コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol.5

Jun. 2001

肺がんＣＴ診断支援システム○ 仁木登
徳島大学工学部
Computer-aided diagnosis system for lung cancer
Noboru Niki
Department of Optical Science, University of Tokushima
1.はじめにはじめに肺がん死は胃がん死を越えて第一位となり，肺がん克服は大きな社会問題となっている．これを克服するためには極早期に発見して適切に治療することが必要である．特に，進行性の早い小型肺がんを発見することは重要である．このために肺がん検診の検出精度の向上が求められている．
我々のグル−プでは 1993 年より高速ヘリカルＣＴを導入した肺がん検診で早期発見を実証している．この中で，ヘリカルＣＴを導入した検診現場では数千人規模の３次元ＣＴ像を効果的に読影するためのデジタル診断環境の構築やこの検診を効率よく実施する支援技術が求められた．この診断環境はコンピュ−タ，高精細ディスプレイ，画像ファイリング，ネットワ−ク等で構成し，これらで構成されたフィルムレス環境を用いて操作性のよい多重読影や比較読影，定量化読影やコンピュ−タ読影を可能にして診断能の向上や効率化を図っている．また施設間の高速ネットワ−クの整備ととも遠隔検診も可能となってより効果的な肺がん検診が進められている．ここでは，我々が開発している肺がんＣＴ検診のための診断支援技術を紹介し，臨床テストの結果などを示してこれらの技術の有効性や今後の展望を述べる．
２．肺がんＣＴ診断支援システム
ヘリカルＣＴを用いた肺がん検診について述べる．
この診断支援システムは検診モ−ドと精査モ−ドの二つのパスからなっている．まず，検診モ−ドは低線量で撮影した胸部全域の３次元画像から 5mm 程度の微小肺がん候補を検出する．また，これらの候補陰影の画像と過去の撮影画像デ−タとを比較して進行状況を調査して候補陰影を絞り込む．次に，精査モ−ドは検診モ−ドで検出した候補陰影を含んだ関心領域を通常線量で撮影した高分解能３次元画像を用いて候補陰影ががんか或いは非がんかの鑑別を行う．また，この候補陰影に対するダイナミックＣＴ像を撮影して造影剤の染まり方の差異を解析してがん・非がんの鑑別精度を高める．過去の精査モ−ドの画像デ−タを用いて進行状況を追跡して鑑別精度を高める．各モ−ドで目指す
目標値としては，検診モ−ドでの精査率を 10％とし，精査モ−ドでの生検率を 1％としている．これらの目標値をさらに小さくする技術を開発している．
３．肺がん候補検出システム
３．１ 検出システム
肺がん候補陰影の検出は低線量で撮影したスライスの厚い３次元ＣＴ画像を用いる．本システムは検診医がこれらの画像を用いて微小肺がん候補を効率よく読影することを目指している．検診モ−ドのＣＴ撮影
条件は撮影条件：ビーム幅 10mm，寝台移動速度20mm/s，管電圧 120kV，管電流 50mA，再構成間隔-- 45
1 --10mm であり，検診者当たり約 30 スライスを撮影する．
我々はこの診断支援システムを 1996 年に完成させて，臨床テストを 1997 年 7 月より国立がんセンタ−中央病院と東病院で実施している．このシステムの性能をprospective study と retrospective study によって評価した．
prospective study は シ ス テ ム の analysis モ − ド とcompare モ−ドを用いて sequential test を行った．まず，検診医は analysis モ−ドを用いてディスプレイ上の連続４スライスのＣＴ像を観察して読影し，画面上の肺がん候補にマ−キングする．次に，検診医は compare モ−ドを用いてシステムの検出結果と analysis モ−ドの診断結果を参照しながら再読影して最終的に肺がん候補を特定する．このシステムを用いて肺がん検診を 1997
年 7 月から 1999 年 12 月までの期間に 3452 症例を対象に実施した．このテスト結果を表１と表２に示す．
表１は compare モ−ドで疑わしいとした症例数，これらの症例を比較読影して精査モ−ドに回した症例数，実際のがんの症例数を示している．表２はがんと確定診断が付いた 11 陰影を各モ−ドの検診医の読影結果とシステムの検出結果を示している．これらのがん陰影のサイズと平均ＣＴ値，検診医の読影結果とシステムの検出結果を図１に示す．図２には検診医とシステムの見落とし陰影の画像例を示す．この結果，検診医とシステムの検出感度は数値的に同程度であったが，検診医の見落とし陰影をシステムは検出し，この逆の例も存在した．検診医は compare モ−ドでシステムの検出結果を参照することによって見落としを減じている．しかし，これだけでは不十分であり，同一検診者の表１ 臨床テストの検査別の集計（実施期間 1997.07－1999.12，検診者数 3452 人）

