Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol.9 No.4 Dec 2005

研究論文

多時相 CT 像からの CT 値の確率分布推定に基づく肝臓領域抽出
出口 大輔 ∗1

林 雄一郎 ∗1

北坂 孝幸 ∗1

森 健策 ∗1

目加田 慶人 ∗2 末永 康仁 ∗1 長谷川 純一 ∗2 鳥脇 純一郎 ∗2
要旨

本論文では，造影 3 次元腹部 X 線 CT 像から CT 値の確率分布を解析することにより，肝臓領域を自動抽出する手法について述べる．肝臓の CT 値分布は隣接する脾臓や筋肉の CT 値分布と非常に類似しているため，単一時相からしきい値処理を用いて肝臓領域を抽出することは困難である．本論文では，早期相と晩期相の 2 次元ヒストグラムから肝臓，脾臓，筋肉に対応する CT 値分布を推定し，肝臓領域抽出に用いるしきい値を自動的に決定する．具体的には，各臓器の CT 値分布を正規分布と仮定し，EM アルゴリズムを用いてそれぞれの分布を推定する．推定された分布を用いて，肝臓領域，肝細胞がん領域を抽出すること
で，肝細胞がんを含む肝臓領域を抽出する．また，肝臓外領域を抽出することで肝臓に隣接する筋肉等への過抽出を抑制し，最後に輪郭を補正し肝臓領域を得る．本手法を早期相，晩期相の 3 次元腹部 X 線 CT 像

26 例に適用した結果，24 例で良好に肝臓領域を抽出することが可能であった．
Key words : liver, EM-algorithm, dynamic CT, segmentation, computer aided diagnosis

1.

はじめに

領域自動抽出手法の開発が重要となる．

近年，臨床現場への CT 装置の普及が進み，CT 画

コンピュータ支援画像診断学会が主催する肝臓領域像を用いた診断が広く行われるようになってきた．さ

抽出コンテスト [縄野 01, 縄野 03, 清水 05] が行われる

らに，ここ数年では CT 装置の高性能化に伴って，撮ようになってから，多時相 CT 像から肝臓領域を抽出

影されるスライス枚数は飛躍的に増大している．そのする研究が盛んに行われるようになってきている．多ため，読影医師は被検者ごとに数百枚ものスライスの時相 CT 像から肝臓領域を抽出する手法は，単一時相読影が必要となってきており，その負担は増すばかりのみを用いる手法と複数時相を同時に用いる手法に分である．特に，肝臓がんや膵臓がんの検査では，非造けることができる．

影の CT 像に加え，早期相，門脈相，晩期相の 4 時相

単一時相のみを用いる手法として，文献 [横山 03,

を用いて診断が行われており，撮影される CT スライ

渡辺 03, 増谷 04, 林 04, 古川 04] が挙げられる．単一スの数は非常に多い．これらの読影医師の負担軽減を

時相のみを用いた手法では，CT 値に対するしきい値処目的とした，コンピュータ支援診断（Computer Aided

理のみでは肝臓領域と血管・脾臓等の接触他臓器を分Diagnosis: CAD）システムの研究が非常に重要となってきている [縄野 00]．

離することが困難なため，これらの手法では肝臓の形

肝臓を対象とする CAD システムの機能として，病献 [横山 03, 渡辺 03] では，領域拡張法における構造要

変の検出，過去画像との比較，体積計測，肝葉・肝区

素の大きさを調整することで肝臓に接する他臓器への域の分類が挙げられる．これらの機能の実現には，肝誤抽出を抑制している．しかし，肝臓の形状は個人差

臓領域の抽出が必要不可欠な前処理となる．肝細胞がが大きいため，適切な大きさを持つ構造要素を設定すん（Hepatocellular carcinoma: HCC）の診断においることは困難である．また，横山ら [横山 03] は肋骨情ては，早期相と晩期相の 2 時相のみで 80 % 以上の肝報から胸郭内側包絡面を推定し，抽出対象外領域を設

臓腫瘤が鑑別可能であるため，上述の 4 時相の中でも定することで肝臓に接する筋肉領域への過抽出を抑制

早期相と晩期相が重要とされている [縄野 01, 縄野 03]．

している．このように，肝臓以外の組織の情報を利用

そのため，肝細胞がんの診断支援を目的とした CAD

して過抽出を抑制する手法は非常に有効であると考え状情報を利用して接触他臓器の分離を試みている．文られる．林ら [林 04] は，まず晩期相の CT 値ヒスト

システムの構築において，早期相と晩期相からの肝臓グラムを解析して求めた CT 値によりおおまかな肝臓∗1 名古屋大学大学院情報科学研究科

領域を抽出し，その後ユークリッド距離に基づく図形〔〒 464-8603 名古屋市千種区不老町〕∗2 中京大学生命システム工学部の分割統合処理により接触他臓器の分離を行っていた．

〔〒 470-0393 愛知県豊田市貝津町床立 101〕
投稿受付 : 2005 年 5 月 31 日
最終稿受付 : 2005 年 10 月 20 日
採用決定日 : 2005 年 10 月 24 日

しかし，左葉の先端部が細くなっている場合や，複雑な形状をした肝臓領域を抽出することは困難である．

–36–

コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol.9 No.4 Dec 2005
Number of
4voxels [10 ]一方，複数時相を同時に用いて肝臓領域を抽出する手法として，文献 [桝本 01, 桝本 03, 清水 04] が挙げられ

20

る．これらの手法は，複数時相の中に含まれる造影効果

Liver

18

の時間変化に関する情報を利用することで，より頑堅な

16

肝臓領域抽出を試みている．桝本ら [桝本 01, 桝本 03]

14

は，2 時相の CT 像（文献 [桝本 03] では非造影 CT 像

12と門脈相）から肝臓強調画像を作成することで，症例間Muscle andother organs
Spleen10での CT 値のばらつきや造影むらへの対応を行ってい

18-20
16-18
14-16
12-14
10-12
8-10
6-8
4-6
2-4
0-2

8

2

CT の撮影範囲が異なる場合には適切に動作しない．

0

50

Early arte
rial phase[H.U.]

ストグラムを解析し，肝臓，脾臓，筋肉に対応する CT

200

180

160

140

120

100

80

本論文では，早期相と晩期相の 2 時相から CT 値ヒ

200
150
100
0

art
e
[H rial.U p h.]ase

4

内に肝臓以外の臓器（筋肉等）が多く含まれる場合や

La
te

6

肝臓が含まれるように設定する必要があり，初期 VOI

60
40
20

る．しかし，この手法では初期関心領域（VOI）を必ず値の確率分布（以下，CT 値分布と書く）を推定するこFig. 1 Joint histogram generated from earlyand late arterial phase CT images.

