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叫√寸ヽ ･J､√一CADM News Letter(No. 36

2002.9トピックス

肝臓領域抽出コンテストの実施要額
清水昭伸※1,縄野繁※2
2002年11月30日(土), 12月1日(金),大阪大学コンベンションセンター(吹田キャンパス内)にて第12回コンピュータ支援画像診断学会大会が開催されます.その大会期間中にマルチスライスCT像からの肝臓領域抽出コンテストが予定されていますが,本稿ではそのコンテストにおける抽出アルゴリズムの評価法について説明します.
アルゴリズムの評価には, 3次元腹部データベースVol. 1 (図1左参照)に対する定量評価(評価1と呼ぶ)と,大会当日に配布する未知画像データに対する目視評価(評価2と呼ぶ)の2つを行ないます.以下に,各評価の詳細について示します.

図1 3次元腹部データベースVol. 1の画像の例とその手入力の肝臓領域(灰色)と血管領域(黒色)(手入力領域については右のHPで公開中 http://www. tuat. ac. jp/ simizlab/CADM/correct. html)●評価1 : 3次元腹部データベースVol. 1に対する定量評価
造影なしの4つの3次元画像については肝臓領域の手入力領域(図1右参照)を用意しましたので,これを正解と考えて抽出された領域の精度を評価します.具体的には,次式の一致度(冗)を用います.
一致度(%) =ここで, Tは手入力の肝臓領域, Rは抽出された領域, n(カは領域x内の画素数を表します.なお,今回は血管領域は抽出されていても抽出されていなくてもどちらでも良いとするため,あらかじめ抽出領域から※1 :東京農工大学大学院生物システム応用科学研究科184‑8588小金井市中町2‑24‑16※2 :国立がんセンター東病院放射線部277‑0882柏市柏の葉6‑5‑1
2

CADM News Letter(No.36)些些空
手入力の血管領域(図1右参照)を除いたものを嶺域Rとして一致度を計算します.ただし,今回用意した
血管蘭域は主な血管のみであるため,それ以外の細い血管額域が抜けてしまうアルゴリズムの場合には注意が必要です.また,今回は造影された画像に対しては手入力領域が用意できていないため,これらの画像に対する評価は次回以降となります.
●評価2 :未知画像データに対する結果の目視評価
コンテストの参加グループは,大会当日会場に用意された計算機に開発したプログラム(実行形式)をイ
ンストールして頂きます(CPUやメモリなどの仕様,用意するライブラリ等についてはコンテストの肝
h=p://www. tuat. ac. jp/ simizlab/CADM/indexO. html で漸次公開します).その後,コンテスト実行委員会のスタッフがその実行ファイルを未知画像データに適用し,抽出された葡域を複数の医師(2‑3名)が評価します.評価用画像の概要,入力可能な情報,医師による評価法,などは以下の通りです.
評価用画像について3症例(=3被検者) 12シリーズ(1症例に単純､造影早期相､門脈相､晩期相の4シリーズが含まれる)
用意する予定です.̲解像度や造影の条件はこれまでに配布したデータベースと同様のものを用意します.な
お,難易度(医師による主観評価)は,易,普,難の3段階(一つ一つの症例がそれぞれ,易,普,難に対応)を予定しています.
入力可能な情報について
画像の入力時には,画像サイズ, Voxelの空間解像度,造影に関する条件が同時に入力可能です.また,一度に入力される画像(シリーズ)の数には制限は有りません.同じ被検者の4シリーズを同時に入力する事も可能です.
医師による評価法について
医師は各症例に対して1シリーズ(単純､造影早期相､門脈相､晩期相の4シリーズの内のいずれか)のみ評価します. ‑症例に対して処理結果が複数存在する場合(例えば全シリーズに対して抽出結果が存在する場合)には,どの結果を評価するかは各グループが決めて下さい(抽出結果を見た後で決めて頂いても結構です).次に,抽出結果は原画像と同じ解像度の二億画像(肝臓額域内が1.それ以外が0)とします.その画像から,実行委員会が用意したプログラム(http://www. tuat. ac. jp/ simizlab/CADM/programO. html)
によって領域の輪郭を原画像上に重ねた画像を作成し,それを用いて評価を行ないます.具体的には,輪郭を重ねた画像と原画像(いずれもスライス像)を横に並べ,そのスライス像を手動で次々に送りながら輪郭の抽出精度を目視で評価します.ここで,表示ウインドウは‑110瓜in‑i90乱U.)とします.また,評価1
でも述べた通り,血管額域は抽出されていても抽出されていなくてもどちらでも良いとします.なお,上記の評価は複数の医師(2‑3名)が独立に行ないます.また,評価をしている結果がどのグループの結果であるかは医師には分からないようにします.
●総合評価(アルゴリズムの順位付け)
総合評価は,評価2を行なった医師全員が評価1と2の両方の結果を考慮して合議によって行ない,順位付けを行ないます.ここで,評価1が造影なしの画像に卸してしか行なえない事から,造影なしの画像を処理対象としないアルゴリズムには評価値が存在しない事になります.また,実際に臨床の現場で用いる場合には,未知画像に対する結果の方が重要になります1そこで,総合評価ではあくまでも評価2の方を重視します.なお,計算コストについては参考資料として扱います.
本コンテストでは,評価の透明性を高める為に,医師による採点結果は公開します.また,各グループから提出された評価用の結果画像も基本的には公開としますが,都合により公開が望ましく無い場合には実行委員会までご連絡下さい.
最後に,本アルゴリズムコンテストではr放射線医学総合研究所の舘野之男先生のご厚意により,優秀なプログラムに舘野賞を授与することになりました.本年度は,最も優秀なプログラムを開発した研究グルー
プに賞金1 0万円が贈呈される予定です.
以上.

3

CADM News Letter(No.36) 2002.9

技術交流の輪‑ 1

名 取(34号)

桂 川(35号)

画像認識:診える?見えない?
石垣武男*
学生に｢どこに異常がある? ｣と下の写真を見せると｢石灰化があります｣と答える(矢印)｡ ｢よくわかったね｣と言うと､ ｢パッと見れば目に付きます｣と｡ ｢これ何?｣と問うと｢･‑‑腎臓の陰影に重なっているので腎結石でしょうか? ｣と答える｡ ｢単純X線写真
は三次元構造が二次元で表現されているんだよ｡
腎臓に重なるまではいいけど､短絡的に､だから腎結石､というのはまずい｡これは胆石だよ｣というと｢何故､これが胆石と分かるのですか? ｣と聞く｡｢それは､石灰化の形とその場所などから判断するのだ｣｡ ｢はあ｣と浮かぬ顔をする｡

