Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol.8 No.1-3 11 2004

研究論文

造影 3 次元腹部 X 線 CT 像からの肝臓領域自動抽出手法の開発
林雄一郎 ∗1

出口大輔 ∗2

森健策 ∗2

末永康仁 ∗2
要旨

目加田慶人 ∗3

鳥脇純一郎 ∗3

本稿では，造影 3 次元腹部 X 線 CT 像から肝臓領域を自動抽出する手法について述べる．肝臓の診断

では複数の時相の CT 画像を用いるため，肝臓を対象としたコンピュータ支援診断システムにおいては，複数の時相から肝臓領域を抽出することは非常に重要である．本稿では特に肝細胞がんの診断に重要とされる
早期相，晩期相からの肝臓領域抽出を行う．まず，晩期相において CT 値ヒストグラムを解析し，肝臓に対応する CT 値の範囲を自動決定し，しきい値処理によりおおまかな肝臓領域を抽出する．次に，ユークリッ
ド距離に基づく図形分割・統合処理により肝臓に接している他臓器を除去し，最後に輪郭を補正し肝臓領域を得る．早期相に対しては，晩期相から抽出した肝臓領域を早期相の CT 像にマッピングし，輪郭領域を修正することで肝臓領域を得る．本手法を早期相，晩期相の 3 次元腹部 X 線 CT 像 19 症例に適用した結果，ほぼ良好に肝臓領域を抽出することが可能であった．

Key words : Liver, Segmentation, Contrasted 3D abdominal X-ray CT images, CT histogram
analysis, Figure decomposition

1.

はじめに

中でも肝臓に注目し，その CAD システム開発を目指

CT や MRI などのイメージング装置の発達により臨床の場において人体の高精細な画像が利用可能となった．その反面，診断画像のデータ量は膨大なものとなっす．肝臓を対象とした CAD においては，(a) 肝細胞がんの自動抽出，(b) 過去画像との自動対比，(c) 肝臓の体積計算，(d) 肝細胞がんと肝内血管の高精細 3D 表示，などが望まれている [縄野 01b]．CAD においてこてきており，読影医師の負担は増大してきている．それらの機能を実現するためには，肝臓の診断に用いらのため，画像を読影する医師の負担軽減を目的としたコンピュータ支援診断 (Computer Aided Diagnosis;

れる多時相 CT 画像から肝臓領域を自動認識することが必要不可欠である．特に肝細胞がんの診断においてCAD) システムの研究が盛んに行われている [鳥脇 00,
特集 04, 特定 04]．これまで行われてきた CAD の研究

は，多時相 CT 画像の中でも早期相と晩期相が重要であるため [縄野 03]，本論文ではこの 2 時相からの肝臓では，肺がんや乳がん等の胸部の臓器を対象としたも領域抽出について述べる．

のが多く，いくつかのシステムが実用段階に入ってきている．

多時相 CT 画像からの肝臓領域抽出手法は，これまでにもいくつかの研究グループから提案されている

一方，肝臓を始め腹部臓器を対象とした CAD シス[桝本 01, 桝本 03, 一杉 03, 横山 03, 渡辺 03, 齊藤 03]．

テムの研究はまだ少ない．肝臓や膵臓の診断において抽出に複数時相の画像を用るものとしては，文献 [桝本 01,

は，非造影の画像に加え，造影剤を注入してからの撮桝本 03, 一杉 03, 齊藤 03] がある．文献 [齊藤 03] では

影時間が異なる 3 つの時相（本論文では撮影時間の早非造影と門脈相の画像を用いて肝臓内の血管を追跡し，いものから早期相，門脈相，晩期相と呼ぶ．
）の画像がその結果を用いて肝臓領域を抽出している．そのため，用いられる [縄野 01a]．医師は大量の画像を読影する

本論文で対象とする早期相，晩期相からの肝臓抽出に必要があり，その負担は非常に大きく，腹部臓器を対はそのままでは適用できない．文献 [桝本 01, 桝本 03]

象とした CAD システムの早急な開発が望まれているでは 2 時相（文献 [桝本 03] では非造影と門脈相）の肝[縄野 01a, 縄野 01b]．そこで，本論文では腹部臓器の臓の CT 値分布から生成する肝臓強調画像を利用して抽出を行っている．この手法は 2 時相の画像を精度良∗1 名古屋大学大学院工学研究科〔〒 464-8603 名古屋市千種区不老くレジストレーションする必要があるため，時相間で町〕∗2 名古屋大学大学院情報科学研究科〔〒 464-8603 名古屋市千種区
不老町〕∗3 中京大学生命システム工学部〔〒 470-0393 愛知県豊田市貝津町
床立 101〕
投稿受付 : 2004 年 4 月 23 日
最終稿受付 : 2004 年 6 月 30 日
採用決定日 : 2004 年 8 月 9 日

臓器の形状が大きく異なっている場合は肝臓領域の抽
出精度が十分でない場合がある．また，文献 [一杉 03]
では 4 時相の画像を用いて大まかな肝臓領域を抽出し，その後 Level Set Method を用いて詳細な肝臓領域抽–18–

コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol.8 No.1-3 11 2004

CT image

CT image(late arterial phase)(early arterial phase)

Preprocessing(1)

Preprocessing

Analysis of CT value distribution(2)

Registration along body axis
Mapping regions extracted
from late arterial phase

Generation of low resolution image
Rough extraction

(i)

(ii)

Modification of border region(3)

Figure decomposition based on
Euclidean distance features

(iii)

No
Number of modified voxels > Threshold ?

Region composition based on distance features

Yes

Liver region

Mapping onto original resolution image(4)
Modification of border region

Liver region
Fig. 1 Processing procedure.
出を行っている．この手法では， Level Set Method に2.

