コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol.2

July 1998

研究論文

肺がん検診用 CT(LSCT)の診断支援システム
奥村俊昭 *1 三輪倫子 *2 加古純一 *1 奥本文博 *1 増藤信明 *1
山本眞司 *1 松本満臣 *3 舘野之男 *4 飯沼武 *5 松本徹 *4
要旨 本報告では，肺がん検診用 CT(Lung Cancer Screening CT: LSCT)診断支援システムの画像処理手法について報告する．この LSCT は 1 患者当たり約 30 枚の大量のデータが発生する難点がある．この問題点の解決として，我々は画像処理手法によって医師へ提示する画像情報を減らす試みをしている．そこで，我々は以下の 2 つの手法を並列に用いた診断支援システムを検討し，良好な結果が得られた． (1)約 30 ス
ライスからなる 3 次元情報を病巣の情報を損なうことなく 2 次元面に投影する画像前処理付き MIP表示方式．(2)病巣陰影候補を自動認識し，陰影候補の見つかったCT断面のみをディスプレイすることにより，表示画面数を大幅に削減する方式．この病巣自動認識には，我々が新たに開発した可変 N-Quoit 処理を用いた．
Key words : Computer Tomography (CT), mathematical morphology, isolated shadow extraction, computer-aideddiagnosis, lung cancer

1.

はじめに

2.
2.1

肺がんの集団検診が広く行われているが，第 1 次スク

画像前処理付き MIP 表示方式
妨害臓器情報の除去

リーニング検査の1つとしての胸部X線撮影は早期肺がんに対する検出精度が十分とは言えず，X線所見の見逃し率

MIP 法(Maximum Intensity Projection)[Ehricke90]は MR ア
ンギオグラフィーなどでよく用いられる方式であるが，こも相当に大きいことが分かっている[田中 84][小田 89]．そこで我々は新しい検査法として肺がん検診用CT(Lung Can-れを応用して約 30 枚の CT 像から 1 枚の MIP 像を得るのは簡単ではない．

cer Screening CT:LSCT)を提案した[舘野90][飯沼92]．現在，この LSCT を組み込んだ検診車が完成し，集団検診の試行

なぜならば，MIP 法を成功させるためには，重ねられる投影線内にて，病巣部の信号レベルが他より高いことが前実験が開始されている．
一方，上記LSCTは早期肺がんの検出率が高い反面，1患提となるが，胸部 X 線 CT ではこの前提が成立しないからである．すなわち病巣部よりも高い CT 値領域として体表者当たり約 30 スライスから成る大量のデータが生成され読影に要する時間が莫大となり，集団検診の場での普及が面，肋骨，縦隔，横隔膜などがあり，単純な MIP 処理では病巣部は見えてこない．

妨げられる危険性がある．したがって，計算機支援により何らかの形で読影枚数を削減する努力が必要になってく

そこでこれらの妨害臓器情報を各スライスごとにあらかじめ除去しておき，その後に MIP 処理を行うことにした．

る．筆者らはこの点についても LSCT の開発提案時から着手し，具体的に下記 2 つの手法をそれぞれ検討した．

その処理のフローチャートを Fig.1 に示す．
図示のように，あらかじめ妨害情報を除去するために各(a)約 30 スライスからなる 3 次元情報を，病巣の情報を損なうことなく2次元面に投影表示する画像前処理付きMIP

スライス断面ごとに肺野領域のみを精密に抽出して，肺野マスクを作成する．このマスクにより，肺野内の必要情報表示方式．
(b)病巣陰影候補を自動認識し，陰影候補の見つかった CTのみを切り出した上で，通常の MIP 処理を行っている．

断面のみをディスプレイすることにより，表示画面数を大幅に削減する方式．

処理結果の一例を Fig.2 に示す．Fig.2 は 32 枚のスライス

以下，画像前処理付き MIP 表示方式について簡単に述べ，次いで病巣候補自動認識方式の現在の研究状況について述べる．また，医師が使用することを前提とした診断支援システムの基本構想について検討し，GUIを用いたシステムの作成について述べる．
＊1豊橋技術科学大学知識情報工学系〔〒 441-8580

