コンピュータ支援画像診断学会論文誌

Vol.4 May. 2000

研究論文

3次元画像処理エキスパートシステム3D-IMPRESS-Proの改良と肺がん陰影検出手順の自動構成への応用
周

向栄＊ 1 濱田 敏弘＊ 2 清水 昭伸＊ 3
長谷川 純一＊ 4 鳥脇 純一郎＊ 1

要旨
本論文では , 医用画像内に存在する異常陰影を検出するための 3 次元画像処理手順の自動構成法について検討する . 筆者らはコンピュータ支援診断システムの開発を支援するために , 異常陰影の検出感度と拾いすぎ領域数に関する要求を考慮した画像処理手順の自動構成システム 3D-IMPRESS-Pro の開発を進めている . 今回は，このシステムの性能向上を目的として，異常陰影の候補領域に対して特徴量を測定して分類する処理を自動決定する方法について改良したので報告する．また，実際に 3 次元胸部 CT 像を用いて異常陰影検出手順を自動構成し，得られた手順をテスト用の画像に適用して能力を評価した結果についても示す .
K e y w o r d s : three dimensional image processing expert system, automated construction of procedure, three
dimensional chest CT image, cancer shadow detection.

3D-IMPRESS-Pro(3D-IMPRESS based on Probabilistic
model)を開発した[17]. また , 胸部 CT 画像からの肺がん陰1. はじめに影検出問題に適用してシステムの性能評価も行った．その結果 , このシステムによってユーザの要求を満たすような

近年 , ヘリカル CT に代表される高速撮影装置の開発に
より , 高精度な３次元胸部断層像を高速に得ることが可能となった . これらの画像化技術を導入することで , 従来の手順の構成が基本的に可能であることは確認できたが , 対応できる要求のレベルがまだ比較的低いこと , また , 構成

単純X線像では発見が困難であった微小な肺がん陰影も検出できるようになってきた . しかし , それに伴って生成さされた手順の評価を限られた設計用の部分画像を用いてしか行っていないことが課題として残されていた .

れる大量の３次元濃淡画像の観察は読影医師に大きな負担を与えるため , コンピュータによる支援が強く期待されて本研究では，ユーザのより高い要求にも対応できるように従来のシステムの問題点を整理し，それに基づいて改良

いる[1,2]. 特に , 異常陰影の検出支援への期待が高まり ,実際に幾つかの検出システムの開発や評価が試みられていを行った．具体的には，SRに関して特徴量を測定して分類する手順を自動構成する方法について改良した．また，有る[21-25]. しかし , このようなシステムは設計者の経験に基づいて作成されることが多く , 処理の手順やパラメータ

効性を評価するために 3 次元胸部 CT 像内に含まれる肺がん陰影の検出手順を自動構成し，設計に用いなかった画像などの最適化には非常に多くの時間と労力を必要とし , 手
順構成を支援するシステムの開発が望まれている .

も加えるとともに，部分領域ではなく画像内の全肺野を対象として手順の評価を行った．

これまでに , 画像処理手順の開発を支援するエキスパー
トシステムは幾つか開発されているが[3-10],3 次元画像を

以下本文では，まず，従来のシステムの概要と問題点を示し，次に今回行った改良について述べる．さらに，実際対象としたシステムは筆者らが提案した 3D-IMPRESS[1115]のみである . このシステムは ,3 次元画像とそこから抽の画像を用いて手順を構成した結果を示して今回の改良の有効性を評価する．

出したい図形の組を与えると，その図形を抽出するための3 次元画像処理手順を自動生成する . しかし , 真の異常陰2. 3D-IMPRESS-Proの概要[17]影に対応しない拾いすぎの成分については考慮していない
ため , 得られた手順によって処理を行うと多数の拾いすぎ

ここでは従来のシステムの概要について,医用画像からの異常陰影検出手順の自動構成を例として簡単に説明する .

