コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol.9 No.2 Oct. 2005

研究論文

2 時相の 3 次元腹部 CT 像の情報融合に基づく肝がん検出支援システムの開発と評価
清水 昭伸*1，川村 隆浩*2，小畑 秀文*1
要旨

本論文では，2 時相（早期相，晩期相）の 3 次元腹部 CT 像から肝細胞がんを検出するシステムを提案する．

処理の流れは，1) 肝臓領域の抽出，2) がん領域の強調，3) がん候補領域の抽出，4) 特徴量の測定と候補領域の判別からなり，最終的にがんと判定された領域のみを出力する．このシステムの特徴は，各ステップで 2 時相の情報を有効に利用してがんを高精度に検出する点にある．実際に提案システムを 15 症例の CT 像に適用して誤りを Leave-one-out 法で評価したところ，判別器に Support Vector Machine を用いた場合にはがんの検出率が 100%の時に一症例あたりの拾いすぎ候補領域数が 0.53 個，マハラノビス距離比に基づく判別器を用いた場合には 0.13 個となり，有効性が確認できた．
Key words : Abdominal CT Images，Computer Aided Diagnosis，Information Fusion，Support Vector Machine,

1. はじめに田 04]，
晩期相上でがんの候補領域を抽出した後，我が国における肝細胞がん（以下，肝がんと呼早期相と晩期相の濃度ヒストグラムを用いて拾いぶ）による死亡者数は一年で 3 万人を超え，今後すぎの候補領域の削減を行った．著者らもこれまも増加傾向は続くと予想されている．早期発見，

でに，4 時相用のがん検出システムと[中川 04]，

早期治療はがんによる死亡者数の抑制に効果があ

医師が読影の際に特に注目している早期相と晩期ると考えられ，最近ではマルチスライス CT を用相の 2 時相のみを入力とするシステムの開発を行いた検査も導入されている．この CT 装置は人体ってきた[清水 03]．しかし著者らのシステムはいを広範囲にわたって 1mm 以下の解像度で撮影すずれも，各時相で独立にがんの候補領域を検出しることが可能であることから，微小ながんも発見て判定した後，最後にそれらを統合することで時可能であり，早期発見の立場から大きな期待が寄相間の関係を利用していたが，処理の途中では時せられている．しかし，一人の被検者から数百枚

相間の情報はほとんど活用されておらず，がんののスライス画像が出力され，読影医に大きな負担

検出精度は不十分であった．

を強いている．そこで，計算機を用いた検出支援

本論文では，早期相と晩期相の腹部 CT 像から（Computer-Aided Detection）が求められている[縄2 時相の情報を利用して肝がんを検出する新しい野 00] [科研 04]．

システムについて述べる．
このシステムではまず，

これまで，複数の研究グループから肝臓がんの2 時相の画像の位置合わせを行った後，両時相の検出システムが提案されている．例えば，茂山ら

情報を用いて肝臓領域を抽出し，さらにその後，

は 4 時相の濃度値の推移パターンに注目してがん

肝臓領域内の詳細な位置合せを行う．ここで，位を抽出する手法を提案した[茂山 03]．また，齊藤

置 合 せ に は 自 由 形 状 変 形 （ FFD: Free Form

らは[齊藤 04]，早期相のみから血管の構造解析にDeformation）を用いた．次に，候補領域を抽出す

基づいてがんの抽出を試みた．さらに脇田らは[脇るが，そこでも 2 時相の情報を利用して高精度に輪郭を抽出する手法を考案した．さらに，得られ*1

東京農工大学大学院共生科学技術研究部[〒184-8588 東京

都小金井市中町 2-24-16]た候補領域に対して両方の時相から様々な特徴量

投稿受付日：2005 年 6 月 7 日を測定し，それらに基づいて判別を行った．ここ最終稿受付日：2005 年 8 月 4 日
採用決定日：2005 年 8 月 11 日