る時も自分でルールを作って異常があるかどうかを
自らの知識と照らし合わせて確認する必要がある｡
その作業の積み重ねで診断ができるのである｣と指導する｡｢この写真(右上)では､あってはならない場所に何かある｡何だ? ｣と問うと｢小腸にガスが多い｣という｡｢確かに､大人でこんなに小腸にガスがあるのはよくないけど､あってもいいではないか｣と言うと考え込んでしまう｡ ｢肝臓の領域はどうだ｣とヒントを言うと｢あ!こんなところに管状のガス像がある｡月旦管のガスだ｣とわかる(矢印)0 ｢君は写真を眺めている
けど診てないな｣と言うと｢はい｣｡ ｢電車の運転手が信号を一つ一つ指さして確認するように写真を診｢この写真(上)でどこがおかしい? ｣と問うと即答はこない｡ ｢腎臓の輪郭はどうか? ｣というと右の腎臓の輪郭は大体は正確に指摘する｡ ｢左は? ｣と聞く

* :名古屋大学医学部付属病院放射線科 〒466‑8550名古屋市昭和区鶴舞町65

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CADM News Letter(No.36) 2002.9と正確になぞる生徒もいる(矢印)が､とんでもない輪郭を指摘するのもいる｡例えば白抜き矢印で示す範囲を｡ ｢その横に走る帯状の影は何だ?｣と聞いてもすぐには答えない｡ ｢右側に連続しているだろう｣というと｢あれ?何だ
これは｣ ｢パンツのゴムだ｣ ｡その陰
影にまどわされて左の腎臓の輪郭を間違えたのだ｣というと､納得する｡
ここに示したように､腹部エックス線単純写
真は解析が難しい画像である｡胸部単純写真とはその解析論理が異なる｡胸部写真ほどに体系的な構造が描出されているわけでもない｡現在
では他のモダリティの方がわかり易いのであまり撮影されることもなくなってきたが､画像認識という点では面白い分野ではある｡
CADM News Letter No.21 (1997.9)号で森雅樹氏が｢人間の見方と機械の見方｣という題で寄稿されているが､専門家が写真を読影する際の状況を正確に記述されている｡ここで述べた学生の見方はどちらかというと｢機械｣に近いのであろう｡目では見えていてもその意味付けができないのである｡しかし､学習するにしたがって｢点･線･面｣により形成される写真上の｢絵｣の意味が理解できるようになるのである｡一枚目の画像では｢ここを見ろ｣というばかりのコントラストで胆石が描出されている｡
この所見は医学生でなくても､おそらく､誰でもが｢この白いのは何だ?｣と指摘するであろう｡ ｢診えなくても､見える｣のである｡
二枚目の写真では､人間(学生)の目が写真を見る手順の体系化がなされているかどうかを知るのに都合がよい｡眼による探索は網膜中心宿に焦点を結ぶように眼球が移動しながら行なわれる｡この時に､網膜中心寓からはずれた周辺部の視覚は中心商に比べて鋭敏ではな
いもののより大きな範囲をカバーする｡読影の際には｢注視点を移動させる手順｣というものを熟練した放射線医は持っている｡この写真で
は｢肝臓の領域はどうか｣ということで注視点を移動させれば恐らく胆管のガスにはすぐ気が付くであろう｡しかし､漫然と写真を眺めているだけでは胆管ガスには気が付かないであろう｡
画像読影の過程には､画像の認識における脳の働きが関与する｡脳における内部知覚は､視覚という外部知覚と連動して働いている｡意味のある構造パターン､すなわち異常所見の認識は｢見たものを脳に蓄積されたデータと照らし合わせ最終的に判断する｣という過程である｡｢妻とその母｣ (W｡E｡Hill)という有名なだまし絵がある｡見方により｢老婦人｣であったり｢若い婦人｣であったりする｡点･線･面の互いの位置関係から､どれを主たる像とし､どれを従たる像(背景)と認識するかにより見え方が異なるのである｡

例えば､ひとつの線が｢2種類｣の形を表現するのである｡単純な曲線が一方の解釈では凸となり､他方の解釈では凹となるのである｡これをどう捉えるかは､どちらの側に意味付けの主体を置くかということで異なるのである｡
3枚目の腹部単純写真では､下着のゴムが明瞭に描出されている｡この線を｢意味のあるもの｣と理解してしまうと｢主たる像｣の一部として認識してしまい､意味の無い面を｢病的｣なものとして判断してしまう｡まったく意味のない点･線を関連付けてしまうと｢誤診｣という結果を招くことになる｡腹部単純写真ではこういった暖味な点･線･面が｢見える｣のでその意味付けを判断して写真を｢診る｣必要がある｡
前述したごとく､腹部単純写真は超音波やCTの普及により､救急医療などの特殊な場合を除いて用いられないようにな･りつつあるが､この複雑な写真の診断をCADで試みることは無理であろうか?これこそまさに｢画像認識｣の最たるものと考えるのだが｡｡
参考文献
MAMeyers. Dynamic radiology of the abdomen.
Springer‑Verlaag, 1988

5

超音波を用いた組織性状診断
新田尚隆※
超音波断層像(Bモード像)は､音響インピー

超音波は減衰や散乱などの波動現象が顕著であ

ダンスが異なる組織ごとの境界において､生体内るが故に､ MR IやⅩ線CTと比較して形態情報に照射した超音波の反射(エコー)強度を輝度変の表示には劣る部分がありますが､このような障

調し､体内の形態構造を画像化したものですが､害と思える現象を逆に積極的に利用し､物理的なMR IやⅩ線CTのようなモダリティと比較して生体音響パラメータを計測及び映像化して､組織

空間分解能が低く､かつスペックルと呼ばれる斑の機能的な情報を得たり､性状変化を捉えたりす

状のノイズを含み､さらに超音波の散乱や吸収減る分野は､総称してtissue characterizationなど

衰などの影響から特有のアーチフアクトが現れると呼ばれ､超音波が得意とする分野の一つです｡

ので､読影に熟練を要することはよく知られてい例えば､生体内組織の音速や減衰分布を可視化すます｡一見､欠点が多いように思われる超音波診

るものとして､ Ⅹ線CTアルゴリズムを模倣した断が臨床に広く普及しているのは､被曝等なく体

超音波CTの乳腺適用などはその代表例です｡ま

内を観察できる非侵襲性､組織動態を観察できる

た超音波には､血流などの組織動態を簡便に計測

実時間性､廉価性､スクリーニングの簡便性などできるという長所もあります｡このような観点にが挙げられます｡超音波断層像における診断基準基づく乳腺腫癌正診率向上のための他の試みとしは長年の蓄積から確立されたものがあり､本稿テては､実用に供されている超音波カラードプラ法ーマである乳腺においても､文献1)の良悪性腫癌を利用した乳腺腫癌診断法が提案されています2)0の鑑別基準によると､典型的な良性腫癌の形状はカラードプラ法では血流速度や血流量を計測して卵形で内部エコーは均一若しくは無反射であり､血流分布をBモード像にカラーマッピングするこ

後部エコーとしてtadpole‑tale､ lateral shadowとができますが､腫癌ではその進展に伴って増血が観察される一方､悪性の場合は､辺縁が不整で作用による血流量の増加が生じ､血流の存在を表

