JP5124852B2 - 中皮腫とアスベスト肺に関する医用画像診断支援装置と画像診断支援プログラム - Google Patents
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Description
環境省と厚生労働省は、アスベストで健康被害を受けた患者を救済することを目的として、2006年に患者認定のための医学的基準をまとめ、健康被害のうち、中皮腫は原則として全員を救済対象とし、肺がんについては、アスベストを吸い込んだ際にできる「胸膜プラーク」と「肺組織(肺野)の硬化(線維化)」が見られることなどを条件としている。このため、アスベスト健診においては、医師は、CT画像の膨大な数のデータを正確に検診しなければならない。
Hillerdalら(1980)は原発性肺がん症例のうち、石綿曝露のある症例では60〜70%に胸膜プラークが見られるが、無い例では1〜2%のみであり、胸膜プラークが石綿曝露の良い指標となることを明らかにしている。
また、石綿曝露量が多いほど胸膜プラークの発生率が高いことが報告されており、胸部エックス線で石綿肺所見を有しない石綿曝露によっても胸膜プラークが発生することも報告されている。
胸部HRCT(High-Resolution CT)の所見としては、(1)小葉内間質肥厚像及び小葉間隔壁肥厚像、(2)胸膜下曲線様陰影、(3)肺実質内帯状像、(4)胸膜下楔状像、(5)スリガラス状陰影、があげられる。石綿肺は高濃度の石綿曝露によって発生する疾患であり、進行した石綿肺の場合、蜂巣状(honeycombing)を呈する。軽度(早期)の石綿肺の診断に際しては、胸部HRCTの上述の所見が参考になるものの、決め手とはならない。むしろ、石綿以外の間質性肺線維症との鑑別には、胸部CT検査での胸膜プラーク所見の方が重要であると言われている。
1)被検体の胸部組織を撮影した医用画像を読込む画像読込手段と、
2)医用画像から胸膜プラーク候補を抽出するプラーク候補抽出手段と、
3)医用画像から肺野の繊維化領域を抽出する繊維化領域抽出手段と、
4)プラーク候補抽出手段により抽出されたプラーク画像領域の三次元画像を生成するプラーク三次元画像生成手段と、
5)繊維化領域抽出手段により抽出された肺野の繊維化を数値化して肺野別にその強度分布を測定する強度分布測定手段と、
6)プラーク三次元画像生成手段により得られるプラーク三次元画像および強度分布測定手段により得られる肺野の繊維化の強度分布を表示する表示手段と、
を備えることを特徴とする。
次に、スリガラス状陰影の定量的評価は、CT値が−300〜100の範囲内の肺野高吸収域の体積測定の結果を用いて評価されるものである。
また、肺野高吸収域と細気管支拡張の定量的評価は、CT値が−300〜100の範囲内の肺野高吸収域の体積測定および細気管支の体積測定の結果を用いて評価されるものである。
また、気管支の牽引像の定量的評価は、二値化による気管支の検出と芯線部分の微分不連続点の数の測定結果を用いて評価されるものである。
また、気管支と肺血管像の辺縁不整の定量的評価は、気管支と肺血管の抽出およびそれぞれの内腔表面の不連続点の測定結果を用いて評価されるものである。
そして、これら5つの評価項目の各々に対して、段階的に定量的評価し数値化し、肺野別にその強度分布を測定する。
コンピュータを用いて医用画像診断支援を行う画像診断支援プログラムであって、
コンピュータを、
1)被検体の胸部組織を撮影した医用画像を読込む画像読込手段と、
2)医用画像から胸膜プラーク候補を抽出するプラーク候補抽出手段と、
3)医用画像から肺野の繊維化領域を抽出する繊維化領域抽出手段と、
4)プラーク候補抽出手段により抽出されたプラーク画像領域の三次元画像を生成する三次元画像生成手段と、
5)繊維化領域抽出手段により抽出された肺野の繊維化を数値化して肺野別にその強度分布を測定する強度分布測定手段と、
6)三次元画像生成手段により得られるプラーク三次元画像および強度分布測定手段により得られる肺野の繊維化の強度分布を表示する表示手段と、
して機能させることを特徴とする。
図1に、本実施形態に係る医用画像診断支援装置1のハードウェア構成図を示す。医用画像診断支援装置1は、被検体の断層像を撮影する医用画像撮影装置2とLAN(Local Area Network)などの通信ネットワーク3を介して接続されている。医用画像撮影装置2は、X線CT装置を用いて被検体の断層像を生成する。なお、X線CT装置の他、MR装置、PET装置などを断層像の撮影装置とすることも可能である。
