コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol.9 No.1 Jun. 2005

研究論文

解剖学的知識に基づく
非造影 3 次元腹部 X 線 CT 像からの複数臓器領域の抽出
北坂孝幸 ∗1

小川浩史 ∗1

目加田慶人 ∗2

横山耕一郎 ∗1

長谷川純一 ∗2

森健策 ∗1

末永康仁 ∗1

鳥脇純一郎 ∗2
要旨

本論文では，解剖学的知識に基づく非造影 3 次元腹部 X 線 CT 像からの臓器領域抽出について述べる．腹部 CT 像では，CT 値が類似した各臓器が近接して存在しているために境界が不鮮明であることが多い．そのため，領域拡張法などの CT 値に基づく処理のみでは各臓器を個別に抽出することは難しい．臓器領域抽出精度の向上には，解剖学的知識の積極的利用，複数臓器の協調的抽出機構の構築などのアプローチが考えられる．そこで本文では，各臓器の形状や位置関係の解剖学的知識と CT 値の分布情報を領域拡張処
理に組み込むことにより複数の腹部臓器を抽出する．具体的には，臓器の位置関係に関する知識を用いて各臓器ごとに処理範囲を限定し，臓器の CT 値の分布情報および臓器形状の特徴を領域拡張の拡張条件に反映させる．これにより，各臓器抽出の精度向上および安定化を図る．提案手法を非造影 3 次元腹部 X 線 CT 像

14 例に適用した結果，ある程度の誤抽出はあるものの安定して腹部臓器を抽出できることを確認した．
Key words : anatomical knowledge, computed tomography, liver, kidney, aorta, extraction

1.

まえがき

が，これらの機能の実現において対象とする臓器を自動抽出することは重要な課題の一つである. これまでは

近年，マルチスライス CT（multi-detector row CT;

特定の疾患・臓器を対象とした CAD において，そこでMDCT）に代表される 3 次元イメージング装置の高性能化が進み，大量の 3 次元画像が臨床の場で取り扱わ

直接に扱われる臓器の抽出手法について多くの研究がなされてきた [奥村 98, 北坂 00, Kitasaka02, 一杉 02,

れるようになった．MDCT では従来のヘリカル CT よ桝本 02, ツァガーン 02]．これらでは，各臓器に特化しりも撮影時間が短縮され，広範囲にわたる人体内部の高精細な 3 次元画像が取得可能となった．その一方で，た処理が提案されている．しかし，前述のように 3 次
元医用画像には対象とする臓器のみならず周辺の構造

医師による CT 像の読影は，画像に含まれる情報量の物の詳細な情報が含まれているため，特定疾患・特定多さ故に多大な時間と労力を必要とし，病変や石灰化

臓器を限定しない汎用的な CAD（汎用 CAD[鳥脇 00]）などの見落としが頻繁に生じうることが危惧されていの必要性が高まっている．その中で，平成 15 年に始る [片田 00]．高精細化している医用 3 次元画像に含ままった文部科学省科学研究費特定領域研究「多次元医用れる情報を余すことなく利用して日常の診断業務を行

画像の知的診断支援」[特定領域申請書, 特定シンポ 04]

うには，すでに人間の情報処理能力の限界を超えていでは，従来型の臓器・疾病を限定した単能機としてのるおそれは十分にある．そのため医療の現場では，画CAD を越えて，臓器・疾病を限定しない，「臓器・疾病像診断処理の一部（あるいは全部）を計算機に肩代わ

横断型の知的 CAD」の必要性を提唱し，その開発を主りさせ，できる限り医師の読影負担を軽減する計算機

要な目標としている．

支援診断（computer aided diagnosis; CAD）システムの実用化が切望されている [片田 00, 鳥脇 00, 縄野 00,

このような汎用 CAD においては，画像中に含まれるあらゆる臓器を高精度に抽出することが求められる．

特定領域申請書, 特定シンポ 04]．

そのためには各臓器に特化した処理を行う前に，抽出

医用画像計算機診断支援システムが有すべき機能との高精度化および安定化のためにも，全体に共通する

して，疾患の存在の検出，良悪性鑑別などが挙げられる

基本的な処理として大まかに各臓器を抽出できること∗1 名古屋大学大学院情報科学研究科〔〒 464-8603

区不老町〕∗2 中京大学生命システム工学部〔〒 470-0393
投稿受付 : 2004 年 4 月 22 日
最終稿受付 : 2004 年 12 月 2 日
採用決定日 : 2004 年 12 月 14 日が望ましい．

名古屋市千種豊田市貝津町床立〕

ところで，近年の医用画像の高解像度化により，各画素値はより忠実に人体構造物の X 線吸収値を反映すると考えられるため，同じような濃度値を持つ画素か–1–

Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol.9 No.1 Jun. 2005

Liver

Slice No. 60

SpleenDescending aorta

Slice No. 80

Slice No. 100

KidneyFig. 1 Examples of uncontrasted 3D abdominal X-ray CT images.
ら構成される領域を順次抽出する領域拡張法は，多臓以下，2. で提案手法で利用する腹部臓器の解剖学的器同時抽出においても基本的手法としての有効性は高知識について述べ，3. で腹部臓器抽出手順を説明する．

い．さらに，複数の臓器を扱う場合，および汎用 CAD

4. で非造影 3 次元腹部 X 線 CT 像 14 例に対する抽出においては，各臓器の形状や位置に関する解剖学的知

実験の結果を示し，5. で考察を加える．

識の利用が一層重要となる．
これまでに複数の臓器抽出に関する研究はいくつか報

2.