とで肝臓領域の抽出を試みる．ヒストグラム情報のみを用いて CT 値分布の推定を行うことで，肝臓の存在位置に依存しない肝臓抽出パラメータの自動決定を行う方法を提案する．これは，症例間での CT 値のばら値となる．このように，各臓器毎に造影剤の影響が異つきに対応可能な手法となっている．本手法では，造影なるため，早期相と晩期相の 2 時相から作成した 2 次

効果の違いにより早期相と晩期相から作成した 2 次元

元ヒストグラム上には肝臓，脾臓，筋肉等に対応する

ヒストグラム上に各臓器毎の特徴的な分布が現れるこ

特徴的な分布が現れる（図 1）．そこで，本手法では各とを利用する（図 1）．このヒストグラムから，2 時相

臓器の CT 値分布を混合正規分布と仮定して，これをにおける肝臓，筋肉，脾臓に対応する CT 値分布を同時に推定する．推定された分布を用いて肝臓領域，おEM アルゴリズム [Dempster77] を用いて推定し，各臓器を抽出する際のパラメータを自動的に決定する．ま

よび肝細胞がん候補領域を抽出し，それらを肝臓領域

ず，しきい値処理によりおおまかな肝臓領域を抽出す

内に含める．そして，肝臓に隣接し肝臓と非常に類似る．そして，肝細胞がんの候補領域を抽出し，肝臓領域

した CT 値を示す筋肉や脾臓等を抽出し，それらを肝に加えることで肝細胞がんの未抽出を防ぐ．また，肝臓外領域とすることで肝臓以外の臓器への過抽出を抑臓外領域（筋肉や脾臓等）を抽出し，肝臓領域の輪郭制する．最後に，輪郭補正を行うことで最終的な肝臓補正に用いることで過抽出の抑制を図る．

領域を得る．以下，2. で具体的な肝臓抽出処理につい本手法は大きく分けて，(a) 前処理，(b) CT 値分布て述べ，3. で実験結果を示し，4. で考察を加える．

2.

肝臓領域抽出手順

2.1

概要の推定，(c) おおまかな肝臓領域の抽出，(d) 輪郭補正，の 4 つの処理から構成される．なお，本論文では早期相と晩期相の 2 時相を入力とし，晩期相における肝臓領域を抽出する手順を示す．以下で，具体的な処理内容を示す．

本手法では，早期相と晩期相の 2 時相の画像を用いて肝臓領域を抽出する．早期相は，造影剤を注入して

2.2

前処理

から 35〜50 秒後に撮影した画像であり，主に血管や脾臓等が造影剤の効果により高 CT 値となる．しかし，早期相と晩期相の各入力画像に対して，メディアン

肝臓には造影剤がそれほど浸透していないため，肝臓フィルタ（3 × 3 × 3 画素）を施し，ノイズを除去する．

は筋肉と同程度の CT 値となる．晩期相は，造影剤を早期相と晩期相の CT 像では撮影時刻が異なるため，注入してから 3〜5 分後に撮影された画像であり，肝臓患者の体動や呼吸に伴い臓器の位置や形状が変化する

内に一様に造影剤が浸透しているため肝臓が高 CT 値

可能性がある．図 2(a) に示すように，早期相と晩期相を示す．逆に，造影剤が抜けた脾臓の CT 値は早期相で臓器の対応が適切に取れない場合は，2.3 節で述べる

におけるそれと比べて低くなり，肝臓の CT 値と同程

CT 値分布推定が適切に行われない．そこで，平行移動度となる．どちらの時相においても，筋肉に対する造と回転の 6 自由度のパラメータを用いた剛体レジスト

影剤の影響は小さく，各時相を通してほぼ一定の CT

レーションを行った後，文献 [Rueckert99] の非剛体レ–37–

Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol.9 No.4 Dec 2005
本論文では，肝臓・脾臓・筋肉等の各臓器に対応する
CT 値の分布は正規分布であり，早期相，晩期相の分布はそれらの混合分布であると仮定する．そして，ヒストグラムから EM アルゴリズムを用いて各臓器に対応した CT 値分布を推定する．ここで，推定する各正規分布 i のパラメータを，混合重み wi ，平均値 µi（も(a) Before registration

しくは平均値ベクトル µi ），分散 σi2 （もしくは共分
散行列 Σi ）とし，1 次元の場合を ψ i = wi , µi , σi2 ，(b) After registration

2 次元の場合を Ψi = (wi , µi , Σi ) で表す．次節で具体的な推定手順を示す．

Fig. 2 Registration result. (a) and (b) are generated by combining registered early and late

2.3.1

arterial phase CT images. Both CT images areplaced as the checkerboard.

EM アルゴリズムを用いた分布推定

EM アルゴリズムは，評価関数の期待値が最大となるパラメータを逐次処理により求める手法である．本
論文では，次式 (1) で与えられる対数尤度が最大とな

ジストレーションにより早期相と晩期相の CT 像の位る正規分布のパラメータを求めることで，各臓器に対置合わせを行う．ここで，レジストレーションにおけ応する CT 値分布を推定する．
 Q

N


log
λq (xn ) wq p (xn | Ψq )る画像間類似度には文献 [Studholme99] の正規化相互情報量を用いる．この処理には非常に多くの計算時間を要すため，各軸方向の画素数を 4 分の 1 にした縮小

n=1

(1)

q=1

画像を用い，各時相における撮影時の Image Positionの差を剛体レジストレーションの初期値とする．本処

ここで，N は入力となる CT 像の画素数であり，Q理により臓器の位置や形状の変化を補正し，図 2(b) には求める正規分布の個数を表す．また，λq (xn ) は画
素 xn が正規分布 Ψq に属する確率を表し，正規分布

示すような早期相と晩期相における臓器間の対応付け

p (xn | Ψq ) の確率密度関数は次式で与えられる．

を得る．以降の処理にはレジストレーション後の画像
を用いる．

2.3

p (xn | Ψq ) =1d(2π) |Σq |CT 値分布の推定

造影剤の浸透には個人差があり，撮影のタイミング
によっても各臓器に対応する CT 値ヒストグラムの形状が異なる可能性がある．そこで本手法では，早期相，(2)
T −1 
1 xn − µq Σq xn − µq
exp −
2
|Σq |


