Vol. 7 No. 4 - 1 Jun. 2003

コンピュータ支援画像診断学会論文誌

研究論文

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
桝本 潤 ∗1

佐藤 嘉伸 ∗1

堀 雅敏 ∗2 村上 卓道 ∗2 上甲 剛 ∗3 中村 仁信 ∗2 田村 進一 ∗1
要旨

本論文は，異なる時間に撮影された２つの時相の画像を用いた，腹部造影 CT 画像からの肝臓領域抽出方法について述べたものである．撮影時間の異なる画像間には，患者の呼吸，体動などにより画像間に位置ずれを生じている．そこで我々は，画像間の肝臓領域の変形を補正する非剛体レジストレーションを導入
し，画像間の位置ずれを補正した．肝臓領域の抽出は，使用する２つの時相の画像内における肝臓の CT 値
分布状態を二次元ガウス分布として推定した後，これを用いて肝臓領域強調画像を生成，閾値処理することにより肝臓領域を抽出する手法を提案する．本手法では，この肝臓領域の CT 値分布状態を局所的に推定する方法を提案し，肝臓内部における造影剤の不均一な浸透に対しても考慮した．最後に微小な肝臓領域抽出漏れに対する補正方法を提案した．4 症例に対し比較評価実験を行い，これらの手法を導入することによる性能向上を調べ，それぞれの手法の有効性を示した．

Key words : liver segmentation, 2D histogram，non-rigid registration, sigmoid function

1.

はじめに

止めは通常，長くて数十秒のため, この時間内では体内に造影剤が十分浸透ぜず, 肝臓に対する造影効果を効

近年，画像撮影機器は急激に性能が向上しており，特率よく利用することが困難である.

にマルチスライス CT[Hu99] の登場以来, 従来よりも格段に高解像度な画像を短時間で撮影することが可能になった．そこで CT 画像を用いた高精度な 3 次元処理が行えるようになってきた．体内の各臓器における3 次元処理を行うために必要不可欠となるのが，対象臓器の抽出である．本論文では腹部肝臓領域を対象とした臓器抽出方法を提案する．肝臓領域における腹部CT 画像撮影は，造影剤を用いたダイナミック CT 撮影が一般的であり，撮影時間の異なる複数の３次元画像が得られる．そこで我々は，異なった時間に撮影された２つの３次元画像を用いた臓器抽出方法を提案した[桝本 01]．これにより，単一時相からの肝臓抽出法では，肝臓とまったく同じ CT 値をもつ他の組織との境界
分離は根本的に困難であった [Bae93][Gao96][横山 02]という問題を解決することができる．しかし，この手法は双方の画像にほぼ位置ずれがないという前提のもので開発した手法であり, 用いた画像は一回の息止めで撮影された画像を用いることにより実現している. 息∗1 大阪大学大学院医学系研究科 多元的画像解析分野 (〒 565-0871
大阪府 吹田市 山田丘 2-2)
∗2 大阪大学大学院医学系研究科 生体情報医学 (放射線医学) 教室(〒 565-0871 大阪府 吹田市 山田丘 2-2)
∗3 大阪大学医学部保健学科 (〒 565-0871 大阪府 吹田市 山田丘
2-2)

複数の時相の画像を用いた手法として，近年さまざ
まな手法が提案されており [渡辺 02][一杉 02][増谷 02]，
基本的にこれらの手法では，複数の時相画像から，肝臓の概形を抽出するという方法を用いている．その抽出された肝臓領域は，画像間の位置ずれなどにより，実際の肝臓領域より小さく抽出してしまう場合が多く，Level set method を用いた手法 [一杉 02] や，Radialbased function を用いた手法 [増谷 02] などで，肝臓領域を補正する方法を提案している．そこで，本論文では，非剛体レジストレーションを用いて，この根本的な画像のずれを補正し [Masumoto02]，位置ずれが存在する画像間でも，正確な造影効果を利用できる手法を提案する．また，非剛体レジストレーション補正精度限界，およびパーシャルボリューム効果などの影響によって，実際の肝臓領域より小さく抽出してしまった肝臓輪郭部の補正方法も提案する．

2.

