 1 からは，PSNR，SSIM は先行研認でき，スペクトル分布では正解 HR と同様の再現をすること

究より劣っていることが分かる．しかし，図 3 の目視評価では，が分かった．また，Sobel フィルタによる重み付き損失によっ全体的なボケが低減していた．そこで，ランダムに選択したスて，高周波成分の分布をより再現できることが分かった．しかライスの画像中心から 256×256 の部分画像を切り取り，パワ

し，PSNR 等の評価指標では劣ってしまっている．これは拡散．周波数ごとの平均パワースペ
ースペクトルを求めた（図 4）

モデルがノイズから HR 画像を復元する際に，一部のエッジ付

クトルの推移を図 5 に示す．また，表 2 は，LR 画像のナイキ

近にノイズが残ってしまい，性能を低下させていると考えられ

スト周波数の整数倍の各区間における正解パワースペクトルる．今後の予定として，PSNR の向上のために，胸部 CT 像のとの差の平均である．パワースペクトルの観点からは先行研究

HR 画像が分布する多様体への超解像結果の制約や，実際の臨よりも優れていること，また sobel 重みは特に高周波成分の復床 CT に近いガウシアンブラーやモーションブラーへの適用を元に有効であることが分かった．また，3𝑓,- − 4𝑓,- においては，検討していくエッジに重みを付けたことにより，高周波成分がより正解分布

謝辞に近いことが分かったが，これは，気管支，血管，肺胞などの日頃から熱心にご指導・ご討論いただく東京農工大学清水昭

エッジが正確に復元できている可能性を示唆している．
bi-cubic
PSNR
SSIM

表 1 評価結果
先行研究
提案手法

24.36
0.571

[3]

26.26
0.667

(original 損失)

24.30
0.562

伸研究室の各位に感謝いたします．
利益相反の有無

提案手法

なし(重み付き損失)

24.34
0.569

文

献

[1] 橋爪誠“多元計算解剖学の基礎と臨床への応用”, 誠文堂新光社，東京，
2018[2] 河合良亮,他“サイクル損失を用いた 3 次元 CT 像の超解像”, 第 38回日本医用画像工学会大会予稿集,2019(a)正解画像(b)入力画像(c)先行研究[3](bicubic)

図3(d)提案手法(e)提案手法(original 損失)(重み付き損失)[3] B． Samarth, et al. “Super Resolution of Clinical CT Scans using Deep Learning”
IJCARS. 17(suppl): S28-S29, 2022

正解画像，入力画像，および，超解像画像[4] C． Saharia, et al. “Image Super-Resolution via Iterative Refinement” IEEE
PAMI. 45(4):4713-4726, 2023 doi: 10.1109/TPAMI.2022.3204461[5] Ho J., et al. “Denoising diffusion probabilistic models”. In NeurIPS, 2020(a)正解画像(b)入力画像(bicubic)

図4(c)先行研究[3](d)提案手法(e)提案手法(original 損失)(重み付き損失)

正解画像や超解像画像などのパワースペクトル198

OP11深層学習とセグメント PSFT 信号を利用した MR 画像の超解像
藤澤 舜太郎*1，山登 一輝*1，伊藤 聡志*1
*1
宇都宮大学 大学院地域創生科学研究科 工農総合科学専攻 情報電気電子システム工学
Super-resolution of MR images using deep learning and segmental PSFT signals
Shuntaro FUJISAWA*1，Kazuki YAMATO*1，Satoshi ITO*1*1
Graduate Program in Information, Electrical and Electronic Systems Engineering Utsunomiya University
要旨：MRI の撮像時間短縮のため，少数の収集信号から画像を再生する圧縮センシングが利用できるが，少数の信号収集量では，再構成像の品質低下が避けられない．本研究では，位相拡散フーリエ変換映像法（PSFT）の信号をセグメント収集し，収集信号からの超解像的画像再構成法について検討する．PSFT 信号は，汎用のフーリエ法に二次の位相変調を加えることで得られる．先行研
究では，等間隔なセグメントを間欠的に収集した PSFT 信号から反復再構成法により高品質な再構成像を確認しているが，等間隔なセグメント収集では特定の位相変調係数で再構成像の品質低下の問題があった．そこで，本研究ではセグメント幅とその間隔を不等間隔に配置することを提案する．さらに，深層学習再構成の導入により再構成像の品質向上を図った．実験の結果，PSNR や
SSIM の向上に加えて，主観的な画像品質の改善も確認できたので報告する．
キーワード： MRI 画像再構成法 PSFT 深層学習 超解像

1. はじめに
MRI による撮像時間短縮のために，少数信号からの画像再生が考えられるが，少数信号から高分解能な再構成像を取得することは難しい．本研究室では，汎用のフーリエ変換映像法(FT)に二次の位相変調項を加えた位相拡散フーリエ変換映像
法（PSFT: Phase Scrambling Fourier Transform imaging）を利用し(a)中央連続収集 (b)等間隔(先行手法) (c)不等間隔(提案法)図 1.信号収集パターン(横方向:位相エンコード)た高分解能な画像再構成法が提案され[1]，先行研究では信号収集領域を複数に分割するセグメント収集を導入し，未収集信号を内挿・外挿によって推定する手法を提案した[2]．しかし，∆𝑥

先行手法ではセグメントを等間隔に配置したことに起因する，
特定の位相変調を行った際の再構成像の品質低下が問題であ𝜕(𝛾𝑏𝜏𝑥 2 )|= 2𝛾𝑏𝜏𝑚∆𝑥 2 ≤ 𝜋
𝜕𝑥
𝑥=𝑚∆𝑥

(2)

ここで，被写体幅が視野幅に等しい𝑚∆𝑥 = 𝑁∆𝑥/2 のとき，った．本研究では，セグメントの幅・間隔を不等間隔に配置す式(3)を得る．

る不等間隔セグメント収集を提案し，再構成像品質の向上を図った．さらに，深層学習を利用して再構成像の分解能の改善を

𝛾𝑏𝜏 ≤図り，提案法を先行手法と比較することにより有効性を示す．

𝜋(= ̅̅̅̅̅
𝛾𝑏𝜏)
𝑁∆𝑥 2

(3)

̅̅̅̅̅ と表
撮像パラメータ𝛾𝑏𝜏は位相拡散係数ℎを導入し𝛾𝑏𝜏 = ℎ𝛾𝑏𝜏2. PSFT

す．ℎが大きいほど拡散効果が大きくなるため，PSFT 信号は𝑘

PSFT は，信号収集量を制限して再構成像に生じる誤差を拡空間の広い領域に分布する形状となる．なお，ℎ = 0であれば，散する効果があり，被写体が実関数である条件で信号を事後的𝑣(𝑘𝑥 , 𝑘𝑦 )は FT 信号となる．

に超解像できる．PSFT の信号は式(1)で表される．
∞22𝑣(𝑘𝑥 , 𝑘𝑦 ) = ∬ 𝜌(𝑥, 𝑦)𝑒 −𝑗𝛾𝑏𝜏(𝑥 +𝑦 ) 𝑒 −𝑗(𝑘𝑥 𝑥+𝑘𝑦𝑦) 𝑑𝑥𝑑𝑦

3. 信号収集パターン(1)

図 1 に本研究で使用した信号収集パターンを示し，収集領域−∞

を白，未収集領域を黒で表している．図 1(a)は信号の低域のみ

ここで，𝜌(𝑥, 𝑦)は𝑥𝑦平面のスピン密度分布，𝛾は磁気を収集する．(b)は先行研究で導入した収集領域を複数に分割

回転比，𝑏は 2 次関数状磁界の係数，𝜏は印加時間，𝑘𝑥 ，𝑘𝑦 は
空間周波数である．撮像パラメータ𝛾𝑏𝜏について，データ長するセグメント収集であり，セグメント幅は中央が 16中央以を𝑁，画素幅を∆𝑥とすると，再生像上において中心からの距

外を 8，セグメント間隔を 6 行として等間隔に配置している．

離が最大になる位置を𝑚∆𝑥として式(2)を満足する必要があ(c)は本稿で提案したパターンであり，中央の幅を 16，中央かる．

らセグメント幅は 14,12,10,8,6,4,2，セグメント間隔は 1,2,3,
4,5,6,7 とそれぞれ不等間隔に配置している．(c)のパターンは

199

図 3.再構成像

図 2. Generic-ADMM-Net のネットワーク構成
信号収集領域を不等間隔に配置することで，信号のインコヒー
レント性を高め，再構成像の急激な品質低下を回避することが期待できる．(b), (c)のパターンの分割数は 15，いずれも信号収
集率は 25%である．

4. Genric-ADMM-Net
深層学習には，Yang らによって提案された交互方向乗数法(ADMM：Alternating Direction Method of Multipliers)の解法アル
ゴリズムを用いたネットワークである Generic-ADMM-Net を(a)PSNR

使用した[3]．図 2 に Genric-ADMM-Net のネットワーク構成を示す．図中の stage 𝑛は ADMM の𝑛回目の反復処理に対応し，

図 4. PSNR と SSIM
SIM(b)SSIM

ント性が抑制できたため，等間隔セグメント収集の問題を解消

再構成層𝑋 (𝑛) ，誤差除去層𝑍 (𝑛) ，乗算更新層𝑀(𝑛) からなる．𝑍 (𝑛)

できたと考える．

は，2 つの畳み込み層(𝐶1 (𝑛,𝑘) ; 𝐶2 (𝑛,𝑘) )，非線形層𝐻 (𝑛,𝑘) ，加算層𝐴(𝑛,𝑘) か ら構 成さ れ，𝑍 (𝑛) 層 は𝑁𝑡 回 の反復 処 理か ら な る ．

6. おわりに

Generic-ADMM-Net では，𝑘空間からサンプリングされた信号

本研究では，セグメント幅・間隔を不等間隔に配置する信号を入力し，𝑁𝑡 個のステージを通過後，再構成層𝑋 (𝑁𝑎+1) で再構成収集法を提案し，深層学習再構成を使用して再構成品質を向上

像が出力される．本研究では，図 1 の各信号収集パターンで帯させる手法について検討した．実験結果から，提案法ではいず域制限した PSFT 信号を入力として，画像再構成を行った．

れの方法よりも高い PSNR・SSIM が得られ，再構成品質の向上が確認された．また，提案法の分解能改善効果を定量的に評5. 再構成シミュレーション実験

価することが今後の課題として挙げられる．

提案法の有効性を確認するために，画像再構成シミュレーシ
ョン実験を実施した．使用画像には IXI Dataset[4]が提供してい謝辞
IXI Dataset を提供する Information eXtraction from Images プ
ロジェクトに感謝の意を表します．

る頭部 T1 強調像 400 枚を使用し，学習に 300 枚，テストに 100枚とした．画像サイズは 256×256 pixel である．図 3 の差分画像から，FT 法，中央収集，等間隔収集と比較すると，提案法が最も入力画像との誤差が少なく，図 4 から，提案法の PSNR・

文
[1]

献

伊藤聡志，劉娜，山田芳文，:位相拡散フーリエ変換法と超解像法的手法による MRI 測定時間の短縮，日本磁気共鳴医学会雑誌，第28 巻 2 号，pp.142-146，2008．
[2]
Yamato K and Ito S,: Super-Resolution Magnetic Resonance Imaging using
Segmented Signals in Phase-Scrambling Fourier Transform Imaging andDeep Learning. 2022 IEEE International Conference on Image Processing(ICIP), 2022, pp. 2551-2555.
[3] Yang Y et al,: Admm-csnet: A deep learning approach for image compressive
sensing. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol.
42, no.3, pp. 521–538, 2020.
[4] IXI dataset. https://brain-development.org/ixi-dataset/ (2022/9/13)

SSIM はℎにかかわらず，いずれの方法よりも上回っていることが確認される．また図 3 の拡大画像を比較すると，FT よりも PSFT を適用した方が，入力画像に近い画像になっている
ことが分かる．したがって，提案法の有効性が確認される．一方，等間隔収集はセグメント幅・間隔が一定のため，収集信号のコヒーレント性が高くなり，特定の位相変調(ℎ = 0.7)でエイリアスが生じ，再構成像の品質が急激に低下した．提案法のよ
うにセグメントを不等間隔に配置することで信号のコヒーレ

200OP11X 線暗視野法を用いた膵管内乳頭粘液性腫瘍における乳頭状構造の 3 次元解析
天野遥菜*1 砂口 尚輝*1 黄 卓然*1 岩越 朱里*2

市原周*2 西村 理恵子*2島雄 大介*3 湯浅 哲也*4 安藤 正海*5

末永

雅也*2

*¹東海国立大学機構名古屋大学医学部保健学科放射線技術科学専攻*2 国立病院機構名古屋医療センター*3 大阪物療大学保健医療学部診療放射線技術学科*4 山形大学大学院理工学研究科*5 高エネルギー加速器研究機構
Three-dimensional analysis of papillary structures of intraductal papillary mucinous neoplasm
tissue using the refraction-contrast computed tomography based on X-ray dark-field imaging
Haruna AMANO*1, Naoki SUNAGUCHI*1, Zhuoran HUANG*1, Akari IWAKOSHI*2,
Masaya SUENAGA*2, Shu ICHIHARA*2, Rieko NISHIMURA*2, Daisuke SHIMAO *3,
Tetsuya YUASA*4, Masami ANDO*5*1
Nagoya University
Nagoya Medical Center
Osaka University of Material treatment*4
Yamagata University
*5
KEK
*2

*3

要旨： X 線暗視野法(XDFI: X-ray Dark field imaging)に基づく屈折コントラスト CT は，染色した病理組織像に匹敵するコントラス
トと数 µm の空間分解能で生体軟組織内を可視化できるため，様々な生体試料の微小解剖構造の解析に利用されている．本研究では，ヒト膵管内乳頭粘液性腫瘍の 3 次元微細構造を XDFI で可視化し，腫瘍が膵管内を進展していく様子を再構成画像から考察す
る．CT スライス像では，同スライス面の病理画像と同様の腫瘍構造が描出された．CT 像にボリュームレンダリングを適用した 3次元像では，これらの各隆起が独立した凸の構造(乳頭状構造)ではなく，膵管の管軸方向に向かって波状・山脈状に繋がっていく様
子が確認できた．XDFI による可視化は，病理組織像による従来の 2 次元観察だけでは困難であった腫瘍の 3 次元微細構造の把握に寄与する．
キーワード： X 線暗視野法，屈折コントラスト CT，膵管内乳頭粘液性腫瘍，放射光イメージング
1. はじめに図である．XDFI は，モノクロメータ－コリメータ（MC）（非

X 線暗視野法(XDFI)に基づく屈折コントラスト CT は，病理対称 Bragg 型 Si 単結晶）
，アクリル製円筒フィルタ，試料回転画像に匹敵する組織コントラストで生体軟組織内の詳細な 3

ステージ，Laue 角度アナライザ(LAA: Laue-case angle analyzer)次元構造を再構成できる．我々は XDFI を用いて乳癌組織や肺(非対称 Laue 型 Si 単結晶)，X 線カメラから構成される．X 線

癌組織など様々な生体試料を撮影し，3 次元構築に関する形態

光源には，高輝度・高指向性な放射光が利用される．シンクロ

学的情報を集めてきた［1］［2］．膵臓腫瘍の一つである膵管内トロンから発生した放射光 X 線は，まず 2 結晶分光器により

乳 頭 粘 液 性 腫 瘍 組 織 (IPMN: Intraductal Papillary Mucinous

単色化された後，MC の非対称回折により，ビームの幅が拡大

Neoplasm)は, 拡張した膵管内に種々の程度に隆起性病変を形される．アクリル製円筒フィルタと XY スリットを通ったビー

成する腫瘍であり, 良性～悪性までを含む疾患概念である. 腫

ムは試料に入射し，試料内の屈折率分布に従って微小に屈折し瘍の分布と進行度に応じた適切な手術が必要となるが, 従来ながら伝搬する．アクリル円筒フィルタは，円筒状試料容器ののモダリティによる正確な範囲・悪性度の術前判定は十分とは表面の屈折を打ち消す目的で利用される．試料を透過したビー

いえない［3］．本研究では PMN を XDFI で可視化し，詳細な

ムは後方の LAA によって前方回折ビームと回折ビームに分割

3 次元構築に関する新たな知見を得ることを目的とする.
2. 方法
図 1 は XDFI に基づく屈折コントラスト撮像システムの概要

図 1

所属：名古屋大学
連絡先住所：〒461-8673

愛知県名古屋市東区大幸南1－1－20

e-mail：kb.55c.9782@s.thers.ac.jp

201

屈折コントラスト屈折
ントラスト CT 撮影システムを上から見た図されるが，ビームの角度偏差に従ってそれぞれの回折強度は変化する．その変化量が屈折コントラストであり，前方回折方向に設置した X 線カメラにより屈折コントラスト像を得ることができる．また，試料の回転毎に投影撮影を行うことで CT の再構成に必要な投影セットを得ることができる．
撮像装置は，高エネルギー加速器研究機構フォトンファクト
リーの BL14B ビームラインに構築された．単色 X 線エネルギ
ーは 19.8keV，MC の回折面は Si(111)，非対称角は 5.4 度である．LAA の回折面は Si(111)，厚さは 166 μm，非対称角は 5.0

図 2度である．回転ステップ角は 0.144 度，投影数は 2500 枚であHE 染色された病理像(a)，CT 画像(b)，主膵管壁の拡大像(c)る．X 線カメラのピクセルサイズは 5.5 μm，画素数は 4608×
2592 である．1 投影の露光時間は 4 秒である．CT は Filtered
Backprojection 法により再構成される．
撮影試料は， 60 代男性の膵臓手術検体の病理診断後残余組織である．この試料は，病理診断に適した大きさ(約 20×30×
5 mm³)に切り分けられており，ホルマリン固定されている．また，術後に行われた病理診断によって 混合型 IPMN であることが分かっている．今回は腫瘍を含む連続した 4 個の試料を撮影対象としており，各試料は，撮影の数時間前に蒸留水に浸さ

図 3

れた後に内径 20 mm のアクリル製円筒容器に挿入され，アガボリ
ボリュームレンダリング像
ダリ グ像

認できる．拡張した膵管内で隆起性に増殖する腫瘍構造に着目

ロースゲルで埋められている．

すると，2 次元平面では乳頭状の突起が膵管の内面に並んでい撮影された CT 像を用いて，CT スライス像と対応する病理るように見えたが，3 次元像では各隆起が独立した凸の構造で像の 2 次元平面上での画像比較および Maximum Intensity

はなく，膵管の管軸方向に向かって波状・山脈状に繋がってい

Projection (MIP)像とボリュームレンダリング像による 3 次元観

く様子が確認できた．図 3(b)左側の黄色の点線部分は，山脈状察を実施した．この観察では特に，分枝膵管から主膵管にかけで鱗の様に重なっていることも確認された．画像左側から右側て分布する腫瘍の進展について着目する．本研究で扱うヒト膵

にいくにつれ，乳頭状構造の密度が高くなっていることも分か

臓の画像データの研究利用は，名古屋大学医学部保健学科及びる．これらの結果は従来の 2 次元平面観察では認識困難な知見

名古屋医療センターの生命倫理審査で承認されている．

である．

3. 結果と考察

4. まとめ

図 2 はパラフィン包埋(FFPE)ブロックから薄切し HE 染色さXDFI は IPMN の進展形式を 3 次元的に詳細に観察できる．

れた病理組織標本の肉眼像(a)とそれに対応する再構成断面

今後，IPMN が膵管内を進展していく様子を広範囲で可視化し，(b) ，および(b)の拡大像(c)である．病理像で青い点で囲まれた腫瘍の進展範囲を正確に同定することを目指す．

領域において拡張した膵管内に増殖する腫瘍(IPMN)が存在しており，一部で内腔に突出するポリープ状の腫瘍成分が肉眼的

利益相反の有無にも確認できる．一方，(a)の黄色の点で囲まれた領域(主膵管)なし

では肉眼的に隆起性病変がはっきりしないが, 拡大像(c)では

文

主膵管の内壁が IPMN の疾患名の通り，微細な乳頭様の隆起性

献［1］Ando M, Maksimenko A, Sugiyama H, et al.: Simple X-ray dark-and brightfield imaging using achromatic Laue optics, Jpn J Appl Phys 41, L1016L1018, 2002.
［2］Sunaguchi N, Shimao D, Yuasa T, et al.: Three-dimensional microanatomy ofhuman nipple visualized by X-ray dark-field computed tomography. Breast
Cancer Res Treat 180, 397-405, 2020.
［3］N. Sata, K. Kurihara, M. Koizumi, M. Tsukahara, K. Yoshizawa & H.
Nagai：CT virtual pancreatoscopy: a new method for diagnosing
intraductal papillary mucinous neoplasm (IPMN) of the pancreas.

病変で覆われていることがわかる． 図 3(a)は CT ボリュームから作成されたボリュームレンダリング像であり，主膵管のみをカラーのボリュームレンダリング像で別に作成し，フュージョンしている．図 3(b)は主膵管を画像処理で半月切りにし，内部から壁面の構造を観察したものである．図 3(a)では，主膵管が膵臓内を走行する様子や，主膵管の壁に凹凸があることを確

202

OP12-1
Peripheral Pulmonary Lesions Classification Using Endobronchial Ultrasonography
Images Based on Ensemble Learning and Down-Sampling Technique
Huitao WANG*1，Kohei SHIKANO*2，Takahiro NAKAJIMA*3，Ziyao LI*4
Yukihiro NOMURA*5，Toshiya NAKAGUCHI*6*1
Graduate School of Science and Engineering, Chiba University*2
Department of Respirology, Graduate School of Medicine, Chiba University.
*3
Department of General Thoracic Surgery, Dokkyo Medical University.
*4
East Hospital of Tongji University.
*5*6
Center for Frontier Medical Engineering, Chiba University.
Abstract: Lung cancer is the second most common cancer in the world. Millions of people die from it. This study aims to develop a computeraided diagnosis (CAD) system to help medical doctors differentiate benign and malignant peripheral pulmonary lesions (PPLs) in endobronchialultrasonography (EBUS) images based on deep learning. Our CAD system is based on the ensemble learning and down-sampling technique. We
trained six pre-trained convolutional neural networks (CNN) models, including ResNet-18, ResNet-34, DenseNet-121, DenseNet169, MobileNetV2, and ShuffeNet-V2. The trained models are aggregated by the bagging ensemble and stacking ensemble techniques. We evaluated the proposedsystem with five-fold cross-validation in the experiments. The final experimental results are the average of the five-fold experimental results
showing that the accuracy, sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, and area under the curve (AUC) values are
0.81, 0.66, 0.97, 0.97, 0.74, and 0.84, respectively. Conclusions: The proposed CAD system has the potential ability to diagnose PPLs in EBUS
images based on deep learning.
Keywords: Lung Cancer, Endobronchial Ultrasonography (EBUS), Peripheral Pulmonary Lesions (PPLs), Ensemble Learning, Down-Sampling

1. Introduction

acquire the EBUS images. The probe provides a 360-degree

Based on the GLOBOCAN 2020 cancer incidence and mortality

panoramic ultrasonic view of peripheral pulmonary lesions. In theestimates compiled by the International Agency for Research on

experimental data, the physicians collected EBUS videos from 71

Cancer, lung cancer ranks second in new cancer cases, accounting forpatients. There are 61 malignant cases and 10 benign cases. The

11.4%, and first in cancer deaths, accounting for 18% [1]. Lungformat of the EBUS image is an 8-bit RGB image. The original datacancer remains the largest cause of cancer death worldwide, with an

is a video in MOV format, the data pre-processing is used to convert

overall five-year survival rate of only 15%. Early diagnosis is

EBUS video data into frame-by-frame. After that, image screening isparticularly important to improve lung cancer's survival rate which is

performed to screen the noisy images. Data balancing is also

the key to the successful treatment and management of lung cancer.

performed in this study. Four types of data augmentation were used

Unfortunately, early lung cancer detection methods are not ideal [2].

for benign cases, which are random rotation (/90°/180°/), vertical flip,

In recent years, endobronchial ultrasound (EBUS) has been usedand horizontal flip. Two types of data augmentation were used formore and more in the diagnosis of lung cancer because of its

malignant cases, which is random rotation (/90°/180°/) only.

advantages of good real-time performance, no radiation, and superior
performance. This research developed a computer-aided diagnosis

2.2 Proposed Method(CAD) system based on the ensemble learning and down-sampling

The CAD system is shown in Figure 1. A combination of deep

technique to differentiate the benign and malignant PPLs in EBUS

learning algorithms and machine learning algorithms is used in theimages.

CAD system. The key idea is that first, we train three deep learningmodels using train set data and then aggregate the trained models

2. Materials and Proposed Method

together using the idea of the ensemble. In detail, the malignant cases

2.1 Materials

in the training set are divided into three equal parts. After that, theThe EBUS images used in this research were acquired from Chiba

malignant cases in each part will be combined with all benign cases

University Hospital from September 2019 to April 2020. An

in the train set are used to train the CNN models, and the three trainedendoscopic ultrasound system (EU-M30; Olympus) and a 20 MHz

CNN models are finally aggregated together by using the bagging

miniature radial probe (UM-S20-20R; Olympus) was utilized toensemble and stacking ensemble techniques.

203

In the ensemble experiment, six pre-trained CNN models are
selected as the backbone, including ResNet-18, ResNet-34,
DenseNet-121, DenseNet169, MobileNet-V2, and ShuffeNet-V2[4, 5,
6, 7]. The comparison result between the baseline and bagging andthe stacking ensemble is shown in Table 1.