肝臓領域抽出手順

おいて輪郭面を滑らかにする働きにより臓器の先端部

2.1

処理概要

等の曲率の大きな輪郭部分での抽出精度が低下する可本手法の抽出対象である早期相，晩期相は，それぞ能性がある．一方，単一時相のみの画像を用いて抽出れ造影剤注入後 35〜50 秒後，3〜5 分後に撮影されたを行う研究として文献 [横山 03, 渡辺 03] がある．これ画像である．早期相の CT 像は撮影時の造影剤の広がらの研究では領域拡張法を用いて非造影あるいは造影

り具合により，肝臓や周辺臓器の CT 値の分布が不均CT 画像から肝臓領域を抽出している．領域拡張法では，接触他臓器への過抽出を防ぐために大きな構造要

一となる可能性がある．そのため，すべての症例に対して肝臓領域を抽出するパラメータを安定して自動決素を設定する必要があるため，目的臓器の先端部など定することは困難である．一方，晩期相の CT 像は造の細い領域は抽出することが出来ない．

影剤を注入してから十分に時間が経過しているため，
本論文では，臓器の先端部などの細い領域を抽出す

造影剤が肝臓内に均一に広がっており肝臓や周辺臓器るため，濃度値分布に基づいた画素単位の処理を行う．
さらに，上記の手法では肝臓と接触他臓器の濃度値がの CT 値分布は比較的安定している．そこで，本手法ではまず晩期相から肝臓を抽出し，その結果を用いて似通っている場合は分離が困難であった．そこで，図早期相での肝臓抽出を行う．

形の距離特徴を基にした分離・統合処理を導入するこ
本手法の処理手順の概要を Fig. 1 に示す．晩期相かとで接触他臓器の分離を行う．また，本手法では造影剤が肝臓領域に行き渡っているため濃度むらが少なく，らの肝臓領域抽出では，肝臓領域を含む領域を抽出す
るしきい値を CT 値ヒストグラムから自動的に決定す抽出のためのパラメータ設定が容易な晩期相を対象とる．その後，ユークリッド距離に基づく図形分割法によして肝臓領域を抽出し，その結果を早期相での領域抽り接触他臓器を分離して最終的に輪郭を補正する．処出に積極的に利用することで，画像間の位置合わせを理手順は(1) 前処理行うことなく，両時相から安定して肝臓領域を抽出することを目指す．以下，2 で晩期相，早期相それぞれ(2) CT 値ヒストグラム解析

からの肝臓領域抽出処理手順について述べる．3 で実(3) 大まかな肝臓領域抽出とユークリッド距離に基づく図形分割・統合処理

験結果を示し，4 で考察を加える．

(4) 輪郭補正–19–

Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol.8 No.1-3 11 2004
T2 T3 T4

Number of Voxels

T1

T5 T6

T7

T8

T9

(c)
(a)

(b)

140

130

120

110

100

90

80

70

60

50

40

0

CT Value

(d)

(H.U)

Fig. 2: Typical histogram of CT values of alate arterial phase image.
の 4 つの処理から構成される．本手法では，処理時間の高速化，肝臓内の造影むらの影響の軽減を目的とし，(3) の処理では解像度を落とした画像を用いる．そして，処理 (4) で解像度を戻して詳細な輪郭補正を行い

Fig. 3: An example of CT image including cyst
regions inside the liver.
Tcyst1
Number of Voxels

最終的な肝臓領域を抽出する．早期相では，晩期相で抽出した肝臓領域の輪郭を修正することで肝臓領域を抽出する．処理手順は(i) 前処理T1

T2 T3 T4

T5 T6

T7

T8

T9

(C2)

(C1)

110

100

90

80

70

60

50

40

30

20

10

0

-10

-20

(ii) 両時相における体軸方向のずれの補正と早期相のTcyst2(H.U)

CT Value

CT 画像上に晩期相での抽出結果をマッピング(iii) 輪郭補正

Fig. 4: CT value histogram in the case of hav-の 3 つのステップからなる．

ing many cyst regions inside the liver.

2.2
2.2.1

値として検出する．

晩期相からの肝臓領域抽出(H  (x) − H  (x − 1)) × (H  (x + 1) − H  (x)) < 0
(1)

前処理

入力画像にメディアンフィルタ（3 × 3 × 3 画素）をこの処理によって 4 つの極値を検出し，それらを値の小施し，ノイズを除去する．

2.2.2

さい順に T2 ，T4 ，T6 ，T9 とする（Fig. 2 参照）．次に，CT 値ヒストグラム解析

T1 < T2 ，T2 < T3 < T4 ，T4 < T5 < T6 ，T6 < T7 < T9を満たす変曲点 T1 ，T3 ，T5 ，T7 を 2 階差分を用いて，晩期相の CT 画像では，Fig. 2 のように 0 H.U.〜

100 H.U. 付近の CT 値ヒストグラム中に，肝臓領域等

次式を満たす x として検出する．

と筋肉領域等に対応する 2 つの大きなピークが観察さ(H  (x + 1) − 2H  (x) + H  (x − 1))

れる．そこで，CT 値ヒストグラムの極値と変曲点を





(2)


× (H (x + 2) − 2H (x + 1) + H (x)) < 0

求め，ヒストグラムを Fig. 2 に示すように 10 の区間に分割し，肝臓領域を抽出するしきい値を自動的に決

ここで T7 〜T9 に対応する区間には，主に肝臓と血管が定する．

含まれる．そこで，一般的に肝臓の CT 値は血管の CT

まず入力された 3 次元 X 線 CT 像に対し，CT 値

9値よりも若干低いことを考慮し，しきい値 T8 = T7 +T
2

Tl1 H.U. 以上かつ Tu1 H.U. 未満で区間幅 1 H.U. のによって，T8 H.U. 未満を肝臓，T8 H.U. 以上を血管CT 値ヒストグラム H (t ) を作成する．ヒストグラとする．以上の処理で決定される 9 つの値により，CT

ム中の小さな極値を取り除くために，作成されたヒス

値 Tl1 H.U. 以上かつ Tu1 H.U. 未満の領域を 10 区間に

トグラムに対し幅 9 の一様重み平滑化フィルタを施し分割する．Fig. 2 の各区間は，おおよそ (a) 肝臓＋筋

H  (t ) を得る．そして，CT 値の低いほうから順に 1
階差分を用い，次式を満たす CT 値 x を極小値と極大肉（T4 〜T5 ），(b) 肝臓＋脾臓（T5 〜T7 ），(c) 肝臓＋
脾臓＋血管＋心臓（T7 〜T8 ），(d) 血管＋腎臓＋骨（T8〜），に対応している．
この CT 値ヒストグラムの自動解析法では，通常の–20–

コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol.8 No.1-3 11 2004
最後に，小成分除去および空洞埋め処理を施し1 ，大肝臓領域よりも CT 値が低い嚢胞領域を検出するしきい値は決定できない．そのため Fig. 3 に示されるよう

まかな肝臓領域を得る．

な，肝臓領域に嚢胞を多量に含む症例では，肝臓内の2.2.5

ユークリッド距離に基づく図形分割

嚢胞を抽出することができず肝臓領域を適切に抽出できない可能性がある．そこで，ヒストグラム解析時に2.2.4 で抽出された大まかな肝臓領域には，脾臓，静多量の嚢胞の有無を次に示す処理で判定する．嚢胞領脈，心臓等が真の肝臓領域に接触して抽出されている．

