コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol.3

Apr. 1999

研究論文

マンモグラム上の腫瘤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 *1,*2 藤田広志 *1 原 武史 *1 畑中 裕司 *1 遠藤 登喜子 *3

要旨 本研究の主な目的は，われわれのディジタルマンモグラム上の腫瘤陰影の自動検出アルゴリズムにおいて，乳腺の一部による索状影を検出している偽陽性候補を，11個の特徴量を用いて削除する処理を加えることである．
これらの特徴量とは，(1)縦横比，(2)最小幅，(3)円形度，(4)候補内部の平均コントラスト，(5)候補中心部の平均コントラスト，(6)重心を中心とした同心円上の画素値分布の標準偏差の平均，(7)候補中心部のroughnessの正成分，(8)同負成分，(9)乳頭の位置を考慮して決定した一定方向の強度成分の割合，(10)候補中心部のアンシャープマスク画像の標準偏差，および(11)重心を利用した方向別強度比である．これらの11個の特徴量に対して，判別分析を用いて偽陽性候補を削除した．検出システム全体の評価として，臨床画像データ 884 枚を対象とした腫瘤陰影の検出実験を行い，真陽性率 87％のとき，一画像当たりの偽陽性数は 1.7 個という結果を得た．以上より，本論文で提案した手法が，索状構造の偽陽性候補削除に有効であると結論付ける．
Key words : mammogram, computer-aided diagnosis, mass detection, image processing, false positive

1. はじめに関するさまざまな報告[Chan95, Wei95, Sahiner96, Wei97]がなされている．われわれも差分統計量や同時生起行列を作

わが国における乳がんの罹患率は年々増加傾向が認められる．乳がんは従来では主に触診による診断が行われてい成し，それらから得られる特徴量によって偽陽性候補を削除する方法を報告[大塚 99]しているが，本研究では，われたが，その診断法ではしこりができた段階で発見されるため，早期発見が難しいとされていた．そこで，早期発見のわれの従来のアルゴリズムで誤検出する可能性が高い乳腺組織より形成される索状の陰影を削除するアルゴリズムをために有効な一つの診断法として乳房Ｘ線写真（マンモグラム）による診断が利用されるようになった．しかしなが新たに提案し，偽陽性候補の削除に利用した．

ら，診断医の不足は深刻な問題であり，今後，集団検診でマンモグラムが利用されるようになると，一人の医師にかかる読影負担は非常に大きくなると予想される．そこで，異常がある部位をコンピュータで自動的に指摘し，医師に第二の意見を提示することによって医師の読影の負担を軽減するコンピュータ支援診断（computer-aided diagnosis，以2. 腫瘤陰影検出アルゴリズムの問題点
2.1 従来システム
われわれがこれまでに開発した腫瘤陰影検出のための従来システムは，以下の 10 段階の処理でアルゴリズムが構成されている．
すなわち，(1)画像のディジタル化，(2)乳房領域の抽出，(3)画像マトリックスの縮小，(4)ダイナミックレン下ＣＡＤ）システムの開発が要望されている．
マンモグラムにおける乳がんの２大所見は，腫瘤陰影とジ圧縮[原 96]，(5)濃度勾配の算出，(6)乳房領域の分類・分割，(7)低濃度領域の抽出，(8)腫瘤候補の再検討，(9)偽陽性候

微小石灰化陰影クラスタであり，欧米を中心に活発にCAD システムが開発されている．腫瘤陰影の検出アルゴ補の削除，および(10)結果表示である．これらの詳細は文献[松原 97][松原 98]を参照されたい．

リズムに関しては，左右乳房画像の位置を合わせて差分処理をすることによって検出する方法[Yin94]，腫瘤陰影の形2.2 偽陽性候補の削除処理状に合ったフィルタを作成して検出する方法[松本92]などがあげられる．われわれは乳腺の退縮状況[松江 88]に応じ従来システムでは，同時生起行列・差分統計量を利用した偽陽性候補の削除[大塚99]を行った．文献[大塚99]では，て画像を分類し，画像の種類別にしきい値を設定することで腫瘤陰影を検出するアルゴリズムを開発した[松原 97，同時生起行列から得られる(a)2 次モーメント，(b)逆差分モーメント，(c)エントロピー，(d)差分統計量のコントラスト

