JAMIT Annual Meeting 2022

第41回日本医用画像工学会大会会

期：2022 年 7 月 29 日 ( 金 ) 〜 31 日 ( 日 )会

場：名古屋大学 東山キャンパス 豊田講堂

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大会長：森 健策（名古屋大学）

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共 催：
後 援：

協 賛：

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

学会長ご挨拶
第 41 回日本医用画像工学会大会（JAMIT 2022）を，会期 7/29( 金 ) ～ 7/31( 日 ) にわたって，名古屋大学豊田講堂（東山キャンパス）にて（COVID-19 の状況によりオンライン開催に変更の可能性あり），森健
策先生大会長のもとで開催させていただくことになりました．当初，第 41 回大会は絶対に現地開催できると思い計画を始めましたが，COVID-19 の状況を見て現地開催かオンラインのどちらか一方に決定する予定です（日程の延期は考えていません）．私は，COVID-19 の問題が未だに解決しない状況を長期間眺めて
いて，JAMIT が関与できるのは医用画像分野だけですが，「科学技術はまだまだ未熟で未知の世界があり
COVID-19 を直ちに打ちのめすレベルに今後益々発展させねばならない」と思うことがよくあります．特に，今後の人類を背負う若手研究者に期待する所です．さて，JAMIT 大会は 2016 年開催の第 35 回大会以降，
AI ブームの上昇気流に乗り，参加者数 300 人以上・演題数 100 件・「ハンズオンセミナー」や「チュートリ
アル講演」など AI 関係の企画物の高評価，他の大成功を収めてきました．私自身も，毎年大会に参加して医用画像分野の研究者・技術者の JAMIT 大会への大きな期待を感じると同時に，学会長として魅力的な大会にしなければならない責任やプレッシャーも感じてきました．
継続した大成功に導くため，JAMIT2022 の大会長は医用画像分野のトップ研究者の一人であり学会開催の豊富な経験を持つ森先生に期待して，大会長をお願いして快くお引き受けいただきました．そして，森先生の方で準備チームを組織してこれまで必死で準備を進め，企画物とスケジュールが確定した状況です．その全体像を以下に紹介させていただきます．最初に，大会のテーマは「コンピューティングとイメージングが切り拓く新たな医用画像工学」に設定して，JAMIT がイメージングとポストプロセッシングの両方をバ
ランス良く取り扱う学会である特徴が強く現れているものにしました．特別講演は，理化学研究所の杉山将先生と高輝度光科学研究センターの上椙真之先生にお願いしました．杉山先生は誰もが知る機械学習の著名研究者であり「限られた情報からロバストに：信頼できる機械学習に向けて」というタイトルで壮大な杉山先生にしかできないようなご講演を聞けるに違いないと楽しみにしています．上椙先生は，放射光を用いたCT イメージングの著名研究者であり，タイトル「小惑星探査機「はやぶさ２」帰還粒子の放射光 CT 観察から導かれる、小惑星リュウグウの形成・進化史」で，宇宙から持ち帰った石をイメージングして宇宙の様相が分かるという夢があるご講演をいただきます．シンポジウムに関しては，4 つのシンポジウムを企画しました．シンポジウム 1 ～ 3 は技術的な内容で，イメージング・ポストプロセッシング・関連するデータベー
スやネットワークに関するものをバランスよく揃えました．具体的には，「次の医用画像工学を切り拓く
HPC と機械学習」，「医用画像データベースとネットワーク」，「イメージングが切り拓く未来の医用画像工学」の 3 つのシンポジウムです．そして，4 つ目のシンポジウムとして，「JAMIT の未来を作ろう！」を企画しました．このシンポジウムで取り扱う内容は若手研究者を意識したもので，「研究の方法論や様式が目まぐ
るしく変化する現代において，若手研究者が元気に活躍して成功を納め JAMIT の未来を作るにはどうすればよいか」という大変難しいながら重要な問題です．年配研究者から若手研究者に問いかけ，元気のよい若手研究者に思いや本音を述べてもらうようなスタイルのものを考えています．今までの JAMIT 大会ではなかったシンポジウムであり，私は「年配と若手の対話により何か共通認識・やるべき新しい方向性・個々の若手研究者が成功を収めるキーのようなものが出てくればよい」と期待しています．他の企画物として，ハンズオンセミナーは JAMIT2021 と同様に 90 分× 5 回をリフレッシュした内容「深層学習ハンズオンセミナー〜リフレッシュ：画像認識から生成まで〜」で実施します．チュートリアル講演会は益々重要性が増している「個人情報保護」に関するものを準備しています．他には，JAMIT2021 から様式を改めた田中栄一記念賞受賞者講演を含む会員集会，ランチョンセミナーなどを予定しています．一般演題は 80 件の発表があります
会場の名古屋大学豊田講堂は，名古屋大学のシンボルで著名建築士の槇文彦先生が設計されたもので，有名な歴史的建造物として知られています．JAMIT2021 はハイブリッド開催しましたが会場にお越しいただ
いた参加者数はかなり少なく，「現地で開催できたことに意義があった」大会でした．JAMIT2022 は豊田講堂に COVID-19 以前の JAMIT 大会に近い多くの方が集まり「実質的な現地開催ができた」としたい所です．
が，無理はできず国・自治体・大学の指示に従い参加者の安全を守らなければならず，その決定を森先生と慎重に行い皆様にお伝えします．
日本医用画像工学会（JAMIT）
会長 工藤 博幸

1

大会長ご挨拶
来たる 2022 年 7 月 29，30，31 日の 3 日間，名古屋大学豊田講堂にて第 41 回日本医用画像工学会大会（JAMIT2022）を開催いたします．新型コロナウイルス感染症の影響による国による行動制限が発出されなければ，3 年ぶりの全面的な現地開催大会となる予定です．
新型コロナウイルス感染症の影響が全世界に広まり，学術分野においても様々な影響がもたらされています．学会活動もその最たる例であるとも言えます．JAMIT 大会もその一つであり，学会員の皆様，参加者，そして，企業展示の皆様などとの間のコミュニケーションが制限される日々が続いております．
新型コロナウイルス感染症の診断治療方法の確立も医工学分野における重要な課題でもあります．医用画
像工学は，肺炎の診断や治療方針の決定などにも大きく寄与する学問分野でもあります．人体内部を画像としてとらえるイメージングとそれを処理するコンピューティングは，医用画像工学におけるコアな領域であるといえます．
そこで，JAMIT 2022 では，「コンピューティングとイメージングが切り拓く新たな医用画像工学」として，イメージングとコンピューティングがどのようにして新たな医学的価値を生み出すかを皆様と議論できるような機会としたいと考えております．イメージングとコンピューティングの両面から，特別講演，シンポジ
ウムなどを構成しております．また，今後の JAMIT を支える若手研究者によるセッションなども企画しております．
特別講演では，機械学習の最先端に関し，本分野で著名な東京大学ならびに理化学研究所の杉山将先生から，イメージングに関しては，高輝度光科学研究センターの上椙真之先生から，それぞれご講演をいただく
予定です．
シンポジウムでは，「次の医用画像工学を切り拓く HPC と機械学習」，「医用画像データベースとネットワー
ク」，「イメージングが切り拓く未来の医用画像工学」の 3 つと，将来を参加者の皆様と議論する「JAMITの未来をつくろう !」の 4 つを企画いたしました．
機械学習を用いたデータドリブンな画像解析や自然言語処理，スーパーコンピューターなどを用いた大規
模な計算技術は今後の医用画像解析において重要な位置を占めています．これらについて議論する機会として「次の医用画像工学を切り拓く HPC と機械学習」を設けています．また，名古屋大学情報基盤センタースー
パーコンピューターシステム「不老」の見学会も企画しています．
医用画像研究におけるデータドリブンな画像解析においては画像データベースの構築が重要となっていま
す．また，データの収集および利活用のためにネットワーク基盤の重要性が増しています．本シンポジウム
では，最新のデータベース構築や学術基盤ネットワークの実例を紹介していただく企画として「医用画像デー
タベースとネットワーク」を設定しました．
「イメージングが切り拓く未来の医用画像工学」では，最先端のイメージング手法を第一線の研究者にご紹介いただき，イメージングとコンピューティングの接点を探ってゆく機会としたいと思います．
「JAMIT の未来をつくろう！」は，経験豊富なモデレータが若い研究者の皆さんへ問いかける形で，学会のありかたを考える機会として設けました．JAMIT 創立から約 45 年の月日が流れようとしています．近年の機械学習ブームに乗って本学会の領域の研究者が増えていることは間違いないことです．しかしながら，次の 20 年，30 年の JAMIT を考えると，学生，助教レベルの研究者が「今」元気に活躍できる学会とする必要があります．また，医用画像工学の領域の研究者だけでまとまっていても，新たな発展は期待できないと思います．近年の機械学習手法の発展に伴い，深層学習を利用した医用画像工学の研究が活発となっている一方，研究成果の再現性が重要視されるフェーズに入っています．コード・データベース・有名国際会議の査読過程の公開，など研究のあり方の大変革も起きています．このような激流に耐えうるのは JAMIT の
将来を担う若手の皆さんしかありえません．これらを踏まえて，本シンポジウムを企画しています．
盛夏の中での JAMIT2022 開催となりますが，参加者間の活発な議論の場を提供できるように頑張ってゆく所存です．どうかよろしくお願いします．
第 41 回日本医用画像工学会大会
大会長 森 健策（名古屋大学）

2

交通案内
至本山

工学部

ES 館
理学部 E 館

IB 館

理学 C 館理学 B 館

理学 A 館

野依記念学術交流館

地下鉄名城線
名古屋大学駅
2 番出入口

︵
中セ
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空レ
港ア
︶

東
京
新
大
阪

名鉄線
（約 30 分）豊田講堂・シンポジオン

至八事

金
山

地下鉄 名城線
左回り（約 24分）新幹線（約 100 分）
新幹線

名
古
屋

地下鉄 東山線
藤が丘行き（約 16 分）（約 50 分）3

本山

地下鉄 名城線
右回り（約 3 分）豊田講
名 2番 堂
古 出入口 ・シ屋ン
大 （約徒歩3 分） ポ学ジオン

会場案内図4

参加者へのご案内

1．会 期：2022 年 7 月 29 日(金)～31 日(日)2．会 場：名古屋大学

東山キャンパス 豊田講堂 （国登録有形文化財）〒464-8601 名古屋市千種区不老町
https://www.nagoya-u.ac.jp/extra/map/index.html
3．参加登録参加登録ページよりオンラインにて参加登録を完了してください．現地参加される際は，参加費の決済完了メールをプリントアウトして受付までご持参ください．
https://jamit2022.jamit.jp/registration.html
１） 登録期間：5 月 9 日(月)～７月 31 日(日) 16：00
２） 参加費：正会員（賛助会員含む）：13,000 円
学生会員：5,000 円
関連学会（応用物理学会）会員：13,000 円
非会員一般：20,000 円
非会員学生：7,000 円
３）現地受付開設時間
7 月 29 日(金) 12:30～18:30
7 月 30 日(土) 8:00～18:30
7 月 31 日(日) 8:00～16:00
4．会員集会
日時：7 月 30 日(土) 13：10～14：10 会場：第 1 会場（ホール）
5．予稿集について
ダウンロード（PDF）形式で作成し，ダウンロードパスワードを参加者にお知らせいたします．
6．発表者へのご案内
一般演題の発表は，発表時間が口演 8 分，討論 4 分です．
発表はご自身の PC でお願いします．PC 受付は設けませんので，発表データの確認は事前にお願いいたします．
7．座長へのご案内
担当セッションが始まる 10 分前までに，座長席近くにお越しになり，待機してください．

58．発表者資格
一般演題の筆頭発表者は，日本医用画像工学会の会員に限ります．
非会員の方は，6 月末日までに入会のお申込みをいただき，7 月 15 日(金)までに会費を納入してください．
9．入会手続き及びお問い合わせ
日本医用画像工学会事務局（http://www.jamit.jp/）〒104-0033 東京都中央区新川 1-5-19 6 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」（http://www.jamit.jp/outline/agreement/rieki.html）において開示の対象となる場合，この規定に基づいて，発表者の申告した利益相反の状態が予稿集に開示されます．
11．第 12 回 JAMIT チュートリアル講演会（教育委員会企画）（コニカミノルタ科学技術振興財団

JAMIT ハンズオンセミナー

連携企画）「医用画像研究と一般画像研究におけるプライバシー保護」
第 41 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 12 回日本医用画像工学会（JAMIT)チュートリアル講演会～医用画像研究と一般画像研究におけるプライバシー保護～」を第１日目の午後に開催いたします。チュートリアルでは，医用画像工学に携わる若手研
究者や最新の動向を得たい第一線の研究者を対象として、現在の研究に役立つテーマを専門の研究者が講演いたします。
日時：7 月 29 日（金） 13:10～16:00

座

長：滝沢

穂高（筑波大学）

講演１：（TU1）人を対象とした研究を安心して進めるための処方箋大西

正輝 （産業技術総合研究所 人工知能研究センター）

講演２：（TU2）臨床現場における個人情報保護に留意した医療 AI 開発研究大山慎太郎 （名古屋大学）

講演３：（TU3）医用画像の個人情報を取り扱う企業の取り組み
中西隆伯 （株式会社ジェイマックシステム）6

12．コニカミノルタ科学技術振興財団・JAMIT ハンズオンセミナー
深層学習の環境は年々変化しています．定期的に潮流を眺めサンプルプログラムに触れると，実験環境の構築から実験方法を再確認できます．恒例となりつつあるハンズオンセミナーは，
ハンズオン資料に基づいて参加者の PC に環境を構築し，すぐにでも実験ができる環境を提供
します．2022 年度は，PyTorch の利用を中心として，DICOM 画像の取り扱い，ROC 解析な
どの統計的な手法を用いた評価も取り扱います．いずれも入門から中級程度の課題を用意し，深層学習を利用した実験の流れを実践的に習得します．セミナーでは課題 1 から課題 5 を用意します（各回 90 分）．ご興味ある課題を自由に受講ください．それぞれ受講人数を 30 名に制限します．なお，ハンズオンの参加には JAMIT2022 大会への登録と，ハンズオン専用ページから別途参加登録（7 月 1 日開始）が必要です．当日は，コンピュータの持参が必要です．事前に持参するコンピュータに環境を構築してください．GPU は不要ですが実質的に動作しない課題があります．詳細はハンズオン専用ページをご覧ください．
課題 1：深層学習ことはじめ：入門編（7/29 午後）
課題 2：画像の分類と回帰（7/30 午前）
課題 3：物体検知と領域分割（7/30 午後）
課題 4：異常検知とフェイク画像の生成（7/31 午前）
課題 5：自然言語・音声解析入門（7/31 午後）（内容は変更となる場合があります）（開催形態・会場）
ハンズオンセミナーは，会場内の 1 部屋を利用して対面形式で実施します．事前に公開するセットアップ資料と題材に基づいて，セミナー開催までにご自身の PC に環境を構築して，そのPC をご持参ください．もしくは会場に持参した PC から環境構築済みの PC へリモートログイ
ンできるようご準備をお願いします．会場内では無線 LAN 形式で Eduroam によるネットワー
ク接続が可能です．ご自身で Eduroam アカウントの確認，接続する PC の設定をお済ませくだ
さい．PC の電源アダプターや増設コンセント類はご持参ください．
（参加登録）
７月１日から JAMIT2022 大会ページにあるハンズオンセミナーへのリンクから参加申込を開始します．
ハンズオンセミナーへの参加には，JAMIT2022 大会への参加登録が必要です．
（スケジュール）
7月1日

参加登録開始7 月 20 日 セットアップ資料の公開
7 月 25 日 セミナー資料の公開
7 月 29～31 日

ハンズオンセミナー開催

7 月 29 日 16:10～ 課題 1
7 月 30 日 8:30～ 課題 2，

16:30～

課題 3

7 月 31 日 8:50～ 課題 4， 14:30～

課題 5

7

（各回の予定：90 分）
00:00～00:05 達成目標の確認
00:05～00:10 プログラム実行のデモ
00:10～00:30 自分の PC での実行確認
00:30～00:50 プログラムの説明，GPU との比較
00:50～01:10 結果の確認／評価方法
01:10～01:20 自分の結果の再確認
01:20～01:30 問題点洗い出し／質疑応答／まとめ（運営スタッフ）原

武史（岐阜大学），小田 昌宏（名古屋大学），滝沢 穂高（筑波大学），

中田

典生（東京慈恵医科大学）（協力）
本セミナーは，コニカミノルタ科学技術振興財団の支援を得て実施しています．また，岐阜大学人工知能研究推進センター，東海国立大学機構医療健康データ統合研究教育拠点の協力で実施します．
13．名古屋大学情報基盤センター スーパーコンピュータ「不老」見学会
名古屋大学情報基盤センター スーパーコンピュータ「不老」の見学会を開催します．見学時間については別途会場にてアナウンスします．

8

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．
共催セミナー：株式会社 HPC テック
助成：

公益財団法人 コニカミノルタ科学技術振興財団
公益財団法人 名古屋コンベンションビューロー

企業展示：

株式会社 HPC テック
株式会社ジーデップ・アドバンス
株式会社ニューテック
富士通 Japan 株式会社株式会社ライトストーン
菱洋エレクトロ株式会社

広告掲載：

株式会社オーム社
サイバネットシステム株式会社
デル・テクノロジーズ株式会社
西日本電信電話株式会社
浜松ホトニクス株式会社
富士フイルム株式会社
富士フイルムメディカル株式会社
株式会社モリタ製作所
株式会社ユニットコム

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

10第1⽇⽬／7⽉29⽇（⾦）
第1会場（ホール）

第2会場（シンポジオン）

第3会場（第1会議室）

13:00 13:00-13:10 開会式
13:10-16:00 チュートリアル講演会
TU 「医⽤画像研究と⼀般画像研究におけるプライバ シー保護」
14:00

TU-1 「⼈を対象とした研究を安⼼して進めるための処⽅箋」
⼤⻄ 正輝
TU-2 「臨床現場における個⼈情報保護に15:00留意した医療AI開発研究」
⼤⼭ 慎太郎TU-3 「医⽤画像の個⼈情報を取り扱う企業の取り組み」中⻄ 隆伯
座⻑︓滝沢 穂⾼

16:00
16:10-17:30 シンポジウム 1

16:10-17:30 ⼀般演題 1

16:10-17:40 ハンズオンセミナー１

SY1 「イメージングが切り拓く未来の医⽤

OP1 「治療⽀援，レジストレーション」

HS1 「深層学習ことはじめ︓⼊⾨編」

画像⼯学」（OP1-1〜6）

⻄澤 典彦／⼭⽥ 重⼈／椎名 毅／座⻑︓中⼝ 俊哉／健⼭ 智⼦

17:00 砂⼝ 尚輝
座⻑︓伊藤 聡志／湯浅 哲也

18:00

17:40-18:40 ⼀般演題 2

17:40-18:40 ⼀般演題 3

OP2 「イメージング1」（OP2-1〜5）OP3 「CAD1」（OP3-1〜5）座⻑︓杉本 直三／吉川 悦次

座⻑︓内⼭ 良⼀／花岡 昇平

19:00

15:00

16:00

17:00

18:00

19:00

11

第2⽇⽬／7⽉30⽇（⼟）
第1会場（ホール）

第2会場（シンポジオン）

第3会場（第1会議室）

8:00

8:30-9:50 ⼀般演題 4

8:30-9:50 ⼀般演題 5

8:30-10:00 ハンズオンセミナー 2

OP4 「セグメンテーション1」

OP5 「画質改善」（OP5-1〜6）

HS2 「画像の分類と回帰」

9:00 （OP4-1〜6）座⻑︓⼤⽵ 義⼈／村尾 晃平

座⻑︓中尾 恵／陳 延偉

10:00 10:00-12:00 シンポジウム 2
SY2 「次の医⽤画像⼯学を切り拓くHPCと機械学習」
⽥浦 健次朗／原⽥ 達也／荒牧 英
11:00

治／佐藤 真⼀座⻑︓⽬加⽥ 慶⼈／平野 靖

12:00
12:10-13:10 ランチョンセミナー
LS 「医⽤画像AIの進化、普及を⽀えるGPU関連テクノロジー」
⼭⽥ 泰永
座⻑︓奥⼭ 義弘

13:00
13:10-14:10 会員集会

14:00
14:10-14:20 スパコン 「不⽼」紹介

14:20-15:20 特別講演Ⅰ
SL1 「限られた情報からロバストに︓信頼できる
機械学習に向けて」

15:00 杉⼭将

座⻑︓森 健策

15:30-16:50 シンポジウム 3
SY3 「JAMITの未来をつくろう︕」
16:00 座⻑︓森 健策

16:30-18:00 ハンズオンセミナー 3
HS3 「物体検知と領域分割」
17:00 17:00-17:50 ⼀般演題 6
OP6 「解剖構造モデル，他」（OP6-1〜4）座⻑︓清⽔ 昭伸／堀⽥ ⼀弘

17:00-18:00 ⼀般演題 7
OP7 「微細構造解析1」（OP7-1〜5）座⻑︓増⾕ 佳孝／鈴⽊ 秀宣

18:00

19:00

12

第3⽇⽬／7⽉31⽇（⽇）
第1会場（ホール）

第2会場（シンポジオン）

第3会場（第1会議室）

8:00

8:30-9:30 ⼀般演題 8
OP8 「経時画像解析1」
9:00 （OP8-1〜5）座⻑︓庄野 逸／間普 真吾
9:30-10:20 ⼀般演題 10
OP10 「経時画像解析2，他」（OP10-1〜4）

10:00

11:00

8:40-9:30 ⼀般演題 9
OP9 「イメージング2」（OP9-1〜4）座⻑︓砂⼝ 尚輝／北村 圭司

8:50-10:20 ハンズオンセミナー 4
HS4 「異常検知とフェイク画像の⽣成」

9:30-10:20 ⼀般演題 11
OP11 「イメージング3，他」（OP11-1〜4）座⻑︓原⼝ 亮／畑中 裕司

座⻑︓菅 幹⽣／森⽥ 尚孝

10:30-11:50 シンポジウム 4

10:30-11:50 ⼀般演題 12

SY4 「医⽤画像データベースとネットワーク」

OP12 「微細構造解析2」（OP12-1〜6）

漆⾕ 重雄／伊藤 雅昭／明⽯ 敏昭／⿊座⻑︓⽻⽯ 秀昭／本⾕ 秀堅

⽥ 知宏
座⻑︓佐藤 嘉伸／平尾 彰浩

12:00

13:00
13:20-14:20 特別講演 II
SL2 「⼩惑星探査機「はやぶさ２」帰還粒⼦の放射光CT観察から導かれる、⼩惑星リュウグウの形成・進

14:00

化史」 上椙 真之
座⻑︓⼯藤 博幸

14:30-15:30 ⼀般演題 13

14:30-15:30 ⼀般演題 14

14:30-16:00 ハンズオンセミナー 5

OP13 「CAD2」（OP13-1〜5）

OP14 「セグメンテーション2」

HS5 「⾃然⾔語・⾳声解析⼊⾨」

15:00 座⻑︓河⽥ 佳樹／寺本 篤司

16:00

17:00

（OP14-1〜5）
座⻑︓⼩橋 昌司／中村 嘉彦

15:40-16:40 ⼀般演題 15

15:40-16:40 ⼀般演題 16

OP15 「CAD3」（OP15-1〜5）

OP16 「イメージング4」（OP16-1〜5）座⻑︓⽊⼾ 尚治／野村 ⾏弘

座⻑︓⼭⾕ 泰賀／⼩尾 ⾼史

16:40-17:30 ⼀般演題 17

16:40-17:30 ⼀般演題 18

OP17 「CAD4」（OP17-1〜4）

OP18 「イメージング5」（OP18-1〜4）座⻑︓根本 充貴／神⾕ 直希

座⻑︓銭⾕ 勉／⽥島 英朗

17:30-17:40 閉会式
18:00

19:00

13

特別講演
7 月 30 日 ( 土 )第 1 会場（ホール）

特別講演 1
14:20 〜 15:20

SL1「限られた情報からロバストに：信頼できる機械学習に向けて」
座長： 森

SL1

健策（名古屋大学）

限られた情報からロバストに：信頼できる機械学習に向けて

杉山
将
理化学研究所 革新知能統合研究センター 、東京大学大学院新領域創成科学研究科

7 月 31 日 ( 日 )第 1 会場（ホール）

特別講演 2
13:20 〜 14:20

SL2「小惑星探査機「はやぶさ２」帰還粒子の放射光 CT 観察から導かれる、小惑星リュウグウの形成・進化史」
座長： 工藤SL2

博幸（筑波大学）

小惑星探査機「はやぶさ２」帰還粒子の放射光 CT 観察から導かれる、小惑星リュウグウの形成・
進化史
上椙 真之
高輝度光科学研究センター

14

シ ン ポ ジ ウム
7 月 29 日 ( 金 )第 1 会場（ホール）

シンポジウム 1
16:10 〜 17:30

SY1「イメージングが切り拓く未来の医用画像工学」
座長： 伊藤湯浅

SY1-1

聡志（宇都宮大学）
哲也（山形大学）

光コヒーレンストモグラフィー（OCT）の進展
西澤 典彦
名古屋大学大学院工学研究科 電子工学専攻

SY1-2

位相コントラスト CT イメージングとヒト胚子の時系列解析

SY1-3

超音波と光の融合による医用画像技術の最先端：光超音波（photoacoustic）イメージング

SY1-4

あいちシンクロトロン光センター BL8S2 ビームラインに構築した X 線暗視野法に基づく屈折コ
ントラスト CT 撮像システム

山田 重人
京都大学大学院医学研究科附属先天異常標本解析センター

椎名毅
芝浦工業大学 SIT 総合研究所

砂口 尚輝
名古屋大学大学院医学系研究科 総合保健学専攻

7 月 30 日 ( 土 )第 1 会場（ホール）

シンポジウム 2
10:00 〜 12:00

SY2「次の医用画像工学を切り拓く HPC と機械学習」
座長： 目加田慶人（中京大学）
平野

SY2-1

mdx : データ活用のためのプラットフォームと , 医療データでの活用について
田浦健次朗
東京大学情報基盤センター

SY2-2

靖（山口大学）

機械学習を用いた画像認識の研究動向
原田 達也
東京大学先端科学技術研究センター

15

SY2-3

SY2-4

自然言語処理による読影テキスト解析の未来
荒牧 英治
奈良先端科学技術大学院大学

先端科学技術研究科

機械学習によるメディア画像処理～大規模学習データセットに基づく機械学習手法の威力とその限界
佐藤 真一
国立情報学研究所

シンポジウム 3
15:30 〜 16:50

SY3「JAMIT の未来をつくろう！」
座長： 森

パネリスト
		
		
		
		
		

健策（名古屋大学）

黒瀬 優介（東京大学）
杉野 貴明（東京医科歯科大学）
橘
理恵（大島商船高等専門学校）
健山 智子（藤田医科大学）
橋本二三生（浜松ホトニクス株式会社）平川翼（中部大学）7 月 31 日 ( 日 )第 1 会場（ホール）

シンポジウム 4
10:30 〜 11:50

SY4「医用画像データベースとネットワーク」
座長： 佐藤平尾

嘉伸（奈良先端科学技術大学院大学）
彰浩（株式会社 Surg storage）

SY4-1

医用画像データの利活用を支えるネットワーク基盤 SINET6

SY4-2

内視鏡下手術のデータベース構築とそれがもたらしうる価値

SY4-3

日本医学放射線学会による画像診断ナショナルデータベース（J-MID）の開発とその発展

SY4-4

医用画像データベース構築の落とし穴と活かし方

漆谷 重雄
国立情報学研究所

伊藤 雅昭
国立研究開発法人国立がん研究センター東病院

明石 敏昭
順天堂大学放射線診断学講座

黒田 知宏
京都大学 医学部附属病院 医療情報企画部

16

チュート リ ア ル 講 演 会
7 月 29 日 ( 金 )第 1 会場（ホール）チュートリアル講演会
13:10 〜 16:00

TU「医用画像研究と一般画像研究におけるプライバシー保護」
座長： 滝沢TU1人を対象とした研究を安心して進めるための処方箋

TU2

臨床現場における個人情報保護に留意した医療 AI 開発研究

TU3

穂高（筑波大学）

大西 正輝
産業技術総合研究所 人工知能研究センター

大山慎太郎
名古屋大学

未来社会創造機構

予防早期医療創成センター

医用画像の個人情報を取り扱う企業の取り組み
中西 隆伯株式会社ジェイマックシステム

ハンズオン セミナー
7 月 29 日 ( 金 )第 3 会場（第 1 会議室）

ハンズオンセミナー１
16:10 〜 17:40

HS1「深層学習ことはじめ：入門編」

7 月 30 日 ( 土 )第 3 会場（第 1 会議室）

ハンズオンセミナー２
8:30 〜 10:00

HS2「画像の分類と回帰」

17

ハンズオンセミナー３
16:30 〜 18:00

HS3「物体検知と領域分割」

7 月 31 日 ( 日 )第 3 会場（第 1 会議室）

ハンズオンセミナー４
8:50 〜 10:20

HS4「異常検知とフェイク画像の生成」

ハンズオンセミナー５
14:30 〜 16:00

HS5「自然言語・音声解析入門」

ラ ン チ ョン セ ミ ナ ー
7 月 30 日 ( 土 )第 2 会場（シンポジオン）
12:10 〜 13:10

LS「医用画像 AI の進化、普及を支える GPU 関連テクノロジー」
座長： 奥山LS

医用画像 AI の進化、普及を支える GPU 関連テクノロジー
山田 泰永
エヌビディア合同会社

18

義弘（株式会社 HPC テック）

プログラム7 月 29 日 ( 金 )第 1 会場（ホール）

開会式
13:00 〜 13:10

チュートリアル講演会
13:10 〜 16:00

TU「医用画像研究と一般画像研究におけるプライバシー保護」
座長： 滝沢TU1人を対象とした研究を安心して進めるための処方箋

TU2

臨床現場における個人情報保護に留意した医療 AI 開発研究

TU3

穂高（筑波大学）

大西 正輝
産業技術総合研究所 人工知能研究センター

大山慎太郎
名古屋大学

未来社会創造機構

予防早期医療創成センター

医用画像の個人情報を取り扱う企業の取り組み
中西 隆伯株式会社ジェイマックシステム

シンポジウム 1
16:10 〜 17:30

SY1「イメージングが切り拓く未来の医用画像工学」
座長： 伊藤湯浅

聡志（宇都宮大学）
哲也（山形大学）

SY1-1

光コヒーレンストモグラフィー（OCT）の進展

SY1-2

位相コントラスト CT イメージングとヒト胚子の時系列解析

SY1-3

超音波と光の融合による医用画像技術の最先端：光超音波（photoacoustic）イメージング

西澤 典彦
名古屋大学大学院工学研究科 電子工学専攻

山田 重人
京都大学大学院医学研究科附属先天異常標本解析センター

椎名毅
芝浦工業大学 SIT 総合研究所

19

SY1-4

あいちシンクロトロン光センター BL8S2 ビームラインに構築した X 線暗視野法に基づく屈折コ
ントラスト CT 撮像システム
砂口 尚輝
名古屋大学大学院医学系研究科 総合保健学専攻

一般演題 2
17:40 〜 18:40

OP2「イメージング 1」
座長： 杉本吉川

直三（京都大学）
悦次（浜松ホトニクス株式会社）OP2-1

位相拡散フーリエ撮像法におけるセグメント信号収集を用いた MR 圧縮センシング

OP2-2

実関数 CNN を利用した MR 位相画像の深層学習再構成

OP2-3

Deep image prior を用いたリストモード PET 画像再構成

OP2-4

圧縮センシングを用いたフォトンカウンティング CT のスペクトル歪み補正

OP2-5

学習データを用いた低線量 CT 逐次近似画像再構成の正則化パラメータ自動決定

山登 一輝 1，大水
望 1，伊藤1
宇都宮大学工学部基盤工学科

聡志 1

深津 純奈 1，山登 一輝 1，伊藤 聡志 1
1
宇都宮大学 大学院 地域創生科学研究科

大手 希望 1，橋本二三生 1，大西 佑弥 1，磯部 卓志 1
1
浜松ホトニクス株式会社 中央研究所 第 5 研究室

村田 一心 1，尾川 浩一 2
1
国立天文台，2 法政大学 理工学部

工藤 博幸
筑波大学システム情報系情報工学域

7 月 29 日 ( 金 )第 2 会場（シンポジオン）

一般演題 1
16:10 〜 17:30

OP1「治療支援，レジストレーション」
座長： 中口健山

俊哉（千葉大学）
智子（藤田医科大学）

OP1-1

Geometric Matching CNN による指骨 CR 画像の位置合わせ手法

OP1-2

放射線治療における膵臓変位推定の為の 2D 断層画像駆動型複数臓器接触シミュレーション

小野輝 1，神谷亨 1，青木 隆敏 2
1
九州工業大学大学院工学研究院機械知能工学系知能制御工学，2 産業医科大学

原

裕貴 1，角谷 倫之 2，三目 直登 3，家永 直人 3，梅澤
玲 2，神宮 啓一 2，黒田 嘉宏 3
2
筑波大学大学院 システム情報工学研究群， 東北大学大学院 医学系研究科，3 筑波大学 システ
ム情報系

1

20

OP1-3

内視鏡動画解析による所見作成支援に向けた臓器判別

OP1-4

GNN による血管名自動命名手法における臓器特徴の利用に関する検討

OP1-5

Ｘ線透視画像内のデバイスを対象とした深層学習セグメンテーションモデルのための効率的な学
習データ作成手法についての検討

梅津 泉梨 1，藤江
舞 2，野村 行弘 3，加藤
順 4，中口 俊哉 3
1
千葉大学大学院融合理工学府基幹工学専攻医工学コース，2 千葉大学医学部附属病院臨床工学セン
ター，3 千葉大学フロンティア医工学センター，4 千葉大学医学部附属病院内視鏡センター

出口 智也 1，林 雄一郎 1，北坂 孝幸 2，小田 昌宏 3,1，三澤 一成 4，森
健策 1,5,62
3
1
名古屋大学大学院情報学研究科， 愛知工業大学情報科学部， 名古屋大学 情報連携推進本部情報戦略室，4 愛知県がんセンター 消化器外科，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

鈴木 皓士 1，菊池 洋平 1，吉原 陽平 1，松原 佳亮 2，大村 知己 2，木下 俊文 2，松山 成男 1
1
東北大学 工学研究科 量子エネルギー工学専攻，2 秋田県立循環器・脳脊髄センター ( 研究所 )OP1-6

気管支内視鏡生検支援向け処置具 3 次元位置認識法における機械学習を用いた精度改善

松崎 和喜 1，山川 恵介 1，飯村 隆志 1，松元 祐司 2，田中
緑 2，長島千恵子 3，麻生 智彦 3
2
1
富士フイルムヘルスケア， 国立がん研究センター中央病院内視鏡科，3 国立がん研究センター中央病院放射線技術部

一般演題 3
17:40 〜 18:40

OP3「CAD1」
座長： 内山良一（熊本大学）

花岡

昇平（東京大学）

OP3-1

画質改善処理による乳がん腫瘤影の良悪性鑑別 CAD の性能向上

OP3-2

深層学習を用いた肘関節超音波画像における OCD 診断支援OP3-3

骨シンチグラムの陽性高集積検出システムにおける市販後学習

OP3-4

3D-Alpha-WGAN の正常症例学習モデルを用いた FDG-PET 画像における異常集積の自動検出

OP3-5

Memory-attention に基づくハイブリッドモデルによる不均衡データを用いたくも膜下出血 CT
画像分類

工藤 颯馬 1，安倍 和弥 1，武尾 英哉 1，永井 優一 2，縄野繁3
2
3
1
神奈川工科大学， 国立がん研究センター東病院， 松戸中央総合病院

佐々木研太 1，藤田 大輔 1，高辻 謙太 2，琴浦木田 圭重 2，小橋 昌司 11
兵庫県立大学，2 京都府立医科大学

義浩 2，南昌孝 2，小林

雄輔 2，祐成

毅 2，

藤本 啓輔 1，大﨑 洋充 2，東山 滋明 3，河邉 譲治 3，中岡 竜介 4，清水 昭伸 1
1
東京農工大学大学院工学研究院，2 群馬県立県民健康科学大学大学院診療放射線学研究科，3 大阪市
立大学医学部附属病院核医学科，4 国立医薬品食品衛生研究所医療機器部

内田 卓妙 1，原武史 2，周向栄 2，片渕 哲朗 3，野崎 太希 4，松迫 正樹 4，藤田 広志 2
1
岐阜大学大学院自然科学技術研究科知能理工学専攻，2 岐阜大学工学部電気電子・情報工学科，3 岐
阜医療科学大学保健科学部，4 聖路加国際病院放射線科魯森

仲陽 1，小田 昌宏 2,1，林 雄一郎 1，胡涛 1，伊東 隼人 1，渡谷 岳行 3，阿部
修 3，
1,4,5
健策
1
名古屋大学大学院情報学研究科，2 名古屋大学情報連携推進本部情報戦略室，3 東京大学医学部附属病院放射線科，4 名古屋大学情報基盤センター，5 国立情報学研究所 医療ビッグデータ研究センター

21

7 月 29 日 ( 金 )第 3 会場（第 1 会議室）

ハンズオンセミナー１
16:10 〜 17:40

HS1「深層学習ことはじめ：入門編」

22

7 月 30 日 ( 土 )第 1 会場（ホール）

一般演題 48:30 〜 9:50

OP4「セグメンテーション 1」
座長： 大竹村尾

義人（奈良先端科学技術大学院大学）
晃平（国立情報学研究所）

OP4-1

境界情報を考慮する損失関数を用いた FCN による腹部 CT 像からの臓器領域抽出に関する研究

OP4-2

PET/CT 画像を用いた多臓器自動抽出に関する初期的検討

OP4-3

U-Net を用いた頸部 X 線動画からの椎体・棘突起の抽出に関する基礎的検討

OP4-4

体幹部 CT 画像における 2D U-Net を用いた体腔の同時学習による腰方形筋の自動認識

OP4-5

Erosion Consistency Training for Semi-Supervised CT Segmentation of COVID-19

OP4-6

光コヒーレンストモグラフィー画像からの 3 次元血管構造の抽出

大野 真奈 1，申
忱 1，Holger R. Roth2，小田 昌宏 1，林 雄一郎 1，三澤
1
名古屋大学大学院情報学研究科，2NVIDIA Corporation，3 愛知がんセンター

一成 3，森菅沼 雄太 1，寺本 篤司 1，齋藤 邦明 1，藤田 広志 2，鈴木 裕紀 3，富山 憲幸 4，木戸 尚治 31
藤田医科大学大学院 保健学研究科，2 岐阜大学 工学部，3 大阪大学大学院 医学系研究科 人工知能
画像診断学共同研究講座，4 大阪大学大学院 医学系研究科 放射線医学教室

塩田 紘司 1，目片幸二郎 2，滝沢
1
筑波大学，2 四篠畷学園大学

穂高 1，工藤博幸 1

川本 真大 1，神谷 直希 1，周向栄 2，加藤 博基 3，原武史 2,4，藤田 広志 2
1
愛知県立大学情報科学部，2 岐阜大学工学部，3 岐阜大学大学院医学系研究科放射線医学分野，4 東海
国立大学機構医療健康データ統合研究教育拠点

柳凱 1，小田 昌宏 2,1，鄭通 1，林 雄一郎 1，大竹 義人 3,4，橋本 正弘 5，明石 敏昭 6，
6
1,2,4
青木 茂樹 ，森健策
1
名古屋大学大学院情報学研究科，2 名古屋大学情報連携推進本部情報戦略室，3 奈良先端科学技術大
学院大学先端科学技術研究科，4 国立情報学研究所医療ビッグデータ研究センター，5 慶応義塾大学医学部放射線科，6 順天堂大学医学部放射線医学講座

岡村 宙輝 1，岡本 尚之 1，羽石 秀昭 2
1
千葉大学大学院融合理工学府基幹工学専攻医工学コース，2 千葉大学フロンティア医工学センター

シンポジウム 2
10:00 〜 12:00

SY2「次の医用画像工学を切り拓く HPC と機械学習」
座長： 目加田慶人（中京大学）
平野

SY2-1

健策 1

靖（山口大学）

mdx : データ活用のためのプラットフォームと , 医療データでの活用について
田浦健次朗
東京大学情報基盤センター

23

SY2-2

機械学習を用いた画像認識の研究動向

SY2-3

自然言語処理による読影テキスト解析の未来

SY2-4

機械学習によるメディア画像処理～大規模学習データセットに基づく機械学習手法の威力とその
限界

原田 達也
東京大学先端科学技術研究センター

荒牧 英治
奈良先端科学技術大学院大学・先端科学技術研究科

佐藤 真一
国立情報学研究所

会員集会
13:00 〜 14:10

スパコン「不老」紹介
14:10 〜 14:20

特別講演 1
14:20 〜 15:20

SL1「限られた情報からロバストに：信頼できる機械学習に向けて」
座長： 森

SL1

健策（名古屋大学）

限られた情報からロバストに：信頼できる機械学習に向けて

杉山
将
理化学研究所 革新知能統合研究センター 、東京大学大学院新領域創成科学研究科

シンポジウム 3
15:30 〜 16:50

SY3「JAMIT の未来をつくろう！」
座長： 森

パネリスト
		
		
		
		
		

黒瀬 優介（東京大学）
杉野 貴明（東京医科歯科大学）
橘
理恵（大島商船高等専門学校）
健山 智子（藤田医科大学）
橋本二三生（浜松ホトニクス株式会社）平川翼（中部大学）24

健策（名古屋大学）

一般演題 617:00 〜 17:50

OP6「解剖構造モデル，他」
座長： 清水堀田昭伸（東京農工大学）
一弘（名城大学）

OP6-1

ヒト胚子の脳の空間的に隣接する複数器官を対象とした統計的形状モデル

OP6-2

白質信号自動解析の再現性に関する評価

OP6-3

大規模 CT 画像データベースを用いた骨格ランドマークによる下肢骨格形状の加齢変化解析

OP6-4テンソル分解を用いた黒質緻密部の 3 次元パターン表現に関する初期的検討

近嵐
尚 1，高桑 徹也 2，山田 重人 2，清水 昭伸 1
1
東京農工大学大学院工学研究院，2 京都大学 大学院医学研究科

高橋 哲彦 1，大川 竜也 1,2，林則夫 1，丁嵐亮1
1
群馬県立県民健康科学大学大学院 診療放射線学研究科，2 公益財団法人脳血管研究所附属美原記念病院 画像診断課

下元 悠我 1，箱谷 知輝 1，大竹 義人 1，スーフィーマーゼン 1，政木 勇人 1，上村 圭亮 2，高尾 正樹 3，
宮本 拓馬 4，田中 康仁 4，菅野 伸彦 2，佐藤 嘉伸 1
1
奈良先端科学技術大学院大学，2 大阪大学大学院医学系研究科，3 愛媛大学大学院医学系研究科，4 奈
良県立医科大学

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

7 月 30 日 ( 土 )第 2 会場（シンポジオン）

一般演題 5
8:30 〜 9:50

OP5「画質改善」
座長： 中尾陳恵（京都大学）延偉（立命館大）OP5-1

MR マルチスライス撮像におけるパラレルブラインドデノイジングの性能改善

OP5-2

Pix2Pix コンディショナル GAN による頭部 MRI のモーションアーチファクトの改善

OP5-3

教師なし PET 画像ノイズ除去における事前学習済モデルの有用性

植田 貴之 1，山登 一輝 1，伊藤 聡志 1
1
宇都宮大学 大学院 地域創生科学研究科

臼井 桂介 1，室 伊三男 2，渋川 周平 1，尾川 浩一 3，後藤 政実 1，坂野
代田 浩之 1
1
順天堂大学保健医療学部診療放射線学科，2 無所属，3 法政大学理工学部

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

25

康昌 1，京極伸介 1，

OP5-4

MR エラストグラフィにおける腹壁運動に伴うモーションアーチファクトの低減法
菅1

幹生 1，小賀野 慎 1，谷口
陽 1,2，西原2
千葉大学， 富士フイルムヘルスケア株式会社

崇 2，瀧澤

将宏 2

OP5-5

Cycle GAN を用いた前立腺癌患者における仮想造影 MR 画像合成

OP5-6

頭部 PET 体動補正のための大きな動きに対応したマーカレスモーショントラッキングシステムの開発

平川 勇也 1，有村 秀孝 2，崔雲昊 1，高山 幸久 3，西江 昭弘 4，石神 康生 51
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 福岡大学医学部 放射線医学教室，4 琉球大学大学院 医学研究科 放射線診断治療学講座，5 九州大学大学院 医学研究
院 臨床放射線科

岩男 悠真 1，赤松
剛 1，田島 英朗 1，高橋美和子 1，山谷 泰賀 1
1
量子科学技術研究開発機構 量子医科学研究所 先進核医学基盤研究部 イメージング物理研究グルー
プ

ランチョンセミナー
12:10 〜 13:10

LS「医用画像 AI の進化、普及を支える GPU 関連テクノロジー」
座長： 奥山LS

義弘（株式会社 HPC テック）

医用画像 AI の進化、普及を支える GPU 関連テクノロジー
山田 泰永
エヌビディア合同会社

一般演題 717:00 〜 18:00

OP7「微細構造解析 1」
座長： 増谷鈴木

OP7-1

秀宣（徳島大学）

深層学習に基づく共焦点顕微鏡画像超解像
呉

OP7-2

佳孝（広島市立大学）

運恒 1，小田 昌宏 2,1，林 雄一郎 1，武部 貴則 3,4,5，長田 翔伍 6，河村峻太郎 7，森
健策 1,8,91
名古屋大学大学院情報学研究科，2 名古屋大学情報連携推進本部，3 東京医科歯科大学統合研究機
構，4Division of Gastroenterology, Hepatology and Nutrition, Developmental Biology, and Center
for Stem Cell and Organoid Medicine (CuSTOM), Cincinnati Children’s Hospital Medical Center，
5
Department of Pediatrics, College of Medicine, University of Cincinnati，6 慶應義塾大学医学部外科
学，7 東京医科歯科大学医歯学総合研究科，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

悪性リンパ腫細胞核画像の低次元表現獲得と特徴の集合に基づくサブタイプ識別器の構築
小出 新悟 1，橋本 典明 2，横田 達也 1，クグレマウリシオ 1，大島 孝一 3，三好
竹内 一郎 1，本谷 秀堅 1
1
名古屋工業大学，2 理化学研究所，3 久留米大学 医学部 病理学講座

26

寛明 3，永石美晴 3，

OP7-3

X 線暗視野撮像法で描出される篩状型非浸潤性乳管癌の悪性度に着目した腺腔の解析

OP7-4

マルチモーダルゲーティングを用いた Mixture of Experts による病理画像分類

OP7-5

色素性皮膚病変のハイパースペクトル画像で探索的データ分析

吉田
匠 1，砂口 尚輝 2，谷口 華奈 2，黄卓然 2，島雄 大介 3，西村理恵子 4，岩越 朱里 4，456市原周 ，湯浅 哲也 ，安藤 正海
1名古屋大学医学部保健学科放射線技術科学専攻，2 名古屋大学大学院医学系研究科総合保健学専攻，3
北海道科学大学保健医療学部診療放射線学科，4 名古屋医療センター病理診断科，5 山形大学大学院理工学研究科，6 高エネルギー加速器研究機構

橋本 典明 1，高木 優介 2，増田 大輝 2，三好 寛明 3，高野大島 孝一 3，本谷 秀堅 2，竹内 一郎 1,2
1
理化学研究所，2 名古屋工業大学，3 久留米大学

桂 3，永石美晴 3，佐藤健作 3，

アルポヤニエレニ 1，市村 孝也 2，浜田 芽衣 2，村上 拓生 3，佐々木 惇 2，中村晃一郎 3，石川 正弘 4，
小林 直樹 4，小尾 高史 51
東京工業大学 工学院 情報通信系，2 埼玉医科大学医学部中央病理診断部・病理診断科，3 埼玉医科大学医学部皮膚科，4 埼玉医科大学 保健医療学部，5 東京工業大学 科学技術創成研究院 未来産業技術研究所

7 月 30 日 ( 土 )第 3 会場（第 1 会議室）

ハンズオンセミナー２
8:30 〜 10:00

HS2「画像の分類と回帰」

ハンズオンセミナー３
16:30 〜 18:00

HS3「物体検知と領域分割」

27

7 月 31 日 ( 日 )第 1 会場（ホール）

一般演題 88:30 〜 9:30

OP8「経時画像解析 1」
座長： 庄野間普逸（電気通信大学）
真吾（山口大学）

OP8-1

ICI 治療の NSCLC 患者における肺腫瘍細胞数の経時変化曲線の推定OP8-2

胸部 X 線画像および診断構造化ラベルを用いた機械学習による急性呼吸窮迫症候群 (ARDS) 患
者の早期死亡予測

内野 恭美 1，有村 秀孝 2，田中謙太郎 3，藪内 英剛 2
1
九州大学大学院医学系学府保健学専攻医用量子線科学分野，2 九州大学大学院医学研究院保健学部門
医用量子線科学分野，3 九州大学大学院医学研究院呼吸器内科学分野

斉藤 幸喜
帝京科学大学・生命環境学部・生命科学科

OP8-3

トポロジー画像解析による体幹部定位放射線治療を受けたステージ I 非小細胞肺癌患者の進行予測兒玉 拓巳 1，有村 秀孝 2，二宮 健太 1，白川 友子 3，吉武 忠正 2，塩山 善之 41
九州大学大学院医学系学府保健学専攻，2 九州大学医学研究院保健学部門，3 国立病院機構んセンター，4 九州国際重粒子線がん治療センター

九州が

OP8-4

3DCNN を用いた MR 画像における前立腺癌患者の術後尿禁制予測

OP8-5

深層学習を用いた小児脳 CT 画像からの脳年齢自動推定と Grad-Cam による注目箇所の可視化

大羽 史晃 1，寺本 篤司 1，住友
誠 2，中村渉2
2
1
藤田医科大学大学院 保健学研究科， 藤田医科大学 医学部

森田
蓮 1，安藤 沙耶 2，藤田 大輔 1，石川翔 3，尾上 宏治 3，安藤久美子 3，石藏 礼一 3，
1
小橋 昌司
1
兵庫県立大学 大学院 工学研究科，2 兵庫県立尼崎総合医療センター，3 神戸市立医療センター中央市
民病院

一般演題 10
9:30 〜 10:20

OP10「経時画像解析 2，他」
座長： 原口畑中亮（兵庫県立大学）
裕司（大分大学）OP10-1

敗血症モデルラットの微小循環動画像に対する血管密度解析

OP10-2

動画像解析を用いた脳卒中の病院前診断における顔面麻痺の自動評価

田口 竣也 1，川崎 真未 1，羽石 秀昭 2
1
千葉大学大学院融合理工学府基幹工学専攻医工学コース，2 千葉大学フロンティア医工学センター

生澤 直樹 1，吉田 陽一 2，栗原聡 3，中田 孝明 2，羽石 秀昭 42
1
千葉大学大学院融合理工学府， 千葉大学大学院医学研究院，3 松戸市立総合医療センター脳神経外科，
4千葉大学フロンティア医工学センター

28

OP10-3

ダーモカメラ画像を用いたシワ・キメの特徴解析

OP10-4異なるモダリティによって撮像された医用画像の相同性評価

浅野 祐太 1，西澤巧 1，梶田 大樹 2，石井 龍之 2，貴志 和生 2，佐藤いまり 1
1
国立情報学研究所 コンテンツ科学研究系，2 慶應義塾大学 医学部

小林麟太郎 1，原武史 2，周向栄 2，野崎 太希 3，松迫 正樹 3，藤田 広志 2
1
岐阜大学院自然科学技術研究科，2 岐阜大学工学部，3 聖路加国際病院放射線科

シンポジウム 4
10:30 〜 11:50

SY4「医用画像データベースとネットワーク」
座長： 佐藤平尾

嘉伸（奈良先端科学技術大学院大学）
彰浩（株式会社 Surg storage）

SY4-1

医用画像データの利活用を支えるネットワーク基盤 SINET6

SY4-2

内視鏡下手術のデータベース構築とそれがもたらしうる価値

SY4-3

日本医学放射線学会による画像診断ナショナルデータベース（J-MID）の開発とその発展

SY4-4

医用画像データベース構築の落とし穴と活かし方

漆谷 重雄
国立情報学研究所

伊藤 雅昭
国立研究開発法人国立がん研究センター東病院

明石 敏昭
順天堂大学放射線診断学講座

黒田 知宏
京都大学 医学部附属病院 医療情報企画部

特別講演 2
13:20 〜 14:20

SL2「小惑星探査機「はやぶさ２」帰還粒子の放射光 CT 観察から導かれる、小惑星リュウグウの形成・進化史」
座長： 工藤SL2

博幸（筑波大学）

小惑星探査機「はやぶさ２」帰還粒子の放射光 CT 観察から導かれる、小惑星リュウグウの形成・
進化史
上椙 真之
高輝度光科学研究センター

29

一般演題 13
14:30 〜 15:30

OP13「CAD2」
座長： 河田寺本佳樹（徳島大学）
篤司（藤田医科大学）

OP13-1

Deep Auto Encoder を用いた眼底画像からの糖尿病性網膜症の判別

OP13-2

機械学習による白色上皮領域検出におけるコルポスコープ画像の実験的検討

OP13-3

正例とラベル無し画像からの学習による子宮頚部病変の識別OP13-4

補綴物検出を用いた歯科パノラマ画像の歯牙認識性能の向上

安倍 和弥 1，武尾 英哉 1，永井 優一 2，高橋 嘉晴 31
神奈川工科大学，2 国立がん研究センター東病院，3 たかはし眼科クリニック

篠原 寿広 1，小林 陽輝 1，村上 幸祐 2，中迫
昇 1，松村 謙臣 2
1
近畿大学生物理工学部生命情報工学科，2 近畿大学医学部産科婦人科学教室

マナロマーガレット ディー 1，青木 工太 1，武淑瓊 1，新堂真利子 2，上田豊 2，八木 康史 1
2
1
大阪大学 産業科学研究所 複合知能メディア研究分野， 大阪大学 大学院医学系研究科 産科婦人科学教室

岡1OP13-5

和範 1，新居学 1，藤田 大輔 1，小橋
兵庫県立大学大学院 工学研究科

昌司 1

多施設からの眼底画像における緑内障の重症度推定

村尾 晃平 1，佐藤 真一 1，大本 貴士 1,4，柏木 賢治 2，三宅 正裕 3，二宮洋一郎 11
国立情報学研究所 医療ビッグデータ研究センター，2 山梨大学 大学院総合研究部 医学部 眼科学，3
京都大学大学院 医学研究科 眼科学，4 東京大学大学院 医学系研究科 眼科学教室

一般演題 15
15:40 〜 16:40

OP15「CAD3」
座長： 木戸尚治（大阪大学）

野村

行弘（千葉大学）

OP15-1

臨床情報を加えた改良型 ResNet による CT 画像からの結節状陰影の識別OP15-2

Vision Transformer を用いた胸部 X 線画像の画像分類による COVID-19 の診断

本田 直也 1，鈴木 裕紀 2，神谷亨 1，木戸 尚治 21
九州工業大学大学院工学研究院機械知能工学系知能制御工学，2 大阪大学大学院医学系研究科人工知
能画像診断学共同研究講座

伴1

OP15-3

凌輔 1，原田 恵雨 1，中村
苫小牧工業高等専門学校

嘉彦 1，三上LPC と HPSS を用いた呼吸音の自動分類

田端 愛美 1，陸慧敏 1，神谷亨 1，間普2
3
1
九州工業大学， 山口大学， 大阪大学

30

剛1

真吾 2，木戸尚治 3

OP15-4

悪性・良性腎腫瘍鑑別のための多時相造影 CT 画像データベース作成

OP15-5３次元 CT 画像によるじん肺の重症度別粒状影解析

西岡
大 1，西平 健斗 1，鈴木 秀宣 2，松廣 幹雄 2，河田 佳樹 2，小針 悠希 3，池田 篤史 4，仁木登51
徳島大学大学院創成科学研究科理工学専攻，2 徳島大学大学院社会産業理工学研究部，3 東京女子医科大学病院，4 筑波大学，5 徳島大学発ベンチャー企業医用科学研究所

橋本 悠雅 1，松廣 幹雄 1，鈴木 秀宣 1，河田 佳樹 1，大塚 義紀 2，岸本 卓巳 3，芦澤 和人 4，仁木登51
徳島大学，2 北海道中央労災病院，3 岡山ろうさい病院，4 長崎大学，5 株式会社医用科学研究所

一般演題 17
16:40 〜 17:30

OP17「CAD4」
座長： 根本神谷OP17-1充貴（近畿大学）
直希（愛知県立大学）

Faster-R-CNN を用いた胸部Ｘ線像における肺結節の検出韓1

磊 1，平野靖2
山口大学大学院創成科学研究科，2 山口大学医学部附属病院

OP17-2

Supervised Contrastive Learning を用いた胸部 CT 画像におけるびまん性肺疾患の陰影識別OP17-3Contrastive Learning に基づく次元削減による胸部 CT 画像に対する異常検知

OP17-4

アノテーションが不完全な教師データを用いた腹部超音波画像からの肝腫瘍検出森崎 幹也 1，間普 真吾 1，木戸 尚治 2
1
山口大学大学院創成科学研究科，2 大阪大学大学院医学系研究科

飛世 裕貴 1，クグレマウリシオ 1，横田 達也 1，橋本 正弘 2，大竹 義人 3，明石 敏昭 4，清水 昭伸 5，
本谷 秀堅 1
1
名古屋工業大学，2 慶應義塾大学，3 奈良先端科学技術大学院大学，4 順天堂大学，5 東京農工大学

池田 裕亮 1，道満 恵介 1，目加田慶人 1，西田直生志 2，工藤
1
中京大学大学院工学研究科，2 近畿大学医学部

閉会式
17:30 〜 17:40

31

正俊 2

7 月 31 日 ( 日 )第 2 会場（シンポジオン）

一般演題 98:40 〜 9:30

OP9「イメージング 2」
座長： 砂口北村

OP9-1

尚輝（名古屋大学）
圭司（株式会社 島津製作所）

MR 深層学習再構成における MR 画像特徴を利用した学習時とテスト時のデータ拡張の有効性に関する検討
大内 翔平 1,2，伊藤 聡志 1
1
宇都宮⼤学⼤学院 ⼯学研究科 システム創成⼯学専攻，2 日本学術振興会特別研究員 DC

OP9-2

Whole Gamma Imaging による 89Zr 撮像において 909keV コンプトンイメージングが PET の空間分解能を超える可能性
田島 英朗 1，田久 創大 1，錦戸 文彦 1，菅1
量子科学技術研究開発機構，2 千葉大学

幹生 2，赤松剛 1，高橋美和子 1，山谷

OP9-3

Deep Image Prior を用いた SPECT 画像再構成における EM-TV アルゴリズムの検討

OP9-4

Dual Energy 散乱線補正と高感度マルチピンホールによる蛍光 X 線 CT の画質改善

泰賀 1

矢部 暁登 1，松原 佳亮 2，越野 一博 3，渡部 浩司 4，湯浅 哲也 5，銭谷勉1
1
弘前大学大学院理工学研究科，2 秋田県立循環器・脳脊髄センター研究所脳血管研究センター放射線医学研究部，3 北海道情報大学経営情報学部システム情報学科，4 東北大学サイクロトロン・ラジオア
イソトープセンター，5 山形大学大学院理工学研究科

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

一般演題 11
9:30 〜 10:20

OP11「イメージング 3，他」
座長： 菅
森田

幹生（千葉大学）
尚孝（株式会社 島津製作所）

OP11-1

データ・カルテシステム (SAKAS) の構築とマイクロ・位相 CT への適用

OP11-2

A reconstruction method for binary limited-data tomography using a dictionary-based sparseshape recovery

米山 明男 1,3，河本 正秀 1，馬場 理香 1,2，廣沢 一郎 1，妹尾与志木 1，兵藤 一行 3，平野 馨一 3
1
九州シンクロトロン光研究センター，2（株）日立製作所研究開発グループ，3 高エネルギー加速器研
究機構物質構造科学研究所

ハイサムアリ 1，藤井 克哉 2，工藤 博幸 2
1
筑波大学 大学院 システム情報工学研究群

32

情報理工学位プログラム，2 筑波大学システム情報系

OP11-3Whole Gamma Imaging 試作機のシミュレーションによる性能予測

OP11-4

診療放射線技師教育のための考察型教育用ファントムを用いた教育菊地 智也 1，田久 創大 2，菅1
千葉大学，2 量研機構

近藤 啓介
駒澤大学

幹生 1，田島英朗 2，錦戸

文彦 2，山谷泰賀 2

医療健康科学部

一般演題 12
10:30 〜 11:50

OP12「微細構造解析 2」
座長： 羽石本谷秀昭（千葉大学）
秀堅（名古屋工業大学）

OP12-1

病理画像のガンらしさと正常らしさを情報量で評価する情報密度可視化法

OP12-2Graph Neural Network による悪性リンパ腫のサブタイプ識別と識別根拠となる細胞核の可視化

OP12-3細胞を注視する口腔細胞診画像分類

OP12-4

肺細胞で事前学習された畳み込みニューラルネットワークを用いた尿細胞の自動分類

OP12-5

ホールスライド画像を用いた特発性間質性肺炎の病型自動分類

OP12-6

U-Net を用いた大視野顕微放射光 CT の肺３次元ミクロ画像の肺胞壁抽出

金道 敏樹 1，陸田 駿弥 1，山田 壮亮 2
1
金沢工業大学工学部情報工学科，2 金沢医科大学臨床病理学

田中 寛武 1，橋本 典明 2，横田 達也 1，クグレマウリシオ 1，大島 孝一 3，三好
竹内 一郎 1，本谷 秀堅 1
1
名古屋工業大学，2 理化学研究所，3 久留米大学 医学部 病理学講座

武田 啓太 1，藤原 航平 1，松尾 和希 1，見立 英史 2，酒井
1
長崎大学工学研究科，2 長崎大学医歯薬総合研究科

寛明 3，永石

美晴 3，

智弥 1

道塲 彩乃 1，寺本 篤司 2，桐山 諭和 1,3，櫻井 映子 1，塚本 徹哉 1
1
藤田医科大学大学院 医学系研究科，2 藤田医科大学大学院 保健学研究科，3 成田記念病院

寺本 篤司 1，道塲 彩乃 2，桐山 諭和 2,3，櫻井 映子 2，塚本 徹哉 2，今泉和良 *2，齋藤 邦明 1，藤田 広志 41藤田医科大学大学院 保健学研究科，2 藤田医科大学大学院 医学系研究科，3 成田記念病院，4 岐阜大
学 工学部

栗田 陽生 1，河田 佳樹 1，鈴木 秀宣 1，梅谷 啓二 2，中野 恭幸 3，阪井 宏彰 4，岡本 俊宏 5，仁木登61
徳島大学大学院，2( 公財 ) 高輝度光科学研究センター，3 滋賀医科大学，4 兵庫県立尼崎総合医療センター，
5
クリーブランドクリニック心臓・血管研究所，6 株式会社医用科学研究所

33

一般演題 14
14:30 〜 15:30

OP14「セグメンテーション 2」
座長： 小橋中村昌司（兵庫県立大学）
嘉彦（苫小牧工業高等専門学校）

OP14-1

U-Net を用いた頭部 MRI からの舌領域自動抽出に関する研究

OP14-2

畳み込みニューラルネットワークを用いた頭部 MRI からの舌の自動輪郭抽出に関する研究

OP14-3

3D U-Net を用いた CT 画像からの副腎領域の抽出に関する基礎検討

OP14-4

Expanded tube attention module を用いた tubular structure segmentation

OP14-5カラー腹腔鏡符号化画像のセマンティックセグメンテーションにおける評価に関する基礎的検討

手塚 健太 1，中村 嘉彦 2，三上
剛 2，米澤 一也 3
1
国立高等専門学校機構苫小牧工業高等専門学校 創造工学専攻，2 国立高等専門学校機構苫小牧工業高等専門学校 創造工学科，3 国立病院機構横浜病院臨床研究部

加藤 優弥 1，中村 嘉彦 2，三上
剛 2，米澤 一也 3
1
国立高等専門学校機構苫小牧工業高等専門学校 創造工学専攻，2 国立高等専門学校機構苫小牧工業高等専門学校 創造工学科，3 国立病院機構函館病院臨床研究部

平岡 大季 1，西本紘嗣郎 2，滝沢 穂高 1，工藤 博幸 1
1
筑波大学，2 埼玉医科大学国際医療センター 泌尿器腫瘍科

加藤 聡太 1，堀田 一弘 2
1
名城大学大学院理工学研究科，2 名城大学理工学部

河畑 則文 1，中口 俊哉 2
1
北海道大学数理・データサイエンス教育研究センター，2 千葉大学フロンティア医工学センター

一般演題 16
15:40 〜 16:40

OP16「イメージング 4」
座長： 山谷小尾

泰賀（量子科学技術研究開発機構）
高史（東京工業大学）

OP16-1

Encoder-decoderCNN を用いたパッチベース型 MR 画像再構成に関する検討

OP16-2

フレネル変換画像のアンサンブル学習による MR 圧縮センシング再構成の性能改善

OP16-3

インテリア CT 画像再構成の新しい厳密解法と究極の高精度解法の提案

OP16-4

スペクトラルフォトンカウンティング CT の高速な統計的画像再構成法

佐藤 裕貴 1，山登 一輝 1，大内 翔平 1，伊藤
1
宇都宮大学 大学院 地域創生科学研究科

聡志 1

阿部 真弥 1，山登 一輝 1，伊藤 聡志 1
1
宇都宮大学 大学院 地域創生科学研究科

工藤 博幸
筑波大学システム情報系情報工学域

金喜正 1，賈澤娜 1，工藤 博幸 2
筑波大学 大学院 システム情報工学研究群
系情報工学域 教授
134

情報理工学位プログラム，2 筑波大学

システム情報OP16-5

異常データ検知トモグラフィ ABD-CT の高速画像再構成法とメタルアーティファクト除去への応用賈澤娜 1，金喜正 1，工藤 博幸 2
筑波大学 大学院 システム情報工学研究群系
1

情報理工学位プログラム，2 筑波大学

システム情報一般演題 18
16:40 〜 17:30

OP18「イメージング 5」
座長： 銭谷田島勉（弘前大学）
英朗（量子科学技術研究開発機構）

OP18-1

深層学習を用いたマルチピンホール SPECT システムにおけるオーバーラップ投影データの分離

OP18-2静止型マルチピンホール SPECT の空間分解能改善 : 投影画像上における点拡がり関数の逆畳み込み

山口 恭平 1，尾川 浩一 1
1
法政大学大学院 理工学研究科

村田 一心 1，大越
迪 2，山田 桃夏 2，尾川 浩一 31
国立天文台，2 法政大学大学院 理工学研究科，3 法政大学 理工学部

OP18-3

深層学習を用いたピンホール SPECT システムにおける空間分解能の改善

OP18-4

順投影モデルを利用した Deep image prior ベースＰＥＴ画像再構成

島田
良 1，村田 一心 2，尾川 浩一 3
1
法政大学大学院理工学研究科，2 国立天文台，3 法政大学理工学部

橋本二三生 1，大手 希望 1，大西 佑弥 1，田島 英朗 2，山谷 泰賀 2
1浜松ホトニクス株式会社中央研究所，2 量子科学技術研究開発機構量子医科学研究所

7 月 31 日 ( 日 )第 3 会場（第 1 会議室）

ハンズオンセミナー４
8:50 〜 10:20

HS4「異常検知とフェイク画像の生成」

ハンズオンセミナー５
14:30 〜 16:00

HS5「自然言語・音声解析入門」

35

第7 月 29 日 ( 金 )日

1( 月 日）

第 1 会場（ホール）

7

29

チュートリアル講演会
TU「医用画像研究と一般画像研究におけるプライバシー保護」

13:10 〜 16:00

座長： 滝沢TU1

穂高（筑波大学）

人を対象とした研究を安心して進めるための処方箋○大西正輝

産業技術総合研究所 人工知能研究センター

人を対象とした研究は個人情報保護法といった法律遵守の問題やプライバシーといった権利の問題，炎上のリスクなどを抱えており年々研究を進めるための手続きが煩雑化している．
本講演では人を対象とした画像認識の研究を進める際に注意をしていることを事例を含めながら紹介する．

TU2

臨床現場における個人情報保護に留意した医療 AI 開発研究○大山慎太郎名古屋大学

未来社会創造機構

予防早期医療創成センター

2013 年のアベノミクスにおいて掲げた三本の矢の一つである成長戦略「日本再興戦略」において国民の健康寿命の延伸が掲げられた．さらに 2018 年の「統合イノベーション政策」戦略推進会議の「AI 戦略 2019」などを踏まえつつ策定された健康・医療戦略では，医療画像を活用した研究や産業化を支える基盤的施策として，データ利活用基盤の構築やデータ利活用人材の育成確保を促しており，国家的にも高い注力がなされている．
しかしながら医療 AI 研究や SaMD(Software as a Medical Device) 開発といった研究・開発には企業と医療従事者・医療機関の緊密な連携に基づく大量の画像情報や非テキスト情報の個人情報保護に留意しながらの収集・管理（共有）・整理が必要となる．文科省では先の国家戦略に基づく先進的医療イノベーション人材養成事業を推進しており，名古屋大学は 2020 年に本事業の選定を受け「保険医療分野における AI 研究開発加速に向けた人材養成産学協働プロジェクト（AI-MAILs）」拠点を構築し，医療データ活用における注意点を理解し，研究開発を企業と推進することができる医療人材，特に臨床医を養成している．本セッ
ションでは，このような拠点教育の取り組みや拠点人材との OJT 研究開発の経験などをご紹介する．

TU3

医用画像の個人情報を取り扱う企業の取り組み○中西隆伯株式会社ジェイマックシステム

医療システム開発の企業の立場から医用画像に含まれた個人情報が漏洩すると重大インシデントとなり，開発企業はもとよりシステムを使う施設の信用を大幅に低下させる可能性がある．弊社は PACS 製品の開発が主力である．
それら製品の重要な機能は，保存された医用画像の適切な表示や通信である．
開発の段階では，各種ベンダーが提供するダミーデータで試験を行うため個人情報を扱うことはない．しかし，施設に導入された製品において問題が発生した場合は，どうしても実データの解析が必要になる．その際には個人情報保護法に則って，個人情報を慎重に扱い対応を行っている．このように個人情報を取り扱う製品を開発する企業の立場から，解析の手順をなどを紹介する．
発表では，DICOM のタグに埋め込まれた個人情報を削除する方法についても触れ，DICOM Toolkit を用いて簡単に個人情報を仮名加工情報に変換する方法と，DICOM Toolkit を利用した変換アプリケーションを紹介する．

36

7 月 29 日 ( 金 )第 1 会場（ホール）

シンポジウム 1
SY1「イメージングが切り拓く未来の医用画像工学」

16:10 〜 17:30

座長： 伊藤湯浅

SY1-1

聡志（宇都宮大学）
哲也（山形大学）

光コヒーレンストモグラフィー（OCT）の進展○西澤典彦

名古屋大学大学院工学研究科 電子工学専攻

光コヒーレンストモグラフィー（OCT）は，広帯域光を用いた干渉計測によって，um オーダーの高分解能な断層イメージを非侵襲・非破壊で得ることのできる光計測手法であり，医用工学の分野を中心に注目を集めている．OCT では，光源のスペクトル幅が広いほど，高い分解能を得ることができる．また，光の侵入を妨げる主要因である散乱と吸収は波長に依存するため，光源の開発は重要である．我々は，超短パルスファイバレーザーをベースとした広帯域なスーパーコンティニューム光を複数の波長帯で生成し，それを用いて高分解能かつ高感度な OCT イメージングの研究を進めてきた．これまでに，波長 1.7 um 帯
において，マウス脳の深部のイメージングや，光コヒーレンス顕微鏡 (OCM) による神経組織や脳内血管のイメージングに成功した．本講演では我々の最近の成果と共に，OCT 研究の動向を紹介し，今後の課題を議論する．

SY1-2

位相コントラスト CT イメージングとヒト胚子の時系列解析
○山田

重人

15
京都大学大学院医学研究科附属先天異常標本解析センター

ヒトの発生における時間軸として受精後日数，頭殿長（CRL），形態学的な特徴に基づいて区分された不連続な段階的指標である「カーネギー発生段階 (Carnegie stages, CS)」の３つが存在する．この中でもカーネギー発生段階が広く用いられているが，
CS1 〜 CS23 で構成される段階的なものであり，時間的に等間隔ではないことから，時系列に沿った定量的な解析には不向きである．演者は貴重なヒト胚標本群である「京都コレクション」を所有することから，これをいかに高解像度で撮像し画像解析するかに長年取り組んできた．組織切片画像による形態学的観察所見に基づき，自家蛍光を用いた EFIC 法，小サンプルのための MRI である MR 顕微鏡や本講演で取り上げる位相コントラスト CT イメージング（位相 CT）など様々な手法で撮像を行なった．得られた画像データを用いて発生現象の定量的に理解したいと考えており，外表および内臓など複数の指標において胎児の成長を時系列に数値化することを目標としている．

SY1-3

超音波と光の融合による医用画像技術の最先端：光超音波（photoacoustic）イメージング○椎名毅

芝浦工業大学 SIT 総合研究所

がん，関節リウマチ，動脈硬化，糖尿病などの主要疾患の多くは，血管や循環状態の異常として現れることから，微細血管の構造の変化や血液状態の可視化により，早期診断や良悪性の鑑別診断の精度向上が期待される．
光超音波（photoacoustic）イメージングは，ナノパルスレーザ光を照射して，光音響効果により体内の血液等から生じる超音波を検出して，無被曝，非造影で，血管の形状や酸素飽和度などの機能を，高解像度で３D 表示可能な新規イメージング技
術として期待されている．我が国においては，京都大学とキヤノン（株）が，2006 年から文部科学省の協働研究プログラムにおいて研究を進め，乳癌診断用の光超音波マンモグラフィのプロト機を開発している．また，その成果は，2014 年の内閣府の革新的研究開発推進プログラム（ImPACT）や，2019 年 AMED の先進的医療機器開発のプロジェクトに引き継がれ，光超音
波計測のより幅広い適用分野の開拓と，その実用化に向けた研究開発が進められている．本講演では，これらの光超音波イメー
ジング技術の実用化への取り組みについて紹介したい．

37

SY1-4

あいちシンクロトロン光センター BL8S2 ビームラインに構築した X 線暗視野法に基づく屈折コ
ントラスト CT 撮像システム○砂口尚輝

名古屋大学大学院医学系研究科 総合保健学専攻

X 線暗視野法 (XDFI) に基づく屈折コントラスト CT は，2 次元病理画像に匹敵するコントラストで生体軟組織の精密な３次元構造を描出できるため，我々の研究グループでは，病理診断への応用を目指して様々な XDFI 関連技術の開発を行ってきた．
X 線の屈折コントラストを得るためのラウエ型アナライザー結晶は重要な構成要素の 1 つであり，結晶の厚さが薄いほど空間分解能を向上できる．我々は，約 5 cm 角の視野を有す厚さ数 10 μ m の結晶を製作し，歪なく設置する技術を開発した．また，
高空間分解能の撮影に必要な X 線カメラや，高画質な CT を得る再構成アルゴリズムおよびデータ処理手法なども独自に開発してきた．こうした努力により，空間分解能は現在数μ m まで向上し，生体軟組織から未知の組織形態学的情報や腫瘍の３次元構造を非破壊で取得できるようになった．昨年，新たな XDFI 装置をあいちシンクロトロン光センター (AichiSR)BL8S2 に構築し，愛知県内でも高画質な CT が得られるようになった．本発表では，AichiSR の XDFI 撮像システムと近年の撮影像について紹介する．

7 月 29 日 ( 金 )第 1 会場（ホール）

一般演題 2
17:40 〜 18:40

OP2「イメージング 1」
座長： 杉本吉川OP2-1

直三（京都大学）
悦次（浜松ホトニクス株式会社）

位相拡散フーリエ撮像法におけるセグメント信号収集を用いた MR 圧縮センシング○山登1

一輝 1，大水

望 1，伊藤聡志 1

宇都宮大学工学部基盤工学科

少数の観測から元の情報を復元できる圧縮センシングを MRI に利用することで，MRI の撮像時間を短縮できる．しかしながら，少数の収集信号から再構成された画像の分解能低下が問題である．先行研究では，フーリエ変換に二次の位相変調を付与
した位相拡散フーリエ撮像法（PSFT）を使用し，信号の低域のみを収集し事後的に高域の信号を推定することで再構成画像の分解能改善を図った．しかしながら，再構成画像の中心部分の分解能改善が困難であった．本稿では，PSFT 信号の収集領域を複数に分割するセグメント収集方式を導入し，再構成画像の画質と中心部分の分解能改善について取り組んだ．シミュレーショ
ン実験の結果，PSFT 信号をセグメント収集した提案手法は，先行研究よりも PSFT および SSIM が高くなることが確認された．
また，分解能チャートを用いて分解能を評価したところ，画像中央部分の分解能改善を確認したので報告する．

OP2-2

実関数 CNN を利用した MR 位相画像の深層学習再構成○深津1

純奈 1，山登一輝 1，伊藤聡志 1

宇都宮大学 大学院 地域創生科学研究科

MR 撮像の高速化を目的として圧縮センシングの MRI 応用が進められている．深層学習を利用する再構成法では，これまで
実関数 CNN を利用する研究報告が多かったが，MR 画像は位相を持つ複素画像であり，複素数に対応する畳み込みニューラル
ネットワーク (CNN) が必要である．しかしながら，複素数 CNN でもフィルタ関数を複素数化するものは少なく，また，フィルタを複素数化する場合でもパラメータ数が増え，学習時間が増える問題がある．本研究では，MR 信号の間引きに対称性を与えると MR 画像の実部と虚部用に対応する間引き信号を作成できる性質に着目し，実関数型の CNN を使用して複素画像を再構成する方法の検討を行った．
反復型再構成をモデルとする深層学習再構成に適用した結果，少ない学習時間で複素数対応の CNN と同等な PSNR と SSIMの画像を得ることができた．さらに実部と虚部を１つの CNN で学習する手法により，画質をさらに改善できる可能性が示された．本研究により，実関数 CNN を利用して位相画像を再生する新たな方法の実現可能性を示すことができた．

38

OP2-3

Deep image prior を用いたリストモード PET 画像再構成○大手1

希望 1，橋本二三生 1，大西佑弥 1，磯部卓志 1

浜松ホトニクス株式会社 中央研究所 第 5 研究室

Deep image prior（DIP）を用いたリストモード PET 画像再構成法を提案する．提案手法は，
交互方向乗数法の枠組みにより，リストモード逐次近似法と DIP による画像処理を交互に行う．DIP による画像後処理は，ノイズを除去する反面，コントラス
トが若干犠牲になる．提案手法はノイズを減らしながら，同時にコントラストも改善する．頭部用 PET 装置の MC シミュレー
ションデータを用いて，提案手法の有効性を評価した．提案手法は，従来法に比べて高いピーク信号対雑音比とコントラスト
リカバリ係数を示した．リストモード PET 画像再構成は，イベント数より検出器対数が多い場合により効率的となる．よって，提案手法は検出器数が多く，飛行時間差情報，相互作用位置深さ情報を備えた PET 装置において特に有用と期待される．

OP2-4

圧縮センシングを用いたフォトンカウンティング CT のスペクトル歪み補正○村田1

一心 1，尾川

浩一 2

国立天文台，2 法政大学 理工学部

フォトンカウンティング CT は空間情報に加えてエネルギー情報も取得できることから，次世代型 CT として注目されている . しかし，複数の X 線光子が検出器の不感時間内に入射した場合，パルス・パイルアップ効果により，測定スペクトルは歪められてしまう . その影響は，解析モデルを適用することで，原理的には補正できる . しかし，最小二乗法を基にした補正方法
では，わずかな雑音も増幅されてしまい，画質を劣化させてしまう . その対応策として圧縮センシングの適用が考えられるが，特にエネルギービンの数が少ない場合にはスペクトル形状を先見情報として扱うことは難しい . そこで本研究では，エネルギー・
空間の両方を先見情報として扱う手法を開発した . 各エネルギービンの画像に対する全変動正則化，および全データに対する
低ランク行列近似を適用することで，スペクトルの歪み補正精度が向上することを確認した .

OP2-5

学習データを用いた低線量 CT 逐次近似画像再構成の正則化パラメータ自動決定○工藤博幸

筑波大学システム情報系情報工学域

低線量 CT の画像再構成では，トータルバリエーション (TV) 正則化項や非局所平均フィルタを用いた正則化項（Dong,Kudo,
Med.Imag.Tech., 2016）を用いた逐次近似画像再構成法が有効であり，商用装置にも採用されている．本手法の一番の問題点は正則化の強さや特性を加減する正則化パラメータの決定であり，ほとんどの場合経験的に設定されており自動決定は未検討で難しいとされているのが現状である．本研究では，撮影対象と同じ部位を撮影した学習データセット（通常線量の正解画像の集合）を用いて，正則化パラメータを自動決定する二つの手法を提案して，両者とも有効に動作することを実証する．一つ目の手法は，画像復元など一般の逆問題分野で既に類似手法の提案がある正則化パラメータのベイズ推定に基づく手法で，学習データから正則化パラメータの事前分布を求めておき，それに対数尤度を加えた評価関数を画像再構成の過程で最小化して自動決定する．二つ目の手法は，深層学習にヒントを得た全く新しい手法で，学習データに対して平均 2 乗誤差や SSIM 値を最小にする正則化パラメータ値を学習で事前に求めておき，この事前決定した正則化パラメータで画像再構成を行う．腹部 CT
実画像データセットを用いたシミュレーション実験を行った結果，どちらの手法も有効に動作して最適に近い正則化パラメー
タの推定値を与えるが，二つ目の手法が正則化パラメータ推定の反復ループを必要としないため計算量の点で優れることが示された．また，推定するパラメータ空間の次元が低いため，両手法とも必要な学習データの数は非常に少なくて済むことも示
された．

39

7 月 29 日 ( 金 )第 2 会場（シンポジオン）

一般演題 1
16:10 〜 17:30

OP1「治療支援，レジストレーション」
座長： 中口健山

OP1-1

俊哉（千葉大学）
智子（藤田医科大学）

Geometric Matching CNN による指骨 CR 画像の位置合わせ手法○小野1

輝 1，神谷亨 1，青木隆敏 2九州工業大学大学院工学研究院機械知能工学系知能制御工学，2 産業医科大学

関節リウマチは，病態が進行すると全身の関節破壊を生じ，患者の QOL を著しく阻害する．そのため，疾患の早期発見，早期治療により病態の進行を抑制することが重要である．関節リウマチの診断は，血液検査や X 線画像診断により総合的に行われている．特に，X 線画像診断は簡便に病態の進行を捉えることができるが，読影医師の負担増加や医師の主観的な評価による再現性の欠如が課題となっている．そこで，コンピュータの解析結果を第二の意見として利用するコンピュータ支援診断シ
ステムの開発が期待されている．本論文では，経時的差分技術により同一被験者の過去・現在画像から関節リウマチの進行を捉える支援診断システムの開発を目的とし，指骨領域の位置合わせ手法を提案する．Geometric Matching CNN を画像ペアごとに最適化することにより，指骨領域の高精度な位置合わせを行う．実験では 9 症例の CR 画像に提案手法を適用し，従来手法との比較を行った結果，良好な結果を得た．

OP1-2

放射線治療における膵臓変位推定の為の 2D 断層画像駆動型複数臓器接触シミュレーション○原1

裕貴 1，角谷筑波大学大学院

倫之 2，三目

直登 3，家永直人 3，梅澤

2

システム情報工学研究群， 東北大学大学院

玲 2，神宮3

啓一 2，黒田医学系研究科， 筑波大学

嘉宏 3

システム情報系

放射線照射中に断層画像を撮影できる MR-Linac は，膵臓などの非周期的な動きをする臓器に対しての効果的な治療につながるとして期待されている．しかし，撮像できるのは一部の断面画像であるため，術前の計画用 3 次元 MR 画像を，膵臓の自発的な変形や周辺臓器との接触を考慮しながら更新するのが困難である．そこで本研究では，2 次元断層画像駆動型 Material
Point Method を提案する．2 次元断層画像から得られた対象臓器の位置関係から，該当断面における節点の目標位置を求め，現在位置と目標位置との差に応じた力を加えることで 3 次元ラベルを駆動させる．周辺臓器との接触を考慮した物理シミュレー
ションにより 3 次元モデルの変位推定を目指す．本提案では，腹部の断層画像を用い，胃を周辺臓器として提案手法の基礎的な検討を行った．その結果，５例中４例で変位の推定精度が改善したことを確認した．

OP1-3

内視鏡動画解析による所見作成支援に向けた臓器判別○梅津泉梨 1，藤江

舞 2，野村行弘 3，加藤

順 4，中口俊哉 3

1

千葉大学大学院融合理工学府基幹工学専攻医工学コース，2 千葉大学医学部附属病院臨床工学センター，3 千葉大学フロンティア医工学センター，4 千葉大学医学部附属病院内視鏡センター

内視鏡検査では，医師が検査の記録として診断内容，検査臓器，実施処置などの項目を記入した所見を作成する．しかし，内視鏡操作のため検査中の所見作成は困難であり，医師は検査後の時間を利用して記入する．医師の作業負担軽減のため，所見作成の効率化が求められる．また，所見は医師の記憶に基づくため，記載漏れの発生も課題である．診療報酬点数の申告漏れや医療安全の観点からも，正確な検査記録が求められる．本研究では，内視鏡動画解析による所見作成の効率化と記載漏れ防止を目的とする．第一段階として，検査記録の中でも重要な情報である検査臓器の判別手法を提案する．提案手法では，
CNN と LSTM を組み合わせ，時間情報を利用した臓器分類を行う．さらに，分類結果に対して検査開始時と終了時の双方向から Sliding Window(SW) によって臓器の境界を探索し，統合する双方向 SW を提案し誤分類フレームを除去する．提案手法の評価実験を行い，その有効性が示唆された．

40

OP1-4

GNN による血管名自動命名手法における臓器特徴の利用に関する検討○出口智也 1，林雄一郎 1，北坂

孝幸 2，小田昌宏 3,1，三澤一成 4，森健策 1,5,6

1
名古屋大学大学院情報学研究科，2 愛知工業大学情報科学部，3 名古屋大学 情報連携推進本部情報戦略室，4 愛知県がんセンター 消化器外科，5 名古屋大学情報基盤センター，6 国立情報学研究所医療ビッグデータ研究センター

本稿では，3 次元腹部 CT 像から抽出した血管領域に対するグラフニューラルネットワーク (GNN) を用いた血管名自動対応
付けにおいて，使用する特徴量に関する検討を行ったので報告する．腹部動脈は個人差が大きく複雑であるため，構造の把握は困難である．そこで，外科手術における医師の血管構造把握の負担を軽減するため，血管名自動対応付けが提案されている．
これまで，血管構造を木構造と捉え，血管の位置や太さ・自動抽出臓器との位置関係を特徴量として GNN で血管名を割り当て
る血管名自動命名手法が提案されてきた．
本稿では，臓器の自動抽出の失敗による自動命名への影響を低減するため，血管に関する特徴のみを用いた自動命名を試みた．
実験の結果，全体の精度は 89.7% で，臓器情報を用いた場合の 92.4% よりも低下した．分岐が単純な部分では精度が上がったが，特に肝動脈で大きな精度の低下がみられ，複雑な構造をとる部分での臓器情報の重要性が確認できた．

OP1-5

Ｘ線透視画像内のデバイスを対象とした深層学習セグメンテーションモデルのための効率的な学
習データ作成手法についての検討○鈴木1

皓士 1，菊池

東北大学

工学研究科

洋平 1，吉原陽平 1，松原佳亮 2，大村知己 2，木下俊文 2，松山成男 1

量子エネルギー工学専攻，2 秋田県立循環器・脳脊髄センター ( 研究所 )透視画像内のカテーテルなどの線状デバイスの視認性を上げる技術は，IVR の手技の多くの作業性向上に貢献すると考えられる．本グループでは機械学習ベースのセグメンテーションにより分割した領域に合わせた視認性向上技術を検討しているが，学習には膨大な学習データが必要となる．本研究では CT 画像とデバイスの形状・構成材料の既知情報からの学習データ作成を提案する．
心臓を対象とした臨床 CT 画像（３次元・デバイス無し．22 例）において，カテーテル領域と仮想したボクセルの値を構成
材料のものに置換し，これを投影処理することで疑似透視画像を作成した．また，カテーテル領域の形状は Bezie 曲線からランダムに決定したが，この曲線の投影が教師データとなる．これらを元に準備したデータで学習した PAR-Net でカテーテルセ
グメンテーションを検証したところ，得られた Dice 係数は 0.910 となった．また，この学習済みモデルは，カテーテル像を含むシネ心画像に対しても良好な性能を示した．

OP1-6

気管支内視鏡生検支援向け処置具 3 次元位置認識法における機械学習を用いた精度改善○松崎1

和喜 1，山川恵介 1，飯村隆志 1，松元2

祐司 2，田中

緑 2，長島千恵子 3，麻生

智彦 3

3

富士フイルムヘルスケア， 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

末梢肺病変に対する気管支内視鏡生検手技において，X 線装置は腫瘍細胞を採取する処置具の位置を確認する目的で利用される．X 線画像は 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．これまで我々は X 線装置を用いた手技支援をめざし，処置具の 3 次元位置認識技術を開発してきた．開発手法の位置認識精度を医師が後ろ向きに収集した臨床例で評価したところ，肺解剖構造の領域毎に傾向がある認識誤差が見られた．これらは画像取得時の呼吸相の違いに起因する規則性のある体動が主要因と考えられた．そこで本研究（倫理審査承認済）では，臨床データを用い体動を予測する機械学習モ
デルを構築し，開発手法の認識位置補正を試みた．その結果，補正前後の位置認識誤差は肺全体平均で 27.1mm から 14.6mmに改善し，特に体動が大きい肺下葉で効果が顕著だった．以上から本補正法により，手技支援法の実用性が向上できると考え
られる．

41

7 月 29 日 ( 金 )第 2 会場（シンポジオン）

一般演題 3
17:40 〜 18:40

OP3-1

OP3「CAD1」
座長： 内山良一（熊本大学）

花岡

昇平（東京大学）

画質改善処理による乳がん腫瘤影の良悪性鑑別 CAD の性能向上○工藤1

颯馬 1，安倍和弥 1，武尾

英哉 1，永井優一 2，縄野繁3

神奈川工科大学，2 国立がん研究センター東病院，3 松戸中央総合病院

マンモグラフィ (MMG) 撮影は検診 MMG と診断 MMG の 2 種類に分かれている．一般的に，検診 MMG は存在診断，診断
MMG は鑑別診断の位置づけで撮影される．しかし，もし検診段階で良悪性鑑別ができれば，より早期の発見に繋がると考えられる．しかし，検診 MMG は診断 MMG と比べて，検診車などで行われることもあることから比較的簡易な撮影装置が使われるため，マンモグラムの画質は若干劣る．そのため，検診 MMG の画像での良悪性鑑別 CAD の性能は診断 MMG の画像の場合と比べて精度が落ちる．
そこで本研究では，両者の画質差を補うことを目的として , 画像の粒状性とコントラストを同時に改善する画像処理を開発し，検診 MMG 画像での良悪性鑑別 CAD の性能向上を図った．その結果，そのままの検診 MMG 画像を使った鑑別精度 85％に対して，画質改善処理を施した場合は鑑別精度が 89％に向上した．診断 MMG 画像の鑑別精度が約 90% であったことから，ほぼ同等の性能を得ることができた．良悪性鑑別 CAD には CNN を用いており，学習した AI が画像中のどこに着目して判断しているのか分析したので報告する．

OP3-2

深層学習を用いた肘関節超音波画像における OCD 診断支援○佐々木研太 1，藤田 大輔 1，高辻
田 圭重 2，小橋 昌司 1
1

謙太 2，琴浦義浩 2，南昌孝 2，小林

雄輔 2，祐成

毅 2，木兵庫県立大学，2 京都府立医科大学

野球経験者にしばしばみられる故障に野球肘がある．上腕骨小頭離断性骨軟骨炎 (osteochondritis dissecans: OCD）は代表的な野球肘の形態であり，超音波画像検査による早期発見が可能である．本研究では，肘の骨の超音波画像から深層学習による検出モデルを作製し，自動で OCD 検出を実現できるようにする．本研究では，肘の外側・後方・短軸の撮影方向の超音波画像
で学習を行う．被験者数は OCD が 88 人，異常なしが 50 人である．VGG16 のファインチューニングにより検出モデルを作製する．5 分割交差検証を用いて 5 つのモデルに対して評価用データにおける検出結果の平均値が正解率 83.3%，適合率 92.4%，
再現率 80.7%，F1 値 0.855 であった．データの組み合わせにより各指標の値に差があり正解率では最低 74.1%，最高 92.3% であった．この差を小さくするための学習条件の設定が今後の課題である．また OCD 検出のためには再現率の向上も必要である．

42

OP3-3骨シンチグラムの陽性高集積検出システムにおける市販後学習○藤本

啓輔 1，大﨑洋充 2，東山

滋明 3，河邉譲治 3，中岡竜介 4，清水昭伸 1

1
東京農工大学大学院工学研究院，2 群馬県立県民健康科学大学大学院診療放射線学研究科，3 大阪市立大学医学部附属病院核医学科，4 国立医薬品食品衛生研究所医療機器部

和文：
本報告では，骨シンチグラムを用いた陽性高集積検出システムのための市販後学習の改良法を提案する．特に市販後学習のためのデータが少数の場合に注目する．データが少ない場合，すべての層の重みを対象に再学習を行うと，過学習によって性能が低下する可能性が高くなる．そこで，再学習を行うか否かを適応的に選択する方法について検討をする．具体的には，
policy network を用いて再学習をする層を選択する．本稿では，市販後学習のためのデータの数を変化させて提案法の有効性を評価する．また，再学習の対象になった層の可視化結果などを使いながら提案法の有効性について議論する．
英文：This paper presents a method to improve post-market training of a hot-spot detection system of malignant tumor in a bone
scintigram. Especially, we focus on the case that the number of post-market training data is small. When re-training weights
of all layers with small data, there is a high possibility that the performance will deteriorate due to overfitting to training
data. To solve the problem, we have studied a method to adaptively select whether re-training weights of layers or keep as
initial weights. Specifically, a policy network selects layers to be re-trained. This paper evaluates effectiveness of the proposed
method changing the number of post-market re-training data. We discuss the effectiveness of the proposed method withvisualizing re-trained layers.

OP3-4

3D-Alpha-WGAN の正常症例学習モデルを用いた FDG-PET 画像における異常集積の自動検出○内田卓妙 1，原武史 2，周向栄 2，片渕1

哲朗 3，野崎太希 4，松迫

正樹 4，藤田

2

広志 2

3

岐阜大学大学院自然科学技術研究科知能理工学専攻， 岐阜大学工学部電気電子・情報工学科， 岐阜医療科学大学保健科学部，4 聖路加国際病院放射線科

医用画像における網羅的な異常データの収集コストの高さは問題である．本研究では，医師の負担軽減や見落としを防ぐた
めに，体幹部 FDG-PET 画像における悪性腫瘍の自動検出手法の開発を目的とする．ここでは，データ収集コストの低い正常症例を利用して，教師なし異常検知のアプローチで腫瘍の検出を行う．正常症例の 3 次元 FDG-PET 画像 66 症例を，3 次元画
像生成モデルである 3D-Alpha-WGAN に入力して，正常画像生成モデルを得る．このモデルに異常症例を入力し，正常例様に補正された再構成画像を出力する．入出力間の差が大きい領域は，正常症例にない特徴を持つため，その領域を腫瘍候補とする．
各候補に対して，体積や周辺画素との差を基に偽陽性の可能性が高い候補を削除し，残った候補を最終出力とする．異常症例
58 症例における検出率は 89.9%，1 症例あたりの平均偽陽性数は 37.9 個となり，正常症例を学習させた 3D-Alpha-WGAN モデ
ルは腫瘍検出に有用である可能性が示唆された．

OP3-5

Memory-attention に基づくハイブリッドモデルによる不均衡データを用いたくも膜下出血 CT
画像分類○魯
仲陽 1，小田森
健策 1,4,5

昌宏 2,1，林雄一郎 1，胡涛 1，伊東隼人 1，渡谷

岳行 3，阿部修 3，

1

名古屋大学大学院情報学研究科，2 名古屋大学情報連携推進本部情報戦略室，3 東京大学医学部附属病院放射線科，4名古屋大学情報基盤センター，5 国立情報学研究所 医療ビッグデータ研究センター

AI-based diagnosis is suffered in the low accuracy, resulting from data imbalance between normal and disease cases. This
paper proposes a novel hybrid model to alleviate the data imbalance issue in the subarachnoid hemorrhage classification
issue. We present a memory-attention concept to build up a centroid feature representation of each class dynamically andmetric the distance of centroids and features as constraint conditions to enhance the classification performance. In addition,
we design a novel loss function to optimize the centroids and the model dynamically. We performed experiments on a highly
imbalanced brain CT dataset, including 33 cases with subarachnoid hemorrhage and 2519 normal cases. Our experiments
showed that after inducting the memory-attention hybrid model, in contrast to the previous work, the classification
performance has improved, confirming the proposed method's effectiveness in alleviating the classifier bias toward our
mission.

43

7 月 30 日 ( 土 )第 1 会場（ホール）

一般演題 4
第8:30 〜 9:50

OP4「セグメンテーション 1」

2

日

座長： 大竹( 月 日）

村尾

7

義人（奈良先端科学技術大学院大学）
晃平（国立情報学研究所）

30

OP4-1

境界情報を考慮する損失関数を用いた FCN による腹部 CT 像からの臓器領域抽出に関する研究○大野1

真奈 1，申忱 1，Holger R. Roth2，小田昌宏 1，林雄一郎 1，三澤一成 3，森健策 1

名古屋大学大学院情報学研究科，2NVIDIA Corporation，3 愛知がんセンター

本稿では，境界情報を考慮した損失関数を導入した FCN による 3 次元腹部 CT 像からの 多臓器領域抽出手法について述べる．
コンピュータによる診断・手術支援システムの開発において，多臓器領域抽出は重要な要素技術であり，これまで多くの多臓器領域抽出に関する研究が報告されている．
従来の医用画像抽出では，損失関数として Dice Loss が広く利用されている．しかしながら，Dice Loss は抽出領域と正解領域の重なり部分を考慮するため，学習されたモデルは臓器の境界部分の表現が曖昧になる傾向がある．このような問題を解決するため，提案手法では抽出領域の境界部分における制限を考慮する Boundary Enhancement Loss を Dice Loss と組み合わせた損失関数を FCN に導入して多臓器領域抽出を行った．そして，境界情報が多臓器領域抽出に与える影響を考察した．本研
究では，284 症例の CT 像を用いて多臓器領域抽出を行った．全臓器の Dice 係数の平均は，3D U-Net を用いた手法で 87.24%，
V-Net を用いた手法で 87.19% であった．

OP4-2

PET/CT 画像を用いた多臓器自動抽出に関する初期的検討○菅沼雄太 1，寺本

篤司 1，齋藤邦明 1，藤田広志 2，鈴木裕紀 3，富山憲幸 4，木戸尚治 31

藤田医科大学大学院 保健学研究科，2 岐阜大学 工学部，3 大阪大学大学院 医学系研究科 人工知能画像診断学共同研
究講座，4 大阪大学大学院 医学系研究科 放射線医学教室【目的】PET/CT 検査は腫瘍の早期発見に有用であり，検診目的でも利用されている．しかし，PET 画像は空間分解能が低く，高集積を呈する臓器の同定が困難な場合がある．そこで本研究は，PET/CT 画像を用いて多臓器を自動抽出する手法を検討した．
【方法】本研究では仁泉会 MI クリニックにて収集された 90 症例の全身 PET/CT 画像を対象とした．PET 画像または PET 減
弱補正用 CT 画像に対し，U-Net を用いて臓器領域抽出を行った．抽出対象は，肝臓・脾臓・腎臓・膵臓とし，それらの抽出
精度は Dice 係数にて評価した．【結果】肝臓・脾臓・腎臓の Dice 係数は約 90%，膵臓は約 55% となり，膵臓以外は診断用 CT
画像を用いた先行研究と同等の抽出精度が得られた．【結論】診断用 CT 画像よりも解像度が低くノイズレベルの高い PET/CT
画像であっても肝臓・脾臓・腎臓は十分な精度で抽出が可能であることが確認された．

OP4-3

U-Net を用いた頸部 X 線動画からの椎体・棘突起の抽出に関する基礎的検討○塩田1

紘司 1，目片幸二郎 2，滝沢

穂高 1，工藤博幸 1

筑波大学，2 四篠畷学園大学

誤嚥性肺炎は 2019 年と 2020 年の日本人の死因 6 位となっている．嚥下障害は誤嚥性肺炎の要因の一つだが，そのメカニズ
ムは未だ解明されていない．本研究では，頸部 X 線動画に Fully Convolutional Network の一種である U-Net を適用し，頸椎を構成する椎体および棘突起をそれぞれ自動で抽出することを試みる．精度向上のために，アフィン変換に基づくデータ拡張，
線形・非線形の前処理フィルタの組み合わせを最適化することで精度を向上させるマルチチャネル化，下顎骨，後頭部，肩部の境界線に基づくキャリブレーションの３つの前処理手法を提案し，比較実験を行った．実際のＸ線動画に適用した結果を示す．

44

OP4-4

体幹部 CT 画像における 2D U-Net を用いた体腔の同時学習による腰方形筋の自動認識○川本

真大 1，神谷直希 1，周向栄 2，加藤博基 3，原武史 2,4，藤田広志 2

1
愛知県立大学情報科学部，2 岐阜大学工学部，3 岐阜大学大学院医学系研究科放射線医学分野，4 東海国立大学機構医
療健康データ統合研究教育拠点

体幹部 CT 画像を用いた腹部組織の自動解析では，セグメンテーションに基づく骨格筋量の計測が行われている．しかしながら，第三腰椎 (L3) 断面における二次元にとどまり，さらに，L3 断面内には複数の骨格筋が含まれているが，部位別認識が実現できている領域は限られる．本研究では，これまでに部位別認識が実現できていない，腰方形筋の三次元認識手法を提案する．
提案手法では，2D U-Net において腹腔と腰方形筋を同時学習することで，腰方形筋の単一領域の学習よりも高い認識精度を得ることを目指す．20 症例を用い，4 分割交差検証により提案手法による認識結果を Dice 値で評価したところ，腰方形筋のみを用いた学習時には，79.4% の認識精度であったが，体腔と腰方形筋の同時学習では，腰方形筋の認識精度は 85.6% となり，6.2%向上した．今後は，腹腔に隣接する他の骨格筋においても腹腔の同時学習の効果の検討を行う．

OP4-5

Erosion Consistency Training for Semi-Supervised CT Segmentation of COVID-19○柳
凱 1，小田 昌宏 2,1，鄭青木 茂樹 6，森
健策 1,2,4

通 1，林雄一郎 1，大竹義人 3,4，橋本

正弘 5，明石敏昭 6，

1

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

COVID-19 has become a worldwide disease and some variants of it spread more easily and faster which causes more
affected cases. By Mar. 14, 2022, over 458 million confirmed cases have been reported in over 225 countries and territories.
The segmentation of ground-glass opacities (GGO) of COVID-19 from chest CT volumes is useful for the diagnosis of
COVID-19 while labeling is time-consuming. In this work, we employ a semi-supervised segmentation method that uses a
few CT volumes with GGO annotations and many unlabeled CT volumes as training data. We use the co-training framework
consisting of two models, in which one model is trained to predict the GGO region, and another is trained to predict the GGO
region after erosion to better predict the boundary of the GGO region. We use labeled data and predicted pseudo labels of
one model to supervise another model. In the experiment using the proposed method, we attained Dice score of 64.0%.

OP4-6

光コヒーレンストモグラフィー画像からの 3 次元血管構造の抽出○岡村1

宙輝 1，岡本尚之 1，羽石秀昭 2

千葉大学大学院融合理工学府基幹工学専攻医工学コース，2 千葉大学フロンティア医工学センター

表層から約 1mm 程度の深さの断層像を取得できる光コヒーレンストモグラフィーは，眼底の 3 次元構造の可視化などにおいて実用化されている．特に，時間的に連続する複数フレーム間の変化量に注目することで，3 次元の血管強調像群を取得できる．
しかし，血管強調群には体動によるノイズや，実際の血管領域よりも深さ方向に尾を引いたアーチファクトも含まれる．そこ
で本研究の目的を，血管強調像群から正確な 3 次元血管構造を抽出することとする．提案手法では，まず 3 次元血管強調像群の深さ方向の最大値投影図を作成する．次に最大値投影図における血管の連続性に注目してシード点を自動で設定し，領域拡張を行う．結果から，提案手法が体動によるノイズの低減に有用であることを確認した．

45

7 月 30 日 ( 土 )第 1 会場（ホール）

シンポジウム 2
SY2「次の医用画像工学を切り拓く HPC と機械学習」

10:00 〜 12:00

座長： 目加田慶人（中京大学）
平野

SY2-1

靖（山口大学）

mdx : データ活用のためのプラットフォームと , 医療データでの活用について○田浦健次朗東京大学情報基盤センター

mdx (https://mdx.jp/) は , データ活用に重点を置いた , 全国共同利用できる計算機環境で , 全国 11 の情報基盤センター , 情報系の研究所が共同で運営する . 仮想化された環境で各ユーザグループに擬似的な専有環境を提供できる . これにより柔軟な環境を構築できるだけでなく , 各ユーザグループにストレージ , ネットワークが隔離されたセキュリティの高い環境を提供できる .
本講演では mdx サービスの内容 , 利用事例 , その上で行っている , セキュリティ・プライバシー保護のためのシステム研究 , 医用画像に対するプライバシー保護の研究について紹介する .

SY2-2

機械学習を用いた画像認識の研究動向○原田達也

東京大学先端科学技術研究センター

計算機による視覚情報理解ためには，見た目とその意味との乖離であるセマンティックギャップが長年の課題であった．しかしながら，近年の大規模かつ高品位なデータセットと GPGPU に代表される強力な計算機パワー，ディープラーニングに代表される効率的な機械学習を活用することで，セマンティックギャップを乗り越える兆しを見せている．また，この機械学習を利用した画像認識技術の発展により，画像を利用した医療診断は，大きな転換点を迎えており，一部のベンチマークにおいては人の性能に迫る手法も出始めている．そこで，本講演では機械学習を利用した，実世界認識とその医療応用について講演
する．

SY2-3

自然言語処理による読影テキスト解析の未来○荒牧英治

奈良先端科学技術大学院大学

先端科学技術研究科

今，医療分野の言語処理が急速に進歩しています．
病院情報システムに集積される医療データは，画像，映像，検査値など様々なモダリティがありますが，所見や診断など医療テキストもかなりの割合を締めます．今，その医療テキストを扱う医療言語処理が，急速に進みつつあります．この躍進のドライビングフォースは，大規模言語モデルの進展，標準データの整備といった研究環境の整備，また，人間の判断を直接反映する医療言語処理への期待があります．本発表では，その進歩を総論的に俯瞰します．
さらに，現在もっとも難しいモダリティとされた言語処理の進歩により，病院で生成される多様なデータについて，統合的な高度の情報処理が可能となったと言えます．しかし，その結果，どのようなサービスが実現するのか，革新的な何か，巷でいう DX がどう起きるのかといった，次世代の医療サービスのビジョンについては，まだ十分なイメージがシェアされていな
いように思います．本発表では，アプリケーションの具体例として読影レポートの自動データベース化，自動生成など最新の試みを紹介し，今後の可能性を議論します．

SY2-4

機械学習によるメディア画像処理～大規模学習データセットに基づく機械学習手法の威力とその
限界
○佐藤

真一

国立情報学研究所

深層学習に代表される機械学習技術に基づくメディア画像処理技術の性能向上は著しく，一部のタスクでは人間の認識・識別性能を凌駕するような技術が実現できている．この技術革新には，大規模で現実的な学習データセットの整備が必要不可欠である．この講演では，こうしたアプローチにより，今メディア画像処理でどこまでできるのかを概観した上で，こうしたアプローチの問題点，すなわちデータセットのノイズやデータセットのバイアスなどについても述べる．

46

7 月 30 日 ( 土 )第 1 会場（ホール）

特別講演 1SL1「限られた情報からロバストに：信頼できる機械学習に向けて」

14:20 〜 15:20

座長： 森

SL1

健策（名古屋大学）

限られた情報からロバストに：信頼できる機械学習に向けて○杉山

将

理化学研究所 革新知能統合研究センター 、東京大学大学院新領域創成科学研究科

深層学習を始めとする先端的な機械学習技術は，良質な教師データを大量に必要とします．しかし，医療など多くの応用分
野では，質の良い教師付きビッグデータを収集することは容易ではありません．この問題に対処すべく，講演者らのグループ
では，ある種の不十分な教師情報からでも学習できる弱教師付き学習手法（正とラベルなしデータからの分類，類似データ対からの分類，正信頼度からの分類，否定ラベルからの分類など），ラベル雑音を含む訓練データからのロバスト学習手法（雑音遷移行列の推定，入力依存雑音への対応，２つのモデルを用いた共教示など），バイアスを持つデータからの転移学習手法（共変量シフト適応，クラス事前確率変化適応，動的適応など）を開発してきました．本講演では，これらの研究の概要と最新の成果をご紹介するとともに，医用画像工学への応用可能性について皆様と議論させていただければと思っています．

7 月 30 日 ( 土 )第 1 会場（ホール）

シンポジウム 3
15:30 〜 16:50

SY3「JAMIT の未来をつくろう！」
座長： 森

パネリスト
		
		
		
		
		

黒瀬 優介（東京大学）
杉野 貴明（東京医科歯科大学）
橘
理恵（大島商船高等専門学校）
健山 智子（藤田医科大学）
橋本二三生（浜松ホトニクス株式会社）平川翼（中部大学）47

健策（名古屋大学）

7 月 30 日 ( 土 )第 1 会場（ホール）

一般演題 617:00 〜 17:50

OP6「解剖構造モデル，他」
座長： 清水堀田OP6-1

昭伸（東京農工大学）
一弘（名城大学）

ヒト胚子の脳の空間的に隣接する複数器官を対象とした統計的形状モデル○近嵐1

尚 1，高桑徹也 2，山田重人 2，清水

東京農工大学大学院工学研究院，2 京都大学

昭伸 1

大学院医学研究科

本報告では，ヒト胚子の脳の空間的に隣接する複数器官を対象とした統計的形状モデルの構築法について報告する．ヒト胚子の脳の 5 器官（大脳，間脳，中脳，後脳吻側部と小脳，後脳尾側部）は空間的に連続し，隣り合う器官同士は接している．
従来の複数器官を対象とした統計的形状モデルでは，器官同士の「重複」や隣接する器官の間に隙間（背景）が存在する「分離」が発生してしまう．そこで，複数のレベルセット関数の符号の組み合わせを利用した器官表現を用い，器官の大きさに関する制約を加えながら器官間の重複，分離を防ぐ方法を提案する．本研究では，提案手法を京都コレクションのヒト胚子・脳の形状ラベルに適用して，従来の手法で構築した統計的形状モデルとの比較により，提案手法の有用性について議論する．
This report describes a method for constructing a statistical shape model for multiple neighboring organs of embryonichuman brains. The five organs of the human embryo brain (cerebrum, interbrain, midbrain, rostral hindbrain and cerebellum,
caudal hindbrain) are spatially contiguous. Conventional statistical shape models for multiple organs cause "overlap" between
organs and "separation" where gaps (background) exist between adjacent organs. To solve this problem, we propose amethod to prevent overlap and separation between organs while imposing restrictions on the size of organs, using an organ
representation that combines the signs of multiple level set functions. We apply the proposed method to the shape labels ofembryonic human brains in the Kyoto collection and discuss the usefulness of the proposed method by comparing it withstatistical shape models constructed by conventional methods.

