CIRCUS：医用画像診断支援ソフト
ウェア開発・評価プラットフォーム

2021.6.18

野村 行弘

東京大学大学院医学系研究科（東京大学医学部附属病院22世紀医療センター
コンピュータ画像診断学／予防医学講座）

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CADとは？
• Computer-aided detection/diagnosis の略（コンピュータ支援検出／診断）• 医用画像（X線写真、CT、MRIなど）をコンピュータで解析し、病変候補の検出、病変の質的診断を行う⇒見落としの減少、診断の正確性向上を図る
医用画像
画像情報
X線写真

CT
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CAD処理結果 (参照)
画像診断etc.
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頭部MRA画像の脳動脈瘤検出(1)2.5次元CNNを用いた頭部MRA画像の脳動脈瘤検出[Nakao T, J Magn Reson Imaging 2018;47:948-953]

画像データ

前処理

CNNを用いた病変候補抽出

検出結果

部分MIP(9方向)
正常血管 脳動脈瘤

CNN: convolutional neural network
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頭部MRA画像の脳動脈瘤検出(2)• 2 FPs/case での 感度が90%以上– 先行研究と比較して10%以上の感度上昇>90%sensitivity

頭部MRA（MIP画像）

検出結果（黄色）2021.6.18

FROC curve

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CADを使用した画像診断• 基本的には通常の画像診断の後、CADソフトウェアの結果を参照して見落としがないかをチェック– second reader として使用※
通常の画像診断（初期診断）

最終診断

CAD参照

画像診断用端末

CAD結果

CAD結果

当院検診の画像診断環境※ 画像診断とCAD参照を同時に行う(concurrent reader)場合もある
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CADの開発から臨床応用までの流れ
開発用データの収集
画像データ、病変領域の定義データ、病変情報ソフトウェアの開発
アルゴリズム開発、初期学習

臨床環境での評価
処理結果に対する評価（フィードバック取得）

ソフトウェアの改善
アルゴリズムの修正、再学習
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CAD開発・臨床使用における課題• CAD開発用データの収集が大変• CADの臨床使用に必要な機能実装が大変• 性能評価／改善のためのデータ収集が必要

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CAD開発用画像データベースについて• データベースに含まれるデータ– 元画像原画像

 シリーズ数：可変– 病変領域の定義データ– 病変情報

病変領域（脳動脈瘤） （赤色）

対象により異なる⇒柔軟なデータ構造が必要

 種類、サイズなど– 症例情報 臨床情報など• 継続的な症例収集の必要性– 画像診断装置・撮像法が多様– 画質の変化– データベース登録項目の変化

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GE 3T
Philips 1.5T
装置の違いによる画質の違い(頭部MRA)

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CADの臨床使用に必要な機能要求仕様：医師が画像診断する際にCAD処理結果が参照できること– 画像診断装置（CT、MRなど）から画像転送直後に処理が実行可能– 処理終了後、画像診断端末から結果を参照可能
実現に必要な共通機能• 医用画像の送受信機能（DICOM通信）• 処理結果表示インターフェイスなど⇒ これらの機能を実装したプラットホームを構築
 CAD開発者は本体処理（アルゴリズム）の実装のみ行えば良い

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性能評価／改善のためのデータ収集• CADの性能評価／改善に必要なデータ– CAD処理結果– 画像診断医によるCAD処理結果に対する評価（フィードバック）

日常臨床環境で容易に入力可能なインターフェイスの構築

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CAD開発・臨床使用における課題(まとめ)• CAD開発用データの収集が大変– CAD開発用画像データベースシステムの構築• CADの臨床使用に必要な機能実装が大変– プラットフォームの構築• 性能評価／改善のためのデータ収集が必要– フィードバック入力インターフェイスの構築

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CIRCUSとは• Clinical Infrastructure for Radiologic Computation of United Solutions– 統合されたソリューション群による放射線医学のための臨床情報処理基盤[Nomura Y, IJCARS 2020;15(4):661-672]• CAD開発上の課題解決のために開発• 2種類のトップレベル・アプリケーションで構成
CIRCUS DB (database) CAD開発用症例収集の効率化
CIRCUS CS (clinical server)
 CADの臨床使用／評価を容易にするためのプラットホーム
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CIRCUSプロジェクトの沿革
2004 頃 「OpenCAD」構想（「データでなくソフトの流通を」）2006.04 CIRCUSプロジェクト開始
2007.04 CIRCUS DB 開発開始
2008.01 CIRCUS DBを東大病院にて使用開始
2008.04 CIRCUS CS 開発開始
2009.01 CIRCUS CS を東大病院にて臨床使用開始
2011.03 CIRCUS+プロジェクト開始
2011.08 CIRCUS CSシステムを関連３病院で使用開始
2011.09 CIRCUS+システム稼働：：
2014.06 CIRCUS CSサーバソフトウェア群公開（Windowsマシン用、修正BSDライセンス）
2015.09 Webインターフェイス版CIRCUS DBを東大病院にて使用開始
2021.06 新版CIRCUSソフトウェア群正式公開（MITライセンス・GitHubにてダウンロード可能）
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CIRCUSシステムの特徴
Webベース– HTML5、JavaScript関連技術を積極的に活用– 3次元表示にはWebGLを使用

