X線画像解剖学的知識ベースを用いた肺正常血管構造認識と肺腫瘤影のコンピュータ診断

1996 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 08680408
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 研究機関: 札幌医科大学
• 研究代表者: 名取 博 札幌医科大学, 医学部, 教授 (00102260)
• 研究分担者: 三谷 正信 札幌医科大学, 医学部, 助手 (70200061)
• キーワード: 解剖学的知識ベース / 肺血管構造 / ヘリカルCT像 / 自動診断 / 質的診断 / 肺腫瘤影 / 肺癌

研究概要

1.肺血管モデルの画像解剖学的三次元データベースの構築
肺動静脈の分岐型のうち、最も一般的な分岐型について、長さ・立体的方向・中枢および末梢側の連続性について記述した肺血管データベースを作成した。
2.三次元ヘリカルCT像における肺血管の抽出
胸部ヘリカルCT像(管電流50mA、寝台移動速度2mm、再構成間隔2mm)について、血管抽出用の指向性コントラストフィルター処理と細線化処理を行い血管影の骨格線を抽出した。
3.解剖学的知識ベースと実際画像データとの照合
各血管影について、解剖学的知識ベースとの照合を行い、血管影の命名を試みた。右上葉A^3や下葉の血管の様に、単一に命名可能な血管もあるが、右A^2と右V^6の血管の様な相似型の血管分岐の場合、判別が困難な場合があることが分かった。肺の位置を決定する肺座標系の設定が必要である。
4.腫瘤影の質的診断
孤立肺腫瘤影の良悪性鑑別の画像解析的なディジタルパラメータに関する研究を行った。80枚の肺腫瘤影(良性40、悪性40)をもつディジタル画像について、濃度勾配値、腫瘤影検出用指向性コントラストフィルター出力値、濃度差エントロピー値を用いて判別分析を行い、77.5%の精度で鑑別可能であった。今後、この結果に「集中度」という新しいパラメーターを自動診断プログラムに組み込むことによって、自動診断ソフトウェアの精度の向上を計りたい。

研究成果

• [文献書誌] 名取 博,他.: "マルチメディアによるネットワーク化,遠隔診療支援のための画像通信" 病院. 56. 240-243 (1997)
• [文献書誌] 清水昭伸,名取 博,他.: "胸部X線像上の肺腫瘤影の良悪性判別における集中度の能力について" 医用電子と生体工学. 34. 38-46 (1996)
• [文献書誌] Suzuki H,Natori H,et al.: "Computer-aided diagnosis system for lung tumors." Proc.of SPIE Image Processing. 2710. 1035-1038 (1996)
• [文献書誌] 高畠博嗣,名取 博,他: "ヘリカルCT像における肺癌陰影候補領域の画像特徴量の解析." コンピュータ支援画像診断学会学術講演会論文集. 6. 115-116 (1996)
• [文献書誌] 森 雅樹,名取 博,他.: "胸部CT像における肺腫瘤影自動検出システム." CADM Newsletter. No.16. 13-14 (1996)
• [文献書誌] Mori M.Natori H,et al.: "Computer-aided detection of pulmonary nodule at chest radiography and CT" Radiology. 201(P). 563 (1996)