OP6-2

白質信号自動解析の再現性に関する評価○高橋1

哲彦 1，大川竜也 1,2，林群馬県立県民健康科学大学大学院課

則夫 1，丁嵐亮1

診療放射線学研究科，2 公益財団法人脳血管研究所附属美原記念病院

画像診断

FLAIR 画像を用いて白質高信号領域（WMH）を自動抽出し体積を計算する診断支援アプリケーションの開発が進んでおり
従来のグレード判定（5 段階）と比べて詳細な臨床情報が期待されている．一般に WMH の体積は健常例～低グレードでは小さく，高グレードで大きい．臨床では高グレードが重要なため，定量解析の再現性評価にはある程度の WMH 体積の症例が望ましい．
そこで，本研究では，検査済み臨床データを活用して再現性を評価した．
共同研究施設にて，2001 年から 2020 年までに頭部 MRI 検査で撮像した FLAIR 画像 900 例に対して，臨床所見が「白質虚血性変化あり」でかつ 2 回以上同一の磁場強度（３T）の MRI で検査した患者を抽出した．抽出画像に自動解析を適用した．
白質の高信号領域の体積を求め，結果を統計的に解析した．（倫理委員会承認済）
抽出した症例は 34 例であった．統計解析の結果，抽出体積 0 cc ～ 100 cc の範囲で，誤差は＋ 14.7 cc, － 7.5 cc であった．

48

OP6-3

大規模 CT 画像データベースを用いた骨格ランドマークによる下肢骨格形状の加齢変化解析○下元 悠我 1，箱谷 知輝 1，大竹 義人 1，スーフィーマーゼン 1，政木
宮本 拓馬 4，田中 康仁 4，菅野 伸彦 2，佐藤 嘉伸 1
1

勇人 1，上村圭亮 2，高尾正樹 3，

奈良先端科学技術大学院大学，2 大阪大学大学院医学系研究科，3 愛媛大学大学院医学系研究科，4 奈良県立医科大学

人体に忠実な全身骨格モデルは，人体の骨格構造解析や動作解析において重要である．現在，骨格の表現方法の一つとして，複数人の臓器の形状データを統計的に解析した統計形状モデル（SSM）が用いられている．しかし，従来研究では一部の骨格
形状のみの SSM を構築しており，全身骨格の構築は行われていない．そのため，我々は日本医学放射線学会が収集している
J-MID データベースと，共同研究施設で収集する 4 万症例以上の大規模な CT データベースを用いた全身骨格の SSM 構築を目指している．本研究ではその第一歩として，下肢（骨盤から足部まで）の大規模 CT 画像データベースから骨格上のランドマー
クを抽出し，そのランドマークを用いて下肢骨格の解析を行った．下肢のランドマークデータを年齢・性別ごとに分け，骨格形状の加齢変化について調査を行ったので報告する．

OP6-4

テンソル分解を用いた黒質緻密部の 3 次元パターン表現に関する初期的検討○伊東隼人 1，小田1

昌宏 2,1，斉木臣二 3，服部信孝 3，鎌形2

康司 3，青木3

茂樹 3，森健策 1,2,4,54

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

パーキンソン病に関しては疾患者の黒質緻密部における神経細胞の減少が報告されている．報告においては，T2 強調画像や神経メラニン強調画像を介した観察によってパーキンソン病患者の黒質緻密部の変化を確認できることが知られている．本
研究ではテンソル分解を用いて健常者・パーキンソン病患者の黒質緻密部のボリュームデータをテンソル分解して解析を行う．
テンソル分解して得られたテンソル空間中の基底を用い，パーキンソン病に関連する黒質緻密部の形状パターン表現方法を検討する．

7 月 30 日 ( 土 )第 2 会場（シンポジオン）

一般演題 5
8:30 〜 9:50

OP5「画質改善」
座長： 中尾陳

OP5-1

恵（京都大学）延偉（立命館大）MR マルチスライス撮像におけるパラレルブラインドデノイジングの性能改善○植田1

貴之 1，山登一輝 1，伊藤聡志 1

宇都宮大学 大学院 地域創生科学研究科

MR 画像において構造的特徴の保持と雑音除去性能の両立する雑音除去法が求められている．昨年に隣接するスライス画像
間にある密度値の高い相似性と雑音の低い相関性を利用し，重み係数の異なる複数の加算平均画像を作成し，それらを深層学習を利用した雑音除去後にスライス毎に分離するパラレルデノイジング法を提案した．この方法では加算平均の重み係数は正の値を使用したため，重み係数を変えたことによる雑音分布の変化は僅かであった．本研究では，新たに負の重み係数を使用する．負の重み係数の導入により，1) 一方の雑音の位相が反転するため加算された雑音の分布が大きく変化する，2) 加算平均
像は S/N が低下するために深層学習により除去される雑音量が大きくなる，の 2 点により雑音除去効果の改善が期待される．
雑音量を未知とするブラインド雑音除去法を適用した結果，画像の鮮鋭さを保ったまま単一画像雑音除去や従来法を顕著に上回る雑音除去性能を得ることができた．

49

OP5-2

Pix2Pix コンディショナル GAN による頭部 MRI のモーションアーチファクトの改善○臼井 桂介 1，室田 浩之 1
1

伊三男 2，渋川周平 1，尾川浩一 3，後藤政実 1，坂野康昌 1，京極伸介 1，代順天堂大学保健医療学部診療放射線学科，2 無所属，3 法政大学理工学部

頭部 MRI では体動によるモーションアーチファクトが画像診断の妨げとなる．近年は多くの深層学習による補正法が報告されるが，人体頭部画像での実装には教師データの確保が課題である．そこで，モーションアーチファクトをシミュレートした学習データを用いて，Pix2Pix コンディショナル GAN による画質改善の精度を評価した．本研究では，20 例の頭部画像からモーションアーチファクト有の T2 強調横断像を 6420 枚作成した．このデータの 90% で学習し残りを検証に使用した．学習データ
はアーチファクトの出現方向を垂直および水平に分け，学習データとの組み合わせによる影響を検証した．評価は，アーチファ
クト無し画像との構造的画像類似度 (SSIM) とピーク信号雑音比 (PSNR) を求めた．その結果，SSIM の平均値が 0.62 から 0.92，
PSNR の平均値が 26dB から 29dB となり，本学習モデルによる改善効果が実証された．

OP5-3

教師なし PET 画像ノイズ除去における事前学習済モデルの有用性○大西1

佑弥 1，橋本二三生 1，大手浜松ホトニクス株式会社

希望 1

中央研究所

統計ノイズの多い positron emission tomography（PET）画像に対し，事前に学習データセットを必要としない deep image
prior（DIP）を用いた教師なしノイズ除去やその応用研究が近年数多く行われているが，これらの技術を発展させるためには，根底となる DIP 自体のさらなる性能向上が不可欠である．本研究では，自己教師あり表現学習に注目することで PET 画像のみで汎用的な学習済みモデルを作成し，それを教師なし学習へ転用することでノイズ除去の性能向上を検討する．数値シミュ
レーションおよび実測データを用いて評価を行った結果，学習済モデルを利用することで定量性を維持しつつノイズ除去性能が向上した．さらに，先行研究におけるドメイン変換型の学習済モデルと比較し，他の PET 薬剤に対する汎用性も示された．

OP5-4

MR エラストグラフィにおける腹壁運動に伴うモーションアーチファクトの低減法○菅1

幹生 1，小賀野

慎 1，谷口陽 1,2，西原崇 2，瀧澤将宏 2

2

千葉大学， 富士フイルムヘルスケア株式会社

腫瘍や肝硬変などの病変組織は正常組織と比較して硬くなる．MRI を用いて非侵襲的に生体軟組織の粘弾性分布を評価可能な手法として MR elastography (MRE) がある．自由呼吸条件下では腹壁運動に伴うモーションアーチファクトにより MRE 粘弾性率推定精度が低下するため，一般的には息止め条件下で撮像する．本研究では，腹壁運動に伴うモーションアーチファクトの影響を低減可能な MRE 撮像条件を数値シミュレーションにより明らかにすることを目的とした．形態画像に生じるモーションアーチファクトの間隔が呼吸周期と撮像時間に関係する知見を元に，MRE 撮像パラメータの 1 つである repetition time
を呼吸周期の 3 分の 1 に設定することでモーションアーチファクトを撮像対象から外すことができ，息止め条件下での弾性率推定値との誤差は 3％以下となることを確認した．以上の結果より，撮像中に呼吸周期が安定している場合には，自由呼吸条
件下での MRE 撮像が可能であることが示唆された．

OP5-5

Cycle GAN を用いた前立腺癌患者における仮想造影 MR 画像合成
○平川1
4

勇也 1，有村秀孝 2，崔雲昊 1，高山幸久 3，西江昭弘 4，石神康生 5

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 福岡大学医学部 放射線医学教室，
琉球大学大学院 医学研究科 放射線診断治療学講座，5 九州大学大学院 医学研究院 臨床放射線科

Fat-suppressed contrast-enhanced T1-weighted images with high spatial resolutions can depict extra-prostatic extension,
neurovascular bundle involvement and seminal vesicle invasion. However, gadolinium-based contrast agents have beenreported to cause residual brain parenchyma, and thus alternative techniques may be required. We attempted to develop acycle generative adversarial network (GAN) model to synthesize virtual contrast-enhanced T1-weighted images from realcontrast-free T1-weighted and T2-weighted magnetic resonance (MR) images for prostate cancer patients.
Contrast-enhanced T1-weighted MR images with gadolinium-based contrast agents and non-contrast T1-weighted and T2weighted images in 43 prostate cancer patients were selected for this study, and they were randomly divided into 30 trainingcases and 13 test cases. The proposed cycle GAN model consisted of a generator to produce contrast-enhanced images fromcontrast-free images and a discriminator to judge whether input images are real or mimic contrast images. Peak signal-tonoise ratio (PSNR) and structural similarity index (SSIM) were evaluated in the whole images and tumor regions generated
by the model.
The proposed model achieved an average PSNR of 29.3 ± 2.94 and SSIM of 0.780 ± 0.0795. Our study suggests that the
proposed cycle GAN model can produce virtual contrast-enhanced MR images of prostate cancer patients.

50

OP5-6

頭部 PET 体動補正のための大きな動きに対応したマーカレスモーショントラッキングシステム
の開発
○岩男
1

悠真 1，赤松剛 1，田島英朗 1，高橋美和子 1，山谷

量子科学技術研究開発機構 量子医科学研究所

泰賀 1

先進核医学基盤研究部 イメージング物理研究グループ

頭部の体動は，体動計測ができれば正確に補正することが可能である．そこで，顔表面の立体構造をマーカとすることで，
体表装着型マーカが不要な体動補正システムを開発した．しかし，左右の首振りに対する正解値と検出角度の線形性は 30 度を境に大きく乖離する傾向があり，ボランティア試験では 30 度を超える大きな動きが問題となった．
そこで本研究では，Kinect Fusion と呼ばれる３D スキャンアルゴリズムを改良したトラッキング手法を開発した．マッチン
グを行うフレーム間の差異を最小とし，形状の類似度を高めるため，対象フレームは直前のフレームのモーションによって変換し，リファレンスとなるモデルとのオーバーラップ部分のみを用いる．頭部模型をモータステージにより可動させた実験では，検出角度の線形性が約 60 度まで大幅に向上した．．さらに提案法をボランティア試験に適用し，従来法よりも体動補正効果が高いことを実証した．

7 月 30 日 ( 土 )第 2 会場（シンポジオン）

ランチョンセミナー
LS「医用画像 AI の進化、普及を支える GPU 関連テクノロジー」

12:10 〜 13:10

座長： 奥山LS

義弘（株式会社 HPC テック）

医用画像 AI の進化、普及を支える GPU 関連テクノロジー○山田

泰永

エヌビディア合同会社

51

7 月 30 日 ( 土 )第 2 会場（シンポジオン）

一般演題 717:00 〜 18:00

OP7「微細構造解析 1」
座長： 増谷鈴木

OP7-1

佳孝（広島市立大学）
秀宣（徳島大学）

深層学習に基づく共焦点顕微鏡画像超解像○呉運恒 1，小田昌宏 2,1，林雄一郎 1，武部貴則 3,4,5，長田翔伍 6，河村峻太郎 7，森

健策 1,8,91

名古屋大学大学院情報学研究科，2 名古屋大学情報連携推進本部，3 東京医科歯科大学統合研究機構，4Divisionof Gastroenterology, Hepatology and Nutrition, Developmental Biology, and Center for Stem Cell and Organoid
Medicine (CuSTOM), Cincinnati Children’s Hospital Medical Center，5Department of Pediatrics, College ofMedicine, University of Cincinnati，6 慶應義塾大学医学部外科学，7 東京医科歯科大学医歯学総合研究科，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

In this paper, we used a method based on deep learning to improve the resolution of confocal microscope images. The
confocal microscope is a kind of microscope commonly used in vivo imaging for biomedical research. However, when theconfocal microscope takes high-resolution images, the field of view is very small. On the contrary, when expanding theimaging range and taking a wide-field microscopy image, the images will be low resolution. Therefore, in order to obtainwide-field and high-resolution confocal microscope images, this paper uses the super-resolution method based on deep learning
to improve the resolution of confocal microscope images. Through image processing and deep learning methods to improve
the resolution of confocal microscope images, rather than replacing the higher resolution microscope, which can be moreconveniently for biomedical researchers to observe the research objects more conveniently.

OP7-2

悪性リンパ腫細胞核画像の低次元表現獲得と特徴の集合に基づくサブタイプ識別器の構築○小出 新悟 1，橋本 典明 2，横田竹内 一郎 1，本谷 秀堅 1
1

達也 1，クグレマウリシオ 1，大島

名古屋工業大学，2 理化学研究所，3 久留米大学

医学部

孝一 3，三好寛明 3，永石

美晴 3，

病理学講座

悪性リンパ腫のサブタイプ同定は治療法や予後を決定するため重要である．細胞核形態の違いに基づくサブタイプ識別
は，病理医の経験に基づいた定性的な判断によるところが大きい．本研究では，細胞核形態を病理医の知見に基づき定量化する手法を提案する．また，定量化により得られた形態特徴量の集合を入力とする識別を行う．識別対象とするサブタイプは
DLBCL，FL，Reactive である．まず，病理医の方から注目すべき形態特徴を聴き，その形態についての類似度を計測する．
類似度から細胞核どうしの類似，非類似を決定したうえで Contrastive Loss による低次元射影を行う．得られた特徴の集合を入力として識別を行う．結果として，細胞核形態の低次元特徴量を獲得することができた．識別では DLBCL は 8 割を超える
識別率となった．DLBCL は肥大化した細胞核が多く分布しているため識別が容易であると考えられる．

OP7-3

X 線暗視野撮像法で描出される篩状型非浸潤性乳管癌の悪性度に着目した腺腔の解析○吉田匠 1，砂口 尚輝 2，谷口 華奈 2，黄4
原周 ，湯浅 哲也 5，安藤 正海 6

卓然 2，島雄

大介 3，西村理恵子 4，岩越

朱里 4，市1

名古屋大学医学部保健学科放射線技術科学専攻，2 名古屋大学大学院医学系研究科総合保健学専攻，3 北海道科学大学
保健医療学部診療放射線学科，4 名古屋医療センター病理診断科，5 山形大学大学院理工学研究科，6 高エネルギー加速器研究機構

放射光光源を用いる X 線暗視野法 (XDFI) は，生体軟組織内を高コントラスト・高空間分解能で可視化できる．我々の研究グループでは近年，XDFI を用いて乳癌の初期段階である非浸潤性乳管癌 (DCIS) を撮影し，DCIS の篩状構造（微小なバブル状の腺腔構造）と２次元平面上では見分けがつきにくい通常型乳管過形成の腺腔構造に３次元形状や分布で差異があることを示した．一方で，DCIS の篩状構造を持つ症例の中でも形状や分布に大きな違いがあった．本研究では，この違いが生じるメカ
ニズムを知るために，DCIS の篩状構造から得られる形状や分布の情報を低中高三段階の病理組織学的悪性度 ( グレード ) ごとに分類した．この結果，腺腔の密度は低～中グレードにかけて大きく増加するが，中～高グレードにかけて低下する傾向が見られた．また，腺腔の体積は低～中グレードにかけて低下し，中～高グレードにかけて大きく増加することが分かった．

52

OP7-4

マルチモーダルゲーティングを用いた Mixture of Experts による病理画像分類○橋本 典明 1，高木 優介 2，増田 大輝 2，三好
島 孝一 3，本谷 秀堅 2，竹内 一郎 1,2
1

寛明 3，高野

桂 3，永石美晴 3，佐藤健作 3，大理化学研究所，2 名古屋工業大学，3 久留米大学

近年，医用分野において画像だけではなくその他の患者情報や検査結果を組み合わせたマルチモーダル解析の研究が行われている．本研究では mixture of experts の枠組みを利用し，診断情報を組み合わせることで各入力画像に対してどの expert で特徴抽出を行うかを決定する分類モデルを提案する．問題設定として巨大画像を対象としたマルチインスタンス学習を扱うが，提案手法はパッチ画像単位でゲーティングを行うことでより詳細な役割を各 expert に与えることを可能とする．本稿では画像として病理標本バーチャルスライド，診断情報としてフローサイトメトリー（FCM）データを使用し，リンパ腫症例の分類実
験を行うことで提案手法の有効性を確認する．また各症例に対するゲーティングの重みを解析することで，FCM データから自動的に学習した各 expert の役割を明らかにする．

OP7-5

色素性皮膚病変のハイパースペクトル画像で探索的データ分析○アルポヤニエレニ 1，市村
小林 直樹 4，小尾 高史 5
1
4

孝也 2，浜田芽衣 2，村上拓生 3，佐々木惇 2，中村晃一郎 3，石川正弘 4，

東京工業大学 工学院 情報通信系，2 埼玉医科大学医学部中央病理診断部・病理診断科，3 埼玉医科大学医学部皮膚科，
埼玉医科大学 保健医療学部，5 東京工業大学 科学技術創成研究院 未来産業技術研究所

Amid the global Covid-19 pandemic, the importance of telepathology and computer-assisted diagnosis is prominent. Skincancer has a high incidence worldwide and early detection is key for successful treatment. Hyper-Spectral Imaging (HSI) is
an emerging non-invasive modality for the gross pathology of the skin. Spectral signatures of skin tissue samples can help
detect valuable pathological features and discriminate malignancies. In this study, we applied exploratory data analysis on a
new HSI dataset of 20 ex-vivo skin samples during pathology. Hyper-spectral imaging was performed using a custom imaging
system that operates in the range [420,730] nm with step 1nm. We evaluated histology-validated cancer margins against
components derived from Principal Component Analysis, Reconstructed Independent Component Analysis and Spectral
Angle Mapper, among others. Data insights were evaluated by medical professionals. Preliminary findings show that the firstprincipal components can provide information regarding the condition of the underlying tissue. Such information can be used
to determine optical cancer margins.

53

7 月 31 日 ( 日 )第 1 会場（ホール）

一般演題 8
OP8「経時画像解析 1」

8:30 〜 9:30

座長： 庄野間普OP8-1
第恭美 1，有村秀孝 2，田中謙太郎 3，藪内

英剛 2

1

九州大学大学院医学系学府保健学専攻医用量子線科学分野，2 九州大学大学院医学研究院保健学部門医用量子線科学
分野，3 九州大学大学院医学研究院呼吸器内科学分野

日( 月 日）
31

真吾（山口大学）

ICI 治療の NSCLC 患者における肺腫瘍細胞数の経時変化曲線の推定
○内野

3
7

逸（電気通信大学）

本研究では，免疫チェックポイント阻害剤 (ICI) により治療された非小細胞肺癌（NSCLC）患者の CT 画像を用いて，腫瘍細胞数の経時変化曲線（TGT）を推定する方法を研究した．ICI 治療 (Atezolizumab) を受けた NSCLC 患者 7 人を用い，腫瘍輪郭を抽出し腫瘍細胞数を計算した．腫瘍輪郭は治療前 CT とフォローアップ CT 画像で抽出した．各腫瘍細胞は ICI に対して耐性，感受性または効果の持続性を持ちうると仮定し，Bertalanffy − Putter モデルを用いて TGT を予測した．また，焼きなまし法を用いて TGT モデルの 14 個のパラメータを最適化した．各 CT 撮影時点における腫瘍細胞数と予測値の関係を，スピアマン
相関係数を用いて評価した．スピアマン相関係数の平均値は 0.5322 であった．本手法は ICI 治療患者の TGT を推定できる可能性がある．

OP8-2

胸部 X 線画像および診断構造化ラベルを用いた機械学習による急性呼吸窮迫症候群 (ARDS) 患
者の早期死亡予測○斉藤幸喜

帝京科学大学・生命環境学部・生命科学科

急性呼吸窮迫症候群（ARDS）とは，重症肺炎や敗血症などの様々な疾患が原因となり重度の呼吸不全となる症状の総称である．
本研究では，胸部 X 線ビッグデータ (MIMIC-CXR-JPG) を用いて作成した機械学習モデルを用いて ARDS 患者の早期死亡予測について検討した．機械学習には 160 枚の胸部 X 線画像および診断構造化ラベルを用い，DataRobot を利用したマルチモー
ダルな解析を行った．最適化したモデルで死亡予測を行ったところ，AUC=0.9524 を達成した．
このモデルを用いて，学習および評価で使用していない 10 名の ARDS 患者の入院初期の画像および構造化ラベルを用いて死亡の早期予測について検討した．さらに，この内の 1 名について時系列で死亡予測を行ったところ，予測した死亡確率の緩やかな上昇が認められ，死亡確率 0.4 程度で重点的な早期介入が必要であることが示唆された．

54

OP8-3

トポロジー画像解析による体幹部定位放射線治療を受けたステージ I 非小細胞肺癌患者の進行予測○兒玉

拓巳 1，有村秀孝 2，二宮健太 1，白川友子 3，吉武

忠正 2，塩山1

善之 4

九州大学大学院医学系学府保健学専攻，2 九州大学医学研究院保健学部門，3 国立病院機構
州国際重粒子線がん治療センター

九州がんセンター，4 九

Treatment options for early-stage non-small cell lung cancer (NSCLC) patients are surgery and stereotactic ablative
radiotherapy (SABR), and the outcome of SABR is comparable to that of surgery. Hence, pretreatment prediction of cancer
progression after the treatment is crucial for choosing more appropriate treatment options. Some previous studies reported
the prognostic predictability of topological radiomics features for lung cancer patients. This study aimed to explore a
topological radiomics signature on pretreatment planning computed tomography images to predict time to progression(TTP) of stage I NSCLC patients after SABR. 125 primary NSCLC patients treated with SABR including 44 progression
cases (local relapse, n = 28; lymph node metastasis, n = 15; distant metastasis, n = 21) were divided into training (n = 88) andtest datasets (n = 37). The progression predictability of topological features (TFs) was compared with that of conventional
wavelet-based features (WFs). TFs were obtained from Betti maps that can quantify the tumor heterogeneity, holes, andcavitation. A signature was constructed with significant features selected based on a Cox-net algorithm, and radiomics scores
were calculated from the signature. The patients were stratified into high-risk and low-risk groups using the median of theradiomics scores in the training. The predictability was evaluated in the test using p-values (log-rank test) between Kaplan–
Meier curves for the TTP of the two groups, concordance index (c-index), and multiplication of negative logarithm of p-value
and c-index (nLPC), which was considered a comprehensive evaluation index. For the test, the p-values, c-indices, and nLPCs
were 3.28 × 10-2, 0.80, and 1.19 for TFs and 3.13 × 10-2, 0.72, and 1.08 for WFs, respectively. TFs showed a statisticallysignificant difference (p <0.05) and higher predictive performance than WFs according to the nLPCs. A potential of the
topological signature for progression prediction of stage I NSCLC patients prior to SABR were suggested.

OP8-4

3DCNN を用いた MR 画像における前立腺癌患者の術後尿禁制予測○大羽1

史晃 1，寺本

篤司 1，住友

誠 2，中村渉2

藤田医科大学大学院 保健学研究科，2 藤田医科大学 医学部

前立腺癌は他の悪性腫瘍に比べ進行が緩徐であるため適切な治療により根治が期待でき，近年は，治療法の 1 つである手術療法において低侵襲なロボット手術の普及により，従来の手法に比べ早期の社会復帰が可能となっている．しかし，依然として副作用である尿失禁が生じた場合，患者の日常生活への影響は無視できないため，術後の尿禁制予測は，治療法選択の一助となることが期待される．そこで本研究では，多施設にて診断時に撮影された MR 画像に対し画像信号強度の不均一補正や 3
次元的なトリミングといった前処理を行った後，3DCNN に入力し，症例ごとに尿禁制良好および不良の分類を行った．尿禁制の程度については，術後 6 か月の時点における 1 日の尿パッド交換枚数を基に良好と不良に分けた．結果は，尿禁制良好の正解率が 82.5%，尿禁制不良では 61.9% となり，Balanced Accuracy が 72.2% であった．以上の結果より，本手法が前立腺癌患者の術後尿禁制予測に有効であることが示唆された．

OP8-5

深層学習を用いた小児脳 CT 画像からの脳年齢自動推定と Grad-Cam による注目箇所の可視化○森田蓮 1，安藤1
橋 昌司
1

沙耶 2，藤田大輔 1，石川翔 3，尾上宏治 3，安藤久美子 3，石藏

礼一 3，小兵庫県立大学 大学院 工学研究科，2 兵庫県立尼崎総合医療センター，3 神戸市立医療センター中央市民病院

0 歳から 3 歳の小児期における子供の脳の発育はとても急速である．この時期における脳の成長を定量的に評価する方法が求められている．本研究では小児の脳 CT 画像に人工知能を適用し脳の発達年齢を推定する手法を提案する．この手法では，まずＣＴ画像から頭蓋領域を抽出し，姿勢と位置の校正を行う．次に，3 次元畳み込みニューラルネットワーク (3D CNN) を用いて，C Ｔ画像から特徴を抽出し，全結合層で脳の発達年齢を推定する新しいニューラルネットワークモデルを提案した．このモデ
ルを０から 47 ヶ月 (3 歳 11 ヶ月 ) までの脳神経医学的に異常のない小児 264 人を用いて学習と評価を行った．また，頭蓋の校正方法が年齢推定に与える有効性を検証した．予測年齢と患者の実年齢の間の平均絶対誤差 (MAE) は 4.11 ± 2.87 月で相関係
数は 0.91 であった．また，勾配加重クラスマッピング (Grad-CAM) を用いてモデルが推定に際して着目した脳領域の可視化を行った結果についても検討した．

55

7 月 31 日 ( 日 )第 1 会場（ホール）

一般演題 10
9:30 〜 10:20

OP10「経時画像解析 2，他」
座長： 原口畑中

OP10-1亮（兵庫県立大学）
裕司（大分大学）

敗血症モデルラットの微小循環動画像に対する血管密度解析○田口1

竣也 1，川崎真未 1，羽石秀昭 2

千葉大学大学院融合理工学府基幹工学専攻医工学コース，2 千葉大学フロンティア医工学センター

敗血症は感染症に起因して発症し，生命に危機を及ぼす臓器障害である．発症初期には 100 μ m 以下の血管径である微小循
環が障害される．このため敗血症に対する薬効の調査では，微小循環の変化を観察することが重要となる．先行研究では，小動物実験による敗血症モデルラットの微小循環動画像群の収集及び血流速度による経時変化解析が行われた．ここでは血流速度を算出し，敗血症モデルラットでは低下傾向，薬剤を投与したラットは回復傾向が確認された．本研究では，敗血症モデルラッ
トの微小循環動画像群の同一領域の経時変化解析を行うために，動画像群に対し位置合わせを行った．位置合わせは血管の分岐点を特徴点とした手法を用いて行った．また，位置合わせ結果を用いて，同一領域での血管密度による経時変化解析を行った．
血管密度を算出したところ，敗血症モデルラットの血管密度は減少した一方で，薬剤を投与したラットの血管密度は一部の動画像群で回復傾向が確認された．

OP10-2

動画像解析を用いた脳卒中の病院前診断における顔面麻痺の自動評価○生澤直樹 1，吉田1

陽一 2，栗原

聡 3，中田孝明 2，羽石

2

秀昭 4

3

千葉大学大学院融合理工学府， 千葉大学大学院医学研究院， 松戸市立総合医療センター脳神経外科，4 千葉大学フロンティア医工学センター

脳卒中の病院前診断において顔面麻痺は重要な項目の一つである．顔面麻痺は顔面神経の障害部位により中枢性と末梢性に分けられ，脳卒中などによって引き起こされる中枢性では顔の下半分に症状が表れるという特徴がある．本研究では，深層学習を用いて顔の特徴点を自動認識した上で，特徴点の動画像解析によって中枢性顔面麻痺を自動評価する．具体的には入力動画像から患者の顔の認識・特徴点の検出を行い，口の特徴点を用いて口の動きの対称性・口の動きの量・口の形状などを反映した評価指標を算出する．臨床医によって再グレーディングされた末梢性顔面麻痺のデータセットを用いて各指標に関する有意差検定を行った結果，顔面麻痺を判別できる可能性が示唆された．また，末梢性顔面麻痺のデータセットと中枢性顔面麻痺のデータセットを用いて分類性能検証を行った結果，概ね良好な結果が得られた．

OP10-3

ダーモカメラ画像を用いたシワ・キメの特徴解析○浅野1

祐太 1，西澤

巧 1，梶田大樹 2，石井龍之 2，貴志和生 2，佐藤いまり 1

国立情報学研究所 コンテンツ科学研究系，2 慶應義塾大学 医学部

人間の皮膚は，外的要因から体内を守り，恒常性を保つ重要な役割を担う器官であるが，一方で美容的な観点からも皮膚の状態評価が重要である．皮膚の評価項目の一つとして，皮膚のシワ・キメと呼ばれる肌の細かい凸凹の形状パターンから皮膚の状態を評価するが，撮影された皮膚画像からシワ・キメは判別しづらく，正確に可視化することは困難である．
そこで，シワ・キメを可視化するために，通常の画像 (「非偏光画像」) および偏光板を用いて直接反射光成分を減らした画
像 (「偏光画像」) の 2 枚の画像を入力とした画像処理手法を開発した．皮膚表面での直接反射光の差分を抽出するために，非偏光画像と偏光画像の画素毎の輝度比を算出する．そして，皮膚の色による背景輝度のムラを削減するために，ガウシアンブラーを適用した偏光画像との差分を算出することで，正確なシワ・キメの可視化を行う．このシワ・キメの可視化画像についてのGabor 特徴量を解析することで，シワ・キメの間隔や方向性のパターンを定量的に評価した．

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OP10-4

異なるモダリティによって撮像された医用画像の相同性評価○小林麟太郎 1，原1

武史 2，周向栄 2，野崎太希 3，松迫

正樹 3，藤田広志 2

岐阜大学院自然科学技術研究科，2 岐阜大学工学部，3 聖路加国際病院放射線科

Ultrashort TE( 以降 UTE) 画像はエコー時間を短くすることで皮質骨内の水分を検出でき，X 線 CT 検査の代わりとして利用できる可能性が示されている．本研究の目的は，X 線 CT 装置で撮像された膝画像と UTE 法によって撮像された MRI 膝画像において，皮質骨領域の形状の相同性を，物理評価と主観評価の 2 つから評価することである．CT 画像，MRI 画像の同患者を含む全ペアに対して，物理評価では特徴量を用いた L2 ノルムによる類似度評価，主観評価では専門医による類似度評価を行う．物理評価と主観評価の相関係数は約 0.360 となり，やや相関係数があることがわかった．今後の展望は，主観評価，物理評価ともに精度向上を目指すとともに，UTE により撮像された MRI 画像が CT 画像の代替となり得るかの判断を，主観評
価と物理評価がどの程度近似したら下すのか，専門医と検討し決定することである

7 月 31 日 ( 日 )第 1 会場（ホール）

シンポジウム 4
SY4「医用画像データベースとネットワーク」

10:30 〜 11:50

座長： 佐藤平尾

SY4-1

嘉伸（奈良先端科学技術大学院大学）
彰浩（株式会社 Surg storage）

医用画像データの利活用を支えるネットワーク基盤 SINET6○漆谷重雄

国立情報学研究所

国 立 情 報 学 研 究 所 で は， 全 国 約 1,000 の 大 学 や 研 究 機 関 等 の た め の 学 術 専 用 の ネ ッ ト ワ ー ク 基 盤（SINET: Science
Information NETwork）を運用している．SINET は，インターネットと閉域網の両面で利用可能であり，医療分野の研究においては，セキュリティの観点から後者としての利用が主となっている．例えば，AI を用いた医療画像診断支援，手術支援ロボットの遠隔操作，8K 映像を用いた病理診断，医療情報の遠隔バックアップ等，SINET のセキュアかつ高性能（超高速，短遅延，一時的な帯域確保等）という特徴を活かした利用が増えている．また，研究者との共考共創により，研究に必要なネットワー
ク機能を開発し高度な利用に繋げるケースも多くある．本講演では，2022 年 4 月に運用を開始した全国を 400Gbps で接続する
SINET6 について，その特徴，提供サービス，活用事例などについて解説する．

SY4-2

内視鏡下手術のデータベース構築とそれがもたらしうる価値○伊藤雅昭

国立研究開発法人国立がん研究センター東病院

手術現場に内視鏡技術が導入され 30 年以上の年月が経過した．その間に内視鏡手術を検証するための臨床試験が世界中で施行され，今やあらゆる疾患領域において内視鏡手術は標準的な役割を果たすようになった．整容性や低侵襲などの優位性が示される中，内視鏡手術の本質は動画情報のリアルタイムでの共有であるともいえる．内視鏡手術は術中の外科医間での情報共有を可能とし，今やその録画情報のデータベース化を構築する研究開発が国内外で進みつつある．アカデミアの研究材料としてのみでなく，企業が製品開発に翻訳できるような価値のあるデータベース構築のための整備作業はまさに未来の外科学に求められるものである．
国立がん研究センター東病院では内視鏡手術動画のデータベース構築に関する事業（AMED：「内視鏡外科手術のデータベース構築に資する横断的基盤整備」），および手術動画のデータベースからの情報を AI に学習させ製品化を目指す研究開発を行ってきた．本講演ではこれらの開発経験から得られた知見と未来展望についてお話する．

57

SY4-3

日本医学放射線学会による画像診断ナショナルデータベース（J-MID）の開発とその発展○明石敏昭

順天堂大学放射線診断学講座

日 本 医 学 放 射 線 学 会 は 画 像 診 断 の ナ シ ョ ナ ル デ ー タ ベ ー ス と し て 日 本 医 用 画 像 デ ー タ ベ ー ス（Japan-Medical Image
Database: J-MID）を 2017 年に AMED の支援によって構築した．現在国内の 10 大学病院より CT・MR 画像とそのレポート
を仮名加工後に J-MID サーバーに送信し，年間約 1 億枚のペースで画像が収集されている．これらのデータは国立情報学研究所のクラウド基盤にも送信し，artificial intelligence（AI）の研究等に利活用できるシステムの開発を行っている．各施設にはJ-MID 規格のアノテーションを付与し，送信するシステムが導入されており，放射線専門医の協力により迅速な教師データの収集を可能にしている．これまでに COVID-19 肺炎や腎癌，くも膜下出血などを対象とした AI 研究を行ってきたが，現在はCOVID-19 肺炎検出 AI を用いて J-MID 内での発生をモニタリングするというサーベイランス研究を実施している．

SY4-4

医用画像データベース構築の落とし穴と活かし方○黒田知宏

京都大学 医学部附属病院 医療情報企画部

近年，医療画像 AI 開発の礎として，教師データとなる医用画像データベースを作る取り組みが各方面で進められている．しかし，画像データを活用の際には，様々な法的・金銭的な制約があるため，予め適切な出口戦略を描いておかなければ，得られた知識を社会に展開することすら難しくなってしまう可能性がある．日本医療研究開発機構（AMED）では，医療画像系学会が画像データベースを構築する研究の支援を 2016 年から実施したが，その際に発生した問題を解決し，適切な出口戦略を描くための参考に，日本医療情報学会に「ガイドライン」作成を求めた．本講演では，このガイドラインを参考に，医用画像デー
タベース構築はじめる前に確認しておくべき事柄についてご紹介する．

7 月 31 日 ( 日 )第 1 会場（ホール）

特別講演 2
SL2「小惑星探査機「はやぶさ２」帰還粒子の放射光 CT 観察から

13:20 〜 14:20

導かれる、小惑星リュウグウの形成・進化史」
座長： 工藤SL2

博幸（筑波大学）

小惑星探査機「はやぶさ２」帰還粒子の放射光 CT 観察から導かれる、小惑星リュウグウの形成・
進化史
○上椙

真之

高輝度光科学研究センター

小惑星探査機「はやぶさ２」は 2020 年に小惑星リュウグウの表面の物質を採取し，地球に帰還することに成功した．放射光実験施設 SPring-8 の BL20XU では，2021 年に JAXA から配分された 1-4mm 程度のリュウグウ粒子の 20 粒子以上を，放射光CT による非破壊 3 次元観察を行った．その結果，小惑星リュウグウは，炭素質コンドライト隕石と呼ばれる，母天体上で水による変成を強く受け，有機物に富む隕石のグループと極めてよく一致する特徴を持つことが分かった．また，CT データの 3 次
元解析からは，流体が流れたためにフラットになった面や，亀裂に沿って形成された水成鉱物など，特に液体の水と関連する特徴を多数観測することが出来ている．発表では，データ解析の結果の一例を紹介し，現在進んでいる「はやぶさ２」帰還試料の分析結果から得られた小惑星リュウグウの形成・進化の描像を紹介する．

58

7 月 31 日 ( 日 )第 1 会場（ホール）

一般演題 13
14:30 〜 15:30

OP13「CAD2」
座長： 河田寺本OP13-1佳樹（徳島大学）
篤司（藤田医科大学）

Deep Auto Encoder を用いた眼底画像からの糖尿病性網膜症の判別○安倍1

和弥 1，武尾

英哉 1，永井優一 2，高橋嘉晴 3

神奈川工科大学，2 国立がん研究センター東病院，3 たかはし眼科クリニック

現在，医療の様々な分野において AI 技術を用いた画像支援診断（CAD : Computer Aided Diagnosis）の研究・開発が行われている．
糖尿病性網膜症とは，糖尿病の三大合併症の一つであり，日本における中途失明の代表的な原因であるとされる．従来の糖尿病性網膜症の診断は，医師が経時的に撮影した複数の眼底画像を比較読影することで診断しており，診断能は医師の技能によるところが大きく，病変を客観的かつ正確に把握することがやや困難であった．
本研究では，Deep Learning 技術を用いた Auto Encoder により，糖尿病性網膜症を判別する手法について研究を行う．
Auto Encoder により原画像から Decode 画像を作成，それと原画像を比較することにより異常部位を検出する．Auto Encoder
は，あらかじめ正常な眼底画像だけで学習させて構築する．学習済みの Auto Encoder に疾患のある眼底画像が入力された場合，Decode 画像には異常部位が復元されないため，両者の差分をとることで異常陰影の検出が可能となる．異常陰影の提示を行う
ことにより，客観性のある識別が可能となり診断精度の向上が期待できる．

OP13-2

機械学習による白色上皮領域検出におけるコルポスコープ画像の実験的検討○篠原1

寿広 1，小林陽輝 1，村上幸祐 2，中迫

昇 1，松村謙臣 2

近畿大学生物理工学部生命情報工学科，2 近畿大学医学部産科婦人科学教室

子宮頸がん診断において，コルポスコープとよばれる拡大鏡を用いて子宮頸部の目視による検査が行われている．本検査はコルポスコピーとよばれ，子宮頸がんの確定診断を行う組織診のための組織を採取する部位を決定する非常に重要な検査である．子宮頸部の病変はさまざまな所見を呈するため，コルポスコピーには豊富な知識と経験が必要とされる．本研究では，コルポスコープ画像を用いて機械学習による診断支援を行ってきた．これまで初期検討として，撮影条件などを考慮せずに撮影したコルポスコープ画像を試行的にそのまま使用していた．しかしながら，コルポスコープ画像は撮影条件や個人差などにより色合いが大きく異なる．そこで，当該研究では，畳み込みニューラルネットワークを用いた，子宮頸部の代表的な病変の一つである白色上皮の判別において，コルポスコープ画像の色合いに着目した画像選択による判別精度の影響について実験的に検討した．

OP13-3

正例とラベル無し画像からの学習による子宮頚部病変の識別○マナロマーガレット ディー 1，青木1

工太 1，武淑瓊 1，新堂真利子 2，上田豊 2，八木康史 1

2

大阪大学 産業科学研究所 複合知能メディア研究分野， 大阪大学 大学院医学系研究科 産科婦人科学教室

Cervical screening is a crucial component in the mitigation and treatment of cervical cancer. Multiple procedures areoften used to produce a diagnosis, most of which are not readily accessible in low-resource regions. Thus, visual inspection
has been designated as an economical alternative despite its subjectivity. Many have attempted to automate and improvevisual inspection with machine learning by training models on cervigrams, however most rely on the assumption that thedata is fully labeled when in reality such data is often dependent on the limited biopsies done. In this paper, we assume thata multilabel cervigram dataset is positive-unlabeled, meaning labeled cervical lesions are confirmed positives and unlabeledlesions are either positive or negative. Learning was done through simultaneous training of a classifier model and a propensity
model which estimates the likelihood of a lesion being labeled. This approach was compared against a supervised learningmodel commonly used for classification tasks. Results showed our model outperforms the other on several evaluation metrics
used to assess classification performance.

59

OP13-4

補綴物検出を用いた歯科パノラマ画像の歯牙認識性能の向上○岡1

和範 1，新居兵庫県立大学大学院

学 1，藤田大輔 1，小橋

昌司 1

工学研究科

現在の歯科診療の現場では口腔領域をレントゲン撮影した歯科パノラマ画像が広く用いられている．歯科パノラマ画像を基に医師や歯科助士がカルテを作成するが，治療に直接関係しない歯牙を含む全ての歯牙を一つずつ確認し，治療痕の有無等を記述する必要がある．これらの負担によって誤記入などの医療の質の低下につながる可能性がある．そのため，診療に際して歯科パノラマ画像の自動解析が望まれている．CNN を用いた歯牙自動認識の研究があるが，口腔内に類似した歯牙が複数存在するため十分な精度が得られていない．本研究では YOLOv5 を用いた歯牙検出に加え，4 種の補綴物を含む歯牙の検出を行い，それらに対して事前知識モデルを用いた組み合わせ最適化によって歯牙認識を行う手法を提案する．提案手法の実験結果として認識精度最大 97.17％を達成した．また，補綴物を用いた歯牙検出を併用し，事前知識モデルを用いた最適化の有用性を示した．
In the current dental practice, many panoramic dental images of the oral cavity are taken by x-ray. Based on the dental
panoramic images, the physician or dental assistant prepares a medical record. However, it is necessary to check all theteeth one by one, including those not directly related to the treatment, and to describe the presence or absence of treatment
scars. These burdens can lead to a deteriorate the quality of medical care, such as erroneous entries. Therefore, automatic
analysis of panoramic dental images is needed in medical practice. There is research on automatic tooth recognition indental panoramic images using convolutional neural networks (CNN), but it is difficult to obtain sufficient accuracy due to thepresence of multiple similar teeth in the mouth. In this paper, we use YOLO v5, a type of CNN developed in 2020, to detect
teeth, including four types of prosthetic teeth. We propose a teeth recognition method for the teeth based on combinatorial
optimization using a prior knowledge model. The proposed method achieved a maximum recognition accuracy of 97.17% as anexperimental result. Therefore, the usefulness of optimization using prior knowledge models in combination with prosthetic
tooth detection was demonstrated.

OP13-5

多施設からの眼底画像における緑内障の重症度推定○村尾

晃平 1，佐藤真一 1，大本貴士 1,4，柏木

賢治 2，三宅正裕 3，二宮洋一郎 11

国立情報学研究所 医療ビッグデータ研究センター，2 山梨大学 大学院総合研究部 医学部 眼科学，3 京都大学大学院
医学研究科 眼科学，4 東京大学大学院 医学系研究科 眼科学教室

日本眼科学会が全国 14 施設から収集した眼底画像について，正常および 11 種類の疾患に分類した約 1 万 3 千画像がある．
これをもとに緑内障のクラスを重症度別に 3 クラスに分割した 14 クラスの識別器を作成したところ緑内障の識別率は 93%，重症度の識別率は 43% であった．なお，施設によって画像サイズやスケールが異なるため，スケールを合わせるような規格化の前処理を考案し，規格化した画像を用いて学習・識別を行った．
一般に，分類すべきクラスが多いとエントロピーが大きくなり推定が困難になる．そこで，緑内障の有無の識別とは別に，緑内障の重症度を専門に判定する識別器を作成して組合せることで精度向上できるのではないかと考えた．前段で作成した識
別器を緑内障有無の判定に使い，緑内障有と推定された症例に重症度判定の識別器を使うようにしたところ，緑内障の識別率
はそのままで，重症度の識別率を 64% に向上させることができた．

60

7 月 31 日 ( 日 )第 1 会場（ホール）

一般演題 15
15:40 〜 16:40

OP15-1

OP15「CAD3」
座長： 木戸尚治（大阪大学）

野村

行弘（千葉大学）

臨床情報を加えた改良型 ResNet による CT 画像からの結節状陰影の識別○本田直也 1，鈴木裕紀 2，神谷亨 1，木戸尚治 21

九州工業大学大学院工学研究院機械知能工学系知能制御工学，2 大阪大学大学院医学系研究科人工知能画像診断学共同研究講座

近年，肺がんの検査方法として CT 検査が多く用いられているが，得られる CT 画像の枚数は膨大であり，読影医師の大きな負担となっている．そこで，この問題を軽減するためにコンピュータ支援診断システムの開発が行われている．一般に医師が診断を行う際，画像情報以外に患者情報も加味していることから，これを機械で模倣することにより，診断精度を向上させる新しい取り組みが行われている．
そこで本論文では，画像以外にカルテ情報を追加することによる診断精度の向上を目的とした肺結節の識別法を提案する．
画像特徴から誤認識の一因とされる血管影の分岐情報や血管影，結節状陰影などを教師ラベルとして付与し，未知データからの分類を行う．実験では 159 枚の結節画像を含む計 636 枚に対し，臨床情報を追加した場合の識別結果は，画像情報のみを用いた場合と比較して，真陽性率と正解率は 1% 向上し，臨床情報の追加による精度向上が確認できた．

OP15-2

Vision Transformer を用いた胸部 X 線画像の画像分類による COVID-19 の診断○伴1

凌輔 1，原田恵雨 1，中村

嘉彦 1，三上剛1

苫小牧工業高等専門学校

COVID-19 は様々な診断方法が提案されている .PCR 検査は最も一般的だが結果の判明に時間を要するなどの問題があった . そのため高速な診断のために機械学習による研究が行われている . また , 自然言語処理で利用される Transformer を画像処理に転用した Vison Transformer(ViT) は , 一般的な画像分類で用いられる CNN を用いずに CNN と同等以上の精度になることがわかっている . 本研究では ViT を用いて COVID-19 患者の胸部 X 線画像の分類による迅速な診断を目的とする . ハイパーパラメータ最適化に Optuna を使用し，選択されたオプティマイザ RAdam 及び学習率で学習を行った．また，正解率などの指標で評価した結果，各指標で約 90% の精度を出すことが分かった．また , 課題として誤分類の解消が必要である . 今後は軽症患者と正常者の判別が困難なために誤分類が起こると仮定し重症度分析を行う .

OP15-3

LPC と HPSS を用いた呼吸音の自動分類○田端1

愛美 1，陸慧敏 1，神谷亨 1，間普真吾 2，木戸尚治 3

九州工業大学，2 山口大学，3 大阪大学

呼吸器疾患の多くは世界の死因上位に挙げられており，年間 800 万人近い死者が出ている．呼吸器疾患の主な診断方法は聴診器を用いた聴診である．しかし，定量的な基準がなく，経験豊富な医師が不足する発展途上国や，災害現場では診断が困難になる場合がある．この問題を解決するため，呼吸音を定量的に分析・分類し，｢第二の意見｣ として出力するコンピュータ
支援診断 (CAD：Computer Aided Diagnosis) システムが必要である．本論文では，呼吸音データを調波打楽器音分離 (HPSS：
Harmonious / Percussive Sound Separation) によって異常呼吸音特徴を強調分離し，分離前を含む 3 種類の音声データを，それぞれ線形予測分析 (LPC：Linear Predictive Coefficient) によって得られたスペクトル包絡から画像生成を行う．3 種類の画像を CNN (Convolutional Neural Network) と LightGBM (Light Gradient Boosting Machine) を用いて分類する．提案手法を
ICBHI (International Conference on Biomedical and Health Informatics) 2017 Challenge で使用されたデータセットに適用した 結 果，Sensitivity は 58.8%，Specificity は 87.0%，Average Score は 72.9%，Harmonic Score は 70.2%，Accuracy は 73.7%，
Area Under the Curve は 86.8%，偽陰性率は 29.4% を得た．

61

OP15-4

悪性・良性腎腫瘍鑑別のための多時相造影 CT 画像データベース作成○西岡
大 1，西平5木登

健斗 1，鈴木秀宣 2，松廣幹雄 2，河田

佳樹 2，小針悠希 3，池田篤史 4，仁1

徳島大学大学院創成科学研究科理工学専攻，2 徳島大学大学院社会産業理工学研究部，3 東京女子医科大学病院，4 筑波大学，5 徳島大学発ベンチャー企業医用科学研究所

多時相 3 次元造影 CT 画像から腎臓・腎腫瘍を精密に解析して悪性・良性腫瘍の高精度な鑑別法を開発する．このために，腎臓・腎腫瘍の 200 症例の多時相造影 CT 画像データベースを構築する．この多時相腹部造影 CT 画像データベースを用いて腎臓と腎腫瘍 5 種類 ( 淡明細胞型腎細胞がん，乳頭状腎細胞がん，嫌色素性腎細胞がん，血管筋脂肪腫，オンコサイトーマ ) を
3D U-Net を用いて高速・高精度に抽出し，性別，年齢，腎腫瘍の体積・形，種類，非造影・動脈相・門脈相・平衡相画像をク
ラスタリングして関連付ける．小径の腎腫瘍の循環動態を解析して高精度な小径の腎腫瘍の鑑別法を示す．
To develop a highly accurate differentiation method for malignant and benign tumors by precisely analyzing kidney andrenal tumors from multi-temporal 3D contrast-enhanced CT images. To this end, a database of multitemporal contrast CT
images of 200 cases of kidney and renal tumors will be constructed. Using this multi-temporal phase abdominal contrast
CT image database, 5 types of kidney and renal tumors (pallidocystic renal cell carcinoma, pigmented renal cell carcinoma,
papillary renal cell carcinoma, angiomyolipoma, and oncocytoma) will be extracted with high speed and accuracy using 3D
U-Net and analyzed by gender, age, volume and shape of renal tumor, type, non contrast, arterial phase, portal vein Clusteringand association of phase and equilibrium phase images. We present a highly accurate method for the identification of small
renal tumors by analyzing the circulatory dynamics of small renal tumors.

OP15-5３次元 CT 画像によるじん肺の重症度別粒状影解析○橋本 悠雅 1，松廣木登5
1幹雄 1，鈴木秀宣 1，河田佳樹 1，大塚義紀 2，岸本

卓巳 3，芦澤和人 4，仁徳島大学，2 北海道中央労災病院，3 岡山ろうさい病院，4 長崎大学，5 株式会社医用科学研究所

じん肺は，粉じんを肺に吸入することによって生じる職業性呼吸器疾患である．日本において毎年 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．じん肺健康診断として胸部単純 X 線撮影や肺機能検査が実施されている．胸部単純 X 線
写真によって第 0 型，第 1 型，第 2 型，第 3 型，第 4 型に分類され，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．ここで，近年では単純 X 線写真に比べて正確に病変を評価することができる 3 次元 CT 画像を用いた高精度な診断が期待されている．本研究では，3 次元 CT 画像を用いたじん肺の診断支援システムの開発を目指している．重症度別の症例の 3 次元 CT 画像からじん肺の粒状影を肺葉別に抽出した．じん肺の病種別に粒状影の個数，大きさ，分布を比較することで定量的に重症度の進行と診断基準を評価した．

62

7 月 31 日 ( 日 )第 1 会場（ホール）

一般演題 17
16:40 〜 17:30

OP17「CAD4」
座長： 根本神谷OP17-1充貴（近畿大学）
直希（愛知県立大学）

Faster-R-CNN を用いた胸部Ｘ線像における肺結節の検出○韓1

磊 1，平野靖2

山口大学大学院創成科学研究科，2 山口大学医学部附属病院

肺がんは悪性腫瘍の中で発生率 , 死亡率ともに第 1 位となっている . 肺がんは早期発見により , 早期に治療が開始できれば生存率の上昇が期待される．そのため , 通常，集団検診においては胸部 X 線検査によるスクリーニングが行われ，悪性の可能性がある肺結節が発見されれば，CT 画像などによる精密検査が行われる．集団検診で撮影される胸部 X 線像の数は膨大であり ,読影医の負担が大きくなっている . また，肺結節は様々な濃度や形状を持つうえ，肋骨や心臓などと重なって撮影された場合には発見が難しい．
そこで本研究では , 医師の負担の軽減と肺結節の見落としの削減を目的として，Deep Learning の一種である Faster-R-CNNを用いて肺結節の検出手法の構築を行った．日本放射線技術学会 (JSRT) データベースを用いて提案手法の学習と評価を行った．
その結果，検出容易・比較的容易・困難とされた症例では真陽性率は 78.0[%], 適合率は 64.1[%] となった . 一方，検出が非常に困難・
極めて困難とされた症例では，それぞれ 36.0[%] および 51.7[%] となった .

OP17-2

Supervised Contrastive Learning を用いた胸部 CT 画像におけるびまん性肺疾患の陰影識別○森崎
1

幹也 1，間普真吾 1，木戸尚治 2

山口大学大学院創成科学研究科，2 大阪大学大学院医学系研究科

識別問題では，Cross-Entropy Loss を用いることで，特徴量空間において特徴量を分離できる．一方 Contrastive Learning
では，同じクラスに属するデータの特徴量は近く，異なるクラスに属するデータの特徴量は遠くなるように学習を行うことで，識別性の高い，そのクラスに本質的な特徴量の抽出が可能となる．本研究では，教師あり学習の枠組みの中で，ラベル情報を活用してより適切な特徴の埋め込みを行う Supervised Contrastive Learning に着目し，胸部 CT 画像の陰影識別タスクに適用した．2 つの異なるドメイン（大阪大学病院症例，山口大学病院症例）各々への適応，およびドメインを超えた適応の観点から行った 4 つの検証パターン全てにおいて Accuracy が向上した．また，t-SNE を用いた特徴量の可視化により，クラス毎のより明確なグループの形成を確認した．

OP17-3Contrastive Learning に基づく次元削減による胸部 CT 画像に対する異常検知○飛世 裕貴 1，クグレマウリシオ 1，横田
本谷 秀堅 11

達也 1，橋本正弘 2，大竹義人 3，明石敏昭 4，清水昭伸 5，

名古屋工業大学，2 慶應義塾大学，3 奈良先端科学技術大学院大学，4 順天堂大学，5 東京農工大学

医用画像診断支援を目的として，胸部 CT 画像中の異常部位検知手法を提案する．正常・異常を分類する 2 クラス識別器を学習する際，正常データと異常データの学習データ数に不均衡が存在すると識別器の学習が困難となる．本研究では，正常なパッチ画像の確率密度分布に基づく 1 クラス識別器の考え方を採用することにより，学習データ数のクラス間の不均衡を緩和する．
確率密度分布はパッチ画像空間で直接求めるのではなく，画像間の異同 がユークリッド距離で表現されるような低次元空間で求める．そこで，Contrastive Loss に基づく学習による次元圧縮法を採用する．Contrastive Loss は利用者が定める変換に対する不変性を獲得する上で有用であり，提案法では並進や反転といった変換に対して不変な射影を学習する．本稿では提案法による胸部 CT 画像中の異常部位の検出結果について報告する．

63

OP17-4

アノテーションが不完全な教師データを用いた腹部超音波画像からの肝腫瘍検出○池田1

裕亮 1，道満恵介 1，目加田慶人 1，西田直生志 2，工藤正俊 2

中京大学大学院工学研究科，2 近畿大学医学部

本稿では，物体検出においてアノテーションが不完全な教師データを用いた場合の損失関数の調整に基づく検出精度向上に関する報告する．腹部超音波画像からの肝腫瘍検出においては，肝細胞がん，転移性がん，のう胞，血管腫など様々な見えの腫瘍を検出することが期待される．これまでの研究では物体検出アルゴリズム YOLO を用いて肝腫瘍検出を行ってきたがそのデータセットには各画像には一つの腫瘍領域が指定されたものを使用していた．転移性肝がんは複数の腫瘍領域が写っていることが多いため使用したデータセットではアノテーションが不完全であった．そのため転移性肝がんの検出精度は他の腫瘍の比べて低い問題があった．そこで，YOLO の学習時に腫瘍の種類に応じた損失の重みを追加した．転移性肝がんの損失を他の腫瘍より小さくすることで不完全なアノテーションの教師データを用いた肝腫瘍検出の精度改善に効果があるのか実験的に示す．

7 月 31 日 ( 日 )第 2 会場（シンポジオン）

一般演題 98:40 〜 9:30

OP9「イメージング 2」
座長： 砂口北村

OP9-1

尚輝（名古屋大学）
圭司（株式会社 島津製作所）

MR 深層学習再構成における MR 画像特徴を利用した学習時とテスト時のデータ拡張の有効性に
関する検討
○大内
1

翔平 1,2，伊藤聡志 1

宇都宮⼤学⼤学院 ⼯学研究科 システム創成⼯学専攻，2 日本学術振興会特別研究員 DC

MR 画像の CNN 再構成法は数多く提案されており，近年では既存の画像解析手法と CNN の併用法が注目されている．我々が昨年度に報告した eFREBAS-CNN はその一種であり，多重解像度解析手法の eFREBAS 変換と CNN を併用し，異なる周波数成分から構成される複数枚の変換像を，グループごとに別個の CNN で学習することで，高周波成分の復元性能の向上を図った．本研究では eFREBAS 変換が複素変換である性質を利用した，さらなる画質改善法を提案する．位相を有する複素画像の実部と虚部は，一般に正と負の値をもつ．撮像時のエコー信号が現れる座標を -x 軸にする，あるいは，位相を反転させた場合には実部や虚部の輝度値を反転した MR 画像が出現することが有り得る．そこで，オリジナルの輝度を持つ画像と輝度反転画像を併用することで，Data Augmentation や Test Time Augmentation を行ったときと同等の効果を得られる手法を導入した．
実験の結果，提案手法の導入により，従来法よりもアーチファクトの除去性能が向上し，PSNR を改善させることができた．

OP9-2

Whole Gamma Imaging による 89Zr 撮像において 909keV コンプトンイメージングが PET の空間分解能を超える可能性○田島1

英朗 1，田久創大 1，錦戸

文彦 1，菅幹生 2，赤松剛 1，高橋美和子 1，山谷

泰賀 1

2

量子科学技術研究開発機構， 千葉大学

PET は陽電子飛程と角度揺動によって理論的に空間分解能が制限される．一方，コンプトンイメージングはそれらの制限を受けない．本研究では，WGI (Whole Gamma Imaging) によるコンプトンイメージングが PET の空間分解能を超えられる可能性を検証するためにモンテカルロシミュレーションを実施した．具体的には，PET リング（LGSO，厚さ計 20mm，直径320mm，ピクセル 1.5 × 1.5 × 6.67mm3）に散乱検出器リング（Si，厚さ計 20mm，直径 86mm，ピクセル 0.25 × 0.25 × 0.5mm3，
エネルギー分解能 0.3%@511keV）が挿入された WGI を Geant4 でモデル化した．陽電子と 909keV のシングルガンマ線を両方放出する 89Zr を充填した分解能評価用ロッドファントムを，視野中心及び端に置いた場合それぞれの測定を模擬した．エネル
ギーウィンドウにより，PET イベント及び，909keV のコンプトンイベントを抽出し，それぞれリストモード OSEM 法により画像再構成を行った．その結果，中心に置いた場合には PET と同程度，端に置いた場合には PET では分解できなかった 1mm ロッドまで分解することができた．WGI においてコンプトンイメージングが PET より高い空間分解能を得られる可能性が示された．

64

OP9-3

Deep Image Prior を用いた SPECT 画像再構成における EM-TV アルゴリズムの検討○矢部

暁登 1，松原佳亮 2，越野一博 3，渡部浩司 4，湯浅哲也 5，銭谷勉11
弘前大学大学院理工学研究科，2 秋田県立循環器・脳脊髄センター研究所脳血管研究センター放射線医学研究部，3 北
海道情報大学経営情報学部システム情報学科，4 東北大学サイクロトロン・ラジオアイソトープセンター，5 山形大学
大学院理工学研究科

我々のグループでは高解像度 SPECT 装置を開発しているが，十分なカウントが得られない場合，画質が劣化してしまう．
我々は事前学習が不要で，ターゲット画像のみで画像を復元できる DIP(Deep Image Prior) を利用することで画質改善に成功した．本研究では更なる画質改善を目指して，DIP 処理に加えて，トータルバリエーション（TV）を正則化項として組み込んだ EM-TV アルゴリズムを用いた再構成法を検討した．数値ファントムを用いたシミュレーション実験を行い，DIP 無 TV 無，
TV のみ，DIP のみ，DIP 有 TV 有で再構成した画像を比較，それぞれの PSNR(dB) は 32.09，40.3，41.64，41.72，SSIM は 0.8590，
0.9355，0.9462，0.9467 と DIP と TV の組み合わせが最も良かった．また，実測データによる再構成画像も，DIP 有 TV 有によってノイズが低減され，ファントムの構造が鮮明になった．DIP と EM-TV による SPECT 画像の画質改善効果が示された．

OP9-4

Dual Energy 散乱線補正と高感度マルチピンホールによる蛍光 X 線 CT の画質改善○對馬 結太 1，松岡谷
勉1

将宏 2，笹谷典太 2，砂口尚輝 3，河嶋

秀和 4，兵藤一行 5，湯浅哲也 2，銭1

弘前大学大学院理工学研究科，2 山形大学大学院理工学研究科，3 名古屋大学 大学院医学系研究科，4 京都薬科大学
放射性同位元素研究センター，5 高エネルギー加速器研究機構 物質構造科学研究所

我々のグループでは，非放射性ヨウ素化合物を用いて生体機能画像の取得を可能とするピンホール蛍光 X 線 CT 装置の開発をしているが，被写体からの散乱線の影響によりヨウ素のコントラストが低くなる．また，シングルピンホールは感度が低い
ため統計ノイズが大きくなる．本研究では，Dual energy 散乱線補正法と高感度マルチピンホールを組み合わせた新しい手法によって，蛍光 X 線 CT 画像のコントラストノイズ比 (CNR) の改善を試みた．放射光単色 X 線を利用して物理ファントム実験を行った結果，再構成画像の CNR は，濃度 0.3 mg/ml のヨウ素にて，シングルピンホール・散乱線補正無しに比べ，散乱線補正により 3.0 倍に，マルチピンホール化により 2.2 倍に，両方適用で 4.6 倍に改善された．Dual energy 散乱線補正法とマルチ
ピンホールの相乗効果により再構成画像の画質が大きく改善された．

7 月 31 日 ( 日 )第 2 会場（シンポジオン）

一般演題 11
9:30 〜 10:20

OP11「イメージング 3，他」
座長： 菅
森田

OP11-1

幹生（千葉大学）
尚孝（株式会社 島津製作所）

データ・カルテシステム (SAKAS) の構築とマイクロ・位相 CT への適用
○米山
1

明男 1,3，河本

正秀 1，馬場理香 1,2，廣沢
2

一郎 1，妹尾与志木 1，兵藤一行 3，平野馨一 3

3

九州シンクロトロン光研究センター， （株）日立製作所研究開発グループ， 高エネルギー加速器研究機構物質構造科学研究所

マイクロ CT や位相 CT 等の放射光を用いたイメージング法により取得した画像データについて，サンプルの名前や状態に加え，X 線カメラやビームラインの計測条件から，再構成の画像処理に至る全ての条件を統合的に取り扱い，保存するデータ・
カルテシステム (SAKAS：SAga-LS data KArte System) の構築を進めている．本システムでは，従来は個別に保存していた条件を，テキスト形式 (windows の ini ファイル形式 ) で１個のカルテ・ファイルとして管理するため，どのような処理がどのような条件で行われたか容易に確認することが出来る．現在，初版の仕様策定と制御及び処理ソフトの製作を終え，SAGA-LS
BL 07 や PF BL14C で試験的な運用を行っている．本発表では SAKAS の仕様と，マイクロ CT 及び位相 CT への適用結果等について紹介する．

65

OP11-2

A reconstruction method for binary limited-data tomography using a dictionary-based sparseshape recovery○ハイサムアリ 1，藤井
1

筑波大学

大学院

克哉 2，工藤博幸 2システム情報工学研究群

情報理工学位プログラム，2 筑波大学システム情報系

Binary tomography is concerned with reconstructing a binary image from a very small number or other limited CT
projection data. This problem itself not only possesses several medical imaging applications but also can be considered amodel of general inverse problems to recover the object shape from limited measured data. Several approaches such as
Mumford-Shah method and various
level-set methods have been investigated, but most of them lead to a non-convex optimization due to the difficulty to handle
the binary constraint. We propose a new method based on a convex optimization inspired by dictionary-based Compressed
Sensing. In the proposed method, object boundary of binary image is represented by a level set of linear combination ofbasis vectors in the dictionary. Using the dictionary, the object boundary is reconstructed by finding weights of linear
combination which best match to the measured data and the regularization term is the L1 norm of weights to enforce thesparsity (roughness) of binary image. We investigated two different methods to create the dictionary. The first method isbased on locating Gaussian functions at non-sparse grid points in the image. The second method is to prepare a very small
number of elementary shapes like circles and triangles followed by enlarging the size of dictionary by applying geometrictransformations (translation, rotation, scaling) to the elementary shapes. The simulation results of CT image reconstruction
from only four projection data demonstrate that the proposed method is able to recover the object boundary more accurately
compared with other competitive approaches such as TV reconstruction followed by binarization, empirical Discrete ART(DART) method, and dual method (Kadu and Van Leeuwen, IEEE Trans.Comput.Imaging,2019) (one of newest approachesof binary tomography). The significance of our approach is the formulation with a tractable convex program while keeping
moderate mathematical rigorousness.

OP11-3Whole Gamma Imaging 試作機のシミュレーションによる性能予測○菊地1

智也 1，田久創大 2，菅幹生 1，田島英朗 2，錦戸

文彦 2，山谷泰賀 2

千葉大学，2 量研機構

Whole gamma imaging（WGI）は PET とコンプトンカメラを組み合わせた新しい画像化技術である．コンプトンカメラを利用することで PET ではノイズであったシングルガンマを利用できるようになる．本研究では，これまでの WGI 試作機よりも角度分解能と感度の向上を目指して設計した装置のモンテカルロシミュレーションによる性能予測を目的とした．具体的には，散乱検出器のシンチレータを GSO からエネルギー分解能の高い GAGG とすることで角度分解能の向上を図り，吸収検出器は time-of-flight PET に適する LGSO を用いた．また，リングの内径を小さくして体軸方向に伸ばすことで感度向上を図った．
89Zr 点線源を用いて視野中心から半径方向に 1cm 間隔で線源を配置し，角度分解能と感度を評価した．また，デレンゾファン
トムを対象として画像再構成をした．その結果，従来機と比較して角度分解能と感度が向上し，画質向上により直径 3mm のロッドが識別できることを確認した．

OP11-4

診療放射線技師教育のための考察型教育用ファントムを用いた教育
○近藤

啓介

駒澤大学

医療健康科学部

診療放射線技師教育において，自ら考え行動できる教育を目的に，考察型の教育用ファントムを開発した．開発したファン
トムは，Ｘ線の吸収率が異なる 3 種類（黄色・青色・橙色）の立方体ファントム（XCUBE）と，XCUBE が縦横高さ各 3 個の計 27 個が入るブラックボックス（BBOX）で構成されている．教育課題は，BBOX の縦横高さ各 3 個の 27 か所の位置に対して，各位置に 3 種類の立方体ファントムの何色が設置されたかをＸ線撮影した画像から解析する．
解析の正確性と解析の時間をチームや個人で競争する「BBOX コンテスト」を 2021 年 11 月に２つの大学をネットで繋いだ
遠隔交流大会を開催した．３～４人を 1 チームとしたチームによる交流戦と個人戦を実施し，アンケート結果からも有用な学習であることが示唆された．特にチーム戦でのコミュニケーション能力やチーム力の育成が有効であることが確認できた．

66

7 月 31 日 ( 日 )第 2 会場（シンポジオン）

一般演題 12
10:30 〜 11:50

OP12「微細構造解析 2」
座長： 羽石本谷OP12-1

秀昭（千葉大学）
秀堅（名古屋工業大学）

病理画像のガンらしさと正常らしさを情報量で評価する情報密度可視化法○金道1

敏樹 1，陸田

駿弥 1，山田壮亮 2

金沢工業大学工学部情報工学科，2 金沢医科大学臨床病理学

近年，畳み込みネットワーク (CNN:Convolutional Neural Network) など人工知能を使った病理画像診断技術が盛んに研究され成果を上げる一方，その判断根拠を示すことが課題として浮かび上がっている．
本研究では，逆に，判断根拠から積み上げる病理画像診断技術実現の可能性を提示する．我々は，性質の分かっている画
像特徴量のそれぞれが，「ガンである」と「正常である」とを識別する上での情報量をどれほど持っているかに注目する．この情報量の大きさは，そのまま判断根拠の強さに対応する．したがって，病理画像の各小領域毎に含まれる画像特徴量が持つ情報量を全て足し上げれば，その小領域のガンらしさ・正常らしさの判断根拠を定量化できる．情報密度法と名付けたこの可視化方法を人工知能病理診断の国際コンペ CAMELYON16 のデータと我々の保有する症例に適応し，このアプローチの有望さを示す．

OP12-2Graph Neural Network による悪性リンパ腫のサブタイプ識別と識別根拠となる細胞核の可視化○田中 寛武 1，橋本 典明 2，横田竹内 一郎 1，本谷 秀堅 1
1

達也 1，クグレマウリシオ 1，大島孝一 3，三好寛明 3，永石美晴 3，名古屋工業大学，2 理化学研究所，3 久留米大学 医学部 病理学講座

100 種類以上の病型 ( サブタイプ ) を持つ悪性リンパ腫は，サブタイプごとに治療方針や症状の進行速度が異なる．そこで，代表的なサブタイプである Reactive，FL，DLBCL の H&E 染色画像を入力としてサブタイプを出力する診断支援システムを構築する．そこで，細胞核を単位とする識別根拠の可視化を行うサブタイプ識別器の構築を目指す．細胞核を単位とするのは，病理医が細胞組織の構造に基づき診断を行うからである．識別に寄与する細胞核を明示するためには画像中の細胞核をノードとする Graph Neural Network(GNN) を構築する．そして，識別根拠の可視化で強調される細胞核が病理学的な知見と整合するかどうかも確認する．結果として，識別率は約 80% となった．識別根拠は，DLBCL はほぼすべての細胞核が識別に寄与していた．これは全体ががん化したサブタイプであるという知見と一致した．

OP12-3細胞を注視する口腔細胞診画像分類○武田1

啓太 1，藤原航平 1，松尾和希 1，見立

英史 2，酒井智弥 1

長崎大学工学研究科，2 長崎大学医歯薬総合研究科

本研究では口腔擦過細胞の画像を分類する識別器を提案する．口腔がんは死亡率が高いため早期発見が重要であり，非侵襲的で簡便な口腔細胞診が頻用される．しかし定量的診断基準が無く，病理医の負担も大きい．病理医の負担軽減だけでなく，定量的な診断基準の獲得のためにも，口腔細胞診画像を自動で分類する手法が望まれている．
口腔細胞診画像の大部分は背景であり，パパニコロウ染色された細胞が偏在する．しかし，撮像条件により識別的な特徴が背景にも潜在する．注視機構を導入しても，畳み込みニューラルネットは細胞の識別的特徴のみを学習するとは限らない．本
研究では，背景の線形従属性と細胞のスパース性に基づき抽出した細胞の画像特徴のみで識別する深層学習モデルを設計した．
提案手法は細胞の領域を画素単位でアノテーションする必要が無い．

67

OP12-4

肺細胞で事前学習された畳み込みニューラルネットワークを用いた尿細胞の自動分類○道塲1

彩乃 1，寺本

篤司 2，桐山

諭和 1,3，櫻井映子 1，塚本徹哉 1

藤田医科大学大学院 医学系研究科，2 藤田医科大学大学院 保健学研究科，3 成田記念病院【目的】
AI 技術の進歩が著しい中で，細胞診断の自動化が採取臓器の変化にどの程度対応できるのかはいまだに不明瞭である．我々は，以前より気管支鏡生検時に採取した肺細胞を用いて良悪性鑑別の自動化を目指してきた．本研究は肺細胞で学習した畳み込みニューラルネットワークを用いた尿細胞の良悪性鑑別の可能性を探ることを目的として実施した．
【方法】
気管支鏡生検材料と自然尿を液状細胞診標本化し，前者は良性 1737 枚，悪性 706 枚，後者は良性 716 枚，悪性 664 枚のデジタル画像を作成した．肺細胞画像の学習を行った VGG-16 に対し，尿細胞画像を用いてファインチューニングすることで尿細胞画像の分類モデルを構築した．
【結果 ･ 考察】
評価の結果，良性正解率が 98.2％，悪性正解率が 98.8％であった．尿細胞のみならず肺細胞を併用することで分類精度が向上することが確認された．今後，細胞診断における汎用性の高い AI を構築する上で重要な知見を得られた．

OP12-5

ホールスライド画像を用いた特発性間質性肺炎の病型自動分類○寺本 篤司 1，道塲
田 広志 41

彩乃 2，桐山

諭和 2,3，櫻井映子 2，塚本

徹哉 2，今泉和良 *2，齋藤邦明 1，藤藤田医科大学大学院 保健学研究科，2 藤田医科大学大学院 医学系研究科，3 成田記念病院，4 岐阜大学 工学部【目的】
原因不明の肺疾患である特発性間質性肺炎は病型によって予後や治療法が大きく異なるため正確な診断が求められている．
本研究では，特発性間質性肺炎患者の組織診標本をホールスライドスキャナにて撮影した画像に対し，畳み込みニューラルネッ
トワークによって病型を自動分類する手法を開発した．
【方法】
本研究では，特発性間質性肺炎の中でも予後不良な特発性線維症 (IPF) と予後が比較的良好な非特異性間質性肺炎 (NSIP) の分類を行う．まず患者の組織標本をホールスライドスキャナ (Carl Zeiss 社製 Axio Scan Z1) によってスキャンし，得られた画像を 224x224 画素のパッチ画素に分割した．画像の分類には DenseNet 169 を用い，パッチ画像の分類結果を平均することで症例ごとの分類結果を導出した．
【結果】
IPF 患者８症例 31727 枚，NSIP 患者 5 症例 28919 枚の画像を用いて分類性能を評価した．Leave-one-out 交差検証法にて分類したところ，IPF 症例と NSIP 症例の分類正解率は 75%，60% となり，総合正解率は 69.2% となった．

OP12-6

U-Net を用いた大視野顕微放射光 CT の肺３次元ミクロ画像の肺胞壁抽出○栗田 陽生 1，河田木
登6

佳樹 1，鈴木秀宣 1，梅谷啓二 2，中野恭幸 3，阪井宏彰 4，岡本俊宏 5，仁1

徳島大学大学院，2( 公財 ) 高輝度光科学研究センター，3 滋賀医科大学，4 兵庫県立尼崎総合医療センター，5 クリーブ
ランドクリニック心臓・血管研究所，6 株式会社医用科学研究所

肺胞や肺胞嚢の 3 次元ミクロ構造の解明に向けて，肺胞壁セグメンテーションを行うことは重要である．本研究の目的は３D
U-Net を用いて肺胞壁セグメンテーションの高精度化に取り組み，肺 3 次元ミクロ構造解析に貢献することである．３D U-Netを用いた手法の利点は，人によってセグメンテーションの結果に差が生まれない点や，教師データが完成することで正解画像を作成する手間が省ける点である．その実験では，(1)3 次元再構成画像を半手動で肺胞壁を抽出して教師データを作成した．(2)３D U-Net を学習して肺胞壁セグメンテーションを行った．(3)3D U-Net の肺胞壁の抽出精度を従来法と比較評価した．評価の結果，再現率は 3D U-Net の方が高く，肺胞壁が淡くなっている箇所を高い確率で抽出できていたことが分かった．今後は，教師データ数の増加やアーチファクトを低減する逐次近似画像再構成法の利用によって，さらに肺胞壁のセグメンテーションの高精度化が期待できる．

68

7 月 31 日 ( 日 )第 2 会場（シンポジオン）

一般演題 14
OP14「セグメンテーション 2」

14:30 〜 15:30

座長： 小橋中村OP14-1昌司（兵庫県立大学）
嘉彦（苫小牧工業高等専門学校）

U-Net を用いた頭部 MRI からの舌領域自動抽出に関する研究○手塚健太 1，中村

嘉彦 2，三上

剛 2，米澤一也 3

1

国立高等専門学校機構苫小牧工業高等専門学校 創造工学専攻，2 国立高等専門学校機構苫小牧工業高等専門学校 創造工学科，3 国立病院機構横浜病院臨床研究部

近年，睡眠時無呼吸症候群の診断方法として舌の形状による診断が検討されているが，頭部 MRI 像から舌の輪郭を医師が手作業で抽出する必要があり，医師に負担がかかる．本研究では，U-Net を用いて２次元の頭部 MRI 像から舌領域を自動的に抽出する手法を開発する．医用画像を対象とした学習を行う場合，学習に使う画像の枚数が不足する問題がある．U-Net の構造
はエンコーダとデコーダから成り，それらを繋ぐ密なスキップ接続を持つため，学習に必要な画像枚数が少なく，医用画像の学習における問題に対応可能である．U-Net を用いて，52 人分の頭部 MRI から成るデータセットに対し学習を行い，7 枚のテスト画像について本手法を適用し，F 値を用いて評価した結果，平均で 94.8% の精度で舌領域を抽出することができた．今後の課題として，精度向上のためにハイパーパラメータチューニングを行っている．

OP14-2

畳み込みニューラルネットワークを用いた頭部 MRI からの舌の自動輪郭抽出に関する研究○加藤

優弥 1，中村

嘉彦 2，三上

剛 2，米澤一也 3

1

国立高等専門学校機構苫小牧工業高等専門学校 創造工学専攻，2 国立高等専門学校機構苫小牧工業高等専門学校 創造工学科，3 国立病院機構函館病院臨床研究部

睡眠時無呼吸症候群の診断において頭部 MRI から舌の輪郭を抽出し，その形状から患者の重症度診断を行う手法が検討されている．しかし，そのためには頭部 MRI から抽出した舌の輪郭が必要になり，現状，頭部 MRI から舌領域の輪郭を抽出するには，医師が舌の輪郭を手作業で入力しなければならない．そこで医師の負担軽減を目的とし，畳み込みニューラルネットワー
クを用いた 2 次元の頭部 MRI からの舌の自動輪郭抽出に関する研究を行った．
学習済みのモデル VGG16 を用いて頭部 MRI のデータについて転移学習を行うことで，舌領域と非舌領域の分類モデルを学習する．学習したモデルを用いて，頭部 MRI からの検出領域を移動させながら舌領域を判定し，検出領域の中心画素を舌領域として抽出することで，舌を輪郭抽出する．
59 人分の頭部 MRI を 2 分割し学習・テストを行い，データ A で約 73.8%，データ B で約 64.8% の抽出精度を達成している．
現在，学習条件を変更した上での比較・検証をしている．

OP14-3

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

大季 1，西本紘嗣郎 2，滝沢
2

穂高 1，工藤筑波大学， 埼玉医科大学国際医療センター

博幸 1

泌尿器腫瘍科

本研究では，腹部 CT 画像に 3D U-Net を適用して副腎領域を抽出する手法を提案する．本報告では次の５つの実験を実施した．１つ目の実験では，左右両方の副腎を含む関心領域を 3D U-Net に入力した．副腎の位置は手動で与え，関心領域の大きさは固定した．2 つ目では，左右の副腎それぞれに関心領域を設定し，3D U-Net に入力した．3 つ目は，二つ目の関心領域を用い，その画素値平均と標準偏差σを求め，平均が 127，標準偏差が 2 σになるように画素値変換し，3D U-Net に入力した．４つ目
では，画素値平均を画像データセット全体の画素値平均になるように変換し，3D U-Net 入力した．５つ目は，４つ目の値に全体の画素値平均から各画像の画素値平均との差を加えた画素値平均になるように変換し，3D U-Net に入力した．これらの５つの手法を造影・非造影画像を含む 49 症例の画像データセットに適用し，その結果を示す．

69

OP14-4

Expanded tube attention module を用いた tubular structure segmentation○加藤1

聡太 1，堀田一弘 2

名城大学大学院理工学研究科，2 名城大学理工学部

Semantic segmentation of tubular structures, such as blood vessels and cell membranes, is a very difficult task, and it tends
to break many predicted regions in the middle. This problem is due to the fact that the tubular teacher labels are very thin,and the number of pixels is extremely unbalanced compared to the background. In this study, we present a novel training
method using pseudo labels generated by morphological transformation, in which the detection region is thicker than theoriginal teacher label. Furthermore, we present an attention module using thickened pseudo labels, called expanded tube
attention (ETA) module. By using the ETA module, the network learns thickened pseudo labels at first, and then graduallylearns thinned labels while transferring information in the thickened regions as an attention map. As a result, we achieve
an easy-to-hard learning for tubular structure segmentation. Through experiments conducted on eye image datasets using
various evaluation measures, we confirmed that the proposed training method using ETA module improved the accuracy incomparison with the conventional methods.

OP14-5カラー腹腔鏡符号化画像のセマンティックセグメンテーションにおける評価に関する基礎的検討○河畑1

則文 1，中口俊哉 2

北海道大学数理・データサイエンス教育研究センター，2 千葉大学フロンティア医工学センター

本研究では，画像符号化や分割手法などの複数のパラメータ条件に基づいて医用画像に適したセマンティックセグメンテー
ションをアルゴリズム設計することにより，カラー腹腔鏡画像のセマンティックセグメンテーションにおける評価についての考察を行った．

7 月 31 日 ( 日 )第 2 会場（シンポジオン）

一般演題 16
15:40 〜 16:40

OP16「イメージング 4」
座長： 山谷小尾

OP16-1

泰賀（量子科学技術研究開発機構）
高史（東京工業大学）

Encoder-decoderCNN を用いたパッチベース型 MR 画像再構成に関する検討○佐藤1

裕貴 1，山登一輝 1，大内翔平 1，伊藤聡志 1

宇都宮大学 大学院 地域創生科学研究科

畳み込みニューラルネットワーク (CNN) による画像空間での MR 画像の再構成において，CNN の層数を変化させると受容野が変化し，画像をパッチ化すると抽出できる特徴の大きさが変化する .
本研究では再構成像の品質を改善するために，Encoder-decoderCNN である U-Net を使用し，受容野やパッチサイズと再構
成像の品質との関連について検討を行った．画像再構成シミュレーションの結果，フルサイズの画像で学習する場合よりも適したパッチサイズの画像で学習すること，および，U-Net の層数をパッチサイズごとの適した受容野に合わせることにより再構成像の画質を改善できることが示された．さらに，本知見を応用し，学習中にパッチサイズを切り替える新たな方法を提案し，再構成シミュレーションを行った結果，再構成像の品質をさらに改善できる可能性を示された．

OP16-2

フレネル変換画像のアンサンブル学習による MR 圧縮センシング再構成の性能改善○阿部1

真弥 1，山登一輝 1，伊藤聡志 1

宇都宮大学 大学院 地域創生科学研究科

近年，深層学習を利用した MR 圧縮センシング再構成法の研究が注目されている．様々な方法が提案されている中に敵対的
生成ネットワーク (GAN) を利用した深層学習再構成がある．本研究では，GAN を利用した深層学習再構成に，フレネル変換
による画像種を増したアンサンブル学習を導入し，再構成品質の改善を行う新たな方法について検討を行った．フレネル変換
は光や音波の回折式を与える変換である．回折に関係する係数により画像が変化するので，一種のデータの拡張が可能となる．
拡張したデータに対し，それぞれ GAN による再構成を行い，アンサンブル学習を行った．再構成シミュレーションの検討の結果，
従来の画像のみを学習する方法を顕著に上回る性能が得られた．

70

OP16-3

インテリア CT 画像再構成の新しい厳密解法と究極の高精度解法の提案○工藤博幸

筑波大学システム情報系情報工学域

本研究では，物体内部の小さな関心領域（ROI）のみに X 線を照射して測定した不完全な投影データから ROI の画像を再構成するインテリア CT の画像再構成を取り扱う．インテリア CT の画像再構成では，不完全投影データであるため通常の再構
成法では大きな画質劣化が発生するが，著者らにより物体に関するごくわずかな先験情報があれば数学的に厳密な画像再構成が可能なことが知られている（Kudo, Courdurier, Noo, Defrise, Phys.Med.Biol., 2008）．本研究では，先験情報を用いない全く新しい厳密解法を提案する．提案手法は，通常のインテリア CT 投影データに加え，微小な角度範囲（数学的にはゼロにいく
ら近くともよい）から物体全体をカバーする完全投影データを少しだけ余分に測定して，インテリア CT 投影データと完全投影データを組み合わせて画像再構成を行うものである．完全投影データを測定する角度範囲は微小で良く，数学的には測度がゼロでない限りいくら小さくとも ROI の厳密でかつ安定な画像再構成が可能であるという驚くべき結論を，数学的に証明する
ことに成功した．更に，本手法で用いる余分な投影データを劇的に削減することを試み，物体の直流成分（画像濃度値の物体全体の総和）のスカラー値のみを補足情報に用いて高精度で再構成を行う手法を提案する．本手法は，補足情報として物体の直流成分という minimum の情報しか使用せず，実質的に非常に上手く動作し上記の厳密解法と画質性能に違いがなく，究極のインテリア CT 画像再構成法と言える．
本研究で提案する手法が実質的に有効に動作することを，シミュレーション実験と実デー
タを用いた実験により示す．

OP16-4

スペクトラルフォトンカウンティング CT の高速な統計的画像再構成法○金喜正 1，賈

1

筑波大学
教授

大学院

澤娜 1，工藤博幸 2システム情報工学研究群

情報理工学位プログラム，2 筑波大学

システム情報系情報工学域

近年，フォトンカウンティング検出器を用いて X 線エネルギー毎の投影データを別々に測定し，エネルギー毎の画像を別々に再構成して物質分別を行う，Spectral Photon-Counting CT（SPCCT）の実用化に近づいている．SPCCT の一つの問題点
は，物体の高吸収により SN 比が低くなっている低エネルギーの投影データをさらにエネルギー毎に分けることから，各エネ
ルギーの投影データの光子数が少なく低 SN 比になることである．したがって，SPCCT には通常の CT とは異なる新しい画像再構成法を構築する必要があり，1) 統計雑音がポアソン分布であることを利用した投下型 CT モデル，2) Total Variation（TV）などの空間方向の正則化に加え，物体を構成するマテリアルが少数であることを利用したエネルギー方向の正則化項に基づき構成した評価関数を最小化する統計的画像再構成法が有効である．本研究では，SPCCT の統計的画像再構成を高速に行うため，著者らが通常 CT に対して既に提案した Dykstra 型スプリッティングに基づく反復解法（Kim, Sadakata, Kudo, Proc.
ICBIP2021）を SPCCT に拡張して２種類の高速に収束する Row-Action 型の画像再構成を構築した．一つ目の手法は，マテリ
アル特性（吸収係数エネルギー依存性）を未知として，エネルギー毎の投影データの対数尤度に TV 正則化項を加えた評価関数を最小化することで再構成を行う原理だが，再構成の過程で物質弁別を行いマテリアル数が少数の制約を適用して，低線量でも高画質な画像再構成を可能にしている．二つ目の手法は，マテリアル特性を既知として物質弁別を行ったマテリアル画像
を未知数とし，画像再構成問題を定式化して解く原理に基づくものである．シミュレーション実験を行った結果，提案手法は第一と第二のどちらも Row-Action 型であるため非常に高速に収束することが明らかになった．

OP16-5

異常データ検知トモグラフィ ABD-CT の高速画像再構成法とメタルアーティファクト除去への応用○賈1澤娜 1，金筑波大学

大学院

喜正 1，工藤博幸 2システム情報工学研究群

情報理工学位プログラム，2 筑波大学

システム情報系

著者らは，CT の画像再構成において再構成過程においてサイノグラム上で異常データを検知して除外してアーティファクト
を削減した再構成を行う ABD-CT（Abnormal Data Detected CT）の概念を提案した（工藤 , 異常データ検知トモグラフィの概念提唱と事例紹介 , JAMIT2021）．ABD-CT では L1 ノルムや L0 ノルムから構成される異常データ除外効果があるデータ項とトータルバリエーション（TV）などの正則化項の和から構成される評価関数を反復解法で最小化することで画像再構成を行う．本研究では，Dykstra 型スプリッティングの数学的枠組み（Kim, Sadakata, Kudo,Proc.ICBIP2021）に基づき ABD-CT に用いる高速に収束する画像再構成法を構築して，ABD-CT の典型的な応用であるメタルアーティファクト除去の問題に適用した．画質性能を向上させるため，正則化項としては非局所 TV（Nonlocal TV）を採用した．歯科用 CT 実画像を用いたシミュ
レーション実験行い本手法の性能を評価した結果，ABD-CT は非常に優れた画質改善効果を持つことが示され，更に Dykstra
型スプリッティングに基づく反復解法によりほぼ 50 回の反復で十分な画質の再構成画像が得られ実用的なものになった．更には，メタルアーティファクト除去の問題に流行している深層学習と比較した結果，ABD-CT は深層学習より優れた画質性能を持つことが明らかになった．

71

7 月 31 日 ( 日 )第 2 会場（シンポジオン）

一般演題 18
16:40 〜 17:30

OP18「イメージング 5」
座長： 銭谷田島

OP18-1

勉（弘前大学）
英朗（量子科学技術研究開発機構）

深層学習を用いたマルチピンホール SPECT システムにおけるオーバーラップ投影データの分離○山口1

恭平 1，尾川法政大学大学院

浩一 1

理工学研究科SPECT でマルチピンホールコリメータを用いることで検査時間を短縮でき，高い感度が実現できる．しかし，検出器の大きさは限られ，ピンホール数を多くすると重なりが生じ，再構成画像の劣化を招く．そこで，本研究ではマルチピンホールのオー
バーラップを深層学習を用いて分離する方法を検討した．シミュレーションでは，モンテカルロ法を用いて光子輸送計算を行い，オーバーラップのある投影データを作成し，これを入力画像とし，一方でオーバーラップのない単独のピンホール投影データ
を教師画像として与え，ネットワークの学習を行った．この結果，投影データのオーバーラップの除去に成功したので報告する．

OP18-2静止型マルチピンホール SPECT の空間分解能改善 : 投影画像上における点拡がり関数の逆畳み
込み
○村田
1

一心 1，大越迪 2，山田桃夏 2，尾川

浩一 3

国立天文台，2 法政大学大学院 理工学研究科，3 法政大学 理工学部

静止型 SPECT は従来の SPECT と異なり，検出器を回転させないことで，時間情報を取得できる . このシステムでは，角度情報を得るため，複数のピンホールを有するガンマカメラを複数台使用する . しかし，その画質はピンホール径に強く依存し，感度と空間分解能はトレードオフの関係にある . 空間分解能を補正する方法として，従来 7-rays 法が用いられてきたが，同手法ではピンホール径が大きい時には近似精度が低い . そこで我々は，投影画像上の点拡がり関数を用いた空間分解能改善手法を開発してきた . 本研究では，点拡がり関数の空間依存性を考慮し，ハイパーパラメータの最適化も試みた . 同手法を 11 ピンホー
ルシステムに適用したところ，7-rays 法を用いた時の再構成画像と比べ，PSNR，SSIM が共に向上することを確認した .

OP18-3

深層学習を用いたピンホール SPECT システムにおける空間分解能の改善○島田1

良 1，村田一心 2，尾川浩一 3

法政大学大学院理工学研究科，2 国立天文台，3 法政大学理工学部

本研究では SPECT でピンホールコリメータを装着して，データ収集を行うピンホール SPECT システムにおいて，従来手法の 7rays 法に代わる新たな空間分解能の補正法を検討しその有用性を実証した．シミュレーションでは脳ファントムを使用し，モンテカルロ法を用いた光子輸送計算を行い，得られた投影データに対し U-net による深層学習を用いて投影データの空間分解能改善を行った，教師データは無限小ピンホールを用いた ray-tracing から作成した．また，この補正を行った投影データに対し ML-EM 法による画像再構成を行い PSNR 値による画質の評価を行った結果，7rays 法と提案手法による PSNR 値はそれ
ぞれ 16.7 と 18.1 であった．このことより，
ピンホール SPECT システムにおける本研究の提案手法は有用であることが示された．

OP18-4

順投影モデルを利用した Deep image prior ベースＰＥＴ画像再構成○橋本二三生 1，大手1

希望 1，大西佑弥 1，田島英朗 2，山谷泰賀 2

2浜松ホトニクス株式会社中央研究所， 量子科学技術研究開発機構量子医科学研究所

計測データから直接断層像を生成する深層学習技術が，新しい画像再構成法として注目されている．しかし，従来の手法は多数の高品質なサイノグラム・再構成画像ペアが必要な教師あり学習であり，装置や PET 薬剤の違いによる汎用性に課題がある．本研究では，学習データセットを必要としない Deep Image Prior(DIP) に順投影モデルを組み込むことで，サイノグラム
から PET 画像再構成が可能となる手法を提案する．提案手法では，Fully convolutional neural network(FCN) の出力画像に対し，ラドン変換を行う順投影モデルを組み込むことで推定サイノグラムを計算する．その後，計測サイノグラムとの損失を DIP の枠組みを用いて最適化することで，FCN の出力層から再構成画像を取得する．数値シミュレーションおよび実測データによる評価の結果，我々の画像再構成法は学習データセットなしで再構成画像を取得でき，他の画像再構成法と比べても，高い定量性を維持しつつ灰白質の構造を明瞭に描出できることがわかった．

72

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：2022 年７月 28 日
発行者：第 41 回日本医用画像工学会大会長
製作所：トーヨー企画株式会社

73

森

健策

OP2-1
位相拡散フーリエ撮像法におけるセグメント信号収集を用いた MR 圧縮センシング
一輝*1，大水 望*1，伊藤 聡志*1
*1
宇都宮大学 工学部 情報工学科
Compressed Sensing MRI Using Segmented Signal Under-sampling in Phase Scrambling Fourier
Transform Imaging
Kazuki YAMATO, Nozomi Omizu, and Satoshi Ito
山登*1

Department of Information Sciences, School of Engineering, Utsunomiya University

要旨：少数の観測信号から元の情報を復元できる圧縮センシングを MRI に利用することで，MRI の撮像時間を短縮できる．しかしながら，少数の観測信号から再構成された画像の分解能低下が問題である．先行研究では，フーリエ変換に二次の位相変調を付与
した位相拡散フーリエ撮像法（PSFT）を使用し，信号の低域のみを収集し事後的に高域の信号を推定することで再構成画像の分解能改善を図った．しかしながら，再構成画像の中心部分の分解能改善が困難であった．本稿では， PSFT 信号の収集領域を複数に分割するセグメント収集方式を導入し，再構成画像の画質と中心部分の分解能改善について取り組んだ．シミュレーション実験の結果，PSFT 信号をセグメント収集した提案手法は，先行研究よりも PSFT および SSIM が高くなることが確認された．また，分解能チャートを用いて分解能を評価したところ，画像中央部分の分解能改善を確認したので報告する．
キーワード：圧縮センシング，位相拡散フーリエ撮像法，MRI，セグメント信号収集，画像再構成

1. はじめにρA

MRI の撮像時間短縮化と高分解能化を実現するために，少

ρA

ρB

ρB

数の観測信号から画像を再生する方法について研究が活発に
x行われている．先行研究[1]では，汎用のフーリエ変換法に二次の位相変調項を与えた位相拡散フーリエ撮像法(PSFT: Phase

x

SB

SA

SA

SB

SA

SB

Scrambling Fourier Transform imaging)[2]を利用した超解像につkx

いて検討を行ってきた．この方法は，信号の低域のみを収集し，撮像後に信号の外挿に基づいて，信号の高域成分を推定し，再構成画像の分解能改善を行うものである．しかし，先行研究のm∆k x

分解能改善効果は，再構成画像の中心部ほど低いという課題が3. セグメント収集を導入した PSFT 信号の再構成

善と中央領域の高分解能化を図った．提案手法の有効性検証のPSFT 信号の低域収集（先行研究）と提案するセグメント収ため，先行研究の手法，および汎用のフーリエ変換法において集の再構成効果を図１に示す．低域収集では，図 1(a)の位相変再構成シミュレーション実験を行い，再構成画像を比較した．

調が付与された画像の断片像𝜌𝜌𝐴𝐴 ，𝜌𝜌𝐵𝐵 についてフーリエ変換し2. 位相拡散フーリエ撮像法

たとき，(b)のように𝜌𝜌𝐵𝐵 のスペクトル𝑆𝑆𝐵𝐵 は変調周波数に依存しPSFT は，位相エンコードに同期して二次関数状の磁界を一てシフトする．𝑆𝑆𝐵𝐵 はピークを中心に対称な形状であり，この対定の期間印加するか，あるいは線形勾配磁界を印加のもと周波称性を利用し，未収集である信号の高域成分を外挿に基づいて数変調された RF 励起パルスを照射するなどの方法により，被推定できる．しかしながら，𝜌𝜌𝐴𝐴 のスペクトル𝑆𝑆𝐴𝐴 の変調周波数は

写体内のスピンの位相を拡散させ，読み出し用の勾配磁界によ小さく，シフトも短いため，対称性による高域信号の推定効果

りエコー信号を読み出す方法である．信号式を式(1)に示す．
2

2

kx

図 1 セグメント収集による効果

たセグメント信号収集を導入することで，再構成画像の画質改∞

kx
づいて空白部分を推定あった．本研究では，信号収集領域をいくつかの領域に分割し𝑣𝑣�𝑘𝑘𝑥𝑥 , 𝑘𝑘𝑦𝑦 � = ∬−∞�𝜌𝜌(𝑥𝑥, 𝑦𝑦)𝑒𝑒 𝑗𝑗𝑗𝑗(𝑥𝑥 +𝑦𝑦 ) �𝑒𝑒 −𝑗𝑗�𝑘𝑘𝑥𝑥 𝑥𝑥+𝑘𝑘𝑦𝑦𝑦𝑦� 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑kxは小さい．一方，提案するセグメント収集では，スペクトルの(1)対称性を利用した高域信号の推定は，低域収集手法と同様に，

ここで，𝜌𝜌(𝑥𝑥, 𝑦𝑦)は xy 平面のスピン密度分布，c は 2 次の位相変𝑆𝑆𝐴𝐴 は困難であり，𝑆𝑆𝐵𝐵 の推定効果は高い．さらに，図 1(f)のよう調の係数である．ここで c は，標本化定理を満足する最大の係に𝑆𝑆𝐴𝐴 ，𝑆𝑆𝐵𝐵 ともに，セグメント間の未収集領域を内挿に基づいて数 cmax を基準として表現するための係数 h (h≦1) を導入する推定できる．すなわち，セグメント収集による信号の推定は，ことで，𝑐𝑐 = ℎ𝑐𝑐max とする．

信号の外挿と内挿の両方を有効活用でき，低域収集手法よりも

74

画像空間

信号空間

(b) 位相変調を含む画像(a) PSFT 信号をセグメント収集
1. 逆フーリエ変換
（初回のみ）

7. 逆フーリエ変換kx

6. 真値置換2Nx’2N
2. 位相復調
3. 実関数拘束(c) 再構成画像kx

full-data

手 順 2 ~7 を 繰 り 返 し

図 3 再構成画像の PSNR と SSIM
FT-CS

regularnoseg

segmentx
2N(f) 真値置換した PSFT 信号

2N
4. 位相変調(e) 再構成画像から生成した PSFT 信号

5. フーリエ変換

2N

1

Enlarged View

kx(d) 位相変調を付与した画像

x’

2N

0

Mask

図 2 セグメント収集信号の反復再構成アルゴリズム
高性能な画像再構成が期待できる．
図 2 に，セグメント収集信号の反復再構成アルゴリズムを示す．本アルゴリズムは，Gerchberg の超解像アルゴリズム[3]に

図 4 再構成画像と信号収集領域

基づいた処理である．まず，(a)セグメント収集 PSFT 信号に逆再構成を適用した結果であり，各手法のパラメータは図 3 におフーリエ変換して得られる位相変調を含む画像に位相復調おいて最良のものを用いた．FT-CS は中央部分にアーティファク

よび実関数の拘束条件を適用することで，(c)再構成画像が得

トが確認され，regular(ℎ = 0.9)はエイリアスが発生している．

られる．次に、再構成画像を再び PSFT 信号に変換する．最後

noseg(ℎ = 1.0)にもエイリアスが生じており，中央部分は分解に，真値である(a)の信号を(e)の PSFT 信号に置換し，逆フーリ
再構成画像を生成できる．

能改善が確認できない．segment(ℎ = 0.3)には平滑化やエイリ

4. 画像再構成シミュレーション

グを併用した新たな撮像法と考えることができる．

エ変換を適用する．以上の処理を反復することで，高分解能なアスは発生しておらず，full-data に近い画像に再構成されている．提案手法は，PSFT 信号の外挿，内挿効果と圧縮センシン

提案手法の有効性確認のため，提案手法による画像再構成シ

5. おわりにミュレーションを実施した．使用画像は IXI-Dataset で提供さ

本稿では，セグメント信号収集法で収集された PSFT 信号かれる頭部 T1 強調像 25 枚とし，信号収集率は 50%とした．比らの画像再構成について検討を行った．シミュレーション結果

較手法には，圧縮センシングによる再構成法(FT-CS)，2 行に 1から，提案手法による再構成画像の PSNR は約 49 dB であり，行を収集する等間隔収集 PSFT(regular)，低域収集し超解像を行

視覚的に見ても，平滑化・エイリアス等の発生なく再構成できう手法 PSFT(noseg)，提案手法(segment)とした．FT-CS 以外のていることが確認された．今後の課題として，深層学習を利用

手法には，図 2 に示す反復再構成処理を適用し，反復回数は 75

し，信号収集量が少ない条件下での検討が挙げられる．

回とした．FT-CS にはスパース化関数にカーブレット変換を利謝辞用した圧縮センシング[4]を用いた．各手法で使用した信号収

本研究は宇都宮大学若手研究者支援経費の助成を受けたものです．

集パターンを図 4 の 3 行目に示す．なお，segment の信号収集

文

パターンは，信号収集領域を 15 分割しており，中央部分は 16

献［1］Ito S, Yamada Y,: Improvement of spatial resolution in magnetic resonanceimaging using quadratic phase modulation, Proc. IEEE ICIP, pp.2497-2500,
2009.
［2］Maudsley, A.: Dyanmic range improvement in NMR imaging using phasescrambling, J. Mag. Res. Vol.76, no.2, pp.287-305, 1988.
［3］Gerchberg R.: Super-resolution through error energy reduction, Opt. Act.
Vol.21, no.9, pp.709-720, 1974.
［4］Candes EJ, Donoho DL,: New Tight Frames of Curvelets and Optimal
Representations of Objects with piecewise C2 singularities, CommunP
ure Appl. Math. Vol.57, pp.219-266, 2004

行，中央以外は 8 行とし，セグメント間隔は 6 行とした．再構
成画像の定量評価には，Peak-Signal-to-Noise Ratio (PSNR)とStructural Similarity Index Measure (SSIM)を用いた．
図 3 に示す再構成画像の PSNR・SSIM から，提案手法はℎ ≤0.6で他手法よりも高い PSNR・SSIM となり，最大で PSNR 49.62
dB(ℎ = 0.3)であった．一方，ℎ > 0.6では先行研究である noseg
が segment を上回った．図 4 は，解像力チャートに対して画像75

OP2-2実関数 CNN を利用した MR 位相画像の深層学習再構成
深津 純奈*1，山登 一輝*1，伊藤 聡志*1
*1
宇都宮大学 大学院地域創成科学研究科工農総合科学専攻 情報電気電子システム工学プログラム
Deep Learning based Phase-varied MR Image Reconstruction Using Real-valued CNN
Itona FUKATSU*1，Kazuki YAMATO*1，Satoshi ITO*1*1
Utsunomiya University, Graduate Program in Information, Electrical and Electronic Systems Engineering
要旨：MR 撮像の高速化を目的として圧縮センシングの MR 応用が進められ，一部は実用化されている．深層学習を利用する再構
成法では，これまで実関数型の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を利用する研究報告が多かったが，MR 画像は位相を持つ
複素画像であり，複素数に対応する CNN が必要である．本研究では，信号間引きに対称性を与えることにより実関数型の CNN を使用しながら複素数の画像を再構成できる新たな方法を提案する．
キーワード：MRI，画像再構成法，CNN，高速化，深層学習

1. はじめに
磁気共鳴映像法(Magnetic Resonance Imaging: MRI)は撮影の時間が長いことが課題である．圧縮センシング(CS)を用いた撮像の高速化(CS-MRI)が検討[1]されているが，再構成時間が長いことや最小化問題を解くことで得られる再構成像の不自然さが残ることが課題である．深層学習を利用する画像再構成法
は，前述の課題を解決する有力な方法として活発に研究が行わ
図 1 対称性を与えた信号収集パターン

れている．
深層学習を利用する再構成法では，これまで実関数 CNN をつ位相共役な信号との加算により位相画像の実部に対応する利用する研究報告が多かった．しかし，MR 画像は位相を持つ信号式を与える．この性質を CS-MRI に用いるためには，図 1複素画像であり複素数を扱う必要がある．これまでに複素数にのように収集パターンに対称性を与えた間引き処理を行う．こ

対応した CNN が提案されているが，畳み込みや活性化関数などの方法では，複素画像の実部と虚部のそれぞれの像を実関数用課題が残る．そこで，本研究では，MR 信号の信号収集座標に

CNN を利用して独立に再構成することが可能となる．

対称性を与える方法により位相推定実関数 CNN を使用しなが3. 実関数 CNN 再構成

ら複素画像を再生可能な新たな深層学習再構成法を提案する．

本研究では，深層学習再構成に交互方向乗数法(Alternating

2. 位相画像と信号の関係

Direction Method of Multipliers: ADMM)の反復処理をモデルとMRI で得られる再生像は，磁化率や装置に起因して一般的する Generic-ADMM-CSNet[3]を利用した．間引いた MR 信号に位相を持つ複素画像となる．観測信号を𝑠(𝑘), 被写体のスピ空間を入力し，反復処理の各ステップに相当するステージを複ン密度分布を𝜌(𝑥)，位相分布を𝜙(𝑥)とするとき緩和による減衰

数回経ると，再構成された MR 画像を出力する．

を省略した MR 信号式は式(1)で与えられる[2]．
𝑠(𝑘) =

( )

𝜌(𝑥)𝑒

・

𝑒

学習において図 2 のように，実部像と虚部像に対応する MR( )𝑑𝑥 = 𝐹 𝜌(𝑥)𝑒

信号 100 組を使用して学習を行った．提案法では実部と虚部と(1)

𝑥と𝑘，𝐹はそれぞれ空間ベクトル，𝑘空間ベクトル，およびフーリエ変換処理である．位相を持つ像 𝜌(𝑥)𝑒

( )

の実部のフ

ーリエ変換は，式(2)となる．
𝐹 Re 𝜌(𝑥)𝑒𝑠(−𝑘)∗ =( )1= 𝐹 𝜌(𝑥)𝑒 ( ) + 𝜌(𝑥)𝑒2
1= {𝑠(𝑘) + 𝑠(−𝑘)∗ }
2

𝜌(𝑥)𝑒

( )

𝑒

・

𝑑 = 𝐹 𝜌(𝑥)𝑒

( )

(2)
( )

(3)

ここで𝑠(−𝑘)∗ は，式(3)の関係を利用した．虚部のフーリエ変換

図 2 再構成処理の手順も同様に求めることができる．式(2)は，原点に関する対称的か

76

もに実画像の扱いになるので，同一のネットワークを使用した学習を行うことができる．その結果，データ拡張の効果が期待できる．

4. 画像再構成シミュレーション
提案法，複素数計算を可能とする Generic-ADMM-CSNet，および画像空間のアーティファクト学習法(DnCNN-CS) [4]による画像再構成実験を行い，再構成像を比較した．

図 3 模擬位相画像の PSNR

図 5 実位相画像の PSNR

4.1 模擬位相付与による再構成実験
位相に対する頑健さを評価するために数値モデルに規則的な位相変化を与え画像再構成を行った．再生像の空間のインデ

(a)

(c)

(e)

(b)

(d)
(D)

(f)

ックスを(𝑖 , 𝑖 )，位相変化の係数を c，データ数を N とするとき，二次関数状の位相分布を𝑒複素数CNN
再構成像

提案法
再構成像

フルデータ像として与えた．提案法と Generic-ADMM-CSNet を比較した．信号収集比40%として再構成した際の，位相変化の係数と再構成像の
PSNR の関係を図 3 に示す．c=0.01 とした時の再構成像と位相分布を図 4 示す．図 4 の位相分布において提案法は，複素数
CNN よりも位相の乱れが少ない結果となった．位相の変化が大きい 129 行目の位相の MSE は提案法が 0.028 に対して複素数 CNN は 0.043 となり提案法のほうが，誤差が少なかった．

4.2 取得 MR 画像を使用した再構成実験
MRI で実際に得られた位相画像を再構成する実験を行った．

図 4 位相付与画像の再構成像比較：（a）フルデータ
像，（b）与えた位相分布(c=0.01)，(c),（e）は提案法，
複素数 CNN による再構成像，(d),(f)は(c),(e)の位相分布4.1 で使用した方法に DnCNN-CS を加えた 3 通りの方法で比較をした．学習に使用した画像は，被検者の同意を得て MRI（キヤノンメディカル Vantage）で撮像されたボランティア画

6. おわりに像 50 枚である．60 エポックの学習を行った．テスト画像は，

本研究では，位相を持つ MR 画像に対して原点対称な信号学習に使用していない複素画像 20 枚を使用した．信号収集比

間引きを用いることで実関数 CNN での再構成を可能とする

40%で再構成を行ったときの PSNR を図 5 に示す．提案法は比較した 3 通りの方法の中で最大の PSNR を示した．

新たな深層学習再構成について検討を行った．その結果，画像

5. 考

空間学習，および複素数 CNN のいずれの方法よりも高い

察

PSNR を得ることができた．また，提案法の位相分布への頑健

MRI で得られた位相を持つ複素数画像での再構成は，提案
法と複素数 CNN で同等な PSNR を得ることができた．複素数さが示された．今後はさらに学習枚数を増やした検討を行う予対応の ADMM-CSNet は実部と虚部で同じ畳み込みフィルタ

定である．

7. 謝辞

と ReLU を使用しているため，複素数の効果が小さいこと，

本研究の一部は，科研費(19K04423)により実施された．IXI
Dataset を提供する Information eXtraction from Images プロジェ
クトに感謝の意を表す．
文 献および提案法は，実部と虚部を同一の畳み込みフィルタを使用して学習を行うことで学習枚数が 2 倍になりデータ拡張の効
果があること，実関数の拘束条件の使用などにより複素数
CNN より高い再構成性能となったと考える．
数値モデル位相を与えた複素数画像の再構成では，位相の強さに関わらず提案法が複素数 CNN よりも高い PSNR となった．
このことから，提案法は位相分布に頑健であることが示された．
MRI では，位相より磁化率や血流の情報を得ることができ，位相を積極的に利用する撮像が行われることがある．位相分布に頑健な提案法は他の優れた実関数 CNN にも応用することができ，実用的かつ有望な方法であると考える．

77[1] M.Lustig et al: Compressed Sensing MRI, IEEE Signal Processing Magazine,
vol.25, no.2: 72-82, 2008[2] 伊藤 他: MR 画像の位相ひずみに頑健な圧縮センシング, 信学論 D,
Vol. J96-D No.4: 803-804, 2013[3] Y.Yang et al: ADMM-CSNet: A Deep Learning Approach for Image
Compressive Sensing, IEEE Transactions on Pattern Analysis and MachineIntelligence, vol.42: 512-538, 2018[4] S. Ouchi, S. Ito: Efficient Phase-varied Image Reconstruction using Single
Deep Convolutional Neural Network without Estimation of Phase
Distribution, ISMRM 28th Scientific Meeting, 3608, Paris, France, 2020

OP2-3
Deep image prior を用いたリストモード PET 画像再構成
希望*1，橋本 二三生*1，大西 佑弥*1，磯部 卓志*1
*1
浜松ホトニクス株式会社中央研究所第 5 研究室
List-mode PET image reconstruction using deep image prior
Kibo OTE*1，Fumio HASHIMOTO*1，Yuya ONISHI*1，Takashi ISOBE*1*1
Hamamatsu Photonics K.K.
大手

要旨：Deep image prior（DIP）を用いたリストモード positron emission tomography（PET）画像再構成法を提案する．提案手法は，交互方向乗数法の枠組みにより，リストモード逐次近似法と DIP による画像処理を交互に繰り返す．DIP による画像後処理は，ノイズを除去する反面，コントラストが若干犠牲になる．提案手法はノイズを減らしながら，同時にコントラストも改善する．頭部用PET 装置のモンテカルロシミュレーションデータを用いて，提案手法の有効性を評価した．提案手法は従来法に比べて高いピーク
信号対雑音比とコントラストリカバリを示した．リストモード PET 画像再構成は，イベント数より検出器対数が多い場合に効率的となる．よって，提案手法は検出器対数が多く，飛行時間差，相互作用位置などの追加情報を備えた PET 装置において特に有用と期待される．
キーワード：画像再構成，教師なし学習，深層ニューラルネットワーク，リストモード，positron emission tomography

1. はじめにmax
s. t.

