計測自動制御学会東北支部

第 280回研究集会 (2013.
5.
2ω

資料番号 280・2

人体解剖モデルを用いた C
T画像からの自動肝臓抽出

AutomaticLiverExtractionUsingHumanAnatomicalModelfromCTi
mageso谷津理ーへ張山昌

zr，亀山充隆*小林康浩ペ下回貢***ORiichiTanizawa*，
MasanoriHariyama*，
MichitakaKameyama，*
YasuhiroKobayashi
付， M
itsugiShimoda付 **東北大学，付小山工業高等専門学校戸*濁協医科大学*TohokuUniversity，**uyamaNationalCollegeo
fTechnology，
付 *DokkyoMedicalUniv
ersityキーワード:自動肝臓抽出 :(AutomaticExt
ractionofLiv
erArea)，
コンビューター支援手術計画 (Computer‑
AssistedSu
rgicalP
lanning)，

3次元画像処理(
3‑Dimagep
rocessing)，ローカルシックネス (LocalThickness)
連絡先:干 980・8579仙台市青葉区荒巻字青葉 6・6・05

東北大学大学院情報科学研究科情報基礎科学専攻亀山・張山研究室谷津理一
丁el:(022)795・7155，Fax:(022)263・9167，E‑
mai
l:tanizaw
a@ecei.
tohoku.
ac.
jp

1. はじめに
手術前に C
T/MR
I画像から患部の 3次元構造を構築し，手術計画を行う事が重により多数の修正を行う必要があり，その作業時聞が膨大となるという問題がある.また，作業者の熟練度により構築結果がぱらつくなどの問題がある.

要となってきている.しかしながら，肝これらの問題を解決するために，本研臓のように複雑な構造を有する臓器の 3

究グ、ループで、は，肝臓外科手術を対象と次元構築においては，現状の画像処理ソして，精度の高い臓器抽出，血管抽出，フトウェアの抽出性能が低いため，手動術式を考慮した支配領域推定等の自動化

に向けて研究を行っている1)・ 3)•有する.

本稿では，肝臓領域抽出後に臓器の形

1) CT値が周辺臓器(筋肉，脂肪など)状情報に基づき高精度な肝臓領域を抽出に比べ高いする手法を提案する.

2) 内部で、の CT値の変化が少ない

従来の肝臓領域抽出法は， CT画像のこれらの特徴に着目し，球領域で下記輝度値に基づき肝臓領域を抽出していた.の条件を満たす領域を肝臓候補領域としそのため，横隔膜や牌臓，筋肉など輝度て抽出する.

値が類似している周辺臓器領域も肝臓領l)
TinUow<(球領域の CT値平均)<T
inChigh

域として抽出してしまう問題があった.

2)(球領域の CT値の標準偏差)<TSd

一方，提案手法では， 3次元構造情報

ただし， Tint̲lowは CT値しきし、値下限，calT
hicknessを表す特徴量であるLo

Tint
̲highは CT値しきし、値上限， Tsdは CT利用する.周辺臓器を含んだ肝臓候補領値標準偏差しきい値とする.

域をクラスタリングすることで，より高抽出結果を図l.(a)に， 3次元表示したも精度な肝臓領域の抽出を実現する.のを図l.(b)・(d)に示す.周辺臓器と CT4)を値が類似しているため，心臓や牌臓領域

2.LocalT
hickness に基づくまで抽出されていることがわかる.この肝臓領域の抽出問題点を解決するために，

2.
1形状に基づく高精度な肝臓領域抽出

CT画像では部位ごとに CT値(輝度値)が異なる.そのような性質に着目し肝臓領域を抽出するための典型的な方法の一つは領域成長法(リージョングローイング)である.領域成長法では，抽出対象中でシードと呼ばれる 1点を指定し，シード付近から， CT値が似ている点を同一領域として抽出してし、く方法である.
しかしながら，ボクセル単位での領域成長法では， CT値の変化に弱し、という問題点がある.例えば，周辺の CT値が似ている心臓などの周辺臓器の領域を肝臓領域として抽出したり， CT値が低い領域を肝臓領域として認識できない.そこで，本研究では，よりロバストな領域成長法として，球領域を単位とする領域成長法を提案している.

CT画像中での肝臓領域は以下の特徴をL
ocalT
hicknessを用いた高精度な肝臓領域の抽出手法を提案する.

2.
2LocalT
hicknessに基づく肝臓抽出アルゴリズム2.
2.
1LocalThickness

LocalT
hicknessの概念図を図 2に示す.
LocalT
hickness(LT)とは，ある物体の内部のボクセル Vについて，自身が含まれなおかつ物体に接する最大の球の直径2Rを求めた値である(図 2). 厚い部位では大きな値を持ち，薄い部位では小さな.
(a)・(b)).
値を持つことがわかる(図 3
肝臓領域抽出において，肝臓と他臓器が同時に抽出されている場合，複数臓器接続部分の厚みは臓器中心部よりも小さいと考えられる.よって LTが極小となる部位を複数臓器接続部として分割することで，より高精度な肝臓領域の抽出が実現可能となる.

ル，接続ボクセルについて説明する(図2.
2.
2 提案アルゴリズム

5.
(a)・
(b))
. まず表面ボクセルについて述提案する肝臓抽出アルゴリズムは大きべる.あるボクセルの周囲 26近傍を探く分けて 4 ステップで構成される(図 4).