域が多量に存在する場合，その CT 値ヒストグラムで肝臓と他臓器の接触面積は各々の臓器の大きさと比較

は，Fig. 4 に示すように，0 H.U. 付近に大きなピーク

して小さいことが多い．そのため，その接触部は Fig. 5が存在する．そこで，Tl2 H.U. 以上かつ Tu2 H.U. 未満に示すように図形的にくびれている（Fig. 5 では 2 つでビン幅 1 H.U. の CT 値ヒストグラムを作成し，ヒスの円形領域が接触しており，その接触部はくびれていトグラムが極大となる CT 値 Tcyst1 を検出する．次に，る）．そこで，くびれた部分で図形を分割することで，

Tcyst1 H.U. 以上の CT 値でヒストグラムが極小となる
Tcyst2 H.U. を検出する．ヒストグラムにおいて Tcyst1

ることにした．そのようなくびれ部分は画像の背景か肝臓とみなされる領域と他臓器に対応する領域を分けらの距離値の谷線や鞍部に対応する．そこで，2.2.4 でと Tcyst2 に対応する画素数の差が，しきい値 Tcyst より大きい場合は，多量の嚢胞が含まれると判定し，2.2.4抽出した 2 値画像の背景からのユークリッド距離を調の処理で利用する（Fig. 4）．

べ，その距離値に基づいて図形分割処理を行う．

2.2.3

まず，2.2.4 で抽出された大まかな肝臓領域に対して，

低解像度画像の生成

造影むらの影響軽減と，処理の高速化を目的として，
低解像度画像を作成する．この後の大まかな肝臓領域を中心としその点の距離値を半径とする球を設定し，抽出，ユークリッド距離に基づく図形分割・統合処理

その領域に同一ラベルを付ける．この時，他のラベル

では，この低解像度画像から肝臓領域を抽出する．

2.2.4

3 次元ユークリッド距離変換 [Saito94] を行う．次に，求めた距離画像中の距離値が大きい点から順に，その点と重なった領域は，予め定めた基準でどちらかのラベ

大まかな肝臓領域抽出

ルを選択し，図形を分割する．分割の一例を Fig. 5 に2.2.2 で決定したしきい値（Tcyst1 ，Tcyst2 ，T1 〜T9 ）を用いてしきい値処理を行うことで大まかな肝臓領域示す．Fig. 5(a) のような 2 値画像を入力した場合，距抽出を行う．晩期相における肝細胞がん領域の CT 値

同図 (c) のように図形をくびれ部分で複数の領域に分は肝臓領域と比較して低いため，2.2.2 で決定したしき割する．アルゴリズムを付録に示す．

い値では抽出できない．そこで，しきい値処理を行っ2.2.6

た後に Closing 演算によって肝細胞がん領域を埋め，大ユークリッド距離に基づく図形統合

2.2.5 の図形分割処理により，肝臓と脾臓，静脈，心

まかな肝臓領域とする．大まかな肝臓領域抽出処理は，

2.2.2 の嚢胞の検出結果によって次の 2 種類に分けら

臓の接触他臓器を分離することができるが，肝臓の形状および肝臓内における血管の造影の程度により，肝れる．

臓領域が複数に分割される可能性がある．しかし，肝CT 値が T4 H.U. 以上かつ嚢胞が検出されない場合

離変換を行い（同図 (b)）図形分割処理を行うことで，臓領域は非常に大きいため，領域同士の接触面も非常

T8 H.U. 未満の領域をしきい値処理により求め，抽出した 2 値画像に対して半径 8 mm の球を構造要素とに大きくなる．そこで，領域同士の接触面が大きいもののみを次の手順で統合することで肝臓領域を得る．

する Closing 演算を施す．Closing 演算後の 2 値画像
まず，2.2.5 で分割された領域群から任意の 2 つ領域のそれぞれの画素に対し，対応する原画像の CT 値がを選択し，その接触部を求める．ここで，領域 A と領T2 H.U. 未満または T8 H.U. 以上の場合，その画素を

域 B の接触部とは，領域 A に 6 近傍で接する領域 B

取り除き肝臓領域とする．
嚢胞が検出された場合の画素と領域 B に 6 近傍で接する領域 A の画素の集合

T4 H.U. 以上かつ T8 H.U. 未とする．接触部の各画素において 2.2.5 で行ったユーク

満もしくは Tl2 H.U. 以上かつ Tcyst2 H.U. 未満の領域

リッド距離変換の距離値を調べ，その最大値が L mmを求め，抽出した 2 値画像に対して 3 mm の球を構造要素とする Closing 演算を施す．Closing 演算後の 2 値以上の場合，それらの領域を統合して一つの領域とす

画像のそれぞれの画素に対し，対応する原画像の CTる．この処理を 2.2.5 で分割されたすべての領域に対値が Tl2 H.U. 未満または T8 H.U. 以上の場合，その画して行う．これにより接触部分が大きな連結成分同士素を取り除き肝臓領域とする．

1 小成分除去処理では，ラベリング処理後 [鳥脇 02] に画素数が一定以下の領域を削除する．空洞除去処理では，背景に対してラベ
リング処理を施し，画素数が一定以下の領域を図形画素とする．

–21–

Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol.8 No.1-3 11 2004(a) Binary image.

(b) Distance image.

(c) Result of ﬁgure
decompostion. Decomposed
regions are shown in diﬀerent
colors.

Fig. 5 An illustrative example of ﬁgure decomposition.
は統合され，肝臓領域は一つの連結成分となる．

とに基づく [清水 02]．また差分画像として，この画像に対し 3 次元の Sobel フィルタ（3 × 3 × 3 画素）を施

この処理によって，2.2.4 で抽出した大まかな肝臓領したものを用いる．

域は，一つの肝臓領域といくつかの接触他臓器に分割

まず，L 内の全画素の CT 値の平均値を µl ，標準偏される．そこで，この連結成分の中で最大のものを選択することで肝臓領域を抽出する．

差を σl とする．輪郭画素 bi ∈ B を中心とした輪郭補

高解像度画像へのマッピング

正範囲を大津の自動しきい値選択 [大津 80] により得ら

2.2.7

れるしきい値で 2 つの領域 R1 ，R2 に分割し，それぞ2.2.6 までの処理は低解像度画像を用いていたが，最後の輪郭修正は入力画像を用いて行う．そこで，これれの領域の平均値を µR1 ，µR2 とする．µR1 ，µR2 がどまでの処理で得られた肝臓領域を拡大して入力画像に肝臓内と判定し，µl ± 3σl の範囲外の時はどちらの領

