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コンピュータ支援診断とは
コンピュータ支援診断 computer-aided diagnosis
(CAD)とは,コンピュータが画像情報の定量化および分析を行い,その結果を“第2の意見”(second
opinion)として医師が画像診断へ積極的に利用することである.
従来
CAD解析
第2の意見
医師による読影診断
画像情報のみを医師に提示
画像情報+コンピュータの解析結果
CT
MRI
X線 etc.
医用画像
・CADに期待されるもの
診断の“質と生産性”の改善
質 : 診断の正確度や再現性
生産性 : 診断に要する時間の短縮
・CADを構築するために必要なもの
医学領域 対象病変に関する医学所見
医師の画像診断ロジック
画像サンプル(大量に)
工学領域 画像工学,統計学,パターン認識,人工知能
コンピュータ情報処理,プログラミングスキル
CADの種類 Computer Aided Detection
→ CADe 存在診断支援
Computer Aided Diagnosis
→ CADx 鑑別診断支援
病変を疑う部位にマーキングして示す
良悪性の度合いを数値化して示す
Subtle, difficult nodules in HRCT
K. Doi: Computer-aided diagnosis in medical imaging: Historical review, current status and future
potential, Computerized Medical Imaging and Graphics, 31, 198-211, 2007.
average
confidence
ratings by 16
radiologists
without
computer
output
with computer
output
“Obvious” nodules in HRCT
K. Doi: Computer-aided diagnosis in medical imaging: Historical review, current status and future
potential, Computerized Medical Imaging and Graphics, 31, 198-211, 2007.
average
confidence
ratings by 16
radiologists
without
computer
output
with computer
output
CADの対象 (研究事例)
• noduleの形状を凸状のガウス分布と仮定し,リングフィルタ・ディスクフィルタの最大値の差を出力値とする.
• 3次元に拡張して適用する.
• テンプレート画像とnoduleの類似度を相互相関係数によって計算してnoduleの検出を行う方法.
• テンプレートは3次元のガウス関数により作成する.
テンプレート画像とその鳥瞰図 nodule画像の一例とその鳥瞰図
• 3次元ボリュームデータより3次元曲面形状を求めることによりnoduleを検出する方法.
• shape indexとは3次元曲率による曲面の形状指標であり,球状に近い形状をもつnoduleと円柱状に近い形状をもつ血管のshape indexの違いを利用する.
shape indexと表面形状との関係
-0.50 -0.25 0.0 0.25 0.50
CADの歴史
computer automated diagnosis computer aided diagnosis
R.M. Nishikawa: Current status and future directions of computer-aided diagnosis in mammography,
Computerized Medical Imaging and Graphics, 31, 224-235, 2007.
Radiology誌
濃度分解能
4bits(16階調)
日本のCAD研究
文部科学省科学研究費補助金 特定領域
「多次元医用画像の知的診断支援」 平成15~18年度
研究項目
・人体内部構造の三次元モデリング
・CADの汎用化と高度化
・可視化と実時間検査支援
・モダリティ融合CADの開発
・CADの基盤技術
研究代表者
・小畑秀文(東京農工大学・学長) 研究分担者 ・田村進一(大阪大学) ・仁木 登(徳島大学) ・木戸尚治(山口大学) ・藤田広志(岐阜大学) ・杉本直三(京都大学) ・末永康仁(名古屋大学) ・本谷秀堅(名古屋工業大学) ・池田 充(名古屋大学) ・清水昭伸(東京農工大学)
キーワード: 電体新書
臓器疾病横断型CADシステム
etc.
日本のCAD研究
世界初の商用CAD :ImageChecker
・R2 Technology Inc.
・ImageChecker
・Film-based Mammography
・FDA approval in 1998
・2000年に日本の薬事承認.