4. Conclusion
Figure 1. This graph shows the constructed CAD system which is based on down-This research developed a CAD system based on the ensemble

sampling and bagging ensemble learning. Firstly, the CNN models are trained, thenlearning and down-sampling technique to differentiate the benign andaggregated the predictions with bagging ensemble learning.

malignant PPLs in EBUS images. Two kinds of ensemble methods
have been utilized bagging and stacking ensemble. The final

For each CNN model, the pre-trained weights are used for eachexperimental results are accuracy, F1-Score, AUC, PPV, NPV,

model. All convolutional layers within each used pre-trained model,

sensitivity, and specificity are 0.81, 0.77, 0.84, 0.97, 0.74, 0.66, andare frozen, and the original fully connected layers are replaced with

0.97 respectively. From the experiment results, the developed CAD

three-layers fully connected layers. Dropout [3] and batch

system has the potential ability to diagnose PPLs by using the EBUS

normalization layers have been used in the fully connected layers. In

images based on deep learning.

the experiment, the probability of dropout was set to 0.2.
Conflict of Interest: None

In this study, when training the CNN model, we set the epochs
equal to 50, and the batch size as 32. All the input images will be

References

resized into 224 × 224 pixels, and then fed to the CNN models. Also,［1］Sung H, Ferlay J, Siegel RL, Laversanne M, Soerjomataram I, Jemal A, Bray F.

we set the learning rate as 0.001 and use the cross-entropy as the loss

Global Cancer Statistics 2020: GLOBOCAN Estimates of Incidence and Mortality
Worldwide for 36 Cancers in 185 Countries. CA Cancer J Clin 2021, 71, 209-249.

function and select the Adam as optimizer. The performance of the［2 ］McWilliams A, Lam B, Sutedja T. Early proximal lung cancer diagnosis and

CAD system is measured by using seven evaluation indicators:

treatment. European Respiratory Journal 2009, 33, 656-665.

accuracy, sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV),［3］Hinton G E, Srivastava N, Krizhevsky A, et al. Improving neural networks by
preventing co-adaptation of feature detectors. arXiv 2012, 1207.0580.

negative predictive value (NPV), F1-score, and area under the curve［4］Kaiming He and Xiangyu Zhang and Shaoqing Ren and Jian Sun. Deep Residual(AUC). Except for seven introduced indicators, the five-fold cross-Learning for Image Recognition. 2015, 1512.03385

validation also is used.

［5］Gao Huang and Zhuang Liu and Laurens van der Maaten and Kilian Q. Weinberger.
Densely Connected Convolutional Networks. 2018, 1608.06993［6］Mark Sandler and Andrew Howard and Menglong Zhu and Andrey Zhmoginov and3. Experimental Results

Liang-Chieh Chen. MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks. 2019,

The experiments were implemented in Python programming

1801.04381［7］Ma, Ningning and Zhang, Xiangyu and Zheng, Hai-Tao and Sun, Jian. Shufflenet

language with Python libraries such as OpenCV-python, Scikit-learn,

v2: Practical guidelines for efficient cnn architecture design. Proceedings of thematplotlib, and NumPy.

European conference on computer vision (ECCV) 2018, 116–131.

Table1. This table shows comparison results between baseline and ensemble models.
Model Name

Accuracy

F1-Score

AUC

PPV

NPV

Sensitivity

Specificity

ResNet-18

0.59

0.60

0.61

0.65

0.50

0.60

0.59

DenseNet-121

0.62

0.66

0.66

0.68

0.54

0.68

0.54

MobileNet-V2

0.63

0.56

0.62

0.76

0.59

0.50

0.78

Bagging

Majority Voting

0.77

0.71

0.77

0.97

0.69

0.58

0.97

Stacking

-

0.75

0.70

0.81

0.90

0.68

0.60

0.91

-

0.81

0.77

0.84

0.97

0.74

0.66

0.97

Baseline

Bagging+Stacking204

OP12-2
U-Net を用いた胸部 X 線像からの左肺境界の検出
亮一*1，畑中 裕司*1
*1
大分大学理工学部

永田

Detection of Left Lung Boundary in Chest Radiographs Using U-Net

Ryoichi NAGATA*1，Yuji HATANAKA*1*1
Faculty of Science and Technology, Oita University

要旨：肺がん診断を支援する手法として，胸部 X 線像からの肺結節自動検出がある．この手法では肺境界で囲まれた領域内から肺結節を検出するため，肺境界検出が重要となる．本論文では，U-Net を用いて，臓器やガスの影響が少なくない左肺境界を検出するための手法を提案する．医用画像で教師あり学習を行う際，データを大量に用意することが難しいという問題がある．そのため，胸部 X 線像の左肺境界上に複数の関心領域を配置し，関心領域を画像として切り出すことでデータ数を増やす．また左肺境界について学習・検出する際，左肺の特徴から左肺境界を 4 つの領域に分割し，それぞれ別々のモデルで学習することによって左肺境界の検出精度を高める．JSRT データベースの画像に対して左肺境界を検出した結果，Dice 係数が平均 0.644 となった．
キーワード：胸部 X 線像，コンピュータ支援診断，肺境界，U-Net，関心領域

1. はじめに画像，左肺境界マスク画像② テストに使用する胸部 X 線像，U-Net_CR から抽出される肺がんは，早期発見が重要である．定期健康診断時には読影医が多くの胸部 X 線像を読影するため，診断負荷が大きい．

左肺領域のマスク画像

また，肺がんを専門とする読影医の不足なども課題となってなお，検出精度向上の為に，左肺境界を top・bottom・right・いる［1］．肺がん診断の支援手法として，胸部 X 線像から

left のパーツ（図 2(a)）を含む 4 つの領域に分ける．そして，の肺結節自動検出［2］がある．この手法では肺境界で囲ま4 つの領域毎に関心領域を配置する．

れた領域内から肺結節を検出するため，肺境界の検出が重要

まず，①に対する処理について述べる．左肺領域マスク画となる．胸部 X 線像から解剖学的構造の一部である領域や線像の輪郭座標情報から輪郭の外接矩形を求める（図 2(b)）．

構造の領域を抽出する手法［3］では，抽出対象の領域ごとに U-Net を用いる．本論文では，文献［3］と同様に複数の
U-Net を用いて，臓器やガスの影響を受けやすい，線構造の領域のみからなる左肺境界全体を検出する手法を提案する．

(a) 学習例(b) 検出例

図 1 胸部 X 線像と左肺領域マスク画像

2. 提案手法
まず，大まかな左肺領域を検出する．次に，検出された左肺領域の輪郭情報をもとに左肺境界と思われる位置に関心領域を置き，関心領域中から左肺境界を抽出する．
1）左肺領域の学習と検出
U-Net に学習用の胸部 X 線像と正解データとしての左肺(a)領域マスク画像をセットで入力し，学習を行う（図 1(a)）．

4 つのパーツ(b) 輪郭と外接矩形

図 2 4 つのパーツと輪郭および外接矩形

学習によって得られる左肺領域抽出モデル（U-Net_CR）にテ
スト用の胸部 X 線像を入力する事で，左肺領域候補を抽出す
る．そして，面積最大の領域を左肺領域とする（図 1(b)）．
2）関心領域の決定と画像切り出し

(a)
(b)
(c)
(d)
(a)：関心領域を配置，(b)：胸部 X 線像上の関心領域(c)：左肺境界マスク画像上の関心領域(d)：切り出し画像

本論文では，関心領域中に左肺境界が存在する事を想定しているため，以下の①と②の画像において，左肺境界を含む
よう関心領域を配置する．
① 学習に使用する胸部 X 線像，正解である左肺領域マスク

図 3 学習のための関心領域切り出し例

205

外接矩形の情報を用いて 4 つの領域ごとに関心領域の位置とサイズを決める．データ数を増やす為，各関心領域を移動させながら，対応する領域を学習用の胸部 X 線像と左肺境界マ
スク画像から画像として切り出す（図 3）．それぞれの画像の集合を ROI_A1～4 と ROI_B1～4 とする．

(a) パーツ毎の抽出結果

次に，②に対する処理について述べる．2.1）より求まる左(b) 結合結果

図 4 左肺境界の結合

肺領域画像の左肺領域マスク画像から作成する左肺境界マ
スク画像の輪郭座標情報から輪郭の外接矩形を求める．外接矩形の情報を用いて 4 つの領域ごとに関心領域の位置とサイズを決める．対応する領域をテスト用の胸部 X 線像から画像として切り出し，その画像の集合を ROI_C1～4 とする．

図 53）左肺境界の学習と検出

Dice 係数の度数分布

まず，ROI_A1～4 と ROI_B1～4 をセットにして対応する 4 つの領域毎の U-Net1～4 に入力し，それぞれで学習を行う．次に，
ROI_C1～4 を対応する学習済みの境界抽出モデルに入力する．
領域毎に抽出される境界を結合し左肺境界とする（図 4）．

(a) 正解(b) 検出結果(1) Dice 係数 0.764

正解画像 A と U-Net の出力画像 B との類似度を評価指数とする Dice 係数（式 1）によって，提案手法を評価する．
Dice 係数 = (2×|A∩B|) ／ (|A|+|B|)

図 6

(1)

(c) 正解(d) 検出結果(2) Dice 係数 0.427

Dice 係数が高かった例(1)と低かった例(2)

また，4 つの領域毎に，正しい左肺境界と提案手法によって検出される左肺境界を比較し，正位置に途切れなく検出できている場合は good，その他の場合は poor として評価する．

3. 実験(a) JPCLN006

実験では，文献［4］の胸部 X 線像 247 枚を用いた．正解(b) JPCLN024

データとしての各マスク画像には，SCR データベース［5］図 7 左肺境界が途切れてしまった検出例を利用した．性能評価のために，k-分割交差検証を行った．

表 1 抽出したパーツ毎の左肺境界の評価結果

実験の結果，Dice 係数の平均値は 0.644 となった．図 5 にDice 係数の度数分布を，図 6 に Dice 係数が高かった例と低かった例を示す．また，表 1 にパーツ毎に正しい左肺境界と

評価

top

bottom

right

left

good

49.4%

37.7%

95.0%

55.9%

poor

50.6%

62.3%

0.5%

44.1%

提案法によって抽出した左肺境界を比較した時の評価結果を示す．good の平均が 59.5 %となった．poor では全く境界

利益相反の有無

検出できていない画像は少なく，境界が途切れていても，直なし

線や曲線で容易に補間できる程度のものであった（図 7）．

文献［1］三友英紀，中山富雄，芦澤和人，他：アンケートによる検診胸部 X
線写真読影体制の全国実態調査．日本肺癌学会肺がん検診委員会
58:243-251, 2018［2］永田亮一，川口 剛，秋吉孝俊，他：胸部 X 線写真からの肺結節自動検出のためのテンプレートマッチングを用いる偽陽性削減法，第32 回日本医用画像工学大会予稿集, pp1-11, 2013［3］近藤堅司，小澤 順，清野正樹，他：U-Net を用いた胸部 X 線画像からの解剖学的構造の領域抽出，人工知能学会全国大会（第 32 回）
2J4-04:1-4, 2018［4］日本放射線技術学会：標準デジタル画像データベース．1997［5］Ginneken B, Stegman M, Loog M: Segmentation of anatomical structures in

4. まとめ胸部 X 線像中に配置した関心領域から U-Net を用いて左肺境界を検出する手法を提案した．線構造の場合，正位置であっても線の太さが異なれば Dice 係数の値が低下するため，
Dice 係数の平均値 0.644 は低い値ではないと考える．実験結果から，提案手法はある程度有効な手法であると考えられる．
今後，検出が難しい部位は他の手法で補たり，途切れた境界

chest radiographs using supervised methods: a comparative study on a public

線を繋げることで，左肺境界の検出精度を向上して行きたい．

database. Medical Image Analysis 10:19-40, 2006

206

OP12-3

3DU-Net による
非造影 CT 画像の大動脈・冠動脈石灰化の検出と分類
庄野未彩季*1 河田 佳樹*2 杉浦寿彦*3
田邊信宏*3 丸茂一義*4 金子昌弘*4 仁木 登*5*1

徳島大学大学院創成科学研究科理工学専攻
徳島県徳島市南常三島町１丁目１番地
c612336006@tokushima-u.ac.jp*2

徳島大学ポストフォトニクス研究所 *3 千葉大学 *4 東京都予防医学協会 *5(株)医用科学研究所
By 3DU-Net Detection and classification of aortic andcoronary calcification on non-contrast-enhanced CT images
Misaki SHONO*1

Yoshiki KAWATA *2 Toshihiko SUGIURA*3

Nobuhiro TANABE*3 Kazuyoshi MARUMO*4 Masahiro KANEKO*4 *Noburu NIKI*5*1

Graduate School of Science and Technology for Innovation, Tokushima University*2*3

Chiba University

Institute of Post-LED Photonics, Tokushima University*4

Tokyo Preventive Medicine Association *5 Medical Science Insitute*

要旨：大動脈・冠動脈の石灰化によって引き起こされる心疾患の死亡率は悪性新生物に続き第 2 位を占めている. 心疾患は日本において主な死因の 1 つとされる疾患であり, 早期発見・早期治療を受けることが必要とされている. この解析には正常 100 例と慢性血栓塞栓性肺高血圧症の 22 例の非造影 CT 画像を用いる. 本報告では, U-Net による非造影 CT 画像から大動脈・冠動脈石灰化を抽出し, その結果を用いて, 心房・心室, 大動脈・肺動脈の情報をもとに大動脈・冠動脈石灰化の検出・分類結果を示す.
キーワード：CT，CAD，医用画像処理

1.

はじめに

石灰化は, 動脈にカルシウムが沈着している状態のことであり, 動脈硬化の場合に見られ, 加齢とともに多く見られる. 動脈硬化が引き起こす疾患は心疾患であり, 心疾患の死
亡率は悪性新生物に続き第 2 位を占めており, 年々増加傾向にある.
そこで本研究では, 正常例と慢性血栓塞栓性肺高血圧症例における冠動脈・大動脈石灰化の特徴を解析し, 縦隔領域にマスクをかけ, U-Net を用いて冠動脈・大動脈石灰化の自動検出法を構築することを目標とする.[1]

2.

図１

CT 画像

東京都予防医学協会で撮影された正常 100 例と千葉大学で撮影された慢性血栓肺高血圧症の 22 例を用いた.東京都予防医学協会から提供を受けた非造影 CT 画像は, キャノンメディ
カルシステムズの 32 マルチスライス CT システムで撮影され,撮影条件は, 管電圧 120kV, 管電流 30mA, 再構成圧 1.0mm で
あり, 千葉大学から提供を受けた非造影 CT 画像は, キャノン
メディカルシステムズの 320 列エリアディレクターCT システ
ムで撮影され, 撮影条件は, 管電圧 120kV, 管電流 112-295mA,
再構成圧 0.5mm である.大動脈石灰化と冠動脈石灰化の非造影
CT 画像を図１, 図２に示す.

3.

大動脈の石灰化図２

冠動脈の石灰化手法

図 3 のフローチャートの手順でこれらの非造影 CT 画像から(1)学習データの作成,(2)縦隔領域の学習,(3)非造影 CT 画像に縦隔領域のマスクをかけ, 冠動脈・大動脈の学習,(4)抽出した結果を用いて, 冠動脈・大動脈石灰化の検出・分類結果を示
す.

207

図4

(a) 非造影 CT 画像     (b) 非造影 CT 画像

図  冠動脈・大動脈石灰化の抽出手順
 学習データの作成
冠動脈・大動脈石灰化をマニュアルで抽出する石灰化は日本心臓協会で &7 値 +8 以上と定義されているため &7
値 +8 以上を抽出し 冠動脈・大動脈石灰化にそれぞれ異なるラベル番号付けを行い学習・評価データを作成した縦隔領域は)HOVRQ による縦郭区分を用いて胸椎  番から  番(c) 大動脈石灰化の出力画像  (d) 冠動脈石灰化の出力画像
までを縦隔領域と定義しラベル付けを行なった>@ 縦隔領域の学習
5. まとめ非造影 &7 画像と作成した縦隔領域のラベル画像を教師データとし症例ごとにトレーニングデータバリデーション
本報告では マニュアルで冠動脈・大動脈の石灰化 縦郭データ テストデ ータ  にわけデータサイズ ×
領域の学習データを作成した後 8QHW を利用して 縦郭領
 SL[HO エポック数 800 回で学習させ, 抽出を行った.
域 冠動脈・大動脈の石灰化の抽出を行った今後の課題とし
 非造影 &7 画像に縦隔領域のマスクをかけ 冠動脈・大動て 症例数を増やし 有用性の高いデータベースの作成を目
脈の学習
指す
非造影 &7 画像と作成した縦隔領域のラベル画像に冠      
動脈・大動脈のラベル画像を加え教師データの入力を非造影&7 画像 縦隔のラベル画像の  入力とし 縦隔領域の学習と利益損反の有無
同様の手順で学習を行なった
なし
 冠動脈・大動脈の検出・分類
文 献
出力画像を用いて心房・心室大動脈・肺動脈の情
[1]
村田
喜代史,
村上
貞之:
胸部の
CT 第 3 版 SS
報をもとに冠動脈・大動脈の検出・分類を行う
[2] H. Suzuki, Y. Kawata, N.Niki et al: Segmentation of aorta and main pulmonary artery

4. 抽出結果of non-contrast CT images using U-Net for chronic thrombotic pulmonary hypertension:

テストデータを用いて評価を行なった D  E 非造影 &7
画像 F 大動脈石灰化の出力画像 G 冠動脈石灰化の出力
画像を図  に示す 縦隔領域の抽出精度は GLFH 値 ±を示し冠動脈・大動脈の石灰化の抽出精度は GLFH 値 ± を示した図  F の例では器官の軟骨部の誤抽出が見られた

Evaluation of robustness to contacts with blood vessels. Vol

208

1203325-, pp1-5, 2022

OP12-4
2.5 次元特徴抽出及び 3 次元特徴選択による COVID-19 自動分類モデルの汎化性能に関する検討
遠田 涼*1，伊東 隼人*1，小田 昌宏*2,1，林雄一郎*1，大竹 義人*3,4，橋本
明石 敏昭*6，青木 茂樹*6，森 健策*1,7,4

正弘*5，

*1

*2
*3

*5

名古屋大学大学院情報学研究科
名古屋大学情報連携推進本部情報戦略室

奈良先端科学技術大学院大学先端科学技術研究科*4
国立情報学研究所ビッグデータ研究センター

慶應義塾大学医学部，*6 順天堂大学医学部，*7 名古屋大学情報基盤センター
Study on generalization ability for COVID-19 automated classification modelwith 2.5D feature extraction and 3D feature selection
Ryo TODA*1，Hayato ITOH*1，Masahiro ODA*2,1，Yuichiro HAYASHI*1，Yoshito OTAKE*3,4，
Masahiro HASHIMOTO*5，Toshiaki AKASHI*6，Shigeki AOKI*6，Kensaku MORI*1,7,4*1
Graduate School of Informatics, Nagoya University*2*3

Information Strategy Office, Information and Communications, Nagoya University
Graduate School of Science and Technology, Nara Institute of Science and Technology*4

Research Center for Medical Bigdata, National Institute of Informatics*5
Keio University School of Medicine*6
School of Medicine, Juntendo University*7
Information Technology Center, Nagoya University

要旨：本稿では，2.5 次元の特徴抽出及び 3 次元の特徴選択による COVID-19 自動分類用 CNN を提案し，その汎化性能を複数のデータセットを用いて検証する．新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の診断において，胸部 CT 検査は不可欠であるが，CT 画
像の読影は放射線科医らにとって負担が大きく，コンピュータ支援診断技術の開発が求められている．COVID-19 の流行初期から様々な自動分類モデルが提案されてきたが，その多くは小規模な内部データセットで分類性能を検証するに留まっており，汎用的なモデルは少数である．本研究では，2 次元及び 3 次元の特徴抽出器を組み合わせることで過学習を抑制した 2.5 次元の CNN と，抽出された特徴から重要なパターンのみを選択する 3 次元の attention 機構を有する分類モデルを提案し，その汎化性能を検証する．
提案モデルを含めて 6 種類のモデルを用いた比較の結果，提案モデルは複数のデータセットで安定した分類性能を示した．
キーワード：COVID-19，分類，CNN，Attention 機構，汎化性能

1. はじめに

2. 手法

2019 年末に報告され，世界中で爆発的に流行している新型本研究で使用する 2.5 次元 CNN[3]は，192×192×64 ボクセ

コロナウイルス感染症（COVID-19）に関して，その診断を支ルの 3 次元胸部 CT 画像を入力とし ，入力された症例が援すべく，CT 画像を対象とした様々な分類モデルが提案され

COVID-19 典型例であるか，非典型例であるかを出力する．

てきた[1]．しかし，こうしたモデルの大部分は，非公開の小axial，coronal，sagittal の各スライスについて特徴抽出を行っ規模データセットを用いて訓練されており，公開データセッ

たのち，各断面の特徴マップを結合し，3 次元での特徴抽出

トを用いた評価も不十分であることから，汎化性能が低い可を行う．抽出された特徴について attention 機構を通じて重要能性が高いとの指摘がある [2]．

な特徴を選択する．Attention 機構は，一般画像を対象とした 2

本稿では，2 次元及び 3 次元の特 X 徴抽出器を組み合わせる

次元の手法[4]を 3 次元に拡張したもので，重要なパターンをことで過学習を抑制した 2.5 次元 CNN と，抽出された特徴か選択する channel attention と，空間上の重要な位置に高い重みら重要なパターンのみを選択する 3 次元の attention 機構を有を設定する spatial attention から構成される．前者は 3 層のニュ

する分類モデルを提案し，その汎化性能を複数の胸部 CT 画像

ーラルネットワーク，後者は浅い CNN により実現できる．

データセットを用いて検証する．

Attention 機構によって選択された特徴に基づき，COVID-19 典

209

型及び非典型の分類を行う．

JPMJSP2125 の助成を受けたものです．

3. 実験及び結果

利益相反の有無なし

国内の複数医療機関で撮像された 1,507 症例の胸部 CT 画像で構成される内部データ及び 2 種類の公開データ[5,6]を使用

文した．内部データは，北米放射線学会が定める COVID-19 典

献［1］Kanne J, Bai H, Bernheim A et al: COVID-19 Imaging: What We Know Now

型度分類[7]に従い，放射線科医によって 4 カテゴリのラベル

and What Remains Unknown. Radiol 299(3):E262-279, 2021.

［2］Roberts M, Driggs D, Thorpe M et al: Common pitfalls and recommendations for

付けが行われている．典型度上位及び下位の各 2 カテゴリを

using machine learning to detect and prognosticate for COVID-19 using chest

それぞれ COVID-19 典型，非典型と扱った．公開データはradiographs and CT scans. Nat Mach Intell 3: 199-217, 2021.

COVID-19 確定症例と正常症例で構成され，前者を典型，後［3］Oda M, Zheng T, Hayashi Y et al: Automated classification method of COVID-19

者を非典型とした．モデルの学習は内部データの一部を用い

cases from chest CT volumes using 2D and 3D hybrid CNN for anisotropic
volumes. Proc SPIE Med Imag 12033: 1203309, 2022.

て行い，検証データでの分類性能によりパラメータを決定し［4］Woo S, Park J, Lee JY et al: CBAM: Convolutional Block Attention Module.
Proc ECCV: 3-19, 2018.
［5］Afshar P, Heidarian S, Enshaei N et al:COVID-CT-MD, COVID-19 computed

た．残る全データは評価のみに使用した．データセットに関する詳細を表 1 に示す．

tomography scan dataset applicable in machine learning and deep learning. Sci

学習には Adam を用い，初期学習率 1.0×10-4，以降 10 エポ

Data 8: 1-8, 2021.

ック毎に学習率を 0.85 倍に減少させた．学習回数は 100，ミ［6］Rahimzadeh M, Attar A, Sakhaei S: A fully automated deep learning-based
network for detecting COVID-19 from a new and large lung CT scan dataset.

ニバッチサイズは 16 である．

Biomed Signal Process Control 68:102588, 2021.

比較手法として，(a) 提案モデルから attention 機構を除いた［7］Simpson S, Kay F, Abbara S et al: Radiological Society of North America Expert

モデル（2.5D），(b) 提案モデルの特徴抽出過程に attention 機構

Consensus Document on Reporting Chest CT Findings Related to COVID-19:
Endorsed by the Society of Thoracic Radiology, the American College ofを 4 か所追加したモデル（2.5D + 5attn），(c)2 次元特徴抽出器

Radiology, and RSNA. Radiol Cardiothorac Imaging 2: e200152, 2020.

を持たない 3 次元 CNN（3D）[3]，(4) 3 次元 CNN に attention［8］Toda R, Oda M, Hayashi Y et al: Improved method for COVID-19 classification

機構を加えたもの（3D + attn），(5) 2.5 次元 CNN のアンサンブ

of complex-architecture CNN from chest CT volumes using orthogonal ensemble
networks. Proc SPIE Med Imag 12465: 124650D, 2023.