告されている [藤本 01, Zhou02, Park03]．文献 [藤本 01]

腹部臓器の解剖学的知識とその利用について
本研究で扱う画像は，少なくとも肝臓，脾臓，腎臓

では，モルフォロジー演算を利用して腹部の臓器を抽（腎洞）および腹部大動脈が撮影されている 3 次元腹出している．しかし，造影剤を注入して撮影された画

部 X 線 CT 像とする．Figure 2 に腹部臓器の位置関係像を対象としており，非造影の画像とは著しく性質がのモデルを示す．画像の座標系は x 軸正の方向を R-L

異なる．本研究では，予め疾患が特定されていない段

方向，y 軸を A-P 方向，z 軸を H-F 方向にそれぞれと階（初期診断など）での使用を想定しているため，造る．なお，実際には図に描かれている臓器以外にも小影剤を用いずに撮影された CT 像（非造影 CT 像）か

腸や大腸などの複数の臓器がそれぞれ近接して存在しら臓器を認識することが望ましい．非造影 CT 像では，ており，臓器間の濃度値コントラストは低い．

各臓器間の境界が不明瞭であることが多く，この手法をそのまま非造影 CT 像に適用することはできない．

Table 1 に本文の手法で利用する解剖学的知識，および，CT 値の分布を示す．Figure 2，および Table 1

文献 [Zhou02] では，領域拡張法を利用して 3 次元胸部のように，各臓器は脊柱を基準としてほぼ位置関係がX 線 CT 像から比較的輪郭が明瞭な構造物（骨，気管支内腔，肺野内血管など）の抽出を行っている．しか決まっている．また，肝臓は他の臓器よりも比較的高い CT 値分布を持つ．腎臓は肝臓よりはやや CT 値がし，臓器の輪郭が不鮮明な部分が多い縦隔部や腹部臓

低く，脾臓はその中間の CT 値が多くみられる．

器の解析は行っていない．腹部は臓器が密集して存在しているため，縦隔部と同様に臓器の輪郭は不鮮明でそこで提案手法では，まず Fig. 2 の位置関係モデル

ある（Fig. 1）．そのため，CT 値に基づく領域拡張法に基づいて，各臓器抽出のための拡張開始点の探索範のみでは腹部臓器抽出は困難である．

囲を定める．すなわち，安定して抽出可能な脊柱を基

そこで本論文では，複数臓器認識の第一歩として，

準とし，脊柱との位置関係により処理範囲を限定した
後，CT 値分布を考慮した領域拡張法により腹部臓器

解剖学的知識を積極的に利用し，解剖学的知識と CTを抽出する．臓器の形状特徴，および，CT 値の分布

値の分布情報を領域拡張処理に組み込んだ非造影 3 次
元腹部 CT 像からの腹部臓器抽出手法について述べる．

の情報は，領域拡張法の拡張条件およびその他の細部に組み込んで用いる．

扱う臓器は肝臓，脾臓，腎臓，および，腹部大動脈とし，解剖学的知識として各臓器の位置関係，各臓器内

ただし，腹部大動脈は，横隔膜や静脈との境界が特の CT 値，ならびに臓器特有の形状情報を用いる．

に不鮮明であり，CT 値に基づく処理のみでは正確な抽出はほとんど不可能である．そのため，大動脈が円–2–コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol.9 No.1 Jun. 2005

x
x

z

A

Spine

H

Lung

Lung

y
Liver

Aorta

R

Liver

SpleenSpleen L R

KidneyKidneyKidneyKidney
P

L

Spine
F

(a)

(b)

Aorta

Fig. 2: Positional relation model of abdominal organs. (a) Axial view, (b) coronal view. A:
Anterior, P: Posterior, R: Right, L: Left, H: Head, F: Foot.

Table 1 Anatomical knowledge of abdominal organs and distributions of CT values in them.
肝臓
脾臓
腎臓
腹部大動脈

解剖学的知識腹部で最大の実質臓器
右葉は人体右側に存在脊柱の左側にあって左側腹部
および背側の肋骨に接して存在
脊柱の左右両側，後腹膜に存在
腎洞あり
円柱状の臓器脊柱と並走柱状であるという形状に関する知識に重点を置いた処

3.2

理を行う．具体的には，領域拡張によって直接腹部大CT 値の分布20 H.U. 〜 80 H.U.
30 H.U. 〜 70 H.U.
10 H.U. 〜 60 H.U.
0 H.U. 〜 80 H.U.

平滑化

入力 CT 像にメディアンフィルタ（マスクサイズ：

動脈領域を抽出するのではなく，まず，エッジ抽出と3 × 3 × 3）を施して平滑化を行う．

距離変換およびハフ変換により血管芯線位置を推定し，得られた芯線上の距離値を基に逆距離変換を施すこと

3.3により血管領域を復元するというアプローチ [北坂 02]を用いる．領域拡張は形状修正処理で利用する．

脊柱領域抽出平滑化された画像に CT 値に対するしきい値処理（60H.U. 以上の画素を 1，その他を 0）を施した後，空3.

腹部臓器抽出手順

3.1

概要

洞除去を行う．脊柱と肋骨を切り離すために，得られた領域の内部で半径 13 画素の球を構造要素とする領域拡張処理を施して脊柱領域を抽出する．この際の領前節で述べた方針を具体化した腹部臓器抽出処理の域拡張開始点は，入力画像の中央のスライス（入力さ全体の流れを Fig. 3 に示す．まず，入力 CT 像を平滑れた n 枚のスライスのうち n/2 枚目のスライス）にお化して脊柱領域を抽出し，脊柱を基準として各臓器抽ける最大連結成分の重心とする．

出の処理範囲を設定する．得られた処理範囲内で領域拡張の開始点を探索し，CT 値分布を考慮した領域拡

3.4

処理範囲および領域拡張開始点の決定

張法を用いて各臓器領域を抽出する．
各臓器の解剖学的な知識（Table 1）を利用して，領領域拡張手順の詳細は A に示す．なお，以下の説明

域拡張開始点の探索範囲を限定し，各開始点を決定すにおける（条件○）は，付録に示された領域拡張処理

る．

手順における拡張条件を表す．以下，各臓器領域抽出(1) 肝臓抽出の処理範囲・開始点

処理の詳細について述べる．

Table 1 の知識＜肝臓の右葉は人体右側に存在し，腹部臓器では一番大きな実質臓器＞，および，＜非造影 CT–3–

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3D abdominal X-ray CT image
SmoothingSpine extraction
Determination of processing areas and seeds for extraction of organs
Liver extraction

Spleen extraction

Kidney extraction

Aorta extraction

Liver region

Spleen region

Kidney region

Aorta region

Fig. 3 Processing flow of the abdominal organ extraction.