松原 98]．しかし，われわれが開発したこれらのアルゴリ
ズムでは，実用化のためにはまだ偽陽性候補数が多いたによって偽陽性候補を削除している．

め，新たな偽陽性候補の削除処理の検討が課題として残っていた．一般に，他の研究グループの報告でも偽陽性候補の削除は大きな課題であり，従来から偽陽性候補の削除に＊1

岐阜大学工学部応用情報学科〔〒 501-1193 岐阜市柳戸 1-1〕

＊2

現在，コニカ(株)中央研究所〔〒 191-8511 東京都日野市さくら町 1〕
国立名古屋病院放射線科〔〒 460-0001 名古屋市中区三の丸 4-1-1〕＊3

投稿受付：1998 年 10 月 27 日
最終稿受付：1999 年 4 月 12 日
採用決定日:1999 年 4 月 12 日

2.3 従来システムの問題点
従来システムを用いて214枚の画像に対して検出実験を行ったとき，一画像当たりの偽陽性数は 2.1 個（真陽性率83%）であり，偽陽性数の削除が大きな課題である．偽陽性候補には，比較的円形度が高く厚い乳腺が塊を形成しているように見える候補も存在するが，乳腺組織による索状の陰影を検出している候補も多い．特に索状影は偽陽性数全体の約 3 割を占める． 索状陰影を検出している場合は，Fig.1に示すように候補の内部に乳腺や乳管などの索状陰影を含む大まかな領域を候補領域としていることが多い．

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Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol.3

Apr. 1999(1) 縦横比候補が腫瘤陰影である場合，候補の縦と横の長さの比は1:1 に近い値を示すことが多い．このため，つぎの処理によって縦横比を表す特徴量を抽出する（Fig.3）．(i)抽出した方形窓Rに対し，検出段階での候補の辺縁([松原98]の再検討処理)を利用して，候補領域の内部 M とそれ以外の領域で二値化する．
(ii)モーメントを利用して図形の向きを得[森93]，その向きを利用して X 軸，Y 軸を決定する．(iii)X 軸，Y軸それぞれに二値化画像を投影する．(iv)X軸，Y軸それFig.1 A candidate example involved a funicular shadow

ぞれの投影図で，頻度が0とそれ以外の境界の位置Xa，Xb，Ya，Yb を求める．(v)｜ Xa − Xb ｜と｜ Ya − Yb ｜を比べ，2.4 索状影に対する処理
本研究では，特に索状の陰影を検出している候補を削除するために複数の特徴量を求め，それらを用いて判別分析

小さい方を分子，大きい方を分母とすることにより，縦横比を表す特徴量とする．この特徴量は，候補が真円であれを行い，偽陽性候補を削除する新しい方法を次章で提案する．

ば 1 であり，長細く（索状に）なるにしたがって 0 に近づく．

3. 索状影を削除する処理
新しく追加した索状陰影を削除するための処理の流れ

Y Xa

は，1)候補領域の抽出，2)特徴量の抽出，および 3)判別分
析である．以下，それぞれについて詳しく説明する．

3.1 候補領域の抽出

R

候補領域には，われわれの腫瘤検出アルゴリズムで決定された腫瘤候補を使用し[松原 97][松原 98]，その領域を含Xbbinarization

む最小限の方形領域とした．Fig.2にその例を示す．同アルゴリズムで抽出された腫瘤陰影候補の辺縁が灰色の線で示Mされており，その領域を含む最小限の方形窓（太線）で解析領域を抽出している．

YbX

Ya

Fig.3 Features of length-to-width ratio and minimum
width of candidate, which are determined frombinarized mass image.