ル学習（2.5D + ens）[8]の 5 種類のモデルを使用した．
評価のため感度，特異度に基づき ROC 曲線を作成した．全表1

評価データの分類結果から作成した ROC 曲線を図 1 に示す．

3 種類のデータセットの詳細提案手法（Proposed）が最も良好な結果を示した．
内部データ

4. 考察

用途

典型

非典型

合計

学習

596

368

964

検証

149

92

241

評価

187

115

302

図 1 より，2.5 次元構造，attention 機構のいずれも汎化性能

公開データ 1[5]

評価

169

76

245

の向上に寄与していることが推測される．一方で，attention

公開データ 2[6]

評価

95

282

377

機構を多数設けた場合には，分類に有効な特徴抽出が行われる前に特徴選択が行われることにより，性能が低下していると考えられる．

5. まとめ
本稿では，COVID-19 自動分類用 CNN を提案し，その汎化
性能を 3 種類のデータセットにより検証した．提案 CNN は 6
種類のモデルの中で最も良好な汎化性能を示したことから，2次元・3 次元を組み合わせた特徴抽出及び 3 次元での特徴選択の有効性が示唆された．
謝辞
図1

本研究の一部は NICT 222A03，JSPS 科研費 JP21K19898，
JP26108006，JST

CREST

JPMJCR20D5，JST

SPRING

210

全評価データにおける ROC 曲線の比較

OP12-5
3 次元 CT 画像を用いた 2 段階 3D U-Net によるじん肺粒状影抽出法
松廣 幹雄*1 新居 蓮人*2 河田 佳樹*2
大塚 義紀*3 岸本 卓巳*4 芦澤 和人*5 仁木 登*6*1

鈴鹿医療科学大学保健衛生学部 *2 徳島大学大学院理工学研究部*3
北海道中央労災病院 *4 岡山ろうさい病院 *5 長崎大学病院 *6 株式会社医用科学研究所
Detection of micronodules in pneumoconiosis of 3D CT images using two-stage 3D U-Net
Mikio MATSUHIRO*1，Rento NI*2，Yoshiki KAWATA*2 Yoshinori OHTSUKA*3，Takumi
KISHIMOTO*4，Kazuto ASHIZAWA*5，Noboru NIKI*6*1
Suzuka University of Medical Science *2 Tokushima University *3 Hokkaido Chuo Rosai Hospital*4

Okayama Rosai Hospital *5 Nagasaki University *6 Medical Science Institute Inc

要旨：じん肺は粉塵を吸い込むことで起こる職業性呼吸器疾患である．国内では年間 24 万人がじん肺と診断されている．病型 1/0
以上のじん肺は労災認定の対象となるため，0/1 と 1/0 を区別することが重要である．じん肺の病型分類には X 線写真が使われている．じん肺の診断において粒状影の認識は重要であり，3 次元 CT 画像はより正確に粒状影を検出できるため診断に有用である．
我々は直径 2.5mm 以上の粒状影の数がじん肺の診断に有用であることを報告した．本報告では 2 段階に 3D U-Net を用いて 3 次元
CT 画像から直径 2.5mm 以上の粒状影を検出する方法を提案する．本手法は，3D U-Net を利用して，トレーニングデータを用いて胸壁周辺の粒状影の学習，縦隔周辺の粒状影の学習，粒状影・肺血管の学習を行う．3 つの 3D U-Net をトレーニングデータに適用し、抽出した粒状影を入力して再び学習する．4 つの 3D U-Net により CT 画像より高精度に粒状影を抽出した．
キーワード：CT，3D U-Net, じん肺

1. 目的

電圧 120kV，ピクセルサイズ 0.625mm～0.781mm)，再構成関数
FC52 である．

じん肺は，粉塵を肺に吸い込むことによって起こる職業性呼吸器疾患であり，日本では年間 30 万人の方が放射線じん肺検

3 次元 CT 画像中の粒状影は，手動で抽出した．表示はウィ

診を受けている[1]．じん肺の診断には単純 X 線画像が使用さ

ンドウレベル 500，ウィンドウ幅 1500 に設定した．読影は，れ，病型区分がある[2]．病型 1/0 型以上は労働災害として認定

右肺尖，右肺底，左肺尖，左肺底の順で行った．この手順を 2

される対象となるため，病型 0/1 型と病型 1/0 型を正確に診断～3 回繰り返した．

することが重要である． そのために，軽度のじん肺に見られ

厚生労働省のガイドラインに基づき，医師が診断したじん肺る粒状影を定量化することが重要である．3 次元 CT 画像は，

は，0/0，0/1，1/0，1/1，1/2，2/1，2/2，2/3，3/2，3/3，3/+，4A,

単純 X 線画像よりも粒状影を検出する感度が高い．以前，3 次

4B，4C の 15 ステージ．タイプ 0/1，1/0，1/1，1/2，2/1 の 14

元 CT 画像を用いてじん肺の重症度を定量化するために，肺結症例をトレーニングデータとして使用した．

節の大きさと頻度の関係が報告された[3][4]．また，マニュア

GPU（QuadroGV100（32GB）；NVIDIA）を搭載したコンピュ

ルデータベースから得られた 2.5mm 以上の微小結節の大きさータを使用した．機械学習用のライブラリとして，Pytorchと数が，じん肺のタイプ分類に有用であることが報告されてい1.9.0+cu111 と Monai 0.7.0 を使用した[6]．

る[5]．ここでは，3D U-Net[4]を用いて，3 次元 CT 画像から

3. 手法

2.5mm 以上の微小結節を高精度で検出する方法を提案する．

3 次元 CT 画像から 3D U-Net によって粒状影抽出を行うが，2. CT 画像

粒状影ラベルを用いて直接学習すると胸壁周辺，縦隔周辺の粒本研究で用いる CT 画像は GE LightSpeed VCT，CANON

状影抽出が不足し，粒状影の過抽出が現れることが実験的に分Aquirion PRIME で撮影された．GE LightSpeed VCT の撮影条件かったため 4 つの 3D U-Net を学習する．学習にはトレーニン

は通常線量撮影の CT 画像(再構成間隔 1.25mm，スライス厚

グデータを用いる．

1.25mm, 管電流 167～698mA，管電圧 120kV，ピクセルサイズ

1)4 つの 3D U-Net の学習

0.527mm～0.742mm)，再構成関数 LUNG である．

3D U-Net.1 胸壁周辺の粒状影を用いた 3D U-Net の学習

CANON Aquirion PRIME の撮影条件は通常線量撮影の CT 画

事前に用意した肺野・胸壁の情報を用いて胸壁から 10mm 以像(再構成間隔 1.0mm，スライス厚 1.0mm, 管電流 240mA，管内の粒状影のみを取り出し正解として，3 次元 CT 画像を用い211

て 3D U-Net の学習を行う．

5. まとめ

3D U-Net.2 縦隔周辺の粒状影を用いた 3D U-Net の学習

部位別に分けた粒状影，肺血管と共に学習した粒状影を用いて 3D U-Net を学習することで粒状影を抽出することができた．
抽出した粒状影を画像として用いて学習することで過抽出を減らすことができた．

事前に用意した肺野・縦隔の情報を用いて縦隔から 10mm 以
内の粒状影のみを取り出し正解として，3 次元 CT 画像を用いて 3D U-Net の学習を行う．
3D U-Net.3 粒状影・肺血管を用いた 3D U-Net の学習

利益相反の有無

粒状影をラベル番号 1,事前に準備した肺血管領域をラベルなし．

番号 2 とし正解として，3 次元 CT 画像を用いて 3D U-Net の文学習を行う．

献［1］厚生労働省，"第 24 回労働政策審議会安全衛生分科会じん肺部会 じん肺健康管理状況," 2023.
［2］滝島任，中村雅夫，千代谷慶三著，"じん肺患者の呼吸機能検査ハンドブック," 1990.
［3］H., Suzuki, M., Matsuhiro, Y., Kawata, N., Niki, K., Kato, T., Kishimoto, K.,
Ashizawa: Computer aided diagnosis for severity assessment ofpneumoconiosis using CT images. Proceedings for Medical Imaging - SPIE,
vol. 9785, pp. 978531 (2016)［4］K., Hino, M., Matsuhiro, H., Suzuki, Y., Kawata, N., Niki, K., Kato, T.,
Kishimoto, K., Ashizawa: Quantitative assessment for pneumoconiosis
severity diagnosis using 3D CT im-ages. Proceedings for Medical Imaging SPIE, vol. 10575, pp. 105753J-1-6 (2018)［5］Çiçek, Ö., Abdulkadir, A., Lienkamp, S. S., Brox, T., Ronneberger, O.: 3D UNet: learning dense volumetric segmentation from sparse annotation.
International conference on medical image computing and computer-assisted
intervention, pp. 424-432. Springer, Cham (2016)［6］MONAI Homepage, https://monai.io / 2023/5/30

トレーニングデータの 3 次元 CT 画像に対して 3D U-Net.1～
3D U-Net.3 を適用し，粒状影抽出を行いマージする．この画像
を粒状影画像とする．
3D U-Net.4 粒状影を用いた 3D U-Net の学習
粒状影を正解として，3 次元 CT 画像と粒状影画像を用いて
3D U-Net の学習を行う．
2)4 つの 3D U-Net による粒状影抽出
3 次元 CT 画像に対して 3D U-Net.1～3D U-Net.3 を適用し，粒状影抽出を行いマージする．この画像を粒状影画像とする．
3 次元 CT 画像と粒状影画像に対して 3D U-Net.4 を適用して粒状影抽出結果を得る．

4. 結果
テストデータに対して粒状影抽出を行った．図 1 に抽出結果の 3 次元表示を示す．

図 1 粒状影抽出結果

212

OP1 -6
Soft-boundary を導入した SVDD-AE による胸部 CT 画像の異常検知
GAO Zhihui*1，中山 良平*１，檜作 彰良*１，木戸 尚治*２
*1
立命館大学大学院 理工学研究科*2
大阪大学大学院 医学系研究科人工知能画像診断学共同研究講座
Anomaly Detection for Lung CT Images Using SVDD-AE with Soft-boundary
Zhihui GAO*1，Ryohei NAKAYAMA*1，Akiyoshi HIZUKURI*1，Shoji KIDO*2*1
Graduate School of Science and Engineering, Ritsumeikan University*2
Department of Artificial Intelligence Diagnostic Radiology, Osaka University Graduate School of Medicine
要旨：医用画像上の病変は，しばしば正常構造に似た信号パターンをもつ．したがって，Variational AutoEncoder（VAE）などの異常検知モデルによる画像再構成において，正常構造だけでなく病変も復元される問題がある．そこで本研究では，潜在空間の正常と異常の潜在変数分布を遠ざける学習を導入した AE を構築し，胸部 CT 画像における病変検出に適用する．実験試料は，胸部 CT 画
像 850 症例（正常：650 症例，異常：200 症例）である．提案手法では，まず正常症例だけを用いて，サポートベクトルデータ記述法により，正常の潜在変数を潜在空間上で可能な限り小さな超球内に収まるように学習する．次に少量の異常症例を用いて，正常と異常の潜在変数分布が離れるように学習する．そして，潜在変数から再構成した画像と入力画像の差および潜在変数と超球の中心との距離に基づき，病変を検出する．提案手法による AUROC は 0.69 で，従来手法である VAE（0.58）より高い結果が得られ，その有用性が示唆された．
キーワード：異常検知，CT 画像，SVDD-AE

1. はじめに

2. 実験試料

近 年 ， 病 変 の 早 期 発 見 を 目 的 と し た CT （ Computed

実験試料は，検診で撮影された 850 症例（正常：650 症例，

Tomography）による検診が実施されている．CT 検査では受診

異常：200 症例）の胸部 CT 画像である．画像サイズは 512×

者から多くのスライス画像が取得されるため，読影医にとって512 画素で，スライス画像数は 72～124 枚，濃度分解能は 12

大きな負担となっており，AI（Artificial Intelligence）による病

bit である．本研究では，提案手法の学習用に 550 例（正常：変の自動検出技術の開発が望まれている．

500 例，異常：50 例），検証用に 100 例（正常：50 例，異常：50 例），評価用に 200 例（正常：100 例，異常：100 例）を使用

これまでに提案された病変検出法の多くは，AI に対象病変の画像特徴を学習させる手法である．このアプローチは，対象した．

病変が含まれる異常画像を大量に収集しなければならないこと，また，対象病変しか検出できないことが問題であった．一3. 方法

方，異常検知のアプローチは正常構造を学習させるため，大量

1）SVDD-AEの異常画像を収集する必要がなく，また，正常構造と異なる部

図 1 に SVDD-AE のネットワーク構造を示す．SVDD は，固位を検出するためすべての病変を検出対象とすることが可能

定のカーネル関数を用いて入力画像を潜在空間に射影し，潜在である．

空間上で正常と異常を分離する手法である．本研究では，固定VAE（Variational AutoEncoder）は異常検知によく用いられるのカーネル関数の代わりに学習可能なエンコーダを用いることにより，よりデータに適した射影変換を行う．

生成モデルであるが，ガウス分布に基づく潜在変数から画像を再構成するため，再構成画像がボケる問題がある［1］．また，医用画像上の病変はしばしば正常構造と似た信号パターンをもつため，再構成画像において病変も復元される問題がある．
そこで本研究では，ガウス分布の代わりに Soft-boundary を導入した SVDD-AE（Support Vector Data Description-AutoEncoder）を構築し，再構成画像の復元精度を改善した胸部 CT 画像の異常検知（病変検出）アルゴリズムを提案する．また，潜在空間の正常と異常の潜在変数分布を遠ざける学習を導入することにより，病変の再構成を抑制し，異常検知精度を改善する．

図 1：SVDD-AE のネットワーク構造

213

Soft-boundary を導入した SVDD-AE では，まず，エンコーダ

表 1：提案手法と VAE による異常検知精度の比較

で入力画像を潜在変数に次元圧縮し，潜在空間に射影する．こ

正診率

感度

特異度

AUC

VAE

0.61

0.72

0.50

0.58

SVDD-AE

0.64

0.65

0.63

0.69

こで，正常画像の潜在変数が出来るだけ小さな超球内に射影されるように制御する．そして，射影された潜在変数から，デコーダで入力画像を復元する．提案モデルは超球内の潜在変数から入力画像が復元できるように学習するため，超球外にある潜入力画像

在変数からは正確な復元が出来ない．したがって，異常画像を

VAE

再構成画像
SVDD-AE

入力すると異常（病変）を減弱した画像が復元される．本研究では，入力画像と再構成画像の差および射影した潜在変数と超正常球の中心との距離に基づき，異常検知を行った．
2）超球の中心決定
正常の潜在変数だけを含む初期超球の中心を決定するため，
式（1）を用いて，学習用正常画像による AE の事前学習を行異常った．そして，学習済みのエンコーダに学習用正常画像を入力し，潜在変数の平均を超球の中心と決定した．
𝐿𝑜𝑠𝑠1 = (𝑥 − 𝑥 ′ )2 + 1000 ∗ 𝑀𝑆_𝑆𝑆𝐼𝑀(𝑥, 𝑥 ′ )図 2：提案手法と VAE による再構成画像の比較(1)

第一項は入力画像𝑥と再構成画像𝑥 ′ の二乗誤差で，第二項はであり，VAE（61%，72%，50%，0.58）より高かった．図 2 にMulti Scale Structural Similarity である．

提案手法と VAE による再構成画像の比較を示す．提案手法，

3）SVDD-AE の学習

VAE ともに，再構成画像において異常部位（矢印部）は復元さ学習済みの AE のパラメータを SVDD-AE のネットワークのれなかったが，VAE は正常構造も復元できなかった．提案手法

初期パラメータとした．式（2）を用いて，正常の潜在変数をによる再構成画像はボケが抑制され，正常構造をより正確に復含む超球を最小化した．
𝐿𝑜𝑠𝑠2 = 𝐿𝑜𝑠𝑠1 + 𝑅2 +1
𝑣𝑛

元できることが確認された．
∑𝑛𝑖 max {0, ‖𝑧 − 𝑐‖2 − 𝑅 2 }(2)

CT 画像に含まれる臓器の位置や形状は大きく異なるため，第一項は再構成精度に関する項であり，第二項は超球の半径𝑅ガウス分布からサンプリングされた潜在変数に基づき画像をを最小化する項である．また，第三項は潜在変数𝑧と超球の中再構成するのは困難である．一方，Soft-boundary を導入した

心𝑐ととの距離が半径𝑅とより大きい場合にペナルティを与える項

SVDD-AE では，射影された正常の潜在変数を再構成に用いるである．𝑣はペナルティを調整する係数であり，𝑛は学習データ

ため，病変の再構成を抑制しつつ，正常構造をより正確に復元数である．そして，異常画像を含むすべての学習用画像をすることができたと考える．

SVDD-AE に入力し，超球外にある潜在変数に−1のラベルを付

5. まとめ与した．また，超球外にある潜在変数と同数の超球内にある潜在変数をランダムに選択し，+1のラベルを付与した．

本研究では，潜在空間において正常と異常の潜在変数分布を

SVDD-AE では，式（3）により，正常画像を超球内に，異常遠ざける学習を導入した AE を構築し，胸部 CT 画像上の異常

画像を超球から遠ざけるように学習する．
𝐿𝑜𝑠𝑠3 = 𝐿𝑜𝑠𝑠1 +1𝑛+𝑚∑𝑛𝑖=1‖𝑧 − 𝑐‖2 +1𝑛+𝑚

検知を行った．提案手法の AUC は，従来の VAE より高く，そ2 𝑦𝑗 (3)∑𝑚
𝑗=1(‖𝑧 − 𝑐‖ )の有用性が示唆された．

第三項で，𝑦𝑗 にラベル値を代入することにより，超球内にある潜在変数をより球心に近づけ，超球外にある潜在変数を球心か

利益相反の有無らより遠ざけるように射影する．𝑛はラベルがない潜在変数数

なし

であり，𝑚はラベルがある潜在変数数である．
文

献［1］Zhao S., Song J., Ermon S.: Towarsd Deeper Understanding of Variational
Autoencodering Models. arXiv: 1702.08658, 2017

4. 結果と考察
表 1 に提案手法と VAE による異常検知精度の比較を示す．

［2］Ruff L., Vandermeulen R., Goernitz N. et al.: Deep One-ClassClassification, Proceedings of the 35th International Conference on Machine
Learning Research, 80:4393-4402, 2018

提案手法の正答率，感度，特異度，AUROC（Area under the
Receiver Operating Characteristic curve）は 64%，65%，63%，0.69

214

OP13-2
胸部 MRI を用いた Radiomics の安定性評価
知樹*1,鎌田 洋*1, 岩澤 多恵*2
*1
金沢工業大学*2
神奈川県立循環器呼吸器病センター
Evaluation of Radiomics Stability Using Chest MRI
Mai TAKASE*1，Tomoki SAKA*1，Hiroshi KAMADA*1，Tae IWASAWA*2*1
Kanazawa Institute of Technology*2
Kanagawa Cardiovascular and Respiratory Center
高瀬真衣*1,坂要旨：Radiomics においては主に CT や PET が用いられているが、一方で MRI はその画像の不均一性が結果の安定性に影響を与える可能性があるため，一般的には用いられていない．本研究では MRI を用いた Radiomics の安定性の精査を目的とし，脊柱起立筋を対象として安定性を評価する手法を提案する．実験では，通常の T2 強調画像群と脂肪抑制した T2 強調画像群をそれぞれ 2 グループに分割し，機械学習手法を用いて特徴量を順位付けした．実験の結果，通常画像群では 2 グループ間で順位付けされた特徴量に有意差があり，脂肪抑制画像には有意差がないことが示唆された．これは脂肪抑制することで対象部位のコントラストがより豊かになり，結果として情報が増えたためと考えられる．今後はより大きなデータセットおよび信頼性の高いマスク画像を用いた検証が望まれる．
キーワード：Radiomics，MRI，脊柱起立筋，脂肪抑制画像，T2 強調画像

3．1 前処理1．はじめにRadiomics では，これまで S/N 比が高い CT や PET が用いら

まず，撮像した画像の脊柱起立筋および脳脊髄液に手動でベれてきたが，これらには放射線被曝という問題がある．一方，

ジェ曲線を描き，マスク画像を作成した（図 1）．すべての画像

MRI であれば患者にリスクを負わせることがない．しかしなの信号値から，最大値と最小値を取得し，それらの値を包含す

がら，MRI は装置や撮影条件によって画像に大きく差が生じるように全画像をウィンドニングした．次にウィンドニング後ることから，Radiomics に用いるためには再現性や安定性の課の画像と，マスク部の値を取得し，脳脊髄液の平均値を計算し題がある．MRI を用いた Radiomics の先行研究は複数存在する

た．この値を用いてすべての画像を正規化した．

が具体的な症例を対象としており，安定性が示されたわけではない．そこで本研究では，MRI で Radiomics を実行し，特徴量が安定していること，およびその条件の確認を目的とする．

2．手法とデータ
図 1 使用した画像（左）とマスク画像（右）の抜粋．

本研究では，病変部位ではなく「脊柱起立筋」を対象としてRadiomics を実行し，特徴量の安定性を評価する手法を提案す

3．2 実験

る．脊柱起立筋は胸部 MRI の軸断面像において一貫して観察可能であり，体動の影響を受けにくい部位である．さらに，筋

まず，通常画像群（以後 SP 群）と脂肪抑制画像群（以後 FS

肉と癌は両者とも「軟部組織」に分類され，その MRI 信号特群）に対して Pyradiomics[1]を用いた特徴抽出を行った．次に，性が類似する可能性があるため，脊柱起立筋を対象としてそれぞれの画像群を 2 つのグループ（以後 SP1,SP2,FS1,FS2）

Radiomics の安定性を確認することは意義深い．

にランダムに分割し，各グループに対して相関行列のクラスタ

実験データには，2020~2021 年に撮像された 77 セットの MRI

ーマップを作成した．その後，線形 SVM を使用して特徴選択を使用した．そこから気管支の分岐が不明瞭であった 7 セットを実施した．最後に，選択された特徴量の分布はグループ間にを除外し，残った 70 セット（M=21,F=18,Age:36~85）を使用し差がないとする帰無仮説を設定し Kruskal-Wallis 検定を行った．

た．このセットには通常の T2 強調画像と脂肪抑制付加 T2 強

4．結果

調画像が含まれていた．実験で使用した画像はすべて軸断面像検定の結果，SP 群では帰無仮説が棄却され，FS 群では棄却であり，スライスは気管支が分岐する直前のものであった．

されなかった．図 2 に FS1，図 3 に FS2 のクラスターマップを

3．実験示す．また，表 1 に FS1，FS2 の特徴量上位 10 選を示す．ク215

表 1 線形 SVM による FS2 の特徴量上位 10 選．

ラスターマップでは，ヒートマップの行と列を階層的クラスタ

FS1

リングで再配置し，似た特性を持つ行や列が近くに配置される.

FS2

1

firstorder_10percentice

gldm_LGLE2

gldm_LGLE

firstorder_10Percentile

3

firstorder_Median

glcm_JointAverage

4

firstorder_Minimum

gldm_LDLGLE

5gldm_LDLGLE

firstorder_Median6glcm_JointAverageglcm_Autocorrelation

7

firstorder_Mean

gldm_HGLE

8glcm_Autocorrelation

firstorder_Mean9gldm_HGLE

firstorder_RMS

10

glrlm_LGLRE

glrlm_LGLRE

6．まとめ
本研究では，MRI に対して Radiomics を実行し，取得した特図 2 FS1 のクラスターマップ．

徴量が安定していること，およびその条件を確認することが目的であり，脊柱起立筋を対象に Radiomics を実行する手法を提案した．実験では SP 群と FS 群に対して線形 SVM を用いて特徴を選択し，特徴量の安定性を精査した．実験の結果，グルー
プ間のランキングの帰無仮説は SP 群で棄却され，FS 群では棄却されなかった．脂肪抑制画像では，脂肪成分が通常に比べて低信号で描出されることにより，対象部位のコントラストが上がり，結果としてより多くの情報が得られたからと考えられる．
本実験は医学を専門としない者がマスキングを行ったが，今後は複数の専門医で合意したマスク画像を使用した再検証が望まれる．また，用いたデータセットが 70 セットと少ないた
め，大規模なデータセットで検証することが望ましい．
ただし，具体的な MRI 信号値が脊柱起立筋と特定の癌組織

図 3 FS2 のクラスターマップ．

で一致するかどうかは，多くの要素に依存する．これらの要素を考慮に入れながら，脊柱起立筋を通して Radiomics の再現性

5．考察と安定性を評価するこの手法は，Radiomics の信頼性を向上さ

表 1 より FS 群では９つの特徴が共通していること，また，せさらに癌患者に対する応用につながる可能性がある．

検定により FS 群はグループ間に差がなく，結果が安定していることがわかった．これはランダムなグループ分割を 10 回く

謝辞

りかえしても同様の結果が得られた．このことより，脂肪抑制

本実験は金沢工業大学および神奈川県立循環器呼吸器病セ

した T2 画像を用い，脳脊髄液で正規化を行った画像であれば，ンターの倫理委員会の承認のもと，個々の患者より書面による

MRI でも Radiomics の結果が安定することが示唆された．

同意書を得て行った．関係各位に深謝する．

また，FS 群の共通特徴量が SP 群（5 つ）より多かったのは，
脂肪抑制した T2 強調画像においては水成分を含む腫瘍や浮腫

利益相反の有無

等の信号が通常画像に比べ相対的に高くなることに起因するなしと考えられる．信号が相対的に高くなるということは，対象部位のコントラストが上がり，より多くの情報が得られたことを文意味する．したがって，通常画像よりも脂肪抑制画像を用いる

献［1］van Griethuysen, J. J. M., Fedorov, A., et al: Computational Radiomics System
to Decode the Radiographic Phenotype. Cancer Research, 77(21), 2017

ことで特徴選択の結果がより安定すると考えられる．

216

OP13-3
3 次元点群動画像を用いた顔の時系列変化の検出および非対称度評価
木原 成海*1，野元 菜美子*2，大河内 孝子*3，李 光旭*4, 中村 典史*2, 神谷 亨*1*1
九州工業大学大学院, *2 鹿児島大学大学院医歯学総合研究科,*3
国立病院機構鹿児島医療センター歯科口腔外科, *4 天津工業大学電子情報工学科
Detection of Temporal Change and Asymmetry Analysis of Face
from A Video Image of 3D Point Cloud*1
Narumi KIHARA ，Namiko KIMURA-NOMOTO*2，Takako OKAWACHI*3,
Guangxu LI*4, Norifumi NAKAMURA*2, Tohru KAMIYA*1*1
Kyushu Institute of Technology, *2 Kagoshima University,*3
National Hospital Organization Kagoshima Medical Center, *4 Tiangong University
要旨：口唇裂は, 胎児の成長過程で唇が正常に形成されないことによって生じる先天異常である. その外科手術は複数回に渡って行われるが, 顔の左右対称性の基準は曖昧で, 医師によって術後の評価が異なることが問題となっている. そこで本論文では, 3 次元
点群動画像を用いた顔の対称性解析を定量的に行う手法を提案する. 提案手法では, 3 次元点群データから顔のランドマーク座標を検出し, FPFH 特徴量を用いて異なるフレーム間で点のマッチングを行うことによって得られる, 各ランドマーク点の時系列変化を左右で比較する. また, マッチング結果を利用した口唇部領域の抽出, および分割を行い, 各小領域内の重心座標を左右で比較する.
最後に, これら二つの方法で得られる非対称度による定量評価を行う. 人工的な合成データによる実験の結果, マッチング誤差は0.09821 と小さく抑えられること, および人の主観的な感覚に類似する評価を行えることが確認できた.
キーワード：口唇裂, 3 次元点群データ, 対称性解析

1. 序論

2. 手法
1）疑似動画像データ

口唇裂は, 上口唇の両側, あるいは片側が正常に形成されないことによって生じる先天異常で, 披裂を治療するために生

実際の 3 次元点群動画像データを入手することが困難なた

後 3 か月頃に口唇の形成手術が行われる. しかし, 一度の手術

め, 疑似的に動画像を作成する. 動画像は静止画が時系列に連では顔の非対称性を完全に除去できない. そこで, 顔の左右差なったものであるため, 静止画の 3 次元点群データに少しずつを修正することを目的とした二次手術が症状の程度に応じて異なる変化を加えたデータを複数フレーム作成することによ行われるが, 顔の左右対称性の基準は曖昧であるため, 手術のり, 人工的に変形を加える. 本論文では, これを疑似動画像デ必要性に関する医師の見解は一致しないことがある[1]. 以上ータと呼ぶ. 以下でその作成方法を述べる.