H

A

Renal sinus
5mm
Region A

R

SpleenL R

Spleen

L

9mm

Spine

Region B

22mm

Spine

P

(a)

F

(a)

(b)

(b)

Fig. 6: Illustration of an axial section of thekidney (a), and a mask for detecting seeds forFig. 4: Processing area for detecting seedsof the liver (light-gray area) and the spleen(dashed rectangular area). (a) axial section

the kidney extraction (b).

and (b) coronal section.
色の矩形領域．実際は 3 次元直方体領域）内で体積が最大となる連結成分のみを残し，他の成分は削除する．
A
80mm(1.4) 得られた図形にユークリッド距離変換 [斎藤 93]を施し，距離値 Td [mm] 以上の画素を抽出する．

KidneyRL(1.5) 抽出された図形に対して逆ユークリッド距離変
換 [Saito94] を施して得られる図形の全画素を肝臓抽出

80mmの開始点とする．
P(2) 脾臓抽出の処理範囲・開始点

Spine(2.1) Figure 4 のように脊柱を基準とした処理範囲（破Fig. 5 Processing area for kidney extraction.

線領域）を設定し，その範囲内でしきい値処理を行う（10 H.U. 以上かつ 80 H.U. 以下を抽出）．

像では肝臓は他の臓器よりも若干高い CT 値分布をも(2.2) 脾臓はこの処理範囲内では最大の実質臓器であつ＞を利用して，以下のように拡張開始点を求める．

るため，肝臓の開始点抽出と同様に最大連結成分に対(1.1) CT 値に対するしきい値処理（1 H.U. 以上かつ100 H.U. 以下を抽出）を施す．

する距離変換，しきい値処理（しきい値 Td ）および逆(1.2) 得られた図形から，肋骨から推定した胸郭内側とする．

包絡面 [遠藤 98] および皮膚から 8mm 内の領域（これ(3) 腎臓抽出の処理範囲・開始点

距離変換を施して得られる全画素を脾臓抽出の開始点

らの領域を E と記す）を削除し，図形融合により大まかな肝臓候補領域を抽出する．これにより肋骨間の筋(3.1) 腎臓は脊柱の左右に位置し，中央に腎洞と呼ばれる窪みがある（Fig. 6(a)）．そこで Fig. 5 のように，

肉領域と肝臓を分離する．

脊柱の左右に処理範囲を設定する．ただし，体軸方向(1.3) 脊柱を基準として人体右側の範囲（Fig. 4 の灰は制限しない．

–4–

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3.5.1

Rectangular volume circumscribing the body

A

粗抽出肝臓領域内の CT 値の平均値 μ1 および標準偏0.3d2

差 σ1 を分布特徴量とする．そして 3.4 (1) の肝臓抽出の開始点から，半径 5mm の球を構造要素（以下，G [5]10voxelR

30voxel
Spine

0.4d1

CT 値分布特徴を考慮した肝臓領域抽出L d2と記す）とする領域拡張処理によって肝臓領域を抽出
する．

0.2d1

0.15d2

拡張条件は以下の 3 つである．条件 1 は腹部の他臓

P器の一部混入も許して肝臓領域全体を抽出するためのd1

ものである．条件 2 は肝臓領域固有の高 CT 値領域を抽出するためのもので，G [5] 内の h%以上の画素が高Fig. 7: Processing area for aorta extraction(dashed rectangular area), and a limitation

CT 値（μ1 以上 μ1 + k2 σ1 以下）でなければならない．
条件 3 は肋骨間の筋肉や腹筋の誤抽出を防ぐためのも

for estimating the location of the aorta (grayarea).

のである．
(条件 1) ∀ x ∈ G [5] , μ1 − k1 σ1 ≤ f (x) ≤ μ1 + k2 σ1(3.2) 処理範囲内で，Fig. 6(b) に示すマスクを用いて局所的な濃度値の分布を調べることにより腎洞の位置を推定する．Fig. 6(b) の Region A（半径 5mm の球）は腎洞に，Region B （マスク中心から距離が 9mm 以
上 22mm 以下の球殻領域）は腎臓にそれぞれ相当する(条件 2)(∃ x ∈ G [5] , μ1 ≤ f (x ) ≤ μ1 + k2 σ1 )∧ (100 x /N ≥ h)

(条件 3)∀x ∈ G [5] , x ∈/E

ただし，f (x) は点 x における平滑化後の画像の CT 値を， x は G [5] 内の x の画素数を，N は G [5] 内の総画素数，k2 は予め設定した定数を表す．

領域である．Region A の画素の 30%以上が-80H.U. 以

3.5.2

上 0H.U. 以下，かつ，Region B の画素の 70%以上が修正処理

10H.U. 以上 50H.U. 以下という条件を満たすとき，注
目画素を腎洞にあたる画素と推定する．

形と呼ぶ）は抽出できるが，病変領域等の低 CT 値領(3.3) Region B で CT 値が 10H.U. 以上 60H.U. 以下

域が存在した場合，その領域を肝臓として抽出できなである画素を腎臓領域内の画素と推定し，領域拡張のい．そこでさらに，モルフォロジ処理 [Haralick87] と開始点とする．ここで，Region A には CT 値が腎洞

局所特徴量に基づく以下の修正処理を施し，得られたより高い部分（尿道や腎静脈など）も含まれるため，領域を肝臓領域とする．病変等による未抽出領域は洞

Region A 内の画素の 30%と低い値に設定する．また，穴（くぼんだ領域）として現れる．そこで，モルフォ

腎洞の方向に個人差，あるいは，同一人物でも右腎とロジ処理や局所特徴量を用いて誤抽出を抑制しながら左腎で異なる場合があるので，Region A, B ともに方病変等の領域を抽出する．

向に依存しない球をマスクとして用いる．

(1) モルフォロジ処理(4) 腹部大動脈抽出の処理範囲

素G

以上の処理で大まかな肝臓領域（以降，RG 出力図[15]