肝臓領域抽出手順
本手法は撮影時間の異なる 2 系列の３次元 CT 画像を使用するものとする．本手法は，さらに複数の時相の画像を用いた手法に容易に拡張可能である．本手法
では大きく分けて,(1) 異なる 2 つの時相の画像間のずれ補正– 29 −

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CT value(2) 異なる 2 つの時相からの肝臓領域抽出(3) 肝臓輪郭部の微修正の 3 ステップからなる. まず (1) において，患者の呼吸，体動などによる画像間のずれを補正する．これにSecond Phase

関して我々は，CT 腹部肝臓領域を対象とした，非剛

(HU)
200
Y

体レジストレーション手法を提案した [Masumoto02]．
これは CT 画像内における肝臓領域のみの変形を補正するレジストレーション評価尺度 C を提案したものであり, 画像空間を特定の間隔ごとの制御ポイント (Φ) に

0区切り, この制御ポイントの位置を評価尺度が最大に

0

X 200
(HU)

なるように制御し, 画像空間の変形ベクトル場を推定する [Rueckert99]．具体的な手順は以下の通りである．
First Phase

・制御ポイント (Φ) の初期化
・repeat

CT valueFig. 1: 2D histogram．X axis: CT value of the ﬁrst
phase．Y axis: CT value of the second phase．(An arrow: The region of the liver)・C の微分ベクトルを計算する.
∂C(Φl )∇C =∂Φl・while ||∇C|| >  do

分布する．造影剤を用いたダイナミック撮影における・制御ポイントの再計算∇CΦ=Φ+µ||∇C||
・微分ベクトル ∇C の再計算

肝臓領域の CT 値は，図 1 の矢印の部分のように，他の組織と異なった分布状況を示している．I1 (x)，I2 (x)をそれぞれ第 1，第 2 時相の CT 画像とする．ここで，・制御ポイントの階層を細かくする．(Φl → Φl+1 )x = (x，y ，z) はボクセル位置を表す．このとき，肝臓らしさをあらわす肝臓強調画像 Y (x) は以下のように

until 最高階層度表現される．
次に (2) の処理において，我々は２つの画像間における肝臓領域の CT 値分布状態を２次元ガウス関数で近似し，これを用いた領域抽出方法を考案した [桝本 01]．
しかし，この手法は，肝臓領域内部における造影剤の浸透はほぼ一様であるという仮定があった．そこで本Y (x) = L(v)(1)
I1 (x)
ここで，v は v =であり，関数 L(v) は以
I2 (x)
下の式で表現される．

論文において，造影剤の不均一な浸透にも対処させる方法を提案する．最後に (3) の処理において，前段階

L(v)

1
−1
T
− (v − vglobal ) Σglobal(v − vglobal )
= e 2
(2)

までで抽出が完全でない肝臓輪郭部における微小な抽
出漏れの補正方法を提案する．本論文においては上記

vglobal , および Σglobal は，それぞれ 2 次元特徴空間内のうち, 以下の２点に関しての手法の提案を行う．

における最頻値を中心とした，半値幅の 3 倍の領域内における，平均値，および共分散行列である． 図 2 に(1) 肝臓領域の CT 値分布関数の局所推定法(2) 肝臓輪郭部の補正方法

推定前，推定後の肝臓領域の CT 値分布状態を示す. こ2.1

臓が必ず含まれると考えられる関心領域 (Volume Of

肝臓領域の CT 値分布関数の局所推定法

まず，x 軸に第 1 時相の CT 値を，y 軸に第 2 時相のの推定を正確に行うため，本手法では，あらかじめ肝Interest(VOI)) を指定しておき，その領域内から推定を行った．肝臓領域の CT 値の分布状況は，各患者にCT 値をとる 2 次元特徴空間を考える．この空間に，2つの画像系列の CT 値の頻度を明るさとして反映させては各患者元来の CT 値の分布状態と，造影剤の浸透

た 2 次元ヒストグラムを図 1 に示す．空間内の明るい

速度の双方の影響を受ける．我々の手法では各患者に部分が頻度の高い部分を表している．2 つの画像間でよる CT 値の分布状態の変動を自動的に推定し，そのCT 値の変化がなければ，そのボクセルは y = x 上によって大きく変動する．特に，2 次元特徴空間におい差を吸収することができる．

– 30 −

コンピュータ支援画像診断学会論文誌

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CT value
Second Phase

CT value
Second Phase
CT valueFirst Phase

CT valueFirst Phase

(a)

(b)

Fig. 2: Distributions of the liver．X axis: CT value ofthe ﬁrst phase．Y axis: CT value of the second phase．
(a) Real distribution in VOI．(b) Estimated distribution．
130

Fig. 4: The case that eﬀect of contrast material is not
uniform.