内部エコーが不均質であり､後部エコーとしては

すカラーピクセルが血流量増加に対応して多数出腫癌の直下に強い減衰が観察されるなどがありま現するようになるので､そのピクセル計数に基づす｡医師は現在､このような形態的所見に基づいく良悪性腫癌の鑑別が試みられています｡て診断を行っているわけですので､この特徴をコ

このような処理はまさにCAD向けであると考

ンピューターに学習させることによって診断支援

えられます｡すなわち､超音波Bモード像におけを行う観点から､本学会に入会されている方々のる形態情報に基づくCAD支援が困難である場合

研究対象に超音波画像が含まれることは明らかでにおいても､超音波による物理量の計測結果(こありますが､ Ⅹ線やMR Iに比べて研究事例が少の場合は速度及び流量)を併せ持ったカラードプ

ないのは､超音波像の画質が他のモダリティと比ラ像は､ CADの格好の対象となり得るように思較して劣っていることが一因であると言えます｡

われます｡※:筑波大学

電子･情報工学系〒305‑8573
6茨城県つくば市天王台1‑1‑1

CADM News Letter(No.36) 2002.9

一方､超音波を用いた組織性状診断で最近注目

織の相対的な硬さ分布を反映した画像化法であり､されている技術に､組織内の弾性(硬さ)分布を実用化に近い技術であると認識されています｡

画像化する組織弾性イメージングがあります｡触

先に述べたカラードプラの事例のように､組織診の要領で体表を静的に圧迫すると､正常組織に弾性イメージングが実用に供される段階に至れば､比べて硬く変性した癌は小さく歪むことになりま

CADとの連携も想定できるように思われます｡

す｡従って組織弾性イメージングでは､超音波プ

診断のみならず､例えば検診においても組織弾性

ローブなどによる圧迫で生じた組織内の局所的なイメージングが利用されるようになれば､得られ歪みを超音波波形の変化から信号処理的手法を用た弾性画像に対してCAD的な手法を組み合わせ

いて計測し､歪み値の分布をグレースケールに変ることにより､これまでの超音波により得られた

換して画像表示することで､癌などの疾患部を硬形態情報に基づいての医師の読影支援に､新しくさの観点から可視化することができます｡乳管癌

組織性状情報を加えた支援とすることができるのにおいては､正常乳腺より非浸潤性腫癌の方が硬で､スクリーニングの段階で病理的な精査に近い

く､さらにそれよりも浸潤性腫癌の方が硬くなる診断を行うことが可能となり､正診率のさらなるように､その進行に伴って硬さが次第に増すこと向上に寄与するものと期待されますが知られており､実際に病理医が癌の進展範囲を

性イメージングとの融合段階に至るには克服すべ

同定する際､触知による硬さ情報を参照しているき問題がまだ多く､その実用化には時間がかかることから考えても､弾性イメージングは癌の良悪ものと思われますが､期待できる技術展開の一つ

性及びその進展範囲の同定に適した手法と言えまとも思われます｡

CADと弾す｡硬さを絶対量として求めるためには,超音波

前号の潰滝先生がご説明されたように､超音波により推定された歪みを入力データとして弾性係診断装置のフルデジタル化に伴い信号処理の自由

敬(ヤング率など)を推定する必要があり､これ度が高まり､ソフトウェアの重要性が認識されては一種の逆問題となりますが､境界条件などが設いる昨今ですが､このような傾向は乳房超音波診定し易い乳房は､組織弾性イメージングに最も適断におけるCADに､本稿で紹介しました弾性のした臓器であるため､多くの研究者により乳房のような物理量の計測という概念を付け加えること

弾性イメージングが試みられています｡組織の弾を容易にすると思われます｡このような観点から､性を計測する研究は古くからありますが､弾性率

乳房診断の自動化が十分な根拠と診断能を併せ持のような硬さの絶対量を計測する手法は､ 1991って行われるようになればと期待しています｡

年に米国のOphirによりelastographyとして提唱されました3)｡筆者が所属する筑波大学電子･参考文献

情報工学系の椎名毅教授の研究グループにおいて

1)小林,臨床超音波シリーズ1乳腺･甲状腺,南江堂,東京1983.

も､効率的に組織弾性イメージングを行うための信号処理アルゴリズムを開発し､臨床乳腺診断へ

2)萩原,椎名,植野,カラードプラ法による乳癌の応用を試みています｡これまで乳腺腫疫を対象

内血流状態定量化の試み, J Med. Ultrasonics,としたmvitro実験やinvivo実験を行い､非常にvol.23, 21‑31, 1996.

硬化した浸潤性腫疲のみならず､非浸潤性腫癌に

3) J. Ophir et ah, A quantitative method for

おいても組織弾性イメージングでその形状や進展

imaging the elasticity of biolo由cal tissues,

範囲を､明瞭に同定できることなどを確認してきUltrason. Imaging, vol.13, 111‑134, 1991.

ました4)｡弾性イメージングにおいて､定量的な4)椎名,新田,植野, J.C.Bamber,複合自己相弾性係数を算出するにはまだ不十分な点がありま関法による実時間Tissue Elasticity Imaging,

すが､その前段階である歪みイメージングは､組J Med Ultrasonics, vol.26, 57‑66, 1999.

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CADM News Letter

2002.9

学術講演会情報第12回コンピュータ支援画像診断学会大会開催にあたって
画像のスクリーニング診断をコンピュータで行うことは長い間の夢であったが, R2社のImage Checkerを始めとする画像認識･診断装置の出現により,高度な知的判断を要する"画像診断"にもコンピュータが一定の役割を担うことが現実になってきた.この領域は本学会でも設立以来の重要な研究課題であり,本大会でもより高度な"画像診断"を目指して活発な発表･討論が期待される.
コンピュータによる画像診断支援に関しては,このような特定画像に対する高度な"知的判断"だけでなく,もっと広い領域でコンビュ⊥夕による診断支援が浸透してきている.もとより明確にアルゴリズム化された手順を実行することはコンピュータの得意とするところである.画像撮像機器の進歩により,大量の画像が"生産"されるようになり,待った無しの状況下でコンピュータの助けによる効率的･効果的な診断が求められるようになってきた. 2次元画像からの3次元画像再構成とそれらを機動的に提示する技術, 3次元画像計測･定量化とそれらを利用した診断指標の提示, 3次元空間中を丹念に辿る脈管追跡による動静脈の識別,時間的空間的に比較しやすい状況を作り,比較読影の支援を行う,シミュレーションを行って状況予測を行う,など数々のコンピュータが得意とする領域がある.これらの多くは本大会でも演題が出されており,活発に議論されるものと期待している.
本大会では目玉的イベントとして,昨年度のプレコンテストに続き,本番の肝臓領域抽出コンテストが開かれる.肝臓領域の抽出は医師でも判定しにくい
場合があり,時相の異なる画像を組み合わせて判定するなど,コンピュータが得意とする手法により医師を上回る精度を目指す研究の結果が発表されるものと期待され,肝移植など正確な肝臓体積が求められる場面で定着することが期
待される.
以上,コンピュータが医師の強力な助っ人となる場面は数多く考えられ,コンピュータ支援画像診断はこれからも大いに期待される街域であるが,真の発展の姿はコンピュータを当然のこととして意識せずに使用している/できる状
況である.第12回大会がコンピュータ支援画像診断学研究のさらなる発展につながり,参加者にとって実り多いものであることを念願している.
第12回コンピュータ支援画像診断学会大会長
田村進一

