JAMIT Annual Meeting 2018

第37回日本医用画像工学会大会会期：2018 年 7 月 25 日（水）
〜 7 月 27 日（金）

会

場：筑波大学天王台キャンパス 大学会館

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大会長：工藤 博幸（筑波大学）

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催

日本医用画像工学会（The Japanese Society of Medical Imaging Technology）
共 催 筑波大学
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）
協 賛 IEEE東京支部
医用画像情報学会
医用画像認知研究会
応用物理学会
可視化情報学会
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
情報処理学会
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」
電子情報通信学会
日本医学物理学会
日本医学放射線学会
日本医療情報学会
日本核医学会
日本核医学技術学会
日本画像医学会
日本コンピュータ外科学会
日本磁気共鳴医学会
日本写真学会
日本生体医工学会
日本超音波医学会
日本脳神経CI学会
日本放射線技術学会
筑波大学3D-CGバーチャル手術シミュレーションユニット

学会長ご挨拶
第 37 回日本医用画像工学会大会は筑波大学教授 工藤博幸大会長の運営のもとで，2018 年 7 月 25 日（水）から 27 日（金）の 3 日間，
筑波大学 天王台キャンパス 大学会館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．
人工知能（Artificial Intelligence: AI）は第３次のブームを迎え，新聞などに AI の文字が現れない日はないほどとなっていますが，AI の定義も種々ある中，言葉だけが先行しているような感があります．JAMIT に関連する領域での AI の利用は診断技術が中心とな
ると思いますが，医用画像診断に AI を適用するためにはカルテなどの文字情報と画像がリンクする必要があり，自然言語処理とディー
プラーニング（深層学習）技術がキーテクノロジーとなると思っています．今回の大会でも，２つのシンポジウムで AI 技術を取り扱うことになっており，初学者も含め AI 技術の概要を理解できると思います．さらに，前回の大会同様，学会の場で実際に体験しながら AI 技術の理解を深めるハンズオンのセッションも予定されています．また，特別講演では X 線を波動としてとらえることによりコントラスト分解能を向上させる X 線位相イメージング，および光学顕微鏡を用いた植物の受精のイメージングなど会員の皆様にインス
ピレーションを与えるような話題も用意されています．さらに外科手術シミュレータは筑波大学の特色ある研究のひとつになっていますので，このシンポジウムも大変興味あるものになると思われます．最後に，今回の大会長の工藤先生は東北大学在学中から CT の画
像再構成の研究に取り組んで来られ，解析的なアプローチで X 線 CT の３次元画像再構成問題や局所領域の再構成，ガンマ線 CT の吸収補正問題などで大きな成果を上げてきましたが，今大会ではさまざまなモダリティの再構成問題を一堂に会して取り扱うシンポジウ
ムも企画されていますので楽しみです．
今大会の中では上記のさまざまな魅力的な企画が用意されていますので，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
第 37 回日本医用画像工学会大会（JAMIT 2018）を，会期 7/25（水）～ 7/27（金）にわたって筑波大学天王台キャンパスの大学会館にて開催させていただくことになりました．今回の大会のテーマは ｢イメージング技術の新潮流とＡＩが結合した近未来の医用画像工学を探る｣ に設定して，この内容に合致した特別講演，チュートリアルセッション，シンポジウムセッション，ランチョンセミナーなどを大会長補佐の滝沢穂高先生（筑波大），プログラム委員長の目加田慶人先生（中京大学）と一緒に企画しました．以下に，主な内容を紹介させていただきます．
人工知能（ＡＩ）特に深層学習（ディープラーニング）は２～３年ほど前に医用画像分野に黒船のように襲来して，JAMIT2016（羽石秀昭大会長：千葉開催）では JAMIT 会員への紹介を主としたチュートリアルが開催され，JAMIT2017（藤田廣志大会長：岐阜開催）
では ｢ハンズオンセミナー｣ や ｢ランチョンセミナー｣ など組織的な企画セッションが行われ一般講演もかなり申し込みがあり，次第に JAMIT に浸透してきました．JAMIT2018 においてもこの革新的な方向性を引き継ぎ，｢チュートリアル：深層学習にできること・できないこと・期待すること｣，｢（岐阜に引き続き）JAMIT ハンズオンセミナー｣，｢シンポジウム：ディープラーニング：基礎理論から応用へ｣，｢シンポジウム：ＡＩ画像処理の応用事例と有効性・将来性・課題｣，｢深層学習に関するランチョンセミナー｣ の５つの企画を行うことにしました．また，一般講演でもかなりの数の深層学習に関する演題の申し込みがあると期待しています．初心者の方にはＡＩを勉強して始めるきっかけになる，ＡＩ研究者の方には医用画像分野におけるＡＩ研究の様相を知ることができる，ＡＩ盛りだ
くさんの大会になると思われます．
また，JAMIT が昔から取り扱ってきた得意分野のイメージングに関しても，新しい方向性を目指したり会員にインスピレーションを与えたりする特別講演２件を企画しました．１件目は，Ｘ線を波動と捉えて位相シフト分布を画像化するＸ線位相イメージングに関する講演 ｢実用化を目指すＸ線位相イメージング｣ で，当該テーマの世界的権威である百生敦先生（東北大）にお願いしました．２件
目は，会員の皆様が楽しく聞ける医用イメージングにもインスピレーションを与える講演として，植物の受精瞬間を捕らえた光学顕微
鏡イメージングで世界的に注目されている東山哲也先生（名古屋大）に ｢顕微鏡イメージングで植物のメカニズムを視る｣ をお願いしました．また，関連するイメージングに関するシンポジウムとして，JAMIT のお家芸である CT,MRI,PET,SPECT の画像再構成に関する ｢医用画像再構成の基礎と新しい展開｣，光を用いた新しいイメージングモダリティを拓く「光断層イメージングの新しい展開」
を企画しました．
更に，つくば色が見えるシンポジウムとして，筑波大学が医工産学連携で７年間ほどかけて行ってきた手術シミュレータ開発プロジェ
クトに関するシンポジウム ｢医用画像を活用した 3D バーチャル手術：ソフト開発から，臨床評価，医学教育までとこれからの未来｣を企画しました．
つくばでの JAMIT 大会の開催は，JAMIT2007 を ｢つくば国際会議場｣ にて開催（武田徹大会長）して今回が２回目の開催になります．
当時はつくばエクスプレス（TX）が運行開始して間もない時期でしたが，その後 10 年間が経過してつくばの街並みや雰囲気もかなり変化して都会化して便利な街に変革しています．TX のつくば駅前は賑やかになり，おいしく食事ができる店やショッピングができる店が多くできました．上記の学会の内容と合わせて変革した新しいつくばもお楽しみください．最後に，JAMIT は私がこれまで CTの画像再構成の研究を行ってきた上で最もお世話になった愛着がある学会で，今回大会長として JAMIT に恩返しできるということで充実感もって大会長の仕事に取り組んでいます．
是非，7/25（水）～ 7/27（金）にはつくばにお越しくださいませ．

第 37 回日本医用画像工学会大会
大会長 工藤 博幸（筑波大学）

1

交通案内
つくばエクスプレス「つくば」駅／「つくばセンター」バスターミナルまでのアクセス
１．「秋葉原」からつくばエクスプレスで約 45 分．
２．「羽田空港」から高速バスで約 105 分．
３．「成田空港」から高速バスで約 60 分．
４．「東京駅」から高速バスで約 60 分．
５．「東京駅」からは最寄りバス停「大学会館」まで直行する高速バスがあります．約 75 分．

「つくば」駅／「つくばセンター」バスターミナルから最寄りのバス停「大学会館前」までのアクセスバ

ス 「つくばセンター」にて 6 番バスのりばから「筑波大学中央」行，または「筑波大学循環（右回り）」にご乗車下さい（左回りは遠回りになります）．8 個目のバス停「大学会館前」にて下車して下さい．
所要時間は約 15 分です．
タクシー 「つくばセンター」タクシー乗り場（3 番バスのりばと 4 番バスのりばの間）でご乗車頂き，バス停「大学会館前」とご依頼下さい．

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会場案内図筑波大学

大学会館

つくば市天王台 1-1-1

筑波大学天王台キャンパス構内

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参 加 者へ のご案内
1．会期：2018 年 7 月 25 日（水）～ 7 月 27 日（金）2．会

場：筑波大学天王台キャンパス〒 305-8577 つくば市天王台 1-1-1
http://www.tsukuba.ac.jp/access/

大学会館
TEL:029-853-6515（問い合わせ先）

講演会場： 2 階講堂（A 会場），3 階国際会議室（B 会場），3 階特別会議室（C 会場），
3 階第 5 会議室（幹事会，編集委員会，広報委員会，ハンズオンセミナー），
3 階第 6 会議室（大会事務局）
ご参加いただくには参加証の提示が必要です．
充電は国際会議室（B 会場）のみで可能です．

3．参加登録１） 登録：当日 会場受付（2 階）
7 月 25 日（水） 12：20 ～ 18：00
7 月 26 日（木） 8：30 ～ 17：00
7 月 27 日（金） 8：30 ～ 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：20,000 円

会

日時：7 月 26 日（木） 13：30 ～ 14：30

会場：A 会場（講堂）

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 12 分，討論 3 分（計 15 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．

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，座長席の近くにお越しいただき待機して下さい．

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

7 月 25 日（水）12：15 ～ 12：45

会場：第 5 会議室

２） 幹事会

7 月 26 日（木）12：10 ～ 13：10

会場：第 5 会議室

３） 編集委員会

7 月 27 日（金）12：10 ～ 13：10

会場：第 5 会議室

12．特別講演特別講演１：7 月 26 日（木） 14：30 ～ 15：20
会場：A 会場（講堂）
実用化を目指すＸ線位相イメージング
百生
敦（東北大学）座 長：工藤 博幸（筑波大学／ JAMIT2018 大会長）
特別講演２：7 月 26 日（木） 15：20 ～ 16：10
会場：A 会場（講堂）
顕微鏡イメージングで植物のメカニズムを視る
東山 哲也（名古屋大学）
座 長：尾川 浩一（法政大学／日本医用画像工学会 会長）

13．第 8 回 JAMIT チュートリアル講演会 （教育委員会企画）（コニカミノルタ科学技術振興財団 JAMIT ハンズオンセミナー 連携企画）「深層学習にできること・できないこと・期待すること」
第 37 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 8 回日本医用画像工学会（JAMIT）チュートリ
アル講演会～深層学習にできること・できないこと・期待すること～」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 25 日（水） 13：00 ～ 15：40
会 場：A 会場（講堂）
座 長： 花岡 昇平（東京大学）／平野靖（山口大学）講演１： 医用画像における深層学習を利用した研究のはじめかた		小田 昌宏（名古屋大学）
講演２： AI でできたこと・できなかったこと・これからの期待		
中田 典生（東京慈恵会医科大学）
講演３： 深層学習のための研究環境最前線		阮佩穎（エヌビディア合同会社）

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

教育委員会企画として，本年も「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」を開催します．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 25 日水曜日のチュートリアル講演の受講後は，120 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 2 回開催します（同一内容）．いずれか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，深層学習の習得を目的として，4 つの課題に取り組んでいただきます．
課題１：胸部単純 X 線画像の方向を認識する
課題２：胸部単純 X 線画像のセグメンテーション
課題３：画像の超解像処理
課題４：これらを統合した研究アイディアに関する議論
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 日から公開予定の「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」の専用ウェ
ブページをご覧ください．セミナーは以下のスケジュールで 2 回開催します（ウェブ上での予約制）．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 専用ウェブページで資料を公開
・環境構築，データのダウンロード
・セットアップマニュアル公開・予約受付開始
受講スケジュール： 7 月 25 日水曜日 チュートリアル講演の受講をお願いします．
7 月 25 日水曜日 午後 4 時から午後 6 時
7 月 26 日木曜日 午後 4 時から午後 6 時（25 日と同一内容）

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会
場： 第 5 会議室（大学会館 3 階）
運 営 ス タ ッ フ： 中田 典生（東京慈恵会医科大学／ JAMIT 教育委員会委員長）／
原武史（岐阜大学／ JAMIT 教育委員会）／小田 昌宏（名古屋大学）／
福岡 大輔（岐阜大学）／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の支援を得て実施しています．

15．シンポジウム
シンポジウム１：7 月 26 日（木） 16：25 ～ 17：55
会場：A 会場（講堂）
医用画像再構成の基礎と新しい展開
世話人／座長：田島 英朗（量子科学技術研究開発機構）
講演１：PET 画像再構成の原理と実際、そして新しい展開
		小林 哲哉（島津製作所）
講演２：正則化逐次近似画像再構成法の基礎		篠原 広行（首都大学東京 / 昭和大学藤が丘病院）
講演３：SPECT における諸問題と最近の動向		尾川 浩一（法政大学）
シンポジウム２：7 月 27 日（金） 10：30 ～ 12：00
会場：A 会場（講堂）
ディープラーニング：基礎理論から応用へ
世話人／座長：庄野逸（電気通信大学）
講演１：深層学習の基礎理論と発展		
園田翔（早稲田大学）
講演２：統計的機械学習
		
安田 宗樹（山形大学）
講演３：Generative Adversarial Networks の基礎と応用		
金子 卓弘（NTT コミュニケーション科学基礎研究所）
シンポジウム３：7 月 27 日（金） 13：30 ～ 15：00
会場：A 会場（講堂）
ＡＩ画像処理の応用事例と人工知能デモクラシーについて
世話人／座長：中田 典生（東京慈恵会医科大学）
講演１：大腸内視鏡画像に AI 画像処理を応用したリアルタイム内視鏡画像診断支援システムの開発
		
山田 真善／斎藤豊（国立がん研究センター）		
上條 憲一／今岡仁／髙橋 郁磨（日本電気株式会社）		
近藤 裕子／山田 滋美／浜本 隆二（国立がん研究センター）
講演２：人工知能による画像診断システムの高度化		宮崎
靖（日立製作所）
講演３：医療画像特に脳動脈瘤検出における人工知能活用について		緒方剛（エルピクセル）
講演４：Democratizing AI in Radiology（放射線科における人工知能デモクラシーについて）		George Shih（MD.ai.Inc.（Department of Radiology,Cornell University））
シンポジウム４：7 月 27 日（金） 15：15 ～ 16：45
会場：A 会場（講堂）
医用画像を活用した 3D バーチャル手術：ソフト開発から、臨床評価、医学教育までとこれからの未来
世話人：大城 幸雄（筑波大学）
座 長：北坂 孝幸（愛知工業大学）
Ⅰ．講演セッション
講演１：医工連携によるバーチャル手術の取り組みとこれからの未来		
大城 幸雄（筑波大学）
講演２：３Ｄバーチャル手術のための医用画像セグメンテーション
		滝沢 穂高（筑波大学）
講演３：フルハイビジョン裸眼立体表示の医療応用		
掛谷 英紀（筑波大学）
講演４：Hepatic Cockpit
		
矢野 博明（筑波大学）
講演５：先端医療技術とタッチレスインターフェイス		
坂本 堪亮（株式会社ネクステッジテクノロジー）
Ⅱ．総合討論6シンポジウム５：7 月 26 日（木） 16：25 ～ 17：55
会場：B 会場（国際会議室）
光断層イメージングの新しい展開
世話人／座長：星詳子（浜松医科大学）
講演１：タイムドメイン拡散光トモグラフィーの課題と展望		星詳子（浜松医科大学）
講演２：階層ベイズ拡散光トモグラフィによるタスク時と安静時の脳活動計測		
下川 丈明（ATR 脳情報解析研究所）
講演３：組織深部拡散蛍光トモグラフィー：時間領域からのアプローチ		
西村 吾朗（北海道大学）
講演４：光音響トモグラフィーと定量的画像再構成
		
大川 晋平／平沢壮／辻田 和宏／櫛引 俊宏／石原 美弥（防衛医科大学校）

16．ランチョンセミナー
7 月 26 日（木） 11：55 ～ 12：40
会場：A 会場（講堂）
医療分野におけるディープラーニングの活用事例と NVIDIA ディープラーニング技術の最新情報について
座 長：森健策（名古屋大学）
講演１：医療分野におけるディープラーニング最新情報と NVIDIA の取組みについて		岩崎豊（エヌビディア合同会社）
講演２：NVIDIA のディープラーニング最新技術情報について		
鈴木 博文（エヌビディア合同会社）
参加者の皆様にお弁当をご用意いたしますが，数に限りがございます．講堂が飲食禁止のため，講堂にてセミナー受講後，会場に隣接するレストラン『大学会館レストラン筑波デミ』にてお召し上がりください．

17．懇親会
参加者相互の情報交換のため，懇親会を企画いたしました．ぜひご参加ください．
日 時：7 月 26 日（木） 18：15 ～ 20：15
会場：『大学会館レストラン筑波デミ』
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．）

7

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 ：筑波大学後

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

展

示 ：株式会社 GDEP アドバンス
株式会社ニューテック
一般財団法人 未来科学研究所
株式会社 LEXI（五十音順）

コニカミノルタ科学技術振興財団

広 告 掲 載 ：医歯薬出版株式会社
株式会社インナービジョン
株式会社オーム社
キヤノンメディカルシステムズ株式会社
株式会社システムインフロンティア
株式会社島津製作所
株式会社ネクステッジテクノロジー
浜松ホトニクス株式会社（五十音順）
株式会社緑野リサーチ
協

賛 ：IEEE 東京支部
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
一般社団法人 情報処理学会
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 日本医学放射線学会
一般社団法人 日本医療情報学会
一般社団法人 日本核医学会
特定非営利活動法人 日本核医学技術学会
日本画像医学会
一般社団法人 日本コンピュータ外科学会
一般社団法人 日本磁気共鳴医学会
一般社団法人 日本写真学会
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
筑波大学 3D-CG バーチャル手術シミュレーションユニット

8第１日目 /7 月 25 日（水）A 会場 ( 講堂）
12:50
13:00

12:50 － 13:00

B 会場 ( 国際会議室）

C 会場 ( 特別会議室）

第５会議室
12:15 － 12:45

開会式

広報委員会

第 8 回 JAMIT チュートリアル講演会（教育委員会企画）

13:00 － 14:00

TL1「医用画像における深層学習を利用した研究のはじめか
た」
小田 昌宏

14:00 － 14:30

TL2「AI でできたこと・できなかったこと・これからの期待」
中田 典生

14:40 － 15:40

TL3「深層学習のための研究環境最前線」
阮
佩穎

16:00

座長：花岡

昇平／平野

16:00 － 18:00

一般演題１

靖
16:00 － 18:00

OP1「セグメンテーション」（OP1-1 ～ 8）
座長：陳延偉／花岡 昇平

一般演題２

OP2「イメージング」（OP2-1 ～ 8）
座長：伊藤 聡志／山谷 泰賀

16:00 － 18:00

一般演題 3

OP3「質的診断」（OP3-1 ～ 8）
座長：河田 佳樹／平野靖

16:00 － 18:00

ハンズオンセミナー 1

18:00

第 2 日目 /7 月 26 日（木）A 会場 ( 講堂）
9:00

9:00 － 10:15

B 会場 ( 国際会議室）

一般演題 49:00 － 10:15

OP4「レジストレーション」（OP4-1 ～ 5）
座長：斉藤篤／増谷 佳孝
10:30

10:30 － 11:45

OP5「X 線イメージング」（OP5-1 ～ 5）
座長：北村 圭司／武田
徹

一般演題７

10:30 － 11:45

OP7「深層学習，超解像」（OP7-1 ～ 5）
座長：彌冨仁／小田 昌宏
11:55

11:55 － 12:40

一般演題 5

一般演題 8

OP8「VR, AR」（OP8-1 ～ 5）
座長：中口 俊哉／目加田慶人

ランチョンセミナー

12:00 － 13:30

昼食

C 会場 ( 特別会議室）
9:00 － 10:15

OP6「CAD」（OP6-1 ～ 5）
座長：木戸 尚治／金亨燮
10:30 － 11:45

一般演題 9OP9「治療支援」（OP9-1 ～ 5）
座長：有村 秀孝／大竹 義人
12:00 － 13:30

昼食

LS「 医 療 分 野 に お け る デ ィ ー プ ラ ー ニ ン グ の 活 用 事 例 とNVIDIA ディープラーニング技術の最新情報について」岩崎
豊／鈴木 博文
座長：森
健策
13:30

13:30 － 14:30

総会

14:30

14:30 － 15:20

特別講演 1

第５会議室

一般演題 6

12:10 － 13:10

幹事会

SL1「実用化を目指すＸ線位相イメージング」
百生
敦
座長：工藤 博幸
15:20

15:20 － 16:10

特別講演 2

SL2「顕微鏡イメージングで植物のメカニズムを視る」
東山 哲也
座長： 尾川 浩一
16:25

16:25 － 17:55

シンポジウム 1

16:25-17:55

SY1「医用画像再構成の基礎と新しい展開」
小林 哲哉／篠原 広行／尾川 浩一
座長：田島 英朗

18:15

シンポジウム５

16:00 － 18:00

SY5「光断層イメージングの新しい展開」
星詳子／下川 丈明／西村 吾朗／
大川 晋平／平沢壮／辻田 和宏／
櫛引 俊宏／石原 美弥
座長：星詳子
18:15 － 20:15

ハンズオンセミナー 2

懇親会（会場「大学会館レストラン筑波デミ」）

第 3 日目 /7 月 27 日（金）A 会場 ( 講堂）
9:00

9:00-10:15

一般演題 10

OP10「CAD」（OP10-1 ～ 5）
座長：内山 良一／木村 裕一
10:30

12:00
13:30

10:30 － 12:00

シンポジウム２

B 会場 ( 国際会議室）
9:00 － 10:15

一般演題 11

OP11「イメージング，シミュレーション」（OP11-1 ～ 5）
座長：大西峻／湯浅 哲也
10:30 － 12:00

OP13「CAD」（OP13-1 ～ 6）
座長：野村 行弘／八上 全弘

昼食

昼食

15:15-16:45

シンポジウム３

シンポジウム４SY4「医用画像を活用した 3D バーチャル手術：ソフト開発から、臨床評価、医学教育までとこれからの未来」
大城 幸雄／滝沢 穂高／掛谷 英紀／矢野 博明／
坂本 堪亮
座長：北坂 孝幸
16:50

16:50

15:15-16:45

OP12「CAD」（OP12-1 ～ 5）
座長：小尾 高史／畑中 裕司

昼食

SY3「ＡＩ画像処理の応用事例と人工知能デモクラシーについて」山田 真善／斎藤豊／上條 憲一／今岡仁／
髙橋 郁磨／近藤 裕子／山田 滋美／浜本 隆二／
宮崎靖／緒方剛／ George Shih座長：中田 典生
15:15

第５会議室

一般演題 12

一般演題 13

SY2「ディープラーニング：基礎理論から応用へ」園田翔／安田 宗樹／金子 卓弘
座長：庄野逸

13:30 － 15:00

C 会場 ( 特別会議室）
9:00 － 10:15

一般演題 14

OP14「CAD」（OP14-1 ～ 6）
座長：健山 智子／根本 充貴

閉会式

9

12:10 － 13:10

編集委員会

特別講演
7 月 26 日（木）14:30 〜 15:20

A 会場（講堂）

SL1「実用化を目指すＸ線位相イメージング」
座長： 工藤博幸（筑波大学／ JAMIT2018 大会長）

SL1

実用化を目指すＸ線位相イメージング
百生

敦（東北大学）7 月 26 日（木）15:20 〜 16:10

A 会場（講堂）

SL2「顕微鏡イメージングで植物のメカニズムを視る」
座長： 尾川浩一（法政大学／日本医用画像工学会 学会長）

SL2

顕微鏡イメージングで植物のメカニズムを視る
東山

哲也（名古屋大学）

第 8 回 J A M I T チュート リ ア ル 講 演 会（教育委員会企画）
7 月 25 日（水）13:00 〜 15:40

A 会場（講堂）

TL「深層学習にできること・できないこと・期待すること」
座長： 花岡昇平（東京大学）

平野靖（山口大学）TL1

医用画像における深層学習を利用した研究のはじめかた

TL2

AI でできたこと・できなかったこと・これからの期待

TL3

深層学習のための研究環境最前線

小田

中田

阮

昌宏（名古屋大学）

典生（東京慈恵会医科大学

超音波応用開発研究部・放射線医学講座）

佩穎（エヌビディア合同会社）

10シ ン ポ ジ ウム
7 月 26 日（木）16:25 〜 17:55

A 会場（講堂）

SY1「医用画像再構成の基礎と新しい展開」
座長： 田島SY1-1

PET 画像再構成の原理と実際、そして新しい展開

SY1-2

正則化逐次近似画像再構成法の基礎

SY1-3

SPECT における諸問題と最近の動向

小林

篠原

尾川

哲哉（株式会社島津製作所

基盤技術研究所英朗（量子科学技術研究開発機構）

AI ソリューションユニット）

広行（首都大学東京 / 昭和大学藤が丘病院放射線科）

浩一（法政大学理工学部）

7 月 27 日（金）10:30 〜 12:00

A 会場（講堂）

SY2「ディープラーニング：基礎理論から応用へ」
座長： 庄野

SY2-1

深層学習の基礎理論と発展

SY2-2

統計的機械学習

園田

安田

SY2-3

翔（早稲田大学先進理工学部）

宗樹（山形大学大学院理工学研究科）

Generative Adversarial Networks の基礎と応用
金子卓弘（NTT コミュニケーション科学基礎研究所）

11

逸（電気通信大学）

7 月 27 日（金）13:30 〜 15:00

A 会場（講堂）

SY3「ＡＩ画像処理の応用事例と人工知能デモクラシーについて」
座長： 中田SY3-1

典生（東京慈恵会医科大学）

大腸内視鏡画像に AI 画像処理を応用したリアルタイム内視鏡画像診断支援システムの開発
山田真善（国立がん研究センター中央病院
斎藤

内視鏡科／国立がん研究センター研究所 がん分子修飾制御学分野）

豊（国立がん研究センター中央病院

内視鏡科）

上條

憲一（日本電気株式会社

未来都市づくり推進本部）

今岡仁（日本電気株式会社

バイオメトリクス研究所）

髙橋

郁磨（日本電気株式会社

未来都市づくり推進本部）

近藤

裕子（国立がん研究センター研究所 がん分子修飾制御学分野）

山田

滋美（国立がん研究センター研究所 がん分子修飾制御学分野）

浜本隆二（国立がん研究センター研究所 がん分子修飾制御学分野）

SY3-2

人工知能による画像診断システムの高度化

SY3-3

医療画像特に脳動脈瘤検出における人工知能活用について

SY3-4

Democratizing AI in Radiology（放射線科における人工知能デモクラシーについて）宮崎

靖（株式会社 日立製作所

緒方

ヘルスケアビジネスユニット）

剛（エルピクセル株式会社）

George Shih（MD.ai.Inc. (Department of Radiology, Cornell University)）

7 月 27 日（金）15:15 〜 16:45

A 会場（講堂）

SY4「医 用画像を活用した 3D バーチャル手術：ソフト開発から、臨床評価、医学教育
までとこれからの未来」
座長： 北坂SY4-I-1

医工連携によるバーチャル手術の取り組みとこれからの未来

SY4-I-2

３Ｄバーチャル手術のための医用画像セグメンテーション

SY4-I-3

フルハイビジョン裸眼立体表示の医療応用

SY4-I-4

Hepatic Cockpit

SY4-I-5

先端医療技術とタッチレスインターフェイス

SY4-II

総合討論

大城

滝沢

掛谷

矢野

坂本

幸雄（筑波大学医学医療系消化器外科）

穂高（筑波大学システム情報系）

英紀（筑波大学システム情報系）

博明（筑波大学システム情報系）

堪亮（株式会社ネクステッジテクノロジー）

12

孝幸（愛知工業大学）

7 月 26 日（木）16:25 〜 17:55

B 会場（国際会議室）

SY5「光断層イメージングの新しい展開」
座長： 星詳子（浜松医科大学）

SY5-1

タイムドメイン拡散光トモグラフィーの課題と展望

SY5-2

階層ベイズ拡散光トモグラフィによるタスク時と安静時の脳活動計測

SY5-3

組織深部拡散蛍光トモグラフィー：時間領域からのアプローチ

SY5-4

光音響トモグラフィーと定量的画像再構成

星

下川

西村

詳子（浜松医科大学）

丈明（ATR 脳情報解析研究所）

吾朗（北海道大学

電子科学研究所）

大川晋平（防衛医科大学校）

平沢壮（防衛医科大学校）

辻田

和宏（防衛医科大学校）

櫛引俊宏（防衛医科大学校）

石原

美弥（防衛医科大学校）

13

ハンズオン セミナー
第 5 会議室

7 月 25 日（水）16:00 〜 18:00

HS1「ハンズオンセミナー 1」

第 5 会議室

7 月 26 日（木）16:00 〜 18:00

HS2「ハンズオンセミナー 2（1 と同一内容）」

ラ ン チ ョン セ ミ ナ ー
7 月 26 日（木）11:55 〜 12:40

A 会場（講堂）

LS「医療分野におけるディープラーニングの活用事例と NVIDIA ディープラーニング技
術の最新情報について」
座長： 森

LS1

医療分野におけるディープラーニング最新情報と NVIDIA の取組みについて岩崎

LS2

健策（名古屋大学）

豊（エヌビディア合同会社

エンタープライズ事業部）

NVIDIA のディープラーニング最新技術情報について鈴木

博文（エヌビディア合同会社

エンタープライズ事業部）

14

プログラム第1日

A 会場（講堂）

7 月 25 日（水）12:50 〜 13:00

開会式

13:00 〜 15:40

TL「深層学習にできること・できないこと・期待すること」
座長： 花岡昇平（東京大学）

平野靖（山口大学）TL1

医用画像における深層学習を利用した研究のはじめかた

TL2

AI でできたこと・できなかったこと・これからの期待

小田

中田

TL3

昌宏（名古屋大学）

典生（東京慈恵会医科大学

超音波応用開発研究部・放射線医学講座）

深層学習のための研究環境最前線
阮

16:00 〜 18:00

佩穎（エヌビディア合同会社）

OP1「セグメンテーション」
座長： 陳
花岡

延偉（立命館大学）
昇平（東京大学）

OP1-1

Fully convolutional network を用いた少量画像データ学習からの頭部解剖構造抽出

OP1-2

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
補の削減～

杉野

宮下

OP1-3

貴明（名古屋大学大学院情報学研究科）～偽陽性候充浩（滋賀県立大学大学院工学研究科電子システム工学専攻）

被検者固有統計的形状モデルを用いた低線量撮影小児 CT 像からの肝臓セグメンテーション
中山

幸陽（東京農工大学）

OP1-4

CycleGAN による異種モダリティ画像生成を用いた股関節 MRI の筋骨格セグメンテーション

OP1-5

CNN を用いた単純 X 線画像における腰椎椎体部の検出およびラベリング松岡髙田

拓未（奈良先端科学技術大学院大学

真弘（株式会社リコー

情報科学研究科）

研究開発本部

リコー ICT 研究所 AI 応用研究センター

第 2 ソリューション開発グループ）

OP1-6

Fast Marching Algorithm に基づく小児 CT 像からの腸管閉塞部位検出手法

OP1-7

機械学習による内視鏡動画インスタンスセグメンテーションのための手動アノテーションツール
の開発

西尾

小澤

OP1-8

光平（名古屋大学大学院情報学研究科）

卓也（名古屋大学大学院情報学研究科）

ウサギ心臓の屈折 CT 像における線維配向の可視化ならびに評価小田紘久（名古屋大学大学院情報科学研究科）

15

第1日

B 会場（国際会議室）

7 月 25 日（水）OP2「イメージング」

16:00 〜 18:00

座長： 伊藤山谷OP2-1

聡志（宇都宮大学）
泰賀（量子科学技術研究開発機構）

新しいコンセプトの装置「Whole Gamma Imaging」
における陽電子・ガンマ線同時放出核種イメー
ジングのための検出器応答関数の提案
田島

英朗（量子科学技術研究開発機構 放射線医学総合研究所）

OP2-2

肩部撮像における 4 チャンネル照射コイルを利用した Regional RF shimming での SAR 低減

OP2-3

放射光 CT 画像による肺細葉の 3 次元構造解析

OP2-4

新しいパッド用素材を用いた磁場均一性改善効果の評価

OP2-5

畳み込みニューラルネットワークによる PET 画像ノイズ除去

OP2-6

深層学習を利用した MR 圧縮センシング再構成の基礎検討

小高

泓田

大手

第1日

諒（東北大学大学院医学系研究科画像情報学分野）

希望（浜松ホトニクス株式会社

中央研究所）翔平（宇都宮大学 大学院 工学研究科 情報システム科学専攻）

深層学習を利用した MR 画像の雑音除去に関する検討
高野

OP2-8

彰汰（徳島大学 大学院 先端技術科学教育部）

鴨志田

大内

OP2-7

晃弘（株式会社 日立製作所 ヘルスケアビジネスユニット）

航平（宇都宮大学 大学院 工学研究科 情報システム科学専攻）

クラスタリングに基づく CNN 選択による MRI 高画質化の検討
野口喜実（株式会社

日立製作所

研究開発グループ）

C 会場（特別会議室）

7 月 25 日（水）16:00 〜 18:00

OP3「質的診断」
座長： 河田佳樹（徳島大学）

平野靖（山口大学）OP3-1

PANCAN モデル，Lung-RADS における肺結節の悪性リスク評価

OP3-2

細分化した病変組織で学習した CNN による Gleason 分類精度の評価

OP3-3

ゲノム・画像情報を用いた早期 COPD 検診法の研究開発

OP3-4扁平上皮肺がん患者から選択した特徴量に基づく扁平上皮頭頸部がん患者の生存予測のための特徴量選択手法の検討

景山

鈴木

野崎

亀澤

健（徳島大学大学院先端技術科学教育部）

秀智（三重大学大学院工学研究科情報工学専攻）

元貴（徳島大学大学院 先端技術科学教育部）

秀美（帝京大学福岡医療技術学部診療放射線学科）

16

OP3-5

主成分分析を用いたレディオミクス特徴量による肺がん患者の予後予測法

OP3-6

Deep Learning を用いた胸部 CT 像中の肺結節の画像所見の検出および良悪性鑑別

OP3-7

複数シーケンス乳房 MRI 画像における腫瘤病変の良悪性分類アルゴリズムの開発

OP3-8

ディープラーニングを用いた乳房超音波検査画像の自動読影

第1日

山田

福嶋

柴原

井上

真大（九州大学医学系学府

保健学専攻）

一茂（山口大学大学院創成科学研究科）

翔（立命館大学大学院

理工学研究科）謙一（湘南記念病院 乳がんセンター）

第 5 会議室

7 月 25 日（水）16:00 〜 18:00

HS1「ハンズオンセミナー 1」

17

第2日

A 会場（講堂）

7 月 26 日（木）9:00 〜 10:15

OP4「レジストレーション」
座長： 斉藤篤（東京農工大学）

増谷佳孝（広島市立大学）

OP4-1

機械学習に基づく X 線透視画像からの膝蓋骨方向検出に関する基礎検討

OP4-2

胃の変形情報を利用した経時リンパ節の自動対応付け手法の精度向上に関する研究

OP4-3

Demons アルゴリズムの一般化とその応用

OP4-4

膵癌腫瘍のマルチモーダル 3 次元モデルの構築と 3 次元ミクロ解剖構造解析

OP4-5

膵癌腫瘍の経時変化計測のための部分剛体微分同相写像

林田

舘

増谷

五嶋

田村

10:30 〜 11:45

大幹（埼玉工業大学 工学部 情報システム学科）

高基（名古屋大学大学院情報学研究科）

佳孝（広島市立大学大学院 情報科学研究科）

優詞（名古屋工業大学）

友輝（名古屋工業大学）

OP7「深層学習，超解像」
座長： 彌冨小田OP7-1

昌宏（名古屋大学）

ベイズ最適化法に基づく冠動脈 MRA 高解像度化のための Convolutional Neural Network の最
適化
田中

OP7-2

仁（法政大学）滉大（立命館大学大学院

理工学研究科）

畳み込みニューラルネットワークを用いたシネ MRI（Magnetic Resonance Imaging）の高フレー
ムレート化
高瀬

唯人（立命館大学大学院

理工学研究科）

OP7-3

スパースコーディングを利用した単一画像超解像に関する基礎検討

OP7-4

modified SRCNN を用いたガンマカメラのプラナー画像における超解像画像生成

竹間

籾内

OP7-5

康浩（宇都宮大学大学院 工学研究科 情報システム科学専攻）

政哉（岐阜大学院

自然科学技術研究科

知能理工学専攻）

Fully convolutional network を用いた小構造物セグメンテーション方法の検討及び腹部動脈への適用
小田昌宏（名古屋大学情報学研究科）

18

11:55 〜 12:40

LS「医 療分野におけるディープラーニングの活用事例と NVIDIA ディープラーニング
技術の最新情報について」
座長： 森

健策（名古屋大学）

LS1

医療分野におけるディープラーニング最新情報と NVIDIA の取組みについて

LS2

NVIDIA のディープラーニング最新技術情報について岩崎

鈴木豊（エヌビディア合同会社

エンタープライズ事業部）

博文（エヌビディア合同会社

エンタープライズ事業部）

13:30 〜 14:30

総会

14:30 〜 15:20

SL1「実用化を目指すＸ線位相イメージング」
座長： 工藤博幸（筑波大学／ JAMIT2018 大会長）

SL1

実用化を目指すＸ線位相イメージング
百生

15:20 〜 16:10

敦（東北大学）SL2「顕微鏡イメージングで植物のメカニズムを視る」
座長： 尾川浩一（法政大学／日本医用画像工学会 学会長）

SL2

顕微鏡イメージングで植物のメカニズムを視る
東山

16:25 〜 17:55

哲也（名古屋大学）

SY1「医用画像再構成の基礎と新しい展開」
座長： 田島SY1-1

英朗（量子科学技術研究開発機構）

PET 画像再構成の原理と実際、そして新しい展開
小林哲哉（株式会社島津製作所

基盤技術研究所

SY1-2

正則化逐次近似画像再構成法の基礎

SY1-3

SPECT における諸問題と最近の動向

篠原尾川

AI ソリューションユニット）

広行（首都大学東京 / 昭和大学藤が丘病院放射線科）

浩一（法政大学理工学部）

19

第2日

B 会場（国際会議室）

7 月 26 日（木）OP5「X 線イメージング」

9:00 〜 10:15

座長： 北村武田

圭司（島津製作所）徹（北里大学）OP5-1

縞走査を行わない位相計測手法

OP5-2

X 線位相イメージングにおける統計的画像再構成法の高速化

OP5-3

4 方向撮影による胸部トモシンセシスの最適投影角の検討

OP5-4

X 線トモシンセシス装置における金属アーチファクト補正技術の検討

OP5-5

フォトンカウンティング型 X 線 CT を用いた金コロイド粒子の定量廉

松哲（筑波大学）

上田亮介（筑波大学）

堀拳輔（北里大学大学院医療系研究科）

山川

恵介（日立製作所

上甲拓巳（法政大学

研究開発グループ）

10:30 〜 11:45

理工学部

応用情報工学科）

OP8「VR, AR」
座長： 中口俊哉（千葉大学）

目加田慶人（中京大学）

OP8-1

脳神経外科手術支援のための手術顕微鏡画像からの脳表の 3 次元形状復元に関する検討

OP8-2

スマートグラスを用いた整形外科手術ナビゲーションシステム

林

雄一郎（名古屋大学大学院情報学研究科）

西尾祥一（兵庫県立大学）

OP8-3

開腹下手術の術中ナビゲーションシステムの新しい機能の開発

OP8-4

腹腔鏡下手術のための VR 手術再観察システムの開発

服部

鈴木

OP8-5

麻木（東京慈恵会医科大学高次元医用画像工学研究所）

拓矢（中京大学 工学部）

標準脳機能アトラスの投影による未来予測手術の具現化
田村

16:25 〜 17:55

学（東京女子医科大学

先端生命医科学研究所

先端工学外科学分野）

SY5「光断層イメージングの新しい展開」
座長： 星詳子（浜松医科大学）

SY5-1

タイムドメイン拡散光トモグラフィーの課題と展望

SY5-2

階層ベイズ拡散光トモグラフィによるタスク時と安静時の脳活動計測

SY5-3

組織深部拡散蛍光トモグラフィー：時間領域からのアプローチ

星

下川

西村

詳子（浜松医科大学）

丈明（ATR 脳情報解析研究所）

吾朗（北海道大学

電子科学研究所）

20

SY5-4第2日

光音響トモグラフィーと定量的画像再構成
大川晋平（防衛医科大学校）

平沢壮（防衛医科大学校）

辻田

和宏（防衛医科大学校）

櫛引俊宏（防衛医科大学校）

石原

美弥（防衛医科大学校）

C 会場（特別会議室）

7 月 26 日（木）OP6「CAD」

9:00 〜 10:15

座長： 木戸金OP6-1

亨燮（九州工業大学）

肝臓がん検出器のための 3D-DCGAN を用いた学習用画像生成法
池田

OP6-2

尚治（山口大学）

裕亮（中京大学工学部）

多時相造影 CT 画像を用いた腎臓解析松下和樹（徳島大学大学院 先端技術科学教育部）

OP6-3

ResNet を用いた指骨 CR 画像からの骨粗しょう症の自動識別

OP6-4

CT 画像を用いた上腕骨頭３次元統計的形状モデルによる人工肩関節設計

OP6-5

符号化欠損領域情報の自動検出を想定した腹腔鏡画像の色情報解析と医用画像診断に関する考察

畠野

久保

河畑

和裕（九州工業大学）

有輝（兵庫県立大学）

則文（名古屋大学未来社会創造機構）

OP9「治療支援」

10:30 〜 11:45

座長： 有村大竹OP9-1

秀孝（九州大学）
義人（奈良先端科学技術大学院大学）

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と刺入方向の評価：１５症例による検証
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）

OP9-2

取り下げ

OP9-3

X 線画像を用いた経気管支診断支援向け処置具 3 次元位置マッピング法の基礎検討
松崎

OP9-4

前立腺癌放射線治療におけるベイズ領域推定法のための解剖学的特徴点に基づいた前立腺位置推
定法
二宮

OP9-5

和喜（日立製作所 研究開発グループ）

健太（九州大学大学院

医学系学府保健学専攻）

画像誘導放射線治療のリアルタイム腫瘍追跡における患者個別深層学習を実現する非線形データ
拡張方法
照沼

利之（筑波大学医学医療系）

21

第2日

第 5 会議室

7 月 26 日（木）16:00 〜 18:00

HS2「ハンズオンセミナー 2（1 と同一内容）」

22

第3日

A 会場（講堂）

7 月 27 日（金）OP10「CAD」

9:00 〜 10:15

座長： 内山良一（熊本大学）

木村裕一（近畿大学）OP10-1

深層学習による単純ＣＴにおける急性期脳梗塞の自動検出

OP10-2

Capsule network を⽤いた磁化率強調像の教師あり学習による脳循環代謝異常の予測の試み

OP10-3

脳 MRI 画像類似症例検索のための 3 次元畳み込みオートエンコーダによる次元削減

OP10-4

MRI における脳転移検出に対する Convolutional Neural Network の応用：線量分布を正解デー
タとして利用

高橋

松原

新井

村田

OP10-5規之（秋田県立脳血管研究センター）

佳亮（秋田県立脳血管研究センター放射線医学研究部）

颯人（法政大学）

仁樹（東京大学医学部附属病院

コンピュータ画像診断学／予防医学講座）

ＳＶＭを用いた嚥下時Ｘ線サジタル透視動画における舌骨の追跡
八板

駿平（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）

SY2「ディープラーニング：基礎理論から応用へ」

10:30 〜 12:00

座長： 庄野

SY2-1

深層学習の基礎理論と発展

SY2-2

統計的機械学習

SY2-3

Generative Adversarial Networks の基礎と応用

園田

安田

金子

翔（早稲田大学先進理工学部）

宗樹（山形大学大学院理工学研究科）

卓弘（NTT コミュニケーション科学基礎研究所）

SY3「ＡＩ画像処理の応用事例と人工知能デモクラシーについて」

13:30 〜 15:00

座長： 中田SY3-1

逸（電気通信大学）

典生（東京慈恵会医科大学）

大腸内視鏡画像に AI 画像処理を応用したリアルタイム内視鏡画像診断支援システムの開発
山田真善（国立がん研究センター中央病院
斎藤

内視鏡科／国立がん研究センター研究所 がん分子修飾制御学分野）

豊（国立がん研究センター中央病院

内視鏡科）

上條

憲一（日本電気株式会社

未来都市づくり推進本部）

今岡仁（日本電気株式会社

バイオメトリクス研究所）

髙橋

郁磨（日本電気株式会社

未来都市づくり推進本部）

近藤

裕子（国立がん研究センター研究所 がん分子修飾制御学分野）

山田

滋美（国立がん研究センター研究所 がん分子修飾制御学分野）

浜本隆二（国立がん研究センター研究所 がん分子修飾制御学分野）

23

SY3-2

人工知能による画像診断システムの高度化

SY3-3

医療画像特に脳動脈瘤検出における人工知能活用について

SY3-4

Democratizing AI in Radiology（放射線科における人工知能デモクラシーについて）宮崎

靖（株式会社 日立製作所

緒方

ヘルスケアビジネスユニット）

剛（エルピクセル株式会社）

George Shih（MD.ai.Inc.（Department of Radiology, Cornell University））

SY4「医用画像を活用した 3D バーチャル手術：ソフト開発から、

15:15 〜 16:45

臨床評価、医学教育までとこれからの未来」
座長： 北坂SY4-I-1

医工連携によるバーチャル手術の取り組みとこれからの未来

SY4-I-2

３Ｄバーチャル手術のための医用画像セグメンテーション

SY4-I-3

フルハイビジョン裸眼立体表示の医療応用

SY4-I-4

Hepatic Cockpit

大城

滝沢

掛谷

矢野

SY4-I-5

穂高（筑波大学システム情報系）

英紀（筑波大学システム情報系）

博明（筑波大学システム情報系）

堪亮（株式会社ネクステッジテクノロジー）

総合討論

16:50 〜 17:00

第3日

幸雄（筑波大学医学医療系消化器外科）

先端医療技術とタッチレスインターフェイス
坂本

SY4-II孝幸（愛知工業大学）

閉会式

B 会場（国際会議室）

7 月 27 日（金）9:00 〜 10:15

OP11「イメージング，シミュレーション」
座長： 大西峻（千葉大学）湯浅哲也（山形大学）

OP11-1

非局所トータルバリエーションを用いたスパースビュー CT 画像再構成の画質改善

OP11-2

深層学習による放射型 CT の画像補正

OP11-3管電流変調と bow-tie フィルタの X 線 CT 画像上の雑音分散への効果

OP11-4

SDF 撮影法を用いた微小循環酸素飽和度推定の撮影深度補正

金

鈴木

梅田

橋本

鎔采（筑波大学システム情報工学研究科コンピュータサイエンス専攻）

朋浩（筑波大学システム情報工学研究科）

祐司（名古屋大学大学院医学系研究科医療技術学専攻医用量子科学講座）涼平（千葉大学大学院融合理工学府）

24

OP11-5非剛体変換を用いた低線量四次元 CT 画像からの肝腫瘍領域の描出精度
鈴木健太郎（済生会横浜市東部病院

OP13「CAD」

10:30 〜 12:00

OP13-1放射線部）

座長： 野村行弘（東京大学）

八上

全弘（京都大学）

Z-score 画像を用いた悪性腫瘍の自動抽出と治療効果判定および被ばく線量測定のためのシステ
ムの開発羽賀愛美（岐阜大学

大学院

自然科学技術研究科

知能理工学専攻）

OP13-23 次元 CT 画像を用いたじん肺の重症度診断基準の定量的評価

OP13-3

HoTPiG 特徴量を用いた胸部 CT における結節自動検出

OP13-4

CNN 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

OP13-5

CT 画像を用いた脂肪量計測の改良日野花岡公貴（徳島大学大学院 先端技術科学教育部）

長尾昇平（東京大学医学部附属病院放射線科）

井手上充朗（九州工業大学）

OP13-6

凌（新居浜高専）

隣接復元を用いた SLAM ベースの気管支鏡追跡の改善
王

15:15 〜 16:45

成（名古屋大学大学院情報科学研究科）

OP14「CAD」
座長： 健山根本

智子（広島工業大学）
充貴（近畿大学）

OP14-1

加重積算による肝臓の ADC 精度向上

OP14-2

機械学習を用いた腹部動脈血管名自動命名における臓器情報および多血管相互関係利用方法の検
討

西原

鉄村

崇（株式会社日立製作所 ヘルスケアビジネスユニット）

悠介（名古屋大学大学院情報学研究科）

OP14-3

造影マルチスライス CT 画像における大腸がんの転移性リンパ節解析

OP14-4

教師なし深度推定を利用した RGB-D 特徴抽出に基づくポリープのトリナリサイズ推定坂東伊東佳祐（徳島大学大学院 先端技術科学教育部）

隼人（名古屋大学大学院

情報学研究科）OP14-53 次元 residual networks (ResNets) を用いた大腸 CAD における偽陽性陰影の識別OP14-6

CNN を用いた自己進化型 CAD システムの提案

植村安倍知規（九州工業大学）

和弥（神奈川工科大学）

25

第3日

C 会場（特別会議室）

7 月 27 日（金）9:00 〜 10:15

OP12「CAD」
座長： 小尾高史（東京工業大学）

畑中裕司（滋賀県立大学）

OP12-1

Faster R-CNN を用いた子宮頸部細胞診における悪性細胞の検出

OP12-2

マウスの脳の二光子顕微鏡画像からの神経細胞認識処理の開発

OP12-3

Automatic detection of image quality failure for the practical use of whole slide imaging
scanner津森

君塚太亮（山口大学大学院

創成科学研究科

電気電子情報系専攻）

涼（東京農工大学）

ホシャイン サカワット（School of Engineering, Tokyo Institute of Technology, Japan）

OP12-4

深層学習器を用いた悪性黒色腫自動識別における識別根拠の評価

OP12-5

クラス別学習による細胞画像セグメンテーション

村林

松月

誠也（法政大学 理工学部 応用情報工学科）大輔（名城大学理工学研究科電気電子工学専攻）

26

録

第

抄

1

A 会場（講堂）

7 月 25 日（水）

日）

開会式

13:00 〜 15:40

TL「深層学習にできること・できないこと・期待すること」
座長： 花岡昇平（東京大学）

平野靖（山口大学）

深層学習への期待が続いている．このような状況のなかで，新たに深層学習に関連する研究を開始する場合，新旧の情報が入り混じり，環境構築に手間取る場合が多い．また，最新の動向に追いつくためには，情報の取捨選択が必要である．今回の JAMIT チュートリアルは，大会期間中に会場で開催される「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」と一部連携して，医用画像における深層学習の実際について集中的に講演を企画した．
講演１では，深層学習を始めるために必要な知識の獲得と，具体的な利用例や研究事例について，データの収集方法も含めて講演いただく．講演２では，すでに深層学習の研究を実施しているものの，さらにその発展を考えている開発者／研究者に向けて，実行環境の最前線や，大規模環境な計算環境で実行されている研究事例の解説を行う．講演
３では，導入が始まっている人工知能システムについて，その利用経験や今後期待する内容を，深層学習関連の研究を行っている臨床医の立場から解説する．

医用画像における深層学習を利用した研究のはじめかた
○小田

昌宏

名古屋大学

深層学習を用いた医用画像処理研究の成果が多数報告され，従来手法を凌ぐ成果が得られている．現在，最先端の研究に追随するためには深層学習の利用が必須とも言える状況になっている．本講演では，深層学習利用により研究成果を得るために何が必要であるかを，深層学習利用のビギナーを対象として紹介する．医用画像処理には，検出，セグメンテーション，レジストレーション，画像変換，時系列情報処理等様々な処理が含まれる．深層学習はこれらほとんどの処理で利用可能であり，特に検出とセグメンテーションでは非常に高い性能を示す．研究者にとっての深層学習利用の恩恵として，研究開発スピードの向上，従来手法を超える成果を得られる可能性がある点などが挙げられる．また，目的別のアルゴリズム開発に要する時間を短縮し，実用化面への注力が可能である点も有用である．

TL2

AI でできたこと・できなかったこと・これからの期待○中田典生

東京慈恵会医科大学

超音波応用開発研究部・放射線医学講座

米国を中心に AI を活用した画像診断支援診断システムが医療機器として認可された．また超音波診断装置には自動計測機
能に AI が利用された装置が実用化されるようになった．これらの実用化や実臨床への普及が広がるにつれ，AI 診断支援シス
テム開発のための教師学習用データの作成が重要になった．これらの作成に携わる医師には，深層学習や機械学習の基本的知識の取得，膨大な教師学習用データ収集の必要性の認識や収集に必要な経済的財源の確保などの問題に取り組む必要性がある．
また工学系研究者に必要なことは，世界中で絶対的に不足している AI 開発エンジニアの養成が急務である．さらには，立法行政機関を巻き込んだ AI 開発企業（主にスタートアップ）の支援，国内のみならず国際間の教師学習用データ収集の仕組みづく
りや経験の蓄積が重要である．本講演では，これらの問題についてスタートアップ企業から世界有数の巨大 AI 企業の実例を挙げながら解説・考察する．

TL3

深層学習のための研究環境最前線
○阮

7

25

12:50 〜 13:00

TL1

(月

第1日

日

（著者から提出された内容をそのまま掲載します）

佩穎

エヌビディア合同会社

画像認識や音声認識のような，基本的な分類や認識問題から始まった深層学習の流行は，年々広がりを見せている．その適用先は，自動運転車や医用画像を用いた診断支援などの応用から，大規模シミュレーションと組み合わせる応用まで，多岐にわたる．その一方，問題設定が大規模化，複雑化するにつれ，より多くの計算機資源が必要とされる状況は継続している．このような背景のもと，深層学習においては，高い演算性能をもつ GPU を活用し学習を高速化することが一般的となっている．
また，ハードウェアのみならずソフトウェアを含むエコシステム全体として継続的な性能向上や利便性の向上が行われており，さまざまな環境が提供されている．本講演では，深層学習に用いる GPU や関連するソフトウェアについて最新の状況を紹介する．あわせて，医用画像における適用例や，今後活用を期待できる手法などについても紹介する．

27

16:00 〜 18:00

OP1「セグメンテーション」
座長： 陳延偉（立命館大学）

花岡

OP1-1

昇平（東京大学）

Fully convolutional network を用いた少量画像データ学習からの頭部解剖構造抽出○杉野

貴明 1，Roth Holger1，小田昌宏 1，庄野直之 2，金太一 2，森健策 1,3,41

名古屋大学大学院情報学研究科， 2東京大学大学院医学系研究科， 3名古屋大学情報基盤センター， 4国立情報学研究
所医療ビッグデータ研究センター

実践的訓練・シミュレーションの実施が難しい脳外科手術のシミュレータとして，近年，頭部解剖構造を再現した精巧な頭部モデルの開発が進められている．そこで本研究では，こうしたモデルの生成・標準化に有用な解剖構造データベースの構築を目的として，医用画像から正確な頭部解剖構造抽出を可能とする深層学習ベースのセグメンテーション手法を提案する．特に本稿では，深層学習ベースの手法で課題となる学習データ作成における手動アノテーションの負担を軽減するため，スパー
スアノテーションによる少量の学習データから精密な解剖構造抽出結果をもたらすネットワーク及びその学習手法を構築する．
Visible Korean Human プロジェクトによる人体断面画像データを基に抽出精度の検証実験を実施したところ，本手法により全画像枚数の一部を学習に用いるだけでも高い精度での頭部解剖構造抽出が可能であることが示された．

OP1-2

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
補の削減～
○宮下

充浩 1，畑中裕司 2，小郷原一智 2，村松千左子 3，砂山

1

渡 2，藤田

～偽陽性候

広志 3

2

滋賀県立大学大学院工学研究科電子システム工学専攻， 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

糖尿病網膜症は本邦の失明原因の 2 位である．その初期所見の 1 つである毛細血管瘤は，眼底画像上で小さく，低コントラストであるため，医師であっても発見が困難である．筆者らは医師の診断補助を目的とした毛細血管瘤の自動検出法の実現を目指し，JAMIT2017 で 3 種類の毛細血管瘤の強調画像を用いた畳み込みニューラルネットワーク (CNN) で毛細血管瘤を自動検出する手法を示した．しかし，毛細血管瘤の強調画像では，一部の偽陽性が強調されてしまう問題があった．また，テクスチャ
特徴を中心とした 48 種類の特徴量を用いた偽陽性候補の削除処理も提案しているが，十分な判別性能が得られていない．本研
究では，グレースケール画像を用いた CNN を追加し，従来の CNN の結果と組み合わせることで検出性能の向上を図った．また，
現在は偽陽性候補の削除処理の改善を進めており，JAMIT2018 では最新の結果を報告する予定である．

OP1-3

被検者固有統計的形状モデルを用いた低線量撮影小児 CT 像からの肝臓セグメンテーション○中山

幸陽 1，斉藤

篤 1，Biggs Elijah2，Linguraru Marius2，清水

昭伸 1

1

東京農工大学， 2Children's National Health System

In this paper, we propose a liver segmentation algorithm for childhood CT scan using a patient specific statistical shapemodel (SSM). A childhood CT volume is acquired by low dose CT scan, because a child is more sensitive to radiation dosethan an adult. Consequently, the CT volume has lower signal-to-noise ratio, which makes segmentation difficult. Although an
SSM based segmentation algorithm can handle such low-quality CT volumes, no SSM of a childhood liver has been proposed.
Since the childhood liver has higher variability in shape and size than an adult, an SSM designed for a child is mandatory forthe liver segmentation. This paper proposes a segmentation algorithm based on a patient specific SSM of a child that can
describe difference in shape and size caused by difference in age of a patient. Given the age of a child, the patient specific
SSM is constructed and used in the segmentation process. The segmentation algorithm with the patient specific SSM wasapplied to liver segmentation of 42 CT volumes of children whose ages are between 2 weeks to 7 years. The segmentation
results showed superiority of the algorithm against a segmentation method with a conventional SSM in terms of accuracy.

28

OP1-4

CycleGAN による異種モダリティ画像生成を用いた股関節 MRI の筋骨格セグメンテーション○松岡 拓未 1，日朝
佐藤 嘉伸 1

祐太 1，大竹義人 1，高尾正樹 2，高嶋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
Computer Engineering, Johns Hopkins University

和磨 2，Jerry Prince3，菅野伸彦 2，

医学系研究科， 3Department of Electrical and

医用画像からのセグメンテーションは，定量的な診断や患者個別のシミュレーションのため重要である．医用画像は，その撮像モダリティにより異なる特徴をもつ．CT は骨の構造を明瞭に撮影することができるのに対して，MR は軟組織の構造を明瞭に撮影することができる．このような違いはセグメンテーションにおいても考慮する必要がある．そこで本研究では，
CycleGAN を用いて MRI から同患者同姿勢の CT 画像を生成することにより，セグメンテーションに活用する手法を提案する．

OP1-5

CNN を用いた単純 X 線画像における腰椎椎体部の検出およびラベリング○髙田1

真弘 1，木下

株式会社リコー
京医科歯科大学

彰 1，川端研究開発本部

茂徳 2

リコー ICT 研究所 AI 応用研究センター

第 2 ソリューション開発グループ， 2東医用画像装置の発展に伴い，MRI などの形態画像から診断を支援するシステムが提供されてきている．特に，脊椎分離症や脊椎側彎症などの脊椎に関する症状において異常箇所を提示するような診断支援システムの要求が高まっている．これらのシステム全般で最も重要な技術としては，異常箇所の部位を高精度に特定する技術が要求されている．また，ユーザが介入することなく，全自動で動作可能なシステムを実現できればユーザの負担を軽減することができる．
そこで本稿では，腰部の単純 X 線画像から部位の特定をすることを目的として，CNN を用いた腰部の単純 X 線画像から腰椎椎体部の検出とラベリングまでを全自動で行う手法について提案する．また，椎体部に加えて，椎間板と仙骨の部位を検出が可能な CNN のネットワークを構築することで，高精度な検出を可能にした．更に，椎間板と仙骨を加えたことで，高精度なラベリング結果を得ることが可能となった．

OP1-6

Fast Marching Algorithm に基づく小児 CT 像からの腸管閉塞部位検出手法○西尾 光平 1，小田 紘久 2，千馬 耕亮 3，北坂
檜顕成 3，内田 広夫 3，森
健策 1,5,6

孝幸 4，Roth Holger1，伊東隼人 1，小田昌宏 1，

1

名古屋大学大学院情報学研究科， 2名古屋大学大学院情報科学研究科， 3名古屋大学大学院医学系研究科， 4愛知工業大学大学院情報科学部，5名古屋大学情報基盤センター， 6国立情報学研究所 医療ビッグデータ研究センター

本研究では，血管造影された小児イレウス患者の CT 像から腸管閉塞部位を検出する手法について報告する．イレウス患者は，腸管内に腹水等と濃度値の差が小さい食物・便が含まれていることや，腸管が複雑に折り重なっていることから，これまでの抽出手法では精度よく腸管内領域を抽出できない．そこで本研究では，血管造影 CT 像であることに着目し，Fast Marching
Algorithm に基づいた手法により腸を抽出することで腸管閉塞部位検出を行う．手動で入力したシードポイントから食物・便である液体領域と空気領域を交互に抽出することで，閉塞部位まで腸管内領域を辿り閉塞部位を検出する．このとき，液体領
域では Fast Marching Algorithm，空気領域では領域拡張法を用いる．提案手法をイレウスによる腸管閉塞部位が存在する血管造影された小児 CT 像 5 症例に適用し，辿ることのできた腸管の割合により評価を行った．辿ることのできた腸管の割合の平均は 75.4% であった．

OP1-7

機械学習による内視鏡動画インスタンスセグメンテーションのための手動アノテーションツール
の開発○小澤 卓也 1，小田 紘久 1，伊東 隼人 1，北坂 孝幸 2，Roth Holger R.1，小田三澤 一成 3，伊藤 雅昭 4，竹下 修由 4，森
健策 1,5,6

昌宏 1，林雄一郎 1，

1

名古屋大学大学院情報学研究科， 2愛知工業大学情報科学部， 3愛知県がんセンター， 4国立がん研究センター東病院，
名古屋大学情報基盤センター， 6国立情報学研究所医療ビッグデータ研究センター

5

本研究では，内視鏡動画像に対する術具や解剖領域を手動でインスタンスセグメンテーションするための，アノテーション
ツール開発について報告する．内視鏡動画像に対して詳細に術具や解剖領域がアノテーションされたデータは，手術支援機器
における画像からの解剖構造の自動識別技術の実現や内視鏡手術手技の評価技術の実現など，内視鏡手術の安全性を高める研究において利用価値が高い．しかし現状，術具や解剖構造を詳細にセグメンテーションしたデータベースは存在せず，これらデータの生成基盤の構築が求められている．そこで本研究では，動画像に対してセグメンテーション作業を行う為のツール「NuVAT」を開発した．このツールにより，セグメンテーション作業をお絵かきツールを扱う感覚で簡単に行うことが可能になった．実際にこのツールは国立がん研究センター東病院にて，腹腔鏡動画像における術具・解剖領域のアノテーション作業に利用された．

29

OP1-8ウサギ心臓の屈折 CT 像における線維配向の可視化ならびに評価○小田 紘久 1，Roth Holger R.2，砂口 尚輝 3，宇佐美紀子 3，小田 昌宏 2，島雄
湯浅 哲也 6，安藤 正海 7，秋田 利明 3，成田 裕司 3，森
健策 2,8,9

大介 4，市原周 5，

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名古屋大学大学院医学系研究科， 4北海道科
学大学保健医療学部，5名古屋医療センター臨床研究センター， 6山形大学大学院理工学研究科， 7東京理科大学研究推進機構総合研究院，8名古屋大学情報基盤センター， 9国立情報学研究所 医療ビッグデータ研究センター

屈折 CT は高解像度な 3 次元画像撮像モダリティのひとつであり，生物の軟組織に対して高いコントラストをもつ．我々は屈折 CT を用いて，エタノール固定を施したウサギの心臓全体を撮影した．このマイクロ CT 像のうち，とりわけ左心室における線維が良好に視認できるよう，ヘッセ行列を用いた画像処理を行い，2 次元および 3 次元の可視化を行う．さらに構造テ
ンソルを用いたファイバートラッキングおよび線維配向の統計により , 左心室ならびに心臓全体がどのような構造をもつのかを
視覚的・定量的に明らかにする．

第1日

B 会場（国際会議室）

7 月 25 日（水）16:00 〜 18:00

OP2「イメージング」
座長： 伊藤山谷OP2-1

聡志（宇都宮大学）
泰賀（量子科学技術研究開発機構）

新しいコンセプトの装置「Whole Gamma Imaging」
における陽電子・ガンマ線同時放出核種イメー
ジングのための検出器応答関数の提案○田島 英朗 1，吉田 英治 1，奥村 勇介 2,1，菅パロディ カティア 5，山谷 泰賀 1

幹生 2，河地

有木 3，鎌田圭 4，

1

量子科学技術研究開発機構 放射線医学総合研究所， 2千葉大学， 3量子科学技術研究開発機構 高崎量子応用研究所，
株式会社 C&A， 5ミュンヘン大学

4

我々の提案する WGI (Whole Gamma Imaging) は，PET 核種に対する高感度化，シングルガンマ核種のイメージング，陽電子とほぼ同時にガンマ線を放出する核種（3 ガンマ核種）の利用による単一崩壊イメージングなどを一つの装置で可能とする
新しいコンセプトである．WGI は，PET とコンプトンイメージングを組み合わせた画期的な手法で，従来の PET リングの内側に散乱検出器リングを設け，PET リングを吸収検出器として機能させることで，PET の同時計数に加え，シングルガンマ線
をコンプトンイメージングの原理で検出可能である．本研究では，3 ガンマ核種イメージングのための検出器応答関数を提案し，
WGI のコンセプト実証機において逆投影により画像を生成する際に，同時計数線の情報のみを用いた場合と提案手法を用いた場合を比較した．その結果，提案手法による逆投影像は，より鮮明な画像になることが示された．

OP2-2

肩部撮像における 4 チャンネル照射コイルを利用した Regional RF shimming での SAR 低減
○小高

晃弘，伊藤

公輔，森分

周子，瀧澤

将宏

株式会社 日立製作所 ヘルスケアビジネスユニット【目的】高磁場 MRI では高解像度の画像を得られるが，SAR 増大による撮像パラメータの制約が課題である．特に，肩部撮像
では頭部に近いため制約が厳しい．本研究は，3T MRI の肩部撮像における SAR 低減を目的とする．
【方法】領域を限定して照射を補正する，Regional RF shim を肩部で最適化した．評価には，4CH 独立照射制御システムを有する 3T MRI(( 株 ) 日立製作所製 ) を用いた．健常ボランティア 15 人 ( 日立グループ倫理審査委員会で審査済み ) を評価した．
照射分布を表す B1 map を取得し，撮像領域を抽出した．照射の均一度指標と SAR の線形結合を，係数を変えて最小化するア
ルゴリズムを適用し，その効果を確認した．QD 照射と比較して照射均一度が失われず，SAR を最大に低減する係数を決定した．
【結果】決定した係数では，SAR は QD 照射よりも約 30% 低減し，撮像領域の照射均一度は維持した．

30

OP2-3放射光 CT 画像による肺細葉の 3 次元構造解析○泓田 彰汰 1，斉藤くるみ 1，大西
悟 1，河田5
6
中野 恭幸 ，岡本 俊宏 ，伊藤 春海 7

佳樹 2，仁木登 2，梅谷啓二 3，阪井宏彰 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 社会産業理工学研究部， 3( 財 ) 高輝度光科学研究センター，
兵庫県立尼崎総合医療センター， 5滋賀医科大学， 6Cleveland Clinic Heart and Vascular Institute，7福井大学 高エ
ネルギー医学研究センター
4

次世代の画像診断に向け，肺 3 次元ミクロ構造を観察して疾患の極初期段階を診断することは極めて重要な問題である．
しかし，肺の微小構造を示す顕微鏡像では立体構造のイメージが困難であり，肺 3 次元ミクロ構造は十分に解析されていな
いという現状がある．
本研究は，兵庫県の大型放射光施設 (SPring-8) にて肺標本を撮影し，解析を行った．
また，細血管を観察するため肺標本には造影剤としてバリウムを注入している．
撮影には，Nikon 製のカメラ D800E( 画素配列 7,360 × 4,912 pixels，画素サイズ 3.07 μ m) を使用した．
肺 3 次元ミクロ構造は気管支系と血管系に分けられ，血管系は肺動脈，肺細動脈，毛細血管，肺細静脈，肺静脈に分けられる．
本報告では，肺胞房領域 ( 肺胞管と複数の肺胞嚢を含む，呼吸細気管支の最終分岐が支配する領域の仮称 ) の血管抽出結果を示す．
それに加え，造影肺標本に対する最適な撮影条件の考察を述べる．

OP2-4

新しいパッド用素材を用いた磁場均一性改善効果の評価
諒 1，青羽○鴨志田

南臣 1，会田1

健人 1，永坂2

竜男 2，五十嵐寛光 3，町田

好男 1

3

東北大学大学院医学系研究科画像情報学分野， 東北大学病院， 株）六濤【目的】磁場均一性は MRI の性能向上のための重要な前提の一つであるが，実際の撮影では，被検体が入ることで不均一性が生じてしまう．臨床現場で対応できる方法としてパッドを装着する方法がある．その素材としてこれまでも多くの試料が利用されているが，本研究では新しいパッド用素材について従来の素材と比較検討した．
【方法】3T の MRI を使用した．市販のポリエチレン容器を加工し，水の周囲をいくつかの物質で満たしたファントムを作成した．充填物質は空気，水，米，新素材（カプセル化したフルオロカーボン）とした．グラディエントエコー法で得た位相画像をアンラップして位相分布を求め，これを磁場強度に換算し，磁場均一性改善効果を評価した．
【結果】新素材を用いることによる磁場均一性の改善効果は従来素材の米に近いもので，臨床上有用なレベルであると考えられた．新素材の利用により，安定した磁場均一性改善効果が期待される．

OP2-5

畳み込みニューラルネットワークによる PET 画像ノイズ除去
○大手

希望，得居

葵，橋本二三生，磯部

浜松ホトニクス株式会社

卓志，斉藤

右典，大村

友秀

中央研究所

畳み込みニューラルネットワークによる PET 画像ノイズ除去を検討した．Remez らの DenoiseNet（DN）を用いた．DN をそのまま PET 画像の横断面に適用すると，冠状・矢状断面に横筋を生じた．畳み込みを 3D 空間に広げると横筋は消えたが，ノイズ除去の計算時間が 7.5 倍に増加した．隣接 N スライスを N チャンネル画像としてノイズ除去すると，計算時間を増やさず，横筋を消すことができた．N=3 で横筋が目立たなくなり，N=5 でピーク信号対雑音比がフラットになった．DN の学習には健常ボランティアの頭部 PET 画像 32 例を用いた．それらは浜松医科大学に設置された頭部用 PET 装置（Hamamatsu HITS655000）で計測された．リストモード収集データを 1/32 に間引いて低カウント画像を再構成し，全データを用いて再構成した
画像とペアにして，訓練データとした．

OP2-6

深層学習を利用した MR 圧縮センシング再構成の基礎検討
○大内

翔平，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 における撮像時間の短縮法として，圧縮センシングの応用が近年注目を集めている．圧縮センシングによれば，信号を間引くことで撮像時間の短縮が可能となるが，画像再構成に要する時間が長くなる．
本研究では，深層学習を利用した圧縮センシング再構成を試みた．深層学習では，残差学習法を応用して，アーチファクトを含む画像とアーチファクトを含まない画像の画像対で学習を行った．これにより，深層学習ネットワークに対してアーチファ
クトを含む画像を入力として与えると，アーチファクトのみを推定するようにした．
提案法を用いると，従来の圧縮センシングによる再構成法では 10 秒以上を要した再構成計算が，CPU のみを利用した場合
では 1.5 秒以下に，GPU を利用した場合では 0.6 秒以下に短縮できた．また，従来法では良好な再構成が困難であった間引き法において，提案法では良好な再構成が行える場合があった．
以上より，提案法の有効性が示された．

31

OP2-7

深層学習を利用した MR 画像の雑音除去に関する検討
○高野

航平，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

MR 画像では主磁界強度が大きくなるにつれ，高品質な画像が得られるようになってきているが，撮像の高速化も進んでいるため依然として低 S/N 比の画像が得られている．診断精度を高めるため，医用画像では，細部構造の保存性と雑音除去性能を両立した雑音除去法が求められている．
本研究では，近年注目を浴びている深層学習を用いた雑音除去法の MR 画像への応用について検討を行った．学習に際しては，
残差学習法によって雑音を含む入力画像から雑音成分を推定するように学習させた．本方法を雑音除去性能が高いことで知られる BM3D や WNNM と比較した．定量評価ではこの 2 種と同等以上の結果が得られた．また，本方法は細部構造や医用画像で重要となる弱コントラストの保存性が高いことが示された．さらに，学習モデルとテストモデルの性質の類似度が高いほど有効であることが示唆された．
以上から，本方法は MR 画像の雑音除去において有用な方法になりうる可能性が示された．

OP2-8

クラスタリングに基づく CNN 選択による MRI 高画質化の検討
○野口

喜実，荻野

株式会社

日立製作所

昌宏
研究開発グループ

近年注目されている畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は特に画像認識分野において広く用いられている手法であるが，画像再構成技術への応用も可能であり，従来技術と比較して高い性能が得られている．本研究では CNN を利用し，少数の観測データから再構成された劣化 MRI 画像の高画質化について検討した．
本検討においては，公開されている約 550 枚の画像データをフーリエ変換して作成した観測データから高周波成分 75％を除去することで 4 倍速相当の劣化画像を作成し，ネットワークを学習した．また，画像の局所的な特徴量をクラスタリングによって分類し，それぞれ異なる CNN に入力することにより，画質の向上を図った．同様に作成した 30 枚の評価用画像において，
PSNR35.1dB を実現し，単一の CNN を利用した場合に比べて約 1.5dB の画質向上を確認した．

第1日

16:00 〜 18:00

OP3-1

C 会場（特別会議室）

7 月 25 日（水）OP3「質的診断」
座長： 河田佳樹（徳島大学）

平野靖（山口大学）

PANCAN モデル，Lung-RADS における肺結節の悪性リスク評価○景山
健 1，河田 佳樹 2，仁木登 2，楠本5
6
松元 裕司 ，江口 研二 ，金子 昌弘 7

昌彦 3，大松

広伸 4，青景

圭樹 3，土田敬明 5，1

徳島大学大学院先端技術科学教育部， 2徳島大学大学院社会産業理工学研究部， 3国立がん研究センター東病院， 4網走刑務所，5国立がん研究センター中央病院， 6帝京大学医学部， 7東京都予防医学協会健康支援センター

日本において，肺がんは，がん死亡者数第一位を占め，増加傾向にある．肺がんを早期発見する方法のひとつとして，近年
胸部 3 次元 CT 画像を用いて肺がん候補を高精度に発見する肺がん CT スクリーニンが実施されているものの，20 ～ 55％の非がん症例を対象に不要な生検が実施されている．そこで，肺がん CT スクリーニングにおける肺がんの偽陽性率を低下させるために，世界各国で結節をカテゴリー管理し採点する悪性リスクモデルが複数公開されてきた．本研究では，悪性リスクモデルの開発の基礎実験として，近年評価されている PANCAN モデル，Lung-RADS の悪性リスクモデルを日本人の thin-section
CT 画像を対象にして比較評価し，良悪性の鑑別因子を調査した．その結果，結節の良悪について PANCAN モデルが有意に優れる性能を示し，PANCAN 悪性リスクモデルの予測因子に含まれる性別，結節のサイズ，結節の位置，スピキュラーの有無が有用な悪性度指標として期待できる結果を得た．

32

OP3-2

細分化した病変組織で学習した CNN による Gleason 分類精度の評価○鈴木

秀智 1，藤本

祐基 1，白石泰三 2，太田義勝 11

三重大学大学院工学研究科情報工学専攻， 2桑名市総合医療センター

これまでの計算機による Gleason 分類では，4 種類の Gleason パターン（正常，パターン 3，パターン 4，パターン 5）の標
本中の大きさに基づいて Gleason スコアが算出され，80% 以上の分類精度と，Gleason スコアの正解率が得られていた．しかし，進行によって高分化しているがん組織は多様な組織構造をもつため，これらの違いを考慮せずに分類する方法では，さらなる精度の向上は難しいと考えられる．そこで，本研究では，高分化している Gleason パターン 4 と Gleason パターン 5 を，それぞれ，
4 個と 2 個のクラスに細分して 8 クラスのデータを作成し，これを用いて学習した CNN による分類精度の評価を行なった．実験の結果，細分したデータを使うことで，Gleason パターンの分類精度が 89.2％から 91.6% に改善されることを確認した．また，組織標本のセグメンテーションの精度の向上も確認した．

OP3-3

ゲノム・画像情報を用いた早期 COPD 検診法の研究開発○野崎

元貴 1，鈴木1

秀信 2，河田

佳樹 2，仁木登 2，増田2

清士 3，井本逸勢 3，金子昌弘 43

徳島大学大学院 先端技術科学教育部， 徳島大学大学院 社会産業理工学研究部， 徳島大学大学院医歯薬学研究部，
東京都予防医学協会

4

慢性閉塞性肺疾患（COPD）は，タバコ煙を主とする有害物質を長期に吸入暴露することで生じた肺の炎症性疾患である．
しかし喫煙者の 15％ほどに発症するのみである．本研究は，喫煙者で気腫型 COPD の進展度と関連する CT 画像と一塩基多型(SNP) を用いて検討する．画像情報として CT 検診の経年画像から LAV% の増加量を求め，進展度と定義し，進展度が高い群，
進展度が低い群として 2 群に分類する．ゲノム情報として COPD と肺がんに関連する可能性が示唆されている SNP を文献から調査する．唾液から DNA を精製し，調査結果 12 種類の各 SNP のプローブを混合しプレートを作成する．作成したプレー
トを解析するリアルタイム PCR 装置にかけ，遺伝子型を判定する．進展度で分類した 2 群間で判定した SNP の遺伝子型に有意差があるかどうかを統計的に解析し，検討した．

OP3-4

扁平上皮肺がん患者から選択した特徴量に基づく扁平上皮頭頸部がん患者の生存予測のための特徴量選択手法の検討○亀澤秀美 1，有村秀孝 2，スーフィー マーゼン 3

1

帝京大学福岡医療技術学部診療放射線学科， 2九州大学大学院医学研究院保健学部門， 3奈良先端科学技術大学院大学
情報科学研究科We investigated the feasible feature selection approaches for the survival prediction of squamous cell head and neckcancer (SCHNC) patients based on radiomic features (RFs) selected from squamous cell lung cancer (SCLC) patients. 486 RFs
were calculated from the tumor regions in the computed tomography images. Significant features for survival prediction wereselected by artificial neural network based feature selection (ANNFS) approach and least absolute shrinkage and selection
operator. Statistical significant differences between survival curves of two patient groups, which were stratified by the
median of each feature into two subtypes, were assessed. The ANNFS approach could be useful for the survival prediction of
SCHNC patients based on RFs selected from SCLC patients.

OP3-5

主成分分析を用いたレディオミクス特徴量による肺がん患者の予後予測法○山田1

真大 1，有村九州大学医学系学府

秀孝 2，マーゼン スーフィー 3
保健学専攻， 2九州大学大学院

医学部研究員保健学部門， 3奈良先端科学技術大学院

The aim of this study was to develop an approach for prediction of lung cancer patients’prognoses using principal
component analysis (PCA)-based radiomic features. 486 radiomic features were extracted from CT images of 197 patients.
The PCA was applied for 486 normalized radomic features to reduce the number of features, and the PCA coefficients of thefirst to tenth principal components (PCs) were considered as PCA-based radiomic features. 197 patients were stratified into
two groups by medians of PCA-based radiomic features. Finally, survival probabilities were calculated by the Kaplan-Meire
method and evaluated by statistically significant differences between stratified patient groups. PCA coefficients of the first,
fourth and fifth PCs were powerful prognostic factor (p<0.05).

33

OP3-6

Deep Learning を用いた胸部 CT 像中の肺結節の画像所見の検出および良悪性鑑別○福嶋

一茂 1，平野

靖 1，木戸尚治 1，岩野信吾 2

1

山口大学大学院創成科学研究科， 2名古屋大学大学院医学系研究科

近年，コンピュータ診断支援 (CAD) システムに関する研究では，Deep Learning が使用される機会が多くなってきており，
従来よりも高い性能を示すことが報告されている．肺結節の良悪性鑑別のための CAD システムでも同様の傾向があるが，それらは CT 像等を入力とし，良性あるいは悪性の尤度のみを出力するものが一般的である．一方で患者に対して医師が肺結節の診断結果を説明する際には，良悪性の尤度だけでは不十分であり，診断結果の根拠を説明することが求められる．そこで本研究では Deep Learning の一形態である CNN(Convolutional Neural Network) を用いて，CT 像中の肺結節が悪性であることを示唆する画像所見の存在の尤度を診断の根拠として提供し，さらにそれらの尤度を入力とする NN(Neural Network) によって良悪性の鑑別結果を医師に提供する CAD システムの構築を行った．55 個の良性結節と 120 個の悪性結節を含むデータベースを用いて本手法の性能を評価した結果，識別率は 79.02 ± 8.43[%] となった．

OP3-7

複数シーケンス乳房 MRI 画像における腫瘤病変の良悪性分類アルゴリズムの開発○柴原
1

翔 1，中山立命館大学大学院

良平 2，大西2

悠吾 1，檜作

理工学研究科， 立命館大学

彰良 2，中島理工学部

恵 3，難波
3

電子情報工学科， 北斗病院

清3
乳腺外科

乳房 MRI（Magnetic Resonance Imaging）は，マンモグラフィや超音波検査よりも感度が高いが，特異度は同程度であり，その改善が望まれている．本研究では複数シーケンスの乳房 MRI 画像における腫瘤病変の良悪性分類アルゴリズムを開発することを目的とする．実験試料は，38 患者の MRI（T1 ／ T2 強調画像，T1 ／ T2 強調ダイナミック造影画像）で構成される．提案手法では，まず，各シーケンス画像を畳み込みニューラルネットワークに学習させ，良悪性の分類に有用な特徴マップを抽出する．次に，各特徴マップをサポートベクターマシンで統合することにより，腫瘤病変を良性または悪性に分類する．
Leave-one out patient 法を用いた評価実験の結果，正答率 97.3%，感度 100.0％，特異度 75.0％，陽性予測度 93.8％，陰性予測度 100.0％が得られ，提案手法の高い鑑別精度が示された．

OP3-8

ディープラーニングを用いた乳房超音波検査画像の自動読影○井上謙一 1，川崎あいか 1，小清水佳和子 1，山中千草 1，佐々木毅 2，土井卓子 1

1

湘南記念病院 乳がんセンター， 2東京大学医学部大学院医学系研究科人体病理学病理診断学分野[ 背景 ] 人工知能を用いた画像認識は医療分野でも研究がなされている．我々は乳腺の超音波検査 (US) 画像を用いて乳癌の自動判定を検討した．[ 対象と方法 ] 当院で撮影された US 画像から，正常乳腺組織，良性腫瘍，悪性腫瘍が描出されている部位をそれぞれ切り出しベース画像とした．その際，画像の範囲内で 128x128 ピクセルでどこを切り出してもその特徴が描出されるように集めた．ベース画像からランダムに切り出した画像を教師ありデータとして，畳み込みニューラルネットワーク (CNN)に学習させ，精度を計測した．[ 結果 ] 正常乳腺 95 画像，良性病変 1206 画像，悪性病変 358 画像から，ランダムに 5000 枚ず
つ切り出した画像計 15000 枚を用いた．CNN は 20 層の ResNet で学習させたところ，正診率は 98.7% であった．悪性病変に対する精度は，感度 99.4%，特異度 98.5%，PPV97.0%，NPV99.7% であった．またこの学習モデルを用いて別のオリジナル US 画
像をスキャンし，癌が疑わしい部分を赤く光らせるアルゴリズムも作成した．[ 考察 ]US を自動読影できるようになれば，総合検診を念頭とした乳癌検診の効率・精度は飛躍的に向上する可能性を秘めている．[ 結語 ]CNN で US 画像の自動読影システムを構築した．更に検証を重ね，全国で利用できるシステムの構築を目指す．

34

第2日

9:00 〜 10:15

OP4「レジストレーション」
座長： 斉藤篤（東京農工大学）

増谷佳孝（広島市立大学）

第2

機械学習に基づく X 線透視画像からの膝蓋骨方向検出に関する基礎検討
大幹 1，山崎隆治 1，田島未輝斗 1，冨田

1

哲也 2，河野賢一 3，佐藤嘉伸 4，菅本

2

一臣 2

3

現在，我々は，1 方向 X 線透視画像を用いた 2D/3D レジストレーションに基づく膝関節 3 次元運動計測の全自動化に向けて様々な要素技術の開発を行っている．その一つとして，2 次元 X 線透視画像上の膝関節部位（大腿骨，脛 / 腓骨，膝蓋骨）の方向（相対的な角度）を予め把握しておくことは非常に重要である．特に，膝蓋骨については，レジストレーションが不安定であるため実行前にできるだけ膝蓋骨の初期点（位置と姿勢）を対象シルエットに対し適切に近づけておく必要があるが，もし X 線透視画像上の膝関節部位間の方向が予め分かっていれば，マニュアル作業による初期点設定の手間を大幅に削減できる可能性がある．そこで本研究では，X 線透視画像上の大腿骨に対する膝蓋骨の方向（角度）を予め機械学習により学習させ，対象となる膝蓋骨の方向を自動的に検出することを試みた．機械学習には，SVM，ランダムフォレスト，CNN を用い，性能評価を行った結果，各手法において高い成功率で膝蓋骨の方向を検出できることが分かった．

OP4-2

胃の変形情報を利用した経時リンパ節の自動対応付け手法の精度向上に関する研究○舘

高基 1，小田昌宏 1，林1

雄一郎 1，中村2

嘉彦 2，北坂3

孝幸 3，三澤一成 4，森健策 1,5,6

4

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，愛知工業大学情報科学部，愛知県がんセンター中央病院，
名古屋大学情報基盤センター， 6国立情報学研究所医療ビッグデータ研究センター

5

本稿では，胃の変形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ため，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濃度値情報を利用した非剛体位置合わせが多く用いられるが，濃度値情報にはリンパ節の位置の変化を解析する上で余計な情報が多く，対応付けに失敗する可能性がある．そこで本手法では，CT 像から抽出した胃領域の変形を解析し，その変形場を利用して対応付けを行う．胃領域は点群として表現し，変形場は ICP，TPS-RPM を利用して算出した．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，リンパ節の組全ての内正しく対応付けを行うことが出来た組の割合で評価を行った．全体での正解率は 78.1% であった．

OP4-3

Demons アルゴリズムの一般化とその応用○増谷

佳孝 1，石田善喜 21

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

Demons アルゴリズムは２つの画像の信号差や勾配に基づく画像レジストレーションの古典的な一手法であるが，基本的に同一のモダリティかつ各画素が単一の値をもつスカラ画像間での使用に限定されている．本研究では，信号差や勾配を２つの画像の局所特徴間の距離で置き換えることで，様々な画像間のレジストレーションが可能となることを示す．例えば，カラー
画像では画素間の色距離，スカラ画像の場合も局所領域の複数の画素値を使用して２つの画像の局所領域間の距離を定義して用いる．３次元のカラー画像ファントムおよび拡散テンソル画像を含む多様な画像や複数の局所画素値を用いたレジストレー
ション実験の例により，その特性や有効性・拡張性について検証した結果を報告する．

35

7

26

日）

埼玉工業大学 工学部 情報システム学科， 大阪大学大学院 医学系研究科 運動器バイオマテリアル学， 東京大学大学院 医学系研究科 整形外科学，4奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科

(月

○林田

日

OP4-1

A 会場（講堂）

7 月 26 日（木）OP4-4

膵癌腫瘍のマルチモーダル 3 次元モデルの構築と 3 次元ミクロ解剖構造解析○五嶋橋爪

優詞 1，本谷誠2

秀堅 1，横田達也 1，クグレ マウリシオ 1，岩本千佳 2，大内田研宙 2，

1

名古屋工業大学， 2九州大学

In this study, we propose a method of registration between an MRI image and a set of pathological microscope images ofa pancreatic cancer tumor of a KPC mouse. MRI images can be captured non-invasively but their resolution is low. On theother hand, microscopic images can be obtained only invasively although the resolution is high. Registration of these images
is needed for realizing a multi-resolution model representing the correlation between the MRI images and the corresponding
pathological images. In order to register the 2D pathological microscope images to the 3D MRI image, the proposed method
first reconstructs a 3D pathological microscope image and then register between the 3D pathological microscopic image
and the tumor region in the MRI image. The 3D pathological microscope image is reconstructed from a spatial series of
2D microscope images. For the reconstruction of an appropriate 3D image, the microscope images should be non-rigidly
registered together. We employed a non-rigid registration method that deforms every image so that the spatial patterns in
the resultant image have smooth structures. After the 3D image reconstruction, the proposed method then registers between
the MRI image and the reconstructed 3D pathological image by means of a mutual-information based non-rigid registration.
Down sampling the 3D microscope image so that the both images have same spatial resolution, the proposed method deforms
the microscope images to the MRI image by maximizing their mutual information. We report the result of the registrationand of the description of the microstructures in the reconstructed 3D pathological image.

OP4-5

膵癌腫瘍の経時変化計測のための部分剛体微分同相写像○田村 友輝 1，横田大内田研宙 3，橋爪

達也 1，Mauricio Kugler1，Valentin Triquet1，清誠 3，本谷 秀堅 1

智也 2，岩本幸英 3，

1

名古屋工業大学， 2東京大学， 3九州大学

PurposeThe objective of our research is to describe the temporal change of the tumor region in the whole body MRI images of a
KPC mouse captured at different time. For accurately describing the tumorgrowth, non-rigid registration should be applied tonormalize the body motion. Here, in order to suppress the deformation of the tumor caused by the registration, we develop a
Large Deformation Diffeomorphic Metric Mapping(LDDMM) that transforms the tumor region rigidly.
MethodGiven a set of corresponding landmarks on the peripheral organs in a source image and a target image, the proposed
method first non-rigidly registers the two images by referring to those corresponding landmarks. This non-rigid registration
also non-rigidly maps the landmarks of the tumor region in the source image non-rigidly. The proposed method next
estimates the destination locations of the tumor landmarks in the target image by converting the non-rigid mapping of thetumor landmarks to a rigid mapping. Then, we can have a set of corresponding landmarks that consists of (a) the landmarkson the peripheral organs that would be registered non-rigidly and (b) the landmarks in the tumor region that can beregistered rigidly. Our method iterate the non-rigid registration of the landmarks and the conversion of the non-rigid mappingof the tumor landmarks to the rigid one until they are converged.
Results
We experimented with both artificial images and real images and confirmed the effect. We also confirmed that the results
obtained depend on the scale of the kernel and the arrangement of landmarks.
Conclusion
We proposed a partial rigid diffeomorphism. This enabled accurate measurement of tumor deformation from MRI images
taken at different times.

36

10:30 〜 11:45

OP7「深層学習，超解像」
座長： 彌冨小田OP7-1

仁（法政大学）昌宏（名古屋大学）

ベイズ最適化法に基づく冠動脈 MRA 高解像度化のための Convolutional Neural Network の最適化○田中滉大 1，中山良平 2，小林大輝 1，檜作

彰良 2，石田正樹 3，北川覚也 3，佐久間肇31

立命館大学大学院 理工学研究科， 2立命館大学 理工学部 電子情報工学科， 3三重大学 医学部附属病院 放射線診断科

近年，CNN（Convolutional Neural Network）は医用画像にも応用され，優れた成果が報告されている．しかし，CNN は手動で設定すべきハイパーパラメータが多数あり，結果がそれらに大きく左右される問題がある．本研究では，ベイズ最適化法
を用いて，冠動脈 MRA の高解像度化に適用する CNN のハイパーパラメータを自動で決定し，より高精度に高解像度化することを目的とする．ベイズ最適化法では，まず，実験試料の冠動脈 MRA から最適化用データとして，無作為に少数データを選択する．次に，CNN のハイパーパラメータ探索にガウス過程によるサンプリングを行い，最適なハイパーパラメータを決定する．
ベイズ最適化を用いた CNN による高解像度化画像の元画像に対する Root Mean Squared Error は 3.74 で，従来の CNN（6.91）
よりも高い結果が得られ，ベイズ最適化によるハイパーパラメータの決定の有用性が示された．

OP7-2

畳み込みニューラルネットワークを用いたシネ MRI（Magnetic Resonance Imaging）の高フレー
ムレート化
○高瀬

唯人 1，中山1

立命館大学大学院診断科

良平 2，檜作

彰良 2，石田2

理工学研究科， 立命館大学

正樹 3，北川理工学部

覚也 3，佐久間3

電子情報工学科， 三重大学

肇3
医学部附属病院

放射線

近年，動画像の時間分解能を向上する時空間超解像技術が活発に研究されている．本研究では，時空間超解像技術の概念をCNN（Convolutional Neural Network）に展開し，シネ MRI の時間分解能を忠実に向上できるか検討した．まず，シネ MRI（時間分解能 20msec）のフレーム数を 1/2 に間引きし，低フレームレート画像を生成した．そして，低フレームレート画像の小領域（パッチ）を CNN に入力し，CNN の出力値と対応するシネ MRI のパッチ間の誤差が最小となるように CNN を学習する．
シネ MRI と CNN による高フレームレート化画像間の Root Mean Square Error，Structural Similarity Index は 9.75，0.9948 で，線形補間法によるフレーム内挿技術（9.83，0.9945）よりも高く，CNN によるシネ MRI の高フレームレート化の有用性が示唆
された．

OP7-3

スパースコーディングを利用した単一画像超解像に関する基礎検討
○竹間

康浩，柴田

光貴，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

MR 画像など画素数が少ない場合は，画像を補間拡大する処理が行われる．このとき，単なる補間ではなく，超解像の効果があれば低解像度画像では確認できなかった情報を得ることができ，画像診断の精度を高めることが期待できる．
本研究室で提案されている eFREBAS 変換によりスパースコーディングされた空間では，全て同サイズの展開像を有し，かつ，それらは相互に相似性を持った分布を有している．そこで本研究では，eFREBAS 空間における展開像の相似性を利用し，
eFREBAS 空間にて信号を外挿することにより画像を超解像的に拡大する方法を考える．実験の結果，学習型超解像に比べて超解像効果が大きく，鮮鋭度の高い補間像が得られることを確認した．

37

OP7-4modified SRCNN を用いたガンマカメラのプラナー画像における超解像画像生成
政哉 1，原

○籾内
1

岐阜大学院

武史 1，片渕自然科学技術研究科

哲朗 2，藤田廣志 1

知能理工学専攻， 2岐阜医療科学大学

保健科学部

放射線技術学科

The image resolutions of planar scintigram images taken by gamma cameras in single photon emission computed
tomography (SPECT) devices have lower spatial ones than the original imaging property of the devices. Super-resolution
technique was already applied to various natural images or movies, but the application to medical images are limited becauseof the difficulty of obtaining enough dictionary image data. The purpose of this study was to propose a super-resolution
technique based on modified super-resolution convolutional neural network (mSRCNN) which was trained combined images
from medical and non-medical image databases. The structure of mSRCNN consists of convolutional and de-convolutional
layers. The number of neurons in each layer of the mSRCNN is given by 128*128 - 128*128 - 128*128 - 256*256. The image
database was consisted of image pairs of original and scanned images. The original images were used for the gold standard
without any blurs. The scanned images were obtained as a grey-scale phantom image, where the grey level was scaled
to the radioactivity. The phantom images were created by using a specific image printer which the inks were containing
radioactivity materials. As an evaluation of those image quality, we used two indices of peak signal-to-noise ratio (PSNR) andstructural similarity (SSIM). We compared the mSRCNN images and the scanned ones. 83 image pairs were used for theexperiment. We used 75 cases for training and 8 cases of test. The PSNR and SSIM of scanned images and restored ones
were improved from 10.18 to 16.93 and from 0.364 to 0.437, respectively. In conclusions, it is suggested that this method using
deep learning technique can contribute to improve image quality of planar images from gamma cameras.

OP7-5

Fully convolutional network を用いた小構造物セグメンテーション方法の検討及び腹部動脈への適用
昌宏 1，Roth Holger R.1，北坂○小田
1

孝幸 2，三澤2

一成 3，藤原3

道隆 4，森健策 1,54名古屋大学情報学研究科， 愛知工業大学情報科学部， 愛知県がんセンター， 名古屋大学医学系研究科， 5国立情報学研究所医療ビッグデータ研究センター

本発表では Fully convolutional network（FCN）を用いた小構造物セグメンテーション手法と，CT 像からの腹部動脈セグメ
ンテーションへの適用法を報告する．様々な解剖構造セグメンテーションに FCN が適用されて良好な結果が報告されている．
しかし，画像上での体積がセグメンテーション結果に影響するため，体積の小さい血管等の小構造物セグメンテーション精度は低くなる傾向がある．この問題に対処するため，最大輝度値投影画像として作成した局所画像を用いることで画像上に占める小構造物の体積を上昇させ，セグメンテーション精度を改善するアプローチが考えられる．また，大域的画像情報を入力とし，局所領域におけるセグメンテーション結果を出力する FCN 構造を提案する．本稿ではこれらを用いて腹部動脈セグメンテー
ションを行う．実験では，従来手法と比較して提案手法は見落としの少ない結果を出力していた．

LS「医療分野におけるディープラーニングの活用事例と NVIDIA

11:55 〜 12:40

ディープラーニング技術の最新情報について」
座長： 森

健策（名古屋大学）

急速に進んでいる医療分野でのディープラーニングの活用について，NVIDIA が協業を進めている米国での事例をご紹介し，さらに GPU 製品，サーバーシステムやソフトウェアからなる最新の NVIDIA ディープラーニング技術をご紹介いたします．

LS1

医療分野におけるディープラーニング最新情報と NVIDIA の取組みについて岩崎豊

エヌビディア合同会社

エンタープライズ事業部

この数年で医療分野におけるディープラーニングの活用は急速に進んでいます．本セミナーでは NVIDIA とディープラーニ
ング の活用について先進的に協業を進めている米国マサチューセッツ総合病院（MGH）での事例を紹介します．また医療分野へのディープラーニングの活用に対する NVIDIA の取組みを国内の状況も含めてご紹介します．

LS2

NVIDIA のディープラーニング最新技術情報について鈴木博文

エヌビディア合同会社

エンタープライズ事業部

医用画像の診断支援を含め，ディープラーニングの活用は急速な広がりを見せています．また昨今のディープラーニングに要求される計算性能は飛躍的に高くなってきており，更に高性能，高効率な計算システムが必要とされています．
本セミナーでは，最新の GPU 製品およびサーバーシステムの技術情報をご紹介すると同時に迅速な開発を支援するツールやソフトウェア環境についてご紹介します．

38

SL1「実用化を目指すＸ線位相イメージング」

14:30 〜 15:20

座長： 工藤博幸（筑波大学／ JAMIT2018 大会長）

SL1

実用化を目指すＸ線位相イメージング
○百生

敦

東北大学

Ｘ線の波としての性質，すなわちＸ線位相コントラストを活用すると，従来のＸ線透視画像と大きく異なる高感度化への展開が期待される．主に軽元素で構成される軟組織によるＸ線の減衰は少なく，従来法では十分なコントラストが得られないが，
Ｘ線位相イメージングではその撮影が可能になってくるからである．Ｘ線位相コントラスト生成技術は，Ｘ線光学分野において考案され，幾つかの方式が実証されている．特に，Ｘ線透過格子を用いるＸ線 Talbot-Lau 干渉計として知られる方式は，病院で使われているＸ線源や画像検出器を用いて装置化できるため，その実用化が大いに期待されている．講演者は，この十数年，この方式による医用画像機器や非破壊検査機器の開発を続けてきた．軟骨が可視化できることに基づく関節リウマチの早期診断を狙った装置は，現在大学病院において臨床研究に供されている．講演では，その原理から実用化の現状まで，できるだけ平易に解説する．

SL2「顕微鏡イメージングで植物のメカニズムを視る」

15:20 〜 16:10

座長： 尾川浩一（法政大学／日本医用画像工学会 学会長）

SL2

顕微鏡イメージングで植物のメカニズムを視る
○東山

哲也

名古屋大学

動かないように思える植物も，顕微鏡を通して覗いてみると，実にダイナミックに動いています．特に花の中では，花粉から伸びだした細い管である「花粉管」が，正確に卵のある分まで到達し，泳げない２つの精細胞を「重複受精」させます．私たちの研究から，初めてその様子が生きたまま映像として捉えられました．そして顕微鏡下での様々なライブセル解析から，花粉管誘引などの現象を支える生理活性分子が，鍵分子として見つかってきました．現在は，マイクロ流体デバイスを用いて，当研究所オリジナルの蛍光分子を使った 1 分子レベルでの詳細なイメージングや，組織丸ごとを使った深部イメージングなどにチャレンジしています．本講演では，植物の生殖を中心として，顕微鏡イメージングで見えてきた植物の未知の世界を紹介します．どんな逆境にも負けず，あの手この手で生殖を達成する，植物の真の姿をお楽しみ下さい．

39

SY1「医用画像再構成の基礎と新しい展開」

16:25 〜 17:55

座長： 田島英朗（量子科学技術研究開発機構）

近年の医用画像装置の進歩は目覚ましく，特に体の中の様子を 3 次元的に観察できる CT・MRI・PET・SPECTなどのイメージング装置は，患者個々人の病態を細かく調べることができ，個別化医療の実現など医療診断の質の向上に大きく貢献しています．撮像された医用画像を元にしたコンピュータ画像診断支援の研究も盛んに行われていますが，本シンポジウムでは，今一度イメージングの手法自体に立ち返って，医用画像装置で測定された生の情報から画像を再構成するまでの基礎的な原理や方法，そして，現在注目されている画像再構成の手法や新しい展開について，
画像再構成をご専門とされている諸先生方よりご講演いただきます．

SY1-1

PET 画像再構成の原理と実際、そして新しい展開○小林哲哉

株式会社島津製作所

基盤技術研究所

AI ソリューションユニット

画像再構成を必要とする様々なイメージング装置 (CT, MR, PET, SPECT など ) において，観測対象とする物理量分布を高精度に推定するためには，重要なポイントが３つある．
（１）イメージング物理の理解
物理量分布と装置が計測する生データの物理的関係を正確にモデル化（数式化）すること．
（２）イメージング問題の定式化
観測モデルを出発点として，目標とする画質と計算の複雑さのトレードオフを念頭に置いて，画像再構成問題を具体的な数値計算問題（最適化問題）に落とし込むこと．
（３）イメージング問題の解法の選択・導出
現実的な計算時間で実用的な画像が得られる数値計算アルゴリズムを選択すること，または新たに導出すること．
本講演では，上記のポイントを通して，PET 画像再構成の原理と実際を述べる．加えて，新しい展開として，吸収補正のための CT 撮影を不要にできる可能性を秘めた「吸収補正付き画像再構成」について，その原理や具体的なアルゴリズムを紹介する．

SY1-2

正則化逐次近似画像再構成法の基礎○篠原広行

首都大学東京 / 昭和大学藤が丘病院放射線科

尤度（画像から推定される観測データの尤もらしさ）と画像の事前確率との和の事後確率を最大化する正則化逐次画像再構
成法は，1) 低線量 CT による被ばくの低減と画質の向上，2) 圧縮センシング MRI による高速撮像，3) PET 画像の収束性の向上などに応用されている．これまで CT 逐次近似法のアルゴリズムは公表されておらずブラックボックスになっていたが，工藤は 3 種類の逐次近似（IR）法（True IR, Hybrid IR, Image denoising IR）の数式を示した（Med Imag Tech 32: 239-248,
2014）．そこで，1) に関心をもつ学生や医療技術者の学習支援を目的に，それら数式を数値実験する例を紹介する．圧縮センシ
ング MRI では 2 次元直交座標，3 次元直交座標，2 次元極座標それぞれのサンプリングからの再構成画像の数値評価と視覚評価，
そして，最近の PET に搭載された正則化ブロック勾配法について紹介する．

SY1-3

SPECT における諸問題と最近の動向○尾川浩一

法政大学理工学部

SPECT は臓器の機能を映像化するイメージング法であり，体内に集積した放射性医薬品からのガンマ線をガンマカメラで計測し，その集積を３次元的に映像化する．このデータ収集の過程において，ガンマ線源から放出されたガンマ線が体内の原子と吸収や散乱などの相互作用を起こす．また，検出器側ではコリメータが必要となり，これも計測データに影響を与える．これらの画質劣化の問題は，古くから解析的な方法あるいは逐次近似的な方法で補正が試みられてきた．本発表では，画像再構
成を含めたこれらの画質劣化の解決方法について概説するとともに，近年の SPECT などで話題となっている半導体検出器を用いたイメージングやピンホールコリメータを用いたイメージングについても述べる．

40

第2日

B 会場（国際会議室）

7 月 26 日（木）OP5「X 線イメージング」

9:00 〜 10:15

座長： 北村武田OP5-1

圭司（島津製作所）徹（北里大学）

縞走査を行わない位相計測手法
○廉

松哲，工藤

博幸

筑波大学

X 線位相撮影では生体の軟組織などを従来の X 線撮影より高いコントラストで観察することができ，医療診断への応用が期待されている．Talbot 干渉計による測定では回折格子をサブミクロンレベルで複数回移動（縞走査）し撮影するため，装置には非常に高い精度と安定性が求められる．縞走査を必要としない手法として Fourier 変換法があるが，高周波成分を捨てるため一般的に解像度が大幅に下がる．我々は縞走査なしで位相が求められる新たな画像解析手法を提案する．この手法では２段階の手順を行う．1 段階目は Talbot 干渉計で得られる三つの画像（吸収，visibility，位相）において隣接画素値がほぼ同じだと仮定し，不足する測定データを隣接画素の測定データで補い近似位相画像を求める．２段階目は，近似位相画像から濃度値の変化が大きい箇所を推定し，上記の仮定とのずれが大きい部分を補正することで高解像度のまま復元を行う．提案手法では従来の Fourier 変換方法よりも高い解像度で位相を求められ，回折格子の移動が不要であるため高速 CT 撮影などへの応用が期待できる．

OP5-2

X 線位相イメージングにおける統計的画像再構成法の高速化
○上田

亮介，工藤

博幸，山嵜

深

筑波大学

X 線断層撮影では吸収率分布を画像化するが，生体軟組織など軽元素から成る測定対象では吸収コントラストは低く，鮮明な画像が得られないことがある．対して，X 線の波としての性質を利用する位相イメージングでは，X 線が物体を通過する際の位相シフト量を画像化し，はるかに高いコントラストを得ることができる．特に実験室でも利用可能な Talbot-Lau 干
渉計は医用応用が期待されている．近年，この位相イメージングによる CT において，統計的画像再構成法が提案された[Ritter2016,PlosOne]．この手法では，尤度最大化により吸収，散乱，位相に対する３つのコントラスト画像を得ることができ，ノイズ低減や測定回数の削減などの様々なポテンシャルが期待されている．しかし，反復回数が多く，３つの画像を同時に再構成するため計算量が多い課題がある．本研究では，Kudo らによって近年提案された FBP 組み込み型高速化手法 [Kudo2016,inproc. SPIE] を Ritter らの統計的画像再構成方に応用した．この手法は解析的手法である FBP 法を反復法に組み込むことにより劇的な反復数の削減を可能とする．Kudo らの論文では重み付き２乗誤差を最小化する反復法を構築しているが，本研究では
尤度最大化問題にも応用可能とした．Talbot 干渉計により撮影された画像を用いた再構成結果と，本手法による収束速度の改善結果を報告予定である．

OP5-3

4 方向撮影による胸部トモシンセシスの最適投影角の検討○堀拳輔 1，董居忠 2，岡本 啓公 3，関将志 3，村石
1
1,4
2
Thet Thet Lwin ，渡辺
宝 ，王
波 ，武田
徹1

浩 1，齊藤典生 2，

1

北里大学大学院医療系研究科， 2つくばテクノロジー株式会社， 3北里大学病院放射線部， 4首都大学東京大学院人間健康科学研究科【目的】トモシンセシスは，現在肺結節検出に用いられている単純 X 線像と比較して感度を改善でき，CT と比較して低被ばくである．既存のトモシンセシスは，X 線管が動作して 60 方向程度撮影するため，約 10 秒を要し，息止めによる患者の負担が大きい．一方，提案する固定型 X 線管を用いた 4 方向撮影トモシンセシスは，1 秒以内での撮影とさらなる被ばく低減が実現できる．本研究では，4 方向撮影時の最適投影角について検討した．【方法】X 線撮影装置で種々の模擬結節を含む胸部ファントムを 1°毎に撮影し，再構成したトモシンセシス像についてコントラストノイズ比（CNR）及び Artifact Spread Functionを用いた定量評価を行った．【結果】広角に比べ，挟角で撮影した方が，奥行分解能は劣るが，良好な CNR が得られた．【結論】結節検出が目的の 4 方向撮影トモシンセシスは挟角撮影が適していることが示唆された．

41

OP5-4

X 線トモシンセシス装置における金属アーチファクト補正技術の検討
恵介 1，高橋

○山川
1

日立製作所

啓子 2，中村正2

研究開発グループ， 2日立製作所

ヘルスケアビジネスユニット

近年，乳房や整形で用いられるトモシンセシスにおいて，代表的な FBP 画像では投影データの角度欠損により，金属と軟部組織間等の吸収値差が大きい条件で金属アーチファクトが増加する．これを低減するため，断層画像撮影では画像の金属位置に基づく投影データの補間法が用いられるが，トモシンセシスでは位置毎のアーチファクトのばらつきが大きく画像上の金属抽出が困難で，境界のアーチファクト低減が不十分な場合がある．そこで，境界の画質向上を目的として，操作者の負荷を抑えつつ，投影データの 2 次元と投影角度方向を含む 3 次元を複合した領域拡張ベースの投影データ金属抽出法を提案する．これにより，周辺領域に対して抽出した金属の吸収値差を小さくし再構成することで，アーチファクトを低減できる．シミュレー
ションと整形用固定具を模擬したファントム実験において，周辺領域の画質を維持し高いアーチファクト低減効果が得られたので報告する．

OP5-5

フォトンカウンティング型 X 線 CT を用いた金コロイド粒子の定量
○上甲

拓巳，小沼

法政大学

理工学部

瑞稀，尾川

浩一

応用情報工学科

金コロイド粒子をリガンドとして利用し，さまざまな標識を行うことにより特定の細胞に集積させることが可能となる．一方で，金の元素は 80.7keV に k 吸収端があるので x 線の計測の際にエネルギーウィンドウを用いてエネルギースペクトルに関する情報を得ることで，金コロイドの定量を高い空間分解能で行えることになり，x 線 CT を機能イメージングのモダリティとして活用することが期待できる．本研究では，フォトンカウンティング型検出器を用い，得られた投影データに対して特異値分解法を使用し金コロイド粒子の量を定量する際の諸問題をシミュレーションによって検討した．具体的には，集積濃度と測定に用いる光子の数の関係などであり，モンテカルロ法を用いた光子の輸送計算から得られたエネルギースペクトルから検討した．この結果，光子数が少なくなると，金コロイドの定量結果に大きな影響を与えることが明らかとなった．

10:30 〜 11:45

OP8「VR, AR」
座長： 中口俊哉（千葉大学）

目加田慶人（中京大学）

OP8-1

脳神経外科手術支援のための手術顕微鏡画像からの脳表の 3 次元形状復元に関する検討
雄一郎 1，柴田○林

睦実 2，藤井1

正純 3，森健策 1

2

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， 3福島県立医科大学脳神経外科

我々は脳神経外科手術において，MRI などの術前の 3 次元医用画像と術中の手術顕微鏡画像を融合することによる手術支援を検討している．本稿では 3 次元医用画像と手術顕微鏡画像を融合するために，手術顕微鏡画像から脳表の 3 次元形状の復元について検討を行ったので報告する．形状復元にはこれまで開発してきたスレテオ内視鏡画像から臓器の 3 次元形状を復元する手法を用いる．この手法では，ステレオ画像間の特徴点の対応付けにより視差を求め，その視差を用いて臓器の 3 次元形状を復元する．脳の模型を撮影した手術顕微鏡画像から提案手法を用いて形状復元を行い，模型の 3 次元形状が復元できることを確認した．

OP8-2

スマートグラスを用いた整形外科手術ナビゲーションシステム○西尾1

祥一 1，ホセイン モアゼム 1，小橋昌司 1，平中崇文 22

兵庫県立大学， 高槻病院

現在，整形外科手術は手術手技，使用器具の種類が豊富であるため，手術器械の受け渡しを行う器械出し看護師は大きな負担を強いられている．また，人工膝関節置換術において医師の骨切り等を補助するためのナビゲーションシステムは存在するが，看護師の器械出しを補助するためのシステムは確立されていない．そこで，本研究では，スマートグラスを用いて手術中に看護師に手技種類，手技進行度の理解や次に使用する器具の選定の補助を行うシステムの構築法を提案する．本手法では，まず，医師視点の手術映像より画像認識技術である畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を用いて手技種類の推定を行う．得られた推定結果より器械出し看護師が装着しているスマートグラスに対して使用器具の選定を物体検出技術により，拡張現実 (AR)を用いて指示する．実験では人工膝関節置換術を対象として CNN を利用した手技認識モデル，手術器具検出モデルの構築を行った．

42

OP8-3

開腹下手術の術中ナビゲーションシステムの新しい機能の開発○服部 麻木 1，兼平
鈴木 直樹 1

卓 2，岡本

友好 2，二川康郎 2，恩田

真二 3，安田淳吾 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下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，本大会でも報告してきた．本システムは，ナビゲーション用の立体硬性鏡やタブレット型 PC の背面のカメラで撮影した術野画像上に，術前のX 線 CT から三次元再構築した臓器モデルを重畳して表示し，肉眼では見ることができない臓器内部の腫瘍や血管などの三次元的な位置を術者が直感的に把握できることを目的としている．これまでに数十例の臨床試験を行なってきたが，臓器の内部構造の提示だけでなく，さらに有効な情報を術者に提供できるよう，新しい機能の開発を開始した．本機能は，肝部分切除において腫瘍から任意に距離を設定したマージンの領域や術中に設定した切除面と，切除に用いる手術器具先端の距離を常にモ
ニタリングし，設定した許容される距離を超えると音声などで警告を発するものである．開発した機能を臨床試験に適用した結果を報告する．

OP8-4

腹腔鏡下手術のための VR 手術再観察システムの開発○鈴木

拓矢 1，道満恵介 1，目加田慶人 1，三澤一成 2，森健策 3

1

中京大学 工学部， 2愛知県がんセンター， 3名古屋大学 大学院情報学研究科

腹腔鏡下手術は，医師の視野が腹腔鏡映像に限定される環境下で血管・臓器の位置を把握し処置しなければならないため高難度である．近年の手術現場では，手術ナビゲーションシステムが利用されているが，ナビゲーションシステムに提示される
事前に抽出した臓器に関する情報とその時点の腹腔鏡映像との対応づけをしなければならない．
そこで本研究では，血管・臓器の 3 次元的形状と患者の手術映像を位置合わせし，過去に行われた手術を再観察する教育シ
ステムを提案する．本システムでは，人体の 3 次元的な形状や位置関係の理解力を向上させるために VR ディスプレイである
zSpace を用い，内視鏡映像と位置合わせされた血管・臓器を 3 次元的に観察可能である．

OP8-5

標準脳機能アトラスの投影による未来予測手術の具現化○田村正宗

学 1,2，丸山 隆志 2,1，マンジャン ジャンフランソワ 3，佐藤賢 1，川俣 貴一 2，伊関洋 1，村垣 善浩 1,2

生馬 4，新田雅之 2,1，齋藤

太一 2，

1

東京女子医科大学 先端生命医科学研究所 先端工学外科学分野， 2東京女子医科大学 脳神経外科， 3生物医学画像研究所 ニューロスピン コンピュータ支援画像部門，4公立はこだて未来大学 システム情報科学部 情報アーキテ
クチャ学科

The purpose of this study is to transform to the digitized intra-operative imaging and the compiled brain-function
database for the future-predicting glioma surgery based on patient’s future perspective depending on the tumor resection
rate as well as the post-operative complication rate.
Brain-function database was transformed to normalized brain digitized brain-mapping localization with the modified
electric stimulus probe. This normalized brain with functional information, was projected to individual patient’s brain andpredicted of brain function.
We successfully acquired log data with the location of medical device integrated into intra-operative MR image anddigitized brain function was converted to a normalized brain data format in 17 cases with acceptable accuracy. For theelectrical stimulation positions in which patients showed speech arrest (SA), speech impairment (SI), motor and sensory
responses during cortical mapping processes, the data was tagged and testing task and electric current for the stimulus wererecorded. There were 23 SA, 14 SI, 15 motor and 1 sensory responses (53 responses in total) including 17 cases. According
to the evaluation of transformation accuracy for the 10 subjects, referring to each two neighbouring sulci on the electrostimulator position, the first transformation from intra- to pre-operative MRI with non-rigid registration was calculated at 4.5± 1.0 mm, while the second transformation from pre-operative to normalized brain with SPM normalization was calculated
at 5.8 ± 1.4 mm in average.
This image integration and transformation methods to carry out brain normalization should evaluate practical brain
mapping in OR.

43

SY5「光断層イメージングの新しい展開」

16:25 〜 17:55

座長： 星詳子（浜松医科大学）

光イメージング技術は非侵襲で，生きている細胞や組織の中で生じている遺伝子やタンパク質などの分子レベルのプロセスの追跡を可能にした．しかし，これらの光技術の対象は，顕微鏡下で直進光を観察できる細胞や組織，皮膚，マウスなどの小動物に限られている．また，臨床応用が進んでいる光干渉断層法（OCT）も検出可能深度は数ミリメー
ターである．これは，主として生体内で光が強く散乱されることに起因しているが，ヒト生体深部のイメージングは，生体組織に対して比較的高い透過性を有する近赤外線を照射し，検出された散乱光から数理的処理により生体の機能・構造情報を抽出する拡散光トモグラフィー（DOT）や，光音響効果によって発生した超音波を検出する光音響トモ
グラフィー（PAT）などによって可能である．本シンポジウムではパルス光を光源とする time-domain DOT，定常光を光源とする CW-DOT，蛍光をイメージングする Fluorescence DOT，PAT を紹介し，これらの医用画像法としての展望について議論する．

SY5-1

タイムドメイン拡散光トモグラフィーの課題と展望○星詳子

浜松医科大学

光と生体の相互作用は，吸収と散乱で，その程度は吸収・散乱係数によって表される．近赤外線は，ヘモグロビンや脂肪，水，
タンパクなどの生体物質により吸収され，細胞膜や小器官など屈折率に違いがあるところで散乱される．従って，この波長領域の吸収係数は，他の医用画像法では検出できない生化学的・生理学的機能情報を持ち，散乱係数は生体組織の構造や細胞形態などの情報を持つ．拡散光トモグラフィー (DOT) は，生体のように濁った系で位置情報を失った散乱光を検出して吸収係数・散乱係数の分布を求める方法で，高度な数理科学技術に基づく生体内光伝播解析（順問題解析）と逆問題解析を必要とする．
パルス光を用いる time-domain DOT は，計算負荷が高く計算処理の高速化は必要であるが，定量計測が可能で，革新的診断・治療（光による操作）・経過観察法として期待される．ここでは，DOT を概説し，開発のボトルネック課題とそれに対する取り組みと，今後の展望について述べる．

SY5-2

階層ベイズ拡散光トモグラフィによるタスク時と安静時の脳活動計測○下川丈明

ATR 脳情報解析研究所

拡散光トモグラフィー（DOT）は，近赤外分光法（NIRS）による非侵襲生体計測を発展させたイメージング法である．我々は，連続光 DOT による脳機能計測を対象として，階層ベイズ DOT (HB-DOT) 法を提案してきた． HB-DOT 法は，大脳皮質の活動を高い空間分解能で推定するだけでなく，NIRS 計測においてアーチファクト信号を引き起こす頭皮血流変化を同時推定することができる．我々はその有効性をタスク誘発脳活動の可視化において確かめてきた (O. Yamashita et al., NeuroImage
135 (2016) 287-299)．現在，我々は安静時の脳活動計測における HB-DOT 法の有効性を調べている．DOT から得られた領野間の機能的結合行列と fMRI から得られた機能的結合行列とを比較することによってその性能を評価した結果について紹介する．

SY5-3

組織深部拡散蛍光トモグラフィー：時間領域からのアプローチ
○西村

吾朗

北海道大学

電子科学研究所

光学的手法の中で蛍光法は最も感度の高いものとされているが，深さ数ミリより深い生体組織内の蛍光を観測しイメージングするのは極めて難しい．これは組織による強い光散乱と吸収，さらに非特異的な背景光が蛍光の観測を妨げるためである．
これらに対し，散乱体の中での蛍光の伝搬をモデル化し，その逆問題を解くことにより３次元の画像を得る手法を拡散蛍光ト
モグラフィーと呼ぶ．本講演では，パルス光を用い蛍光を時間領域から計測し，時間応答より蛍光画像を 3 次元再構成する手法を解説するとともに，今後を展望する．

SY5-4

光音響トモグラフィーと定量的画像再構成
○大川

晋平，平沢

壮，辻田

和宏，櫛引

俊宏，石原

美弥

防衛医科大学校

医学・生物学分野において光音響トモグラフィーが広く研究されている．ヘモグロビン等の生体内色素が光を吸収した際に熱膨張することで光音響波が発生する．この光音響波を超音波トランスデューサで測定し，色素分布を比較的高い空間分解能で画像化することができる．ヘモグロビンに吸収されやすい近赤外光を用いることで生体深部の血管をイメージングすることができるため，末梢血管に症状が現れる糖尿病や，血管新生を伴うがんの診断に役立つことが期待されている．光音響トモグ
ラフィーの原理と医学・生物学研究への応用事例を概観し，生体内の光と光音響波伝播の物理現象に基づいて色素濃度分布を定量的に画像化することを目指す定量的光音響トモグラフィーについての研究事例を紹介する．

44

第2日

C 会場（特別会議室）

7 月 26 日（木）9:00 〜 10:15

OP6「CAD」
座長： 木戸尚治（山口大学）

金OP6-1

亨燮（九州工業大学）

肝臓がん検出器のための 3D-DCGAN を用いた学習用画像生成法○池田1

裕亮 1，小西孝明 1，道満恵介 1，縄野

繁 2，目加田慶人 12

中京大学工学部， 国際医療福祉大学三田病院

肝がんの読影は医師の目視で行われており，医師の負担軽減のため機械学習による読影支援が望まれる．しかし，機械学習に使用する多くの症例画像を集めるのは困難である．そのため，健常症例に病変を埋め込む症例画像生成がおこなわれている．
実病変画像を学習データとして用いた 3D-DCGAN による人工病変画像生成では学習データの不足によりうまく学習することはできなかった．
本研究では別手法で生成した 3 次元的な人工病変画像と実病変画像を学習データとして用いた 3D-DCGAN による画像生成法を提案する．学習に用いた人工病変画像は健常症例に対し病変をポアソンブレンディング法とシグモイド関数を用いた方法の2 種類で埋め込み生成した．学習データとして使用する人工病変画像の枚数や種類を変えながら 3D-DCGAN により人工病変画像を生成した．

OP6-2

多時相造影 CT 画像を用いた腎臓解析○松下和樹 1，鈴木秀宣 2，河田

佳樹 2，仁木

登 2，飯沼元3

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 社会産業理工学研究部， 3国立がん研究センター中央病院放射線診断部

次世代の画像診断に向けて疾患の極初期段階を診断することは極めて重要で興味深い問題である．腎臓の正常形態，極早期の疾患形態の画像化とその定量的な形態解析の実現は質の高い画像診断への貢献が期待される．本報告では多時相 ( 動脈相・
門脈相・平衡相 ) マルチスライス造影 CT 画像を用いて，腎臓を三次元形態で抽出し，造影剤の循環動態を解析することで腎機能を定量化し医師に有益な情報が提供することを目指す．本手法は (1) 多時相造影 CT 画像より腎臓の抽出 (2) 抽出した腎臓を腎皮質と腎錐体，尿管に分類 (3) 多時相による腎臓内の血管，腎皮質，腎錐体，尿管の CT 値の遷移調査，からなる．(1) 多時
相において造影 CT 画像より腎臓を半自動で抽出する．(2) 抽出した腎臓を閾値処理を用いて腎皮質と腎錐体，尿管に分類する．
(3) 腎臓内の血管と腎皮質，腎錐体，尿管それぞれの多時相における CT 値遷移を解析することで腎臓内の造影剤の循環動態を明らかにする．

OP6-3

ResNet 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 1，植村青木 隆敏 2

知規 1，村上

誠一 2，陸慧敏 1，タン ジュークイ 1，金

亨燮 1，

1

九州工業大学， 2産業医科大学病院

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に問題がある．そこで本稿では，指骨 Computed Radiography (CR) 画像から骨粗しょう症の自動識別を行うための画像診断支援法を提案する．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．実験では，101 症例に対し提案手法を適用し，ROC（Receiver Operating
Characteristic）曲線上の AUC（Area Under the Curve）を用いて評価したところ，0.93 という結果を得た．

45

OP6-4

CT 画像を用いた上腕骨頭３次元統計的形状モデルによる人工肩関節設計○久保 有輝 1，井城 一輝 1，盛田
小橋 昌司 1，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，

1

兵庫県立大学， 2信原病院

現在用いられている多くの人工肩関節の骨頭部分は球または楕円に近似して設計されている．しかし，同形状は実際の上腕骨頭形状を十分に表現しているとは言い難い．また，2 次元 X 線写真による形状解析が行われているが，3 次元的な形状解析はほとんど行われていない．そこで本研究では，人工肩関節設計の目安と成り得る 3 次元形状を把握するため，上腕骨の 3 次
元統計的モデル作成法を示す．本手法では，まず肩関節 CT 画像から上腕骨領域を抽出する．次に抽出領域から上腕骨形状に基づく座標系を決定する．求めた座標系を基準に位置姿勢を校正し，主成分分析によって上腕骨頭の 3 次元統計的形状モデルを取得する．実験では被験者 8 例から上腕骨頭 3 次元統計的形状モデルを構築することで，本手法による上腕骨頭形状の個人
間変動の統計的モデル化法を確立するとともに，統計的形状モデルによる個人の生体肩形状に類似した人工肩関節モデル設計の可能性を示した．

OP6-5

符号化欠損領域情報の自動検出を想定した腹腔鏡画像の色情報解析と医用画像診断に関する考察○河畑

則文 1，中口俊哉 2

1

名古屋大学未来社会創造機構， 2千葉大学フロンティア医工学センター

筆者らは，今までに腹腔鏡画像の医用画像診断に関して，PSNR を用いて符号化画質の観点から応用可能かと検討した．しかし，カラー画像では，色情報の影響が十分に PSNR に反映されていないことがあり，PSNR のみで符号化画質を判断するのは難しいという結論に至った．それゆえに，従来の PSNR による評価に加えて，色情報やデータマイニングを用いて複数の画像特徴を考慮していくことが必要である．医用画像における符号化欠損や劣化は，各々特性や性質，使用状況が異なるため，最終的に，コンピュータによる自動診断システムを構築する必要がある．本論文では，内視鏡で撮影された腹腔鏡画像において，符号化欠損領域情報を付加し，視覚の空間周波数特性を考慮している S-CIELAB 色空間を用いて，色情報の解析と PSNR とのデータマイニング（サポートベクターマシンによる分類）を行い，医用画像診断に応用可能であるか，そして，符号化欠損領域情報の自動検出を想定した考察を行った．

10:30 〜 11:45

OP9「治療支援」
座長： 有村大竹OP9-1

秀孝（九州大学）
義人（奈良先端科学技術大学院大学）

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と刺入方向の評価：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

1

奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科， 2大阪急性期・総合医療センター整形外科

Arthroscopic labral repair relies on the field of view obtained by the arthroscope inserted through a few millimeterskin incision called a portal. The field of view of the arthroscope is different depending on the position of the portal and theinsertion angle therefrom. A typical portal position is geometrically determined as the landmark of the anterior superior iliac
spine and the greater trochanter of each patient. However it is not necessarily appropriate portal that the insertion of thearthroscope from that position will give the best view. We performed automated visibility measurement using a preoperative
3D surface models constructed from 15 patient-specific computed tomography data using the hip arthroscope simulator
currently under development. Test insertion is performed by changing the insertion angle from 25 portal positions whenrepresentative portal positions are shifted by 5 millimeters on the skin surface. The target position for the arthroscope isset to 25 positions near centers of the femoral head and fitted sphere to the acetabular rim. We calculated automatically therate of the labral tears to be captured within a field of view of a camera to the total captured pictures. As a result, we wereable to estimate the portal position that can obtain visibility higher than the typical portal position and the insertion direction.
Particular o’clock position of the labral tears especially captured on the arthroscope inserted from each shifted portal
positions are also shown. We verified the validity of the cost function by a reasonable and reproducible result of such greedy
search. From now on, we will speed up this search and plan to efficiently search for a wider range using some optimization
algorithm.

OP9-2

取り下げ

46

OP9-3

X 線画像を用いた経気管支診断支援向け処置具 3 次元位置マッピング法の基礎検討○松崎 和喜 1，馬場
麻生 智彦 4

理香 1，山川恵介 1，飯村隆志 2，松元祐司 3，中井俊之 3，北川まゆみ 4，1

日立製作所 研究開発グループ，2日立製作所 ヘルスケアビジネスユニット，3国立がん研究センター中央病院内視鏡科，
国立がん研究センター中央病院放射線技術部

4

X 線装置は末梢肺病変に対する経気管支鏡診断において，腫瘍細胞を採取する処置具位置を確認する目的で利用されている．
X 線画像は処置具をリアルタイムに認識可能だが，2 次元投影像のため病変の前後方向の位置把握が困難な場合がある．本研
究では X 線装置を用いた経気管支鏡診断支援を目指し，処置具の 3 次元位置を明瞭にする 3D 位置マッピング技術を提案し，要素技術を開発した．提案技術の基本原理は，複数方向の X 線画像と診断用に事前撮影した CT 画像を用い，術中の患者に対して位置決めを実施，処置具の 3 次元位置を認識し，CT 画像上にその 3 次元位置を表示する．患者位置決めは，2 次元画像（X線画像）と 3 次元画像（CT 画像）による画像レジストレーション法を用い，GPU による高速化を図った．また処置具の位置認識には，パターンマッチング法を用いて自動化した．本報告では，主に人体ファントムを用いて提案手法の実現可能性を検
討した．

OP9-4

前立腺癌放射線治療におけるベイズ領域推定法のための解剖学的特徴点に基づいた前立腺位置推
定法
○二宮
1

健太 1，有村九州大学大学院
九州大学大学院4

秀孝 2，笹原基希 1，廣瀬貴章 1,3，大賀医学系学府保健学専攻， 2九州大学大学院
医学研究院臨床放射線科学

才路 4

医学研究院保健学部門， 3九州大学病院

医療技術部，

We aimed to develop a prostate localization method based on anatomical feature (AF) points in a Bayesian delineation
framework (BDF) for prostate cancer radiotherapy. Prostate locations were estimated by using a random forest from five AF
points, which were manually selected on prostates, bladder and rectums in sagittal planes of planning computed tomography
images. The proposed method was applied for placing probabilistic atlas to extract prostate regions in BDF. Centroids of
prostate regions determined by radiation oncologists were employed as reference prostate locations. The average location
estimation error of prostates and Dice's similarity coefficient between the reference and extracted prostate regions were 2.4± 1.3 mm and 0.80 ± 0.070 for 44 test cases, respectively.

