老化による皮膚色素沈着の画像定量自動解析システム確立のための基礎研究
慶應義塾大学田医学部

中勝

A computer assisted area of involvement measurement of skin lesions would be useful for the assessment of psoriatic patients.
It is, however, sometimes difficult when lesions cannot simply be separated using the normal threshold tool of an image analyser.
Because of the body curvature, the peripheral site of the body is usually shaded and the central site has glare. Shade correction isusually performed by use of the brightest point or the darkest point choosing programs in the small kernel basis, such as 5 ｴ 5 or 9 ｴ 9.
However, when the objectives are large such as psoriatic lesions, the procedure will have to be repeated several times. To avoid
this repetition and to obtain a well fit curved line to account for the body curvature induced glare and shadow, we have devised asimple C-program for averaging from linear neighbouring pixels.
We used an Optomax V image analysis system and Image Pro Plus. An image from a patient with psoriasis was captured froma colour slide through a video camera attached to the system. Turbo C++ Ver 1.01 (Borland) was used for programming andcompiling. First, 49 pixel moving point average was programmed. The image data were read line by line and the new grey level
data for the averaged image were calculated. Secondly, the program written above was developed into the program for n pixels(3<n<499, n; odd number).
Execution of the pixel averaging program with the original image resulted in the background brightness image file. When thiswas subtracted from the original image, Optomax produced an image which was easily detected using the standard thresholding
tool and the percentage of area involved was calculated.
The pixel averaging was used in this study, because the size of the lesions was relatively small. If the plaque of the psoriaticlesion is very large, planimetry might be a better method. These methods are accurate enough to measure the area of lesions forassessment of disease severity.
We further applied the method to measure skin lesions in patients with pemphigus. The programs were run with images and theprocessed images were analyzed with an image analyzer, Image Pro Plus. The processed images were compared with the original
images and shown to correspond to most of the lesions, which included blisters, erosions and erythemata. It was more difficult in
pemphigus than in psoriasis, because the lesions in the former consist of new and old skin lesions and of more polymorphous lesions.
Although there still are some difficulties in detecting polymorphous lesions, this method would be a useful and powerful tool when
considering the statistical relationship, for example, between severity and ELISA titers for Desmogleins 1 and 3.

１緒

今回これらの問題点を解決するため、陰影補正プログラ

言ムの開発と適応、新しいイメージアナライザーを利用した

皮膚病変の定量方法には、熱傷範囲を概算する、“９”エッジ部の判定、色分析、画像の背景の平坦化を行いさまの法則による方法、塩ビシートを用いてトレースする方法、ざまな皮膚病変の定量を試みた。分析定量には、まず紅斑画像解析を用いる方法などがある。しかし、測定者によるを主体とする病気である尋常性乾癬の患者の画像を用いたばらつきが大きかったり、手技が煩雑であるなど、問題はが、色素沈着などの病変に応用するため、多様性のある皮多い。通常、皮膚病変の重症度や改善度は主治医の主観や、膚症状を有する紅斑性天疱瘡にも応用した。

その都度定義された項目によって、便宜上、分けられるこ

本研究の最終的な目的は、画像処理解析法を応用して、とが多い。著者らは、画像処理プログラムを開発し、コン色素沈着性皮膚病変の面積および色の自動定量化をおこなピュータ上で皮膚病変を自動定量する方法を報告してきい、色素沈着の程度や治療効果を判定するための客観的な１〜３）た。しかし、これらのプログラムも個々の症例ごとに条件を変えねばならず、いまだ完全に自動定量するには至指標をつくること、および老化に関連した色ベクトルの変化を定量的に解析することである。っていない。画像解析上の主な問題点はコントラスト、境２界部の判定、影による画像の濃度偏りなどである。これら

験

まず初めに、皮膚病変を定量化するのに必要な解析ブロのすべてがある程度解決しないと自動定量は困難となる。
Basic research for the development of
automatic image analysis system on skinpigmentation due to ageing

