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学会長ご挨拶
第 36 回日本医用画像工学会大会は岐阜大学教授藤田広志大会長の運営のもとで，2017 年 7 月 27 日（木）から 29 日（土）の 3 日間，岐阜市じゅうろくプラザにて開催されることになりました．一年以上前から準備をされてきた大会関係者や事務局の皆様，そして企業の業務委員会の皆様のご尽力に厚く御礼申し上げます．
昨年度の医用画像工学会大会でも，チュートリアル講演に取り上げられましたディープラーニング（深層学習）は人工知能（Artificial
Intelligence: AI）の技術に基づいたものですが，この AI 技術は碁や将棋の世界で一躍有名となり，さまざまな分野での応用が試みられています．医用画像の認識において画像データをそのまま入力し，パターン分類まで直結することができるディープラーニング技術
は今後の発展が非常に期待できますが，今大会ではチュートリアル講演の他にもセッションを設けており，ディープラーニングが学会員の中でも本格的に研究されつつあることが推察されます．また，現在，膨大な数の様々な医療情報・画像がインターネット上に蓄積されてビッグデータを形成していますが，これらの情報をどのように医療に役立てることができるかというのも，我々が取り組まなけ
ればならない問題です．この際，画像の質や情報の正確さ，またプライバシーの問題もあり，しっかりとした枠組みの中で自由にビッグデータを用いた研究ができる環境作りも今後不可欠となるでしょう．さらに，本大会ではハンズオンのセッションを初めて設け，学会の場で実際に体験して理解を深めるような斬新な企画も予定されています．
今大会の中では上記のさまざまな企画が用意されているので，会員の皆様には実りの大きい大会となると思っております．この大会における皆様の活発な意見交換により，医用画像工学の研究が大きく進展することを期待しています．

日本医用画像工学会会長

尾川浩一（法政大学）

大会長ご挨拶
この度，JAMIT2017（第 36 回大会）大会の大会長の重責を仰せつかり，大会初の岐阜の地での開催の運びとなりました．
皆様も感じられておりますように，いま第３次人工知能（AI）ブームの大波が，ついに医用画像領域にも次第に到来しつつあります．
ディープラーニング（深層学習）技術を筆頭に，昨年の大会でもその波は強く感じられましたが，いま，ますます大波となって怒濤の如く押し寄せて来ようとしています．そこで，今大会では，「AI をより深く極める」ことをメインテーマにして，種々の企画を鋭意進めて参りました．
特別講演１として，日本 IBM Watson ヘルスケア事業開発部の溝上敏文氏に，また，特別講演２として，米国 Google Research の
Dr. Martin Stumpe 氏をお招きいたしました．両氏には，いま AI をリードする両社の AI 開発，とりわけ医用画像への取り組みの最先端について，ご講演いただきます．
初日の教育委員会企画の恒例のチュートリアルでは，AI の基礎から応用まで学べる構成となっています．ここでは，AI，機械学習，
ディープラーニング（深層学習）の基礎と実践，医療への応用について３名の講師による解説講演があり，さらには先端企業講演と題して IoT 時代の医療機器について，最新の知識が習得いただけると思います．また，教育委員会の初の試みとして，ハンズオンセミナーを企画しました．ここでは，ディープラーニング技術を持ち込みのノート PC により習得できるように少人数制で，会期中に５回の講座を開催いたします．なお，本セミナー企画には，公益財団法人コニカミノルタ科学技術振興財団様より，若手の育成を目指すことの趣旨に対して，ご支援をいただいております．
今年は一般社団法人日本画像医療システム工業会（JIRA）の創立 50 周年という記念すべき年でもありますので，JIRA・JAMIT 大会共同企画シンポジウムを，特別企画１として開催します．「AI の画像診断への応用：産官学の視点から」と題して，著名な３名の講師による講演と討論が行われます．医療行政の動向，産業界の取組，国内外の動向などについて情報提供をしていただくとともに，AIの研究開発から実用化への道筋を強化するための活発な意見交換，討論が期待されます．また，Google の特別講演とも連携し，特別企画２として，病理・細胞画像解析のセッションがあります．
オーガナイズドセッションとして，３つをご提案いただきました．これらは，放射線治療分野，画像データベース分野，多元計算解
剖学分野（若手セッション）になります．それぞれの分野の最先端の情報交換や議論が，活発に行われると確信しています．
３日目の 7 月 29 日（土）は，同じ会場で医用画像認知研究会との併催になります．また，同日のランチョンセミナーと特別講演２は共同開催となりますので，より活気の増すセッションになるものと期待しています．
７月 29 日（土）には，「全国選抜長良川中日花火大会」が開催されます（３万発，３０万人が鑑賞）．お時間が許せば，大会終了後に，
是非，この花火大会をお楽しみください．
末筆ながら，本学会長の尾川浩一先生，大会運営に終始ご尽力いただきましたプログラム委員長の原 武史先生（岐阜大学）はじめ
プログラム委員の諸先生方，各種のご協力・ご支援を賜りました業務委員の皆様，常任幹事の皆様，ランチョンセミナーや広告など大会運営支援でご協力・ご協賛いただきました各種企業・団体の皆様，学会事務局のメイプロジェクトの皆様に，こころから感謝申し上げます．
岐阜は猛暑で蒸し暑い時期となります（クールビズでご参集ください）！

第 36 回日本医用画像工学会大会
大会長 藤田 広志（岐阜大学）

1

交通案内

2

会場案内図3

参 加 者へ のご案内
1．会期：2017 年 7 月 27 日（木）～ 7 月 29 日（土）2．会

場：じゅうろくプラザ（岐阜市・JR 岐阜駅直結）〒 500-8856 岐阜市橋本町 1 丁目 10 番地 11
http://plaza-gifu.jp/

TEL:058-262-0150（代）

講演会場： 2 階ホール（第 1 会場），5 階大会議室（第 2 会場），5 階小会議室 1（第 3 会場），
5 階和会議室（ハンズオンセミナー，委員会）
ご参加いただくには参加証の提示が必要です．
会場ではインターネットへ接続できます．パスワードは受付にて配布いたします．
充電は 5 階にて可能です．
休 憩 室：5 階小会議室 2
喫 煙 室：2 階ホール入口横．喫煙室以外での喫煙はご遠慮ください．

3．参加登録１） 登録：当日 会場受付（2 階）
7 月 27 日（木）12：30 ～ 18：00
7 月 28 日（金）8：00 ～ 17：00
7 月 29 日（土）8：00 ～ 15：00
２） 参加費
正会員（賛助会員含む）：13,000 円
学生会員：5,000 円（会場での受付のみ／事前登録はありません）

4．総

非会員（一般）：20,000 円

会

日時：7 月 28 日（金）13：10 ～ 13：55

会場：第 1 会場（2 階）5．予稿集について印刷物としての「予稿集」は作成しません．ダウンロード（PDF）形式で当日，参加者に配布します．
会場で予稿集をご覧になるにはノート PC などを各自ご持参下さい．

6．発表者へのご案内
１） 一般演題の発表時間は，1 演題：口演 8 分，討論 4 分（計 12 分）です．
２） 発表使用機材は PC に限ります．（ノート PC は各自で持参して下さい．）
３） ノート PC の動作不良に備え，バックアップデータを USB メモリでもご持参下さい．
４） ご持参のノート PC の RGB 出力端子が「D-SUB15pin」であることをご確認下さい．
「D-SUB15pin」の端子がない場合は，変換器を必ずご持参下さい．また，専用 AC アダプターも必ずご持参
下さい．
５） 会場 2 階受付横に試写用のプロジェクターを用意します．

7．座長へのご案内
担当セッションが始まる 10 分前までに，次座長席にお着き下さい．

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．非会員の方は必ず大会前に入会手続きを完了して下さい．

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/）〒 103-0025 東京都中央区日本橋茅場町 1-6-17 5 階 （株）メイプロジェクト内
TEL:03-6264-9071 FAX:03-6264-8344 E-mail:jamit ＠ may-pro.net

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」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．また，発表の際には，発表者本人が開示します．

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11．各種役員会
１） 広報委員会
２） 幹事会３） 編集委員会

7 月 27 日（木）18：00 ～ 18：30
7 月 28 日（金）10：40 ～ 11：40
7 月 29 日（土）14：40 ～ 15：40

会場：第 3 会場（5 階）
会場：第 3 会場（5 階）
会場：5 階和会議室

12．特別講演特別講演１：7 月 28 日（金）14：00 ～ 15：00
会場：第 1 会場（2 階）
IBM Watson Health - Cognitive Computing と医療の世界
溝上 敏文（日本 IBM Watson ヘルスケア事業開発部）
座 長：尾川 浩一（法政大学／日本医用画像工学会 学会長）
特別講演２：7 月 29 日（土）13：10 ～ 14：10
会場：第 1 会場（2 階）Deep Learning for Medical Imaging
Martin Stumpe（Google Research）
座 長：藤田 広志（岐阜大学／ JAMIT2017 大会長）
（第 19 回 医用画像認知研究会と合同開催）

13．第 7 回 JAMIT チュートリアル講演会 〜深層学習の基礎，応用，実装，期待〜（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）
第 36 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 7 回日本医用画像工学会（JAMIT）
チュートリアル講演会」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します．
日 時：7 月 27 日（木）13：10 ～ 15：30
会 場：第 1 会場（2 階）
講演１：人工知能，機械学習と深層学習の基礎と応用
田村 哲嗣（岐阜大学）
講演２：深層学習のための GPU システム構築と研究・開発における運用 山崎 和博（NVIDIA）
講演３：人工知能システムの医学応用とその期待
木戸 尚治（山口大学）
座 長：小尾 高史（東京工業大学）／花岡 昇平（東京大学）

14．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～深層学習体験～教育委員会初めての企画として，技術的な内容を若手研究者や学生の皆様に提供し，今後の研究活動のきっかけとなる内容を予定します．参加者の皆様は，ご自身のコンピュータを持参いただき，具体的な操作を通じて学んでいただきます．そして，チュートリアル講演とも連携して，人工知能の基本，深層学習の実装，医学応用に関しても，一度に学んでいただく計画としました．
７月２７日木曜日のチュートリアル講演の受講後は，９０分のハンズオンセミナーに参加していただきます．
セミナーは，学会期間中５回開催されます．５回の中でご都合のよい時間に１回受講してください．ここでは，深層学習の基礎的な利用方法の習得を目的として，胸部単純 X 線画像の方向を認識する課題に取り組んでいただ
きます．GPU なしでも操作できる程度の画像と学習枚数を使い，スクリプトの書き方，評価方法などを学んでいただきます（なお，実験対象の画像や課題は，変更の可能性があります）．
詳細は，７月１日から公開の「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」のウェブペー
ジをご覧ください．講義は以下のスケジュールで５回開催します（ウェブ上での予約制）．それぞれの講義において，当日予約枠も各回２席程度用意します．
開催スケジュール： ７月１日 ウェブページ公開（予定）
ソフトウェアのインストール，および，データのダウンロードなど．
事前セットアップのマニュアルを公開．予約受付開始．
受講スケジュール： チュートリアル講演の受講とセミナー（１回）
7 月 27 日（木）チュートリアル講演の受講をお願いします．
7 月 28 日（金）10：20 ／ 15：10 ／ 16：50
7 月 29 日（土）8：40 ／ 10：20（各回 90 分の入れ替え制．内容は同じです．）
会
場： 5 階和会議室
運 営 ス タ ッ フ： 原武史（岐阜大学／大会プログラム委員長／ JAMIT 教育委員会）／
小田 昌宏（名古屋大学）／周向栄（岐阜大学）／福岡 大輔（岐阜大学）／村松千左子（岐阜大学）／篠原 範充（岐阜医療科学大学）／
李鎔範（新潟大学）／松原 友子（名古屋文理大学）（本セミナーは，コニカミノルタ科学技術振興財団からご支援を賜りました．）

5

15．先端企業講演
7 月 27 日（木）15：40 ～ 16：10
会場：第 1 会場（2 階）IoT 時代の医療機器
宇利 知也（ウインドリバー株式会社）
座 長：羽石 秀昭（千葉大学）
講演の前後に第１会場前においてコーヒー／スイーツを用意します（数量限定）．
（提供：ウインドリバー株式会社）

16．特別企画セッション
特別企画１：7 月 28 日（金）15：10 ～ 16：40
会場：第 1 会場（2 階）
JIRA・JAMIT 大会共同企画シンポジウム
AI の画像診断への応用：産官学の視点から
座 長：中田 典生（東京慈恵会医科大学）／土居 篤博（JIRA）
医療行政の動向：厚労省 ｢保健医療分野における AI 活用推進懇談会｣ について
中田 典生（東京慈恵会医科大学）
産業界の取組：医療情報利活用と AI 実用化への課題
土居 篤博（JIRA システム部会）
国内外の動向：AI に関するトピックスと議論
佐久間一郎（東京大学）
総合討論
特別企画２：7 月 29 日（土）10：10 ～ 11：30
会場：第 2 会場（5 階）病理・細胞画像解析
座 長：塚本 徹哉（藤田保健衛生大学）／寺本 篤司（藤田保健衛生大学）
キーノート：デジタル病理画像の自動解析技術：現状と課題
山口 雅浩（東京工業大学）
キーノートの後，一般演題（４演題）があります．

17．ランチョンセミナー
１） 7 月 28 日（金）12：00 ～ 13：00
会場：第 1 会場（2 階）
NVIDIA 深層学習環境のご紹介と臨床応用に向けた展望
山崎 和博（エヌビディア合同会社 ディープラーニング ソリューション アーキテクト）
山田 泰永（エヌビディア合同会社 NVIDIA エンタープライズ事業部
メディカル・ライフサイエンスビジネス担当マネージャー）
座 長：長谷川純一（中京大学 工学部メディア工学科 教授）
２） 7 月 29 日（土）12：00 ～ 13：00
会場：第 1 会場（2 階）
医用画像診断装置・システム高度化のためのデータ解析技術の研究開発
尾藤 良孝（株式会社 日立製作所 ヘルスケアビジネスユニット）
座 長：松尾 政之（岐阜大学 大学院医学系研究科腫瘍制御学講座放射線医学分野 主任教授）
参加者の皆様に軽食をご用意いたします．数に限りがありますので，早めに会場へお越しください（先着順）．

18．参加者情報交換会
参加者相互の情報交換のため，参加者情報交換会を企画いたしました．ぜひご参加ください．
日時：7 月 28 日（金）18：30 ～ 19：30
会場：１階レストラン「ラ・ローゼ・プロバンス」
参加費：無料（大会参加費に含まれます．参加は大会参加者に限ります．）

6

ご

協

力

団

体

本大会は下記企業及び団体にご協力いただきました．心より感謝申し上げます．
共催 ：岐阜大学工業倶楽部
岐阜大学知能科学研究センター

後援 ：一般社団法人 日本画像医療システム工業会
JIRA : Japan Medical Imaging and Radiological Systems Industries Association
一般社団法人 保健医療福祉情報システム工業会
JAHIS : Japanese Association of Healthcare Information Systems Industry
一般社団法人 電子情報技術産業協会
JEITA : Japan Electronics and Information Technology Industries Association

助

成 ：公益財団法人 岐阜観光コンベンション協会
公益財団法人 コニカミノルタ科学技術振興財団
一般財団法人 誠仁会（五十音順）

企 業 展 示 ：株式会社 GDEP アドバンス
広 告 掲 載 ：アイテック株式会社
株式会社インナービジョン
ウインドリバー株式会社
エヌビディア合同会社
株式会社オーム社
株式会社京都科学株式会社クライムメディカルシステムズ
コニカミノルタ株式会社
コニカミノルタメディカルソリューションズ株式会社
GE ヘルスケア・ジャパン株式会社
正晃テック株式会社
東芝メディカルシステムズ株式会社
日本メジフィジックス株式会社
株式会社ネットカムシステムズ
バルコ株式会社
株式会社 日立製作所
富士フイルムメディカル株式会社（五十音順）
協

賛 ：医用画像情報学会
医用画像認知研究会
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
文部科学省科研費補助金・新学術領域研究「多元計算解剖学」
一般社団法人 電子情報通信学会
一般社団法人 日本医学物理学会
公益社団法人 日本医字放射線学会
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
一般社団法人 日本生体医工学会
公益社団法人 日本超音波医学会
日本脳神経 CI 学会
公益社団法人 日本放射線技術学会 （五十音順）
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第１日目 /7 月 27 日（木）第１会場（2 階）
13:00

13:00 － 13:10

第 2 会場（5 階）

第 3 会場（5 階）

5 階和会議室

開会式

13:10
14:10
15:00

第 7 回 JAMIT チュートリアル講演会（TL1 〜 TL3）
13:10 － 14:00
TL1「人工知能，機械学習と深層学習の基礎と応用」
田村 哲嗣
14:10 － 15:00
TL2「深層学習のための GPU システム構築と研究・開発における
運用」
山崎 和博
15:00 － 15:30
TL3「人工知能システムの医学応用とその期待」
木戸 尚治
座長：小尾 高史／花岡 昇平

15:40

15:40 － 16:10
先端企業講演 SP「IoT 時代の医療機器」
宇利 知也
座長：羽石 秀昭

16:20

16:20 － 18:00
一般演題 1（OP1-1 ～ 8） OP1「深層学習 1」
座長：庄野逸／湯浅 哲也

16:20 － 18:10
16:20 － 17:50
一般演題 2（OP2-1 ～ 9）
一般演題 3（OP3-1 ～ 7）
OP2「手術支援（手術支援・腹腔鏡・内視鏡）」 OP3「画像解析技術（人工画像・ファントム）」
座長：森健策／中口 俊哉
座長：根本 充貴／滝沢 穂高

第 2 日目 /7 月 28 日（金）第１会場（2 階）

第 2 会場（5 階）

8:30

8:30 － 9:50
一般演題 4（OP4-1 ～ 6） OP4「深層学習 2」
座長：野村 行弘／周向栄

8:30 － 9:50
一般演題 5（OP5-1 ～ 6）
OP5「画像評価（画像管理）」
座長：石田 隆行／山谷 泰賀

10:00

10:10 － 11:40
オーガナイズドセッション 1
OS1「治療：画像ベース放射線治療における独創的研究展開」
山本 誠一／角谷 倫之／芳賀 昭弘／有村 秀孝／内山 良一
座長：有村 秀孝

10:00 － 11:40
一般演題 7（OP7-1 ～ 8）
OP7「CAD ／定量解析（筋・骨格）」
座長：野崎 太希／橘
理恵

12:00

12:00 － 13:00
ランチョンセミナー 1
LS1「NVIDIA 深層学習環境のご紹介と臨床応用に向けた展望」
山崎 和博／山田 泰永
座長：長谷川純一

13:00

13:10 － 13:55

14:00

14:00 － 15:00
特別講演 1SL1「IBM Watson Health - Cognitive Computing と医療の世界」
溝上 敏文
座長：尾川 浩一

15:00

15:10 － 16:40
15:10 － 16:40
特別企画 1 SS1 JIRA・JAMIT 大会共同企画シンポジウム「AI の一般演題 8（OP8-1 ～ 7）
OP8「CAD ／定量解析（脳）」画像診断への応用：産官学の視点から」
座長：木村 裕一／武田徹
中田 典生／土居 篤博／佐久間一郎
座長：中田 典生／土居 篤博

16:50

16:50 － 18:20
オーガナイズドセッション 2
OS2「医用画像データベース構築」
清水 昭伸／野村 行弘／八上 全弘／黒田座長：八上 全弘／目加田慶人

第 3 会場（5 階）

5 階和会議室

8:30 － 10:00
一般演題 6（OP6-1 ～ 7）
OP6「CAD ／定量解析（血管・心臓・全身・その他）」
座長：杉本 直三／上村 幸司
10:20 － 11:50
ハンズオンセミナー１
HS1「深層学習体験」

総会

18:30

16:50 － 18:10
一般演題 9（OP9-1 ～ 6）
OP9「CAD ／定量解析（頭頸部）」
座長：内山 良一／畑中 裕司

知宏
18:30 － 19:30

15:10 － 16:40
ハンズオンセミナー 2
HS2「深層学習体験」

16:50 － 18:20
16:50 － 17:50
ハンズオンセミナー 3
一般演題 10（OP10-1 ～ 5）OP10「画像再構成（CT ／ MR ／ SPECT)」 HS3「深層学習体験」
座長：工藤 博幸／福岡 大輔

参加者情報交換会（会場１階レストラン「ラ・ローゼ・プロバンス」）

第 3 日目 /7 月 29 日（土）第１会場（2 階）

第 2 会場（5 階）

8:30

8:30 － 10:00
一般演題 11（OP11-1 ～ 7）
OP11「深層学習 3」
座長：本谷 秀堅／菅幹生

8:50 － 9:50
一般演題 12（OP12-1 ～ 5）OP12「CAD/ 定量解析（肺）」座長：金亨燮／田中 利恵

10:00

10:10 － 11:40
オーガナイズドセッション 3
OS3「多元計算解剖学若手セッション」
出口 大輔／花岡 昇平／植村 宗則／根本大西峻
座長：北坂 孝幸

10:10 － 11:30
特別企画 2 SS2「デジタル病理画像の自動解析技術：現状と課題」
山口 雅浩
座長：塚本 徹哉／寺本 篤司
一般演題 14（OP14-1 ～ 4）OP14「病理・細胞画像解析」

12:00

充貴／平野

靖／

12:00 － 13:00
ランチョンセミナー 2
LS2「医用画像診断装置・システム高度化のためのデータ解析技術の
研究開発」
尾藤 良孝
座長：松尾 政之
（医用画像認知研究会と合同）

13:00

13:10 － 14:10
特別講演 2
SL2「Deep Learning for Medical Imaging」
Martin Stumpe
座長：藤田 広志
（医用画像認知研究会と合同）

14:20

14:20 － 16:00
一般演題 15（OP15-1 ～ 8）
OP15「CAD ／定量解析（腹部・肝臓／腹部・リンパ／他）」
座長：佐藤 嘉伸／平野
靖

16:00

16:00 － 16:05

14:20 － 15:20
一般演題 16（OP16-1 ～ 5）
OP16「画像解析技術（臓器分割／乳房・歯科）」
座長：増谷 佳孝／小田 昌宏

閉会式

8

第 3 会場（5 階）

5 階和会議室

8:30 － 9:50
8:40 － 10:10
一般演題 13（OP13-1 ～ 6）
ハンズオンセミナー 4
OP13「画像解析技術（画像検索・超解像）」
HS4「深層学習体験」
座長：陳延偉／神谷 直希

第 19 回

医用画像認知研究会

医用画像認知研究会を
第 3 会場で開催します．
JAMIT 参加者は，
参加費 1,000 円で参加できます．

10:15 － 10:20

開会式

10:20 － 11:20

一般演題

11:20 － 11:50

世話人会

14:20 － 16:00

一般演題

16:00

閉会式

10:20 － 11:50
ハンズオンセミナー 5
HS5「深層学習体験」

特別講演
7 月 28 日（金）14:00 〜 15:00

第 1 会場

SL1「IBM Watson Health - Cognitive Computing と医療の世界」
座長： 尾川浩一（法政大学／日本医用画像工学会 学会長）

SL1

IBM Watson Health - Cognitive Computing と医療の世界
溝上敏文（日本 IBM）

7 月 29 日（土）13:10 〜 14:10

第 1 会場

SL2「Deep Learning for Medical Imaging」
座長： 藤田SL2

広志（岐阜大学／ JAMIT2017 大会長）

Deep Learning for Medical Imaging
Martin Stumpe（Google Research）

第 7 回

J A M I T チュート リ ア ル 講 演 会（コニカミノルタ科学技術振興財団
7 月 27 日（木）13:10 〜 15:30

JAMIT ハンズオンセミナー

連携企画）

第 1 会場

TL「深層学習の基礎，応用，実装，期待」
座長： 小尾花岡

TL1

人工知能，機械学習と深層学習の基礎と応用

TL2

深層学習のための GPU システム構築と研究・開発における運用

TL3

人工知能システムの医学応用とその期待

田村

山崎

木戸

高史（東京工業大学）
昇平（東京大学）

哲嗣（岐阜大学）

和博（エヌビディア合同会社 ディープラーニング ソリューション アーキテクト）

尚治（山口大学）

9

先端企業講演
7 月 27 日（木）15:40 〜 16:10

第 1 会場

SP「IoT 時代の医療機器」
座長： 羽石SP

秀昭（千葉大学）

IoT 時代の医療機器
宇利知也（ウインドリバー株式会社）

特 別 企 画 セ ッ シ ョン
7 月 28 日（金）15:10 〜 16:40

第 1 会場

SS1JIRA・JAMIT 大会共同企画シンポジウム「AI の画像診断への応用：産官学の視点から」
座長： 中田典生（東京慈恵会医科大学）

土居篤博（JIRA ／富士フイルム）

SS1-1

医療行政の動向：厚労省 ｢保健医療分野における AI 活用推進懇談会｣ について

SS1-2

産業界の取組：医療情報利活用と AI 実用化への課題

SS1-3

国内外の動向：AI に関するトピックスと議論

SS1-4

総合討論

中田

土居

典生（東京慈恵会医科大学）

篤博（JIRA システム部会）

佐久間一郎（東京大学）

7 月 29 日（土）10:10 〜 11:30

第 2 会場

SS2「病理・細胞画像解析」

SS2

座長： 塚本徹哉（藤田保健衛生大学）

寺本

篤司（藤田保健衛生大学）

デジタル病理画像の自動解析技術：現状と課題（キーノート）
山口雅浩（東京工業大学）

10

オ ー ガ ナ イ ズド セ ッ シ ョン
7 月 28 日（金）10:10 〜 11:40

第 1 会場

OS1「治療：画像ベース放射線治療における独創的研究展開」
座長： 有村秀孝（九州大学）

OS1-1

粒子線治療におけるイメージング

OS1-2

肺機能を用いた治療計画法

OS1-3

画像誘導放射線治療の先端技術：治療中に撮像されたコーンビーム CT の利用

OS1-4

レディオミクスベース放射線治療

OS1-5

脳腫瘍におけるレディオゲノミクス

山本

角谷

芳賀

有村

内山

誠一（名古屋大学）

倫之（東北大学病院放射線治療科）

昭弘（東京大学医学部附属病院）

秀孝（九州大学大学院医学研究院保健学部門医用量子線科学分野）

良一（熊本大学大学院生命科学研究部先端生命医療科学部門）

7 月 28 日（金）16:50 〜 18:20

第 1 会場

OS2「医用画像データベース構築」
座長： 八上全弘（京都大学）

目加田慶人（中京大学）

OS2-1

計算解剖学プロジェクトデータベース
清水昭伸（東京農工大学 大学院 工学研究院）

OS2-2

CIRCUS プロジェクトにおける継続的データ収集・活用

OS2-3

肺結節データベースの紹介

OS2-4

医用画像データベースを取り巻く法制

OS2-5

パネルディスカッション

野村

八上

黒田

行弘（東京大学医学部附属病院 22 世紀医療センター）～京都大学キヤノン協働研究プロジェクトにて構築～

全弘（京都大学医学部附属病院 先制医療・生活習慣病センター）－次世代医療基盤法などについて－知宏（京都大学医学部附属病院 医療情報企画部）

演者全員，座長

11

7 月 29 日（土）10:10 〜 11:40

第 1 会場

OS3「多元計算解剖学若手セッション」
座長： 北坂孝幸（愛知工業大学）

OS3-1

医用画像処理からの巣立ち 〜新しい研究分野に挑戦して〜（キーノート）

OS3-2

パネルディスカッション

出口

花岡
大西

大輔（名古屋大学）

昇平（東京大学），植村宗則（AMED ／九州大学），根本峻（千葉大学），出口

コ ニ カ ミ ノル タ 科 学 技 術 振 興 財 団

充貴（近畿大学），平野大輔（名古屋大学），（世話人）北坂孝幸（愛知工業大学）

JA MI T ハンズオンセミナー（運営スタッフ）原
武史（岐阜大学／大会プログラム委員長／ JAMIT 教育委員会）
小田 昌宏（名古屋大学）
周
向栄（岐阜大学）
福岡 大輔（岐阜大学）
村松千左子（岐阜大学）
篠原 範充（岐阜医療科学大学）
李鎔範（新潟大学）
松原 友子（名古屋文理大学）
内容の詳細は大会ウェブページをご覧ください．

7 月 28 日（金）10:20 〜 11:50

5 階和会議室

HS1「深層学習体験」

7 月 28 日（金）15:10 〜 16:40

5 階和会議室

HS2「深層学習体験」

7 月 28 日（金）16:50 〜 18:20

5 階和会議室

HS3「深層学習体験」

7 月 29 日（土）8:40 〜 10:10

5 階和会議室

HS4「深層学習体験」

7 月 29 日（土）10:20 〜 11:50

5 階和会議室

HS5「深層学習体験」（HS1 から HS5 は同じ内容の繰り返しです）
12

靖（山口大学），〜深層学習体験〜

ラ ン チ ョン セ ミ ナ ー
7 月 28 日（金）12:00 〜 13:00

第 1 会場

LS1「NVIDIA 深層学習環境のご紹介と臨床応用に向けた展望」
座長： 長谷川純一（中京大学 工学部メディア工学科 教授）

LS1

NVIDIA 深層学習環境のご紹介と臨床応用に向けた展望山崎

和博（エヌビディア合同会社

山田

泰永（エヌビディア合同会社 NVIDIA エンタープライズ事業部
メディカル・ライフサイエンスビジネス担当マネージャー）

7 月 29 日（土）12:00 〜 13:00

ディープラーニング

ソリューション アーキテクト）

第 1 会場

LS2「医用画像診断装置・システム高度化のためのデータ解析技術の研究開発」
座長： 松尾政之（岐阜大学 大学院医学系研究科腫瘍  制御学講座放射線医学分野 主任教授）

LS2

医用画像診断装置・システム高度化のためのデータ解析技術の研究開発
尾藤良孝（株式会社 日立製作所）

参加者の皆様に軽食を用意しますが数に限りがあります．
早めに会場へお越しください（先着順）．

13

プログラム

第1日

第１会場

7 月 27 日（木）13:00 〜 13:10

開会式

13:10 〜 15:30

TL「深層学習の基礎，応用，実装，期待」
座長： 小尾花岡

高史（東京工業大学）
昇平（東京大学）（13:10 〜 14:00）
TL1

人工知能，機械学習と深層学習の基礎と応用
田村

哲嗣（岐阜大学）（14:10 〜 15:00）
TL2

深層学習のための GPU システム構築と研究・開発における運用山崎

和博（エヌビディア合同会社 ディープラーニング ソリューション アーキテクト）（15:00 〜 15:30）
TL3

人工知能システムの医学応用とその期待木戸

15:40 〜 16:10

尚治（山口大学）

SP「IoT 時代の医療機器」
座長： 羽石SP

秀昭（千葉大学）

IoT 時代の医療機器
宇利

16:20 〜 18:00

知也（ウインドリバー株式会社）

OP1「深層学習１」
座長： 庄野湯浅逸（電気通信大学）
哲也（山形大学）

OP1-1

深層学習を用いた CT 画像からの椎体位置の自動検出と椎体骨折の分類

OP1-2

deep CNN に基づく体幹部 CT 画像上の第 12 胸椎断面における脊柱起立筋領域の自動認識

OP1-3

畳み込みニューラルネットワークを用いた眼底画像における毛細血管瘤の自動検出

OP1-4

深層畳み込みニューラルネットワークを用いた眼底の血管抽出

OP1-5

DCNN による胸部 CT 画像からの経時的差分画像上の異常候補陰影の検出

OP1-6

3D U-Net による 3 次元胸部 CT 像からのリンパ節検出

小島

久米

宮下

井川

長尾

小田

拓也（岐阜大学大学院自然科学技術研究科知能理工学専攻知能情報学）

正矩（岐阜大学大学院自然科学技術研究科知能理工学専攻）

充浩（滋賀県立大学大学院工学研究科電子システム工学専攻）

響（滋賀県立大学大学院

工学研究科

電子システム工学専攻）

充朗（九州工業大学）

紘久（名古屋大学大学院情報科学研究科）
14

OP1-7

３D-DeepCNN を用いた CT 画像からの多臓器の自動抽出と性能評価

OP1-8

Torso organ segmentation in CT using fine-tuned 3D fully convolutional networks

第1日周向栄（岐阜大学大学院医学系研究科再生医科学専攻知能イメージ情報分野）

Roth Holger（Graduate School of Information Science, Nagoya University）

第２会場

7 月 27 日（木）16:20 〜 18:10

OP2「手術支援

手術支援・腹腔鏡・内視鏡」
座長： 森
中口

OP2-1

健策（名古屋大学）
俊哉（千葉大学）

Oculus Rift を用いた仮想操作における頭部位置を考慮した視点変更のもたらす操作性への影響の基礎的検討西田佳司（近畿大学大学院 生物理工学研究科

生体システム工学専攻）

OP2-2

肝胆膵領域における外科手術のためのタブレット PC 型ナビゲーションシステム

OP2-3

Kinect-Based Gesture Recognition for Touchless Visualization of Medical Images

OP2-4

多視点腹腔内映像からの最適画像選択による形状復元精度改善

OP2-5

投影型医療支援システムのマーカ検出能改善と姿勢推定安定化

OP2-6

Improvement on robustness of ORB-SLAM based surgical navigation system by building
submap服部

LIU JIAQING（Ritsumeikan University）

鈴木

福元

王

OP2-7

麻木（東京慈恵会医科大学高次元医用画像工学研究所）

敏之（千葉大学大学院工学研究科人工システム科学専攻）

友美（千葉大学大学院工学研究科人工システム科学専攻）

成（名古屋大学大学院情報科学研究科）

スーパーピクセルと畳み込みニューラルネットワークを用いた腹腔鏡下手術における術具領域セグメンテーション日朝

祐太（奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科）

OP2-8

ステレオ内視鏡画像からの臓器形状復元手法における複数フレームの利用に関する初期的検討

OP2-9

カメラ付きトロカールのためのトラッキングを融合したモザイキング手法柴田高田睦実（名古屋大学大学院情報科学研究科）

知里（千葉大学工学部メディカルシステム工学科）

15

第1日

第３会場

7 月 27 日（木）16:20 〜 17:50

OP3「画像解析技術

人工画像・ファントム」
座長： 根本充貴（近畿大学）

滝沢

穂高（筑波大学）

OP3-1

人工的な学習画像を用いた転移性肝がん検出のための病変埋め込み法の検討

OP3-2

乳がんを対象とした新しい人工石灰化陰影の作成法と実症例を全く用いない CAD 開発手法の有
効性検証

小西

安倍

OP3-3

孝明（中京大学 大学院情報科学研究科）

和弥（神奈川工科大学）

マルチピンホール蛍光 X 線 CT によるマウス脳 in vivo イメージングのための物理ファントムを用いた基礎実験大内剛（山形大学大学院理工学研究科）

OP3-4

MRI における異なる非線形フィルタ処理後の NPS の比較

OP3-5

数値ファントムを用いた圧縮センシング MR アンギオグラフィにおけるｋ空間中心部フルサンプ
リング領域と血管形状に関する検討

会田

三浦

OP3-6

洋亮（東北大学大学院医学系研究科保健学専攻画像情報学分野）

小型ファントムを用いた乳房超音波装置の管理ツールの開発
篠原

OP3-7

健人（東北大学大学院医学系研究科 画像情報学分野）

範充（岐阜医療科学大学 保健科学部 放射線技術学科）

EPID と DRR 画像間におけるレディオミックス特徴量の相関
スーフィー マーゼン（九州大学医学系学府保健学科専攻）

16

第2日

第１会場

7 月 28 日（金）8:30 〜 9:50

OP4「深層学習２」
座長： 野村周

行弘（東京大学）
向栄（岐阜大学）

OP4-1

深層学習を用いた歯科的個人識別のための歯科用 cone-beam CT における歯列の認識手法

OP4-2

歯科パノラマ X 線画像における深層学習を用いた身元確認用データの自動収集

OP4-3

3D-DCNN を用いた EOB-MR 画像における肝結節病変自動検出法の開発

OP4-4

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いた超低線量 CT(Computed Tomography) 画像
の高画質化

沓名

柳下

竹永

櫻井

将太（岐阜大学工学部電気電子情報工学科情報コース）

侑大（岐阜大学大学院自然科学技術研究科知能理工学専攻知能情報学）

智美（東京大学医学部附属病院 22 世紀医療センターコンピュータ画像診断学 / 予防医学講座）

基成（立命館大学

理工学部

電子情報工学科）

OP4-5

DCNN を用いた指骨 CR 画像からの骨粗しょう症の自動識別

OP4-6

CNN を用いた Gleason score の算出システム

畠野

藤本

10:10 〜 11:40

和裕（九州工業大学）

祐基（三重大学大学院工学研究科情報工学専攻）

OS1「治療：画像ベース放射線治療における独創的研究展開」
座長： 有村OS1-1

粒子線治療におけるイメージング

OS1-2

肺機能を用いた治療計画法山本

角谷秀孝（九州大学）

誠一（名古屋大学）

倫之（東北大学病院放射線治療科）

OS1-3

画像誘導放射線治療の先端技術：治療中に撮像されたコーンビーム CT の利用

OS1-4

レディオミクスベース放射線治療

OS1-5

脳腫瘍におけるレディオゲノミクス

芳賀

有村

内山

12:00 〜 13:00

昭弘（東京大学医学部附属病院）

秀孝（九州大学大学院医学研究院保健学部門医用量子線科学分野）

良一（熊本大学大学院生命科学研究部先端生命医療科学部門）

LS1「NVIDIA 深層学習環境のご紹介と臨床応用に向けた展望」
座長： 長谷川純一（中京大学）

LS1

NVIDIA 深層学習環境のご紹介と臨床応用に向けた展望山崎

和博（エヌビディア合同会社

ディープラーニング

ソリューション アーキテクト）

山田

泰永（エヌビディア合同会社

NVIDIA エンタープライズ事業部

メディカル・ライフサイエンスビジネス担当マネージャー）1713:10 〜 13:55

総会

14:00 〜 15:00

SL1「IBM Watson Health - Cognitive Computing と医療の世界」
座長： 尾川浩一（法政大学／日本医用画像工学会

SL1

学会長）

IBM Watson Health - Cognitive Computing と医療の世界
溝上敏文（日本 IBM）

15:10 〜 16:40

SS1 JIRA・JAMIT 大会共同企画シンポジウム「AI の画像診断への応用：産官学の視点から」
座長： 中田典生（東京慈恵会医科大学）

土居篤博（JIRA ／富士フイルム）

SS1-1

医療行政の動向：厚労省 ｢保健医療分野における AI 活用推進懇談会｣ について

SS1-2

産業界の取組：医療情報利活用と AI 実用化への課題

中田

土居

SS1-3

典生（東京慈恵会医科大学）

篤博（JIRA システム部会）

国内外の動向：AI に関するトピックスと議論
佐久間一郎（東京大学）

SS1-4

総合討論

16:50 〜 18:20

OS2「医用画像データベース構築」
座長： 八上全弘（京都大学）

目加田慶人（中京大学）

OS2-1

計算解剖学プロジェクトデータベース

OS2-2

CIRCUS プロジェクトにおける継続的データ収集・活用清水野村昭伸（東京農工大学 大学院 工学研究院）

行弘（東京大学医学部附属病院 22 世紀医療センター）

OS2-3

肺結節データベースの紹介

OS2-4

医用画像データベースを取り巻く法制

OS2-5

パネルディスカッション

八上黒田～京都大学キヤノン協働研究プロジェクトにて構築～

全弘（京都大学医学部附属病院 先制医療・生活習慣病センター）－次世代医療基盤法などについて－知宏（京都大学医学部附属病院 医療情報企画部）

演者全員，座長

18

第2日

第２会場

7 月 28 日（金）OP5「画像評価

8:30 〜 9:50

画像管理」
座長： 石田山谷隆行（大阪大学）
泰賀（放射線医学総合研究所）

OP5-1

X 線 CT 画像における雑音分散の被写体の位置依存性に関する検討

OP5-2

逐次近似再構成による CT 画像を用いた人間観察者と理想観察者の低コントラスト検出能比較

OP5-3

一般 X 線撮影技術開発のための保管 CT 画像の活用法

OP5-4

改良型ヘルメット PET 装置の試作と健常者ボランティア試験

OP5-5

X 線画像用ダブルスリットコリメータの試作

OP5-6

Development of a Collaborative and Mobile Platform for 3D Medical Image Analysis

西尾

長谷川

俊貴（名古屋大学大学院医学系研究科）

鶴岡

田島

草苅

晃（新潟大学医学部保健学科）

礼奈（熊本大学大学院保健学教育部）

英朗（量子科学技術研究開発機構放射線医学総合研究所）

一平（法政大学大学院

理工学研究科）Wang Yi（Ritsumeikan University）

10:00 〜 11:40

OP7「CAD ／定量解析

筋・骨格」
座長： 野崎橘太希（聖路加国際大学）
理恵（大島商船高等専門学校）

OP7-1

低線量胸部 3 次元 CT 画像を用いた骨粗鬆症診断支援システム

OP7-2

股関節鏡シミュレータにおける視認性に基づくポータル位置の評価：１５症例による検証

OP7-3

全身 CT 画像における上肢・下肢のテクスチャ特徴に基づく筋萎縮疾患の画像特徴解析

OP7-4

体幹部 CT 画像における棘下筋の自動認識のための棘下窩の特徴認識

辻大輔（徳島大学大学院先端技術科学教育部）

川上申之介（奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科）

淺野瑛里香（岐阜大学工学部電気電子・情報工学科情報コース）

潟渕

達也（岐阜大学大学院医学系研究科再生医科学専攻知能イメージ情報分野）

OP7-5

SRF を用いた経時 CT 画像からの脊椎領域の位置合わせ

OP7-6

MR 画像を用いた肩腱板断裂 3 次元形状の半自動再構築法

OP7-7

MRI による骨格筋動態の計測法の開発と筋変形の四次元表示

OP7-8

ＳＶＭを用いたＸ線透視画像における椎間板抽出の基礎的検討

佐藤

井城

鈴木

齋藤

駿（九州工業大学）

一輝（兵庫県立大学）

直樹（東京慈恵会医科大学高次元医用画像工学研究所）

祐季（筑波大学大学院システム情報工学研究科）

19

15:10 〜 16:40

OP8「CAD ／定量解析脳」
座長： 木村裕一（近畿大学）

武田徹（北里大学）OP8-1

レベルセット法における速度関数制御による頚動脈低信号領域の抽出

OP8-2

アルツハイマー病のための脳局所特徴量を用いた MR 画像解析に関する検討

OP8-3

遺伝子型と画像特徴を用いたコンピュータ支援診断 : 軽度認知障害とアルツハイマー型認知症の脳萎縮の定量評価

中川

藤本

甲斐

OP8-4

竜一（東北大学大学院情報科学研究科）

千遥（熊本大学大学院保健学教育部）

ドパミントランスポーターイメージングにおける CT 像と MR 像の位置合わせを利用した定量解
析システム
竹田

OP8-5

史登（三重大学大学院工学研究科情報工学専攻）

優太（岐阜大学大学院

医学系研究科

知能イメージ情報）

脳 CT 像の類似画像探索に基づくドパミントランスポーターイメージングにおける定量解析手法
横井翔伍（岐阜大学大学院自然科学技術研究科知能理工学専攻知能情報学）

OP8-6

123I-IMP ダイナミックシンチグラムを用いた Graph Plot 法における関心領域の自動決定法

OP8-7

脳血流シンチグラフィ検査における Patlak plot 法に基づく平均脳血流量の自動測定システムの
開発

広瀬

籾内

16:50 〜 18:10

香澄（岐阜大学大学院医学系研究科）

政哉（岐阜大学

工学部

電気電子・情報工学科

OP9「CAD ／定量解析

情報コース）頭頸部」
座長： 内山畑中OP9-1

良一（熊本大学）
裕司（滋賀県立大学）

嚥下時ＶＦにおける頸椎の運動解析に関する基礎的検討
目片幸二郎（筑波大学大学院システム情報工学研究科コンピュータサイエンス専攻）

OP9-2

CT 画像を用いた頭部線状骨折の自動検出手法の改良〜表面選択型ブラックハット変換を用いた骨折線強調〜
山田あゆみ（藤田保健衛生大学大学院保健学研究科）

OP9-3

4D-CT における脳虚血領域の自動検出

OP9-4

テクスチャと色特徴を用いた機械学習による舌苔抽出OP9-5

ウェーブレット変換を使用した OCT 画像のスペックルノイズ除去

OP9-6

眼科用光干渉断層 (OCT) 画像からの多方向分離度とスプライン曲線を用いた自動境界抽出法

李

太田

村上

花井

鎔範（新潟大学大学院保健学研究科）

雄大（千葉大学大学院工学研究科）

毅（法政大学 大学院 理工学研究科 応用情報工学専攻）

良輔（三重大学大学院工学研究科）

20

第2日

第３会場

7 月 28 日（金）8:30 〜 10:00

OP6「CAD ／定量解析

血管・心臓・全身・その他」
座長： 杉本上村

直三（京都大学）
幸司（国立循環器病研究センター）OP6-1

機械学習を用いた腹部動脈血管名自動命名における肝動脈分岐情報利用方法に関する一考察

OP6-2

先験情報付加によるロバスト主成分分析に基づく造影領域強調手法の改良

OP6-3

冠動脈造影像を用いた心筋血流分布の三次元可視化

OP6-4

機械学習を用いた冠動脈 DSA 法の開発

OP6-5

正常モデルに基づく胴体領域における FDG-PET 画像の統計学的画像解析法の検証

OP6-6

18F-FDG PET を用いた悪性腫瘍の治療効果予測における Standardized uptake value およびTotal lesion glycolysis の評価

鉄村

小倉

片迫

優理（千葉大学大学院工学研究科）

悠（千葉大学 大学院工学研究科）

山本めぐみ（広島国際大学

診療放射線学科）

武田賢志郎（岐阜大学大学院医学系研究科再生医科学専攻知能イメージ情報分野）

羽賀

OP6-7

悠介（名古屋大学大学院情報学研究科）

愛美（岐阜大学

工学部

電気電子・情報工学科

情報コース）SVR を用いた X 線画像における手関節リウマチ mTS スコアの推定田下

16:50 〜 17:50

徳起（兵庫県立大学

工学研究科）

OP10「画像再構成

CT ／ MR ／ SPECT」
座長： 工藤博幸（筑波大学）

福岡

大輔（岐阜大学）OP10-1

位相拡散フーリエ変換を利用した等間隔間引き信号による MR 画像再構成

OP10-2

オブリークスキャン法を利用した MR 圧縮センシングの画質改善

伊藤聡志（宇都宮大学 大学院工学研究科 情報システム科学専攻）

佐々木裕也（宇都宮大学 大学院工学研究科 情報システム科学専攻）

OP10-3

TOF-PET における多重散乱を考慮した散乱推定法の開発

OP10-4

対向データを利用した補間法による SPECT 再構成法の開発

OP10-5信号の等間隔間引き収集を基本とする MR 圧縮センシングの検討

山川

山口

風間

善之（( 株 ) 島津製作所

基盤技術研究所）

雄貴（広島国際大学 大学院 医療・福祉科学研究科 医療工学専攻）

椋（宇都宮大学 大学院工学研究科 情報システム科学専攻）

21

第2日

5 階和会議室

7 月 28 日（金）10:20 〜 11:50

HS1「深層学習体験」

15:10 〜 16:40

HS2「深層学習体験」

16:50 〜 18:20

HS3「深層学習体験」

22

第3日

第１会場

7 月 29 日（土）8:30 〜 10:00

OP11「深層学習３」
座長： 本谷菅秀堅（名古屋工業大学）
幹生（千葉大学）

OP11-1

Automatic Vessel Segmentation Using A combined Deep Network

OP11-2

A Study on Fine Blood Vessel Segmentation Using Fully-connected Conditional Random Field

OP11-3

眼底画像における視神経乳頭周辺画像を用いた Deep Learning による緑内障診断

OP11-4

深層学習を利用した全乳房超音波画像における腫瘤検出手法の検討

OP11-5

Deep Learning による腫瘤の類似度決定法の検討

OP11-6

畳み込み深層ニューラルネットワークを画像診断に用いるために有用な前処置ソフトウェアの開発

Kitrungrotsakul Titinunt（Graduate School of Information Sci. and Eng., Ritsumeikan Univ.）

王

後藤

平松

樋口

立花

OP11-7

成龍（名古屋大学院情報科学研究科）

拓真（岐阜大学工学部電気電子情報工学科情報コース）

祐哉（岐阜大学大学院医学系研究科知能イメージ情報分野）

峻市（岐阜大学大学院自然科学技術研究科知能理工学専攻知能情報学分野）

泰彦（量子科学技術研究開発機構 放射線医学総合研究所 分子イメージング診断治療研究部）

CT 像から抽出した腹部動脈領域における CNN を用いた過検出削減でのパッチ画像生成手法の検討
小田10:10 〜 11:40

昌宏（名古屋大学情報学研究科）

OS3「多元計算解剖学若手セッション」
座長： 北坂孝幸（愛知工業大学）

OS3-1

医用画像処理からの巣立ち 〜新しい研究分野に挑戦して〜（キーノート）

OS3-2

パネルディスカッション

出口

大輔（名古屋大学）

花岡

昇平（東京大学）

植村宗則（AMED ／九州大学）

根本

充貴（近畿大学）

平野靖（山口大学）大西峻（千葉大学）出口

大輔（名古屋大学）

23

12:00 〜 13:00

LS2「医用画像診断装置・システム高度化のためのデータ解析技術の研究開発」
座長： 松尾LS2

医用画像診断装置・システム高度化のためのデータ解析技術の研究開発
尾藤

13:10 〜 14:10

良孝（株式会社 日立製作所）

SL2「Deep Learning for Medical Imaging」
座長： 藤田SL2政之（岐阜大学）

広志（岐阜大学／ JAMIT2017 大会長）

Deep Learning for Medical Imaging
Martin Stumpe（Google Research）

14:20 〜 16:00

OP15「CAD ／定量解析

腹部・肝臓

腹部・リンパ／他」

座長： 佐藤嘉伸（奈良先端科学技術大学院大学）

平野OP15-1

4 時相 CT 画像を用いた LI-RADS に基づく肝癌のコンピュータ支援診断山本

OP15-2

颯斗（山口大学大学院創成科学研究科電気電子情報系専攻）

MRI 肝臓造影検査における 2D フルオロ画像の自動位置決めに関する検討
後藤隆男（GE ヘルスケアジャパン株式会社）OP15-3形状特徴を用いた肝線維化の状態進行度推定

OP15-4

血管情報を用いた経時リンパ節の自動対応付け手法に関する研究

森口舘OP15-5

靖（山口大学）

和也（奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科）

高基（名古屋大学大学院情報学研究科）

多発性嚢胞腎における嚢胞発育様式の 3 次元データを用いた解析手法の構築
松永佳久（千葉大学大学院工学研究科）

OP15-6周波数解析に基づく Cine MR 画像を用いた子宮ぜん動定量化法

OP15-7

ダイナミック造影 MRI における濃度変化パターンに基づいた参照領域抽出法の検討

OP15-8

前立腺癌放射線治療における臨床標的体積の自動抽出法

和田

生駒

二宮

16:00 〜 16:05

春奈（兵庫県立大学）

洋子（量研機構 放射線医学総合研究所 分子イメージング診断治療研究部）

健太（九州大学大学院

医学系学府保健学専攻）

閉会式

24

第3日

第２会場

7 月 29 日（土）8:50 〜 9:50

OP12「CAD ／定量解析

肺」
座長： 金
田中

亨燮（九州工業大学）
利恵（金沢大学）OP12-1

胸部 3 次元 CT 画像を用いたじん肺の粒状影解析

OP12-2

肺がん CT 検診コンピュータ診断支援システムの読影ワークフロー解析

OP12-3

逐次選択法を用いた特徴量の決定に基づく肺結節自動検出

OP12-4

胸部 CT 像における線状解剖構造の統計的濃度モデル

OP12-5放射光 CT 画像による肺二次小葉の気管支系・血管系の 3 次元形態解析

日野

守本

青山

久保

達郎（徳島大学 大学院先端技術科学教育部）

正人（広島市立大学大学院情報科学研究科）

貴寛（東京農工大学

工学部）

斉藤くるみ（徳島大学大学院先端技術科学教育部）

10:10 〜 10:40

SS2

公貴（徳島大学大学院先端技術科学教育部）

SS2「病理・細胞画像解析」
座長： 塚本徹哉（藤田保健衛生大学）

寺本

篤司（藤田保健衛生大学）

座長： 塚本徹哉（藤田保健衛生大学）

寺本

篤司（藤田保健衛生大学）

デジタル病理画像の自動解析技術：現状と課題
山口

10:40 〜 11:30

雅浩（東京工業大学）

OP14「病理・細胞画像解析」

OP14-1マイクロ CT 画像情報を利用した特徴点対応付けに基づく顕微鏡画像の 3 次元再構築

OP14-2

Branch and Bound Algorithm と論理積を用いた蛍光顕微鏡画像からの血中循環がん細胞の自動
検出

長柄

辻

快（名古屋大学大学院情報科学研究科）

幸喜（九州工業大学）

OP14-3スペクトル情報と色補正を用いた肝病理標本画像の組織分類

OP14-4

スパース自己符号化器を用いて HEp-2 細胞画像認識システム橋本

韓江美（宇都宮大学大学院工学研究科）

先花（山口大学大学院創成科学研究科）

25

14:20 〜 15:20

OP16「画像解析技術

臓器分割

乳房・歯科」
座長： 増谷小田佳孝（広島市立大学）
昌宏（名古屋大学）

OP16-1

乳房専用 PET 画像を用いた乳腺腫瘍の自動検出手法の開発と初期的評価

OP16-2KINECT とパノラマ X 線装置を用いたデンタルフュージョン画像の生成

OP16-3

死亡時 CT 像からの複数臓器認識処理

OP16-4

条件付き確率場による医用画像からの多臓器抽出における Higher Order Potential とボクセル連結構造の影響に関する考察

箕浦

川合

宮川

楊

OP16-5晃平（法政大学大学院

和也（東京農工大学

保健学研究科）

理工学研究科

応用情報工学専攻）

工学部）

瀛（名古屋大学大学院情報科学研究科）

K-means 法と Joint Unsupervised Learning による 3 次元医用画像の教師なしセグメンテーショ
ン
守谷

第3日

菜月（藤田保健衛生大学大学院

享泰（名古屋大学大学院情報学研究科）

第３会場

7 月 29 日（土）8:30 〜 9:50

OP13「画像解析技術

画像検索・超解像」
座長： 陳神谷

OP13-1

延偉（立命館大学）
直希（愛知県立大学）

Learning an overcomplete codebook of tensor local structures for multi-phase medical image
retrieval
Wang Jian（Ritsumeikan University, Japan）

OP13-2

スパースコーディング超解像処理の医用画像に対する特性

OP13-3

MR 超画像のための大域事前情報に基づく正則化凸射影法

鈴木河村

崇師（大阪大学大学院医学系研究科）

直輝（名古屋工業大学）

OP13-4

MRI 画像に対するスパースコーディング超解像処理の有用性

OP13-5

シックスライス CT 画像における経時差分画像のアーチファクト低減手法

OP13-6

学習型超解像技術を応用した超低線量 CT(Computed Tomography) 画像の高画質化

石丸

田中

浅尾

直樹（大阪大学大学院医学系研究科）

亨（キヤノン株式会社）充彦（立命館大学

理工学部

電子情報工学科）26

第 19 回

医用画像認知研究会を第 3 会場で開催します．

JAMIT 参加者は，参加費 1,000 円で参加できます．
ランチョンセミナー（LS2），特別講演 2（SL2）は JAMIT 大会と合同で行います．

第 3 日第 3 会場

第 19 回

医用画像認知研究会

世話人：藤田
10:15 － 10:20
10:20 － 11:20
11:20 － 11:50（12:00 － 14:10
14:20 － 16:00
16:00

第3日

広志（岐阜大学）

開会式
一般演題
世話人会
JAMIT と合同企画）
一般演題
閉会式

5 階和会議室

7 月 29 日（土）8:40 〜 10:10

HS4「深層学習体験」

10:20 〜 11:50

HS5「深層学習体験」

27

抄

録

（著者から提出された内容をそのまま掲載します）
第1日

第１会場

7 月 27 日（木）13:00 〜 13:10

開会式

13:10 〜 14:00

TL1「人工知能，機械学習と深層学習の基礎と応用」
座長： 小尾花岡

TL1

高史（東京工業大学）
昇平（東京大学）

人工知能，機械学習と深層学習の基礎と応用
○田村

哲嗣

岐阜大学

近年，医工連携の一環として，医療機器の研究開発において人工知能やその関連技術を適用する試みがすすんでいる．特に，最近話題となっている機械学習の一手法である「深層学習」を用いた取り組みが注目されている．深層学習は，音声認識や画像処理などのパターン認識で革新的な進歩をもたらし，他の情報工学領域をはじめさまざまな分野での活用が期待されている技術である．本講演では，これら人工知能，機械学習と深層学習について触れる．はじめに，人工知能および機械学習について概説する．次に，深層学習の学術的・理論的な基礎について概説する．続いて，これらを用いた工学分野での最前線での取り組みを紹介する．最後に，医療分野での適用可能性について述べる．

TL2「深層学習のための GPU システム構築と研究・開発における運用」

14:10 〜 15:00

座長： 小尾花岡

TL2

高史（東京工業大学）
昇平（東京大学）

深層学習のための GPU システム構築と研究・開発における運用○山崎和博

エヌビディア合同会社 ディープラーニング ソリューション アーキテクト

近年，深層学習は画像認識や音声認識など，多くの問題において有効な手法であることが示されている．医用画像の診断支援をはじめとする医療系アプリケーションにおける深層学習の有効性についても，大きな期待が寄せられている．深層学習では大量のデータを用いて学習を行うが，演算量が非常に多く，実施に時間を要する．そのため，多くの深層学習向けフレームワー
クは，高い演算性能を持つ GPU を活用し，学習を高速化している．加えて，深層学習における研究の展開は非常に速く，新しい手法や機能が提案され続けている．同様に，新しい GPU や深層学習向けソフトウェアも発表されており，より多くの手法で，より高速に学習できるよう，継続した努力が行われている．本講演では，深層学習に用いる GPU の選定方法や利用可能なソフ
トウェアについて，最近の状況を紹介する．また，研究・開発用途でのシステム構築から運用方法についても紹介する．

28

第TL3「人工知能システムの医学応用とその期待」

15:00 〜 15:30

1

日

花岡

7

昇平（東京大学）

27

日）

TL3

高史（東京工業大学）(月

座長： 小尾人工知能システムの医学応用とその期待
○木戸

尚治

山口大学

近年，コンピュータ支援診断（CAD）などの医学応用分野においても人工知能（AI）が大きな話題を集めているが，その中核となる技術は機械学習の一分野である深層学習（Deep Learning：DL）である．DL の可能性を見せつけられた最近の事件としては，2016 年に Google Deep Mind の囲碁プログラム AlphaGo が韓国の囲碁チャンピオンのイ・セドルに圧勝したことが有名である．しかしながら，この事件は 1996 年に IBM のチェスコンピュータ Deep Blue がチェスチャンピオンのカスパロフに勝利したことを想起させる．当時は第 2 次 AI ブームの終焉の時期にあたり，医療診断の分野で期待された MYCIN などのエキスパートシステムが表舞台から消えていった時期に当たる．現在の DL を中核とする AI の隆盛は第 3 次 AI ブームといわれているが，3 度目の正直で今回は本物となるかどうか興味の尽きないところである．

SP「IoT 時代の医療機器」

15:40 〜 16:10

座長： 羽石SP

秀昭（千葉大学）

IoT 時代の医療機器○宇利知也

ウインドリバー株式会社

すべてのモノがつながる IoT 時代の到来とともに，今までに無かった製品やサービスが求められている現在，企業はどのような形で対応しようとしているのか？また，つながることによって医療機器にもサイバーセキュリティ対策が必要になってくるのか？
このセッションでは，IoT の企業活用事例やサイバーセキュリティ対策の現状と今後についてご紹介します．

16:20 〜 18:00

OP1「深層学習１」
座長： 庄野湯浅

OP1-1

逸（電気通信大学）
哲也（山形大学）

深層学習を用いた CT 画像からの椎体位置の自動検出と椎体骨折の分類○小島拓也 1，周向栄 2，東華岳 3，横山龍二郎 2，原武史 2，松尾

政之 4，藤田広志 2

1

岐阜大学大学院自然科学技術研究科知能理工学専攻知能情報学， 2岐阜大学大学院医学系研究科再生医科学専攻知能イメージ情報分野，3産業医科大学医学部第 1 解剖学講座， 4岐阜大学医学部附属病院放射線科

高齢化社会の進行において骨粗鬆症の患者数が年々増加し，社会的に重要な問題となっている．骨粗鬆症の診断基準の 1 つに骨粗鬆症性骨折の有無があり，最も高頻度に発生する部位は椎体となる．臨床現場では半定量的評価法 (Semi-Quantitative
Method：SQ 法 ) が用いられ，画像から椎体を 4 つにグレード分類する．本研究では，Deep Learning を用いて精密検査の目的で撮影される CT 画像から椎体位置の自動検出と椎体のグレード分類を全自動で行う手法を提案し，その性能を評価する．椎体位置の自動検出は，71 症例を用いて第 1 胸椎から第 5 腰椎の 17 個の椎体に対して行った．その結果，検出対象 17 個のうち平均 15.4 個で成功した．椎体のグレード分類は，82 症例の 17 個の椎体画像を用いて実験を行った．分類結果は平均 85% の識別率であった．これらにより，Deep Learning に基づく提案法の有効性が示された．

29

OP1-2

deep CNN に基づく体幹部 CT 画像上の第 12 胸椎断面における脊柱起立筋領域の自動認識○久米 正矩 1，神谷 直希 2，周三好 利治 6，松尾 政之 7，藤田向栄 3，加藤広志 3

博基 4，東華岳 5，村松千左子 3，原

武史 3，

1
岐阜大学大学院自然科学技術研究科知能理工学専攻， 2愛知県立大学情報科学部情報科学科， 3岐阜大学大学院医学系
研究科再生医科学専攻知能イメージ情報分野，4岐阜大学附属病院放射線科， 5産業医科大学医学部第 1 解剖学講座，
6
岐阜大学医学部附属病院放射線部， 7岐阜大学大学院医学系研究科放射線医学分野

慢性閉塞性肺疾患 (COPD) における，第 12 胸椎断面上の脊柱起立筋の横断面積は，優れた予後予測因子である．我々は既に，骨格筋の形状モデルを用い，体幹部 CT 画像における骨格筋の自動認識を実現した．また，deep CNN に基づく複数臓器の自動認識を実現したが，骨格筋の認識は実現していない．本研究では，体幹部 CT 画像上の第 12 胸椎断面における脊柱起立筋を対象とし，deep CNN に基づく脊柱起立筋の自動認識を行う．ここでは，体幹部 CT 画像 40 症例における原画像と，目視により決定した第 12 胸椎断面を含む，連続 25 断面を手動で抽出した正解画像を用い，ネットワークの学習を行う．体幹部 CT 画
像 29 症例に対し，deep CNN に基づく脊柱起立筋の自動認識を行った結果，入力画像の腹側 50% を削除し，学習したネットワー
クにおいて平均一致率 82.4% を得た．以上から，deep CNN は第 12 胸椎断面上の脊柱起立筋の自動認識に有効であると考えられる．今後は，3 次元における脊柱起立筋の自動認識を行う．

OP1-3

畳み込みニューラルネットワークを用いた眼底画像における毛細血管瘤の自動検出○宮下充浩 1，畑中裕司 2，小郷原一智 2，村松千左子 3，砂山

渡 2，藤田広志 31
滋賀県立大学大学院工学研究科電子システム工学専攻， 2滋賀県立大学工学部電子システム工学科， 3岐阜大学大学院
医学系研究科再生医科学専攻知能イメージ情報分野

眼底検査で発見可能な病気に糖尿病網膜症があり，その初期所見の 1 つが毛細血管瘤である．毛細血管瘤は，眼底画像上で非常に小さく，コントラストが低いため，経験に基づいた目視では医師であっても発見が困難である．このことから，本研究では，眼底画像における毛細血管瘤の自動検出を行うアルゴリズムの開発を目的とした．最初に，ヘッセ行列を用いた固有値
解析 (Shape Index)，2 重リングフィルタ，ガボールフィルタによって得られる画像から作成した毛細血管瘤が強調された画像を用いて畳み込みニューラルネットワークで毛細血管瘤の候補領域の検出を行った．その後，もう一度畳み込みニューラルネッ
トワークを用いて偽陽性候補を削除し，さらに 48 種類の特徴量とニューラルネットワークにより，毛細血管瘤と偽陽性候補を分類した．その結果，眼底画像のデータベースである DIARETDB1 で性能評価したところ，毛細血管瘤の候補領域検出で良好な結果を得られた．

OP1-4

深層畳み込みニューラルネットワークを用いた眼底の血管抽出○井川

響 1，畑中裕司 2，砂山

渡 2，小郷原一智 2，村松千左子 3，藤田1

滋賀県立大学大学院 工学研究科 電子システム工学専攻， 2滋賀県立大学
学大学院医学系研究科 再生医科学専攻 知能イメージ情報分野

工学部

広志 3

電子システム工学科， 3岐阜大

人間ドックや健診において，網膜の病気以外にも高血圧や動脈硬化など，生活習慣病の早期発見ができる眼底検査が行われている．そこで，これまでにフィルタの出力値を機械学習によって血管を抽出する手法が国内外の研究グループから報告されていた．しかし，性能向上のために多くのフィルタ処理を組み合わせることが行われると，複雑なパラメータ設定が強いられる問題点があった．本研究では，Black-top-hat 変換で血管を強調して，畳み込みニューラルネットワークを用いて血管を抽出する手法を提案する．血管抽出の評価のために公開されている DRIVE データベースを用いて実験した結果，Receiver
Operating Characteristic 解析における特性曲線の曲線下面積は 0.962 となった．従来手法よりも少ないパラメータ設定であるにもかかわらず，高い血管抽出精度が得られた .

OP1-5

DCNN による胸部 CT 画像からの経時的差分画像上の異常候補陰影の検出○長尾 充朗 1，陸木戸 尚治 3

慧敏 1，タン ジュークイ 1，金亨燮 1，村上

誠一 2，青木隆敏 2，平野靖 3，1

九州工業大学， 2産業医科大学， 3山口大学

近年，医師の画像診断は CT などの技術の進歩に伴い，診断性能が格段と向上しているが，被験者一人あたりの画像枚数も増している．このことから医師の負担軽減等を目的とした CAD システムの開発が進んでいる．一方，日本の平成 27 年がんの部位別死亡者数において，肺がんは男女計で第 1 位を示しており，早期発見・早期治療が必要であると考えられる．また近年，機械学習の分野において注目を浴びているものに，深層学習がある．この手法は，多量の学習データを入力として与え，未知デー
タからのパターン識別が可能で，人手の介在が少ないという利点がある．
そこで本論文では，胸部 CT 画像からの異常候補陰影の自動検出法を提案する．主な処理の流れとしては，経時的差分像技
術による不変構造の除去を行い，残った領域に対する DCNN による学習・識別を行う．提案法を 26 症例の同一被験者で構成
される過去・現在画像に適用した結果，TP:92.56[%]，FP:13.03[/case] の異常候補陰影の識別性能を得た．

30

OP1-6

3D U-Net による 3 次元胸部 CT 像からのリンパ節検出○小田 紘久 1，K. Bhatia Kanwal 2，R. Roth Holger3，北坂 孝幸 4，小田高畠 博嗣 7，森雅樹 6，名取博 8，A. Schnabel Julia 2，森昌宏 1，岩野健策 3, 1

信吾 5，本間裕敏 6，1

名古屋大学大学院情報科学研究科， 2 Division of Imaging Sciences and Biomedical Engineering, King’s College
London，3名古屋大学情報連携統括本部， 4愛知工業大学情報科学部， 5名古屋大学医学系研究科， 6札幌康生病院，
7札幌南三条病院， 8恵和会西岡病院

3D U-Net を用いた 3 次元胸部 CT 像からのリンパ節検出手法を提案する . リンパ節検出手法において深層学習の利用が進んでいない原因のひとつに，学習データの不足が挙げられる．3D U-net は 3 次元画像に対する深層学習アルゴリズムのひとつであり，学習データが少ない場合にも領域の分割を良好に行うことが可能である．本手法では，予め肺および気管支を抽出して処理対象領域を削減した上で，3D U-Net によるリンパ節の検出を行う．動脈相造影胸部 CT 像 47 例による実験により，本手法の有用性を示す．

OP1-7

３D-DeepCNN を用いた CT 画像からの多臓器の自動抽出と性能評価○周

向栄 1，山田

一馬 2，飯盛広規 2，周1

欣欣 3，原武史 1，藤田宏志 12

岐阜大学大学院医学系研究科再生医科学専攻知能イメージ情報分野， 岐阜大学大学院自然科学技術研究科知能理工学専攻知能情報学，3名古屋文理大学情報メディア学科

本研究は 3 次元畳み込みニューラルネットワーク (3D-DeepCNN) に基づく深層学習のアプローチで，CT 画像から広範囲・多種類の解剖学的構造の自動認識・抽出問題を解決することを目的とする．提案法を大量の CT 画像に適用し，従来法の性能と比較する．提案手法は人間の経験ではなく深層学習によって構成する．複数の CT 画像と手動で決めた臓器の正解領域を教師信号として計算機に学習させて，臓器抽出に適する画像特徴と識別ルールを自動的に探索する．具体的に，3D-DeepCNN に基づいて画素単位で臓器・背景への分類を教師信号から学習し，未知の画像に適用する．提案手法を 17 臓器の自動抽出に適用した．学習とテストには，臓器ごとに，造影・非造影画像が混在した計算解剖学共通データベースの 240 症例を用いた．その結果，
3D-DeepCNN は従来法より，全体的に精度が上回る結果が示された．よって，提案法は CT 画像から広範囲・多種類の解剖学的構造の自動認識・抽出問題の解決に寄与できると考える．

OP1-8

Torso organ segmentation in CT using fine-tuned 3D fully convolutional networks○ Roth Holger1，Yang Ying1，Oda Masahiro1，Oda Hirohisa1，Hayashi Yuichiro1，Shimizu Natsuki1，
Kitasaka Takayuki2，Fujiwara Michitaka3，Misawa Kazunari4，Mori Kensaku1,51
Graduate School of Information Science, Nagoya University，2Faculty of Information Science, Aichi Institute ofTechnology，3Nagoya University Graduate School of Medicine，4Department of Gastroenterological Surgery, Aichi
Cancer Center Hospital，5Information & Communications, Nagoya University

3D fully convolutional networks (FCN) allow dense predictions in volumetric images. FCNs avoid handcrafting features ortraining organ-specific models, and features can be transfered across datasets. We trained a general model on a large set of
CT scans with the major organs labeled and then fine-tuned to different classification tasks. Separate training, fine-tuning, andtesting sets were used, including 331 CT scans with 7 abdominal labels for general training, a smaller set of only 20 CT scans
but with substantially more labels (20 in total) for fine-tuning, and a completely unseen set of 10 torso CT scans for testing.
We achieve state-of-the-art performance across these data sets, illustrating the generalizability and robustness of our models.

31

第1日

第２会場

7 月 27 日（木）16:20 〜 18:10

OP2「手術支援

手術支援・腹腔鏡・内視鏡」
座長： 森健策（名古屋大学）

中口

OP2-1

俊哉（千葉大学）

Oculus Rift を用いた仮想操作における頭部位置を考慮した視点変更のもたらす操作性への影響の基礎的検討○西田佳司 1，篠原1

寿広 1，中迫

近畿大学大学院 生物理工学研究科

昇 1，小倉光博 2

生体システム工学専攻， 2和歌山県立医科大学

脳神経外科

我々は，脳血管疾患診断支援として，これまでにヘッドマウントディスプレイを用いて，観察者の頭部位置を考慮すること
により，あたかも目の前に血管があるかのように血管を観察でき，血管同士の重なりによる死角を無くすために血管を仮想的に操作できるシステムの開発を行っている．これまで，視覚効果や視点変更効果の操作性への影響を検証してきた．しかし，安価な Web カメラとマーカを用いて頭部位置推定を行ったため，マーカ認識による遅延やマーカの誤検出等も操作性へ影響を与えていた可能性がある．そこで，本研究では，より高性能な Oculus Rift を用いることで，さらに視点変更効果の操作性への影響を検証する．実際に 20 代男女 8 人の被験者を対象に，本システムを用いた簡単な作業に要する時間を計測することにより頭部位置推定を用いた視点変更が操作性にもたらす影響を，これまでに得られた結果と比較しながら検討する．

OP2-2

肝胆膵領域における外科手術のためのタブレット PC 型ナビゲーションシステム○服部 麻木 1，安田
鈴木 直樹 1

淳吾 2，岡本

友好 2，藤原佑樹 2，二川康郎 2，恩田

真二 3，矢永勝彦 3，

1

東京慈恵会医科大学高次元医用画像工学研究所， 2東京慈恵会医科大学附属第三病院外科， 3東京慈恵会医科大学消化器外科

われわれは肝胆膵領域の開腹手術におけるナビゲーションシステムの開発と臨床応用を行なっており，過去の本大会でも報告を行なってきた．これまでのシステムは，立体硬性鏡で術野を撮影し，その術野画像上に術前の X 線 CT データから三次元再構築した臓器モデルを重畳表示し，術者に立体画像としてナビゲーション画像を呈示するシステムであった．本システムは
術野の内部構造の理解には有用であったが，実際の術野とナビゲーション画像が表示されたモニタの間で視線を往復させる必要があり，実際の術野における内部構造のオリエンテーションの理解は直感的とはいえなかった．そこでわれわれはタブレッ
ト型 PC を用い，PC の背面カメラで術野を撮影して PC のモニタ上にナビゲーション画像を表示するシステムの開発を行なった．
開発にあたってはタブレット型 PC のタッチパネルを用いたインターフェイスの開発を行なうなどして臨床応用を行なったので報告する．

OP2-3

Kinect-Based Gesture Recognition for Touchless Visualization of Medical Images○ LIU JIAQING1，Ryoma Fujii1，Tomoko Tateyama2，Yutaro Iwamoto1，Yen-Wei Chen1
1

Ritsumeikan University，2Hiroshima Institute of Technology

This paper presents a new touchless visualization system for surgical assistance, allowing images to be viewed, controlled
and manipulated without contact through the use of Kinect- based gesture recognition technology. Real-time imaging review
is important in surgery, particularly during procedures. But traditional input devices are reliant physical contact, which are
ill-suited for non-sterile condition. A Histogram of Oriented Gradients (HOG) feature extraction and Principal Component
Analysis(PCA), are used to recognize hand gestures. We develop a new system, which can visualize 3D medical image with
L form screen and 9 kinds of simple touchless single-handed interactions. For overall evaluation, experiments show that the
proposed system is able to achieve high accuracy and fast recognition.

32

OP2-4

多視点腹腔内映像からの最適画像選択による形状復元精度改善○鈴木敏之 1，中口俊哉 2，Afifi Ahmed3，林秀樹 2

1
千葉大学大学院工学研究科人工システム科学専攻， 2千葉大学フロンティア医工学センター， 3Faculty of Computers
and Information, Menofia University

腹腔鏡下手術において低侵襲性を維持したまま新たに複数視点の腹腔内映像を取得できるカメラ付きトロカールが提案されている．本研究はカメラ付きトロカールを活用した腹腔内臓器の多眼ベース３次元形状復元を目指す．初期検討として豚の腹腔内映像から Structure from Motion(SfM) を用いた形状復元を行った結果，奥行方向に大きな誤差が生じた．この復元誤差を抑制するため連続した画像シーケンスから形状復元に対して最適な画像を選択する手法を検討した．選択の基準として 2 画像
間の SfM によって得られるカメラ姿勢と復元された３次元点により算出されるカメラの視差角と再投影誤差から定量的な指標を作成し，算出した指標を形状復元に対する貢献度として画像選択を行った．複数の腹腔内映像データセットを用いて形状復元精度評価を行った結果，すべてのデータセットで誤差改善が確認された．

OP2-5

投影型医療支援システムのマーカ検出能改善と姿勢推定安定化○福元

友美 1，中口俊哉 2，川田将也 3，林1

秀樹 2
2

千葉大学大学院工学研究科人工システム科学専攻， 千葉大学フロンティア医工学センター，3KKR 斗南病院
乳腺外科

呼吸器・

近年，拡張現実感 (AR) 技術を用いた医療支援が盛んに研究されている．そのひとつに，CT や MRI で取得した患者の体内情報を，プロジェクタを用いて体表に重畳表示するシステムが挙げられる．先行研究では AR マーカを貼付したトラッキングオ
ブジェクトを用いて位置合わせ作業を自動化することで簡便に投影可能となるシステムを構築したが，このシステムは位置合
わせ精度や投影の安定性が不十分であった．そこで本研究では，マーカ検出能改善と姿勢推定安定化を行った．マーカ検出能改善においては，トラッキングオブジェクトの形状を変更することで改善を行った．投影誤差評価実験において 25 〜 40％の改善が見られた．姿勢推定安定化においては，矩形マーカを正面付近から観測したときに姿勢推定精度が不安定になるという問題に着目し，過去フレームを参照して加重平均を用い，姿勢推定値の平滑化を行った．評価実験の結果から約 50％の動きブレ低減 を確認した．

OP2-6

Improvement on robustness of ORB-SLAM based surgical navigation system by building
submap○王

成 1，小田1

昌宏 2，林雄一郎 3，三澤一成 4，森2

健策 2
3

名古屋大学大学院情報科学研究科， 名古屋大学大学院情報学研究科， 名古屋大学情報連携統括本部， 4愛知県がんセンター中央病院

In this paper, we intend to use submap to improve the robustness of SLAM-based endoscope tracking in surgicalnavigation system (SNS). Simultaneous localization and mapping (SLAM) is a method to estimate the trajectory andsurroundings of the endoscope (called map) from video. As one application of the SLAM, ORB-SLAM uses the ORB feature
extracted from images to estimate the map. To obtain a better map, the motion model and the disparity between adjacentframes are checked. If the largest disparity value of two frames is lower than a threshold value, map can’ t be initialized, thenthe previous frame is threw away. However, this may lead to less robustness in tracking of the SNS. We use threw frames tobuild submap by using structure from motion. Then the submap is merged with the original map. Experiments showed theperformance of our system was better than the original SLAM.

OP2-7

スーパーピクセルと畳み込みニューラルネットワークを用いた腹腔鏡下手術における術具領域セグメンテーション○日朝

祐太 1，中谷聡志 1，大竹義人 1，原田

仁 2，金治新悟 2，掛地

吉弘 2，佐藤嘉伸 1

1

奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科， 2神戸大学大学院医学研究科

腹腔鏡下手術は高度な専門性を伴うため，若手の外科医は技術の習得に熟練を要する．
実際の手術を対象とした手技教育は，感覚的な情報を基に行われており，定量的な手技解析方法は確立されていない．
そこで，我々は，術中の術具の軌跡から手技解析を行うシステムの構築を目指している．
本研究では，畳み込みニューラルネットワークを用いて，スーパーピクセルの特徴量を自動で設計する手法を提案し，評価
を行った．

33

OP2-8ステレオ内視鏡画像からの臓器形状復元手法における複数フレームの利用に関する初期的検討○柴田

睦実 1，林雄一郎 2，小田昌宏 2，三澤一成 4，森健策 2,31

名古屋大学大学院情報科学研究科， 2名古屋大学情報学研究科， 3名古屋大学情報基盤センター， 4愛知県がんセンター
中央病院

本稿では，ステレオ内視鏡画像からの臓器形状復元手法について述べる．我々はこれまで，腹腔鏡下手術ナビゲーションシ
ステムにおける CT- センサ座標系位置合わせへの利用のために，一組のステレオ内視鏡画像のみからの臓器形状復元を検討してきた．しかし，内視鏡画像中に存在する光の反射や影の影響により，復元された臓器表面内部に復元点の存在しない「穴」が発生する場合があった．そこで本手法では，複数のステレオ内視鏡画像から臓器表面形状を復元して，より密な臓器表面形状を復元する手法を検討する．各ステレオ内視鏡画像から復元された臓器表面形状はそれぞれ異なる座標系に属するため，時間的に連続した 2 フレーム間のカメラの姿勢変化を推定して各フレームから復元した復元点群を同一座標系に変換する．実験
では，胃の臓器模型を撮影したステレオ内視鏡画像を用い，より広い領域の臓器形状が復元されたことを確認した．

OP2-9

カメラ付きトロカールのためのトラッキングを融合したモザイキング手法○高田1

知里 1，鈴木敏之 2，Ahmed Afifi3，中口

俊哉 4

2

千葉大学工学部メディカルシステム工学科， 千葉大学大学院工学研究科人工システム科学専攻メディカルシステム
コース，3Faculty of Computers and Information, Menoufia University，4千葉大学フロンティア医工学センター

腹腔鏡下手術の問題点である視野の狭さを補うために，鉗子の挿入口を確保するトロカールに格納・展開機構を有するカメラを取り付けたカメラ付きトロカールが提案された．本研究では，カメラ付きトロカールから得られる複数視点の腹腔内映像に対してモザイキングを行い，開腹手術のような広い視野のパノラマ映像の提示を目的とする．鉗子操作によって視点方向が大きく変化するというカメラ付きトロカールの特徴を考慮し，単眼トラッキングを融合したパノラマ映像作成手法の提案および内視鏡映像を用いた性能評価を行った．従来のモザイキング手法と比較して提案手法は処理速度が向上し，カメラ映像間重複領域減少時のロバスト性が改善することを確認した．更に，提案手法の問題点であるトラッキング蓄積誤差の改善に取り組んだ．腹腔内撮影映像に対する前処理やオプティカルフローベクトルを利用した誤検出除去を行うことで，提案手法の精度向
上を得た．

34

第1日

16:20 〜 17:50

OP3-1

第３会場

7 月 27 日（木）OP3「画像解析技術

人工画像・ファントム」
座長： 根本充貴（近畿大学）

滝沢

穂高（筑波大学）

人工的な学習画像を用いた転移性肝がん検出のための病変埋め込み法の検討○小西孝明 1，道満1

恵介 1，縄野

繁 2，目加田慶人 12

中京大学 大学院情報科学研究科， 国際医療福祉大学三田病院

現在，肝がんの読影は医師の目視により診断されており，読影医の負担となっている．そのため，機械学習等を用いた読影支援が望まれている．機械学習において，一般に多くの症例画像が必要となるが，大量に集めることは困難である．そこで，症例不足を補うことを目的に，健常症例に対して病変を埋め込み，人工的に症例画像を生成することに取り組んできた．従来
法では，埋め込みにより生成した学習画像を用いて CNN を構築することで，肝がん検出の精度向上を確認した．本研究では，多様な見えの人工病変画像を生成し，CNN の性能に有効な画像の生成法を提案する．様々な大きさやコントラスト，埋め込み
位置を多様に変えながら生成した病変画像を学習データとして利用し，構築した CNN の検出精度を調査した．調査より，有効性を評価した結果について述べる．

OP3-2

乳がんを対象とした新しい人工石灰化陰影の作成法と実症例を全く用いない CAD 開発手法の有
効性検証
○安倍

和弥 1，武尾

英哉 1，永井優一 2，黒木嘉典 3，縄野繁41

神奈川工科大学， 2東埼玉病院， 3新村病院， 4国際医療福祉大学三田病院

CAD 開発における症例画像の不足を補うことを目的に，病変の存在しない画像に腫瘍等の病変を埋め込み，人工的に症例画像を作成する取り組みが行われている．これまで筆者らは，肝腫瘍や乳がん腫瘤陰を対象に人工症例画像の作成と CAD 開発への適用を行い，その有効性を示してきた．しかし，これまでは 50% 以上人工症例を CAD 開発の学習データとして用いると，未知データに対しての判別性能が本物だけで学習したものに比べて若干劣ってしまう傾向であった．本研究では，人工症例画
像の更なる他部位への応用と人工症例のみでの高性能な判別器開発を目的とし，新たな対象として乳がん石灰化に着目して有効性検証を行った．石灰化は，これまでの肝腫瘍や乳がん腫瘤陰とは大きく特徴が異なるため，新たな作成手法を開発した．
この手法により作成した人工症例を CAD 開発に用いた結果，100% 人工症例での学習による判別器において本物だけで開発したものと同性能の検出結果が得られた．

OP3-3

マルチピンホール蛍光 X 線 CT によるマウス脳 in vivo イメージングのための物理ファントムを用いた基礎実験○大内剛 1，Seo Seung-Jun2，笹谷Kim Jong-Ki2，湯浅 哲也 1

典太 1，砂口尚輝 3，秦建偉 1，兵藤一行 4，銭谷勉 5，1

山形大学大学院理工学研究科， 2School of Medicine, Catholic University of Daegu，3名古屋大学大学院医学系研究科，
高エネルギー加速器研究機構物質構造科学研究所， 5弘前大学大学院理工学研究科

4

本グループでは，127I などの非放射性造影剤を用いるマルチピンホール型蛍光 X 線 CT（FXCT）を，治療や創薬の前臨床的研究のための小動物 in vivo イメージングへ応用することを目指している．特に，脳イメージングの場合，関心部位は高吸収体である頭蓋骨に囲まれており，検出される光子数は制限される．頭蓋骨の影響を検討するために，Al で外周を覆ったア
クリル円筒および実際のマウス頭蓋骨のそれぞれの内部に 127I 溶液を封入した 2 種類の物理ファントムを作製した．KEK の
ARNE-7A に FXCT システムを構築し，撮像実験を行った結果，Al および頭蓋骨ファントムにおける 127I の最小検出濃度は，それぞれ 0.1 mg/ml および 0.2 mg/ml であった．in vivo 脳計測のための最小検出濃度にはまだ不足しているが，外部を高吸収体で覆われた被写体においても良好な 3 次元再構成画像を構築できることが示された．

35

OP3-4

MRI における異なる非線形フィルタ処理後の NPS の比較○会田

健人 1，宮本宏太 2，一関雄輝 3，町田好男 1

1
東北大学大学院医学系研究科 画像情報学分野， 2国立病院機構仙台医療センター， 3東北大学病院診療放射線部放射線部門【背景】これまでに我々は，NPS を用いて非線形フィルタ特性を評価する検討を進めてきた．非線形フィルタとしてこれまで
Non-Local Means (NLM) フィルタと Bilateral フィルタを用いており，今回は，両フィルタのノイズ低減量を同一とする条件でフィルタ適用後の NPS の比較を行った．【方法】ウェブ上に公開されている，頭部 MR 画像を模した 3 次元数値ファントムから切り出した横断面にノイズを付加した画像をフィルタ処理対象とし，処理後の差分画像の標準偏差 (SD) が等しくなるようにパラメータを調整後，両フィルタを適用した．得られたフィルタ処理画像の 2 次元および 1 次元 NPS を算出し，比較を行った．
【結果と考察】低周波領域では Bilateral フィルタ，中周波領域では NLM フィルタの方が NPS の低下が抑制される結果が得られた．
等しい SD であっても，2 つのフィルタ間で NPS のグラフに差が生じたことから，NPS により非線形フィルタ特性を評価できる可能性があると考えられた．

OP3-5

数値ファントムを用いた圧縮センシング MR アンギオグラフィにおけるｋ空間中心部フルサンプ
リング領域と血管形状に関する検討○三浦洋亮 1,2，町田好男 1

1

東北大学大学院医学系研究科保健学専攻画像情報学分野， 2国立病院機構

仙台医療センター【背景】これまで我々は，圧縮センシング MR アンギオグラフィ（CS-MRA）におけるｋ空間の中心部フルサンプリング領域（FSA）の大きさと被写体の大きさの関係について，頭部血管を模擬した数値ファントムを用いて検討を行ってきた．その中で，CS 再構成をすることで血管のプロファイルの左右非対称が認められる場合があった．今回はこの血管形状の変化に関して検討を行ったので報告する．【方法】大小 5 種類のサイズを持つ頭部数値ファントムに対し，FSA を変化させて CS 像を得た．CS 再構成には wavelet 変換を使用した．また，比較のためにフルサンプリングを想定した画像（Full 像）も取得した．CS 像と Full 像の血管部のプロファイルを比較し，血管形状の変化の程度を評価した．【結果と考察】ファントムサイズが小さいほど血管プロ
ファイルの左右の対称性が崩れる傾向があった．血管の形状が変化したのは非対称な wavelet 関数を用いたことによるためと考えられるが，今後さらなる検討が必要である．

OP3-6

小型ファントムを用いた乳房超音波装置の管理ツールの開発○篠原範充 1，田中

詩乃 1，神谷直希 21

岐阜医療科学大学 保健科学部 放射線技術学科， 2愛知県立大学 情報科学部 情報科学科

乳房超音波診断装置の精度管理は急務となっており，日本乳腺甲状腺超音波医学会では，精度管理に利用しやすい小型ファ
ントムの開発を行ってきた．そこで，本研究では，これらのファントム画像を客観的に計測する解析ツールの開発を行った．ター
ゲット解析ツールは，DICOM および BITMAP に対応している．解析は，ターゲット辺縁や後方陰影の影響を避けるため，初期輪郭より 80％の領域において上側半分を測定領域とした．実験は 2 つの方法で行った．実験１では，40 個のファントムを撮像した画像の解析，実験２では 1 個のファントムを継続的に 20 日間撮像した画像の解析を行い，mass ごとの平均画素値，標準偏差，変動係数を求めて比較した．40 個のファントムの個体差は充分小さかった．また，1 個のファントムを継続的に撮像した画像でも安定して計測が可能となった．本手法により，乳房超音波装置のための客観的な日常的な精度管理の可能性を示すことができた．

OP3-7

EPID と DRR 画像間におけるレディオミックス特徴量の相関○スーフィー マーゼン 1,2，有村
佐々木智成 3

秀孝 3，広瀬貴章 1,4，梅津芳幸 4，大賀才路 5，本田浩 5，1

九州大学医学系学府保健学科専攻， 2日本学術振興会特別研究員， 3九州大学大学院医学研究院保健学部門， 4九州大学病院医療技術部，5医学研究院臨床医学部門

Radiomics is a promising field for prediction of treatment outcomes of cancer patients based on a large number ofradiomic features extracted from medical images. However, the feasibility of electronic portal imaging device (EPID) images
in radiomics has not been investigated yet. Our purpose was to assess the correlation between radiomic features in 2D EPID
and digitally reconstructed radiography (DRR) images derived from 3D CT images. The grayscale levels were re-quantized
into 64 levels. 47-dimensional feature vectors, which consisted of 14 statistical features and 33 texture features, werecomputed as radiomic features for 11 lung cancer patients. The radiomic features computed in EPID images were weakly
correlated with those in DRR images.

36

第2日

第１会場

7 月 28 日（金）8:30 〜 9:50

OP4「深層学習２」
座長： 野村深層学習を用いた歯科的個人識別のための歯科用 cone-beam CT における歯列の認識手法
将太 1，村松千左子 2，林1

達郎 3，周向栄 2，原武史 2，勝又明敏 4，藤田2広志 2
3

近年，地震や津波などの大災害において遺体の身元確認に歯科情報が用いられることがある．歯科的個人識別には歯列の状
態等，口腔内の所見を記録するデンタルチャートが用いられる．一般の歯科医師が記録することが多いが，遺体を対象とした
記録経験に乏しいため精神的負担が伴う．また，システマティックな生前データの記録が必要である．そのため本研究では生
前及び死後に撮影された X 線写真から自動的にデンタルチャートの作成に必要な情報を取得する手法の開発を目的とする．まず畳み込みニューラルネットワークを応用した DetectNet を用いて歯科用 CT 上に写る歯牙の領域を探索する．出力されたヒー
トマップより歯牙領域に該当する領域を抽出する．次に，検出された領域を関心領域として歯種分類のネットワークにより分類を行う．少数のテストケースを用いた初期検討では，95% と高い検出率を得ることができ，本手法は歯科情報の自動記録に有用な可能性を示唆した．

OP4-2

歯科パノラマ X 線画像における深層学習を用いた身元確認用データの自動収集○柳下 侑大 1，村松千左子 2，周藤田 広志 2

向栄 2，西村航 3，林達郎 4，原武史 2，勝又明敏 3，1

岐阜大学大学院自然科学技術研究科知能理工学専攻知能情報学， 2岐阜大学大学院医学系研究科再生医科学専攻知能イメージ情報，3朝日大学歯学部口腔病態医療学講座歯科放射線学分野， 4メディア株式会社

大災害時には多くの死亡者・行方不明者を生じ，遺体の身元確認作業は困難を極める．情報の保存性や生前資料の入手のし易さから，歯科情報による身元確認の重要性が再認識された．しかし，各医療施設に残された情報は標準化がされておらず，処理にも膨大な時間を要するなどの問題がある．本研究の目的は，歯科パノラマ X 線画像を用い，標準化された生前データを自動収集するシステムを開発することである．提案手法では，深層学習技術を用いて歯科パノラマ X 線画像から歯牙を検出し，さらに深層学習による歯種・歯牙状態の分類を行う．歯科パノラマ線画像 196 症例を学習・テストデータとし，分類実験には手動で作成した歯牙領域画像を用いた．その結果，分類実験は歯種・歯牙状態ともに 90% 以上と高い精度で分類に成功した．
また歯牙領域の検出実験では，分類を行うために必要な領域が概ね良好に取れた．したがって，システムの有用性と自動化の可能性が示唆された．

OP4-3

3D-DCNN を用いた EOB-MR 画像における肝結節病変自動検出法の開発○竹永 智美 1，花岡
林
直人 1，阿部昇平 2，根本修 2,4

充貴 3，野村行弘 1，中尾

貴祐 4，三木聡一郎 1，吉川

健啓 1，

1

東京大学医学部附属病院 22 世紀医療センターコンピュータ画像診断学 / 予防医学講座， 2東京大学医学部附属病院放射線科，3近畿大学生物理工学部， 4東京大学大学院医学系研究科生体物理医学専攻

肝結節性病変の検出において EOB-MRI 検査は他の検査と比較し有意に検出感度が高い．しかしながら 5 時相の造影検査であるため読影の労力が多大である．そこで，われわれは EOB-MR 画像における肝結節性病変の自動検出のためのシステム開発を行っている．本研究では 3 次元の CNN を用いて，voxel ベースで肝結節性病変の初期検出を行った．
使用症例は 1.5T, 3.0T を含む 3 装置より得られた 28 症例である．初期検討として肝細胞相の画像のみを使用し検出を試みた．
それぞれの症例から 31 × 31 × 31voxel，voxel size=2.0 × 2.0 × 2.0mm3 のパッチを入力とし 3 次元の CNN により初期候補を決定した．初期検出率は 0.86，1 症例あたりの偽陽性領域は 15594 個であった．今後，他時相画像を追加し 5 相 3D-CNN による検出を試み，resion-base の特徴量により偽陽性の削除を行う．

37

7

28

日）

岐阜大学工学部電気電子情報工学科情報コース， 岐阜大学大学院医学系研究科知能イメージ情報分野， メディア株
式会社，4朝日大学歯学部口腔病態医療学講座歯科放射線学分野

(月

○沓名

2

日

OP4-1

向栄（岐阜大学）

第周行弘（東京大学）

OP4-4

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いた超低線量 CT(Computed Tomography) 画像
の高画質化
○櫻井

基成 1，中山1

立命館大学

良平 1，岡理工学部

慎 1，小林

大輝 1，市川

電子情報工学科， 2三重大学医学部附属病院

泰崇 2，北川覚也 2，佐久間肇2

中央放射線部

放射線被曝低減の観点から，通常検査に低線量 CT の適用が期待されるが，診断能の低下を引き起こす問題がある．本研究の目的は，通常線量の 1/20 で撮影した超低線量 CT を CNN により高画質化することである．CNN の学習では，同じ患者の超低線量 CT と通常線量 CT をパッチ（小領域）に分割後，超低線量パッチを CNN に入力し，CNN の出力値と対応する通常線
量パッチ間の Root Mean Squared Error (RMSE) が最小となるように CNN 内の重み係数を更新する．CNN による高画質化画
像の通常線量 CT 画像に対する RMSE, Peak Signal-to-Noise Ratio, Structural Similarity Index は 45.7, 22.0dB, 0.987 であった．
逐次近似再構成法は 54.1, 20.7dB, 0.985 であり，全ての指標において，CNN が有意に高く，CNN による高画質化の有用性が示
唆された．

OP4-5

DCNN を用いた指骨 CR 画像からの骨粗しょう症の自動識別
○畠野

和裕，陸

慧敏，タン ジュークイ，村上

誠一，金

亨燮

九州工業大学

近年，骨粗しょう症の患者が年々増加しており，医師の診断支援を行うシステムの開発が必要とされる．そこで本論文では，指骨 CR 画像から骨粗しょう症の自動識別手法を提案する．手法としてはまず，原画像に Tophat 変換を行った画像，
WW(Window Width) と WL(Window Level) を変換した画像，WW・WL 変換画像に Tophat 変換を行った画像を深層畳み込み
ニューラルネットワーク（Deep Convolutional Neural Network: DCNN）の学習画像として与える．DCNN への 3 チャンネルの画像をカラー画像における RGB として見なし，一つの画像セットとする．これらの画像をもとに DCNN を用い，正常・異常の識別を行う．提案手法を 101 症例に適用した結果，TP = 75.5[%]，FP = 13.9[%] を得た．

OP4-6

CNN を用いた Gleason score の算出システム○藤本1

祐基 1，鈴木秀智 1，白石泰三 2，太田義勝 12

三重大学大学院工学研究科情報工学専攻， 三重大学大学院医学系研究科客員教授

近年，病理専門医の不足により，診断作業の計算機支援が強く望まれており，CNN(Convolutional Neural Network) などの AI 技術を導入した研究が多く報告されている．本研究の対象である前立腺がんの診断では，がん細胞の検出だけでなく，
Gleason score の評価も求められる．Gleason score とは，前立腺の組織癌の悪性度を示す顕微鏡画像上の指標であり，腺の形状などで定義されたパターンで分類し，最も多く面積を有する 2 つのパターンのスコアの和として得られる．従来研究では，分化が小さい（スコアが低い）パターンの分類精度が十分ではないため，さらなる精度向上が求められている．本研究では，
CNN に基づく Gleason score 算出法を提案する．具体的には，画像の前処理の導入と CNN の構造の検討によって，パターン
全体での分類精度を向上させ，実験により精度改善を確認する．

38

OS1「治療：画像ベース放射線治療における独創的研究展開」

10:10 〜 11:40

イメージング技術や画像処理技術を駆使した放射線治療が一般的になっている．しかし，粒子線治療，機能情報の考慮，照射中の治療部位の可視化，予後予測，精密医療 (precision medicine) への対応など，研究するべき多くの課題がある．そこで，本オーガナイズドセッションでは，さらに医用画像工学と関係する独創的な研究を紹介する．まず，キーノート講演では，名古屋大学の山本誠一先生に「粒子線治療におけるイメージング」（X 線カメラと水の発光現象を利用した粒子線照射中イメージング）をご講演して頂く．次に，４人の講演者が「肺機能画像を用いた治療計画法」（東北大学角谷先生），「画像誘導放射線治療の先端技術：治療中に撮像されたコーンビーム CT の利用」（東京大学芳賀先生），「脳腫瘍におけるレディオゲノミクス」（熊本大学内山先生），「レディオミクスベース放射線治療」（九州大学有村）に関する独創的な研究を紹介する．

座長： 有村OS1-1

秀孝（九州大学）

粒子線治療におけるイメージング
○山本

誠一

名古屋大学

粒子線治療は，選択的に高線量を腫瘍に与えることが可能なことから注目を集めており，今後，急速に施設数が増加していくものと予想される．粒子線治療においては，線量集中性が高いため，間違いなく目的とする部位に照射されていることを確認することが必要となる．粒子線照射中に照射位置を画像化することが試みられているが，未だ実現していない．本発表では，
まず粒子線照射中に発生する制動放射線を，X 線カメラで画像化する手法を紹介する．この手法は，比較的低エネルギーの X
線を測定対象とすることから，高い空間分解能と感度を得ることができる．次に，最近，発表者らが発見した，粒子線照射による水の発光現象を紹介し，粒子線の飛程評価への応用を概説する．この発光はチェレンコフ光閾値以下の粒子線エネルギーで生じる現象であり，今後の展開が期待される．さらに，他の放射線治療における水の発光現象の画像化の応用についても説
明する．

OS1-2

肺機能を用いた治療計画法○角谷倫之

東北大学病院放射線治療科

放射線治療は近年目覚ましい発展を遂げて，その技術的進歩により腫瘍への線量集中性は飛躍的に向上している．しかし，胸部領域の放射線治療ではいまだ肺臓炎などの肺の副作用は無視することができない．また，さらなる治療成績の向上のためには腫瘍へのさらなる線量増加が必要であり，肺の副作用の低減が今後の課題となっている．そこでこの問題を克服するため，
非剛体位置合わせ (deformable image registration: DIR) から生成される新たな肺機能 ( 換気 ) 画像を用いた治療計画法が開発・臨床利用され始めており，この治療法によりその肺の副作用が低減できると期待されている．さらにこの方法は追加の検査を必要とせず，治療計画用 4D-CT 画像と DIR 技術のみから簡便に肺機能画像を取得することができ，広く普及することが大いに期待できる技術である．今発表では，その新たな肺機能画像の研究と臨床利用の現状について紹介し，今後の展望について
議論する．

OS1-3

画像誘導放射線治療の先端技術：治療中に撮像されたコーンビーム CT の利用○芳賀昭弘

東京大学医学部附属病院

放射線治療装置に併設されたコーンビーム CT などの画像誘導放射線治療システムを利用し実治療中のイメージングを行う
ことは，その開発当初から想定内の利用方法の１つであったが，再構成によって治療部位の３次元的な位置情報を取得しようという試みは想定外だったようである．しかし，連続回転型強度変調放射線治療の普及により，放射線治療中の患者状態の可視化が可能となった．現在のところ，治療中の状態を最もよく反映した３次元情報は治療中に撮像されたコーンビーム CT 画
像であり，そのデータを用いて治療計画から実際の治療におけるターゲットのズレ量を算出するということは，治療後にもう一度コーンビーム CT を撮影するよりも位置情報の評価タイミングのずれ・手間・治療時間の観点から優れていると言って良い．
本講演では，治療におけるマージンの設定や適応型放射線治療における治療中に撮像されたコーンビーム CT の利用を紹介したい．

39

OS1-4

レディオミクスベース放射線治療○有村秀孝

九州大学大学院医学研究院保健学部門医用量子線科学分野

個々の患者の医用画像に基づいて精密医療 (precision medicine) を実践できるレディオミクス (radiomics) が放射線治療の分野でも注目されている．レディオミクスは，「医用画像」を意味する radio と「遺伝子・タンパク質・代謝産物・糖鎖などを大規模・網羅的に扱う研究分野」を意味する omics から作られた造語である．レディオミクスは，大規模な医用画像データベース
から求めた大量の画像特徴量（通常，400 以上）を網羅的に解析し，臨床情報（予後など）との関係を調べる分野である．画
像特徴量は形状解析，濃度ヒストグラム解析，テクスチャー解析，ウェーブレット解析などから求める．レディオミクスでは，患者群をクラスター分析などの方法を用いて層別化し，臨床情報との関連を調べる．本発表では，レディオミクスの基本と放射線治療と関係する研究と展望を紹介する．

OS1-5

脳腫瘍におけるレディオゲノミクス○内山良一

熊本大学大学院生命科学研究部先端生命医療科学部門

コンピュータ支援診断（CAD）技術は，病変の存在診断や鑑別診断の支援に用いられてきたが，患者の予後予測に応用した研究は少ない．本研究では，遺伝子情報と MR 画像を用いて，脳腫瘍患者の予後予測を行う Computer-Aided Treatment
Strategy (CATS) システムを開発した．予後予測に有用な遺伝子を選択し，脳 MR 画像から画像特徴量を抽出したのち，それらを入力としたコックス回帰モデルによって予後予測を行った．予測精度の評価は，時間依存性 ROC 解析で行った．CATS シ
ステムは，放射線治療や化学療法が有効な患者の選択に応用可能であり，オーダメイド医療を支援するシステムとしての活用が期待できる．

LS1「NVIDIA 深層学習環境のご紹介と臨床応用に向けた展望」

12:00 〜 13:00

座長： 長谷川純一
（中京大学

LS1

工学部メディア工学科）

NVIDIA 深層学習環境のご紹介と臨床応用に向けた展望○山崎和博

エヌビディア合同会社

山田

ディープラーニング

ソリューション アーキテクト

泰永

エヌビディア合同会社

NVIDIA エンタープライズ事業部

メディカル・ライフサイエンスビジネス担当マネージャー

深層学習の普及に向けた NVIDIA の取り組みと，高い演算性能と充実した開発環境により，各所で事実上の標準として普及している GPU 深層学習環境を紹介し，また医療・医学分野での活用事例も紹介する．さらに後半では，医療画像分野での深層学習，及び GPU の更なる普及や実臨床への適用に向けた展望や課題について，広く参加者からのご意見を頂戴し，議論する場としたい．

13:10 〜 13:55

総会40

SL1「IBM Watson Health - Cognitive Computing と医療の世界」

14:00 〜 15:00

座長： 尾川浩一（法政大学／日本医用画像工学会 学会長）

SL1

IBM Watson Health - Cognitive Computing と医療の世界○溝上敏文

日本 IBM Watson ヘルスケア事業開発部

これまでコンピューターが保持はできても「理解」して扱うことができなかった自然言語や音声・画像などの「非構造化デー
タ」．人が膨大なエネルギーを傾けて行う研究の成果は，「属性＋値」として表などに整理されてまとめられた構造化データよ
りも，特定の構造を持たず，コンピュータープログラムによって意味を抽出するのが困難な非構造化データの割合が圧倒的に多い．人が普通に読み書きする自然言語の情報を，一定のレベルでコンピューターに理解させる技術が存在し，効果があることを世に知らしめたのが 2011 年に米国クイズ番組 Jeopardy! で賞金王と最多連勝記録保持者に勝利をおさめた Watson であり，
2012 年に世界的な人工知能の競技会でディープラーニングの技術を使って勝利を収めたトロント大学のジェフリー・ヒントン
教授といった先駆者達である．2 度の冬の時代を経たと言われる人工知能研究者達の成果が，ビッグデータの時代の今脚光を浴び，世の中に存在する様々なデータから学び，重要なパターンを抽出し，医療や創薬の問題を解決していくことがクラウド基盤を使って大きなスケールでできる時代になりつつある．新しい技術が社会にもたらす影響を理解し，法制度も整備していくことが重要であり，技術としての信頼を勝ち得ることが何よりも大切であり，そうした議論を大会に参加される皆様とさせていただきたい．

15:10 〜 16:40

SS1 JIRA・JAMIT 大会共同企画シンポジウム「AI の画像診断への応用：産官学の視点から」政府が 2013 年に閣議決定した「日本再興戦略－ JAPAN is BACK －」では「健康・医療市場 の改革」を示し，医療が産業としても国の成長戦略の柱に位置づけられるとともに医療 ICT がこれを支える鍵として医療の質・効率向上等への貢献が期待され，産官学でその取り組みが加速された．日本再興戦略 2016 年改定では人工知能，ビッグデー
タ，IoT といったキーワードの元，医療・介護分野における ICT の徹底，医療・健康等情報の統合的な活用などが具体的施策として示されている．
産業界ではこれに合わせて環境整備として，標準化（医療情報，ストレージ構築，情報交換等），ソフトウェアの取扱（薬機法における医療機器プログラムへの対応，法規制対象外のヘルスソフトイウェアの自主ルール），セキュ
リティ（サイバーセキュリティ対応含む），個人情報保護（改正個人情報保護法への対応等）についての提言・対応を進めてきた．
2015 年には個人情報保護法が改正され，要配慮個人情報を含む個人情報の定義の明確化など，適切な規律の下で
個人情報の有用性を確保することが謳われ，2017 年 5 月 30 日に全面施行となった．2015 年 6 月には 2035 年を見据えた保健医療政策のビジョンとその道筋を示すために厚生労働省の懇談会による「保健医療 2035」が公表．続いて2016 年 10 月に「保健医療分野における ICT 活用推進懇談会提言」が公表され，患者・国民にとっての価値としてAI やビッグデータ活用による分析等が課題として挙げられ，その行程表が示された．これを受けて 2016 年度には「保健医療分野における AI 活用推進懇談会」が開催され，PMDA でも「人工知能に関する専門部会」が開催されている．
日本の医療費等増大の抑制が喫緊の課題として迫っており，これに応えることが一つの目標であるとともに，医療機器 / システム関連産業として国を支える産業に成長することが強く期待されている中，AI 技術を国際競争力の源
泉として成長させるためには国際動向把握，研究開発および実用化の段階での標準化やレギュレーション等の国際整合が重要な必須課題となる．
本シンポジウムでは研究開発から実用化への道筋を強化するための議論を展開する．

SS1-1

座長： 中田典生（東京慈恵会医科大学）

土居篤博（JIRA ／富士フイルム）

医療行政の動向：厚労省 ｢保健医療分野における AI 活用推進懇談会｣ について○中田

典生

東京慈恵会医科大学

SS1-2

産業界の取組：医療情報利活用と AI 実用化への課題○土居篤博

JIRA システム部会

41

SS1-3

国内外の動向：AI に関するトピックスと議論○佐久間一郎
東京大学

SS1-4

総合討論

OS2「医用画像データベース構築」

16:50 〜 18:20

昨今，深層学習の台頭などの機械学習の進歩によりデータベース構築の重要性が増しており，その充実が期待される．しかし，個人情報保護の厳格化と倫理指針改定により​施設外への​持ち出しが​非常に​厳しくなっている．医用画像分野では，臨床の中で画像や画像診断レポートが大量に電子化された状態で保存されているが，画像上での病変の位置が記録されていない，所見が自由文で記載されて構造化されていないといった問題があり，人手でデータを精製しない限りは学習用データとして​使うのが難しいという問題もある．
そこで本セッションでは，これまでに医用画像分野で多数の症例を含むデータベースを構築した事例と，今後医療情報の二次利用を進めるために整備される予定である代理機関などの構想について情報を共有した上で，パネルディ
スカッションを行い，医用画像分野で有用なデータベースを構築していくために何をどうすべきかを検討する．

座長： 八上全弘（京都大学）

目加田慶人（中京大学）

OS2-1

計算解剖学プロジェクトデータベース○清水昭伸

東京農工大学 大学院 工学研究院

本講演では，文部科学省科学研究費補助金，新学術領域研究，計算解剖学で整備をしたデータベースについて紹介する．このデータベースは，徳島大学病院で撮影された体幹部 CT 像と，国際医療福祉大学で撮影され上腹部 CT 像からなるが，今回は主に前者について報告する．画像データの収集は徳島大学が中心となり，山口大学や東京農工大学も協力しながら進めた．
また，計算解剖学のすべての計画班が協力し，名古屋大学が開発した画像処理プラットフォームを利用しながら各画像に対して数十の解剖ラベルを作成した．この画像データと解剖ラベルは，公募班も含めたすべての研究グループに配布され，研究に利用された．また，プロジェクト全体の成果を統合する際にも使用され，一部では現在も継続して活用されている．本講演では，
データベースの作成，管理，活用事例などについて報告する．

OS2-2

CIRCUS プロジェクトにおける継続的データ収集・活用○野村行弘

東京大学医学部附属病院 22 世紀医療センター

2006 年 4 月より開始した CIRCUS プロジェクトの一環として，CAD ソフトウェアの開発・改善に必要なデータの継続的な収集を行っている．本発表では，我々の取り組みのうち，1) CIRCUS DB システムを用いた東大病院内の CAD ソフトウェア開発用データベースの構築，2) 遠隔読影環境における多施設データに対する CAD 処理結果・評価データの継続的収集（CIRCUS＋プロジェクト），3) 各研究グループで開発した CAD ソフトウェアを東大病院内の CAD ソフトウェア開発用データベース症
例にて機械学習および性能評価を行う共同研究プロジェクト（UTH CAD Challenge）について紹介する．

42

OS2-3

肺結節データベースの紹介○八上～京都大学キヤノン協働研究プロジェクトにて構築～

全弘

京都大学医学部附属病院 先制医療・生活習慣病センター

近年，​​深層学習などの機械学習の進歩に伴い，より数が多く信頼性の高いデータベースの重要性が増している​が，​本研究プ
ロジェクトでは​，​複数の画像診断専門医と技術者が参加し​て，画像診断を支援するための研究​グループを形成し，京都大学医学部附属病院の中で​倫理委員会の承認の下​，診断が高い精度で確定できる肺結節のある 1240 症例を選定し，各症例の胸部領域の CT 画像​と，肺結節の診断に必要とされる臨床情報を収集し，​各症例で​対象とする肺結節​を一つずつ選定し，それに​対して専門医の合議により 39 項目の画像所見と診断の根拠を定め，​それらを​整理統合したデータベースとしたので，その取り組みを
紹介する．

OS2-4

医用画像データベースを取り巻く法制○黒田－次世代医療基盤法などについて－知宏

京都大学医学部附属病院 医療情報企画部

平成 27 年 9 月に公布された改正個人情報保護法が，関連諸規則の整備を経て，いよいよ本年 5 月 30 日に施行されました．
併せて，本年 4 月には次世代医療基盤法が成立し，今後一年以内に公布されることとなっています．これらの法制の変更・整備によって，本講演では，医用画像データベースを取り巻く環境はどのように変わるのかを概説し，今後の有り様について議
論します．

OS2-5

パネルディスカッション

43

第2日

第２会場

7 月 28 日（金）OP5「画像評価

8:30 〜 9:50

画像管理」
座長： 石田山谷OP5-1

隆行（大阪大学）
泰賀（放射線医学総合研究所）

X 線 CT 画像における雑音分散の被写体の位置依存性に関する検討
○西尾

俊貴，池田

充，梅田

祐司，藤井

啓輔，川浦

稚代，今井

國治

名古屋大学大学院医学系研究科

X 線 CT 画像における雑音の評価方法の一つに，均一な CT 値を有する画像領域における CT 値の変動に関する分散を測定する方法がある．これまで我々は，雑音を量子雑音に限定した場合における X 線 CT 画像の関心領域内の雑音分散の値を解析的な式によって与えることについての検討を行ってきたが，これらの検討は被写体の中心と X 線ビームの回転中心が一致したものに限定されていた．一方，被写体の中心を X 線ビームの回転中心から偏位することによって特定部分の被ばく線量を低減させようとする試みも報告されている．今回，被写体の中心が X 線ビームの回転中心から偏位した場合の関心領域内の雑音分
散の値の変化に関する検討を，解析的な式とシミュレーション画像を用いて実施した．その結果，同雑音分散に関して，等方性のある被写体においては偏位の方向にあまり依存せず，偏位の大きさが増大するにつれて同雑音分散の値が大きくなる傾向が認められる結果となった．

OP5-2

逐次近似再構成による CT 画像を用いた人間観察者と理想観察者の低コントラスト検出能比較
晃 1,4，李○長谷川

鎔範 2，市川勝弘 31

新潟大学医学部保健学科， 2新潟大学大学院保健学研究科， 3金沢大学医薬保健学研究域保健学系， 4金沢大学大学院
医薬保健学総合研究科保健学専攻

本研究では逐次近似画像再構成法 (IR) による CT 画像の低コントラスト検出能評価として人間観察者による ROC 解析を行い，理想観察者による検出能と比較した．IR と FBP を 0, 50, 100% の割合でブレンドした CT 画像から観察試料を作成した．観察者 10 人を対象に ROC 解析による観察者実験を行い，平均 ROC 曲線下の面積（Az 値）を求めた．一方，理想観察者による検出能評価では，MTF と NPS から detectability index を算出した．この detectability index から理想観察者の ROC 解析における Az 値を算出した．その結果，IR ブレンド率の増大により NPS は低下したが，人間観察者と理想観察者のどちらにおいても Az 値の変化は認められなかった．また人間観察者の Az 値は理想観察者の Az 値に比べ，0.1 程度高値であった．以上から，
CT で IR を用いても低コントラスト検出能は変わらないことが示唆された．また，理想観察者による検出能評価は画質比較では有効であるものの，実際の信号検出における視覚評価とは差異が生じていることが示唆された．

OP5-3

一般 X 線撮影技術開発のための保管 CT 画像の活用法○鶴岡

礼奈 1，白石順二 2

1

熊本大学大学院保健学教育部， 2熊本大学大学院生命科学研究部

一般 X 線撮影の効率化や再撮影による放射線被ばくの低減のために，新たな撮影技術法を開発することは重要な研究課題であるが，研究開発において，被験者に対する侵襲的行為（被ばく）は認められていないため，撮影技術を検証する手段が限定されている．本研究では，通常の検査目的で施行され，その後，医療機関に保管されている大量の CT 検査データから，一般
X 線撮影における撮影技術開発のために必要な模擬人体データを再構成し，そこから作成した X 線投影像を撮影技術開発に利用する手法を提案する．
本研究では，診療目的で撮像された頭頚部 CT 画像 30 例から 3 次元再構成した 3D-CT 画像について，頚椎 4 方向の X 線透過像を模擬的に再構成し，撮影角度および照射中心の最適化を試みた．
本手法により，3D-CT 画像の模擬人体データから頚椎 4 方向のためのポジショニング角度の最適化が可能となり，一般 X 線
撮影技術開発研究に本手法が有用であることが証明された．

44

OP5-4改良型ヘルメット PET 装置の試作と健常者ボランティア試験○田島 英朗 1，吉田 英治 1，岩男 悠真 1，脇坂
樋口 真人 1，山下 大地 2，山谷 泰賀 1

秀克 1，前田貴雅 1，高堂裕平 1，関千江 1，

1

量子科学技術研究開発機構放射線医学総合研究所， 2株式会社アトックス

我々はこれまでに半球状に検出器を配置したヘルメット PET 装置の提案をし，感度向上のための追加検出器をあごの位置に配置した Helmet-Chin PET 試作機の開発を行った．しかしながら，あごに配置した追加検出器は被験者に対して圧迫感があり，またセットアップの手間もかかるなどの課題があった．そこで本研究では，追加検出器を首の位置へ移動する改造を施した Helmet-Neck PET 試作機の開発を行った．そして，半球状のプールファントムを測定することで脳領域に対する感度を評価した結果，あごの位置場合よりも感度向上効果が高いことが示された．これは，追加検出器をあごの位置に配置する場合には，被験者の安全性確保のためにある程度あごから離す必要があったが，首の後ろの場合には，より脳領域へ追加検出器を近づけることが可能であったためである．そして，FDG を用いた健常者ボランティアによる臨床試験を行った結果，脳の構造が鮮明に画像化できることを確認した．Helmet-Neck PET は臨床試験の利便性を向上させつつ，高感度な脳イメージングを実施可能
である．

OP5-5

X 線画像用ダブルスリットコリメータの試作○草苅
1

一平 1，臼井法政大学大学院

桂介 2，尾川浩一 1

理工学研究科， 2順天堂大学医学部

放射線治療学講座

X 線画像では，被検体から発生した散乱線が画像コントラストを低下させるため，これを取り除く必要がある．散乱線の除去には鉛箔状の X 線グリッドが広く利用されるが，従来までのものは検出器への散乱線を約 30% 除去すると同時に，鉛箔間の充填剤による直接線の減弱が生じる．そこで，充填剤を利用しない新たな散乱線除去グリッドの開発を行った．開発したグリッドは，0.1 mm 幅のタングステン板が 0.9 mm 間隔で配列されたものを，交差し重ね合わせた 2 層構造（ダブルスリット型）であり，その格子比は 20:1 である．本研究では，光子輸送シミュレーションによる画質をパラレルホール型と比較した．さらに実機の試作品を製作し，X 線画像に対する有効性と問題点を検討した．シミュレーションの結果，ダブルスリット型の散乱線含有率はグリッドを使用しないものと比較して約 50% の改善を示し，高い画像コントラストを得た．一方で試作機ではタングステン板の箔間隔の乱れが生じやすく，グリッド縞の抑制処理と箔の配置構造の安定化が課題となった．

OP5-6

Development of a Collaborative and Mobile Platform for 3D Medical Image Analysis○ Wang Yi1，Liu Qiaqing1，Deng Zhuofu2，Zhu Zhiliang2，Chen Yen-Wei1
1

Ritsumeikan University，2Northeast University, China

In recent years, the insight of human body can be imaged with such higher resolution imaging scanners, and then allow
more detailed structure visualization for human’ s internal organs. Analysis and visualization of 3D medical images plays animportant role in the field of computational anatomy and image-based diagnostics, surgery navigation. And the practicabilityof mobile devices for using in medical imaging has become more common among the doctors. In this paper, we present
a collaborative and mobile medical image analysis platform with plugin functions. Each user can interactively access orvisualize medical images using his/her own iPad and all users can share the information anywhere. The user can not only
do some basic interaction on platform but can take image analysis, for example segmentation and registration through theextended plug-in function like the 3DSlicer.

4510:00 〜 11:40

OP7「CAD ／定量解析

筋・骨格」
座長： 野崎橘

OP7-1

太希（聖路加国際大学）
理恵（大島商船高等専門学校）

低線量胸部 3 次元 CT 画像を用いた骨粗鬆症診断支援システム○辻
土田

大輔 1，松廣 幹雄 2，鈴木 秀宣 2，河田
敬明 5，江口 研二 6，金子 昌弘 7

佳樹 2，仁木登 2，中野恭幸 3，楠本昌彦 4，1

徳島大学大学院先端技術科学教育部，2徳島大学大学院理工学研究部，3滋賀医科大学，4国立がん研究センター東病院，
国立がん研究センター中央病院， 6帝京大学医学部， 7東京都医学予防協会

5

わが国では人口の急速な高齢化に伴い骨粗鬆症の罹患者数は増加している．これは寝たきりの状態や慢性腰痛の原因となることから大きな社会問題となっている．この克服のためには早期発見・早期治療が求められている．骨粗鬆症の診断には一般的に DXA が用いられており補助的な役割として QCT がある．近年，3D-QCT による骨粗鬆症診断の有効性が高まっている．
このため骨粗鬆症診断支援システムの開発が求められている．本報告では，胸部 CT 画像の脊椎から椎体のコード化を用いて椎体を抽出し，高さや海綿骨の骨密度を測定することによって骨折や骨密度の減少を提示し骨粗鬆症の診断を支援するシステ
ムを構築する．

OP7-2

股関節鏡シミュレータにおける視認性に基づくポータル位置の評価：１５症例による検証○川上申之介 1，福田紀生 1，西井1

孝 2，大竹義人 1，佐藤嘉伸 1

2

奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科， 大阪府立急性期・総合医療センター整形外科

FAI ( 股関節唇損傷 ) に対して行われる股関節鏡視下手術において用いられる股関節鏡の挿入口として皮膚上に設置されるポータルの位置は，上前腸骨棘及び大転子頂部の位置から一意に決定される．このポータルから挿入した股関節鏡により得られる鏡視範囲は患者固有の股関節形状のために必ずしも整形外科医が要求している範囲が得られないという事が起こり得る．
要求通りの鏡視範囲を得るためには，これら患者固有の股関節形状に応じた適切な位置にポータルを設置する必要があると考えられる．本報告では，15 症例の股関節術前 CT 画像から作成した 3 次元サーフェスモデルに対し，我々が開発した股関節鏡シミュレータを用いて仮想空間上で設置した基準のポータル位置から挿入した仮想股関節鏡により得られた鏡視範囲に比べて，ポータル位置を上下左右に 1cm ずつシフトした場合に得られる鏡視範囲とを比較検討した結果について述べる．

OP7-3

全身 CT 画像における上肢・下肢のテクスチャ特徴に基づく筋萎縮疾患の画像特徴解析○淺野瑛里香 1，神谷 直希 2，周三好 利治 6，松尾 政之 7，藤田向栄 3，山田広志 3

恵 4，加藤博基 5，村松千左子 3，原

武史 3，

1

岐阜大学工学部電気電子・情報工学科情報コース， 2愛知県立大学情報科学部情報科学科， 3岐阜大学大学院医学系研
究科知能イメージ情報分野，4岐阜大学大学院医学系研究科神経内科・老年学分野， 5岐阜大学附属病院 放射線科，
6
岐阜大学医学部附属病院 放射線部， 7岐阜大学大学院医学系研究科放射線医学分野

筋萎縮を伴う疾患は筋原性，神経原性および廃用性と大別される．本研究では，全身 CT 画像から認識された骨格筋のうち，上肢および下肢の 8 領域においてテクスチャ解析を行う．テクスチャ解析により，筋萎縮を呈する疾患間における画像特徴の差を検討する．これにより，筋の萎縮と疾患の間における画像特徴量の関係を明らかにする．ここでは，テクスチャ特徴に
Haralick の 13 の画像特徴を用いる．13 特徴において，0°から 135°まで 45°間隔の 4 つの角度パラメータおよび 1 から 3 画素
まで 1 画素間隔の 3 つの距離パラメータの組み合わせを用い，画像特徴を算出した．36 症例を用い，画像特徴間の差の検定を行ったところ，指定難病とされる ALS とその他の筋萎縮を伴う疾患間において，右上腕，左右前腕，左下腿において有意差のある
特徴量およびパラメータの特徴が 42 得られた．今後は，筋量，筋内脂肪量などの筋特徴と合わせた複合的な筋疾患特徴間の鑑
別の可能性を検討する．

46

OP7-4

体幹部 CT 画像における棘下筋の自動認識のための棘下窩の特徴認識○潟渕 達也 1，神谷 直希 2，周三好 利治 5，松尾 政之 6，藤田向栄 1，加藤広志 1

博基 3，東華岳 4，村松千左子 1，原

武史 1，

1
岐阜大学大学院医学系研究科再生医科学専攻知能イメージ情報分野， 2愛知県立大学情報科学部情報科学科， 3岐阜大学医学部附属病院放射線科，4産業医科大学医学部第 1 解剖学講座， 5岐阜大学医学部附属病院放射線部， 6岐阜大学大学院医学系研究科医科学専攻放射線医学分野

肩甲部には様々な骨格筋が存在し，肩甲骨には複数の筋が付着している．そのため，肩甲骨を精密に認識し，肩甲骨上の骨格筋の付着部位である，起始・停止特徴の自動認識が必要である．我々は，本会で肩甲骨を精密に認識する手法や精密認識された肩甲骨上から 6 つの解剖学的特徴を自動認識し，棘上筋の自動認識手法を提案した．そこでは，精密認識された骨格および骨格上の解剖学的位置，形状特徴上に形状モデルを適用することで骨格筋認識精度が大幅に向上することが示された．本研
究では，肩甲骨上に付着する筋のうち，大型な筋の一つである棘下筋を対象とし，棘下筋が付着する棘下窩を自動認識する．
肩甲骨を正規化し，形状特徴および位置情報から，棘下窩を自動認識する．13 症例の肩甲骨において，棘下窩の自動認識を行ったところ，肩甲棘部位において課題が残るものの，棘上窩の認識は成功した．今後は，棘下筋モデルを構築し，棘下筋の自動認識を行う．

OP7-5

SRF を用いた経時 CT 画像からの脊椎領域の位置合わせ
○佐藤
駿 1，陸
青木 隆敏 2

慧敏 1，タン ジュークイ 1，金亨燮 1，村上

誠一 2，上野碧 2，寺澤岳 2，

1

九州工業大学， 2産業医科大学

近年，医療現場では医師の診断をサポートするコンピュータ支援診断 (CAD) システムの開発が注目されている．その一つとして同一被験者の現在画像と過去画像に対する差分演算を行い，正常構造を除去することにより，病変部の経時的変化を強調した画像を生成する経時的差分像技術が注目を集めている．本論文では，CT 画像から経時的差分画像を生成し，骨転移の検出を行うための先行研究として，脊椎領域の現在画像と過去画像の画像位置合わせを行うための画像処理法を提案する．提案法
では，3 次元データである CT 画像の現在と過去のスライスを対応させるためのグローバルマッチングを行い，位置合わせを行う現在画像と過去画像のペアを選定する．その後，SRF(Salient Region Feature) に基づくローカルマッチングにより最終画像
位置合わせを行う．

OP7-6

MR 画像を用いた肩腱板断裂 3 次元形状の半自動再構築法○井城 一輝 1，盛田
信原 克哉 2

健人 1，新居学 1，無藤智之 2，田中洋 2，乾浩明 2，小橋昌司 1，1

兵庫県立大学， 2信原病院バイオメカニクス研究所

肩腱板修復術の手法は肩腱板断裂の形態によって決定される．断裂形態の診断には MR 画像が用いられる．しかし，MR 画
像にはスライス間隔が少なからず生じる．したがって，MR 画像のみを用いて 3 次元的な断裂形態を把握することは容易ではない．我々は MR 画像から上腕骨，肩腱板正常部，肩腱板断裂部の 3 つの関心領域を抽出し，それらを用いて肩腱板 3 次元形
状を再構築する方法を提案した．この手法では再構築される 3 次元形状は関心領域の形状に大きく依存するが，領域抽出は手動で行った．そのため，3 次元形状の精度は抽出を行う医師の熟練度に左右された．
そこで本研究では，手動抽出した領域の自動修正を行う，肩腱板断裂 3 次元形状の半自動再構築法を提案する．提案法では，領域に含まれる妥当性を画素ごとに輝度値などから計算し，領域の修正を行う．提案法および従来法それぞれで再構築した肩腱板 3 次元形状の比較を行ったので報告する．

OP7-7

MRI による骨格筋動態の計測法の開発と筋変形の四次元表示○鈴木直樹 1，服部

麻木 1，北川

久 2，橋爪誠31

東京慈恵会医科大学高次元医用画像工学研究所， 2東京慈恵会医科大学附属第三病院放射線部， 3九州大学大学院医学研究院先端医療医学講座

われわれは全身運動時の軟組織変形が可能な四次元人体モデルの開発を行なっており，これまでに過去の本大会で報告を行なってきた．現在，MRI を用いて運動時の被験者の内部構造の変化を計測し，本モデルでの軟組織変形手法の評価を行なっている．骨格筋を対象とし，歩行と同様な負荷がかかった状態での運動時の下肢の計測を行なっている．計測で用いている MRIは臨床で使用しているコンベンショナルな装置であるため，ガントリ内で動いている対象のボリュームデータを高いフレームレートで計測するのは難しい．そこでわれわれは，同じ動作を連続して安定して行なうための治具を製作し，被験者の動作と計測のタイミングをシンクロさせるための手法の開発を行なった．この手法により，ゆっくりとした動作ではあるが歩行と同様な動作時の下肢の時系列ボリュームデータ（4D データ）を取得し，下肢骨格筋動態を可視化することができたので報告する．

47

OP7-8ＳＶＭを用いたＸ線透視画像における椎間板抽出の基礎的検討○齋藤祐季 1，目片幸二郎 1,2，滝沢

穂高 3，工藤博幸 3

1

筑波大学大学院システム情報工学研究科， 2神戸赤十字病院リハビリテーション科， 3筑波大学システム情報系

本研究では嚥下 X 線透視画像から椎間板を抽出する手法を提案する．初めに RANSAC で透視画像の頭部と肩部分に放物線を当てはめ，放物線に囲まれた領域を基に頸部付近のみを捉えたマスク画像を作成する．次に SVM で大まかに椎間板候補の抽出を行い，再度 SVM を適用することで椎間板候補の抽出精度を向上させる．最後に SVM で抽出した椎間板候補領域の主軸を基に領域の合成と削除を行い，投票を行うことで非椎間板を削除し，椎間板の抽出精度を向上させる．本手法を嚥下 X 線透視画像に適用し，椎間板を抽出した結果を示す．

15:10 〜 16:40

OP8-1

OP8「CAD ／定量解析脳」
座長： 木村裕一（近畿大学）

武田徹（北里大学）

レベルセット法における速度関数制御による頚動脈低信号領域の抽出
○中川

史登，鈴木

秀智，太田

義勝

三重大学大学院工学研究科情報工学専攻

頚動脈狭窄症は，脳への血流を低下させ，さらには閉塞させる危険性があり，早期発見が強く望まれる．頚動脈の検査には，CTA や ceMRA なども利用されるが，被爆や造影剤使用などリスクが高いため，健診では TOF MRA がよく用いられる．
TOF MRA は血流を描出するが，分岐部は血流速度の低下などにより低信号領域が生じ，狭窄を引き起こすプラークと誤認識するなどの問題がある．これまで，頚動脈の分岐位置を利用した精度改善，粗抽出領域の形状を利用した精度改善などが試みられているが，十分な精度は得られていない．本研究では，まず基本的なレベルセット法で高信号の血流領域を抽出し，大まかな血管位置と次の抽出のための初期領域を求める．2 回目のレベルセット法において，候補境界点と大まかな血管位置から低信号領域に接する境界点の判定法を導入し，速度関数を境界点ごとに制御する方法を提案する．実験より，従来研究と比べて抽出精度を約 3% 改善することを確認した．

OP8-2

アルツハイマー病のための脳局所特徴量を用いた MR 画像解析に関する検討○藤本

竜一 1，伊藤康一 1，呉凱 2，佐藤和則 3，瀧靖之 3，福田寛 4，青木孝文 11

東北大学大学院情報科学研究科， 2華南理工大学， 3東北大学加齢医学研究所， 4東北医科薬科大学

大規模な脳 MRI 画像データベースを用いた統計解析を通して，加齢に伴って脳組織が萎縮することが知られている．このことより，脳 MRI 画像を用いて正常加齢に伴う脳の形態的変化を調べることで，年齢を推定することが可能である．健常者の脳形態から推定される年齢は，加齢に伴う脳萎縮の客観的な指標となるため，アルツハイマー病などの早期発見や診断支援に有効であると考えられる．これまでに脳局所特徴量に基づく年齢推定手法を提案してきた．本稿では，Alzheimer's Disease
Neuroimaging Initiative (ADNI) が公開しているアルツハイマー病患者のデータベースに対して，年齢に関する回帰問題と，アルツハイマー病患者と健常者の分類問題とを脳局所特徴量を用いて解くことで，アルツハイマー病の診断支援に関する有効性について調査する．

OP8-3

遺伝子型と画像特徴を用いたコンピュータ支援診断 : 軽度認知障害とアルツハイマー型認知症の脳萎縮の定量評価○甲斐

千遥 1，内山良一 2，白石

順二 2，藤田広志 3

1
熊本大学大学院保健学教育部， 2熊本大学大学院生命科学研究部， 3岐阜大学大学院医学系研究科再生医科学専攻知能イメージ情報分野

近年，ヒトゲノムの解析コストが急激に低下しており，画像検査に加えて遺伝子検査も疾患のスクリーニングに用いられる可能性が高くなった．本研究の目的は，遺伝子型と画像特徴を統合解析する手法を用いてアルツハイマー型認知症（AD）の早期検出を支援する次世代型の CAD システムを開発することである．ADNI データベースから，正常例，軽度認知障害 (MCI)，AD の頭部 MR 画像，及び APOE 遺伝子の情報を収集し，すべての MR 画像に対して脳形態標準化処理を行ったのち，正常例から正常標準脳を作成した．次に，MCI と AD の各 MR 画像から正常標準脳との差を Z スコアマップとして求めた．MCI と
AD の Z スコアマップを遺伝子ごとに分類し，萎縮部位や程度を評価した．遺伝子の違いにより，脳萎縮が起きる部位や程度が異なることや病態推移が違うことが明らかになった．したがって，遺伝子型に応じた脳萎縮の違いをコンピュータで学習す
れば，より早期に脳萎縮を検出できる可能性がある．

48

OP8-4

ドパミントランスポーターイメージングにおける CT 像と MR 像の位置合わせを利用した定量解析システム○竹田 優太 1，横井 翔伍 2，田中
松迫 正樹 3，藤田 広志 1

悠貴 3，原武史 1，周向栄 1，片渕哲朗 4，福岡1
岐阜大学大学院 医学系研究科 知能イメージ情報， 2岐阜大学大学院 自然科学技術研究科
国際病院 放射線科，4岐阜医療科学大学 保健科学部， 5岐阜大学 教育学部

大輔 5，

知能情報学， 3聖路加

[ 目的 ]123I-FP-CIT は，線条体におけるドパミントランスポーター (DAT) の分布を SPECT 像で可視化できる．本研究の目的
は，DAT イメージングにおける再現性の高い定量解析システムの開発である．そのために，SPECT 像に MR 像の形状情報を追加して再現性の向上を図る．[ 方法 ]本研究で用いる SPECT 像は，SPECT/CT 装置によって撮影されたものとする．CT 像と MR 像の位置合わせを利用して，SPECT 像と MR 像を自動位置合わせする．次に，MR 像から線条体の形状情報を抽出する．
抽出した形状情報を SPECT 像に重ね合わせる．測定領域を設定し，解析を行う．システム画面では，位置合わせ前と位置合わせ後の各画像及び，解析結果の値を表示する．実験には，頭部 SPECT/CT，MR 像 32 症例を用いる．[ 結果 ]画像の位置合
わせは，全症例において 2mm 以下の位置ずれであった．解析結果の値は，最大で 6.76，最小で 1.75，平均は 4.04 であった．[ 結論 ]本システムは，DAT イメージングにおいて，再現性の高い解析が実現できる可能性がある．

OP8-5

脳 CT 像の類似画像探索に基づくドパミントランスポーターイメージングにおける定量解析手法○横井 翔伍 1，竹田 優太 2，原松迫 正樹 3，片渕 哲朗 4，藤田武史 2，田中広志 2

悠貴 3，村松千左子 2，周向栄 2，野崎太希 3，1

岐阜大学大学院自然科学技術研究科知能理工学専攻知能情報学， 2岐阜大学大学院医学系研究科再生医科学専攻知能イメージ情報分野，3聖路加国際病院放射線科， 4岐阜医療科学大学保健科学部[ 目的 ]123I-FP-CIT は，線条体におけるドパミントランスポーター (DAT) の分布を SPECT 像で可視化できる．本研究は，SPECT/CT 装置により撮像された CT 像を使用する．CT 像の類似画像探索による DAT イメージングの正確な定量解析法の開発を目的とする．[ 方法 ]CT 像と位置合わせ後の MR 像から手動抽出した線条体ラベル画像のデータベースを作成する．対象 CT 像とデータベース上の CT 像の位置合わせを行う．位置合わせ時に算出する画像の類似度から，最も線条体領域が類似した症例を探索する．探索結果のラベル画像を用いて対象 CT 像に対応する SPECT 像の定量解析を行う．[ 結果 ] 実験には
脳 SPECT/CT，MR 像 32 症例を用いた．本手法と手動で抽出した線条体ラベル画像を用いて計測した値との誤差は，最大 0.89，
最小 0.01，平均 0.19 であった． [ 結論 ] 本手法は，類似した線条体領域の探索により，DAT イメージングの正確な定量解析が実現できる可能性がある．

OP8-6

123I-IMP ダイナミックシンチグラムを用いた Graph Plot 法における関心領域の自動決定法○広瀬 香澄 1，原藤田 広志 1

武史 1，田中悠貴 2，村松千左子 1，片渕哲朗 3，松迫

正樹 2，周向栄 1，

1

岐阜大学大学院医学系研究科， 2聖路加国際病院放射線科， 3岐阜医療科学大学保健科学部放射線技術学科

認知症の早期診断のために平均脳血流量（mean Cerebral Blood Flow ：mCBF）の測定が行われる．その測定法である IMPGraph Plot 法は，RI アンギオグラフィ上の肺動脈領域と頭部領域にそれぞれ関心領域（Region Of Interest：ROI）を設定する．しかし，ROI の位置は技師が手動で設定するため，測定結果にばらつきが生じるといわれる．本研究は，それら ROI を自動的に設定する方法の開発を目的とする．肺動脈 ROI は，肺野領域の自動検出と肺動脈周辺で観測する時間放射能曲線（TimeActivity Curve：TAC）の最大値によって決定する．頭部 ROI は，技師が設定した頭部 ROI から決定した TAC モデルと走査
対象の ROI から得られる TAC との相互情報量によって決定する．倫理委員会の承認を得て収集した 37 症例を用いて評価した
結果，正解 ROI と自動 ROI の重心のユークリッド距離の平均は，肺動脈 ROI と頭部 ROI のそれぞれにおいて，3.01 と 2.07 [pixel]
であった．

49

OP8-7

脳血流シンチグラフィ検査における Patlak plot 法に基づく平均脳血流量の自動測定システムの開発○籾内政哉 1，原武史 2，福岡

大輔 3，多湖

博史 4，後藤裕夫 4，片渕1
岐阜大学 工学部 電気電子・情報工学科 情報コース， 2岐阜大学 大学院
技術教育講座，4岐阜赤十字病院 放射線科， 5岐阜医療科学大学 保健科学部

哲朗 5，藤田医学系研究科， 3岐阜大学
放射線技術学科

広志 2
教育学部【目的】Patlak plot 法は，大脳平均血流量 (mCBF) を推定する低侵襲な手法であるが，いくつかの手動操作により推定値にば
らつきが発生する．そこで本研究は，mCBF の測定者間のばらつきの軽減と，測定結果の再現性の向上を目的とした自動測定システムの開発を目的とする．【方法】大動脈弓と大脳半球それぞれに，標準化した形状のモデルを利用して ROI を設定する．
集積濃度のピーク時刻を求め，時間軸の補正を行う．プロット後の回帰直線に利用する点の選択を行う．これらを自動で行う
本手法において mCBF を算出し，手動の測定値と比較することで本手法の評価を行う．【結果】実験には 94 症例を用いた．本手法と手動の測定値の相関係数は，右脳 0.89，左脳 0.88 であった．Bland Altman 解析の結果から，本手法と手動において同等の結果が見られた．【結論】自動で測定を行う本手法は，測定者間におけるばらつきへの有用性が見られ，測定結果の再現性の向上に寄与できると示唆される．

16:50 〜 18:10

OP9「CAD ／定量解析頭頸部」
座長： 内山畑中OP9-1

良一（熊本大学）
裕司（滋賀県立大学）

嚥下時ＶＦにおける頸椎の運動解析に関する基礎的検討○目片幸二郎 1,2，滝沢

穂高 1，松林

潤 3，瀧川朋亨 4，戸田1

一潔 5，伊藤康夫 5，工藤博幸 1,62

筑波大学大学院システム情報工学研究科コンピュータサイエンス専攻， 神戸赤十字病院リハビリテーション科， 3京都大学大学院医学研究科 人間健康科学系専攻 リハビリテーション科学コース，4岡山大学整形外科， 5神戸赤十字病院
整形外科，6JST-ERATO 百生量子ビーム位相イメージングプロジェクト

我々は嚥下障害の一因として頚椎の運動に着目し，先行研究において，正常嚥下では生理的前彎が減少していることを明らかにした．先行研究の解析法の問題点として，頸椎運動解析を行う際に，頭部，体幹の動きに影響を受けることがあった．このことは今後患者対象に臨床応用する際に，解析精度に関わる大きな問題となっていた．本研究は，この問題を解決するため，
第 1，2，3，4，5，6 の各頸椎棘突起と頸椎椎体の重心の中点，6 点を基準にし，最小 2 乗法を用いて基準線を作成し，各頸椎の運動解析を行った．その結果，より高精度の運動解析結果が得られたので報告する．

OP9-2

CT 画像を用いた頭部線状骨折の自動検出手法の改良〜表面選択型ブラックハット変換を用いた骨折線強調〜○山田あゆみ 1，寺本篤司 1，工藤匡平 2，大塚智子 2，安野泰史 2，藤田広志 3

1

藤田保健衛生大学大学院保健学研究科， 2大同病院， 3岐阜大学大学院医学系研究科

頭部外傷につづく骨折が主要な血管に達する場合，硬膜外血腫のリスクを増加させる．そのため，骨折は損傷の位置や重症度を示すマーカーとして重要である．本研究では，表面選択型ブラックハット変換を用いた CT 画像の頭蓋部線状骨折の自動検出手法を開発し，基礎評価を行った．まず，入力画像に対して 2 値化とクロージング処理を行い，骨領域抽出を抽出する．
そして骨表面にある骨折線を強調する．強調には新たに開発した表面選択型ブラックハット変換を利用した．これは，頭蓋部外側と内側の緻密骨に対して独立してブラックハット変換を行うもので，表面認識処理とモフォロジー演算から成り立つ．12
症例の臨床データを用いた検証では，症例あたりの偽陽性数が 6.83 個のとき 86% の性能を示した．また，従来のブラックハット変換と比較したところ，誤検出が低減した．この結果から，提案手法が頭部線状骨折の自動検出に有用であることが示唆された．

50

OP9-34D-CT における脳虚血領域の自動検出○李鎔範 1，飯島祐希 2，大村知巳 1,3，長谷川晃 2，高橋規之 31

新潟大学大学院保健学研究科， 2新潟大学医学部保健学科， 3秋田県立脳血管研究センター

4D-CT 画像を元に得られる灌流画像（CT perfusion：CTP）は，脳虚血領域の診断に広く利用されている．しかし，CTP は
ソフトウェアによって解析方法が異なるため，診断結果がばらつく可能性が指摘されている．そこで，本研究では頭部 4D-CTの原画像から脳虚血領域を自動検出するアルゴリズムを提案する．対象画像より基底核を含むスライスを決定した後，エッジ
保存型平滑化フィルタ（APMF）を適用した．APMF 処理後画像に対してマスク像をサブトラクションし，造影剤を含む血管領域のみを抽出した．最後に左右脳実質に複数の関心領域（ROI）を設定し，対比する ROI 内の血管面積に左右差（統計的有意差）があり，かつ，総血管面積が小さい領域を虚血候補領域として検出した．検出結果を CTP 画像と比較した結果，概ね同じ位置に虚血領域が確認されたことから，提案手法の有用性が示唆された．

OP9-4

テクスチャと色特徴を用いた機械学習による舌苔抽出○太田

雄大 1，中口俊哉 2，Bochko Vladimir3

1

千葉大学大学院工学研究科， 2千葉大学フロンティア医工学センター， 3Dept. Electrical Engineering and Energy
Technology, University of Vaasa

漢方の診断法の一つである舌診は舌の色彩，形状，湿潤，舌苔の状態等から患者の体調を診断する．コンピュータ支援による定量的な舌診断に関する研究が進められているが，対象は舌質の色彩が主体であり舌苔を計測，解析する研究は少ない．先行研究として波長 405nm にピークを持つ光源を用いた蛍光撮影により舌苔計測の有効性が示されているが，紫外光に近い光源を用いた特殊撮影には汎用性に課題が残る．そこで通常撮影画像から機械学習を用いて舌苔領域を抽出することを試みた．まず舌画像を小さな矩形領域に分割する．その矩形領域ごとにテクスチャと色彩に関する計 20 種の特徴量を算出して学習器に入力する．教師データとして舌の蛍光撮影画像を用いる．機械学習には Random Forest を用い，Grid Search によりパラメータを調整した．11 名の舌画像から 2667 サンプルを抽出し交差検証を行った結果，感度 88.1%，特異度 84.0% となり，通常撮影画
像からの舌苔抽出の可能性が示された．

OP9-5

ウェーブレット変換を使用した OCT 画像のスペックルノイズ除去
○村上

毅，尾川

浩一

法政大学 大学院 理工学研究科 応用情報工学専攻

網膜の断層面を映像化することが可能な OCT(Optical Coherence Tomography) は網膜の疾患をはじめ種々の診断に用いられている . しかし , この画像には光の散乱等の影響でスペックルノイズが生ずる . このノイズは乗算型であるため , median,
Wiener などの簡便なフィルタリングは有効ではない . 本報告では , 画像の周波数的な特徴を維持しつつ , 雑音を除去することができるウェーブレット雑音除去法について述べる . 具体的には雑音除去に使用する閾値を対象となる画素毎にその近傍領域の強度に応じて動的に変化させて雑音除去を実現している . また , 時間軸方向に加算平均 ( 今回は 32 枚を使用 ) することで , さらに雑音除去の性能を向上させた . SN 比を用いて本提案手法の有効性を評価したところ , 従来の単純加算平均を用いる手法より4.9dB 向上し ,26.8dB であった .

OP9-6

眼科用光干渉断層 (OCT) 画像からの多方向分離度とスプライン曲線を用いた自動境界抽出法○花井良輔 1，鶴岡

信治 2，高瀬治彦 1，川中普晴 1，八神寿徳 31
三重大学大学院工学研究科， 2三重大学大学院地域イノベーション学研究科， 3三重大学地域イノベーション推進機構
知的財産統括室

光干渉断層計 (OCT) により網膜の階層的組織の断層画像 (OCT 画像 ) を非接触，非侵襲で撮影することができ，網膜疾患の定量的な評価のため，網膜厚の自動計測システムが要望されている．境界線の位置を決めるために，多数の角度での分離度を求め，求めた境界線の位置を滑らかにつなぐために，スプライン曲線を用い，その制御パラメータを決定する評価関数を定義した．抽出された境界線を，医師によってトレースされた正常画像 10 枚，疾患画像 20 枚の境界線と比較し精度を求めた．網膜の内境界膜 ILM，色素上皮 RPE，網膜厚の項目について，従来研究と同等以上の精度で抽出を行うことができた．提案手法において疾患画像の一部では境界線が内側に引っ張られることがあったため，より様々な OCT 画像に対応したパラメータの決定法が必要である．

51

第2日

第３会場

7 月 28 日（金）8:30 〜 10:00

OP6「CAD ／定量解析

血管・心臓・全身・その他」
座長： 杉本上村

OP6-1

直三（京都大学）
幸司（国立循環器病研究センター）

機械学習を用いた腹部動脈血管名自動命名における肝動脈分岐情報利用方法に関する一考察○鉄村悠介 1，張暁楠 2，Roth Holger1，林1

雄一郎 1，小田2

昌宏 1，三澤一成 3，森健策 1

3

名古屋大学大学院情報学研究科， 名古屋大学大学院情報科学研究科， 愛知県がんセンター

本稿では，3 次元腹部 CT 像から抽出した腹部動脈領域に対する機械学習による血管名自動対応付けを，肝動脈の分岐構造に着目して行った．外科手術において患者の血管構造を正確に把握することは非常に重要であり，これまで機械学習を用いた腹部動脈領域に対する血管名自動対応付け手法がいくつか提案されてきた．しかし，肝動脈に稀な分岐パターンをもつ血管構造の症例数が少なく十分な学習が行われないため，それらの血管に対する自動対応付け精度が低かった．そこで本稿では，肝動脈の分岐パターンを 6 つに分類し，それらの情報を利用することで血管名自動対応付け精度の向上を図った．その結果，左右肝動脈の対応付け精度の向上が見られ，腹部動脈 22 種類の自動対応付け精度は最大で 90.5％となった．

OP6-2

先験情報付加によるロバスト主成分分析に基づく造影領域強調手法の改良○小倉

優理 1，大西1

峻 2，加藤英幸 3，大岡美彦 4，酒井2

智弥 5，羽石秀昭 23

千葉大学大学院工学研究科， 千葉大学フロンティア医工学センター， 千葉大学医学部附属病院放射線部， 4千葉大学医学部附属病院消化器内科，5長崎大学大学院工学研究科

X 線透視像下で診断や治療を行う際，Digital Subtraction Angiography(DSA) により血管走行を可視化する．しかし，体幹部を対象に DSA を行う際には患者に息止めを要求する必要があるため，患者への負担増加につながる．そこで昨年の JAMIT では，
ロバスト主成分分析と体動補正に基づく補完処理を組み合わせることで，自然呼吸下で取得した造影像のみから血管走行全体の確認が可能な画像を生成した．しかし，ロバスト主成分分析では血管要素と背景要素の分離が不十分な場合が確認され，血管走行の視認性向上の効果は十分に得られなかった．そこで，今回はロバスト主成分分析の改良を行った．具体的には，血管の先験情報を考慮した制約を加えることで，血管のエッジを残しつつ背景成分の除去を行った．その結果，血管要素と背景要
素の分離精度の向上が定性的・定量的に確認された．さらに，補完処理後の血管像における背景成分の影響が小さくなり，視認性の高い血管像を生成することができた．

OP6-3

冠動脈造影像を用いた心筋血流分布の三次元可視化○片迫

悠 1，大西峻 2，笠原哲治 3，三浦慶一郎 4，北原秀喜 4，羽石秀昭 21
千葉大学 大学院工学研究科， 2千葉大学 フロンティア医工学センター， 3千葉大学 医学部附属病院放射線部， 4千葉
大学 大学院医学研究院 循環器内科学

冠動脈疾患における診断では X 線造影による検査が行われる．冠動脈造影は血管内腔形状を描出可能なため病変診断能に優れる一方で，血管狭窄が及ぼす心機能への影響を評価することは困難である．心機能の評価として核医学検査などが挙げられるが，検査工程の増加に伴う患者の負担などが問題点として挙げられる．そこで本研究では冠動脈造影像から機能的情報の取得を目的として，灌流域を含めた造影血流分布の三次元的な可視化を試みた．まず画像取得に用いるバイプレーン型 C アーム
X 線撮影装置の撮影ジオメトリのキャリブレーションを行った．形状既知の校正物体を寝台に配置し，アームを複数角度で回転させ撮影することで各アームの２軸回転軸の算出を行った．臨床の冠動脈造影画像群に対して逐次近似再構成による三次元化を行った結果，三次元的な血管走行とそれに不随する灌流分布が確認できた．

52

OP6-4

機械学習を用いた冠動脈 DSA 法の開発
○山本めぐみ，大倉
広島国際大学保彦

診療放射線学科【目的】DSA を冠状動脈などの心臓領域で用いることはほとんど行われていない．臓器の動きや，呼吸移動が大きく，アーチファ
クトが避けられないためである．本研究では最も動きの大きい冠動脈造影に対して，機械学習を用いてアーチファクト低減し，
DSA を心臓領域に適用できる方法を開発することを目的とする．【方法】深層畳み込みニューラルネットワークを用いて学習モデルを作成した．学習には造影後と造影前の画像を用いた．学習済みのモデルに造影前の画像を入力し，出力画像をマスク像とした．得られたマスク像を使用して減算処理を行い，DSA 像を得た．【結果】どの症例に対しても良好な結果が得られた．
特に撮影系が動いたケースに対しても良好な結果が得られた．【結論】機械学習を用いて冠動脈 DSA に活用できることが示さ
れた．

OP6-5

正常モデルに基づく胴体領域における FDG-PET 画像の統計学的画像解析法の検証○武田賢志郎 1，原汲田伸一郎 4，藤田武史 1，周広志 1

向栄 1，片渕哲朗 2，加藤正也 3，伊藤

哲 3，石原圭一 4，1

岐阜大学大学院医学系研究科再生医科学専攻知能イメージ情報分野， 2岐阜医療科学大学保健科学部， 3総合大遊会病院放射線科，4日本医科大学付属病院放射線科【目的】FDG の集積を示す評価値には SUV が用いられる．しかし SUV は半定量的な評価値とされ , 読影医は生理的集積や臓器ごとの正常範囲と異常値を理解する必要がある．我々は正常モデルとの比較により , 胴体領域における統計学的画像解析法を開発した．本研究の目的は , 統計学的画像解析法の有用性の検証である．【方法】正常な PET/CT 画像 49 症例を用いて , CT
画像から臓器領域を自動検出し , PET 画像上に写像し , 解剖学的標準化を行う．その標準化結果から正常モデルを構築する．
そして , 正常モデルと標準化した症例を比較して Z-score を算出する．肝臓 , 肺および腹部の異常 34 症例と正常 25 症例を用いて SUV と Z-score の ROC 解析を行う．【結果】いずれの領域においても ROC 曲線下面積 (AUC) は SUV と Z-score が 0.98 より高い値を示した．また , 統合領域における AUC は SUV が 0.98, Z-score が 0.99 となり , t 検定により有意差が確認された．
【結論】胴体領域において統計学的画像解析法は有用な可能性が示唆された．

OP6-6

18F-FDG PET を用いた悪性腫瘍の治療効果予測における Standardized uptake value およびTotal lesion glycolysis の評価○羽賀愛美 1，武田賢志郎 2，原武史 2，周向栄 2，伊藤

哲 3，片渕

1

哲朗 4，藤田岐阜大学 工学部 電気電子・情報工学科 情報コース， 2岐阜大学大学院 医学系研究科
能イメージ情報分野，3大雄会病院 第一放射線科， 4岐阜医療科学大学 保健科学部

広志 2

再生医療科学専攻

知FDG-PET 検査において，腫瘍の評価には，Standardized Uptake Value(SUV) を元に評価する SUVmax がよく用いられる．近年，腫瘍全体の大きさと広がりの双方をよく反映する指標である Total Lesion Glycolysis(TLG) も用いられることもあり，放射線治療や化学療法の治療効果を予測する指標として着目されている．本研究の目的は，TLG の自動測定法の開発と，
SUVmax との比較である．経時的な変化のある FDG-PET 検査症例を対象として，異常集積部位の SUVmax と TLG を求める．
TLG は，SUVmax を元に Cut Off Level(COL) を設定して算出する．COL は，SUVmax の 50% 値と 75% 値として，それぞれTLG50 と TLG75 とする．腫瘍の評価のため，これら値の変化について，Δ SUVmax，Δ TLG50，Δ TLG75 を腫瘍ごとに算出する．そして，その変化量に関して ROC 解析を行う．これら解析の結果，SUVmax の変化率が小さい腫瘍であっても，腫瘍の容積を反映する TLG は，その腫瘍の変化を適切に表現できた．

OP6-7

SVR を用いた X 線画像における手関節リウマチ mTS スコアの推定
○田下

徳起，盛田

兵庫県立大学

健人，新居

学，小橋

昌司

工学研究科

本邦には約 50 万人の慢性関節リウマチ患者が存在し，また毎年数万人が発病する．リウマチは早期治療による予後の著しい改善が見られるが，リウマチの進行度に応じた適切な治療を行う必要がある．リウマチ進行度診断では，年に数回関節レント
ゲン画像を撮影し，関節破壊進行度 mTS スコアを算出しているが，手動であるため膨大な作業時間を要し，またスコアは主観的評価であるため自動化，定量化の需要が高まっている．本稿では，サポートベクター回帰 (SVR) による手関節 X 線画像からの mTS スコア推定とその評価を行う．特徴量として関節周辺画素の HOG (Histogram of Oriented Gradient) を用いた．結果として SVR による mTS スコアの推定が可能であることが示唆された．

53

16:50 〜 17:50

OP10-1

OP10「画像再構成

CT ／ MR ／ SPECT」
座長： 工藤博幸（筑波大学）

福岡

大輔（岐阜大学）

位相拡散フーリエ変換を利用した等間隔間引き信号による MR 画像再構成
○伊藤

聡志，八坂

俊吾

宇都宮大学 大学院工学研究科 情報システム科学専攻

圧縮センシングの MRI 応用では，再生像の画質が信号の収集軌道のランダム性や収集密度に依存し，安定した画質を得ることに課題がある．本研究では再生像の画質安定化と実用性を高める一手法として，撮像法に位相拡散フーリエ変換映像法を使用し，等間隔間引きを基本として収集された信号から画像再生を行う方法について検討を行った．その結果，最適な位相拡散係数は，被写体が実関数であるとの拘束条件が使用できる場合は信号収集比に依存し，使用できない場合は信号収集比に依存しない傾向が示された．再生像の信号対雑音比はフーリエ変換映像法に圧縮センシングを応用する場合よりも高い値が得られ，
位相拡散フーリエ変換映像法を使用しランダム収集を行った場合と同等の値が得られた．

OP10-2

オブリークスキャン法を利用した MR 圧縮センシングの画質改善○佐々木裕也，伊藤聡志

宇都宮大学 大学院工学研究科 情報システム科学専攻

MRI 撮像に圧縮センシングを利用する場合，信号空間の高域の収集密度を低く設定する可変密度収集を利用することが多い．このとき，スパース性の高くない画像の場合は再生像の分解能が低下し，画像のテクスチャが失われる傾向がある．そこで，本研究ではカルテシアン座標系におけるオブリークスキャンにより，同一の信号収集量で高周波域の信号を収集できる新たな方法について検討を行った．一般に用いられている可変密度収集を用いた場合の再生像と，本法を用いた場合の再生像を比較した．評価方法として，PSNR と SSIM を用いた．画像再生シミュレーションの結果，従来法に比べ提案法の方が PSNR，
SSIM 共に良好な結果となることが確認できた．再生像においても，従来法でテクスチャが失われていた箇所を良好に再生することが出来た．したがって提案法の優位性が示唆された．

OP10-3

TOF-PET における多重散乱を考慮した散乱推定法の開発
○山川

善之，小林

( 株 ) 島津製作所

哲哉，大井

淳一，北村

圭司

基盤技術研究所

PET 画像の定量性を担保するためには，計測データに混入する散乱線分布を正確に推定し補正する必要がある．TOF-PET
装置における散乱推定には，単一散乱シミュレーション（Single Scatter Simulation）法を TOF 計測データに拡張した TOFSSS 法がある．一般に 2 回以上散乱した多重散乱線の影響を考慮するために，推定した単一散乱線分布と計測データの裾野が一致するように絶対値を補正する．しかし，単一散乱線と多重散乱線の分布形状は異なるため，多重散乱線の影響が大きい場
合は散乱推定誤差が大きくなる．そこで，多重散乱線によって散乱線分布の裾野が広がることを簡易的に再現する方法として，
散乱線分布の平滑化処理を導入し，可搬型 DOI-TOF-PET 装置で撮像した臨床データを用いて，散乱補正精度の評価を行った．
その結果，再構成画像の定量性が向上したことから，提案手法の妥当性が確認された．

OP10-4

対向データを利用した補間法による SPECT 再構成法の開発○山口雄貴 1，大倉保彦 2，山本めぐみ 2

1

広島国際大学 大学院 医療・福祉科学研究科 医療工学専攻， 2広島国際大学 保健医療学部 診療放射線学科【目的】SPECT 収集では投影数を減少させることで，収集時間を短縮できる．しかしながら，アーチファクトや歪みにより再構成画像の画質が低下する．本研究では大きなサンプリング角度で収集し，得られなかった中間角度の投影データを対向方向の投影データで補間する方法を開発し，再構成画像の画質評価をすることを目的とする．
【方法】360 度収集において 12 view の投影データを 24 view に補間し，MLEM による画像再構成を行った．対象は shepp ファ
ントム及び投影データにノイズを付加した数値ファントムとした．画質評価は NMSE 及び %RMSU を用いて行った．
【結果】NMSE 及び %RMSU の両方について，開発した補間方法では良好な結果が得られた．
【結論】本研究で開発した補間方法を用いた画像再構成は収集時間を短くしたまま，良好な画質を得ることが可能である．

54

OP10-5

信号の等間隔間引き収集を基本とする MR 圧縮センシングの検討
○風間

椋，伊藤

聡志

宇都宮大学 大学院工学研究科 情報システム科学専攻

近年 ,MRI で収集した少数の信号から画像を再生する圧縮センシング (CS) と呼ばれる方法が盛んに行われている . CS では信号の収集軌道をランダムに選択する手法を取ることが多いが , この場合に再生像の画質が信号の間引き方に依存し , 同一の信号量であっても収集密度や収集点分布のランダム性によって PSNR が大きく変化するなどの問題がある .
そこで，本研究では再生像の画質安定化を目的とし，等間隔収集を基本とする信号から画像再生を行う新たな方法について検討を行った．間隔の異なる複数の収集点からなる信号とアーティファクト除去性能の高いスパース化関数を使用した．再構
成実験の結果，ランダム収集された信号と同等の再構成像が得られることを確認した．

55

第3日

第１会場

7 月 29 日（土）8:30 〜 10:00

OP11「深層学習３」
座長： 本谷菅OP11-1

秀堅（名古屋工業大学）
幹生（千葉大学）

Automatic Vessel Segmentation Using A combined Deep Network○ Kitrungrotsakul Titinunt1，Han Xian-Hua2，Iwamoto Yutaro1，Lin Lanfen3，Wei Xiong4，
Chen Yen-Wei1,31Graduate School of Information Sci. and Eng., Ritsumeikan Univ., Japan，2Institute of Advance Industrial Scienceand Technology, Japan，3College of Computer Science and Technology, Zhejiang Univ., Hangzhou, China，4Institutefor Infocomm Research, Singapore

Segmentation of organ’ s vessel is an important task for medical field. It is still a challenge task because of the tiny
vessel structure, low SNR and various contrast of the available medical data. In this paper, we propose an automatic vessel
segmentation approach using multi-deep network. The proposed method trains a binary classification based on extracted
training patches on three planes centered the focused voxels, and thus is prospected to provide more reliable recognition
performance. Furthermore, due to the large variety of device values, we investigate to first transform the raw data into
vesselness map, and then conduct vessel extraction. The proposed deep network provides the vessel probability map, which
is used in our post-processing method to generate the final result.

OP11-2

A Study on Fine Blood Vessel Segmentation Using Fully-connected Conditional Random Field○王1

成龍 1，小田昌宏 2，吉野能 3，山本2

徳則 3，Roth Holger2，森

健策 2

3

名古屋大学院情報科学研究科， 名古屋大学院情報学研究科， 名古屋大学大学院医学系研究科

In this paper, we introduce a fully-connected conditional random field (CRF) into blood vessel segmentation problem toimprove the segmentation accuracy of tiny blood vessels. Due to the“short boundary”bias of graphic models, conventional
local neighboring graph, only neighboring voxels are considered, have an unpromising segmentation results on elongate
structures such as blood vessels. To address this issue, fully-connected graphic model was introduced. Different with local
neighboring graph which only model local pairwise potentials, fully-connected model establishes potentials over all available
pairs of voxels in images. The experimental results shows that the fully-connected CRF can achieve a promising result ontiny blood vessels.

OP11-3

眼底画像における視神経乳頭周辺画像を用いた Deep Learning による緑内障診断○後藤1

拓真 1，村松千左子 2，石田恭子 3，澤田2

明 4，畑中裕司 5，山本

哲也 4，藤田広志 2

3

岐阜大学工学部電気電子情報工学科情報コース， 岐阜大学医学系研究科知能イメージ情報分野， 東邦大学医療セン
ター大橋病院，4岐阜大学大学院医学系研究科眼科学分野， 5滋賀県立大学工学部電子システム工学科[ 目的 ] 緑内障は日本における中途失明原因の第一位とされており ,40 歳以上の日本人の 20 人に 1 人が緑内障と推定されている . 緑内障を発病すると眼底に存在する視神経が障害を受け , 視神経乳頭陥凹 ( 以下 cup) が拡大する . そのため眼底画像を用いた眼底検査は緑内障の早期発見に有用とされている . しかし cup の検出には医師の経験と技量が必要とされ , 容易ではない . そ
こで我々は deep learning を用いて視神経乳頭周辺画像の緑内障判別を試みた .[ 手法 ] 正常 153 症例 , 緑内障 148 症例の眼底画
像を , 視神経乳頭を中心とする 600 × 600 画素の範囲で切り出す . その後 , 正常症例・緑内障症例からともに 15 症例ずつ無作為に選びテストデータとし , それ以外を学習データとして分類を行う . この実験をサンプルデータの偏りを考慮し 3 回行う .[ 結果 ]実験の結果 , 平均して偽陽性率 22.2%, 検出率 82.2% となった .[ 結論 ] 本手法は , 眼底画像における緑内障診断において有用だと考えられる .