OP9-5

画像誘導放射線治療のリアルタイム腫瘍追跡における患者個別深層学習を実現する非線形データ
拡張方法
○照沼
1

利之 1，友田

光一 3，榮

武二 1,2，大西かよ子 1,2，奥村

2

敏之 1,2，櫻井英幸 1,23

筑波大学医学医療系， 筑波大学附属病院陽子線医学利用研究センター， 筑波大学大学院人間総合科学研究科

放射線治療時に呼吸性移動臓器の腫瘍を追跡することが求められており X 線透視による画像処理法が研究されている．X 線
透視のエネルギー領域では光電効果が支配的であり比較的高原子番号から組成される骨構造が強調される．従って投影された骨構造に影響されない腫瘍追跡を実現する画像処理方法が求められていた．我々は，教師あり学習による画像セグメンテーショ
ン法のために，特定患者の CT 情報のみから非線形な訓練用画像を大量生成する方法を考案した (Terunuma, et al., Radiol Phys
Technol (2018) 11: 43)．このデータ拡張方法は，訓練画像と教師画像間の共起確率を利用して，腫瘍追跡にとって重要な情報は腫瘍を含む軟組織特徴であり，追跡に不要な情報は骨構造特徴であるという異なる重要度認識を誘導することを目的としている．本発表では，考案した非線形なデータ拡張方法のメリット・デメリットを考察し，実臨床 X 線透視画像を使用した追跡結果について紹介する．

47

第3日

9:00 〜 10:15

OP10-1

A 会場（講堂）

7 月 27 日（金）OP10「CAD」
座長： 内山良一（熊本大学）

木村裕一（近畿大学）

深層学習による単純ＣＴにおける急性期脳梗塞の自動検出○高橋規之 1，木下1

俊文 1，大村知己 1，松原佳亮 1，李鎔範 2，豊嶋英仁 12

秋田県立脳血管研究センター， 新潟大学大学院保健学研究科

近年，急性期脳梗塞に対する血栓回収療法が行われるようになり，発症早期に画像診断で虚血変化を捉えることが重要になってきた．しかし，CT 画像では早期虚血変化を同定することは難しい．そこで，本研究では深層学習を用いた単純 CT における
急性期脳梗塞の早期虚血変化の自動検出法を提案する．脳 CT 画像をアトラスに変換した後，左右脳実質に関心領域を設定し対象領域のみを抽出する．最後に，抽出された左右領域を一対として入力画像に貼り付け学習した．本研究ではレンズ核と島を対象領域とした．レンズ核に早期虚血変化を認めた 50 例と島に認めた 51 例，さらに正常 28 例を加えて CNN を学習した．
その結果，レンズ核と島領域に対する検出感度はそれぞれ 100％と 90.2％，特異度は 89.3％と 92.9％，正診率は 96.2％と 91.1％であった．このことから提案手法の有用性が示された．

OP10-2

Capsule network を⽤いた磁化率強調像の教師あり学習による脳循環代謝異常の予測の試み○松原

佳亮 1，高橋規之 1，梅津篤司 2，茨木

正信 1，木下俊文 11

秋田県立脳血管研究センター放射線医学研究部， 2東北大学病院放射線診療科

近年 Geoffrey Hinton により提案された Capsule network (CapsNet) は画像上のオブジェクトの空間情報を保持したまま学習が可能であり，膨大な学習データを必要としないため，医用画像診断における応用が期待できる．本研究では CapsNet を用いて磁化率強調像 (SWI) を学習し，脳虚血に伴う酸素摂取率 (OEF) 亢進の予測を試みた．片側性脳血管狭窄閉塞症の患者 (n=145)の SWI から抽出した 108 x 108 voxels の領域を入力，中大脳動脈支配領域における OEF の患側 / 健側比が 1.05 以上かどうかを教師とし，CapsNet による教師あり学習を実施した．その結果，78.7 ± 1.9% の正答率で OEF 亢進を予測できた．CapsNet
により OEF 亢進がある程度予測できることが示されたが，精度向上のために学習の更なる工夫が必要とされる．

OP10-3

脳 MRI 画像類似症例検索のための 3 次元畳み込みオートエンコーダによる次元削減○新井颯人 1，茶山

祐亮 1，彌冨仁 1，大石健一 2

1

法政大学， 2ジョンズ・ホプキンズ大学

医療分野において，視覚的あるいは病気特有の特徴による類似症例検索技術は診断支援などの目的で需要の高い技術である．
しかし患者個体差あるいは撮影環境の差による影響は疾病に依存して発生する特異的な特徴よりも大きく実現が難しい．
こうした背景から画像処理と機械学習を用いた効果的な検索技術の構築が期待されるが，MRI などの高次元なモダリティを扱うシステム構築のためには次元圧縮が必須である．そこで，本研究では 3 次元脳 MRI 画像に対する類似症例検索システム実現のため大規模な次元圧縮技術を提案する．提案手法は画像の位置合わせと 3 次元深層畳み込みオートエンコーダから構成される．本手法は神経科医が診断時に注目する領域を保持したまま 500 万次元からなる入力を 150 次元にまで圧縮し 1 ボクセル
あたりの RMSE 約 8％を実現した．本研究では，圧縮された各次元が元の入力のどの領域に寄与するかの可視化を行い更なる利便性向上の可能性を確認した．

48

OP10-4

MRI における脳転移検出に対する Convolutional Neural Network の応用：線量分布を正解デー
タとして利用○村田 仁樹 1，花岡 昇平 2，野村
吉川 健啓 1，林直人 1，阿部行弘 1，竹永修 2,3

智美 1，中尾貴祐 3，高橋

渉 2，名和1
東京大学医学部附属病院 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
学大学院医学系研究科 生体物理医学専攻

要武 2，

放射線科， 3東京大

駿平 1，滝沢穂高 2，目片幸二郎 1,3，工藤

博幸 2

1

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， 2筑波大学システム情報系， 3神戸赤十字病院

嚥下時 X 線サジタル透視動画 (Videofluorography, VF) における嚥下フェーズは舌骨の位置および運動方向によって同定される．本報告では SVM を用いて舌骨を自動追跡する手法を提案する．まず VF の各フレームに，判別分析法とモルフォロジ演算，RANSAC を適用し，舌骨の可動領域を求める．その可動領域にパッチベースの SVM を適用し，舌骨の候補領域を抽出す
る．一般に，舌骨候補領域は各フレームで複数抽出されるので，時間軸方向に候補領域を連結した経路パターンも複数存在する．
しかし，舌骨を含む候補領域は他の候補領域よりも面積が大きくなる傾向があるため，経路パターンの体積は舌骨を含む回数が多いほど大きくなりやすい．本手法では，体積最大のパターンを選択し，そのパターンに属する候補領域を舌骨とする．実
動画像に適用した結果を示す．

SY2「ディープラーニング：基礎理論から応用へ」

10:30 〜 12:00

座長： 庄野逸（電気通信大学）

深層学習（ディープラーニング）は，画像処理，音声処理，言語処理といった分野を中心に現在の人工知能技術を支える要素技術の地位を確立しつつある．その応用範囲は識別，検出といったセンサ情報を集約する情報処理課題に留まらず，セグメンテーション，データ生成と言った能動的に情報を推定するような情報処理課題にも拡大しつつある．
本シンポジウムでは，このディープラーニングに関して，基本的な部分に焦点をあて，基礎理論から生成モデルなどに至るまでの話題と現在の研究動向などを提供することを目的としている．講演者には，第一線で活躍している新進気鋭の若手に依頼を行っており，基本的な部分からの視点で，今後の技術発展の展望などを講演していただく予定である．ディープラーニングの実装を始めた初学者の方，どう発展させて良いか悩んでおられる方等が，本講演で新たな視点を発見していただければ幸いである．

SY2-1

深層学習の基礎理論と発展○園田翔

早稲田大学先進理工学部

画像処理をはじめとする多くの応用分野で，深層学習の活躍が目覚ましい．特に近年では，画像認識のような認識タスクだ
けでなく，画像生成のような生成タスクにまで活躍の幅を広げている．1990 年代の理論によれば，ニューラルネットは「深層」
でなくとも任意の関数を実現できることが分かっている．（この性質は，医用画像に携わる人々にとって馴染み深い，Fourier
変換や Radon 変換の理論を援用して証明される．）また，一般に深層構造の学習は困難であることも知られている．それでは，
なぜ深層にするのか．本講演では，従来理論との違いに触れつつ，深層学習について最近の理論を紹介する．はじめに，浅いニュー
ラルネットの動作原理を簡単に説明する．次に，深層ニューラルネットの理論を紹介する．最後に，工学応用にあたって目指
すべき方向性について述べる．

49

7

27

日）

○八板

(月

ＳＶＭを用いた嚥下時Ｘ線サジタル透視動画における舌骨の追跡

3日

OP10-5

第Recently, computer-assisted detection (CAD) for disease attracts a lot of medical researchers as well as technologists andphysicists. Most of state-of-the-art CAD utilizes convolutional neural network (CNN). The purpose of this study is to apply
CNN for detecting brain metastases in MRI. In contrast to the standard CAD, where the ground truth is prepared by medical
experts, we used radiation dose profile to define the ground truth of brain metastases.
348 contrast-enhanced brain MR images including 993 brain metastases were used in this study. The MR images wereacquired for the treatment planning of Gamma Knife by 1.5-Tesla MR scanners (Siemens Magnetom Vision, GE Signa HDx/
HDxt) with a T1-weighted 3D gradient echo sequence. We normalized the MR images to the three-dimensional isotropic
images with 1.88 mm of voxel size. The ground truth of brain metastases was defined by the region where the radiationdose is greater than 20 Gy. Our CNN performs a voxel-wise classification, to judge whether the reference voxel belongs tometastases or normal tissues. The input of CNN is 153 cube volume of interest, whose central voxel is the reference voxel tobe judged. For the computation, we used a supercomputer system (Reedbush-H) with NVIDIA Tesla P100 and with Python 2.7.5
and Keras 2.0.5 installed.
Among 348 cases, 214 cases were used for training CNN, while the remaining cases were equally assigned to validationand test sets. Through random search with respect to hyper parameters of CNN, including the number of convolutional
layers and filter numbers, we obtained sensitivity 0.70 with 8.4 FPs/case for the test set. This result suggests that radiationdose profile have the potential to develop CAD system with CNN.

SY2-2

統計的機械学習○安田宗樹

山形大学大学院理工学研究科

本講演では，まず，グラフィカルモデルの一種であるマルコフ確率場（ＭＲＦ）に焦点を当てる．ＭＲＦは画像処理分野を含む様々な分野で広く利用されている統計モデルである．ＭＲＦは，統計的機械学習の手法により，データ分布をもっとも再現する形に最適化されるため，（データの）生成モデルと呼ばれることがある．ＭＲＦを利用した画像処理の一般的な枠組みでは，ＭＲＦを事前分布としたベイズ推定を通して，画像処理（例えば，ノイズ除去やセグメンテーションなど）行う．本講演では，
マルコフ確率場の基礎から出発して，統計的機械学習，ベイズ推定までの流れを概説する．次に，統計的機械学習と深層学習との架け橋的モデルである，（確率的オートエンコーダとして解釈することができる）制限ボルツマンマシンについて解説する．
時間が許せば，統計的機械学習と深層学習に関する最新の研究成果についても紹介したい．

SY2-3

Generative Adversarial Networks の基礎と応用○金子卓弘

NTT コミュニケーション科学基礎研究所「高精細な画像が必要になったときに，データベースから探し出すのではなく新規に作り出したい．」「テキストだけから思い描く画像を生成できるようにしたい．」「顔画像を理想の芸能人のような髪型・表情に変換したい．」このように，画像を新規に生成・変換したいという場面は様々なケースで考えられるが，これらを実現するためには，画像のような複雑なデータを忠実に再現・表現できるようなモデルを構築することが必要になる．この問題を解く鍵となる技術として生成モデルの研究が古くから活発に行われているが，解くのは容易ではなく様々な課題が残されていた．ところが，近年，生成モデルが，発展著しい
深層学習と組み合わさることによって大きなブレイクスルーが起きている．本講演では，これら深層生成モデルのうち代表的なものの一つである Generative Adversarial Networks (GAN) を取り上げ，基礎から応用まで幅広く説明する．GAN は非常に高いポテンシャルを持ったモデルであり，GAN によって初めてできるようになったタスク，高精度化に成功したタスクは数多く存在する．これらを幅広く紹介することで，聴衆の皆様の研究・開発のヒントになるような情報を少しでも提供できれば幸いである．

13:30 〜 15:00

SY3「ＡＩ画像処理の応用事例と人工知能デモクラシーについて」
座長： 中田SY3-1

典生（東京慈恵会医科大学）

大腸内視鏡画像に AI 画像処理を応用したリアルタイム内視鏡画像診断支援システムの開発○山田 真善 1，斎藤
浜本 隆二 5

豊 2，上條

憲一 3，今岡

仁 4，髙橋郁磨 3，近藤裕子 5，山田滋美 5，1

国立がん研究センター中央病院 内視鏡科／国立がん研究センター研究所 がん分子修飾制御学分野， 2国立がん研究センター中央病院 内視鏡科，3日本電気株式会社 未来都市づくり推進本部， 4日本電気株式会社 バイオメトリク
ス研究所，5国立がん研究センター研究所 がん分子修飾制御学分野【目的】大腸内視鏡検査中に自動的に大腸前がん病変および早期大腸癌の特徴をリアルタイムで検出する AI システムの開発研究を目的とし，国立がん研究センターと日本電気株式会社（NEC）が共同でプロトタイプを開発した．
【方法】深層学習のアルゴリズムを用い，約 5000 病変の内視鏡画像を教師あり学習させた．このシステムは，AI が内視鏡装置から得られる動画像を網羅的に解析し大腸前がん病変および早期大腸癌の異常を検出し，リアルタイムに内視鏡医に知らせることで病変の発見を支援する．
【成績】AI は 4840 枚の評価セットを 106.0 秒で解析した（21.9 ミリ秒 / 枚）．その隆起型病変検知に対する感度と特異度はそれ
ぞれ 98％と 99％であった．この評価セットの一部を用い内視鏡医 12 名で読影試験を行った結果，人間の感度と特異度の中央値はそれぞれ 87% と 96% であった．
【結論】本 AI システムが大腸内視鏡検査中に内視鏡医の病変発見をリアルタイムに支援する可能性が示唆された．

50

SY3-2

人工知能による画像診断システムの高度化○宮崎靖株式会社 日立製作所

ヘルスケアビジネスユニット

医療分野への人工知能活用に関しては，再入院リスク予測，難病診断支援，投薬支援など様々な取り組みが行われている．一方，リスクに応じた規制が行われている医療機器においても，早期実用化が期待されている画像診断支援分野での実運用に向けて動き出しており，米国では深層学習を利用したシステムが認可され，国内でも早期上市に向けた評価指標や開発ガイドラインの整備が進められている．当社では画像診断（DI）に人工知能（AI）を活用した「DI ｘ AI ソリューション」の早期実用化をめざしており，いわゆる診断支援（CAD）だけでなく，撮像支援や画像再構成（イメージング）の領域も含め検査全体の効率化・高度化のため開発を進めている．本講演では，我々がめざしている人工知能を活用した画像診断システムの高度化の事例紹介，
およびブラックボックス化や良質の教師データの整備などの課題に対する取り組みについて紹介する．

SY3-3

医療画像特に脳動脈瘤検出における人工知能活用について○緒方

剛

エルピクセル株式会社

昨今内視鏡診断や放射線科領域，病理領域の画像診断において人工知能，特に深層学習の活用が活発になり，この領域に於いて世界各国，特に米国や中国において多くのベンチャー企業などが挑戦し，既に米国では医療機器として許可が下りるなど
研究の段階から製品化へ臨床実用の段階に来ている．医療画像診断における人工知能技術の応用は，画像診断装置の技術的発展，画像診断検査の増加による医療画像の増大に伴う放射線科医の負担増・不足を解決する手段として期待されている．本講演では日本発の医療画像での人工知能活用の応用事例，特に脳動脈瘤検出技術を例に現状を紹介し，臨床においての有効性・今後の課題について，実際の臨床現場での試用経験，フィードバックと合わせて紹介する．

SY3-4

Democratizing AI in Radiology（放射線科における人工知能デモクラシーについて）○ George ShihMD.ai.Inc.（Department of Radiology, Cornell University）

医療以外の AI では，Democratizing AI（人工知能デモクラシー）が提唱されるようになった．人工知能デモクラシーは，
だれでも AI を使えるようにするだけはなく，だれでも，やる気さえあれば，AI 開発に従事できる環境を提供することである．これは近い将来 AI や ICT の進歩により無くなっていく職業がある一方で，AI 開発という新しい職業（雇用）の場を作ることを意味する．現在，AI を活用した医用画像の診断支援における課題は教師学習用データの作成である．近年この問題を解決するため，公的な教師学習用データ（Public Datasets）の公開が行われるようになった．今回はこの公的に公開されている数万枚から十数万枚程度の医用画像を使ってアノテーションやラベリングを可能とするクラウドソーシングサービス MD.ai（https://www.md.ai/）の使用方法を動画にて解説して，その実用性を検証する．

15:15 〜 16:45

SY4「医用画像を活用した 3D バーチャル手術：ソフト開発から、臨床評価、医学教育までとこれからの未来」
座長： 北坂孝幸（愛知工業大学）

医用画像を活用したコンピュータ外科をはじめとする ICT 技術の医療への応用は，外科，内科，放射線科などの幅広い診断，治療になくてはならないものになっている．いまや医療技術は，画像処理，新規計測法，機械学習，深層学習，制御工学，ロボティクスなどの異種の刺激と融合により高度で多彩な変化を遂げている．医学教育では，実際の患者を対象にしたトレーニングから，人体構造と機能を模したシミュレータやバーチャル教材でトレーニングを行うシミュレーション教育の重要性が高まっている．
本シンポジウムでは，「つくば」だからこそ集結可能な多様な分野の専門家たちで構成されたリサーチユニットのこれまでの活動成果についての講演と，これからの医療技術や医学教育の開拓，未来について，それぞれ医学，シス
テム情報，企業の専門の立ち位置をつないで発展的シナリオを創造していく．

51

SY4-I-1

医工連携によるバーチャル手術の取り組みとこれからの未来○大城幸雄

筑波大学医学医療系消化器外科

われわれは，IT 技術と臨床外科の融和によるコンピュータ外科を活用して，外科手術支援技術とそこから派生する新たな外科教育システムの開発を行っている．手術シミュレーションには医用画像を高度に解析し，臨床に有用な機能を様々に肉付けすることが必要であり，医工連携によってしかなしえない．その後，シミュレーションからナビゲーションへと向かうのは自然な流れであり現在研究開発を進めている．外科手術支援から派生する教育への効果はとても大きく，連携するそれぞれの研究室の独自の技術を生かしたアイディア，成果が多く生まれた．わが国ではアカデミア発の研究から実用化，事業化することは簡単ではないが，われわれの研究グループから生まれたことは大きな成果であったと自負している．

SY4-I-2

３Ｄバーチャル手術のための医用画像セグメンテーション○滝沢

穂高

筑波大学システム情報系

本講演では，本プロジェクトにて開発を進めてきた，腹部ＣＴ画像から臓器を抽出するためのＧＵＩシステムとその要素技術について報告する．ＧＵＩシステムは医師と相談しながら開発を進め，画像の見易さや操作性に工夫を加えた．要素技術としては，計算解剖モデル（統計形状モデル，確率アトラス）に基づく臓器抽出手法，対話的グラフカットに基づく臓器抽出法，より容易なインプリメントでグラフカットと同等の性能が実現できる脱グラフカット手法を開発した．これらの手法を腹部ＣＴ画像に適用した結果を示すとともに，３Ｄバーチャル手術への応用について議論する．

SY4-I-3

フルハイビジョン裸眼立体表示の医療応用○掛谷英紀

筑波大学システム情報系

これまでの裸眼立体ディスプレイは解像度が低い，立体視ができる視域が狭いなどの理由で，実用的に使われることがほとんどなかった．講演者は最近，広い視域とフルハイビジョンの解像度をあわせもつ２種類の裸眼立体ディスプレイを開発した．
一つは時分割指向性バックライト方式，もう一つは時分割パララックスバリア方式である．講演では，それら裸眼立体表示方式の原理について述べるとともに，肝臓手術シミュレータや腹腔鏡手術トレーニングシステムなど，医療用途における開発した裸眼立体ディスプレイの試験的利用の事例について報告する．

SY4-I-4

Hepatic Cockpit○矢野博明

筑波大学システム情報系

我々は，医学生や研修医のための肝臓手術手技学習用シミュレータ Hepatic Cockpit を筑波大学消化器外科と共同で開発を進めている．Hepatic Cockpit のユーザは肝臓手術シミュレータソフトウエア Liversim 内で定義されたバーチャルな肝臓を自身の自由な視点位置から観察することができ，肝臓右葉を素手で把持・操作し，超音波メスのモックアップを使って任意の部
位について３次元的な切除動作を繰り返し練習することが可能である．裸眼立体視ディスプレイによる視点移動に対応したク
ロストークの少ない立体視，肝臓操作時の肝臓の硬さ分布表現や変形操作に伴うバーチャルな肝臓の復元力，超音波メスが肝臓に接触した際の反力提示，切離時の振動提示などの体性感覚フィードバックを備えていることが特徴である．本講演ではHepatic Cockpit のこれまでの変遷と今後の課題について紹介する．

SY4-I-5

先端医療技術とタッチレスインターフェイス○坂本

堪亮

株式会社ネクステッジテクノロジー

弊社の開発したタッチレスインターフェイス技術が，医療に役立つのでないかと考えていた中，2014 年以来，筑波大学の医工学連携 CREIL（現在の T-CreDo）を介して，医学医療系消化器外科の 3D-CG バーチャル手術シミュレーションユニットをご紹介頂き，今日に至っております．現場での利用と改良を経て，外科手術室でのコンピュータ操作のタッチレス操作を実現しました．現在は，弊社の 3D センサーを使った，手術ナビゲーションシステムの共同開発に至っています．つくばの一企業である弊社がどのように筑波大大学病院と関わってきたかについて紹介いたします．

SY4-II

総合討論

52

第3日

9:00 〜 10:15

OP11-1

B 会場（国際会議室）

7 月 27 日（金）OP11「イメージング，シミュレーション」
座長： 大西峻（千葉大学）湯浅哲也（山形大学）

非局所トータルバリエーションを用いたスパースビュー CT 画像再構成の画質改善○金鎔采 1，工藤博幸 2

1

筑波大学システム情報工学研究科コンピュータサイエンス専攻， 2筑波大学システム情報系情報工学域

スパースビュー CT の画像再構成において，非局所トータルバリエーション（TV）を用いた手法は TV 項に付加する重みを適切に計算することで，通常の TV と比較して滑らかな濃度変化やテクスチャーを保存しやすく，画質性能に優れる．本研究では，非局所 TV の画質性能を更に向上させるため以下の考え方に基づく改良手法を提案する．画像再構成反復計算の各反復回数で，最新の再構成画像からストリークアーティファクトが強く発生している画素を同定して，非局所 TV 項の重みを計算する際にアーティファクト画素に通常より大きい重みを割り当てて強く平滑化を行う．キーになるアーティファクト画素の同
定は，データ項のみによる更新画像と平滑化項のみによる更新画像の差の絶対値を画素毎に計算してその大小で決定する．本
手法は様々な反復法と組み合わせ可能な一般性を持つが，著者らが用いている近接スプリッティングに基づく Row-Action 型
画像再構成法に組み込んで医療用 CT 実画像を用いたシミュレーション実験を行った結果，特に少ない反復回数における顕著な画質改善（ストリークアーティファクトの低減）が実現できることが明らかになった．

OP11-2

深層学習による放射型 CT の画像補正
○鈴木

朋浩，工藤

博幸

筑波大学システム情報工学研究科

PET/SPECT 等の ECT の画像再構成では，吸収補正が必要であり統計雑音が多いため主として逐次近似再構成法が用いられるが，計算時間が長い問題がある．また，近年は CT/MRI 画像を利用した補正が流行しているが，比較的複雑な処理が必要となる．本研究では，フィルタ補正逆投影（FBP）法で得た，雑音が多く吸収補正されていない PET/SPECT 画像に対し，畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用い吸収補正とデノイジングを同時に行う手法を検討した．CNN の学習データとして，
元放射能分布画像と元吸収分布画像からシミュレーションにより作成した ECT 投影データの FBP 再構成画像を用いた．また，その際に FBP 再構成画像に加えて CT 画像（マルチモダリティ画像）を入力チャネルに用いることで，より良好な画像補正結果が確認された．本手法により逐次近似画像再構成の計算を行わずに吸収補正やデノイジングが可能となる．

OP11-3管電流変調と bow-tie フィルタの X 線 CT 画像上の雑音分散への効果
○梅田

祐司，池田

充，田之上和矢，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医療技術学専攻医用量子科学講座

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（アンサンブル領域の）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を行ってきたが，管電流変調と bow-tie フィルタが同雑音分散に与える影響については未検討であった．そこで今回，管電流変調を適応した場合と bow-tie フィルタを設定した場合について，雑音分散に対する影響とこれらを考慮して解析的に計算した雑音分散の精度に関する検討を仮想的な X 線撮影系に対するシミュ
レーションによって実施した．その結果，管電流変調を適応した場合と bow-tie フィルタを設定した場合においても，解析的に計算した期待値はシミュレーション画像からの推定値とよく一致し，解析的に計算した期待値の精度が高いことが示された．
さらに，解析的に計算した期待値から，管電流変調を適応した場合と bow-tie フィルタを設定した場合，雑音分散値の変動は減少することを予測できることも示された

53

OP11-4

SDF 撮影法を用いた微小循環酸素飽和度推定の撮影深度補正○橋本涼平 1，倉田

智宏 2，関根雅 3，大西峻 3，中野和也 3，羽石秀昭 31

千葉大学大学院融合理工学府， 2タカノ株式会社， 3千葉大学フロンティア医工学センター

毛細血管と細動脈および細静脈によって構成される微小循環領域での酸素状態の可視化は，疾患の状態の把握や機序の理解をする上で重要である．
そこで，我々はこれまでに微小循環の観察と解析を目的に，
Sidestream Dark-Field(SDF) カメラを試作し，さらに SDF 画像から酸素飽和度 (SO2) の推定を行う SDF オキシメトリを開発してきた．しかし，SDF オキシメトリの精度は組織表面から撮影対象までの深さ ( 撮影深度 ) に大きく依存している．本発表では光伝搬モンテカルロシミュレーションに基づ
く SDF オキシメトリの撮影深度補正手法を提案する．本手法では，血管部に対する光子のパスを 3 通りに分類した上で，血液の吸光特性に対する補正パラメータを撮影深度毎に求める．光学ファントム実験を実施し，取得した SDF 画像に対して提案手法を適用した結果，推定誤差が 25% から 3% に補正された．前述の実験から SDF オキシメトリに対する提案手法の有効性が示
唆された．

OP11-5非剛体変換を用いた低線量四次元 CT 画像からの肝腫瘍領域の描出精度○鈴木健太郎 1,2，臼井
1

済生会横浜市東部病院

桂介 3，笹井啓資 3

2

放射線部， 順天堂大学大学院

医学研究科， 3順天堂大学医学部

放射線治療学講座

目的：肝腫瘍に対する定位放射線治療法は，呼吸運動を反映した四次元 CT 画像内の腫瘍領域を正確に描出する必要がある．
肝腫瘍の描出には正常組織との間に高いコントラストが求められるが，信号雑音比の向上には被ばく線量の増加が伴う．そこで，四次元 CT 画像間の変形を補正する非剛体変換を利用して各時相画像を重ね合わせることで，位置ずれを補正し肝腫瘍のコン
トラストの向上と領域の描出精度の改善を目指す．
方法：造影後の腹部四次元 CT 画像に対してガウスノイズを付与し低線量で撮影した CT 画像を推定した後，これを用いて非剛体変換と平均加算処理を各時相画像に対して実施した．閾値処理にて肝腫瘍の領域を描出し，原画像から描出される腫瘍領域との類似度をダイス係数と平均表面距離により評価した．
結果： 25% 線量相当のノイズを付加した腫瘍領域のダイス係数は 0.88，平均表面距離は 1.03mm であり，低線量画像に対する腫瘍輪郭の描出精度が向上した．

10:30 〜 12:00

OP13-1

OP13「CAD」
座長： 野村行弘（東京大学）

八上

全弘（京都大学）

Z-score 画像を用いた悪性腫瘍の自動抽出と治療効果判定および被ばく線量測定のためのシステ
ムの開発○羽賀 愛美 1，原藤田 広志 11

武史 1，伊藤岐阜大学 大学院 自然科学技術研究科科，4岐阜医療科学大学 保健科学部

哲 2，加藤正也 2，松迫

知能理工学専攻， 2大雄会病院

正樹 3，周向栄 1，片渕哲朗 4，第一放射線科， 3聖路加国際病院

放射線Standardized Uptake Value (SUV) is a semi-quantitative measurement of FDG-PET. In the FDG-PET examination, adetermination of therapeutic effect using Total Lesion Glycolysis (TLG) has been accepted in clinical situations. TLG is anindicator reflecting the degree of sugar metabolism and volume in tissue. The purpose of this study was to propose an
automatic segmentation of tumors using Z-score image, which was obtained by the statistical image analysis, and to develop
a computer-aided diagnostic system for cancer therapy and dose measurements. For the automatic segmentation of region ofinterest (ROI) around the lesions, we used CT images from PET/CT devices and applied our multiple organs segmentation
method, which is based on a deep convolutional network approach. Organ and torso labels determined on the CT images
were imposed on PET image. The lesions on FDG-PET images were segmented based on the Z-score and SUV from FDGPET image. Regions with small (<10 mm3) or low SUV (<2.0 SUV) were eliminated as false-positive regions after the initialdetection step. As a result of the performance evaluation for the detection scheme, 64.9% (124/191) of tumors in 34 cases
were segmented correctly, but 38.4 false-positives per case were remained. Based on the automated detection results, thedifferences of volumes, SUVs, Z-scores and effective doses of lesions were annotated on the image. TLGs were also obtained
from the two time different examinations of pre- and post-treatment FDG-PET/CT images.

54

OP13-2

3 次元 CT 画像を用いたじん肺の重症度診断基準の定量的評価○日野 公貴 1，松廣芦澤 和人 5

幹雄 2，鈴木秀宣 2，河田

佳樹 2，仁木登 2，加藤勝也 3，岸本卓巳 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 社会産業理工学研究部， 3川崎医科大学， 4岡山ろうさい病院，
長崎大学

5

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．日本では毎年 24 万人前後の粉じん作業従事
労働者がじん肺健康診断を受診している．近年では歯科技工じん肺など新たな症例が発生しており，粉じん労働者数は増加傾向となっている．
じん肺健康診断では胸部単純 X 線写真を用いて診断され，第 0 型，第 1 型，第 2 型，第 3 型，第 4 型に分類される．ここで，第 1 型以上の患者は労災認定となるが第 0 型の患者は労災認定の対象とならないため正確に診断しなければならない．また，
CT 画像は胸部単純 X 線に比べて第 1 型の微小な病変を検出することができるため，胸部 CT 検査による診断法が検討されている．
本報告では，3 次元じん肺 CT 画像から 2 回のマニュアル処理と自動処理で粒状影を抽出し，じん肺 CT 画像のデータベースを作成する．このデータベースを用いて X 線写真の診断結果と粒状影の個数・大きさ・重症度別に解析・比較・評価を行う．

OP13-3

HoTPiG 特徴量を用いた胸部 CT における結節自動検出○花岡 昇平 1，野村 行弘 2，根本
増谷 佳孝 4，清水 昭伸 5

充貴 3，三木聡一郎 2，吉川健啓 2，林直人 2，阿部修 1，

1
東京大学医学部附属病院放射線科， 2東京大学医学部附属病院コンピュータ画像診断学／予防医学講座， 3近畿大学生
物理工学部医用工学科，4広島市立大学情報科学研究科， 5東京農工大学工学部電気電子工学科

A novel feature set for medical image analysis, named HoTPiG (Histogram of Triangular Paths in Graph), was introducedby the authors and its effectiveness in cerebral aneurysm detection was proven. In this study, HoTPiG is applied to a nodule
detection problem in chest CT datasets. Given a graph structure extracted from a binarized volume, HoTPiG can effectively
encode both the morphological characteristics and the local branching pattern of the structure around each graph node.
Therefore, HoTPiG is expected to be effective in eliminating false positives at the branching points of the vessels. In the
result, the proposed method showed the sensitivity of 89.3% when the false positive number is 10 per case. We concluded
that HoTPiG feature set is also effective in lung nodule detection.

OP13-4

CNN 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
充朗 1，植村 知規 1，陸靖 3，木戸 尚治 3

○長尾平野

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，

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加している．このことから医師へ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・早期治療が重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．これは，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，差分像上の残った領域に対する CNN による識別を行う．提案法を 25 症例の同一被験者で構成される過去・現在画像に適用し，その有効性を確認した．

OP13-5

CT 画像を用いた脂肪量計測の改良○井手上

凌 1，三井正 1，平野雅嗣 1，山崎克人 2

1

新居浜高専， 2栄宏会小野病院

In this paper, we describe a software to measure fat volume using CT images. This software measures the volume of
subcutaneous fat and visceral fat automatically. Using the presence of the muscle tissue between the subcutaneous fat andvisceral fat as a guide, fat boundary line is set on the two-dimensional CT slice image. Fat separation and measurement arethen performed on each image. The problem with this software is that reduction in CT value of the muscle tissue gives afalse positive in the position of the fat boundary. In this research, we reduced the influence of this problem. We focused on
the part where the boundary line curved unnaturally because it showed that the calculated boundary had an error at thatpoint. We attempted to reduce the error by flattening the region using linear interpolation. In particular, we centered on thesimple spine-like shape that faced the inside of the human body. This algorithm reduced the problem of this spiky shape as awhole. But there remained some errors where the shape of boundary line was complex. In addition, since this method ignores
the structure of the body, we considered that if the interval to be interpolated is long, it may affect the measured fat volume.

55

OP13-6

隣接復元を用いた SLAM ベースの気管支鏡追跡の改善○王森

成 1，小田健策 2,6,7

昌宏 2，林雄一郎 2，本間裕敏 3，高畠

博嗣 4，森雅樹 3，名取博 5，1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札幌厚生病院， 4札幌南三条病院， 5恵和会西岡病院，6名古屋大学情報基盤センター， 7国立情報学研究所 医療ビッグデータ研究センター

We present an improved bronchoscope tracking method based on SLAM. Bronchoscope navigation provides additional
location information for physicians during bronchoscopic examination. However, the previous navigation system mainly
uses electromagnetic sensor for tracking, which requires additional device. We simplify the tracking by using visual
SLAM. Bronchoscopic posture is obtained using the reconstructed feature points in adjacent frames. And new points arereconstructed afterwards among tracked frames. However, tracking may fail due to the decrease of trackable points. We
utilize additional reconstruction to find more trackable point in adjacent frames after the bronchoscopic posture is obtained.
More trackable points can make tracking robust. Experimental results showed that the proposed method can track more
frames robustness than the previous method.

15:15 〜 16:45

OP14「CAD」
座長： 健山根本

OP14-1智子（広島工業大学）
充貴（近畿大学）

加重積算による肝臓の ADC 精度向上
○西原

崇，瀧澤

将宏，白勢

竜二，村瀬

毅倫，磯部

正幸

株式会社日立製作所 ヘルスケアビジネスユニット[ 背景 / 目的 ]肝臓 DWI では，肝左葉の ADC 値が不正に増加する問題がある．肝臓 DWI は複数積算で撮像する場合が多く，本報告では加重積算することで ADC 値の精度を向上させる方法を検討した．
[ 方法 ]
撮像対象は健常ボランティア 2 名とした．本研究計画は日立グループ倫理審査委員会で審査済みである．息止めで b 値=1000 の DWI を 12 回撮像し，ピクセル毎に信号値を①全 12 積算を加算平均，②中央値以上を加算平均，③最大値のみ，の 3パターンで加重積算して領域毎に ADC 値と SNR を比較した．
[ 結果 / 結論 ]ADC 値は，拍動の小さい肝下部に対して肝左葉が① 1.35 倍，② 1.14 倍，③ 1.06 倍であり，SNR は① 22.0，② 21.7，③ 15.4 であった．健常ボランティアでは各領域の ADC 値はほぼ一定と予想されることから，加重積算で精度が向上していることが分かるが，
SNR を加味すると②程度が最適と考える．

OP14-2

機械学習を用いた腹部動脈血管名自動命名における臓器情報および多血管相互関係利用方法の検討○鉄村悠介 1，Roth Holger1，林雄一郎 1，小田昌宏 1，三澤一成 2，森健策 1,3,41

名古屋大学大学院情報学研究科， 2愛知県がんセンター， 3名古屋大学情報基盤センター， 4国立情報学研究所医療ビッ
グデータ研究センター

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命名について，条件付き確率場モ
デルにおいて考慮する特徴量を改良することで精度向上を図った．これまで腹部動脈領域に対して機械学習を用いて血管名自動命名を行う手法が幾つか提案されてきた．しかしこれらの手法では，ある血管そのものがもつ特徴や，ある血管と一対一に対応する血管との関係性の利用に重きを置いており，高度な血管構造の把握が困難であった．そのため複雑な分岐構造をもつ動脈で精度が低くなる問題があった．そこで本稿では，自動抽出臓器と血管との関係性やある血管と複数の血管との関係性を活用することにより問題の解決，精度の向上を図った．その結果，複雑な構造をもつ肝動脈の命名精度が大幅に向上し，腹部動脈 22 種類の命名精度は最大で 95.3% となった．

56

OP14-3

造影マルチスライス CT 画像における大腸がんの転移性リンパ節解析○坂東

佳祐 1，鈴木秀宣 2，河田

佳樹 2，仁木

登 2，飯沼元3

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 社会産業理工学研究部， 3国立がん研究センター中央病院放
射線診断部

大腸がんは高い死亡率を占める疾患である．遠隔転移のない大腸がん患者の予後を予測するうえで最も大きな要因は転移性リンパ節の有無である．一般に径が大きいリンパ節ほど転移の可能性が上がるが，径の小さいリンパ節にも転移が確認される場合がある．大腸がん患者の予後を高精度に予測するには大きさ以外の判断指標が必要である．本報告の目的は，多時相造影
CT 画像 ( 動脈相，門脈相，平衡相 ) からリンパ節を抽出し，時相間の CT 値の比較を行うことで転移性リンパ節の特徴を明らかにすることである．本手法は (1) リンパ節の抽出，(2) 時相によるリンパ節の CT 値の遷移調査からなる．(1) 多時相のリンパ節の抽出は血管の 2cm 以内に存在する CT 値 -20~150[H.U.] の塊形状を半自動抽出する．(2) 時相によるリンパ節の CT 値遷移の調査は，個々のリンパ節の中心座標を算出し，解析に用いる．これらより，多時相造影 CT 画像からリンパ節を抽出し，時相によるリンパ節の解析を行う．

OP14-4

教師なし深度推定を利用した RGB-D 特徴抽出に基づくポリープのトリナリサイズ推定○伊東隼人 1，ロスホルガ 1，三澤将史 2，森

悠一 2，小田昌宏 1，工藤1

進英 2，森名古屋大学大学院 情報学研究科， 2昭和大学横浜市北部病院 消化器センター， 3名古屋大学
国立情報学研究所 医療ビッグデータ研究センター4

健策 1,3,4

情報基盤センター，

大腸内視鏡検査におけるポリープのサイズ情報は診断において非常に重要である．特に，5㎜以下の小さなポリープ，10mm
以上の大きなポリープ，それ以外のポリープといった 3 カテゴリに関するサイズ推定（トリナリ推定）は治療計画を立てる上で重要である．しかし内視鏡画像だけを用いたサイズ推定は熟練の専門医にとっても困難な問題である．そこで内視鏡画像・動画像からポリープのサイズ推定を行う CAD システムが望まれている．内視鏡画像には 3 次元情報が欠如しており，2 次元画
像からの精密なサイズ推定は不良設定問題である．本研究ではこの不良設定問題をトリナリサイズ推定に緩和し，内視鏡画像からポリープのサイズ推定に有用な特徴を深層学習によって抽出，そして分類する手法を提案する．特徴抽出においては教師無し学習による深度推定を利用する．提案手法により高精度のトリナリサイズ推定を達成した

OP14-53 次元 residual networks (ResNets) を用いた大腸 CAD における偽陽性陰影の識別○植村1

知規 1，陸慧敏 1，金2

亨燮 1，橘理恵 2，弘中

亨 3，Näppi Janne3，吉田

広行 3

3

九州工業大学， 大島商船高等専門学校， Massachusetts General Hospital and Harvard Medical School

近年，高い精度での病変検出が可能な支援診断 (CAD) システムが多く提案されている．一方で，大腸 CAD システムでは，
現在でも疑陽性陰影も多く検出される傾向にある．そこで本論文では，疑陽性陰影の識別に焦点を当て，畳み込みニューラル
ネットワーク (CNN) を用いた新たなモデルである 3 次元 ResNet モデルを提案し，大腸 CAD における疑陽性陰影の識別を試みた．提案モデルは，2 層の 3 次元の畳み込み層に 3 層の 3 次元残差ブロックを加えて深層化を行うことで，腹部 CT 等の 3次元データに対し，より深い CNN による解析を可能とする．実験では，仰臥位 / 伏臥位からなる腹部 CT40 症例を用い，提案モデルと 2 次元 ResNet との比較実験を行った．実験では，両モデルの偽陽性の識別能を ROC 曲線下面積 (AUC) として求め，
AUC 値の統計的有意差を t 検定にて検定した．結果として 3 次元 ResNet は AUC: 0.970，2 次元 ResNet は AUC: 0.959 を示し，
P=0.03 であることから，3 次元 ResNet が有意に偽陽性を高い精度で識別できることが示された．

OP14-6

CNN を用いた自己進化型 CAD システムの提案○安倍

和弥 1，武尾

英哉 1，永井優一 2，縄野繁3

1

神奈川工科大学， 2国立がん研究センター東病院， 3国際医療福祉大学・三田病院

近年，CAD の研究分野にも CNN が積極的に用いられるようになった．一般的に，機械学習には様々なバリエーションを持った症例画像を網羅的に与えて学習を行うことで，汎用的で高性能な判別器を設計する．これは，学習に含まれていない画像はうまく検出ができないと考えられるからである．実際に比較的典型的な症例のみを使って学習した CNN と症例を網羅して学習した CNN では後者の方が性能が高いことが確認された．これは CAD のリリース時にも同様のことが考えられる．開発時に用いる症例は，実際に運用する病院での症例を網羅しているとは限らないからである．
そこで本論文では，再学習機能を組み込んだ自己進化型 CAD システムを提案する．従来の CAD システムはリリース後に判別器を更新することはできなかった．そこで，CAD システムに読影レポート情報（電子カルテ）を利用した誤認識訂正機能を持たせ，ある一定のデータを適用した後に再学習を行うことで判別器を更新する仕組みを提案する．本機能により，再学習を行わない場合と比べて性能の向上が見られた．また，複数回の再学習によって段階的な性能向上も見られ，その病院にマッチした CAD に進化していく過程も確認された．

57

第3日

9:00 〜 10:15

OP12-1

C 会場（特別会議室）

7 月 27 日（金）OP12「CAD」
座長： 小尾高史（東京工業大学）

畑中裕司（滋賀県立大学）

Faster R-CNN を用いた子宮頸部細胞診における悪性細胞の検出○津森太亮 1，木戸尚治 2，平野靖 2，森1

正樹 3，稲井邦博 4，今村

好章 32

山口大学大学院 創成科学研究科 電気電子情報系専攻， 山口大学大学院 創成科学研究科， 3福井大学医学部附属病院 病理診断科／病理部，4福井大学 医学部 病因病態医学講座・分子病理学領域

子宮頸がん検診には細胞診が用いられるが，細胞診では多くの正常細胞の中から悪性細胞を探し出す必要がある．そのため，
本研究は Deep Learning を用いて悪性細胞を検出してその組織型を判別し，細胞検査士の負担を軽減することを目的とする．
本研究では，物体検出に使われる Faster R-CNN を用いて，細胞の検出，及び検出した細胞の悪性度の分類を行った．悪性度の分類は細胞診で良悪性を分類するためのベセスダ分類を基に，「正常群」，「内科的経過観察群」，「要外科的処置群」の 3 クラスで行った．
使用するデータは訓練データとテストデータに分け，5 分割交差検証を行い，各クラスにおける Faster R-CNN の結果と検査士による診断結果を F 値を用いて比較すると，「要外科的処置群」では 82.3 ± 2.9%，「内科的経過観察群」は 75.0 ± 8.6% であり提案手法の有効性が示された．また「正常群」の F 値は 47.9 ± 9.0% であったが検査士により全ての正答がアノテーション
されていないことが原因と推察された．

OP12-2

マウスの脳の二光子顕微鏡画像からの神経細胞認識処理の開発○君塚
1

涼 1，道川貴章 2，竹本智子 3，横田秀夫 3，宮脇敦史 2,4，清水昭伸 1

2

東京農工大学， 国立研究開発法人理化学研究所 光量子工学研究センター 生命光学技術研究チーム， 3国立研究開
発法人理化学研究所 光量子工学研究センター 画像情報処理研究チーム，4国立研究開発法人理化学研究所 脳神経科学研究センター 細胞機能探索技術研究チーム

脳神経細胞の自動抽出は，生物学的解析の効率を高める面から求められているが，細胞のコントラストの差や，脳深部でのSN 比の悪化により容易ではない．本稿では，深層学習による脳神経細胞の自動認識処理を提案する．この処理では二光子顕微鏡で撮影されたマウスの脳組織画像を入力とし，U-net を用いて脳神経細胞の細胞体のセグメンテーションを行う．メモリの制限によりパッチベースの方法論を採用し，また，学習データ不足を補うためのオーグメンテーションを行った．損失関数は従来法の cross entropy の他，Dice 係数を拡張した式を用い，比較を行う．学習と性能の評価は，二光子顕微鏡画像を学習データ，
バリデーションデータ，テストデータに分割し，正解の細胞体領域との一致度と，細胞体単位での検出率や連結成分単位の拾いすぎなどを用いた．また，従来法である Boosting との比較を行い，本手法の有効性について議論する．

OP12-3

Automatic detection of image quality failure for the practical use of whole slide imaging
scanner○ホシャイン サカワット 1，Nakamura Tomoya1,2，Kimura Fumikazu3，Yagi Yukako4，
Yamaguchi Masahiro1
1
School of Engineering, Tokyo Institute of Technology, Japan，2PRESTO, Japan Science and Technology Agency,
Japan，3Department of Biomedical Laboratory Sciences, Shinshu University, Japan，4Department of Pathology,
Memorial Sloan Kettering Cancer Center, New York, USA

Whole slide imaging (WSI) scanner scans pathological samples for digital pathology. Sometimes, the scanned image is poor
in quality such as focus error and noise. The scanned image must be evaluated and rescanned if necessary. However, humanevaluation is not practical. Therefore, it is necessary to evaluate the image and detect slides to rescan for the practical use of
WSI scanner. In this paper, we propose a method to detect slides necessary to rescan. At first, tissue artefacts (i.e. air bubble,
tissue fold) were detected from low resolution image using machine learning technique. Then quality was estimated at highresolution excluding the artefact and mostly white blocks. Slides were detected to rescan by applying a threshold on quality.
The method was demonstrated on differently stained slides which were scanned by two different scanners

58OP12-4

深層学習器を用いた悪性黒色腫自動識別における識別根拠の評価
○村林

誠也，彌冨

仁

法政大学 理工学部 応用情報工学科

皮膚がんの一種であるメラノーマは極めて悪性度が高く早期の発見が非常に重要となるが，その様相は母斑に酷似しており熟練の皮膚科専門医でも識別精度は 8 割程度に留まる．近年提案されている convolutional neural networks(CNN) を転移学習
する自動識別手法では専門医に匹敵する識別精度を実現している．しかし，これらのシステムは診断の根拠を提示することができず改善の余地が残されていた．そこで本研究では，診断の確定している 2,372 例（メラノーマ 824 例，母斑 1,548 例）のダー
モスコピー画像を用いて高精度な識別器を構築するとともに，識別の根拠として結果に大きく寄与した領域を提示するシステ
ムを構築した．得られた結果に対し，あらかじめ 5 人の皮膚科専門医が診断指標の 1 つである 7-point checklist に基づき診断した結果との整合性の検証および評価を行った .

OP12-5

クラス別学習による細胞画像セグメンテーション○松月
1

大輔 1，堀田一弘 1，松田

道行 2,3，寺井2

健太 2，今西名城大学理工学研究科電気電子工学専攻， 京都大学生命科学研究科
医学

彩子 2，平松3

侑樹 1

生体制御学， 京都大学医学研究科

病態生物

今日，人工知能技術による処理の自動化が様々な所で進められており，細胞画像中の「細胞膜」や「細胞核」のセグメンテー
ションでも Deep learning を用いるのが主流になりつつある．一般に，画像のセグメンテーションでは１枚の画像中に複数のクラスが存在する．クラス数が増えた場合やクラス毎に出現頻度が異なる場合，セグメンテーションの精度が低下してしまう．
そこで本論文ではクラス別に学習を行い，その結果を統合する方法を提案する．評価実験では，「細胞膜」，「細胞核」，「背景」
を含むデータセットを用い，従来法である U-net と提案手法の精度比較を行った． Intersection over Union を用いた精度評価を行い，提案手法が従来法を上回ることを確認した．

59

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：２０１８年７月２４日
発行者：工藤博幸
製作所：トーヨー企画株式会社60

OP1-1

Fully convolutional network を用いた
少量画像データ学習からの頭部解剖構造抽出
杉野

貴明*1

Holger R. Roth*1
金

小田

昌宏*1

庄野 直之*2

太一*2 森 健策*1,3,4

要旨
実践的訓練・シミュレーションの実施が難しい脳外科手術のシミュレータとして，頭部解剖構造を再現した精巧な頭部モデルの開発が進められている．そこで本研究では，こうしたモデルの作成・標準化に有用な解剖構造データベース構築を目的として，医用画像から正確な頭部解剖構造抽出を可能とする深層学習
ベースのセグメンテーション手法を提案する．特に本稿では，多量の学習データの作成が困難という深層学習ベースの手法に伴う問題を考慮し，スパースアノテーションによる少量の学習データから精密な解剖
構造抽出結果をもたらすネットワーク及びその学習手法を構築する．Visible Korean Human プロジェクトによる人体断面画像データを基に抽出精度の検証実験を実施したところ，本手法により全画像枚数の 10%を学習に用いるだけでも平均約 90%の高い精度での頭部解剖構造抽出が可能であることが示された．
キーワード：セグメンテーション，頭部解剖構造，Fully convolutional network，スパースアノテーション

1．はじめに

自動解剖構造抽出手法として，近年では Fully

実践的な訓練やシミュレーションの実施がconvolutional network (FCN)を 活 用し た 方 法

困難な脳外科手術を対象に，頭部解剖構造を[2]が優れた性能を示している．ただし，この忠実に再現した頭部モデルの開発が進められような深層学習ベースの手法で良い抽出性能ている[1]．解剖学的多様性を反映した生体忠を発揮するには，一般に多くの学習データが実性の高いモデルを実現するためには，医用必要となるが，精密な解剖構造モデルデータ

画像からの解剖構造抽出技術を通じた精密な作成に見合った解像度の医用画像及びそのア

解剖構造モデルデータのデータベース構築がノテーションデータを大量に用意するのは困重要である．こうした要求を満たす高精度な難なことが多い．そのため，少量の学習デー
タからでも十分な精度を発揮できる解剖構造――――――――――――――――――

抽出手法が求められている．

*1 名古屋大学大学院情報学研究科

そこで本稿では，全画像枚数の一部のみを〔〒464-8601 名古屋市千種区不老町〕

アノテーション（スパースアノテーション）

e-mail: tsugino@mori.m.is.nagoya-u.ac.jp

することで得られる少量学習データを基に，*2 東京大学大学院医学系研究科

頭部解剖構造を高精度に抽出するための*3 名古屋大学情報基盤センター

FCN のネットワーク構造及びその学習手法*4 国立情報学研究所医療ビッグデータを提案すると共に，ネットワーク構造の違い

研究センター

による抽出性能への影響について検証する．

61

図 1 ネットワーク構造の概略図：(a) 2D U-net，(b) DeepLabv2，(c) Residual unit-based FCN (RU-FCN)

2．方法

2.2

2.1

スパースアノテーションにより得られる少FCN の構造FCN の学習法

FCN により，画像情報を基にサイズ・形状

量の学習データから効果的な学習を図るための異なる複数の解剖構造領域を抽出する場合，にデータ拡張を行う．本研究では，同一症例

マルチスケールの画像特徴を反映した特徴マの一部の画像からの学習に基づき，残りの画ップの獲得が重要であり，そのためのネット

像の解剖構造抽出を行うことを想定しており，ワーク構造が多く提案されている．U-net[2]学習画像と抽出を実施する画像間でコントラは，Skip connection と呼ばれる構造により浅ストや抽出対象の位置・スケール等に大きな層と深層で得られる画像特徴を段階的に統合差はないと考えられる．そのため，余分なデすることで，マルチスケールの特徴マップをータ拡張を避けるために，回転と弾性変形の獲得する（図 1 (a)）．また DeepLabv2[3]は，2 種類の画像処理に絞り，各学習画像にそれ

通常より間隔を広げたカーネルを用いた畳みぞれの処理を加えることによってデータ拡張込み（Dilated convolution）層を取り入れるこを実施する．

とで計算コストを抑えながらマルチスケール

また，サイズが不均一な複数の解剖構造領の特徴マップの獲得を可能にしている（図 1

域の抽出を扱う場合，サイズの小さい抽出対(b)）．近年では，より細かい Skip connection

象クラスは学習過程における影響力が小さく，を組み合わせた Residual unit を取り入れるこ

結果として抽出精度が低下する傾向にある．

とで，更なるマルチスケールの画像特徴統合

そこで，サイズの小さい解剖構造の抽出精度を可能にする構造が開発されてきている[4]．

を高めるために，学習画像内の各対象領域のそこで本研究では，更なる画像特徴統合がピクセル比に基づいて重み付けされた交差エ

可能な Full-resolution residual unit (FRRU)[4]ントロピー損失関数を用いて FCN の学習をに着目し，U-net の畳み込み層を FRRU に置実施する．

き換えた Residual unit-based FCN (RU-FCN)を提案する（図 1 (c)）．

623．実験及び考察

表 1 FCN 構造別の頭部解剖構造抽出結果
Dice スコア [%]2D
Deep
RU抽出領域
U-net
Labv2
FCN
98.3
97.9
98.6
（背景）
85.9
82.6
88.2
頭蓋骨
95.5
94.3
96.1
大脳
80.5
74.2
81.0
間脳
90.9
91.7
93.0
小脳
82.8
83.0
86.3
脳幹
92.1
86.9
94.5
眼球
84.6
84.2
89.4
副鼻腔
87.5
85.3
89.8
平均*
5.5
6.6
5.2
標準偏差*
*背景を除いて算出した値

Visible Korean Human プロジェクト[5]による人体断面画像及びそのセグメンテーション
データ 1 例を用いて，FCN の頭部解剖構造抽
出精度の基礎的検証を行った．使用した画像のサイズは 512[pixel]×512[pixel]×235[枚]，
解像度は 0.40[mm]×0.40[mm]×1.0[mm]である．本実験では，頭蓋骨，大脳，間脳，小脳，
脳幹，眼球，副鼻腔の 7 領域を抽出対象とし，
2D U-net[2]，DeepLabv2[3]，RU-FCN の 3 種類のネットワークによる抽出結果を比較した．
少量データ学習時における抽出性能を評価するため，10 枚置きに選択された全画像枚数の10%（24 枚）で学習，残りの 90%（211 枚）

利益相反の有無でテストを実施した．

なし

表 1 に各 FCN の Dice スコアによる抽出結果を示す．全対象領域において RU-FCN が最文も高い精度を示した．これは，FRRU が単純［1］

な Skip connection よりもサイズ・形状の異な献益田泰輔, 新井史人, 太田信, et al.：る複数領域の抽出に有用なマルチスケールのバイオニックヒューマノイド：次世代手画像特徴の獲得に寄与するためであると考え

術訓練用人体モデルのデザイン． ロボテられる．したがって，本実験結果より Residualィ ク ス ・ メ カ ト ロ ニ ク ス 講 演 会 2017,

unit ベースのネットワーク構造が頭部解剖構

2A-N07, 2017.
［2］

造抽出に有効に働くことが示唆された．

Ronneberger O, Fischer P, and Brox T:

U-net:

Convolutionalforsegmentation.

In:

4．まとめ

biomedical

本稿では少量データ学習から高精度に頭部

MICCAI, LNCS 9351, pp. 234-241, 2015.

解剖構造を抽出するための FCN ベースのセ［3］ Chen L, Papandreou G, Kokkinos I, et al.:グメンテーション手法を提案した．実験結果

DeepLab: Semantic image segmentation

から，Residual unit ベースの FCN を用いるこwithとで平均約 90%の精度が達成され，少量デー

convolution, and fully connected CRFs.

タ学習からでも高精度な解剖構造抽出が可能

IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 40(4):であることが示された．今後は手術シミュレ

834-848, 2018.
［4］ーションにおいて重要な血管・神経等のより

deep

image

networks

convolutional

atrousPohlen T, Hermans A, Mathias M, et al.:Full-resolution

微細な組織を含めた構造抽出の実現を目指す．

nets,

residual

networks

forsemantic segmentation in street scenes. In:
CVPR, pp. 4151-4160, 2017.

謝辞

［5］

本研究の一部は，革新的研究開発推進プロ

Shin DS, Chung MS, and Park JS:

グ ラ ム (ImPACT) ， MEXT/JSPS 科 研 費

Systematized

methods(26108006, 17K20099, 17H00867) ，ならびにreconstruction from the serial sectioned

JSPS 二国間交流事業の助成によった ．

images of a cadaver head. J Craniofac Surg
23(1): 190-194, 2012.

63ofsurfaceSegmentation of head anatomical structures using a fully convolutional
network trained from a small amount of image data
Takaaki SUGINO*1, Holger R. ROTH*1, Masahiro ODA*1, Naoyuki SHONO*2,
Taichi KIN*2, Kensaku MORI*1,3,4*1 Graduate School of Informatics, Nagoya University*2 Graduate School of Medicine, The University of Tokyo*3 Information Technology Center, Nagoya University*4 Research Center for Medical Bigdata, National Institute of Informatics

Elaborate human head models have been developed as a simulator for brain surgeries, which surgeons have difficultyin training and simulating in a practical manner. Thus, for construction of a database of head anatomical dataapplicable to creation and standardization of such head models, we propose a fully convolutional network(FCN)-based method to accurately segment head anatomical structures from medical images. Especially in this study,
we aim to propose a FCN architecture and its training strategy to provide accurate segmentation of head anatomical
structures from training on sparsely-annotated data. The result of the validation experiment using a set of headsectioned images from the Visible Korean Human project showed that the proposed FCN could achieve the high mean
accuracy of about 90% for segmentation of head anatomical structures even from training on 10% of all the images.

Key words: Segmentation, Head anatomical structures, Fully convolutional network, Sparse annotation64OP1-2

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

～偽陽性候補の削減～

畑中 裕司*2 小郷原 一智*2 村松
砂山

千左子*3

渡*2 藤田 広志*3

要旨
糖尿病網膜症は本邦の失明原因の第 2 位である．その初期所見の 1 つである毛細血管瘤は，眼底画像上で小さく，低コントラストであるため，医師であっても発見が困難である．筆者らは，3 種類の毛細血管瘤の強調画像を用いた畳み込みニューラルネットワーク(CNN)による毛細血管瘤の自動検出手法を提案した．
しかし，一部の偽陽性が誤って強調される問題と，48 種類の特徴量を用いたニューラルネットワーク(NN)による偽陽性候補の削除処理の性能が十分でない問題があった．本論文では，緑成分画像を用いた CNN の追加によって検出処理を改良すると共に，NN の入力次元の縮約によって偽陽性候補処理を改良した．
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，偽陽性候補削除

1．はじめに組み合わせて候補を検出する手法［1］，緑成

眼底検査で発見可能な糖尿病網膜症は，日分画像からガウスフィルタ，Kirsch フィルタ本における成人の失明原因で第 2 位となってを適用し，マルチエージェントを用いた手法

いる．糖尿病網膜症の眼底所見は，出血，白［2］などが提案されている．さらに，筆者ら斑および毛細血管瘤である．図 1 に示すようも濃度勾配ベクトル集中度を用いた毛細血管に，健診などで使用される非造影の眼底画像

瘤の検出処理と，48 種類の特徴量を用いた偽において，毛細血管瘤は小さくて低コントラ

陽性候補の削除処理による手法［3］を提案しストであるので，医師が目視で検出することた．しかし，これらの従来手法は，検出処理は困難である．そこで，国内外の研究グルー

において特徴量のパラメータ設定が複雑であプは，眼底画像から毛細血管瘤を自動検出すり，複数の眼底画像データベースに対応しづる手法を提案している［1-4］．

らい課題があった．特に，毛細血管瘤の濃淡

これまでに，Top-Hat 変換と k 最近傍法を分布や形状は多様であるため，特徴量ベースの手法が多様な毛細血管瘤に対応できていな――――――――――――――――――

かった．そこで，筆者らは 3 種類の毛細血管*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〔〒522-8533 滋賀県彦根市八坂町 2500〕
e-mail: oh23mmiyashita@ec.usp.ac.jp*2 滋賀県立大学工学部電子システム工学科*3 岐阜大学工学部電気電子・情報工学科

図 1 眼底画像と毛細血管瘤の症例．

65

瘤の強調画像を入力とした畳み込みニューラ
ルネットワーク（CNN: Convolutional Neural
Network）で毛細血管瘤を自動検出する手法を提案した［4］．しかし，毛細血管瘤の強調画
像では，画像内の一部が強調されてしまう問題があった．また，テクスチャ特徴を中心と

(a)

(b)

(c)

(d)

した 48 種類の特徴量による偽陽性候補の削除処理も行っているが，十分な判別性能が得られていなかった．本論文では，これらの問
題の対策を検討し，偽陽性候補の削減に取り組んだ手法について述べる．
2．手法

図 2 毛細血管瘤が強調された画像．(a)G 成分画像，

本研究では，従来手法［4］の CNN ベース(b)shape index の画像，(c)2 重リングフィルタ，(d)の検出処理と，特徴量ベースの偽陽性候補のガボールフィルタ

削除処理の改良を主たる目的とした．新たに
緑成分画像（G 成分画像）を入力とした CNNによる毛細血管瘤の検出処理を加え，従来の毛細血管瘤の強調処理後の CNN の結果と合わせて最終的な検出結果とした．その後，48
種類の特徴量［3］を選定する処理を新たに加え，ニューラルネットワークにより偽陽性候
補を削除した．以下に各処理の詳細を述べる．
1） 毛細血管瘤の検出処理
画像ごとに異なる眼底画像の明るさやコン
トラストの影響を軽減するために，ガンマ補
正とヒストグラム拡張を行う．その後，RGB
カラー画像の中で，毛細血管瘤のコントラス
トが最大となる G 成分画像に対して，shape

図 3 毛細血管瘤の候補領域の検出の例．（緑：毛index［5］，2 重リングフィルタ［6］およびガ

細血管瘤，白：偽陽性）

ボールフィルタ［7］を適用することにより，
図 2 に示すような毛細血管瘤の強調画像を作

終的な毛細血管瘤の候補領域とした．この処成した．これらの画像の一部を抽出したパッ理により，検出処理における偽陽性候補の削チを CNN に入力し，毛細血管瘤を検出した

減を期待した．なお，2 つの検出処理では，［4］．

共に CNN の学習モデルとして GoogLeNet［8］しかし，強調画像が正常構造を強調してしを使用した．

まうことによって，偽陽性候補が多く生じて

2） 偽陽性の削除処理いた．そこで，本研究では新たに G 成分画像

従来手法［4］では，48 種類の特徴量［3］の一部を抽出したパッチを入力とした CNNを計算し，閾値処理で明確な偽陽性候補を削を追加し，毛細血管瘤を検出した．

除 し た 後 に ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク （ NN:

最後に，図 3 に示すように 2 つの CNN で

Neural Network）で毛細血管瘤と偽陽性候補にの検出結果から，共通して検出した領域を最分類していた．しかし，特徴量の偽陽性候補

66

の分類への寄与について検討できていなかった．そこで，本研究では，新たに t 検定による特徴量の有意差検定を行い，p0.05 の特徴
量だけを使用した．さらに，選定した特徴量を主成分分析することによって，相関の高い
入力特徴量の削減と，NN の過学習の可能性を減らすための入力次元の縮約を行った．なお，主成分分析の累積寄与率が 95%を初めて超える第 13 主成分までを NN に入力した．
図 4 最終結果の性能比較．

3．実験
本研究では、毛細血管瘤の検出評価用に公開されている DIARETDB1（Standard Diabetic

存在している．

Retinopathy Database Calibration level 1）［9］評価には，DIARETDB1 の評価用画像 61 枚と ROC（Retinopathy Online Challenge）［10］を用いて，提案手法を FROC（Free-responseを使用した．

Receiver Operating Characteristic）解析で評価

DIARETDB1 は学習用画像 28 枚，評価用画した．

像 61 枚で構成されており，これらの画像は撮
影画像 50で解像度が 1500×1152 画素の BMP

4．結果および考察

形式のカラー画像である．このデータベース

提案手法の t 検定適用前と適用後の結果，では，4 名の専門家がそれぞれ単独で読影を著者らの従来手法［4］の結果，井上らのベク行ったときの読影結果およびその病変に対す

トル集中度［3］の結果を図 4 に示す．

る確信度が公開されている．本研究では，確画 像 当 た り の 偽 陽 性 候 補 数 （ FPI: False

信度の平均が 0.75 以上となる領域を Gold

Positives per Image）を 1/8，1/4，1/2，1，2，

Standard とした．学習用画像 28 枚のうち，毛4 および 8 箇所としたときの真陽性率の平均

細血管瘤を含む画像は 19 枚，毛細血管瘤を含AS を性能比較の指標とする．検出処理を改まない画像は 9 枚であり，合計 83 箇所の毛細良することによって，AS は従来手法の 0.426

血管瘤が存在している．評価用画像 61 枚のうから 0.449 に改善された．この結果は，G 成

ち，毛細血管瘤を含む画像は 21 枚，毛細血管

分画像を入力とした CNN を加えることで，瘤を含まない画像は 40 枚であり，合計 100 箇

検出処理段階での偽陽性数を減少させられた所の毛細血管瘤が存在している．

ことを意味している．

ROC データベースは学習用画像 50 枚，評また，偽陽性候補の削除処理を改良するこ価用画像 50 枚で構成されているが，評価用画とによって，AS が 0.463 に向上した． FPI

像の Gold Standard が非公開であるため，学習が 2 から 8 の間で，改良した偽陽性候補の削用画像のみを CNN の学習に使用した．学習

除処理による真陽性率が最良であった．しか

用画像は，768×576 画素の画像 22 枚，1058

し， FPI が 1 以下の場合の真陽性率が，偽陽×1061 画素の画像 3 枚，1389×1383 画素の画性候補の削除処理を改良する前の結果を下回

像 25 枚で構成されており，4 名の専門家によることがあった．これは，全体的な判別性能って決定された Gold Standard も公開されては向上したものの，真陽性と偽陽性を明確にいる．学習用画像 50 枚のうち，毛細血管瘤を分類できるほどの特徴空間を得られていない

含む画像は 37 枚，毛細血管瘤を含まない画像

ものと考えられる．今後は，現在使用していは 13 枚であり，合計 336 箇所の毛細血管瘤がるテクスチャ特徴に基づく特徴量以外の特徴

67

量などを用いることで，偽陽性候補の削除処

Imaging 24: 584-592, 2005

理における毛細血管瘤と偽陽性候補の分類精［2］Pereira C, Veiga D, Mahdjoub J, et al:度を向上させるなどの対策が必要であると考Using a multi-agent system approach for

えられる．また，t 検定を適用した結果，いmicroaneurysm, detection in fundus images.

くつかの重要でないと考えられる特徴量を取Artif Intell Med 60: 179-188, 2014

り除くことができた．特徴量の中で，青成分［3］ 井上剛，畑中裕司，奥村進，他：濃度（B 成分）に関する特徴量は，候補領域内の勾配ベクトル集中度による眼底画像におB 成分の毛細血管瘤検出用の 2 重リングフィ

ける毛細血管瘤の自動検出．画像電子学

ルタの平均出力値以外すべて有意差なしとな

会誌 44: 58-66, 2015

った．逆に，G 成分に関する特徴量はすべて［4］ 宮下充浩，畑中裕司，小郷原一智，他：

有意差ありとなった．このことから，本研究

畳み込みニューラルネットワークを用いにおいて毛細血管瘤と偽陽性の分類で B 成分

た眼底画像における毛細血管瘤の自動検の重要性は低く，G 成分は重要であると考え

出．Med Imag Tech 36: 掲載決定, 2018

られる．また，円形度や縦横比など形状に関［5］ 石田降行，桂川茂彦，藤田広志（監修）：する特徴量で有意差ありと判定された．この医用画像ハンドブック．オーム社，東京，ことから，CNN を用いた候補領域検出では，

2010, pp309-312

不整形な毛細血管瘤を検出できている反面，［6］ Hatanaka Y, Inoue T, Okumura S, et al:

不整形な偽陽性も多く検出していると考えら

Automatedれる．

method based on double-ring filter andmicroaneurysm

detection

feature analysis in retinal fundus images,
5．まとめ

Pros.

本研究は，従来手法の問題点を改良するこComputer-Based Med Sys: 1-4, 2012とで偽陽性数を減らすことを目的とした．新

［7］

25th

IEEE

Internat

Symp

Kaur J, Sinha H P: Automated detection

たに毛細血管瘤の検出処理に G 成分画像を用

of retinal blood vessels in diabetic

いた CNN を追加した．さらに，偽陽性候補

retinopathy using Gabor filter.

の削除処理において，t 検定による NN の入力

International Journal of Computer Science

特徴量の選択処理と，主成分分析による入力

and Network Security 12: 109-115, 2012

次元の縮約を行った．以上の変更の結果，偽［8］ Szegedy C, Liu W, Jia Y, et al: Going

陽性の誤検出数を減らす研究目的を達成した．

Deeper with Convolutions. IEEE Computer
Vision and Pattern Recognition: 1-9, 2015

謝辞［9］ Kauppi T, Kalesnykiene V,

本研究の一部は，公益財団法人電気通信普Kamarainen JK, et al: Diaretdb1 diabetic retinopathy

及 財 団 研 究 調 査 助 成 お よ び JSPS 科 研 費

database and evaluation protocol. Pros. 11th

16K014158，26108005 により行われました．

Conf. on Med Image Understanding andAnalysis 2007: 61-65, 2007

利益相反の有無［10］

なし

Niemeijer M, Ginneken B V, Cree M J,

et al: Retinopathy Online Challenge:
Automatic Detection of Microaneurysms in
文

［1］

献

Digital Color Fundus Photographs. IEEE

Niemeijer M, Ginneken V, Staal J, et al:Trans. Med Imaging 29: 185-195, 2010

Automatic detection of red lesions in digitalcolor fundus photographs. IEEE Trans Med

68

Automatic Detection of Microaneurysms in Retinal Image by Using
Convolution Neural Network –Reduction of False Positive Candidates–
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

Diabetic retinopathy is the second cause of blindness in Japan. Microaneurysm is one of the early findings of diabetic
retinopathy, and it appears dark small dot in the retinal images, thus it is difficult for physicians to detect them visually.
We proposed a microaneurysms detection by using convolution neural network (CNN) with three types of
microaneurysm emphasized images. However, there were two problems, they mis-emphasized normal regions andincluded poor performance of false positives reduction. The proposed method added CNN using grayscale images,
and the false positives reduction was improved based on compression of the features dimension for NN.

Key words: Retinal Image, Diabetic Retinopathy, Microaneurysm, Convolution Neural Network, Delete False
Positive Candidate69OP1-3

Liver segmentation from low radiation dose pediatric CT using apatient-specific statistical shape modeling
Koyo NAKAYAMA*1, Atsushi SAITO*1, Elijah BIGGS*2, Marius George
LINGURARU*2, Akinobu SHIMIZU*1
Abstract
In this paper, we propose a liver segmentation algorithm for a pediatric computed tomography (CT) scan using apatient-specific statistical shape model (SSM). The pediatric CT volume is acquired at a low dose because radiation isharmful to young children. Consequently, the pediatric CT volume has lower signal-to-noise ratio, which makes theorgan segmentation task difficult. Although an SSM-based segmentation algorithm can handle such low-quality CT
volumes, no SSM of a pediatric liver has been proposed. Since children’s livers have higher variability in terms ofshape and size compared with adults, conventional SSM designed for adults may have some limitations whendescribing children’s livers. To overcome this issue, we propose a patient-specific SSM that can describe differencesin shape and size caused by patient age. Given the patient-specific SSM, a patient-specific probabilistic atlas isconstructed and used to estimate the posterior probability distribution for liver segmentation. The liver segmentation
algorithm was tested on 42 CT volumes of children aged between two weeks and seven years. The accuracy ofsegmentation results using the patient-specific SSM is 0.821, which is superior to that of the non-conditional SSM
with statistically significant difference (p = 1.8 × 10-3 < 0.01).
Keywords：computed tomography, segmentation, liver, child, statistical shape model

1. Purpose
Most computer-aided diagnosis (CAD) systems for medical imaging are designed for adults [1]. Veryfew studies have focused on children whose anatomy as well as findings of diseases are different fromadults. Sudhin et al. [2] estimated the weight of organs including the liver from post-mortem magnetic
resonance (MR) images of children, but manual segmentation was necessary for images with insufficient
contrast. In addition, variations in the shape, size, and location of children’s organs are greater than thoseof adults, which makes organ segmentation by CAD system difficult. Another difficulty is the low
signal-to-noise ratio (SNR) caused by low-dose imaging because the use of radiation in pediatric imaging
is minimized to reduce its harmful effects.
Since the characteristics of diseases are different among organs, diagnostic algorithms are typicallydeveloped specific to each organ. Therefore, organ segmentation is helpful to a CAD system. In thesegmentation process, the statistical shape model (SSM) of an organ plays an important role by providing―――――――――――――――――――――――――――――――――――――*1 Tokyo University of Agriculture and Technology〔2-24-16 Naka-cho, Koganei, Tokyo 184-8588, Japan〕
e-mail: s175477r@st.go.tuat.ac.jp*2 Sheikh Zayed Institute for Pediatric Surgical Innovation, Children’s National Health System〔111 Michigan Avenue, NW Washington, DC 20010, USA〕

70

a superior shape prior of a given image, which makes the segmentation robust against the aforementioned
difficulties. It is, however, difficult to construct an SSM that can accurately describe the shape of a child’sorgan because of large variations in shape, size, and location.
The overall goal of this paper is to propose a CAD system for computed tomography (CT) volumes ofchildren. We propose a segmentation process of the pediatric liver with a conditional SSM [3], where theshape prior of a given image is generated by the conditional SSM. The shape prior dramatically increases
the robustness of segmentation against large variations in shape, size, and location of the organ as well as
low SNR. This paper presents the experimental results of applying the proposed liver segmentation
algorithm to 42 CT volumes to demonstrate the effectiveness of the method.

2. Method
The inputs of the proposed segmentation algorithm are the abdominal CT volume s of children, with age
used as a condition of the SSM, and four anatomical landmarks (i.e., outer tip of the eighth right and leftribs, the tip of tenth thoracic spinous process, and the tip of the fourth lumbar spinous process) weremanually identified. We employed a basic segmentation framework that consists of three steps: (i) spatial
standardization of the image using rigid registration between the input landmarks and the reference modelcomputed by partial Procrustes analysis of the training dataset; (ii) estimation of parameters of theintensity distribution of an input CT volume using the atlas-guided expectation-maximization (EM)algorithm [4]; and (iii) the liver region extraction by maximum a posteriori (MAP)-based segmentation.
We used a patient-specific probabilistic atlas (PA) generated by the conditional SSM in the atlas-guided
EM algorithm, instead of a PA generated by non-conditional SSM. The advantage of the conditional overnon-conditional SSM is that the shapes are more locally distributed and the resulting PA yields betterparameter estimation.

3. Results
We conducted a two-fold cross-validation study using 42 cases of abdominal CT volumes of children
aged between two weeks and seven years. The size of input CT volume was 512 × 512 × 109–747 voxels,
with voxel size of 0.291–0.625 × 0.291–0.625 × 0.625–3 mm3. The image size after spatial
standardization was 512 × 512 × 512 voxels with 0.5 mm isotropic voxel size. We assumed intensity
distribution with a mixture of four Gaussians (one liver class and the three other classes) in theatlas-guided EM algorithm. Segmentation accuracy was evaluated by the Jaccard index (JI) of an
extracted region and manually delineated true liver region. The segmentation results using our conditional
SSM were compared with those obtained with the non-conditional SSM.
The average JI when using the conditional SSM was 0.821 ± 0.073, while that of the non-conditional
SSM was 0.812 ± 0.084. As shown in Fig 1, JI improved for most cases with the use of the conditional
SSM. We found a large improvement in JI for the cases with relatively large or small liver. We performed
the Wilcoxon signed-rank test between these JIs, and significant difference with p < 0.01 was observed (p= 1.8 × 10-3). Fig 2 shows the segmentation results of a case with a larger-sized liver than the average. The
PA based on the non-conditional SSM had some difficulty describing the shape of the liver, which resulted
in undersegmentation (see red arrows in Fig 2). The conditional SSM reduced this error owing to thesuccessful estimation of patient-specific PA.

71

Fig 1. JI of the segmentation results. The values along the vertical and horizontal axes show the JI using
the conditional and non-conditional SSM, respectively.

72

Fig 2. The upper row shows iso-contour lines of PA using (a) conditional SSM and (b) non-conditional
SSM. The lower row shows the segmentation results of the example shown in the upper row using (c)conditional SSM and (d) non-conditional SSM.

4. Conclusion
We conducted liver segmentation from pediatric CT volumes using the conditional SSM adapted to theage of patients. The intensity distributions of the liver and the three other classes were estimated by theatlas-guided EM algorithm, where we used patient-specific PA generated by the conditional SSM as aprior. Liver segmentation was then performed by MAP rule using the resulting posterior probability. The
PA represented larger- or smaller-sized livers better and yielded more accurate liver segmentation results.
Liver segmentation according to age was found to be effective for CT volumes of children.
Competing interests
We don’t have any competing interests.

73

References[1]

Kunio Doi: Computer-Aided Diagnosis in Medical Imaging: Historical Review, Current Status and Future
Potential. Comput Med Imaging Graph 31: 198-211, 2007

[2]

Sudhin Thayyil, Silvia Schievano, Nicola J. Robertson et al: A semi-automated method for non-invasive internalorgan weight estimation by post-mortem magnetic resonance imaging in fetuses, newborns and children.
European Journal of Radiology 72: 321-326, 2009[3]

Sho Tomoshige, Elco Oost, Akinobu Shimizu et al: A conditional statistical shape model with integrated error
estimation of the conditions; Application to liver segmentation in non-contrast CT images. Medical Image
Analysis 18: 130-143, 2014

[4]

Akinobu Shimizu, Rena Ohno, Takaya Ikegami et al: Segmentation of multiple organs in non -contrast 3D
abdominal CT images. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 2: 135-142, 200774

OP1-4

CycleGAN による異種モダリティ画像生成を用いた
股関節 MRI の筋骨格セグメンテーション
松岡

拓未*1

日朝 祐太*1

大竹 義人*1

高尾 正樹*2

高嶋和磨*2

Jerry L. Prince*3

菅野

伸彦*2

佐藤 嘉伸*1

要旨
医用画像からのセグメンテーションは，定量的な診断や患者個別のシミュレーションのため重要である．
医用画像は，その撮像モダリティにより異なる特徴をもつ．CT は骨の構造を明瞭に撮影することができるのに対して，MR は軟組織の構造を明瞭に撮影することができる．このような違いはセグメンテーションにおいても考慮する必要がある．そこで本研究では，CycleGAN を用いて MRI から同患者同姿勢の CT 画
像を生成することにより，セグメンテーションに活用する手法を提案する．本稿では，生成前後の画像の画像の類似度を考慮した手法とラベルデータを用いた制約を用いる手法の比較検討を行った．
キーワード：画像生成, セグメンテーション，CT 画像，MR 画像，股関節

1．はじめに存手法は，ラベル付き学習データを必要とする

人工股関節全置換術において，術前筋萎縮のため，MR 画像でも同様に手法を適用しようと定量評価は，術後の筋力および日常生活動作のする場合，その対象となるモダリティ毎に手動回復や転倒リスクを予測し，リハビリメニュー

領域抽出し，ラベル付きデータを作成する必要を考慮する上で重要である．3 次元的な筋萎縮がある．そこで我々は，異種モダリティ画像生評価を行うためには，3 次元画像から筋骨格領成に着目し，抽出対象 MR 画像を CT 画像に変域の抽出を行う必要がある．しかし，筋骨格領換し，これまでに開発した手法[1,2]の MR 画像

域の抽出は，整形外科医にとって集中力を要すへの適用を目指している．

る負担の大きい作業であり，股関節では 1 症例
あたり約 40 時間もの作業時間を要する．その――――――――――――――――――

ため，股関節 CT 画像あるいは MR 画像からの*1 奈良先端科学技術大学院大学 先端科

筋肉および骨領域の自動抽出 手法の開発が求学技術研究科 情報科学領域

められる．

〔〒630-0192 奈良県生駒市高山 8916-5〕

我々は，これまでに階層的マルチアトラス法，

e-mail: {otake, yoshi}@is.naist.jp

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用*2 大阪大学大学院 医学研究科

いた股関節 CT 画像からの筋肉領域の自動抽出*3 Department of Electrical and Computer

手法を提案した [1,2]．さらにこれらの手法のEngineering, Johns Hopkins University

MR 画像への適用を検討している．しかし，既投稿受付：2018 年 5 月 15 日

75

従来，異種モダリティ画像生成には対応ありの学習データが必要であったが，近年ℒ𝐶𝑇 = ∑ log 𝐷𝐶𝑇 (𝑥)CycleGAN [3]と呼ばれる対応なしの学習データ

𝑥∈𝐼𝐶𝑇+ ∑ log(−𝐷𝐶𝑇 (𝐺𝐶𝑇 (𝑦)))でも画像生成技術が開発された．しかし，生成

(1)

𝑦∈𝐼𝑀𝑅

された画像が元の画像の形状を保つことが容ℒ𝑀𝑅 = ∑ log 𝐷𝑀𝑅 (𝑦)易ではない．そこで，我々はこれまでに，生成𝑦∈𝐼𝑀𝑅+ ∑ log⁡(−𝐷𝑀𝑅 (𝐺𝑀𝑅 (𝑥)))前後の画像の類似度を考慮した CycleGAN と，

(2)

𝑥∈𝐼𝐶𝑇

学習データのバリエーション（学習データ数）

ここで，𝑥，𝑦はドメイン𝐼𝐶𝑇 ，𝐼𝑀𝑅 から得られた画に対する画像生成の 精度の調査を行ってきた像である．さらに，MR 画像の対応する CT 画

[4]．一方で，ラベルデータを用いた制約を加え像を得るため，Cycle-consistency が用いられる．

た CycleGAN も提案されている[5]．そこで，本Cycle-consistency は本物の画像と再構成された

稿では，生成前後の画像の画像の類似度を考慮

画像の差である．Cycle-consistency は式(3)で定した手法とラベルデータを用いた制約を用い義される．

る手法の比較検討を目的とする．

ℒ𝐶𝑦𝑐𝑙𝑒 = ∑ |𝐺𝐶𝑇 (𝐺𝑀𝑅 (𝑥)) − 𝑥|
𝑥∈𝐼𝐶𝑇

2．手法

+ ∑ |𝐺𝑀𝑅 (𝐺𝐶𝑇 (𝑦)) − 𝑦|

本稿では，2 種類の CycleGAN による MR 画

(3)

𝑦∈𝐼𝑀𝑅

目的関数は式(4)で表される．

像からの自動抽出を比較する．一つは，生成前後の画像の類似度を考慮した CycleGAN である．
もう一つはラベルデータを用いた制約を加えℒ𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 = ℒ𝐶𝑇 + ℒ𝑀𝑅 + 𝜆𝐶𝑦𝑐𝑙𝑒 ℒ𝐶𝑦𝑐𝑙𝑒(4)

ここで，𝜆𝐶𝑦𝑐𝑙𝑒 は重み係数である．
式(5)を最小・最大化することで，それぞれのネ

た CycleGAN である．

ットワークを学習する．
𝐺̂𝑀𝑅 , 𝐺̂𝐶𝑇 = arg min

max ℒ𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙

𝐺𝐶𝑇 ,𝐺𝑀𝑅 𝐷𝐶𝑇,𝐷𝑀𝑅

2.1 CycleGAN(5)

最後に，生成された画像から筋骨格領域のラベ

CycleGAN の概要図を図 1 に示す．ネットワ

ルを U-Net[5]により自動抽出することで，異種ーク𝐺𝐶𝑇 と𝐺𝑀𝑅 はそれぞれ，MR 画像を CT 画像

モダリティからのセグメンテーションを行う．

に変換する生成器(G)，CT 画像を MR 画像に変換する生成器(D)である ． ネットワーク𝐷𝐶𝑇 と2.2 CycleGAN + Gradient-consistency loss

𝐷𝑀𝑅 はそれぞれ本物の画像と生成画像を識別す

CycleGAN は生成された画像が元の画像の形る識別器である．識別器が式(1)，式(2)を最大化

状を保つことが容易ではない．そこで，我々はすることにより生成画像を識別しようとする

これまでに，生成前後の画像の類似度を考慮しのに対し，生成器は式(1)，式(2)を最小化するこた CycleGAN を提案している[4]．勾配相関を用とで本物の画像と識別不能な画像を生成する．

いた損失（GC loss）は式(6)で定義される．
ℒ𝐺𝐶 =1( ∑ (1 − 𝐺𝐶(𝑥, 𝐺𝑀𝑅 (𝑥)))
2
𝑥∈𝐼𝐶𝑇

(6)

+ ∑ (1 − 𝐺𝐶(𝑦, 𝐺𝐶𝑇 (𝑦))))𝑦∈𝐼𝑀𝑅

2.3 Ess-Net (Label-consistency loss)
ラベルデータを用いた制約を加えた
CycleGAN も提案されている[5]．この手法の 概図1

要図を図 2 に示す．この手法は生成器，識別器

CycleGANに加えて抽出器(S)も同時に学習する．正解ラベ76

ルと抽出器が抽出したラベルとの誤差を学習の調査のために，Ess-Net の一部として学習されに反映させることで，形状を保った画像変換がた抽出器𝑆𝑀𝑅 を用いて本物の MR 画像と生成期待できる．ラベルによる損失は式(7)の交差エ

MR 画像からの抽出を行い，その精度を比較しントロピーで定義される．ただし，𝑡は CT 画像

た．

の正解ラベル，𝑖は画素のインデックスである．
4.1 CycleGAN+U-Net と Ess-Net の比較定量評価には，MR の手動ラベルと異種モダリティ画像生成を用いた セグメンテーション
結果の Dice 係数を用いた．また，学習データ数を公平にするために，Ess-Net は CycleGAN で事前学習し，その後 MR 画像とラベル付きの CT
画像のみを用いて転移学習された．
図 3 に Gradient-consistency を 考 慮 し た
CycleGAN によって生成された画像の抽出結果
図2

Ess-Netと，Ess-Net による抽出精度の比較を示す．図 3
より，Ess-Net の精度が上回っているのは中殿筋ℒ𝐿𝑎𝑏𝑒𝑙 = − ∑ 𝑡𝑖 log 𝑆𝑀𝑅 (𝐺𝑀𝑅 (𝑥𝑖 ))のみである．

(7)𝑖

3．データセット
本研究では，大阪大学病院で撮影された 312
症例の MR 画像（3D SPGR）と 633 症例の CT
画像を用いた．CT 画像のうち 20 症例は中殿筋，小殿筋を含む 19 の筋肉，骨盤，大腿骨，仙骨が手動で抽出されている．また，MR 画像のうち10 症例は中殿筋，小殿筋，骨盤，大腿骨が手動
図3
CycleGAN+U-Net (with GC loss) と Ess-Netの比較で抽出されている．
MR 画像の Field of view は 320×320 [mm2]，
マトリックスサイズは 256×256，スライス間隔
は 2.0 [mm]である．CT 画像の Field of view は
360×360 [mm2]，マトリックスサイズは 512×
512，スライス間隔は 1.0～6.0 [mm]で撮影した
後，ボリューム全体が 1.0 [mm]となるように補間した．また，Field of view が MR 画像と同様になるよう切り抜き，256×256 にリサイズした．
4．実験
本稿では，以下の 2 つの実験を行った．1)
Gradient-consistency を考慮した CycleGAN を用いた手法でセグメンテーション精度 と Label-

図 4 画像生成と自動抽出結果の典型例．p, f,gmed, gmin は，骨盤, 大腿骨, 中殿筋, 小殿筋のDice 係数を示す．

consistency を考慮した Ess-Net を比較した．さらに，2) 本物の MR 画像と生成 MR 画像の差77

4.2 本物の MR 画像と生成 MR 画像の差の調

出精度しか報告されていない[5]．今回の実験でも中殿筋では向上したがその他では CycleGAN

査
本物の MR 画像と生成 MR 画像の差を調査すの方が上回ったので，Ess-Net は全ての領域におるために，生成された MR 画像から筋骨格領域

いて精度が向上する可能性は低いと考えられを抽出し定量評価を行った．まず， MR 画像とる．しかしながら，Ess-Net のパラメータのチュ

ラベル付き CT 画像を用いて Ess-Net の学習をーニングが十分でない可能性も考えられる．

行った．テスト時には，CT 画像からターゲット

実験 4.2 において，本物の MR 画像からの抽となる MR 画像を生成した．評価尺度には，CT出精度に比べて，CT 画像から生成した MR 画の手動ラベルと生成 MR 画像からのセグメンテ

像からの抽出精度は高くなった．すなわち，生ーション結果の Dice 係数を用いた．ただし，CT成された MR 画像は元の CT 画像の大まかな形

画像データセットは，2-fold に分割し，交差検状を保っているが，生成された MR 画像では本証により行った．

来の MR 画像に含まれるテクスチャや空間周波結果を図 4 に示す．実験 4.1 で評価した Ess-

数が表現できていない可能性が考えられる．

Net のセグメンテーション結果と比較した．いずれの領域についても生成 MR 画像からの抽出

4．まとめ

精度と本物の MR 画像からの抽出精度に差があ

本研究では，生成前後の画像の類似度を考慮

ることがわかる．これより，生成 MR 画像と本した手法とラベルデータを用いた制約を用い

物の MR 画像に違いがあると考えられる．

る手法の比較を行った．また，本物の MR 画像と生成 MR 画像の差が大きいため，セグメンテ
ーションの精度が低下している可能性がある
ことを示した．今後は，このドメインシフトの影響を軽減するアプローチ[5]を取り入れ，本物の MR 画像と生成 MR 画像の差に頑健なセグメ
ンテーション手法を検討したいと考えている．

図4

本物の MR 画像と生成 MR の差の調査

謝辞
本研究の一部は， MEXT/JSPS 科学研究費補

5．考察助金，新学術領域「多次元計算解剖学」

先行研究において，学習データの数は，画像(No.26108004) ， JST さきがけ「ビッグデータ

生成およびセグメンテーションの精度に影響

統合活用のための次世代基盤技術の創出・体系を与えることが示唆されている[4]．今回の実験化」，の支援による．

では Ess-Net の転移学習では，CT 画像はラベルを有する 20 症例しか用いていないため，300 症

利益相反の有無例を用いた CycleGAN と比較して，画像生成のなし

精度が低下したと考えられる．よって今後，EssNet の学習には，自動セグメンテーションした

文300 症例を加えて，学習データのバリエーショ

献[1] Yokota, Futoshi, et al. "Automated muscle

ンを増やす必要があると考えられる．ただし，segmentation from CT images of the hip and

この場合，自動セグメンテーション手法による

thigh using a hierarchical multi-atlas method."

抽出誤差が，画像生成に与える影響についてもInternational journal of computer assisted

同時に調査する必要がある．

radiology and surgery (2018): 1-10.

ところで，Ess-Net は元論文では脾臓領域の抽[2] 日朝祐太，大竹義人，横田太, et al. "畳み78

込みニューラルネットワークを用いた CT
画像からの股関節および大腿部の筋骨格
領域自動抽出" 電子情報通信学会技術研究報告 (2017) vol. 117, no. 280[3] Zhu, Jun-Yan, et al. "Unpaired image-toimage translation using cycle-consistent
adversarial networks." arXiv preprint
arXiv:1703.10593 (2017).
[4] Hiasa, Yuta, et al. "Cross-modality image
synthesis from unpaired data using
CycleGAN: Effects of gradient consistency
loss and training data size." arXiv preprint
arXiv:1803.06629 (2018).
[5] Huo, Yuankai, et al. "Adversarial Synthesis
Learning Enables Segmentation Without
Target Modality Ground Truth." arXiv preprint
arXiv:1712.07695 (2017).
[6] Ronneberger, Olaf, Philipp Fischer, andThomas Brox. "U-net: Convolutional
networks for biomedical image segmentation."International Conference on Medical image
computing and computer-assisted
intervention. Springer, Cham, 2015.
[7] “Learning from Synthetic Data: Addressing
Domain Shift for Semantic Segmentation”,
arXiv:1711.06969 (2017)79

CycleGAN-based image synthesis for
multi-modality musculoskeletal segmentation of hip MRITakumi MATSUOKA*1, Yuta HIASA*1, Yoshito OTAKE *1, Masaki TAKAO *2,
Kazuma TAKASHIMA*2, Jerry L. PRINCE*3, Nobuhiko SUGANO*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 Electrical and Computer Engineering, Johns Hopkins University

Segmentation from medical images facilitates quantitative diagnosis and patient-specific modeling.
Different types of medical image have different advantages and disadvantages: Boundaries of bones lookclear in CT images, while MRIs capture structure of soft tissue in detail. These features should be taken
into account for segmentation. We aim for a segmentation method in which an CT image is synthesizedfrom the corresponding MRI. In this paper, we compared two segmentation methods: one that reflects thesimilarity between an original image and synthetic image and one that restrict the structure based on the
structure of labels.

Key words: Image synthesis, Segmentation, CT image, MR image, Musculoskeletal region80OP1-5

CNN を用いた単純 X 線画像における腰椎椎体部の検出およびラベリング
高田

真弘*1

木下 彰*1

川端 茂徳*2

要旨
医用画像装置の発展に伴い，MRI などの形態画像を用いて診断を支援するシステムが注目されている．特に，脊椎側彎症などの脊椎に関する症状において異常箇所を提示するような診断支援システムの要求が高まっている．これらのシステム全般で最も重要な技術は，異常箇所の部位を高精度に特定することである．
また，ユーザが介入することなく，全自動で処理を行うシステムを実現できればユーザの負担を軽減することができる．本研究では，腰部の単純 X 線画像から部位の特定をすることを目的としており，CNN を用いて腰部の単純 X 線画像からの腰椎椎体部と椎間板と仙骨の検出をし，各部位のラベリングまでを全自動で行う手法を提案する．CNN の前処理を工夫し，粒状ノイズ，低コントラストを含む画像においても頑健に検出ができる．評価画像 60 枚を用いた評価により，93.3%の高ラベリング精度を得た．
キーワード：CNN，単純 X 線画像，腰部，検出，ラベリング

1．はじめに負担軽減という観点から考えると，診断したい

近年，医用画像装置の発展に伴い，MRI など

領域を指定する等の手動での作業を要するシの形態画像を用いて診断を支援するような診ステムではなく，完全に自動で処理されるシス

断支援システムが注目されている．特に，脊椎テムであることが望ましい．そこで，我々は腰に関する症状，例えば，脊椎側彎症などの異常部の単純 X 線画像に対して，腰椎椎体部と椎間な箇所の提示するシステムなどの要求が高ま

板と仙骨を自動で検出すると供に，検出した腰っている．しかし，異常な箇所を提示するだけ

椎椎体部・椎間板と仙骨が何番目の部位かを特ではなくて，何番目のどの部位に問題があるの定するラベリング処理を開発した．

か(例えば，3 番目の腰椎椎体部に異常がある等)

本研究では，単純 X 画像からの腰椎椎体部とについても特定する必要がある．更に，医師の椎間板と仙骨の検出についても自動で検出 を――――――――――――――――――

行い，その検出結果に基づきラベリングを実施*1 株式会社リコー

リする手法について提案する．また，腰椎椎体部

AI 応用研究センターと椎間板と仙骨のラベリング精度について評

コーICT 研究所

研究開発本部

価した結果を示す．

第 2 ソリューション開発グループ〔〒243-0460 神奈川県海老名市泉二丁
目 7 番 1 号〕

2．関連研究e-mail: masahiro.mt.takada@jp.ricoh.com

単純 X 線画像から脊椎の椎体部を検出する

大学院医歯学総目的として多くの研究で対象とされている部

先端技術医療応用学講座・特位は頚椎であり，単純 X 線画像を用いた腰椎検*2 東京医科歯科大学
合研究科
任教授

出に関する文献は少ない．そのため，まず頚椎

東京都文京区湯島 1-5-45

椎体部の検出手法から説明していく．頚椎椎体81

部の検出手法には，X 線画像の頚椎領域を手動で指定した後に指定された領域内から頚椎椎体部を検出する手法と，X 線画像から直接頚椎
椎体部を検出する手法の 2 つに大別される．例
えば，Mohamed Amine Larhmam[1]は，X 線画像の頚椎領域を手動で指定した後に，エッジ抽出によって抽出した輪郭から頚椎椎体部の平均モデルを作成し，そのモデルを用いて一般化ハフ変換を行い，検出された頚椎椎体部の候補点に対して k-means のクラスタリングをすること

図1

で頚椎椎体部の中心を検出する手法を提案 し提案手法の流れする．CNN のネットワーク構成と学習方法につている．また，Fabian Lecron[2]は，X 線画像かいて 3.3 節で説明する．3.4 節では，3.3 節で説ら 直 接 頚 椎 椎 体 部 を 検 出 す る た め に ， edge

明した CNN の学習モデルを用いて，腰椎椎体polygonal approximation アルゴリズムで検出さ部と椎間板と仙骨の検出を行い，3.5 節では検れた特徴点に対して SIFT 特徴量を求め，SVM

出結果から誤検出点を除去する方法についてを用いて特徴点を分類することによってユー説明し，3.6 節では誤検出除去後の検出点の情ザによる頚椎領域の指定なしに頚椎椎体部を報を基に各部位毎の代表点を算出する クラス

検出する手法を提案している．一方，X 線画像

タリング方法について説明を行う．最後に，3.7から腰椎を検出する技術としては，Ruhan Sa[3]節では算出した代表点の情報を基に腰椎 椎体が，腰椎椎体部を検出するために，HOG 特徴量部，椎間板，仙骨のラベリング処理について説と multi-stage SVM を用いる手法を提案してい明をする．

る．しかしながら，手法[3]ではラベリングまでは実施できていないこと，HOG 特徴量を用いて3.2

いることから，コントラストの変化に弱く，特学習画像・前処理

CNN を用いた検出を行うためには学習画像

定の条件において撮影して得られた X 線画像が必要となる．提案手法では腰椎椎体部・椎間に限定されるという課題がある．

板・仙骨の検出を行うことからこれら 3 つの部

そこで，我々は，CNN を用いて単純 X 線画

位を取り囲むような矩形領域を単純 X 線画像

像における腰部の腰椎椎体部・椎間板・仙骨のから切り取ることに加えて，3 つの部位以外の検出とラベリングまでを全自動で行う手法を提案する．CNN を用いることでノイズやコント
ラストの変化に対して頑健な検出ができ，仙骨の検出を可能にしたことで，仙骨を基準点としたラベリングができる．また，腰椎椎体部・椎間板・仙骨の 3 つの部位の検出ができることから，ラベリング処理で利用できる情報が増えた
ことで，高精度なラベリングを実現した．
3．提案手法
3.1

提案手法の概要

提案手法の流れを図 1 に示す．まず，腰椎椎体部・椎間板・仙骨の検出を行うために必要な
図2

学習画像とその前処理について 3.2 節にて説明

82

腰部単純 X 線画像の各部位の位置

体部，椎間板，仙骨の画像に対しては，矩形領域の縦幅=切り取る矩形領域の縦幅×(1 , 1.1,1.2)，矩形領域の横幅=切り取る矩形領域の横幅×(1, 1.1, 1.2)のそれぞれ 3 通りの augmentation
を実施し，3 つの部位以外の領域の画像に対し
図3ては，矩形領域の縦幅=切り取る矩形領域の縦回転と大きさの augmentation の概要

幅×(1 , 1.1, 1.2, 1.3)，矩形領域の横幅=切り取る

領域からランダムに矩形領域を切り出し，合計

矩形領域の横幅×(1, 1.1, 1.2, 1.3)のそれぞれ 44 つのクラスに分けて学習画像を切り出す（図通りの augmentation を実施する（図 3）．

2）．

回転・大きさ・ノイズ・ボケの augmentation

また，CNN では前処理が精度に大きな影響をを行い切り出された それぞれの画像に対して与えることが知られている．提案手法では，学

コントラスト平坦化処理 を実施することで前習画像の前処理として，図 2 のような腰部側面処理を終了とする．

の単純 X 線画像に対して augmentation を行い，骨の曲がり具合を吸収できるように回転の3.3

augmentation を実施すると供に，骨の大きさをCNN のネットワーク

3.2 節の前処理をした学習画像を CNN に入力吸収できるように拡大縮小の augmentation を実し学習を行う．腰椎椎体部・椎間板・仙骨の検施する．更に，ここで得られた画像に対して，出に用いる CNN のネットワーク構造を表 1 に

画像ボケを吸収できるようにしガウシアンフ

示す．conv はコンボリューション層，fc は全結

ィルタのカーネルサイズを変えて 適用したボ合層，input は入力チャネル数，output は出力チケの augmentation の実施し，ノイズを吸収でき

ャネル数を示している．損失関数には Softmax

るようにノイズを画像に付加する augmentation

関数，最適化手法には Adam，を利用した．まを実施する．最後に，これらそれぞれの画像にた，出力層 fc8 で出力される 4 つのラベルはそ

対してコントラスト の変化に対応できるようれぞれ腰椎，椎間板，仙骨，腰椎・椎間板・仙に画像強調処理の実施を行う．

骨以外に対応するラベル に設定することで検まず，骨の回転の augmentation では，予備実出を行う．

験から通常想定される回転の角度の 2 倍程度の表1augmentation を行うことで回転に対してロバス
トになることが判明したため，背骨の曲がり具合(局所的に見ればどの程度回転しているか)を吸収できるように，各部位毎に想定される骨の腰椎椎体部と椎間板と仙骨のネットワーク
input output kernel size stride padding

conv1

1

48

5

2

0

conv2

48

128

3

1

1

conv3

128

192

3

1

1

回転角度の 2 倍の回転角度で augmentation を実

conv4

192

192

3

1

1

施する． 具体的には，画像の左側を腹部，右側

conv5

192

128

3

1

1

を背中として，(時計回り方向：反時計回り方向：

fc6

128

128

回転角度の刻み)とすると，腰椎椎体部の画像に

fc7

64

64

対しては(30°：60°：5°)，椎間板の画像に対

fc8

64

4

しては(40°：60°：10°)，仙骨の画像に対しては(30°：60°：10°)，3 つの部位以外の領域の3.4

画像に対しては(5°：5°：1°)で augmentation

腰椎と椎間板と仙骨の検出

3.3 節で学習した学習済みの CNN を用いて Xを行う．同様に骨の大きさの augmentation にお線画像全体からの腰椎椎体部・椎間板・仙骨のいても想定される骨の大きさの変化量の 2 倍で検出を行う．図 4 に学習時と評価時の腰椎椎体

augmentation を実施する．具体的には，腰椎椎部と椎間板と仙骨の検出の概要を示す．評価時

83

図4

腰椎椎体部と椎間板と仙骨の検出の概要

は X 線画像全体に対してラスタスキャンを行

仙骨の検出点を用いて，図 5(c)のようにロバス

い検出窓の切り出しを行う．腰椎椎体部・椎間

ト推定(RANSAC)を適用する．ここで利用した板・仙骨の大きさの変化に対応するために，検RANSAC は，繰り返し回数 k を 2000，次数を 3

出窓の大きさを変化させる．具体的には，入力で算出し，近似曲線からの距離が 150pixel 以内

画像サイズが 1722×1316pixel に対して，検出にある検出点を残し，それ以上に離れている点

窓の stride は幅高さ共にそれぞれ 20 pixel とし，を削除することで，誤検出除去後の結果を得る．

検出窓の大きさは幅 300 pixel×高さ 250 pixel

図 6(a)が誤検出除去前，図 6(b)が誤検出除去後を基準とし，1 stride 毎に幅を 300 pixel×(0.8,の結果を示しており，腹部や背中周辺に存在し0.9, 1.0, 1.1, 1.2)まで 5 通りで値を変化させ，高ていた誤検出点を削除できている．

さは，幅毎に高さ 250×{幅の倍率+ (0.0, 0.1,0.2)}の 3 通りで変化させる．全検出窓から X 線
画像を切り出し，CNN の入力画像として適用す
る．出力層の 4 つのラベルの中で Softmax の値が最も高いラベルを用いることで，腰椎椎体部・椎間板・仙骨の検出を行う．
3.5

誤検出除去

図5

腰椎椎体部・椎間板・仙骨の検出用 CNN に

誤検出除去の流れ

よって出力された腰椎椎体部・椎間板・仙骨の検出点を基に，誤検出となっている 腰椎椎体部・椎間板・仙骨の検出点を削除する手順を図5，誤検出除去前後の結果を図 6 に示す．赤色が腰椎椎体部の検出点，緑色が椎間板の検出点，
青色が仙骨の検出点を示している．
まず，仙骨として検出された点のみに対して(a) 誤検出除去前

クラスタリングし，最も検出点を多く含んでい

図6

るクラスタを仙骨の推定位置とし，その他のク(b) 誤検出除去後

誤検出除去の前後の結果

ラスタに属している候補点を削除する．
3.6

次に，仙骨の推定位置の情報を基に腰椎椎体クラスタリング

部と椎間板の誤検出点を削除する．仙骨の推定

誤検出除去後の検出点に 対してクラスタリ

位置よりも下側(足の方)にある腰椎椎体部と椎ングを行い，クラスタリング結果を 3.7 節のラ間板の検出点を削除する(図 5(b))．

ベリング処理に利用する．クラスタリングは腰図 5(b)の処理後に残った腰椎椎体部・椎間板・椎椎体部・椎間板・仙骨の各部位毎に実施する．

84

図6

図7

ラベリングの処理の概要

基準点の次点の位置を算出する処理の概要(仙骨基準の例)

また，今回のクラスタリングには Mean Shift をする．同様に，図 6(d)では，図 6(c)で推定され用い，カーネル幅 k=50 にて実施した．

た椎間板位置を基準点として，椎間板と各腰椎椎体部のクラスタ点間の距離と角度の情報を3.7

基に図 6(e)のように椎間板の次の腰椎椎体部をラベリング

3.6 節のクラスタリングの結果を用いて，腰推定する．この図 6(b)~図 6(e)の処理を第１腰椎椎椎体部・椎間板・仙骨のラベリングを実施す

椎体部(L1)から第 5 腰椎椎体部(L5)のラベリン

る．ラベリングの処理の概要を図 6 に示す．

グを推し終わるまで繰り返し実行する．図 6(g)ラベリングには 3.6 節にてクラスタリングをでは，推定された各ラベリング位置に対して，行った腰椎椎体部・椎間板・仙骨の各クラスタ

各ラベリング位置間の距離を用いることで ラの点を利用し実施する．まず，ラベリングでのベリング位置の修正を行い，図 6(h)に示す最終基準として，図 6(a)のように，検出精度の高い的なラベリングの結果を得る．

仙骨の結果を基準点とする．図 6(b)では仙骨と図 6(b)と図 6(d)の腰椎椎体部と椎間板の推定

各椎間板のクラスタ点間 の距離と角度の情報

算出方法の詳細について図 7 に示し説明する．

を基に図 6(c)のように仙骨の次の椎間板を推定

ここでは基準点を仙骨とした場合の 説明を行85

う．まず，図 7(a)で誤検出除去後の検出点を通(4)より，2 つの椎間板の推定位置候補の求めらる 3 次の近似曲線を算出し，式(1)を得る．ここ

れる．求められた椎間板推定位置の内 y 座標がで𝑝𝑛 は近似曲線のパラメータであり，𝑥は x 座

小さい位置を椎間板の推定位置とする．

標，𝑦は y 座標を示している．
3

図 7(f)では図 7(e)で算出した椎間板推定位置2𝑥 = 𝑝1 𝑦 + 𝑝2 𝑦 + 𝑝3 𝑦 + 𝑝4

(1)を中心として，距離𝑇𝑐 内の範囲に椎間板のクラ

図 7(b)ではラベリングを完了している位置の中スタ点が存在するかを求めし，存在する場合はで最も L1 に近い位置を基準点とする．ここでそのクラスタ点を椎間板位置として得る．クラは，ラベリング処理の開始時であるため，仙骨スタ点が複数存在する場合は距離が近いクラを基準点とする．次に，図 7(c)では仙骨と次のスタ点を椎間板位置として得る．存在しない場

椎 間 板 候 補 の 各 ク ラ ス タ 点 と の 距 離 𝐷𝑠 =合は，図 7(e)にて算出した椎間板推定位置を椎{𝑑𝑠1 , 𝑑𝑠2 , … , 𝑑𝑠𝑛 }を算出する．閾値距離を𝑇𝑠 とす

間板位置として取得し，次の椎間板位置の算出

ると，仙骨の座標より y 座標が小さく，かつ𝐷𝑠 ≤処理を終了する．同様に，次の処理では椎間板𝑇𝑠 を満たすものがある時は図 7(d)に進み，満たを基準点として次の腰椎椎体部の位置を算出

すものがない時は図 7(e)に進む．図 7(e)についする．更に次の処理では腰椎椎体部を基準点とては後述する．図 7(d)では，仙骨と椎間板のなして椎間板の位置を算出する．この処理を L5 かす角度Θ𝑠 = {𝜃𝑠1 , 𝜃𝑠2 , … , 𝜃𝑠𝑛 }を算出する．式(1)をら順にラベリングをしていき L1 が求まるまで用いて，仙骨の y 座標の位置を通る接線と仙骨

繰り返し行うことで腰部単純 X 線画像におけの検出枠分 y 座標を小さくした位置を通る接線

るラベリングを完了とする．

を算出する．2 つの接線の角度をそれぞれ𝜃𝑇1 ，
𝜃𝑇2 とする．𝜃𝑇1 を中心として𝜃𝑇1 と𝜃𝑇2 の差分だ

4．結果

け振った角度の範囲にあり，かつ仙骨の座標よ提案手法における条件を記載する．学習画像

り y 座標が小さく，かつ𝐷𝑠 ≤ 𝑇𝑠 を満たすクラス

は augmentation を行った画像を含めて，各部位タ点が存在する時は，その中で𝐷𝑠 の値が最も小毎に腰椎椎体部：17043 枚，椎間板：11130 枚，

さい値の点を図 7(g)のように次の椎間板位置と仙骨：1551 枚，腰椎椎体部・椎間板・仙骨以外：して得る．この条件を満たさない時は図 7(e)に120900 枚を作成して学習に用いた．CNN の学

進む．図 7(e)では，式(1)の近似曲線と仙骨の y

習時は学習画像を 32×32 にリサイズして入力

座標𝑦𝑠 を用いて，𝑦𝑠 に対応する𝑥𝑠 を求め，𝑦𝑠 を通画像とした．1 バッチ 200 枚とし，バッチ内のる接線を算出し，式(2)を得る．

比率は，腰椎椎体部：椎間板：仙骨：腰椎椎体

𝑦 = 𝑎𝑥 + 𝑏
3(2)

部・椎間板・仙骨以外の画像 = 0.30：0.30：0.10：

2𝑥𝑠 = 𝑝1 𝑦𝑠 + 𝑝2 𝑦𝑠 + 𝑝3 𝑦𝑠 + 𝑝4
a=(0.30 とし，epoch 数を 20 とした．
また，評価では，評価画像を 60 枚とした．ラ1
2
3𝑝1 𝑦𝑠 + 2𝑝2 𝑦𝑠 + 𝑝3
𝑏 = −𝑎𝑥𝑠 + 𝑦𝑠

ベリングが成功か否かの判定は，ラベリング処
理後の腰椎椎体部，椎間板，仙骨の算出位置が)各部位内に収まっている場合を成功とする．

式(2)を用いて，仙骨を基準に距離𝐷離れた椎間提案手法を用いた腰椎椎体部・椎間板・仙骨板位置を推定する．

のラベリングの精度の結果を表 2 に示し，ラベ

𝑎𝑏−𝑎𝑦𝑠 −𝑥𝑠

リングの結果画像例を図 8 に示す．図 8(a)には

𝑎2 +1

成功した例を示し，図 8(b)には失敗した例を示

𝑥𝑑 = −

𝐷2 −𝑥𝑠 2 −(𝑏−𝑦𝑠 )2±√abs (

𝑦𝑑 = 𝑎 ∙ 𝑥𝑑 + 𝑏

𝑎2 +1

+(

𝑎𝑏−𝑎𝑦𝑠 −𝑥𝑠 2
𝑎2 +1

) )

す．表 2 では(a)に全ての部位でラベリングが成(3)功した時のラベリング精度，(b)には各部位毎の(4)

ラベリング精度，(c)には各部位ごとのラベリン

式(3)から 2 つの解が得られるため，式(3)と式

86

表 2

腰椎椎体部・椎間板・仙骨のラベリング精度の結果(a) 全部位のラベリングが成功した時の精度(b) 各部位毎のラベリング精度

部位

L1～S1

部位

L

Ldisc

S

ラベリング精度

93.3%

ラベリング精度

96.3%

96.7%

98.3%

(c) 各部位毎のラベリング精度の詳細
部位

L1

Ldisc1

L2

Ldisc2

L3

Ldisc3

L4

Ldisc4

L5

Ldisc5

S1

ラベリング精度

96.7%

95.0%

96.7%

96.7%

95.0%

96.7%

96.7%

96.7%

96.7%

98.3%

98.3%

(a) 成功例(b) 失敗例
図8

腰椎・椎間板・仙骨の検出およびラベリング後の結果画像87グ精度の詳細を記載している．図 8(a)から低コ

Wiegand: Fast scale-invariant lateral lumbar

ントラストの X 線画像からでも腰椎椎体部・椎vertebrae detection and segmentation in X-ray

間板・仙骨のラベリングが出来ることが分かる．

images, Conf of EMBC, 2016.

また，表 2(a)より，L1～S1 までのラベリングが全て成功しているものは，評価画像 60 枚中 56枚であったことから，全部位のラベリング精度
は 93.3%であった．また，表 2(b)より，各部位毎のラベリング精度は腰椎椎体部(L)・椎間板(Ldisc)・仙骨(S)でそれぞれ 96.3%, 96.7%, 98.3%といずれも高精度に推定できた．一方，図 8(b)では被験者が筋肉質な人あるいは体厚がある
人のため十分な線量が受光されず，画質が著し
く悪い X 線画像となった．提案手法で構築した
CNN では線量が十分でないなど画質が著しく悪い画像に対して対応していないため腰椎椎体部・椎間板・仙骨の検出が難しく，ラベリン
グが失敗することが分かった．
5．まとめ
提案手法を用いることで，腰部単純 X 線画像
に対して腰椎椎体部・椎間板・仙骨の検出とラベリングを 93.3%と高精度で行えることが分かった． また，低コントラスト画像に対しても有効であることが分かった．一方，図 8(b)のような筋肉質な人あるいは体厚がある人の場合に十分な線量が受光されず，画質が著しく悪い X
線画像が得られた場合は，ラベリング失敗することが分かった．
利益相反の有無なし
文献[1] Mohamed Amine Larhmama, Mohammed
Benjelloun and Saïd Mahmoudi: Vertebra
identification using template matching modelmp
and K-means clustering, IJCARS, 2013.
[2] Fabian Lecron, Mohammed Benjelloun andSaïd Mahmoudi: Fully automatic vertebra detectionin x-ray images based on multi-class SVM, Proc of
SPIE, 2012.
[3] Ruhan Sa, William Owens and Raymond88Detection and labeling of lumbar vertebral bodyusing CNN in X-ray image
Masahiro Takada*1, Akira Kinoshita*1, Shigenori Kawabata*2*1 RICOH COMPANY, LTD.
*2 Tokyo Medical and Dental University .

Abstract
Along with the development of medical imaging devices, there is an increasing demand for morphological imagebased diagnosis support systems. For application to diagnosing spinal disorders such as spondylolysis and spinal
scoliosis, it is vital that the affected areas are precisely located in CT or MRI images. In this study, we propose a novel
method that automatically detects and labels lumber vertebral body from plain X-ray images. The proposed method
incorporates CNN to detect vertebral bodies, intervertebral discs and sacrums. By considering the geometrical
relationships between the three parts, the detected vertebral bodies are labeled according to their orders. The
performance of the proposed method is empirically evaluated using 60 plain X-ray images, and the results show theeffectiveness of our approach with labeling precision reaching 93.3%.

Key words: Key words: CNN, plain X-ray image, lumbar, detection, labeling

著者紹介髙田 真弘 (たかだ まさひろ)2014 年東京理科大学工学部電気工学科卒．2016 年東京理科大学大学院工学研究科電気工学専攻卒．現在，株式会社リコー 研究開発本部 リコーICT 研究所 所
属．画像処理の研究に従事．
木下 彰 (きのした あきら)
2006 年芝浦工業大学工学部電子工学科卒．2008 年芝浦工業大学大学院工学研究科電気電子情報工学専攻卒．現在，株式会社リコー 研究開発本部 リコーICT 研究
所 所属．画像処理の研究に従事．
川端 茂徳 (かわばた しげのり)
1993 年東京医科歯科大学・医学部卒．
2002 年同大大学院卒. 現在，同大・先端技術医療応用学講座・特任教授．医博．
脊椎外科，脊髄機能診断の研究に従事．

89

OP1-6

Fast Marching Algorithm に基づく小児 CT 像からの腸管閉塞部位検出手法
西尾

光平*1

小田 紘久*2

Holger R. Roth*1
檜顕成*3

千馬 耕亮*3

伊東 隼人*1

内田 広夫*3

森

北坂

孝幸*4

小田 昌宏*1
健策*1,5,6

要旨
本稿では，血管造影された小児イレウス（腸閉塞）患者のCT像から腸管閉塞部位を検出する手法を提案する．イレウス患者の腸管内に含まれている食物・便は，腹水等と濃度値の差が小さいことから，これまでの抽出手法では精度よく腸管内領域を抽出できない．そこで本研究では一般的に血管造影CT像が使われることに着目し，Fast Marching Algorithm に基づいた手法により腸を抽出することで腸管閉塞部位検出を行う．
手動で指定した初期の抽出開始点から食物・便である液体領域と空気領域を交互に抽出することで，閉塞部位までの腸管内領域を辿り閉塞部位を検出する．このとき，液体領域では血管造影により造影された腸壁の強調処理とFast Marching Algorithmを組み合わせた手法，空気領域では領域拡張法を用いる．提案手法
をイレウスによる腸管閉塞部位が存在する血管造影された小児CT像5症例に適用し，辿ることのできた腸管の割合により評価を行った．辿ることのできた腸管の割合の平均は75.4%であった．
キーワード：Computer-Aided Detection (CADe)，イレウス，小腸自動抽出，小児外科

1．はじめに確認する必要がある．これは，救急医などイイレウス（腸閉塞）患者の約 5 分の 1 は，レウス診断の経験の浅い医師には容易でなく，放置すると腸管壊死等の重篤な状態を引き起自動で閉塞部位を検出し，診断を支援するシ

こすため，緊急手術が行われる [1]．手術がステムが求められる．

必要か否かの判断には，腹部 CT 像において拡イレウス診断では，血管造影 CT 像により張した腸管を辿り，閉塞部位の位置や状態を腸壁を造影することで，拡張した腸管を辿る
ことを容易にしている（図 1 参照）．しかし，――――――――――――――――――

とりわけ小腸では，腸管内に含まれる食物や*1 名古屋大学大学院情報学研究科

便が腹水等と濃度値の差が小さいことや，腸〔〒464-8601

管は複雑に折り重なっており，大腸の抽出手

名古屋市千種区不老町〕

e-mail: knishio@mori.m.is.nagoya-u.ac.jp

法を流用しても精度よく腸管内領域を抽出で*2 名古屋大学大学院情報科学研究科

きない [2] ．そこで本研究では，血管造影に*3 名古屋大学大学院医学系研究科

よ り 造 影 さ れ た 腸 壁 の 強 調 処 理 と Fast

*4 愛知工業大学大学院情報科学部

Marching Algorithm [3,4] を組み合わせた手*5 名古屋大学情報基盤センター

法により腸管内領域を抽出し，抽出した腸管*6 国立情報学研究所医療ビッグデータ

を辿り腸管閉塞部位を検出する手法を提案す研究センター

る．

90

(a)

(b)

図 1 血管造影 CT 像の例．(a) 腸壁の判別が困難な例．(b) 腸壁の判別が容易な例

2．手法

から中心線を求め，辿ることのできた腸管の本手法は，入力された腹部 CT 像において，割合と，中心線間の平均誤差距離により評価

腸管内を自動抽出し，その終端を閉塞部位とした．評価値を表 1 に，抽出結果の例を図 2

して検出する．初期の抽出開始点は腸管内のに示す．

任意の点を手動で指定する．液体領域の抽出

さらに閉塞部位の検出可否も評価した．手には Fast Marching Algorithm を用いる．面状動で作成した閉塞部位と自動検出結果との距

構造強調処理 [5] をもとに，伝播速度が腸壁

離が 30mm 未満のとき検出成功と定義した．

付近で小さくなるような速度関数を設定する．

5 症例に含まれる 10 個の閉塞部位のうち 7 個

空気領域では領域拡張法を用いる．一度の抽は検出可能であった．

出では，液体領域と空気領域の境界で抽出が終了するため，抽出開始点を次の領域へ自動4．考察更新する．領域の抽出と抽出開始点の自動更提案する腸管閉塞部位検出手法は，腸管内新を繰り返し，液体領域と空気領域を交互に部と腸管外部を区別し抽出することで閉塞部抽出する．抽出開始点の自動更新の際，続き位を検出することが可能であった．また，腸の領域が存在しないと判断した点を腸管閉塞

管内部領域の抽出結果の色付けを行うことで，部位として検出する．なお抽出結果は，閉塞初期の抽出開始点から閉塞部位までの経路の部位までの経路の観察を支援するために初期観察を容易にした．しかしながら，腸管内部の抽出開始点からの距離に応じた色分けによと腸壁の一部あるいは全体が腸壁として判別り示す．

しにくいような症例では腸管外部に過抽出が発生し精度が低下した．

3．実験と結果イレウスによる腸管閉塞部位をもつ小児の5．むすび血管造影 CT 像 5 症例に本手法を適用し，腸本稿では，Fast Marching Algorithm を用い管の抽出および閉塞部位検出を行った． CT
像の仕様は，画像サイズ 512×512×(385-701)

表 1 辿ることのできた割合と平均誤差距離の結果．

Case
Rate
[%]
Distance[mm]

画素，ピクセルサイズ 0.39-0.63 mm，スライ
ス間隔 0.40-0.80 mm であった．
腸管を正しく辿れたかどうかの評価のため，手動で作成した腸管領域と抽出した腸管領域

91

1

2

3

4

5

Ave.

48.2

55.3

74.3

99.9

99.2

75.4

2.01

1.93

3.39

4.23

2.53

2.82

(a)

(b)

(c)

図 2 Case 5 の抽出結果例．(a) 抽出結果．(b) 手動で作成した腸管領域．(c) 抽出結果と手動で作成した腸管の中心線．

て腹部 CT 像から腸管閉塞部位を検出する手［3］

Osher S, Sethian J: Fronts propagating法を提案した．5 症例に含まれる 10 個の閉塞

with curvature-dependent speed. JCP 79,

部位のうち 7 個が検出可能であった．辿るこ

1988とのできた腸管の割合の平均は 75.4%であっ［4］

た．今後の課題として，広域的な構造の考慮

Sethian J: Level Set Methods and Fast
Marching Method. JCIT 11, 1999や不明瞭な腸壁領域への対処が挙げられる．

［5］

Sato Y, Westin C, Bhalerao A et al:
Tissue Classification Based on 3D Local

謝辞

日頃より熱心に御討論頂く名古屋大学

Intensity

Structures

forVolume森研究室の諸氏に感謝する．本研究の一部はRendering. IEEE TVCG 6: 160-180,

JSPS/MEXT 科 研 費 (26108006, 17H00867,

2000

17K20099) な ら び に JSPS 二 国 間 交 流 事 業によった．
利益相反の有無

なし
文

［1］

加藤治文

献

他編 ：標準外科学第 13

版．医学書院，2013［2］

UitertR,

Summers

R:

Automatic

Correction of Level Set Based Subvoxel
PreciseCenterlinesfor

VirtualColonoscopy Using the Colon Outer
Wall. IEEE TMI 26: 1069-1078, 200792

Detection of intestinal obstruction from pediatric CT image
based on Fast Marching Algorithm
Kohei NISHIO *1, Hirohisa ODA *2, Kosuke CHIBA*3, Takayuki KITASAKA*4, Holger R. ROTH*1,
Hayato ITOH *1, Masahiro ODA *1, Akinari HINOKI*3, Hiroo UCHIDA*3, Kensaku MORI*1,5,6*1 Graduate School of Informatics, Nagoya University*2 Graduate School of Information Science, Nagoya University*3 Nagoya University Graduate School of Medicine*4 School of Information Science, Aichi Institute of Technology*5 Information Technology Center, Nagoya University*6 Research Center for Medical Bigdata, National Institute of Informatics

Abstract:
In this paper, we propose a detection method of intestinal obstructions from abdominal CT volumes of ileus patients.
Segmentation of the intestines is difficult because the intestines contain foods and fecal materials, which have similarintensities to ascites intensities on CT volumes. Also, the intestines have complexed structure. Therefore, previous
segmentation methods of the intestine were not able to segment the intestines of ileus patients from CT volumes. In
this paper, we use angiographic CT volumes that are commonly used for diagnosis, and we detect intestinal
obstruction by segmenting intestine using the Fast Marching Algorithm-based method. In this method, fluid region
and air region are alternatively segmented from a manually specified seed point. Then the intestinal obstruction isdetected from the segmented intestine region. The Fast Marching Algorithm is applied to segment the fluid region
with the intensity enhancement filter of the intestine wall for not to segment the region outside intestine. The region
growing is applied to segment the air region. We evaluated the proposed method by using five angiographic CT
volumes. The experimented result demonstrated that the proposed method can extract 75.4% of the intestine regions.
Furthermore it was able to detect obstruction points.

Keywords: Computer-Aided Detection (CADe), ileus, automated small intestine segmentation, pediatric surgery

93OP1-7

機械学習による内視鏡動画インスタンスセグメンテ
ーションのための手動アノテーションツールの開発
小澤

卓也*1

小田 紘久*2

Holger R. Roth *1
伊藤

小田

雅昭*5

伊東 隼人*1

昌宏*1

北坂 孝幸*3

林 雄一郎*1 三澤 一成*4

竹下 修由*5

森健策*1,6,7

要旨
本論文では，内視鏡動画像において術具や解剖領域を機械学習によりインスタンスセグメンテーションするために必要とされるアノテーションデータを効率的に生成可能な内視鏡動画像アノテーションツール開発について報告する．内視鏡動画像に対して詳細に術具や解剖領域がアノテーションされたデータは，手術支援機器における画像からの手術状況の自動識別技術の実現や内視鏡手術手技の評価技術の実現など利用価値が高い．従ってこれらのデータベースを効率的に生成するための基盤構築が求められている．そこで本研究では，動画像に対してセグメンテーション作業を行う為のツール NuVAT を開発した．このツールにより，セグメンテーション作業をお絵かきツールを扱う感覚で簡単に行うことが可能になった．実際に国立がん研究センター東病院において，腹腔鏡動画像における術具・解剖領域のアノテーション作業に利用された．
キーワード：セグメンテーションツール，アノテーションツール，内視鏡手術動画

1．背景と目的

像に映る術具や解剖構造をコンピュータ等で現在，がん治療の手法の一つとして内視鏡認識し，それを基にした新たな治療支援技術

外科手術が行われている．一般的に内視鏡手の開発や手術手技の定量評価が求められてい術は術者にとって難易度が非常に高く[1]，特る．

に細かな操作を行う際には，術者の手術経験

内視鏡動画像における術具や解剖構造といが重要になるためである．従って内視鏡動画

ったラベルの自動セグメンテーションには，深層学習が有望と考えられる．しかしながら――――――――――――――――――

学習時には大量の手動セグメンテーション結*1 名古屋大学大学院情報学研究科

果が必要である．手動セグメンテーションツ〔〒464-8601 名古屋市千種区不老町 IBールとして，TSLAB ［2］，MITK (The Medical

電子情報館南棟 4 階 466 号室〕

Imaging Interaction Toolkit)［3］，PLUTO [4]なe-mail: tozawa@mori.m.is.nagoya-u.ac.jp

どのソフトウェアが開発されている．また，*2 名古屋大学大学院情報科学研究科

Maier-Hein らによって，クラウドソーシング*3 愛知工業大学情報科学部を利用したアノテーション手法も提案されて*4 愛知県がんセンター

いる[5]．しかし，動画に対する深層学習用の*5 国立がん研究センター東病院

アノテーションデータを作成するための機能*6 名古屋大学情報基盤センターとしては未だ不十分である．
また，内視鏡手術動画中の術具領域の輪郭*7 国立情報学研究所医療ビッグデータ
研究センター94そこで本研究では，内視鏡動画像中の一部のフレームに対するラベルデータを生成する，
お絵かきツールを扱う感覚で生成するツール
NuVAT (Nagoya University Video Annotation
Tool) を開発する．
2．NuVAT の概要
内視鏡動画像に対するセグメンテーション
は多角形で囲まれた領域として表されることを目的とした深層学習を行う際の問題として，

図1

内視鏡動画中のフレームの画像．右上・左

フレーム毎に画素単位でラベル付けされたデ

下からは臓器把持用の Grasper 鉗子，下からは切ータが大量に必要である点が挙げられる．そこで，効率的にセグメンテーションデータを生成するツールが必要になる．本研究において，手動セグメンテーションツール NuVAT
は，1)画素単位で正確かつ効率的にアノテーション作業を遂行し，2)深層学習に利用しやすい形式でラベルデータを出力するという設計思想のもとに開発された．
1)について，画素単位でのセグメンテーシ
ョンを可能にするため，NuVAT に既存のお絵

離用の Point dissector 鉗子が現れている．

かきツールを使用する感覚でセグメンテーシ

図2

ョンを行うための機能を実装した．ラベリン

NuVAT の多角形ラベリングツールを使用している様子．

グ機能としてペン機能や多角形描画機能などを実装した．組み込んだ機能一覧を表 1 に示

表 1 NuVAT に実装したラベリングツール
描画機能
概要
ペン
フリーハンド描画
直線
指定した 2 点を直線で結ぶ
塗りつぶし
指定した頂点で囲まれた
多角形
領域を塗りつぶす
閉領域
指定した画素を含む
塗りつぶし
閉領域を塗りつぶす
フレーム間
隣接したフレーム間でコピー
ラベル画像をコピーする
画像全体
フレーム全体を塗りつぶし単一ラベル値で塗りつぶす

す．図 1 で示したフレームの術具領域をセグ
メンテーションする場合を例に挙げる．この時，背景領域を 0，術具領域を種類ごとに 0より大きい整数でラベル付けした画像を生成する．図 2 は，NuVAT を内視鏡動画像に対する手動セグメンテーションに利用した例である．このツールで動画を読み込み，フレームを遷移させつつ， お絵かきツールを扱う感覚
でラベル付けを行うことが可能である．
2)について，作成したセグメンテーション
データは深層学習を行うためのアプリケーシが多い．一方で，解剖構造の輪郭は複雑な曲ョンでも利用可能にするため，一般的な画像

線によって表されるため，ラベルとして単純ファイルフォーマットでフレーム毎に出力すな矩形や頂点位置を記録するだけでは不十分

る．ラベル付けした画像はあらかじめ指定しである．画素単位でセグメンテーションを行たフォルダに，PNG，PGM などの一般的に用う必要があると同時に，直線や多角形領域をいられる画像フォーマットでフレーム毎に自指定してラベリングする機能が必要になる．

動出力される．深層学習を行う際の学習デー
タとして，これらの画像の組を利用すること95

が可能である．

challenges and advances. International

3．使用実績

Journal of Computer Assisted Radiology

国立がん研究センターにて NuVAT を用い

and Surgery, 8(4): 607-620, 2013て内視鏡動画像に対してセグメンテーション［4］

二村幸孝，出口大輔，北坂孝幸 他:

したデータを作成した．5 種類の鉗子を先端

PLUTO：医用画像診断支援共通プラットと柄を区別してラベル付けしたデータや，腸フォーム．Medical Imaging Technology,

管をラベル付けしたデータ，出血の領域をラ

26(3), 187-191, 2008

ベル付けしたデータなど，様々なデータを作［5］ Maier-Hein L, Mersmann S, Kondermann

成した． これらのデータは，自動セグメンテ

D et al: Crowdsourcing for referenceーションを目的とした CNN の訓練データとcorrespondence generation in endoscopic

して用いられている．その結果は機会を改め

images．Medical Image Computing andて紹介する．

Computer-Assisted Intervention – MICCAI2014, 17(2): 349-356, 2014

4．むすび
本研究では動画像に対するセグメンテーションツールを開発した．実際に動画セグメン
テーションを進めるにあたり十分な機能を有すると考えている．更なる改善として，フレーム間でラベルをトラッキングする機能や，フレーム画像の内で似た画素値を持つ領域を塗りつぶす機能などを検討している．
謝辞

日頃から熱心に御討論頂く国立がん研究センターの皆様ならびに森研究室諸氏に深謝する．本研究は JSPS 科研費 JP17H00867，
JP26108006， AMED の課題番号
JP18he1802002 の支援を受けた．
利益相反の有無なし

文献［1］ 佐久間一郎: 低侵襲手術ロボットシス
テム．バイオメカニズム学会誌=Journalof the Society of Biomechanisms, 32(3):147-152, 2008
［2］

Carlos C, Yanez EM, Garca N: Tool for

Semiautomatic Labeling of Moving Objects
in Video Sequences: TSLAB. Sensors,
15(7): 15159-15178, 2015
［3］

Nolden M, Zelzer S, Seitel A et al: The

Medical Imaging Interaction Toolkit:

96

Development of manual annotation tool for endoscopic video sequences
for automated instance segmentation
Takuya OZAWA*1, Hirohisa ODA*2, Hayato ITOH*1, Takayuki KITASAKA*3, Holger R. Roth *1, Masahiro ODA*1,
Yuichiro HAYASHI*1, Kazunari MISAWA*4, Masaaki ITO*5, Nobuyoshi TAKESHITA*5, Kensaku MORI*1,6,7*1 Graduate School of Informatics, Nagoya University*2 Graduate School of Information Science, Nagoya University*3 School of Information Science, Aichi Institute of Technology*4 Aichi Cancer Center Hospital*5 National Cancer Center Hospital East
*6 Information Technology Center, Nagoya University*7 Research Center for Medical Bigdata, National Institute of Informatics

We report a manual annotation tool for endoscopic video sequence in this paper. Carefully annotated endoscopic
video data is quite useful for many applications. Such data can be used in development of surgery situation
recognition systems or quantitative evaluation of surgical techniques. Therefore, development of such data creation
framework is required. In this paper, we show an annotation tool for video sequence, which is called "NuVAT". This
tool makes manual annotation task easy, like illustration drawing using simple drawing tools. This tool was used at the
National Cancer Center Hospital East for annotation of surgical tools and anatomical structures on laparoscopic video
frames.

Key words: Segmentation tool, Annotation tool, Endoscopic video sequences97OP1-8ウサギ心臓の屈折 CT 像における線維配向の可視化ならびに評価
小田 紘久 ∗1 , Holger R. Roth∗2 , 砂口 尚輝 ∗3 , 宇佐美 紀子 ∗3 ,小田 昌宏 ∗2 , 島雄 大介 ∗4 , 市原 周 ∗5 , 湯浅 哲也 ∗6 ,安藤 正海 ∗7 , 秋田 利明 ∗3 , 成田 裕司 ∗3 , 森 健策 ∗1,8,9
要旨
屈折 CT は高解像度な 3 次元画像撮像モダリティのひとつであり，生物の軟組織に対して高いコントラス
トをもつ．ウサギ心臓の屈折 CT 像では，心筋の線維を分ける面状の組織である cleavage plane が良好に視認可能である．本稿ではこの屈折 CT 像において，CP および線維を容易に可視化できることを示し，さらにその結果が解剖学上の知識に概ね合致していることを確認する．CP はヘッセ行列による暗面状強調フィルタにより強調した．線維は構造テンソル解析による方向推定を行い，またその追跡を行った．3 次元での重畳表示により，両者が概ね並行していることが視認できた．線維方向の統計は解剖学上の知識と概ね一致していた．
キーワード: 微細解剖構造解析, ファイバートラッキング, 心臓解剖構造

1. はじめに織である cleavage plane (CP) を良好に視認可

心臓は多数の線維で構成されている．心不全能である．CP は心不全の発生により角度が変のメカニズム解明には，とりわけ全身に血液をわるとされる心筋シートとも並行するものと考送り出す左心室の線維配向と，それを束にする

えられ，構造を詳しく調査すべきである．本稿

心筋シートについて詳しい調査が必要である．

では CP の強調処理と線維の追跡結果を 3 次元

我々は 3 次元の高解像度画像撮像モダリティでで重畳表示して両者が交差せずに進むかどうかあるマイクロ CT を用いて，心臓の撮像と解析調査する．その上で，線維方向を定量的に計測に取り組んできた．マイクロ CT には，吸収 Xし，解剖学での知識に概ね即した結果が得られ線を用いる撮像装置や屈折 X 線 [1] によるもの

るかどうか調査する．これらを通して，心臓のがある．吸収 X 線を用いる撮像装置は一般に販線維の解析のために屈折 CT が有用であること売され，卓上サイズの製品もある．屈折 X 線のを示す．

ものは大型加速器を必要とするが，心臓などの2.

軟組織に対して高いコントラストをもつ．

材料と手法

1) 材料

屈折 X 線を用いたマイクロ CT 画像（以下，エタノール固定のウサギ心臓の屈折 CT 像を

屈折 CT 像）では，線維の束を区切る面状の組用いた．画像サイズは 1600 × 1600 × 1240 画素
で，各画素は解像度 15µm の等方性ボクセルで∗1 名古屋大学大学院情報科学研究科あった．

〔〒 464-8601 名古屋市千種区不老町〕
email: hoda@mori.m.is.nagoya-u.ac.jp∗2 名古屋大学大学院情報学研究科∗3 名古屋大学大学院医学系研究科∗4 北海道科学大学保健医療学部∗5 名古屋医療センター臨床研究センター∗6 山形大学大学院理工学研究科∗7 東京理科大学研究推進機構総合研究院∗8 名古屋大学情報基盤センター∗9 国立情報学研究所医療ビッグデータ研究センター

撮影された画像は，心基部から心尖部に向かう線分が 3 次元画像の Z 軸と並行になるよう，手動で回転した．また，左心室のマスクを半自動セグメンテーションにより作成した．後述の処理はすべてこのマスク内で行われる．画像の一例を図 1 （a） に示す．

98

Low

High

(b)

(a)

図 1 ウサギ心臓の屈折 CT 像．(a) 屈折 CT 像の Axial 断面．(b) CP 強調結果．

2) CP 強調画像の作成の中心点から 8 方向に放射探索を行い，外側に屈折 CT 像上において CP は，周囲の筋線維

向かうに従って線維方向がどのように変化する

領域よりも濃度値が低く，面らしい形状をもつ．

かを計測した．またそれらの平均も求めた．結ヘッセ行列を用いた暗面状強調フィルタ [2] を果のグラフを図 3 に示す．

用いてその領域を強調する．ヘッセ行列の算出

4.

には Diﬀerence of Gaussian (DoG) を用いるが，考察
図 2 では，面状の形状をもつ CP の間を，線

この際のガウシアンカーネルの標準偏差の集合

維が CP とクロスせずに進んでいることが視認を S とし， S の要素ごとに得たフィルタ出力できる．構造テンソルの解析において，筋線維の最大値を CP 強調画像とする．CP 強調画像と CP の濃度差が考慮されているためと考えらの一例を図 1 （b） に示す．

れる．しかし CP は面状であり，それと並行と

3) 線維の追跡

なる方向は無数に存在するため，線維方向推定

線維の方向推定と追跡により，線維の流れをが正しいかどうかは別途検証が必要である．

可視化する．ある点における線維の方向推定に

図 3 においては，左心室の外壁に近い部分では構造テンソル解析を用いる [3]．構造テンソは，線維の立ち上がり角度が正の値（左心室のルは 3 × 3 の行列として表現される．その最小外から見て左肩上がり），内壁の部分では負の値固有値に対応する固有ベクトル方向を線維方向（右肩上がり）である．これは解剖学上の知識とし，その方向に追跡を行う．

に概ね即しており，線維方向の推定が概ね正確

3. 実験および結果に可能であったとわかる．なお，左心室の内壁や外壁付近ではこの知識に反する場合もあった．

1) 3 次元での重畳表示

内壁や外壁付近は複雑な構造をしており，線維CP および線維は 3 次元空間で複雑な構造を方向に外れ値が発生しやすい可能性がある．

もつ．それを効果的に表示するため，追跡結果

上記の 2 点から，正当性が確認された線維追と CP 強調画像の 3 次元での重畳表示を行う．
√√
パラメータ設定は S = { 2, 2, 2 2}[voxels] とし跡結果に対して，CP 強調結果が概ねクロスしないことが確認できたことから，両者の解析結た．3 次元での重畳表示の結果を図 2 に示す．

果が正当であったといえる．

2) LV の内側・外側での線維方向計測

5.

