コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol.5

Dec.2001

論文

人体断面画像からの３次元肺血管・気管モデルの構築
滝沢 穂高（＊１）， 深野 元太朗（＊１），山本 眞司（＊１），
松本 徹（＊２）， 舘野 之男（＊２），飯沼 武（＊２） , 松本 満臣（＊３）
概要：本論文では，１ｍｍ間隔で撮影された人体断面画像を使って，３次元血気管モデルを構築する手法を述べる．まず原画像の各スライスにおいて，領域拡張法を用いて血管，気管領域を抽出し，孔を塞いだ後，輪郭を抽出する．各スライスで得られた輪郭を統合して，血気管領域の表面を抽出する．表面領域に，まず手動で３次元円筒モデルを当てはめ，大まかな位置決めを行った後，計算機を用いて詳細に当てはめ，血気管モデルを構築する．実際の人体断面画像から，血管・気管領域を抽出し，円筒モデルを当てはめ，モデル構築を行った結果を示
す．
キーワード: 人体断面画像，３次元血気管モデル，血気管領域，領域拡張法

1

はじめに

平成５年，肺がんによる死亡者数は，男性30,398 人，女性 11,129 人となった．特に男性は，平成５年に初めて胃がんによる死亡者数29,998人を上回った[1]．さらに平成１０年の肺がんによる死亡者数は，男性 36,874 人，女性13,993人，計50,867人と依然として増加の傾向にあり，胃がんによる死亡者数（男性32,846 人，女性 17,816 人，計 50,662 人）を男女合計で上回った[2][3]．この事態に対処するためには，治癒可能な早期がんを集団検診で発見する事が最上の策であり，現在，診療上の最も重要な課題となっている．一方，肺がんの集団検診が広く行われているが，第１次スクリーニング検査の１つとして行われている胸部X線単純撮影は，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(*1)豊橋技術科学大学(*2)放射線医学総合研究所(*3)東京都立保健科学大学

投稿受付： ２００１年１１月１９日
採録決定日：２００１年１２月 ５日率も大きいことがすでに報告されている[4][5]．そこで，早期肺がんの発見率改善を目的とした新しい検査方法として，肺がん検診用CT(Lung Cancer Screening system by CT，以下 LSCT とする)が提案されている[6][7][8]．
LSCT は，肺野全域を呼吸停止中に撮影できるように，高速撮影可能ならせん CT が用いられている．このらせん CT は，被検者のベッドを一定速度で連続的に送りながら X 線管を高速に回転させ，被検者をらせん状にスキャンする．
上記 LSCT は，体の断面像を撮影できるため，胸部X線単純撮影像に比べて早期肺がんの検出率が高い．しかし，首から腹部にかけて約３０cmの範囲を撮影し，スライス厚１cmで画像再構成を行うと，被検者一人あたり約３０枚の画像が生成され，医師の読影に要する時間が膨大となり，集団検診の場での普及が妨げられる危険性がある．したがって，計算機により病巣陰影を自動認識し，読影枚数を削減する手法の開発が急務となっている．
肺がん病巣を自動認識する手法として，画-‑1‑
105 -Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol. 5 Dec. 2001