近年、positron emission tomography（PET）画像再構成などの不良設定逆問題の正則化に深層学習が用いられている．特に，𝐿(𝑈|𝑥),
𝑥 = 𝑓𝜗 (𝑧),(1)

ここで，𝐿(𝑈|𝑥)は再構成画像𝑥からリストデータ𝑈を観測する

convolutional neural network（CNN）の構造自体を正則化に用い

尤度，𝑓は CNN，𝜃は CNN のパラメータ，𝑧は事前分布画像でる deep image prior（DIP）［1］は，事前の訓練データを必要とある．

しないため研究者の注目を集めている．例えば，Gong らは DIP(1)の制約付き最適化問題を拡張ラグランジュ関数法によりを PET 画像再構成の正則化に用いている［2］．しかし，これ

以下のように書き換える．

らの深層学習に基づくアプローチは，サイノグラムからの画像

𝜌𝜌min −𝐿(𝑈|𝑥) + ‖𝑥 − 𝑓𝜃 (𝑧) + 𝜇‖2 + ‖𝜇‖2 ,22

再構成に限定されており，リストデータからの画像再構成には広がっていない．これはリストデータがビットコードの集まり(2)

ここで，𝜌は正の定数，𝜇は双対変数である．

であり CNN による処理に適さないことに由来している．リス

ADMM は(2)の最適化問題を 2 つの副問題と双対変数の更新

トモード再構成は，イベント数が line-of-response（LOR）数よの 3 ステップに分割する．

り少ない場合に効率が良いため，深層学習を使用したリストモ
ード PET 画像再構成は LOR 数が多く，time-of-flight や depth-𝜌2
𝑥 (𝑛+1) = argmax 𝐿(𝑈|𝑥) − ‖𝑥 − 𝑓𝜃(𝑛) (𝑧) + 𝜇 (𝑛) ‖ ,2
𝑥of-interaction（DOI）などの追加情報を備えた PET 装置に有用

𝜃 (𝑛+1) = argmin‖𝑓𝜃 (𝑧) − 𝑥 (𝑛+1) − 𝜇と期待される．

(𝑛) 2

‖ ,

(3)
(4)

𝜃

本研究では，DIP を使用したリストモード PET 画像再構成

𝜇 (𝑛+1) = 𝜇 (𝑛) + 𝑥 (𝑛+1) − 𝑓𝜃(𝑛+1) (𝑧),(5)を提案する．提案手法（LM-DIPRecon と呼ぶ）は，リストモー
ここで，𝑛は ADMM の 3 ステップの反復回数である．

ド PET 画像再構成と DIP による画像処理を，
alternating direction

副問題(3)は list-mode dynamic row action maximum likelihood

method of multipliers（ADMM）の枠組みに従って，交互に繰りalgorithm（LM-DRAMA）と下式による正則化の組み合わせで返す．モンテカルロシミュレーションデータを用いて，提案の解くことができる．

LM-DIPRecon 法を評価した．LM-DIPRecon 法は，ノイズを減らしつつ，DIP による後処理に比べて腫瘍のコントラストを維

𝑆𝑗
𝑆𝑗 2
(𝑛)
(𝑛)
(𝑛+1) 𝑆𝑗
𝑥𝑗,base − + √(𝑥𝑗,base − ) + 4𝑥𝑗,EM
𝜌
𝜌
𝜌
(𝑛+1)
𝑥𝑗
=
,
2

持した．

2. 方法
1）提案手法

(6)

(𝑛)
(𝑛)
𝑥𝑗,base = 𝑓𝜃(𝑛) (𝑧)𝑗 − 𝜇𝑗 ,(7)

𝑆𝑗 = ∑ 𝑎𝑖𝑗 ,(8)𝑗

DIP を用いてリストモード PET 画像再構成を正則化するた

ここで，𝑥EM は LM-DRAMA によって更新された画像，𝑥base はめ，以下の制約付き最適化問題を考える．

78

図 1. 提案手法とその他の手法によって再構成されたシミュレーションデータの画像．左から，MRI，ファントム画像，LMDRAMA，MR-DIP，LM-DIPRecon．画像に PSNR と CR を付記．
正則化のベース画像，𝑆は感度画像，𝑎𝑖𝑗 は LOR 𝑖の画素𝑗への寄与を表すシステム行列の要素である．
副問題(4)は𝑥 (𝑛+1) + 𝜇 (𝑛) をラベル画像とした DIP によって解くことができる．本研究では，CNN の構造として 3D U-net
を使用した．また MRI を事前分布画像としたため，ここではDIP を MR-DIP と呼ぶ．
2）実験条件3 つの腫瘍領域を含むデジタル脳ファントムを用いてモン
テカルロシミュレーションを行った．検出器配置は 4 層 DOIを備えた頭部用 PET 装置（Hamamatsu HITS-655000）と同様とした．定量評価のため，peak signal to noise ratio（PSNR）と腫
瘍の contrast recovery（CR）を以下のように評価した．
max(𝑥𝑗.ref )PSNR = 10 log10 1
𝑁𝑅

CR =

1
𝑁tumor∑𝑗∈𝑅(𝑠𝑗 − 𝑥𝑗.ref )∑𝑗𝜖𝑅tumor

𝑥𝑗
𝑥𝑗.ref,

図 2. コントラスト（CR）と雑音（PSNR）のトレードオフ
曲線．LM-DRAMA のプロットは反復回数 1, 2, 3, 4，MRDIP のプロットは 100, 200, …, 2000 エポック，LMDIPRecon のプロットは ADMM の繰り返し回数 20, 40, …,
200 に対応する．塗りつぶしマーカーは図 1 の画像に対応．

2
2,

(9)
(10)

4. まとめ

ここで，𝑥ref はファントム画像，𝑅は全脳の領域，𝑁𝑅 は全脳内

DIP を用いたリストモード PET 画像再構成を提案した．

の画素数，𝑅tumor は 3 つの腫瘍領域の和集合，𝑁tumor は腫瘍領

ADMM の枠組みに従って DIP をリストモード PET 画像再構成

域内の画素数である．

に組み込んだ．提案手法は，他の手法よりシャープで，コント
ラストが高く，雑音の少ない画像を提供した．これらの結果は，

3. 結果と考察

提案手法が次世代の頭部用 PET 装置に有望なことを示唆した．

図 1 に提案手法とその他の手法（LM-DRAMA と MR-DIP）の再構成画像を示す．画像に PSNR と CR を付記した．MR-DIP

謝辞

はコントラストをやや犠牲にしながらノイズを低減した．LM-

本研究は JSPS 科研費 JP22K07762 の助成を受けたものであ

DIPRecon はコントラストを保ち，MR-DIP よりシャープな画る．

像を提供した．
図 2 に CR vs. PSNR 曲線を示す．MR-DIP は LM-DRAMA に

利益相反の有無

比べて PSNR を改善したが，CR は LM-DRAMA より低かった．

なし

LM-DIPRecon は LM-DRAMA と同様の CR を維持しながら，

文

PSNR を改善した．
LM-DIPRecon はラベル画像ではなくリストデータに忠実であることが可能なため，コントラストが改善したと考えられる．

79

献［1］Ulyanov D, Vedaldi V, Lempitsky V: Deep image prior. Int J Comput Vis 128:
1867-1888, 2020.
［2］Gong K, Catana C, Qi J et al: PET image reconstruction using deep image
prior. IEEE Trans Med Imag 38: 1655-1665, 2018.

OP2-4
圧縮センシングを用いたフォトンカウンティング CT のスペクトル歪み補正
村田 一心*1, 尾川 浩一*2
*1
国立天文台〔〒181-8588 東京都三鷹市大沢 2-21-1〕e-mail: kazumi.murata@nao.ac.jp*2
法政大学理工学部
Regularization based spectral distortion correction of a photon-counting CT system
Kazumi MURATA*1， Koichi OGAWA*2*1
National Astronomical Observatory of Japan*2
Faculty of Science and Engineering, Hosei University
要旨：フォトンカウンティング CT は空間情報に加えてエネルギー情報も取得できることから，次世代型 CT として注目されている.
しかし，複数の X 線光子が検出器の不感時間内に入射した場合，パルス・パイルアップ効果により，測定スペクトルは歪められてしまう. その影響は，解析モデルを適用することで，原理的には補正できる. しかし，最小二乗法を基にした補正方法では，わず
かな雑音も増幅されてしまい，画質を劣化させてしまう. その対応策として圧縮センシングの適用が考えられるが，特にエネルギ
ービンの数が少ない場合にはスペクトル形状を先見情報として扱うことは難しい. そこで本研究では，エネルギー・空間の両方を先見情報として扱う手法を開発した. 各エネルギービンの画像に対する全変動正則化，および全データに対する低ランク行列近似を適用することで，スペクトルの歪み補正精度が向上することを確認した.
キーワード：フォトンカウンティング CT，パルス・パイルアップ効果, 圧縮センシング

1. はじめに必要があり，その場合にはエネルギー方向の先見情報を扱いにフォトンカウンティング CT は，被写体の３次元断層画像を

くい. そこで本研究では，空間・エネルギーの両方に正則化をエネルギーごとに取得できるため，幅広い応用が可能になり，適用する. 空間方向にも正則化が加わることで，エネルギービ

次世代 CT として着目されている[1]. 特に顕著な利点は，エネンが少ない場合でも，安定した解が得られることが期待される.

ルギーごとに測定した X 線の減衰量から，媒質分離を行える

提案手法の評価のため，画像再構成シミュレーションを行ったことである. 媒質分離を高精度に行うことができれば，複数のところ，スペクトルが歪められてしまったデータでも高精度な造影剤を用いた断層画像の取得や，臓器の動態解析が可能にな

画像再構成が可能であることを確認した.

る[2]2. 提案手法およびシミュレーションによる評価

しかし，フォトンカウンティング CT には，測定スペクトルが歪められてしまうという大きな課題がある. 複数の X 線光本研究では，パイルアップ効果によって歪められたスペクト
ルを復元する問題を，次のように定式化した.

子が検出器の不感時間内に入射した場合，エネルギーの大きな１つの光子として計測されてしまうためである. この現象はargmin𝐗 ‖f(𝐗) − 𝐘‖" + 𝜆‖𝐗‖#$

パルス・パイルアップ効果と呼ばれており，その影響は X 線

𝑠. 𝑡. 𝐗 > 𝟎, rank(𝐗) = 𝐫

強度が高いほど大きい[3]. スペクトルが歪められてしまって(1)

ここで，X は本来のスペクトル画像，Y は測定データ，f はパ

は，フォトンカウンティング CT の最大の利点である媒質分離

イルアップによるスペクトルの歪みモデルである. ‖∙‖!" は全の精度も著しく劣化してしまう[4]. その歪みの程度はモデル

変動の L1 ノルム，λは正則化パラメータである[5,6]. 制約条

化されており[5,6]，原理的には補正可能であるが，歪み補正は件として，画素値は正であること，再構成画像のランクは r で逆問題であることから，雑音を増幅してしまいがちという課題あることを加えた. ここで，r は小さな値を持つベクトルで要もある.

素数は 3 である. この要素数は X が 3-way テンソルであるこ

そこで本研究では，正則化を用いたスペクトル歪み補正方法とに由来する. すなわち，このテンソルを 2 次元行列に広げるを提案する. 逆問題に正則化を適用することで安定した解が方法は３パターンあり，それぞれが低ランク行列となるという得られることは広く知られており，フォトンカウンティング

制約である. 低ランクが保証される理由は，異なるエネルギー

CT の研究にも応用されている[7]. 一般的な正則化は空間方向

ビンの画像であっても，互いに構造は似ているはずだからであに関する先見情報を用いるが，スペクトルの歪みを補正するにる[8].

は，エネルギー方向の情報も組み合わせることが望ましい. し本手法を評価するため，Shepp ファントムを用いて画像再構

かし，統計雑音を抑えるためにはエネルギービンを少なくする80

[4] Murata K. and Ogawa K.: Influence of pulse pile-up effects on material
decomposition with photon-counting CT, IEEE NSS/MIC, 2020
[5] Taguchi K., Frey C. E., and Wang X. et al.: An analytical model of theeffects of pulse pileup on the energy spectrum recorded by energy
resolved photon counting x-ray detectors, Med. Phys., 37, 8: 3957-3969,
2010[6] Taguchi K., Zhang M., Frey C. E. et al.: Modeling the performance of aphoton counting x-ray detector for CT: Energy response and pulse
pileup effects, Med. Phys., 38, 2: 1089-1102, 2011[7] Murata K. and Ogawa K.: Ring-artifact correction with total-variation
regularization for material images in photon-counting CT, IEEE
TRPMS, 5, 4, 2021
[8] Semerci O., Hao N., Kilmer M. E. et al.: Tensor-based formulation andnuclear norm regularization for multienergy computed tomography,
IEEE Transactions on Image Processing, 23, 4, 2014

成シミュレーションを行った. スペクトルは，エネルギー範囲
を 15-140 keV, ビン幅を 15 keV, 管電圧を 100 kV と仮定した.
投影画像には，最大カウントの 5%に対応するポアソンノイズ
を付加し，X 線の強度は不感時間内に入射する平均光子数を 1として，パイルアップ効果を発生させた. 取得した投影画像に対してスペクトルの歪み補正を適用し，フィルター補正逆投影
法 (FBP)によって画像再構成を行った.

3. 結果および考察
図 1 に再構成画像を，図 2 に中央の横方向プロファイルを示す. スペクトルの歪みを補正しない場合(図 1b, 図 2 の青線)，
は画素値を大きく過大評価している. その原因は，スペクトルが歪められることに伴い，測定される X 線強度が過小評価されるためである. 一方，正則化を適用せずにスペクトルの歪みを補正した場合では (図 1c, 図 2 の緑線)，画素値の過大評価はなくなったものの，雑音の増幅が目立つ. その原因は，冒頭でも述べた通り，スペクトルの歪み補正が逆問題であるため，(a)安定した解が得にくいことにある. それに対し，提案手法を適

(b)

(c)

(d)

画素値の過大評価もなく，用した結果では(図 1d, 図 2 の赤線)，雑音の増幅も抑えられている. それぞれの画像の RMSE は

図 1. 再構成画像の比較. (a) 歪みおよびノイズを含まない画像, (b) 歪み補正を適用していない画像, (c) 正則化
を用いずに歪み補正をした画像, (d) 提案手法 (TV+低ランク行列近似)による再構成画像.

0.18, 0.040, 0.024 cm-1 であり，定量的にも本手法の有効性を確
認できる.

4. 結論
本研究では, パイルアップ効果に由来するスペクトルの歪みを補正する手法として，空間・エネルギーの正則化を組み合わせる方法を提案した. その有効性は，シミュレーションにより定量的に確認された.

w/o correction
謝辞

本研究は JSPS 科研費 JP20K20232 の助成を受けたものです．
利益相反の有無なし
文献[1] Ogawa K., Kobayashi T., Kaibuki F. et al.: Development of an energybinned photon-counting detector for X-ray and gamma-ray imaging,
Nuclear Instruments and Methods in Physics Research A, 664: 29-37,
2012[2] Cormode D. P., Si-Mohamed S., Bar-Ness D. et al.: Multicolor spectral
photon-counting computed tomography: in vivo dual contrast imaging
with a high count rate scanner, scientific reports, 7, 4784, 2017[3] Taguchi K., Stierstorfer K., Polster C., et al.: Spatio-energetic cross-talkin photon counting detectors:N×N binning and sub-pixel masking,Proc. Of SPIE, 10573 10574X-1, 2018

図 2. 再構成画像の中央の横方向プロファイル. 歪みおよびノ
イズなし(黒), 補正なし(青), 正則化なし(緑), 提案手法
(赤).提案手法を用いた時のプロファイルは過大評価もなく，最も安定していることがわかる.

81OP2-5
学習データを用いた低線量 CT 逐次近似画像再構成の正則化パラメータ自動決定
工藤
*1

博幸*1

筑波大学システム情報系

Estimation of Regularization Parameter Using Training Data in Low-Dose CT Iterative Reconstruction
Hiroyuki KUDO*1*1

University of Tsukuba

要旨： 本論文では，低線量 CT の TV 正則化を用いた逐次近似画像再構成において，平滑化の度合いを調節する正則化パラメータの値を学習データを用いて自動推定する 2 つの手法を提案する．一つ目はベイズ推定に基づく手法，二つ目は深層学習にヒントを得た手法である．両手法とも上手く動作することを，腹部 CT 実画像を用いたシミュレーション実験により示す．
キーワード：低線量 CT，画像再構成，逐次近似法，TV 正則化

1. はじめに‖

低線量 CT の画像再構成では，トータルバリエーション(TV)

‖ ‖

‖ /2,

(2)

は重み付き 2 乗誤差から構成されるデータ項，

ただし，正則化項や非局所平均フィルタを用いた正則化項（文献[1]）を

は画像を平滑化して雑音を抑制する正則化項で通常トー用いた逐次近似画像再構成法が有効であり，商用装置にも採用

タルバリエーション（TV）が用いられる．また， は平滑化のされている．本手法の一番の問題点は正則化の強さや特性を加強さを調節する正則化パラメータである．評価関数の最小化は減する正則化パラメータの決定であり，ほとんどの場合経験的

FISTA や Chambolle-Pock アルゴリズムなどの逐次近似法を用に設定されており自動決定は未検討で難しいとされているのいて行われるが，本研究の提案手法はどのような逐次近似法とが現状である．

組み合わせることも可能な一般性があり，本研究では高速に収束する Dykstra 型スプリッティングに基づく Row-Action 型反

本論文では，撮影対象と同じ部位を撮影した学習データセッ

復法（文献[2]）を用いている．

ト（通常線量の正解画像の集合）を用いて，正則化パラメータを自動決定する 2 つの手法を提案して，両者とも有効に動作す

現状では，正則化パラメータ の値はイメージングの状況やることを実証する．一つ目の手法は，画像復元など一般の逆問撮影部位に応じて経験的に決定することが行われているが，本題分野で既に類似手法の提案がある正則化パラメータのベイ研究では撮影対象と同じ部位を撮影した学習データセット（通ズ推定に基づく手法で，学習データから正則化パラメータの事

常線量の正解画像の集合）を用いて の値を自動決定する手法

前分布を求めておき，それに対数尤度を加えた評価関数を画像

を 2 つ提案する．

再構成の過程で最小化して自動決定する．二つ目の手法は，深

2）提案手法 1（ベイズ推定に基づく手法）

層学習にヒントを得た全く新しい手法で，学習データに対して[Step 1] 撮影対象と同じ部位を撮影した学習データ

平均 2 乗誤差や SSIM 値を最小にする正則化パラメータ値を学

1,2, ⋯ ,習で事前に求めておき，この事前決定した正則化パラメータで個の の値を求め，カーネル密度推定して正則化パラメータ

画像再構成を行う．

の事前分布の各々を次式の確率モデルに最尤推定で当てはめ|

腹部 CT 実画像データセットを用いたシミュレーション実験を求める．
/ ∑ exp

exp

(3)
|

を行った結果，どちらの手法も有効に動作して最適に近い正則[Step 2] 次式の対数事後尤度log

化パラメータの推定値を与えるが，二つ目の手法が正則化パラより最大化することにより， を推定する．

メータ推定の反復ループを必要としないため計算量の点で優れることが示された．また，推定するパラメータ空間の次元が

log

|

log

log

|

‖

log ∑

を EM アルゴリズムに

|

|

logP

‖ /2

(4)
(5)

低いため，両手法とも必要な学習データの数は非常に少なくて

ただし，EM アルゴリズムの反復では，式(4)においてΣ の部分済むことも示された．

を鞍点近似して再構成画像 の推定と正則化パラメータ の推2. 提案手法

定を交互に繰り返す．その処理手順は，以下のようにまとめら

1）低線量 CT の画像再構成

れる．

低線量 CT の画像再構成は，以下の評価関数を逐次近似法を用いて最小化することにより行われる．
≡

(1)

(1)

の初期値

(2)

を

求める．

82

を与える．反復回数を0に設定．

に固定して式(1)の最小化を行い，再構成画像を(3) をに固定して log

|

を求める．

の最小化を行い，

この反復法により，再構成画像と正則化パラメータ は同時に求まる．ただし，この手法を用いる場
合には入力データ毎に EM アルゴ
リズムの反復計算が必要である．
3) 提案手法 2（深層学習にヒント

図 1 推定した を用いたテストデータの再構成例を得た手法）

いた．表 2 に，提案手法 1 と提案手法 2 で求められた の値と深層学習にヒントを得た手法で，撮影対象と同じ部位を撮影
1,2, ⋯ ,した学習データ

その を用いた際の再構成画像の MSE 値（SSIM 値）を示す．

から正則化パラメータ を推ただし，テストデータに対する MSE が真に最小になる の値定する学習 Step と推定した で画像再構成を行う再構成 Stepとその を用いた際の再構成画像の MSE 値も合わせて示す．

から構成される．

図 1 に，推定された の値を用いた場合の提案手法 1,2 の再構（学習 Step）

成画像と FBP 法の再構成画像の例を示す．スペースが限られ

1,2, ⋯ ,[Step 1] 各学習データに対して低線量 CT のており一つの条件のものしか示していないが，2 種類のノイズ

イメージング過程をシミュレーションして，対応する投影デー
1,2, ⋯ ,タ

レベルと 4 種類の画像データセットの組み合わせについて実を求める．

験を行い，どの場合にも妥当な の推定結果が得られ，提案手
1,2, ⋯ ,[Step 2（MSE 学習）] 各投影データ
1,2, ⋯ ,構成した際の正解

を画像再法 1,2 は両方とも上手く動作することを確認した．

との平均 2 乗誤差 MSE が最小になるように， の値を推定する．式で表現すると，推定

学習データ数

10,20,40の評価関数 MSE は以下のように表される．

テストデータ数

20の探索刻み[E-5,E-4],[E-4,E-3],[E-3,E-2]の各区間

MSEΣ

ただし，Recon

Recon

/

(6)

(∙)は式(1)を最小化して画像再構成を行う演算を各々20 等分した 58 個の点を探索である．また，Step 2 のバリエーションとして，SSIM 値の平表 1 シミュレーション実験の条件

均値が最大になるに を推定する手法も合わせて提案する．
手法[Step 2（SSIM 学習）]SSIM

Σ SSIM, Recon

/

(7)

学習デ

MSE

ータ数

（SSIM）（再構成 Step）

1

10

4.0E-04（σ=0.0） 1.553E-03

入力投影データ に対して，学習 Step で推定した の値で画像

120

4.0E-04（σ=0.0） 1.553E-03

再構成を行う．

2(MSE)

10

4.0E-04

1.553E-03(8)2(MSE)

20

4.0E-04

1.553E-03の画像再

2(SSIM)

10

3.5E-04

0.811で行う必要があるた

2(SSIM)20

3.5E-04

0.811

テストデータ MSE が最小にな＝4.0E-04

Recon
学習 Step では全ての投影データ
構成を 個の候補パラメータ ,め,⋯,

1,2, ⋯ ,回の画像再構成が必要になるが，後述するように推定するパラメータ空間の次元は 1 次元で低いため，学習データの個

る とその時の MSE

数 は驚くほど少なくて済む．また，提案手法 1 と比較した利MSE=1.553E-03

表 2 推定された の値とテストデータ再構成画像の MSE 値

点として，全ての入力データに学習で事前に求めておいた を用いて再構成する手法であるため，反復計算が不要で計算時間

利益相反の有無：

なし

が短い点が挙げられる．

3. シミュレーション実験

文

献[1] Dong J, Kudo H: Proposal of compressed sensing using nonlinear sparsifying
transform for CT image reconstruction. Med Imag Tech. 34: 235-244, 2016[2] Kim H, Sadakata K, Kudo H: Unified framework to construct fast row-actiontype iterative CT reconstruction methods with total variation using multi proximal
splitting. Proc ICBIP2021, 65-71, 2021

腹部 CT 実画像を用いたシミュレーション実験を行い，提案
手法の有効性を確認した．実験の条件を表 1 にまとめて示す．
60 症例の腹部 CT 画像から肝臓のほぼ中心を通る断面を切り出し，40 症例を学習データ，20 症例をテストデータとして用83

OP1-1
Geometric Matching CNN による指骨 CR 画像の位置合わせ手法
輝*1，神谷 亨*1，青木 隆敏*2
*1
九州工業大学工学府工学専攻*2
産業医科大学
Image Registration Method for Phalanges CR Image Based on Geometric Matching CNN
Hikaru ONO*1，Tohru KAMIYA*1，Takatoshi AOKI*2*1
Kyushu Institute of Technology*2
University of Occupational and Environmental Health小野

要旨：関節リウマチは，病態が進行すると全身の関節破壊を生じ，患者の QOL を著しく阻害する．関節リウマチの診断は、血液検査や X 線画像診断により総合的に行われている．特に，X 線画像診断は簡便に病態の進行を捉えることができるが，読影医師の負
担増加や医師の主観的な評価による再現性の欠如が課題となっている．そこで，コンピュータの解析結果を第二の意見として利用するコンピュータ支援診断システムの開発が期待されている．本論文では，経時的差分技術により同一被験者の過去・現在画像から関節リウマチの進行を捉える支援診断システムの開発を目的とし，指骨領域の位置合わせ手法を提案する．Geometric Matching
CNN を画像ペアごとに最適化することにより，指骨領域の高精度な位置合わせを行う．提案手法を 560 組の合成指骨領域画像に適用した結果，TP が 99.26%，FP が 0.79%という結果を得た．
キーワード：コンピュータ支援診断，画像位置合わせ，経時的差分像，関節リウマチ

1. はじめに
関節リウマチは，関節の腫れや痛み，関節破壊を特徴とする
慢性炎症性疾患である[1]．病態早期には手や足の関節に発症することが多いが，病態が進行すると全身の関節破壊を生じ，
図1

患者の QOL（Quality of Life）を著しく阻害する．

指骨領域画像とそれに対応するマスク画像

関節リウマチの診断は，一般に画像診断により行われる．特過去・現在画像の各指骨を位置合わせするため，両手を撮影に，単純 X 線による手指関節の検査は，簡便で複数の関節をした CR 画像から指骨領域のセグメンテーションを行う必要短時間に評価することができるため，治療の評価や診断に利用がある．本論文では，セマンティックセグメンテーション用のされる．しかし，画像診断は読影医師の主観的な評価によるた深層学習モデルである DeepLabv3+[3]により指骨領域を自動抽め，客観性に欠け，病変部の見落とし等が発生する可能性があ出する．放射線科技師の指導の下，指骨領域をラベリングし，る．

学習を行った DeepLabv3+により指骨 CR 画像から，マスク画像を生成する．その後，図 1 に示すような各指骨を抽出した指これらの問題を解決するため，コンピュータの解析結果を第骨領域画像とそれに対応するマスク画像を生成する．

二の意見として利用するコンピュータ支援診断システムの開発が期待されている．本論文では，経時的差分技術により同一

2.2 画像位置合わせ

被験者の過去・現在画像から関節リウマチの進行を捉える支援
診断システムの開発を目的とし，位置合わせ用の深層学習モデ

本論文では，幾何学的変換パラメータの推定を行う深層学習

ルである Geometric Matching CNN[2]による指骨領域の位置合

モデル Geometric Matching CNN[2]により指骨領域の位置合わわせ手法を提案する．提案手法を 560 組の合成指骨領域画像せを行う．本論文では，剛体変換モデルにより画像を変換すると，9 症例の CR 画像に適用し，その結果と考察について述べため，CNN の出力層の次元数は 3 次元とする．
深層学習により推定された幾何学的変換パラメータは，最適る．

解の単なる近似であると考えることができる[4]．そのため，最2. 手法

適な変換とのギャップが生じ，位置合わせの精度に影響を及ぼ

本章では，CR 画像からの指骨領域のセグメンテーション手す．そこで，推論時に指骨領域画像に対応するマスク画像の差法と指骨領域画像の位置合わせ手法について詳細を述べる．

を参照することで CNN モデルを画像ペア個別に最適化する．
手法の概要を図 2 に示す．Geometric Matching CNN は入力され2.1 セグメンテーション

た過去・現在画像のペアから剛体変換パラメータを推定し，初

84

表1
手法

図2

Genetic Algorithm[6]世代数：200
Geometric Matching
CNN
提案手法
最適化回数：20
提案手法
最適化回数：50

提案手法の概要

実験結果

合成データ

実データ

TP [%]

FP [%]

TP [%]

FP [%]

97.86

7.88

92.54

2.69

93.23

6.79

93.31

6.39

98.46

1.60

97.00

2.06

99.26

0.79

97.62

1.44

ンテーションの精度が影響していることが考えられる．

期位置合わせを行う．その後，変換した画像ペアを再度モデルに入力する．このとき，出力された剛体変換パラメータを指骨また，処理時間は，古典的な手法である GA による手法では領域画像に対応するマスク画像に適応し，マスク画像の二乗和CPU で 16 秒程度かかるが，提案手法は最適化回数 50 回の場

誤差が最小となるよう，勾配降下法によりモデルを最適化する．

合でも GPU で 1 秒程度であり高速化を実現している．
本論文では，経時的差分技術により同一被験者の過去・現在

3. 実験と結果

画像から関節リウマチの進行を捉える支援診断システムの開本実験で使用する画像は，産業医科大学病院で収集され，ヘ発を目的とし，Geometric Matching CNN による指骨領域の位置

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合わせ手法を提案した．合成データによる評価により，提案手認を得ている．

法は TP が 99.26%，FP が 0.79%という結果を得た．今後は，本実験では，学習に Pascal VOC 2011[5]データセットを用い，

セグメンテーション精度の向上により，実データにおいても高オリジナルの画像に対して，ランダムな剛体変換を適用するこ

精度な位置合わせを行うことが課題である．また，関節リウマとで画像ペアを作成した．

チ患者に対し，経時的差分技術を適用し，我々が提案する CAD
システムの有効性を確認する予定である．

また，評価指標は式(1)に示す正解領域に対する予測領域の重なりの割合を表す TP と，式(2)に示す正解領域に対する過抽

謝辞

出領域の割合を表す FP を用いる．
𝑇𝑃 =
𝐹𝑃 =

𝐴∩𝐵

𝐴
𝐵−𝐴∩𝐵
𝐴

本研究を進めるにあたり，貴重なご助言を賜った純真学園大(1)学の村上誠一教授に深謝いたします．

(2)

ここで，正解領域 A とは位置合わせにおける参照画像の指骨

利益相反の有無領域のことを指し，予測領域 B とは変換画像の指骨領域のこ

なし

とを指す．
本実験では，同一被験者の過去・現在画像のペアで構成され

文

献［1］Aletaha D. et al.: 2010 Rheumatoid Arthritis Classification Criteria: An
American College of Rheumatology/European League Against Rheumatism
Collaborative Initiative, Arthritis Rheum, Vol.62, No.9, pp.2569-2581, 2010［2］Rocco I. et al.: Convolutional Neural Network Architecture for Geometric
Matching, Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and
Pattern Recognition, pp.6148-6157, 2017［3］Chen L. C. et al.: Encoder-decoder with Atrous Separable Convolution for
Semantic Image Segmentation, Proceedings of the European Conference on
Computer Vision, pp.801-818, 2018
［4］Balakrishnan G. et al.: A Learning Framework for Deformable Medical Image
Registration, IEEE Transactions on Medical Imaging, Vol.38, No.8, pp.17881800, 2019［5］Everingham M. et al.: The PASCAL Visual Object Classes Challenge 2011
(VOC2011), http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2011/index.html［6］Kawagoe K. et al.: Registration of Phalange Region from CR Images Basedon Genetic Algorithm ， The 18th International Conference on Control,
Automation and Systems，pp.1464-1467, 2018

る実データと合成データにより評価を行う．過去画像と現在画像のペアで構成される実データでは，骨の変形等により位置合
わせの精度を正確に評価することが困難である．そこで，指骨領域画像現に対してランダムな剛体変換を施した合成データ
により提案手法の有効性を確認する．合成データは 560 組の指骨領域画像で構成され，実データは 9 症例の過去・現在画像ペアの，親指を除く基節骨および中節骨の指骨領域画像 144 組で構成される．表 1 に実験結果を示す．

3. 考察とまとめ
表 1 より，合成データ，実データともに提案手法が最も良い精度を得た．実データによる評価で，合成データと比較し，提案手法の精度が下がった主な要因として，前処理であるセグメ

85OP1-2

放射線治療における膵臓変位推定の為の
2D 断層画像駆動型複数臓器接触シミュレーション
原 裕貴*1，角谷 倫之*2，三目 直登*3，家永 直人*3，梅澤 玲*2，神宮 啓一*2，
黒田 嘉宏*3*1
筑波大学大学院システム情報工学研究群*2

東北大学医学系研究科
筑波大学システム情報系
2D Tomographic Image-Driven Multi-Organ Contact Simulation
for Estimating Pancreatic Displacement in Radiotherapy*3

Yuki HARA*1，Noriyuki KADOYA*2，Naoto MITSUME*3，Naoto IENAGA*3，Rei UMEZAWA*2，
Keiichi JINGU*2，Yoshihiro KURODA*3*1

Degree Programs in Systems and Information Engineering, University of Tsukuba*2Graduate School of Medicine, Tohoku University*3

Faculty of Engineering, Information and Systems, University of Tsukuba

要旨：放射線照射中に断層画像を撮影できる MR-Linac は，膵臓などの非周期的な動きをする臓器に対しての効果的な治療につながるとして期待されている．しかし，撮像できるのは一部の断面画像であるため，術前の計画用 3 次元 MR 画像を，膵臓の自発的な変形や周辺臓器との接触を考慮しながら更新するのが困難である．そこで本研究では，2 次元断層画像駆動型 Material Point Methodを提案する．2 次元断層画像から得られた対象臓器の位置関係から，該当断面における節点の目標位置を求め，現在位置と目標位置との差に応じた力を加えることで 3 次元ラベルを駆動させる．周辺臓器との接触を考慮した物理シミュレーションにより 3 次元モデルの変位推定を目指す．本提案では，腹部の断層画像を用い，胃を周辺臓器として提案手法の基礎的な検討を行った．その結果，５例中４例で変位の推定精度が改善したことを確認した．
キーワード：Material Point Method，IGRT，pancreas，registration

1. 序論

次元変位の推定を行う．

近年，リアルタイムに MR 画像を撮影しながら放射線治療を

2. 提案手法

行う装置（MR-Linac）が実用化され，胃や十二指腸などと隣接している膵臓に対して，高い照射線量による治療が期待されている．しかし，撮像できるのは数断面程度のみであり，事前に計画したラベルを，周辺臓器との接触や自発的な変形を考慮に入れながら臓器の動きに合わせて変更することは困難である．
そのため，一部の画像から，モデル全体の変位を推定することが求められる．
MR 画像誘導放射線治療の研究は盛んに行われている．
VÅLazquez ら［1］は，多数の患者のデータを同時に学習することで，多様な動きを表現可能なフレームワークを提案した．
しかし，複数の周辺臓器により影響を受けた膵臓の変形を適切

図 1 提案手法の概要図に扱うためには，膨大な量のデータセットが必要になると考え提案手法の概要を図１に示す．提案手法には，大きく分けてられる．

3 つのステップが存在する．

本提案では，周辺臓器と隣接している，という点を積極的に

1）治療前処理

利用することで膵臓の高精度な変位推定を目指す．メッシュフ

術前に撮像された 3 次元のボリューム画像から，3 次元物理

リー法の一つであり，異物体の接触を効率よく扱うことができモデルを作る．

る Material Point Method（MPM）を利用し，断層画像から得ら

2）治療初期段階でのキャリブレーション

れる情報をもとに，膵臓及び周辺臓器を駆動させることで，386

3 次元モデルを駆動させるために，装置から得られる断層画

子数は 58883~327534 (個)である．結果の一例を図 2 に示す．

像と，それに対応した３次元モデルにおける断層画像を選択す

図 2 を見ると，表面部分に誤差が見受けられるものの精度よくる．

変位を推定できていることが分かる．

3）治療中処理
治療中に得られた画像と，事前に選択した画像との 2D/2D 非
剛体位置合わせを行うことで，変換行列を求める．
本研究では，elastix［2］を用いて位置合わせを行なった．
求めた変換行列を用い，MPM による臓器の接触シミュレー
ションを行うことにより膵臓の変位を推定する． 本発表では，
膵臓に加えて，周辺臓器として胃を線形弾性体としてモデル化した．なお，1 画素につき 1 粒子を割り当てた．
まず，画像と対応した，3 次元モデル上の粒子の目標位置を，

図 2 提案手法による結果

変換行列を用いて求める．その後，各粒子に対して，現在位置提案手法による膵臓の位置誤差は6.14 ± 2.08 (pixel)，提案と目標位置の差が閾値を下回るまで，(1)式で表されるような手法において，周辺との接触を考慮しなかった場合の膵臓の位力を加えることで 3 次元モデルを駆動させる．
𝑓 = 𝐾! 𝒙"#$$ + 𝐾# ∫ 𝒙"#$$ d𝑡 + 𝐾""𝒙!"##

置誤差は8.88 ± 3.82 (pixel)，baseline は2.49 ± 1.01 (pixel)であ

(1)

"&

った．接触を考慮しない場合に比べて考慮した場合は 5 例中 4

ここで，𝒙"#$$ は目標位置𝒙'() と現在位置𝒙*+) の差𝒙'() − 𝒙*+) ，
𝐾! ，𝐾# ，𝐾" はそれぞれ比例，積分，微分項に対する係数である．
このようにして，他臓器との位置関係や動きによる，周期性を例で高精度であったため，周辺臓器との接触を考慮することで精度が向上する傾向が示唆された．
R (ver.4.0.5) を使用して Kruskal-Wallis 検定を行なったとこ

持たない変形を表現することを可能とするために，変位の推定

ろ，有意水準 5%で有意差が見られた．その後，Bonferroni 調整の際に周辺臓器との接触を考慮した．

を行なった Mann-Whitney U test により多重比較を行ったとこ
ろ，全ての群間で有意差は見られなかった．試行データ数が少

3. 実験及び結果ないことが原因だと考えられる．

本発表では，2D/2D 位置合わせに使用する断層画像を，臓器が存在するボリューム中央の画像 1 枚とした．なお，臓器の画

4. 結論

像には，Multi-Atlas Labeling Beyond the Cranial Vault segmentation

本研究では，2 次元断層画像を用いた放射線治療中の膵臓のchallenge dataset［3］を使用した．画像サイズは 512×512×138

変位推定手法を提案した．実験の結果から，周辺臓器との接触である．シミュレーションを実行するためのデータ処理にはを考慮することにより，精度向上の傾向が示唆された．今後は，MATLAB を使用した．

実測データを用いて，提案手法の有効性を確認する予定である．

物理モデルの各粒子にランダムな平面方向の力を加えて変形させることで Ground Truth（GT）を作成し，baseline を elastix

利益相反の有無による 3D/3D 位置合わせで推定された膵臓の位置誤差とした．

なし．

なお，本提案で用いた誤差𝜀の式は(2)式である．
,

𝜀 = - ∑-03,-𝒙.',0 − 𝒙12',0 -

文

(2)

献

ここで，𝑛は物理モデルにおける総粒子数であり，𝒙.',0 は i 番［1］ VÅLazquez R L, Mezheritsky T, Kadoury S: Personalized Respiratory Motion

目の粒子の GT における位置ベクトル，𝒙12',0 は i 番目の粒子のModel Using Conditional Generative Networks for MR-Guided Radiotherapy. MICCAI
2021: 24th International Conference, Strasbourg, France, September 27–October 1, 2021,

推定された位置ベクトルである．

Proceedings, Part IV: 238-248, 2021

提案手法による誤差と baseline を比較することで，断層画像
1 枚のみの使用で，3 次元変位推定においてどの程度の精度を［2］Klein S, Staring M, Murphy K et al: elastix: a toolbox for intensity-based medical実現できるかを検証した．また，周辺臓器の考慮による精度向image registration. IEEE Trans Med Imaging 29: 196–205, 2010

上の有無について検証した．

［3］Landman B, Xu Z, Igelsias J E et al: Multi-Atlas Labeling beyond the Cranial
Vault—Workshop and Challenge, 2015 [online] Available:

5 例のデータに対して提案手法を適用した．5 例のシミュレ

https://www.synapse.org/#!Synapse:syn3193805

ーションにおいて，膵臓の粒子数は 16432~52258 (個)，胃の粒87

OP1-3

内視鏡動画解析による所見作成支援に向けた臓器判別
梅津 泉梨*1，藤江 舞*2，野村 行弘*3，加藤 順*4，中口 俊哉*3
*1
千葉大学大学院融合理工学府基幹工学専攻医工学コース*2
千葉大学医学部附属病院臨床工学センター*3
千葉大学フロンティア医工学センター*4
千葉大学医学部附属病院内視鏡センター
Organ discrimination by endoscopic video analysis to support creating of findings
Senri Umetsu*1，Mai Fujie*2，Yukihiro Nomura*3，Jun Kato*4，Toshiya Nakaguchi*3*1
Department of Medical Engineering, Graduate School of Science and Engineering, Chiba University*2
Clinical Engineering Center, Chiba University Hospital*3
Center for Frontier Medical Engineering, Chiba University*4
Endoscopy Center, Chiba University Hospital
要旨：内視鏡検査では，医師が検査の記録として診断内容，検査臓器，実施処置などを記入した所見を作成する．しかし，内視鏡操作のため検査中の所見作成は困難であり，医師は検査後の時間を利用して記入する．医師の作業負担軽減のため，所見作成の効率化が求められる．また，所見は医師の記憶に基づくため，記載漏れの発生も課題である．診療報酬点数の申告漏れや医療安全の観点からも，正確な検査記録が求められる．本研究では，内視鏡動画解析による所見作成の効率化と記載漏れ防止を目的とし，第一段階として，検査臓器の判別手法を提案する．提案手法では，CNN と LSTM を組み合わせ，時間情報を利用した臓器分類を行う．さらに，分類結果に対して検査開始時と終了時の双方向から Sliding Window(SW)によって臓器境界を探索し誤分類フレームを除去する．17 症例の内視鏡動画で学習した提案手法を別の 7 症例で評価した結果，LSTM と SW を導入することの有効性が示唆された．
キーワード：内視鏡動画，所見作成，臓器判別，深層学習

1. はじめに

LSTM(Long Short-Term Memory)を組み合わせることで，時間情内視鏡検査において，医師は検査記録として診断内容，検査報を利用する．先行研究として，Tim Boers らが CNN に臓器，実施処置などの項目を記録した所見を作成する．検査中

RNN(Recurrent Neural Network)を導入することで時間情報を利はモニターを見ながら両手で内視鏡を操作するため，所見を入用した上部消化管の組織分類に取り組み，予測の安定性および力することは困難である．そのため検査後に電子医療記録シス

精度の向上を達成した[1]．この研究において，各組織クラスはテムへ入力を行い，所見を作成する必要がある．医師の作業負決まった順序で 1 度ずつ観測される．上部消化管内視鏡検査で担軽減のためには，所見作成を効率化することが求められる．

は，臓器間を複数回往復して観察することもある．しかし，Tim

また，所見は医師の記憶に基づいて作成されるため，記載漏れ

Boers らの研究結果からは，クラスの出現順序が一定でない場の発生も課題となっている．診療報酬点数の申告漏れや医療安合における有効性は示されていない．そこで，本研究では時間全の観点からも，正確な検査の記録は重要である．本研究では，情報を利用して臓器を分類し，上部消化管内視鏡検査のような内視鏡動画解析による所見作成の効率化と記載漏れ防止を目

クラスの出現順序が一定でない場合の分類における有効性を的とする．第一段階として，検査記録の中でも重要な情報であ検証する．

る検査臓器の判別手法を提案する．

臓器の境界探索では，フレーム単位での臓器分類結果に対して，臓器の切り替わり部分である境界を探索し，境界を基に予2. 提案手法

測結果を分割し直すことで，内部の誤分類フレームの除去を目提案手法では，はじめにフレーム単位での臓器分類を行い，指す．
境界探索には SW(Sliding Window)[2]を用いる．
SW とは，

その結果に対して臓器の境界探索を行う．本研究では，臓器のウィンドウ内において分類エラーが最小になる点を探索し，ククラスは上部消化管を対象とし，頭頸部，食道，胃，十二指腸，ラスの境界を決定する手法である．SW では，フレーム単位で体外の 5 クラスとする．

の臓器分類結果で誤分類が続いた場合，境界として認識され，フレーム単位での臓器分類では，画像認識に用いられる

誤った臓器にまとめて分割されることが想定される．

CNN(Convolutional Neural Network) に ， 時 系 列 情 報 を 扱 う

88

ロスが改善しなかった場合に学習を打ち切る Early stopping を導入した．
モデルの評価として，学習，検証用データとして使用していない FUJIFILM 社の内視鏡で撮影された内視鏡動画 7 症例に対して臓器分類を行い，Accuracy を算出した．結果として，
Accuracy は CNN 単体のモデルで 77.3%，LSTM を組み合わせたモデルで 82.0%であった．これより上部消化管内視鏡検査のようなクラスの出現順序が一定でない場合においても，時間情図1報を利用した臓器分類の有効性が示された．

双方向 SW のフロー

次に，CNN と LSTM を組み合わせたモデルの出力に対して，
順方向，逆方向，双方向の 3 種類の SW を適用し，モデルの予

そこで本研究では，新たに逆方向 SW と双方向 SW を提案す測結果と Accuracy を比較した．結果として，Accuracy は，SWる．通常の SW では，検査開始時から順方向に境界を求めるのなしで 82.0%，順方向 SW で 82.2%，逆方向 SW で 83.5%，双に対し，逆方向 SW では，検査終了時から逆方向に境界を探索

方向 SW で 82.8％であり，全ての SW において Accuracy が向する．また，双方向 SW では，順方向 SW と逆方向 SW の結果上した．本実験において，提案した逆方向 SW の Accuracy がおよび元の臓器分類結果を統合する．双方向 SW のフローを図

最も高くなった．ただし，今後より多くの症例で検証した場合，1 に示す．はじめにフレーム単位での臓器分類結果に対して，

順方向と逆方向どちらの SW が有効かは症例により異なる可

順方向 SW と逆方向 SW を適用する．この際，臓器の解剖学的能性がある．双方向 SW では 1 つの一方向 SW での Accuracy

位置を考慮して，境界を探索する臓器を設定する．次に 2 つのSW の分割結果を比較し，一致する部分はその結果を採用する．
一致しない部分は不一致区間として，不一致区間前後の臓器かが低下した場合でも，結果の組み合わせにより補正が可能となる．したがって，2 つの一方向 SW の平均的な結果が得られる
双方向 SW は，分割安定性の向上において有効な可能性があ

ら臓器の解剖学的位置を考慮し，候補となる臓器を推測する．

る．

候補臓器が 1 つの場合は，不一致区間のフレームが全てその候
補臓器であるとする．候補臓器が 2 つ以上の場合はフレーム単4. まとめ位での臓器分類結果を参照し，不一致区間において最もフレー本研究では，所見作成の効率化と記載漏れ防止に向け，内視ム数の多い候補臓器を採用する．

鏡動画のみの解析による臓器の判別を行った．フレーム単位の臓器分類では，CNN と LSTM を組み合わせて時間情報を利用

3. 実験と結果することで，CNN 単体のモデルに比べ，分類精度が向上した．

はじめに CNN 単体のモデルと LSTM を組み合わせたモデル

さらに，フレーム単位での臓器分類結果に対して SW を用いての比較を行った．CNN 単体のモデルには，ResNet34[3]を使用臓器の境界を探索することにより，Accuracy が向上した．以上した．また，LSTM を組み合わせたモデルには，ResNet34 の後のことより，LSTM と SW を導入することの有効性が示唆され段に隠れ状態ベクトルが 128 次元の LSTM を 2 層追加した．

た．

学習，検証用データには，FUJIFILM 社の内視鏡で撮影された
内視鏡動画 17 症例から 10 フレームおきに取得した合計 57094

利益相反の有無：なし．

枚の画像を使用した．これらの画像はフレームの黒枠部分を除去するため，前処理として画像の短辺が 270pixel になるようリ文サイズした後，画像中央 224×224pixel でクロップした．デー

献［1］Michal Mackiewicz, Jeff Berens, Mark Fisher: Wireless Capsule Endoscopy
Color Video Segmentation. IEEE Transactions on Medical Imaging 27(12):1769-1781, 2008［2］Tim Boers, Joost van der Putten, Maarten Struyvenberg et al.: Improving
Temporal Stability and Accuracy for Endoscopic Video Tissue Classification
Using Recurrent Neural Networks. Sensors 20(15): 4133, 2020
［3］Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren et al.: Deep Residual Learning
for Image Recognition. 2016 IEEE Conference on Computer Vision and
Pattern Recognition: 770-778, 2016

タ拡張として，学習データに対して 5 度までの回転および剪断
と，画像長の 2.5%までの平行移動を適用した．LSTM を用いたモデルにおいては，動画中の連続した 100 枚のフレームを 1
シーケンスとして入力し，10 枚おきに誤差逆伝播を行い，パラメータを更新した．学習において，バッチサイズは 256，損失関数は Cross Entropy Loss，最適化手法は Adam とし，学習率は 0.0001 とした．さらに，10 エポックの間でバリデーション89OP1-4
GNN による血管名自動命名手法における臓器特徴の利用に関する検討
出口 智也*1，林 雄一郎*1，北坂 孝幸*2，小田 昌宏*3,1，三澤 一成*4，森 健策*1,5,6*1
名古屋大学大学院情報学研究科*2
愛知工業大学情報科学部*3
名古屋大学情報連携推進本部情報戦略室*4
愛知県がんセンター 消化器外科*5名古屋大学情報基盤センター*6
国立情報学研究所医療ビッグデータ研究センター
A study on Use of Organ Features in Automated Anatomical Labeling ofAbdominal Arteries Based on Graph Neural Networks
Tomoya DEGUCHI*1，Yuichiro HAYASHI*1，Takayuki KITASAKA*2，
Masahiro ODA*3,1，Kazunari MISAWA*4，Kensaku Mori*1,5,6
*1
*2
*3

Graduate School of Informatics, Nagoya University
Faculty of Information, Aichi Institute of Technology

Information Strategy Office, Information and Communications, Nagoya University*4
Department of Gastroenterological Surgery, Aichi Cancer Center Hospital*5
Information Technology Center, Nagoya University*6
Research Center for Medical Big Data, National Institute of Informatics

要旨：本稿では，3 次元腹部 CT 像から抽出した血管領域に対するグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた血管名自動対応付
けにおいて，使用する特徴量に関する検討を行ったので報告する．腹部動脈は個人差が大きく複雑であるため，構造の把握は困難である．そこで，外科手術における医師の血管構造把握の負担を軽減するため，血管名自動対応付けが提案されている．これまで，血管構造を木構造と捉え，血管の位置や太さ・自動抽出臓器との位置関係を特徴量として GNN で血管名を割り当てる血管名自動命名手法が提案されてきた．本稿では，臓器の自動抽出の失敗による自動命名への影響を低減するため，血管に関する特徴のみを用いた自動命名を試みた．実験の結果，全体の精度は 89.7%で，臓器情報を用いた場合の 92.4%よりも低下した．分岐が単純な部分では精度が上がったが，特に肝動脈で大きな精度の低下がみられ，複雑な構造をとる部分での臓器情報の重要性が確認できた．
キーワード：血管，グラフニューラルネットワーク，3 次元 CT 像, 解剖学的名称認識, 血管構造解析

1. はじめに結果を比較する．血管木構造は，血管の分岐から分岐までを 1

近年広く行われている腹腔鏡下手術は，得られる視野が狭く

つの枝とみなし，1 つの枝を 1 つのノードとみなす．ノードの高難度である．個人差が大きい血管構造を術中に正確に把握す特徴量は各血管枝に関する特徴とし，血管枝の接続関係と特徴ることは難しく，術前に 3 次元腹部 CT 像から血管構造を把握

量を GNN の入力として与える．

することが重要である．このための支援として，これまでに腹従来手法［1,2］で用いられた特徴量は，血管に関する特徴，

部動脈領域に対する血管名自動命名手法がいくつか提案され自動抽出臓器［3］に関する特徴の 2 つに大別される．前者はてきた．手法［1］では血管の分岐木構造をグラフとみなし，血管枝の半径・長さ・位置・始点から終点のなす角で与えられ

GNN (Graph Neural Network)による命名を，手法［2］では 2 種

る．後者は，肝臓・脾臓・右腎・左腎の 4 臓器，4 臓器に胃・類の畳み込み範囲を持つ GNN による命名を行った．これらの胆のう・膵臓の 3 臓器を加えた 7 臓器に関する特徴に分けられ手法では，入力特徴量の一部に自動抽出［3］された臓器を用る．4 臓器に関する特徴は，血管枝とその葉がその臓器領域にいている．そのため，臓器抽出に失敗した場合，命名結果への含まれるかが与えられる．7 臓器に関する特徴には，臓器領域影響が考えられる．そこで，本稿では臓器特徴を用いず，血管の重心と枝の中点のユークリッド距離と方向が与えられる．

に関する特徴のみに基づいた自動命名を試みた．

本稿では，従来の特徴から自動抽出臓器に関する特徴を除き，血管に関する特徴，すなわち血管の半径・長さ・位置・なす角

2. 手法

を特徴量とし，GNN への入力として与える．GNN の学習には

本稿では GNN に対し，2 種類の血管特徴を入力とし，命名

ノードの正解ラベルデータを用いる．

90

なし

3. 実験及び結果
文

自動命名の主要な対象は手法［2］と同様の 22 種類の腹部動脈とする．GNN は複数の畳み込み範囲を持つ ChebNet［2］を用いる．特徴量は手法［2］と同様の特徴量と，血管特徴のみの特徴量の 2 種類を試みる．実験は 3 次元腹部 CT 像 100 症例に対し 10 分割交差検定により行い，評価には F 値を用いた．
実験の結果，血管に関する特徴のみを用いた学習では 89.7%，
手法［2］は 92.4%の F 値となり，手法［2］の特徴量が 2.7 ポ
イント上回った．各特徴量における血管ごとの F 値の比較を

献［1］日比裕太，林雄一郎，北坂孝幸 他：Spectral-based Convolutional Graph
Neural Networks を用いた腹部動脈領域の血管名自動命名に関する研究．信学技報 120 : 176-181, 2019［2］出口智也，林雄一郎，北坂孝幸 他: 複数の畳み込み範囲を持つグラフ
ニューラルネットワークによる血管名自動命名手法の検討．日本コンピュータ外科学会誌 第 30 回日本コンピュータ外科学会大会特集号
つくば国際会議場, Vol.23,No.4, pp.299-300, 21(12)-2［3］H.Roth, H.Oda, Y.Hayashi et al., Hierarchical 3D fully convolutional networks
for multi-organ segmentation, arXiv:1704.06382, 2017

図 1 に示す．多くの血管で臓器に関する特徴量を含む手法［2］の方が良好な結果となり，特に肝動脈でこの傾向が顕著であった．一方で，5 種類の血管では臓器特徴を除いた結果が手法［2］を上回った．命名結果の例を図 2 に示す．

4. 考察
手法［2］に比べ F 値が改善した血管が 5 種類みられたが，多くの血管で臓器特徴を用いた方が良好な結果であった．Ao，
CA のように位置や周辺の構造に基づいて分類しやすい血管は血管特徴のみでも高精度に分類できた．しかし，構造が複雑な肝動脈では F 値が大きく低下した．以上から，特に複雑な部分に対しては臓器特徴が有効に作用していたと考えられる．
11 種類の血管について，手法［2］に対する F 値の差が 3 ポ
イント以内となり，他の血管に比べて変化が小さかった．このことから、これらの 11 種類については主に血管特徴を分類に用いていたこと，他の F 値が大きく低下した血管の命名では臓器特徴が有用であったことがわかる．F 値が低下した血管の分類に有効な臓器特徴を特定することで，より軽量な特徴量に

図 1 血管ごとの F 値(%)．青色は手法［2］を，橙色は血管特よる自動命名を実現できる可能性がある．

徴なしの結果を示す．

5. むすび
本稿では，自動抽出臓器を用いない血管名自動命名を試みた．
その結果，命名精度は臓器を用いた手法には及ばず，複雑な血管構造に対する命名における臓器情報の重要性が示された．
一方で，臓器特徴の有無に関わらず F 値が大きく変化しない血管が多くみられたことから，より少ない臓器特徴に基づく
軽量な特徴量を用いた自動命名の可能性が示唆された．
謝辞
正解データ

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手法［2］

血管特徴のみ謝する．本研究の一部は科研費 17H00867，21K19898，JST

図 2 自動命名結果の例．同じ血管の色は同じ血管名を示す．

CREST JPMJCR20D5 によった．

赤い丸は誤って分類した血管を示す．手法［2］における F 値
は 94.7%，血管特徴のみを用いた実験における F 値は 89.3%であった．

利益相反の有無91

OP1-5
X 線透視画像内のデバイスを対象とした深層学習セグメンテーションモデルのための効率的な学習データ作成手法についての検討鈴木

皓士*1，菊池 洋平*1，吉原 陽平*1，松原 佳亮*2,3，
大村 知己*2，木下 俊文*2，松山 成男*1

*1

*2

東北大学 工学研究科 量子エネルギー工学専攻
秋田県立循環器・脳脊髄センター 脳血管研究センター放射線医学研究部*3

秋田県立大学 システム科学技術学部
Research on Effective Training Data Creation of Deep Learning based Segmentation Modelfor Medical Devices in Fluoroscopic X-ray Image
Koshi SUZUKI ，Yohei KIKUCHI*1，Yohei Yoshihara*1，Keisuke MATSUBARA*2,3，*1

Tomomi OOMURA*2，Toshibumi KINOSHITA*2，Shigeo MATSUYAMA*1*1
Department of Quantum Science and Energy Engineering, Graduate School of Engineering,*2

Tohoku University
Department of Radiology and Nuclear Medicine, Research Institute for Brain and Blood Vessels*3

Akita Cerebrospinal and Cardiovascular Center
Faculty of System science and Technology, Akita Prefectural University

要旨：透視画像内のカテーテル等の線状デバイスの視認性を挙げる技術は，IVR の手技の多くの作業性向上に貢献すると考えられる．本グループでは機械学習ベースのセグメンテーションにより分割した領域に合わせた視認性向上技術を検討しているが，学習には膨大な学習データが必要となる．本研究では CT 画像とデバイスの形状・構成材料の既知情報からの学習データ作成を提案する．心臓を対象とした臨床 CT 画像（3 次元・デバイスなし．22 例）において，カテーテル領域を仮想したボクセルの値を構成材料のものに置換し，これを投影処理することで疑似透視画像を作成した．また，カテーテル領域の形状は Bezie 曲線からランダムに決定し，この曲線の投影が教師データとなる．これらを元に準備したデータで学習した PAR-Net でカテーテルセグメンテーションを検証したところ．得られた Dice 係数は 0.910 となった．この学習済みモデルはカテーテル像を含むシネ心画像に対しても良好な性能を示した．
キーワード：Interventional Radiology，セグメンテーション

1. 緒言

ネルギーが決まれば当該物質の減弱係数𝜇𝑡 は(1)から求められInterventional Radiology (IVR)は，X 線透視画像や CT 画像をる．

動画としてリアルタイムで確認しつつ，カテーテル等を用いて𝜇𝑡 =疾患を治療する手術である．低侵襲で低コストでありながら良好な治療成績が得られる IVR は，医療現場において需要が高

𝐻𝑈 × 𝜇𝑤+ 𝜇𝑤
1000(𝐻𝑈: CT 値)(1)𝜇𝑤 は水の減弱係数であり，データベースから得た離散的な値まっている．本グループでは，IVR に使用されるカテーテルのを線形補完で求められる [1]．本研究では，(1)を用いて 3 次元

視認性を向上するべく，機械学習ベースのセグメンテーション
モデルによって分割した領域毎に画像処理を行うことを検討

CT 画像のボクセルの値を減弱係数に変換したものに一方向かしている．一方で，多様な手技が想定される IVR においてこら直進する X 線を照射すると仮定して投影画像を作成した．

の学習には膨大な学習データが必要となる．このため，本研究

この手法により疑似像の画素値には，実際の解剖学的な形状にでは CT 画像とデバイスの形状・構成材料に関する既知情報か

加えて，X 線吸収に係る物性も反映することができる．

ら学習データを作成する手法を提案する．

始めに，単純な投影処理のみで作成された疑似 IVR 画像と実際の臨床 IVR 画像とを比較して類似度を評価した．疑似画

2. 疑似 IVR データの作成
モデルの学習に必要な学習データは，臨床で撮像された CT像の作成と比較用の臨床画像には秋田県立循環器センターで画像を元に作成する． CT 画像のボクセル値（CT 値）は内部

過去に撮影された心臓 CT 画像及び心臓カテーテル透視画像がを占める物質の組織・密度を反映しており，撮影時の X 線エ

それぞれ用いられた．この結果，以下のような点についての相92

違が見られた．

ーテルセグメンテーションにおいても一定の結果が得られた

ⅰ）疑似画像と臨床画像中での特定の部位（肋骨など）におけ

（図 3）
．

るプロファイル形状についての相違

4.まとめⅱ）画像間の画素値分布（ヒストグラム）の傾向における相違

本研究による検討から，提案手法を用いた学習データの拡張

上記ⅰ）は，疑似画像中での皮質骨・海綿骨の間の画素値のが適応できる可能性が示唆された．今後は本手法の臨床画像へのより詳細な評価を行う予定である．

差が臨床画像とは異なるなどの特徴に関するものと考えられる．また，ⅱ）は，臨床画像のコントラストが必ずしも物理的な特徴（X 線透過）に即していないことが原因であると推測される．これは，ⅰ）の要因である可能性もあり，臨床画像の撮像システムでの階調変換処理等によるものと考える．
これらの相違を縮小するため，疑似画像作成に含める部位の取捨選択を試みたところ，軟組織・肺・肝臓・皮質骨を用いたことが最適であることが分かった．さらに類似度向上のために，

図 1 モデルの学習曲線

疑似画像に対しても画素値の階調変換処理を加えた．
当該手法によるセグメンテーションモデルの学習のための疑似画像の作成にあたっては TCIA(The Cancer Imaging Archive)
で提供されている CT 画像のオープンデータを使用した．該当
データは，140 症例あるが，信頼性の観点から専門家によって作成された教師データがある 22 症例のみ使用した．これらの画像に対して，カテーテル領域（Bezie 曲線からランダムに形状を決定）を仮想したボクセルの値を構成材料のものに置換し，

図 2 疑似 IVR 画像のカテーテルセグメンテーション結果

これを投影処理することで疑似透視画像を作成した．カテーテ
ルの材質に多様性を持たせ，モデルのロバスト性増強を図った．
また，Bezie 曲線の投影をカテーテルの教師データとした．

3.機械学習セグメンテーション
疑似画像から，拡大・回転処理や切り取り位置を変化させた
図 3 臨床 IVR 画像のカテーテルセグメンテーション結果

画像群を作成し，モデルの学習用(Training Data)，学習中の検証
用(Validation Data)，学習後のテスト用(Test Data)に分けた．学

謝辞

習モデルには，PAR-Net [2]を使用した．

本研究は JSPS 科研費（19H04478）の助成を受けたものです．

図 1 より，Training Data の結果から良好な学習が確認された．
また，Validation Data の結果から，汎用性のあるモデルを得る

利益相反の有無

ことができたと考える．また，図 2 に示す学習済みモデルによなし

るセグメンテーション結果の主観評価において，カテーテルの形状・コントラストの程度によらず精度良くセグメンテーショ

文

ンされている．客観評価である Dice 係数も良好で，疑似画像

献［1］K. He, X. Zhang, S. Ren et al: Deep Residual Learning for Image Recognition.
2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)［2］Y. J. Zhou, X. L. Xie, X. H. Zhou et al: Pyramid attention recurrent networks
for real-time guidewire segmentation and tracking in intraoperative X-ray
fluoroscopy. Computerized Medical Imaging and Graphics, vol83, 2020

によるカテーテルセグメンテーションの学習は成功したといえる．さらに，目的とする実データへの適用に関して，学習済
みモデルに計 84 症例の血管系 IVR 透視画像を入力したカテ

93

OP1-6気管支内視鏡生検向け処置具 3 次元位置認識法における機械学習を用いた精度改善
和喜*1，山川 恵介*1，飯村 隆志*1，松元 祐司*2，田中 緑*2
長島 千恵子*3，麻生 智彦*3
*1
富士フイルムヘルスケア（株），*2 国立がん研究センター中央病院内視鏡科*3
国立がん研究センター中央病院放射線技術部
Development of correction method using machine learning in x-ray image guided
3D device positioning for transbronchial biopsy*1
Kazuki MATSUZAKI ，Keisuke YAMAKAWA*1，Takashi IIMURA*1，Yuji MATSUMOTO*2
Midori TANAKA*2，Chieko NAGASHIMA*3，Tomohiko ASO*3*1
FUJIFILM Healthcare Corporation，*2 National Cancer Center Hospital Department of Endoscopy松崎*3National Cancer Center Hospital Radiological Technology Division

要旨：末梢肺病変に対する気管支内視鏡生検手技において，X 線装置は腫瘍細胞を採取する処置具の位置を確認する目的で利用されている．X 線画像は 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．これまで我々は，X 線装置を用いた手技支援をめざし，処置具の位置を把握する 3 次元位置認識技術を開発してきた．開発手法の位置認識精度を医師が後ろ向きに収集した臨床例で評価したところ，肺解剖構造の領域毎に傾向がある認識誤差が見られた．これらは画像取得時の呼吸相の違いに起因する規則性のある体動が主要因と考えられた．そこで本研究では，臨床データを用い体動を予測する機械学習モデルを構築し，開発手法の認識位置の補正を試みた．その結果，補正前後の位置認識誤差は肺全体平均で 27.1mm から 14.6mm に改善し，特に体動が大きい肺下葉で補正効果が顕著に見られた．以上から本補正法により，手技支援法の実用性が向上できると考えられる．
キーワード：X 線装置，気管支内視鏡生検，処置具 3 次元位置，体動補正，機械学習

1. はじめに学習モデルを構築し，開発法の認識位置の補正を試みた結果をX 線装置を用いた診断・治療の手技は，体内に挿入した処置報告する．

具の位置や動きを 2 次元の X 線投影画像上に表示しながら行

2. 方法

われる．このような手技の一つに，肺がんの確定診断を目的とした気管支内視鏡生検がある[1]．内視鏡を被検者の口から挿処置具の 3 次元位置認識法は，事前に撮影した CT 画像と，入し，内視鏡画像を確認しながら気管，および分岐した気管支生検手技中に取得した複数方向の X 線画像に対し，まず CT 撮を経由して病変まで進むが，分岐数が多くなる末梢では，気管影時の被検者位置と手技中の被検者位置を一致させるために

支が内視鏡径よりも細いため，挿入が不可となる．このような

画像位置合せし，次に複数方向 X 線画像から処置具の先端を場合に，X 線透視下で内視鏡先端からガイドシースと呼ばれる把握，その 3 次元位置を計算して，最後に CT 画像上に処置具

管状筒を誘導，病変部に留置し，ガイドシース内に鉗子や細胞

3 次元位置を表示する．これらを後ろ向きに収集した臨床 151

診ブラシなどの処置具を挿入して生検を行う．X 線画像は，処例に適用し，開発法による処置具の 3 次元位置を得た．一方，置具が画像上にリアルタイム表示される長所があるものの，2

実際に生検を実施した医師が，手技中の画像，および処置具か

次元投影像のため，画像奥行方向の情報は失われ，画像上で処ら得られる情報等から，処置具が存在したと考えられる位置を置具と病変が重なって見えたとしても，必ずしも処置具が病変

CT 画像上で指定し，処置具 3 次元位置の正解とした．まず開部にあるとは限らない．気管支内視鏡生検においても同様で，発法による処置具 3 次元位置と，医師による正解位置とを，臨挿入した処置具と疾患部位との奥行方向の位置関係が不明瞭

床例にて比較した．次に表 1 に示す説明変数を用い，開発法にで，生検が困難な場合がある．このような課題に対し，本研究よる 3 次元位置と，正解位置の位置認識誤差を予測する機械学では X 線画像と診断用に事前撮像した 3 次元の CT 画像を用

習モデルを構築した．本研究では学習アルゴリズムとして，決いる 3 次元位置認識法を提案，開発（以下，開発法）した[2]．

定木，線形回帰，ランダムフォレスト，および AdaBoost を用開発法の位置認識精度を医師が後ろ向きに収集した臨床例でいた．臨床 151 例のうち左右上下の各肺葉 4 領域から 2 例（計評価したところ，開発法で用いる画像取得時の主に呼吸の違い

8 例），右中葉 1 例の計 9 例を評価用データセットとし，残りに起因した規則性のある体動と考えられる認識誤差が見られを学習データとして評価した．さらにデータセットの症例を変た．そこで本研究では，臨床データを用い体動を予測する機械

更，同様の学習，評価を 10 回繰返し，計 90 例にて評価した．

94

表 1 位置認識誤差を予測する機械学習の説明変数
変数名

H

概要
CT 画像の中心を原点とする

開発法認識位置

3 次元位置病変がある肺葉の分類

右上中下，左上下の 5 分類

体表マーカ移動量

術中被検者体表に貼付したRL

マーカ位置の前後方向移動量
肺領域の体積CT 画像から取得

肺領域の Elongation

CT 画像から取得

肺領域の画素値平均

CT 画像から取得

肺領域の画素値ばらつき

CT 画像から取得

F(a)

補正前の差ベクトルH

アルゴリズムの予測精度比較には，開発法の認識位置を始点，
正解位置または予測位置を終点とする 2 つのベクトルにて，差ベクトルの大きさ，およびなす角を用いた．

3. 結果

R

L

3 次元位置認識法による処置具位置を始点，処置を実施した
医師による正解位置を終点とするベクトルについて，評価に用いた 90 症例のベクトルの大きさ（平均値）を表 2 に，またベ
クトルを Coronal 面に投影した像を図 1(a)に示す．ベクトル向F

きのほとんどが被検体の頭から足方向であり，また大きさも頭から足に従って大きくなる傾向が見られた．これは被検者が手(b)

技中（処置具位置認識時）は自然呼吸下であるのに対し，医師補正後の差ベクトル（機械学習：AdaBoost）

図 1 機械学習による体動補正効果（評価用 90 例）

が正解位置を指定した CT 画像は吸気時に撮影されていることから，差の主要因は，被検者で共通する呼吸状態と考えられた．

4. まとめ

この差を機械学習し，予測するモデルを複数構築，評価した結気管支内視鏡生検を支援する処置具 3 次元位置認識におい果を表 2 に，また予測した体動により補正した位置を始点，正て，課題となった呼吸が主要因と考えられる体動に対し，肺解

解位置を終点とするベクトルを Coronal 面に投影した像を図剖構造や術中のマーカ位置情報を用いた機械学習により，3 次

1(b)に示す．補正がない場合の差ベクトルの大きさは，平均で元認識位置を正解位置付近へ補正することが可能であった．こ

27.1mm，最大 60.9mm に対し，AdaBoost により補正した場合，れにより手技支援法の実用性が向上できると考えられる．

平均 14.3mm，最大 29.4mm だった．また補正前後のベクトルのなす角は，平均で 23.9°，最大 49.0°であり，予測が逆方向（なす角が 90°以上）となる症例はなかった．また補正効果は，肺利益相反の有無

上部から肺下部に従って高い傾向が見られた．
表2

本研究の発表者である松崎和喜，山川恵介，飯村隆志は，富士フイルムヘルスケア（株）に属する社員である．

学習別の位置認識誤差予測結果（90 症例平均）

アルゴリズム

差ベクトルの大きさ

なす角（補正なし）

27.1mm－Decision tree

20.3mm37.6°

Linear

14.3mm23.1°

Random forest

15.5mm25.4°

AdaBoost

14.6mm

23.9°

倫理審査の状況
本研究計画は，国立がん研究センター中央病院倫理委員会，
および富士フイルム倫理審査委員会で承認済みである．
文

献［1］荒井保明，他：－国立がん研究センター中央病院－ 医師・技師・診療放射線技師のための呼吸器内視鏡実践マニュアル．医療科学社，東京，201595

OP3-1
画質改善処理による乳がん腫瘤影の良悪性鑑別 CAD の性能向上
颯馬*1 安倍 和弥*2 武尾 英哉*2 永井 優一*3 縄野 繁*4*1
神奈川工科大学大学院 工学研究科 電気電子工学専攻*2 神奈川工科大学 工学部電気電子情報工学科*3 国立がん研究センター東病院*4 新松戸中央総合病院
Performance Improvement of CAD for Classification Benign and Malignant Shadows of Breast
Cancer Masses by Image Quality Improvement Processing*1
Soma KUDO , Kazuya ABE*2, Hideya TAKEO*2, Yuuichi NAGAI*3, Shigeru NAWANO*4*1
Graduate School of Electronic & Electrical Engineering, Kanagawa Institute of Technology*2
Kanagawa Institute of Technology*3
National Cancer Center Hospital East工藤

*3

Shinmatsudo Central General Hospital

要旨：マンモグラフィ(MMG)撮影は検診 MMG と診断 MMG の 2 種類に分かれている．一般的に，検診 MMG は存在診断，診断
MMG は鑑別診断の位置づけで撮影される．しかし，もし検診段階で良悪性鑑別ができれば，より早期の発見に繋がると考えられる．しかし，検診 MMG は診断 MMG と比べて，検診車などで行われることもあることから比較的簡易な撮影装置が使われるため，
マンモグラムの画質は若干劣る．そのため，検診 MMG の画像での良悪性鑑別 CAD の性能は診断 MMG の画像の場合と比べて精度が落ちる．そこで本研究では，両者の画質差を補うことを目的として,画像の粒状性とコントラストを同時に改善する画質改善処理を開発し，検診 MMG 画像での良悪性鑑別 CAD の性能向上を図った．その結果，そのままの検診 MMG 画像を使った鑑別精度85％に対して，画質改善処理を施した場合は鑑別精度が 89％に向上した．診断 MMG 画像の鑑別精度が約 90%であったことから，同等の性能を得ることができた．良悪性鑑別 CAD は CNN を用いており，学習した AI が画像中のどこに着目して判断しているのかも分析したので報告する．
キーワード：乳がん腫瘤影，CAD，画質改善処理，良悪性鑑別，検診

1. はじめに

乳がん良悪性鑑別の領域で CAD 研究の成果は，例えば井近年，医療の現場では CT や MRI など撮影装置の高精細上の手法[2]などの CAD システム開発が過去に行われてい化により生成される医用画像の量が増大している．撮影さる．

れる画像の枚数は患者一人あたり数百枚にもおよび，それ

しかし, これらの研究で用いている画像は診断用 MMGを読影する医師の負担も急増している．そのため診断の補画像のものであり，検診用 MMG 画像で乳がんの良悪性鑑

助 を 行 う コ ン ピ ュ ー タ 画 像 支 援 診 断 （ Computer Aided

別を行う試みはほとんど無い．

Diagnosis/Detection : CAD）の開発が非常に重要視されていしかし，もし検診段階で良悪性鑑別ができれば，より早る[1]．

期の発見に繋がると考えられる．

乳 がん検 査に必 要 な マ ン モ グ ラ フ ィ (mammography：

乳房腫瘤の良悪性鑑別において最も大きな基準は腫瘤陰

MMG)は検診と診断の 2 つに分かれており，検診 MMG は

影辺縁の不整像の有無である．腫瘤の辺縁が不整のものは存在診断，診断 MMG は鑑別診断の位置づけで撮影される．

がんであり，不整でないもの良性よりである．
また，乳腺が白く映るため，腫瘤と乳腺の重なりの区別――――――――――――――――――*1 神奈川工科大学 大学院 工学研究科 電気電子工学専攻〔〒243-0292 厚木市下荻野 1030〕
e-mail: abex0930@ele.kanagawa-it.ac.jp*2 神奈川工科大学 工学部電気電子情報工学科*3 国立がん研究センター東病院*4 新松戸中央総合病院

が困難であり，腫瘤辺縁形状の読影が難しいという問題がある．
画質改善処理によって良悪性鑑別処理を行う画像を作成するには，検診用 MMG 画像に対し，
1． 輪郭をより強調する処理
2． 腫瘤の濃淡やコントラストの差をはっきりさせる処理
3． 石灰化の存在をわかりやすくする処理

96

表1

を行う必要がある．
そこで本研究では，両者の画質差を補うことを目的とし

画質改善処理された検診用 MMG 画像をデータベースとして使用した乳房腫瘤良悪性鑑別処理の結果て,画像の粒状性とコントラストを同時に改善する画質改精度（%）

善処理を開発し，検診 MMG 画像での良悪性鑑別 CAD を検診用

画質改善した

診断用

実現した．

MMG 画

検診用

MMG 画像像

MMG 画像X 線撮影領域の画質改善処理の成果としては, 川村らの手法[3]などが存在する．

CNN(中間過学習をはじめとして AI の画像認識の判断基準には AI

73

89

80

Vgg16

80

85

90

Alexnet

85

82

83

6 層)

独自の問題が存在し，人にとってより良い画質改善処理がCAD に最適な画質改善処理とは限らない．
よって，今回の研究では，従来の精細化を目的とした画質改善処理ではなく，画像の構造を抽象化するというアプ

最も高い精度の結果が画質改善処理前と比べて 4%向上

ローチで画質改善処理を開発し，その実用性を実際に画質した. この性能向上は, 診断用 MMG 画像を対象とした良改善処理した検診用 MMG 画像をデータベースとして悪性鑑別処理の精度 90%に迫る高い性能に達した.

CAD 開発を行い検証した．

4. まとめ

2. 手法

AI による乳がん腫瘤影の良悪性鑑別処理の開発に使用

今回開発した画質改善処理は，腫瘤辺縁の輪郭と石灰化する検診用 MMG 画像の画質改善処理の提案と検討を行っの存在を強調させるための粒状性改善処理としてモルフォ

た．結果から，画質改善処理による乳がん腫瘤影の良悪性

ロジー処理を採用し，腫瘤の濃淡やコントラストの差をは鑑別 CAD の性能向上を達成した．

っきりさせるためのコントラスト改善処理として強調処理

画質改善処理によって，最高精度が得られた AI のネットワを採用した．

ーク構成が転移学習から CNN に変わったということは，一般

この 2 つの処理を同一の画像に対して連続して行うこと的な画像ではないマンモグラフィの画像のみのデータベース

で，検診用 MMG 画像の粒状性とコントラストの同時改善

を学習に利用した方が高精度ということであるので，より学習と画像構造の抽象化による良悪性 CAD の性能向上を図る．

結果の信頼性も向上したものと考えている．
また，今回開発した画質改善処理は CAD のためのものであ

3. 実験結果

り，画像の抽象化により鑑別結果の根拠を医師に示すことが可

図 1 に画像処理における腫瘤部分の変化の例を示す．

能であるが，細かい画像構造が省略されるという問題点もある
ため，医師が読影する画像にはまた別の画質改善処理が必要である．

利益相反の有無なし

原画像

画質改善処理後

文

図 1 画質改善処理における腫瘤部分の変化

献［1］土井邦雄：医用画像とコンピュータ支援診断 ～現状と将来の可能性～．映像情報メディア学会誌，65(4),pp427-431，2011［2］井上謙一：畳み込みニューラルネットワークを用いたマンモグラフィの自動読影システムの構築：第 6 回「医療情報学会・人工知能学会
AIM 合同研究会」,2018［3］川村隆浩, 内藤慧, 岡野佳代,他：新画質改善処理「手法 A(バーチャルグリッド)技術」の開発 : X 線検査の画質と作業性の向上：富士フイ
ルム R&D 統括本部技術戦略部：富士フイルム研究報告 (60)：2015,pp21-27

モルフォロジー処理と強調処理の併用により,画像の特徴が抽象的に強調されている．
画質改善処理された検診用 MMG 画像をデータベースとして使用した乳房腫瘤良悪性鑑別処理開発の結果を表 1 に示す．

97

OP3-2

深層学習を用いた肘関節超音波画像における離断性骨軟骨炎診断支援佐々木 研太*1，藤田 大輔*1，高辻 謙太*2，琴浦 義浩*2，南 昌孝*2，
小林 雄輔*2，祐成 毅*2，木田 圭重*2，高橋 謙治*2，小橋 昌司*1
*1
兵庫県立大学大学院工学研究科*2
京都府立医科大学大学院医学研究科
Computer-aided diagnosis of osteochondritis dissecans in ultrasound images of elbow using deep learning
Kenta SASAKI*1，Daisuke FUJITA*1，Kenta TAKATSUJI*2，Yoshihiro KOTOURA*2，Masataka MINAMI*2，
Yusuke KOBAYASHI*2，Tsuyoshi SUKENARI*2，Yoshikazu KIDA*2，Kenji TAKAHASHI*2，Syoji KOBASHI*1*1
Graduate School of Engineering, University of Hyogo*2
Graduate School of Medical Science, Kyoto Prefectural University of Medicine
要旨：野球肘は投球動作を繰り返すことで引き起こされる肘の障害である．そのうち上腕骨小頭離断性骨軟骨炎(osteochondritis
dissecans: OCD）は難治性の骨軟骨損傷であり，初期での早期検出が重要である．本研究では，深層学習による肘超音波画像からのOCD 検出法を提案する．提案法を OCD 被験者 88 人，異常なし被験者 50 人に適用した．対象とした超音波画像は，肘の外側・後方・短軸の撮影方向を用いた．5 分割交差検証の結果，検出結果の平均値が正解率 82.0%，適合率 96.1%，再現率 75.2%，F1 値 0.840，
AUC0.944 であった．
キーワード：野球肘，離断性骨軟骨炎，深層学習

1. はじめに医療分野において，深層学習が医用画像 CAD に多く適用さ野球における投球動作を繰り返すことで引き起こされる肘れている．一例として，尺骨神経の超音波画像を用い，深層学の障害である野球肘は小中高生の成長期に発症することが多習に基づいた肘部管症候群診断モデルを構築し，精度が AUC

い ． こ の 野 球 肘 は 離 断 性 骨 軟 骨 炎 (osteochondritis dissecans:

で 0.900 以上と高い精度を実現している[6]．しかし，超音波画OCD)，裂離骨折などの様々な投球肘障害の総称である[1]．こ像からの OCD 検出に深層学習の適用は未だなされていない．

れらの中でも上腕骨小頭の OCD は初期段階では痛みなどの症

本研究では，肘 OCD のコンピュータ診断支援のために，超状がないことが多く，痛みや肘の可動域制限が出現したときに音波画像から OCD の有無を判定する深層学習を用いたシステはすでに進行しており，問診や理学所見などで早期に検出する

ムを提案する．

ことは難しい[2]．中学・高校生の野球選手において，上腕骨小2. 対象被験者と対象画像

頭 OCD の有病率は 1.6-3.4%であると報告されている[3]．
上腕骨小頭 OCD の治療法の一つが保存療法である．初期段

本研究では，野球肘検診を受診した野球児童 138 人(年齢階では 1 年ほど安静にすれば，骨が修復し再び野球ができるよ

6~14 才)を対象にした．超音波装置により，各被験者の外側・うになる．しかし，進行すると保存療法では完治せず手術が必

後方・短軸の撮影方向での肘超音波画像を撮影した．超音波画

要になる場合がある．初期段階では 9 割の人が完治するが，進像のサイズは縦横共に 400~500 画素であった．OCD の有無の行した場合では 5 割ほどしか修復しなかったと報告されていアノテーションは野球肘診断に熟練した整形外科医 3 名が

る[4]．
従って，
上腕骨小頭 OCD は初期での検出が重要である．

行った．本研究は京都府立医科大学，兵庫県立大学工学研究科

上腕骨小頭 OCD を早期検出するために，一部の病院は年にそれぞれの倫理委員会の承認を得て行った．

数回，野球肘検診を行っている．しかし，野球肘検診の実施回

3. 提案手法

数は十分でなく，診断を行える専門医も少ないという問題がある．また痛みを伴いながらでも競技が続けられる間は病院を受提案法は，まず超音波画像より上腕骨小頭の骨輪郭を抽出し，診しない人が多く，重症化してから初めて外来に訪れる場合がそれを内包するバウンディングボックスを求める．次に，バウある[3]．超音波検査は OCD の初期像を見つけ出す鋭敏な検査

ンディングボックスに対して，学習済みモデルを用いて OCD法であり，超音波画像から野球肘の有無を診断するのは有効でクラスと，Normal クラスの二つに分類することで，OCD を検あることが示されている[5]．従って，簡便かつ誰もが用いられ出する．

る超音波検査に基づく OCD コンピュータ診断支援システム

OCD 検出の 2 クラス分類は，CNN の構造の一つである(CAD)が切望されている．

VGG16 を用いる．VGG16 の fc8 を 2 出力の全結合層に置き換

98

表1

OCD 検出モデルの性能評価

評価指標

平均値(最小-最大)

正解率

82.0%
(78.6%-92.6%)
96.1%

適合率

(87.5%-100%)
75.2%

再現率
図1

本研究でのネットワーク構造(66.7%-88.2%)
F1-Score

0.840(0.800-0.938)

える．また最終層の出力層は 2 つのニューロンで活性化関数は

AUC

softmax とし，出力値がそれぞれ OCD クラス，Normal クラス

0.944(0.900-1.0)の確率を示す．図 1 に用いるネットワーク構造を示す
OCD 検出モデルの学習はファインチューニングにより，第に画像サイズを正方形(224224 画素)に変形・拡大縮小したこ

1~10 層までのネットワークの重みを固定し，本研究の学習とが精度に影響したと考えている．これを解決するため，今後データを用いて第 11 畳み込み層から最終層までを再学習する．

入力画像の整形方法について検討する．

学習データは one hot vector を用いて，出力値を OCD クラスのときは{1,0}を，Normal（正常）クラスのときは{0,1}とする．

5. まとめ本研究では OCD 検出法を提案し，外側・後方・短軸の撮影

4. 実験結果

方向画像に適用した．検出精度は正解率で 82.0%，適合率で提案する OCD 検出法を外側・後方・短軸の撮影方向画像に

96.1%，再現率で 75.2%，F1-score で 0.840，AUC で 0.944 と適用した．実験では，OCD 被験者数を 88 人，正常被験者数がなった．今後の課題として検出精度向上のため学習条件の検討，50 人で，被験者 1 人あたり 1 枚の画像を用いた．5 分割交差検画像整形方法の検討が必要である．また他の撮影方向画像に対証 を 適 用 し ， 学 習 条 件 は エ ポ ッ ク 数 を 50 ， 損 失 関 数 をしての検出法も検討する．

binary_crossentropy，最適化関数を SGD，学習率を 0.001 とした．また学習用データは明るさ変更，水平移動，垂直移動，拡利益相反の有無

大・縮小をしてデータの拡張を行った．

なし

提案法による OCD 検出性能を，正解率，適合率，再現率，

文

F1-score，AUC(area under the curve)を用いて評価した．5 分割交[1]献

小関祐介, 吉田行宏, 矢野忠ら, "成長期野球選手の肘傷害に関する差検証による評価指標の平均値を表 1 に示す．表 1 に示す通文献的考察―野球肘に対するスポーツ鍼灸の可能性と役割―", 明治

り，AUC0.944 と高い検出性能が得られたが，学習と評価デー

国際医療大学誌, Vol. 10, 2014, pp.1-14[2]

タの組み合わせの違いにより結果が変動し，正解率では最低

堀内俊樹, 西田裕介, 坂本祐太, "野球肘検診の調査結果と今後の展
望", 理学療法科学, Vol. 33, No. 6, 2018, pp.969-973

78.6%，最高 92.6%となった．また OCD を Positive とした再現[3]

率は平均値で 75.2%と低い値となった．

Y. Kida, T. Morihara, Y. Kotoura, et al, "Prevalence and Clinical Characteristics
of Osteochondritis Dissecans of the Humeral Capitellum Among Adolescent
Baseball Players", The American Journal of Sports Medicine, Vol. 42, No. 8, 2014,

5. 考察

pp.1963-1971

学習と評価データの組み合わせの違いによる検出性能が変[4]T. Matsuura, S. Kashiwaguchi, T. Iwase, et al, "Conservative Treatment for

動した原因の一つは，評価データとなった画像で OCD クラス

Osteochondrosis of the Humeral Capitellum", The American Journal of Sportsの画像の骨の状態と Normal クラスの画像の骨の状態との差がMedicine, Vol. 36, No. 5, 2008, pp.868-872[5]少ないために分類が上手くできなかったと考えられる．また再宇野智洋, 原田幹生, 丸山真博ら, "小学・中学野球選手に対する野球
肘検診における超音波検査の有用性", 日本肘関節学会雑誌, Vol. 22,

現率が低い結果となったこともこれが原因で Normal クラスに

No. 2, 2015, pp.80-82

誤分類されたためと考えられる．
[6]

また，抽出した上腕骨小頭骨輪郭を内包するバウンディング

I. Shinohara, A. Inui, Y. Mifune, et al, "Diagnosis of Cubital Tunnel Syndrome
Using Deep Learning on Ultrasonographic Images", Diagnostics, Vol. 12, No. 632,

ボックスは正方形ではないものが多く，VGG16 への入力の際

2022, pp.1-14

99

OP3-3骨シンチグラムの陽性高集積検出システムにおける市販後学習
啓輔*1，大﨑 洋充*2，東山 滋明*3，河邉 譲治*3，中岡 竜介*4，清水 昭伸*1
*1
東京農工大学大学院工学研究院*2
群馬県立県民健康科学大学大学院診療放射線学研究科*3
大阪公立大学医学部附属病院核医学科*4
国立医薬品食品衛生研究所医療機器部
Post-market training of a hot-spot detection system of malignant tumor in a bone scintigram
Keisuke FUJIMOTO*1，Hiromitsu DAISAKI*2，Shigeaki HIGASHIYAMA*3，Joji KAWABE*3
Ryusuke NAKAOKA*4，Akinobu SHIMIZU*1*1
Institute of Engineering, Tokyo University of Agriculture and Technology*2
Gunma Prefectural College of Health Sciences*3
Osaka Metropolitan University Hospital藤本*4National Institute of Health Sciences

要旨：本報告では，骨シンチグラムを用いた陽性高集積検出システムのための市販後学習の改良法の提案について報告する，特に市販後学習のためのデータが少数の場合に注目する．データが少ない場合，すべての層の重みを対象に再学習を行うと，過学習によって性能が低下する可能性が高くなる．そこで，再学習を行うか否かを適応的に選択する方法について検討をする．具体的には，
Policy network を用いて再学習をする層を選択する．本稿では，市販後学習のためのデータの数を変化させて提案法の有効性を評価する．また，再学習の対象になった層の可視化結果などを用いながら提案法の有効性について議論する．
キーワード：骨シンチグラム，高集積検出，再学習，domain shift，Policy network

1. はじめに販後の target domain のデータを用いて再学習を行う（fine-tunelayer）．Policy Network は，入力画像ごとに，freeze layer か finetune layer かの選択を Gumbel-Softmax を通じて行う．用いた損失関数は Class Weighted Softmax Cross Entropy(式(1))である．
𝑒 𝑦𝑛𝑖
𝑝𝑛𝑖 = 𝑠𝑜𝑓𝑡𝑚𝑎𝑥(𝑦𝑛𝑖 ) = 𝐶∑𝑘=1 𝑒 𝑦𝑛𝑘
𝑁 − ∑𝑁𝑡𝑛=1 𝑛𝑖
(1)
𝑤𝑖 =
𝑁
𝑁 𝐶
1
𝐿𝑊𝑆𝐶𝐸 = − ∑ ∑ 𝑤𝑖 𝑡𝑛𝑖 𝑙𝑜𝑔(𝑝𝑛𝑖 )𝑁

骨シンチグラム上の骨転移による高集積の診断は容易ではなく[1]，コンピュータによる検出支援が求められる．これまで
著者らは，骨格認識と陽性高集積検出の 2 つの処理[2][3]からなるシステムを開発した．しかし，開発時（source domain）と市販後（target domain）のデータの特徴の分布が異なるなどのdomain shift が生じた場合，実運用時に期待される性能が得られないことがある．そのため，市販後の target domain のデータを用いて再学習を行うが，市販後の施設で多数のデータを集めることは容易ではなく，データ数が少ない場合には性能が十分に向上しないことがある．原因の一つに，モデルの多数の重みを少数のデータのみを用いて学習させることによる過学習の可能性が挙げられる．
本研究では，これまでの Domain Adaptation の研究の中から
文献[4]の手法に注目する．この手法では，再学習の対象となる層を自動的に選択することで重みの内の一部のみを対象とした学習が可能となる．実際の画像データを用いて再学習データ
数を変化させながら陽性高集積の検出性能を評価する．また，再学習の対象となった層を可視化しながら考察する．

𝑛=1 𝑖=1

ここで，𝑁は全画素数，𝑛は画素のインデックス，𝑡𝑛𝑖 は正解ラベル，𝑝𝑛𝑖 は出力𝑦𝑛𝑖 の確率である．

2. Policy Network を用いた陽性高集積検出システムの再学習
従 来 の 高 集 積 検 出 シ ス テ ム の ResBtrflyNet [3] に Policy
Network [4]を組み合わせる
（図 1）
．
まず，
市販前の source domainのデータで事前学習したネットワークの重みをコピーして各層を二重にする．一方は重みを固定し（freeze layer），他方は市

図 1 ネットワーク構造

100

FP+FN は 前 面 で は 従 来 手 法 で 196.1[pixel] ， 提 案 手 法 で202.3[pixel]，後面では従来手法で 248.8[pixel]，提案手法で244.8[pixel]となり，全再学習データが最も性能が改善する訳ではなく，再学習による性能の改善は，再学習データ数よりもデータの特徴に依存することが考えられえる．

また，図 1 におけるネットワークのレベルを𝑙，Gumbel-Softmax
を経て出力される freeze layer を選択する確率を𝐼𝑙 (𝑥)，freeze
layer を𝐹𝑙 ，fine-tune layer を𝐹̃𝑙 とすると，ネットワークの出力は式(2)で表される．
𝑥𝑙 = 𝐼𝑙 (𝑥)𝐹𝑙 (𝑥𝑙−1 ) + (1 − 𝐼𝑙 (𝑥))𝐹̃𝑙 (𝑥𝑙−1 )(2)

図 3 は，再学習データ 10 回の選択中のある回のテストデー

学習時には，このバイナリ指標𝐼𝑙 (𝑥)を通じて損失の勾配が伝搬タに対する推論時の fine-tune layer の選択頻度を可視化したもする．なお，前後面の Policy Network の出力が共に存在する場のである．その時の FP+FN[pixel]を図 2 に●印で示した．

合には 2 つを平均したものを𝐼𝑙 (𝑥)として用いる．
Policy Networkの中身には，ResNet[5]を用いた．

3. 実験条件と実験結果
3.1 実験条件
実験試料には 6 施設から撮影された 1,032 症例の前後面の骨
シンチグラム(512*1024[pixel], 2.8[mm/pixel])と正解の高集積ラベルを使用した（東京農工大学倫理委員会承認番号
No.200904-0238）．5 施設のデータを市販前の source domain のデータ，1 施設のデータを市販後の target domain のデータとした．また，target domain のデータは 2/3 を再学習用，1/6 をバリデーション用，1/6 をテスト用に分けた．ここで，2/3 の再学習
データから a/10（a=1,5,9）の割合のデータを 10 回ランダムに選択し，それぞれで再学習を行った．再学習時のミニバッチサ
イズは 64，Optimizer には Adam(α=0.001)を使用し，Policy
Network に用いる Gumbel-Softmax の温度パラメータは 0.5 とした．テストには，バリデーションデータで最も FP+FN[pixel]
が少ないネットワークを使用した．なお，システムの出力は陽性高集積，陰性高集積，およびその他の 3 クラスであるが，FPと FN は，陽性高集積かそれ以外かの 2 クラスとして計算した．

(a) 1/10(b) 5/10(c) 9/10

図 3 fine-tune layer が選択された頻度
図 2，図 3 より，入力に近い層で freeze layer が選択された場
合に精度(FP+FN)が向上することが分かった．入力に近い
Encoder 部の層は出力への影響が大きく，過学習の原因となりやすいが，提案法によってその層の重みを freeze することで，市販前のモデルの特徴が再学習後のモデルにも引き継がれ，性能向上に結びついたと考えられる．一方，Decoder 部は fine-tunelayer が選択される傾向にあり，それによって domain shift へ対応できたと予想される．これらの点の検証は今後の課題である．

3. まとめ
本稿では，骨シンチグラムを用いた陽性高集積検出システムのための市販後学習の改良法について実験を行った．実験結果
より，freeze layer の適応的な選択が性能の向上に影響を与えていることがうかがえた．今後は，Policy Network の改良をし，更なる認識精度の向上を目指す．

3.2 実験結果
テストデータに対する FP+FN[pixel]を図 2 に示す．

謝辞
日頃から熱心にご指導・ご討論いただいた東京農工大学清水昭伸研究室の各位に感謝いたします．
利益相反の有無なし
文(a) 前面図2

献［1］小野慈：骨シンチによる骨転移診断．南江堂，東京，2002, pp1-30．
［2］H. Wakabayashi，A. Saito，S. Higashiyama et al: Detection of bone metastasis
in a scintigram using U-Net，2018 Proc．of Computer Assisted Radiology
and Surgery(CARS )，Berlin，Germany，S260 June 2018．
［3］A. Shimizu, H. Wakabayashi, T. Kanamori et al: Automated measurement ofbone scan index from a whole-body bone scintigram, International Journal ofComputer Assisted Radiology and Surgery 15, 389-400, 2020［4］I. Zakazov, B. Shirokikh et al: Anatomy of Domain Shift Impact on U-Net
Layers in MRI Segmentation, MICCAI 2021, Strasbourg, France, 2021
［5］He, K., Zang, X., Ren, S., et al: Deep Residual Learning for Image Recognition.
Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision
and Pattern Recognition, pp.770, 2016(b) 後面

再学習による性能（FP+FN[pixel]）（**：有意水準 0.01．Wilcoxon の符号付順位和検定（H0：FP+FN[pixel]の中央値に差がない））
図２には，再学習データ 1/10, 5/10, 9/10 それぞれの性能と合わせて，市販前の性能も示している．図２の平均値（×）や中央値は Policy Network を用いることで減少することが分かる．検定の結果からは，後面で再学習データが 5/10 の場合について
のみ有意水準 1%で帰無仮説が棄却された．また，どの再学習
データに対しても市販前のモデルより性能は向上した．なお，
全再学習データ(164 症例)を用いて再学習を行った場合，

101

OP3-4
3D-Alpha-WGAN の正常症例学習モデルを用いた
FDG-PET 画像における異常集積の自動検出内田 卓妙*1，原 武史*2，周 向栄*2，片渕 哲朗*3，野崎 太希*4，松迫 正樹*4，藤田 広志*2
*1

岐阜大学大学院自然科学技術研究科[〒501-1193 岐阜市柳戸 1-1 e-mail:tuchida@fjt.info.gifu-u.ac.jp]*2
岐阜大学工学部*3

岐阜医療科学大学保健科学部
聖路加国際病院放射線科
Malignant tumor detection method in FDG-PET images
by normal case training model of 3D-Alpha-WGAN*4

Takumi UCHIDA*1，Takeshi HARA*2，Xiangrong ZHOU*2，Tetsuro KATAFUCHI*3，
Taiki NOZAKI*4，Masaki MATSUSAKO*4，Hiroshi FUJITA*2*1
Graduate School of Natural Science and Technology, Gifu University*2

Faculty of Engineering, Gifu University*3
Gifu University of Medical Science*4

St. Luke’s International Hospital

要旨：医用画像における網羅的な異常データの収集コストの高さは問題である．本研究では，医師の負担軽減や見落としを防ぐた
めに，体幹部 FDG-PET 画像における悪性腫瘍の自動検出手法の開発を目的とする．ここでは，データ収集コストの低い正常症例を利用して，教師なし異常検知のアプローチで腫瘍の検出を行う．正常症例の 3 次元 FDG-PET 画像 66 症例を，3 次元画像生成モデ
ルである 3D-Alpha-WGAN に入力して，正常画像生成モデルを得る．このモデルに異常症例を入力し，正常例様に補正された再構
成画像を出力する．入出力間の差が大きい領域は，正常症例にない特徴を持つため，その領域を腫瘍候補とする．各候補に対して，体積や周辺画素との差を基に偽陽性の可能性が高い候補を削除し，残った候補を最終出力とする．異常症例 58 症例における検出率
は 89.9%，1 症例あたりの平均偽陽性数は 37.9 個となり，正常症例を学習させた 3D-Alpha-WGAN モデルは腫瘍検出に有用である
可能性が示唆された．
キーワード：FDG-PET, 教師なし異常検知, GAN, コンピュータ支援診断

1. はじめにを用いて，異常集積を含む画像を入力した際の再構成誤差を基

近年，がんの罹患者数は増加傾向にあり，早期発見と早期治にした検出手法を提案する．

2. 方法
2.1 画像生成モデルによる画像生成療が重要とされている．PET 検査は，がん腫瘍の位置や大きさの把握，転移状況の調査といった用途で用いられる．
PET 画像は約 300 枚のスライス画像からなる上に，罹患者数

画像生成モデルには VAE と GAN を組み合わせ，損失関数の増加に伴い撮像件数が増えているため，すべての画像を精査に WGAN-GP を適用して 3 次元に拡張した 3D-Alpha-WGAN[1]することは医師にとって負担が大きい．そこで，計算機によるをベースに，パラメータの調整と Optimizer の変更をしたモデ

診断の補助を行うコンピュータ支援診断(CAD)システムの開ルを用いる．ネットワーク構造を図 1 に示す．学習には正常症発が期待されている．近年では，深層学習を用いた病変検出に例 66 症例の 3 次元 FDG-PET 画像を用いる．首から膀胱まで関する研究は数多く報告されている．そのうち，教師あり学習の範囲に切り取り，128×128×128[voxels]にリサイズしたのち，を用いている手法は，幅広い症例を含む大量の学習データとそ

画素値を[-1,1]に正規化する．

れに対応した教師ラベルの作成が必要である．網羅的な異常デ2.2 再構成誤差の出力ータの収集コストと，3 次元データに対する教師ラベルの作成

正常症例を学習した画像生成モデルに異常集積を含む画像

コストの高さは問題として挙げられる．

を入力すると，入力画像に類似した正常例様の再構成画像が出

そこで，本研究では 3 次元の FDG-PET 画像を対象に，教師力される．入出力間で大きく変化のあった部分には異常集積がなし異常検知のアプローチで体幹部全体における異常集積の含まれる可能性が高い．その部分を検出するため，入力画像か自動検出を目的とする．正常症例を学習させた画像生成モデル

ら出力画像を引いた差分のうち，正値である画素のみを再構成

102

表 1 検出結果の内訳
検出対象数

検出数

検出率

肺

30

27

90.0%

肝臓

25

17

68.0%

腹部

208

194

93.3%

その他

33

28

84.8%

全体

296

266

89.9%

図 1 3D-Alpha-WGAN
誤差画像として出力する．

100

2.3 異常候補の検出

9080

再構成誤差として残った画素に対して，異常集積である可能

70

True Positive Fraction

性の高い領域のみを残すために，誤差の平均と標準偏差を用いて動的閾値処理を行う．
閾値処理後の二値化画像には細切れになったノイズ状の画素が複数含まれる．それらを削除するために，ノイズ除去に用

60
50
40
30

いられるオープニング処理を行う．

20

2.4 臓器ラベルを利用した偽陽性削除

1002.3 での検出結果には，誤って異常と判定されてしまった偽

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

False Positives Per Image

陽性が複数個存在する．中でも，肝臓や膀胱など，正常な細胞

図 2 FROC 曲線

であっても画素値が高い部位では偽陽性が多い．そのため，部位ごとに異なる偽陽性削除条件を定めるために，まず CT 画像
に対する Graph Cut 処理により作成された肺，肝臓，腎臓の臓器ラベルを用いて，検出された異常候補がどの臓器領域に属しているかを特定する．異常候補の画素値の最大値，平均値，周辺画素との差，体積を基に，各臓器の特徴から定めた偽陽性条
件と照合し，その条件を満たした場合，その候補を削除する．

3. 結果
肺，肝臓，腹部，その他の体幹部に腫瘍領域を含む異常症例(a) スライス画像(b) 正解領域+検出結果
図 3 検出結果の例

58 症例を対象に検出を行った．異常症例についても，画像生
成モデルの学習に用いた正常症例と同様の範囲への切り取りと正規化を行った．
謝辞

検出結果の内訳を表 1 に，FROC 曲線を図 2 に示す．また，本研究の遂行にあたり，有益なご助言をいただきました研究

腹部における検出結果の例を図 3 に示す．橙色が検出結果を，緑色が正解領域を表し，図中の正解領域すべてを検出している．

室の方々に深く感謝の意を表します．本研究の一部は文部科学
省科研費（18K12102）の補助によって行われました．

全体の検出率は 89.9%，平均偽陽性数は 37.9 個となった．

4. まとめ利益相反の有無

FDG-PET 画像において，教師ラベルなしでの 3 次元画像生なし

成モデルを用いた異常集積の自動検出を行った．検出対象の58 症例，296 領域に対して，検出率は 89.9%，1 症例あたりの文 献

平均偽陽性数は 37.9 個となった．

［1］Kwon G, Chihye H, Dae-shik K: "Generation of 3D brain MRI using auto
encoding generative adversarial networks." International Conference on
Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention. Springer,
Cham, 2019

以上より，正常症例のみで学習した 3D-Alpha-WGAN モデル
は，教師なし異常検知のアプローチを用いた，FDG-PET 画像における異常集積の自動検出に有用である可能性が示唆された．

103

OP3-5

A Novel Centroid-attention based Hybrid Model for Subarachnoid Hemorrhage Classification
on Imbalanced Data
Zhongyang LU*1，Masahiro ODA*2,1, Yuichiro HAYASHI*1, Tao Hu1, Hayato ITOH*1,
Takeyuki WATADANI*3 Osamu ABE*3，Kensaku MORI1,4,5*1*2

Graduate School of Informatics, Nagoya University

Information Strategy Office, Information and Communications, Nagoya University*3

The University of Tokyo Hospital, Department of Radiology*4*5

Information Technology Center, Nagoya University

Research Center for Medical Bigdata, National Institute of Informatics

Abstract: AI-based diagnosis suffers from the low accuracy, resulting from data imbalance between normal and disease cases. This paper proposesa novel hybrid model to alleviate the data imbalance issue in the subarachnoid hemorrhage classification issue. We present a centroid-attention
concept to build up a centroid feature representation of each class dynamically and metric the distance of centroids and features as constraint
conditions to enhance the classification performance. In addition, we design a novel loss function to optimize the centroids and the model
dynamically. We performed experiments on a highly imbalanced brain CT dataset, including 33 cases with subarachnoid hemorrhage and 2519
normal cases. Our experiments showed that after inducting the memory-attention hybrid model, in contrast to the previous work, the F1 scorevalue was improved around 4.7%, confirming the proposed method's effectiveness in alleviating the classifier bias toward our mission.
Keyword: Imbalanced Classification, Metric learning, Memory-attention, Subarachnoid Hemorrhage

1. Introduction

DicoriaNet, which dynamically learn centroid feature representation

Subarachnoid Hemorrhage: A Subarachnoid Hemorrhage (SAH)of each class (could be regarded as global information) and metricis a subtype of cerebrovascular disease caused by acute hemorrhage

distances of centroids and features as constraint conditions forin the subarachnoid space [1]. In terms of pathogenesis, it can be

performance improvement. (2) We design a loss function to optimize

divided into the Traumatic subarachnoid hemorrhage (tSAH) andour proposed DicoriaNet, which can optimize the centroids and model

Aneurysmal subarachnoid hemorrhage (aSAH). Especially, with the

dynamically. (3) We conduct experiments on the imbalanced SAH CT

high lethality and high omission diagnostic rate of aSAH in thedataset and create a new record on our dataset.

emergency department, SAH diagnosis haunts clinical residences for

2. Methods

a long time.
Data imbalanced issue: The imbalanced data problem (all called

In this section, we first demonstrate our proposed method's

the long-tailed problem) is a common but critical scenario in the real

schematic diagram. And then, we elaborate on critical points in theworld. In the clinical situation, compared with the number of normal

remaining parts.

cases, the ones with the disease are rare. And then, it makes a

DicoriaNet for imbalanced classification: Figure 1 shows thechallenge for Computer-Aimed Diagnosis (CAD) system to learn an

overview of our proposed method, DicoriaNet. Besides the feature

unbiased classifier.

extractor (we chose the DenseNet-121 as our backbone model), theCAD system on cerebral clinical image: Several previous

model consists of the dynamical class centroid computation and KL

researchers have gained remarkable achievements, Chilamkuthy et al.

divergence-based attention query calculation processing. We input 2D[2] used a base CNN to detect ICH CT scans and compared theaxial CT images and employ the feature extractor to obtain the feature

performance of the model to that of radiologists. On the data

representations of CT images, and utilize the extracted feature vectors

imbalanced classification, Lu et al. proposed a CB-DenseNet_LSTM

to the consequential processing. The purpose of the dynamical classframework and its varieties SACB-DenseNet_LSTM [3] to handle thecentroid computation is to obtain a global feature representation (classdata imbalanced challenge in SAH CT classification on an

centroid) and dynamically update it in epochs (optimized by center

imbalanced dataset.

loss). On the other hand, the query calculation is expected to learn an

In this study, we present a new perspective to deal with the dataattention weight in order to guide the feature representation to fuse

imbalanced issue on SAH CT classification. The contributions of our

the related centroid wisely. Without loss of the characteristic

work include three highlights. (1) We design a novel model,

information, we conduct Hadamard summation on the feature104Fig. 1 The workflow of DicoriaNet. The query creator block is a linear layer to enhance model’s learning ability. The center loss is applied tominimize the space of intra-class samples and separate the inter-class samples. The signal ⊕ represents the Hadamard summation. The
initialization of centroids is calculated by the mean of feature vectors in the same class.
representation and the fusion information (weighted centroids) for the

CT dataset. It was collected by the National Institute of Informatics

final classification. We refer to Liu et al. [4], adopting cosine norm

(NII), including 2,519 cases of no hemorrhage brain CT and 33 cases

classifier as the classifier. In inference, as conventional CNNs, we justbrain (607 slices SAH CT and 108,737 no-SAH CT).

input 2D CT images and obtain classification results.

Results: For quantitative evaluation, F1 score, precision rate andDynamical centroid computation: Instead of the conventional

recall rate were applied to support our experiments. We summarizedbatch-based centroid method (which suffered from lack of global

experimental results in Table 1. By comparing previous works and theinformation), the method dynamically update centroid in epoch by its

state of art method [4] tackling long tailed problem in computer vision,

gradient update. And for centroid updating, we design a loss function,

results indicated our method outperform others.

which is inspired by the work [5]. We redesign the loss, which the

4. Discussion and Conclusions

distances of the sample and its non-correspondence centroids are also
in consideration. The loss function maximizes the distance of samples

We discover DicoriaNet alleviates degradation of precision score

and non-correspondence centroids, and minimizes the corresponding

caused by using LSTM, making intra-class distribution compact, butone, making model have better discriminative ability.

the recession of minority samples martin at decision boundary should

Attention query calculation. Lu et al: [3] visualized the feature

be noticed. For future plans, the generalization of DicoriaNet in otherimportance vector and proposed the concept of feature importance

medical CT datasets will be discussed.

distribution. We recognized that samples in the same classification

Acknowledgement

results show quite similar distribution. Hence, we vectorize andA part of this research was supported by the Mori laboratory andnormalize the centroids (centroids initialization is written in Fig. 1

AMED Grant Numbers JP19lk1010036, JP20lk1010036, andcaption) and samples, and employed KL divergence value of samples

MEXT/JSPS 26108006, 17H00867 and 21K19898.

and each centroid as metrics to measure their correlation. Considering

Competing interests

the nature of KL divergence value, we get its reciprocal as theNone.

attention weight of a sample to each centroid.

References［1］Abraham M K, Chang W T, et al.: Subarachnoid hemorrhage. Emergency Medicine

3. Experiments and Results

Clinics 34(4): 901-916, 2016

Dataset and experimental setting: For verifying effectiveness of［2］Chilamkurthy S, Ghosh R, et al.: Deep learning algorithms for detection of critical

our method, we conducted experiments on a heavy imbalanced SAH

findings in head CT scans: a retrospective study. The Lancet 392: pp.2388-2396, 2018［3］Lu Z, Oda M, Hayashi Y, et al.: Self-attention Class Balanced DenseNet_LSTM

Table 1 Quantitative evaluation results of experiments

framework for Subarachnoid Hemorrhage CT image Classification on Extremely

experiments.

Experiments
F1 score
RecallPrecision
Table 1 Quantitative evaluation results of experiments.
DenseNet-121
0.638
0.721
0.577

Imbalanced Brain CT Dataset, 第 40 回日本医用画像工学会大会予稿集, pp.69-75,
2021

CB_DenseNet_LSTM

0.726

0.936

0.594

［4］Liu Z, Miao Z, Zhan X, et al.: Large-scale long-tailed recognition in an open world.

SACB_DenseNet_LSTM

0.734

0.927

0.608

IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2019, pp.2537-2546.