ちらも µl ± σl の範囲内の時はどちらの領域の画素もマッピングする．

域も肝臓外とする．それ以外の時は，領域 R1 ，R2 の輪郭補正

うち，平均値が µl に近い方の領域を肝臓内，もう一方2.2.8の領域を肝臓外とする．この判定をすべての輪郭画素

2.2.6 までの処理で大まかな肝臓領域は抽出されるが，抽出処理を低解像画像で行っているため輪郭面はbi ∈ B を中心とした輪郭補正範囲に対して行い，輪郭補正画素 ci ∈ C が肝臓内と判定される回数 Ic (ci )，肝正確でない可能性がある．そこで，大まかな肝臓領域

臓外と判定される回数 Oc (ci ) を計算する．

の境界から一定距離以内の画素を対象として肝臓領域の詳細化を図る．

差分画像に対しても上記と同様の方法で輪郭補正画
素 ci ∈ C が肝臓内と判定される回数 Id (ci )，肝臓外と大まかな肝臓領域の画素集合を L0 とする．L0 中の判定される回数 Od (ci ) を計算する．これは，明らかな画素で背景に 6 近傍で接する画素を肝臓輪郭画素集合

B とする．各肝臓輪郭画素を中心とした r × r × r 画素の範囲を輪郭補正範囲とし，その領域内に含まれる画境界を肝臓外と判定するための処理であり，この処理素の集合を輪郭補正画素集合 C とする．また，大まか定される．

では，エッジの部分が肝臓外，それ以外が肝臓内と判な抽出結果のうち輪郭補正画素とならなかった領域を最終的に，各輪郭補正画素 (ci ∈ C) の中で Oc (ci ) <L(L = L0 ∩ C) とする．L 内の画素はすべて真の肝臓領域と考えて以下の修正を行わず，C 内の画素のみを

Ic (ci ) かつ Od (ci ) < Id (ci ) を満たす画素を肝臓領域とし，それ以外の画素を肝臓外領域と分類する．

肝臓内，肝臓外に判別する．この処理では，-110 H.U.

なお，この処理で判定回数を用いるのは，ある輪郭

以下の CT 値を-110 H.U. に 190 H.U. 以上の CT 値を

補正画素の判定に複数の局所領域を用いて複数回判定

190 H.U. とするウインドウ処理を施した画像を用いる．
これは，医師が肝臓領域の輪郭を評価する場合，CT 画することで，局所領域の設定が大きく影響することを防ぐためである．

像の表示ウインドウを-110 H.U.〜190 H.U. とするこ–22–

コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol.8 No.1-3 11 2004
以上の処理は画素単位で行っているため，得られた

以下の説明で Case 18，Case 19 がコンテストに用いら

肝臓領域には，空洞が存在したり，肝臓領域と連結しれた画像である．実験に用いた画像の仕様は，画像サイていない領域が存在する．そのため，最後に空洞除去，ズ 512 × 512 画素，スライス枚数 161〜248 枚，画素サ
イズは 0.546〜0.625mm，X 線ビーム厚は 2.0mm，再小成分除去を行い，最終的な肝臓領域を得る．

構成間隔は 1.0mm である．計算時間は CPU が Xeon

3.06 GHz×2 の計算機で 1 症例（2 画像）あたり約 20

早期相からの肝臓領域抽出2.3分であった．

2.3.1

前処理
実験に用いたパラメータは CADM から配布されて入力画像にメディアンフィルタ（3 × 3 × 3 画素）をいる 17 症例の画像を用いて次のように実験的に設定施し，ノイズを除去する．

2.3.2

した．Tl1 , Tl2 , Tu1 , Tu2 は肝臓領域および嚢胞の CT

体軸方向の位置合わせ値が含まれる範囲を調査し，次のように設定した．

(a) Tl1 = 30 H.U.

早期相では，晩期相で抽出した肝臓領域を基にして(b) Tl2 = −20 H.U.
(c) Tu1 = 300 H.U.

肝臓領域の抽出を行う．早期相と晩期相の CT 画像は撮影時の被験者の状態によって位置がずれている場合がある．そこで，撮影時の Image Position を入力し，また，低解像度画像作成時の画像の縮小率は，計算時2 時相の CT 画像を Image Position の差だけ体軸方向に平行移動して位置を合わせる．
2.3.3(d) Tu2 = 30 H.U.
間，抽出精度および 2.2.8 での輪郭修正範囲 (r × r × r)との関係で決めるパラメータであるが，今回は実験的

早期相画像へのマッピングに 50%とした．Tcyst は嚢胞を多量に含む 1 症例とそ2.3.2 の位置合わせにより，早期相と晩期相の CT 画の他の症例を判別できるように Tcyst = 10000 画素と像における画素の対応関係が求まる．この対応関係を設定した．図形統合の際のパラメータは，分割された

用いて，晩期相の CT 画像から抽出した肝臓領域に対肝臓領域が統合されるように L = 9.7mm と設定した．

応する早期相の CT 画像の領域を肝臓領域とするマッ

また，輪郭修正のパラメータは大きな過抽出が発生しピング処理を行う．ここでは 2.3.2 の簡単な位置合わないように r = 3，N = 10% と定めた．

せ結果を用いてマッピングを行い，次の処理で輪郭部抽出結果の一例を Fig. 6 示す．図中では抽出された分の補正を行うようにする．

2.3.4

領域を黄色で原画像に重ねて表示している．また，抽

輪郭修正

出結果を筆者らが目視により評価した結果を Table 1

晩期相と早期相で肝臓領域の形状は大きく変化してに示す．評価は，肝細胞がん領域がすべて欠損していいないと考え，輪郭付近のみを修正することで最終的る場合や，肝臓領域に肝亜区域程度の大きさの欠損がな肝臓領域を抽出する．まず，マッピングした肝臓領存在した場合は×，数画素程度の抽出過不足な箇所は域中で CT 値が -200 H.U. 以下もしくは 300 H.U. 以

あるがほぼ良好に抽出できた場合は○，それ以外の肝上の領域は肝臓領域外として除去し，さらに Opening

細胞がん領域の一部欠損や，肝臓領域抽出過不足には演算を施し小さな突起を削除する．最後に 2.2.8 で行っ△とした．表からほとんどの症例で良好に肝臓領域がた輪郭補正処理を行う．この時，輪郭補正処理で新た抽出されているのが分かる．評価が悪かった Case 1，に肝臓領域に加わった画素数，および肝臓領域から除

5，18，19 は肝細胞がん領域の一部または全部が抽出

かれた画素数を計算し，画素数の変化量が補正前の肝不足であり，Case 2，18 は肝臓領域の抽出不足があっ

臓領域の画素数の N % 以下になるまで補正操作を繰りた．Case 14 は多くの嚢胞を含む症例であったが，嚢返すことで最終的な肝臓領域を得る．

胞を含めて肝臓領域は大まかには抽出されている．その他の症例では肝細胞がんの領域は抽出した肝臓領域

3.

