コンピュータ支援画像診断学会論文誌

Vol.3 , Jan.1999

研究論文

直接撮影胸部Ｘ線像を用いた肺気腫の病勢進行度の定量評価
宋在旭＊ 1 清水 昭伸＊ 1 長谷川 純一＊ 2
鳥脇 純一郎＊ 1 森 雅樹＊ 3

要旨
本論文では，直接撮影胸部X線像を用いて肺気腫の病勢進行度を定量評価する手法を提案する．この手法は，具体的には，画像上の肋間に設定した ROI(Region of Interest) に対して，まず血管影を抽出し，次にそこで抽出された血管影について 3 つの特徴量，太さ，数，および，辺縁の明瞭さを表す特徴量を求める．
最後に，それらの特徴量を線形結合によって統合し，病勢進行度を定量化した数値を出力する．本論文では，提案手法を実際の画像に適用し，各特徴量と医師による評価の関係，および，病勢進行度を定量化した数値と医師の診断との関係を調べ，本手法の有効性について考察する．
Key words : Chest x-ray image, Quantitative evaluation of the degree of advance, Pulmonary emphysema, Extraction of blood vessels

1.

まえがき

肺気腫は，肺の終末細気管支より末梢の気腔が壁の破壊を伴なって恒久的に拡大する病気で，進行に伴なって呼吸閉塞が生じ，呼吸不全，肺性心，さらに，右心不全によって死に至る予後不良の疾患であり，わが国でも高齢化に伴なって増加すると予想されている[瀧嶋 93]．この病気の対策としては，破壊された肺胞を修復することは難しいので，予防，病勢の進展阻止が主体となり，そのためには的確な病勢の進行度の評価が重要となる．現在では，胸部 X
線像上の末梢血管影の消失などを手掛かりに医師の目視による診断が行われているが，画像上の淡い末梢血管影のわずかの変化から定量的な診断を行うことは容易ではない．そこで，計算機を用いた病勢進
行度の定量化アルゴリズムの開発が望まれている．
これまで，計算機を用いた X 線像の診断支援シス
テムは数多く提案されており[鳥脇 94]，胸部 X 線像を対象としたものに限っても，腫瘤影の検出[長谷川83, 鈴木 92, Shimizu94, Kobayashi96]，腫瘤影の良悪
性鑑別[清水 96]，さらに，間質性肺疾患の診断[木戸94, Katsuragawa97]など，さまざまな読影を支援するシステムが報告されている．しかし，肺気腫の病勢
進行度の定量化については，直接撮影像を入力とするものに関しては（注：１） 著者らのグループによる予備的検討[杜 95]を除いてはこれまでに報告がない．
また，その他のシステムで従来用いられていた手法＊1

名古屋大学大学院工学研究科情報工学専攻〔〒 464-8603

名古屋市千種区不老町〕＊2
中京大学情報科学部＊3

札幌厚生病院呼吸器科
投稿受付：1998 年 12 月 5 日

も，肺気腫の診断に必要なコントラストの低い末梢血管影の特徴を定量化するためには適していないと考えられる．
本論文では，直接撮影胸部 X 線像を入力とし，肺気腫の病勢進行度を定量化して出力するアルゴリズ
ムを提案する．具体的には，この方法は，これまでに著者らが検討を行ってきた，Deformable model を用いた胸部 X 線像上の末梢血管影の抽出手順[宋 98]による結果を用い，末梢血管影に関する幾つかの特徴量を測定する．そして，それらを統合して病勢の進行度に相関のある数値を出力する．
以下，2 節では処理の概略について述べ，3 節で特徴計測処理の前処理である末梢血管影の抽出方法について簡単に述べる．次に，4節においてその抽出図形に対して測定する特徴量とそれらから進行度を定量化する方法について説明する．最後に，5節では実際の胸部 X 線像を用いて実験を行った結果を示し，医師による進行度の評価結果と比較して本方法の有効性について検討する．

2．処理の概略
本手法の処理の流れをFig.1に示す．入力は直接撮
影胸部 X 線像をサンプリング間隔 0.1(mm/pixel)，濃度値分解能 1 0 ( b i t ) でディジタル化した 3 5 2 0 ×
3520(pixel) の画像である．まず，この画像上の肋間に，病勢の進行度を評価するための ROI(Region ofInterest) を手入力によって設定する．これは，後の定量化の処理に病変に無関係な肋骨影の影響が入るの（注：１）

