コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol.1

Nov. 1997

解説論文

画像パターン認識と画像生成による診断・治療支援
鳥脇純一郎 *
要旨 本稿では最近の医用画像処理の動向を，主として2つの側面 -画像パターン認識に基く診断支援，および，映像認識・生成技術を用いた治療支援- に重点を置いて紹介する．診断支援においては，X線像を用いたがんのスクリーニングに対する支援を中心に述べる．ここではがんを疑われる陰影の上にマークをつけて出力する「マーキング機能」の実現を目指す．マンモグラム処理では実用にきわめて近い位置にある．CTの肺がんスクリーニングへの導入とその中での計算機支援も精力的に検討されている．ここでは，肺全域の3次元的構造の情報を高速に表示すること，および，医師の診るべき断面像を減らすことが主な目標である．後半では仮想化された人体(Virtualized human body)の診断/治療への応用について述べる．この内部を自由に探索する診断をナビゲーション診断と名付ける．その1例として仮想化内視鏡システムがある．仮想化された人体に変形を加えることから手術シミュレーションや術中支援としての強化リアリティ(Augmented reality)が出てくる．
Key words : medical images, automated diagnosis, computer aided diagnosis, virtualized human body, navigation diagnosis, virtual
endoscope, surgical simulationの認識と生成を中心とした映像技術について解説する．

1. まえがき
医用画像処理は，画像を対象とする「パターン認識とメ
ディア理解」の応用分野の中で重要な位置を占めている．
医用画像処理は，歴史的にみると，およそ100年前(1895年)のX線の発見に始まるといえよう．そして画像処理技術の観点からみるならば，その後CTの登場(1970〜72年頃)までの約75年は「写真の読影とアナログ画像処理(写真術)」の時代であり，CTの登場後は「CTとディジタル画像処理(電算化)」の時代である．それぞれに先立つこと30〜50年の，写真の発明，および，電算機の発明がどちらの場合も重要な役割を果たした．本文では，90年代に入って，次の新しい時代，すなわち，「仮想化された人体と映像メディ
ア処理(人体の体験)」の時代が始まるのではないかという見方をとっている．
筆者は，約2年前に，やはり医用画像処理とパターン情報処理の接点に関しての動向のサーベイを試みた[鳥脇95e]．そのときの主要なポイントは対象画像の多次元化(主として3次元化)，および，それから要請される可視化の意
義の高まりにあった．これに対して，今回は，2次元，3次元を問わず，スクリーニングの支援においてパターン認識の応用の状況を示すこと，仮想化された人体を中心とする
医用画像処理の新しい時代に向かいつつあること，そして，その中にあってツールとしてのパターン認識，コン
ピュータビジョンの有意性を示すこと，がポイントとなる．
以下，2でスクリーニング支援における画像の認識・理解の応用の状況を，現行および次世代，次々世代のスクリーニングを含めて述べる．次に，3において仮想化された人体の概念について説明した後，4，および，5において
その診断，および，治療支援における利用状況とその中で本稿は，電子情報通信学会パターン認識とメディア理解研究会(1997年9月)において発表された(資料No. PRMU97-109．一部図面を変更し，誤りを修正．)．引用文献は一部例外を除いて1997年7月以前のものである．
＊
名古屋大学大学院工学研究科情報工学専攻〔〒464-01 名古屋市千種区不老町〕
投稿受付：1997年10月21日
最終稿受付：1997年11月22日
採用決定日：1997年11月22日

2. コンピュータ支援診断ーX線像によるがんの診断の支援の場合2.1 スクリーニング支援における目標
医用画像の診断支援は，あらゆる画像とその診断を支援する技術を含むが，さしあたり，X線像によるがんの診断支援を考える．次のようなステップを想定するが(Fig.1)，
もちろん，将来はX線像にとらわれなくてよい．
(1)現行スクリーニングの支援 現在，老人保健法に基づいて肺がん，胃がん，乳がんのスクリーニングが通常のX線像に基づいて行われている[特集89]．これを支援する意味
で，与えられたX 線像の上に疑わしい領域をマークする「マーキング機能」をもつシステムを開発する．
(2)次世代スクリーニングの支援 上記の現行スクリーニン
グ方式の限界を打破するために，新しい方式を目指す基礎研究を行う．その中で可能な診断支援の方式を明らかにする(あるいはコンピュータ支援を前提とする新方式を含む)．
具体例としてX線CTによる肺がん診断[舘野96,山本93]，
前立腺がんを目標とする組織標本の診断[渡邉96]，などがある．
(3)次々世代の方式の基礎研究 さらに将来に向けての様々の可能性を調べる．例えば，3，4で述べるナビゲーション
診断の利用は今のところこのレベルである．
以下，筆者の知る範囲で上記の領域の現状を紹介する[鳥脇97e]．

2.2 現行スクリーニングの支援(1)計算機診断からみた特色 現行のがんのスクリーニング
は，乳がん(乳房X線像ーマンモグラムによる)，肺がん(胸部間接撮影像を利用)，胃がん(X線二重造影像による)，の
3つの分野で行われている．そのいずれに対しても計算機診断の研究が行われている．ただし，パターン認識の対象としてみたとき，この3種は互いに大きく異なる．パター
ン認識の観点からみた筆者の直感的印象では以下のように- 12 -

