コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol. 7 No. 4 - 4 Jun. 2003

研究論文

領域拡張法を用いた多時相腹部 X 線 CT 像からの肝臓領域自動抽出手順
渡辺恵人＊ 1 瀧剛志＊ 2 長谷川純一＊ 1 ＊ 2 目加田慶人＊ 3
要旨
本論文では，多時相の腹部 X 線 CT 像から，肝臓領域を自動抽出するための一手順について述べる．肝臓の CT 診断では，一人の被験者に対して，撮影時刻の異なる計 4 種類(時相)の CT 像が用いられる．しかし，造影剤の影響で，それぞれの画像に映る肝臓領域は濃淡パターンが大きく異なるため，肝臓領域自動抽出に関する従来の研究では 1 種類あるいは 2 種類の CT 像のみを用いるものがほとんどであった．
そこで本文では上記 4 種類の CT 像のすべてから同一の手順で肝臓領域を抽出する方法を提案する．この手順は，領域拡張法を基本とし異なる種類の CT 像には処理パラメータの変更のみで対応可能である．実験では，実際の CT 像に本手順を適用し，比較的良好な抽出結果が得られたことを示す．

Key words : liver region extraction, X-ray CT image, multi-phase, region grewing, CAD

んどない．しかし，実際には，どの時相の CT 像も診

1. まえがき
近年，CT 像の体軸方向の解像度は大幅に向上し，多数のスライス像からなる 3 次元画像が臨床の場で広く用いられるようになった．しかし，その一方で，画像量の増大は読影医の負担を確実に増加させており[縄野 00]，そのため，計算機を用いた診断支援

断に利用される可能性があるので，CAD システムもすべての時相のCT像から肝臓領域を抽出できる機能を備えるべきである．
そこで，本論文では，上記 4 時相すべての CT 像から基本的に同じ手順で肝臓領域を抽出する方法を提案する．この手順は，時相の違いに対して，1個の処(CAD)システムの実用化が強く望まれている．とくに，肝臓の CT 診断では，通常，造影剤注入前，およ理パラメータのみの調整で対応するため，撮影装置や撮影時期の違いで画像の性質が多少変わっても比び，注入後の異なる 3 時刻に撮影した計 4 種類(以下時相とよぶ)の CT像が用いられるため，CADへの期待較的容易に対応できると考えられる．また，本手順は，文献[一杉 02]の方法とは違い，各時相間の関係も大きい．
一般に，CADシステムには，対象となる臓器領域を自動識別する機能が備わっていることが望ましく，位置や形状のばらつきの大きい臓器ほどその重要性は大きい．従って，肝臓 CAD システムの開発においても，肝臓領域の自動抽出は重要な課題となる．

は基本的に使わないため，仮に 4 時相すべてが揃わない場合でも利用可能である．
以下，2. で処理対象の性質について述べたあと，3. で処理手順を述べ，4. で実験結果を示す．

肝臓領域の自動抽出に関するこれまでの研究では，しきい値処理を利用した方法[横山 02]，血管領域を2．処理対象の性質利用した方法[Saitoh02]，異なる 2 つの時相の CT 像から得られた CT値の 2次ヒストグラム特徴を用いる

CT 像に加えて，造影剤注入後，35 〜 40 秒後に撮影したもの(早期相)，60 〜 70 秒後に撮影したもの(門方法[桝本 01]，一度大まかに抽出したあとで精密に抽出する方法[Masutani02]などが報告されているが，脈相)，および，3 分後に撮影したもの(晩期相)の計4 種類(4 時相)の CT 像が使われる．Fig.1 は同一被験

それらは単一時相，あるいは 2 つの時相の CT 像のみを対象にしており，上記 4 時相の CT 像すべてを対象者に対する各時相； (a)非造影CT像，(b)早期相，(c)門脈相，(d)晩期相の画像例である．これらは，ほぼにして抽出を試みた例は文献[一杉02]を除いてほと同じ位置のスライスを表示したものであるが，造影剤によって肝臓領域の濃淡が大きく変化しているの＊1がわかる．また，被験者の体位の変化や呼吸の影響で，画像間で臓器自体の形状も異なっている．これ

