画像処理技術の医療応用

東京理科大学

基礎工学部・電子応用工学科

相川 直幸

2015/11/26

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背景CT・MRI・PET/SPECT などの医用画像データは，DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine)という規格によって管理されています．

解析と診断が重い負担

誤診を引き起こす

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医療画像処理で行うこと

�画像の前処理（画質の改善）

�ノイズ除去（線形フィルタ処理、非線形フィルタ処理）

�エッジ抽出

�コントラスト調整

�など

�医療画像処理

�画像解析

�画像認識

�画像計測

�など

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形状抽出（血管）に当たっての問題点は

技師の手作業レタリングによる高精度抽出

Problem ： 技師の作業量増，作業時間増

血管などを鮮明に映すための造影剤使用

Problem ： アレルギー反応，腎不全などの副作用

→ 非造影画像からの形状抽出アルゴリズムが望まれる

非造影の場合・・・

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血管抽出

形状補正モルフォロジ

血管はどこ？

特定領域（血管）抽出

MIP法を用いた処理領域設定

画像画像画像画像3次元化次元化次元化次元化

↓

MIP適応適応適応適応

↓

スプライン補間スプライン補間スプライン補間スプライン補間

↓

内側環状構造内側環状構造内側環状構造内側環状構造特定特定特定特定 **

* * ** *

・

→

↓

処理領域決定処理領域決定処理領域決定処理領域決定

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特定領域（血管）抽出

非造影非造影非造影非造影 原画像原画像原画像原画像 造影造影造影造影 原画像原画像原画像原画像

血管境界部分のコントラストの差が明確！！血管境界部分のコントラストの差が明確！！血管境界部分のコントラストの差が明確！！血管境界部分のコントラストの差が明確！！

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画素値ヒストグラムの比較

非造影非造影非造影非造影 原画像原画像原画像原画像

造影造影造影造影 原画像原画像原画像原画像

- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

輝度値輝度値輝度値輝度値

画素

数画

素数

画素

数画

素数

輝度値輝度値輝度値輝度値

画素

数画

素数

画素

数画

素数

Down

血管領域分移動血管領域分移動血管領域分移動血管領域分移動

造影強調部分造影強調部分造影強調部分造影強調部分

透過関数による輝度値補正

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非造影非造影非造影非造影 原画像原画像原画像原画像輝度値輝度値輝度値輝度値

画素

数画

素数

画素

数画

素数

●

輝度値輝度値輝度値輝度値

画素

数画

素数

画素

数画

素数

①頂点①頂点①頂点①頂点P検出検出検出検出

②処理幅②処理幅②処理幅②処理幅W設定設定設定設定

wide =Pの左右極点座標幅の左右極点座標幅の左右極点座標幅の左右極点座標幅

2

③左図範囲内で更新③左図範囲内で更新③左図範囲内で更新③左図範囲内で更新

非造影非造影非造影非造影 処理処理処理処理画像画像画像画像

？？？？In(i,j,k)

Wide

)P(In(i,j,k)RateOut(i,j,k) +−×= 1

51.Rate =

●

●

P

P1

P2

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補正後の結果

非造影非造影非造影非造影 原画像原画像原画像原画像造影造影造影造影 原画像原画像原画像原画像 非造影非造影非造影非造影 処理処理処理処理画像画像画像画像

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モルフォロジ処理

DilationDilationDilationDilation ((((膨張処理膨張処理膨張処理膨張処理))))

ErosionErosionErosionErosion ((((収縮処理収縮処理収縮処理収縮処理))))

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モルフォロジ処理例（２D）

白色：抽出対象（血管）

他部分と接触分離成功 抽出可能

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モルフォロジ処理例（３D）

腹部CT画像に適応

シミュレーション結果

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患者001 ： 512pixel × 512pixel × 55slice

Proposed Contrasted

シミュレーション結果

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患者002 ： 512pixel × 512pixel × 55slice

ContrastedProposed

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赤血球抽出のためのハフ変換

円の特徴量 重心：x座標、y座標直径：d

New Software “Minazo (Ver. 1.0)” for Detection of Cancer Cells

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Minamizono, T.; Aikawa, N.; Ariyasu, S.; Aoki, S. (Fac. Ind. Sci. &Tech, Fac. Pharm. Sci., andCenter for Technologies against Cancer (CTC), Tokyo University of Science)

異常細胞の検出結果

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原画像 潰れた細胞 膨張細胞

総細胞数 潰れた細胞 膨張細胞

目測 1957 79 68

提案法 1955 71 71

• 細胞の型状の違いをガボール特徴量空間から判別することが可能

• 細胞領域を正確に抽出することで分類精度が向上提案法では誤差が１％以下に抑制

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新規性・優位性新規性・優位性新規性・優位性新規性・優位性

� 医学的な知⾒のデータベースを利⽤し、多次元情報の効率の

よい認識に関わる新たな数学的⼿法による学習型の診断⽀援

システムの開発へ発展可能であり、診断⽀援制度も向上して

いくと考えられる

� いろいろな画像処理テクニックを使うことで、画像解析、画

像認識、画像計測の向上が⾒込まれる

想定される用途想定される用途想定される用途想定される用途

� ⼤病院のみならずクリニックなどの⼩規模医療機関

� 医療機器メーカ、組み込み機器開発メーカ、IT関連

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実用化に向けた課題実用化に向けた課題実用化に向けた課題実用化に向けた課題

� 高性能なCPUを持たないヒューマンセンタード機器（タブレット型）の開発

� 細部の血管抽出

� 学習型支援システム構築するための医学的な知⾒のデータ

ベースの作成

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発明の名称 ：医療画像表示制御装置及びプログラム出願番号 ： 2010-042591公開番号 ： 2011-177241登録番号 ： 5618129発明者 ：相川 直幸、岸本 英博、曽我 公平

出願人 ： (学)東京理科大学、同朋学園、(独)がん研センタ

発明の名称 ：医療画像処理装置、方法、及びプログラム

出願番号 ： 2011-250806公開番号 ： 2013-103080登録番号 ：発明者 ：相川 直幸、薄井 英行出願人 ： (学)東京理科大学

発明の名称 ：対象物検出装置及びプログラム出願番号 ： 2014-252388公開番号 ：登録番号 ：発明者 ：相川 直幸出願人 ： (学)東京理科大学

本技術に関する知的財産権本技術に関する知的財産権本技術に関する知的財産権本技術に関する知的財産権

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問い合わせ先問い合わせ先問い合わせ先問い合わせ先

〒〒〒〒162162162162----8601860186018601 東京都新宿区神楽坂東京都新宿区神楽坂東京都新宿区神楽坂東京都新宿区神楽坂1111丁目丁目丁目丁目3333番地番地番地番地

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URAURAURAURA 国本国本国本国本 幸紀幸紀幸紀幸紀

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ご清聴ありがとうございました