で，判別には，サポートベクターマシン（SVM:- 15 -

Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol.9 No.2

Support Vector Machine）とマハラノビス距離比に

Early phase

Oct. 2005

Late phase

基づく判別器を用いた．なお，最初に述べた他のグループによる研究の中で，本研究と同じく早期Registration of images &Liver region extraction

相と晩期相の 2 時相を入力とするものに脇田らの研究[脇田 04]があるが，晩期相のみをがんの検出

Registration of livers &Enhancement of liver cancers

処理に用いている点が本システムとは異なる．また，得られた候補領域の判定方法（拾いすぎの削減方法）も異なる．

Candidate extraction

2. 提案する肝がん検出支援システム

Feature measurement &Classification of candidates

処理の流れを Fig.1 に示したが，まず，2 時相の画像（特に断らない限り本論文では「画像」は「3Detected regions次元画像」を意味し，処理は全て 3 次元的に行わ

Fig.1 Outline of the proposed system

れている）の位置合わせを行った後，両時相の情報を用いて肝臓領域を抽出する．次に，その結果を用いて肝臓内の位置合わせを行った後，肝臓領あらかじめ 3 次補間によって等方化した後，1/3域に対して時相ごとにがんの強調を行ない，それ（肝臓領域の抽出と位置合せの移動量の計算）とらを融合する．さらに，融合画像からがんの候補半分（その他の処理）のサイズにそれぞれ落としを検出し，2 時相の情報を利用して領域の輪郭をたものを使用した．

精密に抽出する．最後に，得られた候補領域に対して複数の特徴量を計測し，それらに基づいて真にがんに対応するか否かを判別する．
以下では各処理について順に説明する．

2.1 入力の腹部 CT 像(a) early phase

入力画像の例を Fig.2 に示したが，一つは造影剤(b) late phase

Fig.2 Examples of input images

注入後 35～40 秒後に撮影される早期相であり，
動脈とがん組織は造影剤が多く吸収されるためにCT 値が高くなるという特徴がある．もう一つは

2.2 肝臓領域抽出処理

造影剤注入後 3～5 分後に撮影される晩期相であこの処理では最初に 2 時相の画像の位置合わせ

り，肝臓全体がやや高濃度に造影される一方，がを行い[Rueckert 99]，
次に両時相の情報を利用してん組織からは造影剤が抜けて CT 値が低くなる傾肝臓の領域を粗抽出する．その後，Level Set 法を

向 に あ る ． 画 像 サ イ ズ は 512 × 512 × 158 ～用いて輪郭を精密に抽出するが，詳細については

257(voxel) ， 空 間 解 像 度 は 0.546 × 0.546 ×

紙数の制限により割愛する．具体的な処理につい1(mm/voxel)～0.625×0.625×1(mm/ voxel), 濃度レては文献[清水 04a]を参照されたい．

ベル数は 12bit である．なお，実際の処理では，- 16 -

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2.3 がんの強調処理

半径 r は検出対象の大きさの変動に対応できるよ

前述の手法によって得られた肝臓領域を利用し，
ここでは最初に 2 時相の肝臓領域間の位置合わせ

うに動的に変化し，出力は以下の(2)式によって計算される．

を行う[Rueckert 99]．
具体的な手順は以下の通りで

1 M −1 r + d∑∑ ω × cos θ ij
2 ≤ r ≤ L − d Md
i = 0 j = r +1

ある．まず，前処理としてラプラシアンフィルタ

output = max

を用いた鮮鋭化処理を行う．次に，画像を格子状に区切り，各格子点の移動量を局所的なテンプレ(2)

回は晩期相）を変形させる．ここで，格子点間隔⎡ω : 早期相で − 1，晩期相で1⎤⎢⎥⎢θij : i本目の半直線上で，注目点からj画素目の⎥⎢⎥濃度勾配ベクトルと半直線のなす角⎢⎥⎢ M : 半直線の本数⎥⎢⎥⎢⎣ L : 外球の半径の最大値⎥⎦