世界初の商用CAD :ImageChecker
国内の商用CAD:富士フィルム
CADの使い方
CADは検出支援システ
ムで、医師による読影実施後に使用されるものである。
Fuji Film:http://www.fujifilm.co.jp/corporate/news
/article/ffnr0185.html
マンモグラフィ検診の日米比較
•アメリカ
•罹患率 1/8
•罹患率ピーク 70代
•死亡率 減少傾向
•検診受診率 > 65%
•診療報酬 < $150
• CAD普及率 > 90%
• CAD加算 有り < $17
日本
罹患率 1/23
罹患率ピーク 40代
死亡率 増加傾向
検診受診率 < 20%
診療報酬 < 5000円
CAD普及率 < 13%*
CAD加算 無し
*FFDMの台数に対するCADの導入率(日本のCAD/FFDMの導入数30/240.2007)
CADに対する米国医師の言葉
一度CADを使うと,99%のドクターがCADを手放せなくなる
CADはまだまだ安価ではなく,改善すべき点もあるかもしれないが,自分が見落としてしまった癌を見つけてくれることがある.CADによってたった 1 人の癌でも,自分の代わりに見つけてくれることができれば,それはとても素晴らしい技術である
土井邦雄:特別講演 乳癌検診におけるコンピュータ支援診断(CAD):現状と将来の可能性.第16回日本乳癌検診学会総会,(2006).
上田裕子,マンモグラフィ用CAD,日本放射線技術学会雑誌,63(12),2007
B-CAD:乳腺超音波CAD
Medipattern Corp.: http://www.medipattern.com/
・Medipattern Corp.
・世界初の商用
乳腺超音波CAD
・CADe & CADx
良悪性鑑別
・FDA (USA)
CE (EU)
CMDCAS (Canada)
SFDA (China)
世界初の商用胸部CAD:RapidScreen
・Deus Technologies
現Riverain Medical
・Chest X-Ray CAD
・FDA approval: PMA
・9-30mm nodule
検出能改善に
臨床効果有り
OnGuard:胸部単純X線CAD
・Riverain Medical
旧Deus Technologies
・Chest X-ray CAD
・FDA approval: PMA
・9-30mm nodule
検出能改善に
臨床効果有り
Riverain Medical Inc.: http://www.riverainmedical.com/
ImageChecker CT Lung
Hologic Inc.: http://www.r2tech.com/
http://www.ktvu.com/video/8810657/index.html
・Hologic
旧R2Technology
・Lung CT CAD
・FDA approval: PMA
R2 ImageChecker CT Lung CAD Featured on FOX KTVU 2 News
大腸CAD
肝臓CAD
胸部X線CT画像における腫瘤陰影の自動検出
目的 画像情報から肺腫瘤陰影を自動的に検出するアルゴリズムの構築
背景 肺がんによる死亡者は種々のがんの中でもっと多い.
肺がんの診断には胸部X線画像が用いられてきたが,近年はCTによる肺がん検診が
始まっている.胸部CTによる肺がん検査は肺がんの早期発見に非常に有用である.
CTの1検査では大量の画像が発生(30枚以上)し,医師の読影労力は増大傾向にある.
肺がんを疑う重要な画像所見には,腫瘤陰影がある.
手法 テンプレートマッチング(TM),遺伝的アルゴリズム(GA)などを応用
プロトタイプCADの外観
胸部ヘリカル胸部ヘリカルCTCT画像画像
特徴量解析 → 偽陽性候補削除特徴量解析 → 偽陽性候補削除
胸壁に沿ったテンプレートマッチング胸壁に沿ったテンプレートマッチング((Lung Wall Template Matching :Lung Wall Template Matching :
LWTMLWTM))
→ → 半円形腫瘤陰影の検出半円形腫瘤陰影の検出
遺伝的アルゴリズムに基づいたテン遺伝的アルゴリズムに基づいたテンプレートマッチング(プレートマッチング(Genetic AlgorithmGenetic Algorithm
TemplateTemplate Matching: Matching: GATMGATM))
→ → 類円形腫瘤陰影の検出類円形腫瘤陰影の検出
腫瘤候補腫瘤候補
Before decreasing After decreasing
GATM 161.2 (3223/20) 16.7 (333/20)
LWTM 96.5 (1930/20) 14.2 (283/20)
Total 275.7 (5153/20) 30.8 (616/20)
Diameter(mm) ~10 11~20 21~ Total
GATM 36/51 13/16 6/7 55/74
LWTM 10/15 6/7 1/2 17/24
Total 46/66 19/23 7/9 72/98
検出率
偽陽性候補 (全偽陽性数/全症例数)
Outline of the scheme
GATM: To detect spherical
(circular) nodules.