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なる．
(a)マンモグラム(乳がん)：画質がよく制御され，画像の構造も比較的パターン認識として扱いやすい．ただし，腫瘤と石灰化はパターンの性質が著しく異なる．
(b)胸部間接撮影像(肺がん)：スクリーニングシステムとしての体制は確立しているが，パターンの構造が著しく複雑でがん陰影も見つけにくい．元々の写真そのものの能力が限られる．
(c)X 線二重造影像(胃がん)：対象の形状の関係で一枚の画像では死角ができるため2枚以上を用いる．腫瘤影
ではなくて線状影であるため認識方法の工夫が必要．画像の複雑さは(a)，(b)の中間．
(2)マンモグラムの計算機診断 現時点では認識率の観点か
ら最もレベルの高いマーキング機能が実現されている．

る．例えば，腫瘤影を一旦医師が抽出した後に，良性か悪性かを判定する鑑別診断のための新しい特徴量の開発などが行われている[鳥脇94a，清水96]．
(4)胃がんの計算機診断 胃がんの特徴の1つとして「胃壁ひだの集中」と呼ばれる特徴がある．これの検出のためには腫瘤影の場合とは異なる特徴量が必要になり，集中度と呼ばれる特徴量を開発した．しかし，胃輪郭，脊椎，バリ
ウム溜まり，などの成分図形の識別に関する研究の蓄積は不十分であり，計算機診断の全プロセスを実現するには至っていない[長谷川94，福島94]．

2.3 次世代スクリーニングの可能性ーCTの応用【実験例1】病院におけるルーチンワークの中で撮影された
マンモグラム(CR像)303症例1212枚(内乳癌67例を含む)に対して，腫瘤影検出率(sensitivity)0.91(但し，偽陽性陰影検出(false positive)を1.3個/1症例に設定)，同じく，石灰化
クラスタに関しては，クラスタ検出率0.89(但し，偽陽性陰影検出を0.36個/症例に設定)を実現している．これは，同じ病院の乳がん専門でない研修医と比べて，そん色ない結果であった[縄野96](Fig.2)．
この領域ではCADMデータベース 1，英国乳がん学会のデータベースなど，良質のデータベースがあって研究の進歩に貢献している(2.6(2)参照)．
これによって評価すると他の二，三のグループでも同程度の成果が得られており，使い方によっては実用化し得るレベルにある[藤田96，小畑
96，縄野96]．また，マンモグラムのコンピュータ支援診
断は，米国 K.Doi(シカゴ大)らのグループでも精力的に研究され，実用に近づいている．
なお，上記ではサンプリング間隔100μで実験を行っているが，50μサンプリングによるデータベースも作られ始めており，特に微小石灰化像の処理に関しては検討が必要
である．
(3)肺がんの計算機診断 ここはスクリーニングは間接撮影像であるが，主としてその症例の限界(異常例は非常に少ない)から，直接撮影像に関しても検討が続けられている．
計算機診断の研究は早くから手がけられたが，おおよそ，間接撮影像において，腫瘤影検出率0.6程度，偽陽性率0.4程度(いずれもフィルム単位で)，あるいは偽陽性陰影
5〜10個/1症例の限界を破るブレークスルーが見いだされていない[鳥脇94a]．現在はより高次の手法の導入に関する基礎研究の段階である．具体的に，過去の(同一被験者の)写真との照合，動的輪郭抽出アルゴリズムの導入[清水97a]，などが検討されている(Fig.3)．
直接撮影像に関しては，マーキングの実験も行われているが[名取94]，元来がスクリーニングには用いられない画像であるため，むしろ別の形の診断支援が検討されていCADM＝コンピュータ支援画像診断学会 Computer Aided Diagnosis of Medical Images 現会長 鳥脇純一郎)
1

Nov. 1997(1)スクリーニングの試行 現行のスクリーニングをさらに強化し，あるいは，その限界を克服する新しいスクリーニ
ングの可能性を探ることは，常に重要な問題である．現時点でそれを行うとすると，当然ながら，計算機による支援も合わせて検討する．ここでは，その例を紹介する．但し，現時点ではあくまで医学的および技術的な観点からの研究である．最終的にスクリーニングとして実現されるか否か
は，社会的，経済的など全く別の次元での多くの検討を経なくてはならない．
肺がんの検診へのCT像の導入は，肺がんをできるだけ早い段階で検出することを目標とする．そのため，現行の間接撮影像を上回るCTの撮像能力に期待する．例えば直径10ミリの肺がんの検出は当面の目標の1つである．但し，
CT 像は単独では1断面しかみられないため，一被験者から多数(当面10ミリ間隔で数十枚)の断面像(スライス)を撮影する必要がある[山本93，舘野96]．
そこで，計算機処理に2つの面からの支援を期待する．1
つはマーキング機能であり，これによって医師が見るべき
スライスの数を減らすことを目指す．他はスライスの組で表現される3次元情報を医師にわかりやすく提示する可視化機能である．
スクリーニングの試行実験として，CT装置搭載検診車
が1994 年より設置され，現在全国数カ所において希望者による撮影が行われている．この画像に対するマーキングについてかなりの実験が進んでいる(Fig.4)．
【実験例2】対象画像：上記検診車で撮影された450症例，
計15750スライス
実験内容：肺野腫瘤影の候補領域のマーキング
結 果 ：専門医3名の同じ画像に対する読影結果と比較．
偽陽性陰影検出5〜7個/1症例
手 法 ：画素単位のファジィ・クラスタリング，距離変換特徴による分類，その他[利岡96]【実験例3】対象画像：上記検診車で撮影されたCT像82症
例，計1500スライス
実験内容：肺野腫瘤影の候補領域のマーキング
結 果 ：医師が肺がんとした陰影21ヶ所すべて検出
マークのついた(医師が見なくてはならない)スライスは全体の約13％
手 法 ：モルフォロジーフィルタによる強調，しきい値
処理，距離変換特徴による分類[三輪 97]- 13 -