56

OP11-4

深層学習を利用した全乳房超音波画像における腫瘤検出手法の検討○平松

祐哉 1，村松千左子 1，小林宏暢 2，原武史 1，藤田広志 1

1

岐阜大学大学院医学系研究科知能イメージ情報分野， 2名古屋セントラル病院乳腺・内分泌外科

乳がんの検診にマンモグラフィに加え超音波検査を行うことは検出感度の向上につながり，特に乳腺濃度の高い女性に有効とされている．乳房超音波自動ボリュームスキャン（ABVS）は，操作者の技量によらず乳房全体の画像が得られるため，二重読影や前回検査との比較を用意にし，検診に有用なモダリティである．しかし，1 度の検査で何百枚もの画像が得られ，医師の読影負担となる．そこで，我々は ABVS の読影補助のための腫瘤の自動検出法の開発を目的としている．本研究では深層学習を利用して，腫瘤の検出と偽陽性削除について検討した．初期検討では，集中度フィルタを用いて一時検出した腫瘤候補に対し，深層学習を用いて偽陽性候補の削減を行い 60％以上の偽陽性数の削減に成功した．提案手法は ABVS 画像における腫瘤の自動検出に有用な可能性を示唆した．

OP11-5

Deep Learning による腫瘤の類似度決定法の検討
峻市 1，村松千左子 2，原武史 2，藤田

広志 2

第

○樋口
1

畳み込み深層ニューラルネットワークを画像診断に用いるために有用な前処置ソフトウェアの開
発
○立花

泰彦，小畠

隆行，尾松

徳彦，岸本

理和，東

達也

量子科学技術研究開発機構 放射線医学総合研究所 分子イメージング診断治療研究部

畳み込み深層ニューラルネットワーク (CDNN) の画像診断への応用は急速に発展しつつあるが，学習のために大量の画像が必要な点は臨床実装に向けた課題となっている．これを解決する工夫として，対象画像から多数のサブイメージを生成する手法がある．本研究では脳 MRI 画像を対象としてこれを自動的に行うソフトウェア開発を行った．脳実質全体の軸位断像から解剖学的な情報を利用して対象となるスライスをまず抽出し，次に皮質下や深部白質など特定の解剖学的領域よりサブイメージ
群をランダムに切り出し，さらに特定の解剖学的領域を任意に除去 ( マスク ) することが可能である．画像から完全にランダムなサブイメージを切り出すのではなく解剖学的な情報を根拠とした処理を行うことで，大量の画像を生成しつつ，さらに得られた学習結果がどのような部位に着目して得られたものであるかを後顧的に評価できるようになる点が有用であると考える．

OP11-7

CT 像から抽出した腹部動脈領域における CNN を用いた過検出削減でのパッチ画像生成手法の検討○小田昌宏 1，山本

徳則 2，吉野

能 2，森

健策 1

1

名古屋大学情報学研究科， 2名古屋大学医学系研究科

本発表では CNN を用いたパッチベースの腹部動脈抽出におけるパッチ生成手法の比較検討を行う．CNN は多数の学習デー
タから識別対象を的確に識別するフィルタを自動生成する働きを持ち，手動作成フィルタより高い識別性能を示す場合がある．
CNN に与えられる画像に識別対象の情報が十分含まれない場合は識別性能が低下する．血管抽出においては CT 像から局所的なパッチ画像を切り出し，CNN を用いて血管であるか判断する方法などがとられるが，パッチ画像に血管形状などの情報が含まれることが重要となる．従来手法においては血管走行方向に関係なくパッチ画像が生成されていたが，提案手法ではこれを考慮したパッチ画像生成を導入する．これにより血管形状を的確に表現したパッチ画像を生成することが可能となる．このパッチ画像を CNN により分類し，動脈領域を識別する．実験では，従来手法と比べ提案手法は過検出を減少させることが可能だった．

57

7

29

日）

OP11-6(月

我々の研究グループは腫瘤陰影の良悪性鑑別を支援するためのマンモグラム（MG）と乳腺超音波画像（US）を利用した類
似画像検索の手法を提案し，その有用性を示唆した．本研究の目的は，近年検診で推奨されている MG と US の併用を取り入れた腫瘤の類似画像検索によるコンピュータ支援診断（CAD）システムの開発である．しかし特徴量抽出において，現在は腫瘤の輪郭の取得を手動で行っているため，臨床応用実現には課題があり，操作者間の誤差が生じる可能性がある．また各画像
での自動輪郭抽出は，乳腺との重なりや後方エコーの存在により容易ではない．そこで本手法では，新たな類似度決定法として，Deep Learning（DL）が利用できないか，その初期検討として MG を対象に腫瘤の分類を行った．その結果，高い分類精度が得られ，畳み込みニューラルネットワーク（CNN）により抽出された特徴量は類似度決定に有効な可能性が示唆された．

3日

岐阜大学大学院自然科学技術研究科知能理工学専攻知能情報学分野， 2岐阜大学大学院医学系研究科再生医科学専攻
知能イメージ情報分野

OS3「多元計算解剖学若手セッション」

10:10 〜 11:40

座長： 北坂OS3-1

孝幸（愛知工業大学）

医用画像処理からの巣立ち 〜新しい研究分野に挑戦して〜（キーノート）
○出口

大輔

名古屋大学

本講演では，医用画像処理に軸足を置いた研究から私自身経験の無い ITS 研究分野に挑戦したこれまでの経験を紹介すると
ともに，そこで感じた研究分野を変えることの難しさ，新しいことへの挑戦の楽しさ，人との繋がりの大切さ，などについてまとめる．私自身は，名古屋大学工学部の 4 年生として鳥脇研究室の門をくぐり，博士号取得まで一貫して医用画像処理，特に気管支内視鏡ナビゲーションシステムの開発と関連するセグメンテーション技術の開発に取り組んできた．その後，縁あってコンピュータービジョン・パターン認識などの研究に軸足を移し，現在では ITS に関連する研究にも取り組んでいる．その間，研究分野を変えることの難しさや，新しいことに挑戦する楽しさを再認識することができた．特に，新しい人との繋がりは自身を大きく成長させてくれたと考えている．このような私自身のこれまでの経験が，今後新しい研究分野に挑戦する研究者の皆様の助けになれば幸いである．

OS3-2

パネルディスカッション
花岡

昇平 1，植村1

2

宗則 2，根本3

充貴 3，平野4

靖 4，大西5

峻 5，出口大輔 66東京大学， AMED ／九州大学， 近畿大学， 山口大学， 千葉大学， 名古屋大学

ポスト多元計算解剖学 ～ぶっちゃけ討論～
多元計算解剖学を含む計算機による医療支援の分野は，目覚ましい発展を遂げています．AI が医師の読影能力を超える
radiological singularity に至るとき，多元計算解剖学はどうあるべきでしょうか？遠くない未来に備えて，今我々が考えるべきことは何なのか，若手研究者が虚心坦懐に議論します．

12:00 〜 13:00

LS2「医用画像診断装置・システム高度化のためのデータ解析技術の研究開発」
座長： 松尾政之（岐阜大学

大学院医学系研究科腫瘍制御学講座放射線医学分野

LS2

主任教授）

医用画像診断装置・システム高度化のためのデータ解析技術の研究開発○尾藤良孝

株式会社 日立製作所

MRI や CT，US などの医用画像診断装置において，計測技術の研究開発とともに，計測したデータの解析技術の研究開発が近年大きな進歩を遂げている．解析技術を大きく分類すると，画像再構成，生体情報の抽出，定量化，統計解析，Computer
Aided Detection (CAD) 等に分けられる．画像再構成では，撮像時間や被ばくの低減のため，欠損や雑音の多いデータからの逐次近似再構成等が挙げられる．生体情報の抽出では，新規バイオマーカを得るために，従来アーティファクトの原因となっていた磁化率等の物理量を導き出す逆問題解法が挙げられる．定量化では，生体組織特徴量の自動計測や MRI の物理パラメータ推定が進められており，さらに定量化を活かした統計解析や CAD が進められている．このような解析技術は，装置だけでなく情報システムへと展開されてきている．本講演では，解析技術の概要及び代表的なトピックスについて研究開発状況を紹介する．

58

SL2「Deep Learning for Medical Imaging」

13:10 〜 14:10

座長： 藤田SL2

広志（岐阜大学／ JAMIT2017 大会長）

Deep Learning for Medical Imaging○ Martin Stumpe
Google Research

Deep learning has revolutionized machine learning in recent years, and its applications are progressing into more andmore areas beyond visual object recognition. This talk will provide an overview of deep learning in computer vision andthe various applications Google has pursued in this area, before addressing how deep learning is starting to impact medical
imaging. Two topics will be highlighted in particular: The first application is the use of deep learning in Ophthalmology todiagnose a disease called diabetic retinopathy. Diabetic Retinopathy is a degradation of the retina caused by diabetes, and is
one of the world’ s leading causes for blindness. If diagnosed early enough, it can easily be treated and vision loss prevented.
However, due to shortage of doctors, in particular in developing countries, many patients suffer irreversible loss of vision
before they are able to get a diagnosis. The second application is the use of deep learning in Pathology. Rendering cancer
diagnoses on biopsy images is a highly complex process that requires years of expert training, involves reviewing extremely
large images to find literally the needle in the haystack, and classifying tissue with very high inter-class similarity. These aretasks at which humans are traditionally not very good at, and indeed the current state of cancer diagnostics leaves much to
be desired. Deep learning has the potential to help with these challenges, and will enable tools to assist doctors for increasing
the availability and the accuracy of medical diagnostics.

OP15「CAD ／定量解析

14:20 〜 16:00

腹部・肝臓

腹部・リンパ／他」

座長： 佐藤平野OP15-1嘉伸（奈良先端科学技術大学院大学）
靖（山口大学）4 時相 CT 画像を用いた LI-RADS に基づく肝癌のコンピュータ支援診断○山本颯斗

山口大学大学院創成科学研究科電気電子情報系専攻

肝癌は肝臓に発生する腫瘍の一つで，診断には４時相 CT 画像が有用である．肝癌の診断基準を統一するために LI-RADS というガイドラインが作られている．肝癌のリスクがある患者の 4 時相 CT 画像に対して LI-RADS を適用することで，肝癌である可能性を LR-1 から LR-5 の 5 クラスに分類し，LR-5 に近づくほど肝癌の可能性が高いとされている．しかしながら，LIRADS に基づく分類は医師の経験や主観に左右されることが多く，医師によって分類結果に差が生じるという問題がある．そこで本研究では，コンピュータによる LI-RADS に基づいた肝癌の確信度の分類を定量的に行うことを目的とする．まず，4 時
相 CT 画像から肝腫瘤領域を抽出し，得られた肝腫瘤領域に対し，早期濃染，最大径，Washout，Capsule の 4 項目を使用して
LI-RADS に基づいた分類を行った．本手法を，山口大学医学部附属病院で撮影された４時相 CT 画像に適用し，医師により分類したものとの診断結果と比較を行い一致率 79.2％という良好な結果を得た．

OP15-2

MRI 肝臓造影検査における 2D フルオロ画像の自動位置決めに関する検討
○後藤

隆男，荒木

未来，尾崎

正則，浅野

健二

GE ヘルスケアジャパン株式会社

肝臓造影検査においては，大動脈を通る 2D 画像をリアルタイムで観測し，ボーラスの到達を目視によって確認しながら撮像を開始する手法がある（フルオロトリガー法）．この手法においては大動脈を通る 2D 画像を位置決めする作業が手間であり，経験を必要とする．よって，オペレーターワークフローの改善の余地があるといえる．我々は今回この 2D 画像を自動で設定する手法を提案した．通常検査の冒頭で収集される 2D スカウト画像中のアキシャル画像を解析に用いた．アキシャル画像は部位毎に６つに分類され，対応する大動脈の存在確率を示すアトラスを作成した．大動脈の検出には Hough Forest と Random
Forest を組み合わせて適用した．40 例のデータセットに適用し，その結果，大動脈の検出能は約 96%，2D 画像は 35 例において十分な描出を得た．

59

OP15-3

形状特徴を用いた肝線維化の状態進行度推定○森口 和也 1，大竹 義人 1，堀清水 昭伸 4，今井 康陽 5，佐藤雅敏 2，富山嘉伸 1

憲幸 2，岡田俊之 3，大城幸雄 3，斉藤篤 4，1

奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科， 2大阪大学大学院医学系研究科， 3筑波大学医療医学系， 4東京農工大
学大学院工学研究院，5市立池田病院消化器内科

肝線維化症は肝硬変や肝癌に進行する疾患である．現在，従来の診断方法である侵襲的な肝生検（器具を用いて，肝臓組織を採取し病理解析する）に代わる，非侵襲的な診断手法の確立が求められている．肝線維化症は進行に伴い右葉が萎縮，左葉が肥大することが解剖学的に知られており，肝臓形状を用いた疾患進行度推定が期待できる．本研究では MR 画像から抽出した肝臓形状を入力とする識別器を構築し，疾患進行度を推定する手法を提案する．また，肝臓形状・血液検査・MR エラスト
グラフィを統合することで相補的な推定精度の向上が期待できる．本研究ではそれらの情報統合による疾患進行度推定も検討する．

OP15-4

血管情報を用いた経時リンパ節の自動対応付け手法に関する研究○舘

高基 1，小田昌宏 1，中村1

嘉彦 2，寶珠山

2

裕 3，三澤

一成 4，森健策 1

3

名古屋大学大学院情報学研究科， 苫小牧工業高等専門学校， 名古屋大学大学院情報科学研究科，4愛知県がんセンター

本研究では，血管の情報を利用した経時リンパ節の自動対応付け手法について報告する．リンパ節の経時変化を観察する際には医師により目視での対応付けが行われるが，この作業は煩雑かつ定量的な評価に欠けるものであり，自動対応付け手法の開発が望まれている．経時リンパ節の自動対応付けには非剛体位置合わせが多く用いられているが，過剰な変形の発生により対応付けに失敗してしまう可能性がある．そのため本手法では，非剛体位置合わせを用いずに経時リンパ節を自動で対応付ける手法として，血管の情報を用いる手法を提案する．血管情報としては，リンパ節と血管との位置関係，血管を基準とした位
置合わせを利用した．実験は 11 組の経時症例から抽出したリンパ節画像を対象に行い，予め定めた正解対応関係の内どれだけ対応付けに成功したかを正解率として評価を行った．全体での正解率は 65.5% であった．

OP15-5多発性嚢胞腎における嚢胞発育様式の 3 次元データを用いた解析手法の構築○松永佳久 1，石井1

琢郎 2，寺中さやか 3，中村亮一 2，五十嵐辰男 22

千葉大学大学院工学研究科， 千葉大学フロンティア医工学センター， 3千葉大学大学院医学研究院泌尿器科学

多発性嚢胞腎（ADPKD）では腎容積が腎機能障害の指標の一つとして用いられている．しかしながら，この腫大速度は症例により大きく異なり , この要因として嚢胞の発生頻度や密集度などが考えられる．そこで嚢胞の数やサイズといった形態情報を
3 次元診断画像から抽出した指標により解析を試みた．８患者 10 症例の MR-T2 強調画像より，腎領域を抽出し 3 次元構造を再構成し，これより可変二値化処理を用いて嚢胞領域を抽出した．スケルトン処理による骨格化を行い，骨格線本数と長さの分布を特徴量とし，嚢胞発育形状から腎機能との比較を試みた．嚢胞の癒合具合が高くなり，腎機能が低下していく様子を骨
格線の長さ分布より定量的に示された．これより，嚢胞同士の癒合は腎機能障害に関する重要なリスク因子であることが示唆された． 腎全体を用いた嚢胞の形態情報の解析は ADPKD の病態評価に有用であり，提案手法による腎機能に関する予後推定が可能であることが示唆された．

OP15-6周波数解析に基づく Cine MR 画像を用いた子宮ぜん動定量化法○和田

春奈 1，小橋昌司 1，新居

学 1，中島章 2，米須勇 2，徳永義光 2，佐久本哲郎 21

兵庫県立大学， 2空の森クリニック

子宮は筋組織で構成され，子宮筋層の収縮が波のように伝播する子宮ぜん動が生じる．ぜん動は卵巣ホルモンで制御され，胚の着床を助けるなど妊娠，出産で重要な役割を担う . Cine MR 画像で観察した子宮ぜん動頻度と妊娠率に相関があることが報告されており，適切なぜん動を促す治療で妊娠率向上が期待できる．しかし，現在のぜん動頻度評価は医師による目視評価
で客観性に欠ける．本研究では Cine MR 画像による子宮ぜん動の自動定量化法を提案する . 提案手法ではまず子宮の動き・変形を補正するために各フレーム間において非剛体位置合わせを行い，次にフーリエ変換による周波数解析により子宮ぜん動の頻度を推定する . 提案手法により Cine MR 画像での子宮の動き・変形の補正が行え，周波数スペクトルのピークから推定した子宮ぜん動頻度が視覚評価と相関が高いことを明らかにした .

60

OP15-7

ダイナミック造影 MRI における濃度変化パターンに基づいた参照領域抽出法の検討○生駒

洋子 1，小畠隆行 1，立花泰彦 1，尾松徳彦 1，岸本理和 1，東達也 1，辻比呂志 2

1
量研機構 放射線医学総合研究所 分子イメージング診断治療研究部， 2量研機構 放射線医学総合研究所 重粒子線治療研究部

ダイナミック造影 MRI では，対象領域と参照領域の造影剤濃度の時間変化に対しコンパートメントモデルを用いて解析する
ことで，対象領域の循環動態を定量的に評価することができる．しかし，形状が複雑で不均質な組織から参照領域を手動で選択するには，煩雑な作業を要する．本研究では，前立腺腫瘍を対象に，簡便な参照領域の抽出法を検討した．造影剤濃度マッ
プから，循環動態に応じた濃度変化パターンを反映する指標 R をピクセル毎に算出したところ，R 値は組織からの洗い出しが早い腫瘍で低く，遅い筋肉で高く，循環動態の違いを反映する分布を示した．この R マップから，筋肉など典型的な参照領域と等しい R 値を持つピクセルを参照領域クラスタとして抽出した．その結果，参照領域クラスタでは，手動で細かく設定した参照領域と同様の時間濃度曲線が得られた．本手法は，濃度変化パターンを基に参照領域を自動的に抽出することができ，腫瘍の循環動態の定量に有用と思われる．

OP15-8

前立腺癌放射線治療における臨床標的体積の自動抽出法○二宮 健太 1，有村
佐々木智成 2

秀孝 2，笹原基希 1，廣瀬1

貴章 1,4，大賀

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
臨床放射線科学，4九州大学病院 医療技術部

才路 3，梅津芳幸 4，本田浩 3，

医学研究院保健学部門， 3九州大学大学院

医学研究院

The goal of this study was to develop an automated contouring framework of clinical target volumes (CTVs) on treatment
planning computed tomography (CT) based on Bayesian inference for prostate cancer radiation therapy. The framework was
based on the Bayesian inference with a probabilistic atlas of CTV and occurrence probabilities of planning CT values. CTV
contours determined by radiation oncologists were employed as references for evaluation of the framework. The average
Euclidean distance and Dice’s similarity coefficient (DSC) between the references and estimated CTVs for 10 test cases was 4.2mm and 0.79, respectively. The proposed method could be feasible for estimating CTVs of prostate cancer when CTVs werelocated at an average position.

16:00 〜 16:05

閉会式

61

第3日

第２会場

7 月 29 日（土）OP12「CAD ／定量解析

8:50 〜 9:50

肺」
座長： 金

亨燮（九州工業大学）

田中OP12-1

利恵（金沢大学）

胸部 3 次元 CT 画像を用いたじん肺の粒状影解析○日野公貴 1，鈴木秀宣 2，河田1

佳樹 2，仁木登 2，加藤2

勝也 3，岸本3

卓巳 4，芦澤4和人 5
5徳島大学大学院先端技術科学教育部， 徳島大学大学院理工学研究部， 川崎医科大学， 岡山労災病院， 長崎大学

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 年をピークに減少し，平成 12 年で 35 万人であったが，近年は約 50 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くなるため，健康診断で適切な診断・治療が必要である．じん肺の健康診断は標準Ⅹ線写真を用いている．しかし，その読影は難しく，医師による診断結果が一致しないことがあるため，定量的な診断法が望まれている．
本報告では，じん肺 CT 画像からマニュアルと自動で粒状影（0.9mm 〜 20mm）を抽出する．粒状影の頻度・大きさや肺血管との関係を用いてじん肺の重症度を定量化する．これを用いて粒状影の自動抽出法を検討する．

OP12-2

肺がん CT 検診コンピュータ診断支援システムの読影ワークフロー解析○守本 達郎 1，松廣 幹雄 2，鈴木
江口 研二 5，金子 昌弘 6

秀宣 2，河田

佳樹 2，仁木

登 2，楠本昌彦 3，土田敬明 4，1

徳島大学 大学院先端技術科学教育部， 2徳島大学大学院理工学研究部， 3国立がん研究センター東病院， 4国立がん研究センター中央病院，5帝京大学医学部， 6東京都予防医学協会

CT は高精度かつ大容量の画像が提供されている．画像診断医の読影負担が急増が課題となっている．この膨大な画像の支援するためのコンピュータによる診断支援 (CAD) 技術が求められている．本研究は，専門医の読影手順をワークフロー解析によって定量的に評価することで読影の効率化を実現することを目的としている．我々が開発している低線量肺がん CT 検診 CAD シ
ステムを用いた読影のワークフローを取得するシステムを開発した．読影を効率化するためにワークフロー解析に基づいた，専門医別の読影パラメータを設定できる機能と病変の定量情報を提示する支援機能を実装した．このシステムを用いて 5 名の専門医による読影実験で有効性を評価した．読影ワークローの解析結果から，専門医による読影手順，操作回数等の違いを明らかにした．本システムの読影支援機能を使用することで，読影が効率化し，負担が削減された．

OP12-3

逐次選択法を用いた特徴量の決定に基づく肺結節自動検出○青山

正人 1，片山玄汰 2，藤原久志 1，増谷佳孝 11

広島市立大学大学院情報科学研究科， 2広島市立大学情報科学部

医師により結節の位置と領域が明示された 10 症例（結節数は 16）の CT 画像を用いた．CT 画像から肺野領域を抽出し，CT 値と形状指標の値を全結節が初期候補に含まれるように設定して検出した．候補領域ごとに 16 特徴量（体積，球形度，2次中心モーメント，歪度，尖度，曲度と CT 値の最小値，最大値，平均値に CT 値ヒストグラムのピーク値，半値幅，1/10 値
幅，コントラスト，エントロピー）を計算した．識別器を SVM とした leave-one out 交差検定法による平均偽陽性数で評価した．
全 16 特徴量の総当たり（216-1=65535 通り）探索による結果と，提案手法である 16 特徴量それぞれを最初の特徴量とし，残り15 特徴量を前向き逐次選択法で決定する組合せ（16* Σ [i=1,15]=1920 通り，総当たり探索の 2.9%）探索による結果は，検出感度 0.875 のときの平均偽陽性数が，4.4 個（7 特徴量）と 10.9 個（5 特徴量）であった．全探索の 2.9% の組合せ探索でも，比較的偽陽性が少ない組合せを探索できることが分かった．

OP12-4

胸部 CT 像における線状解剖構造の統計的濃度モデル
○久保

貴寛，斉藤

東京農工大学

篤，清水

昭伸

工学部

本研究は，CT 像の血管等の線状解剖構造の統計的濃度モデルを構築することを目的とする．特に今回は，血管などの回転のバリエーションに対応した統計的濃度モデルについて検討した．手法としては，主成分分析と，Stacked AuoEncorder に注
目した．また，人工画像と実際の CT 像を用いてそれぞれの手法の性能の比較を行った．

62

OP12-5

放射光 CT 画像による肺二次小葉の気管支系・血管系の 3 次元形態解析○斉藤くるみ 1，小林
伊藤 春海 6

裕弥 1，河田

佳樹 2，仁木登 2，梅谷啓二 3，中野恭幸 4，阪井宏彰 5，1

徳島大学大学院先端技術科学教育部，2徳島大学大学院理工学研究部，3( 財 ) 高輝度光科学研究センター，4滋賀医科大学，
兵庫県立尼崎総合医療センター， 6福井大学

5

肺の正常形態と極早期の疾患形態のミクロレベルでの画像化とその定量的な形態解析は，次世代の胸部画像診断に貢献することが期待できる．末梢肺構造は二次小葉の解剖によって理解され，それに基づいた病態解析が行われている．しかし，3 次
元の気管支系や細血管系は十分に解析されていない．肺標本を高輝度放射光 CT で撮影し，その画像から気管支系や血管系の微細構造を 3 次元的に可視化して解析する．SPring-8 の BL20B2 ビームラインを使用して 4 つの肺標本を撮影した．標本はHeitzman 法に準じて作製された．二次小葉の血管を観察するために造影剤（バリウム）を使用した．肺 3 次元ミクロ構造は気管支系（小葉内気管支・終末細気管支，呼吸細気管支）と血管系（動静脈，細動静脈，毛細血管）に分けられる．気管支系の解析では気管支の分類によって肺実質を分類した結果を示す．血管系の解析では毛細血管まで抽出した結果を示す．

SS2「病理・細胞画像解析」

10:10 〜 10:40

SS2

座長： 塚本徹哉（藤田保健衛生大学）

寺本

篤司（藤田保健衛生大学）

デジタル病理画像の自動解析技術：現状と課題○山口雅浩

東京工業大学

近年の Whole Slide Imaging (WSI) 技術の成熟に伴って病理分野のデジタル化が進展し，また画像解析技術の適用も活発に検討されている．細胞核の形態やクロマチンの分布・細胞配列などの特徴を数値化できれば，定量的な証拠に基づいた判断が可能になる．加えて機械学習などの自動認識技術の応用による病理診断の高度化・効率化への貢献も期待される．病理診断は疾病の鑑別やグレードの判定を行い，治療法の選択に直結するので，その高度化の目的は，より適切な治療方針選択に寄与することである．従って，従来の目視観察を前提とした分類だけでなく，画像解析により得られる定量的特徴量と臨床経過・予後などとの関係を解明し，新たな診断基準を構築することが望まれる．そのためには，病理画像と分子発現や予後など時間経過を含むデータ集積，WSI 画像全体の自動解析技術の開発などが必要である．さらに，色・階調や MTF 特性の補正技術を適用し，スキャナーやソフトウェアに依存しない普遍的な特徴量抽出を可能にすることも極めて重要な課題と言える．

10:40 〜 11:30

OP14-1

OP14「病理・細胞画像解析」
座長： 塚本徹哉（藤田保健衛生大学）

寺本

篤司（藤田保健衛生大学）

マイクロ CT 画像情報を利用した特徴点対応付けに基づく顕微鏡画像の 3 次元再構築○長柄1

快 1，Roth Holger2，中村彰太 3，小田2

紘久 1，守谷

享泰 2，小田昌宏 2，森健策 2

3

名古屋大学大学院情報科学研究科， 名古屋大学大学院情報学研究科， 名古屋大学大学院医学系研究科

Histological images are very important for diagnosis of cancer. However, during the preparation of the histologicalslides, the 3D information of the specimen gets lost. Therefore, many 3D reconstruction methods have been proposed.
However, most approaches rely on the histological 2D images alone, which makes 3D reconstruction difficult due to thelarge deformations. In this work, we propose an image-guided approach to 3D reconstruction of histological images. Before
histological preparation of the slides, the specimen is imaged using X-ray microtomography (micro CT). We can then aligneach histological image back to the micro CT image utilizing non-rigid registration. Our registration results show that our
method can provide smooth 3D reconstruction with micro CT guidance.

63

OP14-2

Branch and Bound Algorithm と論理積を用いた蛍光顕微鏡画像からの血中循環がん細胞の自動検出○辻幸喜 1，陸慧敏 1，タン ジュークイ 1，金亨燮 1，米田

和恵 2，田中文啓 21

九州工業大学， 2産業医科大学

現在，日本人の死因の第一位はがんであり，死因全体の 28.9[%] を占める．そこで近年，新たなバイオマーカーとして CTC（Circulating Tumor Cell：血中循環がん細胞）に注目が集まっている．CTC を解析することにより，転移がん検出の精度の向上が期待されている．本論文では，血液中の CTC を診断するうえで，コンピュータによる定量的な解析を可能とすべく，蛍光顕微鏡画像から CTC を自動検出する手法の開発を行う．初めに，顕微鏡画像からフィルタリング処理により，細胞領域を抽出する．次に，抽出された領域のうち，細胞同士が重なり合うものに対し分枝限定法を用いて単一細胞へ分割する．最後に，領域の論理積により，注目する細胞が CTC であるか否かを判断する．本論文では，3 症例分の画像 3375 枚に対して提案手法を適用し，TP 76.74[%]，FP47.20[%] という結果を得た．

OP14-3スペクトル情報と色補正を用いた肝病理標本画像の組織分類○橋本 江美 1，石川 雅浩 2，篠田 一馬 1，長谷川まどか 1，駒形
岩本 千佳 4，大内田研宙 5，小田 義直 3，橋爪
誠4

英樹 2，小林直樹 2，持留直樹 3，

1

宇都宮大学大学院工学研究科， 2埼玉医科大学保険医療学部， 3九州大学医学研究院病態制御学， 4九州大学医学研究
院先端医療医学講座，5九州大学病院臨床・腫瘍外科

ディジタル画像を用いたコンピュータ診断支援において，病理画像の組織構造やその変化を定量的に示すことは重要である．
しかし，ヘマトキシリン・エオジン染色の肝病理標本画像において，線維と細胞質の色は似ているため，ディジタル画像として一般的に使用される RGB 画像では識別が困難である．そこで本研究では，RGB 画像よりも多くのスペクトル情報を持つマ
ルチスペクトル画像を使用した肝病理標本画像の組織分類の手法を提案する．本手法は，線維と細胞質について分類しやすい波長を選択し，画素単位の Bag of features を生成して組織分類を行った．また，色素量推定を用いた色補正により画像間の色のばらつきを抑えた場合についても組織分類を行い，分類精度の比較を行った．組織分類の結果，全体分類精度は RGB のみの場合よりも 11% 向上し，色補正を用いることで更に 18% 向上し，スペクトルと色補正による組織分類が有効であることを確認した．

OP14-4

スパース自己符号化器を用いて HEp-2 細胞画像認識システム○韓先花 1，陳延偉 2

1

山口大学大学院創成科学研究科， 2立命館大学情報理工学部

間接蛍光抗体法を用いた抗核抗体 HEp-2 細胞のスクリーニング検査がよく用いられている．近年，デジタルイメージングシ
ステムは，IIF 画像の定量解析および自動理解という計算機支援診断システムの開発を注目されている．本研究では HEp-2 細胞画像認識システムにおいて HEp-2 細胞画像の判別的表現法を提案する．画像表現に Codebook モデル法をよく用いられ，局所的な特徴を最近傍の Codeword で近似し，事前に学習された Codebook の統計量で表現する．しかし，最近傍の Codeword
で大きな近似誤差を生じされる問題点がある．そこで，スパース表現で局所的な特徴を近似することで，誤差を削減することができるが，局所特徴毎で最適化する必要があり，計算コストが高い．本研究ではスパース Auto-encode を用いて局所特徴をコー
ディングし，画像に渡りスパース係数を統合することで高速且つ判別的な HEp-2 画像表現法を提案する．

64

14:20 〜 15:20

OP16「画像解析技術

臓器分割

乳房・歯科」
座長： 増谷小田OP16-1佳孝（広島市立大学）
昌宏（名古屋大学）

乳房専用 PET 画像を用いた乳腺腫瘍の自動検出手法の開発と初期的評価○箕浦 菜月 1，寺本 篤司 1，山室
西尾 正美 3，藤田 広志 41

修 2，村瀬香帆 2，伊藤あかり 2，高橋克彰 2，大見久美子 2，

保健学研究科， 2東名古屋画像診断クリニック， 3名古屋放射線診断クリニック， 4岐阜大藤田保健衛生大学大学院
学大学院 医学系研究科

近年，乳房を撮像対象とした乳房専用 PET 装置が開発され，臨床利用が始まっている．乳房専用 PET は PET/CT と組み合
わせて行われ，PET/CT よりも詳細に乳房内を観察できるが，ノイズが多く腫瘍を正確に指摘することが困難な場合がある．
本研究では乳房専用 PET 装置のノイズ特性を加味した乳腺腫瘍の自動検出手法を開発する．本手法では乳房専用 PET 画像から高集積な領域を検出する．まず PET 画像のすべての画素値を SUV に変換する．次に，2 値化処理により高集積な領域を検出する．ここで乳房専用 PET 画像は検出器の端 ( 検出器の底側や胸壁側 ) でノイズが高くなるという特性を持つため，スライ
ス毎にしきい値を変化させて 2 値化する．その後，ラベリング処理を行い，候補領域を得る．検証には乳房専用 PET 画像 10症例を用いて，腫瘍検出能力を評価した．その結果，PET/CT 画像からは検出できなかった小さな乳腺腫瘍を検出できた．

OP16-2KINECT とパノラマ X 線装置を用いたデンタルフュージョン画像の生成○川合1

晃平 1，尾川法政大学大学院

浩一 1，福井

理工学研究科達真 2，勝又明敏 2
2

応用情報工学専攻， 朝日大学

歯学部

本研究の目的は歯科用パノラマ X 線装置によるパノラマ X 線画像と KINECT による 3 次元顔表面画像をフュージョンした
歯科用画像を生成することである . 提案手法では歯科用パノラマ X 線装置に鏡と KINECT を取り付け，顔画像と顎骨画像を同時に取得し 3 次元に再構成するというものである .3 次元顔画像は KINECT の赤外線センサーとカメラ及び光路長を長くするために，取り付けた鏡を用いてデータを取得して再構成した .3 次元顎骨画像はトモシンセシス法によりパノラマ X 線画像の焦点面を変えて歯列中央位置で再構成した .3 次元顎骨画像と 3 次元顔画像の位置合わせはタングステンマーカーを用いて行った .3
次元顔画像と顎骨画像の位置合わせを行い，フュージョン画像の生成に成功したので報告する .

OP16-3

死亡時 CT 像からの複数臓器認識処理○宮川和也 1，斉藤1

篤 1，稲井邦博 2，法木2

左近 3，木村3

東京農工大学 工学部， 福井大学 医学部 分子病理学， 福井大学
放射線医学，5福井大学 医学部 Ai センター

浩彦 4，西島医学部

昭彦 5，清水4

腫瘍病理学， 福井大学

昭伸 1
医学部

本発表では，死亡時画像から死因特定に重要な 3 つの臓器，肝臓，肺，心臓を自動認識する画像処理アルゴリズムについて述べる．具体的には，従来法を用いて肝臓を抽出した後，それを条件とする確率アトラスなどの統計モデルを用いて肺と心臓を自動認識する．また，実際の死亡時画像を用いて検証した結果についても報告する．

OP16-4

条件付き確率場による医用画像からの多臓器抽出における Higher Order Potential とボクセル連結構造の影響に関する考察○楊瀛 1，小田昌宏 2，北坂

孝幸 3，三澤一成 4，森健策 2

1

名古屋大学大学院情報科学研究科， 2名古屋大学大学院情報学研究科， 3愛知工業大学情報科学部情報科学科， 4愛知
県がんセンター中央病院

In this paper, we introduce the influence of new voxel-connection structure and higher order potential in torso organ
segmentation from CT volumes based on conditional random field (CRF). Many methods of automated segmentation fromCT volumes have been proposed. However, lots of parameters require to be adjusted empirically in these methods. Here, weconstruct CRF model using the stochastic gradient descent algorithm in the learning phase and maximum a posteriori (MAP)
inference in the prediction where parameters can be adjusted automatically. To evaluate the impact of voxel-connection
structure and higher order potential on CRF-based organ segmentation, we perform the experiments with new CRF model.
The experimental results of 10 CT volumes showed that the connection structure and the higher order relationship haveinfluence on the performance of organ segmentation based on CRF model.

65

OP16-5K-means 法と Joint Unsupervised Learning による 3 次元医用画像の教師なしセグメンテーショ
ン○守谷

享泰 1，Roth Holger1，中村彰太 2，小田紘久 3，長柄

快 3，小田昌宏 1，森健策 1

1

名古屋大学大学院情報学研究科， 2名古屋大学大学院医学系研究科， 3名古屋大学大学院情報科学研究科

In this paper, we propose a novel unsupervised segmentation method for 3D medical images. Our method has two phases:(1) learning deep representations using JULE that alternately clusters representations output by a CNN and updates the CNN
parameters using cluster labels as supervisory signals; (2) segmentation by applying K-means to the deep representations
from the trained CNN. For comparison, we also present a simpler unsupervised segmentation method using spherical
K-means. We evaluate our methods on three lung cancer specimen images scanned with micro-CT scanner. We aim to divide
each image into the regions of invasive carcinoma, noninvasive carcinoma, and normal tissue. Our experiments show that the
proposed method outperforms spherical K-means both quantitatively and qualitatively.

66

第3日

第３会場

7 月 29 日（土）8:30 〜 9:50

OP13「画像解析技術

画像検索・超解像」
座長： 陳神谷

OP13-1

延偉（立命館大学）
直希（愛知県立大学）

Learning an overcomplete codebook of tensor local structures for multi-phase medical image
retrieval○ Wang Jian1，Han Xian-Hua2，Xu Yingying3，Lin Lanfen3，Hu Hongjie4，Jin Chongwu4，
Chen Yen-Wei1,3
1

Ritsumeikan University, Japan，2Yamaguchi University, Japan，3Zhejiang University, China，4Sir Run Run Shaw
Hospital, China

Content Based Image Retrieval (CBIR) is attracting more and more research interests recently. Sparse coding technique
has been proven to be an effective way to learn inherent structure features, which is a challenging task in CBIR. In this study,
we propose a multilinear sparse coding method to learn features, while maintaining the spatial structures of multidimensional
medical images. We regard high dimensional local structures as tensors and propose a K-CP algorithm for tensor dictionary
learning and MOMP for sparse coefficients calculation. The proposed method is applied to a CBIR system for retrieval of
focal liver lesions (FLLs) using a medical database consisting of contrast-enhanced multi-phase CT images. Experiments showthat the constructed CBIR with multilinear sparse coding method can achieve promising retrieval performance.

OP13-2

スパースコーディング超解像処理の医用画像に対する特性
○鈴木

崇師，大田

淳子，梅原

健輔，石丸

直樹，大野

隼輔，岡本健太郎，石田隆行

大阪大学大学院医学系研究科

スパースコーディング超解像処理（ScSR）は，高解像度画像（HR 画像）と低解像度画像（LR 画像）との対応関係を学習して HR 画像を再構成する手法である．HR 画像の画質は学習画像に依存することが報告されているが，医用画像に対する学習画
像の選択基準や種々の医用画像に対して適用した場合の特性は明らかになっていない．そこで本研究では，胸部 X 線画像（CXR）
および CT 画像に対し，ScSR 処理における最適な学習画像と特性を検討した．CXR154 例，胸部 CT 画像 44 例をテスト画像とし，一般物体画像 91 枚，テスト画像とは異なる CXR 93 枚，CT 画像 45 枚をそれぞれ用いて学習した．学習済みモデルを用いてScSR による HR 画像を再構成し，PSNR，SSIM を測定し，従来の画像補間法と比較した．各学習画像間には，PSNR，SSIMにおいて有意な差は認められなかった．モダリティ間では，CT は CXR と比較して，PSNR, SSIM ともに対 Bilinear 比が高値を示した．

OP13-3

MR 超画像のための大域事前情報に基づく正則化凸射影法
○河村

直輝，横田

達也，本谷

秀堅

名古屋工業大学

3 次元 MR 画像は十分な SN 比を確保するため､ スライス間の空間分解能を低く設定される．本稿では同一試料を複数の方向から撮影した MR 画像を入力として，全方向に対して高分解能な MR 画像を再構成するための超解像法を提案する．超解像において，従来の信号の輪郭を使った凸射影法は理論的に真値へ収束する．しかし，実画像ではリンギングやノイズの影響を受ける．そこで提案法では，画像の Total Variation と低ランク性に基づく正則化を行うことで，これらの問題に対処する．実画
像実験による定量評価結果を報告する．

67

OP13-4

MRI 画像に対するスパースコーディング超解像処理の有用性○石丸直樹 1，大田淳子 1，梅原

健輔 1，鈴木崇師 1，大野隼輔 1，岡本健太郎 1，石田

隆行 1

1

大阪大学大学院医学系研究科

高解像度診断用ディスプレイの実用化に伴い，医用画像の高解像度化が求められてきているが，MRI の解像度をハードウェアレベルで改善するには，長時間撮像を要し，患者の負担が大きい．そこで本研究では，MRI 画像を対象にスパースコーディ
ング超解像処理（ScSR）を適用し，その有用性を検討した．頭部 MRI 画像のうち T1 強調画像，T2 強調画像，FLAIR 画
像，TOF 画像を用いた．それぞれ ScSR および画像補間法を適用し，得られた高解像度画像の PSNR，SSIM を計測し，評価，比較した．T1 強調画像，造影後 T1 強調画像，T2 強調画像，FLAIR 画像のすべてにおいて，ScSR の PSNR，SSIM ともに Bilinear，Bicubic と比較して有意に高値を示した（p<0.05）．TOF 画像ではすべての再構成画像において，ScSR の PSNR，
SSIM ともに Bilinear，Bicubic と比較して高値を示した．ScSR は MRI の T1，T2，FLAIR，TOF 画像において，従来の画像補間法よりも顕著に画質を向上させることが示唆された．

OP13-5

シックスライス CT 画像における経時差分画像のアーチファクト低減手法○田中
赤坂

亨 1，石川亮 1，中込 啓太 1，八上
2
太 ，尾上 宏治 2，富樫かおり 2

全弘 2,3，江本

豊 4，久保

武 2，西尾瑞穂 2,3，1

キヤノン株式会社， 2京都大学大学院医学研究科， 3京大病院先制医療・生活習慣病研究センター， 4京都医療科学大学

同一患者を異なる時点で撮像した３次元断層画像を変形位置合わせし，その経時差分画像を生成・提示する技術がある．この技術は，病変等の経時変化の可視化に有効であり，医師の読影を支援する技術として期待されている．本稿では，実臨床で広く利用されているシックスライスのＣＴ画像を対象として，その経時差分画像に特有のアーチファクトを軽減する差分処理手法を提案する．シックスライス画像の経時差分では，例え正確な位置合わせが実施されたとしても，単純な差分処理ではパーシャルボリューム効果に起因するアーチファクトにより差分画像の視認性が低下する．提案手法は，画像のスライス厚に応じて画像間の離散化位置のずれを考慮した差分処理を行うことで，このアーチファクトを軽減する．本稿では，提案手法の詳細を説明する．また，合成データを用いた定量評価と実臨床データを用いた医師の主観評価実験を行い，従来手法と比べた手法の有用性を示す．

OP13-6

学習型超解像技術を応用した超低線量 CT(Computed Tomography) 画像の高画質化○浅尾1

充彦 1，中山

立命館大学

理工学部

良平 1，高橋正志郎 1，市川
2

泰崇 2，北川電子情報工学科， 三重大学医学部附属病院

覚也 2，佐久間肇2

中央放射線部

低線量で通常線量 CT と同等の画質が得られれば，通常検査でも被曝を抑えた CT 検査が可能となる．本研究の目的は，通常の 1/20 の線量で撮影した超低線量 CT を学習型超解像技術の応用により高画質化することである．提案手法では，まず，超低線量 CT 画像と通常線量 CT 画像を小領域（パッチ）に切り出し，超低線量パッチ，通常線量パッチのペアを辞書に格納す
る．次に，入力された別患者の超低線量 CT 画像をパッチに分割し，各入力パッチに類似した超低線量パッチを辞書から探索
後，対応する通常線量パッチで置き換えることにより高画質化画像を合成する．提案手法による高画質化画像の通常線量 CT
画像に対する Root Mean Squared Error, Peak Signal-to-Noise Ratio は，56.4，21.0dB であった．逐次近似再構成法では 57.6，
20.8dB であり，各指標において提案手法がより良好な結果が得られ，その有用性が示された．

68

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．

著者らが自らの内容を MEDICAL IMAGING TECHNOLOGY（MIT）誌へ投稿する場合，その原稿にこの PDF に類似した内容が含まれていても，二重投稿とは判断しません．

発行日：２０１７年７月２７日
発行者：藤田広志
製作所：トーヨー企画株式会社

69OP1-1

深層学習を用いた CT 画像からの椎体位置の自動検出と椎体骨折の分類小島 拓也*1

周 向栄*2松尾

東 華岳*3政之*4

横山 龍二郎*2 原武史*2

藤田 広志*2

要旨
高齢化社会の進行において骨粗鬆症の患者数が年々増加し，社会的に重要な問題となっている．骨粗鬆症
の診断基準の１つに骨粗鬆症性骨折の有無があり，最も高頻度に発生する部位は椎体となる．臨床現場では，半定量的評価法(Semi-Quantitative Method：SQ 法)が用いられ，画像から椎体を 4 つにグレード分類する．本研究では，Deep Learning を用いて精密検査の目的で撮影される CT 画像から椎体位置の自動検出と椎体のグレード分類を行う手法を提案し，その性能を評価する．27 症例の CT 画像における第 1 胸椎から
第 5 腰椎の 17 個の椎体に対して椎体位置の自動検出の学習とテストを行った．その結果すべての椎体が自動的に検出された．さらに， 82 症例の CT 画像から各椎体を 4 つのグレードに分類するモデルの構築とテストをした．85%の椎体が正しく各グレードに分類されたことを確認した．これらにより，Deep Learningに基づく提案法の有効性が示された．
キーワード：3 次元 CT 画像，骨粗鬆症，椎体骨折，半定量的評価法，畳み込みニューラルネットワーク

1．はじめにに よ る 半 定 量 的 評 価 法 (Semi-Quantitative

高齢化社会の進行において骨粗鬆症の患者

Method：SQ 法)［1］が用いられ，計算機に基数が年々増加し，社会的に重要な問題となっづく画像の定量分析が期待されている．一方，ている．骨粗鬆症の診断には骨密度(あるいは医療現場では多くの CT 撮影が行われる．こ骨量)評価，骨粗鬆症性骨折の有無の診断，鑑れらの精密検査用の CT 画像には椎体領域も別診断があり，医用画像を用いて骨粗鬆症性

含まれており，骨粗鬆症性骨折の有無の診断

骨折の有無が診断されている．

に活用できると考える．

骨粗鬆症性骨折が最も高頻度に発生する部

本研究では，深層学習を用いて CT 画像か位は椎体である．臨床現場では，医師の観察

ら椎体位置の自動検出と SQ 法に基づく椎体――――――――――――――――――のグレード分類を 2 段階で行う手法を提案し，その性能を評価する．

*1 岐阜大学大学院自然科学技術研究科
知能理工学専攻知能情報学

2．方法〔〒501-1193 岐阜市柳戸 1-1〕

2.1．椎体位置の自動検出

e-mail: tkojima@fjt.info.gifu-u.ac.jp

本研究の検出対象は，第 1 胸椎から第 5 腰*2 岐阜大学大学院医学系研究科再生医

椎の 17 個の椎体である．体幹部 CT 画像(以科学専攻知能イメージ情報分野

下 CT 画 像 と す る ) と 椎 体 を 囲 む*3 産業医科大学医学部第 1 解剖学講座

Bounding-Box(以下 Box とする)を学習データ*4 岐阜大学医学部附属病院放射線科

70

として入力し，学習を行う．学習モデルには，した．

DetectNet ［ 2 ］ を 用 い る ． DetectNet は ，GoogLeNet［3］をオブジェクト検出のために4．結果拡張したネットワークである．学習パラメー

椎体位置の自動検出結果の 1 例を図 1 に示

タは，ランダムに初期化する．学習したモデ

す．すべての検出対象が検出成功であった．

ルにテストデータを入力し，検出結果の出力

椎体のグレード分類結果では，平均 85%のを得る．

識別率であった．グレード 0 と 3 は 100%分
類成功，グレード 1 は 80%分類成功，グレード 2 は 60%分類成功であった．

2.2．椎体のグレード分類
SQ 法の評価基準を表 1 に示す．手入力のBox を用いて切り出した椎体画像と専門医師によるグレード分類結果を学習データとし，前処理(平均値除去)を行った後，入力し，学習を行う．学習モデルには，AlexNet［4］を用いる．学習パラメータは，ガウシアンでランダムに初期化する．学習したモデルにテス
トデータを入力し，分類の出力を得る．

図 1 椎体位置の自動検出結果

表 1 SQ 法による椎体のグレード分類基準

グレード
0
1
2
3

椎体高の低下正常20－25%
25－40%
40%以上

面積低下
5．まとめ
10－20%
20－40%
40%以上

Deep Learning を用いて CT 画像から椎体位置の自動検出と SQ 法に基づく椎体のグレー
ド分類を 2 段階で行った．椎体位置の自動検出では，すべての検出対象が検出成功であっ

3．実験

た．SQ 法に基づく椎体のグレード分類では，

岐阜大学医学部附属病院で撮影された CT

平均 85%の識別率であった．これらにより，画像を用いた．

Deep Learning を用いた提案法の有効性が示

椎体位置の自動検出では，学習データに 24された．

症例，テストデータに 3 症例用いた．目視による評価と手入力との誤差による定量的評価

謝辞を行った．目視による評価では，自動検出さ本研究の一部は，文部科学省科学研究費補れた Box 内に検出対象領域の 2/3 以上が収ま助金(新学術領域研究 : 26108005)，および日っている場合を検出成功とした．手入力との本学術振興会科学研究費補助金(基盤 C :誤差による定量的評価では，手入力の Box と26330134)の支援を受けました．また，岐阜大

自動検出された Box との体積誤差と中心位置

学医学部附属病院放射線科の皆様に感謝申し

誤差を利用した．

上げます．

椎体のグレード分類では ，学習データに12,096 枚，テストデータに 40 枚を用いた．

利益相反の有無

最も高い確信度であるグレードを入力画像のなし

出力ラベルとし，テストデータを用いて出力ラベルと正解ラベルの混合行列を作成し評価

71

文
［1］

献

日本骨粗鬆症学会：骨粗鬆症の予防と治療のガイドライン 2015 年度［2］https://devblogs.nvidia.com/parallelforal
l/detectnet-deep-neural-network-objectdetection-digits/［3］

C. Szegedy et al: Going deeper withconvolutions.

Proc.

of

the

IEEE

Conference on Computer Vision and
Pattern Recognition: pp1-9, 2015
［4］

A.

Krizhevsky

et

al:

ImageNetClassification with Deep Convolution
NeuralNetwork.

Proc.

of

NIPS:

pp1097-1105, 201272

Automatic detection of vertebral body positions and classification ofvertebral fractures from CT images using Deep Learning.
Takuya KOJIMA*1, Xiangrong ZHOU*2, Kagaku AZUMA*3, Ryujiro YOKOYAMA*2, Takeshi HARA*2,
Masayuki MATSUO*4, Hiroshi FUJITA*2*1 Graduate School of National Science and Technology, Gifu University*2 Department of Intelligent Image Information, Graduate School of Medicine, Gifu University*3 Department of Anatomy, University of Occupational and Environmental Health*4 Department of Radiology, Gifu University HospitalThe osteoporosis is an important socially problem in aging society of Japan, and the number of patients is increasing
year by year. In this study, we focus on the diagnosis of the presence of osteoporotic fractures under asemi‒quantitative method (SQ method), which classifies vertebral bodies, the part of osteoporotic fractures mostfrequently occurred, into four grades. Our method used a convolutional neural network to accomplish the localizationof vertebral bodies on CT images and classification of osteoporotic fractures into four grades defined by SQ method.
In this study, the 17 vertebral bodies from the first thoracic vertebra to the fifth lumber vertebra on CT images weretargets for localization and classification. Learning and testing of automatic detection of vertebral body position was
carried out in 27 CT cases. As a result, we succeeded all detection targets in each CT case. Furthermore, weconstructed and tested a model that classifies into four grades from the 82 CT cases. The accuracy of classifications by
averaging the results in four grades was 85%. We suggested the usefulness of the proposed method to automaticallydetect vertebral body positions and classify vertebral fractures from CT images using deep learning.

Key words: CT image, osteoporosis, vertebral fractures, SQ method, convolutional neural network73OP1-2

deep CNN に基づく体幹部 CT 画像上の第 12 胸椎断面における脊柱起立筋領域の自動認識
久米 正矩*1

神谷 直希*2

村松 千左子*3 原 武史*3

周 向栄*3

加藤 博基*4

三好 利治*6 松尾 政之*7

東 華岳*5
藤田 広志*3

要旨
慢性閉塞性肺疾患（COPD）における，第 12 胸椎断面上の脊柱起立筋の横断面積は，優れた予後予測因子である．これまでに我々は，骨格筋の形状モデルを用い，体幹部 CT 画像における骨格筋の自動認識を実現した．また，deep CNN に基づく複数臓器の自動認識を実現したが，骨格筋の認識は実現していない．本
研究では，体幹部 CT 画像上の第 12 胸椎断面における脊柱起立筋を対象とし，deep CNN に基づく脊柱起立筋領域の自動認識を行う．ここでは，体幹部 CT 画像 40 症例における原画像と，目視により決定した第12 胸椎断面を含む，連続 25 断面を手動で抽出した正解画像を用い，ネットワークの学習を行う．体幹部
CT 画像 29 症例に対し，deep CNN に基づく脊柱起立筋の自動認識を行った結果，入力画像の腹側 50%を削除し，学習したネットワークにおいて平均一致率 82.4%を得た．以上から，deep CNN は第 12 胸椎断面上の脊柱起立筋領域の自動認識に有効であると結論づけた．
キーワード：脊柱起立筋，骨格筋，deep CNN，COPD

1．はじめには医師による手動で計測されており，その自慢 性 閉 塞 性 肺 疾 患 （ chronic obstructive動化が望まれる．また，これまでに我々は，

pulmonary disease : COPD）において，骨格筋

CT 画像を用いた骨格筋の部位別自動認識を減少は重要な症候であり，特に脊柱起立筋の実現した．さらに，deep CNN に基づく複数臓

横断面積（cross-sectional area of erector spinae

器の自動認識を実現し，良好な結果を得ていmuscles : ESM CSA）は，COPD における優れたるが，骨格筋では未検証である．

予後予測因子である［1］．しかし，ESMCSA

本研究では，deep CNN に基づく体幹部 CT――――――――――――――――――

画像上の第 12 胸椎断面における脊柱起立筋
領域の自動認識を行い，その有効性を確認す*1 岐阜大学大学院自然科学技術研究科

る．

〔〒501-1193 岐阜県岐阜市 1-1〕
e-mail: kume@fjt.info.gifu-u.ac.jp

2．方法*2 愛知県立大学情報科学部情報科学科

本研究では，deep CNN のネットワークとし*3 岐阜大学大学院再生医科学専攻て FCN-8s［2］を用いる．入力画像は，原画*4 岐阜大学医学部附属病院放射線科

像と脊柱起立筋領域を手動でセグメンテーシ*5 産業医科大学医学部第 1 解剖学講座

ョンした正解画像を用いる．正解画像では，*6 岐阜大学医学部附属病院放射線部

正常な体幹部 CT 画像 40 症例に対し，目視に*7 岐阜大学大学院医科学専攻

74

より決定した第 12 胸椎断面を含む，連続 25起立筋領域の自動認識では，他の解剖学的情断面の脊柱起立筋領域を手動で抽出し，1000

報の同時学習を行うことなく，良好な認識精枚の学習用画像を作成する．また，本手法で度が得られることが分かった．また，Set A と比較に用いる 3 種類の学習用データセットを比較し，脊柱起立筋領域の認識精度が向上し以下に示す．Set A では，原画像と正解画像をたため，他の解剖学的情報の同時学習ではな

そのまま用いる．Set B では，原画像と正解画

く，臓器領域などの脊柱起立筋を含まない領像の腹側 50%を削除した画像を用いる．Set C

域を学習から除くことにより，学習精度が向では，正解画像に骨格領域を付与し，腹側 50%上すると考える．また，本手法の自動認識結を削除した画像を用いる．それぞれのデータ

果から，ESMCSA の算出を行った．これにより，セットにおいて学習を行い，脊柱起立筋領域

COPD 患者における ESMCSA が自動で算出可の自動認識および評価を行う．

能となると考える．

3．実験

6．まとめ

体幹部 CT 画像 29 症例に対し，deep CNN

本研究では，deep CNN を用い，体幹部 CTに基づく第 12 胸椎断面上の脊柱起立筋領域

画像上の第 12 胸椎断面における脊柱起立筋の自動認識を行い，ESMCSA を算出する．本研

領域の自動認識を行った．全症例における最究で使用した原画像は 512×512[pixel]，スラ

大平均一致率は 82.4%となった．よって，第イス枚数 798-1031[slice]で構成される非造影

12 胸椎断面上の脊柱起立筋領域の自動認識

体幹部 X 線 CT 画像である．Jaccard の類似係において，deep CNN を用いた手法の有効性が数を用い，認識精度の評価を行う．

示唆された．
謝辞

4．結果
29 症例における平均一致率は，Set A にお本研究の一部は，文部科学省研究費補助金

いて 79.9%，Set B において 82.4%，Set C に（新学術領域研究 17H05301）により行われま

おいて 79.9%であった．Set B における認識結した．

果を図 1 に示す．図 1 において，青色は一致
領域，黄色は過抽出領域，赤色は未抽出領域

利益相反の有無を示す．図 1 の結果における一致率は 86.3%

なし

で あ っ た ． ま た ， ESMCSA を 算 出 し た 結 果
文35.1[mm2]であった．
［1］

献Tanimura K, Sato S, Fuseya Y et al:

5．考察

Quantitative Assessment of Erector Spinae

本手法における Set B の自動認識結果におMusclesin

Patients

with

Chronic

Pulmonary

Disease.

Novel

いて，骨格領域と同時に学習している Set C

Obstructiveと比較し，脊柱起立筋領域の認識精度が向上

Chest

した．これより，第 12 胸椎断面における脊柱Index for Prognosis. Annals of the American

Computed

Tomography–derived

Thoracic Society 13(3): 334-341, 2016
［2］

Long J, Shelhamer E, Darrell T: Fully

Convolutional

Networks

forSemantic

Segmentation. The IEEE Conference on
Computer Vision and Pattern Recognition
図 1 Set B における脊柱起立筋の自動認識結果(CVPR): 3431-3440, 201575

Automated recognition of the erector spinae muscle based on deep CNN
at the level of the twelfth thoracic vertebrae in torso CT images
Masanori KUME*1, Naoki KAMIYA*2 Xiangrong ZHOU*3, Hiroki KATO*4 Huayue CHEN*5
Chisako MURAMATSU*3, Takeshi HARA*3 Toshiharu MIYOSHI*6, Masayuki MATSUO*7 Hiroshi FUJITA*3*1 Graduate School of National Science and Technology, Gifu University*2 School of Information Science and Technology, Aichi Prefectural University*3 Department of Intelligent Image Information, Graduate School of Medicine, Gifu University*4 Department of Radiology Service, Gifu University Hospital*5 Department of Anatomy, School of Medicine, University of Occupational and Environmental Health*6 Radiology Service, Gifu University Hospital*7 Department of Radiology, Graduate School of Medicine, Gifu University

Cross-sectional area of the erector spinae muscle at the level of twelfth thoracic vertebrae is valuable prognostic factorof chronic obstructive pulmonary disease. Automated recognition of skeletal muscle based on shape model in torso
CT images has demonstrated. Automated recognition of multiple organs based on deep CNN has also demonstrated,but recognition of skeletal muscle has not realized. In this study, we realize automated recognition of the erector
spinae muscle based on deep CNN at the level of the twelfth thoracic vertebrae in torso CT images. Original imagesof torso CT images and ground truth in 40 cases were used for training. As a result, the average concordance rate was
82.4% using 29 cases of torso CT images with 50% of the ventral side was deleted. Therefore, it is considered thatusing deep CNN method is effective for the automated recognition of erector spinae muscle at the level of the twelfth
thoracic vertebrae.

Key words: Elector Spinae Muscle, Skeletal Muscle, deep CNN, COPD

76

OP1-3

畳み込みニューラルネットワークを用いた眼底画像における毛細血管瘤の自動検出
宮下

充浩*1

畑中 裕司*2砂山

小郷原 一智*2

村松

千左子*3

渡*2 藤田 広志*3

要旨
糖尿病網膜症の初期所見の 1 つに毛細血管瘤がある．毛細血管瘤は眼底画像上で小さくてコントラストが低いため，医師であっても目視による検出は困難である．一方で，畳み込みニューラルネットワークは，画像認識の分野で良好な結果を示してきた．そこで，本論文では，畳み込みニューラルネットワークを用いて毛細血管瘤を自動検出する手法とその成果について述べる．最初に，ヘッセ行列に基づく shape index，
2 重リングフィルタ，ガボールフィルタを適用して，毛細血管瘤の強調画像を作成した．そして，畳み込
みニューラルネットワークを用いて毛細血管瘤を検出した．その後，畳み込みニューラルネットワークと，
48 種類の特徴量に基づく 3 層パーセプトロンによって偽陽性候補を削除した．眼底画像データベースのDIARETDB1 を用いて提案手法の性能を評価したところ，先行研究の性能を上回る良好な結果を得た．
キーワード：眼底画像，糖尿病網膜症，毛細血管瘤，畳み込みニューラルネットワーク，異常検出

これまでに，特異値分解に基づくコントラ1．はじめに眼底検査で発見可能な糖尿病網膜症は，日スト強調と局所尺度推定により候補検出を行本における成人の失明原因で緑内障に次いでった後，特徴抽出を行いサポートベクトルマ

第 2 位となっている．糖尿病網膜症の眼底所シンなどの識別器を用いて偽陽性候補を削除

見は，出血，白斑および毛細血管瘤である．

する方法［1］，手法を組み合わせて検出を行

図 1 に示すように，健診などで使用される非い，特徴量とｋ最近傍法で分類する手法［2］，

造影の眼底画像において，毛細血管瘤は小さ

Top-Hat 変換と k 最近傍法を組み合わせて候

くて低コントラストであるので，医師が目視補を検出する手法［3］，緑成分画像からガウで検出することは困難である．そこで，国内スフィルタ，Kirsch フィルタを適用し，マル

外の研究グループは，眼底画像から毛細血管

チエージェントを用いた手法［4］などが提案

瘤を自動検出する手法を提案している［1-7］．

されている．また，共通の眼底画像データベ――――――――――――――――――

ースを用いて，毛細血管瘤の検出性能を比較*1 滋賀県立大学大学院工学研究科電子した結果も報告されている［5］．さらに，わシステム工学専攻

れわれも 2 重リングフィルタを用いて候補領〔〒522-8533 滋賀県彦根市八坂町 2500〕域を検出し，126 種類の特徴量からニューラ

e-mail: oh23mmiyashita@ec.usp.ac.jp

ルネットワークを用いて偽陽性候補を分類す*2 滋賀県立大学工学部電子システム工る手法［6］や濃度勾配ベクトル集中度を用い学科た毛細血管瘤の検出処理と，48 種類の特徴量*3 岐阜大学工学部電気電子・情報工学科を用いた偽陽性候補の削除処理による手法

77

(a)

(b)

(c)

(d)

図 1 眼底画像と毛細血管瘤の症例．

［7］を提案した．特に，濃度勾配ベクトル集
中度による手法は，複数の眼底画像データベースにおいて，共に良好な性能を示したが，1
画像当たりの偽陽性数を少なめにパラメータ
設定したときに真陽性率が低くなる課題があ

図 2 毛細血管瘤が強調された画像．(a)G 成分画像，

った．また，多くの従来手法は，特徴量ベー(b)shape index の画像，(c)2 重リングフィルタ，

スの検出手法であるため，検出処理における(d)ガボールフィルタ

パラメータ設定が難しく，複数の眼底画像データベースに対応しづらい課題があった．特により偽陽性候補を削除した．以下に各処理に，毛細血管瘤の濃淡分布や形状は多様であの詳細を述べる．

るため，多くの特徴量ベースの手法がそのよ

1） 毛細血管瘤の強調画像の作成

うな多様な毛細血管瘤に対応できなかった．

眼底画像の明るさやコントラストは画像に一方で，畳み込みニューラルネットワーク

よって異なり，この違いが検出処理に悪影響（Convolutional Neural Network: CNN）は，画を及ぼすことが考えられる．よって，これら像分類などの研究において，特徴量ベースのの違いを軽減するため，眼底画像に対してガ手法からのブレイクスルーを果たしている．

ンマ補正とヒストグラム拡張を行った．そのそのため，CNN を用いることで毛細血管瘤の後，毛細血管瘤のコントラストが最大となる

自動検出の精度を向上させることが考えられ

緑成分画像（G 成分画像）から，shape index

る．また，CNN は学習過程で特徴抽出が行わ［8］，2 重リングフィルタ［6］およびガボー

れることから，検出処理におけるパラメータ

ルフィルタ［9］により図 2 に示すような毛細設定も比較的容易である．したがって，従来血管瘤が強調された画像を作成した．

手法の問題を改善できると考えられる．著者

2） 毛細血管瘤の候補領域の検出

らの把握する限りでは，CNN による毛細血管

毛細血管瘤の強調画像の一部領域をパッチ

瘤の自動検出手法は報告されていないことかとして抽出し，CNN に入力して毛細血管瘤のら，本論文では，毛細血管瘤の検出処理に対有無を判定し，候補領域の検出を行った．

する CNN の適用の可能性を示し，従来手法

3） 偽陽性候補の削除処理の課題を改善する手法について述べる．

2）において偽陽性候補が誤検出されるため，2 段階の偽陽性候補の削除処理を行った．第2．手法

一段階として，毛細血管瘤を含むパッチと 2）

提案する手法は，最初に毛細血管瘤を強調で誤検出された偽陽性候補のパッチ用いて，する処理を行い，CNN を用いて毛細血管瘤の新たに学習した CNN を使って偽陽性候補を

候補領域を検出した．その後，再び CNN を削除した．

用いて偽陽性候補を削除し，さらに 48 種類の次に，従来手法［7］で提案した 48 種類の特徴量［7］を用いたニューラルネットワーク

特徴を使用し，3 層パーセプトロンで偽陽性

78

候補を削除した．ここで，参考文献［7］ではた． ROC データベースの毛細血管瘤は合計

識別器にサポートベクターマシンを用いてい336 箇所存在しているが，予備実験の結果，たが，本研究の予備実験の結果，3 層パーセ

目視が困難で識別も困難であると予想できるプトロンを使用した．

毛細血管瘤 173 箇所を除いた 163 箇所を用いた．しかし，毛細血管瘤数が DIARETDB1 で

3．実験

83 箇所，ROC データベースで 163 箇所と少本研究では、毛細血管瘤の検出評価用に公なかったため，データオーグメンテーション

開されている DIARETDB1（Standard Diabetic

によって，毛細血管瘤を含むパッチを増やし

Retinopathy Database Calibration level 1）［10］，た．ここで，データオーグメンテーションとROC（Retinopathy Online Challenge）［5］を使してパッチ画像の上下左右反転，位置ずらし，用した．

ぼかしおよび明るさ調整を行った．その結果，

DIARETDB1 は学習用画像 28 枚，評価用画

CNN の学習に用いた毛細血管瘤を含むパッ像 61 枚で構成されており，これらの画像は撮

チはデータオーグメンテーション後に影画像 50°で解像度が 1500×1152 画素の(83+163)×10 = 2460 パッチとなった．したがPNG 形式のカラー画像である．このデータベって，毛細血管瘤を含まないパッチも 2460

ースでは，4 名の専門家がそれぞれ単独で読パッチと同数に設定した．また，AlexNet［ 11］影を行ったときの読影結果およびその病変にと GoogLeNet［12］を CNN のモデル候補と対する確信度が公開されている．本研究では，したが，予備実験の結果，GoogLeNet を採用

確信度の平均が 0.75 以上となる領域を Gold

した．

Standard とした．学習用画像 28 枚のうち，毛CNN の評価には DIARETDB1 の評価用画像

細血管瘤を含む画像は 19 枚，毛細血管瘤を含61 枚を用いて，FROC（Free-response-Receiver

まない画像は 9 枚であり，合計 83 箇所の毛細Operating Characteristic）解析を行うことで性血管瘤が存在している．評価用画像 61 枚のう能評価した．

ち，毛細血管瘤を含む画像は 21 枚，毛細血管瘤を含まない画像は 40 枚であり，合計 100

4．結果および考察

箇所の毛細血管瘤が存在している．

最初に，前処理の有効性を確認する実験を

ROC データベースは学習用画像 50 枚，評行った．2 の 1）で述べた 3 つの各フィルタ処

価用画像 50 枚で構成されているが，評価用画

理，3 つのフィルタの組み合わせ，フィルタ

像の Gold Standard が非公開であるため，学習処理なしの G 成分画像を用いて，CNN で毛用画像のみを CNN の学習に使用した．学習細血管瘤を検出したときの FROC を図 3 に示

用画像は，768×576 画素の画像 22 枚，1058

す．

×1061 画素の画像 3 枚，1389×1383 画素の画

この結果から，フィルタ処理の適用によっ

像 25 枚で構成されており，4 名の専門家によて真陽性率が向上することが確認でき，3 つって決定された Gold Standard も公開されてのフィルタを組み合わせたときの真陽性率がいる．学習用画像 50 枚のうち，毛細血管瘤を高くなった．このことから，毛細血管瘤を強含む画像は 37 枚，毛細血管瘤を含まない画像

調する前処理は有効であると考えられる．

は 13 枚であり，合計 336 箇所の毛細血管瘤が次に，適切なパッチサイズを検討する実験

存在している．

を行った．パッチの辺のサイズは 19，21，23，

CNN の学習について述べる．DIARETDB1

25 および 27 画素としたときの結果を図 4 にの学習用画像 28 枚および ROC データベース

示す．

の学習用画像 50 枚から毛細血管瘤を含むパ

この結果から，パッチサイズの依存性が小ッチと毛細血管瘤を含まないパッチを作成しさいことがわかった．ただし，パッチサイズ

79

1

1

0.9

0.9

0.8

0.8

0.7

0.7

0.6

0.6

25×25

真陽性率[％]

真陽性率[%]

21×21
ベクトル集中度［7］Hessian［1］0.5

2重リングフィルタ

0.4

shape index

0.3

ガボールフィルタ

0.3

0.2

G成分画像

0.2

0.1

2重リングフィルタ + shape index + ガボールフィルタ

0.1

0.5
Ensemble［2］
0.4

0

0
0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

0.1

100

1

図 3 前処理による候補領域検出の性能比較．

図 5 偽陽性候補の削除処理後の性能比較．
表 1 偽陽性候補の削除処理後の真陽性率．

1
0.9
0.8

偽陽性数
[箇所/枚]

0.7
真陽性率[%]

10

画像1枚当たりの偽陽性数[個/枚]

画像1枚当たりの偽陽性数[箇所/枚]

0.6

1/8
1/4
1/2
1
2
4
8
平均

0.5
19×19
0.4

21×21

0.3

23×23

0.2

25×25
27×27

0.1
0
0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

画像1枚当たりの偽陽性数[箇所/枚]

図 4 パッチサイズによる候補領域検出の性能比較．

提案手法(21×21）
0.070
0.130
0.200
0.400
0.620
0.720
0.840
0.426

手法
提案手法
(25×25)
0.110
0.130
0.240
0.455
0.590
0.710
0.830
0.438

ベクトル集
中度［7］
0.061
0.102
0.184
0.306
0.571
0.724
0.847
0.399

を 27 画素に設定すると，真陽性率が下がった．

たが，提案手法はその問題点を改善している．

毛細血管瘤の直径は 5～10 画素であるため，また，表 1 の結果から，画像 1 枚当たりの偽パッチサイズが大きくなると．毛細血管瘤が陽性数の平均が従来手法の結果を上回っていパッチに占める割合が小さくなるためである

ることから，提案手法は全体的に従来手法よと考えられる．

り良好であったといえる．

パッチサイズを 21，25 画素に設定した上でしかし，画像当たりの偽陽性数が大きくな

偽陽性候補を削除した後の各結果，井上らのった場合は，従来手法と同等かやや低い真陽

ベクトル集中度［7］，Adal らの Hessian［1］，性率となった．この原因としては，提案手法

Antal らの Ensemble［ 2］の結果を図 5 に示す．

で用いた特徴量が偽陽性の削除処理に対して

ただし，Ensemble による手法は，ROC データ

最適でなかった可能性がある．ベクトル集中

ベースで学習し，DIARETDB1 の全 89 枚で評

度は，円形の毛細血管瘤を想定した手法であ価しているため，参考値である．また，Hessian

る．偽陽性候補削除の特徴量には，テクスチによる手法は，ROC データベースでは良好な

ャ特徴を多く含んでおり［7］，検出処理と偽結果を示していたが，DIARETDB1 には適応

陽性候補の削除処理では，別の特徴を解析しできなかった．さらに，画像 1 枚当たりの偽ていると考えられる．一方，CNN は毛細血管

陽性数が 1/8，1/4，1/2，1，2，4，および 8瘤の形状を考慮せずに学習しているため，不箇所のときの真陽性検出率とその平均値を表

整形な毛細血管瘤を検出できる可能性がある

1 に示す．

反面，不整形な模様をなす領域を誤検出する

ベクトル集中度による手法は，偽陽性数が可能性がある．このように，CNN はパッチ内小さいときの真陽性率の低さが問題点であっの濃淡分布，即ちテクスチャ特徴に基づく特80

徴量では，毛細血管瘤と偽陽性を分類しづら

color fundus photographs. IEEE Trans Med

いことになると考えられる．しかしながら，

Imaging 24: 584-592, 2005

画像 1 枚当たりの偽陽性数を 8 箇所としたと［4］ Pereira C, Veiga D, Mahdjoub J, et al:

きに削除できなかった偽陽性の中には 1 名以

Using a multi-agent system approach for

上の専門家が出血であると指摘されているもmicroaneurysm, detection in fundus images.

のも多く含まれている．本研究の対象ではな

Artif Intell Med 60: 179-188, 2014

いが，糖尿病網膜症の診断所見の 1 つである

［5］Niemeijer M, Ginneken B V, Cree M J, et

出血を検出し，医師に注意を促すことには意al:義があると考えられる．

Automatic Detection of Microaneurysms in

Retinopathy

OnlineChallenge:

Digital Color Fundus Photographs. IEEE
5．まとめ

Trans. Med Imaging 29: 185-195, 2010

本研究では，糖尿病網膜症の病変の 1 つで

［6］ Hatanaka Y, Inoue T, Okumura S, et al:

ある毛細血管瘤の自動検出のため，CNN を用

Automated

いて毛細血管瘤の候補領域の検出を行った．

method based on double-ring filter and

ヘッセ行列に基づく shape index，2 重リング

feature analysis in retinal fundus images,

フィルタ，ガボールフィルタを用いた毛細血Pros.

管瘤の強調処理を事前に行うことによって，Computer-Based Med Sys: 1-4, 2012

CNN がより効果的に機能することが示され［7］ 井上剛，畑中裕司，奥村進，小郷原一

た．DIARETDB1 を用いて実験した結果，画

智，村松千左子，藤田広志：濃度勾配ベ

像 1 枚当たりの偽陽性候補数が少ないときに，

クトル集中度による眼底画像における毛従来手法より高い真陽性率が示された．

細血管 瘤の自 動検 出．画 像電子 学会誌

microaneurysm

25th

IEEE

detection

InternatSymp

44: 58-66, 2015
謝辞［8］ 石田降行，桂川茂彦，藤田広志（監修）：

本研究の一部は，公益財団法人電気通信普医用画像ハンドブック．オーム社，東京，

及 財 団 研 究 調 査 助 成 お よ び JSPS 科 研 費

2010, pp309-312

16K014158，26108005 により行われました．

［9］of

利益相反の有無Kaur J, Sinha H P: Automated detection
retinalretinopathy

なし

blood

vesselsusing

indiabeticGaborfilter.

International Journal of Computer Scienceand Network Security 12: 109-115, 2012文献［10］ Kauppi T, Kalesnykiene V,

Kamarainen［ 1 ］ Adal K M, Sidibe D, Ail S, et al:

J K, et al: Diaretdb1 diabetic retinopathy

Automated Detection of Microaneurysms

database and evaluation protocol. Pros. 11th

Using Scale-Adapted Blod Analysis andConf. on Med Image Understanding and

Semi-Supervised

Analysis 2007: 61-65, 2007

Learning.

Comput［11］ Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton G E:

Methods Proqrams Biomed 114: 1-10, 2014
［2］ Antal B, Hajdu A: An Ensemble-based

ImageNet

classification

with

deep

System for Microaneurysm Detection andconvolutional neural networks. Proc Neural

Diabetic Retinopathy Grading. IEEE Trans

Info Processing Sys 2012: 1-9, 2012
［12］

Biomed Eng 59: 1720-1726, 2012［3］

Szegedy C, Liu W, Jia Y, et al: Going

Deeper with Convolutions. IEEE Computer

Niemeijer M, Ginneken V, Staal J, et al:

Automatic detection of red lesions in digital

Vision and Pattern Recognition: 1-9, 201581

Automatic Detection of Microaneurysms in Retinal Imageby Using Convolution Neural Network
Mitsuhiro MIYASHITA*1, Yuji HATANAKA*2, Kazunori OGOHARA*2, Chisako MURAMATSU*3,
Wataru SUNAYAMA*2, Hiroshi FUJITA*3*1 Division of Electronic Systems Engineering, Graduate School of Engineering, the University of Shiga Prefecture*2 Department of Electronic Systems Engineering, School of Engineering, the University of Shiga Prefecture*3 Department of Electrical, Electronic & Computer Engineering, Faculty of Engineering, Gifu University

One of the early findings of diabetic retinopathy is microaneurysm. Microaneurysms look like dark small dots in theretinal images, thus it is difficult for physicians to detect them visually. On the other hand, convolutional neuralnetworks (CNN) showed superior performance in image recognition studies. This paper describes about the
automated microaneurysms detection by using CNN and the performance. First, retinal images were enhanced byusing shape index based on Hessian matrix, double-ring filter and Gabor filter. Microaneurysm was then detected byusing CNN. Finally, false positives were reduced by using another CNN and three-layer-perceptron with 48 features.
By applying the proposed method to DIARETDB1, the performance was better than them or previous methods.

Key words: Retinal Image, Diabetic Retinopathy, Microaneurysm, Convolution Neural Network，Abnormalities
detection82

OP1-4

深層畳み込みニューラルネットワークを用いた眼底の血管抽出井川

響*1 畑中 裕司*2

小郷原 一智*2

村松

砂山 渡*2千左子*3

藤田 広志*3

要旨
人間ドックや健診において，目の病気以外にも高血圧や動脈硬化など，生活習慣病の早期発見ができる眼底検査が行われている．そこで，これまでにフィルタの出力値を機械学習によって血管を抽出する手法が国内外の研究グループから報告されていた．しかし，性能向上のために多くのフィルタ処理を組み合わせ
ることが行われると，複雑なパラメータ設定が強いられる問題点があった．本論文では，カラー画像の緑成分のみのグレースケールで血管を強調して，畳み込みニューラルネットワークを用いて血管を抽出する手法を提案する．DRIVE データベースを用いて実験した結果，ROC 解析における AUC は 0.9636，精度は0.9442 であった．従来手法よりも少ないパラメータ設定であるにもかかわらず，高い血管抽出精度が得られた.
キーワード：眼底画像，血管抽出，深層学習，コンピュータ支援診断

1．はじめにが異なる可能性がある．そこで，血管の状態

眼底検査では，血管や網膜の状態を診るこを定量的に解析することが必要であると考えとで動脈硬化，高血圧，糖尿病による眼の合られる．その第一段階として，眼底血管を自併症や緑内障・白内障の有無などの状態を検動抽出する必要がある．その抽出精度は，後査することができる．眼底の血管は人体の中の血管の解析精度に関わる重要な処理であり，で唯一直接視認できる血管であるため，血管

これまでに多くの血管抽出法が提案されていの診断のために人間ドックにおいて必須検査

る［1-7］．Staal らは，カラー眼底画像の緑となっている．しかし，医師は経験に基づい成分(G 成分)画像から濃淡値の隆線を検出すて目視で眼底を判断することから，同一の医る手法［1］を提案している．また，中川らや師の判定であっても読影のたびに，診断結果

Niemeijer らは，Black-top-hat 変換を用いた手法を提案した［2，3］．畑中らは二重リング――――――――――――――――――

フィルタを用いた手法を提案［4］するなど，*1 滋賀県立大学大学院工学研究科電子単一の血管強調フィルタによる手法が提案さ

システム工学専攻

れてきた．しかし，単体のフィルタだけでは〔〒522-8533 滋賀県彦根市八坂町 2500〕

判別精度が不十分であることから，複数のフe-mail: oh23hikawa@ec.usp.ac.jp

ィルタを用いた手法が後に提案されてきた*2 滋賀県立大学工学部電子システム工［5-7］．井上らは，モルフォロジーフィルタ

学科

バンクと AdaBoost を用いた手法を提案した*3 岐阜大学工学部電気電子・情報工学科［5］．Marin らは，モーメント不変量と濃淡情報で構成される特徴ベクトルをニューラル83

ネットワークで分類する手法を提案した［6］．

トにばらつきがある．そのため，DCNN で学

Fraz らは，4 方向のガウスフィルタ，トップ

習と識別を行ないやすくするために，それらハット変換およびグレースケールのビットプを統一する必要がある．本実験では，①

レーンスライスを用いた手法を提案した［7］．

Black-top-hat 変換と，②カラー画像の緑成分

これらの血管抽出精度は，単体のフィルタを（G 成分）のみのグレースケール処理の 2 種用いた手法による結果よりも向上している傾類を検討する．ここで，Black-top-hat 変換の向にある．しかし，フィルタごとに最適なパ構造半径は予備実験の結果，7 とした．今回

ラメータ設定をするような複雑な操作が要求の実験では①と②の処理後，コントラストのされる問題点がある．一方，近年では深層畳低い血管領域があったので，図 1 の(b)のマス

み 込 み ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク （ Deepク領域内のヒストグラムから標準偏差 σ を求Convolutional Neural Network: DCNN）が注目

め，画素値の平均値±2σ の範囲が 0 から 255

されている．DCNN は入力された画像から自の画素値になるように画素値の明暗を調整動で特徴抽出が可能であることが知られていした．

るので，眼底血管の抽出に適用できれば，少2) DCNN による血管の識別ないパラメータ設定で高精度な結果を期待で本研究では，Deep Learning の実装モデルできると考えた．DCNN は，入力された画像かある LeNet［ 8］を用いた．LeNet は，入力層，ら自動で特徴抽出が可能であることが知られている．本論文では，DCNN の血管抽出への適用可能性を検証するために，実際に構築した血管抽出法とその性能比較について論じる．
2．使用画像本研究では，血管抽出アルゴリズムの評価目的で公開されている DRIVE データベース

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

(f)

［1，3］を用いる．このデータベースには，
学習用画像 20 枚と評価用画像 20 枚が用意されている．図１の(c)に示す例のように，全ての眼底画像に対して経験豊富な医師によって訓練されたオブザーバが手動で血管を描画した画像が含まれている．本論文では手動抽出した血管画像を正解画像と称する．さらに，血管を抽出すべき領域を示したマスク画像が含まれている．なお，全ての画像サイズは565×584 画素である．図１に本実験で用いる
画像の例を示す．
3．手法
本 論 文 で 提 案 す る 手 法 は ， 1) 前 処 理 と2)DCNN による血管の識別で構成され，以下

図１

DRIVE の画像例．(a)原画像，(b)マスクに詳細について述べる．

画像，(c)正解画像，(d) Black-top-hat 変換後画

1) 前処理像，(e)緑成分によるグレースケール画像，(f)血管抽出画像眼底画像は，それぞれ明るさやコントラス

84

中間層 6 層および出力層で構成される．中間

表1

各処理による精度結果
パッチサイズ手法
精度
k［pixels］
70.941111
0.9426
Black-top-hat
150.934621
0.9230変換
27
0.8852
11
0.943221
0.9242G 成分
270.9211

層は，畳み込み層 2 層，プーリング層 2 層，得られた特徴を結合する結合層 2 層で構成される．他のモデルとして，AlexNet［9］についても検討したが，予備実験の段階で LeNetのほうが良好な識別結果を得られたため，
LeNet を採用した．
前処理後画像から k×k 画素のパッチを抽出し，DCNN に入力して血管の有無を判別する．
ここで，パッチを抽出する領域は，図 1 の(b)結果を示す．前処理が Black-top-hat 変換で，に示すマスク領域内とした．
そして，DCNN の出力値を用いて血管強調

パッチサイズを k=11 に設定したときの精度画像を作成し，二値化処理して血管領域を抽が 0.9426 と最も高くなった．一方，G 成分で出した．パッチサイズ k が小さいとき，二値

パ ッ チサ イズ を k=11 とし た とき ，精 度 が化処理の段階で 小領域 の雑音が 生ずる傾向

0.9432 を示し，この実験の中で最高の精度とにあったので，そのような小領域を面積判定なった．
G 成分かつ k=11 の出力結果に対して，面積で削除した．

が 4 画素以下の小領域を面積判定して，これ
4．評価方法を最終結果とした．このときの結果例を図 2

DCNN の学習には，DRIVE データベースのに示す．同図の(c)と(g)は DCNN の出力値を 8

学習用画像から，中心画素が血管領域となるビットに変換してグレースケール化した画像

40 万パッチと，血管を含まない 40 万パッチであり，(d)と(h)は(c)と(g)を二値化処理してをそれぞれ無作為で抽出して用いた．ここで，小領域を削除した結果である．図 2 の(d)では，

パッチサイズを k=7, 11, 15, 21, 27 として実験

太い血管と細い血管の双方の血管が綺麗に抽した．

出できている．しかし，図 2 の(g)に着目する

DCNN の評価には，DRIVE の評価用画像と，血管のコントラストが低く，ノイズが多20 枚を用い，図 1 の(b)のマスクの全領域に相く含まれていることから，(d)に比べると血管当する画素に対して DCNN で血管の有無をが上手く抽出できていないが，診断に必要な識別した．ここで，評価指標には精度

視神経乳頭付近の主幹動静脈は概ね抽出でき(Accuracy) ， 感 度 (Sensitivity) ， 特 異 度ている．

(Specificity) お よ び 識 別 器の 性 能 を 示 す受 信

本研究では，DCNN の有用性を検討するこ

者動作特性（Receiver Operating Characteristic:とに重きを置き，複雑かつ知的なノイズ除去

ROC）解析に基づく ROC 曲線の曲線下面積

処理アルゴリズムを含めていない．例えば，（Area Under the Curve: AUC）を用いた．

血管の接続性を考慮したノイズ除去処理を行っていないため，十分にノイズが除去できて

5．実験結果と考察いなかったり，一部が途切れて抽出された血DCNN に入力する画像の前処理の方法とパ管領域を面積判定で削除したりする可能性がッチサイズ k を決定するために，表１に示すある．したがって，ノイズ除去後に切断されような組み合わせで実験した．このとき，面た血管の補間を行なう処理が必要であると考積削除処理による精度の依存性を議論から除えられる．

外するため，面積削除を行わなかった．表 1

次に，表 2 に示すように提案手法を従来手に DRIVE の評価用画像 20 枚に対する精度の法と比較する．提案手法は，上述したように

85

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

(f)

(g)

(h)

図 2 提案手法による血管抽出例（上段：良好な結果例，下段：悪い結果例）．(a),(e):原画像，(b),(f):正解画像，(c),(g):抽出結果画像，(d),(h):抽出結果画像（二値化＋ノイズ除去）
表2
手法

従来手法と提案手法の比較
感度
特異度

精度

AUC

2nd human observer

0.7761

0.97250.9473

N/A

Staal, et al.[1]0.7194

0.97730.94420.9520

Niemeijer, et al.[3]0.68980.9696

0.94170.9294

Marin, et al.[6]0.70670.98010.94520.9588

Fraz, et al.[7]0.7152

0.97680.9430

N/A

井上ら[5]

0.7362

0.9714

0.9412

N/A

提案手法

0.7004

0.97990.94420.9636血管の一部が途切れたりすることがあるため，

従来手法よりも高い．このことは，二値化処感度が従来手法よりも若干低くなっている．

理やノイズ除去などの血管のセグメンテーシ

しかし，特異度は従来手法に比べて高いこと

ョンに課題を残すものの，DCNN は血管抽出から，血管の過剰抽出は少ないことがわかる．

に適応可能であることを意味している．

例えば，出血や毛細血管瘤などの血管以外のさらに，2nd human observer と提案手法を比領域から病変を検出するアルゴリズムにおい較すると，感度は低くなるが，精度は同一レて，病変を検出する候補領域から血管領域をベルになった．2nd human observer が手動抽出除外するような処理に提案手法が活用できるした血管に比べると，提案手法は末梢血管が可能性が高いと考えられる．

抽出できていないことを目視で確認した．高

また，提案手法の AUC は 0.9636 であり，

血圧性網膜症を判定する場合，視神経乳頭付86

近の太い動静脈を使うため，末梢血管が抽出［3］

Niemeijer M, Staal J, Ginneken B, et al.:

できていないことは問題にならない．したがComparativeって，提案手法は血管の解析のためには有用

segmentation methods on a new publiclyである可能性が高いといえる．

available database in Proc. SPIE Med Imag

study

of

retinalvessel5370: 648-656, 2004
［4］

6．おわりにHatanaka Y, Nakagawa T, Hayashi Y, et

本論文は，眼底画像における血管抽出に

al: Automated detection algorithm for

DCNN が適用できる可能性を示した．提案手

arteriolar narrowing on fundus images.

法は，高精度な従来手法の課題として考えら

Proceedingsofれる複数のフィルタのパラメータ設定を不要

International

Conferenceofにしつつ，高精度な血管抽出の結果を示した．

Engineering

in

and

DRIVE データベースの評価用画像 20 枚に対Society: 286-289, 2006

theMedicine

27th

AnnualtheIEEE

Biology

して血管の抽出実験を行った結果，AUC が［5］ 井上知紀，橋本隆太郎，内山良一，他：

0.9636， 精 度 が 0.9442 と な り ， 2nd human

モルフォロジーフィルタバンクとobserver に近い値を示した．目視評価におい

AdaBoost を用いた眼底画像における血ても，末梢血管の抽出不足の課題を残すが，管抽出法．Med Imag Tech 35: 43-50, 2017

視神経乳頭付近の動静脈を概ね抽出できてお［6］

Marin D, Aquino A, Emilio M, et al.: Aり，高血圧性網膜症の判定に利用可能な結果

new supervised method for blood vesselが得られた．今後の課題としては，STARE

segmentation in retinal images by using［10］等の他のデータベースに適用し，血管

gray-level and moment invariants-basedの抽出処理の問題点を再度検討し，改善する

features. IEEE Trans Med Imag 30: 146-158,

ことが挙げられる．

2011
［7］

謝辞

Fraz MM, Barman SA, Remagnino P et

al : An approach to localize the retinal blood

本研究の一部は，公益財団法人電気通信普

vessels using bit planes and centerline

及 財 団 研 究 調 査 助 成 お よ び JSPS 科 研 費

detection.

16K014158，26108005 により行われました．

Biomed 108: 600-616, 2012［8］

利益相反の有無ComputPrograms

LeCun Y, Bottou L, Bengio Y, et al:

Gradient-basedなし

Methods

leraning

appiliedtodocument recognition. Proc IEEE: 1-46,
1998
文

［1］

献

［9］

Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton GE:

ImageNet

Staal JJ, Abramoff MD, Niemeijer M, etclassification

with

deep

al.: Ridge based vessel segmentation in

convolutional neural networks. Proc Neuralcolor images of the retina. IEEE Trans Med

Info Processing Sys 2012: 1-9, 2012［10］

Imag 4: 501-509, 2004
［2］ 中川俊明， 林

Hoover A, Kouznetsova V, Goldbaum

佳典， 畑中裕司，他：

M: Locating blood vessels in retinal images

眼底画像診断支援システムのための血管by piece-wise threhsold probing of a

消去画像を用いた視神経乳頭の自動認識

matched filter response. IEEE Trans Med

及び擬似立体視画像生成への応用．電子

Imag 19: 203-210, 2000

情報通信学会論文誌 J89-D, 2491-2501,
2006

87

Extraction of Retinal Blood Vessels
by using Deep Convolutional Neural Networks
Hibiki IKAWA*1, Yuji HATANAKA*2, Wataru SUNAYAMA*2
Kazunori OGOHARA*2, Chisako MURAMATSU*3, Hiroshi FUJITA*3*1 Division of Electronic Systems Engineering, Graduate School of Engineering, University of Shiga Prefecture*2 Department of Electronic Systems Engineering, School of Engineering, the University of Shiga Prefecture*3 Department of Electrical, Electronic & Computer Engineering, Faculty of Engineering, Gifu University

In the medical check-up or mass screenings, the fundus examination is effective for early detection of lifestylediseases, which are systemic hypertension, arteriosclerosis, etc. Therefore, several groups at home and abroad havereported blood vessel extraction methods based on machine learning by using filtering techniques. By combining
many filters to increase a performance, setting many parameters were required. This paper proposes the blood vessel
extraction method by using deep convolution neural network in the green component of color retinal images. Whenthe proposed method was evaluated by using DRIVE database, the AUC based on ROC analysis and the accuracy
were reached to 0.9636 and 0.9442, respectively. The proposed method showed high performance, although that used
more few parameters setting than them of previous methods.

Key words: Retinal image, Blood vessel extraction, Deep convolutional neural networks, Computer-aided diagnosis
(CAD)

88

OP1-5

DCNN による胸部 CT 画像からの経時的差分画像上の異常陰影の検出
長尾 充朗*1，三宅 徳朗*1，芳野 由利子*1，陸 慧敏*1，タン ジュークイ*1，
金 亨燮*1，村上 誠一*2，青木 隆敏*2，平野 靖*3，木戸 尚治*3
要旨
近年，画像診断は CT などの技術の進歩に伴い，診断性能が格段と向上しているが，被験者一人あたりの画像枚数も増している．このことから医師の負担軽減のための CAD システムの開発が進んでいる．また，日本の平成 27 年がんの部位別死亡者数において肺がんは，男女計で第 1 位を示しており，早期発見・治療が必要であると考えられる．一方，機械学習の分野において注目を浴びているものに，深層学習がある．この手法は多量の学習データを入力として与え，未知データからのパターン識別が可能である．そこで本論
文では，胸部 CT 画像からの深層学習を用いた異常陰影の検出法を提案する．主な処理の流れとしては，経時的差分像技術による正常構造の除去を行い，残った領域に対する DCNN による学習・識別を行う．提案法を 26 症例の同一被験者で構成される過去・現在画像に適用した結果，TP:92.56[%]，FP:13.03[/case] の異常陰影の識別結果を得た．

キーワード : Computer Aided Diagnosis, 経時的差分像技術, Deep Leaning, Alex Net

1．はじめにTomography)などのディジタル画像技術の進歩

現在，日本におけるがんは年間の死亡者数にやそれに伴う診断技術が向上している．しかし，おいて死因第 1 位となっている ．その中でもこれらの技術の発展に伴い，被験者一人当たり肺がんは，がんの部位別死亡者数において男性の画像枚数が増加し，医師の負担が大きくなる

で第 1 位，女性で第 2 位を示している ．さら問題が生じている．また，医師の経験の差によに，術後の 5 年実測生存率 において，病期がる未検出も問題となっている．そのため，医師

第Ⅰ期は 80.3[%]，第Ⅱ期は 44.0[%]，第Ⅲ期はの負担軽減や病変部検出精度の向上を目的と21.5[%]，第Ⅳ期は 5.9[%]を示している．そのたし た コ ン ピ ュ ー タ 支 援 診 断 (CAD ; Computer

め，早期発見・早期治療が必要であると考えらAided Diagnosis)システムへの期待が高まってれる．

いる．CAD システムとは，コンピュータにより

[1]

[2]

[3]

一 方 ， コ ン ピ ュ ー タ 断 層 法 (CT ; Computed

医用画像を処理・解析し，病変部の検出や検出――――――――――――――――――

された病変部の鑑別などを行うシステムで，医*1 九州工業大学

師が“第 2 の意見”として利用し診断すること〔 〒 804-8550 福 岡 県 北 九 州 市 戸 畑 区 仙を目的としている．
胸部 CT 画像における異常陰影は，結節状陰

水町 1-1〕*2 産業医科大学

影(Nodule)とすりガラス状陰影(GGO ; Ground〔 〒 807-8556 福 岡 県 北 九 州 市 八 幡 西 区

Glass Opacity)などがある．それぞれの陰影を検医生ケ丘 1-1〕出する方法は存在するが，両方を同時に抽出す*3 山口大学るのは困難であると考えられる．そこで，これ〔〒753-8511 山口県宇部市常盤台 2-16-らの病変を効率的に解析するため，経時的差分

1〕

像技術 [4]を用いる研究が行われている．経時的89

差分像技術とは，現在画像から過去画像を差分(1) Global Matching，(2) Local Matching，(3) 3-D

演算する技術のことで，血管などの正常構造をElastic Matching，そして(4) Voxel Matching によ除去しつつ異常陰影などの変化があるものをり位置合わせを行う手法である．それぞれの手

強調することができる手法である．それにより，法について簡単に述べる．

Nodule と GGO 両者をより高精度で抽出できる(1) Global Matchingと考えられる．

処理としては肺野領域を剛体とみなし，そのところで近年人工知能分野において深層学

重心を用いた剛体位置合わせを行う．

習(Deep Learning) 技術が注目されている．これ[5](2) Local Matching

は，教師なしニューラルネットワークを多層にまず GGVF[7]を適用し，ベクトル場を形成す

つなげたもので，学習・識別を行う手法である．

る．GGVF とは，エッジマップの性質を保ちな

特徴量の設計をコンピュータが自動で行うたがらエッジから離れた位置や均質な領域にもめ，客観性が保たれるという特徴がある．また，勾配の影響を伝播する手法である．この GGVF

複雑な多クラス分類も行える．そのため本論文のベクトル集中度を用い，シフトベクトルを算では，識別器として Deep Leaning 技術を用いる．

出する．

以上のことから本論文では，胸部 CT 画像か(3) 3-D Elastic Matching [8]らの異常陰影の自動検出法を提案する．手法と隣り合う位置合わせ点のシフトベクトルは

しては，原画像から肺野領域を抽出し，経時的互いに整合が保たれる必要がある．そこで次式

差分像技術を用いた初期候補陰影を決定する．

のエネルギー関数を最小化するようにシフト

次に，初期候補陰影を対象に，識別器を用い，ベクトルを逐次的に更新する．
E

Nodule，GGO，血管，血管分岐，胸壁，空気領 E x  E x
int

ext

(1)

xV

域の 6 クラス分類を行う．その後，これらのクラスを最終的に統合することにより，異常陰影

ただし，V は位置合わせ点の集合である．また，とそれ以外に分類する．本論文では，識別器にEint , Eext はそれぞれ内部，外部エネルギーを表

深層畳み込みニューラルネットワーク(DCNN ;Deep Convolutional Neural Network)を用いる．提している．また，シフトベクトル u  x  とすると案手法を胸部 CT 画像 26 症例に適用し，識別器

内部エネルギーは，による分類を行い，その有用性を検証する．

Eint  1

2．手法

 2

本論文では，経時的差分像技術を用いた差分
像生成後，多重閾値処理による初期候補陰影の決定を行い，最終的に DCNN による識別を行う．

u
x
 2u
x 2

2





u
y
 2u
y 2

2





u
z
 2u

2

(2)

z 2

となる．ただし，1 ,  2 は定数である．なお，内部エネルギーはシフトベクトルの空間の変化
量の大きさに相当し，シフトベクトルの滑らか

2．1 経時的差分技術 [6]近年，胸部 CAD システムの開発および研究さにおける制約項となる．また，外部エネルギ
ーは GGVF のベクトル集中度における相互相報告は数多く存在する．その中で経時的差分技

関値の負値で与えられる．つまり，画像間の類術を用いた CAD システムの場合，画像読影の似度を表している．

効率化や経時的変化を見ることができること(4) Voxel-Matching[8]から，良性・悪性の鑑別や経過観察などに応用(1)~(3)までの方法によって得られたシフトベ可能である．
本稿では三宅らの経時的差分技術 [6]を用いる．
その流れは，前処理後に現在画像と過去画像を90

クトルを用いて線形補間を行うことにより，すべてのボクセルのシフトベクトルを計算する．

探索カーネル(3×3×3[voxels])を過去画像上に設ける．そのカーネル内から基準ボクセル値に近いボクセル値を探索し，カーネルの中心値と置FPR 

き換える．この操作を過去画像の全ボクセルに正常を異常とした画像， c は異常を正常とした画像の変形量が得られ，これを用いた過去画像

画像， e は全症例数を示す．

を変形し，ワーピング画像を得る．

最終識別結果を表 2 に，多クラス分類結果を
表 3 に示す．ただし，Dataset1，Dataset 2，Dataset

多重閾値処理3 の症例数はそれぞれ 8，9，9 症例となってい

経時的差分画像上では原画像と異なり異常る．

構造が強調されるため，容易に処理が行える．
また，Nodule や GGO は球形に近い形をしてお

4．考察

り，二次元スライス画像上では円形に近い形を

表 3 から FP の多くが血管分岐などの正常構示す．そこで，経時的差分画像を二値化し，そ造の形状が似ていることがわかる．データセッの画像に円形度などの特徴量やスライス間のトの増強やエッジ情報の利用による改善が必

連続性を考慮することにより，最終的な異常候要である．同表から，血管分岐の分類精度が比補陰として抽出する．
2．3

較的低く，さらに空気領域が GGO に分類されやすいことがわかる．これは，それぞれの形状

DCNN[5]特徴や濃度勾配が似ているためだと考えられ本稿では，最終的な Nodule，GGO の抽出をる．そこで解決策として WW-WL 変換を施した行うため，入力層，畳み込み層 5 層，プーリン

画像による学習が挙げられる．これにより視覚

グ層 3 層，正規化層 2 層，全結合層 3 層の DCNN

的な差をより表現できると考えられる．

を用いる．層のパラメータの詳細を表 1 に示す．

また，Nodule を GGO と識別した割合が全体

このモデルには，ILSVRC2012 における優勝モ

を通して 31.87[%]であった．これは，Nodule のデル [9]を利用する．

中心から離れたスライスでは，濃度勾配が小さ

ネットワークの学習には，転移学習を利用す

くなり淡い陰影になる傾向があることが原因

る．学習率を 0.001，学習回数を 25000 回とし，であると考えられる．したがって，DCNN によ

確率的勾配降下法により学習を行う．さらに，る識別後にスライスの位置関係による補正を

初期候補を Nodule，GGO，血管，血管（分岐），加える必要があると考えられる．本手法の経時

胸壁，空気領域の多クラスに分類する．
3．

(4)

ただし，a は正しく異常と識別された画像，b は適用し，現在画像の構造情報に合うような過去

2．2

b
e

的差分技術を GGO に適用した場合，欠損が生ることがある．これは Voxel Matching によりま

実験と結果

わりの空気領域と近い濃度を持つ GGO が強調

Nodule を 1 つ以上持つものに対し計 26 症例

されるためだと考えられる．そこで，濃度勾配に本手法を適用し，3 分割交差検証法を行った．

を強調するフィルタにより GGO 候補領域を残

また，GGO などのデータセットが不十分である

した後，その領域以外に経時差分技術を適用す

こ と か ら ， LIDC(The Lung Image Databaseる方法の導入が必要であり， これらは今後のConsortium)[10]画像を利用し，画像の回転操作に課題である．

よるデータの水増しを行った．
精度の評価方法は，以下の真陽性率(TPR)[%]，
偽陽性率(FPR)[/case]の式を用いる．
TPR 

a
 100
ac

5

まとめ
本稿では，胸部 CT 画像からの経時的差分画(3)像に対する異常候補陰影を自動抽出するための CAD システムの開発を行った．

91

表1

層
input
conv1
pool1
norm1
conv2
pool2
norm2
conv3
conv4
conv5
pool5
fc6
fc7
fc8

カーネル
－
11×11
3×3
5×5
5×5
3×3
5×5
3×3
3×3
3×3
3×3
－
－
－

ネットワークの各層の詳細

ストライド
－
4
2
1
1
2
1
1
1
1
2
－
－
－

出力サイズ
227×227×3
55×55×96
27×27×96
27×27×96
27×27×256
13×13×256
13×13×256
13×13×384
13×13×384
13×13×256
6×6×256
1×1×4096
1×1×4096
1×1×6

活性化関数
－
ReLU
－
－
ReLU
－
－
ReLU
ReLU
ReLU
－
ReLU
ReLU
softmax

パラメータ
35k
0
0
614k
0
0
885k
1327k
885k
0
37748k16777k
6×4096k

表 2 最終識別結果

TP[%]
90.24
96.15
91.30
92.56

Dataset1
Dataset2
Dataset3
平均

FP[/case]
18.12
19.77
1.22
13.03

手法としては，経時的差分像から得られる初期削減などが挙げられる．また，識別器において候補陰影に対し，DCNN による識別を行った．

は過学習を防止するため，学習データの増加や提案法を 26 症例の同一被験者で構成される過三次元統合法の導入による FP の削減などが挙去・現在画像に適用した 結果，TP:92.56[%]，

げられる．さらに，本論文での DCNN は，三次

FP:13.03[/case] の識別性能を得た．

元画像を二次元として学習データを与えてい今後の課題としては，初期候補陰影の抽出にることから，診断性能の低減が生じると考えら

おいて GGO に対する経時的差分技術の精度向れ，三次元画像に対応した DCNN の開発が必要

上や形状特徴以外の特徴量の導入による FP のである．

表 3 多クラス分類（続く）(a) Dataset1
airchest_wall
Nodulevesselvessel_branch

air
0
0
0
0
0

chest_wall
0
398
0
0
0

GGO
4
84
15
3
19

92

Nodule1312203

vessel03014

vessel_branch
0
31
4
1
13

表 3 多クラス分類(b) Dataset2
air
0
0
0
0
0

air
chest_wall
Nodulevesselvessel_branchchest_wall
0
409
0
0
0

GGO
15
66
7
3
22

Nodule
11
49
18
7
5

vessel1
5030
10vessel_branch
0
9
1
2
16

Nodule02
1401

vessel0
90
30

vessel_branch
0
9
2
2
6

(c) Dataset3
air
0
1
0
0
0

air
chest_wall
Nodulevesselvessel_branchchest_wall
0
200
0
6
0

GGO
0
5
7
2
1

謝辞

Signal Processing An International Journal，Vol.

本研究は，文部科学省科学研究費補助金 261

71，No.2，pp.131-139，1998.

08009，17H02110 および文部科学省卓越研究員[8] Y.Itai et al. ，“ Development of a voxel

補助金 16809746 の補助を受けている．

matchingtechnique for substantial reduction ofsubtraction artifacts in temporal subtraction

利益相反の有無

images obtained from thoracic MDCT” ，なし

Journal of Digital Imagesing，Vol.23，No.1，
文献[1] 平 成 27 年

pp.31-38，2010.

人口動態統計の年間推[9] Alex Krizhenvsky et al. ，“ ImageNet

計:http://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/jink

Classification with Deep Convolutional Neural

ou/suikei15/dl/2015suikei.pdf(2017/01/11 acces

Networks”，NIPS，2012．
[10] Lung Image Database Consortium(LIDC) Cas)．
[2] がん登録・統計:http://ganjoho.jp/reg_stat/stati

ncer Imaging Program:https://wiki.cancerima

stics/stat/annual.html (2017/01/11 access)．

gingarchive.net/display/Public/LIDC- IDRI(2

[3]

が

ん

の

基

本

info.com/130.html(2017/01/11[4] 中村克己

017/04/27 access).

:http://www.ganaccess)．

他，“ 胸部単純 X 線写真における経時的差分画像法の臨床的有用性”，日本放射線技術学会雑誌，Vol.56，No.3，pp.496-502，
2000．
[5] 岡谷貴之，深層学習，講談社，pp.79-98，2015．
[6] 三宅徳朗

他，Generalized Gradient Vector

Flow を用いた胸部 CT 画像からの経時的差分像の生成法，第 29 回 日本医用画像工学会大会

抄録集，2010．

[7] C.Xu. and J.L.Prince ，“ Generalized gradientvector flow external forces for active contours”，

93Detection of Abnormal Candidate Regions on Temporal Subtraction
Images Based on DCNN
Mitsuaki NAGAO1, Noriaki MIYAKE 1, Yuriko YOSHINO1, Huimin LU1,Joo Kooi TAN 1,
Hyoungseop KIM1,Seiichi MURAKAMI 2, Takatoshi AOKI2,Yasushi HIRANO3,Shoji KIDO3
1 Kyushu Institute of Technology
2 University of Occupational and Environmental Health
3 Yamaguchi University
Recently, visual screening based on CT images become useful tools in the medical fields. However, due to thelarge number of images and the complexity of the image processing algorithms, image processing technique
is still required a high screening cost. To overcome this problem, some computer aided diagnosis (CAD)
algorithms are proposed until now. By the way, cancer is a leading cause of death Japan and worldwide.
Detection of cancer region in CT images is most important task to early detection. We have designed anddeveloped a framework combining machine learning based on DCNN and temporal subtraction techniques
based on non-rigid image registration algorithm. Our main classification method can be built into three main
steps; i) pre-processing for image segmentation, ii) image matching for registration, and iii) classification ofabnormal regions based on machine learning algorithms. We performed our proposed technique to 26 thoracic
MDCT sets and obtained true positive rates of 92.56 [%], false positive rates of 13.03 [/case] were obtained.

Key words : Computer Aided Diagnosis, Temporal Subtraction Technique, Deep Leaning, Alex Net

94

OP1-6

3D U-Net による 3 次元胸部 CT 像からのリンパ節検出小田 紘久 ∗1 , Kanwal K. Bhatia∗2 , Holger R. Roth∗3 ,小田 昌宏 ∗3 , 北坂 孝幸 ∗4 , 岩野 信吾 ∗5 , 本間 裕敏 ∗6 , 高畠 博嗣 ∗7 ,森 雅樹 ∗6 , 名取 博 ∗8 , Julia A. Schnabel∗2 , 森 健策 ∗9,3
要旨
3D U-Net に基づく胸部 CT からの縦隔リンパ節検出手法を提案する．深層学習は大量のデータセットを学習に必要とするため，学習データ準備の問題もあり，リンパ節検出においては未だ一般的ではない．3D
U-Net は最新の Fully Convolutional Network であり，学習データセットが少量の場合にも良好に動作する．
手動で作成されたリンパ節ラベルおよびいくつかの周辺組織領域を自動的に抽出し，それらを用いて 3DU-Net のトレーニングを行い，リンパ節検出に利用する．また自動抽出された周辺組織領域は，対象領域の制限にも利用する．動脈相胸部 CT 像 45 例による実験では，データセット中に存在するリンパ節 242 個のうち 92.6 ％ が検出され，誤検出は症例あたり平均 10.6 個であった．
キーワード: Computer-Aided Detection (CADe), Fully convolutional network, 機械学習

1. はじめに肺がんの死亡数はがんの中で第 1 位である．

CT volume

CT volumes

治療方針決定のため縦隔リンパ節の画像診断がGround-truth

行われるが，縦隔リンパ節は CT 像上で小さく

Segmentationof anatomies

不明瞭であり，自動検出手法が求められる．
塊状構造強調フィルタによるリンパ節検出手

Image法が複数提案されている [1, 2]．深層学習によLabelTraining of 3D U-net

る手法は少なく，一般に深層学習が多量の教師
データを必要とすることが一因と考えられる．

Training phase

深層学習手法のうち，3D U-Net [3] は Fully con-Target region
restriction
Image

Target region

Prediction using
3D U-net
Lymph node
regions

Testing phaseFig. 1 手法の流れ．事前に学習画像およびGround-truth を用いて 3D U-Net を学習し（学習フェーズ），入力画像からのリンパ節検出を行う（テストフェーズ）．

volutional network のひとつであり，学習データが少ない場合も良好に動作する．
本稿では 3D U-Net を用いた胸部 CT 像からのリンパ節検出手法を提案する．手動作成した手法

リンパ節や肺がん原発巣の領域のほか，気管支2.

や大動脈弓などの自動抽出結果を用いて学習を

1) 概要
提案手法は，胸部 CT 像 1 例においてリンパ行うことで，縦隔における画像特性を確実に学節を検出し，リンパ節領域を出力する．図 1 に習させる．

示すとおり，事前に胸部 CT 像（教師画像）および，手動で作成したリンパ節・肺がん原発巣の各領域（Ground-truth）を用いて 3D U-Net の学∗1 名古屋大学大学院情報科学研究科習を行う（学習フェーズ）．学習した 3D U-Net∗2 Division of Imaging Sciences andを用いて，入力画像のリンパ節検出を行う（テBiomedical Engineering, King’s College London∗3 名古屋大学大学院情報学研究科∗4 愛知工業大学情報科学部∗5 名古屋大学大学院医学系研究科∗6 札幌厚生病院∗7 札幌南三条病院∗8 恵和会西岡病院∗9 名古屋大学情報連携統括本部

ストフェーズ）．
両フェーズにおいて，画素サイズが 1.25 ×1.25 × 1.25[mm3 ] となるよう胸部 CT 像を変換する．提案手法の処理対象は，自動抽出された左右の肺に挟まれる領域 [2] とする．

95

2) 学習フェーズ
3D U-Net の学習には，教師画像および各ク
Input volume

ラスの領域が必要である．Ground-truth に含まれる (1) リンパ節，(2) 肺がん原発巣のほか，自動抽出 [1] された (3) 肺，(4) 気管支，(5) 大動
脈弓ならびに (6) 肺動脈の 6 クラスの領域を用いて学習する．

0

Probabilities from 3D U-net

3) テストフェーズ
入力画像を学習済みの 3D U-Net に入力し，各画素 x がそれぞれのクラスに属する確率（6クラス）を求める．リンパ節のクラスに属する

p(1) (x) が，しきい値 t 以上の画素の集合をリン

1

0

1

パ節領域とする．

3. 実験および考察
Results

TP

動脈層胸部 CT 像 45 例を用いた 5 分割交差検定により，これらに含まれる計 242 個の短径FP

TP
Lymph node

5mm 以上の縦隔リンパ節検出精度を評価する．

Lymph node

NVIDIA 社製 GPU (GeForce GTX TITAN X) を備えた DELL 社製ワークステーション Precision
T7400 において，Caﬀe による 3D U-Net の実(a) True positives(b) False positiveFig. 2 出力例．(a) 検出されたリンパ節．(b) 誤検出．

装 [3] を用いる. 事前学習には腹部臓器抽出用の利益相反 なし

モデル [4] を使用する．学習率の初期値は 0.001とし，100,000 回の反復終了時点で 0 となるよ

文 献
[1] Feuerstein M, Glocker B, Kitasaka T, et al: Mediastinal atlas creation from 3-D chest
computed tomography images: Application
to automated detection and station mappingof lymph nodes, Med. Imag. Anal., 16, 1, pp.
63–74, 2012.

う減少させる．

t = 0.5 のとき，計 242 個のリンパ節のうち92.6 % が検出され，症例あたり平均 10.6 個の誤検出が発生した．図 2(a) のように多くのリンパ節が検出できた．図 2(b) は，血管の造影に伴うアーチファクトのため生じた誤検出である．

[2] Oda H, Nimura Y, Oda M, et al : Intensity
targeted radial structure tensor analysis and its
application for automated mediastinal lymph
node detection from CT volumes, SPIE Med.
Imag. 2016, pp. 97850E–97850E, 2016.

4. まとめ本稿では 3D U-Net を用いたリンパ節検出手法を提案した．リンパ節検出率 92.6 % ，症例[3] Çiçek Ö, Abdulkadir A, Lienkamp S. S, et al: 3D U-net: learning dense volumetric segmentation from sparse annotation, MICCAI
2016, pp. 424–432, 2016.

あたり誤検出 10.6 個という高い精度を実現し，

3D U-Net の利用がリンパ節検出に有用である
ことを示した．

[4] Roth H. R, Oda H, Hayashi Y, etal :Hierarchical 3d fully convolu(26108006, 26560255, 25242047, 17H00867), thetional networks for multi-organ segmentaRoyal Society International Exchanges Award IE141556，
tion, arXiv:1704.06382, 2017. Trained model
is available at https://github.com/
JSPS Bilateral International Collaboration Award，holgerroth/3Dunet_abdomen_cascade.
ならびに the TOHETI award by the Guy’s and St.
Thomas’ Charity によった．
謝辞 本研究の一部は，MEXT/JSPS 科研費

96Lymph Node Detection fromChest CT Volumes Using 3D U-Net
Hirohisa Oda∗1 , Kanwal K. Bhatia∗2 , Holger R. Roth∗3 ,Masahiro Oda∗3 , Takayuki Kitasaka∗4 , Shingo Iwano∗5 ,Hirotoshi Homma∗6 , Hirotsugu Takabatake∗7 , Masaki Mori∗6 ,Hiroshi Natori∗8 , Julia A. Schnabel∗2 , Kensaku Mori∗9,3∗ 1 Graduate School of Information Science, Nagoya University∗ 2 Division of Imaging Sciences and Biomedical Engineering, King’s College London∗ 3 Graduate School of Informatics, Nagoya University∗ 4 School of Information Science, Aichi Institute of Technology∗ 5 Nagoya University Graduate School of Medicine ∗ 6 Sapporo-Kosei General Hospital∗ 7 Sapporo Minami-Sanjo Hospital ∗ 8 Keiwakai Nishioka Hospital∗ 9 Information & Communications, Nagoya University

Abstract
We propose a novel mediastinal lymph node detection method from chest CT volumes, which is based on 3D
U-Net. Deep learning techniques has not yet become common for lymph node detection. This is because theyrequire much training dataset, nevertheless it is not so easy to correct much amount. 3D U-Net is a novel fully
convolutional network and works accurately with little amount of training dataset. We train 3D U-Net using
lymph node labels manually annotated and several anatomies automatically segmented, and utilize it for lymph
node detection. We also use the labels of anatomies for restricting the target region. By using 45 early-phase
contrast enhanced chest CT volumes, we performed FROC analysis of lymph node detection performance. Among
242 lymph nodes in the dataset, 92.6 % of lymph nodes were detected, while 10.6 false positives per case were
produced in average.

Keywords: Computer-Aided Detection (CADe), Fully convolutional network, Deep learning97OP1-7

3D-DeepCNN を用いた CT 画像からの多臓器の自動抽出と性能評価
周

向栄*1

山田
原

一馬*1 飯盛
武史*1

藤田

広規*1

周

欣欣*2

宏志*1

要旨
本研究は，3 次元畳み込みニューラルネットワーク(3D-DeepCNN)に基づく深層学習のアプローチで，CT 画
像から広範囲・多種類の解剖学的構造の自動認識・抽出問題を解決することを目的とする．提案法を大量の CT 画像に適用し，従来法の性能と比較する．提案手法は人間の経験ではなく深層学習によって構成する．
複数の CT 画像と手動で決めた臓器の正解領域を教師信号として計算機に学習させて，臓器抽出に適する画像特徴と識別ルールを自動的に探索する．具体的には，3D-DeepCNN に基づいて画素単位で臓器・背景への分類を教師信号から学習し，未知の画像に適用する．提案手法を 17 臓器の自動抽出に適用した．学習とテストには，臓器ごとに，造影・非造影画像が混在した計算解剖学共通データベースの 240 症例を用いた．
その結果，3D-DeepCNN は従来法より，全体的に精度が上回る結果が示された．よって，提案法は CT 画像
から広範囲・多種類の解剖学的構造の自動認識・抽出問題の解決に寄与できると考える．

キーワード： 3D-DeepCNN，自動抽出，解剖学的構造，CAD

３次元 CT 画像から複数の臓器を抽出する

1． は じ め に
医療現場では大量の３次元医用画像を使用手法として，人間の経験から導出された確率

しており，計算機による画像の支援診断が期

アトラスや形状モデルなどの手法[1]が提案

待されている．画像支援診断システムの開発されたが，処理手法の汎用性，効率性，及びにおいて，複数の臓器から構成された人体の頑丈性を改善する余地が残っている．一方，

解剖学的構造の自動認識が必要不可欠であり，機械学習のアプローチである深層学習が上記

高性能な処理手法が必要とされる．

の難題解決に期待され，CT 画像における高い汎用性および高精度での臓器抽出が可能で――――――――――――――――――

あることが示された[2,3].

*1 岐阜大学大学院自然科学技術研究科

2D-DeepCNN に代表される深層学習の方法

知能理工学専攻知能情報学

では，画素数が多く占める臓器領域に対して〔〒501-1194 岐阜市柳戸 1-1〕

効果的であるが，血管や食道などの消化器官

E-mail: zxrgoo@gmail.com

に対して画像解像度の影響で学習効果が得ら*2 名古屋文理大学情報メディア学科

れない問題があった[2,3]．そのために，画像98

情報量を多く利用する 3D-DeepCNN の利用がきなく，抽出された臓器においても提案手法期待されている．

による結果の精度が良かった (一致度が平均

2． 目 的

的に 11.2％程度向上した)．処理手順の汎用性，

本研究では，様々な人体範囲を撮影した CT

頑丈性，計算速度の面においても，提案手法

画像から解剖学的構造（複数の臓器・組織・が従来法[1]より良い結果を示した．そして，

関心領域）を一括で自動認識・抽出できる手

提案法と２次元の DeepCNN [2,3]との結果を法の開発を目的とし，3D-DeepCNN による解比較した．消化器官と血管において，結果の剖構造の抽出性能を示す．

抽出精度が大幅に向上したことを確認した．

3． 方 法しかし，提案法では，臓器ごとに専用な

本 研 究 で 用 い る 3D-DeepCNN は 2D-

3D-DeepCNN を構築する必要があることに対DeepCNN の３次元拡張版である．ネットワー

し て ， 従 来 法 [2,3] は 全 臓 器 に 一 つ のクは計 9 層の畳み込み層と活性化関数から構

2D-DeepCNN で対応することを考えると，使成され，Down sampling path と Up sampling

用の利便性と計算の効率性では従来法[2,3]がpath によって，画素単位で原画像と結果画像有利であると言える．

に直接に連結する．学習は End-to-end の方式

6． ま と め

で臓器領域の抽出精度(Dice loss)を逆伝播す

本研究では，3D-DeepCNN を用いることにることによってネットワークのパラメータを

よって臓器領域の自動抽出の精度を高めるこ

順次に更新する．

とができた．17 種類の臓器領域に対する平均

4． 実 験 と 結 果

一致率が 79.9％であった．よって，本研究は実験は計算解剖学の研究プロジェクトの共CT 画像から広範囲・他種類の解剖学的構造

通データベース（様々な人体範囲を撮影したの自動認識・自動抽出の解決に寄与できるとCT 画像 240 例，画像サイズが 512×512×考える．

99-1141 (voxel) ， 解 像 度 が 0.625-1.148 ×
0.625-1.148×1.0 (mm)，155 例が造影撮影）を謝辞用いた． 218 例を用いて，DeepCNN を訓練

本研究の一部は，文部科学省科学研究費補し，その結果を残りの 22 例(全症例の 10%)

助金新学術領域研究(課題番号 26108005)及に適用した．抽出対象は肺（左右），心臓，大び文部科学省研究費補助金(基盤研究

動脈，食道，肝臓，胆嚢，胃，脾臓，腎臓（左C26330134)によって行われました．

右），大静脈，門脈・脾静脈・上腸間膜静脈，
膵臓，膀胱，前立腺，子宮，計 17 種類の領域

利益相反の有無である．自動抽出の結果と手入力した正解領なし

域の一致度を評価の基準とする．
学習した 3D-DeepCNN は全テスト症例（22文

献［1］T. Okada, et al.: Abdominal multi-organ

例の CT 画像）から 17 種類の臓器領域を正確に抽出した．全般に良好な抽出結果であり，

segmentation

手動で決めた正解領域との一致度（17 種類のconditional shape-location and unsupervised

臓器の平均値）は 79.8％であった．

intensity priors, Med. Image Anal., 26(1),5． 考 察fromCT

imagesusing

1-18, 2015.

提案手法を従来法[1-3]と性能を比較した．

［2］X．Zhou，et al.: First trial and evaluation

以上の実験と同じ画像症例を用いて，従来法

of anatomical structure segmentations in 3D

でモデルの訓練とテストを行った．その結果

CT images based only on deep learning,から，従来法[1] で 7 種類の臓器しか抽出でMedical Image and Information Sciences,33

99

Learning(3), 69-74, 2016．

inMedicalImage

Analysis(DLMIA) in MICCAI 2016, LNCS 10008,［3］X．Zhou，et al.: Three-dimensional CT

111-120, 2016.

image segmentation by combining 2D fully
convolutional network with 3D majority
voting, Proc. of Workshop on the 2nd Deep

Automatic multi-organ segmentations on CT images and its
performance evaluations by using 3D-Deep CNNs
Xiangrong ZHOU*1, Kazuma YAMADA*1, Hiroki ISAKARI*1, Xinin ZHOU*2, Takeshi HARA*1, and Hiroshi
FUJITA*1*1

Gifu University*2

Nagoya Bunri University

The purpose of this work was to use a 3D-deep learning approach to address the issue of automatic multi-organ
segmentations on CT images that cover a wide range of human body. The proposed method was applied to a numberof CT scans and compared the performance with previous works. Our method learned models (image features andclassification rules) from CT images with indicated anatomical structures instead of using institutive
human-experience. Actually, we trained a 3D-deepCNN and used trained result to do a voxel-wised back- andforeground classification for each organ-type. The proposed method was used to segment 17 types of organs on 240
CT scans. The results showed that our method had a better performance than previous works, and can be expected toaddress the issue of automatic multi-organ segmentations on CT images.

Key words: Multi-organ segmentations, 3D-DeepCNN, CT images

100OP1-8Torso organ segmentation in CT using
fine-tuned 3D fully convolutional networks

Holger ROTH *1，Ying YANG *2，Masahiro ODA *1，Hirohisa ODA *2，
Yuichiro HAYASHI *1，Natsuki SHIMIZU *2，Takayuki KITASAKA *3，
Michitaka FUJIWARA *4，Kazunari MISAWA *5，Kensaku MORI *6,1

*1 Graduate School of Informatics, Nagoya University*2 Graduate School of Information Science, Nagoya University*3 Faculty of Information Science, Aichi Institute of Technology*4 Nagoya University Graduate School of Medicine*5 Department of Gastroenterological Surgery, Aichi Cancer Center Hospital*6 Information & Communications, Nagoya University

Abstract
3D fully convolutional networks (FCN) allow dense predictions in volumetric images. FCNs avoid handcrafting
features or training organ-specific models, and features can be transferred across datasets. We trained a general model
on a large set of CT scans with the major organs labeled and then fine-tuned to different classification tasks. Separate
training, fine-tuning, and testing sets were used, including 331 CT scans with 7 abdominal labels for general training,a smaller set of only 20 CT scans but with substantially more labels (20 in total) for fine-tuning, and a completely
unseen set of 10 torso CT scans for testing. We achieve state-of-the-art performance across these datasets, illustrating
the generalizability and robustness of our models.
Keywords：deep learning, multi organ segmentation, computed tomography, fully convolutional networks

101

1. Introduction
Recent advances in 3D fully convolutional networks (FCN [1]) have made it feasible produce dense voxelwise predictions on full volumetric images. FCNs avoid the need for handcrafting features or the trainingof organ-specific models. A second advantage is the ability of deep models to transfer learned features
across dataset domains [2].

2. Methods
To this end, we trained a general FCN model employing the 3D U-Net architecture [3] on a large datasetof CT scans including some of major organ labels. This model can then be fine -tuned to other (smaller)
datasets aiming at more detailed classification tasks or different fiel d of views. In this work, we utilize
separate training, fine-tuning, and testing datasets. The general training set consists of 331 clinical CT
images with seven abdominal structures (artery, vein, liver, spleen, stomach, gallbladder, and pancreas)labeled. Our model and training approach are described in detail in [4]. Code and pre-trained model areavailable for download at [5].
We then fine-tune on a smaller dataset consisting only of 20 contrast enhanced CT images fromthe Visceral Challenge dataset [6], but with substantially more anatomical structures labeled in each image(20 in total). This fine-tuning process across different datasets is illustrated in Fig. 1 with some groundtruth label examples used for training. In fine-tuning, we use a 10 times smaller learning rate. We
furthermore test our models on a completely unseen data coll ection of 10 torso CT images with 8 labels,
including organs that were not labelled in the original abdominal dataset, e.g. the kidneys and lungs. A
probabilistic output prediction from our model is shown in Fig. 2.

Fig. 1: We fine-tune our model via transfer learning from 8 anatomical structures in the abdomen (a) to
20 anatomical structures in the whole torso (b). We show some typical ground truth labels that are used
for training on both datasets.

102

Fig. 2 Automated probability map for left kidney after transfer learning.
2. Results & Discussion
In testing, we deploy our fine-tuned model using a tiling approach as in [3]. An automated segmentation
result on the unseen test dataset by our fine-tuned model is shown in Fig. 3. Our fine-tuned approachprovides a Dice score of right lung, left lung, liver, gall bladder, spleen, right kidney, left kidney, andpancreas are 0.96, 0.97, 0.95, 0.77, 0.90, 0.90, 0.88, and 0.36, respectively (summarized in Table 1). The
relatively lower score for pancreas is due to several outl ier cases on this dataset. These outliers are likely
caused by variations of contrast enhancement across the datasets and the higher variability of the pancreas’
shape and intensity profile compared to other organs across different patients.

Fig. 3 Multi-organ segmentation result. Each color represents an organ region on the unseen test set.

103

Table 1 Dice scores for each segmented organ.
Case#

Right lungLeft Lung

Liver

Gall Bladder

SpleenRight Kidney

Left Kidney

Pancreas

1

0.97

0.97

0.95

0.71

0.87

0.91

0.90

0.05

2

0.93

0.95

0.94

0.62

0.93

0.88

0.78

0.66

3

0.93

0.94

0.95

0.81

0.92

0.93

0.90

0.07

4

0.98

0.98

0.94

0.74

0.95

0.94

0.92

0.56

5

0.97

0.97

0.91

0.77

0.90

0.75

0.80

0.26

6

0.98

0.98

0.96

0.80

0.90

0.94

0.92

0.54

7

0.97

0.97

0.96

0.83

0.94

0.95

0.94

0.24

8

0.97

0.97

0.95

0.83

0.94

0.91

0.89

0.52

9

0.98

0.98

0.97

0.75

0.75

0.94

0.91

0.01

10

0.97

0.97

0.96

0.77

0.93

0.90

0.90

0.39

Avg.

0.96

0.97

0.95

0.77

0.90

0.90

0.88

0.36

Std. Dev.

0.02

0.01

0.02

0.06

0.06

0.06

0.05

0.24

Min.
Max

0.93

0.94

0.91

0.62

0.75

0.75

0.78

0.01

0.98

0.98

0.97

0.83

0.95

0.95

0.94

0.66

3. Conclusion
Our approach and results illustrate the generalizability and robustness of our models across different
datasets. We have made our code and pre-trained models available for download at [5] in order to allow
further fine-tuning to different datasets. Fine-tuning can be useful when the amount of training examples
for some target organs are limited. In the future, prediction results from different models could be
combined in order to achieve the best overall performance.
Acknowledgement
This paper was supported by MEXT KAKENHI (26108006, 26560255, 25242047, 17H00867, 15H01116)
and JPSP International Bilateral Collaboration Grant.
There is no conflict of interest.
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104

on

MedicalOP2-1

Ver. 2.1（2017.3.21 改訂）

Oculus Rift を用いた仮想操作における頭部位置を考慮した
視点変更のもたらす操作性への影響の基礎的検討
西田

佳司*1

篠原 寿広*1

中迫 昇*1

小倉 光博*2

我々は，脳血管疾患診断支援として，これまでに HMD を用いて，観察者の頭部位置を考慮することにより，あたかも目の前に血管があるかのように血管を観察でき，血管同士の重なりによる死角を無くすために血管を仮想的に操作できるシステムの開発を行っている．これまで，視点変更効果の操作性への影響を検証してきた．しかし，安価な Web カメラとマーカを用いて頭部位置推定を行ったためマーカ認識による遅延やマーカの誤検出等も操作性へ影響を与えていた可能性がある．本研究では，より高速に精度よく頭部位置を推定可能な Oculus Rift を用いることで，さらに視点変更効果の操作性への影響を検証する．実際に 20 代男女 8 人の被験者を対象に，頭部位置推定による視点変更とマウスによる視点変更をそれぞれ実装
した本システムを用いた簡単な作業に要する時間を計測することにより，視点変更が操作性にもたらす影
響をこれまでに得られた結果と比較しながら検討する．
キーワード：血管仮想操作，診断支援，頭部位置，3 次元ポインティングデバイス，マウス操作

1．はじめに次元的に体内の医療用画像を得ることができ

日本人の代表的な死因として「脳血管疾患」

るようになったため，病変部の早期発見が可がある．現代の日本における脳血管疾患の死能となった．しかし，病変部の特定は医師達

亡率は男性が 4 位，女性が 3 位と非常に高いの手作業によって行われている．脳血管の構[1]．また，死亡にいたらなくても，手足のま造は複雑であるため，3 次元で可視化する際

ひや言語障害，意識障害，運動障害などの後に血管同士の重なりにより，死角が生じ，病遺症が残ることが多いため，早期の発見が重変部の見落としが発生する恐れがある．本研要である．現在，医療技術，画像処理技術の究では，上記の背景をもとに，脳血管疾患診発 展 に よ り CT(Computed Tomography) や断の際に病変部の見落としを減らすため，仮MRI(Magnetic Resonance Imaging) を用いて 3

想 3 次元空間上に脳血管を表示し，観察者の頭部位置を考慮して， HMD(Head――――――――――――――――――

Display) を用いることで，直感的に仮想空間*1 近畿大学大学院生物理工学研究科生

内に表示された血管を観察し，3 次元ポイン体システム工学専攻〔〒649-6493

ティングデバイスによって，血管同士の重な和歌山県紀の川市西三谷

りによる死角を無くすために血管を操作でき

930〕

るような血管仮想操作システムの構築を行っ

e-mail: 1633730002y@waka.kindai.ac.jp*2 和歌山県立医科大学

Mountedてきた[2]が仮想操作システムの性能評価を

脳神経外科

充分に検討していなかった．そこで，操作性〔〒641-8509 和歌山県和歌山市紀三井の検討を行うべく，これまで立体視による視寺 811 番地 1〕

覚効果の検証，頭部位置を考慮した視点変更

投稿受付：2003 年 1 月 31 日

105

図 1 本研究で使用する位置・姿勢認識のためのマーカ
図 3 システム構成

2．これまで開発してきた血管仮想操作シ
ステム[3]
2.1．システム構成
本研究では，これまで図 1 に示すような立方体の視点用マーカとモデル操作用マーカを使用してきた．視点用マーカは図 2 のように
HMD に取り付けられ，観察者の頭部位置を反映して視点変更を行い，モデル操作用マー
カは仮想空間における血管モデルを操作する

図 2 マーカを装着した HMD

ポインタの位置・姿勢を求めるために用いら方法の視覚効果の検証， 頭部位置を考慮した

れ，本マーカにスティックを取り付け 3 次元

視点変更方法とマウスを用いた視点変更方法

ポインティングデバイスとなる．図 3 に示すの視覚効果の検証を行ってきた．しかし， 頭

ように，部屋の上部に取り付けた Web カメラ

部位置を考慮した視点変更方法に関して，頭に よ り 取 得 した カメ ラ 画 像 か ら ，部位置を計測する際，安価な Web カメラとマ

ARToolKit[4]を用いてこれらのマーカを検出

ーカにより頭部位置推定を行ったため，画像

し，マーカ・カメラ間の座標変換行列を取得

処理時の遅延や誤差が操作性の検証結果に影する．得られた座標変換行列から各マーカの響を与えていた可能性がある．そこで，本研

カメラ座標系における 3 次元位置と姿勢を

究では，頭部位置を考慮した視点変更方法に推定する．操作用マーカの位置と姿勢の情報

よる操作性への影響の有無を詳細に調べるたをもとに血管モデルを変形する．視点用マー

めに，これまでの血管仮想操作システムではカの位置，姿勢から見た血管モデルに基づく

なく，位置や姿勢センサーが搭載された高性血管および血管操作用ポインタは OpenGL[5]能な HMD である Oculus Rift[6]及び Oculus

を用いて仮想空間内に表示する．

Rift 専用の 3 次元ポインティングデバイスである Oculus Touch[6]を用いて新たに仮想血管

2.2. 視点変更のもたらす操作性への影響

操作システムを構築し，頭部位置を考慮した

上記システムにおいて，上記の頭部位置を視点変更方法とマウスを用いた視点変更方法

考慮した視点変更に加えて従来から用いられがもたらす操作性への影響を比較・検討する．

るマウスを用いた視点変更を実装した．マウスを用いて視点を回転させる方法は，マウス

106

図 5 Oculus Rift

図 6 Oculus Touch

図 4 仮想空間中に表示された

べるために，頭部位置・姿勢を計測するため10 個の球体(視差画像)のセンサーが搭載された高性能な HMD であの右ボタンをクリックした後，マウスを上下る Oculus Rift を用いて再度検証を行う．

左右に移動させることにより視点を回転させることができる．具体的には，マウスの右ボ

3.1. Oculus

タンをクリックした位置を初期位置として記

3.1.1. Oculus Rift[6]

録し，常時，座標を取得することで x と y のOculus Rift とは，Oculus 社が開発・販売し移動量が求められる．移動量を角度に変換し，ているバーチャルリアリティ向けのヘッドマ回転行列の角度として使用することでマウス

ウントディスプレイである．Oculus Rift は広を動かした分だけ，視点の回転を行える．ま視野角，頭の動きに表示が追従するヘッドト

た，ズームの操作方法は，マウスホイールをラッキングといった特徴を持つバーチャルリ

使用する．すなわち，回転が起こるたびに設アリティ (VR) に特化した HMD と，VR 映

定した移動量分だけズームを行う．

像を計算・出力する PC（ソフトウェア）を組

先行研究において上記の頭部位置を考慮しみ合わせたシステムである．立体映像の仕組

た視点変更と，マウスを用いた視点変更，さみとしては独立した映像をそれぞれ左右の眼らに両視点変更を組み合わせた視点変更の 3で視聴する「サイドバイサイド」方式を採用

種類の視点変更方法について，図 4 に示すよしている．最大の特徴として HMD 内の表示

うに，仮想空間中にランダムに配置された 10部に魚眼レンズを設置し PC 側での逆補正を

個の球体を 3 次元ポインティングデバイスに組み合わせることで，没入感の精度を向上さ

より触れることで消す作業に要する時間を計せている．

測することにより，各視点変更方法を t 検定
で比較した結果，有意差は確認できなかった

3.1.2. Oculus Touch[6](p>0.01)．

Oculus Touch は，Oculus Rift 専用の標準コ
ントローラとして開発された入力機器である．

3. Oculus Rift を用いて作成した血管仮想

左右にそれぞれ片手用のコントローラを持つ操作システムデザインで，VR 空間内での手の動きを表現

頭部位置を考慮した視点変更方法とマウスすることができる．トラッキングはヘッドセを用いた視点変更方法の視覚効果の検証結果

ットと同様である．Oculus Touch と Oculus Riftに関して，安価な Web カメラとマーカによりを組み合わせることにより仮想空間を観察し頭部位置推定を行ったため，画像処理時の遅ながら，操作することが可能となる．

延や誤差が検証結果に影響を与えた可能性がある．そこで，頭部位置を考慮した視点変更

3.2. システム構成

方法による操作性への影響の有無を詳細に調本研究では，図 5 に示す Oculus Rift と図 6

107

図 7 仮想空間中に表示された
10 個の球体(Unity により作成)
図 9 作業に要した時間から求めた平均と標準偏差((a): マウスを用いた視点変更による操作時間の平均と標準偏差，(b):頭部位置推定を用いた視点変
更による操作時間の平均と標準偏差)法の操作性への影響の検証を行う．
20 代男女 8 名の被験者に図 7 に示すような仮想空間内にランダムに配置された 10 個の球体に 3 次元ポインティングデバイスである
Oculus Touch を用いて触れることで全ての球図 8 作業に要した時間のグラフ(赤線:マウスを用

体を消去するまでにかかる時間を上記 2 種類

いた視点変更による操作時間，黒線:頭部位置推定の視点変更方法を用いて計測を行った．初めを用いた視点変更による操作時間)に，被験者は操作に慣れるため，各視点変更
方法を 1 回ずつ練習してから計測を行った．

に示す Oculus Touch を使用する．

その際，慣れの影響を考慮し，使用する視点

システムの構成は，ユーザの頭部に装着し変更方法の順番を交互に入れ替えている．そた Oculus Rift から姿勢情報と位置情報を取得の後，計測したデータに対して t 検定を行う

する．取得した位置情報と姿勢情報はことで，2 つの視点変更方法による操作性にUnity[7]の仮想空間内の仮想カメラへと与え有意差が存在するかの確認を行った．

られ，頭部を動かすことにより直感的な視点変更が可能となっている．また，Oculus Touch

4.2. 実験結果

も，位置情報と姿勢情報を取得し，仮想空間

図 8 にマウスを用いた視点変更・頭部位置

内に配置してある操作用ポインタに割り当てを考慮した視点変更での操作に掛かった時間

ることで仮想操作を行う．

を示す．図 9 に図 8 から求めた平均と標準偏差を示す．図 9 から，平均と標準偏差が小さい視点変更方法は頭部位置を考慮した視点変

4.仮想操作システムを用いて，視点変更方法による操作性への影響の検証実験

更方法であることが確認できる．頭部位置推

4.1. 実験概要

定を用いた視点変更での操作に掛かった時間

本実験では，3 節で述べたシステムを用いをマウスを用いた視点変更での操作に掛かって，2 節で述べた視点変更による視覚効果のた時間と比較した結果，有意 差が存在する

検証と同じ方法により，マウスを用いた視点(p<0.01)．操作に掛かった平均時間と標準偏差変更方法と，頭部位置を考慮した視点変更方が小さかった頭部位置を考慮した視点変更を

108

組み込んだ方が操作性が良いことが示唆され

文

た．

［1］

献

厚生労働省, 平成 26 年人口動態の年間推移:http://www.mhlw.go.jp/tou

まとめ

kei/saikin/hw/jinkou/suikei16/dl/2016sui

本研究は，位置情報や姿勢情報を取得でき

kei.pdf (2016 年 10 月にアクセス)る高性能な HMD である Oculus Rift，3 次元ポ［2］

篠原 寿広，池崎 健太，中山 雅人

インティングデバイスとして Oculus Rift 専用

他:脳血管疾患診断支援のためのヘッである Oculus Touch を使用して仮想操作シス

ドマウントディスプレイによる操作

テムの構築を行った．視点変更のもたらす操者頭部位置を考慮した 3 次元画像可作性への影響を検証するため，Oculus Touch

視化システムの検討，第 31 回日本医を用いて仮想空間に表示した 10 個の球体に用画像工学会予稿集，PP1-1：2013［3］

触れて消去するまでに要する時間を頭部位置

西田 佳司，篠原 寿広，中迫 昇他:を考慮した視点変更とマウス操作を用いた視血管仮想操作における頭部位置を考点変更の 2 種類の視点変更方法について計測

慮した視点変更のもたらす操作性へした．その結果，これまでマーカとカメラにの影響の基礎的検討，電子情報通信学より頭部位置・姿勢推定を行った視点変更と会，信学技報 MI2016-103: pp117-120,

異なり，これらの視点変更方法に有意差が存

2017
［4］

在することがわかった(p<0.01)．したがって，

橋本 直:3D キャラクターが現実世

操作時間の平均と標準偏差が小さかった頭部

界に誕生! ARToolKit 拡張現実感プロ

位置を考慮した視点変更方法を組み込んだ方

グラミング入門，株式会社アスキー・が良いことが示唆された．

メディアワークス，東京，2010，pp.
62-84
［5］

OpenGL-OfficialSite:https://www.op
engl.org/.html(2016 年 4 月にアクセス)

利益相反の有無
利益相反は無し．

［6］

OculusRift:https://ja.wikipedia.org/wiki/Oculus_Rift.thml(2017 年 3 月にアクセス)［7］

Unity-GameEngin:http://japan.uni
ty3d.com/.html(2017 年 3 月にアクセス)

109

Basic Examination of Influence on Operability effected by Viewpoint
Change Considering Head Position in Virtual Operation using Oculus
Rift
Yoshiji NISHIDA*1, Toshihiro SHINOHARA*1, Noboru NAKASAKO*1, Mituhiro OGURA*2*1 Kindai University*2 Wakayama Medical University

For a diagnosis support of cerebrovascular diseases, we have developed a system in which a user can observe bloodvessels as if they exist in front by considering the head position of the user using a head-mounted display (HMD) andoperate the blood vessels virtually to eliminate blind spots due to overlapping of the blood vessels. The influence on
operability of a viewpoint change effect by using the HMD was examined using the system. However, time delay andfalse detection of a marker for the marker recognition might affect the operability because the marker recognition was
performed using a cheap web camera and handmade markers. Therefore, in this study, the influence is re-examined by
improving the system using Oculus Rift which can fast and accurately estimate a head position. The influences on
operability of the viewpoint change effect by two kinds of the viewpoint changes, which are performed using Oculus
Rift and a computer mouse, are examined by measuring time to need for an easy task using this system for eightmales and females in their early twenties, comparing the results with ones in a previous study.

Key words: Vascular virtual movement, Computeraided diagnosis, Head position, Three-dimensional pointing device,
Mouse change110OP2-2

肝胆膵領域における外科手術のためのタブレット PC 型ナビ
ゲーションシステム
服部

麻木*1

安田

淳吾*2

岡本

友好*2

藤原

佑樹*2

二川

康郎*2

恩田

真二*3

矢永

勝彦*3

鈴木

直樹*1

要旨
われわれは肝胆膵領域の開腹手術におけるナビゲーションシステムの開発と臨床応用を行なっており，過去の本大会でも報告を行なってきた．これまでのシステムは，立体硬性鏡で術野を撮影し，その術野画像
上に術前の X 線 CT データから三次元再構築した臓器モデルを重畳表示し，術者に立体画像としてナビゲーション画像を呈示するシステムであった．本システムは術野の内部構造の理解には有用であったが，実際の術野とナビゲーション画像が表示されたモニタの間で視線を往復させる必要があり，実際の術野における内部構造のオリエンテーションの理解は直感的とはいえなかった．そこでわれわれはタブレット型 PC
を用い，PC の背面カメラで術野を撮影して PC のモニタ上にナビゲーション画像を表示するシステムの開発を行なった．タブレット型 PC のタッチパネルを用いた機能等も開発するなどして臨床応用を行なったので報告する．
キーワード：術中ナビゲーション，肝胆膵領域外科手術，タブレット型 PC

1． は じ め に

ステムでは実際の術野とナビゲーション画像

われわれは，開腹下の肝胆膵領域を対象とが表示されるモニタが離れているために視線した外科手術において，術中の術野画像上にを移動させる必要があり，ナビゲーション画

術前の X 線 CT データから三次元再構築した像を見ながら肝臓などの臓器上にマーキング

腫瘍や血管などの臓器モデルや術前に計画しするといった作業を行なうには慣れが必要でた切除ラインを重畳表示するナビゲーション

あった．そこでわれわれは術野撮影用のカメシステムの開発と臨床応用を行なってきた．

ラとナビゲーション画像表示用モニタを一体

過去の本大会でも報告したように，これまで化できるタブレット型 PC を用いたシステムのシステムは立体硬性鏡を用いて術野を撮影の開発を開始した．開発したシステムを用いし，その術野画像上に臓器モデルを重畳し，臨床応用を行なったので報告する．

手術台横の立体液晶モニタ上にナビゲーショ
2． 方 法

ン画像を表示するシステムであった．このシ開発にあたっては，これまでの立体硬性鏡――――――――――――――――――

型のシステムとハードウェアの構成，および*1 東京慈恵会医科大学高次元医用画像工ソフトウェアをできるだけ共用できるように学研究所した．ただし，これまでのシステムで術者が〔〒201-8601 狛江市和泉本町 4-11-1〕

システムに対して行なう操作（ナビゲーショ

e-mail: hat@jikei.ac.jp

ン画像の保存，重畳する臓器モデルの選択な*2 東京慈恵会医科大学附属第三病院外科

ど）はフットスイッチを用いていたが，本シ*3 東京慈恵会医科大学消化器外科

111

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112

OP2-3

Kinect-Based Gesture Recognition for
Touchless Visualization of Medical Images
Jia-Qing Liu1, Ryoma Fujii1, Tomoko Tateyama2,
Yutaro Iwamoto1, Yen-Wei Chen1
Abstract
This paper proposes a novel touchless visualization system for Computer aided surgery, which can control
and manipulate computer anatomy model without contact through the use of Kinect-based gesturerecognition technology. Real-time visualization is important in surgery, particularly during procedures.
But traditional input devices are reliant physical contact, which are ill-suited for non-sterile condition.
The depth and skeleton information from Kinect are effectively utilized to produce markerless hand
extraction. Based on this representation, a Histogram of Oriented Gradients (HOG) feature extraction andPrincipal Component Analysis(PCA), are used to recognize hand gestures. We develop a new system,
which can visualize 3D medical image with L form screen and 9 kinds of simple touchless single-handed
interactions. Experiments show that the proposed system is able to achieve high accuracy.
Keywords Computer aided surgery(CAS), Kinect, HOG, PCA, Medical image visualization
1. Introduction
With the development of medical imaging technology such as MR and CT, higher resolution and 3D medical image
nowadays are become possible for assistance of diagnostics and surgery. Real-time imaging review is important inradiology, particularly during procedures, but in traditional ways the surgeon usually needs to use some physicalcontact devices such as mouse, keyboard or touch panel, which are ill-suited for non-sterile condition. So
development of a touchless visualization system is an issue for supporting surgery. In 2014, Microsoft released a
low-cost RGB-D camera, called Kinect. The Kinect brings a new generation of motion tracking with far greater
accuracy and response time which is considered as an ideal solution for touchless interactions. Several touch-lessinteraction systems have been proposed for visualization of medical images in surgery operation room [1,3]. However,these systems still have some limitations: need two hands for interaction [1] or can only visualize 2D medical images[2]. In our previous work [4], we developed a touchless visualization system using Kinect for assisting hepatic surgery,which can visualize 3D medical images with single-hand interactions. In this paper, we present an improved versionof our previous work. In our new version, a robust and accurate Kinect-based gesture recognition system has beenrealized. We also performed a user study questionnaire to evaluate our system quantitatively.

*1 Graduate School of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University Shiga Japane-mail: gr0302kv@ed.ritsumei.ac.jp*2 Department of Information Systems and Management, Hiroshima Institute of Technology Hiroshima Japan

113

2. Hand gesture recognition
Our proposed system is composed of two modules: visualization module and interaction module. In thevisualization module, based on Omega Space and Visualization Tool Kit(VTK ver.7.1.0) 3D surface rendering of the
anatomic models are used. In the interaction module, we designed 9 gestures to control the visualization mode. We
use Kinect to obtain single frame of depth image and recognize the gesture to control the visualization mode. Fig.1
summarized the major steps in the proposed system.
We utilize the depth information and skeleton tracking provided by Kinect to generate the depth image of hand. The
Histogram of Oriented Gradients [5] are extracted from the acquired depth image of the hand. These features will be
used then for gesture recognition. At first, edge gradients and orientations are calculated at each pixel in this handregion. Then hand region is divided into small spatial areas called "cells". The size of the cell is 10 10. A block (33 cells) normalization is performed by moving one cell to the entire hand region.
In this paper, the training database, which contains 27000 images of depth hand gestures, is built by ourselves. The
total number of features become 5184 when the HOG features extracted from all locations on the gird. The features
are too large for real-time application. We utilize Principal Components Analysis to reduce the dimensionality of thefeature vectors. We sort eigenvalues in descending order to find the optimal subset. Since the cumulative Proportion
rate reaches 90% when adding the 142 eigenvalues, we compressed features to 142 dimensions. To classify the HOG
features after PCA, we trained a multi-class SVM classifier [6] using LIBSVM [7] . Since HOG features are highdimensional, we used an RBF kernel to transform input data to the high dimensional feature space. We used tools of
LIBSVM to calculate the two parameters and set them manually which C is valued 1.0 and γ is valued 0.03125.
3. Results and users evaluation
A test dataset is collected from 10 persons in advance, each person has 50 pieces of depth images of different handshapes. Table 1 shows unreal time recognition results and average accuracy rates.
After using our system, a total of 15 participants completed a subjective user satisfaction questionnaire as shown in
Table 2. It can be seen that most of operations are satisfying, but some operations such as switch display still need to
be improved.
Table.1 Unreal time recognition results

Fig. 1. Diagram of our proposed system

114

Table. 2 Questionnaire results

4. Conclusion
We develop a touchless visualization system for medical volume. By using our system, surgeons can operate andcheck the information of patient body without touching devices. The system can visualize the liver and its vessel
structure together and the visualization is controlled by single-handed interactions.
Acknowledgement
This work is supported in part by the Grant-in Aid for Scientific Research from the Japanese Ministry for Education,
Science, Culture and Sports (MEXT) under the Grant Nos. 15K16031, 25461839, 15H01130 and 24103710; in part by the
MEXT Support Program for the Strategic Research Foundation at Private Universities, Grand No.S1311039 (2013-2017),
and in part by the R-GIRO Research Fund from Ritsumeikan University.
Conflict of interest
In this work, the authors have no conflict of interest to declare.
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115

OP2-4

多視点腹腔内映像からの最適画像選択による形状復元精度改善鈴木敏之*1

中口 俊哉*2

林 秀樹*2Afifi

Ahmed*3

要旨
腹腔鏡下手術において低侵襲性を維持したまま新たに複数視点の腹腔内映像を取得できるカメラ付きトロ
カールが提案されている．本研究はカメラ付きトロカールを活用した腹腔内臓器の 3 次元形状復元を目指す．初期検討として豚の腹腔内映像から Structure from Motion(SfM)を用いた形状復元を行った結果，奥行方向に大きな誤差が生じた．この復元誤差を抑制するために連続した画像シーケンスから形状復元に対して適切な画像を選択する 手法を検討した．選択の基準として 2 画像間の SfM によって算出されるカメラの視差角と再投影誤差から定量的な指標を作成した．複数の腹腔内映像データセットを用いて形状復元精度評価を行った結果，すべてのデータセットで誤差改善が確認された．
キーワード：腹腔鏡下手術，形状復元，カメラ姿勢推定，画像選択

1．はじめに現代医療では，痛みの低減と早期回復を促し，患者の QOL の維持・向上に繋がることから，診断・治療の低侵襲化が進んでいる．代
表的な手術法の一つとして腹腔鏡下手術が挙げられる(図 1)．腹腔鏡下手術は，手術創および術後の痛みが小さく，早期退院・社会復帰者の負担が少ない利点がある．しかしながら

図 1 腹腔鏡下手術
まま，術野を拡大するためにカメラ付きトロカ

術野が狭く，腹腔内構造の把握が困難など術ールと呼ばれる新たな医療機器を提案した[1]．

者にとって難易度が高いという欠点がある．

図 2 に示すカメラ付きトロカールは，このトロが可能であるなど従来の開腹手術に比べて患そこで大久保らはこの問題を解決するため腹カールの先端に格納・展開の機構を有する小型腔鏡下手術の利点である低侵襲性を維持した

カメラを取り付けたもので，トロカールとしての機能を維持したまま腹腔鏡とは異なる視点――――――――――――――――――の映像を取得することができる．この機器によ*1 千葉大学大学院工学研究科人工シスり，腹腔鏡下手術の利点である低侵襲性を維持

テム科学専攻メディカルシステムコース〔〒263-8522 千葉市稲毛区弥生町 1-33〕
e-mail: acka2347@chiba-u.jp*2 千葉大学フロンティア医工学センター*3 Faculty of Computers and Information,(a) 格納した状態(b) 展開した状態
図 2 カメラ付きトロカール

Menoufia University, Menoufia, Egypt

116

したまま，複数視点の腹腔内映像を得ることが2．初期実験

可能となり，術野の拡大が期待できる．我々はまず腹腔内形状復元の誤差を調査するため

このカメラ付きトロカール から得られる複数

初期実験として豚の腹腔内映像を用いた形状

視点映像を利用した画像処理応用を行ってい復元を行った．腹腔内の撮影には腹腔鏡 Stryker

る．代表例として高田らは，多視点の映像に対1188 HD を使用し，図 3 のような環境で撮影ししてモザイキングを行い，開腹手術のような広た．復元に使用した画像枚数は 50 枚，解像度はい視野のパノラマ映像を取得することで腹腔

1280×720 である．復元結果を図 5 に示す．復元

鏡下手術を支援する研究[2]を行っている．

結果は SfM から得られたカメラ位置姿勢に基

そこで本研究では カメラ付きトロカールをづき Multi-view stereo 法[6]によって密な点群に用いた画像処理応用として腹腔内 3 次元形状復変換している．また腹腔鏡は事前に Zhang の手元に着目した．臓器形状の利用例として先行研法[7] によりキャリブレーションを行い，内部究において森田らは腹腔鏡下手術ナビゲーシ

パラメータを取得している．

ョンシステムのレジストレーションにおいて

図 4 (a)に示されるように臓器の表面形状自ステレオ内視鏡から復元した臓器形状を用い体は復元されているが，図 4(b)のように側面方ることでレジストレーション誤差を抑制した

向からの結果から奥行方向に大きな誤差が生[3]．しかしながらステレオ内視鏡から得られた

じていることが確認された．この誤差は使用し

画像はベースラインが短く，奥行き方向に復元た画像シーケンス内に平行移動や視差角が僅誤差が生じやすい．そこでカメラ付きトロカー

かなカメラ位置間で撮影され，類似した画像がルを用いることで十分なベースラインがある

含まれていたためと考えられる．そこで本研究画像が得られ，より形状復元に適していると考ではこれらの画像を自動的に削除し，適切な画えられる．また形状復元の先行研究として は像を選択するアルゴリズムを提案する．

Structure from Motion(SfM)[4]がある．この手法
では画像から得られる特徴点をもとに 撮影したシーンの形状とカメラの位置を同時に推定することができる．一般的に SfM に使用する画像は平行移動を含む視差角 15~20°のカメラ位置関係で撮影されていることが望ましいとされており，適切な環境下でない画像は形状復元に大きな誤差を引き起こすとされている[5]．しかしながらカメラ付きトロカールはピポッド
運動の制約があり，常に理想的な配置であると

図 3 撮影環境と取得画像は限らない．そこで本研究では，連続した画像
シーケンスから形状復元に対して 適切な画像を選択する手法を検討する．選択の基準として
2 画像間の SfM によって得られるカメラ姿勢と復元された 3 次元点により算出されるカメラの視差角と再投影誤差から定量的な指標を作成し，この指標を形状復元に対する貢献度として画像選択を行う．また提案した手法を複数の腹腔内画像のデータセットを用いて精度評価を(a) 上面方向

行う．

117

1
(2)
𝜀
𝐸𝑖𝑗 は画像 i,j 間の再投影誤差を用いた指標であ𝐸𝑖𝑗 =り，𝜀は 2 画像の再投影誤差の平均値を表している．
これら 2 つの指標𝐴𝑖𝑗 と𝐸𝑖𝑗 から 2 画像間の形状復元に対する貢献度を式(3)のように定義する．

(b) 側面方向
図 4 復元結果

𝑓𝑖𝑗 = 𝐴𝑖𝑗 × 𝐸𝑖𝑗

3．提案手法(3)

𝑓𝑖𝑗 は 2 画像間の形状復元に対する相対貢献度で本研究では，形状復元に適した画像を選択すあり，この値が大きいほど形状復元に貢献してるために 2 画像間の SfM から推定される画像

いる画像の組み合わせであることを示してい間の視差角および再投影誤差からそれぞれ指る．この 2 画像間の相対貢献度を使用する画像

標を定義し，それらの指標を形状復元に対する

全通りを算出した後，画像個々の貢献度を算出

貢献度として画像選択を行う．処理の流れを図する．

5 に示す．

ある画像 i が含まれている相対貢献度は
𝑓𝑖1 , 𝑓𝑖2 , …⁡, 𝑓𝑖𝑛 となる．ここから最大値の上位β個の相対貢献度を選択し，選択された貢献度の平均値を画像 i の貢献度𝐹𝑖 と定義する．これは，少数の画像間のみでシーンを効果的に復元している画像は得られた相対貢献度の全ての平均値を算出すると貢献度 F が著しく低下するた
め，小さな相対貢献度を反映させないために上位の値のみの平均値を算出する．全ての画像の貢献度を算出した後，貢献度に基づき画像選択

図 5 提案手法の流れ
3.1．貢献度の定義

を行う．
3.2. 画像選択

視差角を用いた指標を式(1)に示す．

各画像の貢献度は他の画像の相対貢献度か2(𝑥 − 20))2𝜎𝑥2(1)5⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡𝑖𝑓⁡𝑥 < 20
𝜎𝑥 = {
15⁡⁡⁡⁡⁡⁡𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑤𝑖𝑠𝑒
𝐴𝑖𝑗 は 2 枚の画像 i と画像 j 間の視差角を用いた

ら算出されるため，この関連性に基づいて以下

𝐴𝑖𝑗 = exp⁡(−のようなステップで画像選択を行う．
1． 画像 i を含んでいる全ての相対貢献度
𝑓𝑖1 , 𝑓𝑖2 , …⁡, 𝑓𝑖𝑛 を削除指標であり，𝑥は 2 画像間の視差角を表している．視差角𝑥は 2 画像間の SfM によって得られ

2． 他の画像の貢献度𝐹 ′ を再計算

るそれぞれのカメラの回転行列から光軸ベク

3． 再計算した貢献度𝐹 ′ と初期の貢献度 F

トルを算出し，2 つのベクトルの内積から取得′

を比 𝐹 ⁄𝐹 を算出する．得られた視差角を 20°にピークを持つガ

4． 全画像のα%おいて比が閾値δ以上の場合，ウシアン関数に適用している.また 𝜎𝑥 は視差角

画像 i をシーケンス内から削除

より小さい場合に指標の値が減少するように

5． 1~4 のステップを全画像に対して適用

20°を境界に変化させている．
次に再投影誤差を用いた指標を式(2)に示す．

118

この手法では，ある画像が削除された時，他のて述べる．また提案手法のパラメータは腹腔内画像の貢献度が低下した場合，削除された画像

画像のデータセットを用いて事前実験をし，決が他の画像の貢献度に影響を与えたとし，形状定した．その結果β = 8, α = 20, δ = 0.97となっ復元に重要な画像として選択する．

た．

全画像 n 枚とし，まずステップ 1 としてある

4.1

復元誤差改善評価

画像 i を含んだ全ての相対貢献度𝑓𝑖1 , 𝑓𝑖2 , …⁡, 𝑓𝑖𝑛 を提案手法による形状復元の誤差改善を評価削除する．削除した後ステップ 2 では残った他するため再投影誤差を指標として画像選択をの画像全ての貢献度を再計算する．ステップ 3

行わない従来手法と比較した．評価には腹腔鏡

では再計算した貢献度と初期の貢献度の比を

Stryker 1188 HD で撮影した豚の腹腔内画像を使全ての画像において算出する．この比が小さい

用し，30～70 枚の 5 つのデータセットを作成しほど他の画像の貢献度に影響を与えたとする．

た．また初期実験と同様に腹腔鏡は事前にステップ 4 において全画像のα%の比が閾値δ以

Zhang の手法によりキャリブレーションをして上の場合，画像 i が他の画像の貢献度に影響がいる．

無いとし，シーケンス内から削除される．1~4 のステップを全画像に対して適用し，最終的にシーケンスに残った画像が形状復元に用いる画像として選択される．また貢献度の低い画像か
ら順にこの画像選択の処理を行う．この処理により自身の貢献度は小さいが他の画像の貢献
度に大きく影響する画像を 選択することができる．画像選択処理の流れを図 6 に示す．

図 7 誤差改善結果
実験結果を図 7 に示す．図 7 は画像選択前後の再投影誤差を示しており，縦軸は再投影誤差，
横軸はデータセット番号である．また除去された画像の一例を図 8 に示す．図 8(a)は撮影されたカメラ位置が類似している画像，図 8(b)はモーションブラーが発生した画像であり，これらの画像が選択的に除去されていることが確認できた．また再投影誤差についても全てのデー
タセットにおいて誤差改善が確認できた．特に画像選択をしていない従来手法で誤差が大きかったものについては高い誤差改善が見られた．平均 38.6%，最大 70.6%，最小 11.7%の誤差改善率となった．図 9 に示す復元結果の一例か

図 6 画像選択処理の流れ
4. 評価実験らも初期実験の復元結果である図 4 と比較して画像選択による奥行方向の復元精度の向上が4.1 では本研究で提案した画像選択手法による復元誤差改善評価，4.2 ではカメラ付きトロ示唆された．

カールを用いた形状復元の実現可能性につい4.2 カメラ付きトロカールを用いた形状復元
ここでは，カメラ付きトロカールによる形状

119

復元の実現可能性を評価した．今回は腹腔内臓た．また取得画像の一例を図 10 に示す．

器を模した人体模型をカメラ付きトロカール

今回取得した画像 30 枚のうち提案手法によで撮影し，形状復元を行った．カメラ付きトロ

り 20 枚が選択され，再投影誤差は従来手法でカールの解像度は 640×480 であり，30 枚取得し1.15px, 提案手法では 0.46px と 60%の誤差改善が確認された．また提案手法による復元結果を
図 11 に示す．全体として形状復元は可能であったが，肝臓などのテクスチャが少ない部位は点群の欠落が見られた．形状復元には画像上の(a) 撮影位置が類似した画像

特徴点を使用しており，テクスチャの少ない部位については復元が困難であった．そのため画像から安定して特徴点を取得するために，適切な前処理を考慮する必要がある．

(b) モーションブラーが発生した画像
図 8 除去画像の一例

5. 結論
本研究では，腹腔鏡下手術支援のために開発されたカメラ付きトロカールを用いた腹腔内形状復元に着目した．初期実験により腹腔内画像における復元誤差が確認されたため，画像シー

図 9 提案手法による復元結果の一例

ケンス内から形状復元に最適な画像を選択することで復元誤差の改善を図った．腹腔内画像を用いた評価実験により，復元に不適とされている画像がシーケンス内から選択的に除去され，復元誤差の改善を確認することができた．
今後はカメラ付きトロカールによる 定量的な精度評価を行う必要がある．
利益相反の有無なし

図 10 取得画像例
文 献[1] Takuya Okubo, Toshiya Nakaguchi, Hideki
Hayashi et al, Abdominal View Expansion by
Retractable Camera, Journal of Signal
Processing, vo1.15, no.4, pp.311−314, 2011[2] Chisato Takada, Ahmed Afifi, Toshiya Nakaguchi etal, Hybrid Tracking and Matching Algorithm for
Mosaicking Multiple Surgical Views", MICCAI2016 Workshop on Computer-Assisted and Robotic
Endoscopy(CARE), pp.26-37, 2016[3] 柴田睦実，森田千尋，林雄一郎ら，腹腔鏡下胃切除術のための手術ナビゲーションシステム
におけるステレオ内視鏡画像からの臓器形状復元に関する検討，第 35 回日本医用画像学会(JAMIT)，2016(a) 上面方向[4] Wu, Changchang, Towards linear-timeincremental structure from motion, 3DTVConference, 2013 International Conference on.
IEEE, pp.311−314, 2013[5] 松下康弘，古川泰隆，川崎洋 他， CVIM チュ(b) 側面方向
図 11 復元結果

120

ートリアルシリーズ コンピュータビジョン
最先端ガイド 5，アドコム・メディア株
式会社，2012, pp.33-70[6] Furukawa, Yasutaka, et al, Towards internetscale multi-view stereo, Computer Vision and
Pattern Recognition (CVPR), 2010 IEEE
Conference on. IEEE, 2010.
[7] Zhang, Zhengyou, A flexible new technique forcamera calibration, IEEE Transactions on
patternanalysisandmachineintelligence, vol.22, no.11 , pp.1330-1334,
2000

121

Improvement of shape reconstruction accuracy by optimal image
selection from intraperitoneal images
Toshiyuki SUZUKI*1, Toshiya NAKAGUCHI*2, Hideki HAYASHI*2 Afifi AHMED*3*1 Graduate School of Engineering, Chiba University*2 Center for Frontier Medical Engineering, Chiba University*3 Faculty of Computers and Information, Menoufia University,
Menoufia, Egypt

Camera retractable trocar (CARET) has been proposed that can newly acquire intra-abdominal images of multiple viewpoints
while maintaining minimally invasive operation in laparoscopic surgery. In this study, we aim to reconstruct multi-view 3D shape of
intra-abdominal organ using CARET. As an initial experiment, shape reconstruction using Structure from Motion (SfM) fromintraperitoneal image resulted in a large error in the depth direction. In order to suppress this error, we proposed a method of
selecting an optimum image for shape reconstruction from consecutive image sequences. Quantitative indices for the selection
criterion were prepared from the angle between the optical axes of camera and re-projection error obtained by SfM between two
images. We selected images using these quantitative indices as the contribution to shape reconstruction. As a result of evaluating
shape reconstruction accuracy using multiple intraperitoneal image data sets, improvement in accuracy was confirmed in all data
sets.