Fig.2 Extraction of analyzing regions by rectangular
window which has a minimum area including
the border of mass candidate

3.2 特徴量の抽出(2) 最小幅使用した特徴量は 11 個で，(1)縦横比，(2)最小幅，(3)円形

前項では，相対的な尺度である縦横比を抽出したが，こ度，(4)候補内部の平均コントラスト，(5)候補中心部の平均コントラスト，(6)重心を中心とした同心円上の画素値分布のこでは，候補の短い幅の絶対的な長さを特徴量とするために，つぎに示す処理を行う．前項の(i)〜(iv)と同様の処理

標準偏差の平均，(7)候補中心部のroughnessの正成分，(8)同負成分，(9)乳頭の位置を考慮して決定した一定方向の強度を行い，｜ Xa − Xb ｜と｜ Ya − Yb ｜を比べ，小さい方を候補の最小幅を表す特徴量とする．この特徴量は，候補が成分の割合，(10)候補中心部のアンシャープマスク画像の標準偏差，および(11)重心を利用した方向別強度比である．

索状陰影であれば非常に小さい値を示す．

以下にこれらの 11 個の特徴量の抽出法を説明する．ただし，これらの特徴量は，腫瘤陰影がガウス分布に似た形状をしているという前提をもとに，索状陰影との特徴の相違を抽出するものである．(6)〜(9)，および(11)は本研究で新しく採用した特徴量であり，他の特徴量は従来から広く使われている特徴量を利用，もしくは改良を加えたものである．

(3) 円形度
候補の円形度を求めるため，つぎの処理を行う（Fig.4）．
(i)モーメントを利用して重心 G を求める[森 93]．(ii)重心 Gから候補の辺縁Bまでの距離の平均で決定する円Cを求める．(iii)候補と円 C が重ならない部分の面積 S A を求める．
(iv)｛1-SA/(円 C の面積)｝によって円形度を表す特徴量を計算する．この特徴量は，候補が真円に近いほど大きい値を示す．

- 11 -

コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol.3Apr. 1999

この値が大きくなる．この特徴を表すために，まず，(5)で求めた領域 M04 の画素に対し（Fig.5），Fig.7 が示すようなC２つのフィルタの値を計算する．つぎに，フィルタ 1 の値からフィルタ2の値を引いた結果が正のときの合計を領域G

M04 の面積で割ったものを，腫瘤中心部のroughnessの正成分の特徴量と定義した．

B

border line of rectangular region R

SA
Fig.4 Feature of circularity(4) 候補内部の平均コントラスト
候補が腫瘤陰影である場合，索状の陰影の場合に比べて，候補の内部周辺では平均コントラストは大きくなる．
この特徴をつぎに示す処理によって抽出する（Fig.5）．(i)候GG

補の重心 G から辺縁までの距離比が 0.7 以上 1 以下である
領域 M1-07 と，0.4 以上 0.7 以下である領域 M07-04 を求める．
(ii)領域M1-07の画素値の平均と領域M07-04の画素値の平均の差分を，腫瘤候補周辺での平均コントラストと定義する．

candidate borderM1-07 M07-04 M04

Fig.6 Feature of an average of the standard deviationsof pixel-value distributions in the equal distancefrom the gravity

G

0.4
0.7

candidate border

1.0
Fig.5 Average contrast feature by the segmentation ofcandidate area using distance from gravity(G)-1 -1 -1 -1 -1

125

125

125

125

125

-1 -1 -1 -1 -1

125

125

125

125

125

-1 -1 25 -1 -1

125

125

125

125

125

125

125

125

125

125

125125125125125-1 -1 -1 -1 -1-1 -1 -1 -1 -1(5) 候補中心部の平均コントラスト
候補が腫瘤陰影である場合，候補の中心部では画素値の変化が少なく，コントラストは小さくなる．一方，索状陰

Filter 1

Filter 2

Fig.7 Filters for calculating roughness in the central partfor the mass candidate

影の場合には，乳腺の重なり具合に応じて，比較的大きなコントラストを示す．したがって，つぎの処理によってこの特徴を表した（Fig.5）．前項の(i)で求めた M07-04 と，重心G から辺縁までの距離が 0.4 以下である領域 M04 を利用し

(8) 候補中心部の roughness の負成分て，M07-04 の領域の画素の画素値の平均とM04 の画素の画素値の平均の差分を，腫瘤候補の中心部でのコントラストとが存在する場合を対象にしていたが，ここでは，脂肪領域の上に乳腺が存在する候補を対象として，つぎの処理を行定義する．