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Nov. 1997

Fig.1 Progress of computer aids for cancer detection and diagnosis

Fig.2 Detection of abnormal shadows (masses) from a mammogram (by S. Yamamoto, Toyohashi Univ. of Technology)

Fig.3 Examples of detection of abnormal shadows in chest X-ray images (by H. Natori, Sapporo Medical college)- 14 -

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CT像の場合，肺腫瘤影のコントラストは通常のX線写
真よりはるかによいため，従来方式のX線写真でも見られる程度の肺がん腫瘤影はしきい値処理で容易に抽出できる．それより小さいがん陰影については，確定診断を伴う
試料画像が限られるため，十分な評価はまだできていな
い．
成分図形の認識はこの場合も重要であり，とりわけ，肺領域の抽出，および，肺野の血管影の識別に関しては上記の実験に伴うものを始め，多くの研究がある．なお，スラ
イス間隔が大きいため，真の3次元画像として処理することは難しく，スライスごとの処理の結果に対して上下の関係を考察して修正処理をする方式が使われる．
3次元情報の表示に関しては，現時点においては，前処理付きMIP法(Maximum Intensity Projection)が最も有効とみなされている[山本94b]．
(2)3次元画像処理の応用 スクリーニングに次ぐ2次検査，
精密検診，あるいは，次々世代を考慮に入れる，など種々の立場から，より高精度の3次元画像(主としてスライス間隔が1mm〜2mm程度の画像)に対する様々の解析が行われている．この場合には3次元画像処理が直接に適用される．
そのいくつかを紹介しよう．
(a)成分図形の識別 胸部においては，肺輪郭面，肋骨，血管，気管支，が主なものである．いずれも直接の診断の対象ではなくても計算機診断に極めて重要であることは2次元の場合と同様である．全般に単純X線写真の場合よりもコントラストが良いため切り出しはやり易いが，種瘤影の目標サイズが小さくなるため，要求精度は高くなる．また，
元々計算量が大きい処理(例えば，動的輪郭モデルの利用，など)は一層処理量が増す．一般に，後述のナビゲーション
診断，手術シミュレーションなどを実用化するためにも，
成分図形抽出(セグメンテーション)機能は不可欠である．
なお，セグメンテーションの手段としての各画素の濃度値(CT値)に対するしきい値処理，あるいは，画素のクラスタ
リングによる領域分割には，単純X線像の場合よりもはる
かに積極的な根拠がある．各画素のCT値がX線吸収係数
としての情報を持つからである[遠藤95，戸崎97，森93､94，金沢95，利岡96，久米95，中山95，山本96，森94b､96c]．
(b)腫瘤影の形状解析 がん陰影を疑われる腫瘤影の形状解析も色々研究されている．単純な形状特徴の他に，例えば，
表面の凹凸の状態の定量化(曲率などの利用)，集中度に基づく良・悪性鑑別の手法，腫瘤への周辺組織の集束の状態の定量化，など胸部X線CT特有のものもみられる[河田97，
平野97，目加田97]．

2.5 次次世代の診断可能性
さらに将来の可能性を視野におくならば，4節で述べるナ
ビゲーション診断が可能性の1つとして上げられる．これは現在のところ，気管支，血管，胃，腸，などの管腔臓器に適用されているに過ぎないため，肺や肝のように細かい構造が充満している臓器に対する有効性は今後の研究に待たなくてはならない．

Nov. 1997

2.6 画像処理技術(1)腫瘤影の検出 以上のX線像において，抽出すべき異常
陰影(大半はがん陰影である)をパターン解析の観点からみると，不規則な形状の塊状陰影(腫瘤影ー肺がん，乳がん)，
極めて小さい粒状陰影(乳がん，微小石灰化像)，線状陰影(胃がん，ひだ集中，組織の集束，など)，などがある．前2者については個々の特性は異なるが，大局的にはほぼ同等の方向性差分型フィルタによる強調，その出力のしきい
値処理，そして，抽出された陰影の特徴抽出とパターン分類という手順をとる．すなわち，《腫瘤影強調フィルター
しきい値処理ー連結成分の特徴抽出(形状解析)ーパターン
分類》という構成が大部分である．ただし，計算機の性能向上に伴い，
フィルタ(局所処理)には非線形処理は普通で，非常に複雑なものが使われるようになってきている[名取94，清水95,97b，藤田96]．また，線図形の集中度のように腫瘤影以外の場合も類似の手順で進められるケースがある[長谷川94，目加田96]．
CT像の場合は，CT値の意味がより重要になり，従って，基本はCT値によるしきい値処理で，それに対して若干のフィルタ処理を加えるという方向に向くため，手順の構成
はむしろ単純になる．この点は3次元画像になっても同様である．ただし，形状解析には3次元の特殊性がでてくる
ため，本格的に取組むと非常に複雑であるが，これまでの所ではそこまでには至っていない[河田97]．
一方，成分図形の識別に関しては多種多様な手法が用いられている．これは対象の多様性による．成分図形の識別は，診断すべき領域を限定する為に，がん診断の見落とし，
あるいは余分な陰影の拾いすぎを削減するために，極めて重要である．例えばCTにおける胸部輪郭面の抽出は，胸膜に接触する病巣の検出に不可欠である．また，血管影の識別は誤ってがんを疑われる陰影として抽出されることを防ぐ点で最も有効である．
3次元画像の場合には，2次元のライブラリSPIDERのよ
うにまとまった成果の蓄積は無く，細線化や距離変換などの基礎的手法の研究も続いている[斉藤94a,b，95，安江96]．
画像処理エキスパートは，2次元の場合のSLIPの3次元バージョンが拡大されている[小崎97，長谷川97b]．
(2)データベース 計算機診断のアルゴリズムの開発と評価のために極めて重要な資料として，資料画像のデータベースがある．この場合のデータベースは，まづ処理の対象となるX線像のサンプル画像の集まりであるが，工学においてよく用いられる文字認識の装置用の文字データベース，
コンピュータ・ビジョンの実験用のシーンの画像，などとの大きな違いは，その診断・治療に関する情報にある．例
えばシーンから人の顔を認識する問題の場合，大抵のサンプル図形において認識対象の存在は誰にでも容易にわかる．また，認識実験の結果誤って抽出された図形(false
positive)があるか否か，あれば何を抽出したか，等は大抵は素人にでも容易にわかる．
しかし，医用画像の場合にはfalse positiveの有無，そしてもしあれば何を抽出したかは専門医でなくては判断できない．従って，適切な例なのかどうかも工学者にはわから- 15 -