ここで，d は正規分布の次元数を表す．

EM アルゴリズムにおける各パラメータの更新は，以下の式を順次適用することで行われる．

晩期相の各時相から各臓器の CT 値分布の大まかな推定を行い，その結果を 2 次元ヒストグラムから分布推定を行う際の初期値とする．これにより，個人差や撮(t)

影のタイミングによる CT 値ヒストグラム形状の変化

λq (xn ) =に対応し，分布推定の安定化を図る．具体的には，

wq p xn | Ψ(t)q(t)
Q
q=1 wq p(3)

xn | Ψ(t)q1 λq (xn )N n=1N(a) 早期相における CT 値分布推定(b) 晩期相における CT 値分布推定

wq(t+1) =(c) 早期相と晩期相の 2 次元ヒストグラムからの CT
値分布推定=µ(t+1)q(4)N
n=1 λq (xn ) xnN
n=1 λq (xn )(5)

Σ(t+1)=qの 3 つの処理から成る．早期相の CT 値ヒストグラム

Nn=1 λq (xn )上では肝臓（筋肉等を含む）と脾臓等に対応する特徴的な分布が現れ，晩期相 CT 値ヒストグラム上では，肝臓（脾臓等を含む）と筋肉等に対応する特徴的な分

(6)
(t+1)

xn − µq(t+1)

xn − µqTN
n=1 λq (xn )上述の処理を式 (1) の値が増加しなくなるまで繰り返布が現れる（図 3）．そこで，それぞれの時相においし，最終的な正規分布のパラメータ Ψq を得る．

てそれらの分布を推定することにより，処理 (c) における EM アルゴリズムでの初期値を自動決定する．

–38–

Number of Voxels

コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol.9 No.4 Dec 20050に広く分布すると仮定し，その他の領域 Ψo に対する
CT 値分布の推定を行うことで，肝臓，筋肉等，脾臓

Liver
Muscle andother organsの分布推定への悪影響を防ぐ．

EM アルゴリズムに与える分布の初期値（肝臓領域

SpleenCT value (H.U)(0)(0)Ψl ，筋肉等の領域 Ψ(0)m ，脾臓の領域 Ψs ，その他
(0)の領域 Ψo ）を各時相において推定した分布パラメー

200

タ ψ l1 ，ψ l2 ，ψ s ，ψ m を用いて次のように設定する．


0
µl1
σl1 2
(0)
Ψl = 0.8ωl1 ωl2 ,
,
(7)
µl2
0
σl2 2


µm
σm 2 0.5σm 2(0)Ψm = 0.8ωm ,,(8)µm
0.5σm 2 σm 2
σs 2 0µs(0)Ψs = 0.8ωs ωl2 ,
,
(9)
0 92
µl2


0.5 × 502
µm
502
(0)
Ψo = 0.2,,(10)µm
0.5 × 502
502

Number of Voxels(a) Early arterial phase0

Muscle andother organs

Liver and Spleen

CT value (H.U)200(b) Late arterial phaseFig. 3

Examples of CT slices and CT value

histograms in early and late arterial phases.
2.3.2

2.4

本処理では，2 次元ヒストグラムから推定した分布

早期相における CT 値分布推定

パラメータ Ψl ，Ψm ，Ψs を用いて，肝臓領域，肝細図 3(a) に示すように，早期相の CT 値ヒストグラム上

胞がん領域，肝臓外領域（筋肉や脂肪等）を抽出する．

では肝臓（筋肉等を含む）と脾臓（心臓，血管を含む）に肝細胞がんは，肝臓領域と異なる造影パターンを示す

対応する特徴的な分布が現れる．そこで，早期相の CT

ため，2.3 で推定した肝臓領域の分布 Ψl には含まれな

値ヒストグラムから肝臓領域 ψ l1 と脾臓等の領域 ψ sい．また，レジストレーション誤差等により筋肉や心の CT 値分布を推定する．EM アルゴリズムに与える(0)
分布の初期値には，肝臓領域 ψ l1 = 0.75 , 70 , 7.52 ，2
脾臓等の領域 ψ (0)を用いる．
s = 0.25 , 140 , 7.0

2.3.3

臓の一部が Ψl に含まれる可能性がある．そこで，肝臓領域に加えて肝細胞がん候補領域，肝臓外領域を抽出することで，肝細胞がんの未抽出，筋肉等の肝臓外への過抽出を抑制する．以降の処理では，2 時相間で晩期相における CT 値分布推定

対応する画素の早期相での CT 値 v1 ，晩期相での CT

晩期相の CT 値ヒストグラム上では，図 3(b) のようT

値 v2 を成分とするベクトル v = (v1 , v2 ) を用い，しに肝臓（脾臓を含む）と筋肉等に対応する特徴的な分

きい値処理とモルフォロジ演算によりおおまかな臓器

布が現れる．そこで，晩期相の CT 値ヒストグラムか領域を抽出する．その際，しきい値処理により抽出しら肝臓領域 ψ l2 と筋肉等の領域 ψ m の CT 値分布をた肝臓候補領域を L とし，小成分除去を行ったものを推定する．EM アルゴリズムに与える分布の初期値に
(0)は，肝臓領域 ψ l2 = 0.5 , 100 , 5.02 ，筋肉等の領域


2
ψ (0)
を用いる．
m = 0.5 , 60 , 5.0

2.3.4

おおまかな肝臓領域の抽出

おおまかな肝臓領域 L ，肝細胞がん候補領域を H，肝臓外領域を O とする．また，臓器 i の分布パラメー
タ µi ，Σi の要素を，早期相と晩期相からの CT 値分布の推定µi =早期相と晩期相の CT 像から図 1 に示すような 2 次
元ヒストグラムを作成する．図 1 から分かるように，2

µi1
µi2

,

Σi =

σi211

σi212

σi221

σi222

(11)

と記述し，分布 Ψi の平均値 µi とベクトル v 間のマ

次元ヒストグラム上には肝臓領域，筋肉等の領域，脾

ハラノビス距離 di (v) を次式で表す．

臓の領域に対応する特徴的な 3 つの CT 値分布が現れ

di (v) = (v − µi ) Σ−1i (v − µi )Tる．これら肝臓 Ψl ，筋肉等 Ψm ，脾臓 Ψs の CT 値

(12)

分布パラメータを EM アルゴリズムを用いて推定する．

2.4.1

その際，レジストレーション誤差や今回対象としない臓器の影響により，分布推定が適切に動作しない可能

肝臓候補領域の抽出推定された肝臓領域の CT 値分布 Ψl を用い，図 4(a)性がある．そこで，これらの影響はヒストグラム全体に対応する領域を肝臓候補領域 L として抽出する．具–39–