に含まれており，また肝臓領域にも大きな過抽出，未実験

抽出は見られなかった．

本手法をコンピュータ支援画像診断学会（CADM）

さらに抽出精度を，文献 [一杉 03, 田村 04] と同様のから配布されている腹部 CT 像 17 症例 34 画像（早期方法で評価した．すなわち，抽出結果の輪郭から ±5mm

相 17 画像，晩期相 17 画像）[DB] と第 2 回肝臓領域抽以内に肝臓領域の輪郭が存在するかを目視により調査

出コンテスト [清水 04] でコンテストに用いられた 2 症

し，輪郭がこの領域内に明らかに存在しない部位の数

例 4 画像（早期相 2 画像，晩期相 2 画像）に適用した．

を過抽出，未抽出に分けて集計する．また，過抽出，未–23–

Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol.8 No.1-3 11 2004(a) Case 5(b) Case 8(c) Case 14(d) Case 15(e) Case 18(f) Case 19

Fig. 6: Examples of extracted liver region. Extracted regions are overlaid on corresponding input
iamges with yellow color. In each case, upper and lowe images are extraction results from earlyand late pahse image, respectively.

–24–コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol.8 No.1-3 11 2004

Table 1: Evaluation results of extracted regions by visual inspection. Symbols ○, △, and ×
mean, respectively(a) the method extracts the whole liver region successfully,(b) small amount of lack or excesss in extracted regions are observed,(c) mis-extractions are obvious.
Case No.

Early phase

Late phase

Case No.

Early phase

Late phase

1
2

△

△

○

○

×

×

11
12

○

○

3
4

○

○

○

○

△

○

13
14

△

△

5
6

×

×

○

△

15
16

○

○

○

○

7
8

○

○

○

○

○

○

17
18

×

×

9
10

○

○

19

△

△

○

○

Table 2: Classiﬁcation misextraction in early and late phase cases. Overextracted and underextracted regions are deﬁned as regions existing 5mm or more outside, and inside area from thereal border, respectively. Each region is also classifed into hepatocellular caricinoma and otherregions.
Category of mis-extraction regions
Hepatocellular caricinoma
OthersOverextraction

Underextraction

Early phase

Late phase

Early phase

Late phase

3

3

3
9

3
5

抽出が肝細胞がんの領域であるかそれ以外の領域であ

第 2 回肝臓抽出コンテストにおいて評価用画像 2 症

るかを集計する．本稿でも，この評価法を用いること

例（本論文では Case 18，Case 19）に対して適用したによって，文献 [一杉 03, 田村 04] の手法の抽出精度を結果では，（医師の評価による．1 画像あたり 10 点満

客観的に比較検討することが可能となる．筆者らは抽点）Case 18 の早期相 7 点，晩期相 8 点，Case 19 の出結果の輪郭をユークリッド距離変換を用いて ±5mm

早期相 6 点，晩期相 7 点であった．また，「濃度による

移動させ，それを CT スライス上に重畳表示して評価

抽出重みが高いためか，腫瘍を抽出範囲に含めていなを行った．結果を Table 2 に示す．まず肝細胞がん領

かったり，抽出範囲に胸壁や膵臓などの隣接臓器を含域に注目すると，6 個の肝細胞がんが抽出された肝臓めていた」との指摘を受けた [清水 04]．

領域に含まれていなかった．また，抽出された領域中には肝細胞がん領域以外の過抽出が 6 箇所，肝細胞が4.

考察

ん以外の未抽出が 14 箇所存在した．次に，早期相と晩本手法では，CT 値ヒストグラムを解析することで期相の抽出精度に注目すると，早期相の抽出結果は抽肝臓領域を抽出するしきい値を自動的に求めて 2 値化

出不足，過抽出含めて 15 箇所であるのに対し，晩期を行い，大まかな領域を求めている．ただし，それだ

相のそれは 11 箇所であり，晩期相での抽出結果の方がけでは肝臓領域と類似した CT 値を持つ脾臓や血管等やや良好であることが確認できる．さらに，抽出結果までが肝臓領域として抽出されてしまうため，距離特において過抽出は 6 箇所であるのに対し，未抽出は 20

徴に基づく図形分割・統合処理を行って接触他臓器を箇所であるので，本手法は過抽出より未抽出が多い傾分離し，肝臓領域のみを抽出している．この図形分割・向があることが知られる．

統合処理の一例を Fig. 7 に示す．Fig. 7(a) に示すように，しきい値処理後には肝臓以外の領域も多数抽出–25–

Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol.8 No.1-3 11 2004(a) Results of ﬁgure
decomposition.
Fig. 7:(b) Results of ﬁgure
composition.

(a) The case which has (b) The case which has

Examples of ﬁgure decompositionand composition based on Euclidean distance.
Each separated regions are shown by diﬀerent
colors. (upper row: slice images, lower row:

small deformation
between early phaselarge deformation
between early phaseand late phase image.

and late phase image.

Fig. 9: Results of border surface modiﬁcation in the case of early phase. Liver re-3D images)

gions extracted from the late arterial phase aremapped onto the early arterial phase CT images (upper row). Border surface of the liver
region are modiﬁed. (lower row).
たため，図形統合処理で肝臓領域すべてを統合することが出来なかった．これは，図形分割処理においてこの細い部分で肝臓領域が分割されたため，分割された(a) Before modiﬁcation. (b) After modiﬁcation.

領域同士の接触面が小さくなり，次の図形統合処理において分割された肝臓領域同士が統合されなかったこ

Fig. 8 Results of border surface modiﬁcation.

