Development of screening test using texture analysis in CT colonography

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当科で大腸癌と診断されCTコロノグラフィーを施行されている患者のデータベースを使用し検討を行った。株式会社Pixspaceと共同開発したCTコロノグラフィーに対する画像解析ソフト”Attractive basic CPR”を使用し解析を行った。これによりVirtual endoscope imageで腫瘍部位を同定し、MPR画像における最大割面でROIを取ることが可能となった。得られたtexture parameterはFractal Dimension(FD)、Skewness、Kurtosis、Entropy、Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM)である。癌病変部24か所と良性腫瘍部位42か所に対してtexture解析を行ったところ、FD値は良悪性の間に有意差を認め、ROC解析を行いcut off値を算出したところ、FD 1.943で感度87.5％、特異度85.4％との結果を得た。同様に、kurtosis、skewness、entropy、Gray-Level Co-occurrence Matrix(GLCM)を測定し、kurtosis、entropy、GLCMにおいても両群間に有意差を認めた。いずれのparameterにおいても良好な診断能が得られ、これらのparameterは隆起性病変部の両悪性の鑑別に有効であるということが示唆された。さらに大腸癌患者の病変部のtexture解析を行い、深達度、リンパ節転移の有無、リンパ管侵襲といった臨床病理学的因子においてskewness、Kurtosis、GLCMに有意差が認められた(P<0.05)。さらにGLCM高値群において有意に予後不良であることも判明した(P<0.05)。CTC画像を用いたテクスチャ解析により、隆起性病変部の両悪性の鑑別だけでなく悪性度診断も可能となると考えられた。