LiverCT value of late phase image

CT value of late phase image

CT value of late phase image

Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol.9 No.4 Dec 2005

Necrosisregions

HCC

MuscleSpleenCT value of early phase image

CT value of early phase image

CT value of early phase image(a) Liver(b) HCC(c) Other organ

Fig. 4 Joint histograms for extracging liver, HCC, and other organs.
体的には，各画素の早期相と晩期相の CT 値から成るベクトル v = (v1 , v2 )Tの一部が肝細胞がんと同様の CT 値分布を示すため，抽出された領域には肝細胞がん以外の領域が含まれるが次式を満たす場合，その画

素を画素集合 L に追加する．

可能性がある．肝細胞がんは肝臓内に存在するため，(13)

2.4.1 で抽出したおおまかな肝臓領域 L に非常に近い位置に存在する，もしくは内包されていると考えられ抽出される領域には，レジストレーション誤差等の影る．そこで，抽出された各肝細胞がん候補領域に対し

響で筋肉や心臓等の輪郭の一部が含まれている．そこて，おおまかな肝臓領域 L からの距離を調べること

で，L に対し半径 8 画素の最頻値フィルタ を施した後，で，肝細胞がんの拾いすぎを削減する．具体的には，以dl (v) < dl (µl1 − 1.5 σl11 , µl2 − 1.5 σl22 )T1

最大成分をおおまかな肝臓領域 L として抽出する．

2.4.2

下の手順により肝細胞がん候補領域の抽出を行う．

肝細胞がん候補領域の抽出

1. おおまかな肝臓領域 L の背景画素に対してユー
クリッド距離変換 [Maurer03] を施す．

肝細胞がんの CT 値は，早期相で肝臓領域よりも高く，晩期相で肝臓領域よりも低くなる．これは，2 次

2. 式 (14) と (15) の条件でしきい値処理し，モルフォ

元ヒストグラム上では図 4(b) に示す HCC の範囲に対応する．そこで，肝臓領域の分布パラメータ Ψl を

ロジ演算を施す．
3. 処理 2 で得られる 2 値画像に対してラベリング処

用いて，次の条件を満たす画素の集合を肝細胞がん候理を行い，各ラベルの境界画素における距離値の補領域 H として抽出する．

平均値 lave および最小値 lmin を調べる．

4. lave < Tave かつ lmin < Tmin を満たすものを肝(µl1 + 0.5 σl11 < v1 < 300)
∧ (0 < v2 < µl2 − 0.5 σl22 )細胞がん候補領域とする．ここで，肝臓に肝細胞(14)

がん候補領域が内包される場合には，lave およびまた，肝細胞がんの一部が壊死している場合には，式 (14)lmin ともに非常に小さな値となる．
5. 処理 4 の段階で得られる候補領域には，肝臓に接の条件では抽出することができない．壊死領域の CTする肋骨の一部が含まれる可能性がある．そこで，値は，肝臓領域より低く，筋肉等とは異なる CT 値をとるため，図 4(b) の黄色の範囲を壊死領域として抽球形度 C を計算することでさらに拾いすぎの削減

出し，肝細胞がん候補領域 H に含める．具体的には，をはかる．具体的には，各ラベルの体積から理想次式で与えられる 2 つの条件を共に満たす画素集合をする球と各ラベル領域の共通部分の割合を C と壊死領域とする．

(20 < v1 < µl1 − σl11 ) ∧ (20 < v2 < µl2 − σl22 )的な球の半径を計算し，各ラベルの重心を中心とする．C > TC を満たすラベルを，最終的な肝細(15)胞がん候補領域 H とする．

Tdm (v) > dm (µm1 − 1.5 σm11 , µm2 − 1.5 σm22 )2.4.3

得られた領域に対して半径 6 画素の最頻値フィルタお肝臓外領域の抽出

レジストレーション誤差や造影剤の影響により，2.4.1

よび半径 10 画素の Closing 処理を行う．膵臓や脾臓の処理では，筋肉，脾臓，骨の一部を肝臓領域として過1 画像内の各画素 x に対し，x を中心とする半径 r の球内で図抽出する可能性がある．そこで，2.3.4 で推定した肝臓形画素と背景画素の画素数が多い方の値を代入するフィルタ．

–40–

コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol.9 No.4 Dec 2005

Fig. 5 Liver region obtained by combining initial liver, HCC, and other organ regions.
の分布 Ψl ，筋肉等の分布 Ψs ，脾臓の分布 Ψm を用い

および Closing 処理を行い，穴埋め処理を行った後にたしきい値処理とモルフォロジ演算により，筋肉，脾

画素数が最大の連結成分を抽出する．そして，得られ臓領域を抽出し，肝臓外領域とすることでそれらの領る領域に抽出した空気領域を加えることで，最終的な域への過抽出を抑制する．また，脂肪領域，骨領域，空肝臓外領域 O とする．

気領域を固定のしきい値で抽出し肝臓外領域に加える．
以下で，各領域を抽出する際の具体的なしきい値に2.4.4

抽出領域の統合

ついて述べる．

2.4.1 の処理で得られるおおまかな肝臓領域 L には，
肝細胞がん領域が含まれていない．そこで，次の手順

筋肉領域 筋肉に対応する分布 Ψm 内で，肝臓と異なにより再度おおまかな肝臓領域 L の抽出を行う．図 5

る CT 値を示す画素を筋肉領域として抽出する．具体のように，2.4.1 で抽出した肝臓候補領域 L に肝細胞的には，図 4(c) に示す筋肉領域を以下の 2 つの条件をがん候補領域 H を加えた後，肝臓外領域 O を取り除共に満たす領域として抽出する．

く．そして，半径 5 画素の最頻値フィルタを施した後，穴埋め処理を行うことでおおまかな肝臓領域 L を得Tdm (v) < dm (µm1 − 3.0 σm11 , µm2 − 3.0 σm22 )Tdl (v) > dl (µl1 − 2.0 σl11 , µl2 − 2.0 σl22 )る．ここで得られる肝臓領域 L は，早期相と晩期相(16)のレジストレーション誤差等の影響で，肝臓の輪郭部分が若干未抽出となる可能性がある．そこで，次節で脾臓領域 図 4(c) に示す脾臓領域を，分布 Ψs 内で，述べる輪郭補正を行い，最終的な肝臓領域を得る．