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CADM News Letter(No.36) 2002.9

第12回コンピュータ支援画像診断学会(CADM)大会案内

1.会期:平成14年11月30日(土)､12月1日(日)第11回日本コンピュータ外科学会と合同開催,大阪大学医学系研究科共催
2.会場:大阪大学コンベンションセンター(吹田キャンパス内)〒565‑0871吹田市山田丘1‑1 06‑6879‑7171(http:// www.osaka‑‑u.ac. ip/ip/accessmap.html)

3.会費:参加費(論文集を含む)会員6000円/非会員8000円/学生3000円
4.合同懇親会:平成14年11月30日(土) 18:20‑19:20
会場 ローゼン(同キャンパス内)
会費 一般4000円/学生2000円

5.内容:合同特別講演,合同パネルディスカッション,合同シンポジウム
一般講演,肝臓領域抽出コンテスト,ランチョンセミナー,機器展示

6.発表時間:一般講演の発表時間は1件あたり15分です. 10分の発表と5分の質疑応答を標準とします.ビデオプロジェクタ1台は準備してあります.

7.会議:
評議員会11月30日(土) 13:00‑13:50 IF和室
総会
11月30日(土) 17:40‑18:10 第三会場(2F第三会議室)

8.その他
ご不明の点は､下記までお問い合わせください｡〒565‑0871吹田市山田丘2‑2, Dll
大阪大学大学院医学系研究科 多元的画像解析分野
田村 進一
Tel: 06‑6879‑3560,Fax 06‑6879‑3569
E‑mail : tamuras@image.med.osaka‑u.acJp

9

11 月 3 0 日 (土 )1 2 月 1 日 ( 日)

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第一会場(MOホール):3階.第二会場(第二会議室):2階,第三会場(第三会議室):2階,第四会場(第一会議室):1階
受付:1階正面ロビー,肝臓領域抽出コンテストデモ:1F和室前ホール,

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CADMNews Letter(No.36)2002.9

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CADM News Letter(No.36) 2002.9

CADM

プログラム

‑

11月30日(土)1.合同パネルディスカッション(15:10‑17:40)｢ロボット外科学の将来展望｣(i)手術支援ロボット技術の展望
藤江正克 早稲田大学(ii)脳外科手術における手術ロボットの展望
伊関洋 東京女子医大(iii)胎児外科手術におけるロボティックス
千葉敏雄 国立成育医療センター(iv)血管外科手術におけるロボティックス
宮田哲郎 東京大学血管外科(V)カプセルロボット内視鏡の展望
丸山次郎(秩)アールエフ

12月1日(日)2.合同シンポジウム(9:00‑12:00)｢手術･治療支援のための術中画像の利用｣
1)整形領域における､移動型Cアーム装置を使用した術中3D画像の作成と適応
佐藤俊之(シーメンス旭メディテック)2) Interventional MR guided navigation for thermal ablation procedureHasnine

Akter

Haque

(GE二JYokogawa

MedicalSystemsLtd.)3) MRIによる温度分布画像計測
黒田輝(先端医療センター/東海大学電子情報学部)
4)サイバーナイフによる定位放射線治療
塩見浩也,井上武宏,井上俊彦(大阪大学大学院医学系研究科集学放射線治療)
5)手術･治療支援のための超音波技術の現状と展望
椎名 毅(筑波大学電子･情報工学系)

3.合同特別講演(13:00‑14:00)
Computer‑Assisted Orthopedic Surgery
Martin Boerner

CADM News Letter(No.36) 2002.9

rOS

第1日: 11月30日(土)セッションI 9:00‑9:45
胃 座長 福島重虞 (九州芸術工科大学)
1.腹部X線cT像を用いた胃壁ひだパターンの3次元解析
渡辺恵人1㌦長谷川純一1',日加田慶人2',森健策3' ,縄野繁4'(中京大学大学院情報科学研究科l',名古屋大学大学院工学研究科2㌦名古屋大学難処理人工物研究センタ
3㌦国立がんセンター東病院放射線部4')2.胃壁領域を利用した仮想病理標本作成手法の改善岡宏樹l) ,森健策2㌦末永康仁L',鳥脇純一郎l'(名古屋大学大学院工学研究科l',名古屋大学難処理人工物研究センター" )3.曲線端点方向を用いた胃X線二重造影像でのひだ集中領域推定
吉永幸靖1',福島重虞1) ,小畑秀文ヱ'(九州芸術工科大学L',東京農工大学l' )セ ッション n 9 :4 5‑ 10 ‥30
内視 鏡 座 長 未 定
1.未提示領域に基づくバーチャルコロノスコピーにおけるフライスルー手法と展開手法の比較
林雄一郎l',森健策2',長谷川純一3) ,末永康仁1',鳥脇純一郎l' (名古屋大学大学
院工学研究科1',名古屋大学難処理人工物研究センター2㌦中京大学情報科学部‥t')2.気管支内視鏡カメラ動き推定処理におけるレンズ歪み補正に関する検討
園城寺努rl干,森健策2) >一末永康仁l',鳥脇純一郎l',高畠博嗣3' (名古屋大学大学院工学研究科1㌦名古屋大学難処理人工物研究センター2',北海道恵愛会南一条病院
3' )3.アクティブ探索法を用いた特徴追跡の高速化とその気管支内視鏡画像‑の応用
長尾慈郎,林雄一郎,森健策,末永康仁(名古屋大学大学院工学研究科)

セッションⅢ 10 ‥40‑ ll:55
その他 座長 松本 徹 (放射線 医学総合研究所)
1.医用Ⅹ線画像における背景変動成分の推定と補正 一力学的モデルにもとづく方法の提案一
福島重虞1㌦渡利靖子2',吉永幸靖1'(九州芸術工科大学大学院芸術工学研究科1',
九州工業大学情報工学部2) )2.マルチスライスCT像からの乳房腫癌の自動抽出手法の開発と評価
半沢允則1) ,清水昭伸1) ,小畑秀文l) ,佐藤奈都子2)宮川国久a (東京農工大学大学院生物システム応用科学研究科l',国立がんセンター中央病院放射線診断部l')3. 3次元腹部cT像上の肝腫癌の自動検出手法の提案と評価
中川潤哉,清水昭伸, ‑杉剛,小畑秀文(東京農工大学大学院生物システム応用科学
研究科)