は 20 画素，テンプレートサイズは 31 × 31 ×

今回は各時相の画像に対して上述のフィルタを独

31(voxel)，x, y, z 各方向の探索範囲は[-5, 5], [-5, 5],

立に適用した後，両者を 1 つにまとめた融合画像[-10, 10] (voxel)とし，肝臓領域のみに注目して位を作成した．具体的には，画素ごとに 2 つの出力置合わせを行うためにテンプレート内に肝臓領域値の加算，最大，最小値演算により融合する方法（ただし半径 5 の構造要素で膨張処理後）が含まについて検討した．

ートマッチングにより求める．各格子点で移動量を求めた後は，格子点間の移動量を 3 次の B-spline関数を用いて補間し，その移動量を用いて画像（今れる場合のみ探索処理を行った．また，位置合わg

せの評価値としては平均相互情報量 SMI を用いた．

θli

この値は，参照画像 R（早期相）と浮動画像 F（晩

P

l2
l1

li

P

期相）のテンプレート内の画素から得られる同時

l0

ヒストグラム H(R, F)を用いて，以下の式から計算される．

support region

S MI = H (R ) − H F (R )

(1)

⎛
⎞
⎜ H (R ) = −∑ P (R r ) log 2 P (R r )
⎟
r =0
⎜
⎟
⎜
M N
P (R r , F f ) ⎟⎜ H F (R ) = −∑ ∑ P (R r , F f ) log 2⎟⎜
P (F f ) ⎟⎠r =0 f =0
⎝

r

d
L

M

Fig.3 3D adaptive convergence index filter

2.4 候補領域の抽出

上式の Rr と Ff は画像 R と F の濃度値を表す．

がんの中心のフィルタ出力は周辺領域よりも高早期相の画像と位置合わせ後の晩期相の画像にくなることが予想される．そこでこの処理では上対してそれぞれがんの強調を行うが，ここでは従述の融合画像から極大点を値の大きい順に一定数

来と同様に 3 次元適応集中度フィルタを用いて強抽出する．次に，検出された候補点ごとにがんの調を行う．このフィルタは Fig.3 に示した様に球候補領域を抽出する．従来の手法では一つの時相状の形をしており，塊状のがんの強調に適していのみを用いていたが，本手法ではがんの尤度画像，ることが理論的にも実験的にも確認されている

早期相，晩期相を用いて候補領域を抽出する．

[小畑 04]．この図で，r は内球の半径，d は周辺領

Fig.4 に処理詳細を示す．

域（図中の support region）の幅（固定）であり，- 17 -

Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol.9 No.2

Likelihood image

Early phase

Oct. 2005

そこで次に，得られた領域をシードとして早期相

Late phase

上で領域拡張処理 2 を適用する．具体的には，候補領域の平均濃度μと標準偏差σを用いて，(4)式

Region growing1

を満たす 6 近傍の画素（濃度値 g）に対して拡張をする．また，体積増分をΔV，表面積を A とし

Region growing2た時に，(5)式を満たした時に拡張処理を終了する．
この処理により，造影剤によって染まった領域を

Region growing3

高い確度で抽出できるようになる．また，得られた領域に Level Set 法を適用した結果を次の判別

Level set method

Level set method

Candidates used forclassification

Regions for
doctors

処理用の候補領域として扱う．

g−μ

0≤

σ

< TH 1 , TH 1 = 2.0

ΔV< TH 2 , TH 2 = 0.1
A

Fig.4 Flowchart of candidate extraction process

(4)
(5)

上記の処理ではがんに含まれる壊死部分（早期まず，がんの尤度画像[清水 04a]の作成方法につ相でも晩期相でも染まっていない領域）を抽出す

いて述べる．あらかじめ学習用データを用いてがることができない．壊死領域の CT 値は嚢胞のそんの内部の濃度値を調べ，以下の 4 つの特徴量 f1

れと類似し，先に述べたがん特有の特徴を示す部～f4 の平均値ベクトルμtumor と共分散行列Σtumor を位とは異なるため，判別に壊死領域も含めること求めておく．