肝臓と異なる CT 値を示す画素として抽出する．具体

2.5

的には，以下の 2 つの条件を共に満たす画素として抽
出する．

輪郭補正

本手法の最終的な出力は，早期相もしくは晩期相のds (v) < ds (µs1 − 3.0 σs11 , µs2 − 3.0 σs22 )Tdl (v) > dl (µl1 − 2.0 σl11 , µl2 − 2.0 σl22 )どちらかの時相上での肝臓領域である．しかし，早期T

相と晩期相のレジストレーション誤差の影響により，(17)

2.4.4 で抽出した肝臓領域を各時相にマッピングを行った場合，肝臓領域の細部が未抽出となる可能性がある．

脂肪領域 次に示す条件を満たす画素を脂肪領域とする．

そこで，2.4.4 で得られる肝臓領域を各時相の CT 像に(−150 < v1 < −10) ∨ (−150 < v2 < −10)

マッピングした後，その輪郭を補正することで各時相(18)上での肝臓領域を得る．以下では晩期相における抽出

骨領域 以下に示す条件を満たす画素を骨領域とする．

(200 < v1 ) ∨ (200 < v2 )(19)

同様の手順で早期相上での肝臓領域を抽出可能である．
具体的には，2.4.4 で得られる肝臓領域に対し，背景空気領域 以下の条件を満たす画素を空気領域とする．

(v1 < −1000) ∨ (v2 < −1000)

手順を示すが，式 (21) の条件を変更することにより，と 6 近傍で接する画素を境界画素として抽出する．そして，各境界画素に対し，境界画素を中心とする半径r の球を配置し，球内の全ての画素値が次式を満たす
場合，その球内の全画素を肝臓領域に加える．

(20)

上述のしきい値を用いて抽出した筋肉，脾臓，脂肪，骨の 4 つの領域を統合し，2.4.2 で抽出した肝細胞がん候補領域 H を取り除く．そして，半径 5 画素の Opening(µl2 − 1.5 σl22 ) < v < (µl2 + 3.0 σl22 )(21)

本処理を，球の半径 r を徐々に大きくしていき，式 (21)–41–

Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol.9 No.4 Dec 2005(a) Case 1(b) Case 5(c) Case 8(d) Case 11(e) Case 13(f) Case 15(g) Case 17(h) Case 18(i) Case 19(j) Case 20(k) Case 21(l) Case 22

Fig. 6 Extraction results of liver regions by the proposed method.

–42–コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol.9 No.4 Dec 2005

Table 1 Coincidence rates of the extraction
results against manually traced regions.
Case No.

1

2

3

4

Coincidence

94.8 %

91.1 %

93.3 %

93.3 %

Table 2 Evaluation results of extracted liver
regions by visual inspection.

(a) Initial liver region L○ The result contains whole liver region and HCC.
△ The result contains HCC region and the liver region
has some under or over extraction.
× The result does not have HCC region or the liver
region has large under or over extraction.

Case No.

1

2

3

4

5

6

7

8

9

○

○

○

○

△

△

○

○

○

Fig. 7(b) HCC region H

Extracted initial liver region L and

HCC region H of Case 13.

Case No. 10 11 12 13 14 15 16 17 18
△

△

△

○

○

○

○

×

△

Case No. 19 20 21 22 23 24 25 26
○

×

△

○

△

○

△

○

(a)
の条件を満たさなくなるまで繰り返す．全ての境界画(b)Fig. 8 The result of HCC region H extracted

素に対して適用した結果を最終的な肝臓領域として出力する．

from Case 19. (a) HCC regons H are extracted
by using thresholding and morphology opera-

実験tion. (b) HCC regionss H are eliminated byevaluating distances from liver region L and3.

本手法をコンピュータ支援画像診断学会で配布されcircularities.

ている 3 次元 CT 像データベース [CADM] に含まれる
造影 X 線 CT 像 21 例，2004 年の第 14 回コンピュー

会では，医師の評価が行われた症例 1〜4 の 4 例に対タ支援画像診断学会大会で行われた肝臓抽出コンテス

する正解肝臓データが配布されている．そこで，これトの 5 例，の合計 26 例に適用した．実験に用いた CT

らのデータを用い，本手法の抽出結果を一致度を用い像の仕様は次のとおりである．

て評価した．配布されている正解データは非造影 CT

512×512 画素
161〜464 枚

像上での肝臓領域であるため，これらのデータを基にタを作成し，抽出結果との一致度を計算した（表 1）．

…

0.546〜0.625 mm
1.0〜2.0 mm…

0.5〜1.0 mm

スライス内画素数…

スライス枚数…

スライス内画素サイズ

…

スライス厚
再構成間隔

筆者らが手作業により晩期相画像上での正解肝臓デー
また，抽出結果を筆者らが目視により評価した結果を表 2 に示す．評価基準として，肝細胞がん領域が欠損

ただし，利用可能なメモリ量の制約から，再構成間している場合や肝臓領域に直径 20 mm 以上の抽出過

隔を全て 1.0 mm に変換したものを入力画像として不足が存在した場合は×，肝臓領域に抽出過不足が存用いた．また，2.4.2 における肝細胞がん候補領域を在したとしても目視で確認できる真の肝臓輪郭からの抽出する際のしきい値はそれぞれ，Tave = 12 mm，

距離が 5 mm 以下の場合は○，それ以外で肝臓領域にTmin = 3 mm，TC = 0.85 とした．実験計算機とし抽出過不足が存在するものを△とした．

て OS: WindowsXP，CPU: Xeon 3.4GHz×2 を用い，

4.

処理時間は 1 症例あたり約 50 分（早期相と晩期相のレ

考察

ジストレーションに約 40 分，肝臓領域抽出に約 10 分）

表 2 を見ると，若干の抽出過不足は存在するもののを要した．最終的な肝臓領域を晩期相上で抽出した結26 例中 24 例で良好に肝臓領域が抽出されており，先に果の一部を図 6 に示す．コンピュータ支援画像診断学

示した正解データの配布されている 4 例で一致度を評–43–

Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol.9 No.4 Dec 2005

15

5

12

4

9

3

6

2

0

La
te

(b) Estimated distributions

P ( x | Ψm)[10-4]
6

P (x | Ψs )[10-4]
6

5

5

5

4

4

4

3

3

3

2

2
art
e
[H rial
.U ph
.]
ase

La
te

art
e
[H rial
.U ph
.]
ase

0

Early arterial

phase [H.U.]180(d) Estimated distribution Ψm1156

phase [H
.U.]

0

180
144
108
72
36

132
108
84
60
36
12

Early arte
rial

180

(c) Estimated distribution Ψl

0

156

0

1

132
108
84
60
36
12

phase [H.U.]