雀ヶ丘 1-1〕＊2
山形県立産業技術短期大学校庄内校＊3

東京都立医療技術短期大学＊4
放射線医学総合研究所＊5

埼玉工業大学
投稿受付：1998 年 5 月 6 日
最終稿受付：1998 年 7 月 2 日
採用決定日：1998 年 7 月 3 日

愛知県豊橋市天伯町雲2.2

MIP 処理結果

断面からなる転移性肺がん患者例の一部であるが，Fig.2(a)(第 22 スライス)と Fig.2(b)(第 26 スライス)に直径 20mm 前後の顕著な病巣陰影が認められる．なお，白線で示しているものは，肺野マスクの輪郭線である．この肺野マスクは，肺野辺縁部の病巣を落とすことなく，かつ肋骨などの高CT値の裾野領域を混入させることのないようにしている．
この 32 枚の画像に対して単純に MIP 処理を実行した例
がFig.2(c)である．肋骨陰影その他の妨害情報によって，病巣陰影が全く見えなくなっていることが分かる．これに対して，我々の開発した画像前処理付きのMIPを行ったものが Fig.2(d)である．血管情報がかなり多いものの，病巣陰影は十分に認識できる状態で投影されていることが分かる．

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yOriginal image

x
Lung region extraction

zProjection

Mask processline

25゜

Lung region image

Body axis(a) MIP image which changed(b) Projection line
the projection direction
Fig.3 The change of the projection direction

MIP process
MIP imageFig.1 Flow chart of MIP with image preprocess

Disk filter(a)Ring filter(b)

Blood vessel modelq(a) Slice No.22(b) Slice No.26

Cancer modelFig. 4 Concept of Quoit filter

3.

病巣候補自動認識方式

病巣候補の自動抽出方法としてはMathematical Morphology [Haralick87]のフィルタリング処理の一種である Quoit(c) Normal MIP

2.3

フィルタ処理をすでに開発している[中山 95]．Quoit フィ
ルタは病巣陰影が孤立性に存在するという仮定のもとに開(d) MIP with image preprocess

Fig.2 Examples of MIP with image preprocess

発したフィルタで，孤立性陰影に対して特異的に反応する．本稿では，この Quoit フィルタ処理に対し，1)高速化，対象データの回転を伴う MIP 処理

2)フィルタサイズの適応化，3)病巣と血管が重なり合って見えるケースでの抽出実現化の3点の改良を行った結果に血管陰影などによる妨害の影響を小さくする別のアプローチとして，視点の位置を変えてMIP処理を行うことがついて報告する．具体的には，病巣サイズに合わせてフィルタを柔軟に変化させる可変N-Quoitフィルタ処理を新たできる．前述した MIP 処理は 3 次元の X 線 CT 像を体軸方向に投影したものである．これに対して，対象データを線に開発し，濃度重みつき距離変換(以下 GWDT)[鳥脇 77]と併用することにより，あらゆるサイズの病巣を周囲の陰影形変換で回転させる．その回転後の画像に対してMIP処理を行った結果の画像を Fig.3(a)に示す．この画像は Fig.2 での影響を受けずに抽出することが可能となった．
以下，3.1ではQuoitフィルタ処理とその問題点について示したものと同じ症例であり，Y軸を中心に25度回転させたものである(Fig.3(b))．また，視点位置を少しずつ変化さ述べ，3.2 で新手法可変 N-Quoit フィルタ処理と GWDT による前処理の導入を提案し，3.3 で実症例への応用を考えせてそれらを連続表示することにより，より一層病巣陰影の認識を助けることが可能になる．

2.4たアルゴリズムを紹介する．最後に 3.4 にて，実症例に適用した結果について報告する．

MIP 処理まとめ

3.1

以上のようにこの方式は方法論的にはかなり実用に近い技術となってきたが，実用化するにあたっては，処理の高Quoit フィルタ処理

Quoit フィルタは Morphological フィルタの一種であり，ディスクフィルタとリングフィルタから構成されている．

速化を図るためのハードウエアを用意するなどの追加開発が必要である．

この両フィルタによる Dilation 演算結果の差が Quoit フィルタ処理(以下Quoit処理)の出力値となる．概念的には2つ2 --- 16コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol.2

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too small

too big

Cancer model
Point filter(a)Blood vessel model

Ring filter

Ideal filter sizeq

Cancer model(b)distance value (= radias of filter)0 0 0 0 1 0 0000 1 1 2 1 100
BDT process 0
0 1 2 2 3 2 210
0 1 2 3 4 3 210
1 2 3 4 5 4 321
0 1 2 3 4 3 210
0 1 2 2 3 2 210
0 0 1 1 2 1 100
Input image (bird's eye view)
0 0 0 0 1 0 000
r=2
r=3
r=4
r=5