柔軟なDB構造ドキュメント指向DB(MongoDB)を使用⇒ 病変・症例情報の形式を自由に定義可能

オープンソース

ソースコードはGitHubにて公開（MITライセンス）

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CIRCUS DB(database)• CAD開発用画像データベース– 収集データ：画像データ、ラベルデータ、属性情報

体軸断面

矢状断面

冠状断面
斜断面
ラベルデータ、属性情報入力インターフェイス
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CIRCUS CS (clinical server)• CADの臨床使用、評価を容易にするWebベースの統合的プラットフォーム• CADソフトウェア：プラグイン(Dockerコンテナ)として実装⇒ GPUを用いた処理にも対応
CIRCUS CS
CT肺結節検出プラグイン

画像診断装置(or 画像保管サーバ)

画像診断端末2021.6.18

MRA脳動脈瘤検出
プラグイン• DICOM通信• 画像データベース保存• 症例の検索• フィードバックの蓄積
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CT脂肪量計測
プラグイン
プラグイン群16

CIRCUS CS結果画面例• 頭部MRA画像の脳動脈瘤検出2021.6.18

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CADの評価（フィードバック）
医師によるCAD結果の評価（答え合わせ）(1) 表示候補の分類(2) CAD未検出病変の位置を入力

TP: true positive (真陽性)、FP: false positive (偽陽性)、pending: 判断保留
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フィードバック情報の利用(1) CADの性能の把握・向上• アルゴリズムの改善• サンプルの追加(2) 医師の診断傾向の把握• 見落としやすい部位の指摘⇒ 使いながら性能向上

正面より再学習によるCAD性能改善例（脳動脈瘤検出）2021.6.18

右肺内側より左肺内側より

肺結節見落としモデル（3次元表示）
Miki S, Acad Rad. 2021;28(5):647-654

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CIRCUSのDockerイメージ• システム導入を容易にするために、CIRCUSのDockerイメージを作成– 各種コンテナとの連携：Docker outside of Docker
Infrastructure (Physical Server Machine)
ホストOS Kernel (Linux)

CIRCUSシステム(Docker)
脳動脈瘤検出
DICOM
storageserver

Job Manager
WebサーバHost OS (Linux)
Docker

肺結節検出

Database
API
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プラグイン(Docker)
20mdxでのCIRCUS利用の展望(1)• 各施設で収集した画像データを用いたCADの学習– データの収集にCIRCUS DBを使用⇒ 施設間のデータ授受に必要な機能を開発中想定される学習方法• 匿名化したデータをmdx上で学習• 各施設で学習したモデルをmdxにて集約

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mdxでのCIRCUS利用の展望(2)• CIRCUS CS上での各施設の画像データを用いたCADの評価– 開発時と画質の異なるデータに対して使用した場合、期待通りの性能が得られないことがあるため

例：頭部MRA画像の脳動脈瘤検出
性能低下

東大病院

(GE 3T,512x512)

初期開発(学習)用データ

施設A(Philips 1.5T,512x512)

施設B(日立 0.4T,256x256)

画質が異なるデータ※ 平成22年度課題解決型医療機器の開発・改良に向けた病院・企業間の連携支援事業（経済産業省委託事業）の成果（一部は野村 他、Med Image Tech 2014;32(2):98-108に掲載）

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22CIRCUSプロジェクトについて• CIRCUSプロジェクトウェブサイト
– 公式サイト• https://circus-project.net/– 東大放射線科ウェブサイト内• http://www.ut-radiology.umin.jp/ical/CIRCUS/index.html• CIRCUSシステム概要論文
Nomura Y, Miki S, Hayashi N, Hanaoka S, Sato I, Yoshikawa T,
Masutani Y, Abe O
Novel platform for development, training, and validation ofcomputer-assisted detection/diagnosis software
International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery,vol.15, no.4, 661-672, 2020
• https://rdcu.be/b2OLL
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