RG 出力図形に対して構造要の Closing 演算を施した図形と元の RG 出力図形との差分処理を行い，得られた連結成分に Opening

腹部大動脈領域抽出は，形状情報を利用した処理に重演算（構造要素：3 × 3 × 3 画素の立方体）およびラベ点を置くため，ここでは腹部大動脈抽出の処理範囲のリング処理を施して洞穴領域 Hi (1 ≤ i ≤ NH ，NH は設定のみを行う．Figure 7 に示すように，人体に外接洞穴領域の数 ) を抽出する．

する直方体を基に処理範囲を設定する．脊柱を基準としないのは，腹部大動脈の蛇行に対処するためである．

(2) 局所特徴量による制限 得られた各洞穴領域 Hi の
体積 VHi ，CT 値の平均値 μHi と標準偏差 σHi ，および存在位置を計測し，以下の修正条件を満たす領域を

3.5

肝臓領域抽出

修正候補領域とする．

(修正条件 1) VHi ≥ TV
(修正条件 2) σHi ≤ 20

症例ごとの肝臓 CT 値の分布の変動に対処するために，3.4 (1) で得られる肝臓抽出の開始点（以下，粗抽
よび標準偏差）を計測し，この分布特徴量を領域拡張(修正条件 3) Hi ∈ E 
ここで，E  は RG 出力図形の重心より人体右側の領域の拡張条件に組み込んだ領域拡張処理によって最終的を表す．修正条件 3 は，正常な肝臓の右側が比較的滑な肝臓領域を抽出する [横山 02]．

らかな凸状をしているため，そこに現れる洞穴領域は出肝臓領域と書く）の CT 値の分布特徴量（平均値お–5–Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol.9 No.1 Jun. 2005
局所領域 G [3] （半径 3 画素の球）内の CT 値の分散を病変等の未抽出領域であると考えられることによる．

(3) 領域拡張による修正 各洞穴領域 Hi の全画素を求め，その値が 225（標準偏差 15）以下の画素を残す．

開始点とし，以下の 2 つの拡張条件を用いて G [5] によ以上の処理で得られた領域をエッジ領域とする．

る領域拡張を実行し，得られた領域を修正図形とする．

(3) 距離値画像作成 エッジ領域以外の各画素に対して，ユークリッド距離変換によりエッジ領域までの最

この処理を全洞穴領域に対して行う．

(条件 4) ∀ x ∈ G [5] , μHi − k3 σHi ≤ f (x) ≤ μHi + k3 σHi∃ 

短距離値を与える．これにより得られる画像を距離値

(条件 5) ( x ∈ G , μHi − k3 σHi ≤ f (x ) ≤ μHi )∧ (100 x /N ≥ h) 
x は G [5] 内の x の画素数を，k3 は予め設定した定(4) 腹部大動脈存在位置推定数を表す．最後に，RG 出力図形と修正図形の和集合

した推定範囲内で，近傍領域 G [9] 内の全 CT 値が条件をとることによって空洞を除去し，最終的な肝臓領域（15H.U. 以上 60H.U. 以下）を満たす点を求め，そのを得る．

うち最も脊柱に近い点（複数存在した場合は一番初め[5]

画像と呼ぶ．距離値画像の各画素には，理想的には，臓器の中心（芯線）に近いほど大きな値が格納される．

Figure 7 の灰色で示に得られた点）を腹部大動脈領域内の点とする．

3.6(5) 腹部大動脈芯線抽出 (5.1) 各スライス平面上で，(4) で得られた点を中心として，(3) で求めた距離値を脾臓領域抽出3.4 (2) で抽出された開始点から，G [9]（構造要素：半径 9mm の球）による領域拡張により脾臓を抽出する．
拡張条件は上記の条件 3 と次の条件 6 とする．

(条件 6)∀半径とする円内で距離値が最大となる点を探索し，得られた点を腹部大動脈芯線追跡開始点とする．

(5.2) 芯線追跡は，追跡開始点を含むスライスから体x ∈ G [9] , 30 ≤ f (x) ≤ 70

軸の上下各方向にスライス単位で行う．以下，下方向

3.7の追跡処理について説明する．上方向の追跡処理も同

腎臓領域抽出様である．

3.4 (3) で抽出された開始点から，以下の条件 7 を拡注目するスライスを Sz と記し，その一つ上（頭側方張条件として G [5] による領域拡張により腎臓を抽出す向）のスライス Sz−1 において得られた芯線画素を p =る．

(条件 7)

∀

x∈G

[5]

(px , py , z − 1) とする．また，Sz 上の点 p = (px , py , z)

, 10 ≤ f (x) ≤ 60

を中心とする半径 3mm の円内の最大距離値を半径とする円領域を，Sz における追跡対象範囲 R とする．R

3.8

腹部大動脈領域抽出内で以下の球ハフ変換投票値（B）と距離値の重み付

腹部大動脈は，筋肉や他臓器との接触により輪郭がき和が最大となる画素を Sz における芯線画素とし，一不明瞭である．そこで，大動脈が細長い円柱状というつ下のスライス Sz+1 を注目スライスとして追跡を繰

形状に関する解剖学的知識を利用して，エッジ抽出とり返す．以上の処理を追跡が CT 像外になるまで行う．

距離変換およびハフ変換 [Ballard81] による芯線抽出，なお，球ハフ変換投票値と距離値の重みはともに 0.5

および逆距離変換による形状復元処理により，大まかとする．

な腹部大動脈領域を抽出する．抽出された領域内の CT(6) 形状復元(5) で抽出した腹部大動脈芯線上にお値の分布特徴（平均値と分散）を求め，分布を考慮しける距離値（(3) で求められている）を利用して逆距離た領域拡張による形状修正処理によって腹部大動脈領変換を行うことにより腹部大動脈形状を復元する．

域を得る [北坂 03]．以下，具体的処理手順について述(7) 領域拡張による形状修正 (2) で抽出したエッジ領域には偽エッジを含む場合がある．その場合，腹部大べる [北坂 03]．

3.8.1

動脈領域が適切に復元されないため，メディアンフィ

腹部大動脈領域抽出手順

ルタによる平滑化（3.2）後の CT 像を用いて，以下の(1) 平滑化 3.2 のメディアンフィルタによる平滑化
後の画像に対して構造要素 G [5] のオープニング演算に