Image
density

Blood vessel modelFig. 5 Concept of N-Quoit filterのフィルタを上からかぶせる(Fig.4)．孤立性陰影の場合，リングフィルタが下まで落ち込むため，ディスクとリングの両者の間に高低差 q が生じるが，血管のような孤立性でqない部位では高低差が生じない．こうして，孤立性陰影を選択的に抽出している．
以上のように Quoit 処理は優れた性質を持っているが，同時にいくつかの問題点も含んでいる．
(1)処理時間が膨大
フィルタ半径は病巣陰影の半径よりも大きくなければならない．そのため，予想される最大病巣サイズを下回ることのないよう，ある程度大きいサイズのフィルタを使用する必要がある．しかし，Dilation 演算時の処理時間は使用するフィルタの面積に比例するため，フィルタ半径が大きくなると処理時間が急激に増大する．特に，ディスクフィルタによる演算時間は膨大である．
(2)フィルタサイズ固定のために起こる大きながん病巣および血管に近接しているがん病巣の見落とし
Quoit 処理において，フィルタサイズを上回る大きさの病巣は原理的に抽出不可能である．一方，フィルタサイズが過大であると，近接している血管陰影によってリングフィルタの落ち込みが妨害され，抽出もれを招く危険性が2232342345

Fig. 6 Concept of Variable N-Quoit filter

できる場合，ディスクフィルタの中心と陰影の最頂点が一致するような Fig.4 の配置状態で最高の高低差 q が生じる．
その時のディスクフィルタの中で高低差qを導きだすのに貢献しているのはディスクの中心の 1 点のみである．
この前提に立ち，ディスクフィルタを 1 点フィルタで代用するN-Quoitフィルタを開発した(Fig.5)[Tiu93]．1点フィルタは原画像そのものとなるため，ディスクフィルタによる Dilation 演算の必要はなく，処理時間の大幅な削減ができる．

3.2.2 可変 N-Quoit フィルタの開発(フィルタサイズの適応化)
フィルタが固定である以上，抽出できる病巣サイズはそある．フィルタサイズが固定である以上，これらの危険は免れない(Fig.6 上)．のフィルタのサイズによって決められてしまう．そこで，フィルタサイズを陰影に対して柔軟に変化させる方法を新(3)病巣と血管が重なり合って見えるケースでは抽出困難
病巣の付近に血管が存在する場合，2 次元画像上では病たに提案する．
ある孤立性陰影において，下まで落ち込むようなサイズ巣陰影と血管影が重なり合って，あたかも病巣が血管に近接または貫通しているかのように見えるケースが考えられのリングフィルタを考える．そのとき，フィルタと陰影の間に緩みのない，ぴったりとはまるリングフィルタが理想る．Quoit 処理は孤立性陰影を抽出するために開発された処理である．したがって，前述のケースのような孤立性にのフィルタとするならば，そのときのフィルタ半径は孤立性陰影の中心から背景までの距離と一致する(Fig.6 上)．

存在しない病巣の抽出は原理的に困難である．つまり，近接している血管陰影によるリングフィルタの落ち込み妨害

そこで，入力画像の 2 値距離変換値を利用したフィルタサイズの適用化を考えた．2 値距離変換によって求められが発生する．

た各画素における距離値rをその画素の最適フィルタ半径と考え，値 r によりフィルタの大きさを適宜変えながら原

3.2 Quoit 処理の改良
3.2.1 N-Quoit フィルタ処理の導入(高速化)
孤立性陰影が回転対称系であり，かつ単調減少型と仮定

画像に対して N-Quoit 処理を行う(Fig.6 下)．この処理を可変 N-Quoit フィルタ処理(以下可変 N-Quoit 処理)と呼ぶ．

- 17 -

Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol.2
Image extracted fromlung regions

Image extracted fromlung regions

Rolling-ballBackground extraction

2D-Quoit

GWDT

2D Variable N-Quoit

Cuting small area

Cuting small area

MIP2D-Quoit

MIP2D Variable N-Quoit

3D-Quoit

3D Variable N-Quoit

Lung cancer candidate(a) Old flow chart(using Quoit filter)

Table 1 Result of experiment

Old flow chart

BDT

2D-Quoit inv.