OLTR [4]

0.656

0.509

0.923

［5］Wen Y, Zhang K, Li Z, et al.: A discriminative feature learning approach for deep

DicoriaNet

0.781

0.673

0.933

face recognition. European conference on computer vision, pp.499-515, 2016105

OP4-1
境界情報を考慮する損失関数を用いた FCN による
腹部 CT 像からの臓器領域抽出に関する研究大野

真奈*1，申忱*1，Holger R. Roth*2，小田昌宏*3, 1，林 雄一郎*1，

三澤 一成*4，森 健策*1,5*1
名古屋大学大学院情報学研究科*2*3

NVIDIA Corporation
名古屋大学情報連携推進本部情報戦略室*4*5

愛知県がんセンター
国立情報学研究所医療ビッグデータ研究センター

A Study on Organ Segmentation from Abdominal CT Volumes
Using FCN with a Loss Function Considering Boundary Information
Mana OHNO*1，Chen SHEN*1，Holger R. Roth*2，Masahiro ODA*3,1，Yuichiro HAYASHI*1，
Kazunari MISAWA*4，Kensaku MORI*1,5*1
Graduate School of Informatics, Nagoya University*2
NVIDIA Corporation*3
Information Strategy Office, Information and Communications, Nagoya University*4
Aichi Cancer Center*5

Research Center for Medical Bigdata, National Institute of Informatics

要旨：本稿では，境界情報を考慮した損失関数を導入した Fully Convolutional Networks（FCNs）による 3 次元腹部 CT 像からの多臓器領域抽出手法について述べる．コンピュータによる診断・手術支援システムの開発において，多臓器領域抽出は重要な要素技術
であり，これまで多くの研究が報告されている．従来の臓器領域抽出では損失関数として Dice Loss が広く利用されている．しかしながら，Dice Loss は抽出領域と正解領域の重なり部分を考慮するため，学習されたモデルは臓器の境界部分の表現が曖昧になる傾向がある．このような問題を解決するため，提案手法では抽出領域の境界部分における曖昧さを考慮する Boundary Enhancement Loss
を Dice Loss と組み合わせた損失関数を用いて，FCN による多臓器領域抽出を行った．そして，境界情報が多臓器領域抽出に与える影響を考察した．本研究では 284 症例の CT 像を用いて多臓器領域抽出を行った．全臓器の Dice 係数の平均は，3D U-Net を用いた手法で 87.24%，V-Net を用いた手法で 87.19%であった．
キーワード：セグメンテーション，機械学習，臓器領域抽出

1. はじめに

2. 手法

近年，コンピュータによる診断や手術の支援の研究が盛んに

提案手法は学習過程，推定過程，評価過程の 3 つの段階に分行われている．腹部 CT 像からの臓器領域抽出はこれらの支援けられる．まず，CT 像とその正解ラベルを FCN の入力とし，システムの開発のために重要な要素技術であり，これまで多く学習を行う．ここで損失関数として BE Loss が用いられる．次の手法が提案されている．臓器領域抽出における損失関数としに学習によって作成したモデルにテスト用の CT 像を入力し，て，Dice Loss [1]が広く利用されている．しかし，CT 像はコンラベルの推定を行う．最後に推定したラベルと正解ラベルを比トラストが低く，境界部分が本質的に曖昧であるにもかかわら較してモデルの評価を行う．

ず，Dice による評価で境界部分の曖昧性を評価することは難提案手法の学習過程において，損失関数として BE Loss が用しい．そこで，本稿では境界情報を考慮する損失関数である

いられている．BE Loss を用いた学習では，まずモデルによるBoundary Enhancement Loss（BE Loss） [2]を 3D U-Net [3]と V-

予測ラベルと正解ラベルにそれぞれラプラシアンフィルタを

Net [1]の 2 つの Fully Convolutional Networks（FCNs）の学習に適用し，その差の L2-norm を導出する．フィルタリングの流れ導入し，動脈，門脈，肝臓，脾臓，胃，胆のう，膵臓，左右のを図 1 に示す．以上の操作を，背景を除くすべての臓器の正解

腎臓の領域抽出を行った．また，提案手法を Dice Loss を用い

ラベル・予測ラベルについて行う．全臓器の正解ラベルと予測た多臓器領域抽出と比較し，境界を考慮する損失関数が抽出精ラベルの差の L2- norm の平均を𝑙𝐵𝐸 とする． 𝑙𝐵𝐸 はラベルの境度に与える影響を考察した．

界部分のみ考慮し，境界の内部と外部の区別をつけることがで

106

後の課題として，臓器抽出のモデルの改良や位置情報など新しい特徴量のモデルへの導入を考えている．また，本実験で精度の低かった血管領域を中心に，さらなる精度の改善を目指す．
謝辞
本研究は JST CREST JPMJCR20D5，JPMJMS2033，科研費
21K19898 の支援を受けたものである．
図 1

フィルタリングの流れ．平滑化フィルタとラプラシア
ンフィルタを適用後，L2-norm を計算する．

利益相反の有無なし
文

きないため，Dice Loss と組み合わせた値を最終的な損失関数として利用する．最終的な損失𝑙𝑜𝑣𝑒𝑟𝑎𝑙𝑙 は𝑙𝑜𝑣𝑒𝑟𝑎𝑙𝑙 = 𝑙𝑑𝑖𝑐𝑒 +献［1］Milletari F, Navab N, Ahmadi S: V-Net: Fully Convolutional Neural Networks
for Volumetric Medical Image Segmentation. In Proceedings of FourthInternational Conference on 3D Vision (3DV), California, 2016, pp565-571［2］Yang D, Roth H, Wang X, et al.: Enhancing Foreground Boundaries for
Medical Image Segmentation. In Proceedings of Medical Imaging with Deep
Learning, Montréal, 2020, arXiv:2005.14355v1［3］Çiçek Ö, Abdulkadir A, Lienkamp S, et al.: 3D U-Net: Learning Dense
Volumetric Segmentation from Sparse Annotation. Medical Image
Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI), Athens, 2016,
pp424-4321
𝑙 ,1000 𝐵𝐸のように与えられる．ここで𝑙𝑑𝑖𝑐𝑒 は Dice Loss を表している．

3. 実験及び結果
本実験では学習用に 228 症例，テスト用に 56 症例の全 284
症例の腹部 CT 像を用いて多臓器領域抽出を行った．実験で用表 1

BE Loss と Dice Loss の Dice による評価．

いた CT 像のスライスあたりの画像サイズは 512 × 512 pixel，

3D U-Net,

3D U-Net,

V-Net,

V-Net,

スライス数は 311-1149 スライスである． また，すべての CT

Dice + BE

Dice

Dice + BE

Dice

動脈

85.90%

82.45%

84.77%

83.74%

門脈

72.74%

70.47%

73.45%

72.07%

肝臓96.00%

87.93%

96.44%

95.28%

脾臓

96.02%

70.54%

95.66%

94.18%

胃81.60%

76.08%

83.85%

82.96%

胆のう

83.80%

76.35%

82.14%

82.06%

膵臓

76.63%

72.46%

76.31%

74.50%

右腎臓96.41%

93.49%

96.24%

96.04%

左腎臓96.08%

71.46%

95.85%

95.29%

平均

87.24%

77.92%

87.19%

86.24%

像とラベルを 1 × 1 × 1 mm3 の解像度にリサンプリングを行った．また，モデルへの画像の入力サイズは 96 × 96 × 96

pixelとした．Dice による抽出精度評価を表 1 に示す．また，抽出結果の例を図 2 に示す．

4. 考察
表 1 より 3D U-Net と V-Net のどちらのモデルを用いた場合
でも，BE Loss を用いたことで Dice Loss のみ用いたものと比較して精度の改善がみられた．特に 3D U-Net を用いた手法では胃や肝臓で大きく精度が改善されたが，これは Dice Loss による抽出結果で見られた孤立した過抽出領域が，BE Loss を用いた手法で削減されたことが影響していると考えられる．一方で血管領域については末端の細い血管が抽出されない傾向があり，特に門脈の精度が低い結果となっている．このことから，
BE Loss が血管のような細い領域では有効でない可能性がある．

4. まとめ
本稿では，3D U-Net と V-Net の 2 つの FCN に BE Loss を導入し多臓器領域抽出を行った．その結果，3D U-Net と V-Net のどちらのモデルを用いた場合でも，BE Loss を用いた手法がすべての臓器で最も高い精度となった．一方，血管領域について
図 2は抽出されない領域があり，特に門脈で低い精度であった．今

107

抽出結果の例．

OP4-2
PET/CT 画像を用いた多臓器自動抽出に関する初期的検討*1

菅沼雄太 ，寺本篤司*1，齋藤邦明*1，藤田広志*2，鈴木結紀*3，富山憲幸*4，木戸尚治*3*1
藤田医科大学大学院 保健学研究科*2
岐阜大学 工学部*3
大阪大学大学院 医学系研究科 人工知能画像診断学共同研究講座*4
大阪大学大学院 医学系研究科 放射線医学教室
Initial Investigation of Automated Multi-Organ Extraction Using PET/CT Images
Yuta SUGANUMA*1，Atsushi TERAMOTO*1，Kuniaki SAITO*1，Hiroshi FUJITA*2，
Yuuki SUZUKI*3，Noriyuki TOMIYAMA *4，Shouji KIDO*3*1
Graduate School of Health Sciences, Fujita Health University*2
Faculty of engineering, Gifu University*3
Department of Artificial Intelligence Diagnostic Radiology, Graduate School of Medicine, Osaka*4

University
Department of Diagnostic and Interventional Radiology, Graduate School of Medicine, Osaka
University

要旨：PET/CT 検査は腫瘍の早期発見に有用であり，検診目的でも利用されている．しかし，PET 画像は空間分解能が低く，高集積を呈する臓器の同定が困難な場合がある．そこで本研究は，PET/CT 画像を用いて多臓器を自動抽出する手法を検討した．本研究では仁泉会 MI クリニックにて収集された 88 症例の全身 PET/CT 画像を対象とした．PET 画像または PET 減弱補正用 CT 画像に対
し，U-Net を用いて臓器領域抽出を行った．抽出対象は，肝臓・脾臓・膵臓・腎臓とし，それらの抽出精度は Dice 係数にて評価した．肝臓・脾臓・膵臓・腎臓の Dice 係数はそれぞれ 0.935，0.912，0.543，0.831 となり，膵臓・腎臓以外は診断用 CT 画像を用いた先行研究と同等の抽出精度が得られた．診断用 CT 画像よりも解像度が低くノイズレベルの高い PET/CT 画像であっても肝臓・脾臓は十分な精度で抽出が可能であることが確認された．
キーワード：U-Net，セグメンテーション，PET/CT

1. はじめに診断の他に転移の有無の診断を行うことができる点が挙げら

国内の疾患別死亡率において，悪性新生物は１位とされ，れる．しかし，PET 画像は空間分解能が低く，高集積を呈する

年々増加傾向にある[1]．悪性新生物は進行する病変であり，治臓器の同定が困難な点や，読影医は PET 画像，CT 画像，Fusion

療の開始時期が予後に大きく影響するため，早期発見が非常に

画像，それぞれの全身画像を読影する必要があり負担が大きい重要である．

といった問題点も挙げられる．上記の問題点により，PET/CT

悪性新生物の画像検査には，部位によって様々だが，核医学検査で得られる画像に対し，読影の補助が求められる．

検査，超音波検査，CT，MRI 等が利用される．特に核医学検

現在，人工知能技術を利用した医用画像の定量的な評価やコ

査（PET/CT 検査）は検診目的でも利用されており，早期発見

ンピュータ支援診断技術（CAD）等の研究が盛んに行われていに貢献している． PET/CT 検査の特徴として，形態的・動態的る．特に人工知能技術の一つであるディープラーニングを利用情報が得られる点や，一度に全身の検査を行う点，目的臓器のした，体幹部の多臓器自動抽出[2][3]は多く存在する．しかし，PET 画像に着目し，ディープラーニングを用いて臓器の自動抽――――――――――――――――――――――

出を行った研究は少ない．

*1 藤田医科大学大学院保健学研究科〔〒470-1192 豊明市
沓掛町田楽ヶ窪１番地 98〕
e-mail: teramoto@fujita-hu.ac.jp*2 岐阜大学工学部*3 大阪大学大学院 医学系研究科 人工知能画像診断学共同研究講座*4 大阪大学大学院 医学系研究科 放射線医学教室

よって本研究は，人工知能技術の一つである U-Net を用いた
PET/CT 画像における多臓器の自動抽出を目的とし，初期的な検討として，複数の臓器に対してそれぞれ別の U-Net を用いた臓器の自動抽出を行った．

108

診断用 CT 画像を用いて検討している先行研究[2][3]と比較すると，肝臓・脾臓では，PET/CT 画像を用いた本手法で同等な抽出精度が得られた．また，腎臓は 30 症例のみを使用している影響もあり，先行研究[2][3]に比べ低い結果となった．一方，
膵臓は他臓器に比べ大きく低い抽出精度となった．
なお，同一症例にて PET 減弱補正用 CT 画像のみを利用して抽出を行った場合と比較すると，PET 減弱補正用 CT 画像と PET
画像を併用した場合に若干の抽出精度の改善がみられ，２種類の画像を利用する有効性が確認された．
今後は抽出対象臓器ならびに使用症例数を追加しながら検討を続ける予定である．

2. 方法
本研究では，畳み込みニューラルネットワークを用いた領域抽出手法である U-Net を用いて臓器領域抽出を行った．抽出対
象は肝臓・脾臓・膵臓・腎臓とし，それぞれの臓器に対応した
U-Net を用意した．
使用データは，
仁泉会 MI クリニックで 2006
年から 2019 年に撮影された PET/CT 検査 88 症例を対象とした．ただし，腎臓は 30 症例のみ使用した．入力には PET 減弱
補正用 CT 画像，または PET 減弱補正用 CT 画像と PET 画像を重ねた画像のいずれかを使用した．4 種の臓器がすべて入る
ように，
肺底部を基準とし，肺底部から大腿骨頭周辺までの 116
スライスを入力画像とし，臓器領域の正解ラベルは解剖学を修

4. 結論得した学生１７名によって作成した．臓器抽出の評価指標として正解領域と抽出領域の一致度を表す Dice 係数を用い，交差

本研究では U-Net を用いた PET/CT 画像における多臓器セ検証法を用いて全ての症例に対する性能評価を行った．これら

グメンテーション手法を開発した．検証を行った結果，肝臓・の処理には，Tensorflow および Keras を利用した Python プログ

脾臓において，診断用 CT 画像用いた多臓器セグメンテーショ
ン同等の精度で行われ本手法の有用性が確認された．

ラムを利用し，学習処理には GPU として NVIDIA Quadro RTX
8000 を搭載した PC を利用した．

利益相反の有無なし

3. 結果および考察
臓器別の平均 Dice 係数，標準偏差を算出した結果を表１に文

献示す．また図１に臓器抽出結果の一例を示す．
［ 1 ］ 令 和 2 年 (2020) 人 口 動 態 統 計 月 報 年 計 （ 概 数 ） の 概 況 ：https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/jinkou/geppo/nengai20/dl/gaikyou
R2.pdf (2022/05/07)［2］Holger R. Roth, Hirohisa Oda, Yuichiro Hayashi et al: Hierarchical 3D fully
convolutional networks for multi-organ segmentation, arXiv, Vol1704.06382,
2017［3］Xiangrong Zhou, Ryosuke Takayama, Song Wang et al: Deep learning of thesectional appearances of 3D CT images for anatomical structure segmentation
based on an FCN voting method, Medical Physics, Vol44, Issue10,
October2017

表 1 臓器別の平均 Dice 係数と標準偏差
臓器平均 Dice 係数

標準偏差

肝臓

0.935

0.017

脾臓

0.912

0.033

膵臓

0.543

0.215

＊

0.831

0.138

腎臓

＊腎臓は 30 症例を使用した結果を示す．

左：PET 減弱補正用 CT 画像と正解画像を重ねた画像
右：PET 減弱補正用 CT 画像と出力画像を重ねた画像
脾臓

膵臓

腎臓

図１

肝臓

臓器抽出結果の一例

109

OP4-3
U-Net を用いた頸部 X 線動画からの椎体・棘突起の抽出に関する基礎的検討
塩田

紘司*1，目片 幸二郎*2 滝沢 穂高*3，工藤
*1

博幸*3

筑波大学大学院情報理工学位プログラム*2
四条畷学園大学*3

筑波大学システム情報系

Preliminary study on extraction of vertebral bodies and spinous processes invideofluorography by use of U-Net
Koji Shioda*1，Kojiro Mekata*2 Hotaka Takizawa*3，Hiroyuki Kudo*3*1
Master’s Program in Computer Science, University of Tsukuba*2*3

Shijonawate Gakuen University
Faculty of Engineering, Information and Systems, University of Tsukuba

要旨：嚥下障害は栄養低下や誤嚥を引き起こし，患者の生活の質を低下させるが，その詳細なメカニズムは未だ明らかになっていない．本研究では嚥下時 X 線動画にデータ拡張，マルチチャンネル化(Multi-channelization, MC)，下顎骨，後頭部，肩部の境界線に基づくキャリブレーションの 3 種類の前処理を行い，U-Net に適用することで椎体・棘突起を抽出する手法を提案する．マルチ
チャンネル化では，まず線形フィルタや非線形フィルタを用いて特徴画像を生成し，マルチチャンネル化画像（MC 画像）を生成する．この MC 画像を U-Net に適用し，抽出精度が最大となる特徴画像の組み合わせを求める．データ拡張，MC を行った場合の精度向上を確認した．実際の嚥下時 X 線動画に適用した結果を示す．
キーワード：頸部 X 線動画, 椎体，棘突起，U-Net, マルチチャンネル化

1. はじめに

2. 抽出手法
1)アフィン変換に基づくデータ拡張
先行研究[2]に基づき，モルフォロジー演算と RANSAC による放物線あてはめ処理などを適用して求めた基準点を用いて，平行移動と回転による 27 倍のデータ拡張を行う．
2)マルチチャンネル化(MC)[3]
マルチチャンネル化による椎体・棘突起の抽出の流れを図１に示す．

誤嚥性肺炎は 2019 年と 2020 年の日本人の死因 6 位[1]となっている．嚥下障害は誤嚥性肺炎の要因の一つだが，そのメカニズムは未だ解明されていない．本研究では，頸部X 線動画に Fully Convolutional Network の一種である U-Net
を適用し，頸椎を構成する椎体および棘突起をそれぞれ自動で抽出することを試みる．精度向上のために，３つの抽出手法を提案し，比較実験を行った．
M

N

1

U-Net

図１

マルチチャンネル化による椎体・棘突起の抽出110

から M 種類の特徴画像を生成し，その中から 3 種類の特徴

3) 下顎骨，後頭部，肩部の境界線に基づくキャリブレーシ
ョン

画像を選択し，それぞれを RGB チャンネルに入力したカラ

図 2 に示すように頭部放物線，肩部放物線，首中心線をー画像を生成する．これをマルチチャンネル化画像と呼ぶ．

基準として首中心線分と呼ばれる線分を求め，この線分のMC 画像を U- Net に入力し，椎体・棘突起を抽出し，抽出精

傾き，位置，大きさをそろえることによってキャリブレー

度の評価値を求める．得られた評価値をもとに焼きなまし

ションを行う．

８ビットのグレー画像である嚥下時 X 線動画の各フレーム法による特徴画像の組み合わせの最適化を行う．

図2

下顎骨，後頭部，肩部の境界線に基づくキャリブレーション

3. 実験
本研究では，正常被験者の嚥下時 X 線動画 39 症例からなるデータセットを実験に用いる．各症例から舌骨最大挙上
フレームにおける椎体・棘突起の位置を手動抽出し，正解
データとする．MC には学習用，特徴評価用，予測用の３つのデータセットを要するため 3-fold 3-phase cross validation
による評価を行う．提案した３つの抽出手法の性能を評価するために以下のような実験条件にて比較実験を行う．
条件 A：前処理無し
条件 B：アフィン変換に基づくデータ拡張
条件 C：MC
条件 D：MC＋キャリブレーション

図3

原画像・正解ラベル・予測ラベル

また条件 D では背景領域が小さくなることが原因で評価値が低くなっており，対策が必要と考える．
利益相反の有無なし

U-Net に用いるパラメータはエポック数 100，バッチサイズ
文

１，最適化手法には Adam，損失関数はクロスエントロピー

献[1] 厚生労働省 令和 2 年(2020)人口動態統計（確定数）の概況.

を用いた．

[2] 八板 駿平, 滝沢 穂高, 目片 幸二郎, 工藤 博幸「Support vector
machine 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

4. 考察とまとめ評価値を求めた結果，性能はピクセルベースのＦ値で，それぞれ 0.919，0.935，0.929，0.765 となり，データ拡張とMC が有効であった．条件Ｂの結果を図 3 に示す．MC のパ
ラメータの変更や，データ拡張の手法を変更することでさらなる向上が期待できる．この結果から，データ拡張と MCによって性能は向上しており，キャリブレーションによって性能が低下していることがわかる．

SVM を用いた嚥下時 X 線透視画像からの舌骨領域の抽出と追跡」日本
医用画像工学会論文誌, Vol.36, No.5, pp.209-216, 2018.
[3] Ayano Fujinaka, Kojiro Mekata, Hotaka Takizawa, Hiroyuki Kudo,

Segmentation of cervical intervertebral disks in videofluorography by
CNN, multi channelization and feature selection, International Journal ofComputer Assisted Radiology and Surgery, Springer, Vol.15, No.4, pp.18, 2020.

111

OP4-4
体幹部 CT 画像における 2D U-Net を用いた体腔の同時学習による腰方形筋の自動認識
直希*1，周 向栄*2，加藤 博基*3，原 武史*2, 4，藤田 広志*2
*1
愛知県立大学情報科学部*2
岐阜大学工学部*3
岐阜大学大学院医学系研究科放射線医学分野*4
東海国立大学機構医療健康データ統合研究教育拠点
Automatic Segmentation of Lumbar Quadrate Muscle by Simultaneous Learning of Body Cavity
Using 2D U-Net in Torso CT Images
Masahiro KAWAMOTO*1，Naoki KAMIYA*1，Xiangrong ZHOU*2，Hiroki KATO*3，
Takeshi HARA*2,4，Hiroshi FUJITA*2
川本

真大*1，神谷*1

School of Information Science and Technology, Aichi Prefectural University*2
Faculty of Engineering, Gifu University*3*4

Department of Radiology, Graduate School of Medicine, Gifu University
Center for Healthcare Information Technology (C-Hit), Tokai National Higher Education andResearch System

要旨：CT 画像を用いた腹部組織の自動解析では，セグメンテーションに基づく骨格筋量の計測が行われている．しかしながら，現状は第三腰椎(L3)断面における二次元の計測にとどまる．さらに，L3 断面内には複数の骨格筋が含まれているが，部位別認識が実現されている対象は限られる．本研究では，姿勢や呼吸機能との関係が示唆されている腰方形筋について，三次元認識手法を提案する．提案手法では，2D U-Net において腰方形筋に隣接する体腔を同時学習し，腰方形筋の自動認識における体腔の同時学習の効
果を明らかにする．20 症例の体幹部 CT 画像に対し，4 分割交差検証で提案手法を評価したところ，腰方形筋のみを用いた学習時には，Dice 値が 79.4%であったが，体腔と腰方形筋の同時学習では 85.6%となり，認識精度は 6.2%向上した．今後は，腹腔に隣接し腹壁を構成する他の骨格筋においても腹腔の同時学習の効果の検討を行う．
キーワード：腰方形筋，体腔，U-Net，CT 画像，同時学習

1.

はじめに

目的とする．我々は，これまでに体腔領域の自動認識を提案し，加齢による骨格筋量の減少や筋力の低下であるサルコペニ

体腔の認識精度は 90%以上と高い Dice 値を示した [5]．さらアの研究において，骨格筋のセグメンテーションに基づく解析に，体腔の認識結果を利用し，体腔に隣接する骨格筋である腹は基本的なアプローチである．特に，CT 画像における第三腰斜筋の自動認識を実現した [6]．本研究では，U-Net による学椎（L3）断面の骨格筋量は全身の骨格筋量と有意な相関がある

習時に，腰方形筋と体腔を同時に学習することで，体腔に隣接ことが示されている [1]．そのため，L3 断面における骨格筋セする骨格筋の一つである，腰方形筋の自動認識における体腔のグメンテーションは多数取り組まれているが，近年では，ディ同時学習の効果を明らかにする．

ープラーニングによるアプローチが取り入れられている [2]．
また，L3 断面には本研究の対象とする腰方形筋をはじめ，多2.

手法数の骨格筋が描出され，大腰筋の横断面積によるサルコペニア

体腔の周りには様々な表層筋が存在するが，腰方形筋も体腔の簡易評価などが報告されている [3]．しかしながら，L3 断面の後方に隣接する骨格筋である．ここでは，2D U-Net の学習における骨格筋認識は，断面内のセグメンテーションであるた

画像として，体幹部 CT 画像の横断面における腰方形筋およびめ，ボリュームとして骨格筋の評価ができないことが課題であ

体腔の領域を利用する．2D U-Net では，オーグメンテーショ

る．加えて，L3 断面内の骨格筋のうち，部位別認識が実現さンを適用し，データを 8 倍に拡張する．また，過学習抑制効果れている骨格筋は限られ，腰方形筋の部位別認識は実現できてを期待し，モデルにおいて，各 Convolution 層の後ろに Batch

いない．そして，腰方形筋では，横断面積の左右対称性が前額

Normalization を追加する．認識では，学習済みモデルに対し，面上の姿勢や呼吸機能との関係が言及されている [4]．

CT 画像の横断面を入力し，腰方形筋と体腔の同時認識を行い，本研究では，体幹部 CT 画像における腰方形筋の自動認識を

腰方形筋の 3 次元の部位別認識を実現する．

112

表 1 腰方形筋と体腔の同時学習における腰方形筋と体腔の認識精度と標準偏差(SD) [%]腰方形筋

学習対象領域の組み合わせ
腰方形筋のみ体腔のみ
腰方形筋と体腔（提案手法）

体腔

Dice

RecallPrecision

Dice

RecallPrecision

79.4±4.2-

82.9±4.1-

76.8±7.7-98.4±0.2

98.4±0.7

98.5±0.585.6±4.1

87.1±6.685.3±8.6

98.4±0.3

98.1±0.3

98.6±0.6

ハイパーパラメータは，エポック数 50，学習率 3×10-4，バのみを学習に用いた場合にみられた過抽出は，原画像におけるッチサイズ 4 とし，最適化関数は Adam を用いる．損失関数

脊柱起立筋とその周辺領域であり，濃淡値は腰方形筋と類似しは，Cross Entropy と Dice を組み合わせた関数である，0.5×ている．このような過抽出は体腔の同時学習では大幅に抑制さCross Entropy - Dice を用いる．

れている．そのため，体腔だけでなく，腰方形筋の後方に隣接する脊柱起立筋と同時学習を検討する必要がある．

3.

実験
試料画像には，非造影体幹部 CT 画像 20 症例を用い，4 分割

6.

まとめ

交差検証を行う．正解画像は，手動で作成した腰方形筋領域と本研究では，体幹部 CT 画像における腰方形筋の部位別認識

体腔領域を用いる．そして，Dice 値，Recall 値および Precisionを目的とし，2D U-Net により体腔領域との同時学習による認値により腰方形筋の認識精度を評価する．

識法を提案した．20 症例を用い，4 分割交差検証を行った結果，
腰方形筋の認識精度は，提案手法である同時学習では 85.6%と4.

結果

なり，腰方形筋のみを学習した場合の 79.4%と比較し，6.2%の腰方形筋と体腔の同時学習における腰方形筋と体腔の認識精度向上となった．腰方形筋は体腔と隣接するが，腹直筋や腹精度と標準偏差(SD)を表 1 に示す．腰方形筋の認識精度は，斜筋などの他の体腔に隣接する筋と比較し，その程度は小さい．

腰方形筋と体腔の同時学習では Dice 値が 85.6%となり，腰方そのため，今後は腹壁を構成する他の骨格筋の隣接の程度と体形筋のみを学習した場合の Dice 値である 79.4%と比較し，自腔の同時学習における認識精度について検討を行う．

動認識の精度が 6.2%向上した．このとき，体腔の認識精度は標準偏差が 0.1%増加したものの，Dice 値は 98.4%となり，同謝辞
本研究は JSPS 科研費 21K12731 の助成を受けたものです．

時学習による体腔の認識精度は低下していない．

5.

考察

利益相反の有無なし

腰方形筋のみの学習，および腰方形筋と体腔の同時学習における腰方形筋の認識結果について，後方から三次元レンダリ

文

ングしたものと腰椎断面における CT 横断像を図 1 に示す．こ献［1］Cruz-Jentoft A, Bahat G, Bauer J et al.: Sarcopenia: revised European consensus

こで，緑色は認識結果と正解画像の一致を，赤色は過抽出を，

on definition and diagnosis. Age and Ageing 48: 16-31, 2019

そして黄色は未抽出の領域をそれぞれ示す．表 1 における

［2］ Castiglione J, Somasundaram E, Gilligan L et al.: Automated segmentation ofPrecision 値より，腰方形筋と体腔の同時学習により，過抽出がabdominal skeletal muscle on pediatric CT scans using deep learning. Radiology

抑制されたことがわかるが，図 1 においても腰方形筋の上部に［ 3 ］ Jones K, Doleman B, Scott S et al.: Simple psoas cross-sectional area
measurement is a quick and easy method to assess sarcopenia and predicts
major surgical complications. Colorectal Disease 17: O20-O26, 2015［4］本間友貴，平山哲郎，茂原亜由美，他：強制呼吸での腰方形筋断面積の左右対称性と前額面上の姿勢，呼吸機能の関係．理学療法科学 33:
501-506, 2018［5］前田泰良，神谷直希，周 向栄，他：体幹部 CT 画像における U-Net
アーキテクチャによる体腔の自動認識．第 39 回日本医用画像工学会
大会予稿集 39: 28, 2020
［6］Kamiya N, Zhou X, Kato H et al.: Automated segmentation of oblique abdominal

Artificial Intelligence 3: 1-9, 2021

おける過抽出が抑制されていることが分かる．また，腰方形筋(a) 同時学習（提案手法）(b) 腰方形筋のみ学習
図 1 腰方形筋と体腔の同時学習による腰方形筋の認識結果と腰方形筋のみを学習した場合の比較（背面の 3 次元画像と腰椎断面における比較）

muscle based on body cavity segmentation in torso CT images using U-Net. In
Proceedings of International Workshop on Advanced Imaging Technology(IWAIT) , Hong Kong, 2022, 121771

113

OP4-5
Co-Training for Semi-Supervised CT Segmentation of COVID-19*1

Kai LIU ，Masahiro ODA*2,1，Tong ZHENG*1，Yuichiro HAYASHI*1，Yoshito OTAKE*3,4，
Masahiro HASHIMOTO*5，Toshiaki AKASHI*6，Shigeki AOKI*6，Kensaku MORI*1,2,4
*1
*2
*3

Graduate School of Informatics, Nagoya University

Information Strategy Office, Information and Communications, Nagoya University

Graduate School of Science and Technology, Nara Institute of Science and Technology*4

Research Center for Medical Bigdata, National Institute of Informatics*5

Department of Radiology, Keio University School of Medicine*6

Department of Radiology, Juntendo University

Abstract: COVID-19 has become a worldwide disease, and some variants of it spread more easily and faster, which causes more affected cases.
Segmentation of COVID-19 infected regions from chest CT volumes is helpful for diagnosis, staging, and prognosis of COVID-19 while labelingis time-consuming. In this work, we employ a semi-supervised segmentation method to segment infected regions with few labeled data and a large
amount of unlabeled data. To solve the problem of unreliable boundary annotation, we calculate loss without considering boundary pixels. In theexperiment using the proposed method, we attained 0.730 of Dice score.
Keywords：Co-training, COVID-19, semantic segmentation, masked loss

1. Introduction

worsen the segmentation performance.

Over the few years, COVID-19 has become a worldwide pandemic,

2. Methodresulting in over 513 million infected cases and over 6 million deathsby May 9, 2022. For diagnosis of COVID-19, CT image-based

The overview of the proposed method is shown in Fig. 1, where 𝐲𝑡 ,diagnosis attracts attention for its high sensitivity (about 98%) [1].

𝐱 𝑙 , 𝐱 𝑢 , and B are the ground truth slice, labeled CT axial slice,

However, analyzing CT volumes is tedious and time-consuming

unlabeled CT axial slice required for semi-supervised segmentation

because one CT volume usually contains hundreds of CT slices, andmethod, and extracted boundary, respectively. Following crosssome infected regions are small. Segmentation of infected regions

pseudo supervision [4], we use two U-Nets initialized differently, U-

helps radiologists analyze CT volumes effectively and provides

Net 1 and U-Net 2, to segment infected regions of COVID-19. Withevidence for the staging and prognosis of COVID-19 [2].

input 𝐱 𝑙 and 𝐱 𝑢 , the outputs of U-Net 1 are 𝐲𝑙1 and 𝐲𝑢1 respectively.

Semi-supervised segmentation methods take advantage of limited

The case for U-Net 2 is similar. In the training phase, we first extractlabeled data and a large amount of unlabeled data to approach thethe boundary of infected region B using the ground truth. Then U-Net

performance with a large amount of labeled data. Considering data

1 and U-Net 2 generate a prediction of infected regions from the given

sharing between different clinical data center is challenging, Yang et

input 𝐱 𝑙 and 𝐱 𝑢 and are optimized then. In the test phase, U-Net 1

al. [3] combined federated learning with semi-supervised learning. In

generates the prediction result of COVID-19 infected regions from adetail, clients save data invisible to other clients and servers. Clients

given test axial CT slice.

calculate gradient with local model and share gradient with a server.

In the extraction of the detailed boundary of infected regions, we

After that, the server aggregates the received gradient and sends a newerode infected regions of the ground truth slice and search pixels withmodel weight to clients. For client saving unlabeled data, the model

different values between the erosion result and the ground truth slice.

is optimized by minimizing the difference between pseudo label andTo solve the problem of blurred boundary, for labeled CT slice using

prediction of augmented data.

U-Net 1, we use masked dice loss defined as𝐶

Despite of these successful methods, segmentation of COVID-19

𝐿1𝑠 = 1 −infected regions is still challenging for blurred boundaries. Different

1
2 ∑𝑛𝑖=1(1 − 𝐁𝑖 )𝐲𝑡,𝑖,𝑐 𝐲𝑙,𝑖,𝑐
+𝑠
1
∑ 𝑛
1
∑𝑖=1(1 − 𝐁𝑖 )𝐲𝑡,𝑖,𝑐 + ∑𝑛𝑖=1(1 − 𝐁𝑖 )𝐲𝑙,𝑖,𝑐
𝐶
+𝑠

(1)

radiologists may give different annotations, especially for boundary𝑐=1
where 𝐁 , 𝐲𝑡 , 𝐲𝑙1 , 𝑠 , 𝑛 , and 𝐶 are boundary mask of ground truth,

pixels. We omit boundary pixels of the ground truth andground truth, prediction result of labeled axial CT slice generated bycorresponding pixels of prediction when calculating loss to solve thisU-Net 1, hyperparameter to prevent zero denominators, the number

problem. As a result, incorrectly annotated boundary labels do notof pixels form 𝐁, and C is the number of classes. The case using U-

114

Net 2 is similar. Loss for unlabeled axial CT slice is defined as thework includes developing a better mask to improve the segmentation

summation of dice-based loss [5] between prediction results ofperformance of small infected regions and developing a new

unlabeled axial CT slice and pseudo label generated by another model.

evaluation method to show the improvement.

3. Experiment and Results

Acknowledgement

We used 15 labeled CT volumes and 86 unlabeled CT volumes forParts of this research were supported by the AMED Grant Numbers

training in this work. We used 5 labeled CT volumes for the test. The

18lk1010028s0401, JP19lk1010036, JP20lk1010036, JP20lk10100-

initial learning rate was 10−4 and decreases 5% every epoch. Batch

25, the NICT Grant Number 222A03, the JST CREST Grant Number

size was 4, and the optimizer was Adam.

JPMJCR20D5, and the MEXT/JSPS KAKENHI Grant Numbers

Segmentation results of infected regions are shown in Fig. 2.

26108006, 17H00867, 17K20099 and 21K19898. We used the Japan

Quantitative results are shown in Table 1. We attained the larger Dice

Medical Image Database (J-MID) created by the Japan Radiologicalthan U-Net while the proposed method predicted smaller regions thanSociety with support by the AMED Grant Number JP20lk1010025.

U-Net, and it was easy to omit small objects.
Competing interests
None

4. Discussion and summary

References

Our method gave a better Dice score than U-Net, while this method［1］Fang Y, Zhang H, Xie J et al: Sensitivity of Chest CT for COVID-19:
Comparison to RT-PCR. Radiology 296: E115-E117, 2020
［2］Chassagnon G, Vakalopoulou M, Battistella E et al: AI-driven quantification,
staging and outcome prediction of COVID-19 pneumonia. Medical Image
Analysis 67: 101860, 2021
［3］Yang D, Xu Z, Li W et al: Federated Semi-Supervised Learning for COVID
Region Segmentation in Chest CT using Multi-National Data from China,
Italy, Japan. Medical Image Analysis 70: 101992, 2021
［4］Chen X, Yuan Y, Zeng G et al: Semi-Supervised Semantic Segmentation with
Cross Pseudo Supervision. 2021 IEEE/CVF Conference on Computer Vision
and Pattern Recognition (CVPR): 2613—2622, 2021［5］Milletari F, Navab N, Ahmadi S et al: V-Net: Fully Convolutional Neural
Networks for Volumetric Medical Image Segmentation. 2016 FourthInternational Conference on 3D Vision (3DV): 565-571, 2016

tended to predict smaller regions, and many infected small regions
were not correctly segmented. We thought the masked loss function
imposes little loss on small objects.
Considering the blurred boundary problem in the COVID-19
segmentation task, we applied masked dice loss to a semi-supervised
method. We obtained a dice score of 0.730 in the experiment. Future

𝐿1𝑠

𝐿2𝑠
𝐲𝑡
𝐲𝑙1

B
𝐱𝑙
U-Net 2

U-Net 1

𝐲𝑢𝟏

Table 1 Quantitative comparison with U-Net
𝐲𝑙2

Z
Dice score

Sensitivity

Precision

U-Net

0.716

0.693

0.769

Proposed Method

0.730

0.723

0.755

𝐲𝑢𝟐

𝐱𝑢
𝐿𝑐𝑝𝑠

Case 1

Fig. 1 Overall framework of our work, where 𝐲𝑡 , 𝐱 𝑙 , 𝐱 𝑢 , and B are
ground truth slice, labeled axial CT slice, unlabeled axial CT slice,
and extracted boundary. In training phase, U-Net 1 and U-Net 2
predict infected regions of 𝐱 𝑙 and 𝐱 𝑢 . Masked supervised loss 𝐿1𝑠Case 2and 𝐿2𝑠 are used given labeled input CT slice for training and loss
𝐿𝑐𝑝𝑠 is used for given unlabeled input CT slice for training. U-Net 1
and U-Net 2 are optimized by these losses. In test phase, U-Net 1

The Ground Truth

gives prediction result of test axial CT slices. Black arrows are data

U-Net

Proposed Method

Fig. 2 Segmentation results, where red regions are infected regions.

transfer. Red arrows represent parameter updates.

115

OP4-6
光コヒーレンストモグラフィー画像からの 3 次元血管構造の抽出
岡村 宙輝*1，岡本 尚之*1，羽石 秀昭*2
*1
千葉大学大学院融合理工学府基幹工学専攻医工学コース*2
千葉大学フロンティア医工学センター
Extraction of 3D vascular structure from optical coherence tomography images.
Hiroki OKAMURA*1，Takayuki OKAMOTO*1，Hideaki HANEISHI*2*1
Department of Medical Engineering, Graduate School of Science and Engineering,
Chiba University*2
Center for Frontier Medical Engineering, Chiba University.
要旨：微小循環は 100μm 以下の血管径を持つ血管から構成され，生命維持に重要な機能を持つ．それゆえ，その３次元構造の可視化は疾患の状態把握に有用である．表層付近の微小血管の血管強調像は，被写体の断層像を取得できる光コヒーレンストモグラ
フィーを用いることで得られる．しかし，血管強調群には体動によるノイズや，実際の血管領域よりも深さ方向に尾を引いたアー
チファクトも含まれる．そこで本研究では，血管強調像群から正確な 3 次元血管構造を抽出することを目標とする．提案手法では，
まず 3 次元血管強調像群の深さ方向の最大値投影図を作成する．次に最大値投影図における血管の連続性に注目してシード点を自動で設定し，領域拡張を行う．結果として，提案手法が体動によるノイズの低減に有用であることを確認した．
キーワード：微小循環，光コヒーレンストモグラフィー， 3 次元可視化

1. はじめに環として，断層像群を取得した．撮影領域は，4.0×4.0×2.0 mm3，

微小循環とは細動脈，毛細管，細静脈など 100μm 以下の血画像サイズは 1024×1024 pixels，フレームレートは 30 fps であ管径を持つ血管の総称である．この領域では栄養素や組織からる．各断面で時間が異なる断層像を 5 枚ずつ取得した．撮影領の代謝老廃物，熱エネルギーなどの交換といった生命維持に域全体で 1024 断面を撮影し，計 5120 枚の断層像群を取得し重要な活動が行われており，構造の可視化は疾患の状態把握やた．

機序解明に有用である．被写体の断面を撮影できる光コヒーレ

3. 手法

ンストモグラフィー(OCT: Optical coherence tomography)を用いることで，微小循環の 3 次元構造を把握することが可能であ

断層像群の各断面で SV 法を適用し，組織領域のみをマスクる． OCT は数μm 単位の高い空間分解能を持ち，非侵襲的にすることで血管強調像を作成する（図 1）．組織領域を決定す

撮影を行えることから，眼科や 皮膚科，歯科などの幅広い分る際には FCN（Fully Convolutional Network）[3]を用いて断層像

野で臨床応用されている．さらに，被写体の断面の画像(断層から組織表面の位置を推定し，組織表面から断層像の縦幅の像)を同じ位置で複数フレーム撮影し，赤血球の移動に起因す

1/4 の深さまでを対象の組織領域とした．図 1 の処理を断層像

るフレーム間の画素値変化を定量化することで，血管領域のコ群の全断面で行うことで，血管強調像群を作成した．次に血管

ントラストを高めることが可能である．当研究室では OCT 撮強調像群に対してシード点を自動で設定し，各 XZ 断面で領域

影領域の全断面で，Speckle Variance（SV）法[1]を適用すること拡張を行うことで体動によるノイズを除去した．処理の流れをで，3 次元の血管強調像群を取得した[2]．しかし，血管強調結次に示す．

果には体動によるノイズや， 実際の血管領域よりも深さ方向に 尾を引いたノイズ（TA: Tailing Artifact）も含まれる．本研
究では血管強調像群に対して，体動によるノイズを除去する手法を検討した．
2. 使用データ
撮影対象をマウス（C3H，雄，10 週齢）の背部真皮の微小循―――――――――――――――――*1 〒263-8522 千葉市稲毛区弥生町 1-33
e-mail: h_okamura@chiba-u.jp

図 1 各断面における血管強調処理

116

A)

最大値投影図から血管構造の中心線を取得

B)

シード点の設定

C)

各 XZ 断面で 2 次元の領域拡張を実施

A）ではまず Z 軸方向の最大値投影図を取得する（図 2）．最大値投影図の血管構造を利用することで，深さ方向に伸びたTA の影響を受けずに，XY 軸平面における血管の連続性に注

図 2 最大値投影図の取得

目することが可能である．最大値投影図から血管抽出を行う際には，血管強調フィルタ[4]を適用したのちにグラフカットを行う．グラフカットとはラベリングの不適当さを表すエネルギー関数が，最小となるラベリングを探索する手法である．グラフ
カットを用いて血管抽出を行ったのちに，Zhang-Suen の細線
化アルゴリズム[5]によって血管構造の中心線を取得する．
B）では中心線上の全画素でシード点を設定する．シード点の深さ上の位置は，血管強調像群から中心線と垂直な断面（図3）を取得し，深さ方向の情報を参照して決定する．具体的に

図 3 中心線と垂直な断面は中心線と垂直な断面に対して円形カーネルを設定し，中心線の列を深さ方向に移動しながらカーネル内の画素値の平均を算出する．このとき，画素値の平均が最も大きくなる位置をシード点の深さとする．
C）では全シード点の 3 次元的な座標を決定したうえで，血管強調像群の全 XZ 断面で 2 次元の領域拡張を行う．

4. 結果
撮影で取得した断層像の全断面で血管強調処理を適用した結果を図 4（a）に，血管強調像群に対して提案手法を適用した

図 4 結果の 3 次元表示

結果を図 4（b）に示す．なお，図 4 はどちらもボリュームレン

（a）血管強調像群（b）領域拡張結果

ダリングによる 3 次元表示を Z 軸方向の上から見下ろす図で利益相反の有無ある．図 4（a）では画像全体に体動によるノイズが存在する

なし

が，図 4（b）では除去できたことがわかる．しかし，TA が残存していることも確認した．原因として TA と実際の血管領域

文が連続しており，画素値が同程度であることが考えられる．

献［ 1 ］ A. Mariampillai, B. A. Standish, et al: Speckle variance detection of
microvasculature using swept-source optical coherence tomography. Opt.
Lett., 33, 12, 1530-1532, 2008.
［2］立川華子，中野和也 他: SDF-OCT による微小循環観察環境の構築と血管画像解析. 信学技報, 119, MI2019-18, 3-6, 2019.
［3 ］J.Long, E. Shelhamer, and T. Darrell: Fully convolutional networks forsemantic segmentation. IEEE CVPR. 2015, 3431-3440, 2015.
［4］A. F. Frangi, W. J. Niessen, et al: Multiscale Vessel Enhancement Filtering.
MICCAI. 1998, 130-137, 1998.
［5］T. Y. Zhang and C. Y. Suen, A fast parallel algorithm for thinning digitalpatterns. Communications of the ACM, 27, 3, 236-239, 1984.

5. まとめOCT 断層像に対して血管強調を行った結果から，領域拡張を用いて体動によるノイズを除去する処理を実装した．結果から，提案手法を適用することで体動によるノイズを除去し，血管の連続性を考慮して TA と実際の血管を含む領域をセグメンテーションでき
ることがわかった．正確な 3 次元血管構造を抽出するには，TA を除去する必要がある．よって今後の方針として領域拡張の結果か
ら血管径を推定し，TA を含む領域から正確な血管領域を抽出する処理を検討する．

117

OP6-1

ヒト胚子の脳の空間的に隣接する複数器官を対象とした統計的形状モデル
近嵐

尚*1，高桑 徹也*2，山田 重人*2，清水昭伸*1*1
東京農工大学大学院工学研究院*2
京都大学 大学院医学研究科

Statistical shape model of multiple neighboring organs of embryonic human brains
Nao CHIKAARASHI*1，Tetsuya TAKAKUWA*2，Shigehito YAMADA*2，Akinobu SHIMIZU*1*1

Institute of Engineering, Tokyo University of Agriculture and Technology*2
Graduate School of Medicine, Kyoto University

要旨：本報告では，ヒト胚子の脳の空間的に隣接する複数器官を対象とした統計的形状モデルの構築法について報告する．ヒト胚子の脳の 5 器官（大脳，間脳，中脳，後脳吻側部と小脳，後脳尾側部）は空間的に連続し，隣り合う器官同士は接している．従来の複数器官を対象とした統計的形状モデルでは，器官同士の「重複」や隣接する器官の間に隙間（背景）が存在する「分離」が発生してしまう．そこで，複数の Level Set Function(LSF)の符号の組み合わせ(Multiphase Level Set:Multiphase LS)を利用した器官表
現を用い，器官の大きさに関する制約を加えながら器官間の重複，分離を防ぐ方法を提案する．本研究では，提案手法を京都コレクションのヒト胚子・脳の形状ラベルに適用して，従来の手法で構築した統計的形状モデルとの比較により，提案手法の有用性について議論する．
キーワード：ヒト胚子，統計的形状モデル，Multiphase Level Set，Principal Component Analysis（ℝ2 ）全体ではない．そのため，𝝓𝑖 (𝒓)を直接 PCA 等でモデル化しても制約を満たさない組み合わせが発生する．そこで，式1. はじめに(2)を用いて対数変換し，変換後の特徴量𝑋をモデル化する．こ妊娠 3~9 週の胚子期は器官形成期であり，先天異常の発生頻の方法であれば，制約空間の領域が実数全体に拡張されベクト度が高く，重要な時期である[1]．新生児の死亡原因の 25%がル空間となるため，制約を満たさない例は発生しない．
先天奇形によることが知られており[2]，形態異常については
𝑋 = log(𝝓1 (𝒓)+𝝓2 (𝒓))(2)
出生前に画像を用いて診断できることがある．この診断には正
しかし，空間的に連続する複数の器官をモデル化した場合，非常群を対象とした統計モデルが有用であると考えられ，著者ら
重複制約（non-overlap constraint; NOC）は実現できても隙間（いはこれまで，ヒト胚子の脳の入れ子構造，非重複構造を対象とずれの器官にも属さない背景の領域）が発生する．
したモデルを構築した[3,4]．文献[3]では，器官同士の入れ子の2.2 Multiphase LS[5]による領域表現
位置関係を制約とし対数変換を用いることで内側の器官の外図 1 のように n 個の LSF
側 へ の は み だ し を 防 止 し た (Log Transform-Level Setの符号を組み合わせること
Function ;LT-LSF)．文献[4]では器官が隣接する構造の非重複制で，最大で 2n 個の領域を表
約(LT-LSF with Non-Overlapping Constraint; LT-LSFwithNOC)も現できる．この方法を用い提案している．しかし，空間的に連続する複数器官に対して適ることで，空間的に連続す用した場合，不自然な分離や重複を完全に防ぐことができないる複数の器官を隙間なくモ問題が残されていた．
デル化することができる．
図 1 Multiphase LS によ本研究では，従来の LT-LSFwithNOC に加えて Multiphase
しかし，
一つ離れた
LS
同士
Level Set(Multiphase LS)[5]による器官表現と LSF の器官の大る領域表現が重複することがある．
きさに関する制約を導入し，空間的に連続した複数器官の構造3. 提案手法：器官表現と制約条件に適した統計的形状モデルの構築法を提案する.

2. 先行研究2.2 の Multiphase LS に 2.1 の NOC と対数変換を導入する．

2.1 LT-LSFwithNOC [4]領域𝑆𝑖 (𝑖 = 1,2)の LSF を𝝓𝑖 (𝒓)とする．この二つの領域が重ならないのは，式(1)を満たす時である．これを制約条件とする
ことで二つの LSF 間の非重複が実現できる．
𝝓1 (𝒓)+𝝓2 (𝒓) > 0(1)
ここで，この式を満たす LS の組み合わせは 2 次元実数平面

また，NOC を拡張した体積制約（Volume Constraint : VC）も導入する．これらにより，空間的に連続する
複数の器官を隙間なくモデル化し，一つ離れた LS 同士の不自然―――――――――――――――――――――――

な重複を防止し，か*1 東京農工大学大学院工学研究院

つ，二つの LS が重な[〒184-8588 東京都小金井市中町 2-24-16]る領域の大きさに制約

e-mail : s226680u@st.go.tuat.ac.jp*2 京都大学

大学院医学研究科[〒606-8507 京都府京都市左京区聖護院川原町 53]118

図 2 Multiphase LS による 5 器官表現

いて向上していた．
図 4 より提案法では器官同士の重なりが全く生じていないが，その一方でNOC(4)，NOC(7)では重なりが見られる．また，図 5 から
不要成分数も提案法
図 4 各手法による Overlap(G/S)
が最も小さくなって（箱ひげ図上部の数値：全症例平均値）
いることが確認できる．これらの結果，GeneralizationとSpecificity が向上したと考えられる．しかし，図 6 のような不自然な形状が発生した．

を与える．
今回は図 2 のように 3 つの領域の LSF(𝜙1 (𝒓)，𝜙2 (𝒓)，𝜙3 (𝒓))の符号の組み合わせを用いて 5 器官を表現する．ここで，𝑉𝑏 , 𝑉𝑑の領域は LSF が重なるときであり，ここに VC を適用する．
具体的には，以下の式(3)を用いるが，このℰを適切に設定することで器官が大きくなりすぎないように制約を与える．
𝜙1 (𝒓)+𝜙2 (𝒓) + 𝜀1 > 0(3)

2 つの VC と 1 つの NOC を適用した場合の対数変換後の特徴
量は式(4)で与えられる．
𝑋1 = log(𝜙1 (𝒓)+𝜙2 (𝒓) + 𝜀1 )𝑋
{ 2 = log(𝜙2 (𝒓)+𝜙3 (𝒓) + 𝜀2 )𝑋3 = log(𝜙1 (𝒓)+𝜙3 (𝒓))(4)4. 実験条件と実験結果
4.1 実験条件
本研究は京都大学大学院医学研究科・医学部及び医学部附属病院・医の倫理委員会(R0316-3，R0347-3)と東京農工大学倫理委員会(No.210503-0307)によって承認された．実験試料は，京都大学が所蔵する京都コレクション[6]から，ヒト胚子 17 体の大脳，間脳，中脳，後脳吻側部+小脳，後脳尾側部の全 5 器官のラベル画像を使用した．モデルの評価は，Generalization[7]，Specificity[7]，Overlap(G/S)，不要成分数(G/S)の 4 を用い，2-fold
Cross Validation 法を採用した．Generalization は未知症例を再現する能力，Specificity は不自然な標本を排除する能力を表し，どちらも高いほど精度が良いことを示す．Overlap(G/S)は隣接器官同士と 1 つ離れた器官同士の不自然な重なりの割合，不要成分数(G/S)はラベルの主要成分以外の成分数を表す評価値
であり，どちらも低いほど精度が良いことを示す．
Generalization と Specificity を求める過程で生成された形状に対して計算した．また，一つの器官を一つの LSF で表現する
従来の手法として，隣り合う器官同士に NOC を 4 つ適用したモデル NOC(4)，隣り合う器官，一つ離れた器官に NOC を 7 つ適用したモデル NOC(7)を比較対象とした．なお，Specificity(S)，Overlap(S)，不要成分数(S)は NOC(4)のみ比較する．

5. まとめ本 研 究 で は ，Multiphase LS に非重
図 5 各手法による不要成分数(G/S)
複制約と体積制約を（箱ひげ図上部の数値：全症例平均値）
適用し対数変換をする こ とで 空 間的 に 連
続 し た複 数 器官 の モ
デ ル の構 築 を可 能 とした．今後は不自然な形 状 の発 生 しな い モ
デ ル の構 築 を検 討 す
図 6 スライス画像（左：テストデータ，
る．
右：提案手法による再構成画像）
謝辞
本研究の進行にあたり熱心にご指導・ご討論いただいた東京農工大学清水昭伸研究室の各位に感謝いたします．
利益相反の有無なし

4.2 実験結果
5 器官の平均の Generalization と Specificity を図 3 に示した．また，各器官間の Overlap(G/S)を平均した結果を図 4，不要成分数(G/S)を図 5 に示した．
図 3 では，Generalization，Specificity が共に提案手法にお

文
[1]
[2]

[3]

[4]

辻川政樹：ヒト胚子の複数器官を対象とした時空間統計モデル．東京
農工大学大学院修士学位論文, 2019

[5]

Luminita A. Vese, Tony F. Chan:A Multiphase Level Set Framework for Image
Segmentation Using the Mumford and Shah Model. International Journal ofComputer Vision 50(3):271–293, 2002
Y. Yamaguchi, S. Yamada:The Kyoto Collection of Human Embryos and Fetuses:
History and Recent Advancements in Modern Methods. Cells Tissues Organs: 2018
M.A. Styner, K.T. Rajamani, L.P. Nolte et al:Evaluation of 3D Correspondence
Methods for Model Building. Information Processing in Medical Imaging, Vol.18:
pp.63-75, 2003.

[6]
[7]

図 3 各手法による Generalization と Specificity（箱ひげ図上部の数値：全症例平均値）

119

献

R.F.Gasser:ATLAS OF HUMAN EMBRYOS. Haper and Row, New York, 1975.
B.S. de Bakker, K.H. de Jong, J. Hagoort et al:An interactive three-dimensional
digital atlas and quantitative of human development. Science, Vol.354:No.6315,
2016.
Atsushi Saito, Masaki Tsujikawa, et al:Level set distribution model of nested
structures using logarithmic transformation. Medical Image Analysis 56:1–10,2019

OP6-2

白質信号自動解析の再現性に関する評価
高橋 哲彦*1，大川 竜也*1,*2，林 則夫*1，丁嵐 亮*1*1
群馬県立県民健康科学大学大学院 診療放射線学研究科*2
脳血管研究所附属美原記念病院 画像診断課
Evaluation of Reproduction on Automated White Matter Signal Intensity Analusis
Tetsuhiko TAKAHASHI*1，Ryuya OKAWA*1*2，Norio HAYASHI*1，Ryo ATARASHI*1*1
Graduate School of Radiological Technology, Gunma Prefectural Collage of Health Sciences*2
Department of Diagnostic Imaging, Mihara Memorial Hospital
要旨：FLAIR 画像を用いて白質高信号領域（WMH）を自動抽出し体積を計算する診断支援アプリケーションの開発が進んでおり従来のグレード判定と比べて詳細な臨床情報が期待されている．一般に WMH の体積は健常例～低グレードでは小さく、高グレード
で大きい．臨床では高グレードが重要なため、定量解析の再現性評価にはある程度の WMH 体積の症例が望ましい．そこで、本研
究では、検査済み臨床データを活用して再現性を評価した．
共同研究施設にて、2001 年から 2020 年までに頭部 MRI 検査で撮像した FLAIR 画像 900 例に対して、臨床所見が「白質虚血性変化あり」でかつ 2 回以上同一の磁場強度（３T）の MRI で検査した患者を抽出した．抽出画像に自動解析を適用し、白質の高信号領域の体積を求め、結果を統計的に解析した．
（倫理委員会承認済）
抽出した症例は 34 組 68 例であった．統計解析の結果、抽出体積 1.96 cc～101.6 cc の範囲で、誤差は＋14.7 cc,－7.5 cc であった．
キーワード：白質病変，MRI，FLAIR, 自動解析

1. はじめに域を自動抽出しその体積を求め、結果を統計的に解析した．

FLAIR（fluid attenuated inversion recovery）画像を用いて白質

本研究は、本学の倫理委員会と共同研究施設の倫理委員会で高信号領域（WMH: white matter hyperintensity）を自動的に抽出

承認済である．

し体積を計算する診断支援アプリケーションの開発が進んでおり、従来のグレード判定（Fazekas 分類、脳ドック学会の分類など）と比べて詳細な臨床情報の提供が期待されている[1,2]．
一般に WMH の体積は健常例～低グレードでは小さく、高グ
レードで大きい．また臨床では高グレードの WMH が重要なた
め、定量解析の再現性評価はある程度の WMH 体積を有する症
例を使うことが望ましい．そこで、本研究では、疾患のある検査済み臨床データを活用して再現性の評価を行ったので報告
する．

2. 方法

図1

自動解析ソフトウエアの概要

共同研究施設にて、2001 年 1 月から 2020 年 10 月までに頭部 MRI 検査で撮像した FLAIR 画像 900 例に対して、臨床所見
が「白質虚血性変化あり」でかつ 2 回以上同一の磁場強度（３T）の MRI で検査した画像を抽出した．抽出した画像に白質信
号解析ソフトウエアを適用した．解析ソフトウエアは、富士フイルムヘルスケア（株）の研究用ソフトウエアである．ソフト
ウエアの概要を図 1 に示す．図 2 は解析例で、代表的なスライスの元画像と抽出部位を重ね合わせ表示した結果およびスラ
イス毎の抽出体積を示している．
図2

本ソフトウエアを使って対象とする画像の白質の高信号領

120

自動解析ソフトウエアを使った解析例

3．結果と考察抽出した症例は、男女 17 例計 34 例、2 検査の合計は 68 例であった．検査時の平均年齢は 1 回目 72.8 歳（分散 11.1 歳）、
2 回目 74.9 歳（分散 9.94 歳）、平均検査間隔は 739 日（分散 968日）であった．
自動解析による平均抽出体積は、1 回目検査で 18.3 cc（分散18.0 cc）、2 回目検査で 22.0 cc（分散 19.5 cc）であった．
1 回目と 2 回目の検査結果に対して Shapiro-Wilk の正規化検定を行い、2 変数差の変数が正規分布していないことから
Wilcoxon 検定を行った．その結果、1 回目と比べ 2 回目の体積が若干大きくなる傾向があり、p<0.01 で有意差があった（図 3）．
1 回目と 2 回目の検査結果の相関は良好であった（R=0.93）(図4).

図5

1 回目検査と 2 回目検査の WMH 体積のBland-Altman プロットでは、抽出体積 1.96 cc～101.6 cc のBlend- Altman Plot

範囲で、有意差は 3.64cc、誤差は＋14.7 cc,－7.50 cc であった
（図 5）
．有意差は、1.79cc/年に相当し年令に伴う WMH の増

4．まとめ

加と思われた[3]．誤差の要因として元画像の画質の影響など

白質病変ありの臨床データを用いて、WMH の抽出体積の再現性を調べた．再現性は良好であった．

が考えられた[4]．

謝辞
研究用 FLAIR 信号解析ソフトウエアを貸与いただいた、尾藤良孝氏、岩田吉広氏、仲山貴行氏(富士フイルムヘルスケア
社)に、感謝いたします．
利益相反の有無なし．
文

図3

1 回目検査と 2 回目検査の WMH 体積比較
*有意差あり(p<0.01)

図4

献［1］Park, K, Nemoto, K, Yamakawa, Y et al: Cerebral white matter hyperintensity
as a healthcare quotient: J.Clin.Med.8:1823, 2019. doi: 10.3390/jcm8111823.
［2］一般社団法人 日本脳ドッグ学会「脳ドッグのガイドライン」改訂・
第 5 版，p.34，38(2019)［ 3 ］ Vangberg, T. R, Eikenes, L, Håberg, A. K: The effect of white matter
hyperintensities on regional brain volumes and white matter microstructure,
a population-based study in HUNT: NeuroImage, 203, 116158, 2019. Epub
2019 Sep 4. doi: 10.1016/j.neuroimage.2019.116158.
［4］丁嵐亮、高橋哲彦、林則夫 他．
「白質信号自動解析における FLAIR 画
像 SNR の影響」日本放射線技術学会第 78 回総会学術大会（2022.4,横浜）

1 回目検査と 2 回目検査の WMH 体積の相関121

OP6-3

大規模 CT 画像データベースを用いた骨格ランドマークによる
下肢骨格形状の加齢変化解析
下元 悠我*1，箱谷 知輝*1，大竹 義人*1，スーフィー マーゼン*1，政木 勇人*1，
上村 圭亮*2，高尾 正樹*3，宮本 拓馬*4，田中 康仁*4，菅野 伸彦*2，佐藤 嘉伸*1
*1
奈良先端科学技術大学院大学 〒639-0192 奈良県生駒市高山町 8916-5*2
大阪大学大学院医学系研究科 〒565-0871 大阪府吹田市山田丘 2-2*3
愛媛大学大学院医学系研究科 〒791-0295 愛媛県東温市志津川*4
奈良県立医科大学 〒634-8521 奈良県橿原市四条町 840 番
Analysis of Aging Changes in Lower Limb Skeletal Geometry by Skeletal landmarks
Using a Large CT Image Database*1
Yuga SHIMOMOTO ，Tomoki HAKOTANI*1，Yoshito OTAKE*1，Mazen SOUFI*1，
Yuto MASAKI*1，Keisuke UEMURA*2，Masaki TAKAO*3，Takuma MIYAMOTO*4，
Yasuhito TANAKA*4，Nobuhiko SUGANO*2，Yoshinobu SATO*1*1
Nara Institute of Science and Technology 8916-5, Takayama, Ikoma, Nara, 630-0192, Japan*2
Osaka University Graduate School of Medicine 2-2, Yamadaoka, Suita, Osaka 565-0871, Japan*3
Ehime University Graduate School of Medicine 791-0295, Shitsukawa, Toon, Ehime, Japan*4
Nara Medical University 840, Shijomachi, Kashihara, Nara, 634-8521, Japan
要旨：人体に忠実な全身骨格モデルは，人体の骨格構造解析や動作解析において重要である．現在，骨格の表現方法の一つとして，複数人の臓器の形状データを統計的に解析した統計形状モデル（SSM）が用いられている．しかし，従来研究では一部の骨格形状のみの SSM を構築しており，全身骨格の構築は行われていない．そのため，我々は日本医学放射線学会が収集している J-MID デー
タベースと，共同研究施設で収集する 4 万症例以上の大規模な CT データベースを用いた全身骨格の SSM 構築を目指している．本
研究ではその第一歩として，下肢（骨盤から足部まで）の大規模 CT 画像データベースから骨格上のランドマークを抽出し，そのランドマークを用いて下肢骨格の解析を行った．下肢のランドマークデータを年齢・性別ごとに分け，骨格形状の加齢変化について調査を行ったので報告する．
キーワード：大規模 CT データベース，解剖学的ランドマーク，変形性股関節症

1. はじめに模な CT データベースを所有している．そこで，本稿ではラン変形性股関節症は，股関節を形成している関節軟骨や骨が傷

ドマークの自動抽出手法を用いて，所有するデータの内，変形んでしまう事によって、股関節痛や機能障害を引き起こす病態

性股関節症患者のデータから下肢のランドマークを自動抽出である．先行研究では，変形性股関節症の患者における下肢のし，年齢・性別ごとの HKA 角と PT を測定する．その結果か様々なパラメータを測定しており，その中でも股関節・膝・足ら変形性股関節症における HKA 角と PT の年齢・性別との関首の三点を結んだ線の角度である HKA 角は，変形性股関節症

係性について解析することを目的とする．

と関連があることが示されている[1]．また，骨盤の傾斜角（PT）と股関節の病変との関連性も示唆されている[2]．しかし，
HKA 角と PT の関係性を年齢・性別ごとに調査する研究は行
われていない．
人体の骨格構造解析の方法として，解剖学的特徴点（ランドマーク）を使用する方法がある．これまでランドマークの自動抽出に関する方法が様々提案されてきた［3］．そして，我々はこれまでに畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いた
骨盤領域 CT 画像からのランドマークの自動抽出方法を提案した[4]．また，我々は日本医学放射線学会が収集している J-MID

図１．使用データの年齢，性別の内訳（上）とランドマー

データベースと，共同研究施設で収集する４万症例以上の大規ク位置（下）

122

2. データセット
本研究で用いた CT 画像は，大阪大学病院で撮影された変形性股関節症患者の画像である．患者数は男性 224 例、女性 877
例の計 1101 例である．ランドマークとして左右の大腿骨頭中心，上前腸骨棘，仙骨上面，恥骨結合の 7 点と，下肢大腿骨，膝関節，足関節領域の 18 点の計 25 点を抽出した.使用したデータの内訳とランドマーク位置を図 1 に示す．
（b）3. 実験内容
ランドマークを自動抽出する手法[3，4]を用いてランドマー
クを抽出し，各指標の測定を行った． 今回測定した指標は，PT と HKT 角である．PT，HKT 角は各年齢・性別ごとにランドマークを用いて測定し、その平均を求めた．
ランドマークの抽出は骨盤領域と下肢領域でそれぞれ別の手法を用いた．学習データは，骨盤領域では変形性股関節症患者 100 例（男性 26 例，女性 74 例）を使用し，下肢領域では変（c）

形性股関節症患者 194 例（男性 44 例，女性 150 例）を使用し

図２．男女別の下肢骨格 PT と HKA 角の加齢変化．
（a）PTた．精度検証として 4-fold 交差検証を行った．骨盤領域では［4］測定結果．
（b）HKA 角測定結果．
（c）女性の PT および HKAの手法で学習し，抽出精度は SDR（4mm）平均が 83.43％であ角の散布図．矢印は各年齢の平均値の推移を表す．

った．下肢領域では［3］の手法で学習し，抽出精度は SDR（4mm）
平均が 63.97％であった．

5. まとめ4. 実験結果および考察

別による PT と HKA 角の傾向，
関係性について調査を行った．

本研究では，自動抽出した解剖学的特徴点を用いて年齢・性PT，HKA 角の測定結果を図 2 に示す．PT の測定結果では，実験結果として，男女間・年齢間で顕著な違いが見られた．

男女共に年齢が増すごとに骨盤が後傾する傾向が見られた．ま今後はよりデータ数を増強すると共に，体幹部のランドマー

た，男性より女性の方がその傾向がより顕著であることが分か

ク解析も行い，年齢・性別による違いの調査を行う予定である．

った． HKA 角の測定結果では，男女共に年齢が増すごとに内反する傾向が見られた．また，女性より男性の方がその傾向が謝辞
本研究は JSPS 科研費 19H01176, 20H04550 の助成を受けた．

より顕著であることが分かった．女性の PT と HKA 角の相関については，相関係数が 0.32 であったことから，PT と HKA

利益相反の有無

角には相関が見られなかった．

なし

男性の PT，HKA 角平均はそれぞれ 2.8±7.2，-5.4±2.9 であり，女性の PT，HKA 角平均はそれぞれ 4.6±7.7，-3.4±2.8 で文あった．この結果は PT と HKA 角について報告している以前

献［1］Ramazanian T, Yan S, Rouzrokh P et al: Distribution and Correlates of Hip-Knee-の研究結果と類似した結果であった．
［1, 5］

Ankle Angle in Early Osteoarthritis and Preoperative Total Knee Arthroplasty
Patients. J Arthroplasty 37: 170-175, 2022

［2］土井口祐一，岩崎勝郎，山田健治 他：X 線学的骨盤腔形態と骨盤傾斜角．整形外科と災害外科 41: 641-645, 1992
［3］Xie E, Wan W, Yu Z et al:SegFormer: Simple and efficient design for semantic
segmentation with transformers. Advances in Neural Information Processing
Systems 34, 2021

［4］田中雄基：大規模 CT 画像データベースにおける骨盤形状パラメータの全自動計測．奈良先端科学技術大学院大学先端科学技術研究科修士
論文［5］Blondel B, Parratte S, Tropiano P et al: Pelvic title measurement before and after
total hip arthroplasty

（a）

123

OP6-4テンソル分解を用いた黒質緻密部の 3 次元パターン表現に関する初期的検討
隼人*1，小田伊東昌宏*2,1，斉木茂樹*3，森

青木
*1

康司*3，

健策*1,2,4,5

名古屋大学 大学院情報学研究科*2

名古屋大学 情報連携推進本部
*3

*4
*5

臣二*3，服部 信考*3，鎌形

順天堂大学 医学部

名古屋大学 情報基盤センター

国立情報学研究所 医療ビッグデータ研究センター

Preliminary Study of Tensor-Decomposition-Based 3D Pattern Representationfor Substantia Nigra Analysis*1

Hayato Itoh ，Masahiro Oda*2,1，Shinji Saiki*3，Nobutaka Hattori*3，Koji Kamagata*3，

Shigeki Aoki*3，Kensaku Mori*1,2,4,5*1*2

Graduate School of Informatics, Nagoya University

Information and Communications, Nagoya University
*3

*4
*5

School of Medicine, Juntendo University

Information Technology Center, Nagoya University

Research Center for Medical Bigdata, National Institute of Informatics

要旨：黒質緻密部の 3 次元パターン表現に関する初期的検討について報告する. 黒質緻密部における神経細胞の減少はパーキンソン病疾患者において観察される特徴のひとつである. この黒質緻密部の変化は T2 強調画像や神経メラニン強調画像を介して捉えることができ, 黒質緻密部の左右差や体積の減少として観察できると報告されている. 一方で, 得られた画像データを用いて黒質
緻密部の 3 次元パターンの変化を計算機上で解析するためには, 何らかの特徴表現が必要となる. 本稿では黒質緻密部の神経メラ
ニン MRI の信号強度比をテンソルにて表し, これらテンソルの分解に基づいた特徴表現を提案する. 提案した特徴表現にて健常者・パーキンソン病患者のパターン分布を調査した結果, 2 つのクラスで異なる分布を表現できていることを確認した.
キーワード：パーキンソン病, 黒質緻密部，神経メラニン強調画像, 特徴表現, CP (CANDECOMP/PARAFAC)分解

1. はじめに

2. テンソル分解に基づいた特徴表現

人体における 3 次元構造の抽出ならびに解析は医用画像処

𝑁人の神経メラニン MRI から黒質緻密部のみを抽出した信理における本質的な課題である. 例えば, 脳の MRI データに

号強度比を表す神経メラニン強調画像を 3 階のテンソル𝒳𝑖 ∈おける黒質緻密部の左右非対称性や収縮に関する観察はパーℝ𝐼×𝐽×𝐾 , 𝑖 = 1,2, … 𝑁で表す. ここで𝑁1 と𝑁2 はそれぞれ健常者

キンソン病の診断の一環として知られているが, 観察のためとパーキンソン病患者の黒質緻密部の数を表すものとし, 𝑁 =には黒質緻密部の精確な抽出が必要となる. 黒質緻密部の精𝑁1 + 𝑁2 とする. さらに 3 階のテンソルに画像のインデックス i

確な可視化に向けて神経メラニン強調画像が提案されているを表すモードを 1 つ追加することで 4 階のテンソル𝒯 ∈一方で, この新しいモダリティに対し，機械学習手モデルを用ℝ𝐼×𝐽×𝐾×𝑁 とする. 𝒂𝑗 ∈ ℝ𝐼 , 𝒃𝑗 ∈ ℝ𝐽 ,𝒄𝑗 ∈ ℝ𝐾 ,𝒅𝑗 ∈ ℝ𝑁 から成る

いた黒質緻密部の自動抽出も報告されている[1]. 自動抽出に

rank-1 テンソルを𝑀個用いた CP 分解[3,4]は𝑀

加え, 黒質緻密部の経時変化や健常者との差異に関する解析

𝒯 = ∑ 𝒂𝑗 ∘ 𝒃𝑗 ∘ 𝒄𝑗 ∘ 𝒅𝑗 + ℰを行うためには, 黒質緻密部の形状と信号強度分布から得ら

(1)

𝑗=1

れるテクスチャの両方を考慮した特徴表現方法が求められる．

である. ℰと∘はそれぞれ再構成残差と直積を表す.テンソルの本稿では 3 次元パターンのテンソル表現に基づき[2], 黒質

ランク計算は一般に NP 困難であり, M は実験的に求める.

緻密部の特徴表現方法について検討する．テンソル表現に基づ式(1)は𝒅𝑗 = (𝑑𝑗𝑖 )ならびに再構成残差ℰ𝑖 を用いてく分解では，3 次元パターンの形状とテクスチャを同時に取り𝑀扱うことが可能である. 本稿では神経メラニン強調画像を検𝒳𝑖 = ∑ 𝑑𝑗𝑖 (𝒂𝑗 ∘ 𝒃𝑗 ∘ 𝒄𝑗 ) + ℰ𝑖
𝑗=1

討対象とする.

124(2)

と書ける. 式(2)の𝑑𝑗𝑖 , 𝑗 = 1,2, … , 𝑀を並べることで𝒳𝑖 を表す𝑀
次元特徴量ベクトルを得る. ただし, 特徴量ベクトルの要素全てが識別に寄与するとは限らないため, 特徴の選択を行う.
各𝑗に対し, 全ての患者に対する𝑑𝑗𝑖 の分散を𝜎𝑗 とし, 健常者とパーキンソン病疾患者の𝑑𝑗𝑖 の平均をそれぞれ, 𝜇1,𝑗 および𝜇2,𝑗
𝑁 𝑁

2

2
とすると, クラス間分散は𝜎B,j= 𝑁1 2 2 (𝜇1,𝑗 − 𝜇2,𝑗 ) であり,

𝜆𝑗 =

2
𝜎B,𝑗
2
2
𝜎𝑗 − 𝜎B,𝑗(3)
図 1 コサイン類似度の分布. HC: 健常者, PD: パーキンソン病患者をそれぞれ示す.

は 2 クラス間の分離度を表す[5]. M 個の𝑑𝑗𝑖 のうち分離度𝜆𝑗 の大𝐿

きい𝐿個を選択して並べ, 特徴量ベクトル𝒇𝑖 ∈ ℝ を得る.

3. 数値計算実験
単施設にて収集した 73 名の健常者と 82 名のパーキンソン
病患者の神経メラニン MRI データを用いた. 黒質緻密部の抽出においては, 神経放射線学を専門として 10 年の経験を持つ
熟練放射線医 1 名が行ったアノテーションラベルを用いた. 各
ボリュームデータに対し, 黒質緻密は信号強度が[0,1]となる
ように正規化を行い, 黒質緻密部以外のボクセル値を 0 とした.
抽出した64 × 64 × 64ボクセルの神経メラニン強調画像 155 枚に対して𝑀 = 1000として式(1)の CP 分解を行い, 𝐿 = 100として特徴ベクトルを抽出し, L2 ノルムによる正規化を行った. 健
常者における特徴量ベクトルの平均𝒇𝜇 を求め, 𝒇𝜇 に対する特

図 2 特徴量ベクトル分布. 青い●が健常者, 赤い×がパーキンソン病患者の特徴量ベクトルの分布を示す.

徴量それぞれのコサイン類似度[2]を計算した. 図 1 はコサイン類似度の分布を, 図 2 は t-SNE[6]を用いた可視化を示す.

謝辞

4. 考察

本研究は AMED(No. 21dm0307101h0003)並びに MEXT/JSPS

図 1 および 2 は抽出した特徴量ベクトルが 2 つのクラスに

KAKENHI (No. 21K19898)の支援を受けたものである.

対して異なる分布を与えることを示す. しかし 2 つの分布は線形分離不可能である. 2 クラス識別において理想的な特徴抽出

利益相反の有無では, 2 クラスの分布に重なりがない, 線形分離可能な分布でなしあることが望まれる. この分布の重なりは, 2 つのクラスで共文献通する特徴が表現されていることに起因する. 大きな分離度［1］Alice L Berre, Koji Kamagata, Yujiro Otsuka, et al.: Convolutional neural network-を与える𝑑𝑗𝑖 を選択してはいるものの, CP 分解自体は 2 つのク

based segmentation can help in assessing the substantia nigra in neuromelanin MRI.

ラス間のパターンの差を考慮しない分解であるためにこのよ［2］Hayato Itoh, Atsushi Imiya, Tomoya Sakai: Pattern recognition in multilinear space

Neuroradiology 61: 1387–1395, 2019and its applications: mathematics, computational algorithms and numericalうな特徴表現になると考えらえる.

validations. Machine Vision and Applications 27: 1259–1273, 2016［3］Andrzej Cichocki, Rafal Zdunek, Anh Huy Phan, Shunichi Amari: Nonnegative

5. まとめMatrix and Tensor Factorizations: Applications to Exploratory Multi-way Data
Analysis and Blind Source Separation. Wiley, 2009

本稿では黒質緻密部の 3 次元パターンに関する特徴表現と［4］ Tamara G Kolda and Brett W. Bader: Tensor decompositions and applications.

して, CP 分解に基づく特徴量ベクトル抽出について初期検討

SIAM Review 51(3): 455-500, 2009を行った. 従来の CP 分解を用いた表現によって 3 次元パター［5］Nobuyuki Otsu: A threshold selection method from gray-level histograms". IEEE
Transactions on Systems, Man, and Cybernetics 9(1): 62–66, 1979

ンの差異を表現できることが判明した. 今後は識別的な特徴［6］ Laurens van der Maaten and Geoffrey Hinton: Visualizing Data using t-SNE.

量抽出を目的としたテンソル分解法の開発を試みる.

Journal of Machine Learning Research 9: 2579–2605, 2008125

OP5-1
MR マルチスライス撮像におけるパラレルブラインドデノイジングの性能改善
植田 貴之*1，山登 一輝*1，伊藤 聡志*1
*1
宇都宮大学大学院 地域創生科学研究科工農総合科学専攻情報電気電子システム工学プログラム
Improvement of Parallel Blind Image Denoising in MR Multi-slice Imaging
Takayuki UEDA *1，Kazuki YAMATO*1 ，Satoshi ITO*1*1

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

要旨：MR 画像において構造的特徴の保持と雑音除去性能の両立する雑音除去法が求められている．昨年に隣接するスライス画像
間にある密度値の高い相似性と雑音の低い相関性を利用し，重み係数の異なる複数の加算平均画像を作成し，雑音除去後にスライス毎に分離するパラレルデノイジング法を提案した．この方法では加算平均の重み係数は正の値を使用したため，重み係数を変えたことによる雑音分布の変化は僅かであった．本研究では，新たに負の重み係数を使用する．負の重み係数の導入により，1) 一方の雑音の位相が反転するため加算された雑音の分布が大きく変化する，2) 加算平均像は S/N が低下するために深層学習により除去
される雑音量が大きくなる，の 2 点により雑音除去効果の改善が期待される．雑音量を未知とするブラインド雑音除去法を適用した結果，画像の鮮鋭さを保ったまま単一画像雑音除去や従来法を顕著に上回る性能を得ることができた．
キーワード：雑音，深層学習，DnCNN

1. はじめに法は，まず連続スライス画像 R(𝑟 , 𝑟 ⋯ 𝑟 ) に，重み係数行列

MRI 装置の高磁界強度化により，信号対雑音比(SNR)の高い

A = {𝑎⋯ 𝑎 }, {𝑎⋯ 𝑎 } ⋯ {𝑎⋯ 𝑎 } を与えて重み付き加算により，重み付き加算像 I(𝑖 , 𝑖 ⋯ 𝑖 ) を得る．

画像を取得できるが，高速撮像法・パラレル撮像法のように雑音が多い画像や雑音量が空間的に変化する画像が得られる場

I = AR合がある．そのため，構造的特徴の保持と高い雑音除去性能を式(1)で得られた重み付き加算像に，後述する深層学習による両立する雑音除去法が求められている．MR 画像では，隣接す

ブラインド雑音除去処理（BDnCNN）を適用し，雑音除去像るスライス画像間においてスピン密度分布に相似性があり，一D(𝑑 , 𝑑 ⋯ 𝑑 ) を得る．

方で雑音は相関が低い．我々はこの性質を利用しスライス画像

D = BDnCNN(I)そのものではなく，スライス画像の重み付き加算画像に対し雑

(1)

(2)

式(2)によって取得された雑音除去像を式(1)の逆変換である

音除去を行う方式を提案した[1]．重み付き加算像は，S/N が高式(3)によって分離し，スライス位置の画像P に分離する．

くなっているので，雑音処理による画像の劣化が小さい．また，

P = (A A) A D

重み係数を変える操作により雑音の分布が変化するので，非線(3)並列的にブラインド雑音する本手法を ParBID (Parallel Blind

形の雑音処理法によって雑音の除去程度が変わる．これらの要

Image Denoising)と称する．本方法の処理の流れを図 1 に示す．

因から単一画像に雑音除去処理する方法に比べて画像の構造の保存性に優れ，かつ，雑音除去性能を改善できることを明ら

3. DnCNN

かにしている[1]．本研究では，加算平均に使用する重み係数に

DnCNN[2]は入力層，中間層，出力層を含んだ 17 層によって負の値を導入することにより，雑音除去性能のさらなる改善を構成された，画像の雑音除去に特化した CNN である．各層は，行うことを目的とする．

入力データの特徴抽出のための畳込み，表現の自由度が増す活性化関数，学習効率を高めるためのバッチ正規化から構成され

2. パラレルデノイジング法の原理

る．DnCNN は雑音を含む画像から雑音成分を推定する残差学

𝑛 枚の隣接スライス画像を使用したパラレルデノイジング

習法を用いることで，雑音除去画像を直接推定する従来法よりも，高い雑音除去性能を持つ[2]．また，学習時に様々な雑音量で学習することで，テスト時に雑音量が未知（ブラインド）な画像に対しても雑音除去処理をすることができる[2,4]．

4. 雑音除去シミュレーション実験
4.1 数値ファントムを用いた雑音除去シミュレーション
数値ファントムを用いて雑音除去を行い，雑音量の変化を評図 1. パラレルデノイジング法の原理図

126

表 1. PSNR の評価結果[dB]
雑音量SingleParBID2

ParBID3P

ParBID3N

雑音量(2.5%)

34.81

34.89

34.94

35.02

雑音量(5.0%)

31.36

31.42

31.41

31.87

雑音量(7.5%)

29.44

29.47

29.40

29.85

(a) ParBID2P での雑音量の変化

図 3. 雑音量 7.5% の像:(a)雑音付加なし，(b)雑音画像，(c)Single，(d)ParBID2，(e)ParBID3P，(d)ParBID3N使用して得られる低 S/N 画像を，深層学習を利用した高性能な雑音処理の実施により効果的に多くの雑音を除去すること(b) ParBID2N での雑音量の変化
図 2. ParBID における雑音量の変化

が PSNR の改善に寄与したと考える．図 3 を比較すると，詳細価した．重畳雑音は 7.5% のガウス型白色雑音 10 種類とし，2

音処理は一般に構造の劣化が大きくなるが，図 2 の i2 は一種

枚のパラレルデノイジング法（ParBID2）において，正の重みの差分画像であり，輪郭が強調された画像であるため劣化が抑係 数 を 使 用 し た ParBID2P と 負 の 重 み 係 数 を 使 用 し た

えられたと考える．

構造が保存されていることが確かめられた．低 S/N 画像の雑ParBID2N により雑音除去を行った．使用した重み係数は
A2P={{0.8 0.2},{0.2 0.8}}と A2N={{0.8 0.2},{－0.2 1.2}}とした．

6. まとめ図 2 に ParBID における 10 種類の平均の雑音量の変化を示す．

パラレルデノイジング法を使用した MR 画像の雑音除去において負の重み係数を使用する場合は，正の重み係数を用いる
場合よりも大きな雑音除去性能を持つことが示された．本研究によりパラレルデノイジング法の雑音除去性能を改善する新
たな方向性が示された．

負の重み係数を使用して重み付き加算像を得る（図 2-b）と，正の場合（図 2-a）とは異なり，雑音が増えた形になっている．
しかし，BDnCNN による雑音除去処理により正の係数の場合に比べて多くの雑音が除去された結果，スライスに分離された像では残留雑音が減っている．

謝 辞

4.2

本研究で用いた MR 画像を提供いただいたキヤノンメディ
カルシステムズ，InformationeXtractionfromImages プロジェクトに感謝の意を表します.

MR 画像を用いた雑音除去実験

マルチスライス MR 画像 10 枚に対し，2.5%～7.5%のガウ
ス型白色雑音を重畳し，単一画像雑音除去 (Single)， ParBID2，ParBID3P お よ び ParBID3N を 比 較 し た ． 重 み 係 数 は ，利益相反の有無A2P={{0.2 0.8},{0.8 0.2}}, A3P={{0.5, 0.3 0.2},{0.2 0.5 0.3}, {0.3なし

文

0.2 0.5}}, A3N={{0.3 －0.8 1.0},{0.2 0.6 0.2}, {1.0 －0.8 0.3}}を

献[1] T. Sugai et al. : Japanese Society for Magnetic Resonance in Medicine.
10.2463/mrms.mp.2020-0073, 2020
[2] K. Zhang et al. : IEEE TIP, Vol.26, Issue 7, 2017, 3142-3155[3] K. He, X.Zhang et al., IEEE Conference on Computer Vision and Pattern
Recognition, 2016, pp770-778[4] T. Sugai et al. : Magnetic Resonance in Medical Sciences, Vol.20, No.4, 2021,
410-424使用した．表 1 に PSNR の評価結果を，図 3 に雑音量 7.5%のときの雑音除去像の例をそれぞれ示す．
表 1 に示すように，評価を行った全ての雑音量に対して
ParBID3N が最も高い PSNR を示し，雑音除去性能の改善が示された．図 2-b の実験結果のように，これは負の重み係数を127

OP5-2
Pix2Pix コンディショナル GAN による頭部 MRI のモーションアーチファクトの改善
臼井桂介*1，室伊三男*2，渋川 周平*1，尾川 浩一*3，後藤
京極 伸介*1，代田 浩之*1
*1

政実*1，坂野康昌*1，

順天堂大学保健医療学部診療放射線学科
*2
無所属
*3

法政大学理工学部応用情報工学科

Motion artifact correction of Head MRI using Pix2Pix Conditional Generative Adversarial Networks
Keisuke USUI*1，Isao MURO*2，Syuhei SHIBUKAWA*1，Koichi OGAWA*3，Masami GOTO*1，
Yasuaki SAKANO*1，Shinsuke KYOGOKU*1，Hiroyuki DAIDA*1*1

Department of Radiological Technology, Faculty of Health Science, Juntendo University*2*3

Independent
Faculty of Science and Engineering, Hosei university

要旨：MRI 検査では体動のアーチファクトが画像診断の妨げとなる．深層学習による補正法では画像空間分解能の復元に課題があり，さらに人体画像での実装には教師データの確保が問題である．そこで，モーションアーチファクトをシミュレートした学習データを用いて，Pix2Pix CGAN による画質改善の精度を比較評価した．本研究では，20 例の頭部画像からモーションアーチファク
ト有の T2 強調横断像を 6420 枚作成した．このデータの 90%で学習し残りを検証に使用した．学習データはアーチファクトの出現
方向を垂直および水平に分け，学習データとの組み合わせによる影響を検証した．評価は，アーチファクト無し画像との構造的画像類似度(SSIM)とピーク信号雑音比(PSNR)を求めた．その結果，CGAN の補正画像が最も再現性が高く，SSIM が約 26%、PSNR が
約 7.7%向上し，CGAN の学習モデルによる改善効果が実証された．
キーワード：モーションアーチファクト，CGAN，頭部 MRI，深層学習，画質改善

1. はじめに

2. 方法

磁気共鳴画像診断像（Magnetic resonance imaging: MRI）取得

1）モーションアーチファクト画像の作成

中の体動は診断精度の劣化を招く．モーションアーチファクト

塚本らの手法により，頭部 MRI 画像（6420 枚）からモーシは位相方向にのみ出現するため，k 空間のデータを前向きおよョンアーチファクトを作成した［3］．本手法では，動きの無い

び後方視的に補正する手法が実装されるが，シーケンスが限定

T2 強調画像を垂直，水平および斜め方向に±10 ピクセル移動化され補正精度に制限がある．これまで，畳み込みニューラル

させ，また画像中心を±10°× 0.5°回転させて 80 種類の移ネットワークによる補正法が提案されているが，体動の無い画

動画像を用意した．これをフーリエ変換し k 空間の位相エンコ

像を教師データとしたペアを多量に準備することが課題であード方向へランダムに再配置してアーチファクトを生成した．

った［1］．近年では，生成器と識別器を持つ敵対的生成ネット

2）深層学習モデルの構成
図 1 に CGAN の構造を示す．生成器と識別器に制約条件をワークによって，高度な画像変換が可能になった［2］．これに制約条件を追加した条件付き敵対的生成ネットワーク

与え，識別器は正しいラベルである確率を学習した．

（Conditional generative adversarial network: CGAN ）では，敵対損失の高い一貫性を達成できることから，モーションアーチフ
ァクト補正に効果的であると考えられる．本研究では，シミュレーションによりモーションアーチファクトを作成し，CGAN
による補正効果をアーチファクト方向と学習データの組み合
わせを変えて検証した．さらに，オートエンコーダ（Autoencoder : AE）および U-net との補正精度を比較した．
――――――――――――――――――――――――――*1 順天堂大学保健医療学部診療放射線学科〔〒113-8421 東京都文京区本郷 2-1-1〕
e-mail: k-usui@juntendo.ac.jp

図1(a) CGAN のフレームワーク．(b), (c)はそれぞれ生成器と識別器のネットワーク構造を示している．

128

AE は 4 層構造とし，それぞれは convolution – ReLu – maxPoolingにより入力画像と同サイズを出力した．フィルターサイズは 2
×2，
初期フィルター数は 32 チャンネルとした．
また U-net は，各 4 層のエンコーダーとデコーダー対して convolution – ReLu
– maxPooling を備え，各チャネルでスキップ接続をした構造とした．フィルターサイズは 3×3，初期フィルター数は 64 チャ
ンネルとした．各学習モデルに対し入力はモーションアーチフ
ァクト画像であり，出力画像は入力とペアとなる元画像とした．
学習モデルはアーチファクトの出現方向を水平と垂直に分けた画像，および水平と垂直を合わせた画像でそれぞれ学習した．
3）画質評価指標
学習データに含まれない 642 枚の T2 強調画像からモーショ
ンアーチファクト画像を作成し，補正画像を合成した．補正画

図2

像はアーチファクト出現方向と学習モデルとの組み合わせで各学習モデルによる合成画像の結果．(a) モーションアーチファ

クトシミュレーション画像と原画像．(b) , (c) アーチファクト方向とそれぞれ検証した．補正画像の画質は，体動無しの原画像との一致，および不一致した学習モデルの補正画像．(d) 水平と垂直方向のピーク信号対雑音比（Peak signal-to-noise ratio: PSNR）と構造類

アーチファクト画像を用いた学習モデルによる補正画像．

似性指数（Structural similarity index: SSIM）を計算した［4］．
表 1 各学習モデルおよびアーチファクト方向に対する SSIM の結果

3. 結果と考察
図 2 に各学習モデルと学習データのアーチファクト方向に対する補正画像の結果を示す．学習モデルによりアーチファク
トは大幅に軽減できている．一方で AE は画像空間分解能が大きく劣化した．U-net と CGAN は，解像度を維持しながらアー
チファクトが低減された．さらに，トレーニングデータとアー
チファクト出現方向が一致しない条件では，画像内に残像が出現しており補正精度が不十分であった．表 1 および 2 に SSIM

表 2 各学習モデルおよびアーチファクト方向に対する PSNR の結果と PSNR の結果を示す．学習モデルとアーチファクトの出現方向が同一であることで，最も高い SSIM および PSNR を示した
が，水平・垂直データでの学習モデルであっても SSIM は 0.9以上となった．水平・垂直データの学習データでは U-net および CGAN で SSIM が約 24%および約 26%向上し，PSNR が約
4.8%および約 7.7%向上した．CGAN は制約条件と L2 ノルム
正則化が追加されていることで，モーションアーチファクトを高度に改善でき原画像に違い合成画像を復元できたといえる．
利益相反の有無なし

4. 結語
頭部 MRI 画像のモーションアーチファクトを抑制するため，
シミュレーション計算で作成したアーチファクト画像を学習データとして CGAN によるモデルを構築し，その補正効果を
他の深層学習モデルと比較評価した．CGAN は AE および Unet と比較して高い画像再現性が実証され，学習モデルとアー
チファクトの出現方向を同一にすることで，最も良好な改善モデルを構築することができた．

129

文

献

［1］Jose Dolz, et al: 3D fully convolutional networks for subcortical segmentationin MRI: A large-scale study. Neuroimage 170: 456-470, 2018
［ 2 ］ P. Isola, et al: Image-to-image translation with conditional adversarial
networks. Proc. IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit. 1720-1729, 2017［3］塚本ひかり，室伊三男：頭部 MRI 領域における深層学習のためのモーションアーチファクトジェネレータ―の開発. 日放技学誌 77: 463470, 2021
［4］Wang Z, Simoncelli EP, Bovik AC. Multi-scale structural similarity for image
quality assessment: Conference Record of the Asilomar Conference on
Signals, Systems, and Computers. :1398–1402, 2003

OP5-3
教師なし PET 画像ノイズ除去における事前学習済モデルの有用性
大西佑弥*1，橋本二三生*1，大手希望*1，松原佳亮*2，茨木正信*3*1
浜松ホトニクス株式会社中央研究所*2
秋田県立大学システム科学技術学部経営システム工学科*3
秋田県立循環器・脳脊髄センター研究所脳血管研究センター放射線医学研究部
The usefulness of the pretraining model for unsupervised PET image denoising
Yuya ONISHI*1，Fumio HASHIMOTO*1，Kibo OTE*1，Keisuke MATSUBARA*2，Masanobu IBARAKI*3*1
Central Research Laboratory, Hamamatsu Photonics K. K.
*2
Department of Management Science and Engineering, Faculty of System science and Technology,
Akita Prefectural University.
*3

Department of Radiology and Nuclear Medicine, Research Institute for Brain and Blood Vessels,
Akita Cerebrospinal and Cardiovascular Center.

要旨：統計ノイズの多い positron emission tomography（PET）画像に対し，事前に学習データセットを必要としない deep image prior（DIP）を用いた教師なしノイズ除去やその応用研究が近年数多く行われているが，これらの技術を発展させるためには，根底となる DIP 自体のさらなる性能向上が不可欠である．本研究では，自己教師あり表現学習に注目することで PET 画像のみで汎用的な学
習済みモデルを作成し，教師なし学習へ転用することでノイズ除去の性能向上を検討する．数値シミュレーションおよび実測デー
タを用いた評価の結果，学習済モデルを利用することでノイズ除去性能が向上し，先行研究におけるドメイン変換型の学習済モデ
ルと比較して他の PET 薬剤に対する高い汎用性も示された．
キーワード：Positron emission tomography，Unsupervised image denoising，Self-supervised image representation

1. はじめにり学習を用いることで学習済みモデルの作成を行う．

陽電子放出断層撮影（PET）画像のノイズ除去に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を応用する場合，一般的に高線

𝜃0 = argmin

量または長時間計測および低線量または短時間計測の画像ペ𝜃1∑‖𝑥𝑖𝑠𝑟𝑐 − 𝑓0 (𝜃|𝑥̃𝑖𝑠𝑟𝑐 )‖,
𝑁𝑡

(1)

𝑖∈𝐷𝑡

アを多数準備する必要があり，多大な労力を要する．さらに，学習セットに含まれていない未知症例や新規 PET 薬剤といっ複数の破損過程によって生成された PET 画像セット𝑥̃𝑖𝑠𝑟𝑐 を元た異なるドメインに対する堅牢性が問題となっている．これらの PET 画像セット𝑥𝑖𝑠𝑟𝑐 に復元するように 3D U-Net 𝑓0 を最適化の課題を解決するために，事前に学習データセットを必要としすることで，学習済みのネットワーク重み𝜃0 を獲得する．

ない deep image prior（DIP）を用いた教師なしノイズ除去手法

第二段階では，得られた特徴表現を DIP モデルの初期重みが近年数多く提案されている［1, 2］．さらに，その高い汎用性とし，転移学習のような枠組みで教師なしのノイズ除去を行う．

から，画像再構成への応用研究も行われている［3, 4］．これらの技術を発展させるためには，基盤となる DIP 自体のさらな𝜃̂ 𝑢𝑝 = argmin‖𝑥0 − 𝑓1 (𝜃 𝑢𝑝 |𝜃0𝑑𝑜𝑤𝑛 , 𝑚)‖,(2)𝑥̂0 = 𝑓1 (𝜃̂ 𝑢𝑝 |𝜃0𝑑𝑜𝑤𝑛 , 𝑚),

(3)

𝜃 𝑢𝑝

る性能向上が不可欠である．
そこで本研究は転移学習技術を利用し，DIP によるノイズ除去性能の向上を検討する．様々な PET 薬剤に対する汎用性を

3D U-Net 𝑓1 に磁気共鳴（MR）画像 𝑚 を入力したときの出力画備えた学習済みモデルを作成するため，我々は自己教師あり表像とノイズを含む PET 画像 𝑥0 の平均二乗誤差を最小化するこ

現学習に着目し，その有用性を調査する．自己教師あり学習はとで最終的なノイズ除去画像を得る．本手法では，事前学習に教師ラベルを必要としないため DIP アルゴリズムとの相性がよって得られたネットワーク重みのエンコーダ部分は固定し，良く，様々なドメインに有用な画像表現が獲得可能である．

デコーダ部分のみ更新を行った．

2. 方法

3. 結果

本手法は二段階の学習ステップによって構成されている．第モンテカルロシミュレーション及び実測データを用いて提一段階では PET 画像の破損変換データを復元する自己教師あ

130

図1

模擬腫瘍を挿入したシミュレーションデータによるノイズ除去結果の比較（[18F]FDG）

図2

実測データにおけるノイズ除去結果の比較（上：[11C]PIB，下：[18F]FDG）

案手法の評価を行った．実測データにおけるターゲット画像は，汎用性が示され，実臨床における有用性が期待される．

事前学習時の訓練画像とは異なる PET 薬剤を使用した．
シミュレーションデータによる定量評価の結果，学習済モデ

謝辞

ルを転用することでオリジナルの DIP（Random Init.）と比較

本研究は JSPS 科研費 JP22K07762 の助成を受けたものである．

し，ピーク信号対雑音比（PSNR），構造的類似性（SSIM），コ
ントラスト対ノイズ比（CNR）が向上した（図 1）．さらに，先利益相反の有無

行研究におけるドメイン変換型の学習済モデル（MR2PET）となし

比較し，事前学習時に使用していない PET 薬剤に対する高い

文

汎用性も確認できた（図 2）．よって，実臨床における有用性は

献［1］Cui J, Gong K, Guo N et al: Populational and individual information based PET image

高く、提案手法を用いることで PET 計測時間の短縮や RI 投与

denoising using conditional unsupervised learning. Phys. Med. Biol. 66: 155001, 2021
［2］Onishi Y, Hashimoto F, Ote K et al: Anatomical-guided attention enhances unsupervised

量の削減による被ばく線量の低減が期待される．

PET image denoising performance. Med. Image. Anal. 74: 102226, 2021
［3］Gong K, Catana C, Qi J et al: PET Image Reconstruction Using Deep Image Prior. IEEE

4. まとめTrans. Med. Imag. 38: 1655-1665, 2019

本研究では，自己教師あり表現学習を利用することで汎用的［4］Hashimoto F, Ote K, and Onishi Y: PET Image Reconstruction Incorporating Deep Image

な学習済みモデルを作成し，DIP によるノイズ除去性能の向上［5］LaMontagne P, Benzinger T, Morris J et al: OASIS-3: Longitudinal neuroimaging, clinical,を検討した．様々な PET 薬剤に対して高いノイズ除去性能とand cognitive dataset for normal aging and Alzheimer’s disease. Alzheimer’s & Dementia:

Prior and a Forward Projection Model. IEEE Trans. Med. Imag.: in press, 2022

The Journal of the Alzheimer’s Association. 14: 1097, 2018131

OP5-4
MR エラストグラフィにおける腹壁運動に伴うモーションアーチファクトの低減法
菅幹生*1,2，小賀野*1

慎*2, 谷口 陽*2,3，西原

千葉大学
*2
*3

崇*3，瀧澤将宏*3

フロンティア医工学センター

千葉大学

大学院融合理工学府

富士フイルムヘルスケア株式会社

Methods for reducing motion artifacts associated with abdominal wall motion in MR elastography
Mikio Suga*1,2, Makoto Ogano*2, Yo Taniguchi*2,3, Takashi Nishihara*3, Masahiro Takizawa*3*1*2

Center for Frontier Medical Engineering, Chiba University

Graduate School of Science and Engineering, Chiba University*3

FUJIFILM Healthcare Corporation

要旨：腫瘍や肝硬変などの病変組織は正常組織と比較して硬くなる．MRI を用いて非侵襲的に生体軟組織の粘弾性分布を評価可能な手法として MR elastography (MRE)がある．自由呼吸条件下では腹壁運動に伴うモーションアーチファクトにより MRE 粘弾性率
推定精度が低下するため，息止め条件下で撮像する．本研究では，腹壁運動に伴うモーションアーチファクトの影響を低減可能な
MRE 撮像条件を数値シミュレーションにより明らかにすることを目的とした．形態画像に生じるモーションアーチファクトの間隔が呼吸周期と撮像時間に関係する知見を元に，MRE 撮像パラメータの 1 つである repetition time を呼吸周期の 3 分の 1 に設定することでモーションアーチファクトを撮像対象から外すことができ，息止め条件下での弾性率推定値との誤差は 3％以下となることを確認した．以上の結果より，撮像中に呼吸周期が安定している場合には，自由呼吸条件下での MRE 撮像が可能であることが示唆された．
キーワード：MR エラストグラフィ，モーションアーチファクト，自由呼吸，呼吸周期，repetition time

1. はじめにTR）より計算し，あらかじめ取得しておいた呼吸波形から腹部

Magnetic resonance imaging （MRI）を利用して，生体の粘弾変位を抽出する．腹部数値モデルは腹部体軸断面を模擬した楕

性 率 を 非 侵 襲 的 に 評 価 す る 手 法 と し て magnetic resonance

円形状で，下半分の背中側は変形せず，呼吸と同期して上半分

elastography （MRE）[1]がある．MRE は撮像中に外部加振装の腹部側が上下方向に伸び縮みすると仮定した．次に，想定貯置を用いて対象内部に弾性波を伝播させ，MRI パルスシーケ

蔵弾性率分布と加振周波数，加振点から計算した弾性波変位分ンスに変位エンコード傾斜磁場（motion encoding gradient：

布を位相画像に追加する．これらの強度画像と位相画像から実MEG）を付加した MRE パルスシーケンスを用いて撮像するこ空間での実部画像と虚部画像を作成する．次に，この実部画像とにより，弾性波を画像化する．得られた弾性波画像から逆問と虚部画像をフーリエ変換し，空間周波数（k）空間での各題を解くことで粘弾性率を推定する．MRI では撮像中におけphase-encoding step に対応するデータを 1 行ずつ充填する．そる被検者の呼吸などの動きによって画像にアーチファクトがの後，全て充填された k 空間画像を逆フーリエ変換することで生じることがある．このアーチファクトはモーションアーチフ

得られる実空間のデータから，強度画像と位相画像（弾性波画ァクトと呼ばれ，MRI の読影診断に影響する問題がある．MRE像）を出力する．

では弾性波画像にモーションアーチファクトが生じることで，2.2 シミュレーション設定

粘弾性率推定結果に誤差が生じることが懸念される．本研究で本シミュレーションでは，成人男性の腹部（長軸：30 cm，は，自由呼吸下での MRE 撮像を実現することを目標として，

短軸：20 cm）の上面中央が呼吸によって 1.5 cm の振幅で動く

呼吸が弾性率推定値に与える影響の大きさと，モーションアーと仮定した．振動子の振動源は 1 点とした．また，呼吸に伴うチファクトを低減可能な撮像条件を数値シミュレーションに振動子の位置変化の有無による影響を確認するために，振動子より明らかにすることを目的とした．

の配置は右脇腹（腹部の真横，位置変化なし）と右腹部（腹部前側のやや右の位置，上下の位置変化あり）の 2 箇所とした．

2. 方法
2.1 数値シミュレーション概要

また，腹部数値モデル内部には肝臓を想定した内包領域（形状は楕円，長軸：19.2 cm，短軸：9.6 cm）を配置した．内包領域

モーションアーチファクトを再現するために，最初に各は腹部数値モデルの中心から断面像に向かって左に 3.0 cm，上phase encoding step におけるデータ収集のタイミングを MRI のに 3.6 cm 離れた位置に 15 度傾けて配置し，腹部の動きに合わ

撮像パラメータである信号取得繰り返し時間（repetition time:

せて変形させた．各 phase-encoding step での弾性率分布に合わ

132

せた弾性波画像は波動方程式を用いて計算した．心拍や呼吸な
どの周期的な動きの場合，アーチファクトの間隔𝐷𝐷 (pixel)は，
phase encoding step 数（MR 信号取得回数）𝑁𝑁𝑦𝑦 (pixel)，信号取得
繰り返し時間 TR （sec），加算回数𝑁𝑁𝑆𝑆A に比例し，動きの周期𝑇𝑇𝑝𝑝（sec）に反比例する[2]．
𝐷𝐷 =𝑁𝑁𝑦𝑦 ×𝑇𝑇𝑅𝑅 ×𝑁𝑁𝑆𝑆𝑆𝑆
𝑇𝑇𝑝𝑝

(1)

これより，腹部撮像においては，加算回数を 1 とするとき，TRを呼吸周期の約三分の一，画像収集領域（field of view: FOV）
を腹部短軸長の約 3 倍に設定することで，アーチファクトの間隔が吸気時の腹部概形よりも大きく，アーチファクトが撮像対象と重ならない条件を満たすことができる．
本実験で利用する 271 周期分の呼吸波形の周波数スペクト
ルを求め，その最大ピークをガウスフィッティングすることで
図 1 シミュレーション結果

求めた平均呼吸周期（3707 ms）を利用して撮像条件を決定した．具体的には，MRE パルスシーケンスはスポイルド GRE‐

差分画像では，右脇腹（TR=480 ms）と比較して，右脇腹

MRE を想定し，TR: 480 と 1236 ms（平均呼吸周期/3），FOV:（TR=1236 ms）と右腹部（TR=1236 ms）での差が小さかった．

768×768 mm2，matrix: 256×256，number of sample averaged: 1,

貯蔵弾性率分布の平均値と変動係数からも，TR を呼吸周期のslice number: 15，slice thickness: 3.0 mm，phase encoding 方向:

三分の一とすることで推定精度が向上することを確認した．まanterior to posterior，vibration frequency: 60.0 Hz とした．腹部背た，右腹部（TR=1236 ms）での変動係数が右脇腹（TR=1236 ms）

景領域と肝臓領域の貯蔵弾性率はそれぞれ 3.0 kPa と 4.5 kPa

より大きいことより，振動子が体動に合わせて上下動することとし，いずれの損失弾性率も 0.0 kPa とした．粘弾性率分布のは貯蔵弾性率推定の誤差要因となることが示唆された．

算 出 に は ， 積 分 型 粘 弾 性 率 分 布 推 定 手 法 （ integral typereconstruction formula: ITRF [3]）を用いた．

5. まとめ自由呼吸下での肝臓 MRE においては，TR を呼吸周期の三

3. 結果分の一になるように設定するとともに，振動子を右脇腹に設置

振動子の位置を右脇腹と右腹部に設定したシミュレーショ

することで貯蔵弾性率推定誤差を小さくできることが示唆さ

ン結果の強度画像，弾性波画像，貯蔵弾性率画像を図 1 に示す．

れた．本研究成果により，息留めが困難な被検者に対して MRE

以後，振動子の位置を右脇腹に設定した結果を右脇腹，振動子が適用可能となることが期待できる．

の位置を右腹部に設定した結果を右腹部と示す．右脇腹と右腹部のいずれの結果においても，TR を 1236 ms に設定すること謝辞

で撮像対象外に強いモーションアーチファクトが現れること

本研究の一部は JSPS 科研費 JP17H02115 の助成を受けたもを確認した．しかし，右腹部の結果では，背景領域と内包領域のです．

の両方で弾性率推定値のばらつきが大きくなった．さらに，右腹部の貯蔵弾性率画像において，内包領域の概形が楕円だと判

利益相反の有無なし

別できないほど弾性率算出誤差が大きかった．

文

4. 考察

献

［1］Muthupillai R, Lomas DJ, Rossman PJ et al: Magnetic resonance elastography
by direct visualization of propagating acoustic strain waves. Science 269:
1854-1857, 1995
［2］Wood ML, Runge VM, Henkelman RM: Overcoming motion in abdominal
MR imaging. AJR 150: 513-522, 1988
［3］Takeda T, Fujiwara H, Suga M: Development of three-dimensional integraltype reconstruction formula for magnetic resonance elastography. Int J
Comput Assist Radiol Surg 16: 1947-1956, 2021

図 1 で示した各画像に対して，振動子位置と TR の設定が同じで，腹部変位が無い場合の画像との差分によりモーションア
ーチファクを確認した．強度画像の差分画像は，右脇腹（TR=1236 ms）において差が最も小さく，かつ，モーションア
ーチファクトが撮像対象外に集中していた．貯蔵弾性率分布の133

OP5-5

Cycle GAN を用いた前立腺癌患者における仮想造影 MR 画像合成
平川 勇也*1，有村 秀孝*2，崔 雲昊*1，高山 幸久*3，西江 昭弘*4，石神 康生*5*1
九州大学大学院医学系学府保健学専攻*2*4

九州大学大学院医学研究院保健学部門*3
福岡大学医学部放射線医学教室

琉球大学大学院医学研究科放射線診断治療学講座*5
九州大学大学院医学研究院臨床放射線科*1〒812-8582 福岡市東区馬出 3-1-1

e-mail: hirakawa.yuya.498@s.kyushu-u.ac.jp

Virtual Contrast-Enhanced MR Image Synthesis in Prostate Cancer Patients Using Cycle
Generative Adversarial Network
Yuya HIRAKAWA*1，Hidetaka ARIMURA*2，Yunhao CUI*1，Yukihisa TAKAYAMA*3，Akihiro NISHIE*4，
Kousei ISHIGAMI*5*1

Department of Health Sciences, Graduate School of Medical Sciences, Kyushu University*2

Department of Health Sciences, Faculty of Medical Sciences, Kyushu University
*3

*4
*5

Department of Radiology, Faculty of Medicine, Fukuoka University

Department of Radiology, Graduate School of Medical Sciences, University of the Ryukyus

Department of Clinical Radiology, Graduate School of Medical Sciences, Kyushu University

要旨：高空間分解能の脂肪抑制造影 T1 強調画像は, 前立腺外進展, 神経血管束浸潤, 精嚢浸潤を描出することができる. しかし, 腎機能不良や造影剤に対するアレルギー歴のため造影剤の使用が不可能な患者も存在する. そこで, 前立腺癌患者の造影 T1 強調画像
および T2 強調画像から仮想造影 T1 強調画像を合成する CycleGAN モデルの構築を試みた. 本研究では, 前立腺癌患者 43 名のガド
リニウム造影剤による脂肪抑制造影 T1 強調画像と非造影 T1 強調画像および T2 強調画像を選択し, それらをランダムに 30 名のトレーニングデータセットと 13 名のテストデータセットに分割した. 構築された CycleGAN モデルは, 非造影画像から仮想造影画像を生成する生成器と, 入力画像が実造影画像か仮想造影画像かを判断する識別器で構成されている. モデルによって生成された画像について, PSNR (peak signal to noise ratio) と SSIM (structural similarity) で評価を行った. テストデータセットにおいて平均 PSNR
29.3 ± 2.94, SSIM 0.780 ± 0.0795 となった. 本研究は, CycleGAN モデルが前立腺癌患者の造影 MR 画像を仮想的に生成できることを示唆している.
キーワード：深層学習, CycleGAN, 前立腺癌, 仮想造影

1. はじめに我が国における前立腺癌罹患数は 2017 年では 91,215 人と部位別罹患数で男性がんの第 1 位である[1]. また, 将来
推計では 2035 年-2039 年の年平均罹患数は 180,860 人と予測され今後も急速に増加すると考えられている[2]. 前立
腺癌の診断において脂肪抑制造影 T1 強調画像は前立腺外進展, 神経血管束浸潤, 精嚢浸潤を描出することができる.
しかし, 造影画像を撮像する際に使用されるガドリニウム
造影剤は腎機能不良や造影剤に対するアレルギー歴のために使用が制限される場合がある.
そこで, 本研究の目的は, 非造影 T1 強調画像および T2
強調画像から仮想造影 T1 強調画像を合成することである.
画像の合成にはスタイル変換技術の一つである

CycleGAN[3]を用いた.

2. データと手法
1) 使用データ
本研究では九州大学病院で撮像された前立腺癌患者における非造影 T1 強調画像, T2 強調画像および脂肪抑制 T1 強調画像を使用した. 30 症例をトレーニングデータセット, 13
症例をテストデータセットとして合計 43 症例の MR 画像を用いた. T1 強調画像と T2 強調画像を重ね 2 チャンネルとしたものをドメイン T, 脂肪抑制造影 T1 強調画像をドメ
イン C とした.
2) 前処理512×512 の マ ト リ ク ス サ イ ズ で あ る 原 画 像 の 中 心

134

定し, 学習係数は 0.0002, 𝜆 = 10で行った.

192×192 pixel をクロップして使用した. 各シーケンスの最大値と最小値を用いて式(1)により正規化を行い, ピクセル変換された画像の評価には PSNR (peak signal to noise ratio)

値の範囲が[-1, 1]になるようにリスケールを行った.
% &%𝑥!"#$ = ! "!#(1)と SSIM (structural similarity)を使用した.

ここで, 𝑥$'! , 𝑥$(% は各シーケンスの最小値および最大値を2. 結果と考察
テストデータセットから求められた評価指標の結果はPSNR が 29.3 ± 2.94, SSIM が 0.780 ± 0.0795 となった. また, T1 強調画像と T2 強調画像の 2 チャンネル画像から変換された仮想造影画像の例を図 2 に示す.

%"$% &%"!#

表し, 𝑥' は各ピクセル値である.
3) CycleGAN による画像の変換
仮想造影画像の生成にはスタイル変換技術の一つである
CycleGAN を用いた.

図 2 Ground truth と仮想造影画像. 左図は実際の脂肪抑制 T1 強調画像, 右図は 2 チャンネル画像から生成され

図 1 CycleGAN の構造. T, C はドメイン T, C のデータでた仮想造影画像である.

ある. G, F は T→C 変換, C→T 変換を行う, 生成器を表し, DT, DC は実画像と生成器によって生成された偽画像

図 2 より前立腺組織における造影効果を確認できるが,を判別する識別器である.

実画像に比べ淡い表現となっている. 図中右下の血管を描損失関数として, Adversarial loss と Cycle consistency loss の出することができているが, 一箇所に限定されており, 血2 つを使用して, モデルの最適化を行った.

管領域は画像に占める割合が小さいため最適化のフィード

1 つ目の Adversarial loss は識別器の判別結果によって求バックの方法を検討する余地がある.

められ, 生成器 G と識別器 DC に対して式(2), 生成器 F と識別器 DT に対して式(3)で与えられる.

3. まとめ
本稿では, T1 強調画像と T2 強調画像から仮想造影画像を予測するモデルの構築を試みた. 改善の余地はあるものの一定の仮想造影効果は認められた.

𝐿)*+ (𝐺, 𝐷, , 𝑇, 𝐶) = 𝐸-~/!"#"(-) [(𝐷, (𝑐) − 1)2 ]+𝐸-~/!"#"(-) 2(𝐷, 3𝐺(𝑡)5)2 6(2)𝐿)*+ (𝐹, 𝐷3 , 𝐶, 𝑇) = 𝐸4~/!"#"(4) [(𝐷3 (𝑡) − 1)2 ]+𝐸4~/!"#"(4) 2(𝐷3 3𝐹(𝑐)5)26(3)
謝辞

2 つ目の Cycle consistency loss はインプット画像と再構成

本研究を進めるにあたり, 有益なご助言をいただきました

画像の L1 ノルムによって計算され, 式(4)で表される.

有村研究室の方々に感謝の意を表します.

𝐿-5- (𝐺, 𝐹) = 𝐸4~/!"#"(4) 28𝐹3𝐺(𝑡)5 − 𝑡‖6 6+𝐸-~/!"#"(-)28𝐺3𝐹(𝑐)5 − 𝑐‖6 6(4)

利益相反の有無

CycleGAN の最終的な損失関数は式(5)で与えられる.