医用画像診断支援装置1のCPU11は、上記の画像診断支援プログラムを磁気ディスク13から読み出して主メモリ12にロードし、コンピュータを上記各手段(21〜26)として機能させる。
1)先ず、画像読込手段21で、被検体の胸部組織を撮影した胸部X線CT画像を医用画像撮影装置2から読込む(ステップS1)。
2)次に、プラーク候補抽出手段22で、読み込んだ胸部X線CT画像を画像解析して胸膜プラーク候補を抽出する(ステップS2)。具体的な画像解析は、CT断層画像を二値化した後、輪郭追跡を行い、胸膜プラーク候補の抽出を行っている。
3)次に、繊維化領域抽出手段23で、読み込んだ胸部X線CT画像から肺野の繊維化領域を抽出する(ステップS3)。ここで、上記2)の処理と、この3)の処理は前後してもかまわない。
4)そして、プラーク三次元画像生成手段24で、上記ステップS2で抽出されたプラーク画像領域の三次元画像を生成する(ステップS4)。
5)次に、強度分布測定手段25で、繊維化領域抽出手段により抽出された肺野の繊維化を数値化して肺野別にその強度分布を測定する(ステップS5)。胸膜プラークの検出と肺野の繊維化が強ければアスベスト肺と中皮腫とほぼ診断が行えることから、一次検診として、胸部X線CT画像のデータから繊維化領域抽出手段により抽出された肺野の繊維化を数値化して肺野別にその強度分布を測定することとしたのである。
6)最後に、表示手段26で、上記ステップS4により得られるプラーク三次元画像および上記ステップS5により得られる肺野の繊維化の強度分布をモニタ15に表示する(ステップS6)。
以下に、各項目の定量的評価について説明する。
ここでは、蜂窩肺について定量的評価(ステップS51)について説明する。
先ず、蜂窩肺の低吸収域を二値化した後、ラベル付けを行い、ハニカム部を円と見做して直径とその面積を測定する。そして、肺野全体(骨を除く)に占める割合を求めることで繊維化の度合いを算出する。
図5に、蜂窩肺患者のCT画像(二値化前)を示す。図5において、番号2〜11の矢印の先に示している部分が、ハニカム部である。この2〜8および10〜11のラベル付けされたハニカム部の直径、面積および密度の測定結果を表1に示す。
図6は、図5の蜂窩肺患者のCT画像から測定した肺野部分の繊維化の度合い(度数)を示すヒストグラムである。図6のヒストグラムにおいて、CT値が−1000は空気を示す。健常者では肺野はほとんど空気であることから、CT値が−1000付近に鋭いピークが現れる。これに対して、アスベスト肺と中皮腫の患者では繊維化のためCT値が−1000以上の低吸収域に広がってしまうというデータとなる。
また、図7は、図6のヒストグラムに、アスベスト肺と中皮腫の患者の患部のみの関心領域(ROI:Region of interest)データを加えたものである。図7(1)は頻度度数の最大を180に設定したものであり、図7(2)は頻度度数の最大を800に設定したものである。度数180とは度数180までの部分を拡大していることを示しており、同様に、度数800とは度数800までの部分を拡大していることを示している。また、図7においてはCT値の幅を8として平滑化している。
図7(1)及び(2)に示されるように、蜂窩肺患部および患者患部は、正常肺全体および健常者全体と比べて、CT値が−1000〜−200ぐらいまでの頻度が高く、繊維化を反映しているのが確認できる。
このような特性を用いて、蜂窩肺の定量的評価は、正常肺全体および健常者全体と比べて、CT値が−1000〜−200ぐらいまでの頻度がどの程度高いかについて5段階にレベル分けして評価を行っている。
次に、スリガラス状陰影の定量的評価(ステップS52)について説明する。スリガラス状陰影の定量的評価は、CT値が−300〜100の肺野高吸収域の体積を測定して行う。スリガラス状陰影の体積測定は、例えば、図8に示すようなスライドからスリガラス状陰影を特定して、ボクセル(voxel)積算による体積測定を行う。ここで、スリガラス状陰影はCT値の band
passフィルタを用いて抽出している。例えば、band passフィルタは、CT値で−50〜100のものを用いて抽出できる。このようにして抽出したスリガラス状陰影のスライドから、スリガラス状陰影の面積を算出する。下表2は、算出の例として、10枚のスライド(スライスno.1〜10)におけるスリガラス状陰影面積を示したものである。
図9にスリガラス状陰影の定量的評価対象のCT画像を、図10にスリガラス状陰影のボリューム表示画面の一例を示す。なお、図10において処理が不完全で肋骨も見えてしまっている。
スリガラス状陰影の定量的評価は、CT値が−300〜100の範囲内の肺野高吸収域の体積測定の結果に基づいて5段階にレベル分けして評価を行っている。