索し，外部ボクセルまたは自身が所属すはじめに，従来手法を用いて肝臓候補領るクラスタ以外のクラスタボクセルが存域の抽出を行う.次に，抽出結果から在するときこれを表面ボクセルとする.

LTを算出する.次に，肝臓領域のクラ次に接続ボクセルについて述べる.あるスタリングを行う.最後に，クラスタリボクセルの周囲 26近傍にクラスタ jのングの結果を元にクラスタの統合を行う.

ボクセルがある場合，これをクラスタ j

最終的に肝臓領域と他臓器領域が分離しとの接続ボクセルとする.

た結果が得られる.

表面ボクセルと接続ボクセルを用いて以下では LTに基づくクラスタリング

クラスタ同士の接続関係を表す接続度とと，クラスタ統合の詳細について述べる.

しづ値を定義する.接続度 C を以下のように定義する.

=LocalThicknessに基づくクラスタリ

Cij VconnecU.
j/Vsurface̲iング

ただしクラスタリングはクラスタの中心とクラスタ番号，なるコア探索処理とコア肥大化処理のスタ jと接しているクラスタ iの表面ボ二つの処理から成る.はじめに，最大クセル数の LTを持つボクセルを基準ボ、クセル

クセル総数.

1はクラスタ番号，

Jは対象隣接Vci
jは対象隣接クラonn
叫 ー.

Vsurf
a札 iはクラスタ iの表面ボとする.次に，基準ボクセルに隣接し接続度に基づき統合処理を行う.接続ているボクセルを肥大化候補ボクセル

度C
ijが一定以上の場合，クラスタ iをクとし，基準ボクセルと肥大化候補ボクラスタ jに統合する.

セルの LTを比較する.肥大化候補ボ
クセルの LTが基準ボクセル以下である場合，肥大化候補ボクセルをクラス3. 評価・考察タに統合し新たな基準ボクセルとする.

従来手法を用いて肝臓領域抽出を行い，肥大化をクラスタが変化しなくなるまその結果に提案手法を適用した.クラスで繰り返し行う.肥大化終了後は再度タ統合の際に用いる接続度のしきい値はコア探索処理に戻る.すべてのボクセ0.
5に設定した.

ルがし、ずれかのクラスタに所属するま図 6.
(a)・(d)に提案手法の結果を示した.

でコア探索処理とコア肥大化処理を繰

抽出結果が肝臓領域と牌臓領域，心臓領り返す.

域にクラスタリングされていることがわかる.

クラスタ統合処理
クラスタ統合の際に用いる表面ボクセ

図 7.
(a)・(c)に肝臓牌臓連結部の詳細を示した.牌臓領域を肝臓領域と誤認識している部分が存在する.これは， LTのM
icros
cop
yVolume1
85，Issue1，pages

極小値が肝臓領域と牌臓領域の境界部分

67‑75，January1
997

ではなく牌臓側に存在していたためである.今後クラスタリング方法を改善する必要がある.

4. まとめ肝臓領域認識に形状特徴を表す特徴量

LocalThickness を用いることで，月干1蔵領域と周辺臓器領域を分離可能である高精度な肝臓抽出方法を提案した.提案手法を用いた結果肝臓領域と周辺臓器領域を概ね分離することができた. しかし，牌臓領域の一部を肝臓領域として誤認識してしまった.今後改善が求められる.

参考文献
1)岡田萌，張山昌論，亀山充隆，下回貢，
小林康浩"高精度血管抽出に基づく門脈支配領域推定"，電気関係学会東北支部連合大会， Oct，20122)尾形吉隆，張山昌論，亀山充隆，下回貢，
グラフ構造解析に基づく肝臓血管の自動抽出"電気関係学会東北支部連合大会，

Oct，20123) 下回貢，清水崇行，張山昌論，窪田敬
一 11血 管 グ ラ フ 構 造 を 用 い た 門 脈 自 動 追跡 の 使 用 経 験 " 第 7回肝癌治療シミュレ‑1，p.
18(2012‑10・06，
ホーション研究会， 1テル日航熊本)

4)THildebrand，P.Ruegsegger，"Anewmethodforthemodel‑
independent
assessmento
fthicknessint
hree‑
di
mensi
onali
mages.
"，
Journalof図1.
(a)従来手法抽出結果

図l.(d)x軸方向視点

図l.(b)従来手法抽出結果 y軸方向視点

calT
hickness概念図
図 2Lo

図l.(c)z軸方向視点

図3.
(a)原画像

図5.
(a)表面ボクセル解説図

図3.
(b)LocalThickness計算結果

肝臓候補領域抽出

図5.
(b)接続ボクセル解説図

localThickness

クラスタ統合処理
図6.
(a) 提案手法適用結果
図 4 提案アルゴリズムフローチャート

図7.
(a)肝臓牌臓誤抽出部 y軸方向視点

図6.
(b)提案手法抽出結果玄軸方向視点.
(b)肝臓牌臓誤抽出部拡大図
図7

図6.
(c)z軸方向視点

図7.
(c)肝臓牌臓誤抽出部 LT図

図6.
(d)x軸方向視点