コンピュータ支援診断システムの開発
─ 乳がん病変の早期診断をサポートするために ─The Development of a Computer-Aided Diagnosis System for Detection of Breast Cancer

加野Kano,亜紀子＊

笠AkikoKasai,

井聡＊
Satoshi土野久憲＊

Tsuchino, Hisanori

A computer-aided diagnosis (CAD) system has been developed for the detection of abnormalities inmammograms. The prototype system consists of a CAD server, which applies automated detection algorithms
for both clustered microcalcifications and masses to digital mammograms, and CAD viewing stations for displaying the images with the detection results superimposed. Microcalcifications are detected on the basis oftriple-ring filtering method. A newly developed mass detection algorithm based on multi-resolution processing
provides an improved detection performance. The sensitivity for clustered microcalcification was 86%, with 0.5
false-positive detections per image, and the sensitivity for mass was 91%, with 0.9 false-positive detections perimage, out of 922 clinical mammograms.

１ はじめに２ CAD システムの構成

日本における乳がんの罹患率は欧米諸国に比べれば低いものの、乳がんによる死亡者数は増加の一途をたどっ

マンモグラフィのためのコンピュータ支援診断（CAD）
試作システムの構成を Fig. １に示す。ており、2001 年には９千名以上が亡くなっている１）。都

画像の入力は、増感紙/フィルムシステムで撮影され市部における乳がん罹患数は、既に女性のがんの中で第たマンモグラムをコニカレーザーフィルムディジタイザ１位となっており、乳がんの早期発見は重要な社会的使LD-5500によってディジタイズする方法、または、輝尽性命であるといえる。マンモグラフィ（乳房のＸ線撮影）

蛍光体ディテクタを利用したコニカダイレクトディジタ

は、乳がんに対する信頼性の高い検査方法であり、特にイザ REGIUS MODEL 150 でディジタルマンモグラムを触知不能な早期がん病変を発見するための有力な手段と取得する方法のいずれかにより行われる。これらのディして知られている。わが国では、マンモグラフィを導入

ジタル画像信号はCADサーバに送信され、微小石灰化クした乳がん検診が 50歳以上の女性を対象に推進されておラスタと腫瘤陰影の病変候補位置を検出するCAD処理がり、さらに 50 歳未満の年齢層に対してもその有効性が検自動的に実行される。 CAD 処理の結果は、画像と共に証されつつある。

CAD ビューイングステーションに送信される。なお、同集団検診へのマンモグラフィ導入は、撮影画像数の増加につながり、画像診断を行う医師の負担も著しく増大

一マシンに CAD サーバと CAD ビューイングステーションの両方の機能を搭載することも可能である。

することが予想される。そこで、コンピュータ画像解析に基づいて、診断に役立つ情報（医師にとっての「セカンドオピニオン」）を提示することにより、医師による診断の正確度と再現性を向上させ、加えて診断の効率を向上させることを目的とした「コンピュータ支援診断（computer-aided diagnosis, CAD）システム」の研究が、最近活発に行われている。
われわれはこれまでに、乳がんの二大所見である「微小石灰化クラスタ」および「腫瘤陰影」の検出を支援する
マンモグラフィ用 CAD システム２） の開発を行ってきた。
本報告では、現在臨床評価実験を行っているCADシステムを紹介し、その中で用いられている画像解析アルゴリズムの概要を説明する。

＊ MG カンパニー

MG 開発センター

MI システムグループ

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Fig.1 CAD system for mammography137

CADビューイングステーションは、医用画像専用の高マンモグラフィ検査においては、左右の乳房の各々に精細高輝度モニタにマンモグラムを表示し、医師によるついて２種類の投影方向（cranio-caudal view および読影に供する。画像と共にマンモグラム専用の操作ボタ

medio-lateral oblique view）
で撮影した４画像を一組としンを配したウィンドウが表示されるので、簡単なボタンて診断することが一般的である。そこで、CADビューイ