13

CADM News Letter

4.前立腺針生検シミュレーションにおける仮想病変自動生成法とその評価
出口大輔1',森健策1) ,日加田慶人1㌦長谷川純一2㌦鳥脇純一郎1',野口正典3'(名古屋大学大学院工学研究科1㌦中京大学情報科学部2㌦久留米大学医学部3) )5.画像診断における心理的葛藤‑SPECTによるAlzheimer病診断の場合
松本徹1',福田信男1) ,古川章1) ,町田喜久雄2㌦本田憲業2),松田博史3㌦今林悦子3㌦百瀬敏光4㌦橋本順5'(放射線医学総合研究所1',埼玉医大総合医療センター
2㌦国立精神･神経センター武蔵病院3㌦東京大学4),慶鷹義塾大学5')

セッションW 14 :00‑ 15‥15
胸部C T 1座長 未定
1‑1 胸部高分解能CT画像におけるびまん性陰影分類のための人工画像
三谷芳弘1㌦田川雄三2',木戸尚治2㌦上田克彦3㌦松永尚文3㌦浜本義彦2' (山口短期大学1㌦山口大学工学部2) ,山口大学医学部3) )卜2 胸部x線cT画像における病巣候補陰影の統計的クラスタリング手法
谷野光宏エ',滝沢穂高1㌦山本英司1) ,松本徹2㌦舘野之男2㌦飯沼武2' (豊橋技術科学大学1㌦放射線医学総合研究所2')

1‑3

次元胸部CT像に基づく肺気腫病変及び気管支･肺血管の肺内分布に関する検討
藍口孝久1㌦林雄一郎1㌦森健策2) ,末永康仁1㌦鳥脇純一郎1㌦森雅樹3㌦名取博4) (名古屋大学大学院工学研究科1) ,名古屋大学難処理人工物研究センター2) ,札幌厚生病院3㌦札幌医科大学機器診断部4')

1‑4 胸部x線cT像からのキー･スライスを利用した肺動脈用市静脈の抽出および分類
田中友章1) ,日加田慶人1㌦森健策2㌧長谷川純一3' ,鳥脇純一郎1㌦尾辻秀章4'(名古屋大学大学院工学研究科1㌦､名古屋大学難処理人工物研究センター2',中京大学情報科学部3',済生会吹田病院放射線科4ミ)

1‑5 肺末梢既存構造の3D表示に関する検討
高畠博嗣1㌦森雅樹2',名取博3',小場弘之4'(南一条病院1㌦札幌厚生病院2',
札幌医科大学機器診断部3㌦手稲渓仁会病院4')

第2日: 12月1日(日)セッションⅤ 14‥
00‑15‥
15
胸部C T 2 座長 長谷川 純一 (中京大学)

2‑1胸部x線cT画像における肺がん陰影強調フィルタの検討
川尻傑1㌦滝沢穂高1㌦山本真司1㌦松本徹2',館野之男2㌦飯沼武2' (豊橋技術科学大学ユ',放射線医学総合研究所2) )2‑2 高精細胸部CT像からの小結節検出一最小方向差分フィルタによる拾いすぎ削減
早瀬陽介1㌦草薙卓1) ,日加田慶人1㌦森健策1㌦長谷川純一2'‥島脇純一郎1㌦
森雅樹3㌦名取博4'(名古屋大学大学院工学研究科1㌦中京大学情報科学部2㌦札幌
厚生病院呼吸器科3㌦札幌医科大学4')

14

CADM News Letter(No.36) 2002.9

2‑3

経時‑リカルCT画像を用いた肺癌比較読影支援システムの開発

武田裕也1) ,河田佳樹1㌦久保満1㌦仁木登1㌦江口研二2㌦大松広伸3' ,柿沼龍太郎3) ,金子昌弘4) (徳島大学工学部1㌦国立病院四国がんセンター2㌦国立がんセンター東病院3㌦ 国立がんセンター中央病院4) )2‑4 畢がんCT検診の比較読影のための画像位置合わせアルゴリズム
山本拓弥1) ,久保満1㌦河田佳樹1㌦仁木登1) ,大松広伸2),柿沼龍太郎2),
江口研二3㌦森清志4) ,金子昌弘5',森山紀之5' (徳島大学1',国立がんセンター東
2㌦東海大学医学部3㌦栃木県立がんセンター4) ,国立がんセンター5')2‑5 2mm厚と10mm厚のマルチスライスCT画像を用いた肺がん検診の読影実験の評価
西岡大起1㌦久保満1㌦河田佳樹1㌦仁木登1) ,大松広伸2',柿沼龍太郎2㌦金子昌
弘3㌦楠本昌彦3) ,江口研二4',森清志5) ,西山祥行6'(徳島大学工学部光応用工学科1㌦国立がんセンター東病院2) ,国立がんセンター中央病院3㌦四国がんセンター
4',栃木県立がんセンター5',社会保険中央総合病院6')

セ ッシ ョンV I 1 5 :2 5 ‑ 16 :4 0
肝 臓 領 域 抽 出 コンテ スト 座 長 清 水 昭 伸 (東 京 農 工 大 学 )1.単純･造影腹部x線cT像からの肝臓領域全自動抽出法の開発
野方円1㌦渡辺恵人2㌦長谷川純一1㌦日加田慶人3'(中京大学情報科学部1㌦中京大学大学院情報科学研究科2) ,名古屋大学大学院工学研究科3')

2. 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手法の開発
横山耕一郎1㌦北坂孝幸1㌦森健策2㌦日加田慶人1) ,長谷川純一3㌦鳥脇純一郎1)(名古屋大学大学院工学研究科1㌦名古屋大学難処理人工物研究センター2㌦中京大学
情報科学部3')
3. Level Set Methodを用いた肝臓領域の自動抽出手法の開発
一杉剛志,清水昭伸,小畑秀文(東京農工大学大学院生物システム応用科学研究科)
4.異なる時相の画像情報を用いた肝臓領域自動抽出法
桝本潤1),佐藤嘉伸1),堀雅敏2),村上卓道3),上甲剛4',中村仁信2),田村進一1) (大阪大学大学院医学系研究科多元的画像解析分野1) ,大阪大学大学院医学系
研究科画像応用治療2) ,医誠会病院3) ,大阪大学医学部保健学科4')
5.三次元医用画像における形状特徴の抽出とその肝臓形状モデリング‑の応用 <第二報>一境界
形状特徴点の識別とRadial Basis Functionによる形状再構成一増谷佳孝1) ,木村文彦2',佐久間一郎3) (東京大学大学院医学系研究科1) ,東京大学大学院工学系研究科2) ,東京大学大学院新領域創成科学研究科3) )15

CADM News Letter

ぎじゅつ

標準脳を用いた脳機能統計解析‑3D‑SSP‑ 1SSPについて‑
日本メジフィジックス
製品企画部 長谷川軍司
3.統計学的解析法を用いてDatabaseと比較､血流等の【はじめに1

低下･上昇部位の描出

私たち日本メジフィジックスはRIイメージング剤のメーカーである｡測定結果の画像化にはコンピュータ解析が不可欠であり､近年のコンピュータの発達によりさまざまなまず撮像したデータは解剖学的標準化を行い標準脳への解析が可能となった｡画像解析ソフトの開発背景として､変換を行う｡通常､再構成を行った画像は症例ごとに大き従来の関心額域(Region of Intrest = ROD解析による画像