最終稿受付：1998 年 12 月 5 日
採用決定日：1999 年 1 月 16 日

CT 像に対して病変の定量化を行った研究は，例えば[酒井 91]にあるが，今回は現在も実際の臨床の場で大量に用いられている直接撮影像を対
象とする．

-1-

Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol. 3 , Jan.1999

A chest X-ray image
Setting of ROI's between ribs
Extraction of blood vessel shadows in ROI's
Measurement of extracted figures' features
Quantitative evaluation of the degree ofadvance of pulmonary emphysema
Degree of advance of pulmonary emphysema

Fig.1 Outline of the proposed procedure.
Fig.3 A partial image including the ROI No.1 of Fig.2.

Medial axis

1

2

10

3

4
5

6

7
9

A

11

12 13
14
15
16

Points on boundary
Control points

8

Fig. 4 Structure of the deformable model used in thevessel shadows extraction process.

3．血管影の自動抽出手順

Fig.2 An example of chest X-ray images.
(ROI’s are indicated by white frames.
Numerals are No. of the ROI.
A black frame will be used at section 4.)を防ぐためである．Fig.2に原画像とその上に実際に設定した ROI の例を示す．いずれの ROI も 2 本の前胸部肋骨と 2 本の背部肋骨の間に設定されており，
その 4 本の肋骨の解剖学的名前の組合せによって一つの番号が付けられている．ROI のサイズは肋間のスペースの大きさに合わせて100×100(pixel)か70×70(pixel) とし，原画像からその領域を含む 230 ×
230(pixel) の部分画像（Fig.3）を切り出して次段の処理に渡す．次の血管影抽出処理では，血管影の形状に関する知識を持った Deformable model を用いて処理を行う．そして，抽出された図形に対して幾つかの特徴量を計測し，最後にそれらを統合して病勢進
行度を定量化した数値を求めて出力とする．
-2-

血管影の抽出には，これまでに著者らが提案してきた Deformable model (Fig.4) に基づく手順を用いた[ 宋 98]．このモデルは，複数の制御点と線分からなる芯線と，制御点からの相対的な位置関係によって決まる輪郭線上の点から構成され，血管影の形状を考慮した変形を行うことによって，極めてSN比の低
い胸部 X 線像上の末梢血管影なども精度良く抽出できるという特徴を持つ．手順の詳細については文献[ 宋 98] に譲るが，以下では，ごく簡単に処理の内容について触れておく．
処理は大きく分けて，初期モデルの設定と，他のモデルとの融合なども考慮した評価関数の最大化に基づく逐次的な変形処理からなる．評価関数は，モデルの輪郭線が画像中のエッジに貼り付くための項と，血管影の形状に関する項からなり，例えば，エッジなどが雑音によって隠されていても形状に関する知識に基づいて適切な抽出結果が得られる．また，初期モデルの設定や，評価関数に用いるエッジ強度の計算にはスケールスペース処理を導入しており，
様々なサイズの血管影に対応できるように工夫している．

コンピュータ支援画像診断学会論文誌

太く，基準画像との太さの絶対的な差がある程度大きくても，それほどは病勢が進行してないことが多いためである．
２）血管影の数に関する特徴量 FA
今回は，血管影の数そのものではなく，ROI に占める血管影の割合を用いる．具体的には，血管影の面積を（血管影の芯線の長さ）×（平均太さ）で近似し，次式で定義される特徴量 FA を測定する．