中京大学大学院情報科学研究科情報認知科学専
攻〔〒 470‑0348 愛知県豊田市貝津町床立 101〕＊2
中京大学情報科学部メデイア科学科＊3
名古屋大学大学院情報科学研究科メディア科学専攻

肝臓 CT診断では，造影剤注入前に撮影した非造影は，各時相ごとに肝臓領域を抽出しなければならないことを意味する．

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Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol. 7 No. 4 - 4 Jun. 2003(b) 造影 CT 像(早期相)(a) 非造影 CT 像(c) 造影 CT 像(門脈相)(d) 造影 CT 像(晩期相)
Fig.1 Examples for abdominal X‑ray CT images.(Window level 40, Window Width 300)を得る．この体領域に対して収縮処理を行い，得ら

3．処理手順れた領域を以後の処理範囲とする．

3．1 処理概要
肝臓領域は形状やCT値に個人差があるため，その3．3 平滑化
時相情報自動抽出に，形状モデルの利用や，単純なしきい値処理での対応は難しい．しかし，一つの画像内の肝臓領域はほぼ同じ CT 値(濃度値)を持ち，かつ，その変化も比較的滑らかであるため，ここでは領域拡張法[森 94]を基本にした抽出手順を考えることにする．その場合，肝臓領域に近い臓器への誤拡張を防

腹部X線CT像

投影

処理範囲の決定

2値化

平滑化

逆投影
しきい値の決定

ぐため，領域拡張の前処理として鮮鋭化処理を行い，肝臓領域輪郭付近の濃度値を上げておくと効果的で鮮鋭化ある．この考えに基づいて構築した処理手順を
Fig.2 に示す．以下，各ステップを詳しく述べる．

パラメータの決定

2値化
領域拡張開始候補点群

領域拡張開始点の決定
領域拡張

3．2 処理範囲の決定

整形

入力画像に対して，‑500[H.U.]以上が図形領域となるようなしきい値処理を施す．スライスの各断面

肝臓領域に穴埋め処理をすることによって，大まかな体領域
Fig.2 Processing Procedure.

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同じく，入力画像に対してメディアンフィルタを用いて，平滑化を行う．その画像に対して，opening‑

3．6 領域拡張以下の手順で領域拡張を行う．

closing 演算[小畑 96]を施し，細い血管などを除去する．

[Step1]パラメータ決定 3.4 で得た画像中の 3.5 で求めた領域 P の濃度値の平均値μ(P)，標準偏差σ

3．4 鮮鋭化(P)，体積 #(P)を求め，それより以下の式で領域拡張の上限 Cu，下限 Cl，領域拡張の体積の上限 v を設定する．

3.3 で求めた画像に対して鮮鋭化を行う．鮮鋭化
は，入力を F，出力を G とするとき，次式で定義される
G=F+ α D(F)(1)

Cu= μ (P)+a0 σ (P)Cl= μ (P)‑a0 σ (P)(2)(3)

v=k#(P)(4)

ここで，D は適当な差分フィルタ，αは鮮鋭化係数である．今回は D に最大方向一階差分フィルタを

ここで，a0 および k は 1 以上の適当な定数である．
[Step2]領域拡張開始点群の決定 開始候補点群のう用いた．この処理によって，臓器輪郭付近の濃度が高くなるため，領域拡張が他の臓器領域に及ぶこと

ち，3.4 で求めた画像中の濃度値が(2)式，(3)式で求めた値の範囲に入る領域のみを抽出し，この領域を(誤拡張)をある程度防ぐことができる．

Q とする．
[Step3]領域拡張 Qの各点の隣接する近傍の画素の3．5 領域拡張開始候補点の抽出
以下の手順で領域拡張候補点を決定する．

濃度値が Cl 以上，Cu 以下であるならば，その点を新た Q に加える．

[Step1]投影 上記3.3で求めた画像に対して，濃度値があらかじめ設定した 2 つの値(low, high)の間[Step4]パラメータ更新 Qの体積がvを越えた場合パラメータの更新を行う．そうでなければ Step5 のにある画素のみを体軸に垂直な n 方向にそれぞれ平行投影する．なお，high は肝臓領域内のCT 値の最大処理行う．パラメータの更新は，まず(5)式によってi 回目の処理パラメータ ai を変更する．