とによる．臓器抽出によく用いられている領域拡張法[横山 03, 渡辺 03] でこのような接触他臓器への過抽出されている．これに図形分割処理を行うことでいくつを防ぐためには，目的臓器と接触他臓器の接触面よりかの領域に分割される．Fig. 7(a) の図中の色の違いは大きな構造要素を設定する必要がある．しかし，大きラベルの違いを表しており，図形分割処理で複数の領な構造要素で領域拡張を行うと目的臓器の先端部など域に分割されていることが分かる．その後，図形統合の細い領域は抽出することが出来ない．それに対して処理により，Fig. 7(b) に示すように肝臓領域に対応す

本手法で行う図形の分割・統合処理は，肝臓領域中のる領域のみを残すことが出来る．図で示した症例では細い領域を削ることなく大きな図形である肝臓領域と肝臓と脾臓や血管等が接触しているが，本手法により良好に肝臓領域のみを抽出していることが確認できる．
分割の際，肝臓領域もいくつかの領域に分割されるが，小さな接触他臓器を分割することができ非常に有効であろう．

肝臓領域同士の接触面は肝臓領域と他臓器の接触面よ

2.2.6 までの肝臓領域抽出では肝臓領域の境界面が正りも大きいため，統合処理では肝臓領域のみを統合で確に求まらない箇所がある．これは，画像の一辺を画きる．ほぼすべての症例でこの処理は良好に働き，接素数 1/2 にした低解像度画像で処理を行っていること

触他臓器を分割して肝臓領域を統合することが出来たと，パーシャルボリューム効果の影響により，境界領が，Case18 では肝臓領域に非常に細い部分が存在し域の CT 値がヒストグラムの自動解析では正確に求められないためであると考えられる．そこで，本手法で–26–

コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol.8 No.1-3 11 2004
は 2.2.8 で述べた様に局所的な濃度値を用いて境界領る病変は肝臓領域に含めることが出来ない場合があっ域を補正している．Fig. 8 で示すように，輪郭補正にた．これは，しきい値処理の段階で欠損した病変領域

より腎臓付近の過抽出領域や肝臓の先端の尖った未抽を Closing 演算により肝臓領域で囲うことが出来ない

出領域が修正されている．これまでに行われている領ため，空洞埋め処理で欠損を埋めることが不可能であ域拡張法やモルフォロジー演算を用いた肝臓領域抽出るからである．本研究で抽出した肝臓領域は，最終的手法では構造要素の設定によっては，肝臓の先端のよには肝細胞がん領域の自動検出に用いるので，肝臓領

うな細い領域を抽出することは困難であるが，本手法

域抽出の段階でがん領域が欠落することは許されない．

では画素単位で処理を行っているため，このような細そのため，今後は肝臓領域抽出の段階でがん領域の欠い領域も良好に抽出できる．しかし，画素単位の処理

落を防ぐよう改良する必要がある．

であるために，抽出領域の輪郭が滑らかになりにくい

本手法ではいくつかのパラメータを実験的に設定しという問題がある．また，輪郭補正処理は局所領域でている．その中で臓器の形状の個人差や撮影条件に密行うため，局所領域内で肝臓外と肝臓内の CT 値が非接に関係しているパラメータとして，ヒストグラムの常に似通っている場合は，多少の抽出過不足が発生す

作成の範囲を決定する Tl1 ，Tl2 ，Tu1 ，Tu2 ，嚢胞る．これは第 2 回肝臓抽出コンテストでも医師に指摘存在判定のパラメータ Tcyst および，図形統合のパラされており，改善する必要がある．例えば，抽出領域

メータ L がある．ここで，ヒストグラムの作成範囲をの輪郭の滑らかさや等の特性をもった肝臓の輪郭モデ決定する Tl1 ，Tl2 ，Tu1 ，Tu2 については，肝臓とルの導入が考えられる．

嚢胞の CT 値がヒストグラムに必ず含まれるように実造影むらが生じやすい早期相に関しては，より安定

験的に設定した．しかし，今回設定したヒストグラムして抽出できる晩期相の結果を位置補正して初期領域の作成範囲は十分広いため，ほぼすべての症例に対しとして利用し，その境界付近のみを修正して最終結果ても，今回の設定値で肝臓領域が抽出できるであろう．

を得た．このような手法の場合，早期相と晩期相で肝次に，嚢胞存在判定のパラメータ Tcyst に関しては，嚢臓領域の位置や形が大きく異なっていると抽出に失敗

胞が多量に存在する 1 例とその他の症例が判別できる

する可能性がある．しかし，今回の実験では Fig. 9(a)ように設定した．用いた症例には嚢胞が多量に存在すに示すような時相間で肝臓の位置や形の変化が少ない

るものは１例しかないため，今回はパラメータ値設定

症例だけでなく，Fig. 9(b) のような位置や形の変化がの評価を行うことは出来ない．そのため今後は，多数

大きな症例でも良好に抽出できている．これは，早期の症例を用いてパラメータ値の決定，評価を行う必要

相での抽出では輪郭修正を繰り返し行うため，時相間がある．また，今回の実験結果においては，肝臓領域での肝臓の位置や形状の変化に対応できたためであろ

抽出コンテストの 1 症例（Case18）で，図形統合のパ

う．このように時相間で大きな位置ずれが存在していラメータ値 L の設定が原因の未抽出が発生した．未抽ても，あらかじめ時相間の正確なレジストレーション

出発生の原因は，パラメータ値の設定段階で想定したを必要としない本手法は有効であろう．しかし，本手

肝臓の形状より細い箇所がこの症例の肝臓領域に存在法では早期相の抽出精度は晩期相の抽出精度に大きくしたためである．このように，このパラメータ値の設依存しているため，晩期相で抽出されない領域は早期

定は臓器の形状の個人差によって抽出精度に影響を与相でも抽出されないといった問題がある．また，今回えるため，今後は多症例を用いて最適なパラメータ値

は早期相のみの適用であったが，同様の考え方で他のを検討する必要がある．

時相の抽出も可能であると考えられる．
実験の結果，一部の症例において肝細胞がん領域が5.