実

グラムが、確実に病変部の辺縁を認識し、オリジナルの病変を検出していることをイメージアナライザー上で確認した。紅斑性病変において、著者らが開発したプログラム

Masaru Tanaka（Figure １）を実行し、画像処理したものを用いて画像解

Department of Dermatology, Keio
University School of Medicine

析定量を行った。
次に、慶応病院皮膚科における色素沈着を伴う皮膚疾患の臨床写真を収集し、デジタル画像に変換、JPEG 形式− 43 −

#include <stdio.h>main(){charHeader[94];unsigned char
GreyLevel[721];
int
greylevel[720];
float
newgreylevel[720];
int
retgreylevel[720];
unsigned char
NewGreyLevel[721];
int
loopcount;longloop;
inti;
intip;
FILE*infile;FILE*outfile;
char
FName[20];charfname[20] = “masnew.dat”;
printf(“Input odd number of pixel for average (3-499) : “);scanf(“%d”,&ip);
printf(“Welcome to %d pixels averaging program!\n”,ip);
printf(“\nInput an image file name : “);scanf(“%s”,FName);
infile = fopen(FName, “rb”);
fseek(infile,0L,SEEK_SET);
fread(Header,sizeof(Header)-1,1,infile);
Header[93]=’\0';
outfile = fopen(fname,”a+b”);
fwrite(Header,sizeof(Header)-1,1,outfile);for(loop = 1; loop < 561; loop ++){fseek(infile,(loop-1L)*720L+93L,SEEK_SET);
printf(“\nSeeking to : %ld”, ftell(infile));fread(GreyLevel,sizeof(GreyLevel)-1,1,infile);
GreyLevel[720]=’\0';for(loopcount = 0; loopcount < 720; loopcount ++){greylevel[loopcount] = (int)GreyLevel[loopcount];}
newgreylevel[0] = greylevel[0];for(i = 1; i < (ip+1)/2; i ++){newgreylevel[i] = ((2*i-1)*newgreylevel[i-1]+greylevel[2*i-1]+greylevel[2*i])/(2*i+1);}
for(i = (ip+1)/2; i < (1441-ip)/2; i ++){newgreylevel[i] = (ip*newgreylevel[i-1]+greylevel[i+(ip-1)/2]-greylevel[i-(ip+1)/2])/ip;}for(i = (1441-ip)/2; i < 720; i ++){newgreylevel[i] = ((1441-2*i)*newgreylevel[i-1]-greylevel[2*i-721]-greylevel[2*i-720])/(1439-2*i);}for(i = 0; i < 720; i ++){retgreylevel[i] = (int)newgreylevel[i];}for(i = 0; i < 720; i ++){NewGreyLevel[i] = (char)retgreylevel[i];}NewGreyLevel[720]=’\0';
fwrite(NewGreyLevel,sizeof(NewGreyLevel)-1,1,outfile);}/*Close the file*/
fclose(infile);
fclose(outfile);
printf(“\nThe output file is ‘masnew.dat’\n”);}

Figure １The computer program to calculate averages of grey levels from n pixels in the neighbourhoodの圧縮ファイルとして、フロッピーまたは光磁気ディスクの環境を設定した。画像は、まず横 720 ピクセル、縦 560（MO）に保存した。これらの画像を著者らが開発したプロピクセルの画像として photoshop 上で白黒の raw data としグラムで処理できるよう、プログラムの移植を行い、さらに、て保存し、著者らの開発したプログラムを実行できるよう、ウインドウズ 95 上で実行できるよう、また、Photoshop

93 bytes の header を付加した。これらを用いて、さまざまver. 4 . 0 for Windows の画像ファイルを読み込めるようにな色素沈着性皮膚疾患の面積、色の定量化を試みた。

プログラムをインストールした。これにより、著者らが開最初に用いた疾患は尋常性乾癬であり、ここでは主とし発したプログラムと新しいイメージアナライザーの両方をて紅斑部の面積定量を試みた。次に、より多様性のある病同じ画像ファイルに対して使うことができるようシステム