心基部と心尖部の中間付近において，方向ご

むすびとの線維変化をそれぞれ求めた．心基部と心尖

ウサギ心臓の屈折 CT 像から，左心室の CP部の中間付近の Axial 断面において，LV マスク

や線維の解析を行い，両者の結果の正当性を確

99

線維の立ち上がり角度

線維の立ち上がり角度-90° 0° 90°-90° 0° 90°

心基部
心尖部
心基部

心尖部

(a)

(b)

図 2 CP 強調画像と線維追跡結果の 3 次元重畳表示．心臓を縦に輪切りするようにクロップ．白色がCP 強調画像，黄・緑・青・赤またはそれらの中間色のものが線維追跡結果．(a)(b) それぞれ異なる
角度から描画．

線維の立ち上がり角度 [degree]

④

③

⑤

⑥

②

①

⑦
⑧

⑦

平均

②

③

④

①

⑧
⑥
⑤

線維の立ち上がり角度-90° 0° 90°(a)(b) 内側 -- 外側 [%]図 3 Axial スライス上の線維方向観測．(a) 線維の立ち上がり角度および観測に用いる線分．(b) 線分
上の立ち上がり角度およびそれらの平均．

認した．これにより，屈折 CT 像を用いて心臓

structures for volume rendering, IEEE TVCG,
6(2): 160–180, 2000.

の構造を概ね正確に調査できることを示した．

[3] 小田紘久, 小田昌宏, 北坂孝幸ら：マイクロCT 画像からの線維方向追跡に関する検討,
謝辞 本研究の一部は MEXT/JSPS 科研費 (26108006,
信学技報, 115(301): 9–14, 2015.
17H00867, 17K20099, 16H05427, 17H05288) お
よび JSPS 二国間交流事業によった．
利益相反 なし
文献[1] Sunaguchi N, Yuasa T, Huo Q, et al.: X-ray
refraction-contrast computed tomography images using dark-field imaging optics, Appl.
Phys. Lett., 97(15): 153701, 2010.
[2] Sato Y, Westin C.-F, Bhalerao A, et al.: Tissue classification based on 3D local intensity

100Visualization and evaluation of fiber orientation on
refraction CT volume of rabbit heart
Hirohisa Oda∗1 , Holger R. Roth∗2 , Naoki Sunaguchi∗3 ,Noriko Usami∗3 , Masahiro Oda∗2 , Daisuke Shimao∗4 ,Shu Ichihara∗5 , Tetsuya Yuasa∗6 , Masami Ando∗7 ,Toshiaki Akita∗3 , Yuji Narita∗3 , Kensaku Mori∗1,8,9∗ 1 Graduate School of Information Science, Nagoya University∗ 2 Graduate School of Informatics, Nagoya University∗ 3 Nagoya University Graduate School of Medicine∗ 4 Department of Radiological Technology, Hokkaido University of Science∗ 5 Clinical Research Center, Department of Pathology, Nagoya Medical Center∗ 6 Graduate School of Engineering and Science, Yamagata University∗ 7 Research Institute of Science and Technology, Tokyo University of Science∗ 8 Information Technology Center, Nagoya University∗ 9 Research Center for Medical Bigdata, National Institute of Informatics

Abstract
Refraction CT is a high-resolution imaging modality, which enables us to obtain volumetric images having highsoft tissue contrast. On a refraction CT volume of a rabbit heart, the cleavage planes (CPs) that separate myocardial
fibers are shown clearly. In this paper, we demonstrate that CPs and the myocardial fibers can be visualized clearlyusing image processing techniques easliy. Moreover, we confirm that these visualization results follow the cardiac
anatomical studies. CPs were enhanced by dark-plate-like structure enhancement filter based on the Hessian
matrix. Orientations of myocardial fibers were estimated using structure tensor analysis. On superimposed 3D
visualization of CPs and myocardial fibers, we could confirm that they were running in parallel.
myocardial fiber orientations followed anatomical studies well.
Keywords: Tiny anatomical structure analysis, fiber tracking, cardiac anatomical structure

101

Statistics ofOP2-1

新しいコンセプトの装置「Whole Gamma Imaging」における陽電子・ガンマ線同時放出核種イメージングのための検出器応答関数の提案
田島 英朗*1

吉田 英治*1
鎌田 圭*4

奥村 勇介*2,1 菅 幹生*2

Katia Parodi*5

河地 有木*3

山谷 泰賀*1

要旨
我々の提案する WGI (Whole Gamma Imaging) は，PET 核種に対する超高感度イメージング，シングルフォ
トン核種のイメージング，陽電子とほぼ同時にガンマ線を放出する核種（β +-γ核種）のイメージング（3ガンマイメージング）などを一つの装置で可能とする新しいコンセプトである．WGI は，PET とコンプト
ンイメージングを組み合わせた画期的な手法で，従来の PET リングの内側に散乱検出器リングを設け，PET
リングを吸収検出器として機能させることで，PET の同時計数に加え，シングルガンマ線をコンプトンイ
メージングの原理で検出可能である．本研究では，3 ガンマイメージングのための検出器応答関数を提案
し，WGI のコンセプト実証機において逆投影により画像を生成する際に，同時計数線の情報のみを用いた場合と提案手法を用いた場合を比較した．その結果，提案手法による逆投影像は，より鮮明な画像になる
ことが示された．
キーワード：PET，コンプトンイメージング，WGI，検出器応答関数，β+-γ核種

1．
． はじめに出器としても機能させることで，PET の同時計

我々は，核医学装置の新しいコンセプトとし数測定に加え，シングルガンマ線をコンプトンて，WGI（Whole Gamma Imaging）の提案を行っイメージングの原理で検出することができる．

た．WGI は，PET の原理とコンプトンイメージ

WGI の実現により，ングの原理を組み合わせた画期的な手法で，従・PET 核種に対する高感度化

来の PET の検出器リングの内側に，散乱検出器

・シングルフォトン核種のイメージングのリングを設け，PET の検出器リングを吸収検・3 ガンマイメージング[1, 2]が一つの装置で可能となる（図図 1）．3 ガンマイ――――――――――――――――――

メージングとは，陽電子崩壊とほぼ同時に*1 量子科学技術研究開発機構

1157keV のシングルガンマ線を放出する 44Sc の放射線医学総合研究所

ような β +-γ 核種のイメージングである．本研〔〒263-8555 千葉市稲毛区穴川 4-9-1〕

究では，WGI で 3 ガンマイメージングを行うた

e-mail: tashima.hideaki@qst.go.jp

めに必要な検出器応答モデルの提案を行った．

*2 千葉大学*3 量子科学技術研究開発機構

2．
． 手法

高崎量子応用研究所

1）3 ガンマイメージングの検出器応答関数*4 株式会社 C&A

PET では，陽電子崩壊と対消滅によって発生*5 Ludwig-Maximilians Universität München

する 511 keV のガンマ線対の同時計数測定をリ

102

511 keV
PET兼吸収検出器
インサート型
散乱検出器

511 keV

PET
散乱

PET

吸収

コンプトン

コンプトン

コンプトン

1157 keV(1) PET核種に対する超高感度イメージング(2) シングルフォトン核種のイメージング(3) 3ガンマイメージング

図 1 WGI の 3-in-1 コンセプト

ング状に配置した検出器により行うことで，線源の位置を 2 つの検出点を結ぶ直線（LOR：Lineof Response）上に同定する．そして，複数の LORの情報から，画像再構成の原理によって元の放

s1

t

c
d

p

射能分布を求める．一方，コンプトンイメージ
θ

ングでは，散乱検出器と吸収検出器でそれぞれ位置とエネルギーの情報を測定し，散乱位置をaの公式より 決まる散 乱角 を半頂角と する円錐s

器応答関数モデル

ネルギーをそれぞれ Es，Ea とすると，散乱角 は次式であらわされる．


1
1 
2

 me c  1  Es  Ea Ea θ

図 2 WGI における 3 ガンマイメージングの検出

面上に同定する．散乱検出器と吸収検出器のエ



c’

s2

s n

頂点とし，エネルギー情報からクライン=仁科  arccos  pは，検出器のエネルギー分解能に依存して誤差を含んでおり，得られる散乱角には揺らぎ(1)が存在する．そのため，提案する 3 ガンマイメージングの検出器応答関数のモデルではそ

ここで，me は電子の質量，c は真空中の光速での揺らぎを考慮して，角度方向に非対称ガウ

ある．WGI の 3 ガンマイメージングでは，β +-ス関数による広がりを持たせた．非対称ガウ

γ核種から同時に放出される 3 本のガンマ線をス関数の分散σ 1，σ 2 は，式（1）のエネルギ

同時に測定することで，直線と円錐面の交点にーEs にエネルギー分解能に応じた変動を与え線源を同定することが可能である．図
図 2 のようた結果起こる連立方程式の解 t の変動として求に，c，c’を同時計数検出位置，d を c から c’へ

める．

向かう方向ベクトル，s を散乱検出器での検出位置，a を吸収検出器での検出位置，n を a か2）実験

ら s に向かう方向ベクトル，t を c から直線と提案した検出器応答関数を用いて，WGI の世

円錐面の交点 p までの距離とすると，p は次の界初のコンセプト実証機[3]（図図 3）で測定した連立方程式を解くことで求められる．

44p  c  td p  s   n
 p  s  cos Sc のデータを逆投影することで画像化した．

その際，比較のため，LOR の情報のみを用いて逆投影した結果と比較した． 44Sc は，陽電子崩(2)壊とほぼ同時に 1157keV の単一ガンマ線を放出する半減期が 3.97 時間の β +-γ 核種で，これま

ただし，実際に測定可能なエネルギー情報

での PET 用金属核種と同様にさまざまな薬剤

103

図 4 提案モデルによる 44Sc の逆投影像（左）とLOR 情報のみを用いた逆投影像（右）図 3 WGI コンセプト実証機

利益相反の有無
利益相反の 有無を標識することが可能である [4] ．半減期 60 年の44

Ti をジェネレータとして44

なし

Sc が生成される．今回，粉末状の安定核の Sc に対してサイ45

文クロトロン で垂直照 射を 行うことで 生成され［1］

献Grignon C, Barbet J, Bardiès M, et al.:

た 44Ti (166 kBq) を用いた．点状の 44Ti/44Sc 線

Nuclear

源を WGI 試作機の中心から 20 mm 間隔で動か

coincidences from

しながら，各位置で 120 分ずつ測定した．

liquid xenon as detection medium. Nucl Instr

medicalimaging
44

using

β+ γ

Sc radio-nuclide with

Meth Phys Res Sect A 571: 142-145, 2007
3．
． 結果

［2］

Lang C, Habs D, Parodi K, et al.: Sub-

図 4 に提案する検出器応答モデルを用いた逆

millimeter nuclear medical imaging with high

投影像と，LOR 情報のみを用いた逆投影像を示

sensitivity in positron emission tomography

す．提案モデルの方がより鮮明な画像となった．

using

β +γ

coincidences.

JournalofInstrumentation 9: P01008, 2014
4．
． まとめ

［3］

Yoshida E, Tashima H, Okumura Y, et al.：

WGI コンセプトの一つである 3 ガンマイメ

Concrete realization of the whole gamma

ージングに 必要な検 出器 応答関数の モデルを

imaging concept. IEEE NSS&MIC: M-21-2,

提案し，試作機による 44Sc 測定データに適用しAtlanta, 2017

た．3 ガンマ核種の応答を考慮することで，実［4］ Müller C, Bunka M, Reber J, et al.: Promises

際にイメージングが可能で，より鮮明な画像がof Cyclotron-Produced 44Sc as a Diagnostic

得られることを示した．

Match for Trivalent  --Emitters: In Vitro and In
Vivo study of a 44Sc-DOTA-Folate Conjugate.

謝辞

J Nucl Med 54 (12): 2168-2174, 2013

本研究の一部は JSPS 科研費 16H02641 の助成を受けたものです．

104

A Proposed Detector Response Function for “Whole Gamma Imaging”
of a + -  Emitter
Hideaki Tashima*1, Eiji Yoshida*1, Yusuke Okumura*2, Mikio Suga*2,
Naoki Kawachi*3, Kei Kamada*4, Katia Parodi*5, Taiga Yamaya*1*1 National Institute of Radiological Sciences,
National Institutes for Quantum and Radiological Science and Technology*2 Chiba University*3 Takasaki Advanced Radiation Research Institute,
National Institutes for Quantum and Radiological Science and Technology*4 C&A Corporation*5 Ludwig-Maximilians-Universität München
Whole gamma imaging (WGI) is our new concept combining positron emission tomography (PET) and Compton
imaging. The WGI enables followings in one system: super high sensitivity imaging of PET nuclides, imaging of single
photon emitters, and imaging of +- emitters that emit a gamma-ray at almost the same time as the positron emission(3-gamma imaging). A scatterer detector ring is inserted into a conventional PET detector ring so that the PET detector
ring functions as an absorber detector. In addition to the PET coincidence, single gamma rays can be detected by theprincipal of the Compton imaging. In this study, we proposed a detector response function model necessary for the 3gamma imaging. We generated back projection images of a +- emitter, which was measured by the first WGI prototype
developed for a proof-of-concept, to compare the proposed detector response function model with a model using only
line-of-response information. The result showed the image generated by the proposed model was clearer.

Key words: PET, Compton imaging, WGI, Detector response function, β+-γ nuclide105OP2-24 チャンネル照射コイルを用いた Regional RF Shim による
肩・上肢撮像における SAR 低減
小高 晃弘*1

伊藤 公輔*1

森分 周子*1 瀧澤 将宏*1

要旨【目的】高磁場 MRI では高解像度の画像を得られるが, SAR 増大による撮像パラメータの制約と照射不均一が課題である. 特に,肩や上肢の撮像では頭部に近いためパラメータの制約が厳しく, 上肢では体幹部に干渉されて照射不均一が目立つ. 本研究は, 3T MRI の肩, 上肢撮像における SAR 低減と, 照射不均一改善を目的とする.
【方法】領域を限定して照射を補正する Regional RF shim を肩, 上肢で最適化した. 評価には, 4 チャンネル
独立照射制御システムを有する 3T MRI((株)日立製作所製)を用いた. 健常ボランティア 15 人を評価した.
照射分布を表す B1 map を取得し、撮像領域を抽出した. 照射の均一度指標と SAR の線形結合を, 係数を変えて最小化するアルゴリズムを適用し, その効果を確認した. 照射均一度と SAR 共に低減する係数を決定
した.
【結果】決定した係数では, 領域を抽出しない RF shim よりも SAR を 20%程度低減し, 撮像領域の照射均一度も改善した.
キーワード：Regional RF shim, B1 map, 3T-MRI, 肩・上肢撮像, 4 チャンネル独立照射制御

1．序文（波長の逆数）の 2 乗に比例するため, 高磁場 MRIMRI では, 被検体に高周波の電磁場である RF 波

では SAR が増大し, 制約が大きい. 特に, 肩, 上肢のを照射し, 得られた信号を画像化する. 高い SNR を

撮像では頭部に近いため, 頭部に対する安全性を鑑得るため, 3T 以上の高磁場 MRI が臨床的に用いられ

み, SAR は他部位よりも厳しく制限される.

ている. RF 波の波長は静磁場強度に反比例するため、2 つ目の課題は, RF 照射不均一の増大である. 高磁

3T の高磁場 MRI では生体のサイズと同程度の短い

場 MRI では RF 波の波長が短いため, RF 波の干渉の波長になる. そのため, 高磁場 MRI には 2 つの課題

強弱差が撮像視野内で大きく, RF 照射不均一になる.

がある.

RF 照射不均一は, 画像に輝度の不均一や信号低下領

1 つ目は, SAR 増大である. SAR は被検体が吸収す域を生じさせ, 診断の妨げとなる.

る熱量であり, 制限値を超えないように, 撮像パラ

B1 map は RF 照射の空間的分布を示す. 多チャン

メータに制約が加えられる. SAR は RF 波の周波数

ネル照射コイルを用いた RF shim は, 各チャンネルの RF 波の照射パワーと位相を制御して, B1 分布を均――――――――――――――――――

一に補正する技術である. ここで, 肩や上肢の撮像*1 株式会社日立製作所ヘルスケアビジネ

では, 撮像部位である肩や上肢の B1 分布を均一にし,スユニット

横の体幹部では極力 RF 波を照射せずに SAR を抑え〔〒277-0804 千葉県柏市新十余二 2-1〕

ることが望ましい.

e-mail: akihiro.odaka.mt@hitachi.com

本研究では, 4 チャンネル独立制御可能な RF 照射

投稿受付：2018 年 5 月 10(変更する)日106

系をもつ 3T MRI での肩, 上肢撮像において, 領域を(SARQD ： QD 照射時の SAR)

限定する RF shim(Regional RF shim)を最適化し, SAR(USDQD ： QD 照射時の USD)を低減すると共に, B1 も均一にすることを目的とする.

変数はチャンネル毎の RF 波の照射パワー(P)と位相(y)であり, 目的関数(F)を最小にする値を計算した.

2．方法

結果の USD と SAR を, 領域を限定しない RF shim

本研究計画は日立グループ倫理審査委員会で審査(以下, 従来法)の結果と比較した. 従来法の目的関数

済みであり, 本研究のデータは全ての被験者からイ(F)は式(4)で定義した.

ンフォームド・コンセントを得た上で取得した.

2.1.

(4)

RF shim のアルゴリズム検討

健常ボランティア 15 名の肩、上肢の B1 map を取得し, B1 map を評価しながら Regional RF shim(以下,RF 照射不均一は肩では大きくないが, 上肢では大きRegional)のアルゴリズムを調整した. B1 map にはい. そこで Regional の係数(A)は, 肩では, 従来法と種々の計測法が提唱されているが[1][2][3][4], 今回は比較して抽出領域の USD が失われず, SAR を最大に

multi Td 法 で計測した(TR, 7.5msec; TE, 1msec; slice低減する値に, 上肢では, SAR も抽出領域の USD も

thickness, 10mm; FOV, 500×500mm2; matrix, 64×64×3).

低減する値に決定した.

[5]

4 チャンネル独立制御可能な RF 照射系を備えた 3T
2.2.

MRI((株)日立製作所製)で撮像した.

RF shim の効果確認

Regional では, B1 map から肩や上肢領域のみを抽健常ボランティア 1 名の B1 map を取得し, Regional

出し, 抽出した領域内の USD (均一度の指標でありと従来法で, 各チャンネルの RF 波の照射パワーと位小さいほど均一)と SAR の線形結合を, 係数(A)を変相(shim パラメータ)を計算した. さらに, 結果のえて最小化するアルゴリズムを適用した. USD とshim パラメータを用いて, T1-weighted image (T1WI)SAR はそれぞれ式(1), 式(2)で計算した.

[6]と STIR 画像を撮像した. 撮像パラメータを表 1 に示す. 画像の評価には, 図 1 のように脂肪領域と筋領域に計 4 つの ROI を設置し, 2 つの ROI 内の信号強度(SI)の平均値の差(Signal Intensity Difference, 以下,(1)SID)を式(5)で計算した.
(2)(： RF 波の照射パワー)(5)(y ： RF 波の位相)(α ： RF 照射コイルにおけるコイル損失)

評価項目と, SID 計算に用いた ROI の組み合わせは表
Regional の目的関数(F)は式(3)で定義した.

2 のようになる. 筋や脂肪の均一度は SID が小さいほど高く, また筋と脂肪のコントラストは SID が大きいほど高いことを意味する.
(3)

107

表 1 撮像パラメータ
肩
シーケンス
TR/TE
FOV
Freq#×phase#slice thickness
scanning time

T1WIFast spin-echo
636ms/10.2ms
160×160mm
352×3203mm
3 min 5 sec

上肢STIR
Fast spin-echo
8989ms/ 65ms
160×160mm
256×1923mm
2 min 50 sec

T1WI
Fast spin-echo
520ms/10ms
170×170mm
256×2565mm
2 min 1 sec

STIR
Fast spin-echo
4000ms/ 70ms
170×170mm
256×2565mm
1 min 40 sec

表 2 画像評価の ROI の組み合わせと評価項目
ROI の組合せ(1) , (2)(3) , (4)(1) , (3)(2) , (4)

評価項目
脂肪の均一度筋の均一度
筋と脂肪のコントラスト 1
筋と脂肪のコントラスト 2

図 1 画像評価での ROI の設置位置
肩(左図), 上肢(右図) , T1WI(上段), STIR 画像(下段)
各番号の位置に, 約 25(縦)×60(横)pixel の楕円の ROIを設置(画像全体は 256×256pixel)

3．結果

示す. Regional において, 結果の SAR は肩で約 23%、3.1.

上肢で約 22%従来法よりも小さくなった. また

RF shim のアルゴリズム検討結果

Regional の係数を 0 から 1 まで 0.1 毎に変えたと

Regional において, 結果の USD は肩では維持し, 上

きの, 被験者 15 人の SAR と USD の平均を図 2 に肢では従来法よりも約 15%小さくなった. USD が示す. 結果から, 肩の係数は 0.6 に, 上肢の係数は低減したことから, 腕領域内の B1 不均一が緩和し0.3 に決定した.

たことが示された.

従来法と, 決定した係数の Regional で得られた
B1 map における, SAR と抽出領域の USD を表 3 に

108

SAR

SAR

A=0.6

A=0.3

USD

USD

図 2 係数による SAR と USD の変化
被検者 15 人の平均、肩(左図), 上肢(右図) , QD 照射での値を 1 とする
青点 : 左から順に係数 A=0, 0.1, 0.2, …, 1 での Regional, 橙点 : 従来法

表 3 従来法と Regional による結果の SAR と撮像領域内 USD
優位確率(p 値)は Student T test により計算した
Regional
従来法
肩

上肢

SAR

有意確率(p 値)
1.7×10-7

USD

2.1×10-1

SAR

1.8×10-4

USD

2.1×10-3と STIR 画像は, 肩では従来法, Regional 共に信号強
3.2.

RF shim の効果確認結果

度の低下は目立たなかった. 上肢では, 従来法にお従来法と Regional での B1 map を図 3 に示す.

いて T1WI や STIR 画像で信号強度低下が目立つ領

Regional によって上肢では, 撮像領域内の B1 の低域が見られたが, Regional では緩和された. また肩,下が目立つ領域が緩和した. また Regional では, 従上肢共に, 筋や脂肪の均一度の SID は Regional の方来法と比較して, 体幹部における B1 平均が肩でが従来法よりも小さく, 均一度が向上したことが25%, 上肢で 22%小さくなり, SAR 低減効果が示さ示された. 筋と脂肪のコントラストの SID は,れた.

Regional で従来法同等であり、コントラストが維持

従来法と Regional により得られた T1WI と STIRした.

画像を図 4 に, 各画像の SID を表 4 に示す. T1WI

109

図 3 各手法での B1 map
肩(上段)、上肢(下段)、矢印領域で B1 の低下が目立つ

図 4 従来法と Regional により得られた画像の比較
肩(左図), 上肢(右図), 矢印領域で信号強度の低下が目立つ

表 4 従来法と Regional で得られた画像における SID の比較
肩

T1WI

STIR

評価項目
脂肪の均一度筋の均一度
筋と脂肪のコントラスト 1
筋と脂肪のコントラスト 2
脂肪の均一度
筋の均一度

上肢

従来法
9.9
11.1

Regional
0.6
5.0

従来法
22.2
5.1

Regional
5.7
3.2

106.1

113.2

72.7

76.2

105.3

110.1

90.8

84.0

16.3
15.3

1.6
8.1

20.7
12.3

0.3
6.9

110

4．考察

度低下を改善した.

従来法において, 撮像領域の B1 不均一は, 肩では大きくないが, 上肢では大きかった. これは,利益相反の有無

上肢は体幹部に比べて撮像領域が小さいため, RF

なしshim が従来法では体幹部の方に最適化され, 撮像領域で最適化できていなかったためと考えられ

文献

る.

[1] Insko EK and Bolinger L. Mapping ofRegional によって上肢では, 撮像領域内の B1 のRadiofrequency Field. J Magn Reson Ser A 1993;

低下が目立つ領域が緩和したが, 画像で対応する

103: 82-85

領域では信号強度低下が緩和しており, B1 不均一[2] Yarnykh VL. Actual Flip-Angle Imaging in theの緩和が画像における均一度向上に貢献したこと

Pulsed Steady State: A Method for Rapid

が分かる.

Three-Dimensional Mapping of the Transmitted

Regional は, 今回適用した肩, 上肢以外への適Radiofrequency Field. Magn Reson Med 2007; 57:

用も考えうる. 下肢などに Regional を適用すれば,

192-200

各部位で均一な画像を得ることが期待できる. 今[3] Sacolick LI, Wiesinger F, Hancu I et al. B1

回の肩・上肢での結果は, 4 チャンネル独立照射制

mapping by Bloch–Siegert shift. Magn Reson Med

御システムにおける, Regional RF shim の効果を示

2010; 63: 1315–1322

すものであり, 他部位への展開を考えても効果が[4] Nehrke K, Börnert P. DREAM-a novel approach

期待できる結果であった.

for robust, ultrafast, multislice B(1) mapping. Magn
Reson Med 2012;68:1517–1526

5．結論[5] Ito, et al. ISMRM 2013; 23: 2598, 2599.

Regional RF shim を肩と上肢の撮像に適用した.

[6] Signal weighting (T1, T2, PD) and sequences

SAR を 20%程度低減し, 照射不均一による信号強parameters : TR, TE, 出版元 Denis Hoa

111

Regional RF shim reduces SAR in shoulder and upperarm imaging
using 4-channel RF transmit coil
Akihiro Odaka*1, Kosuke Ito*1, Chikako Moriwake*1, Masahiro Takizawa*1*1 Hitachi, Ltd. Healthcare Business Unit
【Purpose】In high field MRI, SAR becomes higher, and imaging protocols tend to be limited. Also, spatial
distribution of RF irradiation (B1 map) becomes inhomogeneous, and it causes shadings in image. Especially inshoulder and upperarm imaging, the limitation of imaging protocols is severe because head is near. Also, in upperarm
imaging, inhomogeneity of B1 map is outstanding because of the interference of trunk region. The purpose of thisstudy is to reduce SAR and to improve B1 homogeneity in shoulder and upperarm imaging.
【Method】Regional RF shim corrects RF irradiation by limiting the area. We optimized Regional RF shim toshoulder and upperarm imaging. 3T MRI system (Hitachi, Ltd.) and 4-channel RF transmit coil were used. 15 healthy
volunteers were evaluated. B1 maps were acquired and imaging area was extracted. The algorithm to minimize thelinear combination of index of B1 homogeneity and SAR was applied by changing coefficients. We determined thecoefficients which reduce both SAR and B1 homogeneity.
【Result】With the determined coefficients, SAR was reduced about 20% compared to the RF shim which doesn’t
limit the area, and B1 homogeneity of the imaging area was also improved.

Key words: Regional RF shim, B1 map, 3T-MRI, shoulder and upperarm imaging, 4-channel RF transmit coil

著者紹介
小高 晃弘 (おだか あきひろ)2014 年, 東京大学大学院・新領域創成科学研究科修士課程了．同年（株）
日立メディコ入社．2015 年より（株）
日立製作所ヘルスケアビジネスユニット,現在に至る．MRI の研究開発に従事．日本医用画像工学会，日本磁気共鳴医学会，各会員

森分 周子 (もりわけ ちかこ)
1991年大阪大学医療技術短期大学部
診療放射線技術学科修了. 同年（株）
日立メディコ入社．2015年より（株）
日立製作所ヘルスケアビジネスユニ
ット. MRIの研究・開発に従事．日本
磁気共鳴医学会会員, MRI専任技術者.
瀧澤 将宏 (たきざわ まさひろ)
1994 年，横浜市立大学文理学部物理学課程卒，（株）日立メディコ技術研究所入社．2015年より（株）日立製作
所ヘルスケアビジネスユニット，現在に至る．MRI の開発研究に従事．2013年，千葉大学大学院工学研究科博士課
程了，博士（工学）．医用画像工学会
論文賞受賞．日本医用画像工学会，日本磁気共鳴医学会，日本放射線技術学会，ISMRM各会員．

伊藤公輔（いとう こうすけ）
2006 年，東北大学大学院理学研究科修了．2007 年，（株）日立メディコ
入社．MRI の開発研究に従事．修士（理学）．第 32 回日本医用画像工学会大会奨励賞受賞．日本医用画像工学会，
日本磁気共鳴医学会，各会員．

112

OP2-3放射光 CT 画像による
肺 3 次元ミクロ構造解析泓田 彰汰*1

斉藤 くるみ*1 大西 悟*1 河田 佳樹*2 仁木 登*2

梅谷 啓二*3

阪井宏彰*4

中野恭幸*5

岡本 俊宏*6

伊藤

春海*7

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への貢献が期待できる．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という現状がある．本研究は，高輝度放射光 CT で撮影した肺 3 次元画像から得られる血管系と壁構造の自動抽出アルゴリズムを構築する．
キーワード：放射光 CT，肺，二次小葉，細葉，SPring-8

1．はじめに

葉の解剖によって理解され，それに基づいた肺の正常形態と極早期の疾患形態のミクロ病態解析が行われている．しかし，3 次元のレベルでの画像化とその定量的な形態解析は，気管支系や細血管系は十分に解析されていな

次世代の胸部画像診断に貢献することが期待いという現状がある．肺標本を高輝度放射光できる．肺は気管支・肺動脈系の太さに応じCT で撮影し，その画像から気管支系や血管た支配域に分割される．肺葉と葉気管支，肺系の微細構造を 3 次元的に可視化して解析す

区域と区域気管支，肺亜区域と亜区域気管支，る．

肺 2 次小葉と小葉気管支，肺細葉と終末細気管支などは支配域とそれぞれに関与する責任

2．放射光 CT の撮影条件と肺標本

気管支の名前である[1]．末梢肺構造は二次小

撮影対象の伸展固定肺標本は直径 3.6cm で――――――――――――――――――

あり，Heitzman 法に準じて作製された．二次*1 徳島大学大学院先端技術科学教育部

小葉の細血管を観察するためにナノ粒子造影剤としてバリウムを使用した．撮影した肺標システム創生工学専攻〔〒770-8506 徳島市南常三島町 2-1〕

本は米国人肺標本である．撮影装置には大型

e-mail: c501838019@tokushima-u.ac.jp

放射光施設 SPring-8 の BL20B2 ビームライ*2 徳島大学大学院社会産業理工学研究

ンを利用した．BL20B2 の光源は偏光電磁石部である．このビームラインの全長は 215m で*3 (財)高輝度光科学研究センター

あり，光源から標本までの距離は 210m であ*4 兵庫県立尼崎総合医療センター

る．ビームサイズは 300mm x 30mm でありビ

*5 滋賀医科大学ームの広がり角は約 0.0054° と，ほぼ平行な*6 Cleveland Clinic Heart and Vascular

X 線ビームとなっている．ビームサイズに比Institute

べ肺標本が大きいため，通常の CT 撮影では

*7 福井大学 高エネルギー医学研究セン

肺標本全体の撮影を行うことができない．そター

こで，以下の方法によりオフセット撮影（拡113

大撮影）を行った[2]．
(1) 検出器から中心をずらして肺標本を置いた．
(2) 手順(1)の状態で肺標本を 360°撮影した(3) 同じ投影方向の左右画像を重複した部分を考慮し重ね合わせた．
(4) 手順(3)で重ね合わせた投影像を 1 枚の投影像として再構成を行った．
撮影には，Nikon 製のカメラ D800E を使用
1mm

した．

図 2 血管系のマニュアル抽出結果

3．肺胞房領域の解析
我々は，肺胞管と肺胞嚢をまとめた領域を
肺胞房領域と仮称している．図 1 の手順に従って肺胞房領域の血管系を解析する．まず，壁構造を抽出し肺動静脈を抽出する．次に，造影剤が充填している細動静脈を抽出する．
さらに毛細血管においては，4 次元曲率やヘシアンフィルタなどの各種フィルタを用いて0.1mm抽出する．抽出結果より，血管系の自動抽出

図 3 壁構造のマニュアル抽出結果

プログラムのアルゴリズム構築を行う．また，壁構造の自動抽出プログラムの作成に向け，5．まとめ

壁構造のマニュアル抽出を行い教師データを肺標本の放射光 CT 画像から，肺胞房領域作成する．

の血管系を様々な手法を用いて抽出できた．
また，壁構造をマニュアルで抽出し教師デー
タを作成できた．今後は，解析結果から血管系と壁構造の自動抽出アルゴリズムを構築する．
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

図 1 血管系の解析手順&Chemotherapy: 22-29, 2007［2］

4．抽出結果
肺胞房領域における血管のマニュアル抽出K.Saito, Y.Kobayashi, Y.Kawata et al:

Bronchial based pulmonary acinus analysis

結果を図 2 に示す．また，壁構造のマニュア

in human lungs using a synchrotron

ル抽出結果を図 3 に示す．図 2 は肺細静脈まradiation micro-CT, Proc.SPIE Medical

で抽出したものであるが，発表では様々な手

Imaging, Vol.10578, pp.105781W-1-6,法で抽出した毛細血管も合わせて示す．

2018.2114

Analysis of the microstructure of the lungusing synchrotron radiation SRμCT images
Shota FUKETA*1, Kurumi SAITO*1 Satoru OHNISHI*1 Yoshiki KAWATA*2 Noboru NIKI*2
Keiji UMETANI*3 Hiroaki SAKAI*4 Yasutaka NAKANO*5 Toshihiro OKAMOTO*6 Harumi ITOH*7*1 Tokushima University Graduate School of Advanced Technology and Science*2 Tokushima University Graduate School of Technology, Industrial and Social and Sciences*3 Japan Synchrotron Radiation Research Institute*4 Hyogo Prefectural Amagasaki General Medical Center*5 Shiga University of Medical Science*6 Cleveland Clinic Heart and Vascular Institute*7 University of Fukui Biomedical Imaging Research Center

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. However, three-dimensional structures of blood vessels have not been fully analyzed. The purpose of thisstudy is to construct the algorithm for automatically picking up the blood vessels and the wall structure from 3D
images using Synchrotron radiation micro CT (SRμCT).

Key words: Synchrotron radiation micro CT (SRμCT), lung, secondary pulmonary lobule, pulmonary acinus,
SPring-8115

OP2-4

新しいパッド用素材を用いた磁場均一性改善効果の評価
鴨志田

諒*1

青羽

南臣*1 会田五十嵐

寛光*3

健人*1 永坂竜男*2

町田 好男*1

要旨
磁場不均一性の改善は MR 撮像において高画質な画像を得るために重要なことであり，これまでに様々な方法による磁場不均一性の改善について検討されてきた．磁場強度が大きく乱れる体の部位の例として頸部が挙げられるが，過去にも頸部にパッドを装着することによる磁場不均一性の改善に関して検討されており，そのパッドの素材として市販の米などを用いることで磁場不均一性が改善され，脂肪抑制画像の画質向上が期待できることが報告されている．本検討では新しいパッド用素材の磁場不均一性改善効果を評価した．
キーワード：MRI，磁場不均一性，パッド，フルオロカーボン

1．はじめに制することで，脂肪抑制効果を向上させるこ

磁場均一性（静磁場均一性）は MRI におけとができる．また，パッドの素材としてはこる基本的要件のひとつであり，その向上は，，れまでも多くの試料が利用されており［1-4］MR イメージングの実現及び高速化，あるい

例えば，被検体の周りを米で満たすことで脂は多彩な情報を高精度に得るための前提のひ肪抑制効果の向上等が期待できるということ

とつである．しかし，実際の撮影では，被検が報告されている［1, 2］．本検討では，頸部体が入ることによりあらたな不均一性が生じ形状を模擬して作成したファントムを用いててしまう．

基礎的な実験を行うこととした．

それに対して，臨床現場でも対応可能なパッドを装着する方法もあり，頸部用パッド等

図 1 は今回評価対象とした新素材で，カプの補助具として以前より市販されているもの

セル化したフルオロカーボンである．カプセもある．頸部のような形状が複雑な部位では大きな磁場不均一性が発生することが多いが，パッドを装着することにより磁場の乱れを抑――――――――――――――――――*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〔〒980-8575 仙台市青葉区星稜町 2-1〕
e-mail:kamoshida.ryo@med.tohoku.ac.jp*2 東北大学病院診療放射線部放射線部門

図 1 フルオロカーボンマイクロカプセル（FMC）．

*3 株）六濤

細かい粒状のカプセルからなる．

116

ル壁膜材はゼラチン，カプセル粒径は 300 ~1000 µm である．以下，フルオロカーボンマ
イクロカプセル，FMC と呼ぶ．
2．方法
磁場不均一性の計測のために行った撮像実験と使用したファントム，および後処理につ

図 2 実験に使用した丸手付ボトル．

いて述べる．

（直径 9.1 cm，高さ 25 cm，（株）エーゼット製）

1）ファントムの作成
今回の実験では市販のボトルを加工したも①のをファントムとして使用した．以下，作成②③

方法について説明する．
丸手付ボトルはポリエチレン製で，頸部のような複雑な形状の例として図 2 の赤丸の部分に注目して実験に用いることとした．頸部の周辺にパッドを装着することを模擬するた図 3 ファントムの加工手順．

めに，図 3 に示す加工を行い，図 4 に示すよ

① カッターでボトルを半分にした．

うにいくつかの試料を充填した．

②，③ 底側の部分に別のボトルを逆さにして挿入した．

2）撮像実験
使用装置は Philips 3.0T MRI 装置，ファン
トムは前記の丸手付ボトルを加工したものである．以下の撮像条件にて絶対値画像と位相画像を取得した．
グラディエントエコー法
TR = 500 ms，TE = 16.1 ms，FA = 18°，
FOV = 180 mm，収集マトリクス 256×256，
スライス厚 4 mm，スライス枚数 11
図 4 加工済みファントムへの試料の充填．

上記撮像条件下では，1 ppm の静磁場不均ボトル本体の中を水で満たし，赤い囲いの部

一性は 2.06 回転分の位相差に相当する．よっ分にある隙間から 4 種類の周辺物質（空気，て，位相画像における位相一回転分は 0.485

水，米，FMC）を容器に充填した．

ppm の静磁場不均一性を表すことになる．
3）位相のアンラッピング処理と磁場強度への換算得られた位相画像に対し位相アンラッピン

3．結果

グ処理を施し滑らかにつなげた．これを磁場

1）絶対値画像と位相画像強度（ppm 表記）に換算し不均一性の評価を収集により得られた絶対値画像（図 5）と行った．

位相画像（図 6）を示す．

117

図 5 の絶対値画像では以下のような特徴が見られた．
(a) 周辺物質：空気
通常の撮影と同じ状況．磁場の乱れが原因と思われる信号の低下が見られた．
(b) 周辺物質：水
全体が均一に画像化されている．理想的(a) 周辺物質：空気(b) 周辺物質：水

な画像である．
(c) 周辺物質：米
空気の際に見られた信号の低下が改善されていたが，ファントム辺縁部の画質の劣化が見られた．
(d) 周辺物質：FMC
米と同様に信号の低下が改善されていた．
またファントム辺縁部の画質の劣化は見(c) 周辺物質：米(d) 周辺物質：FMC

られなかった．

図 5 周辺物質を変えたときの絶対値画像．画質に違いがあることがわかる．

2）位相アンラッピングと不均一性の評価
図 6 中に示した線 ROI 上でアンラッピング処理を行った（図 7）．周辺物質が空気・米・
FMC それぞれの場合について，ファントム領域の最大位相差を求め，これを磁場強度（ppm表記）に換算し，それを本検討における磁場
不均一性の指標として比較した（表 1）．
4．考察
例えば一般臨床で問題となる水と脂肪の周(a) 周辺物質：空気(b) 周辺物質：水

波数差 3.5 ppm を考えると，1 ppm 以下のオーダーへの不均一性改善が求められる．磁場強度分布の計算の結果，周辺物質を FMC とした場合，空気と比べて 1.46 ppm の改善が見られ，ppm 以下のオーダーとなった． FMC
による磁場不均一性の改善は他の素材と同様に米に近いものであり，十分な効果が得られ(c) 周辺物質：米たといえる［3］．よって FMC を用いること(d) 周辺物質：FMC

で，磁場不均一性の有用な改善が期待できると考えられる．

図 6 周辺物質を変えたときの位相画像．磁場不均

また，FMC の粒子径は米と比べて小さいた

一性の違いがわかる．

め，米を使用した際に見られた画質の劣化は見られなくなるという利点もあった．

118

5．まとめ新しい素材である FMC を用いた磁場不均一性の改善効果について，ファントム実験により検証した．その結果，MRI で期待される
磁場均一性改善効果を持つことが確認できた．
今後はこの素材の特性を活かした使用方法を検討していきたい．
(1) 周辺物質：空気

利益相反の有無
なし．
文
［1］

献

Moriya S, Miki Y, Yokobayashi T et al:

Improved CHESS Imaging With the Use of
Rice Pads: Investigation in the Neck,
Shoulder, and Elbow. Journal of Magnetic
Resonance Imaging 31: 1504-1507, 2010(2) 周辺物質：米［2］

Moriya S, Miki Y, Yokobayashi T et al:

Rice Pads Reduce Geometric Distortion of
Echo-planar Diffusion-weighted Images of
the Cervical Spinal Cord. Magn Reson Med
Sci, 10: 65-69, 2011［3］

池口裕昭，庄内孝春，巳上綾 他：脂肪抑制 Magnetic Resonance Image のためのポリスチレンボール弾を用いた静磁場不均一軽減補助具の試作と効果の検討．
(3) 周辺物質：FMC

日本放射線技術学会雑誌 69: 71-79, 2013［4］

図 7 アンラッピング処理後の位相データ．

真鍋努，永田覚，板垣典子 他：X 線

消化管造影剤「硫酸バリウム」を用いた
磁場補正効果の検証．第 6 回東北放射線
表 1 線 ROI における最大位相差と磁場不均

空気
米
FMC

医療技術学術大会予稿集：p72, 2016

一性の周辺物質依存性．
最大位相差
磁場不均一性[degree]
[ppm]
1667
2.25
486
0.655
588
0.792

119

Evaluation of magnetic field homogeneity improvement
using new pad material
Ryo KAMOSHIDA*1, Minami AOBA*1, Kento AITA*1, Tatsuo NAGASAKA*2,
Hiromitsu IGARASHI*3, Yoshio MACHIDA*1*1 Tohoku University Graduate School of Medicine*2 Tohoku University Hospital*3 Rikutoh Corporation

Magnetic field homogeneity improvement is important for obtaining high quality MR images, and various methods
has been studied for the homogeneity improvement. Pad attachment is one of practical approaches for this purpose. It
was reported that the fat suppressed MR image quality can be improved in neck examination by using a pad with rice
as a material. In this study, we evaluated the magnetic field inhomogeneity improvement by using new pad material.

Key words: MRI, Magnetic field inhomogeneity, Pad, Fluorocarbon

120OP2-5

畳み込みニューラルネットワークによる
PET 画像ノイズ除去
大手

希望*1

得居 葵*1

橋本二三生*1右典*1

大村 知秀*1

斉藤

磯部

卓志*1

要旨
畳み込みニューラルネットワーク（convolutional neural network; CNN）を低計数 PET 画像のノイズ除去に応用した．CNN の構造は Remez らの DenoiseNet（DN）， U-Net に residual learning を追加したネットワー
ク（UR-Net）を基にした．DN で横断面を 1 スライスずつノイズ除去すると冠状・矢状面に横筋を生じた．
隣接 N スライスを N チャンネル画像としてノイズ除去する DN-Nch により，この問題が解決した．計数を
元データの 1/2，1/4，1/8，1/16，1/32，1/64，1/128 とした場合で DN，UR-Net を比較した．計数 1/4，1/8 以
外は UR-Net で高いピーク信号対雑音比（peak signal to noise ratio; PSNR）がえられた．UR-Net を 2 段に重ねた UR-Net×2 で，より高い PSNR がえられた．
キーワード：PET，深層学習，デノイジング，ノイズ除去，畳み込みニューラルネットワーク

1．はじめにない同時計数から低雑音の再構成画像を得る

陽電子放射断層撮影装置（positron emission

低計数 PET 技術が検討されている．低計数 PET

tomography; PET）は，陽電子を放出する放射性技術として，次の 3 項目が挙げられる．

薬剤を被検体に投与し，生体内の電子と対消滅（1）統計的画像再構成［5, 6, 7］は，観測デー

して生じる γ 線対を同時計数することで，生体タがポアソン分布に従うとして，最尤法により内の分子や細胞の機能を空間的・時間的に画像

断層 画像 を再 構成 する 手 法で あり [15, 16, 17,

化できる分子イメージング装置である［1］．

18] ，装置の点応答関数やデータ補正[19, 20]，

PET 撮像は，被曝軽減のため，できるかぎり

画像の滑らかさなどの先験情報[21, 22]を画像

低投与量での計測が求められる．また，ダイナ

再構成内に組み込むことにより，S/N を改善でミック収集や全身収集では，短い時間間隔でのきることが知られている．一方で，上記手法はPET 計測となり，1 フレーム当たりの同時計数膨大な計算時間を要し，かつパラメータの調整が少なくなることに起因して再構成画像の信が難しい．

号対雑音比（signal to noise ratio; S/N）が低下す（2）サイノグラムのノイズ除去には，バイラテる．そのため，装置の高感度化［2, 3, 4］や，少ラルフィルタ[8, 23]，制約付き最小二乗法[9]，辞書学習とスパース表現[10, 24]などの技術が――――――――――――――――――

応 用 さ れ て い る ． し か し ， depth-of-interaction*1 浜松ホトニクス株式会社中央研究所（DOI）[25]や time-of-flight（ TOF）[26]によりサ〔〒434-8601 浜松市浜北区平口 5000〕

イノグラムが高次元になると，データサイズがe-mail: kibou@crl.hpk.co.jp

大きくなり実行が困難となる場合が生じる．

121

（3）再構成画像のノイズ除去として，ウェーブ

較対象とし，頭部 PET 画像に適用した結果を報

レット縮退[11]，ガイデッドフィルタ[12, 27, 28]，

告する．

ノンローカルミーンズ[13, 29]，ブロックマッチ
ング 4D フィルタ[14]などが応用されている．こ2．方法

れらは，前述の手法に比べ簡便な手法であるが，畳み込みニューラルネットワークの構造の再構成画像中における雑音分布の複雑さに起違いによる PET 画像のノイズ除去効果を確認

因する誤差が生じる可能性がある[28]．

するため，図 1 に示す 4 種類の CNN を用いた．

近年，深層学習（deep learning; DL）[30]と呼1）DenoiseNet（DN）

ばれる機械学習が，コンピュータビジョンの分

DN は 15 層の CNN である．各畳み込み層で野で革新的な技術として注目されている．従来は 3×3 のフィルタ 64 個を，下層からの入力にの機械学習が，生データから前もって抽出され畳み込み，64ch の特徴マップを得る．次に，1chた特徴量を入力として分類・回帰を学習するのを出力層に送り，残り 63ch を rectified linear unitに対して，DL は生データを入力として特徴抽（ReLU）

出と分類・回帰を 1 つのネットワークの中で同𝑓(𝑥) = max(0, 𝑥)(1)

時に学習する[31]．この特徴を利用して，DL はで活性化した後，次の層に送る．最後に，入力

画像認識[32]などの高次ビジョンだけではなく，画像と各層の出力画像を加算し，ノイズ除去画

超解像[33, 34, 35, 36, 37]，ノイズ除去[38, 39, 40,

像とする．

41, 42, 43]などの低次ビジョンにも応用されて

2）UR-Net，UR-Net×2

いる．DL を再構成画像のノイズ除去に応用す

UR-Net は，U-Net[45]と residual learning[46]をることができれば，再構成画像の複雑な雑音の組み合わせた構造となる．画像を縮小していく

分布を生データから学習し，それに合わせたノエンコーダー部，画像を拡大していくデコーダ

イズ除去が可能になると期待できる．

ー部，特徴マップを画像に変換する再構成部か

再構成画像のノイズ除去に DL を応用した先らなる．

行 研 究 と し て ， residual encoder decoder

エンコーダー部は畳み込み 7 層からなり，ス(RED)[41]を低線量 CT 画像のノイズ除去に応用

トライド 2 の畳み込みで特徴マップを縮小する．

した手法[44]や，4 層の CNN を 3 段に結合したデコーダー部は畳み込み 4 層と逆畳み込み[50]3

auto-context CNN を PET 画像のノイズ除去に応層からなり，ストライド 2 の逆畳み込みで特徴用した手法[45]が挙げられる．また，Xu らは U-

マップを拡大する．再構成部は畳み込み 1 層かNet[46]に residual

learning[47]を追加したネッ

らなる．なお，活性化関数には ReLU を使用し，トワーク（ここでは UR-Net と呼ぶ）を，超低

図 1 に示すように，2，4，6 層目を 8，10，12 層

計数 PET 画像のノイズ除去に応用した[48]．さ目にスキップ結合する．最後に，入力画像と再らに Gong らは，UR-Net を低計数 PET の統計

構成部の出力画像を加算してノイズ除去画像

的画像再構成に画像表現として組み込んだ[49]．

とする．
UR-Net×2 は，UR-Net を 2 段積み重ねた 30 層

上記のように，DL を応用した様々なノイズ除去法が検討されているが，PET 画像について，の CNN である．

これらの性能差を比較した研究は行われてい
3）DN-3Dない．
そこで本研究では，畳み込みニューラルネッ

DN-3D は 3×3×3 の 3D 畳み込み 10 層からな

トワークの構造の違いによる PET 画像のノイる．各層は 64ch の 3D 特徴マップの内，1ch をズ除去効果を比較・検討することを目的とする．

出力層に送り，残り 63ch を ReLU で活性化した

本論文では，DenoiseNet（DN）[43]，UR-Net[48,後，次の層に送る．出力層では，入力画像と各49]，DN を三次元空間に拡張した DN-3D を比層の出力画像を加算し，ノイズ除去画像とする．

122

DenoiseNet（DN）

64 64 64 64 64 64 64 64 64 64 64 64 64 64 64

UR-Net

32 32

64

32 32

32 32

96 32
64 64

192 64128

3×3 conv
4×4 conv stride=2
4×4 deconv stride=2

1×1 conv
skip

UR-Net×2

DN-3D

64

64

64

64

64

64

3×3×3 conv
図 1 CNN の構造

123

64

64

64

64

4）DN-Nch，UR-Net-Nch

数 1/32），または 128（ ブラインドノイズ除去），

DN-3D は三次元画像を扱うため，計算時間や3D では 1 とした．

メモリ使用量が増大してしまう．そこで，隣接損失関数には ノイズ除去 したパッチと真のN スライスを N チャンネルの二次元画像としてパッチの二乗誤差のミニバッチ平均を利用し，上記ネットワーク構造に入出力 し，それぞれ

誤差逆伝播法[55, 56]と Adam[57]により，CNN

DN-Nch，UR-Net-Nch と表記する．DN-Nch は，の内部パラメータを 20 万回更新した．実装に各畳み込み層の 64ch の特徴マップの内，Nch をは深層学習フレームワーク Chainer[58]を用い，出力層に送り，残り「64-N」ch を次の層に送る．

GPU（Quadro P6000）を用いて高速化した．

UR-Net-Nch は，入出力以外は変わらない．

7）評価方法5）データセット

評価用の低計数 PET 画像をノイズ除去し，真の画像とのピーク信号対雑音比（peak signal to

共同研究先の浜松医科大学の承認のもと，32
例の頭部 PET 画像を訓練に使用した．1 例を評

noise ratio; PSNR）を評価した．

価用に残し，残り 31 例を訓練用とした．

PSNR = 20log (ニ コ チ ン 受 容 体 の ト レ ー サ ー で あ る [11C]-

Peak
RMSE

)

(2)

MeQAA[51]を投与された健常ボランティア 32

Peak は真の画像の最大画素値，RMSE は真の画

名 は ， 頭 部 用 PET 装 置 （ Hamamatsu HITS-

像とノイズ除去画像の平方平均二乗誤差であ655000[52]）にて 62 分間計測された．シングル

る．真の画像の「画素値が Peak×0.01 以上の領計数をリストモード収集し，ソフトウェアで同域」を関心領域（region of interest; ROI）とし，時計数した[53]．その後，同時計数のリストデー

ROI 内で PSNR を算出した．

タをリストモード DRAMA 法[54]で画像再構成

低計数 PET 画像から一定間隔でパッチを抽した．画像サイズは 128（X）×128（Y）×83（Z）

出し，ノイズ除去したパッチを書き戻した後，[voxel]，画素サイズは 2.6（X）×2.6（Y）×2.4（Z）

パッチのオーバーラップを平均して ノイズ除

3mm とした．

去画像とした．パッチを抽出する間隔はパッチ

同時計数を 1/2，1/4，1/8，1/16，1/32，1/64，

サイズの 1/4 とした．ただし，Nch ではパッチ

1/128 に間引いて再構成し低計数 PET 画像とし抽出の Z 方向の間隔は 1 とした．

た．なお，同時計数を間引かない再構成画像を真とした．画像を平均値の 20 倍で割って規格

3．結果

化した．

図 2 に DN，DN-5ch による冠状面のノイズ除

6）訓練方法

去画像を示す．DN は横筋を生じるが，DN-5ch

画像の数が少ないため画像からランダムにはこれを生じなかった．表 1 に計数 1/32 での小領域（パッチ）を抽出し訓練データとした．

DN，DN-3D，DN-5ch の PSNR および計算時間

パッチサイズは Nch：64（X）×64（Y）×N（Z），を示す．また，図 3 に更新回数に対する DN-5ch，3D：32（X）×32（Y）×32（Z）とし，パッチのUR-Net-5ch，UR-Net-5ch×2 の PSNR の推移を示

XYZ 軸をランダムにフリップし，データを水増す．

しした．パッチ複数個をまとめてミニバッチと

図 4 にブラインドノイズ除去での更新回数にし，ミニバッチ単位で CNN の内部パラメータ

対する DN-5ch，UR-Net-5ch，UR-Net-5ch×2 のを更新した．

PSNR の推移を示す．計数 1/2 から 1/128 に加え計数 1/32 の低計数 PET 画像のみで訓練したて，真の画像をノイズ除去した場合も示す．こ場合と，計数 1/2，1/4，1/8，1/16，1/32，1/64，

れは，Buades らの method noise に相当する[59]．

1/128 を混合し異なる計数のノイズ除去を訓練

図 5 にガウシアンフィルタ 6mm（Gauss 6mm），

した場合（ブラインドノイズ除去）の 2 パター

UR-Net-5ch×2 による横断面のブラインドノインおこなった．バッチサイズは Nch では 32（計ズ除去画像を示す．

124

効果を比較・検討した．
図 2 に示すように，DN は冠状面に横筋を生じたが，DN-5ch ではこれを生じなかった．また
表 1 に示すように，DN-5ch では，DN-3D の約
1/7.3 の計算時間で，より高い PSNR が得られた．DN-3D に比べ DN-5ch で PSNR が向上した
理由として，データセット数の不足が考えられる．今後，2D からの転移学習[60]など，学習方法を工夫すれば 3D でより高い PSNR が得られる可能性があると考えられる．
本研究では，図 3 に示すように UR-Net-5ch×2で最も高い PSNR がえられた．これらの結果か
図 2 DN，DN-5ch による冠状面のノイズ除去画像．

ら，PET 画像のノイズ除去では，UR-Net-5ch×2

計数 1/32．左上から真，ノイズ除去なし，DN，DN-が最適と考えられる．
図 4 に示すように，ブラインドノイズ除去で5ch．

は，計数 1/4，1/8 以外は UR-Net-5ch で DN-5ch
表 1 計数 1/32 での DN，DN-3D，DN-5ch の PSNR

より高い PSNR が得られた．Salmon らはポアソおよび計算時間．
PSNR [dB]
ノイズ除去
21.81
なし
DN
27.40
DN-3D
28.39
DN-5ch28.79

ンノイズ除去において，極端な低計数では画素
計算時間 [秒]
2.32
18.57
2.54

を束ねて 1 画素当たりの計数を増やした方が高い PSNR が得られたと報告しており[60]，PET
画像においても極端な低計数では 解像度を落とした方が高い PSNR が得られると考えられる．
図 5 から，計数をまぜた訓練によりブライン
ドノイズ除去が可能と考えられる．しかし，超低計数での解像感の維持が課題である．
5．まとめ
本研究では，畳み込みニューラルネットワー
クの構造の違いによる PET 画像のノイズ除去効果を比較・検討した．極端に低計数では DN
より UR-Net でより高い PSNR が得られた．隣接 N スライスを N チャンネル画像としてノイズ除去することで，冠状・矢状面の横筋が消失した．UR-Net を 2 段積み重ねた UR-Net×2 で，より高い PSNR が得られた．

図 3 計数 1/32 での DN-5ch，UR-Net-5ch，UR-Net-

謝辞

5ch×2 の更新回数に対する PSNR の推移．

研究遂行にあたり貴重なご助言を賜った 尾
内康臣 浜松医科大学教授に深謝いたします．

4．考察
本研究では，畳み込みニューラルネットワー

利益相反の有無

クの構造の違いによる PET 画像のノイズ除去

なし．

125

図 4 更新回数に対する DN-5ch，UR-Net-5ch，UR-Net-5ch×2 の PSNR の推移（ブラインドノイズ除去）

126

図 5 横断面のブラインドノイズ除去画像．上からノイズ除去なし， Gauss 6mm，UR-Net-5ch×2，下半分は真
との差

127

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130

PET Image Noise Removal by Convolutional Neural Network
Kibo OTE*1, Aoi Tokui*1, Fumio HASHIMOTO*1, Takashi ISOBE*1, Akinori SAITO*1, Tomohide OMURA*1 Hamamatsu Photonics, Cnetral Research Laboratory

A convolutional neural network (CNN) was applied to noise removal of low count PET images. The architecture of
CNN was based on Remez 's DenoiseNet (DN) and U-Net with residual learning (UR-Net). When noise was removed
from the transverse section by one slice at DN, a streak artifact occurred on the coronal / sagittal plane. This problem
was solved by DN-Nch which removes noise by using adjacent N slices as N channel images. DN and UR-Net werecompared when the count was 1/2, 1/4, 1/8, 1/16, 1/32, 1/64, 1/128 of the original data. A high peak signal to noise
ratio (PSNR) was obtained with UR-Net other than 1/4 and 1/8. Higher PSNR was obtained with UR-Net × 2 where
UR-Net was stacked in two layers.

Key words: PET, deep learning, denoising, noise removal, convolutional neural network

著者紹介
和文でも英文でも可．
大手 希望 (おおて きぼう)1998 年静岡大・工学部・情報知識工学科卒．2000 年同大大学院•理工学研究科•計算機工学専攻了．現在，浜松ホトニクス（株）•中央研究所•第 5 研究室所属．PET
装置の画像再構成，ノイズ除去の研究開発に従事．
得居 葵 (とくい あおい)
2015 年北里大・医療衛生学部・医療工学
科・診療放射線技術科学専攻卒．2017 年
筑波大大学院・人間総合科学研究科・フロンティア医科学専攻了．現在，浜松ホトニクス（株）・中央研究所・第 5 研究室所属．PET 装置の画像再構成，ノイズ除去の研究開発に従事．
橋本 二三生 (はしもと ふみお)2016 年藤田保健衛生大大学院・保健学研
究科修士課程修了．診療放射線技師．現在，浜松ホトニクス（株）・中央研究所・PET 研究グループ所属．医用画像処理，解析等の研究に従事．日本放射線技術学会会員．
磯部 卓志 (いそべ たかし)1998 年名古屋大大学院・理学研究科・物質理学専攻（物理系）修了．現在，浜松ホトニクス（株）•中央研究所•第 5 研究室所属．PET 装置のデータ収集及び画像
再構成システムの研究開発に従事．

131

斉藤 右典 (さいとう あきのり)
2002 年茨城大・理学部・自然機能科学科
卒 2006 年同大大学院・理工学研究科卒．
現在，浜松ホトニクス（株）•中央研究所•第 5 研究室所属．PET 装置の性能評価等に従事
大村 知秀 (おおむら ともひで)
1984 年静岡大学工学部電子工学科卒．
1986 年同大大学院工学研究科修士課程修了．同年浜松ホトニクス(株)入社．中央研
究所第５研究室副研究室長．主として
PET 装置用検出器の研究開発に従事．

OP2-6

深層学習を利用した MR 圧縮センシング再構成の基礎検討
大内 翔平*1，伊藤 聡志*1
要旨
サンプリング定理を満たさない少数信号から画像再構成を行う圧縮センシングを MRI に応用する場合に，画像再構
成に反復処理を伴うため，極めて多くの再構成時間を要するという問題がある．本研究では，圧縮センシングによる少数信号からの再構成画像に生じるアーチファクトを，深層学習を用いて除去する手法を検討する．本方法によれば，従来の圧縮センシングによる再構成法では 10 秒以上を要した再構成計算が，CPU のみを利用した場合では 1.5 秒以下に，
GPU を利用した場合では 0.3 秒以下に短縮できた．また，従来の反復的解法では良好な再構成が困難であった間引き法において，本方法では良好な再構成が行える場合があり，本方法の有効性が示された．

キーワード： 圧縮センシング，再構成，深層学習

様々な問題への適用が進んでおり，JPEG のよう1．はじめに
MRI における撮像では，信号収集に要する時間，な圧縮処理が施された画像に生じるアーチファ

すなわち撮像時間が X 線 CT と比較して長いこ

クトやリンギングの除去[6]等に応用されている.

とが課題となっている．撮像時間の短縮化を目

医用画像の再構成に，深層学習を利用する手的として圧縮センシング(Compressed Sensing :法の検討も行われており[7]，中でも画像に生じCS)[1,2]の応用[3]が進んでいる．CS によれば，観たアーチファクトのみをネットワークに推定さ測対象の信号がスパース性を満足することを条せる残差学習法は，アーチファクトを取り除い

件に，サンプリング定理を満足しない少数の観た画像を直接推定するよりも優れた性能を示す

測信号からの画像再生を行うことが可能となる．

ことが報告されている[8]．実際にラジアルスキ

これにより，収集信号量の削減が可能であり，撮ャンサンプリングによる MR 画像に対する，残像時間の短縮化が図れるが，一方で，画像再構成

差学習法による再構成では，従来の CS 反復再構

は数理的な反復処理を伴い，計算コストが大き成法に比べ，アーチファクト除去性能および詳くなる問題がある．

細構造の復元性能が向上し，再構成時間が高速

近年，音声認識や画像認識の分野で，深層学習化したことが報告されている[8].

による手法が従来法を凌駕する性能を示すこと

本研究では，残差学習法による深層学習を利が報告され[4][5]，大きな注目を集めている．画用することにより，MRI の CS 再構成を高速化す

像処理の分野では，畳み込みニューラルネット

ることを目的とする．具体的には，再構成の所要

ワーク(Convolutional Neural Network

時間および再構成画像の品質について，CS 反復

CNN) の――――――――――――――――――――*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: mt186504@cc.utsunomiya-u.ac.jp

再構成法との比較を行った．

132

2．残差学習法
残差学習法は，らが提案したによる画像の白色雑音除去法でありらによって提案された残差学習
ッチ正則化

，

の手法を，バと組み合わせて応用している．

残差学習は，深層学習ネットワークの深層構造が原因で生じる，学習効率の低下問題を回避

図するための手法として提案された．残差学習に

ネットワークアーキテクチャて，再構成を行っていた．良好な再構成画像を得よるネットワークでは，入力データと出力デー

るには，これらの処理を数十から数百回にわたタの差分をネットワークによって推定する．すって反復する必要があり 反復的解法 ， 次元画

なわち，入力データを所望の出力に変換するた像の再構成にめに必要となる，入力データに加減算するべき秒以上を要している．

本研究ではゼロフィル再構成像に生じるアー成分のみを推定させる．

チファクトが雑音成分に近似すると仮定して，また，バッチ正則化

は学習

残差学習法によってアーチファクトを推定し，過程において，学習用データを予め正規化する

ゼロフィル再構成像からアーチファクトを取りことで，内部共変量シフトによる学習効率の低除くことにより，目標とする像を得る方法を検下の影響を軽減する手法である．

討する．本方法によれば，ネットワークの学習に

残差学習法では，ネットワークに入力されたは時間を要するが，学習済みネットワークを使

雑音重畳画像から雑音成分のみを推定し，推定用したアーチファクトの推定には反復的解法の結果を入力画像から減算することで雑音除去画
像を得る．本方法によれば，ような反復処理を必要とせず，高速に再構成をによる雑音除行うことが可能となる．

去画像の直接推定法と比して，学習速度および雑音除去性能が向上するとともに，雑音除去法

4．画像再構成シミュレーションとして有名な，

4.1 ネットワークのアーキテクチャ
Trainable Nonlinear Reaction

本研究で使用する深層学習ネットワークのア

Diffusion)を上回る結果が得られることが報告されている．

3．圧縮センシング再構成への応用
圧縮センシングのへの応用により，収集

ーキテクチャを図 に示す．全層のネットワークとし，第層～

対して未収集点にゼロデータを補い，単純に逆フーリエ変換を行うと（ゼロフィル再構成），再生画像にはアーチファクトが発生する．反復的層を出力層とした．第込みによるサイズ × × のフィルタ枚とで構成されている．これにより，通りの特徴を取得することが可能である．第

層～

× ×

枚による畳み込みとバのフィルター

133

層は，サイズで構成されている．また，第層は，サイズ × ×

適用し，条件付き最小化問題を解くことによっ層は，畳み入力された画像からッチ正則化・

解法では，この信号に対してスパース化関数を

層を中

間層，第

ー

信号量の削減が可能となるが，削減後の信号に層を入力層，第のフィルターによる畳み込みで構成した．パラメータの更新手法に
は

表

計算機環境

を採用した．

ネットワークに入力する画像は，ゼロフィル
再構成像とし，ネットワークによってアーチフ
ァクトのみを推定する．その後，推定した結果をネットワークへの入力画像から減算することで，再構成を行う．
4.2 学習用データセット

4.3 データ拡張

本研究ではデータセットとして，全信号によ本研究では，枚のボランティア画像を学習

る逆フーリエ変換像 フルデータ像 とゼロフィに用いる．深層学習による推定の結果は，学習にル再構成像の画像対を用いるデータセットの内容による影響が大きく，組用意した．使用した

画像は，キャノンメディカル社製

によってデータセットが少ない場合，汎化性能が低下す撮像した，頭部のプロトン密度強調像である．撮る可能性がある．これを考慮して，データ拡張

像条件として，高速スピンエコー法を使用し，
は

，

フリップ角

は

，スライス厚は°，分解能は，×によって画像対数を増量した，

データセットによる学習も行うこととした．本

画研究では， 組の画像対に対して

素とした．

度，

度，

度の回転を施した画像対を作成することで，ゼロフィル再構成像は，図に示す信号収集合計画像対数を組とした．以降，データ拡張

点分布に従って収集した信号から再生した．収を適用していない，

集する信号量はいずれの分布ともにセットを標準データセットとし，データ拡張を

なお，

である．

次元方向にランダムな分布を適用した

適用した

組の画像対を持つデータ

組の画像対を持つデータセットを場合，ゼロフィル再構成像にはガウス雑音に近拡張データセットとする．

似したインコヒーレントなアーチファクトが生

4.4 画像再構成

じるが，位相エンコード方向のみにランダムな本研究で使用した計算機環境を表 に示す．

分布を適用した場合のゼロフィル再構成像には，標準データセットおよび拡張データセットによコヒーレントなアーチファクトが重畳することって学習したネットワークを使用して，ボランがあり，ガウス雑音との近似度は必ずしも高く

ティア画像に対して再構成を行い，反復的解法

ない．

と処理時間および再構成像の品質の比較を行った．なお，学習はすべての場合において

エポックとした．品質の比較には，ピーク信号対
雑音比

および，画像が持つ構造的特徴の保存性を評価するを使用した．
は，フルデータ像と再構成像の平均二乗
誤差
図と，フルデータ像の最大輝度値を用いて式使用する信号収集点分布

134によって導出する．

PSNR = 20 log

RMSE

枚の再構成画像の平均値を算出したものである．

dB

(1)

2 次元方向ランダム分布においては，再構成画

また，SSIM は注目画素とその周辺の 11×11 画

像は反復的解法，本方法ともにアーチファクト

素を 1 つの領域とし，フルデータ像を X，再構が除去されていることが確認できる．しかし，フ成像を Y とした場合の，領域内の各画素値の平ルデータ像と比較すると，反復的解法では再構

均 ， ，標準偏差 ， ，相互相関から, 注

成画像が若干粗くなり，本方法では平滑化され目領域の輝度値 ( , )，コントラスト!( , )，構る傾向にあった．また，再構成画像のコントラス

造"( , )の相似性を導出する．この 3 要素の総トも，反復的解法の方が高かった．

合的な相似性#( , )を式(2)によって注目画素ご

位相エンコード方向ランダム分布においては，とに求め，各#( , ) を平均することで算出する

反復的解法ではアーチファクトの残留が確認さ#( , ) = ( , ) ∙ !( , ) ∙ "( , ) =%れたが，本方法では大部分のアーチファクトを

2 & ' + )*2 & ' + )+&' + ),∙% +
,∙%
,
++
++)
++)
+
&
'
*
&
'
+
& ' + )-

除去できていた．一方で，コントラストに関して(2)

は反復的解法による再構成画像の方が高い結果

式(2)において，)* ，)+ ，)- は発散を防ぐために設となった．

けた，小さな正定数である．本研究では画像の最大輝度値を)+ = (0.03 ∙として，)* = (0.01 ∙)+ ，)- = )+ 2とした．

次に，使用したデータセットによる再構成結)+ ，果の差異を比較すると，2 次元方向ランダム分布
では，両データセットによる再構成画像間でほ2 種類のボランティア画像(モデル 1，モデル 2)

とんど差が見られなかった．位相エンコード方に対して，2 次元方向ランダム分布を適用したと向ランダム分布では，拡張データセットの使用

きの再構成結果を図 3，図 4 に，位相エンコード

によって，アーチファクト除去性能が向上して

方向ランダム分布を適用したときの再構成結果いることが確認できた．評価値に関しても，拡張を図 5，図 6 に示す．また，図 3，図 5 に示した

データセット使用時の方が PSNR，SSIM ともに

モデル 1 の画像を本方法によって再構成した際上昇した．また，図 7，図 8 より，拡張データセの，各エポック単位での再構成画像の品質評価

ットで学習した場合，標準データセットを使用の推移を図 7，図 8 に示す．各種再構成像の品質した場合と比較してエポック数増加に伴う評価および学習時間，
再構成時間の比較は表 2 に

PSNR，SSIM の推移が安定することが分かった．

示した．なお，再構成時間については，同様の再

表 2 より，学習の所要時間については，データ構成処理を CPU で実行した場合と，GPU で実行

セットの画像対数の増加に従って学習時間も増した場合の処理時間を示す．PSNR と SSIM は 7加した． 再構成時間については，反復的解法が表 2. 学習・再構成の所要時間および再構成画像の品質評価結果
信号収集点分布2 次元方向ランダム分布

位相エンコード方向
ランダム分布

再構成法

データセット

学習時間

再構成時間

PSNR[dB]

SSIM

反復再構成

－

－

11.4 秒

35.93

0.980

深層学習

標準

約 75 分CPU : 1.2 秒

33.05

0.964

再構成

拡張

約 300 分GPU : 0.3 秒

32.74

0.963

反復再構成

－

－

11.4 秒

29.94

0.933

深層学習

標準

約 75 分CPU : 1.2 秒

29.09

0.936

再構成

拡張

約 300 分GPU : 0.3 秒

29.28

0.937

135

約 10 秒を要するのに対し，本方法では GPU をータセットによる品質の向上が見られたが，一利用することで，反復的解法よりも 38 倍高速と方の２次元方向ランダム分布におけるネットワ

なる約 0.3 秒となり，大幅に高速化された．

ークの学習は，標準データセットのみで十分であったため，拡張データセットによる品質の向上がほとんど見られなかったと考えられる．

5．考 察
図 3 から図 6 より，反復的解法と本方法では，使用する分布によって再構成画像の特徴に差異

6．まとめが見られ，２次元方向ランダム分布適用時には

本研究では，MRI における圧縮センシング再反復的解法が，位相エンコード方向ランダム分

構成の高速化を目的として，深層学習による画

布では本方法が SSIM の面において優れる結果像再構成について基礎検討を行った．その結果，になった．反復的解法では，反復再構成処理によ

学習には時間を要したが，再構成時間は大幅にって未収集信号を復元した信号空間を逆フーリ

短縮化され，2 次元画像の再構成を約 0.3 秒で行エ変換することで，アーチファクトの除去を図うことができた．また，再構成画像の高画質化のっている．そのため，再構成像の品質は信号収集可能性が示された．今後は，さらなる高画質化に

点分布に伴う信号の間引き方法に影響すると考向けてネットワークアーキテクチャの改良につえられる．一方の本方法では，ゼロフィル再構成

いて検討していく予定である．

像のアーチファクトを推定するため，再構成像の品質は生じたアーチファクトの様相に影響す

謝 辞ると考えられる．以上より，適用する信号収集点

本研究の一部は，平成 29 年度科学研究費助
成金(基盤研究(C) 16K06379，新学術領域研究

分布による差異が生じたものと推測できる．
また，拡張データセットを使用した学習にお16H01530)により実施された．また，本研究をいては，標準データセットの使用時よりも学習遂行するにあたり，画像データを提供いただいが安定し，再構成像の品質が向上する傾向にあたキヤノンメディカルシステムズ(株)に感謝のった．この傾向は，位相エンコード方向ランダム

意を表します．

間引き適用時の方が顕著に表れた．これは，残差学習法での除去が想定されているガウス雑音と，利益相反の有無なし

実際に生じたアーチファクトとの近似度合いによるものであると考えられる．2 次元方向ランダ
ム分布によって生じるアーチファクトは，イン
コヒーレントとなり，ガウス雑音との近似度が高い．一方で位相エンコード方向ランダム分布によって生じるアーチファクトは，コヒーレン
トとなり，ガウス雑音との近似度は低くなる．これにより，位相エンコード方向ランダム分布ではネットワークが十分な学習を行うためには，
多くのデータセットが必要となるため，拡張デ

136

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図次元方向ランダム分布適用時の再構成像比較 モデル
フルデータ像ゼロフィル再構成像， 反復再構成像， 深層学習による再構成像 標準データセット ， 深層学習による再構成像 拡張データセット～ はそれぞれ ～ の拡大画像， ～ はそれぞれ ～ のフルデータ像との差分画像

図次元方向ランダム分布適用時の再構成像比較 モデル
フルデータ像ゼロフィル再構成像，
再構成像， 深層学習による再構成像 標準データセット ， 深層学習による再構成像 拡張データセット
はそれぞれ ～ の拡大画像， ～ はそれぞれ ～ のフルデータ像との差分画像

138

反復
～

図
位相エンコード方向ランダム分布適用時の再構成像比較 モデル
フルデータ像ゼロフィル再構成
像， 反復再構成像， 深層学習による再構成像 標準データセット ， 深層学習による再構成像 拡張データセット～ はそれぞれ ～ の拡大画像， ～ はそれぞれ ～ のフルデータ像との差分画像

図
位相エンコード方向ランダム分布適用時の再構成像比較 モデル
フルデータ像ゼロフィル再構成
像， 反復再構成像， 深層学習による再構成像 標準データセット ， 深層学習による再構成像 拡張データセット～ はそれぞれ ～ の拡大画像， ～ はそれぞれ ～ のフルデータ像との差分画像

139拡張データセット使用時

標準データセット使用時

図 . 深層学習再構成像のエポック毎の品質評価の推移(モデル 1・２次元方向ランダム分布)

標準データセット使用時

拡張データセット使用時

図 . 深層学習再構成像のエポック毎の品質評価の推移(モデル 1・位相エンコード方向ランダム分布)

140

Study on MR Compressed Sensing Reconstruction using Deep Learning
Shohei OUCHI*1, Satoshi ITO*1*1 Graduate School of Engineering, Utsunomiya University

Recently, compressed sensing (CS) has been proposed to reduce the scan time of MR acquisition. CS reconstruction
requires an iterative reconstruction, so it is more computationally intensive than traditional inverse Fourier reconstruction,and the obtained image tend to have artificial appearances.In this study, removal of aliasing artifacts due to undersampling in CS is examined using image processing based on deep learning network. We used residual learning for deeplearning network in which reconstruction error is estimated by the pair of clean images and alias occurring images.
Reconstruction experiments showed that CPU time is reduced to 1.2s from 11.4s which is required for iterative
reconstruction. These results indicate that residual learning has the potential to be high speed and high quality image
reconstruction method in CS.

Key words: Compressed Sensing, Reconstruction, Deep Learning141

OP2-7

深層学習を利用した MR 画像の雑音除去に関する検討
高野 航平*1，伊藤 聡志*1
要旨
本研究では，深層学習を用いた雑音除去法の MR 画像への応用について検討を行った．学習に際して，残差学習法によって雑音を含む入力画像から雑音成分を推定する方式を採用した．本方法を自然画像で雑音除去性能が高いことで知られる BM3D や WNNM と比較した．定量評価ではこの 2 種と同等以上の結果が得られた．また，本方法は細部構造や医用画像で重要となる弱コントラストの保存性が高いことが示された．また，学習モデルと雑音除去対象の性質の類似度が高いほど有効であることが示唆された．以上により，本方法は MR 画像の雑音除去に適した方法であることが示された．

キーワード：雑音除去，深層学習，残差学習法

1．はじめにして提案されてきた雑音除去法を利用すること

核磁気共鳴現象を利用した生体映像法が多い．中でも，BM3D(Block-matching and 3D(Magnetic Resonance Imaging : MRI)は，X 線 CT や

filtering)[1]や WNNM(Weighted Nuclear Norm Mi

PET などの画像診断装置と異なり被曝を伴わず

nimization)[2]に代表される Non Local mean 法はに生体を映像化することができる装置として医自然画像の雑音除去問題では高性能で知られ，療分野で広く普及している．MRI により得られ医用画像に対して応用した事例もみられるが[3]，る断層像の画質は，主磁界の高磁界強度化と技細部構造の保存が課題となっている．近年，雑音術の進展により，高分解能，高 S/N 比化してい除去問題に深層学習が注目されており，K. He らる．しかし，その一方で，パラレルイメージングが提案する残差学習法[4]を用いた自然画像の雑(parallel imaging)などに代表される撮像や，機能音除去で良好な結果が得られたとの報告がなさ

的 MRI の撮像の利用が増えたことにより，依然れている[5]．

として雑音が混入した低 S/N 比の画像が得られ

本研究では MR 画像の雑音除去問題に対して，ることがある．画像診断の精度を高めるために残差学習を用いた深層学習を応用する方法につは生体内の細部構造の保存性と高い雑音除去性

いて検討を行う．残差学習法は雑音が重畳され能を満足する雑音除去法が必要となり，これまた入力画像から雑音成分のみを推定する手法ででに多くの方法が提案されているが，平滑化とある．この手法は雑音量が比較的少ない場合に細部構造の保存という相反する条件を両立する

おいて高い雑音除去効果を示すことが知られてことは難しく，改善の余地が残されている．

おり，一般に雑音量が最大輝度値の 5%以下の画像が多い MR 画像においても高い雑音除去性能

医用画像の雑音除去問題には，自然画像に対――――――――――――――――――*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: mt186521@cc.utsunomiya-u.ac.jp142

図 2 入力画像パッチ化の概略推定するのではなく，雑音成分を推定する．そして，雑音画像から推定した雑音を除くことによ

図 1 DnCNN の構成図

り雑音除去像を求める．以降，残差学習による雑を示すことが期待できる．本研究では，深層学習

音除去法を DL と称する．

による雑音除去法を，前述した BM3D および
WNNM と比較し，信号対雑音比と SSIM[6]によ3．雑音除去実験と評価

る評価を行うとともに得られる画像の特徴を明

被験者の同意が得られた，高 S/N 比を有するらかにすることを目的とする．

256×256 画素のプロトン密度強調像(PDW 像)を用いて雑音除去実験を行った．DL は学習するモ

2．深層学習を使用した雑音除去法

デルによる雑音除去性能の依存度を調べるため

本研究で用いる基本的なニューラルネットワに，以下の 2 通りの学習モデルを使用した．

ークには K.Zhang らが提案する DnCNN [5]を用いた．DnCNN の概略を図 1 に示す．第 1 層では畳み込み処理(Conv)と Rectied linear unit(ReLU)

1.

40 種類の PDW 像 を学習した場合(DL_PP)

2.

1 の学習データと撮像断面が同一である 40
種類の T₂強調像(T2W 像)を学習した場合を，第 2 層～最終一つ手前の層は Conv と ReLU

(DL_T2P)の間で Batch Normalization(BN)を，最終層では雑音除去性能を評価するために BM3D，WNNM

Conv のみを行う．Conv と ReLU には入力デーと比較を実施した．この 2 種は図 3 に示すようタの特徴を抽出する役割があり，BN には学習効にいずれも，画像の自己相似性に着目し，画像中率の向上の役割がある．

に含まれる類似パッチの情報を利用して雑音除

なお，図 1 におけるネットワークへの入力で去を行う手法である．類似パッチごとにまとめは，実際には図 2 のように画像を小さな単位にた後における雑音成分の縮退プロセスはこの 2分割するパッチ化を行う．パッチのマトリクス

種で異なり，WNNM の方が複雑かつ時間を要す

サイズは，ネットワークの層数を d とするとき

る代わりに，雑音除去像は高品質なものとなる．

(2d+1)×(2d+1)が望ましく，パッチのマトリクス
サイズを 35×35 とするとき，層数 d は 17 となる．ネットワーク中の畳み込み処理に用いるフィルタサイズは，K.Simonyan らが良好な結果を示した 3×3 とした[7]．
DnCNN は学習の際に残差学習法を用いている．残差学習法では，雑音画像から雑音除去像を

図 3 BM3D，WNNM

143

雑音は最大輝度値の 5.0%のガウス型白色雑音とられ，異なる T2W 像を学習した場合には PSNR

し，これを 6 種類のモデル画像に重畳し，雑音除が僅かに低下することが示された．また，得られ去を行った．

た PSNR と SSIM ともに，BM3D と WNNM より

なお，本研究で使用したすべての MR 画像の高い値を示した．図 8 に雑音除去像(PDW 像)の撮像は，主磁界強度が 1.5T のキャノンメディカ

例を示す．なお，コントラストを確認しやすくす

ル製 MRI で行った．PDW 像は高速スピンエコー

るための調整を行っている．

法を使用し，エコー時間間隔(TR)が 3000ms，エ
コー時間(TE)が 13ms，スライス厚が 3mm の条件

31.96

で撮像が行われた．T2W 像は，TR が 3000ms，

31.95

31.95
31.94

31.94
PSNR[dB]

TE が 90ms，スライス厚が 3mm の条件で撮像した．雑音除去対象と同一の画像は学習データセ

31.93
31.92

31.91

31.91

ットには含めなかったが，同一人物のものであ

31.90
31.89

り，撮像断面が異なるものであった．学習時間は

30×30

35×35

40×40

パッチのマトリクスサイズ

CPU 使用のみで約 16 時間，GPU 利用で 1 時間を要した．
使用した計算機の仕様を表 1 に示す．

図 4 パッチのマトリクスサイズごとの

MATLAB を用いて深層学習を用いるにあたり M

PSNR

atConvNet を使用した．
表 1 使用した計算機の仕様

0.9315

CPUIntel core i7-7700 3.60GHzGPUNVIDIA GeForce GTX 1080Ti

メモリ

32GB

0.9300

Visual Studio 20170.9295

コンパイラ

0.9310SSIM

0.93100.93050.93040.930230×30

MATLAB R2017b

35×35

40×40

パッチのマトリクスサイズ

CUDA 9.0
図 5 パッチのマトリクスサイズごとのCuDnn 7.0.5

SSIM
DL におけるパッチのマトリクスサイズによる

32.2

32.0

た．それぞれの平均値を図 4，図 5 に示す．

31.8

PSNR[dB]

PSNR(peak signal-to-noise ratio)と SSIM を比較し
図 4，図 5 より，DL_PP はパッチのマトリクスサ
イズが大きいほど良好な結果を示した．

32.10
31.94

31.81
31.63

31.6

31.4
31.2
31.0

パッチのマトリクスサイズが 40×40 の場合に

DL_PP

DL_T2P

BM3D

雑音除去法

得られた各方法の PSNR と SSIM それぞれの平均値を図 6 と図 7 に示す．この結果から，雑音除

図 6 雑音除去法別 PSNR

去を行う PDW 像と同じ PDW 像を学習したネッ
トワークを使用した場合に最も高い PSNR が得

144

WNNM

図 8 雑音量 5%での雑音除去像比較：(a)原画像，(b)雑音重畳画像，(c)DL_PP，(d)DL_T2P，(e)BM3D，(f)WNNM，(g)～(l)それぞれ(a)～(f)の拡大画像枚に及ぶ学習により構造の保存性が高められた
0.935

SSIM

0.930

ものと考える．一方，BM3D や WNNM は与え
0.9288られた単一の雑音重畳画像のみの情報量で雑音0.92520.925

0.9212除去を行うため小孔を平滑化してしまったもの

0.9227

0.920

と考える．
DL_T2P は DL_PP に比べると画像の組織部全

0.915

DL_PP

DL_T2P

BM3D

WNNM

体に‘もや’がかかった様相を示した．このこと

雑音除去法

から，学習した画像が異なる場合，小孔や輪郭部

図 7 雑音除去法別 SSIMのような輝度値の強度差が大きい部位は適切に雑音除去できるが，コントラスト変化が小さい

図 8 における各拡大画像より，DL による雑音除部位の描出性能は低下するものと考えられる．

去像 2 種はともに赤矢印で示す画像左上の黒いこれは同じ頭部の画像でも PDW 像と T2W 像と小孔が BM3D，WNNM に比べ明瞭に描出されてコントラストの異なる像を学習したことが要因いることが確認できる．図 8 の橙矢印に示す箇と考える．

所に着目すると，(i)では保てている微弱なコント
ラストの変化を(j)では保持できていない．また，

6．まとめ

DL における雑音除去に要した時間は BM3D と深層学習を使用した雑音除去法を MR 画像の同等の約 2 秒であり，WNNM は約 70 秒であっ雑音除去問題に応用した．雑音除去実験の結果，た．

BM3D や WNNM を大きく上回る雑音除去性能が示された．特に，医用画像で重要となる弱コン

5．考察

トラストや細部構造の保存性が優れる結果が得

図 7 より，BM3D，WNNM では十分に構造をられた．学習に関して対象画像と同種の画像を保つことのできなかった小孔などの微細な構造学習することが有効であった．以上から，深層学を DL では良好に描出することができ，かつ高い

習は MR 画像の雑音除去法として優れた性能を

PSNR と SSIM の値を得た．このような微細な小有しており，有用な方法になりうることが示唆

孔は学習した画像群に多く見られたため，数十された．今後はさらに，異なる層数での検証や，

145

多様な学習データのパターンでの検証などを通じて雑音除去性能の改善を図る予定である．

謝 辞
本研究の一部は，平成 29 年度科学研究費助成
金 (基盤研究 (C) 16K06379 ，新学術領域研究
16H01530)の補助を受けて実施された．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キヤノンメディカルシステムズ(株)に感謝の意を表します．

利益相反の有無
なし

文 献
[1]

Dabov K，Foi A，Katkovnik V et al: Ima
ge Denoising by Sparse 3-D Transform-Dom
ain Collaborative Filtering. IEEE Tran Image
Proc 16: 2080-2095，2007[2]

Gu S，Xie Q，Meng D et al: Weighted N
uclear Norm Minimization and Its Applications to Low Level Vision. Conf IEEE CVP
R，Columbus，2014，pp.2862-2869[3]

Manjn JV，Caballero JC，Lull JJ et al: M
RI denoising using non-local means. Med Im
age Anal 12: 514-523，2008[4]

He K，Zhang X，Ren S et al: Deep resid
ual learning for image recognition. Conf IEE
E CVPR: Las Vegas，2016，pp.770-778[5]Zhang K，Zuo W，Chen Y et al: Beyond
a Gaussian Denoiser: Residual Learning of D
eep CNN for Image Denoising. IEEE Tran I
mage Proc 26: 3142-3155，2017[6]

Wang Z，Bovik AC，Sheikh HR et al: Im
age Quality Assessment: From Error Visibilit
y to Structural Similarity. IEEE Tran Image
Proc 13: 600-612，2004[7]

Simonyan K，Zisserman A: Very deep con
volutional networks for large-scale image recognition. ICLR: arXiv:1409.1556 [cs.CV]，San Diego，2015

146

Study on MR Image Denoising using Deep Learning
Kohei TAKANO*1, Satoshi ITO*1*1 Graduate School of Engineering, Utsunomiya University
In this study, studies on image denoising method using deep learning is examined. Learning process estimate noise
component from input noisy image based on residual learning. Proposed method was compared to BM3D or WNNM
that is known as the state-of-the art in denoising of natural images. Simulation studies showed that superior results wereobtained in both PSNR and SSIM evaluations. In addition, details or contrast of images were much more remained inproposed method than BM3D or WNNM. These results indicate that proposed Deep Learning based denoising has apossibility to be an excellent image denoising method in MR imaging.
Key words: Image Denoising, Deep Learning, Residual Learning147

OP2-8

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）

クラスタリングに基づく CNN 選択による
MRI 高画質化の検討
野口

喜実*1

荻野 昌宏*1

要旨
近年注目されている畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は特に画像認識分野において広く用いられている手法であるが，画像再構成技術への応用も可能であり，従来技術と比較して高い性能が得られている．本研究では CNN を利用し，少数の観測データから再構成された劣化 MRI 画像の高画質化について検討した．本検討においては，公開されている約 550 枚の画像データをフーリエ変換して作成した観測データから高周波成分 75％を除去することで 4 倍速相当の劣化画像を作成し，ネットワークを学習した．また，画像の局所的な特徴量をクラスタリングによって分類し，それぞれ異なる CNN に入力することにより，画質の向上を図った．同様に作成した 31 枚の評価用画像において PSNR35.1dB を実現し，単一の CNN を利用した場合に比べて約 1.3dB の画質向上を確認した．
キーワード：MRI，高画質化，CNN

1．はじめに画質化することにより，MRI の撮影を高速化

MRI(Magnetic Resonance Imaging)装置は放する手法について検討した．

射線による被ばくがなくコントラストに優れ

近年 CNN(Convolutional Neural Network)をること等から，全身の診断に用いられている

はじめとする Deep Learning を用いた画像処が，撮影に時間を要することが課題である．

理技術が盛んに研究されており，画像認識分

例えば頭部のルーチン検査では 15～25 分程野だけでなく超解像技術[2]やボケ除去，欠損度を要し，腹部においては息止めの必要があ

復元[3][4]など，画像処理への応用においてもる等，被撮影者の負担も生じており，撮影時従来技術と比較して高い性能が報告されてい間の短縮が望まれている．MRI の撮影高速化

る．また CNN は多数の畳込みフィルタで構に関しては，圧縮センシング[1]が用いられつ成されており，繰り返し処理に比べ，並列計

つあるが，繰り返し最適化処理による再構成

算による高速化が可能である．

時間や画質等の課題がある．

以降，2 章で提案手法について説明する．

本検討では少数の観測データにより再構

また 3 章において実験に利用したデータと実成された劣化 MRI 画像を，CNN を用いて高験結果について述べ，4 章にて結論を述べる．

――――――――――――――――――*1 株式会社 日立製作所 研究開発グル

2．提案手法ープ

本章ではまず 2.1 節において提案手法で利〔〒185-8601 東京都国分寺市東恋ヶ窪

用したネットワークの構造について概要を述

一丁目 280 番地〕

べた後，2.2 節において提案手法について詳e-mail: yoshimi.noguchi.mf@hitachi.com

細に説明する．

投稿受付：2003 年 1 月 31 日

148

CNN 11
f2 ×f2
f1×f1

1
f3×f3

Input
Image

CNN
Selecter

CNN 2
Output
Image

CNN 3
CNN 4

図 1 使用したネットワーク構成

図 2 提案手法の概要

2.1．ネットワーク構造
CNN を用いた劣化画像の高画質化技術とCNN 1

して，SRCNN と呼ばれる超解像手法がある[2]．SRCNN で利用されるネットワークはプ

CNN 2ーリング層を持たず，3 つの畳込み層のみでInput patch構成される．SRCNN の学習においては，元

CNN 3

画像を教師データとし，元画像を縮小して生CNN 4成した劣化画像を入力画像として学習を行う．
パッチを切り出して学習することにより，デ

図 3 最近傍探索による CNN の選択

ータ拡張と学習時間の短縮を実現しており，従来手法であるスパースコーディング等と比心との最近傍探索することによりネットワー

較しても高い精度が得られている．

クを選択することとした．

本検討においても SRCNN と同様のアプローチを検討した．利用したネットワーク構造

3．実験を図 1 に示す．少数の観測データから再構成手法の有効性を検証するために実験を行っした劣化 MRI 画像からパッチを切り出してた．3.1 節にて使用したデータおよび学習デ

入力とし，劣化のない MRI 画像を教師としてータの生成方法について述べる．また 3.2 節

学習させることで MRI 画像の高画質化を実にて実験結果を示す．

現する．また，最終層に Residual 構造[5]を設けることで精度向上を図った．

3.1．学習データ
本検討においては，学習および評価用のデ2.2．クラスタリングを用いた適応的ネット

ータセットとして，IXI dataset[6]を利用した．

ワーク選択

581 枚の頭部 T1 強調画像から，評価用データ

本検討では画質向上のため，学習データセとして無作為に 31 枚を抽出し，残りの 550

ットをクラスタリングによりサブセットに分枚を用いてネットワークを学習させた．なお，

類し，サブセットごとにネットワークの学習

学習データのうち 50 枚をバリデーションデ

および最適化を行うこととした．クラスタリ

ータとして利用し，パラメータの最適化を実ングには k-means 法を用い，学習データを 4施した．

クラスに分類した．またクラスタリングに用

学習データの生成手法について述べる．まいる特徴量ベクトルとしては，処理速度も考ず劣化のない元の MRI 画像をフーリエ変換

慮し，入力パッチの輝度値を 1 次元ベクトル

し疑似的な k-space データを作成する．作成

化し利用することとした．

した k-space データから 25％のデータをサン

提案手法の概要を図 2 に示す．推定時には，プリングし，逆フーリエ変換することで 4 倍

図 3 に示すように，入力パッチと各クラスタ重速相当の劣化画像を作成した(図 4)．k-space

149

FT

Grand
Truth

Under
Sampling

validation loss

FT

Input
Image

図 4 学習データの作成

1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0

0

1000

2000
3000
iteration
RadialCartesian

4000

5000

Circle

図 6 サンプリングパターンによる学習時の比較
図 5 サンプリングパターン

データのサンプリングパターンとしては，平行線状，放射線状および円形状の 3 パターンについて検討した(図 5)．なお，学習における

図 7 各クラスタの重心画像

パッチサイズとして 33×33 画素とした．
表 1 実験結果
3.2．実験結果
まずサンプリングパターンを変えた場合について，学習時のバリデーションデータにおける平均 2 乗誤差の推移を図 6 に示す．図 6に示すとおり，平行線状および放射状に比べて円形のサンプリングパターンを用いた場合

MethodPSNR[dB]

3 層 CNN32.8

3 層 CNN＋Residual

33.8

3 層 CNN＋Residual＋クラスタリング35.1に 2 乗誤差が小さくなる傾向が見られた．これは，平行線状および放射線状のサンプリン
グパターンを利用した場合，パッチ外の構造を用いた場合に比べ PSNR において約 1.3dB物によるアーチファクトが発生することで，の改善が見られた．提案手法による高画質化推定結果に誤差が生じてしまうためであると結果を図 8 に示す。

考えられる．
3.3．考察次にネットワーク構造を変化させた場合について述べる．3 層の CNN および最終層に

表 1 に示すとおり，クラスタリングを用い

Residual 構造を追加した場合，提案手法の 3

た提案手法は単一の CNN を用いた場合に比つのネットワークについて学習および評価しべ画質の向上が見られた．これは画像をサブた．サンプリングパターンは円形状を利用し，セットに分割したことで，各 CNN に入力さ最終的なネットワーク構成としては 4 つのれるパッチの性質が類似し，推定問題が容易

CNN すべてにおいて f1=9，f2=5，f3=5 とした．

になったためであると考えられる．図 7 に示

また最適化手法として Adam[7]を利用した．

す各クラスタの重心画像でも，エッジや孤立

クラスタリングによって得られた各クラスタ

点のようなクラスタに分類されていることがの重心を図 7 に示す．

確認できる．

評価用データ 31 枚における平均 PSNR の比

また図 8 上段に示すように，推定画像では較結果を表 1 に示す．提案手法であるクラス

微細な構造や微弱なエッジの復元が確認でき

タリングを用いた場合，単一のネットワーク

る．一方で図 8 下段に示すように，テクスチ

150

図 8 実験結果の例(左：入力画像(劣化画像)，中央：推定画像，右：正解(元画像))

ャ様の構造については，十分な高画質化結果

文が得られなかった．これは異なるテクスチャ［1］

献

D. L. Donoho,”Compressed sensing”,

であっても，高周波成分が失われることで非IEEE Trans. Inf. Theory, vol.52, no.4,

常に類似した劣化画像となってしまうため，

pp.1289-1306, April. 2006.

真の画像への推定がうまく学習されなかった［2］

Chao Dong, Chen Change Loy, KaimingHe,のではないかと考えられる．

Xiaoou Tang,

Convolutional“Learning a

Network

for

Deep
Image

Super-Resolution”, ECCV, 2014.

4．おわりに
MRI の撮影高速化という課題に対し，4 倍［3］Junyuan Xie, Linli Xu, Enhong Chen,

速相当劣化画像の CNN を用いた高画質化に“Image Denoising and Inpainting with Deep

ついて検討した．クラスタリングを利用した

Neural Networks”, NIPS, 2012.

CNN の適応的選択により，単一のネットワー［4］

Li Xu, Jimmy SJ. Ren, Ce Liu, Jiaya Jia,

ク を 利 用 し た 場 合 に 比 べ PSNR に お い て“Deep Convolutional Neural Network for

1.3dB の改善を確認した．

Image Deconvolution”, NIPS, 2014

今後の課題としては，U-Net[8]をはじめと［5］

Jiwon Kim, Jung Known Lee, Kyoung

するより深いネットワークの検討や，

Mu Lee, “Accurate Image Super-Resolution

DCGAN[9]の適用による精度向上，ネットワ

Using Very Deep Convolutional Networks”,

ーク選択手法の改良，臨床データでの評価等

arXiv: 1511.04587v1, 2015

があげられる．

［6］

IXI Dataset , brain-development.org,

http://brain-development.org/ixi-dataset/
利益相反の有無［7］

著者は株式会社日立製作所の社員である．

D. Kingma, J. Ba. Adam: A Method for

Stochastic

Optimization.

International

Conference for Learning Representations,
2015.
［8］

151

Olaf Ronneberger, Philipp Fischer,ThomasBrox,

Networks

for"U-Net:Convolutional

Biomedical

Image

Segmentation", Medical Image Computing
andComputer-Assisted

Intervention–

MICCAI 2015 pp 234-241, 2015.
［9］

Alec Radford, Luke Metz, Soumith

Chintala,"Unsupervised

Representation

Learning

with

Deep

Convolutional

Adversarial

Networks",

Generative

arXiv:1511.06434, 2015.

152

Study of improvement image quality for MRI
using adaptive CNN selection
Yoshimi NOGUCHI*1, Masahiro OGINO*1*1 Hitachi, Ltd. Research &amp; Development Group

Recent years, Convolution Neural Network (CNN) is widely used, especially for image recognition, but it can also
be applied to image reconstruction technology, and high performance is obtained as compared with conventinal
methods. In this paper, we studied the quality improvement of degraded MRI image reconstructed from a small
number of observation data using CNN. In this study, we created degraded images were removed 75% of the highfrequency component (acceraration factor = 4) from the 550 published image data, and train CNN by original images
and degraded images. In addition, local feature quantities of images were classified by clustering and input to different
CNNs, respectively, to improve image quality. PSNR of 35.1 dB was realized in the 31 images for evaluation data,and image quality improvement of about 1.3 dB was confirmed compared with using single CNN.

Key words: MRI, improvemet image quality, CNN

著者紹介
野口 喜実 (のぐち よしみ)2009 年千葉大工学部電子機械工学科卒．
2011 年同大大学院博士前記課程了．現在，
株式会社日立製作所研究開発グループメ
ディカルシステム研究部．医用画像処理技術に関する研究開発に従事．日本医用画像工学会会員．
荻野 昌宏 (おぎの まさひろ)
1996 年金沢大学電気情報工学科卒．1998
年同大大学院修士課程了．現在，株式会社
日立製作所研究開発グループメディカル
システム研究部．画像処理技術に関する研究開発に従事．情報処理学会会員．

153

OP3-1PANCAN モデル，Lung-RADS における肺結節の悪性リスク評価
景山 健*1 河田 佳樹*2 仁木 登*2 楠本 昌彦*3 大松 広伸*4
青景 圭樹*3 土田 敬明*5 松元 裕司*5 江口 研二*6 金子 昌弘*7
要旨
肺がんは，がん死亡者数第一位を占め，増加傾向にある．肺がんを早期発見する手法の一つとして，近年
胸部 3 次元 CT 画像を用いて肺がん候補を発見する肺がん CT スクリーニングが実施されているものの，20～55％の非がん症例を対象に不要な生検が実施されている．肺がん CT スクリーニングにおける肺がんの偽陽性率を低下させるため，世界各国で結節をカテゴリー管理し採点する悪性リスクモデルが複数公開されてきた．本研究では，悪性リスクモデルの開発の基礎実験として，近年評価されている PANCAN モデル，
Lung-RADS の悪性リスクモデルを日本人の thin-section CT 画像を対象にして比較評価し，良悪性の鑑別因子を調査する．
キーワード：肺がん，胸部 3 次元 CT 画像，PANCAN モデル，Lung-RADS



はじめに

補を高精度に発見する肺がん CT スクリーニ

肺がんは，がん死亡者数第一位を占め現在ングが施行されている．肺がん CT スクリーも増加傾向にある．このような傾向にある要

ニングにおいて，CT 検診者の約 20％に肺が因のひとつとして，肺がんの治療には，がんん候補が確認されているが，確認された肺がが増殖する前に発見すること，つまり早期発ん候補が実際に肺がんである割合は 1%程度見が必要であることが挙げられる．

に過ぎず、20～55％の非がん症例を対象に不肺がんを早期発見する方法のひとつとして，要な生検が実施されている．［1］［2］近年胸部 3 次元 CT 画像を用いて肺がんの候

そこで、肺がん CT スクリーニングにおける肺がんの偽陽性率を低下させるため、――――――――――――――――――PANCAN モデルや Lung-RADS，NCCN ガイ*1 徳島大学大学院先端技術科学教育部

ドラインなどの結節をカテゴリー管理し採点〔〒770-8506 徳島市南常三島町 2-1〕

する悪性リスクモデルがカナダやアメリカ，

e-mail: c501838009@tokushima-u.ac.jp

ヨーロッパ圏など世界各国で複数公開されて*2 徳島大学大学院社会産業理工学研究部

きた．

*3 国立がん研究センター東病院

本研究の目的は、悪性リスクモデルの開発*4 網走刑務所の基礎実験として、近年評価されている*5 国立がん研究センター中央病院

PANCAN モデル、Lung-RADS の悪性リスク*6 帝京大学医学部

モデルを日本人の CT 画像を対象にして比較*7 東京都予防医学協会健康支援センター

評価し、良悪性の鑑別因子を調査する。

154



悪性リスクモデルの比較評価

本研究では，国立がん研究センターのthin-section CT 画像を用いて評価を行う．このデータセットから解析対象としたものは，
結節 915 個(良性結節 382 個，悪性結節 533 個)である．
ROC 解析による PANCAN モデルおよび
Lung-RADS の悪性リスクモデルの性能比較を行った結果を図 1 に示す．この ROC 解析
によって、PanCan モデルの AUC が 0.83、
Lung-RADS の AUC が 0.72 であり，この結果

図 4 PANCAN モデルにおける良性結節の組織によに有意差が存在するという結果を得た．

るリスクスコア分布



まとめ

PANCAN モデル，Lung-RADS の悪性リス
クモデルを日本人の CT の像を対象にして比較評価した結果，結節の良悪について
PANCAN モデルが有意に優れる性能を示し，
PANCAN 悪性度リスクモデルの予測因子に含まれる性別，結節のサイズ，結節の位置，
スピキュラーの有無が有用な悪性度指標とし

図 1 ROC 解析による PANCAN・Lung-RADS 悪性て期待できる結果を得た．

リスクモデルの性能比較

また，PANCAN モデル，Lung-RADS の悪PANCAN モデルにおける結節の stage によ

性度リスクモデルが用いる予測因子ではるリスクスコア分布を図 2 に，良性結節の組

Granuloma の 組 織 型 に 分 類 さ れ る 結 節 と織によるリスクスコア分布を図 3 に示す．

stage0・IA1 に分類される結節を区別できない

図 3・図 4 から，良性結節において Granuloma

結果を得た．

の組織型に分類される結節の悪性度リスクが今後の課題として，Granuloma の組織型に高く，stageIA1 に分類される結節の悪性度リ分類される結節と stage0・IA1 に分類される

スクに匹敵することが分かった．

結節を区別できる鑑別因子の調査を行う．
利益相反の有無なし
文献［1］ McWilliams A. et al.: Probability of cancer
in pulmonary nodules detected on firstscreening CT, N. Engl. J. Med. 2013; 369:
910-919.
［2］ Bach P.B. et al. : Benefits and harms of CT
図 3 PANCAN モデルにおける結節の stage による

screening for lung cancer A systematic

リスクスコア分布

review. JAMA 2012; 307: 2418-2429.

155

Malignancy risk estimation of pulmonary nodule: comparison of the
PANCAN model and Lung-RADS
Takeru KAGEYAMA*1, Yoshiki KAWATA*2, Noboru NIKI*2, Masahiko KUSUMOTO*3, Hironobu OHMATSU*4,
Yoshiki AOKAGE*3, Takaaki TSUCHIDA*5, Yuji MATSUMOTO*5, Kenji EGUCHI*6, Masahiro KANEKO*7*1 Tokushima University Graduate School of Advanced Technology and Science*2 Tokushima University Graduate School of Technology, Industrial and Social Sciences*3 National Cancer Center Hospital East
*4 Abashiri Prison*5 National Cancer Center Hospital*6 Teikyo University Faculty of Medical Technology*7 Tokyo Health Service Association Health Support Center

Lung cancer accounts for the number of cancer deaths first, and it is on an increasing trend. Although lung cancer CT
screening that discovers lung cancer candidates using chest 3-dimensional CT images has been carried out recently as
one of the methods for early detection of lung cancer, unnecessary definitive diagnosis is being carried out tonon-cancer samples of 20 to 55%. In order to reduce the false positive rate of lung cancer in lung cancer CT screening,
multiple malignant risk models have been published that categorize and score nodules in various countries around theworld. In this study, as a basic experiment of development of a malignant risk model, we make comparison between
PANCAN model and Lung-RADS, which have been recently evaluated, and valuate them for Japanese thin-section
CT images, investigate factors.

Key words: Lung cancer, Chest 3-dimensional CT images, PANCAN model, Lung-RADS

156

OP3-2

細分化した病変組織で学習した CNN による
Gleason 分類精度の評価
鈴木 秀智*1，藤本 祐基*1，白石 泰三*2，太田 義勝*1
要旨
これまでの計算機による Gleason 分類では，4 種類の Gleason パターン（正常，パターン 3，パターン 4，パターン 5）の標本中の大きさに基づいて Gleason スコアが算出され，80%以上の分類精度と，Gleason ス
コアの正解率が得られていた．しかし，進行によって高分化しているがん組織は多様な組織構造をもつため，これらの違いを考慮せずに分類する方法では，さらなる精度の向上は難しいと考えられる．そこで，
本研究では，高分化している Gleason パターン 4 と Gleason パターン 5 を，それぞれ，4 個と 2 個のクラスに細分して 8 クラスのデータを作成し，これを用いて学習した CNN による分類精度の評価を行なった．実験の結果，細分したデータを使うことで，Gleason パターンの分類精度が 89.2％から 91.6%に改善されることを確認した．また，組織標本のセグメンテーションの精度の向上も確認した．
キーワード：医用画像処理，組織標本画像，前立腺がん，グリソンスコア，深層学習

1．はじめに

さくし，それを学習させることで分類精度の近年，増え続ける組織細胞診作業に対する向上を試みる．

病理医の不足のため，診断作業の計算機支援
2．提案手法が強く望まれ，関連する研究が行われている．
前立腺がんは男性のがん患者の中では非常

Gleason パターンを 8 クラスに細分し，に多く，検査技術の向上や団塊の世代の高齢

CNN(Convolutional Neural Network)で学習さ化に伴い，診断件数の増加が懸念されている．

せて分類器を作成する．

前立腺がんの診断では Gleason score の評価が2.1 CNN の構成

重要であり，最近では，Gummeson らの研究

CNN は，従来法[2]と同様に，畳み込み層[1]がある．我々は，Gummeson らの方法[1]とプーリング層の組を 4 段使って 300 次元のを基に，低スコアのパターンを考慮すること

特徴ベクトルに変換し，3 段の全結合 NN で 8で分類精度の改善を試みたが，さらなる改善

クラスの識別器を構成する．
2.2 高スコアパターンの細分化が必要であった[2]．
本研究では，特に分類精度が悪かった高ス

本研究では，BE（正常およびパターン 1,2

コアのパターン（パターン 4, 5）を細分化すを含む），パターン 3 は従来通りとし，パターることで，クラス内での組織構造の変動を小ン 4 および 5 について，組織構造によって，
以下のように細分化する（合計 8 クラス）．

――――――――――――――――――

・パターン 4：hypernephromatoid，小型で管*1 三重大学大学院工学研究科情報工学

腔形成が不明瞭な腺管，癒合状腺管，篩状

専攻〔〒514-8507 津市栗真町屋町 1577〕

腺管

e-mail: suzuki@net.info.mie-u.ac.jp

・パターン 5：孤立細胞性増殖と索状配列，*2 桑名総合医療センター

充実性増殖

157

2.3 画像データ

標本画像の画素に分類ラベルを付けることで前 立 腺 組 織 標 本 の WSI(Whole Slide

クラスごとに分割した結果の一例である．ク

Imaging)画像から，クラス（パターンを細分

ラスにもよるが，精度の高い分割結果が得らしたもの）ごとにパッチ（部分画像）を切りれている．

出し，データ拡張によって枚数を増やした．
得られたパッチの枚数はクラスによって異なり，おおよそ 900〜50000 枚の範囲である．
3．実験
3.1 実験の概要
ソフトウェアライブラリ TensorFlow[3]を用いて CNN を構成し，学習と評価を行なっ

図 1 セグメンテーションの例．枠線は病理た．構成した CNN については 2.1 を参照．

医による分割．画素の色は分類結果（赤は2.3 で作成したパッチのほぼすべてを用い

G3，青は G4，緑は G5 であり，色が濃いほて，4 交差検証法により分類精度を評価した．

ど尤度が高い）．

実験では，[1]で得られた学習済みモデルを3．まとめ

ファインチューニングして分類器を作成した．
3.2 実験結果

本研究では，高スコアのパターンを細分類することで分類精度を 2.4%向上させること

4 交差検証法による分類内訳を表 2 に示す．

ができた．しかし，クラス間で組織構造が似

表 2 実験結果の混同行列（単位：[%]）
予測
正解
BE
G3
G4
G5

ているものや，低スコアのパターンでの誤分
BE

G3

G4

G5

類があるため，さらなる精度向上の工夫が必

94.83
2.61
2.99
0.05

2.96
91.57
2.64
0.84

2.08
5.6
87.68
6.77

0.13
0.22
2.7
92.34

要である．また，診断精度の向上と病理医への有効な情報の提供のために，組織標本画像の分割精度の向上も必要である．

分類精度の平均は 91.6[%]であった．

謝辞

3.3 考察研究遂行にあたり貴重なご助言を賜った三

分類精度については，従来法[2]では 89.2%

重大学医学系研究科腫瘍病理学教室の皆様にであったのが 91.6%に改善された．改善の原

深謝いたします．

因は，細分化されたクラスで学習することによって，パターン 3 および 4 での分類精度が利益相反の有無なし

向上したためである．
分類結果を細分化されたクラスで調べると，

文

以下の誤分類が多かった．

献［1］Gummeson A: Prostate Cancer Classication

・充実度が低い G5-B が G4-B に誤分類

using

・G4-B,C が BE または G3 に誤分類

Master thesis, Lund University, 2016

Convolutional

NeuralNetworks.

これらは組織構造が似ているので，分類精度［2］藤本祐基，鈴木秀智，白石泰三，太田義を上げるには，学習データを追加する，また

勝：CNN を用いた Gleason score の算出

は，前処理によって分類が容易な画像に変換

システム．日本医用画像工学会第 36 回大する，などが必要であると考えられる．

会(JAMIT 2017)予稿集，OP4-6，2017

図 1 は，構成された分類器を用いて，組織［3］TensorFlow： https://www.tensorflow.org

158

OP3-3

ゲノム・画像情報を用いた早期 COPD
検診法の研究開発
野崎 元貴† 鈴木 秀宣†

河田 佳樹† 仁木 登†

増田 清士†† 井本 逸勢†† 金子 昌弘†††

あらまし

慢性閉塞性肺疾患（COPD）とは,従来慢性気管支炎や肺気腫と呼ばれてきた病気の総称である.COPD の気腫性病変

は CT 画像上で低吸収領域(LAV)として描画される.この LAV が増加する人としない人がいる.本研究は,この違いを CT 画像情報と SNP を用いて統計的に検討する. 結果,LAV が増加する人としない人の間に,SNP の違いがある可能性が示唆された.
キーワード

COPD, CT, SNP

ま ず CT 画 像 よ り LAV を 抽 出 す る . 原 画 像 か ら
肺 野 を 抽 出 し .閾 値 処 理 (CT 値 -950HU 以 下 )に よ り
LAV 候 補 領 域 を 抽 出 す る . 候 補 領 域 か ら 距 離 値 と4 次元超曲面曲率のノルムを用いてノイズ成分を除 去 し ， 残 っ た 領 域 を LAV と し た .
今 回 用 い る CT 画 像 は 呼 吸 状 態 が 統 一 さ れ て い
な い た め ,全 デ ー タ を そ の ま ま 解 析 す る と 信 頼 性に か け る 結 果 と な る .そ こ で (1)肺 野 体 積 変 動 3%
以 内 ,(2) 正 常 肺 ピ ー ク CT 値 の 標 準 偏 差 が 5 未
満 ,(3)検 診 回 数 が 3 回 以 上 ,(4) LAV%の 経 年 変 化 から 近 似 直 線 を 求 め ,近 似 直 線 と 実 デ ー タ の フ ィ ッ
テ ィ ン グ の い い 例 ,以 上 4 つ の ス テ ッ プ で デ ー タの 選 択 を 行 っ た .結 果 を 図 1 に 示 す .

1. は じ め に
慢 性 閉 塞 性 肺 疾 患 （ COPD） と は ,従 来 慢 性 気 管支炎や肺気腫と呼ばれてきた病気の総称であり,タバコ煙を主とする有害物質を長期にわたって
吸入曝露することで生じた肺の炎症性疾患である .不 可 逆 性 の 呼 吸 器 疾 患 で あ る た め ,早 期 に 発 見
す る こ と が 重 要 で あ る .COPD の 気 腫 性 病 変 は CT
画 像 上 で 低 吸 収 領 域 (LAV) と し て 描 画 さ れ る . 最大 の 原 因 は 喫 煙 で あ る .し か し ,喫 煙 者 で あ っ て も
LAV が 増 加 す る 人 と ほ と ん ど 変 化 し な い 人 が い
る .こ の こ と か ら 人 に よ っ て 何 ら か の 違 い が あ ると 考 え ら れ る .そ こ で こ の 違 い を CT 画 像 か ら 抽 出
し た LAV と ゲ ノ ム 情 報 で あ る SNP を 用 い て 明 らかにする.
2. 実 験
本 研 究 で は ,SNP 解 析 を 行 う た め ,唾 液 サ ン プ ルの 収 集 を 行 い ,187 名 分 の サ ン プ ル を 収 集 し た .この 中 で 低 線 量 肺 が ん CT 検 診 画 像 が あ り ,喫 煙 情 報が あ る 160 名 を 用 い た . 撮 影 装 置 は 東 芝 社 製
Aquilion で あ る .撮 影 条 件 は 管 電 圧 120kV,管 電 流
30mAs,ス ラ イ ス 厚 1mm,再 構 成 間 隔 1mm,画 素 サ
イ ズ 0.625mm,画 像 サ イ ズ 512×512 画 素 ,再 構 成 関
数 FC01 で あ る .

図 1 CT 画 像 デ ー タ
選 択 し た 138 例 の 喫 煙 状 況 内 訳 は ,喫 煙 者 66 例 ,過 去 喫 煙 者 60 例 ,非 喫 煙 者 12 例 で あ る .喫 煙 者 のLAV%を 初 回 検 診 と 最 大 と な っ た 検 診 時 を 結 ん だ
結 果 を 図 2 に 示 す .急 激 に 増 加 す る 人 と 変 化 し な
い 人 が い る こ と が わ か る .こ の 違 い を SNP を 用 いて 解 析 す る .解 析 を 行 う SNP は COPD と 肺 が ん に関連する可能性があるものを文献から調査した.
表 1 に 今 回 用 い る SNP12 種 類 を 示 す . 収 集 し た 唾
液 サ ン プ ル を 用 い て , 12 種 類 の SNP 解 析 を 行 う .

―――――――――――――――――――――†
徳島大学先端技術科学教育部[〒 770-8506 徳 島 県 徳 島 市 南 常 三 島 町 2-1]
E-mail:c501738018@tokushima-u.ac.jp††
徳島大学[〒 770-8503 徳 島 県 徳 島 市 蔵 本 町 3-18-15]†††
東京都予防医学協会[〒 162-8402 東 京 都 新 宿 区 市 谷 砂 土 原 町 1-2]

159

表1
SNP
rs7733088
rs7671167
rs13118928
rs13180rs3923564
rs7937

Gene
HTR4
FAM13AHHIPCHRNA5SFTPD
RAB4B

SNP12 種 類

文献[1][2][3]
[3]
[3]
[4]
[2]

SNP
rs1051730
rs2736100
rs401681
rs3117582
rs1333040
rs10849605

Gene
CHRNA3TERT
CLPTM1L
BAG6
CDKN2B-AS1
RAD52

利益相反の有無なし

文献[2][3]
[5]
[6]
[7]
[8]
[9]

[1]

[2]

[3]

図2

喫 煙 者 LAV%初 回 か ら 最 大[4]

図 2 で LAV%が 増 加 す る 群 と し な い 群 に 分 け る .
こ の 2 群 と SNP 解 析 の 結 果 か ら 図 3 の 分 割 表 を 各
SNP で 作 成 す る .図 3 の 分 割 表 よ り 図 4 で 示 すDominant,Recessive モ デ ル 分 割 表 を 作 成 す る .図 4の分割表でロジスティック回帰分析を行う.

1%未満
1%以上
図3

TT
14
15

rs1333040
CT
15
10

[5]

CC
3
7

[6]

SNP(rs1333040)分 割 表

AlleleT Dominant
rs1333040
TT+CT
CC
1%未満
29
3
1%以上
25
7

AlleleT Recessive
rs1333040
TT
CT+CC
1% 未満
14
18
1% 以上
15
17

[7]

図 4 SNP(rs1333040)モ デ ル 分 割 表
3. 実 験 結 果
各 統 計 解 析 に 対 し て 複 数 の SNP が LAV が 増 加する人としない人に有意差があると思われる結果が得られた.

[8]

4. ま と め
CT 画 像 情 報 と SNP を 用 い て LAV が 増 加 す る 人と し な い 人 の 違 い を 調 査 し ,SNP の 違 い に よ っ て
判 断 で き る 可 能 性 が 示 唆 さ れ た .今 回 は SNP を 単
変 数 で 扱 っ た が ,組 み 合 わ せ る こ と で よ り 顕 著 に結 果 が 出 な い か 検 討 す る .ま た よ り 多 く の 検 体 を用いて解析を進める.

[9]

160

文
献
Wang, X., Ma, K., Chi, L., Cui, J., Jin, L., Hu,
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Evaluation of early COPD screening method using CT image
information and SNPGenki Nozaki †Hidenobu Suzuki †Kiyoshi masuda † †Yoshiki Kawata †Issei Imoto † †Noboru Niki †Masahiro Kaneko † † †† System Innovation Engineering ,Graduate School of Advanced Technology and

Science, The University of Tokushima† † Tokushima University† † † Tokyo Prevention Medical Association

Chronic Obstructive Pulmonary Disease is a general term for diseases that have been conventionally called
chronic bronchitis and emphysema.The emphysematous lesion of COPD is drawn as a low absorption
region on the CT image.The person who increases this LAV In the present study, this difference isstatistically examined using CT image information and SNP.Therefore, it is suggested that there i s adifference in SNP between people who increase LAV and those who do not increase It was done.

161

OP3-4

Investigation of radiomic feature selection approaches for survival
prediction of squamous cell head and neck cancer patients basedon features selected from squamous cell lung cancer patients
Hidemi KAMEZAWA*1，Hidetaka ARIMURA*2，Mazen SOUFI*3
Abstract
We have investigated the feasible feature selection approaches for the survival prediction of squamous cell head andneck cancer (SCHNC) patients based on radiomic features selected from squamous cell lung cancer (SCLC) patients.
486 radiomic features were calculated from the tumor regions in the computed tomography images. Significant features
for survival prediction were selected by using artificial neural network (ANN)-based feature selection approach andleast absolute shrinkage and selection operator (LASSO). Statistical significant differences between survival curves of
two patient groups, which were stratified by the median of each feature into two subtypes, were assessed. The ANNbased feature selection approach could be useful for the survival prediction of SCHNC patients based on radiomic
features selected from SCLC patients.
Keywords：Radiomics, Survival prediction, Feature selection, Artificial neural network

relationships between clinical outcomes and image

1. Introduction

features in clinical images [1-7]. To the best of our

Radiation therapy has been widely used forknowledge, there have been few studies thattreatment of head and neck cancer patients, but theradiomic features associated with the survivals ofsurvival time for each patient would not be predicted

the squamous cell lung cancer (SCLC) patients

before treatment, depending on the cancer. Recently,

could be feasible for prediction of the survivals of

the various researchers have studied the survival
predictions

based

on

radiomics

using

the squamous cell head and neck cancer (SCHNC)

thepatients. Further, there has been few trials about the――――――――――――――――――

investigation

of

the

usefulfeatureselection*1 Department of Radiological Technology,

approach for the survival prediction. Therefore, weFaculty of Fukuoka Medical Technology,

have investigated the feasible feature selection

Teikyo University〔Misaki-machi 6-22,

approaches for the survival prediction of SCHNC

Omuta 836-8505, Japan〕

patients based on radiomic features selected frome-mail: kamezawa@fmt.teikyo-u.ac.jp

SCLC patients.

*2 Division of Medical Quantum Science,
Department of Health Sciences, Faculty

2. Materials and Methodsof Medical Sciences, Kyushu University

Fig. 1 shows the overall scheme of this study. We*3 Graduate School of Information Science,

employed computed tomography (CT) images of 86

Nara Institute of Science and Technology

SCLC patients for the feature selection, and 28

162

SCHNC patients for a test of the selected features.

patients [10]. The ANN was constructed for

All cases were obtained from The Cancer Imaging

selecting 10 features that could classify the SCLC

Archive public database.

patients into shorter and longer survival groups than
2 years. The numbers of nodes in the input, hidden
and output layers in ANN were 486, 244 and 2,
respectively. The learning rate and iteration were set
as 0.1 and 250, respectively. The rectified linear unit
(ReLU) function was employed as an activation
function. The radiomic features associated with the
2-year survival were selected based on a feature
weighting approach proposed by Zeng et al [11]. If
the radiomic feature is important for survival
prediction, the feature weight becomes larger. The
feature weight ( 𝑊𝑖 ) for an input unit (i) in the
training network is given by

Fig. 1 An overall scheme of this study.

𝐻1) Radiomic features

𝑂

𝑊𝑖 = ∑ ∑|𝑉𝑖,𝑗 ∙ 𝑉𝑗,𝑘 |486 radiomic features, i.e., statistic (n=14),(1)

𝑗=1 𝑘=1

texture (n=40), wavelet-based features (n=432),

where H is the number of the hidden units, O is thewere extracted from tumor regions in the CT images.

number of the output units, 𝑉𝑖,𝑗 is the network

Eight sub-volumes, i.e., LLL, LLH, LHL, LHH,

weight from input unit (i) to hidden unit (j), and 𝑉𝑗,𝑘

HLL, HLH, HHL, and HHH, were produced by theis the network weight from hidden unit (j) to output

three-dimensional volume decomposition using

unit (k).

Coiflet wavelet transform. The low- and highfrequency bands in the wavelet domain denote L and3) Survival analysis

H, respectively.

Survival analysis was performed with the 10
features, which were selected by the LASSO and2) Feature selection

ANN-based feature selection approach. The survival

Significant features for survival prediction weretimes of the SCHNC patients, who were stratified

selected by least absolute shrinkage and selection

into two subtypes with respect to the median of each

operator (LASSO) and artificial neural networkof the 10 features, were estimated using a Kaplan-(ANN)-based feature selection approach. The

Meier method. The statistical significant differences

LASSO has been widely used for feature selection

between survival curves of the two subtypes werefrom high dimensional data in radiomics research [8,assessed for the selected features using a log-rank

9]. The radiomic features, which has non-zero

test.

coefﬁcients, were selected as significant features forsurvival prediction when the cross-validation error

3. Results and Discussionin LASSO regression model was the smallest.
On the other hand, ANN-based feature selection

The p values of 10 features, which selected byapproach was reported as a useful feature selection

LASSO and ANN-based feature selection approach,approach for the survival prediction of SCHNC

in comparison between the survival curves of thepatients based on features selected from SCLC

two subtypes for the SCHNC patients were shown in163

Tables 1 and 2, respectively.

The homogeneity

feature of the HHL image (HHL_Homogeneity),
which was selected by using ANN-based feature
selection approach, demonstrated a statisticallysignificant difference (p < 0.01) between the two
subtypes of SCHNC as shown in Fig. 2, but the otherfeatures did not.

Table 1 The p values of the 10 features selected by
LASSO in comparison between the survival curvesof the two subtypes for the SCHNC patients.
Radiomic featurep value
HHL_MAD*
0.060
LHH_Correlation
0.062
LHL_MAD
0.078**
HLH_GLN
0.120
HLH_Max
0.124***
HHL_ZSN
0.298+
HHH_SZE
0.497
HHH_HGZE ++0.532
LHL_HGZE
0.650
HHL_Mean
0.696*

Fig. 2 Survival curves of the two subtypes for the
HHL_Homogeneity feature selected by ANN-based
feature selection approach.

3. Conclusions
Our results suggest that the ANN-based feature
selection approach might useful for the survival**

MAD: mean absolute deviation, GLN: gray-level
non-uniformity, *** ZSN: zone size non-uniformity,+
SZE: small zone emphasis, ++ HGZE: high graylevel zone emphasis

prediction of SCHNC patients based on features
selected from SCLC patients. Moreover, the 2-year
survival of the SCHNC patients could be predicted
byTable 2 The p values of the 10 features selected by
ANN-based feature selection approach incomparison between the survival curves of the two
subtypes for the SCHNC patients.
Radiomic featurep value

using

at

least

the

radiomic

featureof

HHL_Homogeneity selected among the features for
SCLC patients using the ANN-based feature
selection approach.

HHL_Homogeneity
0.002
Uniformity
0.051
HHL_Uniformity
0.086
LHL_Energy
0.086
HLH_RLN*
0.115
LHL_Complexity
0.144
AutoCorrelation
0.360
LHL_Skewness
0.669**
LHL_SZE
0.689
LHH_Entropy
0.859
*
**
RLN: run length non-uniformity,
SZE: smallzone emphasis

Acknowledgement
This research was supported by JSPS KAKENHI
Grant Number JP 17K15808. The authors express
their gratitude to all members of the Arimura
Laboratory for valuable comments and helpful
discussions.
Competing interests
The author have nothing to declare for this study.

164electronic portal imaging device images. Phys

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stabilityandprognostic power of radiomic features based on

165

扁平上皮肺がん患者から選択した特徴量に基づく扁平上皮頭頸部
がん患者の生存予測のための特徴量選択手法の検討
亀澤 秀美*1, 有村 秀孝*2, スーフィー マーゼン*3*1 帝京大学福岡医療技術学部診療放射線学科*2 九州大学医学研究院保健学部門*3 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科

我々は，扁平上皮肺がん（SCLC）患者から選択した特徴量に基づき扁平上皮頭頸部がん（SCHNC）患者の生存予測を可能とする特徴選択手法を検討した．コンピュータ断層撮影画像の腫瘍領域から 486 種のレディオミクス特徴を計算した．生存予測を行うために重要な特徴を人工ニューラルネットワーク（ANN）に基づく特徴選択手法および least absolute shrinkage and selection operator（LASSO）により選択した．選択した各特徴の中央値により層別化された 2 つの患者群の生存曲線間の統計的有意差を評価した．ANN に基づ
く特徴選択手法は，SCLC 患者から選択した特徴量に基づく SCHNC 患者の生存予測に有用である可能性を示した．

キーワード：レディオミクス，生存予測，特徴選択，人工ニューラルネットワーク

166OP3-5

An approach for prediction of lung cancer patients’ prognoses
using PCA-based radiomic features
Masahiro YAMADA*1, Hidetaka ARIMURA*2, Mazen SOUFI*3
Abstract
The aim of this study was to develop an approach for prediction of lung cancer patients’ prognoses using principal
component analysis (PCA)-based radiomic features. 486 radiomic features were extracted from CT images of 197
patients. The PCA was applied for 486 normalized radiomic features to reduce the number of features, and the PCA
coefficients of the first to tenth principal components (PCs) were considered as PCA-based radiomic features. 197
patients were stratified into two groups by medians of PCA-based radiomic features. Finally, survival probabilities
were calculated by the Kaplan-Meire method and evaluated by statistically significant differences between stratified
patient groups. PCA coefficients of the first and fourth PCs showed prognostic powers (p<0.05).
Keywords：radiomics, lung cancer, principal component analysis, prediction of prognoses, Kaplan-Meire method

1.

radiological or medical images, and “omics”,

Introduction

Biopsy, which invasively extracts a part of tumor

which means study field that comprehensively

tissue, is needed for personalized medicine ofradiomics, a large number of image features (e.g.

lung cancer. Personalized medicine is a medical> 400) are comprehensively extracted fromconcept of treating patients with consideration ofvarious types of medical images, and some

omics information (e.g. gene) obtained from thefeatures are considered to be associated withbiopsy. However, it costs patients to perform thepatient prognoses including survival, metastases,

invasive biopsy, and it takes long time to receiveand recurrence [1]. Therefore, it is substantiallya part of tumor information. On the other hand,

important to select radiomic features, which are

medical images, which are routinely and quickly

associated with patient prognoses. In this study,acquired in non-invasive and lower cost way,principal component analysis (PCA), which is

could include the entire information of tumors.

one of feature dimension reduction methods, has

Therefore, radiomics based on the medical

been applied for selection of radiomic features.

images has been proposed as a novel field for

The aim of this study was to develop an approach

performing

for prediction of lung cancer patients’ prognoses

practical

personalized

medicine.

Radiomics is composed of “radio”, which means

using PCA-based radiomic features.

―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――*1 Department of Health Sciences, Faculty of Medical Sciences, Kyushu University〔3-1-1 Maidashi,
Higashi-ku, Fukuoka, 812-8582, Japan〕
e-mail: masahiro19940622@gmail.com*2 Department of Health Sciences, Graduate School of Medical Sciences, Kyushu University*3 Nara Institute of Science and Technology (NAIST)

167

2.

First, we input CT images of 197 lung cancer

Materials and Methods

2.1. Clinical cases

patients, and acquired 486 radiomic features.

Computed tomography (CT) images (pixel size:

Next, we applied PCA to reduce the number of

0.977 mm, matrix size: 512 × 512, slicefeatures and divided the patients into two groups

thickness: 3mm) of 197 lung cancer patients wereby medians of coefficients from first to tenthselected from non-small cell lung carcinoma

principal components, which were considered as(NSCLC)-Radiomics of The Cancer Imaging

PCA-based radiomic features. Finally, survival

Archive (TCIA) database [2]. The databaseprobabilities

included 3 pathological subtypes of NSCLC,

Kaplan-Meier estimator and evaluated significant

which were adenocarcinoma, squamous celldifferences

carcinoma, large cell carcinoma. Patients (male:

log-rank test.

werebetweencalculatedtwobygroups

using
by

a

using

140, female: 57, age: 42-92 (mean: 68)) weretreated by radiotherapy or radiochemotherapy.

2.3. Extraction of radiomic features

The regions of interest (ROI) for lung tumors

In this study, 486 radoimic features whichwere extracted by using the gross tumor volumes

included statistical features, texture features and(GTVs) defined by a radiation oncologist.

wavelet features were calculated. Statisticalfeatures describe the image histograms within
GTV. Texture features were calculated by using

2.2. Overall procedure
Figure 1 shows an overall procedure of ourgray-level co-occurrence matrix (GLCM) [3],proposed approach.

gray-level run length matrix (GLRLM) [4],gray-level size zone matrix (GLSZM) andneighborhood

gray-tone

difference

matrix(NGTDM). GLCM and GLRLM types, thefeatureswere

computedbyconsidering

neighboring pixels at a distance of one pixel andangles of 0°, 45°, 90° and 135°. Figure 2-6 show
original CT images, GLCM, GLRLM, GLSZM
and NGTDM of homogeneity and inhomogeneity
tumor.

Figure 2. Original images of homogeneity (left) or
inhomogeneity (right) tumor.
Figure 1. An overall procedure of our proposed
approach

168

Figure 3. GLCM of homogeneity (left) andinhomogeneity (right) tumor respectively.
Figure 6. NGTDM of homogeneity (left) andinhomogeneity (right) tumor respectively.
They can represent differences of tumor texture.
The final feature values were obtained byaveraging those obtained from the matrices
corresponding with the four angles. Waveletfeatures were extracted using images which were

Figure 4. GLRLM of homogeneity (left) andinhomogeneity (right) tumor respectively.

transformed by coiflet wavelet function at three
dimensions. These features were computed in
MATLAB2015b.
2.4. Principal component analysis
Principal component analysis (PCA) is one of thestatistical techniques, which converts the newcoordinate system and takes principal component
axes in descending order in variance. The 𝑝th

Figure 5. GLSZM of homogeneity (left) andinhomogeneity (right) tumor respectively.

component value 𝑐𝑖𝑝 for the 𝑖 th patient wascalculated by
̅, 𝒆𝑝 )
𝑐𝑖𝑝 = (𝒙𝑖 − 𝒙

Fig 7. Survival probability of two groups, which are the strongest (left) and the weakest (right)
prognostic performances.

169where 𝒙𝑖 is the radiomic feature for the 𝑖 th
̅ is the mean value of 𝒙𝑖 and 𝒆𝑝 ispatient, 𝒙

4.

𝑝 th eigenvector. The first to tenth principal

We may develop an approach for prediction ofcomponentlung cancer patients’ prognoses using PCA-based

coefficientswereconsidered

Conclusions

PCA-based radiomic features for each patient.

radiomic features.

2.5. Calculation of survival probability

Acknowledgement

We divided the patients into two groups using theThemedian of each PCA-based radiomic features

appreciation to all of the members of the Arimuraand survival probability were calculated by using

laboratory who provided precious comments andKaplan-Miere method. Log-rank test was usedadvices for this study.

forcalculationofstatisticalauthors

would

like

to

expresstheirsignificant

differences [5]. The survival analysis was

Conflict of interests

performed by using ‘survival’ package in R ver.

The authors do not have any conflict of interests

3.4.1 [6]to disclose.