130

125

125

120

maxinum frequency CT valuemaxinum frequency CT value

120
115
110
105
100
95

Ny

115

110

105

100
90
95

85
80

90
20

40

60

80

slice number (z direction)

(a)

100

120

140

20

40

60

80

100

120

140

Nz

slice number (z direction)(b)

Fig. 3: Maximum frequency CT value at each slice. X
axis: Slice number．Y axis: Maximum frequency CT
value．(a)The case that eﬀect of contrast material isuniform. (b)The case that eﬀect of contrast material
is not uniform.

Nx

(a)

(b)

Fig. 5: Local VOI ．(a) Conventional VOI. (b) Local
VOI.

しかしこの推定法は，肝臓領域の造影剤の浸透が一定であるという仮定下の方法であり，肝臓内部で造影剤の浸透に不均一な部分が存在した場合，このように画像全体の肝臓の CT 値分布を，１つの２次元ガウス関数として推定することは不適切である．具体的に，

0 ≦ i ≦ Nx − 1, 0 ≦ j ≦ Ny − 1, 0 ≦ k ≦ Nz − 1 であり，その他のパラメータについては，式 (2) の場合ある症例において各スライスごとにおける最頻 CT 値と同じである．vi,j,k , Σi,j,k は，各局所空間における，の分布を調べると，図 3 のように，スライスの位置に最頻値および，共分散行列である．

よっては大幅に最頻値が変わることもある．さらに同

この vi,j,k , Σi,j,k は各局所領域内から計算されるた一スライス内においても，同様のことが生じる可能性

め，この値をそのまま使用した場合, ブロック領域の境がある．図 4 にその例を示す．肝臓の左側部分が，右界では, 推定された 2 次元ガウス関数が不連続になる．

側部分に比べて，低い値を示しているのがわかる．

そこで, vi,j,k , Σi,j,k を用いて, 空間内の任意の点においそこで我々は，このガウス関数推定を局所的に行うて線形補間された vlocal , Σlocal を計算する．これを用ことを考えた．まず，３次元画像を図 5(b) のように，いることにより, 以下のような連続的な CT 値分布関x, y, z 軸方向にそれぞれ，Nx , Ny , Nz 個に分割する．

数が定義できる．

そしてそれぞれのブロック領域に関して，大域的に推Glocal (v) =定した方法と同じ方法で，局所的に二次元ヒストグラ

1(v − vlocal )T Σ−1
local (v − vlocal )
e 2
(4)
−

ムを解析し，その主成分である組織の CT 値分布関数
を式 (2) の L(v) で示される形に対比させて, 以下のような 2 次元ガウス関数として定義する．

Gi,j,k (v) =1
T −1− (v − vi,j,k ) Σi,j,k (v − vi,j,k )e 2(3)

この Glocal (v) は，局所空間内における主成分の組織の分布を分析しているため，その領域の主成分が肝臓でない場合，肝臓の CT 値分布を表現していない．そのため，このまま式 (2) における L(v) の代わりに使用す– 31 −

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ることはできない．そこで，従来からの大域分布関数

この Gf inal (v) を式 (2) の L(v) としたときに得られる

推定と，この局所分布関数推定を，適切に利用する方

肝臓強調画像を局所肝臓強調画像とする．この画像に法を提案する．まず，大域分布関数推定時の関心領域

対して正規化閾値 Tnormal により閾値処理する. 得らから計算されるパラメータである，vglobal , Σglobal に許れた領域に対して Opening,Closing 処理を施し，肝臓

容誤差 vc , Σc を与える．

領域を抽出することができる．

2.2

1
0.8

sigmoid value

1

admissible error

0.73

抽出された肝臓領域は, パーシャルボリューム効果，w

0.6

および非剛体レジストレーションの精度不足，正規化

0.4

0.26

閾値処理により，実際の肝臓領域より多少小さくなっ0.2ている場合が多く，理想的な境界線に沿った輪郭とは

0
c

(a)

ならない場合が多い (図 7). そのため, 最終的に抽出し(b)

たい相において, 輪郭の補正が必要である. まず抽出しFig. 6: (a) Admissible error function．(b) Sigmoid
function

さらにこれら許容誤差の判定のための許容誤差関数

g(x) を定義する．これは，パラメータ x が許容誤差範囲内から許容誤差範囲外になるに従い，0 から 1 に単調増加する連続関数である．x が 1 次元の場合の例を
図 6(a) に示す．この関数の例として sigmoid 関数がある．sigmoid 関数は以下の式で表現される．