の背景から, 顔の左右対称性を定量的に評価する方法の開発

はじめに, 細木[3]の手法を用いた顔の対称面を検出する.

が期待されている.

さらに, 得られた対称面が中心となり, かつ顔が正面を向くよ

従来手法では, 対称性の解析は 3 次元画像を用いて行われる

うな剛体変換行列を求め, 点群の座標を変換する.

ことが一般的である. さらに, 近年では, 時間軸を考慮したデ

次に, FFD(Free-Form Deformation)[4]を用いて点群に変形をータを用いた手法も提案されている. 例えば, Gattani[2]は,加える. 本論文では, 口唇裂の症状が口唇部に現れることを考DI4D(Dimensional Imaging)システムによって撮影された 3 次元

慮し, その周辺に変形を加える.

の動画像データから表情の動きを解析した. 静止画は人の表

疑似動画像データは 60 個の点群ファイルで構成されるもの

情の一瞬を切り取ったものである一方で, 動画像は表情の変とする. フレーム 1 はオリジナルの点群であり, それ以外の点化を記録できるため, より自然な状況における評価が可能と群には変形が加えられている. 疑似動画像データを最初からなる. しかし, この手法には, 顔のランドマーク点を手動で選時系列の順番で見ると, 顔が徐々に変形するように見える.

択するプロセスが存在する. 選択誤差は統計的に分析されて

2）ランドマーク点の時系列変化を利用した評価

いるが, 定量的な評価を行うためには, システムに人為的な要はじめに, 疑似動画像データの最初のフレームで Kazemi[5]素が存在しないことが望ましい. 以上の観点から, 本論文では,の手法を用いた顔のランドマーク点を検出する. この手法で3 次元点群動画像を用い, かつ人の介入を必要としない顔の対は 68 点のランドマークが検出されるが, 本論文では, 口唇部

称性評価手法を提案する.

に相当する 10 点を解析対象とする. これは, 変形領域に注目するため, および計算時間を削減するためである.

217

点群の重心座標を利用した非対称度

次に, ランドマーク点のフレーム間マッチングを行う. この処理では, 特徴量として FPFH[6]を用いる. FPFH は, 点群内の注目点における局所的な幾何学的性質を記述する. したがって, FPFH の差が小さい二点は, 類似した性質を持つ点であると見なすことができる. この性質を利用し, フレーム 𝑡 におけるランドマーク点の FPFH を基準として, フレーム (𝑡 + 1) で特徴量の差が最小となる点を探索することにより, 異なるフレームの同じランドマーク点を対応づける. 以上のマッチン
グ処理を 𝑡 = 1 から始めて帰納的に繰り返し, 全ての点群デー
タでランドマーク座標を決定する.

青：非対称な変形データ
橙：対称な変形データ
ランドマーク点の移動方向を利用した非対称度

最後に, ランドマーク点の時系列変化を利用した非対称度

図1

評価を行う. 時系列変化は, フレーム (𝑡 + 1) のランドマーク

非対称度のプロット図

座標から, それに対応するフレーム 𝑡 の座標を減算して得られるベクトル(シフトベクトル)で表現する. シフトベクトルは,非対称度評価の結果を図 1 に示す. 非対称な変形データでは各ランドマーク点の 1 フレーム後の移動方向を表す. したがっ非対称度が大きく, 対称な変形データでは非対称度が小さくて, 左右で対応するシフトベクトルを比較することにより, 時なり, 感覚的な評価に類似する結果となった. また, 非対称な系列変化の左右差を計算することができる. 左右差は 3 次元ベ

変形データに関して, 変形量の大きいデータでは非対称度がクトルで得られるが, その長さを評価の尺度として用いる. 評

大きくなることも確認できた.

価対象は 10 点であるため, 同様の評価が 5 回繰り返される.

3. 結論

したがって, その平均値を時系列変化の非対称度とする.
3）重心座標を利用した非対称度

本論文では, 3 次元点群動画像を用い, かつ人の手を必要とはじめに, 口唇部の領域を長方形で抽出する. さらに, 領域

しない顔の非対称度評価法を提案した. 実験の結果, FPFH にを10 × 10 に分割し, 各小領域内で点群の重心座標を計算する.

よるマッチングの有効性と, 非対称度評価の妥当性を確認す

次に, 重心座標を用いた非対称度評価を行う. 左右で対応することができた. 今後の課題は, マッチングアルゴリズムと評る小領域内の重心座標を比較し, その左右差を表す 3 次元ベク

価方法の改善, 実データへの応用である.

トルの長さを評価に用いる. 抽出領域は 100 個に分割されてい利益相反の有無

るため, 同様の計算が 50 回繰り返される. したがって, その平なし

均値を重心の非対称度とする.

文

3. 実験・考察

Lip Surgery. Part Ⅱ: Quantification of Nasolabial Movement”, Vol. 44, The Cleft
Palate Craniofacial Journal, 2007, pp.607-616.

前項で述べた手法を疑似動画像データに適用する. データ［2］ S. Gattani, X. Ju, T. Gillgrass et al., “An Innovative Assessment of the Dynamics

は 10 セット作成し, そのうち 5 セットは顔の右側だけに変形を加え,

献［1］ C. A. Tortman, J. J. Faraway, H. W. Losken et al., “Functional Outcomes of Cleftof Facial Movements in Surgically Managed Unilateral Cleft Lip and Palate Using

残り 5 セットは顔の両側に同量の変形を加えた.

4D Imaging”, Vol. 57, The Cleft Palate-Craniofacial Journal, 2020, pp.1125-1133.

全ランドマークのマッチング誤差の平均値は 0.09821 となり,

［3］ D. Hosoki, T. Kamiya, N. Kimura-Nomoto et al., “Symmetric Plane Detection andSymmetry Analysis from A 3D Point Cloud Data of Face”, International

小さく抑えられることが確認できた. 誤差は, 正解点とマッチ

Conference on Control, Automation and Systems, 2020, pp.402-406.

ング点間のユークリッド距離である. このことから, FPFH を［4］ T. W. Sederberg, S. R. Parry, “Free-Form Deformation of Solid Geometric
Models”, Vol. 20, No. 4, ACM SIGGRAPH Computer Graphics, 1986, pp.151-

比較することによるマッチングが有効であると言える. ただ160.

し, 本論文では 10 セットのデータそれぞれに対して 10 個のラ［5］ V. Kazemi, J. Sullivan, “One Millisecond Face Alignment with An Ensemble of

ンドマーク点, すなわち計 100 点でマッチングを行ったが, そRegression Trees”, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern
Recognition, 2014, pp.1867-1874.

の中の 4 点に関しては 2.9 を超える大きな誤差が発生した. そ［6］ R. B. Rusu, N. Blodow, M. Beetz, “Fast Point Feature Histograms (FPFH) for 3Dの理由として, FPFH を比較するだけの方法では不十分である

Registration”, International Conference on Robotics and Automation, 2009,

ことが考えられる. したがって, 他の特徴量の導入やアルゴリ

pp.3212-3217.

ズムの改善が今後の課題となる.

218

OP13-4

非侵襲的なドライバー遺伝子変異有無の識別のためのRadiomics 特徴量に基づく 2 クラス分類
渡邊 至恩*1，神谷 亨*1，寺澤 岳*2，青木 隆敏*2
*1
九州工業大学 〒804-8550 北九州市戸畑区仙水町 1-1
産業医科大学 〒807-8555 北九州市八幡西区医生ヶ丘 1-1
Two-class classification for non-invasive identification of the presence or absence*2of driver gene mutations based on radiomics features
Shion WATANABE*1，Tohru KAMIYA*1，Takashi TERASAWA*2，Takatoshi AOKI*2
Kyushu Institute of Technology
University of Occupational and Environmental Health*1*2

要旨：2021 年の日本人の死因はがんが約 27％を占めており，がんにおける部位別死亡率は肺がんの割合が最も高く，早期発見・早期治療が重要課題となっている．肺がんの治療方針決定に際し分子診断が推奨されているが，そのためには侵襲的な生検が必要である．そこで，ドライバー遺伝子変異の有無の識別を非侵襲的に行う CAD（Computer Aided Diagnosis）システムの開発を目標とした手法を提案する．本論文では Radiomics 特徴量と性別を説明変数とし，Null Importance により特徴量選択を行った後，LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）を用いた 2 クラス分類を行う．提案手法を医師の指導の元で作成した 175 症例のデータセットに適用した結果，AUC（Area Under the Curve）は 98.1%，Accuracy は 92.0%，真陽性率（TPR：True Positive Rate）は 88.1%，偽陽性率（FPR：False Positive Rate）は 4.39%を得た．
キーワード：Computer Aided Diagnosis，Machine Learning，Radiomics，Light Gradient Boosting Machine，Null Importance

1. 序論

2.2

Radiomics 特徴量2021 年の死因の約 27%ががんであり，がんにおける部位別Radiomics とは「放射線医学」と「多量の情報を系統的に死亡率では肺がんが最も高く，早期発見・早期治療が重要課題扱う科学」を組み合わせた造語のことで，放射線画像から形となっている．肺がんの治療方針決定に際し分子診断が推奨さ

状・強度・テクスチャなどの特徴を抽出・解析する手法であれているが[1]，そのためには侵襲的な生検が必要となる．CT 画る[7]．従来の生検による解析と比較して，患者への負担を抑像から肺がん病変のドライバー遺伝子（肺がん細胞の増幅に関えながら，腫瘍の高度な定量的特徴を抽出できるため，よりわる遺伝子）変異の有無を診断することが可能となれば，生検適切で正確な治療を行うことが可能になる．

による侵襲を伴わず，病理診断の時間を短縮したうえで，適切

2.3

特徴量選択

な治療の開始へつながる．これまでの先行研究において，CAD

特徴量選択とは，データセット内の特徴から有意な特徴の（Computer Aided Diagnosis）システムによるドライバー遺伝子

みを選択し，計算コストの削減や，不要なノイズデータへの変異の有無の識別に関する報告はあるものの，実用化には至っ

過学習抑制を行う手法である．本論文では，3D slicer の拡張ていない[2, 3]．

機能を用いて抽出した 851 個の Radiomics 特徴量から，識別

本論文では，CT 画像に性別を情報として加えた Radiomicsに有意な特徴量を選択するため，Null Importance という手法

を 用 い ， Null Importance[4] に よ り 次 元 削 減 を 実 施 し た 後 ，を採用する．Null Importance では，目的変数の値をランダム

LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）[5]を用いて遺伝子に 100 回シャッフルさせ，シャッフル前後の特徴量の重要

変異の有無を識別する手法を提案する．

度を比較することにより不要な特徴量の削減を行う．ここで，特徴量の重要度の算出には LightGBM を用いる．シャッフル

2. 手法

前の重要度が全てのシャッフル後の重要度より高い場合，目2.1

的変数の予測に寄与すると判断できるため，21 個の特徴量

前処理

3D slicer[6]によって胸部 CT 画像を入力し，複数枚あるスを選択する．

ライス画像から，腫瘍の面積が最大となるスライス画像 1 枚

また，テキスト情報として性別を特徴量に追加することにを選択する．ここで，入力画像は，他器官へ浸潤のない腫瘍

より精度の向上を図る．具体的には，男性を 1，女性を 0 と径が 50mm 以下の 2 次元画像を対象とする．肺がんに関するした One-Hot ベクトルにすることで，テキスト情報を加味

必要な情報のみを取得するため，関心領域を医師の指導の元したデータセットを作成した．

セグメントし，その領域から特徴量の抽出を行う．

2.4

219

機械学習による分類

勾配ブースティング決定木の 1 つである LightGBM を用

また，選択された特徴量より，ウェーブレット変換型のテクいる．アルゴリズムの特徴として，勾配ブースティングの過スチャ特徴が多いことがわかる．そのため，胸部 CT 画像と肺程で，Level-Wise ではなく Leaf-Wise に成長させる決定木でがんドライバー遺伝子変異有無の関係に関しては，CT 画像上あるため，短時間かつ高精度な学習が可能である．また，の周波数帯域におけるテクスチャにおいて相関が高い可能性

LightGBM は様々な機能が実装されており便利ではあるが，がある．

多くのハイパーパラメータが用意されている．そこで，本論文では，画像データ生成の際に，CT 画像内の腫瘍径がoptuna を用いて最適なハイパーパラメータのチューニング

最大となる 2 次元スライス画像を用いた．ここで，3 次元画像を実施する[8]．

を入力に与えれば，腫瘍の特徴を最大限に抽出することが可能になると考えられる．そのため，3 次元画像からの Radiomics

3. 実験

特徴量の抽出による，さらなる精度の向上が期待できる．

医師の指導の元作成した，175 症例のデータセットを使用す

5. 結論

る．Leave-One-Out 交差検証を行い，ドライバー遺伝子変異有無の 2 クラス分類における AUC（Area Under the Curve），

胸部 CT 画像からドライバー遺伝子変異有無の識別をするた

Accuracy，真陽性率（TPR：True Positive Rate），偽陽性率（FPR：

め の CAD シ ス テ ム の 開 発 を 行 っ た ． 識 別 精 度 と し て ，False Positive Rate）により評価を行う．特徴量を削減しない場

AUC98.1%，Accuracy92.0%，真陽性率 88.1%，偽陽性率 4.39%

合と，先行研究における特徴量選択に Lasso（the Least Absoluteと非常に高い精度の結果を得た．今後さらなる分類性能の向上

Shrinkage and Selection Operator）を用いた手法，テキスト情報のため，3D 画像からの特徴量抽出，データセットの拡張，汎[9]を加味した手法 との比較結果を表 1 に示す．

化性能を保持できる特徴量選択の導入を行う予定である．

4. 結果と考察

利益相反の有無なし

175 症例の胸部 CT 画像から得られた Radiomics 特徴量をNull Importance で特徴量選択し，LightGBM を用いて遺伝子変文

異有無の 2 クラス分類を行った．Null Importance を施した後，テキスト情報として性別を加味した場合において，全ての評価指標で最も高い精度を示した．
本法は Null Importance によって，全ての特徴量の重要度を
目的変数のシャッフル前後で算出し，比較することで特徴量を選択したため，冗長な特徴量を正確に除去することができた．
Lasso では，相関の高い特徴が複数ある場合，その中の 1 つしか選択できないため，有意な特徴量も除去していた可能性が考
えられる．
表1

精度評価（Acc. : Accuracy）
TPR

FPR

Acc.

AUC

特徴量削減無

80.9

7.69

86.9

95.9

Lasso

85.7

7.69

89.1

98.0

Null Importance

82.1

8.79

86.9

97.4

83.3

7.69

88.0

96.8

88.1

9.89

89.1

97.7

88.1

4.39

92.0

98.1

特徴量削減無+ sex
Lasso + sex
Null Importance
+ sex

献

［1］肺癌診断ガイドライン―悪性胸膜中皮腫・胸腺腫瘍含む 2022 年版,
https://www.haigan.gr.jp/guideline/2022/［2］JKR. Nair, UA. Saeed, CC. McDougall et al: Radiogenomic Models Using
Machine Learning Techniques to Predict EGFR Mutations in Non-Small Cell
Lung Cancer. Canadian Association of Radiologists journal, Vol. 72, 2021,
pp. 109-119［3］G. Rossi, E. Barabino, A. Fedeli et al: Radiomic Detection of EGFR Mutations
in NSCLC. Cancer research, Vol. 81, 2021 pp. 724-731［4］S. Kimura, D. Oda, M. Tokuhisa, Feature Selection using Modified Null
Importance. 2021 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence,
2021, pp. 1-7［5］K. Guolin, M. Qi, F. Thomas et al: LightGBM: A highly Efficient Gradient
Boosting Decision Tree. 31st Conference on Neural Information Processing
Systems, 2017, pp. 3149-3157［6］A. Fedorov, R. Beichel, J. Kalpathy-Cramer et al: 3D Slicer as an Image
Computing Platform for the Quantitative Imaging Network. Magnetic
resonance imaging, Vol. 30, 2012, pp. 1323-1341［7］TP. Coroller, P. Grossmann, Y. Hou et al: CT-Based Radiomic Signature
Predicts Distant Metastasis in Lung Adenocarcinoma. Radiotherapy &Oncology, Vol. 114, 2015, pp. 345-350［ 8 ］ T. Akiba, S. Sano, T. Yanase et al: A Next-Generation Hyperparameter
Optimization Framework. Proceedings of the 25th ACM SIGKDDInternational Conference on Knowledge Discovery & Data Mining, 2019, pp.
2623-2631［ 9 ］ S. Watanabe, T. Kamiya, T. Terasawa et al: Detection of Driver Gene
Mutations from Thoracic CT Images Based on LightGBM with Radiomics
Features. 2022 22nd International Conference on Control, Automation and
Systems, 2022, pp. 542-545

220

OP13-5
頭部 CT 所見文重要度分類における能動学習アルゴリズムの比較，佐藤 淳哉*1,2，喜多 洸介*1，富山 実幸*1,2，鈴木 裕紀*1，木戸 尚治*1，富山 憲幸*2
*1
大阪大学大学院医学系研究科 人工知能画像診断学共同研究講座*2
大阪大学大学院医学系研究科 放射線統合医学講座 放射線医学
Comparison of active learning algorithms for head CT report importance categorization
Tomohiro WATAYA*1,2，Junya SATO*1,2，Kosuke KITA*1，Miyuki TOMIYAMA*1,2，Yuki SUZUKI*1，
Shoji KIDO*1，Noriyuki TOMIYAMA*2*1
Department of Artificial Intelligence Diagnostic Radiology, Osaka University Graduate School of Medicine*2
Department of Radiology, Osaka University Graduate School of Medicine

綿谷

*1,2

朋大

要旨：
【目的】頭部 CT 所見文重要度分類において，能動学習アルゴリズムを比較する．
【対象・方法】2020 年に大阪大学医学部附属病院で施行した頭部単純 CT の所見文 3728 件に対し，放射線科医が内容の重要度を 5 クラスに分類し，内 2385 件を訓練データとした．訓練データの中から 25 件ずつ選択して学習データに追加して UTH-BERT を訓練する際，選択する際の能動学習アルゴリ
ズム(不確実性サンプリング(US)4 手法，多様性サンプリング(DS)2 手法)をランダムサンプリング(RS)と比較した．
【結果】学習デー
タに 800 件を使用した時点では，US は RS より 1-2%正解率の向上を認めた一方，DS では 1-2%低下した．また，US では RS よりも少数のデータでモデルの成績が収束した．
さらに US では訓練序盤から少数クラスの所見文が積極的に学習データに追加された．
【考察】US では少数のデータで効率的な学習が可能であり，アノテーションコストの削減を可能にし，さらにクラス間インバランスの是正に役立つ．
キーワード：能動学習，自然言語処理，UTH-BERT，放射線科所見文

1. はじめに

2）学習条件

近年，主治医による放射線科所見文の見落としが医療安全上東京大学大学院医学系研究科医療 AI 開発学講座により公開の問題になっている．そのため，所見文の重要度を自動的に判されている UTH-BERT[2]を特徴量抽出器とし fine-tuning した．

定するシステムが開発されれば，主治医への迅速な警告などに

こ れ は Bidirectional encoder representations from transformers

役立つと考えられる．しかし，システムの開発には膨大な量の(BERT) [3]を東京大学医学部附属病院の日本語電子カルテデー

アノテーション付きデータが必要であり，効率的なアノテーシ

タにより事前学習したものである．
Train データの中から 25 件ずつ学習データに追加すること

ョン戦略が必要である．
Mabu らは胸部 CT の肺陰影画像の分類において能動学習のとし，下記の各手法で算出されるスコア𝜑が高いものから順に

有用性を報告している[1]が，能動学習を放射線科所見文のよ選択した．学習データへの追加後，再度学習することを，全てうな自然言語処理(NLP)に応用した報告は少ない．本研究ではの学習データを使用するまで繰り返し，正解率の推移を比較し能動学習を用いることで効率的なアノテーションが可能か検た．本検討では 5 回試行し，以降の結果は 5 回の平均を示す．

討し，また複数の能動学習アルゴリズムを比較することにした．
尚，放射線科の扱うモダリティや対象部位は多岐にわたるたa) ランダムサンプリング(RS)
本手法では𝜑を乱数で生成する．
b) Least confidence (LC)め，所見のバリエーションを制限するため，本研究では対象を頭部単純 CT の所見文に限定することにした．

𝜑(𝑥) = 1 − 𝑃(𝑦1 |𝑥)(1)c) Marginal sampling (MS)

2. 対象・方法

𝜑(𝑥) = 𝑃(𝑦2 |𝑥) − 𝑃(𝑦1 |𝑥)

1）対象

(2)

d) Ratio of confidence (RC)2020 年に大阪大学医学部附属病院で施行した頭部単純 CT

𝜑(𝑥) = 𝑃(𝑦2 |𝑥)/𝑃(𝑦1 |𝑥)の所見文 3728 件を対象とした．これらに対し，放射線科医が(3)e) Entropy sampling (ES)0: 異常なし(561 件)，1: 軽微な異常(995 件)，2: 継続した経過

𝜑(𝑥) = Σ𝑖5 𝑃(𝑦𝑖 |𝑥) × 𝑙𝑜𝑔𝑃(𝑦𝑖 |𝑥)(4)f) Euclidean distance (ED)

観察を要する異常(1646 件)，3: 慎重な経過観察を要する異常(288 件)，4: 精査加療を要する異常(238 件)，の 5 カテゴリに分𝜑(𝑥) = 𝑚𝑖𝑛𝑐 ||𝑣𝑥 − 𝑣𝑐 ||類した．3728 件のうち，20%を test データ，16%を validation デ(5)g) Cosine distance (CD)ータとし，残りの 84%(2385 件)を train データとした．

𝜑(𝑥) = 1 − 𝑚𝑖𝑛𝑐 (𝑣𝑥 ∙ 𝑣𝑐 /||𝑣𝑥 || ∙ ||𝑣𝑐 ||)

221

(6)

但し，𝑃(𝑦𝑖 |𝑥)は，「ある入力𝑥に対するモデルの出力(各カテり[4,5]，正解率や F1 スコアに与える効果は 1-3%であった．本

ゴリの確率)のうち，𝑖番目に高いもの」，𝑣𝑥 は「ある入力𝑥に対手法でも特に US において同程度の正解率の上昇を認めた．US

する特徴量ベクトル」，𝑣𝑐 は「学習データに含まれるカテゴリ𝑐

ではカテゴリ 3,4 の少数クラスが優先的に学習データに追加さの特徴量ベクトルの中心」を表す．

れており，これはクラス間インバランスの是正に役立つことを示している．

これらのうち，LC，MS，RC，ES が不確実性サンプリング

一方で，
本研究では DS は RS よりも正解率が下がっており，

手法(US)，ED，CD が多様性サンプリング(DS)である．

またクラス間インバランスが是正される傾向は見られなかっ3. 結果

た．既報でも同様の報告を認める[4]．DS 手法では，「各クラス

各手法の，学習に使用したデータ数と test データに対する正に属するサンプルの特徴量は，特徴量空間内で同一のクラスタ

解率の推移を fig.1 に示す．青色の点線は RS の結果である．

に属する」ことを仮定しており，NLP ではこれが成り立ちにく

US 手法では，RS と比べ概ね高い正解率を示し，800 件使用しい可能性を示唆する．

た時点で 1-2%程度上昇した．一方 DS では曲線は RS を下回

本研究は，NLP において能動学習，特に US が有用であるこり，800 件使用した時点で 1-2%程度低下した．

とが示されたが，US の中でどの手法がより効果が高いか，また効率の良い能動学習のハイパーパラメータ探索については今後の検討課題である．
利益相反の有無
本講座は FUJIFILM Corporation との共同研究講座である．
謝辞
本研究は JSPS 科研費 21H03840 の助成を受けたものである．
文

献[1] Mabu S, Kido S, Hirano Y, et al. Opacity Labeling of Diffuse Lung Diseases in CT
Images Using Unsupervised and Semi-supervised Learning. Deep Learning in
Healthcare: Paradigms and Applications. 2020:165-79.

