胸部 X 線 CT 像を用いた肺腫瘍 3 次元像の良悪性鑑別 ∼ 充実型腫瘍の場合 ∼ ○平野靖 *，長谷川純一 **，鳥脇純一郎 *，大松広伸†，江口研二†† * 名古屋大学大学院工学研究科情報工学専攻 ** 中京大学情報科学部情報科学科 † 国立がんセンター東病院呼吸器内科 ††国立病院四国がんセンター Discrimination between benign and malignant tumor shadows in chest X-ray CT images using three dimensional shape features -Case of the solid typeYasushi Hirano*, Jun-ichi Hasegawa**, Jun-ichiro Toriwaki*, Hironobu Ohmatsu † and Kenji Eguchi †† *Graduate School of Eng., Nagoya Univ. **School of Comp. and Cognitive Sciences, Chukyo Univ. † Div. of Thoracic, National Cancer Center Hospital East †† National Shikoku Cancer Center Hospital 1 ．はじめに CT像のみで医師の目視に依る．良悪性の鑑別は確定近年の臨床でのX線CT像の利用機会増加，および診断に基づく．肺がんによる死亡者数の増加により，計算機による胸前述の特徴量に対して判別のしきい値を変化させ部X線CT像に対する診断支援の要求が高まっているたときの見落とし率と拾いすぎ率のROC曲線を描い [1 ∼ 3]．肺腫瘍の質的診断に関する研究はいくつかた．なお，見落とし率とは悪性腫瘍を良性と判定する報告されているが，その鑑別精度はあまり高くない．割合，拾いすぎ率とは良性腫瘍を悪性と判定する割合臨床では，肺腫瘍を充実型，あるいは含気型に分類しである．充実型と含気型を区別せずに描いた場合のた後に，それぞれの型に対して良悪性鑑別を行うこと ROC曲線の Az は 0.679 であるのに対し，充実型症例がある．本研究では，充実型の腫瘍に対して良悪性鑑のみを用いて描いた場合のそれは0.730であった． Az 別を行った結果を示す．は0から1までの値をとり，大きいほど判別性能が高いとされることから充実型と含気型を分類した後に良 2 ．実験で用いる特徴量本研究では，腫瘍領域と，そのスケルトンを逆距離悪性鑑別を行うことにより判別能力が高くなることが変換した図形との一致度を腫瘍辺縁の形状をあらわす確認できた．特徴量とする．悪性腫瘍は辺縁に凹凸がある(不整形) 4 ．まとめ場合が多く(Fig.1(a))，良性腫瘍は球状(類円形)で充実型腫瘍の良悪性鑑別のための特徴量を提案し，ある場合が多い(Fig.1(b))．そこで，まず腫瘍中心胸部X線CT像40例に適用した結果，その有効性を示付近で−700[H.U.]以上のCT値を持っている画素を腫した．さらに腫瘍をあらかじめ含気型，および充実型瘍領域 Rt とする(Fig.2(a)(b)の黒い領域)．さらにに分類した後に良悪性鑑別することにより，鑑別精度この領域に3次元ユークリッド距離変換を施し，注目が向上することを示唆した．点の距離値がその26近傍で極大である場合のみを残今後の課題として，本特徴量の鑑別能力向上，含気して逆距離変換し，領域 Rd を得る(Fig.2(a)(b)の灰型腫瘍に対する同様の実験などが挙げられる．色の領域)．領域 Rt と Rd の一致度を求めることによ謝辞謝辞日頃熱心にご討論いただく名古屋大学鳥脇研り，腫瘍辺縁の複雑さを定量化した．辺縁が不整形で究室諸氏に感謝する．なお，CT 像の保存・メディアあると一致度は小さくなる傾向がある．変換には徳島大学仁木らのシステムを用いた．本研究の一部は，文部省・日本学術振興会科学研究費補助 3 ．実験および考察厚生省がん研究助成金，ならびに文部省私学HRC 実験試料はX線ヘリカルCT撮影装置によって撮影金，された Thin slice CT 像 71 例であり，良性 26 例・補助金による．参考文献悪性 45例である．なお，このうち充実型のものは良 [1]平野 , 目加田 , 長谷川他 , " 胸部 X 線 CT 像における血性 19 例(過誤腫，肉芽腫)・悪性 21 例(腺がん，扁平管・気管支集束の 3 次元集中度を用いた定量化 " , M e d . 上皮がん)である．ただし，含気型，充実型の区別は Img. Tech., 15, 3, pp.228-236(1997.5) [ 2 ] 河田 , 仁木 , 大松 , " 胸部 3 次元 CT 像による肺野小型腫瘤の 3 次元曲率を用いた内部構造の解析 ", 信学論(DII), J83-D-II, 1, pp.209-218(2000.1) [3] 戸崎 , 河田 , 仁木他 , " 胸部 3 次元 CT 像による肺野内臓器の抽出と分類 " , 信学論 ( D - I I ) , J 8 2 - D - I I , 8 , (b) 良性腫瘍 pp.1327-1338(1999.8) (a) 悪性腫瘍 (b) 良性腫瘍 (a) 悪性腫瘍 Fig.1 腫瘍の例 Fig.2 領域 Rt(黒), および Rd(灰色)