変を有する天疱瘡の画像定量を試みた。

− 44 −

老化による皮膚色素沈着の画像定量自動解析システム確立のための基礎研究

３

結果

研究代表者らは画像解析により、乾癬の病変定量を行うためのプログラ
ムの開発をし、患者の臨床写真の撮影状態を補正し、紅斑面積の画像解析による自動的定量に成功した。これらを用いて、皮膚病変を画像解析法によって定量化したところ、エッジ部の検出、紅斑性の病変定量については、ほぼ、オリジナルの病変を反映する結果が得られた（Figure ２ a-e）。すなわち、オリジナルの臨床写真においては体の側面に近づくにつれて陰影が強くなり、このため、単純な画像の２値化を行うと、病変部と側面健常皮膚がほぼ同じ
Figure ２a-e. Image analysis for erythematous
lesions. a. An original image for the patientwith psoriasis vulgaris. b. Detection of thedark lesion without image processing. Both lesions and shadow are detected. c. The image
processed with an averaging program. d. The
subtracted image. e. Detection of the dark lesion after image processing. Only lesions arecompletely detected.

明るさであるため、影の大部分を病変として認識してしまう。このオリジナ
ル画像を水平方向 49 画素を平均化するプログラムにて処理し、オリジナル画像から引き算をすると、ほぼ背景の明るさが平坦化した画像に変換される。
これを２値化すると、イメージアナラ
イザーが影の部分を認識することなく病変部のみを定量することができる。
色素沈着性病変においては、ほぼオリジナルの画像を描出できたものの、一部色素沈着の程度が２段階に変化している部分などで、若干読みとられなくなる部分がみられた（Figure ３ a-e）。
すなわち、大きめの色素沈着において、辺縁部が淡褐色、中心部が濃褐色の部位では辺縁部の淡褐色の部分が欠落し、中心部の色の濃い部分のみ、病変として、認識された。また、バックグラウ
ンドの色が完全に黒でないため、平均化の過程で、側面の陰影部とバックグラウンドが相互作用を生じ、一部の影の部分も病変として認識されてしまった。したがって計測前にマニュアルでFigure ３a-e. Image analysis for pigmented lesions. a. The original image. b. Detection
without image processing. Only shadow andvery dark areas are detected. c. The image
processed with an averaging program. d. The
subtracted image. e. Detection of the dark lesion after image processing. Most of the pigmented lesions are detected, but comparedwith the original image, some areas with lightpigmentation are not detected.

修正を行う必要性が生じた。完全に自動定量するためにはこれを解決する方法が、必要と思われた。
天疱瘡の皮膚病変定量においては、症例によりうまくいくものと、かなり大きな誤差を生じるものに分かれた。紅斑以外に落屑、びらん、色素沈− 45 −

着などが混在する病変においては目標をどの色に置くかで、定量に大きな違いを生じることがわかった。紅斑部を主として認識させる設定においてはびらん部や濃い色素沈着部は同時に認識されたが、淡い色素沈着部は検出されなかった（Figure ４ a-c）。今後自動定量するには、いくつかのカラーセグメントに分けたり、病変を区切って定量するなどの方法を考える必要性が

Figure ４a-c. Image analysis forpemphigus lesions. a. The originalimage. b. The subtracted image.
c. Detection of the dark lesion
after image processing. Most of
the erythema, erosion, and darkly
pigmented lesions are detected,
however compared with the original image, some areas with lightpigmentation are not detected.

