コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol.9 No.3

Dec. 2005

研究論文
CT 値分布情報とテンプレート画像を用いた
3 次元腹部ＣＴ画像からの肝臓領域の抽出○古川寛 a，上田克彦 b，橘 理恵 a ，木戸尚治 ca

山口大学大学院理工学研究科，b 山口大学医学部付属病院放射線部

c

山口大学工学部知能情報システム工学科

要旨: 本論文では，計算機を用いて腹部 CT 画像からの肝臓領域の自動抽出法を提案する．本手法は 4段階の処理で構成されている．まず，第一段階では，腹腔領域を決定する．次に第二段階としてヒストグラム特徴から肝臓領域抽出のための閾値を決定する．第三段階で，ラベリングや膨張収縮処理などの手法により大まかな肝臓領域を抽出し，最後の第四段階で，Watershed 法とテンプレートマッチング処理を用いて正確な肝臓領域を抽出する．提案手法を非造影腹部 CT 画像 14 症例に適用し，評価を行った．
Keywords: Liver Extraction, Watershed Method

用した画像が必要となり，患者への負担と検１．はじめに査のコストが高くなることが問題となると考生体肝移植などを行う際に肝臓領域の体積えられる．そこで，我々は造影 CT 画像を用測定を行うことを目的として，CT 画像からいず単純 CT 画像のみで肝臓領域を抽出するの肝臓領域の抽出処理が行われる．しかし，方法を提案する．

近年 CT 装置の性能の向上に伴い，一度に撮本論文と同様の研究として，多時相 CT 画影されるスライス枚数が増加したため，読影像を用いているが各時相の画像から同一の手医への負担は大きくなっている．そのため，順で肝臓領域を抽出する方法[渡辺 03]や，非計算機を使用した自動抽出ができれば，客観造影の CT 画像から CT 値の分布情報を用い的かつ定量的に対象領域の抽出ができ，医師て肝臓領域を抽出する方法がある[横山 03]．の負担も軽減すると考えられる([信太 02][石田これらの手法は処理初期の大まかに肝臓領域02][山本 03])．肝臓領域自動抽出の分野での計を抽出する段階で二値化処理を行っており，算機支援診断システムの開発は盛んに行われ，その閾値は経験的に設定している．しかしなすでにいくつかの研究が報告されている([横がら，様々な症例が存在することを考慮する

山 03][桝本 03][一杉 03][渡辺 03][出口 03])．と，ある固定の閾値を用いるよりも各症例ご

文献[桝本 03] [一杉 03]では，異なる時相のとに自動で閾値を決定した方が良いと考える．

画像情報を用いて肝臓領域を抽出する方法をそこで，経験的に設定されることが多い二値提案している．しかし，これらの手法は複数化処理に用いる閾値を CT 分布情報を用いての時相の画像を用いているため，造影剤を使自動的に決定することを試みた．
文献[出口 03]では，単一時相の CT 像を対

山口大学大学院理工学研究科[〒755-8611 山
口県宇部市常盤台 2 丁目 16-1]

象として CT 分布特徴を用いた肝臓領域の抽出方法を提案しているが，適応画像は造影 CT

投稿受付：2005 年４月 30 日
最終稿受付：2005 年 10 月 20 日
採用決定日：2005 年 10 月 24 日像である．単純 CT 像では造影 CT 像のように肝臓領域の CT 値が高くないため，筋肉等27

Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Imagesの周辺領域と肝臓の CT 値がほぼ等しく，腹Vol.9 No.3

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体領域の輪郭：腹腔領域の境界線

部 CT 像の全情報から閾値を決定することは困難であると考えられる．

r2

本論文では，CT 値の分布情報を基に抽出

r2
g2

r1

範囲を腹腔領域に制限することで，肝臓以外腹腔内領域の決定

r1g1

肝臓候補領域を抽出するための閾値の決定

腹腔内領域

大まかな肝臓候補領域の決定
・二値化処理図 3 腹腔内領域の決定

・ 収縮処理・ 3 次元ラベリング処理
・ 膨張・穴埋め処理に制限値を設定することにより，肝臓中心部の分割領域数も低減させる．その後の処理において，マニュアルトレースしたある症例の正確な肝臓領域の決定