4．特徴量計測と病勢の進行度の定量化
ここでは，3 節で抽出された血管影に対して病勢進行度と関連のある特徴量を計測する．今回は，実際に医師が病勢進行度を評価する際に注目する以下の 3 つの特徴を利用した．
(I) 血管影の太さ
病勢の進行に伴って血管影は次第に細くなる．また，極めて進行した場合には血管影が見えなくなる．
(II) 血管影の数
病勢が進行すると血管影の数が減少し，最後には見えなくなる．
(III) 血管影の辺縁の明瞭さ
病勢の進行に伴って血管の周辺の支持組織（例えば肺胞）の破壊が進むため，画像上では血管影の辺縁が明瞭に見えてくる（ただし，血管影が存在する間のみ）．また，病勢が進行して組織の破壊が進むと，破壊領域と非破壊領域の境界に辺縁の明瞭な線状パターンが見えることがある．
ここで，最初の 2 つは臨床的に良く知られている特徴である．3 つ目は実際の画像上でしばしば観察される特徴であることから今回用いたものである．
次に，以上の 3 つの特徴に関連して今回実際に測定した特徴量を以下に示す．ただし，いずれの特徴
量も正常画像からの相対的な偏りとして定義しており，以下では，その正常画像を基準画像（Standard
Image，添字 S で表す），評価される画像を評価画像（Test Image，添字 T で表す）と呼ぶ．また，ここでは，基準画像は評価画像と同一の被検者を撮影したものであり，両画像間には肺気腫による病勢進行度の違いのみがあると仮定する．
１）血管影の太さに関する特徴量 Fw
評価画像上のROI内に抽出された血管影の太さwTの分布と，基準画像上の対応する位置の ROI 内の太
さwSの分布間で，次式で定義される分離度Fwを求め，
これを血管影の太さに関する特徴量とする．

Fw =( E{w } − E{w })S

S

E{wS }
wT
E{wT }

]

(1)

T

(2)

これは，この位置の血管影は重力の影響などで元々(3)

ここで，lS と lT は基準画像上，および，評価画像上の対応する ROI 内の血管影の芯線の長さである
３）血管影辺縁の明瞭さに関する特徴量 FG
原画像 f(x,y) に 3 × 3(pixel) のメディアンフィルタを施した後で各点のグラディエントベクトルを求める．次に，抽出された図形の輪郭領域でそのグラディエントベクトルの大きさが上位10%の分布を基準画像と評価画像の間で比較し，次式で定義される
その 2 つの分布間の分離度を特徴量 FG とする．ここ
で，輪郭領域とは，自動抽出された図形の線幅1(pixel) の輪郭線を 1 回拡散させた領域とした．

FG =( E{ grad( f ( x, y)) } − E{ grad( f ( x, y)) })TS( V { grad( f ( x, y)) } + V { grad( f ( x, y)) } ) 2
T

S

(4)
ここで，fT(x,y) と f S(x,y) は評価画像と基準画像にメディアンフィルタを施した 2 次元濃淡画像を表し，grad(f(x,y)) は点 (x,y) におけるグラディエントベクト
ルを表す．
以上の特徴量は，直感的には病勢の進行に伴っていずれも値が高くなると予想されるが，最後の処理
ではこれらの 3 つの特徴量を線形結合によって組み合わせ，各ROIでの病勢進行度に関する評価値 ÊV を計算する．

ÊV = α1 FW + α 2 FA + α 3 FG + α 4

ここで，E{w} と V{w} はそれぞれ w の期待値と分散を表す．ただし，右肺の下部で肺門部に近い場所の4 個の ROI(Fig.2 の No.5，No.6，No.7，No.8 ) については，太さ wT を次式で wT' に変換したものを用いる．

wT ' =[

FA = 1.0 − (lT × E{wT }) (lS × E{wS })T( V {w } + V {w } ) 2

Vol.3 , Jan.1999(5)

ここで，α1，α2，α3，α4 は重み係数である．
ところで，すでに述べたように，以上の議論は次の仮定に基づいて導かれている．
（仮定１）
基準画像は評価画像と同一の被検者を撮影（仮定２）
その両画像間には肺気腫による病勢進行度の違いのみが存在
しかし，現実にはそのような 2 枚の画像を利用できるのは稀であり，他人を異なる装置で撮影した基準画像を用いて進行度を評価することになる．そこで，2 枚の画像間で上記の仮定がほぼ成立するように，個人差や肺気腫以外の変化に対して以下の方法-3-

Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol. 3 , Jan.1999

であらかじめ補正を行う．
(I) 個人差の補正
ここでは，（仮定１）を満たすように個人差を補正する方法について述べる．個人差は，今回測定した
特徴量に関しては，主に血管影の太さの違いとして表れる．また，2人の人間について同じ場所で測定した血管影の太さの比は，肺野内の他の場所でもほぼ同じであると期待される．そこで，2枚の画像上で肺気腫の影響を受けにくい場所で血管影の太さを測定し，そこから求めた比率を用いて個人差による太さの違いを補正する．具体的には，基準画像および評
価画像において肺門部付近の血管影の太さ H S と HTを測定し，評価画像上の太さ wT を次式を用いて補正して wT' とする．