Key words: Laparoscopic surgery, 3D reconstruction, camera pose estimation, image selection122OP2-5投影型医療支援システムのマーカ検出能改善と姿勢推定安定化
福元

友美*1

中口 俊哉*2

川田 将也*3

林

秀樹*2

要旨
近年，拡張現実感(AR)技術を用いた医療支援が盛んに研究されている．そのひとつに，CT や MRI で取得した患者の体内情報を，プロジェクタを用いて体表に重畳表示するシステムが挙げられる．先行研究ではAR マーカを貼付したトラッキングオブジェクトを用いて位置合わせ作業を自動化することで簡便に投影可能となるシステムを構築したが，このシステムは位置合わせ精度や投影の安定性が不十分であった．そこで本研究では，マーカ検出能改善と姿勢推定安定化を行った．マーカ検出能改善においては，トラッキ
ングオブジェクトの形状を変更することで改善を行った．投影誤差評価実験において 25～40％の改善が見られた．姿勢推定安定化においては，矩形マーカを正面付近から観測したときに姿勢推定精度が不安定になるという問題に着目し，過去フレームを参照して加重平均を用い，姿勢推定値の平滑化を行った．評価
実験の結果から約 50％の動きブレ低減を確認した．
キーワード： 拡張現実感，医用画像処理

1．はじめにロジェクタを用いた手術支援システムの研究

拡張現実感(Augmented Reality : AR)とは，現が盛んに行われている[1-5]．これは，術前に取実世界とコンピュータが作り出した仮想世界

得した CT や MRI 画像を患者の体表上にプロジを融合する技術であり，産業やエンターテイメ

ェクタを用いて重畳することで，直感的に体内ントの分野だけでなく医療分野でも応用され情報を把握が可能となるシステムである．またている．近年では一般的となった腹腔鏡手術はその結果，腫瘍などのターゲットまでの最適な

従来の開腹手術に比べて手術創が小さいため，

切開位置を決定することを可能にし，切開量の術後の患者の QOL 向上へとつながる．しかし削減や医療ミスを軽減できることが示された

その一方，鉗子の挿入口や切開位置の決定など，

エラー! 参照元が見つかりません。．

医師に対して高い技術を必要

投影型医療支援システムにおいて最も重要とする．そこで，AR の医療支援技術としてプな課題は，投影画像と患者との位置合わせを正確に行うことである．現在報告されている関連――――――――――――――――――

研究の位置合わせ手法は，手動設置，多点マー*1 千葉大学大学院工学研究科人工システム

カ型，体表形状計測の 3 つに大きく分類される科学専攻メディカルシステムコース

エラー! 参照元が見つかりません。エラー! 参〔〒263-8522 千葉市稲毛区弥生町 1-33〕

照元が見つかりません。[4]．これらは術前の位

e-mail: ftomo121@chiba-u.jp

置合わせ作業が煩雑であり，使用者に対して豊*2 千葉大学フロンティア医工学センター

富な経験と知識を必要とするという課題があ*3 KKR 斗南病院 呼吸器・乳腺外科る．そこで，この問題を解決するために日下部

投稿受付：2016 年 5 月 13 日

123

らはその位置合わせ作業を自動化させるシス取得した CT 画像からは既知である TO 形状を，テムを開発した．このシステムでは図 1 に示す

Harris コーナ検出器を用いて自動的に検出する

AR マーカを用いる．これは AR ライブラリの[8]．使用時には TO に貼付した AR マーカをカひとつである ARToolKitPlus で定義されたマー

メラで検出することで，CT から実空間の座標カである．マーカは黒枠の内部に 6×6 のバイ変換を行い体表に投影する．先行研究ではカメナリコードを含み，4096 種類のパターンを作成

ラで検出したマーカが複数あった場合，検出精できる．このマーカをカメラで検出することで度が最も高いマーカ １つのみを用いて座標変

リアルタイムに CT 画像と実空間の位置合わせ換を行っていた．この処理は毎フレーム行われを行った．また，図 2 に示すプロジェクタとカるため，デバイスの位置に応じたリアルタイム

メラが一体となった手持ち型デバイス

な投影が可能となる．

Reality

この手法を用いた投影誤差評価実験の結果

Assistance System)を開発し，あらゆる角度からを図 5 に示す．この実験では評価用ファントムの投影画像を観察することでよりターゲットを用いてターゲットと投影中心点との投影誤の位置を直感的に把握可能とした[5]．しかし，差を算出している．また，投影表面とカメラの

このシステムは投影実験の結果から，投影ずれ

距離，カメラの角度を変えて計 6 通り検証を行が発生するなど位置合わせ精度の不足や，投影っている．その結果，最も良い条件でも投影誤の安定性に課題が残っていた．

差は約 6mm であった．また，カメラの距離や角PARAS(Projector-based

Augmented

そこで，本研究では投影型医療支援システム

度が大きくなると誤差が増大する傾向も示し

において，マーカ検出能改善とカメラ姿勢推定

た．動物実験の結果からは，デバイスの位置にの安定化を行った． マーカ検出能改善におい応じたリアルタイム投影の可能性を示したが，ては，トラッキングオブジェクトの形状を変更

図 6 に示すように安定した投影ができず，位置することで改善を行った．投影誤差評価実験に合わせ精度も不十分であることが報告された．

おいて 25～40％の改善が見られた．姿勢推定安定化においては，矩形マーカを正面付近から観測したときに姿勢推定精度が不安定になるという問題に着目し，過去フレームを参照して加重平均を用い，姿勢推定値の平滑化を行うこと
で，投影の安定化を図った．評価実験の結果か

図1

AR マーカ(ARToolKitPlus)

ら約 50％の動きブレ低減を確認した．
2．従来手法
ここでは，日下部ら[5]により開発された投影型医療支援システムの手法について説明する．
システムの流れを図 3 に示す．前提としてプロ

図2

ジェクタとカメラは固定した状態でキャリブ

PARAS

レーションを行う．ここでのキャリブレーショ
ンは Zhang の手法[6]と空間コード化法[7]を並行して行う．ユーザは使用前に患者の体表にトラッキングオブジェクト(TO)を設置して CT 撮
影を行う．TO とは図 4 に示すように異なる AR
マーカを立方体の底面以外の５面に貼付したもので，位置合わせを自動で行うために用いる．

124

図3

先行研究[5]のシステムの流れ図4

トラッキングオブジェクト

図 10

提案手法の流れ3． TO 形状変更
マーカ検出能向上のために図 4 で示した TOの形状を図 7 に示すような正四角錐台の形状に変更した．図 8 のように側面を滑らかな傾

図5

先行研究における投影誤差評価実験

斜にすることで，マーカの検出率が向上すると考えた．また，ARTooKitPlus から図 9 に示
す AR マーカに変更した．これは ArUco と呼ばれる OpenCV ベースの AR マーカ検出ライブ
ラリで定義されたマーカである．ARTooKitPlusに比べて速くロバストな検出であることが特徴である[9]．

図6

先行研究における投影失敗例
4．加重平均を用いた位置姿勢推定値の平滑化
従来の位置姿勢推定の不安定性の原因として，今回使用している矩形マーカの位置姿勢推定における問題が挙げられる．矩形マーカの問題の一つとして，マーカを正面付近から

図7観測したときに位置姿勢推定精度が悪化する作成した台形型 TO

ことが知られている[10]．この原因は矩形マー
カの位置姿勢推定の原理にある．矩形マーカ
では，画像上でマーカの 4 隅の点を検出し，元の正方形からの歪みをとらえて位置姿勢推定を行っている．そのため，マーカを斜めから観察したときは，マーカの姿勢が変わると

図8

台形型 TO の断面図

それに応じた見かけのマーカの形状変化も検知しやすくなる．しかし，マーカを正面から観察したときは，マーカの姿勢変化が微量であれば，ほとんどマーカの形状は変化しな
い．つまり，姿勢検出の感度が下がることになる．そこで，このような問題を改善するた

図9めに，過去フレームを参照し，加重平均を用

ArUco マーカ

125

いて位置姿勢推定値の平滑化を行い，投影を

5．TO の形状変更による評価実験

安定化させる手法を提案した．このことによ

5.1

マーカ検出率の評価実験

り，投影の安定性が向上すると考えた．

マーカ検出能向上を確認するため，初期検図 10 には，提案手法のフローを示してい討として図 11 に示すように側面の傾きが異なる．まず，従来と同様に，フレーム毎にカメる 3 つの台形型 TO を作成し，立方体型 TO とラの外部パラメータを最小二乗法により算出のマーカ検出率の違いを算出した．各 TO とカする．それと同時に，式(1)に示したような尤

メラの位置を固定し，TO を回転台に乗せて 30度関数により重みを算出する．ここで，p は検秒間測定を行った．図 12 のグラフに結果を示出したマーカ 4 頂点の平均再投影誤差，σ は分しており，各 TO の 30 秒間の検出マーカ数の散である．

平均を示している．この結果から，台形型 TO
wn 

 p 
1
exp  2 2 
 2 

の方が，立方体型 TO より検出率が向上するこ2(1)とが分かった．また，台形型 TO のみで比較す

次に，投影の遅延を軽減するために，式(2)にると，側面の傾きが大きい TO ほど検出率が向示すようにマーカ頂点の平均移動量をカメラ上することが分かった．

の移動量 d として，d が q 未満の場合，つまり，ある程度静止していると判断したときのみ過去フレームを参照するようにした．ここで，i はマーカの 4 頂点，(xi， yi)はマーカ 4 頂点のカメラ画像座標値，l は参照過去フレーム
数，n は現在フレームを示している．一定の過図 11

去フレーム数を参照するのではなく，重みのマーカ検出の様子 (台形_低角(度))累積値をもとに参照することにより，より信頼度の高いフレームのみを参照するようにした．このとき，式(3)に示すように重みの累積値が h より大きい場合か，または参照したフ
レーム数が l に達した場合，式(4)に示す加重平均により，最終的な外部パラメータを算出する．ここで，x は外部パラメータ，w は重み図 12を示している．

dix   x   y   y 
2

nl i

2

nl i

ni

 q

q m  arg min  wi  h q
 i 1n  min( q m , l )

ni

(2)

(3)
図 13

n

x

x w
i 1

n

i

 wi

TO ごとの検出マーカ数

i

(4)

i 1

126

重畳結果

台形型 TO の再投影誤差評価実験

少することが分かった．これは，重み累積値

5.1 で行った評価実験において最も検出率がをもとに過去フレームを参照することで，よ高かった台形型 TO を用いて，立方体型 TO とり信頼された過去フレームのみを参照したこの再投影誤差の比較実験を行った．評価方法とが要因であると考えられる．

5.2

としては，図 13 に示すように投影の正解値とこのことから，従来手法よりも約 50％の投影安定性の向上を確認できた．

してカラーマーカを置き，その再投影点との距離を再投影誤差として算出した．図 14 には結果を示しており，3 つの投影点ごとに立方体

7．まとめ型 TO と台形型 TO を用いて投影したときの再本研究では，先行研究にて開発された投影

投影誤差を示している．この結果から，立方型医療支援システム PARAS におけるマーカ検

体型 TO に比べ，台形型 TO を用いたことで 25

出能向上と姿勢推定安定化を行った．マーカ～40％の改善が見られた．これにより，台形検出能向上においては， TO の形状を立方体型 TO を用いることで，マーカ検出能改善に加型から台形型に変更することで，検出能を向え，姿勢推定の精度向上を確認した．

上させると同時に投影精度の向上を確認できた．また，姿勢推定安定化においては，算出
した重み累積値をもとに過去フレームを参照

6．投影安定性の評価実験
第 4 章で記述した加重平均を用いた位置姿

し，加重平均を用いて姿勢推定値の平滑化を

勢推定値の平滑化手法の評価実験を行った．

行うことで，安定した投影が可能になり，投評価対象を 3 つ設定した．1 つ目は，姿勢推定

影精度が向上した．今後の課題としては，TO

値の平滑化を行わない従来手法，2 つ目は一定

形状のさらなる改善と，提案手法の姿勢推定の過去フレーム数を参照し，加重平均を用い手法における最適なパラメータの決定が必要て位置姿勢推定値を平滑化する方法，3 つ目である．

は，第 4 章で記述した重み累積値を閾値として過去フレームを参照する手法である．評価方法としては，カメラを立方体型 TO に正対した状態で，それぞれの手法で再投影誤差を算出した．
図 15 には各手法による 500 フレームの同一再投影点の推移を示している．青色のプロッ

図 14台形型 TO の再投影誤差結果

図 15

各手法での再投影点の推移

表1

各手法の再投影誤差結果

トは従来手法を用いた再投影点，赤色のプロ
ットは一定の過去フレーム数を参照して平滑化を行う手法を用いた再投影点，緑色のプロ
ットは重み累積値をもとに平滑化を行う手法
を用いた再投影点である．図 15 から，従来手法に比べて，姿勢推定値の平滑化を行った 2つの手法の処理は，重畳が安定していることが分かる．また，表 1 に示している最大，平
均再投影誤差からも投影精度の向上が分かる．また，一定の過去フレーム数を参照する
手法と，重み累積値をもとに過去フレームを参照する手法を比較すると，表 1 から後者の手法を用いることで，さらに再投影誤差が減127

利益相反の有無[10] Tanaka Hideyuki, Yasushi Sumi, et al. "A high-

利益相反 なし

accuracy visual marker based on a microlens
array." Intelligent Robots and Systems, 2012
文[1] Sugimoto,

Maki,

献
et al.

"Imageoverlaynavigation by markerless surface registration in
gastrointestinal, hepatobiliary and pancreaticsurgery." Journal of hepato-biliary-pancreaticsciences, 2010.
[2] Volonté, Francesco, et al. "Augmented reality
and image overlay navigation with OsiriX inlaparoscopic and robotic surgery: not only amatter of fashion." Journal of hepato-biliarypancreatic sciences, 2011.
[3] Wu, Jing-Ren, et al. "Real-time advanced
spinal surgery via visible patient model andaugmented reality system." Computer methods
and programs in biomedicine, 2014.
[4] S.A.Nicolau, J.Brenot, et al, “A structures lightsystem to guide percutaneous punctures ininterventional radiology”, Optical and Digital
Image Processing, 2008
[5] D.Kusakabe, T.Nakaguchi, et al, “DevelopmentofProjector-based

Augmented

Reality

Assistance System for Surgery” , International
Forum on Medical Imaging in Asia, 2015[6] Zhang, Zhengyou. "Flexible camera calibrationbyviewing

a

plane

from

unknownorientations." International Conference on
Computer Vision, 1999.
[7] Hall-Holt, Olaf, and Szymon Rusinkiewicz.
"Stripeboundary

codes

for

real-time

structured-light range scanning of moving
objects."

International

ConferenceonComputer Vision, 2001.
[8] Harris, Chris, and Mike Stephens. "A combined
corner and edge detector." Alvey vision
conference, 1988.
[9] Garrido-Jurado, S., Muñoz-Salinas, et al,"Automatic generation and detection of highly
reliable fiducial markers under occlusion."
Pattern Recognition, 2014128

OP2-6

Improvement on Robustness of ORB-SLAM Based
Surgical Navigation System by Building Submap
Cheng WANG*1，Masahiro ODA*2，Yuichiro HAYASHI*2，
Kazunari Misawa*3，Kensaku MORI*2
Abstract
This paper presents an improvement on the robustness of a SLAM-based endoscope tracking in surgical navigation
system (SNS) by using submap. Simultaneous localization and mapping (SLAM) is an approach to estimate thetrajectory and surroundings of the endoscope (called map) from video. As one application of the SLAM, ORB-SLAM
uses the ORB feature extracted from images to estimate the 3D map. To obtain a better map, the camera motion
model and the disparity between adjacent frames are checked. If the largest disparity value of two frames is lower
than a threshold value, map can’t be initialized, and then the previous frame is threw away. However, this may resultin less robustness in tracking of the SNS. We process threw frames to build submap by using structure from motion(SfM). Then the submap is merged with the global map of ORB-SLAM. Ex-vivo evaluations showed theperformance of the submap-based SLAM is better than the conventional method.
Keywords：surgical navigation system, ORB-SLAM, submap

1. Introduction
In recent years, minimally invasive surgery (MIS) has become more popular due to its benefit topatients. However, MIS has drawbacks such as MIS has performed under the limited view. Endoscopic
surgery navigation systems can make MIS processes safe and effective [1]. However, additional equipment
makes the endoscopic surgery navigation system complex. Therefore, visual information based
simultaneous localization and mapping (VSLAM) is necessary for endoscope tracking.
VSLAM can estimate the posture and 3D structure of the object (called map) from video sequences.
Filter-based SLAM (such as Kalman filter based SLAM) was first introduced into surgical navigation
system [2, 3]. In recent years, optimization-based SLAM, such as ORB feature based SLAM (ORB-SLAM)
is becoming popular [3, 4].
Feature-based SLAM system can become more robust if more effective feature points can be used for―――――――――――――――――――――――――――――――――――――*1 Graduate School of Information Science, Nagoya University, Nagoya, Japan,〔Furo-cho, Chikusa-ku, Nagoya, 464-8601, Japan〕
e-mail: chwang@ mori.m.is.nagoya-u.ac.jp*2 Graduate School of Informatics, Nagoya University, Nagoya, Japan*3 Aichi Cancer Center Hospital, Nagoya, Japan129

tracking. For example, Mahmoud et al. extended the map density of the ORB-SLAM by enhancing across-correction search with untracked feature points to ensure a robust surgical navigation system [3].
In this paper, we also focus on an ORB-SLAM-based surgical navigation. We expand the map of
ORB-SLAM by searching more map points. We call this expanded map as submap. This submap is used to
track the posture of laparoscope in surgical navigation.
2. Methodology
The submap is built from the laparoscope video using the following two stages: (a) estimate an initial
map using the map initialization procedure of the ORB-SLAM, and (b) expand the initial map by finding
more map points.
The first stage is the estimation of the initial map. Feature points in the adjacent frames are matchedusing their descriptors. The matched feature points are checked by the motion model and the symmetrictransfer errors. If enough feature points in two adjacent frames that satisfy predefined conditions are
obtained, these feature points are used to build the initial map M [4]; otherwise, the two adjacent frames
are pushed into the queue Q. These conditions are checked again with the other frames until the initial map
was built.
The second stage is based on the initial map M and the candidate queue Q. We use these three steps toexpand the map: (1) match the corresponding feature points; (2) estimate the camera’s posture of theframe in Q; and (3) create new map points.
Match the corresponding feature points: we select one frame F out of the queue Q. The feature points
in the F are compared with each map point in M using their descriptors. Two points were matched if thehamming distance of their descriptors is over a threshold.
Estimate the camera posture: the camera posture of the frame F is calculated using the matched point
pairs. The posture is set as the one which can minimize the projection error of the map points in the frame
F.
Create new map points: we match the feature points in the frame F with the other processed frame in
the Q. The matched feature points are triangulated and validated with a geometry restriction before adding
to the submap.
This three steps are looped until all images are processed in queue Q. After the submap had been
estimated, it is merged with the global map of ORB-SLAM based on the common map points. The merged
map is utilized for laparoscope tracking.
3. Experiments and Results
We recorded five ex-vivo videos by capturing the abdominal area of a human phantom with alaparoscope. These videos lasted from 30s to 50s@29fps and were used to estimate the submap. We used
the point cloud segmented from the CT scans of the human phantom as the ground truth. The screenshot
was shown in Fig. 1 (a).
1) Evaluation of reconstruction error
We evaluated the reconstruction error of the submap by computing the RMSE between the submap andthe ground truth. Feature points of operating bed and background were removed since they were notbelonging to the phantom surface. In our experiment, the RMSE between the submap and the ground truth
was as small as 3.470mm while the RMSE between the original map and the ground truth was 2.897mm.

130(a) A screenshot of the ground truth (b) Projected submap (at 45-th frame) (c) Projected original map (at 52-th frame)

Fig. 1 Phantom and the estimated map points
2) Validation of expanded view
The estimated submap contains areas overlapping with the original map of ORB-SLAM. We showed
overlapping parts by projecting both maps onto the used images. An example is given in Fig.1 (b) and (c).
In this case, ORB-SLAM initialized the map at the 52-th frame. We used our method to estimate thesubmap from the 1st frame to the 51-th frame. The global map was projected onto the 52-th frame and thesubmap was projected onto the 45-th frame. The overlapping parts are shown in the red rectangle.
Map initialization time varied due to the difference of illumination and camera motion. Therefore thesize of the submap is different. The number of map points in the submap increased approximately 100
points comparing with the map estimated by the ORB-SLAM (around 100 points). The extended submap
brought more map points to the surgical navigation system.
4. Discussion
Our results showed the estimated submap have more effective map points than the initial map createdby the ORB-SLAM. The map points contain in the submap can be a supplement to the current navigation
system. However, some feature points were used to estimate the map even though they are not belonging
to the abdominal area. If these feature points can be removed, the reprojection error will become smaller.
5. Conclusions
We presented a submap-based method to improve the robustness of the VSLAM-based surgicalnavigation system. The tracking accuracy and reconstruction error are needed to be evaluated with in-vivo
videos. Other methods for laparoscope surgery guidance (such as image mosaicking) should be consideredusing candidate frame before map initialization.
Acknowledgement
Parts of this research were supported by the MEXT, the JSPS KAKENHI Grant Numbers 25242047,
26108006, 26560255 and 17H00869. We thanks to Mori lab members’ help for scanning and segmenting
the CT of phantom.
References［1］Baumhauer M, Feuerstein M, Meinzer H et al: Navigation in endoscopic soft tissue surgery: perspectives andlimitations. Journal of Endourology, 22(4): 751-766, 2008［2］Grasa G, Bernal E, Casado S et al: Visual slam for handheld monocular endoscope. IEEE trans Med Imag, 33(1):135-146, 2014
［3］Mahmoud N, Cirauqui, I, Hostettler A et al: ORBSLAM-based Endoscope Tracking and 3D Reconstruction.
arXiv preprint arXiv:1608.08149, 2016［4］Mur-Artal R, Montiel J M M, Tardos J: ORB-SLAM: A Versatile and Accurate Monocular SLAM System. IEEE
Transactions on Robotics, 31(5): 1147–1163, 2015131

サブマップによる ORB-SLAM ベースの手術
ナビゲーションシステムのロバスト性の向上
王成 *1, 小田昌宏 *2, 林雄一郎 *2, 三澤一成*3, 森健策 *2*1 名古屋大学大学院情報科学研究科メディア科学専攻*2 名古屋大学大学院情報学研究科知能システム学専攻*3 愛知県がんセンター中央病院
要旨：本稿では，サブマップを利用した手術ナビゲーションシステム (SNS) における SLAM ベースの内視鏡追跡手法のロバスト性を向上法について提案する．SLAM は内視鏡ビデオから内視鏡姿勢とその周辺
環境 (3D マップ) を推定する方法である．SLAM の 1 つ応用である ORB-SLAM は，画像から抽出された
ORB 特徴を使用した 3D マップ推定を行う．より良いマップを推定するために，隣接するフレーム間で動きモデルと視差を用いた対応関係チェックが行われる．2 つのフレーム間の最大視差値が閾値より小さい
場合，マップは初期化されず前のフレームが破棄される．しかしながら，これは，SNS の追跡におけるロバスト性を低下させる場合がある．本稿では， SfM (structure from motion) を用いて破棄されたフレームを処理して新たなマップを推定し，マップを拡張する．ここで推定したマップをサブマップと呼ぶ．その後，サブマップは ORB-SLAM のグローバルマップとマージされる．
実験評価でサブマップの性能を確認した．
キーワード：手術ナビゲーションシステム, ORB-SLAM, submap

132

OP2-7

スーパーピクセルと畳み込みニューラルネットワークを用いた腹腔鏡下手術における術具領域セグメンテーション
日朝 祐太*1

中谷 聡志*1 大竹 義人*1

金治 新悟*2 掛地 吉弘*2

原田 仁*2

佐藤 嘉伸*1

要旨
腹腔鏡下手術は高度な専門性を伴うため，若手の外科医は技術の習得に熟練を要する．実際の手術を対象とした手技教育は，感覚的な情報を基に行われており，定量的な手技解析方法は確立されていない．そこで，我々は，術中の術具の軌跡から手技解析を行うシステムの構築を目指している．本研究では，畳み込みニューラルネットワークを用いて，スーパーピクセルの特徴量を自動で設計する手法を提案し，評価を行った．
キーワード：スーパーピクセル，内視鏡映像，畳み込みニューラルネットワーク，セグメンテーション

1．はじめにて，画像全体を入力し，術具のラベル画像を出

腹腔鏡下手術とは，体に小さな穴をあけ，内力する手法 [1][2]である．特徴量を自動で設計

視鏡と細い器具を用いて行う手術である．特徴

し，高精度なセグメンテーションを行う手法でとして，体を開腹しないため，低侵襲である点ある．しかし，腹腔鏡画像を対象としたデータが挙げられる．しかし，開腹手術に比べて，非セットでの評価を行っておらず，その有効性は常に限定された視野で手術を行うため，手術は定かではない．２つ目は，局所領域の特徴量を専門性を伴い，技術の習得に熟練を要する．現

手動で設計し，ランダムフォレストにより識別

在，若手医師の手技教育では，実際の手術を対する手法[3][4]である．中でも手法[4]は，腹腔鏡象とし，感覚的な情報を基に熟練医が指導を行

下手術を対象に評価実験を行っている．腹腔鏡っており，定量的な手技解析方法は確立されて下手術は，図 1 に示すように，症例間でバリエいない．我々の目的は，術者の手技解析を内視ーションがあり，学習データも少ないために，

鏡映像のみから行うことである．そのためには，自動での術具のセグメンテーション は容易で

内視鏡画像からの術具の認識が必要である．近はない．そのため，手法[4]では，インタラクテ

年の内視鏡画像からの術具領域セグメンテー

ィブに術具のセグメンテーションを行っていションでは，２つの手法に大きく分けられる．

る．また，スーパーピクセル内の特徴のヒスト

１つ目は，Fully Convolutional Networks を用いグラムに基づき，特徴量を設計しているが，特徴量によって結果が変わることが問題として――――――――――――――――――

あげられている．そのため，特徴量の設計およ*1 奈良先端科学技術大学院大学情報科

びセグメンテーション結果の修正にユーザ ー

学研究科 〔〒630-0192 奈良県生駒市高の介在が必要である．

山町 8916-5〕

本研究では，上記の問題点に対して，畳み込e-mail: hiasa.yuta.ht7@is.naist.jp

みニューラルネットワークを用いて，スーパー*2 神戸大学大学院医学研究科
投稿受付：2003 年 1 月 31 日

133

2.2. スーパーピクセル
スーパーピクセルは，類似した特徴をもつ小領 域 に 画 像 を 分 割 し た 集 合 で あ る ． SLIC
（Simple Linear Iterative Clustering）[6] は，色の類似度と画像の位置に基づいてクラスタリン
グを行うため，知覚的に意味のある領域に分割できる．セグメンテーションにおいて，これらの領域を使用すると，ラスタスキャンによる検出に比べて，スーパーピクセルの重心周りの領図 1 腹腔鏡画像（データセット[8]）

域を CNN に入力し，スーパーピクセルの属するクラスを識別することで計算時間が短縮さ

ピクセルのスーパーピクセル内の特徴量を自れる．

動で設計する手法の検討を行う．

2.3. 畳み込みニューラルネットワーク
畳み込みニューラルネットワークは，図 3 (a)2．手法に示すように，畳み込み層とプーリング層から入力画像のコントラストを正規化し，入力画像をスーパーピクセルで表現する．その後，畳構成される．本論文では，この構造の CNN をみ込みニューラルネットワークにより，各スー

Local CNN と呼ぶ．

パーピクセルが術具である確率を推定する．
2.1. コントラスト正規化による前処理
内視鏡画像は，内視鏡先端に搭載されたカメ
ラとライトを用いて，体内を撮影する．そのため，図 2 (a)のように周辺光量が落ちた画像となる．本研究では，入力画像のコントラスト正規
化 に は ， CLAHE (Contrast Limited Adaptive
Histogram Equalization）[5]を用いる．CLAHE は，
画像を小領域に分割し，それぞれの小領域でヒストグラムの均等化を行う手法である．提案手
図 3 畳み込みニューラルネットワーク

法では，入力画像を L*a*b 色空間に変換し，L空間でヒストグラムの均等化を行い，その結果

一方で，Multiple Local CNN が提案されていを RGB 色空間に再変換する．CLAHE を用いてる[7]．Multiple Local CNN は，図 3 (b)に示すよ

コントラスト強調を行った画像を図 2 (b)に示

うに，中心領域に加えて，近傍領域も入力に使

す．

用する．
注目するスーパーピクセル周り のより広い範囲の特徴を用いて識別を行うことができる．各領域に並列に CNN を接続し，CNN から出力される特徴ベクトルを全結合層で統合し，識別を行う．また，中心領域にスーパーピクセルのマ
スクを掛けた画像を入力することで，スーパー
ピクセルに特化した特徴量を抽出する．このと図 2 コントラスト正規化による前処理

き，ネットワークを少ないパラメータで表現す134

るために，それぞれの CNN で重み共有を行う．

いて，画像 120 枚の平均値を示している．また，

本論文では，Local CNN には，4 層の畳み込

比較として，文献[9]に記述されている精度も示

み層と 2 層のプーリング層と 128 次元の全結合している．本手法を用いて，セグメンテーショ

層を持つネットワークを用いた．Multiple Localンを行った結果の成功と失敗の典型例を図 4，

CNN は，Local CNN の特徴ベクトルを 64 次元

図 5 に示す．入力画像(a)に対して推定されたの全結合層で統合した．Local CNN の入力サイ

尤度(b)および，大津の 2 値化によりセグメン

ズは 32x32 と設定した．

テーションした出力画像 (c)を正解画像(d)とともに示す．また，Local CNN と Multi Local

3．実験

CNN の精度のばらつきを図 6 に示す．

3.1．データセット
オンラインで公開されている腹腔鏡下手術における術具検出のデータセット[8]を用いる．
データセットには，6 症例の異なる手術から計120 枚の画像と術具領域のラベルが与えられて
い る ． 学 習 は 文 献 [9] に 従 っ て ， leave-onesurgery-out cross-validation で行う． つまり，5 症例（100 枚）で学習し，１症例 (20 枚)でテスト

図 4 提案法を用いてセグメンテーションを行を 6 回繰り返す．

った成功例．

3.2．定量評価尺度
セグメンテーション結果と正解ラベルに基づいて，術具を見逃しなく抽出できているかを表す適合率（Precision）と，過抽出がないかを表す再現率（Recall）および，DICE 係数を求める．
式(1)，式(2)にそれぞれの指標を示す．
𝑇𝑃
Precision =(1)
𝑇𝑃 + 𝐹𝑃𝑇𝑃
Recall =(2)
𝑇𝑃 + 𝐹𝑁

図 5 提案法を用いてセグメンテーションを行った失敗例．ガーゼおよび画像の端に存在する黒い領域の誤検出．

ここで，TP（True Positive）とは，実際に術具である画素のうち，術具として抽出された画素

表１

数，FP（False Positive）は，実際には術具でない画素が，術具として抽出された画素数である．
FN（True Negative）とは，実際に術具である画提案手法および関連研究の精度比較
Precision Recall DICE

Multiple Local CNN+Superpixel
Local CNN
+Superpixel
Handcrafted features+Superpixel [9]Handcraftedfeatures[9]素のうち，術具として抽出されなかった画素数を表す．また，術具の尤度に対して，大津の 2値化処理を行うことで，術具領域のセグメンテーションを行った．

0.65

0.87

0.73

0.59

0.89

0.69

0.69

0.73

0.69

0.76

0.58

0.64

4. 結果
Local CNN と Multiple Local CNN のテストデ

5. 考察ータに対する精度を表１に示す．文献[9]に基づ

先行研究と比較して，Multiple Local CNN は135

on Deep Learning and Tracking." Lecture Notes
in Computer Science. Springer Verlag (Germany),
2016.
[2] Pakhomov, D., Premachandran, V., Allan, M.,
Azizian, M., & Navab, N. (2017). Deep Residual
Learning for Instrument Segmentation in Robotic
Surgery. arXiv preprint arXiv:1703.08580.
[3] Allan, Max, et al. "Image based surgicalinstrument pose estimation with multi-class
図 6 提案手法の精度のばらつき．Multiple

labellingandopticalLocal CNN を用い DICE 係数が改善された．

Conference on Medical Image Computing andComputer-Assisted

flow."

International

Intervention.

SpringerInternational Publishing, 2015.

DICE 係数が 0.04 向上した．しかし，過抽出という観点では，Precision が 0.04 低い結果とな[4] Maier-Hein, L., et al. "Crowd-algorithmった．これは，図 5 に示すように，画像の端にcollaboration for large-scale endoscopic image

存在する黒い領域とのエッジを検出している

annotation

点が挙げられる．また，図 4 に示すように正解

Conference on Medical Image Computing andのラベルに比べて一回り大きく抽出している

Computer-Assisted

withconfidence."

International

Intervention.

SpringerInternational Publishing, 2016.

ことが挙げられるが，これはグラフカットなど[5] Zuiderveld, Karel. “Contrast Limited Adaptiveの後処理によって改善が期待できる．
問題となるのは，図 5 に示すガーゼの誤検出

Histograph Equalization.” Graphic Gems IV. Sanである．ガーゼは術具と似た画像特徴を持ってDiego: Academic Press Professional, 1994. 474–

いる．根本的にこの問題を解決するために，奥485.
[6] Achanta, Radhakrishna, et al. "SLIC superpixels

行き情報を特徴量に加える方法や，術具の 3 次
元モデルを当てはめる手法の開発が必要だと

comparedtostate-of-the-art

superpixel

考える．

methods." IEEE transactions on pattern analysis
and machine intelligence 34.11 (2012): 22742282.

6. まとめスーパーピクセルと畳み込みニューラルネ

[7] Zhao, Wei, et al. "Superpixel-Based Multiple

ットワークを用いた術具領域のセグメンテー

用いて定量評価を行った．既存手法に比べてLocal CNN for Panchromatic andMultispectral Image Classification." IEEE
Transactions on Geoscience and Remote
Sensing (2017).

DICE 係数が 0.04 改善した．今後は，術具の 3[8] Maier-Hein, Lena, et al. "Can masses of non-次元モデルを当てはめる手法の開発を行う予experts train highly accurate image classifiers?."

定である．

International conference on medical image

ション手法を提案し，腹腔鏡下手術を対象としたデータセット（6 症例，計 120 枚の画像）をcomputing and computer-assisted intervention.
Springer International Publishing, 2014.

利益相反の有無[9] Bodenstedt, Sebastian, et al. "Superpixel-based

利益相反 なし
文

structure classification for laparoscopic

献[1] Garcia Peraza Herrera, Luis, et al. "Real-Timesurgery." SPIE Medical Imaging. International

Segmentation of Non-Rigid Surgical Tools based

Society for Optics and Photonics, 2016.

136Segmentation of surgical tools for laparoscopic images
using superpixels and convolutional neural networks
Yuta HIASA*1，Satoshi NAKATANI*1，Yoshito OTAKE*1, Hitoshi HARADA*2，Shingo KANAJI*2，
Yoshihiro KAKEJI*2, Yoshinobu SATO*1*1 Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology, Nara, Japan*2 Department of Surgery, Graduate School of Medicine, Kobe University, Kobe, Japan

Laparoscopic surgery requires a high level of expertise. Therefore, novice surgeons take time to master skills.
Technical education for surgery is based on sensory information, and quantitative and objective assessment is difficult.
We aim to assess the surgical skill by comparing quantitative metrics such as the tool tip trajectory.
In this paper, we propose and evaluate a method for segmentation of surgical tools using superpixels and convolutional
neural networks.

Key words: superpixels , laparoscopic images，convolutional neural networks，segmentation137

OP2-8ステレオ内視鏡画像からの臓器形状復元手法における複数フレームの利用に関する初期的検討
柴田

睦実*1

林 雄一郎*2

三澤一成*3

小田 昌宏*2

森 健策*2,4

要旨
本稿では，ステレオ内視鏡画像からの臓器表面形状復元手法について述べる．我々はこれまで，腹腔鏡下手術ナビゲーションシステムにおける CT-センサ座標系位置合わせへの利用のために，一組のステレオ内視鏡画像のみからの臓器表面形状復元を検討してきた．しかし，内視鏡画像中に存在する光の反射や影の影響により，復元された臓器表面内部に復元点の存在しない「穴」が発生する場合があった．そこで本手法では，異なる時刻に撮影された複数のステレオ内視鏡画像から臓器表面形状を復元して，より密な臓器
表面形状を復元する手法を検討する．各ステレオ内視鏡画像から復元された臓器表面形状はそれぞれ異なる座標系に属するため，時間的に連続した 2 フレーム間のカメラの姿勢変化を推定して各フレームから復元した復元点群を同一座標系に変換する．実験では，胃の臓器模型を撮影したステレオ内視鏡画像を用い，より広い領域の臓器表面形状が復元されたことを確認した．
キーワード：内視鏡画像，ステレオ内視鏡，形状復元

1．はじめに視鏡画像からより密な臓器表面形状を復元す

近年，外科分野では 2 眼立体視によるステレる手法を検討したので報告する．

オ内視鏡が幅広く利用されるに至っている．この内視鏡から得られるステレオ内視鏡画像を

2．臓器表面形状復元手法

用いて術中の臓器表面形状を復元する手法が本手法は，時間的に連続した複数のステレオ研究されている[1,2]．我々もこれまで，一組の内視鏡画像を入力とし，臓器表面形状を構成す

ステレオ内視鏡画像からの臓器 表面形状復元

る 3 次元点群を出力とする．提案手法は，ステ

手法[2]を検討し，臓器表面を復元可能であるこレオ内視鏡画像からの臓器表面形状復元，フレとを確認した．しかし，内視鏡画像中に存在すーム間のカメラ姿勢変化の推定，臓器表面形状

る光沢やテクスチャの欠如により，復元されたの統合の 3 つからなる．複数のステレオ内視鏡

臓器表面内部に復元点の存在しない 穴が発生

画像中のある時刻𝑡のステレオ内視鏡画像に対する場合があった．そこで，複数のステレオ内

して次の処理を行う．まず，時刻𝑡のステレオ内
視鏡画像から臓器表面形状を文献[2]の手法を――――――――――――――――――

用いて復元する．次に，時刻𝑡 − 1のステレオ内*1 名古屋大学大学院情報科学研究科

視鏡画像間で対応点を求める．求めた対応点を〔〒464-8601 名古屋市千種区不老町〕

LK 法[3]により追跡して時刻𝑡のステレオ内視

e-mail: mshibata@mori.m.is.nagoya-u.ac.jp

鏡画像における追跡点を求める．以降の処理で*2 名古屋大学大学院情報学研究科

は，時刻𝑡 − 1のステレオ内視鏡画像の対応点の*3 愛知県がんセンター中央病院

うち，時刻𝑡のステレオ内視鏡画像に追跡点が存*4 名古屋大学情報基盤センター

138

在する点のみを利用する．求めた対応点と追跡点を用いて，時刻𝑡のカメラ座標系から時刻𝑡 −1のカメラ座標系へのカメラ姿勢変化を推定す
る．推定するカメラ姿勢変化は，時刻𝑡のカメラ
座標系から時刻𝑡 − 1のカメラ座標系へ変換する回転行列 𝑡−1𝑅𝑡 と平行移動ベクトル 𝑡−1𝐓𝑡 である．時刻𝑡 − 1のステレオ内視鏡画像から得た対図 1 実験に用いたステレオ内視鏡画像

応 点 K 個 を 3 次 元 復 元 し ， 点 群 P = {𝐩𝑖 |𝑖 =2，赤矢印）が約 3mm であるのに対し，30 枚の1, ⋯ , 𝐾}とする．また時刻𝑡のステレオ内視鏡画

画像から復元した点群の厚み(図 2，赤矢印)は像中の追跡点を 3 次元復元し，点群Q = {𝐪𝑖 |𝑖 =約 6mm となった．これは，フレーム間毎に推定1, ⋯ , 𝐾}を得る．点群 P と Q は同一の点がそれしたカメラ姿勢行列の誤差が原因であると考

ぞれ時刻𝑡 − 1と𝑡のカメラ座標系で復元されてえられる．推定精度は特徴点追跡の精度に起因いるので，するため，今後はより高精度な特徴点追跡手法の開発もしくは推定したカメラ姿勢 変化行列

𝐾

𝐸 = ∑(𝐩𝑖 − ( 𝑡−1𝑅𝑡 𝐪𝑖 + 𝑡−1𝐓𝑡 ))2(1)の最適化処理の検討が必要であると考えられ

𝑖=1

る．

を最小化する 𝑡−1𝑅𝑡 と 𝑡−1𝐓𝑡 を求めることでカメラ姿勢変化を推定する．最後に，推定したカメ

4．むすび

ラ姿勢変化行列を用いて，文献[2]により復元し本稿では，時間的に連続した複数のステレオ

た時刻𝑡のカメラ座標系に属する臓器表面形状

内視鏡画像を用いた臓器 表面形状復元手法をを，時刻𝑡 − 1のカメラ座標系に変換する．この検討した．複数のステレオ内視鏡画像を用いる処理を全ての時刻のステレオ内視鏡画像に対ことでより密な臓器表面形状が復元されるこして適用することで，各時刻で復元された臓器とを確認した．今後の課題として，より高精度

表面形状が同じ座標系に統合される．

なカメラ姿勢変化推定のための特徴点追跡手法の検討やカメラ姿勢変化行列の推定 誤差を

3．実験と考察

軽減する処理の導入，手術画像を用いた評価な胃の臓器模型をステレオ内視鏡で撮影し，本どが挙げられる．

手法による形状復元を試みた．実験に使用した
ステレオ内視鏡は OLYMPUS 社の ENDEYE-

謝辞

FLEX 3D である．実験に用いたステレオ内視鏡

日頃から熱心に御討論頂く名古屋大学森研

画像の一例を図 1 に示す．また，図 1 から時間

究室の諸氏に感謝する．本研究の一部は，AMED

的に連続したステレオ内視鏡画像 1 枚，5 枚，

研究費「革新的がん医療実用化研究事業」，文科

30 枚を利用して形状復元を試みた結果を図 2 に省 JSPS 科研費 26108006，26560255，25242047，

示す．正面から見た復元結果を比較すると，1 枚

17H00869 によった．

の画像から復元した結果で は中央部に復元点の存在しない大きな穴が存在するが，5 枚や 30

利益相反の有無なし

枚からの復元結果においては穴が埋まりより密な復元がなされていることが分かる．また，30 枚のステレオ内視鏡画像を用いた場合，より

文
［1］

献

Röhl S, Bodenstedt S, Suwelack S et al:

広域にわたって形状 復元されている ことが確

Dense

認できる．しかし，復元結果の断面図を比較す

reconstruction from stereo endoscopic

ると，5 枚の画像から復元した点群の厚み（図139

GPU-enhanced

surface図 2 提案手法による復元結果．復元結果を正面から見た図と，正面から見た図内部に示した赤点線による断面図を示す．赤矢印は点群の厚みを意味する．
images［2］

forintraoperative［3］

registration.

Bouguet J-Y: Pyramidal implementation of

MedPhys 39(3): 1632-1645, 2012

the柴田睦実，林雄一郎，小田昌宏，他: 腹description

腔鏡下手術ナビゲーションシステムのCorporation, OpenCV Documents, 1999

ためのステレオ内視鏡画像からの臓器形 状 復 元 の 定 量 評 価 . 信 学 技 報 , MI116(160): 7-12, 2016

140

Lucas

Kanadefeaturetrackerofalgorithm.

Intel

the

A preliminary Study on Organ Surface Reconstruction from
Stereo Laparoscopic Images Using Multiple Frames
Mutsumi SHIBATA*1, Yuichiro HAYASHI*2,
Masahiro ODA*2, Kazunari MISAWA*3, and Kensaku MORI*2, 4*1 Graduate School of Information Science, Nagoya University,*2 Graduate School of Informatics, Nagoya University,*3 Aichi Cancer Center Hospital,*4 Information Technology Center, Nagoya University

In this paper, we report a method of organ surface reconstruction from stereo laparoscopic images using multiple frames.
We have developed a shape reconstruction method using one pair of stereo laparoscopic images for laparoscopic surgery
navigation. Our goal is to perform an accurate CT-sensor coordinates registration using reconstructed organ surface forlaparoscopic surgery navigation. The previous method was able to reconstruct organ surface from in vivo stereo
laparoscopic images. However, reconstructed organ surface had several holes of the areas showny specular reflection,
shadow, and few textureless on the laparoscopic images. This paper proposes an organ surface reconstruction methodfrom stereo laparoscopic images using multiple frames to perform dense organ surface reconstruction. In the proposed
method, we estimate a camera pose change between two consecutive frames. The organ surface are reconstructed ineach frame. And we integrate the reconstructed point clouds from each frames using the estimated camera pose change.
We have tested our method using stereo laparoscopic images of a stomach phantom and achieved dense reconstruction
result of the organ surface.

Key words: laparoscopic image, stereo laparoscope, surface reconstruction141OP2-9カメラ付きトロカールのためのトラッキングを融合したモザイキング手法
髙田

知里*1

鈴木 敏之*2

Ahmed

Afifi*3

中口

俊哉*4

要旨
腹腔鏡下手術の問題点である視野の狭さを補うために，鉗子の挿入口を確保するトロカールに格納・展開機構を有するカメラを取り付けたカメラ付きトロカールが提案された．本研究では，カメラ付きトロカー
ルから得られる複数視点の腹腔内映像に対してモザイキングを行い，開腹手術のような広い視野のパノラ
マ映像の提示を目的とする．鉗子操作によって視点方向が大きく変化するというカメラ付きトロカールの特徴を考慮し，単眼トラッキングを融合したパノラマ映像作成手法の提案および内視鏡映像を用いた性能評価を行った．従来のモザイキング手法と比較して提案手法は処理速度が向上し，カメラ映像間重複領域
減少時のロバスト性が改善することを確認した．更に，提案手法の問題点であるトラッキング蓄積誤差の改善に取り組んだ．腹腔内撮影映像に対する前処理やオプティカルフローベクトルを利用した誤検出除去を行うことで，提案手法の精度向上を得た．
キーワード：腹腔鏡手術，カメラ付きトロカール，トラッキング，モザイキング

1． はじめに利点である低侵襲性を維持したまま，開腹手

低侵襲手術分野の一種である腹腔鏡下手術術のような広い視野の実現が望まれている．

は，手術創および術後の痛みが小さく，早期

現在の腹腔鏡下手術では，図 1 のように単視

退院・社会復帰が可能であるなど従来の開腹点の映像をモニターに表示する術式が主流で手術に比べて患者の負担が少ない利点があるあり，広い視野を得るためには腹腔鏡以外の一方で，術者にとっては視野が狭く，難易度

新たな視点から腹腔内を観察する必要がある．

が高いという欠点がある．また，近年多数発

そこで，鉗子の挿入口であるポートを確保す

生した医療事故に対する懸念から，腹腔鏡下るトロカールに，図 2 に示すような格納展開

手術の安全性の向上が強く求められている．

の機構を有する小型カメラを取り付けたカメ

この解決策の一つとして，腹腔鏡下手術のラ付きトロカールの研究開発が進められている[1]．これにより，腹腔鏡下手術の利点であ――――――――――――――――――

る低侵襲性を維持したまま，複数視点の腹腔*1 千葉大学大学院融合理工学府基幹工内映像を得ることが可能となる．

学専攻医工学コース〔〒263-8522 千葉市稲毛区弥生町 1-33〕
e-mail: takadachisato@chiba-u.jp*2 千葉大学大学院工学研究科人工シス
テム科学専攻メディカルシステムコース*3 Faculty of Computers and Information,
Menoufia University*4 千葉大学フロンティア医工学センター

図 1 腹腔鏡下手術

142

を作成する．次に，カメラ 1 およびカメラ 2
それぞれにおいてフレーム取得，特徴点抽出およびトラッキング，前後フレーム間ホモグ
ラフィ行列 H1， H2 の算出を行う．なお，本手法で用いているトラッキングは，特徴点検出(a) 格納した状態(b) 展開した状態に GFTT(Good Features To Track)[4]，オプティ

図 2 カメラ付きトロカール

カルフローに Pyramidal Lucas-Kanade Optical

本研究では，腹腔鏡下手術において 2 個のFlow[5]を利用している．ここで取得したカメ

カメラ付きトロカールをそれぞれポートに設ラ 1 およびカメラ 2 それぞれの前後フレーム置した状況を想定し，多視点の映像に対して

間ホモグラフィ行列 H1，H 2 と初期フレームでモザイキングを行い，開腹手術のような広い取得したホモグラフィ行列 Hpano を式(1)のよ視野のパノラマ映像を取得することを目的とうに合成し，得られた新しい行列 H を用いてする．

パノラマ画像を作成する．

一般にモザイキングを用いるパノラマ合成処理では，カメラで撮影した映像間のオー

H = H 1 × H pano × H -12

バーラップが常に存在している必要がある．

画像間に十分なオーバーラップがあるなら

しかしカメラ付きトロカールは鉗子の術者操ば，さらに正確なパノラマ画像を得るために，作に応じてカメラ方向が変化するため，互いオーバーラップ領域に対して特徴点の抽出，の映像間に十分なオーバーラップが常に存在

マッチング，Hpano 更新というモザイキングをするとは限らない．そこで，単一映像内の被用いた更新処理を行う．モザイキングを用い

写体の動きを追跡するトラッキングとモザイ

た更新処理の実施条件を以下に示す．

キングを融合することで，カメラ映像間のオ(1)(a)オーバーラップの大きさが200 ピクセル以上である場合

ーバーラップの有無に依存しないパノラマ合成を実現する手法が提案された[2]．トラッキ(b)前回更新したフレームから累積で10 ピクセル以上カメラが移動している場合ングを導入することで，従来のモザイキング
手法より計算コストを削減することが出来たが，トラッキング精度向上の必要性が示唆さ(c)前回更新したフレームから
10 フレーム経過している場合れた．そのため，本研究では前処理として鮮鋭化フィルタを利用した画像強調手法，およ

この条件のうち，(a)と(b)を同時に満たす場

び最適なオプティカルフロー選択手法の導入

合，あるいは(a)と(c)を同時に満たす場合のみを行った．

にモザイキングを用いた更新処理を行う．得
られたパノラマ画像を表示した後，再びフレ2．提案手法ームを取得し計算を行うというループを繰り

2.1．提案モザイキング手法

返す．

カメラ 2 台を用いてモザイキング及びトラ

この手法を用いることによって図 4 のようッキングを行い，パノラマ画像を作成するアにカメラぞれぞれでフレーム前後間の特徴点

ルゴリズムの流れを図 3 に示す．まず，カメ検出および時間的なトラッキングを行い，空ラ 1 およびカメラ 2 それぞれから初期フレー

間的なオーバーラップ領域のサイズに依存しム を 取 得 し ， SURF(Speeded Up Robust

ないパノラマ合成を行うことができる．また，

Features)[3]特徴点抽出を行う．抽出された特カメラ間にオーバーラップがある場合にはモ徴点のマッチングをとり，カメラ間ホモグラ

ザイキングを利用してさらに正確なパノラマ

フィ行列 Hpano を計算し，初期パノラマ画像

合成画像を得ることができる．

143  c / 9  c / 9  c / 9 c / 9 1  8c / 9  c / 9 c / 9  c / 9  c / 9

(2)

式(2)のように定義される鮮鋭化フィルタは，
画像のエッジを検出するラプラシアンフィル
タの結果画像を元画像に重ね合わせるものであり，c は鮮鋭化の強度を示している．DoG
フィルタ [16]は，LoG フィルタの近似モデル
であり，DoG 画像は異なるσの平滑化画像の差分を用いて生成される．このフィルタをエ
ッジ強調に利用するために，式(3)を用いて元
画像に DoG 画像の重ね合わせを行う．ここで，I(x) は 元 画 像 ， S ,k , p ( x) は エ ッ ジ 強 調 画 像 ，D , k ( x) は DoG 画像， p は鮮鋭化のパラメータを示す．G (x) と Gk (x) は Gaussian フィル
タによる平滑化画像であり，σと k 倍のσを用いることで異なる平滑度合いの画像を生成する．

図 3 処理の流れS ,k , p ( x)  I ( x)  pD ,k ( x)

 I ( x)  pG ( x)  Gk ( x) (3)

2.3．フローベクトル選択処理
適切なオプティカルフロー選択手法として，フローベクトルの方向と大きさを利用した手法，及びフレーム周辺部のフローベクト
ルを除去する手法を提案する．

図 4 提案モザイキング手法

2.2．鮮鋭化処理
術中に撮影された映像では，ノイズやぼや
図 5 ベクトル方向と大きさを利用した手法

けが存在する領域があるため，通常の撮影環境と比較すると，特徴点数が減少する可能性がある．この問題を解決するために，腹腔内映像に対して鮮鋭化の画像処理を行うことで，血管や内臓の組織構造の強調を試みた．
今回は鮮鋭化フィルタ[6]と DoG フィルタ

図 6 フレーム周辺部を除去する手法[7]を利用し，それぞれの結果の比較を行った．

144

フローベクトルの方向と大きさを利用した手法の概略を図 5 に示す．フローベクトル F を式(4)と定義する．トロカールカメラによって撮影された映像の幅を W，高さを H とし，式(5)を満たすフローベクトル F (図 5 に示す赤いベクトル)をはじめに除去する．これは，非常に大きいオプティカルフロー値を除くため
図 7 特徴点数推移の前処理別評価である．

F  Fx , Fy 
Fx 

(4)

1
1
W or Fy  H
4
4

(5)
DoG
前処理なし
鮮鋭化
図 8 前処理別特徴点抽出結果

次に，ベクトルの方向及び大きさの平均と標準偏差を求める．フローベクトルの方向 Fa を

DoG フィルタによる前処理を行い，GFTT に式(6)と定義する．ベクトル方向の平均を Fa ，回の実験では，それぞれのパラメータをc  6.0,   3.0, k  2.0, p  5.0 と設定した．

よって得られた特徴点数の比較を行った．今標準偏差を  F とおく．ベクトルの大きさを

図 7 にフレーム毎の特徴点推移結果を示す．

a

前処理を行わない場合と比べると，鮮鋭化やDoG の処理を行うことによって特徴点数がF ，平均を F ，標準偏差を  とおく．式(7)F増加することが確認できた．それぞれの手法

または式(8)の条件を満たすベクトル(図 5 ににおいて抽出された特徴点を図 8 に示す．黄示す緑色のベクトル)を除外する．これにより，

色はホモグラフィ行列推定に実際に用いられ全体の平均に近いベクトルのみを選択する．

たインライアの点，青色はアウトライアとし Fy 
Fa  tan 1   (  Fa   ) Fx 

(6)

Fa  Fa   Fa

(7)

F  F  F

(8)て除去された点である．鮮鋭化処理によって血管等の特徴点抽出数が増加しているが，アウトライアの点も増加している．DoG も同様に全体的な特徴点数が増加しているが，本来は特徴点が抽出されないと考えられる映像の暗い領域においても特徴点が抽出されてしまっている．このため，特徴点数を増加させる

フレーム周辺部を除去する手法では，図 6 のだけではなく，適切な特徴点を選択する必要ようにフレームの縁に近い部分ではオプティがあると考えられる．

カルフローの計算を行わない．除去領域の割合を示すパラメータを m と設定すると，フレームの縁から縦 m×H，横 m×W の距離である領域となり，誤差が大きくなりやすいと考えられる周辺部のベクトルを除去する．
3．実験
1 つ目の実験として，トロカールカメラで
図 9 オーバーラップ量変化

撮影した腹腔内の映像に対して鮮鋭化および145

図 10 オーバーラップ量 40%時の評価用動画

図 12 特徴点数推移の前処理別評価(a) オーバーラップ量 40%(a) フローベクトル選択手法導入前(b) オーバーラップ量 30%
図 11 従来の提案モザイキング結果

2 つ目の実験として，フローベクトル選択(b) フローベクトル選択手法導入後手法を[2]で提案されたモザイキング手法へ

図 13 オーバーラップ量 7%時モザイキング結果

導入し，導入前後の誤差量の比較を行った．
パラメータは m  0.05 と設定した．評価用動ィカルフローベクトルを選択することで，オーバーラップが減少した場合のトラッキング

画として，腹腔鏡 Striker1188HD で撮影され精度が向上したため，モザイキング誤差が平た解像度 1280×720 の映像から 2 つのカメラ

均 20%減少するという改善を確認した．フレ視点を想定した 640×480 の矩形 V1 ,V2 を切ームレートは，導入前が 21.4fps，導入後がり出した．実際の手術での状況を考慮し，図20.6fps となった．

9 のようにオーバーラップの大きさが 50%か
ら 0%まで徐々に小さくなるように矩形を平4．まとめ

行移動させた．図 10 はオーバーラップ量 40%

腹腔鏡下手術におけるカメラ付きトロカーの場合の V1 ,V2 である．図 11(a)と図 11(b)はルの使用を想定し，トラッキングを融合したオーバーラップ量が 40%の場合と 30%の場合

モザイキング手法が提案されている．開腹手の従来の提案モザイキング手法結果を示す．

術のような広い視野の映像を高速かつ正確にこの結果から，オーバーラップの大きさが減構築することを目的とし，2 つの改善を行っ

少するとモザイキング精度が低下することがた．1 つ目の改善として，ラプラシアンを利示唆された．

用した鮮鋭化フィルタと DoG フィルタを前フローベクトル選択手法を提案モザイキン

処理としてトロカール映像に適用し，特徴点

グ手法への導入前後の誤差量推移の比較結果

数の増加を図った．2 つ目の改善として，フを図 12 に示す．図 13 は，オーバーラップ量

ローベクトルの大きさや範囲を利用した選択が約 7%である 1400 フレーム目でのモザイキ手法を導入することで，トラッキング精度がング結果であり，(a)はフローベクトル選択手向上し，従来の提案モザイキング手法と比較

法導入前，(b)は導入後である．適切なオプテ

するとより正確な出力結果が得られた．

146

利益相反の有無［4］なし

9th IEEE Conference on Computer Vision
文［1］

Shi J, Tomasi C: Good features to track,

献and Pattern Recognition, pp.593–600, 1994.
［5］

Okubo T, Nakaguchi T, Hayashi H,

Bouguet J: Pyramidal implementation

Tsumura N: Abdominal View Expansion byof the Lucas Kanade feature tracker:

Retractable Camera, Journal of Signal

description

Processing, Vo1ume 15, Issue 4: 311−314,

Corporation Microprocessor Research Labs,

2011
［2］

the

algorithm,

Intel

2000.
TakadaC,

Suzuki

T,

Afifi

A,

NakaguchiT:

HybridTracking

andMatching

Algorithm

forMultiple Surgical Views,
Workshop

on

［6］
［7］

Mosaicking

WinnemöLler

Olsen

International

Computer-Assisted

Gonzalez R. C, Woods R.E: Digital

image processing 2, 2007
S.C:

H,

Kyprianidis

XDoG:

an

difference-of-Gaussians

andincluding

Robotic Endoscopy, pp.24-35, 2016
［3］ofadvanced

J.E,

extendedcompendium

image

stylization,

Computers & Graphics, volume 36, Issue 6:

Bay H, Tuytelaars T, Gool L.V.: SURF:

740-753, 2012

Speeded Up Robust Features, Computer
Vision, ECCV2006, LNCS, Volume 3951:
404-417, 2006

147

An Enhanced Hybrid Tracking-Mosaicking Approachfor Surgical View Expansion
Chisato TAKADA*1, Toshiyuki SUZUKI*2, Afifi AHMED*3, Toshiya NAKAGUCHI*4*1 School of Engineering, Chiba University*2 Faculty of Engineering, Chiba University*3 Faculty of Computers and Information, Menoufia University*4 Center of Frontier Medical Engineering, Chiba University

The aim of this work is to overcome the narrow surgical field of view problem in minimally invasive surgery. We
achieve this by combining multiple views of the camera-retractable trocar which can obtain surgical viewpoints
different from laparoscopic view. However, the accuracy and time are essential factors in this process. Therefore, we
tend to improve the accuracy of a hybrid tracking-mosaicking approach which can combine several views at highspeed. Two improvements are presented and analyzed here. The first improvement utilizes two sharping
methodologies to enhance the image quality. This enhancement, in turn, improves the interest point extraction process
and increases the number of extracted points. In the second enhancement, the tracking accuracy is improved byapplying a filtering methodology to select the set of valid flow vectors only. This process reduces the tracking error
which may accumulate during tracking. The experimental evaluation, shows that these improvements enhance thefinal mosaicking accuracy and allows us to construct a more accurate expanded view.

Key words: Image-Guided Laparoscopic Surgery，Camera-retractable Trocar，Tracking and Mosaicking148

OP3-1

人工的な学習画像を用いた転移性肝がん検出のための病変埋め込み法の検討
小西 孝明*1

道満 恵介*1

縄野 繁*2

目加田 慶人*1

要旨
現在，肝がんの読影は複数の医師の目視でなされており，読影医の負担となっている．そのため，機械学習等を用いた読影支援が望まれている．機械学習において，一般に多くの症例画像が必要となるが，大量に集めることは困難である．そこで我々は，症例不足を補うことを目的とし，健常症例に対して病変を埋め込むことで人工的に症例画像を生成することに取り組んできた．本論文では，多様な見えの人工病変画像を生成し，CNN の性能向上に有効な画像の生成法を提案する．様々な大きさやコントラストの病変を，様々な位置に埋め込んで生成し，学習データとして実病変画像と併用することで，構築した CNN の検出精度を調査した．その結果，従来手法より精度が向上することを確認した．
キーワード：CT 画像，深層学習，コンピュータ診断支援，画像生成

1．はじめにみ手法では実病変画像を合成しているだけで肝がんを始めとする様々な病気の多くは，専あるため，肝がんの様々な形状に対応できない門の知識や経験を持った読影医の目視によりという問題があった．

診断がなされており，読影医の負担が増加してそこで本論文では，肝がん形状に対応した人いる．そのため，読影医の負担を軽減するため

工画像を生成するため，転移性肝がんの濃度分に，機械学習等を用いた病変検出支援システム

布に着目した手法を提案する．門脈層において，が求められている．

病変部は肝臓の濃度値より低く球形に近い形

こ れ に 対 し て 我 々 は ， CNN （ Convolutional状をとるが，病変の発生位置によって，形状がNeural Network）を用いて，腹部 CT 画像から転変化する．これらの性質を用いて，健常者 CT 画

移性肝がんを検出する手法を提案してきた[1]．

像に対して様々な病変を生成する．生成した病

CNN の学習においては多くの学習画像を必要

変画像を用いて 2 次元断面画像を入力とするとするため，文献[1]では 健常者 CT 画像に対CNN（以下 2D-CNN）及び 3 次元に拡張した CNN

して，Poisson Blending 法[2]を用いて実病変画像（以下 3D-CNN）による病変検出器を構築する．

を合成することでデータの拡充を図った．これ

本手法を実際の CT 画像に対して適用したときにより，検出率の向上及び誤検出の削減が可能の検出結果について報告する．
2．提案手法であることを示した．しかし，これらの埋め込提案手法の処理手順を図 2 に示す．本手法は，――――――――――――――――――*1 中京大学 大学院情報科学研究科

学習段階と検出段階で構成され，それぞれにお〔〒470-0393 豊田市貝津町床立 101 〕

いて入力画像を門脈層の腹部 CT 画像を用いて

e-mail: konishi.t@md.sist.chukyo-u.ac.jp

いる．以下，これらの処理手順について述べる．

e-mail: kdoman@sist.chukyo-u.ac.jp

2.1．学習段階

e-mail: y-mekada@sist.chukyo-u.ac.jp

CNN では過学習の抑制のために大量の学習*2 国際医療福祉大学三田病院

画像が必要となることから，学習画像を十分に

e-mail: snawano@iuhw.ac.jp

用意すること重要である．このため，2 通りの

149

（a）Poisson Blending（b）濃度分布による生成法
法
図 2 埋め込み病変画像

図 1 提案手法

Data Augmentation をおこなった．
（a）転移性肝がん（b）非肝がん図 3 学習画像

第一に，従来研究における，Poisson Blending法を用いた健常者 CT 画像に対しての病変部の埋め込みである[1]．様々な位置に埋め込むこと

表 1 学習に使用するデータセット（ 実：実病変，で，肝臓内の病変の発生位置による様々な見え合：実病変の合成画像，生：人工的生成画像 ）のデータを拡充する．このとき生成した病変画
像を図 2（a）に示す．
第二に，肝がんの濃度分布に基づく病変画像生成である．肝がんの形状を球形と仮定し，位置𝒙𝟎 を中心に半径𝑟$ の病変を埋め込むときに，(2)ℎ 𝒙 = 𝜆 + 𝑁(0, 𝜎9 9 )

(3)

データ

2DCNN

学習
テスト
学習
テスト

3DCNN

位置𝑥の画素値𝑔 𝒙 は次の式で与えられる．
𝑘𝑔 𝒙 = 𝑓(𝒙) −(1)
1 + exp 𝑟 − 𝑛 𝒙 ℎ 𝒙
𝑛 𝒙 = 𝑟$ + 𝑁(0, 𝜎8 9 )

手法

実
54
177
18

59

肝がん
合
生
2,751 2,751

−
917
−

−
917
−

非肝
がん
4,422
1,104
1,474

368

れら二つの Data Augmentation 法で生成した画像すべてを学習データとして利用することとする．
2.1．検出段階

ただし，𝑓(𝒙)は埋め込む対象の健常者 CT 画像

本手法では，2D-CNN による候補領域検出との位置𝒙での画素値，𝑘は病変のコントラストを

3D-CNN による過検出の抑制からなる．2D-CNN

定めるパラメータであり，𝑟 = ||𝒙 − 𝒙𝟎 ||である．

では肝臓領域内をラスタスキャンし，肝がん候𝑛 𝒙 は球の径方向の形状のばらつき，ℎ 𝒙 は辺補領域を得る．得られた検出窓を Mean Shift[4]縁での濃度変化の急峻さのばらつきを表すたによって統合する．統合された 3 次元的な検出めの関数で，それぞれ定数𝑟$ と𝜆に平均 0，分散窓に対して，3D-CNN により識別することで，

9

9

最終的な出力結果を得る．

が𝜎8 及び𝜎9 である正規乱数を加えたものである．このとき生成した画像を図 2（b）に示す．

3．実験

以上の手法で生成した画像及び実病変画像

前節で述べた手法を用いて，病変を含む症例

を CNN での学習のために，切り出しをおこなに対しての有効性を評価した．以降，学習デー

う．2D-CNN では，図 1（a）に示す，32×32 pixel

タ，学習結果，検出結果，考察について述べる．

の断面画像とし，背景画像は同図（b）に示すよ

なお，学習データは日本医用画像工学会 CAD コ

うに，肝臓内の任意の領域を用いる．同様にしンテストで配布されたものを利用した．

て，3D-CNN では，32×32×20 で切り出し，学

3.1．データセット

習に用いる．この際の CNN のネットワーク構学習に使用する画像数を表 1 に示す．これら造として，VGG[3]ベースの 8 層構造のモデルをの学習データは，埋め込みによる有効性の評価用いる．本論文での提案手法では，実病変とこのため，一般に行われる回転や平行移動といっ150

表 2 各手法における識別率

手法

実病変のみ
実病変+合成実病変+生成実病変+合成+生成

正解率
2D-CNN
3D-CNN
0.82
0.80
0.86
0.90
0.89
0.89
0.91
0.94

（a）正検出例（b）未検出例
図 3 検出結果

未検出となった．これは，病変生成の際に、コ

表 3 各手法における検出精度

手法

検出率

誤検出率

実病変のみ
実病変+合成実病変+生成実病変+合成+生成

0.67
0.71
0.81
0.86

1.80
0.80
1.20
0.75

ンラストが極端に小さいものを生成できていないためと考えられる．どの程度のコントラス
トが小さい病変が対象となりうるのかを検討し，病変生成のパラメータに反映する必要があると考えられる．
4．まとめ
本論文では，転移性肝がんの検出支援のためた Data Augmentation による画像生成はしていに，2D-CNN 及び 3D-CNN を用いた検出手法をない．なお，式(1)におけるパラメータは 60< 𝑘提案した． CNN による学習の際に，実際の病<80，6＜𝑟$ ＜14，0.8<𝜎8 <1.2，0.2<𝜎9 <0.4 の範囲

変に加えて Poisson Blending 法及び実病変の濃の一様乱数で与えた．

度分布に基づく画像生成をおこなった画像を

3.2．学習結果

利用することで，検出精度が向上することを確

学習に用いるデータごとの 2D-CNN 及び 3D-

認した．今後の課題として，生成モデルの高度

CNN の正解率を表 2 に示す．比較手法として，化，CNN のネットワーク構造の改善，検出手法

実病変のみで学習した手法，実病変に加えての改善などが考えられる．

Poisson Blending 法により実病変を合成した人

謝辞

工病変で学習した手法，実病変に加えて肝がん本研究の一部は，日本学術振興会科研費補助の濃度分布に基づいて人工的に生成した病変

金および中京大学特定研究助成の援助による．

を用いて学習した手法を採用した．この表から利益相反の有無提案手法が最も高い正解率となっていることなしがわかる．また，少数の実病変のみでの学習で文は，精度の良い学習モデルの構築は難しく，人献[1] 小西他，“人工的な病変画像を用いた 3D-

工的な病変生成が有効であると言える．

CNN による転移性肝がん検出”，電子情報

3.3．検出結果

通信学会 医用画像研究会(MI)技術研究報

検出器の構築に利用しなかった 20 症例に対告，vol.116，no.393，pp.21-22，Jan. 2017

する検出結果を表 3 に示す． 表 3 では，検出[2] P. Pérez, M. Gangnet, A. Blake, “Poisson

率及び誤検出率の平均を表している．検出器構

Image Editing”, ACM Special Interest Group

築時と同様に，埋め込み病変及び人工的生成画

on Computer 2003, pp.27-31, July 2003.

像を利用することの有効性が確認できる．

[3] K. Simonyan at al. “Very Deep Convolutional

3.4．考察Networks for Large-Scale Image Recoginition”,

提案手法を用いることにより，図 3（a）に示

ICLR, May. 2015.

すように肝がん領域を正しく検出できている[4] Y. Cheng, “Mean shift, mode seeking, and

ことがわかる．しかし，同図（b）に示すように，

clustering”,

肝がんと肝臓のコントラストが小さい場合に，

pp.790-799, Aug. 1995.

151

IEEE

TPAMI,

vol.17,no.8,

A study on lesion image synthesis
for metastatic liver cancer detection using artificial training images
Takaaki KONISHI*1, Keisuke DOMAN*1, Shigeru NAWANO*2, Yoshito MEKADA*1*1 Graduate School of Computer and Cognitive Sciences, Chukyo University*2 International University of Health and Welfare Mita Hospital

The interpretation of liver cancer is visually performed by doctor, which takes much time. Although one of thesolutions is to detect the cancer lesion by using a machine learning technique, it requires a massive number of training
samples. We thus aim to develop a method to synthesize various artificial cancer images by overlaying real cancer
legion on CT images obtained from normal subjects. The method proposed in this paper is for lesion image synthesis
considering the size, the shape and the contrast of liver cancer lesion. The synthesized images are used together withreal images in order to construct an accurate cancer detector. We evaluated the proposed method through experiments,
and confirmed the effectiveness of the proposed method.

Key words: CT image, Deep Learning, Computer Aided Diagnosis, Generating Images

152

OP3-2

乳がんを対象とした新しい人工石灰化陰影の作成と実症例を全く用いない CAD 開発手法の有効性検証
安倍

和弥*1

武尾

英哉*1 永井 優一*2

黒木

嘉典*3

縄野

繁*4

要旨
CAD 開発における症例画像の不足を補うことを目的に，病変の存在しない画像に腫瘍等の病変を埋め込み，
人工的に症例画像を作成する取り組みが行われている．これまで筆者らは，肝腫瘍や乳がん腫瘤影を対象に人工症例画像の作成と CAD 開発への適用を行い，その有効性を示してきた．しかし，これまでは 50%以上人工症例を CAD 開発の学習データとして用いると，未知データに対しての判別性能が本物だけで学習したものに比べて若干劣ってしまう傾向であった．
本研究では，人工症例画像の更なる他部位への応用と人工症例のみでの高性能な判別器開発を目的とし，新たな対象として乳がん石灰化に着目して有効性検証を行った．石灰化は，これまでの肝腫瘍や乳がん腫
瘤影とは大きく特徴が異なるため，新たな作成手法を開発した．この手法により作成した人工症例を CAD開発に用いた結果，100%人工症例での学習による判別器において本物だけで開発したものと同性能の検出結果が得られた．
キーワード：乳がん，人工石灰化陰影，学習データ，CAD 開発

1．はじめにCAD システムの開発においては，サンプルデ

近年，医療の現場では CT や MRI など撮影ータの不足が長い間，問題とされてきた[1]．

装置の高精細化により生成される医用画像のシステムの有効性を示すためには多くの臨床量が増大している．撮影される画像の枚数は画像を使う必要性があるが，プライバシの配患者一人あたり数百枚にもおよび，それを読慮などにより症例画像の入手が困難になって影する医師の負担も急増している．そのためいる．

診断の補助を行うコンピュータ画像支援診断

そこで現在，CT 画像やマンモグラフィ画（Computer Aided Diagnosis/Detection : CAD）

像において，既存のサンプルデータからの腫の開発が非常に重要視されている．

瘍の埋め込みを行い，腫瘍の存在する CT 画
像を人工的に作成する研究が行われている――――――――――――――――――[2]．この研究は，実症例と全く見分けがつか*1 神奈川工科大学工学部電気電子情報ない人工腫瘍の作成方法を確立し，大きさ，工学科

形，コントラストを変更しながら，無数に人〔〒243-0292 厚木市下荻野 1030〕

工腫瘍を含む模擬的な症例画像を生成するこe-mail: abex0930@ele.kanagawa-it.ac.jpとによって，CAD システムの開発におけるサ*2 東埼玉病院

ンプルデータ数を補完することを目的として*3 新村病院いる．

*4 国際医療福祉大学三田病院

153

対象は異なるもののサンプル不足を補う研はポアソンブレンディング[7，8]がある．こ究として重本らの結節および血管のモデルをれも完成度の高いものであるが，ベースとな作り，学習データとして利用する手法[3] なる画像の輝度値の影響を受けて形や明るさにどがあるが，本手法は人工物を作るのではな

問題が発生することがあった．筆者らは乳がく，実腫瘍を埋め込むことで画像を作成する

ん腫瘤への適応の際これらの手法を発展させ手法であるため，前述の手法に比べより実症た処理を開発・使用した[5]が石灰化の埋め込例に近い画像を作成することが可能である．

みに当たっては演算領域が極小すぎることに同様の研究では，他分野ではあるものの村より違和感があるため使用できず新たな埋め瀬らの生成型学習により学習パターンを既存込み手法を開発した．その人工症例を用いてデータから補完する手法[4]などが提案され

サ ポ ー ト ベ ク タ マ シ ン （ Support Vectorており，サンプル不足を補う手法として一定

Machine：SVM）による判別器を作成，別途の評価を得ている．医用画像処理分野におい用意した未知データによる評価により CADても同様にサンプル不足を補う手法としてシステムの開発に最適な学習データ作成法をCAD システムの開発への有効性が期待でき

検証，その有効性を確認する．

る．

本論文のポイントを以下に示す．

なお我々の調べた限りにおいては，海外で① 乳がん石灰化の人工症例の作成は同様の研究は行われていない．

② 100%人工症例のみを用いた SVM 機械学

これまで筆者らは，肝腫瘍や乳がん腫瘤影

習による判別器の設計．

を対象に人工症例画像の作成と CAD 開発へ

本論では，2 章・3 章で乳がん石灰化検出 CADの適用を行い[5]，その有効性を示してきた．

に対する人工症例画像の検討・評価の結果を示

しかし，これまでは 50%以上人工症例を CAD

す．4 章にて考察，5 章にて本研究のまとめにつ開発の学習データとして用いると，未知デー

いて述べる．

タに対しての判別性能が本物だけで学習した

2．手法ものに比べて若干劣ってしまう傾向であった．

2.1

人工症例画像の作成

初めに本論にて実験に用いたマンモグラフ

本論文では，新たな対象として乳がん石灰

ィ画像について表 1 に示す．

化に着目し，実症例を使用せず 100%人工症

表1例を用いた CAD 開発手法を提案する．石灰化は画像信号上ではパルス状に見えるもので使用したマンモグラフィ画像
2370×1770[pixel]

画像サイズあり，過去の肝腫瘍などと比べると特徴量の算出が容易である点，埋め込みにあたり腫瘤影などと異なり元となる病変の形状情報を抜き出し易い点などから 100%人工症例でも従来と同等の検出性能を期待できる．
乳がん石灰化の実症例より石灰化を埋め込
み人工症例画像を作成する．人工症例画像の

人工症例
画像作成用
データセット

6 病院分，約400 例から無作為に抽出

石灰化 120 例
埋め込み用
120 例

検証用
未知データ
データセット

別途用意した 4 病院分を使用

石灰化 168 例

作成は過去 JAMIT CAD コンテスト 2013[2]にて初めて行われた．その際の対象は肝腫瘍

人工症例画像の作成は実症例から抽出を行であった．おもな合成手法としては𝛼𝛼 ブレン

い埋め込む手法とした．埋め込む石灰化はまディング[6]が挙げられる．これはかなり完成

ずしきい値処理を基に粗抽出を行う．この粗度の高いものであるが，腫瘍境界部で平滑化

抽出の画素値を基に濃度勾配を計算しながら処理をするため，そこで違和感が発生してし領域の拡張を行い，より正確な石灰化領域のまうことが多かった．もう一つの手法として

154

抽出を行う．これにより石灰化の輝点だけで習を行った．TP 領域，FP 領域の症例は，あなく，すそ野の情報まで取り込むことで本物

らかじめ用意した症例から無作為に必要数をらしい人工症例が作成できる．

抽出し使用した．SVM の各種パラメータとし埋め込みは加算により合成を行った．筆者ては，C-SVM クラス分類器・POLY（多項式）らの過去の手法であるポアソンブレンディン

カーネルを使用，C および gamma は 0.1 と設グ[5]も検討したが，石灰化は極小領域のため定した．
3．人工症例の乳がん石灰化 CAD への適用不適合とした．

3.1

乳がん石灰化の医師の評価

乳がん石灰化の人工症例は初めての試みであったため，作成した画像 5 例と実症例 5 例を混合した上で画像の評価を放射線科医 2 名と放射線技師 1 名の計 3 名に評価を受けた．
(a) 実症例(b) 石灰化抽出評価結果を表 2 に示す．
表2(c) 埋め込み先(d) 合成画像

図 1 石灰化の埋め込み概要図

実症例
1
2

医師 A
80
60

医師 B
100
80

技師
100
100

3
4
5

20
80
80
64

80
40
40
68

0
20
60
56

平均
2.2
2.2.1

63

乳がん石灰化検出 CAD の作成
石灰化候補領域の検出

石灰化候補領域の検出[9]は，基本的には一般的な平滑化処理を行うことにより，パルス状の突起が平滑化されるため，それと原画像の差分をとることにより候補領域が検出できる．しかし，単純な平滑化では乳腺などの線状陰影も検出されてしまうため，直線構造要

人工症例
1
2

医師 A
20
80

医師 B
60
40

技師
40
20

3
4
5

20
20
20
32

40
40
40
48
41

80
40
40
44

平均

素を用いたモフォロジ処理を用いて点状のパルス要素のみを検出する．
2.2.2

医師らの評価結果

採点法は以前行われていた CAD コンテス

SVM 判別器の作成

トにのっとった形での採点法を利用した．採判別器は LIVSVM[10]による機械学習によ

点基準は，画像に対する採点者の確信度を数り設計されたものを使用する．特徴量には，値化したものである．採点は 20 点刻み，
0~100

しきい値，最大輝度としきい値の差分，閾値

点での評価となっており，100 に近いほど実体積総和，サイズの分散，濃度の分散，FFT

症例だと確信を持ったという評価である．評

変換時のレスポンス特性の周波数および高周価結果を見ると見破られてしまったといえる

波パワーの総和，8 方向の分散，腫瘍の最大結果であった．評価者の意見としては，石灰長の 9 種類を採用し，9 次元のベクトル空間化の良悪性の所見が混在している，辺縁の濃にて判別を行った．学習においては TP 領域

度情報が今一つであるといったものであった．

を正サンプル，FP 領域を負サンプルとして学155

良悪性の所見の混在とは，比較的丸く大きさの性能がまだ物足りない結果ではあるが，人がそろっているといった良性所見の石灰化が，工症例を用いた判別器での検出でも実症例と乳管に沿った形で存在するという悪性に見ら同等の検出が可能であるという結果が得られれる部位にあるといった点から人工物と見破た．検出性能の FROC 曲線を図 2 に示す．

ったという指摘である．今回の人工症例の作

FROC 曲線からも両判別器において同等の検成では元となった石灰化の良悪性はあまり考出性能が得られていることが確認できる．

慮せず，判別性能との兼ね合いを重視した結

4．考察
3 章の表 3 より，実症例のみの CAD と人工果ではあるものの精度向上は重量な点である症例のみの CAD はほぼ同等の性能であることいえる．
CAD への適用結果

3.2とが確認できる．また図 2 の FORC 曲線から人工症例のみを用いた検出結果と，実症例も両判別器が同等の検出性能であることがわのみを用いた検出結果を表 3 に示す．なお，

かる．検出が行えなかった症例はどちらの判判別器の機械学習には TP 例，FP 例とも 50

別器においても同様のものであり，判別器の例ずつの計 100 例を用いた．

学習データに対して特異な症例であったと考

表3

石灰化検出結果
FP
TP 率
CAD の学習法[個/image][%]

えられる．また，ほぼ同等ではあるもののわ

実症例のみでの判別器

91

報に不確実さを与えた結果と考えられる．

人工症例のみでの判別器

93

ずかに人工症例の結果が上回った．これは埋め込みの際のわずかなエッジなどが形状の情0.30

本論での処理で検出結果が同等となった要因は，石灰化の人工症例の作成に濃度勾配の0.28検出による石灰化の裾野の情報を取り込むことができたことがあげられる．パルス状であ人工症例

る石灰化であるが，単純に閾値で検出するの実症例に比べて埋め込みの際のエッジ付近のばらつ
きが抑えられ，分散等の特徴量に寄与したも
のである．

率 [%]
TP

3.1 節の医師らの判定結果も照らし合わせ
ると良悪性の所見や辺縁情報が今回の判別器に用いた特徴量とかかわっておらず，結果として良好な判別結果が得られたと考えられる．
しかし，画像特徴だけでなく，医師の評価基準を組み込んだ判別器を設計できれば，さらなる検出精度の向上の可能性も考えられる．
今後は，所見を基に新たな特徴を組み込んだ判別器を作成しての検討も行う必要がある．
FP[個/image]
図2

5．まとめ
本論では，人工症例画像の新たな適応先と検出性能の FROC 曲線

表 3 より TP 率はともに 90%以上であり，して乳がん石灰化の検出 CAD への適用を行

FP は一画像当たり 0.3 個以下という結果となった．また，従来の肝腫瘍や乳がん腫瘤とはった．現在の石灰化検出 CAD においては 90%

異なり 100%人工症例のみを使用しての CAD

台後半の検出率が一般的であるため，判別器開発を行い，実症例のみで設計した CAD との性能比較を行った．その結果人工症例のみ

156

を用いて実症例のみと同等の性能を持つッチングを用いた胸部 X 線 CT 画像から

CAD の開発が可能であることが確認できた．

の結節陰影の高速認識，Med Imag Tech

しかし，本論にて作成した人工症例画像の21(2) : 147-156, 2003

医師の評価結果は平均点で 20 点差という見［4］ 村瀬洋：画像認識のための生成型学習，

破られてしまったという結果であった．良性

情報処理学会論文誌 46(SIG 15)，: 35-42,

所見の石灰化が悪性所見に見られる部位にあ2005るといった点や辺縁情報が今一つであるとの［5］ 安倍和弥，武尾英哉，黒木嘉典，他：

指摘があった．一方で，CAD 適応では良好な人工症例画像の CAD 開発への有効性検結果であった．これは設計した検出 CAD は証と客観的評価基準としての活用の提案，

パルスの形状や輝度などを重視して検出を行Med Imag Tech 35(2) : 110-120, 2017っているため，結果として検出性能が高かっ［6］

Perez, P., Gangnet, M. and Blake, A.:

たと考えられる．今回の問題点は，医師に依Poisson Image Editing, Proc. SIGGRAPH’

頼する際の評価基準と作成時の基準にずれが

03: 313-318, 2003

あったことである．埋め込み場所等への言及［7］ Thomas, P., Tom, D.: Compositing digitalが主であり，技術的な問題というよりは技量

images.

不足に起因するものであり検出 CAD に用いGraphics 18: 253-259, 1984

ACM

SIG-GRAPH

Computerるという観点では問題はないという結果であ［8］ 宮岡伸一郎：画像の勾配空間フィルタリったと考えられる．今後は人工症例の精度とング，情報処理学会論文誌 52(2): 901–909,

CAD 性能の関係について，引き続き検証を行

2011

う必要がある．

［9］ H. Takeo, K. Shimura, T. Imamura, at el. :本論での結果はあくまで今回開発した

DetectionsystemofClustered

CAD アルゴリズムに限定したものであり，他

Microcalcifications on CR Mammogram,の CAD 処理において必ずしも本結果と同様

IEICE TRANS. INF. & SYST., Vol.E88-D,の有効性が得られるという保証はない．そこNo.11, pp.2591-2601, 2005

で今後は異なった CAD アルゴリズムを使用［ 10 ］LIBSVM -- A Library for Support

し，本論と同様な検出性能を得られるかどう

Vectorかを検討していく必要がある．

http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/

利益相反の有無
利益相反

なし
文

献

［1］ 小畑秀文，安藤裕，鴛田栄二，他：医療機器評価指標ガイドライン 画像診断
分野(コン ピュー タ診断 支援装 置)開発
WG 報告書，平成 21 年度経済産業省委託
事業，2010［2］北坂孝幸：第 5 回 JAMIT CAD コン

テ ス ト 結 果 報 告 ， JAMIT News Letter
No.16: 5-11, 2014［3］

重本加奈恵，滝沢穂高，山本眞司：3次元結節・血管モデルとテンプレートマ

157

Machines：

Making of new artificially calcified shadow for the breast cancer
and effective inspection of the CAD development technique
not to use a true case at all
Kazuya ABE*1, Hideya TAKEO*1, Yuuichi NAGAI*2, Yoshifumi KUROKI*3, Shigeru NAWANO*4*1 Kanagawa Institute of Technology*2 Higashisaitama National Hospital*3 Niimura Hospital*4 International University of Health and Welfare, Mita Hospital

Aiming to compensate for the lack of case images in Computer-Aided Diagnosis (CAD) development, efforts havebeen made to artificially create case images by embedding lesions (such as tumors) into lesion-free images. We
performed an application to making and the CAD development of the artificial case images for a liver tumor andbreast cancer masses and showed the effectiveness until now. However, the distinction performance for data unknown
than the thing which I learned only with a genuine article was a tendency inferior to slightly when I used an artificial
case as learning data of the CAD development more than 50%. In this study, we paid my attention to breast cancer
calcification as a new object and, for the purpose of application to further other parts of the artificial case image andhigh-performance distinction device development only in an artificial case, inspected the effectiveness. This whichdeveloped new making technique for calcification is because a characteristic is greatly different from the conventionalliver tumor and breast cancer mass shade. As a result of having used the artificial case that I made for CAD
development, the distinction device using the artificial case images was about the same as a distinction device using
the actual case images.

Key words: Breast cancer, artificially calcified shadow, machine learning, CAD development158OP3-3

マルチピンホール蛍光 X 線 CT によるマウス脳 in vivo
イメージングのための物理ファントムを用いた基礎実験大内剛*1

Seo Seung-Jun*2

秦 建偉*1 兵藤 一行*4

笹谷 典太*1

砂口

銭谷 勉*5 Kim Jong-Ki*2

尚輝*3

湯浅 哲也*1

要旨
本グループでは、127I などの非放射性造影剤を用いるマルチピンホール型蛍光 X 線 CT（FXCT）を、治療や創薬の前臨床的研究のための小動物 in vivo イメージングへ応用することを目指している。とくに、脳イ
メージングの場合、関心部位は高吸収体である頭蓋骨に囲まれており、検出される光子数は制限される。
頭蓋骨の影響を検討するために、アルミニウム(Al)で外周を覆ったアクリル円筒および実際のマウス頭蓋骨のそれぞれの内部に 127I 溶液を封入した 2 種類の物理ファントムを作製した。KEK の PFAR NE-7A に FXCTシステムを構築し、撮像実験を行った結果、Al および頭蓋骨ファントムにおける 127I の最小検出濃度は、それぞれ 0.1 mg/ml および 0.2 mg/ml であった。in vivo 脳計測のための最小検出濃度にはまだ不足しているが、外部を高吸収体で覆われた被写体においても良好な 3 次元再構成画像を構築できることが示された。
キーワード：蛍光 X 線 CT，マルチピンホール，小動物，in vivo 脳イメージング，非放射性造影剤，画像再構成

1．はじめにる臓器や器官の機能情報の定量的評価には

近年、遺伝子工学における動物ゲノム改変

PET や SPECT などの放射性同位元素をトレ技術が進み、病理学・創薬などの分野においーサーとして用いる核医学検査手法によってて、各種疾患モデル小動物を用い、病気の機行われる。しかしながら、核医学検査では、序解明や治療薬の開発を目的とした前臨床研

空間分解能が不十分である点や造影剤として

究が盛んに行われている。その際、対象とす

放射性同位元素を利用しなければならないな
どの制約条件がある。

――――――――――――――――――

この問題点を解決する新しい断層撮影方法*1 山形大学大学院理工学研究科

として、物質科学などの分野で用いられる高〔〒992-8510 米沢市城南 4 丁目 3-16〕

感度な微量元素分析方法である蛍光 X 線分析

e-mail: tnd99694@st.yamagata-u.ac.jp

技術と、CT の画像再構成技術を組み合わせ*2 School of Medicine, Catholic University

た 蛍 光 X 線 CT (FXCT; Fluorescent Xrayof Daegu

Computed Tomography)の開発が行われてきた*3 名古屋大学大学院医学系研究科[1-6]。FXCT は非放射性造影剤を外部から照*4 高エネルギー加速器研究機構物質構

射する X 線で励起し、脱励起の際に発生する造科学研究所

蛍光 X 線を計測することで、被写体内部の造*5 弘前大学大学院理工学研究科

影剤分布を推定する放射型 CT の一種である。

159

Fig. 2 ピンホールコリメータの穴の配置
Fig. 1 マルチピンホール FXCT の撮像ジオメトリ

本研究では、本手法を治療や創薬の前臨床的 j IF
 exp a ij  N phtV 

l


l
m
m
n
n



 4 
nU ij m p i


研究のための小動物 in vivo 脳イメージングへ応用することを目指している。ここでは、Al で外周を覆ったアクリル円筒および実際のマウス頭蓋骨のそれぞれの内部に

127



(2)
で与えられる。ここで、N、ω、 μph 、t、V、δj 、

I 溶液を封入した 2 種類の物理ファントムを作製し、は、それぞれ、被写体前での単位面積・単位

高吸収体に覆われた被写体での撮像・評価を

時間あたりの入射光子数 [photons / mm2 / s]、

行った。本撮像システムは、高エネルギー加

蛍光 X 線発生効率、造影剤元素の光電吸収係

速器研究機構（KEK）PFAR-NE7A に構築し数[mm2 /g]、1 投影あたりの露光時間 [s]、ボた。

クセルの体積 [mm3]、Vj から通過するピンホールを見込んだ立体角を示す。また、μIm ，μFn ，2．方法

はそれぞれ入射 X 線エネルギー、蛍光 X 線エ

2.1 観測モデル

ネルギーでの被写体の線減弱係数 [mm-1] をFig. 1 に提案手法の撮像ジオメトリを示す。

示しており、既知の値である。入射 X 線が Vj

被写体中の造影剤元素は、X 線が照射されるに到達するまでに通過したボクセル集合 T j 、と、光電効果による励起とそれに続く脱励起

Vj から発生した蛍光 X 線が Di に到達するまによって蛍光 X 線を放出する。あるボクセル

でに通過するボクセル集合 U i j 、投影線がボから発生した蛍光 X 線は、入射 X 線に垂直なクセルを横切る長さ lm とした。 ln の計算に

y 軸方向に配置された複数のピンホールを通は Siddon のアルゴリズム[7]を用いた。(1)式

り検出面上で重複のない複数の投影像としてに対して統計学的逐次近似手法である

観測される。入射 X 線と発生した蛍光 X 線は

OS-EM(Ordered

被写体から減衰を受ける。この時、被写体上Subsets-

Expectation

Maximization）法[8]を適用することで造影剤
濃度gj の推定を行う。

の j 番目ボクセルVj （1 ≤ j ≤ J：J は総ボクセル数）の造影剤濃度gj [g / mm3] と、i 番目検出器Di（1 ≤ i ≤ I： I は検出器画素数×投影数）
で観測される総 X 線光子数fi [photons] の関

2.2 ピンホールコリメータ

係は、

fi   Jj 1 aij g j 1  i  I 

ピンホールコリメータは Fig. 2 に示す厚さ(1)2 mm の硬鉛板 4 種（HPbP4）製のピンホール
治具と、直径 3.4 mm、厚さ 0.5 mm のタングとあらわされ、投影行列 a ij は、ステン製のピンホールチップで構成されている。ピンホール治具には、Fig.2 に示す方位角で直径 3.4 mm のザグリ穴が配置されており、

160

Fig. 4実験に用いた物理ファントム

Fig. 3 Fig.2 の A 断面（A’ 断面）における穴の配置

上下のピンホールに関しては、方位角に加えの回転中心からピンホール治具、およびピンて xy-平面に対して±7.219°の仰角になるよホール治具から検出面までの距離は、それぞうに加工が施されている。ザグリ穴の中心のれ 25.0 mm，25.0 mm とした。2 次元検出器は間隔は Fig. 3 に示すとおりである。ただし、DECTRIS 社製 PILATUS 100K [10]（ピクセル

本研究でのマウスの頭蓋骨を用いたファント

数：487×195、ピクセルサイズ：0.172×0.172

ムにおいては単一のピンホールコリメータ

mm2 ）を使用し、エネルギー閾値を 20 - 30 keV[9]を用いた。

に設定した。以上の条件で、物理ファントム
に対しては、1 投影あたり露光時間 180 s で

3．実験

180 投影を角度ステップ 2で 360にわたり取3.1 物理ファントムと撮像条件得した。マウス頭蓋骨ファントムは 1 投影あ提案手法の有効性を示すために、高エネル

たり露光時間 60 s で 90 投影を角度ステップ

ギー加速器研究機構 PFAR（加速電圧 6.5 GeV）

4で 360にわたり取得した。

の偏向電磁石ビームライン AR-NE7A に撮像システムを構築した。物理ファントムとして

3.2 画像再構成

直径 15 mm、高さ 40 mm のアルミニウムで覆画像再構成には OS-EM 法を適用し、サブ

われた PMMA 製円筒を作製した。直径 3 mm，セット数 3、繰り返し回数は 5 回とした。再深さ 15 mm の孔を濃度の異なるヨウ素造影

構成画像サイズは 120 × 120 × 65 でボクセル剤で満たした。濃度の配置は Fig. 4 の通りでの辺長は 0.172 mm である。また、被写体内ある。また、マウス頭蓋骨内にヨウ素造影剤

での減衰補正に使用する 33.4 keV（入射 X 線を注入したファントムも撮像を行った。

エネルギー）および 28.3 keV（ヨウ素の蛍光加速器からの放射光白色 X 線は、水平な偏光を持ち Si(111)X 線に相当）の線減弱係数の値（(2)式のμIm ，2 結晶モノクロメータによ

μFn ）はそれぞれ 0.0316 mm-1 および 0.0385 mm-1

り単色化され、断面積が横 35 mm × 縦 5 mmとした。また、(2)式における𝜇𝑝ℎ 、ω の値にの立体ビームになるように X 線スリットを用

ついてはそれぞれ3.5 × 103 mm2 /g、0.83 とした。

いて成形した。入射エネルギーは、ヨウ素造
影剤の K 吸収端エネルギーである 33.17 keV

4．結果の直上 33.4 keV に設定した。被写体直前にお4.1 再構成画像

72

け る 入射 光子 数は 約 9.3 × 10 photons/mm /s

Fig. 5(a)・(b) 、Fig. 6(a)・(b) にそれぞれ、である。回転ステージと検出器からのデータ

高濃度物理ファントム、低濃度物理ファント

転送は PC により制御される。回転ステージ

ム、高濃度マウス頭蓋骨ファントム、低濃度

161

(a)
(a)
Fig. 5

Fig. 6(b)(b)(a)高濃度、(b)低濃度のマウス頭蓋骨

ファントム再構成結果(MIP 画像)(a)高濃度、(b)低濃度の物理ファントム

再構成結果

文

マウス頭蓋骨ファントムの再構成結果を示す。

献［1］Thet-Thet-Lwin, T. Takeda, J. Wu et al,

ここで、Fig. 5 は再構成画像の断層像、Fig. 6“Myocardinal Fatty Acid Metabolic Imaging

は再構成画像の MIP 表示である。Fig. 5 の結by

果より、0.1 mg/ml より小さい造影剤領域は、Tomography

Imaging,”

バックグラウンドと連結されており、目視でSynchrotron

Radiation,

確認することはできない。よって、本研究でpp.158-162, Jan. 2007.

は、0.1 mg/ml が最小検出濃度となる。また、

Fluorescent

X-Ray

Computed
Journalvol.14,of
no.1,［2］Thet-Thet-Lwin, T. Takeda, J. Wu et al,

Fig. 6 の結果より、3 次元での画像再構成を良“Visualization

好に行えていることがわかる。まわりを Al

cardiomyopathic model hamster obtained by

や頭蓋骨といった X 線を多く吸収する物質でfluorescent X-ray computed tomography

囲まれたファントムについても再構成が可能

using I127-IMP,” Journal of Synchrotronであった。

Radiation, vol.15, no.5, pp.528-531, Sep.

of

age-dependent

2008.
5．まとめ

［3］T. Takeda, J. Wu, Thet-Thet-Lwin, Q. Huo,

本研究では、高吸収体に囲まれた物理ファ

T et al, “X-ray fluorescent CT imaging of

ントムにおいてもマルチピンホール蛍光 X 線

cerebral uptake of stable-iodine perfusion

CT での再構成が可能であることを示すこと

agent iodoamphetamine analog IMP inができた。しかし、in vivo 脳計測のための最

mice,” Journal of Synchrotron Radiation,

小検出濃度にはまだ不足している。今後はよvol.16, no.1, pp.57-62, Jan. 2009.

り低濃度の検出を目指し、キャリブレーショ［ 4 ］ Q. Huo, T. Yuasa, T. Akatsuka et al,

ンや再構成プログラムの精度の見直しを行い“Sheet-beam

たい。

geometry

for

in

vivo

fluorescent x-ray computed tomography:
proof-of-concept experiment in molecular

謝辞

imaging,” Optics Letters, vol.33, no.21,

本研究は，高エネルギー 加速器研究機構

pp.2494-2496, Oct. 2008.

（2016G002）および文部科学省科学研究費基［5］N. Sunaguchi, T. Yuasa, K. Hyodo et al

盤研究 C（26350494）、若手研究 B(26750142)、
日揮・実吉奨学会研究助成、住友財団基礎科

Fluorescent x-ray computed tomography

学研究助成、矢崎科学技術振興記念財団奨励

using the pinhole effect for biomedical

研究助成の助成受けて実施された。

applications,

OpticsCommunications,297-15, 210/215, 2013.
［6］T. Sasaya, N. Sunaguchi, T. Yuasa et al

利益相反の有無

Dual-energy fluorescent x-ray computedなし

tomography system with a pinhole design:

162Use of K-edge discontinuity for scatter

image reconstruction using ordered subsets

correction, Scientific reports7, 44143, Mar.

of projection data,” IEEE Trans. Med.

2017.

Imag., vol.13, no.4, pp601-609, Dec. 1994.
［9］ 笹谷典太,砂口尚輝,湯浅哲也, et al “マルチピンホールによる蛍光 X 線 CT の検出限界の改善”,電子情報通信学会信学技［7］R.L. Siddon: Fast calculation of the exact
radiological path for a three dimensional
CT array, Med. Phys., vol.12-2, 252/255,

報,Vol.114, No.482, pp.161-166 , 2015.

1985.

［10］ https://www.dectris.com/［8］H.M. Hudson, R.S. Larkin, “Accelerated

163

Preliminary Experiment for In Vivo Imaging of Mouse Brain
by Multi-pinhole Fluorescent X-Ray Computed Tomography
Using Physical Phantoms
Tsuyoshi OUCHI*1, Seo Seung-Jun*2, Tenta SASAYA*1, Naoki SUNAGUCHI*3, Qin Jianwei*1,
Kazuyuki HYODO*4, Tsutomu ZENIYA*5, Kim Jong-ki*2, Tetsuya YUASA*1*1 Graduate School of Science and Engineering, Yamagata University*2 School of Medicine, Catholic University of Daegu*3 Graduate School of Medicine, Nagoya University*4 Institute of Materials Structure Science, High Energy Accelerator Research Organization*5 Graduate School of Science and Technology, Hirosaki University

So far, we have developed a 3-D fluorescent x-ray computed tomography (3D-FXCT) based on a multi-pinhole effectto delineate trace amount of imaging agents for in vivo imaging. Particularly, in the case of brain imaging, the regionof interest is surrounded by skulls, which are X-ray high absorbers, then the number of photons detected is limited.
In order to investigate the influence of the skull, two types of physical phantoms were prepared: One was an acrylic
cylinder having three channels including different concentration of 127 I solution with an Al thin shell covered, and theother was a model simulating a mouse head, in which a container of 127 I solution was enclosed inside an actual mouseskull. The FXCT system was constructed at the beamline PFAR NE- 7A, KEK. As a result, the minimum detectedconcentrations of 127I were 0.1 mg/ml and 0.2 mg/ml for an acrylic phantom and a mouse skull phantom, respectively.
Although it is still insufficient for the minimum detection concentration required for in vivo brain imaging, it was
shown that satisfactory 3-D reconstructed images can be obtained even for an object which is covered with asuperabsorbent.
Key words: Fluorescent x-ray computed tomography, multi-pinhole, small animal, in vivo brain imaging, non-radioactive
imaging agent, image reconstruction164OP3-4

MRI における異なる非線形フィルタ処理後の NPS の比較
会田

健人*1

宮本

宏太*2 一関雄輝*3 町田好男*1

要旨
MR 画像に対するフィルタ処理には，画質改善を目的とした非線形なノイズ除去フィルタがしばしば用いられており，非線形フィルタが画質に与える影響を評価することは重要であると考えられる．これまでに我々は、NPS を用いて非線形フィルタ特性を評価する検討を進めてきた．非線形フィルタとしては，NonLocal Means (NLM)フィルタと Bilateral フィルタを用いてきたが，フィルタのパラメータによるノイズ低減
効果は複雑に変化するため，両フィルタ処理後の NPS の特性を適切に把握し，比較することは困難であった．そこで今回は,両フィルタのノイズ低減量が同一となるようにフィルタのパラメータを調節して,その条件下でフィルタ処理後の NPS の比較を行った．その結果，Bilateral フィルタでは低周波領域，NLM フィル
タでは中周波領域の NPS の低下が抑制される結果が得られた．
キーワード：MRI, NPS, 非線形フィルタ

1．はじめに期検討として，MR 画像を模した頭部数値ファ

MR 画像に対するフィルタ処理として，エッントム画像に対して，論文等で内容が公開されジの保存とノイズ低減を目的とした非線形なている NLM（Non-Local Means）フィルタ［3, 4］

適応型フィルタが提案されており，これらの非や Bilateral フィルタ［5, 6］を適用後の NPS の線形フィルタが画質に与える影響を評価する

比較などを行ってきた．その際に，対象画像やことが重要となっている［1］．

フィルタのパラメータを変化させていたが，ノ

我々は，この MR 画像における非線形フィル

イズ低減効果は複雑に変化するため ，両フィル

タの評価に，医用画像の画像評価指標の一つでタ処理後の NPS の特性を適切に把握し，比較すある，NPS（Noise Power Spectrum）［2］を応用ることは困難であった．今回の検討では，両フすることを目指している．NPS はノイズの周波ィルタ処理後の差分画像の SD が同一となる条数特性を表し，実空間画像のノイズ成分をフー

件下でのフィルタ処理後の NPS の比較を行っ

リエ変換した結果の絶対値を 2 乗することで得た．

られる．主に X 線画像や CT 画像で，標準偏差（SD）よりも詳細なノイズ評価法として用いら

2．方法

れてきた．

1）対象画像

これまでに我々は，フィルタの NPS 評価の初画像はウェブサイト Brainweb
か――――――――――――――――――(http://brainweb.bic.mni.mcgill.ca/brainweb/)*1 東北大学院医学系研究科

らダウンロードした頭部の T1, T2 強調画像を

画像情報

学部野

模した数値ファントムを使用した．181×217〔〒980-8575 仙台市青葉区星稜町 2-1〕

×181 の 3 次元データでボクセルは 1 辺がe-mail: kento.aita@med.tohoku.ac.jp

1mm の等方性ボクセルである．そこからスラ*2 国立病院機構仙台医療センター

イスを取り出して背景部分にゼロ詰めを行*3 東北大学病院診療放射線部放射線部

い，マトリクス数 256×256 の画像を作成し門た．放射線医学分野で一般的な feet 方向から見た画像表示に反転させて，白質の画素値が165

100 となるように規格化した後，SD が 10 の正ここで Sp は探索領域を示す．

規ノイズを付加した．この画像をフィルタ処
理前の元画像とする（図 1）．

(a)

図 2 NLM フィルタ説明図(b)

図 1 元画像 (a) T1 強調画像 (b) T2 強調画像

3）Bilateral フィルタ
Bilateral フィルタは，画素値の差と画素間の

2）NLM フィルタ
NLM フィルタは，探索領域内のパターンマッ

距離に重みをつけて加重平均することで，エッチをしてから加重平均することで，エッジを保ジを保存しつつ，ノイズを除去できる非線形フ存しつつ，ノイズを除去することができる非線ィルタである．
注目画素とフィルタ内の任意の画素との画形フィルタである．
注目画素に対して探索領域を設定し，次に注

素値の差と距離に重みをつけて加重平均する．

目画素の周りを囲む類似度算出領域を設定す

フィルタ処理後の画素値は以下の式で表せる．

る．探索領域内の他の画素に対しても，対照と

 yx

2

 I ( y ) I ( x )22 つの類似度算出領域の対応する画素同士の差

2
1~
I ( x) e 2σd e
C yN ( x )の 2 乗を求め類似度の指標とし，そこから重み

ここで x は注目画素，y はフィルタ内の任意を算出する．重み算出の式は以下の式で表せる．

の画素を表す．N はフィルタの領域を表し，Cなる類似度算出領域を設定する．（図 2）d ( p, q)＝ G(Y ( Np)  Y ( Nq))w( p)  exp( d ( p, q )
)
h2

2

2σr

2

I ( y)

は重みを正規化する定数である．σd は画素間（1）の距離，σr は画素値の差の重みの値に影響を与える定数で，フィルタ強度に影響するパラメー

（2）

タである．

ここで Y は画像を表し，p は注目画素，q は探索領域内の任意の画素を表す．Np，Nq は画

4）フィルタ処理と NPS 計測

素 p, q を中心とする類似度算出領域を表す．G

図 1 の元画像に対して，NLM フィルタ，は平均が 0，標準偏差が 1 の正規化したガウス

Bilateral フィルタを適用した．
（図 3）フィルタ関数である． h は類似度が重みの値に与える影処理後の画像からそれぞれ差分画像を作成し響の度合いを決める定数で，フィルタ強度に影て，そこにマトリクス数 128×128 の NPS 計測

響するパラメータである．求めた重み w(p, q)か

ROI（図 4）を設定して 2 次元 NPS および 1 次ら，ノイズ除去後の画素値は以下の式で表せる．

元 NPS を算出した．結果では，1 次元 NPS を示

NLM (Y ( p))  w( p, q)Y (q)qSp

 w( p, q)

す．なお今回の検討では，フィルタ処理後の差
（3）

qSp

166

(a)

(b)

(c)

(d)

図 3 フィルタ処理後の画像 (a) NLM フィルタ T1 強調 (b) Bilateral フィルタ T1 強調(c) NLM フィルタ T2 強調 (d) Bilateral フィルタ T2 強調

(a)

(b)

図 4 差分画像と NPS 計測 ROI

(c)

(d)

(a) NLM フィルタ T1 強調 (b) Bilateral フィルタ T1 強調(c) NLM フィルタ T2 強調 (d) Bilateral フィルタ T2 強調

分画像に設定した NPS 計測 ROI 内の SD が一に低周波では Bilateral フィルタで，中周波領域定となるように，フィルタのパラメータを調節

では NLM フィルタで NPS の低下が抑制されるした．その結果，以下のようになった．

結果が得られた．
また，図 5 と図 6 の結果を合わせたグラフを・NLM フィルタ

図 7 に示す．グラフから，Bilateral フィルタで探索領域サイズ：11×11

は，T1, T2 強調画像の NPS はほぼ等しくなった

類似度算出領域サイズ：5×5

が，NLM フィルタでは，低周波領域の NPS に

T1 強調画像h = 12（1.2×SD）差がみられた．

T2 強調画像h = 28.8（2.88×SD）

・Bilateral フィルタ
フィルタサイズ：5×5
T1 強調画像σd = 5, σr = 30.1（3.01×SD）

T2 強調画像σd = 5, σr = 99.8（9.98×SD）

3．結果
T1 強調画像においての 2 つの非線形フィル
タ処理後の NPS の結果を図 5，図 6 にそれぞれ

図 5 T1 強調画像の NPS 比較

示す．グラフから，どちらのフィルタにおいて

赤 Bilateral

も高周波にかけて NPS が低下した．フィルタ処理後の NPS を比較すると，T1, T2 強調画像とも

167

青 NLM,

利益相反の有無
なし
文
［1］

献

宮本宏太，一関雄輝，齋藤俊樹

他：NPSによる適応型フィルタの効果の評価－
頭部画像での検討，日本磁気共鳴医学会雑誌, Vol. 34-S: 370, 2014
図 6 T2 強調画像の NPS 比較［2］

青 NLM,

森一生，山形仁，町田好男：CT と MRIその原理と装置技術-．コロナ社: pp64-

赤 Bilateral

66,2010［3］

Buades A, Coll B, Morel JM：A review ofimage denoising algorithms, with a new one.
Multiscale Model Simul: 490-530, 2005

［4］

Manjon J V et al：MRI denoising using nonlocal means. Med Image Anal. 12: 514-523,
2008

［5］

C. Tomasi, R. Manduchi: Bilateral Filtering
for Gray and Color Images, in Rroc. Int.

図 7 T1 強調画像と T2 強調画像の NPS 比較

Conf. ComputerVision: 839-846, 1998
［6］

青 NLM T1, 緑 NLM T2, 赤 Bilateral T1,
黄 Bilateral T2

Ming Zhang and Bahadir K. Gunturk：
Multiresolution Bilateral Filtering for
Image. Denoising. IEEE Transactions on

4．考察

Image Processing, Vol.17, No12: 2324-

Bilateral フィルタの方が低周波領域の NPS の2333, 2008

低下が抑制された理由としては，フィルタ処理後の画像のボケの成分が影響していると考えられる。高周波領域ではどちらのフィルタにおいても NPS はほぼ 0 まで低下して，差が生じな
かった．どちらのフィルタ処理後も SD は一定であるため，中周波数領域では NLM フィルタの方が NPS が抑制される結果になったと考え
られる。
5．まとめ
今回の検討では，フィルタ処理後の SD が同一となる条件下での 2 つの非線形フィルタ処理
後の NPS の比較を行った．フィルタ処理後のNPS に違いがみられたことから，非線形フィル
タ効果を NPS により評価できることが示唆さ
れた．

168

Comparison of Noise Power Spectra of Various Nonlinear
Filtered MR Images
Kento Aita*1, Kota Miyamoto*2, Ichinoseki Yuki*3, Machida Yoshio*1*1 Tohoku University Graduate School of Medicine*2 Sendai Medical Center*3 Tohoku University Hospital

Nonlinear filters are often used to improve image quality of MR images. Therefore, it is important to evaluate theinfluence of nonlinear filters on image quality, and we are trying to evaluate the characteristics of nonlinear filters suchas non-local means (NLM) filters and bilateral filters, using noise power spectra (NPS). However, noise reduction effects
showed complicated change depending on filter parameters, it was difficult to comprehend and compare thecharacteristics of NPSs. In this study, we compared the NPSs of filtered images under the same noise reduction condition.
Results showed that the NPS reduction was suppressed in low frequency region in bilateral case, and suppressed in the
mid frequency region in NLM case.

Key words : MRI, NPS, Nonlinear filter

169

OP3-5数値ファントムを用いた圧縮センシング
MR アンギオグラフィにおけるｋ空間中心部
フルサンプリング領域と血管形状に関する検討
三浦洋亮*1,2 町田

好男*1

要旨
これまで我々は、圧縮センシング MR アンギオグラフィ（CS-MRA）におけるｋ空間の中心部フルサンプ
リング領域の大きさ（FSA）と被写体の大きさの関係について、頭部血管を模擬した数値ファントムを用いて検討を行ってきた．その中で、CS 再構成像において血管部プロファイルの左右非対称が認められる場合があった．そこで今回は，FSA の大きさとファントムサイズを変化させたときの CS 再構成像における血管形状の変化について検討を行った．その結果，ファントムサイズが小さいほど血管部プロファイルの左右対称性が崩れる傾向にあった．血管の形状が変化したのは、CS 再構成におけるスパース変換に wavelet関数を用いたためと考えられるが、今後さらなる検討が必要である．
キーワード：MR アンギオグラフィ，圧縮センシング，画質評価

1．はじめに我々は，臨床価値も反映した画質評価を進め

圧 縮 セ ン シ ン グ MRI （ compressed sensing

る一環として，アプリケーションを絞って模擬

MRI:CS-MRI）は，サンプリングをランダムに間的な数値ファントムを構築する方法を用いた

引いて行い，非線形な処理を行うことで画像を検討を行っている．特に MR アンギオグラフィ

推定していく手法である［1］．これによりナイ（MRA）を想定し血管信号値、血管像のボケ、キスト周波数に満たないようなサンプリング

アーチファクトといった指標を用いた血管 描

データからの画像再構成が可能である．

出能の評価では，数値ファントムという模擬的

しかし非線形な処理による画像再構成であな条件下であるが，CS-MRA の血管描出能の一るため，撮影対象や収集，再構成の条件等の組部を定量的な形で把握することができた．今回

み合わせによって画質はさまざまに変化する．

はさらに，血管像のボケではなく血管形状の変そのため，CS による画像の画質評価を行うこと

化について検討を試みたので報告する．

は重要であるが，画質評価の手法は未だ確立さ
2．方法

れてはいない．

1)――――――――――――――――――

数値ファントムは頭部血管を想定した複数の*1 東北大学大学院医学系研究科保健学

リング状の構造で，各リングは高さを変えて配専攻画像情報学分野

置した．背景部の信号値を 100，血管部の信号[〒980-8575 仙台市青葉区星陵町 2-1]

値を 200 とした．ファントムの外径を撮影視野

e-mail: you.0326.tbh@gmail.com*2 国立病院機構

数値ファントム（field of view: FOV）205 mm の 0.9 倍、FOV×

仙台医療センター

0.9 (=184mm) とし、血管径は細いほうから 0.4,
0.6, 0.8, 1.4, 2.0, 4.0 mm とした(表 1) ［2］．

170

本検討では上記のファントムのサイズを基構成のシミュレーションは MATLAB を用いて準とし、血管径は変化させずにファントムの外行った．ランダムサンプリング，CS 再構成プロ

径とリング径を変化させた．基準サイズのファグラムは Lustig により公開されているプログラ

ントムを含む合計 5 種類のサイズのファントムム[2]を一部改変して使用した．

を作成した（図１）．5 種類のファントムの名称とサイズの設定比率を表 2 に示す．
2)

実験条件

表 1 数値ファントムにおける－リング径

サンプリング方法は．通常のｋ空間すべてを

および位置（高さ）の基準設定値

埋める収集法 （Full）と、2 つの位相エンコー

血管径

リング径

高さ

ド方向についてランダムに間引いてサンプリ

φ0.4

140

91.2

ングを行う収集法 (Rand) とした（図２）．Rand

φ0.6

120

75.2

における間引き率は 4、すなわち両位相エンコ

φ0.8

100

59.2

ード方向のマトリクス数に対して 25％サンプ

φ1.4

80

43.2

リングとした．中心部のフルサンプリング領域

φ2.0

60

27.2

の大きさを (full sampling area: FSA) の位相エ

φ4.0

40

11.2

ンコード方向のマトリクス数に 対する割合を（単位 mm）

FSA 比 (FSAr) と定義した；
𝐹𝑆𝐴𝑟 =

𝐹𝑆𝐴領域におけるサンプリング点数

位相エンコード方向のマトリクス点数

FSAr を 2〜20％と変化させた（図 3）．Rand 収
集時の再構成方法としては，間引かれた部分の

図 1 5 種類のサイズの数値ファントム

データをゼロで補間したゼロフィル再構成(a) P0.9 (b) P0.8 (c) P0.7 (d) P0.6 (e) P0.5

(Rand_ZF) および wavelet (Daubechies N=4) をスパース変換とする CS 再構成 (Rand_CS) を

表 2 各サイズの数値ファントムの名称とサイズ用いた．また，加速率である AccelFactor は 4 に設定の比率固定した．想定撮影条件としては収集マトリク
名称ス 256×256×128，FOV＝205×205×103 (mm)

外径 (FOV×) リング径（P0.9×）とした．計測の際は、ゼロ補間再構成により

P0.9

0.9

１

2048×2048×1024 とした．なお，本検討では CS

P0.8

0.8

8/9

再構成の特性を把握するために、ノイズを付加

P0.7

0.7

7/9

しない単純な条件とした．データ収集，画像再

P0.6

0.6

6/9

P0.5

0.5

5/9

図2

k-空間におけるランダム収集
図 3 各 FSAr における位相方向の k 空間

3 次元データ収集において、位相エンコードと(a) (FSAr =) 2% (b) 5% (c) 10% (d) 15% (e) 20%

スライス方向について間引き収集を行った.

1713）血管形状の評価

しかし、Rand_ZF と Rand_CS を比較すると、

図 4 に示すように再構成画像の血管部分のプ

Rand_ZF では FSAr の変化に伴い血管形状の左ロファイルを計測した．各条件で得られた画像

右差が少なかった．一方で、Rand_CS では FSArと血管プロファイルについて，視覚評価によりの変化に伴い血管の左右対称性が崩れていた．

RAND_CS と Rand_ZF とを比較した．なお、計

特に FSAr を大きくするほど血管形状は崩れ

測は位相（PE）方向のみとした．

ていた．また、血管形状の変化は小さいファン
トムサイズで顕著であり、大きいファントムでは血管形状の変化は少なかった．
得られた画像のうち、P0.5, P0.7, P0.9 の再構成像を示す（図 6）．どのファントムサイズにおい図 4 プロファイル測定用線 ROI 設定図

3．結果ても FSAr が大きくなるほど血管のボケが目立得られた血管プロファイルのうち、φ1.4mm、

つことが分かる．また、ファントムサイズが小FSAr = 2%, 10%, 20%の血管のプロファイルをさいほどアーチファクトが増加しているのが

図 5 に示す．いずれのファントムサイズにおい分かる．特に、血管近傍に発生するアーチファても FSAr を高くすると、血管プロファイルがクトが目立つ．このアーチファクトは Rand_CS

広がっていることが確認できる（図 5 (a)~(j)）．

像のみに見られる．

図 5 PE 方向の血管プロファイル （φ1.4ｍｍ）

上段 が Rand_ZF、下段が Rand_CS を示す．(a)~(f) はそれぞれ(a), (d): P0.5 (b), (e): P0.7 (c), (f): P0.9 を示す ．

図 6 P0.5 のファントムを再構成し得られた画像である．
(a)~(d)は Rand_ZF 像、(f)~(j)は Rand_CS 像である．(a)~(j) はそれぞれ(a), (f): FSAr2% (b), (g): FSAr5% (c), (h):FSAr10% (d), (i): FSAr15% (d),(j): FSAr20%で再構成した画像である．

172

図 7 P0.7 のファントムを再構成し得られた画像である．(a)~(d)は Rand_ZF 像、(f)~(j)は Rand_CS 像である．
(a)~(j) はそれぞれ(a), (f): FSAr2% (b), (g): FSAr5% (c), (h): FSAr10% (d), (i): FSAr15% (d),(j): FSAr20%で再構成
した画像である．

図 8 P0.9 のファントムを再構成し得られた画像である．(a)~(d)は Rand_ZF 像、(f)~(j)は Rand_CS 像である．
(a)~(j) はそれぞれ(a), (f): FSAr2% (b), (g): FSAr5% (c), (h): FSAr10% (d), (i): FSAr15% (d),(j): FSAr20%で再構成
した画像である．

4．考察

5．まとめ

血管プロファイルを用いた 血管形状の 評価

今回我々は FSA とファントムのサイズを変え

からは、CS 再構成により得られる血管像では、ることで、CS 再構成像における血管形状がどの左右対称な形状が崩れることが認められた．特ように変化するかについての評価を試みた．そにこの傾向は、FSAr が大きく、被写体のサイズの結果，CS 再構成によって血管の形状は変化すが小さい場合に増大する傾向にあることが 確

ること、さらにはその変化が FSA の設定と被写認された。このことより、被写体のサイズに合体のサイズに関係があることが分かった．今後わせた FSAr の設定が CS 再構成像の画質の維さらに詳細な検討を進めていきたい．

持に重要であると考えられる．血管形状は
Rand_ZF では大きく変化しなかったことから、

利益相反の有無

血管形状の左右対称性の崩れは CS の特性が現

利益相反

なし

れたものと考えられる．また、CS では血管の近文

献傍に特有のアーチファクトが出現することか［1］ Lustig M, Donoho D, Pauly J M. Sparse MRI,ら、CS における血管形状の変化はアーチファク

The application of compressed sensing forトの影響とも考えらえる．さらに、CS 再構成のrapid MR imaging. Magn Reson Med 58:1182-

処理の中でも、今回は左右非対称な形状を持つ

1195, 2007

wavelet 関数を用いたことが、血管形状の変化に［2］ 齋藤俊樹，町田好男，宮本宏太，他：圧影響している可能性があると考える．しかし今縮センシング MR アンギオグラフィにおけ

回は、wavelet 関数に関してより詳細な検討を行る血管描出能の評価―数値ファントムモ

うことができなかったため今後さらに検討しデルによる検討―, 日本放射線技術学会雑ていく必要性がある．

誌 71: 1080-1089, 2015173

Examination of Fully Sampled Central k-space and Vessel Shapein Compressed Sensing MR Angiography
Using Numerical Phantom Model
Yosuke MIURA *1, 2, Yoshio MACHIDA *1*1 Health Sciences, Tohoku University Graduate School of Medicine*2 National Hospital Organization Sendai Medical CenterIn our previous study, we investigated the relation between the fully sampled central k-space area and the size ofobjects in compressed sensing MR angiography (CS-MRA) using a numerical phantom model. We found that thevessel profiles in CS images had asymmetric shapes. In this study, we investigated the variation of vessel shapes in CS
images when the FSA and the phantom size were varied. Results showed that the vessel shapes were more asymmetricwhen the phantom size was small.

Key words: MR angiography, Compressed sensing, Image quality evaluation

174

OP3-6小型ファントムを用いた乳房超音波装置管理ツールの開発
篠原

範充*1

田中 詩乃*1

神谷 直希*2

要旨
乳房超音波診断装置の精度管理は急務となっており，日本乳腺甲状腺超音波医学会では，精度管理に利用しやすい小型ファントムの開発を行ってきた．そこで，本研究では，これらのファントム画像を客観的に計測する解析ツールの開発を行った．ターゲット解析ツールは，DICOM および BITMAP に対応している．解析は，ターゲット辺縁や後方陰影の影響を避けるため，初期輪郭より 80％の領域において上側半分を測定領域とした．実験は 2 つの方法で行った．実験１では，40 個のファントムを撮像した画像の解析，
実験２では 1 個のファントムを継続的に 20 日間撮像した画像の解析を行い，mass ごとの平均画素値，標準偏差，変動係数を求めて比較した．40 個のファントムの個体差は充分小さかった．また，1 個のファン
トムを継続的に撮像した画像でも安定して計測が可能となった．本手法により，乳房超音波装置のための客観的な日常的な精度管理の可能性を示すことができた．
キーワード：乳房超音波，精度管理，ファントム

1．はじめに波検査は，日本乳腺甲状腺超音波医学会

わが国では，乳房形態，高い若年層の罹患（JABTS）により編集された乳房超音波診断率などにより，マンモグラフィのみの検診でガイドライン［2］を基にその精度管理が実施

は，欧米諸国のような高い発見率が得られなされてきた．しかし，乳房超音波診断装置のい可能性がある．そのため，マンモグラフィ

画像劣化は，日常の検査中に把握することはの問題点を補完することができる検査法とし困難である．この問題点を解決するため，乳て超音波検査が注目されつつある．対策型の

房超音波診断装置のための精度管理用ファン

乳がん検診においては，その有効性および費

トムが製品化され，視覚による主観的な評価

用対効果について確定したエビデンスはなかが提案されている．しかし，今後，日常的なったが「乳がん検診における超音波検査の有不変性試験を対象とする場合には，客観的な効性を検証するための比較試験：J-start (Japan

評価方法の確立が必要である．

Strategic Anti-cancer Randomized Trial)」によりそこで本研究では，ファントム画像の解析検証された［1］．そのため，我が国において，ツールを用いた客観的な計測による精度管理

超音波装置を用いた乳がん検診が増加する可方法を検討した．

能性があり，乳房超音波診断装置の精度管理
2．方法

は，急務となっている．これまで，乳房超音

本研究では，JABTS 精度管理班により開発――――――――――――――――――*1 岐阜医療科学大学

された小型ファントムを使用した（図 1）．音保健科学部

響インピーダンスの異なる 3 つのターゲット

放射線技術学科が内蔵されていている．

〔〒501-3892 岐阜県関市市平賀字長峰

ファントムターゲット解析ツールは795-1〕
e-mail: shinohara@u-gifu-ms.ac.jp

Microsoft C++により開発をした．入力画像は，*2 愛知県立大学情報科学部情報科学科

DICOM および BITMAP に対応している．解175

実験②の結果を図 3 に示す．5 日間の平均
7cmと各日付の値の比を相対値とし，相対値が 1.0に近づくほど基準値に近いことを示す．15 日間の計測結果より，1 個のファントムの継続

11cm

図1

小型ファントム析は，ターゲット辺縁や後方陰影の影響を避けるため，初期輪郭より 80％の領域において上側半分を測定領域とした．
実験は 2 つの方法で行った．実験①では，40 個の小型ファントムを撮像した画像より解析ソフトを用いて平均値，標準偏差，変動係数を算出した．実験②では 1 個のファント
ムを継続的に 20 日間撮像した画像の解析を

図3

行い，mass ごとの平均画素値，標準偏差，変小型ファントムによる日常管理的な撮像では，安定して計測が可能であった．

動係数を求めて比較した．実験①では，ファ1 日分相対値が下がったのは，STC の調整がントム 40 個の計測値の個体差と偏差を明ら異なっていたためだと考えられ，再撮影するかにした．また，実験②では，初めの 5 日間

ことで改善できた．15 日間の計測データの偏を基準とし，残りの 15 日間との相対値を比較

差は，実験①のファントム 40 個の計測と比較し，ファントムによる不変性試験の有用性をしても，充分小さかった．

検討した．

3．まとめ

3．結果と考察本研究では，乳房超音波管理用ファントム

実験①の平均画素値の結果を図 2 に示す．

より得られた画像から，解析ツールを使用し音響インピーダンスの違いにより，mass1 のて客観的な超音波装置の精度管理を試みた．

画素値が低く，mass3 の画素値が高く計測さ本ファントムおよび解析ツールにより客観的れた．また，音響インピーダンスが mass3，

な精度管理が可能であると考えられる．

mass2，mass1 と小さくなるにつれて，偏差が大きくなった．これらの結果より，40 個のフ

利益相反の有無ァントムの個体差は充分小さかった．偏差は，利益相反なしロットの差による影響が大きかった．

文

献［1］Ohuchi N, et al: Sensitivity and specificity
of mammography and adjunctive ultrasonography to screen for breast cancer in
J-START: a randomised controlled trial.
Lancet. 2016:341-8［3］ 岸上義彦，橋本良夫：乳房超音波診断
ガイドライン改訂第 2 版．日本乳腺甲状腺図2

超音波診断会議編：応用画像解析．南江

40 個の小型ファントム計測結果

堂，東京，2008176

Development of the Objective Quality Control Method for Breast
Ultrasound by Using the Small Phantom
Norimitsu SHINOHARA1, Shino TANAKA1, Naoki KAMIYA*2*1 Department of Radiological Technology, Gifu University of Medical Science*2 School of Information Science and Technology, Aichi Prefectural University

We evaluated the quality control (QC) measures of ultrasonic equipment for breast cancer screening. JABTS are
improving their measures for daily testing. We developed an analysis tool for phantom imaging and measured thedifferences in imaging in phantoms. The input image formats were DICOM and BITMAP file types. The analysis area
was cropped to 80% of the initial outline and only the upper half of the image. Two experiments were evaluated.
Experiment 1 analyzed the images of 40 phantoms. Experiment 2 sequenced a phantom continuously for 20 days andmeasured the mean pixel value, standard deviation, and the variation index of each target. Experiment 1 clarified theindividual differences and the deviation of the measured values of the phantom. The individual differences of the 40
phantoms were negligible. Experiment 2 calculated the change in the ratio between the standard value and the daily
measured value. A relative value was used; the value became equivalent to the standard value as it approached 1.0.
High reproducibility was evident. Deviations in experiment 2 were smaller than those noted in experiment 1.This
study demonstrated the feasibility of daily testing for ultrasonic equipment for breast cancer screening.
Key words: Breast Ultrasound, Quality Control, Phantom

177OP3-7

Correlation in radiomic features between EPID and digitallyreconstructed radiography images
Mazen Soufi*1,2, Hidetaka Arimura*3, Taka-aki Hirose*1,4
Yoshiyuki Umedu*4, Saiji Ohga*5, Hiroshi Honda*5, Tomonari Sasaki*3
Abstract
Radiomics is a promising field for prediction of treatment outcomes of cancer patients based on a large number ofradiomic features extracted from medical images. However, the feasibility of electronic portal imaging device (EPID)
images in radiomics has not been investigated yet. Our purpose was to assess the correlation between radiomic featuresin 2D EPID and digitally reconstructed radiography (DRR) images derived from 3D CT images. The grayscale levels
were re-quantized into 64 levels. 47-dimensional feature vectors, which consisted of 14 statistical features and 33
texture features, were computed as radiomic features for 11 lung cancer patients. The radiomic features computed in
EPID images were weakly correlated with those in DRR images.
Keywords：Radiomic features, Pearson correlation coefficient, EPID, DRR

1. Introduction
Radiomics, an emerging research field, have recently shown feasibility of quantitative image features, i.e.
radiomic features, in prediction of cancer prognosis and treatment outcome [1]. The main function of theradiomic features is to characterize the tumor heterogeneity [2], which is associated with poor prognosis incancer patients, by quantifying the spatial relationship between the image pixels/voxels [1].
In radiomic studies, the radiomic features were extracted from images acquired by various imaging
modalities, mainly diagnostic or radiation treatment planning computed tomography (CT). Radiomic featuresin CT images have shown robustness against variability in tumor delineation and test-retest images [1].
However, a few studies have investigated the time-dependency of the radiomic features, i.e. the uncertainty inthe radiomic features against temporal variations in the image, such as tumor motion [3]. Furthermore, up to
our knowledge, no studies have investigated the time-dependency of the radiomic features in portal images.
Electronic portal imaging device (EPID) images are regularly acquired in radiation therapy along the treatment
course, thereby possibly creating a potential source for information in terms of the response to radiation
treatment.
―――――――――――――――――――――――――――――――――――――*1

Graduate School of Medical Sciences, Kyushu University[3-1-1, Maidashi, Higashi-ku, Fukuoka 812-8582, Japan]
Email: mazen_soofi@yahoo.com*2

Research Fellow of the Japan Society for the Promotion of Science*3

Department of Health Sciences, Faculty of Medical Sciences, Kyushu University*4

Kyushu University Hospital*5

Department of Clinical Radiology, Graduate School of Medical Sciences, Kyus hu University

178

The purpose of this study was to assess the time-dependency in the radiomic features extracted fromEPID images (as dynamic images) through the investigation of their correlation with the features extracted
from digitally reconstructed radiography (DRR) images (as static images).

2. Materials and Methods
DRR and EPID images
This study was performed under a protocol approved by the Institutional Review Board of our university
hospital. DRR and EPID images of 11 patients with lung cancer, who received stereotactic body radiation
therapy (SBRT), were used. The EPID images (n=396 frames) were acquired by using an EPID (Portal Vision
aS-1000; Varian Medical Systems Inc., Palo Alto, USA) with 16-bit graylevels and a matrix size of 1024×768
pixels, pixel size of 0.39 mm and a frame rate of 2 frames/sec. The EPID images consisted of 2 7–45
frames/case. The DRR images (n=11) were reconstructed from planning CT images. A DRR image wasestimated by calculating the total energy released per unit mass (TERMA), and applying a dose calculation
algorithm for the planning CT image [4].
Radiomic features
Forty-seven radiomic features were calculated in the DRR and EPID images. The features consisted of 14
histogram-based features and 33 texture features, as shown in Table 1 [1]. The texture features consisted ofgraylevel run-length matrix (GLRLM)-based features [5] and graylevel co-occurrence matrix (GLCM)-based
features [6].The graylevels of the DRR and EPID images were re-quantized into 64 levels by using a look-up
table for calculation of the radiomic features. The statistical features characterized the distribution of thegraylevels in the images, whereas the texture features characterized the relative relationship between thegraylevels in a pixel with its neighboring pixels. The radiomic features were normalized by using a Z-score[7] normalization technique.
Evaluation of correlation between DRR and EPID radiomic features
The correlation between the DRR and EPID radiomic features was estimated by using Pearson correlation
coefficient (PCC). The features were concatenated into 47-dimensional feature vectors. Let 𝒇𝐷𝑅𝑅 be thefeature vector of the DRR image, and let 𝒇𝐸𝑃𝐼𝐷,𝑖,𝑘 be the feature vector of the EPID image, where 𝑖 indicatesthe frame number and 𝑘 indicates the patient number. The PCC was calculated as

𝑃𝐶𝐶𝑖,𝑘 =(𝒇𝐷𝑅𝑅,𝑘 , 𝒇𝐸𝑃𝐼𝐷,𝑖,𝑘 )‖𝒇𝐷𝑅𝑅,𝑘 ‖‖𝒇𝐸𝑃𝐼𝐷,𝑖,𝑘 ‖,(1)where (∙ ,∙) indicates the inner product operator and ‖∙‖ indicates the 𝐿2 norm. For assessing the time̅̅̅̅̅̅ ) and standard deviation (𝜎) were computed. The computations weredependency, the average PCC (𝑃𝐶𝐶
performed by using MATLAB R2016b (The Mathworks Inc., Natick, MA, USA).

179

Table 1 Radiomic features used in this study with their types.
First-order statistics
Graylevel run-length matrix Graylevel co-occurrence matrix (GLCM)(GLRLM)
EnergyShort run emphasis
Autocorrelation
EntropyLong run emphasisContrast
Kurtosis
Graylevel non-uniformity
Correlation
Maximum
Run length non-uniformity
Cluster prominence
Mean
Run percentage
Cluster shade
Mean absolute difference
Low graylevel run emphasis
Dissimilarity
MedianHigh graylevel run emphasis
EnergyMinimum
Short run low graylevel Entropy
Rangeemphasis
Homogeneity
Root mean square
Short run high graylevel Maximum probability
Skewnessemphasis
Sum of squares varianceStandard deviation
Long run low gray level Sum average
Uniformity
emphasis
Sum variance
Variance
Long run high graylevel Sum entropyemphasis
Difference varianceDifference entropy
Information measure of correlation 1
Information measure of correlation 2
Inverse difference normalized
Inverse difference moment normalized
3. Results and Discussion
The average PCC obtained for the images of the 11 patients was 0.05±0.47. The low average correlation values
approaching zero between the radiomic features vectors indicate a time-dependency in the radiomic featuresin the EPID images.
𝑃𝐶𝐶 of -0.05±0.49,
Figure 1 shows the PCCs of cases Lung01, 04 and 08 which corresponded with ̅̅̅̅̅̅
-0.05±0.30 and 0.07±0.57, respectively. The figure demonstrates fluctuations in the PCC with respect to frame
number (time), which have led to the increase in the SD of PCCs. These fluctuations might be caused by thetumor motion, however, further investigation about the relationship between the PCC and the tumor motion
shall be performed.
3. Conclusions
The radiomic features in EPID images were weakly correlated with those in DRR images, which indicated atime-dependency in those features when computed in EPID images. Further investigation about therelationship between the PCC and the tumor motion shall be performed.
Acknowledgement
This work was supported by Japan Society for the Promotion of Science Grant-in-Aid for JSPS fellows(16J04082).
Conflict of interests
The authors declare that they have no conflict of interest.

180

Fig. 1 PCC between radiomic feature vectors in DRR and EPID images of three cases.
References［1］Aerts HJ, Velazquez ER, Leijenaar RT et al: Decoding tumour phenotype by noninvasive imaging using a quantitative
radiomics approach. Nat Commun 5:4644, 2014［2］Yip SS, Kim J, Coroller TP et al: Associations between somatic mutations and metabolic imaging phenotypes in
non-small cell lung cancer. J Nucl Med 58(4): 569–576, 2017［3］Huynh E, Coroller TP, Narayan V et al: Associations of radiomic data extracted from static and respiratory-gated
CT scans with disease recurrence in lung cancer patients treated with SBRT. PLoS One 12(1): e0169172, 2017［4］Nakamoto T, Arimura H, Nakamura K et al: A computerized framework for monitoring four-dimensional dose
distributions during stereotactic body radiation therapy using a portal dose image-based 2D/3D registration approach.
Comp Med Img Graph 40: 1–12, 2015［5］Galloway MM: Texture analysis using gray level run lengths. Comp Graph Img Proc 4: 172–179, 1975
［6］Haralick RM, Shanmugam K, Dinstein IH: Textural features for image classification. IEEE Trans Sys Man Cybernat
SMC-3: 610–621, 1973
［7］Cheadle C, Vawter MP, Freed W et al: Analysis of microarray data using z score transformation. J Molec Diagnos
5(2): 73–81, 2003

181

OP4-1

深層学習を用いた歯科的個人識別のための歯科用
cone-beam CT における歯列の認識手法
沓名

将太*1
原

村松 千左子*1 林武史*1*3

勝又

明敏*4

達郎*2

周 向栄*1*3

藤田 広志*1*3

要旨
近年，地震や津波などの大災害において遺体の身元確認に歯科情報が用いられることがある．歯科的個人
識別には歯列の状態等，口腔内の所見を記録するデンタルチャートが用いられる．一般の歯科医師が記録することが多いが，遺体を対象とした記録経験に乏しいため精神的負担が伴う．また，システマティック
な生前データの記録が必要である．そのため本研究では生前及び死後に撮影された X 線写真から自動的に
デンタルチャートの作成に必要な情報を取得する手法の開発を目的とする．まず畳み込みニューラルネッ
トワークを応用した DetectNet を用いて歯科用 CT 上に写る歯牙の領域を探索する．出力されたヒートマッ
プより歯牙領域に該当する領域を抽出する．次に，検出された領域を関心領域として歯種分類のネットワークにより分類を行う．少数のテストケースを用いた初期検討では，95%と高い検出率を得ることができ，本手法は歯科情報の自動記録に有用な可能性を示唆した．
キーワード：歯科 CT 画像，深層学習，歯科的個人識別1．はじめにに強い点で優位性があり，東日本大震災でも近年，地震や津波などの大災害時遺体の身高い有効性を示した．

元確認作業に歯科情報が用いられることがあ

歯科的個人識別には，口腔内の歯科情報をる．これを歯科的個人識別と呼ぶ．歯科情報記録するデンタルチャートが用いられる．一は指掌紋や DNA 型の情報に比べ，生前試料

般の歯科医師が記録を行うことが多いが，一の入手が容易であるという点や，遺体の損傷

般の歯科医師は遺体を対象とした記録の経験に乏しく，精神的負担が危惧されている[1]．

――――――――――――――――――

そのため，生前及び死後に撮影された歯科用*1 岐阜大学工学部電気電子情報工学科

X 線写真から自動的に歯種を分類しその状態情報コースを取得する方法の開発が望まれている．

〔〒501-1194 岐阜県岐阜市柳戸 1－1〕

従来研究[2]において，深層学習用いて歯種

e-mail: kutsuna@fjt.info.gifu-u.ac.jpの分類を行っており，高い精度が得られた．

*2 メディア株式会社

本研究では，深層学習を用いて歯科用*3 岐阜大学大学院医学系研究科知能イ

cone-beam CT(図 1)上の歯牙領域の検出方法

メージ情報分野を提案し，その精度を評価した．また，検出*4 朝日大学歯学部口腔病態医療学講座

結果を用いて従来研究の歯種の分類を行い，歯科放射線学分野

歯列認識の自動化を目指した．

182

類が自動化される．
3. 結果
3.1

歯牙領域の検出ネットワークの学習には 40 症例 1696 枚を用いた．テストデータには 10 症例を用い，そのうち歯牙の中央付近，金属アーチファクトの影響が見られない画像 6 枚を選択し，2.2のネットワークによる検出を行った．出力画
像例を図 2 に示す．平均検出率は 97.9%，誤検出数は 0.5(個/枚)であり，良好な結果が得られた．
図 1 歯科用 cone-beam CT

2．方法
2.1

歯種分類ネットワークの学習

従来研究において歯種分類ネットワークの構築が行われており，本研究でも同様のネットワークを利用する．
2.2

歯牙領域検出ネットワークの学習

歯牙領域検出ネットワークでは体軸断面画
像全体を学習サンプルとする．原画像をリサイズしたものを学習サンプルとし，ネットワ
ークには DetectNet[3]を採用した．
DetectNet は GoogleNet をベースとした物体
検出用ネットワークであり，物体を囲む Box

図 1 検出ネットワークによる出力画像例とその物体の種類を出力する．本研究では，歯牙領域の Box のみを出力としている．

3.2

ネットワークの併用

DetectNet の特徴として，物体予測の損失関

歯牙領域の検出に用いたテスト画像におい数と Box 座標の損失関数の線形結合を使用して，検出に成功した歯牙を用いて歯種の分類て最終的な損失関数を計算している．また，を行った．平均分類成功率は 90.3%，誤分類

DetectNet は入力層で Data Augmentation を行

数は 1.33(個/枚)となった．

っており，学習サンプルの Box 位置に対して
平行移動，拡大縮小，回転などをランダムに4．まとめ施している．これにより過学習の抑制が見込

本研究では，深層学習を用いた歯牙領域のまれる．

検出手法を提案した．また、検出結果による従来手法を用いた歯種分類を行った．共に

2.3

2 つのネットワークの併用

90% を超える精度を示し，本研究における提2.1，2.2 における 2 つのネットワークを利案手法は歯科的個人識別のシステム構築に寄用する．歯種分類ネットワークに対する入力与できる可能性を示した．

を歯牙領域検出ネットワークの出力に置き換える．これにより歯牙領域の検出と歯種の分

183

謝辞
本研究の一部は，科学研究費新学術領域研究(課題番号 26108005)及び文部科学省科学研究費補助金(基盤 B 26293402)によって行われました．
利益相反の有無なし
文献［1］ 鈴木敏彦：歯科情報に基づく大規模災
害時の個人識別．日補綴会誌 7: 129-134，
2015
［2］

Miki

Y, Muramatsu C, Hayashi T et

al：Classification of teeth in cone-beam CT
using deep convolutional neural network.
Computers in Biology and Medicine 80:
24-29, 2017
［ 3 ］ NVIDIA,“ DetectNet : Deep Neural
Network for Object Detection in DIGITS,”[Online].
Available:
https://devblogs.nvidia.com/parallelforall/de
tectnet-deep-neural-network-object-detection-digits/.

184

Recognition method of dentition for dental identification withdeep-learning on dental cone-beam CT
Shota KUTSUNA*1, Chisako MURAMATSU*1, Tatsuro HAYASHI*2, Xiangrong ZHOU*1*3, Takeshi HARA*1*3,
Akitoshi KATSUMATA*4, Hiroshi FUJITA*1*3*1 Department of Electrical, Electronic and Computer Engineering, Information Course, Gifu University*2 Media Co., Ltd*3 Department of Intelligent Image Information, Graduate School of Medicine, Gifu University*4 Department of Oral Radiology, Asahi University School of Dentistry

In recent years, dental information is sometimes used for identification of corpses in a disaster such as earthquakes ortsunami. Dental chart, a record of oral findings such as the state of the dentition, is used for dental identification.
Although general dentists naturally record it, there is a risk of mental burden due to inexperience in recording forcorpses. Also, it is necessary to record systematic antemortem data. Therefore, in this research, we aim to develop amethod of automatically acquiring information necessary for filing dental charts from dental radiographs taken before
and after death. First, we search the tooth areas on dental CT using DetectNet based on convolution neural network.
Tooth regions are extracted from the output heat map. Next, we classify the regions detected by DetectNet with theclassification network. We obtained a high detection rate of 95% in the initial investigation using a small number oftest cases. The result indicates a possibility that this method is useful for automatic recording of dental information.

Key words: dental CT, deep learning, dental identification

185

OP4-2

歯科パノラマ X 線画像における深層学習を用いた
身元確認用データの自動収集
柳下

侑大*1

村松 千左子*2 周 向栄*2,*3

林達郎*5 原

武史*2,*3

勝又

西山

航*4

明敏*4 藤田 広志*2,*3

要旨
大災害時には多くの死亡者・行方不明者を生じ，遺体の身元確認作業は困難を極める．情報の保存性や生前資料の入手のし易さから，歯科情報による身元確認の重要性が再認識された．しかし，各医療施設に保管されている情報は標準化がされておらず，処理にも膨大な時間を要するなどの問題がある．本研究の目
的は，歯科パノラマ X 線画像を用い，標準化された生前データを自動収集するシステムを開発することである．提案手法では，深層学習技術を用いて歯科パノラマ X 線画像から歯牙を検出し，さらに深層学習による歯種・歯牙状態の分類を行う．歯科パノラマ線画像 100 症例を学習・テストデータとし，分類実験には手動で作成した歯牙領域画像を用いた．その結果，分類実験は歯種・歯牙状態ともに高い精度で分類に成功した．また歯牙領域の検出実験では，分類を行うために必要な領域が概ね良好に取れた．したがって，システムの有用性と自動化の可能性が示唆された．
キーワード：歯科パノラマ X 線画像，深層学習，身元確認，コンピュータ支援診断

1．はじめに

元確認作業の中で，情報の保存性や生前資料

2011 年に発生した東日本大震災では非常の入手のし易さから，歯科情報による身元確に多くの死亡者・行方不明者を生じ，遺体の認の重要性が再認識された[1]．しかし，各医

身元確認作業は困難を極めた．長期化する身療施設に残された情報は標準化がされておらず，処理にも膨大な時間を要すること，さら――――――――――――――――――に津波により生前資料が喪失してしまうなど*1 岐阜大学大学院自然科学技術研究科の問題点も浮かび上がった．問題の改善には

知能理工学専攻知能情報学分野

平時における，生前資料の恒常的な収集・蓄[〒501-1193 岐阜県岐阜市柳戸 1-1]

積システムを構築することが急務である．
本研究の目的は，歯科において日常的に撮e-mail: yana@fjt.info.gifu-u.ac.jp*2 岐阜大学工学部電気電子・情報工学科

影される歯科パノラマ X 線画像を用い，標準情報コース

化された生前データを自動収集するシステム*3 岐阜大学大学院医学系研究科再生医を開発することである．そのため，に東日本科学専攻知能イメージ情報分野

大震災の経験を経て東北大学の青木らにより*4 朝日大学歯学部口腔病態医療学講座

開 発 さ れ た 歯 科 情 報 照 合 ソ フ ト Dental

歯科放射線学分野

Finder[2]で利用可能な口腔内歯冠状態による*5 メディア株式会社

分類を，歯科パノラマ X 線画像から自動検出186

するアルゴリズムの作成を行う．朝日大学のその際，原画像から歯列の関心領域を抽出し，歯科パノラマ X 線画像データベースを用いて，実験を行った．

近年人工知能の分野で注目されている深層学

3．実験結果習技術を利用する．

歯種分類の実験を行った結果を表 1，歯牙状態の分類結果を表 2 に示す．実験の結果，

2．実験方法

歯種と歯牙状態どちらも Fine tuning を行うこ

本研究では，実際に Dental Finder で使用すとで精度の向上が見られた．
表 1 歯種分類の実験結果
Fine tuning
精度[%]
87.5
なし
88.9
あり

るデンタルチャートの作成に必要な情報である，歯種と歯牙状態の分類と，その際用いる
歯牙関心領域(ROI)の検出を行った．
まず歯種と歯牙状態の分類実験について述べる．朝日大学歯学部附属病院で撮影され表 2 歯牙状態分類の実験結果
Fine tuning
精度[%]
96.3
なし
98.1
あり

た撮影時期の異なる 2 つの歯科パノラマ X 線
画像データベース(以降 DB1,DB2)を用いた．
内訳は DB1 が 50 症例，DB2 が 50 症例となっており，それぞれを学習とテストデータとした．歯種 4 分類(前歯，犬歯，小臼歯，大臼

歯牙 ROI の検出実験を行った結果を図 2 に歯)と，図 1 に示す Dental Finder で定められた示す．検出された歯牙 ROI は，分類を行うた分類基準(健全歯，部分修復，全部修復)の 3めに必要な領域が概ね良好に取れていると言分類を CNN(Convolutional Neural Network[3])える．

により判別を行う．フレームワークはCaffe[4]，ネットワークには AlexNet[5]を用いた．また，精度向上のため Fine tuning[5]手法を導入した．これは学習の際，事前に学習されたモデルを初期値として用いてさらに細かい学習を進める手法である．本研究では事前学習モデルとして，ImageNet[6]という大量の自然画像群を学習したモデルを用いた．

図2

歯牙 ROI 検出結果例

4．結論
本研究では，歯科パノラマ X 線画像による深層学習を用いた身元確認用データの自動収集システムを開発するための初期検討を行っ
図1

Dental Finder における分類基準

た．分類実験の結果は，歯種・状態ともに高い精度で分類でき，システム開発への有効性

次に歯牙 ROI の検出実験を行った．分類が示唆された．また歯牙 ROI の検出結果では，実験で用いたネットワークとは別のシステムの自動化への可能性が示唆された．

DetectNet[7] と い う

GoogLeNet[5] か ら

FCN(Fully Convolutional Networks[8]) を 派 生謝辞させた物体検出用ネットワークを用いる．実

本研究の一部は文部科学省の科学研究費補験は分類実験と同様に DB1 の 50 症例を学習，

助 金 （ 基 盤 B:26293402, 新 学 術 領 域 研

DB2 の 50 症例をテストデータとして行った．

187

究:26108005）の支援によって実施しました．
本研究を行うにあたり，有益なご助言を頂いた藤田研究室，朝日大学，メディア株式会
社の皆様に感謝の意を表します．
利益相反の有無なし
文

献［1］ 青木孝文，菅栄子:“歯科的個人識別における X 線画像活用の最前線”
INNERVISION, pp. 52-54, 2012［2］ 青木孝文，伊藤康一:“日本大震災における犠牲者の身元確認はいかにして行われたか” CVIM-196, No.3, 2015［3］ Y. LeCun, et al: “Deep learning” NATURE,
Vol 521, pp. 436-444, 2015
［ 4 ］ Y. Jia, et al: “Caffe: Convolutional
Architecture for Fast Feature Embedding”
ACM MULTIMEDIA, pp. 675-678, 2014［5］ Y. Tian, et al: “Deep Learning Strong Parts
for

Pedestrian

Detection”

ICCV,

pp.

1904-1912, 2015
［6］ A. Krizhevsky, et al: “ImageNet
Classification with Deep Convolutional
Neural Networks” NIPS, pp. 1106-1114,
2012
［7］

NVIDIA, “DetectNet: Deep Neural

Network for Object Detection in DIGITS”
https://devblogs.nvidia.com/parallelforall/de
tectnet-deep-neural-network-object-detection-digits/［ 8 ］ J. Long, et al: “Fully Convolutional
Networks

forSemantic

Segmentation”

CVPR, pp. 3431-3440, 2015188

Automatic collection of data for personal identification using
deep learning in dental panoramic X-ray images
Yudai YANASHITA*1, Chisako MURAMATSU*2, Xiangrong Zhou*2,*3, Wataru NISHIYAMA*4,
Tatsuro Hayashi*5, Takeshi HARA*2,*3, Akitoshi KATSUMATA*4 and Hiroshi FUJITA*2,*3*1 Department of Intelligence Science and Engineering, Graduate School of Nature Science and Technology,
Gifu University*2 Department of Electrical, Electronic and Computer Engineering, Informatics Course, Faculty of Engineering,
Gifu University*3 Department of Intelligent Image Information, Division of Regeneration and Advanced Medical Sciences,
Graduate of Medicine, Gifu University*4 Department of Oral Radiology, School of Dentistry, Asahi University*5 Media Co., Ltd, Tokyo, Japan

A large disaster could yield many deceased and missing persons, and the personal identification of the corpses would
be extremely difficult. Recently, the importance of personal identification using dental information has been
reaffirmed by the preservability of teeth and the ease of obtaining the lifetime information. However, the information
stored in each medical facility or dental clinic has not yet been standardized, and other problems exist such as the timerequired for processing. The purpose of this research is to develop a system that automatically collects thestandardized data using dental panoramic X-ray images. In the proposed method, a tooth is detected from a dental
panoramic X-ray image and subsequently classified for its tooth type and tooth condition using a deep learningtechnique. A hundred cases of dental panoramic images were used as training and test data, and tooth region images
extracted manually were used for classification experiments. As a result, classification succeeded with high accuracies
for both tooth types and tooth condition. In additions, in the tooth detection experiment, the regions necessary for theclassification were generally successfully detected. Therefore, the usefulness of the system and the possibility of theautomation were suggested.

Key words: Dental panoramic radiographs, Deep learning, personal identification, Computer-aided diagnosis.

189

OP4-3

テンプレート（全ての原稿の種類に共通） Ver. 2.1（2017.3.21 改訂）

3D-DCNN を用いた EOB-MR 画像における肝結節病変自動検出法の開発
竹永 智美*1
中尾 貴祐*4

花岡 昇平*2

三木 聡一郎*1

根本 充貴*3 野村 行弘*1

吉川 健啓*1

林 直人*1

阿部 修*2, 4

要旨
肝結節性病変の検出において EOB-MRI 検査は他の検査と比較し有意に検出感度が高い．しかしながら 5 時
相の造影検査であるため読影の労力が多大である．そこで，われわれは EOB-MR 画像における肝結節性病
変の自動検出のためのシステム開発を行っている．本研究では 3 次元画像を入力とした deep convolutional
neural network (3D-DCNN)を用いて，ボクセルベースで肝結節性病変の初期検出を行った．使用症例は 1.5T,
3.0T を含む 4 装置より得られた 72 症例である．初期検討として肝細胞相の画像のみを使用し検出を試みた．それぞれの症例から 31×31×31 voxel，voxel size = 2.0×2.0×2.0 mm3 のパッチを入力とし 3D-DCNN により初期候補を決定した．ボクセルベースでの正例/負例ボクセルの識別性能の評価において TPF は 90%，
FPF は 5%であった．今後，他時相画像を追加し 5 相 3D-DCNN による検出を試み，さらに領域ベースの特徴量により偽陽性の削除と性能評価を行う．
キーワード：コンピュータ画像診断，EOB-MRI，肝結節性病変，3D-DCNN

1．はじめにある．一方，原発性肝癌の約 95%は肝細胞癌

世界的に悪性肝疾患の主因は転移である．肝転(hepatocellular carcinoma: HCC) であり[1]，HCC

移は転移性疾患の中でも頻度が高く，予後不良の多くは肝硬変，慢性肝炎に合併して発生するとされているが，早期に肝切除を行えば長期生ため，根治的に治療が行われた後でも再発率が存が期待できるため，正確な早期発見が重要で高い．早期に正確に病変数と位置を診断し，繰
り返し適切な治療を行うことが良好な予後に――――――――――――――――――

重要である．上記のことから，肝転移，HCC ど*1 東京大学医学部附属病院 22 世紀医療

ちらにおいても根治的に治療を行うためには

センターコンピュータ画像診断学/予防

早期発見が不可欠である．このため，computed

医学講座

tomography (CT) 画像における肝臓病変の検出〔〒113-8655 文京区本郷 7-3-1〕

や鑑別のためのシステムが多く存在する[2]．しe-mail: takenaga-tky@umin.ac.jp

かしながら近年，肝転移，HCC において，CT*2 東京大学医学部附属病院放射線科

検査を含む他の検査よりも Gd-EOB-DTPA に*3 近畿大学生物理工学部

よる造影 MRI 検査 (以下，EOB-MRI 検査) の*4 東京大学大学院医学系研究科生体物

方が高い診断能を持つという報告がされてい理医学専攻

る．Gd-EOB-DTPA は従来の Gd 造影剤と同様

190

の病変の血流評価に加え，肝細胞特異性により装置，撮像パラメータ，症例数の詳細を表 1 に

肝細胞機能も同時に評価可能な画期的な造影示す．それぞれの症例には Gd-EOB-DTPA によ剤である．Berger-Kulemann らによると肝転移

る 5 時相 (造影前，動脈相，門脈相，静脈相，において造影 CT 検査では診断能が低下する高肝細胞相) の造影 3DT1 強調画像が含まれる．

度な脂肪沈着のある肝臓や 10 mm 以下の結節72 症例には 354 個の肝結節性病変 (肝転移：58，

であっても，EOB-MRI 検査では検出率が有意

HCC：116，嚢胞：176，血管腫：4) が存在し，に高く[3]，Akai らによると HCC において EOB-

体積分布は 15 mm3~217363 mm3 であった．なおMRI 検査は 3 時相ダイナミック造影 CT 検査

1 症例当たりの肝結節性病変数は 1 個～52 個でより高い感度，特異度，再現性を示した[4]．

あった．なお肝結節性病変領域はマニュアルでEOB-MRI 検査は肝転移や HCC の検査で主流決定し，放射線科医の確認を得たものをゴールになりつつあり，肝転移では検出，ステージン

ドスタンダードとして用いた．

グ，HCC ではスクリーニング，治療前後のステージングやフォローアップに選択される．しか表 1 画像パラメータ

し，EOB-MRI 検査は 5 時相 (造影前，動脈相，venderSiemens

GE

鑑別目的で拡散強調画像や T2 強調画像が撮像

machineSkyra

AvantoSigma HDxt

されるため，画像診断を行う放射線科医の労力は多大である．これらのことから，EOB-MR 画

staticmagnetic
field

3.0 T

1.5 T

3.0 T

1.5 T

像における肝結節性病変の自動検出システム

No. of cases

9

1

42

20

sequence

3D-VIBELAVA

TR [msec]

3.13-3.95

3.15-3.86

TE [msec]

1.18-1.75

1.49-1.90

FOV [mm]

350-400

320-400

matrix size

320×240-260×80

512×512×72-112

voxel size
[mm3]

1.1×1.1×3.0

0.7×0.7×2.5

門脈相，静脈相，肝細胞相) の造影検査に加え，は早期発見のために有用であると思われるが，調べる限り報告されていない．
深層学習は，学習データセットから認識に有用な特徴量を自動生成し，それらを用いた強力な識別関数を学習可能な手法である．深層学習で 得 ら れ る ネ ッ ト ワ ー ク の 中 で も deep
convolutional neural network (DCNN) は画像認識システムとして有効な階層型神経回路モデル
であり，人工知能と脳科学分野で注目を集めている．これまで 2 次元画像や 3 次元画像を入力とした DCNN による病変検出が報告されており，多数のパターン認識コンテストで驚異的な性能を示している[5]．そのため，本研究で目的としている肝結節性病変の検出においても，
DCNN により高精度で検出が可能であると考える．本研究では初期検討として，肝細胞相のみ の 3 次 元 画 像 を 入 力 と し た DCNN (3DDCNN)により病変の検出を行う．
2．対象症例
本研究は東京大学医学部倫理委員会の承認を受けて実施した．本研究では肝転移や HCC を

図 1 肝結節性病変検出の概要

有する EOB-MR 画像 72 症例を使用した．撮像

191

3．方法

mm，matrix size：31×31×31 とした．肝結節性

1）肝結節性病変の検出の概要

病変領域の学習/テストデータ (正例) は入力

肝結節性病変検出方法の概要を図 1 に示す．

画像の中心に病変領域が 含まれるように配置

まず，DROP[6]を用いて造影前画像，動脈相画し，非肝結節性病変領域の学習/テストデータ

像を肝細胞相画像に位置合わせを行い，時相間(負例) は画像内に肝結節性病変領域が含まれの差分画像を用いて，信号値ベースで肝臓領域ない領域を，抽出した肝臓領域からランダムにの抽出を行う[7]．得られた肝臓領域から結節性10000 個/症例作成した．また，過学習を防ぐた病変を含む 3 次元領域と含まない 3 次元領域をめに，{x, y, z}方向の反転，1.0-1.2 倍の範囲 (ラ取り出し，3D-DCNN により学習を行う．

ンダム) での拡大による生成型学習 [9]を行った．

2）肝臓領域の抽出[7]本研究では，Convolution 層が 1 層 (CNN1 層)

造影前と肝細胞相の画像の差分画像を p タイルと 2 層 (CNN2 層) の 3D-DCNN モデルの比較法によって上位 10%に閾値を求め，二値化するを行った．表 2 に 3D-DCNN のアーキテクチャ

ことにより肝臓領域を得た．動脈相と肝細胞相を示す．本研究では深層学習のライブラリとしの差分画像は肝臓領域に近接する腎臓や心臓て，chainer ver.1.20.0.1[8]を使用し，処理の一部などの領域を除外するために用いた．その後モは東京大学情報基盤センターのスーパーコン

ロフォロジカル処理により穴埋め，非連結領域

ピュータシステム Reedbush-H を使用した．
4．結果の除外を行い，最終的な肝臓領域とした．

10 epoch 目までの loss と accuracy の変化を図
3）肝結節性病変候補の検出

2，3 に示す．CNN1 層では 1 epoch 目が最もテ

本研究では，初期検討として肝細胞相のみのスト症例において感度が高く，0.81 であり，3 次元画像を入力として，3D-DCNN により肝結CNN2 層では 4 epoch 目が最も感度が高く 0.90

節性病変の検出を行った．学習とテストに使用であった．

した症例はそれぞれ 36 症例であり，入力する

CNN2 層 4 epoch 目の ROC 曲線を図 4 に示

画像サイズは voxel size：2.0 mm×2.0 mm×2.0

す．特異度 0.95 のとき，感度 0.90 であった．

表 2 3D-DCNN アーキテクチャ
CNN1 層CNN2 層

layer

kerneloutput size

channellayer

kerneloutput size

channel

Input
C1

3×3×3

31×31×31
31×31×31

1
31

Input
C1

3×3×3

31×31×31
31×31×31

1
31

M1
FC1
FC2

2×2×2
-

16×16×16
1×1×1
1×1×1

31
100
2

M1
C2
M2

2×2×2
3×3×3
2×2×2

16×16×16
16×16×16
9×9×9

31
31
31

FC1

-

1×1×1

100

-

1×1×1

2

FC2
C: convolution, M: max-pooling, FC: fully connected layers

192

5．考察

3.0

2.0
Loss

テスト症例において，CNN1 層では 1 epoch 目，

CNN1層 (学習)CNN2層 (学習)CNN1層 (テスト)
CNN2層 (テスト)2.5

2 層では 4 epoch 目の感度が最も高く，それ以降の epoch で感度が低下していることから，過学習していることがわかる．症例数を増やす，

1.5

また，現在行っている単純な生成型学習に加え，

1.0

回転などの変形を追加することで，過学習を防

0.5

ぐことが可能であると思われる．3D-DCNN を用いて病変検出を試みている先行研究[10]では，

0.0
0

2

4

6

8

3 層の Convolution 層を用いているため，3 層で10の検討も行う予定である．

Epoch

また，今回は初期検討であるため，肝細胞相の画像のみを使用したが，5 時相の画像を用い，

図 2 CNN1 層と 2 層における loss の比較

5 相 3D-DCNN により検出を行うことで，さらなる感度向上が期待できる．

1.0

6．結論

0.8
Accuracy

EOB-MR 画像において肝結節性病変を自動0.6的に検出する手法を開発するため，3D-DCNN

0.4

により肝結節性病変の検出を行った．本手法を，

CNN1層 (学習)CNN2層 (学習)CNN1層 (テスト)
CNN2層 (テスト)0.2

肝結節性病変を有する 36 症例に適用したところ，ボクセルベースでの正例/負例ボクセルの識
別性能において特異度 0.95 のとき，感度 0.90 で

0.0
0

2

4

6

8

あった．さらなる感度向上を目指すとともに，

10

領域ベースでの偽陽性の削除 と性能評価を行

Epoch

う．
図 3 CNN1 層と 2 層における accuracy の比較

謝辞
1.0

本研究 の一部は科学研究費補助金 (若手研究(B)，17K17653)，ならびに平成 29 年度学際大規

0.8

模情報基盤共同利用・共同研究拠点 (JHPCN) 共
同研究による．

0.6
TPR

CNN2層(学習)

利益相反の有無

CNN2層(テスト)

0.4

なし
文

0.2

献

［1］田中純子. 厚生労働省肝炎等克服緊急対策研究事業「肝炎ウイルス感染状況・長期経

0.0
0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

過と予後調査及び治療導入対策に関する1.0研究」平成 22~24 年度総合研究報告書. 日FPR

本肝癌研究会; 第 19 回全国原発性肝癌追跡調査報告, 2006-2007

図 4 CNN2 層 4 ephoch 目の ROC 曲線

193

［ 2 ］ MP. Arakeri, "Recent advances and future

信学技報, SP2015-45, 2015.

potential of computer aided diagnosis of liver［6］B. Glocker, et al. "Deformable medical image

cancer on CT images." Pro-of ICIP 2011: 246-

registration: Setting the state of the art with51.

discrete methods" Annu. Rev. Biomed. Eng. 13(2011): 219-44.

［3］V. Berger-Kulemann, et al. "Gadoxetic acidenhanced

3.0

T

MR

imaging

versus［ 7 ］ T. Takenaga, et al. "Segmentation of Liver

multidetector-row CT in the detection ofRegion in Gd-EOB-DTPA Enhanced Magnetic

colorectal metastases in fatty liver using

Resonance Images" Pro-of IFMIA 2017: P2-28.

intraoperative ultrasound and histopathology as［8］Chainer, http://chainer.org/

a standard of reference." EJSO 38.8 (2012):［9］H. Ishida, et al. "Recognition of low-resolution

670-6.

characters by a generative learning method"
Proc. CBDAR (2005): 45-51.

［4］H. Akai, et al. "Detection of hepatocellular
carcinoma by Gd-EOB-DTPA-enhanced liver［ 10 ］ Q. Dou, et al. "Multi-level contextual 3D

MRI: comparison with triple phase 64 detector

CNNs for false positive reduction in pulmonary

row helical CT." Eur J Radiol 80.2 (2011): 310-

nodule detection." IEEE Transactions on

5.

Biomedical Engineering (2016)［5］中山英樹,“深層畳み込みニューラルネッ
トワークによる画像特徴抽出と転移学習”,194Nodular liver lesion detection with 3D-DCNN in
Gd-EOB enhanced magnetic resonance images
Tomomi TAKENAGA*1, Shouhei HANAOKA*2 Mitsutaka NEMOTO*3 Yukihiro NOMURA*1,
Takahiro NAKEO*4, Soichiro MIKI*1, Takeharu YOSHIKAWA*1, Naoto HAYASHI*1, Osamu ABE*2,4*1 Department of Computational Diagnostic Radiology and Preventive Medicine,
The University of Tokyo Hospital*2 Department of Radiology, The University of Tokyo Hospital*3 Faculty of Biology-Oriented Science and Technology, Kindai University*4 Radiology & Biomedical Engineering, Graduate School of Medicine, The University of Tokyo

Several studies reported that Gd-EOB-DTPA-enhanced MRI tends to show higher diagnostic accuracy compared toother modalities. However, in diagnosis of nodular lesions of the liver, Gd-EOB-DTPA-enhanced MR generates ahuge number of images in five time phases. Radiologists may be exhausted from detecting and diagnosing nodular
lesions of the liver in Gd-EOB-DTPA-enhanced MR. Therefore, we have been developing a computer-assisted
diagnosis scheme for the detection of nodular liver lesions in Gd-EOB-DTPA-enhanced MRI. In this paper, we used 3dimensional-convolutional neural network technique to detect initial candidates. As an initial study, we extracted
image patches of size 31 × 31 × 31 from hepatocellular phase images. True positive fraction of the proposed
voxel-based classifier was 90% when the false positive fraction was 5%.