領域拡張処理によって形状修正を行う．拡張開始点をよる平滑化を行う．

次の条件 8 を拡張条件とする．

(2) エッジ領域抽出 平滑化された画像にグラディエ(条件 8) ∀ x ∈ G [d(i)] , t ≤ f (x)ここで，d(i) はスライス i における芯線上の距離値である．しきい値 t は復元領域内の CT 値の平均値 mn ，芯線を中心とする半径 5 画素の球領域内の全点とし，ントフィルタを施す．得られた画像に対してしきい値
処理（フィルタ出力画像の濃度値 15 以上を 1，それ以
外を 0）を行ってエッジ候補領域を得る．次に，エッジ候補領域の各画素に対して，その画素を中心とする–6–

コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol.9 No.1 Jun. 2005

Table 2: Acquisition parameters of CT images used in the experiment. All these images areavailable from the Society of Computer Aided Diagnosis of Medical Images (CADM database[清水 02]) .

Case

Number of slices[slices]

1 (NCCE 3DABD 1 1)

158

2 (NCCE 3DABD 2 1)
3 (NCCE 3DABD 3 1)

177
185

4 (NCCE 3DABD 4 1)
5 (NCCE 3DABD 11 1)

154
186

6 (NCCE 3DABD 12 1)

181

7 (NCCE 3DABD 13 1)
8 (NCCE 3DABD 14 1)

176
166

9 (NCCE 3DABD 15 1)
10 (NCCE 3DABD 16 1)

185
166

0.586

11 (NCCE 3DABD L1C1 1)
12 (NCCE 3DABD L2C2 1)

196
167

0.625

13 (NCCE 3DABD L3C3 1)
14 (NCCE 3DABD L4C4 1)

156
217

0.606

標準偏差 σn より，

mn −2σn ,t=5,Number of pixels[pixels]

Pixel spacing[mm]

Slice spacing[mm]

Thickness
[mm]

1.0

2.0

0.549

0.625

0.546
512×5120.625

している例である．図のように，肝臓と腎臓領域の抽(mn −2σn > 5)(otherwise)

出精度は低いが，脾臓と腹部大動脈の抽出結果は良好(1)であった．Case 2〜14 の結果の 3 次元表示を Fig. 11に示す．Case 5, 10 および 14 を除いて，概ね良好に各により与える．これは，腹部大動脈の CT 値のばらつ

臓器領域を抽出できていることが分かる．3. 節のパラきを考慮したものである．

メータ値として，本実験で用いた値を Table 3 に示す．
各パラメータ値は実験的に決定した．処理時間は，肝修正処理により得られた領域を最終的な腹部大動脈

臓抽出に約 10 分，脾臓抽出に約 5 分，腎臓抽出に約領域とする．

5 分，および，腹部大動脈領域抽出に約 7 分であった
4.

実験

4.1

試料画像

（CPU: Dual Intel Xeon 1.7GHz）．
筆者らの目視による評価結果を Table 4 に示す．Case

1, 5, 10 および 14 の誤抽出は，筋肉と腹部臓器間の濃提案手法を非造影 3 次元腹部 X 線 CT 像 14 例に度値コントラストがその他の症例と比べて著しく低い適用した．これらの画像は，本学会で配布されていることによる．他の症例に対しては微量の誤抽出がある

CADM データベース [清水 02] の画像である．画像のものの良好であった．さらに，Case 1〜4 の肝臓領域

仕様を Table 2 に示す．

抽出結果に対しては，CADM データベースにある正解

実験結果も行った．ここで CI は，正解領域を A，抽出された肝領域との一致度（Coincidence index; CI）による評価

4.2

臓領域を B とすると，

Figure 8 および Fig. 9 に，Case 1 に対する抽出結果の 3 次元表示例およびスライス表示例をそれぞれ示す.

CI(A, B) =図中の矢印は小腸などを過抽出した部位を指す．肝臓#(A ∩ B)#(A ∪ B)

(2)は良好に抽出されているが，脾臓や腎臓に対する抽出により与えられる．ただし，#(X) は領域 X 内の画

結果では小腸が多量に過抽出されている．また，Fig.

素数を表す．評価結果は平均で 0.95 と非常に良好で10 に Case 14 に対する抽出結果のスライス表示例を示

あった．

す．Case 14 は，肝臓および腎臓の大部分に病変が存在–7–

Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol.9 No.1 Jun. 2005
順を用いた．これは各臓器の抽出のかなりの部分を並Table 3: Values of parameters used in the experiments
Parameter
Value

列に実行できるという利点がある．一方，他の臓器の抽出結果の情報を用いてさらに結果を改善する可能性が残されている．これは今後の課題としたい．

Td

10 [mm]

k1

3.0

k2

4.5

k3

3.5

本論文では，解剖学的知識に基づく非造影 3 次元腹h30

部 X 線 CT 像からの腹部臓器領域抽出法について述べTV

300 [mm]

た．提案手法では，各臓器の位置関係や CT 値の分布

6.

むすび

などの事前知識を領域拡張処理に組み込むことにより，

5.

低コントラストな腹部臓器抽出の精度向上と安定化を考察図った．非造影腹部 CT 像 14 例に対する抽出実験の結Fig. 8, 9 および 11 に示すように，各臓器の位置関係

果，概ね良好に安定して腹部臓器を抽出できることをや形状に関する解剖学的知識，および，CT 値分布情報確認した．この抽出結果は臓器・疾病横断型 CAD のを組み込んだ領域拡張処理により，良好に腹部臓器を臓器認識の第一段階として十分利用できると思われる．

抽出できることを確認した．例えば，Fig. 1 と Fig. 9

しかし，著しく濃度値コントラストが低い部分や病変の Slice No. 80 を見比べると分かるとおり，肝臓ではが広範囲にわたって存在する場合は，誤抽出あるいは筋肉との接触により境界が非常に不鮮明となるが，肋抽出不足が避けられず，これに対処する何らかの手順