New flow chart with

Total extraction

171(159)

Variable N-Quoit
322(290)

Detected cancer

15(17)

21(26)

False Negative

60

False Positive

154(142)296(264)

Slice reduction raito

7.4%

13.4%

3.4 大量症例による病巣自動抽出実験
3.4.1 実験条件
実症例による新・旧フローの比較実験を 82 症例について行った．これらは 1 スライス当たり 320 × 320 画素(1mm分解能)，スライス厚 10mm，1 患者当たり 10 〜 32 枚のス

Lung cancer candidate(b) New flow chart(using Variable N-Quoit filter)

ライス断面を有するサンプルで，10mm 以上のがん病巣を持つ症例が 19 症例(21 箇所)含まれている．なお，距離変換

Fig. 7 Automatic lung cancer detection algorithm時の近傍は 4 近傍，背景作成しきい値は -800H.U.，リング
フィルタ幅は 1 画素とする．

3.2.3 GWDTによる病巣陰影の強調(病巣と血管が重なり合っているケースでの抽出実現)

なお，本研究では抽出対象がん病巣サイズを10mm 以上としているため，面積処理においては 80 画素以下の陰影

2次元画像上で病巣陰影と血管影が重なり合って見える場合も，病巣部をあらかじめ強調する処理を前処理としてを削除，対象がん判定しきい値 THD は 500(直径 10mm のがん病巣がスライス上にある場合を想定し，背景作成しき実行し，血管部と病巣部に大きな差を作ることにより，NQuoit 処理(もしくは Quoit 処理)での抽出が可能となる．
そこで，その前処理として GWDT[鳥脇 77]を利用する．
GWDTでは，内部の点から背景に達するパスを考え，濃度値の総和が最小となるようなパスにおける，その濃度値総和を重み距離値とする．重み距離値は幾何学的形状と濃度

い値 -800H.U. で GWDT を行った場合の病巣中心濃度値)，固定N-Quoit処理におけるリングフィルタ内半径は15画素とした．また，3D系使用連続スライス枚数は従来の 5枚から 3 枚に減らした．旧フローのパラメータについては文献[中山 95]を参照されたい．

3.4.2 実験結果

分布の 2 つの情報を反映した値であるため，重なり合った血管が病巣の中心に存在する場合であっても，その病巣陰82症例2160スライスに対する実験結果をTable1に示す．
表中の数値は Fig.7 の処理によって検出された病巣候補の箇所を表しており，カッコ内の数値は検出したスライス数

影の中心での出力値は血管部よりも十分高くなる．

3.3

July 1998

実症例への応用

前節までは，スライス断面の処理についてのみ解説してきた．しかし，これら 2 次元的処理だけでは，スライスに直行する血管を誤って抽出してしまう．その対策として，従来の病巣自動抽出アルゴリズム[中山95]では，連続する複数のスライスを一組とした3次元的処理として3D-Quoitを表している．Fig.7(a)の旧フローでは，病巣候補抽出箇所(Total extraction)が 171 箇所，そのうち医師の所見と照らし合わせてがん病巣を適切に検出した箇所(Detected cancer)は15箇所，がん病巣見落とし箇所(False Negative，以下FN)が6 箇所，拾いすぎ(False Positive)が 154 箇所である．同様に本論文で新たに提案した新フロー(Fig.7(b))では，病巣候補処理と MIP2D-Quoit 処理を開発し，血管誤抽出の削減を行っている．そこで，可変 N-Quoit 処理においてもこれら抽出箇所 322，がん病巣抽出正解箇所 21，見落とし 0 箇所，拾いすぎ296箇所である．入力データの総スライス数 2160に相当する処理の開発を行い，それらを組み込んだ新しい病巣自動抽出アルゴリズムを構築した[三輪 97]．

枚に対して病巣候補自動認識処理によって検出したスライス数の比率(スライス削減比率，Slice reduction raito)は，旧

Fig.7に新，旧の病巣自動抽出フローを示す．新フローでは，GWDT と 2 値距離変換の前処理として，背景作成処理

フローでは 7.4%，新フローでは 13.4% である．

3.4.3 考察を最初に行う．今回は，平均肺野 CT 値(空気 -1000H.U.，水0H.U. ならば -800H.U. 程度)以下を背景とした．また，旧フ新フローを採用することによってFNが0箇所になった．