3.

References

Results and Discussion

Figure 7 shows the survival probabilities of twogroups which are the strongest and the weakest[1] Mazen Soufi, Hidetaka Arimura, et al.:prognostic performances. Table 1 shows the

Exploration of temporal stability and prognostic

contribution rate and p-value for principal

power of radiomic features based on electronic

component number.

portal imaging device images, Physica Medica:
European Journal of Medical Physics, 2018; 46;

Table 1 Contribution rate and p-value for PC
number.
PC number
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

Contribution
rate
0.37110.15340.05630.03440.02890.02780.02490.02010.01750.014832-44

p-value[2]0.00860.30100.11400.0206
0.10880.42890.9871
0.06280.24440.2096

The

CancerImagingArchive,

NSCLC-Radiomics in Netherlands(http://www.cancerimagingarchive.net/)[3] Haralick RM, Shanmugam K: Dinstein I.
Textural features for image classi ﬁ cation. IEEE
Trans Syst Man Cybern, 1973; 3; 610-621[4] Galloway MM: Texture analysis using gray

There were statistical significant differenceslevel run lengths. Comput Graph Image

between two survival curves in lung cancer

Process, 1975; 4; 172–179

patients stratified based on the first and fourthprincipal

component.

PCA-based[5] Peto R, Peto J: Asymptotically e ﬃ cient rank

radiomic

features could be associated with survival

invariant test procedures, J R Stat Soc

prediction for lung cancer patients. However, we

Ser A, 1972; 135:185-207

need to validate this approach in other databases.

170

[6] R Development Core Team: R: A Language
and Environment for Statistical Computing. R
Found Stat Comput Vienna Austria 2016; 0:{ISBN}3-900051-07-0.doi:10.1038/sj.hdy.68007
37.

171

主成分分析を用いたレディオミクス特徴量による肺がん患者の予後予測法
山田真大*1, 有村秀孝*2, スーフィー マーゼン*3*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 奈良先端科学技術大学院大学

本研究の目的は主成分分析(principal component analysis (PCA))に基づくレディオミクス特徴量による肺癌患者の予後予測法の開発である．197 症例の肺癌患者の CT 画像を用いて 486 のレディオミクス特徴量を抽出した．特徴量の数を減らすため，標準化された 486 のレディオミクス特徴量に PCA を適用し，第 1から 10 主成分の係数を主成分分析に基づくレディオミクス特徴量と定義した．
それぞれの主成分分析に基づくレディオミクス特徴量の中央値を用いて 197 症例の患者群を 2 群に分けた．最後に，カプランマイヤー法を用いて生存確率を計算し，2 群間の統計的有意差を評価した．第 1，4 主成分の係数において 2 群間に有意差が見られた(p<0.05)．
Key words: レディオミクス，肺癌，主成分分析，予後予測，カプランマイヤー法

172

OP3-6

Deep Learning を用いた胸部 CT 像中の肺結節の画像所見の検出および良悪性鑑別
福嶋

一茂*1

平野 靖*1

木戸尚治*1

岩野 信吾*2

要旨
近年，コンピュータ診断支援(Computer-Aided Diagnosis, CADx)システムに関する研究では，Deep
Learning が使用される機会が多くなってきており，従来よりも高い性能を示すことが報告されている．肺結節の良悪性鑑別のための CADx システムでも同様の傾向があるが，それらは CT 像等を入力とし，良性あるいは悪性の尤度のみを出力するか，クラス分類するものが一般的である．一方で患者に対して医師が肺結節の診断結果を説明する際には，良悪性の尤度だけでは不十分であり，診断結果の根拠を説明すること が 求 めら れる ． そこ で 本研 究 で は Deep Learning の 一 形 態で あ る CNN(Convolutional Neural
Network)を用いて，CT 像中の肺結節が悪性であることを示唆する画像所見の存在の尤度を診断の根拠として提供し，さらにそれらの尤度を入力とする NN(Neural Network)によって良悪性の鑑別結果を医師に提供する CADx システムの構築を行った．55 個の良性結節と 120 個の悪性結節を用いて本手法の性能を評価した結果，識別率は 79.02±8.43[%]となった．
キーワード：画像所見，肺結節，良悪性鑑別，CT，Deep Learning

行われている．近年，Deep Learning[2]を用い

1．はじめに医師が CT 像中の肺結節の良悪性を鑑別す

た CADx シ ス テ ム が 高 い 性 能 を 示 す 報 告る際には，多数の画像所見の有無や程度を判[3][4]が上げられている．しかし，肺結節の診断材料に用いる [1]．しかし，CT 像のような断結果を患者に説明する際には，一般的な３次元濃淡画像内の濃淡分布を適切に認識す

Deep Learning が出力するような良悪性の尤ることは難しい上，CT 像が撮影される機会度だけでは不十分であり，診断の根拠が必要

や一回に撮影されるスライス数も増えたことである．

により医師の負担が増加している．そのため，そこで本研究では Deep Learning を用いて

コ ン ピ ュ ー タ 診 断 支 援 (Computer-Aided

肺結節の画像所見の有無を識別し，その結果

Diagnosis, CADx)システムの導入が求められ，に基づく良悪性鑑別を医師に提供することに

CADx システムの開発に関する研究も活発に

よって負担を軽減することと，画像所見の尤度を診断の根拠として提供するシステムを開――――――――――――――――――

発することを目的とした．Deep Learning の手*1 山口大学大学院創成科学研究科電法は多々あるが画像認識の分野では一般的に

気電子情報系専攻

CNN(Convolutional Neural Network) が用いら〔〒755-8611 宇部市常盤台 2-16-1〕

れる．SVM を用いた手法[5]や Random Forest

e-mail: i076vg@yamaguchi-u.ac.jp

を用いた手法[6][7]などの従来手法ではまず*2 名古屋大学医学部放射線医学教室

人間が有用な画像所見を特徴量として定量化し，その特徴量を識別器で分類するという手
順で識別を行っていた．それに対して，CNN

173

では定量化手法を CNN 自体が能動的に学習

1) 肺結節周辺画像するため，十分な数の学習データがあれば，本研究で用いたデータベースには解像度

より簡便に適切な特徴抽出や良悪性鑑別を行の 異 な る CT 像 が 含 ま れ て い る た め ，うことができると見込まれる．

B-Spline 補間を用いてスライス内のスペー
シングサイズを 0.625[mm]，スライス間隔

2．提案手法を 0.500[mm]に統一した．次に一般的に直本研究では，CT 像から切り出した肺結節

径 30[mm]以下とされる肺結節が納まるよ周辺の 3 次元画像に対し CNN を用いて，肺うに肺結節の中心から 50×50×60[voxel]でがんを示唆する画像所見の識別モデルを作成

画 像 を 切 り 出 し た ． こ れ は 31.25[mm] ×

した．用いた画像所見は辺縁の明瞭性，形状

31.25[mm]×30[mm]に対応する．図 3 に切が類円形であるか否か，ノッチの有無， Air

り出した肺結節周辺画像の結節中心付近のBronchogram の有無である．図 1 に提案手法

1 スライスを示す．

における CNN の学習と識別のフローチャー
トを示す．なお，画像所見の識別モデルは，
画像所見ごとに作成したため，それぞれの画像所見に対する CNN の構造は異なる．その後，画像ごとに各識別モデルが出力した画像
所見の有無に関する尤度を入力としてNN(Neural Network)で肺結節の良悪性鑑別を行なった．図 2 に提案手法における NN の学
習と識別のフローチャートを示す．
図 3 肺結節周辺画像の 1 スライスの例
2) 階調変換
CT 像は1024~3071[HU]に CT 値が分布する 4096 階調の 3 次元濃淡画像であるが，肺結節及びその周辺構造の CT 値は1024～200[HU]に集中している．そこで，この範囲の CT 値を 256 階調に変換することで注目する所見の CNN による学習が効率的に行えるようにした．図 4 に図 3 に示す結節の CT 値のヒストグラムを示す．
図 1 CNN の学習(左)と識別(右)図2

NN の学習(左)と識別(右)図 4 図 3 に示す結節の CT 値のヒストグラム

1743) 画像の水増し

4) 画像所見の識別

Deep Learning の学習で過学習を起こさ「辺縁の明瞭性」，「形状が類円形であずに，高い汎化性能を得るためには多くのる か 否 か 」，「 ノ ッ チ の 有 無 」，「 Air

データが必要となる．インターネットの普Bronchogram の有無」の 4 つの画像所見に及に伴い様々なデータの収集が簡便化し対して，CNN による識別モデルをそれぞてきているが，CT 像のように収集が容易

れ作成し，学習と識別を行った．これらのでないものも多い．そこで，本研究では画画像所見は，いずれも所見が見られる場合

像処理によってデータ数の水増しを行っには結節ががんである可能性が高いと考た．具体的には，1[volume]の CT 像に対しえられる．作成した CNN では畳込み層とて頭尾方向の軸は固定し，残り 2 軸につい全結合層で Batch Normalization によってて，以下の処理を行い水増しした．

画像をミニバッチごとに正規化すること

・正方向及び負方向にそれぞれ 3[voxel]まで，学習における勾配消失を抑制した．各での範囲で中心座標を平行移動(48識別モデルはテストデータの画像ごとに[volume])

所見の有無に関する尤度を出力した．表・中心から 10°ずつ回転(35[volume])

1~4 に各所見に対する CNN 識別モデルを・鏡映(2[volume])示す．なお，識別モデルの層の数やフィル

その結果，もとの画像数は 86 倍に水増しさ

タサイズなどは，識別率が高くなるようにれた．

実験的に定めた．
表 1 辺縁の明瞭性の CNN 識別モデル

入力画像
convolution
max poolingconvolution
convolution
convolution
max poolingfully connect
fully connect

フィルタサイズ

ストライド

3×3×3
2×2×2
3×3×3
3×3×3
3×3×3
2×2×2
-

1
2
1
1
1
2
-

175

出力マップ
サイズ
50×50×60
50×50×60
25×25×30
25×25×30
25×25×30
25×25×30
13×13×15
1×1×1
1×1×1

チャネル数
1
16
16
32
32
32
32
16
2

活性化
関数
Relu
Relu
Relu
Relu
Relu
softmax

表 2 形状の CNN 識別モデル

入力画像
convolution
max poolingconvolution
convolution
max poolingfully connect
fully connect

フィルタサイズ

ストライド

3×3×3
2×2×2
3×3×3
3×3×3
2×2×2
-

1
2
1
1
2
-

出力マップ
サイズ
50×50×60
50×50×60
25×25×30
25×25×30
25×25×30
13×13×15
1×1×1
1×1×1

チャネル数
1
16
16
32
32
32
16
2

活性化
関数
Relu
Relu
Relu
Relu
softmax

表 3 ノッチの CNN 識別モデル

入力画像
convolution
max poolingconvolution
max poolingconvolution
max poolingfully connect
fully connect

フィルタサイズ

ストライド

3×3×3
2×2×2
3×3×3
2×2×2
3×3×3
2×2×2
-

1
2
1
2
1
2
-

出力マップ
サイズ
50×50×60
50×50×60
25×25×30
25×25×30
13×13×15
13×13×15
7×7×8
1×1×1
1×1×1

チャネル数
1
32
32
64
64
128
128
32
2

活性化
関数
Relu
Relu
Relu
Relu
softmax

表 4 Air Bronchogram の CNN 識別モデル

入力画像
convolution
max poolingconvolution
convolution
max poolingconvolution
convolution
convolution
max poolingfully connect
fully connect

フィルタサイズ

ストライド

3×3×3
2×2×2
3×3×3
3×3×3
2×2×2
3×3×3
3×3×3
3×3×3
2×2×2
-

1
2
1
1
2
1
1
1
2
-

176

出力マップ
サイズ
50×50×60
50×50×60
25×25×30
25×25×30
25×25×30
13×13×15
13×13×15
13×13×15
13×13×15
7×7×8
1×1×1
1×1×1

チャネル数
1
32
32
64
64
64
128
128
128
128
64
2

活性化
関数
Relu
Relu
Relu
Relu
Relu
Relu
Relu
softmax5) 肺結節の良悪性鑑別
入力は 4 つの画像所見の有無に関する 4 つの尤度とし，三層 NN で肺結節の良悪性鑑別を行った．出力は悪性である尤度とし，学習係数を

表 5 画像所見の別に用いたデータセット

0.03，学習回数を 900 回とした．

3．実験
1) 対象データ
実験では，名古屋大学医学部附属病院で撮影され，名古屋大学の倫理審査委員会の承認を得た，
肺結節を含む胸部 CT 像 296 症例を用いた．
これらの CT 像は，いずれもヘルシンキ宣言の倫理的原則に沿っており，当該患者へのインフォー
ムド・コンセントを得たうえで収集された．症例

表 6 良悪性鑑別に用いたデータセットには複数の肺結節を含むものもあるため，肺結節は 300 個であった．対象とした CT 像の詳細を以下に示す．
・スライスサイズ : 512×512[pixels]
・スペーシングサイズ : 0.566~0.781[mm]・スライス間隔 : 0.301~1.00[mm]2) 評価方法

・スライス枚数 : 306~1086 枚

画像所見の識別と肺結節の良悪性鑑別はどちら

各肺結節には医用画像工学の専門家による各画

も 5 分割したデータセットの内 1 つをテストデー

像所見の有無についてのラベルと医師の診断によタとし，残り 4 つを学習データとする 5 交差検証

る良悪性のラベルが与えられている．交差検証をで行った．前者については CNN が出力した尤度行うために 5 つに分割した画像所見の識別に用いに対して 0.5 をしきい値として分類し，後者は NN

たデータセットの内訳を表 5 に示す．また，良悪が出力した尤度をテストデータごとに ROC 解析

性鑑別では結節数の少ない良性症例は全て用いた．

による最適なしきい値[8]で分類した．

一方で悪性結節については良性結節の数との差異が少なくなるように適切に症例数を決定した．そ4．結果のため，300 個の肺結節について出力された尤度

各画像所見の識別率は「辺縁明瞭性」が 86.99の内，良悪性鑑別に用いるデータは悪性 120 個と±2.26[%]，「形状」が 68.00±6.38[%]，「ノッチ」

良性 55 個とした．
これらを同様に 5 分割したデーが 75.88±1.97[%]，「Air Bronchogram」が 72.57±

タセットの内訳を表 6 に示す．

3.94[%]となった．また，「辺縁明瞭性」
，
「形状」
，
「ノッチ」
，
「Air Bronchogram」の識別結果をそれ
ぞれ表 7~10 に示す．

177

表 11 良悪性鑑別の識別結果

表 7 辺縁明瞭性の識別結果
CNN の識別結果
医用画像工学の専門家による
ラベル付け

明瞭

不明瞭

明瞭

196

12

不明瞭

24

68

表 8 「形状」の識別結果
CNN の識別結果
医用画像工学の専門家による
ラベル付け

類円形

不整形

類円形

40

82

不整形

62

116

表 9 「ノッチ」の識別結果
CNN の識別結果
医用画像工学の専門家による
ラベル付け

無し

無し
214

有り
9

有り

63

14

5．考察
1) 画像所見識別実験結果の考察
画像所見識別実験では CNN を用いて学習と識別を行い，いずれの所見についてもおおむね 70%
程度以上の識別率を得ることができた．

表 10 「Air Bronchogram」の識別結果「辺縁明瞭性」の識別率は 86.99±2.26[%]とな

CNN の識別結果
医用画像工学の専門家による
ラベル付け

無し

有り

った．他の所見と比べて識別率が高く，識別モデ

無し

157

24

ルの構成も畳込み層が 4 層，プーリング層が 2 層

有り

59

60

と比較的少ない層の数で，感度 93.3[%]，特異度85.0[%]という結果を得た．このようになった要因
として，この所見が結節境界のエッジの強さの違

良悪性鑑別で NN の出力した悪性に属する尤度に対して，データセットごとに ROC 解析による最適なしきい値の設定を行った結果，得られた識別結果を表 11 に示す． 良悪性鑑別で NN の出力した悪性に属する尤度に対して，データセットごとに ROC 解析による最適なしきい値の設定を行った結果，得られた識別結果を表 11 に示す．交差検証による識別率は 79.02±8.43[%]となった．

いを表すものであり，人の目でみても単純な特徴であると推察されることから，浅いネットワーク
であっても高い識別精度が得られたと考えられる．
「形状」の識別率は 68.00±6.38[%]となった．形
状は類円形か不整形の二分類で，3 次元的な特徴
ではあるものの辺縁明瞭性と同様に単純な特徴で学習は容易であると予測された．しかし，識別精度は低く，標準偏差も大きくなった．表 8 の識別
結果と分類に失敗した入力画像を見ると結節の濃178

度が低いものや辺縁部が不明瞭であるものは識別別を行った識別精度が 70.08±9.00[%]であったこに失敗していた．また，類円形と不整形の分類のとから，本研究の画像所見の尤度を用いた良悪性ための明確な基準がなく，主観的な判断による影鑑別は有用であると考えられる．しかし、1)で考響が強いことが考えられる．よって識別モデルを察したように画像所見に対して識別精度が十分だ

再構築すること，および本実験において有効な所

ったものは少なく，データセットごとに識別精度見であるのか再検討が必要である．

にもばらつきがあるため，信頼性には疑問が残っ「ノッチ」の識別率は 75.88±1.97[%]となった．

た．より多くの画像所見を用い，正確な画像所見

今回，用いた画像所見の中ではラベルの偏りが大の識別と尤度を得ることができれば，精度と信頼きく，すべてノッチが無いと識別された場合でも性の高い結果が得られることが予想される．
また，識別率が約 70％となる．表 9 に示す識別結果から

本研究では NN を用いた識別器でもパラメータの考えても出力が「ノッチ無し」に偏り，適切に識最適化はしていない．今後はネットワークモデル

別できていないことがわかる．
「ノッチ」
は一部の

の改善やパラメータ最適化手法の検討を行うこと

スライスに表れる特徴であり，3 次元の画像におで，鑑別精度を向上させ，システムの実用性を高いて特徴を識別することが難しかったのではない

めることを目標とする．

かと思われる．今回は畳込み層が 1~3 層，プーリ
6．まとめ

ング層が 1~3 層で探索を行なった．本研究ではあ

本稿では，胸部 CT 像を用いて肺結節周辺画像

まり探索を行なわなかった深いネットワークや特から肺がんに関する画像所見を 3D-CNN によって徴の次元数を大きくすることで 3 次元的な一部に識別し，その結果を入力とした NN で肺結節の良凹みのある特徴としてとらえるように識別モデル

悪性鑑別を行う手法を提案した．その結果，79.02を変更することが考えられる．

±8.43 という識別率を得た．これは画像所見を用最後に「Air Bronchogram」の識別率は 72.57±

いずに画像から直接良悪性鑑別を行った手法と同3.94[%]となった．識別結果は表 10 となり，識別程度の識別率であるが，本手法は良悪性の尤度だに失敗した画像には「Air Bronchogram 有り」のラ

けでなく所見の有無を提供することが可能となっベルがついていないが結節内に似たような低 CTている．これにより医師が患者へ診断について説

値の影が確認できるものがいくつか存在した．こ明する際に用いることができる．また，画像所見

れは空洞状の低 CT 値領域の所見であり，管状のを判断材料とする医師の診断により近い方法であ低 CT 値領域である「Air Bronchogram」とは異なるため鑑別精度の向上が期待される．今後は CNNる所見である．この差異を表現できるかどうかがこの所見の識別において重要であると考えられる．

と NN のネットワークの改善とパラメータ調整の手法の検討や扱うデータの再検討が必要である．

こちらも改善策としては深いネットワークの構築

7．謝辞

により，複雑な特徴の表現を可能とすることが考本研究を行うに当たり，日頃よりご指導，御助えられる．

言をいただいた山口大学大学院創成科学研究科電2) 肺結節の良悪性鑑別実験の考察

気電子情報系専攻画像支援診断工学研究室の皆様

肺結節の良悪性鑑別実験では最終的な識別精度に深く感謝致します．また本研究は日本学術振興は 79.02±8.43[%]となった。同じデータセットで会科学研究費補助金新学術領域研究(26108009)に

画像所見の判別を行わず，画像から直接良悪性鑑よる支援を受けた．

179

［7］
利益相反の有無

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無し．

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Detection of medical image findings and discrimination
between benign and malignant nodules in chest CT imagesby using Deep Learning
Kazushige FUKUSHIMA*1, Yasushi HIRANO*1, Shoji KIDO*1,
Shingo IWANO*24*1 Graduate School of Sciences and Technology for Innovation, Yamaguchi University*2 Department of Radiology, School of Medicine, Nagoya University

Computer-Aided Diagnosis (CADx) systems based on Deep Learning have been actively researched inrecent years, and it have been reported to exhibit their high performance. The CADx systems for benign
and malignant discrimination exhibit a similar tendency. They generally convert input medical images
into likelihood of their benignancy and malignancy. On the other hand, when medical doctors explain the
diagnosis to patients, they need to explain not only the likelihood of malignancy of the lung nodule but
also basis of the diagnosis. In this paper, we proposed a CADx system which provides medical doctorwith likelihood of the existence of the medical image finding related to lung cancer CNN (Convolutional
Neural Network) for obtaining the likelihood of the medical image findings, and NN (Neural Network)for obtaining the likelihood of the malignancy of the lung nodule. As a result of evaluating theperformance of the proposed system using 55 benign and 120 malignant nodules, the discrimination rate
was 79.02±8.43[%].

181

OP3-7

複数シーケンス乳房 MRI(Magnetic Resonance Imaging)
画像における腫瘤病変の良悪性分類アルゴリズム
柴原 翔*1

中山 良平*2 大西 悠吾*1
難波 清*3 中島 恵*3

檜作 彰良*2

要旨
乳房 MRI（Magnetic Resonance Imaging）は，マンモグラフィや超音波検査よりも感度が高いが，特異度は同程度であり，その改善が望まれている．本研究では複数シーケンスの乳房 MRI 画像における腫瘤病変の良悪性分類アルゴリズムを開発することを目的とする．実験試料は，43 患者の MRI（T1／T2 強調画像，
T1 強調ダイナミック造影画像とその差分画像）で構成される．提案手法では，まず，各シーケンス画像を畳み込みニューラルネットワークに学習させ，良悪性の分類に有用な特徴マップを抽出する．次に，各特徴マップをサポートベクターマシン（SVM）で統合することにより，腫瘤病変を良性または悪性に分類す
る．Leave-one out patient 法を用いた評価実験の結果，感度 100.00％，特異度 84.62％，陽性予測度 93.75％，
陰性予測度 100.00％が得られ，提案手法の高い鑑別精度が示された．
キーワード：乳房 MRI，畳み込みニューラルネットワーク（CNN），複数シーケンス

1．はじめにきく，不要な針生検は避けるべきである．そこ

乳がんの効果的な検査法として，マンモグラ

で，MRI 画像上での正確な良悪性の診断が重要

フィと磁気共鳴画像診断装置(MRI）がある．マとなるが，経験豊富な放射線科医でさえ困難な

ンモグラフィは乳がん検診に導入され，乳がん作業となっている．この問題に対処するために，早期発見のための低コストイメージモダリテ

近年，医用画像をコンピュータで解析し，そのィとして知られるが，その感度(がんをがんと

解析結果を医師に提示するコンピュータ支援

正しく診断した割合），特異度（正常を正常と正診断（CAD：computer-aided diagnosis）システム

しく診断した割合）は決して高くない．一方，が開発されてきた[1,2]．また，人工知能の一つ

MRI は MRI は乳がんの検査法として，最も優で，画像認識に高いパフォーマンスを有する畳れた感度，特異度を有することが知られている．

み込みニューラルネットワークが提案され，一しかし，乳がん検診に MRI を導入することはコ

般画像だけでなく，医用画像にも幅広く応用さストの面から非現実的であり，現在はマンモグれている．

ラフィで病変を発見し，その精密検査として，
MRI が実施されている状況である．

そこで本研究では，複数シーケンスで撮影された乳房 MRI 画像を畳み込みニューラルネット

MRI で悪性の可能性があると診断された場

ワークに学習させることにより，腫瘤病変の画合，患部の切片を直接採取する針生検が実施さ像特徴と代謝・生理機能を統合的に解析し，悪れる．針生検は患者の身体的，精神的負担が大性の可能性を評価するアルゴリズムを開発する――――――――――――――――――*1 立命館大学大学院

理工学研究科2．方法〔〒525-8577 草津市野路東 1-1-1〕

1）実験試料e-mail: ri0050xe@ed.ritsumei.ac.jp

実験試料は，医療法人北斗病院（帯広市）で，*2 立命館大学理工学部電子情報工学科*3 北斗病院2009 年 10 月 21 日から 2015 年 7 月 17 日までに

乳腺外科

182

MR 撮影装置(GE MEDICAL SYSTEMS 製)を用

SVM(Support Vector Machine)により良悪性の分いて撮影された 43 患者（年齢：20-82 歳，平均類を行う．

年齢：55.7 歳）の MRI 画像で構成される．これ

CNN の学習では，関心領域を拡散強調画像，

らには，T1 強調画像，T2 強調画像，T1 強調 DCE

T1 強調画像，T2 強調画像，さらに 5 時相の（Dynamic contrast enhanced image：ダイナミッ

T1 強調 DCE 画像，４時相で構成される T1 強ク造影）画像，そして T1 強調画像の差分を取

調画像の差分画像から切り出し，各シーケンった画像の 4 種類が含まれる．T1 強調 DCE 画

ス画像の関心領域を独立して CNN に入力する

像は，造影剤投与前，投与直後，1 分後，2 分後，ことにより，特徴マップ抽出の学習を実施し4 分後の 5 時相で，差分画像は 4 時相で構成さた．ここでは，全関心領域画像を左右反転される．

せ，新たな学習データとして追加した．CNNおよび SVM の学習と評価は，Leave-One

2）畳み込みニューラルネットワーク（CNN)のPatient-Out 法を用いた．Leave-One Patient-Out

構成

法は 1 患者データを評価用，残り患者データ

本研究では，CNN により複数シーケンスで撮を学習用に用いる．そして全ての患者データ影された MRI 画像を統合的に解析することによが評価用に使用されるまで，この学習と評価

り，良悪性の分類を実施する．本研究では，CNNを繰り返す．

を特徴抽出として使用する．シーケンス画像ごとに CNN が作成され，それらは入力層，中間3）評価指標層（畳み込み層，畳み込み層，バッチ正規化，

本研究では，提案手法の評価として，感度，特異度，正答率，陽性予測度，陰性予
測度の 5 指標を用いる．正答率は次式で定義される．

ReLU 関数，プーリング層，畳み込み層，バッチ
正規化，ReLU 関数，プーリング層，畳み込み層，ReLU 関数，プーリング層），そして全結合で構成される．入力層には各シーケンス画像を

TP + TNTP + TN + FP + FN
ここで，TP(True positive)：真陽性，FP(False
Positive)：偽陽性，TN(True Negative)：真陰性，FN(False Negative)：偽陰性である．真陽性とは，病気があり検査においても陽性と判断された割合のことであり，偽陽性とは病気がないのに検査において陽性と判断さA=切り出した関心領域画像が入力される．畳み込
み層のフィルタサイズは 5×5，フィルタ数は 32，
ストライド 1，パディング 2 で全ての畳み込み層で同じである．また，プーリング層でのフィルタサイズは 3×3，ストライドは 2 である．そして各シーケンス画像から出力された特徴マップを統合する全結合層を配置し，183

れた割合のことである．また真陰性とは，病気がなく検査においても陰性と判断された割合であり，偽陰性とは，病気があるのに，検査では陰性と判断された割合である．感度(𝑆+ )，特異度(𝑆− )は，それぞれS+ =用いた従来法より，提案手法による複数シーケ
表 1 従来法・提案手法の結果比較（%）
従来法
提案手法
81.57
97.62
正答率
85.00
100.00感度77.7784.615
特異度
80.95
93.75
陽性予測度

TP
TP + FN

陰性予測度

TN
S− =
TN + FPで定義される．また，陽性予測度(𝑃+ )，陰性予測度(𝑃− )は100.00ンス画像を用いて特徴量を抽出した方が高い
識別結果を示した．提案手法を臨床に応用する
ことにより，今までの臨床では，良性でありな
がら，生体検査を受診していた患者数の軽減がTP
𝑃+ =TP + FP
𝑃− =

82.35

期待できる．

TN
TN + FN

謝辞
研究遂行にあたり貴重なご助言を賜った 北で定義される．

斗病院のスタッフの方々に深謝いたします．

3．結果と考察

利益相反の有無

表 1 に従来法，提案手法の良悪性鑑別結果を示す．従来法は正答率 81.57％，感度 85.00％，

なし

特異度 77.77％，陽性予測度 80.95％，陰性予測文

度 82.35％であった．そして提案手法は正答率

献[1] Guillaume Lemaitre, Robert Marti, Jordi

97.62％，感度 100.00％，特異度 84.615％，陽性

Freixenet, Joan C. Vilanova, Paul M. Walker,

予測度 93.75％，陰性予測度 100.00％と，全体的Fabrice Meariaudeau: Computer-Aidedに高くなった．これは，DCE-MRI 画像に 加えて他のシーケンス画像が追加されたことにより，良悪性の情報量が増え，従来法に比べて，より特徴量空間に違いが現われることに起因するためだと考える．
しかし，本研究のための症例データ数は 43 患者と少なく，抽出する特徴量が複雑ではない．
データ数を増やしていったときに識別関数がDetection and diagnosis for prostate cancer
based on mono and multi-parametric MRI.
Computers in Biology and Medicine: Volume60, 8-31,2015.
[2] Yawen Xiao, Jun Wu, Zongli Lin, Xiaodong
Zhao: A deep learning-based multi-model
ensemble method for cancer prediction.
Computer Methods and Programs in

サポートベクタマシーンでよいのか，もしくはBiomedicine: Volume 153 1-9, 2018.

ニューラルネットワークのソフトマックス関数を用いて分類したほうがよいのか，これらを今後の検討課題とする．
4．まとめ
本研究では， 複数シーケンス乳房 MRI 画像

を畳み込みニューラルネットワークに並列に学習させることで腫瘤病変の良悪性鑑別を行った．従来の乳房 DCE-MRI 画像だけを184

OP3-8

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）

ディープラーニングを用いた乳房超音波検査画像の自動読影
井上 謙一*1*2

川崎あいか*1 小清水佳和子*1

山中千草*1 佐々木毅*3 土井卓子*1
要旨[背景]人工知能を用いた画像認識は医療分野でも研究がなされている。我々は乳腺の超音波検査(US)画像を用いて乳癌の自動判定を検討した。
[対象と方法]当院で撮影された US 画像から、正常乳腺組織、良性腫瘍、悪性腫瘍が描出されている部位をそれぞれ切り出しベース画像とした。その際、画像の範囲内で 128x128 ピクセルでどこをランダムで切り出してもその特徴が描出されるように集めた。ベース画像からランダムに切り出した画像を教師ありデー
タとして、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に学習させ、精度を計測した。
[結果]正常乳腺 95 画像、良性病変 1206 画像、悪性病変 358 画像から、ランダムに 5000 枚ずつ切り出した
画像計 15000 枚を用いて、CNN は 20 層の ResNet で学習させたところ、正診率 98.1%、感度 94.9%、特異度 99.7%、PPV99.4%、NPV97.4%であった。またこの学習モデルを用いて別のオリジナル US 画像をスキャンし、癌が疑わしい部分を赤く光らせるアルゴリズムも作成した。
[考察]US を自動読影できるようになれば、総合検診を念頭とした乳癌検診の効率・精度は飛躍的に向上する可能性を秘めている。
[結語]CNN で US 画像の自動読影システムを構築した。更に検証を重ね、全国で利用できるシステムの構築を目指す。
キーワード：乳癌、超音波検査、機械学習、畳み込みニューラルネットワーク、ディープラーニング

1．はじめに

今回我々は、乳腺の超音波検査画像における近年のコンピュータの飛躍的な機能向上と病変の特徴的所見を学習させることで良悪性

人工知能(AI)の飛躍的な精度の向上とがあいを判断させた。また、それを応用した超音波

まって、現在では AI があらゆる分野に導入

検査画像の自動読影システムを構築したのでされ、業務の効率化が進められている。この提案する。

第 4 次産業革命とも呼ばれる AI により、業
務内容の構造自体が大きく変わりつつあり、

2．対象と方法

医療分野でも例外ではない。

当院で撮影された乳腺超音波検査画像から、正常乳腺組織、良性腫瘍、悪性腫瘍が描出さ――――――――――――――――――

れている部位をそれぞれ切り出しベース画像*1 湘南記念病院 かまくら乳がんセンターとした。その際、縦、横共に 128 ピクセル以〔〒248-0027 鎌倉市笛田 2-2-60〕

上となるように切り出した。ベース画像は、*2 e-mail: kinoue@syonankinenhp.or.jp

正常乳腺 95 画像、良性病変 1206 画像、悪性*3 東京大学医学部大学院医学系研究科人

病変 358 画像を得た。

体病理学病理診断学分野

カテゴリー毎に得られたベース画像から、128〔〒113-003 東京都文京区本郷 7-3-1〕

×128 ピクセルで画像をランダムに各 5000 枚ずつ切り出した。その際に、それぞれの画像

185

のサイズによって選ばれやすさの重みづけを92.6%、感度 88.0%、特異度 94.4%であった。

した。そうすることで、サイズの小さい画像から何度も似たような画像が選択されること

図 2 CNN の畳み込み層毎の学習曲線を防いだ。そうやって切り出した合計 15000
枚の画像を教師ありデータとして、畳み込み
ニューラルネットワーク(CNN)に学習させ、精度を計測した。CNN は ResNet [1]をベースとした。畳み込み層の数は複数パターン用意し、精度の違いを検討した。
次に、癌が疑わしい部分を赤く光らせるアルゴリズムも作成した(特許申請中)。即ち、超音波検査画像の一部を 128×128 ピクセルの枠で切り出し、その画像が正常、良性病変、悪性病変のいずれであるかを判定する。もし良性病変なら青く、悪性病変なら赤く光らせる。そして枠を少し右にずらし、その部位でまた同様に判定させる。そうやって画像を左
上から右下までスキャンするようにスライド

ところが、この学習モデルを用いて超音波検させ、都度判定させることで、良性病変の部

査画像をスキャンしたところ、殆どの腫瘤を位は青く、悪性病変はより赤く光らせること良性と判断しており、実用には耐えなかった。

ができる。
図 3 CNN58 層で悪性が半分青く光っている
図 1 スキャン方法

図 4 CNN58 層で良性を青く光らせている
3．結果
CNN を、まずは畳み込み層 20 層のモデルで学習 させ たと ころ 、 正 診 率 98.1%、 感度 (=recall rate)94.9% 、 特 異 度 99.7% 、 PPV(=
precision rate)9.4%、NPV97.4%となった。
次に、CNN の畳み込み層を増やしたモデルを複数パターン用意し、同条件で学習させたと
ころ、畳み込み層が 58 層の CNN が最も良好な成績を収めた。 その際の精度は、正診率

一方、最も成績が不良だった畳み込み層 16186

層の CNN でスキャンさせたところ、悪性病っている。

変を赤く、良性病変を青く光らせることがで

ただし今回の超音波検査画像は、当院で同一きた。

の機器で、同一の検査技師が撮影した画像であり、他の機器には応用が効かないと思われ

図 5 悪性病変が赤く光っているる。どの超音波検査機器でも判定できるように学習させるには、おそらく畳み込み層をより深くした上で様々な機器で撮影された画像を学習する必要があると思われた。
そうしてどの機器からの画像でも判定できる
ような学習モデルが完成すれば、それを全国の医療機関に配布することで、超音波検査の精度は飛躍的に向上する。例えば、今後の乳癌検診は、マンモグラフィと超音波検査を併用した総合判定に移行しつつあるが、超音波図 6 良性病変が青く光っている検査を自動読影できるようになれば、検診の効率・精度は飛躍的に向上する可能性を秘め
ている。
5．結語
CNN で超音波検査画像の自動読影システムを構築した。更に検証を重ね、全国で利用できるシステムの構築を目指す。
利益相反の有無なし

4．考察
スキャン結果の違いは、58 層の CNN が過学習を起こしたために、腫瘤を良性よりに判定

文

しがちになったためと考えた。

献［1］He K, Zhang X, Ren S el al: Deep Residual

超音波検査画像はグレイスケールであり、背Learning

景や人物と異なり病変の形状もそれほどバラ

for

Image

Recognition.

arXiv:1512.03385

エティに富んでいるわけではないため、過剰［2］Becker AS, Mueller M, Stoffel E et al:に CNN を深くするのは余分な特徴を抽出しClassification of breast cancer in ultrasoundてしまい、却って精度が低下すると考えられ

imaging using a generic deep learning

た。従って、今後データを増やして学習させ

analysis software: a pilot study. Br J Radiol.

る際も、畳み込み層を 16 層以下に抑えた上で2018 Feb;91(1083)

検討すべきと思われた。
Becker[2] らの検討では、アルゴリズムが異なるとはいえ同じ乳腺 US での学習結果は感度84.2%、特異度 80.4%とある。本研究では 16層の精度でも正診率 87.6%、感度 95.1%、特異度 87.4%と十分にそれらを上回る精度を誇

187

Automatic Detection and Diagnosis of Breast Cancer From UltrasoundImages Using Deep Learning
Kenichi INOUE*1, Aika KAWASAKI*1, Kanako KOSHIMIZU*1,
Chigusa YAMANAKA*1, Takeshi SASAKI*2, Takako DOI*1*1 Shonan Memorial Hospital, Breast Cancer Center*2 Department of Pathology, Graduate School of Medicine, The University of Tokyo[Background] Deep learning is very useful tool to help make decision in a variety of platform, including medicine. We
have constructed an automatic detection and diagnosis system of breast cancer from ultrasound images. [Materials andMethods] From ultrasound images of breast, images were cropped around the area of lesions by 128 pixels or over inboth width and height as base images. Lesions were categorized into three groups, including malignant lesion, benign
lesion or normal gland. From base images, images were randomly cropped by 128x128 pixels and trained withconvolutional neural network as supervised learning and evaluated its accuracy. [Result] Base images including 95
normal gland, 1206 benign lesions and 358 malignant lesions were obtained. 15000 images were cropped and trainedwith ResNet-based convolutional neural network. The result showed 98.1% of accuracy, 94.9% of sensitivity and99.7% of specificity. We have also constructed the scanning system to detect and diagnose lesions, drawing color at
the area of lesion. [Discussion] Automatic detection and diagnosis system of breast cancer could be utilized as useful
tool to detect breast cancer, especially in breast screening. [Conclusion] An automatic detection and diagnosis system
would make breast screening more efficient and more accurate.

Key words: Breast Cancer, Breast Screening, Machine Learning, Deep Learning, Convolutional Neural Network

著者紹介
井上 謙一 (いのうえけんいち)
1999 年旭川医科大学卒、2009 年北海道大学大学院医学研究科 高次診断治療学専攻修了。現在、湘南記念病院 乳がんセンター 副センター長。乳腺外科医として診療する傍ら、AI を用いた乳癌画
像診断の研究に従事。

188

OP4-1

機械学習に基づく X 線透視画像からの膝蓋骨方向検出に関する基礎検討林田

大幹*1，山崎 隆治*1，田島 未輝斗*1，冨田 哲也*2，
河野 賢一*3，佐藤 嘉伸*4，菅本 一臣*2

要旨
現在，我々は，1 方向 X 線透視画像を用いた 2D/3D レジストレーションに基づく膝関節 3 次元運動計測の全自動化に向けて様々な要素技術の開発を行っている．その一つとして，2 次元 X 線透視画像上の膝関節部位（大腿骨，脛/腓骨，膝蓋骨）の方向（相対的な角度）を予め把握しておくことは非常に重要である．
特に，膝蓋骨については，レジストレーションが不安定であるため実行前にできるだけ膝蓋骨の初期点（位置と姿勢）を対象シルエットに対し適切に近づけておく必要があるが，もし X 線透視画像上の膝関節部位
間の方向が予め分かっていれば，マニュアル作業による初期点設定の手間を大幅に削減できる可能性がある．そこで本研究では，X 線透視画像上の大腿骨に対する膝蓋骨の方向（角度）を予め機械学習により学習させ，対象となる膝蓋骨の方向を自動的に検出することを試みた．機械学習には，SVM，ランダムフォ
レスト，CNN を用い，性能評価を行った結果，各手法において比較的高い成功率で膝蓋骨の方向を検出できることが分かった．
キーワード：膝蓋骨，方向検出，SVM，ランダムフォレスト，CNN

1．はじめに
大腿骨整形外科領域において，膝関節の 3 次元的な運動情報を正確かつ定量的に把握することは，様々な関節疾患の診断・治療や手術計画などを行う上で非常に重要である．これまで，

膝蓋骨

我々は，1 方向 X 線透視画像を用いた 2D/3D
図 1 膝関節 X 線透視画像（左：原画像，右：

レジストレーションに基づく膝関節 3 次元運大腿骨に対する膝蓋骨の角度の定義）．
――――――――――――――――――*1 埼玉工業大学工学部情報システム学

動計測法を提案し[1]，その全自動化に向けて科

現在様々な要素技術の開発を行っている．そ〔〒369-0293 埼玉県深谷市普済寺 1690〕の一つとして，2 次元 X 線透視画像上の膝関

e-mail: {j5147hvo, yamazaki}@ sit.ac.jp

節部位（大腿骨，脛/腓骨，膝蓋骨）の方向（相*2 大阪大学大学院医学系研究科運動器

対的な角度）を予め把握しておくことは重要

バイオマテリアル学である．特に，大腿骨，脛/腓骨に比べ，骨自*3 東京大学大学院医学系研究科整形外

身の大きさが小さく形状特徴の少ない膝蓋骨

科学（図 1）は，レジストレーションが不安定で*4 奈良先端科学技術大学院大学情報科あるため，レジストレーション実行前にでき学研究科

るだけ膝蓋骨の初期点（位置と姿勢）を膝蓋

189

骨シルエットに対して近づけておく必要がある．従来はこの初期点の設定を，マニュアル
作業によって丁寧に行っていたため，膨大なX 線画像に対して処理が行われることから，多大な労力となり解析者の負担となっていた．
一方で，大腿骨，脛/腓骨に対しては，比較
図 2 CNN の構成．

的安定した（自動的な）レジストレーション
結果がこれまで得られている．そこで本研究では，2 次元 X 線透視画像上の“大腿骨に対を構築するアンサンブル学習アルゴリズムでする膝蓋骨の方向（角度）”を予め機械学習にある．実際には，予め一定範囲の角度で分割

より学習させておき，生成した識別器を用いされた学習データからランダムサンプリングて対象となる膝蓋骨の方向（大まかな初期姿により作成したサブセットごとに決定木を構勢）を自動的に検出することを目的とする．

築し，複数の決定木の結果を統合して角度識

機械学習法としては，今回，SVM（Support

別を行う．

Vector Machine），ランダムフォレスト，および CNN（Convolutional Neural Network）の 3

3）CNN
通常のニューラルネットワークとは違い，つの手法を用いて性能評価を行い，その有効全結合層だけでなく，畳み込み層とプーリン性を調査する．

グ層から構成されるニューラルネットワーク
2．方法である（図 2）．畳み込み層は，空間的（3 次

本研究では，膝 X 線透視画像に対して前処元的）な情報を維持し，この層では入力画像

理を行わず，個々の画素値をそのまま特徴量に対して各フィルタとの畳み込み演算が行わとして機械学習し，識別器を生成する．以下，

れ，特徴マップが生成される．プーリング層使用した機械学習法[2-4]について簡単に述

は，畳み込み層の後に適用される層であり，べる．

入力データを扱いやすい形に変形（情報圧縮）
す る た め に 用 い ら れ る ． Max Pooling や
Average Pooling などがある．

1）SVM
教師あり学習の一つで，2 クラス識別器の代表的な手法である．識別関数 f(x)は，以下

3．実験および結果のように表すことができる．

膝蓋骨の方向（大腿骨に対する膝蓋骨の角度）検出を行うために，実際の膝 X 線透視画

(1)

像，計 235 枚を用いて SVM，ランダムフォレ

ここで，x は d 次元の特徴量，xi はサポートベ

スト，CNN による性能評価を行った．本研究

クタ，K はカーネル関数，w が識別境界となでは，膝 X 線透視画像に対してそれぞれ大腿る超平面の重みベクトル，b はバイアス項（閾骨に対する膝蓋骨の方向（角度）θ を 15°ご値）である．実際に角度識別を行う際は，予とに分割し，対応する角度範囲の画像に振りめ一定範囲の角度で分割された多くの学習デ分けた．すなわち，θ＜0°，0≦θ＜15°，15ータ用いて識別器を生成し（w と b を求め），≦θ＜30°，30≦θ＜45°，45≦θ＜60°，60

生成した識別器を用いて角度の検出を行う．

≦θ＜75°，75≦θ＜90°，90°≦θ の計 8 パ
ターンの範囲の角度を検出対象とした．膝蓋骨の方向は，図 1 右に示すように膝蓋骨の2）ランダムフォレスト
複数の決定木構造を持った多クラス識別器

上・下端を結んだ線と，大腿骨体に対して平190

表 1 各手法による膝蓋骨方向検出の成功率．

機械学習法
SVM
ランダムフォレスト
CNN

考えられる．

成功率（％）
91.4
85.1
80.8

文
［1］

献

林佑一, 山崎隆治, 冨田哲也, 河野賢

一, 佐藤嘉伸, 菅本一臣：濃度ベース
2D/3D レジストレーションを用いた１方
向 X 線画像からの膝蓋骨位置・姿勢推定行に引いた線が交差する角度 θ を定義して用に関する基礎検討．電子情報通信学会技いた．また，各機械学習法において，SVM の術研究報告 116 : 71-76, 2017

カーネル関数 K には線形カーネルを使用し，［2］ Andreas C. Muller, Sarah Guido：Python

ランダムフォレストの決定木の数は 10 本とではじめる機械学習．オライリージャパ

した．CNN では，畳み込み層に対して，フィン，2017

ルタサイズは 5×5，フィルタ数は 8 を適用し，［3］ 新納浩幸：Chainer v2 による実践深層

プーリングには Max Pooling を使用した．畳学習．オーム社，2017

み込み層からプーリング層までの階層数は 2

［ 4 ］

とした．

SONY Neural Network Console:

https://dl.sony.com/ja/

各機械学習法の性能評価実験では，今回，使用画像全体の 80％を学習用画像に用い，残りの 20％を評価用画像として調査を行った．
結果は，テストデータがラベル付けされた角度に分類できたものを成功，分類できなかったものを失敗として成功率（%）として表記
した．各手法による成功率を表 1 に示す．
4．考察およびまとめ
本研究では，機械学習に基づく X 線透視画
像からの膝蓋骨方向検出に関する初期検討を行った．各機械学習法（SVM，ランダムフォ
レスト，CNN）において比較的高い成功率で膝蓋骨の方向を検出できることが分かったが，手法により精度のばらつきが見られた．
本実験では今回，SVM を用いた場合に最も高い成功率で膝蓋骨の方向を検出できたが，一方でランダムフォレストや CNN を用いた
場合にのみ検出可能な例も一部見られた．この原因としては各手法のパラメータが影響していると考えられるが，今後はデータセットをさらに増加し，様々な条件下で詳細に検討を行う必要がある．しかしながら，1 方向 X
線透視画像を用いた膝関節 3 次元運動計測の
全自動化のための要素技術として，本手法は十分に有効な手段に成り得る可能性があると191

Basic Study for Orientation Detection of Patella
from X-ray Fluoroscopic Image Using Machine Learning
Hiroki HAYASHIDA*1, Takaharu YAMAZAKI*1, Mikito TAJIMA*1, Tetsuya TOMITA*2,
Kenichi KONO*3, Yoshinobu SATO*4, Kazuomi SUGAMOTO*2*1 Department of Information Systems, Saitama Institute of Technology*2 Division of Orthopaedic Biomaterial Science, Osaka University Graduate School of Medicine*3 Department of Orthopaedic Surgery, Graduate School of Medicine, The University of Tokyo*4 Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology

We have developed some elemental techniques for full automation of 3D knee kinematic measurement based-on
2D/3D registration using a single-plane fluoroscopic image. As one of them, to preliminarily estimate orientation
between knee joint silhouettes on 2D X-ray fluoroscopic image is very important. In particular, accurate initialorientation estimation of patella with respect to femur provides stable 2D/3D registration process and reduces
time-consuming and labor-intensive manual operations in some process. In this study, therefore, we present an
orientation detection method of patella from X-ray fluoroscopic image using machine learning, which SVM, Random
forest and CNN are utilized. As results of performance evaluation using these machine learnings, orientation detectionof patella was successfully performed, and possibility for full automation of 3D knee kinematic measurement wassuggested.

Key words: Patella, Orientation detection, SVM, Random forest, CNN

192

OP4-2

胃の変形情報を利用した
経時リンパ節の自動対応付け手法の精度向上に関する研究
舘

高基*1 小田 昌宏*1
北坂

孝幸*3

林 雄一郎*1

三澤 一成*4

中村 嘉彦*2

森 健策*1 *5 *6

要旨
本稿では，胃の変形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ため，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濃度値情報を利用した非剛体位置合わせが多く用いられる
が，濃度値情報には小構造物の位置の変位を解析する上で不要な情報が多く，リンパ節の変位を正確に捉えることが出来ずに対応付けに失敗する可能性がある．そこで本手法では，CT 像から抽出した胃表面の変形を解析し，その変形場を利用して対応付けを行う．胃領域は点群として表現し，変形場は ICP，TPS-RPM
を利用して算出した．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，リンパ節の組全ての内正しく対応付けを行うことが出来た組の割合で評価を行った．全体での正解率は 78.1%であった．
キーワード：リンパ節，経時変化，ICP，TPS-RPM

1．はじめにれるが，濃度値情報では腹部臓器の形状の変がんの進行度合いや治療の有効性を確認す

化を正確に捉えることが出来ず対応付けに失る際にはがんの発生した部位近くのリンパ節敗する可能性がある．そこで本稿では，抽出の経時変化観察が重要である．しかし，目視した胃領域の形状変化を利用してリンパ節のでの経時画像間でのリンパ節対応付けは煩雑

変位を解析し、腹部 CT 像内のリンパ節の対であるため，自動対応付け手法の開発は外科

応付けを行う手法を検討したため報告する．

手術支援において有用である．経時画像間で

2．手法のリンパ節の自動対応付け手法には主に濃度

本手法では，胃の点群画像を利用して変形値情報による非剛体位置合わせ [1]が利用さを解析した．胃の変形は，点群間の位置合わせ手法である ICP [2]，TPS-RPM [3]を利用し――――――――――――――――――て，一方の CT 像の胃領域をもう一方の CT*1 名古屋大学大学院情報学研究科〔〒464-8601

像の胃領域へと変形して位置合わせすること

名古屋市千種区不老町〕

により解析した．その後に，獲得した変形場

e-mail: ktachi@mori.m.is.nagoya-u.ac.jp

をリンパ節領域に対しても適用することによ*2 苫小牧工業高等専門学校

り，胃の変形によるリンパ節の移動の解析を*3 愛知工業大学情報科学部

行った．このようにして移動したリンパ節と，*4 愛知県がんセンター中央病院

位置合わせの基準となった CT 像側のリンパ*5 名古屋大学情報基盤センター

節を重ね合わせ，距離が最も近いリンパ節を*6 国立情報学研究所医療ビッグデータ

対応関係とした．

研究センター

193

3．実験
腹部造影 CT 像 18 枚からなる経時症例 11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，各経時症例の撮影間隔は約 2 ヶ月であり，同一患者

図 1

経時画像上のリンパ節領域を重ねてから 2 回のみ撮影された症例が 4 例，3 回撮表示した図．左側が提案手法適用前，右が影された症例が 2 例，4 回撮影された症例が 1適用後である．対応関係にある同色のリン例となっている．これらの CT 像から手動でパ節が大きく接近している．

抽出したリンパ節，胃領域を入力とした．出
力は画像間での対応するリンパ節の組であり，その正解率は 78.1％であった．提案手法によるリンパ節の移動を図 1 に示す．
4．考察
本手法では，腹部領域の経時リンパ節に対して胃の変形情報を適用することで，78.1%の正解率で対応付けを行うことが出来た．こ

図 2

経時画像上の胃とリンパ節．胃領域

こで，濃度値情報による非剛体位置合わせ[1](桃色)部分は大きく変形している一方で，を利用した際の正解率は 69.0%であり，9%ほ

矩形で囲んだリンパ節領域はほぼ変位してど精度の向上が確認された．しかし，従来手いないことが確認できる．

法よりも精度が悪化した症例も確認された．
これは，図 2 に示すように画像間での胃の形

謝辞状が大きく変形している一方でリンパ節の位

大学森研究室の諸氏に深く感謝する．本研究の置がほぼ変化しておらず，胃の変形のみを考一部は，JSPS 科研費 26108006，17H00867，JSPS

慮した本手法では正しくリンパ節の変位を捉

二国間交流事業によった．

日頃から熱心にご討論いただく名古屋

えられなかったことが原因であると考えられ
利益相反の有無る．このため，より詳細に腹部領域の変化をなし．

捉えられるように，胃以外の臓器の変形情報
文を利用してより詳細な変形場を構築する必要

献［1］ 中村嘉彦, 他：3 次元腹部 X 線 CT 像があると考えられる．
5．まとめからの経時リンパ節の自動検出精度の検本稿では，胃の変形情報を利用した経時リ

討．電子情報通信学会技術研究報告, MI

ンパ節の自動対応付けについて報告した．精116：39-42, 2016度は 78.1％であり，濃度値情報による非剛体［2］ Besl. P. J, et al：A method for registration

位置合わせを利用した従来手法より良好な精of 3-D shapes. IEEE Transactions on Pattern

度で対応付けを行うことが出来た．今後の課

Analysis and Machine Intelligence 14 ：題としては，より腹部領域の変形を詳細に捉

239-256, 1992

えられるよう，胃以外の変形情報を利用する［3］

ことが挙げられる．

Chui. H, et al：A new point matchingalgorithm

fornon-rigid

registration.

Computer Vision and Image Understanding
89：114-141, 2003

194

Automatic Lymph Nodes Matching in Follow-up CT Volumes
using Stomach Deformation
Kouki TACHI*1, Masahiro ODA*1, Yuichiro HAYASHI*1, Yoshihiko NAKAMURA*2
Takayuki KITASAKA *3, Kazunari MISAWA*4, Kensaku MORI*1 *5 *6*1 Graduate School of Informatics, Nagoya University*2 National Institute of Technology, Tomakomai College*3 Faculty of Information Science, Aichi Institute of Technology*4 Aichi Cancer Center Hospital*5 Information Technology Center, Nagoya University*6 Research Center for Medical Bigdata, National Institute of Informatics

In this paper, we report an automated matching method of follow-up lymph nodes using stomach deformation.
Observing follow-up lymph nodes is important to check cancer stages or treatment evaluation. For observing temporalchange of the lymph nodes, surgeons try to find corresponding lymph nodes on follow-up CT volumes. However, thiswork is complicated and time consuming. Therefore, an automatic corresponding lymph nodes matching method isrequired. Non-rigid registration based on intensity information is often used for automatic matching of follow-up
lymph nodes. However, intensity contains useless information for analyzing changes in the position of lymph nodes,
and this causes incorrect matching of lymph nodes. Therefore, we propose an automatic matching method of
follow-up lymph nodes using deformation of the stomach surface. We analyze the changes in the position of lymph
nodes based on stomach deformation. Stomachs are represented as point clouds, and we calculate deformation field byusing the ICP and TPS-RPM. Experiments were performed on lymph nodes extracted from 11 pairs of follow-up CT
volumes. The accuracy of the proposed method was 78.1%.

Key words: lymph node, temporal change, ICP, TPS-RPM

195

OP4-3

Demons アルゴリズムの一般化とその応用
増谷

佳孝*1

石田 善喜*2

要旨
Demons アルゴリズムは２つの画像の信号差や勾配に基づく可変形画像レジストレーションの古典的な一手法であるが，基本的に同一のモダリティかつ各画素が単一の値をもつスカラ画像間での使用に限定されている．本研究では，信号差や勾配を２つの画像の局所特徴間の距離で置き換えることで，様々な画像間のレジストレーションが可能となることを示す．例えば，カラー画像では画素間の色距離，スカラ画像の場合も局所領域の複数の画素値を使用して２つの画像の局所領域間の距離を定義して用いる．３次元のカラー画像ファントムおよび拡散テンソル画像を用いたレジストレーション実験の例により，その特性や有効性・拡張性について検証した結果を報告する．
キーワード：画像レジストレーション，Demons アルゴリズム，拡散テンソル画像

1．はじめに様々な距離で置き換えることで多様な画像

Demons アルゴリズム[1]は Thirion らによ間のレジストレーションが可能となることり提案された可変形画像レジストレーショを示す．局所特徴の例として，本研究ではカン[2]の古典的一手法であり，２つの画像のラー画像での画素間の色距離の例などを示

同位置における信号差や勾配に基づき，一方す．また実験ではカラー画像ファントムおよの画像を変形させる変位ベクトルを発生さ

び拡散テンソル画像[5]より計算される拡散せる．その後，微分同相写像[3]の導入によるテンソルカラーマップのボリュームデータ

変形の効率化や正則化など，様々な拡張がなを用いた３次元画像レジストレーションにされてきたが同一のモダリティかつ各画素

ついて，他の手法との比較によりその特性やが単一の値をもつスカラ画像間での使用に有効性・拡張性について検証した結果を示す．

限定されていた．そこで Modat ら[4]は，Demons アルゴリズムにおける信号値の勾配

2．方法

を正規化相互情報の勾配で置換し，異なるモ

Demons アルゴリズムによる画像レジスト

ダリティ間の Demons アルゴリズムを提案

レーションにおいて，固定される参照画像，

した．本研究ではこれをさらに一般化し，変形により更新される画像を浮動画像とす

Demons アルゴリズム中で使用される信号差

る．位 置 𝐱におけ る参 照 画像の 信号 値をを２つの画像の局所特徴間の距離と捉え，𝑅(𝐱 𝑐 )，浮動画像の時刻𝑡における浮動画像の信号値を𝐹(𝐱 𝑐 , 𝑡)とすると，浮動画像に対――――――――――――――――――

して同時刻，同位置において発生する変位ベ*1 広島市立大学大学院 情報科学研究科

クトル𝐮(𝐱 c , 𝑡)は，以下の式で表される．
𝐹(𝐱 𝑐 , 𝑡) − 𝑅(𝐱 𝑐 )(𝛻𝑅)𝐮(𝐱 𝑐 , 𝑡) =𝟐
|𝛻𝑅|𝟐 + (𝐹(𝐱 𝑐 , 𝑡) − 𝑅(𝐱 𝑐 ))〔〒731-3194 広島市安佐南区大塚東 3-4-1〕
e-mail: masutani@hiroshima-cu.ac.jp*2 広島市立大学 情報科学部

(1)

投稿受付：

196

ただし，𝛻𝑅は𝐱 c における参照画像の空間微分による勾配ベクトルで，
𝛻𝑅 =

𝜕𝑅

|

𝜕𝐱 𝐱=𝐱𝑐𝜕𝑑|=𝜕 𝐱 𝐹 𝐱 =𝐱
𝐹

(2)

c

𝜕𝐹
|
𝜕𝐱 𝐹 𝐱 =𝐱𝐹(𝑅 ≤ 𝐹)c𝜕𝐹
|(𝑅 > 𝐹){ 𝜕𝐱 𝐹 𝐱𝐹 =𝐱c−である．また，浮動画像の勾配を使用する方(7)

法での変位ベクトルは，𝐹(𝐱 𝑐 , 𝑡) − 𝑅(𝐱 𝑐 )(𝛻𝐹)𝐮(𝐱 𝑐 , 𝑡) =𝟐
|𝛻𝐹|𝟐 + (𝐹(𝐱 𝑐 , 𝑡) − 𝑅(𝐱 𝑐 ))である．したがって，𝐹と𝑅の大小関係に関わらず以下が成り立つ．
𝑑(𝐱 c , 𝐱 c , 𝑡)(𝛻𝐹 𝑑) = (𝐹(𝐱 c , 𝑡) − 𝑅(𝐱 c ))

(3)

𝜕𝐹
|
𝜕𝐱 𝐱=𝐱cであり，(2)と同様に
𝛻𝐹 =

𝜕𝐹

|

𝜕𝐱 𝐱=𝐱𝑐

(8)
ただし，

(4)

𝛻𝐹 𝑑 =

である．両者は，発生させる変位ベクトルが𝜕𝑑|
𝜕𝐱 𝐹 𝐱 =𝐱𝐹c

常に参照画像の勾配方向に固定されるか，浮(9)

動画像の変形に伴って動的に変化するかのである．式(8)の右辺は式(3)の一部に相当し，違いがあるが，どちらも同位置における両画

該当部分を式(8)の左辺および式(9)で置き換

像の画素値の差が小さくなるよう変形が繰えることにより，両画像の局所特徴間の距離

り返され，勾配法を用いた最適化の過程と考に基づく一般化された Demons アルゴリズ

えることができる[6]．

ムが得られる．このとき変位ベクトルは以下

ここで，上記の式(1)および (3)に含まれるのようになる．

信号差(𝐹 − 𝑅)は，𝐱 𝑐 における両画像の局所𝐮(𝐱 c , 𝑡) =特徴間の距離の最も単純な指標を表してい𝑑(𝐱 c , 𝐱 c , 𝑡)
(𝛻 𝑑)
|𝛻𝐹 𝑑|𝟐 + 𝑑(𝐱 c , 𝐱 c , 𝑡)𝟐 𝐹ると考えることができる．ただし，(𝐹 − 𝑅)

(10)のままでは負の距離が得られるので，両者が

ただし𝑑は式(5)の例に限らず時刻𝑡における一致するときに０となりそれ以外は正の値

両画像の異なる位置の局所特徴間の距離で，をとる以下の距離を時刻𝑡において定義する．

𝑑 = 𝑑(𝐱 𝑅 , 𝐱 𝐹 , 𝑡) ≥ 0𝑑(𝐱 𝑅 , 𝐱 𝐹 , 𝑡) = |𝐹(𝐱 𝑅 , 𝑡) − 𝑅(𝐱 𝐹 )|
={

(11)

𝐹(𝐱 𝐹 , 𝑡) − 𝑅(𝐱 𝑅 ) (𝑅 ≤ 𝐹)
𝑅(𝐱 𝑅 ) − 𝐹(𝐱 𝐹 , 𝑡) (𝑅 > 𝐹)となる任意のものでよい．既に示したように(5)

値の差分絶対値であり，浮動画像の勾配を用

𝑑の最も単純な表現が式(5)の両画像の画素

式(5)は，参照画像と距離画像で異なる位置

いる式(3)と一致する．

の局所特徴の距離に対しても定義可能であその他の距離として，３つの色成分を持つる点が重要である．次に，この距離の位置

カラー画像に対しては以下のように定義で

𝐱 c における空間微分を考えるが，参照画像

きる．

の局所特徴である信号値を取得する位置𝐱 𝑅(𝑟𝑅 (𝐱 𝑅 ) − 𝑟𝐹 (𝐱 𝐹 , 𝑡))

は𝐱 c に固定する．すなわち，𝜕𝑑𝜕|𝐹(𝐱 𝐹 , 𝑡) − 𝑅(𝐱 𝐶 )|||=𝜕 𝐱 𝐹 𝐱 =𝐱
𝜕 𝐱𝐹
𝐹

c

2

𝑑(𝐱 𝑅 , 𝐱 𝐹 , 𝑡) = √+(𝑔𝑅 (𝐱 𝑅 ) − 𝑔𝐹 (𝐱 𝐹 , 𝑡))+(𝑏𝑅 (𝐱 𝑅 ) − 𝑏𝐹 (𝐱 𝐹 , 𝑡))𝐱𝐹 =𝐱c

2

2

(12)
(6)

但 し ，𝑟𝑅 ， 𝑔𝑅 ， 𝑏𝑅 ， 𝑟𝐹 ， 𝑔𝐹 ， 𝑏𝐹 は 参 照 画 像とする．このとき参照画像の信号値は𝐱 𝐹 におよび浮動画像の RGB 成分である．同様に，関して不変であるので式(5)より，

ベクトルやテンソルのように各画素位置で197

|𝑥1 |𝑅|𝑦 |𝐺( ) = 𝐹𝐴 ( 1 )
𝐵
|𝑧1 |
𝐴
1

複数の属性を持つような画像でも定義できる．一方，単一の属性を持つ濃淡画像であっても，周辺位置の画素値を用いることにより複数の属性の局所特徴となり，以下のような(14)

距離が定義できる．

𝑥1 ，𝑦1 ，𝑧1 はそれぞれ𝐞1 の𝑥𝑦𝑧成分で，𝐹𝐴は0~1 の値をとる FA 値で以下の式で表される．

𝑑(𝐱𝑅 , 𝐱𝐹 , 𝑡) = √ ∑ (𝑅(𝐱𝑅 + 𝐝𝐱) − 𝐹(𝐱𝐹 + 𝐝𝐱, 𝑡))2

3 (𝜆1 − 𝜆𝑀 )2 + (𝜆2 − 𝜆𝑀 )2 + (𝜆3 − 𝜆𝑀 )2𝐹𝐴 = √ ∙2
𝜆1 2 + 𝜆2 2 + 𝜆3 2

𝐝𝐱∈𝛀

(13)
ただし， 𝛀は近傍を定義するベクトル集合である．さらに， 異なるモダリティの画像間の場

𝜆1 ， 𝜆2 ， 𝜆3 は 拡 散 テ ンソ ル の 固有 値を 降 順

合は正規化相互情報[4]を用いた距離，あるに並べたもので 𝜆𝑀 は３つの平均である．拡いは同種の画像でも両画像の信号値にバイ散テンソルカラーマップを一般化された

アスやスケールの差異が存在する場合は正Demons アルゴリズムでレジストレーション

規化相互相関を用いた距離が定義できる．たする場合には，式(11)を拡張しアルファ成分

だし，これらの指標は領域間の信号値群の類を加えた式(14)の色表現の距離を使用する．

似度であるため，逆数などを用いた距離表現

また，色距離の浮動画像座標に関する偏微分への変換が必要である．

は，一般に用いられる画像の勾配計算と同様，(15)

本稿ではカラー画像を対象とし，次節で拡中心差分による近似で求めた．

散テンソルカラーマップ[5]を用いた実験結
果を示す．拡散テンソルカラーマップは拡散

3．結果

MRI データの 2 階テンソル近似に基づき，

本研究では，色距離に基づく提案手法の基

脳白質線維などの線維方向を色で示したも本的性質を明らかにするため，拡散テンソルので，通常のカラー画像と同様に RGB 成分

カラーマップと同様に４つの色成分を持つを 持 つ ほ か ， 拡 散 異 方 性 を 表 す Fractional

合成画像も作成して実験を行った．
また，実験では提案手法を含む以下の４つ

Anisotropy (FA)値[5]をアルファ(A)成分として追加した 4 つの RGBA 色成分を持つ場合の方法による結果を比較するが多い．図１に拡散テンソルカラーマップと方法１：RGBA4 成分による色距離を用いた

FA 画像の例を示す．

提案手法
方法 2：参照画像および浮動画像の色成分を平均して濃淡画像とし，従来の Demons アル
ゴリズムを用いて変位ベクトルを得る方法
方法 3：各色成分で独立に従来の Demons ア
ルゴリズムを適用する方法
方法 4：色成分ごとに従来の Demons アルゴ
リズムより得た変位ベクトルの平均を用い

図 1 拡散テンソルカラーマップ（左）および FAる方法

画像（右）．

ここで，方法 3 では各色成分を独立にレジ脳白質線維の線維方向は拡散テンソルのストレーションするため，２つのカラー画像

最大固有値に対応した固有ベクトル𝐞1 で近間の写像が色成分の数である 4 種類決定さ似されるため，拡散テンソルカラーマップのれることになる．医用画像をはじめとする２

色成分は次式で表される．

つの画像間の一意の対応付けが重要な意味

198を持つ場合には不適切ではあるが，後述する

方法２および４ではレジストレーション

レジストレーションの指標である色距離のに失敗しているが，方法１と方法 3 では参照

推移の観察時に誤差としての色距離の下限

画像に近い結果を得ている．提案した方法 1を示すものとして比較のため用いた．

では，青色の領域の下部の灰色領域に信号の1） 合成画像での結果低下が見られたものの参照画像に近い画像

Shepp–Logan ファントム[7]を模したカラーを得た．この信号低下は，画像変形時の画素のボリュームデータを作成し，内部の配置を値補間に基づくものであることが確認され変更して参照画像と浮動画像を作成した（図た．一方，方法３で比較した 4 手法の中で最２）．マトリクスサイズは 128×128×128 でも参照画像に近い結果を得たが，先に述べた各色成分は 8 ビットの深度を持ち，内部およ通り各色成分を独立にレジストレーション

び外郭の形状は球および楕円体である．また，したためである．また，これらの方法につい

拡散テンソルカラーマップと同様にアルフて画像全体での平均および最大の色距離のァチャンネルを持つがファントム内部で均推移を図４に示す．

一とした．これらに対し，画像レジストレー
ションを 4 つの方法で行った結果を図３に示す．なお，本実験では画像の変形を 100 回の固定回数で行った．

図 2 実験用カラーボリュームデータ（左：参照画
像，右：浮動画像）．

図 4 レジストレーション過程における色距離の推移（上：画像全体の色距離平均，下：同最大値）方法 2 と４は重なっている．

この結果でも方法３が方法１より小さい色距離を得ている．
2） 拡散テンソルカラーマップでの結果異なる２例の拡散テンソルカラーマップのボリュームデータ（図５）を使用した．マ
トリクスサイズは 128×128×80 で，それぞれ年齢が 20 代～30 代の正常ボランティアで図 3 画像レジストレーション結果（左上：方法１，ある．結果および画像全体の色距離の平均と最大値の推移を図６および図７に示す．

右上：同２，左下：同 3，右下：同４）．

199

方法 2 と方法 4 では，脳内で前後方向に走行し拡散テンソルカラーマップでは緑の成分が最も高く表示される上縦束がほぼ消失している（図６の白色矢印）．さらに，頭尾方向に走行し青の色成分が最も高い皮質脊髄路の一部（同黄色矢印）で赤の色成分が最も大きくなっている．以上の結果からレジス

図 5 異なる２例の拡散テンソルカラーマップのトレーションに失敗しているといえる．一方，冠状断面（左：参照画像，右：浮動画像）．

提案手法である方法 1 では良好な結果を得ている．また，合成画像と同様に方法 3 が最も参照画像に近い画像を得ているが，先に述べた通り異なる患者間の画像レジストレー
ションにおいて局所間の一意の対応関係を得るという目的では使用できない．
画像全体の平均色距離の推移については，
合成画像での結果と類似しているが，提案手
法では 30 回の繰り返し後に僅かながら上昇する現象が見られた．これは主に参照画像にのみ含まれる脳白質以外のアーチファクトの領域（図５の白矢印）などが原因であるこ図 6 画像レジストレーション結果（左上：方法 1，とがわかった．また，色距離の最大値につい

右上：同 2，左下：同 3，右下：同 4）．

ては，どの手法でも変動は小さく差異は観察されなかった．
4．考察
本研究で示した Demons アルゴリズムの一般化は，Modat ら[4]が示した大域的な正規化相互情報の勾配に基づく Demons アルゴ
リズムをさらに一般化したものであると考えられる．また，本稿で示したのは Demons
アルゴリズムの最も根幹である部分の変位ベクトル計算部分の一般化であり，これまでに報告のある微分同相写像[3]や正則化[8]などの導入と矛盾しない．よって，今後様々な発展が期待できる．
本稿では，その一例として拡散テンソルカ
ラーマップなどのカラー画像のレジストレーションによりその有効性を示した．拡散テ図 7 画像レジストレーション過程における色距

ンソルカラーマップのレジストレーション

離の推移（上：画像全体の色距離平均，下：同最は色成分が白質線維の方向を示しており，厳大値）方法 1 と４および方法 2 の一部は重なって

密には画像変形ごとに方向の補正[9]を行う

いる．

必要があり，アーチファクトなど一方の画像

200

にしか存在しない領域への対処と同様，今後

Diffeomorphic

demons:の課題である．

nonparametric

image

Efficientregistration,

Neuroimage 45, S61–S72, 2009［4］

5．おわりにM.

Modat,

T.

Vercauteren,

GR.

本研究では，可変形画像レジストレーショ

Ridgway, DJ. Hawkes, NC. Fox, S.

ンの古典的一手法である Demons アルゴリ

Ourselin, Diffeomorphic Demons using

ズムで使用されている変位ベクトル計算にNormalised

おいて，単純な信号差を局所特徴間の距離でEvaluation on Multi-Modal Brain MR

置換できることを示し，拡散テンソルカラー

Images, Proc. SPIE Med. Img. 2010:

マップなどのカラー画像レジストレーショ

Img. Proc.; vol.7623, pp. 76232K/1-ンの例を示した．今後様々な画像に対しての76232K/4, 2010

実験により，提案手法のさらなる有効性の検［5］

証や発展を目指す．

MutualInformation,

青木茂樹，安部修，増谷佳孝，高原太郎“これでわかる拡散 MRI 第 3版”，秀潤社，2013

謝辞

［6］

X. Pennec, P. Cachier, N. Ayache,

本研究は広島市立大学情報科学部医用情Understanding the Demon's Algorithm:

報科学科平成 29 年度卒業論文の一部である．

3D Non-Rigid registration by Gradient

日頃より活発な議論を頂く広島市立大学医

Descent, proc. Int. Conf. on Med. Img.

用情報科学科・専攻の皆様に感謝します．本Comp. and Comp.-Assist. Intervention

研究は新学術領域「多元計算解剖学」，およ1999, LNCS1679, pp.597-605, 1999

び CREST 「現代の数理科学と連携するモデ［7］

リング手法の構築」の助成を受けたものです．

LA. Shepp, BF. Logan, The Fourier
Reconstruction of a Head Section,
IEEE trans. Nucl. Sci. vol.21, no.3,

利益相反の有無

pp.21–43, 1974

なし

［8］

D. Demirovic，A. Serifovic-Trblic，N.
Prljaca，Ph. C. Cattin，Bilateral filter

文
［1］

［2］

［3］

献

regularized accelerated Demons forJ. P. Thirion, “ Image matching as a

improved

diffusion process: an analogy withregistration ， Computerized Medical

Maxwell's demons ”， Medical Image

Imaging and Graphics，vol. 40，pp.94-

Analysis, vol.2, no.3, pp.243-260, 1998

99, 2015［9］

A. Sotiras, C. Davatzikos, and N.

discontinuity

preserving

DC. Alexander, C. Pierpaol, PJ. Basser

Paragios, Deformable Medical Image

PJ, JC. Gee, Spatial transformations ofRegistration: A Survey, IEEE trans.

diffusion tensor magnetic resonanceMed. Img. vol.32, no.7, pp.1153-1190,

images, IEEE trans. Med. Img. vol.20,

2013

no.11, pp.1131-1139, 2001

T. Vercauteren, X. Pennec, X, A.
Perchant,

andN.

Ayache,201

Generalizing Demons Algorithm and its Application
Yoshitaka MASUTANI *1, Yoshiki ISHIDA*2*1 Hiroshima City University Graduate School of Information Sciences*2 Hiroshima City University
The Demons algorithm is known as one of the classical methods for deformable image registration based on signal value difference
and signal gradient, and its use is basically limited to for monomodal and scalar images. In this study, we show that the signal value
difference and signal gradient used in the algorithm can be replaced with generalized distance between local features of two images
and its gradient, such as color distances of color images. Through the experiments by using volume data sets of synthetic color images
and diffusion tensor colormap images, we validate the proposed method and discussion its characteristics.

Key words: image registration, demons algorithm, diffusion tensor image

著者紹介
増谷 佳孝 (ますたに よしたか)1991 年東大・工・精密機械工学科卒．
1994 年同大大学院・工学系・精密機械工学専攻修士課程，1997 年同博士課程
了．ハンブルク大医用数学・情報処理研究所，シカゴ大病院放射線科，東大病院放射線科などを経て 2018 年現在，
広島市立大学大学院医用情報科学専攻・教授．2003 年日本医用画像工学会
論文賞および奨励賞受賞．博士（工学）・博士（医学）．拡散 MRI を中心とした多次元の医用画像解析の研究に従事．医用画像工学会，電子情報通信学会，磁気共鳴医学会，IEEE など，各会員．
石田 善喜 (いしだ よしき)2017 年広島市立大学情報科学部医用情報科学科卒．

202

OP4-4

Construction of multimodal 3D model of pancreatic cancer tumor
and 3D micro anatomical structure analysis
Yushi GOTO*1，Hidekata HONTANI*1，Tatsuya YOKOTA*1，Kugler
MAURICIO*1，Chika IWAMOTO*2，Kenoki OHUCHIDA *2，Makoto
HASHIZUME*2
Abstract
In this study, we propose a method of registration between an MRI image and a set of pathological microscope
images of a pancreatic cancer tumor of a KPC mouse. MRI images can be captured non-invasively but theirresolution is low. On the other hand, microscopic images can be obtained only invasively although the resolution ishigh. Registration of these images is needed for realizing a multi-resolution model representing the correlation
between the MRI images and the corresponding pathological images. In order to register the 2D pathologicalmicroscope images to the 3D MRI image, the proposed method first reconstructs a 3D pathological microscope image
and then register between the 3D pathological microscopic image and the tumor region in the MRI image. The 3D
pathological microscope image is reconstructed from a spatial series of 2D microscope images. For the reconstructionof an appropriate 3D image, the microscope images should be non-rigidly registered together. We employed anon-rigid registration method that deforms every image so that the spatial patterns in the resultant image have smooth
structures. After the 3D image reconstruction, the proposed method then registers between the MRI image and thereconstructed 3D pathological image by means of a mutual-information based non-rigid registration. Down samplingthe 3D microscope image so that the both images have same spatial resolution, the proposed method deforms the
microscope images to the MRI image by maximizing their mutual information. We report the result of the registrationand of the description of the microstructures in the reconstructed 3D pathological image.
Keywords：multimodal, multi-resolution, registration―――――――――――――――――――――――――――――――――――――*1 Nagoya Institude of Technology*2 Kyusyu University

203

1

PurposeCancer is one of the deadliest diseases among all diseases and has been accounting for cause of deathamong Japanese for many years. Among them, since pancreatic cancer exists in the deep part of the bodyand has a thin organ shape, it is not easy to observe the detailed structure, and early detection andtreatment are very difficult. The purpose of this study is to describe the relationship between the temporalchange of pancreatic cancer and micro anatomical structure by registering MRI image shown in left of
Figure 1 and pathological microscope images shown in right of Figure 1.

Fig.1 Left : MRI image.
Right : pathological microscope image

2. Method
We first reconstruct a 3D microscope image of the pancreas tumor and then register it with thecorresponding volume region in the MRI image. The 3D microscope image is reconstructed from a seriesof 2D microscope images by non-rigid registration of them. We manually label the tumor region in the
MRI image and rigidly register the 3D microscope image with the labeled region in the MR image byreferring to the outer boundary of the tumor. After the rigid registration, we apply a large deformationdiffeomorphic mapping (LDDMM) in order to align the tumor regions more accurately. It should be notedthat the LDDMM registers the given two images, the 3D microscope image and the MR image, without
referring to the patterns inside of the tumor regions. We then register the inside of the tumor regions basedon the image patterns by maximizing the mutual information of the patterns. Let the 3D microscope
image be denoted byand let the MR image be denoted by. The proposed method

deforms the 3D microscope image by using B-spline deformation, which is controlled by the locations ofcontrol points. Let the coordinates of the control points be denoted byand let the deformed image bedenoted byand. Let the probability densities of the voxel values of204

be denoted by

andrespectively and the closed spacepointcreated by the eight control points around the control. Then the mutual information of them is given as follows:

The proposed method iteratively updates the coordinates of the control points by maximizing

andnon-rigidly registers the 3D microscope image with the tumor region in the MR image.

3. Results
An example of the experimental results is shown in Fig.2. As shown, the mutual information wasincreased by the proposed method and, roughly speaking, the brighter regions in the MR image wereregistered with the necrosis regions observed in the microscope image.

Fig 2. Left : Pathological microscope Image of result of registration.
Right : Change of value of mutual information

4. Conclusion
In this study, we modeled the relationship between images of different modalities of MR images
representing temporal change of pancreatic cancer and microscopic images representing micro anatomical
structure. As a result, the relationship between the pixel value pattern of the MR image and the micro
anatomical structure of the microscopic image can be examined.
Competing interests
The authors declare no conflicts of interest associated with this manuscript.

References

205

[1]

M. F. Beg, M. I. Miller, A. Trouve and L. Younes. Com- puting Large Deformation Metric Mappings via Geodesic Flows ofDiffeomorphisms. International Journal of Com- puter Vision, vol.61, no.2, pp.139-157, 2005.

[2]

P.Thevenaz, M.Unser, Spline Pyramids for Inter-Modal Image Registration Using Mutual Information, In Pro- ceedingsof the SPIE Conference on Mathematical Imag- ing: Wavelet Applications in Signal and Image Process- ing V, vol.3169,
pp.236-247, 1997.

206

OP4-5

Partial rigid diffeomorphism
for measuring temporal change of pancreatic cancer tumor
Yuki Tamura*1，Tatsuya Yokota*1，Mauricio Kugler*1，Valentin Triquet*1，
Tomonari Sei*2，Yukihide Iwamoto*3，Kenoki Ohuchida*3，
Makoto Hashizume*3，Hidekata Hontani*1
Abstract
The objective of our research is to describe the isotropic temporal change of the tumor region in the whole body MRI
images of a KPC mouse captured at different time. For accurately describing the tumor growth, non-rigid registration
should be applied to normalize the body motion. Here, in order to suppress the tumor deformation caused by theregistration, we develop a Large Deformation Diffeomorphic Metric Mapping(LDDMM)[1] that transforms thetumor region rigidly. Given a set of pairs of corresponding landmarks on peripheral organs in a source image and atarget image, the proposed method first non-rigidly registers the two images by referring to those corresponding
landmarks. This non-rigid registration maps the tumor region in the source image non-rigidly. The proposed method
next determines the destination locations of landmarks generated in the tumor region in the source image by
converting the non-rigid mapping of the tumor region to a rigid mapping. Then, we can have a set of pairs of thecorresponding landmarks that consists of (a) the landmarks on the peripheral organs that would be registered
non-rigidly and (b) the landmarks in the tumor region that can be registered rigidly. Our method iterate the non-rigid
registration of the landmarks and the conversion of the non-rigid mapping of the tumor landmarks to the rigid one
until they are converged. We experimented real MRI images and confirmed the effect.

1. Purpose
The objective of this study was to develop a method that can describe anisotropic growth of a pancreas
tumor of a KPC mouse observed by a temporal series of MRI images of the whole body of the KPC mouse.
Given the temporal series of MRI images, we manually label the tumor region in each image and describe
the growth of the tumor by comparing the manually labeled regions. A growth would be anisotropic: The
rate of growth can vary from portion to portion of the tumor. In order to observe such the variety of therate of the growth, we need normalize the location and the pose of the tumor in the images and we employ
a non-rigid registration method for the normalization. One problem here is that non-rigid registration
would deform the tumor region itself and would prevent accurate observation of the tumor growth. We
hence develop a method that can non-rigidly register the given two images, a source image and a target
image, while the shape of the tumor in the source image is preserved.

207

―――――――――――――――――――――――――――――――――――――*1 Nagoya Institute of Technology*2 The University of Tokyo*3 Kyushu University

2. MethodA set of pairs of corresponding landmarks is manually distributed on the surfaces of peripheral organs inthe source and target images. The proposed method deforms the source image so that the landmarks would
be registered to the corresponding landmarks in the target image. This non-rigid registration would deformthe tumor region. Comparing the original tumor regions in the source image and the deformed image, themethod estimates the rigid mapping that is the most consistent with the non-rigid deformation that
registers the peripheral organs and computes the tumor region that has the shape identical with that of thetumor in the original source image but has the pose and location that would be different from those in thesource image. The method iteratively computes the non-rigid registration of the peripheral organs and therigid registration of the tumor region until they are converged. We applied the method to the temporalseries of MRI images of a KPC mouse.
3. Results
We applied our method to two MRI images. The source image was captured two weeks before thetarget image was captured. Fig.1 shows the peripheral organs and the tumor manually labeled in the source
image and the target image. We put about 100 landmarks on the surfaces of the peripheral organs in each
image. Fig.2 shows the registered tumor regions. As one can see, the tumor region in the source image was
successfully involved by the tumor in the target image. We can now observe the rate of the growth bycomparing the difference of the regions.
4. Conclusion
We proposed partial rigid diffeomorphism to describe temporal change of pancreatic cancer tumor andconducted an experiment. Between the 6th week tumor and the 8th week tumor it was possible to achieve aroughly good alignment. This can describe the tumor growth. In the future we will align with all weeks
and describe the temporal change of the tumor perfectly.
Competing interests
None.
References[1]

M.I.Miller, A.Trouv´e and L.Younes: Geodesic Shooting for Computational Anatomy, Journal of
Mathematical Imaging and Vision 24(2), pp.209-228,2006.

208

Fig. 1 3D models

Fig. 2 The result of alignment209

OP5-1

縞走査を行わない位相計測手法
廉

松哲*1

工藤

博幸*1

要旨
X 線位相撮影では生体の軟組織などを従来の X 線撮影より高いコントラストで観察することができ，医療診断への応用が期待されている．Talbot 干渉計による測定では回折格子をサブミクロンレベルで複数回移動（縞走査）し撮影するため，装置には非常に高い精度と安定性が求められる．我々は縞走査なしで位相が求められる新たな画像解析手法を提案する．この手法では２段階の手順を行う．1 段階目は Talbot 干渉計で得られる三つの画像（吸収，visibility，位相）において隣接画素値がほぼ同じだと仮定し，不足する測定データを隣接画素の測定データで補い近似位相画像を求める．２段階目は，近似位相画像から濃度値の変化が大きい箇所を推定し，上記の仮定とのずれが大きい部分を補正することで高解像度のまま復元を行う．提案手法では回折格子の移動が不要であるため高速 CT 撮影などへの応用が期待できる．
キーワード：X 線位相撮影，Talbot 干渉計，位相計測，位相復元開発された数多いＸ線位相撮影方法の中でも回

1．はじめにX 線撮影では X 線が物体を透過する時，物体の折格子を用いた Talbot 干渉計法は通常の X 線管線

吸収によってX線の強度が変化することでコント

源を使うことが可能になって注目されている．

ラスト画像を形成している．今日において病院でTalbot 干渉計法では主に縞走査を用いて位相を復のX線撮影や工業の非破壊検査など幅広い分野に元している [2,3]．縞走査のため回折格子をサブミ応用されている．一方で X 線の波動性から分かる

クロンレベルで移動させて複数回の撮影を行ってように物体を通過する時X線の位相シフトも同時いるが，移動誤差が生じやすく，求められた位相に生じる．特に，X 線が軽元素からなる物体（弱も正確でなくなる．他方で縞走査なしの近似手法

吸収物体）を通過する時，位相の変化が吸収の変も開発されている．Fourier 変換方法では撮影条件化より大きくなることが報告されている．従ってによって撮影画質が劣化する，或いは復元過程で生体軟組織などの観察では従来の X線撮影方法よ高周波の成分を捨てることで求められた画像の解り高いコントラストを持つ画像の提供が可能にな

像度が下がるという問題が指摘されている [4]．

り医療分野への応用が期待されている．2000 年代

他にも特殊な回折格子を用いる方法などの手法がに入ってからX線位相撮影方法で軟骨や乳房撮影提案されている[5,6,7]．いずれも新しいハードウ（phase contrast mammography）を行うなどので実ェアが必要であり，しかも制作（或いは操作）過際の応用に向けて研究が進んでいる [1]．

程で）かなり高い安定性（或いは精度）が要求されている．

――――――――――――――――――

本研究では Talbot 干渉計法において，
縞走査（回*1 筑波大学システム情報系

折格子の移動）がなく，一回の撮影から位相が求〔〒305-8573 つくば市天王台 1-1-1〕

められる位相復元手法を提案する．その原理につe-mail: songzhe.lian@gmail.com

いて簡単に説明する．本手法では位相コントラス

投稿受付：2018 年 5 月 15 日

210

ト画像に関わる三つの変数（吸収，visibility，位相）法では位相を求めるため物体がない時の背景の撮において隣接画素値がほぼ同じだと仮定し，不足影とある時の撮影をそれぞれ行っている．ここでする測定データを隣接画素の測定データで補い近

f 0 は背景の撮影から求められる．

似位相画像を求める．そして求められた近似位相式(1)で各ピクセルにおいて，三つの変数（吸収，

画像から濃度値の変化が大きい箇所（物体の不連

visibility，位相）があり，位相を求めるためには少続な部分など）を推定し，上記の仮定とのずれがなくとも三回の測定が必要である．そのため，縞大きい部分を補正することで精度が向上された位走査法では回折格子を格子周期方向に M（M≥3）

相画像を復元している．実験結果は提案手法では回移動して撮影することで複数回の撮影を行って従来の Fourier 変換方法より解像度が高い画像がいる．そして複数個のデータを用いて最小二乗法得られることを示している．

などで位相が求められる．

2．背景理論と提案手法

2.3 提案手法

2.1 Talbot 干渉計

ステップ 1

Talbot 干渉計は図１に示したように線源，二つの上で説明したように，式(1)では変数の数が方程回折格子と検出器で構成されている [3, 4]．X 線

式の数（測定データの数）より多いため位相を求が一番目の回折格子を通ると干渉（Talbot 効果）

めることができない．本手法では変数の近似を用によって一定の距離の後で格子像（自己像）が現いてこの問題を解決する．具体的には次のようなれる．ここで光路上に物体を置くとゆがんだ格子近似を行っている．式(1)で一つのピクセル m, n

像が生じる．この格子像が生じる位置に二番目のにおいて，隣接している各ピクセルの変数は次の回折格子を少しずらして置くとモアレ縞が生じる．

式を満たすと仮定する．

従って Talbot 干渉計ではモアレ干渉縞の強度分布a0 m, n  1  a0 m, n  1  a 0 m, n V m, n  1  V m, n  1  V m, n  m, n  1   m, n  1   m, n 

から解析手法によって物体の位相を求めている．

(2)

これらの近似を用いて，式(1)からI (m, n  1)  a 0 (m, n)

1  V (m, n) cos f 0  n  1   m, n 

(3)

def

 I 1 (m, n)と書くことができる．これはピクセル m, n

図 1 Talbot 干渉計

2.2 位相の復元において新しいデータ I 1 が増えたことを意味

Talbot 干渉計で測定されるモアレ干渉縞の強度する．同じ近似で我々は少なくとも三つのデー

は各ピクセル m, n において次のように書くこ

タを得ることができる．

I 1 (m, n)  I (m, n  1),とができる．

I (m, n)  a 0 (m, n)

1  V (m, n) cos f 0  n   m, n 

I 0 (m, n)  I (m, n),

(1)

(4)

I 1 (m, n)  I (m, n  1).

ただし a 0 は吸収，V は visibility， は位相であり，この三つのデータを用いて次のように最小二乗

f 0 はモアレ干渉縞の周波数である．Talbot 干渉計

法で位相が求められる．

211

min  I k  a 0 1  V cos f 0  (n  k )   

a0 ,V ,k  0 , 1

(5)ステップ 2次の段階では式(5)で求められた近似位相
画像を用いて画像の精度が向上される方法

図 2 近似位相像と重み

この時，ピクセル m, n  1 において式(2)の仮説を提案する．ステップ 1 では変数の近似仮定(2)に基づいて位相画像を復元している．従っは正しくない．従って画素 m, n  1 のデータはて物体の連続した部分は大体正しく復元で計算から排除するべきである．重み関数はこの作

きるが不連続なところの復元は誤差が生じ用を行っている．関数の作り方によって

m, n  1 は m, n と位相値に大きい差があるた

やすい．
本研究では重み付き最小化問題を解くこ

め重みが小さくなる．特に位相値の差が大きくなとでこの問題を補正する．

ると関数はステップ(1)でもとめられる近似位相(8)W m, n  1  0
この式はピクセル m, n  1 のデータが式(7)像  を用いて注目（位相値を求める）ピクセの計算で排除されることを意味する．結果とまずは重み関数 に対して説明する．重みル m, n の付近の各ピクセルの重み（関数値）

して不連続なピクセルでもより正確な位相を決めている．位相値が  m, n と近接するが求められる．

ほど大きい重みを与えている．例えば次のよ

3．実験結果うな関数は可能である．

シミュレーションではまず物体の位相（正解画W i, j   exp   (i, j )   (m, n)

2像）と吸収関数，visibility 関数を用いて式(1)(6)

で一枚の干渉縞を形成する．その干渉縞画像に雑次に取得された重み関数を用いて，式(5)音を加えてから従来手法と本発明手法でそれぞれの代わりに重み付きの最小化問題を解いて位相像を求める．ここで吸収関数と visibility

位相を求める．

関数は弱吸収物体を観察することを想定して物体

min  W (, n  k )の形と関係ない Gauss 関数を用いている．実験で

a0 ,V ,k  0 , 1

I k  a0 1  V cos f 0  (n  k )   は Shepp-Logan phatom（256*512）を物体の位相像としている．

(7)

ここで重みをつかって精度が向上できる原理に対して説明する．
図 2 のように位相値が求められるピクセル

m, n が境界(不連続なところ)に位置したとする．

212

用が期待される．
謝辞
本研究は The JST-ERATO project (Grant Number
JPMJER1403)の助成を受けたものである．
利益相反の有無
「なし」
文 献
［1］

Bravin A, Coan P, and Suortti P, “X-ray

phase-contrast

imaging:from

pre-clinicalapplications towards clinics,” Phys. Med. Biol. 58,
R1–R35 (2012).
［2］ Momose A, Kawamoto S, Koyama I, Hamaishi
Y, Takai K, and Suzuki Y, “Demonstration of
X-Ray Talbot interferometry,” Jpn. J. Appl. Phys.
42, L866–L868 (2003).
［3］ Weitkamp T, Diaz A, David C, Pfeiffer F,
Stampanoni M, Cloetens P, and Ziegler E, “X-ray
phase imaging with a grating interferometer,” Opt.
図 3 (a)Shepp-Logan phatom(b)撮影されるモアレ干渉

Express 12(16), 6296–6304 (2005).
［ 4 ］

縞 (c）(d)は縞走査なし，Fourier 変換方法と提案手法

Takeda M, Ina H and Kobayashi

でそれぞれ復元した位相像である．

S, ”Fourier-transform method of fringe-pattern

図 3(b)は式（１）で計算した干渉縞である．図 3

analysis for computer-based topography and(c)-(d)は縞走査がなく，一枚の撮影データを用い

interferometry,” J. Opt. Soc. Am. 72, 156-160て，それぞれ Fouirer 変換方法と提案手法で求めた(1982).

位相像である．提案手法では Fouirer 変換方法より［5］ Ge Y., Li K., Garrett J. & Chen G.-H. Grating

解像度が上がった画像が得られる．

based x-ray differential phase contrast imaging

4．まとめ

without mechanical phase stepping. Opt. Express

本研究では縞走査なしで一回の撮影から物体の22, 14246–14252 (2014).

位相像を取得することができる位相復元方法を提［6］ Kottler C, Pfeiffer F, Bunk O, Gr¨unzweig C,

案した．従来の Fourier 変換方法と比べるとより高and David C, “Grating interferometer based

い解像度を持つ画像が求められる．近似手法なのscanning setup for hard X-ray phase contrast

で従来の縞走査法より精度が若干下がるが回折格

imaging,” Rev. Sci. Instrum. 78, 043710 (2007).

子の移動がないため設備面での高い精度が要求さ［7］Arboleda C, Wang Z, and Stampanoni M,

れない．特に CT 撮影をする時，回折格子を複数“Tilted-grating approach

回移動する必要がなくなり，設備の操作が簡単に

X-ray phase contrast imaging,” Opt. Express

なる．従って提案手法の高速 CT 位相撮影での応22(13), 15447–15458 (2014).

213

for

scanning-modeOP5-2

X 線位相イメージングにおける統計的再構成法の高速化
上田 亮介*1

工藤 博幸*1 山嵜 深*1

要旨
生体軟組織など軽元素からなる測定対象では吸収コントラストは低く，鮮明な画像が得られないことがある．これに対して，X 線の波としての性質を利用する位相イメージングでは，はるかに高いコントラストを得ることができる．近年，位相 CT 画像再構成において統計的画像再構成法が提案された[4，5]．この手法では，吸収，散乱，位相に対する３つのコントラスト画像を得ることができ，ノイズ低減や測定回数削減などの様々なポテンシャルが期待されている．しかし，反復回数が多く，３つの画像を同時に再構成するため計算量が多い課題がある．これを解決するため，本研究では，近年提案された FBP 法組み込み型高速化手法[6]を統計的画像再構成法に応用する．この手法は解析的手法である FBP 法を反復法に組み込むことにより劇的に反復回数の削減を可能とする．FBP 法組み込み型高速化法は，重み付き２乗誤差を最小化
する画像再構成関数に対して提案されたが，本研究では位相 CT の尤度最大化問題に適用する．数値ファントムと Talbot 干渉計により撮影されたマウス耳小骨サンプルに対し再構成を行い，本手法により反復回数が削減できることを示す．
キーワード：画像再構成，X 線位相イメージング

1．はじめに計における CT 画像生成の手順は次の通りであX 線は物体を透過する際，吸収により X 線強る．まず，回折格子をスライドさせることで１度あるいは光子数が減衰する．これを利用した

投影方向につき複数枚のモアレ画像を測定す

吸収コントラスト像は医用画像診断に 広く利る．次に，モアレ画像から吸収・散乱・位相に用 さ れ て い る ． 特 に X 線 CT(Computed

対応する投影像(サイノグラム)を求める．最後

Tomography)は，現代の医用診断において非常にに，それぞれの投影像に対して個別に CT 画像

重要である．また，X 線が物体を透過する際に再構成を行う．再構成アルゴリズムには吸収 CT

起きる現象は吸収だけではない．X 線は波としで用いられている様々な手法を適用できる．

ての性質を持ち，透過時に屈折し位相がシフト

近年，上記のような手順を用いず，モアレ画像

する．生体軟組織では位相コントラストは吸収から吸収・散乱・位相に対する３つのコントラ

コントラストよりもはるかに高く[1]，X 線位相スト像を直接同時に 再構成する手法が報告さイメージングは医用応用が期待されている．まれた[4，5]．この手法では，X 線光子数の統計的

た，X 線が物体を透過する際には小角散乱が起ゆらぎを表す確率分布がポアソン分布である

き，これを利用した散乱コントラスト像に関すと仮定し，尤度を反復法で最大化させる統計的る研究が近年報告されている[2，3]．

再構成法を用いている．この統計的同時再構成

X 線による位相計測手法のひとつに，回折格法の利点として，従来手法よりもノイズ抑制効子を用いる Talbot 干渉計がある[1]．Talbot 干渉

果が高い，あるいは，測定するモアレ画像の枚数を削減可能なポテンシャルが指摘されてい――――――――――――――――――

る[4，5]．しかし，この手法は反復法であるため*1 筑波大学大学院システム情報系

FBP 法よりもはるかに計算時間がかかる．統計〔〒305-8573 つくば市天王台 1-1-1〕

的同時再構成法は報告されたばかりの比較的

e-mail: ueda@imagelab.cs.tsukuba.ac.jp

新しい手法であり，このような手法に対する高214

速解法はこれまでほとんど研究されていない．

また，本論文中ではベクトルに対する指数関数，

本論文では，上記の吸収・散乱・位相コントラ

及び三角関数は要素ごとに適用するとし，例えスト画像の統計的同時再構成法に対する 高速

ば cos 𝚽 = (cosΦ1 , cosΦ2 , … , cosΦ𝐼 ) 𝑇 と 表 す ． 式化手法を提案する．本提案手法は，従来の吸収(1)中に現れるΦps は位相ステッピングによるシCT 画像再構成に対して工藤らが提案した FBP

フ ト 量 で あ り ， Φps = 2𝜋𝑘/𝐾 ， (𝑘 = 1， 2，

組み込み型高速解法[6]を基礎にしている．FBP. . . ， 𝐾)と書ける．ここで𝐾は 1 投影方向あたり

組み込み型解法は，反復型解法の 1 ステップにの位相ステッピングの回数である．式(2)-(4)に解析的手法である FBP 法を利用する．工藤らは現れる𝝁， 𝝈， 𝝓はそれぞれ再構成すべき吸収・

重み付き２乗誤差の最小化問題にこの高速化

散乱・位相画像であり，画素数を√J × √Jとして𝐽手法を適用することで，反復回数の劇的な削減を達成している．本論文ではこの手法を，統計次元ベクトルで表す．𝑵𝟎 ， 𝑽𝟎 ， 𝜱𝟎 は測定対象を置かずに計測することで得ら れるバックグ

的同時再構成法で扱う負の対数尤度の最小化

ラウンド成分である。これらは I 次元ベクトル問題に適用する．数値ファントムおよび，マウで表す．また，式中に現れる行列𝐴は従来の吸収ス耳小骨小片試料を測定した吸収・散乱・位相CT 画像再構成で用いられるものと同じ投影行

コントラストの実画像を用いて，提案手法の高列である．式(4)で表される𝜱は微分位相画像と速化性能を検証する．

呼ばれ，𝐷は位相ステッピング方向に関する微2．Talbot 干渉計を用いた CT 画像再構成法

分演算子である．

Talbot 干渉計では回折格子を移動させること

FBP 法により画像再構成を行う場合は 2 段階

で，複数のモアレ画像を生じさせ、位相を計測の手順をとる。まず，式(1)で表される X 線強度する[1]．図 1 に Talbot 干渉計の模式図を示す．

𝑁から吸収・散乱・位相画像に対するサイノグ
ラム{𝐴𝜇, 𝐴𝜎, 𝐷𝐴𝜙}を求める．この処理を位相抽出と呼ぶ．𝑀 ≥ 3のとき，式(1)のフーリエ係数を抽出することで𝑻, 𝑽および𝜱が求められ，これより式(2)-(4)を用いてサイノグラムが得られる．
次に，位相抽出によって得たサイノグラムに対し FBP 法を適用し再構成を行う。微分位相画像に対しては， Hilbert フィルタを利用すること
で FBP 法による画像再構成ができることが知図 1 Talbot 干渉計の模式図

回折格子が測定対象の下流に設置され，検出器られている[7]．

面に沿って移動可能となっている．この回折格

2.1 統計的画像再構成法

子を移動(位相ステッピング)させることで，異近年 Ritter らにより報告された統計的同時画

なるモアレ画像を生じさせる．このとき k 番目

像再構成法は，中間データであるサイノグラムの位相ステッピングでのモアレ画像，すなわちを求めずに，測定した X 線強度データから直接測定される X 線強度𝑵𝑘 は

画像を再構成する[4]．直接再構成する利点とし

𝑵𝑘 = 𝑻 ∘ [1 + 𝑽 ∘ cos(𝚽 + Φps,𝑘 )]と書ける．ここで，𝑻, 𝑽, 𝜱をそれぞれ
𝑻 = 𝑵𝟎 ∘ exp(−𝐴𝝁)(1)て，X 線光子数のゆらぎに起因するノイズの統計的性質を組み込める点や，位相ステッピング(2)の回数を削減できる可能性が指摘されている[4，𝑽 = 𝑽𝟎 ∘ exp(−𝐴𝝈)(3)5]．例えば文献[5]では，Ritter らの手法に正則化𝚽 = 𝚽𝟎 + 𝐷𝐴𝝓(4)項を加える再構成手法を提案し，スライディンと定義した．式中の演算𝒇 ∘ 𝒈はベクトル𝒇と𝒈のグウィンドウという測定方法を用いることで，要素同士の積を表し，ベクトルの次元を𝑚とし各投影方向での位相ステッピング回数を１回たとき𝒇 ∘ 𝒈 = (𝑓1 𝑔1 , 𝑓2 𝑔2 , … , 𝑓𝑚 𝑔𝑚

)𝑇

と書ける．

に削減している．位相ステッピングの回数が削215

減できれば，高速な撮影が可能となる．

成する方法については適用されていない．本論

Ritter らにより報告された最尤推定法による文では，工藤らの手法を応用して，Ritter および再構成手法を述べる．まず，検出器で得られる

Brendel らが用いる統計的同時画像再構成法[4，X 線光子数の統計的ゆらぎは，ポアソン分布に5]を高速化する手法を提案する．

従うことが知られている．このとき，測定されまず，式(6)を次式のように、制約付き最小化

る光子数の確率分布はパラメータ𝜽=

問題に書き換える．

(𝝁， 𝝈， 𝝓)を用いて
𝑃 𝑁𝑖 =

̃𝑖 + 𝑁̃𝑖min ∑𝑖 −𝑁𝑖 log 𝑁
𝑁𝑖 (𝜃)𝑁𝑖
𝑁𝑖 !

𝜽

𝑒 −𝑁𝑖

(5)

s.t. 𝐺𝜇 𝐴𝜇 𝝁 = 𝐺𝜇 𝒛𝝁として表せる．𝑁𝑖 は推定光子数で、下付きの添𝐺𝜎 𝐴𝜎 𝝈 = 𝐺𝜎 𝒛𝝈(8)̃，
ただし，𝐴𝜇 = 𝐴𝜎 = 𝐴および𝐴𝜙 = 𝐷𝐴であり，𝑵
̃，𝑽
̃ ，𝜱
̃は
𝑻

え字(𝑖 = 1,2, … , 𝐼 × 𝐽 × 𝐾)は測定データのインデックスである．このとき尤度は𝐿(𝜽) = ∏𝑖 𝑃𝑁𝑖

𝐺𝜙 𝐴𝜙 𝝓 = 𝐺𝜙 𝒛𝝓で求められ，これを最大化することで画像を再構成する．尤度最大化は負の対数尤度を最小化することと等価であるため，次の最小化関数を解く．
min log𝐿 = ∑𝑖 − 𝑁𝑖 log𝑁𝑖 + 𝑁𝑖
𝜽

(7)

(6)

̃=𝑻
̃ ∘ [1 + 𝑽̃ ∘ cos(𝚽̃ + Φps )]𝑵̃
𝑻 = 𝑵𝟎 ∘ exp(−𝒛𝝁 )̃ = 𝑽𝟎 ∘ exp(−𝒛𝝈 )𝑽(10)̃ = 𝚽𝟎 + 𝒛𝝓
𝚽

(12)

(9)
(11)

と定義した．また，式(8)中の制約条件に現れる，

Ritter らはこの関数を勾配法で解いており，そ𝐺𝜇 ， 𝐺𝜎 ， 𝐺𝜙 は投影行列の条件数を下げるための反復式は，の前処理行列である．式(8)は等式制約であるた𝜽𝒏+𝟏 = 𝜽𝒏 − 𝛼∇ log 𝐿(𝜽𝒏 )(7)め，この制約付き最小化問題は式(6)と同じ解と書ける．ただし，𝛼はステップサイズ，∇は𝜽𝜽 = (𝝁， 𝝈， 𝝓)を持つ．ラグランジュ未定乗数
法により主双対問題の形に再定式化すると，に関する偏微分を表す．この Ritter らの手法
は，最尤推定法としては簡単であるが，収束

̃𝑖 + 𝑁̃𝑖
min max ∑𝑖 − 𝑁𝑖 log 𝑁

𝝁,𝝈,𝝓 𝝀𝝁 ,𝝀𝝈 ,𝝀𝝓𝒛𝝁 ,𝒛𝝈 ,𝒛𝝓が遅く計算時間が長い問題点がある．

+𝝀𝑻𝝁 𝐺𝜇 (𝐴𝜇 𝝁 − 𝒛𝝁 )3．提案手法

(13)+𝝀𝑻𝝈 𝐺𝜎 (𝐴𝜎 𝝈 − 𝒛𝝈 )+𝝀𝑻𝝓 𝐺𝜙 (𝐴𝜙 𝝓 − 𝒛𝝓 )収束速度の問題点を改善するため，本論文では工藤らによって提案された FBP 組み込み型
高速化法[6]を上記の統計的同時再構成に応用が得られる．これは鞍点問題であり，式(13)の評する．FBP 法は解析的手法であるため非常に速価関数を適切な最適化手法を用いて，主変数でく再構成が可能であるが，反復法で利用されるある𝝁， 𝝈， 𝝓，𝒛𝝁 ， 𝒛𝝈 ， 𝒛𝝓 に関して最小化，双正則化や検出光子数の統計的性質を利用する

対変数である𝝀𝝁 ， 𝝀𝝈 ， 𝝀𝝓 に関して最大化することができない．これに対して，反復法は様々ことで画像を再構成することができる．

な物理現象のモデルや正則化を組み込むこと

式 (16)式 の 関 数 を 解 く 反 復 法 の 一 つ で あ るができる反面，計算時間が多い．これを解決す

APP(Alternating projection proximal)法[8]を用いるため，工藤らは反復法の各ステップに FBP 法て反復式を導出すると，を組み込むことで，FBP 法と反復法の長所を併(Extrapolation)

せ持つ高速解法を提案し，反復回数の劇的な削𝝂∗𝒔 = 𝝂𝒏𝒔 + 𝛼𝑠 𝐺𝑠′ (𝐴𝑠 𝒔𝒏 − 𝒛𝒏𝒔 )減を達成した．しかし，これはサイノグラムか(𝒔 = 𝝁, 𝝈, 𝝓)(14)(Primal update)

ら画像を再構成する手法であり，Ritter らの手

𝒔𝒏+𝟏 = 𝒔𝒏 − 𝜏𝑠 𝐴𝑇𝑠 𝝂𝒔∗法のように中間データとしてサイノグラムを求めずに，X 線強度データから直接画像を再構(𝒔 = 𝝁, 𝝈, 𝝓)

216

(15)

̃𝑖 − 𝝂∗𝝁 )𝒛𝒏+𝟏= 𝒛𝒏𝝁 − 𝛾𝜇 (∑𝑖 𝑁𝑖 − 𝑁
𝝁(16)

min 𝛽𝜇 𝜓(𝝁) + 𝛽𝜎 𝜓(𝝈) + 𝛽𝜙 𝜓(𝝓)𝜇 ， 𝜎， 𝜙̃𝑖 ) 𝑻̃𝒏 ∘ 𝑽̃ 𝒏 ⁄𝑁̃𝑖𝒛𝒏+𝟏= 𝒛𝒏𝝈 − 𝛾𝜎 ∑(𝑁𝑖 − 𝑁𝝈𝑖̃ 𝒏 + Φps ) − 𝝂∗𝝈× cos(𝚽(17)𝛽𝜇 ， 𝛽𝜎 ， 𝛽𝜙 はそれぞれ正則化の強さを示すパラメータである．このとき，式(15)に相当する計̃𝑖 ) 𝑻̃𝒏 ∘ 𝑽̃ 𝒏 ⁄𝑁̃𝑖𝒛𝒏+𝟏= 𝒛𝒏𝝓 − 𝛾𝜙 ∑(𝑁𝑖 − 𝑁
𝝓

算式は近接写像，𝑖∗
̃ 𝒏 + Φps ) − 𝝂𝝓× sin(𝚽(23)+ ∑𝑖 − 𝑁𝑖 log𝑁𝑖 + 𝑁𝑖

𝒔𝒏+𝟏 = prox𝜏𝑠 ,𝛽𝑠 𝜓 [𝒔𝒏 − 𝜏𝑠 𝐴𝑇𝑠 𝝀∗𝒔 ](18)(Dual update)(𝒔 = 𝝁, 𝝈, 𝝓) (24)

𝝂𝑛+1
= 𝝂𝑛𝒔 + 𝛼𝑠 𝐺𝑠′ (𝐴𝑠 𝒔𝒏 − 𝒛𝒏𝒔 )𝒔(𝒔 = 𝝁, 𝝈, 𝝓)となる．
4. 収束速度改善の検証(19)と書ける．ただし，式を見やすくするため𝐺s′ =𝐺s𝑇 𝐺，𝝂s = 𝐺s𝑇 𝝀s (𝑠 = 𝜇, 𝜎, 𝜙)と定義した。上式か

4.1 数値ファントム

ら，𝐺𝜇 , 𝐺𝜎 , 𝐺𝜙 はそれぞれ𝝁, 𝝈, 𝝓に関する係数行で提案する FBP 前処理行列の効果を検証した．

列𝐴および𝐴𝜙 に作用する前処理行列であること

数値ファントムの画像サイズは256 × 256とし，がわかる。これらの前処理行列を適切に設計す

吸収・散乱・位相画像の濃度値の最大値は，次ることで係数行列の条件数を下げられ，収束速節で述べるマウス耳小骨 小片試料の画像を参度を向上できる。また，𝒛𝝁 ，𝒛𝝈 ，𝒛𝝓 は測定した考 に し て そ れ ぞ れ 𝜇max = 80[cm−1 ] ， 𝜎max =X 線強度データから位相抽出によって求められ40[cm−1 ]，𝜙max = 10−3 [rad ⋅ cm−1 ]とした．

図 2 に示す数値ファントムを用いて，本論文

るサイノグラムに相当し，式(16)-(18)は位相抽
出計算を行っているとみなせる．最初に位相抽出を従来手法で行って得られた サイノグラム
を𝒛の初期値とし，他の 6 変数は初期値0の場合を考えると，式(14), (15)による初回のステップ
は

図 2 数値ファントム (a)吸収画像𝛍，(b)散乱画像𝛔，𝟏𝑇𝝁 = 𝛼𝜇 𝜏𝜇 𝐴 𝐺𝜇 𝒛𝟎𝝁
(20)
𝟏
𝑇
𝟎
𝝈 = 𝛼𝜎 𝜏𝜎 𝐴 𝐺𝜎 𝒛𝝈
(21)
𝟎
𝟏
𝑇 𝑇
𝝓 = 𝛼𝜙 𝜏𝜙 𝐴 𝐷 𝐺𝜙 𝒛𝝓
(22)
𝟎
𝟎
𝟎
と書ける．𝒛𝝁 ，𝒛𝝈 ，𝒛𝝓 がサイノグラムであることに注意すると，𝐺𝜇 ，𝐺𝜎 ，𝐷𝑇 𝐺𝜙 が FBP フィル(c)位相画像𝛟．各画像の最大値は𝝁𝐦𝐚𝐱 = 𝟖𝟎[𝐜𝐦−𝟏 ],タとなるように前処理行列を設計することで，数は256で平行ビームを想定した．また，バック

最初の 1 回の反復で FBP 法と同等の画像が得られる．従って，𝐺𝜇 ，𝐺𝜎 に Shepp-Logan フィル

グラウンド成分は𝑁0 = 5000， 𝑉0 = 0.9， 𝑃0 = 0とした．図 3 は FBP 前処理なし(上段)と FBP 前タ，𝐷𝑇 𝐺𝜙 に Hilbert フィルタを用いることで，処理あり(下段)の場合の再構成画像で，それぞ収束速度の向上が期待できる．

れ 10 反復の結果である．FBP 前処理なしの場

𝝈𝐦𝐚𝐱 = 𝟒𝟎[𝐜𝐦−𝟏 ], 𝝓𝐦𝐚𝐱 = 𝟏𝟎−𝟑 [𝐫𝐚𝐝 ⋅ 𝐜𝐦−𝟏 ]．

数値ファントムを用いて模擬測定データを作成し，統計的同時再構成法により再構成を行った．位相ステッピングは 5 回とし，投影方向

上記の導出では省略したが，工藤らの論文に合を原画像と比較すると，10 回の反復では収束あるように，正則化付き最小化問題への応用もが不十分で上手く再構成できておらず，構造が容易であり，正則化関数に Total Variation ノル

明確に復元できていない．一方，FBP 前処理あムを用いれば圧縮センシング法を利用するこりの場合では，わずか 10 回の反復で３画像ととも可能となる．具体的には，式(6)に微分可能も原画像とほぼ一致している．
吸収，散乱，位相画像の NRMSE(Normalizedとは限らない正則化関数𝜓を追加した次の問題

Root Mean Square Error)値の推移を図 4 に示す．

を解く．

前処理行列なしでは 100 回，前処理ありでは 50

217

回までを示している．前処理なしでは３画像とも収束が遅く，100 回以上の反復が必要であった．これに対して，前処理ありは収束が速く，10-20 回の反復でほぼ収束した．

図 4 数値ファントム再構成における吸収(𝛍)，散乱(𝛔)，位相画像(𝛟)の NRMSE 値の推移．破線は FBP
前処理なし，実線は FBP 前処理あり
図 3 統計的手法により数値ファントムを再構成しした．図 6 は各手法で 16 回反復したときの結た結果．反復回数は 10 回．上段は FBP 前処理なし，果である．FBP 前処理なしの場合を図 5 の原画

下段は FBP 前処理あり．左から順に吸収・散乱・位像と比較すると，16 回の反復では上手く再構成

相画像．．

できていないことがわかる．吸収(図 6(a))およ4.2 マウス耳小骨小片試料

び散乱画像(図 6(b))では構造が明確ではなく，

Talbot 干渉計で計測したマウス耳小骨小片試

位相画像(図 6(c))では試料内側ほど復元が遅い．

料を用いて FBP 前処理の効果を検証する．図 5

また３画像とも濃度値が図 5 の原画像よりも低は従来手法，すなわち位相抽出によりサイノグ

く，反復回数が明らかに不十分である．一方，

ラムを求め，FBP 法により再構成した結果であFBP 前処理ありの場合では，３画像とも FBP 法り、これを原画像として用いる．

による結果と同じ明確な構造が見られる．画像

FBP 前処理を用いずに統計的画像再構成を行の濃度値も FBP 法による結果とほぼ同程度でった場合と，本論文で提案した FBP 前処理を用あり，少ない反復回数で再構成できている．吸いた場合の再構成結果を示す．位相ステッピン

収，散乱，位相画像の NRMSE 値の推移を図 7

グは 5 回とし，投影方向数は400で平行ビームに示す．FBP 前処理により収束速度が大きく向を想定した．画像サイズは512 × 512（画素）と上している．前処理なしでは，吸収，散乱，位

図 5 位相抽出と FBP 法により再構成したマウス耳小骨サンプル．(a)吸収画像，(b)散乱画像，(c)位相画像218

図 6 統計的手法により再構成した反復回数 16 でのマウス耳小骨サンプル．上段は FBP 前処理なし，下段はFBP 前処理あり．

相の３画像とも収束が非常に遅く，数百回の反5. 結論

復が必要である．これに対して，前処理ありで近年報告された統計的同時画像再構成を用は数十回の反復で収束している．画像の変化かいれば，Talbot 干渉計を用いた X 線 CT 位相画

ら視覚的に判断すると，本実験の事例では収束像再構成における位相ステッピングの回数をに必要な反復回数は 10-20 ステップであった．

削減できるとみられており[4，5]，測定時間の短縮が可能となる．しかし，この手法では収束までの反復回数が多く，計算時間が長い問題があった．本論文ではこれを解決するため，FBP 組
み込み型高速化法[6]を応用することで，反復回数を削減する手法を提案した．数値ファントム，及び Talbot 干渉計で測定されたマウス耳小骨小
片試料の実画像を再構成するシミュレーショ
ン実験を行った．その結果，従来手法では 100
回以上の反復が必要であったが，本提案手法では 10-20 回で高精度に再構成でき，反復回数を大きく削減できることが示された．

図 7 マウス耳小骨サンプル再構成における吸収(𝛍)，謝辞

散乱(𝛔)，位相画像(𝛟)の NRMSE 値の推移．破線は実験データを提供して頂いた慶應義塾大学のFBP 前処理なし，実線は FBP 前処理あり．

松尾光一教授，東北大学の百生敦教授に謝意を表する．本研究は JST ERATO JPMJER1403 の助219

成を受けたものである．

al. A very fast iterative algorithm for TV-

利益相反の有無

regularized image reconstruction withapplications to low-dose and few-view

なし
文
［1］
［2］

CT. Proc. SPIE， 9967， 996711， 2016.

献百生敦: X 線位相イメージングの最近の［7］

展開．Med Imag Tech 24:359-366， 2006.

Hard X-Ray phase tomography withlow-

木戸一博，巻渕千穂，清原淳子他: タル

brillianceボ ・ ロ ー 干 渉 計 に よ る X 線 画 像 技

Letters， 98:108105， 2007.

術.Konica Minolta Tech Report 8:82-85，
［3］

［8］

Alternating

programming

タルボ・ロー撮影装置における臨床研

inequalities.

究.Konica Minolta Tech Report，11:53-56，

Optimization， 7:951， 1997.

A. Ritter ， G. Anton ， and T. Weber.
maximum-likelihood

refractive index and dark-field scattering
coefficient

in

X-Ray

Talbot-Lau

tomography. PloS one，11:e0163016， 2016.
B. Brendel， M. Teuffenbach， P. B. Noël，
et al. Penalized maximum likelihood
reconstruction for x-ray
phase-contrast

differential

tomography.

MedicalPhysics， 43:188–194， 2016.
H. Kudo， F. Yamazaki， T. Nemoto， et220

methods
and
SIAM

Review

projection-

星野嘉秀，清原淳子，木戸一博他: X 線

reconstruction of absorption coefficient，［6］

Tseng.

Physical

proximal

Simultaneous

［5］

P.

sources.

2011.

2014.
［4］

F. Pfeiffer， C. Kottler， O. Bunk， et al.

forconvexvariational

JournalonAcceleration of statistical image reconstruction in X-ray phase tomography
Ryosuke UEDA*1， Hiroyuki KUDO*1， Fukashi YAMAZAKI*1*1 University of Tsukuba
Phase imaging can achieve higher contrast resolution in measurement of biological soft tissues than attenuation imaging. Recently,
simultaneous statistical image reconstruction methods have been reported [4, 5]. The method can reconstruct attenuation, scatter andphase images directly from a set of measured moiré images. We expect that the method has some potentials, e.g., reduction of noiseand measurement data. However, the method takes a large computational time. To resolve this issue, we improve the convergence
speed of this iterative method. Our method is based on the FBP embedded-type acceleration method [6] developed in attenuation
computed tomography. This acceleration method can reconstruct images with a small number of iterations by embedding the FBP
structure in the iterative method. The original method was developed to solve the penalized weighted least square problem. We applied
the method to solve the maximum likelihood problem. Using the proposed method, we reconstruct a numerical phantom and a real
image of mouse bone sample measured by Talbot interferometer. We show the improvement of a convergence speed by the proposed
acceleration method.

Key words: Computed Tomography，Phase imaging

221

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）

4 方向撮影による胸部トモシンセシスの最適投影角の検討
堀拳輔*1 董
齊藤

典生*2

居忠*2

岡本 啓公*3

Thet-Thet-Lwin*1

橋本

雄幸*5

原

王 波*2

関 将志*3
秀剛*1

村石 浩*1

渡辺 宝*1, 4

武田 徹*1

要旨
トモシンセシスは，現在肺がん検診に用いられる単純 X 線撮影と比較して結節検出能が高く，Computed
Tomography (CT)と比較して低被ばくでの検査が可能である．しかし，従来のトモシンセシスは 60 方向程度の撮影に約 10 秒要するため，息止めによる患者への負担が大きい．提案する 4 方向撮影によるトモシン
セシスは 1 秒以内で撮影可能となる．本研究では，4 方向撮影における最適な投影角について検討した．
広角と比較して，挟角での撮影では奥行方向の分解能は劣るが，よりコントラストよく結節を描出できた．
検診応用を考えた時，挟角での撮影が適していることが示された．
キーワード：トモシンセシス，肺結節，胸部，ファントム，断層像

1．はじめに被ばくで撮影可能である[3, 4]．しかし，従来

現在，肺がん検診に用いられる単純 X 線像法では，約 60 方向の撮影に 10 秒程度要するは，肋骨や肺内血管と重なる結節を見落としため，患者の息止め時間が長い．一方，本研

やすい．胸部病変の精査に CT が用いられて究で提案するトモシンセシスは，小型の固定いるが，患者の被ばく線量が多い．胸部トモ型 X 線管[5]を 4 個用い，1 秒以内で撮影可能

シンセシスは，単純 X 線装置の X 線管を機械となる．先行研究で，従来の 60 方向トモシン

的に動作させ，異なる角度方向から投影像をセシスと比べ，4 方向トモシンセシスは十分収集することで，断層像を再構成する[1]．ト

な画質を担保でき，臨床応用できる可能性をモシンセシス像は，単純 X 線像と比べて高感示した[6]．そこで，4 方向トモシンセシスに度で肺結節を検出でき[2]，CT と比較して低おける最適投影角を決定するため，視覚的及び定量的に検討した．特に，定量的評価に関――――――――――――――――――

しては，学会で報告する．

*1 北里大学大学院医療系研究科〔〒252-0373 相模原市南区北里 1-15-1〕

2．方法

e-mail: mm17042@st.kitasato-u.ac.jp

本実験では，単純 X 線撮影装置(Discovery*2 つくばテクノロジー株式会社

XR656: GE Healthcare)を用い，種々の大きさ*3 北里大学病院放射線部の模擬結節(CT 値+100)を含む胸部ファント*4 首都大学東京大学院人間健康科学研

ム(ラングマン: 株式会社京都科学)を 1°毎に究科回転させ，投影像を収集した．X 線管の管電*5 杏林大学保健学部

222

圧 を 120 kVp ， 管 電 流 時 間 積 を 3.2

4．まとめ

mAs/projection，撮影距離を 150 cm とした．

結節検出が目的の検診応用を考えた場合，収集した投影像から表 1 に示す 4 方向を選択

挟角での撮影が適していることが示された．

し，Simple Back Projection 法により，トモシ
ンセシス像を再構成した．

謝辞
本研究は，一部，平成 28, 29 年度 戦略的

表 1 再構成に用いた投影角
収集角度範囲 [°]
14
20
30
46
56
60

基盤技術高度化支援事業 ポータブル 3D 表示

収集角度 [°]-7, -2, 2, 7
-10, -3, 3, 10-15, -5, 5, 15-23, -8, 8, 23-28, -9, 9, 28-30, -10, 10, 30装置の実用化開発 (受付番号: 2830812010)，
北里大学医療 衛生学部特 別研究費補助 No.
2017-1013 の支援を受けた．ポータブル 3D 表
示 X 線撮影装置 (特許番号: 第 6281119 号)が登録されている．
利益相反の有無なし

3．結果
単純 X 線像と比較し，すべての 4 方向トモ

文

シンセシス像で，特に肋骨の重なりの影響が［1］あまり見られず，15 mm の模擬結節を明瞭に献James T. Dobbins, H Page McAdams:

Chest tomosynthesis: technical principles

描出できた（図１）．広角と比べて挟角撮影に

and clinical update. European Journal of

よるトモシンセシス像では，血管の重なりがRadiology 72: 244-251, 2009

多少目立つが，結節のエッジが保存され，高［2］

いコントラストで描出できた（図１B, C, D）．

James T. Dobbins Ⅲ, H Page McAdams,

Jae-Woo Song et al: Digital tomosynthesisof the chest for lung nodule detection:
Interim sensitivity results from an ongoing
NIH-sponsored trial. Med. Phys. 35 (6):2544-2557, 2008
［3］

Magnus Bath, Angelica Svalkvist, Alexa

von Wrangel et al: Effective dose to patientfrom chest examinations with tomosynthesis.
Radiation

Protection

Dosimetry139:

153-158, 2010
［4］Robert J. McCunney, Jessica Li: Radiation
risks in lung cancer screening programs.
Chest 145 (3): 618-624, 2014［5］王波，齊藤典生，劉小軍：特公 平
28-5967637, 2016

図 1 15 mm 模擬結節拡大像［6］堀拳輔，董居忠，岡本啓公，他：少数方(A) 胸部単純 X 線像，(B) 4 方向トモシンセシ

向トモシンセシスによる肺内結節検出に

ス像 (収集角度±10°)，(C) 4 方向トモシンセシ

関 す る 基 礎 的 検 討 ． 生 体 医 工 学 56

ス像 (収集角度±23°)，(D) 4 方向トモシンセ(1):16-21, 2018

シス像 (収集角度±30°)223Evaluation of Adequate Projection Angle
for 4 Projections Chest Tomosynthesis
Kensuke HORI*1, Juzhong DONG*2, Hiromasa OKAMOTO*3, Masashi SEKI*3, Hiroshi MURAISHI*1,
Norio SAITO*2, Thet-Thet-LWIN*1, Hidetake HARA*1, Takara WATANABE*1, 4,
Takeyuki HASHIMOTO*5, Wang BO*2, Tohoru TAKEDA*1*1 Kitasato University Graduate School of Medical Sciences*2 Tsukuba Technology Co., Ltd.
*3 Department of Radiology, Kitasato Hospital*4 Department of Radiological Sciences, Tokyo Metropolitan University*5 Department of Medical Radiological Technology, Faculty of Health Science, Kyorin University

Tomosynthesis not only demonstrates higher sensitivity for nodule detection than currently used X-ray radiography incancer screening, but also allows low exposure compared to Computed Tomography (CT). Since conventional
tomosynthesis acquires 60 projection images over 10 sec, long breath-holding is difficult for patient. Proposed 4
projection tomosynthesis can acquire images within 1 sec. In this study, adequate projection angle was evaluated for 4
projections tomosynthesis. The nodule was depicted much clearly by narrow angle image, however, depth resolution
was poor in comparison to wide angle image. Thus, narrow angle may be suitable for 4 projections tomosynthesis inclinical screening.

Key words: Tomosynthesis, Pulmonary nodule, Chest, Phantom, Tomography224

OP5-4

X 線トモシンセシス装置における
金属アーチファクト補正技術の検討
山川

恵介*1

高橋 啓子*2 中村 正*2

要旨
近年，乳房や整形で用いられるトモシンセシスにおいて，代表的なフィルタ補正逆投影法（Filtered Back
Projection method：以下，FBP 法）[1]による画像では投影データの角度欠損により，金属と骨梁間等の吸収値差が大きい条件で金属アーチファクトが増加する．これを低減するため，断層画像撮影では画像の金属位置に基づく投影データの補間法が用いられるが，トモシンセシスでは位置毎の金属アーチファクトのばらつきが大きく画像上の金属抽出が困難で，境界の金属アーチファクト低減が不十分な場合がある．
そこで，境界の画質向上を目的として，操作者の負荷を抑えつつ，投影データの 2 次元と投影角度方向を含む 3 次元を複合した領域拡張ベースの投影データ金属抽出法を提案する．これにより，周辺領域に対して抽出した金属の吸収値差を小さくし再構成することで，金属アーチファクトを低減できる．シミュレー
ションと整形用固定具を模擬したファントム実験において，周辺領域の画質を維持し高い金属アーチファ
クト低減効果が得られたので報告する．
キーワード：トモシンセシス，金属アーチファクト補正

1．はじめにX 線 CT と比較して，20 度や 40 度の一部の投

近年，乳房や整形外科領域において，X 線

影角度で収集される為，角度欠損によりアーデ ジ タ ル ト モ シ ン セ シ ス （ Digital

チファクトが発生する課題がある．FBP 法に

Tomosynthesis：以下，DT）装置が用いられてよる DT 画像では，特に金属と骨梁間等の吸いる．DT 装置は，X 線診断装置の検出器を収値差が大きい条件で金属アーチファクトが固定または移動させながら，被写体を一部の増加する．これを低減する為，X 線 CT では

投影角度から撮影し，X 線投影データから被画像の金属位置に基づく投影データの補間法

写体の X 線吸収係数を示す断層像（以下，DT[3]が用いられるが，DT 装置では位置毎の金画像）を得る装置である．DT 装置は近年 CT属アーチファクトのばらつきが大きく画像上で用いられる FBP 法の応用により，各種診断の金属抽出が困難で，境界部の金属アーチフ

で臨床応用されている[2]．

ァクト低減が不十分な場合がある．そこで操DT 装置は，180 度以上の方向から撮影する

作者の負荷を抑えつつ，領域拡張法[4]をベースとした高精度な投影データ金属抽出法を提――――――――――――――――――

案する．シミュレーションと整形用固定具を*1 日立製作所

模擬したファントム実験において，周辺領域

研究開発グループ〔〒185-8601 国分寺市東恋ヶ窪 1-280〕の画質を維持し高い金属アーチファクト低減

e-mail: keisuke.yamakawa.fd@hitachi.com

効果が得られたので報告する．

*2 日立製作所

ヘルスケアビジネスユ

ニット

225

2．方法

（矢印 2 箇所）が大きいが，図 2（b）の提案

提案法では，機器出力された投影データか法を用いることで低減でき，周辺組織の維持ら操作者が金属の一部を選択し，領域拡張法

および金属アーチファクトに埋もれた組織情を用いて金属を抽出する．抽出後の金属に対報を確認できた．

して，周辺情報との差が小さくなるよう投影
データの値を抑制する．次に金属抑制後の投影データに FBP 再構成を実施後，別途作成した金属画像の位置に基づき，DT 画像上の抑制された金属の値を復元する ．これにより
FBP 再構成時，金属と周辺情報の差が小さくなる為，金属アーチファクトを低減できる．
領域拡張法では，各投影角度の 2 次元投影データ上でそれぞれ開始点の設定が必要である

従来法

提案法

為，投影角度数が多くなるほど操作者に負荷

図 2 豚の骨ファントムにおけるを与えてしまう．そこで投影角度を含む 3 次

従来法，提案法の比較

元と各投影角度の 2 次元方向を複合すること（矢印：金属アーチファクト低減前後の箇所）

で，代表的な開始点のみを用いて，金属を抽出できる方法を提案した．

4．まとめ

日立製 X 線透視診断装置の DT 機能を用い，本報告では金属アーチファクトを低減させ

X 線の照射条件は管電圧 75kV，管電流 200mA，る為，投影データの 2 次元と投影角度方向を

撮影時間 20msec/投影，投影角度 40 度，投影含む 3 次元を複合した領域拡張ベースの投影

数 59 とした．画像評価の為，図 1 に示すようデータ金属抽出法を提案した．本方法は操作に整形外科用の人工股関節の装着に必要なス者が一部の開始点を選択するだけで，各投影クリューを想定し，豚の骨に固定したファン

角度の金属を抽出できる為，負荷低減の観点

トムを用いた．画像のスライス位置は，天板より提案法の優位性が期待できる．

から股関節の高さを踏まえて，天板から85mm 離れた位置とした．

利益相反の有無山川恵介，高橋啓子，中村正は㈱日立製作所の社員である．
文

献［1］Feldkamp, L. A., et al: Practical cone-beamalgorithm. J. Opt. Soc. Am, A1, pp612-619,
1984(a) ファントム概観(b) DT 画像［2］H. Machida, et al: Whole-Body Clinical

図 1 ファントム実験

Applications

of

DigitalTomosynthesis.

Radiographics, 36(3), pp735-750, 2016［3］W. A. Kalender, et al: Reduction of CT

3．結果
従来の FBP 法，提案法において，金属挿入

Artifacts Caused by Metallic Implants.

部を拡大した DT 画像を図 2 に示す．図 2（a）

Radiology, pp576-577, 1987の従来法では，X 線源の回転方向に相当する［4］田村秀行編著：コンピュータ画像処理．

横方向への負値の 金属アーチファクト成分

オーム社，東京，2006, pp206-212

226

Evaluation of Metal Artifact Correction for X-ray Tomosynthesis
Keisuke YAMAKAWA*1, Keiko TAKAHASHI*2, Tadashi NAKAMURA*2*1 Hitachi, Ltd. Research & Development Group*2 Hitachi, Ltd. Healthcare Business Unit

X-ray Digital Tomosynthesis (DT) is one of medical diagnosis systems to image the patient’s inner structure bysweeping the X-ray tube in X-ray digital radiography. The DT image reconstructed by limited projection angles
causes metal artifact severely compared with CT acquired by over 180 degrees. Metal Artifact Correction (MAC)
methods are proposed to reduce the metal artifact. In CT, the typical MAC detects metal from projection data byreconstructed image in Filtered Back Projection method (FBP). DT cannot utilize the reconstructed image because ofenhanced metal artifact acquired by limited projection angles in FBP. We propose a new method to detect metal
accurately from projection data, and reduce the metal artifact effectively. We applied region growing (RG) to detect
metal from projection data. The RG needs the start point set by user. Because of the projection data acquired by many
projection angles, it is very hard for user to set the points each projection angle. We propose MAC based RG by
combination of 3D RG for growing the few points to other projection angles and 2D RG for growing the points
furthermore. We compared the proposed method with the conventional FBP. In the phantom, the proposed method
reduced the metal artifact close to metals.