Key words: Computer-assisted detection, Gd-EOB-DTPA enhanced MRI, nodular liver lesion, 3D-DCNN

195

OP4-4

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いた
超低線量 CT（Computed Tomography）画像の高画質化
櫻井 基成*1 中山 良平*1 岡 慎*1 小林 大輝*1 檜作 彰良*2
相原 健一*3 市川 泰崇*4 北川 覚也*4 佐久間 肇*4
要旨
放射線被曝低減の観点から，通常検査に低線量 CT の適用が期待されるが，診断能の低下を引き起こす問題がある．本研究の目的は，通常線量の 1/20 で撮影した超低線量 CT を CNN（畳み込みニューラルネット
ワーク：Convolutional Neural Network）により高画質化することである．CNN の学習では，同じ患者の超低線量 CT と通常線量 CT をパッチ（小領域）に分割後，CNN の入力層に超低線量パッチを入力し，対応する通常線量パッチを教師データとして与える．そして，CNN の出力値と教師データ間の Root Mean Squared
Error (RMSE)が最小となるように CNN 内の重み係数を更新する．CNN による高画質化画像の通常線量 CT
画像に対する RMSE, Peak Signal-to-Noise Ratio, Structural Similarity Index は 54.2, 21.2dB, 0.986 であった．逐
次近似再構成法は 57.6, 20.8dB, 0.983 であり，CNN が有意に高く，CNN による高画質化の有用性が示唆された．
キーワード：超低線量 CT，畳み込みニューラルネットワーク，高画質化

1．はじめに逐次近似再構成法は，計算量が膨大で，処理に通常の診療ルーティンにおいて，多用される

多くの時間を要する問題がある．

CT 検査であるが，近年，その放射線被曝が問題

近年，CNN（畳み込みニューラルネットワー

視されている．したがって，放射線被曝軽減の

ク：Convolutional Neural Network）を応用した高観点から，放射線の照射量を低減した CT 撮影

画質化が報告されている[1-3]．CNN の学習にはが推奨される．この低線量 CT 検査により，放膨大な時間を要するが，一旦学習した CNN は射線被曝を通常の 1/4 程度に軽減できるが，得単純演算で実行される．したがって，CNN は逐られる画像はノイズレベルが高く，解像度が低次近似再構成法のように膨大な処理時間を要い劣化した画質となる．

することなく，低線量 CT 画像を高画質化でき

CT 装置メーカーは，低線量でも画質劣化のる可能性がある．

少ない画像を提供するため，FBP（Filter Back

そこで本研究では，低線量 CT の高画質化に

Projection）法，逐次近似再構成法を開発し，ス

CNN を適用することにより，臨床応用に支障のタンダード機種以上の CT 装置に搭載している．

ない短い処理時間で高精度な高画質化 CT 画像

FBP 法は，ノイズを低減する処理を適用するこを生成する．

とにより解像度を低下させる問題がある．一方，
2．方法――――――――――――――――――

1）実験試料*1 立命館大学理工学部電子情報工学科

実験試料は，鈴鹿回生病院の CT 装置（GE 社〔〒525-8577 草津市野路東 1-1-1〕

製，米国）で撮影されたボランティア患者 12 名

e-mail: ri0038xe@ed.ritsumei.ac.jp（平均年齢：69±7.3 歳，年齢範囲：60-84 歳）*2 みずほ情報総研の胸部 CT 画像である．本研究では，放射線被*3 日本マイクロソフト株式会社

曝低減の観点から，通常の低線量よりさらに線*4 三重大学附属病院中央放射線部量を低減した超低線量 CT を使用した．通常線

196

量 CT 画像の撮影では 200～300mA の管電流，したがって，超低線量 CT 画像を高画質化した

超低線量 CT では 20mA の固定管電流を用いた．

ときの通常線量 CT 画像に対する忠実度を評価

超低線量 CT 撮影の有効線量は 0.5mSv である．

指標とする．本研究では，劣化画像の復元の評
価において頻繁に使用される 3 指標を用いて，

2）CNN による高画質化手法

提案手法，逐次近似再構成法（veo, GE 社）によ

超低線量 CT 画像の高画質化を目的としたる高画質化画像の通常線量 CT 画像に対する忠CNN は，超低線量 CT 画像を 9×9 の大きさに実度を比較する．

分割した各パッチ（局所領域）を入力とする入RMSE は，通常線量 CT 画像と高画質化画像

力層，1×1 の大きさのフィルタを 32 用意した間の画素値の差を表す指標であり，値が 0 に近畳み込み層，ReLU（Rectified Linear Unit）活性

いほど誤差が少なく，通常線量 CT 画像に近い化関数，5×5 の大きさのフィルタを 32 用意し画像が得られたことを示す．

た畳み込み層，ReLU 関数，そして，全結合層と1
2
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ ∑(𝑁𝐷𝐶𝑇(𝑙 ) − 𝑣𝑖𝑟𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑁𝐷𝐶𝑇(𝑙 ))𝛺

3×3 の大きさの出力層で構成する．

𝑙∈𝛺

通常線量 CT 画像と超低線量 CT 画像を同時に撮影することはできないため，2 画像間で写𝛺：画像に含まれるボクセル数っている部位の位置が微妙に異なる．そこで，

𝑁𝐷𝐶𝑇：通常線量 CT 画像

通常線量 CT 画像と超低線量 CT 画像の位置合

𝑣𝑖𝑟𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑁𝐷𝐶𝑇：高画質化 CT 画像

わせを実施する．そして，超低線量 CT 画像を

PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio：ピーク信号

9×9 の大きさのパッチに切り出し，その中心位対応比）は，高画質化画像が通常線量 CT 画像

置に対応する通常線量 CT 画像の 3×3 のパッと比較して，どの程度劣化したのかを表す指標

チとペアで学習データを構築する．CNN の学習

であり，値が大きいほど劣化が少ないことを示

では，各超低線量パッチを入力層に入力し，対す．

応する通常線量パッチを教師データとして与𝑃𝑆𝑁𝑅 = 20 ∗ 𝑙𝑜𝑔10 (える．そして，CNN の出力層の値と教師データとの RMSE（Root Mean Squared Error：平均平方

𝑀𝐴𝑋𝐼
)
𝑅𝑀𝑆𝐸

𝑀𝐴𝑋𝐼 ：通常線量 CT 画像の最大画素値
PSNR の値が大きいほど雑音が少ない画像であ誤差）が最小となるように学習を行う．

ることを示す．
3）評価指標SSIM（Structural Similarity Index）は，画素値

本研究の目的は，超低線量 CT 画像を通常線（輝度値），コントラスト，構造の 3 つの要素が量 CT 画像と同等の画質に改善することである．

どの程度変化したかを統合的に評価する指標197

表 1 通常線量 CT 画像に対する忠実度
提案手法画像
veo 画像
RMSE
54.2
57.6
PSNR
21.2
20.8
SSIM
0.986
0.983

である．
𝑆𝑆𝐼𝑀 (𝑥, 𝑦) =(2𝜇𝑥 𝜇𝑦 + 𝐶1 )(2𝜎𝑥𝑦 + 𝐶2 )(𝜇𝑥2 + 𝜇𝑦2 + 𝐶1 )(𝜎𝑥2 + 𝜎𝑦2 + 𝐶2 )𝜇𝑥 , 𝜇𝑦 , 𝜎𝑥 , 𝜎𝑦 ，そして，𝜎𝑥𝑦 は通常線量 CT 画像と高画質化 CT 画像の平均画素値，標準偏差，そして共分散値を示す．𝐶1 , 𝐶2 は評価値が大きくな

提案手法は臨床業務に支障のない処理時間がりすぎないよう制御するための定数であり，𝐶1 (𝐾1 𝐿)2 ，𝐶2 (𝐾2 𝐿)2 で定義される．ここで，実現できていることから，早い段階での臨床応用が期待できる．

𝐾1 , 𝐾2 は定数，𝐿が表示される画素値の最大値で与えられる．

謝辞
研究遂行にあたり貴重なご助言を賜った三3．結果と考察

重大学医学部附属病院のスタッフの方々 に深図 1 に通常線量画像，超低線量画像，および

謝いたします．本研究は JSPS 科研費 15H01118

超低線量 CT 画像を提案手法，逐次近似再構成の助成を受けたものです．

法（veo）で高画質化した画像を示す．高画質化
画像は超低線量 CT 画像に比べて，明らかにノ文

献イズが低減し，画質の向上が見られる．提案手[1] Dong C, Loy CC, et al.: Image Super-

法は，veo で高画質化した画像に比べ，ボケた

Resolution Using Deep Convolutional

印象を受けるが，veo 画像は滲んだような画質

Networks. IEEE Trans Pattern Anal Machである．左肺野にすりガラス状陰影が見られる

Intell 38: 295-307, 2016.

が，提案手法の方が，veo 画像よりも陰影の全[2] 大谷真也, 加藤裕, 黒木修隆, 他: 4 並列の体像が把握しやすいことが確認できる．

畳み込みニューラルネットワークを用い

表 1 に提案手法，逐次近似再構成法（veo）でた超解像. 信学論（D-II）J99: 588-593,

高画質化した画像の通常線量 CT 画像に対する2016.

忠実度の比較を示す．提案手法が veo 画像より

[3] Umehara K, Ota J, et al.: Super-resolution

も全ての指標において，忠実度が高い結果とな

convolutional neural network for theった．

improvement of the image quality of

また，提案手法の 1 患者データあたりの処理

magnified images in chest radiographs. Proc.

時間は約 2 時間であり，臨床応用に支障のない

SPIE 10133: 1-7, 2017.

短い処理時間が実現できた．また，逐次近似再構成法は搭載されている CT 装置で撮影した画像にのみ適用可能である．一方，提案手法はどの CT 装置で撮影された超低線量 CT 画像に対しても，後処理として適用可能であり，これも提案手法の優位性である．
4．まとめ
本研究では，CNN による超低線量 CT 画像の高画質化を行った．最上位機種の CT 装置に搭載される逐次近似再構成法（veo）より，提案手法による高画質化画像の方が，通常線量
CT 画像に対する忠実度が高い結果を示した．

198

OP4-5

DCNN による指骨 CR 画像からの骨粗しょう症の自動識別
畠野

和裕*1

タン

村上 誠一*2

ジュークイ*1

植村 知規*1

金 亨燮*1

陸 慧敏*1

青木 降敏*2

要旨
骨の主な疾患として骨粗しょう症が挙げられる．骨粗しょう症に対する画像診断は有効であるが，類似した低骨量を呈する画像も多く，画像診断における客観性や再現性の問題がある．そこで本稿では，指骨 CR
画像から骨粗しょう症の自動識別手法を提案する．提案手法では，深層畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)を用いた識別器を構築し，骨粗しょう症有無の識別を行う．DCNN の学習および識別には，CR 画
像から 3 種類の画像を作成し，各指骨領域内部から ROI を抽出後，この 3 種類の ROI を R，G，B チャン
ネルに割り当て生成した疑似カラー画像を用いる．実験では，101 症例に対し提案手法を適用し，真陽性率(TPR) : 75.5[%]，偽陽性率(FPR) : 13.9[%]という結果を得た．
キーワード：CR 画像，骨粗しょう症，深層畳み込みニューラルネットワーク，CAD

1．はじめにに読み取ることは非常に困難であり，多くの

近年，日本における人口の急速な高齢化に労力と時間が必要とされ，読影医師への負担伴い，骨粗しょう症の患者が年々増加しておが懸念されている．

り，2015 年時点では約 1300 万人と推測されこれらの問題を克服するため，先行研究とている．今後の高齢社会の進行とともに介護

して Kajihara ら[3]は，骨粗しょう症の定量的の問題と相まって，その対策が医療のみならな評価を行うため，指骨領域の「自動抽出」，

ず社会的にも重要な課題となっている[1]．

「自動位置合わせ」，「特徴量解析」の三つを骨粗しょう症に対する画像診断は有効であ中心としたコンピュータ支援診断(Computer

るが，骨粗しょう症に類似した低骨量を呈す

Aided Diagnosis : CAD)システムを提案した．

る画像も多く，読影医師の経験の差から診断

この中でも特徴量解析では，まず，指骨領域が異なり，客観性や診断の再現性に欠けるこ

内部から抽出された関心領域(ROI)に対し，16とが知られている[2]．また膨大な画像枚数の種類の統計的特徴量を算出し，これらの特徴

読影や各画像から骨粗しょう症の患部を正確量から識別に有効であると思われる 2 種類の特徴量を手動で選定した．そして，この 2 種
類 の 特 徴 量 か ら ANN(Artificial Neural――――――――――――――――――*1

Network )を用いた正常・異常の自動識別を行

九州工業大学〔〒804-8550

い，TPR : 92.89[%]，FPR : 5.96[%] という結果

福岡県北九州市戸畑区仙を得た．しかし，先行研究の計測対象は正常

水町 1-1〕*2

例が 5 症例，異常例が 7 症例の計 12 症例であ

産業医科大学〔〒807-8556

り，汎用的な識別のためにはより多くの症例

福岡県北九州市八幡西区

に対して適用する必要があった．また，症例

医生ヶ丘 1-1〕

数を増加した場合，識別に有効な特徴量を手
投稿受付：2003 年 1 月 31 日
199

動で選択するのはより多くの労力が必要であとして濃度諧調変換により 8bit に変換する．

るなどの課題が残されている．

濃度階調変換の画像は，皮膚等の軟部組織を，

そこで本論文では，多くの症例に対してよ

可能な限り濃度変化を維持しつつ骨梁成分をり汎用的な識別を可能にした，骨粗しょう症

強調することを目的に，実験的に決定したしの診断を行うための CAD システムの開発をき い 値 に 基 づ き ， Window Width は 500 ，目的とする．具体的には，被験者の両手を撮

Window Level は 350 として作成する．図 1 に影した CR 画像の指骨領域内に，解剖学的にCR 画像の例を，図 2 に図 1 を疑似カラー画

骨粗しょう症の症状が顕著に表れる部分に像に変換した例を示す．

ROI を設定し，深層畳み込みニューラルネッ
ト ワ ー ク

(Deep

Convolutional

Neural2．2

Deep Convolutional Neural Network

Network : DCNN) を用いて自動で特徴を抽出

DCNN とは，近年，画像認識分野におけるし，疾患の識別を ROI ごとに行う．本論文で一般画像認識において従来の手法を大きく上

は提案手法を 101 症例の CR 画像に適用した回る性能を示した深層学習(Deep Learning)の結果について考察と有効性について述べる．

一つである[5]．
本稿では，入力層，5 つの畳込み層，3 つの

2．手法

プーリング層，2 つの正規化層で構成された

入力画像の識別を行うため，DCNN を用い

特徴抽出部，そして，3 つの全結合層で構成た識別器を構築する．DCNN の学習および，された識別部からなるネットワークを用いる．

識別を行う入力画像には，指骨 CR 画像から各層の詳細を表 1 に示す．また，深層学習の生成した疑似カラー画像を用いる．以下に疑フレームワークとして Caffe[6]を用いる．

似カラー画像および，DCNN についての詳細

また，ネットワークの学習には，汎用的なを述べる．

学習データによる学習済みモデルのパラメー
タを，別の認識タスクに転用し再度学習させ

2．1

疑似カラー画像の作成

る，転移学習を行う．転移するネットワーク

本手法では，骨粗しょう症の症状が顕著にとして，1000 カテゴリの一般画像を用い学習

表れる指骨領域内部に ROI を設定するため，された，ISLVRC2012 における優勝チームの画像内のテクスチャ特徴のみを用いて正常・

ネットワークを用いる[5]．このネットワーク

異常の識別を行う．そのため原画像のみを用

モデルは，Caffe によって提供されるリファレ

いた場合，DCNN による識別に必要な情報量

ンスモデルを用いる．また，学習率を 0.001，の不足が懸念される．

学習回数を 25000 回とし，確率的勾配降下法

そこで，CR 画像そのものではなく，CR 画

により再学習を行う．

像から 3 種類の画像を生成し，各画像の同一の指骨領域内部から ROI を 40×40[pixel]の矩形で切り出した後，この 3 種類の ROI を R，G，B チャンネルに割り当てた疑似カラー画像を生成し，学習および識別に用いる．具体
図1

的には，CR 画像に Tophat 変換[4]と線強調処

CR 画像の例

理を行った画像，CR 画像に濃度階調変換[4]を行った画像，上記の 濃度階調変換画像にTophat 変換を行った画像の三種類を生成する．
CR 画 像 は 10bit の 値 を 持 つ た め ， 通 常 はWindow Width は 1023，Window Level は 512

図2

200

疑似カラー画像の例

層種
Input

表 1 学習済みモデルの詳細
パラメータ
活性化関数
Kernel Output Stride Padding-

出力マップサイズ
227 227 3

Convolution

11 11

96

4

0

ReLU

55 55 96

Pooling

3 3

-

2

0

-

27 27 96

Normalize

-

-

-

-

-

27 27 96

Convolution

5 5

256

1

2

ReLU

27 27 96

Pooling

3 3

-

2

0

-

13 13 256

Normalize

-

-

-

-

-

13 13 256

Convolution

3 3

384

1

1

ReLU

13 13 384

Convolution

3 3

384

1

1

ReLU

13 13 384

Convolution

3 3

256

1

1

ReLU

13 13 256

Pooling

3 3

-

2

0

-

6 6 256

Full Connect

-

4096

-

-

ReLU

1 1 4096

Full Connect

-

4096

-

-

ReLU

1 1 4096

Full Connect

-

2

-

-

Softmax

1 1 2

3．実験と結果(2)

3 分割交差検証法に基づき，構築したネッ
トワークの性能評価を行う．実験では CR 画

ここで，A は異常症例クラスに属する画像の像 101 症例から，学習および，検証用データ

うち，正しく分類された画像枚数，Abn は異セットを作成する．各データセットにおける常症例クラスの画像枚数であり，N は正常症

データ数の詳細を表 2 に示す．データ数不足

例クラスのうち，異常症例クラスに分類されによる過学習の防止とデータ数の偏りの軽減

た画像枚数，Nor は正常症例の画像枚数であのため，学習データに対してデータ数の増加

る．

を図る．具体的には，異常症例に対する鏡像
反転・回転（90°,180°,270°）を行った画像，

4．考察

正常症例に対する鏡像反転を行った画像を，

本論文では指骨 CR 画像から得られる各デ

学習データとして加える．また疑似カラー画

ータセットに対し，DCNN を用いた骨粗しょ像の有効性を確認するため，CR 画像そのまう症の識別を行い，表 3 の結果を得た．提案

まのデータセットを作成し，それぞれ実験を手法である疑似カラー画像のデータセットで行う．

は，交差検証の結果が TPR : 75.5[%]，FPR :実験を行った結果， TPR : 75.5[%]，FPR :13.9[%]となった(表 3(a))．また，CR 画像のデ

13.9[%]の識別率を得た．その詳細を表 3 に示す．

ータセットを用いた結果(表 3(b))と提案手法

また， 真陽性率(TPR)および，偽陽性率(FPR)とを比較すると，TPR，FPR ともに識別の向は次式で表される．

上がみられた．これは，3 種類の画像を含ませた疑似カラー画像を用いることにより，情(1)報量が増加し，CR 画像において捉え難かっ
た正常症例と異常症例の違いを表現しやすく

201

表2
DatasetA
B
C

データセットの詳細
Abnormal
Normalsamplesample
129
414
129
413
129
413

かつ，同一ラベル内では類似の症状が見られるようなデータセットの生成法を考案する必要があり，これらは今後の課題である．
謝辞
本研究は，文部科学省科 学研究費補助金

表3

実験結果

Train
Dataset
B+C
A+C
A+B
平均

疑似カラー画像
Test
Consistency
TP [%] FP [%] TP [%] FP [%]
78.1
17.9
97.2
8.94
78.1
12.8
97.8
8.11
70.3
11.1
98.0
8.94
75.5
13.9
97.6
8.66

Train
Dataset
B+C
A+C
A+B
平均

(b) CR 画像
Test
Consistency
TP [%] FP [%] TP [%] FP [%]
53.1
22.0
93.1
9.82
53.9
17.1
97.8
8.82
46.8
25.2
98.0
9.82
51.2
21.4
96.3
9.48

(16K14279, 17K10420)，文部科学省卓越研究員事業補助金(16809746)の補助を受けている．

(a)

利益相反の有無

なし
文

[1]

献

折茂他：骨粗鬆症の予防と治療ガイドラ

イン 2015 年版，ライフサイエンス出版株式会社，pp.1-76, 2015
[2]

村上他：CR(computed radiography) 踵骨

画像を用いた骨粗鬆症の新しい評価法，日本 放 射線 技術 学会 雑誌 ， Vol.59， No.10，
pp.1285-1294, 2003
[3]

Kajihara et al., ： Identify Rheumatoid

Arthritis and Osteoporosis from phalange CR

なったと考えられる．しかし，疑似カラー画

images based on image registration and ANN，像を用いたとしても，ラベル間での違いを十ICIC Express Letters ， Vol.10 ， No.10 ，

分に生み出せたとは言い難く，また，同一ラ

pp.2435-2440, 2016

ベル内においても，症例間で疾患の進行具合[4]が異なる場合や，また，骨の部位により，軟田村：コンピュータ画像処理，オーム社

出版局，pp.102-166, 2002

部組織の厚みや骨梁の見え方においてばらつ[5] A.Krizhevsky et al.,：Imagenet Classification

きが大きかったため，高い識別精度は得られwith Deep Convolutional Neural Networks,

なかった．この問題を解決するため， X 線量

NIPS, 2012の情報を用いることにより，画像間のばらつ[6]きを軽減することが可能になる．また，学習データの不足による過学習を避けるため，データ数の増加を図る必要があり，これらは今後の課題である．
5．まとめ
DCNN を用いた指骨 CR 画像からの骨粗しょう症の識別器を構築し，3 分割交差検証法
により性能を評価した．結果として，TPR :75.5[%]，FPR : 13.9[%]の認識率を得た．しかし，識別精度は未だ十分とは言えないため，正常症例と異常症例との間で差異が生まれ，

202

Caffe, http://caffe.berkeleyvision.org/

Automatic Identification of Osteoporosis
from Phalanges CR Images Based on DCNN
Kazuhiro HATANO*1, Seiichi MURAKAMI*2, Tomoki UEMURA*1, Huimin LU*1,
Joo Kooi TAN*1, Hyoungseop Kim*1, Takatoshi AOKI*2*1 Kyushu Institute of Technology*2 Hospital of the University of Occupational and Environmental Health

Osteoporosis is known as a disease of bone. Visual screening using CR images is an effective method for osteoporosis,
however there are many similar diseases that exhibit state of low bone mass. In this paper, we propose an automatic
identification method of osteoporosis from phalanges CR images. As the proposed method, we implement a classifier
based on Deep Convolutional Neural Network (DCNN), and identify unknown CR images as normal or abnormal.
For training and evaluating of CNN, we use pseudo color images. In the experiment, we apply our proposal method to
101 cases and TPR of 75.5[%] and FPR of 13.9[%] were obtained.

Key words: CR Images, Osteoporosis, Deep Convolutional Neural network, CAD

203

OP4-6

CNN を用いた Gleason score の算出システム
藤本

祐基*1

鈴木

秀智*1

白石

泰三*2

太田

義勝*1

要旨
近年，病理専門医の不足により，診断作業の計算機支援が強く望まれており，CNN(Convolutional Neural
Network)などの AI 技術を導入した研究が多く報告されている．本研究の対象である前立腺がんの診断では，がん細胞の検出だけでなく，Gleason score の評価も求められる．Gleason score とは，前立腺の組織癌の悪性度を示す顕微鏡画像上の指標であり，腺の形状などで定義されたパターンで分類し，最も多く面積を有する 2 つのパターンのスコアの和として得られる．従来研究では，分化が小さい（スコアが低い）パター
ンの分類精度が十分ではないため，さらなる精度向上が求められている．本研究では，CNN に基づく Gleason
score 算出法を提案する．具体的には，画像の前処理の導入と CNN の構造の検討によって，パターン全体
での分類精度を向上させ，実験により精度改善を確認する．
キーワード：Whole Slide Image, CNN, Gleason score1．はじめにいる．前立腺がんの診断では，がん細胞の検

近年，病理専門医の不足により，診断作業

出だけでなく，Gleason score の評価も求めらの計算機支援が強く望まれている．組織細胞れる．Gleason score とは，前立腺の組織がん診の計算機による支援に関する研究は数十年の悪性度を示す顕微鏡画像上の指標であり，前から行われており，前立腺がんに関する研腺の形状や核の有無などで定義されたパター

究において Nail 氏による研究［1］では腺のンで分類し，最も面積を有する２つのパター構造を利用して，Gleason pattern の分類を行

ンのスコアの和として得られる．Gummeson

う研究が存在する．さらに，AI 技術や医療機氏による研究［3］や Jimenez 氏による研究［4］器の発達に伴い，医療に AI 技術を導入するなどの従来研究では，スコアが低いパターン研究が多く見受けられるようになった．実際の分類精度が十分ではないためさらなる精度に，Schaumberg 氏による研究［2］では前立向上が求められている．

腺がんに含まれる SPOP の変異を CNN により

本研究では，病理専門医の病理診断支援のために，CNN に基づく Gleason score の算出

検出する研究もある．
前立腺がんは男性のがん患者の中で最も多法を提案する．

く，検査技術の向上や団塊の世代の高齢化に

2．提案手法伴い，診断件数が増加していくと見込まれて

2.1. 概要

浸潤や構造異型によるパターン（1 から 5）――――――――――――――――――

を識別する識別器を CNN によって構成し，*1 三 重 大 学 大 学 院 工 学 研 究 科 情 報 工 学

前立腺画像の画素をこのパターンで分類する．

専 攻 〔 〒 514-8507 津 市 栗 真 町 屋 町パターンの領域を整形した後，パターンごと

1577〕の画素数（面積）を求め，Gleaason score を算出する．

*2 三 重 大 学 大 学 院 医 学 研 究 科 〔 〒スコアが低いパターン（構造異型の程度が514-8507 津市江戸橋 2-174〕低い部分）では細胞の組成に着目した前処理204

を施し，同一パターンの領域を整形すること

識において高精度を示すと評価されているで，パターンの分類精度を改善する．

CNN を使用し，前立腺がんの細胞の構造異型

2.2. 前処理による組織構造の強調に着目した前処理を施すことにより，従来のGleason 分類では，各パターンの組織構造

組織パターンの分類精度を改善することができた．

が重要になる．Nail 氏による研究[1]では腺の構造を利用して良性細胞，パターン 3，パタ

今後は，画像内での各パターンの領域の抽ーン 4 の 3 クラスの分類を行っている．そこで，出精度を改善し，Gleason score の推定精度を本手法では，Nail 氏の研究と同様に腺の構造向上させ，組織の分割結果を用いた解剖学的に注目する．学習画像上に存在する腺を強調評価に有用な指標を提供する．

するために腺以外の部分を平滑化したり，細胞の局所的な構造を強調することで，CNN に謝辞

よるパターンの学習において，スコアの低い研究遂行にあたり貴重なご助言を賜った三
重大学医学系研究科腫瘍病理学教室の皆様，

パターンに対する分類精度向上を図る．
2.3. CNN の構成

並びに，有益な議論をしていただいた太田研

比較のために，基本的には，Gummeson 氏

究室の諸氏に深謝いたします．

の研究[3]と同様の構造を採用する．
2.4. Gleason score の算出

利益相反の有無なし．

以下のようにして算出する．
(1) sliding window 法により，組織標本画像で各パターンの領域を求める．

文(2) それぞれの領域から各 パ ターンの面積

献

S. Nail, S. Doyle et al: Gland［1］

Segmentation and Computerized Gleasonを計算する．
(3) Gleason score の算出法に従い，スコアを計

Gradingof

Prostate

Histology

by

算する．Gleason score は，Gleason 分類に基づ

Integrating Low-, High-level and Domain

いて行う．具体的には，組織標本画像全体

Specific Information: 2007, MIAAB

から面積が大きい順に 2 つのパターンを［2］ Andrew J. Schaumberg, Mark A. Rubin et

求め，それらスコアの和を求める．

al:H&E-stained

3．実験

Learning Predicts SPOP Mutation State in

実験では，三重大学医学部から提供された

Prostate Cancer: 2016, bioRxiv［ 3 ］ A.

前立腺がん組織標本画像（三重大学医学部倫

WholeGummeson:Slide

Prostate

Deep

Cancer理審査委員会承認 No.1695）30 枚を使用する．

Classification using Convolutional Neural

精度の評価では，k 交差検証法を用い，提Networks：修士論文，Lund University, 2016

案手法の有効性を確認した．

［4］

O. Jimenez-del-Toro et al: Convolutional

4．まとめ

neuralnetworks

foranautomatic

本研究では，前立腺がん組織標本画像からclassification of prostate tissue slide withhigh-grade Gleason score: SPIE, 201

Gleason score を求めるために，近年，画像認205

OP5-1X 線 CT 画像における雑音分散の
被写体の位置依存性に関する検討
西尾

俊貴*1

池田 充*1

梅田

祐司*1

藤井

啓輔*1

川浦 稚代*1

今井 國治*1

要旨
X 線 CT において，被写体の中心を X 線管の回転中心から偏位することによって特定臓器の被ばく線量を低減させようとする試みが報告されているが，その画質への影響は明らかとなっていない．今回，X 線 CT
画像の雑音を量子雑音に限定した場合において，被写体の中心が X 線管の回転中心から偏位した場合の，関心領域内の（「時間平均」の意味での）雑音分散の値の変化に関する検討を，関心領域内の雑音分散の値の（「集団平均」の意味での）期待値を与える解析的な式とシミュレーション画像を用いて実施した．その結果，等方性のある被写体においては，同雑音分散の値は偏位の方向による依存性はほとんど認められず，
X 線管の回転中心から偏位の大きさが増大するにつれて同雑音分散の値が大きくなる傾向が認められる結果となった．また，今回の検討の範囲内で，解析的な式の値はシミュレーションによって推定された値とよく一致した．
キーワード：CT, 雑音, 画質評価

1．はじめに（焦点位置）の回転中心が一致したものに限定

X 線 Computed Tomography（CT）検査は，現されていた．一方において，被写体の中心を X

在画像診断における中核的役割を果たしてい線管の回転中心から偏位することによって特るが，同画像の画質に関する評価も数多く行わ

定臓器の被ばく線量を低減させようとする試れてきた．この中で，均一な CT 値を有するとみが報告されている[2]が，その画質への影響は期待される画像領域における CT 値の変動に関明らかとなっていない．

する分散を測定する方法は，X 線 CT 画像におそこで，今回，被写体の中心が X 線管の回転

ける雑音の評価方法の最も基本的なものであ

中心から偏位した場合の関心領域内の（「時間る．これまで我々は，雑音を量子雑音に限定し平均」の意味での）雑音分散の値の変化に関すた場合における，この X 線 CT 画像の関心領域る検討を，解析的な式とシミュレーション画像

内の（「時間平均」の意味での）雑音分散の値のを用いることによって実施したので報告する．

（「集団（集合）平均」の意味での）期待値を解
析的な式によって与えることについての検討

2．方法を行い，同式の精度がよいことを確認した[1]．

2.1 仮想的な X 線 CT 撮影系

ただし，これらの検討は被写体の中心と X 線管

今回の検討では，投影はファンビーム方式であるものとし，各 X 線ビームにおける雑音に関――――――――――――――――――する性状は同一，各 X 線ビームの雑音間には相*1 名古屋大学大学院医学系研究科

関がないものとした．また，直接的なフィルタ〔〒461-8673 名古屋市東区大幸南一丁目 1

補正逆投影（filtered back projection: FBP）法に番 20 号〕

よって画像再構成するものとした．撮影条件は，

e-mail: nishio.toshiki@b.mbox.nagoya-u.ac.jp

焦点検出器間距離を 60 cm とし，ファン角 26°，206

ノンヘリカルスキャン，再構成の画素数を 512

分散の期待値 512 pixels，検出器数 391 個，撮影野（field of

X 線 CT 画像上の関心領域内の（「時間平均」

View: FOV）を直径の 20 cm の円に相当するもの意味での）雑音分散（不偏分散に相当するものとした．また，X 線の入射光子数については，のとする）の値の（「集団平均」の意味での）期

8

10 個を 0°～360°の間を 0.5 度ごとに照射する

待値は，関心領域内の確率変数としての「CT 値」

ものとした．

の値を𝑋𝑖 (𝑖 = 1, ⋯ , 𝑁)と表記した際に，以下のように与えられる．
𝑁

2.2 解析対象画像𝑁

1
2∑ Var(𝑋𝑖 ) −∑ Cov(𝑋𝑖 , 𝑋𝑗 )
(𝑁
𝑁
− 1)𝑁

今回，解析の対象とした画像は，直径 9.6 cm

𝑖=1

円柱状の形状の水ファントムに相当する数値

𝑁

𝑖<𝑗
𝑁

𝑖=1

𝑖<𝑗

1
2
+ ∑ E 2 (𝑋𝑖 ) −∑ E(𝑋𝑖 ) E(𝑋𝑗 )(𝑁 − 1)𝑁𝑁

ファントムを被写体とし，上記の仮想的な X 線
CT 撮影装置で撮影した際の再構成画像を解析(1)

ここで，E(𝑋𝑖 )は𝑋𝑖 の期待値，Var(𝑋𝑖 )は𝑋𝑖 の「集団平均」の意味での分散，Cov(𝑋𝑖 , 𝑋𝑗 )は𝑋𝑖 と𝑋𝑗 の「集団平均」の意味での共分散を表現するものとする．

対象画像とした．
2.3 被写体の中心の偏位の設定
今回の検討では，既述の数値ファントムを以下のように設置し，以下のように設定した関心

2.5 雑音分散の値の検討方法

領域内の（「時間平均」の意味での）雑音分散の雑音を量子雑音に限定した場合における（2.3値について検討した．

で述べたように設定した） 関心領域における

1) 被写体の中心と仮想的な X 線管の回転中（「時間平均」の意味での）雑音分散の値を，同心を一致させ，上下左右に被写体中心から値の（「集団平均」の意味での）期待値を与える

2.5 cm 離れた部位の 4 箇所に中心を有す(1)式を使用して計算するとともに，既述の数

る 11  11 pixels の関心領域を設定した．

値ファントムを仮想的な X 線 CT 撮影系で撮影

2) 被写体の中心を仮想的な X 線管の回転中した 300 個のシミュレーション画像を使用して心から上下左右の 4 方向に 3 cm 偏位させ，（bootstrap 標本数を 2000 とする）bootstrap 法

それぞれに対して，上下に偏位させたもの

による平均値と標準偏差を計算した．ここで，では被写体中心から左右方向に 2.5 cm 離

いずれの場合でも，仮想的な X 線 CT 撮影系でれた部位，また，左右に偏位させたもので撮影した画像から得られる差分画像におけるは被写体中心から上下方向に 2.5 cm 離れ値とした．従って，解析的な式による計算値でた部位の，計 8 箇所（これらはいずれも X

は，(1)式中の各画素における CT 値の期待値の線ビームの回転中心からの距離は等しい）

項を 0 として計算した．

に中心を有する 11  11 pixels の関心領域
3．結果を設定した．
3) 被写体の中心を仮想的な X 線管の回転中

1) 被写体の中心と仮想的な X 線管の回転中

心から下方向に 0 cm, 1 cm, 2 cm, 3 cm, 4 cm

心が一致している場合について，4 箇所の偏位させ，それぞれに対して，被写体の中関心領域における「時間領域」での雑音分

心から下方向に 2.5 cm 離れた部位の計 5

散の値を図 1 に示す．4 箇所全ての関心領箇所に中心を有する 11  11 pixels の関心域において，解析的な式によって計算した領域を設定した．

値とシミュレーションによって推定された値はほぼ一致する結果となった．

2.4 X 線 CT 画像における関心領域内の雑音

207

偏位させた場合について，既述の関心領域
における「時間領域」での雑音分散の値を
図 3 に示す．被写体の中心の偏位の大きさが増大するにつれて，関心領域における雑音分散の値は増加する傾向が認められた．
また，解析的な式によって計算した値とシミュレーションによって推定された値はほぼ一致する結果となった．

図 1 被写体の中心と仮想的な X 線管の回転中心が一致している場合における雑音分散の計算結果．

2) 被写体の中心を仮想的な X 線管の回転中
心から上下左右の 4 方向に 3 cm 偏位させた場合について，既述の 8 箇所の関心領域
における「時間領域」での雑音分散の値を
図 2 に示す．これらの 8 箇所全ての関心領域において，解析的な式によって計算した値とシミュレーションによって推定され

図 3 被写体の中心を仮想的な X 線管の回転中心かた値はほぼ一致する結果となった．また，

ら下方向に 0 cm, 1 cm, 2 cm, 3 cm, 4 cm 偏位させた場

1)で述べた結果と比較して，いずれも，少合における雑音分散の計算結果．

し大きな値となった．
4．まとめ
今回，X 線 CT 画像の雑音を量子雑音に限定
した場合において，被写体の中心が X 線管の回転中心から偏位した場合の，関心領域内の（「時間平均」の意味での）雑音分散の値の変化に関する検討を，関心領域内の雑音分散の値の（「集団平均」の意味での）期待値を与える解析的な式とシミュレーション画像を用いて実施した．
その結果，等方性のある被写体においては，同雑音分散の値は偏位の方向による依存性はほとんど認められず，X 線管の回転中心から偏位の大きさが増大するにつれて同雑音分散の値
図 2 被写体の中心を仮想的な X 線管の回転中心かが大きくなる傾向が認められる結果となった．

ら上下左右の 4 方向に 3 cm 偏位させた場合におけるまた，今回の検討の範囲内で，解析的な式の値

雑音分散の計算結果．

は，シミュレーションによって推定された値とよく一致し，その精度は高いものと言える結果

3) 被写体の中心を仮想的な X 線管の回転中となった．以上のことから，被写体の中心を X

心から下方向に 0 cm, 1 cm, 2 cm, 3 cm, 4 cm

線管の回転中心から偏位することによって，特208

定臓器の被ばく線量は低減するが同時に画質が低下することが示唆された．
利益相反の有無なし
文献［1］ 梅田祐司，池田充，西尾俊貴 他：X 線 CT
画像上の雑音分散に関する検討．日本生体医工学会東海支部学術大会：A2-5, 2016［2］ 野口和希，五反田留見，佐藤斉 他：小児
CT 検査における水晶体被曝低減効果の検討．日本保健物理学会講演要旨集：83, 2016［3］ Gore J C, Tofts P S: Statistical limitations incomputed tomography. Phys Med Biol 23:
1176-1182, 1978
［4］ Hubbell J H, Seltzar S M: Tables of X-Ray
Mass Attenuation Coefficients and Mass
Energy-Absorption Coefficients from 1 keV to
20 MeV for Elements Z = 1 to 92 and 48
Additional Substances of Dosimetric Interest.
Physical Reference Data (NISTIR 5632), NIST,
1996［5］ 城谷孝：人体組織と組織等価材の減弱係
数． 日本原子力研究所，茨城，1995［6］ Tucker D M, Barnes G T, Chakraborty D P:
Semiempirical model for generating tungsten
target x-ray spectra. Med Phys 18: 211-218,
1991

209

Object-position dependence of noise variancein X-ray computed tomography images
Toshiki Nishio*1, Mitsuru Ikeda*1, Yuuji Umeda*1
Chiyo Yamauchi-Kawaura*1, Keisuke Fujii*1, Kuniharu Imai*1*1

Department of Radiological Sciences, Nagoya University Graduate School of Medicine

In X-ray computed tomography (CT), radiation exposure to specific regions has been reported to be reduced byshifting the object’s center from the center of the X-ray tube rotation; however, the effects of this trail on image quality
remains unclear. So, when the noise in CT images is confined to the quantum noise, we have evaluated how the noise
variance (in “time average”) in region of interest (ROI) varies with the deviation of the object’s center from the CT
gantry center, by using an analytical equation which gives the expected value (in “ensemble average”) of noise
variance in ROI and a simulated CT scan system. Results of this study indicated that, in isotropic objects, the noise
variance did not generally depend on the direction of the deviations and showed a tendency of increasing as thedeviation distance from the center of the X-ray tube rotation increased. Further, in this study, the analytical equation
gave the almost same value as the mean of simulated noise variances.

Key words: Computed tomography, Noise, Image quality evaluation210

OP5-2

逐次近似再構成による CT 画像を用いた人間観察者と理想観察者の低コントラスト検出能比較長谷川 晃*1,4 李 鎔範*2

市川 勝弘*3

要旨
本研究では逐次近似画像再構成法 (IR)による CT 画像の低コントラスト検出能評価として理想観察者による物理的検出能評価手法が有効であるか，人間観察者による ROC 解析と比較した．IR とフィルタ補正逆投影法（FBP）を 0, 50, 100%の割合でブレンドした CT 画像から観察試料を作成した．観察者 10 人を対象に ROC 解析による観察者実験を行い，平均 ROC 曲線下の面積（AUC 値）を求めた．一方，理想観察者による検出能評価では， MTF と NPS から detectability index を算出した．この detectability index から理想観
察者の ROC 解析における AUC 値を算出した．その結果，理想観察者による物理的検出能評価の結果と，人間観察者による ROC 解析を用いた視覚的評価の結果は，とても良く相関した．視覚的評価において信頼度の高い ROC 解析による結果と一致したことで，理想観察者による物理的検出能評価手法が IR 法を用いた CT 画像の低コントラスト検出能評価においても有効であることを示唆している．
キーワード：CT，逐次近似画像再構成，低コントラスト検出能，ROC，AUC

1．はじめにことが知られており[1]，低コントラスト検出

逐 次 近 似 画 像 再 構 成 法 （ iterative能の定量的な評価方法が検討されているreconstruction;IR ） は ， CT （ computed[2-4]．

tomography）撮影時の被曝線量低減に伴う CT

IR 法による CT 画像においては，画像から画像のノイズ低減を主な目的として開発され得られる信号値を利用して画質を定量的に評たものであり，現在，臨床で広く利用される

価する物理的評価法と，人間の視覚を用いてようになってきている．

画質を主観的に評価する視覚的評価法が行わ

この IR を用いた CT 画像は画像ノイズや被れている．特に最近は，視覚的評価と相関が写体のコトントラストにより特に低コントラ高いとされる detectability index を用いた理想ストの被写体において検出能が異なってくる

観察者における物理的検出能評価法の検討が行われている[5]．この detectability index は，――――――――――――――――――

出力画像の singal-to-noise ratio（SNR）を最大*1 新潟大学医学部保健学科にするフィルタ特性が対象物体の周波数成分〔〒951-8512 新潟市旭町通 2-746〕にほぼ一致するという理論に基づくものであe-mail: a-hasegawa@clg.niigata-u.ac.jp

る．
一方，detectability index と視覚的評価の一*2 新潟大学大学院保健学研究科*3 金沢大学医薬保健学研究域保健学系

致性に関する検証は，IR 法による CT 画像で*4 金沢大学大学院医薬保健学総合研究

は ， 二 肢 強 制 選 択 法 （ 2-AFC ： 2-alternative

科保健学専攻forced choice）や簡便な検出率試験のみが用い

投稿受付：2017 年〇月△日

られており，物理的評価と視覚的評価の相関に対する信頼性は十分ではない．ここで，視211

覚的評価法の中で信頼性の高いものとして

CTP515 低コントラストモジュールを撮影しROC 解 析 （ receiver operating characteristic

たスライスを用いた．低コントラストモジュ

analysis）が挙げられる．ROC 解析では真陽ール（図 1）における直径 15.0 mm，ΔCT 値

性率と偽陽性率を両軸とした統計的検定手法

10 HU の部分を信号として，またスライス中が十分に検討されているため，信頼性が高い

央部を信号無しとして 75×75 pixels の大きさとされている[6]．そこで本研究では IR 法にで逐次近似ブレンド率別に 18 枚ずつ（信号あよる CT 画像の視覚的評価に ROC 解析を導入

り 9 枚，信号無し 9 枚）切り取った．切り取

し，detectability index と比較することで，IRった画像からランダムで 9 枚を選択し，3×3法による CT 画像においても理想観察者の物で結合することによって，225×225 pixels の理的検出能評価が有効であるか検証した．

1 枚の観察試料を作成した．信号ありの場合，1 枚の観察試料に信号は 1 つとし，信号の位

2．方法

置はランダムに 9 パターンの内の 1 つとした．

1）Catphan ファントムを用いた撮影

逐次近似ブレンド率別に信号あり 9 枚と信号

本研究では，CT の IR 法として Adaptive

無し 9 枚の 18 枚ずつ，合計で 54 枚の観察試

Statistical Iterative Reconstruction（ASIR，GE料を作成した．観察試料の作成例を図 2 に示

Healthcare）を用いた．ASIR とは，幾何学的

す．

因子または被写体構造による X 線光子の揺らぎ を 逐 次 近 似 に よっ て 抑制 し た 後 ， filtered
back projection（FBP）法による画像と組み合わせることにより，画像の見た目の質感を維持しつつ，ノイズの低減を行う方法である．
ASIR のノイズ低減効果は，IR の組み入れ割合によって変化させることが可能であり，こ

直径：15.0 mmの割合を逐次近似ブレンド率と呼ぶ[7]．通常

ΔCT 値：10 HU

模式図はブレンド率を 0％から 100％まで 10％刻み

CT 画像

で選択できるが，本研究では逐次近似ブレン
ド率を 0（FBP のみ），50，100％で画像再構

図 1 Catphan ファントムの模式図と CT 画像

成した．Catphan 600 ファントム（東洋メデ［四角は切り出し画像用の関心領域（75ィック株式会社）の撮影条件は，管電圧を 120

×75 pixels）］@

kV，管電流を 20 mA，スライス厚を 5.0 mm，rotation time を 0.5 s/rot，pitch を 0.984，field ofview を 200 mm（512×512 pixels）とし，1000回撮影した．
2）観察者及び観察試料
観察者は 10 人（医師 2 名：経験年数 2～23
年，放射線技師 3 名：経験年数 8～23 年，教員 1 名，学生 4 名）とした．対象者にはヘルシンキ宣言に基づき，口頭及び書面にて観察

図 2 観察試料の作成例［左：9 枚の切り取り

者実験に関する説明を行い，同意書にサイン

画像，右：9 枚を結合した画像（中央にの上行った．

信号あり）］

観察試料の作成には Catphan ファントムの212

3）観察者実験元配置）を用いた．分散比（F 値）は，群間観察者に対し，図 3 に示すような観察試料の不偏分散を群内の不偏分散で除した値であをディスプレイに 1 枚ずつランダムで表示さる．観察者別の AUC を AUC(n)とし，群内のせた．1 mega pixel の高精細モニタ（RadiForce

平 均 AUC を AUCave ， 全 体 平 均 AUC を

G11：EIZO）を使用し，window 条件を変えず

AUCall-ave，観察者数を N，群数を G とした場に，1 枚あたり 10 秒以内で観察してもらった．

合，群内および群間の不偏分散は式（1），（2）window 条件は window level を 40，windowで表される．

width を 300 とした．表示された画像において観察者が信号ありと判断した場合はその箇群内の不偏分散＝所を指定してもらい，信号無しと判断した場

 AUC (n)  AUC 2

ave

合は任意の箇所を指定してもらった．スコア

N 1

付けには連続確信度法を用いた．

FBP

ASIR 50％（1）

群間の不偏分散＝

ASIR 100％

 ( AUCave

 AUC all  ave ) 2

G 1

（2）

予め危険率を定めることで，F 分布から危険率に順ずる F 境界値を求めることができる．
本研究では危険率を 5％とした．
両側 t 検定は，検定対象とする群が 2 つの場合に用いられる検定手法である．逐次近似
図 3 観察試料の例［上：信号ありの画像（中ブレンド率 0･50･100％の中から 2 つを選択

央に信号あり），下：信号無しの画像］

し統計的有意差検定を行うため，0-50％間と0-100％間，50-100％間の合計 3 回の両側 t 検4）ROC 解析定を行った．危険率は分散分析と同様に 5％

観察者実験によって得られた真陽性率と偽とした．

陽性率から，観察者全員の ROC 曲線を作成

上記の 2 つの検定手法を用いて，「逐次近した．また観察者全員の ROC 曲線の真陽性

似ブレンド率における信号 検出能に差は無率を偽陽性率ごとに平均し，逐次近似ブレン

い」という帰無仮説を立て統計的有意差検定

ド率別の平均 ROC 曲線を作成した．ROC 曲を行った．

線下の面積である AUC（area under the curve）の値を用いて，分散分析と両側 t 検定による

6）理想観察者における AUC の算出

統計的有意差検定を行った．

本研究では，理想観察者 の検出能指標に
detectability index を使用し，ここから理想観察者における AUC を算出した．

5）統計的有意差検定
分散分析は，検定対象とする群が 3 つ以上

タスクの信号スペクトルを Wtask(u)とし，の場合の統計的有意差検定に有用であり，観MTF（ modulation transfer function）を MTF(u)，

察者間の変動を考慮した検定手法である．本NPS（noise power spectrum）を NPS(u)とした研究では，逐次近似ブレンド率 0･50･100％の時，detectability index の指標 d’は式（3）で表3 群を検定対象としているため，分散分析（一される[8]．

213

d'

FBP とブレンド率 50％の ROC 曲線は交差し

MTF 2task (u ) 2
0 NPS (u) W task (u)du （3）ており，ブレンド率 100％の ROC 曲線は他の2 本と比較しやや左上に近づく結果となった．
理想観察者における結果について，図 5 に

この d’から理想観察者における AUC は以

MTF，図 6 に NPS の結果を示す．MTF は ASIR

下の式で求められる[9]．

を使用すると FBP のみに比べ低下した．0.1
cycles/mm までは ASIR50％，ASIR100%とも


1
2 d2'
AUC  1 
exp(  x 2 )dx 

2
 0


FBP に比べ 10％以下の低下率だったが，0.1（4）cycles/mm 以上では，ASIR50%で最大 37％，
ASIR100％で最大 72％低下した．NPS は ASIRを使用した場合，0.1 cycles/mm まではほとん

MTF の測定は circular edge 法で行い，1000

ど同じ値であったが，0.1 cycles/mm 以上はブ枚の画像を加算平均し，ノイズ成分を除去しレンド率を高めるほど，NPS 値が大きく低下た．なお，IR 法による CT 画像はタスクのコした．

ントラストおよびノイズにより解像度が変わ

図 7 に人間観察者と理想観察者におけるる特性が知られているが[10]，本研究においAUC の結果の比較を示す．人間観察者の結果て 10HU では circular edge 法による MTF は測において，「 逐次近似ブレンド率における信号

定できなかった．そこで，50HU の円柱タス検出能に差は無い」という帰無仮説を立て，クを使用し，検討した．

ROC 曲線の AUC 値を用いて危険率 5％で統NPS の測定は radial frequency 法で行った．

計的有意差検定を行った．分散分析を行った

1000 枚の画像それぞれトレンド除去を行い，結果，分散比 0.335，P 値 0.718，F 境界値

hanning 窓による処理を行うことで frequency

3.354 となった．また両側 t 検定を行った結果，

spike を抑制した．ROI は中心部から 64pixels

逐次近似ブレンド率間における P 値は，辺縁にずらした 8 ヶ所に 128×128pixels 設定

0-50％間で 0.790，0-100％間で 0.387，50-100％

し，合計 8000 カ所の NPS を平均して求めた．

間で 0.640 となった．

なお，MTF と NPS の測定は日本 CT 技術学会
で配布している CTmeasure ver.97b[11]を使用
1.0

した．
タスクの信号スペクトルはガウス関数を用
True positive fraction

0.8

いた．今回は MTF を求める際に使用した円柱タスクのコントラスト（50HU）と ROC 解析で使用したタスクのコントラスト（10HU）が異なるが，タスクの大きさは同じであるこ

FBP

0.6

ASIR 50%ASIR 100%0.4

0.2とから，タスク信号の周波数成分が0.0

detectability index に与える影響は同等である

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

False positive fraction

ため，コントラストを 10HU で求め，ROC 解

図 4 人間観察者 10 人における逐次近似

析に使用したタスクでの detectability index を

ブレンド別の平均 ROC 曲線

推定した．
3．結果
人間観察者における結果について，図 4 に10 人の平均 ROC 曲線を示す．ROC 曲線は，

214

1

に有意差は認められなかった．また両側 t 検0.9定の結果，全ての組み合わせにおいて P 値がModulation transfer factor

0.8

0.05 より大きい値になり，分散分析の結果と0.7

同様に有意差は認められなかった．これらの

FBP
ASIR 50%ASIR 100%0.6
0.5

結果から IR を用いた CT 画像において，逐次0.4近似ブレンド率の違いによる信号検出能に差0.3は無いと考えられる．理想観察者における

0.2

AUC 値の結果においても逐次近似ブレンド

0.1
0
0

0.2

0.4
0.6
0.8
Spatial frequency (cycles/mm)

1率による信号検出能の差は，FBP と ASIR50%

1.2

で 0.08，FBP と ASIR100%で 0.16 と，さほど

図 5 逐次近似ブレンド率別の MTF の結果

大きくなかったことから，ROC 解析による人間観察者の視覚的評価と理想観察者による物
理的信号検出能評価の結果はほぼ一致したも

1000

Noise power spectrum (mm2)のと考える．他の視覚的評価法よりも信頼性
100

FBP
ASIR 50%ASIR 100%の高い ROC 解析と同じような結果が得られたことは，本研究で使用した理想観察者によ10る物理的信号検出能評価手法が IR 法を利用
1

した CT 画像においても有効であることを示
している．

0.1

人間観察者と理想観察者の逐次近似ブレン
0.01
0

0.2

0.4
0.6
0.8
Spatial frequency (cycles/mm)

1

ド率別の AUC 値を比較すると，理想観察者

1.2のほうがやや高い傾向にあった．これは，今

図 6 逐次近似ブレンド率別の NPS の結果

回の人間観察者における視覚的評価において，学生や経験年数の浅い医師が半数を占めており，CT 画像での低コントラストの被写体の1

検出に十分な経験がなかったことが考えられ

0.9
0.8

AUC score

0.7

0.703

0.748

0.756

0.719

0.756 0.764

る．また，逐次近似ブレンド率が下がるほど，

0.6

人間観察者と理想観察者の差が大きくなった

0.5

ことは，人間観察者の低コントラスト検出能

0.4

は特にノイズに影響されやすいことを示唆し

0.3

ている．

0.2

一方で，理想観察者の AUC 測定にも限界

0.1
0
FBP

ASIR 50%
人間観察者があったと考えられる．Detectability index のASIR 100%

理想観察者

算出において，MTF の測定で，コントラスト

図 7 人間観察者と理想観察者の逐次近似ブレ

差を 10HU ではなく 50HU で行ったことで，ンド率別 AUC 値比較

IR 法による低コントラスト被写体への影響が変わった可能性がある．また，NPS の測定

4．考察

においても特に低周波数領域における測定精

人間観察者における ROC 解析での分散分

度が十分であったのか，検証が必要であると析の結果，分散比が F 境界値より低い値にな考えられる．

り，P 値は 0.05 より高い値になった．したがDetectability index 算出の精度向上は課題にって，逐次近似ブレンド率別の ROC 曲線間

するべき点があるが，detectability index を用215

いた理想観察者による物理的検出能評価の結［2］

Urikura A, Hara T, Ichikawa K et al:

果と，人間観察者による ROC 解析を用いた

Objective

視覚的評価の結果は，とても良く相関した．

computed tomography images with iterative

特に視覚的評価において最も信頼度の高い

reconstruction. Phys Med. 2016, 32(8),ROC 解析による結果と一致したことは，理想pp992-998.

観察者による物理的検出能評価手法が IR 法

［3］assessmentof

low-contrast

Millon D, Vlassenbroek A, Van Maanenを用いた CT 画像の低コントラスト検出能評

AG et al: Low contrast detectability and価においても有効であることを示唆している．

spatial resolution with model-based Iterative

このことから，IR 法を用いた CT 画像の検出

reconstructions

能試験を行う際には，理想観察者による物理

phantom and cadaveric study. Eur Radiol.

的検出能評価で十分な情報が得られるものと2017, 27(3), pp927-937.
［4］

考えられる．

of

MDCT

images:a

Ma C, Yu L, Chen B et al: Impact ofnumber of repeated scans on model observer
5．結論

performance for a low-contrast detection

本研究では IR 法による CT 画像の視覚的評

task in computed tomography. J Med

価に最も信頼性の高い ROC 解析を導入し，Imaging. 2016, 3(2),023504.
［5］detectability index と比較することで，IR 法にSamei E, et al : Assessment of the dose

よる CT 画像においても理想観察者の物理的reduction

検出能評価が有効であるか検証した．その結

iterative reconstruction algorithm using a

果，人間観察者による ROC 解析の結果と理

task-based performance metrology. Med

想観察者による物理的検出能評価はよく近似

Phys. 2015, 42(1), pp314-323.
［6］

したことから，IR 法による CT 画像の検出能

potentialofamodel-based

白石順二：ROC 解析における観察者

評価においても，理想観察者による物理的検間および試料間変動を考 慮した統計的出能評価が有効であることがわかった．

有意差検定．日本放射線技術学会雑誌.
2007, 63(10), pp1200-1207．
［7］

謝辞

山﨑 暁夫，永澤 直樹：CT における研究遂行にあたりデータ取得にご協力頂い

逐次近似再構成法の基礎 的検討と臨床た荒川文敬・富山赤十字病院放射線科部部長

応用．日 本放射 線技術 学 会雑誌 . 2012,

をはじめとする放射線科医諸兄，および満間68(6), pp767-774．
［8］

啓二・富山赤十字病院医療技術部放射線技術

Chen B, Ramirez Giraldo JC, Solomon J

課診療放射線技師長をはじめとする診療放射et al: Evaluating iterative reconstruction

線技師諸兄に深謝いたします．

performance in computed tomography. Med
Phys. 2014, 41(12), 121913.
［9］

利益相反の有無
なし

Samei E, Richard S, Lurwitz L:

Model-based CT performance assessment
and
文

献

optimization

foriodinatedandnoniodinated imaging tasks as a function of［1］ Loo LN, Doi K, Metz CE : A comparison

kVp and body size. Med Phys. 2014, 41(8),081910.

of physical image quality indices and［10］

observer performance in the radiographic

Richard S, Husarik DB, Yadava Getdetection of hylon beads. Phy Med Biol

al: Towards task-based assessment of CT

1984, 29(7), pp837-856.

performance: system and object MTF across216different reconstruction algorithms. Med
Phys. 2012, 39(7), pp4115-4122.
［ 11 ］

Ichikawa

K:

CTmeasure.

http://www.jsct-tech.org/, 2012-2014.

Comparison of model and human observer performance forlow-contrast detectability using iterative reconstruction computed
tomography images
Akira HASEGAWA*1,4, Yonbom LEE*2, Katsuhiro ICHIKAWA*3*1 The School of Health Sciences, Faculty of Medicine, Niigata University*2 Graduate School of Heath Sciences, Niigata University*3 Institute of Medical, Pharmaceutical and Health Sciences, Kanazawa University*4 Graduate School of Medical Science, Kanazawa University

We compared ROC curves by human observers and model observer to investigate whether the physical detectability
evaluation method by the model observer is effective as the evaluation of the low-contrast detectability of the CT
image by iterative reconstruction (IR). Observation samples were prepared from CT images obtained by blending IR
and filtered back projection (FBP) at the ratio of 0, 50, and 100%. The observer experiment by ROC analysis was
performed on 10 observers, and the area under the average ROC curve (AUC value) was obtained. On the other hand,in the detection performance evaluation by the model observer, the detectability index was calculated from MTF and
NPS. From the detectability index, the AUC value in the ROC analysis of the model observer was calculated. As aresult, the results of the physical detection performance evaluation by the model observer and the visual evaluation
result using the ROC analysis by the human observer correlated very well. It is suggested that the physicaldetectability evaluation method by the model observer is also effective in evaluating the low contrast detectability of
the CT image using the IR method.

Key words: computed tomography，iterative reconstruction，low-contrast detectability，receiver operating
characteristic，area under the curve

217

著者紹介
長谷川 晃 (はせがわ あきら)
2012 年金沢大学大学院医学系研究科保健学専攻修了．現在，新潟大学医学部保健学科助教，金沢大学大学院医薬保健学総合研究科保健学専攻博士後期課
程．2014 年（公社）富山県診療放射線技師会永田学術賞受賞．保健学修士．
CT と Angio を中心とした循環器イメー
ジング，画像処理の研究に従事．日本
放射線技術学会，日本 CT 技術学会，日本診療放射線技師会，各会員．
李 鎔範 (LEE Yongbum)
2001 年岐阜大学大学院工学研究科電子情報システム工学専攻修了．現在，新潟大学大学院保健学研究科准教授．
2012 年日本放射線技術学会東北部会学術奨励賞，2008 年 RSNA Cum Laude，2007
年 RSNA Certificate of Merit 等，多数受賞．工博．CT や超音波を中心とした診断支援システムの開発に従事．
IEEE，日本医用画像工学会，日本放射線技術学会，医用画像情報学会等，各会員．
市川 勝弘 (いちかわ かつひろ)
1983 年名古屋大学医療技術短期大学部
診療放射線技術学科卒．2004 年岐阜大学大学院工学研究科電子情報システム
工学専攻修了．現在，金沢大学医薬保健研究域保健学系教授．2016 年日本 CT
技術学会最優秀研究発表賞，2011 年日
本放射線技術学会第 67 会総会学術大会
大会長賞，2008 年医用画像情報学会 最優秀論文賞など．工博．CT の画像解析，
DR の新しい解像度測定法，医療用ディスプレイにおける新技術の開発に従事．日本放射線技術学会理事，日本 CT
技術学会学会長，医用画像情報学会理
事等歴任．

218

OP5-3

テンプレート（全ての原稿の種類に共通） Ver. 2.1（2017.3.21 改訂）

一般 X 線撮影技術開発のための保管 CT 画像の活用法
Application of stored CT images
for the development of general radiography techniques
鶴岡

礼奈*1

白石

順二*2

要旨
一般 X 線撮影の効率化や再撮影による放射線被ばくの低減のために，新たな撮影技術法を開発することは重要な研究課題であるが，研究開発において，被験者に対する侵襲的行為（被ばく）は認められていな
いため，撮影技術を検証する手段が限定されている．本研究では，通常の検査目的で施行され，その後，医療機関に保管されている大量の CT 検査データから，一般 X 線撮影における撮影技術開発のために必要な
模擬人体データを再構成し，そこから作成した X 線投影像を利用する手法を提案する．
本研究では，診療目的で撮像された頭頚部 CT 画像 30 例から 3 次元再構成した 3D-CT 画像について，
頚椎 4 方向の X 線透過像を模擬的に再構成し，撮影角度および照射中心の最適化を試みた．
本手法により，3D-CT 画像の模擬人体データから頚椎 4 方向のためのポジショニング角度の最適化が可能となり，一般 X 線撮影技術開発研究に本手法が有用であることが証明された．
キーワード：一般撮影，頚椎 4 方向撮影，自動撮影

しかし，こういったコンピュータによる自動

1．はじめに
一般 X 線検査においては，撮影を行う診療放ポジショニング法開発においては，被験者に対射線技師（以下，技師）間でその画質が変化しする侵襲的行為（被ばく）は認められていない

ないことが望ましいが，現状では，技師の経験ため，撮影技術を検証する手段が限定されていや技量の差が画像の質に反映されてしまう．こる．そこで，本研究では，通常の検査目的で施ういった技師の技術の差を解消し，診療の質を行され，その後，医療機関に保管されている大向上させるため，最近では，医療分野における量の CT 検査データから，一般 X 線撮影におけコンピュータ技術を用いた自動化に関する研る撮影技術開発のために必要な模擬人体デー

究が進んでいる．一般撮影においても，ポジシ

タを再構成し，そこから作成した X 線投影像を

ョニングを自動化することによって，このよう利用する手法を提案する．

な技師間の差がなくなり，撮影の効率化や再撮さらに，本研究では，研究手法の提案だけで影による放射線被ばくの低減，再現性の向上がはなく，その適用例として，頭頚部 CT 検査画期待される．

像から再構築したボリュームデータから，頚椎4 方向の X 線透過像を模擬的に再構成し，撮影――――――――――――――――――

角度および照射中心の最適化を試みた．

*1 熊本大学大学院保健学教育部*2 熊本大学大学院生命科学研究科

2．方法〔〒862-0976 熊本市中央区九品寺 4‐24‐1〕

本手法において頭頚部 CT 画像から，頚椎 4e-mail: j2s@kumamoto-u.ac.jp219

方向撮影の際に入射中心となるビームセンタ

0.488mm×3mm の非等方性（anisotropy）のボクーの位置を決定するまでのコンピュータ手法

セルであり，この画像からボリュームデータをの概要を Fig.1 に示す．これにより決定したビ作成すると， z 軸方向に対して空間情報が不足

ームセンターを用いて，シミュレーションによしたものとなる．そのため，スライス間の画像

り頚椎 4 方向の X 線投影画像を作成し，検像をを補間によって追加作成し，ボクセルを等方化行った．

することで，x，y，z 軸のそれぞれの方向につ(1) 画像データベース

いて同じサイズとなる等方性のボクセルを持本研究では，熊本大学医学部附属病院においつボリュームデータを作成した．この処理に用て，診療目的で撮影された頭頚部 CT 画像 30 例

いた線形補間法は，近傍の 2 点から距離の比をを使用した．オリジナルデータは Brilliance 64

求め，この比率で近傍 2 画素の濃度値から補間（Philips 社製）を用いて撮影されたもので，マするものであり，今回の場合，以下の(1)式で表トリクスサイズは 512×512，有効視野 250mm，される．

スライス厚 3mm，再構成サンプリングピッチ

𝑑𝑑 (𝑥𝑥, 𝑦𝑦, 𝑧𝑧) =(1 − 𝑝𝑝) ∙ 𝑓𝑓(x, y, [𝑧𝑧]) + 𝑝𝑝 ∙ 𝑓𝑓(x, y, [𝑧𝑧 + 1])

3mm，スライス枚数 80-107 枚， XY 平面にお(1)

けるピクセルサイズ 0.488mm，階調数 16bit で，

ここで，d(x,y,z)は座標(x,y,z)における濃度値，ヘッダ情報をすべて削除して Raw 画像データ

f(x,y,[z])，f(x,y,[z+1])，はそれぞれ座標(x,y,[z])，フォーマットで保管した．また，本研究の使用(x,y,[z+1])における濃度値，p は(x,y,z)と近傍の 2

画像については，当該倫理審査委員会の承認を点との距離の比，[z]はそれぞれ z を超えない整受け，患者の個人情報を保護するために画像デ数を示す．

ータを病院外へ持ち出す前に，院内 ID を研究

2) 閾値処理用 ID で匿名化し，氏名等の個人情報を削除し被検者の外観情報からリファレンスポインて，管理・保管した．

トを認識する際に障害となる，検査着やチュー(2) 3 次元ボリュームデータの作成

ブ等を除いた皮膚表面のみを検出するため，CT

前述の CT 画像から等方ボクセル化処理によ

値-200 を閾値とした．処理後のボリュームデー

り，被検者頭頚部のボリュームデータを作成し，その後，閾値処理により被検者の外観情報とした．
1) 等方ボクセル化
オリジナルの CT 画像データは 0.488mm×Fig. 1

ビームセンター決定の概要

Fig. 2220

閾値処理・ボリュームデータ作成

Fig. 3

顔認識画像（左：正面 右：左側面）

Fig.5 外耳孔の認識

Fig.4 鼻先の認識

Fig.6 ビームセンターの決定

タの一例を Fig.2 に示す．

る場合も正しい結果が得られる）．これらのリ(3) 顔認識画像の作成

ファレンスポイントの 3 次元的配置から，頚椎CT 画像より得られた被検者の外観情報を用

4 方向撮影の際に入射中心となるビームセンタ

いて，頚椎 4 方向撮影に必要となるリファレン

ーを決定する．各点の自動認識方法について，

スポイントを認識するために，正面と左側面の以下に示す．

2 方向について顔認識画像を作成した．作成し

1) 鼻先

た顔認識画像を Fig.3 に示す．これは，ボリュ

鼻先の認識は，顔認識画像において，頭部上ームデータの表面から被検者の顔表面までの部（y=10）と下部（y=等方ボクセル化後のスラ距離を画素値に置き換えて作成したものであ

イス枚数/3）の中点を結んだセンターライン上る．

に Fig.4 のようにしてサーチエリアを設定し，(4) リファレンスポイントの自動認識

その領域内で画素値の最も高い点が鼻先であ本研究では，自動認識するリファレンスポイ

ると決定した．

ントとして，体型や性別等によらず認識可能で

2) 外耳孔ある以下の 2 点を選択した，：1)鼻先（被検者の外耳孔の認識は，顔認識画像の左側面におい正中を示す）， 2)左右の外耳孔（2 点を結んだ線て行った．鼻先の位置情報と耳介部の重心情報の中点を求めることで，被検者の頭が傾いていから自動的に抽出した耳介部領域に対して差221

分フィルタを適用し，その後，多重閾値処理とルール識別器を用いることで，外耳孔の位置を決定した（Fig.5）．
(5) ビームセンターの決定
本手法では，認識した鼻先と左右の外耳孔の3 次元的配置から，頚椎 4 方向撮影の際に入射中心となるビームセンターを決定した．正面，
左側面，右斜位，左斜位，各々の入射中心の線の交点を CT 画像における頚部の横断面から求め，本手法では第 4 頚椎椎体部の後方をビーム

Fig.7 模擬 X 線投影画像の作成

センターと決定した上で，外耳孔中心からの距
離 X と Y を，データベースに含まれる 30 例のては尾頭方向に 15°，SID（Source Image receptor

CT 画像データについて測定し(Fig.6)，その平均

Distance：焦点－検出器間距離）は 150cm とし値からビームセンターの XY 座標を決定した．

た．側面像は左側面で，検出器面と入射 X 線は

(6) 模擬 X 線投影画像の作成

垂直とした．

頚椎 4 方向撮影の方法は，一般的に教科書にX 線投影画像の再構成には，線束の広がりを記載されているように，正面像と斜位像につい考慮したファンビーム法を用い，X 線の照射範

Fig.8 顔認識画像，シミュレーション画像作成結果

222

囲を検出器面で四切サイズの 10×12 インチといポジショニングでのデータが多く存在した

し，さらに患者の被ばく低減と散乱線軽減によが，本手法で作成された頚椎 4 方向のシミュレ

る画質改善を再現するため，横幅については 7.5ーション X 線投影画像は正確なポジショニン

インチまで X 線束を絞ることとした(Fig.7）．

グと高い再現性を示した．

3．結果

5．結論

本研究では，頚椎 4 方向が正しく撮像されて本研究により，通常の検査目的で施行され，いるかどうかの検像基準として，斜位と側面に

その後，医療機関に保管されている大量の CT

ついては，第 1 頚椎から第 7 頚椎がすべて正し

検査データが，一般撮影における撮影技術開発

く含まれていること，そして，斜位についてはのために必要な模擬人体データとして利用す

椎間孔がクリアに観察可能であることとした．

ることが可能であることが証明された．また，

なお，正面像については，通常は下顎先端と後本手法により，3D-CT 画像の模擬人体データか

頭蓋窩が重なるポジショニングが正しく行わ

ら頚椎 4 方向撮影のためのポジショニング角度れているかどうかが判断されるが，本手法ではの最適化が可能となった．

CT 検査時に顎を出していることが稀なため，検像の対象外とした．

謝辞

30 症例に本手法を適応した結果，リファレン

本研究を進めるに当たり，ご指導とご協力をスポイントの鼻先と外耳孔についてはすべて頂いた羽手村昌弘先生に深く御礼を申し上げの症例に関して，正しく認識された．そして，ます．

このリファレンスポイントの認識結果から求めたビームセンターを用いたシミュレーショ

利益相反の有無ン画像では，ボーダーラインとなった 1 例をのなし

ぞく 30 例中 29 例において，検像で問題ないと判定される画像が得られた．

文

本手法の適応結果を Fig.8 に示す．Case.1 は［1］

献井上誠喜, 八木伸行, 林正樹：C 言語で通常例，Case.2 は CT 撮影時に頭部が傾いてポ学ぶ実践画像処理． オーム社, 東京, 2008,

ジショニングされた例，Case.3 は検査時の枕の149-153

高さが影響し，頭部が頚椎よりも前方にあるた［2］ 小水満：新・医用放射線科学講座

放射め，シミュレーション画像側面において，上部線画像技術学．医歯薬出版, 東京, 2010, 93-

頚椎の前方部が照射野欠けと判定され状態で96

ボーダーラインと判定された例である．

［3］ 山下康之：ビギナーズガイド

単純 X 線

撮影必携－すぐに使える実践テクニック．
4．考察

ヌンク（発行）, 診断と治療社（発売）, 東

本研究で用いた症例は，臥位で撮像された頭京, 2013, 18-23

頚部の CT 像であるため，顎の突き出しや，頭の傾き，肩の上下など，頚椎撮影には適切でな

223

Application of stored CT images
for the development of general radiography techniques
Reina TSURUOKA*1, Junji SHIRAISHI*2*1 Graduate School of Health Sciences, Kumamoto University*2 Faculty of Life Sciences, Kumamoto University

It is very important to develop a new imaging technique for improving reproductivity of patient positioning andreducing patient dose due to retaking in general radiography. However, it is very difficult to do such researches without
having additional patient dose, and thus, the method for demonstrating a new idea and/or techniques in generalradiography are limited or restricted. In this study, we used a large amount of CT images obtained in routine clinicalprocedure and have archived in medical institutions for developing a new radiological technique by reconstructing
human body data. We propose a method to utilize the simulated X-ray image created from the reconstructed data. In
addition, we applied this new method for optimizing exposure angle and beam center in 4 directions (4R) cervicalradiography by using reconstructed human body data of 30 head and neck CT examinations and their simulated X-ray
images. By using this proposed method, optimized exposure angles and beam center for 4R cervical radiography could
be demonstrated.
Key words: General radiography, 4 direction cervical radiography, automated general radiography224

OP5-4改良型ヘルメット PET 装置の試作と健常者ボランティア試験

田島英朗*1 吉田英治*1
高堂裕平*1 関千江*1

岩男悠真*1
樋口真人*1

脇坂秀克*1 前田貴雅*1
山下大地*2

山谷泰賀*1

要旨
我々はこれまでに半球状に検出器を配置したヘルメット型 PET 装置の提案をし，感度向上のための追加検出器をあごの位置に配置した Helmet-Chin PET 試作機の開発を行った．しかしながら，あごに配置した追加検出器は被験者に対して圧迫感があり，またセットアップの手間もかかるなどの課題があった．一方，
これまでのシミュレーションによる検討で，追加検出器の位置によらず同様の感度向上効果があることが明らかになった．そこで本研究では，追加検出器を首の位置へ移動する改造を施した Helmet-Neck PET 試作機の開発を行った．そして，半球状のプールファントムを測定することで脳領域に対する感度を評価した結果，あごの位置場合よりも感度向上効果が高いことが示された．これは，追加検出器をあごの位置に配置する場合には，被験者の安全性確保のためにある程度あごから離す必要があったが，首の後ろの場合には，より脳領域へ追加検出器を近づけることが可能であったためである．そして， 18F-FDG を用いた健常者ボランティアによる初の臨床試験を行った結果，脳の構造が鮮明に画像化できることを確認した．
Helmet-Neck PET は可動部を減らすことで臨床試験の利便性を向上させつつ，高感度な脳イメージングを実施可能である．
キーワード：PET，脳 PET，ヘルメット PET，FDG，健常者ボランティア試験1．
． はじめに用 PET 装置は，一般的な全身用 PET 装置と我々は，脳専用 PET 装置として，半球状に同様に，すべて円筒型のジオメトリをもとに検出器を配置したヘルメット部と感度向上のした設計となっている．頭の形は球状である

ための追加検出器部を持つヘルメット PET

ため，我々はこれまでに，半球状に検出器をの開発を進めている[1-4]．脳 PET 装置は，ア

配置することで，円筒型のジオメトリよりもルツハイマー型などの認知症早期診断の需要

さらに効率的に感度を高められることを示しを拡大させると期待されており，これまでにた[1]．初期アイディアは，追加検出器をあご国内外の様々な研究グループが開発を行っての位置に配置した Helmet-Chin PET で，第一いる[5-12]．しかしながら，これまでの脳専号試作機を開発し，高い感度とイメージング
性能を有することを示した[3,4]．しかしなが――――――――――――――――――

ら，あごに配置した追加検出器は，被験者に*1 量子科学技術研究開発機構 放射線医

対して圧迫感があり，また，セットアップの学総合研究所

手間もかかるなどの課題があった．一方，こ〔〒263-8555 千葉市稲毛区穴川 4-9-1〕

れまでのシミュレーションによる検討で，追e-mail: tashima.hideaki@qst.go.jp

加検出器の位置によらず，同様の感度向上効*2 株式会社アトックス

果があることが明らかになった[2]．そこで本225

図 1 Helmet-Chin PET と Helmet-Neck PET の検出器配置を示す 3 次元図と試作機の写真．

研究では，追加検出器を首の位置へ移動する

2）感度測定改造を施した Helmet-Neck PET 試作機の開発

Helmet-Neck PET と Helmet-Chin PET の追を行った（図 1）．そして，感度の評価と，加検出器の感度向上効果を比較するために，

F-FDG を用いた健常者ボランティアによる

内径 20cm の半球型プールファントムを測定

臨床試験を行った．

し，脳領域に対する感度を評価した．1 MBq

18の 18F 水溶液で満たし，5 分間測定した．その2．
． 方法

際，エネルギーウィンドウは 400 から 600keV，1）Helmet-Neck PET 試作機の開発

同時計数の時間窓は 20ns とした．

Helmet-Neck PET 試 作 機 は ， Helmet-Chin

3）臨床試験

PET 試作機と同じヘルメット部を用いて開発

Helmet-Neck PET 試作機を用いた初の臨床した．そして，あごに配置していた追加検出試験を行った．健常被験者に対して 70MBq

器部を，首の後ろへ配置するようにガントリの 18F-FDG を投与後，108 分安静に待機させーを改造した．

た後，21 分間測定を行った．減弱係数分布画

Helmet-Neck PET 試作機の開発には計 54 個

像は別途撮影した CT 画像を用いて生成した．

の 4 層 DOI（Depth-of-Interaction）検出器 [13,そして，リストモード OSEM（Ordered Subset

14] を用いた．4 層 DOI 検出器は Zr 添加のExpectation Maximization）法によって画像再

GSO シンチレータ（2.8×2.8×7.5mm ）を 16構成を行った．反復回数は 10 回，サブセット

×16×4 に配列し，64ch の位置弁別型光電子

数は 8 とし，画像のボクセルサイズは 1.5×1.5

増倍管と光学接続した構造となっている．54

×1.5 mm3 とした．感度補正用のデータとし個のうち，47 個をヘルメット部，7 個を追加て，ガントリーの内側に入るように径の異な検出器部として配置した．ヘルメット部は直る円筒を 2 つ重ねた形のプールファントムに径 253mm の半球上に検出器が接するように，

18

径の異なる 3 つの検出器リングを配置し，上補正は遅延同時計数によって行った．散乱補部は十字に検出器を配置して覆った．

正は SSS（Single Scatter Simulation）法によっ

3F 水溶液を満たして測定した．偶発同時計数

て行った．

226

Sensitivity (kcps/MBq)

25

12% UP 20% UP

20
15
10
5
0

HelmetChin

Neck

図 3 18F-FDG を用いた Helmet-Neck PET 試作機による健常ボランティア測定結果．位置合わせRadioactivity

した CT 画像との融合画像．

Helmet-Chin PET の場合には，被験者のセッ
トアップのために，あごの位置に配置した追
図 2 追加検出器無しの場合，あごの位置の場

加検出器を可動式にする必要性があった．そ合，首の位置の場合の脳領域に対する感度

れに対し，Helmet-Neck PET の場合には，ガ

測定結果．

ントリーが大きく開いているため，首の後ろに配置した追加検出器を固定したままでも被

3．
． 結果

験者の頭を入れることが容易であった．

1）感度測定Helmet-Chin PET 試作機と比較して可動部が追加検出器がない場合と比較して，追加検減ったため，潜在的なコストダウンが可能で出器をあごの位置にした場合，半球プールフ

ある．

ァントムに対する感度は 12%向上した．一方

18

F-FDG を用いた臨床試験を行った結果，で，首の位置の場合には 20%向上するという一般的な検査よりも少ない投与量でも，十分結果が得られた（図 2）．これは，あごの場合

鮮明な画像を得ることが可能であった．

には，被験者の安全性を考慮してある程度離Helmet-Neck PET によって，高感度，高分解して検出器を配置する必要があったのに対し，

能かつ低コストな脳 PET 測定が実現可能で首の後ろの場合にはより近い位置に検出器をある．

配置可能であったためである．
2）臨床試験

謝辞

図 3 に Helmet-Neck PET 試作機による初の本研究の一部は JSPS 科研費 16K21637 の助臨床試験で得られた画像を示す． F-FDG は18成を受けたものです．

健常者の脳全体に分布するので，脳の構造が明瞭に映し出されている．

利益相反の有無
利益相反 の有無
本研究の一部は株式会社アトックスの共同

4．
． まとめ

研究費を得て実施された．

改良型ヘルメット PET 装置として，これまでに開発した Helmet-Chin PET 試作機を改造

文

献し，Helmet-Neck PET の第一号試作機を開発［1］Tashima H, Ito H, Yamaya T：Helmet-PET．

した．Helmet-Chin PET の場合よりも，追加IEEE NSS&MIC Conf. Rec.: M11-11, 2013

検出器を脳領域へ近づけることが可能となっ［2］Tashima H, Yamaya T: Proposed helmet

たため，Helmet-Neck PET の方が感度向上効

PET geometries enabling high sensitivity

果がより高いことが明らかになった．また，brain imaging. Phys Med Biol 61: 7205-20,

227

2016

A four-layer depth of interaction detector［3］Tashima H, Yoshida E, Nishikido F, et al.:Development

of

the

helmet-chinblock for small animal PET. IEEE Trans

PET

Nucl Sci 51: 2537-42, 2004
［14］Hirano Y, Nitta M, Inadama N, et al.:prototype. IEEE NSS&MIC: M3CP-97,
2015

Performance［4］Tashima H, Yoshida E, Iwao Y, et al.: First
clinical

test

of

the

helmet-chin

PET

of

the

helmet-chinphotocathode. Radiol Phys Technol 7: 57-66,
2014

PET

prototype. IEEE NSS&MIC: M17-2, 2016
［ 6 ］ Yamaya T, Hagiwara N, Obi T, et al.:Transaxial system model for jPET-D4 image
reconstruction. Phys: Med Biol 50: 5339-55,
2005［7］Yamaya T, Yoshida E, Obi T, et al.: First
human brain imaging by the jPET-D4
prototype with a pre-computed system
matrix. IEEE Trans Nucl Sci 55: 2482-92,
2008［8］Yamamoto S, Honda M, Oohashi T, et al.:Development of a brain PET system,
PET-Hat: A wearable PET system for brain
research. IEEE Trans Nucl Sci 58: 668-73,
2011［9］Majewski S, Proffitt J, Brefczynski-Lewis J,
et al.: HelmetPET: A silicon photomultiplier
based

wearable

brain

imager.

aposition-sensitive PMT with a super-bialkali

prototype. IEEE NSS&MIC: M17-2, 2016
test

of

depth-of-interaction detector by use of［5］Tashima H, Yoshida E, Iwao Y, et al.: First
clinicalevaluationIEEE

NSS&MIC Conf Rec: 4030-4, 2011［10］Bauer CE, Brefxzynski-Lewis J, Marano G,
et al.: Concept of an upright wearable
positron emission tomography imager inhumans. Brain Behav 6: e00530, 2016［11］Oumura T, Moriya T, Yamada R, et al.:Development of a high-resolution four-layer
DOI detector using MPPCs for brain PET.
IEEE NSS&MIC Conf Rec: 3560-3, 2011［12］Isobe T, Yamada R, Shimizu K, et al.:Development of a new brain PET scannerbased on single event data acquisition. IEEE
NSS&MIC Conf Rec: 3540-3, 2011［13］Tsuda T, Murayama H, Kitamura K, et al.:228

Development of a prototype of improved helmet PET and healthy
volunteer study
Hideaki TASHIMA*1, Eiji Yoshida*1, Yuma IWAO*1, Hidekatsu Wakizaka*1, Takamasa MAEDA*1, Yuhei TAKADO*1,
Chie SEKI*1, Makoto HIGUCHI*1, Taichi YAMASHITA*2, Taiga YAMAYA*1*1 National Institute of Radiological Sciences,
National Institutes for Quantum and Radiological Science and Technology*2 ATOX Co., Ltd.

We have proposed the helmet-type PET scanner, in which detectors are arranged in a hemispherical way, and we havedeveloped a helmet-chin PET prototype, in which an add-on detector is placed at chin position for improving thesensitivity. However, the add-on detector at the chin position sometimes gave an oppressive feeling to patients, and it
took time for the setup. On the other hand, our previous simulation showed the same sensitivity improvement can beachievable regardless of the position of the add-on detector. In this study, therefore, we developed a helmet-neck PET
prototype by remodeling the helmet-chin PET prototype so that the add-on detector is positioned at the neck. We
evaluated the sensitivity for the brain region by measuring a hemispherical pool phantom. The result showed that the
add-on detector at the neck position was more effective for improving the sensitivity than that at the chin position.
This was because, in the case of the neck position, the add-on detector could be positioned closer to the brain region,
while the add-on detector at the chin position required some margin from the chin for patient safety. The first clinicalstudy on a healthy volunteer with 18F-FDG using the helmet-neck prototype demonstrated that the clear structure of
the brain could be visualized. The helmet-neck PET has improved usability for clinical studies by reducing movableparts and promising performance for high sensitivity brain imaging.

Key words: PET, Brain PET, Helmet-Chin PET, Helmet-Neck PET, FDG, Healthy Volunteer229

OP5-5

X 線画像用ダブルスリットコリメータの試作
草苅

一平*1

臼井

桂介*2

尾川

浩一*1

要旨
X 線画像では散乱線がコントラストを低下させるため，これを取り除く必要がある。散乱線除去には鉛箔状の X 線グリッドが広く利用されるが，従来のものは散乱線除去と同時に，鉛箔間の充填剤による直接線の減衰が生じる．そこで充填剤を利用しない新たなグリッドの開発を行った．開発したグリッドは、0.1mm 厚のタングステン板を 0.9 mm 間隔で並べ一方向のコリメータとし，これを交差し重ね合わせ 2 層構造（ダブルスリット型）とした．その格子比は 20:1 である．本研究では，光子輸送シミュレーションを用いてパラレルホール型のコリメータと比較し，その散乱線除去効果を確認した後，試作品を製作し X 線
画像に対する有効性と問題点を検討した．シミュレーションの結果，ダブルスリット型コリメータの散乱
線含有率はコリメータ未使用のものと比較して約 50%の改善を示し，高い画像コントラストを得た．一方
で試作コリメータではタングステン板の間隔の乱れが生じやすく，縞の抑制処理と共にタングステン板の間隔の安定化が課題となった．
キーワード：散乱線，X 線画像，画像評価，モンテカルロ法，コリメータ

1．はじめに線除去コリメータの開発を行った．開発したコリ

X 線画像では，被検体から発生した散乱線が画メータは，0.1 mm 厚のタングステン板を 0.9 mm

像コントラストを低下させるため，これを取り除間隔でコリメータ枠のガイドに沿ってはめ込むタ

く必要がある．散乱線除去の方法の 1 つとして air

イプのコリメータである．スリットコリメータはgap が挙げられる[1]．これは被検体と検出器との1 方向のみしか散乱線の除去を行えないので，本距離を大きくすることで散乱線の低減ができる

研究ではスリットコリメータを x 方向，y 方向にが，除去はできない．一方，薄い鉛箔を平行に並交互に重ね合わせることにより散乱線の除去を行

べ，この間に充填材を封入した X 線グリッドもあった．

る[2]．この X 線グリッドは，散乱線を除去できる

2．方法

が，隔壁の保持のために充填材が必要になり，充2．1 シミュレーション

填材の部分で直接線の減衰が生じるという問題が提案するスリットコリメータの概念図を図 1 にある．一般的な充填材としてアルミニウムが使用示す．本研究では，モンテカルロ法を用いて多数されているが，この代わりにカーボンやファイバの光子を検出器に向けて放出することで光子輸送ーを利用するという研究も行われている[3][4]．しシミュレーションを行い，提案するコリメータのかしこの場合でも，直接線は約 30%減衰される．

有効性を検討した．シミュレーションのジオメト

そこで本研究では充填材を利用しない新たな散乱

リを図 3 に示す．本シミュレーションは厚さ 20
cm の水のスラブファントムに対して，120 kV(フ―――――――――――――――――――

ィルタ：アルミニウム 10 mm)の X 線によるパラ*1 法政大学大学院理工学研究科〔〒184-8584

レルビームのシミュレーションを行った．発生光

小金井市梶野町 3-7-21〕

子は原点におかれた x=0 の y-z 平面(256×256

e-mail: ippei.kusakari.9h@stu.hosei.ac.jp

pixels, 1.0×1.0 mm2 /pixel )から 1 ピクセルあたり*2 順天堂大学医学部放射線治療学講座
投稿受付：2017 年 5 月 11 日

230

100 万個発生させた．また検出器までの距離を 50

2．2 実験

cm とした．検出器は 25.6×25.6 cm2 で，ピクセル

試作コリメータを用いて実験を行なった．実験

サイズを 1.0×1.0 mm2 とした．比較のため，0.1

条件を表 1 に示す．検出器は浜松ホトニクスのフmm 厚の鉛で隔壁の内部をアルミニウムで充填しラットパネルセンサ（C7942CA-22）を使用した．

たコリメータでかこまれた 0.9×0.9 mm2 孔を有す

X 線発生装置は浜松ホトニクスのマイクロフォー

るパラレルホール型コリメータのシミュレーショ

カス(L9122)を使用した．本実験では京都科学のンも行った．散乱線の量を定量的に評価するため

Hole 15 バーガーファントムを用いて，画像評価に検出器の中心 64×64 pixels に ROI を設定し，プを行なった．

ライマリ光子と散乱光子の平均値を求め，散乱線

表 1 実験条件
ピクセルサイズ検出器サイズ含有率（scatter/primary）を算出し比較した．

管電圧
管電流
X 線源-検出器間距離
撮影時間

50×50 μm2
2240×2344 pixels
90 kV
10 μm
70 cm
44 秒

図 1 ダブルスリットコリメータの概念図

図 4 実験風景

図２ 試作したコリメータ（1 層ごとのスリット）

図 5 バーガーファントム

図 3 シミュレーションジオメトリ

231

3．2 実験

3．結果と考察
3．1 シミュレーション

実験で撮影した X 線画像を図 6，図 7 に示す．

シミュレーションで得られた散乱線含有率を表

図 7 よりダブルスリットコリメータの画像にはタ2 に示す．表 2 からパラレルホール型コリメータ

ングステン板の箔間隔の乱れが発生した．この原の含有率が 0.40 となった．一方で，提案したダブ

因はタングステン板が薄すぎることにより歪んでルスリットコリメータは 0.27 を示し，有効性が確しまうためだと考えられる．このため，コリメー

認できた．

タによって発生する縞の抑制処理とコリメータ板
表 2 散乱線含有率の安定配置方法を検討している．

コリメータなし

primary
16806.5

scatter
8577.2含有率
0.51

パラレルホール
ダブルスリット

4292.813620.1

1736.53721.3

0.40
0.27

4．まとめ
提案したダブルスリットコリメータはシミュレーションにおいて散乱線除去の効果が現れたものの，試作コリメータでは課題が残った．

利益相反の有無 なし
文 献［1］

E. Rührnschopf and K. Kilngenbeck: A

general framework and review of scatter correction
methods in x-ray cone-beam computerized
tomography.

Part 1: Scatterapproaches. Med.

Phys.,

compensation

vol.38,

pp.

4296-

4311 2011.
［2］

図 6 X 線撮影画像（コリメータなし）

H. P. Chan and K. Doi: Investigation of theperformance of antiscatter grids: Monte Carlosimulation studies. Phys. Med. Bioi., vol. 27, pp.
785-803, 1982.
［3］

U. Stankovic, Mrcel van Herk, L. S. Ploeger

et al: Improved image quality of cone beam CT
scans for radiotherapy image guidance using fiberinterspaced antiscatter grid. Med. Phys., vol. 41,
06190, 2014.
［4］

S.J. Lee, H.S. Cho, S.Y. Lee, et al: High

precision carbon-interspaced antiscatter grids:
Performance

図 7 X 線撮影画像（ダブルスリットコリメー

testing

and

moiré

patternanalysis. Nucl. Instr. Meth. Phys. Res. A, vol. 652,

タ）

pp. 858-861, 2011.

232

OP5-6Development of a Collaborative and Mobile Platform for 3D
Medical Image Analysis
Yi WANG*1, Jiaqing LIU*1, Zhuofu DENG*2, Zhiliang ZHU*2，
Ye Yuan*2, Tomoko Tateyama*3, Yen-Wei CHEN*1
Abstract
In recent years, the insight of human body can be imaged with higher resolution imaging scanners, and then allow
more detailed structure visualization for human’s internal organs. Analysis and visualization of 3D medical images
plays an important role in the field of computational anatomy, image-based diagnostics, image-based surgery
navigation and medical educations. Using mobile devices for medical visualization has become more common among
doctors. In this paper, we present a collaborative and mobile medical image analysis platform with plugin functions.
It can be operated by multiple users at different place. Each user can interactively access or visualize medical images
using his/her own iPad and all users can share the information at anytime and anywhere. It will be useful for remote
discussions and diagnosis, remote collaborative works and remote medical educations. The user not only can do somebasic interaction with the loaded image data on platform, but also can analyze the image, for example, segmentation
and registration by the extended plug-in functions like those in 3DSlicer.
Keywords：collaborative medical platform, visualization, image analysis, plug-in

1. Introduction
With the development of technologies and equipment in medical field, the medical imaging techniques, including
computed tomography (CT), magnetic resonance imaging (MRI), and ultrasound imaging, have made remarkableprogress. For example, multi-detector row CT scanners (MDCT) can acquire whole body CT images in about 20
seconds with approximately 0.5 mm resolution. The insight of human body can be imaged with such higher
resolution imaging scanners, and then allow more detailed structure visualization of human’s internal organs.
Visualization of the acquired 3D medical images plays an important role in the field of computational anatomy andimage-based diagnostics [1, 2], image-based surgery navigation [3, 4] and medical education [5]. And as the ongoingprogress of the mobile device in these years, it also has been applied in Medicine. For example, patients could beaware of their diagnostic disease control and monitoring with comfortable mobile devices that accompany themeverywhere [6].
―――――――――――――――――――――――――――――――――――――*1 Graduate School of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University〔1-1-1 Noji-higashi,
Kusatsu, Shiga 525-8577 Japan〕
e-mail: gr0260kx@ed.ritsumei.ac.jp*2 Northeastern University, China*3 Department of Information Systems and Management, Hiroshima Institute of Technology, Hiroshima Japan233

2. System Design and Construction
There are two categories of implementations for reviewing medical images in the mobile devices: web-based
technologies [7] and mobile-based applications [8]. The platforms with web technology would be very convenient.
Everyone can access and browse medical images from anywhere at anytime, via different devices (stationary device,movable device, handheld device), without installation and maintenance of additional client software. Unfortunately,
either the browsers or webview techniques in Android or iOS give a bad interaction experience, which isinappropriate for reviewing complicated medical 2D or 3D images on mobile devices. Therefore, it is more popular
to achieve this with mobile applications especially using multi-touch functions.
The platform we designed is a client-server application. We mainly referred to the 3DSlicer when we designed thefunctionality of the server with visualization and image analysis through the plug-ins. The platform allows
visualization, interaction, multi-player collaboration and discussion. In order to make the discussion more humane
and more convenient, each client-user can control the system via an iPad. And iPad control can even be achieved
simultaneously in different places, so users (doctors) can better discuss and analyze the feasibility of treatments. The
whole formwork is shown on the Fig.1.

Fig. 1 Formwork of the Platform.

2.1 The process of program start
After the program started, we create an interactor object. We trusteeship the capture of the event through it, and thenuse mouse to achieve controlling the move of the model and zoom in or zoom out and so on. After confirming thenormal generation of the interactor, we set it to the interactor of renderWindow and replace the default behavior. And
compared with the previous version, our new user interface is more concise.
2.2 TCP and HTTP protocol
We use TCP and HTTP protocol for commands and file transfer, because it is easier to develop and really famous.
In the previous version, the server sends the medical image file to the client. However it takes times and sometimes
program would be crash. So in our new version, we replace it by sending the screenshot to client from sever and it isfaster and more efficient than before.
When using the system, Client sends commands and parameters to achieve command communication andscreenshots exchange with server.
2.3 Plugin Functionality
Before we design and implement the platform, we mainly refer to the 3DSlicer. In our platform, there are lots of234

basic features, such as loading image data, mark, edit, surface rendering and volume rendering. What's more, there
are also complex and advanced features, like segmentation and registration, which are implemented through theplug-in function. The reason why we apply the plug-in to our platform is that it enables third-party developers tocreate extra abilities for the application. Therefore, it's very easy to add new features for our platform. By separating
the implementation of advanced functions from the platform, it’s able to reduce the size of our platform.
3. Experiments
A lot of experiments have been conducted. First, medical images in five types of formats (*.dcm, *.mhd, *.vtk, *.stl
and *.tiff) are supported and can be loaded into the platform. Basic functions are realized, such as rotation, zooming
in/out, coordinate locating, browsing slices, marking and editing marks. What's more, through the use of 3D glasses
and projectors, we added a 3D watch function for the “vtk” data as shown in Fig.3. Second, we used two iPad tocontrol the system, as shown in Fig.4. In iPad controlling mode, the image that is being operated is shown both on
the sever side and on iPads. Same results can be achieved via multiple iPads control. Next, advanced functions werealso tested, for example, liver segmentation and head registration by developed plug-ins, as shown in Fig.5, 6. Finally,another plug-in function, named as the gradient image filter, was developed and tested in the platform, Fig.7 shows
the result.

Fig.2 File loaded

Fig.3 3D watch by3D glasses and projectors

Fig.4 Using iPad to control

Fig.5 Synchronous Display of the Liver Segmentation. From left to right: original image, result on server, and result on client.

Fig.6 Synchronous Display of the Head Registration. From left to right: fixed image, moving image, result on server, and result on client.

235

Fig.7 Synchronous Display of the Gradient Image Filter. From left to right: original image, result on server, and result on client.

4. Conclusions
We designed and developed a collaborative and mobile medical image analysis platform for support of multi-users
collaborative works. This platform is developed on Windows, and thus it can be easily deployed to a personal
computer. The platform has a lot of basic functions and advanced functions. Multi-player interaction is realized in theplatform. Using an iPad, each user can apply for the control and share the information with each other. Therefore, theplatform achieves the aims that discussion before surgery, comparing and sharing the information.
Acknowledgement
This work is supported in part by the Grant-in Aid for Scientific Research from the Japanese Ministry for Education,
Science, Culture and Sports (MEXT) under the Grant no.15K16031, and no.15H01130, in part by the MEXT Support
Program for the Strategic Research Foundation at Private Universities (2013-2017).
The author(s) declare(s) that there is no conflict of interest regarding the publication of this paper.
References［1］ H. Kobatake. Aims of the Research Project "Computation Anatomy". Medical Imaging Technology. 2011. Vol.29 (3):99-103.
［2］ T. Weymouth, G. Durka-Pelok, T. Gest, etc. Using a Knowledge Base: The University of Michigan Visible Human Project.
Proceedings of the 4th Visible Human Conference. Keystone, Colorado, Oct 17-19, 2002. 25(11): 1490-1494.
［3］ R. Shamir, L. Joskowics and Y. Shoshan. An augmented reality guidance probe and method for image-guided surgicalnavigation. 5th International Symposium on Robotics and Automation. 2006
［4］ Satava R. M. Virtual reality surgical simulator: The first steps. Surgical Endoscopy. 1993. Vol. 7(3), Pp: 203–205［5］ Hudson JN. Computer-aided learning in the real world of medical education: does the quality of interaction with thecomputer affect student learning? Medical Education. 2004. Vol.38 (8). Pp: 887-895［6］ Silva, B.M., Rodrigues, J.J., de la Torre D´ ıez, I., López-Coronado, M., Saleem, K.: Mobile-health: A review of current statein 2015. Journal of biomedical informatics 56, 265–272 (2015)［7］ Valente, F., Viana-Ferreira, C., Costa, C., Oliveira, J.L.: A restful image gateway for multiple medical image repositories.
IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine 16(3), 356–364 (2012)［8］ Mitchell, J.R., Sharma, P., Modi, J., Simpson, M., Thomas, M., Hill, M.D., Goyal, M.: A smartphone client-server
teleradiology system for primary diagnosis of acute stroke. Journal of medical Internet research 13(2), e31 (2011)236

OP6-1

機械学習を用いた腹部動脈血管名自動命名における
肝動脈分岐情報利用方法に関する一考察
鉄村

悠介*1

張 暁楠*2

小田昌宏*1

Holger Roth*1

三澤 一成*3

林 雄一郎*1

森 健策*1

要旨
本稿では，3 次元腹部 CT 像から抽出した腹部動脈領域に対する機械学習による血管名自動対応付けにおいて，肝動脈の分岐構造に着目することでその精度向上を図る．外科手術において患者の血管構造を正確に把握することは非常に重要であり，これまで機械学習を用いた腹部動脈領域に対する血管名自動対応付け
手法がいくつか提案されてきた．しかし，肝動脈に稀な分岐パターンをもつ血管構造の症例数が少なく十分な学習が行われないため，それらの血管に対する自動対応付け精度が低かった．そこで本稿では，肝動脈の分岐パターンを 6 つに分類し，分岐情報をより有効活用するための特徴量を追加することで自動対応
付け精度の向上を図った．その結果，左右肝動脈の対応付け精度の向上が見られ，腹部動脈 22 種類の自動対応付け精度は最大で 90.5%となった．
キーワード：血管，3 次元 CT 像, 解剖学的名称認識, 血管構造解析

1．はじめに

2．手法

3 次元腹部 CT 像用いた腹腔鏡下手術にお

本手法における学習から推定までの一連のいて，あらかじめ臓器領域とそれらの領域に

流れは，構造学習に基づいた血管名自動対応

対する解剖学的名称を自動的に求めることは付け手法［1］と同一である．本手法では構造重要である．例えば北坂ら［1］は，血管に対的な解析をより詳細に行うため，血管枝間のする解剖学的名称自動対応付けを木構造とし関係性を示す遷移特徴を追加することで自動て表現された血管領域全体にわたる各血管枝

対応付け精度の向上を図る．従来手法［1］での血管ラベル推定問題と捉え，確率的グラフ

は注目血管枝から見て 3 親等未満の親子関係

ィカルモデルに基づく構造学習により行った．

を遷移特徴としていたが，本手法では，最大

しかし，稀な分岐パターンをもつ血管構造ので 6 親等までを遷移特徴として追加する．

症例数が少なく十分な学習が行われないため，

3．実験と結果

それらの自動対応付け精度は低かった．そこ

本稿では，血管名自動対応付け精度についで本稿では，肝動脈に稀な分岐構造をもつ症て実験を行い従来手法［1］と比較した．

例に着目して精度の向上を目指す．

本実験で対応付けの対象となる血管は，早――――――――――――――――――

期胃がんを対象とした腹腔鏡下手術を行う際*1 名古屋大学大学院情報学研究科に重要となる 22 種類の腹部動脈である．実験〔〒464-8601 名古屋市千種区不老町〕

では，全 57 症例（胃がん症例）の 3 次元腹部

e-mail: ytetsumura@mori.m.is.nagoya-u.ac.jp

CT 像から半自動で抽出した血管領域画像と，*2 名古屋大学大学院情報科学研究科

肝臓，脾臓，左右腎臓の画像を用いた．また，*3 愛知県がんセンター

実験に用いる CT 像をその肝動脈の分岐構造，

237

表1

提案手法による LHA，RHA および全体の血管名自動対応付け結果と従来手法との比較（F 値[%]）

分岐パターン
LHA
従来手法 ［1］
提案
3 親等
手法
6 親等
RHA
従来手法 ［1］
提案
3 親等
手法
6 親等
全体
従来手法 ［1］
提案
3 親等
手法
6 親等

A

B
60.2
62.8
70.9
68.8
72.7
74.5
92.2
93.6
93.4

C
18.2
20.0
18.6
48.1
48.7
47.7
77.8
78.1
82.1

D
73.8
77.4
73.5
58.8
70.3
72.2
88.5
90.4
91.1

E
88.9
88.9
26.7
76.0
70.8
75.7
93.3
93.0
91.4

F
38.5
40.0
44.4
44.4
44.4
36.4
91.3
91.7
77.9

90.9
58.8
28.6
0.0
0.0
0.0
93.0
91.6
89.2

全体
58.3
60.0
60.2
62.2
65.3
64.6
89.5
90.5
89.8

つまり LHA と RHA の分岐元の血管名に基づ

本研究の一部は MEXT・JSPS 科研費 17H00867，

いて 6 種類に分類した．分岐パターン A は一25242047，26560255，26108006，AMED「革般的な分岐パターンで 31 症例存在する．一方，

新的がん医療実用化研究化事業」，栢森情報科

B から F は各々が 10 症例未満の稀な分岐パタ

学振興財団研究助成金によった．

ーンである．精度の評価には Leave-one-out

利益相反の有無交差検定を用い，評価尺度には F 値を用いた．

なし．

実験結果を表 1 に示す．また，提案手法によ文る自動対応付け結果例を図 1 に示す．

［1］

献Takayuki K, Mitsuru K, Yukitaka N, et

4．考察

al: Automatic anatomical labeling of

提案手法では LHA や RHA および全体の精

arteries

度が従来手法［1］と比較して向上した．これ

and

veins

using

conditionalrandom fields. Int J CARS: 1-8, 2017は肝動脈付近の複雑な構造が学習に反映され，それらの精度が向上し，それに伴い全体的な精度も押し上げられたためである．しかし親等数を単純に増やしていくだけでは精度の向上に結びつかなかった．これに関しては，さらなる実験を踏まえた検討が必要である．
5．まとめ
本稿では，3 次元腹部 CT 像から抽出した
動脈領域に対する自動対応付けを肝動脈の分岐構造に着目して述べた．遷移特徴を追加す
ると，全体的な精度が肝動脈を含め向上した．
今後の課題としては，遷移特徴量が自動対応付け精度に与える影響の詳細な考察や，今回考慮しなかった血管枝自身が持つ観測特徴
量の検討などが挙げられる．また今後は，自動対応付け結果を実際の手術現場で医師に提示するシステムの開発が必要となる．
謝辞
本研究を進めるにあたり，日頃より熱心に

図1

ご討論いただく森研究室の諸氏に感謝する．

238

提案手法による自動対応付け結果例

Study on Automated Anatomical Labeling of Abdominal Arteries Using
Machine Learning with Branching Information on Hepatic Arteries
Yusuke TETSUMURA*1, Xiaonan ZHANG*2, Holger ROTH*1, Yuichiro HAYASHI*1,
Masahiro ODA*1, Kazunari MISAWA*3, Kensaku MORI*1*1 Graduate School of Informatics, Nagoya University*2 Graduate School of Information Science, Nagoya University*3 Aichi Cancer Center Hospital

Abstract:
In this paper, we propose a method to improve the accuracy of automated anatomical labeling of abdominal arteries
utilizing the branching information of the hepatic arteries. It is very important to understand the blood vessel structureof a patient accurately in surgery. Several blood vessel labeling methods using machine learning techniques have been
proposed. However, the automated labeling accuracies were low for cases having minor branching patterns in thehepatic arteries since the number of such cases is not enough for training of machine learning. In this paper, weclassified cases into six groups based on the branching patterns of the hepatic arteries, and tried to improve theaccuracy of the automated labeling by introducing new feature values for more effective utilization of branching
information. In our experiments, the labeling accuracy of the left and right hepatic arteries was improved. The labelingaccuracy of the 22 abdominal arteries was 90.5% at the maximum.

Key words: blood vessel, CT volume, anatomical names recognition, blood vessel structures analysis

239

OP6-2

先験情報付加によるロバスト主成分分析に基づく造影領域
強調手法の改良小倉優理*1

大西 峻*2加藤酒井

羽石 秀昭*2

智弥*5

英幸*3

大岡 美彦*4

要旨
X 線透視像下で診断や治療を行う際，Digital Subtraction Angiography(DSA)により血管走行を可視化する．
しかし，体幹部を対象に DSA を行う際には患者に息止めを要求する必要があるため，患者への負担増加につながる．そこで昨年の JAMIT では，ロバスト主成分分析と体動補正に基づく補完処理を組み合わせることで，自然呼吸下で取得した造影像のみから血管走行全体の確認が可能な画像を生成した．しかし，ロバ
スト主成分分析では血管要素と背景要素の分離が不十分な場合が確認され，血管走行の視認性向上の効果は十分に得られなかった．そこで，今回はロバスト主成分分析の改良を行った．具体的には，血管の先験情報を考慮した制約を加えることで，血管のエッジを残しつつ背景成分の除去を行った．その結果，血管要素と背景要素の分離精度の向上が定性的・定量的に確認された．さらに，補完処理後の血管像における背景成分の影響が小さくなり，視認性の高い血管像を生成することができた．
キーワード：X 線画像，血管造影像，スパースモデリング，レジストレーション

1．はじめに致させる．しかしながら，息止めは患者にとX 線透視像下で診断や治療を行う際には血って負担が大きく，数秒間の息止めも困難な

管走行を確認することができないため，ケースも少なくない．また，拍動によって造影

Digital Subtraction Angiography (DSA)[1]によ剤が断続的に流れてしまうことから，血管走行がり血管強調像を得る．DSA とは，造影像と透明瞭に現れない場合がある．このため，1 フレー

視像との差分によって造影部位のみを強調す

ムでは血管走行全体が観察できる画像が生成る手法である．ここで，体幹部を対象に DSA

できない場合がある．

を行う際には呼吸位相を合わせなければモーそこで本研究では，自然呼吸下で取得した

ションアーチファクトが発生してしまう．一

造影像のみから血管走行全体の確認が可能な般に，患者に息止めを要求し，呼吸位相を一画像を生成することを目的とする． 昨年のJAMIT で は ， ロ バ ス ト 主 成 分 分 析 (Robust――――――――――――――――――

Principal Component Analysis: RPCA) [2]と体*1 千葉大学大学院工学研究科

動補正に基づく補完処理を組み合わせた手法[〒263-8522 千葉市稲毛区弥生町 1-33]を提案した[3]．しかし，従来の RPCA では血e-mail: y_kokura@chiba-u.jp

管要素と背景要素の分離が不十分な場合が確*2 千葉大学フロンティア医工学センター

認され，血管走行の視認性向上の効果は十分*3 千葉大学医学部附属病院放射線部に得られなかった．そこで，今回は RPCA の*4 千葉大学医学部附属病院消化器内科

改良を行ったので報告する．

*5 長崎大学大学院工学研究科

240

2．方法
2.1．概要提案手法の全体像を図 1 に示す．まず，自然呼吸下造影像を血管強調像と背景画像に分離する．次に，算出された背景画像に非剛体変形を施し，体動補正用の変形場を得る．対応する血管強調像に変形場を適用し，重ねあわせる
ことで造影剤の不連続部位を補完した血管像を生成する．

図 1 提案手法の全体像

2.2．血管要素と背景要素の分離
2.2.1．従来手法
血管要素と背景要素の分離には，RPCA を用いた．RPCA は動画像の低ランク構造とスパース構造を利用し，動画像 Γ を低ランク成分 L とスパ
ース成分 S に分解する．この分解は以下のよ
うに定義される．

min L    S 1

subject to Γ  L  S(1)

図 2 変形場の算出



ここで，Γ の列はある時相での 2 次元画像である．また，  * ，  1 はそれぞれ核ノルム，
l1 ノルムである．λ はノルム間のバランスをとる制御パラメータである．画素値の時間的変化が緩やかで周期的な場合に低ランク性が高くなる．そのため，動きの少ない骨や呼吸に伴って動く臓器などは低ランク成分に分類される．一方，スパース成分は元画像から低ランク成分を引いたときの残りとなるため，画素値の時間的変化が急激な要素となる．ここでは造影剤の流れが分類される．

min L   S S 1  TV S TV

subject to Γ  L  S(2)

従来と同様に低ランク成分を核ノルム，スパース成分を l1 ノルムで評価する．λS，λTV は制御パラメータである．TV 項は画像のエッジ
強度の総和として以下の式のように定義される．

S TV  S 2,1   Dx2;ij  Dy2;ij

(3)

ij

ここで，Dx;ij，Dy;ij はそれぞれ動画像のスパー

2.2.2．RPCA の改良

ス成分 S の位置(i,j)における縦方向と横方向

体幹部を対象とした場合，画像中に心臓やの微分値である．TV を小さくするほどエッ

腸管ガスなどが含まれる．これらの要素は呼ジに該当する画素数が減るので，隣接する画

吸性動態と異なる動きを示すため，従来の素で血管が構成され，ノイズによる血管の抽RPCA では背景要素へ分類することが難しい．

出漏れや，低コントラストの腸管ガス等の誤そこで，先験情報として血管の構造的なつな抽出によるアーチファクトが低減される．

がりを考慮した制約を加えることで解決を図った．具体的には Total Variation (TV)を目的関

2.3．変形場の算出数に導入する．式(2)に改良した最適化問題を自然呼吸下で取得した画像を対象としているため，RPCA によって得られた血管強調像示す．

には体動による変形が生じている．そのため，
体動補正が必要となる．体動補正のための変241

形場算出の流れを図 2 に示す．RPCA によっ

全体的にアーチファクトが低減している様子て得られた背景画像を free-form deformationが確認された．図 3 に 1 例を示す．DSA では，[4]によって変形し，変形場を算出する．変形

背景成分のずれによって画像全体にアーチフ量の最適化手法として滑降シンプレックス法

ァクトが発生しているが，従来 RPCA では低[5]を使用した．また，一致度評価には正規化減されている．しかしながら，腸管ガス付近

相互相関，変形の滑らかさ，Jaccard Index のに強いアーチファクトが確認できる．一方，

線形和を使用した．

提案手法では複雑な動きに起因するアーチフ
ァクトの発生が抑制されており，血管走行の3．実験

視認性が向上した．その上で，細い血管も良腹腔動脈を対象として撮影した自然呼吸下

好に描出されている．他の 2 例に対しても同造影像 3 例に対して提案手法を適用した．元様の結果が得られた．

画像サイズは 1024×1024[pixel]であるが，取得動画像には照射野領域外が含まれる．

4.2．補完処理

RPCA の精度悪化を防ぐため，照射野領域の今回使用した 3 例のうち，1 フレームではみを用いて計算する．

血管走行全体が見られない 1 例に対して補完提案手法の有効性を確認するため，一般的処理を行った．その結果を図 4 に示す．補完な DSA と改良前の RPCA により得られた画処理なしの画像において途切れていた血管走像との比較する．各制御パラメータは経験的

行が補完され，1 フレームで血管走行全体がに設定した．

確認可能となった．また，従来 RPCA ではアーチファクトの発生により，補完画像上の血4．結果

管走行の視認性が十分に向上しなかった．一

4.1．血管強調処理方，提案手法ではアーチファクトが少なく，

3 例すべてにおいて，従来手法と比較して血管走行の視認性が向上した．

(a) 元画像(b) DSA(c) 従来 RPCA(d) 提案 RPCA
図 3 提案手法と従来手法との比較(血管強調処理)

242

(a) 補完処理なし(提案 RPCA )図4(b) 補完処理あり(c) 補完処理あり(従来 RPCA)(提案 RPCA )提案手法と従来手法との比較(補完処理)
文

5．まとめ
自然呼吸下造影像のみから血管走行全体の献[1] Kruger R, Mistretta C et al.: Computerized

確認が可能な画像を生成する手法を構築した．

Fluoroscopy in Real Time for Noninvasive

血管の先験情報を考慮した RPCA の改良によ

Visualization of the Cardiovascular System,

り，従来手法よりも血管強調度が向上した．

Radiology 130: 49-57, 1979

また，これによって補完画像においてアーチ[2] Candès E, Li X et al.: Robust principal

ファクトが低減し，血管走行の視認性が向上

component analysis?, Journal of the ACM

した．今後は，血管の空間的なつながりだけ

58(3): 1-37, 2011

でなく時間的なつながりを考慮した改良を行[3] Kokura Y, Ohnishi T et al.: Enhancement ofう．さらに，血管強調度を向上させた上で，

the whole blood vessel pattern using robust

より多くの臨床データに適用し，評価を行う．

principal

component

analysis

andrespiration-oriented motion vector field,
謝辞

2016

本研究の一部は文部科学省科学研究費補助[4] Rueckert D, Sonoda L et al.: Nonrigid R

若手研究(B)(課題番号：16K16406)により行わ

egistration Using Free-Form Deformation

れた．

s: Application to Breast MR Images, IE
EE Transactions 18(8): 712-721, 1999

利益相反の有無[5] Flannery P, Press H, Teukolsky A et al.:なし

Numerical recipes in C Vol.2. Cambridge
University
pp408-412

243

Press,

New

York,

1996,

Improvement of angiographic region enhancement based on robust
principal component analysis with prior information
Yuri KOKURA*1, Takashi OHNISHI *2, Hideyuki KATO*3, Yoshihiko OOKA*4,
Tomoya SAKAI*5, Hideaki HANEISHI*2*

1 Graduate School of Engineering, Chiba University*

2 Center for Frontier Medical Engineering, Chiba University*

3 Department of Radiology, Chiba University Hospital*

4 Gastroenterological Medicine, Chiba University Hospital*

5 Graduate School of Engineering, Nagasaki University

Digital subtraction angiography (DSA) is one of X-ray imaging methods and commonly conducted to clearlyvisualize the vessels information during intervention with a catheter. In the JAMIT2016, we proposed a blood vesselenhancement method with consecutive digital angiographic images acquired under the natural breathing. The method
consists of a robust principal component analysis (RPCA) and complementary processing. However, in the case ofcontaining the complex dynamic background, the enhancement of blood vessels is not successful. Therefore, we
integrate total variation(TV) regularization into the RPCA framework to solve this problem. TV on the foreground is
calculated and minimizing of the TV preserves the spatial continuity of blood vessels and removes noise from thewhole image. We applied the proposed method to three sets of angiographic images and evaluated the contrast of
blood vessels qualitatively and quantitatively. In all cases, artifacts were reduced and clearly enhanced whole bloodvessel images were generated.

Key words: Angiographic image, sparse model, image registration, X-ray image244

OP6-3冠動脈造影像を用いた心筋血流分布の三次元可視化
片迫

悠*1 大西 峻*2
北原

笠原 哲治*3

秀喜*4

三浦 慶一郎*4

羽石 秀昭*2

要旨
冠動脈疾患における診断では X 線造影による検査が行われる．冠動脈造影は血管内腔形状を描出可能なため病変診断能に優れる一方で，血管狭窄が及ぼす心筋虚血の程度を評価することは困難である．心筋虚血の評価方法として，心臓核医学検査などが挙げられるが，検査工程の増加に伴う患者の負担などが問題点として挙げられる．そこで本研究では冠動脈造影像から機能的情報の取得を目的として，灌流域を含めた
造影血流分布の三次元的な可視化を試みた．まず画像取得に用いる X 線血管造影装置の撮影ジオメトリのキャリブレーションを行った．形状既知の校正物体を寝台に配置し，アームを複数角度で回転させ撮影することでアームの 2 軸回転軸の算出を行った．臨床の冠動脈造影画像群に対して画像再構成を行った結果，心筋形状に沿った三次元的な灌流分布が確認できた．

キーワード：画像再構成，心筋血流分布，C アーム型 X 線撮影装置

1．はじめにを行うことにより，三次元的な灌流域を含めた冠動脈疾患とは，動脈硬化などが原因で冠動

心筋血流分布の可視化を目的とする．一般的に脈に狭窄が生じ，心筋虚血状態となる疾患であ行われる冠動脈の造影検査では特定の少数方

る．一般に X 線による冠動脈造影検査が行われ，向から造影像を取得するため，算出する再構成

血管内腔形状を直接的に 観察することで狭窄像の画質劣化等の問題が想定される．そこで本度合いの診断・評価を行っている．しかし，冠発表では，提案手法の実現可能性を評価した．

動脈造影像では狭窄病変が与える心臓の機能障害の評価が困難である．そこで，心臓核医学

2．手法

検査が用いられるが，撮影に時間を要するため

本研究ではまず，画像取得に用いる C アーム型 X 線撮影装置におけるジオメトリキャリブ

患者への負担が増大する．
そこで本研究では，冠動脈造影検査の工程にレーションを行う．ここではアームにおける 2

おいて取得される造影像 に対して画像再構成

軸回転軸の座標を線源からの相対的な位置として算出する．画像再構成においては，前処理――――――――――――――――――

として造影データに対して L+S 行列分解 [1][2]を*1 千葉大学大学院工学研究科

適用し，肋骨や胸膜などの背景成分の除去を行〔〒260-0032 千葉市稲毛区弥生町 1-33〕

うことで造影成分のみの動画像を生成する．こe-mail: y_katasako@chiba-u.jpの造影動画像から血管に十分造影剤が充填さ*2 千葉大学フロンティア医工学センター

れた後の造影剤が心筋に 拡散するフレームを*3 千葉大学医学部附属病院放射線部

選定し，灌流分布像を三次元再構成する．

*4 千葉大学大学院医学研究院 循環器内科
学245

2.1．ジオメトリキャリブレーション(a)

各頂点に直径 2mm の金属球を配置させた 1
辺 80mm の立方体を校正物体として用い，キャ

Primary angle rotation

リブレーションを行う．校正物体を寝台に配置
し，LAO-RAO 角度(Primary angle)における軸回

Secondary angle rotation

転，CRA-CAU 角度(Secondary angle)における軸

Rotation axisz

回転を与え撮影する．各画像上の金属球の座標z(b)値より各回転軸の座標算出を行う．

xy

まず，金属球の投影座標をもとに，線源からの校正物体の位置と姿勢を算出する．各投影方向において取得された金属球の投影座標 と仮

Pobject

zobject

想投影座標から最小二乗的に並進・回転パラメ

xdータを求める．

VD

次に各投影方向から算出した並進パラメー

xobjectx

Rotation center

タを用いて回転軸を算出する．Primary angle でPsourceの軸回転を例に挙げると，各投影角度における

図 1 1 軸回転による線源-校正物体の位置関係(a) C アームの各回転軸に対する世界座標系，(b) 線源-検出器と物体の位置関係

線源-校正物体の位置関係は式(1)のように表すことができる．Primary angle での軸回転による模式図を図 1(a)，(b)に示す．
Pobject  R y V  Psource 

2.2．造影成分抽出手法(1)

本研究では背景成分の分離手法として冠動Pobject は校正物体の三次元ベクトル，Ry は y 軸脈動画像に L+S 行列分解を適用する．L+S 行列に対する回転行列，V は線源から校正物体まで

分解では行列のランクとスパース性に着目しの並進ベクトル，Psource は線源座標を表す三次元て分解を行う．スパース性とは要素のほとんどベクトルである．この関係式の x 成分についてが 0 で，非 0 成分が少数であるものを指す．フ着目すると式(2)が導出できる．

レーム番号 t における造影像上の画素位置を x，xd  xs  0  zs sin   xd cos  D sin   xs cos

その画素値を γ(x,t)と表す．行列を Γ とすると，(2)

xd は線源-検出器中心線と回転軸間の距離，xs，zs は並進パラメータの各成分，D は線源-回転軸間の垂線距離，θ はアームの回転角度を表す．
式(2)で表される等式条件は複数角度から取得

k  xncos1  1cos n  1

sn  0(4)

ム数である．画素値の時間的変化がなめらかなK  WA sin 1W   sin  n γx 0 , t0   γx 0 , t n 1  Γ  
γx m1 , t0   γx m1 , t n 1 m は 1 フレーム目の画像の画素数，n はフレー

でき，式(3)のように整理することができる．

 k1 
K    k n 以下のように定義される．

場合，行列 Γ は低ランク構造をもつ．ここで，
D
A 
 xd 

 zsn sin  n  xsn cos n

冠動脈動画像を低ランク成分とスパース成分(3)に分解する．以下の式(5)に示す最小化問題を解くことで分解する．

A について解けば，線源-回転軸間の垂線距離 D，min L *   S 1 s.t. L  S  Γ(5)

L は低ランク成分，S はスパース成分，Γ は冠動脈動画像の行列を示す．また，  * ，  1 はそ

線源-検出器中心線と回転軸間の距離 xd が求められ，線源からの回転軸座標が取得できる．

れぞれ核ノルム，l1 ノルム，λ は重みである．

246

2.3．画像再構成手法

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

(f)

(g)

(h)

逐次近似画像再構成手法の一つである
Maximum

likelihood-expectation

maximization[3](ML-EM)法 を適用した．ML-EM 法は統計学的な理論に基づいて反復式を算出しており，逐次式は以下に示す式(6)のように表される．
f jk 1  f jk  

f jk



k
 Cij exp    Cim f m    Cij exp  yi 
C
exp
 m
 i
 ij  yi   i
(6)

図 2 灌流分布像再構成の適用画像(a)-(d) 元画像，(e)-(h) L+S 適用後灌流分布画像i

ここで，f は線源弱係数，y は取得した投影デー
タ，C は検出確率，i は検出器における座標，j1) short axis

は画素座標，m は積分経路，α は再構成パラメ

1)ータである．逐次近似法を適用することで，少数データによる再構成アーチファクトの低減，
2)

低線量ノイズによる画質劣化の低減を図った．
3．実験と結果

3) horizontal long axis2) vertical long axis

臨床の冠動脈造影データ 3 例を対象に灌流分

3)布像の画像再構成を行った．撮影装置には千葉大学医学部附属病院で臨床使用されている X
線撮影装置 INFX-8000V(東芝メディカルシステムズ)を用いた．撮影方向は冠動脈造影検査で代
表 的 な 4 方 向 (RAO=30° CRA=30° ， RAO=30°

図 3 造影剤灌流分布の斜断断層表示

CUA=30°，CRA=30°，CAU=30°)を選択した．
再構成には造影剤が主要な血管系 流入後に4．まとめと今後の課題

心筋に拡散していくフレームを マニュアルでC アーム型 X 線撮影装置で取得した臨床冠動選択し，使用した．分布像の再構成に使用する

脈造影像を用いて心筋血流分布の三次元的な画像を図 2 に示す．(a)-(d)は元画像，(e)-(h)は前可視化を行った．患者データ 3 例に対して実験処理として L+S 行列分解で背景成分を除去しを行った結果，心筋形状に沿った灌流分布像をた造影成分のみの画像である．フレームの選定

生成することができた．今後はアーチファクト

は心臓の最大拡張期となるよう目視で行った．

低減に向けた画像再構成手法の検討を行う．

再構成した灌流分布像を 心臓核医学検査による画像と同様に斜断断層法 で表示したもの

利益相反の有無を図 3 に示す．結果からおおよその心筋分布になし

沿った形状の断層像を確認した．しかし，再構
成像においてアーチファクトによる 影響が大文

きい．これは再構成に使用する造影画像群の心

献[1] Lin Z, et al.: UIUC Technical Report UILU-

拍や呼吸の位相が完全に一致していないこと

ENG-09-2215: 1-23, 2009

や各投影方向での造影剤充填の不均一性によ[2] Candès EJ, et al.: Journal of the ACM 58: 1-37,

る影響が理由として考えられる．よって，心電2011

図同期を利用した画像取得方法の検討や，さら[3] Shepp LA, et al.: IEEE Trans Med Imaging 1.2:には各投影方向での造影像取得時の心拍に同113-122, 1982

期した造影剤注入手法が必要と考えられる．

247

Three-dimensional visualization of myocardial blood flow distribution
from angiographic images of coronary artery
Yu KATASAKO*1, Takashi OHNISHI*2, Tetsuharu KASAHARA*3, Keiichiro MIURA*4,
Hideki KITAHARA*4, Hideaki HANEISHI*2*1 Graduate school of Engineering, Chiba University*2 Center for Frontier Medical Engineering, Chiba University*3 Department of Radiology, Chiba University Hospital*4 Department of Cardiovascular Medicine, Chiba University Graduate School of Medicine

In diagnosis of coronary artery disease, X-ray contrast inspection is usually performed. Coronary angiography is superior
in lesion diagnosis ability, because it can visualize vascular lumen shape clearly. On the other hand, it is difficult toevaluate the degree of myocardial ischemia caused by coronary stenosis. Cardiac nuclear medicine inspection is a
powerful choice in the evaluation methods of myocardial ischemia. However, these evaluation methods are burdens topatients. In this study, we visualized three-dimensional distribution of bloodstream imaging including perfusion area toacquire the functional information from coronary angiography images. First of all, we performed the geometry
calibration of the image acquisition system with an angiographic device. We calculated geometry information of the tworotation axes at the arm of the imaging device by capturing images of the known object from plural angles. We conducted
an image reconstruction experiment with clinical coronary angiographic images. Three-dimensional distribution of
perfusion along myocardial shape were confirmed from the experiment.

Key words: Image reconstruction, Myocardial blood flow distribution, C-arm X-ray imaging device248

OP6-4

機械学習を用いた冠動脈 DSA に関する研究
山本

めぐみ*1

大倉 保彦*1

要旨
DSA を冠状動脈などの心臓領域で用いることはほとんど行われていない臓器の動きや，呼吸移動が大きく，アーチファクトが避けられないためである．本研究では最も動きの大きい冠動脈造影に対して，機械学習を用いてアーチファクト低減し，DSA を心臓領域に適用できる方法を開発することを目的とする．
深層畳み込みニューラルネットワークを用いて学習モデルを作成した．学習には造影後と造影前の画像を用いた．学習済みのモデルに造影前の画像を入力し，出力画像をマスク像とした．得られたマスク像を使用して減算処理を行い，DSA 像を得た．どの症例に対しても良好な結果が得られた．特に撮影系が動いたケースに対しても良好な結果が得られた．機械学習を用いて冠動脈 DSA に活用できることが示された ．
キーワード：DSA，血管造影，ニューラルネットワーク，アーチファクト，冠動脈1．はじめに診断する際に妨げとなる．DSA は現在，主にX 線造影検査は血管に造影剤を注入し，X

動きの少ない頭部や腹部で用いられている．

線を用いて連続的に撮影を行い，血管の状態

心臓領域では心臓の拍動や患者の呼吸によるや形態を観察する検査である．X 線造影検査

肋骨の動きや横隔膜の動きが大きいため，モは，検査だけではなく，カテーテルと医療器ーションアーチファクトが多く発生し，あま

具や薬剤を用いることにより，造影と治療をり使用されていない．

組み合わせた治療法として欠かせない存在にモーションアーチファクトを低減・除去すなっている．

る手法には，ピクセルシフトや局所移動補正

Digital Subtraction Angiography (DSA)は Xなど様々な先行研究［1］［2］［3］がなされて線造影の画像観察の際よく用いられている方いる．そこで本研究は，一番動きが生じる部法である。造影剤注入後の画像(ライブ像)か

位である心臓領域の冠動脈造影を対象としたら造影前の画像(マスク像)を減算することに機械学習を用いた DSA 法の開発を行った．

より，血管像を鮮明に抽出する手法である．
造影剤注入前後の画像において，患者の体動2．実験・方法

や臓器，X 線撮像系に動きが生じるとミスレ

2-1．学習用データの作成

ジストレーションによるモーションアーチフ

SIEMENS 社製 Angio 装置で撮影された冠ァクトが発生するため，医師が血管像を観察，

動脈造影画像(512×512 ：8bit)を 29 ケース用――――――――――――――――――

いた．フレームレートは 15-30frames/sec であ*1 広島国際大学

った．造影前後フレームを１セットとし，50

診療放射線学科

セット使用した．これらから 64×64 のサイズ〔〒739-2695 東広島市黒瀬学園台に ROI を切り取り，造影前 2105 枚，造影後555-36〕2105 枚の合計 4205 枚を用いた．なお，本研

e-mail: m-yamamo@hs.hirokoku-u.ac.jp

究は倫理委員会の承認を得ている．

249

2-2．ネットワークと学習モデルの作成
入力データに造影後の血管のある画像を，
出力データに造影前の血管のない画像入力して Convolution Neural Network (CNN)[4][5]を使用して学習を行った．層の数は 3 層と 5 層を用いた．学習方法を図 1 に，学習パラメー
タを表 1 に示す．

図 1 造影後の血管画像を入力画像とし，血管のない造影後の画像が出力されるように学習を行った．

図 2 3 層の CNN での結果を示す．(a)は入力画像のライブ像，(b)は本手法で出力したマスク像，(c)は

表 1 学習パラメータ
Learning
Mini baatch
Size of batch
400
Number of epoch
500 - 5000
Optimization
Adam
Loss function
RMSE
Activate function
ReLU

従来法の DSA 像，(d)は本手法の DSA 像を示す．

2-3．DSA 像の出力2-2 で作成した学習モデルに，新たな冠動脈画像を入力し，血管のない画像を出力させた．これをマスク像とした．これらを用いて，ライブ像からマスク像を減算することにより
DSA 像を得た．
3．結果・考察3-1．出力画像
多くのケースについて良好な結果が得られた図 2 と図 3 に心臓の拍動，肋骨，横隔膜に動きが生じた例の結果を示す．図 2 および図3 に示す従来法の DSA 像(c)と本手法を用いた

図 3 5 層の CNN での結果を示す．(a)は入力画像のDSA 像(d)を比較するとモーションアーチフ

ライブ像，(b)は本手法で出力したマスク像，(c)はァクトが低減できていることが確認できる．

従来法の DSA 像，(d)は本手法の DSA 像を示す．

250

3-2．活性化関数の影響の DSA 像を比較しても横隔膜や肋骨の動き

図 4 に異なる活性化関数を用いた出力画像

によるモーションアーチファクトが従来法のであるマスク像を示す．Adam 法を用いたマ

DSA 像より低減され，3 層では太い血管の中スク像は Momentum SGD 法を使用したもの

心部が消えていが 5 層では描出されている．

より血管像が消えている．

このことより層数が多い方がマスク画像作成に有効であると考えられる．
3．まとめ
機械学習を用いて DSA に応用することが有効であることが確認できた．今後は心臓以外の部位の適用に拡大し，パラメータの設定
や，主観および客観評価を行っていく必要があり，検討課題である．

図４3 層の CNN(epoch5000)における活性化関数の謝辞

出 力 画 像 で あ る マ ス ク 像 を 示 す ． (a) は

本研究は JSPS 科研費 26860408,17K18291

Momentum SGD 法，(b)は Adam 法での出力画の助成を受けたものです．

像である．

3-3．Epoch 数の影響

利益相反の有無

図 5 に Epoch 数を 500 から 5000 まで変化なし

させた出力画像であるマスク像の結果を示す．
Epoch 数が大きいほど血管が消えている．

文
［1］

献

廣嶋恭一, 他：局所移動補正による

DSA 画像のレジストレーションの改善．
Med Imag Tech 18: 71-83, 2000
［2］

Erik H. W. Meijering, et al: Reduction ofPatient

MotionArrifact

in

DigitalSubtraction Angiongraphy: Evaluation of a
Fast

and

Fully

Automatic

Technique.

Radiology 219: 288-293, 2001
［3］

Yamamoto. M. et al: Development of

Digital
図 5 3 層の CNN において epoch 数を変化させた出Subtraction

AngiographyforCoronary Artery. JDI 22: 319-325, 2009［4］ 岡谷貴之, 他：画像認識のための深層力画像であるマスク像を示す．

学習． JSAI 28: 962-974, 2013［5］Chao Dong, et al: Image Super-Resolution

3-4．ネットワークの層数の影響
図 2 は 3 層の CNN の結果を示し(b)は本手法

Using Deep Convolutional Network. IEEEを用いた出力画像であるマスク像を示し，(d)31: 1-14, 2015に本手法の DSA 像を示す．図 3 は 5 層の結果を示し(b)と(d)はマスク像と DSA 像である．5層の方が図 2(b)と図 3(b)のライブ像を比較す
ると血管が消えている．また，図 2(d)と図 3(d)251Digital subtraction angiography for coronary artery using machinelearning
Megumi YAMAMOTO, Yasuhiko OKURA

Hiroshima International University
Digital subtraction angiography (DSA) is one of the technique to show clearly blood vessels. DSA
is frequently applied to vessels in head, abdomen and liver.

However, it is difficult to use forcoronary artery, because heavy motion artifacts due to the heart beating and the breath of a patient deteriorated
vessel visibility in DSA images.
The purpose of this study is to develop new DSA technique especially for coronary artery angiography with
reduced motion artifacts and with enhancing small vessels, and to develop the processing algorithm that do not require
x-ray image without contrast agent. This study was approved by all relevant institutional review boards.
In this study, we used deep learning technique to produce “mask images”. The deep learning model is consistedof three convolutional layers including 64x64 input units and 64x64 output units. We trained the model using aleaning data set involving 21,025 contrast enhanced vessel image patches as input data and 21,025 plain
x-ray image patches as teaching data.

The mask images for DSA were derived by inputting

angiograms to the model. DSA images were finally obtained by subtracting the mask images fromlive images.
The experimental result demonstrated that coronary artery, carotid artery and vein were clearly visualized in DSA
images with extremely low level motion artifacts than conventional DSA. This method will be very helpful for the
diagnosis of coronary diseases.

Key words: DSA, angiography, neural network, artifact, coronary artery252

OP6-5正常モデルに基づく胴体領域における FDG-PET 画像の統計学的画像解析法の検証
武田

賢志郎*1

加藤

正也*3

原 武史*1

伊藤 哲*3

周向栄*1

片渕 哲朗*2

石原圭一*4

汲田 伸一郎*4

藤田 広志*1
要旨【目的】FDG の集積を示す評価値には SUV が用いられる．しかし SUV は半定量的な評価値とされ, 読影
医は生理的集積や臓器ごとの正常範囲と異常値を理解する必要がある．我々は正常モデルとの比較により,胴体領域における統計学的画像解析法を開発した．本研究の目的は, 統計学的画像解析法の有用性の検証である．
【方法】正常な PET/CT 画像 49 症例を用いて, CT 画像から臓器領域を自動検出し, PET 画像上に写像し, 解剖学的標準化を行う．その標準化結果から正常モデルを構築する．そして,正常モデルと標準化した症例を比較して Z-score を算出する．肝臓, 肺および腹部の異常 34 症例と正常 25 症例を用いて SUV とZ-score の ROC 解析を行う．
【結果】いずれの領域においても ROC 曲線下面積(AUC)は SUV と Z-score が0.98 より高い値を示した．また, 統合領域における AUC は SUV が 0.98, Z-score が 0.99 となり, t 検定により有意差が確認された．
【結論】胴体領域において統計学的画像解析法は有用な可能性が示唆された．
キーワード：PET，SUV，統計学的画像解析法，Z-score

1．目的

SUV は半定量的評価値とされ, 放射線科医はがんは依然として死の主要な原因である．

SUV の正常/異常値を理解する必要がある[1]．

死亡者数を減らすためには, FDG-PET 検査にそこで, 本研究では脳機能解析に用いられるよるがんの早期発見が重要である．FDG-PET

統計学的画像解析法を体幹部に拡張する方法

検査ではグルコースの代謝活動を評価するたを開発した[2，3]．本研究の目的は, その方法

めに SUV という評価値が用いられる．しかし,から算出した評価値の有用性を検証することである．

――――――――――――――――――*1 岐阜大学大院医学系研究科再生医科

2．方法

学専攻

本手法は, （1）解剖学的標準化, （2）正〔〒501-1193 岐阜県岐阜市柳戸 1-1〕

常モデルの構築, （3）Z-score の算出から構e-mail: ktakeda@fjt.info.gifu-u.ac.jp

成される．まず基準画像との位置合わせを行*2 岐阜医療科学大学保健科学部

った．位置合わせを行うために, PET/CT 装置*3 大雄会病院放射線科

で撮影された CT 画像を利用した．閾値処理*4 日本医科大学放射線科

で体格と体表を認識した．臓器の認識は周らの方法[4]を用いた．位置合わせには TPS 法[5]253による非線形変換を用い, 体格, 臓器, 体表

い値を示し, さらに t 検定の結果, 有意差がを変形させた．次に標準化を行った正常症例

生じた．

群の画素値の平均および標準偏差を算出し,正常モデルを構築した．最後に Z-score は正4．結論

常モデルと標準化を行った異常症例を比較す

結果より SUV と Z-score は共に高い弁別能ることで得た．Z-score の式は(1)に示す．

を有し, その中でも Z-score は統合した領域

Z  score において SUV よりも高い弁別能を有すこと

対象の画素値  正常平均の画素値 (1)
正常標準偏差の画素値が判明した．以上のことから体幹部における統計学的画像解析法は有用であることが示唆される．

Z-score 画像は図 1 に示す．
謝辞
本研究を進めるにあたり，有益なご助言をいただきました研究室の方々に感謝の意を表します．本研究の一部は，文部科学省科研費・新学術領域研究（26108005）の補助によって行われました．
利益相反の有無
なし
(a)

(b)
文 献
［1］ W.John: SUV: Standardized uptake orsilly uptake value. The Journal of Nuclear
Medicine, 36(10), pp.1836-1839, 1995
［ 2 ］ Hara T, Kobayashi T, Ito S et al:
Quantitative analysis of torso FDG-PET
scans by using anatomicalstandardization of
normal cases from thorough physicalexaminations. PLoS ONE 10(5), 2015［3］ Takeda K, Hara T, Zhou X et al: Normal
model construction for statistical image
analysis of torso FDG-PET images based on
anatomical standardization by CT images
from FDG-PET/CT devices. International
Journal of Computer Assisted Radiology
and Surgery, pp.777-787, 2017［4］ Zhou X, Yamaguchi S, Zhou X et al:
Automatic organ localizations on 3D CT
images by using majority-voting of multiple
2D detections based on local binary patternsand Haar-like features. Proc SPIE Med
Imaging, 8670, 86703A-1–86703A-7, 2013
［ 5］ F.L.Bookstein: Principal warps: Thinplate splines and the decomposition of
deformation. IEEE, vol.11, no.6, pp.567-585,
1989

図 1 FDG-PET 画像(a)と Z-score 画像(b)SUV と Z-score の弁別能を比較するために,
正常 25 症例と異常 34 症例を対象に実験を行った．肝臓, 肺および腹部領域から正常領域と異常領域をグラフカットで抽出し, ROC 解析によって評価をした．
3．結果
結果は, 表 1 に示す．表 1 より Z-score の
AUC と SUV の AUC はすべての領域において,共に高い値を示した．また, 統合領域においては, Z-score の AUC が SUV の AUC よりも高
表 1 各領域の AUC と p 値
領域

SUV(AUC)

Z-score(AUC)

肝臓

0.987

0.997

p値
<0.001

肺

0.995

0.999

0.019

腹部

1.000

0.998

<0.001

統合

0.981

0.993

<0.001254

Verification of statistical image analysis method of torso FDG-PET
images based on normal model
Kenshiro TAKEDA*1, Takeshi HARA*1, Xiangrong ZHOU *1, Tetsuro KATAFUCHI*2,
Masaya KATO*3, Satoshi ITO*3, Keiichi ISHIHARA*4, Shinichiro KUMITA*4, Hiroshi FUJITA*1*1 Department of Intelligent Image Information, Graduate School of Medicine Gifu
University*2 Faculty of Health Science, Gifu University of Medical Science*3 Department of Radiology, Daiyukai General Hospital*4 Department of Radiology, Nippon Medical School
The SUV of FDG-PET is used for evaluating regional activities of glucose metabolism in oncology. Radiologists
need to understand the SUV ranges or its typical normal/abnormal values. We have developed a new statistical image
analysis method based on normal data comparison for torso FDG-PET diagnosis. The purpose of this study was toverify the usefulness of the method. The proposed method consisted of the following steps: (1) anatomical
standardization, (2) normal model construction, and (3) Z-score calculation. To validate the Z-score index, we
manually extracted 3603 normal and 1270 abnormal regions in liver, lung, and abdomen images. ROC analysis
method was applied to evaluate the discrimination performances of SUV and Z-score. The discrimination
performances of the SUV and Z-score for the liver, the lung, and abdomen ROIs were measured by the AUCs. As aresult of the ROC analysis and the statistical tests, all AUCs were over 0.98. When the ROIs in the four regions werepooled, the AUCs of Z-score and SUV were 0.99 and 0.98, respectively, with statistically significant differences (p＜0.001). In conclusion, the statistical image analysis of torso FDG-PET images may provide a new index for theaccuracy of interpretation.
Key words: PET，SUV，statistical image analysis，Z-score255

OP6-6

18F-FDG PET/CT を用いた悪性腫瘍の治療効果判定における Standardized Uptake Value および Total Lesion
Glycolysis の評価
羽賀

愛美*1 武田 賢志郎*2 原 武史*2 周 向栄*2
伊藤哲*3 片渕 哲朗*4 藤田 広志*2

要旨
FDG-PET 検査において， 腫瘍の評価には，Standardized Uptake Value(SUV)を元に評価する SUVmax
がよく用いられる．近年，腫瘍全体の大きさと広がりの双方をよく反映する指標である Total Lesion
Glycolysis(TLG)も用いられることもあり，放射線治療や化学療法の治療効果を予測する指標として着目されている．本研究の目的は，TLG の自動測定法の開発と，SUVmax との比較である．経時的な変化のある
FDG-PET 検査症例を対象として，異常集積部位の SUVmax と TLG を求める．TLG は，SUVmax を元に Cut Off Level(COL)を設定して算出する．COL は，SUVmax の 50%値と 75%値として，それぞれ TLG50と TLG75 とする．腫瘍の評価のため，これら値の変化について，ΔSUVmax，ΔTLG50，ΔTLG75 を腫瘍ごとに算出する．
これら解析の結果，SUVmax の変化率が小さい腫瘍であっても，腫瘍の容積を反映する TLG
は，その腫瘍の変化を適切に表現できた．
キーワード：FDG PET，SUV，TLG

1.

はじめに

Standardized Uptake Value(SUV)の有用性が知

FDG PET/CT は様々な悪性腫瘍診断や化学ら れ て い る が ， 通 常 は 関 心 領 域 (Region Of

療法の治療効果予測に用いられている[1]．

Interest:ROI)内の SUV の最大値(SUVmax)が用

FDG PET の 半 定 量 的 指 標 と し ていられる．しかし，SUVmax は 1 ボクセルのみの値で腫瘍の広がりや治療後の残存病巣の――――――――――――――――――

程度を把握することが困難である．そこで，*1 岐阜大学工学部電気電子・情報工学科

近年では腫瘍の大きさ・広がりを反映する指情報コース

標である Total Lesion Glycolysis(TLG)による[〒501-1193 岐阜市柳戸 1-1]

治療効果予測判定が着目されている[2]．

e-mail manami@fjt.info.gifu-u.ac.jp

本研究では，悪性腫瘍治療前後における*2 岐阜大学大学院医学系研究科再生医科

SUVmax および TLG の変化率を用いて，異学専攻知能イメージ情報分野

常症例 10 症例を対象に，悪性腫瘍の治療効*3 大雄会病院第一放射線科

果判定を行った．

*4 岐阜医療科学大学保健科学部

256

2.

から 81.9 にそれぞれ減少した．ΔSUVmax が

方法

47.4%，ΔTLG50 が 88.3%，ΔTLG75 が 74.1%とFDG PET の指標として SUVmax，Metabolic

なりすべての指標で R 群と判定した．

Volume(MV)および TLG を求めた．MV は
SUVmax の Cut Off Level(COL)%以上の SUV

症例 2(図 2)では SUVmax が 3.6 から 3.3 に，を 有 す る 領 域 の 容 積 と 定 義 し た ． COL は

TLG50 が 163.9 から 123.3 に，TLG75 が 49.9 か

SUVmax の 75%値と 50%値の 2 通りを設定し，ら 37.4 にそれぞれ減少したが，ΔSUVmax がそれぞれ TLG50 と TLG75 とした．TLG は，MV9.1%，ΔTLG50 が 24.8%，ΔTLG75 が 25.0%とな内における SUV の平均値を SUVave とし，

り変化率が小さいため，すべての指標で NR 群

SUVave*MV で 計 算 さ れ る ． 治 療 前 後 のと判定した．

SUVmax および TLG の変化率をそれぞれ
ΔSUVmax，ΔTLG として腫瘍ごとに算出し，治療効果判定に用いた．
ΔSUVmax= {SUVmax(治療前)－SUVmax(治療後)}×100/SUVmax(治療前)ΔTLG = {TLG(治療前)－TLG(治療後)}×100/TLG(治療前)治療効果判定基準は，ΔSUVmax≧25%，
ΔTLG≧70%であれば Responder 群(R 群)，
ΔSUVmax<25% ， ΔTLG<70% で あ れ ば Non-

図 1 下腹部の悪性腫瘍

Responder 群(NR 群)とした．さらに，周囲の生理的集積の影響を除外するために SUV は 2.0以上とした．
悪性腫瘍部位をグラフカットで半自動抽出
し，SUVmax，TLG をそれぞれ求めた．
治療後，腫瘍が消滅した症例に対しては，治療前後で撮像された PET/CT 画像に位置のずれがあるため，肺や肝臓などの臓器の位置を基に，悪性腫瘍ラベルを並行移動することで治療前腫瘍が存在していた場所とほぼ同位
置の SUV の値を取得し，治療効果判定に用いた．

3.

図 2 肺の悪性腫瘍

結果

4.

考察

症例 1(図 1)では SUVmax が 5.9 から 3.1 に，SUVmax は 1 ボクセルのみの値であるため，

TLG50 が 1211.0 から 141.7 に，TLG75 が 316.4

悪性腫瘍が消滅した症例においても，生理的257

集積の影響を受けて悪性腫瘍と類似した値を取得することがある．一方で，TLG は容積を反映した指標であるため，SUVmax が高い値を取得しても COL が上がることにより MV が
減少するため，TLG は適切に R 群と判定する
ことができた．
生理的集積が比較的高い肝臓等においては
ROI の設定により TLG の値に観察者間で大きな差が生じる．そのため，今後は腫瘍領域を自動で抽出する必要があると考える．

5.

まとめ
FDG PET を用いた悪性腫瘍の治療効果判定において，TLG は治療前後の腫瘍の変化を適切に表現できた．

謝辞
本研究を進めるにあたり，有益なご助言をいただきました研究室の方々に感謝の意を表します.本研究の一部は，文部科学省科研費・新学術領域研究（26108005）の補助によって行われました．

利益相反の有無
なし

文
[1]

献

西村恒彦，佐治英郎，飯田秀博，他：クリニカル PET 一望千里．メジカルビュー社，東京，2004, pp66-77[2]

清原省吾，長町茂樹，若松秀行，他：18F-

FDG PET/CT を用いた悪性腫瘍の治療効果予測 に お け る Metabolic volume お よ び Total
lesion glycolysis の有用性の検討．核医学 47:
453-461, 2010258

Evaluation of Standardized Uptake Value and Total Lesion
Glycolysis in Determination of Therapeutic Effect of Malignant
Tumors Using 18 F-FDG PET / CT
Manami HAGA*1, Kenshiro TAKEDA*2, Takeshi HARA*2, Xiangrong ZHOU*2,
Satoshi ITO*3, Tetsuro KATAFUCHI*4, Hiroshi FUJITA*2*1 Faculty of Electrical and Electronic Information Engineering, Gifu University*2 Department of Intelligent Image Information, Graduate School of Medicine Gifu
University*3 Department of Radiology, Daiyukai General Hospital*4 Faculty of Health Science, Gifu University of Medical Science

In FDG-PET examination, SUVmax is often used for tumor evaluations. Total Lesion Glycolysis (TLG),
which is an index that reflects both the size and spread of the entire tumor, is sometimes used for predicting
the therapeutic effect of radiation therapy and chemotherapy. The purpose of this study is to develop an
automatic measurement method of TLG and comparison with SUVmax. TLG is obtained by Cut Off Level(COL) based on SUVmax. As a result of our analyzes, TLG could properly express the change of the tumor,
even for tumors with small rate of change of SUVmax.

Key words:FDG PET, SUV, TLG

259

OP6-7

SVR を用いた X 線画像における
手関節リウマチ mTS スコアの推定
盛田

健人*1,*2 田下

徳起*1

新居

学*1

小橋

昌司*1

要旨
本邦には約 70 万人の慢性関節リウマチ患者が存在し，また毎年数万人が発病する．リウマチは早期治療による予後の著しい改善が見られるが，リウマチの進行度に応じた適切な治療を行う必要がある．リウマチ
進行度診断では，年に数回関節レントゲン画像を撮影し，関節破壊進行度 mTS スコアを算出しているが，手動であるため膨大な作業時間を要し，またスコアは主観的評価であるため自動化，定量化の需要が高まっている．本稿では，mTS スコアの自動推定を目的とした手 X 線画像からの手指関節自動検出法を提案する．また，サポートベクター回帰(SVR)による手関節 X 線画像からの mTS スコア推定とその評価を行う．
特徴量として関節周辺画素の HOG (Histogram of Oriented Gradient) を用いた．45 名のリウマチ患者手 X 線
画像に提案法を適用した結果，81.4%の精度で手指関節を自動認識できた．また，mTS スコア推定結果から， SVR による mTS スコアの推定が可能であることが示唆された．

キーワード：関節リウマチ，X 線画像，機械学習，modified Total Sharp スコア，診断支援システム

1．はじめに

評価し，それらの合計値により，リウマチ進

現在，日本には約 70 万人の関節リウマチ患

行度が評価できる定量性の高い評価方法とさ者がいるが，その数は毎年 15,000 人ずつ増加れている．しかし，評価箇所が多く，また，している．早期からの治療により予後の改善

びらん度，関節裂隙狭小化度を各評価箇所にが可能であるが，これには，疾患の進行度合

対して与えるのも困難であるため，評価に膨いを正確に評価する必要がある．

大な手間と時間を要す．また同評価を行える

関節リウマチの評価には，手または足の X

医師も限られる．そのため，リウマチ疾患の線画像から計測できる modified Total Sharp

研究や，治験でのリウマチ薬の効用評価など(mTS)スコアが用いられている［1］．同手法にしか用いられていない．関節リウマチの効は，各手で１６箇所の手指関節，各足で６箇

果的な治療においては，mTSS を年に数回計所の足指関節において，びらん度を０～５で測する必要があり，手作業での評価には膨大

段階評価，関節裂隙狭小化度を０～４で段階な時間が必要となる．また，現時点で mTS
スコアの計測は医師が主観的に行っている．

――――――――――――――――――

そのため，医師の負担軽減，診断の正確性向*1 兵庫県立大学大学院工学研究科

上のためには mTS スコア自動計測システム〔〒671-2280 兵庫県姫路市書写 2167〕が必要となる．

*2 日本学術振興会特別研究員（DC）

全自動での mTS スコア計測には指関節位

e-mail: morita.k.jp@ieee.org

置の自動検出が必要である．文献［2］では深層学習を用いた指関節検出法が提案されてい260

るが，関節リウマチ患者ではなく，手指が成長途中である児童を対象としている．文献［3］ではリウマチ患者を対象として，関節間距離を基準とした指関節検出法を提案しているが，リウマチの進行に伴い発生する関節の圧壊により関節間の隙間が狭くなるため，リウマチの進行した被験者の指関節の検出は難しい．
mTS スコアでは各指関節において，びらん
度・関節裂隙狭小化度を評価するが，文献［3］では，リウマチの初期段階の患者に対し関節
裂隙狭小化度を自動で評価する手法を提案し(a) リウマチが進行していない被験者ている．しかし，同手法ではリウマチが進行し，関節間距離が十分にない被験者においては関節裂隙狭小化度を評価できない．
本研究では，リウマチ患者の手 X 線画像からの手指関節自動検出法を提案する．また，各指関節における mTS スコアの自動推定法
についても検討を行う．
2．使用データ
本研究では，リウマチの進行した被験者を含むインフォームドコンセントを取得済みの(b) リウマチが進行した被験者45 名の両手の X 線画像を使用する．図１に使図 1 手指 X 線画像の例．リウマチの進行に伴い，用する X 線画像の例を示す．画像解像度は関節間距離が減少し，指関節の圧壊も見ら

2010×1572 (pixel)である．各画像には両手をれる．

合わせて 28 個の指関節があり，これらの中心
点を手作業で抽出した．また，抽出した各指た状態となるため，骨外輪郭や関節間距離に関節においてびらん度・関節裂隙狭小化度を基づく関節位置の自動推定は容易ではない．
本研究では，HOG（Histograms of Oriented

人手で与えた．
本研究では，十分な学習データ数を得るた

Gradients）特徴量を用い，手指関節形状を大め，撮影された両手の X 線画像を左右に分割

まかに表現することでサポートベクターマシ

し，右手側を左右反転することですべて左手ン（SVM）による手指関節位置自動検出法おのみの X 線画像として取り扱う．

よび，サポートベクター回帰（SVR）を用いた mTS スコアの自動推定法を提案する．以下にその詳細を示す．

3．提案法
関節リウマチ患者は疾患自体による関節の損傷と同時に，局所性及び，全身性の骨代謝

3.1．手指関節検出器の構築異常により骨粗しょう症となる．このため，手関節の自動検出では，X 線画像から切り疾患の進行度合いにより X 線画像上での骨領出した 100×100 (pixel)の画像パッチごとに，域と，その他の人体領域との画素値の差が小関節領域（正クラス）かそれ以外の領域（負さくなる．さらに，リウマチが進行した患者クラス）であるかを SVM により学習する．

においては関節の圧壊により，指関節が接し提案法では，正クラスパッチとして人手で261抽出した手指関節中心点を中心とする 100×100 (pixel)を用いる．また，X 線撮影時の手の傾きや，関節破壊による指の曲がりに対応するため，各正クラスパッチを-30～30 度の範囲で 15 度刻みに回転する．次に，X 線画像から正クラスパッチ領域と重複しない領域から，
100×100 (pixel)の画像パッチをランダムに140 枚取得する．この時，適応的しきい値処理（Adaptive Thresholding）を用いて抽出した(a) 正クラス

人体などの前景領域を含む領域のみを負クラスパッチとする．
以上より，被験者ごとに正クラスパッチ，
負クラスパッチがそれぞれ 140 枚ずつ得られる．これらの画像パッチから抽出した HOG
特徴量を学習に用いる．
3.2．手関節位置検出法
手関節位置の検出においては，手 X 線画像(b) 負クラスをラスタ走査し，すべての点を中心とした

図 2 手指関節検出器の構築に用いる画像パッチ

100×100 (pixel)の画像パッチから得られる
HOG 特徴量を用いて手指関節位置検出器ののパラメータをそれぞれ表１，２に示す．な出力を求める．次に，得られた出力値を基準

お，提案手法の実装には scikit-learn［4］を用に出力値が高い（手指関節である可能性が高いた．

い）ものから順に 28 個のパッチ集合を求め，
表 1 学習パラメータ（手指関節位置検出）
パラメータ値
kernellinearC
0.5

これを手指関節領域とする．この際，25%以上のパッチ領域が重複している場合は同一のパッチ集合に属するものとして扱う．
3.3．mTS スコア自動推定法

表 2 学習パラメータ（mTS スコア自動推定）
パラメータ値
kernel
rbf
gamma
0.1
C
100

関節裂隙狭小化による関節間距離の減少や，びらんによる骨表面形状の変化により，輝度勾配方向に変化が現れることが期待できるた
め，HOG 特徴量を用いた SVR を用いて mTS
スコアの自動推定を行う．学習データとして，
3.1 節で用いた正クラスパッチの HOG 特徴量，4.1．手指関節自動検出結果

教師データとして人手で取得した mTS スコ

図 2(a)，(b)にそれぞれ正クラスパッチ，負アを用いる．

クラスパッチの例を示す．以下の実験では，評価をおこなう被験者の画像パッチをテスト

4．実験結果データ，それ以外を学習データとした

以下で，提案法を 45 名の被験者に対して適leave-one-subject-out 交差検定を用いる．図 3

用した結果を示す．また，手指関節自動検出，に提案法による手指関節検出結果を示す．同

mTSS スコアの自動推定に用いた SVC，SVR

262

ん度・関節裂隙狭小化度を真値として，Leave-one-subject-out 交差検定を用い，提案法による mTS スコア自動推定結果を評価した．
表 3，表 4 に提案法による mTS スコア推定結果を示す．正解率は，SVR の出力値を四捨五入し 0~4 の段階評価に変換したものと，人手で取得したびらん度，関節裂隙狭小化度が同一であるときを正解として算出した．また，絶対誤差は SVR の出力値と真値の差の絶対値の平均と，分散を示す．同結果より，正解率は 50.9，64.3(%)と高くないが，絶対誤差が(a) リウマチが進行していない被験者

0.5 程度であるため，被験者数を増加させる
ことで正解率の向上が期待できる．
表 3 mTS スコア推定結果（びらん）50.9 (%)
正解率
絶対誤差
0.59±0.24
表 4 mTS スコア推定結果（関節裂隙狭小化）
64.3 (%)
正解率
絶対誤差
0.43±0.12(b) リウマチが進行した被験者
図 3 手指関節自動検出結果．青色領域が真値，

5．まとめ

黄色領域が提案法による検出結果を示す．

本研究では，リウマチの進行度合いに関わらず，手指関節を自動検出し，各手指関節に

図中で，青色の四角形が人手で抽出した手指

おいてリウマチの進行度合いの評価に一般的

関節，黄色の四角形が提案法により検出された手指関節領域である．提案法による結果はに用いられる mTS スコアを自動推定する手

複数の手指関節と認識された複数の画像パッ法を提案した．リウマチ患者 45 名に対する実験結果より，提案法により 81.4%の精度で手チを内包する領域としている．図 3 から，リ指関節を自動検出でき，また，びらん度・関ウマチが進行していない患者においては十分

節裂隙狭小化度をそれぞれ 50.9(%)，64.3(%)に手指関節を検出できたと言える．しかし，の精度で推定できた．今後の予定として，被リウマチが進行した被験者においては 28 個

験者数の増加や，HOG 以外の特徴量の検討が中 7 個の手指関節に失敗している．数値的評あげられる．

価のため，青色の真値領域の被覆率が 75%以上となる場合を検出成功とした場合の検出成

利益相反の有無功率を算出した．その結果，検出成功率はなし

81.4(%)となり，28 個中 22 個の手指関節が正しく検出できた．

文［1］

4.2．mTS スコア自動推定結果

献

Van der Heijde DM, et al: Effects ofhydroxychloroquine and sulphasalazine on

人手で取得した各手指関節における，びら

263

progression of joint damage in rheumatoid
arthritis, Lancet 13: 1036―1038, 1989.
［ 2］

S. Lee, M. Choi, H. S. Choi, et al:

FingerNet

Deeplearning-based

robustfinger joint detection from radiographs:
IEEE Biomedical Circuits and Systems
Conference (BioCAS): 1-4, 2015.
［3］ Y. Huo, K. L. Vincken, D. van der Heijde,etal:Automaticquantificationofradiographic finger joint space width ofpatients with early rheumatoid arthritis:
IEEE

Transactions

on

Biomedical

Engineering 63(10): 2177-2186, 2016.
［4］

F. Pedregosa, G. Varoquaux, A. Gramfort

et al: Scikit-learn: Machine Learning in
Python:Journalof

MachineLearning

Research 12: 2825-2830, 2011.

264

Automated mTS score estimation of rheumatoid arthritis
in hand radiograph using SVR
Kento MORITA *1,*2, Atsuki TASHITA*1, Manabu NII *1, Syoji KOBASHI *1*1 Graduate School of Engineering, University of Hyogo*2 JSPS Research Fellowship for Young Scientists (DC)
There are 700,000 of Rheumatoid Arthritis (RA) patients in Japan, and the number of patients is increased by 30,000
annually. Early treatment is effective to improve patient's prognosis. However, the appropriate treatment is required
according to the progress of Rheumatoid Arthritis. The modified Total Sharp (mTS) score evaluates the progression of
RA on the hand or foot X-ray. The mTS score evaluation is required several times a year for the effective treatment of
RA. The mTS score assessment needs very long time. The automatic mTS score calculation system is required. This
paper proposes the finger joint detection method and the mTS score calculation method using Support Vector
Machine. Experimental results on 45 RA patient’s X-ray images showed that the proposed method detects finger
joints with accuracy of 81.4 (%), and estimated the erosion and JSN score with accuracy of 50.9, 64.3 (%),
respectively.
Key words: Rheumatoid arthritis, X-ray image, modified Total Sharp Score, machine learning, Computer-aided
diagnosis

著者紹介
盛田 健人 (もりた けんと)2014 年，兵庫県立大学卒業，2016 年，兵庫県立大学大学院博士前期課程修了．同年4 月から，兵庫県立大学大学院博士後期課
程 2017 年 4 月から，日本学術振興会特別研究員（DC）．医用画像処理に関する研究に従事． IEEE，日本生体医工学会，シス
テム制御学会，他会員．

田下 徳起 （たした あつき）2016 年，
兵庫県立大学卒業．
同年 4 月から，
兵庫県立大学大学院博士前期課程に在籍
し，医用画像処理に関する研究に従事．

265

新居 学 （にい まなぶ）
1996 年大阪府立大学卒，修士(1998)，博士（工学）（2001）．同年 4 月姫路工業大学
工学部情報工学科（現兵庫県立大学）助手，
2007 年より助教，現在に至る．2014 年より一般社団法人日本看護質評価改善機構の理事．人工知能による看護の質改善に関する研究に従事．IEEE，電子情報通信学会，
システム制御情報学会，日本知能情報ファジィ学会，日本バーチャルリアリティ学会などの会員．
小橋 昌司 （こばし しょうじ）
１９９５年姫路工業大学卒，修士（１９９７），博士（工学）（２０００）．同年４月郵政省通信総合研究所特別研究員，同年１０月姫路工業大学（現兵庫県立大学）助手，２００５年准教授，２０１７年同教授．
２０１７年より同先端医工学研究センタ
ー長．２０１１年より 1 年間ペンシルバニ
ア大学客員研究員．医用画像解析に関する研究に従事．２００９年 IEEE Franklin V.
Taylor Memorial Award など受賞．IEEE，
電子情報通信学会，日本生体医工学会などの会員．

OP7-1

低線量胸部 3 次元 CT 画像を用いた
骨粗鬆症診断支援システム
辻 大輔 1) 松廣 幹雄 2) 鈴木 秀宣 2) 河田 佳樹 2) 仁木 登 2)
中野 恭幸 3) 楠本 昌彦 4) 土田 敬明 5) 江口 研二 6) 金子 昌弘 7)
要旨
急速な高齢化に伴い骨粗鬆症の罹患者は増加しつつあり,その数は 1300 万人と推測されている.これは寝たきりの状態や慢性腰痛の原因となることから大きな社会問題となっている．この克服のためには早期発見・早期治療が求められている．骨粗鬆症診断には一般的に DXA が用いられており補助的な役割として
QCT がある．近年，QCT による骨粗鬆症診断の有効性が高まっている．このために骨粗鬆症診断支援シス
テムの開発が求められている．
本報告では,3 次元 CT 画像の脊椎から椎体コード化を用いて椎体を抽出し，高さや海綿骨の骨密度を測定することによって骨折や骨密度の減少を提示し骨粗鬆症の診断を支援するシ
ステムを構築する．通常線量・低線量の胸部ＣＴ画像 1,416 例に適用し,本手法の有効性を示す．

キーワード：CT，CAD（コンピュータ支援画像診断），その他（骨粗鬆症）骨粗鬆症診断には単純Ｘ線画像，二重Ｘ線

1．はじめにわが国においては，人口の急速な高齢化に

吸 収 法 (Dual-energy X-ray Absorptiometry,

伴い骨粗鬆症の患者は年々増加している．そDXA) ， 定 量 的 CT 測 定 法 (Quantitativeの数は 1300 万人と推測されている．骨粗鬆症

Computed Tomography, QCT)，定量的超音波測では椎体,前腕骨,大腿骨近位部などの骨折が定法(Quantitative Ultrasound, QUS)が用いられ生じやすく，寝たきりの状態や慢性腰痛の原る．臨床においては主に DXA が用いられて因となることから大きな社会問題となっていおり，補助的な役割として QCT がある．[1][2]

る[1][2]．この克服のためには，骨粗鬆症の予

QCT による骨粗鬆症診断の有効性が高ま防および早期発見・治療が求められている．

っている．このため骨粗鬆症診断支援システ
ムの開発が求められている．Mastmeyer らは――――――――――――――――――QCT の骨粗鬆症診断コーディネートシステ*1 徳島大学大学院先端技術科学教育部

ムを開発している[3]．これは腰椎の骨密度測〔〒770-8506

定を対象とした対話型システムであり，医師の負担軽減のためには，椎体を自動で抽出し徳島県徳島市南常三島町 2-1〕
e-mail: c501738028@tokushima-u.ac.jpて椎体骨折の検出と海綿骨の骨密度測定をす*2 徳島大学大学院社会産業理工学研究部

る診断支援システムが必要である．Yao らは*3 滋賀医科大学

椎体の中心軸上の CT 値のプロファイルから*4 国立がん研究センター東病院

椎間板を認識して各椎体を分割するアルゴリ*5 国立がん研究センター中央病院

ズムを提案している[4]．Klinder らは椎骨の*6 帝京大学医学部

Statistical shape model (SSM)をベースにして*7 東京都予防医学協会

レジストレーションし，椎体を抽出するアル266

ゴリズムを提案している[5]．本研究は，椎体を適用し領域を復元する．この領域と穴埋め骨折の症例を含めた胸部 CT 画像から自動でされた骨格が一致する領域を脊椎として抽出

椎体の抽出を行い，海綿骨の骨密度の測定をする．脊柱管は求めた骨と脊椎の差分画像か行うことで骨粗鬆症の疑いを提示する診断支ら抽出を行う．脊柱管を基準として前面を援システムを研究開発する[6][7][8]．
2．撮影条件
本研究では，3 つのデータセットを用いて実験・評価を行った．１つ目のデータセット
は SIEMENS の Volume Zoom で撮影された通常線量の画像，残り 2 つのデータセットは東芝の Aquilion で撮影された通常線量の画像と低線量の画像である．詳しい撮影条件を表 1に示す．
表 1 データセットの撮影条件

図 1 骨粗鬆症診断支援システム

3.1．骨粗鬆症診断支援システム
骨粗鬆症診断支援システムは，大きく分け(a)骨の抽出て骨格の構造解析・椎体の構造解析・椎体の(b)骨格領域の抽出

図 2 骨格領域の抽出

評価の 3 つから構成される（図 1）．
3.2．骨格の構造解析
CT 画像から閾値処理により体領域の抽出を行う．抽出された体領域から閾値処理によって骨を求め，求められた骨から骨の内部や脊柱管を埋めることで骨格領域を抽出する(図2)．抽出した骨格領域から 3 次元ユークリッ
ド距離変換を適用して骨表面からの距離変換

図3 脊柱管による椎体と椎弓の分離画像を作成する．ある距離値以上を領域拡張(黄色：椎体，緑色：椎弓，赤色：脊柱管)により抽出する．抽出した領域に逆距離変換

267

椎体領域，背面を堆弓領域として分離する(図3)．椎間孔は脊柱管の左右を探索し，骨が見つからない位置を椎間孔とする．体の重心を頂点とする三角形を定義し，その内部の骨を胸骨および肋軟骨として除去する．残りの骨

図 4 椎体中心線のコード表記

領域に対して脊椎からの距離変換画像を作成する．脊椎からの距離変換画像を用いて肋骨を抽出する．
3.3．椎体の構造解析
終板は，椎体と椎間板の境界となる固くて緻密な皮質骨であり周囲よりも大きい CT 値を示す．皮質骨は 4 次元超曲面の最大主曲率
用いて抽出する[8]．終板は椎体の中心軸に対して垂直な方向に位置していることから，椎体領域内の各画素における最大主曲率の方向ベクトルが，椎体中心軸上の法線ベクトルと図 5 評価対象の除去

垂直になる画素を終板候補領域として抽出す
る．終板は面構造を形成することから，抽出された終板候補領域に対して薄面化処理を適用し面成分のみを終板とする．椎間板は，ボトムハットフィルタを適用し椎間板の強調画像を生成し抽出する．脊椎は，椎体中心線に沿って表現すると，椎体は椎間板を挟んでおり，椎体は終板が海綿骨を挟み込んだ構造で

図 6 椎体の骨密度測定

ある終板・椎間板・海綿骨の繰り返しとして

4．結果表現できる(図 4)．これらの情報を用いて胸椎

3 つのデータセットに対し本システムを適用し，第 1 胸椎から第 12 胸椎までの分割精度の分割を行う．

を求めた．その結果を表 2 に示す．

胸椎の分割を行う際，ノイズが多い領域に関しては,評価対象から除く処理を施す．ノイ

表 2 各データセットでの胸椎の分割精度

ズの多い領域とは，脊柱管領域の CT 値の標
準偏差をスライス毎に計算し，最も低い標準偏差の値に対して，3 倍以上の値をとるスラ
イスよりも上の部分とする．図 5 に例を示す．
3.4．椎体の評価
椎体の評価として，椎体の高さの測定と椎体の海綿骨の CT 値の測定を行う．また CT
値の測定を行う際に CT 値の高くなっている
皮質骨の影響を受けないように抽出した椎体
内部に楕円形の ROI を設置し椎体の平均 CT
値の測定を行っている(図 6)．

268

[7] K.Yoneda, M.Matsuhiro, H.Suzuki, Y.Kawata,

5．まとめ
通常線量と低線量の胸部 CT 画像に対し,骨N.Niki, Y.Nakano, H.Ohmatsu, M.Kusumoto,

粗鬆症診断支援システムを適用し評価を行っ

T.Tsuchida,

た.その結果，胸椎の高い抽出率が得られ，胸"Computer-aided diagnosis for osteoporosis

椎の CT 値を定量的に測定する事が可能にな

using chest 3D CT images," Prc. SPIE Medical

った．本システムが骨粗鬆症の診断に対し有Imaging, vol.9785, 9785A-1-6, 2016.