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ない．従って，もともと認識実験を行った結果において始めて現れるfalse positiveは別としても，それ以外，とりわ
け診断結果と抽出すべき対象の陰影と確定診断に関してどの程度丁寧な情報がつけられているかが重要なポイントである．この観点から言えば，CADMデータベースはスケッ
チがそのディジタル版も含めて添えられている点で画期的である．その他，必ずしもスケッチがついているわけではないが，日本医学放射線学会[小林97]，英国マンモグラム
画像解析協会(乳がん用マンモグラム)[ﾏﾝﾓ97a,b]2 などが相次いで発表されたことは大いに注目に値する．今のところ
いずれも利用は所定の学会員に限られているようであるが，なることには強い制約は無いから，実質的には特に強い制約ではない．これらは今後のパターン認識・理解の研究にも大いに活用すべきであるし，これに十分値する．
他の1つとして，3次元画像としての全身のCT画像(実際にはMRI画像，および，カラー写真でセットをつくる)，を作成したアメリカの国家プロジェクト(Visible Human
Project)[Visible95]，および，日本人のMRI全身像を作成した例[鈴木97]，は仮想化された人体のデータベース化として注目すべき成果といってよいであろう．これらは3次元画像が決して特殊なものではない時代に入ってきたことを示すものと言えよう．

3 仮想化された人体
3.1 仮想化された人体の生成と画像処理
前記のほぼ等方的な空間解像度で3次元ディジタル画像
として記録されたCT像は，既に大きな影響をもたらした[特集94b,95a,b]．それは，一種の再構築された人体とみなされる．それは計算機内のデータという意味では非現実世界のものであるが，個々の具体的な患者と正確に対応するという意味で全く架空(想像)の世界とは異なる．その意味
で，これを仮想化された人体(virtualized human body)と呼ぶ．
仮想化された人体の利用を基本とする医用画像診断は色々な形でこれまでの診断を変革していく可能性を秘めている．現在実験され始めている利用法を中心とした状況を
Fig.5に示す[鳥脇95a-c，97a-c]．画像処理技術の観点からみるとそこでは極めて多様な処理が行われる．
(i)仮想化：その第一段階はCT装置によるイメージングである．次に得られた各断面(スライス像)を積み重ね，さらに必要ならばスライスを内挿して3次元ボクセル画像とする．
(ii)セグメンテーション：目的とする器官を切出す(これは必ずしも必要としない)．自動セグメンテーションはパターン認識そのものである．ただし，異常部分の判定を含
む切出しは専門医に任せざるを得ない．まさしく，それは「読影レポートを書くことと等価の医療行為である」[片田97]からである．一方，パターン認識の観点から言えばツールとしてのパターン認識の典型である．