S(x; c, w) =1

た閾値処理を行ったときに確認できる輪郭とする. この「輪郭候補」には, 肝臓以外の臓器の輪郭なども含まれている (図 8(a) 点線 (candidate of the liver contour)).
まず前段階で抽出された肝臓輪郭線上に対して,「輪郭候補」までの最小距離を計算する. さらに輪郭線上にこの最小距離を半径とする円領域を考え, その中の領域を肝臓領域として追加する. この際, 不要な領域も追

(5)

x−c

1 + e− w

たい「輪郭候補」を, 肝臓の平均 CT 値から標準偏差のk 倍低い CT 値を下限とし, k 倍高い CT 値を上限とし加されることを防ぐため, その半径を近傍 s mm 内でガウス平滑化処理を行う. XY 断面での処理の様子がc はシグモイド関数の中心値であり，w はその幅係数

図 8 である. 同様のことを YZ,XZ 断面にも行う．

である（図 6(b)）．ここでは，この sigmoid 関数を利用した，許容誤差関数 g(v), g(Σ) を次のように定義する．ただし今回は，共分散における誤差を無限大と考え，誤差を考慮しないものとする．

g(v; vc , w)=

g(Σ) =

1−

1 + e−v −v c |

|

(6)

w

1

よび共分散行列 Σf inal は，次のように計算される．

な領域が追加されることがある．そのため，できるだ
最大半径 (図 8(b)) を Dmax とする．さらに原理的に,
図 8(a) 矢印のように先端がとがった領域に関して, 初期ずれが大きい場合に，抽出に失敗する可能性がある.
補正前に肝臓領域の位置補正が正しく行われていることが望ましい．これにより得られた領域を最終的な肝臓領域とする.

= g (vglobal − vlocal ; vc , w) · vglobal + (7)(1 − g (vglobal − vlocal ; vc , w)) · vlocal

Σf inal

この手法の問題点として，肝臓輪郭部で大きく不要
領域と接触している部分では，この補正により不必要
けこの補正サイズは小さいほうが望ましい．補正する

1

これより，任意の三次元位置における最頻値 vf inal ，おvf inal

肝臓輪郭部の補正方法

3.

= g (Σglobal − Σlocal ) · Σglobal +(1 − g (Σglobal − Σlocal )) · Σlocal

実験手法
本手法を 4 症例 (各症例, 単純相および, 門脈相画像,512 × 512 × 150〜250 程度) に対して適用した. 評

最終的に，局所推定における肝臓 CT 値分布関数は以

価は専門家が抽出した肝臓領域を正解とし, 以下で示下のように定義できる．

す一致度 (overlap rate) を計算した. 最終的な抽出結

Gf inal (v) =1
T −1− (v − vf inal ) Σf inal (v − vf inal )e 2(8)

果は，門脈相画像にて評価した．また, 今回は正解デー– 32 −

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xxxxxxxxxxxxx
xxxxxxxxxxxxx
xxxxxxxxxxxxx
xxxxxxxxxxxxx
xxxxxxxxxxxxx
xxxxxxxxxxxxx
xxxxxxxxxxxxx
xxxxxxxxxxxxx
xxxxxxxxxxxxx
xxxxxxxxxxxxx
xxxxxxxxxxxxx
xxxxxxxxxxxxx
xxxxxxxxxxxxx
xxxxxxxxxxxxx
xxxxxxxxxxxxx

ideal contour

segmentation error

circle fitting line
candidate of the liver contour
roughly extracted contour of the liver
final contour of the liver

extracted area(a)Maximum radiusFig. 7: Diﬀerence between the liver contour extracted
by our method and ideal contour before contour modiﬁcation.

(b)

タに下大静脈本幹は含めないほうが正解とした.
一致度=n(T ∩ R)n(T ∪ R)

Fig. 8: Modiﬁcation method of the liver contour．(a)Basic concept of our method. (b) Enlarged illustrationof (a).