骨から推定した胸郭内側包絡面と肝臓と皮膚の位置関の組み込みが必要である．その他，今後の課題として，係を抽出処理に組み入れることで，肝臓の輪郭と思わ

解剖学的あるいはその他の知識の利用の強化，複数臓れる部分を抽出できている．また同様に，腹部大動脈器の排他・協調的同時抽出機構の構築，形状モデル等においても横隔膜や静脈との接触により輪郭が不鮮明

による腹部臓器精密抽出法の開発，医師による評価，

であるが，血管は円柱状の臓器であるので，血管芯線

定量評価法の開発，より多数の症例に対する抽出実験，

抽出と逆距離変換による血管形状復元により妥当と思病変部の検出などが挙げられる．

われる輪郭を抽出している．これらにおいては解剖学的知識の導入が有効に機能している．

謝辞

CT 値分布情報の利用は，事前の分布情報（Table 1）による大まかな領域抽出に加えて，大まかに抽出され医学用語の用法に関して詳細に検討して頂き，多数のコメントを頂いた査読者に厚くお礼申し上げる．貴た領域内の CT 値分布を測定し領域拡張条件に組み込重な試料をご提供頂いた国立がんセンター東病院縄野

むことにより，各症例ごとの分布の差違に対応するこ繁博士に深謝する．また，日頃御討論頂く名古屋大学とができ，処理の安定化に寄与している．しかし，事前

末永研究室・村瀬研究室諸氏に感謝する．本研究の一の分布情報は正常例を基にしたものであるため，Case

部は，厚生労働省がん研究助成金，文部科学省日本学

14 のように病変が広範囲にわたって存在する場合は抽術振興会科学研究費補助金，21 世紀 COE プログラム

出結果に欠損が生じ，今回の修正処理では限界がある．

「社会情報基盤のための音声・映像の知的統合」，なら

このような例に対しては，抽出結果の形状を解析してびに，文部科学省私学 HRC 助成金によった．

予め用意したモデルとの差違を比べることによる修正，といった処理が必要であろう．

参考文献

一方，CAD の目的である病変検出の立場から見る[片田 00] 片田和廣，“マルチスライス CT と CAD，” コンピュータ支援画像診断学会，CADM News Letter, No. 29, pp. 10–12 (2000)．
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X-ray CT images by analyzing structual features of the” Forma, Vol. 17, No. 4，pp. 321-338 (2002)．
bronchus，と，修正処理を行わなくとも，抽出結果の形状解析に
より病変の存在を指摘できる可能性がある．そのためには，誤抽出と欠損を識別するための形状解析，特に正常モデルとの形状の差違を定量化する手法の開発が望まれる．これは抽出結果の定量評価という観点からも必須であろう．
また，今回は解剖学的知識の導入に重点をおいて，解剖学的知識に基づいて複数の臓器を同時に抽出する手–8–

コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol.9 No.1 Jun. 2005
” 第 12 回コンピュータ支援画像診断学会大会・第 11 回日手法の開発，
本コンピュータ外科学会大会合同論文集, pp. 217-218 (2002)．
[斎藤 93] 斎藤豊文，鳥脇純一郎，“3 次元ディジタル画像に対するユークリッ” 信学論 D–II，Vol.J76–D–II，No. 10，pp. 445-453
ド距離変換，(1993).
[Saito94] T. Saito and J. Toriwaki, “Reverse distance transformation based upon the Euclidean metric for n-dimensional digital binary pictures,” IEICE Trans. INF. & SYST., Japan,
E77-D, No. 9, pp. 1005-1016 (1994)．
[Haralick87] R. M. Haralick, S. R. Sternberg and X. Zhuang, “Image analysis using mathematical morphology,” IEEE Trans.
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[北坂 03] 北坂孝幸，小川浩史，森健策，目加田慶人，長谷川純一，鳥脇純一郎，“血管の解剖学的知識を用いた 3 次元腹部 X 線 CT 像からの大動
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[清水 02] 清水昭伸，縄野繁，“肝臓領域抽出コンテストの実施要領，” コン
ピュータ支援画像診断学会, CADM News Letter，No. 36，pp. 2-3(2002)．
[Ballard81] D. H. Ballard, “Generalizing the Hough Transform to
Detect Arbitrary Shapes,” Pattern Recognition, Vol. 13, No.
2, pp.111-122 (1981).

Table 4: Evaluation of the extraction resultsby observation.
Case
Liver
Spleen Kidney Aorta
1

○

×a

×a

△b

2

○

○

○

○

3

○

○

○

○

4

○

○

○

○

5

× b, c

×a

×a

○

b

×

a

△d

6

○

△

7

○

○

○

○

8

○

○

○

○

9

○

○

○

○

10

b, e

○

×

d

○

11

○

△b

△a

○

12

○

○

○

○

13

○

○

○

○

14

× b, c, d, e, f○

× a, d○×

北坂 孝幸 (きたさか たかゆき)
1997 年名古屋大学・工・情報卒．2002
年同大大学院博士課程後期課程満了．

2003 年より同大大学院情報科学研究科助手．医用画像処理の高度化とその計算機診断支援システムの開発に関す○: good.

る研究に従事．博士（工学）．電子情△: small amount of mis-segmentation.

報通信学会，日本エム・イー学会，日×: large amount of mis-segmentation.

本医用画像工学会，コンピュータ支援

a: over-segmentation of the small intestine.

画像診断学会各会員．

b: over-segmentation of muscles.
c: over-segmentation of the heart.

小川 浩史 (おがわ ひろふみ)

d: defect regions in the extracted result.
e: over-segmentation of the main vein.

大大学院博士課程前期課程修了．主に，

f : over-segmentation of the descending aorta.