う．前項で求めたフィルタ 1 の値からフィルタ 2 の値を引いた結果が，負のときの合計を M04 の面積で割ったものを

前項では，候補が厚い乳腺の中に写真的に高濃度の領域(6) 重心を中心とした同心円上の画素値分布の標準偏差の平均
候補が腫瘤陰影である場合，重心からの距離が等しい位腫瘤内部の roughness の負成分の特徴量と定義した．候補が腫瘤陰影である場合，0 に近い大きな値になる傾向にな

置では画素値分布の変化が少なく，それらの標準偏差は小さい値になる．これに対し，索状の陰影である場合，重心るが，脂肪領域の上に乳腺がある場合，候補内部に乳腺がある箇所とない箇所でテクスチャが生じ，マイナスの大きからの距離が等しい画素値分布の標準偏差は大きくなる．
このことから，重心からの距離ごとに標準偏差を求め，そな値になる．

れらの平均を特徴量とした（Fig.6）．

(9) 乳頭の位置を考慮して決定した一定方向の強度成分の割合(7) 候補中心部の roughness の正成分

乳腺は乳頭を中心として Fig.8 に示すような放射状に存在する可能性が高いと判断し，それらの乳腺が示す強度と直交な方向の濃度勾配の強度成分が含まれる割合によって真の腫瘤陰影を候補としている場合，腫瘤中心部では画素値の変化が少なく，この値は比較的小さな値を示す．しかし，腫瘤陰影以外の候補を検出している場合，候補の中心部でも乳腺の重なり具合に応じ画素値が変化するため，偽陽性候補を削除する．ここでは，つぎのように処理を行う(Fig.9)．
(i)乳頭を検出する．(ii)候補の重心Gと乳頭がなす- 12 -

Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol.3
角度を求める．
(iii)強度の和を求める範囲Dを決定する．
(iv)
方形窓R内のすべての画素の強度の合計に対する範囲DのApr. 1999

求めた領域 M04 に対し，画像 S の値の標準偏差を求めて特徴量とする．

強度の和が占める割合を，求める特徴量とする．候補が腫瘤陰影である場合にはこの特徴量は大きな値になるのに対し，索状の陰影を候補として検出している場合には小さくなる．ここで，範囲 D の決定方法を Fig.9 に示す．まず，重心 G と乳頭がなす角度と直角であり，重心 G を通る直線 Iで領域を２つに分ける．そして，２つの領域のうち乳頭に近い領域では，重心 G を中心としたπ /6 以内を D とし，乳頭から遠い領域では，乳頭と重心 G がなす角度を利用し，RS
Fig.10 Rectangular window R of the candidate andits processed image S by unsharp-mask
processing

重心Gを境に乳頭と反対側に大きな領域をもつπ/4以内の領域を D と決定した．これは，乳腺は Fig.8 に示される向きにマンモグラムを見たとき，画像の下の方で乳腺は縦向きに存在する可能性が高いためである．

(11) 重心を利用した方向別強度比
候補が腫瘤陰影である場合，重心を中心として円を描くような形状で強度が強い位置が現れる．反対に，候補が索状陰影である場合，重心を中心として放射線状の向きに強度が強い位置が現れることが多い．
この特徴を表すために，つぎの処理を行う（Fig.11）．まず，円周方向の強度をよく表すフィルタAを用いて処理した画像［(a)］と，そのフィルタと直角な方向の強度をよくFig.8 An image with parts of typical funicularshadows toward nipple

Direction of nipple

π12I

D DG

表すフィルタ B を用いて処理した画像［(b)］を作成する．
このような画像に対して，それぞれ一定のしきい値以上の面積を求め，その比を特徴量とした．このような強度特徴
画像の求め方は以下の通りである．まず，フィルタAでは，注目する画素を I とすると，I を中心とする 5 × 5 の領域に対して，重心 G からの距離が I より近い，もしくは等しい画素の画素値の平均AVEIN と，それ以外の画素の画素値の平均 AVEOUT の差を計算する．そして，AVEIN の方が低い

π12値である場合，その値の絶対値を I の値として出力し，それ以外の場合は 0 を出力する．つぎに，フィルタ B では，注目する画素を J とすると，J を中心とする 5 × 5 の領域に

AVEOUTRAVEIN

π12DAD

π6I
G

Fig.9 Determination of calculation area D in rectangular
window R of the candidate(a)(10) 腫瘤中心部のアンシャープマスク処理画像の標準偏差B