Fig. 1 能動学習各手法の正解率の推移[2] Kawazoe Y, Shibata D, Shinohara E, et al. A clinical specific BERT developed using
a huge Japanese clinical text corpus. PLOS ONE. 2021;16(11):e0259763.

各手法において，学習データに追加されたデータのカテ[3] Devlin J, Chang M-W, Lee K, Toutanova K. Bert: Pre-training of deep bidirectional

ゴリごとの内訳を ILJ に示す．86 ではカテゴリ  の少数

transformers for language understanding. arXiv preprint arXiv:181004805. 2018.

カテゴリが優先的に追加された一方で，'6 ではそのような傾[4] De Angeli K, Gao S, Alawad M, et al. Deep active learning for classifying cancer

向を認めなかった．

pathology reports. BMC Bioinformatics. 2021;22(1):113.
[5] Dor LE, Halfon A, Gera A, et al. Active learning for BERT: An empirical study.

4. 考察

Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language

NLP における能動学習の有用性は，過去にも報告されておProcessing (EMNLP); 2020.

)LJ  学習データに追加されたデータの内訳

222

OP13-6
UTH-BERT と注意機構を用いた医療診断レポートにおける部位識別
紗弥*1 間普 真吾*1 木戸 尚治*2
*1
山口大学大学院創成科学研究科

成田*2

大阪大学大学院医学系研究科人工知能画像診断学共同研究講座
Anatomic Classification of Medical Diagnostic Reports Using UTH-BERT and
Attention Mechanisms
Saya NARITA*1，Shingo MABU*1，Shoji KIDO*2*1

Yamaguchi University*2
Osaka University

要旨：一般に，深層学習に必要な教師データを作成するには大変な労力を要するため，データのアノテーションを効率的に行う仕組みが必要である．本研究では， PET-CT 画像に対する診断レポートにおいて，整理されたラベル付き文章データセットの構築を目的とする．先行研究では，診断レポートの各文を UTH-BERT で解析し，入力された文を全身，頭部，頭頚部，胸部，腹部，その他の文章に分割するモデルを構築している．当該研究では，識別対象文のみでは部位が識別できないものが多数あり，識別対象文の前文も入力に加えるモデルを構築している．これにより識別性能が向上したが，部位によっては前文を入力することがノイズとなり，性能が低下する結果も見られた．したがって，前文の重要度を自動的に判断できれば，さらなる性能の向上につながると考え，UTH-BERT に注意機構を組合せたモデルを構築する．さらに，本モデルを従来手法と比較して性能を検証する．
キーワード：深層学習，自然言語処理，BERT，注意機構，診断レポート

1．はじめに

本研究では，以下の 4 つの手法を提案する．

深層学習には大量の教師データが必要であるが，教師データ



提案手法 1：スカラー型アテンション付きモデルを作成するには大変な労力を要する．そのため，最小限の労力

提案手法 2：スカラー型アテンション＋UTH-BERT 再学

でデータのアノテーションを効率的に行う仕組みを構築する

習①モデル

ことが必要である．本研究では，ラベルがついていない PET-



CT 画像と対になる診断レポートに対して，各文に部位ラベル提案手法 3：ベクトル型アテンション＋UTH-BERT 再学
習①モデルを付与したデータセットを構築することを目的としている.



先行研究[1] では，アノテーションデータ作成の第 1 段階と提案手法 4：提案手法 2 と 3 に対してそれぞれ UTH-BERT
再学習②を付与したモデル

して，医療文章で事前学習された UTH-BERT[2] を用いて診断

以後，従来手法は文献[1]の方式を示す．提案手法のモデルのレポートを解析し，入力された文章を 6 つの部位（全身，頭部，

概観は図 1 のとおりであり，図中の数は特徴次元数である．

頭頚部，胸部，腹部，その他）の文章に分割するモデルを構築した．しかし，各文に対応する部位ラベルを付与するにあたり，

2.2 提案手法 1

当該文のみでは部位が識別できないものが多数あり，この問題

提案手法 1 では，前文と識別対象文をそれぞれ UTH-BERTを解決するために，識別対象文の前文も入力に加えて識別するに入力し，UTH-BERT で出力された前文と識別対象文の特徴

モデルを構築した．これにより識別対象文のみで識別を行うモ

量𝑥⃗, 𝑦⃗を連結させ，注意機構である複数の全結合層に接続する

デルよりも性能が向上したが，部位によっては前文を入力する

ことで，特徴次元数 1 のスカラー型アテンション𝑎を出力する．

ことがノイズとなり，性能が低下する結果も見られた．このこ

これが前文に対する注意の役割を持つ．𝑎を前文の特徴ベクトとから，前文の重要度を自動的に判断できるモデルがあれば，ルに掛けることで，前文が重み付けられた新たな特徴量𝐱′を得

さらなる性能の向上につながると考え，UTH-BERT に注意機

る．その後，𝐱′と𝐲′を部位識別部に入力し，文章の部位識別を

構を組み合わせ，レポートを 6 つの部位に識別するモデルを構行う．

築する．そして，このモデルを従来手法と比較して性能を検証した．

2.3 提案手法 2

2．手法

その効果を検証する．

提案手法 2 では，UTH-BERT の全結合層のみを再学習させ，

2.1 概要223

4．まとめと今後の課題
本論文では，UTH-BERT と注意機構を用いて，医療診断レポ
ートからの特徴抽出，及び識別を行う手法を提案した．実験の結果，注意機構を用いることで，提案手法が従来手法よりも優れていることを示した．今後の課題として，本論文では 5 か月分の訓練データを用いてモデルの学習を行ったが，これを活用して，保有する 15 年分のラベル付けを効率的に行う方式へ拡張し，大規模データセットの構築につなげること，またこの実現のため，ラベルの付与されていない大量のデータを用いて，事前学習済みである UTH- BERT の 2 段階目の事前学習を行う
ことを考えている．

図 1 提案手法のモデル構造の概観

謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP21H03840，JP22K12152 の助成を受

2.4 提案手法 3

けたものです．

提案手法 3 は，提案手法 2 の注意機構の出力次元数を UTHBERT の特徴次元数と同じ 768（ベクトル型アテンション𝐚）に利益相反の有無したものである．特徴次元数を 768 に変更することで，UTH-

大阪大学大学院医学系研究科人工知能画像診断学共同研究
講座は，富士フイルム株式会社との共同研究講座です．

BERT から出力された前文の特徴ベクトルの成分ごとに注目度を計算できる．

文

献［1］前田健宏，間普真吾, 木戸尚治： UTH-BERT を用いた医療診断レポ
ートからの特徴抽出とその識別，第 14 回呼吸機能イメージング研究会学術集会プログラム・抄録集, 2023, p．71
［ 2 ］ Yoshimasa Kawazoe, Daisaku Shibata, Emiko Shinohara, Eiji Aramaki, and

2.5 提案手法 4
提案手法 4 では，提案手法 2 と 3 について UTH-BERT の全結合層およびエンコーダブロックの最終層も再学習させる．

Kazuhiko Ohe: A clinical specific bert developed using a huge Japanese clinicaltext corpus．PLOS ONE, Vol．16, No．11, 2021, pp．1-11

3．実験結果各手法における部位毎の F 値の平均を表 1 に示す．表 1 右側に示す全部位の平均に注目すると，従来手法と比較してすべての提案手法が高い F 値を示した．特に，提案手法 4（スカラー型）が最も高い結果となった．頭部，頭頚部，胸部，腹部の4 部位に対する平均では，提案手法 4（ベクトル型）が最も高い値となった．表 1 より，注意機構と UTH-BERT 再学習が部
位識別において良い効果を与えることがわかる．
表1
手法

F 値

従来手法
提案手法 1
提案手法 2
提案手法 3
提案手法 4（スカラー型）
提案手法 4（ベクトル型）

全身

各手法における部位毎の F 値の平均

頭部

頭頚部

胸部

腹部

その他

全部位の平均４部位の平均*

0.679
0.707
0.720
0.696
0.673

0.700
0.768
0.768
0.734
0.780

0.748
0.710
0.733
0.779
0.764

0.892
0.860
0.869
0.892
0.907

0.878
0.853
0.856
0.893
0.908

0.567
0.762
0.766
0.583
0.766

0.744
0.777
0.785
0.763
0.800

0.804
0.798
0.807
0.825
0.840

0.701

0.740

0.811

0.911

0.912

0.616

0.782

0.843

*頭部，頭頚部，胸部，腹部の平均224

OP14-1

Vision Transformer と Brodmann area を用いた脳 SPECT 画像の認知症分類
若尾 紘嵩*1，深澤 誠*2，飯塚 友道*2，清水 昭伸*1
*1

東京農工大学工学研究院*2

複十字病院認知症疾患医療センター
Dementia classification of brain SPECT volumes using Vision Transformer and Brodmann area
Hirotaka Wakao*1，Makoto Fukasawa *2，Tomomiti Iizuka*2，Akinobu Shimizu*1*1
Institute of Engineering, Tokyo University of Agriculture and Technology*2
Fukujuji Hospital
要旨：本報告では，認知症患者（AD・DLB・FTD）と正常群（HC）の脳 SPECT 画像（3D-SSP）を対象とした，深層学習を用いた
4 クラス分類手法を提案する．脳 SPECT 画像（3D-SSP）を用いた診断は，各疾患に典型的な血流量の変化を見出すことにより行われる．その際，脳の特定の領域の血流量低下だけでなく，領域間の血流量の関係を踏まえて分類を行う必要がある．本報告では，
脳領域を組織構造ごとに区分した Brodmann area を利用し，Vision Transformer により分類に貢献する領域や領域間の関係性をデー
タドリブンに導くことが可能な方法を提案する．実験では，1 症例あたり 5 種類のデータからなる 418 症例のデータセットで学習
および評価を行い，既存の医学的知見との比較を行った．
キーワード：認知症，SPECT，Brodmann area，Vision Transformer

1．はじめに
昨今の医療技術の著しい進歩により，平均寿命はここ数十年で飛躍的に伸びているが，高齢化社会により認知症患者の数も急増しており，2050 年には全世界の認知症患者数は現在の 3 倍以上になるといわれている[1]．認知症の種類は，患者数が多い
順に，アルツハイマー型認知症(AD)，脳血管性認知症(VD)，レ
ビー小体型認知症(DLB)，前頭側頭型認知症(FTD)などがある．
VD 以外の 3 種類の認知症は，SPECT 検査で早期に識別できる場合が多い[2]．認知症を早期に発見，診断することは発症の抑制や治療法の決定に役立つ．
SPECT 検査は，脳の血流状態を
図 1 のように可視化できる．しかし，実際に目視で血流が低下している部分を特定し，認知症を診断することが難しい場合がある[3]．そのため，コンピュータによ
図 1 SPECT 画像
る診断支援が求められている．
(3D-SSP[4])ではない．一方，水村ら[8]は，認知症の原因となる血流異常領域の広がりを定量的に把握するために，大脳新皮質の解剖学・細胞構築学的区分である Brodmann area などに基づいて SPECT
画像を解析した臨床研究を報告している．
本稿では，水村らが注目した SPECT 画像と Brodmann area な
どの関係を利用して Vision Transformer (ViT)[9]の学習を行い，モデルの出力と Brodmann area の関係を可視化する手法を提案する．

3．提案手法3 次元 SPECT 画像に 3D-SSP[4]を適用した脳表面血流画像（WSFM）と，全脳（GLB），視床（THL），小脳（CBL）、橋（PNS）の 4 部位を基準として正規化した 4 種類の Z-Score 画像（ZSFM）の計 5 種類の画像を用意し，これらを図 2 の ViT に入力する．

2．先行研究と本研究の貢献
本研究では，SPECT 画像（3D-SSP[4]）から正常群（HC），AD，
DLB，FTD の 4 クラス分類を行う診断支援システムの分類精度の改善，および，判断根拠の可視化による説明可能性の向上を目的とする．関連する先行研究について以下に示す．
まず文献[5]では，HC，AD，DLB の 3 クラスの内 2 クラス
を 2DCNN によって分類し，Guided Grad-CAM によってモデルの注目領域を可視化している．文献[6]では，HC，AD，DLB，FTD の 4 クラスを Graph-CNN にて分類している．3 次元構造を考慮した学習を行い，Graph Pooling によって解像度を落とした後に学習した特徴量と連結することで，82.9％の分類精度を達成した．文献[7]では，同 4 クラスを 3DCNN によって分類しており，Attention 機構を導入することで，クラスごとに適切な部位の特徴を強調，あるいは抑制を行っている．しかし，いずれの研究もモデルの出力と脳の解剖学的構造との関係が明確

225

文献[9]における ViT の入力は，2 次元画像をパッチ単位で 1
図 2

Vision Transformer の構造

次元にベクトル化したものである．本手法では，5 種類の 3 次
元の SPECT 画像（3D-SSP）を Brodmann area などに基づいて96 分割し，各分割領域内の画素をラスタスキャン順に 1 次元に並べた．また，分割領域ごとに画素数が異なることから，ベク
トル長を最大画素数に合わせて設定し，不足の場合には 0 パデ
ィングした．

を表 2 に示した．医師が注目する領域におおよそ対応した分割領域に対して，モデルも注目できていることが確認できた．また，5 種類の入力画像ごとに異なる領域に注目していることも読み取れる．これは，WSFM と ZSFM の 4 種の画像がそれぞれ異なる情報を持っていることを示唆し，医師が全ての画像を見て総合的な判断を行っていることと整合している．

ViT の重要な特徴の一つに，学習の過程で分類に重要なパッチ間の関係を発見できることが挙げられる．そのため，認知症の分類に重要な分割領域同士の関係がデータドリブンに導かれることを期待する．本研究では，Attention weight がモデルの分割領域ごとの注目度に関係すると考え，本研究では，最終層の値を注目度とする可視化法を提案する．ここで，Attention
weight は脳全体の総和が 1 となるように症例ごとに正規化されている．また，Multi-Head Attention のヘッド数を 5 とすることで， WSFM と 4 種類の ZSFM に対応した Attention weight が求められるよう工夫した．なお，最終的な症例の分類は，Encoderの最終出力から Class token と呼ばれる特徴量が集約されたベク
トルを取り出し，全結合層に通すことで行われる．

表 2 推論時の分割領域ごとの注目度（最終層の Attention weight の症例平均）

4．実験
実験試料は HC100 症例，AD119 症例，DLB109 症例，FTD90
症例の全 418 症例であり，3-fold CV により性能を評価した．
表 1 に分類結果を示す．先行研究で最も精度の高かった文献[6]の手法と比べて 0.83 ポイント精度が向上したが，帰無仮説（二つの手法の分類性能が同じ）は 5％有意水準で保留となった（マクネマー検定．p = 0.593）
．
表 1
実験結果

5．まとめ
本研究では，臨床で撮影された SPECT 画像（3D-SSP）を用いた認知症の 4 クラス分類において，Vision Transformer をベースとしたモデルを提案した．また，大脳新皮質の解剖学・細胞
構築学的区分である Brodmann area などとネットワーク出力の関係を可視化する方法を提案し，Vision Transformer がデータドリブンに獲得した関係と，医学的知見との関係を評価した．418
症例を用いた実験からは，分類精度が 83.73%であること，また，医学的知見との高い整合性が確認できた．

また，モデルが分類時に注目している領域の可視化を行い，モデルの注目領域の妥当性について検討した．
図 3 の左図は AD
分類成功例の注目箇所の可視化の結果である（注目度が高いほど赤く表示）．この可視化結果から次のことが読み取れる．
・AD の典型的な血流低下領域に注目できている
・他のクラスにおける典型的な血流低下領域についても注目している．これは，AD との分類に有用であるために注目している可能性がある．
・実際に血流低下がみられる場合にも，いずれかのクラスで典型的な血流低下領域以外であれば，ほとんど注目しない．

謝辞
SPECT 画像と Brodmann Area の対応表をご提供いただいた，
東邦大学の水村直先生に深謝いたします．
利益相反の有無本研究の一部は日本メジフィジックス株式会社の研究助成金を得て実施された．
参考文献
[1]

Aram So, et al: Early Diagnosis of Dementia from Clinical Data by Machine
Learning Techniques, Applied Sciences, 7(7), 651, 2017[2]

松田博史：臨床医・RI 技師のための脳 SPECT パーフェクトガイド，メディカ出版，2018，pp.101-156[3]

富 士 フ イ ル ム RI フ ァ ー マ 株 式 会 社 ： 撮 っ て 診 る !! 認 知 症 ,http://genki55.net/spect/understand2.html (2023.5.1 閲覧)[4] Minoshima S, Frey KA, Koeppe RA, et al: A diagnostic approach in Alzheimer's
disease using three-dimensional stereotactic surface projections of fluorine-18-FDG
PET, J Nucl Med 36:1238-48, 1995
[5]

Iizuka T, et al: Deep-learning-based imaging-classification identified cingulate island[6]

山家暢，他: 深層学習による脳 SPECT 画像の認知症分類処理の改良, 信学技

sign in dementia with Lewy bodies, Scientific Reports. 9: 8944, 2019報, 120(431), MI2020-86:164-165, 2021
[7]

Matsumoto N, et al: Improvement of dementia classification accuracy for brain
SPECT volumes using the attention mechanism”, IJCARS, 16 (Suppl 1) S112, 2021

図3

[8]

ViT が注目した領域と入力画像の比較

Mizumura S, et al: Development of quantitative analysis method for stereotactic
brain image: Assessment of reduced accumulation in extent and severity using

注目度を分割領域ごとに症例平均を求め，平均値が 0.05 を超えた領域に対して，医学的に良く知られている症例ごとに特徴的な血流低下部位[2]（〇，△，×，□で表示）を比較したもの

anatomical segmentation, Annals of Nuclear Medicine. 17(4), 289–295, 2003
[9]

Dosovitskiy A, et al: An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image
Recognition at Scale, ICLR, 2021

226

OP1 3DCNN を用いた脳 MR 画像の 3 次元位置合わせ
馬場 星太郎，神谷 亨
九州工業大学大学院
3D image registration of brain MR images using a 3DCNN
Seitaro BABA，Tohru KAMIYA
Kyushu Institute of Technology
要旨：本論文では, アルツハイマー型認知症の脳萎縮に着目し, 脳 MR 画像の経時的３D 位置合わせによる萎縮率の算出を目的とした画像処理手法を提案する. Stergios らの非線形 3D 位置合わせモデルを線形位置合わせモデルに組み替え, アフィン変換, 剛体変換での位置合わせを行う. また, 症例ごとに最適化処理を行う Instance-specific Optimization により, 精度向上を図る. モデルの学習には, ADNI の脳 MR 画像を任意に線形変換した合成データを用いた. テストには合成データと実際の ADNI の時系列データを用いた実験の結果, 合成データの剛体変換における最適化処理の追加により, 正規化相互相関（NCC）が約 15％向上し, 99.0％の精度が得られた. これにより脳 MR 画像における線形３D 位置合わせモデルと Instance-specific Optimization の組み合わせの有用性を確認した.
キーワード：3 次元位置合わせ, 脳萎縮, 3DCNN, ADNI

1. はじめにめ, 高精度な位置合わせは困難である. そこで, 図 2 に示す認知症の患者数は世界で 5500 万人と推定されており, 2030

Instance-specific optimization[6]を適用し, 症例ごとに再度細か

年には 7800 万人に達すると予測されている[1]．つまり, 有効

く位置合わせを行うための 最適な幾何学的変換パラメータをな治療法が開発されない限り, 高齢化に伴い増加する傾向に得る.

あるといえる. また, 高齢者の認知症の主な原因となる疾患として, アルツハイマー型認知症(AD: Alzheimer’s Disease)がある.
これは精神, 行動, 機能低下, 学習能力の喪失が進行する神経変性疾患であり, 早期診断, 早期発見が重要となる[2]．また,AD と そ の 前 段 階 の 軽 度 認 知 障 害 (MCI: Mild Cognitive
Impairment)では, 症状の進行に伴い脳萎縮が発生する[3]．そのため, MRI による脳萎縮の評価は有効なマーカーであり, 診断
において不可欠な要素であるといえる[4]．
本論文では, 経時的差分技術により同一被験者の過去, 現在
画像から脳萎縮を検出し, AD の診断支援システムの開発を目的とし, 線形の位置合わせモデルによる脳 MR 画像の 3 次元位
置合わせ手法を提案する.

図 1 3DCNN モデル

2. 手法
2.1 位置合わせ
1)CNN モデル
図 1 に提案する CNN モデルを示す. 頭蓋骨は撮影条件における形状変化がほとんどないということに着目し, 線形変換
による位置合わせが可能である. そのため, Stergios らの非線形
3D 位置合わせモデル[5]を組み換え, 線形変換のパラメータを出力するモデルとする. これにより, モデルの軽量化と位置合わせ精度の向上が見込める.
2)最適化

図 2 位置合わせの全体構造

図 1 のモデルのみでは, 大まかな推論結果のみが得られるた

227

2.2 ADNI
本論文で使用したデータは, Alzheimer's Disease Neuroimaging

元画像

Initiative(ADNI)データベース(adni.loni.usc.edu)から入手した.

元画像

ADNI は MRI 等により, MCI と AD の進行の測定方法を検証す

正解画像

ることを主目的としている. 最新情報は[7]より確認できる.

3. 実験と結果

最適化なし
出力結果
(剛体変換)

本実験では, ADNI の AD 患者の MR 画像を使用した. モデ
ルの学習には, MR 画像にランダムにアフィン変換, 剛体変換

最適化ありを施し, 疑似的に過去, 現在画像のペアを作成した合成データを使用した.

図 3 結果画像の例

また, 評価指標には式(1)に示す正規化相互相関(NCC)を用いる. NCC は値が 1 に近いほど画像の類似度が高いといえる.

る. しかし, 差分画像による脳の萎縮部の検出を目的としているため, 手法はそのままで, 経時的差分画像による脳領域の変𝐿−1 𝑁−1 𝑀−1∑𝑘=0∑𝑗=0 ∑𝑖=0 𝐼(𝑖, 𝑗, 𝑘)𝑇(𝑖, 𝑗, 𝑘)𝑅=

化量の妥当性を評価できるように改良する必要がある.

(1)

𝐿−1 ∑𝑁−1 ∑𝑀−1
𝐿−1 𝑁−1 𝑀−1
2
2
√∑𝑘=0
𝑗=0
𝑖=0 𝐼(𝑖, 𝑗, 𝑘) × ∑𝑘=0 ∑𝑗=0 ∑𝑖=0 𝑇(𝑖, 𝑗, 𝑘)

4. まとめ
本実験では 合成データ ６か月間隔の $' 患者の過去 現

本論文では線形 3D 位置合わせモデルと Instance-specific

在画像ペアの実データに対して評価を行う 表  に実験結果

optimization による脳 MR 画像の３次元位置合わせ手法を提案を示す

した. 合成データ, 実データへの評価を行い, 最適化による精度向上が見られた. 今後は, 頭蓋骨のみでの位置合わせや, 評
価手法の改良を行い, 脳萎縮部の検出に有用な位置合わせ手

4. 考察

法を検討していく予定である.

表 1 より, 症例ごとに最適化を行うことによりすべての実験において NCC が約 0.2 向上したことが分かる. 図 3 に合成デ

謝辞ータに対する剛体変換モデルの結果画像を示す. 最適化なし

本 論 文 で 用 い た MR 画 像 は ， ADNI デ ー タ ベ ー ス

では, ある程度の位置合わせができているものの, コロナル断(adni.loni.usc.edu)から入手した．

面の傾きや, サジタル断面の奥行の再現が不十分である. 対して, 最適化ありでは, 正解画像をほぼ正確に再現できているこ

利益相反の有無とが画像から分かる. よって, Instance-specific optimization によなし

る最終的な微調節が本手法において有用であることが分かる.
合成データに比べ, 実データの NCC が低い理由は 2 つ考え

文られる. 1 つ目は撮影条件の違いによる画像の濃淡値の違いを

献［1］Alzheimer's Disease International: World Alzheimer Report 2021: Journey Through the

補正せずに NCC を得たためである. そのため, 画像の濃淡にDiagnosis of Dementia. London: Alzheimer's Disease International, 2021
［ 2 ］ Fonseca A.C.R.G. et al.: Cholesterol and statins in Alzheimer's disease: Current

影響されない評価方法または, 画像の前処理の必要がある. 2

controversies, Exp. Neurol, Vol.223, pp.282-293, 2010

つ目は, 線形変換では再現できない変形が存在するためであ［3］Okonkwo O.C. et al.: Cerebral atrophy, apolipoprotein e ε4, and rate of decline in everyday
function among patients with amnestic mild cognitive impairment, Alzheimers Dement,
Vol.6, pp.404-411, 2010

表  実験結果（A : 合成データ B : 実データ）［4］Frisoni G.B. et al.: The clinical use of structural MRI in Alzheimer disease, Nat. Rev.