ンテーションに関する研究に従事．

2001 年名大・工・情報卒．2003 年同
3 次元医用画像からの臓器領域セグメ[一杉 02] 一杉剛志，清水昭伸，小畑秀文，“Level Set Method を用いた肝” 第 12 回コンピュータ支援画像診断学会大
臓領域の自動抽出法の開発，会・第 11 回日本コンピュータ外科学会大会合同論文集, pp. 219-220(2002)．
[桝本 02] 桝本潤，佐藤嘉伸，堀雅敏，村上卓道，上甲剛，中村仁信，田村進” 第 12 回コ
一，“異なる時相の画像情報を用いた肝臓領域自動抽出法，ンピュータ支援画像診断学会大会・第 11 回日本コンピュータ外科学会
大会合同論文集, pp. 221-222 (2002)．
[ツァガーン 02] ツァガーン・バイガルマ，清水昭伸，小畑秀文，宮川国久，“3 次元可変形状モデルによる腹部 CT 像からの腎臓領域抽出法の開発，” 信学論 D–II, Vol.J85-D–II, No. 1，pp. 140-148 (2001)．
[特定領域申請書] “多次元医用画像の知的診断支援，” 科学研究費特定領域申請書（代表 小畑秀文）(2003)．
[特定シンポ 04] “多次元医用画像の知的診断支援，” 科学研究費特定領域第一回シンポジウム論文集 (2004)[藤本 01] 藤本秀行，顧力栩，金子豊久，“3 次元モルフォロジー法による腹部臓器の認識，” 信学論 D–II, Vol.J84-D–II, No. 5，pp. 843-850(2001)．
[Zhou02] X. Zhou, T. Hara, H. Fujita, Y. Ida, K. Katada and K.
Matsumoto, “Thoracic organs recognition from 3D multi-slice
CT images: preliminary results,” TECHNICAL REPORT OF
IEICE, PRMU2002-3, MI2002-19 (2002)．
[Park03] H. Park, P. H. Bland, and C. R. Meyer, “Constructionof an Abdominal Probabilistic Atlas and its Application in
Segmentation,” IEEE Trans. on MEDICAL IMAGING, Vol.
22, No. 4, pp. 483-492 (2003)[北坂 02] 北坂孝幸，森健策，長谷川純一，鳥脇純一郎，片田和廣，“芯線モデルを利用した非造影 3 次元胸部 X 線 CT 像からの縦隔内血管領域抽” MEDICAL IMAGING TECHNOLOGY, Vol. 20, No. 5，
出，
pp. 572-583 (2002)．
[遠藤 98] 遠藤知彦，森健策，長谷川純一，鳥脇純一郎，安野泰史，片田和廣，“肋骨の骨格形状を利用した 3 次元胸部 CT 像からの肺野領域自動抽出，” 信学論 D–II, Vol.J81-D–II, No. 6，pp. 1429-1438 (1998)．
[横山 02] 横山耕一郎，北坂孝幸，森健策，長谷川純一，鳥脇純一郎，“CT
値の分布特徴に基づいた 3 次元腹部 X 線 CT 像からの肝臓領域抽出–9–

横山 耕一郎 (よこやま こういちろう)
2001 年名大・工・情報卒．2003 年同大大学院博士課程前期課程修了．主に，

3 次元医用画像からの臓器領域セグメ
ンテーションに関する研究に従事．

Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol.9 No.1 Jun. 2005
森 健策 (もり けんさく)

末永 康仁 (すえなが やすひと)

1992 年名大・工・電子卒．1996 年同大1968 年名大・工・電子卒．1973 年同大大学院博士課程後期課程修了．1994〜

大学院博士課程了．同年日本電信電話

1997 年まで日本学術振興会特別研究公社（現 NTT）電気通信研究所に入員．1997 年より名大大学院工学研究科

社．一貫して画像処理，画像認識，画助手，2000 年同大講師．2001 年同大難

像生成の研究に従事．1 985 年 3 月よ処理人工物研究センター助教授．2001

り 1 年間，米国マサチューセッツ工科

年より 2002 年まで米国スタンフォー

大学メディア研究所客員研究員．NTTド大学客員助教授．2003 年より名古ヒューマンインタフェース研究所研究

屋大学大学院情報科学研究科助教授．

グループリーダ，主幹研究員を経て，現在に至る．主に 3 次元画像処理とコ

1997 年 2 月より，名大大学院工学研

ンピュータグラフィックスの医用画像

究科計算理工学専攻教授．2003 年 4 月

への応用に関する研究に従事．日本医

同大学院情報科学研究科教授．電子情用画像工学会奨励賞，日本エム・イー

報通信学会，情報処理学会会員．工博．

学会論文賞・坂本賞，丹羽記念賞，電子情報通信学会情報システムソサイエ
ティソサイエティ論文賞，日本気管支学会優秀演題賞各賞受賞．工博．日本
エム・イー学会，電子情報通信学会，日本気管支学会各会員．IEEE Member．

鳥脇 純一郎 (とりわき じゅんいち
ろう)
1962 年名大・工・電子卒．1967 年同大学大学院博士課程了．同年 4 月名古屋大学工学部助手．以降，同助教授，名古屋大学大型計算機センター助教授，

目加田 慶人 (めかだ よしと)

豊橋技術科学大学教授，1983 年名古1991 年名古屋大学・工・情報卒．1996

屋大学工学部 (後に大学院工学研究科

年同大大学院博士課程後期課程修了．

情報工学専攻) 教授．2003 年 4 月よ

同年，宇都宮大学工学部情報工学科助り現職．工博．パターン認識，画像処

手．2001 年名古屋大学大学院工学研

理，グラフィックス及びそれらの医学究科情報工学専攻助教授，2004 年より情報への応用に関する研究に従事．最中京大学生命システム工学部教授．パ

近は 3 次元画像処理，コンピュータ外ターン認識，3 次元画像処理とその医科，コンピュータ支援診断，バーチャ用応用に関する研究に従事．博士 (工ルエンドスコピーなどが中心である．

学)．IEEE，電子情報通信学会，日本

著書：「画像理解のためのディジタル画

医用画像工学会，コンピュータ支援画

像処理 I，II」(昭晃堂)，「3 次元ディジ像診断学会各会員．

タル画像処理」(昭晃堂)，「認識工学」

長谷川 純一 (はせがわ じゅんいち)
1974 年名古屋大学工学部卒。1979 年
同大学大学院博士課程了。同年名古屋大学工学部助手、1986 年同講師。1987
年中京大学教養部助教授。1992 年中
京大学情報科学部教授。工博。パタ−ン認識、画像理解とそれらの医療・ス
ポーツへの応用に関する研究に従事。
電子情報通信学会、情報処理学会、人工知能学会、日本ＭＥ学会、日本医用画像工学会、コンピュータ支援画像診断学会、米国ＩＥＥＥなどの会員。平
成 3、8、10 年度日本医用画像工学会
論文賞、平成 8 年度日本ＭＥ学会論文賞・阪本賞、平成 12 年度第 16 回