なし

𝐿(𝐺, 𝐹, 𝐷3 , 𝐷, ) = 𝐿)*+ (𝐺, 𝐷, , 𝑇, 𝐶)
文+ 𝐿)*+ (𝐹, 𝐷3 , 𝐶, 𝑇)+ 𝜆 𝐿-5- (𝐺, 𝐹)

献［1］国立がん研究センターがん情報サービス「がん登録・統計」（全国がん登録）https://ganjoho.jp/public/index.html［2］平成 28 年度科学研究費補助金基盤研究(B)(一般)日本人におけるがんの原因・寄与度：最新推計と将来予測 国立がん研究センターがん情報サービス「がん登録・統計」［3］Zhu Jun-Yan, Park Taesung, Isola Phillip et al: Unpaired Image-to-Image
Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. In IEEE
International Conference on Computer Vision, 2017, pp.2223-2232(5)

ここで, 𝜆は Cycle consistency loss の重みである. この損失関数を用いて, 生成器 G と生成器 F の最適化を行う.
トレーニングは 200 エポックで, バッチサイズを 1,
Optimizer には Adam を使用し, パラメータは𝛽 = 0.5 に設135

OP5-6
頭部 PET 体動補正のための大きな動きに対応した
マーカレスモーショントラッキングシステムの開発
岩男悠真*1，赤松剛*1，田島英朗*1，高橋美和子*1，山谷泰賀*1*1

量子科学技術研究開発機構 量子医科学研究所 先進核医学基盤研究部
Development of a marker-less tracking system under large motion
for brain dedicated PET motion correction*1

Yuma IWAO ，Go AKAMATSU*1, Hideaki TASHIMA*1, Miwako TAKAHASHI*1, Taiga YAMAYA*1*1

National Institutes for Quantum Science and Technology

要旨：頭部の体動は，体動計測ができれば正確に補正することが可能である．そこで，顔表面の立体構造をマーカとすることで，
体表装着型マーカが不要な体動補正システムを開発した．しかし，左右の首振りに対する正解値と検出角度の線形性は 30 度を境に大きく乖離する傾向があり，実際にボランティア試験では 30 度を超える大きな動きが問題となった．
そこで本研究では，KinectFusion と呼ばれる 3D スキャンアルゴリズムを改良したトラッキング手法を開発した．マッチングを行う
フレーム間の差異を最小とし，形状の類似度を高めるため，対象フレームは直前フレームのモーションによって変換し，リファレ
ンスとなるモデルとのオーバーラップ部分のみを用いる．頭部模型をモータステージにより可動させた実験では，検出角度の線形性が約 60 度まで大幅に向上した．
キーワード：PET，体動補正，モーショントラッキング，Kinect

1. はじめに

Raw Depth

頭部 PET 検査において，高精度な画像を取得するために被験Depth Map Conversion to
Vertex and Normal map

者頭部の固定が実施されるが，これは被験者の負担の増加につながるうえ，完全に体動を抑制することもできない．そこで，Transform Target Modelby Previous
Motion Parameters

撮像中の被験者の体動を再構成時に補正して打ち消すような処理を行う体動補正に関する検討が広く行われている[1]–[3]．
特に外部センサを用いる手法は高精度な補正が可能であるが，Extract Overlapping
Regions

一方でセンサやマーカの取り付けに手間がかかるため，臨床のCamera Tracking

Overlapping

Trimming

場で用いるには不適であった．そこで我々は，被験者の頭部形
図 1 提案手法の流れ状をマーカの代わりに活用し，トラッキングや，外部センサとPET 装置間の座標系の統一に用いる手法を開発した[4]．ファ

算による高速化により，リアルタイムな処理が可能となる．カ

ントム実験による定量評価や，ボランティア試験により，高いメラを固定することで，逆にオブジェクトの動きをトラッキン

補正効果が実証されている．一方で，リミテーションとしてトグすることが可能となるが，位置の基準となるモデルの更新に

ラッキングに要する処理時間が撮像時間のおおよそ 5 倍程度

おいて，フレーム内で生じたトラッキングエラーが蓄積するた

必要なこと，首の左右の回転に対し，30 度程度までしか精度

め，そのままの活用することはできない．

が保てないことがあげられる．

そこで，本研究では KinectFusion のプロセスをもとに，トラ

そこで本研究では，レンジセンサを用いたリアルタイム 3Dッキングアルゴリズムの構築を行った（図 1）．入力であるデスキャン手法である KinectFusion[5]を応用し，トラッキング

プスマップは，3 次元座標点群に変換され，同時に各点の法線処理の高速化と，より大きな動きへの対応性を確保する．

ベクトルの計算を行う．最初のフレームから得られたモデルをモデル実験により性能評価を行い，ボランティア試験への適Reference とする．2 番目以降のフレームでは，ひとつ前のフ用を行い，実データでの有用性を評価する．

レームで得られたモーションを用いて対象モデルを座標変換

2. 方法
2.1 提案手法

する．この処理には，マッチングの初期位置を Reference モデ

KinectFusion とは，レンジセンサによって取得されたダイナ

る．続いて，座標変換された対象モデルと，Reference モデル

ミックなデプスマップに対し，各フレームにおけるカメラ位置

を Iterative Closest Points (ICP)アルゴリズムによりマッ推定を行うことで，測定対象の 3D モデルを更新していくスキ

チングし，モーションの計算を行う．この時，前処理として両ャニングアルゴリズムである．スケールピラミッドや，GPU 演

者が重なった部分のみを抽出し，処理の対象とした．ICP におルと極力近づけることで，処理の安定性を向上させる目的があ136

いて，オーバーラップしていない領域は誤った収束を誘発する

利益相反の有無本研究の一部は株式会社 ATOX から資金提供を受けている．
文 献ため，その抑制が目的である．

2.2 実験

[1] O. v. Olesen et al., “List-Mode PET Motion Correction Using Markerless

マネキンとモータステージを使い，トラッキング精度検証実Head Tracking: Proof-of-Concept With Scans of Human Subject,” IEEE験を行った．レンジセンサには Azure Kinect（Microsoft）をTransactions on Medical Imaging, vol. 32, no. 2, pp. 200–209, Feb. 2013

用いて，マネキンの前方 1.5m のところに配置した．モータス[2] P. J. Noonan, J. Howard, W. A. Hallett, and R. N. Gunn, “Repurposing

テージはマネキン下部に配置されており，首を左右に振る動き

the Microsoft Kinect for Windows v2 for external head motion trackingを再現する．首の角度は，正面を向いた状態を 0 度として 60

for brain PET.,” Phys Med Biol, vol. 60, no. 22, pp. 8753–8766, 2015度までとした．シンプルな ICP ベースのトラッキング手法[6][3] A. Z. Kyme, J. Maclaren, M. Aksoy, and R. Bammer, “Feasibility of（ICP Base）,および本研究で提案する KinectFusion ベースのmarker-free motion tracking for motion-corrected MRI and PET-MRI,”,

NSS/MIC/RTSD 2016, vol. 2017-January, Oct. 2017

手法（Kinfu Base）の 2 種類について精度評価を行った．

[4] Y. Iwao, G. Akamatsu, H. Tashima, M. Takahashi, and T. Yamaya,

また，既報[4]にて実施した 8 名のボランティア試験のデー“Marker-less and calibration-less motion correction method for brain

タに対し，提案するトラッキング手法を適用し，その性能評価

PET,” Radiological Physics and Technology 2022, pp. 1–10, Mar. 2022を行った．具体的には，頭部固定状態での 10 分間の静的撮像[5] R. A. Newcombe et al., “KinectFusion: Real-time dense surface mappingの再構成像(Head-Fixed)と，固定無しで 15 分間被験者が頭をand tracking,” 2011 10th IEEE International Symposium on Mixed and

動かした状態で撮像を行ったデータに対し，ICP ベースのトラ

Augmented Reality, ISMAR 2011, pp. 127–136, 2011

ッキングによる体動補正を行った画像（ICP Base MC）と，提[6] Y. Iwao, H. Tashima, E. Yoshida, F. Nishikido, T. Ida, and T. Yamaya,

案手法をトラッキングに用いた画像（Kinfu Base MC）にたい“Seated versus supine: consideration of the optimum measurement

し，中脳内部の下丘と呼ばれる微小構造上にプロファイルライ

posture for brain-dedicated PET,” Physics in Medicine & Biology, vol. 64,

ンを配置し，Peak-to-valley 比を比較した．

no. 12, p. 125003, Jun. 2019

3. 結果と考察
図 2 に，トラッキング精度検証結果を示した．ICP ベースでは，(a) ICP Base

30 度程度を境に大きく精度の低下が生じているのに対し，提(b) Kinfu Base (Proposed)案法では 60 度まで安定した精度にてトラッキングができている．平均誤差は ICP ベースで 3.4 度，提案手法で 0.71 度であった．また，120 秒分のデータに対する処理時間は，ICP ベー
True value
Measured value

スが 585 秒，提案手法が 100 秒であった．したがって，提案手法は高精度なトラッキングを 60 度程度まで維持することが可能であり，またその処理時間も従来法に比べて 6 倍程度高速で

図 2 ICP Base と提案手法のトラッキング精度比較あることがわかる．
図 3 にボランティア測定の結果をまとめた．(a)より，提案手

a

法のトラッキングにより脳内部の微小構造の描出性が灰白質部位などで向上しているように見える．プロファイルを(b)のように下丘領域の上にとり，peak-to-valley 比をまとめたものが(c)である．Wilcoxon signed rank test により，Head-Fix
よりも優位に値が向上していることが確認できた．

bc

4. まとめKinectFusion をベースとした高速かつ広範囲に適用可能なトラッキングシステムの開発を行った．モデル実験とボランティ
ア試験により従来手法と比較しその有効性が示された．
謝辞
本研究の一部は，日本学術振興会科研費（課題番号 17K18376）の助成を受けたものである．

137

図 3 ボランティア試験まとめ, 再構成像(a), プロファイルラ
インセッティング (b), 下丘領域上の peak-to-valley (c).

OP7-1

Confocal Laser Scanning Microscope Image Super Resolution for Biomedical Research
Based on Two-Stage Generative Adversarial Network
Yunheng WU*1, Masahiro ODA*2, 1, Yuichiro HAYASHI*1, Takanori TAKEBE*3, 4, 5,
Shogo NAGATA*6, Shuntaro KAWAMURA*3, Kensaku MORI*1, 7, 8
*1
*2
*3
*4

Graduate School of Informatics, Nagoya University

Information and Communications, Nagoya University

Institute of Research, Tokyo Medical and Dental University (TMDU)

Division of Gastroenterology, Hepatology and Nutrition, Developmental Biology, and Center for Stem Cell andOrganoid Medicine (CuSTOM), Cincinnati Children’s Hospital Medical Center*5

Department of Pediatrics, College of Medicine, University of Cincinnati*6

Department of Surgery, Keio University School of Medicine*7*8

Information Technology Center, Nagoya University

Research Center for Medical Bigdata, National Institute of Informatics

Abstract：In our work, we propose a two-stage image super-resolution (SR) scheme to improve the resolution of confocal laser scanningmicroscope (CLSM) images acquired by in vivo imaging for biomedical experiments. The CLSM is a microscope commonly used in vivo imaging
for biomedical research. However, CLSM’s field of view with high magnification is small. Therefore, to obtain wide-field and high-resolution
CLSM images, we use the deep-learning-based SR method to improve the resolution of CLSM images rather than improving complex microscope
systems. The experimental results showed that our method can acquire higher quality SR CLSM images than bicubic interpolation in vivo imaging,which can be more conveniently for biomedical researchers to observe sample more conveniently.
Keyword：confocal laser scanning microscope, image super-resolution, generative adversarial network

1. Introduction
The confocal laser scanning microscope (CLSM) is a kind offluorescent microscope. Because it can capture tiny tissues and cells
in vivo imaging, it is often used in drug development and diseaseresearch [1]. However, the field of view (FOV) of high-magnification
CLSM images is small. Nowadays, many methods are proposed to
improve the resolution of CLSM images. However, most of theexisting methods improve the complex microscope system to improve
the resolution of microscopes.
Image processing is also used to improve the resolution of
microscope images. The most common method to improve the image
resolution is image interpolation, such as the nearest neighbor andFig. 1 The workflow of our scheme. The training is showed in theblack dashed box. The testing is showed in the red dashed box.

bicubic interpolation. However, the ability of interpolation methods
to restore the structure and edge of the image is limited.

achieve eight-times (8×) SR on CLSM images. In addition, we used

In recent years, deep-learning-based methods have achieved many

data augmentation to solve the small-sample data problem.

excellent performances in improving image resolution. In our work,
we use deep-learning-based image super resolution (SR) to improve

2. Method

CLSM image. SR is an image restoration technology, which can

As shown in Fig. 1, we implemented data augmentation and thenrecover a high-resolution (HR) image from a low-resolution (LR)

input generated data into our two-stage SRGAN network.

image. Specifically, we propose a two-stage SR generative

1) Data augmentation. For problem of small-sample data, weadversarial network (GAN) using the SRGAN framework [2] toperform data augmentation. We rotate images in three angles

138

(90°,180°, 270°) and flip images in horizontal and vertical directions.
2) Two-stage SRGAN for 8 × SR. Deep-learning-based SR
model not only can expand the size of images, but also can enhance
images quality. Two-stage SR method is more conducive to generate
high-quality SR images. [3]. Therefore, we propose a two-stage SR
scheme based on SRGAN framework [2] to achieve 8× SR on the
CLSM images as shown in Fig. 1. Specifically, we divide the 8× SR
images generation task into two stages. Firstly, 8× 𝐻𝑅 images withsize of 480×480 are down sampled by the bicubic interpolation ateight times to obtain 𝐿𝑅 images with size of 60×60 pixels. Then, theFig. 2 The qualitative result. (a) is input LR image; (b) is result ofbicubic interpolation; (c) is result of proposed method; (d) is
Ground Truth.

𝐿𝑅 images are used as the input of the 2× generator 𝐺1 . Next, theoutputs of generator 𝐺1 are input to the 4 × generator 𝐺2

togenerate 8× 𝑆𝑅 images with size of 480×480 pixels. Finally, thecost method to improve CLSM image resolution for in vivo imaging

generated 8× 𝑆𝑅2 images and the 8× 𝐻𝑅 images with size ofin biological experiments, rather than complex and expensive

480×480 pixels are input into the discriminator 𝐷 to discriminate

methods like microscope system improvement. The experimental

the generated 8× 𝑆𝑅 images are real or fake. The parameters of theresults showed that our scheme achieved 8× SR on the CLSM image,

two generators (𝐺1 and 𝐺2 ) are updated according to the results ofwhich is conducive to the observation of medical research. As show

discriminator 𝐷 . In addition, we introduce Residual-in-Residualin Fig. 2, our scheme got better results than bicubic interpolation and

Dense Block (RRDB) and remove the Batch Normalization (BN)blood vessel edges can be more clearly observed.

layers in Residual Block of SRGAN according to ESRGAN [4]. For

In the future, we plan to reconstruct SR CLSM images at larger

training generator, we use a loss function, which is composed of mean

upscaling factors and use HR images and LR images taken bysquared error loss, content loss, adversarial loss [2] and total variationdifferent magnification CLSM as paired data to train network, rather(TV) loss function [5].

than down sampling HR images generate LR images.
Acknowledgement

3. Experiments and Results

Parts of this research were supported by the JST Moonshot R&D

The data used in our experiment was taken by a professional

Grant Number JPMJMS2033, the JST CREST Grant Number

medical student using a CLSM which is an Olympus FV3000 in

JPMJCR20D5, and the fellowship of the Nagoya University CIBoG

biomedical experiment. We extracted four 480× 480 images fromprogram from MEXT WISE program.

each of HR images with size of 1024×1024 pixels taken by CLSM
with 30× FOV. Because many extracted images are almost all black

Competing interests
None

background, we removed these images and obtained 123 images witha size of 480×480 pixels. Finally, we used 112 images as the training

Reference

set and 11 images as the test set. Our experiments were implemented［1］Takebe T, Zhang R, Koike H et al.: Generation of a vascularized and functional
human liver from an iPSC-derived organ bud transplant. Nat Protoc 9, 396409, 2014.
［2］Ledig C, Theis L, Huszár F et al.: Photo-realistic single image super-resolution
using a generative adversarial network. Proceedings of the IEEE conferenceon computer vision and pattern recognition, 2017, pp4681-4690.
［ 3 ］ N. Yano and H. Watanabe: Image Quality Enhancement with Machine
Learning Based Multi-Step Super-Resolution, International Conference on
Artificial Intelligence in Information and Communication, 2020, pp141-145.
［4］Wang X, Yu K, Wu S et al.: ESRGAN: Enhanced super-resolution generative
adversarial networks. Proceedings of the European conference on computer
vision (ECCV) workshops, 2018, pp1-16.
［5］Johnson J, Alahi A, Fei-Fei L: Perceptual losses for real-time style transfer
and super-resolution. In European conference on computer vision, 2016
pp694-711.

by the Pytorch, using a NVIDIA A100 GPU.
For quantitative evaluation, we used the structural similarity index
measure (SSIM) and the peak signal to noise ratio (PSNR) as
indicators to quantitatively evaluate our experimental results. The
proposed two-stage network based on SRGAN framework obtained
32.93 dB of PSNR and 0.84 of SSIM on CLSM images, which wasbetter than 31.85 dB PSNR and 0.76 SSIM of bicubic interpolation.
The qualitative results of our experiment were shown in Fig. 2.

4. Discussion and Conclusions
By the deep-learning-based SR method, we achieve a simple, low-139

OP7-2

悪性リンパ腫細胞核画像の低次元表現獲得と特徴集合に基づくサブタイプ識別器の構築
小出大島

新悟*1，橋本典明*3, 横田 達也*1, クグレ マウリシオ*1,

孝一*2, 三好寛明*2, 永石 美晴*2, 竹内 一郎*1, 本谷 秀堅*1
*1
名古屋工業大学*2
久留米大学 医学部 病理学講座*3

理化学研究所
Acquisition of low-dimensional representation of cell nucleus images of malignant lymphoma andconstruction of subtype discriminator based on feature set
Shingo KOIDE*1, Noriaki HASHIMOTO*3, Tatsuya YOKOTA*1,
Mauricio KUGLER*1, Koichi OHSHIMA*2, Hiroaki MIYOSHI*2,
Miharu NAGAISHI*2, Ichiro TAKEUCHI*1, Hidekata HONTANI*1*1
Nagoya Institute of Technology*2

Kurume University Department of Pathology
*3
RIKEN

要旨：悪性リンパ腫は，細胞核の形態が異型化する病気である．診断では，HE 染色画像が用いられる．悪性リンパ腫のサブタイプの同定は専門医の経験に基づいた定性的な判断によるところが大きく，異型度は定量的に評価されていない．本研究では異型度の定量評価を最終目標とし，まず，細胞核画像の低次元特徴量を獲得し，獲得した特徴集合を用いることで説明可能性を改善したサブタイプ識別器を構築する．異型度の度合いを病理医が説明できる特徴で定量評価するために，細胞核の大きさ，形状の主成分，内部テクスチャのそれぞれを計測し，Contrastive Learning における類似・非類似の判定に利用する．このことにより，細胞核間の類似度を病理医の感覚に沿って計量できる低次元特徴量を各細胞核において求める．その上でサプタイプの同定には，パッチ画像中の細胞核それぞれで求められた低次元特徴量集合を入力とした識別器を構築する．本稿では，その性能を報告する．
キーワード：ニューラルネットワーク，Set Transformer

1. はじめに

内部テクスチャの順に重要な指標であることを確認した．そこ

悪性リンパ腫は，細胞核の形態が異型化する病気である．正で Contrastive Loss を用いる低次元射影を求める際に類似・常な細胞核であっても様々な形態が存在するが，がん化に伴い非類似を面積，形，内部テクスチャそれぞれの形態特徴を測り，個々の細胞核の形状が変化したり細胞核の形態の多様性のあ

この順序で，閾値処理により決定する[1]．学習用の HE 染色

り方が変わったりする．形態変化の仕方はサブタイプごとに異

画像中の細胞核全てを Hover-Net により抽出し，それぞれになり病理医は細胞組織の形態を図 1 のような細胞核を青紫色

ついて，類似度が閾値以下の場合に類似，それ以外は非類似のに染める HE 染色画像で観察することによりサブタイプの診ペアを求める．次に，各細胞核の重心を中心とし，細胞核を内断を行う．ただし，悪性リンパ腫のサブタイプ識別は，病理医に含む程度の小さなパッチ画像の低次元表現を Contrastiveの経験に基づいた定性的な判断によるところが大きく，細胞核

Loss の最小化により求める．この際，パッチ画像を回転させの異型度は定量的に評価されていない．本研究では，病理画像たものも類似のペアに含める．このことにより画像の回転に不全体のパッチ画像ではなく，細胞核 1 つ 1 つについて説明可能

変な射影を得ることができる．射影先の低次元ベクトルを各細な指標を用いた低次元特徴量を求め次に，特徴の集合を入力と胞核の特徴量とする．Contrastive Loss は，2 つの入力𝑿1 , 𝑿2 のするサブタイプ識別器の構築を行う．識別性能を確かめたので類似・非類似により損失を計算する．𝑌は入力の類似かどうか報告する．

を表し，2 つの入力が類似のとき 1 をとり，非類似のとき 0 をとる．𝐺𝑊 は，CNN の出力を表す．

2. 提案法
細胞核形態について病理医とのインタビューにより，面積，形，140

1𝐿(𝑾, 𝑌, 𝑿1 , 𝑿2 ) = (1 − 𝑌) (𝐷𝑊 )2
2
1+ (𝑌) max(0, 𝑚 − 𝐷𝑊 )2 (1)2𝐷𝑊 (𝑿𝟏 , 𝑿𝟐 ) = ‖𝐺𝑊 (𝑿𝟏) − 𝐺𝑊 (𝑿𝟐 )‖2(2)

サブタイプの同定は，細胞核ひとつのみから判断することは困図 1：HE 染色画像難である．多くの場合がん化に伴い特定の形態を有する細胞核が増えることにより組織を構成する細胞の多様性が減ずる．本
提案法では，細胞核ひとつの特徴量ではなく，小領域内に含ま

図 2：識別結果

れる複数の細胞核をそれぞれから得られる特徴の集合を入力とする識別器を構築する．集合を入力とすることは要素の数や順序に依存しない識別器を構築することである．そのために

図 3：識別結果

Set Transformer を用いた識別器を採用する[2]．

3. 実験
細胞核画像の画像サイズは 64×64 とした．画像データは，5000枚である．学習において，最適化手法は Adam，学習率は，10−7
図 2：5 次元の内 2 次元をプロットとした．低次元射影は 5 次元に圧縮した．射影後の結果は，図2 のようになった．次に細胞核画像の特徴集合を用いて，サブタイプ識別を行った．本研究で識別するサブタイプは，DLBCL，
FL，Reactive である．FL は，濾胞性リンパ腫と呼ばれ胚中心の B 細胞由来であり，濾胞と呼ばれる組織内の細胞核が診断において重要である．そのため，入力集合は，濾胞内に存在する細胞核の特徴集合を用いる．識別の際に用いる細胞核画像は，Hover-Net を利用し，細胞核のセグメンテーションを行い，細胞核のマスク画像を生成する[3]．その後，細胞核画像を切り出し，その画像を低次元特徴に射影し，1 つの濾胞内に分布する細胞核集合を入力集合とする．扱ったデータは，学習には 6 症
例，評価に 1 症例を用いた．学習データは，DLBCL とそれ以

図 3：識別結果

外の識別の時は，それぞれ 300 枚とし，FL と Reactive を識別する際は 150 枚ずつとした．評価データは，各サブタイプで 35
利益相反の有無なし

枚ずつを用いた．識別方法は，初めに DLBCL か否かを識別し，
DLBCL でないと識別されたデータを FL か Reactive に分ける
2 段階の識別である．結果を混合行列で表すと図 3 のようにな

文 献った．DLBCL と FL は，8 割程度の識別率となった．

［1］

Raia Hadsell, Sumit Chopra, Yann LeCun: Dimensionality Reduction by
Learning an Invariant Mapping. CVPR, 2006.

［2］

4. まとめJuho Lee, Yoonho Lee, Jungtaek Kim, et al: Set Transformer: A Frameworkfor

本研究では，HE 染色画像から細胞核形態の低次元表現を行

Attention-based

Permutation-Invariant

NeuralNetworks.

36th

International Conference on Machine Learning, Long Beach, California,
PMLR 97:3744-3753, 2019

った．そして，細胞核の特徴集合を入力としたサブタイプ識別［3］器を構築し，識別精度を確認した．今後は，細胞核の形態の測Simon Graham, Quoc Dang Vu, Shan E Ahmed Raza, et al: Hover-Net:
Simultaneous Segmentation and Classification of Nuclei in Multi-Tissue

り方を変えることや細胞核特徴について解明していくことを

Histology Images. Medical Image Analysis,Vol.58, 2019

検討する．

141

OP7-3
X 線暗視野法で描出される篩状非浸潤性乳管癌の悪性度に注目した腺腔の解析
吉田匠*1，砂口 尚輝*2，谷口 華奈*2，黄 卓然*2，島雄 大介*3，西村
岩越 朱里*4，市原 周*4，湯浅 哲也*5，安藤 正海*6
*1
*2
*3

理恵子*4，

名古屋大学医学部保健学科放射線技術科学専攻
名古屋大学大学院医学系研究科総合保健学専攻
北海道科学大学保健医療学部診療放射線学科*4
名古屋医療センター病理診断科*5*6

山形大学大学院理工学研究科
高エネルギー加速器研究機構

要旨：X 線暗視野法(XDFI)に基づく屈折コントラスト CT は，生体軟組織内を高コントラスト・高空間分解能で可視化できる．我々の研究グループでは近年，XDFI を用いて乳癌の初期段階である非浸潤性乳管癌(DCIS)を撮像し，DCIS の篩状構造（微小なバブル状の腔）と 2 次元平面上では見分けがつきにくい通常型乳管過形成の腔に 3 次元形状や分布で差異があることを示した．一方で，DCIS の症例の中でも腔の形状や分布には大きな違いが見られた．本研究では、DCIS の篩状構造における形状や分布の情報と低中高三段階の病理組織学的悪性度(グレード)との関連を調査した．CT から抽出された腔を 3 次元的に観察した結果，腔の数は低～中グレードにかけて大きく増加したものの，中グレードでは腔の大きさに大きなばらつきが見られた．中～高グレードにかけては小さな腔が減少し，高グレードでは大きな腔のみが確認された．
キーワード：X 線暗視野法，屈折コントラスト CT，非浸潤性乳管癌，病理組織学的悪性度

1. はじめに

見を得る．

2. 手法

放射光を光源とする X 線暗視野法(XDFI)に基づく屈折コン
トラスト CT は，生体軟組織内を高コントラスト・高空間分解

1）X 線暗視野法による CT 撮像システムおよび乳癌試料能で可視化でき，生体の微小領域の組織形態学的な情報を得る

試料の撮像は高エネルギー加速器研究機構（茨城県つくば市）

ためのツールとして利用されている．我々の研究グループではフォトンファクトリーBL14B ビームラインに構築された XDFI近年，XDFI を用いて乳癌の初期段階である篩状型非浸潤性乳に基づく屈折コントラスト CT 撮影装置を使用して行った．撮管癌(DCIS)および良性病変である通常型乳管過形成(UDH)の像装置の概念図を図 1 に示す．加速器から発生した放射光 X

組織ブロックを撮影し，DCIS 内に生じる腺腔（分泌物による線を 2 結晶モノクロコリメータによって単色化し，非対称ブラ拡張によってできる腔）と UDH 内に生じる腺腔の 3 次元形状

ッグケースモノクロコリメータによって回折させて試料に入や分布に差異があることを示した．しかし，解析に利用された射させる．入射した X 線は試料内の物理量分布である複素屈

DCIS の症例は，通常病理学的に理解されている腺腔のサイズ折率にしたがって微小に屈折する．試料で生じた X 線ビームよりも大きい腔が数多く検出され，先行研究で DCIS と UDHの屈折角偏差はラウエケース角度アナライザ結晶によってコの腺腔のみを正しく比較できているのか検証の余地が残ってントラストに変換される．それを X 線カメラで測定する．表 1

いる．一般的に，乳管内に確認される腔には，分泌物によってに撮像パラメータを記載する．

できる腺腔以外に，細胞の壊死によってできる腔もある．細胞

なお，撮像した試料は，名古屋医療センターで DCIS と診断の壊死によってできる腔は，病理学的悪性度（核グレード）のされ，摘出された乳腺の組織ブロックであり，病理学的悪性度

低グレードではほとんど存在せず，中グレードから高グレード（核グレード）が低中高グレードと診断された 1 症例ずつを解にかけて増加する．また，高グレードでは，広い領域で壊死が析対象とした．本研究で扱うヒト乳腺の画像データの利用につ起こり，大きな腔を形成する．XDFI を用いた CT は腔の 3 次

いては、名古屋大学医学部保健学科の生命倫理審査で承認され元構造の描出に有効であるが，腺腔と壊死による腔の違いを画ている．

像のコントラストから判別することは困難である．

2）解析手法

本研究では，病理診断で病理学的悪性度が確定している

CT 画像から腔を抽出する作業は，U-Net を用いた機械学習

DCIS の組織を XDFI で撮像し，CT から抽出された腔の 3 次

法により自動化する．まず，取得した CT ボリュームセットか元像を作成する．3 次元像から得られる腔の大きさや 3 次元配ら， DCIS を含む 256×256 pixel の領域をスライス枚数分抜き置の情報から腺腔と壊死による腔の違いを判別するための知出し，その中の 5 スライスの腔を手動で抽出する．手動で抽出

142

図 1 XDFI に基づく屈折コントラスト CT 撮像システム
低グレード

表 1 CT 撮像パラメータ
X 線エネルギー

19.8keV

ピクセルサイズ

5.5 ㎛

投影数

2500

スライス厚

5.5 ㎛

中グレード

高グレード

図 3 DCIS の各グレードにおける腺腔構造のボリュームレン
ダリング像

4. まとめ本研究では，非浸潤性乳管癌の腔構造を 3 次元化することによって，病理学的悪性度と CT で描出される腔構造の関係を調査した．その結果，腔の大きさや数は各悪性度で大きく異なる
ことが分かった．これは，細胞の壊死と関連している可能性が高く，今後病理切片との比較により詳細に調査する．また，この研究から，DCIS の腺腔のみを解析する際は，DCIS の症例を

低グレード

中グレード

高グレード

壊死による腔が生じにくい低グレードに限定するか，事前に病理切片と対比することで，腺腔の大きさや配置の情報を取得し，

図 2 各グレードの CT 画像と U-Net による処理画像の代表ス

後処理で腔を選別するなどの必要があると考えられる．ここでライス得られた知見は DCIS と UDH の腺腔構造の 3 次元的な差異を解析するために今後活用される．

したデータセットを教師データとして，U-Net を学習させる．
その後，学習した U-Net を用いてすべてのスライスの腔を自動謝辞で抽出する．抽出された腔はボリュームレンダリングにより 3

本研究の試料を準備していただいた名古屋医療センター病

次元的に表示される．

理診断科の皆様に感謝申し上げます．本研究は JSPS 科研費
16K01369, 16K08654, 22591353, 15H01129, 26286079,

3. 結果・考察

18K13765, 24601011，21K04077 の支援を受けています．まXDFI による CT 画像と U-Net により抽出された腔の例を図た， KEK 放射光実験課題 2008S2002, 2012G562, 2014G589,

2 に示す．U-Net による腔の色は 2 値ではなく，手動で抽出さ2015G597, 2016G0625, 2017G697, 2018G669, 2019G598,

れた腔と近い構造ほど濃い色を示す傾向がある．微小な腔は薄2020G583, 2020G565, 2021G587 の支援を受けています．

い色で抽出できていることが分かる．

文

献腔のボリュームレンダリング画像を図 3 に示す．図 3 では，組［1］Ando M, Maksimenko A, Sugiyama H et al.：Simple X-Ray Dark- and Bright-Field

織ブロック内に多数存在する腔を見やすくするために，注目すImaging Using Achromatic Laue Optics. Jpn. J. Appl. Phys. 41, B, L1016-L1018
2002

る 1 つの乳管内に含まれる腔に限定して表示している．図 3 か［ 2 ］ Sunaguchi N, Yuasa T, Huo Q et al. ： X-ray refraction-contrast computed

ら，腔の数は低～中グレードにかけて大きく増加したものの，

tomography images using dark-field imaging optics. Appl Phys Lett,107,253701,

中グレードでは腔の大きさに大きなばらつきが見られた．中～

2015［3］O. Ronneberger, P. Fischer, T. Brox：U-Net: Convolutional Networks for Biomedical

高グレードにかけては小さな腔が減少し，高グレードでは大きImage Segmentation. The Medical Image Computing and Computer Assisted

な腔のみが確認された．これは，中から高グレードにかけて壊Intervention Society (MICCAI), vol.9351, 234-241, 2015［4］Taniguchi K ,Sunaguchi N, Ichihara S et al.：Three-dimensional visualization

死による腔が増加しているためと考えられ，事前に診断された

of ductal carcinoma in situ and usual ductal hyperplasia using the refraction-

病理学悪性度に基づく組織の状態と矛盾しない．

contrast X-ray computed tomography. SPIE Proceedings. 11600 : 11600T, 2021

143

OP7-4
マルチモーダルゲーティングを用いた Mixture of Experts による病理画像分類
典明 1，高木 優介 2，増田 大輝 2，三好 寛明 3，高野 桂 3，永石 美晴 3，
佐藤 健作 3，大島 孝一 3，本谷 秀堅 2，竹内 一郎 1,41
理化学研究所，2 名古屋工業大学，3 久留米大学，4 名古屋大学
Classification of Histopathological Images Using Multimodal Gated Mixture of Experts
Noriaki HASHIMOTO1, Yusuke TAKAGI2, Hiroki MASUDA2, Hiroaki MIYOSHI3, Kei KOHNO3,
Miharu NAGAISHI3, Kensaku SATO3, Koichi OHSHIMA3, Hidekata HONTANI2, Ichiro TAKEUCHI1,4
1
RIKEN, 2 Nagoya Institute of Technology, 3 Kurume University, 4 Nagoya University
橋本

要旨：近年，医用分野において画像だけではなくその他の患者情報や検査結果を組み合わせたマルチモーダル解析の研究が行われている．本研究では mixture of experts の枠組みを利用し，診断情報を組み合わせることで各入力画像に対してどの expert で特徴抽出を行うかを決定する分類モデルを提案する．問題設定として巨大画像を対象としたマルチインスタンス学習を扱うが，提案手法
はパッチ画像単位でゲーティングを行うことでより詳細な役割を各 expert に与えることを可能とする．本稿では画像として病理標
本バーチャルスライド，診断情報としてフローサイトメトリー (FCM) データを使用し，リンパ腫症例の分類実験を行うことで提案手法の有効性を確認する．また各症例に対するゲーティングの重みを解析することで，FCM データから自動的に学習した各 expertの役割を明らかにする．
キーワード：病理画像，マルチモーダル解析，Mixture of experts, フローサイトメトリー, 悪性リンパ腫

1. はじめに

画像𝕏𝑛 には腫瘍領域の注釈が与えられていないため，症例単

医用分野において画像だけではなくその他の患者情報や検位のラベルのみが与えられている画像分類を行うためのマル

査結果を組み合わせたマルチモーダル解析の研究が行われて

チインスタンス分類手法として attention-based CNN (AB-CNN)

いる．リンパ腫の病理診断では，患者から採取した検体のうちを用いる [2]．AB-CNN では𝑀枚のパッチ画像の集合であるバ

特定の抗体に反応する細胞がどの程度存在するかを計測する

ッグがモデルの入力として与えられる．このときバッグ内の各

フローサイトメトリー (FCM) が診断時の補助情報として病パッチに対して，複数ある特徴抽出器のうちどの出力を重視す

理医に提供される．FCM データにおいて異常細胞集団が認めべきか，という制御を行う部分がゲーティング部である．ある

られれば，症例が B 細胞由来の病型であるか T 細胞由来の病症例のバッグ𝑏の𝑀枚のパッチ画像および FCM データは特徴

型であるかといった病型グループの大分類に利用可能である．

抽出器により特徴量に変換され，FCM 特徴量𝒉(FCM) はパッチ

本研究では画像と FCM を組み合わせたマルチモーダルなク

枚数と同じ数コピーされる．
パッチ𝒙𝑚 の特徴量𝒉𝑚 と FCM 特

ラス分類手法を提案する．提案手法では mixture of experts

徴量𝒉(FCM) を結合することで各パッチ𝒙𝑚 に対するマルチモー(MoE) [1] の枠組みにおいて FCM をゲーティングに利用する

ダル特徴量𝒉𝑚

ことで，FCM による大分類と画像による細分類を効率的に学ることで各パッチに対するゲーティング重み𝒘𝑚 を計算する．

習し分類精度の向上を目的とする．またモデルが計算したゲー

重み𝒘𝑚 はパッチ画像𝒙𝑚 がどの特徴抽出器を重視すべきかを

ティング重みやアテンション重みを可視化することで，判断根表す．計算された重み𝒘𝑚 を利用して，𝐶個の expert により計算

拠などを示すことが可能な説明性の高い手法を実現する．

される複数の特徴量𝒉𝑚 (𝑐 = 1, ⋯ , 𝐶)から重みつき特徴量は，

(Im)

(cat)

が得られ，これをゲーティング NN に入力す(𝑐)′(agg)

𝒉𝑚

2. 提案手法(𝑐)(1)= ∑𝑐 𝒘𝑚 (𝑐) 𝒉𝑚と計算される．重みつき特徴量からアテンション機構を通じて𝑁症例の学習データを{𝕏𝑛 , 𝕐𝑛 , 𝕋𝑛 }𝑁
𝑛=1 とし，各症例は画像𝕏𝑛′(agg)= ∑𝑚 𝑎𝑚 𝒉𝑚′(cat)

を用いて最終的に入力バッグ𝑏の得られるバッグ特徴量𝒉𝑏に加え，2 種類のデータを持つ：𝕐𝑛 は病型を表す𝐾次元の one-

徴量を結合した特徴量𝒉𝑏

hot ベクトルであり，𝕋𝑛 は FCM 中の異常細胞集団の有無を表′(agg)にさらに FCM 特クラス予測を行う．ゲーティング重み𝒘𝑚 はどの特徴抽出器をす𝐿次元のマルチラベルベクトルである．𝕋𝑛 の各要素には FCM

重視するか，またアテンション重み𝑎𝑚 はどのパッチを分類での対応した抗体に異常集団が認められれば 1，そうでなければ重視するか，が各重みに期待される役割となる．

0 が割り当てられる．
本研究ではある症例の画像𝕏𝑛 および FCM
データ𝕋𝑛 が同時に入力されたときの𝕐𝑛 の予測を行う．

3. 実験

提案するクラス分類モデルを図 1 に示す．モデルは大きく特3.1 実験設定

徴抽出部，ゲーティング部と識別部に分かれる．本研究で扱う

今回使用したデータセットは久留米大学医学部で診断され144

表 1 5 分割交差検証による分類精度の比較
FCM

MIL

MIL+FCM

MoE

Accuracy

0.593

0.608

0.677

0.685

Macro-F1

0.507

0.597

0.670

0.670

図 1 提案手法のモデル構造
た 508 症例のリンパ腫症例であり，6 つの病型からなる．病型

図 2 DLBCL 症例における重みの可視化結果 (expert 1)の内訳は血管免疫芽球性 T 細胞リンパ腫 (AITL) が 59 例，成人 T 細胞白血病/リンパ腫 (ATLL) が 70 例，古典的ホジキンリ
ンパ腫 (CHL) が 79 例，びまん性大細胞型 B 細胞リンパ腫(DLBCL) が 100 例，濾胞性リンパ腫 (FL) が 100 例，反応性病変 (RL) が 100 例である．これらのうち DLBCL と FL は B
細胞由来リンパ腫，また AITL と ATLL は T 細胞由来リンパ腫とされており，FCM により異常細胞が認められた場合には大図 3 FL 症例における重みの可視化結果 (expert 1)

分類が可能となる．各症例に対して Aperio GT450 で 40 倍撮影

2 つの症例は同じ B 細胞由来の病型群であるため同一の expert

された WSI および FCM データが与えられ，FCM データはあの重みが大きくなっていることが確認できた．FL では一部のる免疫染色マーカーに対して異常細胞が認められたかどうか

アテンションが小さくなっており，ゲーティング重みとアテン

を二値で表す 18 次元 (𝐿 = 18) のベクトルとして扱われる．

ション重みのかけ合わせで値が大きくなっている箇所はモデ

モデル中の特徴抽出器として，CNN では ResNet50 を使用し，

ルが B 細胞腫瘍と判断した領域であると予想される．

NN では 128 次元に変換を行う 2 層 NN を使用した．Expert として用いる CNN はランダムで初期化を行い，ゲーティング

4. まとめCNN では ImageNet 学習済のパラメータを使用して初期化を行

本研究ではマルチモーダルゲーティングを利用した MoE 機った．また今回は大分類を既知として expert の数およびゲーテ

構のリンパ腫分類モデルを提案した．提案手法では比較手法よィング重みの次元数は 3 としている．各バッグに含まれるパッりも高い分類精度を示し，また重みの可視化結果から各 expert

チ画像の数は 100 枚とし，各症例から最大で 50 バッグを作成の役割およびゲーティングの自動学習を確認した．

した．全症例の 60%を学習データ，20%を検証データ，20%をテストデータに分割し 5 分割交差検証により評価を行った．

謝辞

3.2 実験結果

本 研 究 の 一 部 は ， 科 学 研 究 費 (20H00601, 16H06538,

比較手法として以下のモデルを使用した．

18H03262)，JST CREST (JPMJCR21D3)，JST ムーンショット型



FCM の 18 次元ベクトルを入力とした NN (FCM)

研究開発事業

画像のみから 6 クラス分類を行う AB-CNN (MIL)(JPMJCR21U2) ，NEDO (JPNP18002, JPNP20006) ，理化学研究

上記の特徴量によるマルチモーダル分類 (MIL+FCM)

所革新知能統合研究センターの補助を受けて行われた．

(JPMJMS2033-05) ， JST AIP 加 速 研 究

各手法の交差検証における正解率と macro-F1 スコアを表 1 に
利益相反の有無示す．提案手法が最もよい分類結果を示し，MoE の機構が正なししく学習を行えていることを確認した．
さらにゲーティング重みおよびアテンション重みの可視化

文を行った．図 2 および図 3 はそれぞれ DLBCL と FL における

献

[1] Jacobs RA, Jordan MI, Nowlan SJ, and et al.: Adaptive mixtures of local experts.
Neural Computation, 3: 79–87, 1991.
[2] Ilse M, Tomczak J and Welling M: Attention-based deep multiple instancelearning. Proc. ICML: 2127–2136, 2018.

expert 1 に対するゲーティング重み（中央）と，ゲーティング
重みにアテンション重みをかけ合わせたもの（右）である．

145

OP7-5色素性皮膚病変のハイパースペクトル画像で探索的データ分析
アルポヤニ エレニ*1，市村 孝也*2，浜田 芽衣*2, 村上 拓生*2, 佐々木 惇*2, 中村 晃一郎*2,
石川 雅浩*2，小林 直樹*2, 小尾 高史*1,3*1
東京工業大学*2
埼玉医科大学*3
東京工業大学 科学技術創成研究院 未来産業技術研究所
Exploratory Data Analysis on Hyper-spectral Images of Pigmented Skin Lesions
Eleni ALOUPOGIANNI*1, Takaya ICHIMURA*2, Mei HAMADA*2, Takuo MURAKAMI*2, Atsushi
SASAKI*2, Koichiro NAKAMURA*2, Masahiro ISHIKAWA*2, Naoki KOBAYASHI*2, Takashi OBI*1,3*1
Tokyo Institute of Technology, Tokyo, Japan*2
Saitama Medical University, Saitama, Japan*3
Institute of Innovative Research, Tokyo Institute of Technology, Tokyo, Japan
要旨：Amid the global Covid-19 pandemic, the importance of telepathology and computer-assisted diagnosis is prominent. Skin cancer has a highincidence worldwide and early detection is key for successful treatment. Hyper-spectral Imaging (HSI) is an emerging non-invasive modality inthe gross pathology of the skin. Spectral signatures of skin tissue samples can help detect valuable pathological features and discriminate
malignancies. In this study, we applied exploratory data analysis on a new HSI dataset of 20 ex-vivo skin samples during pathology. Hyper-spectral
imaging was performed using a custom imaging system that operates in the range [420,730] nm with step 1nm. We evaluated histology-validated
cancer margins against components derived from Principal Component Analysis, Reconstructed Independent Component Analysis and Spectral
Angle Mapper. Data insights were evaluated by medical professionals. Preliminary findings show that the first principal components can provide
information regarding the condition of the underlying tissue. Such information can be used to determine optical cancer margins.
キーワード：gross pathology, hyperspectral imaging, data analysis, skin cancer, semantic segmentation

1. Introduction
2. Materials and Methods

The Covid-19 pandemic highlighted the necessity of telepathology.
Computer-assisted diagnosis can facilitate remote diagnosis andTwenty ex-vivo samples of pigmented skin lesions were imaged

relieve some of the burden to the medical personnel. In the pastusing a custom HSI system [2]. Each data cube has spectral range

decades, incidence rates of malignant melanoma and other skin[420,730] nm with step 1nm and the maximum spatial dimension wascancers increased twofold in Japan. Hyperspectral Imaging (HSI) is

500pixels (corresponding to a sample with length 8cm). Each image

an emerging non-invasive, non-ionizing imaging modality that

required 1-2 minutes for acquisition. The experiments in this study

captures spectral signatures of the tissue [1]. Using narrow-band

were approved by the Ethical Committee of Saitama Medical

filters, reflectance information is extracted at individual wavelengths,

University (977) and all participants gave informed consent for thein contrast to the integrated information of common camera filters.

scientific use of their data. The images were histologically evaluatedSpectral signatures detect chromophore expression of pathologicalby trained pathologists and dermatologists. A total of 384,014 spectral

processes, i.e. angiogenesis, that are associated with tumor growths.

signatures were captured, 32% of which were within the tumor
margin detected by histology.

HSI was first proposed for remote sensing applications but has
since been applied in pathology. Vectors of spectral signatures are

Three methods were used for feature extraction. Principal

hundred points long, which increases the complexity and hinders theComponent Analysis (PCA) is a common compression technique,effectiveness of standard analysis methods. Feature extraction canwhich projects the data in an axis that maximizes data variance. On

reduce the number of features and discard redundancies that are

the other hand, Reconstructed Independent Component Analysis

inherent in HSI. Afterwards, the extracted features can be used to(RICA) unmixes components in the data by optimizing a

detect tumor margins on the tissue. In this study, we investigated threereconstruction criterion. Spectral Angle Mapper (SAM) is a HSI-

common feature extraction methods and interpreted the features theyspecific approach that assigns a small angular value to similar spectral

represent compared to histological findings.

146wavelength after which the absorbance of melanin becomes more
prominent than HbO2. The first and second ICs of RICA are noisy.
The second IC assigns large coefficients at the area after 600nm. The
first IC does not show a clear trend of coefficients.
Extracted features for a Basal Cell Carcinoma sample arepresented in Figure 2. The tumor is contained at the central part of thesample. SAM angles detect the highest discrepancy from healthy
Figure 1 – The three first transformation coefficient vectors

tissue at blood stains on the edge, instead of the center. The secondof (a) PCA and (b) RICA. The percentage value is the

PC and the second IC provide similar results, for this sample only.
Both detect the center of the tissue and the surrounding ring as two

explained variance for transformation vector.

areas with different scores. However, evaluation of PCA and RICA
components by two pathologists revealed that RICA extracts artifacts

signatures [3]. PCA and RICA were trained on 17 data cubes andand other reflectance features that happen to coincide with the tumor

applied on the remaining three. SAM does not require any training. A

area, instead of extracting actual tumor patterns. This was further

signature of healthy skin was used as the reference spectrum for SAM.

corroborated by the noisy transformation vectors of RICA. Therefore,

The extracted features and transformation vectors were comparedvisually and evaluated quantitively by two trained pathologists.

information from PCA is more suitable for tumor margin detection.

3. Results

4. Conclusion
This study presented features extracted from skin tissue HSI, which

In Figure 1 we observe the results of the three first transformation

were then associated to the properties of skin chromophores. PCA

vectors for PCA and RICA. The first vector of PCA and the third

produced interpretable feature coefficients, which is essential forvector of RICA explain more than 80% of data variance and its shape

applications in pathology. RICA was severely affected by data noise.

is similar to the base component of skin tissue. For PCA, the second

Despite being a powerful method, SAM failed to discriminate tumor

PC resembles the absorbance spectrum of deoxyhemoglobin (HbO2),

from healthy tissue in this experiment. The second and third principal

a chromophore of the skin, as seen by the critical points at 570nm andcomponents show potential in detect tumor margins, paving the way

630nm. The third PC has a negative slope at range [500,600] nm, after

towards optical biopsy. However, rigorous evaluation with morewhich it sharply increases. The 600nm point coincides with thecomplex experiments is necessary.
Acknowledgment
This work was supported by JKA and its promotion funds fromKEIRIN Race.
Disclosures
The authors disclose no conflicts of interest.
References［1］Ortega, S., Halicek, M., Fabelo, H., et al: Hyperspectral and multispectral
imaging in digital and computational pathology: a systematic review [Invited].
Biomedical Optics Express, 11(6): 3195, 2020
［2］ Aloupogianni, E., Ishikawa, M., Ichimura, T., et al: Design of a HyperSpectral Imaging System for Gross Pathology of Pigmented Skin Lesions.
Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2021 Nov: 3605-3608, 2021
［3］ Nagaoka, T., Kiyohara, Y., Koga, H., et al: Modification of a melanoma
discrimination index derived from hyperspectral data: A clinical trial
conducted in 2 centers between March 2011 and December 2013. Skin
Research and Technology, 21(3): 278–283, 2015

Figure 2 - A sample of Basal Cell Carcinoma where
the tumor margin is marked with white. Values of (b)SAM angles, (c) the 2nd principal component and (d)the 2nd independent component are demonstrated.

147

OP8-1

ICI 治療の NSCLC 患者における肺腫瘍細胞数の経時変化曲線の推定
内野 恭美*1，有村秀孝*1，田中謙太郎*2，藪内英剛*1*1
九州大学大学院医学系学府保健学専攻医用量子線科学分野*2

九州大学大学院医学研究院呼吸器内科学分野*1 〒812-8582 福岡県福岡市東区馬出 3-1-1
E-mail: uchino.kyomi.516@s.kyushu-u.ac.jp

Tumor Growth Trajectories for Immune Checkpoint Inhibitor treated Patients with Non-small
Cell Lung Cancer
Kyomi UCHINO*1，Hidetaka ARIMURA*1，Kentaro TANAKA*2，Hidetake YABUUCHI *1*1
Division of Medical Quantum Science, Department of Health Sciences, Graduate School of Medical
Sciences, Kyushu University.
*2
Research Institute for Diseases of the Chest, Graduate School of Medical Sciences, Kyushu University.
*1 〒812-8582 3-1-1 Maidashi, Higashi-ku,Fukuoka,812-8582,Japan
E-mail: uchino.kyomi.516@s.kyushu-u.ac.jp
要旨：本研究では，免疫チェックポイント阻害剤(ICI)により治療された非小細胞肺癌（NSCLC）患者の CT 画像を用いて，腫瘍細胞数の経時変化曲線（TGT）を推定する方法を研究した．ICI 治療(atezolizumab)を受けた NSCLC 患者 6 人を用い，腫瘍輪郭を抽出
し腫瘍細胞数を計算した．腫瘍輪郭は治療前 CT とフォローアップ CT 画像で抽出した．腫瘍細胞は ICI 感受性，耐性，persister 細胞から成ると仮定し，Bertalanffy−Putter モデルを用いて TGT を予測した．焼きなまし法を用いて TGT モデルの 14 個のパラメータを最適化した．各 CT 撮影時点における腫瘍細胞数と予測値の関係を，スピアマン順位相関係数を用いて評価した．スピアマン順
位相関係数の二乗平均平方根は 0.758 であった．本手法は ICI 治療患者の TGT を推定できる可能性がある．
キーワード：免疫チェックポイント阻害剤，非小細胞肺癌，経時変化曲線，最適化，シミュレーション

1. はじめに(非造影 CT 画像を除く) を用いた．患者の臨床情報を表 1 に示

肺癌は悪性腫瘍の中でも生存率が低く，その中でも非小細胞す．これらの患者は ICI である atezolizumab，細胞障害性抗癌

肺癌（NSCLC:non small cell lung cancer）は肺癌の約 85％を占剤である CBDCA ，pemetrexed ，と血管新生阻害剤である

めている[1]．PD-1 または PD-L1 を標的とする免疫チェックポ

bevacizumab により同一のレジメンで治療された．これらの治

イント阻害剤（ICI: immune checkpoint inhibitor）は，遺伝子変療薬の情報について表 2 に示す．
腫瘍細胞数の取得方法を図 1 に示す．治療前と治療後のすべ化を伴わない NSCLC 患者の標準治療である[2]．
腫瘍細胞に表面に発現する PD-1/PD-L1 シグナル経路が活性ての CT 画像の腫瘍領域を，放射線治療計画用ソフトウェア

化すると，腫瘍細胞は免疫から逃れ増殖につながる．ICI 治療

Eclipse (Varian 社) を用いて，400 のウィンドウ幅，軟部組織用薬である PD-1/PD-L1 抗体はこの経路を阻害し，抑制シグナルの 50 のウィンドウレベルで手動により抽出し，ROI (regions ofの伝達を阻止することで T 細胞の活性を保持することで抗腫interest) とした．すべての腫瘍領域は，肺癌専門医と放射線科瘍効果を得ことができる．腫瘍における PD-L1 発現は，PD-医により監修された．

1/PD-L1 抗体が奏効する確率向上と関連しているが，PD-L1 陰抽出された腫瘍体積を腫瘍細胞数に変換するため，セグメン

性の腫瘍においても低確率ではあるが奏功する可能性がある

テーションで得た ROI を二値化した後，等方ボクセル画像に[3]．したがって，各患者において ICI の治療効果を予測するこ変換した．CT 画像における水との相対電子密度（RED: relativeelectron density for water）は，細胞密度と比例関係を持つと仮とが重要である．
そこで本研究では，ICI で治療された NSCLC 患者の CT 画

定し，式(1)を用いて腫瘍細胞数を計算した．
#!
𝑁! = ∑$%&
R"像を用いて，腫瘍細胞数の経時変化曲線（TGT: tumor growthtrajectory）を推定した．

(1)

𝑁! は腫瘍細胞数, 𝑁' は ROI におけるボクセル数, 𝑅$ は水の相対電子密度である．また腫瘍細胞は ICI 感受性，耐性，persister

2. 方法

細胞から成ると仮定[4,5]し，Bertalanffy−Putter 方程式[6] (式(2))

本研究では，
九州大学病院において ICI 治療を受けた NSCLCと Cell loss モデル[5] (式(3))，PD-L1 抗体応答関数[7] (式(4))を患者 6 人の治療前 CT 画像と治療中のフォローアップ CT 画像

元に TGT モデルを構築した．また各パラメータは表 3 にまと

148

めた．
('(!)
(!
(#(!)
(!

= 𝑝 ∙ 𝑣(𝑡)+ − 𝑞 ∙ 𝑣(𝑡),"# (&)= −𝛽- 𝐶.+/ 𝑒-+, 0&

ℱ=

(2)

2

0(

)/&

!

𝑁(𝑡)

(3)
2

3tan0& 3(𝐶3 (𝑡) − 1) ∙ 𝑘4( 9 + 5 9 + 1

図 1. 腫瘍細胞数の計算方法(4)

ICI 感受性，耐性，persister 細胞は式(5)から式(7)のように定義
した．
(#(!
(#.
(!
(#/
(!

= 𝑢6 𝑁6 7 - 𝑣6 𝑁6 8 − ℱ𝛽𝐶(𝑡)(𝑢6 𝑁6 7 - 𝑣6 𝑁6 8 )7= 𝑢9 𝑁9 - 𝑣9 𝑁9

8

7

8

(5)

− µ(𝑢9 𝑁9 - 𝑣9 𝑁9 )(6)

= 𝑢: 𝑁: 7 - 𝑣: 𝑁: 8 + µ?𝑢: 𝑁: 7 - 𝑣: 𝑁: 8 @(7)

図 2. TGT の例．

また腫瘍細胞数は式(8)から式(11)のように定義した．

3. 結果

𝑁!;!+< = 𝑁6 + 𝑁9 + 𝑁:

(8)𝑁9 = 𝑎𝑁!;!+<(9)

𝑁: = 𝑏𝑁!;!+<(10)と予測値の関係を，スピアマン順位相関係数を用いて評価した

𝑁6 = (1 − 𝑎 − 𝑏)𝑁!;!+<(11)

ところ，0.933 であった．また全症例について，スピアマン順

図 2 に本モデルを用いた腫瘍細胞数の TGT の推定結果の例を示す．本症例において，各 CT 撮影時点における腫瘍細胞数

位相関係数の二乗平均平方根は 0.758 であった．

最後に，焼きなまし法を用いて TGT モデルの 14 個のパラメータを最適化し，TGT を得た．

4. まとめ表 1. 患者の臨床情報

これらの結果から，本手法により ICI 治療患者の TGT を推表 3. TGT モデルのパラメータ定できる可能性があることが示唆された．
謝辞

本研究の一部は，科学研究費補助金（基盤(C) JP20K08084）の助成を受けたものである．
利益相反の有無なし
文

献［1］Zappa C, Mousa SA: Non‐small cell lung cancer: current treatment andfuture advances. Transl Lung Cancer Res 5(3): 288–300, 2016［2］Malhotra J, Jabbour SK, Aisner J: Current state of immunotherapy for nonsmall cell lung cancer. Transl Lung Cancer Research 6(2): 196–211, 2017［3］Yu H, Boyle T A, Zhou C et al: PD-L1 Expression in Lung Cancer. J Thorac
Oncol 11(7), 964–975, 2016
［4］Sehgal K, Portell A, Ivanova EV et al: Dynamic single-cell RNA sequencing
identifies immunotherapy persister cells following PD-1 blockade. J Clin
Invest 31(2): e135038, 2021
［5］Grassberger C, David M, Changran G et al. Patient-specific tumor growthtrajectories determine persistent and resistant cancer cell populations during
treatment with targeted therapies. Cancer Res 79(14): 3776-3788, 2019.
［6］von Bertalanffy L: Quantitative laws in metabolism and growth, The Quarterly
review of biology 32(3): 217–231, 1957
［7］Radunskaya A, Kim R, Woods II T: Mathematical Modeling of Tumor Immune
Interactions: A Closer Look at the Role of a PD-L1 Inhibitor in Cancer
Immunotherapy, Spora: Journal of Biomathematics 4(1): 25–41, 2018

表 2. 治療薬情報149

OP8-2

胸部 X 線画像および診断構造化ラベルを用いた機械学習による
急性呼吸窮迫症候群(ARDS)患者の早期死亡予測
斉藤 幸喜*1*1
帝京科学大学生命環境学部生命科学科
Machine Learning with Chest X-Ray Images and Diagnostic Structured Labels for
Predicting Early Death in Patients with Acute Respiratory Distress Syndrome (ARDS)
Koki SAITO*1*1
Teikyo University of Science, Faculty of Life & Environmental Sciences,
Department of Life & Health Sciences
要旨：急性呼吸窮迫症候群（ARDS）とは，重症肺炎や敗血症などの様々な疾患が原因となり重度の呼吸不全となる症状の総称である．本研究では，胸部 X 線ビッグデータ(MIMIC-CXR-JPG)を用いて作成した機械学習モデルを用いて ARDS 患者の早期死亡予測について検討した．機械学習には 160 枚の胸部 X 線画像および診断構造化ラベルを用い，DataRobot を利用したマルチモーダルな解析を行った．最適化したモデルで死亡予測を行ったところ，AUC=0.9524 を達成した．このモデルを用いて，学習および評価で使用していない 10 名の ARDS 患者の ICU 初回入室時の画像および構造化ラベルを用いて死亡の早期予測について検討した．さらに，
この内の 1 名について時系列で死亡予測を行ったところ，時間とともに死亡確率の上昇が認められ，死亡確率 0.4 程度で重点的な早期介入が必要であることが示唆された．
キーワード：急性呼吸窮迫症候群，早期死亡予測，胸部 X 線ビッグデータ，機械学習，マルチモーダル

1. はじめに

64,588 人の患者を対象とした 377,110 枚の DICOM 形式の胸部

急性呼吸窮迫症候群(ARDS)とは，重症肺炎，敗血症や外傷

X 線画像と，これらの画像に関連付けられた放射線レポートかなどの様々な疾患が原因となり重度の呼吸不全となる症状のら派生した構造化ラベルが含まれている．今回の解析には総称である．疾患により炎症性細胞が活性化され，肺の組織で

MIMIC-CXR を基に作成された MIMIC-CXR-JPG[5]に含まれるある肺胞や毛細血管に傷害を与える．この結果，肺に水がたま

JPG 形式の画像と CSV 形式のテーブルデータを使用した．
テーブルデータには"Atelectasis"などの 13 個の所見に加えて，り，重度の呼吸不全が引き起こされる．発症後の死亡率は全体の 30～58％[1]とも言われており，極めて予後が悪い．ARDS を

これらの所見が見られない場合には"No Finding"というラベル

早期に診断する具体的かつ高感度な手段はなく，いったん診断が付けられている．各ラベル列に入っている数字は 1, 0, -1 のされると急速に進行する傾向がある．

3 種類である．1 は放射線レポートで積極的に言及されており，機械学習を用いて ARDS 発症の有無を予測した研究[2,3]は対応する画像に所見が存在することを意味する．一方，0 は放報告されているが，これらの先行研究では，いずれもテーブル

射線レポートで否定的に言及されており，対応する画像に所見

形式のデータのみを用いて解析を行っている．本研究では，テが存在しないことを意味する．また，-1 は不確実な言葉で言及

ーブルデータと画像データを組み合わせたマルチモーダルなされていることを意味する．放射線レポートに記載がない場合解析を行うことにより，予測精度の向上および ARDS 患者のは空白となっている．
MIMIC-CXR データセットに含まれる患者の内，ARDS と診

死亡の早期予測を目的とする．

断され，かつ対応する X 線画像がある患者数は 98 名であった．

2. 研究方法

これらの患者の画像の内，160 枚(生存:87 枚, 死亡:73 枚)を解本研究で使用した胸部 X 線データは，米国マサチューセッ

析に用いた．80%の画像で 5-fold Cross-Validation を行い，20%

ツ州ボストンの三次学術医療センターに入院した患者に関すの画像を Hold Out とした．機械学習には DataRobot[6]を使用

る MIMIC-IV データベース[4]である．MIMIC-IV データベース

し，複数のモデルを同時に探索した．

の 1 つのモジュールである MIMIC-CXR データセットには，

3. 研究結果および考察------------------------------------------------------------*1 帝京科学大学生命環境学部生命科学科〔〒120-0045 東京都足立区千住桜木 2-2-1〕
e-mail: saito@ntu.ac.jp

テーブルデータと胸部 X 線画像を共に用いたマルチモーダ
ルな解析を行った結果，最も精度の高いモデルは Elastic-Net
Classifier であり，図 1 に示すように，AUC=0.9524，F1 スコア=0.8966 を達成した．

150

この患者は，ICU 初回入室後，一旦は退室したが，3 年後に再入室しており，死亡予測確率が上昇していることから症状は悪化していると考えられる．さらに，再入室から 8 日後には死亡確率が 0.4 を超え，その後急激に悪化し，再入室から 21 日
後に死亡が確認された．実際の胸部 X 線画像の推移を見ると，死亡確率が 0.4 を超えると，肺に見られるすりガラス様陰影が増加しており，胸水の貯留も認められた．以上の結果から，本研究で開発したモデルを用いた場合，死亡確率 0.4 程度で重点的な早期介入が必要であることが示唆された．ただし，このモ
図 1 機械学習結果

デルの一般性を確認するためには，他の機関における検証研究が必要であると考えられる．

次に，テーブルデータと胸部 X 線画像を用いて得られたモデルを利用して，これまでの学習および評価で未使用な 10 名

3. 結語

（生存 6 名，死亡 4 名）の ARDS 患者の ICU 初回入室時の構

胸部 X 線画像および診断構造化ラベルを用いて ARDS 患者

造化ラベルおよび胸部 X 線画像を用いて死亡の早期予測につの早期死亡予測モデルの開発を行った．最適化したモデルで死いて検討した．予測結果を表 1 に示す．

亡予測を行ったところ，AUC=0.9524 を達成した．さらに，モデル開発において使用していない 1 名のデータについて時系

表 1 未使用のデータを用いた死亡予測結果

列で死亡予測を行ったところ，時間とともに死亡確率の上昇が認められ，死亡確率 0.4 程度で重点的な早期介入が必要である
ことが示唆された．
ただし，今回のモデルはアメリカの 1 つの病院におけるデー
タを基に開発したものであるため，偏りが生まれる可能性がある．将来的に多施設の症例を取り入れた高精度な機械学習モデルが作成され，ARDS 患者に対する早期介入基準を定める標準的な指標の一つとなることを期待する．

生存の 6 名については正確に生存と予測できたが，死亡した4 名の内 2 名については，予測結果は生存となった．これは，謝辞

初回の ICU 入室時にはまだあまり症状が悪化していなかった

本研究の成果は，2021 年度第 3 回 社会変革型医療データサためと考えられる．

イエンティスト育成（DHIEP）プログラム（https://dksrp.hs.med.

そこで，さらにこの内の 1 名（表 1 の row_id=7 の患者）に

kyoto-u.ac.jp）を通して得られたものに基づいています．

ついて時系列で死亡予測を行った結果を表 2 に示す．

利益相反の有無
表 2 時系列死亡予測結果

なし．
文

献

［1］ARDS 診療ガイドライン 2016．https://minds.jcqhc.or.jp/n/med/4/
med0241/G0000890（2022 年 5 月 5 日閲覧）
［2］Ding XF, Li JB, Liang HY, et al: Predictive model for acute respiratory distresssyndrome events in ICU patients in China using machine learning algorithms:
a secondary analysis of a cohort study. J Transl Med. 17: 326–335, 2019［3］Le S, Pellegrini E, Green-Saxena A, et al: Supervised machine learning forthe early prediction of acute respiratory distress syndrome (ARDS). J Critical
Care 60: 96–102, 2020［4］MIMIC-IV. https://physionet.org/content/mimiciv/1.0/（2022 年 5 月 5 日閲
覧）［5］MIMIC-CXR-JPG. https://physionet.org/content/mimic-cxr-jpg/2.0.0/（2022
年 5 月 5 日閲覧）
［6］DataRobot. https://www.datarobot.com/jp/（2022 年 5 月 5 日閲覧）151OP8-3

治療計画 CT 画像のトポロジー解析によるレディオミクスシグネチャを用いた
体幹部定位放射線治療を受けたステージ I 非小細胞肺癌患者の進行予測
拓巳*1，有村 秀孝*2，白川 友子*3，二宮 健太*1，
吉武 忠正*2，塩山 善之*4*1
九州大学大学院医学系学府保健学専攻*2
九州大学医学研究院保健学専攻*3
九州がんセンター*4
九州国際重粒子線がん治療センター
Prediction of time to progression of stage I non-small cell lung cancer patients treated with SABR
using topology-based radiomics signature on pretreatment planning CT images
Takumi KODAMA*1，Hidetaka ARIMURA*2，Kenta NINOMIYA*1，Yuko SHIRAKAWA*3，
Tadamasa YOSHITAKE*2，Yoshiyuki SHIOYAMA*4*1
Department of Health Sciences, Graduate School of Medical Sciences, Kyushu University.
*2
Department of Health Sciences, Faculty of Medical Sciences, Kyushu University*3
National Hospital Organization Kyushu Cancer Center*4
Ion Beam Therapy Center, SAGA HIMAT Foundation
兒玉

要旨：早期非小細胞肺癌(NSCLC)の標準治療は手術と体幹部定位放射線治療(SABR)で，両者の治療効果は同等であり，治療前の再発リスク予測により患者毎の適切な治療法選択を実現する可能性がある．本研究の目的は，SABR の治療前計画 CT 画像のトポロ
ジー解析による画像シグネチャを用いてステージ I 期 NSCLC 患者の治療後の癌進行を予測することである．患者群をレディオミ
クススコア(Rad-score)により高・低リスク群に分類し，p 値(log-rank test)，c-index，総合指標の nLPC を用いて評価した．Rad-score
は，従来ウェーブレット特徴量(WFs)及びトポロジー解析に基づくベッチ数マップから得た特徴量(TFs)を基に Cox-net により構築したシグネチャから計算された．テスト症例の p 値，c-index，nLPC はそれぞれ，TFs で 3.28 × 10-2，0.80，1.19，WFs で 3.13 × 10-2，
0.72，1.08 であった．TFs は WFs と比較しより有意な NSCLC の進行との関連性を持つ可能性がある．
キーワード：非小細胞肺癌，体幹部定位放射線治療，トポロジー，レディオミクス

1. はじめに期 NSCLC 患者の治療後の癌進行を予測することである．

早期(ステージ I・II 期)非小細胞肺癌(NSCLC)の標準治療

2. 方法
1) 使用データ

法は，手術可能症例で手術，手術不可症例で根治的放射線治療である[1]．しかし，ステージ I 期 NSCLC 患者の外科

九州大学病院で SABR を受けたステージ I 期 NSCLC 患

的治療と体幹部定位放射線治療(SABR)の治療効果が同等者(n = 125; n: 症例数)の治療計画 CT 画像及び臨床情報を用であると報告されている[2]．このため，患者毎の適切な治いた．治療後癌進行のあった症例は 44 症例で，無増悪期間

療法選択のため治療前の術後増悪予測が重要である．

(TTP)の中央値は 30 ヶ月であった．進行は，術後の局所再トポロジー解析に基づく輝度不均一性を定量化する画像

発，領域再発，または遠隔転移と定義し，進行までの期間

特徴量は NSCLC の予後と関連を持つ可能性がある．トポが TTP である．本研究は，九州大学病院倫理委員会の承認

ロジーとは「繋がりの幾何学」と呼ばれ，n 次元の穴を定量

Binary image thresholded by 0-255

CT image化する手法である．n 次元の穴を計数するベッチ数マップ…

(BN マップ)を開発し，その特徴量から構築されるシグネチ
ャが従来法と比較して高い予後予測能を持つ可能性を示し

0

た[3]．

Histogram

GLCM

BN maps

NGTDM

B0 mapトポロジー解析による画像シグネチャを用いてステージ I

GLSZM*1 九州大学医学系学府保健学専攻[〒812-8582，福岡県福岡市東区馬出 3-1-1]
E-mail: kodama.takumi.987@s.kyushu-u.ac.jp

255

Threshold value

Radiomics feature calculation

そこで本研究の目的は，SABR の治療前計画 CT 画像の…

B1 map

B10 map

GLRLM

図 1 BN マップ計算及び特徴量計算の概念図152

表 1 計算した p 値 (log-rank 検定)，c-index，nLPC
p-value (HR, 95% CI)

c-index (95% CI)

nLPC

Training dataset

Test dataset

Training dataset

Test dataset

Training dataset

TFs

1.07 × 10-6 (0.15, 0.07 - 0.31)

3.28 × 10-2 (0.22, 0.08 - 0.67)

0.818 (0.73 - 0.90)

0.798 (0.66 - 0.93)

4.88

1.18

WFs

5.82 × 10-6 (0.18, 0.09 - 0.38)

3.13 × 10-2 (0.30, 0.10 - 0.90)

0.815 (0.75 - 0.88)

0.717 (0.56 - 0.87)

4.27

1.08

Test dataset

HR: Hazard ratio, CI: Confidence intervalを受けて実施した．CT 画像の前処理として，等方ボクセルと TTP の相関を評価し，p 値の負の対数(− log10 p)と c-index

化と 8 bits 再量子化，Laplacian of Gaussian フィルタを用いを乗算し両者を総合的に評価する指標(nLPC)で WFs と TFs

たエッジ強調を行った．

の癌進行の予後予測能を総合的に評価した．

2) 提案手法

3. 結果(a) TFs

Probability for time to progression

習症例(進行：n = 31，非進行：n = 57)と 37 のテスト症例(進行：n = 13，非進行：n = 24)に分け，患者群を学習症例のレ
ディオミクススコア(Rad-score)の中央値により高・低リス
ク群に層別化し，予後予測性能を評価した．Rad-score は，Training : p = 1.07 × 10-6
Test
: p = 3.28 × 10-2

Cox-net により選択された重要特徴量ベクトルであるシグ

Probability for time to progression

全患者 125 症例(進行：n = 44，非進行：n = 81)を 88 の学(b) WFs

Training : p = 5.82 × 10-6
Test
: p = 3.13 × 10-2
Time (year)

Time (year)

ネチャから計算された．

図 2 TFs (a)と WFs (b)の TTP の KM 曲線

3) 特徴量抽出

TFs と WFs について学習症例とテスト症例で計算された本研究では，トポロジー解析による BN マップから得ら

p 値，c-index，nLPC を表 1 に示す．テスト症例の p 値より，れる特徴量(TFs)と従来法(WFs)を比較した．TFs は，原画像

TFs と WFs 共に TTP の KM 曲線(図２)で統計的有意差を示

及び BN マップからヒストグラムとテクスチャ解析(GLCM,した．また，c-index と nLPC はそれぞれ TFs で 0.798，1.18，

GLRLM, GLSZM, NGTDM)によって計 41,526 個得られた．

WFs で 0.717，1.08 であった．

BN マップは，前処理した CT 画像から GTV 最大面積のス

4. 考察

ライスを選択し，0 から 255 の閾値で二値化して，それぞ

今後，局所領域再発や遠隔転移など再発別のリスク分類

れの二値画像で 0 次元の穴(連結成分; B0)と 1 次元の穴(穴の可能性を検討する．また，腫瘍体積や組織型など臨床情構造; B1)の数を計数し投影することで得られる(図 1)．B10

報と組み合わせて手法の改善を検討する．

マップは B1 マップと B0 マップの除算で求められ，連結成

5. まとめ分と穴構造の分布の比を表す．WFs は，8 種類の三次元ウ

本稿では，ステージ I 期 NSCLC 患者の治療後の癌進行にェーブレット分解画像及び原画像から，TFs と同様にヒスついて，治療前 CT 画像から得られた TFs と WFs を用いてトグラムとテクスチャ解析によって計 486 個得られた．

計算した Rad-score で高・低リスク群に層別化し，TFs が4) Rad-score と患者のリスク群別層別化

TTP の予後予測能を持つ可能性を示した．

Rad-score は，シグネチャと Cox 比例ハザードモデル(CPHM)に基づく回帰係数の乗算で求められる．シグネチャ

謝辞を構成する 8 つの重要特徴量は Cox-net 正則化により選択

本研究の一部は，科学研究費補助金（基盤(C) JP20K08084）

された．重要特徴量の数は学習症例数の約 10%に設定するの助成を受けた．本研究を進めるにあたり，貴重なご意見のがよいとされ，8 つの特徴量を選択した．また，CPHM 回をいただいた有村研究室の皆様に感謝いたします．

帰係数の絶対値が高い特徴量は、予後との相関が高いと仮利益相反の有無なし

定し，回帰係数に基づく特徴量選択を行った。
学習症例とテスト症例の患者群は学習症例の Rad-score

文献［1］Lackner RP, Lanuti M, Leal TA, et al. Clinical Practice Guidelines in Oncology
NCCN Categories of Evidence and Consensus. JNCCN-Journal Natl Compr
Cancer Netw. 15(4):504-535, 2017.
［2］Onishi H, Shirato H, Nagata Y, et al. Stereotactic body radiotherapy (SBRT)
for operable Stage I non-small-cell lung cancer: Can SBRT be comparable tosurgery? Int J Radiat Oncol Biol Phys. 81(5):1352-1358, 2011.
［3］Ninomiya K, Arimura H. Homological radiomics analysis for prognostic
prediction in lung cancer patients. Phys Medica. 69:90-100, 2020.

の中央値を用いて高・低リスク群に層別化され，それぞれ
TTP のカプランマイヤー(KM)曲線を作成した．
5) 評価方法
KM 曲線は，log-rank 検定の p 値で統計的有意差(< 0.05)を評価した．また，Concordance index (c-index)で Rad-score153

OP8-4
3DCNN を用いた MR 画像における前立腺癌患者の術後尿禁制予測
史晃*1，寺本 篤司*1，住友 誠*2，中村 渉*2*1
藤田医科大学大学院保健学研究科*2
藤田医科大学医学部
Prediction of postoperative urinary continence in prostate cancer patients on MR image
using 3DCNN*1
Fumiaki OBA ，Atsushi TERAMOTO*1，Makoto SUMITOMO*2，Wataru NAKAMURA*2*1
Graduate School of Health Sciences, Fujita Health University*2
School of Medicine, Fujita Health University
大羽

要旨：前立腺癌は他の悪性腫瘍に比べ進行が緩徐であるため適切な治療により根治が期待でき，近年は，治療法の 1 つである手術療法において低侵襲なロボット手術の普及により，従来の手法に比べ早期の社会復帰が可能となっている．しかし，依然として副作用である尿失禁が生じた場合，患者の日常生活への影響は無視できないため，術後の尿禁制予測は，治療法選択の一助となることが期待される．そこで本研究では，多施設にて診断時に撮影された MR 画像に対し画像信号強度の不均一補正や 3 次元的なトリ
ミングといった前処理を行った後，3DCNN に入力し，症例ごとに尿禁制良好および不良の分類を行った．尿禁制の程度については，術後 6 か月の時点における 1 日の尿パッド交換枚数を基に良好と不良に選別した．結果は，尿禁制良好の正解率が 82.5%，尿禁制不良では 61.9%となり，Balanced Accuracy が 72.2%であった．以上の結果より，本手法が前立腺癌患者の術後尿禁制予測に有効であることが示唆された．
キーワード：3DCNN，前立腺癌，MR 画像，ロボット手術，尿禁制予測

1. はじめに

近年，人工知能技術の医用画像への応用が進み，コンピュー

前立腺癌は，日本における 2018 年の悪性新生物の男性罹患

タ支援診断技術（CAD）等の研究が盛んに行われている．特に数が第 1 位であり，前立腺を含む泌尿器は排尿機能，性機能に前立腺癌の分野においては，人工知能技術の 1 つであるディー

関わるため，男性にとって前立腺癌は重大な問題である［1］．

プラーニングを利用し MR 画像から前立腺の領域をセグメン

一方，一般的に他の悪性腫瘍に比べ進行が緩徐であるため，適テーションする研究［3］や前立腺癌を検出する研究［4］は多切な治療を行うことにより，根治が期待できる．

数存在する．しかし，ディープラーニングにより MR 画像を解

前立腺癌の検査に用いられる MRI は，CT や SPECT といっ

析し，治療成績を予測した研究は少数である．

た他の画像診断装置に比べ組織コントラストが高いため，前立

そこで本研究では，MR 画像をボリュームデータとして 3 次腺の内部構造や，前立腺癌の浸潤範囲などの把握が可能である．

元的に解析するため，3DCNN を用いた前立腺癌ロボット手術

そのため，生検を行う際の癌の位置確認や病期診断など様々な症例における術後尿禁制予測を目的とした．

場面において有用であり，臨床現場において広く利用されてい

2. 手法

る．
また，前立腺癌の治療法には，手術療法，放射線療法，薬物

本手法では，図 1 に示すような多施設にて撮影された MR 画

療法などがあり，これらは治療後の再発率や予後を予測する癌像（T2 強調画像）を入力として，3DCNN を用いて尿禁制良好・のリスク分類と患者の状態や希望を考慮し，選択されている．

不良の予測を行った．尿禁制の程度については，術後 6 か月の特に，手術療法においては低侵襲なロボット手術の普及により，時点における 1 日の尿パッド交換枚数を基に良好と不良に分従来の手法に比べ，早期の社会復帰が可能となっている［2］．

け，尿禁制良好 193 症例，不良 73 症例を処理対象とした．

しかし，依然として副作用である尿失禁が生じた場合，生活の質（QOL）への影響は無視できないため，術後の尿禁制予測は，患者の治療法選択の一助となることが期待される．
――――――――――――――――――*1 藤田医科大学大学院保健学研究科〔〒470-1192 豊 明 市 沓 掛 町 田 楽 ヶ 窪 １ 番 地98〕e-mail: teramoto@fujita-hu.ac.jp*2 藤田医科大学医学部

図1

前立腺癌患者の MR 画像（T2 強調画像）
前立腺が最大で写る 1 スライスを掲載

154

まず，撮影施設や装置によって，撮像範囲や画像の信号強度

また，本手法の分類精度の評価には，混同行列における真陽が異なるため，MR 画像に対して前処理を行った．画像信号強性（TP），真陰性（TN），偽陽性（FP），偽陰性（FN）から算出

度の不均一補正を N4 Bias field correction［5］により行い，撮した感度（尿禁制良好の正解率），特異度（尿禁制不良の正解

像範囲に関しては，スライス毎の 2 次元的なトリミングに加率），総合正解率，Balanced Accuracy の 4 項目を使用した．各

え，体軸方向のトリミングも行った．

項目は以下の式で表すことができる．

次に，前処理を行った画像に対して Data Augmentation を行

感度 Sensい，尿禁制良好・不良症例間に存在する症例数の差を低減した．

=

特異度 Spec =Data Augmentation は，図 2 に示すように「左右反転」
，
「ガウシ

TP
TP+FN
TN
FP+TN

× 100[%]（1）× 100[%]

（2）

TP+TN

総合正解率 Accuracy =アンノイズの付加」，「画像の平滑化」，「階調処理による明るさ

Balanced Accuracy =の変更」の 4 種類の画像処理を用いて行った．

TP+TN+FP+FN
Sens+Spec2

× 100[%]

× 100[%]（3）（4）

3. 結果および考察
Hold out 法を用いて検証を行った結果，尿禁制良好の正解率
が 82.5%，尿禁制不良では 61.9%となり，Balanced Accuracy が72.2%であった．前立腺肥大症を伴う症例が尿禁制不良と分類される傾向にあったため，前立腺の大きさが分類に寄与していると考えられる．
（a）

（b）

（c）

4. 結論
本研究では，3DCNN を用いた MR 画像（T2 強調画像）における前立腺癌ロボット手術症例の術後尿禁制予測手法を開発した．結果より，本手法が前立腺癌患者の術後尿禁制予測に有効であることが示唆された．
（d）
図2

（e）

（f）
利益相反の有無

Data Augmentation による学習症例の水増しなし（a）原画像（b）左右反転

文（c）ガウシアンノイズ付加

献［1］国立がん研究センター がん情報サービス,“最新がん統計”：
https://ganjoho.jp/reg_stat/statistics/stat/summary.html （2022/05/11）［2］Novara G, Ficarra V, Rosen RC et al.: Systematic review and meta-analysis
of perioperative outcomes and complications after robot-assisted radical
prostatectomy, European Urology, Vol.62, 2012, pp431-452［3］Aldoj N, Biavati F, Michallek F et al.: Automatic prostate and prostate zones
segmentation of magnetic resonance images using DenseNet-like U-net,
Scientific Reports, 10, 2020, 14315［4］Zhenzhen D, Eric C, Chang L et al.: Segmentation of the Prostatic Gland andthe Intraprostatic Lesions on Multiparametic Magnetic Resonance Imaging
Using Mask Region-Based Convolutional Neural Networks, Advances in
Radiation Oncology, Vol 5, 2020, pp473-481［5］Tustison N, Avants B, Cook P et al.: N4ITK: improved N3 bias correction,
IEEE Trans Med Imaging, 29, 2010, pp1310-1320（d）単純平均フィルタによる平滑化（e）階調処理：原画像における最大画素値の 15%分増加（f）階調処理：原画像における最大画素値の 15%分低下
最後に，MR 画像を 64×64×32 voxels にリサイズし，3DCNNに入力することで，症例ごとに尿禁制良好および不良の分類を行った．3DCNN のネットワーク構造は，自動最適化フレームワークである Optuna を用いて最適化を行い導出した．

3. 検証
3DCNN の学習処理には CPU に Intel Core i7 7800X，GPU に
NVIDIA GeForce RTX 3090 を搭載した PC を利用し，ディープ
ラーニングのフレームワークとして，TensorFlow と Keras を用いた．なお，本研究で使用したプログラムは python により記
述した．

155

OP8-5

深層学習を用いた小児脳 CT 画像からの脳年齢自動推定と、
Grad-Cam による注目箇所の可視化
森田 蓮*1 安藤 沙耶*2 藤田 大輔*1 石川 翔*3
尾上 宏治*3 安藤 久美子*3 石藏 礼一*3 小橋 昌司*1
*1
兵庫県立大学大学院工学研究科電子情報工学専攻*2
兵庫県立尼崎総合医療センター *3 神戸市立医療センター中央市民病院
Brain Age Estimation from Pediatric Brain CT Images
Using Deep Learning and Grad-CAM Visualization*1
Ren MORITA ，Saya ANDO*2，Daisuke FUJITA*1，Sho ISHIKAWA*3，Koji ONOUE*3，
Kumiko ANDO*3，Reiichi ISHIKURA*3，Syoji KOBASHI*1*2

Graduate School of Engineering, University of Hyogo
Hyogo Prefectural Amagasaki General Medical Center *3 Kobe City Medical Center General Hospital

要旨：0 歳から 3 歳の小児期における子供の脳の発育は極めて急速である．小児脳の診断において、この時期における脳の成長を定量的に評価する方法が求められている．本研究では小児の脳 CT 画像に深層学習を適用し、脳の発達年齢を推定する手法を提案する．提案法では，まず CT 画像から頭蓋領域を抽出し，姿勢と位置の校正を行う．本研究では 3 次元畳み込みニューラルネット
ワーク(3D CNN)を用いて，CＴ画像から特徴を抽出し，全結合層で脳の発達年齢を推定する新しいニューラルネットワークモデルを提案する．提案法を 0 から 47 ヶ月(3 歳 11 ヶ月)までの脳神経医学的に異常のない小児 264 人を用いて学習と評価を行った．また，頭蓋の校正方法が年齢推定に与える有効性を検証した．予測年齢と患者の実年齢の間の二乗平均平方根誤差(RMSE)は 6.45 月で相関係数は 0.89 であった．また，勾配加重クラスマッピング(Grad-Cam)を用いてモデルが推定に際して着目した脳領域の可視化を行った結果についても検討した．
キーワード：小児脳 CT，深層学習，脳年齢推定，勾配クラスマッピング

1.

はじめに

った研究は，これまで報告されていない．

新生児の発育や早期成長を CT(Computed Tomography)で撮影

本研究では，CNN を用いて小児脳 CT 画像から脳の発達年された脳画像から評価する画像診断が行われている．例えば，齢を推定する新しい手法を提案する．小児期の脳の成長の進み脳疾患の一つである自閉症は明確な臨床症状が現れる前の生具合を定量的に評価することで，成長遅延や未熟児を識別する

後 1 ヶ月から 2 歳の間に小脳に過形成が見られる事が特徴でことを目的としている．提案手法は 2 つのステップで構成されある[1]．このように明確な臨床症状がない場合であっても，診る．まず，3 次元 CT 画像から頭蓋領域を抽出する．小児脳 CT

断出来る脳疾患がある．しかし，現在の脳画像診断の問題点は

画像には、大人の指や治療器具、子供の手が写っているものが脳の成長度合いを定量的に求める方法が明らかでなく，熟練医散見される．これらの不要領域を取り除くことで，解析領域をの経験に基づく定性的な診断方法が行われている事である．小頭蓋内に限定する．次に，抽出された頭蓋領域から CNN を用児の脳画像から成長度合いを評価する為には，対象年齢の脳画

いて脳成長年齢を推定する．そして最後に勾配加重クラスマッ

像を大量に読影する経験が必要であり，これを読影出来る医師

ピング(Grad-Cam)を用いて，モデルが推定に際して着目した脳が不足している．また，医師の経験に依存した定性的な診断方

領域を可視化する．

法も問題になっており、定量的な診断方法が必要とされている．

2. 使用データ

いくつかの研究で，CNN(Convolutional Neural Network)を用いた脳年齢の推定方法が報告されている[2][3]．文献[2]では，本研究では，神戸市立医療センター中央市民病院に来院した

成人 MRI の脳画像から 2D CNN を用いて年齢推定を行ってい0 から 3 歳(47 ヶ月)の小児男女計 264 例で，精神医学的に異常る．文献[3]では，3D 成人 MRI 画像データから 3D CNN を用の認められなかった被験者を対象とする．本研究は，同病院のいて年齢推定を行っている．これらの CNN ベースの手法は，倫理委員会により承認の上実施した．

脳実質である白質と灰白質，脳髄液の識別を必要としない．低3. 提案手法

コントラストであることが理由で，髄質の識別が困難な小児脳CT 画像への適用が期待されるが，CT 画像から年齢推定を行

本研究では前処理として頭部領域の抽出，姿勢と位置の校正，

156

conference on computer vision: 618-6262017, 2017

CT 値の正規化を行った CT 画像を入力として，脳年齢を出力とする回帰問題として扱う．図 1 に本研究で用いた 3D CNN のネットワークモデル構造を示す．畳み込み層 2 層，マックスプーリング層 1 層をブロックとしてフィルター数を(4，8，16，
32，64，128，256)と増加させながら 7 つのブロックを経て，6
つのニューロンからなる全結合層によって脳年齢を推定する．

4. 実験結果
3D CNN を学習データ 144 例，評価データ 60 例に分割し学習を行った．汎化性能の評価には 4 分割のクロスバリデーションを行った．層化抽出法を用いて各データセット間の被験者の月齢分布の偏りを排除している．図 2 に横軸に実年齢，縦軸に予測年齢とし，各 Fold の評価データにおける予測結果を示した．実年齢と予測年齢の二乗平方根誤差(RMSE)は 6.45 月であ

図1

3D CNN モデル

図2

年齢予測結果り，相関係数は 0.89 であった．図 3 に Grad-Cam を用いて，3D
CNN 注目領域の可視化を行った結果を示す．可視化に利用した特徴マップは図 1 における C7’’すなわち畳み込みの最終層における特徴マップから作成した．全年齢層において後頭部領
域に高い値が見られた．

4. まとめと考察
本研究では，小児脳 CT 画像から脳年齢を推定する手法を提案した．実験の結果，RMSE＝6.45 月の精度で推定を行えた．
また，モデルの推定に際して，着目した領域を Grad-Cam を用
いて可視化を行った結果，後頭部領域で高い値が観察された．
人の脳の発達過程においては，まず運動能力をつかさどる後頭部領域が発達する．その後言葉や思想をつかさどる前頭葉の発達に伴い前頭部が発達する．一方，Grad-Cam による顕著性マップでは，後頭部の寄与が大きいことから，本研究で得られたモデルがその成長過程を学習出来たとは言い難い．そこで，より前頭部で高い重要度となるようなモデル構築を行うことで，推定精度向上が可能であると考えている．
利益相反の有無なし．
文

献［1 ］ Hazlett H C, Poe M, Gerig G et al: Magnetic resonance imaging and headcircumference study of brain size in autism: birth through age 2 years. Archives ofgeneral psychiatry 62(12): 1366-1376, 2005
［2］Pan Y, Huang W, Lin Z et al: Brain tumor grading based on neural networks andconvolutional neural networks. In 2015 37th Annual International Conference of
the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC): 699-702, 2015［3］Cole J H, Poudel R P, Tsagkrasoulis D et al: Predicting brain age with deep learningfrom raw imaging data results in a reliable and heritable biomarker. NeuroImage

図3

163: 115-124, 2017［4］Selvaraju R R, Cogswell M, Das A et al: Grad-cam: Visual explanations from deep
networks via gradient-based localization. Proceedings of the IEEE international

157

Grad-CAM を用いた注目領域の可視化(A: anterior, P: posterior)

OP10-1

敗血症モデルラットの微小循環動画像に対する血管密度解析
田口 竣也*1，川崎 真未*1，羽石 秀昭*2
*1
千葉大学大学院融合理工学府基幹工学専攻医工学コース [〒263-8522 千葉市稲毛区弥生町 1-33]*2
千葉大学フロンティア医工学センター
e-mail: s_taguchi@chiba-u.jp
Blood vessel density analysis in microcirculation images of septic model rats
Shunya TAGUCHI*1，Mami KAWASAKI*1，Hideaki HANEISHI*2*1
Department of Medical Engineering, Graduate School of Science and Engineering, Chiba University.
*2
Center for Frontier Medical Engineering, Chiba University.
要旨：敗血症は感染症に起因して発症し，生命に危機を及ぼす臓器障害である．発症初期には 100μm 以下の血管径である微小循
環が障害される．そのため敗血症に対する薬効の調査では，微小循環の変化を観察することが重要となる．先行研究では，小動物実験による敗血症モデルラットの微小循環動画像群の収集及び血流速度による経時変化解析が行われた．ここでは血流速度を算出
し，敗血症モデルラットでは低下傾向，薬剤を投与したラットは回復傾向が確認された．本研究では，敗血症モデルラットの微小循環動画像群の同一領域の経時変化解析へ向けた，動画像群に対する位置合わせを行った．位置合わせは血管の分岐点を特徴点とした手法を用いた．また，位置合わせ結果を用いて，同一領域での血管密度による経時変化解析を行った．血管密度を算出し，敗血症モデルラットの血管密度は減少した一方，薬剤を投与したラットの血管密度は一部の動画像群で回復傾向が確認された．
キーワード：微小循環，敗血症性ショック，薬効調査，血管密度解析，位置合わせ

1. はじめに群の収集は当研究室の前任者によって行われた．敗血症モデル

敗血症とは，感染に対する制御不十分な生体反応に起因する，として Cecal Ligation and Puncture(CLP)[4]モデルが採用された．

生命に危機を及ぼす臓器障害である［1］．敗血症が進行すると

図 1 に実験プロトコルを示す．まず毎回同一領域を探索するた

敗血症性ショックに移行し死亡率が増加する．そのため早期診

めに，全てのラットに微小循環観察用チャンバーが装着された．

断や治療が重要である．敗血症の初期段階では，100 μm 以下

その後，健常ラットが属する Sham 群，敗血症モデルラットがの血管径である微小循環が障害される［2］．そのため敗血症に属する CLP 群，敗血症モデルラットに TM alfa（Asahi Kasei

対する薬効の調査では，微小循環の変化を観察することが重要

Pharma Corp.）を投与する CLP+TM 群の 3 群（4 rats/group）にとなる．先行研究［3］では，非接触型撮影装置を用いた敗血

無 作為 に分け ，各 群に 対して 処置 が施さ れた ． CLP 群と症モデルラットの微小循環動画像群の収集及び血流速度によ

CLP+TM 群の処置手順として，
まず開腹し盲腸を取り出した．

る経時変化解析が行われた．ここでは血流速度を算出し，敗血

次に盲腸に対して結紮と穿刺を施し，腹腔内に戻した．一方症モデルラットでは低下傾向，薬剤を投与したラットは回復傾

Sham 群は開腹による侵襲を考慮するために，結紮と穿刺以外向が確認された．

の処置が施された．さらに，処置の 4 時間後に Sham 群と CLP

先行研究では，ラットに微小循環観察用にチャンバーを固定

群には生理食塩水を，CLP+TM 群には TM alfa を 3 mg/kg BWすることにより，経時変化を観察する際におおよそ同じ位置の投与した．微小循環の撮影は，処置直前と処置直後，その後 2

画像が取得できている．しかし，厳密には画像間で位置ずれが時間ごとに 10 時間後まで行われた．
取得画像例を図 2 に示す．

あるため，詳細な分析のためには，画像間の位置合わせが必要

Sham 群は血管構造の変化は観察されなかった．それに対してとなる．これまでに多数の動画像群を取得しており，これらのCLP 群では，円で示したような毛細血管が消失していく様子が画像の位置合わせを済ませておくことで，その後の種々の分析観察された．一方で，CLP+TM 群では円で示したように，10 時が容易になる．そこで本研究では，これら多数の経時画像間で間後には回復していることが確認された．また，画像群の撮影の位置合わせ行った．また，そのように得られた画像の解析例の際に，敗血症の診断基準となる乳酸値も併せて計測された．

として，血管密度による経時変化解析を行った．

3. 位置合わせ手法
2. 使用画像

画像間の特徴点から，位置合わせに必要となるアフィンパラ

本研究では雄のラット(Slc:Wistar，12 週齢，n=12)を対象とし，メータを，最小二乗法を用いて決定する．本研究では，特徴点

背部真皮微小循環の経時的な変化を観察した．微小循環動画像として血管の分岐点を採用した．血管の分岐点は，微小循環画

158

4. 血管密度解析
同一領域での血管密度を算出した．算出フローを図 3 に示す．血管抽出画像に位置合わせ手法で算出したアフィンパラメ
ータを適用して同一領域を算出し，面積から密度を算出した．

図 1 実験プロトコル

結果として，Sham 群では，全てのラットで変化が少ないことが確認された．CLP 群では，4 匹中 3 匹のラットで血管密度の低下が確認された．CLP 群の中で変化が少なかったラット
は，悪化に伴って上昇する性質の乳酸値が低い状態であったた
め，敗血症モデルの作成に失敗した可能性が考えられる．
CLP+TM 群では，2 匹のラットで 6 時間経過後に血管密度が回復傾向であることが確認された．一方で，血管密度が低下し続けるラットも確認された．また，図 4 の赤枠部分に示す通り，
血管密度の低下に伴う乳酸値の上昇，もしくは血管密度の回復

図 2 取得画像例に伴う乳酸値の低下が確認された．

5. まとめ微小循環動画像に対する血管密度の経時変化解析を行った．
結果として，Sham 群では，全てで変化が少ないこと，CLP 群
では，3 匹のラットで血管密度が低下していくこと，CLP+TM
群では，2 匹のラットで 6 時間経過後に血管密度が回復傾向であった一方，血管密度が低下し続けるラットも確認された．
現在の方法では、画像内で太い血管が支配的であるため，微細な血管の密度変化の確認が困難であるという課題がある。そこで今後は血管径別の血管密度解析を行う．
図 3 血管密度算出フロー

謝辞
本研究の一部は文部科学省科学研究費補助金(課題番号：
16H01855, 19H01172)により行われた．
利益相反の有無なし
文献［1］M Singer, C S Deutschman, C W Seymour, et al.: The third international
consensus definitions for sepsis and septic shock (Sepsis-3). Jama 315(8):801-810, 2016［2］P E Spronk, D F Zandstra, C Ince: Bench-to-bedside review: sepsis is a diseaseof the microcirculation. Critical care 8(6): 462-468, 2004
［3］川崎ら, 微小循環動画像解析システムの構築と敗血症モデルラットに対する薬効調査, メディカルイメージング連合フォーラム 2021, pp.
152-153, 2020.
［4］K A Wichterman, A E Baue, I H Chaudry: Sepsis and septic shock—a review
of laboratory models and a proposal. Journal of Surgical Research 29(2): 189201, 1980
［5］Ronneberger et al, U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image
Segmentation arXiv:1505.04597, 2015.
［ 6 ］ Zhang et al, A fast parallel algorithm for thinning digital patterns,
Communications of the ACM, Vol.27, pp.236-239, 1984.

図 4 CLP+TM 群の血管密度算出結果
像より U-net[5]を用いて取得した血管抽出画像を細線化[6]した血管細線化画像より手動で選択した．処置前の画像を基準画像とし，これと位置合わせを行う対象画像において，対応する血管の分岐点同士を 6 点選択した．続いて，選択した分岐点同士の一致度に注目し，最小二乗法を用いて，一致度の誤差が最小となるような行列の算出を行い，これをアフィンパラメータとして決定し，基準画像と対象画像の位置合わせを行った．

159

OP10-2

動画像解析を用いた脳卒中の病院前診断における顔面麻痺の自動評価
陽一*2，栗原 聡*3，中田 孝明*2，羽石 秀昭*4*1
千葉大学大学院融合理工学府*2
千葉大学大学院医学研究院*3
松戸市総合医療センター*4
千葉大学フロンティア医工学センター
Video Analysis-based Automatic Evaluation of Facial Palsy in Prehospital Stroke Scale
Naoki IKEZAWA*1，Yoichi YOSHIDA*2，Satoru KURIHARA*3，
Taka-aki NAKADA*2，Hideaki HANEISHI*4*1
Graduate School of Science and Engineering, Chiba Univ
生澤直樹*1，吉田*2

Graduate School of Medicine, Chiba Univ
*3
Matsudo City General Hospital*2

Center for Frontier Medical Engineering, Chiba University〒263-8522 千葉市稲毛区弥生町 1-33，e-mail: n-ikezawa@chiba-u.jp
要旨：脳卒中の病院前診断において顔面麻痺は重要な項目の一つである．顔面麻痺は顔面神経の障害部位により中枢性と末梢性に分けられ，脳卒中などによって引き起こされる中枢性では顔の下半分に症状が表れるという特徴がある．本研究では，深層学習を用いて顔の特徴点を自動認識した上で，特徴点の動画像解析によって中枢性顔面麻痺を自動評価する．具体的には入力動画像から患者の顔の認識・特徴点の検出を行い，口の特徴点を用いて口の動きの対称性・口の動きの量・口の形状などを反映した評価指標を算出する．算出した評価指標に対し有意差検定を実施した結果，多くの評価指標で有意差を確認した．さらに，有意差を確認した評価指標を用いて，機械学習による顔面麻痺患者と健常者の分類を行った結果，良好な精度が得られた．
キーワード：顔面麻痺，脳卒中，プレホスピタルスケール，特徴点検出

1. はじめに

まず，撮影した動画像から Face Boxes[3]という手法を用いて顔面麻痺は，脳卒中の病院前診断(プレホスピタルスケール)

顔 面 領 域 を 検 出 す る ． こ の 手 法 は ， Convolutional Neuralにおける評価項目の 1 つである．主要なプレホスピタルスケー

Network(CNN)を使用して，顔面を含む矩形領域を検出するもル で あ る Cincinnati Prehospital Stroke Scale や Prehospitalのである．次に，Adaptive Wing Loss[4]という手法を用いて顔Ambulance Stroke Test において，顔面麻痺は脳卒中を予測する面の特徴点を検出する．この手法は CNN を使用して，図 1 に上で重要な項目であることが示唆されている[1]．現在，プレホ

示す 96 個の特徴点(WFLW)[5]を画像上の顔に回帰するものでスピタルスケールは救急隊員によって手動で行われているたある．検出した特徴点のうち，口の特徴点を用いて評価指標をめ，隊員による主観的な評価であり，また，入力漏れなど人為算出した．

的なミスが介入する余地がある．そのため，評価を自動化する

プレホスピタルスケールにおいて顔面麻痺は，救急隊員が口ことで，定量的な評価と人為的なミスの防止が期待できる．

を横にイーと広げるように指示し，口の動きの左右対称性や口顔面麻痺は顔面神経の障害部位により中枢性と末梢性に分けられ，脳卒中などによって引き起こされる中枢性では顔の下半分に症状が表れ，末梢性は顔全体に症状が表れるという特徴がある．この特徴に着目し，中枢性と末梢性の分類を含めた，
動画像を用いた自動評価を目標としている．今回は，口の評価のみによる中枢性顔面麻痺の分類を検討した．顔の特徴点検出技術を用いた評価指標を提案し，機械学習による患者群と健常群の分類を行った．

2. 手法

図 1 WLFW の 96 個の特徴点[5]160の形状の左右差を見て評価される．本研究では，口角の特徴点

表 1 SVM による分類の結果の動きと口の特徴点で囲まれた領域の時間変化に注目して評

正

誤

精度

健常者

16

1

0.94

式(1)に示す Normalized Cross Correlation(NCC)と式(2)に示す

患者

14

4

0.78

Root Mean Square Error(RMSE)を算出した．変位ベクトルとは，

全体

30

5

0.88

価指標を算出する．具体的には，口角の特徴点の x 座標，y 座
標，変位ベクトルの大きさ・方向・x 成分・y 成分に対して，

時刻 t から時刻 t+T における特徴点の変位を示すベクトルであ症度は全員軽症であった．健常と軽症は重症と軽症に比べて症る．

状の差が小さいことが原因だと考えられる．
N

NCC =

(x
t =1

N

(x
t =1

R,t

R,t

− xR )( xL ,t − xL )− xR ) 2

(x − x )t =1

4. まとめと展望

(1)

N

L,t

中枢性顔面麻痺を自動評価するための，顔の特徴点を用いた

2

L

評価指標の提案を行い，SVM による分類を実施した．患者デ

ここで xR,t は時刻 t における右口角の特徴点の x 座標，N は動ータに適用した結果，複数の評価指標で有意な差を確認した．

画像のフレーム数， x R は右口角の x 座標の平均値を示す

また，SVM による分類結果は高い精度となり，口の評価のみ

RMSE =

で中枢性顔面麻痺を分類できる可能性が示された．一方で，患N

1
 ( xR , t − xL , t ) 2
N t =1(2)

者の精度が比較的低く，健常者に誤分類されたデータは全て軽症であった．

さらに，図 2 のように口輪郭で囲まれた領域を左右で定義
し，一方を左右反転させたときに重なる領域の面積 (MOA:

今後は，健常と軽症の誤分類を減少させるために，評価指標

Mouth Overlap Area)の時間変化を算出した．MOA の最小値をの追加・修正を行う．また，脳卒中は緊急性の高い疾患である評価指標とした．

ため，患者の誤分類を最小に抑える必要がある．したがって，患者の誤分類を抑えるような分類方法の検討も行う．さらに，
顔面上部の評価も行い，中枢性と末梢性の判別への応用まで行

3. 実験

っていく．

35 名(健常者 17 名，中枢性顔面麻痺患者 18 名)の口を横にイーと広げた動画像に対して評価指標を算出した．患者データは，
千葉大学附属病院及び千葉メディカルセンターの顔面麻痺を謝辞伴う脳卒中患者を倫理委員会承認のもとで撮影を行った．また，

本研究の一部は日本医療研究開発機構先進的医療機器・シス
テム等技術開発事業「基盤技術開発プロジェクト」研究開発課
題「救急医療予測アルゴリズム研究開発」の支援を受けた．

軽症及び重症が臨床医によって判断された．
まず，算出した評価指標に対し有意差検定を実施した．結果，
x 座標，y 座標，変位ベクトルの大きさ x 成分・y 成分の NCC

利益相反の有無と変位ベクトルの大きさ x 成分・y 成分の RMSE，MOA で有なし

意な差を確認した．
続いて，有意差を確認した評価指標を用いて，Support Vector

文献［1］Karimi S et al: The prehospital ambulance stroke test vs. The cincinnati
prehospital stroke scale: A diagnostic accuracy study. Australasian Journal of
Paramedicine 17. 1-7, 2020.
［2］天津 睦郎, 木西 實：顔面神経麻痺の診断． 耳鼻咽喉科臨床 83(10) ：1618-1619, 1990.
［3］Zhang S et al: FaceBoxes: A CPU real-time face detector with high accuracy.
IEEE International Joint Conference on Biometrics 2018-Janua. 1-9, 2018.
［4］Wang X et al: Adaptive wing loss for robust face alignment via heatmap
regression. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer
Vision 2019-Octob. 6970-6980, 2019.
［5］Wu W et al: Look at Boundary: A Boundary-Aware Face Alignment Algorithm.
Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern
Recognition. 2129-2138, 2018.

Machine(SVM)による分類を行った．検証は，Leave-One-Out
Cross Validation を用いて行った．結果を表 1 に示す．全体の精度は 0.88 と高い値となった．このことから，口の評価のみで中枢性顔面麻痺を分類できる可能性が示されたと考えられる．
また，健常者の精度は 0.94 と高い値の一方で，患者の精度は0.78 と比較的低い値となった．健常者と誤分類された患者の重顔の中心線

図 2 MOA で算出する面積161

OP10-3

ダーモカメラ画像を用いたシワ・キメの特徴解析*1

浅野 祐太 ，西澤 巧*1，梶田 大樹*2，石井 龍之*2，貴志 和生*2，佐藤 いまり*1*1
国立情報学研究所 コンテンツ科学研究系*2
慶應義塾大学 医学部
Wrinkle Feature Analysis using Dermo-camera Images*1
Yuta ASANO , Takumi NISHIZAWA*1, Hiroki KAJITA*2, Tatsuyuki ISHII*2, Kazuo KISHI*2, Imari SATO*1*1
National Institute of Informatics, Digital Content and Media Sciences Research Division*2
Keio University, School of Medicine
要旨：人間の皮膚は，外的要因から体内を守り，恒常性を保つ重要な役割を担う器官であるが，一方で美容的な観点からも皮膚の状態評価が重要である．皮膚の評価項目の一つとして，皮膚のシワ・キメと呼ばれる肌の細かい凸凹の形状パターンから皮膚の状態を評価するが，皮膚画像からシワ・キメは判別しづらく，シワ・キメを正確に可視化することは困難である．そこで，ダーモカ
メラで撮影された通常の画像（「非偏光画像」），および偏光板を用いて直接反射光成分を除いた画像（「偏光画像」）の二枚の画像を用いたシワ・キメを可視化する画像処理手法を開発した．非偏光画像および偏光画像の差分特徴量を抽出し，皮膚の色による背景
輝度のムラを削減することで正確なシワ・キメの可視化を行う．さらに，シワ・キメの可視化画像についての Gabor 特徴量を解析することで，シワ・キメの間隔や方向性などのパターンを定性的および定量的に評価した．
キーワード：シワ・キメ，ダーモカメラ，Gabor 特徴量

1. はじめにメの可視化を試みる．非偏光画像は偏光を考慮しない一般的な

皮膚は医学的には外的要因から体内を守り，恒常性を保つ役

RGB 画像であり，偏光画像は偏光させた光を対象に当て，偏割を担う器官であるが，美容的な観点からもその性状の評価が光板を透過した光を撮影したもので，皮膚表面での直接反射光

重要視されている．皮膚の性状は，化粧のり，くすみ，透明感を抑え，皮膚内面の情報を取得しやすい画像である．

など様々な言葉で表現されるが，病的な皮膚所見を診断する一格子状の溝であるシワ・キメでは，複雑に光の反射が起こり，

般皮膚科診療と異なり，医学には正常の範疇に含まれるようなまた微妙に肌色が異なるため，非偏光画像にはシワ・キメとそ

皮膚の微妙な変化を美容的な観点で定量的に捉えるのは困難

れ以外の箇所の間に微小な輝度差が存在する．一方，偏光画像であり，未だ実用的な方法が確立されていないのが現状である．

は主に表面下散乱した光を撮影するため，シワ・キメの情報が皮膚を拡大して観察すると表面には，いわゆる「シワ・キメ」

画像に含まれにくい．そのため，この二枚の画像の差異は主にと呼ばれる，細かな紋様の凹凸の形状のパターンが見られる．

皮膚表面での直接反射光の有無で，それはシワ・キメにおける本研究では，皮膚の健康状態をより的確に診断することを目指

反射光による輝度情報に相当する．また，偏光画像，非偏光画

して，画像処理を用いて皮膚のシワ・キメを正確に可視化した

像共に RGB の情報が含まれるが，シワ・キメの微小な溝の形

上で，シワ・キメのパターンについて検証を行う．

状に起因する光学特性や皮膚色により，G，R チャンネルに比べ，B チャンネル画像にシワ・キメ箇所の輝度差が大きい．そ2. 皮膚画像のシワ・キメの可視化

こで， B チャンネル情報のみを可視化処理に活用する．

人間の皮膚表面には，格子状の深さ 10～20 ㎛程度の溝であ

図 1 にシワ・キメの可視化を行う画像処理のフローチャート

るシワ・キメが多数存在する．このシワ・キメの分布を容易にを示す．まず，偏光画像および非偏光画像の B チャンネルの各取得するために，従来は目視による確認方法が用いられてきた画素の輝度比画像を算出する．シワ・キメ以外の箇所は，偏光が，精度やコストの問題から，シワ・キメの分布情報を高精度で，且つ低コストに自動取得可能な手法が必要である．皮膚情報を容易に取得するには，RGB カメラで皮膚表面を撮影することが一般的ではあるが，シワ・キメ箇所は周囲と色が酷似しているため，RGB 画像（図 2 の非偏光画像）のみを用いて正確に可視化することは困難である．
そこで本研究では，一般的な RGB カメラ画像ではなく，偏光画像および非偏光画像を同時に取得可能なダーモカメラを
図 1 シワ・キメの可視化処理のフローチャート

用いて撮影された皮膚の接写画像を処理することで，シワ・キ

162

画像と非偏光画像が酷似しているため，輝度比は小さいが，シで，縫合部(c)とその周囲(b)では，シワ・キメの間隔や歪み方が

ワ・キメ箇所は輝度比が大きくなるため，輝度比画像ではシワ・異なることが可視化画像および Gabor 特徴量から確認できる．

キメが強調される．次に，輝度比画像に含まれる皮膚の色ムラ

これらの結果から，シワ・キメの格子パターンの歪み方や間隔や入射光の当たり方による陰影を削除するために，輝度比画像に相当するパラメータから定量評価が可能で，Gabor フィルタと平滑化フィルタのガウシアンフィルタを適用した輝度比画を用いたシワ・キメの特徴解析が有用であることが分かる．

像の差分を取ることで，シワ・キメ箇所のみが顕著に強調され

表 1 シワ・キメの可視化処理画像の Gabor 特徴量た画像を生成する．最後に，二値化処理やクロージング処理を

(a)

(b)

(c)

最大応答時の角度

117

165

13

最大応答時の周期

70

22

71

最大応答時の周期における任意角度の応答の差異

18.9

32.9

30.7

施すことで，シワ・キメの可視化画像を生成する．
図 2 は，本提案手法によりシワ・キメを可視化した例である．偏光画像および非偏光画像の B チャンネルの輝度の差異情報を特徴量として活用することで，皮膚のシワ・キメの可視化に成功していることが分かる．

図 3 シワ・キメの可視化処理画像と任意の方向・周期の Gabor
フィルタを適用した際の応答マトリクス

図 2 皮膚の偏光，非偏光画像および可視化処理画像

3. シワ・キメの間隔・方向性の Gabor 特徴量解析
4. まとめ本提案手法により可視化されたシワ・キメについて，Gabor
特徴量［1］を用いて評価を行う．Gabor フィルタは，画像処理

本研究では，ダーモカメラで撮影された皮膚の偏光画像およのテクスチャ解析等に用いられる線形フィルタで，方向毎の特び非偏光画像の B チャンネル情報を用いたシワ・キメの可視定の周波数成分を抽出する．シワ・キメの可視化画像に対して，化処理手法を提案した．そして，可視化画像についての Gabor

任意の方向・周期の Gabor フィルタを適用した際の応答（平均特徴量を用いて，シワ・キメの間隔や方向性を評価した．また，輝度）を算出し，シワ・キメの格子パターンの歪み方や間隔の皮膚の疾患箇所の診断において，本提案手法による評価の有用

定量評価を行う．パターンの歪み方については，任意の方向の性が示唆された．

Gabor フィルタを適用した際の応答の強弱に着目し，最大と最謝辞

小の応答の差異が，パターンの歪み量に相当する．シワ・キメの間隔については，任意の周期の Gabor フィルタを適用した際

本研究は，科学研究費補助金 学術変革領域研究（20H05953）の応答の強弱に着目し，最大応答時の Gabor フィルタの周期パ

および国立情報学研究所 公募型共同研究（21FC03）の助成をラメータ（ピクセル/サイクル）を間隔に相当すると考える．

受けたものです．

図 3 に可視化画像に任意の方向・周期の Gabor フィルタを適

利益相反の有無用した際の応答マトリクス（ヒートマップ表示）の例を示す．

なし

これらは画像中の赤枠内の解析結果である．また，表 1 に最大文応答時の角度，周期，および応答の差異を示す．だたし，角度

献［1］Feichtinger, Hans G., and Thomas Strohmer, eds. Gabor analysis and algorithms:

は撮影時のカメラの向きに依存する．(b)，(c)は縫合後瘢痕の例

Theory and applications. Springer Science & Business Media, 2012.