ローでノイズ除去のために採用していたRolling-ball処理を新フローでは行わず，GWDTのスムージング効果で代用す

これは，3D 系使用スライス枚数を 5枚から 3 枚に減らした
ことに多く起因するが，GWDTの効果もうかがえる．一方，る．GWDT 画像に対し，2 値距離変換値を利用しながら可変2D-N-Quoit処理を行う．ここでの抽出箇所に対して面積スライス削減比率は旧フローの方が良好となった．FN を増やす要因であった，5スライスによる3D系処理がこの場処理を行い，対象病巣サイズより小さな陰影を削除する．
さらに残された箇所に対し，可変 MIP2D-N-Quoit 処理，可合，効果的に働いている．スライス削減比率 13.4% という値は，病巣候補自動抽出処理としては十分な精度であり，

変 3D-N-Quoit 処理を行い，ともに出力値があるしきい値
THD以上でかつ可変2D-N-Quoit処理の出力値の1.5倍以内

この抽出箇所に対して定量的な解析を行うことでさらなる拾いすぎの削減が期待できる．
また，1症例当たりの処理時間は旧フローが20 分弱であであるならば，最終病巣候補とみなす．
--18
4 --

コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol.2
システム
起動

処理実行
モード

一括処理モード

July 1998＊
MIP処理系

画像診断モード＊

濃度変換

逐次処理モード

Quoit処理系(主にデモ用)

補間動画像作成系

肺野領域抽出
(その1)

信頼性
評価

Quoit処理系

肺野領域抽出 信頼性
(その2)
評価

MIP処理系

補間動画像作成系
Fig. 8 Outline of CAD system
Fig. 10 Diagnosis mode

診断支援システム
モード選択
処理実行モード
画像診断モード
実行処理の選択

表示画像の選択

パラメータ設定

画像診断・操作

処理の実行
Fig. 11 Flow chart of CAD system

Fig. 9 Sequential processing mode

るのに対し，新フローは 2 分程度であり，処理時間を約 1/10 に短縮することができた．

3.5

病巣候補自動認識方式まとめ肺がん検診用 X 線 CT システム LSCT の診断支援を目的とする，肺がん病巣自動抽出アルゴリズムの改良を行った．具体的には N-Quoit 処理導入による高速化，フィルタサイズ適応化のための可変 N-Quoit 処理の開発，前処理へGWDTを導入することによって病巣陰影と血管影が重なり合っているケースでの抽出実現化を行った．
また，実症例への応用のため，可変 N-Quoit 処理を用いた新しい自動抽出アルゴリズムを作成した．このアルゴリ
ズムを実画像 82 症例に適用したところ，21 箇所のがん病巣をすべて正しく抽出し，スライスを13.4%まで削減できた．
なお，本アルゴリズムでは直径 10mm以上のがん病巣を対象としている．今後は 5mm 以上のがん病巣の抽出を目標にする予定である．また，本アルゴリズムで抽出された箇所に対して，定量的な解析を加えることにより，さらなる拾いすぎ(False Positive)の削減も今後期待できる．

4.
4.1診断支援システムの開発
基本構想

診断支援システムを開発するためのアルゴリズムとして，これまで述べた 2 手法をそれぞれ検討した．

(a)画像前処理付き MIP 表示方式(2 章)(b)病巣候補自動認識方式(3 章)(a),(b)の方法は相互補完的な性質を有するため，システ
ムには両者を併用することを考える[山本 93][山本 95]．すなわち，(a)の方式では，多数のスライス断面を投影表示するため，画像内では微小領域に属する病巣部が，他の妨害臓器情報に隠ぺいされる危険性が常に付きまとう短所がある．その反面，1 スライス断面だけでは病巣陰影なのか垂直方向に向かう血管なのか区別できない陰影であっても，他断面が投影されることにより血管陰影の方は連続性が出てきて病巣部と区別が可能になる長所がある．これらの情報を基にして，両方の結果を大型 CRT に複数枚同時表示し，医師が一瞬のうちに異常の有無を判断できる形とする．

4.2

システムの作成

Fig.8に診断支援システムの全体構成を示す．大きく分けて肺がん検診用処理を実行する「処理実行モード」と上記実験結果を画面に表示しそれを基に医師が診断する「画像診断モード」がある．これらの外観をFig.9およびFig.10に示す．
「処理実行モード」では，大量症例を全自動で効率よく実行する「一括処理モード」と処理の各部を会話的に認識しながら処理する「逐次処理モード」に二分され，場合に応じてユーザが容易に処理実行の手段を選択できる設計仕様にしてある．これらの処理の流れを Fig.11 に示す．