NICOGRAPH/MULTIMEDIA 論文コンテスト最優秀論文賞。

–10–(コロナ社)，など．電子情報通信学会，
情報処理学会，コンピュータ支援画像診断学会，IEEE など各会員．

コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol.9 No.1 Jun. 2005

A

領域拡張法
領域拡張法は対象物体の内部に適当に定めた開始点から，ある一定範囲内の画素群（構造要素と呼ぶ）が別途定めた条件（拡張条件と呼ぶ）を満たす領域を順次抽出する処理である．具体的なアルゴリズムを以下に述べる．
入力 3 次元画像を F = {f (x); x = (i, j, k)}，出力 3 次
元 2 値画像を G = {g(x)}, 座標値 (x, y, z) を記憶する

FIFO キューを QUE，点 p = (x, y, z) を中心とする構造要素を G(p)，空集合を φ で表す．点 p の座標 (x, y, z)
を QUE に格納する操作を push(p)，QUE から座標を一つ取り出す操作を pop() とする．また，拡張開始点の集合を {s}，拡張条件の集合を {Ci } (1 ≤ i ≤ N )とし，Judge(p, Ci
)を1,Judge(p, Ci ) =0,とする．

(p satisf ies Condition Ci )(Otherwise)(Step 1) QUE ← φ.
(Step 2) f or ∀ s; push(s), g(s) ← 1.
(Step 3) p ← pop().
Go to Step5, if Πi {Judge(p, Ci )}= 1(Step 4)Go to Step6. Otherwise(Step 5) f or ∀ x ∈ G(p) | g(x) = 0; push(x), g(x) ← 1.
Go to Step3, if QUE = φ(Step 6)stop. Otherwise
以上の処理で得られた出力画像 G 中の 1-画素を抽出領域とする．ここで，Step 5 で拡張条件を満たした
画素をキューに格納するのは出力画像中の 0-画素のみであるので，既に抽出された画素を再度処理すること
はない．

B

球ハフ変換

3 次元空間 h(x, y, r) を球ハフ投票空間とし，RE を抽出されたエッジ領域とする．また，rz−1 をスライス
Sz−1 で追跡された芯線画素の距離値，N を自然数全体の集合とすると，球ハフ変換は，
f or ∀ (i, j, k) ∈ RE , ∀ (x, y, z) ∈ R, ∀ r ∈ N ;h(x, y, r) ← h(x, y, r)+1 , if (|(x, y, z)−(i, j, k)| = r)
∧ (rz−1 −2 ≤ r ≤ rz−1 +2)1で与えられる ．

1 ここでは，芯線追跡処理はスライス単位で行うので，球ハフ投
票空間を 3 次元空間 h(x, y, r) としたが，一般的な球ハフ変換は 4次元空間 h(x, y, z, r) に対して行われる．また，h の初期値は 0 と
する．

–11–

Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol.9 No.1 Jun. 2005

back view

top view

Fig. 8: Examples of the 3D displays of the extraction results. Brown: liver, green: spleen, yellow:
kidney, red: aorta.

Slice No. 30

Slice No. 40

Slice No. 50

Slice No. 60

Slice No. 70

Slice No. 80

Slice No. 90

Slice No. 100

Slice No. 110

Slice No. 120

Slice No. 130

Slice No. 140

Fig. 9: Examples of the axial sections of the extraction results. Brown: liver, green: spleen,
yellow: kidney, red: aorta.

Slice No. 80

Slice No. 100

Slice No. 120

Slice No. 140

Fig. 10: Examples of the axial sections of the extraction results. Brown: liver, green: spleen,
yellow: kidney, red: aorta.

–12–コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol.9 No.1 Jun. 2005

Case 2

Case 3

Case 4

Case 5

Case 6

Case 7

Case 8

Case 9Case 10

Case 11

Case 12Case 13

Case 14
Fig. 11: 3D display of the extraction results (left: back view, right: top view). Brown: liver,–13–
green: spleen, yellow: kidney, red: aorta. (For Case 1, see Fig. 8)

Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol.9 No.1 Jun. 2005

Automated extraction of abdominal organs from uncontrasted 3D
abdominal X-ray CT images based on anatomical knowledge
Takayuki Kitasaka∗1

Hirofumi Ogawa∗1

Jun-ichi Hasegawa∗2

Koichiro Yokoyama∗1
Yasuhito Suenaga∗1

Kensaku Mori∗1

Yoshito Mekada∗2

Jun-ichiro Toriwaki∗2∗1

Graduate School of Information Science, Nagoya University, Furo-cho, Chikusa-ku,
Nagoya, 464–8603 Japan∗2

School of Life System Science and Technology, Chukyo University, Tokodachi,

Toyata, 470–0391 Japan
Abstract
In this paper, we describe a method for automated extraction of abdominal organs from uncontrasted 3D abdominal X-ray CT
images based on anatomical knowledge. In abdominal CT image, intensity contrasts between abdominal organs are low and they
exist very closely. Therefore, any extraction methods based on CT values, such as a region-growing method, cannot segment eachorgan correctly. On the other hand, shapes, positions and distributions of CT values of organs are known. The proposed method
extracts each organ by a region-growing method, which uses not only CT values of organs but also anatomical knowledge mentioned
above. Before extracting each organ, the processing area for each organ is defined by using anatomical knowledge of its shape andposition so as to make the extraction process stable. In the extraction process, distribution information of CT values of each organ
is used as a condition of the region-growing. The proposed method is applied to fourteen cases of 3D abdominal X-ray CT images.
The extraction results showed that each abdominal organ can be extracted satisfactorily and stably.

–14–