操作により、表示フォーマットを変更したり、CAD の結ングステーションでは、同一患者の４画像を並べて表示果をオーバレイ表示させることができる（Fig. ２）。

したり、同一撮影方向の左右乳房の２画像、または同一CADにより検出された微小石灰化クラスタと腫瘤陰影

乳房の撮影方向の異なる２画像を並置する表示フォーの病変候補位置は Fig. ３のようなマークで提示される。

マットを自由に切り替えられる機能を搭載した。他にも、病変の種類毎に表示のON/OFFが独立に切り替え可能で階調処理や周波数処理の変更、任意の位置を中心としたあり、必要に応じて、個々の病変候補に関するさらに詳拡大表示およびスクロールなどの機能を有し、CAD機能細な解析結果を表示させることも可能である。

とともに医師による診断を援助する。
CAD の結果は、CAD ビューイングステーションへの出力とは別に、汎用のレーザプリンタを用いて紙にプリントすることも可能である。フィルムによる読影を主体とする医療施設においては、読影時にこのプリントアウトを参照することにより、従来どおりのワークフローの中で CAD を手軽に利用できる。
本システムは、高度なネットワーク技術の応用により、入力・処理・出力のそれぞれが分散して機能する「分散型」システムであるため、施設の環境や要望に応じたシステム構成をフレキシブルに設計できるという特長をもつ。また、システムの構成要素は医用画像情報の国際標準であるDICOM規格に準拠しており、新規な入出力装置を採用したシステム拡張にも対応するポテンシャルを有している。

３ CAD の画像解析手法
３．１

処理の流れ

CADサーバにおいて実行される処理の大まかな流れをFig. ４に示す。

Fig.2 An example of presentation on CAD Viewing Station.

(a) Clustered microcalcifications.

(b) Mass.

Fig.3 Annotated abnormalities.

138

Fig.4 Outline of CAD processing.

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REGIUS またはレーザーフィルムディジタイザから送３．３

腫瘤陰影の検出

信されたマンモグラフィ画像には、乳房領域の他に、直典型的な腫瘤陰影は、円形に近い形状を呈する信号値

接Ｘ線が照射された領域や、撮影用の鉛マーカ像などがの低い（Ｘ線吸収の大きい）部分であるため、閾値処理や含まれている。これらの領域は病変検出処理に不要な領フィルタリングを応用した画像処理手法による検出が可域であるので、計算速度の短縮などを目的として、信号能である。しかし、実際の臨床画像においては、腫瘤陰値解析に基づいた乳房領域の自動抽出を行う。

影と重なる正常組織が作り出す背景信号値の勾配が検出乳房領域内の画像データを用いて、微小石灰化クラスを阻害する場合も多い。

タおよび腫瘤陰影の検出を、それぞれ専用の処理アルゴ

この問題を解決するために、REGIUS シリーズの画像リズムにより実行する。いずれのアルゴリズムも、病変処理機能の一つである「Hybrid 処理」の要素技術を応用陰影特有の性質を持つ画像部分をできるだけ多く拾い上した新規な腫瘤陰影検出処理を開発した ５）。 Binomial

げる「検出処理」のステップと、それらの画像部分の特徴フィルタを用いて画像を複数の周波数帯域に分解し、を詳細に調べて確信度の低い陰影を取り除く「偽陽性削各々の周波数帯域画像に対して、背景の信号値および構除」のステップの２段階からなる。

造物のコントラストに依存した補正処理を施す。補正さCAD処理の結果は画像データと対応づけられた状態でれた周波数帯域画像を再び合成することにより、予め設保存され、画像と共にCADビューイングステーションに計した周波数特性に応じた強調画像を作成することがで出力される。

きる。これにより、背景の信号値勾配やノイズの影響が減弱され、腫瘤陰影が選択的に強調される（Fig. ６）。

３．２

微小石灰化クラスタの検出

Ｘ線画像上に描出される微小石灰化像は、中心部分が最も低信号（Ｘ線吸収が大）で、周辺部分に向かって高信号（Ｘ線吸収が小）になる、いわゆる「逆円錐構造」の信号分布を有する（Fig.５（a））
。 そこで、 信号値勾配の解析結果からこのような構造を検出するフィルタとして、
Fig.５（b）に示すベクトルパターンを有する「３重リングフィルタ」３） を適用する。
３重リングフィルタによって検出された候補陰影から微小石灰化像と類似する乳管や血管などの像を除去するために、信号値勾配を判定条件に用いた領域成長法を応用した「可変リングフィルタ」４） による偽陽性削除を行う。

（a）

最後に、検出された微小石灰化候補が所定面積内に寄り集まって存在する場合に、その部分をクラスタ領域と判断する。

（a）

（b）

Fig.5 Illustration of triple-ring filtering technique.
(a) Model of pixel value distribution of a
microcalcification. (b) Triple-ring filter and its gradientvector patterns.