Key words: Tomosynthesis, Metal Artifact Correction227

OP5-5

フォトンカウンティング型 X 線 CT を用いた
金コロイド粒子の定量
上甲

拓巳*1

小沼

瑞稀*1 尾川 浩一*2

要旨
本研究の目的は，フォトンカウンティング型 X 線 CT を用いて金コロイド水溶液の濃度定量を行う際の発生光子数と定量精度を評価することである．本研究では，X 線のエネルギーを弁別することが可能なフォトンカウンティング型検出器を用い，得られた投影データに特異値分解法を用いて金コロイド粒子の分布を映像化し、定量する際の精度をシミュレーションによって検討した．具体的には，金コロイド水溶液の濃度が 3 wt%と 5 wt%の時に発生光子数を 20 万個から変化させると、どのように金コロイド水溶液の濃度の定量精度が変化するかを，モンテカルロ法を用いた光子輸送計算から得られた投影データを用いて検討した．その結果，金コロイド水溶液の濃度と発生光子数が定量精度に大きく関係することが明らかになった．
キーワード：X 線 CT，フォトンカウンティング，金コロイド， 特異値分解法

1． はじめに本研究では，フォトンカウンティング型検出器

金コロイド粒子［1-3］をリガンドとして利用し、による金コロイド粒子の定量をシミュレーション

さまざまな標識を行うことにより特定の細胞に集によって検証した．具体的には，X 線の発生光子数積させることが可能となる。また、金の元素はと金コロイド水溶液の濃度を変化させ，モンテカ

80.7keV に k 吸収端があり、X 線 CT におけるデー

ルロ法を用いて光子輸送を行い，得られた投影デタ収集においてエネルギースペクトルを計測するータに対して，特異値分解法を用いて金コロイドことが可能ならば、金コロイドについての分布情の定量に関する評価を行なった．

報を得ることが可能になる。この結果、高空間分解能の X 線 CT 装置を機能イメージングのモダリテ

2．シミュレーション方法

ィとして活用することが期待できる．

本研究では，より臨床に近いように 3 次元の脳

一方，現在、研究が進められているフォトンカウ

ファントムを使用し，その内部に球形の腫瘍部をンティング型検出器［4］は，複数のエネルギーウ

設定し、金コロイド粒子を集積させた． 図 1 は 3

ィンドウを用いて光子数を測定するため、透過光

次元の脳ファントムの 64 スライス目を切り出した子のエネルギースペクトルに関する情報が得られものである．腫瘍部分の直径を 6 mm とし，3 wt%

ることになり、金コロイドの定量が可能となる．

ならびに 5 wt%の金コロイドを含む水溶液を想定した． X 線管から放出された光子の数は，検出器――――――――――――――――――

画素 1 個あたり 20 万から 2 千個まで変化させた．

*1 法政大学理工学研究科応用情報工学専攻

シミュレーションで使用したジオメトリを図 2*2 法政大学理工学部応用情報工学科に示す．線源の前には厚さ 2 mm の Al のフィルタ〔〒184-8584 小金井市梶野町 3 丁目 7-2〕を置き，管電圧が 90 kV の X 線を照射するものと

e-mail: football.taku.0622@gmail.com

また，X 線源と回転中心の距離は 720 mm
仮定した．

228

とし，回転中心と検出器間の距離は 80 mm とした．

3．媒質分離の方法

再構成画像は 128×128×128（ボクセルサイズ：0.5

X 線を照射した時のエネルギーウィンドウ×0.5×0.5 mm3）
、検出器は 128×128 （ピクセルサ𝑘 (𝑘 = 0, 1, ⋯ , 𝐾) において，対象物を透過せず

イズ：0.5×0.5 mm ）で 1°ごとに 360 投影行っに空気を透過して検出された光子数を𝐼/ (𝑘) ，対象

た．画像再構成には ML-EM 法を使用し，反復回数

物を透過して検出された光子数を𝐼(𝑘)と書くもの

は 150 回とした．データ収集のためのエネルギーとする．CT の投影データ T(𝑘)は，Lambert-Beer のウィンドウは，金コロイドの k 吸収端を考慮して法則から以下のように表せる．

2bin0(51-60keV)，bin1(61-70keV)，bin2(71-80keV)，bin3(81-90keV)に設定した．

𝐼/ (𝑘)
𝑇(𝑘) = log 45𝐼(𝑘)本研究では，定量性を評価するにあたり誤差率を(2)

式(1)で算出した．媒質の密度を理論値とし，再構成
これらの投影データは，それぞれのエネルギー後の金コロイドが集積した領域の密度の平均値をウィンドウ k における媒質 𝑛 の質量減衰係数

実測値とした．

𝜇9: (𝑘) と画素(𝑖, 𝑗)における媒質 𝑛 の面密度𝑤9 (𝑖, 𝑗)
Error ratio(%) =|理論値%実測値|
理論値

× 100

の線形結合で式(3)のように表せる．また，面密度(1)𝑤9 (𝑖, 𝑗)は，(𝑖, 𝑗) における媒質 𝑛 (𝑛 = 1, 2, ⋯ , 𝑁)の密度𝜌9 と透過距離 𝑑9 から式(4)のように表せる．
B

𝑇(𝑘) = A 𝜇9: (𝑘) ∗ 𝑤9 (𝑖, 𝑗)

(3)

9CD

𝑤9 (𝑖, 𝑗) = 𝜌9 ∗ 𝑑9 (𝑖, 𝑗)
行列形式で表現すると、
𝜇D: (1) … 𝜇B: (1) 𝑤D (𝑖, 𝑗)
𝑇(1)
⋮
⋱
⋮ JH
J
H ⋮ J= H ⋮𝜇D: (𝐾) … 𝜇B: (𝐾) 𝑤B (𝑖, 𝑗)
𝑇(𝐾)図 1. シミュレーションファントム

(4)

(5)

となり、投影データのベクトルを 𝐓，質量減衰係数の行列を 𝐌，面密度のベクトルを 𝐰 とすると投影
データは以下のように表すことができる．
𝐓 = 𝐌𝐰(6)

したがって，特異値分解法［5-6］を用いて，M の擬似逆行列 𝐌R を用いて 𝐰 を求め、媒質分離を
図 2. シミュレーションジオメトリ行った後の投影データを再構成することで金コロ
イド，および水の部分の密度を得ることができる．

229

4．結果

表 2 金コロイド水溶液(5 wt%)における水と金コロ

発生光子数が 20 万個で，金コロイド水溶液の濃イド濃度の誤差率

度が 3 wt%の水と金コロイド分布の再構成画像を

発生光子数

図 3 に，また，発生光子数が 2 千個の場合のそれぞれの再構成画像を図 4 に示す．さらに，金コロイド
水溶液の濃度が 3 wt%と 5 wt%の場合に関して、発

20 万個

10 万個

5 万個

HT O(95%)

1.23%

0.74%

0.52%

Au (5%)

0.19%

0.22%

0.80%

生光子数の変化に対する金コロイド濃度の誤差率をそれぞれ表 1，表 2 に示す．また，図 5 には，X100

関係を示す．

80

Error ratio [%]線の発生光子数と金コロイドの濃度値の誤差率の

60
40
20
0

HT O

Au(3 wt%)
Au(5 wt%)

0

0.05

0.1

0.15

6

0.2

Number of photons [×10 ]Au

図 5. 発生光子数と誤差率の関係

図 3. 分離後の再構成画像(発生光子数 20 万個)
5．考察

図 3 と図 4 を比較すると，発生光子数の少ない
図 4 の場合、画像は劣化していることが分かる．また，表 1,2 より，光子数が少なく金コロイド水溶液の濃度が低い方が測定精度は悪くなっていることが分かる．これは，光子が少なくなるにつれてエネ
ルギースペクトルの測定精度が悪化し，特異値分

Au

HT O

解における精度が低下するためであると考えられ
図 4. 分離後の再構成画像(発生光子数 2 千個)る．しかし，発生光子数が 5 万個でも誤差率は 3%以下と高い精度で金コロイド水溶液の濃度定量で

表 1 金コロイド水溶液(3 wt%)における水と金コロきることが分かった．

イド濃度の誤差率

また，図 5 から発生光子数によらず金コロイド

発生光子数

濃度が低い方がより測定精度が悪いことが分かる．

20 万個

10 万個

5 万個

これは，金コロイド濃度が低い方が X 線の減衰量

HT O(97%)

0.30%

0.79%

1.96%

の変化が小さく，金のエネルギースペクトルの特Au (3%)

0.71%

0.78%

2.28%

性が現れにくくなるためだと考えられる．

230

6．まとめ

文 献

本研究では，フォトンカウンティング型検出器[1] Kobayashi Y, Inose H, Nakagawa T, et al.: X-ray

を用いた金コロイド水溶液の濃度定量のシミュレ

imaging technique using colloid solution of Au/silica

ーションを行った．その結果，検出器の画素あたり

core-shell nanoparticles. J Nanostruct Chemi, 6, 2013,

5 万個の光子数を用いることで，金コロイド水溶液

pp.62-66の濃度が 3 wt%の時は濃度推定の誤差率 3%以下，[2] Hainfeld JF, Slatkin DN, Focella TM, et al.: Gold

金コロイド水溶液の濃度が 5 wt%の時の濃度推定

nanoparticles: a new X-ray contrast agent. Brit Jの誤差率 1%以下で金コロイド水溶液の濃度定量でRadiol, 79, 2006, pp.248-253[3] Takahashi S Matsuoka O: Cross placental transfer of

きることが明らかとなった．

198

A u - c ol l o i d i n ne a r t e r m r a t s. J Ra d

Res, 22, 1981, pp.242-249

謝辞

[4]

本研究にあたって，様々な面でお世話になった

Ogawa K, Kobayashi T, Kaibuki F, et al.:Development of an energy-binned photon-counting

助手の村田一心博士に感謝します．

detector for X-ray and gamma-ray imaging. Nucl
Inst Meth Phy Res A, 664, 2012, pp.29-37.

利益相反の有無[5] Maji T, Matsumoto M, Kaibuki F, et al.: Materialなし

decomp osition using a singular value
decomposition method. Conf Rec Nucl Sci Symp
Med Imag, DOI: 10.1109/NSSMIC.2013.6829379,
2013.
[6] Firshing M, Butler AP, Scott N, et al: Contrast agent
recognition in small CT using the Medipix2 detector.
Nucl Inst Meth Res A, 607, 2009, pp-179-182.

231

OP6-1

肝臓がん検出器のための 3D-DCGANを用いた学習用画像生成池田 裕亮*1

小西 孝明*1

道満 恵介*1 目加田 慶人*1

縄野 繁*2

要旨
肝がんの読影は医師の目視で行われており，医師の負担軽減のため機械学習による読影支援が望まれている．しかし，機械学習に使用する多くの症例画像を集めるのは困難である．そのため，健常症例画像に病変画像を埋め込む研究がおこなわれている．本稿では深層学習の一種である DCGAN を用いて 3 次元的な人工病変画像を生成する手法について報告する．健常症例画像に対し病変を Poisson Blending 法と肝がんの濃度分布に基づく手法の 2 種類の方法で埋め込み人工病変画像を生成する．生成した人工病変画像を学習データとして利用することで，3D-DCGAN により人工病変画像が生成できることを示す．
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．はじめにみ込みニューラルネットワーク（CNN）によ

現在，肝がんを CT 画像から医師の目視にる肝臓がん検出手法を提案した[4]．ここで，より診断している．そのため医師の負担軽減

人工的な病変画像の生成手法のうち，のため機械学習による自動検出が望まれてい

DCGAN による方法のみ 3 次元的な人工病変

る．機械学習で利用する大量の症例画像を集画像が生成できていないのは，学習データとめることは困難であるため健常症例画像に病して利用可能な実病変の数が少なかったこと

変画像を埋め込む画像生成手法を開発していによる．
そこで本稿では，3D-DCGAN を用いて 3 次

る．

元的な人工病変画像を生成することを目的と

我々は 3 次元的な肝臓がんの人工病変画像する．3 次元的な濃度分布特徴を学習させるを以下の 2 つの手法により生成した．
Poisson Blending 法（PB 法）[1]

シグモイド関数をベースに肝がんの濃ため，実病変画像の濃度分布に近い値を持つPB 法や濃度分布法で生成した人工病変画像を学習データに用いる．生成した人工病変画

度分布を模擬する方法（濃度分布法）[2]

像の性質について報告する．

また，二次元断面画像を Deep Convolutional

2．DCGAN を用いた画像生成

Generative Adversarial Networks（DCGAN）[3]

提案手法では図 1(a)に示す肝がん実病変画により生成した．

像，同図(b)に示す PB 法で生成した画像，同

これらの人工病変画像を学習データとして畳図(c)に示す濃度分布法で生成した画像を学
習データとし，3D-DCGAN による人工病変画――――――――――――――――――

像を生成する．学習に使用する人工病変画像*1 中京大学 工学部の画像生成手法の種類と枚数を変えた 6 つの〔〒470-0393 愛知県豊田市貝津町床 101〕

組合せを表 1 に示す．3D-DCGAN の学習には

e-mail: ikeda.y@md.sist.chukyo-u.ac.jp,

表 1 に示した人工病変画像の組合せと実病変

e-mail:{kdoman,mekada}@sist.chukyo-u.ac.jp

106 画像を用いる．

*2 国際医療福祉大学三田病院
e-mail: snawano@iuhw.ac.jp

232

(a) 実病変

図1
表1(b) PB 法(c) 濃度分布法

図33D-DCGAN の学習データ

4．まとめと今後の課題

人工病変画像生成法の組合せと枚数

組合せ
1
2
3
4
5
6

PB 法で生成
した枚数
25
50
0
100
200
0

生成失敗例

3D-DCGAN を用いた肝臓がんの人工病変

濃度分布法で生成
した枚数
25
0
50
100
0
200

画像生成のために，学習データに PB 法や濃度分布法で生成した画像を用いた． 実病変画
像に，PB 法と濃度分布法で生成した画像を加えることで， 3D-DCGAN の学習が可能となり，条件によっては実病変に類似した特徴をもった病変画像が生成できることが確認された．
今後の課題として，3D-DCGAN のネットワ
ーク構造の改善， 回転や平行移動などのデー(a) 組合せ 1(b) 組合せ 2

タ増強手法の併用，生成された人工病変画像(c) 組合せ 3を利用した肝臓がん検出器の学習などが挙げられる．
謝辞(d) 組合せ 4(e) 組合せ 5

本研究の一部は日本学術振興会科研費補助(f) 組合せ 6

図 2 表 1 で示した組合せで学習した 3D-DCGAN

金の援助による．

の生成画像

利益相反の有無なし

3．生成結果と考察

文各組合せで 3D-DCGAN の学習をおこない，

献

生成した画像を図 2 に示す．同図(b)および(e)［1］ P. Perez et al. “Poisson image editing”,

はどちらも人工病変に PB 法のみを用いて生ACM Special Interest Group on Computer

成した画像を使用したが，3D-DCGAN で生成

2003, pp.27-31, July 2003

された画像では病変の辺縁が不明瞭になるな［2］ 小 西 他 , “人 工 的 な 病 変画 像 を 用い たど十分な質の病変画像が生成できなかった．

3D-CNN による転移性肝がん検出”，電子

これは PB 法で埋め込む際に，病変領域とそ通信学会 医用画像研究会(MI)技術研究
報告, vol.116, no.393, pp.21-22, Jan. 2017の周辺領域の濃度変化を連続的に変化させる［3］ A.

性質があるからである．これらと比較して，

Radfordetal.

“Unsupervised

同図(a)，(c)，(d)，(f)は実病変画像に類似した

representation

learning

病変を生成できていると思われる．このこと

convolutional

generativeから，実病変画像に加えて，PB 法や濃度分布

networks”,

法で生成した人工病変画像を用いることで，Representations 2016, 67, May. 2016

3D-DCGAN の学習が適切に収束することを［4］ T. Konishi et al. “Lesion image synthesis

確認した．ただし，図 3 に示すように実病変

using DCGANs for metastatic liver cancerとは異なる画像も生成されることがあるため，detection”, Int. Workshop on Frontiers of

ネットワーク構造の改善などが必要である．

Computer Vision 2018, O4-4, Feb. 2018

233

Int.

Conf.

with

deep

adversarial
on

LearningLearning sample generation using 3D-DCGAN
for a liver cancer detection
Yusuke IKEDA*1, Takaaki KONISHI*1, Keisuke DOMAN*1, Yoshito MEKADA*1, Shigeru NAWANO*2*1 School of Engineering, Chukyo University*2 International University of Health and Welfare Mita Hospital

It is demanded for computer-assisted detection which reduces the burden of the doctor, since the diagnosis of livercancer is usually performed by a doctor’s visual check. It is, however, difficult to collect a massive number of caseimages for machine learning. So far, we proposed three kinds of methods for generating 2D artificial lesion images:
Poisson Blending, the CT-value distribution of liver cancer, and 2D-DCGAN. This research proposes a generation
method of 3D artificial lesion images using 3D-DCGAN based on the 2D generation methods. Experimental results
showed the effectiveness of the proposed method.

Key words: CT image, Deep Learning, Computer Aided Diagnosis, Images Synthetic234

OP6-2

多時相造影 CT 画像を用いた腎臓解析
松下 和樹*1) 鈴木

秀宣*2) 河田 佳樹*2) 仁木 登*2) 飯沼

元*3)

要旨
近年,マルチスライス CT 装置の開発,発展により 3 次元画像による解析,診断が可能となった.CT 画像撮影
時に造影剤を用いることにより,血管,臓器及び病変などが鮮明になり,より正確な情報を得ることができる．
本報告では腹部造影マルチスライス CT 画像の時相による特徴を明らかにし,腎臓を抽出,分類することで腎臓画像解析を行う.
キーワード:CT,腹部血管,腎臓





背景,目的

生活習慣や食生活の変化により,糖尿病,腎硬化症,糸球体腎炎を始めとする慢性腎臓病に成人の 8 人に 1 人がかかっており新たな国民病となっている.この慢性腎臓病は腎臓の機能が低下し始めた初期の段階では自覚できる症状がなく,血尿や尿が出にくいなどの自覚症状が現れた際にはすでに腎不全などに進行しており,完治が難しいため,早期発見が非常に重要である. 本研究は多時相造影 CT 画
像を用いて, 腎臓を抽出し,造影剤の循環動態を解析することで腎機能を定量化し医師に有益な情報を提供することを目的とする．

CT 画像 撮影条件

国立がん研究センター中央病院で行われた大腸癌術前 CT 検査の画像を用いた．これらの画像は東芝社製 Aquilion PRIME(80 列 160
スライス)で撮影された造影マルチスライス
CT 画像である．撮影条件は管電流 230mA，
管電圧 120kV，再構成間隔 0.5mm であり，横隔膜から下腹部までの腹部全体を撮影している．動脈相の画像はボーラストラッキング法
で撮影されており,撮影時間は 22 秒~32 秒である.門脈相,平衡相の撮影時間はそれぞれ 60
秒,180 秒である.
手法*2)徳島大学大学院社会産業理工学研究部

本手法は(1)多時相造影 CT 画像より腎臓を抽出(2)腎臓を腎皮質と腎錐体,尿管に分類(3)
多時相における腎臓内の血管,腎皮質,腎錐体,
尿管の CT 値の遷移調査,からなる.(1)多時相において造影 CT 画像より腎臓を半自動で抽出する.(2)抽出した腎臓を閾値処理を用いて腎皮質と腎錐体,尿管に分類する.(3)腎臓内の血管と腎皮質,腎錐体,尿管それぞれの多時相における CT 値遷移を解析することで腎臓内の造影剤の循環動態を明らかにする.

*3)国立がん研究センター中央病院放射線

診断部

造影 CT 画像より血管と腎臓の抽出を行った.ラベリング処理を用いて腎錐体を分割した.図 1 に腎臓抽出・分類アルゴリズムを示す.
また図 2 に抽出した血管と腎臓データの 1 例を示す.腎皮質,腎錐体,尿管を部位別に分類し,それぞれの多時相における CT 値ヒストグラ
ムをとった.その結果を図 3,図 4 に示す.そこで腎臓の造影剤循環動態が明らかになった.

―――――――――――――――――*1 徳島大学大学院先端技術科学教育部シ
ステム創生工学専攻〔〒770-8506 徳島県徳島市南常三島町 2-1〕

e-mail:c501738009@tokushima-u.ac.jp

235

結果

腎臓抽出

閾値処理,膨張収縮処理で腎臓を抽出する.

腎臓分類

閾値処理で腎臓を分類する.
動脈相：腎錐体 100[H.U.]以下
平衡相：尿管 400[H.U.]以上

腎臓位置合わせ

ITKを用いて時相ごとで分類した
腎臓を位置合わせする.
動脈相

.
平衡相

腎臓抽出

腎臓位置合わせ腎臓分類

図 1.腎臓抽出アルゴリズム

赤色:動脈,青色:静脈,
黄緑:尿管,それ以外:腎錐体
図 2.血管・腎臓抽出結果

CT 値

動脈相

[HU]

220
図 4.多時相における腎皮質と腎錐体の部位別 CT 値ヒストグラム

門脈相(上:動脈相

中:門脈相

下:平衡相)

まとめ
造影マルチスライス CT 画像から血管と腎臓を抽出し,さらに詳細に解析を行うために腎臓を腎皮質,腎錐体,尿管に分類した. 時相

平衡相による腎臓内の CT 値の遷移の調査を行った.
腎臓は上部から造影剤が循環する傾向が見られた.今後の課題として,症例数を増やしさま
ざまな症例と比較して解析を行うことなどが85 挙げられる.
利益相反の有無

図 3.多時相における腎錐体のCT 値レインボースケール表示

無し

236

Analysis of abdominal blood vessel andkidney in multi-phase contrast CT
Kazuki Matsushita*1)

Hidenobu Suzuki*2)

Yoshiki Kawata*2)

Noboru Niki*2) Gen Iinuma*3)*1 System Innovation Engineering , Graduate School of
Advanced Technology and Science, The University of Tokushima*2 The University of Tokushima*3 Radiology Division, National Cancer Center Hospital

In recent years, with the development of multi-slice CT apparatus, analysis and diagnosis by
three-dimensional image became possible.By using the contrast agent at the time of CT image
photographing, blood vessels, organs, lesions and the like become clear and more accurate information
can be obtained.In this report, we analyze the kidney image by clarifying the characteristics of theabdominal contrast multislice CT image by time phase, extracting and classifying the kidneys.
Key words: CT, abdominal blood vessel,kidny237

OP6-3

ResNet 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*1

村上 誠一*2タン 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，医師の主観的な評価が主流とされている．それに伴い，医師の負担増加や経験差による診断結果のばらつきや病
変部の未検出が懸念されている．そこで本稿では，指骨 Computed Radiography（CR）画像から骨粗しょう症の識別を行う，医師に提示するための診断支援手法を提案する．提案手法では，深層畳込みニューラル
ネットワークの一種である，Residual Network（ResNet）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．ResNet の学習および識別には，CR 画像から生成した 3 種類の画像を用いる．実験では，101 症例に対し提案手法を適用し，Receiver Operating Characteristics（ROC）曲線上の Area Under the Curve（AUC）
値を用いて評価したところ，最大で 0.931 という結果を得た．
キーワード：Computer Aided Diagnosis, Computed Radiography, Osteoporosis, Convolutional Neural Network

1．はじめにら診断が異なり，客観性や診断の再現性に欠

近年，日本における人口の急速な高齢化にけることが知られている[2]．また膨大な画像伴い，骨粗しょう症の患者が年々増加し，2015

枚数の読影や各画像から骨粗しょう症の患部

年時点では約 1300 万人と推測されている．今を正確に読み取ることは非常に困難であり，後の高齢社会の進行とともに介護の問題と相多くの労力と時間が必要とされ，読影医師へ

まって，その対策が医療のみならず社会的にの負担が懸念されている．

も重要な課題となっている[1]．

これらの問題を克服するため， 骨粗しょう

一方，骨粗しょう症に対する画像診断は有症の定量的な評価を行うため，Kajihara ら[3]効であるが，骨粗しょう症に類似した低骨量は，Computed Radiography（CR）画像から指を呈する画像も多く，読影医師の経験の差か

骨領域の「自動抽出」，「自動位置合わせ」，「特徴量解析」の三つのステップによるコン----------------------------------------------------*1

ピュータ支援診断（Computer Aided Diagnosis :九州工業大学〔〒804-8550

CAD）システムを提案した．この中でも特徴

福岡県北九州市戸畑区仙量解析では，まず，指骨領域内部から抽出さ

水町 1-1〕*2

れた関心領域（Region of Interest : ROI）に対産業医科大学〔〒807-8556

し，16 種類の統計的特徴量を算出し，これら

福岡県北九州市八幡西区の特徴量から識別に有効であると思われる 2

医生ヶ丘 1-1〕

種類の特徴量を手動で選定した．そして，こ

投稿受付：2003 年 1 月 31 日

238

の 2 種 類 の 特 徴 量 か ら Artificial Neural

モ デ ル の 一 種 で あ る Residual Network[10]Network（ANN）を用いた正常・異常の自動（ResNet）を用いて自動で特徴を抽出し，ROI

識 別 を 行 い ， 真 陽 性 率 （ True Positive Rate :ごとに疾患の識別を行う．さらに，文献[8]TPR）： 92.89[%]，偽陽性率（ False Positive Rate :における各指骨内の矩形領域のみを対象としFPR）： 5.96[%] という結果を得た．しかし，た学習データではなく，各指骨全体を入力画

先行研究の計測対象は正常例が 5 症例，異常像として用いる．提案手法を 101 症例の CR

例が 7 症例の計 12 症例であり，汎用的な識別画像に適用した結果について考察とその有効のためにはより多くの症例に対して適用する性を述べる．

必要があった．また，新しい症例に応じた特徴量の手動選定では，識別の結果に影響を及

2．手法

ぼす可能性があることから，汎用性のある

入力画像の識別を行うため，ResNet を用い

CAD システムの開発が求められている．

た識別器を構築する．ResNet の学習および，

ところで近年，新たな機械学習の手法とし識別を行う入力画像には，指骨 CR 画像からて深層学習に注目が集まっている．特に，画生成した画像を用いる．本稿では，3 種類の像認識に広く応用されている深層畳込みニュ

入力画像を生成し，各画像で学習および，識ーラルネットワークは，画像データから識別別の評価を行う．以下に識別器への入力画像に有効な特徴量を自動で抽出し，効率的な学および，識別器についての詳細を述べる．

習が行え，様々なパターン認識分野において有効性が示されている．医用画像分野におい2．1

入力画像の生成ても，この深層畳込みニューラルネットワー

入力画像は，両手を撮影した DICOM 形式

クを用いた肺やマンモグラフィ，脳などを対の CR 画像（画像サイズ：2010×1670[pixel]，

象とした CAD システムの開発が数多く報告

階調数：1024 階調（10[bits]））をビットマッ

されている[4 – 7] ．我々[8]は，深層畳込みニ

プ形式（階調数：256 階調（8[bits]））に変換

ューラルネットワークのモデルの一種である

して生成する．図 1 に指骨 CR 画像の例を示AlexNet[9]を識別器に用いた骨粗しょう症のす．以下に 3 種類の入力画像について述べる．

識別法を提案した．CR 画像から基節骨，中第一の入力画像は骨梁画像である．骨梁画

節骨，末節骨をそれぞれ抽出し，各指骨内で像は骨粗しょう症の症状が顕著に表れる指骨

骨粗しょう症が顕著に表れる矩形領域を選定

領域内部に ROI を設定し，40×40[pixel]の矩形

し，識別器への入力として各矩形領域から生で切り出す．骨梁画像では，骨梁の網目構造成した疑似カラー画像を用いたところ，の複雑さや画像内の明るさ，濃淡変化の滑らTPR：75.5[%]，FPR：13.9[%]という結果を得かさに着目している．正常症例は中節骨下部，

た．この手法は，より多くの症例を対象とし基節骨上部と下部，中手骨の上部に ROI を設た深層学習による識別の可能性を見出すこと

定し，手動で抽出する．異常症例は，より良が可能であったが，未だ識別精度に課題があい学習データの生成のため，中節骨下部，基った．

節骨上部と下部，中手骨の上部のうち，骨粗本論文では，多くの症例に対してより汎用

しょう症の症状が表れている個所を放射線技的な識別を可能にした，骨粗しょう症の診断師により選定し，ROI を設定する．

を行うための CAD システムの開発を目的と第二の入力画像は疑似カラー画像[8]であする．具体的には，被験者の両手を撮影した

る．骨梁画像は，単純に画像内のテクスチャ

CR 画像の指骨領域に，解剖学的に骨粗しょ特徴のみを用いて正常・異常の識別を行うたう症の症状が顕著に表れる部分に ROI を設め，識別に必要な情報量の不足が懸念される．

定し，深層畳込みニューラルネットワークのそこで， CR 画像から 3 種類の画像を生成し，239

を用いることができる．指骨領域画像は CR
画像の指骨領域に対し，手動でラベリングを行い，指骨領域を抽出することで作成する．
正常症例は中節骨，基節骨に ROI を設定する．
異常症例は，中節骨，基節骨のうち，骨粗しょう症の症状が表れている指骨を放射線技師により選定し，ROI を設定する．図 2 に骨梁画像の一例を，図 3 に疑似カラー画像の一例

図 1 指骨 CR 画像の例．

を，図 4 に指骨領域画像の一例をそれぞれ示
す．
2．2

識別器の構築

近年，画像認識分野における一般画像認識
図2

骨梁画像の例

において，深層畳込みニューラルネットワー
クは従来の手法を大きく上回る性能を示している．Support Vector Machine や ANN などの従来の一般的な識別手法では，手動で有効な特徴量を設計し，画像からの特徴量抽出を最

図3

適化しなければならない．しかし，深層畳込

疑似カラー画像の例

みニューラルネットワークは，識別に有効な特徴量を自動で抽出することができるため，識別結果が特徴量の設計者へ依存することを軽減するだけでなく，人の手では記述が困難
な特徴量も設計することができる．

図4

指骨領域画像の例

本手法では，深層畳込みニューラルネット
ワークモデルの一種である ResNet[10]を用い

各 画 像 の 同 一 の 指 骨 領 域 内 部 か ら ROI をた識別器を構築する．ResNet は 2015 年の40×40[pixel]の矩形で切り出した後，この 3 種ImageNet Competition の最良モデルとして提類の ROI を R，G，B チャンネル（各 8 ビッ

案された．従来の畳込みニューラルネットワト）に割り当てた疑似カラー画像を生成し，ークは層を重ねるごとに高度で複雑な特徴を学習および識別に用いる．疑似カラー画像で抽出することが可能なため，深層化を実現す

は，骨梁画像では表現しきれなかった，骨梁ることは重要な課題であった．しかし，単純の網目構造や濃淡変化を見ることができる．

に層を深くすると勾配消失等が起きて性能が骨梁画像と比較した場合，疑似カラー画像を悪化する傾向があった． この課題に対して

入力画像に用いることにより，識別精度の向ResNet では，残差ブロック（Residual Block）

上が見られた[8]．正常症例，異常症例に対すを導入した．残差ブロックでは，通常の畳込

る ROI の設定方法は骨梁画像と同様である．

みニューラルネットワークのように，ある層第三の入力画像は各指骨領域画像である．

で求める最適な出力を学習するのではなく，

この画像は骨梁画像，疑似カラー画像とは異層の入力を参照した残差関数を学習する．残なり，1 つの指骨領域全体を ROI とすること差ブロックを導入した結果，層の深度の限界により，より広い範囲の濃淡変化を見ることを押し上げるとともに，精度向上を実現した．

ができるとともに，指骨の変形等の形状情報

残差ブロックには様々な構造が提案されてい

240

No.
0
1
2
3
4
5
6

表１ モデルの詳細．Act. Func：Activation Function．
Type
KernelStrideInput
Convolution
1
3×3×16
Residual Block1
3×3×16
Residual Block1
3×3×32
Residual Block1
3×3×64
Fully Connet
64
Output-Act. Func
ReLU
ReLU
ReLU
ReLU
Softmax-

るが， 本稿では Full pre-activation[11]を用いタセットにおけるデータ数の詳細を表 2 に示る．Full pre-activation は，残差ブロックの前

す ． 性 能 評 価 に は Receiver Operating

方に Batch Normalization を配置し，活性化関Characteristics（ROC）曲線上の Area Under the

数（Rectified Linear Unit : ReLU），畳込み層とCurve（AUC）[13]を用いる．

続いたのち，残差ブロックへの入力を足し合実験結果の詳細として，図 5 に各入力画像

わせる構造となっている．本手法では，1 つで構築した識別器での ROC 曲線を，表 3 にの畳込み層，3 つの残差ブロック，1 つの全結

各 ROC 曲線の AUC を示す．結果として，指合層で構成されたネットワークを用いる．各骨領域画像を ResNet の入力画像に用いた場層の詳細を表 1 に示す．

合，AUC が 0.931 という結果を得た．骨梁画像，疑似カラー画像を用いた場合と比較する

3．実験と結果と，AUC が最大で 0.29 と改善されたため，

本実験で使用した画像は，産業医科大学病

その有効性が確認できた．

院で収集されたものでヘルシンキ宣言の倫理的原則に沿っており，倫理審査委員会の承認4．考察を得ている．本稿では CR 画像からの骨粗し

表 3 より，指骨領域画像を入力画像としてょう症診断支援を行うための深層学習モデル

用いて識別器を構築したときの AUC が一番を構築し，5 分割交差検証法に基づき，3 種類

高い値を示している．骨梁のみを用いた手法の入力画像別に構築したネットワークの性能と比較すると，文献[8]での疑似カラー画像を評価を行う．なお，ResNet の学習時には，用いることにより識別精度の向上は見られた

TensorFlow[12]で実装されている Momentumが，本提案法での指骨領域全体を加味した手

SGD（Stochastic Gradient Descent：確率的勾配法の性能には至らなかった．以上より，指骨降下法）を用いて最適化を行う．ハイパパラ

CR 画像から骨粗しょう症の識別を行うため

メータは学習率を 0.001，バッチサイズを 10，には，指骨の全体的な特徴や情報が有効であ

最大エポック数を 50000，Momentum の減衰ると考えられる．

率を 0.9，重み減衰を 0.0002 とした．また，

指骨領域画像を入力画像として用いた場合

データ数の不足による過学習防止とデータ数の識別結果の例を図 5，図 6 に示す．指骨のの偏りを軽減するため，学習データに対して色は各指骨に対し識別を行い，そのときの骨データオーギュメンテーションを行う．具体

粗しょう症に対する尤度の度合いを示す．赤

的には，学習中に入力画像に対し，鏡像反転，色は尤度 0.8 以上，黄色は尤度 0.6 以上 0.8 未

ランダムクロップを行う．

満，緑色は尤度 0.4 以上 0.6 未満，水色は尤

実験では CR 画像 101 症例から，学習およ度 0.2 以上 0.4 未満，青色は尤度 0.2 未満をそび，検証用データセットを生成する．各デー

れぞれ表す．すなわち，正常症例では青い指241

表 2 データセットの詳細．
骨梁画像・疑似カラー画像．
異常症例
正常症例
Data 1
78
224
Data 278
224
Data 377
224
Data 477
224
Data 5
77
224
(a)

(b)
Data 1
Data 2
Data 3
Data 4
Data 5指骨領域画像．
異常症例
正常症例
71
112
71
112
71
112
70
112
70
112

図 3 各入力の ROC 曲線．赤：指骨領域画像，
青：疑似カラー画像，緑：骨梁画像．

骨ほど，異常症例では赤い指骨ほど良好な結表 3 各入力の AUC．
AUC
0.648
骨梁画像
0.711
疑似カラー画像0.931
指骨領域画像果である．正常症例，異常症例ともにおおむ
ね良好な結果が得られている．続いて，失敗した例とその原因について述べる．正常症例
では，小指の末節骨，基節骨が異常症例と識別される症例が見られた．これは小指が人差
し指，中指，薬指と比較した場合，骨の厚み工夫するなど，識別精度の向上を実現する必がなく，濃度値も低いため，異常症例と識別要がある．また，さらなる精度の向上には，された可能性がある．この対策として，指の正常症例・異常症例の 2 クラス分類ではなく，種類や骨の種類別に識別器を構築することが指の種類や症状別に多クラス分類を行う必要挙げられる．また，異常症例では，手骨の形があると考える．これらを行うには，今後デ状が大きく変形した症例で失敗した例が見らータ数を増加させる必要がある．

れた．指骨一つ一つの形状は大きく変形して最後に，本手法では指骨の抽出を手動で行いないので，骨の脆弱化により骨梁の網目構った．指骨領域画像を自動で生成するには精造が潰れてしまったため，通常の異常症例と密な自動抽出法が必要と考える．また，自動は異なる構造と識別されたと考える．この対抽出した指骨領域画像で識別性能を評価し，策として，手骨の形状が大きく変形した症例

手動で抽出した場合と比較する必要があり，と早期の症例ごとに識別器を構築することがこれらは今後の課題である．

挙げられる．
次にデータ数について述べる．表 2 に示す

5．まとめ

ように指骨領域画像は他の 2 種類の画像と比指 骨 CR 画 像 か ら 生 成 し た 入 力 画 像 と較すると画像枚数が少量であった．深層学習

ResNet を用いた骨粗しょう症診断支援の識における学習過程では，なるべく多くの学習別器を構築し，5 分割交差検証法により性能データを準備する必要があるが，一般画像とを評価した．結果として，AUC が最大で 0.931

比較するとデータ数を揃えることは困難で，という識別精度を得た．本手法では手動で指医療画像でも入力画像やネットワーク構造を骨領域を抽出しているため，指骨の自動抽出

242

［3］

Kajihara et al.,:Identify Rheumatoid

Arthritis and Osteoporosis from phalange
CR images based on image registration and
ANN，ICIC Express Letters，Vol.10，No.10，
pp.2435-2440, 2016［4］Wei et al., :NeuralMulti-scale Convolutional

Networks

for

Lung

NoduleClassification, IPMI2015, pp.588-599, 2015［5］ Setio et al.,: Pulmonary Nodule Detectionin CT Images: False Positive Reduction

図 5 識別結果の例（正常症例）

Using Multi-View Convolutional Networks.
IEEE Transactions on Medical Imaging. 35.
1-1. 10.1109/TMI.2016.2536809, 2016
［ 6 ］ Kallenberg et al.,: Unsupervised deeplearning

appliedsegmentation
scoring,

and

IEEE

to

breastdensity

mammographic

Trans.

Med.

risk

Imaging,

pp.1322-1331, 2016［7］Qi et al.,: Automatic Detection of Cerebral
Microbleeds from MR Images via 3D
Convolutional

図 6 識別結果の例（異常症例）

NeuralNetworks,

IEEE

Trans. Med. Imaging, pp.1182-1195, 2016，

法を実装するとともに，自動抽出した指骨でpp.2435-2440, 2016

識別性能を評価する必要があり，これらは今［8］畠野他：DCNN による指骨 CR 画像から後の課題である．

の 骨 粗 し ょ う 症 の 自 動 識 別 ， Medical
Imaging Technology ， Vol.36 ， No.2 ，謝辞

pp.90-95，2018

本研究は，文部科学省科 学研究費補助金［9］Krizhevsky et al., : Imagenet Classification(16K14279, 17K10420, 17K14694)，文部科学省

with Deep Convolutional Neural Networks,

卓越研究員事業補助金(16809746)の補助を受

NIPS, 2012［10］He et al., : Deep Residual Learning for

けている．

Image Recognition, arXiv : 1512.03385
利益相反の有無なし[cs.CV], 2015［11］He et al., : Identify Mapping in Deep文

献Residual Networks, arXiv : 1603.05027v3［1］ 折茂他：骨粗鬆症の予防と治療ガイド[cs.CV], 2016

ライン 2015 年版，ライフサイエンス出版［12］TensorFlow, https://www.tensorflow.org/

株式会社，pp.1-76, 2015［13］Akobeng : Understanding diagnostic tests［2］

村上他：CR(computed radiography) 踵

3 : Receiver operating characteristic curves,

骨画像を用いた骨粗鬆症の新しい評価法，Acta Paediatrica, Vol.96, No.5, pp.664-647,

日本放射線技術学会雑誌，Vol.59，No.10，

2007

pp.1285-1294, 2003

243

Automatic Identification of Osteoporosis from Phalanges
Computed Radiography Images Based on ResNet
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 University of Occupational and Environmental Health

Osteoporosis is known as a disease of bone. Visual screening using Computed Radiography (CR) images is an effective
method for osteoporosis. However, subjective evaluation is a general method by the physician. With this, there areconcerns about variation in diagnosis results and undetected lesions due to increased burden on doctors andexperience. In this paper, we propose a diagnostic support method to distinguish osteoporosis from phalanges CR
images and present them to doctors. In the proposed method, we construct a classifier based on Residual Network(ResNet) which is one type of deep convolution neural network, and identify the presence or absence of osteoporosis.
For training and evaluating of ResNet, we use three kinds of images generated from CR images. In the experiment,
we apply our proposal method to 101 cases and the 0.931 of the Area Under the Curve (AUC) value on the Receiver
Operating Characteristics (ROC) curve was obtained.

Key words: Computer Aided Diagnosis, Computed Radiography, Osteoporosis, Convolutional Neural Network

著者紹介
畠野 和裕 (はたの かずひろ)2017 年九州工業大学工学部機械知能
工学科知能制御工学コース卒，現在，九州工業大学工学府機械知能工学専
攻知能制御工学コースに在籍中．
日本医用画像工学会会員．

244

OP6-4

CT 画像を用いた上腕骨頭3 次元統計的形状モデルによる人工肩関節設計
久保有輝*1・新居 学*1・無藤智之*2・田中 洋*2
乾浩明*2・信原克哉*2・小橋昌司*1

要旨
現在用いられている多くの人工肩関節の骨頭部分は球または楕円への近似で設計されている．しかし，同形状は実際の上腕骨頭形状を十分に表現しているとは言い難い．本研究では，人工肩関節設計の目安と成り得る 3 次元形状を把握するため，上腕骨頭の 3 次元統計的モデル(SSM)作成法を示す．本手法では，まず肩関節 CT 画像から上腕骨領域を抽出し，抽出領域から上腕骨形状に基づく座標系を決定する．求めた座標系を基準に位置姿勢を校正し，主成分分析によって上腕骨頭の SSM を取得する．実験では被験者 8 例から上腕骨頭 SSM を構築し，SSM による個人の生体肩形状に類似した人工肩関節モデル設計の可能性を示した．
キーワード：上腕骨，主成分分析，統計的形状モデル，人工肩関節

1．はじめに

本研究では人工肩関節設計の新しい設計法

変形性関節症などで損傷した上腕骨頭の治として，CT，MR 画像などの 3 次元断層画像療法の 1 つとして，上腕骨頭を人工肩関節にを用いた上腕骨頭 3 次元統計的形状モデル

置換する手術が適用される．その骨頭部分の(statistical shape model; SSM)を用いた設計法を

形状は球または楕円状に近似した設計が多い．

提案する．

それらが一因で，健常時と比較して術後の肩の可動域は制限される．一方，骨頭形状の特2．使用データ

徴を考慮した人工関節の有用性は確認されて健常被験者の左腕 CT 画像 8 例を用いた．

おり［1］，個人の形状を再現するオーダーメ

撮影断面は axial(体軸断)で，スライス厚はイド型が理想的だが，コストの面から導入は

1.25mm，スライス数は 601～705，スライス画困難である．

素数は 512×512(pixel)である．被験者は同関節に顕著な疾患が見られない健常被験者 21～――――――――――――――――――

79 歳の男性である．同実験は信原病院の倫理*1 兵庫県立大学大学院工学研究科

委員会にてその実施が承認され，各被験者か〔〒671-2280 兵庫県姫路市書写 2167〕

らは承認された手続きに従い，インフォーム

e-mail: kobashi@eng.u-hyogo.ac.jp

ドコンセントを得た．図 1 に断層画像の一例*2 信原病院を示す．

〔〒679-4017 兵庫県たつの市揖西町 720〕245

図 1 左腕 3 次元 CT 断層画像の一例

図 2 領域抽出結果(a) -0.25𝜎1(b)平均(c)+0.25𝜎1

図 3 SSM に基づく人工肩関節形状モデル設計

3．提案法
1）3 次元断層画像から上腕骨領域の抽出

J.I.は 0.9991 であった．実験結果より SSM は，各被験者の 3 次元断層画像から上腕骨領域

個人形状を高精度に再現できることを確認しを手動で抽出する．抽出領域ボクセルには 1，

た．

それ以外には 0 を与える．
2）上腕骨座標系決定および位置姿勢の校正

5．考察

各被験者において上腕骨座標系(x-y-z 座標

上腕骨頭の個人間変動を考慮し，SSM を用系)を決定し，上腕骨形状に基づいた画像の位

いた人工肩関節形状モデル設計例を示す．形

置合わせにより，被験者の位置，姿勢の正規状パラメータを変化させて設計したモデルを化を行う．ここで座標系の原点は解剖頸の重図 3 に示す．中心モデルは平均形状，他モデ

心，x 軸は上腕骨の骨軸ベクトル，y 軸は x 軸

ルは平均形状に対して形状パラメータをと解剖頚面との外積とし，z 軸は x 軸と y 軸

0.25𝜎1 した形状である．ここで，𝜎1 は第 1 主の外積とする．

成分スコアの標準偏差である．

3）3 次元統計的形状モデルの構築

個人間変動を考慮した人工肩関節モデルに

位置姿勢を校正した上腕骨領域を符号付きよる個人形状への類似度を評価するため，形距離に変換し，行がボクセルの距離値，列が状パラメータを-0.5𝜎1 ，-0.25𝜎1 ，0，+0.25𝜎1 ，被験者に対応する行列𝑭を作成する．主成分分+0.5𝜎1 と変化させた 5 つのモデル（モデル A，

𝑇

析は行列𝑭 の共分散行列を固有値分解するこ

B，C，D，E）を設計し，1 種類のモデル(パタとで求められる．これを用いて SSM を構築すーン 1)，3 種類のモデル(パターン 2)，全 5 種

̅𝑻る．平均形状𝑭 と主成分スコア𝜃の荷重和に類のモデル(パターン 3)において，各被験者と̃ 𝑻 は再構築できる．
よって，個人形状𝑭最も類似している人工関節を選択した場合の

̃𝑻

̅𝑻

𝑭 = 𝑭 + 𝜽𝑽

𝑻

(1)

類似度(J.I.)を求めた．表 1 にその結果を示す．

ここで𝑽は固有ベクトルである．

同表より，各パターンを用いた場合に残存す
る形状誤差率の平均がそれぞれ 0.58%，0.55%，

4．実験結果0.52%となり，SSM に基づいた人工肩関節形

図 1 に対する上腕骨領域の抽出結果を図 2状モデルを複数設計することで，より個人のに示す．SSM による個人形状の再現性能を評

生体肩形状に類似した人工肩関節を選択可能

価するため，式(1)で各個人形状を再構築した．

であることが確認された．

各被験者の再構築形状と元形状との類似度
Jaccard Index(J.I.)を用いて精度評価した．平均246

表 1 パターン別に残存する形状誤差率
被験
パターン
パターン
パターン
者番
1 (モデル 2 (モデル 3 (全モデ
C)
BCD)
号
ル)
1
0.23%
0.20%
0.19%
2
0.18%
0.17%
0.17%
3
0.41%
0.37%
0.33%
4
1.94%
1.88%
1.84%
5
0.16%
0.16%
0.15%
6
1.08%
1.02%
0.98%
7
0.45%
0.41%
0.37%
8
0.20%
0.18%
0.17%
0.58%
0.55%
0.52%
平均
1.94%
1.88%
1.84%
最大
6．まとめ
本研究では SSM を用いた個人間変動を考慮した人工肩関節形状モデルの設計法を提案した．SSM 構築法を確立するとともに，SSMによるモデル設計の可能性を示した．今後の課題はモデルの有効性を評価するため被験者数を増加させる必要がある．

利益相反の有無

なし

文
［1］

献

BJ Jun, JP Iannotti, MH McGarry et al:
The effects of prosthetic humeral head
shape on glenohumeral joint kinematics:
a comparison of non-spherical andspherical prosthetic heads to the native
humeral head. J. of shoulder and elbow
surgery 22: 1423-1432, 2013

247

Design of artificial shoulder joint using
3-D statistical shape model of humeral head with CT images
Yuki KUBO*1, Manabu NII*1,Tomoyuki MUTO*2, Hiroshi TANAKA*2
Hiroaki INUI*2, Katsuya NOBUHARA*2, Syoji KOBASHI*1,*1 University of Hyogo*2 Nobuhara Hospital

Currently, the humeral head portion of the artificial shoulder joint is mostly designed as a sphere or ellipse.
However, it is hard to the design represent the individual shape. This research introduces a method toconstruct 3-D statistical shape model (SSM) of the humeral head toward the new design of artificial
shoulder joint. Firstly, the humerus is segmented from CT images, and then anatomical coordinate systemof the individual shape is determined. Secondly, each humerus is aligned to a common reference space byusing the determined anatomical coordinate system of the humeral head. Finally, 3-D SSM of the humeral
head is constructed by applying principal component analysis to the aligned images. In experiments, weconstructed SSM using 8 subjects, and discusses the possibility of designing artificial shoulder joint
approximating individual shape.

Key words: Humerus, Principal component analysis, Statistical shape model, Artificial shoulder joint.

248

OP6-5符号化欠損領域情報の自動検出を想定した腹腔鏡画像の色情報解析と医用画像診断に関する考察
河畑

則文*1

中口 俊哉*2

要旨 筆者らは，今までに腹腔鏡画像の医用画像診断に関して，PSNR を用いて符号化画質の観点から応用可能かと検討した．しかしながら，PSNR では，カラー医用画像の色情報に関する影
響が十分に測れていないことがあり，PSNR のみで符号化画質を判断するのは難しいという結論に至った．それゆえに，従来の PSNR による評価に加えて，色情報を用いて複数の画像特徴を考慮していくことが必要である．医用画像における符号化欠損や劣化は，各々特性や性質，使用状
況が異なるため，最終的に，コンピュータによる自動診断システムを構築する必要がある．本論
文では，内視鏡で撮影された腹腔鏡画像において，符号化欠損領域情報を付加し，視覚の空間周
波数特性を考慮している S-CIELAB 色空間を用いて，色情報の解析を行い，医用画像診断に応用可能であるか，そして，符号化欠損領域情報の自動検出を想定した考察を行った．
キーワード：腹腔鏡画像, H.265/HEVC, PSNR, S-CIELAB 色空間, CIEDE2000

1.

医用画像である腹腔鏡画像においては必ずし

まえがき
現在，工学分野における多視点 3D 画像及びも非圧縮とは限らず，画質がいつも良い状況と8K 高精細画像の医療応用が急速に進んでおり，は限らない．それゆえに，医用画像に対応可能

手術支援のための画像処理技術に基づく新しな画像処理に基づく画像診断法を考える．

い診断法の研究開発が日々進められている [1]．

我々は，以前に，内視鏡で撮影された内視鏡手術支援には様々な方法が存在するが [2, 3]，で撮影された腹腔鏡動画像からフレーム静止

本研究では情報工学から見る画像処理技術に画像として切り出した医用画像を用いて，ある基づく支援を考える．手術を行う際に，必ずデ画像領域において，H.265/HEVC 符号化を行い，

ィスプレイを注視して，どの部位を行っている評価画像を生成し，符号化欠損領域情報の自動かを逐一確かめており，画像がディスプレイに

検 出 を 想 定 し て ， PSNR (Peak Signal to Noise

正しく表示されている必要がある．どの程度のRatio)を用いることにより，符号化画質の観点

劣化なら知覚するのかは明らかでないし，作業から，客観的な評価を行った [5]．結果として，を行うにあたってはより少ない方が望ましい．

カラー画像では，色情報の影響が十分に PSNR

筆者は今までに，多視点 3D 画像の符号化画質に反映されていないことがあり，PSNR のみで評価に関する研究を行ってきた [4]．その際に符号化画質の判断は難しいのではないかとい

用いる画像は工学的な 3DCG 画像であり，非圧う結論に至った．
本論文では，内視鏡で撮影された腹腔鏡画像

縮画像を用いてきた．しかし，本研究で用いるにおいて，符号化欠損領域情報を付加し，視覚――――――――――――――――――の空間周波数特性を考慮している S-CIELAB 色*1 名古屋大学未来社会創造機構

空間を用いて，輝度，CIEDE2000 を用いて，色〔〒464-8601 名古屋市千種区不老町〕

差を各々測定することにより，色情報の解析を

e-mail: norifumi@nagoya-u.jp

行った．最後に，総合的に，医用画像診断に応*2 千葉大学フロンティア医工学センター

用可能であるか，そして，符号化欠損領域情報〔〒263-8522 千葉市稲毛区弥生町 1-33〕の自動検出を想定した考察を行った．

e-mail: nakaguchi@faculty.chiba-u.jp

2.

投稿受付：2018 年 5 月 15 日

関連研究
文献 [2]では，三次元画像情報を利用した医用画像診断支援を提案しており，仮想的に腹腔249

鏡手術をシミュレーションすることを可能にしている．文献 [6]では，腹腔鏡下手術において，
2 つのカメラを配置した立体腹腔鏡を用いて，
リアルタイム処理に適した三次元復元を目的とするアルゴリズムの提案を行っている．文献[7]では，拡張現実に基づく手術支援として，内視鏡像への超音波画像重畳システムの提案，画像重畳の精度評価，動物実験による有用性について示している．
本研究では，画像情報分野からの医用工学分

図 1: 本研究で使用した医用画像（腹腔鏡下野の応用として，画像処理，符号化画質評価の手術動画像からフレーム画像として切り出し

観点から医用画像診断への応用を考えていく．

たもの）

3.

実験

3.1.

本研究で使用した医用画像

本研究で用いた医用画像は，図 1 に示すように，内視鏡により，肝臓と胃の周辺を撮影した
腹腔鏡下手術動画像 (約 15 秒間)をフレーム画
像として切り出したものである．使用した動画
図 2: フレーム静止画像の概要

像は特定の治療行為は行っていない．
3.2.

評価画像の生成と画像処理手順

評価画像の生成は，以下の手順で行った．
(1). まず，腹腔鏡下手術動画像（以下，腹腔鏡
静止画像または動画像）をフレーム静止画
像として切り出し処理を行う．本研究では，
全部で 427 枚を切り出した．
(2). 次に，フレーム静止画像として切り出した427 枚の腹腔鏡画像に対して，図 2 のように，71 枚間隔で 7 枚のフレーム静止画像を選択する．
図 3: 本研究で用いる画像領域(3). 7 枚のフレーム画像に対して，H.265/HEVC
符号化 [8]により，ある画像領域に符号化
欠損処理を行う．

検出可能かどうかを判定する．
3.3.

(4). 本研究では，図 3 に示すような 4 つの領域

S-CIELAB 色空間と CIEDE2000に分けて考え，符号化処理を行う．ここで，3.2 節では，評価画像の生成と PSNR を用い

図 2 の𝐴𝐴 = 1は図 3 で示す画像領域で符号て客観評価を行うまでの手順について説明し(5). 符号化欠損処理の後，腹腔鏡フレーム静止理画像を読み込んで，S-CIELAB 色空間に変換

画像の原画像と評価画像に対して，PSNR

して，𝐿𝐿∗ ，そして，CIEDE2000 で ∆𝐸𝐸00 を求める

た．本節では，図 4 に示すような，元画像と処化処理をしていることを示す．

(Peak Signal to Noise Ratio)を用いることにフローチャートについて簡単に説明する．
3.3.1.

より，符号化画質を客観的に評定する．
(6). 全てのパターンについて，(5)の処理を繰り

S-CIELAB 色空間

𝐿𝐿 , 𝑎𝑎 ∗ , 𝑏𝑏 ∗ は式 (1)-(3)で表される．
∗

返し行い，各パターンを比較し，最終的に

250

1

𝑎𝑎

𝑌𝑌 3
𝑌𝑌
⎧
⎪116 � � − 16 � > 0.008856�
∗
𝑌𝑌
𝑌𝑌
𝑛𝑛
𝑛𝑛
𝐿𝐿 =
𝑌𝑌
⎨
⎪
903.3 � � (𝑜𝑜𝑜𝑜ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒)
𝑌𝑌𝑛𝑛
⎩

∗

=

1

(1)

1

𝑋𝑋 3
𝑌𝑌 3
𝑋𝑋 𝑌𝑌
500 �� � − � � � � , > 0.008856�
𝑋𝑋𝑛𝑛
𝑌𝑌𝑛𝑛
𝑋𝑋𝑛𝑛 𝑌𝑌𝑛𝑛

⎧
⎪

⎨
16
𝑌𝑌
16
𝑋𝑋
⎪500 ∗ ��7.787 � � +� − �7.787 � � +
��
116
𝑌𝑌
116
𝑋𝑋
𝑛𝑛
𝑛𝑛
⎩
(otherwise) (2)

𝑏𝑏

∗

=

1

1

𝑌𝑌 3
𝑍𝑍 3 𝑌𝑌 𝑍𝑍
200 �� � − � � � � ,> 0.008856�
𝑌𝑌𝑛𝑛
𝑍𝑍𝑛𝑛
𝑌𝑌𝑛𝑛 𝑍𝑍𝑛𝑛

⎧
⎪

⎨
16
𝑍𝑍
16
𝑌𝑌
⎪200 ∗ ��7.787 � � +� − �7.787 � � +
��
116
𝑍𝑍𝑛𝑛
116
𝑌𝑌𝑛𝑛
⎩
(otherwise) (3)

ここで，𝑋𝑋𝑛𝑛 , 𝑌𝑌𝑛𝑛 , 𝑍𝑍𝑛𝑛 は標準光の下における完全拡
散反射面の三刺激値である (RGB)．
3.3.2.

CIEDE2000∆𝐸𝐸00 は式 (4)-(5)で示される．明度差∆𝐿𝐿∗ ，彩度差∆𝐶𝐶 ∗ ，色相差∆𝐻𝐻 ∗ を基準として，重価係数( 𝑆𝑆𝐿𝐿 , 𝑆𝑆𝐶𝐶 , 𝑆𝑆𝐻𝐻 ) や パ ラ メ ト リ ッ ク 係 数 ( 𝐾𝐾𝐿𝐿 , 𝐾𝐾𝐶𝐶 ,𝐾𝐾𝐻𝐻 )等の補正を加える．

∆𝐸𝐸00 = �𝐿𝐿2 + 𝐶𝐶 2 + 𝐻𝐻2 + (𝑅𝑅𝑇𝑇 𝐶𝐶𝐶𝐶) (4)

3.4.

𝐿𝐿 =

∆𝐿𝐿′

𝐾𝐾𝐿𝐿∙𝑆𝑆𝐿𝐿

実験内容, 𝐶𝐶 =∆𝐶𝐶 ′𝐾𝐾𝐶𝐶 ∙𝑆𝑆𝐶𝐶, 𝐻𝐻 =∆𝐻𝐻 ′𝐾𝐾𝐻𝐻 ∙𝑆𝑆𝐻𝐻(5)

図 4: S-CIELAB 色空間と CIEDE2000 色差式[4, 9]

本研究では，大きく分けて，以下の 3 つの実
3)験を行った．
1)

PSNR による客観的評価1)-3)を各々実験 1 (Exp. 1-1, 1-2, 1-3, 1-4), 実(1). 腹腔鏡画像中の全体に符号化による

験 2 (Exp. 2), 実験 3 (Exp. 3)とした．
3.5.

欠損が生じた場合(2). 腹腔鏡画像中の 3/4 に符号化による欠実験方法と評価方法

実験方法としては，本研究では，コンピュー損が生じた場合

タによる客観評価を主としているため，高精細(3). 腹腔鏡画像中の 1/2 に符号化による欠ディスプレイや 8 視点パララックスバリアディ
スプレイを用いた多視点 3D 画像の主観評価実損が生じた場合(4). 腹腔鏡画像中の 1/4 に符号化による欠験は行っていない．実験の主な仕様としては，
コ ン ピ ュ ー タ の 動 作 環 境 (Windows 10 Pro,損が生じた場合
2)

CIEDE2000 を用いて，∆𝐸𝐸00 を測定

S-CIELAB 色空間に変換して 𝐿𝐿 を測定

MATLAB R2016a)，画像の画面解像度 (1280×∗251

表 1: 評価基準と検出想定基準

図 5: 実験 2 の結果
720 (画像全体に関して)，640×360 (画像領域に関して))である．
評 価 方 法 と し て は ， 客 観 評 価 指 標 PSNR
(Peak Signal to Noise Ratio)を用いた．PSNR はあるデータが元データからその程度劣化したかを表す指標である．値が大きいほど劣化は小さ
く，値が小さいほど激しい劣化になる．
本研究では，表 1 に示すように，PSNR が 50以上を「非常に良い（ほとんど検出できない）」，
図 6: 実験 3 の結果

45 以上 50 未満を「良い（あまり検出できない）」，
4.3.

40 以上 45 未満を「普通（まあまあ検出可能）」，実験 1-3: 1/2 領域

35 以上 40 未満を「悪い（検出可能）」，35 未満

実験 1-3 は，腹腔鏡フレーム静止画像のあるを「非常に悪い（非常に検出可能）」とした．

1/2 領域に符号化欠損処理を行っている場合で4.

ある．実験 1-3 の結果から，実験 1-1 や 1-2 の実験 1 の結果と考察
実験 1 は，PSNR の客観的評価を行っている．

ように符号化領域が大きい時と違い，パターン

この部分は，以前の筆者らの文献[8]で詳細に議間の差分が大きくなっていることがわかる．

論しているため，簡単に以下に結果を述べる．

4.4.

4.1.

実験 1-1: 全体領域

実験 1-4: 1/4 領域

実験 1-4 は，腹腔鏡フレーム静止画像のある

実験 1-1 は，腹腔鏡フレーム静止画像の全体

1/4 領域に符号化欠損処理を行っている場合で領域に符号化欠損処理を行っている場合であある．実験 1-4 の結果から，画像領域の下部分

る．実験 1-1 の結果から，𝑄𝑄 = 20で 45 dB 前後“0100”)と比較して低いという結果となり，4 つ(“0010,” “0001”) の PSNR が 上 部 分 (“1000,”

で「良い（あまり検出できない）」を満たし，𝑄𝑄 =40, 51は「非常に悪い（非常に検出可能）」と判の実験の中で，一番差が出ているのではないか

断される．
「普通（まあまあ検出可能）」に着目と考えられる．

すると，𝑄𝑄 = 20, 25のみ満たした．

5.

3/4 領域に符号化欠損処理を行っている場合で𝑄𝑄を示す．符号化領域は考慮していない．実験 2

4.2.

実験 1-2: 3/4 領域

実験 2 の結果と考察
実験 2 は，S-CIELAB 色空間に変換後の 𝐿𝐿∗

実験 1-2 は，腹腔鏡フレーム静止画像のあるで，図 5 の縦軸は 𝐿𝐿∗ , 横軸は量子化パラメータある．実験 1-2 の結果から，“0111”以外のパタの結果から，30 ≤ 𝑄𝑄 ≤ 35で急激に上昇が見られーンに関しては，𝑄𝑄 = 51で「非常に悪い（非常るが， 20 ≤ 𝑄𝑄 ≤ 25, 40 ≤ 𝑄𝑄 ≤ 51でほとんど変化していない．このことから，𝑄𝑄と𝐿𝐿∗ は比例の関に検出可能）」と判断される．

係では無く，一定の収束をすることがわかる．

252

6.

実験 3 の結果と考察[3]. Y. Hayashi, K. Misawa, M. Oda, D. J Hawkes,
and K. Mori, “Clinical application of a surgical

実験 3 は，CIEDE2000 で求めた色差 ∆𝐸𝐸00 を示す．図 6 の縦軸は∆𝐸𝐸00 , 横軸は量子化パラメ

navigation system based on virtual laparoscopy

実験 2 とは逆に，𝑄𝑄と∆𝐸𝐸00 は𝑄𝑄 < 40で比例の関Int'l J Computer Assisted Radiology andータ 𝑄𝑄を示す．符号化領域は考慮していない．

in laparoscopic gastrectomy for gastric cancer,”

れる．𝑄𝑄 = 20と𝑄𝑄 = 51では 2.3 倍程度の差が見2016.
[4]. N. Kawabata and M. Miyao, “Multi-view 3D

本論文では，腹腔鏡フレーム静止画像を用い

Enhancement Based on S-CIELAB Colorて，符号化欠損領域情報の自動検出を想定して，Space,” IEICE Trans. on Information and

従来の PSNR を用いて，符号化画質の客観的評

Systems, Vol.E100-D, No.07, pp.1448--1462,

価に加えて，色情報に関する議論を行った．

July 2017.

係にあるが，40 < 𝑄𝑄 < 51では急激な上昇が見ら∗られ，𝐿𝐿 とは違った結果となった．
7.

Surgery, Vol. 11, Issue 5, pp.827--836, May

CG Image Quality Assessment for Contrast

まとめ

実験 1 の結果から，腹腔鏡画像の方が 3DCG

[5]. 河畑則文，中口俊哉，“符号化欠損領域情報

画像よりも劣化が知覚され易く，符号化欠損領の自動検出を想定した医用画像診断の基域が小さい場合にパターン間における差分が礎検討”, 信学技報, vol.117, no.432, IE2017-

大きくなり，部位の境界部分において客観的に106, ITS2017-74, pp.77--82, 2018 年 2 月．

は劣化が知覚され易いことが明らかになった．

[6]. 岡田義道, 小石毅, 牛木卓, 中口俊哉, 津

その後の実験 2 では S-CIELAB 色空間にお村徳道, 三宅洋一, “腹腔内三次元復元を目ける輝度，実験 3 では CIEDE2000 における色的 と し た ス テ レ オ 対 応 探 索 の 高 速 化 法 ”,

差を測定した．実験 2 から，輝度に関しては，

Med Imag Tech Vol.25, No.5, pp.389--398,

必ずしも Q の変化に応じて一定で変化していNovember 2007.

ないという知見が得られた．一方，実験 3 から，[7]. 小熊諒, 中口俊哉, 中村亮一, 山口匡, 川

CIEDE2000 色差については，𝑄𝑄 < 40である程度

平洋, 羽石秀昭, “腹腔鏡下手術用超音波プ

一定で変化するが，Q の最小値と最大値で 2.3

ローブの屈折角検出を用いた内視鏡像へ倍程度の差があるという知見が得られた．

の 超 音 波 画 像 重 畳 シ ス テ ム ”, Med Imag
Tech Vol.32, No.3, pp.203--211, May 2014.

全体の結果から，PSNR で不十分な色情報に関して，S-CIELAB 色空間を用いて解決された．

[8]. F. Bossen, D. Flynn, and K. Sühring,

相互に見ていく必要がある．これらの知見は，“HM Software Manual,”

医用画像診断にも応用できる結果といえる．

https://hevc.hhi.fraunhofer.de/svn/svn_HEVC

今後の展望としては，本研究の発展として，

Software/, accessed May 15, 2018.

符号化欠損領域の検出に関するパターン認識[9]. N. Kawabata, “Image Quality Assessment forの理論の適用，機械学習の適用，3D 画像 [10]Multi-view 3D CG Images and 5K Highや高精細画像の医用応用を進めていく．

Definition Images Based on S-CIELAB Color

利益相反の有無Space,” Proc. of IDW’17, Vol.24, 3D5-1,

無し
文

pp.849--852, Sendai, Japan, December 2017.

献[1]. 山下紘正，谷岡健吉，千葉敏雄， “8K スー[10]. L. T. Cook, S. J. Dwyer, S. Batnitzky, and K. R.

パ ー ハ イ ビ ジ ョ ン の 医 療 応 用 ”, 信 学 誌

Lee, “A Three-Dimensional Display System forVol.100, No.10, pp.1100--1105, 2017 年 10 月.

Diagnostic

Applications,”

IEEE

Computer Graphics and Applications, Volume[2]. 森健策, “3 次元画像情報を利用した医用画
像 診 断 支 援 ”, 映 情 学 誌

Imaging

3, Issue 5, August 1983.

Vol.65, No.4,

pp.448--452, 2011.

253

Consideration on Color Information Analysis of Laparoscopic
Images and Medical Image Diagnosis for Automatic Detection of
Coded Defect Region Information
Norifumi KAWABATA*1 and Toshiya NAKAGUCHI*2*1 Institutes of Innovation for Future Society, Nagoya University*2 Center for Frontier Medical Engineering, Chiba University
In previous, we studied whether we can apply or not for medical image diagnosis of laparoscopic images from coded
image quality field by using PSNR. However, PSNR is not measured sufficiently for affection on color medical
imaging information. Therefore, we came to conclusion that it is difficult to judge coded image quality by the only
PSNR. Therefore, we need to consider multiple image characteristics by using color information in addition to image
quality assessment by using PSNR. The coded defect and degradation in the medical imaging field is each differenced
for characteristics, nature, and status of use, comparing to image in the engineering field. Therefore, the automatic
diagnosis system by computer is needed in addition to judgement by human eyes previously. In this paper, we used
medical images as a frame still image cut from laparoscopic video filmed endoscope. First, we encoded and decoded
for these images by H.265/HEVC, and then, we assessed objectively based on PSNR considering the coded image
quality whether the automatic detection of coded defect region information is possible or not. Next, we analyzed forcolor information based on S-CIELAB color space including visual spatial frequency characteristics. Finally, we
discussed for medical image diagnosis.
Key words: Laparoscopic Image, H.265/HEVC, Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), S-CIELAB Color Space,
CIEDE2000

254

OP7-1

ベイズ最適化法に基づく冠動脈 MRA 高解像度化のための Convolutional Neural Network の最適化
田中 滉大*1 中山 良平*2 小林 大輝*1 檜作 彰良*2
石田 正樹*3 北川 覚也*3 佐久間 肇*3
要旨
近年，CNN（Convolutional Neural Network）は医用画像の分類問題，回帰問題に応用され，優れた成果が報告されている．しかし，CNN は手動で設定すべきハイパーパラメータが多数あり，結果がハイパーパラメ
ータに大きく左右される問題がある．本研究の目的は，冠動脈 MRA（Magnetic Resonance Angiography）画
像の高解像度化のための CNN のハイパーパラメータをベイズ最適化により自動で決定することである．ベ
イズ最適化では，まず，実験試料の冠動脈 MRA 画像からベイズ最適化用のデータとして，無作為に少数データを選択する．次に，CNN のハイパーパラメータ探索にガウス過程によるサンプリングを行い，CNN の最適なハイパーパラメータを決定する．ベイズ最適化により決定したハイパーパラメータを用いた CNN による高解像度化画像の冠動脈 MRA 画像に対する RMSE（Root Mean Squared Error）および PSNR（Peak Signalto-Noise Ratio）は，3.74，35.5 であった．ベイズ最適化を適用しなかった従来の CNN の RMSE，PSNR は6.91，31.3 であり，冠動脈 MRA 画像の高解像度化におけるベイズ最適化の有用性が示唆された．
キーワード：ベイズ最適化，Convolutional Neural Network（CNN），高解像度化

1．はじめにしなければならないハイパーパラメータが多虚血性心疾患の効果的な検査法として冠動数あり，それらが不適切であると結果が著しく

脈 MRA がある．冠動脈 MRA は放射線被曝が低下する問題がある．また，CNN において，ハ無く，造影剤を必要としないため患者に優しいイパーパラメータの組み合わせは膨大にあり，非侵襲的検査法である．しかし，MR 装置の機

従来のグリッドサーチやランダムサーチによ

構的な制約により CT（Computed Tomography）

る最適なハイパーパラメータの探索は膨大なに比べ低解像，低画質な画像となり，臨床では時間を要する．そこで，ベイズ推定を応用したより高解像，高画質な画像が望まれている．

CNN のベイズ最適化が提案されている[2]．こ近年，低解像画像を高解像度化する手法としの手法では，最適化を行うブラックボックス関て超解像技術に CNN を応用した研究が報告さ数をガウス過程に従うと仮定し，ベイズ推定にれている[1]．この手法では，参照用の低解像画より事前の情報を取り入れ，事後分布に反映さ像とそれに対応する高解像画像を局所領域にせることにより効率的にパラメータの最適化

切り出し，それらの信号パターンの関係を CNNを実施する．

が学習することにより高解像度化を行う．

本研究では，ベイズ最適化を用いてハイパー

高精度な高解像度化が期待できる CNN であパラメータ を決定した CNN により，冠動脈MRA 画像の高解像度化を行う．

るが，その構成や学習法など事前に手動で決定――――――――――――――――――

2．方法*1 立命館大学大学院理工学研究科

1）実験試料〔〒525-8577 草津市野路東 1-1-1〕

実験試料は，三重大学医学部附属病院で撮影

e-mail: ri0051sk@ed.ritsumei.ac.jp

された 60 患者の冠動脈 MRA 画像である．これ*2 立命館大学理工学部電子情報工学科

らは 32 チャンネル心臓コイルを搭載した 1.5 T*3 三重大学附属病院中央放射線部

MR システム（Philips 社製）により，自由呼吸，255ナビゲーターエコー法による呼吸同期，T2 ステ

表 1 ハイパーパラメータとその探索範囲

ップ法による心筋信号抑制，そして SPIR 法に

ハイパーパラメータ

探索範囲

よる脂肪信号抑制の条件下で撮影され，画像サ

隠れ層の数

1 ～ 5

フィルタサイズ1, 3, 5, 7, 9

フィルタ数

16, 32, 64

イズは 512×512 pixel である．
2）ベイズ最適化によるパラメータの最適化
ベイズ最適化では，ハイパーパラメータと損高解像画像と低解像画像の信号パターンの関

失関数の関係をブラックスボックス関数 の入係を学習させる必要がある．そこで，まず，元出力とみなす．そして，ブラックスボックス関の冠動脈 MRA 画像を高解像画像として定義し数をガウス過程に従うと仮定し，出力を最小化た．一方，低解像画像は，高解像画像をダウンするパラメータの組み合わせを探索する．

サンプリングすることにより，128×128 の縮小

まず，学習データから無作為に選択した標本画像を生成し，それを Bicubic 法により，256×点について，ガウス過程に基づいて事前分布を

256 に拡大した画像で定義した．そして，低解予測する．そして，以下の手順を繰り返し行う

像度画像を 11×11 の大きさのパッチ（局所領ことにより，パラメータの最適化を行う．

域）に分割し，CNN の入力とした．また，入力

1. ガウス過程モデルの更新

パッチに対する教師データとして，低解像パッ2. ベイズ推定により事前分布から事後分布をチに対応する位置の高解像パッチを与え，CNN

予測の出力値と教師データ間の RMSE が最小とな

3. 事後分布に基づき獲得関数を最小化する新るように CNN の学習を行った．

しい標本点を計算

CNN の学習には，確率的勾配降下法（SGD：

上記 1～3 の処理を繰り返すことにより，40 のStochastic Gradient Descent）を用い，その学習係

ハイパーパラメータの組み合わせで CNN を学

数は10−9 と設定した．また，ミニバッチサイズ

習し，最も高精度な高解像度化画像を出力するとエポック数はそれぞれ，128 と 100 である．

組み合わせを最適なハイパーパラメータとして決定する．本研究では獲得関数として， EI4）評価指標（Expected Improvement）を用いる．EI は事前に本研究では，低解像 MRA 画像から生成され予測された値の局所領域だけでなく，大域的にた 高 解 像 度 化 画 像 の MRA 元 画 像 に 対 す る

も標本点を探索するため，局所解に陥りにくい

RMSE，および PSNR（Peak Signal-to-Noise：ピ

特長がある．EI は次式により定義される．

ーク信号対雑音比）を用いて，提案手法の評価を行った．

𝐸𝐼(𝑥, 𝑄) = 𝐸𝑄 [max (0, 𝜇𝑄 (𝑥𝑏𝑒𝑠𝑡 ) − 𝑓(𝑥))]RMSE は，MRA 元画像と高解像度化画像間の標本点：𝑥，事後分布：Q

画素値の差を表す指標である．RMSE は次式で最小の事後平均の位置：𝑥𝑏𝑒𝑠𝑡

定義され，RMSE の値が 0 に近いほど誤差が少

事後平均の最小値：𝜇𝑄 (𝑥𝑏𝑒𝑠𝑡 )なく，元の MRA 画像に近い画像が得られたこ

目的関数：𝑓(𝑥)とを示す．

ここで，目的関数は RMSE（Root Mean𝑁

1
RMSE = √ ∑(𝐼 − 𝐼′)2
𝑁

Squared Error：平均平方誤差）を用いた．表 1に最適化を行うハイパーパラメータとその探𝑖=1

索範囲を示す．

𝑁：画像数
𝐼 ：高解像 MRA 画像

3) CNN による高解像度化手法

𝐼′：高解像度化 MRA 画像

高解像度化のための CNN は，対応する位置の256

元のM RA画像

Bicubic法による生成画像

ベイズ最適化なしCNNによる生成画像ベイズ最適化ありCNNによる生成画像

図1 元のM RA画像，Bicubic法による生成画像，ベイズ最適化なしCNNによる生成画像，ベイズ最適化
ありCNNによる生成画像による高解像度化画像の比較

PSNR は高解像度化画像が MRA 元画像と比とする入力層，1×1 の大きさのフィルタを 64

較して，どの程度劣化したかを表す指標である．

用意した畳み込み層，ReLU 活性化関数，5×5

PSNR は次式で定義され，PSNR の値が大きいの大きさのフィルタを 32 用意した畳み込み層，ほど，劣化が少ないことを示す．

ReLU 関数，そして，全結合層と 3×3 の大きさ

𝑃𝑆𝑁𝑅 = 20 ∗ 𝑙𝑜𝑔10 (の出力層で構成される．ベイズ最適化あり／な

𝑀𝐴𝑋𝐼
)
𝑅𝑀𝑆𝐸

し CNN による生成画像は，元の MRA 画像に比𝑀𝐴𝑋𝐼 ：高解像 MRA 画像の最大画素値

べノイズが低減された印象を受ける．しかし，ベイズ最適化なし CNN による生成画像は少し

表 2 元の MRA 画像に対する忠実度
Bicubic 法

ボケた画像となっている．

ベイズ最

ベイズ最

表 2 に Bicubic 法による生成画像，ベイズ最

適化なし

適化あり

適化なし CNN による生成画像，ベイズ最適化

CNN

CNN

あり CNN による生成画像の MRA 元画像に対

RMSE

4.79

6.91

3.74

する忠実度を示す．ベイズ最適化あり CNN に

PSNR

33.1

31.3

35.5

よる生成画像が他の手法による生成画像よりも，全ての指標において，忠実度が高い結果となった．

3．結果と考察
ベイズ最適化により決定された ハイパーパ

本研究では，CNN の隠れ層の数，フィルタサ

ラメータを用いた CNN は，低解像 MRA 画像をイズ，フィルタ枚数をベイズ最適化により決定

11×11 の大きさに分割した各パッチを入力とした．今後は，学習率，バッチサイズ，エポッ

する入力層，7×7 の大きさのフィルタを 64 用

ク数などもベイズ最適化で決定することによ

意した畳み込み層，ReLU（Rectified Linear Unit）

り，更なる性能向上が期待できる．

関数，7×7 の大きさのフィルタを 32 用意した
畳み込み層，ReLU 関数，そして，全結合層と 3

4．まとめ

×3 の大きさの出力層で構成される．

本研究では，ベイズ最適化を用いてハイパー

図 1 に MRA 元画像，Bicubic 法による生成画

パラメータ を決定した CNN により，冠動脈像，ベイズ最適化なし CNN による生成画像，

MRA 画像の高解像度化を行った．ベイズ最適

ベイズ最適化あり CNN による生成画像を示す．

化なし CNN より，提案手法による高解像度化

ここで，ベイズ最適化なし CNN は，我々の従画像の方が，元の MRA 画像に対する忠実度が来の研究において経験的に決定されたハイパ

高い結果を示し，その有用性が示唆された．

ーパラメータを使用し，11×11 のパッチを入力

257

謝辞
研究遂行にあたり貴重なご助言を賜った三
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．
利益相反の有無なし
文

献[1] Dong C, Loy CC, He K, Tang X: Image SuperResolution

Using

Deep

Convolutional

Networks. IEEE Transactions on PatternAnalysis and Machine Intelligence, Vol.38(2),pp.295-307, 2016.
[2] Mockus J, Tiesis V, Zilinskas A:

Theapplication of Bayesian methods for seeking
the extremum. Towards Global Optimization
2, pp.117–129, 1978.
[3] Shahriari B, Swersky K, Wang Z, Adams R P,
Freitas N, “Taking the Human Out of the
Loop: A Review of Bayesian Optimization”,
Proceedings of the IEEE, Vol.104, No.1, 2016.

258

OP7-2

畳み込みニューラルネットワークを用いたシネ MRI（Magnetic Resonance Imaging）の高フレームレート化
高瀬 唯人*１，中山 良平*１，檜作 彰良*１
石田 正樹*2，北川 覚也*2，佐久間 肇*2
要旨
本研究の目的は，畳み込みニューラルネットワーク（CNN: Convolutional neural network）を用いて，シネ
MRI 画像の高フレームレート化を行うことである．本研究では，まず，通常撮影されたシネ MRI 画像を高フレームレート画像と定義し，高フレームレート画像から偶数番目フレームを間引くことにより，1/2 のフレームレートを有する低フレームレート画像を生成した．CNN の学習では，低フレームレート画像と高フレームレート画像をパッチ（小領域）に分割後，CNN の入力層に低フレームレートパッチを入力し，対応する位置の高フレームレートパッチを教師データとして出力層に与える．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 により生成した高フレームレート化画像のシネ MRI 画像に対する RMSE，Structural Similarity Index, およびSignal to Noise ratio は 6.376, 0.9975, 65.984 であった．従来の線形補間法では 6.618, 0.9970, 65.725 であり，
CNN によるシネ MRI 画像の高フレームレート化の有用性が示唆された．
キーワード：シネ MR，畳み込みニューラルネットワーク（CNN），高フレームレート化

1．はじめにいる[3,4]．これらの手法では，事前に多くの低心臓を対象とした MRI 撮影の一つで，頻繁に解像画像とそれに対応する高解像画像を用意用いられる方法として，シネ MRI 検査[1]があし，小領域に分割した低解像パッチと高解像パる．非侵襲的で正確な診断が出来る MRI 検査でッチを用いて CNN に信号パターンの関係を学

あるが，CT 検査に比べて撮影に時間がかかり，習させる．

音がうるさく，狭い装置内に長時間滞在する必本研究では，低フレームレートパッチと高フ要があるため，患者の体力的負担が大きい．特レームレートパッチの関係を学習させた CNNに，シネ MRI は，高いフレームレートの動画をにより，低フレームレートのシネ MRI 画像を高撮るのに比例して撮影時間が増加する問題がフレームレート化した画像を生成する．

ある．当然，フレームレートを下げることで撮
影時間の短縮は可能であるが，詳細な心筋の動2．方法

きを把握できず，診断能の低下を引き起こす[2]．

1）実験試料

近年，畳み込みニューラルネットワーク

実験試料は，三重大学医学部附属病院の 3T（CNN：Convolutional Neural Network）を用いて，MR 装置（フィリップス社）で撮像された健常解像度を向上させる 超解像処理が報告されてボランティア 6 名のシネ MRI を用いた．これらのシネ MRI の時間分解能は 20 msec である．

――――――――――――――――――*1 立命館大学理工学部電子情報工学科

2）CNN による高フレームレート化〔〒525-8577 草津市野路東 1-1-1〕

本研究で用いた CNN は，シネ MRI 画像を 15

e-mail: ri0051rh@ed.ritsumei.ac.jp

×15 の大きさに分割した各パッチを入力とす*2 三重大学医学部附属病院放射線診断科

る入力層，1×1 のフィルタを 64 枚用意した畳み込み層，ReLU（Rectified Linear Unit）活性化259

関数，5×5 のフィルタを 32 枚用意した畳み込

差が少なく，元のシネ MRI 画像に近い画像が得ら

み層，ReLU 活性化関数，3×3 のフィルタを 32れたことを示す．

枚用意した畳み込み層，ReLU（Rectified Linear
Unit）活性化関数，3×3 のフィルタを 32 枚用

𝑁

1
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ ∑(𝐼 − 𝐼′)2
𝑁

意した畳み込み層，ReLU（Rectified Linear Unit）
活性化関数，全結合層，そして，3×3 の大きさ

𝑖=1

𝑁：画像の画素数の出力層で構成される．
CNN の学習では，まず，シネ MRI 画像の偶

𝐼：シネ MRI 画像
𝐼′：生成画像

数番目のフレームを間引きし，フレームレート
を 1/2 とした低フレームレート画像を生成する．

SSIM は，画素値，コントラスト，構造の 3 つ

次に，線形補間法を用いて，低フレームレートの要素がどの程度変化したかを統合的に評価

画像の偶数番目にフレーム間の平均画像を補する指標であり，次式で定義される．

間することにより，元のシネ MRI 画像と同じフレーム数の低フレームレート画像を生成する．

𝑆𝑆𝐼𝑀(𝑥, 𝑦) =(2𝜇𝑥 𝜇𝑦 + 𝐶1 )(2𝜎𝑥𝑦 + 𝐶2 )(𝜇𝑥2 + 𝜇𝑦2 + 𝐶1 )(𝜎𝑥2 + 𝜎𝑦2 + 𝐶2 )そして，平均画像とその前後フレーム画像の 3

𝜇𝑥 , 𝜇𝑦 ，𝜎𝑥 , 𝜎𝑦 ，そして，𝜎𝑥𝑦 はシネ MRI 画像と高枚 1 組を入力画像とし，それを切り出した 15×

フレームレート化画像の平均画素値，標準偏差，15×3 のパッチを CNN の入力とした．また，教そして共分散値を示す．𝐶1 , 𝐶2 は定数であり，師データとして，入力平均画像のフレームに対𝐶1 =(𝐾1 𝐿)2 ，𝐶2 =(𝐾2 𝐿)2 で与えられる．ここで，応する間引きした偶数番目のシネ MRI 画像に

𝐾1 , 𝐾2 は定数，𝐿が表示される画素値の最大値でおいて，入力パッチの中心位置にある 3×3 のある．

領域を与えた．そして，CNN の出力値と教師デ

SNR（Signal to Noise Ratio）は信号レベルに対ータとの RMSE が最小となるように CNN 内のする雑音レベルの比であり，雑音の大きさ𝑁に重み係数を更新した．

対する信号の大きさ𝑆の比で，次式で定義される．

3）評価指標𝑆𝑁𝑅 =本研究では，低フレームレート画像から生成𝑆𝑁された画像のシネ MRI 画像に対する RMSE,SNR の値が大きいほど，雑音が少ない画像であSSIM(Signal to Noise Ratio), および SNR(Signal

ることを示す．

to Noise Ratio)の 3 つの指標を用いて，提案手法
3．結果と考察の評価を行った．
RMSE は，シネ MRI 画像と高フレームレート化

図１にシネ MRI 画像，低フレームレート画像

画像間の画素値の差を表す指標である．RMSE はを提案手法および線形補間法で高フレームレ

次式で定義され，RMSE の値が，0 に近いほど誤ート化した画像を示す．提案手法は線形補間に

260

August 2002

比べてボケが少なく，心壁の動きを忠実に再現[2] Yudai Suzuki, Keigo Kawaji, Amit R. Patel.

できている印象を受ける．
表 1 に提案手法，線形補間法による高フレー

Toward effective noise reduction for sub-

ムレート化画像の元のシネ MRI 画像に対する

Nyquist high-frame-rate MRI techniques with

忠実度の比較を示す．提案手法が線形補間法にdeep learning.

より得られた画像よりも全ての指標において，[3] Kathiravan Srinivasan, Avinash Ankur, Anant
Sharma.

忠実度が高い結果となった．
フレームレート 40msec の低フレームレート

IEEE 08 February 2018

Super-resolution of Magnetic

Resonance Images using deep Convolutional
Neural Networks.

画像でもフレームごとの変化量が少な かった

IEEE 27 July 2017

ため，提案手法と線形補間法の結果に大きな差[4] Dong C, Loy CC, et al.: Image Super-は無かった．しかし，変化量の多い心壁部ではResolution Using Deep Convolutional

提案手法による高フレームレート化画像が最Networks. IEEE 01 June 2015

も忠実に再現できた結果となり，臨床における有用性が示唆された．
表１ 元のシネ MRI 画像に対する忠実度
提案手法画像
線形補間法
RMSE
6.376
6.618
SNR
65.98465.725SSIM
0.99750.99704．まとめ
本研究では CNN を用いて，シネ MRI 画像の高フレームレート化を行った．線形補間法より，提案手法による高フレームレート画像の方が，元のシネ MRI 画像に対する忠実度が高い結果を示し，その有用性が示唆された．
謝辞
研究遂行にあたり貴重なご助言を賜った 三
重大学医学部附属病院放射線診断科 のスタッ
フの方々に深謝いたします．
（本研究は JSPS 科
研費 17K10399 の助成を受けたものです．）
利益相反の有無なし
文献[1] O. Oshiro, A. Matani, K. Chihara. 3Dvisualization of myocardial motion and bloodflow using cine-MR images.

IEEE 06261

OP7-3

スパースコーディングを利用した単一画像超解像に関する基礎検討∗∗∗

竹間 康浩 1) ，柴田 光貴 2) ，伊藤 聡志 1)

要旨

MR 画像など画素数が少ない画像を観察する場合は，画像を補間拡大することが多い．このとき，単なる補間ではなく，超解像の効果があれば補間による ぼけ や低解像度画像では確認できなかった情報を得ることができ，画像診断の精度を高めることが期待できる．eFREBAS 変換によりスパース展開された像は全て同サイズであり，かつ，周波数帯域別に分離した像は互いに相似性を持っている．そこで，eFREBAS 空間における展開像の相似性を利用し，eFREBAS 空間にて信号を外挿する方法について検討を行った．実験の結果，比較した学習型超解像に比べて鮮鋭度が高く，かつ，被写体の分布に近い補間拡大像が得られることを確認した．
キーワード: スパースコーディング, 超解像, 補間，eFREBAS 変換

1

はじめに

ので，一般的に画像のぼけを抑えつつ補間拡大する手法となる．

低解像度画像から高解像度画像を生成する超解

一方，再構成型超解像は，複数の異なる画像を利

像は，光学的な撮像処理により解像度の限界を超用する方法が多く，周波数空間の補間により高解像える意味から近年のディジタル信号処理による ぼ度画像を生成することも可能である [1, 2]．しかし

け を伴わない画像拡大処理までさまざまな意味がながら，高解像度画像の全画素数を未知数とするある．ハードウェアの性能限界を超える解像度が得問題を解くので画像生成に多くの時間を要する問られる超解像への期待は大きく，高解像度ディスプ
レイが普及している現代ではその応用範囲も広い．
超解像を医用画像に応用することができれば，画題がある．近年，新たな超解像として学習型超解像が注目されている．これは，解像度の異なる学習用
画像からパッチの対応関係を学習し，低解像画像に像の細部構造の観察がより容易になり，画像診断のパッチの対応関係をあてはめて高解像度画像を推

精度向上につながるため，その意義は大きいもの

定するものである [3, 4]．学習型超解像は 1 枚の入がある．

力画像に対し，高解像度画像を推定するので単一超解像には使用する画像の数より大別すると，観画像超解像と考えることもできるが，学習された

測された 1 枚の画像から超解像画像を生成する単パッチの対応関係には単一画像を超える情報量が一画像超解像と複数の低解像度画像を合成して高含まれているので，単なる補間を超えた解像度の解像度画像を生成する再構成型超解像がある．単画像を生成できる可能性がある．学習型超解像で一画像超解像では，情報量が増えるわけではない

は S/N 比を低下させずに輪郭が鮮鋭な画像が得られる利点があるが，画像の解像度改善は必ずしも∗大きくない．

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:itohst@is.utsunomiya-u.ac.jp∗
2 現在，JA 栃木中央会

本研究では，医用画像でも比較的画素数が少なく補間拡大処理がしばしば行われる磁気共鳴画像(MR 画像) を対象とし，スパース性に基づいた単一画像超解像を検討する．MR 画像では，高解像度

262

のディスプレイ向きに補間処理されることが多い

2.2

画像補間アルゴリズム

が，ゼロフィル補間や Bicubic 補間などでは，画像補間対象となる MR 画像を I ，フーリエ変換との鮮鋭さが失われる．そこで，画像のスパース表現

その逆変換を F ，F −1 ，スケーリング係数 D によに基づき，鮮鋭な画像を生成する新たな超解像的画

る eFREBAS 変換とその逆変換を ΨD ，Ψ−1
D ，拡像補間法を提案する．スパースコーディングとして

eFREBAS 変換 [5, 6] を利用し，画像の高周波成分を推測して画像を拡大する手法をとる．そのため，
単一画像超解像であるが，鮮鋭な画像の再生が期
待される．

2

スパースコーディングを利用した画像
補間

2.1

eFREBAS 変換

eFREBAS 変換はアルゴリズムの異なる 2 通り

像 I に対しスケーリング係数を D と D + 2 とした eFREBAS 変換 ΨD I と ΨD+2 I をそれぞれ求める．次に，ΨD+2 I を (D + 2)/D 倍に補間拡大し，L(D+2)/D ΨD+2 IL を得る．式 (3) により，ΨD+2 Iの最も外側の帯域像を切り出し，ΨD I の外側に外挿する処理 Rp を行う．(D + 2)/D 倍に拡大された eFREBAS 変換像をスケーリング係数 D + 2 で逆変換すると補間拡大された像 IL を得る．
[]
IL = Ψ−1(3)
D+2 ΨD I + Rp L(D+2)/D ΨD+2 I
式 (3) により得られた像を下記の制約付き最小化問のフレネル変換が実質的に異なる標本化間隔を持題を適用する．
{}1
2
argmin||F I −EF IL ||2 +α||ΨIL ||1 +β||IL ||T V
2(4)

つ性質を利用し，画像を任意のサイズでスケーリングする方法である．ここで，簡単化のため，一次元信号を扱うものとする．変数 ∆x を入力画像の画素サイズ，N をデータ数，m をフレネル変換

ここで，E は，信号のうち原点を中心として元画された信号の折り返しの次数を表す整数，D を画像と同じデータ数を抽出する処理を意し，Ψ はス

像のスケーリング係数とすると，eFREBAS 展開

パース化関数，|| · ||T V は全変動 (Total Variation)

像 Iscale は以下の式により表現することができる

ノルムである．

[5, 6]．eFREBAS 変換では展開スケール D として任意の実数を選択できる．

図 1 を使用して式 (3) のアルゴリズムを説明する．
(a) に示す入力画像 I をスケーリング係数 D = 3 とD + 2 = 5 で eFREBAS 変換した像が，それぞれ(d) と (b) であり，D × D の数のサブ画像に分離される．図 (d) の外側の信号を良好に推定できれば超解像効果を持った画像拡大が可能となる．本研究では，eFREBAS 変換の階層的分布から，(e) の外側にある信号は，(b) の最外郭のサブ画像分布に近似している性質を利用した．すなわち，サブ画像のサイズが等しくなるように (b) の画像を (D + 2)/D
倍に拡大し．L(D+2)/D ΨD+2 I を作成する．次に，緑色の枠で囲んだ最も外側のサブバンド像を抽出する操作 Rp により Rp L(D+2)/D ΨD+2 I を (e) の
eFREBAS 信号の外側に外挿する．そして，(e) の信号をスケーリング係数 D+2 で逆 eFREBAS 変
換 (Ψ−1
D+2 ) すれば，補間拡大された像を得ることができる．ただし，補間外挿した eFREBAS 信号は，誤差を多く含むので画像にはアーティファクトが生じる．そのため，スパース性を利用した誤差の軽減
を式 (4) により行う．スパース性を与える Ψ のIscale (x) =

∞
∞
( x )
1 ∑ ∑
I(m, x) comb
DN∆xs=−∞m=−∞D∆x∗δ(x−sDN∆x)

大倍率を r とする補間拡大処理を Lr とする．画(1)

I(m, x) =
{
(
)
}
2πx
−j ( 2mπx)D∆xI(x−mDN∆x)∗sinc
e
(2)
D∆x
式 (1) の comb(·) はくし形関数，式 (2) の sinc(·)
は sinc 関数を意味する．画像 I(x − mN ∆x) が異なる帯域幅を有するバンドパスフィルタ関数

sinc{2πx/(D∆x)}e−j2πmx/(D∆x) によって畳み込まれた形となっている．eFREBAS 変換により展開された像（サブ画像と称する）の位置と周波数空間の領域には対応関係があり，サブ画像群は一種のフィルタバンクを構成する．

263

図 1: スパースコーディングに eFREBAS 変換を利用した画像の補間拡大アルゴリズム

図 2: サイズの異なる入力画像に対する eFREBAS 展

基底は，アーティファクト除去の観点から式 (3) で開像の相似性: (a) 256×256 画素の画像, (b) 画像 (a) の
eFREBAS 展開像 (D=5), (c) 180×180 画素の画像, (d)画像 (c) の eFREBAS 展開像 (D=5), (e), (f) それぞれ(b) と (d) の黄線上の信号強度分布

使用したものと異なる分布を持つ関数がよく，本研究では，スケーリング係数の異なる eFREBAS 変換を使用した．

3

画像拡大実験

拡大を行った．画像 (b) を図 1 のアルゴリズムに

eFREBAS 変換によりスパース化された空間の

従い eFREBAS 変換の D = 3 で展開した像の外相似性をみるために，異なる画像サイズの eFRE-

側に，D = 5 で展開し補間拡大した像を外挿した．

BAS 展開像を比較した．画素サイズが 256×256 と180×180 の同種の MR 画像をそれぞれを D=5 で
eFREBAS 展開した像を図 2(b),(d) に示す．なお，
180 点は 256 点のおよそ 5/7 に相当する．eFREBAS
展開図の黄線上の強度分布を図示したものが (e) と(f) である．元画像のサイズは異なるが，eFREBAS
展開したサブ画像は，高信号が現れる位置等で相似性があることがわかる．これは，式 (2) にあるようにバンドパスフィルタ関数で入力画像を畳み込み積分した結果が eFREBAS 展開のサブ画像になることからわかる．入力画像のサイズが異なっても，展開像の輪郭を周波数成分別に分離するサブ画像の分布は相似的な分布になる性質がある．本研究では，図 2(e) の最も外側のサブ画像が未知であるという問題設定において，画像サイズが小さいが同じ
展開スケールの eFREBAS 展開像 (f) の最外郭のサ
ブ画像を利用し，拡大画像を生成するものである．

α = 1.0 × 10−6 ，β = 1.0 × 10−5 とし，式 (4) の Ψには，画像拡大に使用した基底と異なる eFREBAS
変換の D = 4 と 7 の基底を交互に使用した．展開
スケール D = 3 と 5 を使用した場合に 128x128画素の拡大像は，214(≈ 128 × (5/3) ) 画素となるが，拡大率を 2 倍とするためにフーリエ変換空間のゼロフィル外挿を使用して 256×256 点に拡大した．式 (4) の解法には CSA(Composite Splitting
Algorithm)[7] を使用した．反復処理を 5 回として結果を図 3(c) に示す．比較のために行った Yang らの方法 [8] による拡大像を同図 (d) に示す．図 (e)と (f) は，それぞれ (c) と (d) の黄線上の輝度値分布である．図 (e) と (f) などから提案法による拡大
図は，中央寄りに線が密になる領域でも線の分離が良好であり，Yang らの方法に比べて分解能が高く，鮮明な画像が得られている．また，矢印の部分をみると Yang らの方法は，入力画像のジャギーをそのまま拡大した形で輝度値の不連続部分が生じているが，提案法では滑らかに線が繋がる形の像を構成している．図 3 は規則的，かつ輝度値が 2 値的である特殊な画像への応用例であるが，提案法

提案手法を使用し，チャート画像の拡大を行った．
図 3(a) に示す 256×256 画素の画像を用意し，そのフーリエ変換信号のうち，中央 128 ×128 点の信号から構成される帯域制限像を入力像 (b) とする画像

264

表1

図 3: チャート画像の拡大結果: (a) 目標とする高分解能
画像 (256×256 画素), (b) 入力画像として使用した (a)の帯域制限画像 (128×128), (c) 提案法による拡大像, (d)Yang らの方法, (e) (f) 提案法と Yang らの方法の黄線
上の輝度値分布による拡大像は鮮鋭な画像が生成されることが示された．
次に MR 像を対象とした画像拡大実験を行った．
文書により同意を得たボランティアに対しキャノ
ンメディカル製 1.5T MRI を使用して撮像された10 種類の頭部像を使用した．提案法と比較法として Yang の方法，Bicubic 法および MR 画像で使用されることの多いゼロフィル再構成による拡大を行った．ゼロフィル再構成は信号空間の両端にゼロ
データを外挿し，逆フーリエ変換を行うものであり，
sinc 関数補間に相当する．256×256 画素の MR 画
像を図 3 と同様な手法で 128×128 画素の画像に縮小し，縮小画像を 2 倍に拡大する実験を行った．評
価方法は，目標画像との平方平均二乗誤差を画素値の最大値との比を取る PSNR(peak signal-to-noise
ratio)，および画像が持つ構造的な特徴の保存性を評価する SSIM (structural similarity index)[9] を
使用した．

265

PSNR と SSIM の比較

Sparse SR

Yang’sZerofill

Bicubic(Proposed)

SR

Recon

PSNR

28.51

28.64

28.01

24.81

SSIM

0.883

0.880

0.879

0.861

PSNR = 20 log10

max[IL ]RMSE(5)Yang らの方法を使用する際に，PSNR と SSIM の評価に使用した画像は提案法で使用した帯域制限
による縮小画像ではなく，Lanczos 法による縮小画像を使用した．これは，画像サイズが偶数であり，画像空間の原点に対して左右の点数が非対称であること，および畳み込み積分による縮小画像が作成されることにより 1/2 画素の位置ずれが生じ，画像を拡大する際にも位置ずれがそのまま残って
PSNR の計算を正しく行えないためである．提案法では，Yang らの方法のように画像空間でマッピングを行っていないので，帯域制限画像を使用できる．本研究において，128×128 画素の画像を 2 倍に拡大する計算は，CPU に Intel Core i7-6850K 3.6
GHz，メモリを 32 GB 搭載した計算機上の Matlab（R2015a) により行われた．Yang らの方法は，画像拡大に 50.7 s を要し，一方，提案法は，1.1 s であった．PSNR と SSIM の評価結果を表 1 に示す．
提案法は PSNR と SSIM ともにゼロフィル再構成
を上回り，Yang らの方法に比肩する値が得られた．
次に再生像の結果を図 4 に示す．(a) は目標とする
256×256 画素の高分解能画像，(b) は入力画像として使用した 128×128 画素からなる (a) の帯域制限
画像ある．なお，この図では PSNR 評価が目的ではないので帯域制限画像の (b) を全ての方法の入力
画像とした．提案法，ゼロフィル再構成，Yang らの方法による拡大像を，それぞれ (c), (d), (e) に示
す．また，拡大像の領域 A と B の局所像を (f) から (i) と (j) から (m) に示す．提案法 (c) とゼロフィ
ル再構成像 (d) をみると画像の表現は似ているが，提案法の方が輪郭が鮮鋭化されている．局所像の(h) と (i) を比較すると Yang らの方法は画像の輝度値が不自然に変化する部分があり，また矢印の部分をみると提案法の方が目標とする高解像度画像である (f) の構造に近いことがわかる．局所像 Bの比較では，矢印の部分を見ると Yang らの方法で

は画像を縮小したことによるジャギーがそのまま拡大した粗い粒状の分布を呈しているが，提案法
では滑らかな線状を構成しており，この部分でも目標とする (j) の画像に近い結果が得られた．

4

考

察

フーリエ変換領域の信号を打ち切ると一般に再生像にはリンギングアーティファクトが生じるが，窓関数を適用しない帯域制限画像に比べて Lanczos
法による縮小画像はリンギングアーティファクト
が抑えられる．そのため，Lanczos 法を利用した縮小画像からの拡大画像より PSNR を計算する際はLanczos 法を利用した Yang らの方法に有利に働くものと考える．表 1 に示す PSNR の結果をみると
Yang らの方法の PSNR は提案法を 0.1dB ほど上回っているが，リンギングアーティファクトの影響があると考える．再構成画像を見ると，Yang らの方法は，入力画像と高分解能画像とのパターンを対応付ける関係から入力画像のパターンがそのま
ま拡大画像に現れることがある．図 3 のチャート
画像では，斜め方向の構造を低解像度で表現した
ときに現れる段差が矢印で示された部分ではそのまま現れる形になった．提案法では，収集した信号空間を利用しつつ拡大画像を作成するゼロフィル
補間と同様な性質をもつので，拡大画像は輝度値の段差は生じにくく目標とする高解像度画像により近い分布の画像を生成することができた．
図 4 の (c) と (d) を比較すると提案法による拡大像はゼロフィル再構成像に近いが，輪郭がより鮮鋭化されている．このことから，スパース化空間である eFREBAS 変換空間での信号外挿は，輪郭の鮮鋭さを保つことに寄与していると考えることができる．

Yang らの方法は，スパースコーディングにより得られた基底について低解像度パッチと高解像度パッチとの対応関係を学習する．入力された低解像度画像をパッチに分解し，それぞれのパッチに対し高解像度パッチを割り当て，L1 ノルム等の制約を満足する画像を出力する．低解像度パッチに高解像度パッチを割り当てる作業と L1 ノルム最小化で多くの計算コストを要し，128×128 画素の計算に50.7 s を要した．一方，提案法では eFREBAS 展
開空間における相似性の利用が高解像度パッチへの対応付けに相当し，対称画像に即した基底を高速

図 4: MR 画像の拡大結果: (a) 目標画像 (256×256 画
素), (b) 入力画像として使用した (a) の帯域制限画像(128×128), (c) 提案法による拡大像 (拡大率 2 倍), (d)ゼロフィル再構成, (e) Yang らの方法, (f)〜(i) 提案法と Yang らの方法の領域 A の拡大像，(j)〜(m) 提案法と Yang らの方法の領域 B の拡大像266

に推定できる．また，事前の学習は必要はないので，極めて短時間で初期推定を行うことができる．

利益相反の有無

また，式 (4) の反復は 5 回程度で終えることができなし．

るので，1.1s と約 1/46 の時間で画像補間処理を行うことができた．医用画像の生成では実際の生体の分布を反映しない不連続な分布や計算コストの増

文

大は避けるべきであり，この点において提案法は有利であると考える．本方法は，基本的な画像拡大率[1] Tsai T, Huang T: Multiframe Image Restoration and Registration. Adv Comput Vis Image Process, 1: 317–339, 1984

は eFREBAS 変換の展開スケールの比に由来するが，本研究で行ったように，フーリエ変換空間におけるゼロフィル外挿処理を利用することにより任意の倍率で拡大を行うことが可能である．今後は，さらなる画質や異なる拡大倍率について検討を行う予定である．

[2] Stark H, Oskoui P: High-resolution Image
Recovery from Image Plane Arrays, using
Convex Projections. J Opt Soc Am A, Opt
Image Sci, 6: 1715–1726, 1989
[3] Yang J, Wright J, Huang T et al.: Image
Super-resolution via Sparse Representation.
IEEE Trans Image Process, 19: 2861–2873,
2010

まとめ

5

献

多重解像度解析である eFREBAS 変換をスパー[4] Dong C, Loy CC, He K et al. : Image
Super-resolution using Deep Convolutional
Networks. IEEE Trans on PAMI, 38: 1–14,
2015

スコーディングとして利用し，スパース化された空間の分布特性を利用した画像拡大法について検討を行った．分解能評価用に使用した画像から提案法[5] Ito S, Yamada Y: Multiresolution Image
analysis using dual Fresnel transform Pairs
and Application to Medical Image Denoising.
IEEE ICIP2003 Map8.7, Barcelona, Spain,
2003

は超解像の効果を有し，Yang らの方法よりも高分解能な画像を生成することが示された．MR 画像
を対象とした検討では，ゼロフィル再構成よりも鮮鋭であり，Yang らの方法よりも目標とする高分解[6] 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

能画像に近い構造の画像が得られた．特に斜め方向に伸びる構造において不自然な輝度値の不連続がみられず滑らかな画像表現が可能であることが[7] Huan J, Zhang S, Metaxas D: Eﬃcient MR
image reconstruction for compressed MR
imaging. Medical Image Analysis 15: 670–
679, 2011

示された．今後は，拡大率の変更やさらなる高分解能化について検討を行う予定である．

成金 (基盤研究 (C) 16K06379，新学術領域研究[8] Yang J, Wight J, Huang T et al. : Image
Super-Resolution Via Sparse Representation.
IEEE Tran. Image Process 19: 2861–2873,
2010

16H01530) により実施された．また，画像データを提供いただいた (株) キャノンメディカルシステ
ムズに感謝の意を表します．

[9] Wang Z, Bovik AC, Sheikh HR et al. : Image Quality Assessment :From Error Visibility to Structural Similarity. IEEE Trans. Image Process 13: 600–612, 2004

謝辞本研究の一部は，平成 29 年度科学研究費助267

Study on Single-image Super Resolution using Sparse Coding

Yasuhiro CHIKUMA*1, Mitsutaka SHIBATA*1, Satoshi ITO*1*1 Graduate School of Engineering, Utsunomiya University

Higher spatial resolution is required in many image processing applications, therefore, super-resolution
has attracted attentions in recent years. If super-resolution can be applied to the sectional image of a living
tissue, it will improve the accuracy of image diagnosis. In this study, a new image magnification method
is @proposed and demonstrated, in which the eFREBAS transform is used as sparse coding. Obtained
images were compared with learning based super-resolution method (ScSR) in terms of PSNR and SSIM.
Experiments showed that obtained images in proposed method showed comparative PSNRs and SSIMs
to ScSR for MR images. In addition, interpolated images have higher resolution and have much moredetails of the subject than ScSR images. These studies indicate that proposed method is eﬀective forimage magnification of medical images.

268

OP7-4

Super-resolution of planar image on scintigrams by modified
super-resolution convolutional neural network
Masaya MOMIUCHI*1, Takeshi HARA*1,
Tetsuro KATAFUCHI*2, Hiroshi FUJITA*1
Abstract
The image resolutions of planar scintigram images taken by gamma cameras in single photon emission computed
tomography (SPECT) devices have lower spatial ones than the original imaging property of the devices.
Super-resolution technique was already applied to various natural images or movies, but the application to medical
images are limited because of the difficulty of obtaining enough dictionary image data. The purpose of this study wasto propose a super-resolution technique based on modified super-resolution convolutional neural network (mSRCNN)
which was trained combined images from medical and non-medical image databases. The structure of mSRCNN
consists of convolutional and de-convolutional layers. The number of neurons in each layer of the mSRCNN is given
by 128*128 - 128*128 - 128*128 - 256*256. The image database was consisted of image pairs of original andscanned images. The original images were used for the gold standard without any blurs. The scanned images wereobtained as a grey-scale phantom image, where the grey level was scaled to the radioactivity. The phantom images
were created by using a specific image printer which the inks were containing radioactivity materials. As anevaluation of those image quality, we used two indices of peak signal-to-noise ratio (PSNR) and structural similarity(SSIM). We compared the mSRCNN images and the scanned ones. 83 image pairs were used for the experiment. We
used 75 cases for training and 8 cases of test. The PSNR and SSIM of scanned images and restored ones were
improved from 10.18 to 16.93 and from 0.364 to 0.437, respectively. In conclusions, it is suggested that this method
using deep learning technique can contribute to improve image quality of planar images from gamma cameras.
Keywords：planar scintigram image, super-resolution

1. Purpose
The image resolutions of planar scintigram images taken by gamma cameras in single photon
emission computed tomography (SPECT) devices have lower spatial ones than the original imaging
property of the devices. Super-resolution technique was already applied to various natural images ormovies, but the application to medical images are limited because of the difficulty of obtaining enoughdictionary image data. The purpose of this study was to propose a super-resolution technique based on
modified super-resolution convolutional neural network (mSRCNN) which was trained by combined
images from medical and non-medical image databases.

2. Method
The structure of SRCNN [1] consists of three convolutional layers. The structure of mSRCNN
consists of three convolutional and a de-convolutional layer. The number of neurons in each layer of themSRCNN is given by 128*128*128 - 128*128*64 - 128*128*32 - 256*256. Generally, image database―――――――――――――――――――――――――――――――――――――*1 Department of Intelligence Science and Engineering, Graduate Schoo l of Natural Science andTechnology, Gifu University〔1-1 Yanagido, Gifu, Gifu 501-1193, Japan〕
e-mail: momiuchi@fjt.info.gifu-u.ac.jp*2 Faculty of Health Science, Gifu University of Medical Science269

consisted of image pairs of low-quality and high-quality images is used for the training of neuralnetwork for the super-resolution. However, planar scintigrams are in a low image-quality, appropriate
image pairs of low and high quality images will be the keys for the image restore. In this study, theimage database was consisted of image pairs of original and scanned images. The original images weregeneral image data obtained by digital cameras and CT devices. The data can be used for the gold
standard without any blurs. The scanned images were obtained as a grey-scale phantom image, where
the grey levels of the original images were scaled to the radioactivity. The phantom images were createdby using a specific image printer which the inks contain radioactivity materials. Fig.1(a) and Fig.1(b)are examples of the experimental images. Fig.1(a) is the original image of the non-medical image taken
by a digital camera. Fig.1(b) is the scanned image of Fig.1(a) by a gamma camera after the image
density was converted to the radioactivity. We compared the mSRCNN images and the scanned ones. Asan evaluation of those image quality, we used two indices of peak signal-to-noise ratio (PSNR) andstructural similarity (SSIM) [2].

(b) Scanned image(a) Original image

Fig.1 Examples of the experimental images

3. Results
83 image pairs were used for the experiment. We used 75 cases for the training and 8 cases for the
test. The PSNR and SSIM of scanned images and restored ones were improved from 10.18 to 16.91 andfrom 0.364 to 0.451, respectively. As validation of the usefulness of the database, 2-fold crossvalidation was performed. In an experiment in database of medical images only, we used 21 cases forthe training and 21 cases for the test. In another experiment in database combining medical andnon-medical images, we used 62 cases for the training and 21 cases for the test. The PSNR and SSIM of
restored images in database consisting only medical images were improved from 10.52 to 17.35 andfrom 0.405 to 0.486, respectively. The PSNR and SSIM of restored images in database combining
medical and non-medical images were improved from 10.52 to 17.44 and from 0.405 to 0.493,
respectively.

270

4. Conclusion
In conclusions, it was suggested that the method using deep learning technique could contribute toimprove image quality of planar images from gamma cameras. In addition, it was suggested thatcombining non-medical images in a database of medical images could contribute to improvement inaccuracy.
References[1]

Dong C, Loy CC, He K et al: Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks. IEEE
Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 38: 295-307, 2016

[2]

Wang Z, Bovik AC, Sheikh HR et al: Image quality assessment: From error visibility to structural similarity.
IEEE Transactions on Image Processing 13: 600-612, 2004

271

OP7-5

Fully convolutional network を用いた小構造物
セグメンテーション方法の検討及び腹部動脈への適用
小田

昌宏*1

Holger R. Roth *1
藤原

道隆 *4

北坂
森

孝幸 *2

三澤 一成 *3

健策 *1,5

要旨
本稿では fully convolutional network（FCN）を用いた小構造物セグメンテーション手法と，CT 像からの腹部動脈セグメンテーションへの適用例を報告する．様々な解剖構造セグメンテーションに FCN が適用されて良好な結果が報告されている．しかし，画像上での面積・体積がセグメンテーション結果に影響するため，体積の小さい血管等の小構造物セグメンテーション精度は低くなる傾向がある．この問題に対処するため，最大輝度値投影画像を用いることで，小構造物が高輝度値を持つ場合に画像上に占める体積を上昇させ，セグメンテーション精度を改善する方法が考えられる．また，大域的画像情報を入力とし，局所領域におけるセグメンテーション結果を出力する FCN 構造を提案する．本稿ではこれを用いて CT 像からの
腹部動脈セグメンテーションを行った．実験では再現率 73%でセグメンテーションが可能であった．
キーワード：腹部動脈抽出，深層学習，Fully convolutional network，CT 像

1．はじめにを超える精度でセグメンテーション可能とす

医用画像からの解剖構造自動セグメンテー

る報告もある[1]．このような FCN を用いた

ションは様々な診断及び治療支援において利セグメンテーション手法では，画像上で比較用される．従来からアトラスベースの手法等的大きな面積・体積を占める実質臓器においが用いられてきたが，近年は深層学習を用いて高精度な結果が得られる．しかし，画像上ることでセグメンテーション精度が高まってに占める面積・体積が小さい血管等の小構造いる．腹部臓器においては fully convolutional物を対象とする場合，十分なセグメンテーシ

network（FCN）を用いて肝臓，脾臓等が 90%

ョン結果が得られにくい．これは FCN を用い――――――――――――――――――たセグメンテーションでは，体積の小さい対*1 名古屋大学大学院情報学研究科知能象物は軽視される傾向にあるためである．

システム学専攻

FCN で小構造物をセグメンテーションする〔〒464-8601 名古屋市千種区不老町〕

ために，(1)画像をクリッピング（パッチ画像）

e-mail: moda@mori.m.is.nagoya-u.ac.jp

し画像上の小構造物が占める割合を上昇させ*2 愛知工業大学情報科学部

る，(2)ネットワークパラメータ最適化におい*3 愛知県がんセンターて，対象領域の面積・体積の逆数を用いた*4 名古屋大学医学系研究科

class balancing 損失関数を用いる，という 2 通*5 国立情報学研究所医療ビッグデータ

りの方法がある．
本稿では，FCN を用いた小構造物のセグメ

研究センター

ンテーション手法を提案する．上記(1)の方法

272

を採用し，FCN の入力パッチサイズに対してに対してセグメンテーションを行った．多数

出力パッチサイズを小さくすることで小構造の細い動脈が集まった個所，周囲と血管の濃物のセグメンテーションを行う．本手法を使度差が小さい肝臓内の血管もセグメンテーシ

用し，最大輝度値投影（MIP）画像をパッチョン可能であった．結果から，提案手法は細として腹部動脈セグメンテーションを行った．

い血管のセグメンテーションに利用可能であ2．小構造物セグメンテーション手法

ることが分かった．しかし，過抽出や見落と

2D 画像パッチを入出力として持つ FCN ネ

しが多く存在した．提案手法は領域の連続性

ットワークでセグメンテーションを行う．こを考慮せずパッチ単位のセグメンテーションのネットワークは U-net [2]を基に作成した．

を行うため，今後は大域的な血管構造を考慮

U-net と異なる点として，エンコードを行うする必要がある．

層数よりも少ない層をデコード層に使用し，

5．むすびより局所的なセグメンテーション結果を出力

本稿では FCN を用いた画像からの小構造

する．本ネットワークに元画像から生成した物セグメンテーション手法を提案した．これ

パッチ（元画像パッチ）と正解領域画像からを腹部動脈セグメンテーションに適用し，細生成したパッチ（正解パッチ）を与え学習をい血管を含む結果を得た．今後の課題として，行う．学習済みネットワークを用いて元画像見落としや過抽出領域の削減，大域的血管構パッチからセグメンテーションを行う．

造の考慮が挙げられる．

3．腹部動脈セグメンテーション

謝辞

本研究の一部は，JST ACT-I（課題番号

腹部 CT 像に含まれる大動脈を含む大血管

JPMJPR16U9 ）， JSPS 科 研 費 26108006,

を領域拡張法でセグメンテーションし，残り25242047, 17H00867，AMED 研究費「革新的の動脈領域に対して 2.のネットワークを用いがん医療実用化研究事業」，ならびに栢森情報

たセグメンテーションを行った．パッチは 3D

科学振興財団研究助成金によった．

の CT 像と腹部動脈領域画像から 2D 画像を切利益相反の有無

り出して生成した．パッチに動脈領域をよりなし
文多く含めるため，MIP 画像を元画像パッチと献[1] Roth HR, et al: Hierarchical 3D fully

して使用した．正解パッチは手動セグメンテ

convolutionalーションした腹部動脈領域画像から作成した

segmentation. arXiv:1704.06382, 2017

2 値画像である．これらのパッチを用い，ネ[2] Ronneberger O, Fischer P, Brox T et al:

networks

formulti-organ

ットワークの学習及びセグメンテーションを

U-Net

行った．パッチ単位のセグメンテーション結biomedical image segmentations. MICCAI果を 3D 画像として再構成し，腹部動脈セグ

9351: 234-241, 2015

convolutional

networksfor

メンテーション結果を得た．
4．実験及び考察
動脈層の造影 CT 像 4 例を用いて腹部動脈
セグメンテーションを行った．CT 像の仕様
は，画像サイズ 512×512 pixels，スライス枚
数 753～980 枚，画素間隔 0.64～0.74 mm，再構成間隔 0.5 mm，スライス厚 1.0 mm，管電圧 80 kVp，管電流 398～672 mAs である．提案手法で得られた領域を図 1 に示す．正解領

図 1 セグメンテーション結果の Coronal 断面域に対する再現率は 73%であった．

表示．赤が領域拡張法，緑が 2.のネットワー
クで得た領域．

提案手法は複雑な走行状態を持つ腹部動脈

273

Small structure segmentation method using fully convolutional network
and its application to abdominal artery
Masahiro ODA*1, Holger R. ROTH*1, Takayuki KITASAKA*2, Kazunari MISAWA*3,
Michitaka FUJIWARA*4, Kensaku MORI*1,5*1 Graduate School of Informatics, Nagoya University*2 School of Information Science, Aichi Institute of Technology*3 Aichi Cancer Center*4 Nagoya University Graduate School of Medicine*5 Research Center for Medical Bigdata, National Institute of Informatics

In this paper, we present a small structure segmentation method using a fully convolutional network (FCN) and its
application to abdominal artery segmentation from CT volumes. FCN is applied to segment various anatomical
structures. In segmentations using FCN, area or volume of the segmentation target in images affects segmentation
accuracy. Segmentation accuracies of small targets such as the blood vessels tend to be low. To improve segmentation
accuracies of them, we used maximum intensity projection images to increase area or volume of the segmentation
target in images. We also propose a FCN structure that has large or global images as the input and small or local
segmentation results as the output. We applied the FCN structure to abdominal artery segmentation from CT volumes.
The recall rate of the segmentation result was 73%.

Key words: Abdominal artery segmentation, Deep learning, Fully convolutional network, CT image274

OP8-1

脳神経外科手術支援のための手術顕微鏡画像からの脳表の 3 次元形状復元に関する検討
林

雄一郎*1

柴田 睦実*2

藤井 正純*3

森 健策*1, *4

要旨
本稿では手術顕微鏡画像からの脳表の 3 次元形状の復元について述べる．脳神経外科手術において，MRIなどの術前の 3 次元医用画像と術中の手術顕微鏡画像を融合することができれば手術支援として有用である．手術顕微鏡画像から脳表の 3 次元形状を復元することができれば，3 次元医用画像と手術顕微鏡画像の位置合わせに利用することが可能である．そこで，手術顕微鏡により撮影された画像からの脳表の 3 次
元形状の復元について検討を行った．形状復元にはこれまで開発してきたスレテオ内視鏡画像から臓器の3 次元形状を復元する手法を用いる．この手法では，ステレオ画像間の特徴点の対応付けにより視差を求め，その視差を用いて臓器の 3 次元形状を復元する．脳の模型を手術顕微鏡により撮影し，撮影した手術
顕微鏡画像から形状復元を行ったところ，模型の脳表の 3 次元形状が復元できることを確認した．
キーワード：手術ナビゲーション，手術支援，スレテオ画像，脳神経外科，顕微鏡

手術支援の検討を進めてきた．

1．はじめに脳神経外科手術では，術前に撮影された CT

このような手術支援を行うためには 3 次元や MRI などの様々な画像を用いて手術計画

医用画像と手術顕微鏡画像の位置合わせを行の立案を行う．また，術中には手術顕微鏡をう必要がある．手術顕微鏡画像から脳の 3 次

用いて微細な解剖学的構造物を確認しながら元形状を復元することができれば，3 次元医手術を行っている．そこで，術前の CT や MRI

用画像との位置合わせに利用することができなどの 3 次元医用画像と術中に得られる手術る．そこで，本稿では手術顕微鏡画像からの顕微鏡の画像を統合することによる手術支援

脳表の 3 次元形状復元手法の検討を行った．

の研究が行われている［1, 2］．我々も術前の

我々はこれまで，スレテオ画像を用いた臓器

3 次元医用画像と術中の手術顕微鏡画像をはの 3 次元形状復元手法を検討してきた［3, 4］．

じめとした様々な画像を融合することによる

本稿では，この手法を用いて脳の模型を撮影した手術顕微鏡画像から脳表の 3 次元形状の――――――――――――――――――

復元を試みたので報告する．

*1 名古屋大学大学院情報学研究科〔〒464-8601 名古屋市千種区不老町〕

2．3 次元形状復元手法

e-mail: yhayashi@mori.m.is.nagoya-u.ac.jp

本稿では，文献［4］の手法を用いて手術顕*2 名古屋大学大学院情報科学研究科

微鏡画像から脳表の 3 次元形状の復元を行う．

*3 福島県立医科大学脳神経外科

まずキャリブレーション処理を行い，手術顕*4 国立情報学研究所医療ビッグデータ

微鏡のカメラパラメータを求める．求めたカ

研究センター

メラパラメータを用いて手術顕微鏡画像を平275

行化する．次に，平行化された手術顕微鏡画

利益相反の有無

像の左右画像間で特徴点の対応付けを行う．

なし

この手法では，2 段階で特徴点の対応付けを行っている．まず，左右画像間で SURF 特徴

文

献量を用いて特徴点の抽出と特徴点の対応付け［1］ Edwards PJ, King AP, Maurer CR Jr et al:を行う．その後，得られた対応点の近傍領域

Design and evaluation of a system forで正規化相互相関を用いた対応点探索を行い，

microscope-assisted

対応点を増加させる．さらにこの手法では，(MAGI).

特徴点の対応付けの際にクロスチェックを行1082-1093, 2000.

い誤対応点の削減を行っている．最後に，左

［2］

IEEE

guidedTrans

Medinterventions
Imag

19:

Paul P, Fleig O, Jannin P: Augmented

右画像間で対応付けられた対応点の位置とカ

virtuality

メラパラメータを用いて各対応点の 3 次元座

reconstruction in multimodal image-guided

標を計算することにより 3 次元形状を復元す

neurosurgery: methods and performanceる．

evaluation. IEEE Trans Med Imag 25:

based

on

stereoscopic

1500-1511, 2005.
［3］ Eshghi M，林雄一郎，柴田睦実

3．結果

他：

脳の模型を手術顕微鏡により撮影し，手術

脳神経外科手術ナビゲーションのための顕微鏡画像から脳表の 3 次元形状の復元を行

ステレオ画像からの脳表の 3 次元形状のった．脳の模型を撮影した手術顕微鏡画像の復元．日本コンピュータ外科学会誌 18:

左右画像の一例を図 1 に示す．また，図 1 の246-247，2016．
［4］ 柴田睦実，森田千尋，林雄一郎

画像から脳表の形状を 3 次元復元した結果を他：

図 2 に示す．図 2 では 3 次元復元した結果を腹腔鏡下胃切除術のための手術ナビゲー

2 方向から観察した図を示す．図 2 から脳表

ションシステムにおけるステレオ内視鏡の 3 次元形状が復元されていることが確認で画像からの臓器形状復元に関する検討．

きる．

第 35 回日本医用画像工学会大会予稿集,
OP1-10,4．むすび
本稿では，脳神経外科手術支援のための手術顕微鏡画像からの脳表の 3 次元形状復元について述べた．脳の模型を手術顕微鏡により撮影した画像を用いて形状復元を行い，模型の脳表の 3 次元形状を復元できることを確認した．今後の課題としては，実際の手術画像

図 1 手術顕微鏡画像への応用などが挙げられる．
謝辞
日頃ご討論いただく名古屋大学森研究室諸氏に感謝する．本研究の一部は文部科学省・
日本学術振興会科学研究費助成事業（JP26108006，JP17H00867，JP15H04948）によった．

図 2 復元結果

276

A Study on Brain Surface Reconstruction from
Surgical Microscopic Images for Neurosurgery AssistanceYuichiro HAYASHI*1, Mutsumi SHIBATA*2, Masazumi FUJII*3, Kensaku MORI*1, *4*1 Graduate School of Informatics, Nagoya University*2 Graduate School of Information Science, Nagoya University*3 Department of Neurosurgery, Fukushima Medical University*4 Research Center for Medical Bigdata, National Institute of Informatics

This paper reports brain surface reconstruction from surgical microscopic images. Fusion of intraoperative surgicalmicroscopic images and preoperative images such as MRI is useful for assisting neurosurgery. 3D reconstruction ofbrain surface from the microscopic images is help to fuse of these images. Therefore, we reconstruct a 3D brain
surface from surgical microscopic images. We have developed the 3D organ surface reconstruction method fromstereo laparoscopic images. This 3D reconstruction method computes 3D point sets of organ surface using
relationships of corresponding points among stereo images. We took a brain phantom by a surgical microscope andapplied the 3D reconstruction method to the surgical microscopic images. The experimental results showed that themethod could reconstruct the brain surface from the surgical microscopic images.

Key words: Surgical navigation, Surgical assistance, Stereo, Neurosurgery, Microscope277

OP8-2

スマートグラスを用いた整形外科手術
ナビゲーションシステム
西尾祥一*1, Md Moazzem Hossain*2, 平中 崇文*3
小橋 昌司*1

要旨
現在，整形外科手術は手術手技，使用器具の種類が豊富であるため，手術器械の受け渡しを行う器械出し
看護師は大きな負担を強いられている．また，人工膝関節置換術において医師の骨切り等を補助するためのナビゲーションシステムは存在するが，看護師の器械出しを補助するためのシステムは確立されていな
い．そこで，本研究では，スマートグラスを用いて手術中に看護師に手技種類，手技進行度の理解や次に使用する器具の選定の補助を行うシステムの構築法を提案する．本手法では，まず，医師視点の手術映像
より画像認識技術である畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて手技種類の推定を行う．得られた推定結果より器械出し看護師が装着しているスマートグラスに対して使用器具の選定を物体検出技術により，拡張現実(AR)を用いて指示する．実験では人工膝関節置換術を対象として CNN を利用した手技認識
モデル，手術器具検出モデルの構築を行った．
キーワード：畳み込みニューラルネットワーク，物体認識、整形外科手術のコンピュータ支援，手術手順
認識，手術室看護師

1．はじめに件費の発生など問題があり，自動ナビゲーシ

人工膝関節置換術は，国内症例数約 8 万のョンシステムの構築が望まれている．内視鏡

主要な整形外科手術の一つである．手術の特手術映像から画像認識技術などを用いて手術

徴は手技(約 27 種)が複雑で，使用する手術器

手技を認識する研究[1]があるが，整形外科手具(約 120 種)も多く，器械出しを行う看護師術において，実用的なナビゲーションシステ

に大きな負担をかける手術である．負担軽減

ムはまだ確立されていない．

の方法としては，看護師自身が多くの訓練を

本論文では，整形外科手術ナビゲーション

積む，手術器械メーカーの人が立ち会うなどシステムを提案する．

あるが，それぞれ，多大な労力を要する，人

2．提案法
2.1. 整 形 外科手術 ナビゲー ション システ――――――――――――――――――

ムの提案*1 兵庫県立大学院工学研究科電子情報

遠隔支援等で活用が期待されるスマートグ

工学専攻 [〒671-2280 兵庫県姫路市書ラスを用いた看護師支援のためのナビゲーシ

写２１６７]

ョンシステムの構築を提案する．整形外科手e-mail: kobashi@eng.u-hyogo.ac.jp

術ナビゲーションシステムの概観を図 1 に示

*2 International University of Business

す．まず，術者のスマートグラス RGB 画像

Agriculture and Technology, Bangladeshを取得する．RGB 画像は，無線通信(Bluetooth)

*3

高槻病院

278

を介して処理サーバーに送信される．現在のの UKA 手術器具(31 種)をカメラ，スマート

手術手順を自動的に認識し，次の手順で使用グラスで撮影した写真及び映像を使用した．

する使用器具を予測する．次に第 1 ステップ

4．実験結果・考察の認識結果に基づいて，次の手順で使用する

手技自動認識システムの評価結果を図 2 に示

手術器具を，外科医及び器械出し看護師を含す．平均認識率は 26.6%であった．手術器具

む手術室内の全ての看護師に、スマートグラ

検出システムの評価結果を図 3 に示す．平均

スのディスプレイを介して、テキスト・AR

認識率は 88％であった．

表示によって指示する．
大腿骨切り

80%

80%

無線送受信

1. 術者視点の実時間映像から
手技の種類,進行度の推定

認識精度

無線送信

100%
ハンマー
99%

2. 手術進行度,使用器具を
テキスト・AR(拡張現実)表示

60%

40%
20%

医師

器械出し看護師0%

図 1 整形外科手術ナビゲーションシステムの概念図
2.2. 手術手技自動認識システムの提案

1

5

9

13

18

クラス番号

図 2 手術手技自動認識システムの評価結果

手技自動認識システムは，医師視点の RGB
画像より現在の手術手順を把握するためのシ

100%

ステムである．手術手技自動認識システムは

80%

認識精度

ImageNet で事前学習済みの CNN モデルである Mobile Net を用いて構築した．
Mobile Net を使用して入力画像(224×224 サ

60%

40%

イズの RGB 画像)より 1001 次元の画像特徴ベ20%

クトルを得る．得られた画像特徴を用いて，0%1

再学習させた Mobile Net の出力層により各ク

5

9

13

17

21

25

29

クラス番号

ラスに属する確率を推定する．そして最も確

図 3 手術器具検出システムの評価結果

率値の高いクラスが手術手技の推定結果とな
る．

5．まとめ

2.3. 手術器具検出システムの提案

本研究では整形外科手術ナビゲーションシス

手術器具検出システムは領域ベースの畳みテムを提案し，実験において手技自動認識シ

込 み ニュ ー ラル ネ ット ワー ク であ る Faster

ステム，手術器具検出システムの構築，及びR-CNN を利用して構築した．同システムは看評価を行った．今後の課題としては，時系列

護師視点の RGB 画像中から物体の領域候補を考慮したネットワークの適応，学習データを推定する．

の増築による精度改善である．

3．使用データ

利益相反の有無

手術手技認識はスマートグラスで撮影され

なし
文

献

た 5 件の単顆人工膝関節手術(UKA)動画を使［1］ M. Volkov, D. A. Hashimoto, G. Rosman,

用した．症例 1,2,3,4,5 の動画から UKA の手

O. R. Meireles, and D. Rus, "Machine

技書に従って画像を抽出し，18 種類の訓練，

learning and coresets for automated real-time

評価データセットを作成した．手術器具検出

video segmentation of laparoscopic andシステムの評価実験は ZIMMER BIOMET 社

robot-assisted surgery," pp. 754-759, 2017.

279

Real-time Computer Aided Orthopedic Surgery Navigation Systemusing Smart Glasses to Assist Operating Room Nurse
Shoichi NISHIO*1 , Md Moazzem Hossain*2
Hiranaka Takafumi*3 , Syoji KOBASHI*1*1 University of Hyogo*2 International University of Business Agriculture and Technology*3 Takatsuki Hospital

At present, orthopedic surgery has a large variety of surgical techniques. Procedures are complicated, and many typesof equipment have been using in the surgery. So, operating room nurses who deliver surgical instruments to surgeon
are supposed to be forced to incur a heavy burden. Although there is a navigation system for assisting surgeons in
artificial joint replacement surgery, but no system exists for assisting operating room nurses. This work proposes a
computer-aided navigation system that indicates the current procedure and procedure progress for nurses, and also
instructs nurses to prepare surgical instruments to be used in the next procedure using smart glasses. Firstly, thesystem estimates the current status of the surgery procedure using a convolutional neural network (CNN) by utilizing
real-time video images taken from smart glasses which was worn by operating surgeon. Then, the system indicatesnurses the surgical instrument to be used at the next procedure in the smart glass worn by the nurses. The system was
implemented with the object detection technology and the augmented reality. Experiment results demonstrated asatisfactory performance of our proposed system of recognizing surgery procedures and surgical instrument detection
system.