さらに，その他のマンモグラムの画像が入手 できるかもしれない研究グ
ループのリストも提供されて いる．詳細は[ﾏﾝﾓ97b]参照．
2

Nov. 1997(iii)レジストレーション X線CT，MRI，超音波像，など
モダリティが変われば同一被験者に対しても情報の異なる仮想化された人体が得られるため，それらを統合して利用するためには互いの位置合わせ(レジストレーション，
registration)が必要になる．さらに，実人体と仮想化された人体を共有する強化されたリアリティにおいては，実人体(患者)，観察者(医師)，および，仮想化された人体の三者の位置を考慮した重ね合わせが要求される．一方，解剖図のような汎用のモデルと照合するというようなケースもある．
(iv)表示(レンダリング) 仮想化された人体は主として視覚
を通して体験される．そのためには，仮想化された人体を最も適切な方法で2次元の画面に抽出する必要がある．そのためには，サーフェイス・レンダリング，あるいは，ボリューム・レンダリングに代表されるCGの諸手法が用いられる．仮想化人体の内部を探索する(ナビゲーションの)ためには10フレーム/sec程度の描画速度でないとリアル
タイムの探索は難しい．この観点から言えば，ボリューム
レンダリングや大規模ボクセル構造データの自由な移動や3次元表示は現在の高速CGワークステーションでも難しい．バーチャルリアリティの中では没入感が重視されるが，当面の医用応用では必ずしもウェイトは大きくない．
しかし，立体視はある程度評価される．
(v)計測 仮想化された人体のナビゲーションの過程で種々の特徴量を計測する．これは，いわば通常の診断における「検査」に対応し，しかも，計算機の特色が最もよく発揮
される処理である．3次元図形の形状特徴については基礎的検討を要する部分も少なくない[安江97]．
(vi)ツールとしてのパターン認識 「ツールとしてのパター
ン認識」は，例えば文字読取り装置，音声認識システムのようにそれ自体が目的とするパターン認識装置(システム)を構成する認識機能ではなく，いろいろな場面で1 つのツール(部分的機能，パーツ)として用いられるパターン認
識機能であり，次のような特色をもつ．
①複雑なシステムの部分機能であり，パターン認識システ
ムとしては完結するわけではないし，その必要もない．
②認識精度(例えば，認識率)に対する要求が専用システム
よりも柔軟性に富み，様々の精度に対してそれに見合うレベルでの用途を見出せる．
③大半は典型的，正常なパターンの処理であり，それがある程度の認識精度で処理できれば，例外的(特異)なパターンの処理はできなくてもシステム全体の中では，あるいは，ユーザの支援には十分役立つ．
④システム全体をみるときは認識機能は表には出ないが，システムの有効性や使いやすさには大きく寄与する．
本節以後で述べる仮想化された人体に基づく診断，治療支援システムにおいて，例えば対象臓器の切出しから画像
表示の領域の設定に至るまで，このような「ツールとしてのパターン認識」が活用される余地は大きい．他方，前節で述べた自動診断(マーキング)のシステムは，独立したパターン認識装置である．
仮想化された人体の利用については，最近のいくつかの解説で考察しているため，詳細は省く[鳥脇95a-c，97a-c]．
考え方そのものも色々有り得ようが，一応，以下のように- 16 -

Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol.1

Nov. 1997

Fig.4 Examples of CAD for chest X-ray CT images (detection of cancer nodule) [ 利岡 96] (by N. Niki, Tokushima Univ.)

Fig.5 Computer aids in diagnosis and treatment basing upon the virtualized human body- 17 -

コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol.1
考えておく．
①仮想環境としての人体の探索→診断．人体を仮想化し，その内外部を自由に動き回って探索し，異常の有無やその詳しい状態を知る．これをナビゲーション診断と呼ぶ．
②仮想環境のオブジェクトに変形を加え，効果を知る→治療(例えば手術)のシミュレーション．すなわち，仮想化された人体(あるいはその一部)に対して，実際の手術における操作を想定しつつ仮想空間において変形を加えて効果をみる．
③実人体との重畳による情報の増強→術中支援 実人体の上に仮想化された人体が正しく重ねてみえるように表示を工夫し，現実世界の方の情報を補強する．例えば実人体を切開する前に，内部の状態がみえるようになることを期待する．

仮想化された人体の内部を自由に移動し，任意の視点位
置，視線方向を選んで観察することによって異常を検出し，状態を見極める．このような診断の方式を既に述べた
ようにナビゲーション診断とよぶ 3．
この実現は，現時点ではコンピュータ・グラフィックス(CG)および画像のパターン認識の技術に全面的に依存している．すなわち，視点の位置と視線方向を固定して，そこでみえる筈の人体諸器官の映像をCGの技法で描画する．
これを，視点，視線方向を変えて，10フレーム/sec程度以上の割合で行うことによって，観察者は一種の滑らかな動
きをする動画として観察できる．視点移動を観察者自らが行うことによって，自分で移動(乗り物を操縦)するような感覚が得られる．これらの操作そのものは，視点が人体あるいは関心臓器の内部でも外部でも本質的には変わらな
い．
画像の生成(描画，rendering)の前に対象とする臓器を切り出しておく(その境界面を定めておく)ためには，自動もし
くは半自動的な輪郭抽出(または対象物切出し)手順が必要である．恐らく，人がすべての切り出しを行っていたならば手数がかかり，実用化は難しい．しかし，既に述べたよ
うに異常と診断される部分の切り出しには必ず専門医の判断を要するため，「全自動」も受入れられない．
描画法の代表として，既に述べたようにサーフェイス・レ
ンダリングとボリューム・レンダリングが用いられる4．対象の切り出しができていれば前者が有効である．高速でグ
ラフィックス・エンジンなどの専用ハードウェアも生かし

この場合の「ナビゲーション」は，案内(ナビゲータ)の意味ではなくて自ら航海，航行，飛行するという方の意味で用いる．
4
サーフェイス・レンダリング(Surface rendering)とボリューム・レンダリン
グ(Volume rendering)の言葉の意味，定義は必ずしも確定していない．ここでは，描画の実行の前に対象物の境界面が定められていてそれを描画する
ものをサーフェイス・レンダリング，輪郭面を定めずに濃度値，もしくはそれに対応して割り当てたパラメータ値を投影して2次元画像を作るもの
をボリューム・レンダリングとする[鳥脇97d]．
5
このパラメータ設定は(特にカラーの選択は)時には診断に非常に大きく影響する．医師にも一種の感性が要求されるという意見もある[片田96,97]．