（b）Fig.6 Enhancement of a mass (arrow) on the basis of Hybrid
processing technique. Mass shadow and its pixel value
profile on: (a) original image, and (b) processed image.

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139上記の処理を施した画像から、適応的閾値処理に基づ●参考文献
１）厚生労働省平成 13 年人口動態統計．

いて腫瘤の候補陰影を検出する。
検出された陰影に対して特徴量の多変量解析を適用し、偽陽性削除を行う。腫瘤と誤って検出されやすい正常組織の主なものは乳腺組織であるが、その特徴が多種多彩であるため、判別処理の難度は高い。そこで、左右乳房の比較処理６） や索状影除去処理７） に基づく種々のアプ
ローチの偽陽性削除手段を付加することにより、さらなる精度向上を図っている。

２）藤田広志、遠藤登喜子、原武史、平子賢一、松原友子、堀田勝平、池田充、木戸長一郎、石垣武男、映像情報 MEDICAL、28、6（1996）．
３）平子賢一、藤田広志、原武史、遠藤登喜子、電子通信情報学会誌、
J75-D-II、9（1995）．
４）平子賢一、藤田広志、原武史、遠藤登喜子、Medical Imaging
Technology、14、6（1996）．
５）S. Kasai, D. Kaji, A. Kano, H. Fujita, T. Hara and T. Endo, Proc.
of 6th International Workshop on Digital Mammography (nowprinting).

３．４

６）笠井聡、藤田広志、原武史、畑中裕司、遠藤登喜子、Medical

検出性能の評価結果

一般に CAD の検出性能は、真陽性率（病変を正しく病変と指摘した確率であり、値が大きいほど性能が高い）

Imaging Technology、16、6（1998）．
７）笠井聡、藤田広志、原武史、畑中裕司、遠藤登喜子、コンピュータ支援画像診断学会論文誌（インターネット上）、3、2、（1999）．

および一画像あたりの偽陽性数（正常組織を誤って病変

http://www.toriwaki.nuie.nagoya-u. ac.jp/˜cadm/Journal/と指摘した数であり、値が小さいほど性能が高い）の２

index.html

種類の指標を用いて表される。
前述した手法を239症例922画像に適用した結果、微小石灰化クラスタは真陽性率 86% のとき偽陽性数 0.5 個 / 画像であり、腫瘤陰影は真陽性率 91% のとき偽陽性数 0.9
個 / 画像であった。

４ まとめマンモグラフィ用 CADシステムは、今後の乳がん検診の普及に伴い、診断医のパートナーとしての地位を確立していくものと期待される。そのためには、第一に検出性能の向上、第二に使い勝手のよいシステムの構築が重要である。現在われわれは、いくつかの施設のご協力を得て、本報告で紹介した試作システムの臨床評価実験を実施し、改良を重ねつつ実用化を目指している。
今後は、現在開発を行っている微小石灰化クラスタおよび腫瘤陰影の「良悪性鑑別処理」についても、搭載を検討する予定である。加えて、ごく初期の乳がんに関わる所見で診断がきわめて難しいといわれる「構築の乱れ」の検出処理も開発中である。
本システムが、さらに高度な診断の補助者として将来の医療に貢献できるよう、完成度を高めていきたい。

５ 謝辞
本開発にあたり多大なご協力を頂きました、岐阜大学大学院医学研究科再生医科学専攻知能イメージ情報部門の藤田広志教授、原武史助教授をはじめとする藤田研究室の皆様に深く感謝いたします。また、貴重な医学的アドバイスを頂きました国立名古屋病院放射線科の遠藤登喜子医長、ならびに愛知県がんセンター乳腺外科の岩瀬拓士医長に厚く御礼申し上げます。

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