Key words: Computer-aided orthopedic surgery, Operating room nurse, Surgical procedure recognition,
Convolutional Neural Network280

OP8-3

開腹下手術の術中ナビゲーションシステムの新しい機能の開発
服部

麻木*1

兼平

卓*2

岡本

友好*2

二川

康郎*2

恩田

真二*3

安田

淳吾*3

矢永

勝彦*3

鈴木

直樹*1

要旨
患者の X 線 CT データから三次元再構築した臓器モデルを用い，肝胆膵領域の開腹下や鏡視下手術において，撮影した術野画像上に臓器モデルを重畳表示することで，手術がある程度進むまで確認することが難しい臓器内部の腫瘍や血管などの三次元的なオリエンテーションや，術前に計画した切除面を術者に提示する術中ナビゲーションシステムの開発し，臨床試験を行なってきた．本システムは手術の節目ごとに内部構造を確認するために用いられているが，本システムをより有効活用するために，切除に用いる手術器
具の先端位置を常に計測し，計画した切除面や腫瘍からのマージンの領域との距離を術者に情報として提供する機能の開発を開始した．開発中の新しい機能の概要について報告する．
キーワード：術中ナビゲーション，肝胆膵領域外科手術

1．はじめにとしている．これまでに数十例の臨床試験を行な

われわれは肝胆膵領域の開腹下手術におけるナってきたが，臓器の内部構造の提示だけでなく，

ビゲーションシステムの開発と臨床応用を行なっさらに有効な情報を術者に提供できるよう，新しており，本大会でも報告してきた．

い機能の開発を開始した．本機能は，肝部分切除

本システムは，ナビゲーション用の立体硬性鏡において腫瘍から任意に距離を設定したマージンやタブレット型 PC の背面のカメラで撮影した術の領域や術中に設定した切除面と，切除に用いる

野画像上に，術前の X 線 CT から三次元再構築し手術器具先端の距離を常にモニタリングし，あらた臓器モデルを重畳して表示し，肉眼では見るこ

かじめ設定した許容される距離を超えると音声なとができない臓器内部の腫瘍や血管などの三次元

どで警告を発するものである．開発中の新しい機的な位置を術者が直感的に把握できることを目的

能について報告する．

――――――――――――――――――
2．方法*1 東京慈恵会医科大学高次元医用画像工学

システム構成の概要を図 1 に示す．構成は今ま研究所で開発してきたシステムをほぼそのまま用いるが，〔〒201-8601 狛江市和泉本町 4-11-1〕

これまでレジストレーションのみに用いてきたポ

e-mail: hat@jikei.ac.jp

インティングデバイスを肝臓の部分切除に用いる*2 東京慈恵会医科大学附属第三病院外科

ペアン鉗子などの手術器具に置き換え，レジスト*3 東京慈恵会医科大学消化器外科

281

レーションと術中の手術器具の位置計測両方に用いるようにした．
術中は常に手術器具先端の位置を計測し，臓器モデル上に先端位置との距離を色の変化で術者に提示する機能を持たせた．また，術前に計画，もしくは術中に設定した切除面を臓器モデル上に表示し，その切除面と手術器具先端との距離も切除面上にマッピングできるようにした．
さらに腫瘍切除の際に目安となる腫瘍表面からのマージンの領域を設定し，この図 1 立体硬性鏡とタブレット PC を用いた手術ナビゲーションシス
テムの構成

領域と手術器具先端との三次元的な位置関係も提情報提示手法やユーザインターフェイスを改良し，示できるようにした．これらの情報はディスプレ

臨床応用を行なっていく予定である．

イに表示するだけでなく，手術器具先端があらか
じめ設定した切除面からの距離やマージンの領域から外れた時に音声で警告を発するようにし，術者がナビゲーション情報を得ながら手技に集中できるようにした．

3．結果
図 2 に手術の対象となる臓器に手術器具先端を近づけた時の距離を臓器モデル上へマッピングし

図 2 手術器具先端と臓器との距離をモデル上へマッピングした結果た結果を示す．また設定した切除面からの距離を切除面上にマッピングした結果を図 3 に示す．これらの画像提示だけでなく，手術器具先端と切除面との距離があらかじめ設定した許容される距離より離れると，切除面のどちら側にどれだけ離れたかを術者に音声で伝えることができた．

4．まとめ
図 3 手術器具先端と設定した切除面の距離をマッピン
グした結果

術野画像への臓器モデルの重畳表示とともに，手術器具先端位置と切除面や腫瘍との空間的な位置関係を常に術者に画像と音声で提示することに利益相反の有無より，臓器内部構造の確認だけでなく，手術手技を行なっている間も情報提供可能なナビゲーションシステムとすることができた．今後，術者への

282

なし

OP8-4腹腔鏡下手術のための VR 手術再観察システムの開発
鈴木

拓矢*1

道満 恵介*1

三澤一成*2

目加田 慶人*1

森 健策*3要旨
腹腔鏡下手術では，医師の視野が腹腔鏡映像に限定される．医師は血管・臓器の位置を把握し処置しなけ
ればならないが，限定された環境下での手術は高難度である．近年の手術現場では，手術ナビゲーション
システムが利用されている．しかし，医師は手術ナビゲーションシステムに提示される臓器の情報と，腹腔鏡映像とを対応づけしなければならない．本研究では，過去に行われた手術を再観察する教育システムを提案する．本システムでは血管・臓器の 3 次元的形状と患者の手術映像を位置合わせする．また，本研
究では人体の 3 次元的な形状や位置関係の理解力を向上させるために，VR デバイスである zSpace を用いる．これにより，医師は内視鏡映像と位置合わせした血管・臓器を 3 次元的に観察可能である．
キーワード：腹腔鏡下手術，VR 教育，仮想化内視鏡

1．はじめに管・臓器を提示する．生成した血管・臓器は腹腔鏡を使用する手術では，開腹手術と異手術映像に映る血管・臓器と同様の位置・姿なり，医師の視野が腹腔鏡映像に限定される．

勢になるように自動で位置合わせされる．しそのような環境下では患者固有の血管・臓器

かし，手術ナビゲーションシステムの映像との位置を把握し，処置することが高難度であ

腹腔鏡映像で提示している血管・臓器の情報

る．近年では，医用画像を分かりやすく可視を，医師は手術中に対応付けしなければなら化するシステム[1]や，手術ナビゲーションシない．対応付けには多くの手術経験が必要で

ステム[2]が利用されている．特に手術ナビゲあるため，若手の医師には依然として高難度ーションシステムは，手術中に利用される支な手術である．

援システムとして有用である．手術ナビゲー

そこで本研究では，過去の手術に対して，

ションシステムは CT 画像から生成した血両者を同時に再観察する教育システムを提案――――――――――――――――――

する．本システムは患者固有の血管・臓器の*1 中京大学 大学院工学研究科

3 次元的形状と，熟練医師が手術した際の腹〔〒470-0397 豊田市貝津町床立 101〕

腔鏡映像を位置合わせする．なお，本研究でe-mail: suzuki.t@md.sist.chukyo-u.ac.jp

は VR ディスプレイである zSpace[3]を用いる．

e-mail: kdoman@sist.chukyo-u.ac.jp

これにより，医師は内視鏡映像と位置合わせe-mail: y-mekada@sist.chukyo-u.ac.jp

した血管・臓器を 3 次元的に観察できる．

*2 愛知県がんセンター

2．提案システム

e-mail: misawakzn@aichi-cc.jp

提案システムの動作中の例を図 1 に示す．

*3 名古屋大学 大学院情報学研究科

本システムでは，事前に撮影された腹腔鏡映

e-mail: kensaku@is.nagoya-u.ac.jp

像と患者の血管・臓器のポリゴンを位置合わ

投稿受付：2018 年 5 月 14 日

せする．位置合わせされた映像とポリゴンは283

の視野角と手術中に使用された腹腔鏡の視野角の差異が影響したと考えられる．位置合わ
せでは，医師が意識的に対応付けすることな
く映像を観察できる必要がある．熟練医師との考察の結果，許容される位置のずれ幅は，利用者側から見て 1cm～3cm 以内であるとVR 空間上で重畳する．映像とポリゴンの位された．位置ずれを小さくするには，腹腔鏡置合わせでは，事前にポリゴンの位置と姿勢

映像の情報を用いた血管・臓器の奥行き推定

図 1 システムの全体図が必要である．腹腔鏡映像から推定された奥行き情報を用いてポリゴンを位置合わせする
ことで精度向上が期待される．

を手動で付与しておき，システム利用時にそ4．まとめの情報を参照し適用する．
本システムでは，腹腔鏡映像とポリゴンの本稿では，腹腔鏡下手術を担当する若手医対応情報を確認するために，腹腔鏡映像の透師のために，熟練医師がした手術を再観察す

明度の変更や切り替えが可能である．腹腔鏡るシステムを提案した．腹腔鏡映像の透明度

映像の透明度を調節することで腹腔鏡映像と変更や，ポリゴンの表示・非表示をすること

腹腔鏡映像に位置合わせされたポリゴンが合で，普段確認できない血管・臓器を観察でき成された状態となる．医師は合成表示や，透る．今後は位置合わせで生じるずれを小さく

明度の切り替えをすることで，腹腔鏡映像とすることで，若手医師の教育に有用であるこ

ポリゴンの照合が容易となる．また，本シスとが示唆された．

テムは他の臓器によって隠れている血管・臓

謝辞
本研究の一部は，日本学術振興会科研費補器を観察するために，血管や臓器のポリゴンの表示・非表示することも可能である．これ

助金の援助による．

により，医師は任意の血管・臓器の位置関係

利益相反の有無なしを把握できる．
3．1．評価実験

文

熟練医師 1 名が提案システムを評価し，若［1］

手医師の教育に有用であるか考察した．

献Y. Nimura, H. Huy Bui, T. Kitasaka, K.

使 用 し た 腹 腔 鏡 映 像 の 解 像 度 は 1,440 ×

Misawa, and K. Mori: Vasculature CAD: A CAD

1,080 で，フレームレートは 30 [fps] のもの

for understanding individual vasculature basedであった．ポリゴンは事前に撮影された患者

on direct drawing of blood vessel names toの CT 画像から抽出したものを用いた．

vasculatureonvolume-rendered

image,

実験の結果，腹腔鏡映像とポリゴンの位置

Radiological Society of North America Scientific

合わせした際に生じるずれが大きいという指Assembly and Annual Meeting Program 2011,

摘を受けた．肝臓の位置ずれは少なかったも

LL-INE1177, p.319, Dec. 2011.

のの，他の臓器は位置ずれが大きく，対応づ［2］

けが失敗したことが問題であった．

Fast software-based volume rendering using

K. Mori, Y. Suenaga, and J. Toriwaki:

multimedia instructions on PC platforms and its

3．2．考察腹腔鏡映像とポリゴンが大きく位置ずれした

application to virtual endoscopy, Proc. SPIE,

原因は，手動で位置と姿勢を決定していたこ

vol.5031, pp.111-122, May 2003.

とや，システム内で使用している仮想カメラ［3］

zSpace, Inc., https://zspace.com/,

2018 年 5 月 14 日最終アクセス284

Development of a VR re-observing system
for understanding laparoscopic surgery
Takuya SUZUKI*1, Keisuke DOMAN*1, Yoshito MEKADA*1, Kazunari MISAWA*2, Kensaku MORI*3*1 Graduate School of Engineering, Chukyo University*2 Aichi Cancer Center*3 Graduate School of Informatics, Nagoya University

Laparoscopic surgery is quite difficult operation because the surgeon can see only a laparoscopic video for observing
the position and the shape of blood vessels and organs. Although surgical navigation systems are used these days, asurgeon should observe a laparoscopic video while referring to the pre-observed organs displayed by the system. This
research proposes an education system to re-observe a past surgery using 3D-matching blood vessels and organs witha laparoscopic video. The proposed system uses "zSpace", a VR display, and enable us to three-dimensionally observe
pre-observed blood vessels and organs overlaid on a laparoscopic video.

Key words: Laparoscopy, VR-Based Education, Virtual Endoscopy285

OP8-5

Normalized Brain Datasets with Functional Information
Project the Future-predicting Glioma Surgery
Manabu TAMURA*1,2, Takashi MARUYAMA*1,2,
Jean-Francois MANGIN*3, Ikuma SATO*4, Masayuki NITTA*1,2,
Taiichi SAITO*2, Ken MASAMUNE*1, Takakazu KAWAMATA*2,
Hiroshi ISEKI*1, Yoshihiro MURAGAKI*1,2
Abstract
The purpose of this study is to transform to the digitized intra-operative imaging and the compiled brain-function
database for the future-predicting glioma surgery based on patient’s future perspective depending on the tumor
resection rate as well as the post-operative complication rate. Brain-function database was transformed to normalized
brain digitized brain-mapping localization with the modified electric stimulus probe. This normalized brain withfunctional information, was projected to individual patient’s brain and predicted of brain function.
We successfully acquired log data with the location of medical device integrated into intra-operative MR image anddigitized brain function was converted to a normalized brain data format in 17 cases with acceptable accuracy. For theelectrical stimulation positions in which patients showed speech arrest (SA), speech impairment (SI), motor andsensory responses during cortical mapping processes, the data was tagged and testing task and electric current for the
stimulus were recorded. There were 23 SA, 14 SI, 15 motor and 1 sensory responses (53 responses in total) including
17 cases. According to the evaluation of transformation accuracy for the 10 subjects, referring to each twoneighbouring sulci on the electro-stimulator position, the first transformation from intra- to pre-operative MRI with
non-rigid registration was calculated at 4.5 ± 1.0 mm, while the second transformation from pre-operative tonormalized brain with SPM normalization was calculated at 5.8 ± 1.4 mm in average.
This image integration and transformation methods to carry out brain normalization should evaluate practical brain
mapping in OR.
Keywords：normalized brain, awake craniotomy, brain mapping, transformation, accuracy―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――*1 Faculty of Advanced Techno-Surgery, Institute of Advanced Biomedical Engineering and Science,
Tokyo Women’s Medical University, Tokyo〔8-1 (TWIns) Kawada-cho, Shinjuku-ku, Tokyo 162-8666, Japan〕
e-mail: tamura.manabu@twmu.ac.jp*2 Department of Neurosurgery, Neurological Institute, Tokyo Women’s Medical University, Tokyo,
Japan*3 The Computer Assisted Neuroimaging Laboratory, Neurospin, Biomedical Imaging Institute,
CEA, Gif sur Yvette, France*4 Faculty of System Information Science Engineering, Future University Hakodate, Hakodate,
Japan

286

1. Purpose
Neuroimaging has improved dramatically in recent years, and has had a tremendous impact on all
neurosurgical procedures. For brain tumor resection, neuroimaging with MRI technology has two major
purposes, 1) prediction of anatomical structures and 2) prediction of brain function. Especiallypre-surgical simulation with MRI is useful for understanding how to access the lesions and how to avoid
intra- and post-operative neurological deficits. For the purpose of accurate simulation, we use volumetric
MRI not only for viewing tumor localization but also for representing 3D-views of sulci and gyri with anadditional information. This sulci imaging is applied to plan the neurosurgical procedure and functional
mapping in glioma surgery with a software platform, BrainVISA(1), allowing automated extraction,
identification and statistical information of the sulci (2).
Firstly, in 2000, an intra-operative MRI enabled surgeons to evaluate the extent of tumor resection in
the operation room. A navigation system can accurately localize the surgeon’s procedure for tumor
removal, and grasp the position of the surgical area has been implemented, providing ground-breaking
precision guided surgery in over 1,750 operations(3). Secondly, starting in 2004, a dedicated device
IEMASTM (Intraoperative Examination Monitor for Awake Surgery) has been used in over 380 cases when
performing brain mapping in awake craniotomy, providing a time-synchronized recording display withelectric stimulation, updated navigation system, and patient conditions while examining linguistic
function (4, 5). However, this visualization is limited to analog information that has been recorded on video
and seen with the naked eye.
With the goal of new expansion to solve this problem, the electrical stimulation probe is recorded aslog (digitized) data, and together with task information, electrical stimulus conditions, and patient
response during mapping, it is stored in a database format as digital information.
2. Method
The first steps of our system include performing MR acquisition with 3T scanner for patients scheduled
in awake surgery due to tumor localization, accumulate 3D volumetric axial T1-weighted image (WI)
images (TE: 4.6 ms, TR: 6.8 ms, voxel size 1x1 mm) of thin slices (2 mm), and prepare for tumor
resection pre-operatively. Using BrainVISA software, the acquired MRI images are analyzed based on
object-based morphometry, which can provide sulci analysis that gets to the core of brain development
and cortical dysplasia (6).
Generally, video analysis using IEMAS for visualization of mapping processes during awake
craniotomy was conducted. The area where the electrical stimulus is applied by the surgeon and position
where a response occurred is visualized alongside testing tasks conducted by the examiner (mainly
number counting, picture naming (n), verb generation (v), and reading (r) kanji characters and hiragana,calculation) and electrical current values from 2 to 8 mA using an Ojemann cortical stimulator. The
evaluation confirmed whether there was any speech arrest (SA) and/or speech impairment (SI) following
electrical stimulation, and the area stimulated, task presented, and stimulus current were determinedthrough the video records. The visualized data is entered into the electrical stimulus probe’s database andis also essential for map creation on a normalized brain.
Then brain-function database using preparatory mapping and IEMAS, is transformed to normalized
brain digitized brain-mapping localization with the modified electric stimulus probe. Normalized brain287

with functional information is projected to individual patient’s brain and predicted of brain function.
Finally, structural and functional digitized data predict an intra-operative brain information.
More specifically, a sterilized instrument that could be read into the navigation system that provides
updated intra-operative 0.4T MRI was installed on the bipolar electrode probe. Reading in images andposition was performed using the 3D-Slicer (7), and the position log of the probe was acquired in a digitalformat. A coordinate transformation to convert the digital function information into the MNI-icbm
normalized brain data format (8), and plot it on a 3-D brain image for visualization was carried out. Do notconvert brain function response points from the intra-operative MRI (T1-WI, TE: 10 ms, TR: 27 ms, voxel
size 0.9x0.9 mm) during surgery directly into normalized brain data, and first convert using the non-rigid
registration (9) for each patient to the pre-operative MRI. Each pre-operative MRI is converted to thenormalized format (8) using the SPM12 (10) image software coordinate transformation method incoordination with MATLAB (11).
3. Results
Log acquisition (digital format) for localization from mapping the electro-stimulator probe wasconducted and this log data was acquired successfully in all cases. For the electrical stimulation positions
in which patients showed SA, SI, motor and sensory responses during the cortical mapping processes, thedata was tagged and testing task and electric current for the stimulus were recorded. There were 23 SA, 14
SI, 15 motor and 1 sensory responses (53 responses in total) including 17 cases. For all 17 subjects with
37 SA/SI plots and 16 motor/sensory plots, the intra-operative electro-stimulator position data was used in
combination with pre-operative MRI for conversion to the normalized brain data format (Figure 1). With afocus on the language mapping, there were language responses of 14 cases on normalized 3D-brain map.
There was variation of distribution for language function localization (B-Broca, NM-negative motor,
W-Wernicke), task (n, v, r) and SA/SI- induced electrical stimulus intensity as to threshold. In color bar,
SA (red) and SI (green) difference is mainly labelled and threshold (from 2 to 6 mA of electrical stimulus
intensity) distribution is also labelled additionally. Motor unique and sensory responses in 3 cases areshown in blue.
According to the evaluation of transformation accuracy for the 10 subjects, referring to (1) each twoneighbouring sulci on the electro-stimulator position and (2) the cortex surface near each tumor, the firsttransformation from intra- to pre-operative MRI with non-rigid registration was calculated at (1) 4.5 ± 1.0mm, (2) 4.1 ± 1.7 mm in average, while the second transformation from pre-operative to normalized brain
with SPM normalization was calculated at (1) 5.8 ± 1.4 mm, (2) 8.6 ± 3.3 mm in average.
The normalized brain datasets with functional information could project onto individual patient brain
and predict the brain function. This backward conversion was performed and the accuracy of the
projection was also evaluated comparing the practical brain function with brain functional simulation of‘future-predicting surgery’ (Figure 2).
4. Conclusion
Intraoperative digitized localization datasets for cortical and subcortical brain mapping are acquired
precisely in glioma neurosurgery. Integrated image fusion and transformation, normalized datasetscompiled brain function can lead the future-predicting glioma surgery in showing individual brain
function and the complication risk for maximum glioma resection.

288

FiguresFig. 1.

SA/SI language, motor and sensory response plots onto normalized brain in color map. With afocus on the language mapping, there were language responses of 14 cases on normalized 3D-brain map.
There was variation of distribution for language function localization (B, NM, W), task (n, v, r) and
SA/SI- induced electrical stimulus intensity as to threshold. In color bar, SA (red) and SI (green)difference is mainly labelled and threshold (from 2 to 6 mA of electrical stimulus intensity) distribution is
also labelled additionally. Motor unique and sensory responses in 3 cases are shown in blue.

Fig. 2. Normalized brain datasets with functional information project the future-predicting glioma
surgery. With the collaboration concerning image registration regarding to normalization of shifted brain
and electrical distribution simulation for cortical brain mapping regarding to physics, we aim at the
intra-operative brain mapping assistance using projected patient’s MRI.
Conflict of interests
No potential conflicts of interest are disclosed.
Acknowledgment
This study is supported by Grant-in-Aid for Scientific Research (B-22300093, C-12007086), CREST(JST), JSPS Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Multidisciplinary Computational
Anatomy, JSPS KAKENHI Grant-15H01128, 17H05306) and the MIC Grant-162101001 (SCOPE).
References
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Evaluation of Portal Location and Insertion Direction Based on
the Visibility by Automatic Image Processing Using Hip
Arthroscope Simulator
Shinnosuke KAWAKAMI*1，Norio FUKUDA*1，Takashi NISHII*2，
Yoshito OTAKE*1，and Yoshinobu SATO*1
Abstract
Arthroscopic labral repair difficulty depends on the field of view by the arthroscope inserted through a few millimeterskin incision called a portal. The field of view of the arthroscope is different depending on the portal location and theinsertion direction therefrom. A representative portal location is geometrically determined with the anterior superior
iliac spine and the greater trochanter of each patient as the landmark. However it is not necessarily appropriate portalthat the insertion of the arthroscope from that location will give the best view. We performed automated visibility
measurement using preoperative 3D surface models constructed from 15 patient-specific computed tomography datausing the hip arthroscope simulator currently under development. Test insertion and rendering was performed from a
total of 25 locations shifted by 5 mm from anterior to posterior, inferior and superior from the representative locationon the skin surface (Fig.1 a). Target point for inserted arthroscope from these shifted portal was set to 200-400 points
near the center of the fitted sphere to the articular cartilage which exclude femoral head. We carried out automatedcounting for intensity of pixels of the labral tear to be captured within a field of view of the arthroscope to the total
captured pictures. As a result, we estimated portal location and insertion direction (Fig.1 b) that brought the highest
visibility (Table 1). Moreover, mean intensity of pixels of particular o’clock direction of the labral tear captured on
the arthroscope inserted from each shifted portal locations were also shown (Fig.1 c). We verified the validity of thecost function by a reasonable and reproducible result of such greedy search. From now on, we will speed up thissearch and plan to efficiently search for a wider range using some optimization algorithm.
Keywords：preoperative planning, hip arthroscopy, medical image

1. Purpose
The instrument which should be inserted firstly into the hip joint in the arthroscopic labral repair is thearthroscope. Therefore it must be inserted from the safest portal [1] and [2]. Representative portal location
is defined by the uniform distances relative to two anatomical landmarks that is the greater trochanter andthe anterior superior iliac spine. The anterolateral portal is used as a representative safest portal which
established firstly using landmarks. However, this portal location is not always suitable from the visibility
perspective due to the anatomical variation among patients as well as various pathological variations.
―――――――――――――――――――――――――――――――――――――*1 Graduate School of Information Science, Nara Institute of science and technology〔8916-5 Takayama, Ikoma, Nara, Japan〕
e-mail: shinnosuke-k@is.naist.jp*2 Department of Orthopaedic Surgery, Osaka General Medical Center〔3-1-56 Mandaihigashi, Sumiyoshi-ku Osaka-shi, Osaka, Japan〕

291

Therefore if the portal location could not correspond to these variations, inserted arthroscope will collidewith acetabular or femoral head and will not be able to capture the labral tear to repair. To avoid this, theway to search the optimal paths is feasible. In endoscopic surgery, a study for as a preoperative planning
using this way is in progress [3]. In arthroscopic hip surgery, especially arthroscopic labral repair, we
propose the way that computation for all enable path through different portal locations to the point near
the labral tear to search the portal location and insertion direction which brought the optimized visibility.

2. Method
Arthroscopic images of labral tear are obtained by the virtual camera placed in the tip of the virtual
arthroscope. Firstly, the femoral head is pulled 10 or 15 millimeter toward inferior and rotate 5 degree
around inferior-superior axis toward anterior to ensure the work space of the joint cavity based on anadvise by the expert surgeon. A representative portal (anterolateral) location is determined using
landmarks on the 3D models. Inserted arthroscope can swing at the portal as a fulcrum. Finally thearthroscope is inserted with various insertion direction at shifted 25 portal locations by the following
procedure.
1) Coloring the surface of labral tear at angular intervals of 30 degree which is corresponding to 1-12
o’clock. We defined 12 o’clock is anterior axis direction at the inflection point on the positive sideof the inferior axis of the anterior superior iliac spine and 3 o’clock is inferior axis direction basedon 12 o’clock2) Establish 25 locations which are shifted 5 millimeter from representative portal location toward
inferior or superior and anterior or posterior direction which are numbered from 0 to 24 (Fig.1 a).
3) Arthroscope direction is set to the target points within the space between articular cartilage andfemoral head sphere, then the insertion angle from anterior axis (theta) and from superior axis (phi)is determined (Fig.1 b).
4) Arthroscope is inserted through the shifted portal locations to target point with rendering androtating around the line of sight direction as a rotating axis at angular intervals of 45 degree tillreaching the target or colliding with femoral head or articular cartilage
5) Try next target point
6) Arthroscope insertion to all target is finished, portal location is shifted from inferior to superior oranterior to posterior7) Iterate on 3) to 6) till the end of rendering at 25th portal location
We defined the following cost equation as a min-max constraint optimization problem, here px, py
and pz is a coordinate of shifted portal on the skin surface, and theta, phi is an insertion direction ofarthroscope.

f ( px, py, pz, ,  )  max{ c( px, py, pz, ,  )}(1)

3. Results
We have carried out automatic measurement against 15 cases and then we plotted pie graph with color292

Fig. 1 (a) 25 yellow circles are portal location for arthroscope insertion. (b) arthroscope insertion angle
definition. (c) resulting mean count of captured pixels of labral tear at 1-12 o’clock for 15 cases.
Table 1 For 15 cases, the portal location and the insertion angle defined in Fig. 1 when maximizing thenumber of captured pixels of labral tear at all time o’clock direction of labral tear.

293map of the number of captured pixels at each o’clock direction of the labral tear when arthroscope
inserted from each 25 portal location. Each pie graph show high visibility tendency at specific portal
locations. The tendency suggests several possible cause. One is the anatomical variation among patients
especially locational relation between inserted arthroscope and labral tear due to the morphologicalvariation of articular cartilage. Another is locational relation between portal location and femoral head andarticular cartilage. To analyze the visibility related to the trend of location, we calculated a mean count at
each o’clock direction and plotted (Fig.1 c). As pie graph shows that the visibility of inserted arthroscopeis higher at superior anterior location than the representative portal location p012 in the Fig.1 c.
Furthermore, as shown in Fig. 1 c, at the representative portal location p012, the direction of 11 o'clock
we defined is somewhat weaker for the direction from 1 o'clock to 8 o'clock, but p002, p003, p008, p013 ,p014, p019 show that the direction of 11 o'clock is well captured. Moreover, as shown in Table 1, a
combination of portal location and insertion angle showing the highest visibility in each 15 cases wereobtained. Regarding the direction of insertion from these portal locations, it is necessary to verify thesafety of whether or not the safe distance from neurovascular is maintained, but prior research [1] and [2]on safety and confirmation to the expert surgeon are currently in progress.

4. Conclusion
We showed the tendency of the inserted arthroscope visibility at 25 portal locations shifted from
representative portal location using data of 15 cases. In addition, portal locations and insertion direction
were obtained with brought the highest visibility for each 15 cases leaving the verification of safety. Also,
as a result of mean the pixel counts for each clock time direction of the labral tear obtained from eachportal location by inserted arthroscope, a location with better visibility at a specific clock direction is
obtained as compared with the representative portal location. However, it is necessary to further verify.
Besides since the number of target points for inserted arthroscope is still small, we will speed up thissearch and plan to efficiently search for a wider range using some optimization algorithm.
Compliance with ethical standards
Conflict of interest

The authors declare that they have no conflicts of interest in relation to thisarticle and they respect protection of human and animal rights.
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Xiaojun Chen, Jun Cheng, Xin Gu, Yi Sum, Constantinus Politis: Development of preoperative planningsoftware for transforaminal endoscopic surgery and the guidance for clinical applications. The International
Journal for Computer Assisted Radiology and Surgery, Vol.11, issue 4: 613-620, 2016294

OP9-3

X 線画像を用いた経気管支診断支援向け
処置具 3 次元位置マッピング法の基礎検討
松崎

和喜*1

馬場 理香*1

山川 恵介*1

飯村

隆志*2

松元

祐司*3

中井 俊之*3

北川 まゆみ*4

麻生

智彦*4

要旨
X 線装置は末梢肺病変に対する経気管支鏡診断において，腫瘍細胞を採取する処置具位置を確認する目的で利用されている．X 線画像は処置具をリアルタイムに認識可能だが，2 次元投影像のため病変の前後方向の位置把握が困難な場合がある．本研究では X 線装置を用いた経気管支鏡診断支援を目指し，処置具の3 次元位置を明瞭にする 3D 位置マッピング技術を提案し，要素技術を開発した．提案技術の基本原理は，複数方向の X 線画像と診断用に事前撮影した CT 画像を用い，術中の患者に対して位置決めを実施，処置具の 3 次元位置を認識し，CT 画像上にその 3 次元位置を表示する．患者位置決めは，2 次元画像（X 線画像）と 3 次元画像（CT 画像）による画像レジストレーション法を用い，GPU による高速化を図った．また処置具の位置認識には，パターンマッチング法を用いて自動化した．本報告では，主に人体ファントムを用いて提案手法の実現可能性を検討した．
キーワード：X 線画像，経気管支診断，処置具，3 次元位置マッピング

1．はじめにで進むが，分岐数が多くなる抹消では，気管支X 線装置を用いた診断・治療の手技は，体内が内視鏡径よりも細いため，挿入が不可となる．

に挿入した処置具の位置や動きを 2 次元の X 線

このような場合に，X 線透視下で内視鏡先端か

投影画像上に表示しながら行われる．このよう

らガイドシースと呼ばれる管状筒を誘導，病変な手技の一つに，肺がんの確定診断を目的とし部に留置し，ガイドシース内に鉗子や細胞診ブた経気管支内視鏡生検がある[1]．内視鏡を被験ラシを挿入して生検を行う．

者の口から挿入し，内視鏡画像を確認しながらX 線画像は，処置具が画像上にリアルタイム

気管，および分岐した気管支を経由して病変ま表示される長所があるものの，2 次元投影像のため，画像奥行方向の情報は失われ，画像上で――――――――――――――――――

処置具と病変が重なって見えたとしても，必ず*1 (株)日立製作所 研究開発グループ

しも処置具が病変部にあるとは限らない．気管〔〒185-8601 国分寺市東恋ヶ窪 1-280〕

支内視鏡生検においても同様で，鉗子，ブラシ

e-mail: kazuki.matsuzaki.gv@hitachi.com*2 (株)日立製作所などの処置具と疾患部位との奥行方向の位置

ヘルスケアビジネス

関係が不明瞭で，生検が困難な場合がある．こユニットのような課題に対し，本研究では X 線画像と診*3 国立がん研究センター 中央病院

断用に事前撮像した 3 次元の CT 画像を用いる

内視鏡科 呼吸器内視鏡

3D 位置マッピング法を提案した．

*4 国立がん研究センター 中央病院
放射線技術部

295

2．方法

させ複数方向から求めることで，理想的には直1) 提案手法

線が交わる位置に処置具が存在し，3 次元位置

3D 位置マッピング法の概要を図 1 に示す．

を算出することが可能である（図 1(3)）．最後に，まず，生検手技中の被験者位置と，CT 撮影時の求めた 3 次元位置を CT 画像上にマッピングす

被験者位置を一致させる 画像レジストレーシる（図 1(4)）．前述した画像レジストレーション

ョンを行う（図 1(1)）．ここで生検時の被験者は法と，処置具先端の自動認識認法の詳細についX 線装置で取得された 2 次元画像であり，診断て，次節で述べる．

時の被験者は CT 装置で取得された 3 次元画像

2）2D-3D 画像レジストレーション法であるため，これらをレジストレーションする

実撮像 X 線画像と CT 画像から作成した計算

ためには工夫が必要である．2 次元画像と 3 次

投影画像とをレジストレーションするため，画

元画像のレジストレーション法として，放射線

素値ベース法を採用した．画素値ベース法は，治療等に用いられる患者位置決め法が知られ画素値を比較する類似度と，類似度の最大，もている[2]．これは 3 次元画像である CT 画像か

しくは最小を探索する最適化法が必要である．

ら，X 線画像を取得した装置体系を模擬し，X

今回は類似度と最適化法として，医用画像の分

線画像と類似した計算投影画像を演算する（図野で実績のある標準化相互情報量（Normalized

1(1)-1）．さらに 2 次元の計算投影画像と X 線画

Mutual Information：NMI）[3]と Powell 法[4]を用像の類似度を計算する（図 1(1)-2）．これらを対いた．また臨床における 3D 位置マッピング法

応撮影角度毎にレジストレーション することの利用シーンは，内視鏡生検手技中であり，迅で，生検時と診断時における被験者の移動，回速な結果提示が求められる．そこで計算負荷の転量を求めることが可能となる．次に，生検時高い計算投影画像の計算に，近年さまざまな分に取得した X 線画像上で，処置具の特徴部位，

野で高速化に用いられる GPU を採用し，計算

特に先端位置を検出する（図 1(2)）．X 線画像はの高速化，およびレジストレーション結果の妥投影画像であるため，実際の処置具先端は，画当性を検討した．

像上の先端位置と X 線源を結ぶ直線上に存在

3）処置具位置認識法

する．これら直線を X 線源およびパネルを回転

複数方向の各 X 線画像を用いて処置具の先(1) 2D-3D image registration(1)-1 Calculate projected image

X-ray source(1)-2 Calculate cost function(rotate)(2) Recognize device 2D

Patient
Projected image

X-ray image2(3) Calculate device 3D position(4) 3D mapping
Panel Detector
X-ray image1

CT image

図1

3D 位置マッピング法の基本原理

296

端位置の検出法には，画像中の処置具形状が比に示す．各方向において処置具とその先端（図較的明瞭でテンプレート作成が容易，また計算

2 矢印）は認識可能だが，模擬腫瘍および処置

負荷が低いパターンマッチング法を採用した．

具と腫瘍の位置関係の認識は困難であった．

処置具は曲線のパターンが複数存在するため，

画像レジストレーションにおける計算投影

必要なパターン画像の種類が膨大となる．その画像の取得に CPU もしくは GPU を用いた場合ため処置具形状を短く分割，直線形状とみなし，に要した計算時間の比較結果を表 1 に示す．

任意の処置具位置から先端に向け，曲線に沿い

CPU と比較し GPU を用いた場合，約 100 倍の逐次的に探索して，処置具の複数パターンに対高速化が可能であり，レジストレーション単体

応する方法を提案，評価した．

の計算時間は約 10 秒以内であった．また画像
レジストレーションの 6 パラメータに関する精3．結果度評価結果を表 2 に示す．全ケースで各軸方向

本研究では，人体ファントムを用い 3 方向のの誤差は，1mm 以下，各軸回転の誤差は，1°

X 線画像と CT 画像の組合せを，ファントムや以下を確認した．

処置具の位置を変更して 3 ケース取得し，開発手法を評価した． 撮影した X 線画像例を図 2

表 1 画像レジストレーションの計算時間
CPU [msec.]
GPU [msec.]

Case 1
1333830
10018

Case 210674998224

Case 311314388643

表 2 GPU による画像レジストレーション結果
Shift x [mm]Shift y [mm]Shift z [mm]Rotate x [deg.]
Rotate y [deg.]
Rotate z [deg.]

LAO 135°

Case 1
0.02
-0.15
-0.09
0.08
0.07
-0.01

Case 2
0.11
0.06
-0.2
0.14
0.02
-0.02

Case 3
0.10
0.07
-0.19
0.17
0.02
0.08

各方向の X 線画像における処置具先端位置の認識結果を表 3 に示す．全ケースの平均誤差
0.24 mm，最大誤差 0.43mm を確認した．
表 3 処置具先端位置の認識結果
Direction
Error[mm]Case 1 LAO 135°
0.39

180°

Case 2

Case 3
RAO 135°

図2

3D 位置マッピング用 X 線画像例(3 方向)

297

180°

0.19

RAO 135°

0.19

LAO 135°

0.19

180°

0.19

RAO 135°

0.19

LAO 135°

0.19

180°

0.43

RAO 135°

0.19

3D 位置マッピングの結果表示例を図 3 に示す．X 線画像のみでは認識困難であった腫瘍位

文

献置および腫瘍と処置具の位置（図 3 十字交点）［1］ 荒井保明，他：－国立がん研究センター

関係が明瞭となり，特に処置具が模擬腫瘍の背中央病院－ 医師・技師・診療放射線技師の側に位置している状態を 明瞭に認識可能であための呼吸器内視鏡実践マニュアル．医療った。

科学社，東京，2015［2］

梅川徹：粒子線治療向け繰返し DRR 生

成による自動 6 自由度患者位置決め法．医学物理 29，2009

Tumor mock-up［3］

F. Maes, et al. ： Multi-Modality Image

Registration by Maximization of Mutual
Information. IEEE Transactions on Medical
3D Mapping result

Image, 1997, pp.14-22［4］ W. H. Press, et al.：Numerical Recipes in C
(C 言語による数値計算のレシピ), 技術評
論社，東京，1993

図3

3D 位置マッピング表示結果例

4．まとめ
X 線装置を用いた診断・治療手技，特に経気管支診断を支援する処置具 3 次元位置マッピン
グ法を提案，開発し，ファントムを用いた基礎検討を実施した．2D‐3D 画像レジストレーションでは，画素値ベース法，および GPU を用いて自動，高速化可能なことを確認した．また X
線画像における処置具先端位置を，パターンマ
ッチング法により高精度に認識可能なことを確認した．これらを 3 次元位置マッピング法に適用し，X 線画像のみでは困難であった腫瘍と処置具の位置関係の明瞭化が可能な ことを確認した．以上から，3 次元位置マッピング法は
X 線装置を用いた手技支援に有用であると考えられる．
利益相反の有無
本研究の発表者である松崎和喜，馬場理香，
山川恵介，飯村隆志は，（株）日立製作所に属する社員である．

298

Feasibility study of x-ray image guided device 3D mapping method for
diagnostic bronchoscopy
Kazuki MATSUZAKI*1, Rika BABA*1, Keisuke YAMAKAWA*1, Takashi IIMURA*2,
Yuji MATSUMOTO*4, Toshiyuki NAKAI*3, Mayumi KITAGAWA*4, Tomohiko ASO*4*1 Hitachi, Ltd. Research & Development Group*2 Hitachi, Ltd. Healthcare Business Unit
*3 National Cancer Center Hospital Department of Endoscopy*4 National Cancer Center Hospital Department of Radiological Technology

In medical diagnosis or therapy using x-ray imaging apparatus, we proposed 3D mapping method that navigates adevice to lesion, and developed image processing methods and applications. The x-ray image enables us to monitor
devices; however, the depth position is unclear due to projection image from x-ray apparatus. In 3D mapping, we used
multiple angle x-ray images in diagnostic bronchoscopy and CT image for diagnosis. First, patient positioning was
carried out using image registration method with x-ray images and CT image. Then, a position of a device for diagnostic
biopsy was calculated from multiple angle x-ray image. Finally, the 3D position was mapped in CT image. The 3D
mapping technique is carried out in diagnostic bronchoscopy; therefore, all image processing methods need to be shortperiod of time and automated procedure. In this study, we developed fast ray-trace method using GPU, and automateddevice recognition method using pattern matching. As a result, maximum calculation time for automated image
registration was about 10.0 second in all test cases, and the maximum device recognition error was 0.43mm, we achieved
the target specifications. In conclusion, 3D mapping methods has good potential to recognize 3D position of device indiagnostic bronchoscopy.

Key words: X-ray image, Diagnostic bronchoscopy, treatment tool, 3D mapping299

OP9-4

Prostate localization method based on anatomical feature points
in a Bayesian delineation frameworkfor prostate cancer radiotherapy
Kenta NINOMIYA*1, Hidetaka ARIMURA*2, Motoki SASAHARA*1
Taka-aki HIROSE*1,3, Saiji OHGA*4
Abstract
We aimed to develop a prostate localization method based on anatomical feature (AF) points in a Bayesian delineation
framework (BDF) for prostate cancer radiotherapy. Prostate locations were estimated by using a random forest fromfive AF points, which were manually selected on prostates, bladder and rectums in sagittal planes of planning computed
tomography images. The proposed method was applied for placing probabilistic atlas to extract prostate regions in BDF.
Centroids of prostate regions determined by radiation oncologists were employed as reference prostate locations. The
average location estimation error of prostates and Dice’s similarity coefficient between the reference and extracted
prostate regions were 2.4±1.3 mm and 0.80±0.070 for 44 test cases, respectively.
Keywords：prostate cancer radiotherapy, anatomical feature points, Bayesian inference, probabilistic atlas, planningcomputed tomography

1.

Introduction

delineate contours of the clinical target volume

More than 1 million men worldwide are diagnosed(CTV). However, low contrasts of prostates with

with prostate cancer per year [1]. Prostate cancer issurrounding

the second most common type of cancer in the world,

tomography (CT) images could lead to tedious

whereas the mortality due to prostate cancer

delineations and interplanner variations in CTV

accounts for only 6.6% of all cancer deaths [1].

contours [4, 5]. Therefore, the automated delineation

Therefore,

andframeworks of the prostate on CT images are neededradiotherapy has contributed to the low mortalities

for clinical practice, since automated delineation[2]. Around 40% of prostate cancer patients over theframeworks could reduce these variations ofage of 65 years are treated only with radiotherapy

contours.

prostate

canceriscurable,tissuesonplanning

computed[3]. With regard to radiotherapy treatment plans forBayesian delineation frameworks (BDF) could

prostate cancer, radiation oncologists manually

be feasible for estimation of the low contrast―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――*1 Department of Health Sciences, Graduate School of Medical Sciences, Kyushu University〔3-1-1
Maidashi, Higashi-ku, Fukuoka, 812-8582, Japan〕
e-mail: knt.eat.24splash@gmail.com*2 Sciences Department of Health Sciences, Faculty of Medical Sciences, Kyushu University*3 Department of Medical Technology, Kyushu University Hospital*4 Department of Clinical Radiology, Graduate School of Medical Sciences, Kyushu University

300

planes of planning CT images.

prostates [6, 7]. However, one of the drawbacks in

Figure 1 illustrates the five AF points of thethe BDF is that the prostate locations where
represent

lowest point of the bladder, contact point of theexistence probabilities of the prostate at each voxel,

bladder with the prostate, “center” point of theshould be positioned are unknown. No trials haveprostate, front point of the rectum, and rear point of

been

for

the rectum, which were manually determined asdetermination of prostate locations, where the PAs

position vectors on the sagittal planes of planningshould be positioned.

CT images. The lowest and contact points of theprobabilistic

madeatlasesfor(PAs),

developing

which

approaches

The goal of this study was to develop a prostate

bladder were selected based on the evidence that the

localization method based on anatomical feature

lower bladder border correlated with the prostate(AF) points in the BDF for prostate cancer

displacements [9]. The “center” points of theradiotherapy.

prostate were selected by an observer as prostaterough locations. The front and rear points of the2.

Materials and frameworks

rectum were reportedly moved by volume changes

We used 44 cases including planning CT images

in the rectum, displacing the prostates [9, 10].

(pixel size: 0.9766 mm, matrix size: 512×512) and

The RF was constructed for the estimation ofbinary images of the prostates which were derived

prostate locations along the anterior-posterior (AP)from their contours determined by radiationand superior-inferior (SI) directions, separately,

oncologists. The binary images of prostates weresince the CPR displacements along the left-rightused as the reference prostate regions and centroids(LR) direction were small (<1.3 mm). The CPRsof them were served as reference centroids ofalong the AP and SI directions were separately

prostate regions (CPRs) (prostate locations).

estimated using RF, which learned the relationships

The CPRs were estimated using a random forest

between the reference CPRs and the AF points. The(RF) [8] from five AF points, which were manually

RF was trained for each direction by feeding 43

selected on prostates, bladder and rectums in sagittal

Contact point of bladder“Center” point of prostate

Rear point of rectum
Lowest point of bladder
Front point of rectum
Figure 1. Five anatomical feature points (*) manually selected on the
bladder edge (blue), the rectum edge (red), and within the prostate(green): the lowest point of the bladder, a contact point of the bladderwith the prostate, a “center” point of the prostate, a front point of therectum, and rear point of the rectum.

301

LR

SI

AP

With

Probability

Estimation error
AP : 3.8 mm
SI : 0.64 mm
DSC : 0.80

Without
Estimation error
AP : 13.0 mm
SI : 6.0 mm
DSC : 0.70

Reference

Figure 2. Prostate regions estimated with and without the proposed method.
training datasets of the reference CPRs and feature

location estimation errors for 44 test cases with andvectors consisting of five coordinates of the AF

without the proposed method were 2.4±1.3 andpoints.

5.6±3.7 mm (p<0.001), respectively. The average
DSCs for 44 test cases were 0.80±0.070 (with) and

To investigate the feasibility of the proposed
method, estimated CPRs were applied for placing

0.69±0.13 (without) (p<0.001).

prostate PA at the coordinates and extracting prostate

In this study, only 43 cases were used for theregions using the BDF with occurrence probabilities

RF training in the leave-one-out test. The use of aof CT values with prostate regions and its

lesser number of training data can lead to overfitting

surrounding regions. [11].

to the teaching data in the training step [13]. The use

The proposed framework was evaluated byof several larger datasets that have a variety of CPRs

calculating location estimation errors of CPRs andor anatomical feature points can help provide a more

the Dice’s similarity coefficient (DSC) [12] based on

accurate estimation of the CPRs.

a leave-one-out-cross-validation test for 44 cases.
Table 1. Average location estimation errors in mm
of CPRs and DSCs with and without the proposed
method.

The location estimation errors were calculated bysubtracting the estimated CPRs from the reference
CPRs along the AP and SI directions. The DSCs

With

WithoutAP

2.0±2.0

5.7±4.6SI

2.8±2.2

5.5±4.3

Mean

2.4±1.3

5.6±3.7

0.80±0.070

0.69±0.13

were calculated between estimated and reference
prostate regions. The location estimation errors and
DSCs with the proposed method were compared to

Estimation
error
(mm)

that without the proposed method by Student’s t-test(two tailed).
3.

Results and Discussion

DSC

Figure 2 shows the prostate regions estimated withand without the proposed method. Table 1

4.

summarizes results of the evaluations. The average

302

Conclusions

We have developed the prostate localization method[6] Chen S, Lovelock DM, Radke Richard J. RJ.:

based on AF points in the BDF for prostate cancer

Segmenting the prostate and rectum in CT imagery

radiotherapy. The proposed method could beusing anatomical constraints. Med Image Anal,

feasible for estimation of the prostate locations in

2011; 15:1–11

the BDF.
[7] Martínez F, Romero E, Dréan G et al:
Acknowledgement

Segmentation of pelvic structures for planning CT

The authors would like to express their appreciation

using a geometrical shape model tuned by a multi-

to all of the members of the Arimura laboratory who

scale edge detector. Phys Med Biol, 2014; 59:1471–

provided precious comments and advices for this1484

study.
[8] Meinshausen N: Quantile Regression Forests. J
Mach Learn Res, 2006; 7:983–999

Conflict of interests
The authors do not have any conflict of interests to[9] Roeske JC, Forman JD, Mesina CF et al:

disclose.

Evaluation of changes in the size and location of theReferences

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2006; 25(11):1451-1461

differences in target volume definition in prostatecancer lead to clinically relevant differences in[13] Bishop CM: Pattern Recognition and Machine

normal tissue toxicity? Int J Radiat Oncol Biol Phys

Learning. Pattern Recognit, USA: Springer; 2006.

2004; 60:1076–1081

303

前立腺癌放射線治療におけるベイズ領域推定法のための解剖学的特徴点に基づいた前立腺位置推定法
二宮健太*1, 有村秀孝*2, 笹原基希*1,
廣瀬貴章*1,3, 大賀才路*4*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 九州大学病院医療技術部*4 九州大学大学院医学研究院臨床放射線科
本研究の目的は前立腺癌放射線治療におけるベイズ領域推定法のための解剖学的特徴点に基づいた前立腺位置推定法を開発することである．治療計画 CT 画像上の前立腺，膀胱，直腸から選択された５つの解剖学的特徴点を学習した，Random forest 法を用いて前立腺の位置を推定した．提案手法で推定した位置座標に確率アトラスを配置し，ベイズ領域推定法を用いて領域推定を行った．放射線腫瘍医によって決定された前立腺領域を参照領域として用い，提案手法の評価を行った．提案手法を用いた場合の平均の前立腺位置推定誤差と DSC はそれぞれ，2.4±1.3 mm と 0.80±0.070 であった．
Key words: 前立腺癌放射線治療，解剖学的特徴点，ベイズ推定，確率アトラス，治療計画 CT304

OP9-5

画像誘導放射線治療のリアルタイム腫瘍追跡における患者個別深層学習を実現する非線形データ拡張方法
照沼	
  利之*1	  友田	
  光一*2	  榮	
  武二*1大西	  かよ子*1	  奥村	
  敏之*1	  櫻井	
  英幸*1
要旨
新たなマーカーレス腫瘍追跡法が筆者らにより開発された．提案法は，従来のいわゆるビックデータを利用する深層学習ではなく放射線治療を受ける患者個別情報から非線形なデータ拡張により多数の訓練画像を生成した深層学習である点が特徴である．訓練用画像の画像特徴と教師画像間の位置的な共起確率を制御することにより，骨構造特徴が追跡に不必要な情報であり軟組織特徴が追跡に重要な情報であるという認識を誘導した．提案された非線形データ拡張による過学習抑制効果を臨床画像で確認した．
キーワード：患者個別深層学習，非線形データ拡張，リアルタイム腫瘍追跡、画像誘導放射線治療

1．はじめに一般的にマーカーレス腫瘍追跡法の研究では，

	  深層学習(DL: deep learning)の医用応用は，

CT から作成した仮想 X 線透視画像(DRR:

CAD (computer assisted diagnosis)を代表する

digitally reconstructed radiograph)の腫瘍領域を診断領域で特に進んでおり，治療領域においテンプレート学習する template matching (TM)ても治療計画支援のために臓器抽出や腫瘍領法が試みられていた．しかし次の要因，1）X

域推定などの研究例がある．これらの深層学

線透視のエネルギー領域では光電効果が大き習では一般的に教師あり学習が採用され，訓く透視画像上に骨構造が強調され追跡の妨げ

練画像はいわゆるビックデータ，すなわち「多になること，2）CT 画像と X 線透視画像の分数の患者」の「正しい情報」である．

解能の差や X 線透視の被曝量の問題から学習

一方，放射線治療時のリアルタイム X 線透用 DRR と臨床 X 線透視画像の画質が異なる視による腫瘍追跡の場合は，事前情報としてこと，などにより TM 法のようなデータベー

治療計画作成時に取 得した対象患 者の CT

ス参照型手法では追跡精度の向上は難しい．

(computer tomography)情報を活用可能である．

訓練画像と試験画像の画質差に対応するためには統計的手法の導入が不可欠であり，多数――――――――――――――――――のテンプレートを使用する方法も考えられる*1 筑波大学医学医療系がリアルタイムの演算の問題がある．

〔〒305-8576 つくば市天王台 1-1-1〕

筆者らは，上記の骨構造による誤追跡に対処

e-mail: terunuma@pmrc.tsukuba.ac.jp

するために，深層学習を用いたマーカーレス*2 筑波大学大学院人間総合科学研究科

腫瘍追跡法を開発した．提案法は，治療対象の「１患者のみ」から訓練画像を作成すると305

同時に，臨床的に「誤った情報」を積極的に深層学習におけるデータ拡張法として画像使用するデータ拡張方法である［1］．本報告の幾何学変換やノイズ付加が知られている．

では，提案法の訓練データ生成の意義を再考

一般的にノイズ付加では一様ノイズが使用さするとともに，臨床画像による追跡結果ついれるが，ランダムであれば特に一様である必て考察する．

要性は少なく，ノイズが特定のパターンであっても共起確率が低く保たれてば問題はない．

2．方法

従って，我々の提案法は骨構造というノイズ

	  通常の治療計画４DCT で作成される DRR

パターンをランダムに重ね合わせた非線形のは呼吸位相毎の 10 枚の画像となる．このデー

データ拡張法とみなすことができる．一般的

タ数は一般的な深層学習が要求する訓練デーにデータ拡張は過学習を抑制する効果がある

タ数からすると少なすぎるため，いわゆるデことが知られており，本提案法でも同様に過ータ拡張(data augmentation)が必要である．

学習抑制効果が期待できる．本報告では，こ

我々の提案手法では，軟組織 DRR にランダの過学習抑制効果を訓練画像と異なる画質の

ムに骨 DRR を重ね合わせた画像を訓練画像

試験画像，1）人工的に試験画像のみにノイズとする［1］．これは，深層学習は多数のデーを加えた場合，2）試験画像として臨床画像を

タ間の統計的な共起確率により重要な特徴量

使用した場合，で検証する．本提案法ではを抽出する手法であるという我々の理解に基CNN(convolutional neural network)に SegNet をづいている．この方法により，図 1 に示すよ

使用している．

うに，訓練画像の軟組織特徴の位置は教師画
3．結果

像（腫瘍位置を楕円で示す）に対して強相関となるが，骨特徴の位置は教師画像に対して	  人工的に試験画像のみにノイズを加えた場

無相関となる．従って，深層学習が進むにつ合の結果例を図 2 に示す． この例では，骨構れて，腫瘍追跡に重要な情報は軟組織特徴で造をランダムに重ね合わせたノイズなし訓練あり追跡に不必要な情報は骨特徴であるとい

用 DRR で学習した CNN(convolutional に，標う認識を誘導することが期待できる．

準偏差 30 %の正規分布ノイズを印可した試
験用 DRR による追跡結果を図 2 に示す．

図 2	
  ノイズ付加試験画像による追跡結果例（黄色：任意に作成した楕円形標的）
図 1	
  訓練画像（左）と教師画像（右）の例

306

試験画像として臨床画像を使用した結果例をのような画質差に対しても強靭な追跡が可能

図 3 に示す．

であることを考えると，本提案法が過学習抑制効果を持つことは明らかである．
4．まとめ	
  提案された患者個別深層学習によるマーカーレス腫瘍追跡法の非線形データ拡張による過学習抑制効果が示された．臨床 X 線透視画
像による試験においてもその有用性が示された．
謝辞

	  本研究は JSPS 科研費  17K09054 の助成を受けたものです．

図 3	
  臨床画像による追跡結果例（黄色：投影した臨床標的体積）

利益相反の有無	  なし

臨床画像による試験では，訓練用画像は治療
計画用 CT による空間分解能 1.0 mm/pixel お文

献

よび 2.5 mm/slice による CT 情報から作成され［1］	
  Terunuma T, Tokui A, Sakae T: Novelており，臨床 X 線透視画像の空間分解能 0.3

real-time tumor-contouring method using

mm/pixel と大きく乖離する．また，当施設のdeep learning to prevent mistracking in

X 線透視画像は I.I. (image intensifier)により取X-ray fluoroscopy. Radiol. Phys. Technol.

得されており約 10 %の画像ノイズを持つ．こ11(1): 43-53, 2018307

OP10-1

深層学習による単純ＣＴにおける急性期脳梗塞の自動検出高橋規之*1，木下俊文*1，大村知巳*1

松原佳亮*1，李鎔範*2，豊嶋英仁*1

要旨
近年，急性期脳梗塞に対する血栓回収療法が行われるようになり，画像診断で早期虚血変化を捉えることが益々重要になってきた．しかし，CT 画像では早期虚血変化を同定することが難しい．そこで，本研究では deep learning を用いた単純 CT における急性期脳梗塞の早期虚血変化の自動検出法を提案する．脳 CT 画
像をアトラスに変換した後，左右脳実質に関心領域を設定し対象領域のみを抽出する．最後に，抽出された左右領域を一対として切り出し，CNN への入力画像とした．本研究ではレンズ核を対象領域とした．正常 28 例と，レンズ核に早期虚血変化を認めた 50 例を評価に用いた．その結果，レンズ核に対する検出感
度は 92％，特異度は 96.4％，正診率は 93.6％，AUC 値は 0.980 であった．
キーワード：CT, 急性期脳梗塞，畳み込みニューラルネットワーク

1．はじめに早期虚血変化域を高信号化した．アトラス上に近年，急性期脳梗塞に対する血栓回収療法が設定した関心領域内の Z スコア分布から特徴量行われるようになり，発症から治療までの時間を抽出して判別分析を行い，虚血変化の有無を短縮が求められ，画像検査を短時間で終える必

判定した．

要性が出てきた．そのため短時間で行える単純

近年，深層学習の高い識別性能に注目が集まCT 検査が見直されてきている．単純 CT では，り，医用画像における CAD の改善にも応用さ

脳梗塞による早期虚血変化を捉えることが重れてきた[3]．画像認識では convolutional neural

要であるが，CT 値がわずかに低下した虚血変

network（CNN）がよく用いられており，事前に化を同定することが難しく，そのためには読影

画像からの特徴量を抽出する必要がなく画素

医師の知識と経験が必要となる．

値情報のみを入力するだけで高い識別率を実

我々は，過去にこの問題を解決するために早現している．このような背景から，CT 画像の急期虚血変化のコンピュータ支援診断（computer-

性期脳梗塞早期虚血変化の検出にも深層学習

aided diagnosis: CAD）システムを提案した [1,2]．

が有用であることが考えられる．本研究では深提案したシステムでは，脳アトラスを用いたボ

層学習を用いた単純 CT における急性期脳梗塞

クセル統計解析により Z スコアマップを作成し，の早期虚血変化の自動検出法を提案する．

――――――――――――――――――
2．方法*1 秋田県立脳血管研究センター放射線

本研究は秋田県立脳血管研究センターの倫

医学研究部

理委員会の承認を得た．

[〒010-0874 秋田市千秋久保田町 6-10]

対象画像として，発症 4.5 時間以内の急性期

e-mail: takahashi-noriyuki@akita-noken.jp

脳梗塞 50 例と正常例 28 例の単純 CT 画像を使

*2 新潟大学大学院保健学研究科
投稿受付：2017 年

月

用した．これらの画像は，37 例が Siemens 社製，

日308

41 例が Canon 社製の CT 装置から得られた．1

ここでは，RI を 69（23 例×3 スライス）枚，LI

例当たりのスライス数は 28～32 枚，スライスを 81（27 例×3 スライス）枚，N を 84（28×3

厚は 4～5 mm であった．脳梗塞 50 例の内訳は，

スライス）枚それぞれ作成した．

右レンズ核に早期虚血変化を認めた 23 例と左

深層学習用ツールとして DIGITS 5.0（NVIDIAに認めた 27 例である．神経放射線科医師 2 名

corporation ） を 用 い た ． ネ ッ ト ワ ー ク に はの合議により早期虚血変化の有無を決定した．

AlexNet [4]を使用した．また，data augmentation

初めに，statistical parametric mapping（SPM8）[4] によって対象画像から学習用画像を増やしを用いて，CT 画像の脳実質形状をアトラスにた．移動 10 パターン，回転 5 パターン，左右反変換する．変換後，半値幅 2 mm のガウシアン

転 2 パターンで，1 枚の画像から 100 枚の画像フィルタを用いて平滑化処理を行った．アトラを生成した．なお，移動では左右レンズ核領域

ス変換後の画像サイズは 313×377×34，ボクセの間隔を 20 pixels 広げ，上下左右に 10 pixels シ

ルサイズは 0.5×0.5×4 mm になった．次に，左フトした．回転は 5 度間隔で 10 度まで行った．

右のレンズ核にそれぞれ 関心領域（region of

左右反転では虚血側が反転するため，反転したinterest: ROI）を設定する[図 2(b)]．ROI の位置

LI を RI に，同様に反転した RI を LI に混ぜてと形状は，本研究で使用した CT 画像とは別に学習した．したがって，対象画像は，N が 8,400用意した，アトラス変換した CT 画像を参考に

枚，RI と LI がそれぞれ 7,500 枚になった．学習

して決定した．レンズ核は連続する 3 スライスには，これらの画像を用い，学習率は 0.001，エに描出されていたため，1 例当たり 3 スライス

ポック数は 12 とし，最適化手法には AdaGradに ROI を設定した[図 2(b)]．1 スライスごとにを用いた．

左右の ROI 内を切り出し，左右一対を図 2(c)の性能評価には leave-one-out 交差検証を用い，ように貼り付け，識別のための入力画像（140×

症例に関する識別性能を求めた．78 例の全 234

140 pixels）を作成した．右側に虚血変化がある

スライスの識別結果を求めた後，症例ごとに各場合を RI，左側にある場合を LI，どちらにもな

群の 3 スライスの平均出力値を求め，最も高いい正常を N として，3 群で学習・識別を行った．

値を示した群を症例に対する識別結果とした．

図 2 学習画像作成例． (a) CT 画像 (b) アトラス変換画像（黄色線は ROI）

309

(c) 識別入力画像

3．結果と考察
レンズ核に早期虚血変化を認めた 50 症例と正常 28 例における正診率は 93.6%，感度は 92%，
特異度は 96.4%になった．識別結果を表 1 に示す．提案法は，ASPECTS のレンズ核領域に対して正確に早期虚血変化を検出できることがわかった．図 3 に，レンズ核の識別の例を示す．
本研究では，深層学習においては比較的少ない症例数であったが，高い正診率を獲得することができた．本手法では，早期虚血変化の存在判定に必要な領域のみを，脳アトラスをベースとして抽出し，左右領域を一対として画像に張り付けた．脳領域全体からの虚血変化の検出ではなく，関心領域内での識別を対象としたことが，高い性能を有した理由であると考える．
臨 床 では ， 視 覚 的 定 量 化手 法 で あ る Alberta
Stroke Programme Early CT Score（ASPECTS）を用いて医師が虚血の範囲を同定する．ASPECTS
法は中大脳動脈領域を 10 分割し，各領域で虚図 3 レンズ核の早期虚血変化を正しく検出し血変化の有無を判定する．それらの領域の 1 つた例であるレンズ核領域は，なかでも発生頻度が高く診断に重要である．この領域で高い正診率を文献得た本手法は，急性期脳梗塞の診断に有効であ[1] Takahashi N, Tsai DY, Lee Y, et al.: Z-score

ることが示唆された．今後，残りの 9 領域につ

mapping method for extracting hypoattenuation

いて試みる予定である．

areas of hyperacute stroke in unenhanced CT.
Acad Radiol. 17: 84–92, 2010[2] Takahashi N, Tsai DY, Lee Y, et al.: Computer-4．まとめ
深層学習を用いた単純 CT における急性期脳aided detection scheme for identification of

梗塞の早期虚血変化を自動検出するアルゴリ

hypoattenuation of acute stroke in unenhanced

ズムを提案し臨床画像に適用した結果，高い検CT. Radiol Phys Technol. 5: 98–104, 2012

出性能を得た．提案手法は単純 CT における急[3] Roth HR, Lu L, Liu J, et al.: Improving

性期脳梗塞の診断支援に有用であると考える．

Computer-aided detection using convolutional
neural networks and random view aggregation,

利益相反の有無IEEE Transactions on Medical Imaging. 35:

なし

1170–1181, 2016

表 1 レンズ核領域の識別結果[4] Krihevesky A, Sutskever I, Hinton GE:

識別結果

正解

ImageNet classification with deep convolutional

RI

LI

N

neural networks, Proc. of 26th

RI

20

1

2

Conference on Neural Information Processing

LI

0

26

1

Systems (NIPS), 1106–1114, 2012

N

1

0

27

310

AnnualComputerized Detection of Acute Stroke in Unenhanced CT Using Deep
Learning
Noriyuki TAKAHASHI*1, Toshibumi KINOSHITA*1, Tomomi OHMURA*1, Keisuke MATSUBARA*1,
Yongbum LEE*2 , Hideto TOYOSHIMA*1*1 Research Institute for Brain and Blood Vessels-Akita*2 Graduate School of Health Sciences, Niigata University

For thrombolysis of hyperacute stroke, quantifying the extent of regions of early ischemic change is mandatory.
However, detection of regions of the ischemic change is considerably difficult on unenhanced CT images. Our purposeof this study is to develop an atlas-based detection method of ischemic change of hyperacute stroke on CT images
using a convolutional neural network (CNN). The algorithm of the developed method consisted of four main steps:
anatomic standardization, determination of region of interest (ROI), cropping the ROIs, and classification using the
CNN. The method was applied to 50 patients who had early ischemic change areas (<4.5 h) in the lentiform nucleus
and 28 normal controls. As a result, we obtained the sensitivity of 92%, the specificity of 96.4% and the accuracy of
93.6% for the classification in the lentiform nucleus region. The newly developed method has the potential toaccurately identify ischemic change of hyperacute stroke in the lentiform nucleus in unenhanced CT.

Key words: CT, hyperacute stroke, convolutional neural network

311

OP10-2

Capsule network を用いた磁化率強調像の教師あり学習による脳循環代謝異常の予測の試み
松原

佳亮*1

高橋

規之*1

梅津

茨木

正信*1

木下

俊文*1

篤司*2

要旨
近年 Geoffrey Hinton により提案された Capsule network (CapsNet)は画像上のオブジェクトの空間情報を保持したまま学習が可能であり，膨大な学習データを必要としないため，医用画像診断における応用が期待できる．本研究では CapsNet を用いて磁化率強調像(SWI)を学習し，脳虚血に伴う酸素摂取率(OEF)亢進の予測を試みた．片側性脳血管狭窄閉塞症の患者(n=145)の SWI から抽出した 108 x 108 voxels の領域を入力，中大脳動脈支配領域における OEF の患側/健側比が 1.05 以上かどうかを教師とし，CapsNet による教師あり
学習を実施した．その結果，78.7±1.9%の正答率で OEF 亢進を予測できた．CapsNet により OEF 亢進がある程度予測できることが示されたが，精度向上のために学習の更なる工夫が必要とされる．
キーワード：深層学習，磁化率強調像，capsule network，脳卒中，CAD

1．はじめにる．

脳 虚 血 に 伴 う 酸 素 摂 取 率 (oxygen extraction

近年，従来より深いニューラルネットワーク

fraction, OEF)の 亢 進 を 測 定 す る 方 法 と し て はにより学習を行う深層学習の技術が広範な分[15O]酸素ガスを用いた PET 検査が gold standard

野で活発に利用され始めており，特にとなっており，手術を行うかどうかの意思決定

convolutional neural network (CNN)は自然画像処において重要な検査となっている［1］．一方，

理の分野において目覚しい成果を挙げている

MR 装 置 で 撮 像 さ れ た 磁 化 率 強 調 像［4, 5］．脳血管障害の医用画像診断においても(susceptibility-weighted imaging, SWI)に於いても，脳虚血領域の抽出［6］や脳梗塞の検出［7］, MR

脱酸素ヘモグロビンの増加に伴う静脈の増強

angiography 上の動脈瘤の検出［8］などに応用

所見から OEF の亢進を捉えることができる［2,

されている．

3］．しかし，SWI 上の微細な静脈増強所見を正一方で CNN はプーリング処理等により歪み確に読影するには経験を要するため，静脈増強や平行移動に対する不変性を獲得する代わり所見の読影を支援するシステムが望まれていに，画像上のオブジェクトの向き，位置やオブ
ジェクト同士の位置関係などの空間的情報を――――――――――――――――――

学習の過程で失ってしまうという欠点がある*1 秋田県立脳血管研究センター放射線［9, 10］．そのためオブジェクト個々の特徴し医学研究部

か認識できない．また空間的情報の学習ができ〔〒010-0874 秋田市千秋久保田町 6-10〕

ないため，高い認識精度を獲得するためにはオe-mail: matsubara@akita-noken.jp

ブジェクトの向きや位置が異なる大量のデー*2 東北大学病院放射線診療科

タを学習しなければならない．従って大量のデ

2003

1

31

312

ータの準備が困難な医用画像の分野において

2.3

はデータ拡張などの工夫が必要となる．

15

15

O PET

O PET デ ー タ は PET/CT 装 置 （ SET-

上記の CNN の問題を解決する新しいネット

3000GCT/M，島津）で 3D 収集した．収集条件

ワ ー ク と し て capsule network (CapsNet) が等詳細は先行研究と同様である［13］．オートラ

Geoffery Hinton ら に よ り 提 案 さ れ た ［ 11 ］．

ジオグラフィー法［14］により計算した OEF 定

CapsNet はオブジェクトの向きや位置などの空量画像の中大脳動脈支配領域に楕円形の関心

間的情報をベクトルで扱う capsule を連ねたネ

領域を取り，OEF の患側/健側比を評価した．

ットワークであり，capsule 間の結合の強さを学

OEF の患側/健側比が 1.05 以上か否かを OEF の習していくことで空間的情報を認識すること

亢進の有無と定義し，学習におけるラベルとしができる．従って位置などの情報が重要となる

た．
2.4． CapsNet

医用画像の分野における応用が期待できる．
本研究では CapsNet の医用画像分野への可用

本研究で適用した CapsNet を図 2 に示す．

性・有用性を検討するために，SWI の教師あり

CapsNet は Conv1, PrimaryCaps, DigitCaps の 3 つ学習による OEF 亢進の予測について CapsNet のの層で構成される［11］．

適用を試みたので報告する．
2．方法
2.1．対象本研究では SWI 及び 15O PET 検査の両方を施行した片側性主幹動脈狭窄閉塞症患者 145 名を対象とし，対象患者の SWI 及び 15O PET データ

図 2 本研究で適用した CapsNet（［11］Figure 2 を改を後方視的に解析した．

変）

2.2

SWI

Conv1 は入力画像の局所特徴量を抽出する通SWI は 1.5T（MAGNETOM VISION, シーメン

常の畳み込み層である．PrimaryCaps では Conv1ス）もしくは 3T MRI 装置（Verio, シーメンス）の出力を畳み込み層で 8 次元のベクトルで撮像した．おおよその脳の形状・位置を合わ(capsule)に変換する．この capsule に画像上オブせるため，代表的な 1 例を参照とした線形の位

ジェクトの空間的情報が格納される．

置合わせ処理を行った．位置合わせには FSL

DigitCaps では PrimaryCaps で出力された 8 次元

FLIRT (Wellcome centre integrative neuroimaging,の capsule に対して capsule 間の結合度を計算す

University of Oxford, UK)［12］を用いた．撮像

る routing 処理（詳細は後述）が行われ，2 個のされた SWI の側脳室〜半卵円中心レベルの各

16 次元 capsule が出力される．最後に 2 個の 16スライス（5 スライス）の患側半球から図 1 の

次元 capsule を基にして OEF が更新されている

ように 108×108 の領域（パッチ）を抽出し，そか 否 か の 2 ク ラ ス 分 類 を 行 う ． Conv1 及 びれぞれを学習における入力データとした．入力

PrimaryCaps における畳み込みカーネルの大きしたデータの総数は 145 例×5 スライス×5 領

さは 9×9 とした．

域=3625 patches とした．

CapsNet ではオブジェクト同士の空間的な関係 を 学 習 す る た め に ”routing” に よ っ て 各
capsule 同士の結合度 cij を学習する．l 層目（本研究の場合は PrimaryCaps，添字は i）から l+1層目（本研究の場合は DigitCaps，添字は j）のcapsule への入力は以下のように計算される．
𝐬" =図 1 SWI における 108×108 のパッチの抽出例

313% 𝑐%" ∙ 𝒖"|%(1)

𝒖"|% = 𝑾%" ∙ 𝒖%(2)

ui は l 層目の i 番目の出力ベクトルであり，W

2.5．判別精度の評価

はそれに適用される重み行列である．(1), (2)式

CapsNet による OEF 亢進の判別精度についてが示す通り，l+1 層目の capsule は l 層目の capsuleは 正 答 率 (accuracy), 感 度 (sensitivity), 特 異 度のアフィン変換の重み付き総和である．なお，(specificity)による評価を行った． 精度評価のた

capsule の長さがその capsule の存在確率（0 かめに 145 例のデータを 5 分割し，5-fold cross

ら 1 の値）を表すようにするために，以下の(3)validation を行った．
CapsNet の有用性を検証するための参照とし

式にあるような”squashing”を行った．
𝐯" =

𝒔,

-

./ 𝒔,

-

∙

𝒔,

て，108×108 のパッチに対してテクスチャ解析

(3)

𝒔,

を行って得られた特徴量をサポートベクター

こ こ で vj は 出 力 ベ ク ト ル で あ る ． l 層 目 のマシン(SVM)で学習した場合の精度についても

capsule と l+1 層目の capsule との結合度 cij は以評価した．

下の softmax 関数により計算される．
𝑐%" =012 (56, )表 1 OEF 亢進の判別精度．単位は%．

(4)

8 012 (568 )

括弧内は標準偏差．

したベクトル𝒖"|% と現在の出力ベクトル vj との

学習方法
SVM

一致度𝑎%" = 𝒖"|% ∙ 𝐯" で逐次的に更新しすること

CapsNet“routing”では各 capsule の結合の重み bij を予測

で capsule 間の結合度を学習していく．詳細は

正答率
71.0
(2.3)
78.7
(1.9)

感度
47.8
(5.1)
63.0
(2.5)

特異度
85.6
(1.3)
88.5
(1.7)

［11］を参照されたい．
CapsNet による分類の評価関数としては以下の margin loss を用いた．
𝐿; = 𝑇; ∙ max 0, 𝑚 / − 𝐯"D+𝜆 ∙ (1 − 𝑇; ) ∙ max 0, 𝑚 H − 𝐯"

D(5)

Tk はクラス k が存在する時に 1 となる変数であり，m+, m-, λ については［11］で提案されている値を用いた（𝑚 / = 0.9, 𝑚 H = 0.1, 𝜆 = 0.5）．

図 3 CapsNet による学習の学習曲線．Total loss, margin［11］と同様に DigitCaps の出力を 3 層の全結

loss, reconstruction loss 及び正答率について示してい合層で構成された decoder で再構成された画像

る．青が training, オレンジが test である．

と入力画像との二乗誤差(reconstruction loss)に0.0005 を掛けたものを margin loss に足し合わせた誤差を total loss とし，total loss を誤差逆伝播
することで学習を行った．バッチサイズは 32，
エポック毎のバッチ数は 91 として，50 エポッ
クの学習を行った．学習率は 0.0001 とし，エポック毎に 0.9 の割合で学習率を減衰させた．最適化には Adam［15］を用いた．入力した SWI
パッチに対してデータ拡張は行わなかった．
CapsNet の実装は PyTorch ライブラリ［16］を
図 4 入力画像（上）と decoder で再構成された画像用いて行った．

（下）．

314

3．結果

の為に学習のパラメータの更なる検証や学習

表 1 にあるように CapsNet による OEF 亢進

方法の工夫が必要である．

の判別精度は正答率，感度，特異度の全てにおいて SVM より優れていた．図 3 に代表的な cross

謝辞

validation データセットの学習における学習曲

本研究は JSPS 科研費 JP16K19869 の助成を線を示す．Test において training より大きな誤受けたものです．

差がみられ，正答率も悪かった．
decoder で再構成された DigitCaps の出力を図4 に示す．頭部の輪郭や大まかなテクスチャは利益相反の有無

復元できているが，細かい構造まで復元するになしは至らなかった．
4．考察

文

本研究により CapsNet を用いて SWI を学習［1］

献

Okazawa H and Kudo T: Clinical impact ofさせることで OEF の亢進を約 8 割の正答率でhemodynamic parameter measurement for判別できることが示された．この成績は SVM な

cerebrovascular

どの従来の機械学習手法より優れたものであemission tomography and 15O-labeled tracers.

り，医用画像診断の分野においても CapsNet が

Ann Nucl Med 23: 217-227, 2009

応用できる可能性が示された．

［2］

diseaseusing

positron

Santhosh K, Kesavadas C, Thomas B et al:

一方で，CapsNet の判別精度について約 8 割

Susceptibility weighted imaging: a new tool inという正答率は必ずしも高い値ではなく，またmagnetic resonance imaging of stroke. Clin

特に感度は 63%と依然悪い数値となっている．
本検証においては test データにおける誤差がRadiol 64: 74-83, 2009
［3］Park MG, Yang TI, Oh SJ et al: Multiple

training のそれより大きくなる過学習の傾向がhypointense vessels on susceptibility-weighted

みられている．従って，学習率などのハイパー

imaging in acute ischemic stroke: surrogate

パラメータや CapsNet における capsule の数，

marker of oxygen extraction fraction inチャンネル数などを調整し，精度を向上させる

penumbra? Cerebrovasc Dis 38: 254-261, 2014［4］必要がある．
Decoder による再構成において細かい構造を

Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton GE:

ImageNetClassification

with

Deep

復元できなかった要因としては，［11］と同様に

Convolutional Neural Networks. In: Pereira F,

ノード数の少ない全結合ネットワークを

Burges CJC, Bottou L et al eds. Advances in

decoder として用いたことが考えられる．［11］Neural Information Processing Systems Vol. 25.

では画像サイズが 28×28 と小さい MNIST デー

Curran Associates, Inc. 2012, pp1097-1105

タセットを対象としていたため，復元ができて［ 5 ］ Szegedy C, Vanhoucke V, Ioffe S et al:

い た が ， 今 回 は 108 × 108 と 大 き か っ た ．

Rethinking the Inception Architecture for

Reconstruction loss を改善し，学習自体の質を向Computer Vision. In Proceedings of IEEE上させるためにも，ノードの数を増やすか，畳Conference on Computer Vission and Pattern

み込みネットワークによる復元を行うなどすRecognition

る必要があるだろう．

pp2818-2826

5．まとめ(CVPR),

Las

Vegas,

2016,［6］Chen L, Bentley P, Rueckert D: Fully automaticacute ischemic lesion segmentation in DWI

CapsNet を用いた SWI の学習により OEF の亢進をある程度予測することが可能であるこusingとが本研究により示された．更なる精度の向上

NeuroImage Clin 15: 633-643, 2017315

convolutional

neuralnetworks.

［7］Ghafoorian M, Karssemeijer N, Heskes T et al:Deepmulti-scale

location-aware［12］Jenkinson M, Bannister PR, Brady JM et al:
Improved optimization for the robust and3D

convolutional neural networks for automatedaccurate

detection of lacunes of presumed vascular

correction of brain images. NeuroImage 17:

origin. NeuroImage Clin 14: 391-399, 2017825-841, 2002

［8］Nakao T, Hanaoka S, Nomura Y et al: Deepneuralnetwork-based

linearregistration

andmotion［13］Ibaraki M, Miura S, Shimosegawa E et al:computer-assisted

Quantification of Cerebral Blood Flow anddetection of cerebral aneurysms in MR

Oxygen Metabolism with 3-Dimensional PET

angiography. J Magn Reson Imaging 47: 948-

and 15O: Validation by Comparison with 2-953, 2018

Dimensional PET. J Nucl Med 49: 50-59, 2008［9］Preserve Knowledge: Geoffrey Hinton: What

［14］Mintun MA, Raichle ME, Martin WRW et al:is wrong with convolutional neural nets? |Brain Oxygen Utilization Measured with O-15

FieldsRadiotracers

Institute

2017.

https://www.youtube.com/watch?time_continu

Positron

Emission

Tomography. J Nucl Med 25: 177-187, 1984

e=3&v=Mqt8fs6ZbHk（2018 年 4 月 24 日閲［15］Kingma D, Ba J: Adam: A method forstochastic optimization. arXiv preprint arXiv:覧）1412.6980, 2014［10］Kendrick Tan: Capsule Networks Explained.
https://kndrck.co/posts/capsule_networks_expl［16］

PyTorch core team: PyTorch.

https://pytorch.org/（2018 年 5 月 9 日閲

ained/（2018 年 4 月 24 日閲覧）
［11］

and

Sabour S, Frosst N, Hinton GE: Dynamic

覧）Routing Between Capsules. In: Guyon I,
Luxburg UV, Bengio S et al eds. Advances in
Neural Information Processing Systems Vol. 30.
Curran Associates, Inc. 2017, pp3856-3866

316

Computer-aided prediction of elevation in oxygen extraction fraction in
cerebrovascular disease: supervised learning of susceptibility weighted
image with capsule network
Keisuke MATSUBARA*1, Noriyuki TAKAHASHI*1, Atsushi UMETSU*2
Masanobu IBARAKI*1, Toshibumi KINOSHITA*1*1 Department of Radiology and Nuclear Medicine, Research Institute for Brain and Blood Vessels - Akita*2 Department of Diagnostic Radiology, Tohoku University Hospital

Capsule network (CapsNet), proposed by Geoffrey Hinton, can learn spatial features of objects on image
and their relationship. We aimed to demonstrate applicability for CapsNet on prediction of elevation in oxygen
extraction fraction (OEF) in stroke with supervised learning of susceptibility weighted image (SWI). Patches of 108 x
108 voxels were extracted from SWI on 145 patients with steno-occlusive disease, and regarded as input of thesupervised learning. Larger ratio of OEF between ipsi- and contra-lateral territories for middle cerebral artery than 1.05
was defined as elevation of OEF. Trained CapsNet classified elevation of OEF with 78.1 ± 1.9 % accuracy. The results
suggest CapsNet can be useful to diagnose OEF elevation from SWI. Further improvement of hyperparameters andarchitecture of CapsNet is required for more accurate diagnosis of stroke.

Key words: deep learning, susceptibility weighted imaging, capsule network, stroke, CAD

317

OP10-3

脳 MRI 画像類似症例検索のための
3 次元畳み込みオートエンコーダによる次元削減
新井

颯人*1

茶山

祐亮*1 彌冨 仁*1 Kenichi Oishi*2

for the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative
要旨
医療分野において，病気特有の視覚的特徴をもとにした類似症例検索技術は診断支援の目的で非常に需要が高い．しかし，患者個体差や撮影環境差の影響は疾病に起因する特徴よりも大きく実現が困難である．
そのため，画像処理と機械学習技術による効果的な類似症例検索技術の構築が期待されるが，MRI など 3次元モダリティでは１症例あたり数百万 voxel（=次元）以上のデータとなり元の情報を保持した上での次元圧縮が必須である．そこで本研究では，類似症例検索システムのための大規模な次元圧縮技術を提案する．提案手法は，脳 MRI 画像の位置合わせと，三次元畳み込みオートエンコーダから構成され，500 万次
元の入力を 150 次元までに圧縮しつつ，臨床現場で神経科医が着目する領域を保持し，１voxel 当たりのRMSE で約 8%を実現した．本研究では，圧縮された各次元が元の入力のどの領域に寄与するかの可視化を行い，検索システムの更なる利便性向上の可能性を確認した.
キーワード：脳 MRI, 次元圧縮, オートエンコーダ, 類似画像検索

1．はじめにため適切な指定は困難である．したがって，一

神経学的疾病は世界で最も一般的な障害と般に content-based image retrieval（CBIR）と呼ば言われている[1]．神経放射線医学は神経障害のれる，画像由来の特徴に基づきデータベースか診断および管理の重要な役割を果たし，日々ら画像を検索する技術が強く望まれている．

様々な手法を用いたニューロイメージングが従来，CBIR を 3 次元画像に適用するために行われている．特に，脳の解剖学的構造や病理

いくつかの試みがなされてきたが[2]，[3], 一般を放射能被爆なしに撮影可能である magnetic

的な CBIR システムへの運用性は十分に評価さ

resonance image（MRI）が広く用いられ，神経学れておらず，未解決の問題である．特に高分解的疾病の診評価のために多数の脳画像が撮影

能の脳 MRI 画像の場合，次元の数が非常に大きされている．撮影画像は医療画像管理システム

く，CBIR 技術に深く関わる識別，回帰，クラス

Picture Archive and Communication System（PCAS）

タリングを直接行うことが困難である．そのたに記録されており，大量の脳 MRI 画像と，それめ適切な次元削減が不可欠である，これらの診に対応する医療記録からなるこのビッグデー

断様式に適した次元削減技術は未だ少ない．

タはさまざまな病気の診断と治療方法に関わ一方，近年の機械学習技術，特に Convolutional

る新たな証拠を提供する可能性がある．そのたneural networks（CNN）の画像認識性能は劇的にめ，既存の臨床記録から臨床関連情報を抽出す改善され[4]，医療画像を使用して医師が診断す

る努力がなされているが，その際不可欠となるる際に留意する視覚的特徴の自動認識が実用のがデータ検出技術である．

的となった．さらに，2 次元画像に対して有望

現在，文字列をキーとした医療画像の検索はな結果を示す CNN の処理を多次元に対する処広く使用されている．しかし，データベースか理に拡張することで，3 次元画像を連続したス

ら期待する画像を検索するためには画像の特ライスではなく，3 つの空間次元すべての位置

徴を正しく記述するための知識が必須となる情報を加味した高い認識精度が期待される．

上，１つの画像に含まれる情報量は膨大である――――――――――――――――――――

Hosseini-Asl ら[5] は 3 次元脳 MRI を用いてア*1 法政大学理工学研究科応用情報工学専攻*2 Department of Radiology,
Johns Hopkins University School of Medicine
318

ルツハイマー病（AD）を予測する分類問題に

ダ(AE)は，入力と再構成された出力との間の損3D-CNN を導入し，入力として画像スライスを失関数を最小化することで，入力を表現する潜使用する従来の方法を超える精度を達成して在的特徴を学習する教師なし学習アルゴリズ

いる．しかし，限られた種類の病気に分類する

ムであり，エンコーダと呼ばれる圧縮工程と，分類器は，生物学的および病理学的に異種の臨デコーダと呼ばれる復元工程により構成され床事例に適応する必要がある検索システムにる．エンコーダでは入力x ∈ 𝑅$ を特徴表現 y ∈は適用できない．そこで脳全体の特徴を認識す

𝑅' (𝐷 ≫ 𝑑) に写像し，デコーダでは𝑧 = x/ ~ 𝑅$る特徴抽出器を構築することにより，実用的なへの逆写像を行う．

特徴表現の獲得が見込まれる．また，過去の症

ここで注目すべき点は，デコーダはエンコー

例に対する類似性を定量的に決定するために，

ダによって圧縮された特徴表現のみを用いて抽出された特徴はクラスタリング手法により入力を再構成することである．したがって，学

距離メトリックに基づいたグループ化がなさ習した AE により元の入力画像 x との類似性をれなければならない．

有する再構成データ x が得られた場合，低次元

そこで，本論文では，CBIR システム実現のたの特徴表現 y は元の入力画像 x を表す特徴を十めの重要な要素として, 3 次元畳み込み自己符分に保持しているとみなすことが可能である．

号化器（3D convolutional autoencoders: 3D-CAE）

CAE は AE の概念を継承し，さらに 2 次元画像を用いた脳 MRI 画像のための新しい圧縮方法

認識分野で最先端の精度を有することで知らを提案した．結果は，様々な定量的評価を行う

れている CNN の構成要素である畳み込み層とと共に，神経放射線学において豊富な経験を有プーリング層から構成されるアーキテクチャする神経科医による視覚的な評価を行った．

である．また，それらの処理を拡張することで3 次元入力に対応させたものが 3D-CAE である．

2．方法
2.1. データセットと前処理

2.3. 正則化

3D-CAE の学習および評価に 3 次元脳 MRI の

一般的に，オートエンコーダにより学習されデータセットである ADNI2[6]を使用した．学習るパラメータに制約を設けることで，自由度をに は ， amyloid-positive Alzhiemer ’ s disease

抑制し，未知のデータへの汎化性能が高まるこ(AD)112 例と amyloid- negative cognitively normalとが知られている．本研究では，デコーダのフ(CN)146 例を，評価には Early Mildly Cognitive

ィルタ上の各重みを集合とみなし，これらの集

Impairment（EMCI）と診断された患者 152 例を合を有する行列を転置し，エンコーダの対応す使用した．また，MRICloud（www.MRICloud.org）

る層と共有することで重みの共有を行った．こを使用することで，強度の不均一性を修正し，の処理により，疑似的な Tied-Weight 構造を実空間への直交変換を行った [7]．また, 3D-CAE現した．

の処理を効果的に行うためにゼロパディング処理を施し，データサイズを 150×184×140 か3．実験

ら 160×192×160 への変換を行った．

本実験では，層数の異なる 5 つの 3D-CAE を構築することで獲得する特徴表現の次元を変2.2. 3 次元畳み込みオートエンコーダ

更し，それぞれで入力と再構成された出力の二本研究では，入力画像から診断に実用的であ

乗誤差（RMSE）と信号対雑音比（SNR）を算出

る特徴を保存しながら圧縮が可能である 3D-することで再構成の性能を評価した．

CAE に注目した．設計した 3D-CAE は脳 MRI

各 3D-CAE は得られる特徴表現の次元数𝑑がそ画像を入力とし，視覚的特徴を保存したまま，

れぞれ 614,000, 76,800, 9,600, 1,200, 150 とな

任意の低次元表現に圧縮する．オートエンコー

るように設計した．

319

図 1 特徴表現次元数に伴う再構成画像の変化

表 1 圧縮次元と RMSE の関係
層

次元数𝑑

1
2
3
4
5

614,400
76,800
9,600
1,200
150

RMSE [%]
AD+CN EMCI
1.91
1.95
4.60
4.57
6.18
6.14
7.49
7.66
7.86
8.45

SNR [dB]
AD+CN EMCI
25.23 25.01
15.90 15.91
13.19 13.22
11.03 10.63
10.64
9.72

図 3 学習に未使用なデータ（EMCI）の再構成画像

特徴表現の利用目的はクラスタリングや検索タスクであるため，可能な限り小さな次元に圧縮することが望ましい．そのため，最小寸法の特徴表現の妥当性をさらに評価するために，可視化した画像を用いた神経学者による視覚的評価を行った．図 2 は，上段が CN, 下段がAD のデータの代表的な結果を示す．150 次元から再構成された画像（右列）は，例えば（1）心室拡大，（2）ルビウス裂の拡大，（3）海馬縮小など，アルツハイマー病に関連する解剖学的特図 2 放射線科医によるスライス画像の視覚的評価

徴が十分に保存されていることを示している．
一方で，個人に固有の特徴が表れやすい皮質の表 1 は再構成された出力の RMSE および SNR

領域は不明瞭であることが分かる．

であり, 次元数 𝑑 の減少に伴い RMSE の増加おさらに，3D-CAE はネットワークの学習に使よび SNR の値が低下することが分かる．

用していない未知データに対する汎化性能も

図 1 は，入力画像と，次元数𝑑の特徴表現を有することが確認された．図 3 は，二人の EMCI

用いて再構成した体積データをグレースケー

患者の再構成画像を示し，上段は認知的に正常

ルの 256 階調に変換し，その一部断面を視覚化な患者の脳と視覚的に類似した症例を，下段はしたものである．次元数 𝑑 の減少に伴い再構成萎縮症状が見られる症例を示す．

画像が不明瞭なものになり，9,600 次元以下で結果より，モデルは未知データの入力の固有は脳の輪郭特徴が顕著ではなくなっているこ

特徴を抽出することが可能であることが示さとが分かる．

れた．

320

表 2 選択した特徴量を用いた二値分類結果
選択特徴次元数 識別精度 [%]
5
68.18
100
78.51
150
58.64

謝辞

本研究は文部科学省（基礎研究（C）,17K8033,
2017-2020)および Department of Radiology Johns
Hopkins University School の Fakhri Rad Brite Star
賞の助成を受けたものです．
文

［1］

献

J.J.Sejvar, “Global burden of neurologicaldisease: whats in a name,”Lancet Neurology,
vol.16, no.11, pp.858-859, 2017.
［2］

図 4 識別に寄与する特徴のみを使用した再構成画像

N.Huang, W.Yang, M.Yu et al., “Retrievalof Brain Tumors with Region-Specific Bag-ofまた，本研究では取得した特徴表現のうち，Visual-Words Representations in Contrast-

アルツハイマー病の診断に関わる特徴量の分

Enhanced MRI Images,” Computational and析とその可視化を試みた．表 2 は AD の症例か

Mathematical Methods in Medicine, no.

ら取得した 150 次元の特徴表現のうち AD と280538, 2012.
［3］

CN の分類に寄与する特徴量を stepwise 法によS.Murala, Q.M.J.Wu, “Local Mesh

り 100 次元，もしくは 5 次元を選択し，生成しPatterns Versus Local Binary Patterns:

た重回帰分析を用いて AD か CN かの識別を行

Biomedical Image Indexing and Retrieval,”

い leave-one-out 交差検証により評価した結果でIEEE Journal of Biomedical and Healthある．図 4 は選択した特徴量を使用して再構成

informatics, vol.18, no.3, pp.929-938, 2014.
［4］を行った結果である．識別精度は高い場合でもK. He, X. Zhang, S. Ren and J. Sun, “Deep8 割弱であり，また，放射線科医による図 4 のResidual Learning for Imagenet

視覚的評価では，選択された特徴量のみを用い

Recoginition,” Proc. International Conference

た再構成画像からアルツハイマー病の特徴がon Computer Vision and Pattern Recognition

認識できるとは言えず，特定の病例に関わる領(CVPR2016), pp. 770-778, 2016.
［5］ E. Hosseini-Asl, R. Keynto and A. El-Baz,

域を提示する手法としては不十分な結果となった．

“Alzheimer’s disease diagnostics by

結果より，圧縮した特徴量を用いた特定病例

adaptation of 3d convolutional network,”の診断および注目領域の可視化の精度には改International Conference of Image Processing(ICIP), pp. 126130, 2016.

善の余地があることが示された．

［6］MR Image Data, ADNI - USC Mark and4．結論

Mary Stevens Neuroimaging and Informatics

本研究では，3D-CAE を用いた次元削減手法

Institute, 2018,
http://adni.loni.usc.edu/datasamples/ mri/を提案し，診断時に放射線科医が留意する特徴を保存しつつ，入力次元を 4,915,200 から 150 に［7］ X. Tang, K. Oishi, AV. Faria et al.,まで削減した．そして，定量的評価と視覚的評“Bayesian Parameter Estimation and

価によりモデルを評価し，妥当性を確認した．

Segmentation in the Multi-Atlas Random

また，画像の潜在的特徴を用いた医療用 CBIR

Orbit Model,” PLoS One 8(6), 2013.

システムの実現可能性を示した一方で，技術的利益相反の有無な改善点も確認された．

「なし」

321

OP10-4

Template for IJCARS Special Issue of JAMIT2017 & 2018

Preliminary Study of Applying Convolutional Neural Network to
Detect Brain Metastases in MRI: Using Radiation Dose Profile as
Ground Truth
Masaki MURATA*1，Shouhei HANAOKA*2, Yukihiro NOMURA*1,
Tomomi TAKENAGA*1, Takahiro NAKAO*3, Wataru TAKAHASHI*2,
Kanabu NAWA*2, Takeharu YOSHIKAWA*1, Naoto HAYASHI*1,
Osamu ABE*2,*3
Abstract
Recently, computer-assisted detection (CAD) for disease attracts a lot of medical researchers as well as technologists
and physicists. Most of state-of-the-art CAD utilizes convolutional neural networks (CNNs). The purpose of thisstudy is to apply CNNs for detecting brain metastases in MRI. In contrast to the standard CAD, where the groundtruth is prepared by medical experts, we used radiation dose profile to define the ground truth of brain metastases.
348 contrast-enhanced brain MR images including 993 brain metastases were used in this study. The ground truth ofbrain metastases was defined by the region where the radiation dose is greater than 20 Gy. Among 348 cases, 214cases were used for training CNNs, while the remaining cases were equally assigned to validation and test sets.
Through random search with respect to hyperparameters of CNNs, including the number of convolutional layers andfilter numbers, we obtained sensitivity 0.70 with 8.4 FPs/case for the test set. This result suggests that radiation dose
profile has the potential to develop CAD systems.
Keywords：CAD, radiation dose, CNN

1. Purpose
Brain metastasis is a common disease for patients with cancer. One of the standard treatment for brain metastasis isstereotactic radiosurgery performed with the Gamma Knife (GK). For the treatment with the GK, computer-assisted
detection (CAD) is expected to help physicians to identify tumors correctly and urgently. The recent success of CAD
systems depends on convolutional neural networks (CNNs) [1]. Although CNNs have been providing superior CAD
systems, training of CNNs typically demands a large number of the ground truth data inputted by medical experts.
The process to prepare a sufficient number of the ground truth is a heavy workload for medical experts and is slowing
the development of CAD systems.
The purpose of our research is to use radiation dose profiles of the GK treatment to set the ground truth of brain―――――――――――――――――――――――――――――――――――――*1 Department of Computational Diagnostic Radiology and Preventive Medicine, The University of Tokyo
Hospital,*2 Department of Radiology, The University of Tokyo Hospital*3 Radiology and Biomedical Engineering, Graduate School of Medicine, University of Tokyo322

metastases. Since the radiation dose data is accumulated by routine medical care, we can accelerate the step of making
ground truth.
2. Method
This study was approved by the ethical review board of our hospital. The MR images were acquired for thetreatment planning of the GK by 1.5-Tesla MR scanners (Siemens Magnetom Vision, GE Signa HDx/HDxt) with acontrast-enhanced T1-weighted 3D gradient echo sequence. To make the ground truth of brain metastases, we used
the radiation dose profile recorded in a format of DICOM RT Dose. Since the prescription dose to the brain
metastases in our hospital is 20 Gy, the brain metastases are defined by the regions where the radiation dose is greaterthan or equal to 20 Gy.
The workflow to detect brain metastases is illustrated in Fig.1. At the beginning, we applied three preprocessing
schemes to improve the quality of detection; adjusting the voxel size, extracting the head, normalizing the voxel value.
The first preprocess, adjusting the voxel size, was to normalize the MR images to the three-dimensional isotropic
images with 0.94 mm of voxel size through the tricubic interpolation. To reduce the computation time for CNNs, weused an average filter to work with 1.88 mm of the voxel size. The second preprocess was to extract head regions. In
each MR image, we extracted the regions where the voxel values are greater than the average value. As well as thehead region, the structures to fix patient’s head for the GK treatment were also extracted. The head region was
obtained by selecting the largest connected region among the extracted connected regions. The third preprocessing
procedure was to normalize the MR images with a linear transformation such that the average and the standard
deviation were 0 and 1 respectively.
For a voxel in the extracted head region, we set 15^3 cube volume of interest (VOI) surrounding the voxel.
Through a CNN, each VOI was transformed into a two-dimensional unit vector whose components are regarded as
the probabilities that the central voxel in the VOI belongs to a tumor and normal tissue respectively. To find the bestarchitecture of CNN, we have used random search with respect to the number of convolutional layers (1,2,…,12), theoptimizer (SGD, Adam), the learning rate (10-6,10-5,…,10-1), the batch size (25,26,…,210), the filter numbers(8,9,…,64), the sizes of convolutional filters (2,3,…,the half width of input), the number of dense layer (1,2), andthe number of dense units (2,3,…,255). To train CNNs, 214 cases were randomly selected from the total 348 cases,
while the remaining cases are equally divided into validation and test sets.

Fig.1: Flow to detect brain metastases. The three preprocessing schemes are applied before the CNN, and the two
postprocessing schemes are applied after the CNN.

323

For the output of CNN, we adopted two postprocessing schemes; setting candidate regions and reducing false
positives (FPs). The first postprocess was to set the candidate regions, which are the connected regions obtained bybinarizing the output of CNN with a threshold. A candidate region is judged as a true positive when the center of thecandidate region is in a region of a tumor. If more than two candidates place in a single tumor, only the candidate
having the largest output value of the CNN is regarded as the true positive and the other candidates are regarded as theFPs. The threshold is optimized with respect to the sensitivity for the validation set. The final process was to reduce
the FPs by removing the candidate regions with just one voxel.
The computation has been done by a supercomputer system (Reedbush-H) with NVIDIA Tesla P100 and withPython 2.7.5 and Keras 2.0.5 installed.

3. Results
The best model obtained through the random search scores the sensitivity 0.70 with 8.4 FPs/case for the test set. Let
us emphasize that the ground truth for the test set is given by the radiation dose profile as well as the training set. Fig.2
shows the examples of true positives, false negatives (FNs), and FPs. It turns out that it is difficult to detect metastases
which are not enough contrast-enhanced. In addition, the voxel in and near some organs such as vessels and eyes arewrongly detected since these voxels are contrast-enhanced.

Fig.2: Examples of a true positive (left), a FN (middle), and a FP (right). The upper row shows the MR images andthe lower row shows the same MR images where the voxels detected by the CNN are colored in red, while thevoxels where the radiation dose ≥ 20 Gy are colored in blue.

4. Conclusion
By using the radiation dose profile as the ground truth for CNN, we produced the CAD system automaticallydetecting brain metastases. In spite that our preliminary result is less accurate than a previous work [2], we believe that324

we can obtain the better accuracy by working with 0.94mm of voxel size, which is the half of the current size. On the
one hand using radiation dose profiles allows us to access the plenty of data, on the other hand there are possibilities toreduce the quality of CAD systems. A possibility to reduce the precision is the difference between the tumor regions
defined by radiation dose profiles and the true tumor regions. To avoid this, it is worth to use the Gross Tumor Volume(GTV), the segmentation of tumor for radiotherapy, if there is a sufficient number of cases with the GTV. In
conclusion, this work sheds light on the possibility to develop CAD systems with the data associated with radiation
treatment plans.

Competing interests
The authors declare no conflicts of interest with regard to the present study.

Acknowledgements
This work is supported by "Joint Usage/Research Center for Interdisciplinary Large-scale Information Infrastructures"and "High Performance Computing Infrastructure" in Japan (Project ID: jh170036-DAH), and Japan Society for the
Promotion of Science (JSPS) KAKENHI Grant Number 18K12096.

References[1] Charron O. et al: Automatic detection and segmentation of brain metastases on multimodal MR images with adeep convolutional neural network. Comput Biol Med 95: 43-54, 2018.
[2] Takenaga T. et al: Computer-aided detection of metastatic brain tumors in magnetic resonance images, Nihon
Hoshasen Gijutsu Gakkai Zasshi 69:632-640, 2013.

325

OP10-5

ＳＶＭを用いた嚥下時Ｘ線サジタル透視動画における舌骨体の追跡八板駿平*1

滝沢 穂高*2目片 幸二郎*1, *3

工藤

博幸*2

要旨
嚥下時 X 線サジタル透視動画 (Videofluorography, VF) における嚥下フェーズは舌骨体の位置および運動方向によって同定される．本報告では SVM を用いて舌骨体を自動追跡する手法を提案する．まず VF の各フ
レームに，判別分析法とモルフォロジ演算，RANSAC を適用し，舌骨体の可動予測領域を求める．その可動予測領域にパッチベースの SVM を適用し，舌骨体の候補領域を抽出する．一般に，舌骨体の候補領域は各フレームで複数抽出されるので，候補領域のフレーム間の連続性を考慮して偽陽性領域を削除し，舌骨体を限定する．
本手法を 10 症例の実画像に適用した結果，抽出した舌骨体と正解座標との距離は平均 3.0mm，
𝑥 と 𝑦 座標の相関係数は 0.953 と 0.852 という結果を得た．
キーワード：X 線サジタル透視動画，舌骨体，嚥下，SVM，RANSAC

舌骨は頸部構造物の 1 つで，臨床において

1．はじめに嚥下障害が起こると誤嚥，むせといった症

は，その位置や運動方向を基準にして口腔期状が発生し，栄養低下，肺炎，脱水などを引や咽頭期などの嚥下フェーズが同定される．

き起こすことがある．嚥下障害の主な原因と嚥下時の舌骨の運動を調査した研究は既に行して加齢や脳血管障害が知られている[1]．まわれており，喉の奥下から前方上方に移動し，た，頸椎の手術により嚥下障害が発症した例

最大挙上位置で停滞した後，初期位置に戻るや，症状が悪化した例も報告されている[2, 3]．

ことが知られている[7, 8]．舌骨は馬蹄形をな

しかし，嚥下障害の発生メカニズムの全容はしており，舌骨体はその中央部に位置する長未だ解明されていない．我々は嚥下時Ｘ線サ

楕円扁平の骨板である．

ジタル透視動画 (Videofluorography, VF) におVF から舌骨体を追跡する手法はいくつか

ける頸部構造物の動態解析から嚥下障害の解提案されている． Kellen らはエッジ抽出とテ析を試みている[4, 5, 6]．

ンプレートマッチングによる舌骨体追跡を提案した[9]．Hossain らは Haar 特徴量に基づく――――――――――――――――――

識別器を用いて舌骨体の近傍領域を抽出し，*1 筑波大学大学院システム情報工学研

テンプレートマッチングにより舌骨体を追跡

究科コンピュータサイエンス専攻

する手法を提案した[10]．Lee らはエッジ抽出〔〒305-8573 つくば市天王台 1-1-1〕

や LBP/MLBP 特徴量を使用して舌骨体を抽*2 筑波大学システム情報系〔同上〕

出，追跡する手法を提案した[11]．これらの*3 神戸赤十字病院

手法では，最初のフレームにおいて舌骨体や〔〒651-0073 神戸市中央区脇浜海岸通

頸椎などの位置を手動で指定する必要があっ

1-3-1〕

た．本報告では SVM を用いて舌骨体を自動326

で抽出，追跡する手法を提案する．

骨底部の実際の境界線とのずれが大きくなる
ので，両側 𝑑𝑐𝑢𝑡 画素を削除する．𝑑𝑐𝑢𝑡 は初期2．舌骨体の可動予測マスクの作成

値を 𝑑0 とし，残留画素が 𝑁𝐶 以上になるまで

VF の各フレームで舌骨体の可動領域を予減少させて決定する．抽出された境界画素に測したマスクを作成し，SVM で舌骨体を学

RANSAC[12]を用いた放物線当てはめを行う．

習・予測する際に使用する．

当てはめる放物線は下に凸とし，直線は許容する．選択する 3 点は一方のグループから 2

2.1．背景重心線・首中心線の算出

点，他方のグループから 1 点とする．2 点選

VF の各フレームに判別分析法を適用して択するグループを変更し，それぞれ 𝑁𝑅 回ず

2 値化し，画素値の高い領域を抽出し，つ，合計 2𝑁𝑅 回放物線を当てはめる．得られOpening による領域整形を行い，面積の大きた放物線のインライヤの総和を評価値とし，

い 2 つの領域を抽出し，背景領域とする．背

評価値が最も高い放物線を下顎および頭蓋骨

景領域のそれぞれの重心を通る直線を求め，底部の境界線とする．図 5 の紫色画素は背景

背景重心線とする．非背景領域に距離変換を

領域の境界画素，図 6 の青色画素は前部のグ適用し，背景領域からの距離を算出する．画

ループに，緑色画素は後部のグループに属す像の上辺と下辺からそれぞれ 1 画素を順番にる分割後の境界画素，図 7 は各グループの画

選択し，それらを通る直線群を生成し，直線素列の左右両辺縁部を削除した境界画素，図上の距離値の総和が最大となる直線を選び，8 の赤線は下顎および頭蓋骨底部の境界線で首中心線とする．図 1 は VF のあるフレーム，ある．

図 2 は背景領域，図 3 の赤線は背景重心線，
図 4 の赤線は首中心線である．

図 1：原画像

図 3：背景重心線

図 5：背景領域の境
界画素

図 6：分割後の境界
画素

図 7：辺縁部を削除した境界画素図 8：下顎および頭蓋骨底部の境界線

図 2：背景領域

図 4：首中心線

2.2．下顎および頭蓋骨底部の境界線の抽出

2.3．可動予測マスクの抽出

背景領域の境界画素の内，背景重心線より

背景重心線，首中心線，下顎および頭蓋骨下の画素を削除する．残った境界画素を首中底部の境界線により囲まれた領域を抽出し，心線の前後で 2 つのグループに分割する．前

判別分析法を適用して 2 値化し，頸椎に相当部のグループは下顎のライン，後部のグルー

する画素値の低い領域を除去する．残った領プは頭蓋骨底部のラインを表す．各グループ

域に判別分析法を 𝑁𝐷 回適用して背景に相当の画素列の左右両辺縁部は，下顎および頭蓋する画素値の高い領域を除去し，Opening と327

Closing を適用して領域整形する．最終的に抽出された領域を舌骨体の可動領域を予測した
マスクとする．図 9 は背景重心線，首中心線，下顎および頭蓋骨底部の境界線により囲まれた領域，図 10 は舌骨体の可動予測マスクである．

図 11：舌骨体クラス

図 12：舌骨体の候
補領域

4．候補領域のフレーム間での連続性を考慮した舌骨体の抽出
一般に舌骨体の候補領域は各フレームで複図 9：背景重心線，首中心線，下顎および頭蓋骨底部の境界線により囲まれた領域

数抽出され，舌骨体とそれ以外の構造物が混

図 10：舌骨体の可動予測マスク在している．これらの領域の中で，舌骨体は大きめの領域として抽出されることが多いが，抽出に失敗するフレームもある．以上を考慮
し，次の手順で偽陽性領域を削除し，舌骨体3．SVM による舌骨体候補領域の抽出を抽出する．

SVM の学習段階では，学習画像の舌骨体の

1.

最初のフレー ムから最後 のフレームま輪郭を手動で抽出し，その輪郭上の画素を中

でを 3 次元画像とみなし，候補領域に 3心とする 𝑁𝑝 × 𝑁𝑝 のパッチをベクトル化し，次元ラベリングを適用し，体積の大きい

平均 0 かつ分散 1 になるように正規化し，正上位 𝑁𝐿 個の領域のみを抽出する．

クラスデータとする．負クラスデータは，可2.

フレーム毎に 2 次元ラベリングを適用し，動予測マスク内でしかも正クラスデータのパ

さらに各フレームの各領域を𝑃0 ピクセルッチ外から画素をランダムに選択し，ベクトだけ膨張させる．膨張した領域を探索領

ル化，正規化し，生成する．ただし，負クラ域と呼ぶ．

スデータの個数は正クラスデータの個数と同3.

𝑡 = 𝑡 のフレームのある候補領域の探索

じとする．上記の方法を全学習画像に適用し領域と，𝑡 = 𝑡 + 1 のある候補領域が重なて得られた 2 つのクラスのデータを SVM にった場合，この 2 つの候補領域をリンク

学習させる．図 11 の赤色画素は正クラスとしする．ただし，𝑡 = 𝑡 のある領域が 𝑡 = 𝑡 +て学習させた画素を表す．

1 のいずれの候補領域ともリンクしない

予測段階では，テスト画像の可動予測マス

場合は，その候補領域と探索領域を 𝑡 =ク内の全画素でパッチをベクトル化，正規化

𝑡 + 1 のフレームにコピーし，さらにコピし，学習済み SVM で 2 つのクラスへの帰属

ーした探索領域を 𝑃0 ピクセルだけ膨張

確率を計算する．正クラスへの帰属確率が 0.5

させる．

以上である画素を舌骨体の候補領域とする．

4.

最初のフレー ムから最後 のフレ ームま図 12 の赤色画素は抽出された舌骨体の候補でリンクされ た一連の候 補領域をリン領域である．

クパターンと呼ぶ．全てのリンクパター
ンの中で，候補領域の面積の和が最大のものを選ぶ．選ばれたリンクパターン上の候補領域の内，コピーされたものは動きが不連続になるため，その中心位置を

328

前後の候補領域で線形補間し，移動する．

成したマニュアル[13]に従った．なお，実験

このリンクパ ターン上の 候補領域を舌参加者には事前に研究内容を説明し，参加の骨体とする．

同意を得た．VF の録画は 30fps で，解像度は

図 13 は領域のリンクの例を表している．実線

0.5mm/px である．VF には頸部，舌骨の全体の箱図は SVM で抽出された候補領域を，髭と下顎，頭蓋骨，肩部の一部が写っている．

線はその探索領域を表している．点線の箱図

追跡性能の評価には手動で抽出した舌骨体領はコピーされた候補領域を，髭線はその探索域の下端の画素を使用し，距離と相関係数に領域を表している．この例では 5 つのリンク

よる 2 通りの評価を行った．距離は正解座標

パターン {1,1,1,1,2,1}, {1,1,1,1,2,2},と追跡座標のユークリッド距離をフレーム毎{1,2,2,2,1,2}, {2,3,3,3,1,2}, {2,3,3,3,3,3} が 得 らに求め，相関係数は正解座標と追跡座標の 𝑥れ，面積和が最大となる第 2 パターン上の候と 𝑦 座標の全フレームの値から求める．

補領域が舌骨体として抽出される．図 14 は図使 用 す る パ ラ メ ー タ は 𝑑0 = 50, 𝑁𝐶 = 50,

12 に対して舌骨体抽出を行った結果，図 15

𝑁𝑅 = 1000, 𝑁𝐷 = 3, 𝑁𝑝 = 31, 𝑁𝐿 = 5, 𝑃0 = 4は抽出された舌骨体領域の下端座標で，そのとした．SVM で使用するカーネルは放射基底座標を追跡座標と呼ぶ．

関数 (RBF) とし，学習パラメータ (C, γ) の調整にはグリッドサーチと交差検証を使用した．交差検証の分割数は 5 とし，グリッドサ
ー チ の 探 索 範 囲 は 21 ≤ 𝐶 ≤ 25 , 2−8 ≤ 𝛾 ≤2−6 で，いずれも指数部を 1 ずつ変化させた．
5.2．実験結果
表 1 は症例ごとの距離の平均，標準偏差，
最大値，最小値である．表 2 は症例ごとの𝑥, 𝑦
座標 の相関係数を表す．図 16, 17, 18 はそれぞれ，No.3, 8, 9 症例での追跡結果を示しており，
青色の点線（四角）が正解座標，赤色の実線（丸）が追跡座標を表す．全症例での平均値
は，平均距離 6.0px (3.0mm)， 𝑥, 𝑦 座標 の相関

図 13：領域のリンクの例

図 14：舌骨体抽出

係数は 0.953, 0.852 となった．

表 1：距離による評価結果
症例 平均 標準偏差 最大値 最小値
No.1
5.2
1.6
10.4
2.0
No.2
3.0
1.8
9.8
0.0
No.3
5.9
1.7
11.4
1.0
No.4
4.6
1.6
12.0
1.4
No.5
4.9
3.1
15.0
1.0
No.6
6.5
3.9
23.3
1.4
No.7
2.8
2.1
9.5
0.0
No.8
17.3
17.7
54.4
3.2
No.9
6.6
2.4
12.2
2.2
No.10
3.0
2.1
9.9
0.0
平均
6.0
3.8
16.8
1.2

図 15：追跡座標

5．実験
5.1．実験条件
10 症例の VF を使用して，leave-one-out による舌骨体の追跡実験を行った．嚥下造影は
日本摂食・嚥下リハビリテーション学会が作

329

表 2：相関係数による評価結果
症例𝑥𝑦No.1 0.993 0.979
No.2 0.987 0.992
No.3 0.994 0.988
No.4 0.994 0.985
No.5 0.972 0.931
No.6 0.953 0.904
No.7 0.937 0.870
No.8 0.853 0.032
No.9 0.997 0.967
No.10 0.852 0.869
平均 0.953 0.852

270

280

290

300

310

230
240
250
260
270

図 18：No.9 の追跡結果
6．考察

395

405

415

425

435

従来の手法では最初に手動で舌骨体などの240位置を指定する必要があったが，本手法では機械学習を用いるため，未知症例に対しても250

全自動で舌骨体追跡が可能である．
Kellen らや Hossain らの手法は舌骨体が一260部でも顎の骨に隠れる場合には追跡できない．
また，Lee らの手法は顎の骨に隠れても追跡270可能であるが，撮影時にランドマークが必要となる．これに対して，本手法は舌骨体が顎280の骨に一部隠れても追跡可能である．
290

本実験では No.8 症例において，舌骨最大挙上位置を正しく捉えることができなかった．

300

これは最大挙上時に舌骨体が顎の骨に完全に隠れてしまうことが原因であった．本手法で図 16：No.3 の追跡結果

は可動予測マスクを作成する際に，下顎およ310 320 330 340 350 360 370 380

び頭蓋骨底部に放物線を当てはめ，それより180下の領域でのみ舌骨体の抽出，追跡を行っているため，舌骨体が顎領域に完全に埋没する

190（下顎の境界線より上になる）と，舌骨体を200抽出することができない．
No.9 症例では舌骨体追跡を比較的安定し210て行うことができているが，最大挙上位置を220

特定することは困難となっている．これは嚥下時に患者が頭部を前傾したため，舌骨体の230

画像座標が大きく変動したことが原因であっ240

た．今後は，下顎や頭蓋骨，肩部を基準とした新たな座標軸の設計が必要になる．

図 17：No.8 の追跡結果

330

7．まとめ

する基礎的検討． 第 36 回日本医用画像

本報告では嚥下時 X 線サジタル透視動画か工学会大会予稿集, 321-323, 2017

ら舌骨体を自動追跡する手法を提案した．本［6］ 齋藤祐季，目片幸二郎，滝沢穂高，他：

手法を 10 症例の実画像に適用し，手動で抽出

ＳＶＭを用いたＸ線透視画像における椎した正解座標との距離および相関係数による間板抽出の基礎的検討． 第 36 回日本医評価を行った．その結果，平均距離 3.0mm，用画像工学会大会予稿集, 292-294, 2017

相関係数 0.953, 0.852 となり，おおむね正し［7］ 中原学：嚥下時における舌骨運動の X

く追跡することができた．今後の課題は，舌線学的研究． 日本耳鼻咽喉科学会会報,

骨体が顎の骨に完全に隠れる症例や，患者がVol.90, No.5, 669-679, 1987
［8］ 金子功：嚥下における舌骨運動の X 線

大きく動く症例での精度向上である．

学的解析． 日本耳鼻咽喉科学会会報,
謝辞

Vol.95, No.7, 974-987, 1992

研究遂行にあたり貴重なご協力を賜った京［9］ P. M. Kellen, D. L. Becker, J. M. Reinhardt,

都大学大学院医学研究科人間健康科学系専攻

et al.: Computer-Assisted Assessment of

リハビリテーション科学コース 松林潤氏，岡Hyoid Bone Motion from Videofluoroscopic

山大学整形外科 瀧川朋亨氏，神戸赤十字病院

Swallow

整形外科 戸田一潔氏，神戸赤十字病院整形外298-306, 2010

Studies.

Dysphagia,

Vol.25,［10］ I. Hossain, A. Roberts-South, M. Jog, et

科 伊藤康夫氏に感謝致します．

al.: Semi-automatic assessment of hyoid
利益相反の有無bone motion in digital videofluoroscopic「なし」

images.

Computer

MethodsinBiomechanics and Biomedical Engineering:文

献Imaging & Visualization, Vol. 2, No. 1, 25–［ 1 ］ World Gastroenterology Organisation:

37, 2014［11］ Jun Chang Lee, Kyoung Won Nam, Dong

Dysphagia:
http://www.worldgastroenterology.

Pyo Jang, et al.: A Supporting Platform fororg/guidelines/global-guidelines/dysphagia

Semi-Automatic Hyoid Bone Tracking and［2］ 平山三智子，西川光一：頚椎後方手術

Parameter

Extraction

from

後に脳神経麻痺による嚥下障害を生じた

Videofluoroscopic Images for the Diagnosis

3 症例． 日本臨床麻酔学会誌 , Vol.32,

of Dysphagia Patients. Dysphagia, Vol.32,

No.7, 943-947, 2012

No.2, 315-326, 2017［3］ 林寿光，水田啓介，青木光広，他：頸［12］ M. A. Fischler, R. C. Bolles: Random

椎手術後に悪化した嚥下障害例に対する

Sample Consensus: A Paradigm for Model

手術治療経験． 耳鼻と臨床, Vol.54, No.2,

Fitting with Applications to Image Analysis

152-156, 2008

and［4］ 目片幸二郎，滝沢穂高，松林潤，他：

Automated

Cartography.

Communications of the ACM, Vol.24, No.6,

テンプレートマッチングを用いた嚥下時

381-395, 1981

X 線サジタル透視動画における頸椎棘突［13］ 日本摂食嚥下リハビリテーション学会

起の追跡． 日本コンピュータ外科学会論

医文誌, Vol.19, No.2, 83-88, 2017https://www.jsdr.or.jp/wp-content/uploads/fi［5］ 目片幸二郎，滝沢穂高，松林潤，他：

療

検

討

委

le/doc/VF18-2-p166-186.pdf

嚥下時 VF における頸椎の運動解析に関

331

員

会

：

Tracking of bodies of hyoid bones in videofluorography by use of SVM
Shumpei YAITA*1, Hotaka TAKIZAWA*2, Kojiro MEKATA*1, *3, Hiroyoki KUDO*2*1 Department of Computer Science, Graduate School of Systems andInformation Engineering, University of Tsukuba*2 Faculty of Engineering, Information and Systems, University of Tsukuba*3 Kobe Red Cross Hospital

Swallowing phases are defined on the basis of the positions and the moving directions of bodies of hyoid bones(BHBs) in videofluorography (VF). In this report, we propose an automatic tracking method of BHBs by use of SVM.
First, the movable prediction areas of BHBs are determined by applying discriminant analysis, morphology operations,and RANSAC techniques to frame images in VF. Then, a patch-based SVM is applied to the movable prediction areas
to extract the candidate regions of BHBs. In general, several candidate regions are unintentionally extracted in eachframe. The false positives are eliminated by considering the continuity of the candidate regions between frame images.
The proposed method was applied to actual ten cases, and the tracking accuracy was evaluated on the basis of (1)distances between the extracted and truth regions, and (2) the correlation coefficients of x and y coordinates of theseregions. The mean distance was approximately 3.0 mm, and the correlation coefficients were 0.953 and 0.852 in the x
and y coordinates, respectively.

Key words: videofluorography, bodies of hyoid bones, swallowing, SVM, RANSAC

332

OP11-1
MEDICALIMAGINGTECHNOLOGY

非局所トータルバリエーションを用いた
スパースビューCT 画像再構成の画質改善
金
要

鎔采*1

工藤

博幸*1

旨

スパースビューCT の画像再構成において、非局所トータルバリエーション（TV）を用いた手法は TV 項に付加する重みを適切に計算することで、通常の TV と比較して滑らかな濃度変化やテクスチャーを保存しやすく、画質性能に優れる。本研究では、非局所 TV の画質性能を更に向上させるため以下の考え方に基づく改良手法を提案する。画像再構
成反復計算の各反復回数で、最新の再構成画像からストリークアーティファクトが強く発生している画素を同定して、非局所 TV 項の重みを計算する際にアーティファクト画素に通常より大きい重みを割り当てて強く平滑化を行う。キーになるアーティファクト画素の同定は、データ項のみによる更新画像と平滑化項のみによる更新画像の差の絶対値を画素毎に計算してその大小で決定する。本手法は様々な反復法と組み合わせ可能な一般性を持つが、著者らが用いている
近接スプリッティングに基づく Row-Action 型画像再構成法に組み込んで医療用 CT 実画像を用いたシミュレーション実験を行った結果、特に少ない反復回数における顕著な画質改善（ストリークアーティファクトの低減）が実現できる
ことが明らかになった。
キーワード: Sparse-view CT, Non-local TV, Non-local means, Streak Artifact, Row-Action,
Proximal splitting, Swing-by

１．はじめに近年、通常の X 線 CT より、被曝量および撮影時間
を 1/10 以下に減らせる「スパースビューCT」と呼ばれる CT 装置構成が注目されている[1]。
スパースビューCT では、少数方向による角度欠損の影響で発生する Streak Artifact(SA)と呼ばれる特徴的なノイズを効率よく除去し、通常 CT 同等の高画質を実現しなければならない課題がある。
このスパースビューCT 分野で、最も広く研究されている既存の Total Variation 法は、スパース性の評

図１ 通常 CT とスパースビューCT

価において、隣接画素のみを評価対象とするため、滑らかな濃度変化に対し、階段状に近似してしまい、再NLTV は、TV 項に付加する重みの大小で平滑化の強構成画像に Patchy Artifact(PA)が発生する。

さが決定されるため、ノイズの性質を考慮してその重そこで、隣接画素だけでなく、離れた画素の差分もみを適切に制御すれば、大きな画質改善が期待できる。

考慮することで、既存の TV 法の PA 問題を解決できる

そのような原理から、圧縮センシングの各反復で、Non-local Total Variation(NLTV)が、第２世代圧縮

SA を正確に検出し、SA が強く発生する画素に対してセンシングとして提案された[2]。

ピンポイントに強く平滑化を行えば、効率よく SA を除去することができる。

*1

筑波大学大学院システム情報工学研究科コンピュ

しかし、SA を一般画像の特徴抽出のように一つのータサイエンス専攻

画像のみで検出しようとすると、ハイコントラスト実〔〒305-8573 つくば市天王台 1-1-1〕

現に必要な画像のエッジ成分まで検出してしまい、そe-mail: kim@imagelab.cs.tsukuba.ac.jpの誤差によって、再構成画像がぼやけてしまう潜在的

投稿受付：2018 年 5 月 15 日

リスクがある。

1333そこで、提案手法は、少数方向による不良設定問

３．Non-local TV

題:ill-posed problems が直接発生する圧縮センシン

Non-local TV は、TV 法の拡張版として、隣接画素

グのデータ項に着目し、「データ項で更新後の画像」の差分だけでなく、Window 内の広い範囲の離れた画と「データ項で更新前の画像」の二つの画像の差を用素の差分も考慮して計算の対象にする手法である。

いることで SA 検出の精度を高める。

TV 項に付加する重み𝝎(𝒑, 𝒒)は、式(1)の Non-local

提案手法は、様々な反復法と組み合わせができる一means フィルタの重みと同様なものが使われるが、般性をもっているが、本研究では、近接スプリッティ

NLTV では、一つの画素対の差分に対する離散的な重ング[3-4]に基づく Row-Action 型画像再構成に組みみで解析する。

込んで、圧縮センシングの初期反復での SA 除去性能

NLTV は、
この重みが大きくなると、強く平滑化され、を評価する。

重みが小さくなると、弱く平滑化される仕組みである。
問題の定式化は、以下となる。

２．Non-local TV の重み

𝟐⃗ ) = ‖𝑨𝒙⃗ − ⃗𝒃‖𝟐
𝒂𝒓𝒈𝒎𝒊𝒏 𝑭(𝒙

最近、高画質のために、NLTV の重みとして、Non-⃗𝒙local means フィルタの重みが使われることが多い。

+ 𝜷 ∑ ∑ 𝝎(𝒑, 𝒒) |𝒙𝒑 − 𝒙𝒒 |Non-local means フィルタは、バイラテラルフィル(2)(𝒑,𝒒)∈𝑺タの拡張版として、2004 年に提案[5]された。バイラ

𝑺 = {(𝒑, 𝒒)|"𝑨 𝒔𝒆𝒕 𝒐𝒇 𝒔𝒆𝒑𝒂𝒓𝒂𝒕𝒆𝒅 𝒑𝒊𝒙𝒆𝒍 𝒑𝒂𝒊𝒓𝒔 𝒊𝒏 𝒘𝒊𝒏𝒅𝒐𝒘"}

テラルフィルタの強度カーネルに、さらにテンプレー

𝝎(𝒑, 𝒒)は、再構成される画像から毎回計算する

トを使って、テンプレート間の画素値の平均を計算し本研究では、微分不可能なペナリティ関数(L1 ノル

た重みを用いることで、従来の非線形フィルタと比べ、 ムの正則化項)を含む評価関数の最小化問題に対して、驚くほどのノイズ除去性能をもっている。

近接スプリッティングに基づく Row-Action 反復法に組み込んだ。
⃗ )と正則化項𝑭𝟐 (𝒙⃗ )を以下の部分関数
データ項𝑭𝟏 (𝒙とし、近接スプリッティングによる最小化を行う。
𝟐⃗ ) = ‖𝑨𝒙⃗ − ⃗𝒃‖𝟐
𝑭𝟏 (𝒙⃗ ) = 𝜷 ∑ ∑ 𝝎(𝒑, 𝒒) |𝒙𝒑 − 𝒙𝒒 |
𝑭𝟐 (𝒙

(3)

(𝒑,𝒒)∈𝑺⃗ )の更新解は、以下となる。
データ項𝑭𝟏 (𝒙⃗𝒙(𝒏+𝟏,𝑵) = ⃗𝒙(𝒏,𝒊) − 𝟐𝜶 ∑ (𝑨𝒊 )𝑻 (𝑨𝒊⃗𝒙(𝒏,𝒊) − 𝒃𝒊 )図２ Non-local means フィルタのカーネル

𝒊∈𝑹[𝑵]𝑨𝒊 は１方向のシステム行列、𝒃𝒊 は１行の計測データ
𝑹[𝑵] は、方向数𝑵におけるランダム順の𝐒𝐮𝐛𝐬𝐞𝐭𝐬⃗ ) = ∑ 𝝎(𝒑⃗ ,𝒒⃗ )𝒊𝒏(𝒒
⃗)
𝒐𝒖𝒕(𝒑
⃗ ∈𝑺
𝒒
⃗ ,𝒒
⃗)=
𝝎(𝒑

(4)

データ項の更新で、このようなランダム Subsets を(1)用いた Row-Action 構造は、初期反復において非常に⃗ ) − 𝑩(𝒒⃗ )‖𝟐𝟐 − 𝟐𝝈𝟐 , 𝟎)/𝒉𝟐 )𝒆𝒙𝒑(−𝒎𝒂𝒙(‖𝑩(𝒑∑𝒒⃗∈𝑺 𝒆𝒙𝒑(− 𝒎𝒂𝒙(‖𝑩(𝒑⃗ ) − 𝑩(𝒒⃗ )‖𝟐𝟐 − 𝟐𝝈𝟐 , 𝟎)⁄𝒉𝟐 )よい収束性をもっている。
⃗ )の更新解は、以下となる。
また、正則化項𝑭𝟐 (𝒙𝒙𝒏𝒑 − 𝜶𝜷𝝎(𝒑, 𝒒) 𝒊𝒇 𝒙𝒏𝒑 − 𝒙𝒏𝒒 > 𝜶𝜷𝝎(𝒑, 𝒒)
𝒏
𝒏
𝒏
𝒙
𝒙𝒏+𝟏
=
{
𝒑 + 𝜶𝜷𝝎(𝒑, 𝒒) 𝒊𝒇 𝒙𝒑 − 𝒙𝒒 < −𝜶𝜷𝝎(𝒑, 𝒒)
𝒑𝒏𝒙𝒒(𝒐𝒕𝒉𝒆𝒓𝒘𝒊𝒔𝒆)⃗ ) − 𝑩(𝒒⃗ )‖𝟐𝟐 は、𝒑と𝒒を中心とするテン
ここで、‖𝑩(𝒑プレート間のユークリッド距離の平均である。

𝒙𝒏𝒒 + 𝜶𝜷𝝎(𝒑, 𝒒) 𝒊𝒇 𝒙𝒏𝒑 − 𝒙𝒏𝒒 > 𝜶𝜷𝝎(𝒑, 𝒒)
𝒏
𝒏
𝒏
𝒙
𝒙𝒏+𝟏
=
{
𝒒 − 𝜶𝜷𝝎(𝒑, 𝒒) 𝒊𝒇 𝒙𝒑 − 𝒙𝒒 < −𝜶𝜷𝝎(𝒑, 𝒒)𝒒𝒏𝒙𝒑(𝒐𝒕𝒉𝒆𝒓𝒘𝒊𝒔𝒆)

本論文では、上式の Non-local means フィルタの重⃗ ,𝒒⃗ )を NLTV の重みとする。
み𝝎(𝒑
2
334

(5)

注目画素のみを更新することも可能ではあるが、本

４．提案手法研究では、より高い収束性とノイズ除去効果を目指し

以下は、８０方向の投影データを FBP 法で再構成して、注目画素𝒙𝒑 と離れた画素𝒙𝒒 を同時更新する。そうた SA の例である。

することで、カーネル内の全ての画素が更新される。
また、Step size 𝜶は、解の更新量を意味するパラメータであり、解の収束性を保証するために、以下のように反復回数と連動して徐々に減らしていく。
𝜶𝒏+𝟏 =𝜶𝟎
𝟏 + 𝜺𝒏(6)𝜶𝟎 は、Step size の初期値
𝜺は、Step size の減少速度

図３ Streak Artifact の例
既存の NLTV の Row-Action 反復法を以下に示す。
SA 画素に対する重み𝝎(𝒑, 𝒒)を強調するために、圧Algorithm 1 Proximal splitting based Row-Action
Input: Projection data ⃗𝒃 (size:𝑴 × 𝑵);

縮センシングの各反復で SA を検出し、SA のある場所

number of views 𝑵; random subsets 𝑹[𝑵];を同定しなければならない。
提案手法は、「データ項で更新後の画像」と「データ

step-size control parameters (𝜶𝟎 , 𝜺);integer span parameter 𝑵𝑼𝑷;

項で更新前の画像」の二つの画像の差の絶対値を用いalgorithm tolerance 𝒕𝒐𝒍 > 𝟎;て SA を検出する。
ここで、「データ項で更新前の画像」は、「反復(k-1)

Output: Reconstructed image ⃗𝒙 (size:𝑴 × 𝑴);

回目の正則化項で更新後の画像」と同じである。
𝑥 (𝑘,0) ← 0, 𝑘 ← 0
while

(𝑘+1)

min

1≤𝑗≤𝑀×𝑀{|𝑥𝑗

𝑥 (𝑘,𝑖) = 𝑥 (𝑘) , 𝛼 𝑛+1 =

(𝑘)

４．１

− 𝑥𝑗 |} > 𝑡𝑜𝑙 do
𝛼0

データ項で更新後と更新前の画素の差を𝐶𝑗 として、

1+𝜀𝑛⃗ )と定義する。
次のように𝑭𝟑 (𝒙for (i=0; i<N; i++) do
𝑥(𝑛,𝑖+1)=𝑥

Streak Artifact(SA)の検出(𝑛,𝑖)𝑖 (𝑛,𝑖)− 2𝛼(𝐴𝑖 )𝑇 (𝐴 𝑥

− 𝑏𝑖 )𝑱⃗ ) = 𝜹 ∑|(データ項で更新後の画素)𝒋 − (データ項で更新前の画素)𝒋 |𝑭𝟑 (𝒙if (i>0 & i % NUP = 0) do

𝒋=𝟏(𝑛,𝑖+1)𝑥𝑝(𝒏,𝒊+𝟏)𝑥𝑝(𝑛,𝑖+1)− 𝛼𝛽𝜔(𝑝, 𝑞) 𝑖𝑓 𝑥𝑝(𝑛,𝑖+1)

− 𝑥𝑞

(7)

𝑱

for all pixels 𝒋 in the image do= 𝜹 ∑|𝑪𝒋 |> 𝛼𝛽𝜔(𝑝, 𝑞)

𝒋=𝟏← 𝑥𝑝(𝑛,𝑖+1) + 𝛼𝛽𝜔(𝑝, 𝑞) 𝑖𝑓 𝑥𝑝(𝑛,𝑖+1) − 𝑥𝑞(𝑛,𝑖+1) < −𝛼𝛽𝜔(𝑝, 𝑞)(𝑛,𝑖+1)𝑥𝑞(𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑤𝑖𝑠𝑒)(𝑛,𝑖+1)(𝑛,𝑖+1)(𝑛,𝑖+1)𝑥𝑞+ 𝛼𝛽𝜔(𝑝, 𝑞) 𝑖𝑓 𝑥𝑝− 𝑥𝑞> 𝛼𝛽𝜔(𝑝, 𝑞)(𝒏,𝒊+𝟏)(𝑛,𝑖+1)(𝑛,𝑖+1)(𝑛,𝑖+1)𝑥𝑞← 𝑥𝑞− 𝛼𝛽𝜔(𝑝, 𝑞) 𝑖𝑓 𝑥𝑝− 𝑥𝑞< −𝛼𝛽𝜔(𝑝, 𝑞)(𝑛,𝑖+1)𝑥𝑝(𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑤𝑖𝑠𝑒){{⃗ の更新解は以下となる。
SA 検出画像𝑪
𝑪𝒏𝒋 − 𝜶𝜹𝑪𝒏𝒋 + 𝜶𝜹
𝑪𝒏+𝟏
=
{
𝒋
𝟎

end for all

𝒊𝒇 𝑪𝒏𝒋 > 𝜶𝜹
𝒊𝒇 𝑪𝒏𝒋 < − 𝜶𝜹(𝒐𝒕𝒉𝒆𝒓𝒘𝒊𝒔𝒆)(8)

end if

ここで、キーポイントは、0 にならない𝑪𝒏+𝟏の値を𝒋

end for 𝑥 (𝑘+1) = 𝑥 (𝑘,𝑁)

外れ値（SA や孤立点）と解析することである。

end while

その 0 にならない値を１にすることで、SA 検出画

return 𝑥 (𝑘+1)

⃗ は、
⃗⃗⃗
像𝑪
「0 か１」の 1bit の画素値をもつバイナリ MAP𝑴
になる。
3
335

𝜧𝒏+𝟏
={
𝒋

𝟏, 𝒊𝒇 𝑪𝒏+𝟏≠𝟎𝒋𝟎, (𝒐𝒕𝒉𝒆𝒓𝒘𝒊𝒔𝒆)

提案手法の Row-Action 反復法を以下に示す。
(9)

Algorithm 2 Proposed method⃗⃗⃗ 𝟎 = 𝟎)
(ただし、𝜧

Input: Projection data ⃗𝒃 (size:𝑴 × 𝑵);⃗⃗⃗ は、外れ値のある
上式の変換によるバイナリ MAP𝑴

number of views 𝑵; random subsets 𝑹[𝑵];⃗⃗⃗ の場所の画素値が１になる。ただし、バイナリ MAP𝑴

step-size control parameters (𝜶𝟎 , 𝜺);⃗⃗⃗ 𝟎 は 0 にする。
初期値𝜧integer span parameter 𝑵𝑼𝑷;
algorithm tolerance 𝒕𝒐𝒍 > 𝟎;

４．２

Non-local TV の重み𝝎(𝒑, 𝒒)の制御

Swing-by control parameters (𝜹, 𝜸);⃗⃗⃗ の情報から、以下のように SA 画素
バイナリ MAP𝑴

Output: Reconstructed image ⃗𝒙 (size:𝑴 × 𝑴);

に対する重み𝝎(𝒑, 𝒒) を強調する。

𝝎𝑺𝑨 (𝒑, 𝒒) = (𝟏 + 𝜸𝜧𝒒 )𝝎(𝒑, 𝒒)(ただし、𝜸 > 𝟎)⃗⃗ (𝑘,0) ← 0, 𝑘 ← 0
𝑥 (𝑘,0) ← 0, 𝛭

(10)

while

(𝑘+1)

min

1≤𝑗≤𝑀×𝑀{|𝑥𝑗

𝑥 (𝑘,𝑖) = 𝑥 (𝑘) , 𝛼 𝑛+1 =ここで、𝜸は、重み𝝎(𝒑, 𝒒)にどのぐらいの重みをつけるかというパラメータである。

(𝑘)− 𝑥𝑗 |} > 𝑡𝑜𝑙 do
𝛼01+𝜀𝑛for (i=0; i<N; i++) do

離 れ た 画 素 𝒒 に SA が あ る ( 𝜧𝒒 = 𝟏 ) 場 合 は 、

𝑥 (𝑛,𝑖+1) = 𝑥 (𝑛,𝑖) − 2𝛼(𝐴𝑖 )𝑇 (𝐴𝑖 𝑥 (𝑛,𝑖) − 𝑏𝑖 )𝝎𝑺𝑨 (𝒑, 𝒒)が大きくなり、そうではない場合（𝜧𝒒 = 𝟎）

for all pixels 𝒋 in the image do

は、𝝎𝑺𝑨 (𝒑, 𝒒) = 𝝎(𝒑, 𝒒)となる。

if (k>0) do(𝑛,𝑖)(𝑛,𝑖+1)(𝑥𝑗− 𝑥𝑗 ) − 𝛼𝛿
(𝑛,𝑖)
(𝑛,𝑖)
(𝑛,𝑖+1)𝐶𝑗← {(𝑥− 𝑥𝑗 ) + 𝛼𝛿
𝑗

0

(𝑛,𝑖)
(𝑛,𝑖+1)− 𝑥𝑗 ) > 𝛼𝛿(𝑛,𝑖)(𝑛,𝑖+1)
𝑖𝑓 (𝑥𝑗− 𝑥𝑗 ) < − 𝛼𝛿

𝑖𝑓 (𝑥𝑗(𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑤𝑖𝑠𝑒)
(𝑛,𝑖)

𝛭𝑗

(𝑛,𝑖)

1, 𝑖𝑓 𝐶𝑗≠0={0, (𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑤𝑖𝑠𝑒)

end if(𝑛,𝑖)𝜔 𝑆𝐴 (𝑝, 𝑞) = (1 + 𝛾𝛭𝑞

図４ Non-local TV の重みカーネルの内部反復

if (i>0 & i % NUP = 0) do(𝑛,𝑖+1)𝑥𝑝(𝑛,𝑖+1)𝑥𝑝⃗ )の更新解は、最終的に、提案手法の正則化項𝑭𝟐 (𝒙𝒙𝒏𝒒 + 𝜶𝜷𝝎𝑺𝑨 (𝒑, 𝒒) 𝒊𝒇 𝒙𝒏𝒑 − 𝒙𝒏𝒒 > 𝜶𝜷𝝎𝑺𝑨 (𝒑, 𝒒)𝒏+𝟏
𝒙𝒒 = {𝒙𝒏𝒒 − 𝜶𝜷𝝎𝑺𝑨 (𝒑, 𝒒) 𝒊𝒇 𝒙𝒏𝒑 − 𝒙𝒏𝒒 < −𝜶𝜷𝝎𝑺𝑨 (𝒑, 𝒒)
𝒙𝒏𝒑(𝒐𝒕𝒉𝒆𝒓𝒘𝒊𝒔𝒆)(𝑛,𝑖+1)− 𝛼𝛽𝜔 𝑆𝐴 (𝑝, 𝑞) 𝑖𝑓 𝑥𝑝(𝑛,𝑖+1)− 𝑥𝑞> 𝛼𝛽𝜔 𝑆𝐴 (𝑝, 𝑞)← 𝑥𝑝(𝑛,𝑖+1) + 𝛼𝛽𝜔 𝑆𝐴 (𝑝, 𝑞) 𝑖𝑓 𝑥𝑝(𝑛,𝑖+1) − 𝑥𝑞(𝑛,𝑖+1) < −𝛼𝛽𝜔 𝑆𝐴 (𝑝, 𝑞)(𝑛,𝑖+1)𝑥𝑞(𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑤𝑖𝑠𝑒)(𝑛,𝑖+1)(𝑛,𝑖+1)(𝑛,𝑖+1)𝑆𝐴 (𝑝,𝑥𝑞+ 𝛼𝛽𝜔𝑞) 𝑖𝑓 𝑥𝑝
− 𝑥𝑞
> 𝛼𝛽𝜔 𝑆𝐴 (𝑝, 𝑞)(𝑛,𝑖+1)𝑥𝑞← 𝑥𝑞(𝑛,𝑖+1) − 𝛼𝛽𝜔 𝑆𝐴 (𝑝, 𝑞) 𝑖𝑓 𝑥𝑝(𝑛,𝑖+1) − 𝑥𝑞(𝑛,𝑖+1) < −𝛼𝛽𝜔 𝑆𝐴 (𝑝, 𝑞)(𝑛,𝑖+1)𝑥𝑝(𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑤𝑖𝑠𝑒){{

以下となる。
𝒙𝒏𝒑 − 𝜶𝜷𝝎𝑺𝑨 (𝒑, 𝒒) 𝒊𝒇 𝒙𝒏𝒑 − 𝒙𝒏𝒒 > 𝜶𝜷𝝎𝑺𝑨 (𝒑, 𝒒)𝒏+𝟏
𝒙𝒑 = {𝒙𝒏𝒑 + 𝜶𝜷𝝎𝑺𝑨 (𝒑, 𝒒) 𝒊𝒇 𝒙𝒏𝒑 − 𝒙𝒏𝒒 < −𝜶𝜷𝝎𝑺𝑨 (𝒑, 𝒒)
𝒙𝒏𝒒(𝒐𝒕𝒉𝒆𝒓𝒘𝒊𝒔𝒆)) 𝜔(𝑝, 𝑞)

end if(11)

end for all
end for 𝑥 (𝑘+1) = 𝑥 (𝑘,𝑁)end while

提案手法は、「データ項で更新後の画像」と「データreturn 𝑥 (𝑘+1)

項で更新前の画像」の差(エネルギーの差)を 0 に近接させながら、そのエネルギーの差を外れ値(SA や孤立点)除去の加速に用いる「Swing-by 制御」である。
4336

以下に、上記の Algorithm2 を分かりやすく簡略化

５．実験

した提案手法の手順を示す。

画像のサイズは 512X512 であり、80 方向で実験を行った。
また、以下の図７のように、Parameter 調節を簡単にするために実験画像の画素値の範囲がなるべく 0から 255 の間になるようにスケーリングした。

図５ 提案手法の手順⃗ (𝒌,𝑵)とバイ
以下に、各反復 k における SA 検出結果𝑪⃗⃗⃗ (𝒌,𝑵)の変化を示す。(ただし、この結果は、ナリ MAP𝑴
𝜸 = 0にして、カーネル内の全て Non-local TV の重み

図７ 原画像のスケーリングとその表示𝑺𝑨を𝝎 (𝒑, 𝒒) = 𝝎(𝒑, 𝒒)と固定した場合である。)
５．１ 定量的評価
RMSE、PSNR, SSIM を用いて定量的評価を行う。
以下は、RMSE である。
𝑹𝑴𝑺𝑬 = √𝟐∑𝑵𝒊=𝟏(𝑻𝒓𝒖𝒆𝒊 − 𝒙𝒊 )𝑵

(12)𝑻𝒓𝒖𝒆𝒊 : 原画像、𝒙𝒊 : 復元画像、𝑵: 全体画素数

以下は、PSNR である。
𝑷𝑺𝑵𝑹 = 𝟏𝟎 𝒍𝒐𝒈𝟏𝟎

𝑫𝑹𝟐
𝑴𝑺𝑬

𝑫𝑹は、表示画像の𝐃𝐢𝐬𝐩𝐥𝐚𝐲 𝐫𝐚𝐧𝐠𝐞(𝐃𝐑 = 𝐃𝐑𝐌𝐀𝐗 − 𝐃𝐑𝐌𝐈𝐍 )

(13)

𝟐
∑𝑵
𝒊=𝟏(𝑻𝒓𝒖𝒆𝒊 − 𝒙𝒊 )𝑴𝑺𝑬 =𝑵

以下は、SSIM である。
𝑺𝑺𝑰𝑴 =(𝟐𝝁𝒙 𝝁𝒚 + 𝒄𝟏 )(𝟐𝝈𝒙𝒚 + 𝒄𝟐 )(𝝁𝟐𝒙 + 𝝁𝟐𝒚 + 𝒄𝟏 )(𝝈𝟐𝒙 + 𝝈𝟐𝒚 + 𝒄𝟐 )𝝁𝒙 (原画像)と𝝁𝒚 (復元画像)は、局所領域の画素値の平均
𝝈𝒙 と𝝈𝒚 は、局所領域の標準偏差
𝝈𝒙𝒚 は、共分散
𝒄𝟏 = (𝟎. 𝟎𝟏 ∗ 𝑫𝑹)𝟐𝒄𝟐 = (𝟎. 𝟎𝟑 ∗ 𝑫𝑹)𝟐

⃗ とバイナリ MAP𝑴⃗⃗⃗ (𝜸 = 0の時)
図６ SA 検出画像𝑪

𝑫𝑹は、表示画像の𝑫𝒊𝒔𝒑𝒍𝒂𝒚 𝒓𝒂𝒏𝒈𝒆(𝐃𝐑 = 𝐃𝐑𝑴𝑨𝑿 − 𝐃𝐑𝑴𝑰𝑵 )

5
337

(14)

５．２

パラメータ

５．４

実験結果

データ項の更新量𝜶は十分大きくして、収束スピー

特に少ない反復回数における SA 除去において、提ドを速くしたという前提で、反復回数 20 回以内で収案手法の有効性を確認するために、以下の図ように反束するものとする。

復 2 回目、５回目、10 回目、20 回目における既存のまた、公平性のために、既存の NLTV と提案手法の

NLTV と提案手法の比較検証結果を示す。

両手法のパラメータは、同じく設定した。
表１ 実験のパラメータ

表１のように提案手法で追加されたパラメータは、
𝜹と𝜸だけである。
５．３⃗⃗⃗ の変化に関する実験
バイナリ MAP𝑴

式(7-11)の SA 検出モデルが正しく収束するもので⃗⃗⃗ の 1 の画あれば、各反復で同定されるバイナリ MAP𝑴
素値は、反復回数が増えていくほど、0 になる。
以下は、提案手法の表１のパラメータによる実験結果である。

⃗⃗⃗ (𝜸 = 2.5の時)の変化
図８ バイナリ MAP𝑴
反復１０回目以降には、外れ値(SA や孤立点)が、ほぼ検出されないことが分かる。
これは、「データ項で更新後の画像」と「データ項で

図９ 実験結果

更新前の画像」の差(エネルギーの差)が、ほぼ正しく
外れ値（SA や孤立点）除去に使われたということを示

提案手法は、既存の NLTV より初期反復での SA 除去している。

性能がよい。
また、収束時(反復 20 回目)の画質は、両手法がほぼ同じであることが分かる。
6338

図１１ 反復回数における RMSE の変化

図１２ 反復回数における PSNR の変化

図１０ 「図９の実験結果」の拡大画像
提案手法は、既存の NLTV と比べ、SA や孤立点が少

図１３ 反復回数における SSIM の変化ないことが分かる。
RMSE と PSNR の両方とも、提案手法の方がよいことが分かる。
提案手法より既存の NLTV の収束時の SSIM が若干高い理由は、孤立点の影響によって、局所領域の共分
散𝝈𝒙𝒚 が大きくなってしまうからである。

7339

６．まとめ

参考文献

実験により、特に少ない反復回数で SA を効率よく[1] H. Kudo, “新方式コンピュータトモグラフィーと圧縮除去できることが明らかになった。

センシング”, 精密工学会誌, Vol.82, No.6, 2016

また、式(2)の定式化は、NLTV を用いるどの反復法[2] Xavier Bresson, “A Short Note for Nonlocal TVにも共通するため、本研究で用いた近接スプリッティ

Minimization”, Technical Report, 2009

ン グ に 基 づ く Row-Action 以 外 に 、 座 標 降 下 法や

[3] PL. Comettes, J.-C. Pesquet, “Proximal splitting

Chambolle’s アルゴリズムなどの様々な反復法と組み

method in signal processing”, Fixed Point Algorithms

合わせができる。

for Inverse Problems in Science and Engineering, 2010

さらに、提案手法は、本研究で用いた NLTV と多少[4] J. J. Moreau, “Fonctions convexes duales et

なりとも類似したノイズ除去の仕組みをしている既points proximaux dans un espace hilbertien”, CR Acad.