(9)

ここで T は正解肝臓領域で，R は，抽出された肝臓領
Table 1 Parameters in our experiments域である．非剛体レジストレーションにより，肝臓抽出がどの程度向上するかを調べるため，異なる時相画
像間の非剛体レジストレーションによる補正を行う場
合と，行わないときの２つを比較した．さらに，局所推定の分布関数を用いた場合と，従来の大域推定の分布関数を用いた場合の比較も行った．これらの手法をA とし, 手法を使用しないときを A とする．このとき，
手法を導入することによる性能向上率を以下のように

名前

説明

値

vc

各相の画像の CT 値誤差w

sigmoid 関数の幅

s

平滑化範囲

k

輪郭候補の閾値係数

3

Nx , Ny , Nz

1 辺 40 mm の立方体

(画像依存)(5, 5)
5
10 mm

定義した．
向上率

=

A
× 100
A

(10)

それぞれの場合において，最終結果に大きく影響を及ぼすと考えられる，肝臓強調画像から肝臓領域を得るための正規化閾値 Tnormal , および輪郭補正最大サイズ Dmax を変化させることによって，抽出精度に対す分布関数推定使用, B が非剛体レジストレーションを行う,B が非剛体レジストレーションを行わないという条件とする．

[条件 1 ] 大域分布関数推定使用下における非剛体レジス
トレーション手法導入による性能向上率

る影響を調べた．正規化閾値は 1, 10, 50, 100, 150，輪C1

郭補正最大サイズは 0.0 mm,1.5 mm,3.0 mm,4.5 mm

=

A&B
× 100
A&B

6.0 mm に対して実験を行った．その他のパラメータ [条件 2 ] 局所分布関数推定使用下における非剛体レジス
は表 1 に示す値に固定した.
トレーション手法導入による性能向上率
4.

C2

実験結果
まず，以下の条件において，各手法の性能向上率を

=

A&B
× 100
A&B

[条件 3 ] 非剛体レジストレーションを行わない場合の局調べた．ただし，A が局所分布関数推定使用,A が大域– 33 −

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所分布関数推定法の導入による性能向上率

C3=

Table 5: Overlap rate without non-rigid registration
using local estimation of the liver distribution in case
no.1.

A&B
× 100
A&B

[条件 4 ] 非剛体レジストレーションを行う場合の局所分
布関数推定法の導入による性能向上率

C4

=

A&B
× 100
A&B

1

10

50

100

150

0.0 mm

0.77

0.76

0.74

0.72

0.70

1.5 mm

0.81

0.81

0.79

0.78

0.76

3.0 mm

0.84

0.84

0.85

0.84

0.83

4.5 mm

0.85

0.86

0.87

0.86

0.86

6.0 mm

0.85

0.86

0.87

0.87

0.87

Table 2: Rate of the improvement in each condition
(%).

C1

C2

C3

C4

平均

1

104.2

103.9

101.3

100.1

102.4

2

104.8

104.3

108.4

107.9

106.4

3

102.6

102.4

101.3

101.1

101.9

4

104.7

104.1

101.5

100.9

102.8

平均

104.1

103.7

103.1

102.5

103.4

Case No.

Table 3 Rate of the improvement in case no.1 (%).

(a)

(b)

Fig. 9: Estimatation of the liver distribution in casethat eﬀect of contrast material is uniform . (a) Global
estimation of the liver distribution. (b) Local estimation of the liver distribution.

1

10

50

100

150

0.0 mm

106.4

107.3

107.9

107.8

108.1

1.5 mm

105.1

105.9

106.4

106.4

106.6

行ったほうが，初期位置ずれが小さくなるため性能が3.0 mm

102.7

103.4

104.0

104.2

104.4

よいが，補正サイズが大きくなると，この補正自体が4.5 mm

101.3

101.7

102.0

102.0

102.1

効率的に作用することにより，レジストレーションを

6.0 mm

100.8

101.2

101.4

101.4

101.5

行わない場合でも，同等の精度が得られることを示し

イズが小さいときには，非剛体レジストレーションをていた．すなわち，輪郭部の補正の有効性が確認できた．しかし，補正サイズが大きくなると，肝臓領域がTable 4: Overlap rate with non-rigid registration using
local estimation of the liver distribution in case no.1.