肝臓領域をテンプレートとし，そのテンプレ・ Watershed 法による領域分割・ 領域統合ートと Watershed 法を用いて分割した領域の重複領域を求める領域統合処理から最終的な肝臓領域を決定する．この処理により過剰な

図 1 肝臓領域抽出処理の流れ領域抽出や過小な領域抽出になることを防げ，実際の肝臓領域に近い領域を得ることができる．
２．処理手順本手法は大きく分けて４段階の処理で構成されている(図 1)．まず，第一段階として体の内部である腹(a)(b)腔領域を決定する．次に，濃淡ヒストグラムから閾値

図 2 (a)骨領域，(b)肋骨領域の決定を行う．第三段階として大まかに肝臓領域を決の領域の影響を低減した閾値決定が可能であ定し，最後の第四段階ではWatershed 法を用いて正確ると考え，二値化処理に用いる閾値を自動的な肝臓領域の抽出を行う．なお，本手法では前処理とに決定する方法を提案する．また，二値化処して，入力画像に対して補間処理を行い等方化し，メ理後に肝臓領域のみを抽出する方法として，ディアンフィルタ（3×3×3 画素）を施している．以Watershed 法([John02])とテンプレートマッチ

下に各段階における詳しい処理手順を述べる．

ング処理を用いた方法を提案する．Watershed1) 腹腔領域の決定

法は，CT 画像に適用した場合，過分割が問

このステップでは，肝臓領域をより正確に抽出する題となる([志治 00])．そのため，距離画像を用ために肋骨の位置情報を用いて，体の内部である腹腔いることで過分割を低減させ，さらに距離値内領域を決定する．肋骨領域は，骨領域から脊椎領域

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を除去することによって抽出を行う．具体的には，まずメディアンフィルタを施した入力画像において，CT 値 150H.U.以上の領域で，かつ領域内に CT 値
250H.U.以上の画素を含む領域を骨領域として二値化する(図2 (a))．さらに，y 軸，z 軸方向の総和をとることで，x 軸方向に関する骨領域の頻度情頻度：閾値決定に用いる範囲

図 5 大まかな肝臓候補領域

標準偏差σ’

最大頻度 mから順に各スライスでの右腹部内に占める肺領域の面積を求めていき，スライス内での肺領域の面積が最初のスライスの5%以下になったn スライス目の画像

m-σ m m+σ 画素値
図 4 閾値の決定をヒストグラム作成用の画像とする．
n スライス目の画像における右側領域での腹報を得る．得られた濃淡プロファイルの１次微分デ腔領域のヒストグラムを求める．得られたヒストータから，最大値，最小値を示す座標 xl ，x h をグラムから，肝臓が含まれると推定される CT取得する．骨領域から， xl ， xh の2 座標に挟まれ値-200H.U.以上 200H.U.以下の範囲での最大頻度 m，標準偏差σを求める．さらに，m-σる領域内のオブジェクトを除去し，肋骨領域のみを抽H.U.以上 m+σH.U.以下の範囲での標準偏出する（図2 (b)）．

差σ’を求める(図 4)．求められた最大頻度 m

次に，得られた画像の各スライスにおけると標準偏差 σ’を用いて，m-2σ’H.U.以上肋骨オブジェクトの重心座標 gn を求める． gn

m+2σ’H.U. 以下の範囲を肝臓領域と推定し，から体領域の輪郭までのユークリッド距離rn を計測し，輪郭点から最も近い重心での距下限，上限をそれぞれ閾値 Tl，Tｈとする．
3) 大まかな肝臓候補領域の決定