易い．但し，対象物の切り出し(セグメンテーション)を個々の患者の画像に対して医師が工夫するのは作業時間，労力を要し，現実的でない．
一方，ボリューム・レンダリングはセグメンテーション無しに実行できるという点では使い易く，試しに使ってみるような場合には有効である．しかし，投影のためのパスの上の濃度値を積算する際の重みの値，および，カラーの使い方に関するパラメータを設定しなくてはならない 5．
また，描画処理には時間がかかるため，現時点ではリアル
タイムのナビゲーションは難しい．さらに輪郭面を全く定めていないためリアルタイムの輪郭面に関する特徴量計測はできない．

4.2 仮想化内視鏡システム
ナビゲーション診断に向けての1ステップとして位置づけられる仮想化内視鏡システム(Virtualized Endoscope System
VES)について簡単に述べよう．
これは現在内視鏡の類が利用されている管腔臓器(気管支，胃，など)の内部を仮想化された人体上で自由に移動し，観察することができるよ
うにしたシステムである．画像処理技法としては，対象臓器のセグメンテーション(画像認識)，および，器官内壁のレンダリングにグラフィックスの手法が用いられた．

4 仮想化された人体の利用ー(1)ナビゲーション診断
4.1 あらまし3

Nov. 1997【実験例4】仮想化気管支内視鏡システム(Virtualized Bronchoscope System VBS)
入力画像：3次元胸部CT像．
512×512画素×60〜100スライス， スライス厚1mm,
スライス間隔1mm,，スライス内の画素 0.625×0.625mm
セグメンテーション：3次元領域拡張．可変しきい値(自動調整)を利用．
サーフェイス構成：三角形パッチによるポリゴンモデルを
Marching Cubes法で生成する．
レンダリング：基本的にスムーズシェーディングによる陰
影づけを用いたサーフェイスレンダリング，および，エッジ(フレーム)レンダリングーサーフェイスを構成する
エッジのみを線画で表示する．但し，陰影はサーフェスと同じ方法でつけるーの併用．描画は3〜10フレーム/sec程
度の描画速度(対象図形の複雑さによる)を得ている．
計算機：SGI IRIS Crimson＋reality Engine
補助機能：・計測：簡単な幾何学的特徴量をリアルタイムで計測・枝名の表示：現在画面にみえている気管支の分枝の解剖学上で定められている名称を画面にリアルタイムで表示する[長谷川97a]．
実験結果： セグメンテーションでは(正常例に関しては)，数十例の症例に対してほとんどすべて自動切り出し可能であった[森94a,96c,95]．全処理時間はほぼ数分でVBSが適用できる状態になる．Fig.6にVBSの操作画面ウィンドウを示すが，このシステムじたいの詳細は[森95, 96a,b]にゆずる．用途の面から言えば，現時点では疾患部の状態の詳細な診断，治療の計画(例えば手術の適否，どのような手術がよいか，など)，病状の変化(経過)の観察，および教育への応用を試み，効果を認めている[高畠95,鳥脇97a]．Table- 18 -

Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol.1
1に本システムの長所と限界をまとめておく．
立体視：左右の眼用に適当に視点をずらした画像を生成
し，液晶シャッターによって切り替えて表示することによって，両眼立体視を行う．また，壁面の大型スクリーンに投影することもできる．バーチャル・リアリティの観点から言えば，これらは没入感およびリアリティを著しく高める点で効果的であるが，臨床応用上の評価は今後の課題
である．

5.1 外科手術のシミュレーション

本システムの最大の特徴は，観察者の移動をリアルタイ
ムで対話的に制御できること，および，自分が完全に器官の内部に入った状態の映像であること，である．いわゆる「フライ・スルー」の名称でビデオに編集したもの，あるいは，平面状の切り口から内部をみるもの，は他にもみられるが，オンラインの対話操作から内部を動き回るという感覚で実現したものは本システムが最初である 6．
我々はこのシステムを，血管(頸動脈)，および，胃にも適用した[森96a，安野96]．この場合には，セグメンテー
ションには，血管および胃内壁位置の手入力をかなりのス
ライスにおいて必要とした．また，形状が気管より複雑であるため，ナビゲーション途上での現在位置の認識は難し
い．そのため，外観表示のウィンドウ上での現在位置を示
すポインタが有効である．胃の場合は逆に構造は単純であるが，位置的キーがないためやはり位置情報は把握しにくいことから，ポインタが有効に働く．また，血管の場合は，血液の存在のため実際に血管の壁を直接にみることは不可能である．従って，本方法は壁の位置を正しく抽出できれば可視化の手法として新しい情報をもたらす．たとえば血管壁上でのコレステロールの蓄積の状況を定量計測できる可能性を示す予備実験を行っている[吉田97]．欧米では腸(結腸)への応用が研究されている(virtual colonoscopy)[Hong95]．
参考までに，ほぼ同じ部位におけるボリュームレンダリ
ングの映像をFig.7に示す．一見種々の臓器の輪郭面が認識できるが，実際には人間の目が認め得てもそこに輪郭面が抽出できているわけではない．その代わり，重なり合った複数の図形もある程度同時に見える．また，予想していなかった構造が認識できる可能性がある．ただしパラメー
タの設定は十分注意深くなされなくてはならない．通常はCT値(各画素の濃度値)に対応して定められる場合が多い7．

5. 仮想化された人体の利用 - (2)シミュレーションと治療支援

本システムを発表したとき，多くの人からSF映画「ミクロの決死圏(Fantastic voyage)」(1966)との類似性を指摘された．上記の映画は，当然ながらCGではなく，ミニチュア模型と絵の合成であろう．その中のセリフ「こういうものが存在することはわかっていた．しかし，実際にこの目で見るということは全く違う」，あるいは，「私たちは人類で初めてこの目で見るのよ．興奮しない？」などは，可視化(ビジュアライズ)の効果と魅力を存分に言い表している[鳥脇96b]．
7
これは仮想化された人体の，仮想空間におけるX線撮影とみることもできる．この観点から各種の投影法の利用は再評価されてよい．
6