さや形に個人差があるため､撮像時の傾きの補正 AC‑PC

診断では視察･関心領域の解析によって行われてきたが､Lineの同定･線形変換･非線形変換の過程を経て各画像を

ROIの設定において設定者の主観が影響し､領域から外れた

Talairachの標準脳に一致させる｡ (Fig. 1)

場合には重要な機能を有する部分があったとしても検出できない欠点を有していた｡このような人間の主観による影響の軽減が目的の一つである｡【3D‑SSP概要】
脳機能解析ソフトには様々な種類があり脳核医学の分野
では､ SPM(Statistical Parametric Mapping)と3D‑SSP(3I)imensional‑Stereotactic Surface Projection = 3次元定

次に､ 3D‑SSPのネーミングの由来でもある脳表データの位脳座標系表面投影法)が代表的である｡ 3D‑SSPはMichigan

抽出を行う｡標準脳の脳表各pixe】から皮質内垂直方向に大学(現Washington大学)の蓑島先生らによって開発さ

13. 5mmの深さまで計算し､最大カウントをその対応する脳れ無償提供されている｡

表pixelカウントとすることで皮質集積を脳表に抽出する｡

この3D‑SSPでは､脳機能解析プログラムNeurostatの一データ抽出後は､右側面･左側面･上面･下面･前面･後部の機能を用いて行われており､このNeiirostat もまた蓑

面･右内側･左内側の8方向の画像構成となる｡これら一島先生らによって開発されたPET SPECTのための脳機能解連の処理は灰白質の萎縮､解剖学的個人差の影響軽減を目

析ソフトである｡

的として行なわれている｡

この解析法は解剖学的標準化と統計学的手法を用いた方法であり､被検者の脳機能の低下･上昇部位をデータベー
スと統計学的手法を用いて描出することにより､アルツハ
イマー病等の精神神経疾患の研究に用いられている｡
撮影された脳血流SPECT画像に対し以下の処理を行う｡
1.定位脳座標系に被験者脳の形態を変換する解剖学的標準化
2.脳表データの抽出(Data Extraction)

16(Fig.2)

CADM News LetterrNo.361 2002.9

最後に､統計学的解析法を用いてZ‑scoreの算出を行う｡

生じたため､ GUIツールの共同開発に着手することとなっそのためにはDatabaseが必要であり､ Databaseを構成する

た｡ iSSP for Macintosh

複数の脳血流SPECT画像の平均値と標準偏差を脳表の各Windows を2001年5月にそれぞれ発表した.その後､利便

pixelに算出し構築しておくことがあらかじめ必要である｡

性の追求と機能追加を行った iSSP for CBF SPECT

症例データに3D‑SSP処理を行い､得られたデータと上記のversion 3 を､ 2002年6月に発表した｡

正常データベースの平均値と標準偏差を用いて脳表のを2000年11月､ iSSP for

この"iSSP for CBF SPECT version 3では処理に必要な

pixelごとに下記式に従いZ‑scoreを算出し画像化すること操作が一つの画面で操作できるよう設計されている｡まず､により血流低下･上昇部位の検出を行う｡

GUIツールが処理に必要な情報を画像データから読込み､続いて不足しているデータを操作画面上で補充し実行させるだけである｡このソフトの特徴はすべて自動的にデ‑夕処

Z‑score‑ [(Database平均値)‑(被検者データ)]/ Database標準偏差理が行なわれるという点にあり､再現性において非常に重要なポイントとなっている｡ (Fig.4)

その際､カウント値を比較に用いるため投与量の微妙な違いによる脳集積量の変化等が影響する｡そこで基準部位
として全脳･視床･小脳･橋にて投与カウントの正規化を行う (Fig.3)

処理結果はそれぞれのOSに標準装備されているPicture
viewer､または市販の写真加工ソフトでも表示が可能なため､スライド等のプレゼンテーションに用いることが可能
pE^V

このような過程で算出されたZ‑scoremapを用い､従来の断層像だけでは発見が困難であった疾患部位の広がりと程[まとめ]

度を客観的に捉え､今後の臨床応用として自動補助診断の当社では､新イメージング剤開発だけでなく画像処理･可能性が期待されている｡

解析法等の共同研究ならびに情報提供等の事業活動を通し

また､この処理を行うために従来の検査プロトコールのて､研究･臨床施設､機械メ‑カー等と共に核医学のさら変更及び新たに採血等の負担を被験者に求めることはない｡

なる発展に貢献したいと考えている｡

その意味からも被験者･読影者の双方に利益のある解析手法と考えることができる｡

参考文献
1. 蓑島聡LiSSP for CBF SPECT version 3操作]
3D‑SSPにGUIツールと正常データベースをパッケージ化

Japanese

2.内田佳孝123I‑IMP BRAIN SPECTの3D‑SSPを用いた自動統計診断法の使用経験 千葉核医学研究会誌 第16巻第1号:36‑41, 2000

したソフトを､蓑島先生､千葉大学､日本メジフィジック
スにて共同開発した(iSSPforMacintosh&Windows)｡

糖代謝に基づく脳機能解析

Journal of Clinical Radiology 43:1113‑1121,1998

以

下､概要を記す｡
iSSPの開発の背景としては､従来のNeurostat では､〒 102‑0073
東京都千代田区九段北ト13‑5 日本地所第一ビルllF
日本メジフィジックス 製品企画部 長谷川軍司