他の組織と輪郭部で広範囲に接触している部分で誤抽

1

10

50

100

150

出が生じていた (図 10)．補正サイズは小さい方が望ま

0.0 mm

0.82

0.81

0.79

0.77

0.75

しいことが確認できた．また表 4,5 に，表 3 の計算に1.5 mm

0.85

0.85

0.84

0.83

0.81

3.0 mm

0.86

0.87

0.88

0.87

0.86

4.5 mm

0.86

0.87

0.88

0.88

0.88

6.0 mm

0.86

0.87

0.89

0.88

0.88

表 2 は，正規化閾値 Tnormal (5 パターン) および，輪
郭補正最大サイズ Dmax (5 パターン) を, 実験方法で述
べた全条件で行い，その平均性能向上率を示したものである．条件 1 および条件 2 より，非剛体レジストレー
ションを行ったときの方が，行わなかったときより，全症例において平均約 3.9% の性能向上が見られた．一例として，表 3 に症例 1 の全パラメータの結果を示した．これより，補正サイズが大きくなるに従い，その性能向上率が 100% に近くなっていた．これは補正サ

(a)

(b)

Fig. 10: Example of miss segmentration of the liver.
(a) Original image. (b) Segmentation result. (An arrow: The region of miss segmentation)– 34 −

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用いた，非剛体レジストレーションを使用する場合としない場合の一致度を示した．表 5 の補正なしの 3.0mm の精度に注目すると，表 4 の補正ありの 1.5 mmの精度とほぼ等価であった．非剛体レジストレーションを行った場合，行わない場合に比べて，補正サイズ
が約 1.5 mm 小さい条件で，同等の結果が得られていた．他の症例もこれとほぼ同等の値を示していた．ま

(a)

(b)

(c)

(d)

た，一致度の精度向上率を見てみると，表 4 では約 3.0mm，表 5 では，約 4.5 mm 程度でほぼ一致度が上限となっていた．すなわち，今回の非剛体レジストレー
ションの導入により，それぞれの画像間の位置ずれを
約 3.0 mm 程度以下のずれまで修正可能であり，今回の症例においては，平均して約 1.5 mm の補正を行えたということであった．さらに正規化閾値の面から見ると，閾値 10 から 50 の間で最大の一致度を示していFig. 11: 3D visualization of four clinical data sets
which were used in our estimation of parameters.

ることも確認できた．
次に表 2 の条件 3，および条件 4 について，局所分布

5.

関数推定の導入に関する性能向上率を調べた．この表

考察より，症例 2 は，平均約 8.2% の性能向上率が得られ，その他の症例では，局所分布関数推定の導入によって本稿における VOI の設定に関しては，患者固有ではも，ほぼ性能は変わらないことが確認できた．これはなく固定領域としている．これは，腹部 CT 撮影が脊椎つまり，症例 2 には，肝臓内部で造影剤の不均一な部の位置を基準にして撮影されることから，肝臓が存在分が存在し，その部分が局所分布関数推定の導入によする範囲もほぼ確定することができるため，VOI 領域

り，改善されたことを意味し，同時に肝臓内部が均一をあらかじめ設定しておく手法をとった．肝臓領域がな場合においても，性能に悪影響を及ぼすことがない

一定の CT 変化をしているため，VOI 領域内の大部分ことが確認できた．実際に図 9 に，症例 2 における肝を肝臓が占めている限り，そこから計算される最頻 CT

臓領域内で造影が不均一な部分を，大域分布関数推定

値，標準偏差などにはほとんど影響がないものと考えした場合と，局所分布関数推定した場合の結果を示しられる．実際に本稿で定めた VOI 領域に対して, そのた．肝臓の右側と左側の造影パターンが異なっており，

サイズおよび中心位置にガウス乱数 (標準偏差:10pixel)

これが局所分布関数推定をすることにより，改善してを加え, 実験に用いていない他の 9 症例に対して, 各時いることが確認できた．

相の肝臓平均値の推定誤差を実験したところ, 全症例

最終的な肝臓抽出精度に関して, 上記実験での最適パラメータを使用し, 実験に用いた 4 症例の肝臓抽出結果を図 11 に示した．今回用いた 4 症例に関しては, 図で標準偏差 3(HU) 以下であった．この誤差は最終的な肝臓領域抽出精度にほとんど影響がないものと考えられる．
肝臓領域は, 一部の不要組織の接触により誤抽出が11(c) の心臓との接触部に, 一部誤抽出が確認できる程度であり, その他大きく抽出に失敗する点は確認でき存在していたが, 抽出された肝臓輪郭部は, 補正処理のなかった．また, 実験に用いなかった未知の 6 症例に対成果で境界線上を正確に抽出できていた．実際に肝臓して, この最適パラメータで肝臓抽出した結果を図 12を抽出した後のマニュアル補正を考えると, 明確な輪に示した．こちらに関しては, 図 12(a) において, 下大

郭の抽出の精度をあげたほうが, 多少の過抽出の部分

静脈本幹が肝臓実質と区別がつかない CT 値を持っては簡単なカッティング処理で修正可能であるので, 本手いたため, この部分付近で抽出に失敗していた．また,法は有効だと考えられる. 今後,「輪郭候補」の定義を

図 12(c) のように, 心臓との接触部においても境界が不改良することにより, 精度向上を目指す必要がある.