は必ずしも得策ではないと考えたが，医師からは，

f1=（晩期相の濃度値），f2=（早期相の濃度値）

がんにより壊死した部位はがんと併せて提示して

f3= sqrt (f1xf2)，f4= (f1 / f2) x 2000

欲しいとの要望があった．そこで，先ほどの領域

次に，処理対象の画像の各画素において特徴量 f1

をシードとし，晩期相上でさらに領域拡張処理 3～f4 を同様に求め，上述のμtumor，Σtumor を用いてを行う．拡張条件と終了条件は(6)式と(7)式に示し

平均値μtumor までのマハラノビスの距離 dtumor を計た．
得られた領域は先ほどと同様，
最後に Level Set

算する．直感的にはがんまでの距離 dtumor が短いほ法を適用し，医師提示用の領域とした．

どその画素はがんらしいということになり，これ0≤を以下の式で変換したものを本論文ではがんの尤

ΔV< TH 4 , TH 4 = 0.05
A

度画像と呼ぶ．
likelihood ( x, y, z ) = 2200 − d tumor ( x, y, z )μ−g< TH 3 , TH 3 = 3.0
σ

(3)

(6)
(7)

なお，(4)～(7)式のしきい値は全て実験的に決定

領域抽出処理ではまず，この尤度画像から領域拡張処理 1 によってがんの領域を粗抽出する．こした．

の時点では，早期相で染まり，晩期相では造影剤

2.5 候補領域の判別が抜けた典型的な特徴を示す領域は抽出されるが，前節で得られた判別用の候補領域から特徴量

それ以外の特徴を示す領域や，位置合わせの精度を測定する．具体的には．形状特徴量の他に，早が不十分な領域については見落としが存在する．

期相，晩期相，融合画像の候補領域に対応する画- 18 -

コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol.9 No.2 Oct. 2005

素から，濃度特徴量，テクスチャ特徴量を測定し

3. 実験

た．全て合わせると，形状特徴量が 34 個，濃度特ここでは，4 列の MDCT を用いて撮影した 15

徴量が 522 個，
テクスチャ特徴量が 510 個，
計 1066人の被検者の 3 次元 CT 像[CADM 04]（早期相と個である．今回はこれらの中から，前向き逐次選

晩期相計 30 画像．がんは 14 個）に提案システム

択法[根本 05]で 3 個の特徴量を選んだ．選ばれたを適用した結果を示す．また，2004 年度のコンピ

特徴量を Table1 に示す．ここで，表中の difference

ュータ支援画像診断学会大会で開催された肝臓がvariance や sum entropy は同時生起行列から計算さん抽出コンテストの結果についても簡単に触れる．

れる特徴量であり[ハンドブック 04]，r はその同時

3.1 位置合せ処理の精度

生起行列を求める際の 2 点間の距離，fusion は融2 時相の画像の情報を有効に使うためには位置

合画像上（2.3 参照）でこれらの特徴量が測定され合わせの精度が重要となる．そこで以下では，肝ていることを表す．また， contrast of marginal

臓領域抽出後（がんの強調前）に行った肝臓の位

area(d=8)は，候補領域内部と周辺領域（輪郭から置合わせの精度について評価する．処理結果の例の距離 8 画素以内）との間で測定された濃度値のを Fig.5 に示したが，胆嚢の付近や腎臓や下大静

コントラストである．なお，選択処理の評価値に脈の付近を見ると，処理後の方が肝臓の位置がよは，マハラノビス距離比に基づく判別器（（8）式）

り合っていることが分かる．この時，肝臓領域内で判定した時（誤り推定法は Leave-one-out 法）のの平均相互情報量は，位置合せ前の 0.162 から

ROC 曲線下の面積 Az を用いた．

0.357 へ向上していることが確認された．また，15

Dtumor／Dother ＞ T

→ 正常

else

→ 異常

(8)

症例の平均では 0.150 から 0.299 へと上昇していた．
さらに，目視によって 2 つの肝臓の輪郭間の位置

ここで，Dtumor はがんの平均特徴量までのマハラノ

ずれを全症例で評価したところ，画像ごとの最大ビス距離，Dother はその他の正常組織の平均特徴量のずれは 1.5～3[mm]程度であった．

までのマハラノビス距離を表す．
次に，この 3 個の特徴量を用いて SVM[SVM]による判別とマハラノビス距離比を用いた判別とを別々に行って結果を比較した．ここで，SVM のパラメータは，カーネルタイプを Polynomial(d=2～4),