効なシステムであることが示せた．

K.Eguchi,M.Kaneko,[8] 清家京介，松廣幹夫，鈴木秀宣，河田佳樹，仁木登，中野恭幸，楠本昌彦，土田敬

利益相反の有無明，江口研二，金子昌弘，”3次元胸部CT画像を用いた骨粗鬆症診断支援システム，” 信なし

学技報，vol.116，No.298，pp.19-23，2016.
文

献［1］National Institutes of Health, "Osteoporosis
Prevention，Diagnosis，and Therapy．NIH
Consensus Statement," 17(1), pp.1–36,
March 27–29. 2000.
［2］骨粗鬆症の予防と治療ガイドライン作成
委員会，"骨粗鬆症の予防と治療ガイドラ
イン 2015 年版," ライフサイエンス出版，
東京，2015．
［3］A Mastmeyer, K Engelke, C Fuchs, WA
Kalender, "A hierarchical 3D segmentation
method and the definition of vertebral bodycoordinate systems for QCT of the lumbar
spine,"

MedicalImage

Analysis,10,

pp.560–577, 2006.
［ 4 ］ J Yao, SD O’connor, RM Summers,"Automated spinal column extraction andpartitioning.

In:

International

Proceedings

Symposium

of

IEEE

Biomedical,

Imaging: Nano to Macro. pp.390–393, 2006.
［5］T Klinder, J Ostermann, M Ehm, A Franz, R
Kneser, C Lorenz, "Automated model-based
vertebra

detection,

identification,andsegmentation in CT images," Medical Image
Analysis, 13, 471–482, 2009.
［6］高橋英治，鈴木秀宣，河田佳樹，仁木登，
中野恭幸，上野淳二，原田雅史，森山紀之, “胸部マルチスライス CT 画像を用いた骨粗鬆症診断支援システム，” 電子
情 報 通 信 学 会 論 文 誌 ， Vol.J96-D, No.4,
892-900, 2013.

269

Computer Aided Diagnosis for Osteoporosis
using Low-Dose Thoracic 3D CT Images
Daisuke Tsuji*1) Mikio Matsuhiro*2)
Noboru Niki*2)

Hidenobu Suzuki*2)

Yoshiki Kawata*2)

Yasutaka Nakano*3) Masahiko Kushumoto*4)

Takaaki Tsuthida*5)

Kenji Eguchi *6) Masahiro Kaneko*7)*1) Systems Innovation Engineering Graduate School of Advanced Technology and

Science The University of Tokushima*2) Graduate School of Integrated Arts and Sciences, Tokushima university*3)Shiga University of Medical Science*4) National Cancer Hospital East
*5) National Cancer Center Hospital*6)Faculty of medicine, Teikyo University*7) Tokyo Health Service association

The patients of osteoporosis comprised of about 13 million people in Japan and it is one of the
problems the aging society has. In order to prevent the osteoporosis, it is necessary to do early detection
and treatment. Multi-slice CT technology has been improving the three dimensional (3-D) image analysis
with higher body axis resolution and shorter scan time. The 3-D image analysis using multi-slice CT
images of thoracic vertebra can be used as a support to diagnose osteoporosis and at the same time can beused for lung cancer diagnosis which may lead to early detection. We develop automatic extraction andpartitioning algorithm for spinal column by analyzing vertebral body structure, and the analysis algorithmof the vertebral body using shape analysis and a bone density measurement for the diagnosis ofosteoporosis. An effective result was provided for the case including an insufficient complicated vertebral
body bone fracture by the conventional method.

Key words: CT, CAD(Computer aided diagnosis), Osteoporosis

270

OP7-2

テンプレート（全ての原稿の種類に共通） Ver. 2.1（2017.3.21 改訂）

股関節鏡シミュレータにおける視認性に基づくポータル位
置の評価：１５症例による検証
川上 申之介*1 福田 紀生*1

西井 孝*2

大竹 義人*1

佐藤 嘉伸*1

要旨
FAI (股関節唇損傷)に対して行われる股関節鏡視下手術において用いられる股関節鏡の挿入口として皮膚上に設置されるポータルの位置は，上前腸骨棘及び大転子頂部の位置から一意に決定される．このポータ
ルから挿入した股関節鏡により得られる鏡視範囲は患者固有の股関節形状のために必ずしも整形外科医が要求している範囲が得られない事が起こり得る．要求通りの鏡視範囲を得るためには，これら患者固有の股関節形状に応じた適切な位置にポータルを設置する必要があると考えられる．本報告では，15 症例の股関節術前 CT 画像から作成した 3 次元サーフェスモデルに対し，我々が開発した股関節鏡シミュレータを用いて仮想空間上で設置した基準のポータル位置から挿入した仮想股関節鏡により得られた鏡視範囲に比べて，ポータル位置を上下左右に 1cm ずつシフトした場合に得られる鏡視範囲とを比較検討した結果について述べる．
キーワード：FAI，股関節鏡，コンピュータシミュレーション

1．はじめにのようなポータルの位置を決定する際に用い近年の股関節整形外科においては， FAI

られる解剖学的指標として，大転子張部及び(femoro acetabular impingement：股関節唇損

上前腸骨棘からの相対的位置が使われており傷) の疾患概念の普及により患者数が増加し，[1] [2]，術前及び術中 CT 画像を利用して決定

低侵襲かつ術後の回復の早い股関節鏡視下手される．ところがこれらの指標は患者それぞ術件数が増加している[1]．FAI の治療に用いれの股関節の形状に応じた術者の目視や触診られる股関節鏡視下手術は，working space がによる判断に基づいている．すなわち，術前狭く working range が長いため難しい．その及び術中 CT 画像から股関節の形状に応じた

ため術中に全身麻酔下での股関節牽引を行い最適なポータル位置決定プロセスを支援する

working space を拡張した上で手術器具による事は，外科医によるポータル位置決定までのターゲット領域へのアクセスの良さ，安全性，負担を減らし，手術時間が短縮されることに十分な作業空間と視認性を確保し得るポータ

よって患者の負担も減らせられる．また仮想ルを作成し，器具を挿入する必要がある．こ

股関節鏡を用いた事前シミュレーションを行う事で，処置対象部位の構造を 3 次元的に確――――――――――――――――――

認する事や，事前トレーニングをする機会を*1 奈良先端科学技術大学院大学情報科

術者に提供できる．本報告では術前 CT 画像

学研究科情報科学専攻

へのセグメンテーションにより作成した 3D〔〒630-0192 奈良県生駒市高山 8916-5〕

サーフェスモデルと仮想斜視鏡モデルを用い，

e-mail: kawakami@ktc.ac.jp

従来のポータル位置決定指標と，位置をずら*2 大阪府立急性期・総合医療センター整したポータルとを比較することによるポータ

形外科

ル位置の評価について述べる．

271

から動径方向に 7.5 度ずつ色を変えた．
2．ポータル設置時の指標について
AI の手術に用いられるポータルとしては
主に AL，MAP が挙げられる．AL は大転子
張部(GT)から 1cm 近位(頭頂部方向で，図 1の S 軸方向)，1cm 前方(図 1 の A 軸方向)に位置し，MAP は ASIS から S-I 方向に伸ばした
直線と，それに向かって AL から伸ばした垂直な直線との交点 AP(anterior-portal)と AL とを結んだ線分を辺と する正三角形の遠位側(図 1 の I 軸方向)の頂点とする． アプローチ

図 2 皮膚表面に設置されたポータルに挿入した器の安全性の目安として，外側大腿皮神経から具(A)と AL ポータルから挿入仮想股関節鏡では AL，MAP 共にこれら以外のポータルより得られた視野(B)．

も離れていることがわかっている[3]． アプ
ローチのしやすさと working space が広いの

4. 視認性評価

は MAP である[1]．

まず，GT 及び ASIS から決めた AL ポータ
ルの位置を E とする．これを図 3 に示す E の位置として，そこから上下左右に約 1cm ずつ，
E を含めて A～I まで 9 つの位置までポータル
位置を変え，それぞれの位置での視認性を測定した．

図 1 股関節を左脚側から見た場合のポータル位置

図 3 AL ポータル(E の位置)を中心とした全 6 位置

お よ び 指 標 位 置 に つ い て の 概 念 図 ． GT
(greater trochanter) は 大 転 子 頂 部 ， ASIS

症例 1 についての測定結果を表 1 に示す．表の縦(anterior superior iliac spine) は上前腸骨棘を軸は図 3 で示すポータル位置を表し，横軸は時刻

表 す ． AL (anterolateral) ポ ー タ ル , MAPを表す．

(mid-anterior-portal)お よ び AP(anterior portal)

表 1 症例 1 の AL ポータルの位置をずらした[2]

場合の視認性の違い．

3. サーフェスモデル上でのポータル位置
15 例の患者の術前 CT 画像に対してセグメ
ンテーションを行い作成した，大腿骨，大腿骨頭，股関節唇のサーフェスモデルを図 2 に示す． 図 2 (B) では関節唇を円環とみなして
主成分分析を行う事で得られた円の中心座標272表 2 AL ポータルの位置をずらした場合の視表 3 AL ポータルの位置をずらした場合の視認性の違い(症例 2～9 について)．

認性の違い(症例 10～14, 16 について)．

これらの結果から，各症例において，必ずしも AL ポータルから挿入した股関節鏡が広い鏡視範囲を得られるとは限らない事がわかる．逆に表 3 の症例 14 のように，AL ポータ
ルの位置から変えた位置であっても，それほど視認性に変化が見られない事もわかる．また，AL の位置から左上の A や右下の I の位
置から股関節鏡を挿入した場合であっても，

273

骨頭と大腿骨寛骨臼との間隔や形状によって，右上の C や左下の G と視認性に変化が見られないこともわかった．
5．まとめ
このような視認性の違いは，各症例の年齢と性別の違いによる股関節の形状の違いが原因であると考えられる．大腿骨頭の大きさや寛骨臼の形状や方向などが異なるため、実際の手術時に大転子頂部と上前腸骨棘を指標として定めた AL ポータルの位置から股関節鏡を挿入した場合，そのポータル位置が必ずしも患者固有の股関節形状にとっての最適位置とは言えない．各患者に合った視認性を得るためには術前計画により患者固有の最適なポータル位置を検討しておく必要があることがわかる．今後の課題としては，現在実装している仮想股関節鏡の直線的な動きを伴って回転させた場合の鏡視範囲がどのようなものとなるかについて測定する必要があると考えられる．
利益相反の有無
「なし」
文
［1］

献

福島健介, 内山勝文, 高平尚伸, 関節外科 vol.33, No12, pp32-36, 2014
［2］

J.W. Thomas Byrd, “Surgical Technique:Supine Position”, Operative Techniques in
Orthopaedics Vol.15, issue 3,pp204-217,
2005［3］ William J.Robertson, Bryan T.Kelly, “The
Safe Zone for Hip Arthroscopy: A Cadaveric
Assessment of Central, Peripheral, andLateral Compartment Portal Placement”,
The Journal of Arthroscopic and Related
surgery, Vol 24, No 9, pp1019-1026, 2008274

Evaluation of portal position based on visibility in hip arthroscope
simulator: Validation using 15 cases
Shinnosuke KAWAKAMI*1, Norio FUKUDA*1, Takashi NISHII*2, Yoshito OTAKE*1
and Yoshinobu SATO*1*1 Nara Institute of science and technology*2 Osaka General Medical Center.

Arthroscopic hip surgery with double-incision is mainly performed in invasive treatment for femoroacetabular
impingement (FAI) and acetabular labral tear. Prior studies by pioneer surgeons proposed portal positions defined by
the uniform distances relative to anatomical point landmarks, e.g. ASIS and GT. However, it is not always suitable dueto the anatomical variation among patients as well as various pathological variations. The solution we propose in thispaper is the arthroscope simulator to verify visualization of the inserted arthroscope. The novelty of this system is thatexperimental validation using 3D surface models constructed from 15 CT data to investigate variation of the planning
among the patients using virtual arthroscope. In this report presents a simulator based on 3D surface model of the hip
joint obtained from 15 patient-specific CT data and virtual arthroscope model operable by haptic interface on screenof 3D Slicer.
Key words: arthroscope, arthroscopic hip surgery, portal placement, FAI

275

OP7-3全身 CT 画像における上肢・下肢のテクスチャ特徴に基づく
筋萎縮疾患の画像特徴解析
淺野

瑛里香*1

加藤

博基*4

神谷

直希*2 周 向栄*3

村松 千左子*3 原 武史*3
松尾

政之*3

山田

恵*3

三好 利治*4

藤田 広志*3

要旨
筋萎縮を伴う疾患は筋原性，神経原性および廃用性と大別される．筋疾患毎の特徴の解明のため，本研究では，全身 CT 画像から認識された骨格筋のうち，上肢および下肢の 8 領域においてテクスチャ解析を行う．テクスチャ解析により，筋萎縮を呈する疾患間における画像特徴の差を検討し，筋の萎縮と疾患の間における画像特徴量の関係を明らかにする．ここでは， Haralick の 13 の画像特徴を用いる．13 特徴において，0°から 135°まで 45°間隔の 4 つの角度パラメータおよび 1 から 3 画素まで 1 画素間隔の 3 つの距
離パラメータの組み合わせを用い，画像特徴を算出した．36 症例を用い，画像特徴間の差の検定を行った
ところ， ALS とその他の筋萎縮を伴う疾患間において，右上腕，左右前腕，左下腿において有意差のある
特徴量が 38 確認された．そのため，解析対象を部位全体に拡大する必要があるが，上肢・下肢領域で ALS特有の画像特徴量が発見できる可能性があると考えられる．
キーワード：医用画像処理，全身 CT 画像，CAD，CT，筋委縮疾患

1．はじめにを行い，筋萎縮を生じる疾患間の画像特徴の

筋萎縮性側索硬化症(ALS)は，運動ニュー

違いの解明を目的とする．全身 CT 画像におロンが侵され，進行とともに随意筋が萎縮す

ける全身骨格筋の自動認識[1]を用いて得らる難病である．現在，ALS の有効な治療法はれた上肢・下肢領域の骨格筋の 2D スライス

確立されていないが，2015 年より進行抑制剤に対してテクスチャ解析を行う．本研究で用が承認されており，早期発見や他の萎縮を伴いる特徴量は Haralick らの画像特徴量であり，う筋疾患との早期鑑別が重要である．

ALS と他の筋萎縮を伴う筋疾患との違いの解

本研究では ALS 特有の画像特徴量の調査明を目的とする．

――――――――――――――――――

2．方法*1 岐阜大学工学部

上肢・下肢領域のテクスチャ解析による画〔〒501-1194 岐阜市柳戸 1-1〕

像特徴量の差の解析の手順を以下に示す．初

e-mail: erika@fjt.info.gifu-u.ac.jp

めに，全身 CT 画像から上肢・下肢の筋領域*2

愛知県立大学情報科学部のスライスを取得する．左右の上腕，前腕，*3

岐阜大学大学院医学系研究科

大腿，下腿の計 8 部位の筋領域における中間*4

岐阜大学医学部附属病院

スライスを自動で取得する．図 1(a)に全身骨276

格筋の区分画像を，同(b)に該当スライスの原（COR）で 2 つ，Inverse Difference Moment

画像を示す．取得したスライスに対する階調（IDM）で 1 つ，左前腕では DIV，CON，IDM1

処理は，階調処理なし，階調数 32，64，96，

それぞれ，4，3，1 となった．左下腿では IDM

128 の 5 条件で行う．次に，濃度共起行列にで 16 のパラメータで統計的有意差が確認さ基づく画像特徴を算出する．本実験では，距れた．

離パラメータは 1，2，および 3 画素の 3 種類，
角度パラメータは 0°，45°，90°，135°の5．考察

4 種類を使用する．画像特徴には，Hararick

実験では，右上腕，左右前腕，左下腿におらの 13 個の画像特徴量を使用する．最後に，いて有意差を確認できた．このことから，上ALS と他の萎縮を伴う筋疾患の筋領域間の特肢・下肢領域では ALS 特有の画像特徴量が存徴量に統計的に有意な差があるかを T 検定に在する可能性が示唆される．また，有意差がより調査した．

出た特徴量の種類が部位ごとに異なることから，ALS の鑑別に利用可能な特徴量が部位ごとに異なる可能性も考えられる．

3．実験
骨格筋に萎縮性の筋疾患所見を有する症例のうち，上肢・下肢領域の自動認識に成功し

6．まとめた全身 CT 画像 36 症例を用いた．画素数は全身 CT 画像から得られた上肢・下肢の骨512×512[pixel]， スラ イ スの枚 数は 1929～

格筋領域に対しテクスチャ解析を行い，ALS

2433[枚]，空間分解能は 0.820～0.977[mm]×

群と他の萎縮を伴う筋疾患群における差の検0.820～0.977[mm]×0.625[mm]である．ALS と定を行った．本実験では右上腕，左右前腕，他の萎縮を伴う筋疾患の画像特徴量において，左下腿において統計的有意差が確認された．

有意水準 0.05 で統計的に有意な差があるとまた，部位によって統計的有意差が生じた特判断する．

徴量の種類が異なることも確認できた．しかしながら，本実験の解析対象は領域内の中央

4．結果

スライスであるため，部位全体の特徴を捉え

右上腕で 2 つ，右前腕で 12，左前腕で 8，るためには 3 次元のテクスチャ特徴量の調査

左下腿で 16 の計 38 のパラメータで有意差がも必要であると考える．

確認された． 特徴量の種類は，右上腕では謝辞

Information Measures of Correlation2（IMC2）
で 2 つ，右前腕では Contrast（ CON）で 8 つ，

本研究の一部は，挑戦的萌芽研究 JSPS 科

Difference Variance（DIV）で 3 つ，Correlation

研費（挑戦的萌芽研究 16K15346）により行われました．
利益相反の有無なし
文献［1］ 家田皓将，神谷直希，周向栄，他：全
身 CT 画像における全身骨格筋認識のための TPS 法に基づく体腔認識の検討．電(a)全身骨格筋の区分 (b)スライスの原画像
図 1 スライスの取得

子情報通信学会技術研究報告，Vol.115,
No.218, MI2015-55: pp.35-38,2015

277

Image feature analysis of muscle atrophy diseases based on texture
features in upper and lower limbs using whole-body CT images
Erika ASANO*1, Naoki KAMIYA*2, Xiangrong ZHOU*3, Megumi YAMADA*3
Hiroki KATO*4, Chisako MURAMATSU*3 Takeshi HARA*3, Toshiharu MIYOSHI*4
Masayuki MATSUO*3, Hiroshi FUJITA*3*1 Faculty of Engineering, Gifu University*2 School of Information Science and Technology, Aichi Prefectural University*3 Graduate School of Medicine, Gifu University*4 Gifu University HospitalThe diseases with muscle wasting can be classified roughly as myogenic, neurogenic, or disuse.
In this research, we did texture analysis the eight regions of upper and lower limbs using
Whole-body CT images which recognized skeletal muscle. We considered the difference
between the diseases with muscle wasting to reveal the relationship between muscle atrophy anddisease from image feature quantities. We used 13 image feature quantities as texture features.
We combined the four angle and three distance parameters, ranges from 0 to 135 degrees by the
45 degrees and 1 to 3 pixels by a pixel so that we calculate image features using gray level
cooccurrence matrix. We examined the difference between image feature quantities using
Whole-body CT images of 36 cases and got 38 significant differences between Amyotrophic
Lateral Sclerosis (ALS) and other diseases with muscle wasting. The areas were the right upper
arm, right forearm, left forearm, left lower leg. Therefore, there is a possibility that we candiscovery characteristic image future quantities for ALS analyzing upper and lower limbs area.
Key words: Whole-body CT images, CAD, Muscle atrophy disease278

OP7-4

テンプレート（全ての原稿の種類に共通） Ver. 2.1（2017.3.21 改訂）

体幹部 CT 画像における棘下筋の自動認識のための棘下窩の特徴認識潟渕 達也*1

神谷 直希*2

村松 千左子*1 原 武史*1

周 向栄*1

加藤 博基*3

三好 利治*5 松尾 政之*6

東 華岳*4
藤田 広志*1

要旨
肩甲部には棘上筋などの様々な骨格筋が存在し，肩甲部の骨である肩甲骨には複数の筋が付着している．
そのため，肩甲骨を精密に認識し，肩甲骨上の骨格筋の付着部位である，起始・停止特徴の自動認識が必要である．我々は，本会で肩甲骨を精密に認識する手法や精密認識された肩甲骨上から 6 つの解剖学的特徴を自動認識し，棘上筋の自動認識手法を提案した．そこでは，精密認識された骨格および骨格上の解剖学的位置，形状特徴上に形状モデルを適用することで骨格筋認識精度が大幅に向上することが示された．
本研究では，肩甲骨上に付着する筋のうち，大型な筋の一つである棘下筋を対象とし，棘下筋が付着する
棘下窩を自動認識する．肩甲骨を正規化し，形状特徴および位置情報から，棘下窩を自動認識する．26 症
例の肩甲骨において，棘下窩の自動認識を行ったところ，下部において課題が残るものの，棘上窩の認識
は 25 症例で成功した．今後は，棘下筋モデルを構築し，棘下筋の自動認識を行う．
キーワード：棘下窩，肩甲骨，解剖学的特徴，体幹部 CT 画像

認識精度が向上することが示された[2]．

1．はじめに
肩甲骨には腱板を形成する骨格筋の 1 つで本研究では，肩甲骨上に起始する棘下筋を

ある棘上筋をはじめ，複数の骨格筋が付着し対象とし，棘下筋の部着部位である棘下窩のている．我々はこれまでに骨格筋の付着部位

自動認識を行う．棘下窩は肩甲骨背側にあるである起始・停止特徴の取得のため，肩甲骨

大きなくぼみであり，全面的に棘下筋が付着

上から 6 つの解剖学的特徴の自動認識を実現する．そのため，棘下窩を認識することで，した[1]．また，これらの解剖学的特徴を棘上棘下筋の起始特徴として利用が可能である．

筋の自動認識手法に適用することで，骨格筋
2．処理手順――――――――――――――――――

入力画像として，CT 画像より認識された*1 岐阜大学大学院再生医科学専攻

肩甲骨画像を用いる．棘下窩自動認識の処理〔〒501-1194 岐阜県岐阜市 1-1〕

手順を以下に示す．

e-mail: tatsuya@fjt.info.gifu-u.ac.jp

まず，棘下窩は非常に薄い部位であるため，*2 愛知県立大学情報科学部

3 次元トップハット変換により，棘下窩の大*3 岐阜大学医学部附属病院放射線科

域的な認識を行う．比較的に厚みのある肩甲*4 産業医科大学医学部第 1 解剖学講座

骨辺縁部と隣接する，棘下窩の外側部・下部*5 岐阜大学医学部附属病院放射線部の境界も同時に取得する．

*6 岐阜大学大学院医科学専攻
投稿受付：2003 年 1 月 31 日

279

次に，肩甲骨形状の個人差により，棘下窩

5．考察

外側部・下部の境界を取得できない場合があ

棘下窩の自動認識に失敗した図 1(b)の症例

るため．棘下窩外側部・下部を正確に認識すでは，トップハット変換後に棘下窩の境界線

る．パラメータを小さく変更した 3 次元トッを取得できていた．しかし，マスク画像に棘

プハット変換後の画像に対し，膨張処理を加下窩下部が含まれていなかった．そのため，

えマスク画像を作成する．そして，大域認識

マスク処理が必要か否か場合分けにより，棘で得た画像にマスク処理を行う．

下窩の認識精度の改善が可能と考えられる．

最後に，過抽出の削除を行う．これまでにまた，骨格筋のモデル構築では，筋繊維がより得られた画像には，棘上窩と内側縁領域

走行する起始・停止間を曲線で結ぶ．棘下筋を含んでいる．そこで，従来の研究により自は棘下窩内側部より外側に走行するため，棘動認識したそれぞれの特徴領域[1]を，取得画

下窩を起始として外側に向かって曲線で表現像から削除し，棘下窩領域を取得する．

する．そのとき，重要となるのは棘下窩内側部であるため，外側部の未抽出は棘下筋認識において大きく影響を与えないと考えられる．

3．実験
本研究では，13 症例の体幹部 CT 画像より精密認識された，左右合わせて 26 症例の肩甲6．まとめ

骨画像を使用する．また，評価には目視およ

本研究では，棘下筋の起始である肩甲骨上び棘下筋の起始領域と Jaccard の類似係数をの棘下窩の自動認識を目的とし，26 症例中 25

用いた比較を行う．

症例で良好な結果を得た．また，認識に成功
した 1 症例において，棘下筋の起始領域と比4．結果

較した結果，外側部を除き一致していたため，本手法により認識した棘下窩を図 1 に示す．

棘下筋の自動認識に利用可能と考える．

図 1(a)は良好な結果を得られた症例であり，
謝辞

同(b)は棘下窩下部に未抽出がある症例である．全 26 症例において過抽出および未抽出が本研究の一部は，文部科学省科学研究費補見られたのは図 1(b)の 1 症例のみであった．

助金（新学術領域研究 26108005）および JSPS

また，図 1(a)の症例で，棘下筋が肩甲骨と科研費（若手研究（B）15K21588）により行われました ．

隣接する面を棘下筋の起始領域とし，横断面
1 スライスにおいて比較を行った．その結果，利益相反の有無

適 合 率 が 100[%] ， 一 致 率 お よ び 再 現 率 がなし

80.7[%]となった．また，対象とした横断面以

文外の横断面においても，同様の傾向を得た．

献［1］ 潟渕達也，神谷直希，周向栄

棘下窩の外側部に若干の未抽出が見られたも

他：肩のの，棘下窩内側部から中央にかけては，棘甲部における骨格筋モデル構築のための下窩の起始領域と一致していた．

解剖学的付着位置の自動認識．信学技報116(39): 27-30, 2016
［2］

T. Katafuchi, N. Kamiya, X. Zhou et al:

ImprovementofSupraspinatus

Recognition

Methods

based

Muscleonthe

Anatomical Features on the Scapula inTorso CT Image. IFMIA 2017, 315-316,(a)成功症例(b)失敗症例
図 1 棘下窩の自動認識結果

2017

280

Automatic recognition of infraspinatus fossa
for infraspinatus muscle recognition in torso CT images
Tatsuya KATAFUCHI*1, Naoki KAMIYA*2, Xiangrong ZHOU*1, Hiroki KATO*3, Kagaku AZUMA*4
Chisako MURAMATSU*1, Takeshi HARA*1, Toshiharu MIYOSHI*5, Masayuki MATSUO*6, Hiroshi FUJITA*1*1 Division of Regeneration and Advanced Medical Sciences, Graduate School of Medicine, Gifu University*2 Department of Information Systems, Aichi Prefectural University*3 Department of Radiology, Gifu University Hospital*4 Department of Anatomy, University of Occupational and Environmental Health*5 Radiology Service, Gifu University Hospital*6 Department of Radiology, Graduate School of Medicine, Gifu University

There are various skeletal muscles in the scapular region, and multiple skeletal muscles attach to the scapula. So, it isnecessary to recognize the origin and insertion features as attachment positions of skeletal muscle on the scapula. We
have proposed methods to precisely recognize the scapula, and the supraspinatus muscle using anatomical features on
the scapula in the Society. In these reports, it was suggested that skeletal muscle recognition accuracy was improved
by applying precisely recognized skeleton and anatomical features to muscle model. In this study, we automaticallyrecognize the infraspinatus fossa as the origin feature of the infraspinatus muscle which is one of the large muscle.
This method recognizes infraspinatus fossa from shape and position features in the normalized scapula. As a result,
Infraspinatus fossa was recognized in 25 cases in all 26 cases. However, the problem remained in the inferior part ofthe infraspinatus fossa in 1 case. In the future, we will construct the infraspinatus muscle model and automaticallyrecognize the infraspinatus muscle.
Key words: Infraspinatus fossa, Scapula, Anatomical feature, Torso CT image

281

OP7-5

SRF を用いた経時 CT 画像からの脊椎領域の位置合わせ
佐藤駿*1 植村 知規*1

金 亨燮*1 村上 誠一*2

陸 慧敏*1

上野碧*2

タン ジュークイ*1

寺澤 岳*2

青木 隆敏*2

要旨
近年，医療現場では医師の診断をサポートするコンピュータ支援診断(CAD)システムの開発が注目されている．その一つとして同一被験者の現在画像と過去画像に対する差分演算を行い，正常構造を除去することにより，病変部の経時的変化を強調した画像を生成する経時的差分像技術が注目を集めている．本論文
では，CT 画像から経時的差分画像を生成し，骨転移の検出を行うための先行研究として，脊椎領域の現在
画像と過去画像の画像位置合わせを行うための画像処理法を提案する．提案法では，3 次元データである
CT 画像の現在と過去のスライスを対応させるためのグローバルマッチングを行い，位置合わせを行う両画像のペアを選定する．その後，SRF(Salient Region Feature)に基づくローカルマッチングにより最終画像位置
合わせを行う．
キーワード：骨転移，位置合わせ，経時的差分処理，顕著領域特徴

1．はじめにための画像検査法として CT スキャンが利用さ

厚生労働省によると，平成 28 年の死亡原因れている．CT スキャンは腫瘍の大きさ，形状，

第 1 位は悪性新生物と報告されており，死亡者

容積，位置がはっきりと映しだされるため，実数に対する原因の 28.9[%]を占めている[1]．ま際の医療現場で用いられることが多い．一方で，た，がん患者の 70[%]程度が最初の腫瘍からのCT 装置の性能向上に伴い，一度に撮影する画

がん細胞が，体の別の部位に移る転移がんを発

像枚数は数百枚となっているため，読影医師へ症しており，脊椎は転移が起こりやすく，一般の負担が増加している．また，小さい病変部は的に痛み，脊髄圧迫，病的骨折といった症状が医師の経験の差によって正しい判断がなされ現れる．中でも脊髄圧迫は不可逆的な神経麻痺

ないことが懸念されている．これらの問題を解を引き起こすため，診断・治療に緊急を要する決するため，近年コンピュータ支援診断(CAD:[2]．

Computer Aided Diagnosis)システムの開発が進

このような背景から近年，骨転移の早期発見

められている．CAD システムとは，コンピュー及び骨病変の大きさや骨の安定性を評価する

タビジョンに基づいた放射線画 像からの病変部の検出や特徴付けなどのコンピュータの出――――――――――――――――――

力を，医師が「第 2 の意見」として考慮する診*1 九州工業大学

断システムであり，医師へ追加情報を提供する〔〒804-8550 福岡県北九州市戸畑区仙ためのツールとしてのみ利用され，医師の性能

水町 1-1〕と同等またはそれ以上である必要はなく，医師*2 産業医科大学の能力と相補的である必要がある[3-4]．
CAD システムの要素技術の一つとして，撮影〔〒807-8555 福岡県北九州市八幡西区

時期の異なる同一患者の 2 枚の画像に対して差医生ヶ丘 1-1〕

282

分処理を行い，両画像に共通して現れる正常構

2. 1 グローバルマッチング

造を除去することにより，新たに出現した病変

CT 画像は 3 次元データであるため，現在画部や既存病巣陰影の経時的変化を強調した画

像と過去画像とで同一の脊椎領域を描写した像を生成することが可能な，経時的差分処理がスライスを選定する必要がある．まず，抽出し挙げられる．しかし，撮影時期の違いによってた脊椎領域の現在画像の 1 枚目のスライスの重生じる撮影位置のずれや，撮影中の患者の体動

心位置と過去画像の 1 枚目のスライスの重心にによって正確な経時的差分画像の作成ができよる位置合わせを行う．現在画像𝐼𝑐 の重心位置ないといった問題が存在する．

を中心とする矩形領域内で，過去画像𝐼𝑝 の重心

そこで本論文では，経時的差分画像を生成し，脊椎領域の骨転移（病変部）の検出を行うため

位置を平行移動させ，正規化相互相関𝑅𝑁𝐶𝐶 を最大とする𝑅𝑙 を求める．
∑ ∑ 𝐼𝑝 (𝑖, 𝑗)𝐼𝑐 (𝑖, 𝑗)
𝑅𝑁𝐶𝐶 =√∑ ∑ 𝐼𝑝 (𝑖, 𝑗)2 × ∑ ∑ 𝐼𝑝 (𝑖, 𝑗)2の先行研究として，脊椎領域における現在画像と過去画像との画像位置合わせシステムの開発を行う．提案法を実 65 例の CT 画像に適用

𝑅𝑙 = max𝑅𝑁𝐶𝐶

し，骨転移の有無を提示するための診断支援法の有用性を確認する．

(1)

(2)

同様の操作を現在画像のスライスを 1 枚ずつ更新しながら，任意の枚数𝑑枚に対して行い，それ2．手法

ぞれの最大正規化相互相関𝑅𝑙 (𝑙 = 1,2, ⋯ 𝑑)を求

本論文で用いる画像解析手法のフローチャ

める．算出した𝑅𝑙 の内，最大の値を取る現在画ートを図 1 に示す．

像を最初のペアとして選定する．その後，最初脊椎領域を関心領域として手動で抽出し，メのペアとして選定された現在画像のスライス

ディアンフィルタによるノイズ除去を行う．そを 1 枚更新し，過去画像の第 1 スライスの前後の後，脊椎領域の重心位置と NCC(Normalized

数枚で最大正規化相互相関を算出し，ペアを選Cross Correlation)を用いたグローバルマッチン

定する．ここで，スライドが前後しないように

グ及び，SRF(Salient Region Feature)[5]に基づく

NCC の比較を行う．以降，現在画像のスライス

ローカルマッチングを施すことにより，異なるを 1 枚ずつ更新し，同様の手順ですべてのペア

時系列画像間の画像位置合わせを行う．以下にの決定を行う．

グローバルマッチング及び，ローカルマッチン
グについての詳細を述べる．

2. 2 ローカルマッチング
エントロピーに基づく顕著性を用い，脊椎領START

域 画 像 か ら 顕 著 性 の 高 い 領 域 ， SRF（ Salient
Region Feature）を選定する．SRF に基づくロー

脊椎領域の抽出カ ル マ ッ チ ング は 顕 著 領域 特 徴 抽 出 （ Salient
Region Feature Detection：SRFD），領域要素マッ

グローバルマッチング

チング（Region Component Matching：RCPM），
領 域 全 体 マ ッ チ ン グ （ Region Configual

ローカルマッチング

Matching：RCFM）の三段階で構成される．
SRFD では，中心座標𝑋及び半径𝑠を設定する．

経時的差分像の作成

設定した円領域に対し，濃度確率関数𝑝(𝑠, 𝑋)に基づくエントロピー𝐻(𝑠, 𝑋)を計算する．

STOP

𝐻(𝑠, 𝑋) = − ∫ 𝑝𝑖 (𝑠, 𝑋) log 2 𝑝𝑖 (𝑠, 𝑋)𝑑𝑖

図 1 全体の処理の流れ(3)

𝑅

ここで，𝑖は起こりうる濃度値である．半径を283

1[pixel]ずつ 10[pixel]まで更新しながら，エント

得られる変形量を，局所領域をマッチングさせロピー値が最大となる，半径値を最適スケールるのに利用 する局 所変形 量 𝑇𝑙 とする ．移動量

𝑆𝑥 として定義する．最適スケールに対し，式(4)𝑡𝑥 , 𝑡𝑦 は 2 つの SRF 間の中心座標の変位で表さを用いた特徴値𝐴(𝑆𝑥 , 𝑋)を求める．

れ，回転量𝜃は式(7)で表され，過去画像の SRF

𝐴(𝑆𝑥 , 𝑋) = 𝐻 ∙ 𝑆𝑥 ∙ ∫ ‖𝑅

𝜕𝑝 |𝑆 ‖ 𝑑𝑖𝜕𝑠 𝑖 𝑥を角度𝜃 ′ で回転させたとき，ECC が最大となる(4)

角度をペア間の回転量とする．

以上が 1 つの中心座標における SRFD の流れで

𝜃 = arg max
𝐸𝐶𝐶(𝑎, 𝑏𝜃′ )′𝜃あり，1 つの中心座標に対して 1 つの特徴値を(7)算出する．そして，画像上で次の中心座標を設

また，画像全体の類似度を評価するために尤度定し，その中心座標においても同様の処理を施

𝐿𝑔 を用いる．これは，目標画像𝐼𝐹 と対象画像𝐼𝑇 にす．これを画像全体に行い，全中心座標でそれ変形を施した画像𝐼 𝑇 ′ との間で ECC を用いた評

ぞれ 1 つの特徴値を求める．本論文では，中心価を行い，𝑘個のペアで構成されるペア結合の座標の更新間隔を X 方向及び Y 方向に 10[pixel]

尤度を測定するためである．𝐿𝑔 は式(8)で表されと設定する．上記の処理を画像全体に対して行

る．

い，各中心座標における特徴値を算出した後，それらの特徴値を比較し，上位𝑁個の円領域を

𝐿𝑔 (𝑃𝑎1𝑏1 ∩ ⋯ ∩ 𝑃𝑎𝑘 𝑏𝑘 ) = 𝐸𝐶𝐶(𝐼𝐹 , 𝐼 𝑇 ′ )(8)

現在画像および過去画像から選定する．但し，また，ペアを増加的に結合する際，𝑀個のペア

本論文では𝑁 = 20とする．

の中から最初に選定するペアは最大尤度を示

次に RCPM では，𝑁個の SRF において，画像

すペアを選択する．最初のペアを選定以降，求間の SRF のペア𝑃を類似度に基づき自動的に決めたペアに対し，大局的な尤度が最大になるよ

定し，そのペアの局所的な尤度𝐿𝑙 (𝑃)を算出する．

う，ペアを増加的に結合していく．追加候補の

現在画像の SRF である𝑎と過去画像の SRF であ′ペアを𝑃𝑎𝑏とし，最新のペア結合を𝑃𝑗 = (𝑃𝑎1𝑏1 ∩る𝑏から 1 つずつ選択し，ペア𝑃𝑎𝑏 を設定する．

𝑃𝑎2𝑏2 ∩ ⋯ ∩ 𝑃𝑎𝑘 𝑏𝑘 )とすると，ペア結合𝑃𝑗 から得選択された SRF 間における局所的尤度𝐿𝑙 (𝑃𝑎𝑏 )られる大局的変形量𝑇𝑔 は式(9)で表される．

を式(5)より算出する．尤度推定には正規化相互

1

𝑇𝑔 =

情報であるエントロピー相関係数（𝐸𝐶𝐶）を用
いる．𝐸𝐶𝐶は式(6)より算出される．
𝐿𝑙 (𝑃𝑎𝑏 ) = max 𝐸𝐶𝐶(𝑎, 𝑏𝜃 )
𝜃

2𝐻(𝑎, 𝑏𝜃 )𝐸𝐶𝐶(𝑎, 𝑏𝜃 ) = 2 −𝐻(𝑎) + 𝐻(𝑏𝜃 )

𝐿𝑠𝑢𝑚

𝑘

∑ 𝐿𝑙𝑖 𝑇𝑙𝑖

(9)

𝑖=1

ここで，𝐿𝑠𝑢𝑚 はペア結合を構成する各ペアの総和を表し，𝐿𝑙𝑖 ，𝑇𝑙𝑖 は𝑘個のペアで構成されるペア(5)結合の𝑘番目のペアの尤度と変形量を表す．最′初のペアを決定した後，追加候補のペア𝑃𝑎𝑏とし(6)て最新のペア結合に含まれていないペアのうここで，𝑏𝜃 は回転角𝜃で回転を施した領域𝑏，𝐻

ち，最大の尤度を持つペアを選定する．追加候は 2 つの領域の濃度値に基づく結合エントロピ

補のペアを選定した後，追加候補を組み合わせー，もしくは周辺エントロピーを示す．尤度測た場合と組み合わせない場合とで尤度の比較

定を行う際，領域𝑏を[-10,10]の区間で 3[deg]毎を行う．ここで，現在のペア結合の尤度𝐿𝑔 (𝑃𝑗 )よに回転させ，𝐸𝐶𝐶の最大化を行い，上位𝑀個のペ′り，追加候補を組み合わせた尤度𝐿𝑔 (𝑃𝑗 ∩ 𝑃𝑎𝑏)のアを選択する．但し，本論文では𝑀 = 30とする．

方が高い場合，追加候補の組み合わせを行い，

RCFM では，RCPM で選定した上位𝑀個のペ′ペア結合を𝑃𝑗 = 𝑃𝑗 ∩ 𝑃𝑎𝑏に更新する．ペア結合をアを用いて増加的にペアの結合を行い，各ペア

更新した後，最新のペア結合に含まれていないから得られる変形量に基づき，目標画像に位置

追加候補のペアが存在する場合，その中から最合わせされるように対象画像を変形させる大大の尤度を持つペアを選定し，同様の処理を行

局的変形量𝑇𝑔 の導出を行う．2 つの SRF 間から284

う．現在のペア結合の尤度𝐿𝑔 (𝑃𝑗 )より，追加候補

グ結果の例を示す．同図(a)，(b)はそれぞれマッ′を組み合わせた尤度 𝐿𝑔 (𝑃𝑗 ∩ 𝑃𝑎𝑏)の方が低い場

チング後の経時的差分画像およびフュージョ合，もしくは最新のペア結合に含まれていないン画像を示し，同図(c)は医師による病変部マー追加候補のペアが存在しない場合，反復処理をキング画像である．ただし，フュージョン画像

終了し，最新のペア結合を用いて大局的変形量は参照画像を赤色，対象画像を緑色，重なり領

𝑇𝑔 を算出し，対象画像の変形を行う．

域を黄色で示す．

3. 実験と結果

4. 考察

脊椎領域における位置合わせの精度評価を，

本論文では，脊椎領域の切り出しを手動で行合成データを用いて行う．ある脊椎領域の画像っているため，脊椎領域以外の臓器や骨が不規を参照画像とし，参照画像に対して処理を加え則に画像内に描写される場合がある．現在画像変形させた画像を対象画像とする．参照画像おと過去画像とのスライスを対応付けるグロー

よび対象画像に対し，提案手法を用いたマッチ

バルマッチングを行う際，スライス間の対応はングを行う．対象画像の脊椎領域と参照画像の

重心位置および NCC を用いて行っているため，

脊 椎 領 域 の 重 な り 領 域 の 割 合 を TP （ True

一方の画像に描写されていない臓器や骨が存Positive）とし，参照画像に対する重なり領域以在することによる誤差から，スライス間の対応

外の領域，すなわち，漏れ出し領域の割合を FPが不正確なものになり得る．グローバルマッチ（False Positive）とする．TP および FP を次式

ングの誤りは最終的な結果の誤りに繋がる．こに示す．

の問題は，最大正規化相互相関を求める際に行TP =𝑛(𝐴 ∩ 𝐵)
× 100
𝑛(𝐴)

(10)

𝑛(𝐶)
× 100
𝑛(𝐵)

(11)

FP =

う平行移動の範囲を拡大することにより改善される可能性があるが， 平行移動の範囲を過度に拡大した場合，計算コストが大きくなる．
そのため，今後の課題として，正確な脊椎領域
抽出システムの開発が必要である．

ここで，𝐴は変形された対象画像の脊椎領域，𝐵また，グローバルマッチングでのスライス間は参照画像の脊椎領域，𝐶は漏れ出し領域を示す．また，𝑛はピクセル数を示す．
対象画像として，参照画像に回転角𝜃𝑎 = −10を加えた画像（以下，回転画像），回転画像にガウシアンフィルタを施した画像，回転画像に人工的な疑似病変領域を追加した画像，回転画像に 5[%]のランダムノイズを加えた画像の 4 つを用いる．それぞれの対象画像における TP お(a)経時的差分画像

よび FP を表 1 に示す．また，提案手法を用い(b)フュージョン画像

たマッチングの結果を，医師によるマーキング
結果との比較結果を示す．図 2 に提案手法を用いたマッチングの結果と医師によるマーキ ン
表 1 性能評価
TP[%]
100.0
回転
70.40
ガウシアンフィルタ99.45
疑似病変領域追加
83.05
ランダムノイズ付加

FP[%]
12.16
0.00
17.89
16.95

(c)マーキング画像
図 2 実験結果の例

285

の対応がとれているにも関わらず，最終的なマ文ッチングでずれが生じている結果が一部見ら［1］

献厚生労働省：平成 28 年人口動態統計，

れた． RCFM で最初のペアを選定後，追加候補

http://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/jinkoのペアを増加的に追加していく過程で，追加候

u/suikei16/index.html

補を組み合わせた尤度が元の尤度を一度も更［2］ 日本臨床腫瘍学会：骨転移診療ガイドラ

新することなくマッチング 処理を終了するた

イン，南江堂，2015，pp2-5，pp13-15．

め，最初のペア間の局所的変形量のみが大局的［3］

K.Doi et al：Computer-aided diagnosis in

変形量として用いられ，最終的なずれを生じる．

radiology ： potential and pitfalls ， European

今後，選択されるペアの精度向上を図り，ペア

Journal of Radiology，Vol31，No.2，1999，の増加的結合に繋げることにより，最終的な位

pp.97-109．
［4］ K.Doi：Computer-aided diagnosis in medical

置合わせ結果の改善を図る必要がある．

imaging：Historical review，current status and5. まとめfuture potential ， Computerized

MedicalCT 画像から経時的差分画像を生成し，脊椎Imaging and Graphics，Vol.31，No.4-5，2007，
pp.198-211．

領域上の骨転移の検出を行うための先行研究として，脊椎領域における現在画像と過去画像［5］

X.Huang et al：Hybrid Image Registrationとの画像位置合わせ手法の開発を行った．性能

based

評価は合成データを用いて行い，対象画像に対Invariant Salient Region Features，CCVPRW，し，参照画像に回転角𝜃𝑎 = −10を加えた画像

Vol.11，2004，pp.167-179．

（回転画像）で TP100.0[%]，FP12.16[%]，回転
画像にガウシアンフィルタを施した画像で
TP70.40[%]，FP0.00[%]，回転画像に人工的な疑似 病 変 領 域 を 追 加 し た 画 像 で TP99.45[%] ，FP17.89[%]，回転画像に 5[%]のランダムノイズを加えた画像で TP83.05[%]，FP16.95[%]という結果を得た．
さらに，提案手法による経時的差分画像の表
示法を実 CT 画像に適用した結果，経時的変化が強調表示でき，臨床医から好評を得た．今後の課題として，脊椎領域の自動抽出法の開発，
グローバルマッチングにおける現在画像と過去画像のペア選択精度の向上，ローカルマッチ
ングにおける SRF のペア選択精度の向上が挙げられる．
謝辞
本研究は，文部科学省科学研究費補助金(16K14279)および文部科学省卓越研究員補助金(16809746)の補助を受けている．
利益相反の有無
利益相反

なし

286

on

ConfigualMatching of

ScaleImage Registration of Spinal Region from Temporal CT Images Basedon Salient Region Feature
Suguru SATO*1, Tomoki UEMURA*1, Huimin LU*1, Joo Kooi TAN*1 Hyoungseop Kim*1, Seiichi MURAKAMI*2,
Midori UENO*2, Takashi TERASAWA*2, Takatoshi AOKI*2*1 Kyusyu Institute of Technology*2 University of Occupational and Environmental HealthIn recent years, the development of computer-aided diagnosis (CAD) systems to support radiologist is attracting attention
in the medical field. Temporal subtraction technique, which is one of the CAD, is a technique to generate images
emphasizing temporal changes in lesion by performing a differential operation between current and previous image ofthe same subject. In this paper, we propose an image processing method for image registration of current and previous
image of the spinal region, to generate temporal changes from CT images and enhance bone metastasis region. Our
image registration method is composed into three main steps: i) segmentation of the region of interest, ii) global image
matching to select pairs of previous and current image, and iii) final image matching based on salient region feature. We
performed our proposed method to synthesis and real CT images, and satisfactory registration result was obtained.

Key words: Bone Metastasis, Registration, Temporal Subtraction Technique, Salient Region Feature287

OP7-6

MR 画像を用いた肩腱板断裂 3 次元形状の半自動再構築法
井城 一輝*1

盛田 健人*1乾

新居 学*1

浩明*2 小橋 昌司*1

無藤 智之*2
信原

田中

洋*2

克哉*2

要旨
肩腱板修復術の手法は肩腱板断裂の形態によって決定される．断裂形態の診断には MR 画像が用いられる．
しかし，MR 画像にはスライス間隔が少なからず生じる．したがって，MR 画像のみを用いて 3 次元的な断裂形態を把握することは容易ではない．そこで本研究では，MR 画像から半自動的に肩腱板 3 次元形状を再構築する方法を提案する．はじめに，上腕骨，肩腱板正常部，肩腱板断裂部の 3 つの領域を手動抽出す
る．手動抽出した領域は MR 画像の輝度情報に基づき，動的輪郭モデル Snakes によって微修正する．その後，陰関数を用いて形状表現を行い 3 次元表示する．スライス間の陰関数は放射基底関数によって補間した． 提案法によって再構築した肩腱板 3 次元形状と実際の手術所見を比較したので報告する．
キーワード：MR 画像，肩腱板断裂，3 次元形状，放射基底関数，動的輪郭モデル

1．はじめに次元形状を再構築する方法を提案する．提案

肩関節の運動を支える筋肉群である回旋筋法で再構築した 3 次元形状と術中所見を比腱板（肩腱板）が日常生活やスポーツでの外較したので報告する．

傷，老化などによって断裂することを肩腱板

2．対象画像断裂という．肩腱板断裂の修復術は断裂の大本研究では肩腱板断裂患者の 0.4T オープ

きさや向きなど断裂の形態によって決定され

ン MRI で撮影された術前 MR 画像 7 例を対象

る[1]．そのため，術前の断裂形態把握が非常とした．MR 画像のスライス間隔は 4.5mm，に重要である．現在，術前診断には MR 画像

スライス平面の画素サイズは被験者ごとに異が用いられているが，装置の限界や撮像時間

なり 0.31mm-0.34mm，スライス数は 6 枚からの制限により，MR 画像には少なからずスラ

14 枚 で あ る ． ス ラ イ ス あ た り の 画 素 数 はイス間の間隔が生じる．そのため，MR 画像

362×512 で ある． また ， 画像の 撮像平 面はのみで 3 次元的な断裂形態を把握ことは容易

coronal，撮像法は fat sat，繰り返し時間(TR)ではない．そこで本研究では断裂形態の診断

は 3616ms，エコー時間(TE)は 30ms である．

補助を目的とし，術前 MR 画像から肩腱板 33．提案法――――――――――――――――――

3.1. 領域抽出*1 兵庫県立大学先端医工学研究センター

MR 画像から上腕骨頭，肩腱板正常部，肩〔〒670-0913 姫路市西駅前町 73 ターミ

腱板断裂部の 3 領域を手動で抽出する(図 1)．

ナルスクエア 4F〕

この作業は整形外科医 1 名が行った．

*2 信原病院バイオメカニクス研究所

288

3.2. 領域修正

4．実験結果手動抽出した各領域を領域輪郭モデル

図 2 に提案法により再構築した肩腱板 3 次

Snakes[2]によって修正する．3.1 によって抽元形状，補間を行わなかった場合の 3 次元形

出された領域を初期輪郭とし，輝度情報など

状，実際の手術所見を示す．提案法により滑を用いて領域追跡を行った．Snakes の各パラ

らかで自然な 3 次元形状が得られたことが確

メータは実験的に決定した．

認できた．さらに，術中所見と 3 次元形状は，3.3. 陰関数値の算出

肩腱板断裂部において視覚的に一致すること

スライスごとに陰関数値を算出する．陰関が複数の整形外科医らによって認められた．

数値は 3.2 で決定した領域の輪郭画素ではゼロ，それ以外の画素では輪郭までの符号付最短距離(領域内部は負，外部は正)とする．
3.4. 陰関数値の補間3.3 で設定した陰関数値を制御点として用い，画像全体を表現する陰関数を補間する．

(a)MR 画像 (b)関心領域

任意の点 c の陰関数を次の式で定義する．

図 1 肩腱板抽出領域（白：上腕骨，黄：肩腱板正f (c)   j 1 a j  ( c  c j )  ・c  N常部，赤：肩腱板断裂部）(1)

ここで，N は制御点数，cj は j 番目の制御点の座標，𝛼j, 𝛃, 𝛾は係数である．また，𝜑は放射基底関数であり，本研究では𝜑(𝑡)=𝑡^3 で定義する．制御点𝐜k における 3.3 で求めた関数
値を𝑣k とすると，制御点においても式(1)は成(a)提案法 (b)補間なし (c)手術所見

り立つ．すなわち，

図 2 肩腱板 3 次元形状v k   j 1 a j  ( c k  c j )  ・c k   (2)5．まとめが成立する．また，係数条件として次式を用

肩腱板断裂術前 MR 画像から肩腱板 3 次元Nいる．

形状の再構築法を提案した．関心領域それぞ a c 0(3)

 a 0

(4)

N

j 1

j

j

N

j 1

j

れを陰関数で表現することで 3 次元形状を得た． 実験結果より，提案法を用いて肩腱板断裂形態の診断補助が行える可能性が示された．

全制御点を用いて立式される連立方程式を解

利益相反の有無くことで係数𝛼j, 𝛃, 𝛾が求まり，MR 画像のスなし

ライス間を含む任意の点の関数値が決定する．

文

3.5. 3 次元形状の決定[1]

献Davidson JJ, Burkhart SS et al: Use of

3.4 で求めた陰関数のゼロ等価面が各領域

Preoperative Magnetic Resonance Imagingの表面となる．また，陰関数が負の値をとる

to Predict Rotator Cuff Tear Pattern and

座標は領域内部を表す．これらの領域をレン

Method of Repair. Arthroscopy 21(12),

ダリングすることで 3 次元形状を可視化する．

1428.e1-1428.e10, 2005.
[2]

Kass M, Witkin A, Terzopoulos D: Snakes:
Active contour models. International journalof computer vision, 1(4), 321-331, 1988.

289

OP7-7

MRI による骨格筋動態の計測法の開発と筋変形の四次元表示
鈴木

直樹*1

服部

麻木*1

北川

久*2

橋爪

誠*3

要旨
われわれは全身運動時の軟組織変形が可能な四次元人体モデルの開発を行なっており，これまでに過去の本大会で報告を行なってきた．現在，MRI を用いて運動時の被験者の内部構造の変化を計測し，本モデル
での軟組織変形手法の評価を行なっている．骨格筋を対象とし，歩行と同様な負荷がかかった状態での運
動時の下肢の計測を行なっている．計測で用いている MRI は臨床で使用しているコンベンショナルな装置であるため，ガントリー内で動いている対象のボリュームデータを高いフレームレートで計測するのは難しい．そこでわれわれは，同じ動作を連続して安定して行なうための治具を製作し，被験者の動作と計測のタイミングをシンクロさせるための手法の開発を行なった．この手法により，ゆっくりとした動作ではあるが歩行と同様な動作時の下肢の時系列ボリュームデータ（4D データ）を取得し，下肢骨格筋動態を可視化することができたので報告する．
キーワード：四次元人体モデル，軟組織変形モデル，MRI 計測

1． は じ め に
われわれは，現在の計測装置では計測することが難しい全身運動時のヒトの内部構造の変形を解析することが可能な四次元人体モデルの開発を行なってきた．本モデルは全身のMRI データから三次元再構築した体表面と内

a1

a2

a3

a4

a5

b1

b2

b3

b4

b5

部構造（骨格および骨格筋，主要臓器，血管系など）を含む三次元モデルをモーションキ
ャプチャによって得られた全身運動の動作データにより駆動し，内部の構造が解剖学的に矛盾のない変形をしながら動作する四次元人体モデルである（図 1,2）．過去の本大会では，

図 1 モーションキャプチャ（a1-a5）により計測
した歩行データで駆動した四次元人体モデル（b1-b5）

本モデルで用いている軟組織の変形手法について報告するとともに，肉眼で観察可能な体―――――――――――*1 東 京 慈 恵 会 医 科 大 学
高次元医用画像工学研究所〔〒201-8601 狛江市和
泉 本 町 4-11-1 〕 e-mail:

a1

a2

a3

a4

a5

b1

b2

b3

b4

b5

nsuzuki@jikei.ac.jp*2 東 京 慈 恵 会 医 科 大 学
附属第三病院放射線部*3 九 州 大 学 大 学 院 医 学
研究院先端医療医学講座

図 2 歩行動作中の下肢骨格筋（a1-a5），および血管（b1-b5）の変形の様子

290

表面の変形に関する本変形手法の評価の結果，3． 結 果および目で見ることができない運動中の内部

開発した手法を用いて MRI により計測し構造の四次元的な変化を計測するために開発た大腿部の四次元データ，およびセグメンテを開始した MRI による計測について報告しーションして得られた大腿四頭筋を連続画像てきた．今回，開発した手法により運動時のとして図 3 に示す．今回の計測における時間

大腿部を計測し，得られた四次元データを用

分解能は 3 frame/sec，空間分解能は 1.95mm x

いて四次元人体モデルにおける大腿部の変形

1.95mm x 10.0mm であった．また，四次元人について評価したので報告する．

体モデルとの比較においては，筋長で 5%，筋の断面積についてはその位置によって 5 –30%の誤差があった．

2． 方 法
現在臨床で用いられている MRI は，ある程度体積のある領域を MDCT のように高速に

4． ま と め

ボリュームデータとして計測することが難し開発している四次元人体モデルの変形手法

い．そこでわれわれは，ガントリー内で被験の評価手法として MRI を用いた計測手法の者が歩行と同様な負荷がかかった状態で動作

開発を行ない，大腿部の計測と評価を行なっを安定して繰り返すことができる治具の開発た． その結果，筋長についてはおおむね良いを行ない，四次元的な断層像を得られるよう結果が得られたが，筋断面積についてはばらにした．また被験者の動作と MRI 撮影の同期つきがあり，筋の部位や形状によって筋変形

が，四次元データからの三次元再構築に必要のパラメータを検討する必要があると考える．

となるため，そのための装置の開発も行なう

本手法を用いることにより，今まで医師が想とともに，ある程度大きな領域を高い空間分像するしかなかった全身の内部構造の動態を解能で撮影可能なシークエンスの検討も行な

直接見て診断する，また解析を行なう一助とった．計測の対象部位は，評価のしやすさをなる方法を作ることができたと考える．

考慮して体積が大きい大腿四頭筋を含む大腿部とした．

利益相反の有無

なし

a1

a2

a3

a4

a5

b1

b2

b3

b4

b5

図 3 MRI 計測によって得られた四次元データから再構築した大腿部の 4D 画像（a1-a5），およびセグメンテー
ションして得られた大腿四頭筋の 4D 画像（b1-b5）

291

OP7-8ＳＶＭを用いたＸ線透視画像における椎間板抽出の基礎的検討
齋藤

祐季*1

目片 幸二郎*1, *2

滝沢 穂高*3

工藤 博幸*3

要旨
本研究では嚥下 X 線透視画像から椎間板を抽出する手法を提案する．初めに RANSAC で透視画像の頭部と肩部分に放物線を当てはめ，放物線に囲まれた領域を基に頸部付近のみを捉えたマスク画像を作成する．
次に SVM で大まかに椎間板候補の抽出を行い，再度 SVM を適用することで椎間板候補の抽出精度を向上させる．最後に SVM で抽出した椎間板候補領域の主軸を基に領域の併合と削除を行い，投票を行うことで非椎間板を削除し，椎間板の抽出精度を向上させる．本手法を嚥下 X 線透視画像に適用し，椎間板を抽出した結果を示す．
キーワード：Ｘ線透視画像，椎間板，嚥下，SVM，RANSAC

1．はじめにSVM で椎間板を学習・識別する際に用いる．マ

加齢や頸部手術によって嚥下障害を発症す

スク画像の作成は，初めに原画像に対して判別ることがあるが，嚥下障害の詳しいメカニズム分析法を適用し，2 値化した時の画素値の小さはまだ解明されていない．我々は X 線透視画像

い方を人体とし，大きい方を背景とする．次に，における頸椎の動態解析から嚥下障害を解析

Opening で穴埋めを行い，孤立領域の削除を行することを試みている［1］．

い，人体と背景の境界線を求める．背景部の面

X 線画像や CT，MRI では椎体・椎間板の抽積の大きい 2 領域の重心を求めて直線で結び，出に関する様々な研究が行われている［2, 3］．

人体と背景の境界線が直線の上下どちらにあ

本論文では，X 線透視画像における頸椎椎間板

るかにより頭部と肩部分のどちらに属するかの自動抽出に焦点を当てる．

を決定する．距離変換を用いて境界線からの距離を算出し，画像上端下端から 1 点ずつ選択し2．マスク画像の作成

直線上の距離値の平均が最大である直線を首本手法では，原画像からマスク画像を作成し，の中心線として扱う．首の中心線からの距離値が小さい境界線を首の境界線として削除し，境――――――――――――――――――

界線の選択を行う．RANSAC を用いて頭部と肩*1 筑波大学大学院システム情報工学研部分にそれぞれ放物線を当てはめ，2 本の放物究科コンピュータサイエンス専攻

線に囲まれた領域に判別分析法を適用する．最〔〒305-8573 つくば市天王台 1-1-1〕

後に Opening・Closing を適用しマスク画像とし*2 神戸赤十字病院リハビリテーションて使用する．

科

3．SVM による椎間板候補の抽出*3 筑波大学システム情報系

学習用画像の椎間板上の画素を中心とする
15×15 の ROI を抽出し，隣接画素のコントラ292

ストの和が小さい方向（椎間板の方向）が x 軸に平行になるように ROI を回転させ，画素値から正データを生成する．椎間板上にない画素からランダムに画素を選び，ROI を抽出し，回転させ，負データを生成し，SVM を学習する．同
じ学習用画像の各画素を中心とする ROI を回図 3 SVM2 回の抽出結果転させ，この SVM に適用して，暫定的な TP と図 4 椎間板抽出結果

FP の画素を得る．FP 画素からランダムに画素を選び，ROI を設定し，回転させ，新たな負デ6．まとめータを生成する．前回と同じ正データと新しい本研究では X 線透視画像から椎間板を抽出する手法を提案した．

負データから新しく SVM を学習する．テスト
用画像に新しい SVM を適用し，最終的な TP と今後の課題としては，抽出精度の向上が挙げ

FP の画素を得る．識別時にはマスク画像内のみられる．また、抽出した椎間板の情報を基に椎結果として採用する．

体の抽出を行う事も挙げられる．

4．抽出精度の向上
謝辞

SVM によって抽出された椎間板領域の抽出
精度の向上を行う．椎間板候補の各領域で主軸

研究遂行にあたり貴重なご協力を賜った 京を求め，2 領域間の主軸同士の成す角度や主軸

都大学大学院医学研究科 人間健康科学系専攻長等を指標として併合や削除を行い，投票を行

リハビリテーション科学コース 松林潤氏，岡う事で非椎間板領域を削除する．

山大学整形外科 瀧川朋亨氏，神戸赤十字病院
整形外科 戸田一潔氏，神戸赤十字病院整形外科 伊藤康夫氏に深謝いたします．

5．実験結果図 1 は X 線透視画像の 1 スライスであり，図利益相反の有無

2 は作成したマスク画像である．

「なし」
文
［1］

献

K.Mekata, H.Takizawa, J.Matsubayashi, etal.: A preliminary study on template-matchingbased tracking of cervical vertebral bodies in
図 1 原画像

videofluorography during swallowing, IFMIA,

図 2 マスク画像

Vol.1, No.1, pp.190-191, 2017
図 3 は SVM を 2 度適用した椎間板候補の抽［2］

B Michael Kelm, M.Wels, S.Kevin Zhou, et

出結果（白い画素）である．図 4 は 図 3 に抽出

al.: Spine detection in CT and MR using

精度の向上処理を施した椎間板抽出の最終結

iterated marginal space learning, Medical

果である．精度が向上していることが分かる．

Image Analysis, Vol.17, pp.1283-1292, 2013［3］

M.Benjelloun, S.Mahmoudi, F.Lecron: A

Framework of Vertebra Segmentation Using
the Active Shape Model-Based Approach,International Journal of Biomedical Imaging,
Vol.2011, pp.1-14, 2011293

Preliminary study on segmentation of intervertebral disks in VF imagesby use of SVM
Yuki SAITO*1, Kojiro MEKATA*1, *2, Hotaka TAKIZAWA*3, Hiroyuki KUDO*3*1 Department of Computer Science, Graduate School of Systems andInformation Engineering, University of Tsukuba*2 Department of Rehabilitation, Kobe Red Cross Hospital*3 Faculty of Engineering, Information and Systems, University of Tsukuba

In this report, we propose a detection method of intervertebral disks in X-ray videofluorography (VF) images. First,
the lines of heads and shoulders are extracted by using random sample consensus. The regions surrounded by lines areused as masks. The candidate pixels of intervertebral disks are detected by applying pixel-based SVM. The candidates
are deleted based on the axis of candidate regions. The candidates are verified by voting technique. We applied our
detection method to actual VF images.

Key words: VF image, intervertebral disc, swallowing, SVM, RANSAC

294

OP8-1

レベルセット法における速度関数制御による頚動脈低信号領域の抽出
中川

史登*1

鈴木 秀智*1

太田 義勝*1

要旨
頚動脈狭窄症は，脳への血流を低下させ，さらには閉塞させる危険性があり，早期発見が強く望まれる．
頚動脈の検査には，CTA や ceMRA なども利用されるが，被爆や造影剤使用などリスクが高いため，健診では TOF MRA がよく用いられる．TOF MRA は血流を描出するが，分岐部は血流速度の低下などにより低信号領域が生じ，狭窄を引き起こすプラークと誤認識するなどの問題がある．これまで，頚動脈の分岐位置を利用した精度改善，粗抽出領域の形状を利用した精度改善などが試みられているが，十分な精度は得られていない．本研究では，まず基本的なレベルセット法で高信号の血流領域を抽出し，大まかな血管
位置と次の抽出のための初期領域を求める．2 回目のレベルセット法において，候補境界点と大まかな血管位置から低信号領域に接する境界点の判定法を導入し，速度関数を境界点ごとに制御する方法を提案す
る．実験より，従来研究と比べて抽出精度を約 3%改善することを確認した．
キーワード：頚動脈，MRA 画像，レベルセット法

こすプラークと誤認識する問題がある．

1．はじめに近年，脳梗塞の原因の 1 つである頚動脈狭これまで，分岐位置を利用した精度改善［1］，窄症が増加している．頚動脈は脳に血液を送粗抽出領域の形状などに基づく精度改善［2,る重要な役割を担っている．頚動脈狭窄症は，3］などが試みられているが，十分な抽出精度

脳への血流を低下させ，頚動脈を詰まらせるは得られていない．そこで，本研究では，レといった危険があり，早期発見が求められる．

ベルセット法における速度関数を低信号領域

一般的に頚動脈の検査には，CTA や ceMRAには異なる制御を導入することで，頚動脈のなどが利用される．しかし，これらの撮像方

自動抽出精度を改善する方法を提案する．

法では，造影剤の投与を必要とするため，造影剤を投与しない TOF MRA が多く利用され

2．提案手法ている．TOF MRA では，血流を用いること

従来手法［2］では，レベルセット法［4］で組織部分を低信号，血流領域を高信号としを基本とした自動抽出を行う．まず，判別分て描出するが，総頚動脈から内頚動脈と外頚析法などを利用して TOF MRA から初期領域

動脈の分岐部分は不規則な血流が生じるためを作成し，それを基にレベルセット法を用いに血流領域が低信号として描出されることがておおよその血流領域を抽出する．そして，ある．頚動脈を自動抽出する際に低信号領域抽出した血流領域から，スライスごとに低信を十分抽出することができず，狭窄を引き起号領域を含むかを判定する．抽出領域を基に初期領域を作成し直し，低信号領域を含むス――――――――――――――――――

ライスでは異なる制御を導入したレベルセッ*1 三重大学大学院工学研究科情報工学

ト法を利用して，血流領域を再抽出する．

専攻

提案手法では，低信号領域に対する判定を〔〒514-8507 津市栗真町屋町 1577〕

スライスごとではなく，レベルセット法によ295

る候補ピクセルごとに判定を行う．具体的に精度評価では，TOF MRA から目視で抽出は，1 段階目の処理で得られた血流領域から，した血流領域と実験結果の適合率と再現率をスライスごとに血流領域の重心を求める．そ求め，F 値を利用する．提案手法は，適合率して，処理途中の境界線である各候補ピクセを大幅に低下させず，再現率を増加させ，Fルから先ほど求めた血流領域の重心までのベ値を向上させることができた．

クトル上の輝度分布を調べ，注目している候補ピクセルが低信号領域にこの後の処理で到

4．まとめ達するかを判定する．低信号領域に近づいて

本研究では，頚部の TOF MRA からレベル

いくと判定されたピクセルでは，輝度値の空セット法を用いて低信号領域を自動抽出し，間的な分布の特性をレベルセット法の速度関抽出精度を改善させた．境界線の候補ピクセ数の計算に利用することで，1 段階目の処理

ルごとに低信号領域に到達するかの判定を行

では抽出できなかった低信号領域を抽出し，い，レベルセット法における速度関数をピク

精度を改善する．

セルごとに制御を行う手法を提案した．実験から，従来手法より提案手法の方が精度を改

3．実験

善できたことを確認した．しかし，従来手法

実験では，TOF MRA を 3 例使用した．各と比べ，提案手法では過抽出してしまう領域

データは，サイズが縦 135×横 256 の 150 枚があった．低信号領域に近づくかの判定基準，である．従来手法と提案手法の実験結果を図

速度関数の制御方法について更なる改善が必

1，2 に示す．

要である．
利益相反の有無なし．
文献［1］ Hutter J，Hofmann HG，Grimm R，et al:
PriorBased Automatic Segmentation of the
Carotid Artery Lumen in TOF MRA.
MICCAI 2012，Part2，LNCS 7511，511-518，
2012
［2］

若浪旭基，鈴木秀智，太田義勝： 頚部 MR 画像 からの頚 動 脈血管領域抽

図 1 従来手法

出精度の改善，2014 年度電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会 (G4-3)，
2014.9.8-9［3］ 鈴木秀智，太田義勝: 血管の走行と分岐部の位置を利用した 頚動脈 MRA 画
像における血流領域の抽出精度の改善，
日 本医用画像工学会 (JAMIT 2016) 第35 回大会 (PP21)， 2016.7.21-23［4］

Sethian J：Level Set Methods，1st ed..

Cambridge University Press，New York，
図 2 提案手法

1996

296

Extraction of Low Intensity Region of Carotid Artery
Based on Control of Velocity Function Used in Level Set Method
Fumito NAKAGAWA*1, Hidetomo SUZUKI*1, Yoshikatsu OHTA*1*1 Division of Information Engineering, Graduate School of Engineering, Mie University

Carotid artery stenosis has the danger of lowering blood flow to the brain and obstructing it. In current clinicalpractice, examinations of the carotid artery are carried out with CTA or ceMRA. However, they require theadministration of contrast medium. Currently, TOF MRA is often used to examine the carotid artery. However, TOF
MRA has a problem of low intensity due to irregular blood flow around bifurcation. It makes difficult to detectstenoses. Therefore, we propose a method to extract the carotid artery based on the control of the velocity functionused in level set method. We were able to improve about 3% compared with the conventional method.

Key words: Carotid artery, MRA image, Level set method297

OP8-2

アルツハイマー病のための脳局所特徴量を用いた
MR 画像解析に関する検討
藤本竜一*1

伊藤康一*1 呉

凱*2

佐藤

寛*4

青木

孝文*1

福田

和則*3 瀧靖之*3

要旨
大規模な脳 MRI 画像データベースを用いた統計解析を通して，加齢に伴って脳組織が萎縮することが知られている．この解析結果より，脳 MRI 画像を用いて正常加齢に伴う脳の形態変化を調べることで，年齢を推定することが可能である．健常者の脳形態から推定される年齢は，加齢に伴う脳萎縮の客観的な指標となるため，アルツハイマー病などの早期発見や診断支援に有効であると考えられる．これまでに脳局所特徴量に基づく年齢推定手法を提案してきた．本稿では，Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI)が公開しているアルツハイマー病患者のデータベースに対して，年齢に関する回帰問題と，アルツハイマ
ー病患者と健常者の分類問題とを局所特徴量を用いて解くことで，アルツハイマー病の診断支援に対する提案手法の有効性を調査する．
キーワード： MRI, T1 強調画像, 年齢推定, アルツハイマー病, ADNI

1．はじめにが捉えやすいという特徴がある．大規模な T1

人間の脳は，正常加齢に伴って，その形態が強調画像データベースを使った統計解析によ変化（萎縮）する．その傾向を利用することでり，GM，WM，CSF は，加齢に伴って体積が変

脳画像から年齢を推定することができる．脳画化することが報告されている[1]．その傾向を利像から推定される年齢は，正常加齢に伴う脳の用することで，T1 強調画像から年齢の推定を萎縮の客観的指標となるため，脳形態の解析に行うことができる．現在までに T1 強調画像か有用であると考えられる．脳形態の解析には，

ら年齢推定をする手法がいくつか提案されて一般的に MRI 画像の中の T1 強調画像が利用さいる[2]～[7]．これらの手法は，GM の全ボクセれるため，本稿でも T1 強調画像を利用する．

ルなど，ボリューム全体を特徴量として使用しT1 強調画像は，灰白質（Gray Matter: GM），ているため，必ずしも年齢推定に最適な特徴量

白質（White Matter: WM），脳脊髄液（Celebroを使用していないという問題があった．これにSpinal Fluid: CSF）といった脳の解剖学的な構造

対して，我々の研究グループでは，脳局所特徴量に基づく年齢推定手法を提案してきた[8], [9]．

――――――――――――――――――

脳局所特徴量に基づく年齢推定手法では，脳ア*1 東北大学大学院情報科学研究科

トラスで分割された脳の局所領域に対して局〔〒980-8579 仙台市青葉区新巻字青葉 6-6-

所特徴量を抽出し，関連ベクトルマシン

05〕(Relevance Vector Machine: RVM) を用いて年齢

e-mail: fujimoto@aoki.ecei.tohoku.ac.jp

推定を行う．

*2 華南理工大学

本稿では，これまでに研究を進めてきた脳局*3 東北大学加齢医学研究所

所特徴をアルツハイマー病の診断支援に応用*4 東北医科薬科大学

す る ． 具 体 的 に は ， Alzheimer’s Disease

投稿受付：2003 年 1 月 31 日

298

るため，年齢による違いのみを解析することができない．そこで，頭蓋内体積と性別から受ける影響を線形回帰分析によって取り除くこと
で脳局所特徴量を正規化する. 線形回帰分析では，各要因が互いに独立であると仮定して，脳局所特徴量を各要因の線形和で表し，年齢以外

図 1 脳局所特徴量抽出の流れの要因を取り除く．例えば，Neuroimaging Initiative (ADNI) 1 が公開している人のデータが与えられたとき，パラメータを ，残差をアルツハイマー病患者のデータベースに対しとす

ると，RGMV は，次式でモデル化される．

て，年齢に関する回帰問題と，アルツハイマー病患者と健常者の分類問題とを脳局所特徴量を用いて解くことで，アルツハイマー病の診断
査する．

ここで，

2．脳局所特徴量の抽出
影時の環境の違い，個人差などの影響によって，画像間で画像上での位置と実際の組織の場所

⋮

であり，

はアトラスにを最小二乗法によって求め，残差
の残差

を得る．こ

を性別および頭蓋内体積の影響を除いた corrected RGMV (cRGMV) とする．以上のが対応していない．そのため，前処理を行う必処理で得られる cRGMV を，正規化された特徴

要がある．本稿では，前処理に SPM8 2 および量として，年齢推定に用いる．この処理を全て

SPM8 のツールボックスである VBM8 3 を用いの領域について行う．また，RWMV と RCSFVて行う．前処理は，Normalization，Segmentation，に対しても同様の処理を行うことで，cRWMV

Modulation の 3 つ の 処 理 で 構 成 さ れ る ．

と cRCSFV を求める．

Normalization では，個人の脳形態を標準的な脳3．脳局所特徴量を用いた年齢推定手法の形態（テンプレート）に合わせこむ．

正 規 化 さ れ た 特 徴 量 cRGMW, cRWMV,

Segmentation では，脳画像を GM, WM, CSF の

RCSFV を組み合わせて一つの特徴ベクトルと3 つ の 組 織 に 分 画 す る ． Modulation で は ，し，機械学習によって年齢を推定する．具体的

Normalization で適用された変形に従ってボクには，MRI データを訓練データとテストデータ

セル値を調節することで Normalization の際にに分け，訓練データを用いて学習モデルの最適

失 わ れ た 体 積 の 情 報 を 補 正 す る ． Automated化を行い，テストデータの年齢を推定する．本Anatomical Labelling（AAL）アトラス [10] に基

稿では， RVM

づ い て GM ， WM ， CSF を 局 所 領 域 に 分 割[11] に基づいた回帰の手法である Relevance Vector Regression (RVR) を用い(Parcellation) する．本稿では，90 領域の脳アトる．

ラスに従って各組織を 90 領域に分割する．分4．脳局所特徴量を用いたアルツハイマー分

割 し た 各 領 域 の GM の 体 積 を Regional GM

類

Volume（RGMV）とし，同様に分割された WM

正規化された RGMV, RWMV, RCSFV をまとと CSF の体積をそれぞれ RWMV と RCSFV とめて一つの特徴ベクトルとし，機械学習によっする．

て健常 (Cognitively Normal: CN)，軽度認知障害

脳局所特徴量には，年齢以外にも性別や頭蓋(Mild Cognitive Impairment: MCI)，アルツハイマ

内体積（頭の大きさ）などの影響が含まれてい2

1,2, ⋯⋮

よって分割される領域数を示す．パラメータ

脳局所特徴量の抽出の流れを図 1 に示す．撮

1

⋮

⋮

支援に関する脳局所特徴の有効性について調3

http://adni.loni.usc.edu/
http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm8/299

http://www.neuro.uni-jena.de/vbm/download/表 1 分類の実験結果
CN
AD
vs.
vs.
AD
MCI
Sensitivity [%]87
65Specificity [%]8759
PPV [%]
90
76
NPV [%]
84
48
Accuracy [%]87
63

表 2 年齢推定の実験結果
CN
MCI

CN
vs.
MCI
70
78
78
69
73

3.59

5.13

5.53

SD [y/o]

4.57

6.49

6.85

差 (Standard Deviation: SD) で評価する．
分類問題の実験結果を表 1 に示す．CN vs. AD

本 稿 で は 学 習 の 手 法 と し て Support Vectorの場合に最も精度が高く，AD vs. MCI の場合に精度が低いという結果となった．MCI は，CN とAD と比べてに分類が困難であるため，これは，Machine (SVM) を用いる．

妥当な結果である．また，提案手法の精度は，

5．実験

ADNI を用いた AD の分類に関する文献 [12]

実験には，ADNI データベースのうち ADNI1と同程度の精度である．年齢推定の結果を表 2

Screening に含まれている T1 強調画像 (192
160 [voxel]) を用いる．これらの画像は，1.5T の MRI 装置によって撮像されたものである．使用するデータは，54～91 歳の男性 381 名，
女性 285 名である．この内，188 名が AD，250に示す．CN が最も年齢推定の誤差が小さく，
AD が最も誤差が大きいという結果になった．
CN の精度は，健常者の大規模データベースを用いた精度と同程度である．一方で，MCI および AD の推定精度が 1.5 歳程度高いことより，

名が MCI，228 名が CN である．
分類問題の実験では，AD vs. CN，AD vs. MCI，
MCI vs. CN の 3 通りについて実験を行う．そ

提案手法により CN と MCI あるいは AD を判別できる可能性がある．以上より，アルツハイマ
ー病患者の識別および年齢推定において提案

れぞれの症状について，半分をランダムに訓練手法が少なからず有効であることを示した．

データとして選択し，残りをテストデータとし6．まとめて利用する．識別器は LIBSVM4の C-SVC を使

本稿では，脳局所特徴のアルツハイマー病の用し，カーネルは線形カーネルを用いる．試行

診断支援への応用を検討した．アルツハイマー

は 100 回とし，Sensitivity, Specificity, Positive

病患者を含む大規模データベースである ADNI

Predictive Value (PPV), Negative Predictive Valueを用いた実験を通して，提案手法が分類および(NPV), Accuracy の平均を評価する．Sensitivity

回帰（年齢推定）に有効であることを示した．

は，陰性を正しく分類する確率である．

今後は，アルツハイマー病の診断支援のためにSpecificity は，陽性を正しく分類する確率であ提案手法を高精度化するとともに，縦断的なデる．PPV は，陽性と分類された被験者が正しくータベースを用いた経時変化の解析を行う予陽性である確率である．NPV は，陰性と分類さ定である．

れた被験者が正しく陰性である確率である．
Accuracy は，正しく分類される確率である．

利益相反の有無

年齢に関する回帰問題では，CN の 228 名か無し

らランダムに選択された 160 名を訓練データと文

し，CN の残りの 68 名，MCI の 250 名，AD の

献[1] Y. Taki, R. Goto, A. Evans et al., “Voxel-based

188 名をテストデータとして使用する．試行はmorphometry of human brain with age and100 回とし，実年齢と推定年齢の間の絶対平均
4

MAE [y/o]

誤差 (Mean absolute error: MAE) および標準偏ー病 (Alzheimer’s Disease: AD) への分類を行う．

192

AD

https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/

300

cerebrovascular risk factors,” Neurobiol. Aging,[8] C. Kondo, K. Ito, K. Wu et al., “An age

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Exploring the influence of various parameters,”
NeuroImage, vol.50, no.3, pp.883–892, April
2010.

301

A Study of an Analysis of MR Images Using Brain Local Features for
Alzheimer's Diseases
Ryuichi FUJIMOTO*1, Koichi ITO*1, Kai WU*2, Kazunori SATO*3, Yasuyuki TAKI*3,
Hiroshi FUKUDA*4, and Takafumi AOKI*1*1 Graduate School of Information Sciences, Tohoku University,*2 South China University of Technology*3 Institute of Development, Aging and Cancer*4 Tohoku Medical and Pharmaceutical University
It is known that brain tissues have age-related morphological changes through a set of statistical analysis using largescale brain MRI image databases. This fact allows us to estimate the age of a subject from brain MRI images by
evaluating brain morphological changes with healthy aging. The age estimated from morphological changes of a humanbrain can be used for diagnostic support and early identification of brain disorders such as Alzheimer’s disease. This
paper proposes an analysis method using brain local features for Alzheimer’s diseases. Through a set of experiments
using T1-weighted images provided by Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI), we demonstrate that the
proposed method exhibits efficient performance on the analysis of Alzheimer’s diseases.
Key words: MRI, T1-weighted images, Alzheimer’s disease, machine learning, ADNI (maximum 5 words)302

OP8-3遺伝子型と画像特徴を用いたコンピュータ支援診断：
軽度認知障害とアルツハイマー型認知症の脳萎縮の定量評価
甲斐千遥*1 内山良一*2

白石順二*2

藤田広志*3

要旨
遺伝子解析のコストが驚くべき速さで低下しており，将来，遺伝子検査が臨床現場で日常的に行われていると予測できる．このような背景のもと，画像の表現型を中心に進められてきた放射線医学の研究に，遺伝子型という視点を加える Radiogenomics と呼ぶ新しい研究領域が広がりつつある．本研究の目的は，アルツハイマー型認知症関連遺伝子である APOE のタイプの違いと関係する脳萎縮が生じる部位の違いを分析し，個別化医療を支援する次世代型の CAD システムを開発することである．まず，SPM12 を用いて頭部の 3 次元 MR 画像の脳形態標準化処理を行ったのち，正常例から正常標準脳を作成した．次に Z スコアマ
ップを求め，遺伝子のタイプに応じて，萎縮の部位や程度を評価した．実験の結果，遺伝子のタイプの違いによって脳萎縮の部位に違いがあることが明らかになった．遺伝子のタイプに応じて異なる部位の萎縮の程度を定量評価し，個別化医療を支援する次世代型の CAD システムの開発が期待できる．
キーワード：アルツハイマー型認知症，Radiogenomics，コンピュータ支援診断

1．はじめに伝的要因に環境的要因が加わることによってポストゲノム時代に入り，遺伝子解析技術が発症すると言われている．しかし，これまでの飛躍的に進歩し，その解析コストが驚くべき速コンピュータ支援診断（以下，CAD）に関するさで低下している．2002 年には，約 95 憶円か

多くの研究は，年齢や喫煙歴といった環境因子

かっていた遺伝子解析のコストは，2013 年には，と画像特徴量を分析し，病気の存在診断や鑑別

約 10 万円程度にまで急激に低下してきた[1]．

診断の支援を行うものであった[3,4]．本研究のそのため，近い将来，遺伝子検査が臨床現場で目的は，遺伝子という視点を新しく加えること

日常的に行われている可能性が高いと予測でによって，個人の体質を考慮した読影を支援す

きる．このような背景のもと，画像表現型を中る個別化医療のための CAD システムに関する心に進められてきた放射線医学の研究に，遺伝研究開発を行うことである．

子型という視点を加える Radiogenomics と呼ぶ

本研究では，アルツハイマー型認知症（以下，研究領域が広がっている[2]．多くの病気は，遺AD）の早期検出のための CAD システムの開発に取り組んだ．遺伝子検査は，被験者のゲノム――――――――――――――――――

が対象である遺伝学的検査とがん細胞のゲノ*1 熊本大学大学院保健学教育部

ムが対象である体細胞遺伝子検査に分けられ〔〒862-0976 熊本県熊本市中央区九品寺 4 丁目 24

る．遺伝学的検査は血液採取により行われ，主番 1 号〕にスクリーニング検査に用いられる．一方，体e-mail: y_uchi@kumamoto-u.ac.jp

細胞遺伝子検査はがん細胞を生検 することに*2 熊本大学大学院生命科学研究部医用理工学

よって行われ，主に精密検査で用いられる．本*3 岐阜大学大学院医学系研究科再生医科学専攻知研究では，スクリーニング検査に用いられる遺能イメージ情報分野

伝学的検査と画像検査の統合解析によって，早303

期診断を支援して，早期の治療により予後が改にする脳形態標準化処理を行う必要がある．本善できる AD を研究の対象にした．

実験では，SPM12[6]を用いて脳形態標準化処理

本研究では，アルツハイマー型認知症関連遺を行った[7]．つぎに，正常 30 症例から正常標伝子である APOE のタイプの違いと関係する脳

準脳の作成を行った．また，APOEε3 の MCI 患

萎縮が生じる部位の違いを見つけ，その違いを者，APOEε3 の AD 患者，APOEε4 の MCI 患

コンピュータで学習することで，個別化医療を者，APOEε4 の AD 患者の 4 つのグループに分支援する次世代型の CAD システムが開発でき

類し，4 つのグループごとに平均画像を作成しるかについて検討した．

た． APOE 遺伝子の違いによる患者の脳形態変化の特徴を視覚的，定量的に分析するために，

2．実験試料

正常標準脳との違いを Z スコアマップで表示し本研究では，Alzheimer’s Disease Neuroimaging

た．以下に，手法の詳細について述べる．

Initiative（ADNI）データベース[5]における MR
画像を用いた．正常例は 30 症例（71～79 歳）

1）脳形態標準化処理を選択して実験に用いた．また，軽度認知障害

本研究では，脳形態変化を分析するための前(以下，MCI)，AD の頭部の MR 画像，及び APOE

処理として，SPM12 を用いて脳形態標準化処理

遺伝子の情報を 150 例収集した．使用した画像を行った．はじめに，MRI 撮影中の体動や拍動は 3.0T の MR 装置で Magnetization-Preparedによる動きを補正するために，Realignment 処理

Rapid Acquisition with Gradient Echo（MP-RAGE）を行った．つぎに，Normalization 処理を行った．

撮影法により撮影されたものである．マトリッ

以上の処理を施すことによって 脳形態標準化

クスサイズは 256×256，ボクセルサイズは 1.0が行われ，解剖学的な位置が同じになるため，

×1.0×1.2mm3 であった．

同じ位置の画素値の比較により 形態学的な変化を分析することができる．

3．方法
図１に本手法の概要を示す．脳形態変化を分

2）Z スコアマップの作成

析するためには，大きさや解剖学的位置を同じ

APOE 遺伝子の違いによって，APOEε3 の
MCI 患者，APOEε3 の AD 患者，APOEε4 の
MCI 患者，APOEε4 の AD 患者の 4 つのグループに分類し，分類した 4 つのグループの脳形
態変化の特徴を視覚的に分析するために Z スコ
アマップを作成した．まず，脳形態標準化処理を行った 30 枚の正常患者の MR 画像から，各画素における平均値と標準偏差を ボクセル毎に計算することによって，平均画像と標準偏差画像を作成した．つぎに，脳形態標準化処理を行った MCI，AD 患者の 150 枚の MR 画像に対し，APOE 遺伝子の違いによって分類した 4 つ
グループそれぞれの平均画像を作成した．これ
らの画像から以下の式を用いて，4 つのグルー
プの脳萎縮の程度を Z スコアマップで画像化した．
図 1 本手法の概要．

304

𝑍𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑥, 𝑦, 𝑧) =𝐼𝑛𝑝𝑢𝑡(𝑥,𝑦,𝑧)−𝑀𝑒𝑎𝑛(𝑥,𝑦,𝑧)𝑆𝐷(𝑥,𝑦,𝑧)

ープ毎に作成した平均画像を Z スコアマップで(1)

見てみると，MCI では，APOEε3 の患者と比較

ここで，𝑀𝑒𝑎𝑛(𝑥, 𝑦, 𝑧)と𝑆𝐷(𝑥, 𝑦, 𝑧)は，正常標準

して，APOEε4 の患者では側頭葉や後頭葉，頭脳の平均画像と標準偏差画像を表し，頂葉などに萎縮が見られた．AD も同様に，萎𝐼𝑛𝑝𝑢𝑡(𝑥, 𝑦, 𝑧)は MCI，AD 患者の脳の平均画像を

縮パターンが遺伝子のタイプによって異なっ表す．図 2 に Z スコアマップの例を示す．グレていた．また，MCI から AD にかけての病態推ースケール画像は正常標準脳を表している．緑移も遺伝子のタイプによって異なることが明の部分は正常標準脳の平均画像よりも，MCI，らかになった．

AD 患者の脳の平均画像の画素値が低く，萎縮

つぎに，海馬，後頭葉，島皮質の領域を 3 次が起きている場所を表している．この処理によ

元的に決定し，各領域における Z スコアの値がって，APOE 遺伝子の違いによって分類した 4

負になる画素値の総和の平均値を求め，その絶つのグループで，脳萎縮が，どこの解剖学的部

対値を萎縮の程度として定量評価した．視覚的位でどの程度起きているのかを視覚的に分析

評価と同様に，遺伝子のタイプによって萎縮のすることが可能になる．

傾向や病態推移が異なることが明らかになった．
視覚的評価と定量評価により，遺伝子のタイ
プに応じて，脳萎縮が起きる部位や広がり方が異なること，さらに，MCI から AD に移行する
際の病態推移が違うことがわかった．よって，遺伝子のタイプに応じた読影をすることによって，現在よりも早期に萎縮を診断できる可能性があることが示唆された．遺伝子検査の結果に対応した解剖学的な脳萎縮程度を計測する
ことによって，個別化医療を支援する次世代型の CAD システムを開発することが可能である

図2

Z スコアマップと考えられる．
5.まとめ

3）萎縮程度の定量評価
正常標準脳に関心領域（Region of Interest, ROI）

本研究では，遺伝子のタイプが異なる患者のを設定すれば，関心のある部位の萎縮程度を定脳萎縮に関する画像所見の違いを定量化した．

量化することができる．本研究では，海馬，後遺伝子タイプによる画像所見の違いをコンピ

頭葉，島皮質の領域に 3 次元的に ROI を設定しュータで学習すれば，個別化医療を支援する次て萎縮の程度を定量的に評価した．本研究では世代型の CAD システムの開発が可能である．

各領域における Z スコアの値が負になる画素値の総和の平均値を求め，その絶対値を萎縮の程謝辞

度として定量化した．

本研究の一部は，科学研究費新学術領域研究（課題番号 26108005）,JSPS 科研費基盤研究 C

4．実験結果および考察（課題番号 17K09067）にて行われました．

MCI，AD 患者の MR 画像を APOE 遺伝子の違いによって，APOEε3 の MCI 患者，APOEε利益相反の有無

3 の AD 患者，APOEε4 の MCI 患者，APOEε

利益相反事項はありません．

4 の AD 患者の 4 つのグループに分類し，グル

305

文

献

［1］Hayden EC, Technology: the $1,000 genome,
Nature, 507, 294-295, 2014
［2］Mazurowski MA : Radiogenomics what it is
and why it is important. J Am Coll Radiol.
12(8) : 862-866, 2015［3］Doi K : Computer-aided diagnosis in medical
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MedicalImaging and Graphics 31:198-211, 2007
［ 4 ］ Giger ML, Karssemeijer N, Schnabel JA :Breast image analysis for risk assessment,
detection diagnosis, and treatment of cancer.
Annu. Rev. Biomed. Eng. 15:327-357, 2013［5］http://adni.loni.usc.edu/［6］http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/［7］村川彩希，生田理恵，内山良一，白石順二：
脳形態変化のパターン分類と可視化のための画像データマイニング，日本放射線技術学会雑誌 72(2)：149-156, 2016306

Computer-Aided Diagnosis Using Genetic Type and Image Features:
Quantitative Assessment of Brain Atrophies Between Mild Cognitive
Impairment and Alzheimer’s Disease
Chiharu KAI*1, Yoshikazu UCHIYAMA*2, Junji SHIRAISHI*2, Hiroshi FUJITA*3*1 Graduate School of Health Sciences, Kumamoto University*2 Dept. of Medical Physics, Faculty of Life Sciences, Kumamoto University*3 Dept. of Intelligent Image Information, Graduate School of Medicine, Gifu University

In the post-genome era, a novel research area called Radiogenomics is being formed for adding a new viewpoint ofgenotype to researches on radiology medicine which have been focused on the analysis of imaging phenotype. The
purpose of this study is to analyze the relationship of APOE genes and brain morphological changes. First, SPM 12
was firstly employed for 3D anatomical standardization of the brain MR images. 30 normal images were used tocreate a standard normal brain image. Z score maps were generated to identify the differences in individual abnormal
images and the standard normal brain. Our experimental results revealed that cerebral atrophies depending on
genotypes occur different locations, and morphological changes from mild cognitive impairment to Alzheimer's
disease are also different. By quantifying degree of atrophies of different anatomical locations related with genotypes,
next-generation-type CAD scheme for personalized medicine would be developed.

Key words: Alzheimer's disease，Radiogenomics，Computer-aided diagnosis

307

OP8-4

ドパミントランスポーターイメージングにおける CT 像とMR 像の位置合わせを利用した定量解析システム
竹田 優太*1
片渕

横井 翔伍*2
哲朗*4

田中 悠貴*3

福岡 大輔*5

原 武史*1

松迫 正樹*3

周 向栄*1

藤田広志*1

要旨
123

I-FP-CIT は，線条体におけるドパミントランスポーター(DAT)の分布を SPECT 像で可視化できる．本研
究の目的は，DAT イメージングにおける再現性の高い定量解析システムの開発である．そのために，SPECT
像に MR 像の形状情報を追加して再現性の向上を図る．本研究で用いる SPECT 像は，SPECT/CT 装置によって撮影されたものとする．CT 像と MR 像の位置合わせを利用して，SPECT 像と MR 像を自動位置合わせした．次に，MR 像から線条体の形状情報を抽出した．抽出した形状情報を SPECT 像に重ね合わせた．
測定領域を設定し，解析を行った．システム画面では，位置合わせ前と位置合わせ後の各画像及び，解析結果の値が表示される．実験には，頭部 SPECT/CT，MR 像 32 症例を用いた．画像の位置合わせは，全症例において 2mm 以下の位置ずれであった．解析結果の値は，最大で 6.76，最小で 1.75，平均は 4.04 であった．本システムは，DAT イメージングにおいて，再現性の高い解析が実現できる可能性が示唆された．
キーワード：123I-FP-CIT，位置合わせ

1．目的比を用いて解析値を算出する．ROI の形状は

123

I-FP-CIT は，線条体におけるドパミント

固定型を使用しているため，測定値に誤差がランスポーター(DAT)の分布を SPECT 像で可生じる可能性がある．そこで、本研究の目的視化できる[1]．本剤は，パーキンソン症候群

を DAT イメージングにおける再現性の高い及びレビー小体型認知症の画像診断に用いら定量解析システムの開発とする．本稿では，れる[2]．DAT イメージングにおける定量解析

SPECT 像に MR 像の形状情報を追加して再現の先行研究として、Tossici-Bolt 法[3]がある．

性の向上を図る．

Tossici-Bolt 法は，大きな関心領域(ROI)を用いており，ROI と全脳の薬剤の取り込み量の2．方法
本研究で用いる SPECT 像は，SPECT/CT 装――――――――――――――――――

置によって撮影されたものとする．CT 像と*1 岐阜大学大学院医学系研究科知能イ

MR 像の画像位置合わせを利用して，SPECT

メージ情報

像と MR 像を自動位置合わせした．SPECT/CT〔〒501-1194 岐阜県岐阜市柳戸 1-1〕

装置では，SPECT 像と CT 像が同時に撮影さe-mail: ytakeda@fjt.info.gifu-u.ac.jp

れるため，2 画像間には位置のずれは無いと*2 岐阜大学大学院自然科学技術研究科

考えられる．したがって，MR 像を CT 像に

知能情報学

位置合わせできれば，SPECT 像も同様に MR*3 聖路加国際病院放射線科

像との位置合わせが実現できたと考えること*4 岐阜医療科学大学保健科学部ができる．CT 像と MR 像の位置合わせには，*5 岐阜大学教育学部

308

画像間の相互情報量を用いた[4]．次に，MR

4．結論

像から線条体領域を抽出した．抽出手法としSPECT 像と MR 像の画像融合は，SPECT/CTて，グラフカットを用いた[5]．抽出した線条装置で撮影された CT 像と MR 像の位置合わ

体領域を SPECT 像に重ね合わせて ROI としせを利用することで実現できた．本画像融合て設定した．設定した領域内の値を測定して法に基づいて線条体領域を決定した本システ

解析を行った．解析値の算出 方法として，

ムは，DAT イメージングにおいて，再現性のTossici-Bolt 法と同じく ROI と全脳の薬剤の取高い解析が実現できる可能性が示唆された．

り込み量の比を用いた．システム画面では，位置合わせ前と位置合わせ後の各画像及び，謝辞

解析結果の値が表示される．本システムの精

本研究を進めるにあたり，有益なご助言を度検証の実験として，施設内審査委員会(IRB)

いただきました研究室の方々に感謝の意を表によって承認された頭部 SPECT/CT，MR 像

します．本研究の一部は，文部科学省科研費・32 症例を用いた．

新学術領域研究（26108005）および，公益財団法人・鈴木謙三記念医科学応用研究財団の補助によって行われました．

3．結果
画像の位置合わせは，全症例において 2mm

利益相反の有無

以下の位置ずれであった．図 1 に SPECT 像となし

MR 像の画像融合結果を示す．算出された解文

析値は，最大で 6.76，最小で 1.75，平均は 4.04
［1］であった．1 症例あたりの平均処理時間は，献

Djang DSW, Janssen MJR, Bohnen N, et

約 160 秒であった．図 2 は本システムにおいal.: SNM practice guideline for dopamineて，ROI を設定した後の SPECT 像を示していtransporter imaging

る．SPECT 像に対して，線条体領域が精密にSPECT 1.0. J Nucl Med 53:154–63, 2012

with 123I-Ioflupane［2］ Lorberboym M, Treves TA, Melamed E, et

設定されている．

al.: [123I]-FP/CIT SPECT imaging for
distinguishing drug-induced parkinsonism
fromParkinson's

disease.

Mov

Disord

21:510-514, 2006
［3］ Tossici-Bolt L, Hoffman SMA, Kemp PM,
et
図1

画像融合結果al.:

Quantificationof[123I]FP-CIT

SPECT brain images: an accurate techniquefor measurement of the specific binding ratio.
Eur J Nucl Med Mol Imaging 33:1491-1499,
2006
［4］

Maes F, Collignon A, Vandermeulen D, etal.: Multimodality image registration by
maximization of mutual information. IEEE
Trans Med Imaging 16:187-198, 1997
［5］

Boykov YY, Jolly MP: Interactive graph

cuts

for

optimalboundary&

regionsegmentation of objects in N-D images.
図2

システム画面(ROI 設定後)

IEEE ICCV 1:105-112, 2001

309

Quantitative analysis system for Dopamine Transporter Imaging by
Using Image Registration of CT and MR Images
Yuta TAKEDA*1, Syogo YOKOI*2, Yuki TANAKA*3, Takeshi HARA*1,
Xiangrong ZHOU*1, Tetsuro KATAFUCHI*4, Daisuke FUKUOKA*5,
Masaki MATSUSAKO*3, Hiroshi FUJITA*1*1 Department of Intelligent Image Information, Gifu University Graduate School of Medicine*2 Department of Intelligence Science and Engineering, Gifu University Graduate School of
Nature Science and Technology*3 Department of Radiology, St. Luke's International Hospital*4 Faculty of Health Science, Gifu University of Medical Science*5 Faculty of Education, Gifu University
123

I-FP-CIT can be used to visualize the distribution of the dopamine transporters (DATs) by SPECT images. Our

purpose is to develop the quantitative analysis system with high reproducibility for DAT imaging. Therefore, we add
anatomical information from MR images to SPECT images for improving reproducibility. In this approach, we used
the SPECT images taken from the SPECT/CT devices. The SPECT and MR images were performed the image fusion
by using image registration of CT and MR images. After the image fusion, the anatomical information of striatum was
extracted from the MR images. The extracted information of striatum was superimposed on the SPECT images. The
striatum was set as a region of interest (ROI) to measure the uptake of 123I-FP-CIT. On the system, the each images ofbefore and after registration and the count of measurement are displayed. The 32 clinical cases of SPECT/CT and MR
examinations are used in the validation test. All 32 cases were registered correctly with registration errors up to 2 mm.
In the measurement values, the maximum was 6.76, the minimum was 1.75, and the average was 4.04. This system
has a possibility of high reproducibility analysis in DAT imaging.

Key words: 123I-FP-CIT, registration

310

OP8-5

脳 CT 像の類似画像探索に基づくドパミントランスポーター
イメージングにおける定量解析手法
横井

翔伍*1

竹田 優太*2

原武史*2

田中 悠貴*3

村松

千左子*2

周 向栄*2

野崎 太希*3

松迫 正樹*3

哲朗*4

藤田 広志*2

片渕
要旨
123

I-FP-CIT は，線条体におけるドパミントランスポーター(DAT)の分布を SPECT 像で可視化できる．本研
究は，SPECT/CT 装置により撮像された CT 像を使用する．CT 像の類似画像探索による DAT イメージングの正確な定量解析法の開発を目的とする．CT 像と位置合わせ後の MR 像から手動抽出した線条体ラベル画
像のデータベースを作成する．対象 CT 像とデータベース上の CT 像の位置合わせを行う．位置合わせ時に算出する画像の類似度から，最も線条体領域が類似した症例を探索する．探索結果のラベル画像を用いて対象 CT 像に対応する SPECT 像の定量解析を行う．実験には脳 SPECT/CT，MR 像 32 症例を用いた．本手
法と手動で抽出した線条体ラベル画像を用いて計測した値との誤差は，最大 1.08，最小 0，平均 0.27 であった．以上から，本手法は，類似した線条体領域の探索により，DAT イメージングの正確な定量解析が実現できる可能性がある．
キーワード：SPECT 像，MR 像，CT 像，ドパミントランスポーター，位置合わせ

1．はじめにる．しかし，SPECT 像からの視覚評価のみでパーキンソン病(PD)やレビー小体型認知症

は読影が難しいため，診断支援が期待されて(DLB)は，ドパミン神経の脱落を引き起こす．
123

いる．

I-FP-CIT は，線条体におけるドパミントラ

診断支援のための定量的指標としてンスポーター(DAT)の分布を SPECT 像で可視Specific Binding Ratio(SBR)が用いられている．

化できるため，PD や DLB の診断に有効であ

SBR は，線条体内の放射能と参照領域の放射能の比を用いて算出される．SBR の算出を行――――――――――――――――――

う 手 法 と し て ， Tossici-Bolt 法 が あ る [1] ．

*1 岐阜大学大学院自然科学技術研究科

Tossici-Bolt 法は，線条体を中心に大きな関心

知能理工学専攻知能情報学分野

領域(ROI)の設定を行うが，ROI の大きさが固〔〒501-1193 岐阜県岐阜市柳戸 1-1〕

定であり，設定位置が手動となる．そのため，

e-mail: syokoi@fjt.info.gifu-u.ac.jp

症例毎に測定値の誤差が生じる可能性がある．

*2 岐阜大学大学院医学系研究科知能イ

本研究では，解剖学的特徴をもつ MR 像とメージ情報分野

SPECT/CT 装置によって撮像された CT 像を*3 聖路加国際病院放射線科

使用する．
本研究の目的は，MR 像から抽出した線条*4 岐阜医療科学大学保健科学部

311

体領域と CT 像の類似画像探索に基づく DAT

算出する MI を用いてマトリクスの作成を行

イメージングの定量解析である．

う．そのマトリクスから最も MI が高い症例を探索し，探索結果の症例とする．

2．方法

3）SPECT 像の集積測定

表 1 に本研究で使用した画像の画像サイズ

探索結果の症例における線条体ラベル画像と空間分解能を示す．また，本研究におけるを対象症例の SPECT 像に写像する．そして，処理の流れを図 1 に示す．

線条体ラベル画像の領域において SPECT 像の集積の測定を行い，SBR の値を算出する．

表 1 SPECT 像と CT 像，MR 像の画像サイズ
画像
SPECT
CT
MR

3．結果とまとめと空間分解能画像サイズ
空間分解能
128×128×49-63 2.95×2.95×2.95
512×512×44-76 0.98×0.98×2.5
512×512×20-25 0.43×0.43×6.0

本手法を用いて算出した SBR の評価を行う．評価方法は，同一症例の位置合わせ後のMR 像から抽出した線条体ラベル画像を用いて算出した SBR の値と本手法により算出した SBR の値の誤差を算出する．その結果，誤差値は最大値 1.08，最小値 0，平均値 0.27 であった． また，本手法による SBR の値は，最大値 7.24，最小値 1.79，平均値 3.84 であった．
以上から CT 像の類似画像探索に基づく
DAT イメージングの定量解析手法の有効性が示唆された．
謝辞
本研究を進めるにあたり，有益なご助言を

図 1 本手法の処理の流れ

いただきました研究室の方々に感謝の意を表します．本研究の一部は，文部科学省科研費

1）データベースの作成

補助金・鈴木謙三記念医科学応用研究財団の同一症例の CT 像と MR 像の画像位置合わ

補助によって行われました．

せを行う．位置合わせ後の MR 像から手動で線条体領域の抽出を行う．そして，各症例の利益相反の有無CT 像と MR 像から抽出した線条体ラベル画

なし．

像を用いたデータベースを作成する．
2）類似 CT 像の探索

文

対象 CT 像と線条体領域が最も類似した CT［1］

像をデータベース上の CT 像から探索する．

et

そのため，CT 像同士で位置合わせを行う．

献L.Tossici-Bolt, SM.Hoffman, PM.Kemp
al:

Quantificationof[123I]FP-CIT

SPECT brain images: an accurate technique

まず，位置合わせの前処理として，対象 CT

for measurement of the specific binding

像において目と耳を結ぶ眼窩耳孔線(OM ラ

ratio. European Journal of Nuclear Medicine

イン)の自動抽出を行う．そして，重心を用い

and Molecular Imaging, vol.33, no.12:

た初期位置合わせ，相互情報量(MI)を用いた

1491-1499, 2006

詳細な位置合わせを行う．位置合わせ時に，

312Quantitative analysis of dopamine transporter imaging
based on similar image retrieval of brain CT
Shogo YOKOI*1, Yuta TAKEDA*2, Takeshi HARA*2, Yuki TANAKA*3, Chisako MURAMATSU*2
Xiangrong ZHOU*2, Taiki NOZAKI*3, Masaki MATSUSAKO*3, Tetsuro KATAFUCHI*4, Hiroshi FUJITA*2*1 Department of Intelligence Science and Engineering, Graduate School of Nature
Science and Technology, Gifu University*2 Department of Intelligent Image Information, Graduate School of Medicine, Gifu
University*3 Department of Radiology, St. Luke’s International Hospital*4 Faculty of Health Science, Gifu University of Medical Science123

I-FP-CIT can visualize the distribution of dopamine transporter (DAT) on striatum by SPECT image. In this study,

we use CT images taken by SPECT/CT devices. The purpose of this study is to develop a quantitative method on
DAT imaging by similar image retrieval of brain CT. First, we obtained a database of CT images and striatum label
images extracting by MR image after image registration. We performed the registration of the target CT image anddatabase CT images. A case with the most similar striatal region was retrieved from the similarity of the image
calculated at the registration. Quantitative analysis of the SPECT image corresponding to the target CT image was
performed by using the striatum label image of the retrieved result. We used 32 cases of SPECT/CT and MR images
in the validation test. The error of this method and the value by using the striatum label image manually extracted was
1.08 at the maximum, 0 at the minimum and 0.27 on the average. As the result, this method may realize quantitative
analysis of DAT imaging precisely.

Key words: SPECT，MR，CT，dopamine transporter，image registration

313

OP8-6123

I-IMP ダイナミックシンチグラムを用いた

Graph Plot 法における関心領域の自動決定法
広瀬

香澄*1

原 武史*1

片渕哲朗*3

松迫 正樹*2

田中
周

悠貴*2

村松 千左子*1

向栄*1

藤田 広志*1

要旨
認知症の早期診断のために平均脳血流量（mean Cerebral Blood Flow：mCBF）の測定が行われる．その測定法である IMP-Graph Plot 法は，RI アンギオグラフィ上の肺動脈領域と頭部領域にそれぞれ関心領域（Region
Of Interest：ROI）を設定する．しかし，ROI の位置は手動で設定するため，測定結果にばらつきが生じるといわれる．本研究は，それら ROI を自動的に設定する手法の開発を目的とする．肺動脈 ROI は，肺野領域の自動検出と肺動脈周辺で観測する時間放射能曲線（Time Activity Curve：TAC）の最大値によって決定する．頭部 ROI は，放射線技師が設定した頭部 ROI から決定した TAC モデルと走査対象の ROI から得られる TAC との相互情報量によって決定する．倫理委員会の承認を得て収集した 37 症例を用いて評価した
結果，自動 ROI と正解 ROI の重心のユークリッド距離の平均は，肺動脈 ROI と頭部 ROI において，それぞれ 3.01 と 2.07 [pixel]であった．
キーワード：脳血流量，Graph Plot 法，関心領域，自動，時間放射能曲線

1．はじめに

2．方法

脳血流測定は，認知症，脳梗塞，精神疾患

肺動脈 ROI と頭部 ROI は，ダイナミックシなどの診断に広く用いられる[1]．その測定でンチグラフィの平均画像を二値化して推定しは，手動操作が多いため，しばしば測定者間た頚部を基準とし，それぞれ推定する．

のばらつきの低減や再現性の向上が課題とさ

1）肺動脈 ROI の推定れる[2]．本研究では，mCBF の測定法である

肺動脈 ROI は，肺動脈周辺で観測する TAC

IMP-Graph Plot 法[3]において，ROI を自動でについて，フレーム毎の ROI 内の合計カウン

設定する手法の開発を目的とした．

ト値が最大となる領域に決定する．肺動脈領域は，頚部から推定した肺野を基準とし，縦隔部を推定して決定する．

――――――――――――――――――

2）頭部 ROI の推定*1 岐阜大学大学院医学系研究科

頭部 ROI は，放射線技師 1 名が設定した頭〔〒501-1194 岐阜県岐阜市柳戸 1-1〕

部 ROI から得られる TAC と走査対象の ROI

e-mail: kasumi@fjt.info.gifu-u.ac.jp

から得られる TAC の相互情報量が最大とな*2 聖路加国際病院放射線科

る領域に決定する．走査対象の領域は，頚部*3 岐阜医療科学大学保健科学部放射線から推定した頭部領域の上部に決定する．
図 1 に，本手法で推定した ROI（推定 ROI）

技術学科

314

と放射線技師 1 名が設定した ROI（ 正解 ROI）

ただし，推定 ROI からの mCBF の算出に必要の例を示す．

な TAC 立ち上がり位置の選択と点選択は，手（a）動である．推定 mCBF と正解 mCBF の絶対誤（b）

差の平均±標準偏差は，37 症例において 2.9±2.3[ml/l00g/min]であった．測定者間のばらつきの平均値は，4.8±4.5[ml/100g/min]という
報告[4]から，本手法は，測定者間のばらつきの範囲内である可能性が示唆された．
図1 推定 ROI（a）と正解 ROI（b）の例

6．結論
本手法を用いて算出した mCBF は，測定者

3．対象
本研究で対象とした画像は，IRB の承認を間のばらつきの範囲内に収まった．したがっ得た 37 名（男性 20 名，女性 17 名）の Dynamicて，本手法は，妥当な ROI を示している可能Planar 像である．画素数は 128×128[pixels]，性を示唆した．

撮 影 時 間 は 180[sec] ， 2[sec/frame] ， 年 齢 は
31~86 歳（平均 67.6 歳）である．

謝辞
本研究の一部は，文部科学省科研費・新学

4．結果

術領域研究（26108005）の補助によって行わ

推定 ROI と正解 ROI の重心ユークリッド距

れました．

離の平均±標準偏差は，肺動脈 ROI と頭部
ROI において，それぞれ 3.0±1.9 と 2.1±

利益相反の有無

1.4[pixel]であった．図 2 に重心ユークリッドなし

距離のヒストグラムを示す．
文

10

肺動脈ROI

8

頭部ROI

献

［1］ Hanson SK, Grotta JC, Rhoades H, et al.:Value of single-photon emission-computed

症 6
例
数 4
2

tomography in acute stroke therapeutic
trials. Stroke 24(9): 1322-1329, 1993
［2］ 大竹英則，氏田浩一，松原國夫，他：

0099mTc-ECD を用いた Patlak Plot 法安定～1 ～2 ～3 ～4 ～5 ～6 ～7化のための多施設による検討．核医学技

重心ユークリッド距離 [pixel]

術 23(5): 473-476, 2003
［3］

図2 推定 ROI と正解 ROI の重心ユークリッド距
離のヒストグラムOkamoto K, Ushijima Y, Okuyama C, etal.: Measurement of cerebral blood flow
using

graph

plot

analysis

and

I-123

5．考察

iodoamphetamine. Clin Nucl Med 27(3):mCBF の算出には，ROI から得られる TAC

191-196, 2002

を入力関数とする[3]．そのため，ROI の座標［4］ 矢野今朝人，宮坂正，佐藤誠：自動化

だけでなく，mCBF の算出の評価が重要であPatlak Plot 法の開発と臨床例における検る．ここでは，推定 ROI を用いて算出した

証 ． 日 本 放 射 線 技 術 学 会 雑 誌 63(2):mCBF（推定 mCBF）と放射線技師 1 名が測

247-256, 2007

定した mCBF（正解 mCBF）の評価を行った．

315

Automatic Determination of Region of Interest in Graph Plot Method
Using 123I-IMP Dynamic Scintigram
Kasumi HIROSE*1, Takeshi HARA*1, Yuki TANAKA*2, Chisako MURAMATSU*1
Tetsuro KATAFUCHI*3, Masaki MATSUSAKO*2, Xiangrong ZHOU*1, Hiroshi FUJITA*1*1 Department of Intelligent Image Information, Gifu University Graduate School of Medicine*2 Department of Radiology, St. Luke's International Hospital*3 Department of Radiological Technology, Gifu University of Medical Science

Mean cerebral blood flow (mCBF) is measured for the early diagnosis of dementia. IMP-Graph Plot method requires
two regions of interest (ROIs) in the pulmonary artery region and the head region on the RI angiography. Since theposition of the ROI is set manually by the radiologist, the measurement results sometimes vary. The purpose of thisresearch was to develop an automated method for these ROI settings. The pulmonary artery ROI is determined by anautomatic detection result of lung field area and by finding maximum value of Time Activity Curve (TAC) observed
around the pulmonary artery. The head ROI is determined by the mutual information between the TAC model
determined from the head ROI set by the radiologist and the TAC obtained from the ROI. As a result of evaluating
using 37 cases collected with the approval of the ethics committee, the averaged Euclidean distances between thecenter of gravity of the correct ROI and the automatic ROI were 3.01 and 2.07 [pixels] in the pulmonary artery ROI
and the head ROI, respectively.

Key words: cerebral blood flow, Graph Plot method, region of interest, automatic, time activity curve316

OP8-7

脳血流シンチグラフィ検査における Patlak plot 法に基づく
平均脳血流量の自動測定システムの開発
籾内

政哉*1
後藤

原 武史*2
裕夫*4

福岡

大輔*3

片渕 哲朗*5

多湖 博史*4

藤田 広志*2

要旨【目的】Patlak plot 法は，大脳平均血流量(mCBF)を推定する低侵襲な手法であるが，いくつかの手動操作により推定値にばらつきが発生する。そこで本研究は，mCBF の測定者間のばらつきの軽減と，測定結果の再現性の向上を目的とした自動測定システムの開発を目的とする。
【方法】大動脈弓と大脳半球それぞれに，標準化した形状のモデルを利用して ROI を設定する。集積濃度のピーク時刻を求め，時間軸の補正を行う。プロット後の回帰直線に利用する点の選択を行う。これらを自動で行う本手法において mCBF を算出し，手動の測定値と比較することで本手法の評価を行う。
【結果】実験には計 143 症例を用いた。本手法と手動の測定値の相関係数は，右脳 0.92，左脳 0.91 であった。Bland Altman 解析の結果から，本手法と手動において同等の結果が見られた。
【結論】自動で測定を行う本手法は，測定者間におけるばらつきへの有用性が見られ，測定結果の再現性の向上に寄与できると示唆される。
キーワード：大脳平均血流量，Patlak plot 法

1．はじめに測定値から大脳平均血流量(mCBF)を推定す

平成 28 年 11 月における 65 歳以上の人口はる低侵襲な測定方法である．しかし、測定の総人口の約 27.3%を占めている[1]．それに伴過程でいくつかの手動操作が存在することかい，認知症患者が増加し，徘徊による行方不ら，測定者間で結果のばらつきがあるとされ

明，虐待など問題が深刻化している[2]．認知ている．

症の早期発見には放射性薬剤による脳血流シ

そこで，本研究は測定値のばらつきの低減，ンチグラフィが用いられており，脳血流量の再現性の向上を目的とした Patlak plot 法に基定量化が必要とされている．Patlak plot 法はづく自動測定システムの開発を行っている

放射性薬剤から放出される放射線量を測定し，[3,4]．本システムによる測定値と従来法で得られたカルテ記載値を比較し，本システムの――――――――――――――――――

評価を行う．

*1 岐阜大学工学部電気電子・情報工学科
情報コース

2．方法

〔〒501-1193 岐阜市柳戸 1-1〕

今回提案する自動測定法では，画像を入力

e-mail: momiuchi@fjt.info.gifu-u.ac.jp

した後，自動で大動脈弓と大脳半球のそれぞ*2 岐阜大学大学院医学系研究科再生医

れに関心領域(Region of interest:ROI)を設定し，科学専攻知能イメージ情報分野

mCBF の算出を行う．図 1 に画像入力後の処*3 岐阜大学教育学部技術教育講座

理の流れを示す．

*4 岐阜赤十字病院放射線科部*5 岐阜医療科学大学保健科学部放射線
技術学科

317

4.2

半自動の結果

完全自動では ROI が正しく設定されない症例が存在するため，開発者が ROI の位置の微調整を行う．表 3 に結果を示す．こちらもモデル作成への使用の影響は見られるが，試料
1 においても高い値を示している．
表 3 各資料における相関係数
右脳
左脳
0.91
0.88
試料 1
0.93
0.94
試料 2
5．まとめ
本手法は全自動化による mCBF の算出が望ましいが，推定値が大きく外れる症例に対し
図1ては，測定者が ROI を補正することで真意のシステム処理の流れ

値に近い推定が可能であると示唆された．また，手動操作の手順を自動化した本手法は，

3．実験

測定者が補正を加えても測定者間のばらつき

実験には，2009 年と 2010 年に撮影されたの改善に有用性をもつことが示唆された．

99 症例（試料 1）と，2011 年に撮影された 44症例（試料 2）を用いた．表 1 に収集条件を謝辞示す．本システムによる測定値とカルテ記載

本研究を進めるにあたり，有益な助言をい値の比較を行う．ただし，試料 2 は大脳半球

ただきました研究室の方々に感謝の意を表し

への ROI 設定で使用する標準化モデル作成にます．本研究の一部は，文部科学省科研費補使用しているため，分けて評価を行う．

助金・新学術領域研究(26108005)および，公共財団法人・鈴木謙三記念医科学応用研究財

表 1 収集条件
使用製剤

99mTc 600MBq

収集マトリクス

128×128

団の補助によって行われました．
利益相反の有無なし

4．結果と考察
4.1

完全自動の結果

表 2 に相関係数の結果を示す．試料 2 の方が高い値を示した．試料 2 の標準化モデル作成への使用が影響していると考えられる．また，8 例において mCBF の算出が不可能であった．
表 2 各資料における相関係数
右脳
左脳
0.42
0.47
試料 1
0.56
0.68
試料 2

318

文
［1］

献

総務省統計局：人口推計．
http://www.stat.go.jp/data/jinsui/new.htm（2017 年 5 月 8 日閲覧）
［2］

佐藤通生：認知症対策の現状と課題．

調査と情報，no.846，2015，pp1-11．
［3］ 小保田智彦，原 武史，多湖博史，他：
Patlak plot 法に基づく大脳平均脳血流量の自動解析法． 電子情報通信学会技術研究報告. MI，vol.114，no.482，pp.115-118，
2015．
［4］ 小保田智彦，多湖博史，原 武史，他：
半自動解析法を用いた Patlak plot 法に基づく平均脳血流量の測定法． 電子情報通信学会技術研究報告. MI，vol.115，no.139，
pp.23-26，2015．

319

Development of automatic measurement system for mean Cerebral
Blood Flow based on Patlak plot method in cerebral blood flow
scintigraphy test
Masaya MOMIUCHI*1, Takeshi HARA*2, Daisuke FUKUOKA*3, Hiroshi TAGO*4
Hiroo GOTO*4, Tetsuro KATAFUCHI*5, Hiroshi FUJITA*2*1 Department of Electrical and Information Engineering, Gifu University*2 Department of Intelligent Image Information, Graduate School of Medicine Gifu University*3 Technical education course in Faculty of Education, Gifu University*4 Department of Radiology, Japanese Red Cross Gifu Hospital*5 Faculty of Health Science, Gifu University of Medical Science[Purpose] The Patlak plot method is a minimally invasive method of estimating mean Cerebral Blood Flow (mCBF),
but variations occur in estimated mCBF by several manual operations. Therefore, this study aims to develop an
automatic measurement system for reducing the variations among operators and improving the reproducibility ofmeasurement results. [Method] For each of the aortic arch and the cerebral hemisphere, the ROI using the model ofthe standardized shape were used. Thereafter, the peak time of accumulation is calculated, and the time axis iscorrected. Points which are used for the regression line after plotting are selected. We evaluate this method bycalculating mCBF in our system and comparing it with manual measured value. [Result] A total of 143 cases wereused for the experiment. Correlation coefficients between the present method and manual measurement values were0.92 in the right and 0.91 in the left brain. From the results of the Bland-Altman analysis, equivalent results were
found in conventional method and this method. [Conclusion] It is suggested that the present method of automatic
measurement makes it useful for variations among measuring persons and contributes to improvement ofreproducibility of measurement results.

Key words: mean Cerebral Blood Flow, Patlak plot method320OP9-1

テンプレート（全ての原稿の種類に共通） Ver. 2.1（2017.3.21 改訂）

嚥下時ＶＦにおける頸椎の運動解析に関する基礎的検討
目片幸二郎*1,2 滝沢
戸田 一潔*5

穂高*1 松林 潤*3

瀧川 朋亨*4

伊藤 康夫*5 工藤 博幸*1,6

要旨
我々は嚥下障害の一因として頚椎の運動に着目し，先行研究において，正常嚥下では生理的前彎が減少していることを明らかにした．先行研究の解析法の問題点として，頸椎運動解析を行う際に，頭部，体幹の動きに影響を受けることがあった．このことは今後患者対象に臨床応用する際に，解析精度に関わる大きな問題となっていた．本研究は，この問題を解決するため，第 1，2，3，4，5，6 の各頸椎椎体の重心 6 点を基準にし，最小 2 乗法を用いて基準線を作成し，各頸椎の運動解析を行った．その結果，より高精度の運動解析結果が得られたので報告する．
キーワード：嚥下，X 線透視動画，頚椎運動，追跡，テンプレートマッチング

1．はじめにである．この目的のもとに，嚥下と嚥下障害

嚥下障害は患者個人の問題だけでなく，医に関する研究が数多く行われており，その内療費増大などの社会的な問題でもあるため，

容は，嚥下の解剖生理学的研究や，嚥下障害

その原因を探り治療法を確立することは重要の原因究明，治療やリハビリテーションに関する研究など，多岐にわたっている[1]．

――――――――――――――――――

著者らは先行研究で，正常嚥下では頸椎は*1 筑波大学大学院システム情報工学研

生理的前彎が減少するように運動しているこ

究科コンピュータサイエンス専攻とを明らかにした[2]．この研究では，頸椎領〔〒305-8573 つくば市天王台 1-1-1〕

域を手動で抽出，追跡していたため，多症例

e-mail:を使った統計解析が難しかった．そこで前研

k.mekata@mibel.cs.tsukuba.ac.jptaro@virtu

究においてテンプレートマッチングを用いて，

al.tsukuba.ac.jp

嚥下時 X 線透視動画における頚椎の運動は２*2 神戸赤十字病院リハビリテーション

次元画面上に限定される特徴から，２次元テ

科ンプレートマッチングを用いて頚椎を自動的*3 京都大学大学院医学研究科 人間健康に追跡する手法を提案した[3]．
先行研究の解析法の問題点として，頸椎運科学系専攻 リハビリテーション科学コース

動解析を行う際に，頭部，体幹の動きに影響*4 岡山大学整形外科を受けることがあった．このことは今後患者*5 神戸赤十字病院整形外科

対象に臨床応用する際に，解析精度に関わる*6 JST-ERATO 百生量子ビーム位相イメ

大きな問題となっていた．本研究は，この問ージングプロジェクト

題を解決するため，第 1，2，3，4，5，6 の各

投稿受付：

年

月

頸椎椎体（以下 C1，C2，C3，C4，C5，C6）

日

321

の重心 6 点を基準にし，最小 2 乗法を用いて基準線を作成し，各頸椎の運動解析を行った．
その結果，より高精度の運動解析結果が得られたので報告する．頸椎後方固定術を受ける患者の術前動画に適用した結果を示す．
2．手法の概要
嚥下造影は日本摂食・嚥下リハビリテーシ
ョン学会が作成したマニュアルを参考に行う

図 2 各頸椎の角度を求めるため，図 1 で求めた直[4]．動画は 30 フレーム/秒で録画する．被検線に対して，棘突起と椎体の重心を結んだ直者は体幹傾斜角と頸部が地面に対して 90 度

線を示している．

になるように椅子に座り，紙コップを使用して造影剤を自力摂取する．造影剤は 40％希釈

4．まとめ

硫酸バリウム液 10ml を用いる．撮影開始時

本研究では，頭部，体幹の動きに影響を受には 1 ㎝の指標を撮影する．

けない嚥下時の頸椎運動解析手法を提案した．

解析手順は，前研究で用いたテンプレート

今後，患者に適応できるよう研究を続ける．

の C1～C6 の頸椎椎体の重心を求めて，すべ

謝辞てのスライスで追跡した．その 6 点に最小 2プログラム作成にあたり貴重なご助言を賜

乗法を用いて直線を求めた（図 1 参照）．次に，った筑波大学知的画像処理研究室齋藤祐季氏

各頸椎の棘突起と椎体の重心を結んだ直線とに深謝いたします．

最小 2 乗法で求めた直線のなす角度を求めた．

利益相反の有無
「なし」
文
［1］

献

Logemann JA, Evaluation and treatmentof swallowing disorders, College-Hill Press,
London, 1998.
［2］
et

Mekata K, Takigawa T, Matsubayashi J,al,Cervicalswallowing,

図 1 白線は，各頸椎椎体の重心 6 点から，最小 2

spine

Eur

motionSpine

J,duringvol.22,

pp.2558–63, 2013.

乗法で当てはめた直線を示している．

［3］ 目片幸二郎，滝沢穂高，松林潤他：

3．実験結果テンプレートマッチングを用いた嚥下時

図２に示すように，すべてのスライスで最X 線サジタル透視動画における頸椎棘突起の追跡：JSCAS vol.19 no.2 2017

小 2 乗法で求めた直線と各頸椎のなす角度を［4］ 日本摂食嚥下リハビリテーション学会

求めることが出来た．

医

療

検

討

委

員

会

http://www.jsdr.or.jp/wp-content/uploads/fil
e/doc/VF18-2-p166-186.pdf, 2014 年 4 月

322,

A preliminary study on motion analysis of cervical spinesin VF during swallowing
Kojiro Mekata*1,2 Hotaka Takizawa*1 Jun Matsubayashi*3 Tomoyuki Takigawa*4 Kazukiyo Toda*2
Yasuo Ito*2 Hiroyuki Kudo*1,5*1 University of Tsukuba*2 Kobe Red Cross Hospital*3 Kyoto University*4 Okayama University Hospital,*5 JST-ERATO Quantum-Beam Phase Imaging Project

Our previous study revealed that the physiological lordoses of cervical spines were reduced during normal swallowing
in videofluorography. The study had a problem that the motion analysis of cervical spines was affected by the
movement of heads and trunks. In the present report, the problem is solved by use of reference lines fitted to thecentroids of from first to sixth cervical vertebral bodies. The newly proposed method was applied to the preoperative
videofluorography of patients to undergo posterior spine fusion.

Key words: Videofluorography, Cervical spine motion, Tracking, Template matching323

OP9-2

CT 画 像 を 用 い た 頭 部 線 状 骨 折 の 自 動 検 出 手 法 の 改 良～表面選択型ブラックハット変換を用いた骨折線強調～
山田

あゆみ*1

寺本

篤司*1

工藤

匡平*2

安野

泰史*2

藤田

広志*3

大塚

智子*2

要旨
頭部外傷につづく骨折が主要な血管に達する場合，硬膜外血腫のリスクを増加させる．そのため，骨折は損傷の位置や重症度を示すマーカーとして重要である．本研究では，表面選択型ブラックハット変換を用いた CT 画像の頭蓋部線状骨折の自動検出手法を開発し，基礎的な評価を行った．まず，入力画像に対して二値化とクロージング処理を行い，骨領域を抽出する．そして骨表面にある骨折線を強調する。強調には新たに開発した表面選択型ブラックハット変換を利用した．これは，頭蓋骨外側と内側の緻密骨(外板および内板)に対して独立してブラックハット変換を行うもので，表面認識処理とモフォロジー演算から成り立つ．人骨封入頭部ファントムを撮影した CT 画像に対し，本手法を適用したところ，ファントム中の人工的な切断線が明瞭に検出された．12 症例の臨床データを用いた検証では，症例あたりの偽陽性数が 6.83 個のとき，感度 86%の性能を示した．また，従来のブラックハット変換と比較したところ，誤検出が低減した．
この結果から，提案手法が頭部線状骨折の自動検出に有用であることが示唆された．
キーワード：頭部外傷，線状骨折，自動検出，表面選択型ブラックハット変換

1．はじめに接する血管が破綻することにより，骨折直下の今日の救急医療において，CT 撮影は患者の硬膜下あるいは硬膜外に血腫を生じる可能性

損傷部位や疾患を迅速かつ正確に把握するたは数倍高くなる．したがって，骨折の有無を診め，欠かすことのできない検査のひとつとなっ断することは損傷の部位および重症度を評価ている[1]．

するための指標として最も重要である[2]．
救急医療では 24 時間体制の業務が求められ

頭部外傷において頭蓋骨骨折がある場合，近るが，常にその場に画像診断の専門家がいると――――――――――――――――――

は限らない．そのため，医師の読影の支援を行*1 藤田保健衛生大学大学院保健学研究

う た め の ， コ ン ピ ュ ー タ 支 援 診 断 (computer-科〔〒470-1192 愛知県豊明市沓掛町田楽

aided diagnosis :CAD)システムの開発が期待さヶ窪 1-98〕れている．

e-mail: 82016312@fujita-hu.ac.jp

そこで本研究では，CT 画像を用いた骨折線*2 大同病院〔〒457-8511 愛知県名古屋の自動検出手法に注目する．我々はこれまでに，

市南区白水町 9 番地〕

ブラックハット変換を用いた骨折線自動検出*3 岐阜大学大学院医学系研究科〔〒501-

手法について検討してきた．ブラックハット変

1193 岐阜県岐阜市柳戸 1-1〕

換とはモフォロジー演算の一種である．その検投稿受付：2003 年 1 月 31 日

324

証の結果，ほとんどの骨折線は検出することができた．しかしながら，同時に多数の偽陽性も頭部 CT 画像

検出されたことが課題となっていた．そこで，
骨領域抽出

本研究では頭部 CT 画像における表面選択型ブラックハット変換を用いた線状骨折の自動検

骨折線強調

出手法の改良を目的とする．その基礎的検討として，人骨封入ファントムに対し本手法を適用した．また，臨床画像に本手法を適用し，その骨折線検出結果有効性を評価した．
図 1 本手法の処理の流れ

2．方法
図 1 に提案手法のフローチャートを示す．以

小値フィルタを適用し，形状をもとの大きさに下に本手法の概要を述べる．

戻す．これらの処理はそれぞれ，膨張処理，収縮処理ともよばれ，ここまでの処理をまとめて

1）画像入力クロージング処理という．クロージング処理後

入力画像として，骨用関数にて再構成されたの画像と原画像を差分することで，取り除かれ

頭部 CT 画像を用意する．

た構造が抽出される．我々は，頭蓋骨外側と内側の緻密骨に対して独立して処理を行う，表面2）骨領域の抽出

選択型ブラックハット変換を新たに開発した．

入力画像に対して頭蓋骨領域と背景および表面選択型ブラックハット変換は，表面認識処

脳実質領域を分離するために，あらかじめ定め

理とモフォロジー演算から成り立つ．表面認識

られたしきい値で二値化する．その後，クロー処理には，骨表面抽出画像の二次微分値を利用

ジング処理を行い，骨領域抽出画像を取得する．

した[5]．なお，最大値フィルタおよび最小値フ

また，骨領域抽出画像を利用し，あらかじめ頭

ィルタの構造要素として半径 5 画素の球を用い

蓋底以下および寝台など骨折線検出に関わらた．

ない部分を削除する．
なお，骨領域の抽出しきい値は 300[H.U.]，ク

4）骨折線の検出

ロージング処理に用いたフィルタの構造要素得られたブラックハット変換画像に対して あとして半径 5 画素の球を用いた．

らかじめ定められたしきい値で二値化処理を行い，検出画像とする．

3）骨折線の強調
3．検証

骨折箇所では，本来骨が存在する部分に血液などが流入することを反映し，周囲と比較して

1）頭部ファントムを用いた評価

暗い(画素値が低い)．そこで，モフォロジー演算

本手法により 骨折線 を検出可能か確認するにより，周囲と比較して暗くて小さい領域を抽ために，頭部ファントムを用いた検証を行う．

出するのに用いられるブラックハット変換を

頭部ファントムには、京都科学製の人骨封入用いて骨表面にある骨折線を強調する[3]．ブラファントムを使用した．なお，頭部ファントム

ックハット変換は眼底画像から血管抽出するの頭頂骨から後頭骨の間に人工的な切断線が際などにも用いられている[4]．

存在する．

ブラックハット変換の処理の過程を説明す

頭部ファントムを撮影した CT 画像に，従来る．まず原画像に最大値フィルタを適用し，細手法および提案手法を適用した結果を図 2 に示

かい線成分などの画素を埋める．この画像に最

す．

325

5．まとめArtificial crack

Artificial crack

頭部外傷において，骨折は損傷の部位および重症度の指標として重要であり，骨折を伴う場
合硬膜外血腫などを合併する可能性が高くなる．しかし，CT のスライス面画像上では見逃しが懸念される．そこで本研究では，頭部 CT 画像を用いた骨折線の自動検出手法を開発する(a)従来手法

ことを目的とし，その基礎的評価を行った．

(b)提案手法

人骨封入頭部ファントムを用いた検証では

図 2 頭部ファントムの検出結果

人工的な切断線が検出された．さらに，臨床画
2）臨床画像を用いた評価像を用いた評価では，症例あたりの偽陽性数が次に，本手法の有効性を確認するため，12 症

6.83 個のとき，骨折線の検出感度 86%の結果を例の頭部 CT 画像データを用いて検出性能の評得た．偽陽性として検出された多くは，頭蓋骨価を行った．画像データは大同病院にて頭部を中の正常構造物であったため，今後は検出領域

対象に撮影されたものであり ，撮影はすべての形状特徴量などを用いた，偽陽性削除手法を

TOSHIBA 社製 Aquilion ONE にて行われた．CT

検討する必要がある．

画像の空間分解能(ボクセルサイズ)は0.47x0.47x0.5mm3 である．収集した 12 症例のう

利益相反の有無

ち，異常症例は 6 症例であり，7 箇所の骨折をなし

含み，放射線技師のスケッチにより骨折の位置が明らかになっている．年齢は 5~82 歳(平均文

52.1 歳)であり，男性 8 名，女性 4 名である．

[1]

献Digna R. Kool, Johan G. Blickman: Advanced
Trauma Life Support®. ABCDE from a

評価の結果，86%の真陽性率が得られる際のradiological

偽陽性数は，6.83 個/症例であった．

point

of

view.

Emergency

Radiology, Vol.14, Issue3: 135-141, 2007
4．考察

[2]

Dan L. Longo, Anthony S. Fauci, Dennis L.

本研究では，モフォロジー処理の一種である

Kasper et al: Harrison's principles of internal

ブラックハット変換において，構造要素の形状

medicine, 18th ed, McGraw-Hill Professional,

を画素ごとにフィットさせる手法を開発し，頭New York, 2011, pp3378[3]蓋部の骨折線検出を試みた．

藤田広志, 石田隆行, 桂川茂彦：実践

医用画像解析ハンドブック, 第 1 版, オーム

本手法の有効性を評価するために，人骨封入
頭部ファントムおよび臨床症例の CT 画像に対社,東京, 2012, pp109-117[4]

して本手法を適用した．頭部ファントムに本手

石田隆行, 桂川茂彦, 藤田広志：医用画像法を適用した結果，ファントム中の頭頂部からハンドブック, 第 1 版, オーム社, 東京,

後頭部の間に存在する人工的な切断線が明瞭

2010, pp1344-1346[5]に検出された．また，12 症例の臨床画像に対し

奥富正敏,”ディジタル画像処理” ,日興美術
株式会社, 東京, 2012, pp114-119て本手法を適用したところ，後頭部や側頭部に存在した骨折線が検出された．しかし，両者ともに頭蓋骨に含まれる正常構造物が検出された．今後はこれらを骨折領域と判別する手法を検討し，偽陽性数を削減する必要がある．

326

Improvement of automated detection of linear skull fracture in head CT images～Enhancement of the fracture line using surface selective black-hat transform～
Ayumi YAMADA*1, Atsushi TERAMOTO*1, Kohei KUDO*2, Tomoko OTSUKA*2
Hirofumi ANNO*2, Hiroshi FUJITA*3*1 Graduate School of Health Sciences, Fujita Health University*2 Daido Hospital*3 Gifu University
Linear skull fractures, following head trauma, may reach major blood vessels and may cause epidural hematomas.
Therefore, skull fractures are primarily markers of the location and sensitivity of an injury. In this study, we develop
improved method for automated detection of the linear skull fracture in head computed tomography (CT) images using
surface selective black-hat transform. In the proposed method, the bone region is first extracted from the given head CT
images. Next, the fracture line in the bone surface is emphasized. As for the enhancement method, a surface selective
black-hat transform is newly developed. It conducts black-hat transform independently for each of the compact bone ofthe outside and inside of the skull, it consists of surface recognition and morphology operation. Finally, the detection
result is obtained by thresholding. The results of the experiments conducted using a head phantom showed that theartificial crack in the phantom was clearly detected. Furthermore, using clinical images, the sensitivity was 86% with
FPs/case of 6.83. Also, compared with the conventional black-hat transform, false positives were reduced in the proposed
method. These results indicate that our proposed method may be useful for the fracture line detection of head CT images.
Key words: head trauma, linear skull fracture, automated detection, surface selective black-hat transform327

OP9-34D-CT における脳虚血領域の自動検出
李

鎔範*1

飯島

長谷川

祐希*2

晃*2

高橋

大村

知巳*1, 3

規之*3

要旨
4D-CT 画像を元に得られる灌流画像（CT perfusion：CTP）は，脳虚血性疾患の診断に広く利用されている．
しかし，CTP はソフトウェアによって解析方法が異なるため，診断結果がばらつく可能性が指摘されている．そこで，本研究で頭部 4D-CT の原画像から脳虚血領域を自動検出するアルゴリズムを提案する．対象
画像より基底核を含むスライスを決定した後，エッジ保存型平滑化フィルタ（adaptive partial median filter：
APMF）を適用した．APMF 処理後画像に対してマスク像をサブトラクションし，造影剤を含む血管領域のみを抽出した．最後に左右脳実質に複数の関心領域（ROI）を設定し，対比する ROI 内の血管面積に左右差（統計的有意差）があり，かつ，血管面積が小さい領域を虚血候補領域として検出した．検出結果を CTP
画像と比較した結果，概ね同じ位置に虚血領域が確認された．したがって，提案手法は 4D-CT の脳虚血性疾患の診断支援に有用であると考えられる．
キーワード：CT 灌流，脳虚血，左右比較，サブトラクション，エッジ保存型平滑化

1． は じ め に組織の TDC をデコンボリューションするこ

近年，computed tomography（CT）装置におとで得られる伝達関数から各灌流パラメータ

ける検出器の多列化が進み，1 回転でボリュ〔脳血流量（cerebral blood floe：CBF），脳血ームデータをダイナミック撮影する 4 次元

液量（cerebral blood volume：CBV），脳組織CT（four dimensional CT：4D-CT）検査を可能

平均通過時間（mean transit time：MTT）〕をとした． 頭部領域では静脈より注入した造影求めることができ，これらから各 CTP 画像を

剤の動態をダイナミック撮影して得られる

得る［2］．この解析計算は画素単位で行われ，

CT perfusion（CTP）および 4D-CT angiography

CTP 画像の画素値として反映される．解析計（4D-CTA）が虚血性脳血管障害の診断に利算の方法は CT 装置ベンダーが提供するソフ

用されている［1］．特に CTP では脳組織の時トウェアに依存しており，同じソースデータ

間濃度曲線（time density curve：TDC）と正常を使用しても得られる CTP 画像が異なることが報告されている［3］．このことは，CTP――――――――――――――――――

画像を利用した画像診断にばらつきが生じる*1 新潟大学大学院保健学研究科

可能性があることを示している．そこで，本〔〒951-8518 新潟市中央区旭町通 2-746〕

論文では頭部 4D-CT における CTP の解析ソ

e-mail: lee@clg.niigata-u.ac.jp

フトウェアに依存しない画像診断の補助を目*2 新潟大学医学部保健学科

的として，4D-CT のダイナミック画像から脳*3 秋田県立脳血管研究センター

虚血領域を自動検出するアルゴリズムを提案

投稿受付：2017 年

する．

月

日

328

2． 方 法4D-CT

本研究は秋田県立脳血管研究センターの倫理委員会の承認を得た．図 1 に提案手法のフローチャートを示す．また，処理過程の画像
例を図 2 に示す．
対象画像として，慢性期脳梗塞 2 症例（右中大脳動脈閉塞，右頸部内頚動脈狭窄），急性期脳梗塞 1 症例（左中大脳動脈閉塞）の 4D-CT
画像を使用した．撮影は東芝メディカル社製の 320 列 CT 装置によって行われた．撮影条
件は管電圧 80 kV，管電流 70-80 mA，テーブ

図 1 提案手法のフローチャート．

ル移動速度は 1 sec/rot，スライス厚 5 mm，画像再構成は逐次近似応用再構成法（AIDR3D

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

(f)

STANDARD）であった．造影剤注入から 5秒後に撮影を開始し，造影剤が流れきる 32
秒後まで 1 秒間隔で撮影を行った．つまり，
28 セットの頭部 CT 画像 f(x, y, z)t=5~32 が得られる．x, y, z は画素位置を示す変数，t は時間変数である．これらの頭部 CT 画像から基底核を含む断面像 f(x, y, K)t=5~32（K は定数）を抽出した［図 2(a)］．これは基底核を含む断面像の脳実質において虚血による X 線低吸収域を検出しやすく，臨床でも同断面が診断に利

図 2 処理過程の画像例．(a)原画像(t=22)．(b)APMF

用されるからである．K は脳実質の断面積の処理画像．(c)骨領域削除後の画像．(d)マスク

大きさによって決定することができる［4］．

画像(t=5)．(e)差分像［(c) - (d)］．(f)血管領域

次に f(x, y, K)t=5~32 に対して適応型部分メジを示す二値画像とその上に設置された ROI．

アンフィルタ（adaptive partial median filter：
APMF）［5］を適用した［図 2(b)］．低線量でタイル法ではヒストグラムの最大値から 8%撮影される 4D-CT では量子ノイズが大きいの位置をしきい値とした．

ため，原画像のままでは後述のマスク像のサ

次 に こ こ ま で の 処 理 を 実 施 し た f(x, y,

ブトラクションによって血管領域を良好に抽K)t=5~32 において，f(x, y, K)t=5 をマスク像［図出することができない．そこで APMF よって2(d)］として f(x, y, K)t=6~32 からマスク像をサ

血管領域をできるだけぼかさず量子ノイズのブトラクションし差分像を得た［図 2(e)］．差みを低減させることによって血管領域の抽出

分像では造影剤が流入した血管領域が主に抽を良好に行うことができる．APMF のパラメ出される．差分像において，ヒストグラムのータは（M, N, T, P）=（7, 13, 22, 60）とした．

最大画素値から 5%をしきい値とした p タイ

特に重要なパラメータである T は，造影剤のル法により二値画像を作成し，血管領域を決流 入 前 後 の 血 管 領 域 に 関 心 領 域 （ region of

定した．

interest：RIO）を設定し，それらの平均 CT

次に左右比較のための ROI を設置した［図2(f)］．ROI の幅は脳実質に入りきる最大の大値の差から求めた．
次に p タイル法による二値化とラベリング

きさ，高さは 30 pixels として，脳実質全体に処理によって骨領域を削除した［図 2(c)］．p

複数設置した．正中矢状線を挟んで対比する

329

左右の ROI に造影剤流入量の差があれば流入

(b)

(a)

(c)

量の少ない部位は虚血領域である可能性が高い．この造影剤流入量は描出された血管面積で表すことができる．そこで，対比する左右の ROI に対して，ここまでの処理を実施した
f(x, y, K)t=6~32 から血管面積を求め，統計的有意差検定（t 検定）を実施した．そして，統計的に左右差があった場合，血管面積が小さ
い方の ROI を虚血領域として出力した．
3． 結 果 と 考 察
各症例における提案手法の適用結果と同症

図 3 提案手法による虚血候補領域（上段：灰色

例の CTP 画像を図 3 に示す．灰色の ROI で

ROI）と対応する CTP 画像［下段：(a)MTT

示した領域が，左右比較で p<0.05 かつ血管面(b)MTT (c)CBF］．(a)症例 1［慢性期脳梗塞（右積が小さかった領域（虚血候補領域）である．

中大脳動脈閉塞）］．(b)症例 2［慢性期脳梗塞

症例 1, 2 は慢性期疾患であり，造影剤が流（右頸部内頸動脈狭窄）］．(c)症例 3［急性期れる量は患測と健側で大きな差が見られない．

脳梗塞（左中大脳動脈閉塞）］．

一方，造影剤が血管内を通過するのにかかる時間は大きく変化するため，脳組織平均通過

文

時間の MTT を提案手法による検出結果との［1］

献Silvennoinen H, Lindsberg PJ, Valanne

L: Computed tomography perfusion (CTP)

比較に用いた．MTT では患側で値が高くなる（赤色）．また，症例 3 は急性期疾患であるた

imaging in diagnostics of cerebral ischemia.

め患測と健側で脳血流量に大きな差が生じる．

Duodecim 126: 33-39, 2010.
［2］ Wintermark M, Sincis R, Sridhar D, et al:

そのためこの症例では脳血流量の CBF を提案手法による検出結果との比較に用いた．

Cerebral

perfusionCT:

techniqueand

CBF では患側で値が低くなる（青色）．

clinical applications. J Neuroradiol 35:
253-260, 2008

3 症例ともに CTP 画像と比較して概ね同じ位置に虚血候補領域が検出された．提案手法［3］

Kudo K, Sasaki M, Yamada K, et al:を用いることで，CTP の解析ソフトウェアにDifferences in CT perfusion maps generated

依存せずにおおまかな虚血領域を把握でき，

by

画像診断を補助できる可能性が示唆された．

quantitative analysis by using identicaldifferentsourcedata

commercial
of

acute

strokesoftware:patients.

Radiology 254: 200-2009, 2010

4． ま と め
4D-CT のダイナミック画像から脳虚血領域［4］李鎔範，高橋規之，長谷川晃：頭部を自動検出するアルゴリズムを提案し，3 症

CT 画像における基底核を含む断面画像

例に適用した結果，良好な検出精度を得た．

の自動選択．医用画像情報学会雑誌 33:

提案手法は CTP の解析ソフトウェアに依存

16-21, 2015

しないという利点を持ち，4D-CT における脳［5］

Lee Y, Takahashi N, Tsai DY, et al:

Adaptive partial median filter for early CT

虚血性疾患の診断支援に有用であると考える．

signs of acute cerebral infarction. Int J
Compt Assist Radiol Surg 2: 105-115, 2007

利益相反の有無なし

330Computerized Detection of Cerebral Ischemic Region in 4D-CT
Yongbum LEE*1, Yuki IIJIMA*2, Tomomi OHMURA*1,3, Akira HASEGAWA*2, Noriyuki TAKAHASHI*3*1 Graduate School of Health Sciences, Niigata University*2 School of Health Sciences, Faculty of Medicine, Niigata University*3 Research Institute for Brain and Blood Vessels-Akita

CT perfusion (CTP) by 4D-CT is commonly used in diagnosis of cerebral ischemia. However, CTP maps potentiallyvary depending on commercial CTP software. Therefore, this paper proposed a computerized detection method for
cerebral ischemic region from 4D-CT. Cross-sectional images with basal ganglia were determined, and then adaptive
partial median filter (APMF) which was an edge-preserving-smoothing filter was implemented. A mask image wassubtracted from the APMF images to identify blood-vessel regions with contrast agent. Region of interests (ROIs)
were placed on the subtracted images for symmetric comparison of blood vessel’s area. If blood vessel’s areas in thecorresponding ROIs were significantly different, the ROI with smaller blood vessel’s area was determined as ischemic
region. In comparison with CTP maps, the proposed method was able to detect most ischemic regions and would be
useful for ischemic diagnosis in 4D-CT.

Key words: CT perfusion, Cerebral ischemia, Symmetry comparison, Subtraction, Edge-preserving smoothing331

OP9-4

テクスチャと色特徴を用いた機械学習による舌苔抽出
太田

雄大*1

中口 俊哉*2

Vladimir Bochko*3

要旨
漢方の診断法の一つである舌診は舌の色彩，形状，湿潤，舌苔の状態等から患者の体調を診断する．コン
ピュータ支援による定量的な舌診断に関する研究が進められているが，対象は舌質の色彩が主体であり舌苔を計測，解析する研究は少ない．先行研究として波長 405nm にピークを持つ光源を用いた蛍光撮影により舌苔計測の有効性が示されているが，紫外光に近い光源を用いた特殊撮影には汎用性に課題が残る．そこで通常撮影画像から機械学習を用いて舌苔領域を抽出することを試みた．まず舌画像を小さな矩形領域に分割する．その矩形領域ごとにテクスチャと色彩に関する計 20 種の特徴量を算出して学習器に入力する．
教師データとして舌の蛍光撮影画像を用いる．機械学習には Random Forest を用い，Grid Search によりパラメータを調整した．11 名の舌画像から 2667 サンプルを抽出し交差検証を行った結果，感度 88.1%，特異度
84.0%となり，通常撮影画像からの舌苔抽出の可能性が示された．
キーワード：舌画像解析，舌苔，機械学習，Random Forest 法，テクスチャ解析

1．目的

では，舌の通常画像から機械学習を用いて舌漢方の診断法の一つである舌診は舌の色彩，

苔領域を抽出することを試みた．図 1 に本研

形状，湿潤，舌苔の状態等の舌所見から患者究での提案手法による舌苔領域抽出の例を示の体調を診断する．現在，コンピュータ支援す．舌の通常画像は図 2 に示す積分球を用いによる定量的な舌診断に関する研究が進めらた舌撮影装置により取得され，装置の光源とれている ．しかし，その対象は舌苔が無い

して LED 光源を使用している．

[1]

舌質領域の色彩が主体であり舌苔を計測，解析する研究は少ない．先行研究として，波長2．手法405nm にピークを持つ光源により舌苔に含ま積分球を用いた舌撮影装置により取得されれる細菌が励起して蛍光を発することを用いる舌の通常画像から複数の特徴量を算出して，た蛍光撮影がある．舌苔量に応じて蛍光が強学習器に入力する．また，先行研究である舌くなることにより舌苔計測の有効性が示されの蛍光撮影により取得される舌の蛍光画像をているが，紫外光に近い光源を用いた特殊撮

学習器の教師データとして使用する．舌の通影には汎用性に課題が残る ．そこで本研究

常 画 像 と 蛍 光 画 像 の 解 像 度 は 共 に 5184 ×――――――――――――――――――

3456 である．

[2]

舌領域において同一箇所の特徴量と教師デ*1 千葉大学大学院融合理工学府〔〒263-8522 千葉市稲毛区弥生町 1-33〕ータを算出するために通常画像と蛍光画像のe-mail: adma2221@chiba-u.jp

舌輪郭の位置合わせを行う 必要がある．図*2 千葉大学フロンティア医工学センタ

3(a)のようにそれぞれの舌画像において舌輪ー

郭を手動で指定する．そして，図 3(b)のよう*3

ElectricalEngineering

andに重心を通る水平な線を基準に 15°ごと引Energy

いた直線と指定した輪郭線との 24 の交点とTechnology, University of Vaasa

重 心 点 を 対 応 点 と し て Thin Plate Spline
method[3]により変形を行う．

投稿受付：2017 年 5 月 15 日

332

次に舌表面領域を手動で指定し，その領域
内を 100 画素×100 画素の矩形領域に分割す

利益相反の有無る．矩形領域ごとに，通常画像からは表 1 になし

示すテクスチャと色彩に関する計 20 種類の
表 1：舌画像より算出される特徴量

特徴量を算出して学習機に入力し，蛍光画像
からは蛍光強度を取り出して教師データとして使用する．算出される特徴量を表 1 に示す．
舌苔領域抽出における提案手法の有効性を示唆するために 11 名の被験者に対して実験を行った．それぞれの被験者の諸元を表 2 に示す．実験では積分球を用いた舌撮影装置と蛍光撮影装置を用いて舌の通常画像と蛍光画
像を撮影する．

表 2：被験者の諸元

3．実験
11-fold cross validation を行い，全ての被験者の舌画像で評価を行った．はじめに，提案手法の有効性を確認するために矩形領域ごとに機械学習の出力値と蛍光強度の相関を算出した．次に ROC 曲線と Confusion Matrix により舌苔抽出精度の評価を行った．
矩形領域ごとの機械学習の出力値と実際の蛍光強度の相関を解析したところ，それぞれの被験者の相関係数の平均が 0.74 となった
ため提案手法の有効性が確認された．舌苔領域を陽性，非舌苔領域を陰性として表された

表 3：舌苔領域推定の Confusion Matrix

ROC 曲線と Confusion Matrix を図 3，表 3 に示す．AUC が 0.925，感度が 88.1％という結果より一定の精度の舌苔抽出が確認された．
4．結論
本研究は積分球を用いた舌撮影装置により取得される舌の通常画像から特徴量を抽出し，蛍光撮影装置から取得される舌の蛍光画像から教師データを抽出した．これらを用いて機械学習により舌苔領域を抽出するプログラムを提案し，実験により有効性を評価した．
その結果，矩形領域ごとの機械学習の出力値と蛍光強度の相関が確認されたことで有効性が示唆された．また，11 名を対象にした評

図 1：舌苔領域抽出の例(左：通常撮影画像，右：舌苔領域推定画像)

価実験により一定の精度の舌苔抽出が確認さ
れた．

333

文
[1]

[2]

図 2：積分球を用いた舌撮影装置[3](a) 舌輪郭の手動設定(b) 舌輪郭の対応点
図 3：舌輪郭の位置合わせ

図 4：舌苔領域推定の ROC 曲線

334

献

S. Yamamoto, Y. Ishikawa, T. Nakaguchi,
et.al, “Temporal Changes in Tongue Color as
Criterion for Tongue Diagnosis in Kampo
Medicine”, Forsch Komplementmed 2012,
pp80-85, 2012.
Yudai OTA, Shuhei IINO,
Toshiki ICHIHASHI, Atsuko CHIBA,
Satoru NAITO, Toshiya NAKAGUCHI,"Proposal and Evaluation of Fluorescence
Imaging System for Non-Contact Tongue
Coating Measurement and Tongue Protrusion
Guide"
第 35 回日本医用画像工学会大会(JAMIT2016), PP-48 (2016.7.23, 東京)
Bookstein, F. L., “Principal Warps: Thin-Plate
SplinesandtheDecomposition
ofDeformations”, IEEE Transactions on PatternAnalysis and Machine Intelligence.11(6):567–585, 1989

Extraction of Tongue Coating by Machine Learning
Using Texture and Color Features
Yudai OTA*1, Toshiya NAKAGUCHI*2, Vladimir BOCHKO*3*1 Graduate School of Engineering, Chiba University*2 Center for Frontier Medical Engineering, Chiba University*3 Electrical Engineering and Energy Technology, University of Vaasa

Tongue diagnosis, which is one of the diagnostic methods of Oriental medicine, diagnoses the physical condition ofpatients from the tongue color, shape, wetness and tongue coating. Computer-aided quantitative tongue diagnosis
researches are in progress, but research objects are mainly the tongue color and there are few studies to measure
tongue coating. As a previous study, the effectiveness of measuring tongue coating has been indicated by fluorescenceimaging using light sources with a peak at a wavelength of 405 nm. However there is a problem in practically forspecial imaging using light sources close to ultraviolet light. Therefore, we attempted to extract tongue coating area bymachine learning from ordinary RGB imaging. First, the tongue image is divided into small rectangular regions. For
each rectangular area, we calculate a total of 20 feature values related to texture and color, and input them to theclassifier. Random Forest method was used for machine learning and the tongue fluorescence images are used astraining data. 2667 samples were extracted from eleven tongue images and the cross validation was performed. As aresult, the sensitivity was 88.1% and the specificity was 84.0%. We indicated the possibility of extraction of tongue
coating from general images.

Key words: tongue image analysis, tongue coating, machine learning, Random Forest method, texture analysis335

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Subhash Gaikwad, “Signal Analysis andImage Simulation for Optical Coherenceᅗ 5 ᥦ᱌ᡭἲ࡟ࡼࡿ⤖ᯝ

Tomography(OCT)

Systems”

2014

International Conference on, ICCICCT, pp.
626-631, 2014.
㹙 2 㹛  K. Ogawa, M Sakata, and Y. Li,“Adaptive Noise Reduction of Scintigramswith a Wavelet Transform,”International
Journalᅗ 6 ୍⯡ⓗ࡞ຍ⟬ᖹᆒࡢࡳࡢ⤖ᯝof2012,Article

Biomedical

Imaging,Vol.

ID

130482,7

pages,doi:10.1155/2012/130482,2012
㹙 3 㹛 R.R.Coifman

and

D.L.Donoho,“Translation-Invariant Denoising, “ Wavelet
and Statics,Springer Noters, vol.103,1995
㹙 4 㹛  G. Chang, B. Yu, and M. Vetterli,“Adaptive wavelet thresholding for image
denoising and compression, “ IEEE Trans.
Imag. Proc. , vol. 9, no. 9, pp. 1532-1546,
2000.

