超音波画像を用いたびまん性肝疾患の定量診断システムの開発

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平成29年度は，世界的にも先進的な振幅分布関数モデルとして提案されたマルチレイリーモデルを基本として，実際の組織構造が未知の臨床超音波画像に対して肝線維化を高精度に評価する手法を開発した。マルチレイリーモデルを用いることで，与えられた肝超音波画像から正常組織，線維組織，低エコー組織などの各組織を個別かつ定量的に抽出・可視化できるが，マルチレイリーモデルにより各組織を正しく評価するためには実際の肝組織の構成要素数に合わせた成分数のマルチレイリーモデルを用いる必要がある。しかし，実際の肝組織の構成要素数は肝線維化の進行度や解析領域の位置に応じて変化するため，組織構造が未知の臨床超音波画像に対してマルチレイリーモデルを用いた肝線維化評価を正しく行うためには解析領域内の組織構成要素数をあらかじめ推定する必要がある。解析領域内の組織の構成要素数を推定するため，マルチレイリーモデル推定の入力値であるエコー振幅統計量に着目した。エコー振幅統計量の分布領域が組織の構成要素数に応じて変化することに着目し，エコー振幅統計量に対する閾値処理で組織の構成要素数を推定する新たな手法を提案した。閾値の決定法としてマハラノビス距離を導入することで，組織の構成要素数を正しく判定する統計的な確率を制御することが可能になり，定量的に組織の構成要素数を推定できた。推定した組織構成要素数に応じた成分数のマルチレイリーモデルを用いることで，実際の組織構造が未知の臨床超音波画像に対して肝線維化を正しく定量的に評価することが可能になった。本成果は，臨床的に十分な精度をもつ定量診断システムを実現する上で重要な成果であり，その意義は学術集会での受賞や学術論文への採択により認められた。