wT ' =

ΗS
wT
ΗT

が生じる．
(a) 撮影条件の違い（呼吸位相，撮影体位，フィルムの特性など）(b)画像のディジタル化の条件の違い（量子化レベル
数，ディジタル化装置の特性（量子化の特性曲線など））(c) 正常組織の経時変化（肥満や老化）(d) 外傷などによる変化(e) 肺気腫以外の病変による変化
従って，厳密に（仮定２）を満たすことは困難であり，今回は以下のように近似する．
まず，(c), (d), (e)については対応が困難であるので今回は考慮しない．次に，(a) の呼吸位相や撮影体位の差異は主に陰影の位置ずれとして表れると考えられる．しかし，これらについては ROI を手入力でう(6)

ただし，この式にあるHS とHT の比をできるだけ精度良く推定するために，血管影の断面積から血管影の太さを推定する濃度法[Ratib88]を利用した．ここで，血管影の太さの推定を行った肺門部の血管影上の位置の例をFig.5に白線で示した．ただし，これはFig.2の領域 A を拡大した画像である．
(II) 肺気腫以外の変化の補正
2 枚の画像が同一被検者を撮影したものであっても，以下の原因によって画像上に肺気腫以外の変化(a) Initial models

Rib

Blood
vesselFig.5 Three white lines represent cross-sectional lines
for the correction process in section 4.
(This image corresponds to region A surrounded by ablack frame in Fig.2)(b) Extracted vessel shadows
Fig.6 Experimental results of extracting blood vessel
shadows.
-4-

コンピュータ支援画像診断学会論文誌

まく設定することによりある程度補正可能であり，また，今回求めた特徴量は比較的位置ずれに対してはロバストであると思われるので，これについても考慮しない．最後に，残りの原因は，2 枚の画像に対して濃度値分布の違いを引き起こすと考えられるが，今回は，両者の分布が線形変換の範囲で一致可能であるとして，画像から実際に測定した濃度値分布を比較してその線形変換のためのパラメータを求める．
具体的には，2 枚の画像で同一のものを撮影したと思われる場所，かつ，肺気腫の影響が無い場所としTable 1 Criteria for evaluating the state of blood vessels
by human.

Evaluation
Items tovalue
be evaluated

1

2

3

Width
of blood vessels

the same
as normalslightly
thin

thin

Numberof blood vessels

the same comparatively
few
as normal
few

Clearness ofboundaries of bloodvessels

the same
as normalslightly
clear

clear

A
A
A
A
A
A
A
A
A
A
A
A
AAAAAAAAAAAAAA A A AAAAAAAAAAAAAA
A
A
A
A
A
A
A
A
A A A AAAAAAAAAAAAAAA A A Aて体側の外側の空気の部分の濃度値分布（平均値と標準偏差）を求め，両画像間で平均値と標準偏差が一致するように濃度値の線形変換を行う．

5．実験および考察
実験試料には，基準画像として正常の直接撮影胸部 X 線像 1 枚，評価画像として肺気腫の画像 2 枚を用いた．
まず，Fig.6にFig.3の画像に対して血管影の自動抽出を行った結果を示す．これから，初期モデルの設定，および，抽出処理の両方において良好な結果が得られることが確認された．また，3枚の画像上の48個の全てのROIに対して抽出結果を評価したところ，
約 9 割について精度良く抽出されていることが確認された．
次に，その抽出された血管影に対して，今回提案する 3 つの特徴量を測定した．ここで，あらかじめ医師によって，同じ特徴について Table 1 に示した基準に沿って同一画像を評価しておいたが，その両者の関係を Fig.7, 8, 9 に示した．ここで，図中の灰色の点（基準点と呼ぶ）は基準画像上の ROI に対する値
であり，計算機による特徴量は，いずれも医師の評価値と正の相関を持つことが期待される．また，各図の上部には，医師の評価が「2」，「3」に対応する

3.0: mean ± one standard deviation: mean ± one standard deviation

2.5

1.5

2.0

1.0

FW

1.5

standard point

0.0

-0.5

-1.0

-1.5

1
2
3
Evaluation values by a medical doctor(a) Without correction by Eq.(2) and Eq.(6).