163

OP10-4

異なるモダリティによって撮像された医用画像の相同性評価
小林 麟太郎*1，原 武史*2，周 向栄*2，野崎 太希 3，松迫 正樹 3，藤田 広志 2
*1

岐阜大学大学院自然科学技術研究科知能理工学専攻[〒501-1193 岐阜市柳戸 1-1 e-mail:rkoba@fjt.info.gifu-u.ac.jp]*2
岐阜大学工学部*3
聖路加国際病院放射線科
Homology evaluation of medical images taken by different modalities
Rintaro KOBAYASHI*1，Takeshi HARA*2，Xiangrong Zhou*2，Taiki NOZAKI*3，
Masaki MATSUSAKO*3，Hiroshi FUJITA*2*1
Natural Science and Technology, Gifu Graduate School*2

Faculty of Engineering, Gifu University*3
St. Luke’s International Hospital

要旨：Ultrashort TE(以降 UTE)画像はエコー時間を短くすることで皮質骨内の水分を検出でき，X 線 CT 検査の代わりとして利用できる可能性が示されている．本研究の目的は，X 線 CT 装置で撮像された膝画像と UTE 法によって撮像された MRI 膝
画像において，皮質骨領域の形状の相同性を，物理評価と主観評価の 2 つから評価することである．CT 画像，MRI 画像の同患者を含む全ペアに対して，物理評価では特徴量を用いた L2 ノルムによる類似度評価，主観評価では専門医による類似度評
価を行う．物理評価と主観評価の相関係数は約 0.360 となり，やや相関係数があることがわかった．今後の展望は，主観評価，
物理評価ともに精度向上を目指すとともに，UTE により撮像された MRI 画像が CT 画像の代替となり得るかの判断を，主観評価と物理評価がどの程度近似したら下すのか，専門医と検討し決定することである．
キーワード：CT，MR，UTE

1. 背景・目的

元ヒストグラムを生成し，特徴量とする．本手法では，2 次元

近年 Ultrashort TE(以降 UTE 画像)[1]と呼ばれる MRI 検査のヒストグラムの縦軸である距離を 64 区分，横軸である内積を

エコー時間を短くし撮像を行う技術が注目されている．この4 区分とする．このヒストグラムから L2 ノルムを計算，生成

UTE 画像はエコー時間を短くすることで皮質骨内の水分を検点数の組み合わせ数だけ除算する．L2 ノルムはモデル A の特出できる．その結果，UTE 画像は皮質骨を描出するため，X 線

徴量 X=(xi,j)，モデル B の特徴量 Y=(yi,j)，距離区間を ID，内積CT 検査の代わりとして利用できる可能性が示唆されている．

区間を IP とするとき，式(1)で求められる．ここでのモデル A，

本研究の目的は，X 線 CT 画像で撮像された膝画像と UTE

B とは患者一人の CT，MRI の 3 次元モデルのことである．

法によって撮像された MRI 膝画像の，皮質骨領域の相同性を&"評価することである．物理評価と主観評価の 2 つから相同性評&!
"

𝐷!" (𝑋, 𝑌) = ( )(*𝑥#,% − 𝑦#,% .

価を行う．

#'(

(1)

%'(

2. 物理評価手法
CT 画像と MRI 画像から特徴点とする 3 点を目視で決定，回転操作による位置合わせを行う．次に，皮質骨領域以外の余剰要素となりうる肉組織をグラフカットによって削除する．その後，一定画素値を閾値として，皮質骨領域として抽出する．また，この皮質骨領域を，深度画像生成，点群データ生成，メッ

点群データ

深度画像

シュ生成の手順で 3 次元モデルに変換する．図 1 に深度画像生

図1

成，点群データ生成，メッシュ生成後の画像例を示す．

メッシュ生成3 次元モデルを生成するまでの過程画像

3. 主観評価手法

ここから 3 次元モデルの類似度評価を，Absolute Angle

物理評価と同様の手法で CT 画像，MRI 画像に位置合わせを行い，余剰要素となりうる肉組織等をグラフカットにより削除する．この CT 画像と MRI 画像を用いて，ボリュームレンダ

Distance(以降 AAD)[2]と呼ばれる特徴量を用いて行う．AAD
は，3 次元モデルを生成している点同士の内積と距離から 2 次

164

表2

リングによる比較を行う．本研究のボリュームレンダリングには，専用に作成した web ページを用いる．
ボリュームレンダリングを作成するにあたり，まずグラフカ
ットを行った画像群から，サンプリングを行う．始めに，画像群を用いて作成した 3D テクスチャと，立方体の 3 次元モデルを定義する．その後，画面上からある一定間隔のレイを飛ばし，レイに当たる立方体の座標を 3D テクスチャの座標に見立て，
3D テクスチャの座標の RGB 値を取得する．これをレイ方向に一定間隔で繰り返し，取得した RGB 値を全て足し合わせ，画面上のピクセルに出力する．この色計算を全ピクセルで繰り返すことで，ボリュームレンダリングが生成される．
次にサンプリング回数，透明度，閾値の 3 つのパラメータを，
web 上で調整可能にする．また，光源の追加による影の再現を行う．影の再現には平行光源と，レンダリングしている頂点座標の法線ベクトルの内積を用いる．最後に，RGB 値が 0.1 から0.4 である出力色を，G 値，B 値を 0，R 値を 0.000~0.122 までの範囲として，色変換する．パラメータ調整後，光源追加後，色変換後のボリュームレンダリング例を図 2 に示す．
作成したボリュームレンダリングを用いて，全患者の CT，
MRI の総当たりペアに対して類似度評価を行う．全ペアに対して 0~1 までの値で主観的な評価を行い，それぞれのペアに対して評価した人数による平均値を求める．その平均値をそのペアの類似度とする．

主観評価による類似度(平均値)

CT・MRI 同患者ペア

0.355

CT・MRI 異患者ペア

0.711
r = 0.360

相関係数● CT・MRI 同患者ペア ● CT・MRI 異患者ペア
図 3 物理評価と主観評価の散布図と相関係数

6. 考察
物理評価と主観評価の全体の相関係数は，r = 0.360 となり，やや相関係数があることがわかる．また，同患者ペアは異患者ペアに対して物理評価，主観評価ともに値が高い場所に位置しており，ある程度異患者ペアとの差別化ができていると考える．
今回の手法では CT 画像と MRI 画像の切り出し方が違うため，
切り出し方を揃えれば，評価精度が向上すると考える．

7. 結論・展望
本研究では，CT 骨画像と UTE を用いた MRI 骨画像の相同性評価を行った．CT 画像と MRI 画像の物理評価，主観評価の一連の流れを定めることができた．今後の展望は，主観評価，
物理評価ともに精度向上を目指すこと．また，UTE により撮像された MRI 画像が CT 画像の代替となり得るのかの判断を，主観評価と物理評価がどの程度近似したら下すのか，専門医と検討し決定することである．

光源追加後
色調整後
パラメータ調整後
図 2 ボリュームレンダリング例

謝辞

研究の遂行にあたり多くの実験試料をご提供いただきまし4. 実験

た岐阜医療科学大学保健科学部の方々に心から謝意を表しま

本研究では，20 歳から 41 歳の男性 4 症例，女性 1 症例の合計 5 症例の CT 膝画像と MRI 膝画像を用いる．全ての症例に
対し，2，3 で述べた手法により類似度評価を行う．なお，主観評価は学生 8 名，専門医 1 名で行った．また，主観評価と物理評価の一致度を評価するため，2 つの類似度を散布図にし，相関係数を求める．

す. 本研究の一部は，文部科学省科研費補助金 (17K10455)によって行われました.
利益相反の有無

なし
文

5. 結果

献

［1］Du, J., & Bydder, G. M, Qualitative and quantitative ultrashort-TE MRI of corticalbone. NMR in biomedicine, 26(5), pp.489–506, 2013.

表 1 に物理評価，表 2 に主観評価，図 3 に物理評価と主観評
価の散布図と相関係数を示す．
表 1 物理評価による類似度(平均値)
CT・MRI 同患者ペア

0.140

CT・MRI 異患者ペア

0.191［2］南谷 高宏, 武井 毅, 大渕 竜太郎, 点群の向きと距離の統計を用いた 3次元モデルの形状類似比較, 画像電子学会年次大会予稿集, VisualComputing グラフィクスと CAD 合同シンポジウ 2003, pp.25-30

165

OP13-1
Deep Auto Encoder を用いた眼底画像からの糖尿病性網膜症の判別
和弥*1，武尾 英哉*1，永井 優一*2，高橋 嘉晴*3
*1
神奈川工科大学工学部電気電子情報工学科*2
国立がん研究センター東病院*3
たかはし眼科クリニック
Discrimination of Diabetic Retinopathy from fundus images using Deep Auto Encoder
Kazuya ABE*1，Hideya TAKEO*1，Yuuichi NAGAI*2，Yoshiharu TAKAHASHI*3*1
Kanagawa Institute of Technology*2Nationcal Cancer Center Hospital East
*3
Takahashi Eye Clinic
安倍

要旨：現在，医療の様々な分野において AI 技術を用いた画像支援診断の研究・開発が行われている．糖尿病性網膜症とは，糖尿病の三大合併症の一つであり，日本における中途失明の代表的な原因であるとされる．従来の糖尿病性網膜症の診断は，眼科医が経時的に撮影した複数の眼底画像を比較読影することで診断しており，診断能は眼科医の技能によるところが大きく，病変を客観的かつ正確に把握することがやや困難であった．本研究では，深層学習技術を用いたオートエンコーダによる異常検知により，糖尿病性網膜症を判別する手法について研究を行う．オートエンコーダはあらかじめ正常な眼底画像だけで学習を行う．学習済みのオ
ートエンコーダに疾患のある眼底画像が入力された場合，異常部位が復元されないため，原画像との差分をとることで異常陰影の検出が可能となる．平均二乗誤差に基づく一致判定結果において，健常者と網膜症患者で有意差があることを t 検定で確認した．
キーワード：糖尿病性網膜症，Deep Auto Encoder，眼底画像，異常分類，CAD

1. はじめにド・デコードを行うことで，異常領域が再構成されないためそ

近年，医療の現場では CT や MRI など撮影装置の高精細化の差分から異常領域を検出できる．

により生成される医用画像の量が増大している．撮影される画

オートエンコーダとは，次元圧縮と再構築からなる入力画像

像の枚数は患者一人あたり数百枚にもおよび，それを読影すると一致するような出力画像を生成する手法である．これを健常

医師の負担も急増している．そのため診断の補助を行うコンピ者の画像を基に学習行い，健常者のデータを入力すると似通っュータ画像支援診断（Computer Aided Diagnosis/Detection : CAD）

た画像が再構築される．一方，白斑などの異常のあるデータをの開発が非常に重要視されている[1]．その CAD の研究分野に入力すると，学習されていない異常部位は再構築されず，血管おいても人工知能，AI を用いた研究が進められている．その等だけが再構築された画像となる．

中でも画像認識手法である CNN（Convolutional Neural Network）

本論文では，異常検知手法の一種である Skip-GANomaly[4]は積極的に用いられるようになった[2]．

を眼底画像に合わせて拡張した手法を用いて，糖尿病性網膜症

健康診断や人間ドックにおいて，広く用いられている検査のの異常検知を行い，入出力画像の平均二乗誤差(Mean Squared

一つに眼底カメラを用いた眼底画像検査がある．また，失明のError：MSE)にて判別性能の検討を行う．これにより眼底画像原因となる糖尿病性網膜症の早期発見の為に，この検査を受診の異常度を数値化して評価を行うことが可能となる．
本論文で使用する眼底画像データは，Messidor のデータセッ

する人数が増加している．糖尿病性網膜症は糖尿病の三大合併症のひとつで，糖尿病の発症後 10 年以内に合併症を引き起こ

ト[5]を用いている．

す可能性が高いとされている[3]．

2. 手法
1）前処理

従来は，糖尿病性網膜症の患者の診断は，眼科医が経時的に撮影した複数の眼底画像を 1 枚 1 枚比較読影することで診断

カラー眼底画像においては緑成分のみの濃淡画像を作成すしており，所見の微妙な変化出血，浮腫，細小血管閉塞等の病ると血管領域とそれ以外の領域とのコントラストが高くなる

変を客観的かつ正確に把握することは難しく，診断精度の低下ことから，カラー眼底画像を緑成分のみで構成した濃淡画像にを引き起こす可能性がある．そのため様々な CAD システムの変換し，以降の処理ではこの画像を用いる．また学習の処理の開発が行われている．

関係上，画像サイズを均一化している．
2）Skip-GANomaly を基にした異常検知

本研究では，オートエンコーダを用いた異常検知により糖尿病性網膜症患者の判別を行う手法について検討を行う．健常者

本研究で構築したオートエンコーダは，Akçay らの Skip-の画像を用いて構築したオートエンコーダを用いてエンコー

GANomaly を基とし，エンコーダ・デコーダともに 5 層構造に

166

0.000005 となり有意差があることが確認できた．

拡張，原著の論文では全層で用いられていたスキップ結合を中間層である第 4 層のみへと変更を加えた．スキップ結合とは，

表 1 糖尿病性網膜症の判別

同階層のエンコーダとデコーダを接続することで，画像再構成

健常者

網膜症患者

時にパラメータの一部を補完する手法である．スキップ結合をRMSE

2.53～21.4

6.21～33.4

複雑にするほど再構成の精度に向上が見られるが，過学習の危

平均

9.71

13.40

険性が高まることや，学習していない病変部のパラメータも画

標準偏差

3.95

5.47

像から取り入れてしまうことにより異常検知が行えなくなる

T 検定などの問題も発生する．
3）糖尿病性網膜症の判別法

t値-4.745

t 境界値

1.978

P値

0.000005 (<0.05)

糖尿病性網膜症の判別は，入力画像と異常検知による再構成
画像から MSE により一致度を算出し判定を行う．再構成画像

4. 考察との一致度が高いほど MSE は低くなり，逆に異常な部分が多3 章の図 1 より，未知データにおいても健常者はほぼ再構成

いほど再構成がされず，結果 MSE は上昇する．これにより異ができていることが確認できる．逆に，図 2 より糖尿病性網膜

常検知による糖尿病性網膜症の判別が可能となる．

症患者では白斑部や出血部が再現しきれないことにより入力

3. 実験と評価

画像と再構成画像との差分が大きくなった．また，健常者と糖1）オートエンコーダの学習

尿病性網膜症患者の RMSE を比較しても，平均して 9.71 対オートエンコーダの学習では，健常者の眼底画像データ 476

13.40 となり差異が得られた．T 検定においてもこの MSE 間

例で学習を行った．学習の設定としては，エポック数が 5000，の有意差が確認できた．

バッチサイズが 64，潜在変数が 100 次元となっている．

5. まとめ2）未知データでの評価

本論では，Skip-GANomaly を医用画像に合わせて拡大した

本実験で未知データとして用いる画像データは健常者の画手法を用いて，糖尿病性網膜症の異常検知を行い，MSE を基

像 52 枚，糖尿病性網膜症患者の画像 98 枚の計 150 枚にて評価にした糖尿病性網膜症の判別について研究を行った．異常検知を行った．オートエンコーダによる再構成画像の例と入出力のによる再構成とその差分により，白斑部や出血部の検出が可能

差分画像を図 1，図 2 に示す．なお，差分値は表示用にコントとなり，MSE を基にした t 検定の結果より，有意差ありとのラストを 5 倍にしている．

結果が得られた．これにより，本手法での糖尿病性網膜症の判別への有効性が示唆された．
謝辞
本研究で使用した眼底画像は，Messidor プログラムパートナーから提供されました．

(a) 入力画像 (b) 再構成画像 (c) 差分画像
図 1 健常者の再構成画像

Kindly provided by the Messidor program partners.
利益相反の有無なし
文献［1］土井邦雄：医用画像とコンピュータ支援診断 ～現状と将来の可能性～．映像情報メディア学会誌，65(4)，pp.427-431，2011［2］ Robertson S, Hartman J, Robertson S et al: Digital image analysis in breast
pathology-from(a) 入力画像 (b) 再構成画像 (c) 差分画像
図 2 糖尿病性網膜症の再構成画像

image

processing

techniquestoartificial

intelligence.

Translational Research Vol.194, pp.19-35, 2018［3］田野保雄，樋田哲夫，根木昭他：眼底アトラス．文光堂，東京，2006［4］Akçay S, Atapour-Abarghouei A, Breckon T.P: Skip-GANomaly: Skip Connected

未知データでの評価結果を表 1 に示す．健常者の MSE の平方根(Root Mean Squared Error ：RMSE)は平均して 9.7，対して糖尿病性網膜症患者の RMSE は平均して 13.4 となった．
また，

and Adversarially

TrainedInternational

Conference

Joint

Encoder-Decoder Anomalyon

NeuralNetworks

Detection.

2019(IJCNN),doi:

10.1109/ijcnn.2019.8851808, 2019

T 検定にてこの MSE 間の有意差を検証したところ，両側 t 境［5］ Decencière E, Zhang X, Cazuguel G et al: Feedback on a publicly distributed

界値 1.978 に対して t 値は-4.745 と範囲外であり，P 値もdatabase: the Messidor database. Image Analysis & Stereology, v.33, n.3, p.231234, 2014167

OP13-2

機械学習による白色上皮領域検出におけるコルポスコープ画像の実験的検討
寿広*1，小林陽輝*1，藤井 一輝*1，村上 幸祐*2，中迫 昇*1，松村 謙臣*2
*1
近畿大学生物理工学部生命情報工学科*2
近畿大学医学部産科婦人科学教室
Experimental investigation of colposcope image for detecting acetowhite epithelium region
by machine learning*1
Toshihiro SHINOHARA ，Haruki KOBAYASHI*1，Kazuki FUJII*1，Kosuke MURAKAMI*2，
Noboru NAKASAKO*1，Noriomi MATSUMURA*2*1
Department of Computational Systems Biology, Faculty of Biology-Oriented Science & Technology,
Kindai University
篠原*2

Department of Obstetrics & Gynecology, Faculty of Medicine, Kindai University

要旨：子宮頸がん診断において，コルポスコープとよばれる拡大鏡を用いて子宮頸部の目視による検査が行われている．本検査はコルポスコピーとよばれ，子宮頸がんの確定診断を行う組織診のための組織を採取する部位を決定する非常に重要な検査であるが，コルポスコピーには豊富な知識と経験が必要とされる．本研究では，コルポスコープ画像を用いて機械学習による診断支援を行ってきた．これまで初期検討として，撮影条件などを考慮せずに撮影したコルポスコープ画像を試行的に使用していたが，撮影条件や個人差などにより，子宮頸部の色合いが大きく異なっていた．そこで，当該研究では，畳み込みニューラルネットワークを用いた，子宮頸部の代表的な病変の一つである白色上皮の判別において，子宮頸部の色合いに着目し，撮影条件や画像選択が判別に与える影響について実験的に検討した．
キーワード：コルポスコープ画像，子宮頸癌，白色上皮，診断支援，機械学習

1. はじめにそこで本研究では，撮影条件をそろえることで，判別性能が子宮頸癌はヒトパピローマウイルスの持続的な感染が原因向上するかどうかを実験的に検討した．また，初期検討においとなって発症する癌で，全世界では，年間約 570,000 人が罹患て用いた画像のうち，子宮頸部の色合いの似た画像を選択してし，約 311,000 人が死亡しており，女性の癌による死亡原因の学習させ判別することを試みた．

第 4 位となっている［1］．日本においては，年間約 10,000 人

2. 機械学習による白色上皮の判別［5］が子宮頸癌に罹患し，約 3,000 人が死亡している［2, 3］．
子宮頸癌の診断において，コルポスコープとよばれる拡大

本研究では，はじめに，医師による診断データを基にコルポ鏡を用いて，酢酸で加工した子宮頸部を目視により観察する検スコープ画像の各画素にラベル付けを行う．ラベルは白色上皮査が行われている．本検査はコルポスコピーとよばれ，子宮頸と白色上皮以外の 2 つのラベルであり，2 クラス分類問題を考

癌の診断において重要な役割を担っている．しかしながら，コえる．つぎに，コルポスコープ画像を小領域に分割し，それら

ルポスコピーは検査者の知識と経験に強く依存する［4］．そこを学習用画像として，CNN により学習を行う．判別対象のコで，われわれは機械学習によるコルポスコピー支援を検討してルポスコープ画像 (以下，テスト用画像とよぶ)も同様に分割

いる．初期検討として，子宮頸部の代表的な前癌病変の一つでし，それらを学習させた CNN により判別する．

ある白色上皮を対象に，コルポスコープ画像に対し，4. 白色上皮判別実験

Convolutional Neural Network (CNN) を用いて白色上皮の判別を行ったが，精度よく判別することができなかった［5］．

本実験では，コルポスコピーを実施した 20～50 代の患者 12

本初期検討では，撮影条件を考慮せずに撮影したコルポスコー

症例を対象に実験を行った．本研究は近畿大学医学部倫理委員

プ画像を使用していたが，症例によっては子宮頸部の色合いが会および同生物理工学部生命倫理委員会によって承認され，コ

大きく異なっており，そのことが判別性能を低下させた大きなルポスコープ画像の使用はすべての患者より書面による同意原因の一つであると考える．

を得ている．また，使用したコルポスコープ画像は 1 名の医師がデジタルカメラ (E-PL5, OLYMPUS)により撮影条件をそろ――――――――――――――――――*1 〒649-6493 和歌山県紀の川市西三谷 930
e-mail: sinohara@waka.kindai.ac.jp

えて撮影した 4,608×3,456 pixels の RGB 画像である．図 1 にコルポスコープ画像の 1 例を示す．

168

また，初期検討において用いた画像のうち，子宮頸部の色合
いの似ている画像を 7 症例選択し，同様の判別実験を行った結果を「画像選択」として，表 4 に示す．なお，色合いの選択は，主観的に目視により行った．比較のため，初期検討の結果も表4 に再掲している．結果を比較すると，やはり画像選択の方が明らかに判別性能が向上していることがわかる．
以上より，子宮頸部の色合いが判別性能に影響を与えること
図 1 使用したコルポスコープ画像の 1 例

が実験的に示された．
表 4 画像選択による白色上皮の平均判別性能

また，実験に使用した計算機環境を表１に示す．本研究で用い た CNN の ネ ッ ト ワ ー ク 構 造 は VGG (Visual Geometry
Group)16［6］に基づく．CNN の学習パラメータなどの実験条
件を表 2 に示す．画像の分割サイズは 128×128 pixels とし，
64 pixel のストライドで画像を分割した．使用した分割画像の

精度

感度

適合率

F値

画像選択

0.884

0.892

0.550

0.680

初期検討

0.656

0.417

0.318

0.414

5. まとめうち，白色上皮は 1,421 枚，正常上皮は 1,868 枚である．1 症

本研究では，機械学習を用いた，コルポスコープ画像におけ

例を判別対象とし，残りの 11 症例を学習用に使用し，各症例

る白色上皮の判別において，判別精度向上のため，コルポスコの判別性能の平均を全体の判別性能とした．

ープ画像の撮影条件を考慮して判別実験を行った．その結果，

表 1 計算機環境

初期検討して撮影条件を考慮せず，複数人の医師が撮影したコ

CPUIntel Core i7-8700

メインメモリ

32GB

GPU

NVIDIA Geforce RTX 2080 Ti

OS

Ubuntu 18.04 LTS

ソフトウェアChainer

ルポスコープ画像を使用したときよりも判別性能が大幅に向上した．また，初期検討で使用した画像から子宮頸部の色合いの似た画像を選択して判別実験を行ったところ，やはり判別性能が向上した．今回，学習に用いた症例数が少なかったため，撮影条件や画像選択が白色上皮領域判別に顕著に影響を与えたものと思われる．

表 2 CNN の学習パラメータ
エポック数

500

バッチサイズ128

最適化手法

慣性項付き確率的勾配降下法

学習率

0.001

慣性項

利益相反の有無なし．
文

献［1］Bray F, Ferlay J, Soerjomataram I, et al.: Global cancer statistics 2018:

0.9

GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36
cancers in 185 countries. CA Cancer J Clin. 68(6): 394-424, 2018.

実験結果を表 3 に示す．比較として，初期検討において得ら［2］厚生労働省: 平成 29 年全国がん登録 罹患数・率報告, 2017.

れた結果[5]を「初期検討」として示す．初期検討においては，［3］国立がん研究センターがん情報サービス: がん登録・統計(人口動態

撮影条件を考慮せず，複数の医師が撮影したコルポスコープ画統計), 2018.

像を用いており，子宮頸部の色合いが異なっていたのに対し，［4］Xue P, Ng M.T.A and Qiao Y: The challenges of colposcopy for cervical

本実験の画像は，色合いがほぼ同様であった．結果を比較する

cancer screening in LMICs and solutions by artificial intelligence. BMC
Med 18, 169 2020.

と，明らかに感度，適合率ともに向上しており，使用した画像［5］篠原 寿広，藤井 一輝，村上 幸祐，他：機械学習によるコルポスコ

は異なるものの，撮影条件をそろえることが判別性能の向上にープ画像における白色上皮領域検出精度向上のための検討．第 40

効果があることが示唆された．

回日本医用画像工学会大会予稿集，オンライン，P2-04，2021．

表 3 白色上皮の平均判別性能［6］Karen S and Andrew Z: Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale

精度

感度

適合率

F値

Image Recognition. Proceedings of International Conference on Learning

本実験

0.742

0.705

0.705

0.668

Representations, 2015.

初期検討

0.656

0.417

0.318

0.414

169

OP13-3

正例とラベル無し画像からの学習による子宮頸部病変の識別
マナロ マーガレット ディー*1，青木 工太*1，武 淑瓊*1，新堂 真利子*2，上田 豊*2，
八木 康史*1*1

大阪大学産業科学研究所複合知能メディア研究分野
大阪大学大学院医学系研究科産科学婦人科学教室*2

Cervical Lesion Classification via Positive-Unlabeled Learning
Margaret Dy MANALO*1，Kota AOKI*1，Shuqiong WU*1，Mariko SHINDO*2，Yutaka UEDA*2，
Yasushi YAGI*1*1
Department of Intelligent Media, Institute of Scientific and Industrial Research, Osaka University*2
Department of Obstetrics and Gynecology, Graduate School of Medicine, Osaka University
要旨：子宮頸部前がん病変（異形成）および子宮頸がんの画像識別は緩和療法や外科治療において重要である．多くの機械学習手法は単一かつ完全にラベル付けされた画像を対象としているが，臨床現場における子宮頸がんのステージに対して，そのようなラベル付けは必ずしも適切とは言えない．本研究では，部分的あるいは複数のラベルが付与された子宮頸部画像を対象として，正例とラベル無し画像からの学習による識別手法を提案する．識別モデルと同時に、病変のラベル付けにおけるバイアスを反映する，
正例性向モデルを学習させる．教師あり学習モデルと比べて，いくつかの評価尺度において性能が向上した．また，勾配で重み付けされた活性化マップは，より適切な領域を重視していた．
キーワード：正例とラベル無し画像からの学習，マルチラベル，子宮頸がん，前がん病変，子宮頸部画像

1. Introduction
Visual inspection has been recommended by the World HealthOrganization as an alternative cervical screening procedure due to its
economic and expeditious advantages [1]. It, however, is subjective

図 1 酢酸の塗布によって白く浮き上がった病変と対応す
る画素単位のアノテーション．

and dependent on expertise; thus, multiple machine learning works
have attempted to automate it by training models on colposcopy-taken

institutional review board of Osaka University Hospital, which

cervical images, or cervigrams.
However, acquiring a sufficient cervigram dataset for machineconsists of 7,099 cervigrams of size 480×640. Acetic acid was usedlearning remains a challenge. As a result, most datasets in the field are

to enhance the visibility of lesions as shown in Fig. 1, after which

limited to single-label annotations, with only a few made public, so

multi-label annotations were added after biopsy. Severe lesions wereprevious works have focused on binary and multi-class approaches.

prioritized, leading to some cervigrams with partial labels.

This ignores the medical nature of the problem where lesions of

2.2 Expectation-Maximization for Propensity Estimation
We consider the dataset as positive-unlabeled (PU), where

different types can concurrently manifest.
In this study, we present a partially labeled multi-label cervigram

unlabeled samples can either be positive or negative, and its labeleddataset and perform cervical lesion classification through semi-

samples were selected under a bias, or Selected At Random (SAR) by

supervised learning. Our contributions are threefold: (i) we introduce

PU definition [2]. In [3], the authors proposed to simultaneously train

a cervigram dataset with partial multi-labels that closely resembles aa classification and a labeling mechanism, or propensity, modelclinical setting, (ii) we consider the partial-label nature of the dataset

through expectation-maximization (EM). The latent variable to be

by treating it as positive-unlabeled and extending a semi-supervised

estimated is the expected probability of the positive class 𝑦" ofdeep learning algorithm, (iii) we perform multi-label classification, a

instance 𝑥 with label 𝑠 estimated byrare setting due to the limitations of most cervigram datasets.
𝑦" = P'𝑦 = 1)𝑠, 𝑥, 𝑓,, 𝑒̂ /2. Materials and Methods
2.1 Multi-label Cervigram Dataset= 𝑠 + (1 − 𝑠)We introduce a multi-label cervigram dataset, approved by the170!"($)(&'(̂ ($))&'!"($)(̂ ($)

(1)

.

1

表 1 マルチラベルデータセットに対する実験結果．最も高い値を青字，次に高い値を太字で示す．

図 2 識別モデル 𝑓 と正例性向モデル 𝑒 の処理の流れとネットワーク構造．処理の下流（緑色で囲まれた部分）， 𝑦" による 𝑓では，正例確率 𝑦" の推定（ステップ 1）と 𝑒 の学習（ステップ 2）を反復する．特徴抽出（赤色で囲まれた部分）では，下流の層のパラメータを固定し，その出力と特徴から 𝐿44 を最小化する．

Loss

BCE

ROC
AP
Sensitivity
Specificity

0.76070.55610.80300.6130

ROC
AP
Sensitivity
Specificity

0.72840.76480.83600.5172

ROC
AP
Sensitivity
Specificity

0.92200.84780.83520.9039SAR-PU
CIN1
0.74920.58090.71090.6781
CIN2,30.75960.80560.68000.7678Cancer
0.92950.85690.80030.9147

SAR-PU Rank
0.82090.63480.71970.79790.75850.77780.78000.64370.93300.87810.81320.95202.2.1 SAR-PU with Deep Learning
Our proposed approach extends [3] to multi-label image

図 3 テストデータに対して生成した活性化マップ．

classification by estimating 𝑦" on 𝑀 classes for each instance 𝑥.
We trained the classification and propensity models using theestimated 𝑦" across 𝑀 classes by minimizing the negative logisticfeature extractor was trained using the output from the updated

loss for each instance a s

downstream layers, backpropagating its loss only along its own layers.

𝐿! = −

1
7[𝑦"* ln 𝑓(𝑥) + (1 − 𝑦"* ) ln'1 − 𝑓(𝑥)/]𝑀(2)𝑦"* [𝑠* ln 𝑒(𝑥) +17(1 − 𝑠* ) ln'1 − 𝑒(𝑥)/]𝑀(3)

3. Results and Discussion
We compared our method with a straightforward supervised multi-*Î +𝐿( = −

label classification with binary cross entropy (BCE), that assumes afully labeled dataset. We evaluated the effect of applying a rank loss*Î +for training the propensity model over that of the original in [3]. A

2.2.2 SAR-PU Ranked Propensity

quantitative comparison for each method on the test set is presented

The assumption for Eq. 3 points to a strict hierarchical propensity

in Table 1. Results showed an improvement in overall performancebased on the true class. Such an assumption cannot be directly appliedwith the SAR-PU methods, particularly with the rank loss. However,to our cervigram dataset due to the presence of completely negative

as specificity increased, sensitivity scores decreased for both CIN1

or normal samples which appear diseased yet proven otherwise during

and CIN2,3 which indicates more false-negatives. Upon inspection,

biopsy. Therefore, we modify Eq. 3 as

the activation maps show a wider focus with the SAR-PU methods,

𝐿( -./0 = −1
7𝑀

making them more inclusive of concurrent lesions.

7 max A0, −𝑧 D𝑒* (𝑥) − 𝑒1 (𝑥)EF ,4. Conclusion*Î+ 1Î+:13*

z = 𝑠* − 𝑠1 .

In this study, we consider a clinical and realistic cervigram dataset(4)

setting and adapted a deep learning algorithm to accommodate it. In

2.3 Implementation

the process, it highlights the untapped potential of unlabeled cervicallesions as additional sources of training data for better overall

The data was divided in ratios of 8:1:1 for training, validation, andclassification.

test respectively. The classes of CIN1, CIN2,3, and cancer were used
for multi-label classification. The network backbone of choice was a

References

ResNet-50. As seen in Fig. 2, the network architecture consists of a［1］WHO guideline for screening and treatment of cervical pre-cancer lesions for
cervical cancer prevention, 2nd ed. World Health Organization, 2021

feature extractor and separate downstream tasks for the classifier and［2］Bekker J, Davis J: Learning from positive and unlabeled data: a survey. Machine
Learning 109: 719-760, 2020

propensity scores. Training was done in a two-step process where: (1)［3］Bekker J, Davis J: Beyond the selected completely at random assumption forthe classifier and propensity were trained on the same extracted

learning from positive and unlabeled data. Joint European Conference on Machine

features, backpropagating along the down-stream layers, and (2) the

Learning and Knowledge Discovery in Data-bases, 2019171

OP13-4

補綴物検出を用いた歯科パノラマ画像の歯牙認識性能の向上
和範*1，新居 学*1，藤田 大輔*1，小橋 昌司*1
*1
兵庫県立大学大学院工学研究科電子情報工学専攻
Improvement of Tooth Recognition Performance of Dental Panoramic Images Using Prosthetic Detection
Kazunori OKA *1，Manabu NII*1，Daisuke FUJITA*1，Syoji KOBASHI*1*1
University of Hyogo
岡

要旨：現在の歯科診療の現場では口腔領域をレントゲン撮影した歯科パノラマ画像が広く用いられている．歯科パノラマ画像を基に医師や歯科助士がカルテを作成するが，治療に直接関係しない歯牙を含む全ての歯牙を一つずつ確認し，治療痕の有無等を記述する必要がある．これらの負担によって誤記入などの医療の質の低下につながる可能性がある．そのため，診療に際して歯科パノ
ラマ画像の自動解析が望まれている．CNN を用いた歯牙自動認識の研究があるが，口腔内に類似した歯牙が複数存在するため十分な精度が得られていない．本研究では YOLOv5 を用いた歯牙検出に加え，4 種の補綴物を含む歯牙の検出を行い，それらに対して
事前知識モデルを用いた組み合わせ最適化によって歯牙認識を行う手法を提案する．提案手法の実験結果として認識精度最大97.17％を達成した．また，補綴物を用いた歯牙検出を併用し，事前知識モデルを用いた最適化の有用性を示した．
キーワード：歯科パノラマ画像，物体検出，組み合わせ最適化，CNN，YOLOv5

1. はじめに

2. 提案手法

歯科パノラマ画像は歯科医院の診療で広く使われており，治本研究では深層学習を用いた歯科パノラマ画像からの歯牙療痕や喪失歯牙，疾病などの情報を 1 枚の画像として獲得し，自動認識の手法を提案する．提案手法は以下の 3 つのステップ

視覚的に確認することができる．日本での歯科パノラマ画像ので構成される．

撮影枚数は 2014 年には 1,200 万枚，2019 年には 1,750 万枚[1]1）YOLOv5 を用いた歯牙候補検出と増加傾向にある．それに伴い，医師や歯科助手らの負担は増

ここでは各歯牙を異なる物体と考え 32 クラスの物体検出を大し，誤記入などの医療の質の低下を招く危険性がある．ゆえ

行う．1 枚の歯科パノラマ画像を入力画像とし，学習済みのに，歯科パノラマ画像の自動解析は喫緊の課題となっている．

YOLOv5 による歯牙の検出を行う．検出された候補はバウンデ

先 行 研 究 と し て ， Lin ら は 画 像 100 枚 に 対 し て Deepィンッグボックスとして出力される．

Convolutional Neural Network(CNN)を用いた歯牙検出の手法を

2）補綴物を含む歯牙候補の検出

提案したが，精度 90.2％と不十分であった[2]．また，藤田らはステップ 1 の歯牙候補検出では，補綴物を含む歯牙と通常のSSD ベースの深層学習を用いて 75 症例に対して歯牙認識を行

歯牙を共通の番号の歯牙として学習を行うため，検出精度が低っ た が 精 度 は 92 ％ 程 度 で あ っ た [3] ． ま た ， 藤 田 ら はくなる．しかし，補綴物の種類と歯牙の種類に関して同時に学

GoogLeNET を用いた関心領域の検出と歯種認識，治療痕認識

習，検出を行うと類似するクラス数が増大し，認識が困難になを行ったが，精度は歯種認識が 93.2％であった[4]．Mahdi らはる．そこで，ステップ 2 では補綴物を含む歯牙について，

CNN の一種である Faster R-CNN を用いた歯牙検出手法を報告

YOLOv5 を用いてインレー，クラウン，インプラント，ブリッ

したが，適合率は 94.2％であった[5]．また，CNN から得られ

ジの４クラスの物体検出を行う．ここで，歯牙認識のためにスる結果が重複を許す複数物体検出である点に着目し，その検出

テップ 2 で得られた候補に歯牙番号の紐づけを行うが，各候補結果に組み合わせ最適化を行うことで精度向上が可能であるに全ての歯牙番号を紐づけすることは現実的ではない．そこで，ことを検証した[6]．

ステップ 1 で得られたデータを基に咬合曲線を求め，歯牙番号

本研究では他ネットワークによる精度向上が可能かを検討の推測を行う．

するため 2020 年に開発された CNN の一種である YOLOv5[7]3）事前知識モデルによる組み合わせ最適化を用いた歯牙検出をベースとした歯牙自動認識を行う．先行研ステップ 1，2 で各歯牙番号に対して 0 個から複数個の候補

究[4]では，補綴物を含む歯牙に対して精度が低下することがが検出される．そこで，各歯牙番号に対して喪失を含む 1 つの問題であった．そのため，通常の歯牙検出に加えて補綴物を含歯牙候補を選択する組み合わせ最適化問題として取り扱う．こむ歯牙を検出する必要がある．同ネットワークにて補綴物を含の時，得られた候補に対して事前知識モデルを適用する．与えむ歯牙の候補を検出する．これらの情報をもとに，事前知識モれられた歯牙候補の組み合わせ𝐏を評価する目的関数𝑓(𝐏)を

デルを用いた組み合わせ最適化を行い，CNN の直接的な歯牙式(1)で提案する．ここで，𝑓𝑝 (𝐏)は歯牙候補間の相対位置に基認識よりも高い精度での歯牙自動認識を目指す．

づく目的関数，𝑓𝑐 (𝐏)は YOLOv5 により算出された各候補の信172

図 1 歯牙候補検出成功例

図 2 歯牙候補検出失敗例
図 5 組み合わせ最適化の成功例

図 6 組み合わせ最適化の失敗例

る．複数の歯が重なり合い，ステップ 1 での検出に失敗し，組
み合わせ最適化においても位置座標評価が困難になっている．
図 3 補綴物を含む歯牙候
補検出の成功例

歯牙認識の結果は，Recall が 97.70%，Precision が 95.31%，F1
図４ 補綴物を含む歯牙候
補検出の失敗例

Score が 96.80%，Accuracy が 94.73%であった．

表 1 各補綴物における歯牙の検出結果

4. まとめ

インレー

クラウン

ブリッジ

インプラント2569 例

1197 例

218 例

118 例

Precision

93.39%

64.97%

99.06%

88.62%

る手法を提案した．本研究により，深層学習を用いた歯科パノ

Recall97.31%

97.39%

96.77%

99.09%

ラマ画像からの歯牙自動認識手法の有効性を確認した．

F1 score

95.31%

77.94%

97.90%

93.56%

Accuracy

91.03%

63.86%

95.89%

87.90%

本研究では，補綴物を含む歯牙の検出と事前知識モデルに基づく組み合わせ最適化によって歯牙自動認識の精度を向上す

謝辞
本研究の実施にあたり，終始適切な助言を賜り，また丁寧に指導してくださった小橋昌司教授，新居学准教授，藤田大輔助

頼度に基づく目的関数である．この評価関数𝑓を最大化する組教に深く感謝いたします．

み合わせ𝐏を求めることで歯牙認識が行われる．
𝑓(𝐏) = 𝜔𝑝 𝑓𝑝 (𝐏) + 𝜔𝑐 𝑓𝑐 (𝐏)本研究で使用した歯科パノラマ画像を提供いただきました(1)

株式会社ナルコーム代表取締役猪俣吾郎様に深謝いたします．

3. 実験結果

利益相反の有無YOLOv5 による歯牙候補検出の結果について，成功例を図 1

なしに，失敗例を図 2 に示す．成功例では全ての候補を正常に検出文することができた．失敗例では，補綴物を含む歯牙である 30

献失敗する場合が多く，特にインプラントは検出できない．なお，［1］勝又明敏：歯科画像情報の現状と将来展望．日本歯科保存学雑誌，第62 巻 5 号，pp238-242, 2019［2］ Lin N, Lin T, Wang X et al.: Teeth detection algorithm and teeth condition

YOLOv5 による歯牙検出の評価としては，Recall が 97.73%，

classification based on convolutional neural networks for dental panoramic

Precision が 92.98%，F1 Score が 95.30%，Accuracy が 91.94%でradiographs. Journal of Medical Imaging and Health Informatics, Vol. 8, No. 3,番の歯牙の検出に失敗している．補綴物を含む歯牙の検出には

pp507-515. 2018

あった．

［3］藤田広志, 村松千佐子, 林達郎 他：歯牙的個人識別のための relation
networks for object detection を用いた歯科用 cone-beam CT における歯牙の検出．第 38 回日本医用画像工学会大会予稿集，pp514-517, 2019［4］Muramatstu C, Morishita T, Takahashi R et al.: Tooth detection and classification

補綴物を含む歯牙の検出結果の成功例を図 3 に，失敗例を図4 に示す．図 3 では全ての歯牙に対する補綴物の検出に成功している．図 4 においては画像右下部の歯牙に対して同一の歯牙on panoramic radiographs for automatic dental chart filing: improved classification

に対してクラウンとインレーの両方を検出してしまっている．

by multi- sized input data. Oral Radiology 2021, pp13-19, 2021

［5］Mahdi F, Yagi N, Kobashi S: Automatic teeth recognition in dental X-Ray images

各補綴物における歯牙の検出結果を表１に示す．

using transfer learning based faster R-CNN. 50th IEEE International Symposium

次に組み合わせ最適化を行った．成功例を図 5 に，失敗例をon Multiple-Valued Logic, 2020

［6］Motoki K, Mahdi F, Yagi N et al.: Automatic Teeth Recognition Method from

図 6 に示す．図 5，6 では各歯牙を対象歯牙の中心座標を示す

Dental Panoramic Images Using Faster R-CNN and Prior Knowledge model,

点によって結んでいる．図 5 では，複数の補綴物付の候補を持SCIS-ISIS, 2020

つ歯牙のうち，正しい結果を選択することができた．失敗例と［7］Thuan D: Evolution of YOLO Algorithm and YOLOv5: The State-of-TheArt Object Detection Algorithm. Oulun Ammattikorkekoulu, 2021

して，図 6 では前歯が密集する部分にて歯牙認識に失敗してい173

OP13-5

多施設からの眼底画像における緑内障の重症度推定*1

村尾 晃平 ，佐藤 真一*1，大本 貴士*1*4，柏木 賢治*2，三宅 正裕*3，二宮 洋一郎*1*1
国立情報学研究所 医療ビッグデータ研究センター*2
山梨大学 大学院 総合研究部 医学部 眼科学*3京都大学 大学院 医学研究科 眼科学*4
東京大学 大学院 医学研究科 眼科学教室
Estimation of glaucoma severity in fundus images from multiple hospitals
Kohei MURAO*1，Shin’ichi SATOH*1，Takashi OMOTO*1*4，Kenji KASHIWAGI*2，Masahiro
MIYAKE*3，Youichirou NINOMIYA*1*1
Research Center for Medical Bigdata, National Institute of Informatics
*2

*3
*4

Department of Ophthalmology, Yamanashi University
Department of Ophthalmology, Graduate School of Medicine, Kyoto University

Department of Ophthalmology, Graduate School of Medicine, The University of Tokyo

要旨：日本眼科学会が全国 14 施設から収集した眼底画像について，正常および 11 種類の疾患に分類した約 1 万 3 千の画像がある．
これをもとに緑内障のクラスを重症度別に 3 クラスに分割した 14 クラスの識別器を作成したところ緑内障の識別率は 93%，重症度の識別率は 43%であった．なお，施設によって画像サイズ・縦横比やスケールが異なるため，スケールを合わせるような規格化の前処理を考案し，規格化した画像を用いて学習・識別を行った．
一般に，分類すべきクラスが多いとエントロピーが大きくなり推定が困難になる．そこで、緑内障の有無の識別とは別に，緑内障の重症度を専門に判定する識別器を作成して組合せることで精度向上を考えた．前段で作成した識別器を緑内障有無の判定に使い，緑内障有と推定された症例に重症度判定の識別器を使うようにしたところ，緑内障の識別率はそのままで，重症度の識別率を64%に向上させることができた．
キーワード：眼底画像，多施設データ，規格化，緑内障，重症度判定

1. はじめに国内 14 施設から提供された眼底画像のデータを見ると，施

眼底画像に対する日本眼科学会から次のような要望を承っ設間だけでなく施設内でも画像サイズ・縦横比などの異なる画ていた：「健診にて異常を拾い上げるのを支援すると共に、統像がある．代表的なものを整理して図 1 の上段に列挙した．図

計的に頻度の高い疾患については有無を提示したい．中でも緑からわかることは，実質画像（眼底として意味のある部分を指内障については，重症度を推定できることが望ましい．
」

す）の上下はトリミングされている場合があるが，左右についそこで日本眼科学会から提供されていた 13,452 枚の画像をてはトリミングされている例はない．そこで，実質画像の左右用いて識別器を開発し，追加で提供された 120 枚の画像を使っ

を辺の長さとする正方形になるように画像にマスク画像の付てテストを行った．これらの画像は国内 14 施設から収集した

加やトリミングを行う方針とした．具体的には，下記のような画像であり，画質の差異は目視で見られないものの，後述する

手順で規格化を行った．

ように画像サイズ・縦横比や画像マスクのサイズが多種類にわ

1）画像全体が正方形でない場合には，短い方に黒のマスク画

たる．そこで，画像コンテンツがほぼ同様のスケールになるよ

像を付加して正方形にする．

うな規格化の前処理を考案した．
識別器の作成に当たっては，疾患種別と緑内障の重症度を同列に扱ったモデルと，緑内障の有無を推定する識別器と重症度を推定する識別器を組み合わせたモデルを試した．後者の方が個々の識別器で分類すべきクラスが少なく，識別性能は良くなることを実際のデータで示す．

2. 画像の規格化

図１ 上段：元画像，下段：規格化後の画像

174

推定

2）眼底画像外の黒い領域にスパイク状のノイズが存在する場

00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13

合計合がありトリミングの障害になるため，9x9 の Median フィル

00 13 4 3 1 1 3 1 2 1 0

0

0

0

1

30

タでぼかした作業用の画像を作り，実質画像が含まれる正方形

01

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0

0

0

0

0

の領域を抽出する．

02

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0

0

0

0

0

03

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0

0

0

0

0

04

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0

0

0

0

0

05

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0

0

0

0

0

06

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0

0

0

0

0

07

2 1 0 1 0 1 0 15 9 0

0

0

1

0

30

08

0 0 0 0 0 0 0 3 20 7

0

0

0

0

30

09

0 0 0 0 0 0 0 1 6 23

0

0

0

0

30

10

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0

0

0

0

0

11

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0

0

0

0

0

12

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0

0

0

0

0

13

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0

0

0

0

0

3）上記で求めた正方形の領域の座標を元画像から切り抜き，
所定のサイズ（512x512）にリサイズする．
正解

なお，元画像のフォーマットには bmp, png, tiff が混在しているので，全て jpg に変換する．

3. 識別器の作成
識別器には VGG19[1]をベースとし，学習率を変化させる

図 3 多段階の識別器による Confusion Matrix

CLR(Cyclical Learning Rates)[2]を併用して多クラスの識別器をテスト用のデータは，緑内障の重症度ごとの 3 クラスについ作成する．
最初に多種の疾患と緑内障の重症度を同時に振り分ける識て各々30 例，正常および緑内障以外の疾患を含む例（コント

別器を作って性能を調べる．次に，緑内障の重症度のみを振りロール症例と呼ぶ）について 30 例，合計 120 例を使った．

分ける専用の識別器を作って，上記の識別器を前処理とする多5. 結果段階の識別器を作る（図 2）．重症度識別専用の識別器の学習多疾患と緑内障の重症度を同時に振り分ける識別器の結果，には，緑内障のデータのみを使って学習させる．

緑内障の識別率は 93%，重症度の識別率は 43%であった．緑内
障として拾いすぎた例は 3 例（10%）であった．
図 2 のような構成の識別器を使った場合の結果，緑内障の識
別率は 93%のままで，重症度の識別率は 64%であった．拾いすぎは 10%のままである．
Confusion Matrix を図 3 に示す.ここで，
図 2 多段階の識別器．

コントロール症例を全て 00 のクラスに設定した．識別器を通すと 00 以外のクラスにも振り分けられた．

4. 実験データ
3. まとめ

学習用のデータは，日本眼科学会が収集した眼底画像の正常および 11 疾患について，疾患ごとおよび施設ごとの分布に応多施設の眼底画像を解析する際，画像の規格化が必要である

じて 8000 例をランダムに選び出した．このうち，緑内障の重ことがわかった．疾患の有無と重症度判定を行う際，単一の識症度については 3 クラスに分けた．各々のクラスに対する症例

別器を使うよりも多段階の識別器を組み合わせる方の性能が数を表 1 に示す．

良い．これは，分類すべきクラス数が少ない方が，各クラスの表１ 各クラスの症例数
クラス

データ量に大きな差異が発生しないなら，エントロピーを小さ

症例数

クラス

症例数

00 (正常)932

07 (緑内障早期)

406

01 (加齢黄斑変性)

787

08 (緑内障中等度)

326

02 ( 中心性漿液性587

09 (緑内障重度)

502

くでき，推定が容易になるからだと考えられる．
謝辞
本研究は AMED の JP20lk1010036 により構築された医療ビ
ッグデータクラウド基盤を利用しております．

脈絡網膜症)

03 (網膜静脈閉塞症)

966

10 (近視性黄斑症)

631

04 (黄斑円孔)350

11 (乳頭浮腫)

269

05 (黄斑上膜)

626

12 (網膜色素変性)

405

1,067

13 ( 非緑内障性視146

06 (糖尿病網膜症)

利益相反の有無なし
文献[1] Simonyan K, Zisserman A: Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale

神経委縮)

Image Recognition. arXiv:1409.1556, 2015[2] Smith L N: Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks.
arXiv:1506.01186, 2017

バリデーション用データについても，上記と同様にデータ分
布に従って 2000 例をランダムに選んだ．

175

OP15-1

臨床情報を加えた改良型 ResNet による
CT 画像からの結節状陰影の識別
本田 直也*1 神谷 亨*1 木戸 尚治*2
要旨
近年，
肺がんの検査方法として CT 検査が多く用いられているが，得られる CT 画像の枚数は膨大であり，読影医師の大きな負担となっている．そこで，この問題を軽減するためにコンピュータ支援診断システムの開発が行われている．一般に医師が診断を行う際，画像情報以外に患者情報も加味していることから，
これを機械で模倣することにより，診断精度を向上させる新しい取り組みが行われている．そこで本論文
では，画像以外にカルテ情報を追加することによる診断精度の向上を目的とした肺結節の識別法を提案する．機械学習における画像特徴から誤認識の一因とされる血管影の分岐情報や血管影，結節状陰影などを教師ラベルとして付与し，未知データからの分類を行う．実験では 159 枚の結節画像を含む計 636 枚に対し，臨床情報を追加した場合の識別結果は，画像情報のみを用いた場合と比較して真陽性率と正解率は1% 向上し，臨床情報の追加による精度向上が確認できた．
キーワード：CT，コンピュータ支援診断，臨床情報，マルチモーダル，深層学習

1．序論

で本論文では，患者情報と画像診断の結果を含2019 年における日本のがんによる死亡者数

めた診断を行う CAD システムの開発を目的と[1]は約 37 万人である ．通常，肺がんの検査方法している．手法としては，画像情報と患者情報として CT 検査が行われるが，1 回の撮影で得を用いた深層学習による結節の識別を行う．実られる CT 画像の枚数は膨大で，CT 画像の読影験では画像情報のみの場合と性能比較を行い，を行う読影医師への負担が大きく，それに伴っ提案手法の有用性と考察を述べる．

て小さな病変部の未検出などが発生 する可能

2．手法

性がある．

2.1

画像特徴

そこで近年，読影医師の負担を軽減すべく，

画像特徴を抽出するモデルとして 画像分類

画像診断の分野ではコンピュータ支援診断の分野において高性能な成果を得ている

CAD (computer aided diagnosis )システムの開発

ResNet[2]を用いる．本論文では， ResNet34 に対が推し進められている．現在 CAD システムは，して改良を行ったモデルを提案する．モデルのCT 画像を用いた画像診断支援が主である．そこ

詳細は Residual Block の直前に畳み込みオート
エンコーダを追加する．また，Residual Block の――――――――――――――――――

内部に SE-Block[3]を導入する．そして，画像特*1 九州工業大学

徴量を抽出するため全結合層を除外し，512 次〔〒804-8550 福岡県北九州市戸畑区仙水

元の特徴ベクトルを取得する．

町 1-1〕

2.2

e-mail: kamiya@cntl.kyutech.ac.jp

臨床情報特徴本稿では臨床情報として，性別，年齢，既往*2 大阪大学

歴，そして疾患率を用いる．前処理として，性〔〒565-0871 大阪府吹田市山田丘 2-2〕

別に関しては男女で，既往歴に関しては，疾患

176

の有無を one-hot ベクトル化を行う．そして全表 1 精度比較
Acc.
TPR

Data

ての説明変数に対して標準化の処理を行う．

FPR

臨床情報の特徴量を抽出するモデルとして，

Image only

0.91

0.91

0.03

3 層からなる多層パーセプトロンによって 256

Image+text

0.92

0.92

0.03

次元の特徴ベクトルを取得する．
2.3

丸い
18
0
0
143

結節
分岐
細い
丸い

表 3 混同行列(image+text)
結節
分岐
細い
136
2
0
0
147
12
0
4
155
10
0
0

丸い
21
0
0
149

マルチモーダル

画像と臨床情報から得られた特徴ベクトルを統合し，768 次元の特徴ベクトルを 4 層の多層パーセプトロンによって結節の識別を行う．
3．実験と結果
3.1

結節
分岐
細い
丸い

表 2 混同行列(image only)
結節
分岐
細い
138
3
0
0
147
12
0
4
155
16
0
0

入力画像

入力画像として，結節，分岐した血管，細い血管，丸い血管の 4 種類のマスク画像を用いた．
陽性画像として 75 症例 159 枚の結節画像を用いた．また，陰性画像として分岐した血管，細い血管，丸い血管をそれぞれ 159 枚用いた．回

わずかではあるが画像情報に文章情報を追加

転処理によりデータの水増しを行っている．
3.2

したことにより精度が向上した．今後の課題と評価指標

しては，それぞれのネットワークに対してさら評価指標としては，正解率(Accuracy)，真陽性なる改良が必要である．

率 TPR(True Positive Rate)，そして， FPR(False
Positive Rate)を用いる．
3.3

謝辞

実験結果と考察

画像情報のみを用いて分類を行った際の精本研究は，文部科学省科学研究費補助金

度と画像情報以外に文章情報を追加した 際の(21H03840)，栢森情報科学振興財団（K33 研Ⅹ

結果を表 1 に示す．また，表 2 に画像のみの場

ⅩⅥ第 579 号）の助成を受けて遂行された．

合，そして表 3 に臨床情報を追加した場合の混利益相反の有無なし

同行列を示す．表 1 より画像に臨床情報を追加することで 1%の精度向上がみられた．実際は参考文献結節であるが丸い血管であると予測した数が［1］

多く，その理由としては，関心領域のみをマス

https://ganjoho.jp/reg_stat/statistics/stat/ca

ク加工したため，得られる情報が限られている

ncer/12_lung.html#anchor1(2022/01/07

ことから，結節に対する精度向上は難しいのでaccess)［2］はないかと考える．また，画像情報のみで分類

K. He et al., “Deep residual learning for

した場合より，臨床情報を追加した場合の方がimage recognition”, IEEE Conference on

結節を正しく分類できた数がいずれの場合もComputer Vision and Pattern Recognition,

少なくなった．その理由として正常組織に対し，

pp. 770-778, 2016.

文章情報はそのクラス分類に関連性が少なく，［3］

J. Hu et al., “Squeeze-and-excitation
networks”, IEEE Conference on Computer

精度向上に至らなかったと考えられる．

Vision and Pattern Recognition, pp. 7132-

4．結論

7141, 2018

本論文では，胸部 CT 画像からカルテに含まれる患者情報を加え，結節，分岐した血管，細い血管，そして丸い血管の 4 クラス分類を行い，

177

OP15-2
Vision Transformer を用いた胸部 X 線画像の画像分類による COVID-19 の診断
凌輔*1，原田 恵雨*1，中村 嘉彦*1，三上 剛*1*1
苫小牧工業高等専門学校
Diagnosis of COVID-19 by Image Classification of Chest X-Ray Images Using Vision Transformer
Ryosuke BAN*1，Keiu HARADA*1，Yoshihiko NAKAMURA*1，Tsuyoshi MIKAMI*1*1
National Institute of Technology， Tomakomai College
伴

要旨： COVID-19 は様々な診断方法が提案されている． PCR 検査は最も一般的だが，結果の判明に時間を要するなどの問題があった．そのため高速な診断のために機械学習による研究が行われている．また，自然言語処理で利用される Transformer を画像処理に転用した Vision Transformer(ViT)は，一般的な画像分類で用いられる CNN を用いずに CNN と同等以上の精度になることなどがわかっている．本研究では ViT を用いて COVID-19 患者の胸部 X 線画像の画像分類による迅速な診断を目的とする．ハイパーパラメータ最適化に Optuna を使用し，選択されたオプティマイザ RAdam 及び学習率によって学習を行った．また，正解率や適合率などの指標で評価した結果，各指標で約 90%の精度を出すことが分かった．また，課題として誤分類の解消が必要である．今後は軽症患者と正常者の判別が困難なために誤分類が起こると仮定し重症度分析を行う．
キーワード：COVID-19，医用画像処理，Vision Transformer

1． はじめにが可能になったことから訓練時間が短縮されたという特徴が

COVID-19 とは 2019 年に発生した感染症であり，全世界であ る ． 2020 年 に Google の 研 究 チ ー ム が 発 表 し た Vision

感染拡大している． 2019 年に中国武漢市で発見されてからTransformer は Transformer を画像認識の分野に適用することで2021 年 9 月までに世界で感染が確認されたのは 2 億 2 千万人

CNN と同等以上の制度が得られたことから様々な分野で応用

で死者は 455 万人も及ぶ．COVID-19 の感染を確かめる手段はされている．Alexey らの研究[2]では CNN と組み合わせることいくつか存在し，最も一般的に用いられているのは PCR 検査

なく Transformer 単体で画像分類を行い，畳み込みを用いたモである．しかし欠点としては検査結果が判明するのに時間を要

デ ル と 同 等 以 上 の 精 度 が 確 認 さ れ て お り ， Vision

する点などがある．医師や医療機器，病床などの数は限られてTransformer(ViT)として提案されている．

おり，より迅速な診断が求められる．そのような点から CT 画

4． 実験方法
4-1．データセット

像やレントゲン画像などを用いた画像処理や機械学習による診断方法が複数提案されている．本研究では深層学習モデル
Vision Transformer(ViT)を用いて胸部 X 線画像から Normal，

本研究では Linda Wang らの研究と同様に COVIDx を使用しPneumonia，COVID-19 の 3 クラス分類を行う．

た．COVIDx は 5 つのオープンソースデータセットを組み合わせてできたデータセットであり，Normal，Pneumonia，COVID-

2． 関連研究19 の 3 つのクラスに分かれたラベルがある．表 1 に各クラス

Linda Wang ら[1]によって，オープンソースで公開されていとその訓練，検証，テストにそれぞれ使用した枚数を示す．

る胸部 X 線画像から COVID-19 の感染を検出するための深層

4-2．モデルの構築

学習モデル COVID-Net を提案し，COVID-19，Pneumonia，Normal の 3 クラスについて分類を行っている[1]．分類精度は，モデルの学習には keras ライブラリ「vit-keras」を使用していNormal クラスは 90.5%，Pneumonia クラスは 91.3%，COVID-

る．
「vit-keras」は ImageNet21K データセットで事前学習済みの

19 は 98.9%であり VGG19 や ResNet50 と比較しどのクラスでモデルである．vit-keras を 3 クラス用分類モデルとして適用すも高い精度を達成している．

るために全結合層を追加した．また，活性化関数には Softmaxを使用した．

3． 基本事項
3-1．Vision Transformer

4-3．モデルの学習と評価方法

Transformer は 2017 年に発表された主に自然言語処理タスク

モデルの学習に最適なハイパーパラメータを決定するために用いられる深層学習モデルである．自然言語を含む時系列デに Optuna を用いてハイパーパラメータ最適化を行った．最適ータを取り扱うタスクで用いられるリカレントニューラルネ

化を行ったのは最適化アルゴリズムと学習率である．モデルのットワーク(RNN)と異なる点は，逐次処理が必要なく，並列化学習に用いた学習パラメータを表 1 に示す．また，学習結果の178

評価方法としてテストデータについては正解率，適合率，再現5-2． 可視化

率 ，混同行列で評価する．また，分類モデルの注目領域を見LIME による可視化の例を図 1 に示す．緑色の領域は分類クラスに肯定的な領域であり，赤色の領域は否定的な領域である．

るために LIME を使用する．
表 1 分類クラスにおけるデータの枚数
Trainvalidation

test

Normal

7170

796

100

Pneumonia

4931

544

100

図 1 LIME の可視化例

COVID-19

1950

208

200

(左:Normal，中央:Pneumonia，右:COVID-19)

6． 考察

表 2 学習パラメータ
項目

名称

評価関数

Accucacy

損失関数

Categorical Closs Entropy Loss

最適化アルゴリズム

RAdam

学習率

3.9×10-5

6-1． 評価関数
学習精度は約 90%を達成し，高精度であると言える．しかし，混同行列より誤分類ケースが一定数あるために COVID-19 患
者の発見を見落としてしまう可能性などの恐れがあるため，原因の調査が必要である．また，COVIDx は症状の経過日数や重症度が不明なため症状が軽微な場合に誤分類する可能性を考える必要がある．

5． 実験結果
5-1．評価関数

6-2． 可視化

本研究では正解率，適合率，再現率について評価し，Bhowal
らの研究[3]と比較している．Bhowal らの研究は胸部 X 線画像
による COVID-19 分類において SoTA レベルを達成している．
また，COVIDx による実験も行っているため提案手法の結果との比較を行う．各評価指標の計算式は式(1)～(3)に示す．また，各評価指標の比較結果を表 3，混同行列を表 4 に示す．
𝑇𝑃+𝑇𝑁

正解率 = 𝑇𝑃+𝐹𝑃 +𝑇𝑁+𝐹𝑁

肺領域を捉えている画像もあったが，背景や肺以外の部位に注目しているケースが多い．このような場合が多いと，例え正解率等が高くても肺以外の領域で分類を判断しているということなので診断において信頼性のあるモデルであるとは言えない．したがって注目する必要がない領域で判断する場合を減らすために ROI 抽出などの処理を行うことが必要と考えられ
る．

(1)

𝑇𝑃

(2)

𝑇𝑃

(3)

適合率 = 𝐹𝑃 + 𝑇𝑃
再現率 = 𝐹𝑁 + 𝑇𝑃

7． まとめ本研究では Transformer を画像認識用に適用したモデル
Vision Transformer を用いて胸部 X 線画像による画像分類から
COVID-19 の診断を行った．正解率等について約 90%の精度を達成できた．しかし，誤分類の発生やモデルの注目領域の間違いなどが問題であり，今後はより信頼性を高めるために重症度分析や ROI 抽出などが必要である．

表 3 評価指標の結果

適合率

再現率

評価項目

Bhowal ら[3]提案手法

正解率[%]

93.8

94.9

Normal[%]

92.0

87.8

Pneumonia[%]

96.0

96.3

COVID-19[%]

89.5

98.0

Normal[%]

92.3

96.0

Pneumonia[%]

95.8

88.0

COVID-19[%]

100.0

97.8

利益相反の有無なし
文

表 4 混同行列

Network Design for Detection of COVID-19 Cases from Chest X-Ray Images，Predict
True

Normal献［1］Linda Wang，Alexander Wong:COVID-Net: A Tailored Deep Convolutional Neural

NormalPneumonia

COVID-19

0.96

0.02

0.02

Pneumonia

0.1

0.88

0.02

COVID-19

0.02

0.01

0.98

Scientific Reports，2020 arXiv preprint arXiv:2003．11055．
［2］Alexey Dosovitskiy et al．: An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for
Image Recognition at Scale， ICLR 2021，2021［3］Pratik Bhowal et al．:Choquet Integral and Coalition Game-Based Ensemble ofDeep Learning Models for COVID-19 Screening From Chest X-Ray Images，IEEE J Biomed Health Inform，2021

179

OP15-3
LPC と HPSS を用いた呼吸音の自動分類
愛美*1，陸 慧敏*1 神谷 亨*1
間普 真吾*2 木戸 尚治*3*1
九州工業大学
*2
山口大学
*4
大阪大学
Automatic Classification of Respiratory Sounds Using LPC and HPSS
Manami TABATA*1，Huimin LU*1，Tohoru KAMIYA*1，Shingo MABU*2，Shoji KIDO*3*1
Kyushu Institute of Technology*2
Yamaguchi University*3
Osaka University
田端

要旨：呼吸器疾患の多くは世界の死因上位に上げられており，年間 800 万人近い死者が出ている．呼吸器疾患の主な診断方法は聴診器を用いた聴診である．しかし，定量的な基準がなく，経験豊富な医師が不足する発展途上国や，災害現場では診断が困難になる場合がある．この問題を解決するため，呼吸音を定量的に分析・分類し，「第二の意見」として出力するコンピュータ支援診断(CAD：Computer Aided Diagnosis)システムが必要である．本論文では，呼吸音データを調波打楽器音分離(HPSS：Harmonic /Percussive Sound Separation)によって異常呼吸音特徴を強調分離し，分離前を含む 3 種類の音声データを，それぞれ線形予測分
析(LPC：Linear Predictive Coefficient)によって得られたスペクトル包絡から画像生成を行う．3 種類の画像を CNN(Convolutional
Neural Network) と LightGBM(Light Gradient Boosting Machine) を 用 い て 分 類 す る ． 提 案 手 法 を ICBHI(International
Conference on Biomedical and Health Informatic) 2017 Challenge で使用されたデータセットに適用した結果，Sensitivity は
58.8%，Specificity は 87.0%，Average Score は 72.9%，Harmonic Score は 70.2%，Area Under the Curve は 86.8%，偽陰性率は 29.4%を得た．
キーワード：呼吸音，畳み込みニューラルネットワーク，コンピュータ支援診断システム，線形予測分析，調波打楽器音分離

1. 序論

N 256，フレームシフト S なし，2 種類のフィルタ長はともに呼吸器疾患は 2019 年の WHO(World Health Organization)によ

31，ウィナーフィルタのパワー2.0 とする．

[1]

2.2 信号変換

る調査によると，世界の死因原因の上位に上げられている ．
呼吸器疾患の主な診断方法である，聴診器を用いた聴診は，訓元の呼吸音データを含む 3 種類の呼吸音データに対して，フ練を受けた医師が必要になる．そのため「第二の意見」としてレーム処理，窓関数処理，LPC[6]を行い，伝達関数 H(z)からゲ

結果を出力する，CAD システムの開発が必要である[2]．呼吸音

インを得る．ゲインをパワースペクトルとして，2 次元平面(時の自動分類に関する研究では，線形予測ケプストラム係数の特間 – 周波数)上で表現する．本論文では，窓関数をハミング窓，

徴によって 2 クラス(異常・正常)分類手法[3]や，HPSS によって予測次数 24，ゲイン 513，画像サイズ 224×224(pixels)として

異常呼吸音特徴を強調分離したスペクトログラムを用いた，4画像を生成する(図 1)．

クラス(Crackle，Wheeze，Both(Crackle and Wheeze)，Normal)分

2.3 CNN と機械学習による分類類手法が提案されている[4]．CAD システムの実用化には 4 ク

浅谷らの提案モデル[7]を改良した CNN モデルを採用する(図2)．各畳み込み層の活性化関数を ReLU 関数，各出力結果にラス分類でさらなる精度の向上が必要である．

Bach Normalization(BN)を行う．時間軸方向と周波数方向の情報

本論文では，HPSS を用いて異常呼吸音特徴を強調分離し，LPC を用いてモデル化する手法を提案する．

を保つため，カーネルサイズを縦長(A)，横長(B)とし，出力結2. 手法

果を Concatenate する．3 種類の画像に対して行い，出力結果

2.1 前処理
呼吸音データのサンプリング周波数を 4000Hz に統一，音量の正規化，呼吸周期ごとで分割する．短時間フーリエ変換(STFT：Short-Time Fourier Transform)[5]によってスペクトログラ
ムを生成，スペクトログラムに HPSS[4]，逆短時間フーリエ変
H 成分

分離前

換[5]を行い 2 種類の呼吸音データが得る．本論文では，時間長

図1

180

LPC による画像

P 成分

先して決定木として生成しているため，高い精度が得られたと考える．しかし，各ラベルのデータ数には偏りがあり，一番多
い Normal は高い精度を得たが，他のラベルは誤分類が多い．
異常呼吸音特徴を維持するため，画像生成方法の改良，デー
タ数の偏りによる，各ラベル間の分類精度差を軽減，特徴抽出に RNN の導入により，さらなる精度向上を図る必要がある．

4. 結論
本論文では，呼吸音を 4 クラスに自動分類するための CAD
システムの開発を行った． SE58.8%，SP87.0%，AS72.9%，
図2提案モデルの構成

HS70.2%，Accuracy73.7%，AUC86.8%，偽陰性率 29.4%を得た．
今後さらなる分類性能の向上のため，画像生成方法の改良，デを Concatenate，Global Average Pooling(GAP)し，分類器へ入力

ータセットの偏りの改善，RNN の導入が必要となる．

する．分類器は LightGBM を用いる．

謝辞

3. 実験と結果

本 研 究 は ， ICBHI

2017

Challenge

DatasetICBHI 2017 Challenge で使用されたデータセットを使用する．

(https://bhichallenge.med.auth.gr/ICBHI_2017_Challenge) を 使 用

5 分割交差検証を行い，4 クラス分類における Sensitivity(SE)，している．文部科学省科学研究費補助金(21H03840)の補助を受

Specificity(SP)，Accuracy，偽陰性率(FNR)，および 2 クラス分

けている．

類における AUC(Area Under the Curve)より評価する[8](表 1)．

利益相反の有無

HPSS で生成するスペクトログラムを入力とする手法と，分類なし
文

器に SVM(Support Vector Machine)を用いた手法と，CNN 最終
層に softmax 層を用いた手法と比較する．

room/fact-sheets/detail/the-top-10-causes-of-death

4. 考察[2] K.Doi, “Computer-Aided Diagnosis in Medical Imaging: Historical Review, Current
Status and Future Potentioal”, Computerized Medical Imaging and Graphics,

本論文では，呼吸音データに HPSS を用いて，強調分離し，Vol.31, No.4-5, pp.198-211, 2007.

分類前を含む 3 種類の呼吸音データに，LPC を用いて画像生[3] H. Mukherjee et al., “Automatic Lung Health Screening Using Respiratory Sounds”,

成，CNN を用いて特徴抽出，LightGBM を用いて自動分類した．

Journal of Medical Systems, Vol.45, No.19, 2021.
[4] 丸橋他, “HPSS を用いた呼吸音の自動分類”, 医用画像情報学会雑誌,

RNN を用いた手法を除く SP、AS，Accuracy，AUC において提Vol.38, No.2, pp.95-100, 2021.

案手法が最も高い結果を示す．

[5] 小野，“短時間フーリエ変換の基礎と応用”，日本音響学会誌，Vol.72, No.12,

LPC によって，異常呼吸音特徴に似た形として出現されたノ

pp.764-769, 2016.
[6] H.Mukherjee et al., “MISNA：A Musical Instrument Segregation System from Noisy

イズが抑制され，正常呼吸音の精度が向上した．異常呼吸音特

Audio with LPCC-S Features and Extreme Learning ”, Multimedia Tools and徴も抑制されたことによる誤分類例や，話し声など強く出現すApplications, Vol.77, pp.27997-28022, 2018.

るノイズが、除去されなかったことによる誤分類例がある．

[7] N.Asatani et al., “ Classification of Respiratory Sounds Using Improved
Convolutional Recurrent Neural Network”, Computers and Electrical Engineering,

提案 CNN モデルは VGG16[4]の結果を比較すると，特徴の維Vol.94, No.107367,pp.1-10, 2021.

持しながら畳み込むことができた考える．

[8] B. M. Rocha et al., “An Open Access Dataset for the Evaluation of Respiratory Sound

分類器においては，分類する際に大きな役割を持つ情報を優表1

HPSS(LPC)+proposed CNN&LightGBM
HPSS(LPC)+proposed CNN&SVM
HPSS(LPC)+proposed CNN&softmax
HPSS(STFT)+proposed CNN&LightGBM
HPSS(STFT)+proposed CNN&SVM
HPSS(STFT)+proposed CNN&softmax
HPSS(STFT)+VGG16&SVM[4]STFT+CRNN[7]献[1] Workd Health Organization the Top 10 Causes of Death, https:/www.who.int/en/news-

Classification Algorithms”, Physiological Measurement, Vol. 40, No.3, 2019.

精度評価

SE[%]

SP[%]

AS[%]

HS[%]

58.8
59.8
63.5
53.0
54.2
53.7
51.3
63

87.0
81.9
81.2
85.6
81.7
83.0
82.5
83

72.9
70.8
72.4
69.3
67.9
68.3
66.9
73

70.2
69.1
71.2
65.5
65.1
65.0
63.3
72

181

Accuracy[%]
73.7
71.5
72.8
70.2
68.7
69.2
67.9
-

AUC[%]
86.8
85.0
86.2
83.9
82.7
83.5
-

FNR[%]
29.4
27.6
22.6
35.0
31.8
31.5
34.6
-

OP15-4

悪性・良性腎腫瘍鑑別のための多時相造影 CT 画像データベース作成
健斗*1，鈴木 秀宣*2，松廣 幹雄*3，河田 佳樹*2，小針 悠希*4
池田 篤史*5 ，仁木 登*6*1
徳島大学大学院創成科学研究科理工学専攻*2
徳島大学ポスト LED フォトニクス研究所*3
鈴鹿医療科学大学放射線技術科学科*4
東京女子医科大学病院*5
筑波大学附属病院*6
徳島大学発ベンチャー企業医用科学研究所
Creation of a database of multi-temporal contrast-enhanced CT images for differentiation ofmalignant and benign renal tumors*1
Dai NISHIOKA ，Kento NISHIHIRA*1，Hidenobu SUZUKI*2，Mikio MATSUHIRO*3
西岡

大*1，西平Yoshiki KAWATA*2，Yuki KOBARI*4，Atsushi IKEDA*5，Noboru NIKI*6*1
Program of Science and Technology, Graduate School of Creative Science, Tokushima University*2*3

Institute of Post-LED Photonics, Tokushima University
Department of Radiation Technology Science, Suzuka University of Medical Science*4
Tokyo Women's Medical University Hospital*5
University of Tsukuba Hospital*6
The University of Tokushima Venture Company, Institute of Medical Science

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

1. 背景・目的

これらの画像はキャノンメディカルシステムズ社製 Aquilion

腎癌患者の年間死亡者数は 1 万人を超え，年々増加傾向にあONE と Aquilion で撮影された造影マルチスライス CT 画像でる．腫瘍径が小さい場合(4cm 以下)は良性腫瘍の頻度が高く，ある．撮影条件は管電圧 120kV， 管電流 60～500mA，再構成

腎癌手術後に良性腫瘍であった患者は 10%であると報告され間隔 1.0mm であり，腎臓付近の腹部を撮影している．造影時ている．マルチスライス CT 装置の発展により 3 次元画像によ間は 30 秒～300 秒である．

る高精度な診断が期待されている．本研究では，腎臓・腎腫瘍

本研究では淡明細胞型腎細胞がん，乳頭状腎細胞がん，嫌色における CT 画像の造影効果を明らかにして診断能の向上を図

素性腎細胞がん，血管筋脂肪腫，オンコサイトーマの 5 症例をる．このために多時相造影マルチスライス CT 画像データベー

対象に研究を行った．本手法は(1) 3 時相造影 CT 画像 41 症例

スを用いて腎臓・腎腫瘍の 3 次元学習データを作成・利用して，からマニュアル抽出で腎臓，腎腫瘍を抽出しデータベースを作

腎臓・腎腫瘍の自動抽出を高精度にする．

成(2) 抽出したデータベースを 2D U-Net を用いて学習データを作成(3) 学習データ作成過程を損失関数，Dice 係数から確か

2. CT の撮影条件，手法

める．

東京女子医科大学病院から提供を受けた腎腫瘍の 3 時相造(1) 淡明細胞型腎細胞がん症例 10 症例，乳頭状腎細胞がん

影マルチスライス CT 画像を CT 画像データベースに用いた．

症例 10 症例，嫌色素性腎細胞がん症例 8 症例，血管筋182

脂肪腫症例 6 症例，オンコサイトーマ症例 7 症例からマ自動抽出した腎臓・腎腫瘍のスライス画像と，その画像に対

ニュアル抽出を，行いデータベースを作成した．抽出し応するマニュアル抽出した腎臓・腎腫瘍のスライス画像を，た 2 症例の 3 次元 CT 表示画像を図 1 に示す．

Dice 係数を用いて比較した．Dice 係数の平均値と標準偏差を

図 1 腎臓・腎腫瘍の 3 次元 CT 表示画像

下の表に示す．
表

Dice 係数の平均値と標準偏差
平均値

0.911

標準偏差

0.025

このことから，今回作成した学習データの抽出精度は高いといえる．

(2) U-Net は入力された画像に対しセグメンテーションを行
う CNN アーキテクチャである．本研究に作成・使用す4. まとめる学習データは動脈相の造影 CT 画像を教師データ 25

多時相造影 CT 画像より腎臓・腎腫瘍をマニュアル抽出し多時症例，検証データ 5 症例，学習回数を 70 回行って作成

相造影 CT 画像データベースを作成した．作成した CT 画像デした．

ータベースから 2D U-Net を用いて学習データを作成し，学習(3) 損失関数は正解値とモデルにより出力された予測値のデータを用いて腎臓・腎腫瘍の自動抽出を行い，今回作成したずれの大きさを計算する関数である． Dice 係数は集合

学習データの抽出精度が高いことを確認した．しかし抽出したの大きさの平均に対する共通集合の割合を表す．

腎臓・腎腫瘍には誤差が残っているので誤差を手動で修正し，修正した症例は造影 CT 画像データベースに用いて症例数を3. 結果増やす．そして新たなデータベースから質の高い学習データを

2D U-Net を用いて造影 CT 画像データベースから学習を繰作成し腎臓・腎腫瘍の自動抽出の速度と精度をさらに高める．

り返し行い学習データの作成を行った．トレーニングを行う際に損失関数及び Dice 係数を計測しグラフに表した．学習デー

利益相反の有無

タのトレーニングの(a)損失関数，(b)Dice 係数のグラフを図 2

なし

に示す．

文
[1]
[2]
[3]
[4]
[5]

(a)損失関数[6][7](b)Dice 係数

図 2 トレーニングの結果作成した学習データを用いてテストデータ 1 症例の腎臓・腎腫瘍の自動抽出を行った．図 3 に抽出結果を示す。
[8]

献

日本腎臓学会 腎不全 治療選択とその実際(2020 年度版)
日本泌尿器科学会：腎癌取扱い規約，第 4 版，金原出版，2011
金子丑之助：日本人体解剖学，増訂第 9 版，第三巻，南山堂，1965
藤田恒太郎：腹部･骨盤部･背部，金原出版，1960
F.H.マティーニ，M.J.ティモンズ，M.P.マッキンリ：カラー人体解剖
学:構造と機能:ミクロからマクロまで，西村書店，2003
坂井建雄，橋本尚詞：ぜんぶわかる人体解剖学，成美堂出版，2010
Aoife McErlean, David M. Panicek, Emily C. Zabor, Chaya S.
Moskowitz, Richard Bitar, Robert.J. Motzer, Hedvig Hricak,
MichelleS.Ginsberg: Intra- and Interobserver Variability in CT
Measurements in Oncology, Radiology2007, Volume: 242Issue:
3pp. 769-776
Olaf Ronneberger: U-Net: Convolutional Networks for Biomedical
Image Segmentation, MICCA2015

[9]
[10]

(a)原画像
図3(b)抽出結果

2D U-Net を用いた腎臓・腎腫瘍の自動抽出結果

183

西平 健斗ほか：3 時相腹部造影 CT 画像を用いた腎癌解析，信学技報，vol. 121，no.98，MI2021-13，pp. 20-22，2021 年 7 月
Kento NISHIHIRA et al: Renal tumor analysis using multi-phaseabdominal CT images, Proc. SPIE 12033, SPIE Medical Imaing
2022, Computer-Aided Diagnosis, 120330Q, 4 April 2022

OP15-5
3 次元 CT 画像によるじん肺の重症度別粒状影解析
悠雅*1，松廣 幹雄*2，鈴木 秀宣*3，河田 佳樹*3，大塚
岸本 卓巳*5，芦澤 和人*6，仁木 登*7

橋本
*1

義紀*4，

徳島大学大学院創成科学研究科，*2 鈴鹿医療科学大学保健衛生学部放射線技術学科*3
徳島大学大学院社会産業理工学研究部，*4 北海道中央労災病院*5

岡山ろうさい病院，*6 長崎大学，*7 株式会社医用科学研究所
Micro-Nodule Analysis of Pneumoconiosis Progression Using 3D CT Images
Yuga HASHIMOTO*1，Mikio MATSUHIRO*2，Hidenobu SUZUKI*1，Yoshiki KAWATA*1
Yoshinori OHTSUKA*3，Takumi KISHIMOTO*4，Kazuto ASHIZAWA*5，Noboru NIKI*6*1

Tokushima University，*2 Suzuka University of Medical Science，*3 Hokkaido Chuo Rosai Hospital*4
Okayama Rosai Hospital，*5 Nagasaki University，*6 Medical Science Insitute

要旨：じん肺は，粉じんを肺に吸入することによって生じる職業性呼吸器疾患である．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．じん肺の診断では単純 X 線写真を用いているが，近年では単純 X 線写真に比べて正確に病変を評価することができる 3 次元 CT 画像を用いた高精度な診断が期待されている．本研究では，3 次元 CT 画像を用いてじん肺の診断支援システムの開発を目指している．このために，3 次元 CT 画像を用いて粒状影を抽出し，粒状影数，発生位置を比較することで重症度を評価する．
キーワード：CT，CAD，医用画像処理

1. はじめにCT1/1 2 例)を用いた．これらの CT 画像から(1)じん肺 CT 画

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

像データベースの作成，(2) 肺葉分割ラベルの作成，その結果

呼吸器疾患である．粉じん作業従事労働者数は昭和 60 年をピを用いて (3) じん肺の肺葉別粒状影の評価をし，
第 0 型 0/1 とークに減少し，平成 12 年で 35 万人であったが，近年は約 50

第 1 型 1/0，1/1 の比較評価を行った．[3][4]万人前後で推移しており増加傾向となっている．じん肺が進行(1)

じん肺 CT 画像データベースの作成

すると肺結核・続発性気胸・肺がんなどの合併症に罹患しやす

じん肺の粒状影をマニュアル処理で抽出する．肺野条件

くなるため，早期発見・早期治療が必要である．じん肺健康診(WW:1500,WL:-500)で右肺尖部から肺底部，左肺尖部から肺底断として胸部単純 X 線撮影や肺機能検査が実施されている．

部の順に粒状影をマニュアルで抽出する．初めに，粒状影を 3

胸部単純 X 線写真によって病型が第 0 型，第 1 型，第 2 型，

次元 CT 画像からマニュアルで抽出した．[5][6] 読影者は 1 名ま

第 3 型，第 4 型に分類され，各型で 3 つに分類される．第 1 型

たは 2 名で行い，1 人で抽出した場合，期間を空け，2 度読影

1/0 以上の患者は労災認定となるが第 0 型 0/1 の患者は労災認をした．2 人で抽出した場合は，1 人ずつ 1 度読影をし，合議定の対象とならないため正確に診断しなければならない．[1][2]によって最終抽出結果を作成した．

単純 X 線写真に比べて正確に病変を評価することができる 3(2)

肺葉分割ラベルの作成

次元 CT 画像を用いた高精度な診断が期待されている．本研究

肺葉の分割は 3D U-Net を使用し，右肺を上葉，中葉，下葉

では，3 次元 CT 画像を用いてじん肺の診断支援システムの開に左肺を上葉，下葉の 5 分割にした．[7] 学習データは 300 症発を目指している．このために，じん肺（けい肺，炭坑夫肺）例用いた．

の 3 次元 CT 画像を用いてこれらの粒状影を葉別に抽出し，粒(3)状影の個数と分布の割合を重症度別に比較することで定量的じん肺の肺葉別粒状影の評価

じん肺の粒状影の位置を重心点と定義して，肺葉分割ラベルに評価した．

から肺葉別に粒状影を分類する．肺葉別粒状影について，重症度ごとの肺葉別粒状影数と分布の割合によって評価する．ボン

2. 撮影条件と手法

フェローニ補正ｔ検定を用いて，粒状影数，分布の割合に有意

岡山ろうさい病院と北海道中央労災病院で撮影され，CT を差があるか調べ，重症度と肺葉別粒状影数や割合に関係性があ用いて診断された炭坑夫肺 33 症例(CT0/1‐14 例，CT1/0‐14

るか確認した．

例，CT1/1‐5 例)とけい肺 15 症例(CT0/1‐6 例，CT1/0‐7 例，184

3. 結果変化はなく、粒状影は一様に増えていることが分かる．

図 1 に示すように，炭坑夫肺とけい肺とでは直径別累積頻度に差があることが分かる．炭坑夫肺では 2-2.9mm にピークがあり，右肩下がりになっている．また，けい肺では 3-3.9mm にピークがあり，山なりになっている．これより炭坑夫肺はけい肺に比べ，粒状影が小さいことが分かる．

図 3 重症度と肺葉別の粒状影数の割合

4. まとめマニュアルで粒状影を抽出した後に 3D U-Net を使用し，肺を葉別に 5 分割した．データの結果を用いて，重症度別にじん肺（けい肺，炭坑夫肺）の粒状影数，大きさと分布の割合について調べた．炭坑夫肺とけい肺とでは粒状影の大きさと数の分布に差があった．また重症度が高いほど全肺葉で粒状影数が多く，特に右上葉で顕著であった．重症度間で各肺葉の粒状影は一様に進行することが分かった．じん肺の重症度の評価には肺葉の粒状影数が重要であることが分かった．
今後の課題として，症例数の増加，重症度の定量的な評価法の構築がある．
図 1 重症度と肺葉別の粒状影数
利益相反の有無なし

図 2 に重症度ごとに 1cm3 あたりの肺葉別平均粒状影数を示しており，じん肺の粒状影は右上葉に多く，中下葉ではほとん

文

ど値が変わらないことが分かる．全肺葉で重症度が高いほど粒状影数が多くなり，特に上葉で顕著である ．

滝島任，中村雅夫，千代谷慶三：じん肺患者の呼吸機能検査ハンドブック．真興交易医書出版部，1991，P3-10[2]

永井厚志編：呼吸器疾患 第 3 版．日本医事新報社，2015，P241-250[3]

K. Kanazawa, Y. Kawata, N. Niki, et al: Computer-aided diagnosis for pulmonary
nodules based on helical CT images, Comput. Med. Imag. Graphics, vol. 22, no.
2, pp. 157–167, 1998.

[4]

Y. Kawata, N. Niki, H. Ohmatsu, et al: Quantitative classification based on CT
histogram analysis of non-small cell lung cancer: Correlation withhistopathological characteristics and recurrence-free survival, Medical Physics,
vol.39, no.2, pp.988-1000, 2012.

[5]

H. Suzuki, Y. Kawata, N. Niki, et al: Computer aided diagnosis for severity
assessment of pneumoconiosis using CT images, Proc. SPIE Medical Imaging,
Vol.9785, pp.978531-1-6, 2016.

[6]

Yuga Hashimoto, Mikio Matsuhiro, Hidenobu Suzuki, et al：Lobe-SpecificMicro-Nodule Analysis of Pneumoconiosis Progression Using 3D CT Images ，SPIE，Vol.12033，No.231， 1203325-1-6，2021.

[7]Çiçek Ö, Abdulkadir A, Lienkamp SS, et al:3D U-Net:Learning dense volumetricsegmentation from sparse annotation.Proc. Medical Image Computing andComputer-AssistedIntervention–MICCAI 2016; 424-432.

図 2 重症度と肺葉別の粒状影数
図 3 に全肺野と肺葉別の 1cm3 あたりの粒状影数の比を示しており，右上葉が 1 を大きく上回っていることが分かる．また，中葉と両下葉は似た値になった．このことから，右上葉の粒状影が多いことや重症度間で各肺葉の粒状影数の割合に

185

献

[1]

OP17-1
Faster-R-CNN を用いた胸部Ｘ線像における肺結節の検出韓 磊*1，平野 靖*2*1
山口大学大学院創成科学研究科*2
山口大学医学部附属病院
Detection of pulmonary nodules on chest X-ray images using Faster-R-CNN
Lei HAN*1，Yasushi HIRANO*2*1
Graduate School of Sciences and Technology for Innovation, Yamaguchi University*2
Yamaguchi University Hospital
要旨：肺結節の検出に対する深層畳み込みニューラルネットワークモデルの有効性を向上させるために，3 段階の転移学習手法を提案した．事前学習に大量の自然画像や X 線画像を用いることで，少ないデータ量での学習性能を向上させることができた．さらに， モデル性能の向上を目的として，Attention 機構を導入された肺結節検出アルゴリズムを提案した．空間方向とチャンネル方向という 2 つの異なる種類の Attention 機構によって，特徴抽出ネットワークが生成する特徴マップの品質を向上させた．日本放射線技術学会(JSRT)データベースを用いて大量な実験を行い，モデルの有効性を検証した．
キーワード：肺結節，Ｘ線像，Attention 機構，物体検出

1. はじめにくなかった．そこで，本研究では三段階の転移学習を考案した．

日本において，肺がんは悪性腫瘍の中で死亡率が第 1 位とな

具体的には，一段階目は PASCAL VOC2007，および 2012 デーっている[1]．肺がんは早期発見により，早期に治療が開始でき

タセットの自然画像を用い，基本的な画像特徴を学習させ，パ

れば生存率の上昇が期待される．そのため，集団検診においてラメータの初期化を行った．二段階目に，肺結節を含まないＸ

は胸部 X 線検査によるスクリーニングが行われ，悪性の可能

線画像を用い，Ｘ線画像の画像特徴を学習させた．それによっ性がある肺結節が発見されれば，CT 画像などによる精密検査て，三段階目では肺結節のあるＸ線画像のみで，肺結節を高精が行われる．一方，集団検診で撮影される胸部 X 線像の数は度に検出できるように学習ができた．

膨大であり，読影医の負担が大きい．また，肺結節は様々な濃

2）ネットワークの構造

度や形状を持つうえ，肋骨や心臓などと重なって撮影された場

物体検出のアルゴリズムである Faster RCNN[3]をメインフ

合には発見が難しい．そこで本研究では，医師の負担の軽減とレームワークとして用い，より細かい特徴の抽出のため，特徴肺結節の見落としの削減を目的として，Attention 機構を導入し抽出ネットワークとして ResNet50[4]を用いた．そして，抽出た Faster-R-CNN を用いて肺結節の検出手法の構築を行い，日された特徴マップに Attention 機構処理を加えた．詳細を図 1

本放射線技術学会(JSRT)データベースを用いて提案手法の学に示す．

習と評価を行った．その結果，提案手法が肺結節の検出精度を向上させ，誤検出率を低減できることを示した．

2. 提案手法
本研究では肺結節を検出する手法の開発を行った．提案方法
は，事前学習とネットワーク構造の設計に分けられる．
1）事前学習
図 1

本研究で使用した JSRT データベースでは，学習に使用可能

使用したネットワークの構造

な医用画像の数が少ないため，モデルを十分に学習させることが困難である．このようにデータ数が少ない場合は，転移学習

入力画像は ResNet50 の入力層に合わせるために 600×600×と呼ばれる手法が併用されることが多い．転移学習では，ある3 に調整した．特徴抽出ネットワークの計算後，38×38×1024

ドメイン(一般的には自然画像)での学習結果を別のドメインの feature map が得られる．注目領域への集中，検出精度の向での学習に適用させる技術である．しかし，Ｘ線画像は自然画

上，および誤報率の低減を可能にするため，feature map を像との類似度が低く[2]，JSRT データベース中のＸ線画像の数

Region Proposal Network(RPN)に入力する前に Attention 機構演

も 100 枚と少ないため，従来の転移学習を利用しても結果は良算を加え，関連性の高い特徴点にはより大きな重みを持たせた

186

[5]．本研究は，Woo が提案した CBAM[6]を用いて，チャネル

れていない検出領域の数である．表 1 に難易度別の識別結果を方向と空間方向の Attention 強化を行う．チャネル方向と空間

示す.
表 1

方向の Attention をそれぞれ式(1)(2)で示す．
ここで，𝜎は sigmoid

検出が非常に困難・極めて困難識別結果

関数，F は feature map，MLP は多層パーセプトロン，𝑓 7×7 は 7

検出容易・比較的容検出非常に困難・極め

×7 の畳み込み層を表す．また，式(2)の；は，AvgPool と

易・困難

て困難

MaxPool の結果を結合させ 2 チャンネルの feature map にすることを表す．

subset

TPR[%]

FPI[個/症例]

TPR[%]

FPI[個/症例]

1

87.50

0.88

65.00

0.75

𝑀𝑐 = 𝜎 (𝑀𝐿𝑃(𝐴𝑣𝑔𝑃𝑜𝑜𝑙(𝐹)) + 𝑀𝐿𝑃(𝑀𝑎𝑥𝑃𝑜𝑜𝑙(𝐹)))

(1)

2

90.00

0.80

35.00

0.85

𝑀𝑠 = 𝜎 (𝑓 7×7 (𝐴𝑣𝑔𝑃𝑜𝑜𝑙(𝑀𝑐 )); (𝑀𝑎𝑥𝑃𝑜𝑜𝑙(𝑀𝑐 )))

(2)

3

80.00

0.85

35.00

0.93

RPN では，候補領域とラベルの IoU が 0.5 より大きい場合,

4

82.50

0.75

55.00

0.95

候補領域は結節と分類される．候補領域の分類損失関数を，式

5

80.00

0.73

30.00

0.35

(3)で示す．ここで，𝑝は正解ラベル（背景は 0,結節は 1）
，𝑝̂ は

平均

84.00

0.80

44.00

0.77

候補領域が結節である確率を表す．

平均 TPR は難易度別でそれぞれ 84.00%，44.00%となっ

𝐿𝑐𝑙𝑠 = 𝑝log(𝑝̂ ) + (1 − 𝑝) log(1 − 𝑝̂ )(3)た．また，平均 FPI はそれぞれ 0.80[個/症例]，0.77[個/症例]と

この後，feature map から，結節と判定された候補領域を適切になった．

「固定サイズの feature map」として抽出する．最後に，分類層4. まとめと回帰層を通して，分類結果と領域座標を得る．

本研究では，Attention 機構を用いた肺結節検出方法を提案し，
JSRT データセットでその有効性を検証した．5-分割交差検証の結果，検出容易・比較的容易・困難とされた症例では TPR は84.00[%]，FPI は 0.80[個/症例]となった.一方，検出が非常に困難・極めて困難とされた症例では，それぞれ 44.00[%]および0.77[個/症例]となった．TPR は，オリジナルの Faster-R-CNN よりそれぞれ 2.6%，4.4%向上した．今後の課題として，マルチスケール処理の導入による肺結節の検出精度向上が挙げられる．

3. 実験結果
1) 使用したデータセット
本研究では， JSRT のデータセット[7]を使用した．このデータセットには，放射線科医が注釈をつけた合計 150 枚の胸部 X
線写真が含まれており，肺結節の位置と直径の大きさに関する情報が記録されている．また，胸部 X 線写真は，医師による検出のしやすさに応じて 5 つのレベルに分類されている．
また，事前学習の第二段階には，kaggle で公開されているデータセット[8]を使った．このデータセットには 1500 枚の胸部

利益相反の有無
なし．

X 線写真が含まれている．

文2) パラメータ設定

献［1］https://ganjoho.jp/reg_stat/statistics/data/dl/index.html

学習では確率的勾配降下法（Adam）を使用した．バッチサ(2022 年 5 月 2 日閲覧)

［2］Wang B, Zhao Hai, Zhu H, et al: Pulmonary nodules detection based on 3D features

イズを 4 とした．初期の学習率は 0.0001 であり，各 Epoch のfrom CT images. Journal of Northeastern University Natural Science 39:181-185,
2018

後に学習率は 0.96 倍ずつ減衰する．モデルが結節であると判［3］Ren S, He K, Girshick R et al: Faster r-cnn: Towards real-time object detection with

断する閾値を 0.5 とした．モデルの学習には 5-分割交差検証を

region proposal networks. Advances in Neural Information Processing Systems:

用い，各段階で 140 epoch の学習を行った．5-分割交差検証は，

91-99, 2015［4］He K, Zhang X, Ren S et al. Deep Residual Learning

JSRT のデータセット中の胸部 X 線写真を 5 分割して，そのう

for Image Recognition. Proc. of Computer Vision and Pattern Recognition

ち 3 つをトレーニングセット，1 つを検証セット，残りの 1 つ(CVPR): 770-778, 2016をテストセットとして，学習を 5 回繰り返し，すべての結果を［5］Li W, Wang P, Qiao H. A survey of visual attention based methods for object tracking.

平均化することで，モデルを評価した．

Acta Automatica Sinica 40: 561-576, 2014

3) 実験指標と結果［6］Woo S, Park J, Lee J et al. CBAM:Convolutional Block Attention Module. Proc. of

肺 結 節 の 検 出 精 度 に つ い て , 真 陽 性 率 (True Positive Rate:

European Conf. on Computer Vision (ECCV): 3-7, 2018

TPR)と 1 症例あたりの偽陽性陰影数(False Positive per Image:［7］http://imgcom.jsrt.or.jp/download/ (2022 年 5 月 2 日閲覧)

FPI)より評価を行った．ここで， True Positive (TP) とは，正解［8］https://www.kaggle.com/datasets/zhangjin4415/chestxray-nodule-detection (2022

領域の中心座標が検出領域に含まれている症例数である．また，
False Positive (FP) とは，正解領域の中心座標が検出領域に含ま

187

年 5 月 2 日閲覧)

OP17-2
Supervised Contrastive Learning を用いた胸部 CT 画像におけるびまん性肺疾患の陰影識別
幹也*1，間普 真吾*1，木戸 尚治*2
*1
山口大学大学院創成科学研究科*2
大阪大学大学院医学系研究科
Opacity Classification of Diffuse Lung Diseases in Chest CT Images Using Supervised
森崎Contrastive Learning
Mikiya MORISAKI*1，Shingo MABU*1，Shoji KIDO*2*1
Yamaguchi University*2

Osaka University

要旨：識別問題では，Cross-Entropy Loss を用いることで，特徴量空間において特徴量を分離できる．一方 Contrastive Learning では，同じクラスに属するデータの特徴量は近く，異なるクラスに属するデータの特徴量は遠くなるように学習を行うことで，識別性の高い，所属するクラスに本質的な特徴量の抽出が可能となる．本研究では，教師あり学習の枠組みの中で，ラベル情報を活用してより適切な特徴の埋め込みを行う Supervised Contrastive Learning(SCL)に着目し，胸部 CT 画像の陰影識別タスクに適用した．2 つの異なるドメイン（大阪大学病院症例，山口大学病院症例）各々への適応，およびドメインを超えた適応の観点から行った 4 つの検証パターン全てにおいて SCL による Accuracy の向上が確認できた．また，t-SNE を用いた特徴量の可視化により，クラス毎のより明確なグループの形成を確認した．
キーワード：深層学習，対照学習，胸部 CT，びまん性肺疾患，識別1. はじめに
機械学習におけるマルチクラス識別モデルで用いられる代表的な Loss 関数として，Cross-Entropy Loss(CE Loss)が挙げられる．CE Loss を用いることで，特に深層学習では，特徴量空間において，識別可能な特徴量と識別境界を得ることができる．
しかし，その特徴量空間におけるデータの分布は考慮されない．
ゆえに，同クラス内のデータであっても特徴量に大きな差が生じたり，異なるクラスのデータ同士が近い特徴量に埋め込まれたりする可能性が高くなる．
この問題を解消する手法として，Contrastive Learning(CL)と呼ばれる，データ間の距離を元に Loss の計算を行う手法があ

図 1 SCL のネットワーク構成

る［1］．CL では，同じクラスに属するデータの特徴量は近く，異なるクラスに属するデータの特徴量は遠くなるように学習を行うことができる．これにより，識別性の高い，所属するクを用いて学習し識別性の高い 2048 次元の特徴ベクトルを抽出

ラスに本質的な特徴量の抽出が可能となる．

した後，得られた特徴ベクトルを Classifier により識させる．

本 論文 では ，胸 部 CT 画像 の陰 影識 別タス クに 対し て

Encoder と Classifier を用い，その全体をはじめから学習させSupervised Contrastive Learning (SCL)［2］を適用し，陰影の識る，いわゆる通常の CNN モデルとの性能比較を行い，胸部 CT

別性能が向上することを明らかにする．

画像の陰影識別タスクにおける SCL の有用性を検証する．

2.2 マルチチャネル化
2. 手法
2.1 胸部 CT 画像への SCL の適用

文献［3, 4］において有用性が報告されている入力画像のマ
ルチチャネル化を本研究でも適用する．
γ=0.5 およびγ=2.0 とSCL モデルのネットワーク構成を図 1 に示す．大きく分け

してガンマ変換を行った 2 枚の画像を元画像に重ね合わせ，3て，Encoder 部(ResNet50)，
Projector 部(2 層の全結合層)，
Classifier

チャネル化した画像をモデルへの入力とすることで，SCL にお部(3 層の全結合層)からなる．SCL では，Encoder と Projector か

いても性能向上が見られるかを検証する．

らなるネットワークを Supervised Contrastive Loss(SupCon Loss)188表 1 実験結果一覧（Accuracy の 5 回平均および標準偏差）

CNN

SCL

山大基本検証

阪大基本検証山大応用検証

阪大応用検証

加工なし

0.59±0.22

0.69±0.15

0.48±0.10

0.44±0.17

ガンマ変換

0.67±0.12

0.77±0.09

0.44±0.07

0.50±0.09

加工なし

0.74±0.05

0.87±0.05

0.56±0.07

0.62±0.03

ガンマ変換

0.72±0.02

0.89±0.03

0.49±0.08

0.62±0.02

3. 実験
3.1 実験概要
山口大学医学部附属病院で撮影された胸部 CT 画像（山大データ）と大阪大学医学部附属病院で撮影された胸部 CT 画像（阪大データ）を用い，以下の条件で検証を行う．
・山大データ 8 割で学習 → 山大データ残りの 2 割でテスト（山大基本検証）・阪大データ 8 割で学習 → 阪大データ残りの 2 割でテスト(a) CNN（阪大基本検証）(b) SCL

図 2 t-SNE による特徴ベクトルの可視化

・山大データで学習 → 阪大データでテスト（山大応用検証）
・阪大データで学習 → 山大データでテスト（阪大応用検証）

を用いる山大応用検証や阪大応用検証では性能の低下が見られたことから，より本質的な特徴量の獲得により第 3 のドメイ

3.2 実験結果

ンのデータに対しても有用なモデルとする必要がある．

「胸部 CT 画像への SCL の適用」の結果を表 1 の「加工なし」の行に示す．全ての検証パターンにおいて，SCL の方が高謝辞

い性能を示した．また，山大データで学習させたモデルに阪大

本研究は JSPS 科研費 JP19K12120，JP21H03840，JP22K12152

データを入力した時の，Encoder の出力である 2048 次元の特の助成を受けたものです

徴ベクトルを t-SNE により可視化した結果を図 2 に示す．図 2より，CNN では各クラスの陰影が広範囲に分布し混在してい利益相反の有無るのに対し，SCL では各クラスの陰影がそれぞれ密集してお大阪大学大学院医学系研究科人工知能画像診断学共同研究
講座は，富士フイルム株式会社との共同研究講座です．

り，またクラスごとに分離している．ゆえに，SCL は胸部 CT
画像の陰影識別タスクに対し有用であると言える．
「マルチチャネル化」の結果を表 1 の「ガンマ変換」の行に文

献［1］ Raia Hadsell, Sumit Chopra and Yann LeCun: Dimensionality Reduction
by Learning an Invariant Mapping. In: 2006 IEEE Computer Society
Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Vol. 2, 2006,
pp1735-1742［2］ Prannay Khosla, Piotr Teterwak, Chen Wang et al: Supervised Contrastive
Learning. In: H. Larochelle, M. Ranzato, R. Hadsell, M. F. Balcan and H. Lin
eds. Advances in Neural Information Processing Systems Vol. 33, 2020,
pp18661-18673［3］ Shingo Mabu, Shoji Kido, Noriaki Hashimoto et al: Opacity annotation ofdiffuse lung diseases using deep convolutional neural network with multichannel information. In: Nicholas Petrick and Kensaku Mori eds. Medical
Imaging 2018: Computer-Aided Diagnosis Vol. 10575, 2018, pp692-697［4］ Shingo Mabu, Yoshiaki Nakayama, and Takashi Kuremoto: Landslide
Classification from Synthetic Aperture Radar Images Using Convolutional
Neural Network with Multichannel Information. Journal of Signal Processing
24: 61-73, 2020

示す．加工なしの場合と比較すると，CNN では山大応用検証
を除いて性能の向上が向上したが，SCL では性能の向上が見られなかった．このことから，SCL は人間による特徴抽出のサポートなしに潜在空間における特徴量の明確な分離が可能であると考えられる．

4. まとめと今後の課題
胸部 CT 画像の陰影識別タスクへの SCL の適用により，識別性能の向上と，人間による特徴抽出のサポートなしに潜在空間における特徴量の明確な分離が可能であることから，有用性が高い学習方式であることを明らかにした．
今後の課題として，学習とテストに異なるドメインのデータ

189

OP17-3

Contrastive Learning による次元削減による胸部 CT 画像に対する異常検知
飛世 裕貴*1，クグレマウリシオ*1，横田 達也*1，橋本 正弘*2，
大竹 義人*3，明石 敏昭*4，清水 昭伸*5，本谷 秀堅*1
*1

*2

名古屋工業大学 〒466-8555 名古屋市昭和区御器所町
慶應義塾大学 *3 奈良先端科学技術大学院大学 *4 順天堂大学 *5 東京農工大学
Anomaly Detection for Chest CT Images by Dimentionality Reduction
Based on Contrastive Learning*1

Hiroki TOBISE ，Kugler MAURICIO*1，Tatsuya YOKOTA*1，Masahiro HASHIMOTO*2，
Yoshito Otake*3，Toshiaki AKASHI*4，Akinobu SHIMIZU*5，Hidekata HONTANI*1*1

Nagoya Institute of Technology, *2 Keio University, *3 Nara Institute of Science and Technology,*4Juntendo University, *5 Tokyo University of Agriculture and Technology

要旨：Covid-19 の診断支援を目的として，胸部 CT 画像中の異常部位検知手法を提案する．正常・異常を分類する 2 クラス識別器
を学習する際，正常データと異常データの学習データ数に不均衡が存在すると識別器の学習が困難となることが知られている．本
研究では，正常なパッチ画像の確率密度分布に基づく 1 クラス識別器の考え方を採用することにより，学習データ数のクラス間の不均衡を緩和する．確率密度分布はパッチ画像空間で直接求めるのではなく，画像間の異同がユークリッド距離で表現されるような低次元空間で求める．そこで Contrastive Loss に基づく学習による次元圧縮法を採用する．Contrastive Loss は利用者が定める変換に対する不変性を獲得する上で有用であり，提案法では並進や回転といった変換に対して不変な射影を学習する．本稿では提案法による胸部 CT 画像中の異常部位の検出結果について報告する．
キーワード：胸部 CT 画像，Covid-19，異常検知，ニューラルネットワーク

1. はじめに同を反映しないことが挙げられる．そこで提案法では，パッチ

本項では Covid-19 の診断支援を目的として，胸部 CT 画像

画像𝒙をユークリッド距離が医学的な基準下でのパッチ画像間中の異常部位検知を試みたので報告する．Covid-19 では通常のの異同に対応するような低次元空間に射影し，射影先の低次元肺炎などと同様に肺野にすりガラス陰影を含む，正常症例では

空間𝒚における確率密度分布𝑃(𝒚)に基づき異常度−𝑙𝑜𝑔𝑃(𝒚)を観察されない異常パターンが観察される．そこで胸部 CT 画像評価する．確率密度分布𝑃(𝒚)の推定には Normalizing flow［2］を入力として各部位のパッチ画像に対して異常度を求める手

を用い，低次元空間への射影の学習には Contrastive Loss［3］法を提案する．異常検知は 1 クラス行き別の考え方を採用してを用いる．Contrastive Loss に基づく自己教師あり学習は，並進いる．Covid-19 は流行開始から時間経過が浅く，正常症例やや回転など病態の変化とは無関係な画像変換に対して不変な

Covid-19 以外の肺炎などと比べて症例数が少ない．このため，射影を実現し，射影先のユークリッド距離により異同の評価を正常症例と Covid-19 や肺炎などを識別する多クラス識別器を可能とする上で有用である．Contrastive Loss は式(1),(2)で定義構築するときには学習症例数の偏りが問題となる．しかし，異される．

常検知は正常症例の画像パターンを基準として構築できるため，クラスごとの学習データ数の偏りに影響されることがない．

𝐿-𝒙! , 𝒙" , 𝑦, 𝑤1 =1−𝑦𝑦(𝐷# )$ + {𝑚𝑎𝑥(0, 𝑚 − 𝐷# )}$2
2$

𝐷# -𝑥! , 𝒙" 1 = ;𝐺# (𝒙! ) − 𝐺# -𝒙" 1;

2. 提案法

(1)(2)

𝒙! ,𝒙" はパッチ画像，𝐺# は𝑤をパラメータとする射影関数，𝑚は正常症例中のパッチ画像𝒙の確率密度分布を𝑃(𝒙)と表す時，

閾値パラメーター，𝑦 ∈ {0, 1}は各画像のペア-𝒙! , 𝒙" 1が類似画像

異常度は負の対数尤度−𝑙𝑜𝑔𝑃(𝒙)で評価することが一般的であと見なせるかを表す．この Contrastive Loss の最小かによってる．しかし，確率密度分布𝑃(𝒙)の推定には多数の学習データが最適化された射影関数𝐺# は類似画像を近づけ，非類似画像を必要であり，また確率密度分布𝑃(𝒙)のみに基づいた異常検知は遠くに射影する．病態の変化に無関係な変換を加えた画像を類．容易ではないことの原
容易ではないことが知られている［1］似画像，意味のある変換を加えた画像を非類似画像として扱う

因として，𝒙が高次元であり，正常パッチ画像群が構成する多ことによって変換に対する感度を有する射影を実現すること様体が複雑な構造を持っているため，𝒙の空間におけるユークができる．類似画像の生成については並進と回転，肺野条件のリッド距離が必ずしも医学的な基準下でのパッチ画像間の異変更を採用し，非類似画像の生成については CutPaste を採用し190ている．ここで CutPaste はパッチ画像中からランダムな位置・MID（臨床研究等 ICT 基盤構築・人工知能実装研究事業／画像

大きさの領域を抽出し，別の位置へ貼り付ける変換で，局所的診断ナショナルデータベース実現のための開発研究（AMED の．射
なテクスチャへの感度を高くすることが知られている［4］課題番号：JP20lk1010025））を利用しました．データベース構

影関数の実現には ResNet［5］を採用している．正常症例中の築に関わっていただいた先生方に感謝いたします．また，本研

パッチ画像のみで射影先を求めると異常パッチ画像が正常パ

究の一部は，AMED の医療ビッグデータ利活用を促進するクッチ画像と異なる射影先となることが保証されない．そのため，

ラウド基盤・AI 画像解析に関する研究（AMED の課題番号：

病態の有無を問わずに全ての症例から抽出したパッチ画像にJP20lk1010036）の支援を受けました．

基づいて低次元射影を求める．そして求めた低次元射影を用い
利益相反の有無て，正常症例から抽出したパッチ画像のみを射影し，確率密度なし

分布を推定する．

文

3. 実験結果
パッチ画像は連続する複数枚のスライスの肺野領域内の同一領域から抽出し，抽出したパッチ画像群を 3 次元パッチ画像として扱う．異常検知結果を図 1 に示す．ここでは肺野内部の各ピクセルを中心として 32×32×3 のパッチ画像を抽出し，算出された異常度は各データの中心ピクセルの異常度として扱い，可視化を行っている．異常検知は Covid-19 の典型症例（経時データ），Covid-19 の典型症例だが非特異的な症例，Covid19 の非典型症例に対して行った．Covid-19 の典型症例ではすりガラス陰影を表す領域が抽出出来ている事がわかる．また時間経過によって，典型症例中の異常領域の範囲・異常度が変化している様子が観察できる．Covid-19 の非典型症例では浸潤影のような異常所見を表す領域が抽出出来ている．

(a)典型(検査 0 日目)(b)典型(検査 3 日目)(c)典型(非特異的)(d)非典型

献［1］NALISNICK, Eric, et al. Do deep generative models know what they don’tknow?. arXiv preprint arXiv:1810.09136, 2018.
［ 2 ］ DINH, Laurent; SOHL-DICKSTEIN, Jascha; BENGIO, Samy. Density
estimation using real nvp. arXiv preprint arXiv:1605.08803, 2016.
［3］HADSELL, Raia; CHOPRA, Sumit; LECUN, Yann. Dimensionality reduction
by learning an invariant mapping. In: 2006 IEEE Computer Society
Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR’06). IEEE,
2006. p. 1735-1742.
［ 4 ］ LI, Chun-Liang, et al. CutPaste: Self-Supervised Learning for Anomaly
Detection and Localization. In: Proceedings of the IEEE/CVF Conference on
Computer Vision and Pattern Recognition. 2021. p. 9664-9674.
［ 5 ］ HE, Kaiming, et al. Deep residual learning for image recognition. In:
Proceedings of the IEEE conference on computer vision and patternrecognition. 2016. p. 770-778.