離 rn を用いて，輪郭点を中心に半径 rn の円を描く．この処理を全ての輪郭点に対して行う

ここでは，二値化処理，モルフォロジー処理などにことで得られた領域を腹腔外領域とし，腹腔より大まかな肝臓領域を決定する([鳥脇 02])．具体的

外領域の内部境界よりも内側の領域から骨領には，まず腹腔内領域画像に対し，求めた閾値 Tl，Tｈを用いて，Tl 以上Tｈ以下の画素を１とする二値化処域をのぞいた領域を腹腔内領域とする(図 3)．

理を行う．さらに，微小領域を除去するために構造要2) 肝臓領域を抽出するための閾値の決定
肝臓領域抽出の際の閾値の決定は，ヒストグラムを素を半径 5 pixel の球とする3 次元収縮処理を行う．

用いて行うことになるが，できるだけ肝臓のみのヒス残った領域に対して3 次元ラベリング処理を施す．ラ

トグラムを得なければならない．そこで，肝臓領域のベル付けされた領域で最大領域のオブジェクトを肝大部分は人体の上腹部右半分に存在することから，腹臓候補領域とする．整形処理として，肝臓候補領域に腔領域の右側領域のみを処理対象とする．

対し，構造要素を半径 5 pixel の球とする3 次元膨張処理を行い，その後，各スライスに対して穴埋め処理

まず，対象領域に対して，閾値-600H.U.以下を1（肺を行う(図5)．

領域）とする二値化処理を行う．次に頭側のスライス

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4) 正確な肝臓領域の決定：テンプレートの輪郭

最後に，Watershed 法による領域分割を行った後テンプレートマッチングに基づき領域統合処理を行うAことで，肝臓外領域を除去し，正確な肝臓領域を得る．

A’4-1) まず，Watershed 法を用いて領域分割を行う．
Watershed 法は，マーカと呼ばれる領域を拡張していくことで，領域の分割を行う手法である．
具体的には，
低領域 A’が領域 A の 10％以上であれば肝臓領域

濃淡値

図 8 分割された領域の統合の CT 値に対して適用した場合，必要以上に細分割されてしまう．本手法では，領域分割処理を適用する前に，三次元ユークリッド距離変換([斎藤 93])を施し，さらに距離値を閾値マーカによって制限することで，領域の細分割を抑高止している．したがって，本手法での領域分

図 6 Watershed 法の概要

割処理は以下のようになる．
(Step1) 肝臓候補領域の二値画像に対して，三次元ユークリッド距離変換を施す．
(Step2) 得られた距離画像に対して以下のような閾値処理を行う(図7(a))．

⎧⎪ d half ; 画素値が d half 以上(1)d after = ⎨⎪⎩ d before ; それ以外
ここで， d before は距離変換後の画像

d after は閾値処理後の画像(b)(a)
図 7(a)閾値処理後の距離画像，(b)領域分割結果
画像データ全体の中の 1 スライスであり，(a)の画素値
は 3 次元データにおける背景からの距離を表す

d half は d before での最大画素値の半分を表す．
(Step3) d after に対して Watershed 法を適用し，肝臓候補領域を分割する(図7(b))．

最初に画像内での極大値をもつ連結画素を分4-2) 分割された領域を統合する際のテンプレート割領域の開始点（マーカ）として決定する．

画像として，マニュアルトレースによって求められ次に，各マーカに対して領域拡張を行い，領た，ある肝臓領域のボリュームデータから 3 次元の域の接触面を境界と設定し，領域を分割する

肝臓領域の画像を作成する．なお，今回はコンピ(図 6)．なお，境界画素は近傍領域内において，ュータ支援画像診断学会主催の肝臓抽出コンテス最も頻度の高い領域のラベルを採用する．しト用に配布された正解領域 4 症例のうちの１つをテかし，ア ル ゴ リ ズ ム か ら も わ か る よ う にンプレート画像としている．