値辺りの値，low は肝臓領域内 CT 値の最小値より若干低めの値に設定しておく． 通常，造影剤を注入しai= β (ai-1-1)+1(5)た画像は，時間が変化するとそのCT値は非造影の時より高くなる．したがって，パラメータ high は処ここで，βは 0 以上 1 未満の適当な定数である．

理対象となる時相ごとに変える必要がある．一方，肝臓内の CT 値は造影により低くなることは無いた

次に，(2)〜(4)式の P を Q に置き換えて処理パラメータを更新する．そして領域拡張を再開する．すめ，low は時相ごと変化させなくてもよい． このときできる投影像は，肝臓領域が他の臓器よりCT値がなわち，領域拡張した体積が大きくなるほど，次第に拡張しにくくなる．

高いので，肝臓領域を通過した割合の多い点の出力は比較的高くなる．

[Step5]領域拡張終了判定 領域拡張された点が1つも無くなった領域拡張を終了し，そうでなければ[Step2]投影像上での肝臓領域抽出 Step1で求めた投影像を適当なしきい値で2値化することによって，[Step3]の処理から繰り返す．

投影像上での大まかな肝臓領域を表す 2 値図形を得
る．

3．7 整形
領域拡張で得られた結果に対して，収縮処理で領[Step3]逆投影 Step2 で求めた 2 値図形を逆投影することによって，3 次元多値図形を得る．

域をいくつかの部分領域に分離したのち，最大体積を持つ領域のみを拡散処理で元に戻すことによって，[Step4]しきい処理 Step3 で求めた多値図形の中で，先の処理範囲の左側半分(肝臓の存在する側)の不要な部分を削除する．さらにその結果に拡散 ‑ 収
縮型の図形融合を施し，不要な穴や空洞を除去する．

領域のみを適当なしきい値で 2 値図形化する．
[Step5]終了判定 Step4で求めた図形領域の体積が以上の結果をここでの最終的な肝臓領域とする．

ある範囲内ならば，その領域を領域拡張開始候補点群とし，そうでなければ，その条件に合う結果が得

4．実験結果られるまでしきい値を変化させ[Step4]をくり返す．

腹部 X 線 CT 像データベース 13 例 52 画像に対して実験を行った．実験に用いた処理パラメータをTable1 に，抽出結果の一例を Fig.3 および Fig.4 に- 61 -

Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol. 7 No. 4 - 4 Jun. 2003

Table1 Parameter values used in the experiments

処理種類

領域拡張開始候補点群

lowhighn

鮮鋭化α

領域拡張a0k

非造影80

β

パラメータ
早期相
門脈相013018060321.20.9非造影 CT 像

造影 CT 像(早期相)造影 CT 像(門脈相)

造影 CT 像(晩期相)Fig.3 Extraction results(yellow area) of liver region.

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晩期相130

コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol. 7 No. 4 - 4 Jun. 2003(a)心臓部まで抽出(非造影 CT 像)(b) 膵臓部を誤抽出(門脈相)(c) 隣接臓器の一部へ誤拡張(門脈相)(d) 脾臓領域の一部へ誤拡張(晩期相)Fig.4 Examples of miss‑extraction of liver region.
Table2 Evatuation results for all CT images used in the experiments.

成功数
拾いすぎ
見落とし心臓脾臓
拾いすぎの内訳
膵臓腎臓
失敗数

非造影862%
431%
18%
4100%
00%
250%
125%

早期相1185%
00%
215%
00%
00%
00%
00%

門脈相
754%
646%
00%
00%
00%
467%
233%

晩期相
1077%
323%
00%
00%
267%
267%
00%

示す．ここで，時相ごと変化させるべきパラメータ

いすぎの発生場所とその数も合わせて示してある．

は，領域拡張開始候補点を抽出するために投影する濃度値の条件の上限であり，時相の早い順に

この結果から，早期相と晩期相については比較的良好な結果が得られていることが分かる．また，失敗

80,130,180,130[H.U]とた．
残りのパラメータはすべての時相共通で， low=0[H.U.]，α =3，a0=2，k=1.2，の多くは，拾いすぎによるものであることもわかる．非造影 CT 像においては，過抽出した 4 例すべて