全症例数3452症例－Compare834症例

24.2 %

要精査

434症例

12.6 %

確定症例

10症例

0.3 %

表２ 臨床検診モード別の読影結果とシステム検出結果（E: 肺がんを疑う陰影，D:肺がん以外の精査を必要とする陰影，C:精査を必要としないの異常陰影，B:正常）

Analysis
TotalE,DC1182＊ 1

CompareB E,D9経時比較

C B E,DC B

2＊ 0011＊ 過去画像との比較読影により検出

0Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol.5 Jun. 2001
外径(mm)
3025

過去１201510

過去２50-900-800-700-600●医師:TP,CAD:TP◆医師:FN,CAD:TP-500-400 -300
平均CT値(HU)

対象画像○医師:TP,CAD:FN◇医師:FN,CAD:FN

図１ がん陰影のサイズと平均ＣＴ値

ｺﾝﾄﾛｰﾙﾊﾟﾈﾙ

図３ 比較読影診断システムの画像表示例(a) 検診医ＴＰ,ｼｽﾃﾑ FN(b)検診医 FN, ｼｽﾃﾑ TP(c) 検診医 FN,ｼｽﾃﾑ TP(d)検診医 FN, ｼｽﾃﾑ FN
図２ 検診医とシステムの見落とし陰影の画像例(prospective study)

表３ 検診医の２重読影による結果とシステムの検出結果（E: 肺がんを疑う陰影，D:肺がん以外の精査を必要とする陰影，C:精査を必要としないの異常陰影，B:正常）

CAD

２重読影
TotalE,DC

BTP

FN

2625

1＊ 0206＊ 過去画像との比較読影により検出

過去画像デ−タとの比較評価によって見落としが無くなることも確かめられた．また，システムの性能において読みすぎが 0.3 個／画像とやや多く改善が求められたが，システムが診断支援として有効であることが確認された．
retrospective study は 1993 年から 1996 年までの期間内に発見された 26 のがん陰影にシステムを適用してその性能を評価した．表３にこれらの評価結果を示している．ここでは検診医の２重読影による診断結果とシステムの検出結果を示している．この結果，システムの検出感度は検診医の２重読影結果に比べると劣っていることがわかる．システムの見落とし陰影は淡い
微小陰影，血管と交叉する陰影，縦隔部の陰影に対して検出感度が十分でないことが明らかになった．また，２重読影であっても過去画像デ−タとの比較評価は必須であって効率的な比較読影環境の構築が求められている．
以上，本システムの有効性が示されるとともに，その改善点も明らかにした．
３．２ 比較読影診断システム
上記で示した通りに肺がんＣＴ検診では過去画像デ−タとの比較読影は早期発見に重要である．現行の診断法としては，過去の画像デ−タをフィルムに記録し，このフィルムとモニタ−上の現行画像とを用いて比較読影している．しかし，比較読影の度にフィルムの検索作業が必要であり，これらを効率よく実施するための診断環境の整備が求められた．
ここでは検診モ−ドの大容量ＣＴ画像をデ−タベ−ス化し，これらの画像検索や画像マッチング機能を開発し，デジタル画像ベ−スの比較読影診断システムを開発した．画像マッチングは同一検診者で撮影日時が異なる画像デ−タの位置合わせを自動的に行うものであり，効率的な診断には必要な技術である．この比較
読影診断システムの表示例を図３に示す．これは現在，前回，初回の画像デ−タの位置合わせをして，各々連続３スライスの画像デ−タを示している．これによって同一画面上で各時相の肺がん候補陰影の経過追跡が可能となり，視覚評価とともに候補陰影の数値デ−タでも評価できるようになっている．このシステムと３．１
で述べたシステムと一体化した診断支援システムが開発されて，国立がんセンタ−中央病院と東病院でフィルムレスの臨床テストが本年の 1 月より開始されている．
また，３時相の画像デ−タを用いた自動検出技術の研究開発も進めており，微小肺がんの発見技術の向上を図っている．
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0.8
Physician 1(Az=0.86±0.033)