A
A
A
A
A
A
A
A
A
A
A
A
AAAAAAAAAAAAAA
A A A AAAAAAAAAAA
A
A
A
A
A
A
A
A
A
A
A
A
AAAAAAAAAA
A
A A A
A
A
A
A
A
A
A
A
A A A Ap<0.052.0

0.5

Vol.3 , Jan.1999

FW

1.0
0.5

standard point

0.0

-0.5
-1.0

1
2
3
Evaluation values by a medical doctor(b) With correction by Eq.(2) and Eq.(6).

Fig.7 Comparison between FW and evaluation values by a medical doctor.
-5-Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol. 3 , Jan.1999

計算機の評価値の分布間の有意差検定の結果を示した（Mann-Whitney 検定：有意差がある場合のみ「p<(有意水準)」とした）．さらに，Fig.7, 8 の 2 つのグラ
フは，(a) が(2)式および(6)式の補正の適用前，(b) が共に補正した後の結果である．ここで，前節の最後で述べた濃度値に関する補正は，今回用いた 3 枚の画像の濃度値分布については互いにほとんど差がなかったために行っていない．
まず，Fig.7, 8 から，いずれも(2), (6)式による補正
後の(b)において計算機の出力の分布間に有意差が認められ，今回の試料に対してはこれらの補正は有効であると言える．また，Fig.7(b), 8(b), 9 から，今回注目した血管影の太さ，数，および，辺縁の明瞭さの3 つの特徴については，提案した特徴量 Fw , FA, FG によってある程度定量化が可能であることが確認された．さらに，3 つの特徴量の間の相関係数は，FW とFA の間は 0.348，FW と FG は 0.268，FA と FG は 0.350 であり，互いにあまり相関がないことも知られた．

2 16

(

ε = ∑ ∑ EˆV(i, j ) − EV(i, j )i =1 j =1

∂ε
=0
∂α i

)

2

(7a)

(i=1,2,3,4)(i, j )

ここで，Eˆ V(7b)(i, j )と EV の添字 (i,j) は，i 番目の画像の j

番目の ROI に対する値を表し，実際には肺気腫の画像 2 例上に設置した計 32 個(16 個 /1 画像)の ROI に対して計算を行った．得られた αi の値は以下の通りである．
(2)式および(6)式の補正の適用前
α1=1.00，α2=-0.0226，α3=1.43，α4=5.88(2)式および(6)式の補正の適用後
α1=1.11，α2=0.912，α3=0.970，α4=5.35
Fig.10 に，式 (5) による進行度 ÊV と医師による進次に式 (5) の ÊV を求めるため，同式における係数(2), (6)式による補正前(a)と補正
行度 EV との関係を，

α1 〜 α4 を，次のようにして求める．すなわち，各特後 (b) について示した．まず，相関係数を見ると，補正前は 0.705，補正後は 0.810 であり，ここでもこれ
らの補正が有効であると言える．また，補正後の (b)徴に関して医師が評価した値の合計を EV とし（注：2），
次式 (7a) の誤差 ε を最小にする α1 〜 α4 を求める．具体的には式 (7b) の連立方程式を解く．

A A A AAAAAAAAAAAAAAAAAAA A A AAAAAAAAAA
A
A
A
A
A
A
A
A
AAAAAAAAAAAAAA A A AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
A
A A A
A
A
A
A
A A A A

A
A
A
A
A
A
A
A
A
A
A
A
AAAAAAAAAA A A AAAAAAAAAAAAAAA
A A A
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
A
A
A
A
A
A
A
A
AAAAAAAAA
A
A A A
A
A
A
A
A A A Ap<0.050.8

0.6: mean ± one standard deviation: mean ± one standard deviation

0.4

0.6

0.2

0.4

standard point

FA 0.0FA 0.2

-0.2

0.0

-0.4

-0.2

-0.6

1

2

-0.4

3

Evaluation values by a medical doctor(a) Without correction by Eq.(2) and Eq.(6).

standard point

1
2
3
Evaluation values by a medical doctor(b) With correction by Eq.(2) and Eq.(6).