β =0.9 とした．
において，血管部を介して，心臓領域に達していた
まず，抽出結果を，目視で，成功と失敗に分け，さTable3 Quantitative evaluation results for CT im‑ages taken without contrast medium.
らに失敗を拾いすぎと見落としに分けて集計した．
目視の基準としては，他の臓器等の誤抽出の有無，症例番号1234
先端部などの細い領域の抽出具合を重点的に調べ一致度 0.852
0.716
0.810
0.780
た．結果を Table2 に示す．拾いすぎについては，拾- 63 -

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(Fig.4(a))．また，成功と判断した例においても，そのほとんどは肝臓外血管領域を抽出していた．こ

抽出精度の改善していくことと，今回の結果を利用した病変検出などを行っていく予定である．

れは，肝臓領域と血管領域とのCT値との差が小さいことが原因と考えられる．また，早期相以外で起き謝辞

た膵臓，腎臓，脾臓などの拾いすぎ(Fig.4(b),(c),(d))についても同様の原因が考えられる．また，早期相における見落としは，造影のむらが主な原因と考えられる．
次に，試料の一部に対して，抽出結果の定量的評価を行った．具体的には，非造影CT像4例に対して，肝臓領域と血管領域を手入力で抽出した結果と，抽出結果との比較を行った．ただし，今回は肝臓領域だけにしぼった評価を行いたいため，抽出結果から手入力の血管領域を除去したものを改めて抽出された肝臓領域とみなし．それと手入力の肝臓領域との一致度を計算した．一致度には，和集合領域に対する積集合領域の体積の割合(最大値 1，最小値 0)を用いた．結果は Table3 の通りである．なお，この 4例の中で成功とされたのは症例 1 のみで，残りはすべて，心臓領域を誤抽出した例である．今回用いた一致度は，結果の良さを評価する指標の一つにすぎない．また，この評価尺度は，全体的な一致度を測る評価尺度であるため，前に述べた目視評価と一致するとは言えない．特に症例 3 に対しては，誤抽出した心臓領域に対して，肝臓領域が非常に大きいため，症例 1 の結果と数値的にはあまり差はなかったと考えられる．しかし，全体的に拾いすぎの傾向があるにもかかわらず，一致度は比較的高い値が得られたと思われる．一方，見落としは少なかったため，今回の結果を病変検出などに利用する場合には，病本研究を行うにあたり，貴重な試料を提供頂いた
国立がんセンター東病院縄野繁博士に感謝する．また，日頃からご指導賜る名古屋大学鳥脇純一郎教授（現中京大学)，ならびに，熱心にご討論いただく中京大学長谷川研究室および名古屋大学旧鳥脇研究室諸氏に感謝する．本研究の一部は厚生労働省がん研
究助成金，文部科学省私学 HRC 補助金によった．
参考文献[縄野00] 縄野繁: 読影フィルムが津波のように押し寄せてくる，コンピュータ支援画像診断学会ニューズレター，No.28 :pp.12‑13，2000[横山 02] 横山耕一郎 , 北坂孝幸 , 森健策 , 他：非造影 3 次元
腹部 CT 像から抽出された肝臓領域に対する定量評価，電子情報通信学会医用画像研究会資料 , MI2002‑44: pp.47‑52
2002[Saitoh02] Takeshi Saitoh, Yuta Tamura Toyohisa Kaneko:Automatic Segmentation of Liver Region Through BloodVessels on Multi‑Phase CT, Proc.ICPR 2002: I, pp.735‑738, 2002
[桝本 01] 桝本潤，堀雅敏，佐藤嘉伸，他: マルチスライス CT 画
像からの肝臓領域自動抽出，電子情報通信学会論文誌( D ‑II), J84‑D‑II, 9: pp.2150‑2161, 2001
[Masutani02]Yoshitaka Masutani : RBF‑Based Representationof Volumetric Data: Application in Visualization andSegmentation, Proc.MICCAI 2002, 2: pp.300‑307, 2002[一杉 02]一杉剛志，清水昭伸，小畑秀文：マルチスライス CT 像
からの肝臓領域の自動抽出手法の開発，電子情報通信学会
技術研究報告 , MI2002‑45: pp.53‑58, 2002
[小畑 96] 小畑秀文:モルフォロジー，コロナ社，東京，1996[森 93]森健策 , 長谷川純一 , 鳥脇純一郎 , 他：3 次元 X 線 CT 像
からの気管支領域の自動抽出 , 電子情報通信学会パターン
認識・理解研究会資料 , PRU93‑149: pp.49‑56, 1994