Watershed 法による領域分割では，極大値を全4-3) テンプレート画像と分割された候補領域てマーカとして設定するため，肝臓候補領域

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症例 1

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症例 2
症例 3
図 9 正解領域の 3 次元画像（上）と抽出結果（下）症例 4のパワースペクトルから相互相関関数を求め，その最大相関値から移動量を算出し，二領域を重残りの 10 症例に関しては，正解領域が存在しね合わせる．分割された領域ごとに，領域全体ないため，目視により評価した(表 2)．失敗の判断基準については，肝臓領域と失敗部位のの体積とテンプレート内に含まれている領域比率が 1～2 割程度に抑えられていると思われるの体積を計算し，領域の 10％以上をテンプレものを「一部失敗」とし，肝臓領域の半分以上をート内に含んでいた場合，肝臓領域として統抽出できていない，というように失敗部位が大き合する(図 8)．

いものを「大きく失敗」とした．まず，正解領域のデータが用意されている 4 症例に関して，全て３．実験結果の症例で 90％以上の高い一致率を得ることがでコンピュータ支援画像診断学会により実施された

表 1 一致率

肝臓領域抽出コンテストにおいて配布された非造影
腹部 CT 画像 14 症例に対して実験を行った．画像サ症例 No1234

イズ 512 × 512 ピクセル，ピクセルサイズ

一致率92.4

91.5

92.9

92.00.546~0.625mm，スライス厚2mm，スライス間隔1mm，一症例のスライス枚数は154 枚~217 枚である．
結果については正解領域のデータが用意され

表 2 目視による評価○は抽出が良好だった症例，△は一部抽出失敗した
症例，×が大きく抽出失敗してしまった症例ている 4 症例は，以下の式で定義される一致症例 No56789率を用いて精度を評価した(表 1)．なお，症例3評価

×△○△

○

症例 No1011121314

評価○○○××の正解画像はテンプレート画像として用いている．
一致率A∩ B× 100=A∪ B

(%)

(2)

A ： 正解領域内の画素数

きた．正解領域と抽出結果の 3 次元画像を図 9

B ： 本手法で採取した輪郭内の画素数

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Dec. 2005に示す．正解領域と比較した場合，症例 1 では肝内に異常部位が存在したために失敗した症例は，肝臓領域の形状は正解領域との大きなずれは症例 5 と症例 14 であった．この 2 症例においなかったが，辺縁に存在する CT 値の低い病変て抽出を失敗した原因は，現在の閾値決定法部の取りこぼしが見られた．また，症例 3 に関し

では，単峰性のヒストグラムを有する領域しては，血管領域(下大静脈)の CT 値が肝臓領域か抽出できないからであると考えられる．本と似ているため，肝臓領域として抽出していた．

手法では二値化の際の閾値は自動的に決定で残りの 2 症例に関しては，辺縁は正解画像ほどきるような手順を用いている．しかし，現在滑らかではなかったものの，肝臓領域の形状はの手法は正規分布を仮定した上で肝臓領域の正解領域との大きなずれはなく，良好な抽出結画素を推定しており，正常な症例のように単(a)症例 5(b)症例 14

図 10 異常部位が存在したため抽出を失敗した症例(a)症例 6(c)症例 13(b)症例 8

図 11 テンプレートのサイズ・形状によって抽出を失敗した症例

果であった．

峰性のヒストグラムをもつ肝臓領域しか正確

次に，目視による評価を行った 10 症例に関に抽出できないと考えられる．症例 5 におい

して，5 症例については良好な結果を得るこては肝内に存在する病変と正常部位との CTとができた．抽出を失敗した症例の原因は，値の差が大きく，決定された閾値の範囲に病①肝内に異常部位が存在する変部は含まれなかった．さらに，病変部の位②テンプレートのサイズ･形状が候補領域置が辺縁であったため，穴埋め処理で肝臓領域として含むことができなかった (図 10 (a))．と大きく異なる