LWTM: To detect
semicircular
nodules.
A spherical (circular) nodule within the lung area A semicircular nodule on the lung wall
CT images
Nodule candidates
Genetic algorithm
template matching (GATM)
Lung wall
template matching (LWTM)
Decreasing false positives Decreasing false positives
CT images
Nodule candidates
Genetic algorithm
template matching (GATM)
Lung wall
template matching (LWTM)
Decreasing false positives Decreasing false positives
GA template matching
nzkyx
zyx empv /)(
,,
222
An example of a chromosome of GA
x y z s
(x, y, z, s) = (113, 389, 14, 2)
x: 9 bits (Max value 512)
y: 9 bits (Max value 512)
z: 5 bits (Max value 32)
s: 2 bits (Max value 4)
0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0
Spherical (or circular) templates
based on Gaussian distribution
Determination of
cutting position
by GA
Template
selection
by GA
ROI image Template image Observed image
(Chest helical CT images)
Template matching
1
0
21
0
2
1
0,
)()(
))((
n
i bi
n
i ai
bia
n
i i
ba
mbma
mbmaSimilarity
Calculation of cross-correlation as similarity
3D Gaussian distribution for template generation
GATM:Sharing(適応度共有法)
:GAにおける個体
同じような解候補を表す個体が
多くなったときに,それらの個体
間で適応度を共有する.
(適応度を下げる)
↓
・局所解を回避できる
・複数の解候補が得られる
Sharingの例
LWTMによる腫瘤陰影の検出
○: True positive
×: False positive
Entropy
Inver
se d
iffe
rence
mom
ent ○: True positive
×: False positive
Entropy
Inver
se d
iffe
rence
mom
ent
False positive elimination Target Feature Tendency
Mean TP < FP
Standard deviation (Sd) TP < FP
Area small FP < TP < large FP
Circularity (Cir) TP > FP
Irregularity (Irr) TP < FP
Contrast (Cont) TP < FP
Max mean CT value (Mmct) TP < FP
Directional variance
of pixel gradient (Dvpg) TP > FP
Directional cross-correlation
of pixel gradient (Dcpg) TP > FP
Inverse difference moment (Idm) TP < FP
Entropy (Ent) TP > FP
Area small FP < TP < large FP
Contrast (Cont) TP < FP
Candidates
detected by
GATM
Candidates
detected by
LWTM
Target Feature Tendency
Mean TP < FP
Standard deviation (Sd) TP < FP
Area small FP < TP < large FP
Circularity (Cir) TP > FP
Irregularity (Irr) TP < FP
Contrast (Cont) TP < FP
Max mean CT value (Mmct) TP < FP
Directional variance
of pixel gradient (Dvpg) TP > FP
Directional cross-correlation
of pixel gradient (Dcpg) TP > FP
Inverse difference moment (Idm) TP < FP
Entropy (Ent) TP > FP
Area small FP < TP < large FP
Contrast (Cont) TP < FP
Candidates
detected by
GATM
Candidates