が発生するという問題があった . そこで筆者らは新たに ,医用画像からの異常陰影の自動検出システムの開発におい2.1 全体の処理の流れてしばしば要求される異常陰影の検出率と画像一枚あたりの拾いすぎの異常陰影候補領域数（平均拾いすぎ SR 数と処理の流れを図 1 に示す．システムへの入力は , 異常陰影を含む画像（異常画像）とその異常陰影のスケッチ（サンプル図形）の組 , 異常陰影を含まない画像（正常画像）,

呼ぶ .SR : Suspicious Region）に関する条件を考慮して
画像処理手順を自動構成する新しいエキスパートシステム
＊1
＊2
＊3

および , 検出率等に関するユーザの要求である . 本システ
ムは , 入力されたサンプル図形の抽出に適した大まかな手

名古屋大学大学院工学研究科 〒 464-8603 名古屋市

香川県工業技術センター 〒 761-8031 高松市
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

順を一つ選び , その手順を構成する各処理のアルゴリズム
やパラメータを逐次的に決定する . ここで , 実際の決定の＊4

中京大学情報科学部 〒 470-0393 豊田市
投稿受付：2000 年 4 月 2 日

プロセスは二段階であり , まずユーザの要求に基づいて各処理に要求される精度を推定し , 次にその推定値に基づい

最終稿受付：2000 年 4 月 28 日
採用決定日：2000 年 4 月 28 日

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Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol. 4

May. 2000

ここで x̂ は x の推定値を表し，δは適当な定数である．
最後に SR の判定パラメータを決定するが，その際には最初に与えられた要求である(1),(2)式を満たすパラメータを選択する．ここで，要求を満たすパラメータが複数存在する場合には(8)式，一つも存在しない場合は(9)式を用いて評価値が最小になる値を求める．

E 3 = E{N ( f . p.)} + w1 × (1 − P{t . p.})… (8)E 4 = u(E{N ( f . p.)} − β ) + w 2 × u(α − P{t. p.}) … ( 9 )u( x ) : u( x ) = x( x ≥ 0), u( x ) = 0( x < 0)
w1 , w2 : weight

3．従来のシステムの問題点と改良
Procedure frame and the flow of procedure construction

従来のシステムを用いて実際に手順の自動生成を行った
ところ，ユーザの要求が比較的低い場合にはその要求を満て具体的に処理を決定する .
次節ではこれらの処理の内容についてもう少し詳細に述たす手順の自動生成が可能であることが確認された．しかし，要求を高くすると手順構成は難しくなり，見落とし

べる .

(=1- 検出率)と拾いすぎを共に 0 に近づけてゆくと最終的には要求を満たす手順が生成できなくなる．以下ではこの

Fig.1

2.2 局所処理の能力の推定と決定限界ができるだけ高い（誤り率としては低い）方が望ましいと考えて，限界が生じる原因について考察し，その解決

ユーザの要求が式(1),(2)の様に与えられたとする．

P{t . p.}≥ α・・・(1)

策を提案する．

E{N ( f . p.)} ≤ β ・・・(2)3.1 問題点

ここで, P{t . p.} は最終手順の異常陰影の検出率，E{N( f . p.)}は画像一枚あたりの拾いすぎSR領域の数を表す．この時，2 値化と SR の判定処理の性能に対する要求は次式(3)〜(5)の様に推定される[17-19]．

P{t . p. bin}≥ αP{t . p.cl} ≥P{f . p. cl} ≤

β
λ bin

界によって，そもそも要求を満たす処理の組み合わせが存在しないことが考えられる．また，本システムによる手順

・・・(3)αP{t . p. bin}

要求を満たす手順が求められない原因としては，まず，データベース内のアルゴリズムや大まかな手順の能力の限構成はある評価関数に基づく最適解（最適手順）の探索問題であると言えるが，解の探索を山登り法的に行っている・・・(4)

ために最適ではない解（局所解）が求められている可能性も考えられる．
今回は特に後者の可能性に注目して，システムによる手順構成の様子を詳細に調べた．その結果，二値化処理にお・・・(5)

いて，
SRの大部分が数画素〜十数画素程度の互いに類似した小領域となるようなしきい値が選択される場合があるこ

ここで，P{t . p. bin} と λbin はそれぞれ2値化後に異常陰影に対応する SR が抽出される確率と画像一枚あたりの平均拾い
すぎ SR 数である．また，P{t . p. cl} と P{ f . p.cl} はそれぞれ特とが知られた．もちろんこの値は，誤り率の観点からは検出率を要求内に抑えながら拾いすぎを最も抑制する最適な徴空間での判定において異常陰影に対応する SR を正しく異常と判定する確率と拾いすぎ SR を誤って異常と判定すしきい値である．しかし，後段の特徴量測定処理で求める特徴量の大部分が SR の大きさや形状に基づくものである