- 19 -

Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol.2
4.3

参考文献

開発環境

[田中 84]田中利彦，柚田勝彦，小林洋三，他：肺癌の集団検診の見落とし本システムのハードウエア構成は，ワークステーション(HITACHI 3050RX/340・メモリ128MB・256色Pseude Color)

誤診例の検討，日胸，43：832-838 ，1984[小田 89]小田純一，秋田真一，島田克巳，他：肺癌集団検診の比較読影段である．またプログラミングには，データ処理部にC言語，GUI 作成の部分に X ツールキットの Motif ウィジェットセットを用いた．

4.4

診断支援システムの開発まとめ

階における見落とし例の検討，肺癌，29，：271-278 ，1989[舘野 90]舘野之男，飯沼武，松本徹，他：肺癌検診のための X 線 CT の開発，新医療，17，10：28-32 ，1990[飯沼 92]飯沼武，舘野之男，松本徹，他：肺癌検診用 CT(LSCT)の基本構想とその事前評価，日本医学放射線学会誌，52，2：182-1990 ，1992[Ehricke90]Ehricke H.H., et al.: Combined 3D-Display of Cerebral Vasculature

診断支援システムについての基本設計について検討しand Neuroanatomic Structures in MRI, 3D Imaging in Medicine, Edited byK.Hohne, NATOASI Series, Springer-Verlag: 229-239, 1990

た．またGUIを利用したアプリケーションを作成したことによって，作業を容易かつ高速に行えるようになり，実用[Haralick87]Haralick R.M., Sternberg S.R. and Zhuang X.: Image Analysis Using
Mathematical Morphology, IEEE Trans. Pattern Anal. & Machine Intell.,化システムの第一段階が構築できた．
今後はシステムの臨床実験を行い，検出方法を改善し性PAMI-9, 4: 532-550, 1987
[中山 95]中山正人，富田稔啓，山本眞司，他：3 次元モルフォロジカルフィ能を向上させるとともに，医師の意見を取り入れ，より使い易いシステムに改善する必要がある．

5.

July 1998

ルタによる肺癌病巣自動認識の検討−肺癌検診用X線CT(LSCT)の診断支援(第 3 報)−，Medical Imaging Technology，13，2：155-164，1995[鳥脇 77]鳥脇純一郎，福村晃夫，成瀬正：濃淡画像の重みつき距離変換の基礎的性質，信学論，J60-D，12：1101-1108，1977

まとめ[Tiu93]Tiu W.，磯部義明，山本眞司，他：孤立性陰影抽出用 N-Quoit フィル
タの性質，情処学会第47回全国大会講演論文集，5L-7：161-162，1993

診断支援用画像表示方式の具体的実現法として，画像前処理付きMIP表示方式と病巣候補自動認識方式の2方式を並列使用することを検討し，良好な結果を得ている．また，
上記2方式を用いた診断支援システムの基本設計について検討し，実用化システムの第一段階が構築できた．今後は[三輪 97]三輪倫子，加古純一，山本眞司，他：可変 N-Quoit フィルタを用いた胸部 X 線 CT 像からの肺がん病巣候補自動抽出法，JAMIT Frontier'97 講演論文集：185-190，1997[山本 93]山本眞司，田中一平，千田昌弘，他：肺癌検診用 X 線 CT(LSCT)の基本構想と診断支援画像処理方式の検討，信学論，J76-D-II，2：250260，1993

システムの臨床実験を行い，検出方法を改善し性能を向上させるとともに，医師の意見を取り入れ，より使い易いシ[山本 95]山本眞司，松本満臣，舘野之男，他：肺癌検診用 CT の診断支援について，胸部 CT 検診研究会：41-43，1995

ステムに改善する必要がある．

6. 謝辞
なお本研究の一部は文部省科研費および厚生省がん研究助成金(鳥脇班)の援助による．また，放射線医学総合研究所高度診断機能研究ネットワーク会議，らせん CT 肺がん検診システム開発評価班における研究である．

6 --- 20

コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol.2

July 1998

著者紹介
奥村俊昭（おくむらとしあき）

山本眞司（やまもとしんじ）1972 年生．1995 年豊橋技科大・工・知識情報卒．

1940 年生．1966 年名大・工・電子卒．同年日立

1997年同大大学院修士課程修了．現在同大大学院博士後期課程在学中．画像処理・画像認識の医学情報製作所中央研究所入所．1974 年同所主任研究員．
1980 年同所研究部長．1987 年日立製作所那珂工場処理への応用に関する研究に従事．