Nov. 1997

仮想環境としての仮想化された人体に積極的に変形を加え，その効果を評価することにより，治療支援のいくつかの可能性が見出される[Spec95a,b,96a,b]．
その代表例として外科手術のシミュレーションがある．術前の手術計画立案のための手術シミュレーションに関しては筆者らを含めて約10年前から始められている[安田90a,b，曽山89]．その大部分は操作対象オブジェクトの変形をほとんど無視できる骨を扱うものであり，その一部は既に実用化された．それらについては文献[鳥脇94b，泉田92a,b，特集94a]にゆずる．現在では，それらはさらに高次のレベルを目指した研究に向かっている[北川96]．重要な課題として，以下の事柄があげられる．
①より精度の高いシミュレーションと評価．個々の操作の高度化，多様化と精度の向上を含む．
②軟骨など従来は扱えない対象の考慮．入力CT画像の画質の向上が必要．
③術具(3 次元入力装置の応用)の高度化．立体視やフォースフィードバックつき触覚などのインタフェースの強化(Fig.8)．
これに対して，最近の研究では軟部組織を扱える方向への発展を目指している．この場合には，オブジェクトの軟い変形をいかにモデル化するかが大きな問題となる．これも筆者らは既に10年ほど前に試みたことがあるが[金88]，
原理的には，物体に外力を加えた場合の応力，歪，形状の変形の問題であるが，生体組織の形状が陽な形で定義し難
いこと，物性定数に関する知見がきわめて乏しいこと，などから解法の決め手がない．現在のところ，有限要素法，
質点-ばねモデルなどで近似的数値解を求めているにとどまる．手術をシミュレートするには，リアルタイムでの変形が再現できる程度の時間で解が求まることは必須の要請であるが，現在の計算機では能力は遠く及ばない．
映像処理の観点からみれば，基本的に前節の場合と同様
であり，対象臓器の切り出し(セグメンテーション)，および，映像生成(レンダリング)が中心であるが，その他に，2次元画面を介しての変形の実行が加わる．3次元オブジェ
クトを2次元の画面を見ながら変形するのはあまりやりや
すくないため，様々の研究がなされる．
【実験例5】(ステントの挿入)気管支の狭窄部などには，ステント(stent)と呼ばれる道具を挿入して強制的に管路を広げ，空気の流れ(もしくは血液など液体の流通)のための経路を確保することが行われる．このステントは折りたたまれ該当箇所まで移動された後機械的に(バネなどで)開くよ
うになっている．このため，気管支内の狭窄部でこれを開いて気管支を押し拡げる状態のシミュレーションを行った．モデルは前記の実験例5の三角形パッチモデルのパッチの頂点に質点，辺上にバネをセットしたモデル(3次元質点-バネモデル)を用いた．Fig.9に挿入・拡張時の状態の一例を示す．詳細は[関97，森97]に譲る．
【実験例6】(切除標本)胃がんなどの場合，手術後に切除した部分を展開して固定し，保存するとともに，診断・治療- 19 -

コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol.1

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Fig. 6 Example of the interface picture frame for virtualized bronchoscopy system[ 森 95] (by K. Mori and J. Toriwaki, Nagoya Univ.)

Fig. 7 Examples of the volume rendering(left) and the surface rendering(right)(by M. Hayashi and J. Toriwaki, Nagoya Univ.)- 20 -

Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol.1

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Fig. 8 Use of pointing device in the simulation of bone manipulation in 3D space[ 南部 97] (by S. Nanbu and J. Toriwaki, Nagoya Univ.)

Fig. 9 Modeling of the deformation of bronchus andthe simulation of stent insertion(by K. Mori and J. Toriwaki, Nagoya Univ.)- 21 -

コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol.1の検討資料とする．これは切除標本と呼ばれている．切除
標本は現在の外科医，病理医が見慣れたものであるため，胃内壁を術前にこれと同じ状態に展開できれば切除範囲など手術の計画に役立つと期待される．そこで，前節のVES
において用いた胃のCT像に基いて胃内壁の展開標本を仮
想空間において作成することを試みた．Fig.10に結果を示す[櫛田97]．これはまだ予備的実験にとどまるが，放射線科医と病理の専門家を結ぶ新しい可能性，あるいは，仮想化された人体に対する病理診断という新しい応用領域を作り出す可能性を秘める．

5.2 術中支援と強化リアリティ
最近数年，外科領域へのコンピュータの導入が関心を持たれ始めた．新しい研究者の組織の発足，雑誌発刊，国際会議の開始などが相次いでいる 8 ．コンピュータ外科(computer aided(assisted) surgery CAS)と呼ばれる[Taylor96,
土肥94，特集97]．この分野は今後益々活発に研究が行われると思われるが，その中ではコンピュータ・ビジョン関連の技術はいくつか重要な役割を期待されている[Spec95a,b,96a,b，Dig97]．その例を3つ示す[Dig97]．
①前記の仮想化された人体と(モダリティを考えると複数あり得る)実人体のあらゆる組み合わせに対しての位置合わせ(registration)②手術道具(ドリルなど)のコントロールなどセンサと視覚情報を組み合わせたロボティクスの応用技術③実人体上に仮想化された人体の映像を正確に重ねて提示する強化リアリティ(Augmented Reality)の応用技術一例として，手術中の外科医が人体を外部からみると
き，内部構造の映像を実人体の上に重ねて，あたかも内部を見通したかのように見える映像を重じょうして呈示する試みがある．外科医は特定のスクリーン，もしくは，HMDなどを通して人体をみたときはそのような映像を見ることができる．これを実現するには，外科医の位置(もしくは観察装置(スクリーン，viewer)の位置)，実人体の位置，および，仮想化された人体の位置，方向をリアルタイムで取得
し，かつ，位置を合わせて呈示する必要がある(Fig.11)．術中支援であるため器具類は手術室の中で，術者の手によって操作されることも想定しておく必要があろう．