謝辞〔本研究は日本医学放射線学会のナショナルデータベース J-

191

OP17-4

アノテーションが不完全な教師データを用いた腹部超音波画像からの肝腫瘍検出池田裕亮*1，道満恵介*1，目加田 慶人*1，西田 直生志*2，工藤 正俊*2
*1
中京大学 大学院工学研究科*2
近畿大学 医学部
Detection of Liver Tumors from Abdominal Ultrasound Images
with Incompletely Annotated Training Data
Yusuke IKEDA*1，Keisuke DOMAN*1，Yoshito MEKADA*1，
Naoshi NISHIDA*2，Masatoshi KUDO*2*1
Graduate School of Engineering, Chukyo University*2
Faculty of Medicine, Kindai University

要旨：腹部超音波検査の支援を目的として，機械学習を用いた超音波画像からの肝腫瘍検出に関する研究がおこなわれている．中島らの研究では YOLOv3 を用いて検出を行っていた．しかし，学習データには画像 1 枚に 1 つの腫瘍のアノテーションしか付与されていなかった．転移性肝がんは 1 枚の超音波画像に複数箇所写っている場合があり，アノテーションのない腫瘍は学習に悪影響を与えている．そのため，アノテーションの不完全性を考慮した肝腫瘍検出手法が必要であった．これに対して本研究では，YOLOv3の損失関数に腫瘍の種類に応じた重みを加えることで，アノテーションがない腫瘍に対する検出および検出精度の改善を試みた．
実験の結果，転移性肝がんに対する再現率の向上が確認された．また，適合率は低下したものの，転移性肝がんにおいてはアノテー ションが入力されていない腫瘍部分を検出できていることが確認でき，提案手法の有効性が示唆された．
キーワード：超音波画像，肝腫瘍検出，深層学習

1. はじめにそこで本研究では YOLOv3 の学習時，各腫瘍の種類に応じ超音波検査は超音波診断装置から超音波を生体に送信し，そて損失に重みを加えることでアノテーションが不完全なデーの反射波を受信して生体内軟部組織の断層像を得ることで臓

タからの肝腫瘍検出の精度が改善するかを検証する．

器の構造や動きを評価する検査方法である［1］．モニタに映さ

2. 提案手法

れる断層像は CT 画像などと比べて描画される範囲が狭く，またプローブの操作をしながら画像の確認を行うため正確な検アノテーションのない腫瘍の検出と検出精度の改善または査には一定の技量が求められる．そのため超音波検査を支援す維持するため YOLOv3 の損失関数を変更する．1 枚に複数腫瘍るシステムの研究が行われている［2］．

が写っている割合は腫瘍の種類によって異なる．そのため機械学習を用いた腹部超音波検査支援の研究として，中島ら

YOLOv3 学習時の損失値に腫瘍の種類ごとの重みを加える．損の肝腫瘍検出の研究がある［3］．中島らの研究では，腹部超音

失値を腫瘍ごとに操作することで，アノテーションのないもの

波画像から深層学習手法の一つである YOLOv3［4］を用いてが多い腫瘍では小さい損失値で，他の腫瘍では従来通りの損失

肝腫瘍の検出を行っている．YOLOv3 の学習には国立研究開発

値を用いることで学習ができる．小さい損失値での学習は腫瘍

法人日本医療研究機構（AMED）から提供されたデータセットを過検出しやすくなるが，その反面，アノテーションのない腫を使用している．このデータセットは匿名化 ID，超音波画像，

瘍も検出しやすくなる．YOLOv3 の損失関数は検出窓の大きさ

診断名，腫瘍位置情報（アノテーション），患者情報の 5 つでの項，クラスの項，オブジェクトが正解領域に存在する場合の構成されている．アノテーションは画像 1 枚につき 1 つ与えら項，オブジェクトが正解領域に存在しない場合の項の 4 つかられているが実際に画像内に写っている腫瘍は 1 つとは限らななっている．アノテーションのない腫瘍を検出するためオブジ

い．特に転移性肝がんは他の腫瘍と比べて複数の腫瘍が一枚のェクトが正解領域にない場合の項に腫瘍ごとの重みを加える．

画像に写っている場合がある．その場合，本来転移性肝がんで3. 実験ある領域を腫瘍のない領域として学習してしまい腫瘍の検出に悪影響を与えている．医療分野のような専門的な知識が必要

提案手法が実際に有効であるか調査した．提案手法の重みはな分野において大量の画像に正確なアノテーションを与える

転移性肝がんの場合 0.5，その他の腫瘍の場合 1.0 とした．学ことは困難である．そのためアノテーションの不完全性を考慮

習データは従来研究と同じ AMED から提供されたデータを用した腫瘍の検出手法が必要とされている．

いた．学習データの構成を表 1 に示す．従来手法では YOLOv3

192

の畳込み層の重みの初期値に ImageNet［5］で学習した重みを使用した．提案手法も同様に同じ重みを初期値とした．学習回

腫瘍

数は全結合層の重みのみの学習 100 回とすべての重みの学習

肝細胞がん
転移性肝がん
血管腫
嚢胞
その他
合計

100 回の合計 200 回行った．YOLOv3 は検出した領域ごとに信頼度を出力する．その信頼度が 0.3 以上であるものを採用し，その検出領域と正解領域との IoU が 0.3 以上であったとき検出成功として適合率と再現率を計算した．IoU のしきい値はアノ

表 1 学習データの構成
Train
Validation
10,082
7,758
22,67823,0684,273
67,859

1,261
970
2,835
2,884
535
8,485

Test
1,259
969
2,834
2,882
533
8,477

テーションが画像に写っている腫瘍よりも非常に大きく囲っているデータが多いため低く設定した．また，YOLOv3 の検出

表 2 検出結果
従来手法窓の統合のしきい値は 0.3 とした．アノテーションのない腫瘍

適合率

再現率

適合率

再現率

肝細胞がん
転移性肝がん
血管腫
嚢胞
その他
合計

0.90
0.84
0.91
0.92
0.85
0.90

0.85
0.81
0.90
0.90
0.82
0.88

0.87
0.69
0.90
0.90
0.81
0.86

0.85
0.85
0.87
0.87
0.79
0.86

に関しては目視で確認を行った．

4. 結果
検出結果を表 2 に示す．提案手法では転移性肝がんの損失の値を追加した重みによって小さくしているため転移性肝がんが過検出しやすくなっている．そのため転移性肝がんの再現率

提案手法

腫瘍

は従来手法よりも高くなり，適合率は低くなる傾向がある．実際に表 2 の転移性肝がんの数値は期待した通りの傾向を示している．転移性肝がんを除いた他の腫瘍では提案手法は従来手法と比べて 1～4%ほどの低下がみられる．これは腫瘍の種類ごとに重みを与えたとしても学習時のミニバッチごとに個々の損失の値の平均がモデルの更新に用いられるため，他の腫瘍の検出にも転移性肝がんの重みが影響した結果であると考えられる．検出した結果の例を図 1，2 に示す．図 1 と図 2 は同図 1 提案手法の検出結果

じ画像に対して提案手法と従来手法で検出した結果である．赤枠が検出結果，水色が正解領域を示している．図 1 の正解領域

図 2 従来手法の検出結果

謝辞の右にある検出窓の中には転移性肝がんと同じ特徴を持った

本研究は日本学術振興会研究費補助金と日本医療研究開発領域があり，図 2 にはその領域を囲む検出窓がないため，アノ機構の援助によってなされた．

テーションのない腫瘍が検出できている可能性が高い．今後，利益相反の有無

実際に検出した領域が腫瘍であるかの確認を医師の協力の下無し行う必要があるものの，アノテーションが不完全なデータに対する提案手法の有効性が示唆された．

文

5. まとめ
機械学習において，アノテーションが不足したデータを用いて教師あり学習をする場合に精度が低下することが知られている．本稿ではアノテーションの不完全性を考慮するため
YOLOv3 の損失関数に腫瘍の種類ごとの重みを加える手法を提案した．転移性肝がんは他の腫瘍と比較して複数写っていることが多いため，損失関数において転移性肝がんの重みを他の腫瘍の半分に設定して学習を行った結果，アノテーションがされていない転移性肝がんが検出されていることを確認した．今後，検出領域が腫瘍であるかについて医師の確認が必要である．

193

献［1］森秀明，平井都始子：レジデント・臨床検査技師のための初めての超音波検査第 2 版．文光堂，2019［2］Naoshi N, Makoto Y, Tsuyoshi S et al: Artificial intelligence (AI) models forthe ultrasonographic diagnosis of liver tumors and comparison of diagnostic
accuracies between AI and human experts. Journal of Gastroenterology,
https://doi.org/10.1007/s00535-022-01849-9, 2022
［3］Nakashima T, Tsutsumi I, Takami H et al: A Study on Liver Tumor Detection
from an Ultrasound Image using Deep Learning. SPIE 11515, International
Workshop on Advanced Image Technology 2020, 115151V, 2020,
https://doi.org/10.1117/12.2566913［4］Redmon J and Farhadi A: YOLOv3: An Incremental Improvement．arXiv:
1804.02767, https://doi.org/10.48550/arXiv.1804.02767, 2018
［5］Deng J, Dong W, Socher R et al: Imagenet: A large-scale hierarchical image
database. 2009 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern
Recognition: pp.248-255, 2009

OP9-1

MR 深層学習再構成における MR 画像特徴を利用した学習時とテスト時のデータ拡張の有効性に関する検討大内 翔平*1*2，伊藤 聡志*1
*1
宇都宮大学大学院 工学研究科 システム創成工学専攻*2
日本学術振興会特別研究員 DC
Study on the Effectiveness of Data Augmentation and Test Time Augmentation
Using the Feature of MR Images in MR Deep Learning-based Image Reconstruction
Shohei OUCHI*1*2，Satoshi ITO*1*1
Graduate School of Engineering Utsunomiya University*2
JSPS Research Fellow
要旨：CNN を用いた MR 画像の深層学習再構成法は数多く提案されているが，なかでも画像空間型学習の手法では，既存の画像解析手法と CNN の併用法が注目されている．我々は多重解像度解析手法の eFREBAS 変換と CNN を併用し，異なる周波数成分から構成される複数枚の変換像を，グループごとに別個の CNN で学習する方法により，高周波成分の復元性能の向上を図った．本研究では eFREBAS 変換が複素変換である性質を利用した，さらなる画質改善法を提案する．位相を有する複素画像の実部と虚部は，一般に正と負の値をもつ．そこで，オリジナルの輝度を持つ画像と輝度反転画像を併用することで，学習時には Data Augmentation を，
テスト時には Test Time Augmentation を行ったときと同等の効果を得られる手法を導入した．再構成シミュレーションの結果，提案
手法の導入により，従来法よりもアーチファクトの除去性能が向上し，PSNR と SSIM を改善させることができた．
キーワード：深層学習，圧縮センシング再構成，eFREBAS 変換

1. はじめに得られる．本研究では，この点に着目し，オリジナルの輝度

MRI(Magnetic Resonance Imaging)の撮像時間の短縮化法とを持つ画像と，その輝度を反転した画像を併用することで，して圧縮センシング(Compressed Sensing : CS)[1][2]を応用す

学習時とテスト時にデータ拡張を行ったときと同等の効果る方法(CS-MRI)[3]が提案されている．近年では CS の画像を得られる手法を提案し，eFREBAS-CNN に導入して有効性再構成に CNN(convolutional neural network)を導入した CNN-を検討した．

CS[4]の研究が活発であり，CS-MRI を上回る性能が報告されている．しかし，CNN-CS では MR 信号の間引きに起因す

2. eFREBAS-CNN

る折り返しアーチファクトの除去性能や，失われた被写体

1）eFREBAS 変換

細部の情報の復元性能には依然として改善の余地がある．

eFREBAS 変換は，入力画像を任意数かつ任意のサイズの画

我々は，これらの課題の解決を目的として eFREBAS-CNN を像群（サブ画像）に展開できる多重解像度解析手法である．各
1. eFREBAS変換とサブ画像の分割提案し，昨年度の JAMIT 大会で報告した[5]．
本手法は，
Image
Domain Learning 型の CNN と多重解像度解析手法である

2. eFREBAS-CNNによる画像再構成
3つのCNNで各グループをそれぞれ再構成

3. サブ画像の結合と逆eFREBAS変換

CNN1

eFREBAS 変換(enhanced Fresnel band-split transform)[6]を融合した手法であり，図 1 のように eFREBAS 変換で展開された
CNN2

画像群を複数のマルチチャンネル型 CNN で再構成すること

サブ画像の
結合

ゼロフィル再構成像

で，周波数帯域ごとに再構成を行う手法である．これまでのeFREBAS
変換

検討の結果，eFREBAS-CNN では比較を行った他手法と比べCNN3て，被写体細部のコントラストの変化が微小な部分において高い復元性能を示したものの，目標画像と比較すると鮮鋭さにおいては依然として課題が残る結果となった．

複素画像の実部と虚部を反転した画像を併用する

逆eFREBAS変換

サブ画像の分割とグループ化

一般に MR 画像は位相を有する複素画像であり，複素画実部

像の実部と虚部は一般に正と負の値を持つ．撮像時のエコー信号が現れる座標を－x 軸にする，あるいは，位相を反転虚部させた場合には実部や虚部の輝度値を反転した MR 画像が

輝
度
反
転

再構成画像

図 1. eFREBAS-CNN と輝度反転画像の概要図

194

サブ画像によってフィルタバンクが構成されており，展開像の

(a)

(b)

サブ画像の位置と信号空間（k-space）の領域には対応関係がある．本研究では，eFREBAS 変換の展開数を決定するパラメー
タを 3 に設定し，32 枚のサブ画像を生成した．
0[%]2）eFREBAS-CNN
eFREBAS-CNN では，フルデータ像と間引きにより折り返し
アーチファクトが発生したゼロフィル再構成像の eFREBAS 空
間上での関係を CNN で学習する．各サブ画像は異なる周波数

(c)

(d)

帯域を有するため，ゼロフィル再構成像のサブ画像には，被写体構造の消失やアーチファクトの重畳に特徴の差が存在する．
100[%]

そこで，9 枚のサブ画像を構造の保存度合に応じて 3 グループに分割し，それぞれを Lee ら提案の U-Net[7]を基本とする 3 つの CNN で再構成することで，情報の消失程度に応じた画像復元を行った．U-Net は，各グループのサブ画像の枚数に応じてマルチチャンネルの入出力を持つように改良している．

図 2. 信号量 30%による再構成像 (a)フルデータ像，(b)ゼロフィル

3）輝度反転画像の併用

再構成像，(c)eFREBAS-CNN 輝度反転併用なし，(d)eFREBAS-

本研究では学習とテストの際に，図 1 のように複素 MR 画

CNN 輝度反転併用あり
表 1. 各信号量による再構成像の平均 PNSR

像の実部と虚部それぞれの輝度を反転した画像を生成して，オ
リジナルの輝度を持つ画像と併用する手法を導入した．これにより，学習時には画像枚数が倍増するため Data Augmentationと同等の効果を，テスト時にはオリジナルの輝度の再構成像と輝度を反転した再構成像の 2 枚から最終的な再構成像を生成

PSNR[dB]
輝度反転なし

20%
27.63

30%
29.78

40%
31.09

輝度反転あり3. まとめ

28.11

30.36

31.48

CNN-CS における，複素 MR 画像の特徴を利用した学習時とできるため Test Time Augmentation と同等の効果が期待できる．

テスト時の新たなデータ拡張法の有効性を示した．今後は提案

3. 画像再構成シミュレーション法に適した間引きパターンの検討などを行う予定である．

1）学習およびテスト画像
謝辞

キヤノンメディカルシステムズ社製の MRI で撮像された位本研究の一部は，科学研究費補助金(19K04423,21J14120)の助相を含む複素 MR 画像を計 183 枚使用した．このうち，122 枚を学習用，61 枚をテスト用としている．

成により実施されました. また，本研究に使用した MR 画像を

2）学習条件

ご提供いただいた，キヤノンメディカルシステムズに感謝の意

eFREBAS-CNN は，MATLAB と MatConvNet[8]を使用してを表します．

300 エポックの学習を行った．また，本研究では収集信号量が利益相反の有無20, 30, 40%となるパターンを用いて信号間引き処理を行った．

なし

3）再構成シミュレーション結果と考察
提案法による信号量 30%での再構成像を図 2 に，各信号量

文による再構成像の平均 PSNR を表 1 に示す．輝度反転画像の併

[1]
[2]
[3]
[4]

用なしの eFREBAS-CNN では，小脳付近のコントラストの変化が微細な領域で靄状のアーチファクトの残存が見られたが，輝度反転画像の併用により，再構成像がより鮮鋭化した．これ
は，輝度反転画像の併用により学習枚数が増加したこと，輝度

[5]
[6]
[7]

反転という新たな特徴が付加されたことで CNN が被写体構造を捕捉する能力が向上したことが要因と考える．以上より，輝度反転画像の併用は複素 MR 画像に固有かつ容易に導入可能[8]な手法であり，その有効性が示された．

195

献Donoho DL, IEEE Transactions on Information Theory 52 : 1289-1306, 2006
Candès EJ, Wakin MB, IEEE Signal Processing Magazine 25 : 21-30, 2008
Lustig M, Donoho DL, Pauly JM, Magn Reson Med 58 : 1182-1195, 2007
Wang S, Su Z, Ying L, et al. : ISBI2016, Prague, Czech Republic 2016, 514–
517
大内 翔平，伊藤 聡志, JAMIT2021, P4-16, 2021, 410-417
Ito S, Yamada Y, ICIP2003, Barcelona, Spain 2003, Map8.7.
Lee D, Yoo J, Tak S, et al., IEEE Transaction on Biomedical Engineering 65 :1985-1995, 2018
Vedaldi A, Lenc K, Proceedings of the 23rd ACM international conference on
Multimedia, Brisbane, Australia 2015, 689-692

OP9-2WGI による 89Zr 撮像において 909keV コンプトンイメージングが PET の空間分解能を超える可能性田島

英朗*1，田久赤松

創大*1，錦戸

剛*1，高橋*1

文彦*1，菅美和子*1，山谷

幹生*2，

泰賀*1

量子科学技術研究開発機構
*2

千葉大学

Potential of 909 keV Compton imaging beyond PET spatial resolution for 89Zr measurement with
Whole Gamma Imaging*1

Hideaki TASHIMA ，Sodai TAKYU*1，Fumihiko NISHIKIDO*1，Mikio SUGA*2，
Go AKAMATSU*1，Miwako TAKAHASHI*1，Taiga YAMAYA*1*1

National Institutes for Quantum Science and Technology*2

Chiba University

要旨：PET は陽電子飛程と角度揺動によって理論的に空間分解能が制限される．一方，コンプトンイメージングはそれらの制限を受けない．本研究では，WGI (Whole Gamma Imaging) によるコンプトンイメージングが PET の空間分解能を超えられる可能性を検証するためにモンテカルロシミュレーションを実施した．具体的には，PET リング（LGSO，厚さ計 20mm，直径 320mm，ピクセル
1.5×1.5×6.67mm3 ）に散乱検出器リング（Si，厚さ計 20mm，直径 86mm，ピクセル 0.25×0.25×0.5mm3 ，エネルギー分解能
0.3%@511keV）が挿入された WGI を Geant4 でモデル化した．陽電子と 909keV のシングルガンマ線を両方放出する 89Zr を充填した分解能評価用ロッドファントムを，視野中心及び端に置いた場合それぞれの測定を模擬した．エネルギーウィンドウにより，PET
イベント及び，909keV のコンプトンイベントを抽出し，それぞれリストモード OSEM 法により画像再構成を行った．その結果，中心に置いた場合には PET より 1mm ロッドの分解がやや不鮮明であったが，端に置いた場合には PET より鮮明に分解することができた．WGI においてコンプトンイメージングが PET より高い空間分解能を得られる可能性が示された．
キーワード：コンプトンイメージング，PET，89Zr，空間分解能

1. はじめに乱検出器に用いた WGI において，コンプトンイメージングがWGI（Whole Gamma Imaging）は，Positron Emission Tomography

PET の空間分解能を超えられるかシミュレーションにより検（PET）のリング内に，散乱検出器リングを挿入し，PET とコ討した．

ンプトンイメージングを組み合わせることで，検出可能な全て

2. 方法のガンマ線をイメージングに利用する我々のコンセプトである［1］．我々はこれまでに，シンチレータ素材を用いて開発しSi 散乱検出器リングと LGSO シンチレータの吸収検出器リた試作機で 89Zr 投与マウスを測定し，PET に迫る空間分解能

ングで構成した WGI をモンテカルロシミュレーションのツー

が 909 keV ガンマ線のコンプトンイメージング（以下 909keV
コンプトン）によって得られることを示した［2］．本研究では，
PET の空間分解能に陽電子飛程と角度揺動による理論的な限界［3］がある一方で，コンプトンイメージングはこれらの影響を受けず，PET の空間分解能を超えられる可能性があることに着目した．コンプトンイメージングでは，各検出イベントの線源位置をコンプトンコーンと呼ばれる円錐面上に限定することができ，その頂点は散乱検出器での検出位置，中心軸は吸収検出器での検出器位置を通る直線，半頂角はエネルギー情報から求まる散乱角度となる．そして，コンプトンイメージングの空間分解能は，検出器サイズの他に，エネルギー分解能やドップラーブロードニングの影響を受け，円錐を決定する際の不確かさである角度分解能により決まる．今回，エネルギー分解
図 1.モデル化した WGI のジオメトリ能に優れ，ドップラーブロードニングの影響の少ない Si を散

196

ルキットである Geant4 によってモデル化した（図 1）．ピクセ
ルサイズは Si 散乱検出器が 0.25×0.25×0.5mm3（ピクセル数
96×96×40），LGSO 吸収検出器が 1.5×1.5×6.67mm3（ピクセ
ル数 16×16×3）とした．Si のエネルギー分解能は，エネルギ
ー依存とし，文献［4］のモデルを用いた．例えば 511keV では0.3%となる．また，909keV のガンマ線点線源に対する角度分解能は半値幅で 1.5°であった．空間分解能評価のため，89Zr を充填したロッドサイズが 2.4，2.0，1.7，1.4，1.0，0.8mm のデ
レンゾファントムを視野中心に置いた場合と，上方向に 20mmのオフセットを与えた場合の測定をシミュレーションした．その際，陽電子飛程の影響を模擬するため，平均運動エネルギーとして 396keV を発生する陽電子に与えた．ファントムの放射能は計 1MBq，測定時間は 10 分とした．そして，同時計数イ
ベントに対して，エネルギーウィンドウを適用することで，909keV コンプトンイベント（散乱検出器 30-300keV，吸収検出器 820-100keV）と，PET イベント（400-600keV）をそれぞれ抽図 2．再構成画像．数字はロッドサイズ（mm）．矢印線は比較のためのプロファイル位置を示す．

出した．なお，511keV コンプトンイベントも抽出し，ペアとなるシングルイベントまたは 511keV コンプトンイベントが同時計数されている場合も PET イベントとして抽出した．そして，PET 画像と 909keV コンプトン画像をそれぞれ 3Ｄリスト
モード Ordered Subset Expectation Maximization 法［2］によって再構成した．サブセット数は 8，反復回数は別のファントムの測定により実験的に最適化し，コンプトンイメージングの場合
20 回，PET の場合 10 回とした．定量評価として，1mm ロッドのピークバレー比を比較した．

図 3．図 2 の矢印で示した線上のプロファイル比較．

3. 結果

表 1．ピークバレー比図 2 に再構成画像，図 3 に 1mm ロッドのプロファイルを示す．すべての画像で 1mm ロッドは分解されていた．なお，PET
イベントのうち，Si 散乱検出器を含んだものは 20%で，そのうちの 93%は 511keV コンプトンイベントを含んだものであった．
表１に図 3 のプロファイルにおけるピークバレー比を示す．視

謝辞
本研究は JSPS 科研費 20H05667，20K12683 の助成を受けた

野中心の場合には PET の方が高い値を示したが，オフセット

ものです．

20mm の 909keV コンプトンが最も高い値となった．

利益相反の有無本研究の一部は，中谷医工計測技術振興財団の研究助成を得て実施された．
文 献

4. まとめPET では 89Zr から放出される陽電子飛程と角度揺動の影響を受けるが，1mm のロッドを位置によらず同程度分解するこ［1］Yoshida E, Tashima H, Nagatsu K et al: Whole gamma imaging: a new conceptof PET combined with Compton imaging. Phys Med Biol 65: 125013, 2020
［2］Tashima H, Yoshida E, Wakizaka H et al: 3D Compton imaging reconstruction
method for whole gamma imaging. Phys Med Biol 65: 225038, 2020
［3］Moses W W: Fundamental limits of spatial resolution in PET. Nucl Instr Meth
Phys Res Sect A 648: S236-S240, 2011［4］Yabu G, Yoneda H, Orita T et al: Tomographic imaging by a Si/CdTe Compton
camera for 111In and 131I radionuclides. IEEE Trans Rad Plas Med Sci 6: 592600, 2022とができた．一方で，909keV コンプトンは，視野中心よりもオフセット 20mm で，散乱検出器に近づけた方がより鮮明に分解できた．また，その時のピークバレー比は PET よりも高くなった．よって，散乱検出器に近い領域では PET よりも高い
空間分解能を得られる可能性が示唆された．

197

OP9-3
Deep Image Prior を用いた SPECT 画像再構成における EM-TV アルゴリズムの検討
矢部

暁登*1，松原佳亮*2，越野 一博*3，渡部 浩司*4，湯浅*1
弘前大学大学院理工学研究科

哲也*5，銭谷*2

秋田県立大学システム科学技術学部経営システム工学科*3
北海道情報大学経営情報学部システム情報学科*4

東北大学サイクロトロン・ラジオアイソトープセンター*5
山形大学大学院理工学研究科

勉*1

EM-TV Algorithm for SPECT Image Reconstruction by Using Deep Image Prior
Akito YABE ，Keisuke MATSUBARA*2，Kazuhiro KOSHINO*3，Hiroshi WATABE*4，Tetsuya YUASA*5，*1

Tsutomu ZENIYA*1*1
Graduate School of Science and Technology, Hirosaki University*2*3

Faculty of Systems Science and Technology, Akita Prefectural University
Faculty of Business Administration and Information Science, Hokkaido Information University*4*5

Cyclotron and Radioisotope Center, Tohoku University
Graduate School of Science and Engineering, Yamagata University

要旨： 我々のグループでは高解像度 SPECT 装置を開発しているが，十分なカウントが得られない場合，画質が劣化してしまう．
我々は事前学習が不要で，ターゲット画像のみで画像を復元できる DIP(Deep Image Prior)を利用することで画質改善に成功した．
本研究では更なる画質改善を目指して，DIP 処理に加えて，トータルバリエーション（TV）を正則化項として組み込んだ EM-TV
アルゴリズムを用いた再構成法を検討した．数値ファントムを用いたシミュレーション実験を行い，DIP 無 TV 無，TV のみ，DIP
のみ，DIP 有 TV 有で再構成した画像を比較，それぞれの PSNR(dB)は 32.09，40.77，41.64，41.72，SSIM は 0.8590，0.9390，0.9462，
0.9467 と DIP と TV の組み合わせが最も良かった．また，実測データによる再構成画像も，DIP 有 TV 有によってノイズが低減され，ファントムの構造が鮮明になった．DIP と EM-TV による SPECT 画像の画質改善効果が示された．
キーワード：SPECT，Deep Image Prior，EM-TV

1. はじめにを組み合わせた EM-TV アルゴリズムという画像再構成法があSPECT(Single Photon Emission Computed Tomography）装置は，り，エッジの保持とノイズ抑制の効果がある[4]．本研究では，目的臓器に集積した放射性薬剤から放出されるガンマ線を検高解像度 SPECT の画質の向上のため，DIP 処理に加え EM-TV

出し,体内の薬剤の分布を画像化することで,体の機能が可視化

アルゴリズムを用いた再構成法を検討した．

できる．我々のグループでは，解像度が 3.5 mm 程度の高解像

2. 方法

度の SPECT 装置を開発しており，通常の SPECT 装置よりも1) Deep Image Prior

高解像度で薬剤の三次元分布を得ることができる[1]．しかし，ターゲット画像を𝑥0，入力として与えるノイズ画像を𝑧，ネ

高解像度化に伴い検出効率が低下し，十分なカウントが得らットワークのパラメータを𝜃，ニューラルネットワークを𝑓𝜃 とれない場合，画像が劣化してしまう．近年ディープラーニン

すると，以下の式からネットワークパラメータを更新する．
𝜃 ∗ = argmin 𝐸(𝑓𝜃 (𝑧); 𝑥0 )(1)グを用いた医用画像のノイズ除去の研究が盛んにおこなわれ𝜃て い る[2]． そ の 中 で DIP(Deep Image Prior) と い う

ロス関数𝐸にはターゲット画像と出力画像の MSE(平均二乗

CNN(Convolutional Neural Network) を用いた画像処理法がある．

誤差，Mean Square Error)を用いている．このネットワークは，

DIP は画像の自然な成分とノイズ成分の学習の早さの違いをノイズ画像よりも，規則的な構造を持つ画像が早く復元され利用して画像のノイズ除去ができ，ネットワークの事前学習

るため，ノイズ成分が復元される前にパラメータの更新を止や大量のデータセットが必要ないという利点がある[3]．我々

めることで，ノイズ除去を行うことができる．

は DIP を用いて，ノイズ成分が多い画像のノイズ除去を行い，

2) EM-TV 法

高解像度 SPECT 画像の画質改善に成功した．また，圧縮セン

EM-TV 法は EM アルゴリズムを行う EM step と TV 正則化

シングのひとつに，トータルバリエーション(Total Variation :を行う TV step を組み合わせた手法であり，各アルゴリズムをTV)と ML-EM(Maximum Likelihood Expectation Maximization)法

組み合わせることで再構成画像を得ることができる．TV ノル

198

ムは画素値𝜆とすると
𝜕𝜆 2
𝜕𝑥

𝜕𝜆 2
𝜕𝑦

𝜕𝜆 2
𝜕𝑧

𝑇𝑉(𝜆) = ∭ √( ) + ( ) + ( ) 𝑑𝑥𝑑𝑦𝑑𝑧(2)と表すことができ，EM アルゴリズムで推定した𝜆に対する
TV ノルムの重み付け係数𝛼を用いて，EM step，TV step の最

(a)

(b)

(d)

(e)

(c)

小化問題を求めることで再構成画像を得ることができる．
3)SPECT 画像再構成への応用
SPECT の投影データをターゲット画像として，1 投影毎にDIP 処理を行う．DIP の optimizer には SGD を使用する．DIP
処理した投影画像は，EM-TV 法を用いて画像再構成する．

図 1

3. 実験

理(𝛼 = 4.9) (d)DIP 処理 (e)DIP + EM-TV 処理 (𝛼 = 0.28)

1) シミュレーション実験

2) 実測データによる評価実験

再構成画像の比較(a)原画像 (b)処理なし (c)EM-TV 処

脳ファントムの数値ファントム画像を用いた[6]．数値ファ

図 2 に DIP 無 EM-TV 無の再構成画像，EM-TV 処理のみのントム画像からプログラムを用いて，180 方向からの投影デ再構成画像，DIP 処理のみの再構成画像，DIP と EM-TV 処理

ータを抽出し，統計ノイズを付加した．この投影データをタをした再構成画像を示す．図 2 から DIP と EM-TV により構造

ーゲット画像として，DIP の処理を epoch 数 2000 で行い，DIPが鮮明になり，ノイズが抑制された．

の処理をした投影データを EM-TV 法で iteration=50 で画像再構成を行い，視覚的評価および，作成された再構成画像と数
値 フ ァ ン ト ム と の PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)，SSIM(Structural Similarity)の値を計算し，画質を評価した．
2) 実測データによる評価実験(a)

高解像度 SPECT 装置でパラレルホールコリメータを使用し，

図2

(b)

(c)

(d)

実測データの再構成画像 (a)処理なし(b)EM-TV 処理(𝛼 =447 MBq の Tc-99m 溶液で満たされた物理脳ファントムを撮像

4.9) (c)DIP 処理 (d)DIP+EM-TV 処理(𝛼 = 0.28)

し得られた画素サイズ 0.81 mm×0.81 mm ，画素数 256 × 256 ，

5. まとめ180 方向の投影データを用いた．この投影データ画像をター

本研究では，ノイズの抑制と画質の向上に有用である DIP

ゲット画像として DIP の処理を行い，DIP の処理を行った投と EM-TV 法を組み合わせた手法を検討した．実験により，影データを EM-TV 法で iteration を 50 で再構成し，画素サイズ

DIP と EM-TV 法を組み合わせた手法は PSNR，SSIM，視覚的0.81 mm×0.81 mm×0.81 mm，画素数 256 × 256 × 256 の再構

評価から効果的であることが分かった．

成画像を作成し比較した．

謝辞

4. 結果

本研究は JSPS 科研費 JP17H04116 の助成を受けて実施された．

1)シミュレーション実験

利益相反の有無

表 1 は再構成画像と数値ファントムとの PSNR，SSIM を示無ししている．表 1 から DIP と EM-TV を用いた再構成画像が最も

文

PSNR，SSIM の値が向上した．図 1 に原画像，DIP 無 EM-TV
無の再構成画像，EM-TV 処理のみの再構成画像，DIP 処理のみの再構成画像，DIP と EM-TV 処理をした再構成画像を示す．
図 1 から DIP と EM-TV を用いた処理は再構成画像のエッジを保持しつつ，ノイズを抑制していることが確認できた．
表1

再構成画像の PSNR と SSIM

DIP 無

DIP 無

DIP 有

DIP 有

EM-TV 無EM-TV 有EM-TV 無EM-TV 有PSNR[dB]

32.09

40.77

41.64

41.72

SSIM

0.85900.93900.94620.9467199

献［1］Zeniya T, Gaku K, Hori Y, et al.: Development of high-resolution brain
SPECT system using full-digital gamma camera with multiple positionsensitive PMTs. In Conference Record of 2015 IEEE Nuclear Science
Symposium and Medical Imaging Conference, San Diego, 2016［2］Matsubara K, Ibaraki M, Nemoto M, et al.: A review on AI in PET imaging.
Ann Nucl Med 36: 133-143, 2022
［3］Ulyanov D, Vedaldi A. Lempitsky V: Deep Image Prior. [Online]. Available:
https://arxiv.org/abs/1711.10925［4］Sawatzky A, Brune C, Wbbeling F, et al.: Accurate EM-TV algorithm in PET
with low SNR. In 2008 IEEE Nuclear Science Symposium Conference
Record, Dresden, 2008, pp. 5133-5137［5］Iida H, Hori Y, Ishida K, et al.: Three-dimensional brain phantom containingbone and grey matter structures with a realistic head contour. Ann Nucl Med
27: 25-36, 2013

OP9-4

Dual Energy 散乱線補正と高感度マルチピンホールによる蛍光 X 線 CT の画質改善
對馬 結太*1，松岡 将宏*2，笹谷 典太*2，砂口 尚輝*3，河嶋 秀和*4，兵藤 一行*5，
湯浅 哲也*2，銭谷 勉*1*1

弘前大学 大学院理工学研究科 *2 山形大学 大学院理工学研究科*3
名古屋大学 大学院医学系研究科 *4 京都薬科大学 放射性同意元素研究センター*5

高エネルギー加速器研究機構 物質構造科学研究所
Image improvement of X-ray fluorescence computed tomography by dual-energy scatter correction and highly
sensitive multiple pinholes*1
Yuta TSUSHIMA ，Masahiro MATSUOKA*2，Tenta SASAYA*2，Naoki SUNAGUCHI*3，
Hidekazu KAWASHIMA*4，Kazuyuki HYODO*5，Tetsuya YUASA*2，Tsutomu ZENIYA*1*1*2

Graduate School of Science and Technology, Hirosaki University

Graduate School of Science and Engineering, Yamagata University*3
Nagoya University Graduate School of Medicine*4*5Radioisotope Research Center, Kyoto Pharmaceutical University
Institute of Materials Structure Science, High Energy Accelerator Research Organization (KEK)

要旨：我々は非放射性ヨウ素化合物を用いて生体機能画像の取得を可能とするピンホール蛍光 X 線 CT 装置の開発をしているが，被写体からの散乱線の影響により画像コントラストが低くなる．また，シングルピンホールは感度が低いため統計ノイズが大きくなる.本研究では dual energy 散乱線補正法と高感度マルチピンホールを組み合わせた新しい手法によって，蛍光 X 線 CT 画像のコン
トラストノイズ比（CNR）の改善を試みた．放射光単色 X 線を利用した物理ファントム実験の結果，再構成画像の CNR は濃度
0.3mg/ml のヨウ素にて，シングルピンホール・散乱線補正無しに比べ，散乱線補正により 11 倍に，マルチピンホール化により 3.4
倍に，両方適用で 22 倍に改善された．dual energy 散乱線補正法とマルチピンホールの相乗効果により画質が大きく改善された．
キーワード：蛍光 X 線 CT，ピンホールコリメータ，散乱線補正

1. はじめにって蛍光が放出される．ボクセルから発生した蛍光は,入射 X

我々は放射光 X 線で励起した特定の物質から発する蛍光を線に垂直な方向に配置された複数のピンホールを通り検出器利用した蛍光 X 線 CT を開発してきた[1]．蛍光 X 線 CT は生．本研究では，高エで検出され，投影画像データを得る（図 1）

体内の微量な特定物質を描出でき，蛍光を発する物質を標識薬

ネルギー加速器研究機構 PF-AR のビームライン AR-NE7A に剤として利用すると positron emission tomography (PET)や single

放射光単色 X 線を利用した．
蛍光 X 線 CT システムを構築し，

photon emission computed tomography (SPECT)と同様の機能画像が放射線同位元素を使用せずに得られる．しかし，被写体から35 mmの散乱線によって再構成画像のバックグラウンド領域で偽像5 mmが発生し，画質の劣化する．Sasaya らはシングルピンホールコ

25.9 mm

リメータを用いた蛍光 X 線 CT において dual energy 散乱線補正法を提案し，画質を改善させた[2]．そこで，マルチピンホー

7 ⽳

ルコリメータを使用して高感度化された蛍光 X 線 CT[3]に応35.4 mm

用することで更なる画質改善が可能ではないかと考えた．
本研究は，dual energy 散乱線補正法をマルチピンホール蛍光図 1 マルチピンホール蛍光 X 線 CT システム

X 線 CT に適応させ，シングル・補正無しでの再構成画像と比較することで，画質の改善を確認することを目的とする．

投 影 画 像 デ ー タ は 次 式 の ordered subsets expectation
maximization (OS-EM) 逐次近似画像再構成法で再構成される．

2. 方法

(#)
𝑉'
(#$%)
𝑉!
=
∑(∈*! 𝑐('1）マルチピンホール蛍光 X 線 CT
造影元素に X 線が照射されると，光電効果による励起によ200&𝑝( 𝑐('∑+ 𝑐 𝑉 (#)(∈*! ',% (' '(1)

ここで 𝑗 は再構成画素の通し番号(1 ≤ 𝑗 ≤ 𝑁)，𝑖 は検出器画素

𝑚3 , 𝑚+ , 𝜎+ は造影剤領域の画素値の平均，バックグランド領域の通し番号(1 ≤ 𝑖 ≤ 𝑀)，𝑐(' は画素 𝑗 から放出されたガンマ線の画素値の平均，バックグランドの画素値の標準偏差である．

が検出器 𝑖 で検出される確率，𝑝( は計測により得た投影データ，

4. 結果

𝑉' は再構成画像，𝑘 は繰り返し回数，𝑆- はサブセットである．

図 3 に各条件における物理ファントムの再構成画像を示す．
画質評価のために(3)式を用いてヨウ素溶液の 0.3, 0.2, 0.12）Dual energy 散乱線補正
再構成領域の画素数を𝑁個, 検出器の個数を𝑀個とする.

．0.3 mg/ml ヨウ素濃度mg/ml 部分の CNR を計算した（図 4）.
𝑝(. , 𝑐('を,それぞれ 𝑖 番目の検出器に入射する全光子数,係数領域では，シングルピンホール・散乱線補正なしに比べてマル行列とする.また,上付きの添え字𝐸 は K 吸収端エネルギーの直チピンホール化で 3.4 倍 CNR が向上していることが確認でき

上(𝐴𝐵)・直下(𝐵𝐿)を区別するものである. (𝑛 + 1)回目の更新にた．また，散乱線補正により約 11 倍向上した.両方を適用する(-$%)
および 𝑖 番目の検出器における 𝑗 番目の画素値の推定値 𝑣'(-$%)
は以下のようになる.
入射する散乱光子数の推定値𝜎(
2
(-)
𝑣'
(-$%)
(-)
(2)
𝑣'
= 2 /0&𝑃
01∑( ;𝑐(' + 𝑐('< ( ('(-)
01 (-)
𝑐('/0 𝑣'
𝑐('
𝑣'
(-)
+
?𝑃(' = + /0 (-)
(-)
(-) @
+ 01 (-)∑' 𝑐(' 𝑣' + 𝜎(∑' 𝑐(' 𝑣' + 𝜎(

ことで,約 22 倍も改善された．

(#$%)

𝜎(
(-)

?𝐵(

=

𝑝(/0
(-)

/0
∑+
' 𝑐(' 𝑣'

(a)

𝜎(
(-)
× 𝐵(
2

+
(-)

+ 𝜎(

𝑝(01
(-)

01
∑+
' 𝑐(' 𝑣'(c)(d)

図 3 再構成画像(a)シングル・散乱線補正なし (b)マルチ・散乱線補正なし(c)シングル・散乱線補正あり (d)マルチ・散乱線補正あり

(#)

=

(b)

(-) @

+ 𝜎(

投影，逆投影，散乱線成分の更新は，ピンホール毎に計算した後，次の計算に移る．造影元素の K 吸収端の直上・直下のエネルギーで 2 種類の投影データを得て、(3)式を利用して散乱線補正された再構成画像が得られる．

3. 撮像実験

図 4 濃度別の CNR

本実験では図 2 に示すように直径 2 mm の穴を 6 つ開けた5. まとめ

直径 10 mm の PMMA 製円筒に,濃度の異なるヨウ素溶液を満Dual energy 散乱線補正法とマルチピンホールの相乗効果にたした物理ファントムを被写体とした．K 吸収端の直上の 33.3より蛍光 X 線 CT 画像の画質が大きく改善された．

keV と直下の 32.4 keV のエネルギーで 2 種類の投影画像データを得た．シングルおよびマルチピンホールの投影画像データ
を散乱線補正無しと，有りの画像再構成法を用いて再構成した．

謝辞

本研究は JSPS 科研費 JP17H04116 の助成を受けたものです．

（数値は濃度[mg/ml]）

利益相反の有無

なし
⽂ 献
[1]

[2]

図 2 物理円柱ファントムの概要
コントラストノイズ比（CNR）で画質を評価した．
𝑚3 − 𝑚+
CNR =
𝜎+

[3]

(3)

201

Takeda T, Wu J, Thet-Thet-Lwin et al: X-ray fluorescent CT imaging of
cerebral uptake of stable-iodine perfusion agent iodoamphetamine analog
IMP in mice. J Synchrotron Rad 16: 57-62, 2009
Sasaya T, Sunaguchi N, Thet-Thet-Lwin et al: Dual-energy fluorescent x-ray
computed tomography system with a pinhole design: use of K-edge
discontinuity for scatter correction. Sci Rep 7: Article Number 44143, 2017
Sasaya T, Sunaguchi N, Hyodo K et al: Multi-pinhole fluorescent x-ray
computed tomography for molecular imaging. Sci Rep 7: Article Number
5742, 2017

OP11-1
データ・カルテシステム（SAKAS）の構築とマイクロ・位相 X 線 CT への適用
米山明男1,3、河本正秀1、馬場理香1, 2、廣沢一郎1、妹尾与志木1、兵藤一行3、平野馨一3
1
九州シンクロトロン光研究センター
2（株）日立製作所研究開発グループ
3
高エネルギー加速器研究機構物質構造科学研究所
Development of SAKAS (SAga light source data KArte System
Akio YONEYAMA1,3, Masahide KAWAMOTO1, Rika BABA1,2, Ichiro Hirosawa1, Yoshiki SENO1,
Kazyuki HYODO3, Keiichi HIRANO3
1
SAGA Light Souce
2
Research and Development Group, Hitachi Ltd
3
Institute of Materials Structure Science, High Energy Accelerator Research Organization
要旨：九州シンクロトロン光研究センター（SAGA Light Source(SAGA LS)）では、マイクロ CT や位相 CT 等の放射光イメージングにより取得した画像データについて、サンプルの名前や状態に加え、X 線カメラやビームラインの計測条件から、再構成の画像処理に至る全ての条件を統合的に取り扱い、保存するデータ・カルテシステム（SAKAS：SAga-LS data KArte System）の構築を進めている。本システムでは、テキスト形式（windows の ini ファイル形式）で１個のカルテ・ファイルとして管理するため、どのような処理がどのような条件で行われたか容易に確認することが出来る。現在、初版の仕様策定と制御及び処理ソフトの製作を終え、SAGA-LS の BL 07 や PF の BL-14C で試験的な運用を行っている。SAKAS の仕様と、マイクロ CT への適用結果等について紹介する。
キーワード：データ，カルテシステム，放射光 CT（5 語以内）

1. はじめにWindows の ini ファイルに準拠し、大量試料の計測（ビッグデータ）や DX への対応として、[セクション]

SAGA LS では、放射光を利用したマイクロ X 線 CT や位相 X

パラメータ=***

線 CT 等のイメージングにおいて、画像データ（RAW データ）

;コメント

とは別に、

とし、テキストの記録ルールは•サンプルの名前、部位、状態•

大文字・小文字の区別はしない。

•

計測条件（使用した X 線カメラの仕様、露光条件）•

パラメータの順番は問わない。

•

ビームラインの状況（蓄積電流、分光器）•

独自のセクション、及びパラメータがあっても良い。

•

独自のパラメータは、処理側で任意に設定できる。

等の計測条件に加えて、•フィルター関数など再構成の画像処理条件とする。計測における主なセクションは Sample、BL_Cond、に至る全ての実験・計算条件を統合的に取り扱い、自動で保存

Imager、Method とし、撮像条件は Proc_1 に記録する。その後するデータ・カルテシステム（SAKAS：SAga-LS data KArteのデータ処理はセッション名「Proc_*」として、パラメータにSystem）の構築を進めている。SAKAS では、計測制御ソフト

各計算条件や ROI 等を記録する。表１に SAKAS の Tag ファイ

や処理ソフトが個別に保存していた計測・計算条件を、テキス

ルの項目（メタデータ）一覧を示す。

ト形式（windows の ini ファイルと同じ構造）で１個のカルテ

4. 処理ソフトウェア群（SAKAS-**）

ファイル（Tag ファイル）として管理するため、どのような処理がどのような条件で行われたか容易に確認することが出来

データ処理の流れと対応する開発ソフトウェア群（CTRL7る。さらに、連続自動処理（バッチ処理）も行うことができる。

と SAKAS-**）を図１に示す。いずれのソフトも同じインターフェイスを備え、画像データと同じファイル名の Tag ファイル

2. SAKAS の書式を選択するだけで、画像データの各情報が自動的に入力される画像データの生成（計測）と各データ処理の条件は、１個のようになっている。また、CT の中心や位相アンラップの手法「tag ファイル」（画像データファイル名＋’.tag’を推奨）になど画像処理の各パラメータは 2.の規約にしたがって自動で追記の形で順に記録していく。Tag ファイルのフォーマットは、

Tag ファイルに追記される。

202

表１

SAKAS の Tag ファイルの項目（メタデータ）一覧

図2

SAKAS を用いた画像処理結果。

い、
自動で保存するデータ・カルテシステム SAKAS を構築し、SAGA LS BL07、KEK PF BL-14C、及び SPring-8 BL16B2 に導入した。今後は、DICOM 変換機能を備えた Viewer の整備に加えて、利用ユーザーのフィードバックに基づいた修正・機能追加等を行っていく予定である。
利益相反の有無なし
文

献［1］Yoneyama, A., Takeya, S., Lwin, T. T., Takamatsu, D., Baba, R., Konishi, K.,
Fujita, R., Kobayashi, K., Shima, A., Kawamoto, M., Setoyama, H., Ishiji, K.
& Seno, Y. (2021). J Synchrotron Radiat 28, 1966-1977.

図１ 画像データの流れと SAKAS の各画像処
なお、同ソフトウェア群は SAGAL-LS のホームページ
http://www.saga-ls.jp/main/3092.html#gsc.tab=0
及び GitHub（SAGALS-IMG/BL07）で公開している。

5. 導入事例
これまでに SAGA LS BL07、KEK PF BL-14C、及び SPring-8
BL16B2 に導入を進めており、マイクロ X 線 CT では図２のような高精細な３次元データの取得と処理を短時間で行えるよ
うになっている [1]。

3. まとめ
放射光を利用したマイクロ X 線 CT や位相 X 線 CT 等のイ
メージングにおいて、全ての実験・計算条件を統合的に取り扱

203

OP11-2

A reconstruction method for binary limited-data tomography using
a dictionary-based sparse shape recovery
Haytham A. Ali*1，Katsuya Fujii* and Hiroyuki Kudo**
Information and Systems, University of Tsukuba, Tsukuba, Ibaraki 305-8573, Japan1
Department of Mathematics, Faculty of Science, Sohag University, Sohag 82524, Egypt
Abstract： Binary tomography is concerned with reconstructing a binary image from a very small number or other limited CT projection data.
This problem itself not only possesses several medical imaging applications but also can be considered a model of general inverse problems torecover the object shape from limited measured data. Several approaches such as the Mumford-Shah method and various level-set methods
have been investigated, but most of them lead to a non-convex optimization due to the difficulty to handle the binary constraint. We propose a
new method based on a convex optimization inspired by dictionary-based shape recovery. In the proposed method, the object boundary of thebinary image is represented by a level set of linear combinations of basis vectors in the dictionary. Using the dictionary, the object boundary isreconstructed by finding weights of the linear combination that best match the measured data. We create the dictionary by using the Gaussianradial basis function (GRBF). More concretely, we use Gaussian functions as a basis function placed at sparse grid points to represent theparametric level-set function and provide more flexibility in the binary representation of the reconstructed image. The simulation results of CT
image reconstruction from only four projection data demonstrate that the proposed method can recover the object boundary more accurately
compared with other competitive methods. The significance of our approach is the formulation with a tractable convex program while keeping
moderate mathematical rigorousness.
Keywords: Binary tomography; Parametric level-set method; Shape recovery; Convex optimization.
min 𝑓(𝑢) = ‖𝐴𝑢 − 𝑏‖22 + ℒ(𝑢) ,1. Introduction(2)

Tomography imaging is known as a method for displaying

where ℒ(𝑢) is the regularization term. Based on the properties ofprecise details inside the scanned object, i.e., it visualizes thethe problem we can choose ℒ. This regularization term is used tointernal structures of objects and thus has a wide range ofenforce smoothness and boundedness of 𝑢. In our proposed theapplications such as medicine, science, industry, and electron

number of parameters involved in the problem is very small. As atomography [1-3]. In all these applications that deal withresult, the underdetermined problem can be made overdetermined,reconstructing images from a given set of projection data, it isand the problem becomes better posed. According to this thehighly desirable to decrease the number of rays penetrating

parametrization idea is empirically found to be well-posed enoughthrough the unknown object. Mathematically, this object can bethat no necessary regularization terms need to be added to the cost

represented as a function with a domain that can be discrete orfunction. So, Eq. (2) can be written as

continuous. Discrete Tomography (DT) deals with reconstructing

min 𝑓(𝑢) = ‖𝐴𝑢 − 𝑏‖22 ,discrete images consisting of a few different materials by using alimited number of projections. Recently, Batenburg and Sijbers

algorithm [4] ashave

𝑢𝑘+1 = 𝑢𝑘 − 𝜆𝑘 ℋ𝑘−1 𝛻𝑓(𝑢𝑘 ),developed

analgorithm

calledDiscrete(3)This optimization problem (3) will solve by using a Newton like

Algebraic

Reconstruction Technique (DART) for DT, which provides high-where 𝜆𝑘 denotes the step-size parameter, ℋ𝑘 denotes an

quality reconstructions [3]. Even though this technique has its

approximation of the Hessian matrix of 𝑓 calculated at 𝑢 = 𝑢𝑘 ,advantages, it requires more computation time, which limits its use

and 𝛻𝑓(𝑢𝑘 ) is the gradient of 𝑓 at 𝑢𝑘 .

in practical applications.

3. Level-set methods

2. Problem Formulation

By using the parametric level-set function 𝑓(𝑥, 𝛼) , we can

For binary image reconstruction, we can use the following

express the image 𝑢 as [5]linear system of equations
𝑏 = 𝐴𝑢,𝑢(𝑥, 𝛼) = 𝑢𝑖𝑛 (𝑥) 𝐻(𝑓(𝑥, 𝛼)) + 𝑢𝑒𝑥 (𝑥) (1 − 𝐻(𝑓(𝑥, 𝛼))), (4)(1)

where 𝛼 is the parameter of the level set function, H is thewhere 𝐴 ∈ ℝ𝑀×𝑁 is the measurement matrix, 𝑏 ∈ ℝ𝑀 is a

Heaviside function.

measurement and the image 𝑢 ∈ ℝ𝑁 .

The evolution of the level set function 𝑓 is performed throughTo solve (1), we used a regularized least-squares problem

updating the unknown parameter 𝛼 . As a result, the level-set

204

function 𝑓(𝑥) can be represented parametrically by using set ofbasis functions and unknown weights as follows:𝑛𝑓(𝑥, 𝛼) = ∑
𝑖=1

(5)

𝛼𝑖 µ𝑖 (𝑥)(a)FBP

where µ = [µ1 , µ2 , … . . , µ𝑛 ] denotes our dictionary or basis vector(c)Our method

Fig. 5. Reconstructed images for real data from only 𝟖 projectionof basis functions. Here, we used the GRBF as a basis function

data uniformly distributed over the angular range [0, 𝜋).

and it is expressed asµ𝑖 (𝑥) = 𝑒𝑥𝑝(−𝛽‖𝑥 − 𝑥𝑖 ‖)2 ,

(b)TV

(6)

−1

where 𝛽 = (√2 𝜎) , 𝜎 is the width of Gaussian, 𝑥𝑖 is the centerof GRBF, and ‖∙‖ is the Euclidean norm.
4. Experimental results(a)FBPTo prove the efficacy and superiority of the proposed method in(b)TV(c)Our method

Fig. 6. Reconstructed image for the real data in the limited-

image reconstruction, we present experimental results for image

angle case, where the angular range was limited to [0, 𝜋/2).

reconstruction in sparse-view CT and limited-angle CT by using

Conclusions

synthetic images and real X-ray CT projection data of a carved

In this work, we proposed a new approach using a parametriccheese slice [6].

level-set method for binary image reconstruction. We represent
the object shape by using a level-set function, which in turn isrepresented using a linear combinations of basis vectors in the
dictionary. Furthermore, the problem to be solved for image
reconstruction becomes a tractable convex optimization.

Fig. 1. These two synthetic images are used to evaluate theperformance of the proposed approach.

Acknowledgments
I would like to express my deep gratitude to my supervisor forhis support and valuable advice in carrying out the research. This
researchwassupportedby

JST-CREST

Grant

NumberJPMJCR1765.
(a)TV(b)DART(c)DP(d) our method
Conflicts of Interest
The authors declare that they have no conflicts of interest toreport regarding the present study．
References

Fig. 2. Reconstructed of synthetic image from only 𝟒 projection
distributed over the angular range [0, 𝜋) compared to the otherthree methods.

(a) 5𝜋/6(b) 2𝜋/3(c) 7𝜋/12［1］Buzug T. M: Computed Tomography. In Springer-Verlag, Berlin, 2008.
［ 2 ］ Midgley P. A., Dunin-Borkowski R. E.: Electron tomography andholography in materials science. Nature Materials 8: 271-280, 2009.
［3］Batenburg K. J., Sijbers J.: DART: a practical reconstruction algorithm
for discrete tomography. IEEE Transactions on Image Processing 20:
2542-2553, 2011.
［4］Pratt R. G., Shin C., Hick J. G.: Gauss-Newton and full Newton methods
in frequency–space seismic waveform inversion. Geophysical JournalInternational 133: 341-362, 1998.
［5］Ali H. A., Kudo H.: New Level-Set-Based Shape Recovery Method andits application to sparse-view shape tomography. In 2021 4th International
Conference on Digital Medicine and Image Processing 24–29, 2021.
［6］Bubba T. A. et al.: Tomographic X-ray data of carved cheese. arXiv
preprint arXiv:1705.05732, 2017.

(d) 𝜋/2

Fig. 3. Reconstructed images in the limited-angle CT case.

Fig. 4. Sinogram and a reconstructed image of the real data.
with 180 angles over the angular range [0,2𝜋).

205

OP11-3Whole Gamma Imaging 試作機のシミュレーションによる性能予測菊地智也*1，田久錦戸*1

創大*2，菅幹生*1，田島文彦*2，山谷

泰賀*2

英朗*2，

千葉大学, *2 量子科学技術研究開発機構

Performance Prediction of Whole Gamma Imaging Prototype by Simulation
Tomoya Kikuchi*1，Sodai Takyu*2，Mikio Suga*1， Hideaki Tashima*2，
Fumihiko Nishikido*2，Taiga Yamaya*2*1

Chiba University, *2 National Institutes for Quantum Science and Technology

要旨：Whole gamma imaging（WGI）は PET とコンプトンカメラを組み合わせた新しい画像化技術である。コンプトンカメラを利用することで PET ではノイズであったシングルガンマを利用できるようになる。本研究では、これまでの WGI 試作機よりも角度分
解能と感度の向上を目指して設計した装置のモンテカルロシミュレーションによる性能予測を目的とした。具体的には、散乱検出器のシンチレータを GSO からエネルギー分解能の高い GAGG にすることで角度分解能の向上を図り、吸収検出器は time-of-flight
PET に適する LGSO を用いた。また、リングの内径を小さくして体軸方向に伸ばすことで感度向上を図った。89Zr 点線源を用いて視野中心から半径方向に 1 cm 間隔で線源を配置し、角度分解能と感度を評価した。また、デレンゾファントムを対象として画像再構成をした．その結果、従来機と比較して角度分解能と感度が向上し、画質向上により直径 3 mm のロッドが識別できることを確認した。
キーワード：PET, コンプトンカメラ，シミュレーション, 画像再構成

1. はじめに性能予測を行った．

量子科学技術研究開発機構では positron emission tomography(PET) と コ ン プ ト ン カ メ ラ を 組 み 合 わ せ た whole gamma

2. 方法

imaging (WGI)の開発を進めている．PET は体内に投与された

1）シミュレーションジオメトリ

放射性薬剤の体内分布を画像化する核医学診断装置である．こシミュレーションには素粒子が物質中で起こす振舞や反応のときの標識薬剤は陽電子放出核種を用い，陽電子の対消滅にをモンテカルロ法によりシミュレートする GEANT4 を用いた．

よる一対の対消滅放射線を検出し，エネルギーが検出された二概形図と主なパラメータを図 1 と表 1 に示す．散乱検出器のつの検出器を結んだ線分上に線源の位置を推定する．次に，コシンチレータにエネルギー分解能の高い HR-GAGG を用い，

ンプトンカメラは散乱検出器と吸収検出器の二層の検出器で結晶サイズの小さいものを用いることで角度分解能の向上を構成されるガンマ線検出器の一種でシングルガンマ線の検出図った．吸収検出器のシンチレータは時間分解能と密度の高いが可能である，吸収検出器として利用する既存の PET 検出器

LGSO を用い，リング数を 6 リングにすることで感度の向上を

リングの内側に，WGI は散乱検出器として利用する追加の検図った．また，散乱検出器は深さ情報を用いないものと深さ情出器リングを挿入し，コンプトンイメージングの手法を用いる

報を用いるもの（2-layer DOI, 3-layer DOI）の 3 種類を比較しことで，PET イメージングだけでなくシングルガンマ線も検出た．線源は 89Zr 点線源を視野中心から半径方向に 1 cm おきにできる．そのため，従来の PET 核種以外の核種も撮像可能と4 cm までの５か所に配置した．

なる[1]．
半減期が約 78 時間の 89Zr は，比較的時間を要する抗体反応に着目したイメージングに適した PET 核種の一つとして知られている．しかし，陽電子放出に比べ 4 倍ほど多く放出される
909 keV のシングルガンマ線が，従来の 89Zr-PET では画質低下の要因となっている[2]．WGI ではこのシングルガンマ線もコンプトンイメージングにより有効利用できるため，画質低下を抑えるのみならず，感度そのものの向上も期待できる[3]．これまで量研機構は三機の WGI の開発を行ってきた．本研究では最後に開発された WGI（WGI-3）から感度と角度分解能の向上を目指して設計した WGI（WGI-4）のシミュレーションによる

図１

206

シミュレーションジオメトリ

表１2）角度分解能評価結果

WGI-４ジオメトリの主なパラメータ

素材

散乱検出器

吸収
検出器

HR-GAGG

LGSO

4.6 %

13.7 %

角度分解能評価結果を図 3 (b)に示す．１層の角度分解能はすべての点において WGI-3 より劣った．2 層 DOI の WGI-4 は，視野中心で 4.2 度，視野端に向かうと 6.4 度まで劣化した．3 層

エネルギ
ー分解能

DOI の WGI-4 では，視野中心で 4.0 度，視野端に向かうと 5.7
度まで劣化した．端に行くにつれて角度分解能が劣化する割合@511 keVは２層より３層 DOI の方が小さい．

素子サイ

1.5×1.5×

1.5×1.5×

1.5×1.5×

3.0×3.0×

ズ[mm^3]

15

7.5

5.0

20

結晶数

16×16×1

16×16×2

16×16×3

8×8×1

逐次近似型画像再構成法である LM-OSEM 法を用いて再構

10×4 ring

36×6 ring

成された画像からロッド部の体軸長にあたるスライスを加算

86

320

した結果を図 3 (c)に示す．3 層 DOI の WGI-4 では 3 mm のロ

検出器数
リング径
[mm]

3）空間分解能評価結果

ッドまで識別が可能であった．角度分解能の向上に伴い視野内
全域で画質が改善された．

2）評価方法
感度評価はコンプトンイベント数を核種の崩壊数とコンプ
トンイベントを起こした放射線の分岐比の積で割ったものをコンプトン感度として使用した．
角度分解能は angular resolution measure (ARM)を用いて評価した．ARM は散乱検出器や吸収検出器で測定されたエネルギ
ーから計算した，ガンマ線の入射角度と実際の入射角度の差により求められ，その半値全幅を求めた．
空間分解能評価には図 2 に示した直径 72 mm のデレンゾフ
ァントムを用いて評価した．線源は 22Na を用い，ロッドの直径は 3, 4, 5, 8, 10 mm，体軸長は 5 mm とした．またイメージン
グパラメータを表 2 に示す．
図３(a) 感度評価結果(b) 角度分解能評価結果(c) 空間分解能評価結果

4. まとめ散乱検出器のエネルギー分解能と素子サイズの改善をした
図２

デレンゾファントム

WGI 4 号機のシミュレーションによる性能予測を行った．その表２

イメージングパラメータ

結果，WGI 3 号機より感度は 3 倍向上し，再構成画像では全体

反復回数

20

の画質が向上し，直径 3 mm のロッドまで識別が可能であるこサブセット数8とを確認した．

ボクセルサイズ [mm3]1.0×1.0×1.0

FOV [mm]

謝辞

Radius : 40

本研究の一部は科研費 JP20H05667 の助成を受けたものです

Axial length : 15
利益相反の有無

3. 結果

なし

1）感度評価文

感度評価結果を図 3 (a)に示す．WGI-4 の感度は，積層数に献［1］Yoshida E et al: Phys Med Biol 65: 125013, 2020
［2］Deri MA et al: Nucl Med Biol 40: 3-14, 2013［3］Tashima H et al: Phys Med Biol 65: 225038, 2020より変化しなかった．視野中心で約 1.3 %が得られ，視野端に進むと約 1.5 %に向上した．WGI-3 に比べ，視野中心で約 3 倍の感度が得られた．

207

OP11-4

診療放射線技師教育のための考察型教育用ファントムを用いた教育近藤 啓介*1*1
駒澤大学医療健康科学部
Education of Radiologic Technologists Using a Considerable Educational Phantom
Keisuke KONDO*1*1Faculty of Health Sciences, Komazawa University
要旨：社会から大学での教育に「自ら考え行動できる」能力の育成が求められている．本研究は診療放射線分野の専門的知識・技術を活用した問題解決型の教育コンテンツの開発が目的である．提案する教育コンテンツに利用する教育用ファントムを開発した．
Ｘ線吸収率の異なる 3 種類の立方体ファントム（黄色・青色・橙色）とそれを縦横高さ各 3 個の計 27 個が入るブラックボックスである．最初に 3 種類の立方体ファントム各 9 個をブラックボックスに入れ外から見えないように封印する．次にブラックボックス
をＸ線撮影装置で撮影し画像を解析することで 27 ヶ所のどの位置に黄色・青色・橙色の立方体ファントムが配置されたかを当てる．解析の速さと正確性を得点化し対戦形式のゲーム方式である．教育コンテンツとしての有効性を確認するために，2 つの大学の学生による交流大会を開催した．参加者のアンケート結果より，専門知識を利用した考察型の教育コンテンツとして十分な効果が期待でき，チームでのディスカッションも盛んであったことからチーム力を育てるコンテンツとしても期待ができる．
キーワード：教育，画像解析，ファントム，問題解決能力

1. はじめにボックスは黒いアクリルで，蓋をすると中の立方体ファントム

文部科学省の 2020 年度の学習指導要領では，「知識及び技を視認することが出来ない．内寸の 1 辺が 60.5 mm である．ま能」「思考力・判断力・表現力など」「学びに向かう力，人間性

た，各面にアルファベットの A から E を印字し，底面は無印など」の 3 つの柱からなる「資質・能力」を総合的にバランスである．

よく育んでいくことを目指すとしている．大学の教育においても「主体的・対話的で深い学び（アクティブ・ラーニング）」の視点からの授業改善が求められている．同様に社会から大学での教育に「自ら考え行動できる」能力の育成が求められている．学生の自由な発想で独創的なアイデアを出しながら専門知識を学ぶ教育コンテンツの代表的な例が「ロボットコンテスト」
である．しかし工学系の学生にとっては非常に興味深い内容であっても，診療放射線技師の教育内容と分野があまりに異なり「ロボットコンテスト」を診療放射線技師の教育現場で利用することは困難である．そこで，本研究では診療放射線分野の専門的知識・技術を活用した問題解決型の教育コンテンツ[1]の開発が目的である．教育コンテンツとしての有効性を確認するた
めに，開発した教育用ファントムと教育コンテンツを用いて，
2 つの大学対抗の交流大会を開催し，参加した 7 チームによる

図1

立方体ファントムとブラックボックスの写真

図2

立方体ファントム 3 個の組合せと X 線画像

アンケート結果を報告する．

2. 教育用ファントム
開発したのは，X 線吸収率の異なる 3 種類の立方体ファント
ムと立方体ファントムを縦横高さ各 3 個入れることが可能な
ブラックボックスである．立方体ファントムとブラックボック
スの写真を図 1 に示す．図 1 の左側の黒い箱は蓋であり，右側の黒い箱にかぶせると立方体のブラックボックスとなる．立方体ファントムは種類ごとに色をつけ，X 線吸収率の高い順に黄色・青色・橙色であり，1 辺の長さが 20 mm である．ブラック

208

ブラックボックスに立方体ファントムを入れた状態で上面や正面，側面から X 線撮影をすると，立方体ファントムが 3 個重なった状態の投影像となる．3 種類の 3 個の組み合わせは 10
パターンあるため，10 パターン全てを撮影した時の写真と X
線画像を図 2 に示す．時計回りに白くなるように配置したが，すべて異なる画素値（輝度）にならず，異なる 3 個の組み合わせでも同じ画素値（輝度）が存在するように立方体ファントムの X 線吸収率を調整した．

3. 教育コンテンツ（交流大会ルール）
ブラックボックスに入れられた立方体ファントム縦横高さ

図3

上部から撮影時の写真と X 線画像

図4

斜めから撮影時の写真と X 線画像

各 3 個の 27 か所の位置に対して，3 種類（黄色・青色・橙色）の何色が設置されたかをＸ線撮影した画像から解析する．予選
では，教員がブラックボックスに入れる立方体ファントムの配置パターンを決めて封印し，そのブラックボックスを撮影した
5 枚の画像（全チーム共通）を配布し，解析の正確性と速さを競争した．決勝戦では各大学の優秀チームで対戦形式とし，ブラックボックスに入れる立方体ファントムの配置パターンもチームで相談して考えさせる．封印したブラックボックスを交換し，X 線撮影も各チームで行い，時間内であれば追加の撮影を可能とした．決勝戦の時間を利用し，優秀チーム以外の学生による個人戦を行った．個人戦では最初に 3 枚の画像を配布し希望に応じて追加の画像を配布した．個人戦で利用した写真とX 線画像の一部を図 3 と図 4 に示す．
評価方法は，予選では 27 か所の立方体ファントムの色を 1

5. まとめつ正解すると 1 点とし，最大 27 点とした．決勝戦と個人戦では，27 か所の立方体ファントムの色を 1 つ正解すると 1 点に開発した教育用ファントムを利用して大学対抗の交流大会

加え撮影枚数に応じて 3 枚は 13 点，4 枚は 11 点，5 枚は 8 点，を開催した結果，学生アンケートから診療放射線技師に必要な6 枚は 4 点，7 枚は 0 点とし患者の被ばくを意識させる配点と専門知識を利用した考察型の教育コンテンツとして十分な効した．全てにおいて同点の場合は解析の早いチームの勝ちとし果が期待できる．チーム戦にしたことにより，コミュニケーシ

た．

ョン能力の育成にも効果が期待できる．今後は参加者数や参加
大学を増やして効果の検証を進める予定である．

4. 結果
謝辞

予選の 7 チームの得点は，27 点, 27 点, 19 点, 17 点, 15 点, 14

本研究は JSPS 科研費 JP21K12162 の助成を受けたものです．

点, 13 点であった．決勝戦では，27 個正解で撮影枚数 4 枚の 38
点と 23 個正解で撮影枚数 3 枚の 36 点であった．個人戦では，利益相反の有無

27 個正解で撮影枚数 4 枚の 38 点が 2 名おり，解析の早かった本研究で開発したファントムは株式会社京都科学から商品化されている．

学生の優勝となった．
アンケートでは，画像の解析の学習」「考える力の学習」「チーム力」「コミュニケーション力」について役立ったかを問う

文

た．どれも約 80%の学生が「非常に役に立った」「役に立った」

献［1］近藤啓介, 志村一男：キュービックファントムを活用した論理的思考力の教育． 駒澤大学医療健康科学部紀要: 第 18 号, 1-6, 2022と回答しており学習教材としての効果が期待できる．今回 4 名の教員が指導にあたったが，どの教員からも問題解決型の教育コンテンツとして有用であるとの評価を得ることができた．

209

OP12-1

病理画像のガンらしさと正常らしさを情報量で評価する情報密度法
金道 敏樹*1，陸田 駿弥 1，山田 壮亮*2
*1
金沢工業大学工学部情報工学科*2

金沢医科大学臨床病理学
Information Density Method to Evaluate the Cancer-likeness and Normality-likeness of
Pathological Images with the Amount of Information
Toshiki KINDO*1，Shunya MUTSUDA*1，Sohsuke YAMADA*2*1*2

Department of Information and ComputerScience, Kanazawa Institute of Technology
Department of Pathology and Laboratory Medicine, Kanazawa Medical University.

要旨：近年，畳み込みネットワークなど人工知能を使った病理画像診断技術が盛んに研究され成果を上げる一方，その判断根拠を示すことが課題として浮かび上がっている．本研究では，逆に，判断根拠から積み上げる病理画像診断技術実現の可能性を提示す
る．我々は，性質の分かっている画像特徴量のそれぞれが，「がんである」と「正常である」とを識別する上での情報量をどれほど持っているかに注目する．我々が提案するカルバック・ライブラー情報量の第２項の符号を反転させて得られる識別情報量の大きさは，そのまま判断根拠の強さに対応する．したがって，病理画像の各小領域毎に含まれる画像特徴量が持つ情報量を全て足し上
げれば，その小領域のがんらしさ・正常らしさの判断根拠を定量化できる．情報密度法と名付けたこの可視化方法を人工知能病理診断の国際コンペ CAMELYON16 のデータに適用し，臨床的判断と合わせてこのアプローチの有望さを示す．
キーワード：画像特徴量，カルバック・ライブラー情報量，情報量密度， 判断根拠，可視化

1. はじめに

病理画像診断の困難さがある．

近年，畳み込みネットワーク(CNN)など人工知能を使った病

こうした特徴がどの程度判断の根拠足り得るかは，情報理論

理画像診断技術が盛んに研究され成果を上げる一方，その判断から説明，定量化できる．情報理論によれば病変領域と正常領根拠を示すことが課題として浮かび上がっている[1,2,3].

域とで出現確率に偏りがある特徴が判断の根拠足り得る．そしこの論文では，逆に，判断根拠から積み上げる病理画像診断て，その根拠の強度は，特徴𝑓 ! を病変領域にも正常領域にも均技術実現の可能性を提示する．我々は，性質の分かっている画等に現れる特徴としたとき，カルバック・ライブラー情報量「がんである」と「正常である」とを
像特徴量のそれぞれが，

𝐷(𝑓| 𝑓 ! ) = 𝑃" (𝑓) log

識別する上での情報量をどれほど持っているかに注目してきた[4,5]．この情報量の大きさは，そのまま判断根拠の強さに対#!(%)#! (%")+ 𝑃' (𝑓) log## (%)## (%" )(1)で定量化できる．ここで，𝑃" (𝑓)は特徴𝑓が病変領域に現れる確

応する．したがって，病理画像の各小領域に含まれる画像特徴

率であり，𝑃' (𝑓) = 1 − 𝑃" (𝑓)は特徴𝑓が正常領域に現れる確率が持つ情報量を全て足し上げれば，その小領域のがんらしさ・である．ただ，カルバック・ライブラー情報量は，病変領域に正常らしさの判断根拠を定量化できる．情報密度法

偏って現れる特徴だけでなく，正常領域に偏って現れる特徴に(Visualization Of Information Density: VOID)と名付けたこの可視も同様に正の大きな値となる. この不便さを解消するために，化方法の詳細を示すとともに，人工知能病理診断の国際コンペ

第２項の符号を反転させた次の量

CAMELYON16 のデータ[1]に適用し，臨床的判断と合わせてこ#! (%)

# (%)

!

#

𝐶(𝑓, 𝑓 ! ) = 𝑃" (𝑓) log # (%" ) − 𝑃' (𝑓) log # #(%")のアプローチの有望さを示す．

(2)

を識別情報量として採用する[6]. この識別情報量は，

2. 判断根拠と識別情報量
病理画像診断の前提は，病変領域の特徴と正常領域の特徴に・病変領域によく現れる特徴𝑓 ( には，正の値は違いがあること，さらに病変領域と正常領域を区別できるほ・正常領域によく現れる特徴𝑓 ) には，負の値

ど特徴が高密度に分布していることである．そして，診断の対・いずれにもよく現れる特徴𝑓 !) には，ほぼ０象の画像中に病変領域特有の特徴があれば，それが診断の判断という便利な性質を持つので，病変判断の根拠足りえる根拠特根拠となる．

徴集合𝐹 ( と，正常判断の根拠足りえる根拠特徴集合𝐹 ) とを，𝐹 ( = {𝑓 ( |𝐶(𝑓 ( ) > 𝜃 ( }, 𝐹 ) = {𝑓 ) |𝐶(𝑓 ) ) < 𝜃 ) }現実には，一例一例のパターンは多様で異なっており，典型的な特徴を全て兼ね備えているものはほとんどなく，いくつかと求めることができる．ここで，閾値𝜃 ( > 0, 𝜃 ) < 0は，根拠の特徴の組み合わせから総合的に判断せざるを得ない。そこに，水準を決めるパラメータである．

210

図1 診断対象画像の病変部を可視化する処理の概念図.

情報密度法 VOID は，根拠特徴集合を使って次の手続きで診断画像を処理し，病変領域と正常領域を塗り分ける（図 1）:
１） 診断対象画像を複数の画像小片に分割する,
２） 各画像小片から複数の特徴{𝑓* }を取り出す,
３） 取り出した特徴が根拠特徴集合の要素のいずれかとの距離が閾値以下となるかを調べる,
４） 距離が閾値以下となる根拠特徴集合の要素があった
場合、その要素の識別情報量を取り出した特徴の識別
情報量とする,５） 画像小片の特徴の識別情報量の積算値を画像小片の識別情報密度Σ* 𝐶(𝑓* , 𝑓 ! )とする,
図 2 情報密度法による CAMELYON16 画像の処理結果

６） 画像小片の識別情報密度の値を、大なら色濃く小なら薄くと、色の濃さへ変換して,画像小片を塗りつぶす.

4. まとめ診断画像の各画像特徴が持つ判断根拠を情報量によって定量評価し，病変領域を抽出・可視化する情報密度法を提案した．
SIFT 特徴量を採用した提案手法を CAMELYON16 の画像に適用して抽出された領域は臨床的にがん領域と判断された．
判断根拠の定量化に基礎を置く提案方法は，A I 応用手法の「判断根拠が分からない」という問題を本質的に解決している．

3. 実験結果
情報密度法 VOID を CAMELYON16 の画像に適用した結果を，図 2 に示す.左上が CAMELYON16 の元画像であり，画像
中の線は CAMELYON16 が定めた病変領域と正常領域の境界線の真値である.右上が，色の濃さで画像小片の識別情報量を示したブロック画像である.左下は，色の濃さで式(2)の第１項の値を示したブロック画像である.この二つは色の濃さが病変

利益相反の有無なし．

の疑わしさを示している.これに対して，右下は色の濃さで式

文(2)の第 2 項の値を示したブロック画像であり，色の濃さが正献［1］CAMELYON16, https://camelyon16.grand-challenge.org/［2］Suzuki K.: Survey of Deep Learning Applications to Medical Image Analysis,
MEDICAL IMAGING TECHNOLOGY Vol.34,pp212-26, 2017［3］S 上原和樹, 坂無英徳: 病理診断支援における説明可能 AI,MEDICALIMAGING TECHNOLOGY, Vol.39, pp105-109, 2021.
［4］田村一希, 田島和征, 金道敏樹: 情報量を用いた画像特徴量解析とそのガン診断画像への応用，情報処理学会第８３回全国大会，Vol2.
pp203-204，2021.
［5］陸田駿弥 ,鎌田千晶, 佐藤大紀, 他: 情報理論を用いたガン画像診断特徴量の特性解析による性能向上の検討-，情報処理学会第８4 回全国大会，7U-06，2022.
［6］Kindo T., Yoshida H., Morimoto et.al.: Adaptive Information Filtering Systemthat Organizes Personal Profiles Automatically, Proceeding of the FifteenthInternational Joint Conference on Artificial Intelligence(IJCAI-97), pp716721,1997.

常らしさを表している.
この結果から，情報密度法が病変領域をよく抽出していることが分かる.特に，CAMELYON16 では正常領域とされているものの臨床的には病変領域と判断すべき領域である中央上部に，情報密度法は病変情報ありと妥当な結果を与えている.
現状の情報密度法には，右上，左下の脂肪領域に対して病変領域と評価する傾向があるなどの課題もあるものの，判断根拠の積み上げることで病変領域の抽出が可能という結果は，
CNN 活用とは違うアプローチによる，信頼できる医用画像診断技術実現の可能性を期待させる.

211

OP12-2Graph Neural Network による悪性リンパ腫のサブタイプ識別と識別根拠となる細胞核の可視化
田中 寛武*1, 橋本 典明*2, 横田 達也*1, クグレ マウリシオ*1,
大島 孝一*3, 三好 寛明*3, 永石 美晴*3, 竹内 一郎*4, 本谷 秀堅*1
*1

名古屋工業大学
理化学研究所*2*3

久留米大学 医学部 病理学講座
*4
名古屋大学

Graph Neural Network for identification of malignant lymphoma subtypes andvisualization of cell nuclei as a basis for identification
Hiromu TANAKA*1, Noriaki HASHIMOTO *2, Tatsuya YOKOTA*1,
Mauricio KUGLER*1, Koichi OHSHIMA*3, Hiroaki MIYOSHI*3,
Miharu NAGAISHI*3, Ichiro TAKEUCHI*4, Hidekata HONTANI*3*1
Nagoya Institute of Technology*2*3Institute of Physical and Chemical Research
Kurume University Department of Pathology*4Nagoya University

要旨：H&E 染色病理顕微鏡画像より悪性リンパ腫のサブタイプ同定をおこなう機械を, 識別根拠となる細胞核を明示するために,細胞核をノードとする Graph Neural Network(GNN)により構築する. 100 種類以上の病型(サブタイプ)を持つ悪性リンパ腫は, サブタ
イプごとに治療方針や症状の進行速度が異なる. そこで, 代表的なサブタイプである Reactive, FL, DLBCL の H&E 染色画像を入力としてサブタイプを出力する診断支援システムを構築する. そこで, 説明可能性として, 細胞核を単位とする識別根拠の可視化を行うサブタイプ識別器の構築を目指す. 細胞核を単位とするのは, 病理医が細胞組織の構造に基づき診断を行うからである. 識別に寄与する細胞核を明示するためには画像中の細胞核をノードとする GNN を構築する. そして, 識別根拠の可視化で強調される細胞核が病理学的な知見と整合するかどうかも確認する. 結果として, 識別率は約 83%となった. 識別根拠は, Reactive はマントル帯,
FL は濾胞の外縁部, そして DLBCL はほぼすべての細胞核が識別に寄与していた. これらは病理学的知見と矛盾しない.
キーワード：悪性リンパ腫, 説明可能性, Neural Network, Graph Neural Network

1. はじめに

2. 提案法悪性リンパ腫は血液に含まれるリンパ球ががん化する病気

H&E 染色画像より細胞核をセグメンテーションし, 細胞核であり, 100 種類以上の病型(サブタイプ) に分類され，がん化をノードとするグラフを構築する. 識別器には, Graph Neural

したリンパ球は異型化する. サブタイプごとに治療方針や症

Nork(GNN)[2]を使用する. 識別根拠は Graph Grad-CAM で明示

状の進行速度が異なるため, 正しいサブタイプを診断するこする. Graph Grad-CAM は識別根拠をグラフのノード単位, 即とは重要である. サブタイプの診断ではまず H&E 染色画像に

ち細胞核単位で評価する. また, セグメンテーションには細胞よりサブタイプの候補を推定する. 説明可能性として H&E 染

核の重心からの水平距離, 垂直距離を回帰する HoVer-Net[3]を

色画像を入力として識別根拠を明示する診断支援システムを参考とした. グラフの構築では, まず同じ大きさの矩形領域を構築する. 識別根拠の代表的な明示法は Grad-CAM である.
Grad-CAM は識別根拠をピクセル単位で表示する. しかし，病理医は細胞組織の構造に基づき診断を行うため, どの識別根
拠を細胞核単位で明示する必要がある. そこで Graph GradCAM[1]を使用する. 実験結果として識別結果と識別根拠を報告する.

図 1：ネットワーク構造212

図 3：混合行列
図 2：濾胞の構造切り出す. 次に, 辺の生成ではボロノイ図の隣接した母点同士を接続した. なお, ノード間の距離が閾値以下の場合のみ辺を生成する.さらに，各ノードに付与する細胞核の特徴量は細胞核を中心とする局所的なパッチ画像の固有空間表現ならびに細胞核の座標を使用した. なお, 固有空間表現では自己相関行

図 4：識別根拠

列の主成分分析によって寄与率が約 99%になる 200 次元に削

(左：Reactive, 中央：FL, 右：DLBCL)

減した. 識別器には GNN のアーキテクチャである Graph

る．Reactive では，マントル帯の部分が強調されている．まIsomorphism Network(GIN)[4]を使用する. ネットワーク構造をた, FL は濾胞の外縁部に識別に寄与した細胞核が多い. また,

図 1 に示す. Graph Grad-CAM は以下の式(1), (2)で計算される.

DLBCL は全体が識別にした細胞核である. これは, Reactive は𝑙
ノード𝑛の GNN の𝑙層の特徴𝐹𝑘,𝑛
ついてクラス𝑐の出力𝑦 𝑐 に対す

FL, DLBCL と異なりがん化しておらず, マントル帯を持つたる勾配を求め全ノードで平均を取ったものを𝛼𝑘𝑙,𝑐 とする. そして, 𝛼𝑘𝑙,𝑐 を重みとしてLcGradCAM [𝑛]を計算する. なお, GNN の全めであると考えられる. FL は濾胞の外縁部が強調されたことての層について平均をとっている. 勾配を重みとするのは全考えられる. DLBCL の識別根拠として全体が赤くなることは特徴について勾配が大きいほど識別に寄与すると考えられる

全体ががん化しているためであると言える. 識別根拠は病理ためである.

学的知見と矛盾しない.

は, FL の濾胞の外縁部にマントル帯がないことに起因すると

𝐿

1
𝑙 (𝑋,
∑ ReLU (∑ 𝛼𝑘𝑙,𝑐 𝐹𝑘,𝑛𝐴))
𝐿

LcGradCAM [𝑛] =

𝑙=1

(1)

5. まとめ𝑘=1

悪性リンパ腫の 3 つのサブタイプ(Reactive, FL, DLBCL)につ

𝑁

1
𝜕𝑦 𝑐
𝛼𝑘𝑙,𝑐 = ∑ 𝑙𝑁𝜕𝐹𝑘,𝑛

いて識別を行い, 識別根拠を示した. 識別根拠は悪性リンパ腫(2)の病理学的な知見と矛盾しなかった. ただしより詳細な調査

𝑛=1

グラフの各ノードの勾配を計算する. 識別の対象は代表的なが必要である. また, 注目する領域の大きさによって可視化のサブタイプであ る Reactive, Follicular lymphoma(FL), Diffuse

結果が変化することがあり, これは今後の課題である.

large B-cell lymphoma(DLBCL) の 3 つとする. 悪性リンパ腫はリンパ節ががん化する病気である. 図 2 のようにリンパ節は濾

利益相反の有無胞と呼ばれるリンパ球が集まる構造体を持つ. 濾胞は中心部無しにある胚中心と縁にあるマントル帯から構成される. Reactive

文 献はがん化していない正常なリンパ節である．一方で，FL は濾［1］P. E. Pope, S. Kolouri, and M. Rostami Explainability methods for graphconvolutional neural networks. Proceedings of the IEEE Computer Society
Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pages 10764–
10773, 2019.
［2］F. Scarselli, M. Gori, A. C. Tsoi, and M. Hagenbuchner. The graph neuralnetwork model. IEEE Transactions on Neural Networks, p. 61–80, 2009［3］S. Graham, Q. D. Vu, and S. A. Raza. Hover-Net: Simultaneous segmentationand classification of nuclei in multi-tissue histology images. Medical Image
Analysis, 58, 2019.
［4］K. Xu, W. Hu, J. Leskovec, and S. Jegelka. How Powerful are Graph Neural
Networks? In International Conference on Learning Representations, 2018.

胞の内部でがん化が進行しており，マントル帯を持たない．さらに，DLBCL は全体でがん化が進んだサブタイプであり，濾胞の構造が崩れている.

4.

実験結果

識別結果を図 3 に示す. Reactive を FL と誤識別しているが,Reactive と FL の識別は容易でないことが知られている. 細胞
核単位での識別根拠を図 4 に示す. 識別に寄与しているほど細胞核が赤色になり，寄与していないほど青色で表示され213

OP12-3細胞を注視する口腔細胞診画像分類
航平*1，松尾 和季*1，見立 英史*2，酒井 智弥*1
*1
長崎大学工学研究科*2
長崎大学医歯薬総合研究科
Image Classification for Oral Cytology with Attention to Sparse Cells
Keita TAKEDA*1，Kohei FUJIWARA*1，Kazuki MATSUO *1，Eiji MITATE*2，Tomoya SAKAI*1*1
Graduate school of engineering, Nagasaki University*2
Graduate School of Biomedical Sciences, Nagasaki University
武田*1

啓太 ，藤原

要旨：本研究では口腔擦過細胞の画像を分類する識別器を設計する。口腔がんは死亡率が高いため早期発見が重要であり、非侵襲的で簡便な口腔細胞診が頻用される。しかし定量的診断基準が無く、病理医の負担も大きい。病理医の負担軽減だけでなく、定量的な診断基準の獲得のためにも、口腔細胞診画像を自動で分類する手法が望まれている。口腔細胞診画像の大部分は背景であり、パパニコロウ染色された細胞が偏在する。しかし、撮像条件により識別的な特徴が背景にも潜在する。注視機構を導入しても、畳み込みニューラルネットは細胞の識別的特徴のみを学習するとは限らない。本研究では、背景の線形従属性と細胞のスパース性に基づき抽出した細胞の画像特徴のみで識別する深層学習モデルを設計した。提案手法は細胞領域を検出し，CAM は口腔細胞診の定性的な基準となる細胞核に注視した．識別性能に関して汎化できず，モデル構造の更なる改良が求められる．
キーワード：U-Net，Segmentation，教師なし学習（5 語以内）

1. はじめに
本研究は口腔擦過細胞の画像（口腔細胞診画像）を自動で分類する識別器を提案する．近年，口腔がんの罹患者数は増加している[1]．がん患者の生存率を高めるためには早期発見および早期治療が非常に重要である．
口腔細胞診はがん患者の早期発見に有用であるとされる．
口腔細胞診とは，口腔内の上皮細胞の良悪性を診断する検査である．口腔粘膜の病変を専用のブラシで擦ることで細胞を採取し，採取した細胞を染色した後に顕微鏡で観察することで検査する．細胞の良悪性の判定には Papanicolau 分類[2]が用いられる．病理医は細胞の形状や細胞核の状態といった画像特徴によ図 1 細胞領域を検出し，細胞診画像を識別するモデル構造．

り細胞診画像を分類する．口腔細胞診は従来の組織診と比較し，質を損失関数に導入し，細胞領域を検出する．細胞領域の検出検査が簡便かつ非侵襲的である．被検者の負担の軽減という観に利用される特徴マップを流用し，検出された細胞領域を用い点からも，口腔細胞診は重要である．
一方で，口腔細胞診画像の診断には定量的な基準が存在せず，病理医に大きな負担を強いる．深層学習による口腔細胞診の自て特徴を抑制することで，口腔細胞診画像の分類を目指す．

2. 細胞診画像の持つ数学的な性質と前景分離
口腔細胞診画像は共通した背景を大部分に持つ．これは即ち，動化は，病理医の負担軽減だけでなく，定量的な診断基準を獲

複数の口腔細胞診画像を集め，画像 1 枚を列ベクトルとした画得することも狙える．従って，本研究は口腔擦過細胞の画像を像行列において，背景成分が共通する冗長な性質（低ランク性）

自動で分類する識別器の設計を目指す．

や，細胞領域は画像行列全体と比較すると局所的に値が存在す

ここで，口腔細胞診画像は大部分が背景である．また，1 人る（スパース性）性質を持つといえる．低ランク性とスパースの被検者から複数の口腔細胞診画像が得られるため，同一の被性を持つ行列を各成分に分離する手法として RPCA[3]が存在

検者から取得された口腔細胞診画像は共通した背景成分を持する．RPCA は行列を対象とした最適化の手法であり，1 枚のつ傾向にある．これは背景が識別的な特徴となりえることを意味する．口腔細胞診は細胞の特徴に従って診断するものであり，

細胞診画像から細胞の領域を検出できない．そこで，本研究はRPCA の最適化式を Dual frame U-Net[4]の損失関数に導入する

背景の特徴を抑制することは重要である．

ことで，細胞領域を検出し，特徴量の抑制に利用する．

以上より，本研究は細胞領域の特徴量のみから口腔細胞診画2. 細胞の注視と識別器の設計

像を分類する識別器を提案する．細胞診画像の持つ数学的な性

214

細胞領域の検出と識別を同時に達成する識別器を設計する．
提案手法のモデル構造を図 1 に示す．細胞の検出には Dualframe U-Net[4]を利用した．モデルは画素値 m の細胞診カラー
画像𝒅 ∈ ℝ×を入力し，スパースな前景である細胞領域𝒔 ∈ ℝ
図 2 学習曲線．横軸が epoch 数，縦軸が各要素の値を示す．
青が訓練データ，赤が検証データに対応する．

と，良悪性それぞれの確率𝒄 ∈ ℝ を出力する．モデルの深さや中間層のチャネル数はモデル設計のハイパーパラメータである．本研究では計算機資源の規模から図 1 のように決定した．
識別には U-Net の中間層で生成された特徴マップを利用する．特徴マップの選択はモデル設計のハイパーパラメータである．本研究では 2 段目の Pooling 層の出力を利用する．また，識別に利用する特徴マップは S を 2 値化したマスク画像を乗(a)入力 D(b)出力 S(c)悪性腫瘍の CAM
図 3 モデルが検出した細胞領域と CAM．(b)，(c)は白が 0，
赤がマイナス，青がプラスの値を示す．

算することで背景の特徴を抑制する．S の 2 値化について，本研究では S のヒストグラムを観察し，S の絶対値が 0.1 より大きい値を取った画素値を 1，それ以外を 0 とした．マスク後の4. おわりに

特徴マップを GAP 層に通し，細胞診画像の良悪性を識別する．
学習時には，バッチサイズ n 枚の画像𝑫 ∈ ℝ
る．入力 D を濃淡画像化した𝑫 ∈ ℝ

×× ×

本研究は口腔細胞診画像を自動で分類するために，教師なし

を入力すと，N 枚の出力𝑺 ∈ ℝ

×で細胞を検出し，細胞検出モデルの内部で生成される特徴マッ
プを用いて口腔細胞診画像を識別した．

を用いて，RPCA の最適化に倣い，以下の式で損失を求める．
𝐼

ここで，𝐼 はモデルの出力𝑪 ∈ ℝ

×細胞領域の検出について，図 3(b)より，RPCA の最適化式を(1)= ‖𝑫 − 𝑺‖∗ + 𝜆 ‖𝑺‖ + 𝜆 𝐼

用いた教師なしの細胞領域検出は有効であると考えられる．

と正解ラベルとの交差エン細胞診画像の識別において，提案手法は汎化しなかった．要トロピー損失である．𝜆は各損失のバランスをとるハイパーパ

因として，細胞領域に背景の特徴量を保存し，識別器が利用でラメータである．

きた可能性がある．入力やモデル設計の検討が改善案として考3. 提案手法による識別実験

えられる．

実験に用いるデータセットは liquid based cytology[5]により謝辞取得された，画像サイズ（1280×1024）の被検者 27 人分の口本研究は JSPS 科研費 JP19H04177，JP20K10163 の助成を受

腔細胞診画像 5762 枚である．実験時は被検者単位で訓練デー

けています．本研究は長崎大学病院倫理審査委員会

タ 21 名分，検証データ 16 名分，テストデータ 5 名分に分割しNo20190513 の承認を得ています．

て利用した．本研究では Papanicolau 分類[2]のうち，良性と，擬陽性・悪性の 2 クラスの分類とする．画像は（320×256）へ

利益相反の有無の縮小と正規化を前処理とする．データセットの規模が大きい

なし

ため，学習時にはデータ拡張を施していない．データはバッチ

文

サイズ 32 のミニバッチ形式で読み出す．訓練回数は 300 回とし，式(1)で損失を計上，Adam[6]によって最適化した．学習率
は10 とした．𝜆 は RPCA の論文[3]において推奨される，自動的に決まる値を利用した（𝜆 = 1⁄√320 × 256）．𝜆 は10 とした．𝜆 は10 まで最適化に大きな影響がないことを確認した．
学習曲線を図 2 に示す．Accuracy において，提案手法は汎化できなかった．また，検証データにおける入力画像と，検出された細胞領域 S，CAM[7]を図 3 に示す．図 3(b)において，モデルは非ゼロの領域を示す赤色で細胞の領域を検出した．図 3(c)において，悪性の特徴分布を示す CAM は，口腔細胞診の定性的な診断基準のひとつである細胞核への注視を達成した．また，細胞の辺縁への注視が確認できる．

215

献［1］厚生労働省. 人口動態統計（厚生労働省大臣官房統計情報部編), 2022.
［2］石橋浩晃，秀島克巳，関根浄治. 細胞診による口腔がんの早期診断 (総説). 日本口腔腫瘍学会誌, 25(3):54–71, 2013.
［ 3 ］ Candès, Emmanuel J., Xiaodong Li, Yi Ma, and John Wright. "Robust
principal component analysis?" Journal of the ACM (JACM) 58, no. 3 (2011):
1-37.
［4］Han, Y. and Ye, J. C.: Framing U-Net via deep convolutional framelets:
Application to sparse-view CT, IEEE transactions on medical imaging, Vol.
37, No. 6, pp. 1418–1429 (2018).
［5］松坂賢一. 口腔細胞診の現状. 歯科学報, 117(2):87–92, 2017.
［6］Kingma, D. P. and Ba, J.: Adam: A Method for Stochastic Optimization, 3rdInternational Conference on Learning Representations, ICLR 2015, San
Diego, CA, USA, May 7-9, 2015, Conference Track Proceedings (Bengio, Y.
and LeCun, Y., eds.) (2015).
［7］Zhou, Bolei, et al. "Learning deep features for discriminative localization."
Proceedings of the IEEE conference on computer vision and patternrecognition. 2016.

OP12-4

肺細胞で事前学習された畳み込みニューラルネットワークを用いた尿細胞の自動分類
道塲彩乃*1，寺本篤司*2，桐山諭和*1.3，櫻井映子*1，塚本徹哉*1*1
藤田医科大学大学院 医学系研究科*2
藤田医科大学大学院 保健学研究科*3
成田記念病院

Automatic Classification of Urinary Cells Using Convolutional Neural Networks
Pre-trained on Lung Cells.
Ayano MICHIBA*1，Atsushi TERAMOTO*2，Yuka KIRIYAMA*1.3
Eiko SAKURAI*1，Tetsuya TSUKAMOTO*1*1
Graduate School of Medicine, Fujita Health University*2

Graduate School of Health Sciences, Fujita Health University*3
Narita Memorial Hospital

要旨：AI 技術の進歩が著しい中で，細胞診断の自動化が採取臓器の変化にどの程度対応できるのかはいまだ不明瞭である．我々は，以前より気管支鏡生検時に採取した肺細胞を用いて良悪性鑑別の自動化を目指してきた．本研究では肺細胞で学習した畳み込みニューラルネットワークを用いた尿細胞の良悪性鑑別の可能性を探ることを目的として実施した．気管支鏡生検材料と自然尿を液状化細胞診標本化し，前者は良性 2249 枚，悪性 888 枚，後者は良性 716 枚，悪性 664 枚のデジタル画像を作成した．肺細胞画像で学
習，尿細胞画像で Fine-Tuning し，尿細胞画像を評価した．結果は良性正解率が 98.2％，悪性正解率が 98.8％だった．尿細胞画像のみならず肺細胞画像を併用することで尿細胞画像の分類精度が向上することが判明した．また，Grad CAM（Gradient-weighted Class
Activation Mapping）により，AI はヒトによる細胞診での注目箇所と類似の箇所に注目して判定していることが判明した．今後，細胞診断における汎用性の高い AI を構築する上で重要な知見を得られた．
キーワード：尿細胞診，肺細胞診，畳み込みニューラルネットワーク

1. はじめにを応用し，処理対象である医用画像の分類のために一部作り替

近年，尿路上皮癌の罹患率は少しずつ増加している．尿細胞

え，モデルを微調整（Fine-Tuning）することで高いパフォーマ

診は尿中に剥がれ落ちた癌細胞の有無を検査する．しかし，尿ンスを得ることができる．この場合，医用画像の枚数はオリジ

細胞は自然尿中に剥離した細胞であるため，変性が起こりやすナルのディープラーニングモデルを学習した際の自然画像のく，尿細胞診の良悪性鑑別精度が低いことが問題視されている．

枚数よりもはるかに少ない数であっても良好な性能が得られそのため臨床現場では，尿細胞を精度よく検査できる診断支援

る．

技術の開発が求められている．

肺細胞と尿細胞においては共通した形態学的特徴が存在する．そこで本研究では，肺細胞画像を学習した CNN を用いた

われわれは以前より，肺細胞診に関する診断支援技術を開発しており，畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional

尿細胞画像の自動分類手法を提案する．

Neural Network: CNN）によって細胞の良悪性鑑別処理を行う技

2. 材料と方法術を開発した[1, 2] ．尿細胞診に関して，対象となる細胞画像を収集して CNN モデルの学習を行う研究がすでに行われてい藤田医科大学病院で気管支鏡生検時に鉗子洗浄液から採取

る[3, 4]．しかし，希少疾患やアンバランスなデータセットしかされた肺細胞および自然尿を用いて液状化細胞診パパニコロ得られない場合（例えば悪性が良性に対して極めて少ない），

ウ染色標本（Beckton Dickinson, Durham, NC, USA）を作成した．

良好な結果が得られない．そのため，異なる部位の細胞画像も肺細胞は良性 175 例，悪性 116 例，尿細胞は良性 64 例，悪性利用して CNN を学習させることができれば，多くのバリエー

59 例を使用した．次に，肺細胞は良性 2249 枚，悪性 888 枚，

ションを学習させることができ，高い性能を有する CNN モデ

尿細胞は 716 枚，悪性 664 枚のパッチ画像（296×296 画素）

ルを構築できる可能性がある．

を作製した．画像分類を行う CNN のネットワークアーキテク

CNN の学習方法において，転移学習・Fine-Tuning がある．

チャとして，VGG-16 を選出し，以下に示す 3 種類の方法

インターネット上の膨大な数の自然画像を学習させた AlexNet（Method 1-3）で尿細胞の分類精度を評価した．Method 1：肺や GoogLeNet，VGG ネットなどの優れた分類性能を持つ CNN

細胞画像を利用して CNN の学習をし，尿細胞画像の予測を行216

う．Method 2：尿細胞画像のみを利用して CNN の学習をし，とが困難なことが多かったことから，今後，染色性の低下した

尿細胞画像の予測を行う．Method 3：肺細胞画像で事前学習し標本を使用する際に色調補正ができるシステムの構築が必須

た CNN を尿細胞画像で Fine-Tuning し，尿細胞画像の予測をとなる．

行う．Method 3 が上述した提案法である．

尿細胞は変性が起こりやすく，新鮮な肺細胞と比較して悪性加えて，予測値に対する勾配を重み付けすることで，重要な細胞との鑑別は容易ではない．そのため，Method 1 では良性細ピクセルをヒートマップ（Activation Map）の形式で出力でき胞の正解率が 60.2％と極めて低い結果になったと推測できた．

る Grad CAM（Gradient-weighted Class Activation Mapping）によ

尿細胞に限らず細胞診標本上では細胞が集塊状に出現する

り分類根拠の可視化を行った．

ことは多いが，重積性が強く，観察しづらいため，集塊辺縁の細胞で判断することも少なくない． Grad CAM により，Method

3. 結果

2，3 も同様に細胞集塊の辺縁に注目しており，ヒトによる細3 つの手法で測定した結果，良性正解率は Method 1 で 60.2％，

胞診での着眼点と類似していた．さらに，Method 3 においてはMethod 2 で 92.6％，Method 3 で 98.2％だった．悪性正解率は

良性正解率が 98.2％、悪性正解率が 98.8％と高い正解率を得

Method 1 で 81.2％，Method 2 で 95.6％，Method 3 で 98.8％だ

た．これは Grad CAM によりある一定の核異型や核クロマチン

った．すべての手法の中で，Method 3 が最も正解率が高かっの増量などにも注目しており，すべての手法の中で実臨床におた．次に，Method 3 によって分類された代表的な画像と Grad

ける判定基準に最も近いためと考えられた．

CAM によって得られた Activation Map を示す（Fig.1）．

5.結論
尿細胞診の自動鑑別には，尿細胞画像のみで学習する CNN
よりも，肺細胞画像で学習し，尿細胞画像で Fine-Tuning する
CNN を使用するとより精度が高い結果を得られることが判明した．
この結果から，異なる臓器から採取した細胞画像を学習に用いることで，画像データ収集が困難な稀少疾患細胞診にも応用できる汎用性の高い手法を構築できる可能性を生み出した．
利益相反の有無なし
Fig. 1 Method3 による分類結果と Grad CAM による可視化
文

献［1］Teramoto A, Kiriyama Y, Tsukamoto T et al: Weakly supervised learning forclassification of lung cytological images using attention-based multiple
instance learning. Sci Rep. 11; 20317, doi:10.1038/s41593-021-99246-4
2021［2］Teramoto A, Tsukamoto T, Yamada A, et al: Deep learning approach toclassification of lung cytological images: Two-step training using actual andsynthesized images by progressive growing of generative adversarial
networks. PLoS One 15, e0229951, 2021
［3］Vaickus LJ, Suriawinata AA, Wei JW et al: Automating the Paris System forurine cytopathology-A hybrid deep-learning and morphometric approach.
Cancer Cytopathol. 127(2):98-115. doi:10.1002/cncy.22099, 2019［4］Awan R, Benes K, Azam A, et al. Deep learning based digital cell profiles forrisk stratification of urine cytology images. Cytometry A. 99(7):732-742.
doi:10.1002/cyto.a.24313, 2021

Grad CAM により，VGG-16 が画像のどの部位に注目して判断しているのかを明確にした．今回使用した VGG-16 は細胞質が淡く，細胞辺縁が不明瞭な場合，細胞を認識することが困難で良性と判定する傾向があることが判明した．また，細胞を認識した場合は，核（核クロマチンの増量や核異型の有無）に注目
していた．

4.考察
尿細胞診は実臨床において核クロマチンの増量，核形不整，N/C 比の増大，核偏在，核腫大の 5 所見で判定する（泌尿器細胞診報告様式 2015）．この特徴は肺細胞診にも当てはまることが多い．尿細胞画像のみの学習と比較して，肺細胞画像で学習
し，尿細胞画像で Fine-Tuning する方法で正解率が高いことは，新しい発見だった．
細胞質が淡く，細胞辺縁が不明瞭な場合に細胞を認識するこ217

OP12-5

ホールスライド画像を用いた特発性間質性肺炎の病型自動分類
寺本篤司*1，道塲彩乃*2，桐山諭和*2*3，櫻井映子*2，塚本徹哉*2，
今泉和良*2，齋藤邦明*1，藤田広志*4*1
藤田医科大学大学院 保健学研究科*2

藤田医科大学大学院 医学系研究科*3
成田記念病院*4岐阜大学 工学部
Tissue Type Classification of Idiopathic Interstitial Pneumonia Using Whole Slide Images
Atsushi Teramoto*1, Ayano Michiba*2, Yuka Kiriyama*2*3, Eiko Sakurai*2, Tetsuya Tsukamoto*2,
Kazuyoshi Imaizumi*2, Kuniaki Saito*1, Hiroshi Fujita*4*1
Graduate School of Health Sciences, Fujita Health University*2

Graduate School of Medicine, Fujita Health University*3
Narita Memorial Hospital*4
Faculty of Engineering, Gifu University

要旨：原因不明の肺疾患である特発性間質性肺炎は病型によって予後や治療法が大きく異なるため正確な診断が求められている．
本研究では，特発性間質性肺炎患者の組織診標本をホールスライドスキャナにて撮影した画像に対し，畳み込みニューラルネット
ワークによって病型を自動分類する手法を開発した．本研究では特発性間質性肺炎の中でも予後不良な特発性線維症(IPF)と予後が比較的良好な非特異性間質性肺炎(NSIP)の分類を試みた．まず，患者の組織標本をホールスライドスキャナ(Carl Zeiss 社製 Axio Scan
Z1)によってスキャンし，得られた画像を 224×224 画素のパッチ画像に分割した．画像の分類には DenseNet 169 を用い，パッチ画
像の分類結果を平均することで症例ごとの分類結果を導出した．IPF 患者８症例 31727 枚、NSIP 患者 5 症例 28919 枚の画像を用いて Leave-one case-out 交差検証法にて分類したところ，IPF 症例と NSIP 症例の分類正解率は 75%ならびに 60%となり，総合正解率
は 69.2%となった．
キーワード：特発性間質性肺炎，病理画像，分類，畳み込みニューラルネットワーク

1. はじめに検によって肺組織を取り出して標本を作製し病理検査を行う．

肺の間質に炎症や肥厚が生じて呼吸障害が生じる間質性肺

最近は標本全体をスキャンできるホールスライドスキャナが炎には 100 種類以上の原因の異なるものが含まれ[1]，その中登場し，デジタル画像を用いたソフトコピー診断も行われつつでも原因不明の特発性間質性肺炎は国の難病にも指定されてある．

いる．特発性間質性肺炎にもいくつかの病型が存在し，それぞ

しかし特発性間質性肺炎の病理標本には様々なパターンがれ適切な治療法が異なるため，早期かつ正確に診断を行う必要含まれるため診断が極めて困難であり，国内でも診断できる病がある[2]．診断には CT 検査や肺生検による病理検査が行われ理医が限られているのが現状である．また，特発性間質性肺炎

るが，それらの検査には豊富な経験を要する．もしこれらの検を自動鑑別する技術もまだ研究途上の段階にある．そこで本研

査で得られた画像を解析することで正確に病型を把握できれ究では，ホールスライドスキャナによって撮影された病理画像

ば，より正確かつ迅速に安定した診断や治療が可能となる．

を対象とした，CNN による特発性間質性肺炎の病型分類手法

ここで，近年注目を集めているディープラーニング技術の中を提案する．

でも畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional neural

2. 方法

network: CNN)は画像認識処理に高い性能を有することが様々な分野にて確かめられており，間質性肺炎の診断支援技術につ本研究では特発性間質性肺炎の中でも予後不良な特発性線

いても，CNN を応用した方法が多数報告されている．我々は維症(IPF)と予後が比較的良好な非特異性間質性肺炎(NSIP)のセマンティックセグメンテーション技術の一つである 3D U-

分類手法の検討を行う．本研究の処理フローを図１に示す．

Net を用いて特発性間質性肺炎領域の自動抽出と病型の鑑別を本研究で対象とした患者は藤田医科大学病院を受診し，特発性間質性肺炎と診断された 13 名の患者データであり，病型の行う手法を開発し、75.7%の鑑別精度を得た[3]．
特発性間質性肺炎の鑑別が胸部 CT 検査では困難な場合，生

内訳は IPF が 8 症例，NSIP が 5 症例である．まず，対象患者

218

CNN

IPF
NSIP

図 1 本手法の概要図［2］Raghu G, Rochwerg B, Zhang Y et al. : An Official ATS /ERS/JRS/ALAT
Clinical Practice Guideline : Treatment of Idiopathic Pulmonary Fibrosis., An
Update of the 2011 Clinical Practice Guideline. Am. J. Respir. Crit. Care Med,
192 , 505-509, 2018.
［ 3 ］ N.Takeuchi, A.Teramoto, K.Imaizumi, K.Saito, H.Fujita, ”Analysis of
Idiopathic Interstitial Pneumonia in CT Images U ing 3D U-Net,” Medical
Image and Information Sciences, No.38, Vol.3, pp.126-131, 2021.

のガラス標本をホールスライドスキャナ（Axio Scan Z1, Carl
Zeiss 社製）にてスキャンし，１標本につき１枚の画像を得た．
水平および垂直方向のマトリクス数は数万ピクセルと膨大であるため，組織の存在する部分のみを 224×224 画素のパッチ
画像に分割した．その結果，IPF 症例は 31714 枚，NSIP 症例は28914 枚のパッチ画像が得られた．
それらの画像を分類する CNN には DenseNet169 の事前学習モデルを利用し，フル結合層を 1024-256-2 ユニットの構造に置き換え，IPF と NSIP の２分類が可能なモデルを利用した．
モデルの評価においては，５分割交差検証法を用いてすべての画像について分類結果を算出し，画像単位で集計した分類精度と症例単位で分類した精度をもとに評価を行った．なお，これらの処理には，Tensorflow および Keras を利用した Python プ(a) 正しく判定された IPF 症例

ログラムを利用し，学習処理には GPU として NVIDIA Quadro
RTX 8000 を搭載した PC を利用した．

3. 結果および考察
図２に正しく分類された症例と誤って分類された症例の標
本全体像を示す．画像単位で評価した結果，IPF の分類正解率
は 80.4%，NSIP の分類正解率は 14.6％，総合正解率は 49%で(b) 正しく判定された NSIP 症例あった．一方，症例単位で評価した結果，IPF の分類正解率は75.0%，NSIP の分類正解率は 60.0％，総合正解率は 69.2%であった．これらの結果より，特発性間質性肺炎の病理画像の分類
は局所領域での分類ではなく総合的に判断することが重要であることが示唆された．

(c) 誤判定された IPF 症例

4. 結論
本研究では特発性間質性肺炎患者のホールスライド画像において，CNN による病型分類を試みた．評価の結果 70%の鑑
別正解率が得られ，本手法の有効性が確認された．
利益相反の有無なし
文(d) 誤判定された NSIP 症例

献

図２ 分類正解例と分類失敗例［1］Travis WD, Costabel U, Hansell DM et al. : An Official American Thoracic
Society/European Respiratory Society Statement : Update of the International
Multidisciplinary Classification of the Idiopathic Interstitial Pneumonias.,
Am. J. Respir. Crit. Care Med , 188 , 733-748, 2013.