明瞭なため, 輪郭補正が的確に働かず, 失敗している場

本手法は，事前に非剛体レジストレーションを行う所が確認できた．その他の症例に関しては, 大きな誤ことにより，各画像間の対応関係を明確に知ることが抽出は確認できなかった．

でき，どちらかの相の画像で領域を抽出するだけで，–35 −Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol. 7 No. 4 - 1 Jun, 2003

6.

まとめ
本論文では，腹部 CT 画像からの肝臓領域自動抽出を，肝臓領域の CT 値の分布関数をガウス関数と推定
し，これを用いた手法を提案した．またこの推定方法
を局所的に行う方法を提案し，肝臓内部の造影剤の不
(a)

(b)

均一性にも対処した．また根本的に画像間に存在する
位置ずれを，非剛体レジストレーションの導入により補正し，肝臓領域の抽出精度を向上させた．さらに，肝臓輪郭部の微小な抽出誤差を補正する，より高精度な抽出方法を提案した．今後，肝臓内部に存在する各血管などの自動分離を行うことなどを考え，診断支援シ
ステムや手術シミュレーションなどに適用できるよう

(c)

(d)

に検討していく．また，本手法をさらに多相化し，安定した抽出精度を維持できるように改良していきたい．

謝辞
貴重な CT 画像を提供して頂いた国立がんセンター
(e)

(f)

Fig. 12: 3D visualization of six clinical data sets whichwere not used in our estimation of parameters.

東病院放射線部縄野繁博士に深謝する. また本研究の一部は，日本学術振興会未来開拓推進事業「外科領域を中心とするロボティックシステムの開発」より援助を受けている．

もう一方の画像における抽出も同時に行うことができるという点が優れている．そのため，コントラストの悪い，非造影画像（単純相）における領域抽出も，造参考文献

影画像から抽出した領域をそのまま変換することにより行うことが可能である．
肝臓内部に存在する，門脈，静脈，動脈といった血管系，および腫瘍に関しては，本手法では，一切考慮していないため，これらの部分で抽出に失敗する可能性がある．これらの領域に関しては，本手法を適用した後に別処理により，領域補正を行う方法を考える必要がある．
今回の手法では，計算時間に関して一切考慮していない．今回の実験においては１症例あたり，画像間の位置あわせの補正に約 3 時間，抽出に 10 分程度であり，位置補正時間の短縮が必須である．位置補正に関しては，その精度とのトレードオフで時間が短縮できるため，その実験も行う必要がある．また，本論文で用いた非剛体レジストレーションは完全に並列化可能であり，並列計算機を用いることにより，ほぼ CPU 数に比例した大幅な時間短縮ができることを実際に実機[Hu99] Hu H : Multi-slice helical CT : scan and reconstruction, Medical Physics, vol. 26, no. 1, pp. 5-18,
1999.
[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，信学論 (D-2), vol.
J84-D-2, no. 9, pp. 2150-2161, Nov. 2001.
[Bae93] Bae KT, Giger ML, Chen CT, et al : Automatic
segmentation of liver structure in CT images , Medical Physics, vol. 20, no. 1, pp. 71-78, 1993.
[Gao96] Gao L, Heath DG, Kuszyk BS, et al : Automatic
liver segmentation technique for three-dimensional
visualization of CT data, Radiology, vol. 201, no. 2,
pp. 359-364, 1996.
[横山 02] 横山耕一郎，北坂孝幸，森建策，他：CT 値の分布
特徴に基づいた非造影腹部 X 線 CT 像からの肝臓領域の抽出，第 12 回コンピュータ支援画像診断学会大会:,
pp. 217 - 218, 2002.
[渡辺 02] 渡辺恵人，野方円，長谷川純一，他：腹部単純・
造影 X 線 CT 像からの肝臓領域全自動抽出法の開発，
第 12 回コンピュータ支援画像診断学会大会, pp. 215 216, 2002.

に搭載し確認した．

– 36 −

コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol. 7 No. 4 - 1 Jun. 2003

村上 卓道 (むらかみ[一杉 02] 一杉剛史，清水昭伸，小畑秀文：Level Set Methodを用いた肝臓領域の自動抽出法の開発，第 12 回コンピュータ支援画像診断学会大会, pp. 219 - 220, 2002.