また，症例 14 は嚢胞領域が多く存在し，閾値と大きく 2 つに分類できる．

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Dec. 2005の範囲が低く決定され，嚢胞のみを抽出してたがって，抽出した候補領域とテンプレートしまい，正常な肝臓領域を含むことができてのサイズや形状に大きなずれが存在した場合，いなかった(図 10 (b))．このように，病変や嚢肝臓外領域をうまく除去できないということ

胞のような正常な領域とは CT 値の異なる領や，肝臓領域であっても一部抽出できないと域が存在した場合，ヒストグラムは双峰性ということがありうる．改善方法としては，テなり，正常な部位か異常部位のどちらかのみンプレートを変更する方法が考えられるが，を抽出してしまう．これを改善するためには，複数のテンプレートを用意した場合には，ど閾値の決定処理前に，異常部位を含んでいるのテンプレートを使用するかなどの判定基準かどうかを判定することが必要となる．病変が必要となるため，さらに検討する必要があや嚢胞が存在する場合には，ヒストグラムはる．最後に，本手法では膨張・収縮処理の構双峰性となる．したがって，大津の判別分析造要素や，領域統合の条件には固定のパラメ法([大津 80])を用いることで，1 つのヒストグータを用いている．そのため，今後，より多ラムを正常部位の領域と異常部位の領域に自くの症例に対して本手法を適用し，このよう動的に分割し，かつ正常部位と異常部位とのな固定パラメータと精度の関連性や結果へのCT 値の違いによる大きな取りこぼしを低減

影響，特徴を把握しなければならないと考えできると考えられる．

る．

統合処理の際のテンプレートが原因といえ４．まとめ本稿では，単一の時相で閾値を自動的に決定る症例は，一部失敗していた 2 症例と症例 13の計 3 症例だった．症例 6 は肝臓領域の先端し，さらに Watershed 法を用いた肝臓領域抽が抽出できていなかった(図 11 (a))．これは，出法を提案した．結果，全 14 症例中 9 症例にテンプレート画像と症例 6 の肝臓の形状が大おいて，概ね良好に肝臓領域を抽出することきく異なっていたためであると考えられる．

が出来た．しかし，肝臓領域に異常部位が存本手法ではテンプレート画像として症例 3 の在した場合は抽出が困難になるため，肝内に正解画像（図 9 上図）を用いており，図から病変などが存在した場合でも，肝臓領域全体分かるように症例 6 はテンプレート画像の症を抽出できるような適切な閾値決定法の検討

例 3 に比べて肝臓の左葉が大きく，また左端が必要であると考えられる．また，領域統合が鈍である．そのため，テンプレートの形状の際に，テンプレート内に肝臓外領域を多くが実際の症例と大きく異なり，特に左葉では含んだ場合，除去できないため，適切なテンテンプレートと分割領域が重複しない部分がプレート画像の作成方法を検討する必要があ大きかったため肝臓領域として判定されなかる．

ったと考えられる．また，症例 8，症例 13 に関しては，症例 6 とは逆に領域統合時のテン謝辞
本研究を行うにあたり，貴重な CT 画像をご提供していただいた国立がんセンター東病院の縄野繁博士に深謝する．

プレートが大きかったために，テンプレート内に肝臓外領域も含んでしまい，肝臓外領域の除去ができていなかった．(図 11 (b)，(c))．
現在の手法では，最後のステップにおいて，テンプレート画像を用いて分割された各領域

参考文献[信太 02] 信太泰雄，“高速化が進む X 線 CT シが肝臓領域かどうかの判定を行っている．しステム”，東芝レビュー，Vol.57，No.2，2002.

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Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images[石田 02] 石田隆行，桂川茂彦，“コンピュータVol.9 No.3

Dec. 2005

445-453，1993.
[大津 80] 大津展之, “判別及び最小二乗基準に支援診断(CAD)概論”，日本医学放射線学会誌，第 62 巻第 8 号，pp404-408，2002.

基づく自動閾値選択法”, 電子通信学会論文誌,vol.Ｊ63-D, No4, pp.349-356, 1980.