る確率を表す .
次に各処理は入力画像に近い方から逐次的に決定される

ため，特徴量の値が異常陰影に対応する SRと拾いすぎ SRの間で類似してしまい，その結果，分類が精度良く行えず

が，具体的には上式(3)〜(5)をベースに作成した式(6),(7)を評価式として，実際に入力画像に適用した時の評価にユーザの要求を満たせない場合があることが知られた．

3.2 改良の方法

値が最小となるアルゴリズムやパラメータが求められる .
【平滑化・差分】：

前節で示した問題点を解決するために今回は特徴量の測定処理を改善した．また，最適な特徴量の組み合わせを自E1 = { lˆ bin , ただし , P { t. p.bin } ≅ a + d }… (6)動的に求める機能も追加してシステムの能力の向上を目指した．具体的には，前者については測定する特徴量に形状【2 値化】：

E 2 = {1 − ( P{f . p. cl} に関する要求の上限 )}に関するものが多いことを考慮して特徴量測定用の領域を改めて抽出することとした．また，抽出のしきい値も複数+{P{t . p. cl} に関する要求の下限}
βα}= {1 −} +{P{t . p. bin}
λ binの中から最適なものを選択するようにした．実際には，従来の誤り率の観点で求められた 2 値化のしきい値 Tbin を基… (7)

準に「肺がん陰影に対応するSR内の最大濃度値の最小値」-2-

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Vol.4 May. 2000

4. 実験
4.1 方法と結果
新しく改良を行った3D-IMPRESS-Proの性能を評価する
ために，3次元胸部CT像からの肺がん陰影検出手順の自動構成を試みた．設計と評価に用いた画像の仕様を表 1 に示す．ここで ,2 値化より前の濃淡画像処理の手順構成には原画像から切り出した部分画像を用いた．これは，原画像をそのまま入力すると計算コストが非常に高くなる（推定で 200 日弱）ためである．実際には異常画像として肺がん陰影を含む 128 × 128 × 128(画素)の部分画像 17 例，正常画像として正常部位のみを含む部分画像29例を用いた．また，2章で述べた評価式の係数はδ=0.0（(6)式），w1=w2=28（(11),(12)式）とし（注：2），特徴量測定用領域の抽出の試行
回数 L は 4 とした．さらに，データベースに登録されているアルゴリズムや測定される特徴量は表 2 の通りである．
その他，手順構成や構成された手順の評価の際に行う誤り率の計算はあらかじめ手入力した肺野内のみで行った．
以上の仕様の画像とシステムを用いて誤り率に関する要求を( α , β )=(1.0,1.5)として手順を構成した．表 3 に構成された手順，図 3,4 にその手順を幾つかの設計標本とテス
ト標本の肺野全体に適用した結果を示す．ここで，同図(b),(c)は抽出結果を透視投影法によって 3 次元表示したものである（同一標本では視点は同じ）．また，表 4では設計とテストの全標本に適用した場合の手順の誤り率を示した．さらに，今回行った 2 つの改良，A)特徴量測定用領域の抽出とB)特徴量自動選択機能の追加を共に行った場合，それぞれ単独で行った場合，さらに，行わなかった場合の4通りについて構成された手順の能力を設計標本によって評価した結果を表 5 に示す．ここで，改良 A を行わない場
合とは2値化で抽出された領域をそのまま特徴量の測定にFig.2用いた場合である．また，改良Bを行わなかった場合とは，誤り率の観点で最悪の特徴量の組が選択された場合としNew flow of searching optimum decision parameters.