アンシャープマスク処理には[杜下97]，高周波成分を強調し低周波成分を相対的に抑制する働きがある．腫瘤陰影

Jの中心部は画素値の変化が少ないため，アンシャープマス
クをかけた画像の候補中心部の標準偏差は小さな値となるが，索状の陰影を検出している場合，強調された高周波成分によって大きな値を示す．この特徴量を抽出するために，つぎの処理を行う（Fig.10）．方形窓 R にアンシャープマスク（マスクサイズ 7 × 7）をかけた画像 S を得る．(5)でG(b)
Fig.11 Two filters (left) for calculating intensity featuresin density gradient for each direction and theiroutput images (right).

- 13 -コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol.3

Apr. 1999

対して，重心 G と J を結ぶ直線で分けられる２つの領域の画素値の平均を求め，その差の絶対値を J の値として出力作成した．ただし，この結果は，検出処理が終了した段階のすべての候補を対象として本処理を適用した結果であする．候補が腫瘤陰影である場合，(a)の出力画像を二値化して得られる面積が(b)のそれを二値化して得られる面積とる．Fig.13 が示すように，一画像当たり約 4.5 個であった偽陽性候補数が，真陽性候補を一つも削除することなく，比べて大きな値を示す．なお，(a)の出力画像を二値化する
しきい値は100とし，比較的大きな値を示す(b)のそれを二一画像当たり 2.0 個まで減少させることができている（点a）．Fig.14 では，従来の腫瘤陰影の検出結果の真陽性率と値化するしきい値は 160 とした．

偽陽性数をそれぞれ 100% としたときの，偽陽性候補の残存率を示した．真陽性候補を一つも削除することなく，約3.3 判別分析55% の偽陽性候補を削除できたことを示している（点 b）．
本研究では，多変量に対する問題を解く手段として判別前項で示した 11 個の特徴量を用いて偽陽性候補の削除を行うが，多変量に対する問題を解く手段として判別分析を用いた．ここで，データの分類法としてマハラノビス距離[有馬 87]を利用した．そのための辞書データとして，腫瘤陰影30個と偽陽性候補130個を用いた．利用した候補は，典型的な真陽性候補（腫瘤陰影）と，乳腺組織による索状陰影を検出している偽陽性候補を作為的に抽出することによって作成した．Fig.12 に，辞書データとして利用した候補の例を示す．偽陽性候補としては細長い候補を辞書データとして利用し，乳腺が塊を形成しているような候補は辞書データには含めなかった．

分析を用いた．11個の特徴量を用いた場合，手動によるしきい値の設定法では，無数のしきい値の中から経験的に設定する必要がある．一方，判別分析を用いた方法では，マハラノビス距離の比重を変えるという，1 つのしきい値操作をすればよいため，しきい値設定が容易になり，有効であると思われる．今回の実験により，辞書データによって判別分析の結果が大きく異なることが分かった．実験の初期段階では，無作為に抽出した真陽性候補と偽陽性候補を利用して辞書データを作成したが，良好な結果が得られなかったため，典型的な真陽性候補と索状陰影である偽陽性辞書データを含む画像に未知のデータを追加し，マハラ候補を作為的に抽出して辞書データを作成したところ良好な結果が得られた．

ノビス距離の比重を変えることによって F R O C 曲線（Fig.13）と，偽陽性候補の削除率（Fig.14）を表した図をさらに，本手法と従来から用いられている偽陽性候補の削除処理とを加えた結果を，未知データ 884 枚の画像（腫4. 結果と考察

瘤陰影 23 個）に対して点 a（Fig.13）の結果を用いて求めたところ，一画像当たりの偽陽性数は，1.7 個（真陽性率87%）となった．また，他の偽陽性候補削除処理で削除できず本手法のみで削除できた候補は一画像当たり 0.3 個であり，有用な結果が得られた．

5. まとめdictionary data for TP

腫瘤陰影の自動検出アルゴリズムで検出されている陰影中に見られる索状の偽陽性候補を削除するために，その新dictionary data for FP
Fig.12 An example of dictionary data for TP and FPcandidates

たな削除処理法を考案したので追加した．その結果，従来法では削除が不可能であった乳腺などの索状の偽陽性候補
100100bDetection Rate of TP [%]True positive Fraction [%]a8060402000123458060402000

