診断支援のための胸部X線CT像観察ツールとその腫瘤の良悪性鑑別への利用

胸部X线CT图像观察工具的诊断支持及其在良恶性肿块区分中的应用

• 批准号: 13780678
• 负责人: 平野 靖
• 金额: $ 1.09万
• 依托单位: Nagoya University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2001
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2001 至 2002
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-13780678/
• 关键词: 良悪性鑑別; 肺腫瘤; 所見の定量化; 胸部X線CT像; 計算機診断支援; 観察ツール; 医用画像処理; 3次元濃淡画像処理; 計算機支援診断; 特徴解析; 線図形抽出; 3次元濃淡画像; 3次元画像処理アルゴリズム

本年度は,胸部X線CT像に対する肺腫瘤の良悪性鑑別のための特徴量の開発,階層的な分類法の開発,および特徴量開発のための基礎的検討を行った.これらは良悪性鑑別のための診断支援ツールの基盤となる.概要を以下に示す.(1)肺血管(動脈,および静脈)を生成元として3次元拡張ボロノイ分割を行なった.腫瘤周辺,および肺野全体での生成されたボロノイ領域の平均体積の比を求めたところ,集束(悪性腫瘤に見られることが多い所見)の有無に関して有意な差があることを確認した.また,最近傍則による認識実験の結果,認識率は69%であった.(2)従来の肺腫瘤に対する計算機支援診断では,腫瘤を良性,あるいは悪性のいずれかのカテゴリに分類することを目的とするものが多かった.しかし,良性・悪性ともに多様な種類が存在するため,かならずしも高い認識率は得られなかった.一方,医師はある種の良性腫瘤を画像所見のみから良性であると判断できる.そこで,このような良性腫瘤を計算機によって認識することにより,良悪性鑑別の認識率の向上を図った.6個の特徴量を用いて判別実験を行なったところ,認識率は78%であった.(3)特徴量開発のための基礎的検討として,肺動脈を生成元としたときの拡張ボロノイ領域を求めた.その結果,ボロノイ領域の境界が葉間胸膜,および肺静脈と密接な関係を有することが明らかとなった.この結果は特徴量開発のほか,葉間胸膜の抽出などの肺内構造物の解析にも利用できる.

This year, the development of diagnostic characteristics, hierarchical classification, and basic evaluation of diagnostic characteristics of lung tumors on chest X-ray CT images were discussed. The diagnostic support for good quality discrimination is available. The summary is shown below. (1)Pulmonary blood vessels (arteries, veins) are divided into three dimensions. The ratio of the average volume of the tumor area to the total volume of the lung area is determined. As a result, the recognition rate was 69%. (2)Computer assisted diagnosis of lung tumors is benign, and the purpose is to classify the tumor. There are many kinds of benign diseases, and the recognition rate is high. One side, the doctor to see the kind of benign tumor, the portrait to see the heart, benign judgment. The recognition rate of benign tumor was 78%. (3)Characteristics of the development and development of the basis of the study, pulmonary artery generator and development of the field. As a result, the boundary of the lung area is the interlobar pleura, and the pulmonary veins are closely connected. These results are useful for the characterization of lung structures and extraction of interlobular pleura.

项目成果

Yasushi Hirano: "Quantification of the spatial distribution of line segments with applications to CAD of chest X-ray CT images"Lecture note on Dugstuhl workshop on theoretical foundation of computer vision. (印刷中).

Yasushi Hirano：“线段空间分布的量化及其在胸部 X 射线 CT 图像 CAD 中的应用”关于计算机视觉理论基础的 Dugstuhl 研讨会的演讲稿。

平野 靖: "距離変換を用いた図形の構造解析手法"日本医用画像工学会論文誌. 20・1. 13-22 (2002)

Yasushi Hirano：“使用距离变换的图形的结构分析方法”日本医学影像工程学会杂志20・1（2002）。

宮下和人: "胸部X線CT像を用いた炎症性小結節の認識の一手法"画像電子学会第200回研究会資料. (印刷中). (2003)

Kazuto Miyashita：“使用胸部 X 射线 CT 图像识别炎症结节的方法”来自图像电子工程师协会 (IMAG) 第 200 届会议的材料（2003 年出版）。

平野 靖: "胸部X線CT像における腫瘤影の含気型・充実型への計算機分類と良悪性鑑別への利用"胸部CT検診. 8・3. 201-204 (2001)

Yasushi Hirano：“胸部X射线CT图像中肿块阴影的计算机分类及其在良恶性鉴别中的应用”胸部CT检查201-204。

Yasushi Hirano: "A Tracking Algorithm for Extracting Ridge Lines in Three Dimensional Gray Images Using Curvature of"Four-Dimensional Hyper Surface. 32・12. 25-37 (2001)

Yasushi Hirano：“利用四维超曲面的曲率提取三维灰度图像中的脊线的跟踪算法”25-37 (2001)。