存の TV 法や Non-local means フィルタを用いた「NLF-

Sci. Paris Ser.A Math, 255, pp.2897-2899, 1962

CS[6]」と呼ばれる別の正則化に対応できる柔軟性が[5] A Buades, B. Coll, and J. Morel. On imageあると考えられる。

denoising methods.Technical Report 2004-15, CMLA, 2004

今後の課題として、既存の TV 法や NLF-CS に対し、

[6] Jian Dong and Hiroyuki Kudo,” Investigation of

提案手法をどのように対応させるか、またどのようなimage quality difference between total variation and効果があるかを検証しなければならない。

nonlinear sparsifying transform based compressedsensing, SPIE Medical Imaging 2017, Paper No. 10132-

利益相反の有無109, 2017

なし

8
340

Image quality improvement of sparse-view CT image reconstruction
using non-local total variation
Yongchae KIM*1, Hiroyuki KUDO*1*1

Graduate School of Information and Systems, University of Tsukuba

In the field of image reconstruction for sparse-view CT, by approximately calculating the weight added to
the TV term, non-local total variation(TV) works better at preserving smooth contrast change and low-contrast
texture than normal TV, and ultra-high image quality can be obtained. In this research, we propose an improved
method based on the following idea. The proposed method can detect the pixels from strong streak artifacts. The
weight of the non-local TV term can be calculated from the latest reconstructed image, and then the weights needed
to apply for pixels with artifacts can be obtained accordingly. The key point is that the size of weight is determinedby the absolute difference between the updated image obtained from the data term and the updated image obtained
from the regularization term. The proposed method has a very high degree of generality and flexibility, which canbe combined with various iterative methods. In our research, we did some simulation experiments using medical
CT images by combining proposed method with Row-Action type image reconstruction method based on proximal
splitting. From the results of our experiments, it is clear to see that remarkable improvement of image quality(reduction of streak artifacts) can be achieved within extremely small number of iterations.

Key words: Sparse-view CT, Non-local TV, Non-local means, Streak Artifact, Row-Action,
Proximal splitting, Swing-by

金

鎔采（きむ

よんちぇ）

工藤博幸（くどう2016 年筑波大・情報・情報メディア創成卒.
現在, 同大学院・システム情報・博士前期課程
在学中.

*

ひろゆき）

1985 年東北大・工・通信卒. 1990 年同大学
院博士課程了. 現在, 筑波大・システム情報・教授. 1990 年電子情報通信学会論文賞, 1991
年・2001 年・2006 年・2008 年日本医用画像工学 会 論 文 賞 , 2006 年 ・ 2008 年 国 際 雑 誌『Inverse Problems』High Lights 受賞, 2008
年 国 際 雑 誌 『 Physics in Medicine andBiology』High Lights 受賞, 2018 年文部科学大臣表彰科学技術賞受賞. 工博. CT と PET を中心とした医用イメージング, 画像処理の研究に従事. IEEE, SIAM, 各会員. 電子情報通信学会フェロー. 日本医用画像工学会副会長.

*

9
341

*

OP11-2

深層学習による放射型 CT の画像補正
鈴木

朋浩*1

工藤

博幸*１

要旨
PET/SPECT などの放射型 CT 画像再構成では，統計雑音が多く減弱補正が必要なため主として逐次近似再構成法が用いられるが，計算コストが大きい問題点がある．近年では，CT/MRI 画像を利用した減弱補正も行われているが，比較的複雑な処理を必要とする．本論文では，フィルタ補正逆投影(FBP)法で画像再構成
した雑音が多く減弱補正されていない PET/SPECT 画像に対して，後処理として畳み込みニューラルネット
ワーク(CNN)を用いて雑音除去と減弱補正を同時に行う手法を提案する．放射能分布画像と減弱係数分布
画像の原画像からシミュレーションにより作成した投影データを補正なしの単純 FBP 法で再構成して，それと原画像とのペアを教師データとして CNN の学習を行った．更に，その際に単純 FBP 法画像に加え CT
画像(マルチモダリティ画像)を入力チャネルに用いることで，より良好な補正結果が得られることが明らかになった．本手法により，逐次近似画像再構成を行わずに短時間で減弱補正と雑音除去が可能となる．
キーワード：放射型 CT，深層学習，画像再構成，画像補正，マルチモダリティ画像

1.

はじめに

の逐次近似再構成法が主流であるが，計算コ

現 在 ， 病 気 診 断 の 目 的 に PET(Positron

ストが大きい問題点がある．また，放射型 CT

Emission Tomography)／SPECT(Single Photonの減弱補正を行う手法として， CT／MRI な

Emission CT)などの放射型 CT が用いられてどの装置で得られた形態画像を利用する手法いる．これらの装置では，被写体内部の放射も使用される[1],[2]．しかし，これらの手法

線源の濃度分布を知ることで，代謝や臓器のでは，対象部位や撮影条件により異なるアル

生理学的機能に関する情報が得られる．しかゴリズム実装やパラメータ選定が必要である

し，撮影にあたって放射線源を体内に取り込ため，広い撮影対象に対して簡便に良い補正

むため，内部被曝や撮影後長時間にわたる放結果を得ることは難しい．また，アルゴリズ

射などの問題点があり，放射線源濃度のよりムや実装が比較的複雑であり計算コストが大低い条件にて撮影を行うことが望ましい．まきい問題点がある．

た，被写体内部から発生される放射線は，被そこで，本論文では，撮影条件や被写体を写体自身により減弱されるため，定量性を確問わず適用可能で，かつ高速に処理結果を得保するには減弱の影響を考慮した画像再構成

ることが可能な新しい補正手法として，畳み法が必要である．

込 み ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク (Convolutional

現在，放射型 CT の画像再構成法としては

Neural Network, CNN)を，放射型 CT 再構成画

雑音の統計的性質や減弱補正を考慮して高画像における雑音と減弱の補正に用いる手法を質の画像を得ることが可能な ML-EM 法など提案する．提案手法では，計測投影データに対して減弱補正と平滑化を行わない単純フィ――――――――――――――――――

ルタ補正逆投影（Filtered Backprojection, FBP）

*1 筑波大学大学院システム情報工学研法で画像再構成を行い，それを CNN に入力

究科コンピュータサイエンス専攻

して補正を行った出力画像を得る．CNN の学〔〒305-8573 つくば市天王台 1-1-1〕

習は，シミュレーションで人工的に作成した

e-mail: suzukitokyon@gmail.com

入力画像と正解画像ペアからなる教師データ

342

を利用して行い，最適な画像補正を行う過程

を行わせることができる．式(1)における𝑊! はを CNN に学習させる．SPECT を想定したシ

重み，𝒃𝒊 はバイアスと呼ばれる．学習に用いミュレーション実験を行い，提案手法の有効

る最適化手法としては，単純な確率的勾配法性を示す．

や適応的に学習率を変化させる Adam などの手法が用いられる[3]．また，複数の教師デー

2.

提案手法

タをまとめて学習に利用するミニバッチ処理

2-1 深 層 畳 み 込 み ニ ュ ー ラ ル ネ ッ トも，勾配安定化や学習高速化を目的に用いらニューラルネット（Neural Network, NN）とれる．
CNN とは，式(1)の行列演算が畳み込み演は，式(1)のように入力ベクトル𝒙に対するアフィン変換と活性化関数と呼ばれる非線形演

算

算𝑓の合成
𝒙!!! = 𝑓(𝑊! 𝒙! + 𝒃𝒊 )𝒙𝒖,𝒗 =!
!!!!

!
!!!! 𝑤!,! 𝑥!!!,!!!

(3)

(1)

で表される NN を指し，これらを多数積層しを繰り返し適用して複雑な関数を実現する数た DCNN(Deep CNN) は 画 像 認 識 ・ 画 像 生

学的枠組みである．ここで，添え字𝑖は適用繰

成・画像変換などのタスクにおいて優れた性

り返し回数を表し各𝑖に対応する演算は層能を示すことが知られている．DCNN の医用(Layer)と呼ばれる．非線形演算𝑓としては，

イメージングへの応用研究として，低線量 CT

例えば式(2)で表される ReLU が用いられる．

やスパースビューCT における雑音やアーテ

𝑓(𝒙𝒊𝒏 ) = 𝑀𝑎𝑥(𝟎, 𝒙𝒊𝒏 )ィファクトの除去に CNN を用いる研究[4],[5](2)や，正則化項つき画像再構成における近接写式(1)における関数の各パラメータ𝑊! , 𝒃𝒊 を与像の近似として CNN を利用する研究[6]など

えられた教師データ(入力画像と正解画像のがある．

ペア)に対してフィッティングさせること（学

本論文では，DCNN による画像変換を放射

習・訓練）で，NN に回帰・分類などの処理

型 CT 画像再構成における雑音除去と減弱補

図 1 実験に用いた DCNN の構造343

正に適用することを提案して，その実装と実で画像再構成を行う．そして，この画像を験を行った．実験に用いる DCNN は図 1 の構

DCNN に入力して減弱補正と平滑化を行った造であり，画像変換などによく用いられる

高画質の出力画像を得る．CNN の学習は，シ

U-net と呼ばれる NN を基礎としている[7]．

ミュレーションで人工的に作成した入力画像

U-net は，図 1 に示すように，畳み込み層のと正解画像ペアからなる教師データを利用し繰り返しにより得られた画像特徴量から再びて行い，最適な雑音と減弱に対して画像補正

画像を生成する逆畳み込み層に，対応するサを行う過程を CNN に学習させる．一方，図イズの畳み込み層のチャネルをバイパスして2(b)の手法では，DCNN に単純 FBP 法の再構

入力として追加する構造を加えたものである．

成画像に加え別チャネルに補足的に同一患者

このバイパス構造により，医用画像に重要なの CT 画像を入力して，放射型 CT 画像を出

画像細部を保存する変換結果が得られると考力画像として得る．マルチチャネル画像としえられ，本論文では U-net を採用した．また，て用いた CT 画像は，DCNN 内部で放射型 CT

各層の後段には，Batch Normalization [8]と呼画像の減弱と雑音の補正精度を向上させる形

ばれる出力をミニバッチ毎の 1 次，2 次モーで利用されると考えられ，精度が向上する．

メントで正規化することで勾配消失の問題を

この手法は，放射型 CT の減弱補正や雑音除回避して学習の収束性を向上させる層を置い去に CT／MRI の形態画像を利用する従来研ている. この DCNN に対して入力・正解画像

究[1],[2]との整合性も良く，実際に大きな精のペアを学習データとして与え，出力画像と度改善につながることを以降の実験で示す．

正解画像の誤差を最小化するパラメータを求DCNN を用いる際に重要な点として，入力

め，フィルタベースの入力画像を所望の出力して学習・処理を行うデータ単位を画像から画像に補正する画像変換を実現する．

切り出したパッチにするか 2 次元画像全体にするかがある．減弱のアーティファクトは場
所依存性が大きく類似した濃度変化を持つパッチでも画像のどの位置に存在するかで減弱補正を大きく変える必要がある．したがって，
本論文で扱う減弱補正への適用では 2 次元画
像全体で学習・処理を行うのが適切と考え，DCNN に 2 次元画像全体を入力する CNN 構成で実装と実験を行った．
3.

実験方法
提案手法を実装して SPECT における画像補正に適用して，評価実験を行った．実験は，
1) シミュレーションによる学習データの作

図 2 提案手法の構造

成，2) それらを用いた DCNN の学習，3) 学
2-2 提 案 手 法

習済 DCNN のテスト画像への適用，の 3 段階

上述の DCNN を用いて，本論文では放射型から構成される．以降では詳細を述べる．

CT において簡便に減弱と雑音の影響を補正

3-1 学 習 デ ー タ の 作 成

して高画質の画像を再構成する手法を提案す

DCNN の学習には大量の教師データが必要

る．図 2 に提案手法の構造を示す．まず，図となる．本論文では，SPECT 撮影過程のシミ

2(a)の手法では，計測した投影データに対しュレーションにより，人工的に学習に用いるて，減弱補正と平滑化を行わない単純 FBP 法

教師データを生成した．ECT-CT の正解画像

344

として，TCIA(The Cancer Image Archive)で公開されている Philips 社の PET-CT 同時撮影の再 構 成 画 像 セ ッ ト を 利 用 し た [9] ． ま ず ，SPECT 撮影を模擬したシミュレーションにより統計雑音と減弱の影響を含む投影データを生成し，それらを Shepp-Logan フィルタを用いた FBP 法で再構成することで，DCNN の入力画像を作成した．ただし，FBP 再構成においては，投影データ空間での前処理などによる減弱補正と平滑化による雑音除去は一切行わない．よって，シミュレーションで得られる入力画像は低品質である．正解画像は，

図 3 SPECT 撮影系の概略

上述のように PET で撮影された放射能分布
画像であるが，撮影機器・撮影条件に最適化

単純 FBP 法画像と正解画像の間には以下にされた手法による再構成が行われており定量

まとめる相違が存在する．

性や画質が高く，本実験における正解画像と① FBP 法は ML-EM 法と比較し雑音特性がして用いた．

悪く，画像に雑音が多い．

シミュレーション過程で投影データに加え② 減弱補正を行っていないため，同一領域る雑音は，同一患者の CT 画像から得られる内の濃度値が平坦でなく強いカッピング

減弱係数の分布に基づき，投影データ上の各

アーティファクトが存在する．

検出器において検出される光子計数値の期待③

投影データの方向数が少ない場合や計値を平均とするポアソン分布により加えた数値が小さい低 S/N 比の場合，ストリー(式(4))．

ク状アーティファクトが発生する．

𝑝! = Poisson(! 𝑎!,! 𝑥! 𝑒

! ! !! !!,!
)DCNN の学習に用いるデータセットは，撮(4)

影に利用する放射線のエネルギーと入力に用

ただし，𝑐! は画素𝑠の減弱係数，𝑎!,! は𝑖番目のいる画像種類を変化させ，表 1 に示す計 4 組

光線が画素𝑠を横切る長さである． 撮影時の（A1,A2,B1,B2）の条件のものを作成した．

コリメータは，検出器面に対し垂直に入射す

各組のデータセットは 13,000 セットの画像

る 1 次光子のみを計数するものを想定し，検データ（入力画像+正解画像(+CT 画像)）から出器アレイは 512 画素で，128 方向から投影構成され，これらを学習データ約 12,000 セッ

データを計測する設定でシミュレーションを

ト・検証用データ約 500 セット・テスト用デ行った（図 3）．撮影条件は，正解である放射

ータ約 500 セットに分けて実験に使用した．

能分布画像の計数値を 1/10 程度まで削減し最後に，SPECT は PET と撮影方式・検出て，更に放射光子のエネルギーを低くするこ

器幾何学系の違いはあるが，本論文で実験をとで減弱の度合いを大きくし，投影データの行った単純 FBP 法再構成画像に対する DCNN

計数値を低く設定している．この投影データによる補正手法は，PET の投影データに対しに対して，上述の雑音と減弱の補正を行わなても同様に適用可能と考えられる．

い単純 FBP 法による再構成画像を作成して，入力画像とした．以上のシミュレーションと
画像再構成法は全て C++言語で実装した．シミュレーションにより生成した入力画像の例
を，図 4 に示す．

345

いて，対応するテスト用データを入力して補正画像を求め，評価を行った．
A1,A2,B1,B2 いずれの結果についても，減弱を考慮しない単純 FBP 法再構成画像である入力画像(図 5,6 各 2 段目)に見られる周辺
部のカッピングやストリーク状アーティファ
図 4 シミュレーション画像

クトが DCNN により上手く補正されており，(左 120keV, 中 100keV)と正解画像(右)出力画像(図 5,6 各 3 段目)と正解画像の平均 2
乗 誤 差 平 方 根 (RMSE) 値 は ， 入 力 画 像 と の

表 1 実験に用いたデータセットの組

RMSE 値と比較して大きな改善が見られた．

データ
セット

放射線エネルギー

入力画像種類

A1
A2
B1
B2

120keV
120keV
100keV
100keV

SPECT(単純 FBP)SPECT(単純 FBP)+CT
SPECT(単純 FBP)SPECT(単純 FBP)+CT

特に，撮影条件が悪いほど顕著な RMSE 値の改善があった．表 2 は約 500 セットの画像の入出力画像と正解画像の画素当たりの 2 乗誤差の平均値である．
また，SPECT 画像に加え CT 画像(図 5,6 各
1 段目)を別チャネルの補助入力に用いた場合

3-2 DCNN の 学 習 と テ ス ト デ ー タ の 処 理（図 5,6 各 4 段目）は，特に空洞部領域の放DCNN の実装は Google 社のオープンソー

射能分布に顕著な改善が見られた．表 3 は，

スソフトウェアである Tensorflow[10]を用い

図 7 に白丸でマーキングした組織部(領域 1)て Python で実装し，実行には NVidia 社製のと空洞部(領域 2)における CNR(Contrast NoiseGPU である Tesla K80 を 1 基用いた．データ

Ratio)値（式(6)）を，正解画像・入力画像でセット中の全ての画像は，入力時に画素値のある単純 FBP 法再構成画像・A1, A2,B1,B2 の範囲が[-1,1]に収まるように濃度を正規化し出力画像について評価した結果である．

た．また，回転や拡大縮小などによる Data!"#$%!!"#$%

CNR = (!"#!!"#)/!

Augmentation は行っていない．学習の損失関数 と し て は ， 正 解 画 像 truth と 出 力 画 像
DCNN(x)の L2 誤差
Loss(DCNN(𝒙), truth) = DCNN(𝒙) − truth !

単純 FBP 法再構成画像及び CT 画像を入力に用いない A1,B1 の出力画像は，アーティファ(5)クトの影響により CNR 値が低いのに対して，を用い，学習の最適化手法には Adam を学習

CT 画像を入力チャネルに用いた A2,B2 の出

率 0.001，𝛽 = 0.5で用いた．学習は検証用デ力画像は CNR 値が正解画像にかなり近く改ータセットに対する損失関数の値の変化が概善されている．

ね飽和するまで 10 エポック程度繰り返し，各組のデータセットに対して約 10 時間程度の計算時間を必要とした．学習済の DCNN による画像補正の計算時間は，ファイルの読み込を含め平均して画像 1 枚あたり約 0.1 秒程度で完了する程度に高速であった．
4.

(6)

結果
上述の 4 組のデータセット(A1,A2,B1,B2)

で学習を行った各組に対応する DCNN につ346図 5 データセット A1,A2 の入力(1,2 段目)，補正

図 6 データセット B1,B2 の入力(1,2 段目)，補正

結果(3,4 段目)，正解画像(5 段目)

結果(3,4 段目)，正解画像(5 段目)

347

アーティファクトを低減する効果を比較的簡

表 2 入出力画像と正解画像の画素あたりの 2 乗誤

便に得ることができた．更に，CT 画像を補

差の平均値
対象

画素あたり２乗誤差

SPECT FBP A(入力)
U-Net A1(出力)U-Net A2(出力)SPECT FBP B(入力)U-Net B1(出力)U-Net B2(出力)

2.89
1.48
1.18
3.40
1.97
1.38

足的に入力チャネルに用いることで，(被写体内部の空洞部における)放射能分布の推定精度が向上した．学習後の DCNN による画像補正は，逐次近似計算を必要としないため高速に実行できる．CT 画像を用いない補正では，
画像中における減弱に起因するカッピングやストリークなど特徴的なパターンの雑音除去

表 3 出力画像の図 7 に示す空洞部と組織部におけはできたが，空洞部と組織部の境界など細部る CNR 値
FBP
A
A1
A2
Truth
FBP
B
B1
B2
Truth

について十分な補正が行われなかった．一方，

Mean1
185

SD1
23.0

Mean2
97

SD2
19.0

CNR
4.19

159
164
154
176

30.1
25.0
24.5
19.7

76
52
38
122

17.4
11.7
11.4
15.6

3.52
6.10
6.46
3.10

184
157
154

30.4
25.1
24.5

100
57
38

19.2
12.0
11.4

3.44
5.40
6.46

CT 画像を入力チャネルに加えた場合には，空洞部と組織部の境界も高精度で復元され，被写体の解剖学的構造を反映した補正が行えていることが分かった．
今後，現実の撮影機で発生する他の物理現象(例えば，検出器のコリメータ開口特性や散乱)を考慮したシミュレーションによる学習
データ作成を行い提案手法の精度を改善し，更に実データを用いて実用性の検討を行う予定である．
利益相反の有無
無し
文
［1］

献

Kinahan PE, Townsend DW, Beyer T,
Sashin D: Attenuation correction for a
combined 3D PET/CT scanner. Med
Phys 25: 2046-2053, 1998

［2］

Patton JA, Turkington TG: SPECT/CT
physical principles and attenuation
correction. J Nucl Med Tech 2008: 1-10,

図 7 CNR 値を評価した部位

5.

2008
［3］

まとめ

Kingma DP, Ba J: Adam: A Method forstochastic optimization, arXiv:

シミュレーションにより作成した雑音と減

1712.05877, 2017

弱の影響を含む放射型 CT 投影データを補正［4］なしの単純 FBP 法で再構成した画像と正解

Chen H, Zhang Y, Zhang W, et al.:Low-dose CT via deep neural network.

画像のペアからなる教師データで学習させた

Biomed Opt Express 8: 679-694, 2017

DCNN を用いて，低品質な放射型 CT の FBP［5］

再構成画像に対して高速に雑音と減弱による

Jin KH, McCann MT, Froustey E, Unser
M: Deep convolutional neural network348

for inverse problems in imaging. IEEE

network training by reducing internal

Trans Image Process 26, 4509-4522,

covariate shift. arXiv: 1502.03167, 2015

2017
［6］
［7］

［8］

［9］

Clark K, Vendt B, Smith K, et al.: The

Adler J, Öktem O: Learned primal-dual

cancer imaging archive (TCIA):

reconstruction, arXiv: 1707.06474, 2017

maintaining and operating a public

Ronneberger O, Fischer P, Brox T:

information repository. Journal of

U-Net: Convolutional networks for

Digital Imaging 26: 1045-1057, 2013

biomedical image segmentation.

［10］ Abadi M, Agarwal A, Barham P, et al.:

Medical Image Computing andTensorFlow: large-scale machine

Computer-Assisted Intervention 9351:

learning on heterogeneous distributed

234-241, 2015

systems. arXiv: 1603.04467, 2016

Ioffe S, Szegedy C: Batch
normalization: accelerating deep349

Compensation of image degradations in emission computed tomography
by deep learning
Tomohiro SUZUKI*1, Hiroyuki KUDO*1*1 Department of Computer Science, Graduate School of Systems and Information Engineering, University ofTsukuba, JapanTo reduce image artifacts originating from statistical noise and photon attenuation in emission CT, iterative image
reconstruction algorithms have been widely used. However, these methods require high computational costs.
Furthermore, in recent years, attenuation correction methods using anatomical CT/MRI images have been
investigated, but these methods tend to require rather complicated computations. In this paper, we propose use of
Convolutional Neural Network (CNN) for the image correction in the emission CT. In this method, we input an FBP
reconstructed PET/SPECT image with no smoothing and no attenuation correction into the CNN, which is processedby the CNN to obtain a final corrected image. We also investigated to input a pair of an FBP degraded image and acorresponding CT image (multimodality image) into the CNN. The learning of CNN was performed by using a set ofimages constructed through simulating image formation process of the emission CT. The simulation results
demonstrate that the CNN-based method enables noise reduction and attenuation correction simultaneously without
iterative computational algorithms. Also, the results demonstrate that inputting a CT image in addition to an emission
CT image further improves accuracy in the image correction.

Key words: Emission CT, Deep Learning, Image Reconstruction, Image Correction, Multimodality Imag
著者紹介
鈴木 朋浩 (すずき ともひろ)
東京大学工学部システム創成学科卒
業．同大学院工学系研究科原子力国際専攻修士課程修了．筑波大学システム
情報工学研究科コンピュータサイエン
ス専攻博士課程後期在籍

工藤 博幸 (くどう ひろゆき)
1985 年東北大・工・通信卒．1990 年同大大学院博士課程了．現在，筑波大・システム情報系・教授．1990 年電子情報通信学会論文賞，1991 年・2001 年・2006 年・2008 年日本医用画像工学会論文賞（4 回），2006 年・2008 年国際雑誌『Inverse Problems』High Lights，2008 年国際雑誌『Physics in Medicine
and Biology』High Lights，『新方式CT の構成方式と画像再構成法に関する先駆的研究』により平成 30 年度文部科

350

学大臣表彰科学技術賞（研究部門）受賞．工博．CT を中心とした医用イメー
ジング，画像処理の研究に従事．IEEE，
SIAM，IPEM，各会員．電子情報通信学会フェロー．2011～2016 年，日本医用画像工学会誌 Medical Imaging
Technology 編集長．2016 年～，日本医用画像工学会副会長．2018 年，第 37 回
日本医用画像工学会大会（JAMIT2018）
大会長．2008 年に CT の未解決問題であるインテリア問題の安定な厳密解法を発見し，2 つの論文が国際雑誌『Physics
in Medicine and Biology』と『Inverse
Problems』の 2008 High Lights を受賞．

OP11-3管電流変調と bow-tie フィルタのX 線 CT 画像上の雑音分散への効果
梅田

祐司*1

池田 充*1

田之上 和矢*1

藤井啓輔*1

川浦 稚代*1

今井 國治*1

要旨
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（アンサンブル領域の）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を行ってきたが，管電流変調とbow-tie フィルタが同雑音分散に与える影響については未検討であった．そこで今回，管電流変調を適応した場合と bow-tie フィルタを設定した場合について，雑音分散に対する影響とこれらを考慮して解析的に計算した雑音分散の精度に関する検討を仮想的な X 線撮影系に対するシミュレーションによって実施した．
その結果，管電流変調を適応した場合と bow-tie フィルタを設定した場合においても，解析的に計算した期
待値はシミュレーション画像からの推定値とよく一致し，解析的に計算した期待値の精度が高いことが示された．さらに，解析的に計算した期待値から，管電流変調を適応した場合と bow-tie フィルタを設定した
場合，雑音分散値の変動は減少することを予測できることも示された．
キーワード：CT，画質評価，被ばく線量

1．はじめにによって与えることについての検討を行い，同

X 線 Computed Tomography (CT)検査は，現在式の精度がよいことを確認した[3]．ただし，こ様々な診断に用いられるようになっており,それらの検討では，現在臨床において用いられての画像診断の役割はますます大きくなっていいる bow-tie フィルタと管電流変調の影響を考る．その中で同画像の画質に関する評価も数多慮しておらず，両者を使用した場合での解析的く行われており，中でも均一な CT 値を有するな式の精度については未検討であった．

と期待される画像領域における CT 値の変動にそこで今回，管電流変調を適応した場合と関する分散を測定する方法は，X 線 CT 画像に

bow-tie フィルタを設定した場合について，雑音

おける雑音の評価方法の 最も基本的なもので分散に対する影響とこれらを考慮して解析的ある．これまで我々は，雑音を量子雑音に限定に計算した（「空間平均」の意味での）雑音分散

した場合における，この X 線 CT 画像の関心領の［「集団（集合）平均」の意味での］期待値の域内の（「空間平均」の意味での）雑音分散の値精度に関する検討を，仮想的な X 線撮影系を使の［「集団（集合）平均」の意味での］期待値を，用したシミュレーションによって実施した の

文献[1, 2]と同様な方法を使用して解析的な式

で，同雑音分散に対する bow-tie フィルタと管
電流変調の影響とともに報告する．

――――――――――――――――――*1 名古屋大学大学院医学系研究科

2．方法〔〒461-8673 名古屋市東区大幸南一丁目 1

2.1. 仮想的な X 線 CT 撮影系

番 20 号〕

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e-mail: umeda.yuuji@e.mbox.nagoya-u.ac.jp

する性状は同一，各 X 線ビームの雑音間には相351

関がないものとした．また，直接的なフィルタ

2.3.2. bow-tie フィルタの形状に関する推定

補正逆投影（filtered back projection: FBP）法に

bow-tie フィルタの形状は X 線 CT 撮影装置

よって画像再構成するものとした．撮影条件は，を提供している企業が公表していないため，素焦点検出器間距離を 60 cm とし，ファン角 26°，

材や形状の詳細は知られていないことが多い.

ノンヘリカルスキャン，再構成の画素数 512 

このような事情のため，シミュレーションを行

512 pixels，検出器数 391 個，撮影野（field of

う際により実測に近い状態を再現するため

View: FOV）を直径の 19.2 cm の円に相当するもに,bow-tie フィルタの形状を推定する方法がいのとした．また，X 線の入射光子数については，

くつか提案されている．今回の検討では，Boo 等

bow-tie フィルタを設定した場合では 106 個を 0°の考案した方法[4, 5]を応用した方法によって～360°の間を 0.5°の間隔で照射するものとした．

推定した bow-tie フィルタの形状を用いて検討

ここで，管電流変調を適応した場合については，を実施した.

同じ角度ごとに照射するものとしたが，これらの平均入射光子数が約 9.87  105 個となるよう

2.4. 関心領域の設定に設定した．

今回の検討では，既述の各数値ファントム内に，下記のように設定した関心領域内の（「空間2.2. 解析対象画像平均」の意味での）雑音分散の値について検討

今回，管電流変調を考慮した際に解析の対象

した．

とした画像は，水で満たされた長径が 16 cm,短1)管電流変調を適応した場合について，再構

径が 4 cm の楕円柱に相当する数値ファントム

成画像の中心から等距離の位置に 4 箇所,

を被写体とし，上記の仮想的な X 線 CT 撮影装および，ファントム辺縁部の左側方部と右置で撮影した際の再構成画像を解析対象画像

側方部の各 1 箇所の計 6 箇所に 11  11pixelsとした．一方，bow-tie フィルタを設定した際にの関心領域を設定した.

解析の対象とした画像は，水で満たされた直径

2)

bow-tie フィルタを設定した場合について,が 15.3 cm の円柱に相当する数値ファントムを再構成画像の中心を通る上下方向の直線

被写体とし，上記の仮想的な X 線 CT 撮影装置

状の 65 箇所に 5  5pixels の関心領域を設で撮影した際の再構成画像を解析対象画像と

定した.

した．
2.5. X 線 CT 画像における関心領域内の雑音
2.3.1. 管電流変調モデル

分散の値の検討方法

今回の検討では，管電流変調を使用しない時

X 線 CT 画像上の関心領域内の（「空間平均」の入射光子数 Ni に対して，管電流変調を使用しの意味での）雑音分散（不偏分散に相当するもた時の入射光子数𝑁𝑖𝑇𝐶𝑀 を以下のようにモデルのとする）の値の（「集団平均」の意味での）期化した[2].

待値は，関心領域内の確率変数としての「CT 値」
𝑁𝑖𝑇𝐶𝑀 = 𝑁𝑖 𝑒 (𝑔(𝜆)−𝑔(𝜆0))の値を𝑋𝑖 (𝑖 = 1, ⋯ , 𝑁)と表記した際に，以下の(1)

ように与えられる．

ここで， 𝑔(𝜆)は角度𝜆の X 線管からのファンビ
ーム投影の中心の透過光子数𝑁0 (𝜆)からln [

𝑁𝑖

𝑁

𝑁

1
2
∑ Var(𝑋𝑖 ) −∑ Cov(𝑋𝑖 , 𝑋𝑗 )(𝑁 − 1)𝑁𝑁]

𝑁0 (𝜆)

𝑖=1

によって得られる投影データであり, 𝑔(𝜆0 )は基

𝑁

𝑖<𝑗
𝑁

𝑖=1

𝑖<𝑗

1
2
+ ∑ E 2 (𝑋𝑖 ) −∑ E(𝑋𝑖 ) E(𝑋𝑗 )(𝑁 − 1)𝑁𝑁

準となる角度𝜆0 の X 線管からの同様な投影デー
タを表現している．

(2)

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

352

とする．
雑音を量子雑音に限定した場合 における関

図 2 に示す．解析的に計算した期待値とシミュ

心領域における（「空間平均」の意味での）雑音

ンの積率相関係数は 0.99 と非常に高い値とな分散の値について，既述の数値ファントムに対った．また，bow-tie フィルタを設定することにして同値の（「集団平均」の意味での）期待値を

よって画像端からの距離に関わらず雑音分散与える(2)式から文献[1, 2]と同様な方法を使用の値が一定の値に近づく結果となった．

レーション画像からの推定値との間のピアソして計算するとともに，仮想的な X 線 CT 撮影
系を使用して撮影した 300 個のシミュレーショ
ン画像から（bootstrap 標本数を 2000 とする）
bootstrap 法による平均値と標準偏差を計算した．
ここで，管電流変調を適応した場合については，
仮想的な X 線 CT 撮影系で撮影した画像から得られる差分画像における値とした．この場合，解析的な計算では，(2)式中の各画素におけるCT 値の期待値の項を 0 として計算した．
3．結果
3.1. 管電流変調を適応した場合

図1

管電流変調を行った場合における，各関心領

心領域内での雑音分散の期待値の計算結果

bow-tie フィルタを設定した場合における各関域の「空間領域」での雑音分散について，解析的に計算した（「集団平均」の意味での）期待値の値とシミュレーション画像から 同期待値を推定した値を表 1 と表 2 に示す．ここで，上方部と下方部，左方部と右方部は，それぞれ，ほぼ同じ値であったため．例として上方部と左方部を示す．
表 1 管電流変調を考慮していない場合における各関心領域の雑音分散の期待値の計算結果
Positon of
Analytical
Simulation
ROI
calculation
Upper
14.05
14.02
Left (inside)
15.01
14.98
Left (outside)
11.42
11.12

図2

bow-tie フィルタがない場合における各関心領

域内での雑音分散の期待値の計算結果

表 2 管電流変調を考慮していない場合における各関心領域の雑音分散の期待値の計算結果
Positon of
Analytical
Simulation
ROI
calculation
Upper
11.88
12.04
Left (inside)
14.79
14.89
Left (outside)
12.39
11.93

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，bow-tie フィルタを設定した
場合と管電流変調を適応した場合の 関心領域
内の（「空間平均」の意味での）雑音分散の（「集3.2. bow-tie フィルタを設定した場合団平均」の意味での）期待値を解析的に計算す

bow-tie フィルタを設定した場合について，各る方法の精度について，シミュレーションによ

関心領域の「空間領域」での雑音分散の（「集団る検討を実施した．その結果，今回の検討の範平均」の意味での）期待値の計算結果を図 1 と囲内で，解析的な計算方法の精度は高いものと353

言える結果となった．また，今回の検討結果から，bow-tie フィルタを設定した場合と管電流変調を適応した場合において，雑音分散値の変動が減少することを，解析的な計算によって予測できることも示された．
謝辞
本研究は，JSPS 科研費 18K07748［基盤研究(C)］ の助成を受けたものです．
利益相反の有無
なし
文
［1］

献

Gore J C, Tofts P S: Statistical limitations
in computed tomography. Phys Med Biol 23(6): 1176-1182, 1978

［2］

Wunderlich A, Noo F: Image covarianceand lesion detectability in direct fan-beam
x-ray computed tomography. Phys Med
Biol 53 (10): 2471-2493, 2008［3］

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. 平成 28 年度日本生体医工学会東海支部学術大会（予稿集）: A3-5,2016［4］

John M. Boone: Method for evaluating bow
tie filter angle-dependent attenuation in CT:
Theory and simulation results. Med Phys 37(1): 40-48, 2010

［5］

Adam C. Turner, Hyun J. Kim, John J.
DeMarco et al: A method to generate
equivalent energy spectra and filtration
models based on measurement for multi
detector

CT

Monte

Carlo

dosimetrysimulations. Med Phys 36 (6): 2154-2164,
2009

354

Impact of tube-current-modulation and bow-tie filter on noise variancein X-ray computed tomography images
Yuuji Umeda*1, Mitsuru Ikeda*1, Kazuya Tanoue*!
Chiyo Yamauchi-Kawaura*1, Keisuke Fujii*1, Kuniharu Imai*1*1 Department of Radiological and Medical Laboratory Sciences, Nagoya University Graduate School of Medicine

While we studied an analytical calculation method for the ensemble expectation of spatial noise variance in X-ray
computed tomography (CT) images, under the assumption that noise was confined to the statistical fluctuations of Xray photons, we did not treat the effects of X-ray tube current modulation (TCM) and bowtie filter upon this method.
In this study, we have empirically investigated the impact of TCM and bowtie filter on the analytical calculation
method for the ensemble expectation of spatial noise variance by the simulation studies of using a virtual X-ray CT
system. The results of this study show that, when noise was confined to the X-ray photon fluctuations, the accuracy of
the analytical calculation method for the ensemble expectation of spatial noise variance was also high for the casewhere each of TCM and bowtie filter was incorporated. Furthermore, the analytical calculation method was shown topredict how the fluctuation of spatial noise variances decreased when each of TCM and bowtie filter was
implemented.

Key words: Computed tomography, Image quality evaluation, Radiation exposure dose355

OP11-4

SDF 撮影法を用いた微小循環酸素飽和度推定の
撮影深度補正橋本

涼平*1

倉田 智宏*2大西

関根 雅*3

中野 和也*3峻*3 羽石 秀昭*3

要旨
毛細血管と細動脈および細静脈によって構成される微小循環領域での酸素状態の可視化は，疾患の状態の把握や機序の理解をする上で重要である．そこで，我々はこれまでに微小循環の観察と解析を目的に，Sidestream Dark-Field(SDF)カメラを試作し，さらに SDF 画像から酸素飽和度(SO2)の推定を行う SDF オキシメトリを開発してきた．しかし，SDF オキシメトリの精度は組織表面から撮影対象までの深さ(撮影深度)に大きく依存している．本発表では光伝搬モンテカルロシミュレーションに基づく SDF オキシメトリの撮影深度補正手法を提案する．本手法では，血管部に対する光子の光路を 3 通りに分類した上で，血液の吸光特性に対する補正パラメータを撮影深度毎に求める．光学ファントム実験を実施し，取得した SDF 画像に対して提案手法を適用した
結果，推定誤差が 25%から 3%に補正された．前述の実験から SDF オキシメトリに対する提案手法の有効性が示唆された．
キーワード：微小循環，酸素飽和度，モンテカルロシミュレーション

1．はじめに(SDF) 撮 影 法 ［ 2 ］ を 応 用 し た 酸 素 飽 和 度

毛細血管と細動脈および細静脈を総称して(Oxygen saturation, SO2)推定法(SDF オキシメ

微小循環と呼ぶ．この領域は，生命維持におトリ)を開発してきた［3］．しかし，SDF オキ

いて重要となる，血液中の赤血球の酸素を生

シメトリは組織表面から撮影対象である血管体組織へ供給する役割を担う．そのため微小までの深さ(撮影深度)に SO2 の推定精度が大循環の酸素輸送機能を定量評価することは疾きく依存するという課題がある．そこで本発患の状態把握や機序の理解に有用である［1］．

表では，SDF オキシメトリの撮影深度補正手

そこで，我々は生体組織表面の微小循環を非法を提案する．

侵 襲 に 観 察 可 能 な Sidestream Dark-Field
2．手法――――――――――――――――――

2．1．SDF 撮影法*1 千葉大学大学院融合理工学府

SDF 撮影法は，プローブ先端に同心円状に〔〒263-8522 千葉市稲毛区弥生町 1-33〕配置した照明から生体組織に光を入射させる．

e-mail: r_hashimoto@chiba-u.jp

生体組織内部で繰り返し散乱・吸収されて，*2 タカノ株式会社

組織表面から出てきた拡散反射光をプローブ*3 千葉大学フロンティア医工学センタ

内部のカメラで撮像する技術である．ヘモグ

ー

356

(a)

(b)

ンの吸収スペクトル［4］である．イメージン
グ 用 の カ メ ラ に は CMOS モ ノ ク ロ カ メ ラ(ID04MB-IP-U, iDule)を使用した．

(c)

2．2．SDF オキシメトリ
SDF 画像から透過光強度 Iout(λ)と入射光強度 Iin(λ) が 取 得 可 能 で あ る と 仮 定 す る と ，Lambert-Beer(LB)則に基づき次式が成立する．
I out (n )  I in (n ) 10 a ( n )l.

(1)

ここで，l は血管径，μa(λn)は吸収係数:
図 1 試作 SDF 撮影システム(a) 装置の外観，(b) LED 照明(中心波長 λpeak = 470 nm，527 nm)，(c) 使用 LED 照明の相対発光強度分布 a とヘモグロビンの吸収スペクトルa (n )  SO2   HbO2 (n )  (1  SO2 )   Hb (n )  c, (2)である．εHbO2，εHb はそれぞれ酸素化ヘモグロ
ビン，脱酸素化ヘモグロビンのモル吸収係数であり，c は総ヘモグロビン濃度である．2
波長 λ1，λ2 を用いることで SO2 を求めることができる．
SO 2 

D(2 )   Hb (1 )  D(1 )   Hb (2 ),D(1 )  2  D(2 )  1(3)

ただし，吸光度 D(λ) = −log[Iout(λ)/Iin(λ)]，Δλn =εHbO2(λn) − εHb(λn)である．

図 2 SDF 画像での透過光強度と入射光強度の定義

図 2 に SDF 画像と x 軸方向の強度プロファ(a)

イル f(x)を示す．c(x)は血管部のエッジを結ぶ(b)

直線である．本研究ではここで求められる poutと pin をそれぞれ透過光強度と入射光強度と定義し，D(λ)の算出に用いる．
(c)

2．3．撮影深度補正手法
本手法では図 3 に示すように血液に対する光子の光路を分類［5］し SDF カメラの観測

図 3 光子の光路の分類(a) SDF 画像例，(b) 血管部画素値での分類，(c) 背景部画素値での分類

値をモデル化することで補正パラメータを求める．血管部画素値 Ivessel と背景部画素値 Ibackを分類した光子の光路の強度値 ISP，IDP，IBS

ロビンによく吸収される可視光の波長域を持および IUP，ILP を用いてそれぞれ次のようにつ照明を用いることにより，微小循環像を取表す．

得することができる．
我々が試作した SDF 撮影装置を図 1(a)に示す．図 1(b)に示すように，照明には LED チッ

I vessel  ISP  I DP  I BS ,(4)

I back  I UP  I LP ,(5)プ(SMLV56RGB1W, ROHM)を採 用し， 青色

ここで，Ivessel における IDP と IBS，Iback におけ(中心波長 λpeak = 470 nm)と緑色(λpeak = 527

る IUP はそれぞれ LB 則に基づく吸光度算出のnm) の切り替えを可能にした． 図 1(c)は各誤差要因である．本手法では Ivessel を ISP のみ，

LED 照明の相対発光強度分布とヘモグロビ

Iback を ILP のみ考慮したものに補正する．補正357

パラメータは光伝搬モンテカルロシミュレー(a)

ション［6］により算出する．まず，シミュレ
ーション上で，仮想イメージセンサで検出される光子の強度値 ISP，IDP，IBS，IUP，ILP を予測する．そして，補正パラメータとなる Ivessel
における ISP(λ)の割合 rSP，Iback における ILP(λ)の割合 rLP をそれぞれ算出する．補正透過光(b)

強度 Iout，補正入射光強度 Iin はそれぞれ次のように表すことができる．
I out  I vessel  rSP (d ),(6)Iin  I back  rLP (d ),(7)

補正パラメータ rSP，rLP は撮影深度 d に合わ
図 4 補正パラメータの推移(a) Ivessel における ISP の割合，(b) Iback における ILP の割合せて適用する．
3．実験と結果
脂肪乳剤を 0.1%混合した寒天にウシ血液を充填したガラス管を包埋させ，生体模擬フ
ァントムを作製した．外径 0.30 mm，内径 0.18mm のガラス管を，撮影深度 0.15 mm から 1.55
mm まで 0.1 mm 間隔で，計 15 本配置した．
各ガラス管の SDF 画像を収集し，SO2 推定を行った．充填した血液の SO2 は血液ガス分析器(i-stat，扶桑薬品工業)を用いて計測した．

図 5 青色 LED 照明下での生体模擬ファントムの SDF 画像

光伝搬モンテカルロシミュレーションにより補正パラメータ rSP(d)と rLP(d)を算出した．
シミュレーションでは前述の生体模擬ファン(a)

トムを再現したモデルを作成し，撮影深度毎に rSP(d)と rLP(d)を算出した．算出した結果を
図 4 に示す．rSP(d)と rLP(d)のいずれも撮影深度方向に沿って減少することが確認できる．
図 5 はシミュレーションとファントム実験
により取得した SDF 画像である．いずれも撮(b)

影深度に伴い，血管部画素値が大きくなり，
画像コントラストの低下が確認できる．これは，強度の減衰が小さい Backscattered グルー
プの光子の増加が影響していると考えられる．
図 6 と表 1 にシミュレーション画像に対するSO2 推定結果とその平均絶対誤差と最大絶対

図 6 シミュレーション画像に対する SO₂推定結果(a) 参照 SO₂値 100%，(b) 参照 SO₂値 60%

誤差を示す．補正前は撮影深度に伴い誤差が増大していたが，補正後は撮影深度依存が軽358

表 1 シミュレーション画像に対する SO₂推定値の平均絶対誤差(Mean)と最大絶対誤差(Max)
100%
60%
参照値
Mean
Max
Mean
Max
29%
53%
11%
34%
補正前
2%
6%
6%
10%
補正後

光伝搬モンテカルロシミュレーションにより算出した．補正手法をシミュレーション画像と実画像に対して適用した結果，SO2 推定誤差が改善されることを確認した．今後は invivo 実験を通して，生体への適用可能性を評
価する．

(a)

謝辞
本研究の一部は文部科学省科学研究費補助
金基盤研究(A) (課題番号：16H01855) により
行われた．
(b)

利益相反の有無なし
文［1］
図 7 実画像に対する SO₂推定結果(a) 参照 SO2 値 100%，(b) 参照 SO2 値 60%

Lee

献J, Kozikowski R, Sorg B: In vivo

microscopy of microvessel oxygenation andnetwork

connections.

Microvascularresearch 98: 29–39, 2015
［2］ Ince C: Sidestream dark field imaging: an

表 2 実画像に対する SO₂推定値の平均絶対誤差(Mean)と最大絶対誤差(Max)
100%
60%
参照値
Mean
Max
Mean
Max
30%
61%
25%
46%
補正前
10%
27%
3%
8%
補正後

improved technique to observe sublingual
microcirculation. Critical care 9(1): P72,
2005
［3］

Kurata T, Li Z, Oda S et al: Impact ofvesseldiameterandbandwidthof

減された．実画像に対する SO2 推定結果とそ

illuminationの平均絶対誤差と最大絶対誤差を図 7 と表 2

oximetry. Biomedical optics express 6(5):に示す．シミュレーションと同様に概ね誤差1616–1631, 2015

insidestream

dark-field［4］ Faber D, Aalders M, Mik E et al: Oxygenが改善された．以上から光路の分類および補正パラメータの妥当性が示された．しかし，saturation-dependent

参照 SO2 値 100%における実画像の推定結果

scattering of blood. Physical review letters

では参照 SO2 値 60%と比較して誤差が大きく

93(2): 028102, 2004
［5］

なった．これは，作成した生体模擬ファント

absorption

andSmith H, Denninghoff R, Lompado A et

ムに混合した脂肪乳剤の濃度や均一性とシミ

al: Effect of multiple light paths on retinal

ュレーションで設定した理想的な実験環境と

vessel oximetry. Applied optics 39(7):の間に差異が生じたことが要因であると考え1183–1193, 2000
［6］ Fang Q: Mesh-based Monte Carlo method

られる．

using fast ray-tracing in Plucker coordinates.
4．まとめ

Biomedical optics express 1(1): 165–175,

SDF オキシメトリの撮影深度による推定誤2010

差補正手法を提案した．補正用パラメータは359

Depth-Oriented Error Correction in Oxygen Saturation Estimation of
Microcirculation Using SDF Imaging
Ryohei HASHIMOTO*1, Tomohiro KURATA*2, Masashi SEKINE*3, Kazuya NAKANO*3,
Takashi OHNISHI*3, Hideaki HANEISHI*3*1 Graduate School of Science and Engineering, Chiba University*2 Takano Company Limited*3 Center for Frontier Medical Engineering, Chiba University

Measuring microvascular oxygen saturation (SO2) is effective for monitoring disease dynamics. We have proposed an
SO2 estimation method using sidestream dark-field (SDF) imaging (SDF oximetry). However, the accuracy of SDF
oximetry largely depends on the depth of vessels. In this study, we proposed a depth correction method for SDF
oximetry. We performed Monte Carlo photon propagation simulation to analyze the behavior of photons and obtained
depth correction coefficients. A tissue-like turbid phantom was generated and the computer simulation corresponding
to the phantom and the real SDF oximetry with a practical camera were performed in order to evaluate the effect ofthe depth correction method. The results showed that the mean absolute errors of SO2 estimation decreased from 25%
to 3%. In conclusion, we confirmed the effectiveness of the proposed depth correction method for SDF oximetry.

Key words: Microcirculation, Oxygen saturation, Monte Carlo simulation360

OP11-5非剛体変換を用いた低線量四次元 CT 画像からの肝腫瘍領域の描出精度
鈴木健太郎*1,2 臼井 桂介*3

笹井

啓資*3

要旨
肝腫瘍に対する体幹部定位放射線治療法では，呼吸運動を反映した四次元(4D)CT 画像を撮影する必要があ
る. 320 列 CT 装置を用いて造影することにより,腫瘍領域の血流変化を反映した 4DCT 画像を撮影可能である．正確に肝腫瘍を描出するためには，腫瘍と正常組織間に高いコントラストが要求されるが，信号雑音比の向上には被ばく線量の増加が伴う．そこで 4DCT 画像に対して非剛体変換法を利用し各時相画像を加算平均することで，肝腫瘍領域のコントラスト向上と描出精度の改善を目指す．造影後の肝 4DCT 画像に対して雑音を付与し低線量で撮影した CT 画像を推定した後，これを用いて非剛体変換と加算平均を各時
相画像に対して実施した．閾値処理にて肝腫瘍領域を描出し，原画像から描出される腫瘍領域との類似度
をダイス係数と平均表面距離により評価した． 10%の照射線量を仮想した腫瘍領域のダイス係数は 0.82，
平均表面距離は 1.7 mm であり，低線量画像に対する腫瘍輪郭の描出精度が向上した．
キーワード：非剛体変換，四次元 CT 画像，放射線治療，肝腫瘍，画質改善

1．はじめにることで四次元画像を取得する方法が用いら

体幹部定位放射線治療法(Stereotactic body

れてきた. この方法は一般的なCT撮影法と比radiosurgery: SBRT)の治療計画では，呼吸に伴較して撮影時間が長く，同一の呼吸位相であう腫瘍の移動量を治療計画に反映する必要がっても異なるタイミングで撮影するため，ヨあるため，一般に四次元CT(Four dimensionード造影剤を使用した血流の経時的変化を四computed tomography: 4DCT)を撮影する．従次元画像に反映することが困難であった. 一

来，4DCTは呼吸波形を習得しながらヘリカル

方，320列面検出器を有するCT装置は，寝台移スキャンCTを撮影し，同一の寝台位置で収集動することなく連続的に投影データを取得すした異なる呼吸位相の投影データを再構成することで，体軸方向に最大16 cmの4DCT画像
を短時間で取得できるため，肝腫瘍に対する――――――――――――――――――SBRTの治療計画では，ヨード造影剤を使用し*1 順天堂大学大学院 医学研究科

た血流の経時的変化を反映した4DCT画像を取〔〒113-0033 東京都文京区本郷 2-1-1〕得することができる．この際，肝腫瘍の輪郭

e-mail: suzuki-k@juntendo.ac.jp

を正確に描出するためには，腫瘍と正常組織*2 済生会横浜市東部病院 放射線部との間に高いコントラストが求められる. そ*3 順天堂大学医学部 放射線治療学講座のため信号雑音比の向上が不可欠であるが，それには被ばく線量の増加が伴う．

361

また，モーションアーチファクトの少ない

た．また撮影条件は管電圧 120kV，管電流 450

4DCT画像の取得にはX線管球の回転速度をあmA，回転速度 0.275 秒/回転，再構成スライス厚げる必要があるため，X線量を十分に確保する

1.0 mm，再構成間隔 0.25 秒とし, 40 時相の 4DCTことができずCT画像の信号雑音比が低下する

画像を取得した．この 4DCT 画像のうち，上下課題がある．ここで近年，放射線治療分野で方向の振幅の中間となる画像に対し，他画像を使用される非剛体変換(Deformable image

非剛体変換処理することで位置のずれを補正

registration: DIR)手法を利用した信号雑音比改し，これらの画像を加算平均することで信号雑善処理を提案する. この手法は4DCTのある時音比を改善した．

相画像に対し，他の時相画像を非剛体変換す
3) 低線量画像のシミュレーション

ることで位置のずれを補正し，さらに画像を加算平均することで，信号雑音比の向上，おX 線 CT 画像の信号雑音比低下の主な要因は，よび従来法よりも低線量であっても肝腫瘍のX 線量子モトルである．X 線量子モトルの統計

輪郭描出の精度を改善できることが期待され的変動は X 線量の平方根で表され，X 線量が低る．そのため本検討は，4DCTのDIRを利用し下すると画像における変動成分の占める割合

た加算平均(DIR-M)処理の信号雑雑音比改善効が増大する[3]．ここで X 線量子モトルに依存す

果と腫瘍輪郭精度を定量することで有効性をる雑音は，空間周波数における特性が白色雑音明らかにした．

と異なることが知られており，これまで X 線量
子モトルに依存する雑音を再現するため，様々な取り組みがなされてきた．本検討では，図 12．方法

で示すように，白色雑音画像を二次元高速フー

1) 非剛体変換のアルゴリズム

リエ変換し，空間周波数上で Modulation transfer

本検討では同一モダリティ間の画像の位置

function (MTF)画像と乗算した上で，逆二次元高照合に広く使用されている demons 法を用いた

速フーリエ変換した. これにより，X 線量子モ[1,2]． demons 法では 2 画像間の各点の同じボトルに類似した雑音画像を作成した[4]．この雑

クセル値から, 変位ベクトルを推定する. 移音画像を造影 4DCT 画像に加算することで，撮動物体の三次元的な運動を認識し，求められた

影線量を 50%，および 10%に減少した低線量画ベクトル場を用いて基準画像の輪郭を他方の像(D50%, D10%)を模擬した．

画像の輪郭に伝播してマッチングするように反復処理により変形させる．この際，リサンプ
リングにより 3 段階の低解像度化をはかり，低解像度側より段階的に 100，50，25，10 回のマ
ッチング処理をした．この際, 変形ベクトルに
ガウスフィルタにより平滑化処理することで正則化を図った.
2) 肝画像データ
原発性肝細胞癌に対する SBRT の治療計画に，320 列面検出器を有する CT 装置により造影
4DCT を撮影した症例のうち，腫瘍輪郭が明瞭に観察できた 5 名の患者データを用いた．いず
れも造影 4DCT は，ボーラストラッキング法による動脈優位相の自然呼吸下で 10 秒間撮影し

図1

362

低線量雑音推定画像の作成方法

:𝑀𝐷𝐴 = - ;𝑑̅ >𝑆?@A , 𝑆CD@EFC G + 𝑑̅>𝑆CD@EFCI , 𝑆?@A GJ

4) 信号雑音比改善効果の評価(4)

DIR-M 処理の信号雑音比改善を評価するた
ここで，(S ori・Starget )は原画像により描かれため，正常肝組織の標準偏差および次式で示す肝腫瘍-正常肝組織間の contrast noise ratio (CNR)

腫瘍輪郭から, D50%, D10%, D50%DIR,を算出した[5]．

D10%DIR 画像により描かれた腫瘍輪郭までの

CNR =!"#$ %!"#&

最小距離の平均値であり，(Starget・S ori)は

(2)

'(&

D50%, D10%, D50%DIR, D10%DIR 画像によここで ROIT と ROIL は肝腫瘍と正常肝組織のり描かれた腫瘍輪郭から, 原画像により描出さ

CT 値，SDL は正常肝組織の CT 値の標準偏差でれた腫瘍輪郭までの最小距離の平均値であある．

る．MDA では 0 に近いほど，2 つの輪郭が一致していることを示している．

5) 腫瘍輪郭精度の評価
DIR-M 処理により描出した肝腫瘍輪郭の精度を評価するため，放射線治療計画装置(Pinnacle 3)を用いた自動閾値処理により，腫瘍

3. 結果

輪郭を描出した．原画像から描出した腫瘍輪

1) 信号雑音比改善効果の結果

郭を基準とし，D50%，D10%，D50%の DIR-

原画像と低線量模擬 CT 画像(D50%, D10%)，

M 処理画像(D50%DIR)，D10%の DIR-M 処理

および DIR-M 処理画像(D50%DIR, D10%DIR)の画像(D10%DIR)から描出した腫瘍輪郭の一致度

標準偏差，CNR を表 1, 表 2 に示す．D50%DIRを定量的に解析するため，ダイス類似係数

および D10%DIR は共に標準偏差，CNR が著し(Dice similarity coefficient: DSC)と平均表面距離く改善し，原画像より優れる結果となった.図 2(Mean distance of agreement: MDA)を算出した．

に患者番号 4 の原画像，D10%, D10%DIR を示

DSC は 2 つの輪郭の合計体積に対する両者のす. 腫瘍領域（矢印）と正常肝組織の境界は重複する体積を 2 倍したものとして，式(3)でD10%では不明瞭であるのに対し，D10%DIR で定義される[6]．

は明瞭に観察できる.

-(/

)

⊓/

𝐷𝑆𝐶 = |/ 011|7|/341 |
011

341

表 1 画像毎の標準偏差

(3)
P
t
1
2
3
4
5

ここで，Vori は原画像から描かれた腫瘍輪郭の体積であり，Vtarget は D50%, D10%, D50%DIR,
D10%DIR 画像かｒ描かれた腫瘍輪郭の体積である．DSC は 1 に近いほど 2 つの輪郭が一致

Original
image
23.1
25.1
21.5
20.8
21.4

Standard deviation (HU)
D50%
D50%
D10%
DIR
38.2
74.2
6.7
37.2
63.1
6.3
33.9
72.0
5.5
36.6
71.4
5.7
35.4
69.5
6.9

D10%
DIR
8.8
8.0
8.6
7.9
8.8

Original
image
1.8
1.7
3.0
2.9
0.9

表 2 画像毎の CNR
Contrast noise ratio
D50%
D50%
D10%
DIR
1.1
0.6
5.3
1.2
0.8
7.8
2.0
0.9
11.8
1.8
0.9
10.7
0.6
0.3
3.6

D10%
DIR
4.1
6.3
7.5
7.6
2.8

していることを表している．
また，MDA を算出するために，一方の DICOM
P
tstructure-set の 点 座 標 群 か ら ， も う 一 方 のDICOM structure-set の点座標群までの最小距離

1
2
3
4
5

を求め，すべての点座標の最小値の平均値を計算して，式(4)により定義した[6]．

3634. 考察

本検討は造影 4DCT 画像の信号雑音比改善のために提案した DIR-M 処理の有効性を明らかにするため, 信号雑音比改善効果と腫瘍輪郭精度を評価した.
X 線 CT 画像の信号雑音比低下の主な要因は，
X 線量子モトルである．X 線量子モトルに依存

図 2 肝腫瘍領域の信号雑音比改善効果

する雑音は 40 時相の画像データが加算されると， 1⁄√40 低減する. DIR-M 処理による正常肝2) 腫瘍輪郭精度の評価
DSC と MDA の結果を図３と図４に示す．平

組織の CT 値の標準偏差の低減は平均 1⁄7.1 で均 DSC は D50%で 0.78, D10%で 0.74，D50%DIRあり, 両者は概ね一致したため, 信号雑音比ので 0.83, D10%DIR で 0.82 であった. 次に平均

改善は量子モトルに依存する雑音が低減され

MDA は D50％で 2.1 mm，D10%で 2.6 mm，たと考えられる.

D50%DIR で 1.5 mm, D10%DIR で 1.7 mm であまた正常肝組織の CT 値の標準偏差の低下にった．このように基準画像で作成した腫瘍輪郭

より, CNR が著しく向上した. その結果, 図２との一致率は DIR-M 処理により向上した.

で示す患者番号 5 のように, 腫瘍輪郭が明瞭になるだけなく, 原画像では観察困難である微細な血管構造も D10%DIR では観察可能となった.
このように DIR-M 処理により, 信号雑音比は著しく改善効果した. さらに少ない X 線量の撮影条件や, 肝腫瘍と正常肝組織間の CT 値差が小さく腫瘍輪郭が不明瞭な症例でも, DIR-M 処
理により改善が考えられる.
DIR-M 処理は画像データを変形し,加算平均するため, 処理画像によって描出された腫瘍領域が変形し異なる形状に見誤る可能性がある. そのため, DIR-M 処理前後で, 腫瘍輪郭の一致率を評価した. 本検討は同一症例で複図３ 低線量 CT 画像と DIR-M 画像の DSC

数回にわたり腫瘍輪郭を作成する必要があり,
通常, 医師により手動で描出される腫瘍輪郭を, 繰り返しによるバイアスを低減するため
放射線治療計画装置の自動閾値処理により描出した. DSC, MDA 共に DIR-M 処理により改善した. DSC では患者番号 3 では D10%DIR で
DIR-M 処理により基準画像との一致率が低下したが, この症例では肝腫瘍内の CT 値が均一でなく, 中心部に CT 値の上昇が見られた. 肉
眼的には明瞭に観察できた腫瘍辺縁であるが,自動閾値処理による肝腫瘍輪郭作成の際, 基
図４

準画像より中心部を境界と認識したため類似

低線量 CT 画像と DIR-M 画像の MDA度が低下したと考えられる. 患者番号 2 のD10%, 患者番号 4, 5 の D50%, D10%では原画

364

像で示された腫瘍輪郭より外側を輪郭として

process: an analogy with Maxwell's demons.

捉えたため DSC, MDA の一致度が低下した.

Medical image analysis, 1998, pp 243–260

D50%DIR と D10%DIR 間の腫瘍輪郭に大きな[2] T. Vercauteren, X. Pennec,A. Perchant et al;

差はなかった. 本検討では低線量撮影を想定

Diffeomorphic demons: efficient non-parametric

し, 推定した雑音を 4DCT 画像に付加したが,image registration. NeuroImage, 2009,S61-S72

これは実際 に低線量 撮影した 画像では ない.

[3]

そのため実際の画像では結果が異なる可能性

礎，画像通信，35(1): 24-29, 2012

はあるが, DIR の精度に画像の雑音は影響が少[4]ないとされる[7,8]. そのため実際の低線量撮

タルノイズパワースペクトルの解析時の誤差

影画像でも良好な結果となると考えられる.

要因の検討，日本放射線技術学会雑誌，66(7):

國友博史:放射線領域の画像ノイズの基
國友博史，市川勝弘，東出了 他：ディジ

734-742, 2010

本検討の課題として, 腫瘍輪郭精度の評価

市川勝弘，村松禎久: 標準 X 線 CT 画像をする際, 基準となる原画像の腫瘍輪郭の真[5]

値が不明なことである. 原画像における正常計測，オーム社，東京，2009,pp119-120

肝組織の CT 値の標準偏差は 22 HU 程度であり,[6] K. Brock, S. Mutic, Todd R. McNutt et al: Use

細かな腫瘍 領域の描 写には不 十分であ った.

of image registration and fusion algorithms and

また DIR-M 処理は非剛体変換アルゴリズムのtechniques in radiotherapy: Report of the AAPM

精度に依存する. 本検討では撮像時相が最大

Radiation Therapy Committee Task Group No. 132:

で 9.75 秒差が生じた. 非造影と造影間の DIR

Med. Phys, 44 (2017)

処理は非造影間の DIR よりと比較して類似度[7] X. Li, Y.Y. Zhang, Y.H. Shi, et al.,の低下することが知られている[9]. そのためEvaluation of deformable image registration

4DCT の撮影タイミングによっては DIR 処理のfor contour propagation between CT and

精度が低下することが考えられる.

cone-beam CT images in adaptive head andneck radiotherapy, Technol. Health Care, 24
Suppl 2 (2016) S747-755.

5．結論[8] M.J. Murphy, Z. Wei, M. Fatyga, et al.,

造影 4DCT の非剛体変換を利用した信号雑音

How does CT image noise affect 3D

比改善処理により, 信号雑雑音比は改善効果

deformable image registration for image-と腫瘍輪郭精度も向上した. することで有効

guided radiotherapy planning?, Med. Phys.,性を明らかとなった.

35 (2008) 1145-1153.
[9] C. Hoffmann, S. Krause, E.M. Stoiber, et

利益相反の有無

al., Accuracy quantification of a deformableなし

image registration tool applied in a clinicalsetting, J. Appl. Clin. Med. Phys., 15 (2014)
4564.
文

献

[1] J.-P. Thirion: Image matching as a diffusion365OP12-1

Faster R-CNN を用いた子宮頸部細胞診における悪性細胞の
検出
津森

太亮*1

木戸 尚治*1 平野 靖*1

森正樹*2 稲井 邦博*2 今村 好章*2

要旨
子宮頸癌検診には細胞診が用いられるが，多数の正常細胞から有所見細胞を探しその中の悪性細胞を検出するため，煩雑で時間を要する．そのため Deep Learning による検査士の負担軽減と検査時間短縮を最終目的とし，有所見細胞の自動検出と判別が可能か検討した．
具体的には物体検出に使われる Faster R-CNN を用いて有所見細胞を検出し，次に子宮頸部細胞診で良悪性を分類するためのベセスダ分類に基づく有所見細胞を，臨床的観点から「正常群」，「内科的経過観察群」，「要外科的処置群」の 3 群に大別した．
5 分割交差検証を行い各クラスの Faster R-CNN の結果と検査士による診断結果を，F 値を用いて比較す
ると「正常群」は 47.9±9.0%に留まったが，「内科的経過観察群」，「要外科的処置群」はそれぞれ 75.0±8.6%，82.3±2.9%に達した。
「正常群」の低値は有所見細胞の全てに正答を付けることが困難なことに起因すると推察されたものの，高悪性度細胞の検出においては提案手法の有効性が示唆された．
キーワード：コンピュータ支援診断，深層学習，Faster R-CNN，細胞診

1．はじめに何度も繰り返し検査を行えることが挙げられ

子宮頸癌は子宮の入り口である子宮頸部にる．その一方で，細胞診は子宮頸がんの早期発生する上皮性の悪性腫瘍で，高度の腫瘍原発見を目的としていることから多くの正常細性を有するヒトパピローマウィルス(Human

胞の中から有所見細胞を抽出して，さらにそ

papillomavirus : HPV)の持続感染を背景に発の中の悪性細胞を探し出さなければならない．

症する．挙児希望が多い若年発症が稀でなく，そのため診断には一定の時間が必要で，検体また軽度であっても間質浸潤が認められる場

提出から結果報告までに要する時間は，各診

合は子宮全摘となるため，検診で早期発見す

療機関に所属する細胞検査士数に依存しておることが求められる．子宮頸癌検診は通常擦過細胞診という検査方法が用いられる[1]．ま――――――――――――――――――ず子宮頸部を擦過して集められた細胞を，細*1 山口大学

胞検査士が顕微鏡で観察して有所見細胞を抽〔〒755-8611 宇部市常盤台 2-16-1〕

出後に，子宮頸部細胞の良悪性度の標準的分

e-mail: i053vg@yamaguchi-u.ac.jp

類法であるベセスダ分類[2]に従って分類し，*2 福井大学

細胞診専門医が最終的に診断を確定する[3]．

投稿受付：2018 年 5 月 15 日

細胞診の利点として，患者への負担が少なく

366

り，細胞検査士の負担軽減は喫緊の課題である．そこで，本研究では多くの検体から細胞を探し出す手間を軽減することを目標に据え，Deep Learning を用いて医師が診断する有所
見細胞を検出して，その悪性度を分類することが可能か否かを検討した．
具体的に，本研究では物体検出を行う手法と し て Faster R-CNN(Faster Region-based
Convolutional Neural Network)[4]を 用 い た ．
Faster R-CNN 以前の R-CNN というアルゴリ
ズムでは，物体候補領域を Deep Learning を用
いずに既存手法で取り出した後，その領域の特徴から CNN(Convolutional Neural Network)と呼ばれるネットワークを用いて物体が何であるかを判別していた．しかし，R-CNN には，クラスの分類や物体を囲む矩形の回帰など複数の項目を独立して学習させなければならず，検出速度も遅いという問題があったため，
R-CNN を改良した Faster R-CNN が開発された．Faster R-CNN では，物体候補の取り出しにも Deep Learning を用いているため，物体の検出とクラス分類の学習を一度で行えるようになり，R-CNN よりも高速に物体検出を行えるようになった[4]．
2．提案手法
本研究では，細胞の画像と，細胞検査士によりアノテーションされたラベルを基にデー

図 1 提案手法のフローチャート

タセットを作成した後，Faster R-CNN の学習を行った．その後，各悪性度のクラスごとに

1） アノテーション

AFROC 解析を用いて，学習したモデルを適細胞のアノテーションは，細胞検査士が用して得られた予測を採用するための閾値をMATLAB®を用いて，細胞の領域とベセス

決定した．

ダ分類に基づく悪性度を入力した後で，領域の座標値と悪性度をテキストファイルに

図 1 に提案手法のフローチャートを示し，保存した．

手法の詳細を述べる．

図 2 にアノテーションされた画像の例を
示す．

367

これらの計算をすべての訓練データに行うことを 1 エポックとし，40 エポックに到達するまで続けた．
図 3 に本研究のトレーニングの流れを示す．

図 2 アノテーションされた画像の例
2） データセットの作成と分類方法
データセットは，子宮頸部の細胞の画像と細胞検査士によってアノテーションされた細胞の領域及びその細胞の悪性度から成る．その後，データセットを 5 分割し，4 つを訓練データとして，残りの 1 つをテストデータとして用いた．
今回の検討ではベセスダ分類を基に，病変の進行度とその治療方針から，HPV 感染以外の有所見細胞を「正常群」，一過性の HPV 感
染が多く直ちに観血的処置を必要としない「内科的経過観察群」，及び高度の腫瘍原性を有する HPV の持続感染により，通常外科的処置が講じられる「要外科的処置群」に 3 分類
図 3 本研究のトレーニングの流れした．
3）トレーニング
ディープラーニング用のフレームワークで

4）閾値の決定ある Chainer と Chainer 向けに作られた画像認

Faster R-CNN では，クラス分類を行う際に識用のライブラリである ChainerCV[5]を用い

0 から 1 までの予測確率が出力されるため，て，Faster R-CNN を実装し，トレーニングを

信頼度が低いラベルを取り除くために予測に行った．

最低限必要な確率を表す閾値を決定すること

Faster R-CNN のトレーニングには，物体候が必要である．その一方で，閾値を高くし過補を取り出すためのネットワークである

ぎると本来検出できていた細胞を見逃すこと

RPN(Region Proposal Network)と RPN で取りにつながる．

出された候補領域を元に物体検出を行うネッ本研究では，閾値を決定するために悪性度

トワークのトレーニングがそれぞれ必要であのクラスごとに AFROC 曲線[6]を用いた．

る．本研究では RPN の誤差と物体検出ネット

AFROC 曲線は，複数の病変が存在する可能

ワークの誤差を足して全体の誤差を求めた後、性がある検査の有効性を検討するために用い

誤差逆伝播を行ってパラメータを更新した．

られる曲線であり，閾値を動かしながら縦軸

368

に TPR(True Positive Rate)，横軸に P(FPI)をプロットすることで描かれる．ここで，TPR は陽性を正しく陽性と診断した確率，P(FPI)は
画像 1 枚あたりに陰性を陽性と誤って診断した数を表す FPI(False Positive per Image)をポアソン分布と仮定したときの 1 枚の画像にFP(False Positive)が生じる確率である．FP は，
陰性を誤って陽性と診断した数を表す．
P(FPI)の算出方法を式(1)に示す．
(1)
AFROC 曲線を用いて閾値を決定するため

図 4 AFROC 曲線と閾値決定の例には，左上隅の点からのユークリッド距離が3．実験

最小の点を閾値とする方法などが用いられる．

1）対象データ

左上隅の点からのユークリッド距離が最小の実験に用いたデータは，福井大学医学部附点を閾値として用いるのは，左上隅の 点が

属病院で撮影された 264 枚の子宮頸部細胞のTPR = 1， P(FPI) = 0 となり，陽性のものをす

病理画像である．各画像には細胞検査士によべて診断し，陰性のものを誤って陽性とみなる診断を表すラベルが付けられている．対象

すこともないという理想的な診断を表してい

データの詳細を以下に示す．

るためである．

・画像数:264 枚

図 4 に AFROC 曲線と閾値決定の例を示す．

・ラベルの個数

左上隅の点からのユークリッド距離を示した

・要外科的処置群:150 個

点 P が AFROC 曲線により決定した閾値を表・内科的経過観察群:76 個

す点である．

・正常群:234 個

AFROC 曲線は，予測を尤度が高いものか

2）評価方法ら順番に並べ，閾値を 1.0 から 0.1 ずつ下げ

細胞検査士による診断を表す正解ラベル

ながら TPR と P(FPI)を求めてプロットした．

とトレーニングの結果を適用して得られたラ

更に，各点の左上隅からのユークリッド距離

ベルを比較して，精度を評価した．予測されも求めた．その結果，図 4 では P(FPI) = 0.090，

たラベルが正解かどうか判断するために，2

TPR = 0.82 となる点 P が左上隅からのユーク

つ の 領 域 の 重 な り 度 合 い を 表 す

リッド距離が最小となる点となる．その場合IoU(Intersection over Union)を用いた．IoU のの確率である 0.63 が閾値となっている．

計算方法を式(2)に示す．

(2)
本研究においては，正解ラベルと予測されたラベルの間で IoU が 0.5 以上で悪性度のクラスが一致し，かつそのクラスである確率が
AFROC 曲線で決定した閾値以上であるもの
を正しい予測とみなした。
予測の精度を評価するために各クラスの適合率，再現率及び F 値を求めた．適合率は予369

測したラベルの正解率，再現率は正解ラベル

表 2 適合率，再現率，F 値を求めた結果を正しく予測できた割合，F 値は適合率と再悪性度現率の調和平均を表す．適合率，再現率，F

要外科的
処置群
内科的経過
観察群
正常群

値の計算方法を式(3)から式(5)に示す．

(3)

平均
(4)

適合率
[%]
83.3±
4.9
68.3±
8.2
52.6±
9.1
66.1±
3.1

再現率
[%]
81.6±
4.2
83.4±
9.7
44.3±
9.4
62.8±
6.3

F値
[%]
82.3±
2.9
75.0±
8.6
47.9±
9.0
64.3±
4.6

(mean±SD)
更に，各クラスの診断成功率を求めた結果(5)

を表 3 に示す．

また，検診で用いることを念頭に置いて，

表 3 診断成功率を求めた結果

全画像に占める最も悪性度の高いクラスを 1

悪性度
要外科的処置群
内科的経過観察群
正常群
平均

つでも正確に予測できており，より高いクラスの誤検出もない画像を診断に成功したとみなし，テストに用いた画像のうち診断に成功した画像の割合を診断成功率とした．診断成
功率の計算方法を式(6)に示す．

診断成功率[%]
88.5±4.3
71.5±7.6
49.7±16.6
75.1±3.5(mean±SD)

図 5 から図 8 に正解ラベルと得られた予測(6)を比較した例を示す．ここで，赤い矩形で囲

4．結果

まれた領域は細胞検査士によりアノテーショ

本実験の結果，AFROC 曲線で決定された

ンされた領域，青い矩形で囲まれた領域は閾値を表 1 に示す．

Faster R-CNN により予測された領域を表す．
正解ラベルと予測のクラスは，図 5 と図 8

表 1 AFROC 曲線で決定された閾値

悪性度
要外科的処置群
内科的経過観察群
正常群

では要外科的処置群，図 6 では内科的経過観

閾値
0.63
0.25
0.25

察群，図 7 では全て正常群であった．

また，5 分割交差検証を行い，AFROC 曲線で決定した閾値を適用した結果得られた各クラスとすべてのクラスの平均の適合率，再現率及び F 値を求めた結果を表 2 に示す．

370

図 5 要外科的処置群の結果の例

図 8 要外科的処置群の検出漏れの例
5．考察
本研究では，Faster R-CNN を用いて子宮頸部細胞を検出し，その悪性度を分類する方法を提案した．
悪性度のクラスごとに適合率，再現率，F
値及び診断成功率を求めた結果，悪性度の高い群に比べて正常群の精度が低かった．この原因として，悪性度の高いクラスの核の大きさ（核腫大）、色の濃さ（クロマチン凝集）や核と細胞質の比率（N/C 比）増大などの特徴を抽出できていると考えられ，図 5 や図 6 の

図 6 内科的経過観察群の結果の例

ような正確な予測ができている一方で，正常群は比較的軽度の細胞変化，炎症に伴い欠損した組織の再生変化，並びにカンジダ，クラミジアといった非腫瘍性感染症など多彩で比較的稀な病変もあり，特徴を一意に決定できないことが考えられる．また，正常群の画像では図 7 のように一枚の画像に多くの有所見細胞が存在していることが多かった．検査士はこれらの細胞の全てを有所見細胞と認識可能であるが，臨床現場ではこのような有所見
細胞が複数個確認できれば最終診断に至る．
そのため標本に含まれる全ての有所見細胞をアノテーションするのは現実的には困難で，

図 7 正常群の結果の例

それが今回正常群の F 値が低い結果となった要因と推定された．すなわち，検査士が臨床現場で提出される検体に含まれる全ての細胞に，アノテーションを行うことは困難であり，
こ の 点 は 細 胞 診 に お い て 積 極 的 に deep371

learning を活用する意義がある点といえよう．

要であり，訓練データを増やすなどしてよりまた，細胞診では悪性度の高い細胞を見つけ

多くの特徴を抽出できるようにすることや，出すことが最も重要で正常群の細胞検出の優精度の高い予測を実現できるネットワークの先度は低いため，研究手法としては正常群の検討が求められる．

区分を無くすことも一手法として挙げられる．

6.まとめ

しかし，先に述べたカンジダやクラミジア感

本稿では，子宮頸部細胞診画像を用いて細染症などでは抗菌化学療法が実施されること胞の検出とその細胞のベセスダ分類に基づくもあり，この群の正確な抽出は今後さらに検悪性度の分類を行う手法を提案した．その結討していくべき課題と考えたい．

果，検出ができた細胞に対して悪性度が高い

最も悪性度の高い要外科的処置群の細胞は要外科的処置群と内科的経過観察群に対して

核腫大，クロマチン凝集や N/C 比増大などの良好な結果を得た．今後の課題として，悪性形態学的特徴を持つことが多い．ただし，こ度が高いとはいえないものの，臨床的に無視

れらの特徴を有する細胞は，腫瘍細胞が上皮できない正常群の取り扱いや､精度を上げる

内に留まる最も病期の低い上皮内病変に多い．

ための手法の検討が挙げられる．

しかし，癌細胞が上皮から間質にまで進展す

謝辞る進行癌状態になると，図 8 のような紡錘状

本研究は日本学術振興会科学研究費補助金

でオレンジの細胞質を有する分化型扁平上皮

新学術領域研究(26108009)による支援を受け癌細胞も認められるようになる．子宮頸部細た．

胞診の主たる目的は早期に子宮頸癌を発見することであり，幸いなことに図 8 に示すよう利益相反の有無な進行癌で発見される症例は必ずしも多くな「なし」
文い．そのため学習を有効に行うための画像の献［1］ 国立がん研究センターがん情報サービ

水増し方法の改善や，多施設からの新たな検体の確保が今後必要になってくると考えられ

ス

る．

http://ganjoho.jp/public/cancer/cervix_uteri/

次に，AFROC 曲線を用いて求めた閾値に

子 宮 頸 が ん 基 礎 知 識 :index.html［2］

ついて考える．内科的経過観察群と正常群で(2018 年 5 月 9 日参照)

ステッドマン医学大辞典編集委員会

はともに閾値が 0.25 となっている一方で，要編：ステッドマン医学大辞典 第 5 版, メ

外科的処置群では閾値が 0.63 と他のクラス

ジカルビュー社,2002,pp1753-1754に比べて高い値をとっている．内科的経過観［3］ 日 本臨床細 胞学会 細胞検査 士とは :察群と正常群では，尤度が低いものの正しい

http://jscc.or.jp/others/others2

予測が少なからずあるため閾値が低く設定さ月 9 日参照)［4］

れていると考えられるが，予測確率が低い誤(2018 年 5

S Ren, K He, R Girshick et al:

Faster

検出を取り除くという本来の目的を十分に果R-CNN:

たすためには閾値がより高い値になるように

Detection with Region Proposal Networks

する必要があると考えられる．実際，内科的arXiv:1506.01497,2015

Towards

Real-Time

Object経過観察群では再現率は要外科的処置群と同［ 5 ］ Niitani Y, Ogawa T, Saito S et al:

じような数値であるものの適合率は低く，尤

ChainerCV a Library for Deep Learning in

度が低い予測を十分に取り除けていないこと

Computer Vision arXiv:1708.08169,2017

が原因の 1 つだと考えられる．そのため，今［6］ 日本医用画像工学会ハンドブック編集

後は検出できる細胞の予測確率を向上させて

委員会 編:医用画像工学ハンドブック ,閾値を適切に設定できるようにすることが必日本医用画像工学会,2012, pp504-505

372

Detection of Malignant Cells in Cervical Cancer Cytology using
Faster R-CNN
Taisuke TSUMORI*1, Shoji KIDO*1 Yasushi HIRANO*1
Masaki Mori*2 Kunihiro INAI*2 Yoshiaki IMAMURA*2*1 Yamaguchi University*2 University of Fukui

Cytological investigation is one of useful ways for exploring cervical cancer, while cytotechnologists are forced tofind a few neoplastic cells from many normal cervical cells. Therefore, the purpose of this study is to propose acomputer-based diagnostic method of cytopathology using deep learning.

In this study, we used Faster R-CNN for object detection. And by using it, we can detect malignant cells which haveto be diagnosed and classified the grade of malignancy based on the Bethesda classifications which is used todiagnose cervical cancer cytology. We classified three classes in consideration of the policy of treatment.

We divided pathological data for training and test in order to do 5 cross-validation. We compared F-measures for
detecting cells. As the result, the F-measure for the normal group was 47.9±9.0[%] . However, the F-measure for thegroup of surgical procedure was 82.3±2.9[%]. For the group of the internal medical observation, the F-measure was
75.0±8.6[%] . The low performance of the F-measure for the normal group suggested the difficulty of annotation of
all cells. The results for high grade classes showed the effectiveness of the method we proposed.

Key words: Computer-Aided Diagnosis, Deep Learning, Faster R-CNN, Cytology373

OP12-2

マウスの脳の二光子顕微鏡画像からの神経細胞認識処理の開発
君塚

涼*1 道川 貴章*2

竹本

宮脇 敦史*2

智子*2

横田

秀夫*2

清水 昭伸*1

要旨
計算機を用いた脳神経細胞の自動抽出は，生物学的解析の効率を高める面から求められているが，蛍光染
色による違いや活動の有無から細胞体のコントラストが異なり，同時に認識することは難しい．本稿では，深層学習による脳神経細胞の自動認識処理を提案する．この処理では二光子顕微鏡で撮影されたマウスの脳組織画像を入力とし，U-net を用いて脳神経細胞の細胞体のセグメンテーションを行う．パッチベースの方法論を採用し，データオーグメンテーションを行った．損失関数は従来法の cross entropy の他，拡張した Dice 係数を用い，比較を行う．二光子顕微鏡画像を学習データ，バリデーションデータ，テストデータに分割し，細胞体について画素単位での一致度と，細胞体単位での検出率や拾いすぎ連結成分の数などを評価した．また，従来法である Boosting との比較を行い，本手法の有効性を示した．
キーワード：深層学習，Dice，二光子顕微鏡画像，細胞体抽出1．はじめにtoolkit[3]による 3 次元細胞検出を検討し，細胞核の二光子顕微鏡により撮像されたマウスの脳の 3画素単位検出率として true positive rate（TPR）が 38

次元画像は，脳機能解明のために重要な役割を果～99%で false positive rate（FPR）が 3.6~82%であったしている．しかし，画像上の大量の神経細胞をマた．しかし，誤って抽出される画素数の増加も報告

ニュアルで認識・解析することは容易ではない．神されている．伊藤らは[4]，MadaBoost を用い，低コ経細胞の撮影は蛍光タンパク質を使用し[1]，そのントラスト細胞体と高コントラスト細胞それぞれ蛍光を光学顕微鏡で捉えるが，撮影部の深度や染について識別器を構築し，抽出結果を統合するこ

色の違い，活動の有無などにより，細胞体のコントとで細胞体の見落とし削減を目指したが，その精ラストは大きく異なり（図 1 参照），単一の処理で度は十分ではなかった．

同時に認識することは難しい．
Schmitz ら[2]は共焦点顕微鏡によって撮影された 3 次元マウスの脳画像に対して，FARSIGHT――――――――――――――――――*1 東京農工大学大学院工学研究院

図 1 低コントラスト細胞体と高コントラスト細胞体の入り混じった例（左：原画像 右：原画像＋細胞体ラベル）[ 〒184-8588 東京都小金井市中町 2-24-16 ]E-mail: s175637t@st.tuat.ac.jp*2 国⽴研究開発法⼈理化学研究所

本稿では，U-Net[5] [6]を用いたマウスの脳神経細投稿受付：2003 年 1 月 31 日

374

胞の細胞体抽出処理を提案する．また，実際の画像の入力は原画像から切り出した部分画像（パッチを用いて，性能を評価する．その際，学習の損失関画像と呼ぶ），出力はそのパッチ画像に対する細胞数の違いや，データオーグメンテーションの有無

体と背景の抽出結果である．ここでパッチ画像をによる性能への影響についても評価する．

用いたのは，GPU メモリの制約以外に，ネットワ
ークの規模を抑えることで少数の画像で効率的に2．手法学習できるようにするためである．パッチ画像の2．1 ネットワーク構造

サイズは，実際の細胞体を十分含むことと，図 2 のU-Net は Encode と Decode の構造を持つ Fully

構造を採用した際に Encode 後のサイズ（一番サイ

Convolutional Network(FCN)[7]に，スキップコネク

ズ が 小 さ く な っ た 時 ） を 考 慮 し て 64 × 64 ×

ションを追加した構造を持つ．コンボリューショ

32[voxel]とした．図中の立方体は特徴マップを表し，ンによる Encode によって大域的で高次な特徴を集立方体の上の数字は特徴マップ数，立方体の左の約し，デコンボリューションによる Decode の過程

数字は画像サイズを表している．なお，今回はコンにスキップコネクションを通じて情報を渡すこと

ボリューション時に 0-padding を行っているため，

で，局所的な特徴を正確に認識することができる．

画像サイズの縮小はない．Pooling のサイズは 2×2

図 2 にネットワーク構造を示した．ネットワーク

×2[voxel]とした．

図 2 ネットワーク構造
今回，樹状突起は背景に含めているが，学習用パッ2．2 学習用パッチ画像作成方法

チ画像生成時には，細胞体のパッチ画像数や構造画像中には細胞体以外に樹状突起が存在する

物が存在しない背景のパッチ画像数以外に，樹状（図 3 参照）．

突起のパッチ画像数も重要であることが予備検討から分かったため，各々の数を以下の様にした．
・細胞体パッチ画像＝1000 画像
・樹状突起（背景）パッチ画像＝1500 画像
・それ以外（背景）パッチ画像＝200 画像
なお，それぞれのパッチ画像の切り出しは，学習用

図 3 学習用パッチ画像の例（黄：細胞体，赤：

画像上を 64×64×32[voxel]のウインドウで走査し，樹状突起（背景），青：それ以外（背景））中心の画素が該当するラベルに対応するすべての375

パッチ画像の中からランダムに行った．ここで，ラ

3．実験条件と評価方法

ベルの種類は細胞体，樹状突起，それ以外のラベル

試料画像は，マウスの小脳の lobule V を小脳皮質であり，あらかじめ手作業で作成した．

の表面から二光子励起レーザー顕微鏡で撮影した３次元画像である．
蛍光シグナルは Yellow cameleon

2．3 損失関数

2.60 に含まれる Venus の蛍光であり，プルキンエ細ネットワークの重みの学習は，与えた損失関数

胞だけに発現させた[1]．症例数は 1，画像サイズはを最小化するように進められるため，損失関数と1,502×1,008×112[voxel]である．この画像を４分割して何を与えるかが重要となる．今回は，クロスエ

し，学習に分割後の２画像，バリデーション（学習ントロピー（式（1））と拡張した Dice 損失（式（2））

回数などを決定）に１画像，テストに１画像使用しについて検討をした．
𝐿𝑜𝑠𝑠𝑐𝑟𝑜𝑠𝑠 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦𝑁𝐾1= − ∑ ∑ 𝑡𝑘𝑖 log(𝑝𝑘𝑖 )
𝑁
𝑖
𝑘
𝐾
1
2 ∑𝑁
𝑖 𝑝𝑘𝑖 𝑡𝑘𝑖
𝐿𝑜𝑠𝑠𝐷𝑖𝑐𝑒 = ∑ (− 𝑁)∑𝑖 𝑝𝑘𝑖 + ∑𝑁
K 𝑘
𝑖 𝑡𝑘𝑖

た．分割画像から作成したパッチ画像数は以下の𝑝𝑘𝑖 (𝐱) = 𝑠𝑜𝑓𝑡𝑚𝑎𝑥(𝑦𝑘𝑖 ) =exp(𝑦𝑘𝑖 (𝐱))(1)

とおりである．
・細胞体パッチ画像＝50 画像
・樹状突起（背景）パッチ画像＝40 画像(2)・それ以外（背景）パッチ画像＝10 画像
テスト画像は最終的に構築された識別器の評価(3)∑𝐾
𝒌 exp(𝑦𝑘𝑖 (𝐱))に使用したが，テストパッチ画像をラスタ走査順

ここで，𝐾は総クラス数（今回は 2），𝑘はクラスにスライドさせながらネットワークによって順番の index，𝑁は全画素数，𝑖は画素の index，𝑦𝑘 はネッに処理し，最後にすべての出力画像を同じ順番に

トワーク出力，𝑡𝑘 は正解ラベルである．

タイリングすることで画像全体の結果を求めた．
ただし，出力画像の縁は 0-padding による影響を受

2．4 データオーグメンテーション

けているため，中央の 28×28×12[voxel]のみをタ

過学習を防ぎ，ネットワークの汎化性を向上さイリングした．

せるために，データオーグメンテーションを行う．

画素単位の評価のために以下の評価値の定義を

図 4 に座標軸とパッチ画像の関係を示したが，今した．本実験では細胞体の抽出のみを行うため，細回は，各軸方向に鏡像の画像を作成した．ただし，胞体と背景の２クラスを考える．細胞体の画素の樹状突起は y 軸方向に伸びており，この軸に関す

うち細胞体として正しく抽出された画素数を true

る鏡像は細胞体と樹状突起の位置関係を変えてしpositive（TP），背景の画素のうち背景として正しくまう．そのため，今回は，ｘ軸とｚ軸に限って独立抽出された画素数を true negative（TF），細胞体の画に鏡像を作成した．

素のうち背景として誤って抽出された画素数を
false negative（FN），背景の正解画素のうち細胞体として誤って抽出された画素数を false positive（FP）とする．また，それらから計算される，false positiverate（FPR）（式（4）），true positive rate（TPR）（式（5））も用いる．

図 4 x 軸と z 軸の反転によるデータオーグメン

FPR =

テーション

376

𝐹𝑃
𝑇𝑁 + 𝐹𝑃(4)

TPR =𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑁(5)

4．実験結果上記の（a）～（e）の５つの識別器について，テ

さらに，式（6）の Dice 係数も評価に用いた．

スト画像のセグメンテーションを行った．まず，画(6)
2・#(𝐴 ∩ 𝐵)
Dice =#(𝐴) + #(𝐵)
ここで，A が正解領域の画素集合，B が抽出結果の素単位での評価のために，TPR=0.80 となるしきい
値で U-Net の出力を二値化した場合の性能を表１

画素集合，#(・)が集合に含まれる画素数である．

に示した．オーグンメンテーション無しの（a），（b）

また，細胞体領域単位の評価も行った．そこでは，拾いすぎ連結成分数 FP_region，検出細胞体数と比較し，有りの（c），（d）では，FPR，Dice の両方で評価が向上することが確認できた．

TP_region，および細胞体の検出率を定義する．
FP_region は，細胞体と重なりを持たない連結成分

表１ 画素単位の抽出精度評価（26 連結）の個数，TP_region は検出された細胞体の個数を表す．ここで検出されたか否かは，細胞体ごとに重複しているすべての連結成分（26 連結）を求め，その論理和領域と細胞体の間の Dice 係数がある一定値（今回は細胞体正解領域の観察者間変動 0.774）以上となった時を検出とした．また，検出率は式（7）で示される．なお，本実験のテス
ト画像中の細胞体数は 167 個である．
TP_region
細胞体の検出率 =細胞体数

U-Net：クロスエントロピー損失，U-Net：Dice 損
失，MadaBoost の出力を図 5 に示したが， Dice 損(7)失によって学習した U-Net は，細胞体の縁を強調していることが確認できる．これは，エッジ部分の損失関数の違いとデータオーグメンテーション

抽出精度に Dice 損失が大きく影響を受けるためだの有無による性能への影響の評価や，従来法[7]とと考えられる．

の比較のために，以下の（a）～（e）の５通りの実験を行った．
(a)U-Net：クロスエントロピー損失，データオー
グメンテーションなし(b) U-Net：Dice 損失，データオーグメンテーショ
ンなし(c)U-Net：クロスエントロピー損失，データオー
グメンテーションあり(d) U-Net：Dice 損失，データオーグメンテーショ
ンあり(e)

図 5 U-Net と Boosting の出力（左上：原画

MadaBoost，データオーグメンテーションなし

像，右上：U-Net（クロスエントロピー），左下：

なお，比較手法として文献[8]の MabaBoost に注

U-Net（Dice），右下：MadaBoost）

目し，それによる抽出結果との比較も行った．
これらの出力に対して，TPR=0.80 となるしきい377

値で二値化処理によるセグメンテーション結果を5．むすび

図 6 に示した．緑色は TP，青色は FN，赤色は FP

本稿では，マウスの小脳の二光子励起レーザー

を表している．Dice 損失の U-Net は，クロスエン

顕微鏡画像を対象とした，U-Net を使用した細胞体

トロピー損失の U-Net と比較し，特に輪郭付近のの検出処理について報告をした．実験では，損失関精度を改善することが確認できた．

数の種類やデータオーグメンテーションによる効果を検証した．具体的には，クロスエントロピー損
失と Dice 損失，データオーグメンテーションの有無の組み合わせで評価を行ったところ，画素単位と細胞体領域単位での評価の両方において，Dice
損失とデータオーグメンテーションありの U-Netが最良となった．
問題点としては，低コントラスト細胞体の抽出率がまだ不十分である点であり，今後は，ネットワ
ーク構造の工夫や新しい損失関数の提案により，

図 6 U-Net と Boosting のセグメンテーション

さらなる精度向上を目指す予定である．

結果（左上：原画像，右上：U-Net（クロスエン
トロピー），左下：U-Net（Dice），右下：
MadaBoost）

謝辞
日頃から熱心にご討論いただく東京農工大学 清

次に，細胞体領域単位での評価のために，細胞体

水昭伸研究室，国立研究開発法人理化学研究所のの検出率=0.75 となるしきい値でセグメンテーショ

皆様に深謝致します．本研究の一部は，国立研究開ンを行った結果を表 2 に示した．ここで，発法人日本医療研究開発機構（AMED) の「革新的MadaBoost は，各細胞体領域での Dice 評価が低技術による脳機能ネットワークの全容解明プロジ

く，検出率=0.75 となるしきい値が存在しなかった

ェクト」の支援と，文部科学省科研費（18H03255,

ために空欄となっている．FP_region に注目すると，

26108002）により行われました．

Dice 損失，データオーグメンテーションありで学習をした U-Net の結果が最良となり，上の画素単

利益相反の有無

位での評価と最適なものが一致した．

なし

表２ 細胞体領域単位の抽出精度評価

文 献［1］Yamada, Yoshiyuki, et al. : Quantitative comparisonof genetically encoded Ca2+ indicators in corticalpyramidal cells and cerebellar Purkinje cells.
Frontiers in cellular neuroscience 5 (2011): 18.
［2］Christoph Schmitz, Brian S.E, Susan J.Tappan, etal. : Current automated 3D cell detection methods378

are not a suitable replacement for manual
stereologic cell counting. Frontiers in neuroanatomy
8 ,2014［ 3 ］ FARSIGHT Project:FARSIGHT Project Wiki.
http://www.farsight-toolkit.org/wiki/Main_Page（2018 年 5 月 11 日閲覧）
［4］伊藤達也, 斉藤篤, 横田秀夫, 他. : 3 次元脳組
織画像からの細胞体抽出処理に関する初期検討. IEICE technical report 115.401 (2016): 283288.
［5］Ronneberger, Olaf, Philipp Fischer, and Thomas
Brox. : U-net: Convolutional networks forbiomedical image segmentation. International
Conference on Medical Image Computing andComputer-Assisted Intervention. Springer, Cham,
2015.
［6］Çiçek, Özgün, et al. : 3D U-Net: learning dense
volumetric segmentation from sparse annotation.
International Conference on Medical Image
Computing and Computer-Assisted Intervention.
Springer International Publishing, 2016.
［7］Long, Jonathan, Evan Shelhamer, and Trevor Darrell. :Fully convolutional networks for semantic segmentation.
Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision
and Pattern Recognition. 2015.

［8］伊藤達也: 3 次元脳組織画像からの細胞体抽出処理の開発. 東京農工大学修士学位論文 2017379

OP12-3

Automatic Detection of Image Quality Failure for the PracticalUse of Whole Slide Imaging Scanner
Hossain MD SHAKHAWAT*1，Tomoya NAKAMURA*1,2，
Fumikazu KIMURA*3，Yukako YAGI*4，Mashahiro YAMAGUCHI*1
Abstract
Whole slide imaging (WSI) scanner scans pathological specimens to produce digital slides to use in pathology practice,research and computational pathology which enables monitor-based diagnosis and image analysis. Sometimes, thescanner fails to produce adequate quality images. The current system has to rely on the operator for detecting a lowquality image that needs to be rescanned, which is time consuming and not reliable. Therefore, it is necessary to evaluate
the scanned image to detect quality failure automatically. In this paper, we propose a method to evaluate scanned images
and detect slides necessary to rescan. At first, tissue artefacts (i.e. air bubble, tissue fold) were detected from the lowresolution image using machine learning technique. Then the quality was estimated at high-resolution based on the
sharpness and noise measurement of the image. The quality was estimated except the artefact affected regions. Proposedsystem enabled the detection of poor quality slides to rescan by eliminating artefacts. The validity of the proposed
method was confirmed through the experiments using differently stained slides that contains various tissue organs.
Keywords：whole slide imaging scanner, image quality evaluation, pathology specimens

1. Introduction
The WSI scanner transforms the pathological specimens into digital images for image analysis and diagnosis
in digital pathology. The success of analysis and diagnosis largely relies on the scanned image quality.
However, the scanner sometimes failed to produce sufficient quality image. Poor images pose critical threat
and it is necessary to detect the quality failure of scanned image to ensure effective analysis and diagnosis.
Currently, the system has to rely on individuals to detect the failure. Therefore, it is necessary to detect thequality failure of scanned image automatically. In this paper, we propose a method to detect the quality failuresof scanned image for the practical use of WSI scanner. Image quality failure is mainly caused by focus error
and noise in WSI scanner. However, if the focus problem and noise is caused by tissue artefacts then it isworthless to detect. Tissue artefacts (i.e. air-bubble, tissue-fold) hide information and useless for analysis.

―――――――――――――――――――――――――――――――――――――*1 School of Engineering, Tokyo Institute of Technology〔4259-G2-28 Nagatsuta, Midori, Yokohama, Japan〕
e-mail: shakhawat.h.aa@m.titech.ac.jp*2 PRESTO, Japan Science and Technology Agency, Japan*3 Department of Biomedical Laboratory Sciences, Shinshu University, Japan*4 Department of Pathology, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, New York, USA
Examples of tissue artefacts, focus error and noise are shown in figure 1. Tissue artefacts are useless andshould be avoided to judge image quality. We detected and eliminated tissue artefacts to evaluate the scanned
image quality. For quality estimation, we relied on the referenceless quality evaluation method (RQM) by

380

Yagi.[1] RQM estimates quality based on sharpness and noise of the image.

a

b

c

d

Fig. 1 Examples of (a) tissue fold, (b) air bubble, (c) focus error and (d) simulated noisy image.
2. Method
The schematic diagram of the proposed method for automatic detection of image quality failure is shown infig. 2. Proposed method utilizes the low-resolution WSI image to detect tissue artefacts and then estimatesquality from the high-resolution image. Artefacts were detected using the support vector machine (SVM) from1x magnification image. SVM was trained to detect air-bubbles and tissue folds using theimage features

extracted from WSI images which includes 4-GLCM features (contrast, correlation, homogeneity and energy)
and 3 other features specific to artefacts. The artefact detection result was used to eliminate artefacts for
quality estimation. Image quality is estimated using RQM from the high-resolution image expect the detected
artefacts. The quality was estimated from the non-overlapped image blocks extracted from the 20X WSI image
excluding the artefact affected blocks and blocks that were mostly white. Finally, the quality of slide wasderived from the quality indices of evaluated blocks.

Fig. 2 Proposed method for automatic detection of image quality failure.

381

3. Results
Through the experiments using hematoxylin and eosin (HE), immunohistochemistry (IHC) and periodic acidSchiff(PAS) stained samples of major tissue organs (i.e. heart, lung, intestine, brain, stomach), we confirmed
the validity of the proposed method for WSI scanner. Figure 3 shows the color map of quality evaluation of
WSI image scanned by HAMAMATSU NanoZoomer. Average classification accuracy for detecting artefacts
was99.19% in 4-fold cross-validation using SVM. Proposed method evaluated WSI quality by eliminating

the detected tissue artefacts in order to detect quality failure. The method was demonstrated for different
staining, slides with different organs and slides scanned by HAMAMATSU NanoZoomer and 3DHISTECH
Pannoramic Desk Scanner. Table 1 shows the quality evaluation results of whole slides by proposed method.

Fig. 3 Image quality failure detection: Dark, light, and no shade indicates poor, average and good quality
blocks, accordingly. Green indicates artefact affected blocks and yellow rectangle indicates focus error(magnified view).
Table 1 Quality evaluation by proposed method.
SI

Slide
dimensions
in pixels# ofeliminatedartefact
affected
blocks# ofpoorblocks

Whole
slide
image
quality

1
2
3
4
5
6

18Kx14K
20Kx10K
40Kx20K
40Kx26K
26Kx14K
32Kx20K

13
7
21
7
0
5

4
3
31
69
59
95

36.1
37.3
50.4
58.0
68.4
70.0

Area
occupiedby poorblocks in
the wholeslide (%)
6.35
6
15.5
26.53
64.83
59.37

In table 1 lower quality value indicates higher quality of the slide. Proposed method eliminated false detections
due to artefacts and then estimated quality which enables practical judgement of slides to rescan. Slides
necessary to rescan can be detected by applying threshold value on the quality or on the possession of poor
blocks.

382

4. Conclusion
The proposed method detected artefacts firstly, then evaluated image quality by eliminating the detected
artefacts. This primary analysis confirmed the effectiveness of the proposed method for detecting quality
failure of whole slide images for practical use of WSI scanner. This system will be used in the hospitals andpathology departments for routine applications of WSI scanner. In future, this method can be enhanced andintegrated within the scanner to select focus points for scanning slides.
Competing interests
None
References[1]

Hashimoto, N., Yamaguchi, M., Yagi, Y., Bautista, P., & Ohyama, N. (2012). “Referenceless image quality
evaluation for whole slide imaging.” Journal of Pathology Informatics,3(1), 9. doi:10.4103/2153-3539.93891[2]

Molin, J., Thorstenson, S., & Lundström, C. (2014). “Implementation of large-scale routine diagnostics using
whole slide imaging in Sweden: Digital pathology experiences 2006-2013.” Journal of Pathology
Informatics,5(1), 14. doi:10.4103/2153-3539.129452[3]

Bautista, P., & Yagi, Y. (2009). “Detection of tissue folds in whole slide images.” 2009 Annual International
Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. doi:10.1109/iembs.2009.5334529[4]

Palokangas, S., Selinummi, J., & Yli-Harja, O. (2007). “Segmentation of Folds in Tissue Section Images.” 2007
29th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society.
doi:10.1109/iembs.2007.4353626[5]

Wang, M., Kothari, S., & Phan, J. (2013). “Eliminating tissue-fold artifacts in histopathological whole-slide
images for improved image-based prediction of cancer grade.” Journal of Pathology Informatics,4(1), 22.
doi:10.4103/2153-3539.117448[6]

Gilbertson, J. R., Ho, J., Anthony, L., Jukic, D. M., Yagi, Y., & Parwani, A. V. (2006). “Primary histologic
diagnosis using automated whole slide imaging: a validation study.” BMC Clinical Pathology,6(1).
doi:10.1186/1472-6890-6-4

383

OP12-4

深層学習器を用いた悪性黒色腫自動識別の識別根拠の評価
村林

誠也*1

彌冨

仁*1

要旨
悪性黒色腫（メラノーマ）の早期発見と高精度な診断実現のため，画像認識による自動診断手法の開発が行われている．近年の深層学習を用いた手法は，複雑な特徴量抽出・設計を伴うことなく専門医に匹敵する高い識別精度を実現しているが，識別根拠を提示できず改善の余地が残されていた．そこで本研究では，診断が確定した 2146 例の皮膚ダーモスコピー（皮膚科専用の拡大鏡）画像と深層畳み込みニューラル
ネットワーク（CNN）を用いて悪性黒色腫の自動識別器を構築するとともに，臨床で用いられる診断指標である ABCD-rule，7-point checklist に示される計 15 項目のダーモスコピー特徴に対して 4 人の皮膚科専門医の協力のもと得られた 226 症例を元に予測器を試作した．CNN による悪性黒色腫識別能は感度 88％，特異度 96％であり，上記 15 項目の診断指標に基づく医師の診断精度の感度 80％，特異度 80％を上回った．
一方，CNN が予測した 15 の診断指標結果に基づく診断精度は感度 75％，特異度 74％であった．診断指標
予測の精度向上が必須であるが，人間にわかりやすい診断指標に基づく識別は純粋な機械学習に基づく手法より精度が悪化することが確認できた．
，深層学習，サポートベクター回帰分析
キーワード：ダーモスコピー，コンピュータ自動診断（CAD）

1．はじめに

本研究では，深層畳み込みニューラルネット

皮膚がんの一種である悪性黒色腫（メラノワーク（CNN）を用いて悪性黒色腫診断を行ーマ）は極めて悪性度が高く早期の発見が非うと共に，識別根拠提示の検討として，臨床常に重要となる．特に早期の段階におけるそで診断のために実際に使われている 2 つの主の様相は母斑に酷似しているため識別が非常

要な診断指標計 15 項目のダーモスコピー特に困難で，熟練の皮膚科専門医によるダーモ

徴の数値の推定を行った．

スコピー画像の識別精度でも 75%〜84%に留まる．このため悪性黒色腫の早期発見と高精

2．方法

度な診断の実現を目的として，コンピュータ

1）CNN による特徴抽出と悪性黒色腫識別

画像認識による自動診断支援の開発が行われ本実験では，一般物体画像データセットでてきた．とりわけ近年，その高い認識精度にある ImageNet で学習済みの VGG-19 の重みをより画像認識分野で主流となっている深層学初期値として用い，conv5_1 以降の畳み込み習を用いた手法では，数値の上では医師に匹層および全結合層の重みを 2,146 例（良性敵，あるいは凌駕する高い識別精度を実現し

1,426 例，悪性 720 例）の診断の確定したダている［1］．深層学習では入力の画素値から

ーモスコピー画像により Fine-tuning すること自動的に特徴を学習することで特徴量抽出・で識別器を構築した．

設計といった複雑な処理を伴わず識別が可能

2）臨床で用いられる診断指標数値の推定なため，従来手法において特徴量抽出が困難

臨床で広く使用されている診断指標であるであった症例も取り扱うことが可能となった．

［3］および 7-point checklist
ABCD-rule（8 項目）

一方で識別に至る根拠を提示することが困難（7 項目）［4］に対して，CNN で得られた 4096

であり，改善の余地が残されていた．そこで次元の中間表現を用いてサポートベクター回――――――――――――――――――

帰分析を行った．教師データにはあらかじめ*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:seiya.murabayashi.9j@stu.hosei.ac.jp
384

表1

診断指標 15 項目の予測

ID

項目（範囲）*A,B,C 以外は(0-1)

A

軸の非対称性 (0-2)
境界の明瞭性 (0-8)
色の種類 (1-6)
網状の色素構造
枝状の色素構造
均一な構造
点構造
粒状構造
不規則な網構造
青白い領域

B
C
ABCD
rule

D1
D2
D3
D4
D5
S1
S2

7-point
check
list

S3
S4

不規則な血管パターン

不規則な枝状構造
不規則な色素沈着
不均一な点
色素抜け構造

S5
S6
S7

MAE

5.25，5.45，7-point checklist の項目数 TS（ただし，S1〜S3 は 2 倍）の識別閾値は 3 とし，皮膚科専門医(𝜇±𝜎)

これを越えたものを悪性とした．

0.570

1.320±0.440

2.062

4.876±2.270

0.654

2.830±0.570

0.427

0.569±0.202

体的に大きく，さらなる精度が求められると0.300

0.271±0.160

共に，診断指標の各数値から求められる診断

0.310

0.659±0.357

0.305

0.638±0.231

精度は皮膚科医の診断に 10%程度以上劣る結

0.311

0.620±0.287

果となった．これは，各項目を予測するため

0.381

0.404±0.250

0.279

0.300±0.209の学習データの数が限られていたことが原因

0.135
0.262

0.063±0.072
0.220±0.154

0.336

0.395±0.297

0.321

0.477±0.250

0.254

0.207±0.148

診断指標 15 項目予測において，MAE は全と考えられ，データの追加ならびに効果的な学習方法を検討する必要がある．
4．まとめ
深層学習手法における純粋な識別能は医師

表2

15 の診断指標に基づく診断結果

評価指標(識別閾値)TDS (4.75）
TDS (5.00）
TDS (5.25）
TDS (5.45）
TS (3)

皮膚科
SE(%)
SP(%)
88.4
68.9
85.6
75.4
79.8
80.3
76.0
83.6
76.0
80.3

の診断精度を上回るが，人間にわかりやすい
診断指標のみに基づく識別は限界があること

予測値
SE(%)
SP(%)
45.1
94.2
58.2
88.5
69.7
80.8
75.0
73.8
42.3
95.1

が確認できた．今後，データ追加の他，診断指標に対しより有効な深層特徴抽出方法などの検討を行う．
利益相反の有無なし

4 人の皮膚科専門医によって同項目への評価がなされた 226 例のデータを用いた．

文3）評価実験

［1］

CNN を用いた悪性黒色腫の識別能は，感度

献

A. Esteva，B. Kuprel，R. A . Novoa et al:

Dermatologist-level classification of skin(SE)・特異度(SP)で，診断指標 15 項目の予測

cancer with deep neural networks. Nature 542,については平均絶対誤差(MAE)で，それぞれ115-118, doi:10.1038/nature21056, Feb. 2017.

Leave-one-out 法により評価した．また診断指［2］標の各数値から求められる診断精度を皮膚科

K.Simonyan, A.Zisserman et al: Verydeep convolutional networks for large-scale

医と予測値を元にした手法で比較を行った．

image recognition. arXiv:1409.1556.
［3］

3．結果と考察

W. Stolz, A. Riemann, A. B. Cognetta et

al: ABCD rule of dermatoscopy:a new practi

CNN によるメラノーマ識別能は感度 88%，-cal method for early recognition of malignant

特異度 96%であった．診断指標の各項目に対

melanoma. European Journal of Dermatology

し，推定結果の MAE および 4 人の皮膚科医

No.4 No.7, pp.521-527, Apr 1994.

による評価の平均と分散を表 1 に示す．

［4］

また，15 の診断指標に基づく 4 人の皮膚科

al:

医師の診断と CNN による診断の結果の感

G. Argenziano, G. Fabbrocini, P. Carli et
Epiluminescencemicroscopy

for

the

diagnosis of ABCD rule of dermatoscopy and度・特異度を表 2 に示す．ただし ABCD-rulea new 7-point checklist based on patternの重み合計値 TDS=1.3A+0.1B+0.5C+0.5D のanalysis. Archives of Dermatology No.134,

識別閾値は指標の定義に基づき 4.75，5.00，

pp.1536-1570 1998.

385

OP12-5

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）

クラス別学習による細胞画像セグメンテーション
松月

大輔*1,a)堀田一弘*1 平松 侑樹*1 松田

寺井健太*2 今西

道行*2

彩子*2

要旨
今日，人工知能技術による処理の自動化が様々な所で進められており，細胞画像中の「細胞膜」や「細胞核」のセグメンテーションでも Deep learning を用いるのが主流になりつつある．一般に，画像のセグメ
ンテーションでは１枚の画像中に複数のクラスが存在する．クラス数が増えた場合やクラス毎に出現頻度が異なる場合，セグメンテーションの精度が低下してしまう．そこで本論文ではクラス別に学習を行い，その結果を統合する方法を提案する．評価実験では，
「細胞膜」
，
「細胞核」
，
「背景」を含むデータセットを用い，従来法である U-net と提案手法の精度比較を行った． Intersection over Union を用いた精度評価を行い，提案手法が従来法を上回ることを確認した．
キーワード：細胞画像，セグメンテーション，Deep Learning，クラス別学習，

1．はじめに再登場以降， CNN に基づく方法が主流とな

近年，人工知能技術の発達により様々な業っている．画像セグメンテーションの分野で界で人工知能による自動化が進められている．

は，画像をピクセル毎にクラス分けする必要

日本の医療分野では医療画像の解析や識別はがあり，CNN のネットワーク構造を応用した研究者や医師による人的作業に頼ってきたが，も の が 多 く 見 ら れ る ． Fully Convolutional

人の負担が大きいことや人間の目では判断がNetwork(FCN)[3]は CNN を基にした画像セグ

難しいという問題がある．

メ ン テ ー シ ョ ン 法 で あ る ． SegNet[4] はそこで，本論文では画像から対象物体を解

Encoder 部分で VGG16[5]を用いた Encoder-析，識別するために画像セグメンテーション

Decoder CNN であり，車載画像からのセグメを行う．物体認識の分野において，ンテーションで高い有効性を示した．また，Convolutional Neural Network (CNN) [1]は高い

医療画像や細胞画像の分野でも画像セグメン

精度を記録しており，ImageNet Large Scale

テーションの応用が進み，医療画像に特化しVisual Recognition Challenge 2012[2]で CNN のた構造[6,7,8]の有効性が確認されている．中で も U-net[7]は 高 い 有 効 性 を 示 し て お り ，U-net をベースとした研究[9,10]は広く応用さ

a)Correspondence to: Matsuzuki Daisuke

れている．

e-mail: 140442123@ccalumni.meijo-u.ac.jp*1 名城大学〔〒468-8502

これら CNN に基づく画像セグメンテーシ

愛知県名古屋ョンでは，専門家が識別対象となる部分をク

市天白区塩釜口 1-501〕*2 京都大学〔〒606-8501

ラス分けしたものを正解画像とする．このと京都府京都市き，一枚の正解画像には複数の正解ラベルが左京区吉田近衛町〕

含まれるのが普通である．しかし，一般に，識別するクラスが増えていくほどセグメンテ

386

ーション精度は低下してしまう．そこで，本論文ではあるクラスとその他を識別するような学習を全クラスで独立に行い，その結果をさらに学習的に統合する方法を提案する．
実験では「細胞膜」と「細胞核」と「背景」に蛍光マーカーが発現するマウスの肝臓の専門家による正解付きの 50 枚の蛍光画像を使用した．従来法である U-net と提案手法の比較を行った結果，精度の向上を確認し，クラ
図 1 提案手法の概略図

ス別に学習してから統合することの有効性を示した．
本論文の構成は以下の通りである．まず，2

2.1 U-net

節で提案手法について述べる．次に，3 節でCNN では畳み込み層が物体の局所的な特実験結果を示す．最後に結論として，まとめ徴を抽出する役割を担い，プーリング層が物と今後の課題を 4 節で述べる．

体の位置ズレに対応している．従って，深い層まで学習を行うと抽出される特徴の抽象度は高くなるが，対象の正確な位置や小さな対

2．提案手法
従来は全クラスを一度に学習する方法であ象の情報はしだいに失われてしまう．セグメ

るが，本稿ではクラス別に学習を行い，そのンテーションのように画像の各画素を識別す

後，各クラスの結果を学習的に統合することる必要がある場合は，このプーリング層で失により，全クラスの結果を出力する方法を提われた情報を如何に復元するかが重要となる．

案する．まず，提案手法では U-net[7]を複数

これを解決したのが U-net である．

用いることにより，各クラスとその他を識別

U-net は入力画像に対し，通常の CNN と同するような学習を行い，それぞれ確率マップ

様に，畳み込みとプーリング層により深い層を出力する．その後，出力された確率マップ

まで特徴を抽出する．次に，画像の解像度をを連結し，畳み込みを用いてそれらを統合し上げる処理と畳み込みを行うことにより，入てセグメンテーション結果を得るように学習力画像と同じサイズのセグメンテーション結する．図 1 に提案手法の概略図を示す．本論

果を出力する．このようなネットワーク構造

文では細胞画像データセットを使用し，「 細胞

は Encoder-Decoder 構造と呼ばれる．U-net は膜」，「細胞核」，「背景」の全 3 クラスの内，Encoder 部と Decoder 部で同じ解像度の特徴「細胞膜」と「背景」を U-net1，「細胞核」

マップを連結することにより，失われた位置と「背景」を U-net2 で学習し，それぞれ確率

情報や小さい対象の特徴を補正する．図 2 にマップを得る．次に，得た確率マップを 1×1

本論文で用いた U-net の構造を示す．本稿でおよび 3×3 の畳み込みを行い，それらの和には各解像度で 3×3 の畳み込みを 2 回行う．まより最終的な分類結果を得るように学習を行た，フィルタ枚数は 16 枚を初期値として解像う．

度を下げる度に 2 倍にした．損失関数は画素提案手法で用いる U-net については 2.1 節

毎にセグメンテーションの loss を算出できるで説明し，提案するクラス別学習に関する詳

Softmax cross entropy を採用した．

しい説明は 2.2 節で行う．

387

統合学習では，1×1 と 3×3 の畳み込みをそれぞれ行い，得られた結果を加算した．1×1 の畳み込みでは U-net で得られた確率間
プを 1 画素単位で統合することになり，その画素でのクラス別学習の結果を強く反映したものになる．一方，3×3 の畳み込みでは入力
図 2 U-net 構造図となるクラス別学習の結果の確率マップから
3×3 の領域で重みづけ統合をするので，周辺

2.2 提案手法の詳細の情報も利用したセグメンテーション結果が提案手法は 2 つのステップに分類される．1得られる．3×3 の畳み込みは，中心の 1 画素

つ目は，特定クラスとその他の学習を U-netの識別結果が曖昧な場合に周辺から補正できを用いて全クラス数分行う．本論文では細胞る可能性がある．最後に 1×1 の畳み込みの結データセットを使用した．細胞データセット

果と 3×3 の畳み込みにより得られた特徴マ

では「細胞膜」，「細胞核」，「背景」を含む 3

ップを加算する．２つの結果を加算すること

クラス識別を行うため，U-net を２つ用いてにより，場所毎にどちらかの統合法を重要視「細胞膜」と「背景」，「細胞核」と「背景」した識別が期待でき，その結果として識別精の 2 クラスを分類するように学習した．この度が向上すると考えられる．

とき U-net の出力を softmax 関数により確率として保存する．図 3 にクラス別に学習を行う概略図を示す．

図 4 確率マップの統合学習
3．評価実験
本節では細胞画像を用いた評価実験の結果を示す．3.1 節では使用したデータセットについて述べる．3.2 節では評価方法について説明し，3.3 節で評価結果を示す．
3.1 データセット
図 3 U-net によるクラス別学習

実験では京都大学松田研究室から頂いた細胞画像を用いる．これは顕微鏡により撮影さU-net により 2 つの確率マップが出力されれた画像であり，「細胞膜」，「細胞核」，「背た後，畳み込みを行うことにより確率マップ景」に蛍光マーカーが発現するマウスの肝臓を統合し，最終的に分類したい３クラスの結の 50 枚の蛍光画像である．また画像サイズは果を得るように学習を行う．図 4 に統合部分

最小 161×161 画素，最大 657×657 画素の不の概略図を示す．

均一の画像サイズとなっている．

388

本実験では画像サイズを統一するために全細胞膜の形を正確に再現しようとしているこ

50 枚の画像を 512×512 画素にリサイズした．

とを示している．また，図 6 の下の画像ではまた，50 枚のうち 35 枚を学習，5 枚を検証，細胞核の誤検出に対応していることを示して10 枚をテスト用に分類し，またそこから左右いる．これはクラス別学習により，クラス毎

90 度ずつ回転および左右反転により，学習画の識別情報をうまく捕らえていることと，1像は 280 枚，検証画像は 80 枚，テスト画像を×1 と 3×3 の畳み込みの統合により，誤検出

160 枚とした．さらに学習時には，各エポッに対応できたと考えられる．

クで 128×128 画素の領域をランダムに選択し，学習を行った．
3.2 評価方法
評価指標として Intersection over Union(IoU)
を採用した．IoU は画像の重なり率を指す指標であり，各クラスに対して画素毎に重なり率を導出するので，画像セグメンテーション
において適している．IoU は次のような式で表すことができる．

IoU 

TP
FP  FN  TP

こ こ で FP は False Positive ， FN は False
Negative，TP は True Positive を表す．
図 5 セグメンテーション結果
3.3 評価実験
評価実験では従来法である U-net と提案するクラス別学習を比較する．表 2 に実験結果の IoU を示す．また，表 1 の Mean IoU は各クラスの IoU の平均値である．
表 2 から分かるように，「細胞膜」，「細胞核」，「背景」及び Mean IoU の全てにおいて
従来手法である U-net を越える数値を出すこ
図 6 結果の拡大図とができた．
表 1 Mean IoU
細胞膜 細胞核
(%)
(%)
33.32
59.39
33.82
60.59

背景
(%)
66.81
67.62

Mean
(%)
53.17
53.91

4．おわりに
本論文ではクラス別の学習を行い，その結

U-net
提案手法
図 5 に U-net と提案手法による画像セグメ

果を畳み込みにより学習的に統合する方法を提案した．その結果，従来法を上回る IoU が得られ，提案手法の有効性が確認できた．まンテーションの結果を示す．図 5 は左から入た，細胞膜の形の再現精度の向上と細胞核の力画像，正解画像，U-net の結果，提案手法

誤検出の減少から，統合学習の有効性が確認の結果である．また，図 6 に図 5 の結果の一できた．

部拡大画像を示す．図 6 の上の画像では提案

しかし，セグメンテーションの精度として手法が従来法の U-net のみによる学習に対し，は未だ十分とは言えず，更なる精度の向上が389

必要となる．現在はクラス別の学習を U-net

Image Recognition. Computer Vision andのみで行っているが，U-net 以外の複数のモ

Pattern Recognition, 2014

デルを使用して学習を行うことにより，扱う［6］Milletari,F, Navab,N, Ahmadi,S,A.:

特徴量の種類が増え，統合が活かされるので

V-Net:はないかと考えている．

Networks for Volumetric Medical Image

Fully

Convolutional

Segmentation.
利益相反の有無the［7］

Ronneberger,O, Fischer,P, Brox,T.:

U-Net:

文献

Convolutional
Image

Segmentation.