ᅗ 7 SN ࡢィ࡟౑⏝ࡋࡓࣉࣟࣇ࢓࢖ࣝ(y=800)

338

OP9-6

眼科用光干渉断層(OCT)画像からの多方向分離度とスプライン曲線を用いた自動境界抽出法
花井

良輔*1

鶴岡 信治*1
松原

高瀬 治彦*1

川中 普晴*1央*2 八神 寿徳*3

要旨
網膜疾患を診断するために光干渉断層画像(OCT 画像)が使用されており，網膜疾患の定量的な評価のため，網膜階層の境界線の自動計測システムが要望されている．現在提案されているシステムは，パラメータが多く，臨床で使用するレベルには達していない．本研究では網膜の境界線の位置を決めるために，多数の角度での分離度を求め，求めた境界点を滑らかに繋ぐために，スプライン曲線を用い，その制御パラメー
タを決定する評価関数を定義し，従来法よりパラメータ数の少ない方法を開発した．抽出された境界線を，医師によってトレースされた正常画像 10 枚，疾患画像 20 枚の境界線と比較した．その結果，網膜の内境
界膜 ILM と色素上皮 RPE の境界線の位置，網膜厚について従来研究と同等以上の抽出精度となった．提案
手法において疾患画像の一部では境界線が内側に引き付けられるため，より様々な OCT 画像に対応したパラメータの決定法が必要である．
キーワード：OCT 画像，内境界膜，色素上皮，分離度，スプライン曲線

1．はじめに像解析が保険収載されたことで，OCT の普及が

光干渉断層計(Optical Coherence Tomography：

進んでいる．

OCT）の登場により，網膜の黄斑部の高分解能

網膜の黄斑部は階層構造を成している．網膜の断層画像を非接触，非侵襲に撮影できるよう疾患の定量的評価法の一つとして網膜層の厚になった [1]．OCT は，SLD(Super-Luminescence

みや疾患部の大きさを計測する方法が提案さDiode)を光源とした 820[nm]の近赤外線を測定れている(図 1) [1][2]．しかしながら，膨大な数

光として用いている．2008 年には眼底 3 次元画の連続断層画像を見て診断するには時 間がかかり，医師ごとによって評価に個人差が生じる．

――――――――――――――――――

そのため，薬の投与や手術によって症状がどの*1 三重大学大学院 工学研究科

程度回復したかを把握できるような診断支援〔〒514-8507 津市栗真町屋町 1577 番地〕

システムの要望がある．

e-mail: 417m231@m.mie-u.ac.jp

従来研究として八木らの研究では，微分フィ*2 三重大学大学院 医学系研究科

ルタを用いたエッジ検出による内境界膜(ILM)*3 三重大学地域イノベーション推進機構と網膜色素上皮(RPE)の抽出法を提案した[3]．

知的財産統括室

しかし，網膜層上に存在する血管の影響で測定

投稿受付：2017 年 5 月 13 日

光が遮断され，濃度変化が非常に小さい境界となった部分で，境界線が断続的に抽出される，

339

誤った境界を抽出するなどの問題があった(図2)．それらの問題に対処するため山川らの研究
では，動的形状モデルである Active Net を用いた境界抽出が行われ[4]，竹野らの研究では，
Active Net を 3 次元へ拡張した格子モデルである Active Grid を用いて高精度かつ連続的な境界抽出を行った[5]．Active Grid は動的形状モデ
ルの変形をエネルギーとして表現し，エネルギ
ーが最小となる安定状態を探索しながら格子
図 1 OCT で撮影された網膜断層画像

点位置を移動させ，画像から対象物を抽出する手法である．しかし，Active Grid を用いた抽出では格子モデルの制御のため 8 つのパラメータをユーザーが試行錯誤の上，画像ごとに個別に設定する必要があり，不明瞭な境界が抽出できない問題があった(図 3)．
そこで，本稿では，パラメータを少なくし，断続のない曲線抽出のためにスプライン関数を用いる．スプライン関数の形状を決定するための特徴量として境界位置を判断する「分離度」

図 2 八木らの手法による抽出失敗例

を定義し，ILM と RPE の自動境界線抽出の手法を示す．
2．多方向分離度
分離度計算を行う境界点探索範囲を決定する方法を述べる．OCT 画像に対して判別分析法(大津の二値化)によって二値化を行う．次に 𝑥方
向 30[pixel]範 囲 で 垂 直 方 向 へ 走 査 し ， 𝑦 方 向
5[pixel]の余白をとり境界点の探索範囲とする．
図 3 竹野らの手法による抽出失敗例

境界点探索範囲内 において計算対象の点の周り 21×21[pixel]の正方形を取り出し，判別分析法(大津の二値化)により二値化し，その画像を用いて分離度計算を行う(図 4)．多方向分離度計
算の式を以下に示す．

𝑆={ 𝑠𝑑 }

max

𝑑=0,15,30,⋯,165𝑛

𝑠𝑑 = | 𝑢𝑑

−𝑛𝑙𝑑

𝑛𝑎𝑑

|

(1)
(2)

図 4 探索範囲からの正方形画像の切り取り

𝑠𝑑 : d 度のときの分離度(0 ≦ S ≦ 1)
𝑛𝑢𝑑 : 二値化画像の上半分四角形中の白画素の数
𝑛𝑙𝑑 : 二値化画像の下半分四角形中の白画素の数{ 𝑛𝑎𝑑 : 二値化画像の上(下)半分四角形の画素数

また境界が斜めの場合でも分離度が高くなるように，OCT 画像を計算対象の点を中心に 15
度ずつ 165 度まで回転させ得られた分離度𝑠𝑑 を計算し，式 1 よりそれらの最大値 S をその点の340

図 5 角度付き分離度の計算

図 7 提案手法のフローチャート

図 6 切り取られた二値化画像
分離度とする(図 5)．例えば図 6 の 0 度(d=0)の

図 8 境界点の描写

場合，分離度は式 2 より以下のようになる．
項式を考える．しかし，区分の境界で不連続に

𝑛𝑢0 = 0 𝑛𝑙0 = 152 𝑛𝑎0 = 21×10 = 210
𝑠0 = |

ならないように補間する必要がある．そこで 3

0 − 152| = 72.4[%]210次関数の近似を使用しスプライン補間によって区分境界の補間を行う．区分多項式は式 3 を

3．提案手法用いる．
3

提案手法のフローチャートを図 7 に示す．メディアンフィルタ(5×5[pixel])によるノイズ削除，
境界点探索範囲を横 30[pixel]間隔で抽出した後，分離度の計算を行い，その情報に基づいた境界

2

𝑆𝑗 (𝑥) = 𝑎𝑗 (𝑥 − 𝑥𝑗 ) + 𝑏𝑗 (𝑥 − 𝑥𝑗 ) + 𝑐𝑗 (𝑥 − 𝑥𝑗 ) + 𝑑𝑗
(𝑗 = 0,1,2,3, ⋯ , 𝑁 − 1)
(3)
𝑆𝑗 (𝑥𝑗 ) = yj ⋯ ①

点を使用することで境界抽出を行う．

𝑆𝑗−1 ′(𝑥𝑗 ) = 𝑆𝑗 ′(𝑥𝑗 ) ⋯ ②

求められた分離度をもとに OCT 画像に点を

𝑆𝑗−1 ′′(𝑥𝑗 ) = 𝑆𝑗 ′′(𝑥𝑗 ) ⋯ ③

描写する．はじめに，探索範囲内で分離度のし(4){ 𝑆0 ′′(𝑥0 ) = 𝑆𝑁−1 ′′(𝑥𝑁 ) = 0 ⋯ ④

きい値𝑃𝑠 より大きい分離度を持つ点を求め，候補点とする．次に，その候補点の中心を境界点

スプライン補間の条件として式 4 よりの位置とする．
網膜の最も上の層を ILM，下の層を RPE と① 区間内のデータ点を通る．

いい，これらの境界抽出のためにスプライン② 区分境界点の 1 次導関数が等しい．

関数を使用する．しかし，求められた境界点③ 区分境界点の 2 次導関数が等しい．

から多くの点を通る次数の高い式を求めるの④ 両端の 2 次導関数の値を 0 とする．

は困難である．従って，ある区間に分け，そを与える．データ点が N+1 個とすると N 個のの区間ごとに低次の多項式で近似する区分多区分多項式がある．条件より得られる方程式は341

①より 2N 個，②より N-1 個，③より N-1 個，④より 2 個であり合計 4N 個なので，それぞれの区分多項式の𝑎𝑗 , 𝑏𝑗 , 𝑐𝑗 , 𝑑𝑗 の係数を決定することができる．
ILM の場合，各列の探索範囲中で最も上にある全ての赤点を通過するスプライン曲線を引く．RPE の場合，脈絡膜による反射光のノイズによって不必要な赤点が抽出されるため，赤い図 9 正常画像の境界抽出結果

点の上側半分四角形の領域の平均濃度が𝑃𝑑 以
上の点を下から走査し，色を左右から𝑃𝑛 の数だ
けマゼンタに変え，その全てのマゼンタ点を通過するスプライン曲線を引く(図 8, 9)．図 9 の画像では𝑃𝑠 = 58，𝑃𝑑 = 105，𝑃𝑛 = 2を用いている．
次に，パラメータを自動決定する関数を式 5に示す．
𝑁

𝐸𝑓 = ∑ 𝜔1 𝑆𝑛 + 𝜔2 𝐷10

(5)

𝑛=1

図 10 断続のある正常画像の境界抽出結果

𝐸𝑓 : 境界線決定の評価関数
𝑁: 探索範囲の総数
𝑆𝑛 : n 番目の探索範囲と境界線の交点の分離度
𝑊: 画像の幅
𝐷10 : 境界線の網膜方向 10[pixel]の平均濃度(ILM の場合境界線下方，RPE の場合境界線上方)
𝜔1 , 𝜔2 : 重み係数{

提案手法では ILM は𝑃𝑠 ，RPE は𝑃𝑠 ，𝑃𝑑 ，𝑃𝑛 の図 11 疾患画像の境界抽出結果

パラメータによって形が制御される．ILM と
RPE それぞれのパラメータを評価関数によって自動決定することで境界線（ILM と PRE）を

4．評価実験

抽出する．

評価実験を抽出結果と 眼科医師によるマニはじめに評価関数を，ILM のためのパラメュアルトレースとを比較することで 行った．

ータ𝑃𝑠 を変化させ計算し，評価関数が最大とな

正常画像 10 枚，疾患画像 20 枚から ILM，RPE，るパラメータ𝑃𝑠 を最終決定とし境界線抽出を行

網膜の厚さの項目について抽出精度の平均をう．RPE の場合，パラメータ𝑃𝑠 だけでなく，求めた．網膜の厚さは ILM と RPE の座標の差

𝑃𝑑 ，𝑃𝑛 の値も変化させ総当りで計算し，パラメ

分より求められる．また，医師から求められるータの組み合わせを決定する．自動抽出結果

許容誤差は 10[μm]以下と言われており，使用しを図 10, 11 に示す．

ている画像において 10[μm]は 4[pixel]に相当す
る．抽出精度は式 6 より求められる．

342

𝐶

𝐴𝑒 = 𝑊 ×100

(6)

Ae : 抽出精度 [%]{C : 正解(トレースとの誤差が 4[pixel]以内)の数
W : 画像の幅 [pixel]
結果を表 1 に示す．結果より RPE における抽出精度が，正常画像において 90%から 93%に，疾患画像において 77%から 87%に向上し，網膜

図 12 加齢黄斑変性における抽出失敗例の厚さも 73％から 91%に向上した．
しかし，疾患部の一部では，スプライン関数を決定する評価関数の重み係数が適切に設定されておらず，誤った抽出となる個所(図 12, 13の丸印)が散見された．
表 1 抽出精度(%)の比較

従来手法

提案手法

ILM

RPE

網膜の厚さ

正常

99

90

97

疾患

91

77

72

正常

99

93

99

疾患

91

87

91

図 13 糖尿病網膜症における抽出失敗例
文献［1］ 岸章冶：O CT 眼底診断学．エルゼビア・

5．まとめ

ジャパン株式会社，東京，2006，pp2-12

本稿では，パラメータ数を少なくするために［2］

多方向分離度とスプライン関数を用いた自動吉村長久，板谷正紀：OCT アトラス．

医学書院，東京，2012，pp.2-11，89-93，159-

境界抽出法を提案した．評価実験の結果，評価183関数によるパラメータ自動設定の上，従来研究［3］と同等以上の精度で 境界抽出することができ

八木利樹：OCT を用いた網膜疾患診断

支援システムのための内境界膜・網膜色素

た．

上皮抽出法に関する一考察，映像情報メデ

しかし，疾患部の一部では失敗がみられたの

ィア学会技術報告，vol32，no.21: 27-30，2008

で，今後は，入力画像から動的に評価関数にお［4］ける重さ係数を変更する手法や，新しい評価関Yamakawa A, Kodama D, Tsuruoka S et al:

Extraction method of retinal border lines for数の定義や抽出手法について検討していく予

optical coherence tomography by using one

定である．

directional active net. Proc. of the 2nd Intl.
Workshop on Regional Innovation Studies

謝辞(IWRIS2010): pp 75-78, 2010

本研究にあたり貴重なご助言を賜った 奥山
文雄 鈴鹿医療科学大学教授に深謝いたします．

［5］

Takeno N, Tsuruoka S, Kawanaka H et al:

Three dimensional active grid for extraction ofretinal

利益相反の有無boundaries

on

opticalcoherence

tomography. Proc. of SCIS & ISIS 2012, W3-

なし

55-5: 799-802, 2012343

Extraction Method of Retinal Borderlines for Optical Coherence
Tomography Using the Degree of Multi-Directional Separation andSpline Curve
Ryosuke HANAI*1, Shinji TSURUOKA*1, Haruhiko TAKASE*1, Hiroharu KAWANAKA*1, Hisashi MATSUBARA*2
Hisanori YAGAMI*3*1 Graduate School of Engineering, Mie University*2 Graduate School of Medicine, Mie University*3 Intellectual Property Office, Organization for the Promotion of Regional Innovation, Mie University

Clinical doctors desire auto-extraction system of retinal borderlines for optical coherence tomography (OCT) image.
Many researchers proposed auto-extraction systems of OCT image, but they need great effort for the adjustment ofparameters in the system to extract the borderlines. The adjustment of parameters requires time, and we are researching
the auto-extraction system to reduce the adjustment time. We proposed the combination of the degree of multi-directional
separation to determine positions of boundaries, and the usage of spline curve to connect the position smoothly. The
degree of multi-directional separation can detect the many directional borderline of retinal structure. The usage of spline
curve can reduce the calculation time to decide the position of retinal borderlines in comparison to the previous method.
We defined a new evaluation function that determines control parameters. We compared the extracted borderlines withmanual traced boundary lines of 10 normal images and 20 disease images by doctor. In the borderlines of ILM and RPE
and the thickness of retina, the proposed system extracted borderlines with the same accuracy or higher than the accuracyof the previous research.
(180 words)
Key words: OCT image, ILM, RPE, Degree of multi-directional separation, Spline curve

著者紹介
和文でも英文でも可．
花井 良輔 (はない りょうすけ)2017 年三重大・工学部・電気電子工学科卒．現在，三重大大学院・工学研究科・
電気電子工学専攻博士前期課程 1 年．

344

鶴岡 信治 (つるおかしんじ)1977 年岐阜大・工学部・電気工学科卒．1979 年名古屋大大学院工学研究科博士前期課程・電気電子工学専攻
了．現在，三重大学理事・副学長．文書画像理解，動画像処理システム，知的情報メディア，医用電子工学などの研究に従事．電子情報通信学会，情報処理学会，日本 ME 学会，計測自動制御学会，映像情報メデ
ィア学会各会員．

高瀬 治彦 (たかせ はるひこ)1991 年名古屋大・工学部卒．1996 年同大大学院博士後期課程・電気電子工学専
攻了．現在，三重大大学
院・工学研究科・電気電子工学専攻准教授．教育支
援，テキストマイニング，
ニューラルネットワーク，
フォールトトレラントコン
ピューティングの研究に従事．コンピュータ利用教育学会，電子情報通信学会，
日本知能情報ファジィ学会，各会員．
川中 普晴 (かわなかひろはる)1999 年三重大・工学部・電気電子工学科卒．2001 年同大学大学院・工学研究科博
士前期課程・工学専攻了．
1996 年名古屋大大学院博士後期課程・電気電子工学専
攻了．2004 年三重大大学
院・工学研究科博士後期課
程・システム工学専攻了．
2009 年同大学大学院・医学研究科博士課程生命医学専
攻了．現在，三重大学大学
院・工学研究科准教授．医療情報学，福祉情報工学，
産学連携などの研究に従事．2008 年日本知能情報フ
ァジィ学会・貢献賞．電気学会，日本知能情報ファジ
ィ学会，電子情報通信学会，日本医療情報学会，
IEEE，各会員．
松原 央 (まつばら ひさし)1997 年三重大・医学部卒．
2005 年同大大学院医学研究科博士課程了．現在，同大大学院医学系研究科講師．
三重大学医学部附属病院にて網膜硝子体疾患の診療および研究に従事．日本眼科学会，日本眼科医会，網膜硝子体学会，日本臨床視覚電気生理学会，各会員．
八神 寿徳 (やがみ ひさのり)2002 年名古屋大・情報文化
学部・自然情報学科卒．
2004 年同大大学院人間情報学研究科・物質生命情報学
専攻博士前期課程了．2007
年同大学大学院・情報科学研究科・複雑系科学専攻博
士後期課程了．現在，三重大・地域イノベーション推進機構知的財産統括室助教．産学官連携，知的財

345

産，流体力学などの研究に従事．2011 年 APTDistinguished Paper
Award 賞（粉体工学会）.
日本混相流学会，日本機械学会，日本知財学会，粉体工学会，産学連携学会，日本食品化学学会，各会員．

OP10-1

位相拡散フーリエ変換映像法による等間隔間引き信号を利用した MR 圧縮センシング∗

八坂 俊吾 1) ，∗伊藤 聡志 2)

要旨
圧縮センシングの MRI 応用では，再生像の画質が信号の収集軌道のランダム性や収集密度に依存し，安定した画質を得ることに課題がある．本研究では再生像の画質安定化と実用性を高める一手法として，撮像法に位相拡散フーリエ変換映像法を使用し，等間隔間引きを基本として収集された信号から画像再生を行う
方法について検討を行った．本研究では，特に被写体が実関数であるとの拘束条件が使用できない場合の検討を行い，結果，位相拡散パラメータは信号収集比に依らず大きい方が良好な画像が得られた．再生像の信号対雑音比はフーリエ変換映像法に圧縮センシングを応用する場合よりも高い値が得られ，位相拡散フーリ
エ変換映像法を使用しランダム収集を行った場合と同等の値が得られた．
キーワード: 圧縮センシング，スパース性，位相拡散，MRI

1

はじめに
フーリエ変換映像法に基本を置く MRI では，一臨床で最も多く使用されているカルテシアン座

般に信号の収集時間が長いため X 線 CT に比べ標系の場合は，時間読み取り方向の信号収集はそれ撮像に多くの時間を必要とする．圧縮センシングと直交する位相エンコード方向に比べて短時間で(compressed sensing: CS)[1, 2] は信号の標本化と再構成に関する新しい信号復元理論の枠組みであり，圧縮センシングによれば計測の対象が疎性 (ス行うことができるので信号の間引きは行われずにパース性) をもつ場合は，標本化定理で必要とさルギーが集中するので，原点付近を密に収集するれる量より少数の信号から観測対象を復元できる．

可変密度収集 (variable density sampling) を採用す

Lustig らは，MRI のいくつかの撮像法に圧縮セン
シングを応用し，撮像時間の大幅な短縮化に成功している [3]．

ること多い．しかしながら，信号の間引き方によっ

位相エンコード方向に間引くことが多い．MRI で得られる信号は，信号空間の原点付近に信号エネて再生像に現れるアーティファクトが異なり，再生像の品質が異なる場合が生じる．テンプレート画像などの事前情報を使用する場合でも信号の間引く

圧縮センシングを利用し，観測対象の復元を成

乱数の選び方によって再生像の品質は左右される．

功させるためには制限等長性 (Restricted Isometry

このように圧縮センシングを MRI に応用する場合

Property) が必要とされ [2]，MRI においてそれを簡便に実現する方法としてフーリエ変換行列からランダムに要素を間引く方法がある．

に，信号の収集点数が同数であっても信号の収集密度を与える関数や収集点分布のランダム性によって再生像の品質が変化するという課題がある．
圧縮センシングとは別に山田らは汎用のフーリ∗

1 現在，川口市役所
2 宇都宮大学大学院工学研究科 情報システム科学専攻

エ変換映像法に 2 次の位相変調項を追加した位相[〒 321-8585 栃木県宇都宮市陽東 7-1-2]
e-mail:itohst@is.utsunomiya-u.ac.jp

撮像法について研究を行ってきている [6, 7, 8]．こ∗拡散フーリエ変換映像法 [4, 5] を利用し，等間隔に間引いた少数の観測信号から画像を再生する高速
れは，位相拡散フーリエ変換映像法の信号式に含ま346

れる位相拡散項には誤差軽減効果があることを利

反転時間，tx を t − txr ，として，tx の中心を NMR用したものであり，標本化定理から必要とされる信信号（勾配エコー信号）の中心に設定する．緩和に

号収集数の 1/2 や 1/3 の信号からエイリアスを殆

よる減衰を無視すると勾配エコーの信号式は式 (1)ど生じない画像を再生している [6, 8]．また，位相で与えられる．

拡散フーリエ変換映像法を圧縮センシングに応用

v(γGx tx , γGy ty ) =すると観測行列とスパース基底とのインコヒーレ×e

ンス性が向上することにより，汎用法であるフーリ
エ変換映像法よりも高品質な画像を再生できると∫∫ ∞ {}
22
ρ(x, y)e−jγbτ (x +y )−∞−j(γGx tx x+γGy ty y)

dxdy

(1)

ここで，ρ(x, y) は xy 平面のスピン密度分布，b はの報告がある [9, 10]．位相拡散フーリエ変換法の2 次関数状磁界の係数，τ はその印加時間，Gx と
Gy はそれぞれ x 方向と y 方向の線形勾配磁界の係再生誤差拡散アルゴリズムとスパース化空間における L1 ノルム最小化を組み合わせ，等間隔の間引数である．また，ty を Gy の印加時間，γ を核磁気き収集を基本とする少数の観測信号から画像再生

回転比とした．式 (1) は，kx = γGx tx , ky = γGy ty

を行う新たな高速撮像法について検討が行われてと変数変換すると，式 (2) のように位相変調を施しいる [11]．本法によれば信号の間引きをランダム性

たスピン密度関数のフーリエ変換式に変形するこを導入する必要がないので，収集点分布のランダム性により再生像の品質が左右されない．そのため，とができる．

v(kx ,ky ) =∫∫ ∞ {}
22
ρ(x, y)e−jγbτ (x +y ) e−j(kx x+ky y) dxdy (2)一般的な圧縮センシングとは異なり収集点分布や収集密度に依存しない安定した画質の画像再生が−∞期待できる．これまでに再生像は実関数と仮定でまた，上式の指数項をまとめると，式 (3) のようきる場合の検討について検討を行い，その結果，ランダム間引き収集に匹敵する品質の再生像が得らに畳み込み積分を含んだ信号式 vF R (x′ ,y ′ ) に変形れる可能性が示されている [11]．

することができる．式 (4) の右辺は，光や音波の回折を説明するフレネル変換式を簡単化したもので本研究では再生像に比較的大きな位相変化が重ある．

畳する実用的な見地に立った検討を行った．空間的′2′2vF R (x′ ,y ′ ) = v(x′ ,y ′ )e−jγbτ (x +y ) =
∫∫ ∞
′
2
′
2
ρ(x, y)e−jγbτ {(x −x) +(y −y) } dxdy (3)な位相変化が大きい部位では，低域の信号から推定した位相分布は誤差が大きくなり，結果，位相補正を行っても再生像は実関数とみなせない場合があ−∞x′ = −kx /2γbτ, y ′ = −ky /2γbτ

る．そこで，位相を含んだ画像をスパース化し画像再生が可能な Multi-scale eFREBAS 変換をスパー(4)

PSFT 信号からの画像再構成は，式 (2) の信号を逆フーリエ変換した後に，与えた 2 次の位相変調項

ス化関数として使用し，位相補正を必要としない方法による画像再生について検討を起こった．

2

位相拡散フーリエ変換映像法
位相拡散フーリエ変換映像法 (Phase Scrambling

Fourier Transform imaging：以降，PSFT と称する) は，図 1 に示すように位相エンコード方向勾配
磁界に同期して 2 次関数状の磁界を一定の期間印加するか，あるいは線形勾配磁界を印加のもと周波数変調された RF 励起パルスを照射する方法によって被写体内のスピンの位相を拡散させた後に，読み出し用の勾配磁界によりエコー信号を読み出す方法である [4, 5]．2 次関数状磁界を使用し，x-y
平面を撮像する場合を考える．読み出し用勾配磁界図 1: 位相拡散フーリエ変換法のパルスシーケンス

Gx の反転時刻からの時間を t とし，txr を Gx の347

の逆位相項を乗じればよい．

ρ(x, y) = ejγbτ (x +y ) F −1 [v(kx , ky )]
2

2

(5)

ここで，F‐1 は逆フーリエ変換を示す．被写体に与えることができる最大の位相変化量は，標本化定理より再生像上で隣接する画素間 ∆x の位相変化

図 3: 位相拡散フーリエ変換法の信号と信号変形：(a) 数
値モデル，(b) PSFT 信号，(c) フレネル変換型信号が π のときである．いま，x 方向で考え再生像上において中心からの距離が最大になる位置を m∆x とするとき γbτ は以下の条件を満足する必要がある．
2∆x∂(γbτ x )|x=m∆x = 2γbτ m∆x2 ≤ π
∂x

(6)

3

PSFT 法の圧縮センシング応用

3.1

圧縮センシングの応用

ここで被写体のサイズによらない γbτ の基準としρ を観測対象とするベクトル，s を観測信号，Φ
を観測行列とする．圧縮センシングでは，ρ がスて視野幅全域をにおいてサンプリング定理を満足

パース性を持つとの仮定のもと標本化理論で必要する場合を考える．m = N/2 とおくと，式 (7) がとされる信号量より少ない信号の観測で ρ を復元得られる．

しようとするものである．式 (2) の位相拡散フーリπγbτ ≤(= γbτ )N ∆x2エ法の信号式で位相拡散項 exp{−jγbτ (x2 + y 2 )}(7)を関数 Q，間引きを行うフーリエ変換を Fu ，また，

撮像パラメータ γbτ はこの γbτ を基準とし，係数

MR 画像にスパース性を導入する関数を Ψ とする
とき，ρ̆ = Ψρ として，式 (9) から ρ̆ を求める問題として考えることができる．

h により hγbτ と表現することにする．図 2 に，256画素の視野の中心に幅が 200 画素の矩形モデルをs置いたときの h と PSFT 信号の振幅の関係を示す．
信号エネルギーは不変であるが，位相拡散に関わる係数 h が大きくなると信号が k 空間で拡がる形とΦなる．図 2(a) のモデル画像を h = 1.0 での条件で= Fu Qρ = Fu QΨ−1 ρ̆
= Φρ̆

(8)

= Fu QΨ−1(9)

圧縮センシングにおいて，高い確率で求める解に達

数値的に計算された PSFT 信号を図 3 に示す．こする条件として観測行列の要素をランダムに選択すの PSFT 信号を式（4）によりフレネル変換型信号る方法がある．汎用的なフーリエ変換映像法においに変形した実部信号を同図 (c) に示す．フレネル変て観測行列は Φ = Fu Ψ−1 であり，観測行列の要

換信号に変形すると，信号の分布は撮像対象をぼ

素をランダムに選択する操作を近似的に行う方法にかした様相となり，振幅の変化は (b) に示す PSFT

信号空間をランダムに間引く方法がある．一方，位信号に比べて緩やかになる．

相拡散フーリエ変換法の観測行列は Φ = Fu QΨ−1であり，関数 Q には，位相を拡散する効果がある
ので，信号空間の間引きは必ずしもランダムである必要はない．そこで，本研究では，信号を等間隔に間引く方法を採用した．本法では，以下の条件付
き最小化問題を解く．

ρ̌ = arg min||ρ̌||1 s.t. ||s−Φρ̌||2 < ε
3.2

(10)

画像再生アルゴリズム

PSFT 法の信号は図 2 に示すように信号空間の広い領域に比較的大きな振幅の信号が分布する．そ図 2: 位相拡散係数 h と信号拡がりの関係

348

のため，式 (1) により PSFT 信号を数値的に計算より得られた画像データに対し，数値的に 2 次のする場合には信号の折り返しを考慮しなければな

位相を変調を与えた後にフーリエ変換することにらない．本研究では信号の折り返しを軽減するたより PSFT 信号を合成した．そして，計算機内でめに，収集した信号の両端に N/2 点のゼロデータ

位相エンコード方向に信号の間引き処理を行った．

を外挿し，2 倍の信号データマトリクスにより画像再構成を行った．PSFT 信号に 2 次の位相変調項をPSFT 信号の合成に使用した画像モデルは，被験者の同意を得て撮像された 256 × 256 画素の MR 画

乗じて得られるフレネル変換信号は，被写体の分

像 20 種である．位相画像は，東芝メディカル社製

布をぼかした様相になるため，この空間における

MRI の Excelart Vantage MRT200-SP6 を使用し，補間の精度は，PSFT 信号空間における補間に比三次元フィールドエコー法により位相変化の大き

べて高くなる [6, 8]．そこで，ゼロフィル外挿されい Flow Sensitive Black Blood (FSBB)[13] 像を取た PSFT 信号を式 (3) によりフレネル変換信号に得した．撮像パラメータは，TR/TE が 50/40 ms，

変形し，この空間で線形補間を行った信号から反復

フリップ角 20 °，スライス厚 1.5 mm，256 × 256

処理に使用する初期画像を作成した．Qf を式 (3)画素，分解能 0.78 mm である．

に示す PSFT 信号をフレネル変換信号に変形する′2

被写体が実関数と仮定できる場合は，再構成ア′2

位相変調項 e−jγbτ (x +y ) ，Γ をゼロフィルデータ
外挿関数，A を未収集部分の信号を補間する関数，

vL を外挿された PSFT 信号とするとき，初期画像(0)ρL は，式 (11)，(12) により求めた．
vL
(0)
ρL

= Γv
= Q

−1

F

−1

Q−1
f AQf vL

ルゴリズム中にある位相拡散項および被写体が実関数という拘束条件の 2 つの因子が再生誤差の軽減因子に寄与する．一方，本研究のように被写体が実関数という拘束条件を使用しない場合は，再(11)

生誤差を軽減する因子が減るのでアーティファク(12)

トの除去性能が低下する．実関数を仮定した場合と同様に収集点間隔を同一とする収集点分布を使画像再構成アルゴリズムは，SpaRSA[12] を使用し用すると再生像には折り返しアーティファクトの残た．反復回数のインデックスを i として式 (13) か留がみられた．そこで，アーティファクトの発生をら (16) の反復式を利用した．

抑制するために 2 通りの収集点間隔を組み合わせ

ρˇL

(i)

= ΨρL

(i)

る収集則を採用した．すなわち，実関数の収集で(13)使用した収集点に新たな間隔の収集点を追加した．

1(i)ρˇL = ρˇL (i) + ΨQ−1Fu−1 (vL −Fu QρL (i) ) (14)
β
ρˇL

(i+1)

= Soft[ρˇL

(i)

(i)

, λ ], λ

(i+1)

= ηλ

(i)

ρL (i+1) = Ψ−1 ρˇL (i+1)
上式において，β と η は定数，Soft[・] は ρˇL
ししきい値 λ(i)

予備的な検討からより少ない収集点の追加でアー
ティファクトの除去が可能な間隔として 11 点おき(15)(1/11) の信号間引きを採用した．信号収集比 1/2,
1/3, 1/4 のそれぞれに 1/11 の信号収集点を加えると重複する点を除いた信号収集比は，それぞれ

(16)
(i)

に対

によりソフトしきい値処理を行う

54%，39%，32%となる．

関数である．従前法 [6, 8] との変更点は，再生像のスパース性を利用し，L1 ノルム最小化を導入する

比較として PSFT を使用し信号の収集点をラン

点，また，従前法では位相補正処理を前提として被ダムに選択する圧縮センシング（PSFT-CS と称す

写体が実関数であるとの拘束条件を使用していたる）と，撮像法に汎用法であるフーリエ変換映像法

が，本研究は実関数の拘束条件を使用せずに位相をを使用する圧縮センシング (FT-CS と称する) によ

含んだままの再構成に対しても検討を行っている．

る再構成を行った．再構成パラメータは，β = 2.0，

η = 0.9 とし，スパース化関数には位相を含む複素4画像をスパース化可能な eFREBAS 変換 [14] を使画像再構成シミュレーション

用した．観測行列とスパース化関数とのインコヒー

提案法の適用可能性を調べるために画像再構成

レント性を高めるために Multi-scale eFREBAS 変

シミュレーションを実施した．信号収集は臨床で最換 [15, 16] を全ての再構成に利用した．eFREBAS

も使用例の多いカルテシアン座標系とし，MRI に変換のスケーリング係数 D は，FT-CS では，349

図 4: 位相画像をスパース化する場合の PSNR；(a) 信号の間引きを 32%, 39%, 54% とするときの h と PSNRとの関係, (b) 信号の間引き率と PSNR の関係

図 6: 位相画像への適用結果 (h=1.0; 実関数の拘束条件無し): (a) フルデータ再生像, (b) (a) の位相分布像, (c)フレネル変換信号, (d) フレネル変換信号空間で補間後の再構成像，(e) 1/3 の信号間引き (33%) による再生像,(f) 1/3 と 1/11 の間引き則で収集した信号 (39%) からの再生像
図 5: 位相拡散係数 h と再生像の関係大きい MR 画像を再構成した結果を図 6 に示す．

(a) はフルデータ再生像, (b) は (a) の位相分布, (c)D = {3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10} を，PSFT-CS と提案法は間引きされた PSFT 信号をゼロフィル再構成しでは反復処理中の画像サイズが 2 倍となるので，Dた像，(d) は PSFT 信号をフレネル変換型信号に変値も 2 倍程度の D = {7, 8, 9, 11, 13, 15} を使用し形し補間処理を行った後に逆フーリエ変換再構成をた．フレネル変換空間での信号補間は線形補間を使行った像である．フレネル変換空間の補間を利用し用した．再生像の品質評価は，式 (17) に示すピークた像 (d) は，アーティファクトが大幅に軽減されて

信号対雑音比 (peak signal-to-noise ratio; PSNR)

おり，これを反復の初期画像として使用した．(e)をを利用した．再生像の二乗平均誤差 (RMSE) は，は実関数と同様に信号の間引き間隔を一定とした信号間引き無しの場合の再生像 (以降，フルデータ

信号収集比 1/3 の再生像，(f) は 1/3 と 1/11 の間像と称する) と圧縮センシングにより求めた再生像

引き則を併用した再生像である．単一の収集点間隔のそれぞれの絶対値の差より求めた．

では (e) の矢印に示す箇所に折り返しアーティファ

PSNR = 20 log

max[ρ]
RMSE

クトの残留がみられるが，(f) ではアーティファク(17)

トが軽減された良好な画像が再生された．

位相拡散パラメータ h と再生像の PSNR の関係

実験的に得られた PSFT 信号への適用可能性をを図 4 に示す．また，信号収集比を 39%とし，h示すために，静磁場強度 0.2 T の中磁界 MRI ををパラメータとして再構成した結果を図 5 に示す．

使用して PSFT 信号を収集し，提案法を適用した．

PSNR が最大になる h は，被写体が実関数と仮定できる場合と異なり [11]，全ての信号収集比で h がPSFT を実現する 2 次関数状の磁界は，専用に設計されたコイルシステムを使用し，撮像パラメー

大きい方が PSNR が高くなる傾向が示された．信タは，データマトリクスサイズ 256 × 256，分解

号収集比を 39%，h = 1.0 の場合に位相変化が能 ∆x = ∆y=0.035 cm，γbτ =10.0 rad/cm2 (h =350

1.0) とした．撮像対象を みかん とし，実関数の拘束条件を使用せずに再構成した結果を図 7 に示
す．スパース化関数とスケーリングパラメータは前述のシミュレーションと同じである．(a) は PSFT
信号の実部，(b) は (a) の信号をフレネル変換型信号に変換した信号の実部である．(c) はフルデータ
再生像，(d) から (f) は，提案法による信号収集比54%，39%，32% の場合の再生像である．いずれの信号収集比の場合もアーティファクトの少ない画像が得られている．

5

考察

PSFT 法と FT 法の比較では，図 4(b) と図 6(b)に示すように PSFT 法を使用した場合は PSNR が

図 7: 実験データへの適用結果：(a) PSFT 信号の実部大きく改善された．これは，PSFT 法では信号エネ(h=1.0), (b) 信号 (a) のフレネル変換信号, (c) フルデー
タ再生像, (d)-(f) 信号量 54%，39%，32% からの各再生像

ルギーの分散がフーリエ変換映像法に比べて大きく，信号の間引きを信号空間でほぼ一様にできることが関係している．すなわち，信号空間の高域でも高い収集密度を設定することができるために画信号量が多い場合は全体の誤差が小さくなるため，像の細部の構造を復元した画像を再生でき，高い

信号打ち切りによる誤差が全体の誤差の中で占め

PSNR が得られたものと考える．

る比率が大きくなる．よって，この打ち切りによ

PSFT 法を使用するランダムサンプリングと等
間隔サンプリングの比較では，ほぼ同等の PSNR

る誤差を軽減する h を小さくする方向に PSNR のとなった．ただし，ランダムサンプリングは収集点

き信号を使用し実関数の拘束条件を適用しない場の選択により PSNR にばらつきがあり，等間隔間

合でも複数の信号間引き則を併用し，スパース化

引きを基本とする提案法の方が高い PSNR を取る

関数に位相に対して頑健な Multi-scale eFREBAS

こともあった．これは，信号の間引きにおいて収集変換を使用することによりアーティファクトの少なしない点が長く続く場合があると，再生像に残るい良好な画像が得られた．間引きされた少量の信アーティファクトが大きくなり PSNR を低下させ号から MR 画像を再生する場合に局所的に大きなたものと考える．一方，提案法では収集点間隔が一変化をもつ位相を高い精度で推定することが難し定であるので，常に安定した画質の再生像が得らい場合がある．この場合には実関数の拘束条件をれた．FT-CS では可変密度収集を採用することが使用しない再構成を行えばよい．

多いが，信号の収集密度分布とランダム性という 2つの要素で画質が変動する可能性がある．本方法

PSFT 法を実現するには，撮像対象のスピンに対し 2 次関数状の位相推移を与える必要がある．このは，信号の収集密度分布は一様であり，また信号収方法には 2 次関数状磁界を使用し，位相エンコー

集にランダム性を与える必要はないので収集点分

ド方向勾配磁界に追加する方法と，RF 励起パルス

布の選択が容易である

による方法とがある [4]．本研究では 2 次関数状磁ピークが移動したものと考える．非ランダム間引

被写体が実関数との拘束条件を使用しない場合

界を使用したが，2 次関数状磁界の発生には専用のは，アーティファクト除去に寄与する効果は 2 次のコイルを設計する他に，主磁界の補正コイルを使

位相変調による誤差拡散効果のみとなる．そのた用する例も報告されている [17]．RF 励起パルスにめ PSNR は図 6(a) に示すように一様に位相拡散効よる方法では，理論的には 2 次の位相変調と波形果が大きくなる h で高い値が得られた．信号収集整形を行った RF パルスを勾配磁界下で印加する手比が 59%の場合に h のピークが 0.8 にシフトした法により実現可能である [4]．

のは，信号の打ち切りによる誤差が原因と考える．

351

本法は信号空間を拡大してから再構成処理を行う

ので，再構成時間は信号空間を拡大しない通常の再[4] Maudsley AA: Dynamic Range Improvementin NMR Imaging Using Phase Scrambling. J
Magn Reson., 76:287-295, 1988

構成に比べて長くなる． CPU に Intel(R) Corei7-

3770K 3.5 GHz を用い，シングルスレッドで再構[5] Wedeen VJ, Chao YS, Ackerman JL: Dynamic Range Compression in MRI by Meansof a Nonlinear Gradient Pulse. Magn Reson
Med, 6:287-295, 1988

成を行った場合に FT-CS 再構成の約 6 倍である 60秒程度の計算時間を要した．圧縮センシングの再構成には，GPGPU や CPU のマルチスレッドを利[6] 山田芳文, 劉 娜, 伊藤聡志: 位相拡散フーリエ法におけるデータ内挿エイリアスレスフレネ
ル変換映像再構成. Medical Imaging Technology, 24: 285-293, 2006

用した高速化の研究が行われており [18, 19]，これを利用すれば再構成時間の大幅な短縮化が可能と考える．

[7] 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誌, 28, 142–153,
2008

まとめ

6

位相拡散フーリエ変換映像法を利用し，等間隔を基本として間引き収集された MR 信号から位相[8] 山田芳文, 伊藤聡志 : PSFT-MRI における修正
Gerchberg 法によるデータ内挿法を用いたエ
イリアスレス映像再構成. MEDICAL IMAGING TECHNOLOGY, 26: 225–231, 2008

を含んだ MR 画像の再構成を行う新たな圧縮セン
シングについて検討を行った．位相を含む複素画
像をスパース化する場合の最適な位相拡散係数は，信号の収集比によらず位相拡散係数は大きい方が良好な再生像が得られた．また，このとき複数の信号間引き間隔を併用することにより折り返しアー[10] Wiaux Y, Puy G, Gruetter R, et al.:Spread Spectrum for Compressed Sensing
Techniques in Magnetic Resonance Imaging.
IEEE International Symposium on Biomedical Imaging, 756–759, Rotterdam, The
Netherlands, 2010

ティファクトの少ない画像再生が可能であった．提案法による再生像の PSNR は，ランダムな収集軌
道を取る場合と同等であり，フーリエ変換映像法に
圧縮センシングを応用する場合より高い値が得られた．今後は，さらなる画質改善と再構成の高速化[11] 八坂俊吾, 伊藤 聡志, 山田 芳文: 信号の等間隔間引きによる MR 画像再構成. 第 34 回日本
医用画像工学会大会, PP1, 2015を図る予定である．
謝[9] 伊藤聡志, 長田光司, 山田芳文 : FREBAS 変換を使用した Compressed Sensing の位相拡散
フーリエ法応用. 第 37 回日本磁気共鳴医学会
大会, P-1-26, 317, 2009[12] Wright SJ, Nowak RD, Figueiredo M AT:
Sparse Reconstruc-tion by Separable Approximation. IEEE Tran Sig Proc, 57, 24792493, 2009

辞本研究の一部は JSPS 科研費 16K06379 および

JSPS/MEXT 科研費 新学術領域研究 16H01530 に[13] Kimura T, Ikedo M, Furudate N et al: FlowSensitive Susceptibility-Weighted Imaging.
In Proceedings of the 15th Annual Meetingof ISMRM, Berlin, 2007, p.3015

より実施された．また，画像データを提供いただいた (株) 東芝メディカルシステムズに感謝の意を表する．

[14] 伊藤聡志, 山田芳文: 拡張 FREBAS 変換を利用した雑音画像の多段階鮮鋭化. 信学論 J93D: 999–1008, 2010

利益相反の有無なし

文[15] 伊東賢治, 伊藤聡志, 山田芳文 : Multi-scaleeFREBAS 変換を利用した MR 圧縮センシン
グの検討. 第 33 回日本医用画像工学会大会,
OP1-10, 2014

献[1] Donoho DL: Compressed sensing. IEEE
Trans. Inform Theory, 52: 1289–1306, 2006[16] Ito S, Ito K, Shibuya M, et al.: Compressed
Sensing MRI using Higher Order Multi-scale
FREBAS for Sparsifying Transform Function, SPIE Medical Imaging 2015, 9413-16,
Orlando, USA, 2015

[2] Candès EJ, Wakin MB: An Introduction To
Compressive Sampling. IEEE Signal Processing Magazine, 25: 21–30, 2008
[3] Lustig M, Donoho DL, Pauly JM: Sparse
MRI: The Apprication of Compressed Sensing for Rapid MR Imaging. Magn Reson
Med, 58: 1182–1195, 2007[17] Zaitsev M, Shult S, Henning J: Extended
Anti-Aliasing Reconstruction for PhaseScrambled MRI with Quadratic Phase Mod-352

ulation. ISMRM 17th Scientiﬁc Meeting,
Honolulu, Hawaii, USA, 2859, 2009

tiﬁc Meeting 2546, Montreal, Canada, 2011[19] 伊藤 聡志, 横山 光人, 山田 芳文: マルチスレッ
ド処理による圧縮センシング再構成の高速化.
第 43 回日本磁気共鳴医学会大会講演抄録集,
PDF-017, 405, 2015[18] Smith DS, Gorel JC, Welch FB: Accelerating Compressed Sensing MRI Reconstruction
with GPU Computing. ISMRM 19th Scien-353

OP10-2

オブリークスキャン法を利用した MR 圧縮センシング再生像の画質改善
佐々木 裕也*1，伊藤 聡志*1
要旨
圧縮センシングの MRI 応用において，信号空間の高域の収集密度を低く設定する可変密度ランダム収集を利用することが多い．このとき，スパース性が高くない画像の場合は再生像の分解能が低下し，テクスチャが失われる傾向がある．
本研究では，圧縮センシングで再生される画像の高品質化を目的とし，信号空間を斜め方向に走査するオブリークスキ
ャンを提案した．被験者の同意が得られたボランティア画像を用いて画像再生シミュレーションを行った．信号量 30％
から 40％の範囲でシミュレーションを実行した結果，提案法では通常法より多くのテクスチャを維持できており，定量的にも良好な結果を示した．オブリークスキャンによって高い分解能とアーティファクトが少ない画像を再生できる可能性が示された．

キーワード：圧縮センシング，再構成，オブリークスキャン

1．はじめに信号空間の高域の収集密度を低く設定する可変核磁気共鳴現象を利用した生体映像法

密度ランダム収集を利用することが多い．この(Magnetic Resonance Imaging : MRI)は，X 線 CT やとき，高域の信号損失が大きいこと，およびスパ

PET などの画像診断装置と異なり被曝を伴わずース性の仮定により再生像の分解能が低下し，に生体を映像化することができる装置として医画像のテクスチャが失われる傾向がある．

療分野で広く普及している．一方で，MRI は，ス

そこで本研究では圧縮センシングによる再生

ピンの励起と緩和という過程を経るため信号収像の品質改善を目的とし，直交座標系による信集に時間を要するという課題が残されている．

号収集を小変更した斜め軌道による信号収集を

近年，画像は少数のスパース基底により表現さ行う方法を提案する（本法をオブリークスキャ

れるものとして，少数の観測信号から鮮鋭な画ンと称する）．本法は通常の信号収集に比べ，信像を復元する圧縮センシング[1，2]が注目されて

号空間の高域まで収集することができるため再いる．圧縮センシングを MRI に導入[3]すること

生像の分解能の保持性能を高めることが期待でができれば新たなハードウェアを追加することきる．また，軌道が斜め方向であることから，折なく撮像時間を短縮できるため，その意義は大り返しアーティファクトの中心位置は位相エン

きい．圧縮センシングを MRI に応用する場合に，

コード方向の間引きに比べて√2倍に広がるため，――――――――――――――――――*1 宇都宮大学 大学院工学研究科
情報システム科学専攻[〒321-8585 栃木県宇都宮市陽東7-1-2]
e-mail: sskyy25bb101994@gmail.com

再生像への折り返しアーティファクトの重畳が少なくなり高品質な画像再生が期待できる．本354

少なくなることである．提案法の軌道の角度は
斜め 45 度であるため，折り返しアーティファク
トは対角方向に出現する．このとき折り返し像の間隔が√2倍になるため，再生像へのアーティ
ファクトの重畳が少なくなると考えられる．
本信号収集方式は，軌道の角度が 45 度で一定であることから，直交座標の格子点上の信号を

図 1 信号収集分布

収集できる．そのため格子点外の信号から格子研究では，オブリークスキャンを採用した圧縮

点上の信号を推定する re-gridding が原理的に不センシングにおいて再生像を信号対雑音比，お要となる．現実的には装置誤差により格子点上よび分解能の観点から従前法と比較を行った．

を通らないことも考えられるが，それでも誤差が小さいことが予想される．オブリークスキャ

2．オブリークスキャン

ンは斜め方向の信号収集であるが，時間読み取

本研究では，臨床で最も使用されることの多り方向の信号収集点数はカルテシアンスキャン

いカルテシアン座標系の信号収集に圧縮センシと同一となる．位相エンコード方向の信号収集

ングを応用する場合を考える．圧縮センシング

点数が同じであれば撮像時間はカルテシアンス

を MRI に応用する場合に，図 1（a）に示すよう

キャンと変わらない．

な，撮像時間に直結する位相エンコード方向の信号収集を間引く方式（以後，カルテシアンスキ

3．画像再生シミュレーション

ャンと称する）をとることが多い．それに対し，被験者の同意が得られた 8 種類のボランティ

本研究で提案する信号収集法を図 1（b）に示す．

ア画像を使用して画像再生シミュレーションを

ここで，白線部上の信号を収集する．

行った．再構成アルゴリズムには反復的閾値法

提案法では，時間読み取り方向の信号読み取の一種である SpaRSA[4]を使用し，スパース化関り時に 2 つの勾配磁界を印加し，信号空間を斜数には Multi-scale eFREBAS 変換[5]を用いた．

め±45 度方向に走査する．ただし，信号空間のMulti-scale eFREBAS 変換で使用したスケール係原点付近は，信号エネルギーが集中するので図 1

数は 4 から 11 とした．画像の評価方法として（a）と同様に連続的な収集を行う．この方法にPSNR（Peak signal-to-noise Ratio）と SSIM[6]を使は 2 つの利点がある．まず第 1 に，図 1（b）の用した．PSNR は再生誤差の平均二乗誤差を振幅ように（a）に比べて，信号空間の位相エンコーの最大値の比で評価する方法である．式（1）を

ド方向の高域の信号を収集することができる．

使用して計算を行う．ここで，RMSE は再生像と

図 1(a)の信号空間の中央 1/2 四方の領域が通常のフルデータ像の絶対値の差をとった平均二乗誤

信号収集空間である．提案法では通常の位相エ差，max x̂ はフルデータ像の最大振幅を表してンコード方向における信号収集よりも高域の信

いる．



号を収集することにより，信号間引きによる分PSNR  20 log

解能の低下を抑制することが期待できる．
第 2 に，
再生像への折り返しアーティファクトの重畳がmax x̂ 
RMSE

(1)

また，SSIM は画像が持つ構造的な特徴の保存性

355

を評価する方法である．原画像 X，再生像 Y それ再生像を示す．図 3(h)，(i)の比較から，オブリー

ぞれの注目近傍11 × 11画素からなる局所領域

クスキャンを用いることにより，再生像のアーでの平均𝜇x ，𝜇y ，標準偏差𝜎x，𝜎y ，相互相関𝜎xy

ティファクトが減少し，また，(k)と(l)の比較からを計算し，輝度値𝑙(𝑋, 𝑌)，コントラスト𝑐(𝑋, 𝑌)，

画像の詳細構造の保存性が顕著に改善され，カ

構造𝑠(𝑋, 𝑌) ，の相似性から総合的な相似性

ルテシアンスキャンに比べて分解能が向上して𝑆(𝑋, 𝑌)を計算する．そして，各点で計算されたいることがわかる．図 4(a)に信号量を 30%，35%，

値を平均した値を SSIM とする．

40%とした場合の平均 PSNR を示す．この結果よS ( X ,Y )  l ( X ,Y )  c ( X ,Y )  s ( X ,Y ) 

り PSNR は 2dB 程度改善し，また，SSIM も改善 2  x  y  C1   2 x  y  C 2    xy  C 3  (2)

 
 

  2   2  C    2  2  C      C 
x
y
3
x
y
x
y
1
2





されていることがわかる．

式（2）において𝐶1，𝐶2，𝐶3は発散を防ぐために設ける正の極めて小さな定数である．本研究では画像の最大輝度値を max x̂ とするとき，𝐶1 =2(0.01 ∙ max⁡[𝑥̂]) ， 𝐶2 = (0.03 ∙ max⁡[𝑥̂])2 ，𝐶3 =𝐶2⁄2 とした[6]．
まず，数値ファントム画像を用いた画像再生を行った．オブリークスキャンのパラメータは，
nx=256，ny=494，ra= rb= 128，nc=10，nhalf=247，
noff_x=55，noff_y=0 とした．図 2 に信号量 40%での再生像を示す． 再生結果より，提案法を用いる
ことで，矢印部分の市松模様の詳細構造を従来法より良好に再生できていることが確認できる．
次に MR 画像を用いた画像再生を行った．パラ

図 2 信号量 40%での再生像比較：(a) フルデー

メータは，予備的な検討から良好な結果が得ら

タ像，(b)フルデータの拡大画像，(c) カルテシア

れた nx=256，ny=438，ra= rb= 100，nc=10，nhalf=219，

ンスキャン，(d) オブリークスキャン

noff_x=41，noff_y=0 とした．図 3 に信号量 35%での

図 3 信号量 35%での再生像比較：(a) ,(d), (g), (j)フルデータ像とその拡大画像，(b),(e), (h), (k) カルテシ
アンスキャンとその拡大画像，(c) ,(f), (i), (l)オブリークスキャンとその拡大画像

356

が，信号量によりパラメータを調整することにより，さらに良質な画像が得られる可能性がある．一方で，信号収集のパラメータによって再生像の性質が変わることが課題である．例えば，図2 の数値ファントム画像と図 3 の MR 画像では，良好な画像を再生するパラメータが異なる結果となった．また，k 空間の信号収集が一様ではな
いので，空間分解能に方向依存性が認められる．
今後は，信号収集パラメータと空間分解能の方向依存性などについて検討を行う予定である．

6．まとめ
本研究では圧縮センシングによる MR 再生像の画質改善を目的とし，信号収集を斜め方向に行うオブリークスキャンについて検討を行った．
信号量 30%から 40%の範囲でシミュレーション

図 4 PSNR と SSIM の比較を行った結果，提案法を用いることで，高い分解
5．考 察

能とアーティファクトの少ない画像を再生でき

図 2 より，カルテシアンスキャンで失われてる可能性が示された．今後は，位相を含む画像へいる市松模様の詳細構造がオブリークスキャンの応用を検討する予定である．

では良好に再生できていることがわかる．また，
図 3 より，カルテシアンスキャンでは画像のテ

謝 辞

クスチャが失われているのに対し，提案法では

本研究の一部は，平成 28 年度科学研究費助成より多くのテクスチャを維持できており，全信金(基盤研究(C) 16K06379，新学術領域研究号を使用した再生像(j)に近い画像が得られた．こ

16H01530)により実施された．また，本研究を遂れは k 空間の高域の信号を収集している効果が行するにあたり，画像データを提供いただいた

分解能の改善に寄与したものと考える．再生像

東芝メディカルシステムズ(株)に感謝の意を表を見ると，折り返しアーティファクトの軽減もする．

確認できる．これは，サンプリングが斜め 45 度
方向であるため，折り返しアーティファクトの

利益相反の有無

中心位置が斜め 45 度方向となり中心間の距離はなし√2倍に拡大することが原因と考えることができる．図 4 では，信号量 30，35，40%で提案法の方

文 献
Donoho DL: Compressed sensing. IEEE Trans
Inform Theory, 52: 1289-1306, 2006
[2] Candès EJ, Wakin MB: An Introduction To
Compressive Sampling. IEEE Signal Processing
Magazine, 25 : 21-30, 2008
[1]

が定量的に良好な結果を示した．本研究では，オブリークスキャンにおける信号収集のパラメー
タは，信号収集量を変えても同じ値を使用した

357

[3]

Lustig M, Donoho DL and Pauly JM: Sparse
MRI: The application of compressed sensing for
rapid MR imaging. Magn Reson Med, 58: 11821195, 2007

[4]

Wright S, Nowak R, Figueiredo M: Sparse
Reconstruction by Separable Approximation.
IEEE Trans Signal Processing, 57: 2479-2493,
2009

伊東賢治, 伊藤聡志, 山田芳文: Multi-scaleeFREBAS 変換を利用した MR 圧縮センシン
グの検討. 第 33 回日本医用画像工学会大会,
OP1-10, 2014
[6] Wang Z, Bovik AC, Sheikh HR et al: Image
Quality Assessment: From Error Visibility to
Structural Similarity. IEEE Trans Image Proc, 13:
600-612, 2004
[5]

358

OP10-3

TOF-PET における多重散乱を考慮した散乱推定法の開発
山川

善之*1

小林 哲哉*1

北村 圭司*1

要旨
PET 画像の定量性を担保するためには，計測データに混入する散乱線分布を正確に推定し補正する必要がある。TOF-PET 装置における散乱推定には，単一散乱シミュレーション（Single Scatter
Simulation）法を TOF 計測データに拡張した TOF-SSS 法がある。一般に 2 回以上散乱した多重散乱線の影響を考慮するために，推定した単一散乱線分布と計測データの裾野が一致するように絶対値を補正する。しかし，単一散乱線と多重散乱線の分布形状は異なるため，多重散乱線の影響が大きい場合は散乱推定誤差が大きくなる。そこで，多重散乱線によって散乱線分布の裾野が広 がる ことを 簡易 的に 再現 する 方法とし て， 散乱線分 布の 平 滑化 処 理を 導 入し ，可 搬 型
DOI-TOF-PET 装置で撮像した臨床データを用いて，散乱補正精度の評価を行った。その結果，再構成画像の定量性が向上したことから，提案手法の妥当性が確認された。
キーワード：PET, 散乱補正

1．はじめに乱線と多重散乱線の分布形状は厳密には異なPET 装置の撮像データには，被写体の放射るため，多重散乱線の影響が大きい場合は散能分布から放出された対消滅γ線に由来する

乱線の推定誤差が大きくなり，散乱補正を適真の同時計数イベントの他に被写体内で散乱用した再構成画像の定量性が大きく低下してした散乱同時計数が含まれる。PET 画像の定しまう。

量性を担保するためには，この散乱同時計数

本研究では，多重散乱線の影響により計測

イベントを正確に推定して補正を行う必要がされた散乱線分布の裾野が広がること[3]をある。TOF（Time-of-flight）-PET 装置におけ

簡易的に再現する方法として，推定した単一る散乱推定方法の一つとして，単一散乱シミ

散 乱線 分 布に 平滑 化処理を導 入し ， 可搬 型

ュレーション（Single Scatter Simulation，SSS）

DOI（Depth-of-interaction）-TOF-PET 装置で法[1]を TOF 計測データに拡張した TOF-SSS

撮像した臨床データを用いて散乱補正精度の法がある[2]。SSS 法では，放射能分布を表わ評価を行ったので報告する。

す PET 画像と散乱体分布を表す吸収係数画
像の情報を用い，単一散乱線をモデル化して

2．方法

散乱線分布の推定を行う。しかし，実際に計1）単一散乱シミュレーション

測される散乱線分布には，2 回以上散乱した

PET 計測データに含まれる散乱同時計数デ

多重散乱線が含まれる。一般にこの多重散乱ータを推定する方法の一つに，単一散乱シミ線の影響を考慮するために，推定した単一散ュレーション（SSS）法がある[1]。これは，乱分布と計測した散乱線分布の裾野が一致す

被写体の放射能分布と散乱体分布（吸収係数

るように，単一散乱線分布にある係数をかけ画像）の情報を基に，放出された対消滅γ線て，その絶対値を補正する。しかし，単一散のうち片方のγ線が被写体内で散乱して PET――――――――――――――――――

検出器で検出される（単一散乱）というモデ*1 株式会社島津製作所

基盤技術研究所〔〒619-0237 京都府相楽郡精華町光台
3-9-4〕
e-mail: y_yama@shimadzu.co.jp359

ルで解析的に計算される。しかし，実際に計係数分布に依存する。そのため，多重散乱を測される散乱線には 2 回以上散乱した多重散模擬するための平滑化度合の強さも撮像デー乱が含まれるため，一般に計測データのうちタに応じて適切なパラメータを設定する必要

被写体外の領域，つまり散乱線のみが分布すがある。平滑化フィルタにはガウシアンフィる領域を使用して計算結果と計測値が一致す

ルタを使用する。平滑化パラメータとして，るようにスケーリング処理を行う。また，SSS

投影データの半径方向に 5.0, 7.5, 10, 15, 20bin法の計算で用いる放射能画像は散乱線の影響（FWHM，1bin=約 8mm）の異なる 5 つの条を補正した正しい放射能画像が必要となるが，件で散乱推定を行った再構成画像を生成してSSS 法の計算前には存在しない。そこでまず視覚的評価を行い，適切に散乱線が補正され初めに散乱線を含んだ画像から SSS 法で散乱る平滑化パラメータの最適値の検討を行った。

推定を行い，その推定した散乱線分布を用い

次にその平滑化パラメータに関して，撮像て散乱補正をした放射能画像を作成するとい

部位や大きさによらず自動決定するアルゴリ

う，反復処理が必要となる。図 1 に SSS 法のズムの開発を行った。上記の平滑化パラメー

フローチャートを示す。

タ で推 定 した 散乱 分布の散乱 フラ ク ショ ン

多重散乱を考慮するためにスケーリング処(SF)から（1）式で定義する散乱フラクション

理が行われているが，単一散乱と多重散乱のの差分値(dSF)を算出し，その変動を調べた。

分布は異なり，多重散乱の方が広がって分布

なお，添え字の i は平滑化パラメータのインしている。そのため，単純に単一散乱分布を

デックスを表す。横軸に平滑化パラメータ，

スケーリングした場合は，多重散乱を正確に縦軸に散乱フラクションの差分値をプロットは再現できず，推定結果と実測値に誤差が生した結果を図 2 に示す。左は胸部データの結じる。

果，右は前立腺（骨盤部）データの結果を表す。青矢印は視覚的に最適と判断された平滑化パラメータを表しており，この時に散乱フラクションの差分値は，極大となっている。
つまり，平滑化パラメータを変動させた場合に変化する散乱フラクションが極大となる条件が最適な平滑化パラメータであると期待される。散乱線の平滑化処理を導入したフロー
チャートを図 3 に示す。

dSF  SFi  SFi1(1)

図 1 従来の SSS 法のフローチャート

2）散乱線の平滑化処理
PET 計測データに含まれる多重散乱を簡易

図 2 平滑化パラメータを変えた場合の散乱フラク的に再現する方法として，SSS 法で推定したション差分値の変化

単一散乱分布に平滑化処理の導入を行う。散
乱線イベントのうち，単一散乱と多重散乱イ
ベントの割合は，被写体の放射能分布や吸収360

3）撮像データ
京大病院にて 2015 年 2 月～5 月にかけて実施した臨床研究で取得した FDG-PET 撮像データ 17 例を使用して，従来法と提案法の再構
成画像を作成し，全身用 PET/CT（Discovery ST
Elite もしくは Discovery IQ, GE 社製）の SUVmax と比較を行った。撮像プロトコルは次の通りである。約 185MBq の FDG を患者に投与し，約 60 分の安静待機後に，全身用PET/CT 装置で約 20 分の撮像を行う。その後，
fxPET の設置してある別室へ移動し，上下配
置で 10 分間の撮像を行った。
再構成などのデータ処理条件は表 1 の通りである。

図 3 提案の SSS 法のフローチャート

表 1 データ処理条件
3D List-mode TOF DRAMA
再構成アル
ゴリズム
1
反復回数
128
サブセット
30
緩和パラメ
ータβ
MR-AC[5]吸収補正
TOF-SSS
散乱補正
偶発補正
シングル推定分解能補正
PSF（shift-invariant）
ポストフィ
ガウシアン
ルタ
（FWHM:5.0mm）2）使用装置
本研究の評価に用いた DOI-TOF-PET 装置（fxPET）は，MRI や CT などの既存のイメージング装置に着脱可能な可搬型の PET 装置となっている[4]。検出器は 2.9×2.9×20mm の LGSO（Lu1.8Gd0.2SiO5）結晶を 16×16アレイに配した 4 層 DOI シンチレータブロッ
ク とラ イ トガ イド ，磁場中でも使用可能 な
MPPC（Multi-Pixel Photon Counter）で構成され，約 500ps の時間分解能を有する。また，
リング径 778mm，軸方向 150mm，中心角 135
度とする円弧状の二つの検出器ヘッドは個別

3．結果と考察の C アームに搭載され、撮像目的に合わせ上

1）再構成画像の比較

下，左右配置や C 型配置等の撮像形態をとる

散乱線の平滑化処理なしの再構成画像と，ことが可能である。

自動決定した平滑化パラメータを用いて散乱線の平滑化処理をした再構成画像を図 X に示す。a)，b)は平滑化なし／ありのアキシャル
像，c），d)は平滑化なし／ありのコロナル像である。上段は胸部付近の症例，下段は前立腺付近を撮像した症例である。平滑化なしでは多重散乱の影響により推定した散乱線が過大となっており，画素値の低下が見られる。
特に，膀胱のような強い集積部位の近辺に顕著に表れる傾向がある。一方で，散乱線の平滑化処理を行うことで，膀胱近辺の画素値の

図 4 可搬型 DOI-TOF-PET 装置

低下がなくなった。

361

2）定量性の比較

散乱線の平滑化の有無により大きく変動する理由について考察を行う。本来，SSS によ

散乱線の平滑化処理の妥当性を検証するたり推定される単一散乱の分布と計測される多めに，FDG-PET 撮像した 17 例の画像データ

重散乱の分布の形状が一致する（定数倍すれに対して，従来法の散乱線平滑化なしの再構

ば重なる）のであれば，このような現象は発成画像，提案法による散乱線平滑化ありの再生しない。つまり多重散乱の分布形状が，単構成画像，全身用 PET/CT による再構成画像

一散乱と異なることが，根本的な原因と推察を作成し，腫瘍部位もしくは正常組織部位にされる。また，図 1 に示されるように SSS 法

VOI を設定して SUVmax を取得して比較を行

による散乱推定は，反復的に処理する必要がった。

あるため，この多重散乱の推定誤差が大きい

結果を図 6 に示す。横軸，縦軸は全身用

場合には，反復処理により誤差が拡大していPET/CT 装 置 ， fxPET の 画 像 か ら 取 得 し たき，図 5 の画像に見られるような大きな画素

SUVmax を示す。赤，青はそれぞれ平滑化な値の低下が発生していると考えられる。

し／ありで散乱補正を適用した画像の結果を

なお，fxPET 装置で撮像されるデータは，示す。実線はそれぞれを一次関数で近似した

不完全投影データである。本研究で使用した結果を示す。表 2 に近似結果の各パラメータ

データは，図 1 のように二つの検出器ヘッドを示す。散乱線の平滑化なし／ありの一次関を上下に配置した状態で撮像を行っており，

数近似から求めた比例係数は 0.96，0.95 とほ

通 常 の PET 装 置 で は 存 在 す る 左 右 方 向 の

とんど変わらないが，切片は-0.54 から+0.27

LOR（Line of Response）の計測データが存在と大きく変化した。この切片は，バイアスにしない。つまり，患者の腹側（背側）の輪郭

相当するもので，全身用 PET/CT と fxPET でに沿った情報が欠損しており，画像が上下方同一患者の SUVmax の比較を行っているので，向にぼけて，輪郭が不明瞭となっている。

原理的には 0 となることが期待される。しかし，散乱線平滑化なしでは，-0.54 と負の方向にバイアスを持っている。これは散乱線の過大補正による画素値の低下と対応する。一方
で散乱線の平滑化ありでは+0.27 となり，散乱線の過大補正が低減されていることがわかる。また，相関係数は平滑化なし／ありでほ
とんど変化していないが，わずかに提案法が小さい値となった。相関係数がほとんど変化しなかった理由に関して，提案法による画質改善は，前述のようにバイアス成分に大きく寄与するものであり，その大きさは SUVmax
が約+0.75 の変化である。これは SUVmax の値が 1.0～10 程度の場合は影響が大きいが，本研究で評価したデータの大多数の SUVmax
が 10～30 に分布しており，提案法による定量値の変動が相関係数にほとんど影響を与えていないものと推察される。

図 5 平滑化処理導入前後での画像の比較。a)平滑化なしアキシャル像，b)平滑化ありのアキシ
ャル像，c)平滑化なしのコロナル像，d)平滑化ありのコロナル像362

表 2 近似結果
傾き
切片
相関係数

従来法
0.96
-0.54
0.91

謝辞
本研究は，独立行政法人新エネルギー・産

提案法
0.95
0.27
0.89

業技術総合開発機構「がん超早期診断・治療
機器の総合研究開発／超早期高精度診断シス
テムの研究開発／高機能画像診断機器の研究
開発／フレキシブル PET の実用化検討（継続また，前節で述べたように fxPET 装置は，研究）」において実施された。

不完全投影データの再構成画像となるため，また，本研究に協力いただいた京都大学大少なからずアーチファクトの影響を受ける。

学院医学研究科の先生方に深謝する。

SUVmax の傾きが 1.0 より小さい（全身用PET/CT より fxPET の SUVmax が小さい）の

利益相反の有無は，データ欠損の影響が一因と考えられる。

なし
文
［1］

献

J. M. Ollinger: Model-based scattercorrection for fully 3D PET. Physics inmedicine and biology 41.1 (1996): 153.
Charles C Watson: Extension of Single［2］

Scatter Simulation to Scatter Correction ofTime-of-Flight PET. IEEE Trans Nucl Sci
54(5): 1679-1686, 2007
L. -E. Adam, J. S. Karp, and G. Brix:［3］

Monte Carlo simulation of the scatter
contribution in a 3D whole-body PET.
IEEE Nucl Sci Symp & Med Img Conf
Rec: Vol. 3, 1969-1975, 1998

図 6 全身用 PET/CT と fxPET の SUVmax の相関関［4］係。赤は散乱線平滑化なし，青は散乱線平滑

Yamakawa Y, Kobayashi T, Furuta M et

al: Development of a dual-head mobile

化あり。実線は一次関数による近似結果。

DOI-TOFPET

systemhavingmulti-modality compatibility. IEEE Nucl

4．まとめ

Sci Symp & Med Img Conf Rec:M11-69,

本研究では，多重散乱線の影響を考慮して，

2014

単一散乱線に平滑化処理を導入し，［5］

DOI-TOF-PET 装置で，散乱線補正精度の妥当

Tanigawa A, Yamaya T, Kawaguchi H, etal: Hybrid segmentation-atlas method for

性評価を行った。その結果，視覚評価では散PET-MRI attenuation correction. IEEE Nucl

乱線の過大補正に起因した再構成画像の画素

Sci

値低下が明らかに改善し，また全身用 PET/CT

Symp

&

p2727-2729, 2012との定量値比較評価では，散乱線補正精度の改善により，バイアスに相当する切片の値は，-0.54 から 0.27 と 0 に近づいたが，傾きと相関係数はほとんど変化しなかった。

363

Med

Img

Conf

Rec:

Development of a scatter estimation method considering multiple
scattering for TOF-PET
Yoshiyuki YAMAKAWA*1, Tetsuya KOBAYASHI, Keishi KITAMURA*2*1 Technology Research Laboratory, Shimadzu Corporation

In order to obtain quantitative PET images, it is necessary to correct scatter coincidences from measured coincidence
data. For scatter estimation for TOF-PET, Single Scatter Simulation (SSS) method was extended to TOF measurement
data. In general, to take into account the effects of multiple scattering in the body, the estimated scatter distribution isscaled to match the measured data outside the object. However, since the distribution of single scattering is different
from that of multiple scattering, scaling error leads to overestimation of scatter distribution when the fraction ofmultiple scattering is large. Therefore, we have developed a method to simply reproduce the spread of the scatter
distribution by multiple scattering by a smoothing process of the scatter distribution. We evaluated the accuracy of the
proposed method using clinical data acquired with a portable DOI-TOF-PET scanner. Results showed that the PET
image quality and quantification were improved by the proposed method.

Key words: Positron emission tomography, Scatter correction

著者紹介
山川 善之 (やまかわ よしゆき)
2006 年東京都立大学理学研究科物理学専攻 修士課程修了。同年，株式会社島津製作所入社。現在，基盤技術研究所放射線技術ユニットシステ
ム G 所属，主として PET 装置のラン
ダム，吸収，散乱補正ソフトウェアの開発に従事。
小林 哲哉 (こばやし てつや)2006 年千葉大・工・情画卒．2008 年
同大大学院・自然科学・修士課程了．
2011 年筑波大大学院・システム情報・博士後期課程了，同年（株）島津製作所入社．
博士（工学）．IEEE 会員．PET 装置の画像再構成・画像処理に関する研
究に従事．

364

北村 圭司 (きたむら けいし)1989 年東北大学理学部物理学科卒，同年（株）島津製作所入社．東京研究所，中央研究所，医用機器事業部技術部を経て，現在，基盤技術研究
所放射線技術ユニットユニット長.
奈良先端科学技術大学院大学客員教授.博士（工学）. PET 装置を中心とした放射線機器の開発に従事

OP10-4

対向データを利用した補間法によるSPECT 再構成法の開発
山口

雄貴*1

大倉 保彦*2

山本 めぐみ*2

要旨【目的】SPECT 収集では投影数を減少させることで，収集時間を短縮できる．しかしながら，アーチファ
クトや歪みにより再構成画像の画質が低下する．我々は大きなサンプリング角度で収集し，得られなかった中間角度の投影データを対向方向の投影データで補間する方法を考案した．本研究では開発した補間方法を画像再構成に適用して、収集時間を短くしたまま再構成画像の画質を改善すること目的とする．
【方法】
360 度収集において 12 view の投影データを 24 view に補間し，MLEM による画像再構成を行った．
対象は Shepp-Logan ファントム及び投影データにノイズを付加した数値ファントムとした．画質評価は
NMSE 及び%RMSU を用いて行った．
【結果】NMSE 及び%RMSU の両方について，開発した補間方法では良好な結果が得られた．
【結論】本研究で開発した補間方法を用いた画像再構成は収集時間を短くしたまま，良好な画質を得ることが可能である．
キーワード： SPECT，画像再構成，投影データ補間

1． はじめにから再構成画像にアーチファクトが現れる

単光子放射断層撮影(single photon emission[1]．一方，最尤推定期待値最大化(maximum

computed tomography: SPECT)では，収集時のlikelihood

投影方向数を少なくすることで収集時間を短法では投影方向数の影響は比較的小さいが，縮することができるが，再構成画像の画質が

投影方向数が少ない場合，ノイズの影響が見低下するため，投影方向数は SPECT 画像におられる[1]．

いて画質を左右する重要な因子といえる．画

expectation maximization: MLEM）

我々は，これまで線形補間や最近接補間等

像再構成方法であるフィルタ補正逆投影を用いて投影データをサイノグラム上で補間（filtered back projection: FBP）法では特に投して再構成画像の画質を改善する方法を提案

影方向数の影響が大きく，投影方向数 72 程度してきた[2]．投影データの補間は，投影方向数の影響の大きい FBP 法では画質を改善す――――――――――――――――――

ることができたが，投影データ数の影響が小*1 広島国際大学大学院 医療・福祉科学

さい MLEM 法では画質の改善効果はみられ

研究科 医療工学専攻〔〒739-2631 東広

なかった[2]．

島市黒瀬学園台 555-36〕

本研究では，MLEM 法における投影データ

e-mail: sm16210@ms.hirokoku-u.ac.jp

補間法を新たに考案し，その画質改善効果を*2 広島国際大学保健医療学部診療放射

数値ファントムを用いて評価し，提案手法の線学科

有効性を明らかにすることを目的とする．

365

2． 方法2) 画像再構成法

1) 投影データ補間法

本手法では，MLEM 法を画像再構成に用い本研究で開発した投影データの補間方法をた．MLEM 法の漸化式は式(1)のように表さ示す(図 1)．まず，図 1 のように対向方向のれる．

投影データを取らないように検出器をずらし

て SPECT 収集する．収集しなかった対向方向( k 1)jの投影データは，既に収集してある対応する(jk )nCi 1

方向の投影データを左右反転させて補間する．

yi Cij

n


i 1

ij

(1)

m

C 
j '1

ij '

(k )
j'

この補間方法の利点は，線形補間や最近接

ここで，k は繰り返し回数，j および j’は m 番

補間と異なり，サイノグラムの形状を保持で目までの再構成画素の通し番号，i は n 番目

きることにある(図 2)．このようにして補間までの検出器画素の通し番号，Cij は画素 j かして作成した投影データを用いて画像再構成

ら放出されたガンマ線が検出器 i で検出されを行う．

る確率，y は開発手法で補間した投影データ，

λ は再構成画像である．
MLEM 画像再構成の条件としては，繰り返
し回数を 50 回とした． これは，藤原らのMLEM 法の最適な繰り返し回数の決定の実験[3]で得られているデータを参考に決定し
た．
3.

実験

1) 実験方法
図 1 開発した投影データ補間法の概要．SPECT 収

本研究では，投影データ補間法を組み込ん

集方向(左)，画像再構成する投影データのサだ画像再構成法の評価のために幾何学的要因

イ ノグ ラム(右)．オリ ジナル の投影 デー タ

や物理的要因を除外したシミュレーションデ(青)，補間して作成した投影データ(赤)．

ータを用いた．
実験方法は，橋本らが作成した投影データ作成ソフトウェア[4]にシミュレーションデ
ータを入力して，評価項目ごとに投影データを作成した．そして開発した投影データ補間法を MLEM 法に適用した再構成画像の画質評価を行い，投影データの補間が再構成画像に及ぼす影響について，補間なしの再構成画像との比較を行った．画像処理ソフトウェア
は，ImageJ を使用した．シミュレーションの
条件は，マトリクスサイズ 128×128，有効視

図 2 補間法ごとのサイノグラムの比較．
(a) 補間なし

24 view

野 200 mm，ピクセルサイズ 1.56 mm，収集モ(b) 補間なし

12 view

ードはステップ回転収集を用いた．投影デー(c) 線形補間

12 → 24 view

タは投影データ数 12，24，30，40，60，120(d) 最近接補間

12 → 24 viewと変化させて作成した．本研究における最適(e) 開発手法

12 → 24 view

な補間投影方向数を調べるため，次項のNMSE の評価で用いたファントムの再構成画

366

像を normalized mean square error (NMSE)値で評価し決定して，以後の補間投影データ数とした．投影データの補間が再構成画像に及ぼす影響は，NMSE 法および root mean square
uncertainty (%RMSU)について評価を行った．
2) NMSE の評価

図 3 Shepp-Logan ファントムの形状．

ファントムデータは，Shepp-Logan ファン
トム(図 3)[5]を用い散乱線，コリメータ開口径による空間分解能劣化，および統計雑音を除外したシミュレーションデータを使用した．
NMSE 値は，すべての楕円を含む全断面を対象とし，式(2)で算出した．

x

NMSE y  f i, j   g i, j 2

i 0 j 0

x

(2)

y

 f i, j 2i 0 j 0

x：x のマトリクスサイズ
y：y のマトリクスサイズ
f：基準画像
g：評価画像
図 4 %RMSU 測定用ファントムの投影データ(上)ここで，基準画像は 120 view の再構成画像，と形状(下)．統計ノイズなしのデータ(a)に全評価画像は補間した投影データ再構成画像おカウント数を指定してポアソン分布に従うノ

よび補間なしの投影データ再構成画像とした．

イズを付与した(b)．設定した ROI(赤)3）%RMSU の評価

4.

結果

ファントムデータは，図 4a のような直径1）最適な補間投影データ数の決定

180 mm の均一な数値ファントムの投影デー

図 5 は投影データ数ごとの再構成画像，図タにポワソン分布のノイズを加えたシミュレ

6 は投影データ数と NMSE 値の関係を示す。

ーションデータを使用した(図 4b)．ポアソン

NMSE 値は，投影データ数の増加に伴い低下分布のノイズは投影データの全カウント

する傾向を示し，基準画像に対し投影データ(7889870 counts) 数 を 指 定 し て 換 算 し

数 12 で 0.216 と最も高値を示した．投影デー

た．%RMSU は式(3)にて算出した．設定した

タ数 24 以上では 0.00410 から 0.000589 と大関心領域(region of interest: ROI)は，図 4b にきな変化を示さなかった．再構成画像からも示す直径 180 mm の円形型を用いファントム

投影データ数 12 からアーチファクトが発生中心に設定した．

していることが確認できた．この結果から本

標準偏差% RMSU 
100 [%]
平均カウント研究で開発した投影データ補間法の補間投影(3)

データ数は，投影データ数 12 から 24 への補間に決定した．

367

図 7 補間前と補間後の再構成画像の比較．
図 5 投影データ数ごとの再構成画像

図 6 投影データ数と NMSE 値の関係．投影データ

図 8 投影データ数と%RMSU の関係．投影データ

補間法を適用した再構成画像の NMSE 値は補間法を適用した再構成画像の%RMSU は■■でプロットした．

でプロットした．

2) NMSE の評価

3）%RMSU の評価

図 7 は同じ投影データ数 12 の補間前と補間

図 8 は投影データ数と%RMSU の関係を示

後の再構成画像を示す．投影データ補間法をす．%RMSU は，投影データ数 12 で 33.71 %適用することにより，同じ投影データ数 12と最も低値を示したが，投影データ数 24 以上の再構成画像にみられたアーチファクトが改では 38.35 %から 39.21 %と大きな変化を示さ

善され，Shepp-Logan ファントムの各楕円のず，投影データ数の増加に伴い 38 %から 39 %

境界が識別できるようになり，再構成画像の程度に収束する傾向を示した．

画質が改善できていることが確認できた．

投影データ補間法を適用した再構成画像

投影データ補間法を適用した再構成画像のの%RMSU は 38.02 %となった．同じ投影デー

NMSE 値は 0.00597 となった(図 6)．同じ投

タ数 12 の再構成画像と比較すると 12.8 %高

影データ数 12 の再構成 画像と比較すると値となったが，投影データ数 24 の再構成画像

27.6 %低値となり，投影データ補間法を適用と比較すると 0.8 %低値となり，投影データ

した再構成画像は補間なしの再構成画像と比数 24 以上の再構成画像と同程度の%RMSU

較して NMSE 値が優れていた．

が得られた．

368

5.

考察

の補間ではなく，投影データの補間であるた

核医学検査において SPECT 画像は，人体臓

め，画質を改善させるには原画像である投影器・組織の機能、代謝、形態を画像として提データの形状をいかに保持するかが重要であ供する重要な検査であり広く臨床に用いられると考えられる．図 2 に線形補間および最近ている．特に SPECT 収集時における投影方向

接補間で投影データを補間したサイノグラム

数は，画質を決定する重要な因子であり，回を示したが，線形補間ではサイノグラムの辺

転軌道における有効視野に内接する円周を 2

縁がボケたようになり最近接補間では辺縁の画素で除した投影方向数より多く確保するこ

ボケはないが，形状が滑らかなサインカーブとが望ましい[5]．しかし，投影方向数を増加

ではなくなっている．それに対し，本研究でさせることは検査時間の増加につながり，被開発した投影データ補間法はサイノグラムの験者への負担の増加や投与量の制約から投影形状を保持しているため NMSE 値の大幅な方向数削減の検討も行われている[1]．画像再低減につながったと考えられる．

構成法は、解析的手法である FBP 法と統計的%RMSU の評価では，開発した投影データ手法である MLEM 法などの逐次近似法に大補間法を適用した場合，%RMSU が 38.02 %別され，画像再構成法ともに投影数が減少すとなり同じ投影方向数 12 の再構成画像と比ると画質が低下する[3]．

較して 12.8 %高い値を示したが，%RMSU は本研究では投影データを補間し撮像時間を

投影方向数 24 以上で一定の値に収束する傾

短くしたまま再構成画像の画質を改善する方向があり補間法を適用した再構成画像法を考案した．これまでの検討で投影方向数の%RMSU は投影数 24 以上の値と同程度との影響が大きい FBP 法では線形補間や最近なった．これは投影データ数 12 のサイノグラ

接補間などを用いてストリークアーチファク

ムを投影データ数 24 のサイノグラムに形状トを軽減し画質を改善することができた．し

を似せて補間したため，投影方向数 12 では低かし，MLEM 法では画質を改善することがで

値 で あ っ た %RMSU か ら 投 影 デ ー タ 数 24きなかった［2］．逐次近似法では投影を不完の%RMSU に近付いたと考えられる。また，全データとし，このデータから完全データの実験結果から本手法を適用した再構成画像

条件付き期待値を求め完全データについてのの%RMSU は 投影 方向 数 24 の 再構成 画像

最尤推定を行うため収集条件が一定であればの%RMSU と比較して 0.8 %低い値を示した

投影方向数が 24 程度でも画質の低下は少なが、線形補間のようにサイノグラムの平滑化

く，投影方向数の影響が小さいと考えられる．

の効果はないので必ずしも本手法でノイズがそこで，本研究では MLEM 法において最適低減できるとは限らないと考えられる．

な補間投影データ数を決定するために様々な本研究で開発した MLEM 法における投影

投影データ数の再構成画像の NMSE 値の比

データ補間法は原理上，従来の半分の収集時較を行った．その結果，投影データ数 12 での間で再構成を行っても画質の低下が改善でき，

NMSE 値が高値を示しストリークアーチファ

同程度の%RMSU が得られることから検査時クトが確認できたことから投影データ数 12間の短縮化が期待できると考えられる．

の投影データ補間は MLEM 法において有効であると考えられる．

6.

おわりに

NMSE の評価では，新しく開発した投影デ開発した投影データ補間法の MLEM 法にータ補間法を投影方向数 12 の投影データに対する画質の改善が確認できた．本手法は従適用した場合，NMSE 値が 0.00597 となり同来の半分の収集時間で SPECT 収集が可能で

じ投影方向数 12 の再構 成画像と比較してあり，臨床 SPECT 検査の撮像時間短縮への貢27.6 %低い値を示した．本手法は再構成画像

献が期待される．

369

謝辞
本研究を実施するにあたり，始終懇切丁寧な御指導頂いた大倉保彦教授に心より感謝致します．また御助言を頂いた山本めぐみ助教に 感謝致します．
利益相反の有無なし．
文

献[1] 木口雅夫, 谷口金吾, 穐山雄次他：SPECT
画像における収集ステップ角度による影響について－FBP 法と OS-EM 法の比較－日本放射線技術学会誌, 60(7), 1009-1017, (2004)[2] 池田良弘，大倉保彦，：秋山實利：投影データ補間方法を用いた SPECT 画像向上に関する研究，広島国際大学大学院医療福祉科学研究科修士論文，2011[3] 藤原秀司、隂山真吾、磯田康範 他：SPECTの投影数が再構成画像に及ぼす影響 －シュ
ミレーションデータを用いた FBP 法とML-EM 法の比較－日本放射線技術学会誌
66(12)1587-1597(2010)[4] 橋本雄幸，横井幸司，篠原広行：【画像再構成シリーズ】SPECT 再構成画像の基礎，医療科学社，東京，2006，pp.80，85-91[5] 大西秀雄, 木田哲夫, 篠原広行他：核医学検査技術学, オーム社出版局，東京，2006，
pp.104-171

370

Development of Single Photon Emission Computed Tomographyreconstruction method by interpolation method opposite projection data
Yuki YAMAGUCHI*1, Yasuhiko OKURA*2, Megumi YAMAMOTO*2*1 Hiroshima International University Graduate School of Medical Technology and Health Welfare Sciences*2 Department of Clinical Radiology, Hiroshima International University

Aim: SPECT images reconstructed from few number of projection data are deteriorated by several artifacts. The aimof this study is to develop novel method for SPECT image reconstruction from few number of projection data where
the image quality is equivalent to SPECT image reconstructed from normal number of projection data to shorten
acquisition time of SPECT study.
Methods: Projection data of 12 view (30-degree step) of Shepp-Logan and Uniform numerical phantom wereacquired by simulation study. Projection dataset of 24 view (15-degrees) were interpolated from the 12 view datasets.
We developed the asymmetric projection data acquisition method, where relatively large step angle could be
employed and opposite side data is inserted each projection direction. We performed MLEM image reconstruction. As
evaluation methods, we used NMSE (normalized mean square error) and %RMSU (% Root Mean Square
Uncertainty).
Results: NMSE and %RMSU were obtained good result when we used interpolation methods.
Conclusions: Image quality of SPECT image was improved by the method developed in this study.

Key words: SPECT, Image Reconstruction, Interpolation of projection data371

OP10-5

信号の等間隔間引き収集を基本とする

MR 圧縮センシングの検討∗∗

風間 椋 1) ， 伊藤 聡志 1)

要旨
圧縮センシングを MRI に導入する場合に，一般に信号収集点をランダムに間引く方法がとられる．しかし，このとき，再生像の画質が信号の収集軌道のランダム性や収集密度の分布に依存し，特に 2 次元撮像では安定した画質を得にくい問題がある．本研究では再生像の画質安定化を図ることを目的として信号空間の原点付近を除いた領域は信号を規則的かつ等密度で収集する新たな方法について検討を行った．折り返し
アーティファクトを軽減し，かつ画像の細部の構造を復元するためにスパース化関数には Curvelet 変換とeFREBAS 変換を併用し，それぞれ複数の基底関数による展開を行った．位相を含んだ MR 画像再生シミュ
レーションの結果，ランダムに収集点を選ぶ場合に比肩する信号対雑音比の再生像を得ることができた．
キーワード: エイリアシング, Curvelet 変換，圧縮センシング, スパース化関数

1

はじめに

圧縮センシングは一種の不良設定問題であり，L

圧縮センシング (compressed sensing)[1, 2] がノルムや全変動 (Total variation) を解くための画

MRI の撮像に応用 [3] されるようになって以来，多一的な解法はなく，また，画像をスパース化する関くの研究報告が行われ，臨床への応用研究も進みつ

数によっても再生像の画質は変動する．さらに，信つある．圧縮センシングの特徴は，MRI に新たな号の間引き方によっても再生像のアーティファクト

ハードウェアを追加しなくても撮像を高速化できの現れ方が変わり，再生像の品質が異なることになる点である．圧縮センシングはその有効性が特にる．このように圧縮センシングを MRI 応用する場大きくなる領域，すなわち画像がそもそもスパー

合の課題の一つに解に至るアルゴリズムの選択やス性を有している血管像，あるいは，ランダムサン

信号収集点の選択によって再生像の画質が変動しプリングを多次元に適用できる心臓シネ撮像などてしまう点がある．

へ応用されることが多くなっている．一方，臨床で本研究では，再生像の画質安定化を図ることを多く使用されるカルテシアンサンプリングによる目的とし信号の収集を規則的かつ可変密度とする

2 次元撮像では，ランダムに信号を間引きできる次
元は 1 次元に限られるため，圧縮センシングの有新たな方法について検討を行う．我々は，これまで

効性は，3 次元や 4 次元などの多次元撮像に比べて間引き収集した信号から画像再生を行う方法を報低いものになる．また，収集点のランダム性により告している [5, 6]．また，汎用のフーリエ変換法を

画質が左右される度合いも 3 次元撮像に比べて大使用した方法として信号の収集は等間隔を基本と

きい．

し，可変密度な収集による画像再生を検討していに位相拡散フーリエ変換法 [4] を使用し，規則的にる [7]．スパース化関数に Curvelet 変換 [8] を使用
することにより，可変密度なランダム収集に比肩す∗

1 宇都宮大学大学院工学研究科
情報システム科学専攻

る再生像を得ることに成功している．

[〒 321-8585 栃木県宇都宮市陽東 7-1-2]
e-mail: mt176510@cc.utsunomiya-u.ac.jp

するために，信号エネルギーが集中する信号空間

本研究では，信号収集点の選択をさらに容易との原点付近を除いて，信号の収集密度は一定を保372

ちながら信号の間引きは等間隔を基本とする間引パース化関数 Φ1 と Φ2 を利用する場合は式 (4) のき法について検討を行う．この方法は，2 次元撮像の 1 次元のみであり，スパース性が高くない部位問題を解く．
}{
1||s−Fu ρ||22 +α||Φ1 ρ||1 +β||Φ2 ρ||1
ρ̆ = arg min
2(4)

に対して良質な画像を得るには信号の間引き率はここで α と β は正の重みパラメータである．Com-

大きく設定できないことを前提としている．本方

posite Splitting Algorithm(CSA)[11] は演算子分法では，信号の収集密度分布を設定する煩わしさ

離法に加えて変数分離法を用いることで，複数のがなくなり，また，信号の高域は低域と同じ密度で

L1 ノルムが組み込まれた最小化問題の解の導出を行う [11]．

に圧縮センシングを応用する場合に信号をランダ
ムに間引くことができるのは位相エンコード信号収集できるので分解能の維持が期待される．再構
成シミュレーションでは，先行研究で優れた特性を2.2示した Multi-scale Curvelet 変換 [7] をスパース化

スパース化関数の選択関数として使用する検討を行った．次いで，画像のスパース関数 Ψ の選択によりスパース化の程度，

細部の構造保存性を高めるためにスパース化関数

画像の特徴抽出，および信号の間引きによるアーに Multi-scale eFREBAS 変換 [9, 10] を併用した．

ティファクト除去程度が左右される．そのため圧縮再構成像を通常の可変密度ランダムサンプリング

センシングにおいて画像復元アルゴリズムとともを行う一般的な方法と再生像の比較を行い，再生に Ψ の選択は重要な役割を持っている．本研究で誤差の現れ方や信号対雑音比について比較，検討

は非ランダム間引きされた信号を圧縮センシングにを行った．

応用する場合にアーティファクトの除去性能に優れる Curvelet 変換 [8] を採用した．そして，Curvelet

2

画像再生アルゴリズム

2.1

圧縮センシングと画像復元変換の展開数を変えたスパース化する Multi-scale

Curvelet 変換 [7] により折り返しアーティファクト
の除去性能を高める方法を取った．また，Curvelet
変換の他に Multi-scale eFREBAS 変換 [9, 10] とρ を観測対象とするベクトル，s を観測信号，Φ

Wavelet 変換についても検討を行った．

を観測行列とする．フーリエ変換処理の後に間引きを行う関数を Fu ，また，MR 画像をスパース化する関数を Ψ とするとき，ρ̆ = Ψρ として，式 (1)から ρ̆ を求める問題として考える [3]．

sΦ= Fu Ψ

3.1

点像分布関数によるインコヒーレント性評価

系を使用して位相エンコード方向に信号を間引く

(1)
−1

画像再構成
MRI の撮像は 2 次元とし，カルテシアン座標= Fu ρ = Fu Ψ−1 ρ̆
= Φρ̆

3

ものとした．信号の間引きにより生じる折り返し(2)

アーティファクトのインコヒーレント性を測るた

圧縮センシングにおいて，高い確率で求める解にめに Lustig らが使用した点像分布関数解析 (Point

達する条件として観測行列の要素をランダムに選

Spread Function analysis)[3] を用いた．ei を振択する方法がある．汎用的なフーリエ変換映像法

幅 1 を持つデルタ関数とするとき，PSF(i; j) =列の要素をランダムに選択する操作を近似的に行e∗j Fu∗ Fu ei は，位置 i にある単位ベクトルが信号の間引きにより位置 j に及ぼす寄与を示す．標本化う方法に信号空間をランダムに間引く方法がある．

定理を満足するとき，PSF(i; j)|i̸=j = 0 となり，他

圧縮センシングは，信号に含まれる雑音に関係するの点に干渉を及ぼさない．しかし，信号の間引きを定数を ε として以下の条件付き最小化問題を解く．

行った場合は，PSF(i; j)|i̸=j はゼロにはならない．

−1

において観測行列は Φ = Fu Ψ

であり，観測行ρ̆ = arg min||ρ̆||1 s.t. ||s−Φρ̆||2 < εインコヒーレント性を測る簡便な方法として Lustig(3)は，サイドローブピーク比 (sidelobe-to-peak ratio:

本研究で扱う圧縮センシングの複合最小化問題はSPR) を使用した [3]．SPR は以下の式で与えられる．本研究では，ei を原点に置いた場合を検討した．

L2 ノルムと L1 ノルムから構成される．複数のス373

図 1: k 空間の信号収集分布; (a) 等間隔を基本とした間引き法 (提案法), (b) ランダム間引き

SPR = maxi̸=j

PSF(i; j)
PSF(i; i)

図 2: スパース化空間における反復的な閾値処理による
SPR の変化(5)

スパース化関数には Curvelet 変換，Multi-scale

信号収集を基本とするため折り返しアーティファク

Curvelet 変換，Wavelet 変換および Multi-scale

トはランダム雑音状にならず特定の周波数に大きな

eFREBAS 変換を使用した．信号の収集点分布は
図 1(a) に示すように信号空間の中心点付近は 20 行
を連続的に取得し，それ以外は位相エンコード方

誤差として現れている．Multi-scale eFREBAS で向のデータのインデックスが 3 の倍数と 5 の倍数

アーティファクトが除去されている．

は，折り返しアーティファクトが残留しているが，Multi-scale Curvelet 変換ではほとんどの折り返しの点を収集した．このとき信号収集比は全信号収

3.2集に対して 50%となる．

画像再構成シミュレーション

画像再構成シミュレーションでは東芝メディカル

Curvelet 変換は，斜め方向の成分抽出を改善するために角度方向に画像を 2s 個に分解し，半径方社製 MRI を使用し被験者の同意を得て撮像された向にはウェーブレット変換の様式で 2l レベルの多画像を利用した．図 2 にシミュレーションに使用し重解像度解析を行う．Multi-scale Curvelet 変換は，た画像モデルを示す．MR 画像は一般に生体の磁化(s, l) を (3,2), (3,3), (3,4), (3,5), (3,6) の順で使用率の相違や装置誤差により位相をもつ画像になる．

した．Multi-scale eFREBAS 変換は，反復処理の位相変化が空間的に緩やかな場合は，k 空間の原点

中でスケーリング係数 D を｛3,4,5,6,7｝の順に循

付近より位相分布を推定し，推定した位相分布関環的に使用した．Wavelet 変換は，ドベシ―の基底数を利用して位相を補正することができる．一方，N=6 を使用した．しきい値は収集点数 n のランダ

局所的に大きな位相変化を含む場合は k 空間の低ム間引きを行ったときに PSF に生じる誤差の標準√偏差 σSPR = (p − 1)/N (ただし，p = N/n)[3] を域の信号から精度の高い位相分布の推定は難しい．

基準とするが，本研究の収集法ではランダム雑音

でき位相補正を行う場合と位相補正を行わず位相状にはならないので，σSPR の値の 30%とした．

画像をスパース化する場合の 2 通りのシミュレー

そこで，位相補正により MR 画像が実関数と仮定

反復回数 5 回までの SPR の変化を図 3 に示す．

ションを実施した．

Wavelet 変換は基底を変えないため，ほとんど変化がない．それに対し，展開する基底を変える Multiscale Curvelet 変換や Multi-scale eFREBAS 変換

MRI は，Vantage MRT200-PP5 および Vantage
Titan 3T MRT-3010 を使用し，高速スピンエコー法により撮像したマルチスライス像，および三次元

では，処理回数が増えることにより SPR が顕著に

高速スピンエコー法により得られた位相変化の異低下している．Multi-scale Curvelet 変換は 1 回目なる画像を利用した．信号の収集点は図 1 と同一のの処理により SPR はいったん大きくなるが，それ分布を使用した．スパース化関数には，Wavelet 変以降は低下し，Multi-scale にすることで，反復 5換，Multi-scale Curvelet 変換，Multi-scale eFREBAS 変換，Multi-scale eFREBAS 変換と Multi-

回時では最も小さな値になった．5 回反復後の PSF

scale Curvelet 変換を併用する方法（以後，Multiscale Curvelet-eFREBAS 変換と称す）を使用して，を図 4 に示す．(a) は信号間引き関数をフーリエ変換することにより得られる PSF である．規則的な374

図 5: 被写体を実関数化した場合の平均 PSNR 比較
図 3: 使用した MR 画像; 絶対値像と位相分布

図 4: スパース化空間のしきい値処理による点像分布関数 (PSF) の変化; (a) 間引き関数の PSF, (b)〜(d)Wavelet 変換, Multi-scale eFREBAS 変換空間, Multiscale Curvelet 変換による 5 回反復処理後の PSF

再構成アルゴリズムには CSA を利用した [11]．再生像の品質は，ピーク信号対雑音比 (peak signal-

to-noise ratio; 以降，PSNR と称する) を使用した．
なお，PSNR は式 (6) を使用し，再生像の二乗平均誤差（RMSE）は，フルデータ再生像と圧縮センシ
ングにより求めた再生像 ρcs のそれぞれの絶対値の差より求めた．

PSNR = 20 log10

3.2.1

max[ρcs ]
RMSE

(6)

図 6: 再構成像比較 (実関数化の場合) (a) Multi-scaleeFREBAS, (b) Multi-scale Curvelet，(c) Wavelet, (d)Multi-scale Curvelet-eFREBAS, (e)〜(i) は，(a)〜(e)の誤差像

画像を実関数化してスパース化する場合

MR 画像の実関数化は位相画像を絶対値化することにより行った．信号の収集点は図 1 に示す PSF

使用する場合は 10 種類の異なる乱数系列から作成の評価と同じものを使用した．ランダム間引きをされた信号収集点分布より再構成を実施し，PSNR

375

図 7: 位相画像をスパース化する場合の平均 PSNR 比較の平均値，最大値，最小値を求めた．結果を図 5 に，また再生像と誤差像の例を図 6 に示す．図 5 のラン
ダム間引きを行う場合は，その平均に加えて最大値と最小値を示した．図 6 を見ると Wavelet 変換を使用した場合は，再生像にはアーティファクトが多く残っている．再生像 (a) と (b) は，いずれも誤差の残留が少ないが，Multi-scale eFREBAS 変換では，
ややアーティファクトの残留がみられ，Multi-scale

Curvelet 変換では，アーティファクトの残留は少ないが，再生像の平滑度が大きく画像の細部の構造が失われている．Multi-scale Curvelet-eFREBAS
変換を使用した (d) では，アーティファクトの残留が少なく，かつ再生像の詳細構造は (b) よりも多く復元されている．Multi-scale eFREBAS 変換やMulti-scale Curvelet-eFREBAS 変換を利用した再生像の誤差像 (e),(f),(h) より，コヒーレントなアー
ティファクトの発生が少なく，特定の領域に誤差が集中していない．
図 5 に示す各方法の PSNR 評価より，Multi-scale

Curvelet-eFREBAS 変換を使用した方法は，Multiscale Curvelet 変換や Multi-scale eFREBAS 変換
より高い PSNR を示した．比較のために Multiscale Curvelet 変換を使用し，信号のランダム間引きを行った場合の PSNR は，等間隔を基本とす

図 8: 再構成像比較 (位相画像) (a) Multi-scale eFREBAS, (b) Multi-scale Curvelet，(c) Wavelet 変換, (d)Multi-scale Curvelet-eFREBAS, (e) ランダム間引き信号を使用した Multi-scale Curvelet, (f)〜(j) は，(a)〜(f) の誤差像

る提案法よりも高い値が得られた．

3.3

位相画像をスパース化する場合

信号の収集点分布は実関数化する場合と同一のものを使用した．Curvelet 変換と Wavelet 変換では，反復処理の中で再生像を実部と虚部に分離し，それぞれ独立にスパース化変換する手法を取った．

の残留が大きいが，Curvelet 変換や eFREBAS 変

PSNR の平均を図 7 に，再生像の例を図 8 に示換を使用した場合は，アーティファクトが少なく，す．再生像を実関数とみなす 3.2 の場合と同様に良好な再生像が得られた．Multi-scale Curvelet-

Wavelet 変換を使用した場合は，アーティファクト

eFREBAS 変換を利用した場合の PSNR は，信号376

をランダムに間引く場合よりもやや上回る結果がおいて非ランダムな信号収集による圧縮センシン

得られた．

グの応用可能性が示された．今後は，臨床で得られるような位相を含んだ再生像について多くの再構

4

考成実験を行うことである，

察

図 5 の結果からスパース化関数に Wavelet 変換

謝を使用し，かつ単一の基底を使用する場合は，他の本研究の一部は，平成 28 年度科学研究費助関数を使用する場合に比べ全般的に PSNR が小さ

成金 (基盤研究 (C) 16K06379，新学術領域研究

い．これは，Wavelet 変換の基底とフーリエ変換の16H01530) により実施された．また，本研究を遂行するにあたり，画像データを提供いただいた東芝
メディカルシステムズ (株) に感謝の意を表する．

基底との間のインコヒーレンス性が低く，再生像上のアーティファクトは，Wavelet 変換空間上で高い振幅を持つ傾向があり，しきい値処理で除去できな
いためである．それに対し，Multi-scale Curvelet

利益相反の有無変換を利用した場合は，SPR による検討結果と同なし

様にアーティファクトの除去効果が大きく，良好な画像が得られた．Curvelet 変換は，高いアーティ

文ファクト除去効果がある一方で，再生像の平滑化
効果が大きい．この問題を緩和するために画像の細部の保存性が良好な eFREBAS 変換を併用した．
結果，アーティファクトの除去と細部の構造保存性に優れた再生像を得ることができた．
位相画像をスパース化する場合に，非ランダム間
引き収集がランダム間引き収集と同等の PSNR が得られた理由は，再生像上の位相変化が，アーティ
ファクトのコヒーレンス性を弱めたことにあると考える．今後は，従前の可変密度かつ等間隔間引き
収集との比較や，信号量が近いハーフフーリエ法との比較を行う予定である．

5

辞

まとめ
圧縮センシングを MRI に応用する場合に課題となる再生像の画質安定化を目的とし，等間隔な間引きを組み合わせた非ランダム間引き信号から画像再生を行う新たな方法について検討を行った．ス
パース化関数の選択では再生像のアーティファクト
を抑制に有効な Multi-scale Curvelet 変換と画像の細部の保存性が良好な Multi-scale eFREBAS 変換を併用した．画像再生シミュレーションの結果，再生像を実関数と処理できる場合は，再生像の信号対雑音比はランダム間引き収集を行う標準的な圧
縮センシングよりやや低くなったが，位相補正処理を行わずに位相画像のままスパース化する場合は標準的な圧縮センシングと同程度の信号対雑音比を得ることができた．本研究により 2 次元撮像に377

献[1] Donoho DL: Compressed sensing. IEEE
Trans. Inform Theory, 52: 1289–1306, 2006
[2] Candès EJ, Wakin MB: An Introduction To
Compressive Sampling. IEEE Signal Processing Magazine, 25: 21–30, 2008
[3] Lustig M, Donoho DL, Pauly JM: Sparse
MRI: The Apprication of Compressed Sensing for Rapid MR Imaging. Magn Reson
Med, 58: 1182–1195, 2007
[4] Maudsley AA: Dynamic Range Improvementin NMR Imaging Using Phase Scrambling. J
Magn Reson., 76:287-295, 1988
[5] 八坂俊吾，伊藤 聡志，山田 芳文: 信号の等間隔間引きによる MR 画像再構成. 第 34 回日本
医用画像工学会大会, PP1, 2015[6] Ito S, Yasaka S, Yamada Y: Image Reconstruction of Under-sampled Signal at
Equal Interval using Quadratic Phase Scrambling. International Society of Magnetic Resonance in Medicine 23rd Scientiﬁc Meeting(ISMRM2015), 2459, 2015
[7] 関根和樹，八坂俊吾，伊藤聡志: 信号の非ランダム間引き収集による MR 圧縮センシングの検討．第 35 回日本医用画像工学会大会，OP2-7，
2016[8] Candès
EJ, Donoho DL: New Tight
Frames of Curvelets and Optimal Representations of Objects with piecewise C 2 singularities. Commun. Pure Appl. Math. 57, 219–
266, 2004[9] Ito S, Ito K, Shibuya M, et al.: Compressed
Sensing MRI using Higher Order Multi-scale
FREBAS for Sparsifying Transform Function, SPIE Medical Imaging 2015, 9413-16,
Orlando, USA, 2015

[10] 渋谷萌音, 伊東賢治, 伊藤聡志, 山田芳文 :Multi-scale eFREBAS 変換を利用した MR 位
相画像の圧縮センシング. MEDICAL IMAGING TECHNOLOGY, 34:1, 26–37, 2016[11] Huang J，Zhang S，Metaxas D: Eﬃcient
MR image reconstruction for compressed MR
imaging．Medical Image Analysis．15:670679，2011

Study on MR Compressed Sensing using Equi-spaced Under-sampled
SignalRyo KAZAMA*1, Satoshi ITO*1*1 Graduate School of Engineering, Utsunomiya University

A new compressed sensing scheme for MR image acquissition in which a regularly under-sampled signal
is used instead of random sampling is proposed and demonstrated. To remove the strong aliasing artifact
caused by regularly under-sampled signal, we adopt Multi-scale Curvelet transform which decompose theinput image into radial direction. The proposed method has an advantage over standard compressedsensing in that the quality of the image does not depend on the randomness of the sampling trajectory.
Simulation studies and experiments show that the proposed method has almost the same peak signal-tonoise ratio as that of standard compressed sensing reconstruction using randamly sampled signal.

378

OP11-1

Automatic Vessel Segmentation using A Combined Deep Network
Titinunt KITRUNGROTSAKUL *1，Yutaro IWAMOTO *1 , Xian-Hua HAN *2，
Lanfen LIN *3 , Xiong WEI *4,Yen-Wei CHEN *1,3
Abstract
Extraction and segmentation of organ’s vessel is an important task for surgical planning, computer-aided diagnosis. It
is still a challenge task because of the tiny vessel structure, low SNR and various contrast of the available medical
data. In this paper, we propose an automatic and robust vessel segmentation approach using multi-pathways deeplearning network. The proposed method trains a binary (vessel or non-vessel) classification deep network based on
extracted training patches on three planes (axial, coronal and sagittal planes) centered the focused voxels, and thus isprospected to provide more reliable recognition performance by exploring the 3D structure. Furthermore, due to thelarge variety of device values of medical data, we investigate to first transform the raw medical image into vesselness
map, and then conduct vessel extraction based on the proposed network, which is robust and general to the different
contrast medical data by different imaging systems. The proposed deep network provides the vessel probability map
for voxels in the under-studying medical data, which is used in our post-processing method to generate the final
segmentation result. To validate effectiveness and efficiency, we conduct experiments on 20 data with different
contrasts and different device value range, and manifest impressive performance compared with state-of-the-art
methods.
Keywords：vessel, segmentation, CNN, deep learning, medical imaging

1. Introduction
Understanding of vessel structure can improve the success rate of accurate organ analysis, diagnostics, and surgicaloperation. Although many vessel segmentation methods and techniques have been developed, the performance of theexisted approaches usually vary depending on the modality, application’s domain, and other factors. Therein, there aremainly two categories: automatic and semi-automatic methods, which have been proposed to extract the vessel
structure.
Region growing is a well-known semi-automatic pixel/voxel based segmentation method, which basically depends
on the similarity of intensity and spatial proximity [1,2,3]. Due to the large variety of vessel intensity in medical image,region growing usually lead to over- or under- segmentation.
Recently, deep learning architecture has been demonstrated the powerful ability in computer vision tasks by―――――――――――――――――――――――――――――――――――――*1 Graduate School of Information Science and Engineering,
Ritsumeikan University, Shiga, Japane-mail: gr0187vh@ed.ritsumei.ac.jp*2 Institute of Advance Industrial Science and Technology, Japan*3 College of Computer Science and Technology, Zhejiang Univ., China*4 Institute for Infocomm Research, Singapore379

Fig. 1. The architecture of our vessel segmentation, which separately trains lower feature for each type of input vector and thenmerges into a higher level features. Each convolutional layer use RELU as activation function while final layer use softmax
function to classify target voxel.

automatically learn hierarchies of relevant feature directly from the input data. The deep convolutional neural network
has been successfully applied for image classification and object detection, especially for ImageNet classificationcompetition, which is the most successful network for image classification since 2012 [4].
Motivated by the existed conventional vessel extraction approaches and deep learning framework, we propose an
automated vessel segmentation using deep learning framework on the transformed vesselness map by multi-scale
approach. We consider the segmentation procedure as a voxel-wise classification problem by integrating three planestructure of the focused voxel. The main contributions of our proposed method are summarized as: (1) we propose anovel VesselNet based on deep learning framework for robust vessel extraction, which is a first application of deeplearning for vessel extraction; (2) the proposed framework is an architecture with multi-pathways deep neuralnetworks (DNN), which consists of three separately deep convolutional parts to extract discriminated features ofsagittal, coronal and transvers (axial) planes, respectively; (3) we propose to use a vesselness probability map image
as the input of DNN instead of the raw CT image, which is robust and can be generalized for vessel segmentation of
CT data from different imaging devices.
2. Method
In image processing, image segmentation is the process of partitioning an image into several segments, in which weclassify pixels with similar features into the same segment. In our proposed deep learning based vessel segmentation,
we use a trained deep neural network to classify each voxel into vessel or non-vessel classes. The advantage of the
deep learning based method is that the network will automatically extract the useful features for classifications. In
addition to use the deep learning method for classification, we also proposed to use a vesselness probability map (amultiscale filter enhanced image) as input of the network.
We argue that segmentation image is gather from the classified pixel/voxel, therefore we construct a deep
convolution network for pixel/voxel classification. To complete the vessel classification task that suitable to clinicaldata, we focus on two processes; Vessel classification from network and vessel segmentation construction.
Conventional deep neural networks can be considered as a one-pathway network. The input is a 2D image or a 3D
image (usually for medical images). In this paper, we proposed a three-pathways network for vessel segmentationfrom a 3D medical CT volume. The effectiveness of our proposed network architecture will be shown in Sec.3. Our

380

network architecture is shown in Figure 1. It consists of three separately convolutional networks to extract features ofsagittal, coronal, and transverse plans, respectively. Three features from each network are concatenate and used in a
fully connected layer. The represented features are learnt by 2D convolutional and pooling layers. At a higher layer of
our network, the represented features are merged into higher-level features, which capture complex correlations acrossthe different input vectors which are learnt with fully connected layers.
3. Experimental Results
We evaluate our method using 20 CT volumes [12], where most CT image have tumors, liver abnormalities, anddifferent intensity ranges as shown in Figure 2. Each data is labeled manually by experts. Three CT volumes (No. 16,
18 and 20) have different intensity ranges (the most of data have the average intensity value around 90-140, while theNo.16, 18 and 20 have average intensity value less than 60). All computations were performed in NVIDIA GeForceGTX TITAN X GPU with 12GB memory. The training set has randomly extracted from the voxel that have value
more than designed threshold T = mean-variance in vesselness probability map image without liver’s boundary while
the test set will use all voxel that contain vesselness probability map value (T > 0) but still eliminate the boundary ofliver. The total of training set has a total of 250k voxels from 4 CT volumes (5% of voxel in each volume). Each voxel,
we extracted a 2523 dimensional input vector consisting of three patches of 2D orthogonal patches of 29 × 29 voxels.
The size of convolution kernels was set to 5 × 5 and the pooling windows were set to 2 × 2. The learning rate andmomentum were set to 0.00005 and 0.9, respectively. We used a batch size of 2000 data.
We compared our results with the conventional multi-scale filter results in Figure 2. The result shown that our
method can perform better performance than the conventional multi-scale filter even with original intensity except
No.16, 18 and 20, which have intensity change problems. By using the vesselness probability map as the input, ourmethod performed better than the conventional multiscale filter for all cases even with different intensity range.
In order to show the effectiveness of our proposed three-pathways DCNN, we performed vessel segmentation
experiments using different deep learning networks, which are 3 types of one-pathway networks (xy, xz, and yz patch),three-pathways CNN (Vessel Net), and 3D CNN. The average DICE are shown in Figure 3. As shown in Figure 3, ourproposed architecture (three-pathways CNN) can get better performance than other architectures. 3D CNN network
also can generate good result however, we found that using the 3D convolution method required more training data to
get better results. one-pathway CNNs have similar results, which are lower than three-pathways CNN and 3D CNN
because they do not use 3D information for vessel segmentation.
4. Conclusion
We designed a deep neural network architecture to automatically segment vessel in liver region image. Our
network’s features are learned from 2D orthogonal patches which are firstly transform raw data to vesselness
probability map using multi-scale method. The transformation can deal with any intensity variation in CT volume data,
which is the problem when use raw intensity data. Our network still has problem in network connectivity andunder-segmentation in some region.

381

Fig. 2. Result comparison between our network, original data

Fig. 3 Average DICE comparison between CNN networks.

network, and multiscale.
Acknowledgement

This work is supported in part by Japan Society for Promotion of Science (JSPS) under Grant No. 16J09596 andKAKEN under Grant No.15H01130, 15K00253, 16H01436.

Conflict of interest

In this work, the authors have no conflict of interest to declare.

References[1]

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Utilizing Temporal, Spatial and Structural Constraints,” GVU Technical Report; GIT-GVU-94-30, 1994.

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Trans. Engineering in Medicine and Biology Society, vol. 2, pp. 563-564, November 1989.

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Y. Masutani, K. Masamune, and T. Dohi, “Region-growing based feature extraction algorithm for tree-like objects,” Proc.
of Visualization in Biomedical Computing, pp. 161-167, 1993.

[4]

A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. E. Hinton. “Imagenet classification with deep convolutional neural networks”. In
Advances in neural information processing systems, pp. 1097–1105, 2012.

382

OP11-2

A Study on Fine Blood Vessel Segmentation
Using Fully-connected Conditional Random Field
Chenglong WANG*1，Masahiro ODA*2, Yasushi YOSHINO*3,
Tokunori YAMAMOTO*3, and Kensaku MORI*2
Abstract
In this paper, we introduce a fully-connected conditional random field (CRF) into blood vessel segmentation problem
to improve the segmentation accuracy of tiny blood vessels. Due to the “short boundary” bias of graphical models,conventional local neighboring graph, in which only neighboring voxels are considered, have an unpromising segmentation results on elongate structures such as blood vessels. To address this issue, the fully-connected graphical model
was introduced in this paper. Different from the local neighboring graph which only models local pairwise potentials,
the fully-connected model establishes potentials over all available pairs of voxels in images. Both phantom data andclinical CT data are tested to evaluate the segmentation accuracy. This paper exploited the potentials of fully-connected
CRF model in tiny blood vessel segmentation problem on 3D CT images.
Keywords：fully-connected, conditional random field, blood vessels segmentation

1. Purpose
A lot of state-of-the-art unsupervised blood vessel segmentation methods [1, 2, 3] need fine parameter tuning toobtain the best segmentation result. However, this step is time-consuming. Therefore, machine learning techniques
may be one of the effective solutions to issue this problem. Nowadays, deep learning techniques have been widelyused in computer vision problem even in medical image processing field. One of existing problems of deep learning
approach is large requirement for ground-truth data to learn the features. Lack of ground-truth data may limits theperformance of deep learning methods. Thus, shallow learning method such as the support vector machine (SVM),
boosting, random forest (RF) and conditional random field (CRF) could be an alternative for a specific low-level
image processing task. In this paper, we introduce a fully-connected CRF model into blood vessel segmentation
problem to explore the potential of shallow learning techniques. Local neighboring CRF model has short boundary
bias which leads to an under-segmentation on details of image such as tiny blood vessels in blood vessel segmentation task. [4, 5, 6] showed that the fully-connected model obtained improvements compared to the local neighboring model obviously. In this work, we use the fully-connected CRF model introduced in [5]. In this model,
structured SVM (sSVM) is used to learn the potential of CRF, then efficient dense CRF inference algorithm [4] isperformed to estimate the CRF distribution.
2. Method
1) Dense CRF model
Different from the local neighboring CRF model, the fully-connected CRF, a.k.a dense CRF, establishes pairwise
potentials on all pairs of voxels in whole 3D volume. We denote the image volume by 𝐱, and the labeling data ofimage 𝐱 as 𝐲 = {𝑦𝑖 }, (𝑖 ∈ 𝐼, 𝐼 is number of samples), 𝑔 denotes graph generated from 𝐱. Therefore, the Gibbs
energy function of the CRF can be written as:*1 Graduate School of Information Science, Nagoya University, Furo-cho, Chikusa-ku, Nagoya, Japan*2 Graduate School of Informatics, Nagoya University.
*3 Graduate School of Medicine, Nagoya University.
383

Table 1. Designed features set for 𝐱 in this work. Assume that the lineness filter have 𝑘 = 3 different scales. Statisticalfeatures are calculated in local regions with radius 𝑙 = {1, 2, 3}mm. 𝑸𝟏 , 𝑸𝟐 and 𝑸𝟑 are first, second and third quartile,
respectively
Type of features
Features𝒇(𝑘) Hessian-based lineness enhancement

Hessian analysis𝒇(𝑘+3) Hessian eigenvalue ratio 𝜆̂ , 𝜆̂ , 𝜆̂3
1

𝑓 (7)

Intensity𝑓 (8)Sobel edge detection(9+𝑖)

Average(12+𝑖)

Variance(15+𝑖)

Minimum(18+3𝑖)

Q1 , Q2 and Q3(27+𝑖)

Maximumn-th partial derivative

Moment statistical values𝒇𝒇𝒇Order statistical values 𝒇

𝒇

𝑝

2

𝑝

𝐸(𝐲) = ∑ Φ𝑢 (𝑦𝑖 , 𝐟𝑖𝑢 ) + ∑ Φ𝑝 (𝑦𝑖 , 𝑦𝑗 , 𝐟𝑖 , 𝐟𝑗 ) ,(1)(𝑖,𝑗)∈𝓒𝑔𝑖∈𝑔where 𝐟 𝑢 and 𝐟 𝑝 represent unary and pairwise features, respectively. Φ𝑢 and Φ𝑝 are unary potential and pairwise potential. 𝐜 is clique inside of graph 𝑔 (𝐜 ∈ 𝓒𝑔 ). The main difference between local neighboring CRF andfully-connected CRF is the pairwise clique. In fully-connected model, 𝓒𝑔 denotes set of all edges between arbitraryvoxels. However, in local neighboring model, 𝓒𝑔 represents edges only between neighboring voxels.
In [4], the mean field approximation algorithm is used to estimate an approximate solution of the CRF distribution.
In [6], the sSVM is utilized to learn the potential of CRF which can distribute an efficient learning. Under theassumption that the ground-truth has the lowest energy ideally, the objective is to learn the parameters that makethe ground-truth’s energy close to the lowest energy by a largest possible margin. Here, we denote by 𝐰 the weightparameters of features, thus the parameters can be updated by solving:1

min ‖𝐰‖2 + 𝐶𝜉 s. t.
𝐰

(2)

2

̅, 𝐱; 𝐰) ≥ ℒ − 𝜉 , 𝜉 ≤ 0, ∀𝐲 ≠ 𝒚̅,𝐸(𝐲, 𝐱; 𝐰) − 𝐸(𝒚where 𝐶 is a regularization constant, 𝜉 is a slack variable introduced to relax the margin constraints to add external robustness. ℒ denotes a loss function that measures the difference between ground-truth 𝐲 and labeling 𝐲̅. In fully-connected CRF model, dense pairwise term Φ𝑝 can be formulated as:𝑀(𝑚)Φ𝑝 (𝑦𝑖 , 𝑦𝑗 , 𝐟𝑖 , 𝐟j ) = 𝜇(𝑦𝑖 , 𝑦𝑗 ) ∑ 𝐰𝑝 𝑘 (𝑚) (𝑓𝑖

(𝑚)

(𝑚)

, 𝑓𝑗

),

(3)

𝑚=1
(𝑚)

where 𝐰𝑝 is the pairwise weight parameter which will be updated during the learning. 𝑓𝑖
represents 𝑚-thfeature of voxel i (𝑚 ∈ 𝑀, M is the dimension of feature space). 𝜇(𝑦𝑖 , 𝑦𝑗 ) denotes label compatibility function.
Conventional Potts model is chosen in this work. According to [4], Gaussian kernel 𝑘 is utilized to measure thesimilarity between connected voxel efficiently. Dense Gaussian kernel is given by
𝑘

(𝑚)

(𝑓𝑖

(𝑚)

|𝐩𝑖 − 𝐩j |(𝑚)
, 𝑓𝑗 ) = exp (−
2𝜃𝑝2

2

−

|𝑓𝑖

(𝑚)

(𝑚) 2

− 𝑓𝑗
2𝜃𝑓2

|

),

where 𝐩𝑖 and 𝐩𝑗 denote the position of voxel 𝑖 and 𝑗. Kernel parameter 𝜃𝑝 and 𝜃𝑓 control the strength of

384

(4)

Fig. 1. Two segmentation results on phantom data. (a) One slice of the phantom data. (b) Ground-truth. (c) Segmentation results of fully-connected CRF. (d) Segmentation results of local neighboring CRF.

(a)

(b)

Fig. 2. Sensitivity and specificity comparison results. Both figures show that dense CRF model performs better than l ocal neighboring CRF. Fig. (a) shows sensitivity measure results, and Fig. (b) is specificity measure results.

two terms in kernel, respectively. For example, when 𝜃𝑝 increases, longer edges are taken into consideration
which means more information is taken into account in a larger extent.
2) Features
This section introduces the feature set used in this work. Different from deep learning techniques, shallow learning
approaches are sensitive to the feature space. Thus a proper feature set design is desirable. We designed a 30 dimensionalfeature space including Hessian analysis features and statistical features. Detailed descriptions of features are given in
Table 1. In the Hessian analysis features, both Hessian-based lineness value and eigenvalue ratio are taken into account.
The eigenvalue ratio features 𝜆̂1 = 𝜆2 , 𝜆̂2 = |𝜆2 |/𝜆1 , 𝜆̂3 = |𝜆3 |/𝜆2 , where 𝜆1 , 𝜆2 and 𝜆3 (|𝜆1 | ≥ |𝜆2 | ≥ |𝜆3 |) are
eigenvalues of the Hessian matrix. As for the statistical features, all the features are calculated inside a local sphericalregion with radius 𝑙. Typically, we set 𝑙 = {1.0, 2.0, 3.0} mm.
3) Blood vessel segmentation procedure
Simple processing flows are shown in Fig. 3. 𝐗 = {𝐱 𝑛 } and 𝐘 = {𝐲𝑛 } (𝑛 ∈ 𝑁) represent 3D training data volume
and labeling data. 𝐗 ′ denotes test data set.
Learning algorithm :Testing algorithm:

Input : Image data set 𝐗 = {𝐱𝑛 }, labeling data 𝐘 = {𝐲𝑛 },Input: Test data 𝐗′ = {𝐱𝑛′ }, Leant model 𝐰′ .

(𝑛 ∈ 𝑁). 𝑁 is number of data.

(𝑛 ∈ 𝑁 ′ ) 𝑁 ′ is number of test data.

Extract features 𝐅 = {𝐟𝑛 } from input data 𝐗.

Extract features 𝐅 ′ = {𝐟𝑛 } from input data 𝐗′ .

Repeat until 𝐰 is unchanged.

Calculate CRF potentials Φ𝑢 and Φ𝑝 follows Eq. 3.

Run dense CRF inference to estimate MAP labeling {𝐲̅𝑛 }Perform quadratic programming to solve the Eq. 2.

Use dense CRF to estimate MAP labeling {𝐲̅𝑛 } for data 𝐗′ .
Output: {𝐲̅𝑛 } as final segmentation results.

Output: T he learnt model 𝐰′ .

Fig 3. Learning and testing algorithm.

385

Fig. 4. Two segmentation results on clinical CT data. (a) and (d) Volume rendering of kidney VOI. (b) and (e) Ground-truth. (c) and(f) Dense segmentation results.

3. Experimental Results
We performed experiments on both phantom data and clinical CT data. For both experiments, leave-one-out was performed
as the cross-validation method. Sensitivity (Se) and specificity (Sp) were used to evaluate the segmentation accuracy. Kernelparameters 𝜃𝑝 and 𝜃𝑓 are set to 20 according to prior knowledge. Regularization parameter 𝐶 was calculated by thecross-validation.
11 phantom data are used in validation phase. All phantom data are generated by the vascular synthesizer “VascuSynth”.
Phantom data size is 100 × 100 × 100 voxels with a resolution of 1.0 × 1.0 × 1.0 mm3 . Gaussian white noises wereadded to phantom data with 𝜎 = 0.5. Some slices are shown in Fig. 1. Two segmentation samples are shown in Fig. 1.
Detailed validation results are given in Fig. 2.
Seven cases of clinical CT data were tested. Experiments were performed with masks containing the whole kidney region.
The masks are segmented using the graph-cut semi-automatically. Sizes of the masks are around 150 × 150 × 250
voxels with a spacing about 0.6 × 0.6 × 0.5 mm3 . The ground-truth data were created by two human experts having
medical knowledge. Two segmentation results are shown in Fig. 4. The average Se of seven cases is 47% and average Sp
is 99%, that means a serious under-segmentation occurred.
4. Discussions & Conclusions
In this paper, we introduced fully-connected CRF model into 3D blood vessel segmentation problem. Experimental results on
phantom data showed that fully-connected CRF have a better segmentation performance than local neighboring CRF. However,the segmentation results on CT data failed to obtain higher accuracy than some fine-tuned segmentation method such like [1].
One reason may be the lack of training data. Another possible reason should be the unbalanced number of foreground samples
and background samples due to the sparsity of the blood vessel. Tiny blood vessels thus cannot be learnt sufficiently.
In conclusion, we used the fully-connected CRF in tiny blood vessel segmentation problem. Although the fully-connected
CRF model used in this work cannot obtain furthermore accuracy than previous fine-tuned unsupervised method, this work
still shows the potential of the fully-connected CRF model in blood vessel segmentation task. Increasing the number of training
data should be one of our future works.
Acknowledgement
Parts of this research were supported by MEXT and JSPS KAKENHI (26108006, 26560255, 25242047, 17H00867) and Kayamori
Foundation.

386

Conflict of interest
None

References[1] Wang C, Oda M, Hayashi Y et al: Tensor-Based Graph-Cut in Riemannian Metric Space and Its Application to Renal Artery
Segmentation. In International Conference on MICCAI: 353-361, 2016[2] Tyrrell J. A, di Tomaso E Fuja, D Tong et al: Robust 3-D modeling of vasculature imagery using superellipsoids. IEEE trans. on
medical imaging, 26(2): 223-237, 2007
[3] Friman O, Hindennach M, Khnel C et al: Multiple hypothesis template tracking of small 3D vessel structures. Med. IA, 14(2):160-171, 2010[4] Krhenbhl P and Koltun V: Efficient inference in fully connected CRFs with Gaussian edge potentials. In Advances in NIPS: 109117, 2011[5] Orlando J. I, Prokofyeva E and Blaschko, M. B: A discriminatively trained fully connected conditional random field model forblood vessel segmentation in fundus images. IEEE Trans. on Biomedical Engineering, 64(1): 16-27, 2017[6] Payet N and Todorovic S: (RF)2 – Random Forest Random Field. In Advances in NIPS: 1885-1893, 2010387

全結合条件付き確率場を用いた腎動脈抽出性能の評価
王成龍*1, 小田昌宏*2，吉野能*3，山本徳則*4, 森健策*2*1 名古屋大学情報科学研究科*2 名古屋大学情報学研究科*3 名古屋大学大学院医学研究科
要旨：本稿では，全連結条件付き確率場(fully-connected CRF)を血管抽出に適用し，微小な血管抽出性能を評価した．従来の近傍条件付き確率場モデルは近傍画素しか考慮していないため，血管のような線状構造に対して十分な抽出結果を得ることは難しい．このような欠点を克服するため，本稿では
全連結条件付き確率場を導入し，近傍画素ではなくより広い範囲の画素関係を考慮した抽出手法を提案する．実験ではファントムデータと臨床 CT データ両方を用いて全連結条件付き確率場モデルを評価した．本稿は 3D CT 画像上の微細な血管抽出問題に対して全連結条件付き確率場モデル適用の可能性を示した．

キーワード：全結合, 条件付き確率場, 血管抽出388

OP11-3

眼底画像における視神経乳頭周辺画像を用いた
Deep Learning による緑内障診断
後藤

拓真*1

村松 千左子*1 石田 恭子*2

畑中

裕司*4

山本 哲也*3

澤田明*3

藤田 広志*1*5

要旨
緑内障は日本における中途失明原因の第一位とされており，40 歳以上の日本人の 20 人に 1 人が緑内障と推定されている．緑内障を発病すると眼底に存在する視神経が障害を受け，視神経乳頭陥凹（以下 cup）
が拡大する．そのため眼底画像を用いた眼底検査は緑内障の早期発見に有用とされている．しかし cup の評価には医師の経験と技量が必要とされ，容易ではない．そこで我々は deep learning を用いて視神経乳頭
周辺画像の緑内障判別を試みた．正常 153 症例，緑内障 148 症例の眼底画像から，視神経乳頭を中心とする 600×600 画素の範囲を切り出す．その後，正常症例・緑内障症例からともに 15 症例ずつ無作為に選びテ
ストデータとし，それ以外に対し回転によるデータ拡張を行い学習データとして分類を行った．その結果，
感度 93.3%，偽陽性率 20.0%となった．deep learning を用いることにより，乳頭と陥凹の領域抽出を行わな
くても，それと同等の鑑別精度が得られる可能性が示唆された．
キーワード：緑内障, deep learning，眼底画像, 視神経乳頭

1．はじめにNFLD）などの所見がみられる．特に視神経

緑内障は日本における中途失明原因の第一乳頭における垂直乳頭径と垂直陥凹径の比位とされており，40 歳以上の日本人の 20 人

（垂直 CD 比）や乳頭中心を通る乳頭径とリに一人が緑内障と推定されている［1］． 緑内

ム幅の比（RD 比）は，緑内障かを判断する

障を発病すると眼底に存在する視神経が障害上で重要な診断基準とされている［2］．しかを受け，視神経乳頭陥凹（cup）の拡大や網膜し cup 領域の特定には医師の経験と技量が必神 経 線 維 層 欠 損 （ nerve fiber layer defect :要とされ，容易ではない．そこで我々は deeplearning による視神経乳頭周辺画像を用いた――――――――――――――――――

緑内障判別を試みた．

*1 岐阜大学工学部電気電子・情報工学科
情報コース

2．方法

〔〒501-1194 岐阜県岐阜市柳戸 1-1〕

2.1

e-mail: takuma@fjt.info.gifu-u.ac.jp

処理の流れ

1） 眼底カメラにより撮影された眼底画像か*2 東邦大学医療センター大橋病院

ら，視神経乳頭を中心とする 600×600 画素の*3 岐阜大学大学院医学系研究科眼科学

範囲を切り出す（図 1）．

分野2） 画像から血管部分を抽出し周辺画素で補*4 滋賀県立大学工学部電子システム工

完する．

学科

3）回転をかけ学習画像枚数を増加させる．

*5 岐阜大学大学院医学系研究科知能イ

4） deep learning により緑内障判別を行う．

メージ情報分野

389

結果

3

実験結果を表 1 に示す．学習データに対して血管消去や回転によるデータ拡張を行った
場合，どれも感度または偽陽性率が改善しているため，本手法においてこれらの処理は有用性があると考えられる．
図 1 視神経乳頭周辺画像

2.2

図 2 血管消去画像

表 1 実験結果

血管消去画像の作成

血管

データ拡張

感度

偽陽性率

有

無

80.0%

33.3%

無

無

86.7%

33.3%

有

有

86.7%

26.7%

無

有

93.3%

20.0%

眼科医が眼底画像から cup 辺縁を判断する
際には，主に視神経乳頭内に存在する血管の屈曲点を観察することが多い．しかし屈曲点の判断は難しいため，我々の従来法［3］では血管の影響が小さくなるように血管消去をした画像を用い，濃淡情報から cup 領域を特定4 まとめしている．本研究では，両画像の有用性を比本研究では deep learning により視神経乳頭
周辺画像から緑内障の判別を試みた.今後は較した．

新たな前処理の追加や他のネットワークの使

血管消去画像の作成については，以前我々

用により,手法の改善を行う.

の研究室で開発された手法［4］を用いて作成
した．
2.3

謝辞

データ拡張と学習

Deep learning において学習症例数が十分で本研究の一部は，文部科学省科研費補助ないとき，画像に特定の処理を施すことでサ

金・新学術領域研究（26108005）および，公ンプル数を増加させる手法は有用性が認めら益財団法人マツダ財団の補助によって行われれている．本実験では画像を左右両方向に回ました．

転角3°として30°まで回転させることで画像
利益相反の有無

枚数の増加を行った．

なし

学習にはフレームワーク Caffe，ネットワー
クに GoogleNet［5］を用いた．データセットは正常 153 症例，緑内障 148 症例の眼底画像

文

献から，正常症例・緑内障症例ともに 15 症例ず［1］Yamamoto T，et al.: “The Tajimi study

つ無作為に選びテストデータとした．学習デ

report 2: prevalence of primary angle

ータにはテストデータ以外の画像，それらのclosure and secondary glaucoma in a

血管を消去したもの，回転によるデータ拡張

Japanese population ” ， Ophthalmology ，を行ったもの，血管消去とデータ拡張を行っ

Vol.112，No.10，pp．1661-1669，2005．

たものの 4 種類を用意し，それぞれの場合で［2］日本緑内障学会：緑内障性視神経乳頭・網膜神経線維層変化判定ガイドライン．

分類を行い，結果を比較した．

日本眼科学会雑誌，116 巻，1 号，pp.42-46，
2012．
［3］納土淳，畑中裕司，村松千左子，他：眼底画像における Cup/Disc 比の自動計測

390に基づく緑内障推定法．電子情報通信学
会技術報告，vol. 110，pp.17-20，2010．
［4］中川俊明，畑中裕司，林佳典，他：眼底画像におけるモルフォロジーフィルタを用いた血管抽出および視神経乳頭部の認識．電子情報通信学会技術報告，vol.105，
pp.67-71，2005．
［5］Szegedy C, Liu W, Jia Y, et al: Going
Deeper with Convolutions. IEEE Computer
Vision and Pattern Recognition: 1-9, 2015391

Diagnosis of glaucoma using optic disc regions on retinal
fundus images by deep learning
Takuma GOTO*1, Chisako MURAMATU*1, Kyoko ISHIDA*2, Akira SAWADA*3
Yuji HATANAKA*4, Tetsuya YAMAMOTO*3, Hiroshi FUJITA*1*5*1 Department of Electrical, Electronic and Computer Engineering, Informatics Course, Faculty ofEngineering, Gifu University*2 Ohashi Hospital, Toho University Medical Center*3 Department of Ophthalmology, Graduate School of Medicine, Gifu University*4 Department of Electronic Systems Engineering, School of Engineering, the University of Shiga
Prefecture*5 Department of Intelligent Image Information, Graduate School of Medicine, Gifu University

Glaucoma is regarded as the leading cause of blindness in Japan, and 1 in 20 Japanese people over 40
years of age is presumed to have glaucoma. When glaucoma progresses, the optic nerves are damaged,
and an optic cup is enlarged. Fundus examination using fundus images is considered to be useful for early
detection of glaucoma. However, assessment of cup is not easy, requiring physician’s experience andskills. Therefore, we investigated an automatic method for distinguishing between glaucoma andnon-glaucoma cases using images around the optic disc by deep learning. Fundus images of 153 normalcases and 149 glaucoma cases were obtained by extracting the region of 600 × 600 pixels centered at the
optic disc. We randomly selected 15 cases each from normal cases and glaucoma cases as test data, andthe remaining cases were used as training data. As a result, the true positive rate was 93.3% whereas thefalse positive rate was 20.0%.The result indicates that the comparable classification accuracy can beobtained without segmentation of cup and disc by using the convolutional neural network.

Key words: glaucoma, deep learning, fundus image, optic disc392

OP11-4

深層学習を利用した全乳房超音波画像における腫瘤検出手法の検討
平松

祐哉*1

村松

千左子*2
藤田

小林

宏暢*3

原

武史*1,2広志*1,2

要旨
乳がんの検診にマンモグラフィに加え超音波検査を行うことは検出感度の向上につながり，特に乳腺濃度の高い女性に有効とされている．乳房超音波自動ボリュームスキャン（ABVS）は，操作者の技量によらず乳房全体の画像が得られるため，二重読影や前回検査との比較を用意にし，検診に有用なモダリティである．しかし，1 度の検査で何百枚もの画像が得られ，医師の読影負担となる．そこで，我々は ABVS の読
影補助のための腫瘤の自動検出法の開発を目指している．本研究では深層学習を利用して，腫瘤の検出と偽陽性削除について検討した．初期検討では，集中度フィルタを用いて一時検出した腫瘤候補に対し，深層学習を用いて偽陽性候補の削減を行い 60％以上の偽陽性数の削減に成功した．提案手法は ABVS 画像における腫瘤の自動検出に有用な可能性を示唆した．
キーワード：乳がん，腫瘤，全乳房自動超音波スキャン，検出，畳み込みニューラルネットワーク

1．はじめに音波検査が有効と考えられる．

乳がんは日本や米国，欧米諸国で女性に起一方，これまで超音波検査は医師や技師がこるがんで最も罹患率が高い．乳がんによるハンドプローブを用いて行い，必要な断面画

死亡率の低下には，早期発見と適切な治療が像のみ保存されていたが，全乳房のボリュー重要である．乳がんの早期発見にはマンモグ

ムデータを自動スキャンにより取得する超音

ラフィによる定期検診が有効とされているが，波装置の普及も進んでいる．乳房超音波ボリ

近年マンモグラフィに加え，超音波検査を併ュ ー ム ス キ ャ ン （ Automated Breast Volume

用することの有用性が認識されている．特に，

Scan: ABVS）は操作者間の技量によらず，乳日本人女性は乳腺濃度が高く，乳がんの罹患

房全体の画像が得られるため，二重読影や前年齢のピークも欧米と比較して低いため，超回検査との比較を容易にし，検診に適してい――――――――――――――――――

る．しかし 1 度の検査で数百枚の画像が得ら*1 岐阜大学医学系研究科知能イメージ

れ，医師の読影負担が懸念される．そこで，情報分野

我々は ABVS の読影を補助し，マンモグラフ〔〒501-1194 岐阜市柳戸 1-1〕

ィとの併用読影を容易にするコンピュータ支e-mail: yuya@fjt.info.gifu-u.ac.jp

援診断システムの開発が望まれる．我々は，*2 岐阜大学工学部電気電子・情報工学科

そのような読影支援システムの一部として，

情報コース

ABVS における腫瘤の自動検出手法の開発を*3 名古屋セントラル病院乳腺・内分泌外目指しており，本研究では特に深層学習を利科用した偽陽性削除法について検討した．

393

2．方法

サンプルの選択手法の違いによる結果の従来法［1］では，ABVS に 3 次元のベクト

FROC （ free-response

receiveroperating

ル集中度フィルタ［2］処理を施し，2 値化に

characteristic）曲線を図 1 に示す．本研究では，

より初期候補を検出した．本研究では，検出手法 3 が他の 2 手法と比較して精度が劣り，された初期候補領域を対象に，腫瘤と偽陽性腫瘤候補に似ているより間違えやすい偽陽性候補の分類を畳み込みニューラルネットワー

候補を選択的に学習させることは，精度を低ク（CNN）を用いて行った．初期検討として下させる結果となった．

フレームワークには Caffe［3］，ネットワークには AlexNet［4］を用いた．

4．まとめ

各候補の 3 次元領域より体軸断面から矢状

本研究では，CNN を用いた ABVS における断面方向に面を回転させながら，スライス画

腫瘤の偽陽性削除法の検討を行った．CNN を像サンプルを得た．学習ケースに対しては，用いることにより，約 10％の真陽性率の低下

腫瘤はサンプル数が少ないため，5 度間隔でで 60％の偽陽性数削減に成功したが，更なる36 スライス，偽陽性候補に対しては 20 度間手法の改善が必要である．

隔で 9 スライス作成した．テストデータは全て 9 スライス再構成した．また，腫瘤に対す

謝辞
本 研 究 の 一 部 は JSPS 科 研 費 基 盤 Cる周辺領域割合を変化させた 2 サイズのサン
プルセットを作成した．

（No.17K09061），MEXT 科研費新学術領域研

学習にはサンプル数をそろえるため，偽陽究（No.26108005）の助成を受けたものです．

性サンプルの選択を行った．その際，ランダム法（手法 1），より偽陽性らしい候補の選択

利益相反の有無（手法 2），間違えやすい候補の選択（手法 3）なしの 3 パターンについて比較した．
文
3．結果

献

［1］ 平松祐哉，村松千左子，小林宏暢，他：

学習とテストには 59 スキャンに含まれる三次元乳腺超音波画像における腫瘤の自90 腫瘤と 7781 の偽陽性候補を用いた．これ

動検出．日本医用画像工学会大会予稿集

らを症例単 位で 2 グル ープに分け ，2-fold

PP-50, 2016

cross validation 法により評価した．

［2］

Okura J, Uchiyama Y, Yamauchi M et al:Computerized detection of aneurysms in
MRA

imagesbasedongradient

concentration filter. Jpn J Imaging andInformation Sciences in Medicine 24: 84-89,
2007
［3］

Jai Y, Shelhamer E, Donahue J et al:

Caffe: Convolutional architecture for fastfeature embedding. arXiv 1408.5093, 2014
［4］

Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton GE:

ImageNet

classification

convolutional
1106-1114, 2012

図 1 学習用偽陽性サンプルの選択手法の違いによる結果の FROC 曲線

394

neuralwithdeep

network.

NIPS

Detection of Breast Masses on Automated Whole Breast UltrasoundImages Using Deep Learning
Yuya HIRAMATSU*1, Chisako MURAMATSU*2, Hironobu KOBAYASHI*3, Takeshi HARA*1,2, Hiroshi FUJITA*1,2*1 Department of Intelligent Image Information, Graduate School of Medicine, Gifu University*2 Department of Electrical, Electronic and Computer Engineering, Faculty of Engineering, Gifu University*3 Department of Breast & Endocrine Surgery, Nagoya Central Hospital
Breast ultrasound examination in addition to mammography in breast cancer screening is considered effective for
improving cancer detection rate, especially for those women with dense breasts. Automated breast volume scan
(ABVS) is a useful screening tool because of its operator independence and acquisition of whole breast data, whichfacilitate double reading and comparison with the previous exams. However, a large number of images obtained ineach study may become a burden for radiologists. We have been investigating an automated mass detection method toassist reading ABVS. In this study, we examined a false positive reduction method using deep learning. In thispreliminary investigation, we applied a convolutional neural network to initial detection candidates and succeeded inremoving 60% of false positives at a cost of 10% decrease in sensitivity. The proposed method can be useful for
automated detection of breast masses on ABVS.
Key words: Breast cancer, Breast masses, Automated breast volume scan, Detection, Convolutional neural network395

OP11-5

Deep Learning による腫瘤の類似度決定法の検討
樋口

峻市*1

村松 千左子*2 原武史*2,3

藤田 広志*2,3

要旨
我々の研究グループは腫瘤陰影の良悪性鑑別を支援するためのマンモグラム（MG）と乳腺超音波画像（US）を利用した類似画像検索の手法を提案し，その有用性を示唆した．本研究の目的は，近年検診で推奨されている MG と US の併用を取り入れた腫瘤の類似画像検索によるコンピュータ支援診断（CAD）システムの開発である．しかし特徴量抽出において，現在は腫瘤の輪郭の取得を手動で行っているため，臨床応用
実現には課題があり，操作者間の誤差が生じる可能性がある．また各画像での自動輪郭抽出は，乳腺との重なりや後方エコーの存在により容易ではない．そこで本手法では，精密な輪郭情報に依存しない類似度決定法として，Deep Learning（DL）の利用を提案し，その初期検討として MG を対象に腫瘤の分類を行った．その結果，高い分類精度が得られ，畳み込みニューラルネットワーク（CNN）により抽出された特徴
量は類似度決定に有効な可能性が示唆された．
キーワード：腫瘤陰影，類似画像検索，コンピュータ支援診断（CAD），Deep Learning，畳み込みニューラ
ルネットワーク（CNN）

1．はじめにの取得を手動で行っている．そのため，臨床

近年本邦における乳がんの罹患率は増加傾

応用実現には課題があり，操作者間の誤差が向にあり，現在，女性に起こるがんの中で第生じる可能性がある．また MG や US での自一位となっている[1]．これまでに，医師の負動輪郭抽出は，乳腺との重なりや後方エコー担の軽減や診断の補助を目的としたコンピュの存在により容易ではない．そこで，詳細なータ支援診断（CAD）[2]システムの開発が進

輪郭情報に依存しない方法として，画像を直められ，マンモグラム（MG）や乳腺超音波

接入力する畳み込みニューラルネットワーク

画像（US）における良悪性鑑別 CAD は，観（CNN:Convolutional Neural Network[5]）を利察者実験で有用性が示唆されている[3]．しか用する手法を検討する．今回はその初期検討

し，悪性度の数値は医師が直感的に理解しにとして，MG を対象に腫瘤の分類を行い，Deep

くいため，我々は参考となる過去の類似症例

Learning（DL）による類似度決定法の有効性を提示するシステムの開発に取り組んできたを検討した．

[4]．この際特徴量抽出において，腫瘤の輪郭
2．方法――――――――――――――――――DL を用いた類似度決定法の事前学習とし*1 岐阜大学大学院自然科学技術研究科て，CNN により MG における腫瘤の良悪性 2

知能理工学専攻知能情報学分野

分類を行った．5 種類（良性 2 種類及び悪性 3[〒501-1194 岐阜市柳戸 1-1]

種類）の組織分類からなる良性 104 症例，悪e-mail: higuchi@fjt.info.gifu-u.ac.jp

性 82 症例の内，各々ランダムに全 ROI 数の*2 岐阜大学工学部電気電子・情報工学科

約 1 割をテストデータとし，残りを学習デー

情報コース

タとして用いた．すべての ROI がテストデー*3 岐阜大学大学院医学系研究科再生医

タに含まれるように 10 組のデータセットを科学専攻知能イメージ情報分野

作成し実験を行った． フレームワークには

396

謝辞

Caffe[6]，ネットワークには AlexNet[7]を用いた．

本 研 究 の 一 部 は ， JSPS 科 研 費 ・ 基 盤 C（No.17K09061），MEXT 科研費・新学術領域
研究（No.26108005）の助成を受けたものです．

3．結果
DL を用いた良悪性 2 分類実験の結果を表 1

本研究を行うにあたり，有益なご指導を賜に示す．6 つのセットで精度が 80%以上と高りました，国立病院機構名古屋医療センター

い数値が得られ，残りの 4 つのセットについの遠藤登喜子先生，大岩幹直先生，森田孝子ては 70%以上ではあるが比較的低い値となっ先生に心より感謝いたします．

た．しかし，今回の実験ではデータ拡張をし利益相反の有無ていないことから，セットによっては学習デなし

ータ中にテストデータに合った画像が不足していたことが考えられるため，各データセッ

文

トで精度に偏りが生じたと考えられる．した［1］

がって，データ拡張，あるいは学習データに献

Matsuda A, Matsuda T, Shibata A, et al.:用いる画像の追加により精度向上が期待でき

Cancer incidence and incidence rates in

る．平均では 83.28%の精度が得られたため，Japan in 2008. Jpn J Clin Oncol 44(4):MG において DL により抽出された特徴量は，388-396, 2013［2］ 藤田広志：“21 世紀の診断と治療に関類似度決定に有効な可能性が示唆された．

わる画像技術，次の 10 年の進歩は？CADについて”，医用画像情報学会雑誌 27（4），表 1 各データセットでの良悪性 2 分類
データセット
精度
Case1
95.31
Case2
71.86
Case3
70.31
Case4
76.56
Case5
90.63
Case6
75.0
Case7
84.38
Case8
87.50
Case9
90.63
Case10
90.63
83.28
平均

81-84，2010［3］

Chan HP, Doi K, Vyborny CJ, et al.:Improvementofradiologists

characterization of mammographic masses
by

using

computer-aided

Radiology 212(3),diagnosis.

817-827, 1999

［4］ 高橋徹哉，村松千左子，平松祐哉，他：
マンモグラムと乳腺超音波画像の併用による腫瘤の類似画像検索－多次元尺度法に基づく心理物理的類似度の検討－，電子情報通信学会技術研究報告， vol.115，

4．まとめ

no.401，MI2015-107， 161-164，2016

DL を用いた良悪性 2 分類を行った結果，［5］

岡山貴之： 深層学習 講談社，2015

高い検索性能が得られたため，MG において

［6］

Y. Jia, E. Shelhamer, J. Donahue, S.

DL を利用した類似度決定は有効である可能

Karayev, L. Jonathan, R. Girshick, S.

性が示唆された．今後は回転やコントラスト

Guadarrama,

調整などデータ拡張により精度向上を目指し，

Convolutional architecture for fast feature

抽出した特徴量を類似画像検索で利用するこ

embedding, arXiv, 1408.5093, 2014とを試みる．また，主要な腫瘤陰影の組織型

T.

Darrell,Caﬀe:［7］ K rizhevsky, A., Sutskever, I., and Hinton,

5 分類も行っていく．

G. E., “ImageNet classification with deep
convolutional

neuralnetwork,”

In:

Advances in Neural Information processing
Systems 25, 1106-1114, 2012

397

Study on similarity determination method of tumor mass by Deep
Learning
Shunichi HIGUCHI*1, Chisako MURAMASTU*2, Takeshi HARA*2,3, Hiroshi FUJITA*2,3*1 Department of Intelligent informatics Division of Intelligence Science and Technology Graduate School of Scienceand Technology Gifu University*2 Department of Electrical, Electronic and Computer Engineering, Engineering Gifu University*3 Department of Intelligent Image Information, Graduate School of Medicine Gifu University

We have previously proposed a similar image retrieval method using mammograms (MG) and breast ultrasound (US)images to support benign and malignant discrimination of breast masses, and shown its usefulness. The purpose ofthis study is to develop a computer-aided diagnosis (CAD) system based on similar image retrieval of masses by
incorporating the combined use of MG and US as recommended for clinical examination in recent years. However, infeature extraction, acquisition of the tumor contour is currently performed manually. Therefore, it is not practical forthe clinical application, and the variation between operators may occur. On the other hand, an automatic contour
extraction in each image is not easy due to the overlap with the mammary gland and the presence of the posterior
shadow. In this study, as an initial investigation of deep learning-based similarity determination, classification oftumors on MGs was performed. As a result, high classification accuracy was obtained, which suggests that thefeatures extracted by the convolutional neural network may be useful for similarity determination.
Key words: Breast masses, Similar image retrieval, Computer-aided diagnosis (CAD), Deep learning, Convolutional
neural network (CNN)398

OP11-6

畳み込み深層ニューラルネットワークを画像診断に用いるために有用な前処置ソフトウェアの開
発
○立花

泰彦，小畠

隆行，尾松

徳彦，岸本

理和，東

達也

量子科学技術研究開発機構 放射線医学総合研究所 分子イメージング診断治療研究部

畳み込み深層ニューラルネットワーク (CDNN) の画像診断への応用は急速に発展しつつあるが，学習のために大量の画像が必要な点は臨床実装に向けた課題となっている．これを解決する工夫として，対象画像から多数のサブイメージを生成する手法がある．本研究では脳 MRI 画像を対象としてこれを自動的に行うソフトウェア開発を行った．脳実質全体の軸位断像から解剖学的な情報を利用して対象となるスライスをまず抽出し，次に皮質下や深部白質など特定の解剖学的領域よりサブイメージ
群をランダムに切り出し，さらに特定の解剖学的領域を任意に除去 ( マスク ) することが可能である．画像から完全にランダムなサブイメージを切り出すのではなく解剖学的な情報を根拠とした処理を行うことで，大量の画像を生成しつつ，さらに得られた学習結果がどのような部位に着目して得られたものであるかを後顧的に評価できるようになる点が有用であると考える．

399

OP11-7

CT 像から抽出した腹部動脈領域におけるCNN を用いた過検出削減でのパッチ画像生成手法の検討
小田

昌宏*1

山本 徳則*2

吉野 能*2

森 健策*1

要旨
本稿では Convolutional neural network（CNN）を用いたパッチベースの腹部動脈領域過検出削減におけるパッチ画像生成手法の比較検討を行う．CNN は多数の学習データから識別対象を的確に識別するフィルタを自動生成する働きを持ち，手動作成フィルタより高い識別性能を示す場合がある．血管抽出においては CT
像から局所的なパッチ画像を切り出し，CNN を用いて血管であるか判断する方法などがとられる．従来手法においては CT 像の axial，sagittal，coronal 平面に平行な平面上で生成する 2D パッチ画像，これら 3 平
面を組み合わせた 2.5D パッチ画像，3D パッチ画像などが提案されているが，これらの腹部動脈抽出における有用性は明らかではない．本稿では，腹部動脈抽出の過検出削減において CNN による分類器を利用し，この CNN で用いるパッチ画像の種類と腹部動脈抽出性能の関係について考察する．実験では，2D パッチ
画像を用いた場合に 2.5D や 3D パッチ画像を用いた場合よりも高い適合率が得られた．
キーワード：腹部動脈抽出，Convolutional neural network，パッチ画像，CT 像

1．はじめにースの Convolutional neural network（CNN）を

人体の解剖構造理解は様々な目的において利用する．パッチ画像は CT 像から切り出し有用である．特に血管は多くの臓器に関連をた局所画像であり，これを動脈であるか否か持ち，手術において頻繁に確認されるため，に分類する 2 クラス分類器として CNN を利血管構造抽出が必要とされる．

用する．

医用画像からの血管抽出手法はこれまで多3D 画像である CT 像から切り出すパッチ画

数提案されている．手法[1]では，領域拡張法

像には 2D，2.5D，3D のものがある．2D パッとヘッセ行列の固有値を用いた線状構造強調

チ画像は，特定の平面上で CT 値をサンプリ

フィルタによる腹部動脈抽出を行っている．

ングした 2D グレースケール画像である．2.5D

この手法では，門脈，静脈などの動脈と類似

パッチ画像[2]は互いに直交する 3 平面上でした部分で過抽出が発生していた．

CT 値をサンプリングし，3 平面の CT 値を

本稿では，CT 像から抽出した腹部動脈候

RGB の各チャンネルに格納した 2D カラー画

補領域の過検出削減において，パッチ画像ベ像である．3D パッチ画像は，CT 像の局所領域をそのまま切り出した 3D グレースケール――――――――――――――――――

画像である．本稿では，CNN を用いた過検出*1 名古屋大学大学院情報学研究科

削減手法を提案すると共に，パッチ画像の種〔〒464-8601 愛知県名古屋市千種区不類による削減性能の違いについて検討する．

老町〕
e-mail: moda@mori.m.is.nagoya-u.ac.jp*2 名古屋大学医学系研究科

400

2．CNN を用いた腹部動脈過検出削減

表 1 パッチ画像種類別の動脈領域抽出精度
パッチ画像の種類
適合率
再現率
91.3%
80.0%
従来手法[1]
95.4%
77.0%
2D パッチ（Axial）
95.4%
76.8%
2D パッチ（Coronal）
76.4%
2D パッチ（Sagittal） 96.0%
92.3%
78.9%
2.5D パッチ
94.0%
77.0%
3D パッチ

2.1 パッチ画像
動脈候補領域の各画素を中心とするパッチ
画像を生成する．
1）2D パッチ画像
Axial，coronal，sagittal 平面上で CT 値をサ
ンプリングし，2D グレースケールパッチ画像
を 3 平面それぞれについて生成する．画像サ
イズは 38x38 画素とした．

は再現率が同程度でありながら，適合率に向2）2.5D パッチ画像

上が見られた．多くの情報を含む 2.5D 及びAxial，coronal，sagittal 平面上で CT 値をサ

3D パッチよりも 2D パッチの方が高い適合率

ンプリングし，3 平面上の CT 値を RGB チャとなっていた．これは，2.5D 及び 3D パッチ

ンネルに格納した 2D カラー画像を生成する．

が注目画素だけでなくその周辺画素の情報を

画像サイズは 2D パッチ画像と同じである．

多く含むため，CNN が多くの情報を適切に分

3）3D パッチ画像

類することができず適合率が低下したと考え

38x38x38 画素の領域から CT 像を切り出しられる．含有する情報が少ない 2D パッチであっても，動脈の分類には有用である．

た画像を 3D パッチ画像とする．
2.2 CNN のネットワーク構造定義及び学習

4．むすび

CNN を用いて各パッチ画像を 2 クラス（パCT 像からの腹部動脈抽出結果に対する過ッチ画像の中心が動脈上にある，またはない）

検出削減にパッチベースの CNN を用いた．

に分類する．分類には独自に設計した CNN

また，様々なパッチによる結果の違いについ構造を用いた．CNN は学習用症例から生成して調査を行った．今後の課題として，腹部動た約 32 万枚のパッチ画像を用いて学習を行

脈抽出における CNN の利用，血管構造知識った．これらのパッチ画像には 2 クラスそれを活用した抽出処理の実現などが挙げられる．

ぞれおおよそ同数の画像が含まれる．
謝辞

2.3 CNN による過検出削減
CT 像に手法[1]を適用し動脈候補領域を得

本 研 究 の 一 部 は ， JST ACT-I （ 課 題 番 号

る．動脈候補領域の各画素においてパッチ画

JPMJPR16U9 ）， JSPS 科 研 費 26108006,

像を生成して CNN で分類し，動脈上にない

25242047, 17H00867，AMED 研究費「革新的と分類された画素を削除する．

がん医療実用化研究事業」，ならびに栢森情報
科学振興財団研究助成金によった．

3．実験及び考察

利益相反の有無

動脈相の造影 CT 像 4 例を用いて実験を行なしった．実験に用いた CT 像の仕様は，画像サ

文

イズ 512×512 pixels，スライス枚数 331～626

献枚，画素間隔 0.63～0.70 mm，再構成間隔 0.40

[1] Oda M, Yamamoto T, Yoshino Y, et al:～0.50 mm，スライス厚 0.50-0.75 mm，管電圧

Segmentation method of abdominal arteries from120 kVp，管電流 280～442 mAs である．提案

CT volumes utilizing intensity transition along

する過検出削減法によって得られた動脈領域

arteries. Int J CARS 11(1): S46-S47, 2016の抽出精度を Leave one out 法で評価した．従[2] Roth HR, Lu L, Seff A, et al: A new 2.5D

来手法[1]と提案手法の抽出精度を表 1 に示す．

representation for lymph node detection using

適合率，再現率は画素単位で算出した．

random sets of deep

convolutional

neuralnetwork observations. MICCAI: 520-527, 2014

結果から，従来手法[1]と比較して提案手法

401

Comparison of patch generation methods in
CNN-based false positive reduction of abdominal artery segmentation
result from CT volume
Masahiro ODA*1, Tokunori YAMAMOTO*2, Yasushi YOSHINO*2, Kensaku MORI*1*1 Graduate School of Informatics, Nagoya University*2 Nagoya University Graduate School of Medicine

A patch-based false positive reduction method from abdominal artery segmentation results using convolutional neuralnetworks (CNNs) have been proposed. This paper compares segmentation accuracies of the false positive reduction
results utilizing some patch generation techniques. CNNs can automatically construct image classifiers from training
data. The CNN classifiers achieve higher classification performance compared to manually designed classifiers insome cases. In blood vessel segmentation, CNNs are used to classify patch images into blood vessel or not. The patch
images are generated from local region in a CT volume. Previously, 2D (on axial, sagittal, coronal planes), 2.5D(contains the three 2D patch images), and 3D patch images are reported in patch-based methods. These patch images
are used in a false positive reduction, which uses CNN classifiers, of an abdominal artery segmentation result. This
paper compares relationships between the patch image generation methods and abdominal artery segmentation
accuracies. From the result, a higher precision rate was obtained when we used 2D patch images compared to 2.5D
and 3D patch images.

Key words: Abdominal artery segmentation, Convolutional neural network, patch image, CT image402

OP12-1

胸部 3 次元 CT 画像を用いたじん肺の粒状影解析
日野

公貴*1
加藤

鈴木 秀宣*2勝也*3

河田 佳樹*2

岸本 卓巳*4

仁木 登*2

芦澤 和人*5

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．我国において毎年 24 万人
前後の粉じん労働者がじん肺健康診断を受診している．CT 画像は胸部単純 X 線撮影に比べて第 1 型の微小（1-3mm）な病変を検出することができるため，労災認定条件の鑑別に有用である．本報告では，じん肺CT 画像からマニュアルと自動で粒状影を抽出する．粒状影の頻度・大きさや肺血管との関係を用いてじん肺の重症度を定量化する．これを用いて粒状影の自動抽出法を検討する．
キーワード：CT，CAD，医用画像処理

1．はじめにる．CT 画像は胸部単純 X 線に比べて第 1 型のじん肺は，粉じんを肺に吸入することによっ微小（1-3mm）な病変を検出することができるて生じる職業性呼吸器疾患である。日本の粉じため，胸部 CT 検査による診断法が検討されてん作業従事労働者数は昭和 60 年をピークに減いる．本報告では，じん肺 CT 画像からマニュ

少し，平成 12 年で 35 万人であったが，近年はアルと自動で粒状影を抽出する．粒状影の頻約 50 万人前後で推移しており増加傾向となっ

度・大きさや肺血管との関係を用いてじん肺のている．じん肺が進行すると肺結核・続発性気重症度を定量化する．これを用いて粒状影の自胸・肺がんなどの合併症に罹患しやすくなるた動抽出法を検討する．

め，健康診断で適切な診断・治療が必要である．
また，じん肺健康診断として胸部単純 X 線や肺2．撮影条件と手法

機能検査が実施されている．胸部単純 X 線によ岡山労災病院で診断されたじん肺 12 症例をって第 0 型，第 1 型，第 2 型，第 3 型，第 4 型用いた．撮影条件を表 1 に示し，症例別の職業に分類され，第 1 型以上の患者は労災認定とな

歴を表 2 に示す．これらの CT 画像に(1)肺動静――――――――――――――――――

脈の抽出，(2)粒状影の抽出，(3)粒状影・肺動静*1 徳島大学大学院

脈の定量的解析を適用した．

先端技術科学教育部〔〒770-8502 徳島県徳島市南常三島町 2表1

撮影条件
Aquilion PRIME
装置
120
管電圧[kV]240
管電流[mA]1.0
スライス厚[mm]0.625, 0.781
画素間隔[mm]
1.0
再構成間隔[mm]FC13-H,FC52
再構成関数

1〕
e-mail: c501738006@tokushima-u.ac.jp*2 徳島大学大学院

社会産業理工学研究部*3 川崎医科大学*4 岡山労災病院*5 長崎大学
投稿受付：2003 年 1 月 31 日

403

型区分

型区分と職業歴

症例番号

職業歴

A

窯業(29 年)B

窯業(40 年)C

随道掘削(35 年)

D

窯業(40 年)E

窯業(11 年)

F

窯業(42 年)G

採石業(43 年)

H

船舶製造業(23 年)

I

窯業(35 年)J

窯業(23 年)

K

採鉱業(14 年)

L

採石業(45 年)

0/1

1/0

1/1

1/2

2/2

傾きが緩やかになる傾向が見られた．

0/1(C)
図1

粒状影の抽出結果

100000体積[mm3]

表2(1) 肺動静脈の抽出
本研究室で開発された肺がん CT 検診 CAD の
胸部構造解析を用いて肺血管を自動抽出し，自

80000
60000

40000
20000

動での未抽出，過抽出，肺動静脈の分類をマニ

0/1(C)
1/0(E)
0/1(A)
1/1(G)
1/1(H)
0/1(D)
1/0(F)
0/1(B)
1/2(I)
1/2(J)
2/2(K)
2/2(L)

0ュアルで修正する．
(2) 粒状影の抽出
肺動静脈の抽出結果と比較し粒状影をマニ
ュアルで抽出する．また，本研究室で開発され

図2

粒状影の体積の測定結果ている粒状影の自動検出プログラム の抽出結果と比較して未抽出部分を補正する．

10000

肺・肺葉の粒状影の大きさ・分布・頻度，肺動1000

静脈の径・量を計測し，これらと型区分の関係

累積頻度(3) 粒状影・肺動静脈の定量的解析法

を定量的に解析した．

100

10

3．結果
(1) 肺の粒状影の解析結果

1

粒状影の抽出結果例を図 1 に示し，粒状影の

1.5

6.5

体積計測結果を図 2 に示す．1/2 以上の症例で11.5

直径[mm]

は重症度が高くなるにつれて粒状影の体積が増加しているが 0/1 から 1/1 まではばらつきが図3見られた．図 3 に粒状影の直径と累積頻度の関係を示す．重症度が高くなるにつれてグラフの404

粒状影の直径と累積頻度

0/1(A)
0/1(B)
0/1(C)
0/1(D)
1/0(E)
1/0(F)
1/1(G)
1/1(H)
1/2(I)
1/2(J)
2/2(K)
2/2(L)

(2) 肺葉の粒状影の解析結果

文

献［1］滝島任，中村雅夫，千代谷慶三：じん肺患

肺を左右肺に分類した後に右上葉・右中葉・右下葉・左上葉・左下葉に分類した．右者の呼吸機能検査ハンドブック．真興交易

肺・左肺の粒状影数に対する肺葉別の粒状影

医書出版部，1991，P3-10数の割合を求めた．上葉優位が 8 例，下葉優［2］永井厚志編：呼吸器疾患

第 3 版．日本医事新報社，2015，P241-250

位が 2 例，不均一が 2 例となった［3］H.Suzuki, Y.Kawata, N.Niki, et al: Computer(3) 肺血管の解析結果
末梢の肺血管に着目して解析した。直径 1 画

aided diagnosis for severity assessment of

素と直径 3 画素の肺血管の抽出結果を図 4 に示

pneumoconiosis using CT images, Proc. SPIE

す。型区分が高くなるにつれて胸膜付近の直径

Medical Imaging, Vol.9785, pp.978531-1-6,

1 画素の血管が減少する傾向が見られた。

2016.

0/1 (C)

1/0 (E)

1/2 (I)

2/2 (K)(紫色：直径 1 画素，黄色：直径 3 画素)
図4

肺血管の抽出結果

4．まとめ
じん肺 CT 画像から肺動静脈・粒状影を抽出した．粒状影の大きさ・分布・頻度と肺動静
脈の径・量を計測し，これらの定量情報と重症度との関係を示した．今後の課題として気管・気管支との関係，粒状影の自動抽出法について検討する．

利益相反の有無なし

405

Pneumoconiosis shadow analysis using 3D thoracic CT images
Koki Hino*1, Hidenobu Suzuki*1, Yoshiki Kawata*1, Noboru Niki*1
Katsuya Kato *2, Takumi Kishimoto *3 , Kazuto Ashizawa *4*1 Tokushima University*2 Kawasaki Medical School*3Okayama Rosai Hospital*4 Nagasaki University

Pneumoconiosis is occupational respiratory illness to occur by inhaling dust to the lungs. 240,000 participants have ascreening for diagnosis of pneumoconiosis every year in Japan. Computerized approaches have attracted attention toquantify size and frequency of nodules (smaller than 3mm) observed in pneumoconiosis on thin-section CT images.
We were interested to investigate whether the quantifications reflect the proper severity degree of pneumoconiosis. In
this paper, we present methods to quantify dimensions of the nodules and spatial relationship between pulmonary
vessels on 3D thoracic CT images.

Key words: X-ray image, CT，Medical image processing406

OP12-2

肺がん CT 検診コンピュータ診断支援システムの読影ワークフロー解析
達郎*1

守本

楠本

松廣 幹雄*2

昌彦*3

鈴木 秀宣*2

土田 敬明*4

河田 佳樹*2 仁木江口 研二*5

登*2

金子 昌弘*6

要旨
CT は高精度かつ大容量の画像が臨床現場に提供されている．医師の負担急増が課題となっている．この膨大な画像を知的処理でコンピュータによる読影の支援システムが求められている．本研究は，専門医の読影手順をワークフロー解析によって定量的に評価することでより効率的な読影支援システムの開発を目指している．
我々の研究室で開発している CT-CAD システムを用いた読影の操作履歴を収集するシステムを開発した．
このシステムを用いた医師のワークフローをもとにシステムの改善を行った．
キーワード：CAD

1．背景動脈など胸部臓器の影や脊柱や肋骨などの影

日本人の死亡原因別にみると,がんによるで死角にある場合や 5 ミリ以下の初期がんな

死亡者数が一番多い，またがんの部位別死亡

どは発見が困難な場合があり診断の遅れにつ者数を見ると肺がんが男性の 22%で 1 位，女ながる場合がる．

性が 12%で 3 位と多い．

現在マルチスライスＣＴを用いた肺がんＣＴ

がんと診断されてから 5 年相対生存率は全部検診が注目されている．単純Ｘ線写真と比べ，位のがんで 59%，肺がんは 29％と低い．

マルチスライスＣＴは断層象のため臓器によ

肺がんの 5 年相対生存率を上げるために早期る死角がない，装置の高精細化によって 1 ミ

発見，早期治療が重要である．

リ以下の空間解像度を持つ装置では 5 ミリ以

肺がんの早期発見を目的に現在の日本では集下の小さながんの発見も容易に行えるため，

団検診で胸部レントゲンが一般的に実施されマルチスライスＣＴは肺がんの早期発見に貢献している，一部医療施設で肺がんＣＴ検診――――――――――――――――――が実施されている．

*1 徳島大学大学院先端技術科学教育部〔〒770-8506 徳島市 南常三島町 2-1〕
e-mail: c501548001@tokushima-u.ac.jp*2 徳島大学大学院ソシオテクノサイエ
ンス研究部*3 国立がんセンター東病院*4 国立がんセンター中央病院*5 帝京大学医学部*6 東京都予防医学協会

図1ている．しかし胸部単純 X 線写真は心臓や大407

低線量 CT 画像

しかしマルチスライスＣＴは大量の画像デー
タを生成するため，読影を行う医師に大きな負担になることが課題とされる．さらに患者の被ばく線量を抑えるためにＣＴ検診では低線量で撮影しノイズが多く，コントラストも低い画像を用いることがさらなる医師の負担になる．
これらの医師の負担を軽減し読影の効率化を行うための支援システムの開発が求められている．我々の研究室では肺がん CT 検診

図２ 支援システムの動作画面の読影支援を行うシステムの CT-CAD

Viewer の開発を行っている．このシステムは比較読影支援機能や胸部構造解析によって結節などを
検出する．
2．目的
CT-CAD Viewer を用いて読影を行う医師のワークフローを明らかにする．
操作をしているユーザの行動を記録・認識することで，見落としやミスの発生を防止し，使用するユーザの行動を予測して，使用する

図３ 読影履歴のワークフロー図

ツールや情報を提供して，より高効率な支援システムの開発を目指す．

記録された診断履歴からワークフロー解析

ワークフロー解析の結果をもとに現在の支援を行う．医師が注目した情報や使用したツーシステムを効率化するツールの開発と実装をルから判断のフローを明らかにする

目指す．
3.1．操作履歴の収集

3.2．支援システムの改善

ワークフロー解析を行うために，読影医師

肺がんＣＴ検診の経験のある医師にの操作履歴の収集する機能を実装した.