detected by
LWTM
Target Feature Tendency
Mean TP < FP
Standard deviation (Sd) TP < FP
Area small FP < TP < large FP
Circularity (Cir) TP > FP
Irregularity (Irr) TP < FP
Contrast (Cont) TP < FP
Max mean CT value (Mmct) TP < FP
Directional variance
of pixel gradient (Dvpg) TP > FP
Directional cross-correlation
of pixel gradient (Dcpg) TP > FP
Inverse difference moment (Idm) TP < FP
Entropy (Ent) TP > FP
Area small FP < TP < large FP
Contrast (Cont) TP < FP
Candidates
detected by
GATM
Candidates
detected by
LWTM
Mean
Sta
nd
ard
dev
iati
on
○: True positive
×: False positive
Mean
Sta
nd
ard
dev
iati
on
Mean
Sta
nd
ard
dev
iati
on
○: True positive
×: False positive
Local mean (Lm)
Local standard deviation (Lsd)
Local directional variance
of pixel gradient (Ldvpg)
Target Feature
Second mean (Scm)
Second area (Scar)
Candidates
detected by
GATM
Candidates
detected by
LWTM
Local mean (Lm)
Local standard deviation (Lsd)
Local directional variance
of pixel gradient (Ldvpg)
Target Feature
Second mean (Scm)
Second area (Scar)
Candidates
detected by
GATM
Candidates
detected by
LWTM
Target Feature
Second mean (Scm)
Second area (Scar)
Candidates
detected by
GATM
Candidates
detected by
LWTM
18 features were used to
eliminated false positives.
Performance
White arrows: eliminated false positives. Red arrow: true positive(=nodule). Black arrow: remained false positive
Detection rate in term of method and size in mm (successfully detected/total count) and the number of FPs
(ratio of FPs/case) obtained from 20 cases (normal 5, abnormal 15) with 98 nodules.
<10 10~20 >20 Total
GATM 35/51 13/16 6/7 54/74
Diameter (mm)
/method
LWTM 10/15 6/7 1/2 17/24
Total 45/66 19/23 7/9 71/98
Before FPs elimination
161.2 (3223/20) 2.9 (58/20)
After FPs elimination
True positives False positives
96.5 (1930/20) 2.6 (51/20)
257.7 (5153/20) 5.5 (109/20)
<10 10~20 >20 Total
GATM 35/51 13/16 6/7 54/74
Diameter (mm)
/method
LWTM 10/15 6/7 1/2 17/24
Total 45/66 19/23 7/9 71/98
Before FPs elimination
161.2 (3223/20)
After FPs elimination
True positives False positives
96.5 (1930/20)
257.7 (5153/20)
検出例
:コンピューターが検出した候補 :医師によって指摘された腫瘤陰影
胸壁に接していない陰影
胸壁に接している陰影
検出できなかった例
肺尖部,肺底部 14
淡い,扁平 7
縦隔に接触 2
気管支部の血管周辺 2
粗大(30mm以上) 1
Total 26
乳房X線画像における微小石灰化像の自動良悪性鑑別
目的 画像情報から微小石灰化像の良悪性鑑別を自動的に行うアルゴリズムの構築
背景 乳がんの罹患率は世界中で増加している.
乳がんの診断には乳房X線画像が用いられる.
乳がんを疑う重要な画像所見には,腫瘤陰影と微小石灰化像がある.
良悪性を精度良く鑑別することは非常に重要である.
乳房X線画像
微小石灰化像 良性? 悪性?