180

Early arte
rial

156

132
108
84
60
36
12

0

La
te

1

180
144
108
72
36

0

180
144
108
72
36

art
e
[H rial
.U ph
.]
ase

P (x | Ψl )[10-4]
6

2

0

180
144
108
72
36

La
te

(a) Joint histogramphase [H.U.]

180

Early arte
rial

156

0

1

132
108
84
60
36
12

phase [H.U.]

180

Early arte
rial

156

132
108
84
60
36
12

0

180
144
108
72
36

art
e
[H rial
.U ph
.]
ase

3

>

art
e
[H rial
.U ph
.]
ase

P (x)
[10-4]
6

La
te

Number ofvoxels [104]18(e) Estimated distribution Ψs

Fig. 9 Estimated distributions Ψl , Ψm , and Ψs from the joint histogram of Case 1.
価した結果は 90 %以上であった．また，図 6 から分か

図 7 に，式 (13) によるしきい値処理で抽出した肝臓

るように，肝細胞がんを含む肝臓領域を良好に抽出でき候補領域 L と 2.4.2 の処理で抽出した肝細胞がん候補ていることが分かる（Case 13，15，18，21，22）．特に領域 Hを示す．図 7(a) から分かるように，式 (13) に

図 6(h)（Case 18）では右葉と左葉の接続部分が非常によるしきい値処理のみで筋肉等を除く肝臓領域を良好

細く，領域拡張法や図形分割を用いて肝臓と接触他臓器に抽出できていることが分かる．これは，EM アルゴリの分離を行っている従来手法 [横山 03, 渡辺 03, 林 04]

ズムによる肝臓領域の CT 値分布推定が良好に動作し，では抽出が困難であった部位である．このように細く

肝臓，脾臓，筋肉等の CT 値分布を適切に設定できた

つながった部分を抽出するしきい値を適切に設定するためである．しかし，肝細胞がんの領域は式 (13) の条

ことが難しく，これらの手法においては抽出に失敗し件のみでは抽出できていない．そこで，図 7(b) に示すていた．それに対し，本手法では 2 時相の画像から肝肝細胞がん領域のみを抽出し，肝臓領域に含めている．

臓の CT 値分布を推定し，しきい値処理とモルフォロ

2.4.2 の肝細胞がん抽出処理では，式 (14) と (15) で抽ジ演算のみで肝臓領域を抽出している．そのため，肝出する図 4 の肝細胞がん候補領域には，脾臓や膵臓の臓の一部が細くなっている場合でも良好に抽出するこ一部が含まれる．そのため，しきい値処理とモルフォとができる．一方，造影むらが存在する症例では肝臓

ロジ演算を用いて抽出した領域には，図 8(a) のようの一部が未抽出となった．これは，本手法では肝臓全に肝細胞がん以外の領域が多数含まれる．本手法では，体を単一のしきい値で抽出しているためである．桝本

おおまかな肝臓領域 L からの距離および球形度を用ら [桝本 03] のように，肝臓内を複数ブロックに分割いることで肝細胞がんの拾いすぎを削減し，図 8(b) にし分布推定を行うことで改善可能であると考えられる．

示す肝細胞がん領域のみを得ている．このように，肝また，一部の症例で肋骨や胃壁の一部が過抽出となっ臓と肝細胞がんを別々の処理で抽出することで，26 例

た．今後，輪郭補正処理を見直す必要がある．

中 24 例で肝細胞がんを肝臓内に含めることが可能で–44–

コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol.9 No.4 Dec 2005
あった．しかし，図 6(g) や (j) のように，肝臓内に嚢臓領域抽出も可能である．本論文では，早期相と晩期胞が多数存在する場合や，肝細胞がんと異なる CT 値

相の 2 時相から肝臓，脾臓，筋肉等の CT 値分布を推の分布を示す良性腫瘍は抽出できていない．今後，こ定したが，非造影，早期相，門脈相，晩期相の 4 時相れらの領域を肝臓内に含める処理の検討が必要である．

から各臓器の CT 値分布を推定することで，肝臓内血管等を抽出する際のしきい値決定へも応用可能である．

処理 2.3 で推定された症例 1 の正規分布のグラフを
図 9 に示す．図 9(a) に示す早期相と晩期相から作成し5.

た 2 次元ヒストグラムと，図 9(b) の推定された肝臓

むすびΨl ，脾臓 Ψs ，筋肉等 Ψm の混合分布を比較すると，

本論文では，多時相 CT 像からの CT 値分布推定を肝臓と脾臓の分布は良好に推定されていることが分か

用いた肝臓領域抽出手法について述べた．早期相と晩る．しかし，筋肉等の分布は入力の 2 次元ヒストグラ

期相から作成した 2 次元ヒストグラム上には，肝臓，ムと異なっている．これは，レジストレーション誤差

脾臓，筋肉等に対応する特徴的な CT 値分布が現れる．

や筋肉以外の組織の影響で，2 次元ヒストグラム中のそこで，EM アルゴリズムを用いて早期相と晩期相の筋肉等に対応する分布が正規分布に従っていないこと

2 時相から肝臓，脾臓，筋肉等に対応する CT 値分布が原因であると考えられる．今後，筋肉等の分布を複を推定し，撮影条件に依存しない肝臓抽出パラメータ数の正規分布を用いて表現することにより，より良いの自動決定法を提案した．また，肝臓領域と肝細胞が分布推定が可能になると考えられる．

ん領域を別々の処理で抽出し，それぞれの領域を統合することで肝細胞がんを含む肝臓領域の抽出を試みた．

2.3.2 および 2.3.3 で述べた EM アルゴリズムの初期

最後に，推定された分布パラメータを用いて肝臓外領

値は，Case 1 〜 21 の CT 値ヒストグラムから実験的域を抽出し，筋肉や脾臓への過抽出の抑制を行った．

に決定した値である．分布パラメータの推定における初期値の影響を調べるために，EM アルゴリズムに与本手法を造影 3 次元 X 線 CT 像 26 例に適用し，24える各臓器の初期分布パラメータを変化させ分布推定