Nov. 1997

している．また，解剖学の書物の一端としてみるという観点も興味深いものがある[Hoehne92,96，Tiede93,96](Fig.12)．これらは，[鳥脇97aｰc]に簡単に触れてあるが，紙数の制約もあるため別の機会に検討したい．

7. むすび
本文では，医用画像処理における認識・理解の応用を，スクリーニング支援，および，仮想化された人体の利用に関連する領域において概説した．前者の一部はほとんど実用化しうるレベルに達している．また，前者の次世代以後，および後者において，人体という仮想世界の構築(セグメンテーションを含む)，そこからの計測，情報取得において，認識技術が，とりわけ「ツールとしてのパターン認識」
が十分効果をあげうることを示した．また，とりわけ後者
においては，グラフィックスあるいは映像生成技術もきわめて大きい意義をもつことも示した．
なお，前半の話題である診断支援に関しては[鳥脇94a,95e, 96a]，後半の仮想化された人体に関しては[鳥脇95a-d,96d, 97a-c]において，少しずつ異なる観点から述べられている．
謝辞
本稿で述べた診断支援に関しては，厚生省がん研究助成金鳥脇班の諸研究と討論に負うところが大きい．仮想化された人体とその応用に関しては，仮想化内視鏡関連の研究で藤田保健衛生大片田和廣，安野泰史，札幌医科大名取博，高畠博嗣らの諸先生にご指導，ご協力を頂いた．また，筆者の研究室で研究を進める中京大長谷川純一教授をはじめ，名古屋大斉藤豊文，清水昭伸，森健策，の諸氏，および，大学院生から多くの重要な示唆を頂き，また，本文の内容の多くが彼らとの日頃の討論の中から生まれてきたものである．なお，CADM論文誌投稿に際して名古屋大学大学院平野靖氏に原稿の形式調整をお願いした．
なお，本研究の一部は文部省科研費，および，厚生省がん研究助成金による．

参考文献

6. メディアおよび知識ベースとしての仮想化された
人体
仮想化された人体に関して，もう1つの重要な側面として，メディアとしての存在という一面がある．患者モデル，
汎用モデルのどちらの場合も，仮想化された人体には様々の解剖学的，医学的知識を付随させることができる．同時に，それらは，付随する知識を保存，伝達，提示するメディ
アとしての役割も果たす．対話的利用を考えると新しいタ
イプのメディアともみなされる．
例えば，[Hoehne95]には知識表現のためのフレームとしての仮想化された人体に言及
国際コンピュータ外科学会(International Society of Computer Aided Surgery
ISCAS)が'96年より発足(現会長 P.Rabischong)，また，計算機支援放射線医学関係の国際会議CAR'97は97年よりComputer Assisted Radiology andSurgery と Surgeryが付け加えられた．
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著者紹介
鳥脇純一郎（とりわきじゅんいちろう）1967年名大大学院博士課程了．同年名大工学部助手．以後，1970年助教授，名大大型計算機センター
助教授，豊橋技術科学大学教授，名大工学部電子工学科教授を経て，1985年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，それらの医学への応用に関する研究に従事．
著書：「認識工学」(コロナ社)他．

Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol.1

Nov. 1997

Fig. 10 Example of the stomach expansion on the virtualized human body(by A. Kushida and J. Toriwaki, Nagoya Univ.)

Fig. 11 Superposition of the virtualized human body over the real body(application of the augmented reality)(by T. Dohi et al., Tokyo Univ.)- 25 -

コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol.1

Nov. 1997

Table 1 Features of the virtualized endoscope system

Fig. 12 Example of the 3D atlas basing upon the virtualized human body(by K. H. Hoehne, Hamburg Univ., Germany)- 26 -

Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol.1

Nov. 1997

Computer Aided Diagnosis And Treatment
with Recognition And Generation of Images
Jun-ichiro TORIWAKI**Department of Information Engineering, Graduate School of Engineering, Nagoya University
Abstract In this article the present state of medical image processing is introduced with the stress on two fields - diagnostic aids using image
pattern recognition/understanding and aids in treatment using recognition and generation of images. Major topic in the first field is computer aided
diagnosis of X-ray images in the screening of cancer. The main goal here is “marking”, giving a mark on suspicious shadows in a given film.
Processing of mammograms is in the most advanced stage. The most important theme in the studies of next generation screening system is the use ofchest CT for detection of very early stage of lung cancer. In the latter half of the article, the concept of the virtualized human body and its application
to diagnosis and treatment are presented. To search or explore the virtualized body moving around freely inside it is considered as diagnosis, and wecall it the navigation diagnosis. As an example, the virtual endoscope system is introduced. Simulation of surgical operation ( pre-operative aids ) andthe augmented reality for intra-operative aids are explained briefly.

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