手法 ニューラルネットワーク(ANN),ファジイ推論(FL),遺伝的アルゴリズム(GA)などを応用
ROC解析の結果
Sensitivity:悪性を悪性と正しく判断した割合
Specificity:良性を良性と正しく判断した割合
Accuracy: SensitivityとSpecificityの平均
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
FPF
TP
F
GA-FL (Az=0.95)
FL (Az=0.89)
GA-ANN (Az=0.80)
BP-ANN (Az=0.86)
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
Tru
e-p
osi
tive f
racti
on
False-positive fraction
Sensitivity Specificity Accuracy
BP-ANN
GA-ANN
FL
GA-FL
100% 69% 85%
100% 54% 77%
100% 31% 65%
100% 77% 88%
鑑別アルゴリズムの性能
Method Data set TP TN FP FN Accuracy Sensitivity Specificity
A 9 11 1 3 BP-NN
B 10 7 3 1 82.1% 83.0% 80.8%
A 10 12 0 2 GA-NN
B 10 8 3 0 88.7% 91.7% 86.4%
A 10 11 1 2 Fuzzy
B 10 10 1 0 91.4% 91.7% 91.3%
A 10 12 0 2 GA-Fuzzy
B 10 11 0 0 95.9% 91.7% 100%
BP-ANN
GA-ANN
FL
GA-FL
心臓超音波画像における心筋症の自動鑑別
目的 画像情報から心筋症の鑑別を自動的に行うアルゴリズムの構築
背景 心臓疾患は死亡者の多い3大疾患の一つである.
心臓疾患の診断には超音波画像が用いられている.
定量的・客観的な診断が求められている.
手法 ニューラルネットワーク(ANN),ファジイ推論(FL),遺伝的アルゴリズム(GA)などを応用
Input layer Hidden layer Output layer
who4
wih16
who4wih16
who4wih16
who4wih16
Gene code
Weighting coefficient adjusting
心臓超音波像(拡張末期) 心臓超音波像(収縮末期) 遺伝的アルゴリズムを応用したニューラルネットワークによる鑑別法
ファジィ推論による鑑別方法
鑑別アルゴリズムの性能
脳MR画像における脳梗塞(ラクナ梗塞)の自動検出
目的 画像情報からラクナ梗塞を自動的に検出するアルゴリズムの構築
背景 脳血管疾患は死亡者の多い3大疾患の一つである.
脳血管疾患の診断には頭部MRIが用いられている.
脳血管疾患の重要な所見には,脳梗塞と未破裂性脳動脈瘤がある.
ラクナ梗塞は多発性の梗塞であるため自動検出のメリットは大きい.
手法 2値化,ラプラシアンフィルタなどを応用
2値化法:孤立したラクナ梗塞を検出フィルタ法:他の高輝度領域付近のラクナ梗塞を検出
ラクナ梗塞候補
スライス画像
2値化
面積,円形度,重心位置
ラプラシアンフィルタ
2値化,膨張・収縮
面積,円形度,重心位置
フィルタ法2値化法
②
③
④
ラクナ梗塞の検出フローチャート
元画像: 2値画像ラクナ梗塞(a,b,c)
a
b
c
a,bは検出可能.cは検出できない.
②
2値画像フィルタ処理画像cが検出可能に.
③ ④
①
10症例(81枚:ラクナ数44箇所)に適用した結果
検出条件A 検出条件B
検出率 100% 89%
偽陽性候補 2.7個/画像 0.4個/画像
腹部CT画像から肝臓領域を自動抽出し,肝臓体積を自動計測するアルゴリズムの構築.
目的
腹部CT画像における肝臓領域の自動体積測定
頭部CTA画像における未破裂性脳動脈瘤の自動検出
背景 肝臓疾患の診断には腹部CT画像が用いられる.
肝臓の体積は肝臓疾患の診断において重要な情報である.
手法 ヒストグラム解析,2値化,
ニューラルネットワークなどを応用 肝臓を含む腹部CT画像 肝臓領域抽出過程の画像
頭部CTA画像から血管領域を自動抽出・脳動脈瘤を自動検出するアルゴリズムの構築.
目的
背景 脳動脈瘤の診断には頭部MRAと
頭部CTAが用いられる.
脳動脈瘤は脳血管疾患において非常に重要な所見である.
手法 空間フィルタ,2値化,細線化,
多断面解析などを応用
頭部CTAのボリュームレンダリング画像 主要血管の抽出結果画像
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