た．
（注：1）

〜「平均濃度値の最小値」の間で値を L 通りに変化
させて領域を再抽出し，それぞれに対して特徴量の測定と4.2 考察まず，図 3 を見ると，多少拾いすぎはあるが，肺野内にはほぼ肺がん陰影のみが精度良く（注：3） 抽出されているこ分類を繰り返し，その中から前章で示した評価値が最小となるしきい値を選択した．
一方，後者については，データベースに登録されている特徴量から総当たりで最適な組み合わせを探索することとした．ここでも実際には分類実験を行って最適な組み合わせを求めた．ただし，パターン分類の実験においてはサン
プル数が特徴量数に対して十分大きくなければ実験結果の信頼性が低くなることが知られているので[20]，選択する特徴量の数をN，2つのクラスのサンプル数の小さい方をnとして 5N ＜ n とした．以上の改良後の処理の流れは図 2の通りであり，図1の太枠で示した「SRの特徴抽出」と「判定パラメータの決定」の内容をここに示した処理に変更する．

Table1

症例数
サイズ
標本点間
隔
濃度値
レベル数
肺がん陰
影の体積

Specifications of CT images used in the experiment

設計標本
テスト標本
17症例
14症例
512×512×151〜
512×512×33〜
512×512×203(画素)512×512×59(画素)0.31×0.31×0.31〜 0.417×0.417×0.417
0.41×0.41×0.41(m 0.42×0.42×0.42(mm4,096(12 bit)

4,096(12 bit)

4,279〜336,918(画素4,259〜65,482(画素)（注：1）

これは，2値化処理TypeIの場合であり，TypeII の場合には，しきい値Tbin の探索範囲は「肺がん陰影に対応するSR内の最小濃度値の最大値」〜「平均濃度値の最大値」の間である．
（注：2）
重み係数 w1、w2 は評価式の第一項の値域(0 〜 28)と第二項の値域(0 〜 1)が同程度になるように設定した .
（注：3）

ここで述べた精度とは検出率に関する精度であり，例えば陰影の形状の抽出精度ではない．
形状に注目したシステムは既に3D−IMPRESS[15]として著者らによって開発されており，今回のシステムとの簡単な比較は文献[17]で行っている．

-3-

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Table2

Image processing algorithms and features in the database

処理の種類

パラメータ

一様重み
平滑化

メディアン

ラプラシアン

差分方向

鮮鋭化

差分間隔

(2) 表面画素数

TypeII: Tbin以下を１
TypeI: しきい値以上を１TypeII: しきい値以下を１濃度値に対する
しきい値(Tbin)

全探索法

特徴量の組

特徴空間での判
定

最大尤度法

尤度比に対するしきい値

同上

d=1 (R: 1〜10)素の座標値に関する分散

d=2 (R:10〜20)(6) 差分後の濃度値の図形

同上

d=3 (R:20〜30)

2値化処理〜（最小濃度値） (8) 同上の平均値(9) 同上の分散値(3.2節参照)
N

11 C N 組
可能な特徴量の組み合わせ ∑i =1

2/3〜3/2

最終性能

テスト標本（14症例）

P{t. p.} ≥ 1.0

E{N( f . p.)} ≤ 1.5

P{t. p. bin} = 10.

λbin = 26.18

P{t. p. bin} = 0.93

λ bin = 8.21

P{ f . p.cl} = 0.02

P{t. p. cl} = 0.85

P{ f . p. cl} = 0.04

E{N( f . p.)} = 0.41

P{t. p.} = 0.79

E{N ( f . p.)} = 0.29.
構成手順の性能 特徴空間での判定 P{t. p. cl} = 10２値化
特徴量測定用領域の抽出
特徴空間での判定(7) 同上の最小値

Requirement of a user and the performance of the constructed procedure

要求された最終性能

差分

内の最大値

（サンプル図形内の最大濃度値）

設計標本（17症例）

平滑化(4) 主軸方向(x,y,z)(5) 主軸方向における各画

3,9,13方向

濃度値に対する
しきい値

特徴量の選択

Table3(3) 球形度

差分間隔R:1〜30画素

6,18,26近傍 刻みd(画素)