Gaussian の 4 通り，エラーペナルティ c=0.01～100(a) Early phaseを 10 倍刻みで 5 通り，計 20 通り変化させ，それ(b) Late phaseらの中から最も誤り（推定法は Leave-one-out 法）の少なかった Polynomial(d=3)，
c=10.0 に決定した．

Table 1 Features used in the discrimination process① texture {difference variance} (r=7) (fusion)② texture {sum entropy} (r=9) (fusion)③ contrast of marginal area (d=8) 2 (fusion)(c) Aligned late phase (d) composition of (a) and (c)Fig.5 Results of registration process- 19 -

Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol.9 No.2

3.2 候補領域抽出結果

Oct. 2005

100
Relative Frequency [%]Fig.2 の原画像に対して 2 つのフィルタ出力から作成された融合画像とがんの尤度画像を Fig.6 に示す．また，この融合画像から抽出された候補点の内でがんに対応するものの順位（フィルタ出力の高い順に画像ごとに付した）を調べた結果を Fig.7 に示

add
min
max

80
60
40
20
0

す．ここで，3 つの棒グラフは融合方法の違いを表

1

2

3

す．この結果から，加算による融合画像では，がんが 2 位までに全て検出されており，この方法が最も

4 5
6 7
Runking Number

8

9

10

Fig.7 Ranking of candidates overlapped with cancers

有効であることが分かったので，以降はこれを用いることとした．なお，一つの画像から抽出する候補
点数は，上記の結果を踏まえて 3 個とした．
次に候補領域の抽出結果を早期相の画像上に重ねたものを Fig.8 に示す．左が次の判別処理で利用する候補領域であるが，これを見ると，狙い通りに造影剤で染まっている領域が抽出されていることが分かる．一方，同図の右は医師提示用とし(a) Candidate used forて晩期相の情報も加味して抽出した結果であるが，classification

晩期相で造影剤が抜けている領域が追加され，こ(b) Region for doctors

Fig.8 Extracted candidates

れも目的どおりに動作していることが確認できた．
なお，マニュアルで抽出した正解領域（医師提示

3.3 判定結果

用領域の正解）との一致度（(9)式）を求めたとこ抽出された候補領域に対して前章で述べた 3 つろ，Fig.8(b)の例では 70%，全 15 症例（がんは 14の特徴量を測定し，まずは SVM による分類実験個）に対する平均一致度は 48.2%であった．

を行った．また，SVM の出力に対する判定の閾値
を変えることで FROC 曲線を描いた（Fig.10）．こdegree of correspondence=# [(候補領域 ) I (正解領域 )]# [(候補領域 ) U (正解領域 )](9)

こで，誤り率の推定には Leave-one-out 法を用いた．
この図から，例えばがんの検出率が 100%の時に拾いすぎが 1 症例あたり 0.53 個であることが確認された．一方，マハラノビス距離比に基づく分類
器による結果を Fig.11 に示したが，この場合には拾いすぎがさらに 0.13 個まで減少することが分かった．いずれも従来の結果（がん検出率＝71.4%，
拾いすぎ 1.06 個）[清水 03]よりもはるかに性能が高く，本システムの有効性が確認された．

Fig.6 Fused Image(left) and likelihood image of cancer(right)

Fig.12 には幾つかの候補領域の例を示した． まず，(a),(b)には検出されたがんの例を示したが，今- 20 -

コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol.9 No.2 Oct. 2005

回は検出率が 100％となる閾値を用いたので，全てのがんが検出されている．同図(c)は SVM とマ
ハラノビスの両方で正しく正常と判定できた正常組織の例 (true negative)である．さらに，同図(d)は SVM のみで拾いすぎた血管の例，同図(e)はマハラノビスのみで拾いすぎた血管の例である．拾いすぎとしては，いずれの判別器の場合にも血管(a) True positive(b) True positive(c) True negative(d) False positive by SVMの一部が多く見られた．