計算機能のみで画像表示機能を有してない､コマンドを記し実行させる必要があるなど利便性の面で開発の必要性が

17

CADM News Letter(No.36

2002.9

学会研究会情報

CADM‑CAD ワークショップ論文募集
近年のイメージング技術の急速な進歩によって,時間分解能及び空間分解能の優れた医用画像の収集が可能になっています.これにより,医用画像のレジストレーションは,経時変化の検出,時系列画像による動きの解析,異種モダリティ画像間の比較や仮想化された人体画像との対応付けなどの医用画像処理において一層多様で重要な問題となっています.そこで, CADMでは｢医用画像のレジストレーション｣というテーマでワークショップを企画しました.レジストレーションに関連した幅広い論文のご投稿をお待ちしております.なお,このワークショップは2003年1月の電子情報通信学会医用画像研究会の‑セッションとして開催されますが,発表の申込は以下の要領に従ってワークショップの世話役宛てに直接申し込んで下さい.
(注:ワークショップの基本方針についてはCADMNewsLetterNo.30pp.18‑19をご参照下さい)●医用画像研究会の開催案内
日時:2003年1月22 (水) ‑24日(金) (注:CADM‑CADワ‑クショップの日程は未定)
場所:屋久町総合センター(〒89ト4311鹿児島県熊毛郡屋久町安房187番地
TEL : 09974‑6‑3221, FAX : 09974‑6‑3144)(注:上記案内は研究会のHPでもご覧頂けます. http:〟www.tuat.ac.jp/" khbase,/IEICEMI/index.htm)>CADM‑CADワークショップ申込要領
1)発表申込は11月13日までに世話役の徳島大学の河田(連絡先は以下参照)へ直接申し込んで下さい･
2)申込方法は,下記要領で作成した｢CADM‑CADワークショップ発表申込書｣をFAXかE‑mailで送付して下さい.なお,FAXの場合はA4サイズの用親に作成して下さい･
3)研究会原稿の書式と締切日は別に指定しますが(締切は12月中旬を予定)･原稿の分量はA4判の用紙6枚程度を目安にして下さい.
‑CADM‑CADワークショップ発表申込書‑(1)発表題目(2)著者(所属)複数名の場合,発表者左に○を付け,著者間は｢･｣で区切る.所属が同一の場合,連名の最後の方にのみ右側に()で囲み,所属を学会規定の略称で入れて下さい.
0著者1(所属1)･著者2(所属2)･…･著者n(所属n)(3)内容梗概(50‑100字程度)(4)住所(著者キットの送付先を明記｡特に学生の方は､機関名･研究室名等郵送先特定上必要な情報を漏れなく)〒000‑XXXX??市??××大学…??研究室?×様(最後に｢様｣を付けてください)
TEL ****‑**‑****<Wt****^(ext.
PAX'****‑**‑****
E‑mail:**@***.**.jp(5)発表に必要な機材OHP,VHS,Windows/Macプレゼンテーションツールの種類等(Windows/Mac
ご使用の場合,パソコンは各自持ち込んで下さい)
発表申込･間合先河田佳樹(CADM‑CADワークショップ世話役徳島大学工学部光応用工学科)〒770‑8506徳島市南常三島町2‑1
TEL:088‑656‑9431,FAX:088‑656‑9433,E‑mail:kawata@opt.tokushima‑u.ac.jp(注:申込みを受付けましたら返信メールを5日以内にお送りしますので,返信のない場合はお手数ですがメールで問い合わせて下さい.また,メールの紛失を防ぐために,下記の医用画像研究会の副委員長へも申込書のコピーをメールで送って下さい.)仁木登(医用画像研究会副委員長徳島大学工学部光応用工学科)〒770‑8506徳島市南常三島町2‑1
TEL:088‑656‑9430,FAX:088‑656‑9433,E‑mail:niki@opt.tokushima‑u.ac.jp
なお,ホテルは屋久島グリーンホテルを団体予約しておりますので,ご活用下さい.
住所:〒89ト4311鹿児島県熊毛郡屋久町安房788‑110
TEL:09974‑6‑3021,FAX:09974‑6‑3444,HP:http:〟www.f5.dion.ne.jp/"green
18

CADM News Letter(No.36) 2002.9

事務局だよ

り

会員の現況

(1)新たに次の方が入会されました｡
会員番号

氏名

所属

C‑0 0 8(秩)GE横河メディカルシステム

187
188
189
190
191
192

花坂
村瀬
高橋
福本
武田
小山

信明
研也
隆
一朗
裕
博史

神奈川県立がんセンター放射線技術第1科

193
194
195
196
197
198
S‑015

池田
田中
縄田
梅田
渡辺
原
小川

龍二
勝
昌浩
諭
顕夫
秀剛
亙

熊本大学医学部附属病院中央放射綾部

S‑016
S‑017
S‑018

高谷 尚子
岩本 純子
渡辺 隆

大阪大学医学部保健学科医用工学講座
京都大学名誉教授
長岡技術科学大学
大阪大学医学部附属病院医療情報部
京都大学医学部附属病院医療情報部
埼玉大学工学部情報システム工学科
京都府立医科大学附属病院放射線科
陸上自衛隊木更津駐屯業務隊衛生科
セコム(秩)IS研究所医用情報処理研究室
川崎市健康福祉局井田病院放射線科
日本大学大学院理工学研究科
立命館大学大学院理工学研究科
北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科
埼玉大学工学部(2)次の方が退会されました｡
紀ノ走 保臣(3)会員の現況(2002年

7月

賛助会員

4社4口

正会員
学生会員

145名
7名

24日現在)

156※ お願い:住所､勤務先等に変更がありましたら､事務局までご連絡下さい｡

19

CADM News Letter

インターネットで論文を投稿しませんか?
CADM論文誌編集委員長

山本

真司

若いCADM学会にふさわしく,電子論文方式のCADM論文誌が刊行されています｡この論文誌を皆様方からの積極的な投稿により優れた論文誌に育てて行きたいと思いますので,ご協力をお願い致します｡
ところで電子論文は,概ね下記の手続きで掲載されます｡
1.投稿原稿は著者自身によって完全な論文フォーマット(そのまま印刷できる形態)に完成していただく｡
2.完成させた原稿はインターネットを介して,または電子ファイル化して郵送していただく｡
3.論文査読は他学会の論文誌同様に厳正に行う｡
4.採録決定となった論文は,学会が開設するwwwホームページに適宜登録するo これが従来の論文誌の印刷,配布に代わる手段となる｡
5.会員,非会員ともにこのホームページにある論文を随時閲覧したり,印刷することができる｡
上記の形態を採ることの投稿者側から見たメリットは何でしょうか?私は次のようなことが考えられると思っています｡
1.早い.
投稿から掲載までの時間が大幅に短縮されます.査読者次第ですが, 1, 2カ月以内も夢ではありません｡
2.安い.
完全な論文フォーマットで投稿いただく場合は,論文投稿料は数千円以内で済みます｡
3.広い.
英文で投稿された場合には,全世界の研究者がインターネットを介して見ることが出来ます.
4.マルチメディア化できる.
これは少し先の課題ですが,動画像とか,音声とかを論文付帯の情報として付加し,よりリアルな論文に出来る可能性を秘めています｡
この論文誌の投稿規定を下記に記しますが,執筆要項については,
http://www. toriwaki. niiie. nagoya‑u. ac. jp/ cadm/Journal/index, htmlを参照していただきたいと思います｡なお,不明な点は編集事務局,
yamamoto@parl. tutkie. tut. ac. jp