像中からがんの候補陰影を抽出し，その候補 生体の形態計測データの統計的な解析を基に陰影の画像上での 2 次元的な特徴から認識す した数理モデルが提案されている[13]．しかる手法[9][10]が提案されている．しかし，こ し，実際の肺内部の各器官は場所によってそれらの手法では，がん陰影と類似した特徴を れぞれ特徴的な構造を持つことが多く，一律持つ正常陰影を誤ってがんと認識してしまう な統計値から構築されたモデルでは，肺内部の構造を十分に表現しきれない場合がある．
ことが多い．
候補陰影の 3 次元的な特徴に注目して認識 またＣＴ画像から器官に相当するボクセル集する研究として，複数のスライスに渡り連結 合を抽出し，それをモデルとする手法[ 1 4 ]している陰影の集合をグループ化し，そのグ [15]も提案されている．しかし，ボクセル単ループが分岐点を持つ場合に血管とすること 位で表現されたモデルはパラメータの数が多で，腫瘤と識別する手法[11]が提案されてい く，ＣＴ画像とモデルとを対応付けして認識る．しかし，この手法では認識した血管や腫 する手法では計算時間が膨大になる．
そこで，本研究では，実際の人間の器官の構瘤陰影の３次元形状や大きさについての解剖造的な特性を保ちつつ，パラメータ数を極力学的妥当性が検証されていない．
これらの研究に対し，これまで我々は，解剖 おさえた幾何図形を用いてそれぞれの器官を学的知識を反映した３次元物体モデルを用い モデル化することを考える．本論文では，まて，候補陰影を３次元的に認識する手法を提 ずその第一段階として，血管及び気管をモデ案している[12]．しかし，この手法では，が ル化する手法を述べる．
以下，第２章で３次元物体モデル，第３章
んと血管しかモデル化していないので，モデル化されていない鎖骨や横隔膜によるアーチ でモデル構築に用いた人体断面画像 , 第４章
ファクトが生じている場所で，認識に失敗す で血管，気管領域の抽出法，第５章で３次元ることがある．また，血管の木構造は単純な 物体モデルの血気管領域への当てはめ手法，ものしか考慮していないので，複数の木構造 第６章で実験結果，そして，第７章でまとめが複雑に交錯している縦隔付近で，認識に失 を述べる．
敗する場合がある．
このような問題に対処するためには，肺野 2 物体モデル
内の全ての正常器官の３次元構造を物体モデ
本手法では，血管及び気管の直線部分をルとして計算機内に再現し，それを知識として利用し，候補陰影を認識する手法が有効と F i g . 1 に 示 す よ う な 端 点 a = (Xa ,Ya , Za ) ，考えられる．すなわち，ある疑わしい陰影がb = (Xb,Yb, Zb ) , 半径 R の円筒モデルで表現すみつかった場合，その候補陰影の３次元的な構造を解析し，計算機内に再現した3次元モデ る．血管・気管の樹状構造は，Fig.2のように，ルと照合し，全ての陰影がモデルと対応付け 円筒モデルを端点でつなぎ合わせて表現する．
ば，その候補陰影は正常，対応の付かない陰影が存在した場合には，異常と判定する．本 3 モデル構築に用いる人体断面画像
論文では，このような認識アルゴリズムを実
本論文では，３次元モデルを構築するため現するために必要となる正常器官の３次元物 に，Fig.3 に示すような，１ mm 厚でスライス体モデルを計算機内に構築する手法を述べる． され，空間分解能0.5mmで撮影された成人男性
３次元構造のモデルを構築する方法として， の人体断面カラー画像[16]を用いる．この画-‑2‑106 -コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol.5

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像は，米国National Library of Medicine（以 つ画素を手動で選択する．この画素を始点と下 NLM とする）の援助の下で，人体に関する して，スライス毎に領域拡張法を用いて血管，データベースをコンピュータ上に構築するこ 気管領域を抽出する．領域拡張の終了条件は，とで医学の研究に貢献することを目標として， a i + 1a/ i > 5 となったときとした．ただ1989年から始められたVisible Human ProjectA i+1Ai（以下VHPとする）が提供している画像である． し，i 回目の領域拡張による面積を A i ，面積
このカラー画像では，背中側に血液が集中増加を a i とする．次にノイズによって発生すしたために，背部と腹部とで多少の色の差があるが，血管や気管といった空孔を持つ器官 る孔を消去するために，膨張・収縮処理を施の内部はおおむね黒色，肺胞部分は赤色で映 し（本論文では，膨張・収縮をそれぞれ 1 回ずし出されていて，目視による領域分けが比較 つ行った），得られた領域の輪郭線を抽出す的容易に行える利点がある．

4

人体断面画像からの血気管領域の抽出

肺野領域から黒い領域を抽出することによって血管，気管領域を抽出する．まず，人体断面画像の各スライスにおいて，血気管 領域を目視で確認し，その平均色に近い色をもる．最後に各スライスで得られた輪郭線領域を統合して，血気管の表面領域を求める．
Fig.４に示す原画像から領域拡張法により血管・気管領域を抽出した結果を Fig. ５に示す．また抽出した領域から膨張・収縮処理にR( X a , Ya , Z a )( X b , Yb , Z b )Fig.1 A cylinder Model.

Fig.2 Blood vessels and bronchi
are expressed by chaining the cyl‑inder models.