Proc.

MedicalImage

Computing

and

2015

Learning

Applied［8］

toTseng, K,L, Lin,Y,

Hsu,L, et al.: Joint

Sequence Learning andIEEE 86: 2278-2324, 1998

Convolution

for

Segmentation.

IEEE

Krizhevsky,A, Sutskever,I, Hinton.G,E.:
Classification

with

Cross-Modality

3D

Biomedical

ConferenceonComputer Vision and Pattern Recognition:

Deep3739-3746, 2017

Convolutional Neural Networks. Advances［9］in Neural Information Processing Systems
25: 1097-1105, 2012
［3］

for

Biomedical

Document Recognition. Processing of the

ImageNet

Networks

Computer-Assisted Intervention: 234-241,

LeCun,Y, Bottou,L, Bengio,Y, et al.:Gradient-Based［2］

International

Conference on 3D Vision: 565-571, 2016

なし

［1］

In

NeuralLong,J, Shelhamer,E, Darrell,T.: Fully

Chen,J, Yang,L, Zhang,Y, et al.:Combining

Fully

Recurrent

NeuralConvolutional

andNetworks

3D

forsemantic

Biomedical Image Segmentation. Advances

segmentation. Proc. IEEE Transactions on

in Neural Information Processing Systems:

Pattern Analysis and Machine Intelligence3036-3044, 2016

convolutional

networks

for

［10］

39: 3431-3440, 2017
［4］
R.:

Badrinarayanan,V,
SegNet:A

Convolutional

Multiple

Encoder-Decoder Architecture for Image

CNNs.

Computer

VisionMicroscopy Image Analysis: 2018

Segmentation. IEEE Transactions on PatternAnalysis and Machine Intelligence 39:2481-2495, 2017［5］kazuhiro,H, Michiyuki,M, etal.: Cell Image Segmentation by Integrating

Kendall,A, Cipolla

Deep

Yuki,H,

Simonyan,K, Zisserman,A.: Very Deep

Convolutional Networks for Large-Scale

390

for

著者紹介．
松月 大輔 (まつづき だいすけ)
平成 30 年 3 月名城大学理工学部卒業，平成 32 年同大学大学
院博士前期課程修了予定．現在，細胞画像及び車載カメラ画
像のセマンティックセグメン
テーションの研究に従事

松田 道行 1958 年生．1987 年 3月東京大学大学院医学系研究科修了（医学博士）．同年，国立予防衛生研究所（現，感染症研究所）．2006
年京都大学大学院医学研究科教授，
2007 年同生命科学研究科教授．蛍光顕微鏡を使った医学・生命科学研
究に従事．

堀田 一弘 平成 9 年埼玉大学
工学部卒．平成 11 年同大学院博士前期課程修了．平成 14 年
同大学院博士後期課程修了．博士(工学)．平成 11 年~平成 14年日本学術振興会特別研究員(DCI)．平成 14 年電気通信大学
情報通信工学科助手，平成 19年同大学助教，平成 22 年から名城大学理工学部電気電子工学科准教授．平成 30 年から同大学教授．平成 24 年メリーラ
ンド大学 Visiting Scholar．パ
ターン認識，コンピュータビジ
ョンの研究に従事．情報処理学会，映像情報メディア学会，
IEEE Computer Society 各会員
平松 侑樹 (ひらまつ ゆうき)
平成 30 年 3 月名城大学理工学部卒業，平成 32 年同大学大学
院博士前期課程修了予定．現在，複数ネットワークを用いた細胞画像のセマンティックセ
グメンテーションの研究に従事

今西 彩子 平成 27 年大阪教育大
学教育学部卒．平成 29 年京都大学
大学院博士前期課程修了．現在同大
学院博士後期課程にて「FRET マウスを用いた生体イメージング」に関わる多次元細胞解析のための新規
トランスジェニックマウスの開発とその解析に従事．

寺井 健太 平成 14 年北海道大学
医学部卒．平成 18 年大阪大学医学系研究科博士課程修了．博士(医学)．平成 18 年~平成 23 年バージニア大学 Research Associate．平成23 年~平成 24 年国立循環器病センター研究所室員．平 成 24 年~平成
28 年東京大学分子細胞生物学研究所特任助教．平成 28 年~京都大学生
命科学研究科准教授．光る生物学を
模索中．

391

Cell Image Segmentation by Individual Class Learning
Daisuke Matsuzuki *1, Kazuhiro Hotta *1, Yuki Hiramatsu *1, Michiyuki Matsuda *2, Ayako Imanishi *2, Kenta Terai *2*1 Meijo University*2 Kyoto University

In these days, automation of processing by artificial intelligence is progressed. In the field of cell biology, deeplearning is used to segment objects in cell images. Generally, there are multiple classes in one image. When thenumber of classes increases or the appearance frequency changes, the segmentation accuracy decreases. Therefore, we
propose to train individual classes, and the probability of each class is integrated by convolution automatically. In theexperiment on segmentation of "cell membrane" and "cell nucleus", we compared the proposed method with theconventional U-net. By the evaluation using Intersection over Union, we confirmed that the proposed method
outperformed the conventional method.

Key words: Cell image, Segmentation, Deep learning, Individual class learning392

OP13-1

Automatic Segmentation of Tumors Using Z-score Image
and Development of System for Cancer Therapy andDose Measurement
Manami HAGA*1, Takeshi HARA*1, Satoshi ITO*2,
Masaya KATO*2, Masaki MATSUSAKO*3, Xiangrong ZHOU*1,
Tetsuro KATAFUCHI*4, Hiroshi FUJITA*1
Abstract
Standardized Uptake Value (SUV) is a semi-quantitative measurement of FDG-PET. In FDG-PET examinations, adetermination of therapeutic effect using Total Lesion Glycolysis (TLG) has been accepted in clinical situations. TLG
is an indicator reflecting the degree of sugar metabolism and volume in tissue. The purpose of this study was to propose
an automatic segmentation of tumors using Z-score image, which was obtained by the statistical image analysis, and todevelop a computer-aided diagnostic system for cancer therapy and dose measurements. For the automatic
segmentation of region of interest (ROI) around the lesions, we used CT images from PET/CT devices and applied ourmultiple organs segmentation method, which is based on a deep convolutional network approach. The organ and torsolabels determined on the CT images were imposed on the PET image. The lesions on FDG-PET images were segmented
based on the Z-score and SUV from FDG-PET image. Regions with small (<10 mm3) or low SUV (<2.0 SUV) were
eliminated as false-positives after the initial detection step. As a result of the performance evaluation for the detection
scheme, 64.9% (124/191) of tumors in 34 cases were segmented correctly, but 38.4 false-positives per case wereremained. Based on the automated detection results, the differences of volumes, SUVs, Z-scores and effective doses oflesions were annotated on the image. TLGs were also obtained from the two time different examinations of pre- andpost-treatment FDG-PET/CT images.
Keywords：PET,CAD,SUV,Z-score

1. Purpose
The purpose of this study was to automatically segment tumors using a Z-score image and to develop a
computer-aided diagnostic system for cancer therapy and dose measurements. In this study, we used 34
abnormal cases. These cases include tumors in lungs, liver and abdomen.

――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――*1 Graduate School of Natural Science and Technology, Gifu University〔1-1 Yanagido, Gifu, Gifu 501-1193, Japan〕
e-mail: manami@fjt.info.gifu-u.ac.jp*2 Department of Radiology, Daiyukai General Hospital*3 Department of Radiology, St. Luke’s International Hospital*4 Faculty of Health Science, Gifu University of Medical Science393

2. Method
For the automatic segmentation of region of interest (ROI) around the lesions, we used CT images andapplied the multiple organs segmentation method developed in our laboratory, which is based on a deep
convolutional network approach [1]. Furthermore, we created torso label. For creating torso label, we set
the threshold at 500 for CT value and binarized the CT image. After that, we deleted head, arms and legs
area of the label. The shape information of organs was imposed on the PET image using generated organ
and torso labels. Next, we automatically segmented tumors using Z-score image. Z-score is an index ofstatistical likelihood of abnormality of each pixel [2]. For creating a Z-score image, a normal model iscreated from the normal data group, and an average image and a standard deviation image of the normal
model are created. Further, Z-score is calculated using the equation (1).
Z − score(x, y, z) =𝑑𝑒𝑓𝑜𝑟𝑚𝑒𝑑𝑆𝑈𝑉(𝑥, 𝑦, 𝑧) − 𝑚𝑒𝑎𝑛(𝑥, 𝑦, 𝑧)
𝑠𝑡𝑎𝑛𝑑𝑒𝑟𝑑 𝑑𝑒𝑣𝑖𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛(𝑥, 𝑦, 𝑧)(1)

Next, we binarized the Z-score image and the PET image and labeling. We set the threshold at 1.5 for Zscore and SUV. Final, to delete false positives (FPs), FP regions was defined as areas of small (<10 mm3)
or low SUV (<2.0 SUV). We also deleted areas overlapping the heart, kidneys and bladder labels.
Based on the automated detection results, the differences of volumes, SUVs, Z-scores and effective dosesof lesions were annotated on the image. The total lesion glycolysis (TLG) was also obtained from thedetected regions. TLG is an indicator reflecting the degree of sugar metabolism and volume [3]. TLG iscalculated based on maximum value of SUV (SUVmax). Furthermore, the therapeutic effect wasdetermined by the rate of change in TLG.

3. Results
It was found that 64.9% (124/191) of tumors in 34 cases were segmented correctly. However, 38.4 FPs
were reminded per case. The segmentation rate of each organ was 82.1% (32/28) in lungs, 19.2% (5/26) inliver and 70.0% (96/137) in abdomen. Fig.1 shows an example of beneficial case. We segmented tumors
with appropriate size. On the other hand, there were cases in which the segmentation region included
physiological accumulation. We could not segment tumors with low SUV. Physiological accumulation of
bladder and intestine was liable to FP.
We developed a system for cancer therapy and dose measurement. Fig.2 shows an example ofcomputerized system. The system can provide pre- and post-treatment PET/CT images, a difference SUV
image and a difference Z-score image. Segmented tumor labels are also displayed in color on the PET image
and the measured metabolic volume, TLG and the effective dose are also display.

394

Fig.1 True-positive of abdomen

Fig.2 System viewer

4. Conclusion
In the automatic tumor segmentation method, 64.9% of tumors were segmented correctly but 38.4 FPs
were reminded per case. The computerized system can provide the pre- and post-treatment PET/CT
images and the measured MV, TLG, and effective dose value.

Acknowledgment
The authors thank members of the Fujita Lab. In Gifu University for their valuable discussions.
This study was supported in part by new academic research area (26108005) by the Ministry of Education,
Culture, Sports, Science and Technology (MEXT).

References[1] Zhou X, Takayama R, Wang S et al: Deep learning of the sectional appearances of 3D CT images foranatomical structure segmentation based on an FCN voting method. Medical Physics 44: 5221-5233, 2017[2] Takeda K, Hara T, Zhou X et al: Normal model construction for statistical image analysis of torso FDGPET images based on anatomical standardization by CT images from FDG-PET/CT devices. International
Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 15: 777-787, 2017[3] Kiyohara S, Nagamachi S, Wakamatsu H et al: Usefulness of Metabolic Volume and Total Lesion
Glycolysis for Predicting Therapeutic Response in Cancer Therapy by 18F-FDG PET/CT. 核医学 47:
453-461, 2010395

OP13-2

3 次元 CT 画像を用いたじん肺の重症度診断基準の定量的評価
日野 公貴*1

松廣 幹雄*2

鈴木 秀宣*2 河田 佳樹*2

加藤 勝也*3

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．じん肺診断では胸部単純 X 線写真を用いているが近年では CT 画像を用いた定量的な診断法が検討されている。本報告では，じん肺 CT 画像の第 0 型 0/1，
第 1 型 1/0，第 1 型 1/1，第 1 型 1/2，第 2 型 2/2 から 2 回のマニュアル処理と自動処理で粒状影を抽出し．
じん肺 CT 画像データベースを作成する．このデータベースを用いて X 線写真の診断結果と粒状影の個数・大きさ・重症度別に解析・比較・評価を行う．
キーワード：CT，CAD，医用画像処理

1．はじめに第 3 型，第 4 型に分類され，第 1 型以上の患

じん肺は，粉じんを肺に吸入することによ

者は労災認定となるが第 0 型の患者は労災認って生じる職業性呼吸器疾患である。日本の定の対象とならないため正確に診断しなけれ

粉じん作業従事労働者数は昭和 60 年をピーばならない．ここで，近年では胸部 CT 検査

クに減少し，平成 12 年で 35 万人であったが，による定量的な診断法が検討されている．本

近年は約 50 万人前後で推移しており増加傾報告では，じん肺 CT 画像の第 0 型 0/1，第 1

向となっている．じん肺が進行すると肺結型 1/0，第 1 型 1/1，第 1 型 1/2，第 2 型 2/2

核・続発性気胸・肺がんなどの合併症に罹患

から 2 回のマニュアル処理と自動処理で粒状しやすくなるため，健康診断で適切な診断・影を抽出し．じん肺 CT 画像データベースを治療が必要である．

作成する．このデータベースを用いて X 線写

また，じん肺健康診断として胸部単純 X 線

真の診断結果と粒状影の個数・大きさ・重症

撮影や肺機能検査が実施されている．胸部単度別に解析・比較・評価を行う．

純 X 線写真によって第 0 型，第 1 型，第 2 型，
2．撮影条件と手法――――――――――――――――――

岡山ろうさい病院で診断されたじん肺 25*1 徳島大学大学院先端技術科学教育部

症例(0/1‐5 例，1/0‐5 例，1/1‐5 例，1/2‐5〔〒770-8502 徳島県徳島市南常三島町 2-1〕

例，2/2‐5 例)を用いた．撮影条件を表 1 に示

e-mail: c501738006@tokushima-u.ac.jp

し，症例別の職業歴を表 2 に示す．これらの*2 徳島大学大学院社会産業理工学研究部

CT 画像に(1)粒状影のマニュアル抽出， (2)*3 川崎医科大学

CAD を用いた結節の自動抽出，(3)粒状影の*4 岡山ろうさい病院

定量評価を適用した．

*5 長崎大学

396

表1

撮影条件

粒状影が球であると仮定して，粒状影の大
きさは体積から求められる直径で定義する．

装置

Aquilion PRIME

管電圧[kV]120

管電流[mA]240

スライス厚[mm]1.0画素間隔[mm]0.625 , 0.781

再構成間隔[mm]1.0

果と一致しない症例があった．図 2 に粒状影

再構成関数

FC13-H,FC52の直径と累積頻度の関係を示す．重症度に関

そして，じん肺の重症度を粒状影の個数，大きさ，体積によって評価する．
3．結果
第 0 型 0/1 と第 1 型 1/0 の粒状影の抽出結果例を図 1 に示す．粒状影数を見ると診断結

わらず直径 3mm 以上の粒状影では指数関数
表2

的に数が増加しているが 3mm 以下になると型区分と職業歴

病型区分

緩やかになる傾向が見られた．

職業歴

第0型

0/1

窯
業
船 舶 製 造 業
随 道 掘 削

第1型

1/0

窯

業

5 症例

第1型

1/1

建
設
業
採
石
業
船 舶 製 造 業

2 症例
2 症例
1 症例

第1型

1/2

窯
業
セメント製造業
採
石
業

3 症例
1 症例
1 症例

第2型

2/2

採
採

4 症例
1 症例

石
鉱

業
業

3 症例
1 症例
1 症例

0/1 133 個

0/1 530 個

1/0 258 個

1/0 598 個

図1(1) 粒状影のマニュアル抽出

粒状影の抽出結果

粒 状 影 の マ ニ ュ ア ル 抽 出 は ， WL500 ，WW1500 で設定し Axial 面で抽出する．右肺

10000尖部，右肺底部，左肺尖部，左肺底部の順で抽出し，抽出は 2 回行い 1 回目と 2 回目の読

0/1
1/0
1/1
1/2
2/2

1000

累積頻度

影間隔は半年以上と 1 週間を置いた．1 回目と 2 回目の論理和をマニュアル抽出結果とする．
(2) CAD を用いた結節の自動抽出

100

10

本研究室で開発されている CAD の結節自動抽出結果とマニュアル抽出結果を重ね合わ1

せ新たに見直し，未抽出の粒状影があればじ1ん肺 CT 画像データベースに追加する．

2

3

4

5

6

7

8

直径[㎜]

(3) 粒状影の定量評価
図2397

粒状影の直径と累積頻度

9

10

文

図 3 に X 線写真によって第 0 型 0/1，第 1

献型 1/0 と診断された症例と CT 画像による定[1] H. Suzuki, Y. Kawata, N. Niki, et al:量評価結果（粒状影数）に基づいて第 0 型 0/1

Computer aided diagnosis for severity（CT），第 1 型 1/0（CT）と診断された症例

assessment of pneumoconiosis using CT

について重症度別で平均粒状影数と標準偏差

images,を求めた結果を示す．また，Mann-Whitney U

Vol.9785, pp.978531-1-6, 2016.

検定をそれぞれの診断結果に対して行った結[2] K. Kanazawa, Y. Kawata, N. Niki, et al:

果 X 線写真の診断結果では有意差はみられな

Computer-aided diagnosis for pulmonary

かったが，CT 画像の定量評価結果に基づく

nodules based on helical CT images,

診断結果では有意差が認められた．

Comput. Med. Imag. Graphics, vol. 22, no.

800

p = 0.843

平均粒状影数

700

800
700

Proc.

SPIE

Medical Imaging,

2, pp. 157–167, 1998.
p = 0.024 < 0.05

[3] Y. Kawata, N. Niki, H. Ohmatsu, et al:

600

600

Quantitative classification based on CT

500

500

histogram analysis of non-small cell lung

400

400

cancer: Correlation with histopathological

300

300

characteristics and recurrence-free survival,

200

200

100

100

0

0
第0型
0/1

第1型
1/0

(a)X 線写真

Medical Physics, vol.39, no.2, pp.988-1000,
2012.
CT
0/1

[4] 松廣幹雄，鈴木秀宣，河田佳樹，他：胸CT
1/0

部マルチスライス CT 画像における葉間(b)CT 画像裂抽出法，電子情報通信学会論文誌，Vol.J.96-D，no.4，pp.834-843，April，2013.

図3[5] 滝島任，中村雅夫，千代谷慶三：じん肺

X 線写真の診断結果と CT 画像を用いた患者の呼吸機能検査ハンドブック．真興

診断結果の評価

交易医書出版部，1991，P3-10[6] 永井厚志編：呼吸器疾患

4．まとめ

第 3 版．日本

医事新報社，2015，P241-250

じん肺 CT 画像から粒状影を抽出し，粒状影の定量評価を行った．CT 画像を用いた定[7] K. Hino, M. Matsuhiro, H. Suzuki, et al:量評価結果を提示することにより，より正確

Quantitative assessment for pneumoconiosisにじん肺の重症度を分類することが可能とな

severity diagnosis using 3D CT images,

り，診断精度の向上が期待できる．今後の課

Proc. SPIE Medical Imaging, Vol.10575,

題として多症例に適用し，より正確なじん肺pp.105753J-1-6, 2018.

CT 画像データベースの作成と高精度な粒状
影自動抽出法について検討する．

利益相反の有無なし

398

Quantitative assessment for pneumoconiosis severity diagnosis
using 3D CT images
Koki Hino*1, Mikio Matsuhiro*2, Hidenobu Suzuki*2,Yoshiki Kawata*2,Noboru Niki*2
Katsuya Kato *3, Takumi Kishimoto *4 , Kazuto Ashizawa *5*1 System Innovation Engineering Graduate School of Advanced Technology and
Science The University of Tokushima*2 Tokushima University*3 Kawasaki Medical School*4 Okayama Rosai Hospital*5 Nagasaki University

Pneumoconiosis is an occupational respiratory illness that occur by inhaling dust to the lungs. 240,000 participants arescreened for diagnosis of pneumoconiosis every year in Japan. Radiograph is used for staging of severity rate inpneumoconiosis worldwide. CT imaging is useful for the differentiation of requirements for industrial accident
approval because it can detect small lesions in comparison with radiograph. In this paper, we extracted lung nodules
from 3D pneumoconiosis CT images by two manual processes and automatic process, and created a database ofpneumoconiosis CT images. We used the database to analyze, compare, and evaluate visual diagnostic results ofradiographs and quantitative assessment (number, size and volume) of lung nodules. This method was applied totwenty five pneumoconiosis patients. Initial results showed that the proposed method can assess severity rate inpneumoconiosis quantitatively. This study demonstrates effectiveness on diagnosis and prognosis of pneumoconiosis
in CT screening.

Key words: X-ray image, CT，Medical image processing399

OP13-3

Automatic nodule detection in chest CT images using HoTPiG
image features
Shouhei Hanaoka*1，Yukihiro Nomura*2, Tomomi Takenaga*2, Masaki
Murata*2, Takahiro Nakao*3, Soichiro Miki*2, Takeharu Yoshikawa*2, Naoto
Hayashi*2, Osamu Abe*1, Akinobu Shimizu*4
Abstract
We have developed a novel image feature set named HoTPiG (histogram of triangular paths in graph) which can extract
features of bifurcating structures such as blood vessels. It has been proven that the HoTPiG feature set is useful indetecting cerebral aneurysm in MRI images. In this study, we applied HoTPiG to detect lung nodules in chest CT
datasets. Firstly, the lung fields are extracted automatically. Then, the nodules and lung vessels are jointly extracted
by a simple filtering and thresholding so that the nodules and vessels are extracted as a binary volume. Using thisbinary volume, HoTPiG image feature set is calculated for each voxel. After that, a linear-SVM-based classifier isapplied and lung nodules are detected. The proposed method was tested with 300 datasets and showed the sensitivityof 80% where the false positives are three per case.
Keywords：HoTPIG, lung CT, Nodule detection, computer-aided detection

1. Purpose
HoTPiG is an image feature set which is based on 3-D histogram of triangular paths in the given graphstructure.

Usually it is calculated from a given 3-D binary image and one feature vector is defined at eachpoint (voxel) in the foreground region.

In our previous study [1], HoTPiG was applied to cerebral aneurysm

detection task in MR angiography datasets.

Protruding structures (aneurysms) within the cerebral artery

network were successfully detected by HoTPiG.
The purpose of this study is to detect lung nodules in lung CT datasets.

Our hypothesis is that HoTPiG

can discriminate the bifurcation of vessels and true lung nodules with sufficient accuracy.

We use both of

HoTPiG features and classic image features (shape index and dot-enhancing filters [2]), which are expected
to work complementarily.
2. Method
The proposed method is composed of five components: 1) lung field extraction, 2) foreground mask―――――――――――――――――――――――――――――――――――――*1 Dept. of Radiology, Univ. of Tokyo Hospital〔7-3-1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo 113-8655, Japan〕
e-mail: hanaoka-tky@umin.ac.jp*2 Dept. of Computational Diagnostic Radiology and Preventive Medicine, Univ. of Tokyo Hosptial*3 Radiology and Biomedical Engineering, Graduate School of Medicine, University of Tokyo*4 Institute of Engineering, Tokyo University of Agriculture and Technology

400extraction, 3) HoTPiG feature calculation, 4) shape index and dot enhancement filter calculation, 5) voxelbased linear SVM classifier.

The details of four components, as well as the experimental settings, aredescribed below.
1) Lung field extraction
Firstly, the given volume is resampled by tricubic interpolation so that the voxel size becomes 1.0 × 1.0 ×
1.0 mm.

The method for extracting the bilateral lung fields is the same as in our previous method [3].

the result, the lung fields are extracted as 3-D binary volumes.
in these volumes.

As

The following calculation is performed only

Also,2) Foreground mask extraction
At first, the inhomogeneity of the CT values in the lung fields is compensated by applying the following
filter:𝐼𝑛𝑒𝑤 (𝐱) = 𝐼(𝐱) −𝐼(𝐱)⨂𝐺𝜎,𝑏𝑚𝑎𝑠𝑘 (𝐱)⨂𝐺𝜎(1)where 𝐼 is the original image function (i.e. the grayscale value at the point 𝐱), 𝑏𝑚𝑎𝑠𝑘 (𝐱) is a binary function
which becomes 1 in the lung field, and 𝐺𝜎 is a Gaussian filter with 𝜎 = 5.0 voxels.

Then, the foregroundregions are extracted by a simple region growing method with the seed value of 100 HU and the thresholdvalue of 50 HU.
3) HoTPiG feature extraction
The detail of HoTPiG feature extraction is described in [1].
a 26-neighborhood connection of the foreground voxels.

In short, firstly the graph structure is built as

Then, for each foreground voxel and for any pairof neighbor foreground voxels, the step lengths of the triangular paths (formed by the three foreground voxels)
are enumerated and counted as 3-D histograms.

Finally the bin counts of 3-D histograms are used as HoTPiG

image feature vector.
4) Shape index and dot enhancement filter calculation
Apart from HoTPiG, two grayscale-based features are also calculated for each foreground voxel.
detail is available in [2].

The

Here, a multiresolutional approach is applied and total 10 features are extracted foreach voxel.
5) Voxel-based linear SVM classifier
After feature vector calculation, each voxel is judged as positive (i.e. nodule) or negative by linear SVM
classifier.

Before application of SVM, we applied an explicit feature mapping technique [1] with an

exponential-χ2 kernel to the HoTPiG feature set.

In the same manner, the explicit feature mapping techniquewith Gaussian kernel is also applied to grayscale-based features.

These feature mappings allows thefollowing linear SVM to work as the same as a kernel trick-based nonlinear SVM with low calculation cost.
Then, in the training phase, a linear SVM classifier is trained using the training datasets.
limitation, only 0.5% of all foreground voxels in the training datasets were used.

Due to memory

In the test phase, the trained

SVM classifier classifies all the foreground voxels in the given test volume.
After the voxel-wise classification, the classifier outputs are binarized with the threshold of 0, and thenconnective component analysis is applied.

Finally, each connective compo nent is outputted as a nodule

candidate and its likelihood is determined as the maximal value of classifier outputs of voxels in the region.
6) Experimental settings
The proposed method was evaluated using 300 chest CT datasets.
We used a three-fold cross-validation method.

The original slice thickness is 1.25 mm.

The ground truth nodule regions (greater than 5 mm in401

diameter) were manually inputted by medical experts.

Each nodule detection was judged as true positive if

and only if the following criteria is satisfied; the distance between the detected point (e.g., the point where theclassifier output becomes maximum) and the gravity center of the manually-inputted ground truth region isless than 0.75 × the diameter (along the longest axis) of the ground truth region.

The detection successfulrate was evaluated and an FROC (free-response receiver operative characteristic) curve was calculated.

Fig. 1 Example of detection results.

FROC curve
1.00

0.90

0.80

0.70

sensitivity

0.60

0.50

0.40

0.30

0.20

0.10

0.00
0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

number of false positives / caseFig. 2 FROC curve of the lung nodule detection result.
3. Results
An example of detection result is shown in Fig. 1.

The FROC curve is shown in Fig. 2.

system achieved the sensitivity of 80% where the false positive rate was 3 per case.

402

As shown, our4. Conclusion
A method for lung nodule detection using HoTPiG image features was presented.

Although the accuracy

was not as high as those of recent methods based on deep convolutional neural networks [4], it was almost thesame compared to the other image feature-based methods such as [2] and [6].

Therefore, we believe that

HoTPiG image feature set is effective in detecting nodule-like lesions and in discriminating nodules and vessel
bifurcations.
Acknowledgement
This work was supported in part by JSPS KAKENHI Grant Number 17H05282, 15K19775 and 18K12095.
All authors have no conflict of interest.
References[1]

Hanaoka S, Nomura Y, Nemoto M et al: HoTPiG: A Novel Geometrical Feature for Vessel Morphometry and Its
Application to Cerebral Aneurysm Detection.

In: Navab N, Hornegger J, Wells WM, Frangi A (eds) Medical Image

Computing and Computer-Assisted Intervention -- MICCAI 2015, Cham, 2015. Springer International Publishing,pp 103-110[2]Li Q, Li F, Doi K:

Computerized detection of lung nodules in thin-section CT images by use of selective

enhancement filters and an automated rule-based classifier.

Acad Radiol. 2008 Feb;15(2):165-75. doi:

10.1016/j.acra.2007.09.018.
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Teramoto A, Fujita H: Fast lung nodule detection in chest CT images using cylindrical nodule enhancement filter. International journal of computer assisted radiology and surgery 8 (2):193-205, 2013.

403

OP13-4

CNＮ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，植村ュークイ *1，金知規 *1，三宅 徳朗*1, 陸 慧敏 *1，タン ジ

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，医療分野における画像診断は 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加している．このことから医師へ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 28 年度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・早期治療が重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．これは，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，深層学習による胸部 CT
画像からの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，差分像上の残った領域に対し，CNN による識別を行う．提案法を 25 症例の同一被験者で構成される過去・現在画像に適用し，TPR:98.41[%]，FP:9.23[/case]，AUC:0.974 という結果を得た．
キーワード：CAD，経時的差分画像，深層学習，CNNれる．

1．はじめに現在，日本におけるがんは年間の死亡者数に

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

おいて死因第 1 位となっている ．その中でもTomography)などのディジタル画像技術の進歩

肺がんは，がんの部位別死亡者数において男性やそれに伴う診断技術が向上している．しかし，で第 1 位，女性で第 2 位を示している ．さらこれらの技術の発展に伴い，被験者一人当たりに，術後の 5 年実測生存率 において，病期がの画像枚数が増加し，医師の負担が大きくなる

第Ⅰ期は 83.8[%]，第Ⅱ期は 50.1[%]，第Ⅲ期は問題が生じている．また，医師の経験の差によ

22.4[%]，第Ⅳ期は 4.8[%]を示している．そのたる未検出も問題となっている．そのため，医師め，早期発見・早期治療が必要であると考えらの負担軽減や病変部検出精度の向上を目的と

[1]

[2]

[3]

――――――――――――――――――

し た コ ン ピ ュ ー タ 支 援 診 断 (CAD ; Computer*1 九州工業大学

Aided Diagnosis)システムへの期待が高まって〔〒804-8550 福岡県北九州市戸畑区仙いる．CAD システムとは，コンピュータにより

水町 1-1〕

医用画像を処理・解析し，病変部の検出や検出*2 産業医科大学

された病変部の鑑別などを行うシステムで，医〔〒807-8556 福岡県北九州市八幡西区

師が“第 2 の意見”として利用し診断することを医生ケ丘 1-1〕

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*3 山口大学〔〒753-8511 山口県宇部市常盤台 2-16-

影(Nodule)とすりガラス状陰影(GGO ; Ground

1〕

Glass Opacity)などがある．それぞれの陰影を検404

出する方法は存在するが，両方を同時に抽出す

2．手法

るのは困難であると考えられる．そこで，これ本論文では，経時的差分像技術を用いた差らの病変を効率的に解析するため，経時的差分

分像生成後，多重閾値処理による初期候補陰影像技術 を用いる研究が行われている．経時的の決定を行い，最終的に DCNN による識別を行

差分像技術とは，現在画像から過去画像を差分

う．

[4]

演算する技術のことで，血管などの正常構造を除去しつつ異常陰影などの変化があるものを

2．1

経時的差分技術 [6-8]強調することができる手法である．それにより，

胸部 CAD システムの開発および研究報告は

Nodule と GGO 両者をより高精度で抽出できる数多く存在する．その中で経時的差分技術を用と考えられる．

いた CAD システムの場合，画像読影の効率化

ところで近年，人工知能分野において深層学や経時的変化を見ることができることから，良習(Deep Learning) 技術が注目されている．これ

性・悪性の鑑別や経過観察などに応用可能であは，教師なしニューラルネットワークを多層に

る．

[5]

つなげたもので，学習・識別を行う手法である．

経時的差分画像の作成の流れは，画像前処理

特徴の設計をコンピュータが自動で行うため，後に現在画像と過去画像を(ⅰ) Global Matching，

客観性が保たれるという特徴がある．また，複(ⅱ) Local Matching，(ⅲ) 3-D Elastic Matching，

雑な多クラス分類も行える．そのため本論文で( ⅳ ) 初 期 異 常 陰 影 の 検 出 ， そ し て ( ⅴ ) Voxel

は，識別器として Deep Leaning 技術を用いる．

Matching により位置合わせを行う手法である．

すなわち，経時的差分画像上の初期候補から，それぞれの手法について簡単に述べる．

最終的な異常陰影を検出するための画像処理(ⅰ)Global Matching

手法の開発を行う．しかし，胸部 CT 画像上に同一被験者の過去および現在画像に対し，肺残る陰影の多くが正常陰影となるため，入力画野領域を剛体とみなし，その重心を用いた剛体像が正常陰影に偏ってしまう可能性が高い．そ

位置合わせを行う．

のため，機械学習による識別結果も正常陰影に(ⅱ)Local Matching

偏り，異常陰影の学習をうまく行えないという

まず GGVF[6-8]を適用し，ベクトル場を形成す問題がある．そこで，本論文では段階的に深層る．GGVF とは，エッジマップの性質を保ちな

畳み込みニューラルネットワーク(DCNN ; Deep

がらエッジから離れた位置や均質な領域にもConvolutional Neural Network)を用いることによ

勾配の影響を伝播する手法である．この GGVF

り，学習データの偏りをなくし，そのデータセのベクトル集中度を用い，シフトベクトルを算ットを用いて最終識別を行う．

出する．

以上のことから本論文では，胸部 CT 画像か(ⅲ)3-D Elastic Matching [6-8]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．

Abnormal と Normal の 2 クラス分類を行う．本𝐸 = ∑(𝐸𝑖𝑛𝑡 (𝑥) + 𝐸𝑒𝑥𝑡 (𝑥))論文では，識別器に DCNN を用いる．提案手法

(1)

𝑥∈𝑉

を胸部 CT 画像 25 症例に適用し，識別器による

ただし，V は位置合わせ点の集合である．また，分類を行い，その有用性を検証する．

𝐸𝑖𝑛𝑡 ，𝐸𝑒𝑥𝑡 はそれぞれ内部，外部エネルギーを表している．また，シフトベクトル𝑢(𝑥)とすると内部エネルギーは，以下の式となる．

405

𝐸𝑖𝑛𝑡 = 𝜔1 √|

𝜕𝑢 2
𝜕𝑢 2
𝜕𝑢 2
| +| | +| |
𝜕𝑥
𝜕𝑦
𝜕𝑧

𝜕2𝑢

+𝜔2 √|

𝜕𝑥 2

|+|

𝜕2𝑢
𝜕𝑥 2

|+|

𝜕2𝑢
𝜕𝑥 2

式を用いる．
𝑑𝑐 2
𝑑𝑆 2
𝑑𝑐𝑜𝑛 2𝐷 = √( ) + ( ) + (
)
𝑚
𝑆
𝐶

(2)

|

(4)

ただし，m ，S ，C はそれぞれ dc，dS，dcon の最大値を表す．また，dcon は各領域における Iris

ただし，1 , 2 は定数である．なお，内部エネル

Filter の出力を表し，d c，d S は

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さにおけ

2

2

2

2

2

2

𝑑𝑐 = √(𝑙𝑗 −𝑙𝑖 ) + (𝑎𝑗 −𝑎𝑖 ) + (𝑏𝑗 −𝑏𝑖 )る制約項となる．また，外部エネルギーは GGVF

𝑑𝑆 = √(𝑥𝑗 −𝑥𝑖 ) + (𝑦𝑗 −𝑦𝑖 ) + (𝑧𝑗 −𝑧𝑖 )のベクトル集中度における相互相関値の負値(5)で与えられる．つまり，画像間の類似度を表しと表される．ただし，l，a，b は L*a*b 表色系でている．

表したものであり，x，y，z 座標の位置を表す．

(ⅳ)初期異常陰影の検出(c)Graph Cut[11]本論文では，Super Voxel に対して Bvoykov ら

初期異常陰影の検出を行う．これは，(ⅴ)の位置合わせの際に，淡い陰影が消滅することがあのアルゴリズム [11]による領域抽出を行う．

るため，初期陰影の消滅を回避し，陰影候補領(d)SVM[12]

域を残すことを目的に，(a)Iris Filter，(b)Super

本論文では，病変部位候補を絞るために(c)のVoxel，(c)Graph Cut，(d)SVM による領域選定を手法によって抽出した陰影に対し，SVM による行う．それぞれについて簡単に説明する．

識別を行う．本論文で用いた特徴量は標準偏差，(a)Iris Filter [9]球形度，最大 4 位平均値，細長さそして最大ベ

このフィルタは球形フィルタとなっており，

クトル集中度の 5 つを用いた．これにより，病中心から N 本の放射状に探索を行う．それぞれ

変候補とみなした領域以外の部位に対して(ⅴ)の点における中心からの位置ベクトルと勾配の処理を行う．

ベクトルのなす角の平均余弦値をこのフィル(ⅴ) Voxel-Matching[6-8]上記(ⅳ)の処理後に(ⅰ)~(ⅲ)までの方法によタの出力とする．いかにその式を示す．
𝑁𝑐(𝑥) =

1
∑ 𝑐𝑖
𝑁
𝑖=1

って得られたシフトベ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(3)

トベクトルを計算する．次に，現在画像の基準

𝑐𝑖 = max < cos 𝜃(𝑦) >𝑅𝑖0≤𝑙≤𝐿

ただし，l は中心を原点としたときに放射状にボクセルに対応するシフトベクトルを用い，探探索している位置，L はフィルタの半径を表し

索カーネル(3×3×3[voxels])を過去画像上に設けており，放射状の探索する最大長を表す．また，る．そのカーネル内から基準ボクセル値と等し<・>は放射状に探索している線𝑅𝑖 の集中度の平いもしくはそれに近いボクセル値を探索し，カ均値を表し，cosθ はフィルタの中心からの位置

ーネルの中心値と置き換える．この操作を過去ベクトルと勾配ベクトルのなす角の余弦値と画像の全ボクセルに適用し，現在の構造情報にする．このフィルタの出力に対して閾値処理を合うような過去画像の変形量が得られ，これを施すことにより，血管構造の除去を行う．

用いた過去画像を変形し，ワーピング画像を得(b)Super Voxel[10]る．

格子状の voxel では，処理(c)において境界線
2．2があいまいになる場合があるため，周辺濃度情多重閾値処理報を加味した本手法を用いる．Super Voxel は

経時的差分画像上では原画像と異なり異常SLIC(Simple Linear Interactive Clustering) [10]を用構造が強調されるため，容易に処理が行える．

いて作成する．本論文では評価式として以下のまた，Nodule や GGO は球形に近い形をしてお406

り，二次元スライス画像上では円形に近い形をた陰影を入力し，識別を行う．

示す．そこで，経時的差分画像を二値化し，そ学習率はすべての段階において 0.0001 であの画像に円形度などの特徴量やスライス間のり，学習回数は各段階において 20 回，50 回そ連続性を考慮することにより，最終的な異常候

して 100 回となっている．

補陰影として抽出する．
3．
2．3

多段階 CNN

実験と結果

本実験で使用した画像は，産業医科大学病院[12]

本論文では，入力層，畳み込み層 2 層，プーで収集されたものでヘルシンキ宣言の倫理的リング層 2 層，全結合層 2 層の CNN を用いる．

原則に沿っており，倫理審査委員会の承認を得

層のパラメータについて表 1 に示す．

ている．

本論文では，入力画像のクラス間での枚数のNodule を 1 つ以上有する胸部 CT 画像に対し，偏りを解消するために先に述べたモデルを 3 段

計 25 症例に本手法を適用し，3 分割交差検証法

階に分けて用いる．まず，1 段階目において偏を行った．また，異常陰影のデータセットが不りのある画像を学習データとして入力し，識別十 分 で あ る こ と か ら ， LIDC(The Lung Image

器を作る．その後，その学習データをテストデ

Database Consortium) [14]画像を利用し，画像の回ータとしてその識別器に入力する．そこで得ら転操作によるデータの水増しを行った．

れる正常陰影であるという尤度の閾値により精度の評価方法は以下の真陽性率(TPR)[%]，

正常陰影クラスの画像を除去する．2 段階目に偽陽性率(FP)[/case]の式と AUC(Area Under the

おいては，1 段階目で残った画像を用いて学習

Curve)を用いる．

を行い，1 段階目と同様に異常陰影と正常陰影

𝑇𝑃𝑅 =が同枚数になるような閾値処理を行う．その後，

𝑎
× 100
𝑎+𝑐

(6)

𝑏
𝑒

(7)

3 段階目において異常陰影と正常陰影が同数となった学習データを入力し，識別器を作成し，

𝐹𝑃 =テストデータとして経時的差分画像上に残っ

層
input
conv1
pool1
conv2
pool2
fc3
fc4

表 1 ネットワークの各層の詳細
カーネル
ストライド
活性化関数
－
－
－
5×5
1
ReLU
2×2
2
－
5×5
1
ReLU
2×2
2
－
ReLU
－
－
softmax－－

表 2 最終識別結果（ランダムは比較実験用の結果の平均を表す）
TP[%]
FPR[%]
FP[/case]
AUC
Dataset1
100
15.79
13.13
0.969
Dataset2
95.24
17.33
13.00
0.961
Dataset3
100
5.78
1.56
0.992
9.23
0.974
98.41
12.97
平均
12.57
0.967
96.03
18.52
ランダム

407

図1

ROC 曲線（赤：提案手法，緑：ランダム選択）(a) TP の取りこぼしの例(b) FP の例
図2

TP の取りこぼしと FP の例

ただし，a は正しく異常と識別された画像，b はまた，FP に近い異常陰影を取りこぼす傾向にあ正常を異常とした画像，c は異常を正常としたった．これは，本論文で使用した CNN が比較

画像，e は全症例数を示す．

的浅い層構造であるため，複雑な形状の学習が最終識別結果を表 2 に，ROC 曲線を図 1 に示うまく行っていないことや識別器の作成の際す．ただし，Dataset1，2，3 の症例数はそれぞに入力した学習データが異常に近い形状の陰れ 8，8，9[症例]となっている．比較実験のため影しか残っていないためだと考えられる．このに異常陰影と同数の学習データをランダムにことから，CNN のモデルをより深い構造のもの

選んだもので作成した識別器を使用している．

にすることや 1, 2 段階目で除去された画像のう
ちランダムに選択したものを 混入させる必要

4．

考察があると考えられる．

図 2 に TP の取りこぼしの例と FP の例を示す．淡く広がった胸壁，丸みを帯びた胸壁や太5．

い血管分岐の多くが FP として誤認識している．

408

まとめ

本論文では，胸部 CT 画像からの経時的差分

画像に対する異常候補陰影を自動抽出するた

Functional

めの CAD システムの開発を行った．

Workshop for Pulmonary Functional Imaging，

手法としては，経時的差分像から得られる初Imagingand5thInternational

p.162，2011

期候補陰影に対し，多段階 CNN による識別を

他：GGVF とシフトベクトル

芳野由利子

[7]

行った．提案法を 25 症例の同一被験者で構成

平滑化による胸部 MDCT 画像の経時的差分される過去・現在画像に適用した結果，TP:98.41

法，映像情報メディア学会報告，38 巻，[%]，FP:9.27[/case]，AUC:0.974 の識別性能を得

46 号，p.53-56，2014

た．

M.Nagao et al.：Detection of Abnormal[8]

今後の課題としては，より深い層構造のモデ

Candidate Regions on Temporal Subtraction

ルの適用やより正確な精度を算出するために

Images based on DCNN，ICCAS，pp.1444-1448，

症例数を増やすことと他手法との比較，さらに2017

前段階の重みを用いた転移学習が必要である

A.Shimizu et at. ： Minimum directional[9]と考えられる．

difference filter for extraction of circumscribedshadows

謝辞

in

chest

X-ray

imagesanditscharacteristics, Radiology and Nuclear Medicine,

本研究は，文部科学省科学研究費補助金（261Vol.24, No.19, pp.241-249, 1993

08009，17H02110，17K14694），文部科学省卓越[10]研究員事業（16809746）の補助を受けている．

Radhakrishna et al. ： SLIC Superpixels

ComparedtoState-of-the-art

Superpixel

Methods, Journal of Latex Class Files, Vol.6,
利益相反の有無

No.1, pp1-8，2011

利益相反なし[11]

Y.Boykov et al. ： An Experimental

Comparison of Min-Cut/Max-Flow Algorithms
文
[1]

献

for Energy Minimization in Vision, IEEE

平成 28 年 人口動態統計の年間推計：

Transactions on PAMI, Vol.26, No.9, pp.1124-

http://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/jinkou/s

1137, 2004

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[13]

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中村克己

N.Japkowicz：Learning from Imbalance Data

Sets : A Comparison of Various Strategies,

https://ganjoho.jp/public/cancer/lung/print.html[4]

小野田：サポートベクターマシン, オーム

AAAI2000 Workshop, Technical Report WS-00-

access)05, pp.10-15, 2000

他：胸部単純 X 線写真における[14]

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経時的差分画像法の臨床的有用性，日本放射Cancer Imaging Program

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502(2000)

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98(2015)[6]

N.Miyake et al.： A Method for Reduction of

Subtraction Artifacts on Temporal Subtraction
Images by Use of Generalized Gradient Vector
Flow Technique，Joint Meeting combining The
3rd meeting of Japanese Society of Pulmonary409：

https://wiki.

Detection of Abnormal Candidate Regions on Temporal Subtraction
Images Based on CNN
Mitsuaki NAGAO1, Tomoki UEMURA1, Noriaki MIYAKE1 Keibin LU1,Joo Kooi TAN 1,
Hyoungseop KIM1,Seiichi MURAKAMI 2, Takatoshi AOKI 2,Yasushi HIRANO3,Shoji KIDO 3
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 CNN and temporal subtraction techniques basedon 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 25 thoracic
MDCT sets and obtained true positive rates of 98.41 [%], false positive of 9.23[/case] and area under the curveof 0.974 were obtained.
Key words : Computer Aided Diagnosis, Temporal Subtraction Technique, Deep Leaning , CNN

著者紹介
長尾 充朗 (ながお みつあき)2017 年九州工業大学工学部機械知能工学
科知能制御工学コース卒，現在，九州工業大学工学府機械知能工学専攻知能制御工学コースに在籍中．
日本医用画像工学会会員．

410

OP13-5

Improved method to determine fat volume using CT images
Ryo IDEUE*1，Masatsugu HIRANO*1，Katsuhito YAMASAKI*2 et al.
Abstract
In this study, we develop a software program to determine the fat volume using computed tomography (CT) images.
This software can automatically measure the volume of subcutaneous and visceral fat. By considering the muscle
tissue between the subcutaneous and visceral fat as a guide, a fat boundary line is set on the two-dimensional CT slice
image. Further, fat separation and measurement are performed on each image. However, the software incurs a
problem because a reduction in the CT value of the muscle tissue generates a false positive regarding the position of
the fat boundary. In the current study, we successfully mitigate the influence of this problem. We focus on those parts
where the boundary line curves in an unnatural manner because this indicates the parts in which the boundary
calculation incurs an error. We attempt to reduce this error by flattening the curve using linear interpolation. In
particular, we centered on a simple spine-like shape that faces into the human body. This algorithm reduces theoverall complexity of the spiky shape. Some errors are observed to remain in parts where the shape of boundary line
is complex. Additionally, because this method ignores the structure of the body, we assume that, if the interval to beinterpolated was long, it would affect the measured fat volume.
Keywords: computer-aided diagnosis (CAD), computed tomography, visceral adipose tissue, subcutaneous adipose
tissue1. Purpose
Improvements in the performance of computed tomography (CT) imaging devices have ensured that we
can obtain detailed information using the resulting CT images. Attempts have been made to measure thevolume of subcutaneous adipose tissue (SAT) and visceral adipose tissue (VAT) in the human body using
CT images. For these measurements of adipose tissue, both the types of adipose tissue must be identified.
However, manual separation of these tissues into SAT and VAT on each CT slice is extremely time
consuming.
To overcome this problem, we have developed a software program that can measure the fat volumes.
Methods for segmenting and quantifying the adipose tissue have been proposed by Kim et al. [1] and Lee
et al. [2]. In the current study, we aim to develop a software program that would be capable of accurately
measuring the subcutaneous and visceral fat volumes using the CT images of obese patients.

―――――――――――――――――――――――――――――――――――――*1 National Institute of Technology, Niihama College〔7-1 Yagumo, Niihama, Ehime 792-0805, Japan〕
e-mail: hirano@ele.niihama-nct.ac.jp*2 Eikokai, Ono Hospital〔973 Tenjin, Ono, Hyogo 675-1316, Japan〕
e-mail: yamrad@gmail.com

411

Fig. 1 The polar coordinate system on a CT slice image

radiusRangle θFig. 2 Change in the radius value

2. Method
The newly developed software determines the fat boundaries based on the location of a muscle tissue ina CT image and calculates the volumes of the SAT and VAT. The fat boundary line is a closed curve that
separates the adipose tissue into the SAT and VAT. The boundary line can be obtained by drawing a closed
curve along the muscle tissue that exists between the SAT and VAT. This line can be obtained as follows:1.

consider a polar coordinate system (Fig. 1) with the origin at the center of the two-dimensional CT
image;

2.

extract a sequence of CT values from a half line that radially extends at a certain angle from theorigin of the polar coordinates;3.

inspect the CT values obtained from an element that extends from a point outside the human body toa point inside the human body; further, determine the positions of the air, adipose tissue, muscle
tissue, and other tissues based on the CT values;

4.

once the position of the muscle tissue is obtained, consider this position to be a boundary point.

The process of placing boundary points is performed over 360° at fixed-angle intervals. The closed curvethat is formed by connecting all the boundary points is defined as the boundary line that separates the
adipose tissue into subcutaneous and visceral adipose tissue. The area within the boundary line isconsidered to be the VAT, whereas the outside area is considered to be the SAT. Using this sequence, fat
separation can be performed for each two-dimensional CT image; further, the fat volume can be measured.

412

The sum of measured values is calculated for each CT slice.
However, this software incurs a problem that any reduction in the CT value of the muscle tissue will
generate a false positive regarding the position of the fat boundary. We attempted to mitigate the influenceof the boundary line error on the measured values by ignoring the boundary line at the inaccurate position
and by obtaining a smooth boundary line by linear interpolation in that interval. Several boundary errors
are observed because some of the boundary points shift to the inside of the human body. Upon drawing
lines to connect points, including those that are shifted in an inward direction, the curvature of theboundary line will change in an abrupt manner. In terms of polar coordinates, the change is observed to be
an abrupt change in the radius (Fig. 2). The radius abruptly decreases upon entering a section thatincorporates an error; however, the radius rapidly increases beyond that section. By focusing on thischange, any position where there is a sharp decrease is considered to be the start position of aninterpolation section, whereas the subsequent position where there is a sudden increase is considered to be
the end position. Linear interpolation can be performed within the interval based on the values on both thesides, adjacent to the set interval. The resulting closed curve, smoothed partially by linear interpolation, is
considered to be the boundary line that separates the two types of adipose fat.
Apart from smoothing the boundary line, we are also considering ways to improve the recognition of
the muscle tissue. When the software inspects a sequence of CT values to determine the position of themuscle tissue, a determination is made by comparing with the fixed CT value threshold. However, while
making a judgment based on the threshold value, it is not possible to handle fluctuations in the CT valuesof the adipose tissue, as described previously. While examining a sequence of CT values, we considered
whether the boundary points could be set at appropriate positions by assuming that a muscle tissue will
exist at any position where the value is observed to be the local maximum.
3. Results
We examined the efficacy of our proposed method using 10 CT image sets (1680 images). The angularinterval of the half lines that are used to extract a sequence of CT values was set to 3°. The CT value (inHounsfield units (HU)) of the adipose tissue was set to fall between −200 and −10, whereas that formuscle tissue was set to fall between 30 and 60. We examined the results that were obtained when linear
interpolation was applied and not applied and compared the number of slices with the erroneous boundarylines. When interpolation processing was not performed, boundary errors were observed to occur in an
average of 87.2% of the slices. When interpolation processing was performed, however, boundary errors
were observed to occur in an average of 30.7% of the slices.
4. Conclusion
Our results exhibited that our improved method was effective to mitigate the errors that were incurred
during fat separation. However, the interpolation range may not be optimally set in certain cases in which
the boundary line assumed a complicated form, and boundary errors remained in an average ofapproximately 31% of the slices when interpolation processing was performed. The use of linear
interpolation processing is easy; however, it does not consider the structure of the human body. If
excessively long interpolation intervals were to be set, the measured value may deviate from the actual
value.

413

References[1]

Kim YJ, Park JW, Kim JW et al: Computerized Automated Quantification of Subcutaneous and Visceral
Adipose Tissue From Computed Tomography Scans: Development and Validation Study. JMIR Med Inform.
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Lee SJ, Liu J, Yao J et al: Fully automated segmentation and quantification of visceral and subcutaneous fat at
abdominal CT: application to a longitudinal adult screening cohort. The British Journal of Radiology [28 Mar
2018:20170968]

414

OP13-6

Improvement of the SLAM-based Bronchoscope Tracking
Using Adjacent Reconstruction
Cheng WANG*1，Masahiro ODA*2，Yuichiro HAYASHI*2，
Hirotoshi HONMA*3, Hirotsugu TAKABATAKE*4,
Masaki MORI*3, Hiroshi NATORI*5，Kensaku MORI*2,6,7Abstract
This paper presents an improved bronchoscope tracking method based on the SLAM. Bronchoscope navigation
provides additional location information of the bronchoscope for physicians during bronchoscopic examination.
Previous navigation systems utilized the registration of video and pre-operative CT volumes for tracking, which was
not able to deal with many unexpected scenes. We improve the bronchoscope tracking by using the SLAM. In the
SLAM, bronchoscopic posture is obtained using the 3D reconstructed feature points in previous frames. The tracked
frames are used to create more points to track new frames. However, tracking may fail due to the insufficient numberof 3D reconstructed points. We utilize adjacent frames to reconstruct more 3D points by triangulating the matchedpoints in adjacent frames if the number of reconstructed points is lower than a threshold. Phantom experimentshowed that the proposed method tracked more frames than the previous method. The position RMSE between the
proposed method and ground truth was 0.405 mm.
Keywords：surgical navigation system, ORB-SLAM, bronchoscope tracking

1. Introduction
Lung disease is becoming one of the most highly death leading disease in recent years according to thesurvey [1]. If we find suspicious regions on X-ray images or CT images, physicians try to diagnose thelung disease by using a bronchoscope. However, physicians may be confused about the current location
because the bronchus has a complex tree structure. Therefore, endoscopic navigation system, which
provides bronchoscope location, is useful for physicians during bronchus examination.
Bronchoscope navigation system needs to track the bronchoscope posture. Traditional method obtained―――――――――――――――――――――――――――――――――――――*1 Graduate School of Information Science, Department of Media Science, Nagoya University〔Furo-cho, Chikusa-ku, Nagoya, 464-8601, Japan〕
e-mail: chwang@ mori.m.is.nagoya-u.ac.jp*2 Graduate School of Informatics, Department of Intelligent Systems, Nagoya University*3 Sapporo Kosei General Hospital*4 Sapporo Minami Sanjo Hospital*5 Keiwakai Nishioka Hospital*6 Information Technology Center, Nagoya University*7 Research Center for Medical Bigdata, National Institute of Informatics

415

the bronchoscope posture by registering bronchoscope video and pre-operative CT volumes [2] or byusing additional sensors such as electromagnetic (EM) sensor [3]. However, video-CT registration based
method needs continuous registration, which requires huge computation. Furthermore, the EM sensor iseasily influenced by metal instruments in an operation room.
To overcome the aforementioned shortcomings of the previous methods, pure image based method:
simultaneous localization and mapping (SLAM) is used to obtain the bronchoscope posture [4]. However,according to the reference [5], SLAM may easily fail to track due to the decrease of trackable map points
caused by sudden rapid motion.
This paper aims to increase the number of tracked frames in SLAM based bronchoscope tracking.
During the tracking procedure, SLAM projects part of map points (trackable map points) onto the current
frame. Then it estimates the camera posture by minimizing the reprojection error of projected map points.
We use adjacent reconstruction to reconstruct new map points, which can detect more trackable map
points and use them for tracking. Tracking lost due to sudden rapid motion can be reduced by using the
proposed method.
2. Method
SLAM uses bronchoscope video as input and estimates the camera pose of one frame by using a pre-built
map. The pre-built map contains 3D reconstructed points and selected frames and is built by triangulating
the matched points in selected frames [4]. We use the pre-built map and the frame at time t as the input of the
tracking and increase the reconstruction point using the following steps: (1) Posture estimation using
pre-built map; (2) Decide whether adjacent reconstruction is needed or not; (3) Adjacent reconstruction.
(1) Posture estimation The camera posture of the frame t is calculated by minimizing the reprojection
error of found map points in this frame. If the camera posture of frame t has been obtained, the number offeature points used for posture estimation is counted, and is denoted as Nt.
(2) Decide whether adjacent reconstruction is needed or not If the number of used map points Nt issmaller than a threshold m (m = 150), we perform the adjacent reconstruction to create new map points.
(3) Adjacent reconstruction Since we have obtained the posture of frame t and the previous frames
before frame t, the transformation between two frames can be calculated and is used to find thecorresponding feature points between frame t and the previous frame. The corresponding points aretriangulated and tested with several conditions as in literature [4]. If the triangulated points pass the tests,
they will be added into maps and used to track new frames.
Different from the previous methods, we create new map points after the posture of frame t is obtained.
This method ensures enough correspondence between new frame and pre-built map. The tracking
procedure can be enhanced to track more frames.
3. Experiments and Results
We recorded two ex-vivo videos by capturing the bronchus phantom (shown in Fig. 1 (a)) with abronchoscope (BF-P260F, Olympus, Tokyo). These videos lasted from 30s to 50s@29fps with a resolutionof 362×370 pixels. Bronchoscope posture is recorded using an EM sensor (Ascension Technology
Corporation, USA) as the ground truth of the bronchoscope trajectory for its high accuracy. The intrinsic
parameter of the bronchoscope is obtained using the camera calibration [6].
1) Evaluation of tracking
Table 1 shows the tracked frame numbers of different methods. The position RMSE between the416Table 1 Comparison of the number of tracked frames by different methods
All frames (frames)
Original SLAM [4] (frames)
Proposed method (frames)
Video 1
973
228
278
Video 2670
456
477
Video 1

Video 2

(a)

(b)

(c)

(d)

Figure 1 Bronchus phantom and the estimated map points (Bronchus in rectangle were the captured area).
(a) Bronchus phantom (b) ORB-SLAM (video 1) (c) proposed method (video 1) (d) proposed method (video 2)
proposed method and EM sensor was 0.405 mm by using the ICP for calculation.
2) Comparison of reconstruction results
We obtained the reconstructed bronchus for comparison. Figure 1 (b) and (c) showed the reconstruction
results obtained from video 1. Figure 1 (d) showed the reconstruction results obtained from video 2. The
proposed method reconstructed 5,277 points while the original SLAM reconstructed 4,090 points.
4. Discussion and conclusion
We used the adjacent frames whose posture had been estimated to find more trackable points to increase
the number of tracked frames in the SLAM-based bronchoscope tracking. Experimental results showedthat the trajectory of the proposed method was longer with higher accuracy. The proposed method causes
more outliers that may result in reduction of tracking accuracy. In the future, we need to consider using
more constraint to remove the outliers. The registration between the reconstructed bronchus shape and thebronchoscope shape obtained from segmented CT slices also should be considered to build thebronchoscope navigation system. Validation of in-vivo scenes are also needed.
Competing interests
No
Acknowledgement
Parts of this study were supported by JSPS KAKENHI (Grant Numbers 26108006, 17K20099 and
17H00867), and the JSPS Bilateral International Collaboration Grants.
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418

隣接再構成を用いた SLAM ベースの気管支鏡追跡の改善
王成 *1, 小田昌宏 *2, 林雄一郎 *2, 本間裕敏 *3, 高畠博嗣 *4,
森雅樹 *3, 名取博 *5, 森健策 *2, *6, *7*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 札幌厚生病院*4 札幌南三条病院*5 恵和会西岡病院*6 名古屋大学情報基盤センター*7 国立情報学研究所医療ビッグデータ研究センター
要旨：本稿では，SLAM に基づく気管支鏡の追跡方法の改良について述べる．気管支鏡ナビゲーションでは，気管支鏡検査中の医師に気管支鏡現在位置を提供する．従来のナビゲーションシステムでは，ビデオ画像および
術前 CT 画像をレジストレーションすることにより，気管支鏡の位置を追跡していたが，動きが大きい場面では追跡失敗することがあった. 我々は SLAM を使用して気管支鏡の追跡を改善する手法を提案した．SLAM では気管支鏡姿勢は今まで追跡したフレームまでに 3 次元復元された特徴点を用いて計算する．その後，次フレーム以降での気管支鏡姿勢に用いるために 3 次元復元点を生成する．この時，3 次元復元された点の数が少ないと，気管支鏡姿勢の追跡に失敗することがある．そこで，3 次元復元される点が少ない時に 3 次元復元点増加する処理を追加した．ファントム実験では，提案手法は従来手法より多くのフレームを追跡できることが示された．提案手法で追跡したカメラ位置の RMSE は ground truth に対して 0.405 mm であった．
キーワード：手術ナビゲーションシステム，ORB-SLAM，気管支鏡追跡

419

OP14-1

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）

加重積算による肝臓の ADC 精度向上西原

崇*1 瀧澤 将宏*1

白勢

竜二*1

村瀬

毅倫*1

磯部 正幸*1
要旨[背景/目的]肝臓 DWI では，肝左葉の ADC 値が不正に増加する問題がある．肝臓 DWI は複数積算で撮像する場合が多く，本報告では加重積算することで ADC 値の精度を向上させる方法を検討した．
[方法]撮像対象は健常ボランティアとした．息止めで b 値=1000 の DWI を 12 回撮像し，ピクセル毎に信号値を①全 12 積算を加算平均，②中央値以上を加算平均，③最大値のみ，の 3 パターンで加重積算して領域毎に ADC 値と SNR を比較した．
[結果/結論]ADC 値は，拍動の小さい肝下部に対して肝左葉が①1.35 倍，②1.14 倍，③1.06 倍であり，SNR
は①22.0，②21.7，③15.4 であった．健常ボランティアでは各領域の ADC 値はほぼ一定と予想されることから，加重積算で精度が向上していることが分かるが，SNR を加味すると②程度が最適と考える．
キーワード：拡散強調，ADC，肝臓

1．はじめに積算することで肝左葉の信号を改善させる方

肝臓の Diffusion weighted image (DWI)は腫法が報告されている[4]．

瘍の検出に広く用いられているが，体動によ本報告では，肝臓の信号が欠損する原因とり肝臓の一部，特に肝左葉の信号が低下する

ADC 値に対する影響の評価，及び加重積算にこと，及び Apparent diffusion coefficient (ADC)よる ADC 値の改善効果について評価したの値が不正に上昇することが知られているで報告する．

[1][2]．これらは当該組織の淡い病変を見逃す可能性が高くなるだけではなく，頭部や前立

2．肝左葉の信号低下の原因調査

腺では診断基準に用いられている ADC 値に

文献[1]にあるように、肝左葉の信号低下のよる定量評価を妨げる要因となっている[3]．

原因が拍動であるか調べるため，息止め撮像

心電同期を併用することにより肝左葉の信号した DWI の信号欠損と R 波の関係を確認す

低下が改善することも報告されているが[1]，る．以下に示す撮像条件で，健常ボランティ

撮像時間の延長が問題となるため広くは使わ

アの腹部を息止めで 4 回撮像した．本研究計れていない．また，複数回撮像しておき視覚

画は日立グループ倫理審査委員会で審査済み

的に信号が低下した画像を除外して加算平均

であり，本研究のデータは全ての被験者からする方法や，複数積算時にピクセル毎に加重インフォームド・コンセントを得た上で取得――――――――――――――――――

した．

*1 株式会社日立製作所 ヘルスケアビジ

TR/TE=7500/70ms,

ネスユニット/Interval=5.0/5.0mm, Slice#=30, Freq# /Phase#=〔〒277-0804 千葉県柏市十余二 2-1〕

96/192, b value=1000, MPG Direction=Single,

e-mail: takashi.nishihara.nb@hitachi.com

420

FOV=400mm,

Thickness

MPG Mode=Complex, Acceleration Factor=1.0．

いるスライスは存在せず，欠損したのは取得した b=0 及び b=1000 の元画像に対して

b=1000 のみであった．また，信号が欠損して肝臓に信号欠損のないスライス（図 1a）と欠いるのは R 波から 100ms から 300ms 程度に顕損のあるスライス（図 1b）を視覚的に評価し著に多くみられた．

た．尚，取得した画像の内，評価対象としたのは肝臓が写っているスライスのみとした．

(a) b=0

図 1 肝 DWI 撮像結果(a) 信号欠損なし，(b) 点線部分に信号欠損あり(b) b=1000
図 3 Delay-信号欠損 の関係

また，撮像中にボランティアの心電波形を
ECG センサで取得し，各スライスデータ取得

b=0 で信号が欠損せずに b=1000 で信号が欠時の R 波からの Delay（図 2）を計測した．

損していることから，MPG が影響していることが分かる．MPG で信号が欠損する要因としては MPG 印加中の体動が考えられ，腹部における体動としては主に呼吸動と拍動がある．
今回は息止めで撮像しているので呼吸動が信号欠損の原因である可能性は低く，更に拍動と信号欠損のタイミングが相関していることから信号欠損の原因は文献[1]記載のように拍動であると考えられる．拍動が原因であれ
ば心電同期が有効である可能性があるが，信図 2 各スライスデータ取得時の Delay

号欠損の発生する Delay は血流速などの個人

R 波のピークから各スライスのデータ取得開差により一定しない可能性が高く，前述した始までの時間を Delay とした．

ように撮像時間の問題もあり心電同期だけでは ADC 値の精度向上に限界があると予想さ

縦軸を欠損したスライスと欠損していない

れる．

スライスの数，横軸を R 波からの Delay とした結果を図 3 に示す．b=0 で信号が欠損して421

3．ADC 値に対する影響

尚，図 3 で信号欠損が生じているのが R-R

b=1000 における信号欠損の ADC 値に対す間隔のうち長くても半分以下であったため，る影響を確認する。2 章で撮像した 4 回分の本検討では(b)を中央値以上とした．加重積算

b=0，b=1000 それぞれの画像を加算平均した

して領域毎に信号値，SNR と ADC 値を比較

結果から ADC マップを作成し，図 4 に示しした． b=1000 の元画像をそれぞれの方法でた左葉上部(L/S)，右葉上部(R/S)，右葉中部

加重積算し，ADC マップを作成した．

(R/C)，右葉下部(R/I)の 4 つの領域に血管などの構造物を避けて複数の小さな ROI を設定し，5．結果

各領域の ADC の平均値と SD を計測した．結それぞれの方法で加重積算した b=1000 の果を表 1 に示す．

画像を図 5 に示す．全 12 積算とした場合（図5a）に比べて中央値以上（図 5b），最大値のみ（図 5c）共に SNR が低下しているが，肝左葉の信号値が加重積算により増加していることが分かる．

図 4 ROI 設定位置
左葉上部(L/S)，右葉上部(R/S)，
右葉中部(R/C)，右葉下部(R/I)

表 1 肝臓各領域の計測結果．
部位
ADC 値
SD
左葉上部
0.001490.00011右葉上部
0.001230.00010右葉中部
0.001190.00005
右葉下部
0.001100.00006
左葉上部の ADC 値（0.00149）は，右葉下部の ADC 値（0.00110）に対して 1.35 倍程度高くなっており，SD も 2 倍程度高くなっていた．健常ボランティアであれば，いずれの部位でも ADC 値はほぼ一定になると予想されることから，拍動の影響により ADC 値の精度が低下している可能性がある．
4．加重積算による ADC 値の精度改善
2 章と同じ条件で健常ボランティアを息止
めで 12 回撮像し，b=1000 のデータをピクセ
ル毎に以下に示す 3 パターンで加重積算する．
(a) 全 12 積算を加算平均（12 積算）

図 5 加重積算の結果（b=1000）(b) 中央値以上を加算平均（6 積算）(a) 全 12 積算，(b) 中央値以上（6 積算），(c) 最大値（積算なし）(c) 最大値（積算なし）

422

図 5 における図中矢印のラインプロファイル
を図 6 に示す．全 12 積算とした場合（図 6a），
左葉（A’）の信号が右葉（A）の 1/3 程度低下
しているが，最大値（図 6c）では同程度まで改善していることが分かる．

図 6 加重積算の結果（b=1000）(a) 全 12 積算，(b) 中央値以上（6 積算），(c) 最大値（積算なし）

図 5 の血管などの構造物のない領域に ROIを設定して SNR を計測した結果，(a) 22.0，(b)21.7，(c) 15.4 であった．尚，本検討では SNR
は，設定した ROI 内の平均値/SD とした．

図 7 加重積算した b=1000 を用いて作成した

図 5 に示した加重積算の b=1000 画像を用

ADC マップ

いて作成した ADC マップを図 7 に示す．全(a) 全 12 積算，(b) 中央値以上（6 積算），

12 積算とした場合（図 7a）に比べて中央値以(c) 最大値（積算なし）

上（図 7b），最大値のみ（図 7c）共に肝左葉における ADC の増加が改善していることが分かる．また ADC マップにおける SNR の低下は，最大値（図 7c）では視認できる程度だ
が，中央値以上（図 7b）では視認できない程度であった． 図 4 と同じ領域かつ同じ ROI
で ADC 値と SD を計測した結果を図 8 に示す．
SD はエラーバーとして表示した．全 12 積算とした場合（図 8a），右葉下部に比べて左葉
上部は 1.35 倍程度高い ADC 値になっている
が，中央値以上（図 8b）では 1.14 倍程度に

図 8 ADC 値の計測結果改善し，最大値のみ（図 8c）では 1.06 倍でほ(a) 全 12 積算，(b) 中央値以上（6 積算），

ぼ一定にまで改善している．

(c) 最大値（積算なし）

423

5．考察
臨床で多く用いられるのは b=0 と b=1000

文から作成した Trace 画像であり，今回検討し［1］

献Thomas C. Kwee, Taro Takahara, Tetsu

た加重積算を用いた場合、全加算平均と比較

Niwa, et al: Influence of cardiac motion on

して SNR が低下すると考えられる．加重積算

diffusion-weightedの重みを中央値以上とした場合の SNR 低下

imaging of the liver. Magn Reson Mater Phy,は視認できない程度であり数値的にも 5％と22: 319–325, 2009

非常に軽微であったが，最大値とした場合は［2］

magnetic

Pippa Storey, Fred J. Frigo, R. Scott

視覚的に SNR 低下が顕著であり，数値的にもHinks,

etal:Partial30％程度低下した．SNR と ADC 値の両方をconstructioninSingle-Shot

加味すると加重積算の重み付けは，中央値以Weighted

上が最適と考えられるが，Trace 画像は中央値

Reson Med 57: 614–619, 2007

以上とし，ADC マップでは最大値にするなど［3］異なる閾値にしても良いと考える．

resonance

Echo-Planar

k-SpaceRe-

Diffusion-

Imaging.

Magn

Katsuhiro Nasu, Yoshifumi Kuroki,

Ryuzo Sekiguchi, et al: Measurement of the

本稿では腹部の ADC 値に対して評価を行

apparent diffusion coefficient in the liver: is

ったが，頭部でも CSF フローなどにより部位

it a reliable index for hepatic disease

毎に異なる方向に拍動していることが報告さ

diagnosis?.

れている[5]．また，近年は GC スリューの向438–444, 2006

上もあり，Flow Compensated MPG の検討も進［4］

Radiation

Medicine

24:

野崎敦, 若山哲也, 椛沢宏之, 他:

んでいるが[6][7]，IVIM など複数 b 値の画像

Magnitude-Based Weighted NEX を用いたを用いて解析する場合には⊿やδを一致させ

肝臓 DWI：肝左葉の信号低下抑制を目指る必要があり適用が困難な場合もある．本手した基礎検討．第 43 回日本磁気共鳴医学

法は撮像シーケンスに対する制限が少ないこ会大会予稿集, 東京, 2015, P-1-052ともあり，高 b 値を用いる拡散強調の解析で［5］

D. Greitz, R. Wirestam, A. Franck, et al:

ある頭部の IVIM や DKI などに対しても有効

Pulsatile brain movement and associatedである可能性がある．また，加重積算の重み

hydrodynamics

付けによる SNR 低下が重篤であるかは，元画

resonance phase imaging. Neuroradiology,

像の SNR にも依存する．今後は元画像の SNR

34: 370–380, 1992

から重みを最適化する方法なども検討が必要

［6］

と考える．

studiedbymagnetic

Andreas Wetscherek, Bram Stieltjes,

Frederik

Bernd

Laun,

et

al:

Flow-

Compensated Intravoxel Incoherent Motion
6. まとめDiffusion Imaging. Magn Reson Med, 74:

撮像後の後処理として加重積算を行うこと

410–419, 2015

により，肝臓 DWI の ADC 値の精度を向上さ［7］Eric Aliotta, Holden H Wu, Daniel B

せることが可能であった．本方法は肝臓の定Ennis, et al: Motion Compensated Diffusion

量評価に有効であると考えられる．今後は本-Weighted MRI in the Liver with Convex

手法により ADC 値など定量評価の精度を向Optimized Diffusion Encoding (CODE).

上させた場合に臨床的に有用であるか検討を

Proc In 23th ISMRM, Singapore, 2016,

進めたい．

#0728

利益相反の有無なし．

424

Improvement of ADC Precision in Liver by Weighted Averaging
Takashi NISHIHARA*1, Masahiro TAKIZAWA*1, Ryuji SHIRASE*1, Masayuki ISOBE*1*1 Hitachi, Ltd. Healthcare Business Unit

We confirm the signal loss of liver DWI was induced by cardiac motion that the delay is 100-300 ms. And weevaluate the post-process method using weighted averaging method to reject these signal loss pixels. The weighted
averaging was using following three conditions. 1) Averaging all pixel value (12 data sets), 2) Averaging pixel value
which has over the median value (6 data sets), 3) Selecting maximum pixel value (1 data sets). The signal intensity,
SNR and the precision of ADC were improved by the weighted averaging method 2) and 3). For SNR and precisionof ADC, the average more than the median was optimal threshold.

Key words: Diffusion, DWI, ADC, Liver

著者紹介
和文でも英文でも可。
西原 崇 (にしはら たかし)2004 年, 横浜市立大学大学院・総合理学研究科・博士前期課程了．同年（株）
日立メディコ技術研究所入社．2015 年
より（株）日立製作所ヘルスケアビジネ
スユニット,現在に至る．MRI の研究開発に従事．日本医用画像工学会, 日本磁気共鳴医学会, 各会員．

村瀬 毅倫 (むらせ たけのり)2009 年立命館大学情報理工学部知能情報学課程卒. 同年（株）日立メディコ入社．
2015 年より（株）日立製作所ヘルスケア
ビジネスユニット. MRI の研究・開発に従事．日本磁気共鳴医学会会員

瀧澤 将宏 (たきざわ まさひろ)
1994 年，横浜市立大学文理学部物理学課程卒，（株）日立メディコ技術研究所
入社．2015 年より（株）日立製作所ヘ
ルスケアビジネスユニット，現在に至る．MRI の開発研究に従事．2013 年，
千葉大学大学院工学研究科博士課程了，博士（工学）．医用画像工学会論文賞受賞．日本医用画像工学会，日本磁気共鳴医学会，日本放射線技術学会，ISMRM
各会員．
白勢 竜二 (しらせ りゅうじ)
1991 年 北海道大学医療技術短期大学部放射線技術学課程卒. 同年札幌医科大学附属病院放射線部勤務．2015 年より（株）日立製作所ヘルスケアビジネス
ユニット, MRI の研究開発に従事. 診療
放射線技師，磁気共鳴専門技術者．日本
放射線技術学会，日本磁気共鳴医学会，各会員．

磯部 正幸 (いそべ まさゆき)
1992 年名城大学大学院工学研究科電気電子工学専攻修士課程了. 同年（株）日立
メディコ入社．2015 年より（株）日立製作所ヘルスケアビジネスユニット. MRI の研究・開発に従事．

425

OP14-2

機械学習を用いた腹部動脈血管名自動命名における臓器情報および多血管相互関係利用方法の検討
鉄村

悠介*1

Holger Roth*1

林 雄一郎*1

小田昌宏*1

三澤 一成*2

森健策*1, 3, 4

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命名について，
条件付き確率場モデルにおいて考慮する特徴量を改良することで精度向上を図った．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重要であり，これまで腹部動脈領域に対して機械学習を用いて血管名自動命名を行う手法がいくつか提案されてきた．しかしこれらの手法では，ある血管そのものがもつ特徴や，ある血管と一対一に対応する血管との関係性の利用に重きを置いており，高度な血管構造の把握が困難であった．そのため複雑な分岐構造をもつ血管で精度が低くなる問題があった．そこで本稿では，自動抽出臓器と血管との関係性や，ある血管と複数の血管との関係性を活用することにより問題の解決，精度の向上を図った．その結果，複雑な構造をもつ肝動脈の命名精度が大幅に向上し、腹部動脈 22 種類の命
名精度は最大で 95.5%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．はじめにに対応する血管との関係性の利用に重きをお外科手術において患者の血管構造を 術前いており，複雑な血管構造の把握が不十分でCT 像から正確に把握することは重要である．

あり，自動命名精度が低くなる問題があった．

これまで術前 CT 像から得られた腹部動脈領そこで本稿では，自動抽出臓器と血管との関域に対して自動命名を行う手法がいくつか提係性や，複数の血管間の関係性を活用するこ案されてきた．近年では北坂らが，血管に対とで精度の向上を図る．

する解剖学的名称自動命名を，木構造として

2．手法表現された血管領域全体にわたる各血管枝の本手法における学習から推定までの一連の血管ラベル推定問題として捉え，確率的グラ

流れは，文献［1］に示される構造学習に基づ

フィカルモデルに基づく構造学習により自動く血管名自動命名手法と同一である．本手法で行った［1］．しかしこの手法では，ある血ではより高度な構造学習を可能にするため，

管そのものがもつ特徴や，ある血管と一対一（1）自動抽出臓器と血管との相対位置情報の導入，（2）隣接関係を考慮するより高次元の――――――――――――――――――

項の導入の，2 種類の改良を取り入れる．（1）*1 名古屋大学大学院情報学研究科

では，既存の臓器領域自動抽出手法［2］を用〔〒464-8601 名古屋市千種区不老町〕

いて自動抽出した肝臓，脾臓，右腎，左腎，e-mail: ytetsumura@mori.m.is.nagoya-u.ac.jp

胃，胆嚢，膵臓の 7 つの臓器と，血管の各枝*2 愛知県がんセンターとのユークリッド距離および方向ベクトルを*3 名古屋大学情報基盤センター

学習のための特徴量に用いる．（2）では，注*4 国立情報学研究所

目している枝とその親，兄弟の 3 つのラベル

医療ビッグデータ研究センター

を同時に考慮する項を確率モデルに追加する．

426

利益相反の有無

3．実験と結果
本稿では，従来手法［1］との血管名自動命

なし．

名の精度の比較実験を行った．

文

献

本実験で命名対象とする血管は，早期胃が［1］ Kitasaka T, Kagajo M, Nimura Y, et al:

ん腹腔鏡下手術において重要な 22 種類の腹Automatic anatomical labeling of arteries

部動脈である．実験では，3 次元腹部 CT 像

and veins using conditional random fields .

50 症例から半自動で抽出した血管領域画像

Int J CARS: 1-8, 2017に対して血管名自動命名を行った．

［2］ Roth H, Oda H, Zhou X, et al: An

Leave-one-out 法により血管枝ごとに自動命名

applicationの再現率，適合率，F 値を算出した．提案手

convolutional法による肝動脈および全動脈の自動命名精度

image segmentation. CMIG: 90-99, 2018of

cascadednetworks

3D
for

fully

medicalを表 1 ならびに表 2 に示す．また提案手法による血管名自動命名例を図 1 に示す．

表 1

提案手法による肝動脈の自動命名精度

4．考察
従来手法［1］
提案手法

提案手法では，従来手法［1］と比較して肝動脈の自動命名精度が大幅に向上し，それに表 2

伴い全体の精度も向上した．これは，特徴量として臓器情報を加えることで各動脈の全体

適合率
80.0%
83.6%

F値
77.4%
83.7%

提案手法による全動脈の自動命名精度

従来手法［1］
提案手法に対しての位置づけが明確になったためであ

再現率
74.8%
83.8%
再現率
91.1%
95.2%

適合率
91.5%
95.8%

F値
91.3%
95.5%

る．また隣接関係を考慮する高次元の項を導入したことにより，分岐を含めたより複雑な動脈構造を学習できるようになったことも関係していると考えられる．これに関して，本手法では考慮する関係性を注目枝と親，兄弟に固定していたが，今後さらに有用な関係性を実験により模索する必要がある．
5．まとめ(a.1) 正解データ(b.1) 正解データ(a.2) 従来手法［1］(b.2) 従来手法［1］(a.3) 提案手法(b.3) 提案手法

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命名について，臓器情報および多血管相互関係の利用により精度が向上することを示した．今後は多血管間の関係性利用方法について詳細に検討することで精度の向上を図る．さらに，全自動抽出血管に本手法を適用することでその有用性を確認し，半自動抽出血管に適用したものと同程度の精度で命名可能となる手法の構築を目指す．
謝辞
日頃から熱心に御討論頂く名古屋大学森研
究室の諸氏に感謝する．本研究の一部はMEXT・JSPS 科研費 17H00867，17K20099，
26560255，26108006，JSPS 二国間交流事業

図 1 提案手法による血管名自動命名例(2 例)

によった．

427

Study on Automated Anatomical Labeling of Abdominal Arteries
Using Machine Learning with Organ Information andMulti-vessel Relationship
Yusuke TETSUMURA*1, Holger ROTH*1, Yuichiro HAYASHI*1,
Masahiro ODA*1, Kazunari MISAWA*2, Kensaku MORI*1, 3, 4

*1 Graduate School of Informatics, Nagoya University*2 Aichi Cancer Center Hospital*3 Information Technology Center, Nagoya University*4 Research Center for Medical Bigdata, National Institute of Informatics

Abstract:
In this paper, we improve automated anatomical labeling accuracy for the abdominal arteries by introducing newfeatures used in conditional random fields. It is very important to understand the blood vessel structure of a patient
accurately in surgery. Several blood vessel labeling methods using machine learning techniques have been proposed.
However, it is difficult to grasp blood vessel structures in detail since these methods place importance on utilization of
the features of a target blood vessel and the relationships between blood vessels only on a one-to-one basis. Therefore,
their labeling accuracy tends to be low among blood vessels having complicated branching structure. In this paper, we
solved the problem and improved accuracy by utilizing relationships between automatically extracted organs andblood vessels and relationships between a target and the other blood vessels. In our experiments, labeling accuracy ofthe 22 abdominal arteries was 95.5% at the maximum.

Key words: blood vessel, CT volume, anatomical names recognition, blood vessel structures analysis

428

OP14-3

造影マルチスライス CT 画像における大腸がんの転移性リンパ節解析
坂東 佳祐*1) 鈴木 秀宣*2) 河田 佳樹*2) 仁木 登*2) 飯沼

元*3)

要旨
大腸がんは高い死亡率を占める疾患である.遠隔転移のない大腸がん病期診断で最も重要な要素はリンパ節への転移有無である.一般に径が大きいリンパ節ほど転移の可能性が上がるが,径の小さいリンパ節にも転移が確認される場合がある.本研究は,造影マルチスライス CT 画像(動脈相,門脈相,平衡相)からリンパ節を抽出し,時相間の CT 値の比較を行うことで転移性リンパ節の特徴を明らかにすることである.
キーワード:CT,リンパ節,大腸がん,多時相



背景,目的

パ節固有の特徴を明らかにすることを目的とする.

日本の大腸がんの死亡率は年々増加傾向にあり，男性で 3 位,女性で 1 位と高くなっている(2016 年). 大腸がんは早期に発見・切除する

CT 画像 撮影条件

ことで 5 年生存率を 80%以上にできる[1]．遠国立がん研究センター中央病院で行われた

隔転移のない大腸癌患者の病期診断で最も重大腸癌術前 CT 検査の画像を用いた．これら要な要素はリンパ節転移の有無であると言わの画像は，横隔膜から下腹部までの腹部全体れている.一般に径が大きいリンパ節ほど転を撮影している．動脈相の画像はボーラスト移の可能性が上がるが,径が小さいリンパ節

ラッキング法で撮影されており,撮影時間はにも転移が確認される場合があり,大きさ以

22 秒~32 秒である.門脈相,平衡相の撮影時間

外の診断材料が必要である.本研究は造影マはそれぞれ 60 秒,180 秒である.

ルチスライス CT 画像(動脈相,門脈相,平衡相)からリンパ節抽出と解析を行い,転移性リン手法
本手法は多時相(動脈相,門脈相,平衡相)での―――――――――――――――――

リンパ節抽出,転移性リンパ節分類,時相によ*1 徳島大学大学院先端技術科学教育部シるリンパ節の CT 値の遷移調査からなる.(図 1)

ステム創生工学専攻

多時相のリンパ節抽出は,血管の 2cm 以内に〔〒770-8506 徳島県徳島市南常三島 2-1〕存在する CT 値-20~150[H.U.]程度の楕円状の塊をマニュアル抽出する(血管は腹大動脈,上e-mail:c501738022@tokushima-u.ac.jp

腸間膜動脈系,下腸間膜動脈系,腸骨動脈系を*2)徳島大学大学院社会産業理工学研究部

対象にする) (図 2).転移性リンパ節分類は原発*3)国立がん研究センター中央病院放射線巣に対する所属リンパ節を支配血管に従って診断部分類を行う.時相によるリンパ節の CT 値の遷

429

移の調査は,個々のリンパ節の中心座標を算を増やすことや病期ごとのより詳細な解析が出し,近傍 26 画素を加えた計 27 画素の CT 値

挙げられる.

平均を算出して解析を行う.

図 1.転移性リンパ節

直腸癌

解析手法

図 3.リンパ節中心 CT 値濃度可視化結果

ステージⅣ

黄色:リンパ節,赤色:動脈,緑色:門脈
図 2.リンパ節抽出法
青色:腸管傍リンパ節,緑色:中間リンパ節,

黄色:主リンパ節,ピンク色:リンパ節[転移有]結果
リンパ節をマニュアル抽出,分類を行い, CT

図 4. 動脈相・門脈相・平衡相値によるレインボースケールで可視化しリンパ節 CT 値濃度グラフ

た.(図 3)時相によるリンパ節中心の CT 値を三次元グラフ表示し,各時相での CT 値を確認し利益相反の有無た.(図 4)軽度な症例ではリンパ節径も小さく,なし
文

門脈相で最大の CT 値となるリンパ節が多い

献傾向にあった. しかし重症度が増すと造影剤[1] 吉田 広行 “CT コロノグラフィによる大注入後の時間経過で CT 値が上昇する傾向が腸癌スクリーニングとポリープのコンピみられた.

ュータ支援検出” 電子情報通信学会論文
誌.D，情報・システム J91-D(7) ，no.3 ，まとめ

pp.1730-1743, 2008.

造影マルチスライス CT 画像からリンパ節[2] 坂東 佳祐,多時相造影 CT における大腸をマニュアル抽出し, 時相によるリンパ節のがんの転移性リンパ節解析,日本生体医

CT 値の遷移の調査を行った.転移性リンパ節工学会 中四国支部会,2017/10/7

は造影剤注入後の時間経過で CT 値が上昇する傾向がみられた.今後の課題として,症例数430

Metastatic Lymph Node Analysis of Colorectal Cancer inContrast-enhanced Multi-slice CT images
Keisuke Bando*1)

Hidenobu Suzuki*2)

Yoshiki Kawata*2)

Noboru Niki*2) Gen Iinuma*3)*1 System Innovation Engineering , Graduate School of
Advanced Technology and Science, The University of Tokushima*2 The University of Tokushima*3 Radiology Division, National Cancer Center Hospital

Colorectal cancer is a disease that accounts for high mortality. The greatest factor in predicting the
prognosis of colorectal cancer patients without distant metastasis is the presence or absence of metastasis
to lymph nodes. In general, the lymph node with the larger diameter increases the possibility ofmetastasis, but the metastasis may be confirmed in lymph nodes with small diameters in some cases. This
study is to extract lymph nodes from contrast-enhanced multi-slice CT images (arterial phase, portal vein
phase, equilibrium phase) and to compare CT values between time phases to clarify features of metastatic
lymph nodes.
Key words: CT, Lymph nodes, Colorectal Cancer, Multi-phase431

OP14-4

教師なし深度推定を利用した RGB-D 特徴抽出に基づくポリープのトリナリサイズ推定
伊東 隼人 ∗1 , Holger Roth∗1 , 三澤 将史 ∗2 , 森 悠一 ∗2 ,小田 昌宏 ∗1 , 工藤 進英 ∗2 , 森 健策 ∗1,3,4
要旨
大腸内視鏡検査におけるポリープの大きさ情報 (サイズ情報) は診断において重要な役割りを果す. 5 mm 以
下の小さなポリープ, 10mm 以上の大きなポリープ, それ以外のポリープといった 3 カテゴリに関するサイズ推定（トリナリ推定）は治療計画を立てる上で特に重要とされる. しかし内視鏡画像のみに基くサイズ
推定は熟練の専門医にとっても難しい. そこで内視鏡画像ならびに動画像からポリープのサイズ推定を行う CAD システムが望まれている. 内視鏡画像には 3 次元情報が欠如しており, 2 次元画像からの精密なサイズ推定は不良設定問題である. 本研究ではこの不良設定問題をトリナリサイズ推定へと緩和し, 内視鏡画像からポリープのサイズ推定に有用な特徴を深層学習によって抽出, そして分類する手法を提案する. 特徴
抽出においては教師無し学習による深度推定を利用する. 提案手法により高精度のトリナリサイズ推定を達成した.
キーワード: 内視鏡検査, ポリープサイズ推定, 深度情報推定, 深層学習

1. はじめにて定義された次式

大腸内視鏡検査におけるポリープのサイズ∥s − s∗ ∥2 w.r.t. s = f (X),（大きさ）情報は診断において非常に重要な情(1)

報 [1, 2] である. 例えば, 10mm 以上のポリーを最小化する関数 f を求める回帰問題として定プは Advanced noeplasia として扱われ, 主要な義できる. しかし, これは不良設定問題である.

サーベイランスガイドラインにおいては検査間

ポリープの画像上での見かけの大きさはあくま

隔を短縮せねばならない. ポリープのサイズ計

で画像面上に限れたものである. 物理的な大き測法には内視鏡観察時にスネアや鉗子などのデさを推定するためには画像中心からの深度情報

バイスの大きさを参考に目測する内視鏡計測と,を表す深度画像が必要である. さらに, 実際のポリープ摘出後にプレパラートに貼り付けて固診察で重用視されるのはある閾値以下であるか定した上でノギス計測する病理計測が存在する.

どうかである.

内視鏡計測を補助する目的の CAD システム構

そこでトリナリ値 sT , sT∗ ∈ {0, 1, 2} ならびに築に向け, 本稿では画像の見えのみに基いたポ深度画像 D ∗ ∈ R H×W を用いた次式

リープのサイズ推定方法を提案する.

∥sT − sT∗ ∥2 w.r.t. s = f (X, D ∗ )2. トリナリサイズ推定問題(2)を最小化する関数

内視鏡画像を高さ H および幅 W である RGB
0 if s∗ ∈ [1, 5] ,





f (X, D ∗ ) = 
1 if s∗ ∈ [6, 9] ,





 2 otherwise,

画像を X ∈ R H×W ×3 とするとき, もっとも直接的なポリープサイズ s の推定を行う関数 f (X)を考える. L 2 ノルム ∥ · ∥2 および真値 s∗ を用い∗1 名古屋大学大学院情報学研究科知能システム(3)を求めることによってサイズ推定を行う. ここ専攻[〒 464-0822 名古屋市千種区不老町]
e-mail: hitoh@mori.m.is.nagoya-u.ac.jp∗2 昭和大学横浜市北部病院消化噐センター∗3 名古屋大学情報基盤センター∗4 国立情報学研究所医療ビッグデータ研究セン
ター

で sT∗ はポリープサイズの真値であり, 単位はmm とする.

432

3. サイズ推定手法

5.

まとめ

トリナリサイズ推定を行う深層学習による手内視鏡画像からポリープのサイズ推定問題を法を提案する. 図 1 は 2 つの convolutional neural

トリナリサイズ推定問題に緩和し, 深層学習に

network(CNN) からなる提案手法の構成を示す.
1 つめの Depth CNN [3, 4] では入力画像 X から基くトリナリサイズ推定手法を提案した. 実験

深度画像 g(X) の推定を行う. Depth CNN は教た動画像ならびに静止画像を用いて提案手法の師なし学習によって深度推定のモデルを学習す評価行った. 実験結果より推定した深度情報をる. フロベニウスノルム ∥ · ∥F で正規化された用いた特徴量抽出の有効性が確認できた.

DN= D ∗ /∥D ∗ ∥では 73 人に患者から取得したポリープの写っ

F に対する次式∥g(X) − D N ∥F

謝辞 本研究の一部は JSPS/MEXT 科研費 (No.

26108006, No. 17H00867) および AMED8K 等
高精細映像データ利活用研究事業（課題番号(4)を最小化して得られる情報は画像内の相対的な18hs0110006h0002 ) によった.

深度情報である. 2 つめの RGB-D CNN では入利益相反 なし

力画像に深度画像を加えた RGB-D 画像に対し、畳み込み層とプーリングを繰返して特徴量を抽文献出し, 3 層の全結合層によってトリナリサイズ[1] Rex D K, et al.: The American Society for
Gastrointestinal Endoscopy PIVI (Preservation and Incorporation of Valuable Endoscopic Innovations) on real-time endoscopic
assessment of the histology of diminutive colorectal polyps, Gastrointestinal Endoscopy,
73: 419-422, 2011.

推定を行う. RGB-D CNN は 4 チャンネルに拡張した CNN [5–7] である.

4. 実験
IRB 承認済である 73 名分の内視鏡検査動画[2] Winawer S, et al.: Guidelines for colonoscopy
surveillance after polypectomy: a consensus
update by the US Multi-Society Task Force on
Colorectal Cancer and the American Cancer
Society, Gastroenterology, 130: 1872-1885,
2006.

像から, 白色光下で観察されたポリープを写したフレームのみを抽出し, これらを実験用の学習ならびにテスト画像とした . 静止画像数はそ
れぞれ 34,396 枚および 13,093 枚であり, これらは総計で約 150 個のポリープを多視点から撮[3] Mayer N, et al.: A Large Dataset to Train
Convolutional Networks for Disparity, Optical Flow, and Scene Flow Estimation, Proc.
of CVPR: 2016.

影した画像である. 学習データとテストデータの間には患者レベルで重複がないようにした.

Depth CNN の学習においては連続する 3 つの静止画像を 1 セットとして時系列構造を利用[4] Zhou T, et al.: Unsupervised Learning of
Depth and Ego-Motion from Video, Proc. of
CVPR: 2017.

して学習を行った。RGB-D CNN の学習においては Adam を利用し, 畳み込み層および全結合層にはバッチ正規化と Dropout をそれぞれ適応[5] Lecun Y, et al.: Gradient-based learning applied to document recognition, Proc. of IEEE,
86: 2278-2324, 1998.

した.
図 2 は入力画像と Depth CNN の出力した深度[6] Krizhevsky A, et al.: ImageNet Classification
with Deep Convolutional Neural Networks,
Proc. of NIPS, 1: 1097-1105, 2012.

画像を示す. 内視鏡の方向に伸びたポリープに該当する部分の輝度値が高いことが確認できる.
推定した深度画像を用いた RGB-D CNN による[7] Simonyan K, Zisserman A: Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image
Recognition, Proc. International Conference
on Learning Representations: 2015.

トリナリサイズ推定の正診率は 73.6%であった.
深度画像を用いない場合による 63.7%であり,提案手法の有効性が確認できた.

433

InputDepth CNN

Depth Image

RGB-D Image

RGB-D CNN(a)
179 × 179 × 4

175 × 175 × 32

35 × 35 × 32

33 × 33 × 32

11 × 11 × 32

3872

286

3

dropout

maxpoolingconvolution+
batch normalization

maxpoolingconvolution+
batch normalization

fully connected(b)

図 1 サイズ推定ネットワークの構成. (a) 全体の構成. 入力画像から深度画像を推定したのち, 入力お
よび深度画像より特徴量抽出そしてサイズ推定を行う. (b) RGB-D CNN の構成.

4 mm

6 mm

10 mm

12 mm

RGB

Depth

図 2 Depth CNN による内視鏡画像の深度推定結果. 上段: 異るサイズのポリープを写した内視鏡画像（RGB の 3 チャンネル画像）. 下段: 上段の内視鏡画像を入力として Depth CNN が出力した深度画像.
深度画像中の輝度値の大きな部分が内視鏡画像中で手前に突出したポリープ部分を表している.

434

Trinay Polyp-Size Estimation based on RGB-D Feature
Extraction using Unsupervised Learning
Hayato Itoh∗1 , Holger Roth∗1 , Masashi Misawa∗2 ,Yuichi Mori∗2 , Masahiro Oda∗1 , Shin-Ei Kudo∗2 , Kensaku Mori∗1,3,4∗ 1 Graduate School of Informatics, Nagoya University∗ 2 Digestive Disease Center, Showa University Northern Yokohama Hospital∗ 3 Information Technology Center, Nagoya University∗ 4 Research Center for Medical Bigdata, National Institute of Informatics

Abstract
Polyp size information is essentially important for diagnosis in colonoscopy. Three categories: 1-5mm, 6-9mm
and over 10mm, are significantly important treatment plan. However, estimation of polyp size by using onlycolonoscopic image is really diﬃcult even for expert colonoscopists. Therefore, CAD system that achieves robust
and accurate polyp-size estimation is required. Precise polyp-size estimation from single colonoscopic image isfundamentally ill-posed problem due to the lack of information in three-dimensional space. We relax the precise
polyp-size estimation to trinary-size estimation problem, and solve it by our deep learning based method. The
proposed method estimates the depth map (depth image) from an input image. This depth estimation is achieved
through unsupervised learning with colonoscopic movies. The proposed method extracts useful features fromthe four-channel image, which are consists of the input RGB and the estimated depth images, and estimates thetrinary size of a polyp. The experimental results showed that the proposed method has achieved higher estimation
accuracy with depth estimation strategy than the one without estimated depth information.
Keywords: Colonoscopy, polyp-size estimation, depth estimation, deep learning435

OP14-5

3 次元 Residual networks (ResNets)を用いた
大腸 CAD における偽陽性陰影の識別
植村

知規*1

弘中

亨*3

陸 慧敏*1金Nȁppi Janne *3

亨燮*1

橘

理恵*2

吉田 広行 *3

要旨
近年，高い感度での病変検出が可能な支援診断（CADe）システムが多く提案されている．一方で，大腸 CADeシステムでは，現在でも病変と共に疑陽性陰影も多く検出される傾向にある．そこで本論文では，疑陽性陰影の識別に焦点を当て，畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた新たなモデルである 3 次元
ResNet モデルを提案し，大腸 CADe における疑陽性陰影の識別を試みた．提案モデルは，2 層の 3 次元畳み込み層に 3 層の 3 次元残差ブロックを加えて深層化を行うことにより，腹部 CT 等の 3 次元データに対し，より深い CNN による解析を可能とする．実験では，仰臥位/伏臥位からなる腹部 CT 40 症例を用い，提案モデルと 2 次元 ResNet との比較実験を行った．実験では，両モデルの偽陽性の識別能を ROC 曲線下面積(AUC)として求め，AUC 値の統計的有意差を t 検定にて検定した．結果として 3 次元 ResNet は AUC:
0.970，2 次元 ResNet は AUC: 0.959 を示し，P=0.03 であることから，3 次元 ResNet が有意に偽陽性を高い精度で識別できることが示された．
キーワード：畳み込みニューラルネットワーク，支援診断システム，大腸ポリープ

1．はじめに影を多く検出する傾向にある．そこで本論文で世界的に見て大腸がんは主要ながんの 1 つでは，大腸 CADe 偽陽性陰影の識別に焦点を当てある．2012 年の先進国でのがんによる死亡者数

る．

予測では，大腸がんは 4 位に位置する．1 位は

本稿では，従来の畳み込みニューラルネット

乳がんであるが，乳がんが全体の約 13％，大腸ワーク(CNN: Convolutional Neural Network) にがんが約 12％(図 1 参照) [1]であり，数値的な差――――――――――――――――――

は非常に小さい．また本国における 2016 年の*1 九州工業大学 機械知能工学 知能制御工

がん死亡者数予測を見ても，女性 1 位，男性 3学

位[2]であることから，大腸がんが主要ながんの〔〒804-8550 北九州市戸畑区仙水町 1-1〕

1 つであることが理解できる．

e-mail: uemura.tomoki820@mail.kyutech.jp

こ の よ う な 背 景 か ら 大 腸 CADe (Computer*2 大島商船高等専門学校

Aided Detection) システムが多く提案されてい〔〒742-2193 山口県大島郡周防大島町大字

る．CADe は読影医の負担低減を目的としており，高感度かつ高特異度のシステムが望ましい．
多くの大腸 CADe は高感度での病変検出が可能

小松 1091-1〕*3 Massachusetts General Hospital and Harvard
Medical School

である一方，特異度が低い，すなわち偽陽性陰〔55 Fruit Street Boston, MA 02114〕

436

部位

深くなるほど表現力が増すとされている[3-5]．

人数

一方で，単純に畳み込み層を積み重ねることで794,000

CNN の層の深層化を図った場合，過学習に依ら

759,000

ない性能低下を引き起こすことが知られてい758,000

る[6, 7]．ResNet [8]はこの問題を回避し，より深738,000

い CNN の構築を可能とする．

275,000
254,000

ResNet は Residual Block と呼ばれる特徴的な

2,500,000

なネットワーク構造を持つ(図 2)．ある入力𝑥に対する Residual Block の出力を𝐻(𝑥)とし，2 つ

図 1 2012 年の先進国におけるがん部位別死亡者数の畳み込み層により表現される非線形写像関予測．1 位: 乳がん，2 位: 前立腺がん，3 位:数を𝐹(𝑥)とする．Residual Block では，𝐹(𝑥)は次肺がん，4 位: 大腸がんの順であり，これら 4式のように入力と出力の残差を学習する．

部位で全体の約 50%を占める．

(1)

𝐹(𝑥) = 𝐻(𝑥) − 𝑥

おける畳み込み層の拡張を行った 3D-CNN と，
ネットワークの深層化を可能とする ResNet を式(1)の変形により，Residual Block の出力𝐻(𝑥)は次式で表される．
(2)

𝐻(𝑥) = 𝐹(𝑥) + 𝑥

組み合わせることにより，モデルの識別性能が向上すると予測する．従って，CNN を用いた新

従って，Residual Block は入力𝑥を𝐹(𝑥)に加算す

たなモデルである 3 次元 Residual Network (3D-る (Skipping Connection と呼ばれる) ことによResNet) モデルを提案し，大腸 CADe におけるり表現可能となる．Residual Block は，𝐹(𝑥)で表偽陽性陰影の識別を試みる．実験では，40 症例

される畳み込み層が入力 𝑥 との残差を学習すの腹部 CT に提案法を適用し，ROC 曲線化面積るため，深い層が識別に影響を与えない場合に(AUC: Area Under the ROC Curve)によるモデル

は，この畳み込み層の重みを 0 に近づけることの性能評価と，提案モデルと従来の ResNet モ

により出力𝐻(𝑥)が恒等写像を獲得する．これにデル (2D-ResNet)の AUC 値に対する t 検定によより，深層化に伴う性能低下の問題を回避する

る有意差検定を行った．

ことが可能となる．

2． 手法
2.1. 3D-CNN

𝑥

一般画像処理分野においては 2 次元フィルタ
カーネルを持った CNN (以下，2D-CNN) が一般

Conv. Layer

的に用いられる．一方，CT/MRI 画像といったAct. Func.

医用画像は 3 次元データで構成されており，病𝑥Conv. Layer

変や組織は濃度分布等に おいて空間的な特徴

Act. Func.

を持つ．従って，医用画像の解析には 3 次元の𝐹 𝑥

フィルタカーネルの畳み込みを行い，空間的なAct. Func.

特徴を獲得する必要がある．そこで本論文では，
2D-CNN における畳み込みカーネルの次元を 1𝐻 𝑥次元拡張し，3 次元データへの畳み込みを可能

𝐹 𝑥 +𝑥

図 2 Residual Block の概要．2 つの畳み込み層によとする 3 次元 CNN (3D-CNN) を用いる．
2.2. ResNetって表現される非線形写像関数𝐹(𝑥)への入力

一般に，CNN の表現力は層の深さに依存し，𝑥を出力に加算することで表現される．

437

Output Size
Input:
33×33×33×1

Conv. 1:
17×17×17×32

3D Convolution × 2

Conv. 2:9×9×9×64

Res.:
5×5×5×64

Residual Network

Fully-Connected

図 3 3D-ResNet の概形．2 層の 3D-CNN により局所特徴の抽出を行い，複数の Residual Block にて大局的特徴の抽出を行う．識別部には全結合層による ANN を用いる．

2.3. 3D-ResNet

3.2. 関心領域の取得

本論文では，3D-CNN を用いることにより，モデルの学習および検証は，上記データセッ

従来の 2D-CNN と比較し識別精度が向上すると

トから生成された VOI (Volume of Interest) によ予測する．また， Residual Block を用いたネッり行った．VOI のサイズはすべて33 × 33 × 33とトワークの深層化により，さらに精度が向上すした．

ると予測する．

真（True）のクラスラベルに属する大腸ポリ

従って本稿では，3D-CNN と ResNet を組み合ープの VOI は，ポリープの中心位置が VOI のわせた新たな CNN モデルである 3D-ResNet を中央に一致するよう，手動での切り出しを行な提案する．提案モデルは 2 層の 3 次元畳み込みい，計 77 個のポリープに関する VOI を得た．

層と複数の Residual Block を持つ．図 3 に提案

偽（False）のクラスラベルに属する偽陽性陰影モデルの概形を示す．

の VOI は，既存の CADe によって検出された点

提案モデルは，最初の 2 層の畳み込み層にてを VOI の中心に一致させ，やはり手動にて切り局所的な画像特徴の抽出を行う．その後，複数出しを行うことで，1 ケース当たり約 163 個，の Residual Block にて大局的特徴を捉え，最後

計 6,519 個の偽陽性陰影に関する VOI を得た．

の識別 部に て全 結合 層に よる ANN (Artificial
Neural Network)を用いて識別を行う．

3.3. データ拡張
・拡大による拡張

3．利用データ

スケールの異なるデータを用い学習するこ

3.1. CT データセットとにより，スケール変化に対し頑健なモデルが本稿では，CT Colonography データセットを用構築可能であると考えられる．そこで， 33 ×

いた．このデータセットには 20 症例の腹部 CT

33 × 33のサイズを持つ VOI 以外に，9 × 9 × 9，

データが含まれており，それぞれ，仰臥位・伏17 × 17 × 17のサイズでの VOI 生成も行う(図 4)．

臥位の 2 体位で撮影されている．本論文では，

これらを線形補完により基準サイズである

異なる 2 体位を独立した CT データとして扱い，

33 × 33 × 33へ拡大し，データ拡張を行う．

合計 40 症例の CT データとした．本データセッ
トは，6mm 以上のポリープ病変を 65 個，5mm以下の病変を 12 個含んでいた．

438

図 5 2D-ResNet の概形．図 3 に示される 3D-ResNet モデルにおける 3 次元構造(入力，畳み込み)を，全て 2次元に置き換えることで表現される．

X

効性の確認のため，2 次元 ResNet (2D-ResNet)を構築して学習および検証を行った．加えて，

Y

5 分割交差検証によってモデルの精度評価を行

Z

33
17
9

った．
Center

4.1. 2D-ResNet
ResNet の 3 次元拡張による有効性の検証を目的とし，従来の ResNet モデルである 2D-ResNet

図 4 異なるサイズでの VOI の生成．注目点を中心を構築した．本モデルは，3D-ResNet におけるとして333 ，173 ，93 のサイズで切り出す．

入力を 2 次元画像とし，さらに全ての畳み込み
層を 2 次元の畳み込みに置き換えたモデルであ・回転による拡張る(図 5) ．

ポリープと偽陽性に関する VOI の数におよモデルへの入力となるカラー画像は，上記デ

そ 100 倍の差が存在するため，データ数を均衡

ー タ セ ッ ト の 各 VOI の 中 心 か ら 取 り 出 し たに保つためにポリープの VOI に対して回転に

Axial /Sagittal/ Coronal の 3 断面像をカラー画像

よるデータ拡張を行った．VOI の中心を回転のにおける R/G/B チャンネルにそれぞれ割り当て

中心として，各軸 40 度間隔で回転を行い，81ることで生成した[9]．

倍に拡張を行った．
4.2. 学習パラメータ
3.4. 学習・検証データセット

CNN モデルの最適化手法として Adam[10]を

上記のデータ拡張後，ポリープに関して用いた．Adam に関するパラメータは，学習率

21,021 個，偽陽性に関して 19,557 個の VOI が

lr: 0.0002，𝛽1 : 0.5, 𝛽2 : 0.999 とした．また，学習得られ，これらを CNN モデルの学習・検証用は 10 epoch 行い，バッチサイズは 16 とした．

データとして利用した．
5. 結果と考察
4. 実験方法

5.1 実験結果

実験では，提案モデルである 3D-ResNet の有Residual Block のブロック数を変化させた場

439

3D-ResNet および 2D-ResNet の ROC (Receiver
Operating Characteristics) 曲 線 を 示 す ． 3D-

1.00

AUC Score

0.98

3D-ResNet

2D-ResNet

0.959

0.962

ResNet の ROC 曲線は 2D-ResNet よりも左上に位置し，3D-ResNet が 2D-ResNet よりも性能が

0.970
0.961

0.959

0.96

高いことを示している．
0.939

0.94

また，AUC 値の統計的有意差を t 検定により

0.930
0.923

検定を行った結果の P 値を表 1 に示す．すべて

0.92の組み合わせにおいてP < 0.05であったため，
0.90

1

3
6
Num. of Residual Block

2D-ResNet と比較して提案法の 3D-ResNet が優12位に偽陽性陰影を識別可能である ことが示された．また図 7 より，3D-ResNet の ROC 曲線は

図 6 3D/2D-ResNet における Residual Block の数に対2D-ResNet の ROC と交わることなく左上に近応するモデルの AUC 値．

づいているため，両者には明確な性能差があることが分かる．
以上のことから，3D-ResNet は 2D-ResNet とTrue Positive Rate

比較して優れた性能を示し，モデルの 3 次元への拡張が有意であることが示された．
6. まとめ本研究では偽陽性陰影の識別を目的とした
新たな CNN モデルである 3D-ResNe を提案し3D-ResNet (AUC: 0.970)
2D-ResNet (AUC: 0.959)

た．提案モデルは t 検定により，有意に偽陽性陰影を識別可能であることが示された．提案手法である 3D-ResNet を用いた CADe システムを構築し性能評価を行うことが，今後の課題であFalse Positive Rateる．

図 7 3D/2D-ResNet の ROC 曲線．3D-ResNet は
AUC: 0.970，2D-ResNet は AUC: 0.959．

謝辞
本研究は，文部科学省卓越研究員事業(16809746)，日本学術振興会科研費(17K14694)

表 1 3D vs .2D-ResNet の各ブロック数での P 値
Num. of1
3
6
12
BlocksP-value

4.09
× 10−7

3.02
× 10−2

1.91
× 10−5

お よ び ， NIH/NCI グ ラ ン ト UH2CA203730 ，
R01EB023942，R01CA212382 の補助を受けてい1.69
× 10−3る．
利益相反の有無合における AUC 値を図 6 に示す．図 6 より，利益相反無し．

3D-ResNet に関しては，ブロック数が 3 の場合において AUC 値が最高値を示した．また，す文

べ て の ブ ロ ッ ク の 組 み 合 わ せ に お い て 3DResNet が 2D-ResNet よりも高い AUC 値を示し

[1]

献

J. Ferlay et al.: Cancer incidence andmortality worldwide: Sources, methods andた．
図 7 に，ブロック数を 3 とした場合におけるmajor patterns in GLOBOCAN 2012. Int. J.
Cancer 136: E359–E386, 2015

440

[2]

国立がん研究センターがん情報サー ビ
ス「がん登録・統計」. 厚生労働省大臣
官房統計情報部,
https://ganjoho.jp/data/reg_stat/statistics/dl/
cancer_mortality(1958-2016).xls(アクセス: 2018.4.28)[3]

O. Delalleau et al.: Shallow vs. Deep SumProduct Networks. in Advances in Neural
Information Processing Systems 24: 666–
674, 2011[4]

M. Telgarsky: Benefits of depth in neuralnetworks. in 29th Annual Conference on
Learning Theory 49: 1517–1539, 2016[5]

M. Raghu, et al.: On the Expressive Powerof Deep Neural Networks. in Proceedings of
the

34th

International

ConferenceonMachine Learning 70: 2847–2854, 2017
[6]

K.

He,

et

al.:

Convolutional

NeuralNetworks at Constrained Time Cost. in 2015
IEEE Conference on Computer Vision and
Pattern Recognition (CVPR): 5353–5360,
2015
[7]

R. K. Srivastava, et al.: Highway Networks.
arXiv:1505.00387, 2015.

[8]

K. He, et al.: Deep Residual Learning for
Image

Recognition.

in

2016

IEEE

Conference on Computer Vision and Pattern
Recognition (CVPR): 770–778, 2016[9]植村知規 他: 転移深層学習畳み込みニューラルネットワークを用いたCTコロ
ノグラフィ候補陰影から のポリ ープ分類法. 医用画像情報学会雑誌 34: 80–86,
2017

441

3D Residual Networks (ResNets) for Discrimination of False Positives
in Computer-aided Detection of Colonic Polyps
Tomoki UEMURA*1, Huimin LU*1, Hyoungseop KIM*1, Rie TACHIBANA*2,
Toru HIRONAKA*3, Janne NÄPPI*3, Hiroyuki YOSHIDA*3*1 Kyushu Institute of Technology*2 Institute of National Colleges of Technology*3 Massachusetts General Hospital and Harvard Medical School

Several computer-aided detection (CADe) systems have been proposed to support the interpretation of medical images.
Although the use of CADe has showed significant improvements in the detection of polyps in CT colonography, current
CADe systems tend to prompt too many false-positive detections. Convolutional neural networks (CNNs) have recently
demonstrated ability to reduce the number of false-positive CADe detections. However, current CNN architectures arelargely based on 2D image analysis whereas CT colonography is a 3D imaging modality. In this study, we propose touse a novel 3D-ResNet CNN for excluding false-positive polyp detections in colon CADe. In our 3D-ResNet, we
employed two 3D-convolutional layers and several residual blocks. We hypothesized that the combination of 3Dconvolutional layers and residual blocks significantly improves the ability of a CNN to discriminate between true polyps
and false positives as compared with a conventional 2D-ResNet. We evaluated the discrimination performance of the
proposed 3D-ResNet and a conventional 2D-ResNet on CADe detections from 40 supine and prone CT colonography
datasets of 20 patients. The figure of merit for the discrimination performance was the area under the receiver operating
characteristic curve (AUC). Preliminary evaluation yielded an AUC value of 0.970 for the 3D-ResNet and an AUC valueof 0.959 for the 2D-ResNet. A two-tailed t-test showed that the difference between the AUC values was statisticallysignificant (p = 0.03). Therefore, our 3D-ResNet reduces the number of false-positive CADe detections more effectively
than a conventional 2D-ResNet, and therefore it has potential to substantially improve the detection of polyps in colon
CADe.

Key words: Convolutional Neural Networks, Computer Aided Detection, Colorectal Polyps

442

OP14-6

CNN を用いた自己進化型 CAD システムの提案
安倍

和弥*1

武尾 英哉*1

永井 優一*2

縄野 繁*3

要旨
近年，CAD の研究分野にも CNN が積極的に用いられるようになった．一般的に，機械学習には様々なバリエーションを持った症例画像を網羅的に与えて学習を行うことで，汎用的で高性能な判別器を設計す
る．これは，学習に含まれていない画像はうまく検出ができないと考えられるからである．実際に比較的典型的な症例のみを使って学習した CNN と症例を網羅して学習した CNN では後者の方が性能が高いことが確認された．これは CAD のリリース時にも同様のことが考えられる．開発時に用いる症例は，実際に運用する病院での症例を網羅しているとは限らないからである．
そこで本論文では，再学習機能を組み込んだ自己進化型 CAD システムを提案する．従来の CAD システ
ムはリリース後に判別器を更新することはできなかった．そこで，CAD システムに読影レポート情報（電子カルテ）を利用した誤認識訂正機能を持たせ，ある一定のデータを適用した後に再学習を行うことで判別器を更新する仕組みを提案する．本機能により，再学習を行わない場合と比べて性能の向上が見られた．
また，複数回の再学習によって段階的な性能向上も見られ，その病院にマッチした CAD に進化していく過程も確認された．
キーワード：乳がん，腫瘤影，CNN，自己進化型 CAD，再学習

1．はじめになった[1]．一般的に，機械学習には様々なバ

近年，医療の現場では CT や MRI など撮影

リエーションを持った症例画像を網羅的に与装置の高精細化により生成される医用画像のえて学習を行うことで，汎用的で高性能な判量が増大している．撮影される画像の枚数は別器を設計する．これは，学習に含まれてい患者一人あたり数百枚にもおよび，それを読ない画像はうまく検出ができないと考えられ影する医師の負担も急増している．そのためるからである．これは CAD のリリース時に診断の補助を行うコンピュータ画像支援診断

も同様のことが考えられる．開発時に用いる（Computer Aided Diagnosis/Detection : CAD）

症例は，実際に運用する病院での症例を網羅の開発が非常に重要視されている．

しているとは限らないからである．また，特その CAD の研究分野においても人工知能，にマンモグラフィの場合は，各病院で様々なAI を用いた研究が進められている．その中で撮影系にて行われているため，画質が異なるも画像認識手法である CNN（Convolutional

ことがある．このような場合施設特有の画像

Neural Network）は積極的に用いられるように

へ CAD がマッチしていくことは有用と考えられる．そこで本論文では，再学習機能を組――――――――――――――――――

み込んだ進化型 CAD システムを提案する．

*1 神奈川工科大学工学部電気電子情報

CNN を 用 い た 乳 が ん 腫 瘤 影 の 検 出 は工学科

Al-masni ら[2,3]や Tan ら[4]などが行っている〔〒243-0292 厚木市下荻野 1030〕

が，これらは開発と評価に用いるデータを同

e-mail: abex0930@ele.kanagawa-it.ac.jp

一のデータベースから分ける形で使用してい*2 国立がん研究センター東病院

る．そのため画質が異なる場合のあるマンモ*3 国際医療福祉大学三田病院

グラフィにおいては，実際のリリース時にも

443

リリース
開発時

第 1 使用期間

第 2 使用期間

第 3 使用期間…第 n 使用期間…

CAD Ver.0

CAD Ver.1

CAD Ver.2…CAD Ver.(n-1)…

再学習

再学習

図1

再学習

再学習

CAD システムの進化の流れ

すべての施設の画像で同様の結果となるとは2.2

症例の質による CNN の性能変化

自己進化型 CAD の開発にあたって学習デ保証できない．
自己進化型 CAD システムは，評価を行っータセットの質の検討を行った．自己進化型

た症例を追加して再学習を行うことにより，学習を行う場合，CAD にて評価した画像を一

学習回数が上がるにつれて使用する施設の症

定量貯めた後，学習データとして追加して再例に最適な判別器に進化することが可能であ学習を行う．この追加する症例の質によるる．再学習の流れを図 1 に示す．開発時の CAD

CNN の性能変化を検討した．
開発時の CNN はがん症例 40 例で学習，第を一定期間使用し（第 1 使用期間），その後に集まった症例を追加して再学習(Ver.1)．Ver.1

1 使用期間後の評価としてがん症例 40 例，非を一定期間使用し（第 2 使用期間），集まった

がん症例 40 例を使用した．その後，評価に使症例を追加して再学習(Ver.2)．このように一用した画像を，FP 率が 10%の時の検出結果を定期間ごとに再学習を行い，より使用施設に基に誤認識訂正を行う場合と行わない場合で最適な CAD へと進化させる．

の 2 通りで画像を追加し再学習を行い，質の一方，CNN の特性として，データの質によ違いによる性能の変化を調べた．誤認識訂正

る性能の低下も考えられる．再学習の際に誤を行った場合の追加数は，がん症例 40 例，行

りデータなどが混入した場合の性能低下も考わなかった場合は，がん症例 15 例と非がん症えられる．そのため，追加症例の質による性例 4 例が追加されている．

能変化の検討も併せて行う．

結果の ROC グラフを図 2 に，Az(ROC グラ

本論文のポイントを以下に示す．

フの下面積)を表 1 に示す．ROC は学習用と① 再学習時の追加症例の質の検討は別に用意したテストデータ，がん症例 40② 自己進化型 CAD システムの検討

例，非がん症例 40 例を使用して評価している．

本論文では，2 章で学習データセットの質的表1

検討，3 章で自己進化型 CAD システムの検討・

誤認識訂正の有無による評価の比較

評価の結果を示す．4 章にて考察，5 章にて本研

Az

究のまとめについて述べる．

誤認識訂正を行う場合

2．学習データセットの質的検討

開発時

乳がん腫瘤影判別用 CNN

再学習 1 回目

2.1

誤認識訂正を行わない場合

0.75
0.90

0.84

乳がん腫瘤影判別の CNN は Al-masni らの手法[2]や藤田らの書籍[5]を参考に yolo[6]を

表 1 及び図 2(a)(b)より初期学習の CNN と用いて作成した．OS は ubuntu16.04，cuda8.0

誤認識訂正を行った CNN を比較すると判別を用いて GPU を利用した学習を行っている．

性能が著しく向上しているのが見てとれる．

444

一方，図 2(a)(c)より誤認識訂正を行わなかった場合においても性能は上昇したが，訂正を行った場合ほどの向上は見られなかった．また，再学習の回数が増加するにつれて非がん症例の個数も増加していくため，回数が増えるにつれ性能が低下する傾向が見られた．よって進化型 CAD には誤認識を訂正する機能が求められる．

図3

シェーマ図

3．自己進化型 CAD システムの性能評価
FPF

2 章の結果より，自己進化型 CAD は誤認識(a) 開発時の CNN

症例の訂正を行うことで性能の上昇が確認された．
本章では 2 章と同様に初期の CNN を作成，以降段階的に症例データを追加し CNN の再学習による性能向上についての検討を行った．
評価にあたり，用意した学習データを腫瘤
影の大小と，腫瘤内と辺縁での濃淡の差を基FPF(b) 誤認識訂正あり
図2に次の A～D の 4 等分に分割した．

FPF

・A：サイズ 5cm 以上，濃淡差が 80 以上(c) 誤認識訂正なし

・B：サイズ 5cm 以上，濃淡差が 80 未満

追加症例の質の評価

・C：サイズ 5cm 未満，濃淡差が 50 以上
2.3

・D：サイズ 5cm 未満，濃淡差が 50 未満

誤認識訂正機能

現在の医療現場において読影レポート情報

開発時の学習を A のみ 40 例で学習した CNN（電子カルテ）はほぼ全ての現場にて使用さと ABCD を各 10 例ずつの 40 例で学習した

れている．電子カルテには医師の所見を書き

CNN を作成した．これは，症例の偏りを使用

込むシェーマ機能があり，乳がん腫瘤影にお施設による症例画像の質の違いに見立てて検いても実際の乳房の形状を基にスケッチを行討を行うためである．以降の再学習は ABCD

える（図 3）．そのスケッチ情報を読み込み，各 10 例の 40 例を追加する形で，計 3 回追加

医師のマーク座標から正解座標を算出する．

を行い性能の評価を行った．

CAD の検出した腫瘤影の座標と正解座標を各々の結果の ROC グラフを図 4，図 5 に，比較して誤検出領域の除去と検出ミスの領域

Az(ROC グラフの下面積)を表 2 に示す．ROCの拾い直しを行う．このような電子カルテのは学習用とは別に用意したテストデータ，が情報を利用した学習型 CAD を作成することん症例 100 例，非がん症例 100 例を使用してにより，誤認識訂正を行っての再学習が可能

評価している．

となる．

445

(a)

Az=0.75

Az=0.90

開発時(b) 再学習 1 回目

Az=0.89Az=0.92(c) 再学習 2 回目(d) 再学習 3 回目

図4

A のみで開発した CNN の進化

Az=0.92(a)Az=0.93

開発時(b) 再学習 1 回目

Az=0.97

Az=0.96(c) 再学習 2 回目(d) 再学習 3 回目

(c)

再学習

図5

ABCD 網羅で開発した CNN の進化

446

表2

り使用する施設に最適な CNN へと進化する

再学習による最適化

ことが確認できた．ABCD を網羅した CNN

Az
A のみで学習ABCD を網羅

では途中で性能が飽和しているように見える

開発時

0.75

0.92

が，低性能での飽和ではないため再学習にお再学習 1 回目

0.90

0.93

ける CAD の性能保障になると考えられる．

再学習 2 回目

0.89

0.97

再学習 3 回目

0.92

0.96

ABCD を網羅した CNN の再学習 3 回目時のFROC を図 6 に示す．これまでに示した ROC
グラフは CAD システムの判別処理（腫瘤影
候補検出後の FP 除去処理）の性能について

表 2 及び図 4，図 5 より A のみでの開発時，のものである．一方，CAD システム全体の性

ABCD での開発時の両 CNN ともに性能向上能を検討するために，候補検出処理を含めたが見られる．再学習 3 回では A のみからの学検出性能を FROC で示した．図 6 では，過去

習でも Az が 0.92 以上，ABCD 網羅からではに筆者らによって開発された候補検出処理

Az が 0.96 以上と高性能の CNN に進化してい[7]を含めた CAD システム全体を FROC としることが確認できる．A のみで開発した CNNて示したものである．なおこの手法では，乳では著しく検出性能が向上しており，再学習

がん腫瘤影の候補領域を，適応リングフィル

によって実際に使用する施設の症例により適タを用いて検出を行っている．FP 数が 0.5[個応した CNN に進化していると示唆できる．

/image]で約 90%の TP 率となった．現在の一

また，ABCD を網羅して開発した CNN にお般的な乳がん CAD が同 FP 数で約 85%程度でいても上り幅こそ緩やかではあるか向上が見あるため，本 CAD は良好な検出結果であっられる．これらの結果より，施設による症例

たいえる．

画像の質の偏りに影響されることなく，再学
習によって検出性能の向上が見込めることが確認できる．
4．考察
2 章の表 1 より，CNN に追加する症例の質の重要性が確認できる．また，自己進化型
CAD では再学習の際に追加する症例の質により性能が低下する可能性が確認された．非がん症例が少数でも加わってしまうと Az が大きく低下する．これに対して誤認識訂正機
能を導入し，誤認識を訂正した場合では検出性能の向上が見られた．この誤認識訂正機能
は，ほぼすべての病院で導入されている電子
カルテの情報を組み込むことにより可能であると考えられる．

図6

3 章の表 2 より，自己進化型 CAD は再学習

システム全体の FROC 性能を行うことにより性能が向上することが確認
5．まとめ

できた．また，開発機関の持つ症例データと本論では，学習に用いるデータデットの質

実運用を行う施設での症例に差があった場合の検討，およびそれを用いた再学習による自においても，再学習ごとに性能が向上し，よ

己進化型 CAD システムについての提案と検447

討を行った．その結果，CNN はやはり矛盾が文

献起こるデータを少数でも加えてしまうと性能［1］が著しく低下することが確認できた．それにal:

対し電子カルテ情報を利用した誤認識訂正機

pathology-from

能を組み込むことにより，再学習における矛

techniques

盾データの混入を防ぐ手法を提起した．

Translational Research Vol.194, pp.19-35,

さらに，開発機関と実運用を行う施設で症例

2018

データに差があった場合においても，複数回Robertson S, Hartman J, Robertson S et
Digitalimage
toanalysisinbreastimage

processing

artificial

intelligence.

［2］ Al-masni M. A., Al-antari M. A., Park J et

再学習を行うことにより段階的な精度向上がal:

見られることが確認できた．また，意図的にclassification of breast masses in digital

網羅した症例での CNN においても，上り幅

mammograms

via

a

deep

learning

は緩やかではあったものの再学習による性能

YOLO-based

CAD

system.

Computerの向上は確認できた．

Methods and Programs in Biomedicine

本提案システムは，国内薬事（薬機法）やSimultaneous

detection

andVol.157, pp.85-94, 2018

FDA 認可時には問題が発生する懸念がある．

［3］ Al-masni M. A., Al-antari M. A., Park J et

認可の審査時の性能が再学習を行った際に保al: Detection and classification of the breast

証されない可能性があるためである．本論でabnormalities in digital mammograms viaの実験においては開発時性能と比較しての再regional Convolutional Neural Network.

学習による検出性能の低下は見られなかったIEEE Conf Proc. No.EMBC. pp.1230-1233,

が，可能性としては否めないものである．

2017
［4］

Tan Y. J., Sim K. S., Ting F. F: Breast

利益相反の有無

cancer detection using convolutional neural

利益相反

networks for mammogram imaging system.

なしIEEE Conf Proc. No.ICORAS. pp.1-5, 2017［5］ 藤田一弥，高原歩：実装ディープラー

倫理規範の順守

ニング．オーム社，東京，2016，pp150-167

本研究にて使用した患者の症例データは，［6］すべての患者の初診時に撮影画像の研究利用

Joseph R, Santosh D, Ross G et al: Youも含めた「包括的合意」にサインを受け，まOnly

た各病院にて稟議を通したうえで提供を受け

Object Detection. Computer Vision andたものを使用している．

Pattern

Look

Once:

Recognition,

Unified,Real-Time

arXiv:1506.02640,

2015［7］ 武尾英哉，志村一男，今村貴志，他：
乳房 CR 画像を用いた異常陰影検出シス
テムの開発と性能評価．Med Imag Tech
22(4): 201-214，2004

448

Proposal for self-evolving CAD system using CNN
Kazuya ABE*1, Hideya TAKEO*1, Yuuichi NAGAI*2, Shigeru NAWANO*3*1 Kanagawa Institute of Technology*2 National Cancer Center Hospital East
*3 International University of Health and Welfare, Mita Hospital

In recent years, convolutional neural networks (CNN) have found active application in the field of computer-aided
diagnosis (CAD). Typically, general-purpose, high performance detectors are designed by conducting machinelearning provided with comprehensive sets of case images having different kinds of variations. The reasoning behind
this is that images not included in learning are not expected to be successfully detected. In fact, a comparison of CNN
trained using only relatively typical cases and CNN trained using a comprehensive set of cases showed superior
performance by the latter. Such is also expected to be the case in the commercial release of CAD. This is because thecases used in development may not encompass the cases at the medical facilities that will actually operate the system.
In response to this situation, this paper proposes a self-evolving CAD system that incorporates a relearning function.
It is not possible to upgrade the detectors of previous CAD systems following their commercial release. As a remedy,
we propose a mechanism for upgrading the detector, accomplished by endowing the CAD system with amisrecognition correction function that uses interpretation report information (i.e., electronic medical records), andperforming relearning after certain data is applied. This function provided improved performance compared to whenrelearning is not performed. Moreover, multiple relearning resulted in gradual improvements, demonstrating a process
by which the system evolved into a CAD system matched to the involved medical facility.

Key words: Breast Cancer, Tumor Mass, CNN, Self-evolving CAD, Relearning

449

著者紹介
安倍 和弥 (あべ かずや)
2010 年神奈川工科大工学部電気電子工学科卒，2012 年同大大学院博士前期課程修了，2015 年同大博士後期課程修了．2015 年同大日本人客員研究員．現在同大バイオメディカル研究センターのポスト・ドクター．博士（工学）．
医用画像・細胞培養画像などの画像工学の研究に従事．第 6 回および第 8 回
JAMIT-CAD コンテスト優勝．本学会会員．

武尾 英哉 (たけお ひでや)
1984 年神奈川大工学部卒，1986 年同大大学院修士課程了．同年富士フィルム
株式会社に入社．医用画像処理システ
ムに関する研究・開発に従事．2005 年
東京農工大大学院博士後期課程了．博士（工学）．2006 年神奈川工科大工学部助教授．現在同大教授．医用・フォ
ト・シネマ映像などの画像工学の研究に従事．2004 年度本学会論文賞．第 6回および第 8 回 JAMIT-CAD コンテスト
優勝．本学会，映像情報メディア学会，
画像電子学会，電子情報通信学会，医用画像情報学会各会員．

永井 優一 (ながい ゆういち)
1991 年中央医療技術専門学校夜間部
卒．1991 年より国立療養所松戸病院放射線科，1992 年より国立がんセンター
東病院放射線部，2006 年より国立がんセンター中央病院（現独立行政法人国立がんセンター中央病院）放射線診断
部消化器官撮影主任，2015 年より東埼玉病院放射線科副診療放射線技師長，
中央医療技術専門学校非常勤講師（画像工学），全国国立病院療養所放射線技師会常任理事，2017 年より国立がんセンター東病院放射線部放射線診断技
術室副放射線診断技術室長，現在に至る．診療放射線技師．医用画像解析の研究に従事．日本放射線技術学会会員．

縄野 繁 (なわの しげる)
1981 年千葉大学医学部卒，同年千葉大学医学部付属病院放射線科研修医．
1982 年同助手．1986 年国立がんセンタ
ー病院放射線診断部医員．1992 年 7 月
1 日国立がんセンター東病院放射線部
医長．2002 年 4 月 1 日同部長．2007
年 4 月 1 日国際医療福祉大学三田病院
放射線診断センター教授．日本医用画像工学会，日本医学放射線学会専門医，
日本核医学会専門医，日本磁気共鳴医学会，北米放射線学会，CT・MRI の診断，消化管 X 線診断．

450

第 37 回日本医用画像工学会大会（JAMIT2018)
大会役員委員会名簿
五十音順・敬称略
工藤

博幸

滝沢

穂高

委員長
委

員

大会長
筑波大学
大会長補佐
筑波大学
プログラム委員会

目加田慶人

中京大学

有村
伊藤
彌冨
上村
内山
小田
小尾
河田
北坂
北村
木戸
金
木村
佐藤
椎名
清水
周
庄野
菅
杉本
滝沢
武田
田中
陳
中口
中田
根本
野村
花岡
羽石
原
平野
本谷
増谷
宮崎
森
八上
山谷
湯浅

九州大学
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
徳島大学
愛知工業大学株式会社島津製作所
山口大学
九州工業大学近畿大学
奈良先端科学技術大学院大学
京都大学
東京農工大学
岐阜大学
電気通信大学
千葉大学
京都大学
筑波大学
北里大学
金沢大学
立命館大学
千葉大学
東京慈恵会医科大学
近畿大学
東京大学
東京大学
千葉大学
岐阜大学
山口大学
名古屋工業大学
広島市立大学
日立製作所
名古屋大学
京都大学
量子科学技術研究開発機構
山形大学

秀孝
聡志
仁
幸司
良一
昌宏
高史
佳樹
孝幸
圭司
尚治
亨燮
裕一
嘉伸
毅
昭伸
向栄
逸
幹生
直三
穂高
徹
利恵
延偉
俊哉
典生
充貴
行弘
昇平
秀昭
武史
靖
秀堅
佳孝
靖
健策
全弘
泰賀
哲也

業務委員会

委員長
原口

剛

コニカミノルタ451

日 本 医 用 画 像 工 学 会（JAMIT）
役 員 名 簿( 平成 30 年 5 月 15 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
宮崎
靖
目加田慶人
山谷 泰賀
湯浅 哲也
石垣 武男
伊藤 聡志
上村 幸司
大松 広伸
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
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
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
山形大学
名古屋城北放射線科クリニック
宇都宮大学
国立循環器病研究センター
網走刑務所
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
小松短期大学
島津製作所
京都大学
筑波大学
北里大学
立命館大学
富士フイルム国際医療福祉大学
徳島大学
キヤノンメディカルシステムズ
中京大学
滋賀県立大学
山口大学
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

452