までお問い合わせ下さい｡

20

CADM News Letter(No.36) 2002.9

投稿規定
1996年10月制定版[ 1 ]本誌は会員の研究成果の発表およびこれに関連する研究情報を提供するために刊行される｡
本誌の扱う範囲はコンピュータ支援画像診断学に関係する全範囲,ならびにこれに密接に関連する医学,工学両分野の周辺領域を含むものとする｡[2]本誌への投稿原稿は,下記の項目に分類される｡(1)原著論文.資料:新しい研究開発成果の記述であり,新規性,有用性等の点で会員にとって価値のあるもの,または会員や当該研究分野にとって資料的な価値が高いと判断されるもの｡(2)短
信:研究成果の速報,新しい提案,誌上討論,などをまとめたもの｡(3)依頼論文:編集委員会が企画するテーマに関する招待論文,解説論文等からなる｡[3]本誌への投稿者は原則として本学会会員に限る(ただし依頼論文はその限りにあらず) 0
投稿者が連名の場合は,少なくとも筆頭者は本学会会員でなければならない｡[4]投稿原稿の採否は,複数の査読者による査読結果に基づき,編集委員会が決定する｡
なお原稿の内容は著者の責任とする｡[5]本誌への投稿は,あらかじめ完全な論文フォーマット(そのまま印刷できる形態)に完成させたものを,インターネットを介して,または電子ファイル化して郵送することを原則とする.なお,上記以外の通常手段による投稿を希望する場合は編集事務局に事前に相談するものとする(この場合,電子化に要する作業量実費を負担いただく) 0[6]採録決定となった論文は,本学会論文誌用wwwページに随時登録される.
本誌はCADM会員はもちろんその他の人々にも開放され,インターネットを介して随時内容を閲覧し,印刷することが出来る(ただし,著作権を犯す行為は許されない) 0
また論文の登録状況はニュースレターでも紹介するものとする｡[7]採録が決まった論文等の著者は,別に定める投稿料を支払うものとする｡
なお別刷りは原則として作成しない(特に要望のある場合は有償にて受け付ける) ｡

21

CADM News Letter

インターネット論文誌
http://www.toriwaki.nuie.nagoya‑u.ac.jp/ cadm/Journal/index.html

掲載論文:Vol.1
No.1 1997/8

動的輪郭モデルを用いた輪郭線抽出手順の自動構成と胸部x線像上の肺輪郭線抽出‑の応用(清水昭伸,松坂匡芳,長谷川純一,鳥脇純一郎,鈴木隆一郎)
No.2 1997/ll

画像パターン認識と画像生成による診断･治療享援(鳥脇純一郎)

掲載論文:Vol.2
No.1 1998/5

ウェーブレット解析を用いた医用画像における微細構造の強調(内山良一,山本暗二)
No.2 1998/6

3次元頭部MR画像からの基準点抽出(黄恵,奥村俊昭,江浩,山本異司)
No.3 1998/7

肺がん検診用CT(LSCT)の診断支援システム(奥村俊昭,三輪倫子,加古純一,奥本文博,増藤信明)(山本星司,松本満臣,舘野之男,飯沼武,松本徹)
No.4 1998/10
A Method for Automatic Detection of Spicules in Mammograms(Hao HIANG, Wilson TIU, Shinji YAMAMOTO, Shun‑ichi IISAKU)

掲載論文:Vol.3
No.1 1999/1

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,清水昭伸,長谷川純一,鳥脇純一郎,森雅樹)
No.2 1999/4

マンモグラム上の腫癌陰影自動検出アルゴリズムにおける索状の偽陽性候補陰影の削除(笠井聡,藤田広志,原武史,畑中裕司,遠藤登喜子)
No.3 1999/ll
Discrimination of malignant and benign microcalcification clusters on mammograms(Ryohei NAKAYAMA, Yoshikazu UCHIYAMA, Koji YAMAMOTO, Ryoji WATANABE,
Kiyoshi NANBA, Kakuya KITAGAWA,and Kan TAKADA)CADM News LetterrNo.36) 2002.9

掲載論文:VoI.4
No.1 2000/5
3次元画像処理エキスパートシステム3D ‑INPRESS ‑Proの改良と肺がん陰影検出手順の自動構成‑の応用(周向栄,償田敏弘,清水昭伸,長谷川純一,鳥脇純一郎)
No.2

2000/63次元画像処理エキスパートシステム3D ‑INPRESSと3D ‑INPRESS‑Proにおける手順構成の性能比較(周向栄,演田敏弘,清水昭伸,長谷川純一,鳥脇純一郎)

No.3

2000/6

多元デジタル映像処理に基づくがんの画像自動診断システムの開発に関する研究､厚生省がん研究助成金研究成果報告(周向栄,清田敏弘,清水昭伸,長谷川純一,鳥脇純一郎)
No.4

2000/ll

胃X線画像からの高精度な胃領域輪郭線自動抽出(尾崎誠,小林富士男)
掲載論文:Vol.5
No.1 2001/1

コンピュータ支援画像診断(CAD)の実用化‑のステップー一考察
No.2

(飯沼武)

2001/4

胸部x線cT画像における肺がん病巣候補陰影の定量解析(滝沢穂高,鎌野智,山本最司,松本徹,舘野之男,飯沼武,松本満臣)
No.3

2001/8

平成13年度第‑回長谷川班の印象
No.4

(飯沼武)

2001/8

厚生省がん研究助成金プロジェクト:多元デジタル映像の認識と可視化に基づくがんの自動診断システムの開発に関する研究成果報告
No.5(長谷川純一)2001/8‑平成13年度第一回厚生省がん研究助成金･長谷川班研究報告一
胸部X線cT画像からの肺がん陰影の自動検出(滝沢穂高,山本真司)
No.6

2001/9x線像の計算機支援診断の40年
No.7(鳥脇純一郎)2001/10

第40回日本エム･イ‑学会大会論文集コンピュータ支援画像診断〔CAD〕の最前線
No.8

2001/ll
厚生省がん研究助成金プロジェクト
長谷川班:多元デジタル映像の認識と可視化に基づくがんの自動診断システムの開発に関する研究(長谷川純一)

No.9

2001/12

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,深野元太朗,山本異司,松本徹,舘野之男,飯沼武,松本満臣)
No.10

2001/12

厚生省がん研究助成金研究班｢がん診療におけるコンピュータ応用｣関連の歴史[1968‑2000]
(飯沼武)

23

目

次

トピックス
肝臓領域抽出コンテストの実施要領
清水昭伸

技術交流の輪‑1(東京農工大学大学院生物システム応用科学研究科) … 2

画像認識

画像認識:診える?見えない?
石垣武男

技術交流の輪‑2(名古屋大学医学部付属病院放射線科)

…4

乳腺超音波

超音波を用いた組織性状診断
新田尚隆(筑波大学電子･情報工学系)…6

学術講演会情報 目次第12回
田村進一(大阪大学大学院医学系研究科多元的画像解析分野) … 8

ぎじゆつ
標準脳を用いた脳機能統計解析‑3D‑SSP‑iSSPについて‑
長谷川軍司

学会研究会情報河田佳樹(日本メジフィジックス製品企画部)

‥.

16

.‥

18

CADM‑CADワークショップ論文募集(徳島大学工学部光応用工学科)

事務局だより小畑秀文(東京農工大学大学院生物システム応用科学研究科) … 19

CADM News Letter
発 行 日
編集兼発行人

平成14年9月15日
縄野 繁

発 行 所

CADM

コンピュータ支援画像診断学会

Japan Society of Computer Aided Diagnosis of Medical Images
http://www.toriwaki.nuie.nagoya‑u.ac.jp/ cadm/japanese/index.html〒184‑8588 東京都小金井市中町
2‑24‑16
Tel. & Fax. (042)387‑8491
東京農工大学大学院生物システム応用科学研究科小畑研究室内