例で良好に肝臓領域が抽出可能であることを確認した．

を行った．各症例において肝臓領域の平均 CT 値を手

今後の課題として，良性腫瘍を含む症例や嚢胞が存在

作業により計測し，計測した値の症例間での標準偏差する症例における抽出精度向上，レジストレーションを調査したところ，標準偏差は 10 H.U. 未満であった．

手法の改善，4 時相を用いた肝臓内血管の抽出手法のそこで，分布パラメータ ψ l1 ，ψ l2 ，ψ s ，ψ m の平均検討，医師による評価が挙げられる．

CT 値 µ を ±10 H.U. の範囲で 0.5 H.U. ずつ変化さ

謝辞 貴重な CT 画像を提供して頂いた国立がんセン

せ実験を行った．その結果，得られる分布パラメータ

ター東病院放射線部縄野繁博士，および，有用なコメの µ と σ のばらつきは，最大でも 0.5 H.U. 未満であントを多数頂いたコンピュータ支援画像診断学会肝臓り，安定した分布推定が可能であった．また，2.3.2 お

領域抽出コンテストの審査員の先生方に深謝する．日

よび 2.3.3 で述べたパラメータを用いて抽出した肝臓頃ご指導いただく名古屋大学村瀬洋教授，ならびに日

領域と，パラメータを変化させて抽出した肝臓領域の頃御討論頂く名古屋大学末永・村瀬研究室諸氏に感謝す

一致度は，平均で 99 % 以上であり，安定した肝臓領る．特に，実験の多くを手伝っていただいた末永研究

域抽出が可能であった．この結果から，入力 CT 像の室の松岡寿典氏に深く感謝する．本研究の一部は，文CT 値が多少変化したとしても，安定して肝臓領域抽部科学省 21 世紀 COE プログラム「社会情報基盤のた出が可能である．

めの音声・映像の知的統合」，文部科学省・日本学術振本論文で提案した各臓器の分布パラメータ推定法は，

興会科学研究費補助金，文部科学省私立大学 HRC 補

臓器の位置に依存しないため，CT の撮影範囲が異な

助金，ならびに厚生労働省がん研究助成金によった．

る場合でも適切に動作する．また，撮影のタイミングや造影剤の浸透具合の違いによって，各臓器の CT 値
分布は変化するが，本手法ではヒストグラムから各臓

参考文献

器の分布パラメータを推定することで，このような CT[縄野 00] 縄野 繁 : 読影フィルムが津波のように押し寄せてくる，CADM
News Letter，Vol. 28，pp. 12–13，Jan 2000
[縄野 01] 縄野 繁，清水 昭伸 : 3 次元腹部 CT 像の画像処理コンテスト，
CADM News Letter，Vol. 31，pp. 8–10，2001[縄野 03] 縄野 繁 : 肝臓抽出コンテストの講評と今後について，CADM
News Letter，Vol. 38，pp. 6–7，2003[清水 05] 清水 昭伸 : 肝がん診断支援システムのコンテスト（＠第 14 回
CADM 大会）速報,CADM News Letter，Vol. 43，pp. 4–6，2005[横山 03] 横山 耕一郎，北坂 孝幸，森 健策，他 : CT 値の分布特徴を利用した 3 次元腹部 X 線 CT 像からの肝臓領域抽出，コンピュータ支援
画像診断論文誌，Vol.7，No.4-3，pp.48–58，2003

値分布の変化に対応している．このように，撮影条件が異なる場合でも適切に動作する本手法は非常に有効であると考えられる．また，推定された分布には早期相と晩期相の 2 つの時相情報を含むため，2.5 における式 (21) の条件を変更することで，早期相における肝–45–

Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol.9 No.4 Dec 2005
[渡辺 03] 渡辺 恵人，瀧 剛志，長谷川 純一，他 : 領域拡張法を用いた多時
相腹部 X 線 CT 像からの肝臓領域自動抽出手順，コンピュータ支援画
像診断論文誌，Vol.7，No.4-3，pp. 59–66，2003[増谷 04] 増谷 佳孝，木村 文彦，佐久間 一郎 : 境界形状の特徴抽出および動径基底関数による形状再構成に基づく X 線 CT 像における肝臓領域の自動抽出と形状モデリング，コンピュータ支援画像診断論文誌，
Vol.8，No.1-3，pp.10–17，2004[林 04] 林 雄一郎，出口 大輔，森 健策，他 : 造影 3 次元腹部 X 線 CT 像
からの肝臓領域自動抽出手法の開発，コンピュータ支援画像診断論文誌，
Vol.8，No.1-3，pp. 18–30，2004[古川 04] 古川 寛，上田 克彦，橘 理恵，他 : Watershed 法を用いた腹部 CT 画像からの肝臓領域の抽出，第 14 回コンピュータ支援画像診断学会大会・第 13 回コンピュータ支援外科学会合同講演論文集，pp.
295–296，2004[桝本 01] 桝本 潤，堀 雅敏，佐藤 嘉伸，他 : マルチスライス CT 画像からの肝臓領域自動抽出，電子通信情報学会論文誌 D-II，Vol. J84–D-II，
No. 9，pp. 2150–2161，2001[桝本 03] 桝本潤，佐藤嘉伸，堀雅敏，他 : 非剛体レジストレーションを適用した多時相腹部 CT 画像からの肝臓領域自動抽出法，コンピュータ
支援画像診断学会論文誌，Vol. 7，No. 4-1，pp. 1–10，2003[清水 04] 清水昭伸，田村みさと，小畑秀文 : 病変部の濃度特徴に注目した
肝臓領域抽出手法の開発，コンピュータ支援画像診断学会論文誌，Vol.
8，No. 1-1，pp. 1–9，Nov 2004.
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39, No. 1, pp. 1–38, 1977
[Rueckert99] D. Rueckert, L. I. Sonoda, C. Hayes, et al. : Nonrigid Registration Using Free-Form Deformations Application
to Breast MR Images, IEEE Transactions on Medical Imaging, Vol. 18, No. 8, pp. 712–721, 1999
[Studholme99] C. Studholme, D. L. G. Hill, and D. J. Hawkes : An
overlap invariant entropy measure of 3D medical alignment,
Pattern Recognition, Vol. 32, pp. 71–86, 1999
[Maurer03] C. R. Maurer, Jr., R. Qi, and V. Raghavan : A Linear Time Algorithm for Computing Exact Euclidean DistanceTransforms of Binary Images in Arbitrary Dimensions, IEEE
Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,Vol. 25, No. 2, pp. 265–270, 2003
[CADM] “3 次元 CT 像データベース”，http://www.tuat.ac.jp/ simizlab/CADM/database.html

北坂 孝幸 (きたさか たかゆき)
1997 年名古屋大学・工・情報卒．2002
年同大大学院博士課程後期課程満了．

2003 年より同大大学院情報科学研究科助手．医用画像処理の高度化とその計算機診断支援システムの開発に関す
る研究に従事．博士（工学）．電子情報通信学会，日本エム・イー学会，日
本医用画像工学会各会員．