抽出されなかった．肝細胞がん領域は CT 値のヒストグ

むすび
本稿では，造影 3 次元腹部 X 線 CT 像からの肝臓ラム解析で得られるしきい値のみでは抽出できないた

領域抽出について述べた．造影 CT 像の中でも特に肝め，2.2.4 の大まかな肝臓領域抽出処理で行う Closing

細胞がんの診断に重要とされる早期相，晩期相からの演算と空洞除去処理によって肝細胞がん領域を肝臓領

肝臓領域抽出を行った．肝臓の CT 値分布は早期相に域に含めている．Closing 演算により欠損した領域が比べて晩期相が比較的安定しているため，まず晩期相

肝臓領域に囲まれることで，次の空洞除去処理によりから肝臓領域を抽出し，その結果を用いて早期相での欠損が除去されるためである．ほとんどの肝細胞がん抽出を行った．晩期相からの肝臓領域抽出では CT 値

領域はこの処理により肝臓領域に含めることが出来る

ヒストグラムから推定した肝臓領域の CT 値を用いてが，Fig. 6(a) に示すような大きな病変や，小さな病変

しきい値処理を行い，その後ユークリッド距離特徴にでも Fig. 6(f) に示すような肝臓領域の辺縁に生じてい–27–

Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol.8 No.1-3 11 2004
基づく図形の分割・統合によって接触他臓器を分離し，いた肝臓領域抽出手法の開発と評価, コンピュータ支援画像診断学会論文誌, Vol.7, No.4-2, pp.1-9, 2003
[横山 03] 横山耕一郎, 北坂孝幸, 森健策, 他 : CT 値の分布特徴を利用した
3 次元腹部 X 線 CT 像からの肝臓領域抽出, コンピュータ支援画像診断学会論文誌, Vol.7, No.4-3, pp.1-11, 2003
[渡辺 03] 渡辺恵人, 瀧剛志, 長谷川純一, 他 : 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, コンピュータ支援画像診断学会論文誌, Vol.7, No.4-4, pp.1-7, 2003
[田村 04] 田村みさと, 清水昭伸, 小畑秀文 ： 異常部位の濃度パターンを考慮した肝臓領域抽出手法の改良, 信学技法, MI-2003-105, pp.45-50,
2004[鳥脇 02] 鳥脇純一郎 ： 3 次元ディジタル画像処理, 昭晃堂, 2002
[Saito94] T.Saito and J.Toriwaki :New algorithms for ndimensional Euclidean distance transformation, Pattern
Recognition, Vol.27, No.11, pp.1551-1565, 1994
[大津 80] 大津展之 : 判別および最小 2 乗規準に基づく自動しきい値選定法,
電子情報通信学会論文誌 D, Vol.J63-D, No.4, pp.349-356, 1980
[DB] http://www.tuat.ac.jp/˜simizlab/CADM/database.html

大まかな肝臓領域を抽出した．最後に肝臓輪郭を局所的な濃度値分布特徴を用いて補正し，最終的な肝臓領域を得た．早期相では，晩期相での抽出結果をマッピングして境界領域のみを修正することで抽出を行った．
本手法を腹部 X 線 CT 像 19 症例に適用した結果，肝細胞がん領域を抽出できなかった症例も存在したが，肝臓領域が良好に抽出されることを確認した．
我々の最終目的は，肝細胞がんを含めた肝腫瘍の自動検出を行う CAD システムの開発である．本論文では，その第一段階として肝細胞がん検出に重要な早期相，晩期相の時相の CT 像からの肝臓領域抽出手法を導いた．これにより，ほぼ良好に肝臓領域が抽出でき，

付録（ユークリッド距離に基づく図形分割処理） 入力画像

初期段階としては十分な結果が得られた．しかし，肝を 3 次元ユークリッド距離変換して得られる距離画像

細胞がんの CAD システムへの応用を考えた場合，肝を F，作業用配列を M，D，出力画像を G，ラベル番

細胞がん領域の欠落は大きな問題となる．そこで，今号を l，ラベル数を lmax とし以下の手順を実行する．

後は本手法の精度を向上し，肝細胞がん領域の欠落がここで，F (x) は画像 F 中の画素 x における画素値を発生しにくい手法を開発していくことが重要である．

表す．

[step 1] M，G の各要素を画素値 0，D の各要素を画
素値 ∞（計算機上の実装では表現可能な非常謝辞
貴重な CT 画像を提供して頂いた国立がんセンター東に大きな値）で初期化し，lmax ← 0 とする．

病院放射線部縄野繁博士および，有用なコメントを多[step 2] M (x) = 0 かつ F (x) = 0 となる全ての画素
集合 P を求める．

数頂いた本学会肝臓領域抽出コンテストの審査員の先生に深謝する．日頃ご指導いただく名古屋大学村瀬洋[step 3] P = φ（空集合）なら step 9 へ．P = φ な

教授，中京大学長谷川純一教授，ならびに日頃御討論ら画素集合 P 内で最大の距離値 F (pi ) を持頂く名古屋大学末永・村瀬研究室諸氏に感謝する．本研

つ画素 pi の集合 Q を求める．

究の一部は，文部科学省 21 世紀 COE プログラム「社[step 4] Q = φ なら step 2 へ．Q = φ なら画素集合

会情報基盤のための音声・映像の知的統合」，文部科

Q から次の手順に従って画素 qi ∈ Q を選択

学省・日本学術振興会科学研究費補助金ならびに厚生

し，画素集合 Q から取り除く．qi を選択す

労働省がん研究助成金によった．

る順番は，G (qi ) = 0 かつ画素値 G (qi ) が小さい順とする．すべての画素が G (qi ) = 0の場合は， Q に含まれる画素 qi を一つ選択

参考文献[鳥脇 00] 鳥脇純一郎 : X 線像のコンピュータ支援診断–研究動向と課題, 電子情報通信学会論文誌 D-II，Vol.J83-D-II, No.3, pp.3-26, 2000
[特集 04] 医用画像技術の最先端論文特集，電子情報通信学会論文誌 D-II，Vol.J87-D-II, No.1, 2004
[特定 04] 文部科学省 科学研究費補助金 特定領域研究 多次元医用画像の知的診断支援 第一回シンポジウム論文集, 2004
[縄野 01a] 縄野繁 : 読影フィルムが津波のように押し寄せてくる, CADM
News Letter, No.28, pp.12-13, 2001
[縄野 01b] 縄野繁, 清水昭伸 : 3 次元腹部 CT 像の画像処理コンテスト,
CADM News Letter, No.31, pp.8-10, 2001
[清水 02] 清水昭伸，縄野繁：肝臓領域コンテストの実施要領，CADM News
Letter, No.36, pp.2-3, 2003
[縄野 03] 縄野繁 : 肝臓抽出コンテストの講評と今後について, CADM
News Letter, No.38, pp.6-7, 2003
[清水 04] 清水昭伸 : 第二回肝臓領域抽出コンテスト & 肝細胞がん検出プ
レコンテスト速報, CADM News Letter No.40, pp.6-8, 2004[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，Vol.J84-D-II,
No.9, pp.2150-2161, 2001
[齊藤 03] 齊藤剛史, 田村雄太, 金子豊久 : 血管形状に基づく肝臓領域の自動抽出, 電子情報通信学会論文誌 D-II，J86-D-II, No.5, pp.633-641,
2003[桝本 03] 桝本潤, 佐藤嘉伸, 堀雅敏, 他 : 非剛体レジストレーションを適用した多時相腹部造影 CT 画像からの肝臓領域自動抽出法, コンピュータ
支援画像診断学会論文誌, Vol.7, No.4-1, pp.1-9, 2003
[一杉 03] 一杉剛志, 清水昭伸, 田村みさと, 他 : Level set method を用