たかみち)

1986 年 神戸大・医卒． 1991 年 阪大大学院医学研究科博士課程修了．

[増谷 02] 増谷佳孝，木村文彦，佐久間一郎：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への応用 < 第二報 >，第 12 回コンピュータ支援画像診断学会大会, pp. 223 - 224, 2002.

医博．

1993 年 阪大・医・放射線医学教室助教授．1992 年 阪大・医・
放射線医学教室講師. 1993 年 阪大・[Masumoto02] Masumoto J, Sato Y, Hori M, et al : A
New Similarity Measure for Nonrigid Volume Registration Using Known Joint Distribution of Target
Tissue : Application to Dynamic CT Data of theLiver, Lecture Notes in Computer Science, vol. 2489
(MICCAI2002), part 2, pp. 493-500, 2002.

医・放射線医学教室助手．現在，同・[Rueckert99] Rueckert D, Sonoda LI, Hayes C, et al: Nonrigid Registration Using Free-Form Deformations: Application to Breast MR Images, IEEE
Transactions on Medical Imaging, vol. 18, no. 8, pp.
712-721, 1999.

大学院医学研究科博士課程修了． 医助教授

上甲 剛 (じょうこう

たけし)1988 年 阪大・医卒． 1992 年 阪大博．

1992 年 阪大・医・放射線医学教室講師. 1993 年 阪大・医・放射線医学教室助手．現在 大阪大学保健学科・教授

中村 仁信 (なかむら

著者紹介

ひろのぶ)

1971 年 阪大・医卒． 1978 年 阪大・

桝本 潤 (ますもと医・放射線医学教室助手，現在， 同・じゅん)

教授． 医博．

1998 年 阪大・基礎工・情報中退．現在，大阪大学大学院 基礎工学研究科
博士後期課程在学中． 医用画像解析の研究に従事．

田村 進一 (たむら しんいち)
昭 41 年：阪大・基礎工・電気卒．昭佐藤 嘉伸 (さとう46 年：同大大学院博士課程了同年：同

よしのぶ)

大・基礎工 ・情報・助手．現在：同大

1982 年 阪大・ 基礎工・ 情報卒． 1988
年 同・大学院博士課程修了．工博．

1988–1992 年 NTT ヒューマンインタ
フェース研究所勤務．1992 年 阪大・医・機能画像診断教室・助手．現在，同・助教授．この間，1996–1997 年 ハーバード大学・医・ Surgical Planning

Laboratory 客員研究員． 医用画像解析，手術ナビゲーションシステムの研究に従事．

堀 雅敏 (ほりまさとし)1993 年 阪大・医卒． 2001 年 同大
学院医学系研究科博士課程修了．医博．
現在，阪大・医・放射線医学教室助手．

– 37 −

医学部 教授，（兼）基礎工学研究科教授．工博．

Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol. 7 No. 4 - 1 Jun. 2003

Automated Liver Segmentation Method for Dynamic CT Data
Using Non-Rigid Registration
Jun MASUMOTO ∗1

Yoshinobu SATO ∗1

Masatoshi HORI ∗2 Takamichi MURAKAMI ∗2 Takeshi JOHKOH ∗3 Hironobu NAKAMURA ∗2 Shinichi TAMURA ∗1∗1

Division of Interdisciplinary Image Analysis, Osaka University Graduate School of
Medicine, Suita, Osaka, 565–0871, Japan∗2

Department of Radiology, Osaka University Graduate School of Medicine, Suita,

Osaka, 565–0871, Japan∗3
School of Allied Health Sciences, Faculty of Medicine, Osaka University, Suita,
Osaka, 565–0871, Japan
Abstract
This paper describes a method for automated liver segmentation using two diﬀerent time-phases of CT images withand without contrast materials acquired from a multislice CT scanner. Because of patient’s respiratory motion, images
acquired at diﬀerent phase might be out of alignment. So, we introduce the non-rigid registration, which enable us to getcorrect alignment of these images. We estimate the intensity distribution of the liver as a gaussian distribution in two
dimensional feature space, whose axes correspond to two phases of CT values, and generate the liver region-enhanced
image. We can get liver region by thresholding this liver region-enhanced image. We also deﬁne the candidate of theliver contour and modify the liver region by ﬁtting this contour. We evaluated this method using four cases of CT data
sets, and showed its usefulness.

– 38 −