あると思われた。

４考察

病変を正確に描出するためには、やはり、オリジナルの写真の出来に大きく依存する部分がある。人間のからだは丸くできているため、常に写真の辺縁部には影ができやすい。フラッシュや照明を工夫することも必要であるが、自ずから限界がある。できあがった写真を最大限に生かすた

５めには、画像処理を用いた、画像の明るさの平坦化が必須

総括である。著者らは、オリジナル画像の病変の大きさにより、本研究の実現により、今まで難しかった病変定量の方法水平方向に平均化するピクセル数を変えることのできる平が一般化され、治療効果判定や重症度判定を客観的におこ均化プログラムを開発した。これにより、ちょうどからだなうことができるであろう。たとえば、新しいタイプの化の丸みを横方向にのみ平均化するという非常にシンプルな粧品を開発したときの効果を判定するための基準を数値に画像処理による陰影補正が可能となった。プログラムが簡より明確にできるという点で、きわめて実用的な意義が大単なため、その実行にはほとんど時間がかからず、また使きいと思われた。また老化に伴う皮膚の色調や凹凸の変化用メモリーも少なくて済む。このプログラムは、比較的小を客観的に数値で判定することができれば、それらをカバさな病変が多数存在し、その融合傾向が少ないときに特にーするような化粧品の開発にも応用できる可能性があると有用であった。

思われた。

欠点としてはやはり、病変が多様化した場合に単純な平しかしながら、コンピュータ上の処理には限界があるた均化だけでは病変認識率が低下し、一部にマニュアルでのめ、やはり、まず撮影条件を最適にする必要があり、特に修正の必要性を生じた点である。また、バックグラウンドフラッシュや撮影ランプ、反射を防ぐための偏光フィルタは黒い反射の少ない暗幕などの布を用いるのが適切であるー、コントラストをあげるためのカラーフィルターを使用と思われた。コントラストはコンピュータ上である程度ますることが重要である。また、複数の写真を経時的に撮影では修正可能であったが、その分雑音も拾ってしまうため、していき比較する場合の撮影条件の統一が必要である。こあとからフィルター処理が必要であった。紅斑性病変を撮のような条件の統一は比較していく場合には最も重要な点影するときは黄色またはグリーンのフィルターをカメラにである。そのためには同じ場所で撮影すること、被写体を装着してから撮影することで、よいコントラストの写真が同じ場所にたたせること、カメラマンが同一の場所で、同得られた。目標とする病変の色により、撮影時に使用する一の構えで撮影すること、などが求められる。

レンズのフィルターを変えることが、コントラストをあげ６るために必要であると思われた。

今後の研究

多様性のある病変定量には、さらなるプログラムの開発

画像解析のための基本的なデータは今回の実験で多く得が必要であると思われる。すなわち、まず、色によりいくられた。今後はいろいろな症例に応用したり、健常人でのつかのセグメントに分けるプログラムそのセグメントごとデータを集めて比較していくことが有用ではないかと思わに定量を行うことができるようなプログラムなど、複数のれる。また、人形などのモデルを使うことにより、照明のプログラムの統合が必要かもしれない。これらについては問題を少しでも解決して、よりよい画像を得られるような今後の課題といえよう。

撮影条件をそろえることも必要ではないかと考えられた。
集めたデータを集計し、疾患による色ベクトルの違い、経過に伴う面積および色ベクトルの変化を定量し、統計学− 46 −

老化による皮膚色素沈着の画像定量自動解析システム確立のための基礎研究的に解析する。

area of involvement measurement by image analysis in

解析した結果を用いて、新たな症例の主成分分析、判別分析を行い、得られたデータを用い、特に老化に伴う色素psoriasis. J Invest Dermatol 105: 497, 1995 .
２）Tanaka M, Edwards C, Gaskell S, et al.: An efficient

沈着性皮膚病変の画像診断法の有用性を検討する。

method for shade correction in the image analysis of

さらに、健常部の色ベクトルに関しても年齢との相関関係を求め、最も老化との関連が高いと考えられるベクトル

psoriatic lesion. Br J Dermatol, 134 : 591, 1996 .
３）Tanaka M, Edwards C, Gaskell, et al.: The usefulness

量を設定する。

of computer programs for shade correction in the image
analysis of psoriatic lesions. J Invest Dermatol, 109 : 457,

（ 参考文献）1997.

１）Tanaka M, Edwards C, Marks R: Methods to improve− 47 −