CT-CAD を用いて肺がん CT 検診を実施した，

操作履歴は、CT-CAD Viewer の状態とユーザ

この時の読影履歴をワークフロー解析するとの操作を時刻と共に記録する．

医師が過去の検診時に診断された結節に注目

Viewer の状態は各設定、診断情報を状態変していた． また LAV％の変化について注目数として記録する．

していた．

ユーザの操作は UI 毎の種別 ID と操作内容医師が注目した情報をより効率的に支援するためのツールを CT-CAD に追加実装する．

のパラメーターを時刻と共に記録する．
操作履歴は最初に初期状態の状態変数が記

１．追加実装したツールは過去・現在の結節録され、ユーザの操作ごとに操作と、操作にのマークを表示し，現在表示している画像のよって状態が変更された状態変数を操作履歴

位置情報を表示する．医師が CAD の支援無として記録する．

しで読影を行う間は過去の検診時に診断した

読影の最後に、読影医師が最終所見を入力

結節を現在の CT 画像上にマッピングし表示

して、読影が終了する.ここまでの操作履歴をする．位置のマッピングには血管の構造をも診断結果と共に SR に記録する．

とに行った．さらに医師が CAD 支援有りで408

読影を行うとき CAD が検出した結節候補の[5] 仁木登.肺がん CT 検診のコンピュータ支

解析データの詳細を選択表示することができ

援診断の展開.電子情報通信学会論文誌

る．

D,2008,91.7,1715-1729[6] National Lung Screening Trial Research

診断レポートに結節の最終結果の概要として表示する画像とし生成する

Team, Reduced lung-cancer mortality with

２．検出した LAV を透視画像上に表示する，

low-dose computed tomographic screening.

解析した LAV%と肺容積量などの情報も合わ

The New England journal of medicine, 2011,
365.5: 395-409.．

せて表示する．胸部構造の解析が正常に行え[7]守本達郎，鈴木秀信，河田佳樹，仁木登，

ば肺葉区域ごとの解析結果など詳細な情報も追加表示可能である．

大松広伸，楠本昌彦，土田敬明，江口研

３拡大表示の自動移動する．拡大サジタル画

二，金子昌弘像の表示の要望があり実装した．表示中のス

Viewer”，JAMIT”肺がん CT 検診の CAD
PP1，2014

ライス画像を中心に拡大表示したサジタル画[8] 守本達郎,松廣幹雄,鈴木秀宣,河田佳樹,

像を表示する，表示するスライスが移動する

仁木登,大松広伸,楠本昌彦,土田敬明,と拡大サジタル画像の中心が自動的に移動す江口研二,金子昌弘 ” 肺がん CT 検診コる．

ンピュータ診断支援システムのワーク

4．結果

フロー解析” jspfi9 P-25 2017

医師が行った読影の操作履歴のワークフロ
ー解析を行い，医師が読影中に関心を持った
情報を明らかにした，医師が関心を持つ情報をもとに支援システムの表示を変更し，より高効率な支援システムの開発を行った．
利益相反の有無なし
文

献[1] がんの統計編集委員会、がんの統計 15、
国立がん研究センターがん対策情報セ
ンター、2015[2]M. Kaneko, et al., “Peripheral Lung Cancer:
Screening and Detection with Low-Dose
Spiral CT versus Radiography,” Radiology,
vol.201, no.3, pp.798-802, 1996.
[3]National Lung Screening Trial Research
Team : The National Lung Screening Trial:
Overview and Study Design, Radiology,
vol.258, no.1, pp.243-253, 2011.
[4] 金子昌弘. 肺がん検診の現状と将来.
Official Journal of Japan Society of NingenDock, 2010, 24.Suppl: 1207-1211.

409

Work flow analysis of a computer aided diagnosis system for lungcancer CT screening
Tatsuro MORIMOTO*1, Mikio MATSUHIRO*2 Hidenobu SUZUKI*2 Yoshiki KAWATA*2 Noboru NIKI*2

Masahiko KUSUMOTO*3Takaaki TSUCHIDA*4Kenji EGUCHI*5Masahiro KANEKO*6*1 System Innovation Engineering Graduate School of Advanced
echnology and Science The University of Tokushima*2 Dept.ofOpt.Science,University of Tokushima*3National Cancer Center Hospital East
*4National Cancer Center Hospital*5School of Medicine Univ of Teikyo*6Tokyo Health Service Association

Write the abstract of the paper in this area in 200 words. If the paper is written in English, write the abstract inJapanese.

Key words: CAD

410

OP12-3

逐次選択法を用いた特徴量の決定に基づく肺結節自動検出
青山

正人*1

片山 玄汰*2

藤原 久志*1

増谷 佳孝*1

要旨
医師により結節の位置と領域が明示された 10 症例（結節数は 16 個）の CT (Computed Tomography) 画像を用いた．CT 画像から肺野領域を抽出し，CT 値と形状指標の値を全結節が初期候補に含まれるように設定して検出した．候補領域ごとに 16 特徴量（体積，球形度，2 次中心モーメント，歪度，尖度，曲度と CT
値の最小値，最大値，平均値に CT 値ヒストグラムのピーク値，半値幅，1/10 値幅，コントラスト，エント
ロピー）を計算した．識別器を SVM とした leave-one-out 交差検定法による平均偽陽性数で評価した．
全 16 特徴量の総当たり（216 − 1 = 65535通り）探索による結果と，提案手法である 16 特徴量それぞれを最初の特徴量とし，残り 15 特徴量を前向き逐次選択法で決定する組合せ（16 ∑15
𝑖=1 𝑖 = 1920通り，総当た
り探索の 2.9%）探索による結果は，検出感度 0.875 のときの平均偽陽性（FP）数が，4.4 個（7 特徴量）と10.9 個（5 特徴量）であった．全探索の 2.9%の組合せ探索でも，比較的 FP 数が少ない組合せを探索できる
ことが分かった．
キーワード：CT，肺結節，検出，逐次選択，コンピュータ支援検出／診断

1．はじめに

2．対象画像X 線 CT (Computed Tomography) 装置などで

図 1 に肺結節を含む胸部 CT 画像を示す．図

撮影される医用画像は，装置の高性能化に伴い，

1 中の丸で囲んだ部分が結節である．使用した高解像度化が進むとともにデータ量が膨大に

画像は，医師により肺結節の位置と領域が確定なり，医師の負担は増大し続けている[1]．そのされた 10 症例（結節数は 16 個）である．

ような環境下で診断する医師の負担を軽減するため，コンピュータ処理によって画像から抽出された候補を「第 2 の意見として」医師が診断に利用する，コンピュータ支援検出／診断の図1

研究も急速に進められている[2]．

胸部 CT 画像（左：体軸断面，中央：冠状断面，

右：矢状断面）．

本稿では，肺結節の検出支援を対象に，肺結節を画像中の候補領域ごとに計算した 16 種類

3．肺結節自動検出の概要の特徴量から少ない FP 数で検出するための組

CT 画像から抽出した肺野領域に対して，ボ

合せ探索について述べる．総当たり探索と二種

クセルサイズを1.253 mm3 で等方ボクセル化後，類の逐次選択法，逐次選択法に基づいて効率的

CT 値が−790HU，形状指標値が0.93より高い領に探索する提案方法を比較評価する．

域を求め，全 16 結節が十分検出できた体積上――――――――――――――――――

位 1100 個を初期候補領域とした．

*1 広島市立大学大学院情報科学研究科

初期候補領域ごとに領域の体積，球形度，2 次〔〒731-3194 広島市安佐南区大塚東 3-

中心モーメント，歪度，尖度 (VOL, SPHE, SCM,

4-1〕

SKEW, KURT)，曲度の最小値，最大値，平均値

e-mail: aoyama@hiroshima-cu.ac.jp(CUmin, CUmax, CUmean)，CT 値の最小値，最大値，*2 広島市立大学情報科学部
投稿受付：2003 年 1 月 31 日

411

平均値 (CT min, CTmax, CT mean)， CT 値ヒストグ

表 1:逐次選択法による探索結果（特徴量選択順．

ラムのピーク値，半値幅，1/10 値幅，コントラ

網掛けは組合せに含まれない．BSS 法では，網ス ト ， エ ン ト ロ ピ ー (PEAK, FWHM, FWTM,

掛け 10 特徴量を除いた残り 6 特徴量が組合せ）

CONT, ENTR) の 16 特徴量を計算した．識別器

探索法

FSS 法

BSS 法

提案手法

にはカーネル関数を放射基底関数とした非線

FP 数 [個]

31.0

32.0

10.9

形 SVM を使用し，leave-one-out 交差検定法によ

1

VOL

SPHE

FWHM

り FP 数を求めた．

2

CUmean

CUmin

CUmin

3

CONT

KURT

CUmean4．特徴量選択法

4

FWTM

ENTR

SPHE

逐次選択法は，評価尺度に基づき，追加／削

5

ENTR

SCM

CONT

除する特徴量を逐次的に 選択していく方法で

6

FWHM

CT minCT meanある．特徴量を追加していく 前向き逐次選択

7

SKEW

VOL

CUmax

(Forward Stepwise Selection / FSS)法[3]と削除し

8

CT min

CUmax

ENTR

て い く 後 向 き 逐 次 選 択 （ Backward Stepwise

9SCM

CT max

FWTM

Selection / BSS）法を用いて探索した．提案手法

10

KURT

CT meanSCM

は，各特徴量を最初の特徴量に指定した上で，

11

SPHE

FWTM

CT max

二つ目以降の特徴量選択に FSS 法を用いる方法である．本稿の 16 特徴量の場合，提案手法の謝辞

組合せは 1920（ = 16 ∑15
通りになる．これは，
𝑖=1 𝑖 ）

研究遂行にあたり，画像データ，CIRCUS CS

総当たり探索の 65535（= 216 − 1）通りの 2.9%でプラグインソフトウェア開発キットを提供しあり，組合せ探索に要する計算時間を大幅に削て頂いた，東京大学医学部附属病院 22 世紀医

減できることが分かる．

療センターコンピュータ画像診断学／予防医学講座の林直人先生，野村行弘先生に深謝いた

5．実験

します．

全 16 結節中 12 個が検出できる感度（12/16 と表記）から全て検出できる 16/16 まで，FP 数を

利益相反の有無評価尺度として，FP 数が少なくなる特徴量のなし．

組 合 せ を 探 索 し た ． 表 1 は 検 出 感 度 14/16(=0.875) のときの FSS 法，BSS 法，提案手法の文

三種類の探索法による FP 数最小の時の特徴量

献［1］ 西谷弘：膨大なデータに振り回されていの組合せを示す．提案手法では 5 特徴量の時のる診療現場の視点から． Med Imag Tech 25:

平均 FP 数 10.9 個が最小であった．総当たり探75-78, 2007

索では CTmin，CUmin，CUmean，FWHM，FWTM，［2］

SPHE，ENTR の 7 特徴量の時の平均 FP 数 4.4

Suzuki K.: Machine Learning in Computer-個が最小であった．提案手法は 2.9%の組合せ

Aided Diagnosis of the Thorax and Colon in

探索にも関わらず，比較的総当たり探索に近い

CT: A Survey. IEICE TRANS. INF. & SYST.

FP 数となる組合せが得られた．

E96-D(4): 772-783, 2013［3］

Takaki Y., Aoyama M., Komoto D. et al.:

6．まとめ

Computerized Determination of the Likelihood

提案手法の組合せ探索は，逐次選択法の組合

of Malignancy of Pulmonary Nodules Using

せ探索の 136（= ∑16𝑖=1 𝑖 ）通りよりは組合せが増加

High-resolution CT and Positron Emission

するものの，比較的 FP 数が少ない特徴量の組

Tomography Scans. Adv Biomed Eng. 3: 116-

合せを効率的に探索できることが分かった．

122, 2014412

Lung nodule detection based on feature determination
using stepwise selection methods
Masahito AOYAMA*1, Genta KATAYAMA*2, Hisashi FUJIWARA*1, Yoshitaka MASUTANI*1 Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University*2 Faculty of Information Sciences, Hiroshima City University

CT (Computed Tomography) images of ten cases (16 nodules) in which the position and region of the nodule wereclearly indicated by the radiologists were used. The lung field was extracted from the CT image and the CT value andthe shape index value were set so that all the nodules were included in the initial candidate. Sixteen features (volume,
sphericity, secondary central moment, skewness, kurtosis, and, minimum / maximum / mean values of curvedness andCT value, respectively, and peak, full width at half maximum, full width at tenth maximum, contrast, entropy based on
the CT value histogram) were calculated for each candidate region. The average false positive number by leave-oneout cross validation method with classifier as SVM was evaluated.
The performance was evaluated by setting the detection sensitivity to 0.875. The results obtained by brute force
searching of all 16 features (216 − 1 = 65535 combinations) and by proposed method in which combine the remaining
15 features by the forward stepwise selection (16 ∑15
𝑖=1 𝑖 = 1920 combinations, 2.9% of brute force search) to the first
feature showed 4.4 (7 features) and 10.9 (5 features), respectively, as the average number of false positives (FP). It was
found that combinations with relatively few FP numbers can be searched even in the 2.9% combination search of thebrute force search.

Key words: CT, lung nodule, detection, stepwise selection, Computer-Aided Detection / Diagnosis413

OP12-4

胸部 CT 像における線状解剖構造の統計的濃度モデル
久保貴寛*1，斎藤 篤*1，花岡

昇平*2，清水昭伸*1

要旨
医用画像処理において，臓器の変動を少数のパラメータで表現した統計モデルがしばしば用いられるが，血管などの線状構造を対象としたモデル構築はほとんど行われていない．本稿では，肺血管の濃度分布の統計モデルの構築を行う．構築法には Stacked Auto Encoder（SAE）を用いる．実験対象は，肺尖部付近の血管を模して作成した人工画像と，Visible Human Project の胸部 CT 像とした．統計モデルの評価は，未知のデータを正しく表現する能力（Generalization）と，モデルから生成される形状の不自然さを目視により評価した．また，それらの性能を Principal Component Analysis（PCA）と比較した．
キーワード：統計モデル，線状構造，血管，パッチベース法，Visible Human Project

1. はじめに2.

医用画像処理において，臓器の形状などを少人工画像パッチと実画像パッチの作成法

2.1 人工画像パッチの作成法

数のパラメータで表現した統計モデルは，重要

今回は，胸部 CT 像上の肺尖部付近の血管にな役割を果たしている[1]．これまで，肝臓など着目するため，対象とする血管の半径が 1 ～の充実性の臓器を対象としたモデルは 多数提2[Voxel]程度，背景と図形の濃度差が 710[H.U]

案されている．しかし，血管などの細い器官を程度である．そこで，人工画像は標準偏差対象とした検討はほとんど行われていない．こ1[Voxel] のガウシア ンの 濃度プロファイルをれは，形状や濃度の分布が高い非線形性を持つ持つ円筒を作成し，濃度差が 710[H.U]になるよためである．

うに調整し，PSNR が 10[dB] になるように正規

本稿では肺の血管の濃度分布の統計モデル

乱数を加法的に加えた．また，z 軸（体軸に平を構築する．血管全体のモデル化は困難である行な軸）を中心に線状構造を回転 （回転角はため，今回は，部分画像（画像パッチと呼ぶ）−π/2からπ/2までの一様分布）させた．人工画とし，その中央に血管が存在する場合を対象と像パッチ例を Fig.1 に示す．左から順に z=0, ... ,zする．従って，想定される変動は，血管の向き，＝8 のスライスである．

太さ，枝分かれの有無，その他の非線形な変形であるが，今回は特に血管の向きに注目する．

Fig. 1 人工画像パッチの例（左から右へ同一
画像の各スライスを表示）

モ デ ル 化 の 方 法 に は Stacked Auto Encoder(SAE)[2]を用いた．また．対象画像は，血管の向きのみが異なる人工画像パッチと，実際の胸部CT 像とした．構築した統計モデルの性能評価

2.2 胸部 CT 像からの画像パッチの作成法

は， Generalization[3]と，モデルから生成した形

アメリカの国立医学図書館が作成した状の不自然さを目視により評価した．

Visible Human Project [4]の胸部 CT 像を利用する．胸部 CT 像の右肺の肺尖部に設定した ROI――――――――――――――――――

から9 × 9 × 9[Voxel] の部分画像を作成し，血管*1 東京農工大学大学院工学研究院

が中央にある画像のみを抜き出すために，線状[ 〒184-8588 東京都小金井市中町 2-24-

度[5]がある閾値以上の画像パッチを抽出し学

16 ]習データとする．学習データ例を Fig.2 に示す．

E-mail: s179327x@st.tuat.ac.jp

同様に左肺の肺尖部に対してもパッチを作成*2 東京大学医学部附属病院放射線科

しテストデータとする．

414

4.

実験条件と実験結果
人工画像の場合の SAE のユニット数などはFig. 2 作成した画像パッチ例（CT 像）

Fig.3 に示したとおりであるが，胸部 CT 像の場
合は 7 層とし，かつ，中央の層のユニット数は血管の統計モデル構築手法と評価方法

3.

実験的に 7 とした．

モデル化には人工画像を用いた実験では 5 層，
胸部 CT 像を用いた実験では 7 層の砂時計型の人工画像パッチと胸部 CT 像の画像パッチのGeneralization を求めたところ，いずれも統計的

SAE を用いた（Fig.3 は 5 層の例）．入力は，画有意差をもって SAE の方が優れていた．テスト

像パッチをラスタスキャン順にベクトル化し，用の画像パッチに対する逆投影の画像 パッチ

最大値を 1，最小値を 0 となるように正規化をを Fig.4 に示す．これからは，PCA の方がボケ行ったものである．ここで SAE は層数の増加にていることがわかり，Generalization の観点からつれて学習が困難になることが知られている．

は SAE が優れていることが確認できた．

そこで，層ごとに pre-training を行ない[6]，得られた重みを初期値として Fine-tuning を行った．また，活性化関数にはシグモイド関数，目的関数の最適化手法には Adam 法[7]を用いた．

Fig.4 逆投影画像パッチ例（中央のスライスのみ表示．左：人工画像，右：CT 像）

Fig. 3 実験に用いた 5 層 SAE

次に，モデルのパラメータ（PCA の場合は主本研究では SAE 以外に，比較のために PCA

成分スコア，SAE の場合は中央の層に対する値）も用いた．具体的には，入力データ行列から平を与えて生成した画像パッチを Fig.5 と 6 に示

均ベクトルμを引いたデータ行列を𝐗とし，式(1)す．ここで，PCA のパラメータは，主成分ベクの共分散行列Σを固有値解析する．
1
(1)
Σ=
𝐗𝐗 T
N−1
(2)
Σ𝐕 = 𝐕Λ
ここで，𝐕は固有ベクトル行列，Λは固有値が対トルに沿って等間隔に選んだ．SAE の場合は，人工画像では図中の赤点で示した位置をサン
プリングした．また，実際の胸部 CT 像の場合には，ある特定のユニットのサンプリング値に対応する画像パッチを示した．これらの図から

角成分上に対角行列，N はデータ数である．

は，PCA の場合には人工画像と CT 像の両方に構築した統計モデルの評価は，テストパッチ

おいて線状構造の生成に失敗していることがに 対 す る 表 現 力 を 評 価 す る 式 (3) のわかる．一方，SAE の場合は，人工画像の場合

Generalization と，モデルから生成される画像パには精度よく線状構造が表現できていること

ッチの目視によって行う．
1 N(3)(Generalization) =Σ ||𝐗 − 𝐗 ′n ||1
ND n=1 n
ここで，Xn はテストパッチ画像，Xn’は再構成しが確認できた．しかし，CT 像の場合には，出力された図形が線状構造らしくなく，精度が低下することがわかった．

たパッチ画像，N はパッチ数，D は次元数であ
る．

415

文

献

[1] Heimann T, Meinzer H.P: Statistical shapemodels for 3D medical image segmentation: areview. Medical image analysis 13.4 : 543-563,
2009[2] Bengio Y, Lamblin, P, Popovici D et al:
GreedyFig.5

PCA の低次元部分空間における画像パ

layer-wisetrainingofdeep

networks. Advances in neural information

ッチ例（中央のスライスのみ表示．左：人工processing systems 19: 153, 2007

画像，右：CT 像）[3] Styner M.A, Rajamani K.T, Nolte L.P et al:
Evaluation of 3D correspondence methods formodel

building.

Biennial

International

Conference on Information Processing in
Medical Imaging. Springer Berlin Heidelberg,
2003, pp63-75[4] U.S. National Library of Medicine,
The

VisibleHuman

Project"https://www.nlm.nih.gov/research/visible/visi
Fig.6

SAE の低次元部分空間における画像パ

ble_human.html. Accessed: 2017-02-10.

ッチ例（中央のスライスのみ表示．左：人工[5] Sato Y, Nakajima S, Shiraga N et al: Three-

画像，右：CT 像）

dimensional

multi-scaleline

filterforsegmentation and visualization of curvilinearむすび

5.

structures in medical images. Medical image

本稿では，SAE を用いて血管などの線状構造

analysis 2.2 : 143-168, 1998

に対する統計的濃度モデルを構築した．人工画[6] Hinton G.E, Osindero S, Teh Y.W: A fast

像，胸部 CT 像に対してモデルを構築して性能

learning algorithm for deep belief nets. Neuralを評価したところ，PCA に対する有意差を確認

computation 18.7: 1527-1554, 2006

した．しかし，実 CT 像においてはモデルから[7] Kingma D, Jimmy Ba: Adam: A method for生成される形状が線状構造らしくないなどの

stochastic

問題も残されていた，これは，回転以外の変形

arXiv:1412.6980, 2014の影響だと考えられる．今後は，回転以外の変形への対応が課題である．
謝辞
日頃から熱心にご討論いただく東京農工大
学 清水昭伸研究室の各位に深謝致します．
利益相反の有無なし

416

optimization. arXiv

preprint

Statistical appearance model of tubelike anatomical structure on athoracic CT volume
Takahiro KUBO*1, Atsushi SAITO*1, Shouhei HANAOKA*2, Akinobu SHIMIZU*1* 1 Tokyo University of Agriculture and Technology*2 The University of Tokyo Hospital
Abstract:
A statistical appearance model of an organ is often used to express the statistical variation with a small number ofparameters. However, no research on a statistical model of tubelike anatomical structures, such as blood vessels, hasbeen reported. This paper constructs a statistical model of pulmonary blood vessels using a Stacked Auto-Encoder (SAE).
Materials for the modeling are artificial volumes of apical pulmonary blood vessels and the thoracic CT volume of
Visible Human Project. We evaluated the model using the ability of describing unseen instances (generalization) and theability to represent only valid instances by visual assessment. We also compared these abilities with those of Principal
Component Analysis.
.Keywords: Statistical model, Tubelike anatomical structure, Vessel, Patch based method, Visible Human Project417

OP12-5

放射光 CT 画像による肺二次小葉の気管支系・血管系の 3 次元形態解析
斉藤

くるみ*1

梅谷

啓二*3

小林

裕弥*1 河田 佳樹*2

中野 恭幸*4

阪井 宏彰*5

仁木 登*2
伊藤 春海*6

要旨
肺の正常形態と極早期の疾患形態のミクロレベルでの画像化とその定量的な形態解析は，次世代の胸部画像診断に貢献することが期待できる．末梢肺構造は肺小葉の解剖によって理解され，それに基づいた病態解析が行われている．しかし 3 次元のミクロ構造と細血管は十分に解析されていない．本研究は肺標本を高輝度放射光 CT で撮影し，その画像から気管支系や血管系の微細構造を 3 次元的に可視化して解析する．
キーワード：放射光 CT，肺，細葉，二次小葉，SPring-8

1．はじめにい．肺標本を高輝度放射光 CT で撮影し，そ肺の正常形態と極早期の疾患形態のミクロの画像から気管支系や血管系の微細構造を 3レベルでの画像化とその定量的な形態解析は，次元的に可視化して解析する．

次世代の胸部画像診断に貢献することが期待できる．肺は気管支・肺動脈系の太さに応じ

2．放射光 CT の撮影条件と標本た支配域に分割される．肺葉と葉気管支，肺撮影対象の伸展固定肺標本は直径約 4cm で区域と区域気管支，肺亜区域と亜区域気管支，あり，Heitzman 法に準じて作製された．二次

肺 2 次小葉と小葉気管支，肺細葉と終末細気

小葉の血管を観察するためにナノ粒子造影剤

管支などは支配域とそれぞれに関与する責任（バリウム）を使用した．撮影装置には大型気管支の名前である[1]．末梢肺構造は二次小

放射光施設 Super Photon Ring 8 (SPring-8) の葉の解剖によって理解され，それに基づいた

BL20B2 ビームラインを利用した．BL20B2 の病態解析が行われている．しかし，3 次元の光源は偏光電磁石である．このビームライン

気管支系や細血管系は十分に解析されていなの特徴として．ビームラインの全長は 215m
であり，光源から標本までの距離は 210m で――――――――――――――――――

ある．ビームサイズは 300mm x 30mm であり，

*1 徳島大学大学院先端技術科学教育部

ビームの広がり角は約 5.4μrad とほぼ平行な〔〒770-8506 徳島市南常三島町 2-1〕

X 線ビームである．ビームサイズに比べて肺e-mail: c501638027@tokushima-u.ac.jp

標本が大きいため通常の CT 撮影では肺標本*2 徳島大学大学院社会産業理工学研究

全体の撮影を行うことができない．そこで以部

下の方法によりオフセット撮影（拡大撮影）*3 (財)高輝度光科学研究センターを行った．

*4 滋賀医科大学*5 兵庫県立尼崎総合医療センター*6 福井大学
418

(a) 試料台中心を検出面中心から 8mm 移動
させた．
(b) 通常撮影と同じ補正を行いながら 360 度撮影した．
(c) 同じ投影方向の左右画像を，重複部分を考慮し重ね合わせた．
(d) 重ね合わせ画像を合成して再構成を行った．
撮影には Nikon 製のカメラ D800E を使用した．

■ 肺動脈 ■ 肺静脈 ■ 小葉内気管支■ 肺胸膜 ■ 小葉間隔壁
図 2 二次小葉の構造要素の抽出結果．

3．二次小葉の解析
二次小葉を解析するために，小葉を支配す
る気管支と小葉間隔壁，肺動静脈をセミオー
ト抽出する．抽出した気管支から領域の分類を行う[2] [3] [4]．まず，終末細気管支に注目する．終末細気管支にお椀型に開口する肺胞(a)細葉の抽出結果． (b)亜細葉の抽出結果.

をマニュアル抽出し，肺胞の有無により終末細気管支を呼吸細気管支に分類する．次に，肺胞の出現頻度から呼吸細気管支を肺胞管に分類する．図 1 の手順で気管支系と血管系を解析して可視化する．

(d)肺胞嚢の抽出結果 (c)肺胞房の抽出結果.
(図 2 ピンクの枠).
図 3 気管支系の抽出結果．

■ 肺動脈
■ 肺静脈
■ 毛細血管
図 4 血管系の抽出結果(図 2 黄色の枠)．

図 1 解析手順の概略．

4．抽出結果図 2 に二次小葉の構成要素の抽出結果を示

5．まとめす．静脈は二次小葉の外側から内側に広がり，肺標本の方射光 CT 画像から肺ミクロ構造

動脈は二次小葉の内側に広がり気管支に併走の気管支系・血管系を可視化できた．今後はしていた．図 3 に気管支系の抽出結果を示す．

解析結果から二次小葉以下の領域のオート分

図 4 に毛細血管の抽出結果を示す．血管系の類法を構築する．また，病態(肺気腫,肺がん,

解析では毛細血管を可視化した．

喘息)の発症・進展の機序を解明し，肺 3 次元
ミクロ診断学の構築を目指す．

419

利益相反の有無なし
文献［1］ 伊藤春海：呼吸器感染症の画像診断に必要とされる肺既存構造． Antibiotic &Chemotherapy: 22-29, 2007
［2］

Kawata Y, Niki N, Umetani K :Microstructural

analysisofsecondarypulmonary lobule imaged by synchrotron
radiation micro CT using offset scan mode.
Proc. SPIE Medical Imaging, Vol.7626:
pp762610-1-9, 2010［3］ Saito K, Maeda K, Kobayashi Y, Kawata Y,
Niki N, Umetani K, Nakano Y, Sakai H, ItohH:

Three-dimensional

microstructure

analysis of human lung specimens using a
synchrotron

radiation

micro-CT.

International Forum on Medical Imaging in
Asia, pp2-31, 2017［4］ Minami K, Maeda K, Kawata Y, Niki N,
Umetani K, Nakano Y, Sakai H, Ohmatsu H,
Itoh H : Microstructure analysis of thepulmonaryacinusbyasynchrotron

radiation CT. Proc. SPIE Medical Imaging,
Vol.9783, pp978355-1-6, 2016420

3D Analysis of airway and vascular structuresin secondary pulmonary lobule using SRµCT images
Kurumi SAITO*1, Yuya KOBAYASHI*1, Yoshiki KAWATA*1, Noboru NIKI*1, Keiji UMETANI*2,
Yasutaka NAKANO*3, Hiroaki SAKAI*4, Harumi ITOH*5*1 Tokushima University*2 Japan Synchrotron Radiation Research Institute*3 Shiga University of Medical Science*4 Hyogo Prefectural Amagasaki General Medical Center*5 Fukui University

Changes on CT of images at micro level from the normal lung, which indicate a very early stage lung disease andquantitative analysis of morphology on these images may contribute to the diagnosis of chest image in the next
generation. Pathological analysis of peripheral lung structure is performed based on the anatomy of the pulmonary
lobule. However, three-dimensional structures of blood vessels have not been fully analyzed.
Three-dimensional visualization of microstructures and quantitative analysis of the bronchial and the vascular systems
were achieved through CT images of lung that were taken using high luminance synchrotron radiation micro-CT.
Inflated and fixed lung specimen have been prepared by the Heitzman method. Lung specimen was placed in thecontrast agent (barium) in order to see the blood vessels of the lung secondary lobule. Lung specimens were taken in
the SPring-8. Lung specimen is shoot by a Nikon camera D800E. For converting the synchrotron radiation micro-CT
image to projection data, we set a region of interest (secondary pulmonary lobule). Structural elements of thesecondary pulmonary lobule (bronchioles, pulmonary artery, pulmonary vein, interlobular, lung pleura) were extracted
by threshold processing. This paper presents quantitative analysis of bronchioles and blood vessels structures.

Key words: Synchrotron radiation micro CT (SRμCT), lung, pulmonary acinus, secondary pulmonary lobule,
SPring-8421

OP13-1

Learning an overcomplete codebook of tensor local structures for
multi-phase medical image retrieval
Jian Wang *1，Xian-Hua Han*2，Yingying Xu*3，Lanfen Lin*3，
Hongjie Hu *4，Chongwu Jin*4，Yen-Wei Chen*1,3
Abstract
Content Based Image Retrieval (CBIR) systems that search similar images in a large database are attracting more andmore research interests recently, and have been applied to medical image characterization for expert’s experiencesharing. One challenging task in CBIR is how to extract features for effective image representation. Therein sparse
coding technique has been proven to be an effective way to learn inherent structure features for image analysis.
However, it is necessary to first vectorize the 2- or 3-dimensional spatial structure for analysis with sparse coding,and then destroy the spatial relation of nearby voxels. In this study, we propose a multilinear sparse coding method tolearn features from multi-dimensional medical images. We regard high dimensional local structures as tensors andpropose a K-CP (CANDECOMP/PARAFAC) algorithm to learn a tensor dictionary in an iterative way. With thelearned tensor dictionary, sparse coefficients of tensor local structures are calculated by multilinear orthogonalmatching pursuit (MOMP) algorithm, which is an extended multilinear version of the conventional linear OMP. The
proposed multilinear sparse coding method is prospected to be more efficient and effective for inherent feature
extraction compared with conventional linear methods. The proposed method is applied to a CBIR system for
retrieval of focal liver lesions (FLLs) and achieves promising retrieval performance.
Keywords：Multi-phase medical image, tensor, sparse coding, CBIR, FLL

1. Image representation using the tensor overcomplete codebook learned by K-CP algorithm
This study aims to investigate an effective image feature representation framework based on tensor
analysis techniques for multi-dimensional medical images, which has the following steps: 1) instead of
SIFT, we exploit the local patch (structure) as the local descriptor, which can retain all detailed
information of multi-dimensional medical images. Furthermore, we regards local patches as tensors tomaintain the inherent spatial structure. 2) instead of the commonly used K-means algorithm [1] or K-SVD
algorithm [2] in the conventional sparse coding techniques, we propose the K-CP method to learn a tensor
codebook to more accurately approximate any local descriptor, which captures the spatial structure ofmulti-dimensional medical images at the same time. 3) The orthogonal matching pursuit (OMP)
algorithm is extended to multilinear (MOMP) to calculate the sparse coefficients between tensor training―――――――――――――――――――――――――――――――――――――*1 Graduate School of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University〔Kusatsu, Japan〕*2 Faculty of Science, Yamaguchi University〔Yamaguchi, Japan〕*3 College of Computer Science and Technology, Zhejiang University〔Hangzhou, China〕*4 Department of Radiology, Sir Run Run Shaw Hospital〔Hangzhou, China〕

422

0.8
Multilinear sparse coding with local structures
Linear sparse coding with local structures
Linear sparse coding with SIFT
LBP method

0.7Precision

0.6

0.5

0.4

0.3

0.2

Fig. 1 Examples of each lesion type on 3 phases.
Rows are images belong to same contrast
phase, while columns are images from samelesion: cyst, FNH, HCC, HEM, METS

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5
Recall

0.6

0.7

0.8

0.9

1

Fig. 2 The retrieval performance comparison of thetensor-/vector- based sparse coding methods

samples and the codewords. 4) The average pooling method is employed to form a feature representationof a medical image from local descriptor coefficients. Finally, the K-nearest-neighbors (KNN) method isused to measure the similarity of medical images based on their feature representations.
2. Experiments and Results
A multi-phase medical dataset is constructed with the help of radiologists, which consists of 5 types of
FLLs and in total 137 medical cases. Each case has volumes in 3 phases. Examples from each of the fivelesion types are shown in Fig. 1, in which the column shows the visual difference on different phases.
The retrieval performance of the proposed multilinear sparse coding method is shown in Fig. 2.
Regarding local structures as tensors to maintain the inherent spatial structure, the proposed multilinear
sparse coding technique improves the retrieval performance of the conventional sparse method.
3. Conclusions
In this paper, we proposed the k-CP method to learn an overcomplete tensor codebook model for
representation of multi-phase high-dimensional medical images. Regarding local structures as tensors, thecore information of the high-dimensional medical data are extracted, while maintaining the spatial
structure, with the codebook model learned by the proposed K-CP method. The proposed method
outperforms the conventional vector-based sparse coding method when evaluated in a content-based
medical image retrieval (CBMIR) system for retrieval of focal liver lesions using multi-phase CTs.
The author(s) declare(s) that there is no conflict of interest regarding the publication of this paper.
References［1］

I. Diamant, A. Hoogi, C. F. Beaulieu, M. Safdari, E. Klang, M. Amitai, H. Greenspan, and D. L. Rubin,“Improved patch based automated liver lesion classification by separate analysis of the interior and boundary
regions,” IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, vol. 20(6), pp. 1585–1594, Nov. 2016.
［2］ J. Wang, X. H. Han, Y. Xu, L. Lin, H. Hu, C. Jin, and Y. W. Chen, “Sparse codebook model of local structures
for retrieval of focal liver lesions using multi-phase medical images,” International Journal of Biomedical
Imaging, Volume 2017 (2017), Article ID 1413297, 13 pages423

OP13-2

スパースコーディング超解像処理の医用画像に対する特性の検討
鈴木

崇師*1
大野

大田 淳子*1
隼輔*2

梅原 健輔*1

石丸直樹*1

岡本 健太郎*3 石田 隆行*1

要旨
スパースコーディング超解像処理（ScSR）は，高解像度画像（HR 画像）と低解像度画像（LR 画像）との対応関係を学習して HR 画像を再構成する手法である．HR 画像の画質は学習画像に依存することが報告されているが，医用画像に対する学習画像の選択基準や種々の医用画像に対して適用した場合の特性は明らかになっていない．そこで本研究では，胸部 X 線画像（CXR）および CT 画像に対し，ScSR 処理における最適な学習画像と特性を検討した．CXR154 例，胸部 CT 画像 44 例をテスト画像とし，一般物体画像 91 枚，
テスト画像とは異なる CXR 93 枚，CT 画像 45 枚をそれぞれ用いて学習した．
学習済みモデルを用いて ScSR
による HR 画像を再構成し，PSNR，SSIM を測定し，従来の画像補間法と比較した．各学習画像間には，
PSNR，SSIM において有意な差は認められなかった．モダリティ間では，CT は CXR と比較して，PSNR,SSIM ともに対 Bilinear 比が高値を示した．
キーワード：スパースコーディング超解像処理 (ScSR)，アップサンプリング，高解像度化，CT, 胸部単純X 線像 (CXR)．

1．序論

coding Super-Resolution: ScSR）[2][3] は，代表的

近年，医療用 4K ディスプレイでは高解像，な学習型超解像技術の一つで，近年医用画像へ

高コントラストの表示が可能となり，より正確の適用も試みられている．ScSR では，あらかじ

な画像診断へ繋がると期待されている．しかし，

め低解像パッチ（画像の小領域）と高解像パッ

高解像ディスプレイに対応した高解像度撮像

チのペアの特徴を学習して，辞書と呼ばれるデが可能であるハードウェアの開発や整備にはータベースを作成する．入力画像に対する一番コストがかかるため，画像取得後に画像処理に近い低解像度パッチを辞書から探し，それに対よって高解像化を行う超解像技術が注目され応する高解像度パッチに置き換えていき高解ている．その中でも，学習型超解像技術はアー

像度な画像を得る．先行研究では，ScSR の学習

チファクトの発生が少ないとされている[1]．

用に使用する画像の種類が処理後の画質に関ス パ ー ス コ ー デ ィ ン グ 超 解 像 処 理 （ Sparse

係していると報告されている[4]．しかし，医用
画像に ScSR を適用する際にどのような学習画――――――――――――――――――

像を選択すべきなのか，どのような医用画像に*1 大阪大学大学院医学系研究科

対しても ScSR は有用なのかどうかは明らかに〔〒565-0871 大阪府吹田市山田丘 1-7〕

なっていない．

e-mail: tishida@sahs.med.osaka-u.ac.jp

本研究では，ScSR の医用画像に対する特性を，*2 大阪国際がんセンター

学習画像とテスト画像を変化させ作成した高*3 天理よろづ相談所病院

解像度画像に対してそれぞれ定量評価を行い，比較検討した．

424

f1~f4 は各特徴抽出フィルタを示し，T は転置行

2．方法
2.1

スパースコーディング超解像処理

列を表す．

（ScSR）

ここで(2)式は，NP 困難であるため，より効

本研究では，Yang らが提案したスパースコー

率的に（2）式を解くために可能な限り α を十分

ディング超解像処理を用いた[2][3]. アルゴリ
ズム 1 にこのスパースコーディング超解像処理

スパースにし，l1 ノルム最小化問題を解く．
(4)min‖𝛼‖1 𝑠. 𝑡. ‖𝐹𝐷𝑙 𝛼 − 𝐹𝑦‖22 ≤ 𝜖.

の流れを示す．

(4)式は以下のように Lasso 回帰式と同じ形で書き換えることができる．
min‖𝐹𝐷𝑙 𝛼 − 𝐹𝑦‖22 + 𝜆‖𝛼‖1

画像の拡大補間による画像の劣化過程は以下のように表すことができる．
(1)
𝑌 = 𝑆𝐻𝑋
Y は低解像度画像を拡大補間し劣化した画像，

𝛼(5)

ここで λ はスパース性を表すパラメータである．
（5）式を解いただけでは，隣り合うパッチ同士

X は高解像度画像，S はダウンサンプリングオの連続性が保たれないため，各パッチをオーバ

ペレータ，H は画像のブレを表すフィルタであーラップさせながらラスタスキャンしていく．

る．しかし，与えられた低解像度画像 Y に対して，この式を満たす X は無限に存在するため，
この式のみを用いて X を一意に定めることはで

one-pass algorithm により，オーバーラップする
パッチを最適化していく．

である．そこで，Yang らの手法では，スパース

min‖𝛼‖1 𝑠. 𝑡. ‖𝐹𝐷𝑙 𝛼 − 𝐹𝑦‖22 ≤ 𝜖1 .
‖𝑃𝐷ℎ 𝛼 − 𝑤‖22 ≤ 𝜖2 .

コーディングの原理を用いて，まず局所におい

P はオーバーラップする領域のマトリクスサイて高解像度パッチを推定し，その後に（1）式にズ，w は（5）式により求められたオーバーラッより正則化して最終的な高解像度画像を 求めプする部分の高解像度パッチの画素値である．

る．

（6）式は以下のように書き表すことができる．

きない．これは，X のパッチ x についても同様

2(6)

まず，あらかじめ，学習用の画像から高解像

̃ 𝛼 − 𝑦̃‖ + 𝜆‖𝛼‖1min‖𝐷2

度画像と低解像度画像の対応関係を学習し，低解像度な辞書 Dl と高解像度な辞書 Dh にパッチ

̃ = [ 𝐹𝐷𝑙 ] , 𝑦̃ = [ 𝐹𝑦 ], β は対応する低解像度画
𝐷
𝛽𝑃𝐷ℎ
𝛽𝑤

のペアとしてそれぞれ格納したものを作成す

像と隣接するパッチと互換性のある 高解像度

る．入力された低解像度画像内の各パッチ y にパッチとの間のトレードオフを制御するパラ対して，Dl のスパースな線形和で表される式をメータである．

𝛼

探索する．この線形和と同じ係数を Dl に対応す

(7)

ここで，y と Dlα は必ずしも一致しないため，る Dh の基底と結合させることで高解像度なパ

上記の過程により生成された高解像度画像 X0

ッチ x を生成する．
min‖𝛼‖0 𝑠. 𝑡. ‖𝐹𝐷𝑙 𝛼 − 𝐹𝑦‖22 ≤ 𝜖.

は（1）式を満たすとは限らない．そこで，以下(2)

ここで，F は線形な特徴抽出オペレータを示す．
辞書を構築する際，ノイズの影響を最小限にすの式を計算し，最終的な超解像画像とする．
𝑋 ∗ = 𝑎𝑟𝑔 min‖𝑆𝐻𝑋 − 𝑌‖22 + 𝑐‖𝑋 − 𝑋0 ‖22
𝑋

るため，学習用の低解像度画像と高解像度画像に対して特徴抽出を行うことで探索の精度や効率を向上させることができる[5]．低解像度画
像を補間拡大し，画像の水平方向と垂直方向に以下の線抽出フィルタと勾配抽出フィルタを用いて処理を行い，低解像度画像の特徴とした．
𝑓1 = [−1, 0, 1], 𝑓2 = 𝑓1 𝑇 ,(3)
𝑓3 = [1, 0, −2, 0, 1], 𝑓4 = 𝑓3 𝑇 ,

425

(8)

2.2

対象

アルゴリズム 1 Sparse coding Super-Resolution

本研究では，日本放射線技術学会が公開して1: Input :学習辞書𝑫ℎ と𝑫𝑙 ，低解像度画像 Y
2: for: Y の 5×5 パッチ y を各方向に 1 ピクセルずつ
オーバーラップしながらラスタスキャンする・y の平均画素値 m を計算する
̃ と𝑦̃を用いて以下の最適化問題を解く
・𝐷
̃ 𝛼 − 𝑦̃‖2 + 𝜆‖𝛼‖1min‖𝐷いる胸部単純Ｘ線像データベースの CXR 画像
154 例と，米国の National Cancer Institute が公開している，The Cancer Imaging Archive の胸部 CT
画像 44 例をテスト画像とし，学習画像には，テ・高解像度パッチ𝑥 = 𝐷ℎ 𝛼 ∗ を生成する．高解像度画
像 X0 はパッチ x+m から構成される．
3: end4: 確率的勾配降下法を用いて，再構成の制約を満たした X0 に近い高解像度画像 X*の探索
𝑋 ∗ = arg min‖𝑆𝐻𝑋 − 𝑌‖22 + 𝑐‖𝑋 − 𝑋0 ‖2245 例，医用画像とは無関係な一般物体の画像（General 画像）91 例を使用した．
2.3

2

𝛼

スト画像とは異なる CXR 画像 93 例，CT 画像

実験

𝑋

本研究で行った実験の流れを図 1 に示す.

5: Output: SR 画像 X*

2.3.1．学習フェーズ

2.4

定量評価と統計解析

CXR 画像，CT 画像，一般物体画像の辞書を

画質比較には，ピーク信 号対雑音比（ Peak

それぞれ作成した．辞書作成の条件は，辞書サ

Signal-to-Noise Ratio: PSNR）と構造的類似性指イズを 1024，スパース正則化パラメータ（辞書

数（Structural Similarity: SSIM）を計測した．統

lambda）を 0.15，パッチサイズを 5，パッチ数

計解析は，一元配置分散分析および Tukey の多を 100000，拡大率を 2 とした．辞書作成時の拡重比較検定を行った．

大法には Bicubic を用い，一般物体画像はグレースケールに変換した後，辞書作成を行った．

2.4.1

ピーク信号対雑音比（PSNR）

PSNR は信号レベルに対する雑音レベルの比

2.3.2．テストフェーズ

であり，雑音の大きさ MSE に対する画像信号値

Bicubic 法で縮小し，劣化させた低解像度 CTの最大値 MAX の比で定義され，式は下記のように示される[7].

画像，CXR 画像をテスト画像として 2.3.1 項で作成したそれぞれの辞書を用いて，画像補間法

PSNR = 10 log10（Bilinear 法）[6]および ScSR を適用して高解像

𝑀𝐴𝑋 2
𝑀𝑆𝐸

度画像に再構成した．超解像処理の条件は，ス

MAX は画素値の取りうる最大値であり，本研究

パース正則化パラメータ（テスト lambda）をでは 8 bits 画像を用いたため 255 とした．また，

0.15，オーバーラップを 4，拡大率を 2，逆投影

MSE(Mean Square Error)は平均二乗誤差と呼ば法繰り返し回数を 20 とした．

れ，原画像と処理画像との差の二乗誤差である．
MSE が小さければ小さいほど原画像に近い画像とされており，主に復元などの処理の評価に用いられる．値が少ないほど劣化が激しく，高いほど劣化していないことを示す．
2.4.2

構造的類似性指数（SSIM）

PSNR は画像復元の程度を評価する際に広く用いられている指標であるが，人間の視覚特性
図1と必ずしも一致しないといわれている．

本実験のフローチャート

SSIM は局所的な構造的違いを評価することが可能であるため，PSNR と比較してよりヒト

426

の視覚評価に近い評価である．式は下記のように示される[8]．
SSIM =(2𝜇𝑥 𝜇𝑦 + 𝑐1 )(2𝜎𝑥𝑦 + 𝑐2 )2(𝜇𝑥 + 𝜇𝑦2 + 𝑐1 )(𝜎𝑥2 + 𝜎𝑦2 + 𝑐2 )10.95

c1, c2 は任意の値とした．)
x は元画像における局所領域 x，y は比較画像にSSIM(μx, μy は平均，σx, σy は標準偏差，σxy は共分散，

0.9

0.85

おける同じ位置の局所領域 y である，値が高い

0.8ほど構造が類似していることを示す．

0.75
3．結果

0.7

学習画像間の画質を定量解析し，比較した結CT果を図 2，3 にそれぞれ示す．図 4，5 に各学習

CXR

General(b)

画像を用いて学習し，ScSR 法を適用した画像をCT 画像における学習画像の違いによる比較

図2

示す．視覚的にも異なる学習画像間で顕著な違(a) PSNR，(b) SSIM

いは認められなかった．表 1 に CT，CXR のテ
53

PSNR，SSIM の Bilinear 法を適用した画像の51

PSNR，SSIM で割った比を示す．CXR は Bilinear

49

PSNR [dB]

スト画像について，ScSR 法を適用した画像のと比較して，PSNR は平均 6.4%，SSIM は平均
0.2%上昇したのに対し，CT は PSNR が平均
16.4%，SSIM が平均 4.0%の上昇を認め，PSNR，
SSIM ともに CT の方が CXR よりも Bilinear 比

47
45
43
41
39

が大きくなる結果となった．

37

50

CT

General

(a)

40

1

35
30
SSIM

PSNR [dB]

45

CXR

25

0.99

20
CT

CXR

General

(a)
0.98

CT

CXR

General(b)
図3

CXR 画像における学習画像の違いによる比較(a) PSNR，(b) SSIM

427

ペレータ[9]を x 軸方向と y 軸方向にそれぞれ掛け合わせることで，合計 4 種類の高周波成分を抽出し，その線形和を得ている．CXR 画像，CT
画像それぞれにこの 4 種類の特徴抽出オペレー
タを適用し，可視化すると図 6～9 の画像が得られた．
(a) CT図 4(b) CXR(c) 一般物体画像

ScSR における学習画像を変化させたときの高解像度画像（テスト画像：CT）

(a)

X 軸方向

(b)

Y 軸方向

図 6 勾配に基づくエッジ検出を適用した CT 画像(a) CT図 5(b) CXR(c) 一般物体画像

ScSR における学習画像を変化させたときの高解像度画像（テスト画像：CXR）

表1

CT，CXR における Bilinear に対する ScSRの画質の平均値の比．

CT
CXR

PSNR

SSIM

1.16
1.06

1.03
1.00

(a) X 軸方向(b) Y 軸方向

図 7 線検出に基づくエッジ検出を適用した CT 画像

4．考察
4.1

学習画像間での比較先行研究では，ScSR の学習に使用する画像の種類が処理後の画質に影響を 与えると報告されていた[4]が，本研究では学習に使用する画像の種類は処理後の画質に大きな影響を与えな(a) X 軸方向

い結果となった．このことから，ScSR では学習
画像の種類は再構成後の高解像度画像の画質

図 8 勾配に基づくエッジ検出を適用した CXR 画像に大きく影響しない可能性が示唆された．
4.2(b) Y 軸方向

モダリティ間での比較

テスト画像のパッチは，学習画像から作成した辞書のパッチの線形和で表され，1 次元の勾配に基づくエッジ検出オペレータと線検出オ428

利益相反の有無なし．
文

献[1] Yang J, Wright J, Huang T.S, et al: Image
Super-Resolution Via Sparse Representation. IEEE(a) X 軸方向(b) Y 軸方向

Transactions Image Processing 19: 2861-2873, 2010

図 9 線検出オペレータを適用した CXR 画像[2] Yang J，Wright J，Ma Y, et al: Image Super
Resolution as Sparse Representation of Raw Image

これらの画像から CT 画像では各オペレータかPatches. In Proc, IEEE Conf. on Computer Vision

らそれぞれ高周波成分を検出しているのが視and Pattern Recognition: 1-8, 2008

覚的に確認できた．一方，CXR 画像では，エッ[3] 加藤利幸，日野秀逸，村田昇：スパースコ

ジ検出はうまく機能しているのに対し，線検出

ーディングを用いたマルチフレーム超解像，オペレータはノイズを多く検出し，モアレを強IPSJ，Vol.2013-CVIM-187 No.3: 1, 2013

調した上，線成分がうまく抽出できていないこ[4] Trinh DH, Luong M, Dibos F, et al: Novelとがわかった．このことから，CXR では線検出

Example-Based Method for Super-Resolution and

オペレータがうまく機能しなかったことが，CTDenoising of Medical Images. IEEE Transactions on

画像に比べて CXR 画像の方が ScSR による画

Image processing 23: 1882-1895, 2014

像補間法に対する画質改善の程度が 小さかっ

[5] 谷口和輝，韓先花，岩本祐太郎

た原因であることが示唆された．

トル量子化と多様体学習を用いた超解像技術，

他：ベク

電子情報通信学会技術研究報告，MI, 医用画像:
5．まとめ

39-44, 2012

本研究では，ScSR において，学習画像の種類[6] 藤田広志，石田隆行，桂川茂彦：実践医用は画質に大きく影響を与える要素でないこと

画像解析ハンドブック． 原武史，目加田慶人，が示唆された．また，テスト画像は CXR 画像と加野亜紀子編：オーム社，東京: 131,172, 2012

比較し CT 画像の画質がより向上したことから，[7] 勝間裕章，西村敏博：画像の鮮鋭度評価を

ScSR は CXR と比較して CT 画像の画質をより目的とした輝度勾配の性質に関する研究，電子向上させる特性を有していることが示唆され

情報通信学会技術研究報告，IE vol. 107: 97-100,

た．

2007
[8] Wang Z, Bovik A.C, Sheikh H.R. et al:

Imagequality assessment: from error visibility to structuralsimilarity, IEEE Transactions on Image Processing
Vol. 13: 600-612, 2004[9] 田村秀行：コンピュータ画像処理，オーム
社，東京: 181-206, 2002429

Sparse Coding Super-Resolution for Medical Imaging
Takanori SUZUKI*1, Junko OTA*1, Kensuke UMEHARA*1, Naoki ISHIMARU*1,
Shunsuke OHNO*2, Kentaro OKAMOTO*3, Takayuki ISHIDA*1*1 Department of Medical Physics and Engineering, Graduate School of Medicine, Osaka University*2 Osaka International Cancer Institute*3 Tenri Hospital

The sparse coding Super-Resolution (ScSR) is the method to generate High-Resolution (HR) images. Previous studies
have reported that quality of HR image depends on the training datasets. However, few studies have focused on the
optimal training dataset. In this study, we applied and evaluated the ScSR with 2 test datasets and 3 training datasets.
Computed Tomography (CT) and Chest X-Ray (CXR) images were used as the test datasets, and CT, CXR, and nonmedical images were used as the training datasets. We reconstructed HR images with the dictionary which learned therelationship between HR images and LR images of the training images. The image quality was evaluated by measuring
peak signal-to-noise ratio (PSNR) and structure similarity (SSIM). In our experiments, we compared the ScSR methodwith the bilinear interpolation method. Our experimental results suggested that the ScSR scheme significantly
outperformed the bilinear interpolation method in both CT and CXR, in particular with CT, and training datasets in the
ScSR didn’t have a marked influence on the quality of HR images of CT and CXR images.

Key words: Sparse coding super-resolution (ScSR), Up-sampling, High-resolution, Computed tomography (CT),
Chest X-ray (CXR).

430

OP13-3

Regularized POCS Super-Resolution
Based on Global Prior of MR images
Naoki KAWAMURA*1，Tatsuya YOKOTA*1, Hidekata HONTANI*1
Abstract
Many 3D MR images have anisotropic spatial resolution to assure enough signal-to-noise ratio. In this study, we propose asuper-resolution to restore an isotropic high resoluitional MR image, given multiple MR images with anisotropic resolution that areorthogonal together. A restored image using super-resolution based project onto convex sets converges toward the true solution
theoretically, but those methods are affected by artifacts or noise in practice. To address this problem, we impose total variation andrank regularizers on one of those algorithms.
Keywords：POCS, Super-Resolution , Tensor Rank, Total Variation

1. Introduction
MR imaging is an important modality for observing 3D tomographic image [1]. However, in many cases, the spatial
resolution of an MR image is anisotropic: The resolution along the through-slice direction is several times lower thanthat of the in-plane direction. This is mainly caused by the motive of assuring enough signal-to-noise (SN) ratio of
MR image, where a trade-off relationship between SN ratio and the spatial resolution along the through-slice
direction.
To improve the resolution of an MR image, super-resolution technique can be used [2, 3]. The objective ofsuper-resolution is to restore the high-frequency components of a given image, where only low frequency components
are measured. There are many project onto convex sets (POCS) super-resolution methods, where the super-resolution
is solved by iterations of projections onto two or more convex sets that impose some constraints to the reconstructed
image [4, 5]. One of the POCS, called the Gerchberg algorithm [5], where the signal boundary prior and the pass-band
are used for the projections, can be easily applied to an MR image. Though the image after projections converges
toward the true solution theoretically, practically the projections are deviated by noise or ringing artifacts [4, 5, 6].
In this study, we propose a new super-resolution technique where the Gerchberg algorithm is re-interpreted as theconvex optimization problem and consequentially can be regularized by low-total variation (TV) and low-rank priors.
2. Problem Statement
We assume that multiple D (e.g., two or three) anisotropic MR images of the same object captured with relatively
different slice orientations are given.
For example, two MR images of the same object measured with multiple orthogonal slice orientations are denoted
by X 1   n N  N and X 2   N n N , i.e., the size of a slice image is N × N and the number of the slices is n. For
simplicity, we assume that the scaling factor denoted by β is determined by β=N/n. It is assumed that X j can beobserved from the original image, X 0   N  N  N , which is an isotropic noise-free MR image. Let the Fouriertransform of X j be denoted by F j and let  j  j  1, , D denote the only region in the frequency space inwhich the spectrum of the original image is observed in Ii. It should be noted that  0 :  j  j does not cover thewhole spectrum space and that diagonal regions are not observed in any of the images. The objective of our study is torestore the unknown frequency components of F0 using prior information.
―――――――――――――――――――――――――――――――――――――*1 Department of Computer Science, Nagoya Institute of Technology〔Gokiso-cho, Showa-ku, Nagoya-shi, Aichi, Japan〕
e-mail: kawamura@iu.nitech.ac.jp
Receive: May 15, 2017431

3. Methodology
The proposed method is obtained by combining LRTV super-resolution [7] and the Gerchberg algorithm [5]. The
Gerchberg algorithm is given in the form of an iterative projections: (i) set the signal outside the object region to zeroin signal domain, and (ii) fit the measured spectrum for the pass-band. The regularization approach cannot be applied
directly to those projections and thereby we first give a re-interpretation of the Gerchberg algorithm as the form of an
optimization problem. The Gerchberg algorithm can be re-interpreted as solving the following convex optimization
problem for the spectrum F:

min || F0  P 0  F ||F
F

s.t.

(1)

P  IDFT( F )  O, where P is an index array which indicates the indices outside the object, and P 0 indicates the spectrum indicesfor the pass-band. O is a zero 3D array. The object function represents fitting the spectrum F with F0 for the
pass-band (the projection (ii)), and the constraint represents the signal outside the object is noise to be zero (theprojection (i)).
Then, the TV and rank regularizers can be imposed to Prob. (1) such thatDmin  ( x j  DS j ( x))   TV || Y ||1,2 
f , x j 1

s.t.



2
Y  [ L1 x, L2 x, L3 x],

x  Gf ,

 LR

3

 3

3 i 10  R x

2 i 1|| f o  R 0 f ||22 

 || M i (i ) ||*   || x  mi ||22(2)

, where x j  vec ( X j ) , fo  vec ( F0 ) , mi  vec ( M i ) , and M i (i )  unfold i ( M i ) . DS j is a downsample
operator along the direction j . R and R  is diagonal matrices, where diag ( R0 )  vec ( P0 )and diag ( R )  vec ( P ) , respectively. L d is a partial differential operator with respect to d-th axis, and G is aninverse Fourier basis.  TV ,  LR ,  , and   0 are the parameters that determine the balances between

projections. All the terms and constraints in Prob. (2) are convex or linear; thereby Prob. (2) can be solved via PDS [8]or ADMM [9].
3. Experiments
We evaluated the performance of the proposed method with brain phantom MR image from Brain Web [10]. The
original image has spatial resolution of 111 mm3. Two measurements along coronal and sagittal directions are
simulated to observe anisotropic images with the resolution of 1 /  11 mm3 and 11 /  1 mm3. The
proposed method is compared with the several existing methods: nearest-neighbor (NN), bi-cubic interpolation,
zero-padding in Fourier domain (ZP), the Gerchberg algorithm [5], TV regularized super-resolution (TV) [11], andLRTV [7]. We denote the proposed method as LRTVG, and the proposed method in the case without rank regularizer(i.e., LR    0 ) is denoted by TVG. The performance was evaluated via PSNR in the object region. Fig. 1 shows
the restored images. The results of NN, Bi-cubic, and ZP are blurry. Although there are sharp edges restored by theGerchberg algorithm, the result is co-occurred with ringing artifacts. The regularized based method of TV and LRTV
performs better than above and the proposed method outperforms those methods.
We further compared the performances changing the scaling-factor and Gaussian noise level of the observed images(Table. 1). When the noise level is high, the performance of proposed method is slightly lower than that of LRTV.
When the scaling-factor is large, the proposed method outperforms the other methods significantly.
Finally, we compared the performances using the dataset provided from the OASIS [12]. Fig.2 shows the boxplot
PSNR results with β = 8. The significant differences between LRTVG and the existing methods are found by
two-sample t-tests with p = 0.05.

432

LRTVG (Prop.)

Gerchberg (POCS)

TVG (Prop.)

LRTV

TV

ZP

Bi-cubic

NN

Fig. 1 Illustration of the restored images ( β = 8 ).
Table 1 PSNR results with respect to scaling-factor and Gaussian noise level.



Noise

LRTVG

TVG

LRTV

TV

Gerchberg

Level(Prop.)(Prop.)

8

0%

27.51

27.36

26.71

26.39

25.10

8

0.05 %

25.25

25.14

25.40

25.29

12

0%

24.82

24.65

23.87

12

0.05 %

22.89

22.83

22.82

ZP

Bi-

Nearest-cuibicNeighbor

24.96

22.65

21.88

23.23

23.72

22.29

21.44

23.75

23.81

23.57

22.13

22.12

22.78

22.50

22.21

21.70

21.81

Fig. 2: PSNR-boxplot with 10 images from OASIS ( β = 8 ).

3. Conclusions
In this study, we proposed a new super-resolution method, where a POCS based algorithm is re-interpreted as theform of a convex optimization problem to be incorporated with regularization approach. Extensive experimental
results are shown that the proposed method outperforms the state-of-the-art methods.

433

Acknowledgements
The experimental data was provided from the OASIS project, which was funded by NIH Grant Number: P50
AG05681, P01 AG03991, R01355 AG021910, P50 MH071616, U24 RR021382, and R01 MH56584. This study was
supported by JSPS KAKENHI Grant Number: 26108003, and 15K16067.
Conflicts of Interest
The authors have no conflicts of interest associated with this study.
References［1］ J. L. Prince, J. M. Links, Medical Imaging Signals and Systems, Pearson Prentice Hall Upper Saddle River, New Jersey,
2006.
［2］I. Bankman, Handbook of medical image processing and analysis, Academic Press, 2008.
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［4］R. W. Gerchberg, Super-resolution through error energy reduction, Journal of Modern Optics 21 (9) (1974) 709–720.
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［6］L. M. Kani, J. C. Dainty, Super-resolution using the Gerchberg algorithm, Optics Communications 68 (1) (1988) 11–17.
［7］F. Shi, J. Cheng, L. Wang, et.al., LRTV: MR image super-resolution with low-rank and total variation regularizations, IEEE
Transactions on Medical Imaging 34 (12) (2015) 2459–2466.
［8］A. Chambolle, T. Pock, A ﬁrst-order primal-dual algorithm for convex problems with applications to imaging, Journal of
Mathematical Imaging and Vision 40 (1) (2011)［9］S. Yang, J. Wang, et. al., An eﬃcient ADMM algorithm for multidimensional anisotropic total variation regularization
problems, in: Proceedings of the 19th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining,
ACM, 2013, pp. 641–649.
［10］C. A. Cocosco, V. Kollokian, et.al., Brainweb: Online interface to a 3d MRI simulated brain database, in: NeuroImage,Citeseer, 1997.
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aged, nondemented, and demented older adults, Journal of Cognitive Neuroscience 19 (9) (2007) 1498–1507.

434

MR 超画像のための大域事前情報に基づく正則化凸射影法
河村直輝*1 横田達也*1 本谷秀堅*1*１ 名古屋工業大学

要旨：3 次元 MR 画像は十分な SN 比を確保するため､スライス間の空間分解能を低く設定される。本稿
では同一試料を複数の方向から撮影した MR 画像を入力として、全方向に対して高分解能な MR 画像を再構成するための超解像法を提案する。超解像において、従来の信号の輪郭を使った凸射影法は理論的に真値へ収束する。しかし、実画像ではリンギングやノイズの影響を受ける。そこで提案法では、画像の Total
Variation と低ランク性に基づく正則化を行うことで、これらの問題に対処する。
キーワード：凸射影法, 超解像, Tensor Rank, Total Variation

435

OP13-4

MRI 画像に対するスパースコーディング
超解像処理の有用性
石丸

直樹*1
大野

大田 淳子*1
隼輔*2

梅原 健輔*1

鈴木崇師*1

岡本 健太郎*3 石田 隆行*1

要旨
高解像度診断用ディスプレイの実用化に伴い，医用画像の高解像度化が求められてきているが，MRI の解像度をハードウェアレベルで改善するには，長時間撮像を要し，患者の負担が大きい．そこで本研究では，
MRI 画像を対象にスパースコーディング超解像処理（ScSR）を適用し，その有用性を検討した．頭部 MRI
画像のうち T1 強調画像，T2 強調画像，FLAIR 画像，TOF 画像を用いた．それぞれ ScSR および従来の画像補間法を適用し，得られた高解像度画像の PSNR，SSIM を計測し，評価，比較した．T1 強調画像，造影
後 T1 強調画像，T2 強調画像，FLAIR 画像のすべてにおいて，ScSR の PSNR，SSIM ともに Bilinear，Bicubicと比較して有意に高値を示した（p<0.05）．TOF 画像ではすべての再構成画像において，ScSR の PSNR，
SSIM ともに Bilinear，Bicubic と比較して高値を示した．ScSR は MRI の T1，T2，FLAIR，TOF 画像において，従来の画像補間法よりも顕著に画質を向上させることが示唆された．
キーワード：超解像処理，スパースコーディング，高解像度化，MRI 画像，アップサンプリング

1．はじめに用いた脳外科手術や内視鏡手術の術前シミュ

近年，4K ディスプレイが医療診断モニターにレーションなどの用途に期待されている．この実用化されており，主にマンモグラフィでの領ようにさまざまなモダリティにおいて高解像

域でその威力を発揮している．最小水準の画素

度ディスプレイの普及が進められているが，そピッチによって高解像度の画像が得られ，石灰の高解像度ディスプレイに合わせた高解像度化がより明瞭に描出できるという報告がある．

画像を各モダリティで提供する必要がある．

また，東芝メディカルが 4K 対応の「医療用裸高解像度の MRI 画像を得るにはマトリクス

眼 3D ディスプレイ」を発売し，X 線 CT 画像を

サイズを増やして撮像する必要がある．しかし，――――――――――――――――――

マトリクスサイズは MRI 検査において撮像時*1 大阪大学大学院医学系研究科間に関わる重要な因子の 1 つである．撮像時間〔〒565-0871 大阪府吹田市山田丘 1-7〕は（位相方向のマトリクスサイズ）×（繰り返e-mail: tishida@sahs.med.osaka-u.ac.jp

し時間 TR）×（加算回数 NEX）であると言わ*2 大阪国際がんセンター

れており［1］，マトリクスサイズを増やすと撮*3 天理よろづ相談所病院

像時間が増加してしまう．MRI 検査では一回の検査で様々なシーケンスを撮像するので部位にもよるが，どの部位でも 20 分以上の時間を436

要する．このため，患者への負担を考えると，これ以上の撮像時間の延長は厳しいのが現状

出オペレータを表す．
そして（1）式のスパース表現に用いた Dl の基底に対応する Dh の基底に α を結合し，高解となっている．

像度パッチ x＝Dhα＊を生成する．

一方で，近年，画像取得後に解像度を上げる
超解像処理が注目されている．超解像処理とは，動画や静止画の解像度を上げる画像処理技術

3．実験のことである．代表的な超解像処理として学習
テスト画像型方式［2］であるスパースコーディング超解像
処理 （Sparse-cording Super-Resolution: ScSR）が挙げられている．先行研究では人や動物などの1/2 倍に縮小（低解像度画像）

一般物体画像において，ScSR は従来の拡大補間法 （Bicubic interpolation） よりも画質が向上す

2 倍拡大ることが報告されている［3］．この技術は医用画像への応用も期待されており，実際に試みてBilinear 法による拡大いる研究もいくつか報告されている［4-6］．しかし MRI 画像については，T1 強調画像や T2

Bicubic 法による拡大

強調画像など様々なシーケンスに対する ScSRの有用性は報告されておらず，その汎用性は明ScSR 法による拡大

らかになっていない．
本研究では，MRI 画像のさまざまなシーケンスを対象に ScSR の処理を行い，その画像と，各手法で得た拡大画像を比較

従来の拡大補間法で得られた画像とを定量的

図1に比較検討し，ScSR 処理の MRI 画像に対する汎用性を検証した．

本実験のフローチャート

本研究 で対象 とし た画 像は，米国 National
Cancer Institute が 公 開 し て い る デ ータ ベ ー ス

2．スパースコーディング超解像処理

The Cancer Imaging Archive の頭部 MRI 画像の本研究では代表的な学習型方式である，スパ

うち，T1 強調画像 15 例 (各症例について造影ースコーディング超解像処理を用いた．学習型
方式とは，学習用画像である高解像度画像と，低解像度画像の対応関係を事前に学習して，入前と造影後の画像を取得)，T2 強調画像 13 例，
水抑制画像 18 例 (FLAIR 画像：Fluid attenuatedIR)，血管画像 2 例 (TOF 画像：Time of flight)で力画像から高解像度画像を推定する手法であある．マトリクスサイズはすべて 256×256 でる．以下に今回のスパースコーディング超解像ある．これをテスト画像とした．このテスト画

処理の簡単な手順を示す［7, 8］．

像すべてを，Bicubic 法を用いて 2 分の 1 倍に初めに学習画像から高解像度パッチと対応縮小して劣化し，これを低解像度画像とした．

する低解像度パッチ を学習して作成した高解

その低解像度画像を ScSR および従来の拡大補

像度辞書 Dh と低解像度辞書 Dl を作成する．低間法（Bilinear，Bicubic）で 2 倍に拡大した．図

解像度画像 Y を入力し，5×5 のパッチ y をラス

1 に本実験のフローチャートを示す．

タスキャンで 4 画素ずつオーバーラップしながら，各パッチ y に対して Dl に格納された基底か

4．評価

らスパースな表現を探索していく．
(1)min‖𝛼‖1 𝑠. 𝑡. ‖𝐹𝐷𝑙 𝛼 − 𝐹𝑦‖22 ≤ 𝜖.
ただし，α はスパース表現の係数，F は特徴抽得られた画像の画質を，定量評価するために，
2 種類の定量評価指標を測定した．

437

4.1 ピ ー ク 信 号 対 雑 音 比(Peak signal-to-noise ratio: PSNR)

p<0.00140

PSNR とは，画質の再現性に影響を与える信

p<0.001

号がとりうる最大のパワーと劣化をもたらす

PSNR＝10 × log10

𝑀𝐴𝑋 2
𝑀𝑆𝐸

PSNR [dB]

ノイズの比率を示し，下の式(3)で表される．
(2)

ここでの MAX は画像が取りうる最大のピクセル値であり，MSE は平均二乗誤差を表す．こ3530の値が低いほど劣化が激しく，高いほど劣化していないことを示す．

25

BilinearBicubic

ScSR

4.2 構 造 的 類 似 性 (Structural similarity:
SSIM)

(a)

SSIM とは，(3)で示した PSNR よりヒトの視1p<0.001

覚に近い指標であると報告されており［9］，下p<0.01の式(4)で表される．
SSIM(𝑥，𝑦)＝(2𝜇𝑥 𝜇𝑦+𝐶1 )(2𝜎𝑥𝑦 +𝐶2 )2 +𝜇 2 +𝐶 )(𝜎 2 +𝜎 2 +𝐶 )
(𝜇𝑥
1
2
𝑦
𝑥
𝑦

0.95

(3)

SSIM

μx，μy は局所的な平均，σx，σy は局所的な標準偏差，σxy は局所的な共分散，x は拡大画像，y は0.9

テスト画像である．C1，C2 は任意で決められる値である．この値が 1 に近いほど構造が類似していることを表す．
統計解析は，一元配置分散分析および Tukey

0.85

Bilinearの多重比較検定を行った．

Bicubic

ScSR

(b)
図2

5．結果
5.1 定量評価の結果

T1 強調画像（造影前）での結果. (a) PSNR，(b)SSIM

図 2～5 にそれぞれのシーケンスでの PSNR，

45

SSIM の Boxplot を示す．T1 強調画像（造影前，

p<0.001p<0.001

造影後），T2 強調画像，FLAIR 画像すべてにお40

い て ， ScSR が 従 来 の 拡 大 補 間 法 （Bilinear，
PSNR [dB]

Bicubic）に比べ，PSNR，SSIM ともに有意に高値を示した．

35

30

25

BilinearBicubic
(a)

438

ScSR

1

36

p<0.001p<0.001p<0.01p<0.01

34
0.95

SSIM

PSNR [dB]

32

0.9

30
28
26

0.85

BilinearBicubic

ScSR

24

Bilinear(b)
図3

T1 強調画像（造影後）での結果 (a) PSNR，(b)Bicubic

ScSR

(a)

SSIM

1
p<0.00145

p<0.010.95

p<0.001p<0.01

0.9

40

SSIM

PSNR [dB]

0.85

35

0.8
0.75

30
0.7
25

0.65

BilinearBicubic

ScSR

Bilinear(a)1

Bicubic

ScSR(b)p<0.001

図5

FLAIR 画像での結果. (a) PSNR，(b) SSIM

5.2

画像での結果p<0.050.95

SSIM

それぞれのシーケンスにおいて，テスト画像と各手法による拡大画像を 1 例ずつ図 6～10 に示す．
0.9

どのシーケンスでも ScSR が従来の画像補間法（Bilinear，Bicubic）よりも組織が明瞭に描出されており，画質が向上しているのが観察でき
る．

0.85

BilinearBicubic

ScSR

(b)
図4

T2 強調画像での結果. (a) PSNR，(b) SSIM

439

図 6

(a)

(b)

(a)

(b)

(c)

(d)

(c)

(d)

T1 強調画像（造影前）での結果. (a) オリジ

図 8ナル画像，(b) Bilinear，(c) Bicubic，(d) ScSR

図 7

T2 強調画像での結果. (a) オリジナル画像，(b) Bilinear，(c) Bicubic，(d) ScSR

(a)

(b)

(a)

(b)

(c)

(d)

(c)

(d)

T1 強調画像（造影後）での結果. (a) オリジ

図 9ナル画像，(b) Bilinear，(c) Bicubic，(d) ScSRFLAIR 画像での結果. (a) オリジナル画像，(b) Bilinear，(c) Bicubic，(d) ScSR

440

(a)

(a)

(b)

(b)

(c)
図 11

TOF 画像におけるオリジナル画像と各手法で得られた画像のサブトラクション画像. (a)(c)

Bilinear，(b) Bicubic，(c) ScSR

ーケンスでも画質が向上していることが 観察できたのはこのためであると考えられる．
ScSR は従来の画像補間法より画質が向上するので，実際の臨床で活用することができれば，

(d)
図 10

TOF 画像における各手法による画像. (a) オ

今までは観察することができなかった小さなリ ジ ナ ル 画 像 , (b) Bilinear, (c) Bicubic, (d)病変を発見することが可能になる．ただし，こScSRの手法にはまだ課題があり，その 1 つとして挙げられるのが処理時間である．今回の頭部 MRI

6．考察

画像のマトリクスサイズは 256×256 であった

画質が ScSR で最もよいと観察できるのは高が，1 枚当たり平均 1 分ほどの時間を要する．

周波成分が起因していると考えられる．TOF 画

マトリクスサイズが大きくなるとさらに処理

像について，オリジナル画像から，各手法によ時間が増加する．処理時間の短縮が臨床で活用り得られた高解像度画像をサブトラクション

する上では重要である．

した画像を図 11 に示す．

大学病院などの大病院では 3T の高性能 MRI

図 11 により各手法により失われた高周波成が普及されており，高速撮像法も豊富であるが分を可視化することができる．Bilinear，Bicubic［10］，地方の多くの病院ではまだ普及していでは差分像に血管影が描出されていることかないのが現状である．実際に（株）フィリップら，拡大により多くの高周波成分が失われていス エ レク トロ ニク スジ ャパ ン の MRI 装 置 はる．それに対し ScSR では，差分像に血管影が2013 年の時点で日本全国に 945 台設置をしてほとんど描出されていないことから，高周波成

いるが，その中で 3T の装置は 198 台程度と少分を保ったまま拡大をできていることがわかなくその普及率は 20％程度であり［11］，3T のる．5.2 の画像の比較において，ScSR がどのシ

MRI 装置を設置していない病院では高速撮像

441

法も十分ではない．また，高速撮像法の可能な［6］

Ota J ， Umehara K, Ishimaru N et al ：高性能な MRI 装置を備えた病院においても，マEvaluation

トリクスサイズを減らして撮像時間を短縮し，resolution method for improving image quality

撮像後に ScSR で解像度を上げることで今まで

of up-sampled images in computed tomography.

の画質を担保できることは，長時間の拘束に耐Proc. of SPIE vol.10133, 101331S:101331S-

えられない患者に対してもより負担の少ない

101331S-9，2017

撮像を可能とすることが期待できる．しかしど［7］of thesparsecodingsuper-

Yang J, Wright J, Huang T S et al: Imageの程度までマトリクスサイズを小さくしてもSuper-Resolution Via Sparse Representation.

ScSR で解像度を上げることで診断可能なレベIEEEルの画像を作成できるかは 今後検討していく

PROCESSING, VOL.19 NO.11: 2861-2873,

必要がある．

2010

TRANSACTIONS

ON

IMAGE

［8］ 加藤利幸，日野英逸，村田昇：スパース
7．まとめ

コーディングを用いたマルチフレーム超ScSR は従来の画像補間法（Bilinear，Bicubic）

解 像 . IPSJ SIG Technical Report Vol.2013-

よりも MRI の T1 強調画像，T2 強調画像，FLAIR

CVIM-187 No.3: 1-9, 2013

画像，TOF 画像において顕著に画質が向上され［9］ることが示された．

Wang, Z, Bovik A C, Sheikh H R et al：

Image quality assessment: from error visibility
to structural similarity. IEEE Transactions on

利益相反の有無

Image Processing Vol.13: 600-612, 2004

なし．

［10］
文

献

大阪大学附属病院放射線部ホームペー

ジ：代表的な検査について「MRI 検査」：
http://www.hosp.med.osaka-u.ac.jp/home/hp-［1］

小塚隆弘，稲邑清也：診療放射線技術

radio/inspection/mri.html ： 2007, (Accessed

上巻（改定第 13 版），土`井司，隅田伊織編：

2017.5.15)

南江堂，東京，2012，pp243［2］［11］ MRI 都道府県設置台数一覧（2013 年 8

小森 秀樹：知っておきたいキーワード

月 31 日現在）．映像情報 Medical MRI 増刊

超解像処理．映像情報メディア学会誌

号：1-3, 2013

Vol.63，No.10：1400-1402，2009［3］ Yang J，Wright J，Ma Y, et al: Image Super
Resolution as Sparse Representation of Raw
Image Patches. In Proc, IEEE Conf. on
Computer Vision and Pattern Recognition: 1-8,
2008
［4］

Iwamoto Y, Han X, Siino A et al: Super

Resolution of 3D Medical Volumetric Images
Using

SparseRepresentation

and

Self-

Similarity, IEICE Trans. D Vol.J98 NO.10:
1312－1324, 2015
［5］

Inagaki T, Shono H: Feature extraction withSparse-coding for medical images. IPSJ SIG
Technical Report, Vol.2009: MPS-76 No.34,
2010

442

Sparse Coding Super-Resolution Imaging for Enhancing
Image Resolution in MRI
Naoki ISHIMARU*1, Junko OTA*1, Kensuke UMEHARA*1, Takanori SUZUKI*1, Shunsuke OHNO*2,
Kentaro OKAMOTO*3, Takayuki ISHIDA*1*1 Department of Medical Physics and Engineering, Graduate School of Medicine, Osaka University*2 Osaka International Cancer Institute*3 Tenri Hospital

High-resolution medical images are desirable for practical application of high-resolution displays, however, it takes along scanning time to improve image resolution in MRI. In this study, we applied and evaluated the sparse coding superresolution (ScSR), which is one of the image processing techniques to obtain high-resolution images, for enhancing
image resolution in MRI. For evaluation, T1-weighted images (T1), T2-weighted images (T2), fluid attenuated IR
images (FLAIR), and time of flight images (TOF) were used as the test datasets. We up-sampled all images up to twiceand compared the quality of the ScSR scheme and bilinear and bicubic interpolations, which are the traditional
interpolation schemes. The image quality was evaluated by measuring peak signal-to-noise ratio (PSNR) and structure
similarity (SSIM). As a result, PSNR and SSIM of the ScSR were significantly higher (p < 0.05) than those of other two
interpolations in T1 (original and contrast-enhanced), T2 and FLAIR. In TOF, PSNR and SSIM of the ScSR were higher
than those of other two interpolations for all images. These results suggest that the ScSR schemes markedly improve
resolution of MRI in T1, T2, FLAIR and TOF, in comparison with the traditional interpolation schemes.

Key words: Super-resolution, sparse coding, high resolution, MRI, up-sampling.

443

OP13-5

シックスライス CT 画像における経時差分画像のアーチファクト低減手法
田中亨*1 石川亮*1 中込啓太*1 宮狭和大*1 佐藤清秀*1 八上全弘*2*3
赤坂太*2 尾上宏治*2 久保武*2 西尾瑞穂*2*3 江本豊*4 富樫かおり*2
要旨
同一患者を異なる時点で撮像した 3 次元断層画像を変形位置合わせし，その経時差分画像を生成・提示する技術がある．この技術は病変等の経時変化の可視化に有効であり，医師の読影の支援技術として期待されている．しかし，実臨床で広く利用されているスライス厚が厚い画像（シックスライス画像）の経時差
分では，例え正確な位置合わせが実施されたとしても，単純な差分処理ではパーシャルボリューム効果に起因するアーチファクトにより差分画像の視認性が低下する．本稿では，シックスライスの CT 画像を対象に，その差分画像に特有のアーチファクトを低減する差分手法を提案する．提案手法は，スライス厚に応じて画像間の離散化位置のずれを考慮した差分処理を行うことで，アーチファクトを低減する．本稿では，人工画像を用いた定量評価実験と，臨床画像を用いた医師の主観評価実験を行い，従来手法と比べた提案手法の有用性を示す．
キーワード：経時差分，CT，アーチファクト低減

1．はじめに像と現在画像（経時画像）の間の位置ずれを変医療画像診断の分野では，診断の対象となる形位置合わせにより補正し，画像間で対応する

画像（現在画像）と現在画像より過去の時点で画素の画素値の差を算出する 差分処理を行う

撮像された同一患者の画像（過去画像）を医師ことで，病変の変化などの画像間の差異を差分が比較して観察し，その差から病変を検出する

画像として可視化し，比較読影を支援する経時

比較読影が広く行われている．しかし，特に差分技術が開発されている［1-4］．

Computed Tomography (CT)画像のような多数の医用画像の変形位置合わせの手法として

2 次元スライス画像から構成される 3 次元医用

Large Deformation Diffeomorphic Metric Mapping

画像を比較読影する場合には，医師の負担が大(LDDMM)［ 5］法が注目されている．LDDMM 法

きい．このような負担を軽減するため，過去画

は，トポロジーを保存した滑らかな変形を行う
ことで，生体に起こり得ない変形を抑制するこ――――――――――――――――――とができる．我々は，がんの骨転移の検出を支*1 キヤノン㈱援するため，CT 画像を用いた経時差分技術に〔〒212-8602 神奈川県川崎市幸区柳町 70-1〕

LDDMM 法を応用し，医師による比較読影におe-mail: tanaka.toru396@canon.co.jp

ける病変の検出精度等の観点で良好な結果が*2 京都大学大学院医学研究科

得られることを確認した［6-8］．文献［6-8］で*3 京都大学医学部附属病院先制医療・生活はスライス厚が 1 mm のシンスライス CT 画像

習慣病研究センターを対象としているが，実臨床では，それよりも*4 京都医療科学大学

444

スライス厚が厚いシックスライス画像が広く

置ずれによって生じるアーチファクトである．

用いられている．シックスライス CT 画像に経

この差分アーチファクトの例を図 1(b)の矢印で時差分技術を適用した場合，例え正確な位置合示す．これは，経時画像間の位置合わせが不完

わせが実施されたとしても，パーシャルボリュ

全で位置ずれが残った場合などに生じる．2 つーム効果に起因するアーチファクトにより差目は，パーシャルボリューム効果に起因するア

分画像の視認性が低下するという課題がある．

ーチファクトである．この差分アーチファクト

この課題に対応するため，本稿では，パーシャは，図 1(c)で示すように，体軸方向に明暗のパルボリューム効果に起因する差分画像上のア

ターン状に描出される．CT 画像は，撮影装置にーチファクトの要因である離散化位置のずれ

よって取得された被検体の内部構造の情報を，を考慮した差分処理手法を提案する．

3 次元空間における一定の大きさで離散化表現
した画素の集合である．同一の物体を撮像した

2．差分アーチファクト

画像間の対応する画素であっても，離散化基準

変形以外の経時変化が生じていない 部位を（離散化表現する際の基準位置や離散化の サ撮像した画像間の差分画像は，対応する画素値イズ）が異なると，それらの画素値は異なる．

が 0 になることが望ましい．しかし，実際にはしたがって，単純な差分処理では，差分画像上

差分画像上に信号が現れることがある．本稿でにアーチファクトとなって描出される．

は，これを差分アーチファクトと呼ぶ．図 1 に

図 2 を用いて，離散化基準の違いによって生差分画像と差分アーチファクトの例を示す．図

じる画素値の差を説明する．図 2 で示す 2 つの1 では差分画像を，画素値が 0 である画素を灰

撮像対象は，経時変化が生じていない同一の物

色，正の画素を白色，負の画素を黒色とした濃体であるが，撮像により離散化した画素に変換

淡で表している．また，以降の差分画像も同様する際，破線で表される離散化基準が異なる場である．図 1(a)は，シックスライス CT 画像を合には，異なる画像（図 2 の画像 1 および画像用いて生成した差分画像であり，図中の矢印は，2）が生成される．一般的に，差分処理を実施す

がんの骨転移により 経時画像間で画素値が変る場合，一方の画像の画素値とこれに対応する化した部位を示している．図 1(b)(c)は，以下で位置の他方の画像の画素値を補間して求め，こ説明する差分アーチファクトの例であり，図れらの差を算出する．仮に，離散化基準の違い

1(a)中の矩形枠内を拡大して表示している．

が明らかであり，それを正しく補正できたとし差分アーチファクトの発生には，主に 2 つのても，図 2 の画像 1 の画素と，これに対応する要因が考えられる．1 つ目は，経時画像間の位位置の画像 2 の画素値（ここでは隣接画素の画素値から線形補間で求めることにする）との差
撮像対象 画像１

画像２ 撮像対象

処理対象の画素

(b)

(a)
図1

対応位置

(c)

撮像

差分画像と差分アーチファクト

図2

445

補間

撮像

離散化基準の違いによる画素値の差を算出すると差分アーチファクトが生じる．こは存在しない．また，ボクセルマッチング法は，のアーチファクトの原因である 離散化の基準

現在画像には注目画素を設定し，変形過去画像

位置のずれの大きさは，最大で各画像の離散化には探索範囲を設定する，という非対称性があのサイズ（図 2 の破線の間隔）の半分になる可る．そのため，どちらの画像に探索範囲を設定

能性がある．仮に 2 つの画像間で離散化の基準

するかによって，出力される差分画像が異なる

位置が反対方向にずれた場合，画像間の離散化という課題もある．

の基準位置のずれは，最大で離散化サイズの半
4．適応的ボクセルマッチング法

分の和となる可能性がある．

本稿で提案する手法は，ボクセルマッチング
3．関連技術法をベースとしつつ，画像間の離散化基準の違差分画像上に生じる差分アーチファクトをいによる差分アーチファクトを低減する 手法

低減する手法として，ボクセルマッチング法

である．本稿では，これを適応的ボクセルマッ(Voxel matching: VM)が提案されている［9-11］．

チング法(Adaptive voxel matching: AdVM)と呼この手法は，3 次元画像を対象とした画像間のぶ．適応的ボクセルマッチング法は，ボクセル

位置ずれに起因する 差分アーチファクトを低マッチング法とは異なる 2 つの特徴がある．1減する手法である．ボクセルマッチング法の処

つ目の特徴は，離散化の基準位置のずれの期待

理は以下の式の通りである．

値に合わせて，ボクセルマッチング法の探索範

𝑢𝑜𝑝𝑡 = argmin|𝐼𝑐𝑢𝑟 (𝑥) − 𝐼′𝑝𝑟𝑒 (𝑥 + 𝑢)|𝑢∈𝑈

囲を適応的に設定する点である．2 つ目の特徴(1)は，非対称性を解決するため，経時画像の両方

ここで，Icur は現在画像，I’pre は現在画像と対応に探索範囲を設定し，対称的な差分処理を行う

位置が合うように変形した過去画像である．x点である．以下で 2 つの特徴を説明する．

は差分処理を行う注目画素の座標であり，U は

1）適応的な探索範囲の設定

x の周囲に設定する探索範囲である．式(1)は，

前述の通り，2 つの画像間において，離散化

現在画像の注目画素と画素値の差分が最小との基準位置のずれは最大で各画像の 離散化サなる変形過去画像上の位置を探索 することをイズの半分の和である．そのため，適応的ボク表している．次に，次式により，式(1)で求めたセルマッチング法の x，y，z 軸方向それぞれの位置における画像間の差分値を，注目画素にお探索範囲 V を，画像間の離散化の基準位置のずける差分画像の画素値として取得する．
𝐼𝑠𝑢𝑏 (𝑥) = 𝐼𝑐𝑢𝑟 (𝑥) − 𝐼′𝑝𝑟𝑒 (𝑥 + 𝑢𝑜𝑝𝑡 )れの最大値と同一の大きさとする．これにより，(2)離散化の基準位置のずれによって起こりうる

ここで，Isub は差分画像を表している．これによ

差分アーチファクトを低減できる．しかし，経り，ボクセルマッチング法では，探索範囲 U と時画像間の変形位置合わせによ って過去画像

同程度の位置合わせ誤差によって生じうる 差を変形させた場合，変形過去画像上では，過去分アーチファクトを低減できる．この探索範囲

画像撮像時の軸方向が保持されていないため，

は，x，y，z 軸方向それぞれの幅を n（3～5）画適切な軸方向に探索範囲を設定すること は難素として実験的に適切な値を定めている［11］．

しい．したがって，変形過去画像ではなく過去

ボクセルマッチング法は，位置ずれだけでな

画像上の適切な軸方向に探索範囲を設定 してく，離散化基準の違いによる差分アーチファク

画像間の差分を算出する．その方法を以下の式

トの低減にも有効に作用する可能性がある．そで示す．

の場合には，入力する経時画像の解像度や両画

𝑣𝑜𝑝𝑡1 = argmin|𝐼𝑐𝑢𝑟 (𝑥) − 𝐼𝑝𝑟𝑒 (𝑥 + 𝑑 + 𝑣)|(3)

𝐼1 (𝑥) = 𝐼𝑐𝑢𝑟 (𝑥) − 𝐼𝑝𝑟𝑒 (𝑥 + 𝑑 + 𝑣𝑜𝑝𝑡1 )

(4)

𝑣∈V′

像間の変形関係に応じて探索範囲を適切に設定する必要があると考えられる．しかし，それについて言及した文献は著者らが知る限りで

ここで，Ipre は過去画像であり，d は変形位置合446

わせにより取得した現在画像の注目画素 x と対応する過去画像上の位置 x+d を示す変形量である．V’は探索範囲であり，V’=wV を探索範囲として使用する．w は，探索範囲 V に係る重み係数であり，0～1 の値で設定する．探索範囲 V はすべての画素で離散化の 基準位置が最もずれた場合でも差分アーチファクトを低減できる

(a)

(b)

範囲である．しかし，実際は離散化の基準位置のずれは画素ごとに異なり，ずれが小さい画素に対しては，差分アーチファクトだけでなく本来の差分まで消してしまう可能性がある．そのため，本稿では経験的に係数 w=0.5 を使う．これは，探索範囲 V’が，画素ごとに異なる離散化の基準位置のずれの期待値となる値である．式(c)
図3(3)によって，現在画像の注目画素と対応する過去画像上の位置の周囲に撮像時の軸方向に合(d)
差分処理の対称性

め，最大値とした．

った探索範囲を設定することができ，その範囲

図 3 に，差分処理の対称性の例を示す．図内で差分が最小となる位置を探索できる．そし3(a)(b)は球状の 3 次元画像の 1 断面を表示してて，式(4)でその位置の差分値を算出する．

いる．図 3(c)は，図 3(a)を Ipre，図 3(b)を Icur と2）対称的な差分処理

して式(3)と式(4)を用いて生成した差分画像で適応的ボクセルマッチング法では，現在画像あり，図 3(d)は，式(3)から式(7)で生成した差分の注目画素の周囲にも探索範囲を設定する こ画像である．図 3(c)では，左側の球と比較してとで，両方の画像で同一の処理を実施し，対称右側の球の差分値が小さくなっている．この原的な差分処理を行う．現在画像上に探索範囲を

因は，右側の球は，図 3(b)の画素値 0（黒）に対設定して画像間の差分を 算出する方法を以下

し，図 3(a)から画素値 0 に近い画素を探索するの式で示す．

ことで，明領域との差分値が取得されにくいた

𝑣𝑜𝑝𝑡2 = argmin|𝐼𝑐𝑢𝑟 (𝑥 + 𝑣) − 𝐼𝑝𝑟𝑒 (𝑥 + 𝑑)|(5)めである．一方，図 3(d)は，対称的な差分処理

𝐼2 (𝑥) = 𝐼𝑐𝑢𝑟 (𝑥 + 𝑣𝑜𝑝𝑡2 ) − 𝐼𝑝𝑟𝑒 (𝑥 + 𝑑)

(6)

により，どちらの球も同じように差分値が算出

𝑣∈V′

され，どちらの画像に探索範囲を設定するかに式(5)では，式(3)で過去画像に設定していた探索依存しない差分画像が得られている．

範囲 V’を現在画像の注目画素の周囲に設定して画像間の差分が最小となる位置を探索する．
そして，式(4)と式(6)で算出した I1 と I2 から差

1）実験方法

分画像の画素値を算出する．本稿では，以下の提案手法の性能を定量的に評価するため，人式で差分画像の画素値を算出する．
𝐼 (𝑥),
𝐼𝑠𝑢𝑏 (𝑥) = { 1𝐼2 (𝑥),|𝐼1 (𝑥)| − |𝐼2 (𝑥)| ≥ 0|𝐼1 (𝑥)| − |𝐼2 (𝑥)| < 0

5．人工画像による定量評価実験

工画像を用いた実験を行った．
（1）人工画像(7)

対象物体として仮想的な球体を設定し，過去式(7)は，I1 と I2 の最大値を差分画像の画素値とと現在の人工画像を生成した．過去画像と現在することを表している．最小値や平均値を利用

画像の球体のサイズは等しく，半径 r=8，16，

することでも対称性を保つことはできるが，本

32，64 mm の 4 種類を用いた．球体の CT 値（CT

稿では，必要以上に信号が消えることを防ぐた

画像における画素値）は，50～400 Hounsfield447

差分処理と，n=3 および 5 のボクセルマッチン
グ法，非対称な適応的ボクセルマッチング法，そして，一般的なアーチファクト低減手法である平均化手法を用いた．平均化手法では，通常の差分処理で得られる差分画像を平均化する．
しかし， 3 次元空間の全方向に平均化した場合，画像の劣化が著しい．したがって，離散化の基準位置のずれが最も大きくなる可能性がある z
過去

現在
図4

方向のみ平均化することとした．本実験では，

人工画像

z 方向の解像度と同サイズの平均化フィルタを

Unit (H.U.)のグラデーション状とした．ただし，用いた．

現在画像を生成するための球体は，中心から半評価対象の差分画像は，t0=(0,0,0)で生成した

径 r/4 mm の領域を病変と定義して，CT 値に変Ipseudo(t0)と離散化の基準位置を変えて生成した化を加えた．ここでは，変化を加える領域を変Ipseudo(t)の差分値を各差分手法により算出して化領域と呼び，変化領域を除いて半径 5r/4 mm

生成した．このとき，Ipseudo(t0)と Ipseudo(t)の間でからなる領域を周辺領域と呼ぶ．CT 値の分布

は，離散化の基準位置のずれ量 t の分だけ画像を図 4 に示す．なお，CT 値のレンジは，人体の間でサブボクセルの位置ずれが生じているた

骨や筋肉，軟組織等の標準的な CT 値によってめ，この位置ずれを補正して差分値を算出した．

定めた．

評価には，離散化基準の違いが存在しない理想（2）擬似シックスライス画像の生成方法

的な差分処理がなされた場合に得られる差分

本実験で用いる画像はシックスライス画像

画像（リファレンス画像）との比較を行った．

である．そこで，高解像度の人工画像を一旦生すなわち，過去と現在の高解像度画像の両方を，成し，その高解像度画像を数スライスごとに zt=t0 の擬似シックスライス画像に変換し，これ軸方向に平均化して統合することで，擬似的にらの画像間の差分画像をリファレンス画像とシックスライスの人工画像を生成した．擬似シ

した．そして，変化領域と周辺領域のそれぞれックスライス画像は，x および y 軸方向の解像において，リファレンス画像との類似度を表す

度を 1 mm に固定し，z 軸方向の解像度を 3，5，

Sum of Squared Difference (SSD)値を算出し，定7 mm の 3 つのスライス厚で生成した．擬似シ

量評価値とした．SSD 値は，領域のサイズによックスライス画像を生成する平均化処理を，以る影響を抑制するため，変化領域と周辺領域そ

下の式に示す．

れぞれの 1 画素あたりの SSD 値を利用した．

𝐼𝑝𝑠𝑒𝑢𝑑𝑜 (𝑋, 𝑡) =∑𝑁𝑖 𝐼(𝑥𝑖 + 𝑡)
𝑁2）実験結果(8)

図 5 の上段に，半径 16 mm の球をスライス厚

ここで，Ipseudo は擬似シックスライス画像，X は5 mm，t=t0 で仮想的に撮像して生成した過去と擬似シックスライス画像の座標を示し，xi(i=1, 2,

現在の人工画像と，それらの差分であるリファ… , N)は X が示す擬似シックスライス画像の 1

レンス画像を示している．図 5 の中段と下段に，画素の領域に含まれる高解像度画像の画素のt=t0 で生成した過去画像の擬似シックスライス

座標を表している．t=(tx,ty,tz)は離散化の基準位

画像と， t=(0,0,5)で生成した現在画像の擬似シ

置のずれ量である．tx,ty,tz は x，y，z 軸方向のずックスライス画像との差分画像を各差分手法

れ量を高解像度画像の画素数で表している．

で生成した結果を示している．適応的ボクセル（3）評価方法

マッチングの結果では，他の差分手法と比較し提案手法の性能を他の差分手法と比較するて，変化領域の差分を残しつつ差分アーチファ

ことで評価を行った．比較手法として，通常のクトを大幅に低減していることがわかる．図 6448

に，各軸方向に離散化の基準位置をずらした全

SSD 値が低く，リファレンス画像と類似した結組み合わせ結果から求めた周辺領域の SSD 値

果が得られていることから，差分アーチファクの平均値を示す．n=3 および 5 のボクセルマッ

トを低減していることがわかる．図 7 に，変化

チング法，非対称な適応的ボクセルマッチング

領域の SSD 値の平均値を示す．適応的ボクセル法，適応的ボクセルマッチング法は周辺領域のマッチング法では，他の手法と比較して，変化領域の SSD 値も小さいことからリファレンス
画像と類似した差分画像を得られていることがわかる．図 7 において，スライス厚 3 mm の結果では，離散化の基準位置のずれが大きくな

過去

現在

いため，通常の差分処理や平均化手法の差分画

リファレンス像がリファレンス画像と近い結果になってい
ることがわかる．しかし，スライス厚が厚くなるにつれ，どちらも変化領域の SSD 値が大きく増加している．一方，適応的ボクセルマッチン
通常差分

VM(n=3)平均化

グ法では，スライス厚が厚くなった場合でもSSD 値の変化が小さいことから，離散化のサイズに対してロバストな結果が得られていることがわかる．これらの結果から，シックスライ

VM(n=5)

AdVM(非対称)

図5

ス画像における離散化基準の違いに起因してAdVM生じる差分アーチファクトの低減手法として，

人工画像の差分画像

適応的ボクセルマッチング法が有用であることがわかる．

50■ 通常差分■ 平均化■ VM(n=3)■ VM(n=5)■ AdVM(非対称)■ AdVM

SSD(周辺領域)4030

6．臨床画像を用いた主観評価実験
提案手法の臨床的な有用性を評価するため，実際に経時変化があった患者の画像を用いて20差分画像を生成し，医師による主観評価実験を10行った．本実験は，京都大学医学部の医の倫理
0
3 mm

5 mm

委員会の承認を得て行った．

7 mm1）評価対象スライス厚

図6

人工画像の周辺領域の SSD 値

900■ 通常差分 ■ VM(n=5)■ 平均化■ AdVM(非対称)■ VM(n=3) ■ AdVM

800
700
SSD(変化領域)

評価対象の画像は，10 症例の臨床画像（CT 画像）を使用した．これらの症例は，過去画像を撮像した検査日と現在画像を撮像した検査日の間の期間に，がんの骨転移が発生した症例で600あり，上記期間の平均間隔は 15.1±10.8 か月で

500
400

ある．全症例で，合計 32 か所（椎骨 9，肋骨 10，300

胸骨 4，肩甲骨 3，骨盤 4，大腿骨 2）に骨転移200が存在していた．32 か所のうち，15 か所の骨転100

移は造骨性，17 か所は溶骨性の骨転移である．

0

3 mm

5 mm

骨転移のサイズの範囲は，約 7～56 mm（平均値

7 mm

スライス厚

図7

18.5±10.9 mm，中央値 16.0 mm）であった．

人工画像の変化領域の SSD 値

10 症例の画像は，x，y 軸方向の画素数が 512

449

×512 画素，スライス数が 619±170 枚であり，x，y 軸方向の解像度が 0.625～0.743 mm，スラ

表1

主観評価値

医師A
医師B
医師C
症例No. 通常差分 平均化 AdVM 通常差分 平均化 AdVM 通常差分 平均化 AdVM
1
4
5
5
4
4
5
3
5
5
2
4
4
5
3
3
4
3
4
5
3
4
4
5
3
4
5
3
4
5
4
4
4
3
2
2
3
1
2
2
5
4
5
5
3
4
5
2
2
4
6
4
5
5
4
4
5
3
4
5
7
3
4
4
4
3
3
2
2
3
8
4
4
4
4
4
4
3
3
4
9
3
3
3
3
2
2
2
2
1
10
3
4
4
3
3
4
3
4
4
中央値
4
4
4.5
3
3.5
4
3
3.5
4

イス厚は 1 mm であったが，シックスライス画
像における差分アーチファクトを再現するため，人工画像を用いた前節の実験と同様の方法
でスライス厚 5 mm の擬似シックスライス画像に変換した．なお，擬似的にシックスライスにする処理の妥当性は，実際の CT 装置で撮像した同一の被検体のデータを，スライス厚を揃え20て再構成した画像との比較により確認した．

通常差分
15

そして，これらの擬似シックスライスの画像
頻度対に対して LDDMM 法に基づく変形位置合わせ[6]を施し，そののちに差分画像を生成した．
差分処理では，通常の差分処理，平均化手法，

平均化

AdVM
10
5
0

適応的ボクセルマッチング法の各差分手法 を

5

適用した．

4

3

2

1

主観評価値

な お ， 本 処 理 は ， Intel Xeon E5-2687W v3

図8(3.10GHz) × 2 CPU を搭載したマシンを使用し主観評価値のヒストグラムて実施した．1 症例あたりの処理時間は，通常の差分処理が 0.8±0.2 秒，平均化手法が 2.6±
0.7 秒，適応的ボクセルマッチング法が 23.9±
6.0 秒であった．
2）評価方法

過去

現在

通常差分

平均化

射線科医が，病変の見易さや，病変以外の領域

AdVM

本来の差分画像における差分アーチファクトの様子などに基図9

医師による主観評価時には，3 次元断層画像である過去画像と現在画像，いずれかの差分手法で生成した差分画像に加えて，その差分画像を体軸に垂直な方向に，投影経路中の最大値と最小値の平均値を投影した投影画像の 4 種類の画像を医師に提示した．その際，医師には，適用した差分手法は伝えずに，各症例における病変の位置のみを伝えた．そのうえで，3 名の放臨床画像の差分画像

づき，症例ごと，差分手法ごとに，読影における差分画像の有用性について 5 段階（5:有用で影診断に有用であることを示す評価値（4 またある～1:有用でない）で評価を行った．

は 5）を得た症例数は，通常の差分処理が全 30

3）評価結果例中 11 例，平均化手法が 19 例，適応的ボクセ

主観評価結果を表 1 に示す．いずれの医師もルマッチング法が 22 例であり，適応的ボクセ

10 症例の評価結果の中央値が，適応的ボクセル

ルマッチング法が最も多く，通常の差分処理とマッチング法で最も高い結果となった．各差分比較して 2 倍に増加した．

手法の全症例，全被験者の主観評価値のヒスト

図 9 に，本実験に用いた症例の一つを例示する．

グラムを図 8 に示す．各差分手法において，読図 9 の上段に経時画像，中段と下段左に各差分450

手法により出力した差分画像を示す．下段右にいることがわかる．

は，スライス厚 1mm の経時画像から通常の差図 10 は，各差分手法を用いて生成した投影分手法で生成した差分画像を示す．これは，離画像を示している．図中の矢印は，骨転移を示

散化基準の違いが小さく，パーシャルボリュー

している．適応的ボクセルマッチング法を適用

ム効果に起因する差分アーチファクトが少なした差分画像は，他の差分画像と比較して，骨い本来の差分画像である．図中の白枠の矢印は，転移の差分を残しつつ，差分アーチファクトが差分として現れるべき造骨性の骨転移を示し低減されたことにより，骨転移が強調されていており，白抜きの矢印は，差分アーチファクト

ることがわかる．

を示している．通常の差分処理や平均化手法では，本来の差分画像と比較し，差分アーチファ

7．考察

クトが多く描出されているため，差分画像の視表 1 および図 9，図 10 に示したように，提案認性が低下し，本来の差分である骨転移を見つ手法は多くの症例において 他の差分手法よりけることが難しい．一方，適応的ボクセルマッ

も高い評価を得た．一方，全症例，全被験者のチング法を適用して生成した差分画像では，骨30 例中 4 例で，他の差分手法よりも評価がわず転移以外で生じている差分アーチファクト がかに悪化する場合があった．その一例を図 11 に低減されたことで，骨転移の差分が強調されて示す．図 11 の 1 段目は，経時画像の骨転移の位

過去

現在

通常差分

通常差分

通常差分
(コントラスト調整後)

平均化
平均化

平均化
(コントラスト調整後)

AdVM

AdVM
図 10

AdVM
(コントラスト調整後)

臨床画像の差分値の投影画像

図 11

451

主観評価値が悪化した症例

置を白枠の矢印で示している．各差分手法によボクセルマッチング法では，離散化サイズに対り生成した差分画像は 2～4 段目の左側に示し

してロバストに差分アーチファクトを低減 すており，白抜きの矢印は差分アーチファクトをることができ，病変部等の本来の差分が強調さ示している．これらの症例では，経時画像間でれた差分画像を生成することができた．

画素値の変化が小さい骨転移に対して適応的

なお，適応的ボクセルマッチング法は，画像ボクセルマッチング法を適用した結果，骨転移間の位置合わせが高精度に行われていることの画素値の差を探索的に求めたことにより，本を前提として，離散化基準の違いによる差分ア

来の差分を消してしまい，差分画像上で骨転移ーチファクトを低減する手法である．画像間にのサイズが小さく描出されていた．これは，画位置ずれが生じている場合，対応しない位置と像間で差が生じている画素と 画素値が近い画の差分を算出してしまうことで，差分アーチフ

素が探索領域内に存在していたことで，差分をァクトではなく本来の差分を消してしまうこ

打ち消してしまったと考えられる．特にシックとが起こりうる．したがって，高精度な位置合

スライス画像では，スライスに垂直な体軸方向わせ手法との組み合わせが重要となる．

に探索範囲が広く，スライス厚が 5 mm の画像

本稿では，スライス厚が相対的に厚いシック間においては，適応的ボクセルマッチング法のスライスの CT 画像を対象とした差分画像のア

体軸方向の探索範囲は 2.5 mm となる．そのたーチファクト低減を目的として，適応的ボクセ

め，画像上の骨転移が，体軸方向に薄い形状でルマッチング法を提案した．しかし，提案手法

撮像されている場合，差分が消えてしまい差分の適用範囲はこれに限定されるものではない．

画像上で小さく描出される可能性が高くなる

これまでに我々は，スライス厚が薄い（1mm 以ことが課題として挙げられる．この課題への対下）シンスライス CT 画像に対しても，提案手策の一つとして，差分画像を観察する際に，表法が差分画像の視認性向上に有効であ ること

示系のウィンドウ幅を絞り，コントラストを上を確認している．また，実験では骨の病変を例げて表示することが考えられる．図 11 の 2～4

題として臨床データによる検証を行ったが，骨段目の右側に各差分手法を適用した差分画像

以外の部位についても応用が期待できる．今後のコントラストを調整した差分画像を示す．通は，より多様な撮像部位や他のモダリティで撮常の差分処理や平均化手法では，差分画像のウ像した画像への展開が期待される．

ィンドウ幅を絞ることにより，骨転移だけでなく差分アーチファクトも強調されている．一方，適応的ボクセルマッチング法では，差分アーチ

利益相反の有無なし

ファクトが大幅に低減されているため，差分アーチファクトを抑制しつつ 骨転移が強調され文た差分画像を得ることができる．

［1］

献Kano A, Doi K, MacMahon H et al: Digital

また，もう一つの課題として，通常の差分手

image subtraction of temporally sequential

法や平均化手法と比較して差分処理の速度がchest images for detection of interval change.

遅いことが挙げられる．実際の臨床で用いるた

Med Phys 21: 453-461, 1994

めには，処理を高速化することが望ましい．

［2］

Loeckx D, Maes F, Vandermeulen D et al:

Temporal subtraction of thorax CR-images
8．おわりに

using a statistical deformation model. IEEE

本稿では，シックスライス CT 画像を用いて，Trans Med Imag 22: 1490-1504, 2003

臨床の読影に有用な差分画像を生成するため［3］

Ishida T, Katsuragawa S, Kawashita I et al:の差分アーチファクト低減手法である適応的

3D temporal subtraction on multislice CT

ボクセルマッチング法について述べた．適応的images using nonlinear warping technique.

452

Proc SPIE 6514: 6514131, 2007

America (RSNA), 2014

［4］ 板井善則，金亨燮，石川聖二，他：三次［8］ Sakamoto R, Yakami M, Fujimoto K et al:

元画像マッチング手法による胸部マルチTemporal subtraction of serial CT scans byスライス CT 画像を用いた経時的差分技術

largeの開発．画像電子学会誌 36: 883-890, 2007

mapping (LDDMM) for identification of bone［5］

diffeomorphic

metricmetastases. Radiology, in press

Mirza F. Beg, Michael I. Miller, Alain

Trouve et al: Computing large deformation
metric mappings via

deformation［9］ 板井善則，金亨變，石川聖二，他：ボク

geodesic flows of

セルマッチング法による経時差分画像上

diffeomorphisms. Int J Comput Vis 61(2): 139-のアーチファクトの低減法，電子情報通信

157, 2005

学 会 技 術 研 究 報 告 107(461): 281-284 ，

［6］

2008

Sakamoto R, Aoyama G, Nakagomi K et al:

Temporal subtraction system for detecting bone

［10］

Itai Y, Kim H, Ishikawa S et al: A newmetastasis using LDDMM : preliminary study.

registration

Int J Comput Assist Radiol Surg 9, Supplement

technique for temporal subtraction images.

1: S264-265, 2014

Proc SPIE 6915: 691531, 2008

［7］

Sakamoto R, Yakami M, Fujimoto K et al:

methodwithvoxel-matching［11］ Itai Y, Kim H, Ishikawa S et al:

Temporal subtraction images derived by Large

Development of a Voxel-Matching Technique

Deformation Diffeomorphic Metric Mapping

for Substantial Reduction of Subtraction

facilitate identification of bone metastases in

Artifacts in Temporal Subtraction Images

follow-up CT. Proceeding of The 100th Annual

Obtained from Thoracic MDCT. J Digit

Meeting of Radiological Society of North

Imaging 23(1): 31–38, 2010453

Artifacts reduction in temporal subtraction images ofthick-slice CT images
Toru TANAKA*1, Ryo ISHIKAWA*1, Keita NAKAGOMI*1, Kazuhiro MIYASA*1, Kiyohide SATOH*1,
Masahiro YAKAMI*2*3, Thai AKASAKA*2, Koji ONOUE*2, Takeshi KUBO*2, Mizuho NISHIO*2*3,
Yutaka EMOTO*4, Kaori TOGASHI*2*1 Canon Inc.
*2 Graduate School of Medicine, Kyoto University*3 Preemptive Medicine and Lifestyle Disease Research Center, Kyoto University Hospital*4 Kyoto College of Medical Science

Temporal subtraction is a technique that calculates a subtraction image of a pair of registered images acquired fromthe same patient at different time points. Past studies have shown that the technique is effective in visualizing
pathological changes over time, and therefore, it has been expected to be a supporting tool for medical doctors inradiological interpretation. However, in case of thick-slice images (which are widely used in actual clinical practice),even with an accurate image registration, artifacts caused by partial volume effects have deteriorated quality of thesubtraction image. In this study, we proposed a method that reduces such artifacts by considering gaps of discretizing
position based on the slice thickness of the two input images in the calculations of the subtraction. In this paper, weevaluated the proposed method in the following two ways: 1) quantitative evaluation using synthetic data and 2)
radiologists’ subjective evaluation using clinical data. Our results show that, in terms of both quantitative evaluation
and radiologists' subjective evaluation, the proposed method was superior to the conventional subtraction method.

Key words: Temporal subtraction, CT, Artifact reduction454

OP13-6

学習型超解像技術を応用した
超低線量 CT（Computed Tomography）画像の高画質化
浅尾 充彦*1 中山 良平*1 高橋 正志郎*1 大西 悠吾*1
相原 健一*2 市川 泰崇*3 北川 覚也*3 佐久間 肇*3
要旨
低線量で通常線量 CT と同等の画質が得られれば，通常検査でも被曝を抑えた CT 検査が可能となる．本研究の目的は，通常の 1/20 の線量で撮影した超低線量 CT を学習型超解像技術の応用により高画質化することである．提案手法では，まず，超低線量 CT 画像と通常線量 CT 画像を小領域（パッチ）に切り出し，超低線量パッチ，通常線量パッチのペアを辞書に格納する．次に，入力された別患者の超低線量 CT 画像をパッチに分割し，各入力パッチに類似した超低線量パッチを辞書から探索後，対応する通常線量パッチで置き換えることにより高画質化画像を合成する．提案手法による高画質化画像の通常線量 CT 画像に対する
Root Mean Squared Error, Peak Signal-to-Noise Ratio は，52.3，21.6dB であった．両指標とも逐次近似再構成法（57.6，20.8dB）より高く，提案手法の有用性が示された．
キーワード：超低線量 CT，超解像技術，高画質化

1．はじめにた，逐次近似再構成法は最上位機種の CT 装置

近年，通常診療ルーティンの検査の一つとしにのみ搭載されており，その普及率は低い．

て，CT（Computed Tomography）が広く用いられ低解像画像を後処理でソフトウェア的に高ている．放射線被曝は癌の発症リスクが生じる

解像度化する画像処理技術の一つとして，学習ため，被曝量をできる限り抑制した CT 検査が超解像技術がある．学習型超解像技術は，事前推奨される．しかし，CT 撮影時の線量を落とに参照用の低解像画像と高解像画像の対応すすほど，得られる CT 画像のノイズレベルが高る位置の局所領域（パッチ）のペアを辞書としくなり，解像度も下がり，明らかな画質劣化がて準備し，入力低解像画像のパッチを類似したみられ，診断能の低下を引き起こす問題がある．

高解像パッチで置き換えることにより高解像

低線量 CT 画像の画質を改善するため， 上位

画像を生成する技術である[1,2]．学習型超解像機 種 の CT 装 置 に は ， FBP 法 （ Filter Back

技術は，最適な辞書が構成できれば，良好な高Projection：フィルタ逆投影法）や逐次近似再構

画質化が期待できる．そこで本研究では，超解成法が搭載されている．FBP 法は低線量 CT 画

像技術を超低線量 CT，通常線量 CT に展開する像のノイズの低減と同時に解像度を下げてしことにより，超低線量 CT 画像をソフトウェア

まう問題がある．一方，逐次近似再構成法は解的に高画質化するアルゴリズムを構築する．

像度を下げることなく，ノイズを低減可能であるが，膨大な演算時間を要する欠点がある．ま2．方法
1）実験試料――――――――――――――――――

実験試料は，鈴鹿回生病院の 64 列 CT 装置*1 立命館大学理工学部電子情報工学科（GE 社製，米国）で撮影された 12 人のボラン〔〒525-8577 草津市野路東 1-1-1〕

ティア患者（平均年齢: 69±7.3 歳，年齢の範囲:

e-mail: ri0035fr@ed.ritsumei.ac.jp

60-84 歳）の通常線量および超低線量胸部 CT 画

*2 日本マイクロソフト株式会社

像である．本研究では，放射線被曝の低減の観*3 三重大学附属病院中央放射線部

455

る．

点から，通常の低線量よりさらに線量を低減した超低線量 CT を使用した．通常線量の CT 画

𝑁𝑁×𝑁𝑁

像は 200～300mA の管電流で取得され，超低線
量 CT 画像は 20mA の固定管電流により取得した．超低線量 CT の有効線量は 0.5mSv である．

𝑑𝑑𝑖𝑖 = ��𝑛𝑛=1{𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝑖𝑖 (𝑛𝑛) − 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼(𝑛𝑛)}2

𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝑖𝑖 ：辞書内の超低線量パッチ
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼：入力パッチ

2）超低線量 CT 画像の高画質化手法

ここで，ユークリッドの距離𝑑𝑑𝑖𝑖 が最小となる𝐾𝐾

学習型超解像技術では，事前に参照用の高解個の超低線量パッチを選択する．そして，これ像画像とそれに対応した低解像画像を用意す

らの類似超低線量パッチの線形和で入力パッる．高解像画像と低解像画像の対応する位置かチを復元するための重み係数𝑊𝑊𝑘𝑘 を最小二乗法

ら切り出した小領域（パッチ）のペアを学習デにより求める．

ータとして辞書に格納する．そして，入力され𝐾𝐾

𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼(𝑛𝑛) ≈ � 𝑊𝑊𝑘𝑘 ∗ 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝑘𝑘 (𝑛𝑛)

た別の低解像画像に適合するパッチを辞書か

𝑘𝑘=1

ら探索して，高解像度化した超解像画像を合成する．

そして，類似超低線量パッチに対応する通常線本研究では，学習型超解像技術を超低線量 CT

量パッチと重み係数𝑊𝑊𝑘𝑘 の線形和により，入力パ

画像の高画質化に応用するため，学習型超解像

ッチに対する高画質パッチを生成する．

技術の高解像画像，低解像画像をそれぞれ通常𝐾𝐾

𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁(𝑛𝑛) ≝ � 𝑊𝑊𝑘𝑘 ∗ 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑘𝑘 (𝑛𝑛)

線量 CT 画像，超低線量 CT 画像に置き換える．

𝑘𝑘=1

通常線量 CT 画像と超低線量 CT 画像を同時に撮影することはできないため，2 画像間で写っ𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑘𝑘 ：類似パッチに対応する通常線量パッチている部位の位置が微妙に異なる．したがって，

これらの処理を全ての入力パッチに適用する

通常線量 CT 画像と超低線量 CT 画像を位置合ことにより，超低線量 CT 画像の高画質化画像

わせ処理後，𝑁𝑁 × 𝑁𝑁の大きさのパッチに切り出を生成する．本研究では，𝑁𝑁 = 5, 𝐾𝐾 = 5とした．

次に，高画質化の対象である別患者の超低線

本研究の目的は，超低線量 CT 画像を通常線

量 CT 画像を入力し，𝑁𝑁 × 𝑁𝑁の大きさのパッチに

量 CT 画像と同等の画質に改善することである．

し，対応する位置の通常線量パッチと超低線量パッチのペアを辞書に格納する．

3）評価指標分割する．そして，分割された各入力パッチにしたがって，超低線量 CT 画像を高画質化した

対し，辞書の超低線量パッチの中から類似パッときの通常線量 CT 画像に対する忠実度を評価

チを選択する．パッチ間の類似度は，対応する指標とする．本研究では，劣化画像の復元の評

画素値に基づくユークリッドの距離𝑑𝑑𝑖𝑖 で定義す価において頻繁に使用される 2 指標を用いて，456

に対する忠実度を示す．2 指標ともに提案手法

表 1 通常線量 CT 画像に対する忠実度
提案手法
超低線量
veo 画像
CT
画像
RMSE
67.9
52.3
57.6
PSNR
19.4
21.6
20.8

で高画質化された画像が，veo 画像よりも通常
線量 CT 画像に忠実な画像が生成できた結果となった．逐次近似再構成法は搭載されている CT
装置で撮影した画像にのみ適用可能である．一方，提案手法はどの CT 装置で撮影された超低提案手法，逐次近似再構成法（veo, GE 社）によ線量 CT 画像に対しても，後処理として適用可

る高画質化画像の通常線量 CT 画像に対する忠能であり，これも提案手法の優位性である．

実度を比較する．

しかし，逐次近似再構成法同様，提案手法にRMSE（Root Mean Squared Error：平均平方誤も，十分に信号を復元できていない箇所やボケ差）は，通常線量 CT 画像と高画質化画像間のた箇所が生じている．これは辞書に真に類似し画素値の差を表す指標であり，値が 0 に近いほたパッチが含まれていなかったことが原因でど誤差が少なく，通常線量 CT 画像に近い画像あると考える．今後，辞書に格納するパッチペが得られたことを示す．

アを増やし，パッチのパターンを増加すること
1
2
𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 = � ��𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁(𝑙𝑙) − 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁(𝑙𝑙)�
𝛺𝛺

により，この問題を解決できる可能性がある．

𝑙𝑙∈𝛺𝛺

4．まとめ

𝛺𝛺：画像に含まれるボクセル数

本研究では超低線量 CT 画像の高画質化に学

𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁：通常線量 CT 画像

習型超解像技術の概念を応用した．逐次近似再𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁：高画質化 CT 画像

構成法（veo）より，提案手法による高画質化画

PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio：ピーク信号

像の方が，通常線量 CT 画像に対する忠実度が対応比）は，高画質化画像が通常線量 CT 画像

高い結果を示した．提案手法を臨床に応用すると比較して，どの程度劣化したのかを表す指標

ことにより，今までの臨床では得られなかったであり，値が大きいほど劣化が少ないことを示

高画質な超低線量 CT 画像で診断することが可す．

能となり，医師の診断能を向上させるだけでな

𝑀𝑀𝑀𝑀𝑋𝑋𝐼𝐼�
𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 = 20 ∗ 𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙10 �
𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅

く，受診者の負担軽減も期待できる．

𝑀𝑀𝑀𝑀𝑋𝑋𝐼𝐼 ：通常線量 CT 画像の最大画素値

謝辞

PSNR の値が大きいほど雑音が少ない画像であ研究遂行にあたり貴重なご助言を賜った三ることを示す．

重大学医学部附属病院のスタッフの方々に深謝いたします．本研究は JSPS 科研費 15H01118

3．結果と考察

の助成を受けたものです．

図 1 に通常線量画像，超低線量画像，および超低線量 CT 画像を提案手法，逐次近似再構成法（veo）で高画質化した画像を示す．提案手法，

文

献

veo で高画質化された画像は，超低線量 CT 画

[1] Freeman WT , Jones TR, Pasztor EC:

像のノイズが低減され，画質が改善されている

Example-based super-resolution. IEEE

ことが分かる．また，veo 画像は滲んだような

Comput Graph Appl 22: 56-65, 2002.

画質となっており，提案手法による高画質化画[2] Rueda A, Malpica N, Romero E: Single-image

像の方がより鮮明な印象がある．表 1 に，超低super-resolution of brain MR images using

線量画像，および提案手法，逐次近似再構成法

overcomplete dictionaries. Med Image Anal（veo）で高画質化した画像の通常線量 CT 画像

17: 113-132, 2013.

457

OP14-1マイクロ CT 画像情報を利用した特徴点対応付けに基づく顕微鏡画像の 3 次元再構築
長柄 快*1 Holger R. ROTH *2 中村 彰太 *3 小田 紘久 *1
守谷 享泰 *2 小田 昌宏 *2 森 健策 *2
要旨
病理顕微鏡画像はがんの確定診断に非常に重要である．しかしながら標本作成の過程において，その 3 次
元構造情報は失われ，また薄切による物理的な変形も発生する．多くの 3 次元再構築法が提案されているが，ほとんどのアプローチは 2 次元である顕微鏡画像の情報だけを使用する．物理的な変形により 3 次元構造を復元することは難しい．そこで本研究では，マイクロ CT 画像情報を利用した顕微鏡画像の 3 次元
再構築手法を提案する．顕微鏡画像を作成する前にマイクロ CT スキャナを用いて標本の画像化を行う．
このマイクロ CT 画像を利用して各顕微鏡画像の非剛体変形を行う．提案手法を適用した結果，マイクロCT 画像を利用することで 3 次元構造を滑らかに復元することができた．
キーワード：レジストレーション, マイクロ CT, 3 次元再構築, 顕微鏡画像, 特徴点対応付け

1．はじめにりやすく，3 次元再構築はより困難である．そ

顕微鏡画像は病理診断に用いられる非常にこで，マイクロ CT 画像情報を利用した顕微鏡

高い空間分解能を有する画像である．病理診断

画像の 3 次元再構築手法を提案する．マイクロの際には，顕微鏡画像を用いて微細な構造を観CT 画像は顕微鏡画像に比べて空間分解能は低

察することで，病変の種類を診断し，適切な治いが 3 次元構造を観察することができる．本手療を選択することができる．しかし，顕微鏡画法では，マイクロ CT 画像の持つ 3 次元構造を像を作成するためには標本を薄切する必要が利用し，顕微鏡画像の 3 次元再構築を行う．

あり，薄切によって 3 次元構造情報が失われる．
3 次元の微細構造を観察することで病変の構造2．提案手法や進行に関する新たな知見が得られると考え本手法は，顕微鏡画像の整列，マイクロ CT 画

られており，顕微鏡画像の 3 次元再構築に関す像との位置合わせ，顕微鏡画像の変形の 3 つのる様々な手法が提案されている[1]．しかし，薄ステップからなる．最初に，特徴点対応付け[2]切による変形から顕微鏡画像のみを利用して 3を利用して各顕微鏡画像のおおよその向きを次元再構築することは困難である．特に肺標本揃える．ここで，隣のスライスだけでなく𝑁枚の場合，標本は空気領域が多いため変形が起この隣接スライスと対応付けを行い，最も対応点が多いスライスに合わせるように変換を行う．

――――――――――――――――――

これにより，大きな変形があるスライスがあっ*1 名古屋大学大学院情報科学研究科ても誤差が蓄積せず全体の向きを揃えること〔〒464-8603 名古屋市千種区不老町〕ができる．次に，整列した顕微鏡画像とマイク

e-mail: knagara@mori.m.is.nagoya-u.ac.jp

ロ CT 画像の位置合わせを行う．マイクロ CT 画

*2 名古屋大学大学院情報学研究科

像の各スライスと各顕微鏡画像に対して特徴*3 名古屋大学大学院医学系研究科

点対応付けを行い，顕微鏡画像をマイクロ CT

458

(b) 再構成後(a) 再構成前

図 1 ボリュームレンダリングにより描画した提案手法適用前と適用後の顕微鏡画像を示す．再構成後の画像からは再構成前の画像では観察できない管状の構造が確認できる．

画像に位置合わせするための変換 行列を推定法により 3 次元構造情報を復元することができする．最後に，各顕微鏡画像の非剛体変形を行た．今後の課題として，構造情報から算出されう．各顕微鏡画像に対してマイクロ CT 画像のる特徴量を基準とした非剛体位置合わせを用対応するスライスを基準に非剛体位置合わせいることにより，より滑らかな 3 次元再構築がを適用する．

できると考えられる．また，各画像に含まれる構造を抽出し，その構造情報を 3 次元再構築に

3．実験と考察

利用することが考えられる．

実験のために，肺の標本を Heitzman 法で伸展固定し，マイクロ CT スキャナ（inspeXio SMX-

謝辞

90CT Plus，島津製作所）により撮影した．画像

日頃から熱心に御討論頂く名古屋大学森研

サイズは1430 × 1430 × 1034（画素），解像度は究室の諸氏に感謝する．本研究の一部は，

49 × 49 × 49（µm）であった．その後．標本をMEXT/JSPS 科研費 26108006 によった．

3µm で薄切，H&E 染色を行い，顕微鏡画像を撮影した．顕微鏡画像はスライド毎に異なるが，利益相反の有無なし

200,000 × 100,000画 素 程 度 と 非 常 に 画 像 サ イ
ズが大きいため，20 分の 1 に縮小して実験を行文［1］った．実験に用いた顕微鏡画像の画像サイズは1949 画素 × 1115 画素，スライス枚数は 70 枚．
解像度は22 × 22（µm × µm）であった．また，

献Ourselin S, Roche A, Subsol G et al:

Reconstructing a 3D structure from serial
histologicalsections.

Image

and

VisionComputing 19(12), 25–31, 2001

実験には𝑁 = 10を用いた．
提案手法により再構築した結果例を図 1 に示

［ 2 ］ Alcantarilla F, Nuevo J, Bartoli A: Fast

す．図 1(a)が提案手法適用前，図 1(b)が適用後

Explicit Diffusion for Accelerated Features inとなっている．提案手法を適用することにより，Nonlinear Scale Spaces. In: British Machine

再構成後の画像からは再構成前の画像では観Vision Conf. (BMVC), 2013

察できない管状の構造が確認できる．マイクロ［ 3 ］ Glocker B, Sotiras A, Komodakis N et al:

CT 画像から得られる 3 次元情報を利用するこ

Deformable Medical Image Registration: Setting theとで，3 次元構造が復元された顕微鏡画像の 3

State of the Art with Discrete Methods. Annual

次元再構築が行われた．

Review of Biomedical Engineering 13(1), 219–244,
2011

4．むすび
マイクロ CT 画像を利用した 3 次元再構築手

459

Micro-CT Volume Guided 3D Histology Reconstruction
Based on Feature Matching
Kai NAGARA*1, Holger R. ROTH*2, Shota NAKAMURA*3,
Hirohisa ODA*1, Takayasu MORIYA*2, Masahiro ODA*2 and Kensaku MORI *2*1 Graduate School of Information Science, Nagoya University*2 Graduate School of Informatics, Nagoya University*3 Nagoya University Graduate School of Medicine

Histological images are used in pathological diagnosis. However, in the process of histological image generation, it isnecessary to slice the specimen. Due to such slicing process, the three-dimensional information of the specimen is lost.
Various researches for three-dimensional reconstruction using serial-sectioned histological images have been
conducted in order to recover three-dimensional information. However, since heavy deformation occurs in specimens
due to slicing process, it is difficult to reconstruct histological images three-dimensionally. This paper proposes amethod for three-dimensional reconstruction of sequential histological images using X-ray micro-tomography (μCT)
volumes. Before making histological images, μCT scanning is performed for obtaining a volumetric image of a lungspecimen. After aligning histological images to the μCT volume, we deform each histological images based on theμCT volume utilizing the non-rigid registration. Our registration results showed that our method is possible to performsmooth 3D reconstruction of histopathological images.

Key words: registration, micro CT, 3D reconstruction, histological image, feature matching460

OP14-2

Branch and Bound Algorithm と論理積を用いた蛍光顕微鏡画像からの血中循環がん細胞の自動検出辻幸喜*1 陸

慧敏*1

米田

タン

和恵*2

ジュークイ*1

金 亨燮*1

田中 文啓*2

要旨
日本人の死因の第一位はがんであり，死因全体の 28.9[%]を占める．そこで近年，新しいバイオマーカーとして CTCs（circulating tumor cells：血中循環がん細胞）に注目が集まっている．CTCs を含む顕微鏡画像を解析することにより，転移がんの検出精度の向上が期待されている．そこで本論文では，血液中の CTCs を判定するうえで，コンピュータによる定量的な解析を可能とすべく，蛍光顕微鏡画像から CTCs を自動検出する手法の開発を行う．まず，フィルタリング処理により，顕微鏡画像から細胞領域を抽出する．次に，抽出された領域のうち，細胞同士が重なり合うものに対し Branch and bound algorithm を用いて単一細胞へ分割する．最後に，領域の論理積により，注目する細胞が CTCs であるか否かを判断する．本論文では，6サンプル分の画像 5040 枚に対して提案手法を適用し，TP 91.89[%]，FP 53.26[%]という結果を得た．
キーワード：蛍光顕微鏡画像，血中循環がん細胞，分枝限定法，論理積

1．序論

質に対する抗体で表面をコーティングされてがんに対する新たなバイオマーカーとして，いるため，血液中から高い確率で目的の細胞をCTCs（ 血中循環がん細胞：circulating tumor cells）

捕捉できる．また，プレパラートのような透明に注目が集まっている．CTCs は腫瘍から離脱

な板状の形状を持つため，捕捉した細胞を蛍光した細胞が血液中に流れ出したもので，転移性顕微鏡で撮影することにより，CTCs の解析ががん患者の血中に存在することが知られてい可能となる．CTCs の解析のため，ある物質を特る．CTCs を解析することにより，がんの早期発定の波長で蛍光発色させ，その反応の組み合わ

見・早期治療，抗がん剤の効果の評価などが可せを用いて判断を行う．赤い光でサイトケラチ

能になると期待されている[1]．CTCs 検出には

ン，緑の光で白血球，青い光で細胞の核を反応

様々な方法があるが，多様な標的に対応可能なさせる．表 1 に，ある細胞が CTCs であると判

マイクロ流体デバイス（Universal CTC-chip）の断できる唯一のパターンを示す．この表におい研究が進んでいる[2, 3]．この装置は，特定の物て，「＋」は陽性反応，「－」は陰性反応を示す．
ここで，1[μl]の人の血液中には，白血球だけで――――――――――――――――――

も約 5,000～9,000 個存在する．よって，CTCs の*1 九州工業大学大学院工学府機械知能

解析において，混在する血球細胞との判別に多工学専攻〔〒804-8550 福岡県北九州市戸畑区仙水町 1-1〕

表1e-mail: kim@cntl.kyutech.ac.jp*2 産業医科大学医学部第 2 外科学

反応

461

CTCs の反応

サイトケラチン

白血球

細胞核

＋

－

＋

大な労力を要するという問題点が挙げられる．

て，緑と青に細胞が存在するかを判定する方法

そこで本論文では，血液中の CTCs を判定するが実際の現場では採用されている．また，表 1

うえで，コンピュータによる定量的な解析を可より，赤の細胞が陽性反応を示す（赤画像に細能とすべく，蛍光顕微鏡画像から CTCs を自動

胞領域が存在する）領域以外は，考慮する必要

識別する手法の開発を行う．

がないことがわかる．よって，画像中の細胞領域の数が最も少ない赤を基準にすることにより，計算コストの削減を行うことが可能である．

2．手法
提案手法の流れを図 1 に示す．CTCs の解析

細胞のセグメンテーションには，我々の先行において 3 つの波長を用いて蛍光発色させるた研究[4]に示す手法を用いる．これは，主にフィめ，1 症例につき 3 種類の画像が生成される．

ルタリング処理を用いた手法である．具体的に本論文では，それぞれを赤画像，緑画像，青画

は，Li らの Selective enhancement filter[5]や，像と呼ぶ．

Achanta らの Saliency map[6]を主に用いる．

2.1 細胞候補のセグメンテーション

2.2 重なり合った細胞の分割法

まず，赤画像において細胞領域を抽出する．

画像上の細胞に関して，隣り合う細胞同士が次に，抽出された領域の周りに64 × 64[pixel]の結合した状態で撮影されることがある．したがROIs（ 関心領域：region of interest）を設定する．

って、重なり合った細胞に対し，単一細胞への緑画像と青画像においては，赤画像の ROIs と分割を行う．これは，CTCs を判定する際，判定同じ座標に ROIs を設定し，設定された ROIs に者は一つ一つの細胞を個別に解析する必要が対するセグメンテーションを行う．これは，あることに基づく．具体的には，提案手法によCTCs の判定者が実際に行っている手順に基づり抽出される領域一つが，細胞一つの情報と対

く．赤い光で反応させたサイトケラチンは，他応し，その情報のみを保有するよう，分割処理の画像と比較し，1)画像中の細胞の数が最も少を行う．まず，抽出された領域の持つ情報が，ない，2)各細胞の大きさが大きい，3)背景成分と単一細胞であるか否かを，SVM（Support vectorの輝度値の差が大きく細胞が鮮明，という特徴

machine）[7]により学習したパターン認識モデがある．よって，赤緑青のうち，赤を基準にしルを用いて識別する．これも，先行研究[4]での手法を用いる．次に，オブジェクト中の高い輝度値で与えられる領域を細胞の核の領域とし，Start

領域の分割を行う．この細胞分割の問題を，二値整数計画問題として定式化する．これは基本

赤画像の入力的に Bise らの手法[8]に基づく．

セグメンテーション⊤
Maximize ∑𝑁𝑖 𝝆 𝑖 𝒙𝑖

Subject to
緑画像の入力青画像の入力セグメンテーション

セグメンテーション

細胞領域の分割細胞領域の分割

𝑪𝑗𝑖⊤ 𝒙𝑖 ≤ 1, 𝒙 ∈ {0,1}

(1)
(2)

ここで，変数𝒙は𝑁 × 1のベクトルであり，最適な細胞の核領域を示す．𝐶は𝑁 × 𝑁の行列であり，重ならないように領域を選択するという制約条件を表す．𝝆は𝑁 × 1のベクトルであり，重みを意味する．これは式(2)の制約条件を満たし，

CTCs の識別式(1)の目的関数を最大化する変数𝒙を選択する
組み合わせ最適化問題である．この問題を解く

End

図1

ため，Branch and bound algorithm[9]を適用する．

提案手法の流れ

これも，我々の先行研究の手法に基づく[10]．

4622.3 CTCs の識別(a)

最後に，論理積による CTCs の識別を行う．
これは，細胞のセグメンテーションと分割後の領域に関し，赤緑青それぞれの同じ座標において細胞領域が存在するかを見る．そして，領域が存在するか否かの組み合わせを用い，その細胞が CTCs であるか否かを判断する．表 1 より，
CTCs の有無を識別するため，論理積による識別手法を次式で定義する．
𝐶𝑒𝑙𝑙 = {CTC (𝑖𝑓 𝑟𝑒𝑑 ∩ 𝑔𝑟𝑒𝑒𝑛̅̅̅̅̅̅̅̅ ∩ 𝑏𝑙𝑢𝑒 = 1)
not CTC (𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑤𝑖𝑠𝑒)(3)

ここで，𝑟𝑒𝑑, 𝑔𝑟𝑒𝑒𝑛, 𝑏𝑙𝑢𝑒はそれぞれ，ある細胞(b)

𝐶𝑒𝑙𝑙において，赤画像，青画像，緑画像上の細胞領域が陽性または陰性のどちらの反応を示す
かを表す．つまり，細胞𝐶𝑒𝑙𝑙の座標に領域が存在すれば陽性反応の値 1 を，領域が存在しなければ陰性反応の値 0 を持つ．
3．実験結果
本論文では，6 サンプル分の画像 5040 枚に対し提案手法を適用した．全ての画像において，画像サイズは1296 × 966[pixels]である．入力画
像のうち赤画像，緑画像，青画像のそれぞれの(c)

例を図 2 に示す．ただし同図において，それぞれの画像は視覚的に見やすいよう濃度コント
ラストを調整している．また，本論文では，提案 手 法 の 性 能 評 価 を TPR （ 真 陽 性 率 ： True
positive rate）と FPR（偽陽性率：False positiverate）とを用いて行った．それぞれの評価式を次式に示す．
𝑇𝑃𝑅 = {(𝐴 ∩ 𝐵)/𝐴} × 100(4)

𝐹𝑃𝑅 = (𝐶/𝐵) × 100(5)

ここで，𝐴は CTCs の正解領域の集合を意味し，
領域一つが細胞一つの情報を持つ．この Groundtruth は医師の手動判定により作成されたもの

図 2 入力画像の例

である．𝐵は提案手法により CTCs であると識(a) 赤画像，(b) 緑画像，(c) 青画像

別された領域の集合を意味する．ただし，𝐵はCTCs であると誤識別された正常細胞領域も含て，本論文では面積による評価は行わず，識別

む．𝐶は提案手法により CTCs であると誤識別した細胞領域の個数による性能評価を行うこ

された正常細胞領域の集合を意味し，CTCs でとを意味している．提案手法の性能評価を行っあると識別された細胞領域𝐵のうち不正解のもの(𝐴̅ ∩ 𝐵)を指す．したがって，性能評価においた結果を表 2 に示す．

463

表 2 提案手法による識別結果の性能評価
サンプル

TPR[%]

番号

(b)

(a)

CTCs のFPR[%]

(c)

数[個]

1

100.0

93.33

1

2

69.23

66.67

13

図 4 症例間の画像の違い

3

94.12

39.62

68

(a) 赤画像（症例 1）

4

100.0

76.12

16

(b) 赤画像（症例 2）

5

83.33

44.44

6

(c) 赤画像（症例 3）

6

93.18

12.77

44

平均

91.89

53.26

148

の画像は濃度コントラストを調整している．同図(a)は，背景成分がほとんど含まれない画像であることが分かる．同図(b)に示す画像の背景成4．考察
本論文では，論理積を用いて蛍光顕微鏡画像

分は，CTC-Chip の模様である．同図(c)は，蛍光から血中循環がん細胞（CTCs）を自動検出する

発色させるための薬品が照射した光を反射し手法を提案した．提案手法により CTCs であるている様子を表している．このように，セグメと識別された細胞領域のうち，正解であるもの

ンテーションが容易な画像から，背景成分が強の例を図 3 に示す．同図において，これらの画いため細胞領域抽出が比較的困難な画像まで，

像は濃度コントラストを調整している．また，様々な画像が得られる，したがって，環境変化

6 サンプル分 5040 枚の画像に対し提案手法をにより頑健な識別手法の開発が求められる．
また，表 2 より，FPR に関して全体的に低い

適用し，性能評価により本手法の有用性を確認性能であることが分かる．これは，提案手法のした．
表 2 に示す性能評価の結果より，TPR に関し

論理積の手法に原因があると考える．論理積でて提案手法は概ね良好な結果を得ている．全サは，セグメンテーションした細胞が存在するか

ンプルの平均の TPR に関しても良好な結果を否かのみを考慮しているため，背景成分のよう得ている．しかし，それぞれの症例間を比較すなノイズ成分が含まれていた場合，陽性反応でると，性能差が見られることが分かる．これにあると判断している．よって，これも改善する

ついて考察する．これは，症例間の画像の違い必要がある．

によるもとであると考えられる．それぞれの症

そこで，上述した 2 つの問題を改善すべく，

例において，蛍光顕微鏡で撮影する際の環境の特徴量解析の導入を予定している．2.3 節で示違いによって，得られる画像が異なる．その例

した論理積の手法の代わりに，ANN（Artificialを図 4 に示す．同図において，それぞれの画像

neural network）や，SVM（Support vector machine）

は，赤画像の一部を示している．また，これらのような機械学習アルゴリズムを用いて識別モデルを構築し，それにより CTCs の識別を行うことを予定している．特徴量解析を行う理由

(a)

(b)

(c)

は，細胞の特徴量を考慮することでノイズ成分を取り除き，FPR の削減が可能であると見込まれるためである．また，CTCs の識別精度の向上が期待できる．これらは，今後の展望である．

図 3 提案手法により CTCs と識別された例(a) 赤画像（陽性反応）

5．結論(b) 緑画像（陰性反応）

本論文では，蛍光顕微鏡画像から血中循環が(c) 青画像（陽性反応）

ん細胞を自動で識別する手法を提案した．提案464

手法を 6 サンプル 5040 枚の画像に適用した結[7] C. Cortes et al., “Support-vector networks,”

果，𝑇𝑃 = 91.89[%]，𝐹𝑃 = 53.26[%]という結果をMachine Learning, Vol.20, pp.273-297, 1995.

得た．今後は特徴量解析と機械学習を導入する[8] R. Bise et al., “Cell detection from redundant

ことにより，さらなる検出精度の向上と，FPR

candidateの削減を目指す予定である．

constraints,” IEEE Transactions on Medical

regions

under

non-overlapping

Imaging, Vol.34, No.7, pp.1417-1427, 2015.
利益相反の有無[9] G.T.Ross et al., “A branch and bound algorithm

なし．

for the generalized assignment problem,” Math.
Program. , Vol.8, pp.91-103, 1975.

謝辞
本研究は，文部科学省科学研究費補助金若手[10] K.Tsuji et al., “Automatic segmentation of cell

B(26861131)，文部科学省卓越研究員事業補助

candidate regions in microscopy images based

金(16809746)の補助を受けている．

on an optimization algorithm,” The 16 thInternational

文

Automation and Systems, 2016.

献[1] F. Tanaka et al.: Circulating tumor cells (CTCs)
in lung cancer: current status and future
perspectives.

Lung

Cancer:Targets

andTherapy, Vol.1, pp.77-84, 2010.
[2] T. Ohnaga, et al.: Polymeric microfluidic
devices exhibiting sufficient capture of cancer
cell line for isolation of circulating tumor cells.
Biomedical Microdevices, Vol.15, pp.611-616,
2013.
[3] K. Yoneda et al.: Capture of EpCAM-negative
circulating

tumor

cells

Conference(CTCs)

witha“Universal CTC-Chip”. AACR Annual Meeting
2015, 2015.
[4] K. Tsuji et al., “Automatic segmentation of cellcandidate regions in microscopy images basedon selective enhancement filter,” IEICE Tech.
Rep., Vol.116, No.176, IE2016-48, pp.21-22,
2016.
[5] Q. Li et al., “Selective enhancement filters for
nodules, vessels, and airway walls in two- andthree-dimensional CT scans,” Medical Physics,
Vol.30, No.8, pp.2040-51, 2003.
[6] R. Achanta et al., “Frequency-tuned salient
region detection,” Computer Vision and Pattern
Recognition, pp.1597-1604, 2009.

465

on

Control,Automatic Identification of Circulation Tumor Cells
in Fluorescence Microscopy Images
Based on Branch and Bound Algorithm and Logical Conjunction
Kouki TSUJI*1, Huimin LU*1, Joo Kooi TAN*1, Hyoungseop KIM*1, Kazue YONEDA*2, Fumihiro TANAKA*2*1 Kyushu Institute of Technology, Japan.
*2 University of Occupational and Environmental Health, Japan.

Circulating tumor cells (CTCs) can be a useful biomarker since they may have some information about cancer metastasis.
The blood sample from cancer patient is analyzed by fluorescence microscope. The blood have a lot of cells as well as
leukosyte, but there are few CTCs. Therefore analyzing them is not easy work for pathologists. In this paper, we propose
a method which automatically detects circulating tumor cells in fluorescence microscopy images. First, we extract cellregions in microscopy images by using filtering processing. Second, separate the connecting cell regions into single cellregions, based on the branch and bound algorithm. Finally, we identify CTCs by using logical conjunction method. We
demonstrated the effectiveness of our proposed method using 6 cases (5040 microscopy images), and achieved a true
positive rate of 91.89[%] and a false positive rate of 53.26[%].

Key words: Circulating tumor cells, Branch and bound algorithm, Logical conjunction

466

OP14-3スペクトル情報と色補正を用いた
肝病理標本画像の組織分類
橋本

江美*1

石川 雅浩*2

駒形 英樹*2

小林

篠田 一馬*1

長谷川直樹*2 持留 直樹*3

大内田 研宙*5

小田

まどか*1

岩本

千佳*4

義直*3 橋爪 誠*4

要旨
ディジタル画像を用いたコンピュータ診断支援において，病理画像の組織構造やその変化を定量的に示すことは重要である．しかし，ヘマトキシリン・エオジン染色の肝病理標本画像において，線維と細胞質の色は似ているため，ディジタル画像として一般的に使用される RGB 画像では識別が困難である．そこで本
研究では，RGB 画像よりも多くのスペクトル情報を持つマルチスペクトル画像を使用した肝病理標本画像の組織分類の手法を提案する．本手法は，線維と細胞質について分類しやすい波長を選択し，画素単位のBag of features を生成して組織分類を行った．また，色素量推定を用いた色補正により画像間の色のばらつきを抑えた場合についても組織分類を行い，分類精度の比較を行った．組織分類の結果，全体分類精度は
RGB のみの場合よりも 6%向上し，色補正を用いることで更に 18%向上し，スペクトルと色補正による組織分類が有効であることを確認した．
キーワード：マルチスペクトル画像，肝病理標本，組織分類，色素量推定，Bag of features

1．はじめにピュータ診断支援では，組織構造について定量

病理診断は，病理医が患者から採取した組織化をすることで病理診断の支援となる．ディジを顕微鏡で観察し，良悪性の判断や病気の進行

タル画像解析においては，一般的に普及してい度の決定を行う．ディジタル画像を用いたコンる RGB 画像よりも多くのスペクトル情報を持つマルチスペクトル画像（MSI）を使用するこ――――――――――――――――――とで，従来よりも精度の高い画像解析が可能と*1 宇都宮大学大学院工学研究科なる．MSI を利用した画像処理では，ディジタ〔〒321-8585 宇都宮市陽東 7-1-2〕

ル染色[1]や色強調を用いた線維領域の強調法

e-mail: 15hashimoto@mclaren.is.utsunomiya-[2]が提案されている．文献[1]では，ヘマトキシ

u.ac.jp

リン・エオジン染色（HE 染色）された肝病理組*2 埼玉医科大学保健医療学部

織標本のスペクトル情報を利用して，マッソ*3 九州大学医学研究院病態制御学

ン・トリクローム染色（MT 染色）に相当する*4 九州大学医学研究院先端医療医学講座

画像を擬似的に生成する手法を提案している．

*5 九州大学病院臨床・腫瘍外科

文献[2]では，MSI の主成分との色のずれを利用

投稿受付：2017 年 5 月 15 日

して特定の波長帯域を強調する手法により，線467

維領域の色強調を行っている．文献[1][2]では，ランベルト・ベール則に基づいて式(1)で表され組織分類や特定の波長領域の選択を行っている．

るが，ユーザによる目視評価や波長領域の選択𝑛がされている．すなわち，ディジタル染色およ𝑜(𝜆) = ∑ 𝑘𝑖 (𝜆)𝑐𝑖 + 𝑒(𝜆)び領域の色強調においてユーザの主観による

(1)

𝑖=1

影響が考えられる．組織の分類や抽出を定量的に行うことができれば，ユーザの主観による影

ここで，𝑘𝑖 (𝜆)は各色素の分光吸収係数，𝑐𝑖 は色

響を小さくすることができる．組織構造を定量

素量，𝑒(𝜆)は残差成分である．また，𝑐𝑖 に補正係的に示す方法として，色素量推定を用いた色補数𝑤𝑖 をかけることによって染色濃度を調整す

正による構造認識が検討されている[3]．文献[3]ることができる(式(2))．

では，色補正の基準となる画像の各組織の波形
𝑛と，色補正後の画像の波形を比較し，評価を行

𝑜(𝜆) = ∑ 𝑤𝑖 𝑘𝑖 (𝜆)𝑐𝑖 + 𝑒(𝜆)っている．文献[3]で用いられている標本画像で

(2)

𝑖=1

は，分類対象の組織に線維が含まれていない．
肝がんでは線維化なども診断の手がかりとな

式(2)から逆問題を解くことにより，色素量𝑐𝑖 をるため，線維領域を含んだ標本においても色補推定することができる．補正係数𝑤𝑖 については，

正が有効であるか検討が必要である．また，波基準画像の色素量をそれぞれ分類画像の色素形を比較した分類であることから，他の特徴量量で除算して決定する[3]．これにより，使用すや機械学習を用いることで精度の向上が期待る画像の色素量を基準画像と同じ色合いに補できる．

正して評価することが可能となる．

そこで本研究では，MSI のスペクトル情報と色補正を使用した新しい 組織分類方法を提案

2.2. 波長選択する．HE 染色された肝病理標本を対象に組織

HE 染色の肝病理標本画像では，線維と細胞分類を行い，定量的評価により提案手法の有効

質の色は似ており分類が困難である．そこで，性を確認する．

線維と細胞質について分類に有効な波長を選択する．波長選択は Forward stepwise selection を

2．組織分類の手法使用する．Forward stepwise selection は，最初，本手法では，まず色補正を行う．次に，組織

波長 1 つのみで分類を行い分類精度算出する．

分類に有効な波長を選択し，選択した波長に対

その後，1 つずつ波長を追加して同様に分類精して，画素単位の Bag of features（BoF）を生成

度を算出し，分類に有効な波長の組を選択する

する．最後に，生成した画素単位 BoF を用いて手法である．本研究では，10-fold cross- validation

機械学習の Random forest（RF）により分類を行を用いて評価し，分類精度が増加しなくなった

い，分類結果を得て評価する．以下では，色補点までの波長を分類に有効な波長の組として

正，波長選択と画素単位 BoF の生成について説

選択する．

明する．
2.3. 画素単位 BoF の生成
2.1. 色素量推定による色補正

従来の BoF[4]は，画像から複数の局所特徴量

病理標本は，標本ごと，標本の組織状態や染を抽出し，ベクトル量子化して画像を 1 つの特色時間によって染色状態にばらつきが生じる．

徴ベクトルで表す．本研究で提案する画素単位

そこで，染色状態のばらつきを改善するために，

BoF は，局所特徴量をスペクトルとし画素ごと

色素量推定[5]を用いた色補正を行う．n 種類のに BoF を生成する．画素単位 BoF の生成の流色素により染色された標本の分光吸光度𝑜(𝜆)は，

468

選択波長

各組織

K-means で

コード100 画素サ

クラスタリ

ブック

ンプリング

ング

算出
ヒストグラム生成

局所特徴量定義

図1 画素単位 BoF の生成の流れ
れを図 1 に示す．はじめに，局所特徴量を定義する．ある注目画素の局所特徴量は，波長選択で選ばれた波長と，注目画素を中心とした 5×5[pixel]の領域から構成される．次に，各組織 100
画素分の局所特徴量をランダムサンプリング
し，K-means で K 個にクラスタリングする．K
個のクラスタからそれぞれ中心となるデータ(a) 原画像を算出し，それらをコードブックとする．最後に，各局所特徴量の 25 画素をユークリッド距
離が一番近いコードブックに投票することによりヒストグラムを生成する．このヒストグラ
ムが画素単位 BoF となる．
(b) アノテーション画像

3．実験

図2 使用画像
青：細胞質，赤：類洞，緑：リンパ球，
黄：線維，水色：細胞質3.1. 実験条件
実験には，Biomex 社の Human Liver Cancer
Tissue Microarray HE 染色標本を使用し，MSI の撮像にはエバ・ジャパン社製の NH-3 を用いた．

3.2. 評価方法

MSI の画像サイズは 752×480[pixel]である．波

評価方法は，Confusion Matrix を作成し，全体

長範囲は 420～720[nm]，5[nm]間隔の 61 バンドの正解率と組織別の再現率を分類精度としてである．分類対象にした組織は，細胞核，類洞，算出する．3 クラスのときの Confusion Matrix をリンパ球，線維，細胞質の 5 つの組織とする．

表 1 に示す．

使用画像は 3 枚とし，学習用 2 枚・テスト用 1
枚で 3-fold cross-validation により分類精度を算出する．BoF のコードブック数は 60 とした．色補正で用いる基準画像は，コントラスト値が高い画像とする．使用画像の原画像とアノテーシ

分
類
結
果

ョン画像を図 2 に示す．なお，図 2(a)は，MSI
を RGB 画像に変換した画像である．

表1 Confusion Matrix（3 クラス）
正解
クラス A
クラス B
クラス C
クラス
a
b
c
A
クラス
d
e
f
B
クラス
g
h
i
C

また，全体正解率とクラス A の再現率の算出
式をそれぞれ式(3)，(4)に示す．全体正解率は全469

体のうちでどれだけ正しく分類できたか，クラス A の再現率はクラス A のデータのうちどれだけ正しく分類できたかを示す．クラス B，クRGB

ラス C についても，クラス A と同様に算出す
細胞核
類洞
リンパ球
線維
細胞質
全体

る．
全体正解率
=

𝑎+𝑒+𝑖
𝑎+𝑏+𝑐+𝑑+𝑒+𝑓+𝑔+ℎ+𝑖𝑎
再現率(クラス A) =
𝑎+𝑑+𝑔

(3)

(4)

表3 分類精度
BoF
選択
色補正
波長
なし

0.84
0.80
0.40
0.28
0.54
0.57

0.85
0.84
0.40
0.44
0.45
0.61

0.88
0.86
0.30
0.38
0.56
0.63

BoF
色補正
あり

0.91
0.91
0.46
0.87
0.68
0.81

分類結果画像の一部を図 3 に示す．図 3 より目視で確認すると，線維領域において BoF と色4．実験結果補正を用いることで誤分類が少なくなってい

波長選択の結果を表 2 に示す．色補正なしとることが確認できる．

色補正ありで比べると，色補正ありでは色補正なしで選ばれなかった 720nm の波長が最初に選ばれている．これは，色補正を行うことにより 720nm のデータのばらつきが小さくなり，波長選択で行った分類の精度が向上したことが考えられる．
表2 選択波長[nm]（選択順）
535，620，585，525，630，545，
色補正なし
510，565，615，515，540，520，
580，665
720，640，525，475，515，555，
色補正あり
535，570(a) アノテーション画像

分類精度を表 3 に示す．RGB 値のみ，色補正なしの選択波長のみ（14 バンド），色補正なしの BoF および色補正ありの BoF で分類精度を(b) RGB(c) 選択波長(d) BoF 色補正なし(e) BoF 色補正あり比較した．表 3 より，RGB 値と比較すると，全体正解率で選択波長では 4%，BoF を用いるとBoF なしと比べて 2%分類精度が向上した．また，色補正を加えることで更に 18%向上した．
特に線維に着目すると，RGB 値のみ，選択波長のみ，色補正なし BoF では 50%未満の分類精度が，色補正を加えることで 87%の分類精度を得たことを確認した．線維は特に標本によって色図3 分類結果
青：細胞核，赤：類洞，緑：リンパ球，
黄：線維，水色：細胞質

合いが異なっていることから，色補正を行うことで標本間の色の違いが軽減され，分類精度が大きく向上したと考えられる．提案手法による組織分類が有効であることを確認した．

470

5．まとめInvariant Feature Transform (SIFT)と Bag of

本研究では，肝病理標本画像を対象にスペク

Features (BoF),” 映像情報メディア学会誌,
Vol.64, No.4, pp.530-537, 2010.

トル情報と色補正を用いた組織分類の手法を提案した．BoF を用いた場合，分類精度は 6%向[5] 田代充良, 村上百合, 山口雅浩, 小尾高史,

上した．また，色補正を用いることで更に 18%

大山永昭, 阿部時也, 八木由香子, “マルチ向上した．以上の結果から，スペクトル情報とスペクトル病理画像に基づく染色濃度調

色補正を用いることで組織分類が有効である

整処理の実装方法に関する検討,” Medical

ことを確認した．今後は，標本の画像枚数を増

Imaging Technology, Vol.26, No.4, 2008.

やして同様に実験を行うこと，選択された波長に関してデータのばらつき以外に組織の特徴があることを分析することが課題である．
謝辞
本研究の一部は，JSPS 科研費 JP26108002，
15K21336，15K20899，および公益財団法人コニカミノルタ科学技術振興財団 コニカミノルタ
画像科学奨励賞の助成を受けたものです．
利益相反の有無なし．
文

献[1] Pinky A. Bautista, Tokiya Abe, Masahiro
Yamaguchi, Yukako Yagi, Nagaaki Ohyama,“Digital

Stainingof

PathologicalTissueSpecimens Using Spectral Transmittance,”
Proc. SPIE 5747, Medical Imaging 2005:
Image Processing, pp.1892-1903, 2005.
[2] Noriaki Hashimoto, Yuri Muarkami, Pinky A.
Bautista, Masahiro Yamaguchi, Takashi Obi,
Nagaaki Ohyama, Kuniaki Uto, Yukio Kosugi,“Multispectral
Effective

Image

Enhancement

Visualization,”

Opticsfor

Express,

Optical Society of America, Vol.19, No.10,
pp.9315-9329, 2011.
[3] 石川雅浩, 橋本江美, 篠田一馬, 長谷川まどか, 加藤茂夫, 駒形英樹, 小林直樹, “マルチスペクトル画像による色素量補正を用いた HE 染色肝病理画像中の構造認識,”
電子情報通信学会総合大会講演論文集
2016 年_情報・システム(2), p.170, 2016.
[4] 山 崎 俊 彦 , “ 画 像 の 特 徴 抽 出 2 : Scale-471

Tissue Classification of Liver Specimens
Using Spectral Features and Color Correction
Emi Hashimoto*1, Masahiro ISHIKAWA*2, Kazuma SHINODA*1, Madoka HASEGAWA*1,
Hideki KOMAGATA*2, Naoki KOBAUASHI*2, Naoki MOCHIDOME*3, Chika IWAMOTO*4,
Kenoki Ohuchida*5, Yoshinao ODA*3, Makoto HASHIZUME*4*1 Graduate School of Engineering, Utsunomiya University*2 Faculty of Health and Medical Care, Saitama Medical University*3 Department of Anatomic Pathology, Graduate School of Medical Sciences, Kyushu University*4 Department of Advanced Medical Initiatives, Faculty of Medical Sciences, Kyushu University*5 Department of Surgery and Oncology, Graduate School of Medical Sciences, Kyushu University

In digital pathology diagnosis, accurate recognition and quantification of the tissue structure is an important factor forcomputer-aided diagnosis. However, the classification accuracy of cytoplasm is low in hematoxylin and eosin (HE)stained liver pathology specimens because the RGB color values of cytoplasm are almost similar to that of fibers. In
this paper, we propose a new tissue classification method for HE stained liver pathology specimens by using
multispectral image. At first we select valid spectra from the image to make a clear distinction between fibers andcytoplasm, and then classify five types of tissue based on the bag of features (BoF). In addition, we use the color
correction using the dye amount estimation. The average classification accuracy for all tissues was improved by 6% in
the case of using BoF in comparison with using only RGB. Furthermore, the classification accuracy was improved by
18% in the case of using the color correction.

Key words: multispectral image, liver pathological specimens, tissue classification, dye amount, Bag of features472

OP14-4

スパース自己符号化器を用いた HEp-2 細胞画像
認識システム
先 花*1

韓

陳

延 偉*2

要 旨: 間接蛍光抗体法を用いた抗核抗体 HEp-2 細胞のスクリーニング検査がよく用いられている。近年、デジタルイメージングシステムは、IIF 画像の定量解析および自動理解という計算機支援診断システムの開発を注目されている。本研究では HEp-2 細胞画像認識シ
ステムにおいて HEp-2 細胞画像の判別的表現法を提案する。画像表現に Codebook モデル法
をよく用いられ、局所的な特徴を最近傍の Codeword で近似し、事前に学習された Codebookの統計量で表現する。しかし、最近傍の Codeword で大きな近似誤差を生じされる問題点がある。そこで、スパース表現で局所的な特徴を近似することで、誤差を削減することができるが、局所特徴毎で最適化する必要があり、計算コストが高い。本研究ではスパース
Auto-encode を用いて局所特徴をコーディングし、画像に渡りスパース係数を統合すること
で高速且つ判別的な HEp-2 画像表現法を提案する。
キーワード：HEp-2 細胞認識, 画像表現, Codeword, 自己符号化器,Residual 構造，計算機支援診断システム
1. 序

間

接

論

蛍

光

抗

体

（

indirect

IIF スライドの自動読み取りのために開発

immunofluorescence：IF）法を用いた抗核され、IIF 画像の定量解析および自動理解

抗体 HEp-2 細胞のスクリーニング検査が世という計算機支援診断システムの開発を注界的に多くの施設で用いられている。IIF

目されている。この中に、抗核抗体の種類（間接免疫蛍光）スライド読み出しが暗いを対応する HEp-2 細胞 staining パターンの部屋で蛍光顕微鏡で細胞周期と関わる様々

自動理解・認識するため、IIF 画像の注目なパターンに精通した技術者や技師によっ領域に対しテクスチャ（フーリエ、ウェーて主観的に行われる。読影するのは莫大なブレット、局所パターン）解析・表現する

時間がかかるだけではなく、技師の経験やことである程度の認識精度を得られた（そ設備によって大きいばらつきなスクリーニ

れぞれ独自のデータセットに対して幾つかング結果を得てしまうという問題点がある。

の staining パターンの識別は 60～80％の

近年、デジタルイメージングシステムは、正解率を得られた）[1-9]。また、2012 年
から HEp-2 細胞 staining パターンの自動理*1

山口大学大学院創成科学研究科（〒

解・認識する国際コンテストが開催され、753-8511 山口県山口市吉田 1677-1）

世界中の研究チームから開発した自動理*2

解・認識システムを同じデータベースや実立命館大学情報理工学部473

験条件で検証・評価を行った。その中に、りにスパース Auto-encoder（SAE）を用い2012 年と 2013 年の HEp-2 細胞認識コンテ

た局所記述子を再構成するモデルを学習す

ストの認識・評価においてトップランクのる。学習された Auto-encoder ネットワーク

精度を獲得した手法は、主に HEp-2 細胞画の重みベクトル W は基底をとし、中間層の像から得られた二値量子化の局所記述子に全ニューロンの反応強度はスパース係数ベ対して単純にヒストグラムの低次統計量でクトルを見直す。ある入力画像のすべて局

はなく、空間上の隣接関係との構造統計量

所記述子のスパース係数ベクトルをプーリを抽出し、識別に有効な特徴であるかを検ングすることで画像表現ベクトルを纏めら証した[3,4,8]。
また、こちらの手法で HEp-2

れる。SAE で事前に構築すれば、任意な入細胞画像 staining パターンの認識精度で力データに対して最適化を行う必要ではな

は ポ ジ テ ィ ブ 輝 度 タ イ プ （ Positive

く、ニューロン間の重み係数を用いて簡単

intensity type：P-タイプ）のデータセッ

且つ高速にスパース係数ベクトルを計算でトに対し 90%程度で、intermediate 輝度タきる。また、Sc と同様に SAE では複数の基

イプ（I-タイプ）のセットに対し、80%程度

底（重みベクトル）を用いても入力データを達成した。しかし、HEp-2 細胞画像を表を完全に表現しきれない部分がある。そこ現するため、まず画像から得られた局所パて、本研究では入力データと再構成との誤ッチに二値量子化してから、統計量の抽出差を更に SAE でコーディングす、新たなを行う。この二値量子化によって、大量のResidual

情報を失ってしまうという問題点がある。

は 2013 年の HEp-2 細胞認識コンテストデー

一 方 、 一 般 画 像 認 識 に お い て 、 Bag of

タセットを用いて実験し、その有効性を検SAE を提案する。提案した手法

Features（BOF）[10]モデルを提案され、様々証した。

な応用にその有効性を検証した。BoF では画

2. SAE を用いた高速コードブークモデル

像から抽出した大量の局所記述子を統合す

近年、画像表現として画像から抽出した

るコードブークモデルの代表的な手法の一

大量の局所記述子を統合するコードブーク

つである．しかし BOF では、ベクトル量子モデルが盛んに研究され、一般画像認識に化（Vector Quantization: VQ）によりコー

おいて高い認識精度を得られることが検証

ドブーク内に最近傍の基底のみで局所記述された．コードブークモデルは主に以下の子を表現（Hard assignment）しているた三つのプロセスで画像表現ベクトルを抽出

め、誤差が多く発生する。そして複数の基底する．

を自動的に選択し局所記述子を再構成する① 局所特徴の抽出：入力画像からキーポ

スパース表現（Sparse coding: Sc)を適用さイントを検出し、そのキーポイント周

れ、より高信頼性の BOF モデルを提案され辺の小領域から成るパッチから局所的た。しかし Sc アルゴリズムでは入力データ

な特徴を抽出する．本稿では画像の全毎に最適化を行い、スパース係数ベクトル

画素はキーポイントとしてを用いる．

を計算するため、計算コストが高いという

また、局所特徴はそのまま注目画素を問題点がある。そこて、本稿では Sc の代わ中心とした l*l のパッチを使用し、すべ474

ての情報を保持できる。

ニューロンの反応強度はスパース係数をと② コーディング（Coding）：事前に学習する。また、より高信頼性な局所記述子をしたコードブークを用いて、局所記述

表現するため、新たな Residual SAE を提子を再構成する．局所記述子を再構成案する。次は、SAE 及び提案する Residualするため、コーディング中の各基底に

SAE の構造について詳しく説明する。

対応する係数を並べた係数ベクトルが生成される．一枚の画像から局所記述
入子と同数の係数ベクトルが得られる．

力③ プーリング（Pooling）：入力画像から

スパ

再

ース

構

係数

成

生成された全ての係数ベクトルを統合し、その画像の表現ベクトルを生成す

図 1 SAE の概念図

る．
コードブークモデルの代表的な手法であ2.1 SAE

る Bag-of-Features では、局所記述子のコSAE は 3 層ニューラルネットにおいて、ーディング法としてベクトル量子化

入力層と出力層に同じデータを用いて学習（Vector Quantization: VQ）によりコードさせ、中間層ニューロンの反応強度はスパ

ブーク内に最近傍の基底のみで局所記述子

ース正則化される項目を追加したオートエを表現するが、その改良としてスパース表

ンコーダのことである。

現（Sｃ）は VQ を置き換えてより高信頼性

トレーニング画像から得られた大量の局な局所記述子の再構成法を提案する。しか所記述子(局所パッチ)を X  [x1 , x 2 ,..., x M ]T

し、Sc では入力データ毎に最適化を行い、とし、SAE のトレーニングサンプルとする。

スパース係数ベクトルを計算するため、計SAE は最適なパラメーター W1 , W2 , b1

算コストが高いという問題点がある。そこと b 2 を学習し、出力 Y は入力 X を近似できて、本稿では Sc の代わりに SAE を用いた局且つ隠れ層ニューロンの反応係数はスパー

所記述子を再構成するモデルを学習する。

スである。以下の式で表す：

学習された Auto-encoder ネットワークのz i  f ( W1xi  b1 )(1)

重みベクトル W は基底をとし、中間層の全y i  W2 z i  b 2

(2)

475

入
力

スパ

再

ース

構

係数

成

SAE
図 2 Residual SAE の概念図

Nl ( W, b)   y i  x ii 12

 1 R1 ( W1 , W2 )  2 R2 (Z)(a) 重みベクトル（W1）の可視化(3)

こ

こで zi  D1 は隠れ層の特徴であり、Dは隠れ層のニューロン数で、f(•)は活性化関数であり、 R1 と R2 はそれぞれ重みと隠れ層係数の正則項目である。活性化関数f(•)はロジ
スティクスシグモイド関数を用い、Wの正則化関数は l2 ノルム、スパース性正則項目(b) SAE の再構成誤差

はKL 情報量で測る[12]。式(3)を最小になる
ような W1 , W2 , b1 と b 2 を求める。 z i は
SAEでコーディグされた入力 x i のスパー
ス係数ベクトルである。任意画像のすべて
局記述子から得られたスパース係数ベクトルをaverageプーリングすることで、画像の表現ベクトルを計算する。SAEの概念図は図１に示す。しかし、SAEでは入力データを完全に表現しきれない可能性がある。そこて、本研究ではその再構成誤差を再コー
ディングするResidual SAEを提案する。
2.2(c) Residual SAE の再構成誤差

Residual SAE

より入力データを高精度に近似するため、

図３ Positive intensity サブセットから

SAEで表現しきれない残差（Residual）をの画像を用いた学習した SAE の重みベ

新たなSAEを再コーディングする構造ネッ

クトルおよび SAE と Residual SAE の
学習誤差。

476

トワークを提案し、Residual SAEと名付けをとする。また、分類器は線形SVM を用る。Residual SAEの構造は図2に示す。画

い、PositiveとIntermediateサブセットの像 の 局 所 記 述 子 群 に お い て 原 SAE と画 像 パ タ ー ン を 認 識 す る 。 Positive とResidual SAEとも得られたスパース係数

Intermediateサブセットにおいて各パターベクトルをそれぞれプーリングすることでンからそれぞれ50、100、150、200、300

求めたベクトルは画像の表現特徴をとしま枚画像(Tnumで示す）をランダムに選んです。

トレーニングデータをとし、残たのはテス

3. HEp-2 細胞の認識実験

ト画像をする。各実験は10回を行い、平均

本稿ではICIP2013コンテストのHEp-2 細胞認識精度を求め、図4に示す。図4から、SAE

データセットを用いてSAEとResidual SAEを用いて得られたコードブックモデルの統の有効性を検証しる。用いた細胞データセ

計量はある程度の認識精度を得られ、また、ットはPositive とIntermediate intensity

Residual SAEを加えることで更なる認識の二種 類サブセットを持ち、 それぞれ 6

精度の向上を検証した。

Staining パターンのシングル細胞の画像があり：Homogeneous、 Speckled 、 Nucleolar、Centromere、GolgiとNuMem。各パターンの画像数は347枚から約1660枚まで、Positiveサブセットは6155枚で、Intermediateサブセッ
ト は 7451 枚 が あ る 。 ま ず 、 Positive とIntermediateサブセットからそれぞれのパターンから50枚の細胞画像をランダムに取(a) Positive Intensity

り、各画像の全画素を中心に７＊７の局所パッチを抽出し、トレーニングサンプルとしてSAEとResidual SAEモデルを学習す
る 。 Positive サ ブ セ ッ ト か ら 学 習 さ れ た
SAEの重みパラメターW1 を可視化したものは図３(a)に示す。またSAEとResidual
SAEの再構成誤差はそれぞれ図3(b)と(c)に(b) Intermediate Intensity示す。図3からResidual SAEの再構成誤差

図4

はSAEの23.35から3.70まで減少させたこ

SAE と Residual SAE を用いた HEp-2 細胞の認識結果とが示した。
任意な画像からの局所パッチ群を学習されたSAEとResidual SAEモデルに入れ、ス

4. 結論

パース係数ベクトルを求める。また、SAE

本稿では画像表現によく用いられるとResidual SAEの係数ベクトルをそれぞCodebookモデル法において高速且つ高精度

れプーリングすることで、画像の表現特徴の再構成するためSAEを取り入れ、局所記述

477

子をコーディングし、画像に渡りプーリン

vol. 26, pp. 161–173, 2002.