変を見落とす危険性はかなり少ないと思われる．なお，今回の定量的評価は，非造影CT像についてのみ行ったが，非造影 CT像は 4時相の中では肝臓領域の抽出が最も難しい C T 像であることを考えれば，著者紹介
渡辺Table3の結果は本手法がかなり有望であることを示していよう．

恵人（わたなべしげと)

平 12 中京大・情報・情報卒 . 平成 14 同大学大学院情報科学研究科修士課程修了．現在同大学院博士課程後期課程在学中．
主に，3 次元医用画像処理に関する研究に従事．

5. まとめ
本文では，腹部 X線 CT像からの肝臓領域自動抽出手順について述べた．肝臓のCT診断には，通常撮影時刻の違う 4 種類(時相)の CT像が用いられるが，本瀧 剛志（たきつよし）

平成 6 年中京大学情報科学部情報科学科卒業．

手順は領域拡張法を基本にしているため，拡張用パラメータを変更するだけでどの時相の CT 像にも対

平成 8 年同大大学院修士課程了，平成 11 年同大学応できる．実際のCT像を用いた実験の結果，特定の時相の CT 像に対してはやや領域を拾いすぎる傾向

手，平成 12 年同学部メディア科学科に移り現在に院博士後期課程（情報認知科学専攻）了．博士（情報科学）．同年，中京大学情報科学部情報科学科助至る．画像処理およびその集団行動・スポーツ解はあるものの，見落としは非常に少なく，全体としては比較的良好な結果であった．

析への応用に関する研究に従事．

今後は，腹部臓器の解剖学的な知識を用いた領域- 64 -コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol. 7 No. 4 - 4 Jun. 2003

長谷川純一（はせがわじゅんいち）

昭 49 名大・工・電気・電子卒．昭 54 同大学院博士課程（情報工学専攻）修了．同年名大工学部電子工学科助手，昭 61 同情報工学科講師．昭和 62より中京大学へ移り , 教養部助教授，63 同教授を経て，平成 4 から同大学情報科学部教授．工博．パ
タ−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，コンピュータ支援画像診断学会，米国 IEEE 各会員．

目加田慶人（めかだよしと）

平 3 名大・工・情報卒．平 8 同大学大学院博士後期課程修了．平 8 宇都宮大学工学部情報工学科
助手．平 13 より名古屋大学大学院工学研究科情報工学専攻助教授，平 15 より同大学大学院メディア情報科学研究科メディア科学専攻助教授，現在に至る．画像処理とその医用応用，信号処理などの研究に従事．博士(工学)．電子情報通信学会，日本医用画像工学会，コンピュータ支援画像診断学会各会員．

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A Method for Automated Extraction of Liver Regions from Multi-Phase Abdominal X-ray CT Images Based on Region Growing
Shigeto WATANABE*1, Tsuyoshi TAKI*2, Jun-ich HASEGAWA*1*2, Yoshito MEKADA *3*1

Graduate School of Computer and Cognitive Sciences, Chukyo University*2

School of Computer and Cognitive Sciences, Chukyo University*3

Graduate School of Infomation Science, Nagoya University

Abstract
This paper presents a method for automated extraction of liver regions from multi-phase abdominal X-ray CT images. In CT diagnosis ofliver, four abdominal CT images taken at different phase are used. Liver regions in those CT images have different gray pattern due to timevariation of distribution of the contrast medium. Therefore, most of previous studies on automated extraction of liver region has used only one
phase or two phases of CT images. In the paper, we propose a single procedure which can extract liver regions from all phases of CT images isproposed. This procedure is based on region growing technique with single parameter easily adjustable to each phase of CT images. Using
practical CT images, performance of the proposed method is evaluated experimentally.
Keywords: liver region extraction, X-ray CT image, multi-phase, region growing, CAD- 66 -