Fig.8 Comparison between FA and evaluation values by a medical doctor.
（注：2） 各特徴が 1 〜 3 の 3 段階評価なので，進行度 EV は 3 〜 9 までの 7 段階評価になる．大まかには，3 が正常，6 が中度，9 が重度となる．

-6-

コンピュータ支援画像診断学会論文誌を見ると，比較的強い相関を示しており，今回のアルゴリズムによる肺気腫の病勢進行度の定量化は，ある程度可能である．ただし，医師の評価値が「5」, 「6」の付近では計算機による進行度がかなりばらついており，進行度が中度付近の定量化が難しいことが知られた．
次に，実際の画像を評価した結果の一例を基準画像と共に Fig.11 に示す（Fig.10(b) の A と B に対応する）．病勢の進行度に関する医師の評価値 EV と実験による評価値 ÊV がそれぞれ EV = 6 . 0 0 に対してÊV =6.46（同図(a)），また，EV =9.00に対して ÊV =9.98（同図 (b)）と，比較的精度良く推定できている．また，その評価値の内訳（構成する各特徴量の値）を調べると，Fig.11(a) は，FW = 0.926，FA = 0.255，FG =-0.164，同図 (b) については，FW = 2.60，FA = 0.631，
FG = 1.19 であり，(5) 式の係数 α1 〜 α3 がほぼ 1 であることを考慮すると，いずれも比較的太さを重視した判定であった．

6．むすび

謝辞
日頃熱心に討論いただく名古屋大学鳥脇研究室の諸氏に感謝する．なお，本研究には名古屋大学大型計算機センターを利用した．また，本研究の一部は，
文部省科研費ならび厚生省がん研究助成金による．

[瀧嶋93]瀧嶋 任, 井上洋西 : 新臨床内科学(第6版). 医学書院 : 147-152, 1993
[鳥脇 94]鳥脇純一郎 , 館野之男 , 飯沼 武 編著: 医用 X 線像のコンピュータ
診断 . シュプリンガー・フェアラーク : 36-148, 1994

AA AA AA AA
AA
AAAAAAAAAAAAA AA AAAA
AA AA AA AA
AA
AAAAAAAAAAAAAAA A A AAAAAAAAAAAAAAA AA AAAA
AA AA AA AA
AA
p<0.052.0: mean ± one standard deviation

1.5

1.0

standard point

F
G 0.0

-0.5

-1.0

-1.5

するアルゴリズムを提案した．この手法では，まず，Deformable modelを用いて自動的に血管影を抽出し，次に，その抽出図形に対して 3 つの特徴量，具体的には，血管影の太さ，数，および，辺縁の明瞭さに関する特徴量を計算する．次に，それらの値を線形結合によって統合したものを用いて各 ROI での病勢進行度を定量評価する．
この手法を実際の画像に適用して，計算機から出力される数値と医師による評価とを比較検討したところ，計算機が求めた肺気腫の進行度は，医師の診断と 0.8 程度の高い相関を持つことが確認された．
今後は，より多くの試料での実験，その他の特徴
量の利用による定量化の精度の向上，さらに，ROIの自動設定や，肺野全体に対する進行度の評価などを予定している．

参考文献

本論文では，直接撮影胸部 X 線像上の肋間に設定した ROI に対して，肺気腫の病勢進行度を定量評価

0.5

Vol.3 , Jan.1999

1

2

3

Evaluation values by a medical doctor

Fig.9 Comparison between FG and evaluation values bya medical doctor.
-7-[長谷川 83]長谷川純一 , 鳥脇純一郎 , 福村晃夫 : 間接撮影胸部 X 線写真の自動スクリーニングのためのソフトウェアシステム AISCR-V3 について . 電子情報通信学会論文誌 J66-D(10) : 1145-1152, 1983
[鈴木 92]鈴木英夫 , 稲岡則子 , 高畠博嗣 , 他 : 胸部 X 線直接撮影像における肺腫瘤影自動検出システム - 肺癌の診断支援 . Med. Imag. Tech. 10(1): 17-22, 1992
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[宋 98] 宋 在旭 , 清水昭伸 , 長谷川純一 , 他 : 動的輪郭モデルとスケールス
ペース処理を用いた胸部 X 線像からの末梢血管影の自動抽出 . 第 37回日本エム・イー学会大会論文集 第 36 巻特別号: 337,1998[Ratib88]O.M.Ratib, N.J.Mankovich : Quantitative coronary arteriography:Design
and Validation. Radiology 167(3): 743-747,1988

A
AAAAAAAAA
A
A
A
A
A
A
AAA AAA A
AAAAAAAAA
A
A
A
A
A
A
A
A
A
A
A
A
A
A
AAAAAAAAA
A
A
A
A
A
A
A
A
A
A
A
A
A
A
AAAAAAAAA
A
A
A
A
A
A
A
AAA AAA A
AAAAAAAAA
A
A
A
A
A
A
A
A
A
A
A
A
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A
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Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol. 3 , Jan.1999