開発部長．1990 年豊橋技術科学大学教授，現在に至る．文字認識の研究，医用画像処理の研究などに従事．工博．著書（共著）：「パタン認識とその応用」，「医用画像処理」ほか．

三輪倫子（みわ ともこ）

松本満臣（まつもとみつおみ）

1995 年豊橋技科大・工・知識情報卒．1997 年同大

1941年6月5日生．1966年群馬大学医学部卒業後，大学院修士課程修了．現在，山形県立産業技術短期大学校庄内校電子情報工学科講師．

同付属病院にてインターン．1967年群馬大学放射線医学教室．1968年群馬大学放射線科助手．1973 年群馬県立がんセンター放射線部．1977 年同部長．1988
年群馬大学助教授，中央放射線部副部長．1994 年東京都立医療技術短期大学教授，診療放射線学科長．

加古純一（かこ じゅんいち）

舘野之男（たての1997 年豊橋技科大・工・知識情報卒．現在，同大ゆきお）

1934 年 3 月 30 日，栃木県真岡市生まれ．千葉大学
医学部卒．放射線医学，核医学専攻の医師．著書：

大学院修士課程在学中．画像処理・画像認識の医学情報処理への応用に関する研究に従事．

「放射線医学史」岩波 1973，「放射線と人間」岩波1974，「核医学概論」東大出版会 1983，「原典放射線障害」東大出版会1988，訳書：アッカークネヒト「パリ病院」思索社 1978，プロディ「医の倫理」東大出
版会 1985．

奥本文博（おくもと飯沼ふみひろ）

1995 年豊橋技科大・工・知識情報卒．1997 年同大武（いいぬまたけし）

1956年東京大学工学部応用物理学科卒．同年東京大学工学部助手．1958年放射線医学総合研究所物理大学院修士課程修了．現在，日立製作所勤務．

研究部研究員．1978年同所臨床研究部医用物理研究室長．1994 年埼玉工業大学基礎学課程教授．専門：
放射線物理，医用画像工学：最近はがんの 2 次予防対策に深い関心を持っている．学会：日本医用画像工学会，日本医学物理学会，日本磁気共鳴医学会，日本医学放射線学会，日本核医学会，日本ME学会，日本放射線腫瘍学会．

増藤信明（ますとうのぶあき）

松本徹（まつもととおる）

1995年職業能力開発大学校情報工学科卒．1998年
豊橋技科大大学院修士課程修了．現在，日本ヒュー1967 年東海大・工・応用物理学科卒．同年科学技術庁放射線医学総合研究所入所，1979年臨床研究部

レットパッカード社勤務．

主任研究官，1992 年重粒子線治療センター障害・臨床研究部主任研究官，現在に至る．医博，医学物理士．日医放学会，日医放物理学会，日本医学物理学会，コンピュータ支援学会，日本行動計量学会各会
員．医師の診断プロセスの解明に興味を持つ．

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Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol.2

July 1998

Computer-Aided Diagnosis system for Lung Cancer Screening through CT
Toshiaki OKUMURA*1, Tomoko MIWA*2, Junichi KAKO*1, Fumihiro OKUMOTO*1, Nobuaki MASUTOH*1,Shinji YAMAMOTO*1, Mitsuomi MATSUMOTO*3, Yukio TATENO*4, Takeshi IINUMA*5 and Tohru MATSUMOTO*4*1 Toyohashi University of Technology*2 Shonai College of Industry and Technology*3 Tokyo Metropolitan College of Allied Medical Sciences*4 National Institute of Radiological Science*5 Saitama Institute of Technology
Abstract In this paper, we report the image processing technique of the computer-aided diagnosis system for the Lung Cancer Screening CT (LSCT).
This new LSCT system has many image data, about 30 slices per person. To solve this difficult problem, we tried to reduce the image information
drastically to be displayed for the doctor, by image processing techniques. We investigated the system that used the following two methods in parallel,
and a satisfactory result was obtained. (1) We developed a modified Maximum Intensity Projection method. By this method, three-dimensional information composed of about 30 slices per person was projected to two-dimensional plane without loss of information of the nodules. (2) We developed an
automatic recognition method of candidates for the nodules, named the Variable N-Quoit filter. By this method, the doctor will only check the CT images
where a candidate shadow was automatically picked up.

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