最大方向二階差分
TypeI: Tbin以上を１Table4(1) 総画素数

3, 5画素13方向、最小方向二階差分

特徴量測定用領域の抽出測定する特徴量

3〜9画素（刻み2画素）

二階差分

２値化

パラメータの探索範囲
3〜9画素（刻み2画素）

マスクサイズ

エッジ保存平滑化

差分

May. 2000

P{t. p.} = 1.0

Constructed procedure

Table5

一様重み、マスクサイズ=9(画素)
2階差分、差分間隔R=26(画素）
方向ベクトル(0,0,1)
TypeII Tbin ＝-1,220

Effect of the improvement in the feature
extraction

P{t. p.}
改良の組み込み
A,B
1
Aのみ
1
Bのみ
0.94
なし
0.47
改良A：SRの特徴測定用領域の抽出
改良B：特徴量の自動選択

TypeII Tmin＝-743
選択された特徴量：(1),(5)尤度比に対するしきい値＝1.055

E{N( f . p.)}
0.41
8.65
2
3.12

とが知られた．実際，全設計標本に適用した場合の誤り率を見ると（表4），要求を満たす手順が得られていることがた．なお，拾いすぎの個数が設計標本の場合と比べてやや少なくなった理由の一つとして，肺がん陰影の検出の対象確認された．次に，表 5 を見ると，従来のシステム（共に改良無しの場合）ではできなかった要求を満たす手順の生となる領域のサイズが約 1/4 になったことが考えられる．
従って，厳密な評価のためには同程度の大きさの画像を用成が今回の改良後に初めて可能になったことが確認できる．このことから，改良によってより高い要求に対応で

いて実験をしなければならないが，それらのことも考慮しながら本実験の結果を大まかに評価すると，テスト標本にきるようになったと考えられる．
さて次に，構成手順をテスト標本に適用した場合につい対する性能も設計標本の場合とほぼ同程度であり，設計標
本を対象とした評価結果が統計的に大きく偏ったものではて検討する．図 4 を見ると，図 3 と同様に大部分の肺がんは検出されていたが，幾つかは見落とされていることが知ないと考えられる．
ところで，今回構成された手順がこれまで人間のエキスられた．例えば同図のテスト標本 5 は胸壁に近い淡く小さ
い陰影であるが，これは 2 値化処理において見落とされてパートによって設計された手順と性能の上でどの様な関係にあるのかについて考察する．まず，本論文で用いた試料

いた．また，同図のテスト標本 2 にあるように拾いすぎも幾つか存在したが，その全てが肺門部の太い血管影の一部

画像の様にスライス厚が薄い（1mm以下）画像を対象とした研究として，森らによって開発された肺がん陰影抽出手であり，設計標本の場合と同じ傾向であることが知られ順[21]に注目する．この論文では提案手順を4例のCT画像

（注：4）

（注：4）

文献[17]では今回と同様の要求と試料画像から要求を満たす手順が構成されたと報告した．
しかし，前章までに既に述べたように，従来の場合は3次元CT

画像から切り出した部分画像のみを用いている点が今回と異なる．
今回は画像内の肺野全体を肺がん陰影抽出処理の対象としたが，その領域の大きさは従来の数倍になり，拾いすぎSRがかなり増えたために従来のシステムでは要求を満たす手順が構成できなかったと考えられる．

-4-

コンピュータ支援画像診断学会論文誌

Vol.4 May. 2000

Lung cancer

Lung cancer

Lung cancer

Lung cancer

Lung cancer

Fig.3

Original images, sample images and resultant images ofapplying the constructed procedure to design samples-5-

Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol. 4

May. 2000

Lung cancer

Lung cancer

Lung cancer

Lung cancer

Lung cancer

Fig.4

Original images, sample images and resultant images ofapplying the constructed procedure to test samples-6-

コンピュータ支援画像診断学会論文誌

Vol.4 May. 2000に適用し，検出率は 1.0，拾いすぎ SR 数は 0.75(個 / 画像)という結果が得られていた．この値を今回の手順の場合と比次元画像処理手順の自動構成法について検討した．具体的には，従来筆者らが開発してきた画像処理エキスパートシ

較すると多少拾いすぎが多いことが知られたが，その違い
は評価に用いられた試料画像数を考慮すれば統計的に有意ステム3D-IMPRESS-Proの改良を行ない，胸部CT像からの肺がん陰影検出問題に適用して有効性を評価した．その結なものではなく，両者の性能はほぼ同程度であると考えられる．次に，スライス厚が 10mm 程度の画像を対象とした

果，ユーザが最初に入力する誤り率に関する要求が従来よりも高い場合にも要求を満たす手順の生成が可能であるこ手順との比較を行う．まず，山本らが開発した肺がん検診
用の診断支援システムLSCTは176例（異常例25例を含む）とが確認された．また，本システムを用いて自動構成された手順と人間のエキスパートよって開発された手順との比の画像に適用され，肺がん検出率は 1.0，拾いすぎ SR 数は5.1(個/画像)と報告されている[22]．また，最近の改良では較も試みた．
今後の課題としては，より多くの試料を用いたシステム