0.6

Physician 2(Az=0.90±0.033)

Y

True- Positive Fraction

1.0(a)ヘリカル CT 画像(b)マルチスライス CT 画像
スライス厚 10mm
スライス厚 2mm
スライス間隔 10mm
スライス間隔 2mm
図４ 検診モードのヘリカル CT 画像とマルチスライス CT 画像

0.4

Physician 3(Az=0.72±0.050)

0.2

Computer(Az=0.97±0.013)

３．３ マルチスライスＣＴ
マルチスライスＣＴの開発により，短時間に等方的な３次元画像デ−タが撮影できるようになっている．そこ
で，マルチスライスＣＴを肺がん検診に導入する．これはヘリカルＣＴに比べると３次元画像の体軸方向成分の空間分解能が格段に向上している．これらの画像
は３ mm 程度の微小な肺がんが発見可能となり，検診精度がさらに向上することが期待できる．特に，極早期の肺がん候補を発見につながることが期待できる．
現行のヘリカルＣＴの検診画像とマルチスライスＣＴ
画像の検診画像を比較して図４に示す．マルチスライ
スＣＴの条件は我々のグル−プが進めている撮影条件の画像である．マルチスライスＣＴ像はヘリカルＣＴ像と比べて体軸方向の空間分解能が格段に向上していることがわかる．
このような画像情報は肺がんの数値情報，陰影の経過情報，症例の分類情報などに質の高い診断情報を提供し，一層正確で均一な肺がん検診が期待できる．また，これらを進めていくと肺がんだけでなく肺気腫，肺結核，冠動脈石灰化などを含めた胸部ＣＴ検診へと発展できる．
４．肺がん候補の良悪性鑑別システム
４．１ 良悪性鑑別
肺がん候補の良悪性の鑑別は最終的には病理検査に委ねられている．しかし，ＣＴ検診の技術進歩に伴って発見肺がん候補のサイズが小型化している．これらの候補をすべて生検して確定診断することは検診者に苦痛を伴い，従事者に多大な労力が求められる．そこで，非侵襲的に候補陰影の鑑別ができる画像診断法が求められている．
ここでは，候補陰影の高分解能ＣＴ画像デ−タを用いてコンピュ−タで良悪性の分類することを試みている．
この画像は現行で高空間分解能を有する精査モ−ドで撮影し，肺がん候補を含む関心領域を対象にする．
精査モ−ドの撮影条件は X 線ビーム幅 2mm，寝台移動速度 2mm/s，管電圧 120kV，管電流 250mA，再構成間隔 1mm である．この画像デ−タを用いて候補陰影の内部特徴を解析し，良悪性の特徴量を基づいて陰影の鑑別を行った．この手法をサイズが 2.8cm 以下の 248 サンプルを用いて，leave one out 法を用いて良悪性の識別実験を行った．この識別能と専門医の診断能と比較してＲＯＣ曲線で評価した結果を図５に示す．この結果，これは専門医の診断能より高い評価を示した．また，良悪性の度合いをスコア化し，専門医とコンピュ−タの結果を図６に比較した．コンピュ−タの性能評価に leave one out 法を用いていることに難が-- 473 --00.00.00.20.40.60.8
False-Positive Fraction
X1.0

図５ コンピュータと専門医の ROC 曲線による比較評価（胸部放射線医の経験年数：Physician1:15 年，Physician2:12 年，Physician3:１年）