Fig.3

Flashback Imaging Inc.
A slice of an anatomical human image.
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より孔を除去し，輪郭線を抽出した結果をFig. ６に示す．全スライスの輪郭を統合して得られた表面領域を Fig. ７に示す．同図(a)は細い血管部分，同図(b)は太い血管部分，同図(c)は気管支に対して処理を行った結果を表す．以降の処理では，この表面領域に円筒モデルを当てはめる．

5

血気管表面領域への円筒モデルの当てはめFlashback Imaging Inc.

前節で抽出した血気管の表面領域において，血気管の側面に相当する部分は円筒形に近く，形状が比較的安定しているが，接合部分の形状は不明瞭になっている．このような表面領域に円筒モデルを全て自動的に当てはめるのは困難なので，ここでは半自動で当てはめることを考える．まず手動で円筒モデルを当てはめ，大まかな位置決めを行ってから，次に計算機で，表面領域のボクセルと円筒モデルの表面とのずれが最小になるように，円筒モデルの最適パラメータを探索し，詳細に当てはめる．以下に当てはめの手順を述べる．

5

Flashback Imaging Inc.

. 1 手動による物体の粗当てはめ

血管モデルの当てはめは，まず形状が比較的安定している心臓に最も近い部分に円筒モデルを当てはめる．次に当てはめた円筒モデ
ルの下流端に，次の円筒モデルの上流端を固定して当てはめる．以下同様に，１つ上流の円筒モデルの下流端に新しい円筒モデルの上流端を固定して，血管表面領域に円筒モデルを順に当てはめていく．気管モデルの当てはめは，気管支分岐点から同様に当てはめていく．

Flashback Imaging Inc.

Flashback Imaging Inc.
Fig.4 A

5.2

計算機による精密当てはめ

sequence of 4 slicesof the anatomical image.

手動でおおまかな位置合わせを行った円筒モデルのパラメータを初期位置として，計算
-‑4‑
108 -

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Fig.6
Boundaries of the ex‑
tracted regions.

Fig.5
Regions of the bloodvessels and bronchi in theanatomical image.

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11111る．S の表面と V i 1 との距離 D i ( a , b , R )の２乗和をモデルと表面領域との誤差

err 1 (a1 , b1 , R1 ) = ∑ | Di1 |2（１）i1とする．この err を最小化する円筒モデルのパラメータ(a1*, b1*, R1* ) = arg minerr1(a1, b1, R1)
1 1 1(a)Small blood vessels.

a ,b ,R（２）を最適値とする．本論文では，最適パラメータを探索するのに最急勾配法を用いた．
(II)幹から k 番目のモデルを S (k > 2) ，パラk

メータを a ,b , R ，距離が T 以内の表面ボkkk

クセルを V i k ，距離を Dik ，誤差を err k とする．
2 番目以降のモデルは，円筒モデルの上流端を，１つ上流の円筒モデルの下流端に固定（ ak = bk −1* ）し，誤差 err が最小となるパラk(b) Large blood vessels.

メータ(b k * , R k * ) = arg min
err k (b k −1* , b k , R k )b k ,R k（３）を求める .
ただし，精密決定処理において，誤差がある一定の値より小さくならない場合には，円筒を中央で２分割し，それぞれ，精密決定処(c) Bronchi.
理をやり直す．分割数は，円筒が短くなりす
Fig.7 Surfaces of the blood vessel
ぎるのを防ぐために，各モデルについて最大
and bronchus regions.
１回とした．
機により精密当てはめを行う．実際の当ては（III）手動配置したすべての血管（気管）がめ手順を以下に述べる．
決定されるまで，（II）の処理を繰り返す．
11(I)円筒モデルを S ，その上流端を a ，下流161

端を b ，半径を R とする．S の表面までの距離があるしきい値 T 内（本論文では5mm とした）の表面ボクセルを V i1(i = 1,2,L) とす

実験結果

本論文では，NMLにおけるVHPが提供する正常な成人男性の断面画像を用いた．この断面画像に，円筒モデルを当てはめた結果を以下に示す．Fig.8(a)に原画像のうち 1 スライス，-‑6‑110 -コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol.5

Fig.8(b)に同じスライスでの気管支領域の抽出結果，Fig.8(c)に表面領域（図中白色で示す）に円筒モデルを詳細に当てはめた結果（赤色）を示す．Fig.9(a)に別のスライス画像，Fig.9(b)に同スライスから抽出した血管領域，Fig.9(c)に円筒モデルを詳細に当てはめた結果を示す．Fig.10 に細部の血管領域に円筒モデルを当てはめた結果を示す．またTable.1にFig.8(c),9(c)および 10 における手動当てはめ時の平均誤差と詳細当てはめ時の平均誤差を示す．精密当てはめにより，血管・気管領域と円筒モデルの誤差を小さくすることがで

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Fig.8(a)Flashback Imaging Inc.
An original image.

