Radiomics 解析のための高次構造テンソルを用いた多次元信号復元針の決定に役立つ、生存期間予測などの多くの用途にRadiomics が活用されている。そこで本研究は、脳腫瘍患者の術後生存期間予測の精度を向上させるための一手法を提案する。
２．研究の背景
関連研究では、腫瘍の位置や形状に関する特徴が生存期間予測に有効であることを示した Solitani ら[1]をはじめ、算出した形状や位置の特徴に基づき生存予奥田 正浩 ( Masahiro Okuda, Dr.Eng.)

測を行う方法が多く提案されている。これらの従来手

同志社大学 理工学研究科 情報工学専攻 教授

法では、位置特徴として 2 次元スライス画像から得ら(Professor, Doshisha University, Graduate School of Scienceand Engineering)

れる特徴を、形状特徴として体積や表面積などの特徴

IEEE 電子情報通信学会 他
研究専門分野：知能情報学、信号処理工学を用いることが多い。また、ディープラーニングを用いた手法では、スライス画像から腫瘍部をよく表現する特徴を抽出することが多い。しかし、これら従来の手法はいずれも、3 次元空間における腫瘍の位置や形状をうまく利用できていない可能性がある。そこで、あらまし

本研究では、ディープラーニングを用いた 3 次元点群

本文は、MRI や CT 画像などの高次元データから画処理と Radiomics の特徴を組み合わせることで、脳腫像特徴量を抽出する Radiomics 研究を用いて、脳腫瘍瘍患者の術後生存予測の精度を向上させることを目的

患者の術後生存期間予測の精度を向上させる手法を提とする。

案している。従来の手法では、2 次元スライス画像から得られる位置特徴や体積や表面積などの形状特徴を３．提案手法用いていたが、3 次元空間における腫瘍の位置や形状図 1 に比較対象とするベースライン手法、図 2 にをうまく利用できていなかった。ここでは 3 次元点群

3 次元点群処理を用いた生存期間予測の提案手法の概処理と Radiomics の特徴を組み合わせた手法を提案

要図を示す。 各手法は以下の特徴量を用いる。

している。提案手法は、点群特徴量のみを用いる手法と、点群特徴量と他の特徴量を用いる手法の二種類あり、それぞれランダムフォレスト分類器と k 近傍法を用いて生存期間予測を行う。実験により、提案手法が従来の手法よりも精度が高くなることを示す。

図 1: ベースライン

１．研究の目的
近年、MRI や CT 画像などの高次元データから画像特徴量を抽出する Radiomics 研究への関心が高まっており、これまでに、外科、放射線治療、化学療法などに応用すべく様々な研究が行われている。その中で、脳腫瘍は、腫瘍の種類によって治療方法や予後が大きく異なるため、手術・放射線治療・化学療法などを適宜
図２: 3 次元点群処理を用いた手法組み合わせた総合的な治療が必要となる。この治療方
1

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3-1 ベースライン手法
Soltaniら[1]が提案した位置特徴と修正位置特徴を手法２：点群特徴量と他の特徴量を用いる手法用いた方法をベースラインとして使用する。参考文献

二つ目は、点群特徴量、ベースラインで用いる位置[1]で提案された位置特徴は、axial断面で最も腫瘍径特徴量、 Radiomics 特徴量を用いる手法である。3 次が大きいスライスから抽出される。改良された位置特元点群処理モデルから得られる特徴量を入力として、徴を以下に示す。

全結合層・バッチ正規化・活性化関数(ReLU 関数)・ド最大径のスライスにおける腫瘍領域の中心座ロップアウトを適用した出力と、位置特徴量と標と、脳中心から腫瘍までの距離Radiomics 特徴量を入力とし て、全結合層・バッチ正文献[1]で提案された位置特徴と、腫瘍が画像規化・活性化関数・ドロップアウトを適用した出力を上に現れたスライス、および腫瘍が画像上に結合する。その後、再度全結層・バッチ正規化・活性現れなくなる前のスライスから得られる腫瘍化関数・ドロップアウト・全結合層から構成される分部分の中心座標類層に、結合した特徴量を入力し、生存期間予測を行