Physician 22015105

Computer

0-20-1001020-5-10-15

BenignMalignant-20

図６ コンピュータと専門医の良悪性のスコア化の比較評価あるが，高い鑑別能を示しており期待が高まっている．
現在，臨床レベルで評価するべく実用システムを開発している段階である．
また，上記は陰影内部を重点的に解析として評価した．しかし，辺縁にも良悪性の特徴が現れる症例もあり，気管支・血管の関与およびスピキュラ−などの集束について解析して性能向上を図っている．
４．２
ダイナミックＣＴ画像と時系列画像
臨床現場ではＣＴ撮影時に造影剤を注入して造影前，造影後の経過画像を撮影し，造影剤の染まり方を観察して良悪性の鑑別診断を行われている．mayo
clinic では検診モ−ドで発見した微小候補陰影にダイナミックＣＴ像を撮影し，そのＣＴ値の変化によって精査に回すかどうかを判断している．
我々はコンピュ−タを用いて造影剤効果が良悪性の鑑別にさらに有効であるかどうか調査した．図７に造影前，造影後２分，造影後４分のＣＴ画像を示す．これは悪性症例であり，候補陰影の中心部にＣＴ値の上昇があって典型的な特徴を示している．各組織別の

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造影効果を良悪性の度合いのスコア値を用いて評価した結果を図８に示す．この結果，造影効果により悪性および良性のスコア値がより高くなる傾向にあるが，特に転移がんなどに悪性度のスコア値が顕著に表れることが確認できた．
精査モ−ドの時系列画像を用いて候補陰影の経過変化を追跡することも鑑別には有望である．２時相の３次元画像間の候補陰影をレジストレ−ションしてこの拡大・収縮状況を分かり易く表示する手法を図９に示す．
これは良性と悪性のＣＴ画像とその員縁の収縮と拡大の変位マップである．良性と悪性の収縮・拡大が明確に把握できる．
これらの技術は，デジタル診断環境の進歩とともに今後臨床の場で活用できるようになる．
４．３ マイクロＣＴ
マルチスライスＣＴは，短時間で 0.5m 程度の等方的な 3 次元ＣＴ像が撮影できる．このような高分解能な画像デ−タを用いると良悪性の鑑別精度の向上がますます期待できる．現在，マルチスライスＣＴ画像をデ−タベ−ス化しており，ヘリカルＣＴ画像に比べて鑑別能がさらに向上することが期待される．
ここでは，空間分解能と鑑別精度（診断能）の関係を明確化することを図っている．このためにマイクロＣＴを製作した．これは肺摘出標本などの小サンプルを対象にしており，最高 5µm の空間分解能を有する撮影技術である．これで撮影したＣＴ画像を図 10 に示す．
これらは 25µm の空間分解能の肺腺がんと肺気腫の画像である．従来のＣＴでは観察したことのない高分解能画像であり，ＣＴによる正確な組織別診断が期待できることを示唆している．これらの組織別画像デ−タ
ベ−スの構築して，ミクロな画像診断の研究とともに放射線病理の新しい研究分野を期待している．
５．まとめ
肺がん検診にＣＴ技術を導入した高性能検診方式が進められている．これはＣＴイメ−ジング技術とデジタ
ル診断技術の効果的な融合により達成されるものであり，新しい診断法の開発やデジタル診断環境の構築が進められている．ここでは，コンピュ−タによる診断支援やそのデジタル環境の整備について紹介するとともに今後の展開を示した．これらの画像技術の進歩により，肺がんの極早期発見は勿論のこと新しい医療分野の開拓が展開できると考えている．
謝辞 本研究は，国立がんセンタ−中央病院 森山紀之部長，金子昌弘医長，楠本昌彦医員，国立がんセンタ−東病院 柿沼龍太郎医長，大松広伸医員，四国がんセンタ− 江口研二副院長，栃木県立がんセンタ− 森清志医長，社会保険中央総合病院 西山祥行部長，東芝医用システム社 勝俣健一郎統括責任者，徳島大学工学部 河田佳樹講師，久保満助手および仁木研究室の博士・修士学生が共同して得たものである．

図７ 造影前，造影後 2 分，造影後４分の悪性症例の CT 画像
４分
6030０分
0-60-300-303060

腺癌
転移（癌）
肺癌
小細胞癌
肉芽腫
過誤腫
結核器質化肺炎
肺炎
炎症
サルコイドーシス
肺梗塞-60

図８ 造影剤効果の組織別による良悪性のスコア化(a) )良性症例
左 1995.6.15, 中 1995.11.15, 右 変位マップ(b) 悪性症例
左 1995.10.12, 中 1995.11.12，右 変位マップ
図９ 精査モードの良悪性の経時画像と変位マップ(a)肺腺がん(b)肺気腫図 10 25μm の空間分解能の CT 画像- -484 --