Fig.8(b)Extracted bronchus

きたことがわかる．

７まとめ

本論文では，１ｍｍ間隔で撮影された人体
regions.
断面画像から血管，気管領域を抽出し，木構造の円筒モデルを当てはめることによって，肺内部の３次元血管・気管モデルを構築する手法を述べた．原画像から領域拡張法を用いて血管，気管領域を抽出し，その表面領域を抽出した．その表面領域に対して，円筒モデルをまず手動で大まかに当てはめてから，次Fig.8(c) Bronchus models．に計算機を使って詳細に当てはめ，計算機内に血管，気管モデルを構築した．
今後の課題は，肺動脈と静脈を区別した血管モデルを構築する事と，肋骨，心臓等の肺 T a b l e . 1 F i t t i n g E r r o r s o f t h e m o d ‑els shown in Fig.8(c), 9(c) and 10.
野内器官の構造をモデル化することである．

謝辞
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，長谷川班）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．

- ‑7‑
111 -Fig.8（C)Fig.9（C)Fig.10The error values
described in Eq.(1)manually by-computer
5.31
3.81
13.7
6.55
8.36
7.81

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Fig.9(a)Flashback Imaging Inc.
Another original image.

Fig.10The small vessel models.

参考文献[1] 厚生省統計協会：

国民衛生の動向・厚生の指標．

Vol.42,No.9,pp48‑62,1995.
[2] 厚生省発表：平成１０年人口動態統計月報年計の概況．
1999.
[3] 朝日新聞：1999 年 4 月 3 日朝刊１面．1999.

Fig.9(b) Extracted blood vessel
regions.

[4] 田中利彦，柚田勝輝，小林洋二，松崎稔，野田和正，上岡博史：肺癌の集団検診の見落とし誤診例の検討．日
胸，Vol.43,pp832‑838，1984.
[5] 小田純一，秋田真一，島田克巳，岡本浩一郎，酒井邦夫：
肺癌集団検診の比較読影段階における見落とし例の検討．肺癌，Vol.29,pp271‑278,1989.
[6] 舘野之男，飯沼武，松本徹，遠藤真広，山本眞司，松本満臣：肺癌検診のためのX線CTの開発．新医療，Vol.17，
No.10，pp.28‑32,1990.
[7] 飯沼武，舘野之男，松本徹，山本眞司，松本満臣：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，Vol.52,No2,pp182‑199,1992.
[8] 山本眞司 , 田中一平，千田昌弘，舘野之男，飯沼武，松本満臣，松本徹：肺癌検診用Ｘ線 CT の基本構想と診断
支援画像処理方式の検討．
信学論 Vol.J76‑D‑II No.2：
pp250‑260, 1993.
[9] 鎌野智，杉山篤志，滝沢穂高，山本眞司，舘野之男，飯沼武，松本満臣，松本徹：胸部 X 線 CT 像の診断支援システムにおける肺がん病巣候補領域の定量的解析．
Jamit Frontier 2000 講演論文集：pp.154‑159,2000.
[10] 児島淳司，李鎔範，原武史，藤田広志，伊藤茂樹，石垣Fig.9(c)els.

武男：胸部ヘリカル CT画像における腫瘤陰影の自動検出法の開発．Jamit Frontier 99 講演論文集：pp.22‑

Large blood vessel mod‑27,1999.
[11] 岸謙介，小川涼平，山本幹男，蔵野美恵子，古川章，福岡秀也，川嶋弘尚，大松広伸，森山紀之：再構成３次
元ＣＴ画像からのスライス間連結による肺がん候補の自動抽出．Jamit Frontier 98,pp.216‑221,1998.
-‑8‑
112 -コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol.5

Dec.2001[12] 滝沢穂高，深野元太朗，山本眞司，杉浦彰彦，松本徹，
舘野之男，飯沼武，松本満臣：物体の 3 次元構造と認

松本 徹（まつもと とおる）
昭 42 東海大・工・応用物理卒．同年科学識の不確かさを考慮した胸部X線CT画像からの結節認識． 信学論Vol.J83‑D‑Ⅱ No.1,pp199‑208,2000.