NCC

アフィン変換剛体変換

Neurol, Nat. Rev. Neurol, Vol.6, pp.67-77, 2009

最適化なし

最適化あり

［5］Stergios C. et al.: Linear and deformable image registration with 3D convolutional neural

A

B

A

B

［6］Balakrishnan G. et al.: VoxelMorph: A learning framework for deformable medical image

0.756

0.730

0.981

0.928

0.843

0.818

0.990

networks, Springer, Cham, Vol. 11040, 2018
registration, IEEE Transactions on Medical Imaging, Vol.38, No.8 pp.1788-1800, 2019[7] www.adni-info.org

0.909

228

OP14-3
MRI FLAIR 画像を用いた異常検知による脳梗塞再発予測の検討
翔吾*1，連 乃駿*1，盛田 健人*2，中奥 由里子*1，
尾形 宗士郎*1，小橋 昌司*3，飯原 弘二*1
*1
国立循環器病研究センター，*2 三重大学，*3 兵庫県立大学
A feasibility study of Ischemic Stroke Recurrent Prediction based on Anomaly Detection using
MRI FLAIR Images*1
Shogo Watanabe ，Nice Ren*1，Kento Morita*2，Yuriko Nakaoku*1，
Soshiro Ogata*1，Syoji Kobashi*3，Koji Iihara*1*1
National Cerebral and Cardiovascular Center *2 Mie University，*3 University Hyogo
渡辺

要旨：初回脳梗塞発症後の再発は患者の QOL に深く関わる．そこで，再発予防に向けた適切な介入を行うために再発予測が重要となる．本研究では，MRI FLAIR 画像を用いた脳梗塞の再発予測を検討した．再発予測の対象には，2013 年～2019 年に脳梗塞で
国立循環器病研究センターに入院した患者のうち FLAIR 画像データが取得できた 386 名（うち再発 40 名）を用いた．1 年以内の再発率は 10%程度と低いため，本研究では深層学習モデルを用いた異常検知アルゴリズム Semantic Pyramid Anomaly Detection (SPADE)を採用し，畳み込みニューラルネットワーク(CNN)による教師あり学習と比較した．その結果，5-fold 交差検証における平均 ROC
AUC は CNN, SPADE でそれぞれ 0.56, 0.68 となった．よって 1 年以内の脳梗塞再発予測における異常検知の有効性が示唆された．
キーワード：脳梗塞，再発予測，異常検知，MRI，FLAIR

1. はじめに脳梗塞の再発率は 10%と低く，
クラス不均衡問題による教師

脳血管疾患は死亡原因の第 3 位である．そのうち脳梗塞は半あり学習の困難さが懸念されるため，再発した群を異常と定義数以上を占めており，初回脳梗塞発症後の再発は患者のＱＯＬした異常検知に基づく再発予測を実施した．

に深く関わる．そこで，再発予防に向けた患者自身や家族，介画 像 ベ ー ス の 異 常 検 知 モ デ ル と し て Semantic Pyramid

護者に注意喚起を促すために，脳梗塞の再発予測モデル開発がAnomaly Detection (SPADE) [6] を採用した．SPADE は事前学習重要と考えられる．

済みの画像認識モデルを特徴抽出器として使用し，画像単位の

従来は年齢や性別といった患者の基本情報と喫煙歴や高血異常度だけでなく，中間層も使用することで画素単位での異常圧の有無などの既往歴を用いた再発リスクスコアが提案され度も求めることが可能である．

ていた．[1, 2] 近年，これら臨床情報を用いた機械学習による

SPADE による再発予測モデル構築までの一連の流れを図 1

脳梗塞の再発予測モデルの研究がいくつか報告されている．

に示す．非再発例のみを訓練データとして使用する．FLAIR 画[3] しかしながら，画像データを用いた脳梗塞の再発予測モデ像から脳実質だけを抽出する前処理を行った後，事前学習済み

ルの報告[4]はまだ少ないため，本研究では特に FLAIR 画像をモデルで特徴ベクトルに変換した非再発群を保存しておく．本

用いた再発予測を検討した．

研究では特徴抽出器として，白質高信号領域のセグメンテーシ
ョンと退院時の modified Rankin Scale の分類で事前学習した

2. 方法

3D Y-Net[7] を使用した．

再発予測の対象として，2013～2019 年に国立循環器病研究

推論時は，テストデータに同様の処理で特徴ベクトルに変換

センターに脳梗塞で予定外入院した患者で，退院後 1 年以内に後，訓練データの k 近傍のデータ点とのユークリッド距離の平

再発して再入院した患者を抽出した．

均を計算し，異常度とする．

MRI に は 複 数 の 撮 像 法 が あ る が ， 今 回 は Covert Brain

教師あり学習は，畳み込みニューラルネットワーク(3DCNN)

Infarction (CBI)[5]と脳梗塞との関連性も視野に入れて，FLAIR

を使用し，性能評価はそれぞれ 5-fold 交差検証で行った．

画像を使用した．また退院後の再発を予測するため，退院日により近い画像データを使用した．本研究は，国立循環器病研究3. 結果

センターの倫理委員会の承認を受けている．

SPADE による退院後１年以内の脳梗塞再発予測の ROC 曲

現時点で収集できた画像データは 386 名のうち再発は 40 名線と AUC を図 2 に示す．各 fold の ROC 曲線を 5 色で，その(10.4%)であった．これは海外の先行研究における再発率とも

平均の ROC 曲線を黒の実線で，灰色の領域が標準偏差を，そ符合する．[3, 4]

れぞれ表している．5-fold の平均 ROC AUC は 0.68 となった．

229

図 1. SPADE による異常検知

図 3. 画像上の異常度の可視化
謝辞
画像データの抽出を行って頂いた国立循環器病研究センタ
ー 情 報 統 括 部 に 深 謝 致 し ま す ． 本 研 究 は AMED 研 究 費
22ek0210147h0003 の助成をうけたものです．
利益相反の有無
図 2. 異常検知による１年以内の脳梗塞再発予測なし．
文

表 1. 教師あり学習と異常検知の比較
5-fold Cross Validation

3DCNN

SPADE

Avg. ROC AUC±Stddev.

0.56±0.03

0.68±0.01

献［1］Kerman N. W, Viscoli M. C, Brass M. L et al: The Stroke Prognosis Instrument
II (SPI-II) A Clinical Prediction Instrument for Patients With Transient
Ischemia and Nondisabling Ischemic Stroke. Stroke 31(2): 456-462, 2000.
［2］Weimar C, Diener HC, Alberts J. M et al: The Essen Stroke Risk Score Predicts
Recurrent Cardiovascular Events: A Validation Within the REduction of
Atherothrombosis for Continued Health (REACH) Registry. Stroke 40(2):350-354, 2009.
［3 ］Abedi V, Avula V, Chaudhary D et al: Prediction of Long-Term Stroke
Recurrence Using Machine Learning Models. J Clin Med 10(6): 1286, 2021.
［4］Wang H, Sun Y, Zhu J et al: Diffusion-weighted imaging-based radiomics forpredicting 1-year ischemic stroke recurrence. fneur: 13, 2022.
［5］Thomas Raphael M, Johannes K, Laurent R et al: Covert Brain Infarction
Towards: Precision Medicine in Research, Diagnosis, and Therapy for a
Silent Pandemic. Stroke 51(8): 2597-2606, 2020.
［6］Cohen N, Hoshen Y: Sub-Image Anomaly Detection with Deep Pyramid
Correspondences. arXiv preprint arXiv:2005.02357.
［7］Nishi H, Oishi Naoya, Ishii A et al: Deep Learning–Derived High-Level
Neuroimaging Features Predict Clinical Outcomes for Large Vessel
Occlusion. Stroke 51(5): 1484-1492, 2020.

表 1 に，教師あり学習 3DCNN と異常検知 SPADE の，それぞれの 5-fold における平均 ROC AUC を示す．異常検知の方が，通常の教師あり学習よりも高い精度が得られた．
図 3 に画素単位での異常度を可視化したものを示す．上段
が非再発例，下段が再発例，左側が入力画像，右側が異常度
マップとなっている．非再発例では全体的な異常度が低く，再発例では脳内の白質病変周辺の異常度が高くなっている．

4. まとめ本研究では，MRI FLAIR 画像を用いた異常検知による 1 年以内の脳梗塞再発予測の実現可能性を検討した．今後は DWIや MRA などでも再発予測モデルの検討を行う．

230

OP14-4

神経メラニン画像を利用した黒質緻密部分類に関する初期的検討
伊東隼人*1，小田昌宏*2,1，斉木信考*4，青木服部*1

茂樹*4，森 健策*1,2,5,6

名古屋大学 大学院情報学研究科*2

名古屋大学 情報連携推進本部*3

筑波大学 医学医療系

*4
*5
*6

臣二*3，鎌形 康司*4，石川 景一*4，佐光 亘*4，

順天堂大学 医学部

名古屋大学 情報基盤センター

国立情報学研究所 医療ビッグデータ研究センター

Preliminary Study of Classification of Substantia Nigra Pars Compacta using Neuromelanin Images
Hayato Itoh*1，Masahiro Oda*2,1，Shinji Saiki*3，Koji Kamagata*4，Kei-ichi Ishikawa*4，Wataru Sako*4，
Nobutaka Hattori*4，Shigeki Aoki*4，Kensaku Mori*1,2,5,6*1*2

Graduate School of Informatics, Nagoya University

Information and Communications, Nagoya University*3

Institute of Medicine, University of Tsukuba

*4
*5
*6

School of Medicine, Juntendo University

Information Technology Center, Nagoya University

Research Center for Medical Bigdata, National Institute of Informatics

要旨：この高齢化社会において世界で 2 番目に多い進行性神経変性疾患がパーキンソン病である．パーキンソン病は，高齢になるほど発病率が高いが，進行を抑制する根本的な治療法は存在しない．しかし，早期の発見と治療開始により進行を遅らせることが可能である．最近では，神経性疾患発見における神経メラニンイメージングの有効性が報告されている．パーキンソン病の特徴は
黒質緻密部におけるドーパミン作動性ニューロンの進行性喪失である．神経メラニンは黒質緻密部のドーパミン作動性神経細胞に存在する．そのため，神経メラニンイメージングで得られた黒質緻密部に関する信号分布（神経メラニン画像）により，パーキン
ソン病の発見が可能であるとの報告がなされている．本発表ではパーキンソン病・非パーキンソン病の 2 クラスにし，神経メラニン画像を用いた黒質緻密部分類の初期的検討について報告する．
キーワード：パーキンソン病, 黒質緻密部，神経メラニン画像, テンソル表現, 特徴選択

1. はじめに

2. テンソル分解に基づいた特徴表現

人体における 3 次元構造の抽出・解析は医用画像処理におけ

𝑁人の神経メラニン MRI から黒質緻密部のみを抽出した信る本質的な課題である. 例えば，パーキンソン病の診断では脳号強度比を表す神経メラニン強調画像を 3 階のテンソル𝒳𝑖 ∈の MRI データにおける黒質緻密部の左右非対称性や収縮に関ℝ𝐼×𝐽×𝐾 , 𝑖 = 1,2, … , 𝑁で表す. ここで𝑁1 と𝑁2 はそれぞれ非パーする観察が重要である．そこで黒質緻密部の精確な可視化に向キンソン病者とパーキンソン病患者の黒質緻密部の数を表す

けた神経メラニン画像が提案されている. さらに機械学習モ

ものとし, 𝑁 = 𝑁1 + 𝑁2 とする. さらに 3 階のテンソルに画像デルを用いた黒質緻密部の自動抽出[1]やテンソル解析によるのインデックス i を表すモードを 1 つ追加することで 4 階の特徴解析[2]も報告されている.

テンソル𝒯 ∈ ℝ𝐼×𝐽×𝐾×𝑁 とする. 𝒂𝑗 ∈ ℝ𝐼 , 𝒃𝑗 ∈ ℝ𝐽 ,𝒄𝑗 ∈ ℝ𝐾 ,𝒅𝑗 ∈ℝ𝑁 から成る rank-1 テンソルを𝑀個用いた CP 分解[4]は

本稿では神経メラニン画像における黒質緻密部の信号分布𝑀を利用した，パーキンソン病・非パーキンソン病の 2 クラス分

𝒯 = ∑ 𝒂𝑗 ∘ 𝒃𝑗 ∘ 𝒄𝑗 ∘ 𝒅𝑗 + ℰ

類に関する初期検討について報告する．3 次元パターンをテン

(1)

𝑗=1

ソル表現することにより 3 次元パターンにおける形状とテクである. ℰと∘はそれぞれ再構成残差と直積を表す.テンソルのスチャの両方を考慮した特徴抽出が可能である[3]．訓練・評

ランク計算は一般に NP 困難であり，M は実験的に求める．

価データセットより抽出した特徴量の識別精度を評価し，さら式(1)は𝒅𝑗 = (𝑑𝑗𝑖 )ならびに再構成残差ℰ𝑖 を用いてに特徴選択に関する検討を行う．

231

𝑀

(2)

𝒳𝑖 = ∑ 𝑑𝑗𝑖 (𝒂𝑗 ∘ 𝒃𝑗 ∘ 𝒄𝑗 ) + ℰ𝑖
𝑗=1と書ける. 式(2)の𝑑𝑗𝑖 , 𝑗 = 1,2, … , 𝑀を並べることで𝒳𝑖 を表す𝑀
次元特徴量ベクトルを得る. 評価データの特徴抽出では訓練
データより得られた𝒂𝑗 ,𝒃𝑗 ,𝒄𝑗 を用いてテンソル分解を行う．ただし, 特徴量ベクトルの要素全てが識別に寄与するとは限らないため，パーキンソン病のパターンのみを表す固有ベクトルが張る低次元部分空間へと写すことで特徴選択を行う[5].

3. 数値計算実験
単施設にて収集した 266 症例分の神経メラニン画像を用いた. 表 1 はデータの内訳を示す．黒質緻密部の抽出においては,

図 1 特徴選択前の識別精度

神経放射線学を専門として 10 年の経験を持つ熟練放射線医 1名が行ったアノテーションラベルを用いた. 各 3 次元ボリュー
ムデータに対し, 黒質緻密は信号値が[0,1]となるように正規化を行い, 黒質緻密部以外の値を 0 とした. 訓練データより線
形判別の重みを求め，評価データにおけるパーキンソン病患者・非パーキンソン病者を正しく識別できた割合をそれぞれ感度・特異度として求めた．この際, ハイパーパラメータ M および低次元部分空間を張る固有ベクトルの数を変えて実験した．
図１が特徴選択前の評価データに対する識別精度を示す．図 2
が M=64 に対する，特徴選択において 15 本の固有ベクトルを選択した場合の訓練・評価データに対する識別精度を示す．

4. 考察
図 2 特徴選択後の識別精度

図 1 では感度・特異度がどちらも約 0.60 程度であり，M の値を大きくするだけでは識別的な特徴量が得られないことを謝辞示す．図 2 では訓練・評価データのどちらにおいても感度・特本研究は JSPS KAKENHI (No. JP21K19898, No. JP23K16900) な

異度の両方が 0.70 程度であり，汎化性能の向上に寄与する特らびに AMED (No. JP19dm0307101) の支援を受けた.

徴が選択されていることを示す．しかし，専門医による診断精度には及ばず，特徴表現に関する改良が必要である．

利益相反の有無なし

5. まとめ文

本稿では神経メラニン画像における黒質緻密部の 3 次元パ

献［1］ Berre AL, Kamagata K, Otsuka Y, et al.: Convolutional neural network-based
segmentation can help in assessing the substantia nigra in neuromelanin MRI.

ターンを用いたパーキンソン病識別に関する初期的検討を行Neuroradiology 61: 1387–1395, 2019

った．今後は低ランク分解が可能な空間に写した上での識別的［2］Itoh H, Hu T, Oda M, et al.: Pattern Analysis of Substantia Nigra in Parkinson
Disease by Fifth-Order Tensor Decomposition and Multi-sequence MRI. Proc.

特徴の選択について検討を行う．

MMMI2022 LNCS 13594: 63–75, 2022

［ 3 ］ Itoh H, Imiya A, Sakai T: Pattern recognition in multilinear space and its

表 1 実験に用いたデータセットの内訳

applications: mathematics, computational algorithms and numerical validations.

# Non-PD

# PD

# ALL

訓練

73

82

155

評価

66

45

111

Machine Vision and Applications 27: 1259–1273, 2016［4］Kolda TG and Bader BW: Tensor decompositions and application. SIAM Review
51(3): 455-500, 2009［5］Fukunaga K and Koontz WLG: Application of the Karhunen-Lo´eve Expansion to
Feature Selection and Ordering. IEEE Trans. Computers C-19: 311–318, 1970232

OP14-5
定量的磁化率マップ QSM のヒト頭部オブリーク撮像：
皮質脊髄路の QSM 値の分析
高橋哲彦*1，星野美紗子*2，小島陸*3，駒萌乃*1，丁嵐亮*1*1*2

群馬県立県民健康科学大学
群馬県立県民健康科学大学（現 上尾中央総合病院）*3

群馬県立県民健康科学大学（現 美原記念病院）

Quantitative Susceptibility map of the human head oblique imaging:
analysis of QSM values of the corticospinal tract
Tetsuhiko TAKAHASHI*1，Misako HOSHINO*2，Riku KOJIMA*3，Moeno KOMA*1，Ryo ATARASHI*1*1
Gunma Prefectural Collage of Health Sciences*2
Gunma Prefectural Collage of Health Sciences (current address: Ageo Central General Hospital)*2
Gunma Prefectural Collage of Health Sciences (current address: Mihara Memorial Hospital)
要旨：定量的磁化率マップ QSM は，磁化率変化を画像化でき神経変性疾患の診断の応用が期待されている．早期のアルツハイマー病において，QSM 値は白質と灰白質の広い範囲で変化する．実臨床で多施設の QSM 値を比較するには，高い再現性と安定性が望まれる．被験者の体位を一定にすることは困難であるが，体位の変化と QSM 値に関する研究はなかった．本研究では，体位を変えた
時の QSM 値を測定し，統計解析を行い解析した．対象は健常者 7 名，使用した MRI 装置は Ingenia 1.5 T，撮像体位は，正常軸断，頭頂上げオブリーク，顎上げオブリークの 3 体位とした．画像解析ソフトウエアは LiLiby QSM と ImageJ を使用した．解析部位は
大脳基底核の尾状核・被殻・淡蒼球外節・淡蒼球内節と白質の皮質脊髄路とした．体位と QSM 値について、有意水準<0.05 で分散分
析と多重比較法の t 検定を行った結果，大脳基底核ではほぼ有意差が認められず，皮質脊髄路では有意差が認められたが差は小さ
く概ね安定とわかった．
キーワード：MRI，定量的磁化率マップ，脳，白質

1. はじめに像体位は，枕の位置を変えた 3 体位（頭頂上げ，通常，頸部上定量的磁化率マップ（quantitative susceptibility map）QSM は，げ）とした．撮像面は，同じ撮像面になるように，頭部の向き

脳出血と石灰化を識別や，脳の磁化率を画像化でき，神経変性に従って軸方向から斜め方向（おおよそ−13 度〜+15 度）に変疾患の診断に応用が期待されている．また, 早期のアルツハイ

更した．つまり，撮像面は脳構造に対して同じであったが，撮マー病においては，QSM 値は白質と灰白質の広い範囲で変化

像面と静磁場方向との間のオブリーク角度は変化した．
（図 1）
撮像シーケンスは，3 次元（3D）gradient echo（GRE）シーケするとされている．
実臨床で多施設の QSM 値を比較するには，高い再現性と安ンスであった．QSM 画像は，3D GRE シーケンスで得た複素定性が望まれる．QSM では，静磁場の向きと被検体の向きに

MRI 画像から演算で求めた（図 2）．演算は，位相画像から全よって結果が異なることが懸念された．実際の MRI 検査にお体的な位相オフセットを除去する background field removal によいて，被験者の体位を一定にすることは困難であるが，これまって局所位相マップ （local phase map）を得るステップと，局で，体位と QSM 値に関する報告はなかった．

所位相マップを逆演算して磁化率マップ（QSM）を得るステッ本研究では，体位を変えた時の QSM 値を測定し統計解析をプからなった．本研究では QSM は専用ソフトウエア, LiLiby
QSM（富士フイルムヘルスケア社）を用いた．このソフトウエ

行い，QSM 値の体位に対する安定性を調べた．

アの演算は，least squares estimation with adaptive edge-preserving

2. 方法

filtering（LSE with AEFP）法であった．この方法は，regularization

対象は健常者 7 名（平均年齢 22.1 歳 ± 0.8 歳）であった．

を用いずに edge preserving filter を用いることで元画像の微細使用した MRI 装置は Ingenia 1.5 T（Philips 社製）であった．撮構造を保持する特徴がある [1]．画質評価は，image J を用いた．

233

QSM 値が頭部体位によって変化するか否かの確認は，region of

皮質脊髄路の QSM 値について反復測定による分散分析を行interest: ROI を尾状核, 被殻, 淡蒼球（内節・外節）と白質に選ったところ，有意差が認められた．どの体位に差があるか多重択し，それぞれの QSM 値を調べた．白質の ROI は，神経繊維比較法を行ったところ，頭頂上げオブリークが，正常軸断およ方向が比較的均質な皮質脊髄路を放射冠レベルの断面にて，左び顎上げオブリークとくらべ有意差を認めた．QSM 値の体位

右半球でそれぞれ選んだ．

間の差は約 5ppb 以内であった．

統計解析ソフトには R を使った．統計解析では，QSM 値が体位に関係するかどうかについて，Shapiro-Wilk 検定にて正規性を確認後，反復測定による分散分析または多重比較法のWilcoxon 検定を行った．更に有意差があった部位について，どの体位間に差があるかを確認するために多重比較法（Shaffer 法の調整による対応のある t 検定）を有意水準は 0.05 として行った．
本研究は，本学の倫理委員会と共同研究施設の倫理委員会で承認済である．

図3

各部位の QSM 値と統計解析結果

3. まとめ
体位を変えた時の QSM 値を測定し統計解析を行い，QSM 値の体位に対する安定性を調べた結果，体位と QSM 値の有意差
図1

頭部の向きを変えた QSM の安定性の実験

は大脳基底核ではほぼ認められず皮質脊髄路では有意差が認められたが差は小さく概ね安定とわかった．
謝辞
本研究を行うにあたり有益な助言をいただいた，尾藤良孝氏，
岩田吉広氏，仲山貴行氏（富士フイルムヘルスケア社）に感謝します．本研究の一部は「あさを賞」の助成を受けている．
利益相反の有無
なし．
文

図2

献

［1］Shirai T, Sato R, Taniguchi Y et al: Quantitative Susceptibility Mapping Using

QSM アルゴリズムの概略説明図

Adaptive Edge-Preserving Filtering, Proc. Int. Soc. Magn. Reson. Med, 23: 3319,
2015

3. 結果と考察
MRI 画像と QSM および ROI の例を図 3 に示す．ROI は，1名の研究者が QSM と MRI 上で用手的に決めた．部位ごとのQSM 値と統計解析の結果を図 4 にまとめた．
大脳基底核では，
被殻は分散分析で有意差が認められず，その他の 3 部位（尾状核，被殻，淡蒼球外節）では p<0.05 で体位による有意差が認められた．差が認められた 3 部位でどの体位間で差があったか
多重比較法を行ったが，体位間の有意差は認められなかった．

234

OP14-6
MobileNetV2 の Fine tuning を用いた Neuromelanin 画像からの Parkinson 病進行度の推定
奥田 健太*1，髙橋 洋人*1，三浦 あづさ*1，﨑須賀 敬央*1，綿谷 朋大*1，松尾 千聡*1，有澤 亜津
子*1，富山 美幸*2，佐藤 淳哉*2，喜多 洸介*2，鈴木 裕紀*2，木戸 尚治*2，梶山 裕太*3，小河 浩太
郎*3，望月 秀樹*3，富山 憲幸*1
*1

大阪大学医学系研究科 放射線統合医学講座 放射線医学教室*2

大阪大学医学系研究科 人工知能画像診断学共同研究講座*3

大阪大学医学系研究科 神経内科学講座

Estimation of Parkinson's disease progression based on Neuromelanin images using Fine tuning in
MobileNetV2
Kenta OKUDA*1，Hiroto TAKAHASHI*1，Azusa MIURA*1，Takahisa SAKISUKA*1，Tomohiro WATAYA*1，
Chisato MATSUO*1，Atsuko ARISAWA*1，Miyuki TOMIYAMA*2，Junya SATO*2，Kosuke KITA*2，Yuki
SUZUKI *2，Shoji KIDO*2，Yuta KAJIYAMA*3，Kotaro OGAWA*3，Hideki MOCHIZUKI*3，Noriyuki
TOMIYAMA*1*1*2