[山本 03] 山本鼎，渡潤，田島廣之，隅崎達夫，“検診の実際”，メジカルビュー社，
臨床画像，

著者紹介

Vol.19，NO.4，pp.374-384，2003.
[横山 03] 横山耕一郎，北坂孝幸 他，“CT 値の古川 寛（ふるかわ ひろし）
2003 年山口大・工・知能情報卒．2005 年同大大学院博士前期課
程了．在学中，医用画像に関する研究に従事．

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，Jun，2003.
[桝本 03] 桝本潤，佐藤嘉伸 他，“非剛体レジストレーションを適用した 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

上田 克彦（うえだ かつひこ）
山口大学医学部附属病院放射線部勤務．1982 年九州大学医療技術短期大学部卒．同年山口大学病院に勤務．1987 年シカゴ大学カートロスマン放射線像研究所へ短期留学．2000 年 放送大学卒．山口大学大学院に在籍．医用画像評価に関する研究に従事．

診断学会論文誌，vol.7，No.4-1，Jun，2003.
[一杉 03] 一杉剛志，清水昭伸 他，“Levelset method を用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，Jun，2003.
[渡辺 03] 渡辺恵人，瀧剛志 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

橘 理恵（たちばな りえ）
2001 年山口大・工・知能情報卒．2003 年同大大学院博士前期課
程了．現在，同大大学院博士後期課程在学中．医用画像処理の研究に従事．

断学会論文誌，vol.7，No.4-4，Jun，2003.
[出口 03] 出口大輔 他，“3 次元腹部 X 線 CT
像からの CT 値分布の自動解析に基づいた肝臓領域抽出法の開発”，第 13 回コンピュータ
支援画像診断学会大会・第 12 回日本コンピュータ外科学会大会合同論文集，pp.277-278，
2003.
[John02] John C. Russ，“The Image Processing

木戸 尚治（きど しょうじ）
昭 63 大阪大・医・医卒．平 4 同大大学院博士課程了．大阪大学医学部附属病院，大阪府立成人病センター等に勤務．平 11 山口大学工学 部 知 能 情 報 シス テム 工 学 科教

Handbook, 4th Edition”，CRC Press.，429-433，
2002.
[志治 00] 志治亜矢子

他，“Watershed アルゴ

リズムと輪郭情報を用いたカラー画像の領域
分 割 ”， 電 子 情 報 通 信 学 会 論 文 誌 ， D- Ⅱ

授．現在に至る． 医博，工博．胸部画像診断学，コンピュータ支援医療画像診断などの研究に従事．

J83-D-Ⅱ，593-600，2000.
[鳥脇 02] 鳥脇純一郎，“3 次元ディジタル画像処理”，昭晃堂，pp.34，2002.
[斎藤 93] 斎藤豊文，鳥脇純一郎，“3 次元ディジタル画像に関するユークリッド距離変換”，
電子情報通信学会論文誌，D-Ⅱ

J76-D-Ⅱ，34コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol.9 No.3

Dec. 2005

Liver Extraction on 3D Abdominal CT Imagesby use of distribution feature of CT densities and Template Image
H. Furukawaa, K. Uedab, R. Tachibanaa and S. KidoaaGraduate School of Science and Engineering, Yamaguchi University, Ube, Japanb
Department of Radiology, Yamaguchi University Hospital, Ube, Japan
Abstract: Accurate extraction of liver on abdominal CT images is an important technique forquantification of its volume change. We propose a computerized scheme for hepatic extraction
on abdominal CT images automatically in this article. Our computerized scheme consists offour steps. The first step is an extraction of abdominal region. In the next step, a threshold isdecided by use of histogram feature of CT densities. In the third step, a rough region isextracted with a labeling and a erosion and a dilatation algorithms. In the final step, the fineregion is extracted with a watershed algorithms and template matching. As a result, we areable to obtain segmented hepatic region. To evaluate the performance of this scheme, 14 caseson abdominal CT images were processed by this scheme.

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