技術庁放射線医学総合研究所入所．昭 54
臨床研究部主任研究官．平 4 重粒子線治[13] Hiroko Kitaoka,Ryuji Takaki,et al.：A Three‑dimentional model of the human airway

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tree.J.Appl.Physiol. 87(6),pp2207‑2217,1999.
[14] 森健策，他：3 次元Ｘ線ＣＴ像からの気管支領域の自学会，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，日本行動計動抽出．信学会パターン認識理解研究会資料 ,PRU93‑
149,1994.

量学会各会員．

[15] 井関文一,小畑秀文,大松広信,柿沼龍太郎：胸部ＣＴ
画像からの気管支３次元木構造の抽出の一手法．
電子舘野 之男（たての ゆきお）
昭 34 千葉大・医卒．放射線医学，核医学

情報通信学会誌，Vol.J80‑D‑II No.10, pp.2841‑
2847,1997.

専攻の医師．著書:「放射線医学史」岩波1973，「放射線と人間」岩波 1974，「核医[16] Spitzer V, et al.：The visible human male: atechnical report. J. Am. Med. Inform. Assoc.,

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

Mar‑Apr;3(2),pp.118‑130,1996.

ヒト「パリ病院」思策者 1978，プロディ「医の倫理」東大出版会 1985．
飯沼 武（いいぬまたけし）

昭 31 東大・工・応用物理卒．同年東京大学工学部助手．昭 33放射線医学総合研究

著者紹介
滝沢 穂高（たきざわ所物理研究部研究員．昭 48同所臨床研究部医用物理研究室長．平 6 埼玉工業大学ほたか）

平 10 大阪大学大学院工学研究科電子制御機械工学専攻博士課程修了，博士(工学)．同年，豊橋技術科学大学助手，現基礎工学課程教授．現在，放射線医学総合研究所特別研究員．日本医用画像工学会，日本医学物理学会，日本磁気共鳴医在に至る．医用画像処理，コンピュータビジョンの研究に従事．電子情報通信学会，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各学会，日本医用画像工学会，日本ロボット学会各会員．

会員．

深野 元太朗（ふかの げんたろう）

松本 満臣（まつもと みつおみ）
昭 41 群馬大・医卒．昭 42 群馬大学放射線平１０豊橋技術科学大学・知識情報工学卒，平１２同修士課程修了，平１３同

医学教室入局．昭 43 同助手．昭 48 群馬県立がんセンター放射線部．昭 52 同部長．

博士課程中退．現在，横河電器勤務．画
像処理・画像認識の医学情報処理への昭 63 群馬大学助教授，中央放射線部副部
長．平 6東京都立医療技術短期大学教授，応用に関する研究に従事．

診療放射線学科長．平 10東京都立保健科学大学教授，放射線学科長．

山本 眞司（やまもと しんじ）
昭 37 名大・工・電子卒．同年日立製作所中央研究所入所．昭 49 同所主任研究員．昭 55 同所研究部長．昭 62 日立製作所那珂工場開発部長．平2豊橋技術科学大学教授．文字認識，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」
他．

-‑9‑113 -Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol. 5 Dec. 2001

Construction of three-dimentional blood vesseland bronchus models using an anatomical section image
Hotaka TAKIZAWA(*1), Gentaro FUKANO(*1), Shinji YAMAMOTO(*1),
Tohru MATSUMOTO(*2), Yukio TATENO(*2), Takeshi IINUMA(*2), Mitsuomi MATSUMOTO(*3)
Abstract:In this paper, we describe a method of construction of three-dimentional blood vessel and bronchus models
using a 1-mm sliced human anatomical section image. First, blood vessel and bronchus regions are extracted from theanatomical image by region growing method, and sufrace areas of the extracted regions are also extracted. Blood vessel
and bronchus models are constructed by fitting the cylinder models to the surface areas. An experimental result
applying this method to the actial human anatomical image is shown.
Keywords: human anatomical section image, three-dimentional blood vessel bronchus models, blood vessel and bronchus regions, region growing method.

(*1) Toyohashi University of Technology(*2) National Institute of Radiological of Sciences(*3)Tokyo Metropolitan University of Health Sciences‑10‑- 114 -