Number of FPs Per Image

20406080100

Remaining Rate of FPs [%]Fig.14 Relationship between true-positive fraction
and remaining rate of false positives

Fig.13 An FROC curve:Relationship between true-positive
fraction and the number of false positives (FPs) perimage- 14 -

Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol.3を削除することができた．われわれはさらに，左右の乳房を比較することによって偽陽性候補の削除をする方法についても開発を行っている[笠井 98]．しかし，まだ削除できない偽陽性候補の中には，比較的円形度が高い候補や，スキンラインの近くの厚い乳腺領域の周辺を検出している候補が存在する．このため，それらを選択的に削除するようなアルゴリズムを追加する必要がある．
謝 辞
本研究の一部は，厚生省がん研究助成金（鳥脇班，大内Apr. 1999

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著者紹介
笠井聡（かさいさとし）

畑中 裕司 (はたなか ゆうじ）

1996年岐阜大学工学部電子情報工学科卒．1998年
岐阜大大学院博士前期課程修了．同年コニカ(株)に

1994年岐阜高専・電子制御工学科卒．1997 年富山高専・専攻科修了．現在，岐阜大学大学院・博士前勤務．岐阜大学在学中は画像処理，パターン認識およびそれらの医学応用に関する研究に従事．

期課程在学中．画像処理・解析，およびそれらの医用画像への応用に関する研究に従事．

藤田遠藤 登喜子 (えんどう ときこ）

広志（ふじたひろし）

1976 年岐阜大・工・電気卒．1978 年同大学大学院修士課程修了．同年岐阜高専電気助手．1986 年同助

1973年名古屋大学医学部卒．掖済会病院にて研修医・内科として勤務．1977 年愛知県がんセンター病教授．この間，1983 〜 1986 年シカゴ大ロスマン放射線像研究所客員研究員．1991 年岐阜大・工・助教

院放射線診断部勤務．1990年名古屋大学医学部放射線科助手．1991 年同講師．1993 年同助教授．1995 年

授．1995 年から同教授．工博．医療分野におけるコンピュータ診断支援システムの開発や画像評価など

国立名古屋病院放射線科医長．消化器・表在臓器の放射線診断(画像診断)，とくにマンモグラムの診断の研究に従事．共著「医用画像工学」(医歯薬出版)，「ディジタル放射線画像」(オーム社)など．と画像処理に携わる．

原武史（はら たけし）

1995年岐阜大大学院博士前期課程修了．同年12月
同大学院博士後期課程中退．同大学工学部電子情報工学科技官．1997 年同助手．医療画像分野における画像処理・認識に関する研究に従事．

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コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol.3

Apr. 1999

Elimination of Funicular-shaped False-positive Candidates in an AutomatedDetection Algorithm for Mammographic Masses
Satoshi KASAI*1,*2, Hiroshi FUJITA*1, Takeshi HARA*1, Yuji HATANAKA*1 and Tokiko ENDO*3*1 Department of Information Science, Faculty of Engineering, Gifu University*2 Presently, Central Research Laboratory, Konica Corporation*3 Department of Radiology, Nagoya National Hospital
Abstract

The purpose of this study is to improve our automated detection algorithm for masses on digital mammograms by using elevenkinds of features, because the elimination of false positives (FPs) consisting of parts of mammary glands has been required in ourmammogram computer-aided diagnosis(CAD) system. These features are (1) length-to-width ratio, (2) minimum width, (3) circularity, (4) average contrast in the candidate, (5) average contrast in the central part of the candidate, (6) average of the standard deviations of pixel-value distributions in the equal distance from the gravity, (7) roughness(+) in the central part of the candidate, (8)roughness(-) in the central part of the candidate, (9) percentage of the gradient-component ratio in constant directions determined bynipple position, (10) standard deviation for the central part of the candidate in unsharp-mask processed image, and (11) gradient ratio
for each direction obtained using the gravity. The discriminant analysis applied to these 11 features was employed to eliminate theFPs. The sensitivity of our revised algorithm was 87% with 1.7 FP detections per image in our database of 884 digitizedmammograms, which demonstrates the effectiveness of our proposed method for eliminating FPs of funicular-shaped structures.

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