–28–

する．

[step 5] G (qi ) = 0 の場合は lmax ← lmax +1，G (qi ) ←lmax とする．
[step 6] l ← G (qi ) とし，次の処理へ進む．
[step 7] 画素 qi を中心として，距離値 F (qi ) を半径とする球領域 R の各画素に次の条件によりラベルを割り当てる．ここで R 内の画素をri とすると，他の領域との接触判定により次の 2 つの処理で R 内の各画素に割り当てるラベルを決定する．

(a) qi − ri  < D (ri ) の場合
G (ri )← l

D (ri )

← qi − ri コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol.8 No.1-3 11 2004(b) (a) 以外では，ラベルは変更せず次のステップに進む．

目加田 慶人 (めかだ よしと)

ここで，a − b は画素 a と b 間のユーク

年同大大学院博士課程後期課程修了．

リッド距離を表す．

同年，宇都宮大学工学部情報工学科助1991 年名古屋大学・工・情報卒．1996

手．2001 年名古屋大学大学院工学研[step 8] M (qi ) ← 1 とし，step 4 に進む．

究科情報工学専攻助教授，2004 年より[step 9] ラベル付けされた画像 G と分割されたラベ
ル数 lmax を出力し終了する．

中京大学生命システム工学部教授．パ
ターン認識，3 次元画像処理とその医用応用に関する研究に従事．博士 (工学)．IEEE，電子情報通信学会，日本

著者紹介

医用画像工学会，コンピュータ支援画

林 雄一郎 (はやし ゆういちろう)像診断学会各会員．

1999 年名大・工・情報卒．2001 年同大
学院工学研究科博士課程前期課程了．
現在同大大学院工学研究科博士課程後期課程在学中．主に 3 次元医用画像処理，バーチャルエンドスコピーの研究に従事．電子情報通信学会，日本エム・イー学会，日本医用画像工学会各

末永 康仁 (すえなが やすひと)
1968 年名大・工・電子卒．1973 年同大大学院博士課程了．同年日本電信電話公社（現 NTT）電気通信研究所に入社．一貫して画像処理，画像認識，画像生成の研究に従事．1985 年 3 月より 1 年間，米国マサチューセッツ工科

会員．

大学メディア研究所客員研究員．NTT

出口 大輔 (でぐち だいすけ)

ヒューマンインタフェース研究所研究2001 年名古屋大学工学部卒．現在同グループリーダ，主幹研究員を経て，大大学院博士課程に在学中．2004 年

1997 年 2 月より，名大大学院工学研より日本学術振興会特別研究員．軟性

究科計算理工学専攻教授．2003 年 4 月

内視鏡ナビゲーションシステムの開発

同大学院情報科学研究科教授．電子情および前立腺針生検シミュレーション

報通信学会，情報処理学会会員．工博．

システムの開発に従事．電子情報通信学会，日本エム・イー学会，日本医用画像工学会各会員．

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

森 健策 (もり けんさく)

学大学院博士課程了．同年 4 月名古屋

1992 年名大・工・電子卒．1996 年同大大学工学部助手．以降，同助教授，名大学院博士課程後期課程修了．1994〜

古屋大学大型計算機センター助教授，

1997 年まで日本学術振興会特別研究

豊橋技術科学大学教授，1983 年名古員．1997 年より名大大学院工学研究科

屋大学工学部 (後に大学院工学研究科

助手，2000 年同大講師．2001 年同大難

情報工学専攻) 教授．2003 年 4 月よ処理人工物研究センター助教授．2001

り現職．工博．パターン認識，画像処

年より 2002 年まで米国スタンフォー

理，グラフィックス及びそれらの医学ド大学客員助教授．2003 年より名古情報への応用に関する研究に従事．最屋大学大学院情報科学研究科助教授．

近は 3 次元画像処理，コンピュータ外

現在に至る．主に 3 次元画像処理とコ科，コンピュータ支援診断，バーチャ

ンピュータグラフィックスの医用画像

ルエンドスコピーなどが中心である．

への応用に関する研究に従事．日本医

著書：「画像理解のためのディジタル用画像工学会奨励賞，日本エム・イー

画像処理 I，II」(昭晃堂)，3 次元ディ学会論文賞・坂本賞，丹羽記念賞，電ジタル画像処理 (昭晃堂)，「認識工学」

子情報通信学会情報システムソサイエ(コロナ社)，など．電子情報通信学会，

ティソサイエティ論文賞，日本気管支情報処理学会，コンピュータ支援画像学会優秀演題賞各賞受賞．工博．日本

診断学会，IEEE など各会員．

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．

–29–

Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol.8 No.1-3 11 2004

Development of a method for automated liver region extraction
from contrasted 3D abdominal X-ray CT images
Yuichiro Hayashi∗1

Daisuke Deguchi∗2

Kensaku Mori∗2

Yoshito Mekada∗3

Yasuhito Suenaga∗2

Junichiro Toriwaki∗3∗1

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

Graduate School of Information Science, Nagoya University, Furo-cho, Chikusa-ku,

Nagoya, 464–8603 Japan∗3
School of Life System Science and Technology, Chukyo University, 101 Tokodachi,
Kaizu-cho, Toyota, 470–0393, Aichi, Japan
Abstract
In this paper, we present a method for automated extraction of the liver region from contrasted 3D abdominal CT images.
Since the medical doctor diagnoses the liver using multi contrasted phase CT images, it is necessary for computer aided diagnosis
system which extracts the liver region from each contrasted phase image. We propose an automated extraction method of liver
regions from both the early and late arterial phase CT images. In the case of the late arterial phase, we estimate the thresholdvalue for the liver region extraction by analyzing the CT value histogram. Then, false positive regions are removed by employing afigure decomposition and composition method based on an Euclidean distance feature. Finally, we modify the contour of the liver
region. In the case of the early arterial phase, we map the liver region extracted from the late arterial phase onto the early arterial
phase CT image and modify its contour. We applied the proposed method to contrasted abdominal CT images. The experimental
results suggested the proposed method could extract the liver region from both phases satisfactorily.

–30–