Department of Diagnostic and Interventional Radiology, Osaka University Graduate School of Medicine

Department of Artificial Intelligence Diagnostic Radiology, Osaka University Graduate School of Medicine*3

Department of Neurology, Osaka University Graduate School of Medicine

要旨：【背景・目的】Parkinson 病（PD）は筋強剛や振戦等の運動症状を呈する慢性進行性の神経変性疾患である．PD の評価と診断は，本態である中脳黒質線状体の黒質緻密部におけるドパミン産生ニューロンの減少を捉える画像検査法がなく，主に臨床症状等に基づいて行われてきた．近年，このドパミン産生ニューロンが含む Neuromelanin の量を捉えることができる新しい磁気共鳴画像（Neuromelanin 画像）が報告され，PD の診断に寄与することが期待されている．本研究は，機械学習による Neuromelanin 画像の評価が有用であることを示すことを目的として行った．
【方法】HY1 度から 2 度の早期 PD 症例 87 例，HY3 度から 5 度の進行期 PD
症例 94 例を対象とした．これらの症例の Neuromelanin 画像に対し特徴を強調するような画像処理を行なったものを，ImageNet で【結果】Accuracy 61.0%，AUC
事前訓練した MobileNetV2 に Fine tuning で学習させ，早期と進行期のどちらであるか推定させた．
0.645 を得た．
【結語】機械学習による Neuromelanin 画像の評価が有用であることが示された．
キーワード：Parkinson 病，MRI，Neuromelanin 画像，人工知能，画像解析

1. 背景・目的

信号域の減少としてとらえ、病理学的変化を明らかにするとさParkinson 病（PD）は筋強剛や振戦等の運動症状を呈する慢れる [3]．Takahashi らは，Neuromelanin 画像が進行期 PD と早性進行性の神経変性疾患である [1]．PD の診断基準には 2015期 PD の分類にも有用であることを示した [3]．本研究では，

年の International Parkinson and Movement Disorder Society が広PD の進行度推定に Neuromelanin 画像の機械学習による分類のく用いられているが，画像検査所見は PD を直接支持する所見

有用性の検証を目的として，MobileNetV2 の Fine tuning によるが得られないことから診断基準として含まれていない．2006

Neuromalnin 画像の学習と分類を行った．

年，Sasaki らが中脳の黒質緻密部（substantia nigra pars compacta：に存在するドパミン産生ニューロンが含む Neuromelanin
SNpc）

2. 方法

を描出する MR 画像（Neuromelanin 画像）を報告した [2]．

2.1. 症例の抽出方法

Neuromalanin 画像は，3T MRI で得られる高解像度ファストス

2018 年 7 月から 2021 年 8 月にかけて大阪大学医学部付属病

ピンエコー（FSE）T1 強調画像であり，高い SN 比，高い空間

院を受診した Parkinsonism を呈する患者 300 名を対象に頭部

分解能，高磁場での T1 延長による周辺脳組織の信号抑制の相MR 画像（Neuromelanin 画像）を撮影した．うち 204 名が PD

乗効果により Neuromalanin を高信号域として描出することがと診断され，181 名に対して Hoen-Yahr (HY) 分類を行い，早できる．Neuromelanin 画像は，神経変性疾患や精神疾患，その期例 (HY: 1, 2 度) が 87 名，進行例 (HY: 3-5 度) が 94 名であ進行で生じる SNpc のドパミン産生ニューロンの減少をその高．
った．症例の抽出方法とプロファイルを示す（Fig 1，Table 1）235

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1

2

3

4

5

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53.0

61.0

58.0

50.7

52.7

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.528

.645

.629

.558

.481

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236

OP15-1

ラベル平滑化を用いた腹腔鏡映像からの手術箇所の認識に関する検討
雄一郎*1，三澤 一成*2，森 健策*1, *3*1
名古屋大学大学院情報学研究科*2
愛知県がんセンター消化器外科*3
国立情報学研究所医療ビッグデータ研究センター
A study on surgical area recognition from laparoscopic videos using label smoothing
Yuichiro HAYASHI*1, Kazunari MISAWA*2, Kensaku MORI*2
林

Graduate School of Informatics, Nagoya University
Department of Gastroenterological Surgery, Aichi Cancer Center Hospital
*1

*2

*3

Research Center for Medical Bigdata, National Institute of Informatics

要旨：本稿では，ラベル平滑化を用いた腹腔鏡映像からの手術箇所認識に関する検討について述べる．近年，手術支援のために腹腔鏡映像を解析する研究が行われている．腹腔鏡下胃切除術では，胃周囲の血管を順番に切離するため，腹腔鏡映像から処理を行っている血管を認識することができれば手術支援に応用できると考えられる．そこで，腹腔鏡映像から手術を行っている解剖学的な領域を認識する手法を検討してきた．この手法では，畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用い手術箇所の認識を行う．
また CNN の学習の際には，時系列情報を考慮したラベル平滑化により正解ラベルを平滑化して用いる．本稿では，ラベル平滑化の効果を検討するため，平滑化の程度を変化させた時の認識精度を調査する．腹腔鏡下胃切除術の腹腔鏡映像に対してラベル平滑化を用いた手術箇所の認識手法を適用したところ，ラベル平滑化が有効であることを確認した．また，一般的なラベル平滑化と時系
列情報を考慮したラベル平滑化を比較したところ，時系列情報を考慮したラベル平滑化では平滑化の程度を適切に設定することで，手術箇所の認識精度が向上することを確認した．
キーワード：コンピュータ支援外科，手術ナビゲーション，深層学習，腹腔鏡下手術，胃1. はじめに場合の認識精度の調査を行い，ラベル平滑化を用いた手術箇所

腹腔鏡下手術は，腹壁に開けた小さな穴から腹腔鏡や手術器の認識手法に関する検討を行ったので報告する．

具を腹腔内に挿入し，腹腔鏡から得られる映像をモニタで観察

2. ラベル平滑化を用いた手術箇所の認識手法

しながら手術器具を操作して行う手術である．この手術は，従来の開腹手術と比較して低侵襲であるため，様々な臓器の手術

腹腔鏡映像からの手術箇所認識手法では，CNN を用いて腹で行われるようになってきた［1］．一方，外科医にとっては高腔鏡映像から切り出した腹腔鏡画像を，(1) 左胃大網動静脈付

度な技術を必要とする難易度の高い手術である．そこで，術前近のシーン，(2) 右胃大網動静脈付近のシーン，(3) 右胃動脈の CT 画像を利用した手術ナビゲーションシステムや，手術映付近のシーン，(4) 左胃動静脈付近のシーン，(5) 腹腔全体を像中の解剖学的構造を抽出して提示する手術支援システムの観察しているシーン，(6) トロッカー内部のシーン，(7) 腹腔研究が行われている［2-5］．我々も胃がんに対する腹腔鏡下胃鏡が体外に存在しているシーン，の 7 つのクラスに分類する．

切除術を対象として，腹腔鏡映像解析に基づく手術ナビゲーシ

ラベル平滑化は正解ラベルを，正解クラスのラベル値が 1 でョンシステムの研究を行ってきた［5］．このシステムでは，畳その他のクラスのラベル値が 0 であるハードなラベルからラ

み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network;

ベル値が 0 から 1 の値をもつソフトなラベルに変換して学習CNN）を用いて腹腔鏡映像から手術を行っている箇所を認識に用いる手法である［7］．ここで，腹腔鏡映像中の時刻 i の画

し，手術箇所周囲の解剖学的構造を確認できる仮想腹腔鏡画像

像を𝒙𝑖 ，対応する正解ラベルを𝒚𝑖 = (𝑦𝑖,1 , ⋯ , 𝑦𝑖,7 )，ラベル平滑を提示する．手術箇所に応じた適切な手術支援画像を提示する

̅𝑖 = (𝑦̅𝑖,1 , ⋯ , 𝑦̅𝑖,7 )とする．一般的なラベル平滑化
後のラベルを𝒚ためには，腹腔鏡映像からの手術箇所の認識精度が重要である［7］では，正解のクラスを c*とすると，平滑化後のラベル値

ため，手術箇所の認識精度の向上に関する検討も行ってきたは［6］．ここでは， CNN による腹腔鏡画像の分類手法に，時系∗(1 − 𝛼), 𝑐 = 𝑐 のとき
𝑦̅𝑖,𝑐 = {
𝛼/6,
それ以外

列情報を考慮したラベル平滑化と予測の不確実性を利用した分類結果の修正手法を導入することで手術箇所の認識精度の(1)となる．ここで，𝛼は平滑化の程度を決定するハイパーパラメ向上を行った．本稿では，一般的なラベル平滑化と時系列情報ータである．

を考慮したラベル平滑化において平滑化の程度を変化させた

時系列情報を考慮したラベル平滑化［6］は，時間的に隣り合

237

うシーンのクラスのラベル値のみを平滑化する．まず，時間的研 究 の 一 部 は JST CREST JPMJCR20D5 ， JSPS 科 研 費に連続する同じ正解ラベルを持つ画像を同じシーンと考える．

JP17H00867 によった．

ここで，時刻 i の画像𝒙𝑖 の正解クラスを a，時間的に隣接する
利益相反の有無

シーンの正解クラスを b とし，それぞれのシーンの中央の時刻なし

を m と l とすると，画像𝒙𝑖 の平滑化後のラベル値は，|𝑖−𝑚|𝑦̅𝑖,𝑎 = (1 − 𝛽) + 𝛽 × (1 − |𝑖−𝑚|+|𝑖−𝑙|),|𝑖−𝑙|𝑦̅𝑖,𝑏 = 𝛽 × (1 − |𝑖−𝑚|+|𝑖−𝑙|),

(2)

文

(3)

と計算される．ここで，𝛽は平滑化の程度を決定するハイパー
パラメータである．

3. 実験と考察
胃がんに対する腹腔鏡下胃切除術の 10 症例の腹腔鏡映像から 10 秒ごとに切り出した 10,818 枚の腹腔鏡画像を用いて実験を行った．腹腔鏡画像の画像サイズは 431×270 画素に縮小し，DenseNet201［8］を用いて手術箇所の分類を行った．DenseNetの学習時に一般的なラベル平滑化と時系列情報を考慮したラベル平滑化を行った．それぞれのラベル平滑化の際に，平滑化の程度を決定するハイパーパラメータである式(1)の 𝛼と，式(2)と式(3)の𝛽を変化させて分類精度の調査を行った．実験では腹腔鏡画像を症例ごとに 5 つに分割して 5 分割交差検証を行った．結果を図 1 に示す．ラベル平滑化を用いない場合の分類
精度は 79.9%であった．一般的なラベル平滑化を用いることで分類精度は 80.8%（𝛼 = 0.1の時）に向上し，さらに，時系列情

献［1］Shiroshita H, Inomata M, Akira Set al: Current Status of Endoscopic Surgery
in Japan: The 15th National Survey of Endoscopic Surgery by the Japan
Society for Endoscopic Surgery. Asian J Endosc Surg15: 415-426, 2022
［ 2 ］ Hayashi Y, Misawa K, Oda M et
al: Clinical application of a surgicalnavigation system based on virtual laparoscopy in laparoscopic gastrectomy
for gastric cancer. Int J CARS 11: 827-836, 2016［3］Kitaguchi D, Takeshita N, Matsuzaki H et al: Computer -assisted real -time
automatic prostat e segmentation during TaTME: a single -center feasibility
study. Surg Endosc 79: 88-94, 2020［4］Tokuyasu T, Iwashita Y, Matsunobu Y et al: Development of an artificial
intelligence system using deep learning to indicate anatomical landmarks
during laparoscopic cholecystectomy. Surg Endosc 35: 1651-1658, 2021
［5］林雄一郎，三澤一成，森健策：腹腔鏡映像からの手術箇所の認識による手術ナビゲーションの検討．第 40 回日本医用画像工学会大会予稿集, pp.489-491, 2021
［6］Hayashi Y, Misawa K, Mori K: Surgical area recognition from laparoscopic
images in laparoscopic gastrectomy for gastric cancer using label smoothing
and uncertainty. Proc. SPIE 12466: 1246624, 2023
［7］Szegedy C, Vanhoucke V, Ioffe Set al: Rethinking the inception architecture
for computer vision. Proc. CVPR 2016, 2818-2826, 2016［8］Huang G, Liu Z, van der Maaten L et al: Densely connected convolutional
networks. Proc. CVPR 2017, 4700-4708, 2017

報を考慮したラベル平滑化を用いることで分類精度は 81.4%（𝛽 = 0.2の時）となった．また，一般的なラベル平滑化では，平滑化の程度を決めるハイパーパラメータ𝛼の値を変化させても認識精度は大きく変化しない（図 1(a)）．一方，時系列情報を考慮したラベル平滑化では，ハイパーパラメータ𝛽の値を大きくすると認識精度が低下した（図 1(b)）．実験結果から，時系列情報を考慮したラベル平滑化は手術箇所認識の精度向上に効果があるが，平滑化の程度を適切に設定することが必要(a) 一般的なラベル平滑化であると考えられる．

4. むすび
本稿では，ラベル平滑化を用いた腹腔鏡映像からの手術箇所の認識に関する検討について述べた．腹腔鏡下胃切除術の腹腔鏡画像を用いた実験の結果，時系列情報を考慮したラベル平滑化により手術箇所の認識精度が向上することを確認した．今後の課題として，より多くのデータを用いた評価，手術箇所認識
手法のさらなる精度向上などが挙げられる．
(b) 時系列情報を考慮したラベル平滑化
図 1 ラベル平滑化のハイパーパラメータと認識精度

謝辞
日頃ご討論いただく名古屋大学森研究室諸氏に感謝する．本238

OP15-2
Multi-step Fine-tuning for Tracking Invisible Vein during Laparoscopic Surgery
Xinaki ZHAO*1, Yuichiro HAYASHI*1, Masahiro ODA*2, 1, Takayuki KITASAKA*3,
Kazunari MISAWA*4, Kensaku MORI*1, 5, 6
*1
Graduate School of Informatics, Nagoya University*2
Information Strategy Office, Information and Communications, Nagoya University*3
Department of Information Science, Aichi Institute of Technology*4
Aichi Cancer Center*5
Information Technology Center, Nagoya University*6
Research Center for Medical Bigdata, National Institute of Informatics
Abstract：This work involves addressing the challenging task of tracking the invisible left gastric vein (LGV) during laparoscopic surgery. Dueto the difficulty in obtaining data and annotations for laparoscopic image, we propose an innovative approach to train tracking network for invisible
LGV. To begin, the network is initialized with pre-trained weight from an object tracking model that is well-versed in tracking objects in common
scenarios. Subsequently, we employ multi-step fine-tuning to transfer the network's tracking capability from non-medical common objects to theintricate task of tracking the invisible LGV. To our knowledge, this is the first instance of utilizing neural networks to tackle this realistic anddemanding healthcare problem. Encouragingly, our experimental results demonstrated that our approach could alert surgeons to the approximate
location of invisible LGV.
Keyword：laparoscopic surgery, video tracking, transfer learning

1. Introduction
Laparoscopic surgery has become a preferred treatment for gastriccancer in recent years because of its minimally invasive nature. The
left gastric vein (LGV) is a critical vessel located around the stomach,but it is often hidden in fat tissue, making it invisible and difficult totrack during surgery. Accidentally injuring the LGV can lead tosignificant blood loss and complications [1].
Deep neural networks have shown great potential in medical image
processing, however, obtaining a large quantity of labels for invisible
LGV is challenging. To overcome this limitation, we propose a novel
approach that utilizes transfer learning. Specifically, we initialize the
network using a pre-trained object tracking model and apply multistep fine-tuning to transfer the network's tracking capabilities from
non-medical common objects to the invisible LGV tracking task. Our

Fig. 1 A schematic overview of multi-step fine-tuning. The
network is initialized by weights trained on non-medical common
scenes and fine-tuned using the visible LGV dataset and theinvisible LGV dataset.

work is the first attempt to use neural networks to solve thischallenging healthcare problem.

2. Method

To transfer the strong tracking capabilities of STCN to the invisible

Given a video sequence of a laparoscopic procedure and a first-

LGV tracking problem, we have developed a multi-step fine-tuning

frame annotation of the LGV position, our goal is to anticipate theapproach. Specifically, we initialize the network with the weight

LGV position in subsequent frames, with the first-frame annotation

obtained from training on the YouTube-VOS and DAVIS datasets andobtained, for example, from a preoperative CT. As shown in Fig. 1,

stabilize the encoder and memory module of the network, while only

our approach leverages the STCN network architecture, which isfine-tuning the final decoder. Since the tracking task for invisible

known for its robust tracking capabilities on YouTube-VOS [3] andLGV is quite different from that of non-medical common scenes, we

DAVIS [4] datasets. The detailed network architecture can be foundfirst tune the network using the visible LGV dataset and then performin STCN [2].

the final tuning on the invisible LGV dataset.

239

Table 1 Quantitative comparison.

is effective in tracing invisible LGV and alert the surgeon to theapproximate location of invisible vein, thereby improve the quality
and safety of laparoscopic surgery.

4. Discussion and Conclusions
This work leverages a neural network trained on non-medical scene
datasets to track invisible LGV. Specifically, to overcome the large
domain differences between non-medical scenes and laparoscopic
surgery videos, we applied a multi-level fine-tuning approach totransfer the tracking capability of the existing network to the task of
tracking invisible LGV in laparoscopic surgery.
The experiments showed encouraging results, however, due to theinsufficient dataset, the current experiments still have limitations. In
particular, the average video length is only 230 frames per clip.
Although our method can track invisible LGV in a short period oftime, it still needs to be verified in experiment whether our method
can achieve stable tracking against videos that are dozens of minutes
long in clinical surgeries.
In the future, we plan to extend the length of the videos in ourdataset and attempt to achieve long-term tracking of invisible LGVs
throughout clinical laparoscopic surgery.

Fig. 2 Qualitative comparison. In green are the predictions of the
network, in red are the locations of the invisible LGV, and inyellow is the intersection of the two. It shows that our method’s
estimation remains close to the ground truth even after lensmovement and surgical forceps manipulation.

3. Experiments and Results
In addition to the two publicly available YouTube-VOS [3] andAcknowledgement

DAVIS [4] non-medical scene datasets, we used two inhouse medical
datasets, a visible LGV dataset and an invisible LGV dataset, for bothThis work was supported in part by the JSPS KAKENHI

training and evaluation. The visible LGV dataset contains a total of

17H00867, in part by the JST CREST Grant Number JPMJCR20D5,

18 videos consisting of 1540 frames, all of which were used forand in part by the fellowship of the Nagoya University TMI WISE

training. Meanwhile, the invisible LGV dataset contains 15 videos

program from MEXT.

with 3444 frames, of which 10 videos were used for training, 2 videos
Competing interests
Nonefor validation and 3 videos for testing.
The experimental results are shown in Table 1 and Fig. 2. We usedmean Dice Coefficient (mDice) as the indicator to quantitatively

Referenceevaluate our experimental results. Y&D means testing using only the［1］Yuasa Y, Okitsu H, Goto M et al: Three-dimensional CT for preoperative detection

weights pre-trained in Youtube-VOS and DAVIS datasets, and fullyof the left gastric artery and left gastric vein in laparoscopy-assisted distal
gastrectomy. Asian journal of endoscopic surgery 9(3):179–185, 2016.

fine-tuned means fine-tuning the entire network. Due to the domain［2］Cheng HK, Tai YW, Tang CK: Rethinking space-time networks with improved

disparities, direct application of the network trained on non-medical

memory coverage for efficient video object segmentation. Advances in Neuralscenes to laparoscopic videos is not tenable. By fine-tuning only, theInformation Processing Systems 34:11781–11794, 2021.
［3］Xu N, Yang L, Fan Y et al: Youtube-vos: A large-scale video object segmentation

decoder instead of the whole network, we could significantly improvebenchmark. arXiv preprint arXiv:1809.03327, 2018.

the generalization ability of the network, as training the whole［4］Perazzi F, Pont-Tuset J, McWilliams B et al: A benchmark dataset and evaluation

network would have led to overfitting due to the small amount ofmethodology for video object segmentation. Proceedings of the IEEE conferenceon computer vision and pattern recognition, 2016, pp724–732.

training data. In addition, multi-step tuning gave better results than
one-step tuning. Our experimental results showed that our approach240

OP15-3
U-Net を用いた股関節斜視鏡画像からの股関節唇および大腿骨頭の抽出
川上申之介*1，福田 紀生*2，西井 孝*3，大竹 義人*4，佐藤 嘉伸*4
*1
関西女子短期大学医療秘書学科*2
脳情報通信融合研究センター*3
大阪急性期・総合医療センター整形外科*4
奈良先端科学技術大学院大学情報科学領域

Arthroscope video image segmentation of acetabular labrum and femoral head using U-Net
Shinnosuke KAWAKAMI*1，Norio FUKUDA*2，Takashi NISHII*3，Yoshito OTAKE*4，
and Yoshinobu SATO*4*1
Kansai Women's College*2
Center for Information and Neural Networks
Osaka General Medical Center
Nara Institute of Science and Technology*3*4

要旨：股関節唇の低侵襲修復手術においては股関節鏡を挿入し手術が行われるが，挿入口であるポータル位置により得られる視認性が影響をうける．そのため良いポータル位置を視認性から判定するために術中の股関節鏡視野中のランドマークとしての大腿骨
頭の映り込み割合と，ターゲットである股関節唇の面積を計算する必要がある．そこで我々は 13 症例の股関節斜視鏡による術中動
画から切り出した画像(各症例約 10000 枚)から各症例 20 枚を t-SNE により選び出し，作成したマスク画像を正解画像として，テス
ト用の 1 症例を除く他の症例の画像から U-Net により学習させたモデルをつくり，テストデータに対して股関節唇および大腿骨頭を抽出させることとした．股関節唇と大腿骨頭との区別がつきやすい画像については正解マスク画像とほぼ一致してセグメンテー
ションすることができることがわかった．学習データを追加させることでモデルを強化すれば，より予測精度を上げることができ，加えて整形外科医による正確なアノテーション情報を付加したうえで正解マスク画像を作成できれば，実用的な股関節唇および大腿骨頭のセグメンテーションができると考え，現在モデルの改良に取り組んでいるので現状をここに報告する．
キーワード： arthroscope，segmentation，U-Net，t-SNE

1. はじめに

2. 画像の選定

股関節唇断裂などの修復には低侵襲な股関節鏡視下手術が13 症例の手術動画の撮影時間は各 1 時間～2 時間程度であ行われるが，わずか数センチ四方程度の狭い空間での手術であり，概ね股関節鏡を刺入してから手術を終えるまでが記録されり，視認性が手術のしやすさに影響していると考えられる．股ている．これから 0.5 秒毎に静止画像を生成すれば 1 症例約 1

関節鏡はポータルと呼ばれる直径 1cm 程度の穴を股関節周囲万枚前後の画像が得られる．U-Net での学習およびテストのたにあけ，そこから股関節鏡を刺入する．そのため得られる視認

めの画像を選定するにあたり，修復前の股関節唇および大腿骨性はポータル位置ですでに決定されていると考えられる．現在

頭が映っている時間帯の画像を選定する必要がある．症例によ我々は最適ポータル位置を推定するため，15 症例の CT 画像かってその時間帯が異なるため，人間による選定には不向きであら作成したサーフェスモデルを用いた仮想股関節鏡による視る．t-SNE は特徴が似た画像をクラスタリングすることができ

認性評価システムを開発中であるが，これらの症例に対応するる手法であるのでこれを利用することとし，各症例の画像群に実際の手術動画に映った股関節唇およびランドマークとして対して 1 回目の t-SNE を実施し，キャリブレーションなどに使の大腿骨頭をセグメンテーションし，シミュレータ側で再現すわれている不要な画像群以外の画像群を選定する．選定した画ることで，手術におけるポータル位置を推定し評価できると考像群に対し 2 回目の t-SNE により再クラスタリングを行い，得えた．この手法は膝関節では研究が進められているが[1]，股関られた複数のクラスターに対して個別に最終 3 回目の t-SNE節に対してはまだなされておらず新規性があると考え，U-Netを行うことで学習およびテストに必要な画像を抽出することを用いて股関節唇および大腿骨頭をセグメンテーションした．

とした．これにより選定者の主観等を排し再現性のある画像選定を行えると考えた．選定した 13 症例の画像に対してアノテ241

ーションしマスク画像を作成する．画像のサイズは縦横 320 画

因である．症例 10 では股関節唇の下部の色合いが変わってい素としたため 1 枚の画像の全画素数は 102400 画素である．

るため判別がうまくいっていない．症例 11 では股関節鏡画像
で股関節唇と大腿骨頭の区別がつけやすいため結果もよいことがわかる．図 3 左は全 13 症例のマスク画像と予測結果画像とで計算して得られた Dice の値である．図 3 中央，図 3 右は股関節唇，大腿骨頭についてのテスト結果であり、左側(灰色)

3

4

5

7

6

がマスク画像の画素値，右側(黄色)が予測された画像の画素値である．股関節唇の面積については，視野の中心部に近い程良いと考え，式(1)に示すようにσ=0.5 としてガウス分布により

8

9

10

11

重み付き画素値とした．

13

𝑤𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡𝑒𝑑 𝑝𝑖𝑥𝑒𝑙 = 1.0 × exp (−
14

15

𝑟2
2𝜎 2

)

(1)