219

OP12-6
U-Net を用いた大視野顕微放射光 CT の肺 3 次元ミクロ画像の肺胞壁抽出栗田 陽生*1，河田 佳樹*1，鈴木 秀宣*1，梅谷 啓二*2，
中野 恭幸*3，阪井 宏彰*4，岡本 俊宏*5，仁木 登*6*1*2

徳島大学大学院(公財)高輝度光科学研究センター
*3

*4
*5

滋賀医科大学
兵庫県立尼崎総合医療センター

クリープランドクリニック心臓・血管研究所*6
株式会社医用化学研究所

Extraction of alveolar walls in 3-D lung micro images from large-field microscopic
synchrotron radiation CT using U-Net
Haruki KURITA*1，Yoshiki KAWATA *1，Hidenobu SUZUKI*1，Keiji UMETANI*2，
Yasutaka NAKANO*3，Hiroaki SAKAI*4，Toshihiro OKAMOTO*5，Noboru NIKI*6*1*2

University of Tokushima Graduate School
Registered Institution for Facilities Use Promotion

Japan Synchrotron Radiation Research Institute*3
Shiga University of Medical Science*4
Hyogo Prefectural Amagasaki General Medical Center*5
Cleveland Clinic Heart and Vascular Institute*6
Medical Engineering Institute, Inc
要旨：肺胞管や肺胞嚢の 3 次元ミクロ構造の解明に向けて，肺胞壁抽出を行うことは重要である．本研究の目的は U-Net を用いて肺胞壁抽出の高精度化に取り組み，肺 3 次元ミクロ構造解析に貢献することである．実験では，(1)手動で肺胞壁抽出をして学習データを作成し，(2)これを用いて 2D U-Net[1]による肺胞壁抽出を行った．(3)2D U-Net による axial, coronal, sagittal の 3 方向の抽出結果を用いて 3 次元学習データを作成し，(4)これを用いて 3D U-Net[2]による肺胞壁抽出を行った．(5)従来法と U-Net による肺胞壁の抽出精度を比較評価した．この結果，従来法の適合率は 0.868，再現率は 0.903 となった．2D U-Net の再現率は 0.983 となり，従来法と比べて肺胞壁が淡くなっている箇所を高い確率で抽出できた．3D U-Net の適合率は 0.964 となり，アーチファクトの誤抽出が少なくなった．3 次元学習データ数の増加や 3D U-Net の改良により肺胞壁抽出の高精度化がさらに期待できる．
キーワード：U-Net，肺胞壁，抽出，CT

1. 背景・目的
本研究の目的は肺胞壁の 1 次中隔と 2 次中隔の分類を行い，

2. 実験手順

肺胞管や肺胞嚢の 3 次元構造を解明することである．これを作成が重要な課題である．本実験では，2D U-Net の axial,

達成するために，本研究室では薄面化処理が施された肺胞壁のcoronal, sagittal の 3 方向の抽出結果を用いて 3 次元学習データ

ラベルデータから，連結成分による交差線，端点，分岐点の解を作成する．具体的には以下の手順で行った．

析を行い，1 次中隔と 2 次中隔を分類する方法を示した[3]．

(1) 手塗りで肺胞壁を抽出した 2 次元の画像データを 500 枚

本研究では 3D U-Net に用いる 3 次元学習データの効率的な(1 枚のサイズ 256×256pixel)作成し，2D U-Net 用の学習モ

本報告では，従来の肺胞壁抽出法の精度を上回る手法を述べる．これは 2D U-Net や 3D U-Net を用いた高精度な肺胞壁抽出デルを作成した．
(2) 3 次元肺ミクロ画像の axial，coronal，sagittal の 3 方向に対を開発する．この結果に薄面化処理を施したラベルデータから
交差線，端点，分岐点の高精度な分類が可能となると肺胞壁のし，作成した学習モデルを用いてそれぞれテストを行った．

1 次中隔と 2 次中隔の分類が高精度かつ簡便に達成することが(3) (2)で得た 3 つの抽出結果を入力として and，多数決，or 演

できる．

算をして出力を得た．

220

(4) (3)で得た 3 つの結果を目視で確認し，3D U-Net に用いる

表 1 手法ごとの各評価指標の計算結果

学習データとして or 画像が適切なデータであると判断し

正解率

適合率

再現率

F値

0.975

0.868

0.903

0.885

256 枚

0.964

0.983

0.682

0.805

490 枚

0.966

0.766

0.983

0.861

10

0.968

0.964

0.727

0.829

学習データ数た．

従来法(5) 256×256×256pixel サイズに切り出して 3D U-Net の学習
データおよびバリデーションデータとした．

2D(6) (1)で作成した 500 枚のデータセットの中から 3D U-Net のテストデータとして用いるデータを選び，そのデータが含3Dまれるように 256×256×256pixel サイズで切り出した．
なお，WL は-850，WW は 400 に固定した．

5. まとめ学習データ 500 枚の 2D U-Net の学習モデルを用いて，axial，

3. 評価方法

coronal，sagittal の 3 方向に対してテストを行った．これらの

U-Net による肺胞壁抽出を行った後，従来法による肺胞壁の結果の論理和を取り，3D U-Net の学習データを作成した．こ抽出結果，2D U-Net のテスト結果，3D U-Net のテスト結果をの結果，従来法と比べて再現率は 2D U-Net が高かった．適合

比較評価した．手動で作成した正解ラベル画像 500 枚のうち率は 3D U-Net が高かった．

10 枚を正解画像として，評価指標である正解率，適合率，再現

肺胞抽出精度向上のための大規模データベースの構築

率，F 値を算出した．TP，FP，FN を色分けした画像を図 1 に(1) 2D U-Net の正解画像の作成

示す．評価指標だけでなく視覚的評価も示した．

(2) 3D U-Net の学習データの多数化が課題である．
利益相反の有無
無し
文
[1]

献

Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, and Thomas Brox: U-Net: Convolutional
Networks for Biomedical Image Segmentation, Proc. International Conference
on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, 2015.

TP

[2]

Net: learning dense volumetric segmentation from sparse annotation, in

FPInternational conference on medical image computing and computer-assisted

FN
図1

Ö. Çiçek, A. Abdulkadir, S. S. Lienkamp, T. Brox, and O. Ronneberger: 3D U-

intervention, Springer, pp. 424–432 (2016).

TP，FP，FN を表示させた画像の例[3]

K. Saito, K.Fukuda, Y. Kawata, K. Umetani, H. Sakai, Y. Nakano, T. Okamoto,
N. Niki: Pulmonary alveoli cluster analysis of 3D human lung microstructure

4. 評価結果

using synchrotron radiation micro-CT, Proc. SPIE Medical Imaging, Vol.12036,

各評価指標の結果を表 1 に示した．

127-131, San Diego, Feb.2022.

2D U-Net の結果に関して，学習データ数が 256 枚から 490
枚に増加することで正解率，再現率，F 値が向上した．この結果より，肺胞壁抽出の精度が全体的に向上したと判断できる．
従来法と学習データ 490 枚の結果を比較すると，再現率は 2D
U-Net が高く，肺胞壁が淡くなっている箇所を高精度に抽出できた．
3D U-Net の結果に関して，従来法と 3D U-Net を比較すると，適合率は 3D U-Net が高く，アーチファクトの誤抽出が少なくなった．
2D U-Net と 3D U-Net の結果を比較すると，正解率は 3D UNet の方が高かった．

221

OP14-1
U-Net を用いた頭部 MRI からの舌領域自動抽出に関する研究
健太*1，中村 嘉彦*2，三上 剛*2，米澤 一也*3*1
苫小牧工業高等専門学校 創造工学専攻 専攻科*2
苫小牧工業高等専門学校 創造工学科*3
国立病院機構函館病院臨床研究部

手塚

Development of automated segmentation method for tongue region from head MRI using U-Net architecture
Kenta TEZUKA*1，Yoshihiko NAKAMURA*2，Tsuyoshi MIKAMI*2，Kazuya YONEZAWA*3*1
Tomakomai College Advanced Engineering Courses*2
Tomakomai College Dept. of Engineering for Innovation*3
National Hospital Organization Hakodate Hospital
要旨：近年，睡眠時無呼吸症候群の診断方法として舌の形状による診断が検討されているが，頭部 MRI から舌の輪郭を医師が手作業で抽出する必要があり，医師の負担が大きい．本研究では，U-Net を用いて 2 次元の頭部 MRI 像から舌領域を自動的に抽出する手法を開発する．医用画像を対象とした学習を行う場合，学習に使う画像の枚数が不足する問題がある．U-Net の構造はエンコー
ダとデコーダから成り，それらを繋ぐ密なスキップ接続を持つため，学習に必要な画像枚数が少なく，医用画像の学習における問題に対応可能である．U-Net を用いて，52 人分の頭部 MRI から成るデータセットに対し学習を行い，7 枚のテスト画像について本手法を適用し，F 値を用いて評価した結果，平均で 95.1%の精度で舌領域を抽出することができた．現在，U-Net の派生である UNet++や Ladder-Net の導入を検討している．
キーワード：U-Net，セマンティックセグメンテーション，睡眠時無呼吸症候群， 頭部 MRI

1． はじめに

U-Net の概要について説明する．まず，畳み込み層と全結合

現在，睡眠時無呼吸症候群(Sleep Apnea Syndrome: SAS)の診層から成り，画像分類を目的として用いられるアーキテクチャ

断方法として舌の形状による診断が検討されているが，医師がである CNN がある．これに対し，CNN の全結合層を畳み込み

頭部 MRI から舌の輪郭を手作業で抽出する必要があり，医師層に置き換え，すべての層を畳み込み層のみで構成し，セグメにかかる負担が大きい．そこで，畳み込みニューラルネットワ

ンテーションを目的として用いることを可能としたアーキテーク(Convolutional Neural Network: CNN)を用いた舌領域の自動クチャである完全畳み込みネットワーク(Fully Convolutional

抽出[1]など，舌領域の抽出を自動化する様々な手法が提案さNetwork :FCN)がある．U-Net は，この FCN を医用画像に特化れている．本研究では，医用画像のセグメンテーションに特化させたアーキテクチャである．医用画像を対象とした学習を行したアーキテクチャである U-Net を用いた新たな手法を検討う場合，学習に使う画像の枚数が足りないという問題があるが，し，舌領域の自動抽出精度を向上することを目的とする．

U-Net は学習に必要な画像枚数が少ないので，この問題点を解決できる．

2． U-Net

次に，U-Net は次のような特徴を持つ．
①Encoder – Decoder 構造

本研究では，医用画像の物体検出やセグメンテーションに特化した U-Net[2]を用いて，舌領域の自動抽出を検討する．U-Net②スキップ接続のアーキテクチャを図 1 に示す．

特徴①の Encoder - Decoder 構造は，アーキテクチャ全体を，入力画像から特徴を抽出する Encoder と，特徴マップの解像度を復元する Decoder に区別した構造である．Encoder では特徴を抽出するとき，プーリングにより特徴マップのサイズが縮小するため，Decoder で特徴マップを拡大する．②のスキップ接続
は，Encoder で畳み込みをする前の特徴マップを保持し，Decoder にコピーすることで，解像度復元の精度を上げることを目的とした接続である．U-Net は，Encoder と Decoder の密

図１．

U-Net アーキテクチャ[2]なスキップ接続により，Encoder で失われた位置情報を補完し，222

解像度復元の精度を向上させる．しかし，不完全な特徴マップ

表３．

のスキップ接続により，ノイズが発生する可能性があるという最適化項目

欠点もある．

最適化関数

3． 結果と評価
本研究では，52 人分の頭部 MRI 画像をデータ拡張し，320
枚の学習用データセットと，7 枚のテスト用データセットを用意した．このデータセットに対し，エポック数 100，最適化関数に Adam，損失関数に MSE を用いて学習を行った．更に，
optuna を用いてハイパーパラメータチューニングを行い，活性化関数，損失関数，最適化関数を最適化した．
畳み込み層のカーネルサイズを縦横 3，5，7 ピクセルとした
ときの学習結果をそれぞれ比較した．テスト用データセット 7
枚の内１枚の入力画像を図 3，出力画像(正解ラベル，それぞれのカーネルサイズがそれぞれ縦横 3，5，7 の時の出力計４枚)の例を図 4 に示す．

図３．

ReLU

損失関数・
活性化関数

softmax

最適化項目の比較
F 値(平均)

Adam

94.4%

RMSprop

94.8%

Adamax

94.7%

Nadam

92.5%

BinaryCrossentropy

95.2%

MSE

93.7%

BinaryCrossentropy

0.00%

MSE

0.00%

更に，最適化後のセグメンテーション結果を比較した．最適
化前のセグメンテーション結果と最適化後のセグメンテーシ
ョン結果を図 5，F 値の比較を表 4 に示す．

(a)正解ラベル

入力画像

図５．

(b) 最適化前(c) 最適化後最適化後のセグメンテーション結果比較(入力画像：図３)

表４．
(a)正解ラベル(b) 3×3(c) 5×5

ハイパーパラメータチューニング結果(d) 7×7

F 値(平均)図４． カーネルサイズによるセグメンテーション

最適化前

最適化後

93.2% ± 2.4

95.1% ± 0.2

結果比較
結果として，5*5 の畳み込みフィルタを用いる場合，最適化
F 値を用いてセグメンテーション制度を評価した．それぞれの評価は次の通りである．
表１．

関数に RMSprop，損失関数に BinaryCrossentropy，活性化関数に ReLU を用いると最も精度が高くなることが分かった．

F 値を用いた精度比較

カーネルサイズ

3*3

5*5

7*7

F 値(平均)94.8%±0.4

93.2％±2.4

89.7%±0.2

4． まとめU-Net を用いて頭部 MRI から舌領域を自動抽出する手法を開発した．その結果，平均で 94．1％の精度で舌領域を抽出することができた．

最適化関数を Adam，
損失関数を MSE，活性化関数を ReLU，
畳み込み層のカーネルサイズを縦横 5 ピクセルとする設定を基準とし，ハイパーパラメータチューニングを行った結果，最適なパラメータとして選択した関数を表 2 に示す．最適化の対象とするパラメータの F 値を比較した結果を表 3 に示す．

利益相反の有無なし
文

表２． ハイパーパラメータチューニング結果
関数

損失関数

最適化関数

活性化関数

関数名

BinaryCrossentropy

RMSprop

ReLU

献[1] 櫻田 峻也 : 畳み込みニューラルネットワークを用いた MRI 画像からの舌領域自動抽出に関する研究，苫小牧工業高等専門学校 特別研究論文，2021 年[2] Olaf R ， Philipp F ， and Thomas B : U-Net : Convolutional Networks for
Biomedical Image Segmentation，https://arxiv．org/abs/1505．04597，2015

223

OP14-2
畳み込みニューラルネットワークを用いた頭部 MRI からの舌の自動輪郭抽出に関する研究加藤 優弥*1 中村 嘉彦*2 三上 剛*2 米澤 一也*3
*1
国立高等専門学校機構苫小牧工業高等専門学校 創造工学専攻*2
国立高等専門学校機構苫小牧工業高等専門学校 創造工学科*3
国立病院機構函館病院臨床研究部
A Study on Automatic Tongue Contour Extraction from Head MRI Using Convolutional Neural Network
Yuya KATO*1, Yoshihiko NAKAMURA*2, Tsuyoshi MIKAMI*2, Kazuya YONEZAWA*3*1
National Institute of Technology, Tomakomai College Advanced Engineering Courses*2
National Institute of Technology, Tomakomai College Dept. of Engineering for Innovation*3
National Hospital Organization Hakodate Hospital
要旨：睡眠時無呼吸症候群の診断において頭部 MRI から舌の輪郭を抽出し，その形状から患者の重症度診断を行う手法が検討されている．しかし，そのためには頭部 MRI から抽出した舌の輪郭が必要になり，現状，頭部 MRI から舌領域の輪郭を抽出するには，医師が舌の輪郭を手作業で入力しなければならない．そこで医師の負担軽減を目的とし，畳み込みニューラルネットワークを用い
た 2 次元の頭部 MRI からの舌の自動輪郭抽出に関する研究を行った．学習済みのモデル VGG16 を用いて頭部 MRI のデータについて転移学習を行うことで，舌領域と非舌領域の分類モデルを学習する．学習したモデルを用いて，頭部 MRI からの検出領域を移動させながら舌領域を判定し，検出領域の中心画素を舌領域として抽出することで，舌を輪郭抽出する．
キーワード：畳み込みニューラルネットワーク, 転移学習

1. はじめに畳み込み層では，画像に対してフィルタを適用していき，画

睡眠時無呼吸症候群(Sleep apnea syndrome, SAS)とは，睡眠時像の特徴量を抽出することが可能である．最適化が必要な重みに低呼吸または無呼吸になる疾患である．SAS の症状になる

パラメータの数は，画像のサイズではなくフィルタのサイズにと，睡眠中に酸素を取り込む量が減少する為，人体に悪影響を依存するため，画像のサイズが大きくなってもパラメータ数は及ぼす可能性がある．SAS の診断方法に，頭部 MRI から舌の増大しない．

輪郭を抽出しその形状から SAS 患者の重症度の診断を行う方

また，プーリング層では，画像サイズを縮小し計算コストを法が検討されている[1]．しかし，この方法で診断を行うには頭軽減させることや，各領域内の位置の違いを無視することで，部 MRI から抽出した舌の輪郭が必要になる． 現在，頭部 MRI

小さな位置変化に対して頑健なモデルを構築することが可能

から舌領域を切り出すには，医師が舌の輪郭を手作業で入力しである[3]．

なければならないため，SAS の診断を行う医師の負担を軽減さ

また，畳み込みニューラルネットワークは画像の分類にも用せるには自動的に輪郭を抽出する方法が必要である．

いられており．MRI の医用画像処理に応用されている例も存

医師の負担を軽減しかつ，SAS の診断を容易に行うためには在する[4]．

2.2. 転移学習[5]高い精度で MRI 画像中から舌領域を自動的に抽出する必要が本研究で対象とする頭部 MRI のようなグレースケール画像

ある．CNN を用いたランダムな位置の検出領域で舌領域を抽出する手法では，舌領域の判別率は 75％であった[2]．

は，カラー画像に比べ表現できる情報量が少ない他，医療デー

本研究では畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional

タは個人情報であるため，畳み込みニューラルネットワークにneural network，以下 CNN）を用いた画像分類による頭部 MRI

より学習させるための画像を大量に準備することが困難であからの舌領域の自動輪郭抽出手法の研究を行った．

る．そこで，本研究では転移学習を用いる．

2. 原理
2.1. 畳み込みニューラルネットワーク

出力部のみを再学習する手法である．タスクの仮説立てを行う

転移学習は，学習済みモデルの出力部に全結合層を追加してCNN は，画像分析を行うための学習手法の１つで，画像の上で，別のタスクですでに学習された知識を転用し，仮説立て

一部が見えにくくなっているような画像でも解析することがを行わせることができる．

出来る．

大量のデータと学習にかかる時間を大幅に削減できる他，分

このネットワークは，「畳み込み層」や「プーリング層」な類したい画像のデータセットが小さくても画像認識を行うこどの特徴的な機能を持った層を積み重ねて構成されている．

とができるという特徴がある．

224

3. 研究手法

きい値での，抽出画像とマスクデータの比較結果を図 3(A)(B)

3.1. 学習・テストデータの作成に示す．ここで，左図(A)は学習を A・テストを B で行った場本研究では，59 人分の頭部 MRI を 2 つに分割しセット A・合，右図(B)は学習を B・テストを A で行った結果である．

B とし，学習とテストを交互に行い，抽出に使用するしきい値

ここで，画素の各色は白がマスクデータ上での舌領域の画素，の評価を行った．

黒が非舌領域の画素，赤が抽出結果の画素をそれぞれ示していまず，分類精度向上のため，前処理として頭部 MRI の画素

る．

を正規化した．また，舌に近い部分の抽出のため特徴部位(鼻,後頭部, 顎)を検出した．
その後，舌領域を示すマスキング画像を元に，頭部 MRI から 224×224[pixels]で舌領域・非舌領域をトリミングし，それらを 1 人分の頭部 MRI につき舌領域 10 枚・非舌領域 30 枚と図 3(A)(B) 抽出画像とマスクデータの比較結果なるように繰り返し，学習・テストデータを作成した．データ

図 3(A)においては，しきい値を 0.01 に設定した場合の F 値

例を図 1 に示す．左図(A)が舌領域，右図(B)が非舌領域のデーが最も高く，0.738 であった．
また，図 3(B)においては，しきい値を 0.2 に設定した場合のタである．

F 値が最も高く，0.648 であった．

5. 考察
図 3(A)と図 3(B)を比較した際，F 値が一番高い場合のしきい
値が(A)では 0.01，(B)では 0.2 と異なっている．このことから，
図 1(A)(B) 切り出した舌領域，非舌領域の例

特に舌領域において，2 つのデータ間で学習にばらつきがあっ

3.2. 転移学習・モデルの生成たと考えられる．

本研究では，ImageNet というデータセットを学習済みのモ

また，特に図 3(A)において，輪郭付近が抽出できていないこ

デルである VGG16 を用いて転移学習を行う．
ImageNet は 1400とがわかる．このことから，輪郭付近の学習データが不足して万枚以上からなる一般画像認識用のデータセットで，2 万カテいると考えられる．

ゴリの画像がある[4]．

6. まとめ

学習の繰り返し回数(エポック数)を 20 に設定して頭部 MRI

本研究では，舌領域の自動輪郭抽出手法の研究を行った．現の学習を行い，舌領域判定用の学習モデルを生成した．

状，舌領域の抽出までは完了しているが，特に輪郭付近の精度

3.3. 舌領域の抽出において課題がある．

テストデータである頭部 MRI に対して，検出領域を 8[pixels]

今後の課題としては，学習の際に舌領域の輪郭を多く学習しずつ移動させながら舌領域か非舌領域かを判定する．イメージていく必要がある他，現段階では舌の輪郭抽出まで及んでいなを図 2 に示す．各検出領域において，舌領域と判定された場合，いため，輪郭を抽出した上で，結果を考察する必要があると考検出領域の中心画素を舌領域として抽出する．

えている．
利益相反の有無なし
文献[1] 三上 剛，他：”重度の閉塞型睡眠時無呼吸症候群の鑑別を目的とした上気道 MRI の画像解析とその有用性”， 医用画像情報学会雑誌 31(1),13-18, 2014[2] 櫻田 峻也，他：”畳み込みニューラルネットワークを用いた MRI 画像
からの舌領域自動抽出に関する研究”，苫小牧高専専攻科特別研究，
2020[3] 太田 満久，他：現場で使える!Tensorflow 開発入門 Keras による深層学
習モデル構築手法，翔泳社，pp.107-110，pp.123，pp.135-144，2018[4] Z. Cui, et al.: “Brain MRI Segmentation with Patch-based CNN Approach”,
2016 35th Chinese Control Conference (CCC), pp. 7026-7031, 2016[5] S. J. Pan, et al.: "A Survey on Transfer Learning"，IEEE Transactions on
Knowledge and Data Engineering, vol. 22, no. 10, pp. 1345-1359, 2010
[6] 木村 優志：現場で使える!Python 深層学習入門 Python の基本から深層学習の実践手法まで，翔泳社，pp.308, 2019

図 2 検出領域を移動させるイメージ
なお，本研究では舌領域かどうかを判定するしきい値を 0(最も舌と認識しやすい)~1(最も舌と認識しにくい)の範囲で 100
分割し，徐々に数値を上昇させていくことで画像とマスキング
画像の比較をする．また，各しきい値について比較結果を F 値として出力する．

4. 結果
セット A・B それぞれにおける，F 値がもっとも高かったし

225

OP14-3

3D U-Net を用いた CT 画像からの副腎領域の抽出に関する基礎検討
平岡 大季*1 西本 紘嗣郎*2 滝沢 穂高*3 工藤 博幸*3
*1

筑波大学大学院 情報理工学位プログラム*2

埼玉医科大学国際医療センター*3

筑波大学 システム情報系

Preliminary study on extraction of adrenal glands in abdominal CT imagesby use of 3D U-Net*1

Daiki HIRAOKA , Koshiro NISHIMOTO*2, Hotaka TAKIZAWA*3, Hiroyuki KUDO*3*1

Master’s Program in Computer Science, University of Tsukuba*2*3

Saitama Medical University International Medical Center

Faculty of Engineering, Information and Systems, University of Tsukuba

要旨：副腎は血圧，血糖，水分・塩分量などの体内環境を適切な状態に保つためのホルモンを生成する臓器である.副腎では原発性アルドステロン症という病気がおこり，その検査方法には副腎静脈サンプリングがあるが，手技の難易度が高いことや，成功率が低いことなどの問題がある.本報告では，副腎静脈サンプリングを補完する方法として，腹部 CT 画像に 3D U-Net を適用し，副腎領域を半自動的に抽出する手法を提案する．抽出精度を向上させるために，学習時には回転や平行移動に基づくデータ拡張を適用し，認識時には大きさを正規化した．実際の腹部 CT 画像に適用した結果を示す
キーワード：副腎，原発性アルドステロン症，副腎静脈サンプリング，3D U-Net

1． はじめに
原発性アルドステロン症は，副腎からホルモンが過剰に分泌されることにより，高血圧を呈する疾患で，代表的な二次性高血圧である[1]．原発性アルドステロン症の検査の１つである副腎静脈サンプリングは，手技の難易度が高い．また，検査に時間がかかるため，(a)

多数検査を行うことも難しい．そのため，副腎静脈サンプリングを補完する方法として，腹部 CT 画像から副腎領域を抽出し，医師に情報提供する手法が必要と
(b)

(c)

なる．本報告では 3D U-Net[2]を用いて半自動的に領

図 1. 副腎領域の抽出. (a)両副腎の関心領域．(b)

域抽出する手法を提案する．

右副腎の関心領域．(c)左副腎の関心領域
１つ目は両方の副腎の重心を中心として 256×256×

2． 方法．２つ目は左右別
16 の画像を作成する（図１(a)参照）

1) 学習段階で求めた重心を中心として 128×128×16 の画像をそ学習に用いる画像中の副腎領域を手動でラベル付け．
れぞれ作成する（同図(b)と(c)参照）

し，その画素から両方の副腎と片方の副腎それぞれの

次に学習画像の前処理として以下の３つの正規化

重心を算出し，その重心を用いて２種類の関心領域の．
を行う（図２参照）

画像を作成する．

(i) μ=127，σ=2×(各画像の画素値分布の標準偏差)226

今後の課題はマルチチャンネル化[3]を用いた臓器で正規化．
(ii) μ=すべての画像の画素値の平均，σ=(i)と同じ領域抽出の精度向上などがある．

で正規化．
(iii)

μ=2×(全体平均)-各症例の平均画素値，σ

表 1: 評価結果=(i)と同じで正規化．

(a)

(b)

右副腎

左副腎

両副腎関心領域

0.402

0.442

片副腎関心領域

0.478

0.411

正規化(i)

0.364

0.452

正規化(ii)

0.366

0.482

正規化(iii)

0.523

0.407

両副腎

右副腎

左副腎

(c)
(d)
図２. 正規化処理. (a)原画像．(b) (i)処理．
(c)(ii)処理．(d) (iii)処理2) テスト段階
1)で作成した画像を学習データとして 3D U-Net で学習を行い，テスト画像を入力することで副腎領域を

右:0.4024, 左:0.4426

抽出する．

0.47840.4113図 3 関心領域を変更した実験結果の比較

3． 実験

利益相反の有無

本研究では，腹部 CT 画像 49 症例に 10-fold crossなし

validation を適用した．精度評価に IoU を用いた．3D

文

U-Net に用いるパラメータはエポック数を 100，バッチ

献[1] 日本内分泌学会「原発性アルドステロン症

サイズを 1 とし，最適化手法には Adam，損失関数には

診療ガイドライン 2021」

バイナリクロスエントロピーを用いた．

[2] Ozgun Cicek , Ahmed Abdulkadir, Soeren S. Lienkamp, Thomas Brox,
and Olaf Ronneberger 「3D U-Net: Learning Dense Volumetric Segmentation

4． 考察とまとめfrom Sparse Annotation」 MICCAI, p424-432, 2016.

表１に実験結果を示す．関心領域のサイズを変更す[3] Ayano Fujinaka, Kojiro Mekata, Hotaka Takizawa, Hiroyuki Kudo

る実験では，右副腎は片方だけ，左副腎は両方学習し「Segmentation of cervical intervertebral disks in videofluorography by CNN,

た場合の精度が高かった．また，正規化に関しては，

multi channelization and feature selection」IJCARS, Vol.16, No.4, pp.1-8.

右副腎では(i)，左副腎では(ii)の手法が最も高い精度2020.

を示した．また，図 3 に関心領域別の IoU の評価の 1
例を示している．
この実験例に関しては，
右副腎では，
片方だけで学習を行った手法の精度が高いのに対し，左副腎に関しては，精度が下がった．

227

OP14-4
Expanded tube attention module を用いた tubular structure segmentation*1

名城大学大学院

加藤 聡太*1，堀田 一弘*2
理工学研究科 電気・情報・材料・物質工学専攻*2

名城大学 理工学部 電気電子工学科
Expanded Tube Attention for Tubular Structure Segmentation
Sota KATO*1，Kazuhiro HOTTA*2*1

Graduate School of Science and Engineering, Meijo University*2
Faculty of Engineering, Meijo University

要旨：血管や細胞膜などの検出を行う際, 管状ネットワーク構造を持つセマンティックセグメンテーションは難易度が高く, 予測が途切れる箇所が発生しやすい. これは教師ラベルが非常に細く, 背景と比較して画素数が極端に少ないことが原因の一つであると考えられる. そこで本研究では, 元の教師ラベルよりも太い領域を持った擬似教師ラベルを用いた新しい学習方法を提案する. 擬似教師ラベルを応用した Expanded Tube Attention module (ETA module)を用いることにより, 予測の初期段階は擬似ラベルに基づいた太い領域を学習し, 太い領域の情報を Attention map として伝達しながら, 徐々にオリジナルの予測領域を学習する. その結果, ネットワーク状構造のセグメンテーションにおいて, Easy-to-Hard learning を実現することが可能となる. 眼球画像のセグメンテーションデータセットを用いた実験から, 様々な評価指標において提案手法は従来手法と比較して精度が改善することを確認した.
キーワード：深層学習, セマンティックセグメンテーション, クラス不均衡, 注意機構, モルフォロジー変換

1. はじめに
画像の各画素にクラスラベルを割り当てるセマンティック
セグメンテーションは，医療や細胞生物学分野の画像解析において重要な課題である. その中でも, 細い管状ネットワーク構造をもつ画像に対するセグメンテーションは非常に難しい課題であり, 線が途切れてしまう箇所が多く発生する傾向にある. 予測が途切れてしまうと物体としての意味をなさず, 解析が非常に困難になる. そこで本研究では, このような細い管状

図1

ネットワーク構造のセグメンテーション精度の改善を目的とモルフォロジー変換の例

案する Attention module は通常のネットワークと同様の学習がする. 提案手法では, 検出領域と背景領域の画素数の不均衡さ可能であり, また既存のネットワークモデルへの応用も容易に着目し, 古典的なモルフォロジー変換を用いた教師ラベルであるため, 汎化性に優れた手法である.

の拡張法を提案する. さらに，この擬似教師ラベルの情報を応用した Attention module を用いた学習法を提案する. これによ3. 提案手法

り,初期段階では元の教師ラベルよりも簡単な領域を学習し,識別領域に対する教師ラベルは非常に細く, 背景領域と比徐々に予測領域を狭めていくことにより学習の難易度を上げ較してラベルの画素数が極端に少ないクラス不均衡の状態にて い く Easy-to-Hard learning が 可 能 とな る . ま た Attention

ある. そこで本研究では, モルフォロジー変換により細い領域

module により簡単な領域から獲得できる情報を伝達しながらの面積を膨張させた膨張教師ラベル画像を新たに作成する.

学習することにより予測の途切れを抑えることが可能となる.

図 1 に示すように, モルフォロジー変換は領域の細さを自由に調整することが可能であり,

2. 関連研究

様々な細さの領域を持つ疑似教

師ラベル画像を作成することが可能である. この疑似教師ラ

上述した問題点に対し, モデル構造を改良して精度を改善

ベル画像を学習に用いることにより, ネットワークはオリジする研究[1]が進められてきた. しかし，これらは計算コストがナルの教師ラベルよりも太い領域を学習することができ, 学増加する傾向がある上，十分な精度は達成していない. 近年で習時のクラス不均衡を緩和することが可能である.

は,トポロジーの概念を用いた学習手法が提案されている [2].
しかしこれらは学習方法が非常に難しく, 学習の安定化や手法の簡素化が課題として挙げられる. これに対し, 本研究で提

228

表1

定量評価結果図3

定性評価結果ことが分かり, ETA module の有効性を確認することができた.
特に DSC や clDice などの, 血管領域の精度に対して厳しく働く評価指標において, DSC では平均 1.64%, clDice では平均
2.65%精度が改善していることが分かる.
ETA module を用いた提案手法の概要図

図 3 に定性評価の結果を示す. 図 3 から, 従来法では検出でしかし予測領域は太い状態であるため, ここで新たに図 2 にきていない血管領域や途中で途切れてしまった予測領域が存示すような Expanded Tube Attention (ETA) module を提案する.

在しているが, 提案手法を用いることにより予測の途切れを

図2

改善することができている. これは, ETA module により太い予

細さの異なる疑似教師ラベル画像を用いた学習を複数回繰り

測領域の繋がった情報が, 細い領域の予測に対して有効に働返し, 徐々に予測領域をオリジナルの教師ラベルの細さに近いている結果であると考えられる.

づけていく. この時，太い予測領域を Sigmoid 関数で正規化し,Attention map として特徴マップに重みづけした後, 次の段階の

5. おわりに

予測領域の学習に使用する. これにより太い予測領域から獲本研究では, 管状ネットワーク構造を持つセマンティック

得できる途切れない情報を次の予測で利用できるため, 最終

セグメンテーションにおいて有効な学習方法を提案し, その的な予測領域の途切れ箇所を減少させることが可能である.

有効性を確認した. 今後は細胞画像からの細胞膜検出や, 航空
画像からの道路検出など, 管状ネットワーク構造をもつ他分

4. 評価実験

野のデータセット等でも同等の結果を得ることができるか確実験では Digital Retinal Images for Vessel Extraction (DRIVE)

認したいと考えている.

データセットを用いた. これは血管領域のクラスとそれ以外の領域のクラスを識別する 2 クラスのセグメンテーションで

文 献あり, 学習画像が 20 枚, テスト画像が 20 枚存在する. オリジ［1］Sun, J, et al: Saunet: Shape attentive u-net for interpretable medical image
segmentation. In International Conference on Medical Image Computing andComputer-Assisted Intervention, Springer, Cham, 2020, pp. 797-806［2］Wang, F, et al: Topogan: A topology-aware generative adversarial network. In
European Conference on Computer Vision, Springer, Cham, 2020, pp. 118136［3］Shit, S, et al: clDice-a novel topology-preserving loss function for tubular
structure segmentation. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on
Computer Vision and Pattern Recognition, 2021, pp. 16560-16569.

ナルの画素数は 584×565 であるが, 本研究では扱いやすくするため 592×592 にリサイズして使用した. 学習では, 画像増強として画素数 256×256 のランダムクロップ, 水平・垂直方
向の反転, 画像回転を使用した. 学習回数は 300 回であり, 最適化手法には Adam を用いた. 学習率は 0.001 である. ネット
ワークには U-Net を使用し, ETA module がある場合とない場合を比較した. また評価指標には[3]を参考に Accuracy, Sensitivity,
DSC, clDice, AUC を用いた. 乱数の初期値を 3 回入れ替えて実験を行い, 3 回の平均で評価した.
表 1 に検証実験の定性評価の結果を示す. 表 1 から, 全ての評価指標において従来手法よりも提案手法の方が精度が高い

229

OP14-5

カラー腹腔鏡符号化画像のセマンティックセグメンテーションにおける評価に関する基礎的検討
河畑 則文*1*2，中口 俊哉*3*1
北海道大学数理・データサイエンス教育研究センター*2*3

コンピュータイメージングラボ
千葉大学フロンティア医工学センター

Evaluation on Semantic Segmentation of Color Laparoscopic HEVC Images
Norifumi KAWABATA*1*2，Toshiya NAKAGUCHI*3*1

Education and Research Center for Mathematical and Data Science, Hokkaido University*2
Computational Imaging Lab*3

Center for Frontier Medical Engineering, Chiba University

要旨：医用画像診断支援を行う上で，医用画像の認識・理解・評価を行う前処理として，効率の良いかつ精度の高い領域分割を行えることは重要である．領域分割の一つとして，深層畳込みニューラルネットワークを用いたセマンティックセグメンテーションがある．先行研究では，セマンティックセグメンテーションの設計や性能に関する研究が行われてきた．これらの多くは，ニューラルネットワークや領域分割に関するパラメータを変化させたものが多く，それらが必ずしも医用画像の特徴量や画像品質といった環境・使用条件に適しているとはいえなかった．そのため，医用画像における画像品質とセマンティックセグメンテーションとの関係は明らかではない．本研究では，画像符号化や分割手法などの複数の条件に基づいて医用画像に適したセマンティックセグ
メンテーションを設計することで，カラー腹腔鏡画像のセマンティックセグメンテーションにおける評価についての考察を行った．
キーワード：HEVC 符号化，セマンティックセグメンテーション，ラベリング，精度，損失関数

1.

まえがき

2010 年代以降の医用画像工学分野においては，人工知能を積極的に活用した医用画像処理に関する研究が進められており，
特に，深層畳込みニューラルネットワークを用いて効率の良いかつ精度の高い領域分割に関して議論されてきた．しかしながら，医用画像を扱う環境や条件が異なれば，領域分割の精度が必ずしも高くなるとは限らず，適切なアルゴリズム設計を行うことが重要である．筆者は先行研究として 3DCG 画像のセマ
ンティックセグメンテーションのためのスキーム [1]や，カラー腹腔鏡画像の診断支援を目的とした領域分割に関する検討[2]を行ってきた．しかしながら，多次元情報を含む画像においては，領域分割の精度が十分ではなく，特に，医用画像の画像
品質とセマンティックセグメンテーションとの関係は明らかではなかったので検証する必要がある．
本稿では，カラー腹腔鏡符号化画像に適したセマンティック
セグメンテーションについて設計を行い，最終的に，テストセ
ットと訓練セットの評価を行うことで，考察を行った．

2.

図 1：本研究で使用した医用画像関連研究

関連研究として，画像劣化を考慮したセマンティックセグメ

より取得した，肝臓と胃の周辺を撮影した腹腔鏡下手術動画像

ンテーション[3]や U-Net を用いた領域分割手法 [4]が見られ(約 15 秒間)をフレーム画像として切り出したものである．

る．本研究では，カラー腹腔鏡画像における画像符号化とセマ

なお，使用した動画像は特定の治療行為は行っていない．

3.2.

ンティックセグメンテーションの関係を明らかにしていく．

3. セマンティックセグメンテーション
3.1. 本研究で使用した医用画像

実験手順

実験手順を以下に示す．
(a). まず，腹腔鏡下手術動画像（以下，腹腔鏡静止画像または本研究で使用した医用画像は，図 1 に示すように，内視鏡に動画像）をフレーム静止画像として切り出し処理を行う．

230

図 3：領域分割のためのラベルの作成
本研究では，全部で 426 枚を切り出した．
(b). 次に，フレーム静止画像として切り出した 426 枚の腹腔図 2：実験結果（model accuracy）

鏡画像（1280 × 720 (pixels)）に対して，本研究では，1フレーム目のフレーム静止画像を選択する．

(c). 1 枚(214 フレーム)の画像に対して，画像全体に，HEVC
符号化を行う．ここで，量子化パラメータ (Quantization
Parameter: 𝑄𝑄 = 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟, 20, 25, 30, 35, 40, 51) を 7 通り設定
して符号化処理を行う．H.265/HEVC 符号化させた画像
セットをテスト画像として準備する．

(d). 腹腔鏡画像データにラベルを付ける．本研究では，図 2 に示 す よ う に ， MATLAB R2022a の Computer Vision
Toolbox に搭載されているイメージラベラー (Image
Labeler)を用いてラベリング処理を行う．
(e). テスト（テスト画像とラベル画像），訓練（訓練画像とラベル画像）のセットを読み込み，バッチサイズにする．
(f).

図 4：実験結果（model loss）

セマンティックセグメンテーションの一種である U-Netを用いてネットワークを学習させ，訓練を 10 回行う．

して，より詳細な医用画像解析を進めていく．

(g). 最後に，ネットワークの精度を評価する．本研究では，モ

謝辞
本研究の一部は，千葉大学フロンティア医工学センターの協デルの精度と損失関数を用いて評価を行う．

3.3.

実験方法と評価方法

力の下で実施されたので，感謝します．

MATLAB R2022a を 用 い て 領 域 の ラ ベ ル 付 け を 行 い ，

利益相反の有無

Anaconda 2022.05 の Python 3.7.13 によりプログラムを作成し，U-Net によるネットワーク学習により，実験及び評価を行った．

4.

実験結果と考察

本研究を行うにあたっての利益相反は無い．
文 献
[1].

実験結果を図 3（accuracy）, 4 (loss)に示す．実験結果から，エポック数が上がるほど，accuracy は上昇し，10 回を終える頃[2].

には 100%近くまで達しており，学習効果が見られた．また，損失関数については，エポック数が上がるほど，loss は減少し，10 回を終える頃には 0.5 付近まで減少が見られた．このことか[3].

ら，領域分割に適用可能だと示唆された．

5.

[4].

まとめ

本研究から，U-Net を用いた領域分割がカラー腹腔鏡画像の符号化セットにも対応可能で有効性が示された．今後の展望と

231

N. Kawabata: “Data Set Production and Evaluation for Semantic
Segmentation of 3D CG Images by H.265/HEVC,” Proc. of The EleventhInternational Workshop on Image Media Quality and its Applications(IMQA2022), SO-4, pp.107–113, Kyoto, Japan, Mar. 2022.
N. Kawabata and T. Nakaguchi: “Laparoscopic Image Region Segmentation
Based on Texture Analysis by Regions,” Proc. of The Tenth International
Workshop on Image Media Quality and its Applications (IMQA2020), PS24, 6 pages, Taiwan, Mar. 2020.
D. Guo et al., “Degraded Image Semantic Segmentation With Dense-Gram
Networks,” IEEE Trans. on Image Processing, Vol.29, pp.782--795, 2020.
E. Thomas et al., “Multi-Res-Attention UNet : A CNN Model for the
Segmentation of Focal Cortical Dysplasia Lesions from Magnetic
Resonance Images,” IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics,
Vol.25, No.5, pp.1724--1734, May 2021.

OP16-1
Encoder-decoderCNN を用いたパッチベース型 MR 画像再構成に関する検討
佐藤 裕貴*1，山登 一輝*1，大内 翔平*1，伊藤 聡志*1
*1
宇都宮大学大学院地域創生科学研究科工農総合科学専攻
Study on Patch-based MR Image ReconstructionUsing Encoder-decoder CNN
Yuki SATO*1，Kazuki YAMATO*1，Shohei OUCHI*1，Satoshi ITO*1*1
Utsunomiya University Graduate School of Regional Development and Creativity

要旨：畳み込みニューラルネットワーク(CNN)による画像空間での MR 画像の再構成において，CNN の層数を変化させると受容野が変化し，画像をパッチ化すると抽出できる特徴の大きさが変化する．本研究では再構成像の品質を改善するために，EncoderdecoderCNN である U-Net を使用し，受容野やパッチサイズと再構成像の品質との関連について検討を行った．画像再構成シミュレーションの結果，フルサイズの画像で学習する場合よりも適したパッチサイズの画像で学習すること，および，U-Net の層数をパッチサイズごとの適した受容野に合わせることにより再構成像の画質を改善できることが示された．さらに，本知見を応用し，学習中にパッチサイズを切り替える新たな方法を提案し，再構成シミュレーションを行った．その結果，再構成像の品質をさらに改善できる可能性が示された．
キーワード：深層学習，受容野，パッチベース，MRI

1. はじめに
MRI の課題は撮像時間の長さである．医療現場では高画質な画像が必要になるが，高画質な画像を得るためには撮像を長時間行わなければならない．MRI の撮像時間を短縮する方法
として，圧縮センシングや深層学習を利用して少数の信号から
MR 画像を再構成する研究が行われている．これにより収集する信号を削減でき撮像時間を短縮することができるが，不自然
図1

な画像になる場合があることや反復的な再構成は再構成に時

ステージ数 4 の U-Net間を要する課題などがある．畳み込みニューラルネットワーク

4.シミュレーション条件(CNN:Convolutional Neural Network)による画像空間での MR 画
像の再構成は，CNN の構造が単純である点や CNN のパラメー使用した MR 画像は，IXI-dataset[3]に含まれる，Philips 社製

タの最適化が容易なため多数の手法が提案されている[1]．しMRI（1.5T）によって撮像された 256×256 の頭部プロトン密度

かし，CNN の受容野に関する検討は少なく，受容野と再構成

強調像である．学習，検証，テスト用にそれぞれ 100 枚，40 枚，

性 能 と の 関 係 は 明 ら か で は な い ． 本 研 究 で は Encoder-

40 枚を使用した．パラメータ更新手法に Adam，損失関数に平decoderCNN である U-Net[2]を用いて，MR 画像の再構成を行

均二乗誤差，学習係数は1 × 10 に設定した．表 1，2 に学習

った．学習画像のパッチサイズや受容野ごとで再構成結果の比条件を示す．CNN の学習および画像再構成に MATLAB2021a

較を行い，パッチ化や受容野についての検討を行った．

を使用した．また CPU に IntelCorei7-7700，GPU に GTX1050Ti
を用いて学習及びテストを行った．再構成像を評価するために，
PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio) と SSIM(Structural SIMilarity

2. CNN の受容野とステージ数受容野とは感覚器官を通じて刺激の情報に対する信号が伝index)を使用した．信号空間のデータサイズは，256×256 とし，達するときに，ニューロンが信号に対して反応することができ

信号収集はカルテシアン軌道とし，信号空間の中心 50 行を連る範囲のことを呼ぶ．CNN では最小サイズの出力データに，続収集するものを使用した．また，使用した信号間引きパター

影響を与える入力の範囲を受容野といえる．

ンの信号収集率と信号収集分布を図 2 に示す．
表 1 CNN のステージ数とバッチサイズの関係

ステージ数 4 の U-Net を図 1 に示す．本研究では U-Net の内部で同じサイズの特徴マップを扱う層を一つのステージと

ステージ数

2

考える．ステージ数により U-Net の内部の特徴マップのサイズ

バッチサイズ10の変化が決まるため，入力データのサイズに制限がある．

232

3

4
8

5

6

5

2

表 2 パッチサイズ，パッチ化ストライド，エポック数の関係
パッチサイズ

16

32

64

128

256

パッチ化ストライド

5

11

23

43

―

100

エポック数

200

図4
図2

使用したサンプリングパターン(信号収集率 40%)

再構成像比較

(a)目標画像，(b)再構成像(パッチサイズ 256，ステージ数 5)，(c)再構成像(パッチサイズ 64 テージ数 4)，(d)再構成像(パッチサイズ切り替え)

5. 学習時にパッチサイズを変更する学習方法
表 3 に学習時にパッチサイズを変更する場合のパッチサイにパッチサイズを切り替えた場合の PSNR，
SSIM が最も高く，

ズとストライドとバッチサイズの関係を示す．フルサイズは次にパッチサイズが 32 と 64 の場合の PSNR，SSIM が高くな

10 エポック学習し，5 エポックごとにフルサイズからパッチサった．これはパッチサイズを切り替えることで異なる特徴を抽イズを 16 ずつ小さくする．パッチサイズが 16 まで小さくなっ出しやすくなるためだと考える．フルサイズが 256 の場合にパたら，またフルサイズから徐々にパッチサイズを小さしていく．

ッチサイズ 32 や 64 の大きさが特徴を抽出しやすいと考える．

これを 170 エポックまで行った．
このシミュレーションは CPU

8.まとめに IntelCore i7-11700k，GPU に RTX3080 を用いて学習及びテス

U-Net を用いた MR 画像の再構成を行った結果，フルサイズトを行った．

の画像で学習を行うよりも，適したパッチサイズでパッチ化を

表 3 パッチサイズとストライドとバッチサイズの関係
パッチサイズ

16

32

48

64

80

96,112

128～240256

行うこと，ステージ数をパッチサイズごとの適した受容野に合パッチ化ストライド

5

11

17

23

29

31

43

-

わせること，および，エポックごとにパッチサイズを調整する

バッチサイズ

4900

700

169

324

100

50

25

10

ことの 3 点により再構成画像の品質を改善できることが示された．

6.再構成シミュレーション結果
謝辞

図 3 に再構結果の PSNR，SSIM，図 4 に再構成像を示す．パッチサイズが大きいほど最も高い PSNR，SSIM を示すステー

本研究の一部は，科学研究費助成金(19K04423)により実施されジ数が大きくなった．パッチサイズを切り替えた場合(256～た．また，本研究を遂行する際に利用した IXIDataset を提供す

16)が最も PSNR，SSIM が高く，単一のパッチサイズでは 64×

る InformationeXtractionfromImages プロジェクトに感謝の意を64 の条件で最も PSNR，SSIM が高くなった．

表します．

7. 考察

利益相反の有無なし

パッチサイズが大きくなるにつれて PSNR，SSIM が最も高くなるステージ数が大きくなる傾向がある．これは入力する

文献

画像のサイズに適した受容野があり，適した受容野からずれ

［1］
［2］

るにつれて特徴を抽出しにくくなるためだと考える．学習中

［3］

図3

パッチサイズ，ステージ数と PSNR，SSIM の関係

233

S.Ouchi et al.,Magn Reson Med Sci 20: 190-203，2021
Olaf Ronneberger, P.Fischer, T.Brox, Medical Image Computing andComputer-Assisted Intervention 9351:234-241，2015“ IXIdataset, ”https://brain-development.org/ixidataset/OP16-2
フレネル変換画像のアンサンブル学習による MR 圧縮センシング再構成の性能改善
阿部 真弥*1，山登 一輝*1，伊藤 聡志*1
*1
宇都宮大学大学院地域創生科学研究科
Improvement of MR Compressed Sensing Reconstruction
Using Ensemble Learning of GANs with Fresnel Transformed Images
Shinya ABE*1，Kazuki YAMATO*1，Satoshi ITO*1*1
Utsunomiya University, Graduate School of Regional Development and Creativity
要旨：近年，深層学習を利用した MR 圧縮センシング再構成法の研究が注目されている．様々な方法が提案されている中に敵対的
生成ネットワーク(GAN)を利用した深層学習再構成がある．本研究では，GAN を利用した深層学習再構成に，フレネル変換による画像種を増したアンサンブル学習を導入し，再構成品質の改善を行う新たな方法について検討を行った．フレネル変換は光や音波の回折式を与える変換である．回折に関係する係数により画像が変化するので，一種のデータの拡張が可能となる．拡張したデー
タに対し，それぞれ GAN による再構成を行い，アンサンブル学習を行った．再構成シミュレーションの検討の結果，従来の画像のみを学習する方法を顕著に上回る性能が得られた．
キーワード：深層学習，GAN, フレネル変換

1. はじめに

ここで，式(2)における𝐹[∙ ]はフーリエ変換，𝑅(𝑘𝑥 )は𝜌(𝑥)のフ

圧縮センシング[1]の応用により MRI の撮像時間を短縮する

ーリエ変換関数であり，収集される信号に相当する．式(2)からことが可能となるが，再構成時間と再構成像の品質の点で課題

MR 信号𝑅(𝑘𝑥 )に 2 次の位相変調を与えるだけで容易にフレネが残る．これらの問題を解決する方法として深層学習を利用す

ル変換信号を求めることができる．また，標本化定理を満足する𝑏の最大値を𝑏̅とし，回折の程度を与える位相拡散係数 ℎ をる研究が行われている．なかでも，敵対的生成ネットワーク(GAN: Generative Adversarial Network)[2]を CS-MRI に応用した

用いて式(3)のように表すことにする．
𝑏 = ℎ𝑏̅DAGAN(Deep De-Aliasing Generative Adversarial Network)[3]は(3)

良質な画像を再構成することで知られている．

3. DAGAN によるフレネル変換画像の推定

アンサンブル学習 [4]は，多数の CNN を使用して画像再構成を行うことで画質を向上することができる．光や音波の回折

DAGAN (Deep De-Aliasing Generative Adversarial Networks) [3]として知られるフレネル変換は画像を情報劣化させることなは，Yang らによって提案された画像再構成ネットワークであく分布を変化させることができる．本研究ではこの点に着目し，る．GAN は生成器と識別器という二つのネットワークを使用

MR 信号からフレネル変換信号を作成し，フレネル変換画像をするが [2]，DAGAN では生成器への入力をゼロフィル再構成推定する CNN を追加し，複数の CNN により画像推定を行う像とし，ゼロフィル再構成像からアーチファクトを除去した画

アンサンブル学習を考えた．

像を推定するように学習させる．また，識別器はフルデータ再

フ レ ネ ル 変 換 画 像 を DAGAN に よ り 推 定 す る た め に構成像と生成画像を識別するように学習する．

DAGAN のネットワークを 2 チャンネル入力にし，通常の画像
推定の CNN の他にフレネル変換信号をネットワークの入力と
フルデータ
再構成像

する CNN を用意した．提案法の有効性を検証するために画像

フーリエ信号

間引き
フーリエ信号変調間引き フレネル変換
フーリエ信号信号

再構成実験を行い再構成像の品質比較を行った．

2. 画像のフレネル変換
𝜌(𝑥)を被写体関数， 𝑏を回折に関する係数，𝑥 ′ をフレネル回

テコデ
ンンー
シシ
ースタ

折面の座標とすると，フレネル変換信号は式(1)で示すことができる．
′
2𝑢(𝑥 ′ ) = ∫ 𝜌(𝑥)𝑒 −𝑗𝑏(𝑥 −𝑥) 𝑑𝑥

再構成像

(1)

式(1)の𝑥 ′ についてフーリエ変換を行うと，次式が得られる．
𝜋𝜋𝐹[𝑢(𝑥 ′ )] = √ 𝑒 −𝑗 4 𝑒
𝑏

𝑘 2
𝑗 𝑥
4𝑏

𝑅(𝑘𝑥 )

推定
フーリエ信号

複
生素
成数
器対
応
推定変調
フーリエ信号

推定フレネル
変換信号

+

(2)

図 1 フレネル変換画像推定 CNN

234

フレネル変換信号を使用するにあたり，複素数に対応した 2現する傾向がある．この性質により，位相拡散係数ℎの値ごと

チャンネル入力の生成器の開発を行った．複素数対応生成器は，に CNN それぞれが，対応するℎのフレネル変換信号のアーチ

DAGAN のもともとの生成器である U-Net[5]を参考に，複素数ファクトを学習するため，それらの推定画像の加算平均をとる

畳み込み[6]を組み込んだものとなっている．入出力は実部とことで，アーチファクト除去性能と画質向上に寄与したものと虚部を持つ 2 チャンネルとなっている．

考える．

フレネル変換を使用した画像再構成処理の流れを図 1 に示
6. おわりにす．まず，撮像の高速化を想定して信号の間引きを行う．フレ
ネル変換信号は，ゼロフィル信号に位相変調項を乗じることでMRI の圧縮センシング再構成法の性能向上を目的として得ることができ，ネットワークはゼロフィル信号によるフレネ

DAGAN の生成器の改良を行い，さらに，フレネル変換信号を

ル変換信号から，フルデータ信号によるフレネル変換信号を推推定するアンサンブル学習を導入した．その結果，従来法に比定するように学習する．ネットワークが推定したフレネル変換

べ高い再構成性能を示すことが確認された．今後はネットワー

信号をフーリエ変換し，逆位相を乗じてから逆フーリエ変換すクの構造の改良を中心に，DAGAN の更なる性能向上を行う予ることで再構成画像を得る．なお，推定フーリエ信号には，真定である．

の信号で値を置き換える処理であるデータコンシステンシーを行っている．

謝辞
本研究の一部は，科学研究費助成金(19K04423)により実施

5. 画像再構成シミュレーションされました．

学習とテストに使用する MR 画像は，IXIdataset[7]に含まれる T2 強調頭部 MR 画像の中から 2,500 枚を学習用に，1,297 枚

利益相反の有無を検証用に，50 枚をテスト画像用に選出した．撮像は 2 次元なしとし，臨床でよく使用されるカルテシアン座標系による信号収集とした．間引きパターンは 1 次元ポアソン・ディスク間引き

文とし，信号データサイズは 256×256，信号収集率は 40%，中［1］D.Donoho: IEEE 52: 1289-1306, 2006［2］I.J.Goodfellow, J.Pouget-Abadie, M.Mirza, et al: NIPS: 2672-2680, 2014［3］G.Yang, S.Yu, H.Dong, et al: IEEE 37: 1310-1321, 2018［4］L.Hansen, P.Salamon: IEEE 12: pp.993-1001, 1990
［5］O.Ronneberger, P.Fischer, T.Brox: MICCAI 3: 234-241, 2015［6］C.Trabelsi, O.Bilaniuk, Y.Zhang, et al: ICLR: arXiv:1705.09792v4, 2018
［7］Biomedical Image Analysis Group, “IXI Dataset”:
https://brain-development.org/ixi-dataset/(参照 2020-10-14)［8］Z.Wang, A.Bovik, H.Sheikh, et al: IEEE 13: 600-612, 2004

心取得列数は 30 列，中心以外の列は 3 列に 1 列取得するものとし，収集列が隣接しないという制約を与えた．
実験では，2 パターンにおける再構成シミュレーションを行った．
1 つ目が従来法である生成器を変更していない DAGAN，
2 つ目は複素数対応の生成器を使用した DAGAN によりℎ =0,25,50,75の場合の再構成画像の加算平均をとる方法である．
再構成画像の画質評価には PSNR と SSIM[8]を使用した．

(a) フルデータ (b) ゼロフィル
再構成像
再構成像

図 2 に示す結果では，提案法は従来法に比べ高い PSNR，

献(c) 画像推定(d) 画像推定+
フレネル変換SSIM を示し，図 3 の再構成画像では，提案法は従来法に比べアーチファクトの除去性能に優れ，画像の細部構造の再現性も高いことがわかる．フレネル変換信号において ℎ が小さい場

36.00

34.14

PSNR[dB]

32.23
32.00

0.981

0.973

28.00
24.40
24.00

0.927

20.00
ゼロフィル再構成像

画像推定

1.000
0.990
0.980
0.970
0.960
0.950
0.940
0.930
0.920

SSIM

合は，虚部画像にアーチファクトに似た様相を呈する構造が出

画像推定+
フレネル変換PSNR[dB]0%

SSIM

図 3 再構成画像比較

図 2 PSNR と SSIM

235

100%

OP16-3
インテリア CT 画像再構成の新しい厳密解法と究極の高精度解法の提案
工藤
*1

博幸*1

筑波大学システム情報系

New Exact Approach to Interior CT Reconstruction and Ultimate Accurate Reconstruction Method
Hiroyuki KUDO*1*1

University of Tsukuba

要旨：本論文ではインテリア CT の画像再構成を取り扱い，物体に関する先験情報を全く用いない新しい厳密解法と従来よりはるかに少ない先験情報で実質的に厳密解法と同等の高精度で画像再構成が可能な究極の解法を提案する．
キーワード：インテリア CT，画像再構成，トランケーション，関心領域

1. はじめにの画像を再構成するのが，インテリア CT の画像再構成問題

本論文では，物体内部の小さな関心領域（ROI）のみに X 線

である．インテリア CT の画像再構成問題は，測定した投影デを照射して測定した不完全な投影データから ROI の画像を再ータの情報のみでは解が一意に定まらないことが知られ CT 分

構成するインテリア CT の画像再構成を取り扱う．インテリア

野における長年の未解決問題であったが，2007 年以降文献[1]CT の画像再構成では，不完全投影データであるため通常の再などによりごくわずかな物体に関する先験情報があれば，厳密構成法では大きな画質劣化が発生するが，著者らにより物体にな画像再構成が可能であることが示された．本論文では，1) 物関するごくわずかな先験情報があれば数学的に厳密な画像再体に関する先験情報の代わりに通常のインテリア CT で測定し構成が可能なことが示されている（文献[1]）．本論文では，先ない補足投影データを余分に測定して厳密な画像再構成を行

験情報を用いない全く新しい厳密解法を提案する．提案手法は，

う新しい厳密解法，2) 従来よりはるかに少ない先験情報で実

通常のインテリア CT 投影データに加え，微小な角度範囲（数質的に厳密解法と同等な高精度の画像再構成が可能な究極の学的にはゼロにいくら近くともよい）から物体全体をカバーす

高精度解法，の 2 つを提案する．

る完全投影データを少しだけ余分に測定して，インテリア CT
投影データと完全投影データを組み合わせて画像再構成を行うものである．完全投影データを測定する角度範囲は微小で良く，数学的には測度がゼロでない限りいくら小さくとも ROI の厳密でかつ安定な画像再構成が可能であるという驚くべき結論を，数学的に証明することに成功した．更に，本手法で用いる余分な投影データを劇的に削減することを試み，物体の直流成分（画像濃度値の物体全体の総和）のスカラー値のみを補足

図 1 インテリア CT の原理を示す概念図

情報に用いて高精度で再構成を行う手法を提案する．本手法は，補足情報として物体の直流成分という minimum の先験情報し2）先験情報を用いない厳密解法（文献[2]）（提案手法 1）

か使用せず，実質的に非常に上手く動作し上記の厳密解法と画提案手法では，図 1 に示すインテリア CT 投影データに加え質性能に違いがなく，究極のインテリア CT 画像再構成法と言て，図 2 に示すようにある角度範囲 から物体全体をカバーすえる．本論文で提案する手法が実質的に有効に動作することを，る完全投影データ（平行ビームの場合

シミュレーション実験と実データを用いた実験により示す．

場合

2. 提案手法

データを組み合わせて画像再構成を行う．本手法において数学

1）インテリア CT の画像再構成

的に最も興味があるのは，数学的に厳密で安定な画像再構成が,,，ファンビームので表す）を補足的に測定して，図 1 と図 2 の投影

インテリア CT の原理を図 1 に示す．X 線吸収係数の分布を可能なためには，完全投影データを測定する角度範囲 はどの,程度必要かという問題である．この問題を数学的に考察して，，物体内部にある（心臓や乳房など）見たい検査の関心領域（ROI）を で表す．平行ビーム方式の場合，X 線を ROI のみに照射して 180 度角度範囲の投影データ,

以下の驚きの事実を証明した（文献[2]）．

を測定する．

[解の一意性と安定性] 図 1 の投影データ

ファンビーム方式の場合，X 線を ROI のみに照射して 360 度
範囲の投影データ,, （または,）に加え，測度がゼロでない角度範囲 から図 2 の投影データを測定する．この投影データから ROI

236

,

,

（または

の投影データから,）を測定する．このとき，図 1 と図 2

も の値はほぼ同じであり，以前に撮影した同一患者の画像かは ROIら予想する．

全体で一意に定まり，逆変換

3. シミュレーション実験

は安定である．なお，角度範囲 は，数学的には測度がゼロでコントラストの要求が厳しくインテリア CT のアーティファ

ない限りいくら小さくともよい．

クトが問題になりやすい頭部 CT 実画像を用いて，シミュレー
ション実験を行った．提案手法 1 と提案手法 2 に加え，比較のため以下の 2 手法を実装した．
[ローカル FBP 法] 商用器で用いられる簡便な手法で，投影データの欠損部分を滑らかな関数で外挿した後 FBP 法で画像再構成を行う．
[Kudo (2008)の厳密解法] ROIける
図 2 厳密なインテリア CT を可能にする補足測定,の内部にある任意小領域 におの値が既知という先験情報を用いて，厳密な画像再構成を行う．本実験では，先験情報領域 として ROIの縁に位置するリング状の領域を用いている．

3）究極の高精度解法（文献[3]）（提案手法 2）

再構成画像を図 4 にまとめて示す．赤の点線で示す領域が X

次に，2)の厳密解法で必要になる補足投影データを更に削減

線を照射する ROIすることを検討して，（数学的に厳密性が証明できる手法ではを表している．ローカル FBP 法では，直流成分のシフトとシェーディングアーティファクトが強く発ないが）従来の厳密解法で用いる物体に関する先験情報よりは生しているのに対して，他の 3 つの手法は ROI 内部は高精度

るかに少ない先験情報で実質的に厳密解法と同等な高精度ので上手く画像再構成されている．

画像再構成が可能な新手法を発見した．新手法の原理を図 3 に示すが，図 1 に示すインテリア CT 投影データに加えて，次式
で表される

,

の物体断面全体での合計値（直流成分） の値を先験情報として用いる．
∬

,

(1)

ただし，Ω は物体サポート（
表す．即ち，ROI,0である ,

のみではなく画像全体における

の範囲）を
,

の合

計値を先験情報に用いるのが本手法で，これにより劇的にインテリア CT で発生する直流成分や低周波成分のアーティファクトは劇的に削減される．式(1)の先験情報を獲得する方法としては多くのバリエーションが考えられるが，以下の 3 つを挙げておく．

図 3 高精度なインテリア CT を可能にする先験情報

図 4 シミュレーション実験の再構成画像[方法 1] 事前に低線量や低分解能の条件で画像撮影を行い，画利益相反の有無：なし
文

像値を合計して を予想する．

献[1] Kudo H, Courdurier M, Noo F, Defrise M: Tiny a priori knowledge solves theinterior problem in computed tomography. Phys Med Biol 53: 2207-2231, 2008
[2] 工藤博幸, インテリア CT 画像生成方法, 特許願 2017-061390, PCT 出願
WO/2018/179905A1, US,EP,CN,JP 出願中, 2017[3] 工藤博幸, 特許出願手続中, May 2022

[方法 2] 事前に低線量や低分解能の条件で一方向だけから投影データ測定を行い，投影データの値を合計して を予想する（一方向投影データの合計値＝画像の合計値）．
[方法 3] 同一患者の同一部位の撮影であれば時間が変わって

237

OP16-4

スペクトラルフォトンカウンティング CT の高速な統計的画像再構成法
金 喜正*1，賈 澤娜*1，工藤 博幸*1
*1

筑波大学大学院システム情報工学研究群情報理工学位プログラム専攻
Fast Statistical Image Reconstruction Method for Spectral Photon-Counting CT
Heejeong KIM*1，Zena JIA*1, Hiroyuki KUDO*1*1
University of Tsukuba
要旨： 本研究では，スペクトラルフォトンカウンティング CT（SPCCT）に用いる統計的画像再構成を提案する．提案手法は，エネルギー画像を変数として画像再構成を定式化する提案手法 1 と，マテリアル画像を変数として定式化する提案手法 2 の 2 つである．両手法とも，1) 統計雑音がポアソン分布であることを考慮した重み付き最小 2 乗法（WLS）のデータ項を利用，2) 空間方向のTV 正則化項に加え物体を構成するマテリアルが少数であることを利用したエネルギー方向の正則化項，3) 文献[1]の Dykstra 型スプリッティングによる高速に収束する反復法で計算時間を削減，の工夫が施されている．特に，Dykstra 型スプリッティングで極めて高速に収束する反復法を構築して計算量の問題を克服したのは，大きな成果と考える．
キーワード：スペクトラルフォトンカウンティング CT，統計的画像再構成，物質弁別，TV 正則化

1. はじめに

まず，SPCCT における再構成画像は，行列𝑋を用いて次式で近年，造影剤などの物質弁別が可能な CT が実用に至ってお表される．

り，特にデュアルエナジーCT の次の装置として Spectral𝑒⃗ %⎡ !% ⎤
𝑋 = [𝑥⃗! 𝑥⃗" ⋯ 𝑥⃗# ] = [𝑚**⃗! 𝑚**⃗" ⋯ 𝑚**⃗$ ] ⎢ 𝑒⃗" ⎥
⎢ ⋮ ⎥
%
⎣𝑒⃗$
⎦

Photon-Counting CT（SPCCT）が注目されている．この装置はPhoton-Counting 検出器 (PCD) を用いた CT 装置であり，PCD
を用いて X 線エネルギー毎の投影データを別々に測定し，エ(1)

ただし， 𝑥⃗! 𝑥⃗" ⋯ 𝑥⃗# はエネルギーを分割数𝐸で分割した各エネ

ネルギー毎の画像を別々に再構成した後物質弁別を行うこと**⃗! 𝑚**⃗" ⋯ 𝑚**⃗$ は対象に含まれる𝑀個の基本
ルギービンの画像，𝑚が可能な装置となっている．SPPCT は，通常の CT と同じ一回のスキャンで物質弁別を行うことができる利点がある．しかし，エネルギー毎に投影データを分けるため各エネルギーの光子

物質に分解したマテリアル画像，𝑒⃗! 𝑒⃗" ⋯ 𝑒⃗$ は各基本物質の吸収係数の基底ベクトルを表している．SPCCT の画像再構成は，𝐸個のエネルギービンの投影データから各エネルギービンの数が少なくなり，特に吸収が大きい低エネルギー帯の画像再構

再構成画像𝑥⃗! 𝑥⃗" ⋯ 𝑥⃗# と物質弁別を行った各マテリアル画像

成が統計雑音の影響で難しくなる問題点がある．そこで，本研𝑚**⃗! 𝑚**⃗" ⋯ 𝑚**⃗$ を求める問題である．
提案手法 1 では，𝑥⃗! 𝑥⃗" ⋯ 𝑥⃗#

究では，通常 CT の統計的画像再構成法を SPCCT に拡張したを変数として，次式の評価関数を最小化することで画像再構成

新しい画像再構成法を構築した．特に，SPCCT のための画像を行う．

再構成に拡張する際に工夫した点は，1) 統計雑音がポアソン

#

#

')!

')!

1
min& 𝑓(𝑋) = = ||𝐴 𝑥⃗' − 𝑏*⃗' ||"( ' + = 𝛽||𝑥⃗' ||*+
2分布であることを考慮した重み付き最小 2 乗法（WLS）のデー
タ項を利用，2) 空間方向の TV 正則化項に加え物体を構成す

subject to Rank (𝑋) ≦ M

るマテリアルが少数であることを利用したエネルギー方向の正則化項，3) 文献[1]の Dykstra 型スプリッティングによる高(2)

ただし，第 1 項目は各エネルギービンの投影データに対する重速に収束する反復法で計算時間を削減，の 3 点である．1)と 2)

み付き 2 乗誤差の和を表し，第 2 項目は各エネルギービンの画は他研究でも組み込まれているものであるが，3)は本論文の独像に平滑化を行う TV 正則化項を表す．また，制約条件はマテ

創性が高いものと位置づけられる．

リアル数が少数の𝑀個であることを表し，これにより実質的に

2. 提案手法

エネルギー方向の正則化を行っている．

統計的画像再構成では，測定データと再構成画像の整合性を

この方法の利点としては，必要な先験情報はマテリアル数𝑀評価するデータ項と画像のモデルから定義される正則化項のの値（エネルギー数𝐸 より小さい）のみで，基底ベクトル

和から構成される評価関数を定義し，逐次近似法により最小化𝑒⃗! 𝑒⃗" ⋯ 𝑒⃗$ の情報は不要で画像再構成の過程で同時に求まるすることで画像再構成を行う手法である．本論文では，提案手ことが挙げられる．即ち，組成が事前に未知の物体が含まれて

法 1 と提案手法 2 の 2 つの異なる定式化に基づく画像再構成

いるような場合にも有効な方法である．

法を提案する．

2)

1)

提案手法 1（エネルギー画像を変数とする定式化）

提案手法 2（マテリアル画像を変数とする定式化）
医療用 CT では，対象に含まれる物質は事前に既知であるた238

め，基底ベクトル𝑒⃗! 𝑒⃗" ⋯ 𝑒⃗$ は既知である．この場合，式(1)の示すが，極めて高速に 4 回の反復で収束しその有効性が確認さをデータ項に代入することで，マテリアル画像を変数として画れた．次に，図 4 に，放射光子数1.0 × 102 (counts/bin)のポアソ像再構成を行うことができる．この場合の画像再構成問題は，ン雑音を投影データに付加した場合の再構成画像（マテリアル

次のように定式化される．

画像）を示す．雑音の影響で完全ではないが，概ね物質弁別は

min**⃗! 𝑚**⃗" ⋯ 𝑚**⃗$ )...⃗! ...⃗" ⋯ ...⃗# 𝑓(𝑚

(3)

#

$

$

')!

1)!

1)!

できている．

1= = ||𝐴 Q= 𝑒1' 𝑚**⃗1 R − 𝑏*⃗' ||"( ' + = 𝛽||𝑚**⃗1 ||*+
2

Water

Bone

IodineGadolinium

ただし，この定式化では，TV 正則化はエネルギー画像ではなくマテリアル画像に適用する．
3)

Dykstra 型スプリッティングによる反復法
図 1 数値ファントム（マテリアル画像）

提案手法 1 と提案手法 2 のように定式化された最小化問題
を，文献[1]で通常の CT に対して提案された Dykstra 型スプリ25～33KeV

33～41KeV

41～49KeV

49～57KeV

65～73KeV

73～81KeV

81～89KeV

89～97KeV

57～65KeV

ッティングによる高速な反復法を用いて解く．提案手法 1 と提案手法 2 のどちらの問題も解くことが可能だが，提案手法 1 に適用した場合のアルゴリズムを表 1 に示す．ただし，提案手法
1 における行列の Rank 拘束条件は，エネルギー画像を表す行
列𝑋を特異値分解して Rank を𝑀まで落とす Hard Thresholdingにより適用している．
Water

"
"
"
x ( 0) (l ) = 0, µi( 0 ) (l ) = 0 (i = 1,2,!, I ), y I( 0+)1 (l ) = 0, z ( 0) (l ) = 0 (l = 1,2,!, E )k = 0,1,2, ! Main Loopl = 1,2,!, E エネルギーbin番号のloop 各エネルギーの画像は別々に処理"""
x ( k ,1) (l ) = x ( k ) (l ) + z ( k ) (l )i = 1,2, !, I" "wli [bi - aiT x ( k ,i ) (l )] + µi( k ) (l ) / at =a" 2
データ項の処理
1 + a wli ai" ( k ,i +1)" ( k ,i )"x(l ) = x (l ) + wli t ai µi( k +1) (l ) = µi( k ) (l ) - t" ( k , I + 2)"#x(l ) = proxab x" (l ) ( x ( k , I +1) (l ) + yI( k+1) (l ))TV
ＴＶ項の処理""""yI( k+1+1) (l ) = yI( k+1) (l ) + x ( k , I +1) (l ) - x ( k , I + 2) (l )BoneIodineGadolinium

図 2 雑音がない場合の再構成画像（上段：エネルギー画像，
グラフ タイトル
下段：マテリアル画像）
0.3
0.25
0.2

RMSE値 0.15
0.1

X ( k , I +3) = Rank( X ( k , I + 2) ) Rank M 拘束条件の処理
ここだけ行列で記載（異なるエネルギーの画像""
x ( k +1) (l ) = x ( k , I +3) (l )が関係する）
l = 1,2,!, E""""
Proximal Minimizationz ( k +1) (l ) = z ( k ) (l ) + x ( k , I +3) (l ) - x ( k ,1) (l ) の処理

0.05
0
1

0

2

1

3

2
反復回数

4

3

5

4

図 3 Dykstra 型スプリッティングの収束の様子

表 1 提案手法 1 に対する Dykstra 型スプリッティングの反復法

Water

Bone

IodineGadolinium

3. シミュレーション実験
提案手法 1 と提案手法 2 の両方に対応する Dykstra スプリッ
ティングの反復法を実装した．画像再構成の設定は，マテリア
図 4 雑音がある場合の再構成画像（マテリアル画像）

ルの個数𝑀を 4 個として物質弁別を行う対象のマテリアルは
水・骨・ヨウ素造影剤・ガドリニウム造影剤の４個とした．こ

利益相反の有無： なし

れらは医療用 CT においてよく使われるため，これらの物質に文設定した．数値ファントムのマテリアル画像を図 1 に示す．投献［1］Kim H, Sadakata K, Kudo H: Unified framework to construct fast row-actiontype iterative CT reconstruction method with total variation using multi
proximal splitting. Proc. Int. Conf. on Biomedical Signal and Image
Processing (ICBIP2021), pp.66-71, 2021

影データに雑音がない場合の提案手法 1 による再構成画像（マテリアル画像）を図 2 に示すが，物質弁別は上手く行われている．また，図 3 に Dykstra 型スプリッティングの収束の様子を239

OP16-5

異常データ検知トモグラフィ ABD-CT の
高速画像再構成法とメタルアーティファクト除去への応用
賈 澤娜*1，金 喜正*1，工藤 博幸*1
*1
筑波大学大学院システム情報工学研究群 情報理工学位プログラム
Fast Iterative Reconstruction Method for ABD-CT (Adnormal Data Detected CT)
and Application to Metal Artifact Reduction
Zena JIA*1，Heejeong KIM*1，Hiroyuki KUDO*1*1
University of Tsukuba
要旨：CT の画像再構成において，再構成過程においてサイノグラム上で異常データを検知して除外してアーティファクトを削減した再構成を行う ABD-CT（Abnormal Data Detected CT）の概念が提案されている［1］．ABD-CT では，L1 ノルムや L0 ノルムから構成される異常データ除外効果があるデータ項とトータルバリエーション（TV）などの正則化項の和から構成される評価関数を反復解法で最小化して画像再構成を行う．本研究では，Dykstra 型スプリッティングの数学的枠組み［2］に基づき ABD-CT に用いる高速に収束する画像再構成法を構築して，ABD-CT の典型的な応用であるメタルアーティファクト除去(MAR)の問題に適用した．画
質性能を向上させるため，正則化項としては非局所 TV（Nonlocal TV）を採用した．歯科用 CT 実画像を用いたシミュレーション実
験を行い本手法の性能を評価した結果，ABD-CT は優れた画質改善効果を持つことが示された．更には，MAR の問題に流行している深層学習と比較した結果，ABD-CT は深層学習より優れた画質性能を持つことが明らかになった．
キーワード：CT，メタルアーティファクト，Abnormal Data Detected CT, 画像再構成

1. はじめに

𝑓𝛽 (x⃗) = ‖Ax − b‖11 + +βNLTV(x⃗)

コンピュータ断層撮影(Computed Tomography: CT）は対象物(1)

ここで，データ項には L1 ノルムを用いており，異常値のみ

断面を非破壊で画像化できる技術である．医療現場では人体にを適切に除外することができる. 正則化項としては非局所

Ｘ線を照射し，人体を透過したＸ線を検出器で測定して，得らTV(Nonlocal TV)を用いている[3]．

れたデータに画像再構成のデータ処理を施して断面像を得る．

この最適化問題を Dykstra 型スプリッティングに基づく反復医療用 X 線 CT 画像再構成には，これまで解析的手法であるフ

解法[2]を用いて解く，そのアルゴリズムをテーブル１で示

ィルタ補正逆投影(Filtered Back Projection: FBP)法が用いられてす．

きた．しかし，患者は治療により，歯牙充填，人工股関節置換術など金属が含まれている場合が多い．この場合，金属を通る
X 線は，連続 X 線が物質を透過する際,高エネルギーに比べ低エネルギーの方がより多く吸収され，結果的にエネルギーピー
クが高い側に移動（シフト）してしまう．このような投影デー
タに対して FBP 法で画像再構成を行うと，画像に筋状のアー
ティファクトやビームハードニングが発生する問題点がある．
この現象をメタルアーティファクトと呼ぶ．メタルアーティフ
ァクトは医師の診断に⼤きな⽀障をきたし，正確な診断や検査が行えなくなる．そのため様々なメタルアーティファクト除去の手法が提案されている．[1,2]2. 提案手法
本研究では，Dykstra 型スプリッティングの数学的枠組［2, 3］に基づき L1 ノルムから構成される異常データ除外効果がある
データ項と非局所 TV(Nonlocal TV)の正則化項の和から構成さテーブル 1: アルゴリズムれる評価関数を，反復解法で最小化することで画像再構成を行う．

3. シミュレーション実験

最適化問題の対象となる評価関数を式(1)に示す．

臨床歯科用 CT 画像を用いてシミュレーション研究を行っ240

た. 原画像は 512×512（ピクセル）であり，歯に金属の被せ物，詰め物，両者を含むものを 2~4 箇所にランダムに追加した. ただし，シミュレーションでは金属は鉄と仮定している.
金属を挿入後に，X 線が多色であること及びビームハードニ
ングシミュレーションとポアソンノイズを考慮して，投影データを作成した．また，この実験は，金属の影響で発生する散乱線の影響が取り除かれた状態で行った．以下の 4 種類の再構成法を実装して比較した（図 1）．

表 1: MAR 画像における数値比較[FBP]シミュレーションした投影データに直接 FBP 法を適用
[DLSP-L2-NLTV] L2- Nonlocal TV による再構成手法

利益相反の有無[FBP+CNN] FBP 法で再構成画像した画像にディープラーニンなし

グを適用（学習用画像は 90 枚，テスト用画像は 10 枚）の結果

文

献［1］工藤博幸：異常データ検知トモグラフィ ABD-CT の概念提唱と事例紹介. JAMIT2021 P4-07, 2021
［2］Kim H, Sadakata K, Kudo H: Unified framework to construct fast row-actiontype iterative CT reconstruction methods with total variation using multi
proximal splitting. Proceedings of 2021 6th International Conference on
Biomedical Signal and Image Processing (ICBIP 2021), pp.65-71, 2021
［3］Combettes PL and Pesquet JC: Proximal splitting methods in signal processing.
In Bauscheke H.H, Burachik R.S, Combettes P.L et al. eds. Fixed-Point
Algorithm for Inverse Problems in Science and Engineering, 2011, pp.185212, 2011

[DLSP-L1-NLTV] 提案手法
メタルアーティファクト除去後の画質の評価指標として，平
均二乗誤差(MSE)，画像構造の類似度(SSIM)を用いて評価を行った（表 1）．

4. まとめABD-CT を用いたメタルアーティファクト除去の有効性が確認され，かつ Dykstra 型スプリッティングに基づく高速に収束する反復解法により，短時間で十分な画質の再構成画像が得られる実用的なものとなった．今後は，本手法と深層学習を組み合わせた方法を構築して，更なる画質性能の改善を行いたい．
謝辞
本研究は, JST-CREST（JPMJCR1765）の助成を受けた.

図 1: 原画像と各手法における 4,3,2 個のメタルを挿入した場合の再構成画像

241

OP18-1
深層学習を用いたマルチピンホール SPECT システムにおけるオーバーラップ投影データの分離
山口 恭平*1，村田 一心*2, 尾川浩一*3*1
法政大学大学院理工学研究科応用情報工学専攻
*2
国立天文台
*3
法政大学理工学部
Separation of overlapped projection data with a neural network in multi-pinhole SPECT system
Kyohei YAMAGUCHI*1，Kazumi MURATA*2, Koichi OGAWA*1*1
Graduate School of Science and Engineering, Hosei University*2
National Astronomical Observatory of Japan*3Faculty of Science and Engineering, Hosei University

要旨：マルチピンホール SPECT はガンマカメラを回転させずにデータを取得できるため,PET 検査のようなダイナミックな臓器検査が可能である.しかし,ピンホールの数を増やしてデータ取得効率を上げると，ピンホールからの投影画像が互いに重なり合い，再構成画像に深刻なアーチファクトが発生する．そこで我々は,重なり合った投影画像を分離するために,ニューラルネットワークを用いた新しい手法を提案する.提案するニューラルネットワークは,全結合の 8 層から構成されている.入力データとして，各投影角度で重なったサイノグラムを用い，重ならない状態で測定したサイノグラムでニューラルネットワークを学習させた．提案手法の実現可能性を 2 ピンホールコリメータシステムで検討した.シミュレーション結果から,提案手法は重なった投影画像を個々の画像に分離できることを確認した.
キーワード：マルチピンホールコリメータ，SPECT，深層学習

1. はじめにな投影画像の重なりによるアーチファクトを低減する方法がSPECT（Single Photon Emission CT）は，患者の体内で放射いくつか報告されている[1][2]．しかし，それらの反復処理に性医薬品から放出されるガンマ線を検出し，臓器の機能を調べは長い計算時間がかかる． ネットワークならば長い時間をかる断層撮影法である．一般に SPECT 装置では，平行多孔コリメ

けずに分離後の投影画像を出力できる. しかし, これまで,ータやファンビームコリメータが使用される．そして,これら深層学習を用いた投影画像の分離の研究はされてこなかった.

のコリメータでガンマカメラを回転させながらデータ取得をそこで本研究では,分離した投影画像の作成に全結合のニュー行う．そのため，データ収集に長時間を要する. また，患者のラルネットワークを使用した.

動きはアーチファクトの原因となるため，データ収集をしてい

2. 方法
A.ネットワークの構造

る間，患者は姿勢を維持する必要があり，長時間のデータ収集
は大きな負担となる.一方，様々な方向からの光子を検出する

図 1 は,投影画像の分離に使用するニューラルネットワーク

マルチピンコリメータを使用することで,SPECT 装置でのデーである.ネットワークは全結合で,入力には重なった投影画像

タ取得時間の短縮になる.ピンホールコリメータの欠点は,感（256[pixel]×1[angle]）出力には, 異なるピンホールで取得度が低いことであるが, ピンホールの数を増やすことで感度した 2 種類の投影画像を重ならないように再配置した投影画は改善可能である. しかし, 投影像が重なるとアーチファク

像（256[pixel]×1[angle] ）を用いた.各層で使用するノードトが発生するため, 増設できるピンホールの数にも限度があの数を図に示す.モデルは 1800 の投影画像を用い, 学習用にる. 逆に言えば, 重なった投影画像の再構成でアーチファク

90％, 検証用に 10％とし, 10000 エポックの学習を行った.

トが発生しなければ, ピンホール数の増設が可能でさらなる損失関数は平均二乗誤差であり, 学習率を 10-3 とした Adam ア

データ取得時間の短縮や感度の向上が見込まれる. このようルゴリズムにより最適化した.

――――――――――――――――――*1 法政大学大学院理工学研究科[〒184-8584 東京都小金井市梶野町 3-7-2]
e-mail: kyohei.yamaguchi.5z@stu.hosei.ac.jp*2 国立天文台*3 法政大学理工学部

図 1.ネットワーク構造
B.シミュレーション方法
図 2 に本シミュレーションで使用した SPECT システムのジ242

オメトリを示す.重なりを持つ 2 ピンホール SPECT システムを再構成画像である．(c)は(a)で示したライン上の再構成画像の想定した. 検出器のサイズは 256 ×60[pixel](ピクセルサイ

プロファイルを示す．(a)と比べて(b)の画像にはアーチファク

ズ：0.8 cm × 0.8 cm）, 投影方向は 180 とした. コリメー

トが見られるものの, 両者のプロファイルはよく一致していタと検出器の距離は 7.6cm, ターゲットの中心からコリメー

ることがわかる.

タまでの距離は 25cm とした. ピンホールは中央に水平に配置(b)

され，ピンホールの間隔は 2cm に配置した. シミュレーショ
ンには脳ファントムを用い， 投影画像は光線追跡法で計算した. ガンマ線の吸収と散乱は無視した．分離された投影データを用いて，ML-EM 法により画像再構成を行った．反復回数は各
ピンホール投影画像に対して 50 回とした．

図 5.出力画像，(a)学習により分離されたサイノグラム(b)出力画像の損失グラフ.

図 2. 2 ピンホールのデータ収集ジオメトリ

図 6. 再構成された画像とプロファイル.(a) 投影画像の重なりがない場合の再構成画像，(b) 投影画像を分離した場合の再構成画像，(c) 赤線上の再構成画像のプロファイル．

4.まとめ
図 3.学習に用いた投影画像. (a) ピンホール番号 1 の投影画本研究では，マルチピンホール SPECT 装置において，ニュー像，(b) ピンホール番号 2 の投影画像，(c) オーバーラップ

ラルネットワークを用いて，重なり合った投影画像を分離する

した投影画像，(d) 学習で教師画像として用いたオーバーラ方法を提案した．シミュレーションの結果，重なり合った投影

ップのない投影画像．

画像を分離できることを確認した．
謝辞

本研究の一部は科学研究費基盤研究(C)22K12874 の補助を
受けた.
利益相反
なし
文

図 4.図 3(c)(d)に対応するサイノグラム. (a) 入力データ(重献[1] Schramm N U, Ebel G, Engeland U, et al: High-resolution SPECT using

なっているデータ)，(b)訓練データ(重なりのないデータ).

multipinhole collimation. IEEE Transactions on Nuclear Science, vol. 50, no. 3, pp.

3. 結果と考察

315-320, June 2003.

図 5（a）は分離した投影画像の出力, （b）はニューラルネ

[2] Moore S C, Cervo M, Metzler S D et al: An iterative method for eliminating artifacts

ットワークの平均二乗誤差（MSE）である．MSE が徐々に下がっfrom multiplexed data in pinhole SPECT. The 13th international meeting on fullyていることが確認できる．また，(a)の画像から重なりが除去

three-dimensional image reconstruction in radiology and nuclear medicine, 515-されているのが確認できた． 図 6 は再構成された画像とその517, 2015.

プロファイルを示したものである．(a)は投影画像が重なっていない再構成画像，(b)はニューラルネットワークで分離後の243

OP18-2
静止型マルチピンホール SPECT の空間分解能改善:
投影画像上における点広がり関数の逆畳み込み
村田 一心*1，大越 迪*2, 山田 桃夏*2, 尾川 浩一*3
*1
国立天文台〔〒181-8588 東京都三鷹市大沢 2-21-1〕e-mail: kazumi.murata@nao.ac.jp*2
法政大学理工学研究科*3
法政大学理工学部
Improving the spatial resolution of a static multi-pinhole SPECT system
via PSF deconvolution on projection domain
Kazumi MURATA*1，Michi OKOSHI*2, Momoka YAMADA*2, Koichi OGAWA*3*1
National Astronomical Observatory of Japan*2
Graduate School of Science and Engineering, Hosei University*3
Faculty of Science and Engineering, Hosei University
要旨：静止型SPECTは従来のSPECTと異なり，検出器を回転させないことで，時間情報を取得できる. このシステムでは，角度情報を得るため，複数のピンホールを有するガンマカメラを複数台使用する. しかし，その画質はピンホール径に強く依存し，感度と空間分解能はトレードオフの関係にある. 空間分解能を補正する方法として，従来7-rays法が用いられてきたが，同手法ではピンホール径が大きい時には近似精度が低い. そこで我々は，投影画像上の点拡がり関数を用いた空間分解能改善手法を開発してきた.
本研究では同手法を，11ピンホールを有し，その点拡がり関数は空間依存性を持つSPECTシステムに適用した. 画像再構成シミュレーションを行った結果，7-rays法を用いた時の再構成画像と比べ，PSNR，SSIMが共に向上することを確認した.
キーワード：静止型 SPECT，マルチピンホールコリメータ, 空間分解能, 逆畳み込み

1. はじめにの画質を評価した結果，提案手法は従来の 7-rays 法よりも優

静止型 SPECT システムは，従来の SPECT と異なり，臓器の動れた精度で空間分解能を改善できることが確かめられた.

態解析に必要な時間情報を取得できる[1]. なぜなら，データ

2. 提案手法の理論的枠組みを収集する際，検出器の回転ではなく，複数のピンホールを有するコリメータによって投影方向数を確保するためである.

本手法の最大の特徴は，光子の検出確率を表すシステム行列

しかし，このマルチピンホールコリメータを用いたデータ収集

A を２つの要素に分解して近似することである. 一般的に，ピには，大きな課題が存在する. ピンホール径が大きいほどよりンホールを用いた場合のシステム行列は扱うことが難しいほ

多くの光子を検出できる一方，空間分解能は劣化してしまうのどに巨大になってしまう. 従来の 7-rays 法では，ピンホール径である. 特に劣化が顕著な場合には，従来の 7-rays 法[2]ではを通過する光子の経路を７本の光線で近似する. それに対し補正が難しいのが現状である.

我々の手法では，システム行列を無限小ピンホールによる投影と PSF の畳み込みで近似する. すなわち，投影画像 Y を次のこの問題に取り組むため，我々は従来の方法とは異なる手段
での空間分解能改善方法を開発した[3]. 本手法では，ピンホ

ように定式化する.
𝐘 = 𝐀𝐗 ~ 𝐀𝐏𝐒𝐅 𝐀𝟏𝐫𝐚𝐲 𝐗 = 𝐀𝐏𝐒𝐅 𝐘′,

ール径の大きさに由来する画像のボケを点拡がり関数 (Point(1)

Spread Function; PSF)として取り扱う. これにより，投影画

ここで，𝐀𝐏𝐒𝐅 と𝐀𝟏𝐫𝐚𝐲 は PSF と無限小ピンホールのシステム行

像に対して PSF の逆畳み込みを行った画像を，無限小ピンホー

列，X は線源の分布を表す. 最後の等式では𝐘 ( = 𝐀𝟏𝐫𝐚𝐲 𝐗と定義

ルによって投影された画像と近似できる. 本手法の有効性はした. このように定式化した上で，本手法では２段階の最適化

シミュレーション研究によって確認している. しかし，これまによって再構成画像を得る. まず，取得した投影画像に対し，での検証では，わずか３つのピンホールだけしか用いておらず，

PSF の逆畳み込みを行う.

PSF の空間依存性も考慮していなかった.

𝐘′ = argmax P(𝐘 ( | 𝐘, 𝐀𝐏𝐒𝐅 ),そこで本研究では，より現実的な条件で提案手法の有効性を(2)

ここで，P は尤度関数である. 次に，𝐘 ( を無限小ピンホールに検証する. ピンホール径は先行研究[4]に合わせて 11 個とし，よる投影画像とみなし，次のように画像再構成を行う.

PSF の空間依存性も計算に取り入れた. 得られる再構成画像

𝐗 = argmax P(𝐗 | 𝐘′, 𝐀𝟏𝐫𝐚𝐲 )

244

(3)

3. シミュレーションによる評価
本研究では，提案手法を評価するため，モンテカルロ法による光子輸送計算を用いた画像再構成シミュレーションを行った.
より現実的な条件にするため，ピンホール数は 11 個とし, PSF(a)の空間依存性も計算に含めた. ピンホール径は 5 mm を仮定し，
6 台の検出器でデータを収集した. シミュレーションの具体的

(c)

(b)

図 3. 再構成画像の比較. (a) 光線追跡, (b) 7-rays 法, (c) 提案手法による再構成画像.

なジオメトリは図 1(a)に示した. 図 1(b)に示した脳ファント
ムを使い，白および灰色領域からそれぞれ 1000 万, 3000 万個の光子を放出させ，投影画像を取得した (図 2b). この投影画

逆畳み込みを行った (図 2c). 画像のボケが取れ，光線追跡に像に対して Richardson-Lucy アルゴリズム[5]を適用し，PSF のよる画像(図 2a)に近づいたことがわかる. 最後に ML-EM 法を用いて画像再構成を行った.
図 3 に再構成画像の比較を示す. 7-rays 法による再構成画像(図 3b)と比べ，詳細な構造を再現できていることがわかる. 数
値的な評価をしてみると，本手法による再構成画像の PSNR は16.9 dB, SSIM は 9.35 となり，7-rays 法による 15.8dB, 0.904 を(a)上回っている. これらの結果は，本手法によって空間分解能が(b)改善されたことを明示している.

図 1. 投影画像の比較. (a) シミュレーションジオメ
トリ.ファントムの周囲には 6 台の検出器を設置した.
(b)用いた脳ファントム.

4. 結論
本研究では，我々が提案してきた空間分解能改善手法の有効性を示した. より現実的な条件で評価するため，11 ピンホー
ルシステム，空間依存性を PSF でシミュレーションを行った.
得られた再構成画像は，従来法と比べて詳細な構造を再現し，数値的にもより優れた画質を示した.
謝辞(a)

本研究の一部は科研費基盤研究(C)22K12874 の助成を受けたものです．
利益相反の有無

なし
文
[1]

(b)

献

Ogawa K. and Ichimura Y.: Simulation study on a stationary data acquisition
SPECT system with multi-pinhole collimators attached to a triple-head gamma
camera system, Ann. Nucl. Med., 28:716-724, 2014[2]

Andreyev A., Defrise M., and Vanhove C.: Pinhole SPECT Reconstruction Using
Blobs and Resolution Recovery, IEEE Transaction on Nuclear Science, 53, 5: 27192728, 2006.

[3]

Okoshi M.，Murata K., Ogawa K.: Improvement of the Spatial Resolution With a
Deconvolution Method for a Multi-pinhole SPECT System, IEEE nuclear sciences
symposium and medical imaging conference (NSS/MIC)，2021

[4]

(c)

Fujishiro Y., Murata K., Motomura N. et al.: Comparison of a Multi-pinhole
Stationary SPECT System and a Parallel-hole High Speed Rotational SPECT
system, IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference(NSS/MIC), 2019

図 2. 投影画像の比較. (a) 無限小ピンホールによる投影画像.(b) モンテカルロ法で得た投影画像. (c) PSF の
逆畳み込みを適用した投影画像.

[5]

Richardson W. H.: Bayesian-Based Iterative Method of Image Restoration, Journalof the optical society of America, 62,1: 55-59, 1972245

OP18-3
深層学習を用いたピンホール SPECT システムにおける空間分解能の改善
良*1，村田 一心*2，尾川 浩一*3
*1
法政大学大学院理工学研究科
*2
国立天文台
*3
法政大学理工学部
Improving Resolution in Pinhole SPECT Systems Using Deep Learning
Ryo SHIMADA*1，Kazumi MURATA*2，Koichi OGAWA*3
島田*1

Graduate School of Science and Engineering, Hosei University*2
National Astronomical Observatory of Japan*3
Faculty of Science and Engineering, Hosei University

要旨：静止型マルチピンホール SPECT システムで得られる再構成画像の空間分解能を向上させる方法を提案する．静止型 SPECT
装置は，従来の SPECT 装置では不可能であった臓器の動的機能の計測が可能であるという利点がある．しかし，ピンホールの大きさが再構成画像に大きな影響を与えてしまうという欠点がある．従来では空間分解能の補正法に 7-rays 法が広く用いられてきた．
しかし，この方法はピンホールが大きい場合に空間分解能が大きく低下してしまう．そこで本研究では，ディープラーニングを用いて無限小のピンホールに相当する投影データを推定し再構成を行うことで空間解像度を向上させる新たな画質改善手法を提案した．本研究ではモンテカルロシミュレーションによりデータセットとなる投影データを作成し検証を行った．その結果，提案手法
による再構成画像は 7-rays 法よりも複雑な構造を再現することができ，正確な画像を取得できることが明らかとなった．
キーワード：静止型 SPECT システム，マルチピンホールコリメータ，深層学習

1. はじめに静止型 SPECT 装置は，時間情報や臓器の動的機能の計測を目的として近年研究が進んでいる．この装置のコリメータにマルチピンホールコリメータを採用しデータ取得を行うことで様々な角度から検出器に入射する光子を検出できる．これにより，検出器の投影方向を減らし，大幅な計測時間の短縮が可能になる [1-2] ．しかし，再構成画像の空間分解能はコリメータのピンホールサイズに大きな影響を受ける．特に，ピンホール
径が 3mm を超える場合では診断画像は大きく劣化してしまう．
従来，空間分解能を改善するために 7-rays 法 [3] が広く適用されているが，ピンホールが大きい場合には十分な効果が得られない．そこで我々は，投影領域での空間分解能を大幅に向上させるデコンボリューションに基づく手法を開発した [2] ．
しかし，この方法は検出器ごとに正確な PSF を求める必要があることや，デコンボリューション処理に膨大な計算量がかかることなどの欠点がある．近年，深層畳み込みニューラルネッ
トワーク (CNN) が小さな計算コストで画像再構成や雑音除去などの多くの画像処理で優れた結果を示している．そこで本論文では，比較的小さなデータセットで学習可能な U-net [4]を用いて空間分解能を向上させる新たな画質改善手法を提案
し，マルチピンホール SPECT 装置での画像再構成シミュレー
ションにより提案手法の性能評価を行った．

2. シミュレーション方法
本手法の実現性を評価するため，静止型マルチピンホール
SPECT システムを用いたシミュレーションを行った．検出器のサイズを 512 × 256 pixel（ピクセルサイズ: 0.8 mm×0.8 mm），
検出器の有効面積は 400 mm × 200 mm とした．コリメータプ
レートの厚さは 10 mm，ピンホールの直径は 5 mm，ピンホー
ルの数は 11 個であり，各ピンホールはコリメータプレートの半分の深さにナイフエッジを持つ．ピンホールの開口角は 48度とした．この 11 個のピンホールは，対象物の投影像が重ならないように配置した．対象物の中心からコリメータまでの距
離は 25 cm，コリメータから検出器までの距離は 7.6 cm であった [1] ．本シミュレーションでは，脳ファントムを使用した．
再構成領域は 128 × 128 × 128 voxel，ボクセルサイズは 2.0 mm
× 2.0 mm × 2.0 mm とした．ファントム内の光子の輸送にはモ
ンテカルロ法を用いた．簡単のため散乱光子を無視し，エネル*1 法政大学大学院理工学研究科〔〒184-8584 東京都小金井市梶野町 3 丁目 7 - 2〕e-mail: ryo.shimada.7z@stu.hosei.ac.jp*2 国立天文台*3 法政大学理工学部

ギー分解能は考慮しなかった，得られた投影に対し U-net を用
いて空間分解能を補正し ML-EM 法で画像を再構成した．この時の反復回数は 50 回であった．また，比較のため 7-rays 法による画像再構成を行った．

246

3. ニューラルネットワーク
上記のシミュレーション条件により得られた脳ファントムの投影データを入力データとした．最大値で正規化された 720
枚の画像からなり，脳ファントムをランダムに回転させること
でデータ拡張を行った．教師データは，無限小のピンホールで得られた理想的な投影データとした．

(c)

(b)

(a)

1）学習データ

図 2 無限小ピンホールで得られた再構成画像（a），7-rays 法で得られ2）ネットワークの構成

た再構成画像（b），提案手法で得られた再構成画像（c）．プロファイ

U-net は縮小パス（左側）と拡張パス（右側）で構成されている．左側では 3 × 3 の畳み込み層に ReLU 関数が続き，2 × 2のマックスプーリング層で 2 回の畳み込み演算ごとに半分ず
つダウンサンプリングしている．合計 3 回のダウンサンプリン
グで入力データは 512 × 256 [pixel]から 64 × 32 [pixel]に縮小され，各ダウンサンプリングにおいて，特徴チャンネル数は 2 倍になり，最初の層では 32 チャンネル，最深部の層では 256 チ
ャンネルになる．拡張パスでは，縮小パスと同じ畳み込み演算を行いアップサンプリンによりデータを拡張している．中央の青い矢印は，特徴マップを結合するためのものである．浅い層の特徴量と高い層の特徴量を結合し，局所的特徴を保持したまま全体的位置情報の復元を可能としている．最後の層は 1 × 1
畳み込みで，32 チャンネルの層から 2 次元画像の出力に対応させるために用いた．図 1 に本研究で使用した U-net の構成を示す．

ルは脳ファントムの中心に沿って設定した．

図 3 再構成画像のプロファイル

5. まとめ
本論文では，静止型マルチピンホール SPECT システムにおいて深層学習に基づく新たな画質改善手法の検討を行った．その結果，従来法と比べて空間分解能は有意に改善され，より詳
細な構造を再構成できることが分かった．

謝辞
本研究の一部は科研究費基盤研究(C) 22K12874 による補助を受けた．

図 1 ネットワークの構成
3）学習方法損失関数に平均二乗誤差を，最適化手法に Adam を採用した．
結果は，バッチサイズ 64，エポック数 2000 の学習パラメータ

利益相反の有無なしに基づき得られた．
文

献[1]Fufishiro Y, Murata K, Motomura N et al: Comparison of a multi-pinhole

4. 結果と考察

stationary SPECT system and a parallel-hole high speed rotational

再構成画像を図 2 に示す．無限小のピンホールで得られた理想的な画像（a）に比べ，7-rays 法で補正した画像（b）は，ピンホール径の影響を受けかなりぼやけていることが分かる．一方，U-net で補正した画像（c）は，より細部の構造を再現しており，理想的な画像に近いことが確認できる．PSNR 値は 7-rays
法が 16.7 dB であるのに対し，
本提案手法は 18.7 dB であった．
再構成画像のプロファイルを図 3 に示す．U-net を用いた際の再構成画像のプロファイルは理想的な画像とかなり一致している．これらの結果から,提案手法は従来の 7-rays 法よりもより正確な画像を取得できると考えられる．

SPECT system. IEEE Nucl. Sci. Symp. Conf. Record (NSS/MIC) 2019[2]Okoshi M, Murata K, Ogawa K et al: Improvement of the spatial
resolution with a deconvolution method for a multi-pinhole SPECT
system. IEEE Nucl. Sci. Symp. Conf. Record (NSS/MIC) 2021.
[3]Andreyev A, Defrise M, Vanhove C et al: Pinhole SPECT reconstruction
using blobs and resolution recovery. IEEE Trans. Nucl. Sci., vol. 53, no.
5, pp. 2719- 2728, 2006.

[4]Ronneberger O, Fischer P, Brox T et al: U-net: Convolutional networks
for biomedical image segmentation. Lecture Notes in Computer Science,
vol. 9351, pp. 234-241, 2015.

247

OP18-4
順投影モデルを利用した Deep image prior ベースＰＥＴ画像再構成
橋本二三生*1, 大手希望*1, 大西佑弥*1 田島英朗*2, 山谷泰賀*2*1
浜松ホトニクス株式会社 中央研究所*2
量子科学技術研究開発機構 量子医科学研究所
Deep image prior-based PET image reconstruction using a forward projection model
Fumio HASHIMOTO*1，Kibo OTE*1，Yuya ONISHI*1，Hideaki TASHIMA*2，Taiga YAMAYA*2*1
Central Research Laboratory, Hamamatsu Photonics K. K.
*2
Institute for Quantum Medical Science, National Institutes for Quantum Science and Technology
要旨：計測データから直接断層像を生成する深層学習技術が，新しい画像再構成法として注目されている．しかし，従来の手法は多数の高品質なサイノグラム・再構成画像ペアが必要な教師あり学習であり，装置や PET 薬剤の違いによる汎用性に課題がある．
本研究では，学習データセットを必要としない Deep Image Prior(DIP)に順投影モデルを組み込むことで，サイノグラムから PET 画
像再構成が可能となる手法を提案する．提案手法では，Fully convolutional neural network(FCN)の出力画像に対し，ラドン変換を行う
順投影モデルを組み込むことで推定サイノグラムを計算する．その後，計測サイノグラムとの損失を DIP の枠組みを用いて最適化することで，FCN の出力層から再構成画像を取得する．数値シミュレーションおよび実測データによる評価の結果，我々の画像再構成法は学習データセットなしで再構成画像を取得でき，他の画像再構成法と比べても，高い定量性を維持しつつ灰白質の構造を明瞭に描出できることがわかった．
キーワード：Deep image prior，Positron emission tomography (PET)，3D PET image reconstruction，End-to-end learning

1. はじめに

2.方法

深層学習は今や，Positron emission tomography (PET)画像のノ提案手法の概要を図 1 に示す．本研究では，CNN 出力画像

イズ除去や画像再構成タスクの性能向上に欠かせないものとに対し Point spread function（PSF）処理を行った後，3 次元順投なっている．特に，サイノグラムを Convolutional neural network

影モデルを組み込んでいる．

(CNN)に入力し，再構成画像を直接出力する End-to-end PET 画

提案手法では，GPU のメモリ使用量を削減するため，3 次元

像再構成は，アーチファクトやノイズの少ない高品質な画像をサイノグラムを複数のブロックに分割し，以下のように各ブロ提供できる可能性が示されている［1］．一方で，これら深層学ックを順次更新する．

習ベースの画像再構成技術は，一般的に高品質な再構成画像を𝜃 ∗ = argmin ∑ 𝐿(𝑦0𝑚 |𝑃 𝑚 𝑃𝑆𝐹(𝑓(𝜃|𝑧))),含む学習データペアを大量に用意する必要がある．

𝜃

最近，大量の学習データセットを利用せず，CNN 構造その𝑥 ∗ = 𝑓(𝜃 ∗ |𝑧),ものがノイズ除去の正則化として機能する Deep image prior

(1)

𝑚∈𝐷

(2)

ここで，L(∙)は負の対数尤度関数，f は 3D U-net［3］，θ は学(DIP)とよばれる深層学習技術が注目されている［2］．Gong ら

習可能パラメータ，y0 は計測サイノグラム，P は 3 次元システ

は従来の PET 画像再構成法である最尤推定法と，画像空間上

ム行列，D は，3 次元サイノグラムを M 個に分割したサブセッ

での DIP 処理を組み合わせた教師なし PET 画像再構成法を提トのアクセス順である．再構成画像 x*は 3D U-net の出力とし案している［3］．一方我々は，Gong らとは異なるアルゴリズて表現される．本研究では，更なる画質向上のため Magnetic

ムとして，DIP に順投影モデルを組み込んだ End-to-end PET 画

resonance 画像を解剖学的情報として用いた．

像再構成を提案している［4］．しかし Graphics processing unit
（GPU）のメモリサイズの制限により，End-to-end PET 画像再3. 結果

構成は 2 次元 PET データへの適用に留まっていた．

頭部用 PET 装置を想定し，モンテカルロシミュレーション

そこで本研究では，DIP の枠組みを利用した教師なし End-を用いて 3 次元 PET データを生成した．比較手法として，

to-end PET 画像再構成を 3 次元 PET に拡張する方法を提案すMaximum Likelihood Expectation Maximization（MLEM）法，おる．提案する教師なし 3 次元 PET 画像再構成は，ブロック反よび Gong らの方法を用いた［3］．3 次元サイノグラムおよび

復アルゴリズムを用いた単一の最適化問題として定式化され再構成画像のサイズはそれぞれ，128 bin×128 angle×64 slice×

るため，従来手法において調整が煩雑であったハイパーパラメ

19 oblique angle，128×128×64 voxel である．図 2 にシミュレータを削減することが可能である．

248

16

Output image:

16

PSF image:

128 x 128 x 64

Input image: z
MR image

Forward projection
32

Conv_stride2
Transpose + Upsampling
Conv + ReLU
Copy and add

図1

64

64

Loss function
Measured data:

16/8 x 16/8 x 8Conv + BN + LReLU

32/4 x 32/4 x 16

64/2 x 64/2 x 32

32

128

128

提案手法の概要図．本手法では，順投影計算を含めた end-to-end 学習により PET 画像再構成を行う．まず，MR 画像を CNNに入力し，再構成画像を出力させる．次に，再構成画像を PSF 処理した後，投影行列 P によりサイノグラムを計算する．最後に，
前述サイノグラムと計測サイノグラムを用いて，負の対数尤度を算出し，CNN の最適化を行う．

Ground truth

図2

MLEM

Gong et al. [3]

Proposed

再構成画像結果．従来手法と比較し，提案手法は CSF などの低放射能の構造をより明瞭に再現することができた．

ーション実験結果を示す．提案手法は MLEM 法よりも鮮明な用せず，高品質な再構成画像が取得できる 3 次元 PET 画像再画像が得られた．また，Gong らの手法と比較すると，提案手構成法であることが示された．

法は CSF などの低放射能の構造をより明瞭に再現することが
できた．

謝辞

上記のことから，提案した教師なし End-to-end 3 次元 PET 画

本研究は JSPS 科研費 JP22K07762 の助成を受けたものである．

像再構成法は，学習データセットを一切利用することなく，高品質な再構成画像を取得することが可能であった．また，提案

利益相反の有無

手法は調整が煩雑なハイパーパラメータを必要とせず，CNNなしの最適化処理のみを 1 ステップで実行する，より実用的な 3 次

文

元 PET 画像再構成法であるといえる．

献［1］Häggström I, Schmidtlein CR, Campanella G et al.: DeepPET: A deep encoder–decoder
network for directly solving the PET image reconstruction inverse problem. Med Image

4. まとめAnal 54: 253-262 2019［2］Ulyanov D, Vedaldi A and Lempitsky V: Deep image prior. Int J Comput Vis 128: 1867-

本研究では，DIP と順投影モデルによる End-to-end 学習を利1888 2020

用した教師なし 3 次元 PET 画像再構成法を提案した．モンテ［3］Gong K, Catana C, Qi J et al.: PET image reconstruction using deep image prior. IEEE
Trans Med Imaging 38: 1655-1665 2019

カルロシミュレーションによる評価の結果，本手法は他の手法［4］Hashimoto F, Ote K and Onishi Y: PET Image Reconstruction Incorporating Deep Imageと比較し，より明瞭な再構成画像を取得することができた．こPrior and a Forward Projection Model. IEEE Trans Radiat Plasma Med Sci : 2022 in press

れらの結果は，提案手法が高品質な学習データセットを一切利249

第 41 回日本医用画像工学会大会（JAMIT2022)
大会役員委員会名簿
大会役員
大会長
大会長補佐
業務委員長

委員長
委

員

委員長

森

健策

名古屋大学

北坂

孝幸

愛知工業大学

湯澤

史佳

小田

昌宏

明石 敏昭
有村 秀孝
伊藤 聡志
上村 幸司
内山 良一
小尾 高史
河田 佳樹
北村 圭司
木戸 尚治
工藤 博幸
佐藤 嘉伸
椎名
毅
清水 昭伸
周
向栄
庄野
逸
陣崎 雅弘
菅
幹生
杉本 直三
滝沢 穂高
田中 利恵
陳
延偉
中尾
恵
中口 俊哉
根本 充貴
野村 行弘
橋本 正弘
畑中 裕司
花岡 昇平
羽石 秀昭
原
武史
原口
亮
平野
靖
本谷 秀堅
増谷 佳孝
宮崎
靖
目加田慶人
山谷 泰賀
湯浅 哲也

林

キヤノンメディカルシステムズ株式会社
プログラム委員会
名古屋大学
順天堂大学
九州大学
宇都宮大学
国立循環器病研究センター
熊本大学
東京工業大学
徳島大学
株式会社 島津製作所
大阪大学
筑波大学
奈良先端科学技術大学院大学
芝浦工業大学
東京農工大学
岐阜大学
電気通信大学
慶応義塾大学
千葉大学
京都大学
筑波大学
金沢大学
立命館大学
京都大学
千葉大学
近畿大学
千葉大学
慶応義塾大学
大分大学
東京大学
千葉大学
岐阜大学
兵庫県立大学
山口大学
名古屋工業大学
広島市立大学
富士フイルムメディカル株式会社
中京大学
量子科学技術研究開発機構
山形大学
現地実行委員会

雄一郎

名古屋大学

伊東 隼人
砂口 尚輝
目加田慶人

名古屋大学
名古屋大学
中京大学

委員

五十音順・敬称略

日 本 医 用 画 像 工 学 会（JAMIT）
役 員 名 簿（令和 4 年 6 月 9 日現在）
氏名
会

長

副 会 長

理

事

代議員

監

事

工藤

博幸

佐藤 嘉伸
原
武史
森
健策
伊藤 聡志
北坂 孝幸
滝沢 穂高
中田 典生
畑中 裕司
花岡 昇平
増谷 佳孝
宮崎
靖
目加田慶人
湯澤 史佳
有村 秀孝
石田 隆行
上村 幸司
尾川 浩一
小田 昌宏
小尾 高史
掛川
誠
笠井
聡
川岸 将実
河田 佳樹
木戸 尚治
黒木 嘉典
小橋 昌司
近藤 世範
陣崎 雅弘
杉本 直三
銭谷
勉
高橋 哲彦
武田
徹
健山 智子
田中 利恵
陳
延偉
寺本 篤司
土居 篤博
縄野
繁
根本 充貴
野崎 太希
野村 行弘
長谷川純一
羽石 秀昭
平野
靖
本谷 秀堅
山谷 泰賀
吉川 悦次
森田 尚孝
清水 昭伸

五十音順・敬称略

所属
筑波大学
奈良先端科学技術大学院大学
岐阜大学
名古屋大学
宇都宮大学
愛知工業大学
筑波大学
東京慈恵会医科大学
大分大学
東京大学
広島市立大学
日立製作所
中京大学
キヤノンメディカルシステムズ
九州大学大学院
大阪大学
国立循環器病研究センター
法政大学
名古屋大学
東京工業大学中央システム技研
新潟医療福祉大学
キヤノン
徳島大学
大阪大学
新村病院、博愛会 HPN 東京
兵庫県立大学
新潟大学
慶応義塾大学
京都大学
弘前大学
群馬県立県民健康科学大学
青柳病院
藤田医科大学
金沢大学
立命館大学
藤田医科大学
富士フイルム新松戸中央総合病院
近畿大学
聖路加国際病院
千葉大学
中京大学
千葉大学
山口大学
名古屋工業大学
量子科学技術研究開発機構 放射線医学総合研究所
浜松ホトニクス
島津製作所
東京農工大学