axial断面とは異なる断面（coronal断面、う。

segittal断面）から得られる、[1]で提案された位置特徴量

3-3 データセット

さらにRadiomics 特徴量として、First Order

本研究では、BraTS2019 データセットを用いる。本Statistics，Shape-based（2D，3D），Gray Level Co-

研究では、その中で、生存期間が登録されており、切occurrence Matrix，Gray Level Run Length Matrix，Gray

除状態が全切除（以降、GTR）および未登録（以降、NA）

Level Size Zone Matrix，Neighboring Gray Tone

であるデータを使用する。この条件を満たしたデータ

Difference Matrix，Gray Level Dependence Matrix等を採は、GTR が 101 件、NA が 107 件となる。

用した。

また、そのデータセットから点群データセットを構

機械学習モデルは、ランダムフォレスト分類器(以築する。3 次元 MRI を二つの手法で点群化する。一つ降、RFC)と k 近傍法(以降、kNN)を用いる。

目は、マーチングキューブ法を用いて、メッシュ化し、メッシュの頂点からなる点の集合を点群とする。この3-2 提案手法

方法で点群化した場合、点群の数がそれぞれで異なる

提 案 手 法 の 3 次 元 点 群 処 理 モ デ ル は 、 Point

ため、Farthest Point Sampling（以降、FPS）[6] をTransformer [3]、Point MLP [4]を使用し、比較する。

用いてダウンサンプリングを行い、点群数を統一する。

それらのモデルは、3 次元形状を分類する点群データ

二つ目の手法では、一つ目と同様にメッシュ化した後セットである ModelNet [5]を用いて、事前学習を行う。に、サンプリングを行い、点群を生成する。点群デー

ここでは、3 次元点群処理を用いた 2 種類の方法を比タセットの作成で用いるサンプリング手法は、Poisson較検討する。以下にそれぞれについて詳細を示す。

Disk Sampling（以降、PDS）[7] である。FPS と PDSそれぞれを用いて、点群数が 1024、4096 の点群デー

手法１：点群特徴量のみを用いる手法

タセットを作成する。

一つ目は、点群による特徴量のみを用いる手法である。 3 次元点群処理モデルから得られた特徴量を入力

3-4 実験

として、全結合層、バッチ正規化、活性化関数（ReLU

生存期間が 450 日未満か 450 日以上かを予測する関数）、ドロップアウトのシーケンスを 2 回繰り返し、二値分類問題を取り扱う。切除状態 GTR と NA をそ

最後に全結合層を用いて生存期間予測を行う。

れぞれ独立して実験を行う。
改良した位置特徴量の実験結果（ベースライン）を
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表 1 に、3 次元点群処理を用いた実験結果（提案手法）

特徴量の追加により、多くのケースで精度が低下した。

を表 2 と表 3 に示す。ベースライン手法のうち[1]のこれは、学習データの少なさによるオーバーフィッテ

特徴量をそのまま用いる手法を「baseline」とし、ィングが原因と考えられる。

「baseline」に、2.1 章で説明した、改良した位置特徴

GTR では、FPS と PDS を使った精度を比較すると、量を加えた方法を「improved baseline」とする。

FPS を使った方が PDS を使った場合よりも精度が高

表 2 と表 3 には、実験名の前に、点群のサンプリンくなることが多い。一方、NA では、PDS を使用したグ手法を記載している。例えば、「FPS_手法 1」とは、方が精度が高くなることが多い。また、サンプリング

点群のサンプリング手法 FPS で手法 1 を行うことを方法によっても精度が異なるため、サンプリング方法表す。の選択も重要視されている。
点群数による精度の比較では、精度が上がるケースと下がるケースがあった。1024 点群と 4096 点群の実験だけでは、精度と点群数の関係を正確に判断することができない。したがって、より多くの点群数を用いた実験が必要である。
おわりに本研究では、脳腫瘍患者術後生存期間予測の精度向上のための位置特徴量の改良や 3 次元点群処理モデ
ルを用いる手法を提案した。全ての実験において、ベースラインと比較して、高い数値が得られ、有効性を示すことができた。
今後の展開としては、二つある。一つ目は、点群のデータ拡張である。医用画像はデータ数が少なく、十分に学習できない。データ拡張することができたら、より精度向上できる可能性があると考えられる。二つ目は、アンサンブル学習である。モデルによって捉えている特徴が違うため、複数モデルを用いてアンサンブル学習をすることで、より精度向上できる可能性があると考えられる。

改善された位置特徴量と 3 次元点群を用いる方法の両方が、baseline の精度を上回る結果となった。
また、

参考文献

提案手法は、baseline と improved baseline の精度を[1] Soltani, M., Bonakdar, A., Shakourifar, N.,上回ることができ、提案手法の有効性が示された。腫Babaei, R. and Raahemifar, K.:Efficacy of瘍の位置や形状をよりよく表現できたため、精度が向Location-Based Features for Survival Prediction

上したものと考えられる。

of Patients With Glioblastoma Depending on

GTR と NA の 両 方 で 概 ね Point MLP が Point

Resection Status, Frontiers in Oncology, Vol. 11

Transformer の精度を上回り、Point MLP の構造が(2021).

Point Transformer よりも位置・形状特徴を捉えやす[2] van Griethuysen, J. J., Fedorov, A., Parmar, C.,

いことが示唆された。また、Radiomics 特徴量と位置

Hosny, A., Aucoin, N.,Narayan, V., Beets-Tan, R.
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この研究は、令和元年度ＳＣＡＴ研究助成の対象として採用され、令和元年～３年度に実施されたものです。
また，本報告は山崎仁氏が本学に在籍中に実施した研究成果をまとめたものである。

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