22 例の異常例を用いて評価され，肺がん検出率が 1.0，拾
いすぎ SR 数が 2.8(個 / 画像)であった[23]．次に，仁木らにの性能評価，他の手順構成問題への適用，画像処理データ
ベース内のアルゴリズムの充実などが挙げられる．また，より開発されたシステムは 450 例の画像に適用され，医師が肺がんを疑う 120 個の陰影の内の 114 個を正しく指摘で一般のN段の逐次処理手順やそれらを組合せた並列処理手順の設計が可能なように拡張すること，さらに，画像単位きたと報告されている（検出率＝0.95）[24]．また，文献[25]では 30 例（異常例 8 例を含む）の画像を対象とした実験がの誤り率等の異なる要求の場合[16]にも対応できるようにシステムを拡張することを予定している．その他，実際の行われ，医師が肺がんを疑う 44 個の陰影の内の 39 個が検出され（検出率＝ 0.89），拾いすぎ SR 数が 7.77(個 / 画像)で医用画像自動診断システムの構築にも応用することも考えている．

あったと報告されている．ここで，これらのシステム[2225]は肺尖部から横隔膜までの全両肺野を対象として設計

謝辞 実験に使用したCT画像をご提供いただいた藤田保健

され，かつ，評価されているため，今回用いた片肺の Thin
スライス像の場合と比べて処理対象となる領域の大きさが衛生大学片田和廣博士，安野泰史博士及び国立がんセンター

かなり違うこと（注 5)，また，画質的にも両者はかなり異なることから簡単には比較できない．しかし，今回自動構成

頂く名古屋大学鳥脇研究室の諸氏に感謝する．なお，本研究された手順の性能は全標本 31 例（異常例 31 例）に対して検出率が 0.90，拾いすぎ SR 数が 0.35(個 / 画像)であること

リ SLIP-3D を用いた．また，本研究の一部は文部省科学研究を考慮すると，ある程度は有効であると考えられる．しかし，明確な結論に到達するためには大量の画像を用いた評

リサーチ・センター補助金，および，財団法人堀情報科学振中央病院宮川国久博士に感謝する．また，日頃熱心に御討論には名古屋大学大型計算機センターおよび画像処理ライブラ費補助金，厚生省がん研究助成金，文部省私立大学ハイテク・
興財団助成金による．

参考文献

価が必要であると考えている．
最後に本システムの計算コストについて考察する．設計[1] 鳥脇純一郎 , 舘野之男 , 飯沼 武編 ,医用 X 線像のコンピュータ診

断 , シュプリンガー・フェアラーク東京 ,1994.
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標本17例と要求を入力して手順が生成されるまでに必要な時間は約 170 時間であった．この計算コストは，入力画像, 信学論

D-II, vol. J83-D-II, no.1, pp. 3-26, Jan. 2000.
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2, pp. 191-204, Feb. 1986.

め，並列処理の導入なども含めた手順探索アルゴリズムの計算コストの削減が重要な課題となっている．ここで，計, 情処学論 , vol. 27, no.

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Feb. 1988.
[5] 久保文雄 , 佐藤宏明 , 坂上勝彦 , 田村秀行 ,算コストが高いのは，手順探索アルゴリズムだけの問題ではなく，そもそも３次元画像処理が２次元の処理と比べてパートシステム DIA-Expert/PA1,
209-219, Feb. 1988.

計算時間がかかることにも原因がある．そのため，個々の画像処理アルゴリズムの高速化も課題となっている．ま粒子画像解析エキス

情処学論 , vol. 29, no. 2, pp.

[6] R. C. Vogt, Automatic Generation of Morphological Set Recognition Algorithm,
Springer-Verlag, 1989.

た，構成手順による画像一枚あたりの処理時間は約 1 〜 2分であり，これについては十分に実用範囲内であると考え[7] 依田育士 , 山本和彦 , 山田博三 , GA による構造的モルフォロジー
手順の獲得 , 信学論 D-II, vol. J78-D-II, no.12, pp. 1758-1766,

られる．なお，本システムは個々の具体的画像処理システ
ムの設計段階で最適な手順を見つけるための１つのツール

Dec. 1995.
[8] 長谷川純一 , 久保田浩明 , 鳥脇純一郎 ,として用いるものであるため，計算コストが必ずしも致命的要因とは限らない．

信学論 D, vol. J70-

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スパートシステムIMPRESSにおける画像処理手順集約化機能について,
情処学論 , vol. 29, no.2, pp.126-133, Feb. 1988.
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パートシステムIMPRESSにおける処理手順の逐次型集約法とその能力
評価 , 信学技報 , PRMU96-200, Mar. 1997.