TP fraction [%]TP: 100%, FP: 0.53/case

100
80
60
TP: 71.4%, FP: 1.06/case40

Proposed method

20

Previous method

0
0

0.2

0.4

0.6 0.8
1
FP [number/case]

1.2

1.4

Fig.10 FROC curve of SVM
TP: 100%, FP: 0.13/case

TP fraction [%]100(e) False positive by Mahalanobis based classifierFig.12 Results of classification

8060

3.4 コンテスト症例に対する適用結果

40

Proposed method

この節では，2004 年度の肝臓がん抽出コンテス

20

Previous method

トの結果について述べる．詳細は[清水 04b] （施設番号 2）を参照していただきたいが，コンテス

0
0

0.2

0.4

0.6
0.8
1
FP [number/case]

1.2

1.4

Fig.11 FROC curve of Mahalanobis distance basedclassifier

トでは SVM に基づく判別器を使用し，16 列の

MDCT に よ っ て 撮 影 さ れ た 未 知 の 3 症 例（case3,4,5）に本システムを適用して性能を評価した．以下にそれぞれの結果を示す．

- 21 -

Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol.9 No.2

Oct. 2005

3[mm]程度であったので，提案手法は検出のための最低限の条件を満たしていると判断した．もちろん，抽出精度の向上のためには更なる位置合わせの改良が必要であると考えている．
次に，候補点抽出処理のための融合画像の作成
方法について考察する．実験からは Fig.7 に示し(a) case 3(b) case 4

た通り加算による融合が最も良い結果となった．
その理由としては，がんの場合には早期相と晩期相の両方でフィルタ出力が高くなることが期待されるが，それ以外の組織（例えば血管）では，いずれか片方の時相のみで染まっている（＝片方のみで出力が高い）ことが多いことが挙げられる．

(c) case5
Fig.13 Results of competition of liver cancer extraction
この図を見ると，case4 と 5 については十分な精度でがんが検出できているが，case3 については胆嚢と，それに隣接する血管の一部（Fig.13(a)は胆嚢を含むスライス）をがんと誤って抽出していた（拾いすぎの領域は一つ）．ここで，がんは矢印で示した位置に存在するが，途中の処理結果を詳細に調べてみると，候補領域の抽出処理の段階までは正しく領域が抽出されていることが分かった．
しかし，判別器の出力がわずかに判定の閾値以下となり，見落とされていた．

4. 考察
まず，
3.1 で述べた位置あわせの精度について考察する．今回はおおよそ 5mm 以上のがんの検出を目的としていたので，5mm 以上のずれは重要な問題となる．その理由は，がんの大きさよりも位
置ずれが大きければ，早期相と晩期相でがん領域
が 1 画素も対応しない可能性が高くなるため，尤
度画像が正しく求められず，結果的に領域の抽出
精度が不十分になる恐れがある．しかし，今回の試料画像に対する画像間の最大のずれは 1.5 ～なお，この様なパターンの場合は最小値でも同様にがんとそれ以外の区別がつきやすいと思われるが，実験からは加算の方が若干優れていたので今
回はそれを用いた．また，融合画像を用いずに各フィルタ強調画像から候補点を検出する実験も行ったが，その際のがんに対応する候補領域の平均
順位は 2.36 位であり，今回の 1.14 位と比較して倍
以上悪い結果となり，融合画像を用いる利点が確認された．
今回提案した候補領域の抽出処理の各ステップの効果を知るために，医師提示用として用意した正解領域と，抽出された領域の間の平均一致度を調べた．その結果，尤度画像上の領域拡張処理 1の後は 31.8%であったのが，早期相に対する領域
拡張処理 2 の後には 40.4%となり，それに Level Set法を適用すると 41.8%となった．一方，領域拡張
処理 2 の後に晩期相上での領域拡張処理 3 を行うと一致度は 41.3%，それに Level Set 法を適用すると 48.2%とそれぞれ向上することがわかった．その一方で，今回の手法による失敗例も存在していた．提案手法は基本的には様々な情報を用いて領域拡張を逐次的に反復するため，従来よりも大きな領域が得られる傾向にあるが，輪郭のコントラストがかなり低いがんの場合にはうまくエッジを- 22 -

コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol.9 No.2 Oct. 2005

捉えられずにはみ出て正常組織の一部を拾いすぎ

徴量選択を行うことも考えられ，実際に予備的なてしまうことが確認された．なお，3 次元画像内検討も行ったが，分類器を設計する際のカーネルの塊状図形の抽出精度の評価に一致度を用いる場

やその他のパラメータの最適化に時間を要するた

合，評価が目視の印象よりもやや厳しくなる傾向

め，選択処理が現実的な時間では終わらないことにあり，一致度の 3 乗根を併記して半径方向の抽が分かり（数ヶ月），この点についての評価は今後

出精度を示す方法も提案されているが[清水 05]，の課題である．

この方法を利用して最終結果の半径方向の抽出精度を評価すると 78.4%となる．

5. むすび最後に，判定結果について考察するが，ここで本論文では，早期相と晩期相の情報融合に基づは特に SVM とマハラノビス距離比に基づく判別

いて肝がんを検出する手法について述べた．15 名器の間の精度の違いに注目する．両者の差異の直の被検者から撮影された腹部 CT 像に本手法を適接の原因は，判別のための特徴量の選択処理に後用して誤りを Leave-one-out 法により評価したと者のマハラノビス距離比に基づく判別器を利用しころ，がんの検出率が 100%の時，SVM を用いたていることにある．特徴量がその選択に用いた判場合は 1 症例あたりの拾いすぎが 0.53 個，マハラ

別器にとって有利なものになることは直感的にはノビス距離比に基づく判別器の場合には 0.13 個と理解しやすいことであるが，SVM は原理的にはマなり，有望な結果が得られた．

ハラノビス距離比に基づく判別器の境界と同等の今後も更なる性能の向上に引き続き取り組む予境界を描く能力があることを考慮すると同等の性定であるが，例えば現在は，アンサンブル学習[村能を示しても良いはずである．しかし今回示した田 03]を用いて設計した判別器の導入を検討中でように性能が低下した理由は主に以下の 2 点にあある．また，拾いすぎの特徴を考慮すると，肝臓ると推察される．まず，一つ目は，マハラノビス

内の血管の認識と，その結果を用いたがんの判定の境界と同じものを原理的に得られるとしても，処理の開発が今後の重要な課題であると考えていそれを学習によって獲得できるか否かは別の問題

る．
実際，
今回の拾いすぎの内訳を調べてみると，であり，SVM の場合には判別の境界付近のサポー

約半数が比較的認識が容易と考えられる太い血管

トベクターとなるサンプルの分布が乱れていればの一部に対応していることが分かっている．従っ

マハラノビスの場合と同じ境界を得ることは困難て，血管の認識結果を用いることができれば，拾である．もう一つの理由は，SVM は判別境界と学

いすぎは大雑把に約半数になる可能性がある．そ習サンプルの間の「マージン」を最大にする方法の他，今回の検出対象とはやや性状の異なる早期であり，得られた境界はその意味では最適な判別

肝細胞がんや転移性肝腫瘍の検出，および化学療面であるが，今回の様に SVM の出力に対する閾

法前後の効果判定なども興味深い課題である．

値を変えて新しく求めた境界（FROC を求める際には上述の様にして境界面を移動させている）が謝辞

最適（あるいはマハラノビスの場合と同等）にな

本実験には，国立がんセンター東病院の縄野繁

る保証は無い．これらのことから， SVM の性能

博士よりご提供頂いた 3 次元腹部データベース

がマハラノビス距離比に基づく判別器の性能に及[CADM04]を使用した．日頃，熱心にご討論頂くばなかったと考えられる．なお，SVM を用いて特東京農工大学の小畑・清水研究室の各位に感謝す- 23 -

Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol.9 No.2

る．
なお，
本研究の一部は文部科学省科学研究費，Oct. 2005[ハンドブック 04]高木幹雄，下田陽久監修 : 新編 画像解析ハ

および，厚生労働省がん研究助成金による．

ンドブック, 東京大学出版会, 東京, 2004, pp.1262-1265[SVM] Support Vector Machine SVMlight.