16

図 1. 術中動画から作成した各症例の股関節鏡の画像の例．
右下の数字は症例番号を示す．画像の左または右端に一部映っている光の反射量が多い球状のものが大腿骨頭である．

3. 学習方法
13 症例の選定画像および対応するマスク画像セットのうち，

図 3．左：マスク画像と予測結果との Dice の値．中央：股1 つの症例の画像セットをテスト用とし，残りの 12 症例の画

関節唇の重み付き画素数について，右：大腿骨頭の画素数に像セットを学習用としてモデルを強化することとした．結果とついて，それぞれマスク画像(灰色)と予測結果(黄色)の比較．

して 13 症例分のテスト結果が得られる．
図 3 左で示した Dice の値については，症例によっては股関節

4. 結果

唇と大腿骨頭の区別がつきにくいため予測結果がマスク画像とかけ離れているものがある．図 3 中央は股関節唇のみの重み

Dice ＝0.75

付き画素数であり，症例によって差異があり，第 5，14，15 症

3例についてはマスク画像と予測画像との画素値の差が顕著である．図 3 右については大腿骨頭のみの画素数であり，股関節

Dice = 0.87

鏡からの光の反射があり形状が球形であるため判別しやすく，

10

予測結果は全症例について差異が少ないことがわかる．
Dice = 0.93

5. まとめ11

現時点での学習用画像数が各症例 20 枚と少ないこと，モデ
図 2. 左：股関節鏡の画像(右下の数字は症例番号)，中央：

ルが未改良であることが Dice の値が低い原因の一つと考えら作成したマスク画像，右：予測結果（セグメンテーション）

れるため，学習を強化する工夫が必要であると考えられる．

結果の画像の比較．マスク画像と予測結果の赤色部分は股関節唇を表し，黒色部分は大腿骨頭を表す．

利益相反の有無なし．
文

図 2 は代表的な 3 つの症例について左から股関節鏡画像，マ

献［1］Yaqub Jonmohamadi, Yu Takeda,Fengbei Liu, Fumio Sasazawa, Gabriel
Maicas, Ross Crawford, Jonathan Roberts,Ajay K. Pandey, Gustavo
Carneiro: Automatic Segmentation of Multiple Structures in Knee
Arthroscopy Using Deep Learning, IEEE Access, Vol.8: pp51853 - 51861,
2020

スク画像，予測結果(セグメンテーション)画像であり，右端にDice の値を示す．症例 3 での予測結果については，股関節唇と大腿骨頭を正しく判別できていない．これは股関節鏡画像に表れているとおり，股関節唇と大腿骨頭がわかりにくいことが原242

OP15-4

広視野撮影による皮膚毛細血管の多数同時観察とセマンティックセグメンテーションを用いた密度推定
麦*1，尾藤 宏達*2，田口 浩之*3，播 さや香*4，羽石 秀昭*5
*1
花王株式会社 解析科学研究所

瀧本*2

花王株式会社 コーポレート戦略部門 デジタル事業創造部*3
花王株式会社 研究開発部門 研究戦略・企画部*4

花王株式会社 ヘルス＆ウェルネス研究所
千葉大学フロンティア医工学センター*5

Observation and density estimation of numerous skin capillaries using
wide-field imaging and semantic segmentation
Baku TAKIMOTO*1，Kotatsu BITO*2，Hiroyuki TAGUCHI*3，Sayaka HARI*4，
Hideaki HANEISHI*5
Analytical Science Research Laboratories, Kao Corporation
Digital Business Creation, Corporate Strategy, Kao Corporation*1*2

R&D Strategy & Planning, Kao Corporation
Health & Wellness Products Research Laboratories, Kao Corporation
*3

*4

*5

Center for Frontier Medical Engineering, Chiba University

要旨：皮膚毛細血管は顕微鏡（キャピラロスコープ）を用いて非侵襲的に観察可能であり，その構造と血流は組織や全身の状態を反映しうる．そのため，毛細血管の撮影と定量的な画像解析は，新規な簡易診断法への発展が期待される．毛細血管の構造は不均一であるため，信頼性の高い評価には，広視野で多数の毛細血管を撮影することが有効である．また，毛細血管の血流は間欠的であるため，静止画ではなく動画の撮影及び解析が望ましい．そこで本研究では，広い視野と毛細血管観察に十分な空間分解能を有する撮影装置と，本装置で得た動画から毛細血管密度を自動推定する画像解析法からなるシステムを開発した．セマンティックセ
グメンテーションを用いた自動解析結果は，手動解析結果と相関した．本システムにより千本以上の毛細血管の同時観察及び密度算出が可能であり，算出値は被験者，部位，皮膚バリア破壊の前後で異なったことから，組織の状態評価法に繋がりうる．
キーワード：皮膚微小循環，毛細血管，キャピラロスコープ，セマンティックセグメンテーション，ディープラーニング

1．はじめにした．併せて，被験者及び外部刺激の有無による推定結果の違

皮膚や爪郭の毛細血管は顕微鏡で非侵襲的に観察でき，そのいから，本システムの組織状態評価への適用性を考察した．

密度や構造は基底細胞癌や COVID-19 といった種々の疾患の2．方法影響を受ける[1, 2]．そのため，顕微鏡画像から皮膚毛細血管の高画素数(4000×3000)で動画撮影可能な USB3.0 カメラと高定量的な指標を抽出することは，組織や全身の状態を評価する
新規手法へ発展する可能性がある．

解像度テレセントリックレンズ，LED 光源を内蔵した鏡筒を皮膚毛細血管の形状や血流は不均一であるため，信頼性の高組み合わせ，広視野ビデオキャピラロスコープを作製した．こい評価には，多数を観察・解析することが望ましい．しかし，れにより，簡便に皮膚に押し当て，7.4 mm×5.5 mm の広い領

一般的な毛細血管観察用の顕微鏡(キャピラロスコープ)では，域を空間分解能 3.5 μm 以下で観察可能とした．

幅 10μm 以下の毛細血管を観察するために，空間分解能が高健常男性 11 名を被験者とし，それぞれ前腕内側部の 7 か所

い一方で視野が約 3 mm 以下に限られていた[3, 4]．そこで本研を撮影部位とした．洗浄，ふき取り，20 分間の馴化後に動画を究では，幅 7 mm 以上の広い視野と毛細血管観察に十分な分解撮影し，5 秒間(150 フレーム)を解析に供した．また，刺激によ能で，多数の皮膚毛細血管を同時に撮影するデバイスを開発しる皮膚微小循環への影響を観察するため，4 名に対してテープた．さらに，本デバイスで得られる膨大な毛細血管の密度を定剥離による皮膚バリア破壊を行った後にも撮影を行った．

量的かつ簡便に解析するために，セマンティックセグメンテー

得られた動画のブレを，テンプレートマッチングを用いて補ションにより血管領域を自動で抽出・解析する手法と組み合わ正した．また，血管内を間欠的に赤血球が流れる動画から，連せた．自動で算出した値を手動解析結果と比較し，精度を検証

続的な毛細血管構造が描画された静止画を作成し，明るさの均243

一化及びコントラスト強調を行った．これらの前処理の後に，続いて，被験者間およびバリア破壊前後での毛細血管総面積

生物・医学分野で実績を有するセマンティックセグメンテーシを推定した例を，図 2 に示した．バリア破壊前(平常時)の面積

ョン手法 U-net [5]を用いて，毛細血管領域の学習及び推定を行は，被験者 1，4 より被験者 2，3 では少なかった．また，被験った．1300×1000 画素(2.4 mm×1.9 mm 相当)の領域を抜粋し者 2 ではバリア破壊によって毛細血管の総面積が増加したのた画像と，そこから毛細血管領域を手動でアノーテーションしに対し，被験者 3 では減少した．このような差異は，個人の平た画像を一組として学習に用いた．11 名のバリア破壊前及び常時における皮膚微小循環やその応答性を特徴付ける上で，利後の計 22 組の画像から，ランダムな位置で 512×512 画素の領用できる可能性がある．

域を抜粋した 150 組の画像を生成し，エポック数 50，バッチ
サイズ 16 にて学習処理を行った．その後，バリア破壊前または後の 1300×1000 画素の画像 11 枚における毛細血管領域を推定した．自動で推定された領域の数と面積を，手動で血管領域を抽出した結果と比較し，精度を評価した．
さらに，前処理後の視野全体(7.2 mm×5.4 mm，3900×2900画素)から毛細血管領域の推定と数・面積を算出した．バリア
破壊を行った各被験者の処理前後の結果を比較し，被験者間の差異と外部刺激の影響を評価した．

3．結果と考察

図 2．皮膚バリア破壊前後の 4 名の画像から推定された 7.2 mm
×5.4 mm 領域における毛細血管の総面積．7 か所の平均値を撮影された画像に前処理を行った結果，多数の毛細血管を観察できた(図 1(a) (b))．U-net による自動抽出の結果，毛細血管示しており，エラーバーは標準偏差．

に対応する領域が抽出された(図 1(c) (d))．定量的な検証のため

4．まとめと展望に，2.4 mm×1.9 mm の画像から自動抽出された領域の数及び面積を，手動解析結果と比較した．毛細血管の数，総面積，平広視野で皮膚毛細血管を撮影し，その数や面積を自動解析す

均面積について，自動及び手動で抽出し算出した値の相関係数

るシステムを提案した．算出された値は手動解析での結果と相はそれぞれ 0.87，0.95，0.93 となり，いずれも強い相関が得ら関した．本手法で算出した毛細血管の総面積は，平常時の値やれた．また，前処理後の視野全体から毛細血管領域を自動抽出

角層バリア破壊による変化に個人差が見られた．この差異は，できた．以上より，提案手法を用いて，広視野で膨大な毛細血

組織の状態評価や薬剤・治療等による効果の指標に繋がりうる．

管を同時撮影し，多寡を自動で評価できることが示された．

本手法は既存手法より多数の毛細血管を同時に撮影・解析できることから，不均一な毛細血管を信頼性高く評価できる．今後，組織・全身の状態を評価する新規手法への発展を期待している．
利益相反の有無なし
文

献[1] Ayhan E, Ucmak D, Akkurt Z: Vascular structures in dermoscopy. An Bras Dermatol
90: 545-553, 2015
[2] Rosei CA, Gaggero A, Famà F, et al: Skin capillary alterations in patients with acute
SarsCoV2 infection. J Hypertens 40: 2385-2393, 2022
[3] Sainthillier JM, Degouy A, Gharbi T, et al: Geometrical capillary network analysis:
Geometrical capillary network analysis. Skin Res Technol 9: 312-320, 2003
[4] Hariyani YS, Eom H, Park C. DA-Capnet: Dual Attention Deep Learning Based on
U-Net for Nailfold Capillary Segmentation. IEEE Access. 8: 10543-10553, 2020

図 1．画像例：(a)前処理後の視野全体(7.2 mm×5.4 mm)，(b) (a)[5] Ronneberger O, Fischer P, Brox T. U-Net: Convolutional Networks for Biomedical
Image Segmentation. Lect Notes Comput Sci 9351: 234-241, 2015の部分拡大(2.4 mm×1.9 mm)，(c) (a)からの毛細血管領域推定結果，(d) (c)における(b)と同一個所の拡大．

244

OP15-5

舌画像解析と機械学習を用いた漢方医学病態予測鈴木 萌仁伽*1，石川 堅也*2，渡邊 悠紀*3，並木 隆雄*3，
森田 智*4，村上 綾*5，野村 行弘*6，中口 俊哉*6*1
千葉大学工学部総合工学科医工学コース*2
千葉大学大学院融合理工学府基幹工学専攻医工学コース*3
千葉大学大学院医学研究院和漢診療学*4
千葉大学医学部附属病院東洋医学センター墨田漢方研究所*5横浜薬科大学薬学教育センター*6
千葉大学フロンティア医工学センター
Prediction of Clinical Diagnosis in Kampo Medicine Using Machine Learning and Analysis ofTongue Images*1
Monika SUZUKI ，Takaya ISHIKAWA*2，Yuki WATANABE*3，Takao NAMIKI*3，
Akira MORITA*4，Aya MURAKAMI*5，Yukihiro NOMURA*6，Toshiya NAKAGUCHI*6*1
Department of Medical Engineering, Faculty of Engineering, Chiba University
Department of Medical Engineering, Graduate School of Science and Engineering, Chiba University
Department of Japanese-Oriental "Kampo" Medicine, Graduate School of Medicine, Chiba University*4
Sumida Kampo Clinic, East Asian Medicine Center, Chiba University Hospital*5
Pharmaceutical Education Center, Yokohama University of Pharmacy*6
Center for Frontier Medical Engineering, Chiba University*2*3

要旨：舌診は舌特徴を捉え，簡便かつ非侵襲的に健康状態を把握する診断法であるが，診断者の主観や経験に依存するため，普遍的・科学的な所見に向けた定量化が求められている．本研究では，漢方医学病態のうち水滞に着目し，舌画像から算出される特徴量を用いた関連解析および機械学習を用いて病態予測を行った．136 名の患者の舌画像を医師の診断に基づき水滞，非水滞に区分した．舌の形状，色彩，テクスチャに関する 307 種類の舌特徴量のうち，2 群間において 61 種類で統計的有意差を確認した．また，病態予測に 4 種類の機械学習手法の比較を行った．Light Gradient Boosting Machine が最も高い予測性能を示し，平均 Average Precision
は 0.806 を示した．次に経験の浅い医療従事者との予測性能を比較する実験を実施したところ，多くの評価指標で機械学習モデル
による予測が優れた結果を示した．本研究は機械学習モデルによる水滞予測の有効性を示しており，医師の診断補助に貢献する可能性が示唆された．
キーワード：舌診断支援，画像特徴，機械学習，水滞予測

1. はじめには医師の主観や経験に依存し，定性的であるという問題がある．

漢方医学の診察手法の 1 つに舌診がある．舌体の色・形・大そのため，病態と舌の関連の解明および診断の定量化が求めら

きさ・厚さ・潤い，舌苔の色・量などの舌特徴から健康状態をれる．以上のことから，本研究では舌画像解析による舌特徴と予測する．舌診は，非侵襲的な診察手法であり，加えて短時間

水滞との関連解析および舌画像からの水滞予測を目的とする．

で診察可能であるなど様々な利点を持つ．
我々はこれまでに，図 1 に示すような舌診支援のための舌撮影装置 TIAS（Tongue Image Analyzing System）を開発した［1］．
舌の色や表面状態などの特徴が TIAS 舌画像から算出され，様々な生体情報や疾患情報との関連が調査・解析されてきた．
漢方医学において，生体は「気」，「血」，「水」の 3 要素が体内を循環することによって維持されると考えられている［2］．
この気血水の 3 要素により診断される病態のうち，水の異常である水滞は水が身体の一部に停滞することが原因であり，特に(a)TIAS の外観

舌診の所見との関連があるとされている．漢方医学病態の診断

図１

245

(b)舌撮影の様子
舌撮影装置 TIAS

2. 舌画像解析による舌特徴と水滞との関連解析

械学習モデルには最も良い予測性能を示したモデル（入力特徴

本実験では，千葉大学医学部附属病院の和漢診療科外来にお量：色彩に関する特徴量，機械学習モデル：LGBM）を用いた．

いて同意を得た患者を対象に TIAS で撮影した舌画像を 136 名

表１の結果より，多くの評価指標で機械学習モデルによる予分収集した．これらの舌画像に対して十分に経験を積んだ医師

測が最も良い結果を示した.Recall が最も高くなっており，偽陽のラベル付けに基づき水滞である患者（52 名）とそうでない性が少ないことがわかる．このことから機械学習モデルによる患者（84 名）に区分した．

水滞予測は医療現場において除外診断・スクリーニングにおいまず，舌画像から MobileNet-SSD［3］を用いて舌を検出すて大きな役割を果たす可能性があると考える．

る．続いて，対象となる舌領域を DeepLabv+［4］を用いて抽

5. まとめ出する．舌特徴について，形状（10 種）
・色彩（231 種）・テク
スチャ（66 種）に関する特徴量（計 307 種）を算出した．これ

本研究では舌画像解析による舌特徴と水滞との関連解析おらの特徴量について，非水滞患者および水滞患者の 2 群間の有よび舌画像からの水滞予測を行った．機械学習を用いた水滞予

意差を統計検定により調査した．説明変数の正規性および等分

測では，入力特徴量に色彩に関する特徴量，機械学習モデルに散性を考慮して，Mann–Whitney U 検定，Welch’s t 検定，Student’s

LGBM として予測した際に最も予測性能が高くなった．

t 検定のいずれかを選択して統計検定を実施した．このとき，

この結果を漢方診断経験の浅い医療従事者 4 名と比較した有意水準は0.05とした．

ところ，機械学習を用いた水滞予測が最も良い性能を示し，機

統計検定の結果，非水滞患者および水滞患者の 2 群間におい械学習モデルによる水滞予測の有効性が確認された．これによて 61 種の舌に関する特徴量で統計的有意差を確認した．形状

り，舌画像から算出される舌特徴を用いた水滞予測の実現可能に関する特徴量では統計的な有意差は確認されず，色彩では性が示唆された．

45 種，テクスチャでは 16 種の特徴量で統計的有意差を確認した．結果，算出領域にかかわらず舌全体に対して色彩やテクス

表1

チャに有意差があることが確認できた．また，色彩については

予測方法

Accuracy

Precision

RecallF1 Score

CIELAB 色空間の a*値で特に多くの有意差が認められた．以上

機械学習

0.767

0.722

0.867

0.788

の結果から，水滞による舌への影響として，領域ごとの差は小

従事者 1

0.433

0.375

0.200

0.261

さく，舌全体に対し赤みおよび均質さが低下する可能性が示唆

従事者 2

0.733

0.769

0.667

0.714

された．

従事者 3

0.567

0.538

0.467

0.519

従事者 4

0.600

0.636

0.467

0.538

機械学習モデルと医療従事者の予測性能

3. 機械学習を用いた水滞予測の検討
利益相反の有無

統計検定の結果から，色彩のみ・テクスチャのみ・a*値のみ・なし

統計的有意差を確認した項目すべての 4 種類の入力特徴量の与え方で新たに機械学習モデルを学習した．今回は，Support

文

Vector Machines（SVM）［5］， Random Forest（RF）［6］，Light献［1］Nakaguchi T, Takeda K, Ishikawa Y et al : Proposal for a new non-contact
method for measuring tongue moisture to assist in tongue diagnosis, anddevelopment of the Tongue Image Analyzing System, which can separately
record the gloss components of the tongue. BioMed Research International,
vol. 2015, Article ID 249609, 10 pages, 2015. doi:10.1155/2015/249609［2］寺澤捷年：絵でみる和漢診療学, 医学書院，東京，1996［3］Qichao Tang et al : Examination of tongue detection and region extraction forautomation of tongue diagnosis support system. JAMIT, 2019［4］Chen L, Zhu Y, Papandreou G, Schroff F, Adam H : Encoder-Decoder with
Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation. arXiv
preprint arXiv:1802.02611, 2018
［5］Cortes C and Vapnik V, Support-vector networks. Machine Learning, 20, 273–
97, 1995［6］Breiman L : Random Forests. Machine Learning, 45, 5–32, DOI :10.1023/A:1010933404324, 2001
［7］Guolin K, Qi M, et al : LightGBM：A highly efficient gradient boosting
decision tree. Neural Information Processing Systems, 3149–3157, 2017［8］内田治：SPSS によるロジスティック回帰分析．オーム社，東京，2011

Gradient Boosting Machine（LGBM）［7］，Logistic Regression（LR）［8］の 4 つの機械学習モデルを用いた．
結果，入力特徴量として色彩に関する特徴量，機械学習手法に LGBM を用いた際の予測性能が最も良く，平均 AP（Average
Precision）は 0.806 となった．

4. 機械学習を用いた水滞予測の検討
機械学習モデルによる水滞予測の有効性評価を目的として，経験の浅い医療従事者との予測性能を比較する実験を実施した．本実験では，新たに 30 名分の舌画像を収集し，漢方熟練
医 1 名がラベルを付け，ラベルから非水滞患者（15 名）
・水滞患者（15 名）を区分した．続いて，4 名の漢方診断経験の浅い医療従事者のラベル付け結果を比較対象として用いた．なお機246

OP15-6
前眼部画像から感染性角膜炎の原因を予測するAIモデルの作成○佐藤 貴輝1、奥村 直毅1、松村SudhirRachapalle2、小泉 範子11

拓弥1、SaravanaSangavi2、LakshmipathyMeena2、

同志社大学大学院 生命医科学研究科、2 Sankara Nethralaya【目的】感染性角膜炎において前眼部画像から原因を予測できるAIの作成を試みた．
【方法】細菌，真菌，ウイルス，アカントアメーバによる感染性角膜炎と診断された患者より336枚の高解像度の前眼部画像を取得した．インターネットからも238枚の画質の劣る画像を取得した．EfficientNetにより画像分類AIモデルを作成した．80枚をテストデータ
としてAIの性能を評価し，眼科医30名による分類と比較した．
【結果】作成したAIの性能は，正解率61.2%，適合率61.7％，再現率61.3%，F値61.2%であった．また，同じテストデータを眼科医30名が分類した場合は，正解率39.3.%，適合率
41.7％，再現率39.3%，F値35.6%であった．
【結論】感染性角膜炎の原因を予測するAIモデルが作成できた．現在，AIの有用性を評価するための臨床研究の準備を進めている．

247

第 42 回日本医用画像工学会大会（JAMIT2023)
大会役員委員会名簿
大会役員
大会長
事務局長
業務委員長

委員長
委

員

委員長

木戸 尚治

大阪大学

富山

大阪大学

憲幸

橋本二三生

平野

靖

有村 秀孝
伊藤 聡志
稲井 邦博
彌冨
仁
上村 幸司
小田 昌宏
小尾 高史
神谷
亨
河田 佳樹
北坂 孝幸
北村 圭司
木村 裕一
工藤 博幸
佐藤 嘉伸
椎名
毅
清水 昭伸
庄野
逸
陣崎 雅弘
菅
幹生
杉本 直三
滝沢 穂高
田中 利恵
陳
延偉
寺本 篤司
中口 俊哉
中田 典生
中山 良平
根本 充貴
野村 行弘
橋本 正弘
畑中 裕司
花岡 昇平
羽石 秀昭
原
武史
平野
靖
本谷 秀堅
増谷 佳孝
間普 真吾
宮崎
靖
目加田慶人
森
健策
山谷
泰
湯浅 哲也

鈴木

裕紀

五十音順・敬称略

浜松ホトニクス
プログラム委員会
山口大学
九州大学
宇都宮大学
福井大学
法政大学
国立循環器病研究センター
名古屋大学
東京工業大学
九州工業大学
徳島大学
愛知工業大学株式会社 島津製作所
近畿大学
筑波大学
奈良先端科学技術大学院大学
芝浦工業大学 SIT 総合研究所 大学院理工学研究科
東京農工大学
電気通信大学慶應義塾大学
千葉大学
京都大学
筑波大学
金沢大学
立命館大学
名城大学
千葉大学
東京慈恵会医科大学
立命館大学
近畿大学
千葉大学
慶應義塾大学
大分大学
東京大学
千葉大学
岐阜大学
山口大学
名古屋工業大学
東北大学大学
山口大学
富士フイルムヘルスケア株式会社
中京大学
名古屋大学
国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構
山形大学

現地実行委員会
大阪大学

日 本 医 用 画 像 工 学 会（JAMIT）
役 員 名 簿（令和 5 年 4 月 6 日現在）
氏名
会

長

副 会 長

理

事

代議員

監

事

工藤

博幸

佐藤 嘉伸
原
武史
森
健策
伊藤 聡志
北坂 孝幸
滝沢 穂高
中田 典生
橋本二三生
畑中 裕司
花岡 昇平
増谷 佳孝
目加田慶人
湯澤 史佳
有村 秀孝
石田 隆行
上村 幸司
尾川 浩一
小田 昌宏
小尾 高史
掛川
誠
笠井
聡
川岸 将実
河田 佳樹
木戸 尚治
黒木 嘉典
小橋 昌司
近藤 世範
陣崎 雅弘
杉本 直三
銭谷
勉
高橋 哲彦
高丸 和也
武田
徹
健山 智子
田中 利恵
陳
延偉
寺本 篤司
縄野
繁
根本 充貴
野崎 太希
野村 行弘
長谷川純一
羽石 秀昭
平野
靖
本谷 秀堅
山谷 泰賀
吉川 悦次
森田 尚孝
清水 昭伸

五十音順・敬称略

所属
筑波大学
奈良先端科学技術大学院大学
岐阜大学
名古屋大学
宇都宮大学
愛知工業大学
筑波大学
東京慈恵会医科大学
浜松ホトニクス株式会社
大分大学
東京大学
東北大学
中京大学
キヤノンメディカルシステムズ
九州大学大学院
大阪大学
国立循環器病研究センター
法政大学
名古屋大学
東京工業大学中央システム技研
新潟医療福祉大学
キヤノン
徳島大学
大阪大学
新村病院、博愛会 HPN 東京
兵庫県立大学
新潟大学
慶応義塾大学
京都大学
弘前大学
群馬県立県民健康科学大学
富士フイルム
青柳病院
藤田医科大学
金沢大学
立命館大学
藤田医科大学
新松戸中央総合病院
近畿大学
聖路加国際病院
千葉大学
中京大学
千葉大学
山口大学
名古屋工業大学
量子科学技術研究開発機構 放射線医学総合研究所
浜松ホトニクス
島津製作所
東京農工大学