森 健策 (もり けんさく)
1992 年名大・工・電子卒．1996 年同大大学院博士課程後期課程修了．1994〜1997 年まで日本学術振興会特別研究員．1997 年より名大大学院工学研
究科助手．2001 年同大難処理人工物研究センター助教授．2001 年より 2002
年まで米国スタンフォード大学客員助
教授．2003 年より名古屋大学大学院
情報科学研究科助教授．現在に至る．
主に 3 次元画像処理とコンピュータグ
ラフィックスの医用画像への応用に関する研究に従事．日本エム・イー学会
論文賞，丹羽記念賞，電子情報通信学会情報システムソサイエティソサイエ
ティ論文賞，日本気管支学会優秀演題賞各賞受賞．工博．日本エム・イー学会，電子情報通信学会，日本医用画像

出口 大輔 (でぐち だいすけ)2001 年名古屋大学・工・情報卒．現

工学会，日本気管支学会各会員．IEEE

在同大大学院博士後期課程に在学中．

Member．

軟性内視鏡ナビゲーションシステムの開発および 3 次元医用画像処理に関する研究に従事．電子情報通信学会，日本生体医工学会，日本医用画像工学会
各会員．

目加田 慶人 (めかだ よしと)1991 年名古屋大学・工・情報卒．1996
年同大大学院博士課程後期課程修了．
同年，宇都宮大学工学部情報工学科助
手．2001 年名古屋大学大学院工学研

林 雄一郎 (はやし ゆういちろう)究科情報工学専攻助教授，2004 年より1999 年名大・工・情報卒．2005 年同

中京大学生命システム工学部教授．パ

大大学院工学研究科博士課程後期課程

ターン認識，3 次元画像処理とその医了．主に 3 次元医用画像処理に関する用応用に関する研究に従事．博士 (工研究に従事．博士（工学）．電子情報学)．IEEE，電子情報通信学会，日本

通信学会，日本生体医工学会，日本医医用画像工学会各会員．

用画像工学会，日本コンピュータ外科学会各会員．

–46–

コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol.9 No.4 Dec 2005
末永 康仁 (すえなが やすひと)
1968 年名大・工・電子卒．1973 年同大

鳥脇 純一郎 (とりわき じゅんいち
ろう)

大学院博士課程了．同年日本電信電話

1962 年名大・工・電子卒．1967 年同公社（現 NTT）電気通信研究所に入大学大学院博士課程了．同年名古屋大社．一貫して画像処理，画像認識，画学工学部助手．1980 年豊橋技術科学

像生成の研究に従事．1985 年 3 月よ大学教授，1983 年名古屋大学工学部

り 1 年間，米国マサチューセッツ工科（後に大学院工学研究科）教授．2003

大学メディア研究所客員研究員．NTT

年中京大学情報科学部教授，2004 年

ヒューマンインタフェース研究所研究より同大学生命システム工学部教授．

グループリーダ，主幹研究員を経て，

工博．パターン認識，画像処理，グラ

1997 年 2 月より，名大大学院工学研

フィックス及びそれらの医学情報への究科計算理工学専攻教授．2003 年 4

応用に関する研究に従事．最近は 3 次

月同大学院情報科学研究科教授．文部元画像処理，コンピュータ外科，コン

科学省 21 世紀 COE プログラム・名

ピュータ支援診断，バーチャルエンド

古屋大学情報系 COE「社会情報基盤

スコピーなどが中心である．著書：「画のための音声・映像の知的統合」拠点

像理解のためのディジタル画像処理 I，

リーダ．電子情報通信学会，情報処理

II」(昭晃堂)，「3 次元ディジタル画像学会会員．工博．

処理」(昭晃堂)，「認識工学」(コロナ長谷川 純一 (はせがわ じゅんいち)
1974 年名古屋大学工学部卒．1979 年
同大学大学院博士課程了．同年名古屋大学工学部助手，1986 年同講師．1987
年中京大学教養部助教授．1992 年同情報科学部教授．2004 年同生命システ
ム工学部教授，現在に至る．工博．パ
タ−ン認識，画像理解とそれらの医療・スポーツへの応用に関する研究に従事．
電子情報通信学会，情報処理学会，人工知能学会，日本エム・イー学会 (現日本生体医工学会)，日本医用画像工学会，コンピュータ支援画像診断学会，芸術科学会，米国ＩＥＥＥなどの各会員．

1991，1996，1998 年度日本医用画像工学会論文賞，1996 年度日本エム・イー
学会論文賞・阪本賞，2000 年度第 16 回

NICOGRAPH/MULTIMEDIA 論文コンテスト最優秀論文賞，2004 年度
芸術科学会論文賞，MIRU2004 優秀
論文賞などを受賞．

–47–社)，画像情報処理（コロナ社），など．
電子情報通信学会，情報処理学会，コンピュータ支援画像診断学会，IEEE
等各会員．

Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol.9 No.4 Dec 2005

A method for automated liver region extraction basing uponestimation of CT value distributions from multi-phase CT images
Daisuke Deguchi∗1

Yuichiro Hayashi∗1

Yasuhito Suenaga∗1

Takayuki Kitasaka∗1
Jun-ichi Hasegawa∗2

Kensaku Mori∗1

Yoshito Mekada∗2

Junichiro Toriwaki∗2∗1

Graduate School of Information Science, Nagoya University, Furo-cho, Chikusa-ku,
Nagoya, Aichi, 464–8603 Japan∗2

School of Life System Science and Technology, Chukyo University, 101 Tokodachi,

Kaizu-cho, Toyota, Aichi, 470–0393, Japan
Abstract
This paper proposes a method for automated liver region extraction by analyzing distributions of CT values from multi-phase
3D abdominal X-ray CT images. A simple thresholding method does not work well for extracting liver regions from single phase
CT images, since CT values of a liver region are very similar to those of other organs such as the spleen and muscle. The proposed
method estimates CT value distributions of liver, spleen, and muscle regions using early and late arterial phase CT images. We
assume these distributions as Gaussian and their mixture, and estimate the distributions by the EM algorithm. The estimateddistributions are used for determining the optimum threshold values for extracting initial liver region, Hepatocellular carcinoma(HCC), and other organs. Then, the liver region is obtained by combining initial liver region and HCC region, and other regions
are used for eliminating over extraction of the liver region. Finally, the surface of the extracted liver region is smoothed along theborder of the liver region. We applied the proposed method to 26 cases of multi-phase abdominal CT images. The experimental
results showed that the proposed method succeeded in the satisfactory extraction of liver regions.

–48–