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（しみずあきのぶ）[中川 04] 中川潤哉 他 : 多時相の 3 次元マルチスライス CT 像

平元名大・工・電気卒．平 6からの肝腫瘤の自動抽出手法の開発,信学会論文誌,

同大・大学院博士課程了．同

J87-D-II(1) : 260-270, 2004.

年同大・工・助手．平 10 東京
農工大学・大学院助教授．博[清水 03] 清水昭伸 他 : 3 次元腹部 CT 像を用いた肝臓内の病変検出支援システムの開発, 第 13 回コンピュータ支援画士（工学）．医用画像処理に関する研究に従事．

像診断学会大会論文集 : 265-266, 2003.

電子情報通信学会，情報処理学会，日本エム・イ[Rueckert 99] D. Rueckert et al. : Nonrigid Registration Using

ー学会，日本医用画像工学会，IEEE 各会員

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川村隆浩

IEEE Trans. on Medical Imaging, 18(8) : 712-721 , 1999

（かわむらたかひろ）[清水 04a] 清水昭伸 他 : 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,

平 16 東京農工大学・工・電

8(1-1) : 1-9, 2004.

気電子卒．現在，同大・大学[小畑 04] 小畑秀文 : ベクトル集中度フィルタとその医用画像

院・生物システム応用科学教

処理への応用, 信学会論文誌 J87-D-II(1) : 19-30, 2004.

育部に在籍中．3 次元医用画[根本 05] 根本充貴 他 : 多数の特徴量からの特徴選択による像処理に関する研究に従事．

乳房 X 線像上の腫瘤影判別精度の改善と高速な特徴選択法の提案, 信学会論文誌, J88-D-II(2) : 416-426, 2005.

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コンピュータ支援画像診断学会論文誌 Vol.9 No.2 Oct. 2005

小畑秀文

教授．昭 61 同教授．平 17 より同大・学長．音響・（こばたけひでふみ）

音声・画像の処理や認識などの研究に従事．著書：

昭 42 東大・工・計数卒．昭「信号処理」（計測自動制御学会），「CAI デジタ

47 同大・大学院博士課程了．

ル信号処理」（コロナ社），「モルフォロジー」（コ

工学博士．東京大学宇宙航ロナ社）など．電子情報通信学会，計測自動制御

空研究所・助手を経て，昭学会，日本音響学会，日本エム・イー学会，日本

50 東京農工大学・工学部助

医用画像工学会，IEEE 各会員- 25 -

Journal of Computer Aided Diagnosis of Medical Images Vol.9 No.2

Oct. 2005

Development of computer-aided detection system of liver cancers
based on information fusion of two-phase three-dimensional abdominal
CT images and its performance evaluation
Akinobu Shimizu*1, Takahiro Kawamura*1 and Hidefumi Kobatake*1*1

Graduate School of Bio-Applications and Systems Engineering, Tokyo University of Agriculture and Technology

Abstract

This paper proposes a system to extract hepatocellular carcinomas from two-phase three-dimensional abdominal CT
images, or early phase image and late phase image. The process consists of four steps ; 1)extraction of liver region,2)enhancement of cancer regions, 3)extraction of candidates, and 4)feature measurement and classification of thecandidates whether it corresponds to cancer or not. The salient feature of this system is that the processes make themost of information from two phase images in order to detect cancers accurately. We have applied the system to three
dimensional abdominal CT images from fifteen patients obtained with multi-detector row CT scanners and confirmedthat false positives per case estimated by leave-one-out method is 0.53 for Support Vector Machine and 0.13 forMahalanobis distance based classifier when the sensitivity is 100 %.

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