本論文では，医用画像から異常陰影を検出するための 3（注：5）

今回用いた設計標本内の肺野の大きさは，直感的には平均して全肺野の1／8程度である．
従って，肺野全体を処理の対象とした場合，拾いすぎが場所によらずに等確率で起ると仮定すると拾いすぎSR数は8倍になる．
しかし，拾いすぎの大部分が肺門部で起こり，かつ，今回の画像は肺門部付近を含むものが多いことを考えると，
全肺野を対象としても拾いすぎはそれほど多くならないと考えられる．

-7-

Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol. 4

May. 2000[11] 周向栄 , 清水昭伸 , 長谷川純一 , 鳥脇純一郎 , 3 次元濃淡画像の処理手
順自動構成法に関する基礎的検討 , 信学技法 , PRMU96-25, May
1996.
[12] 吉田卓司 , 長谷川純一 , 周向栄 , 清水昭伸 , 鳥脇純一郎 ,濃淡画像に対する面図形抽出手順自動構成法について
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Improvement of the Three Dimensional Image Proccessing Expert System
3D-IMPRESS-Pro and Its Application to Automated Construction of Lung
Cancer Shadows Detection Procedure
Xiang-Rong ZHOU*1, Toshihiro HAMADA*2, Akinobu SHIMIZU*3, Jun-ichi HASEGAWA*4, Jun-ichiro TORIWAKI*1*1

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

Kagawa Prefectural Industrial Technology Center*3

Graduate School of Bio-Applications and Systems Engineering, Tokyo University of Agriculture and Technology*4

School of Computer and Cognitive Sciences, Chukyo University

Abstract
In this paper, we describe an improvement of 3D-IMPRESS-Pro which can construct a three dimensional image processing procedure todetect abnormal regions considering the requirement on sensitivity and the number of false positive regions. The modules for feature
measurement and classification of suspicious regions were modified so as to be able to construct the procedure which meets higher requirement. We applied the improved system to the problem of generating a lung cancer detection procedure. The paper presents results ofapplying the procedure to real three dimensional chest CT images and evaluating its performance.

-8-コンピュータ支援画像診断学会論文誌

著者紹介
周 向栄 （しゅう こうえい）
1993 年中国ハルビン工業大・工・電気卒．1997
年名大大学院工学研究科博士前期課程了．
現在同博
士後期課程在学中．
画像処理エキスパートシステムに関する研究に従事．

濱田敏弘 （はまだ としひろ）
昭 63 阪大・基礎工・生物工学科卒 . 平 2 同大大学院修士課程了. 同年 4 月香川県工業技術センター
勤務 . 画像処理に関する研究に従事 .

清水昭伸 （しみず あきのぶ）
平 1 名大・工・電気卒．平 6 同大大学院了．同年
同大・工・助手．平 10 東京農工大学・大学院・助教授．医用画像処理に関する研究に従事．

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 同大大学院博士課程（情報工学専攻）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 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．パターン認
識，知的画像処理，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，日本エム・イー学会，
日本医用画像工学会，米国 IEEE 各会員．

鳥脇純一郎
（とりわき じゅんいちろう）
昭 37 名大・工・電子卒．昭 42 同大大学院博士課
程了．同年 4月名古屋大学工学部助手．以降，昭45
助教授，昭 49 名古屋大学大型計算機センター助教
授，昭 55 豊橋技術科学大学情報工学系教授，昭 58
名古屋大学工学部電子工学科教授を経て，昭60年4月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情報処
理への応用に関する研究に従事．著書「画像理解のためのディジタル画像処理 I，II」（昭晃堂）．「パターン情報処理の基礎」（朝倉書店），「認識工学」（コロナ社），情報処理学会，日本エム・イー学会，
コンピュータ支援画像診断学会，人工知能学会，
IEEE各会員．

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Vol.4 May. 2000