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Correlation coefficient : 0.705

10.0

Coefficient ofequation (5)α1=1.00

9.0

9.0

α2=-0.0226
α3=1.43α4=5.88

8.0
Eˆ V

6.0

5.0

8.0
Eˆ V

7.0

α2=0.912
α4=5.35

A

6.0

5.0

4.0
3
4
5
6
7
8
5
6
7
8
9
EV : evaluated by a doctor
EV : evaluated by a doctor(a) Without correction by Eq.(2) and Eq.(6).
(b) With correction by Eq.(2) and Eq.(6).
Fig.10 Relationship between EV and ÊV .

4.0

3

4

A standard image

An image to be evaluated(a) In the case of EV = 6.0

A standard image

B

Coefficient ofequation (5)α1=1.11α3=0.970: evaluated by a computer: evaluated by a computer

7.0

Correlation coefficient : 0.810

10.0ÊV = 6.46
An image to be evaluated(b) In the case of EV = 9.0 ÊV = 9.98
Fig.11 Experimental results of evaluating the advance of pulmonary emphasyma.
-8-9コンピュータ支援画像診断学会論文誌

Vol.3 , Jan.1999

著者紹介
宋在旭（そん ちぇうく）

鳥脇純一郎（とりわきじゅんいちろう）1988 年韓国海洋大学卒．1995 年同大大学院修士課程修了．現在，名大大学院博士課程後期課程に在1967年名大大学院博士課程了．同年名大工学部助手．以後，1970 年助教授，名大大型計算機センター

学中．医用画像処理に関する研究に従事．

助教授，豊橋技術科学大学教授，名大工学部電子工学科教授を経て，1985 年より同情報工学科教授．工博．パターン認識，画像処理，グラフィックス，および，それらの医学への応用に関する研究に従事．
著書：「認識工学」(コロナ社)他．

清水昭伸（しみず森あきのぶ）

雅樹（もり まさき）
昭和 54 年札幌医大医学部医学科卒業．昭和 59

1989年名大工学部電気卒．1994年同大大学院了．
現在同大助手．医用画像処理に関する研究に従事．

年同大学助手．平成 1 〜平成 2 年米国アイオワ大学に留学．平成 3 年札幌医大講師，平成 6 年札幌厚生病院呼吸器科主任医長，平成8年 同 主任部長．医学博士．呼吸器病学，胸部Ｘ線・ＣＴ診断，医用画像処理などの研究に従事．
日本ME学会，日本内科学会，日本胸部疾患学会，

長谷川純一（はせがわ日本気管支学会，日本結核病学会，日本肺癌学会，日
本画像医学会，コンピュータ支援画像診断学会会

じゅんいち）

員．

昭 49 名大・工・電気・電子卒．昭 54 同大大学院博士課程(情報工学専攻)了．名古屋大学工学部電子工学科助手，昭 61 同情報工学科講師．昭 62 より中京大学へ移り，教養部助教授，昭 63 同教授を経て，
平4 から同大学情報科学部教授．工博．パターン認
識，画像理解，および，それらの医療・スポーツ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，米国 IEEE 各会員．

Quantitative Evaluation of the Degree of Advance of Pulmonary Emphysema
Using Conventional Chest X-Ray Images
Chaeuk SONG*1, Akinobu SHIMIZU*1, Jun-ichi HASEGAWA*2,
Jun-ichiro TORIWAKI*1 and Masaki MORI*3*1

Department of Information Engineering, Graduate School of Engineering, Nagoya University*2

School of Computer and Cognitive Sciences, Chukyo University*3

Department of Respiratory Medicine, Sapporo Kosei General Hospital

Abstract
This paper describes a method for quantifying the degree of pulmonary emphysema, one of lung’s diseases, by using conventional chest Xray images. With this method, extraction of blood vessel shadows in lung is carried out first by using a deformable model and the scheme ofscale space. In order to characterize the pulmonary emphysema in the chest X-ray images, we determine three features seemed to be strongly
correlated to the advance of pulmonary emphysema, which are derived from extracted blood vessel shadows. From comparison between theperformance of this method and that of a medical doctor, our results show that this method can be a useful aid in quantitative evaluation of
the degree of advance of pulmonary emphysema.

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