グすることで画像を表現する特徴抽出法を[6] M. Pietikinen, A. Hadid, G. Zhao, and T. Ahonen,

提案した。更に、SAEで局所記述子を表現しComputer Vision Using Local Binary Patterns. New York,き れ な い 残 差 に 対 し て 新 た な Residual

NY, USA: Springer-Verlag, 2011.

SAEを提案した。複数層のResidual

SAEを[7] V. K. Pothos, C. Theoharatos, E. Zygouris, and G.

を用いること入力データの完全再構成を期

Economou, “Distributional-based texture classification

待できる。提案した手法はHEp-2画像へのパ

using non-parametric statistics,” Pattern Anal. Appl., vol.

ターン認識実験を行い、その有効性を検証

2, pp. 117–129, 2008.

した。

[8] X. Qi, R. Xiao, L. Zhang, and J. Guo, “Pairwise rotation
invariant cooccurrence local binary pattern,” in Proc.

謝辞

12th Eur. Conf. Comput. Vis., 2012, pp. 158–171.

本研究は 文 部 科 学 省 研 究 補 助 金 基 盤[9] A. Rigon, P. Soda, D. Zennaro, G. Iannello, and A. Afeltra,

研 究 （ C ）（ 15K00253 ） と 国 立 情 報 学“Indirect immunofluorescence in autoimmune diseases:

研 究 所 公 募 研 究 の助成を受けたものです。

Assessment of digital images for diagnostic purpose,”
Cytometry B (Clin. Cytometry), vol. 72, no. 3, pp. 472–477,

利益相反の有無2007.

なし[10] S. Lazebnik, C. Schmid, J. Ponce, Web Caching andReplication, “Beyond bags of features: Spatial pyramid文

献matching for recognizing natural scene categories”, CVPR,[1] R. Hiemann and N. Hilger and U. Sack and M. Weigert,

2006.
[11] Y. Bengio, “Learning deep architectures for ai,”Objective quality evaluation of fluorescence images tooptimize automatic image acquisition, Cytometry Part A,

Foundations and trends R in Machine Learning, vol.

vol.69, No. 3, pp:182-184, 2006.

2, no. 1, pp. 1–127, 2009.
[12] A. Ng, “Sparse autoencoder,” CS294A Lecture[2] P. Foggia, G. Percannella, P. Soda, and M. Vento.

notes, p. 72, 2011.

Benchmarking hep-2 cells classification methods. IEEE
Transaction on Medical Imaging, 2013
[3] R. Nosaka and K. Fukui, “Hep-2 cell classification using
rotation invariant co-occurrence among local binary
patterns,” Pattern Recognit., vol. 47, pp. 2428–2436,
2013.
[4] R. Nosaka, C. H. Suryanto, and K. Fukui, “Rotation
invariant cooccurrence among adjacent LBPs,” Int.
Workshop Comput. Vis. Local Binary Pattern Variants(LBP2012), Part I, LNCS 7728, pp. 15-25, 2012.
[5] P. Perner, H. Perner, and B. Muller, “Mining knowledge
for hep-2 cell image classification,” J. Artif. Intell. Med.,

478

OP15-1

4 時相 CT 画像を用いた LI-RADS に基づく肝癌のコンピュータ支援診断山本

颯斗*1

木戸 尚治*1

平野 靖*1

田辺昌寛*2

清水 昭伸*3 金 亨燮*4

要旨
肝癌は肝臓に発生する腫瘍の一つで，診断には４時相 CT 画像が有用である．肝癌の診断基準を統一するために LI-RADS というガイドラインが作られている．肝癌のリスクがある患者の 4 時相 CT 画像に対して LI-RADS を適用することで，肝癌である可能性を低悪性度の LR-1 から高悪性度の LR-5 の 5 クラスに分類している．しかしながら，LI-RADS に基づく分類は医師の経験や主観に左右されることが多く，医師によって分類結果に差が生じるという問題がある．そこで本研究では，コンピュータによる LI-RADS に基づいた肝癌の確信度の分類を定量的に行うことを目的とする．
まず，4 時相 CT 画像から肝腫瘤領域を抽出し，得られた肝腫瘤領域に対し，早期濃染，最大径，Washout，Capsule の 4 項目を使用して LI-RADS に基づいた分類を行った．本手法を，山口大学医学部附属病院で撮影された４時相 CT 画像に適用し，医師により分類したものとの診断結果と比較を行い一致率 79.2％という良好な結果を得た．
キーワード：CT，医用画像処理，コンピュータ支援診断，肝癌

1．はじめに――――――――――――――――――

肝癌は肝臓にできる腫瘍の一つであり，*1 山口大学大学院創成科学研究科電気

一般的に，約 95%が肝細胞癌である[1][2]．肝電子情報系専攻

癌の検査として造影剤を用いた４時相の X 線
CT 画像を撮影する．医師はこの 4 時相の CT〔〒755-8611 宇部市常盤台 2-16-1〕

画像から肝癌と肝臓の造影剤の濃淡パターン

e-mail: g103vg@yamaguchi-u.ac.jpの違いにより診断を行う．[3]しかし，肝癌の*2 山口大学大学院医学系研究科

画像特徴に基づいた診断には明確な基準が存*3 東京農工大学大学院工学府

在しなかった．そこで，診断基準を統一する*4 九州工業大学大学院工学府

ために 2011 年に ACR（American College of

投稿受付：2017 年 5 月 15 日

Radiology）の肝臓読影専門の診断医の委員会

479

によって LI-RADS というガイドラインが作られた[3]．肝癌のリスクがある患者の，4 時相の CT 画像に対して LI-RADS を適用し，診断結果が LR-5 に近づくほど肝癌の可能性が高いと判断される[4]．しかし，問題点として，肝癌の画像特徴の分類は医師の経験や主観に左右されるため，LI-RADS による分類結果も医師によってばらつきが生じるという点が挙げられる[5]．
そこで本研究では，医師による分類結果のばらつきを軽減するために，コンピュータによる LI-RADS に基づいた肝癌の分類を定量的に行うことを目的とした．
本研究では，4 時相の CT 画像から肝癌領図1域を抽出し，抽出された肝癌領域に対し，提案手法のフローチャート

LI-RADS のうち，早期濃染，最大径，Washout，
1) 動脈相の肝癌抽出

Capsule の 4 つの肝癌の画像特徴を基に分類

4 時相の CT 画像のうち，肝癌が最も明瞭を行い，悪性度が高い LR-3 から LR-5 の 3 クに造影されている画像の動脈相に対し，清水ラスの分類を行った．

らのグラフカット法を用いた半自動肝腫瘤領域抽出を行った．[6]まず，手動で肝癌領域と肝癌周辺の肝臓領

2．提案手法
本研究では，LI-RADSで用いられる，早期濃域を 2～3 スライス程度マークし正解データ

染の有無，肝癌領域の最大径，Washout，Capsule，を作成する．作成した正解データを用いてグの4つの画像特徴を分類し，その結果を基にラフカット法により肝癌領域を抽出する．そ

LI-RADSを用いた肝癌の分類を試みた．図1に本の後，症例によって肝癌が過抽出された場合，手法のフローチャートとその手法の詳細を述

ラベリング処理やモルフォロジー処理を行いべる．

過抽出領域を除去する．得られた肝癌領域を
図 2 に示す．

図2

グラフカット法を用いた肝癌抽出結
果4802) 他の相にレジストレーション
動脈相を他の 3 時相に合わせるためにまず，
アフィン変換を行い，グローバルマッチングを行った後，FFD を行い，ローカルマッチン
グを行う．これらの変形で得られた変形パラメータを用いて動脈相の肝癌領域を他の 3 時
相にレジストレーションをする．画像の類似度は正規化相互情報量より求めた．
図33) 肝癌の 4 つの特徴の分類

周辺領域の抽出結果

3.1)最大径の測定
まず，肝癌の最大径を求めた．得られた動3.2)早期濃染の分類
早期濃染の分類を行うために，動脈相の肝癌領域 に対する画素の CT 値をとし，下の式を満たす領域 a を求めた．

脈相の肝癌領域に縮小処理を用い，取り除かれた領域を肝癌の辺縁領域とした．得られた辺縁領域の 2 点間の座標のユークリッド距離

1, | S A x   h A  S A x   C P
a
0, | otherwise

を求め，これを辺縁領域の全座標で行い，最大値を求めた．最大値にスペーシングサイズ
を掛け，肝癌領域の最大径を 3 次元的に求め求めた領域 a を早期濃染領域とし，肝癌領た．
次に早期濃染，Washout，Capsule の有無を求めるために 4 時相の肝癌と肝癌の周辺領域の CT 値を求めた． 単純 CT の肝癌の平均 CT
値を C P ，肝癌の周辺領域の CT 値を H P ，動域に対する早期濃染領域の割合を求める．この早期濃染領域の割合に固定閾値法を用いて早期濃染の有無を調べた．閾値は試行錯誤的に 40%とした．

脈相の肝癌の平均 CT 値を C A ，肝癌の周辺領
3.3)Washout の分類
Washout の分類を行うために，門脈相の肝域の CT 値を H A ，門脈相の肝癌の平均 CT 値
を CV ，肝癌の周辺領域の CT 値を H V ，平衡

癌領域 S V に対する画素の CT 値を SV x  と相の肝癌の平均 CT 値を C D ，肝癌の周辺領し，下の式を満たす領域 w1 を求めた．

域の CT 値を H D とした．また肝癌領域の周1 | S x   hv  SV x   C A
w1   V
0 | otherwise

辺の肝臓領域は肝癌領域に膨張処理と閾値処
理を適応することにより抽出した．得られた肝癌の周辺の肝臓領域を図 3 に示す．

次に平衡相の肝癌領域 S D に対する画素のCT 値を S D x  とし，下の式を満たす領域 w2を求めた．

1 | S D x   hD  S D x   C A
w2  
0 | otherwise
求めた w1 と w2 を Washout 領域とし，肝癌領域に対する Washout 領域の割合を求めた．
この Washout 領域の割合に固定閾値法を用い

481

て Washout の有無を調べた．閾値は試行錯誤
的に 10%とした．

ものもあり，計 24 病変を分類対象とした．対象とした CT 画像の詳細を以下に示す．
・性別 : 男 11 名女 4 名

3.4)Capsule の分類
Capsule の分類を行うために．門脈相の肝癌領域に縮小処理を用いて，外側領域と内側領域に分割した．肝癌の外側領域
に対する画素の CT 値を，肝癌の内側領域

・年齢 : 75  5.7 歳
・画像サイズ : 512×512[pixels]
・スライス厚 : 0.1[mm]・スライス枚数 : 293~1034 枚に対する画素の CT 値をとして，それぞれ以下の式を満たす領域，

2) 評価方法
医師による肝癌の 4 つの特徴の分類結果及を求めた．

びその結果を基に LI-RADS を用いた肝癌の1, | OutV x   hV
OutV'  
 0, | otherwise

分類結果と，提案手法による肝癌の 4 つの特徴の分類結果及びその結果を基に LI-RADSを用いた肝癌の分類結果を比較した．評価に 1, | InV  hV
InV'  
0, | otherwise

使用する正答率は以下の式で表される．

正答率% 

求めた， を Capsule 領域とし，肝癌領域の外側領域と内側領域に対する Capsule
領域の割合を求め，外側領域の Capsule 領域の割合が内側領域の Capsule 領域の割合より大きい症例に対して固定閾値法を用いてCapsule の有無を調べた．閾値は試行錯誤的に35%とした．同様の処理を平衡相でも行い，
門脈相または平衡相で Capsule があるとされた症例を Capsule であると分類した．

正解の症例数 100
評価対象の症例数4．結果
最大径の測定結果を図 5 のようになり，全症 例 の 正 答 率 は 83.3% と な っ た ．

得られた 4 つの特徴の分類結果を元に，肝癌を LI-RADS の表に基づき分類を行った．用いた LI-RADS の分類を図 4 に示す．

図 5 最大径の測定結果
早期濃染の分類結果は図 6 のようになった．
E   は早期濃染が有ることを示し， E   は早期濃染が無いことを示す．全症例の正答率は 100.0%となった．

図4

LI-RADS

3．実験

図 6 早期濃染の分類結果
Washout の分類結果は図 7 のようになった．
W   は Washout が有ることを示し，W   は1) 対象データ
実験では，山口大学医学部附属病院で撮影された肝癌の存在する腹部 X 線 CT 画像 15

Washout が無いことを示す．全症例の正答率は 88.3%となった．

症例である．症例の中には複数の腫瘤を持つ482

肝癌と周辺領域の CT 値の差だけでは．分類の精度が低い肝癌の特徴があるからだと考えられる．早期濃染の分類では CT 値の差を用
い て の 分 類 が 有 用 で あ っ た が Washout ，Capsule の分類では CT 値の差では誤分類が起きた．Washout 領域の割合を図 10 に示す．ま図 7 Washout の分類結果
Capsule の分類結果を図 9 のようになり，C   は Capsule が有ることを示し， C   はた赤でプロットされた症例は医師の分類によCapsule が無いことを示す．全症例の正答率は88.3%となった．

Washout が無いと分類された症例を示す．まり，Washout があると分類された症例であり，
青でプロットされた症例は医師の分類により，た提案手法で設定した閾値 10%を緑の横線で示す．

図8

Capsule の分類結果

また，これらの肝癌の特徴の分類結果を用いて，LI-RADS に基づいた肝癌の分類結果
を図 9 に示す．全症例の正答率は 79.2%とな
った．

図 10

Washout 領域の割合

図から，実際には Washout が有るが閾値より低い症例や，実際には Washout が無いが閾値より高い症例が存在した．また Washout 領域の割合が閾値 10%付近である症例が多く存在した．そのためさらに多くの画像特徴を求め，それらの特徴量も用いて分類を行うことが今
図9後の課題であると言える．

LI-RADS の分類結果

6．まとめ
5．考察

本 稿 で は ， 4 時 相 CT 画 像 を 用 い た

本研究では，4 時相 CT 画像を用いて，

LI-RADS に基づく肝癌の分類を行うために

LI-RADS に基づく肝癌を LR-3 から LR-5 の 3

肝癌と周辺領域を抽出し，これらの領域の CT

段階分類する手法を提案した．LI-RADS の分値の差を求め，識別を行うことを提案した．

類結果は 79.2%の正答率を得ることができた

その結果，早期濃染の分類を高い精度で行うが，24 病変中，5 病変に対して誤識別となっことができたが，Washout，Capsule で誤分類た．これは 4 つの肝癌の特徴の分類で誤分類が起き，LI-RADS に基づいた肝癌の分類にもが起きたからであると考えられるが，これら

誤分類が起きた．今後の課題として，特徴量の誤分類の大きな原因として，分類に用いたを増やし，識別率を上げることが挙げられる．

483

7．謝辞
本研究は日本学術振興会科学研究費補助金新学術領域研究(26108009)による支援を受けた．
利益相反の有無無し．
文

献［1］ 独立行政法人国立がん研究センターがん対策情報センター．肝細胞がん 受診から診断，治療，経過観察の流れ． pp.2-4［2］

香田渉，蒲田敏文，他．“肝細胞癌”

臨床画像 7 月号，メジカルビュー社，
pp.27［3］日本医用画像工学会． 医用画像
工学ハンドブック． pp.567［4］

LI-RADS v2014

https://nrdr.acr.org/lirads/［5］

Matthew S. Davenport,MD, Shokoufeh

Khalatbari,MS, Peter S.C.Liu,MD, et al.:Repeatability of Diagnostic Features andScoring Systems for Hepatocellular Carcinoma
by

Using

MR

Imaging.

radiology.rsna.org.Radiology:

Volume272:Number 1-july 2014［6］関口博之，清水昭伸，富士本晃司，他．
“ブースティングとグラフカットを用いた
胸部 CT 像からの GGO 結節の抽出手法”，
MEDICALIMAGINGTECHNOLOGY

Vol.30 No.4 September 2012484

Computer-aided diagnosis for hepatic cancer based on LI-RADS
using 4-phase dynamic CT images
Hayato YAMAMOTO*1, Shoji KIDO*1, Yasushi HIRANO*1,
Masahiro TANABE*2, Akinobu SHIMIZU*3 KIM Hyoung seop*4*1 Graduate School of Sciences and Technology for Innovation, Yamaguchi University*2 Graduate School of Medicine, Yamaguchi University*3 Graduate School of Sciences and Technology for Innovation, Tokyo University of Agriculture and Technology*4 Graduate School of Engineering, Kyushu Institute of Techology

Hepatic cancer is one of the tumors occurring in the liver, and 4-phase dynamic CT images are useful for diagnosis.
In order to improve the diagnostic criteria, the guideline called LI-RADS is detemined.LI-RADS is applied to the
4-phase dynamic CT images of patients with risk of hepatic cancers.
However, classification based on LI-RADS depends on the experience and subjectivity of the radiologists, so there isa problem that classifications of doctors are different.
Therefore, in this study, we aim to quantitatively classify hepatic cancers based on LI-RADS by computers.
At first, we extracted hepatic cancer regions from the 4-phase dynamic CT images, and next we used the fourfeatures "Enhancement in the arterial phase", "maximum diameter", "Washout", and "Capsule" to classify hepatic
cancers based on LI-RADS.As a result, average classification rate based on radiologists is 79.2%.The results showed
the effectiveness of the proposed method.

Key words: CT，LI-RADS，computer-aided diagnosis，hepatic cancer

485

OP15-2

MRI 肝臓造影検査における 2D フルオロ画像の自動位置決めに関する検討後藤隆男*1

荒木 未来*1

尾崎 正則*1

浅野 健二*1

要旨
MRI 肝臓造影検査においては、大動脈を通る 2D 画像をリアルタイムで観測し、ボーラスの到達を目視によって確認しながら撮像を開始する手法がある（フルオロトリガー法）．この手法においては、大動脈を通る 2D 画像を位置決めする作業に時間がかかり、経験を必要とする．よって、オペレータワークフローについて改善の余地があるといえる．我々は今回この 2D 画像を自動で設定する手法を提案する．通常検査の冒頭で収集される 2D スカウト画像中のアキシャル画像を解析に用いた．アキシャル画像は部位毎に６つに分類され、対応する大動脈の存在確率を示すア
トラスを作成した．大動脈の検出には Hough Forest と Random Forest を組み合わせて適用した．
40 例のデータセットに適用し、その結果、大動脈の検出能は約 96%、2D 画像は良好な描出を得た．
キーワード：MRI 造影検査，オペレータワークフロー、フルオロトリガー、Hough forest, Random forest

1．はじめにタイムで知る方法として、SmartPrep 法[2]とフMRI 肝臓造影検査においては，肝特異性造影

ルオロトリガー法[3]と呼ばれる 2 つの手法があ剤（Gd-EOB-DTPA）を用いた検査が肝腫瘍性病

る．これまで我々は SmartPrep 法に関してオペ

変の診断に有効であり，広く普及している[1]．

レータワークフローを改善する手法を提案し

しかし，この検査では，ボーラス投与後の画像てきた[4,5] ．一方、フルオロトリガー法におい化するタイミングを正確に捉えないと造影剤てはボーラスの到達を目視で確認するため（Fig.

の特徴を反映した画像を良好に描出すること

1）、大動脈を通る 2D 画像を位置決めする作業はできない．このような造影剤の到達をリアルが必要である．この作業には慣れたオペレータ――――――――――――――――――でも 40 秒～1 分の時間を要し、オペレータワー
クフローについて改善の余地があるといえる．

*1 GE ヘルスケアジャパン株式会社技術本
部 MR 技術部

我々は今回この 2D 画像（フルオロ画像）を自〔〒191-8503 日野市旭が丘 4-7-127〕

動で設定する手法を提案する．フルオロ画像でe-mail: Takao.Goto@ge.com

は大動脈を通る画像を設定する必要があり、既に提案した SmartPrep 法で使うトラッカーの自動位置決めと同様に大動脈の位置を検出する必要がる．先の大動脈検出では、腹部の広い範囲を通る大動脈を検出するため、アンサンブル
学習法の一つである AdaBoost 識別器を用いた

486

に用いるスカウト画像は、SSFSE (Single Shot Fast Spin
Echo) シ ー ケ ン ス を使 って 撮像され、7～10 枚のアキシャル
画像を得る．プロトコルは、
TR/TE = 1100/80 ms、スライス厚 8 mm、スライス間隔 5 mm、Time
Fig. 1 Time changes of fluoro trigger image

FOV 480 mm × 480 mm、再構
成マトリクス 512 × 512 で[6]．本手法では、さらに識別能力を上げるため、ある．画像の感度補正は行っておらず、撮像は識別対象の周りの情報を使う Hough Forest と呼自由呼吸下で行われた．

ば れ る 手 法 を 用 い [7] 、 最 終 段 に は Random

本手法の基本的な考え方は先の方法[4,5]と同Forest[8]を適用して大動脈の中心位置を特定しじであり、初めに脳脊髄液（Cerebral Spinal Fluid,

た．なお、大動脈の検出に用いた画像は、通常、

以下 CSF）の位置を検出した後、CSF を中心

検査の冒頭に取得されるスカウト画像であり、にしてアキシャル画像の一番上側（Superior side）

全体の検査時間が延びることはない．

から大動脈を半時計周りでシーケンシャルに検出していく（Fig.2 中、Pipeline detection）．今
回は回転する 64 × 64 のサブウインドウを設

2．方法定し、その中で Hough Forest の 28 × 28 のパ

2.1 フルオロ画像の自動位置決め方法

ッチを 50 個ランダムに置いた．パッチ画像かFig. 2 に本手法のフローチャートを示す．解析

ら Hough Forest のアルゴリズムを通して最も大487

動脈が存在しそうな位置に各パッチが投票す

Table 1 は各識別器が学習したサンプル数を表る．得られた Hough Map の最大値を大動脈の位している．ここで、Hough Forest のサンプル数

置とする．ここで、パッチ画像の特徴量は HoG、は、64 × 64 のサブウインドウの数に相当する．

ピクセル値、一次微分、二次微分の画像とした．

大 動 脈 の 検 出 性 能 は 、 大 動 脈 中 心 （ Ground

大 動 脈 の 中 心 位 置 を 正 確 に す る た め 、 Hough

Truth）と実際の検出中心とのユークリッド距離

Map から得られた大動脈の位置を初期位置とで評価した．GT は、MRI のアプリケーション

して、さらに Random Forest で大動脈中心位置

スペシャリストと MRI 画像処理に従事したこを検出する．中心位置の探索範囲は、11 × 11とのある技術者の 2 名で決定した．

ピクセル領域であり、検出のためのサブウィン

アルゴリズムが算出したフルオロ画像の設定

ドウサイズは、28 × 28 である．最後に、得らパラメーターが正しいかどうかは、同じ披験者

れた大動脈の位置をアキシャル面に投影してから取得した 3 次元造影画像（T1 強調 Fast

直線でフィッティングしてフルオロ画像の面

Spoiled Gradient echo）をリフォーマットし、2 次を決定する（Fig. 2 中、Oblique Plane）．ここで、元画像を得て大動脈の描出能から判断した．

フィッティングには主成分分析の手法を使い、本研究においては，倫理委員会の承認の後、Oblique Plane の線は、得られた第一主成分に相個々にインフォームドコンセントを得て、40 人

当する．なお、以前の方法[4,5]と同様に大動脈の被験者についてフルオロ画像自動位置決め

は 血 液 の 信 号 を 呈 す る 明 る い 大 動 脈 （ brightの評価を行った．被験者の年齢構成は、平均 67.7

aorta）と血液の信号が消失する暗い大動脈（dark

歳、最少 27 歳、最大 85 歳であった．

aorta）の 2 つに最終的に識別される．明るい大Positivesamples

動脈は、暗い大動脈に比べると検出誤差が大きいのでフィッティングの際には明るい大動脈

Negativesamples

肝臓検査で使用するスカウト画像は、腹部全Classification for axial
imagesHough Forest

453

910

体を示す必要があり、様々な器官や組織の中かRandom Forest

709

1179

に暗い大動脈の半分の重みを加えた．

ら大動脈を検出する必要がある．このような条

556

Table 1 Number of training samples

件下で正確に大動脈の位置を掲出するため、ア
キシャル画像は、その解剖を元に 6 つに分類さ3. 結果

れ、その内 4 種類に対して大動脈の存在範囲を

大動脈の検出精度を Table 2 に示す．前回同示す確率アトラスを新たに作成し、Hough Map

様、bright aorta の検出誤差が平均と標準偏差でに適用した．Fig. 2 中、Cass 2 ～5 がアトラスを

1.5 倍ほど dark aorta の検出誤差より大きい．全適用した画像であり、Class 1, 6 がアトラスを適体的には、検出位置が円形の大動脈から外れた

用せず、大動脈の検出対象画像から外した．
Class 1 は肩の部分が入っており、CSF の検出がError [mm]

難しいのと、Class 6 では肝臓の位置より更に下Mean of dark aorta
Standard deviation ofdark aorta
Absolute maximum of
dark aorta
Mean of bright aorta
Standard deviation ofbright aorta
Absolute maximum ofbright aorta

で 、 下 肢 の 血 管 が 複 数 入 り 、 誤 検 出 （ False
Positive）を起こし易い．実際、フルオロ画像でこの位置を観測対象とすることはない．
2.2 評価方法
各識別器は、交差検定法により学習サンプル
を使って十分な性能が得られることを確認した後に、実際の Fig. 2 のフローに組み込んだ．

2.16
2.33
19.1
3.34
3.43
19.2

Table 2 Detection error of aorta

488

健常ボランティアから抽出したもので、変形した大動脈のサンプルは含まれなかった．
今後、屈曲した画像などを学習サンプルに取り込み改善を計りたい．
フルオロ画像の断面でうまく大動脈が検出できなかったのは、元々の大動脈の検出位置に誤りがあったこと（Fig. 3d）に加えて次の 3 つの要因がある．一つは、アルゴリズムが解析したスカウト画像を撮像した後、3D の造影画像を撮像するまでに、10～15
分間他のシーケンスによる撮像をしていた
ため、披験者がその間に動いてしまったこのは全体の 4~5%であり、Table 2 より、最大 19.2とがある．大動脈の径は 10～15 mm なので、10 mm

mm であった．

でも全体的にずれると適切なフルオロ画像は得ら

Fig. 3 は、3 次元の造影画像から得られた大動れなくなる．もう一つは、大動脈の位置が Fig. 2 の脈を横切る 2D 画像を求めたものである．Fig. 3

ように反時計周りに回転するように存在するのでは

中、a,c はマニュアルにて 3 次元画像をリフォー

なく、ある狭い範囲に集中して存在する場合である．

マットして 2D 画像を得たもので、b,d はアルゴ

この場合、直線でフィッティングする際、少しのずれ

リズムが算出した 2D 画像の設定パラメータをが角度を変えてしまうことになる．最後に、今回解元にリフォーマットしたものである．また図中析したスカウト画像は、披験者の体躯に合わせてのクロスマークはアルゴリズムがスカウト画

肝臓全体を撮像したのではなく、ガントリー中心か像上で検出した大動脈の位置をプロットした

ら上下（Superior/Inferior）に等間隔でアキシャルものである．a, b は結果がよく一致しているが、画像を撮像したため、披験者によっては特に下側c, d については、d において、上部大動脈の描出（Inferior）の大動脈位置の情報が足りず、上側の能がよくない．大動脈の位置を外している点が大動脈を主に横切る 2D 画像となる場合があった．

2 箇所確認できる．

勿論、フルオロ画像として下側の大動脈は必ずしも必要でないならば問題とならない．今後実際の臨

4．考察

床の場での評価が必要であると考えられる．

大動脈の検出誤差については、次の 2 つの原因

なお、今回は腹部大動脈をターゲットにしたフルがあった．一つは大動脈近くに存在する食道を大オロ画像を自動設定することを試みたが、肝臓以動脈として誤検出したこと．もう一つは、Fig. 4 のフ

外では、大動脈弓部を主に観測するケースもある．

ルオロ画像に見られるように、大動脈が途中で屈そのような場合についても今後検討していく予定で曲して変形している場合、屈曲部は円形の断面をある．

呈していないことから検出できかかったケースである．今回学習サンプルとしたデータセットは、殆どが5．まとめ
MRI 肝臓造影検査で用いられるフルオロトリガ
ー法において、大動脈を通る 2D フルオロ画像を自動で位置決めする手法を提案した．通常検査の冒頭で収集される 2D スカウト画像中のアキシャル画
像を解析に用い、大動脈の検出には Hough Forestと Random Forest を組み合わせて適用した．40 例

Fig. 4 Deformation of aortaのデータセットに適用し、フルオロ画像は良好な描

489

MR angiography with elliptical centric view

出を示した．

order: application totherenal arteries.

Radiology 205: 137-146, 1997

利益相反の有無
利益相反有り。著者らは全て GE ヘルスケアジ［4］後藤隆男, 椛沢宏之: MRI 肝臓スキャンにおける SmartPrep Tracker の位置きめの自動ャパン株式会社の社員である。

化の検討. Med Imag Tech 31:105-112, 2013
文［5］Goto T, Kabasawa H: Robust automated bolus

献

tracker positioning for MRI liver scans. Magn

［1］Brismar TB, Dahlstrom N, Edsborg N,
Persson A, Smedby O, Albiin N: Liver vesselenhancement

by

Gd-BOPTA

andReson Imag 33: 63-71, 2015

Gd-［6］Freund Y, Schapire RE: A decision-theoretic

EOBDTPA: a comparison in healthy volunteers.

generalization of on-line learning and an

Acta Radiol. 50:709–715, 2009

application to boosting. Journal of Computerand System Sciences 55: 119-139, 1997

［2］Ho VB, Foo TK: Optimization of gadoliniumenhanced magnetic resonance angiography［7］Gall J, Yao A, et al: Hough forests for object

using an automated bolus-detection algorithm

detection, tracking, and action recognition.

(MR SmartPrep). Invest Radiol. 33:515–523,

IEEE trans PAMI 33:2188-2202, 2011

1998［8］BreimanL:

RandomLearning 45: 5-32, 2011［3］Alan HW, Stephan JR, et al: Fluoroscopicallytriggered contrast-enhanced three-dimensional

490

Forests.

MachineEvaluation of automated slice positioning for 2D fluoroscopic image in
DCE-MRI liver scans
Takao Goto*1, Miki Araki*1, Masanori Ozaki*1, Kenji Asano*1*1 MR Engineering, GE Healthcare Japan, Ltd.

In dynamic enhanced-contrast MRI, fluoro-trigger method is used to start the scan triggered by the arrival of the bolus
monitoring the flow of contrast agent visually in real time. It is a troublesome and time-consuming task to prescribe sucha two-dimensional image (fluoro-image) crossing through abdominal aorta, resulting in the need of skillful operation.
Thus, there is an opportunity to improve operator workflow. We proposed a new method to prescribe the fluoro-image
automatically. Several axial images acquired in usual scout scan were analyzed and classified into 6 classes by the
anatomy. Corresponding atlases showing the existence probability of the aorta location is used to restrict the area
searching the aorta. To detect the location of the aorta, combination of hough forest and random forest classifiers wereapplied. Testing 40 patient datasets, we obtained 96 % accuracy of the aorta detection and sufficient delineation of thefluoro-image.

Key words: DCE-MRI, Operator workflow, Fluoro-trigger, Hough forest, Random forest

491

OP15-3

テンプレート（全ての原稿の種類に共通） Ver. 2.1（2017.3.21 改訂）

形状特徴を用いた肝線維化の状態進行度推定
森口

和也*1

大竹 義人*1

堀 雅敏*2

岡田

俊之*3

今井

康陽*4

大城 幸雄*3

富山 憲幸*2

佐藤

嘉伸*1

要旨
現在，従来の診断方法である侵襲的な肝生検に代わる，非侵襲的な診断手法の確立が求められている．肝線維化は進行に伴い右葉が萎縮，左葉が肥大することが解剖学的に知られており，肝臓形状を用いた線維化ステージの推定が実現可能と思われる．本研究では MR 画像から抽出した肝臓形状を入力とする識別器を構築し，PLS 回帰によって線維化ステージを推定する手法を提案する．また，肝臓形状・血液検査情報・弾性率を統合し，線維化ステージ推定を行った．実験では，血液検査情報と弾性率の組み合わせが相関係
数 0.87，標準誤差 0.55 と最も良い結果となった．肝臓形状を用いた推定は，直接的な情報である弾性率に推定制度は及ばなかったものの，既に線維化との関係づけが確立している血液と大きく変わらない精度でステージ推定が可能なことが示された．
キーワード：肝線維化，状態進行度推定，情報統合，統計形状モデル

1．はじめに第一に現在確定診断として広く用いられる肝肝線維化とは線維化し硬くなった肝臓組織が生検があげられる．しかし，肝生検は肝臓に針蓄積する状態であり，慢性肝障害を持つ患者にを穿刺する侵襲的な方法であり，まれに合併症

おいて発症する．線維化が進行すると肝硬変やを併発する危険性がある．また，針生検で得ら肝癌に進行するため，早期での発見が重要となれる肝細胞は極めて小さくサンプリングエラ

る．肝線維化の診断方法は三つに大別される．

ーが生じるなどの問題点が指摘され肝生検に代わる非侵襲的な診断手法が求められている．

――――――――――――――――――

第二に血液生化学検査があげられ，複数の血液*1 奈良先端科学技術大学院大学情報科

情報を組み合わせた線維化の指標を構築する

学研究科

等の研究が盛んである[1]．第三に画像診断があ〔 〒 630-0192 奈 良 県 生 駒 市 高 山 町げられる．肝線維化が進行すると右葉萎縮，左8916-5〕葉が肥大などの形態的所見により，CT や MRIe-mail: yoshi@is.naist.jp

による診断が試みられている．また，肝臓の弾*2 大阪大学大学院医学系研究科

性率を測定し肝の硬さを測定が可能な MR エラ〔〒565-0871 大阪府吹田市山田丘 2〕

ストグラフィ(MRE)での診断も多く行われてい*3 筑波大学医療医学系

る．これらの形状[2][3]，血液[1][4]，弾性率[5]〔〒305-8575 茨城県つくば市天王台 1-1-の個々を用いた肝線維化の分類やステージ推1〕

定は既に行われているが，これらを組み合わせ*4 市立池田病院消化器内科

たステージ推定はこれまで報告されていない．
本研究では，形状・血液・弾性率を組み合わ〔〒563-8510 大阪府池田市城南 3 丁目 1番 18 号〕

せた，複数モダリティの肝線維化の線維化ステ

投稿受付：2017 年 5 月 15 日

ージの推定を行った[6]．統合後のパラメータを492

入力とした PLS 回帰による線維化ステージ推

点座標ベクトルを入力として統計形状モデル定を行った．主成分分析ではパラメータの分散を構築した．今回の実験で使用した頂点数はが最大になるように，主成分を算出しているが，4000 であり，これらの三次元頂点座標ベクトル

線維化ステージを考慮していないため，主成分

̅ を以下
𝒙𝑖 (i = 1,2, … , m )と平均座標ベクトル𝒙が線維化ステージの推定に寄与するとは限らのように定義する．ただし, m は学習データ数，ない．対して，PLS 回帰は主成分分析とは異なn を頂点数とする．

り，線維化ステージを考慮しており，主成分回帰に対して，ステージ推定に有用な次元削減が

(1)

(1)

(1)

(𝑛)

(𝑛)

(𝑛) 𝑇

𝒙𝑖 = (𝑥𝑖 , 𝑦𝑖 , 𝑧𝑖 , … , 𝑥𝑖 , 𝑦𝑖 , 𝑧𝑖 )(1)可能である．PLS 回帰を用いて，肝機能を評価
𝑚

する Child Pugh スコアを推定する研究も報告さ1
̅ = ∑ 𝒙𝑖𝒙𝑚

れている[7]が，Child Pugh スコア最も軽度なス

(2)

𝑖=1

テージ A2 で 2 年生存率 90%[8]と重篤な患者を対象としており，病理での確定診断がついてい三次元頂点座標ベクトル𝒙𝑖 主成分分析を実行し,る線維化ステージの推定を扱う点，血液・弾性

固有ベクトル行列をΦとすると．統計形状モデ率との比較統合を検討する 点で本研究とは異ル𝑥(𝒔)，形状パラメータ𝒔𝑖 は以下のように表さ

なる．

れる．

𝒙(𝒔) = ̅
𝒙 + Φ𝒔(3)̅)
𝐬𝑖 = Φ𝑇 (𝒙𝑖 − 𝒙(4)2．データセット
実験には市立池田病院 から提供いただいた
53 症例（男性 25 名，女性 28 名

年齢 37~88）2）血液検査・MRE についての造影 MR 画像，血液検査情報，MRE 弾性率を

血液検査項目は 7 項目全てを標準化し，血液

用いた．血液検査項目は Tbil，PT，Alb，AST，

パラメータ𝒃𝑖 とした．

ALT，γGTP，PLT の 7 項目である．
53 症例は肝生検によってステージを診断され

MRE は MRE 画像における肝臓 ROI の平均ており，ステージの内訳は F0（正常）7 例，F1である MRE 弾性率を，弾性パラメータ𝑒𝑖 としが 13 例，F2 が 15 例，F3 が 7 例，F4(肝硬変)がた．

11 例である．線維化ステージは新犬山分類であ3）各パラメータの統合方法
形状パラメータ𝒔𝑖 ，血液パラメータ𝒃𝑖 ，弾性パり，ステージの詳細を表 1 に示す[9]．

ラメータ𝒆𝑖 は以下のように結合する．
表 1 新犬山分類における線維化ステージ．
線維化の程度
F0
線維化なし
F1
門脈の線維化性拡大
F2
線維化性架橋形成
F3
小葉のひずみを伴う
線維架橋形成F4
肝硬変

𝒇𝒊 = {𝒔𝑖 𝑇 , 𝒃𝑖 𝑇 , 𝑒𝑖 𝑇 }(5)

𝒇𝒊 を入力とし，PLS 回帰による線維化ステー
ジの推定を行った．また，形態情報，血液検査，
MRE の統合による線維化ステージの推定の概要を図 1 に示した．

3．手法
1）形態情報について
形状パラメータの算出方法を説明する．造影
MR 画像から手動で抽出した肝臓形状をポリゴンに変換し，症例間で対応付けられた三次元頂493

図 2 F0＆F1 を基準とした距離誤差
図 1 線維化ステージ の推定の概要

2）線維化ステージの推定
3．実験結果各 種 パラ メー タ 𝒔𝑖 , 𝒃𝑖 , 𝑒𝑖 の 組み 合わ せ を 入

本研究では症例数の少なさより，F0 と F1 を力とした PLS 回帰で線維化ステージの推定を統合し F0＆1 として，F0＆1，F2，F3，F4 の 4行った． この実験では形状，血液，弾性の 3 つクラスで実験を行った．

のパラメータ，それぞれで線維化ステージの推定を行い，またパラメータの統合による相補的

1）ステージ別平均形状解析

な推定精度の向上を目的としている．なお，PLS

肝線維化ステージ毎の形態的変化の解析を回帰の成分数は学習データ内の leave-one-out 交

行うためにステージ別平均形状解析を行った．

差検証による平均二乗予測誤定が最小となる

この実験はステージ解剖学的に知られている

ように決定した．正解と予測結果の相関係数を

形態的変化を定量的に評価することを目的 と計算し，推定の結果と共に図 3 に示した．推定である．肝臓形状の対応付けられた三次元頂点結果に対し，ステージ全体及びステージ毎に標の平均値をステージ毎に計算し，ポリゴンモデ

準誤差を計算し，その結果を表 2 に示した．

ルを作成した．作成したポリゴンモデルの対応

統合していない単独パラメータによる推定付けられた座標毎に距離誤差を計算した．F0＆は相関係数，全体標準誤差ともに，弾性パラメ

F1 のステージ別平均形状を基準とした場合のータが相関係数 0.84,標準誤差 0.62 と最も良い

F2,F3,F4 平均形状との距離誤差をカラーマップ

結果となった．ステージ毎の標準誤差では，に当てはめ，ポリゴンに重畳した結果を図 2 に

F0&F1,F2 においては弾性パラメータが最小，示した.図 2 のポリゴン上で赤く着色されていF3,F4 においては血液パラメータが最小となっる部分は基準である F0&F1 と比較して，肥大した． 統合したパラメータを含めると，相関係数，ている部分である．また，青く着色されている

全体標準誤差ともに血液＋弾性が相関係数 0.87

部分は萎縮している部分である．F2,F3,F4 にお

標準誤差 0.55 と最も良い結果となった．また，

いて左葉の縁に肥大が見られ，F2,F3,F4 の右葉

形状パラメータに着目すると，形状+血液にお上部，F4 では更に右葉の下部にも萎縮が確認でいては推定精度の向上が見られた．しかしながきた．

ら，形状＋血液 , 形状＋血液＋弾性においては，
形状の F0&F1，F2,F4 の標準誤差は統合した弾性より高く，統合した際に，推定精度を低下する結果となった．

494

4．考察とまとめ
ステージ別平均形状解析では小数のデータを利用した実験であったが，線維化の進行と共に，左葉が肥大，右葉が萎縮する傾向が確認できた．今後，実験に使用するデータを増やすことで，個人差による平均形状への影響が緩和され，より明瞭な形態的変化が観測できると考えている．
線維化ステージ推定において相関係数，全体標準誤差ともに血液＋弾性が最も良い結果となった．これは F0&F1,F2 において推定精度が高い弾性と，F3,F4 において推定精度が高い血液が相補的に作用し，ステージ全体の推定精度が向上したと考えられる．形状パラメータは,
血液との統合を除き，相補的に作用することができず，線維化の影響を間接的計測した形状パラメータは弾性という直接的な計測データに劣る結果となった．しかし，臨床において繊維化との関係づけが確立している血液検査と比較しても，単独での予測精度においては，大きく変わらない線維化ステージの推定が可能だということが示された．
今回提案した PLS 回帰は次元削減後に最小二乗回帰を行っているが，最小二乗回帰に代わり，入力となるパラメータの高次元空間における最適な超分離平面を算出するサポートベク
タマシンを回帰に拡張した サポートベクタ回帰を用いることで高い汎化性を持ち，線維化ス
図 3 各パラメータでの 線維化ステージ 推定

テージの推定精度が向上できると考えている．

表 2 ステージ毎の標準誤差
標準誤差

組合せ

謝辞
本研究は，文科省・科研費，新学術領域・課題

F0＆F1

F2

F3

F4

全体

形状

0.71

0.80

0.57

0.79

0.89

血液

0.77

0.54

0.47

0.74

0.88

弾性

0.31

0.50

0.71

0.79

0.62

形状+血液

0.64

0.72

0.71

0.72

0.85

形状＋弾性

0.55

0.76

0.63

0.69

0.77

血液＋弾性

0.44

0.61

0.43

0.58

0.55

形状＋血液＋弾性

0.54

0.67

0.69

0.65

0.73

番号 26108004 および基盤 C・課題番号 22591330の助成を受けた．
利益相反の有無なし
文

献［1］S. Islam, L.Antonsson, J. Westin, et al,“Cirrhosis in hepatitis C virus-infected patientscan be excluded using an index of standard
biochemical serum markers," Scandinavian

495

Journal of Gastroenterology, Vol. 40, No. 7,
p p . 8 6 7 - 8 7 2 ,［5］S. K. Venkatesh, G. Wang, S. G. Lim, et al,

2 0 0 5“Magnetic resonance elastography for the［2］D. P. Mukherjee, K. Higashiura, T. Okada, etdetection and staging of liver fibrosis in chronical,"Utilizing

disease-specificorgan

componentsfordiscrimination:diseaseshape

hepatitis B," European Radiology, Vol.24, Issue
1, pp.70-78, January 2014

Application to discrimination of chronic liver［ 6 ］ Y. Masaki, F. Yokota, Y. Otake, et al,disease from CT data," In Medical Image

Information

Computingdiagnosis

andComputer-Assisted

Intervention(MICCAI 2013)，Part I, LNCS,

Vol.

pp.235-242,

8149,

Nagoya,fusion
of

liver

for

computer-aided

fibrosis,

Technical

Committee on Medical Imaging,March 2015

Japan,［7］健山智子, 上谷芽衣，小原伸哉,et al, "PLS

September 2013

回帰を用いたステージ予測を含む肝硬変［ 3 ］ M.Hori, T. Okada, K. Higashiura, et al,症支援診断",第 35 回日本医用画像工学会大"Quantitative Imaging: Quantification of Liver

会,July 2016

Shape on CT Using the Statistical Shape Model［8］D'Amico, Gennaro, Guadalupe, et al, "Natural

to Evaluate Hepatic Fibrosis," Academic

history and prognostic indicators of survival inRadiology, Vol. 22, Issue 3, pp.303-309, March

cirrhosis: a systematic review of 118 studies",

2015

Journal of hepatology 44.1 (2006): 217-231.

［ 4 ］ Z. Jiang, K. Yamauchi, K. Yoshioka, et al,"Support

VectorMachine-Based［9］市田文 弘,小俣政男,辻孝夫,et al , "慢性肝Feature

炎の肝組織診断基準―新犬山分類",犬山シ

Selection for Classification of Liver Fibrosis

ン ポ ジ ウ ム 記 録 刊 行 会 編 .中 外 医 学 社 ,東Grade in Chronic Hepatitis C," Journal of

京,1996,183-188

Medical Systems, Vol.30, Issue 5, pp.389-394,
October 2006

496

Estimation of liver fibrosis stage using shape feature
Kazuya MORIGUCHI*1, Yoshito OTAKE*1, Masatoshi HORI*2, Toshiyuki OKADA*3
Yasuharu IMAI*4, Yukio OSHIRO*3, Noriyuki TOYAMA*2, Yoshinobu SATO*1*1 Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology*2 Graduate School of Medicine, Osaka University*3 Department of Surgery, Faculty of Medicine, University of Tsukuba*4 Ikeda Municipal Hospital

Liver biopsy is used as gold standard diagnostic method of liver fibrosis. However, it is invasive and has risks ofsampling error and complications. Therefore, a noninvasive and safe diagnosis method is required. Since the right lobeof liver becomes atrophied and the left lobe hypertrophies with liver fibrosis progress, estimation of fibrosis stage
using liver shape can be expected. In this study, we built a linear regression model using shape feature from MR
images and report the liber fibrosis stage estimation method with partial least squares regression(PLS-R). In addition,
we suggest integration of liver shape, blood information and elasticity from MR elastography to improve regression
accuracy. The result of this experiment showed that the best the combination is blood information and elasticity(correlation: 0.87, Standard error: 0.55). Estimation accuracy based on liver shape fell short of estimation accuracy
based on direct information elasticity. However, it was shown that estimation based on liver shape and estimation
based on blood information which has already established association with liver fibrosis didn’t have significant
difference.
Key words: liver fibrosis, stage estimation, information fusion, statistical shape model497

OP15-4

血管情報を用いた経時リンパ節の自動対応付け手法に関する研究
舘

高基*1 小田 昌宏*1

寶珠山 裕*3

三澤 一成*4

中村 嘉彦*2
森 健策*1

要旨
本研究では，血管の情報を利用した経時リンパ節の自動対応付け手法について報告する．がんの進行度及び治療の有効性を確認する際には，リンパ節の経時変化が観察される．この際，医師により目視でリンパ節の対応付けが行われるが，この作業は煩雑かつ定量性に欠けるものであり，自動対応付け手法の開発が望まれている．経時リンパ節の自動対応付け手法には非剛体位置合わせが多く用いられているが，腹部臓器は構造の変化が大きく，対応付けに失敗する可能性がある．そのため本手法では，非剛体位置合わせを用いずに経時リンパ節を自動で対応付けるために，血管の情報を利用する．血管情報としては，リンパ節と血管との位置関係を 3 次元方向ベクトルで表現し利用した．実験は 11 組の経時症例から抽出したリンパ節画像を対象に行い，予め定めた正解対応関係の内どれだけ対応付けに成功したかを正解率として評価を行った．全体での正解率は 70.1％であった．
キーワード：リンパ節，経時変化，血管1．はじめにとを転移と呼ぶ．がん細胞はリンパ液の流れ

2016 年，日本における死因の第一位はがんや血液の流れが集まる場所に転移することがである [1]．中でも胃がん，大腸がんの罹患多く，転移してしまうと一般的に治療するこ数は 2012 年の統計ではそれぞれ 2 位，1 位ととは極めて困難となる [3]．そのため，がん非常に多く，死亡数についても 2014 年の統計の早期発見，及び早期の治療開始は非常に重でそれぞれ 3 位，2 位である [2]．がん細胞が要である．

最初に発生した場所から血管やリンパ管に入がんの治療法としては外科療法，放射線療

り込み，血液やリンパ液の流れに乗って別の法，化学療法の 3 つが代表的である [3]．外臓器・器官に移動し，そこで数が増大するこ科療法は，がんの治療法で最も基本となる治療法であり，がん細胞とリンパ節などの周辺――――――――――――――――――

組織を切除することでがん細胞を取り除く治*1 名古屋大学大学院情報学研究科療である．がん細胞を完全に切除することが〔〒464-8601

出来ればこの段階で治癒することも可能であ

名古屋市千種区不老町〕

e-mail: ktachi@mori.m.is.nagoya-u.ac.jp

るが，がんが既に広がっている場合や外科手*2 苫小牧工業高等専門学校

術が困難である場合には放射線療法や化学療*3 名古屋大学大学院情報科学研究科

法が用いられる．放射線療法は，遺伝子を傷*4 愛知県がんセンター

つけることで分裂を阻害，もしくは細胞が自ら脱落する現象を増強することによってがん498

細胞を消滅・減少させる治療であり，外科療との位置関係を用いる．動脈は心臓から拍出法と同様に特定の部位のみに効果を発揮する．

される血液が流れる血管であり，心臓から大一方化学療法は，抗がん剤などの薬物を点動脈として起こり，枝を出しながら分岐を繰

滴・服用することによってがんを破壊・縮小

り返して次第に細くなる．本手法で利用するさせる治療であり，血液やリンパ節を巡って血管は，腹大動脈 (Ao)，腹腔動脈 (CA)，脾

全身のがん細胞に効果を発揮することが出来

動脈 (SA)，総肝動脈 (CHA)，上腸間膜動脈る．実際のがん治療においては，外科手術や(SMA)，左腎動脈 (LRA)，右腎動脈 (RRA)

放射線により大きながん細胞を取り除いてかの 7 種類である．これらの血管の構造を図 1

ら，抗がん剤による化学療法で全身に回ったに示す．この血管画像は，CT 像から手動で小さながん細胞を死滅させるという方法が取血管領域の抽出を行った後に，松﨑らによるられる．

血管自動命名手法 [7]を用いて解剖学的名称を付与することによって獲得している．

このとき，がんの進行度合いや薬物投与による治療の有効性を確認するために，がんのこうして得られた命名済みの血管画像に対発生した部位の近くのリンパ節の経時変化がして，前述の 7 種類の血管領域の位置を取得観察される．しかし，治療の効果，病変の進する．位置の取得は，バウンディングボック

行によってリンパ節そのものの大きさが変化スと呼ばれる対象領域を含む最小の直方体をしてしまうことや，時間により腹部臓器の形構築することによって行う．獲得したバウン状が変化することなどの要因で，複数の CT

ディングボックスのうち，Ao のバウンディン

像上で同一のリンパ節を目視で対応付ける作

グボックスに関しては尾側の面の重心を，そ業は非常に煩雑なものとなる．また，医師個

れ以外の血管のバウンディングボックスに関人の判断による部分が大きく，定量性に欠けしては直方体の重心を計算することによってていると考えられる．そのため，コンピュー

距離を計測するための基準点を各血管に設定

タを利用した定量的な経時リンパ節の自動対する．このため，基準点は厳密には血管上に応付け手法の開発が望まれる．

存在していない場合もある．この基準点を，対応付けを行うリンパ節の含まれている 2 枚

CT 画像におけるリンパ節の経時変化の研の CT 像それぞれに関して設定する．

究では，主に非剛体位置合わせ [4-6]を利用することで CT 像間の位置ずれを補正している．しかしこの手法では，胃などの時間によって形状が大きく変化する臓器による位置ず
れを補正することが出来ず，対応付けに失敗する問題点がある．
そこで本稿では，非剛体位置合わせを用いずに経時リンパ節を自動で対応付ける手法として，血管との位置関係を利用する方法を提案する．腹部臓器の変形により位置が変化す
る際も血管とリンパ節は局所的には同様の動き方をするため，局所的な血管とリンパ節の位置関係は大きく変化しないものと考えられ
る．

図 1

2．手法
2.1

本手法で用いる血管の画像．血管の名称毎に異なる色のラベルが割り当てられ

血管情報

ている．

本手法では，血管情報として動脈系の血管

499

2.2

経時リンパ節対応付け

2.1 節で設定した基準点との位置関係を用いて，経時リンパ節の対応付けを行う．ここで，2 枚の CT 像のうち時間的に前に撮像されたものを基準画像，後に撮像されたものを経時画像と呼ぶこととする．基準画像内のリンパ節の位置を求める際には基準画像の血管情報を，経時画像内のリンパ節の位置を求める際には経時画像の血管情報を利用する．ま図2

III の操作の模式図．基準画像 t1 で注た，リンパ節領域に関してはそれぞれの CT

目しているリンパ節と最も近い基準点を経像から手動で抽出したものを利用し，各リン

時画像 t 2 内でも利用するようにしている．

パ節にはそれぞれ異なるラベルが割り当てら
内のリンパ節の座標の差を成分とするれているものとする．

ベクトルをそれぞれ計算し，その差のまず，基準画像内のリンパ節すべてに対し大きさも評価値に加える．

て経時画像内のリンパ節のいずれかを対応付
ける．基準画像内のラベル番号 i のリンパ節V.

評価値 が最 も小 さく なる ような 経時

Li と対応するリンパ節を，経時画像内から探画像内のリンパ節を，リンパ節 Li と対す操作は以下の通りである．

応付ける．

I.

II.

基準画像内のリンパ節 Li と各血管にすなわち，基準画像内のラベル番号 i のリ設定した基準点との距離を測定し，最ンパ節 Li と経時画像内のラベル番号 j のリンも近くに位置する基準点，最も遠くに

パ節 Lj の対応関係の評価値 f(i, j)は，I で求め位置する基準点を特定する．また，最た最も近い基準点からリンパ節 Li，Lj までのも近い基準点の座標とリンパ節 Li の方向ベクトル vinearest， v jnearest と，IV で求めた座標の 差を 成分 とす るベ クトル を計

Ao の基準点からリンパ節 Li，Lj までの方向ベ

算する．

クトル viAo， vjAo を用いて

経時画像内において，リンパ節 Li と最

f (i, j )  || vi

も近い 基準 点と 同名 の血 管 に設 定さnearest vjnearest||(1)

れた基準点を探し，この基準点の座標

 F || vi  v j ||とリン パ節 の座 標の 差を 成分と すると表せる．F は，I で求めた最も遠くの基準点

ベクト ルを 画像 内の リン パ節す べてが Ao の基準点であった場合に 0，そうでないに対して計算する．

場合に 1 となるスカラー変数である．この評

AoAo

価値 f(i, j)が最小となる対応関係を求める．あIII. リンパ節 Li と経時画像内のリンパ節る画像内での vnearest, vAo を図 3 に示す．

で，I，II で計算したベクトルの差を取って求 めた ベク トル の大 きさを 対応

このようにして，基準画像内のリンパ節す関係の評価値とする．この値を経時画べてに対して経時画像内のいずれかのリンパ像内の すべ ての リン パ節 に対し 計算

節が対応付けられる．このままでは対応関係する．この操作の模式図を図 2 に示す．

の重複が発生するため，経時画像内でのリン

IV. I で求めた Li の最も遠くの基準点が Ao

パ節に対して基準画像内のリンパ節を対応付に設定 した 基準 点で なか った場 合のける操作を行い，双方向で対応関係が一致し

み，Ao に設定した基準点の座標と Liたもののみを正式に対応関係とする．

の座標の差を成分とするベクトル，Ao

3．実験に設定した基準点の座標と経時画像

腹部造影 CT 像 18 枚からなる経時症例 11

500

図3

vnearest, vAo の模式図．青色の円がそれぞれリンパ節を，緑色の矢印が vnearest を，
赤色の矢印が vAo を表す．図中左側のリン

図 4パ節から見て Ao の基準点は最も遠いもの

左側が基準画像，右側が経時画像である．

であるため，v は評価値に含まれない．

同色の円で囲われた領域が対応付けに成功

Ao

対応付けに成功したリンパ節の例．

したリンパ節を示している．
組を用いて実験を行った．CT 像の仕様は，
画像サイズが 512×512×488-982 画素，画素
解 像 度 が 0.645-0.822mm ， ス ラ イ ス 厚 が0.500-0.801mm となっている．また，基準画
像と経時画像の間の撮影間隔は約 2 ヶ月程であり，同一患者から 2 回のみ撮影された症例が 4 つ，3 回撮影された症例が 2 つ，4 回撮影

図 5

胃の形状が大きく変形している経時された症例が 1 つとなっている．実験の入力

症例の胃とリンパ節を 3 次元画像表示したには，これらの CT 像から手動で抽出した名もの．左が基準画像，右が経時画像である．

前付き血管画像及びリンパ節マーク画像を用

図中の茶色の領域が胃の領域を示しており，いた．全症例を合わせた経時リンパ節の対応

基準画像と経時画像で大きく形状が変化し関係の数は 87 組である．このうち，対応付けていることが確認できる．

に成功したのは 61 組であり，正解率は 70.1％であった．対応付けに成功したリンパ節の例

以下となる場合もあった．これは，図 5 に示を図 4 に示す．

すように画像間での胃の形状が大幅に変形し4．考察ており，現状利用している血管の情報では位本手法では，腹部領域の経時リンパ節に対置関係を正しく把握することが出来なかった

して血管との位置関係を用いることで，ことが原因であると考えられる．このため，70.1％の正解率で対応付けを行うことが出来より詳細に腹部臓器の変化を捉えられるようた．ここで，非剛体位置合わせ [4]を利用しに，利用する血管の量を増やすことが必要でた際の正解率は 69.0%であり，提案手法を用あると考えられる．胃の変形を良く反映する

いても従来手法と概ね同精度の対応付けが行血管としては，肝門脈系に属する RGEV など

えていることから，血管情報を利用することが挙げられる．また，本手法では血管を利用による経時リンパ節の対応付け手法の可能性して設定している基準点が厳密には血管上にを示すことが出来たと考える．

位置していない場合も存在しており，これも腹部臓器の変形を上手く捉えられない一因でしかし，経時症例によっては正解率が 50％501

あると考えられる．そのため，バウンディン

学会技術研究報告, MI 116：39-42, 2016

グボックスを利用せず，必ず血管上に基準点［5］

Jiayong Y, Binsheng Z, Sean C, et al：が来るように手法に変更を加える必要がある

Automated matching and segmentation ofと考えられる．

lymphoma on serial CT examinations.

5．まとめ

Medical Physics 34：54-62, 2007

本稿では，血管との位置関係を利用して経［6］

Peicong Y, Kenneth S, Chueh Loo P：

時リンパ節を自動で対応付ける方法について

Automating the tracking of lymph nodes in報告した．正解率は 70.1％であり，非剛体位

follow-up studies of thoracic CT images.

置合わせを利用した従来手法とほぼ同じ正解

computer

率で対応付けを行うことが可能であった．今biomedicine 106：150-159, 2012［7］

後の課題としては，利用する血管の情報の増

methods

andprograms

in松﨑哲朗, 小田昌宏, 北坂孝幸, 他：

加や，基準点の設定方法の変更など，より腹分岐パターン解析による腹部動脈および部臓器の形状の変形に頑健に経時リンパ節の肝門脈系に対する解剖学的名称の自動対位置を特定し対応付ける方法の検討が挙げら応付け．電子情報通信学会技術研究報告,れる．

MI 113：19-24, 2014

謝辞

日頃から熱心にご討論いただく名古屋

大学森研究室の諸氏に深く感謝する．本研究の一 部は ， JSPS 科 研 費 17H00867 ， 25242047，
26108006，26560255，JSPS 二国間交流，AMED
研究費「革新的がん医療実用化研究事業」並びに柏森情報科学振興財団研究助成金によった．

利益相反の有無なし．
文

献［1］ 厚生労働省：平成 27 年(2015) 人口動
態 統 計 （ 確 定 数 ） の 概 況 ．
http://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/jin
kou/kakutei15/index.html［2］ 独立行政法人国立がん研究センターがん対策 情報セ ンタ ー ：が ん情報 サービ
ス

：

最

新

が

ん

統

計

．

http://ganjoho.jp/reg_stat/statistics/stat/sum
mary.html［3］ 独立行政法人国立がん研究センターがん対策 情報セ ンタ ー ：が ん情報 サービ
ス：が んにな った ら手に 取るガ イド ．
http://ganjoho.jp/hikkei/index.html［4］ 中村嘉彦, 寶珠山裕, 林雄一郎, 他：3次元腹部 X 線 CT 像からの経時リンパ節の自動検出精度の検討．電子情報通信

502

A Study on Automatic Matching of Follow-up Lymph Nodes
Using Blood Vessel Information
Kouki TACHI*1, Masahiro ODA*1, Yoshihiko NAKAMURA*2
Yutaka HOSHIYAMA*3, Kazunari MISAWA*4, Kensaku MORI*1*1 Graduate School of Informatics, Nagoya University*2 Tomakomai Technical College*3 Graduate School of Information Science, Nagoya University*4 Aichi Cancer Center HospitalIn this paper, we report an automatic matching method of follow-up lymph nodes using blood vessel information.
Observing follow-up lymph nodes is important to check cancer stages or effectiveness of treatment. For observing
temporal change of the lymph nodes, surgeons try to find corresponding lymph nodes on follow-up CT volumes.
However, this work is complicated and time consuming. Therefore, automatic corresponding lymph nodes matching
method of is desired. Non-rigid registration is often used for automatic matching of follow-up lymph nodes. However,it doesn't work well if the abdominal organs change their shapes greatly on follow-up CT volumes. Therefore, we
propose an automatic matching method of follow-up lymph nodes using blood vessel information. Non-rigid
registration is not used in this method. The positional relations between the lymph nodes and the blood vessel is usedas the blood vessel information. These relations are represented by direction vectors. Experiments were performed on
lymph nodes extracted from 11 pairs of follow-up CT volumes. The accuracy of the proposed method was 70.1%.

Key words: lymph node, temporal change, blood vessel503

OP15-5

多発性嚢胞腎における嚢胞発育様式の3 次元データを用いた解析手法の構築
松永

佳久*1

石井 琢郎*2

五十嵐 辰男*2

要旨
多発性嚢胞腎（ADPKD）では腎容積が腎機能障害の指標の一つとして用いられている．しかしながら，
この腫大速度は症例により大きく異なり,この要因として嚢胞の発生頻度や密集度などが考えられる．そこ
で嚢胞の数やサイズといった形態情報を 3 次元診断画像から抽出した指標により解析を試みた．8 患者 10
症例の MR-T2 強調画像より，腎領域を抽出し 3 次元構造を再構成し，これより可変二値化処理を用いて嚢胞領域を抽出した．スケルトン処理による骨格化を行い，骨格線本数と長さの分布を特徴量とし，嚢胞発
育形状から腎機能との比較を試みた．嚢胞の癒合具合が高くなり，腎機能が低下していく様子を骨格線の長さ分布より定量的に示された．これより，嚢胞同士の癒合は腎機能障害に関する重要なリスク因子であることが示唆された． 腎全体を用いた嚢胞の形態情報の解析は ADPKD の病態評価に有用であり，提案手法による腎機能に関する予後推定が可能であることが示唆された．
キーワード：多発性嚢胞腎，MRI，スケルトン，形態情報解析，３D 医用画像処理

1．はじめにこれらの因子を数値化するため，嚢胞形状の

常 染 色 体 優 性 多 発 性 嚢 胞 腎 (Autosomal

細線化処理による骨格線情報を用いた

Dominant Polycystic Kidney Disease: ADPKD)

ADPKD の予後予測手法の開発が取り組まれは両側腎臓に多数の嚢胞が進行性に発生，増ている．先行研究[4][5]では 2 次元 2 値化画像

大し正常な腎臓の組織が破壊され減少し，こに距離画像変換を用い，スケルトン特徴点群

れにより腎臓の機能が低下する疾患であるに注目した細線化処理を，ADPKD と診断さ[1]．

れた 18 症例の MR-T2 強調画像のうち，腎茎ADPKD の診断は主に超音波画像，CT，部を含む冠状面の腎領域に対して行った．こMRI などの画像が用いられている．特に CT，の嚢胞領域の細線化処理により嚢胞形状によ

MRI による画像診断は，疾患の重症度や進行る骨格線群が得られた．

度の評価に適しており[1]，例えば疾患の進行

また骨格線の本数 (嚢胞数) と長さ (嚢胞度を示す指標として，嚢胞を含む腎容積計測径) の分布及び分岐点数 (嚢胞隣接数) をは多く用いられている[1][2]．腎容積の増加速

ADPKD の新たな特徴量として定義した．

度は症例により大きく異なるが[1][3]，症状がこれらの嚢胞形状から得られる特徴量群は，軽度な時点でこの進行予後を推定することは同程度の腎面積を持つ ADPKD を嚢胞の発生困難である． 腎容積の増加には嚢胞の発生頻

数，成長速度の観点で層別化できたことから，度や成長速度が関連していると考えられる．

ADPKD の腎機能の予後判定に有用であることが示唆された．しかしながら，これらの先――――――――――――――――――

行研究では腎の任意の一断面を用いた解析で*1 千葉大学大学院融合理工学府基幹工学あったため，両腎の嚢胞分布の偏り(図 1，2)

専攻医工学コースを考慮した，3 次元における形状特徴解析が〔〒263-8522 千葉市稲毛区弥生町 1-33〕
e-mail: y_matsunaga@chiba-u.jp*2 千葉大学フロンティア医工学センター504

必要であると考えられた．

よるスケルトンの抽出を行った．
まず，各 3 軸方向の 3 断面の全 2 次元スライス画像に対してスケルトン処理を行う．そ
れぞれの全スライスから抽出されたスケルト
ン 群 を そ れ ぞ れ Ssa(sagittal) ， Sco(coronal) ，Sax(axial) として定義した．さらに以下に示す
式(2.1) による集合をとることで提案手法における骨格線となるスケルトン候補群 (3D

図 1 各軸方向 3 断面における選択されたス
ライスナンバー

Skeleton) を抽出した．
(1)
この時，抽出されるスケルトン群は細線状
態(図 4(a))であったため，十分に細いスケル
トン群を得るためにオイラーの公式(式 2)に

図 2 各軸方向 4 断面による嚢胞比率，骨格線本数の平均と標準偏差よる注目画素の連結性を基にした細線化処理[10]を施した．

3 次元形状データに対する細線化処理には(2)

距離変換画像を利用した手法[6]や，入力図形の稜線を消去する手法[6]など多くの提案がこれにより抽出されたスケルトン群を本稿

なされており，入力画像の特徴や抽出データにおける 3 次元スケルトンと定義した(図 3)．

の活用目的に応じて適切な手法を選択する必要がある[7][8]．本研究では，MRI や CT を用いて取得した ADPKD の嚢胞 3 次元形状の形
態特徴量の抽出を行い，腎機能指標との関係性を調査することを目的とした．
2．手法
まず初めに，入力図形の形状特徴量の一つ

図 3 (a) 太いが線状を呈すスケルトン群(b) 提案手法における骨格線 (青点)であるスケルトンの抽出を行った．スケルト
ンが与えられると，その距離値から元の図形が復元できる．これよりスケルトン特徴量は嚢胞の形状特徴の抽出に適していると考えら

以下の図 4 に幾何学モデルに対する従来手法[11]と提案手法の適用結果を示す．図 3，4

れた．

内において，スケルトンは青い点群にて示さ
2.1 スケルトン抽出れている．今後，本稿におけるスケルトン群

スケルトンの抽出はモルフォジー演算を用は青点にて示す．

いた手法[9]や距離変換画像を用いた手法[6]など多数ある．本稿では MATLAB® R2014b(Mathworks, Inc., Natick, MA, USA)を用いた，“bwmorph(skel)” 関 数 に よ る 距 離 画 像 変 換 に505ここで，注目画素を I(m,n) とし，それを含む局所的なマスク内データの平均値と標準偏差をそれぞれ IL， σ L とし，嚢胞領域と腎実質部分を二値化する判定基準として次の 3つの条件を用いる．
・第 1 条件
嚢胞部分の画素 I(m,n) は，局所平均値より大きい．

図 4 従来手法と提案手法による骨格化(3)
また，画素の連結数から分岐，若しくは面となっている画素 (連結数>2) を消去し，骨・第 2 条件

格線 ( 図 3(b) 青点) を分離し本研究におけ嚢胞部分では，走査マスク内の標準偏差はる骨格線として定義した．これにラベリング
処理を適用することで骨格線本数と骨格線長平均値と比べてある程度大きい．

という指標データを得た．さらに，骨格線長

これは，走査マスク内に嚢胞部分が含まれてはその長さのヒストグラムに特徴的な変異をいる場合には，標準偏差は平均値の約 10% 以観察できたので症例間の比較を可能にするた上の値となると考えられる．

めにこれを基に骨格線長さの累積比率をグラ
フ化した．

(4)

ADPKD における嚢胞は主に球形の集合からなる物体であると考えられたため，球形に対して良好なスケルトン抽出がされる提案手・第 3 条件法の適用が望ましいと考えられた．この後，第 1 条件，第 2 条件 を満たさなかった球を用いた，嚢胞幾何学モデルによる検証実I(m,n) が 画 像 内 の輝 度値の 最 大値 Max の験を行った．

40%よりも大きい．
2.2 診断画像への適用(5)

まず，入力画像に対して 2 次元ウィナーフ
ィルタによりガウス性ノイズを除去し，鮮鋭化フィルタによるエッジ強調を行った．そし図 5 に可変閾値法を用いて二値化した画像て泌尿器科の専門医により手動で作成されたを示す．ここで，走査マスクは 10×10 [pixel]

腎領域のマスク画像と論理積をとることで腎の正方形 (図 5 赤枠) ，画像サイズは 256×領域の抽出を行った．さらに双 3 次補間によ256 [pixel]の DICOM 画像である．

る腎領域の 3 次元形状の再構成を経て，MR
画像の輝度ムラに影響させない可変 2 値化に
より嚢胞領域を抽出した．可変 2 値法は二値化をすることのみに焦点をおいた手法である．
以下にその概要を示す．背景がゆったりと変動する画像に対して，走査マスクをかけてラ
スタスキャンすることで局所的に判定基準を

図 5 可変閾値法による二値化画像

設定する手法である．

506

これに対して Cityblock 距離による 26 連結胞モデル (球形) の合計数は共に 84 個とし，の距離画像変換を行い，提案手法によるスケ提案手法によるスケルトン抽出を行った．

ルトンの抽出を行った．
3．幾何学モデルによる検証実験
嚢胞モデルの準備として，ADPKD と診断された MRI 診断画像，5 症例を用いて嚢胞サ
イズ調査を行った．目視で確認可能な嚢胞から，大サイズ，中サイズ，小サイズを任意に決定し，画像中より手動によりサイズの取得を行った．この結果，解像度 256×256 [pixel]の画像において，半径が大サイズでは約 20[pixel]，中サイズでは約 12 [pixel]，小サイズ
では約 6 [pixel]であった．この時の 1 [pixel]
あたりのスケールは 1.367 [mm]であった．
これより，検証用の嚢胞モデルとして，
そ れ ぞ れ の 検 証 目 的 に 応 じ て ， 半 径 5~20
[pixel]程度の球モデルを準備し，検証を行っ
た．
3.1

対象

臨床画像上で 2 次元での腎頚部を通る 1 断

図 7 骨格化結果

面の Coronal 画像から泌尿器科の専門医が手動で嚢胞数をカウントし，嚢胞面積，腎領域

また，それぞれの骨格線長の累積密度分布等を実測したデータを基に嚢胞の密集度が異のグラフを示す．

なる 2 症例(図 6)を選び，これを近似したモデルを作成した．

図 6 密集度の異なる症例(左:低,右:高)3.2

図 8 骨格線長の累積分布密度グラフ

結果
3.3

256×256×117 [pixel] の空間内に中心を境考察

骨格線長の累積密度分布グラフ (図 8)におに 80×60×60 [pixcel] の領域を用意し，このいて，特徴が見られた．すべての骨格線の中中に半径 R = 4，8，16 [pixel] の球による小 S，で，頻度の高くなる骨格線長が大きく異なっ

中 M，大 L の嚢胞モデルを各症例により参考た．これより，骨格線長は嚢胞のサイズと嚢にし，その割合を変化させて嚢胞腎モデルと胞同士の癒合具合つまり密集度に関係していした．この時，各嚢胞腎モデルを構成する嚢507

ると考えられた．特に，嚢胞モデル症例 1 と格線長は各嚢胞モデルのサイズ分布と密集度

症例 2 のモデルの密集度により構造がより複を表すことが示唆された．

雑 化 し た 場 合 に 比 較 的 に 短 い 骨 格 線 (1~3[pixel] )程度の確率密度が増加し，グラフの形

4．診断画像への適用

状に反映されると考えられた．

4.1

対象

この時，短い骨格線の発生を確認するため標準的治療を行っている ADPKD 8 患者 10に，同数の比較的に大きな嚢胞モデル(r =16症 例 を 対 象 と し た ． MR 画 像 は 1.5 [T][pixel]，N = 10) を用いて，モデルの癒合が生

MAGNETOM Symphony, Siemens Healthcare

じた場合の 1～3 [pixel] の骨格線の発生を目社製にて撮像され，撮像法には T2-weighed

視により確認することで，この比較的に短い

half-Fourier

骨格線の発生が嚢胞の癒合 (密集) 由来であ(HASTE) 法を用いた．この DICOM 形式，

ることを検証した．この結果を以下の図 9，

MRI-T2 強調画像の Coronal 画像，画像サイズ

10 に示す．

は 256×256 [pixel]，スライス厚 4 [mm]，スラ

single

shot

turbo

spin

echo

イス間隔 4 [mm] であり，1 ピクセル当たりのスケールは 1.3 [mm/pixel] であった．これより，腎領域を抽出し 3 次元構造を再構成し，これより可変二値化処理を用いて嚢胞領域を抽出し，提案手法によるスケルトン抽出を試みた．以下に対象とした症例群を示す．

図 9 低密集での比較的短い骨格線群 (赤点)

図 10 高密集での比較的短い骨格線群(赤点)図 11 本研究において対象とした症例群

図 10 の青丸内にて，モデルの癒合部での比較的に短い骨格線の発生が確認された．これ
4.2

より比較的に短い骨格線の増加は嚢胞の癒合結果

診断画像を用いた嚢胞領域の骨格化の一例の頻発に由来するものであることが考えられとして，症例 3 における入力とした嚢胞領域

た．これらの骨格線長の分布と，短い骨格線と骨格化の結果を示す．

長の頻度(1~3 [pixel] )の比較，検証はどのようなサイズの嚢胞により全体構造が形成されているのか，どれ程の癒合が生じ密集度が変化するのかを観察する上で，非常に重要な指標と成りうることが考えられた．これらより骨508

りスライス厚を薄くすれば解決する可能性のある問題であるが，スライス厚を薄くすることは撮像時間を長くすることになるので臨床的に現実的ではない．また今回の画像群では
呼吸同期はされていなかったため，撮像時間の長期化は難しいと考えられる．また，Axial
画像を用いた補間も考えられたが画像間のレ
ジストレーションが難しく，検討する価値は

図 12 症例 3 における嚢胞領域あるが今回は単純な双 3 次補間で処理時間をかけずに形状の再構成を行った．
それぞれのスケルトン抽出結果では嚢胞がより多く癒合している場所にスケルトンが多く集中し，短い骨格線は複雑な形状を表すもので，癒合の中心部では非常に大きな骨格線が検出されていた．また，やはり形状の再構成時にスライス厚の厚みによる凹凸が現れ，

図 13 嚢胞領域のスケルトン抽出結果

ここでスケルトンが骨格線を形成する様子がモデルによる検証結果を踏まえて，算出さ頻繁に観察されているため，嚢胞領域の再現れた提案手法における比較的に短い骨格線長性がより向上することでよりよいスケルトンの累積密度と，臨床指標として，eGFR 値[1]の抽出と骨格線の形成がされると考えられる．

の相関を求めることで，この関係性の検証を

今回，対象とした症例数は 10 症例とわずかで行った．相関値は等分散を仮定しないピアソはあったが，臨床画像において抽出された提ン相関係数にて行い，相関値 R，p 値を算出

案指標と eGFR 値と相関を認めることが出来した．

た (図 14)．比較的短い骨格線の累積密度がeGFR 値と負の強い相関を得ていた(図 13)．
嚢胞モデルでの検証から比較的に短い骨格線の累積密度は嚢胞同士の癒合具合 (密集度)により増加していく傾向が観察されていた．
これに対して eGFR 値は低下すればするほど腎機能が低下していることを指めした指標である[1]．これと強い負の相関を示すということは嚢胞の強い癒合が腎実質を破壊し，腎機能を低下させていることを定量的に評価しているのではないかと考えられた．

図 14 eGFR 値と短い骨格線の累積密度4.3

関連研究[12]では，PKD 症例において，腎実質での間質の炎症が重要であり，囊胞の癒考察

合は，血流障害に伴った炎症反応の結果だと

各症例での嚢胞領域の抽出とスケルトンの推測されている．最終的にネフロンを破壊す

抽出はおおむね成功したと考えられるが，奥る要因は，炎症反応で出てきたファイバーが，行き方向の解像度がその他に比べて非常に悪囊胞間隙を埋めて収縮することで一気にネフかったために，嚢胞辺縁部などの形状の再現

ロンを破壊するモデルが示唆されている．こ性があまり良くなかった．これは撮像時によれは囊胞の癒合が腎機能低下に大きく寄与し509

ており重要であると考えられており[13]，本謝辞

稿にて得ている結果に一致していると考えら研究遂行におきまして臨床画像データの提れた．

供をして下さった，千葉東病院泌尿器科部長，

今回の症例群では左右の腎で嚢胞の密集度

香村衡一先生，研究に対する多くの助言を頂や分布が大きく異なる症例があった．一例ときました，千葉大学大学院医学研究院泌尿器

して症例 5 は明らかに左右の腎で嚢胞の癒合

科学，寺中さやか先生，竹内信義先生に深く具合が異なっている様子が伺える．腎機能は感謝致します．また本稿を執筆する機会を頂正常部位が機能を代替していく臓器なのでこきました，現在の指導教員であるフロンティのような症例の場合，実際の eGFR 値よりもア医工学センター，中村亮一准教授に感謝致

症状が深刻である可能性が考えられた．そのします．

ため，提案手法により左右の腎に分けた解析を行ことでより病期や腎機能以外の ADPKDにおける病態を知ることが出来るのではない

利益相反の有無かと考えられた．さらに，抽出されたスケル

なし．

トン群のヤコビアンを用いることで嚢胞腎の発育方向などを観察できるものと考えられる．
本研究では症例数の少なさから ADPKD の文

献

嚢胞の発育様式による症例のパターン化まで［1］堀江 重郎, 望月 俊雄, 武藤 智, et al, エには至らなかったが，嚢胞が癒合し腎実質をビデンスに基づく多発性嚢胞腎 (PKD)

破壊し腎機能を低下させていることを定量的診療ガイドライン, 2014.

に表現できる指標を求めることができる可能［2］Benjamin A. Cohen, Irina Barash, Danny C.

性を示唆した．また，嚢胞の癒合が生じる過Kim et al: Intraobserver and Interobserver

程を観察することで嚢胞発育様式による

Variability of Renal Volume Measurements

ADPKD における病態の予後推定が可能であin Polycystic Kidney Disease Using a

ることが示唆された．

SemiautomatedMR

Segmentation

Algorithm. AJR Am J Roentgenol 199(2):5．おわりに

387-93, 2012.

ADPKD における半自動的な 3 次元嚢胞領域とスケルトンの抽出，骨格線の形成を行い［3］Jared J. Grantham, Arlene B. Chapman,

得た．さらに骨格線の本数やその長さの分布

Vicente E. Torres: Volume Progression inが症例の特徴によって異なることから嚢胞形

Autosomal Dominant Polycystic Kidney

成様式において嚢胞同士の癒合具合が高くな

Disease: The Major Factor Determining

ることで腎機能が低下していくことを骨格線

Clinical Outcomes. Clin J Am Soc Nephrolの長さ分布より定量的に示した．嚢胞の癒合

1(1): 148-57, 2006.

が多くに存在する発生様式症例では eGFR 値［4］小山 晃広, 川村 和也, 五十嵐 辰男,の低下が見られた．これより，嚢胞同士の癒多発性嚢胞腎における嚢胞発育様式の数

具合は腎機能障害に関するリスク因子である量化．日本医工学治療学会第 30 回学術大ことが示唆された．

会, 2014.

腎全体を用いた嚢胞の形 態情報の解析は
ADPKD の病態評価に有用であり，提案手法
による腎機能に関する予後推定が可能である
ことが示唆された．

510

［5］Sayaka Teranaka, Takuro Ishii, Yoshihisa
Matsunaga,

AkihiroKoyama,of polycystic kidney disease，Nephrology

Koichi(Carlton)，18(5)，pp317-30，2015．

Kamura, Shinichi Sakamoto, Tomohiko[13] Anil Karihaloo，Li X，editor，Polycystic

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ケルトンを用いた 3 次元細線化アルゴリ
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［8］齋藤 豊文, 森 健策, 鳥脇 純一郎, ユー
クリッド距離変換を用いた 3 次元ディジ
タル画像の薄面化および細線化の逐次型
アルゴリズムとその諸性質. 電子情報通信学会論文誌

J79-D-2(10): 1675-85,

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November, 1994.
[12] Ta MH，Harris DC，Rangan GK，Role ofinterstitial inflammation in the pathogenesis

511(AU) ，Codon

Assessment of Occurrence and Growth Patterns of Cysts with
Autosomal Dominant Polycystic Kidney Disease using 3D-shape
Yoshihisa Matsunaga*1, Takuro Ishii*2, Tatsuo Igarashi*2*1 Graduate School of Engineering, Chiba University*2 Center for Frontier Medical Engineering; Chiba University

Autosomal dominant polycystic kidney disease (ADPKD) is a disease in which many cysts develop in the renalparenchyma and continuously progress, with enlargement of the cysts over the lifetime. Progression of renal
dysfunction is monitored using measurement of renal volume. Estimation of growth speed of cysts seems to beefficacious in predicting time to start therapies. However, it is still challenging to determine prognosis sinceenlargement of the cystic region and renal volume are caused by histologically and physically complex factors.
Therefore, this study aimed to extract morphological features of the 3D cystic region to indicate the growth andoccurrence speed of the cysts, and the pattern of cyst progression to develop additional indices providing a more
precise estimate of prognosis in ADPKD using volumetric data. Proposal method employed extraction 3D skeleton,and some indexes extracted verified how indicating 3D shape of cysts.

Key words: ADPKD, MRI, Skeleton, Morphological analysis, 3D-Medical imaging

著者紹介
松永 佳久 (まつなが よしひさ)2017 年千葉大大学院工学研究科人工シス
テム科学専攻メディカルシステムコース
前期博士課程修了．現在，千葉大学院融合理工学府基幹工学専攻後期博士課程に在籍．
石井 琢郎 (いしい たくろう)2014 年千葉大学大学院工学研究科人工システム科学専攻博士後期課程修了．現在，
ウォータールー大学 Department ofElectrical and Computer Engineering 博
士研究員．工博．超音波を用いた生体内流れの高速撮像と流れ場の解析による泌尿
器と循環器の診断技術の研究に従事．

五十嵐 辰男 (いがらし たつお)1985 年博士号取得 (千葉大学医学部)．現在，千葉大学フロンティア医工学センター
特任教授．医博．内視鏡画像処理や等張液を用いた新規治療系開発に従事．

512

OP15-6周波数解析に基づく
Cine MR 画像を用いた子宮ぜん動定量化法
和田

春奈*1

新居 学*1

佐久本 哲郎*2

中島章*2

米須 勇*2

徳永 義光*2 小橋 昌司*1

要旨
子宮は筋組織で構成され，子宮筋層の収縮が波のように伝播する子宮ぜん動が生じる．ぜん動は卵巣ホルモンで制御され，胚の着床を助けるなど妊娠，出産で重要な役割を担う. Cine MR 画像で観察した子宮ぜん動頻度と妊娠率に相関があることが報告されており，適切なぜん動を促す治療で妊娠率向上が期待できる．しかし，現在のぜん動頻度評価は医師による目視評価で客観性に欠ける．本研究では Cine MR 画像による子宮ぜん動の自動定量化法を提案する.提案手法ではまず子宮の動き・変形を補正するために各フレーム間において非剛体位置合わせを行い，次にフーリエ変換による周波数解析により子宮ぜん動の頻度を推定する. 提案手法により Cine MR 画像での子宮の動き・変形の補正が行え，周波数スペクトルのピークか
ら推定した子宮ぜん動頻度が視覚評価と相関が高いことを明らかにした.
キーワード： 子宮ぜん動，非剛体位置合わせ，フーリエ変換，Cine MRI

1．はじめにる．したがって，子宮ぜん動頻度と妊娠率に子宮は筋組織で構成されており，ぜん動とは相関があると考えられ，子宮ぜん動の頻度呼ばれる子宮筋層の収縮が波のように伝播すをコントロールすることで妊娠率の向上が期

る運動が起こる．このぜん動は卵巣ホルモン

待できる．

によって調節され，黄体期には胚の着床を助

しかし現在の子宮ぜん動頻度評価は医師にけることが知られている[1]．このように子宮よる目視評価で客観性に欠ける．子宮ぜん動のぜん動は妊娠，出産において重要な役割をの解析に関する先行研究として，子宮内膜境担っている．

界形状の変化および子宮筋層の画素値変化を文献[2]より，子宮筋腫を有する患者においマッピングすることによる子宮ぜん動の可視て黄体期に子宮ぜん動が 3 分間に 2 回以上認化や，ぜん動面積の算出が挙げられる[3][4]．

められる患者の妊娠率は，3 分間に 2 回未満

しかしながら，これらの手法ではぜん動頻度の患者に比べて低くなることが報告されていなどの具体的な値の算出法は示されていない．

――――――――――――――――――

そこで，本研究では， Cine MR 画像を用いた*1 兵庫県立大学大学院工学研究科

子宮ぜん動の定量化法を提案する．

〔〒671-2280 姫路市書写 2167〕
e-mail: wada.h.jp@ieee.org

2．使用データ*2 医療法人 杏月会 空の森クリニック

本研究は不妊治療中被験者 27 名 66 例の骨盤 2 次元 Cine MR 画像を対象とする．各デー

投稿受付：2017 年 5 月 15 日

タは，60 フレームまたは 90 フレームで構成

513

され，画像分解能は 0.92mm×0.92mm，フレ

従来の子宮ぜん動検査は 3 分間の観察でのぜームレートは 0.5 枚/sec である．

ん動回数を用いるため[2]，3 分ぜん動回数を最終出力とする．

3．方法
提案法では，まず MR 画像での子宮の動き

3．結果を補正するために非剛体位置合わせを適用し，

3.1

非剛体位置合わせ次に子宮領域を，動的輪郭法を用いて抽出す

非剛体位置合わせにより，66 例中 52 例のる．領域内の画素値の時系列方向の変化に対子宮の動き・形状変形の補正に成功した．失してフーリエ変換を行い得られたスペクトル

敗例では腸管などが活発に動き，子宮の移動の平均を算出することで子宮ぜん動を算出す

変形が大きい場合に生じた．図 1 に子宮領域，

る．

子宮内膜領域の抽出結果を示す．
非剛体位置合わせ3.1

Cine MR 画像では体内組織の動きや子宮の持続性収縮により，子宮領域に移動・変形が生じ，ぜん動の抽出が困難である．そこで初めのフレームを基準画像とした B-spline 関数

図1 子宮領域(左)と子宮内膜領域(右)の抽出結果

補間に基づく非剛体位置合わせ[5]により子宮領域の動きと変形を補正する．

3.2

子宮領域の抽出3.2

図 2 に子宮領域および子宮内膜領域の平均

位置合わせした Cine MR 画像から時間平均

周波数スペクトルを示す．同図より，子宮領画像を次式で求める．
~

域ではピーク周波数は 0.0167Hz，3 分ぜん動n 1 I '( p, n)NI ( p) 

3 分子宮ぜん動回数の推定

回数は 2.99 回と推定した．子宮内膜領域では(1)
N
ただし， p は画像上の任意の座標， n はフレ

ピーク周波数は 0.0222Hz，3 分ぜん動回数は3.99 回と推定した．

ーム番号， N は Cine MR 画像のフレーム数，
I ' ( p, n) はフレーム n における位置合わせ後の点 p の画素値を示す．次に得られた時間平
均画像から動的輪郭モデルを用いた半自動処
理で子宮領域，子宮内膜領域を抽出し，以下の処理はそれぞれを関心領域とする．
3.3

子宮ぜん動頻度の推定

関心領域内各点の画素値時系列変化に対し(a)子宮領域(b)子宮内膜領域
図2 関心領域内の平均スペクトルて，(2)式でフーリエ変換を行い，周波数スペクトルを求める．
Nn 1

図 3 に位置合わせが行えた 52 例において目視

2tn

i
Y p (t )   I ' ( p, n) e M(2)

評価（参照値）と提案法による 3 分ぜん動回

ただし， t は各周波数成分， p は画像上の任数の比較結果を示す．子宮領域(uterus)，子宮意の座標， n はフレーム番号， N は Cine MR

内膜領域(endometrial)をそれぞれ関心領域と画像のフレーム数， i は虚数単位， M は任意した場合の結果である．相関係数は 0.11，0.23の自然数である．

となり，子宮内膜領域を関心領域とすることで推定精度が向上することを確認できた．

次に，関心領域全体の平均スペクトルを計算し，そのピークからぜん動頻度を推定する．

514

利益相反の有無なし
文献［1］ 大池澄孝，石原楷輔，菊池三郎：子宮内膜運動と卵巣ホルモン動態および子宮収縮との関連性についての検討． ACTAOBST GYNAEC JPN 42: 86-92, 1990
［2］
図3 目視評価との3分ぜん動回数の比較結果

Yoshino O, Hayashi T, Osuga Y et al:

Decreased pregnancy rate is linked toabnormal uterine peristalsis caused by

次に，目視評価と誤差が大きい例で同程度

intramural fibroids. Human Reproductionの振幅を持つピークが複数確認されたため，Vol. 25, No. 10, pp2475-2479, 2010

他方のピークを用いて 3 分ぜん動回数を算出［3］

西浦正英，木戸晶，富樫かおり他：

した結果を図 4 に示す．相関係数は 0.75 とな

MR 画像を用いた子宮ぜん動の可視化．

り推定精度が向上したことより，スペクトル

電子情報通信学会技術研究報告 MI Vol.

算出法，ピーク検出法を改善することで高精21，2005,

度に 3 分ぜん動回数を推定できることを確認

［4］

できた．

pp1-6

藤田奈央，佐藤哲大，中井朝子他：

MR 画像を用いた子宮ぜん動運動の解析(MRI)．電子情報通信学会技術研究報告
Vol. 109，2010,［5］

2 段にまたがるような大きな図がある場合，

pp259-264

Rueckert D, Sonoda L.I, Hayes C et al：

Nonrigid

registrationusing

free-form

2 段組の文章と混在させて原稿を作るのが難

deformations: application to breast MR

しいかもしれません．このような場合は，前images．IEEE Trans Med Imag 18，1999,

述のとおり 1 段組で本文を書いていただいて

pp712-721

結構です．また，図がうまく所定の位置に入らない場合は，まず図を選び，マウスの右ク
図3 目視評価との3分ぜん動回数の比較結果

3．まとめ
本研究では，非剛体位置合わせと周波数解析に基づく子宮 Cine MR 画像からのぜん動回数の算出法を提案した．提案法により Cine
MR 画像での子宮の動き・変形の補正が行え，周波数スペクトルのピークから推定した 3 分
間子宮ぜん動回数が視覚評価と相関が高いことを明らかにした．今後の課題は，周波数解析法，ピーク検出法の改善，また 3 分間ぜん動回数検査値に基づく不妊治療法の検討である．

515

OP15-7

ダイナミック造影 MRI における濃度変化パターンに基づいた参照領域抽出法の検討
生駒	
  洋子*1	  小畠	
  隆行*1	  立花	
  泰彦*1	  尾松	
  徳彦*1岸本	
  理和*1	  東	
  達也*1	  辻	
  比呂志*2
要旨
ダイナミック造影 MRI（DCE-MRI）では，対象領域と参照領域の造影剤濃度の時間変化に対しコンパートメ
ントモデルを用いて解析することで，対象領域の血行動態を定量的に評価することができる．しかし，形状が複雑で不均質な組織から参照領域を手動で選択するには，煩雑な作業を要する．本研究では，前立腺腫瘍を対象に，造影剤濃度の時間変化パターンに基づいた簡便な参照領域の抽出法を検討した．造影剤濃度マップから濃度変化パターンを反映する一次元の指標 R をボクセル毎に算出したところ，R 値は組織からの洗い出しが早い腫瘍で低く，遅い筋肉で高くなった．この R マップから，筋肉など典型的な参照領域と等しい R 値を持つボクセルを参照領域として抽出したところ，手動で細かく設定した大殿筋領域と同様の時間濃度曲線が得られた．本手法は，濃度変化パターンを基に参照領域を自動的に抽出することができ，腫瘍の血行動態の定量評価に有用と思われる．
キーワード：DCE-MRI，コンパートメントモデル，参照領域法，パターン分類，前立腺腫瘍

1． は じ め におり，血管新生の活発化に伴い血流・血管透	  ダ イ ナ ミ ッ ク 造 影 MRI （ dynamic

過性が増加する．そのため，DCE-MRI では，

contrast-enhanced magnetic resonance imaging:

腫瘍部位において早期相での濃染とその後の

DCE-MRI）では，ガドリニウム造影剤を静脈早い洗い出しが見られ［1］，腫瘍の機能的変から急速注入した後，数十フレームのダイナ化を評価することで，腫瘍の診断能向上や病

ミック撮像を行って造影剤濃度の経時的変化

期診断，治療効果判定に役立つものと期待さを画像化することで，組織の血流・血管透過れる．

性（血行動態）を評価することができる．悪	
  造影剤濃度の時系列データから血行動態を性腫瘍の発育，浸潤には血管新生が関与して定量的に評価するには，薬物動態理論に基づいたコンパートメントモデル解析を行い，移――――――――――――――――――

行速度定数を算出する［2］．しかし，入力関*1 量子科学技術研究開発機構放射線医数である動脈の時間濃度曲線を測定データか

学総合研究所分子イメーイング診断治療

ら正確に求めるのは難しく，解析が複雑で定研究部

量精度も低い．そのため，DCE-MRI 撮像から〔〒263-8555 千葉市稲毛区穴川 4-9-1〕

得られる血行動態の情報を臨床診断に有効に

e-mail: ikoma.yoko@qst.go.jp

活用するには，簡便かつ高精度で実用的な血*2 量子科学技術研究開発機構放射線医

行動態の評価法の確立が望まれる．そこで，学総合研究所重粒子線治療研究部

動脈入力関数の代わりに参照領域の時間濃度

投稿受付：2017 年 5 月 15 日

516

曲線を用いる参照領域法が提案された[3]．し力関数 Cp が等しいと考えると， Ct は Cr を用

かし，形状が複雑で不均質な組織から参照領

いて(4)式で表され，動脈入力関数の代わりに域を手動で選択するには，煩雑な作業を要す

参照領域の時間濃度曲線を用いることで，対る．	
 象領域と参照領域のパラメータ比を求めるこ	  本研究では，前立腺腫瘍を対象に，造影剤とができる．

濃度の時間変化パターンに基づいた簡便な参照領域の抽出法を検討した．
2． 方 法1）薬物動態モデル	  動脈から血管外細胞外腔への造影剤の移行
は，血管と組織をそれぞれ独立した 1 つのコンパートメントとみなしたコンパートメント
モデルで表される（図 1）［2］．動脈血漿中お	
 よび血管外細胞外腔の造影剤濃度を Cp(t)，

図 2 参照領域法における対象領域と参照領域のCe(t)，両コンパートメント間の移行速度定数

コンパートメントモデル

を kep とすると， Ce の時間変化は(1)式で表さ"k t

Ct (t) = K t ! e ep # C p (t)れる．ここで，測定画像のあるボクセルにお(3)" kr tCr (t) = K tr ! e ep # C p (t)ける血管外細胞外腔および血管の体積比を Ve，!k t

Vp と す る と ， ボ ク セ ル の 組 織 中 造 影 剤 濃 度

Ct (t) = K tR (kepr ! kep )" e ep # Cr (t) + K tR "Cr (t)Ct(t)は(2)式で表される．ここで，⊗は畳み$ R Kt '&% K t = K r )(t込み積分を表す．

(4)3）濃度変化パターンの一次元数値化
	  各ボクセルの時間濃度曲線から，(5)-(7)式
により濃度変化パターンを反映する一次元の指標 R を求める［4］．
図 1 DCE-MRI の薬物動態解析に用いられるコンTパートメントモデル

dCe (t)= kep !C p (t) " kep !Ce (t)dt

Ct (t) = K t ! e" kept(K = V ! k )te

M 0 = ! Ct (t)dt

(5)

T

(6)

0

M 1 = " t !Ct (t)dt
0

(1)

R=

# C p (t) + Vp !C p (t)

M1
M0

(7)

ここで， Ct(t)が(3)式で表されると，R は(8)

(2)

ep

式のように Kt に依存しない kep のみの関数となる．すなわち，同じ R 値を持つボクセルは，

2）参照領域法

時間濃度曲線の振幅 Kt は異なるものの同じ

	  対象領域と参照領域のコンパートメントモ

kep 値を持ち，同様の濃度変化パターンを示す

デル（図 2）において，血管体積比 Vp が十分と考えられる．

小さいと仮定すると，対象領域，参照領域のT$ t !eR=$ e" kept0

組織中造影剤濃度 Ct(t)，Cr(t)は(3)式で表さTれる．ここで，対象領域と参照領域の動脈入

0517" kept# C p (t)dt# C p (t)dt(8)

	  4）臨床データの解析
Normalized Concentration	
 

0.08

	
  腫瘍領域が明瞭な前立腺腫瘍の DCE-MRI
画像を対象に，参照領域の自動抽出を試みる．
まず，参照領域として手動で大殿筋を選択す
る．次に，ボクセル毎に R を算出し，作成された R マップから大殿筋と同じ R 値を持つと思われるボクセルを参照領域として抽出する．

0.06

0.04

大臀筋	
 
大殿筋	
 
抽出参照領域	
 抽出参照領域	
 

0.02

0
0

抽出された参照領域ボクセルの平均時間濃度

1

2

3

4

5

Time [min]	
 曲線を，手動で選択した大殿筋領域の時間濃図 5 手動で選択した大殿筋領域と R マップから自度曲線と比較する．

動抽出した参照領域ボクセル群の時間濃度曲線

3． 結 果4． ま と め	  前立腺腫瘍の DCE-MRI 濃度マップでは，

	  提案手法は，濃度変化パターンを基に参照

腫瘍で組織からの洗い出しが早く，正常辺縁領域を自動的に抽出することで，簡便かつ客域や大殿筋では遅く，血行動態に応じて異な観的に参照領域を選択することができ，腫瘍る濃度変化パターンを示した（図 3）．時間濃の血行動態の定量評価に有用と思われる．今度曲線から指標 R をボクセル毎に算出したと後は，濃度変化パターンの分類法の改良に加ころ， R 値は腫瘍で低く，正常辺縁域や大殿え，解剖学的情報なども加味することで，自筋で高く，血行動態の違いを反映する分布と動抽出法のさらなる高精度化を目指す．

なった（図 4）．この R マップから，R 値のヒ
ストグラムのピークを中心に R=2.8~2.9 のボ

利益相反の有無：なし

クセルを参照領域として抽出した．その結果，抽出された参照領域ボクセル群において，手

文 	
  献

動で細かく設定した大殿筋領域と同様の時間［1］	
  Oto A, Kayhan A, Jiang Y et al: Prostatecancer: differentiation of central gland

濃度曲線が得られた（図 5）．
0.5mM

ṇᖖ㎶⦕ᇦ

⭘⒆

Concentration [mM]	
 0.25

኱Ẋ➽ 0

正常辺縁域	
 
腫瘍	
 
大殿筋	
 

0.20

cancer from benign prostatic hyperplasia by
using

0.15

diffusion-weighted

anddynamic

contrast-enhanced MR imaging. Radiology

0.10

257:715-723, 2010

0.05

［2］	
  Tofts PS: Modeling tracer kinetics in

0.00
0

1

2

3

Time [min]	
 4dynamic Gd-DTPA MR imaging. J Magn

5

Reson Imaging 7:91-101, 1997

図 3 前立腺腫瘍のダイナミック造影マップ（左）［3］	
  Yang C, Karczmar GS Y, Medved M etと時間濃度曲線（右）．造影マップは 5 分間の平

al: Estimating the arterial input function

均濃度画像を T1 強調画像上に重ね合わせて表示．

using two reference tissue in dynamic

4.0

⭘⒆

contrast-enhanced

MRI

studies:

Fundamental

andsimulations.

concepts

Magn Reson Med 52: 1110-1117, 2004
［ 4］ 	
  Kimura Y, Hsu H, Toyama H et al:
1.5

Improved signal-to-noise ratio in parametricimages by cluster analysis. NeuroImage 9:

図 4 前立腺腫瘍のダイナミック造影マップ（図 3）554-561, 1999

から得られた R マップ

518

Extraction of reference region using time course patternin DCE-MRI studies
Yoko IKOMA*1, Takayuki OBATA*1, Yasuhiko TACHIBANA*1, Tokuhiko OMATSU*1, Riwa KISHIMOTO*1,
Tatsuya HIGASHI*1, Hiroshi TSUJI *2*1 National Institute of Radiological Sciences QST, Department of Molecular Imaging and Theranostics*2 National Institute of Radiological Sciences QST, Department of Charged Particle Therapy Research.

In dynamic contrast-enhanced MRI (DCE-MRI) studies, circulatory function of the target region can be evaluatedquantitatively by a compartmental analysis using time-concentration curves of the target and reference regions.
However, it is difficult to define the reference region manually because this task is complicated and affected by thetissue heterogeneity. In this study, we developed a method for extracting the reference region automatically based ontime-course pattern for DCE-MRI studies of patients with prostate cancers.
One-dimensional index of time-course pattern, called R here, was calculated voxel by voxel from thetime-concentration curve obtained from DCE-MRI. As a result, the R-value was lower in the tumor region, and higher
in the normal region and gluteus muscle region, meaning that the contrast media in the tumor was washed out more
rapidly from the tissue. From this R map, voxels having R-value same as the typical reference region were extracted as
the reference region. The time course of extracted reference region was similar to that of the manually defined gluteus
muscle.
The proposed method can automatically extract the reference region based on the time-course pattern, and it
would be useful for the quantitative evaluation of circulatory function in DCE-MRI studies of patients with prostatecancers.

Key words: DCE-MRI, Compartment model, Reference tissue model, Pattern classification, Prostate cancer

519

OP15-8

Automated delineation framework of clinical target volume ontreatment planning computed tomography based on
Bayesian inference for prostate cancer radiation therapy
Kenta NINOMIYA*1, Hidetaka ARIMURA*2, Motoki SASAHARA*1
Taka-aki HIROSE*1,4, Saiji OHGA*3, Yoshiyuki UMEZU*4
Hiroshi HONDA*3, Tomonari SASAKI*2
Abstract
The goal of this study was to develop an automated delineation framework of clinical target volumes (CTVs) on
treatment planning computed tomography (CT) based on Bayesian inference for prostate cancer radiation therapy.
The framework was developed based on the Bayesian inference with a probabilistic atlas of the CTV and occurrence
probabilities of planning CT values. CTV contours determined by radiation oncologists were employed as references
for evaluation of the framework. The average Euclidean distance and Dice’s similarity coefficient (DSC) between thereferences and estimated CTVs for 10 test cases was 4.2±3.5 mm and 0.79±0.10, respectively. The proposed
framework could be feasible for estimating CTVs of prostate cancer when CTVs were located close to an average
position.
Keywords：prostate cancer, radiation treatment, Bayesian inference, probabilistic atlas, computed tomography

1.

of the prostate on CT images are needed forIntroduction

Image guided radiation therapy has been widely

clinical practice, because automated delineation

employed for prostate cancer radiation therapy.

frameworks could reduce these variations ofContrasts around boundaries between the prostate

contours. There are many researches to attemptand surrounding soft tissues are very low on CT

toimages to be utilized for treatment plans. Further,

automatically [1-9], but the research topic is still

the subtle boundaries may lead intra- anda challenging task due to the low contrast

extract

prostatesfrommedicalimagesofinter-planner variations in contours of prostates.

prostates on CT images. The Bayesian inference

The variations of contours of regions of interest

could be feasible for estimation of the low

for radiation treatment (CTVs, organs at risks

contrast prostates, because the probabilistic(OARs), etc.) could affect dose distributions.

atlases can be used as prior knowledge (prior

Therefore, the automated delineation frameworks

probability [10]) on the prostate locations.

―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――*1 Department of Health Sciences, Faculty of Medical Sciences, Kyushu University〔3-1-1 Maidashi,
Higashi-ku, Fukuoka, 812-8582, Japan〕
e-mail: knt.eat.24splash@gmail.com*2 Department of Health Sciences, Graduate School of Medical Sciences, Kyushu University*3 Department of Clinical Radiology, Graduate School of Medical Sciences, Kyushu University*4 Department of Medical Technology, Kyushu University Hospital

520

Probabilisticatlases

represent

existence

Probabilistic atlases

probabilities of an object at each voxel.

Probabilistic atlases of pelvic bones and CTVs

The goal of this study was to develop an
automateddelineation

frameworkofwere generated from ten cases. Figure 2
illustrates

CTVs

a

procedure

for

constructing(corresponding to prostates in low-risk groups)

probabilistic atlases.

on treatment planning CTs based on the Bayesian

Pelvic bone probabilistic atlas (Fig.2(a)). First,

inference for the prostate cancer radiationbone regions were extracted from CT images by

therapy.

thresholding.

Extractedbone

regions

wereregistered to a reference bone region which was
2.

obtained by manual contouring. The centroid

Materials and frameworks

Figure 1 shows the overall scheme of ourmatching between reference and extracted bone

proposedregionsframework.

We

used

ten

cases

was

appliedalong

left-rightandincluding planning CT images (pixel size: 0.9766

anterior-posterior

mm, matrix size: 512×512) and structure data

matching was applied with the Dice’s similarity(binary images) of prostates, bladders andcoefficient (DSC) of a similarity index along

rectums determined by radiation oncologists.

superior-inferior direction. After registration,

directions.

The

templatebinary data of bone regions were averaged in
Test CT image

each voxel for all cases to construct the pelvic
bone probabilistic atlas.

Rigid registration of probabilistic atlas ofpelvic bone with a test CT image

CTV probabilistic atlas (Fig.2(b)). CTVs weremoved according to the translation vector which

Translation of probabilistic atlas of CTV based on translation matrix
obtained from registration of probabilistic atlas of pelvic bone

was obtained from registration of pelvic bones. A
probabilistic atlas of the CTV was also obtained

Bayesian inferenceby averaging in each voxel for all translated

Structures subtraction

CTVs.

Estimated CTV region

Occurrence probabilities for CT values
The occurrence probabilities for CT values of

Figure 1. An overall scheme of our proposed
framework.

CTV and background regions were calculated byapproximating histograms obtained from the tworegions

withGaussianA step to construct theprobabilistic atlas of pelvic bone

CT imageBone extraction



Rigid registration of pelvic
bone image to reference
image


Reference
Pelvic bone
Voxel by voxel
averaging





+

Reference
Pelvic bone
CTV

Averaging all registeredimagesVoxel by voxel
averaging+

functions.

Since

CTVs delineated byradiation oncologists
Obtaining translation
vectors from constructing
step of probabilistic atlasof pelvic bone
Translation according toobtained vector
Averaging all registeredimages(a)(b)
Figure 2. Procedures of constructing of probabilistic atlases for pelvic bones (a), and CTVs (b).

521background regions were defined as surroundingwere

measuredregions of CTVs, they were obtained byestimated and the true CTV regions.

betweencentroidsofthesubtracting the CTV from the dilated CTV.
3.

Results and Discussion

Estimation of CTVs

Figure

The estimation of CTVs consisted of two steps.

determined by a radiation oncologist (groundIn the first step, a probabilistic atlas of the pelvic

truth) and estimated by the proposed framework.

bone was registered to a test CT image according

The average Euclidean distance andto the mutual information [11]. A probabilistic

between the ground truths and estimated CTVs

atlas of the CTV was translated according to thefor 10 test cases was 4.2±3.5 mm and 0.79±0.10,

matrix which was obtained from the previous

respectively. As for some cases, the locations ofregistration.

posterior

the probabilistic atlas of the CTV did not match

probabilities were calculated as the degree ofwith those of true CTVs after the pelvic bone

CTV regions based on the Bayesian inference.

registration. That is because the locations ofFinally,bysome CTVs were different from the average

thresholding posterior probabilities. However, if

location of the CTVs corresponding to the CTV

the estimated CTV region overlapped with OARs

atlas location.

In

CTV

the

secondregions

were

step,

estimated

3

shows

a

comparison

of

CTVs

DSC

(the rectum and/or the bladder), the overlapped
regions were removed from the estimated CTV

4.

regions.

We have developed an automated delineation

Conclusions

framework of clinical target volume on treatment
Evaluation of the proposed frameworkplanning computed tomography based on the

The proposed framework was evaluated by

Bayesian inference for prostate cancer radiation

calculating the DSC [12] and the Euclidean

therapy. The proposed framework could beafeasible for estimating CTVs of prostate cancer

leave-one-out-cross-validation test for 10 cases.

were located close to an average position.

DSCs were calculated between estimated CTV

However, the further investigations are needed

regions and ground truths that were determined

for more accurate segmentation of CTVs.

distance

based

on

by radiation oncologists. Euclidean distances

Apex
MiddleBase
Figure 3. A comparison of CTVs determined by a radiation oncologist (ground truth by white lines) andestimated by the proposed framework. Black lines represent estimated CTV contours.

522

AcknowledgementThe

authors

Hierarchical

would

like

to

express

their

Appearance

Models.

Cluster

Medical Physics, 2016; 43(10): 5426-5436

appreciation to all of the members of the Arimuralaboratory who provided precious comments and[7] Soumya G, James W. D, Martin A. E, et al.:advices for this study.

Multi-atlas and Unsupervised Learning Approach
to Perirectal Space Segmentation in CT Images.

Conflict of interests

Australas Phys Eng Sci Med, 2016; 39: 933-941

The authors do not have any conflict of interests
to disclose.

[8] Sang H. P, Yaozong G, Dinggang S:
Multi-atlas Based Segmentation Editing with
References

Interaction-guided

Constraints.

Med

Image

Comput Assist Interv, 2015; 9351: 198-206[1] Shu L, Dinggang S: A learning BasedHierarchical Framework for Automatic Prostate[9] Qiangjin F, Mark F, Songyuan T, et al.:Localization in CT Images. Med Image Comput

Segmenting

Assist Interv, 2011: 6963, 1-9

Population and Patient-specific Statistics forCT

Prostate

ImagesUsing

Radiotherapy. Proc IEEE Int Symp Biomed[2] Andrew G, Lawrence J, Sheplan O, et al.:Imaging, 2009; 282-285

Combining Prior Day Contours to Improve
Automated

Prostate

Segmentation.

Medical[10]

Physics, 2013; 40(2): 021722, 1-7

OkadaT,

ShimadaR,

HoriM,

etal.:

Automated Segmentation of the Liver from 3D
CTImagesUsing

Probabilistic

Atlas

and

[3] Sang H. P, Yaozong G, Yinghuan S, et al.:Multilevel Statistical Shape Model. Acad Radiol,Interactive

Prostate

2008; 15:1390-1403.

Atlas-guided

Semi-supervised

Segmentation

Using

Learning

andAdaptive Feature Selection. Medical Physics,[11] Pluim J, Maintz A, Max A. V, et al.: Multi-

2014; 41(11): 111715, 1-10

Information-Based Registration of Medical Images:
A Survey. IEEE Trans Med Imaging, 2003;[4] Ninon B, Filipa G, Jamie M, et al.: Iterative

22(8):986-1004.

Framework for The Joint Segmentation and CT
to[12] Crum W, Camara O, Hill D, et al.: Generalized

MRI-only Radiation Therapy Treatment Planning.

Overlap Measures for Evaluation and Validation in

Phys. Med. Biol., 2017; 62: 4237-4253

Medical Image Analysis. IEEE Trans Med Imaging,

SynthesisofMR

Images:Application

2006; 25(11):1451-1461.
[5] Wei L, Shu L, Qianjin F, et al.: Learning
Image Context for Segmentation of Prostate in
CT-guided Radiotherapy. Med Image Comput
Assist Interv, 2011; 14: 570-578[6] Dengwang L, Pengxiao Z, Xiangfei C, et al.:Automatic

Multiorgan

Segmentation

inCT

Images of The Pelvis Using Region-specific523前立腺癌放射線治療における臨床標的体積の自動抽出法
二宮健太*1, 有村秀孝*2, 笹原基希*1, 大賀才路*3
梅津芳幸*4, 本田浩*3, 佐々木智成*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 九州大学大学院医学研究院臨床放射線科*4 九州大学病院医療技術部

本研究の目的は前立腺癌放射線治療における臨床標的体積 (clinical target volume : CTV) の自動抽出法の開発である．
提案手法は確率アトラスと CTV 内の CT 値の生起確率を用いたベイズ推定に基づいている．
骨盤領域と CTV の確率アトラスを作成した．骨盤領域の確率アトラスをテスト症例に対して位置合わせを行い，その際に生成される移動ベクトルを用いて CTV の確率アトラスの移動を行った．移動後の CTVの確率アトラスと生起確率を用いてベイズ推定を適応し，領域を推定した．放射線腫瘍医によって決定された CTV を用いてユークリッド距離と Dice’s similarity coefficient (DSC) を計算し，提案手法を評価した．
我々の提案手法は CT 画像上で前立腺癌における CTV を自動抽出する方法として有用である可能性を示した．
Key words: 前立腺がん，放射線治療，ベイズ推定，確率アトラス，治療計画 CT

524

OP16-1

テンプレート（全ての原稿の種類に共通） Ver. 2.1（2017.3.21 改訂）

乳房専用 PET 画像を用いた乳腺腫瘍の自動検出手法の開発と初期的評価
箕浦
伊藤

菜月*1

あかり*2

寺本 篤司*1
高橋

山室 修*2

村瀬 香帆*2

克彰*2 大見 久美子*2

西尾 正美*3

藤田 広志*4
要旨
近年，乳房を撮像対象とした乳房専用 PET 装置が開発され臨床利用が始まっている．乳房専用
PET は全身 PET/CT と組み合わせて行われ，全身 PET/CT よりも詳細に乳房内を観察できるがノイズが多く腫瘍を正確に指摘することが困難な場合がある．本研究では乳房専用 PET 装置のノイズ特性を加味した乳腺腫瘍の自動検出手法を開発する．本手法では乳房専用 PET 画像から高集積な領域を検出する．まず PET 画像の画素値を SUV に変換する．次に，2 値化処理により高集積な領域を検出する．ここで乳房専用 PET 画像は検出器の端(検出器の底側や胸壁側)でノイズが高くなるという特性を持つため，スライス毎にしきい値を変化させて 2 値化する．その後ラベ
リング処理を行い，候補領域を得る．検証には乳房専用 PET 画像 10 症例を用いて，腫瘍検出能力を評価した．その結果全身 PET/CT 画像からは検出できなかった小さな乳腺腫瘍を検出できた．
キーワード：乳房専用 PET 装置，乳腺腫瘍，自動検出

1．はじめにで撮像する．後者は，O 型あるいは C 型に配

乳がんは日本女性が罹患する最も多いがん

置された検出器の中心に乳房を下垂させて撮である［1］．近年，核医学検査の分野では乳像する［4］．本研究では後者に注目する．

房のみを撮像対象とした乳房専用 PET 装置

リング型乳房専用 PET 装置は左右の乳房が開発され［2,3］，臨床での利用が始まってを片側ずつ検出器内に配置して撮像を行うこいる．乳房専用 PET 装置には大別して対向型とで，乳房の 3 次元断層像が得られる．臨床

乳房専用 PET 装置とリング型乳房専用 PET

では，乳房専用 PET 検査は検診でのがん検索装置がある．前者は，マンモグラフィのようや乳がん患者のフォローアップに用いられてに乳房を 2 枚の平板上の検出器で乳房を挟んおり，全身 PET/CT 検査と組み合わせて行わ――――――――――――――――――

れる．図 1 に乳房専用 PET 画像と全身 PET/CT
画 像 を 示 す ． 乳 房 専 用 PET 画 像 で は 全 身*1 藤田保健衛生大学大学院保健学研究

PET/CT 画像よりも詳細に乳房内を観察でき

科〔〒470-1192 愛知県豊明市沓掛町田楽る．しかしながら，乳房専用 PET は図 1(a)にヶ窪 1-98〕e-mail: teramoto@fujita-hu.ac.jp

示すようにノイズが多く，医師は乳腺腫瘍を*2 東名古屋画像診断クリニック

正確に指摘することが困難な場合がある．

*3 名古屋放射線診断クリニック

このような場合，コンピュータ支援診断シ*4 岐阜大学医学系研究科

ステム（Computer Aided Diagnosis：以下 CAD）

525

が有用である ．CAD は医師の診断を支援する

Value（以下 SUV）に変換し［6］,検出に利ための「第 2 の意見」であり，膨大な医用画用する.

像をコンピュータで定量的に解析し，病変の(1)候補を提示することで医師の診断を支援するものである［5］．
ノイズの多い乳房専用 PET 画像をコンピ

2.2 2 値化

ュータに入力して解析を行い，その結果を医図 4 にスライス位置とノイズの標準偏差の師に提示することで，診断精度の向上が期待関係を示す．図 4 に示すように乳房専用 PET

できる．そこで，我々は乳房専用 PET 画像を

画像は検出器の端(検出器の底側や胸壁側)で用いた乳腺腫瘍の自動検出を行う取り組みとノイズが高くなるという特性を持つ．そこでして乳房専用 PET 装置のノイズ特性を加味

我々はスライス毎のノイズ特性に基づいて選した乳腺腫瘍の自動検出手法を開発し，その択的にしきい値を変化させる方法を提案する．

初期的な評価を行った ．

スライス毎のノイズ特性 に基づいて (図5(b))，しきい値を決定する(図 5(c))．決定したしきい値を用いて乳房専用 PET 画像を 2 値化する(図 5(d))．

(a)

(b)

図 1 乳房専用 PET 画像と全身 PET/CT 画像の比較．
(a) 乳房専用 PET 画像, (b) 全身 PET/CT 画像

2．手法
乳房専用 PET 画像を用いた乳腺腫瘍の自動検出処理のフローチャートを図 3 に示す.
本手法では，乳房専用 PET 画像から乳房内の高集積な領域を検出する ．
図 4 乳房専用 PET 画像のノイズ特性．縦軸はノイズの標準偏差，横軸はスライス位置を表す．

2.3 腫瘍の認識
2 値化された画像に対してラベリング処理を行い，乳房内の高集積領域を認識する．以上の処理により，乳房内の候補領域が得られる．

図 3 提案手法のフローチャート

2.1 SUV 変換
PET 装置から出力される画像の画素値はFDG 投与量や体重により変化する.そこで,(a)

最初に PET 画像のすべての画素値を FDG 投
与量,体重で正規化した Standardized Uptake

526

(b)

文

献

［1］ がんの統計編集委員会：編がんの統計<2015 年版>．公共財団法人

がん研究振興財団，東京，2016, pp14
［2］

北村圭司：PET イメージングの最前線． 医用画像情報学会雑誌 26(2): 31-35,
(c)

2009

(d)

図 5 高集積領域の自動検出．(a) 乳房専用 PET 原［3］

水田哲郎：PET の最新技術動向． 電気設備学会誌 34(4): 239-242, 2014

画像, (b) スライス毎のノイズ特性, (c)スライス毎に決定した 2 値化しきい値, (d) 2 値化画像

［4］

3. 検証

乳房専用 PET 診療ガイドライン．日本核医学会，東京，2013, pp2

3.1 検証方法［5］ 藤田広志：医用画像のためのコンピュ

本手法の有用性を評価するために,東名ータ支援診断システムの開発の現状と古屋像診断クリニックで撮影された 10 症例

未来． 日本写真学会誌 66(8): 484-490,(乳がん 5 症例,正常 5 症例)を対象に乳腺腫瘍

2003

検出能力を評価した．

［6］ Keys JW: SUV：Standard uptake or silly

3.2 結果および考察

useless

高集積領域の自動検出結果の例を図 6 に示

1836-1839, 1995

す.図 6(a)に示すような全身 PET/CT でも検出可能な大型の腫瘍だけでなく,同図(b)のような全身 PET/CT では検出できない小型の腫瘍も検出された.

(a)(b)

図 6 高集積領域検出結果. (a) 全身 PET/CT で検出可能であった大型の乳腺腫瘍, (b) 全身 PET/CT では検出されない小型の乳腺腫瘍

4. 結論
乳房専用 PET 画像を用いて,乳腺腫瘍を自動検出する手法を提案した.検証を行った結果,全身 PET/CT では検出できない小型の腫瘍が検出され,本手法の有用性が示唆された.
謝辞
本研究の一部は，文部科学省科学研究費補助金(新学術領域研究:26108005:「医用画像に基づく計算解剖学 の多元化 と高度知能化診
断・治療への展開」)により行われました.
利益相反の有無なし

527

value?.

J

Nucl

Med

36(10):

Development and initial evaluation of automated detection scheme ofbreast tumors using dedicated breast PET images
Natsuki MINOURA*1, Atsushi TERAMOTO*1, Osamu YAMAMURO*2, Kaho MURASE*2, Akari ITO*2,
Katsuaki TAKAHASHI*2, Masami NISHIO*3, Hiroshi FUJITA*4,*1 Graduate School of Health Sciences, Fujita Health University*2 East Nagoya Imaging Diagnosis Center*3 Nagoya Radiological Diagnosis Center*4 Graduate School of Medicine, Gifu University

Recently, dedicated breast PET (db PET) has been developed and it has begun clinical use in Japan. Usually, it isperformed with PET/CT. Db PET can observe the breast in more detail than PET/CT. However, since db PET images
are noisy, it may be difficult to accurately identify small tumors. In this study, we develop a method for automateddetection of breast tumors considering its noise characteristics. In this method, increased uptake regions are detectedfrom db PET images. First, each pixel value is transformed to standardized uptake value. Next, increased uptake
regions are detected by thresholding. Here, noise level increases at the edge of the detector (the bottom side of thedetector and the chest wall side) in db PET images. Using this characteristics, db PET image is segmented bychanging the threshold value for each slice. Then, candidate regions are obtained by applying labeling to the image. In
order to evaluate the usefulness of our method, the tumor detection ability was evaluated using 10 case of db PET
images. As a result, small tumors were detected, which were not detected by PET/CT images.

Key words: Dedicated breast PET, Breast cancer, Automated detection528

OP16-2

KINECT とパノラマ X 線装置を用いたデンタル
フュージョン画像の生成
川合

晃平*1

尾川 浩一*1

福井 達真*2

勝又

明敏*2

要旨
本研究の目的は歯科用パノラマ X 線装置で撮影したパノラマ X 線画像と KINECT によって再構成した 3 次元顔表面画像をフュージョンした歯科用画像を生成することである.提案手法において 3 次元顔画像は KINECT の赤外線センサとカメラ及び，光路長を長くするために取り付けた鏡を用いてデータを取得して再構成した.3 次元顎骨画像はトモシンセシス法により作成したパ
ノラマ X 線画像を歯列中央位置の曲面にマッピングすることで再構成した.3 次元顎骨画像と 3次元顔画像の位置合わせはタングステンマーカを用いて行ったので報告する.
キーワード：パノラマ X 線撮影装置，顔画像， フュージョン， KINECT

1．はじめにン画像を生成する特殊な歯科用 X 線 CT 装置は存歯科診断において，患者の顎骨を画像化する方在するが，装置が大型で高価であるという問題が法として歯科用パノラマ X 線装置が用いられていある[2] -[3]．そこで安価でコンパクトな KINECT

る．図 1 のような歯科用パノラマ X 線撮影装置をを顔画像取得のためのセンサとして既存の歯科用使用して撮影を行うことで患者の顎骨のパノラマ

パノラマ X 線装置に取り付け，顔表面と顎骨のデ

X 線画像をトモシンセシスの技術を用いて生成でータを同時に収集し，フュージョン画像を生成できる[1]．さらに，このパノラマ画像を歯列中心部

きるようなシステムを考案した[4]．KINECT はの曲面にマッピングすることで 3 次元顎骨画像をMicrosoft によって開発されたセンサデバイスで生成できる．この様にして作った 3 次元顎骨画像ある．これには Depth カメラと RGB カメラが付を，3D スキャナを用いて作った 3 次元顔表面画像

いており，3D スキャナとして利用することができとフュージョンできれば診断画像の適用範囲が広る[5]．

がると考えられる．現在，このようなフュージョ――――――――――――――――――*1 法政大学大学院理工学研究科応用情報工学専攻〔〒184-8584 東京都小金井市梶野町 3-7-2〕e-mail: kohei.kawai.2x@stu.hosei.ac.jp*2 朝日大学歯学部
投稿受付：2003 年 1 月 31 日

529

て決められた顔画像を構成するボクセル群に対しRGB データをマッピングして顔の 3 次元画像を生成した．さらにフュージョン画像を生成するために顔表面 3 次元画像と 3 次元顎骨画像の対応するマーカ間の距離と分散の値が最小になる位置を求め位置合わせを行った．

図 1 歯科用パノラマ X 線装置
2．提案手法
患者の顔画像を得るために，歯科パノラマ X 線装置の検出器側上部に KINECT を，X 線管側に鏡

図 2 RGB 画像（左）と Depth 画像（右）を取り付け，歯科パノラマ X 線撮影装置が回転すると同時にデータを収集するシステムを考案した．
ここで鏡を使った理由として，KINECT で有効なDepth データを得るには 40cm 以上の光路長が必要となるためである．本研究で使用する歯科パノ
ラマ X線装置の検出器と X 線管の回転軌道は単純な円軌道ではなく，そこに回転軸の移動が加わった複雑な動きをする．そこで，位置の補正を行う
ために KINECT で患者の撮影を行う前に棒ファン

図 3 Dilation と Erosion をする前後のスライス画像右：

トムの撮影を行った．また，3 次元顔表面画像と 3

処理前 左：処理後次元顎骨画像の位置合わせを行うためにタングス
テンマーカを患者の顔に付けて撮影を行った．こ3．実験方法のとき，歯科パノラマ X 線装置の回転時間は 12

図 4 のように歯科用パノラマ X 線撮影装置に秒であるため，それに合わせて KINECT での撮影

KINECT と鏡を取り付け，人物の顔表面の再構成

も 12 秒間で 60 回行い，図 2 に示すような 640×を行う実験を行った．初めに棒ファントムの撮影

480 画素の RGB データと Depth データを取得した．

を行い，次に人物の撮影を行った．人物の撮影で次に回転中心軸付近の横 80×縦 300 画素の Depthは図 5 のように顔に位置合わせのためのタングス

データを回転角度ごとに 3 次元実空間座標に変換

テンマーカを 5 つ取り付けて撮影を行った．使用

した．その後，変換したデータを 500×500×500

した装置は QRmaster-P で，データ収集時間は 12

ボクセル空間上にマッピングした（ボクセルサイ

秒であり60方向の画像から3 次元顔画像を作った．

ズ 0.5×0.5×0.5mm3）．そのとき，重なりが多い部

このときの実験風景を図 6 に示す．この際，頭部分を顔の表面であるとみなした．さらに顔の表面と鏡を取りつけた X 線管との距離は角度ごとに異を滑らかにするため 3×3×3 の範囲の Dilation をなっているため棒ファントムの撮影で得た座標を6 回と Erosion を 4 回行った（図 3）．この様にし用いて補正をした．このとき歯科パノラマ X 線装530

置の撮影では図 7 のようなパノラマ画像を得られ像のフュージョン画像を図 10 に示す．
それぞれ左る．これを 3 次元空間上の歯列中心部の曲面にマの画像は正面から，右の画像は左側から見た画像

ッピングすることで 3 次元顎骨画像を生成した．

である．位置合わせ後の対応するマーカ間の距離

フュージョン画像を生成するためにこれらの 3 次

は一定になるはずであるが今回の実験ではばらつ

元顔表面画像と 3 次元顎骨画像のマーカ部分を利きがあった．

用して位置合わせを行った．

5．まとめ
歯科用パノラマ X 線撮影装置にとりつけた
KINECT を用いた 3 次元顔画像を生成する手法を提案し，人物のフュージョン画像を生成に成功した．

図 4 実験ジオメトリ

図 7 歯科パノラマ画像
図 5 タングステンマーカ取り付け位置

図 8 3 次元顎骨画像
図 6 実験風景
4．実験結果と考察
パノラマ画像から得られた 3 次元顔表面画像を
図 8 に，KINECT によって得られた 3 次元顔画像を図 9 に示す．3 次元顔表面画像と 3 次元顎骨画

531

[4] K. Kawai, K. Ogawa. “Image fusion of a dental
CT image with a face image”, 医 学 物 理 ,vol.36,Sup.1, p.129(2016)[5] 中 村 薫 , 斎 藤 俊 太 , 宮 城 英 人 . KINECT for
Windows SDK プログラミング C++編.秀和シ
ステム, 2012,32

図 9 KINECT によって得られた 3 次元顔表面
画像

図 10 フュージョン画像
利益相反の有無なし
文 献[1] K. Ogawa, R. P. Langlais, W. D. McDavid, et al.
“Development of a new dental panoramic
radiographic system based on a tomosynthesis
method“, Dentomaxillofacial Radiology (2010)
39, 47-53[2] ”Introducing the 3Shape X1™. The new age
CBCT

3shape.

scanner”.

http://www.3shape.com/new+products/x1/cbct+s
canners,(参照 2016-05-02)[3] ”GALILEOS

ComfortPLUS.

The

3D

unit

recommended by dentists. For the highest
demands.” Sirona – The Dental Company.
http://www.sirona.com/en/products/imaging-syst
ems/galileos/,(参照 2016-05-02)532

OP16-3）

死亡時 CT 像からの複数臓器認識処理
宮川和也*1，斉藤 篤*1，花岡

昇平*2，稲井 邦博*3，

法木

左近*4，木村 浩彦*5，西島 昭彦*6，清水

昭伸*1

要旨
本報告では，死亡時 CT 像から，あらかじめ抽出された解剖学的ランドマークと肝臓に基づいて，心臓と肺を認識する画像処理アルゴリズムについて述べる．具体的には，入力画像からランドマークと肝臓領域を抽出したのち，それらを用いて学習画像と位置合わせする．得られた変形場を学習画像の肺と心臓のラベル画像にも適用し，条件付確率アトラスを構築する．その後，この確率アトラスを用いた最大事後確率法により心臓と肺の領域を認識する．本報告では，提案法を実際の死亡時 CT 像 10 症例に適用して性能を評価した結果を示し，有効性について議論する．
キーワード：死亡時 CT 像，複数臓器認識，条件付確率アトラス，最大事後確率法，死亡時画像診断

1．はじめにた知見をそのまま適応できないことも原因と現在日本では，ご遺体を CT や MRI で撮影される．そのため，読影医には多大な負担をし，画像から死因特定を行う Autopsy imaging

かけているのが現状で，死後画像の診断も専（Ai：死亡時画像診断）の導入が進み，院内門とする放射線診断医はごくわずかに存在す

死亡患者の直接死因究明は生前に撮影された

るのみである．そこで，読影医の負担軽減やCT 像，検査結果，及び臨床記録を加味する

診断精度向上を目的とした計算機診断支援シと，70%の精度で直接死因が究明されると報ステムの開発が進められている．[2]．ここで，告される一方，生前医療情報に乏しい突然死

死亡時 CT 像は死後変化により生体と異なるや犯罪関連死などでは，依然その精度は 30%

特徴を持つため（図 1 参照），死亡時 CT 像に程度に留まっている[1]．これは，このような特化したシステムが必要となる．

遺体は特異病変に乏しいことも多く，また多CAD システムでは，まず，画像中の臓器のくの症例は死後経過時間が不明な上に様々な認識を行う．これまで，死亡時 CT 像上の単死後変化を生じているため，折角大量の画像

一臓器については，肝臓[3]および肺[4]を抽出

データが得られても臨床画像診断で蓄積されした報告がある．また，生体を対象とした研究では，複数臓器を対象とした報告が幾つか――――――――――――――――――ある [5-8]．隣接臓器の関係を利用すること*1 東京農工大学大学院工学研究院

で生体同様に精度向上が期待されるが，死亡[ 〒184-8588 東京都小金井市中 2-24-16 ]時画像においては複数臓器を認識した報告は

e-mail : s171185t@st.go.tuat.ac.jp

ない．

*2 東京大学医学部附属病院放射線科*3 福井大学医学部分子病理学*4 福井大学医学部腫瘍病理学*5 福井大学医学部放射線医学*6 福井大学医学部 Ai センター533

習症例の肺と心臓のラベルを変形させ，それらを用いて肺と心臓の条件付き確率アトラスを構築する．その後，この確率アトラスに基づく EM アルゴリズム[6]を用いて MAP 法を行い，認識結果とした．
3．実験及び考察(a)

本研究はあらかじめ倫理委員会の承認を得(b)

図 1 生体の CT 像(a)と死亡時 CT 像(b)の例て，遺族から書面で同意後に撮影された 10
症例の Ai 画像から体幹部の 3 次元 CT 像を作

本報告では，解剖学的ランドマーク（LM）

成し，leave-one-out により評価を行った．画[9]と肝臓[3]の認識結果を用いて，肺と心臓を

像サイズは 512×512×416~1148[voxel]であ認識する処理について述べる．まず，LM とり，画素サイズは 0.744~0.841×0.744~0.841

肝臓を用いて空間的標準化を行い，肺と心臓×1[mm/voxel]である．評価は Jaccard Index(JI)の条件付き確率アトラスを構築する．次に，を用いた．図 3 に心臓と肝臓の JI を示す．こ

最大事後確率法（Maximum a Posteriori; MAP）

こで，提案法との比較として，LM や肝臓をにより肺と心臓を抽出する．

用いずに，頸骨の一部に基づいて位置合わせ

2．提案手法を行った場合の結果も示した．また，図 4 に

図 2 に処理のフローチャートを示す．

は，提案法により，肺と心臓の JI の平均が比
較手法と比べて一番大きく改善した症例と性能が低下した症例の結果を示した．

図 2 提案する複数臓器認識フローチャート

まず，文献[9]の処理を用いて肺や心臓に近図 3 実験結果

く安定して認識可能な胸骨，椎骨等の LM を
32 点抽出する．次に，文献[3]により肝臓領域を抽出する．その後，抽出された LM 点と肝臓ラベルに対して，学習症例のそれらをプロ
クラステス法[10]により位置合わせする．また，得られたアフィンパラメータを用いて学

534

謝辞
日頃から熱心にご討論いただく東京農工大
学 清水昭伸研究室の各位に深謝いたします．
利益相反の有無なし(a)(b)
図 4 臓器認識結果（a：症例 15，b：症例 7）
黃：肝臓，橙：心臓，青：肺文［1］

図 3 からは，比較手法に比べ，大部分の

献

Inai K, Noriki S, Kimura H, et al.:Postmortem CT is more accurate than

症例で精度が向上することが確認できた．特clinicalに精度が改善された症例 15（図 4(a)）では，immediate cause of death in hospitalized

肺の一部に拾いすぎが見られたが，比較的正

patients: a prospective autopsy-based study.

確に抽出されていた．これは肝臓と LM の情

Virchows Arch 469: 101-109. 2016

報が，横隔膜の位置を正確に合わせるために

diagnosis

foridentifying［2］平野靖，時安竣一，清水昭伸

the

他：死後

有用であったためだと考えられる．一方，図

CT 像のテクスチャ解析による死因推定．

4（b）の失敗例は，腹水による横隔膜の挙上Medical Imaging Technology, Vol. 33, no.4,

により LM と臓器の位置関係が崩れたことと，

pp.177-184, 2015

肝臓の抽出に失敗したことにより，位置合わ［3］せが誤ったことが原因だと考えられる．

Saito A, Yamamoto S, Shimizu A et al. :Automated

次に，参考として，生体における心臓と肺

liver

segmentation

from

a

postmortem CT scan based on a statisticalの認識精度と比較する．まず，生体では，最shape

近の代表的な研究である 文献[11]や[12]によComputer Assisted Radiology and Surgery,

ると，評価値は異なるが心臓の平均 Dice 係数

2016は 0.91[11]，肺の平均 JI は 0.94[12]であった．

model,

International

Journal［4］ 立花幸子，斉藤篤，清水昭伸

of

他：死

それに対し，本研究では心臓の平均 Dice 係数

亡時 CT 像からの肺野セグメンテーショと肺の平均 JI はそれぞれ 0.63 と 0.62 であり，ンに関する検討．信学技報, Vol. 114, no.

大きな差がある．これは，死体特有の非線形

482, MI2014-112, pp. 289-29, 2015の変形や濃度変化によるものであり，今後は，［5］Park H, Bland P, Meyer C: Construction

さらにこれらの点に着目して改良を進める予of an abdominal probabilistic atlas its

定である．

application in segmentation. IEEE TransMed Imaging 22(4): 483-492, 2003
［6］

3．まとめ
本稿では，死亡時 CT 像から，あらかじめShimizu A, Ohno R, Ikegami T, et al.:Segmentationofmultipleorgansin

抽出した肝臓と解剖学的 LM を用いて，肺と

non-contrast 3D abdominal CT images

心臓を認識するための画像処理アルゴリズム

International Journal of Computer Assistedについて述べた．

Radiology

今後の予定としては，死後変形に対応する

andSurgery,

vol.2,

no.3-4,

pp.135-142, 2007

ために，非剛体変換を用いた位置合わせや，［7］

Tong T, Robin W, Joseph V. H et al.:

条件付きの SSM の導入により，一層の認識精Discriminative

度の向上を目指す．

abdominal

dictionary
multi-organ

learningforsegmentation,

Medical Image Analysis, Vol. 23, Issue 1,535

p92–104, 2015［8］

Okada T, Marius G. L, Hori M, et al.:Abdominal multi-organ segmentation from
CT images using conditional shape-location
and unsupervised intensity priors, Medical
Image Analysis, vol.26, pp.1-18, 2015［9］ Hanaoka S, Shimizu A, Masutani Y et al.:Automatic detection of over 100 anatomical
landmarks

inmedicalCT

images:aframework with independent detectors andcombinatorial optimization. Medical Image
Analysis,

Vol.

35.

pp.192–214,

doi:10.1016/j.media.2016.04.00, 2017［10］

Peter H. S, Rovert M. C: Fitting one

matrix to another under choice of a central
dilation and a rigid motion. Psychometrika,
Vol. 35, pp 245-255, 1970
［11］

Rahil S, Daniel B, Theo v. W et al.:Automatic segmentation and quantificationofthecardiacstructuresfrom

non-contrast-enhanced cardiac CT scans,
Physics in Medicine and Biology, 2017［12］

Nakagomi K, Shimizu A, Togashi K etal.: Multi-shape graph cuts with neighborprior constraints and its application to lungsegmentation form a chest CT volume.
Medical Image Analysis, vol.17, pp.62-77,
2013

536

Multi-organ segmentation algorithm from a postmortem CT volume
Kazuya MIYAGAWA*1, Atsushi SAITO*1, Shouhei HANAOKA*2, Kunihiro INAI*3,
Sakon NORIKI*4, Hirohiko KIMURA*5, Akihiko NISHIJIMA*6, Akinobu SHIMIZU*1*1 Tokyo University of Agriculture and Technology*2 Department of Radiology, Tokyo University Hospital*3 Division of Molecular Pathology, Department of Pathological
Sciences, Faculty of Medical Sciences, University of Fukui*4 Division of Molecular Pathology, Department of Pathological
Sciences, Faculty of Medical Sciences, University of Fukui*5 Division of Radiology, Department of Radiology andLaboratory Medicine, Faculty of Medical Sciences, University of Fukui*6 Autopsy imaging center, Faculty of Medical Sciences

This paper describes an image processing algorithm to recognize a heart and a lung from a postmortem CT volumeusing anatomical landmarks and liver extracted in advance. Once landmarks and a liver region are obtained from the
input image, all training volumes are aligned to the input volume based on the extracted landmarks and liver region.
The deformation fields for the alignment are applied to label volumes of lungs and hearts of training data, and aconditional probabilistic atlas of a lung and a heart in the input volume is constructed. Subsequently, maximum aposteriori method with the atlas recognizes the heart and lung regions in the input volume. This paper presents theresults of evaluating the performance by applying the proposed method to 10 postmortem CT volumes and discusses
the effectiveness
Key words: Postmortem CT volume, Multi-organ segmentation, Conditional probabilistic atlas, Maximum aposteriori, Autopsy imaging

537

OP16-4

Influence of Higher Order Potential and Voxel-Connection in
Multi-Organ Segmentation Based on Conditional Random Field
Ying YANG*1，Masahiro ODA*2， Takayuki KITASAKA*3，
Holger ROTH *2，Kazunari MISAWA*4，Kensaku MORI*2
Abstract
In this paper, we investigate the influence of higher order potential and voxel-connection structure in torso organ
segmentation from CT volumes based on conditional random field (CRF). Many methods of automated segmentationfrom CT volumes have been proposed. However, lots of parameters require to be adjusted empirically to obtain
precise organ regions in these methods. Here, we extract organ regions from CT volumes by estimating the labels ofeach voxel based on a CRF model. We construct a CRF model using the stochastic gradient descent algorithm in thelearning phase and maximum a posteriori (MAP) inference in the prediction of the model. To solve the problem of
low segmentation accuracy and the extracted regions with rough boundary in the previous method, we introduce
higher order potential and new voxel-connection structure for the CRF-based organ segmentation. We perform theexperiments using the CRF model with the new voxel-connection structure and new higher order cliques to evaluate
their impact. The experimental results of 10 CT volumes showed that the higher order cliques and thevoxel-connection structure have influence on the performance of organ segmentation based on the CRF model.
Keywords：Segmentation, Machine learning, Conditional random field, Voxel-connection, Higher order potential

1. Introduction
Accurate detection and segmentation of organs, blood vessels and other regions of interest on medical
images are crucial tasks in the medical image processing. Organ region information can be utilized forsuch purposes as the computer-aided diagnosis or computer-assisted surgery. Therefore, many researches
have been done so far with the aim of proposing automated approaches for organ regions segmentationfrom CT volumes. However, lots of automated organ segmentation [1-4] methods include the discrete
optimization of a heuristic objective function which contains numbers of parameters require d to be
adjusted empirically.
For the segmentation method based on the Conditional Random Field (CRF) proposed in this paper, the―――――――――――――――――――――――――――――――――――――*1 Graduate School of Information Science,
Nagoya University〔Furo-cho, Chikusa-ku, Nagoya, 464-8601, Japan〕
e-mail: yyang@mori.m.is.nagoya-u.ac.jp*2 Graduate School of Informatics, Nagoya University*3 Faculty of Information Science, Aichi Institute of Technology*4 Aichi Cancer Center Hospital538

parameters of the CRF model can be trained automatically. We defined the process of organ segmentation
as the organ label inference of each voxel in 3D images in the proposed method. In a multi-organ
segmentation based on the CRF, voxel-connection structures and higher order cliques of the model play animportant role and affect the precision of organ regions inference, especially organ boundaries.
Nevertheless, no investigation on the suitable voxel-connection structure and higher order potential for the
CRF-based multi-organ segmentation has been reported yet.
In this paper, we construct a CRF model with different voxel-connection structures from the previous
method [5] to analyze how the connection structure and higher order potential affect the performance ofthe multi-organ segmentation. Comparing with the previous work [5], we introduce a newvoxel-connection structure and a higher order potential to extract the organ regions with clear boundary
and to learn the relationship between the central voxel and the surrounding voxels in terms of distance. In
the experiments, we evaluate the performance of multi-organ extraction method based on the CRF withthe 10 cases of CT volumes. In the Section 2, we describe the method in detail. The experiments anddiscussion are described in the Section 3.

2. Method
2.1 Overview
We propose a multi-organ segmentation method based on the CRF [6]. In the training phase, the CRF istrained with the training input CT volumes and their organ labels. Weight parameters are optimized v ia
stochastic gradient descent with feature vectors and organ labels. In the testing phase, the organ labels of
the testing input CT volumes are predicted via maximum a posteriori estimation.
2.2 3D CRF formulation
CRF is a discrimination model of the conditional distribution p ( y | x ) , which computes the probabilityof assigning a label y to an input variable x .
The conditional distribution p ( y | x ) can be written asp(y | x) 1exp{ wkk ( xi, yi )    vkk ( yi, yj )     tkk ( yi, yj, yn)}，
Z (x)
i
k
i jNi k
i jNt nNt k(1)

where the partition function Z (x ) is given by

Z (x)   exp{ wkk ( xi, yi)    vkk ( yi, yj )     tkk ( yi, yj , yn )}，
y'

i

k

i

jNi kijNt nNt k(2)
Here, i and j denote positions and k is the index of binary functions k , k and k . Details of thefunctions are explained below. y  represents assigned labels. Given a voxel i , Ni is the set ofsurrounding voxels in pairwise relationships, which is shown in Fig. 1. The structure of 6-neighbors
shown in Fig. 1 (a) causes low segmentation accuracy of some organs like spleen or kidney and we cannot
learn the relationship between distant voxels, which was used in the previous method [5]. In Fig. 1 andFig. 2, each point denotes the center of voxel, and the points connected with the bars represent the twovoxels are related. Here, we propose a new voxel-connection structure with 10 neighboring voxels shown539

(a) Previous voxel-connection(b) Proposed voxel-connection

Fig. 1 Pairwise voxel-connection structures of CRF model. Each point denotes the center of the voxel.
And the points connected with the bars represent the two voxels are related in training or prediction.

Fig. 2 Triplet cliques in the proposed method. Three voxels connected with the bars make one triplet
clique. And four triplet cliques are designed for one voxel.
in Fig. 1 (b) to solve the problem. At the same time, we introduce a higher order potential in the CRF
model to solve the problem that the extracted organ region had rough boundary in the previous method. So,
we propose the combination of second order cliques and triplet cliques to get clear and accurate regions ofeach organs. Nt is the set of surrounding voxels in the triplet clique. The structure of four triplet cliques
is shown in Fig. 2. The observation value xi consists of the voxel position, intensity and the geodesic
distance from background. The geodesic distance between two voxels of the CT volume is defined as anaccumulated distance on the shortest path between these two voxels [7]. k , k and k are featurefunctions which are defined ask ( xi , yi )  1{ xi  o}1{ yi  a} , k ( yi , yj )  1{ yi  a}1{ yj  b} and k ( yi , yj , yt )  1{ yi  a}1{ yj  b}1{ yt  c} , respectively.
The o denotes observation values of the voxel i , and a, b and c represent the organ labels of thevoxel i , j and t . The 1{} is a binary function which outputs 1 only when its condition is satisfied.

wk , vk and tk are weight parameters adjusted to obtain the maximum posterior probability on the bestorgan labels of the given medical images.

2.3 Training phase
The goal of the training phase in CRF-based organ segmentation is to find the optimal weightparameters

wk , vk and tk with the given CT volumes and their organ labels. The weight parameters update540

successively with each of the CT volumes and their organ labels. Considering the log-likelihood function
L of p ( y | x ) , given as

L  log p(y | x)  wkk ( xi, yi )    vkk ( yi, yj )     tkk ( yi, yj , yn)  log Z (x).
ikijNi kjNt nNt ki(3)
The optimal weights can be obtained by solving L using stochastic gradient descent method for theconditional probability p ( yi | x ) . The update of weight parameters are as follows:L
wk  wk  
wk

(4)

，

(5)

，

(6)

L

vk  vk  

tk  tk  

，

vk
L
t k

where  is the learning rate (   0 ) .
Due to the computational complexity of the conditional probability, we utilize approximated conditional
probability qi ( y i | x) instead. qi ( yi | x) can be estimated by the mean field approximation method [8],which applies the update equation repeatedly. The definition is as follows:qi ( y i | x ) 

1exp{ wkk ( xi, yi )Zik   vkk ( yi, yj )q j ( y j | x)     tkk ( yi, yj , yn)q j ( y j | x)qn ( yn | x)}，y jNi ky jNt nNt k(7)
where Zi is a normalization term for the probability of a label. The initial value of qi ( yi | x) is defined asqi ( yi | x) 1exp{ wkk ( xi, yi)}.
Zi
k

(8)

In this paper, we set the maximum iteration number of updates as T = 64.
2.4 Prediction phase
In the prediction phase, the organ labels ŷ of an input CT volumes are obtained by maximizing a
posteriori estimation, which is defined asyˆ  arg max p(y | x)，(9)yFor the sake of simplicity and computational efficiency, we utilize the approximated conditional541

probability qi ( y i | x) instead of p ( y | x ) to predict organ labels as well.

Table 1 DICE coefficients of major organs.
OrgansPrevious method [5]Proposed method
Right Lung
0.94
0.94
Left Lung
0.92
0.91
Heart
0.65
0.75
Liver
0.67
0.73
Spleen0.36
0.69
Right Kidney
0.38
0.77
Left Kidney
0.37
0.78
Hence, the labels of organs ŷ are given byyˆ i  arg max qi ( yi | x)，

(10)

yi

where ŷ i is the predicted organ label of the voxel i.

3. Experiment and discussion
We used ten cases of torso CT volumes to perform the experiments with a two -fold cross-validation.
Detailed information about the CT volume can be summarized as: slice size: 512×512 pixels, number ofslices: 641-741 slices, pixel spacing: 0.732-0.919 mm/pixel, reconstruction pitch: 1.0 mm, X-ray tube
current: 90-300 mAs, and tube voltage: 120 kVp. The number of organ labels was set to 39 including
lungs, heart, aorta, Esophagus, gall bladder, stomach, liver, spleen, kidneys, and so on. And gold standard
in the experiments were manually created by two engineers who have anatomical knowledge. The
maximum number of iteration T was set as 64 and the number of training epochs was 26 in the experiment.
The segmentation results of the proposed method and the previous method were given in Table 1, in which
we compared average DICE coefficients of major organs. Figure. 3 depicts predicted organ regions in CT
slices and original CT slices. Each predicted organ region was shown with the different colors. The
experimental results revealed that the voxel-connection and higher order potential can affect theperformance of organ segmentation based on CRF model.
The results shown in Table 1 can prove that it is effective to learn the relationship between the distantvoxels with the more complex voxel-connection structure. Proposed model with the voxel-connection of
10 neighbors and the triplet cliques performed better in estimating most of the organs than the previous
one.

Especially, the accuracies of the spleen, left and right kidney were much improved. The possible

reason for lack of improvement in the lung segmentation was that the proposed pairwise voxel-connection
and higher order clique have complexed structures which fit for detailed parts so that they are notextremely effective on extraction of large size organs like lungs. Moreover, it can be seen from Fig. 3 andFig. 4 that some organ regions like the region of lung or liver still have rough boundary. It indicates that itis still necessary to modify the structure of pairwise voxel-connection and the structure of higher cliques
to extract the organ region with clear boundary. The utilization of shape constraint and new features cansolve the problem of rough boundary probably .

542

Fig. 3 3D volume rendering of the segmented organs shown in the different colors. The segmented organs
include right lung, left lung, heart, liver, spleen, right kidney and left kidney.

Fig. 4 The slices of original CT image and the corresponding segmentation results of each organs andbones. Each extracted region is shown in the different colors.

543

4. Conclusions
We proposed the new voxel-connection structure and higher order potential in the CRF-based
multi-organ segmentation. Here, we evaluated their impact on the performance of organ segmentation
with the CRF. The experimental results showed that the voxel-connection and higher order clique canaffect the performance of organ segmentation based on the CRF model. The segmentation accuracy was
improved compared with the previous method. The proposed method will contribute to understanding
patient specific anatomy and create reference information in computer-assisted surgery.
Future work involves modification of the voxel-connection structure, investigation of new features,combination of CRF model and deep learning methods and evaluation using large datasets.
Conflict of Interest (COI): No potential COI to disclose
Acknowledgement
Parts of this research were supported by the MEXT, the JSPS KAKENHI Grant Numbers 26108006 ,2542047, 26560255, 17H00867, AMED Practical Research for Innovative Cancer Control, JSPS BilateralInternational Collaboration Grants and JST ACT-I.
We thank Dr. Hayashi and Mr. Nimura in Mori Laboratory, Information & Communication, Nagoya
University, for their great support.
Conflict of Interest (COI) of the Co-Presenter：No potential COI to disclose
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Shimizu A, et al.: Segmentation of multiple organs in non-contrast 3D abdominal CT images. International

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Nimura Y, et al.: Automated torso organ segmentation from 3D CT images using conditional random field . In

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Taskar B, et al.: Statistical Relational Learning, The MIT Press, London, 2007, pp93-122［7］

Pham T, et al: Parallel implementation of geodesic distance transform with application in superpixel

segmentation. International Conference on Digital Image Computing: Techniques and Applications (DICTA),
Hobart, 2013, pp1-8［8］

Koller D, et al: Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques, The MIT Press, London,

2009, pp449-476544条件付き確率場による医用画像からの多臓器抽出におけるHigher Order Potential とボクセル連結構造の影響に関する考察
楊瀛 *1, 小田昌宏 *2, Roth Holger*2, 北坂孝幸 *３, 三澤一成 *4, 森健策 *2*1 名古屋大学大学院情報科学研究科*2 名古屋大学大学院情報学研究科*3 愛知工業大学情報科学部情報科学科*4 愛知県がんセンター中央病院

要旨：本稿では，条件付き確率場による医用画像からの多臓器抽出における Higher Order Potential とボクセル連結構造の影響に関して考察する．これまで医用画像からの臓器領域自動抽出を目的とした多くの研究が報告されている．しかし，それらの多くは経験的に決定する調整パラメータを含むといった問題が存在する．本報告では，臓器領域抽出を医用画像全体にわたる各画素の臓器ラベル推定問題としてとらえ，
条件付き確率場に基づいて臓器領域を抽出する．条件付き確率場による学習過程では確率的勾配降下法を用いてパラメータを逐次的に更新し，推定過程では最大事後確率によって臓器ラベルを推定する．また，
従来とは異なる新しいボクセル連結構造と Higher Order Potential をモデルに取り入れ実験を行い，臓器抽
出精度に与える影響を分析した．本手法を 3 次元 CT 画像 10 例へと適用した結果，連結構造と Higher Order
Potential が抽出精度に影響を与えることが確認された．
キーワード：セグメンテーション，機械学習，条件付き確率場，ボクセル連結，Higher Order Potential545

OP16-5

Unsupervised 3D Medical Image Segmentation using
K-means and Joint Unsupervised Learning
Takayasu MORIYA*1，Holger R. ROTH*1,
Shota NAKAMURA*2，Hirohisa ODA*3，Kai NAGARA*3，
Masahiro ODA*1，Kensaku MORI*1
Abstract
In this paper, we propose a novel unsupervised segmentation method for 3D medical images. Our method has twophases: (1) learning deep representations using JULE that alternately clusters representations output by a CNN andupdates the CNN parameters using cluster labels as supervisory signals; (2) segmentation by applying K-means to thedeep representations from the trained CNN. We evaluate our method on a lung cancer specimen image scanned with amicro-computed tomography (micro-CT) scanner. We aim to automatically divide the image into the regions of invasive
carcinoma, noninvasive carcinoma, and normal tissue. Segmenting the regions on the micro-CT image based on
histopathological features could contribute to the future pathological examination. Qualitatively, our results show thatdeep representations could be useful for unsupervised segmentation of 3D medical images.
Keywords：Segmentation, Unsupervised learning, Convolutional neural network.

1. Introduction
Recently, convolutional neural networks (CNNs) have advanced image segmentation using deep
representations. However, it is challenging for recent supervised CNN-based segmentation methods to copewith medical images because obtaining manual annotations is very time-consuming and requires expert
medical knowledge. Thus, research into unsupervised learning, especially for 3D medical images, is promising.
In this paper, we investigate whether representations learned by unsupervised deep learning aid in thesegmentation of medical images. Our main contribution is to combine joint unsupervised learning (JULE) [1]with conventional K-means for medical image segmentation.
2. Method
The proposed segmentation method consists of two phases: (1) representation learning phase and (2)segmentation phase. In the representation learning phase, we conduct JULE to learn the representations of 3D
patches randomly extracted from an unlabeled target image. JULE tries to find optimal cluster labels in theforward pass and optimal CNN parameters in the backward pass to minimize the loss function. JULE iterates
these passes over multiple timesteps as a recurrent process until it obtains the desired number of clusters. Dueto the iteration, we can obtain more discriminative representations and thus better clusters. In the segmentation―――――――――――――――――――――――――――――――――――――*1 Graduate School of Informatics, Nagoya University*2 Nagoya University Graduate School of Medicine*3 Graduate School of Information Science, Nagoya University546

Fig. 2 Our segmentation results. Left: Original image. Middle: Ground truth. Right: Result. In the ground truth,
the red, green, and blue regions correspond to the region of invasive carcinoma, noninvasive carcinoma, andnormal tissue, respectively. In the results of the JULE based segmentation, colors indicate the same cluster,
but are assigned at random.
phase, we first extract 3D patches from the target image. The trained CNN transforms each patch into a
representation vector. We then divide the representations into 𝐾 clusters by K-means. Finally, each
representation is assigned a label 𝑙 (1 ≤ 𝑙 ≤ 𝐾) and we project these labels onto the original image forsegmentation.
3. Result
In our experiments, we used a cancer specimen images scanned with a micro-CT scanner (inspeXio SMX90CT Plus, Shimadzu Corporation, Kyoto, Japan). The size of the original image is 1083×1024×1024 voxels
and the resolution of the image is 29.63×29.63×29.63 μm/voxel. The original micro-CT image has a lot ofbackground and thus we use the cropped image whose size is 594×602×624 voxels. We aimed to divide each
image into three histopathological regions: (a) invasive carcinoma; (b) noninvasive carcinoma; and (c) normal
tissue. Fig. 2 shows qualitative examples of one slice for 𝐾 = 4. This result shows the potential ability tolearn features that distinguish three regions.
4. Conclusion
We proposed a novel unsupervised segmentation method that combine JULE with K-means. We showed thepotential abilities of our new method of 3D medical image segmentation. In order to obtain better results,
some components might need further adjustment for micro-CT images.
Acknowledgement
This research was supported by the Kakenhi by MEXT and JSPS (26108006) and the JSPS BilateralInternational Collaboration Grants.
Conflict of interest
None.
References［1］ Yang J, Parikh D, Batra D: Joint unsupervised learning of deep representations and image clusters, IEEE CVPR,
pp. 5147-5156, 2016.

547

K-means 法と Joint Unsupervised Learning による
3 次元医用画像の教師なしセグメンテーション
守谷享泰 *1, Holger R. Roth *1, 中村彰太 *2,
小田紘久 *3, 長柄快 *3, 小田昌宏 *1, 森健策 *1*1 名古屋大学大学院情報学研究科*2 名古屋大学大学院医学系研究科*3 名古屋大学大学院情報科学研究科
要旨：本論文では，3 次元医用画像向けの新しい教師なしセグメンテーションの手法を提案する．提案手法は 2 つの段
階に分けられる．1 つ目の段階では，JULE を用いた深層表現学習をおこなう．JULE は，CNN から出力される表現のクラスタリングと，クラスタラベルを教師信号とした CNN の更新を繰り返す手法である．2 つ目の段階では，訓練済
みの CNN から生成された深層表現に対し，K-means 法を適用してセグメンテーションをおこなう．評価には肺がん標
本のマイクロ CT 画像を用い，浸潤領域，非浸潤領域，正常領域という 3 つの領域に分けることを試みた．マイクロ CT
画像上で病理組織学的特徴に基づいたセグメンテーションをおこなうことは，将来の病理診断精度の向上につながる．
セグメンテーション結果の定性評価から，深層表現が 3 次元医用画像のセグメンテーションに有用であることが示された．

キーワード：セグメンテーション，教師なし学習，畳み込みニューラルネットワーク

548

第 36 回日本医用画像工学会大会（JAMIT2017)
大会役員委員会名簿
五十音順・敬称略
藤田

広志

大会長
岐阜大学
プログラム委員会

委員長
原

委

員

武史

有村 秀孝
石田 隆行
伊藤 聡志
彌冨
仁
上村 幸司
内山 良一
小田 昌宏
小尾 高史
片渕 哲朗
河田 佳樹
北坂 孝幸
北村 圭司
木戸 尚治
金
亨燮
木村 裕一
工藤 博幸
佐藤 嘉伸
椎名
毅
清水 昭伸
庄野
逸
菅
幹生
杉本 直三
滝沢 穂高
武田
徹
橘
理恵
田中 利恵
陳
延偉
寺本 篤司
中口 俊哉
中田 典生
根本 充貴
野崎 太希
野村 行弘
花岡 昇平
羽石 秀昭
原口
剛
平野
靖
本谷 秀堅
増谷 佳孝
松原 友子
目加田慶人
森
健策
八上 全弘
山谷 泰賀
湯浅 哲也

岐阜大学
九州大学
大阪大学
宇都宮大学
法政大学
国立循環器病研究センター
熊本大学
名古屋大学
東京工業大学岐阜医療科学大学
徳島大学
愛知工業大学
島津製作所
山口大学
九州工業大学
近畿大学
筑波大学
奈良先端科学技術大学院大学
京都大学
東京農工大学
電気通信大学
千葉大学
京都大学
筑波大学
北里大学
大島商船高等専門学校
金沢大学
立命館大学
藤田保健衛生大学
千葉大学
東京慈恵会医科大学
近畿大学
聖路加国際大学
東京大学
東京大学
千葉大学
コニカミノルタ山口大学
名古屋工業大学
広島市立大学
名古屋文理大学
中京大学
名古屋大学
京都大学
量子科学技術研究開発機構 放射線医学総合研究所
山形大学

業務委員会
委員長
松田

幸夫

日立製作所
549

日 本 医 用 画 像 工 学 会（JAMIT）
役 員 名 簿( 平成 29 年 5 月 31 日現在 )五十音順・敬称略
氏名
会

長

副 会 長

常任幹事

幹

事

監

事

尾川

浩一

工藤 博幸
佐藤 嘉伸
羽石 秀昭
小尾 高史
清水 昭伸
中田 典生
原
武史
原口
剛
花岡 昇平
松田 幸夫
目加田慶人
山谷 泰賀
湯浅 哲也
石垣 武男
伊藤 聡志
伊藤 俊英
稲邑 清也
上村 幸司
大松 広伸
大山 永昭
岡田 知久
掛川
誠
勝俣健一郎
北坂 孝幸
木戸 尚治
黒木 嘉典
真田
茂
篠川
毅
杉本 直三
滝沢 穂高
武田
徹
陳
延偉
塚本 信宏
土居 篤博
縄野
繁
仁木
登
西原栄太郎
長谷川純一
畑中 裕司
平野
靖
福田 国彦
藤田 広志
細羽
実
増谷 佳孝
森
健策
森
雅樹
安藤
裕
川岸 将実

所属
法政大学
筑波大学
奈良先端科学技術大学院大学
千葉大学
東京工業大学
東京農工大学東京慈恵会医科大学
岐阜大学
コニカミノルタ
東京大学
日立製作所
中京大学
量子科学技術研究開発機構 放射線医学総合研究所
山形大学
名古屋城北放射線科クリニック
宇都宮大学
シーメンスヘルスケア
JICARS（国際コンピュータ支援放射線医学・外科学協会）
国立循環器病研究センター
網走刑務所
東京工業大学
京都大学
浜松ホトニクス
国際医療福祉大学
愛知工業大学山口大学
新村病院、博愛会 HPN 東京
元 金沢大学
島津製作所
京都大学
筑波大学
北里大学
立命館大学
さいたま赤十字病院
富士フイルム国際医療福祉大学
徳島大学
東芝メディカルシステムズ
中京大学
滋賀県立大学
山口大学
東京慈恵会医科大学
岐阜大学
京都医療科学大学
広島市立大学名古屋大学
札幌厚生病院
埼玉メディカルセンター
キヤノン

550