2019 Fiscal Year Research-status Report
高精度なメラノーマ構造パターン抽出技術に基づく皮膚がん診断支援システムの開発
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19K12054
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| Research Institution | Fukui University of Technology |
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Principal Investigator |
木森 義隆 福井工業大学, 環境情報学部, 准教授 (10585277)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | メラノーマ / ダーモスコピー画像 / Mathematical morphology / 病変特徴の記述 / 構造パターン抽出 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，皮膚がんの診断支援システムの構築をめざし，ダーモスコピー画像におけるメラノーマ構造パターンの自動抽出・可視化手法および病変特徴量の記述手法の開発を実施するものである．メラノーマは死亡率が高いがんの一種であり，早期発見が重要になる．しかし，医師による正確な臨床画像診断が困難な場合も多く，計算機を援用した診断システムの確立がつよく求められている．医療診断においては，その過程の全てにおいて判断基準を明確にすることが重要である．本研究では，皮膚科医が診断に用いてきたメラノーマの構造パターンを抽出し，そこから病変の特徴量を決定することを試みる．皮膚科医が定性的かつ直感的に行ってきた診断内容に対し，定量的な根拠をもった診断基準提示を可能にする画像処理技術を開発する．本研究の特徴は，申請者がこれまで開発してきた画像処理理論を発展させ，共通基盤となる画像処理体系を構築することにある．これにより，従来の手法よりも高精度かつ汎用性をもった病変の解析が期待できる．
当該年度は，(1) 前処理手法およびセグメンテーション手法の開発, および(2) 構造パターン抽出手法の開発に着手した．
研究項目(1)では，まず，高精度なメラノーマ領域のセグメンテーションを実現するための前処理手法の開発を試みた．これには，ノイズ除去，輝度バイアスの除去，平滑化に基づく輝度の均質化，病変領域に重なる毛などアーチファクトの除去等の処理が含まれている．次に，メラノーマ領域およびその輪郭領域の自動セグメンテーション手法の開発を実施した．
研究項目(2)では，抽出すべきメラノーマの構造パターンとして，メラノーマ領域および輪郭形状，色素ネットワーク，色素小球・小点，色素線条，領域内の色の分布等を考えている．今年度は，このうち，メラノーマ領域とその輪郭形状等の構造パターンの抽出手法の開発を実施した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究項目(1): 前処理手法およびセグメンテーション手法の開発
公開されているダーモスコピー画像のデータセット：PH2 Datasetを用いてメラノーマ領域の自動セグメンテーション手法の開発を実施した．まず，Rotational morphological processing(RMP)を用いた平滑化処理により，ノイズの除去，および画像全体における輝度の均質化に関する前処理を実行した．そして，Mathematical morphologyを用いた画像処理フィルタのひとつである，h-dome変換を拡張し，それに基づく自動セグメンテーション手法を開発した．本手法は，メラノーマ領域のみならず，その輪郭構造も同時に抽出することを可能にする．データセット中の一部の画像データに対し，本手法が有効であることを確認した．なお，本手法については論文としてまとめ，現在，国際誌に投稿中である．
研究項目(2): 構造パターン抽出手法の開発
本研究項目では，当該年度においては，メラノーマ領域とその輪郭形状および色素ネットワークの構造パターンの抽出手法を試みた．研究計画当初はメラノーマ領域をセグメンテーションした後，その輪郭形状パターンを抽出するという，両者を個別に取り扱う予定であったが，研究項目(1)によって，メラノーマ領域とその輪郭形状の抽出を同時に実行できる手法を考案したため，これらの課題について，その基礎的な要素技術についてはすでに達成した．色素ネットワークの構造パターンは，RMPに基づくTop-hat変換を用いた抽出を行った．この手法では，構造要素と呼ばれる小図形を用いるが，この形状およびサイズがパターン抽出のパラメータとなる．色素ネットワークを抽出するための最適なパラメータを実験的に決定し，複数の画像データに対し本手法を適用し，その有効性を確認した．
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| Strategy for Future Research Activity |
研究項目(1)において，セグメンテーションに関する基礎的な技術は完成した．しかし，ダーモスコピー画像は，撮影条件やアーチファクトの混入状況など，極めて個別性の強い画像といえる．このため，多様な状況に対する，より頑健性をもつセグメンテーションを実現するための処理手法については，さらなる検討を行う．とりわけ，メラノーマ領域に重畳する毛などのアーチファクトの除去に焦点をあてる．今年度の実験では，これを除去する処理を適用すると，メラノーマ領域の輪郭形状が変形するなどし，その抽出精度の低下がみられている．そこで，より最適なアーチファクトの低減手法を開発するとともに，今後は，セグメンテーションにより2値化されたメラノーマ領域の形状復元を行う後処理の開発も試みる．より多段階の画像処理過程を設け，実用に耐えうるセグメンテーションが可能になるよう，改良を行う予定である．
また，研究項目(2)においては，引き続き，色素小球・小点，色素線条，また，領域内の色の分布等のパターン抽出を行う手法の開発を実施する．
さらに，2020年度は，項目2で開発した構造パターン抽出手法に基づき，それぞれのパターンを強調し，領域内に複数のパターンが存在する場合はそれらを統合的に可視化表現する，構造パターンの統合的可視化手法の開発に着手する．一枚の画像で病変の特徴を把握できるようにし，診断における視認性の向上および病変の特徴把握の容易化を実現できるような，画像情報の表現手法の開発を試みる．
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| Causes of Carryover |
データ解析用のソフトウェアの購入を計上していたが，自作のプログラムによって目的が達成できたため，その購入が不要になった．さらに，学会参加のための旅費が不要であったこともあり未使用額が生じた．次年度の使用計画としては，現在投稿中の論文の掲載料，また，学会参加に係る旅費等の支出を予定している．
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Research Products
(1 results)