次に、肺野高吸収域と細気管支拡張の定量的評価(ステップS53)について説明する。肺野高吸収域と細気管支拡張の定量的評価は、CT値が−300〜100の範囲内の肺野高吸収域の体積の測定および細気管支の体積測定を行っている。
肺野高吸収域の体積の測定および細気管支の体積は、スリガラス状陰影の定量的評価における肺野高吸収域の体積測定と同様にボクセル(voxel)積算を用いて算出している。
肺野高吸収域と細気管支拡張の定量的評価は、CT値が−300〜100の範囲内の肺野高吸収域の体積の測定および細気管支の体積測定の結果に基づいて5段階にレベル分けして評価を行っている。
次に、気管支の牽引像の定量的評価(ステップS54)について説明する。気管支の牽引像の定量的評価は、二値化による気管支の検出を画像解析で行った後に、芯線部分の微分不連続点の数の測定を行い、その測定結果に基づいて5段階にレベル分けして評価を行っている。具体的には、図11のように気管支の吸収域で二値化を行った後、図12のようにシュリンキングで細線化し不連続点を検出することにしている。
最後に、気管支と肺血管像の辺縁不整の定量的評価(ステップS55)について説明する。気管支と肺血管像の辺縁不整の定量的評価は、気管支と肺血管を画像解析にて抽出し、それぞれの内腔表面の不連続点の測定を行い、その測定結果に基づいて5段階にレベル分けして評価を行っている。なお、図13は健常者の処理前画像である。
図14は、検出された胸膜プラーク画像の3次元表示と、肺野の繊維化の肺野別の数値化データ表示のコンピュータ画面の一例である。このように検出された胸膜プラーク画像の3次元表示と、肺野の繊維化の肺野別の数値化データを表示させることができるため、医師の負担軽減、誤診断(アスベスト肺や中皮腫の発症の看過)の防止を図ることができるのである。
また、肺繊維化の定量的評価に関しては、アスベスト肺や喫煙による肺繊維症その他の肺繊維症のCT画像を用いた三次元画像データ処理による自動診断の機能開発を行い、症例を増加させることによる精度の向上を図る。
さらに、胸膜のプラークの自動検出に関して、胸膜の病変を自動診断する機能を本医用診断支援装置に機能追加を図る。中皮腫、肺結核、肺繊維症を用いた胸膜の胞厚データの三次元画像データ処理による自動診断の機能開発を行い、症例を増加させることによる精度の向上を図る。
2 医用画像撮影装置
3 通信ネットワーク
11 スリガラス状陰影部
Claims (10)
- 被検体の胸部組織を撮影した医用画像を読込む画像読込手段と、
前記医用画像から胸膜プラーク候補を抽出するプラーク候補抽出手段と、
前記医用画像から肺野の繊維化領域を抽出する繊維化領域抽出手段と、
前記プラーク候補抽出手段により抽出されたプラーク画像領域の三次元画像を生成するプラーク三次元画像生成手段と、
前記繊維化領域抽出手段により抽出された肺野の繊維化を数値化して肺野別にその強度分布を測定する強度分布測定手段と、
前記プラーク三次元画像生成手段により得られるプラーク三次元画像および前記強度分布測定手段により得られる肺野の繊維化の強度分布を表示する表示手段と、
を備えることを特徴とする医用画像診断支援装置。 - 前記肺野の繊維化を数値化して肺野別にその強度分布を測定する強度分布測定手段は、蜂窩肺,スリガラス状陰影,肺野高吸収域と細気管支拡張,気管支の牽引像,気管支と肺血管像の辺縁不整の各項目を定量的評価し数値化するものであることを特徴とする請求項1に記載の医用画像診断支援装置。
- 前記蜂窩肺の定量的評価は、蜂窩肺のCT値が−700〜−300の範囲内の低吸収域を二値化してハニカム部の面積密度を測定し、蜂窩肺の前記低吸収域の成分分析を行い、評価されるものであることを特徴とする請求項2に記載の医用画像診断支援装置。
- 前記スリガラス状陰影の定量的評価は、CT値が−300〜100の範囲内の肺野高吸収域の体積測定の結果を用いて評価されるものであることを特徴とする請求項2に記載の医用画像診断支援装置。
- 前記肺野高吸収域と細気管支拡張の定量的評価は、肺野高吸収域の体積の測定および細気管支の体積測定の結果を用いて評価されるものであることを特徴とする請求項2に記載の医用画像診断支援装置。
- 前記気管支の牽引像の定量的評価は、二値化による気管支の検出と芯線部分の微分不連続点の数の測定の結果を用いて評価されるものであることを特徴とする請求項2に記載の医用画像診断支援装置。
- 前記気管支と肺血管像の辺縁不整の定量的評価は、気管支と肺血管の抽出およびそれぞれの内腔表面の不連続点の測定の結果を用いて評価されるものであることを特徴とする請求項2に記載の医用画像診断支援装置。
- 前記医用画像は胸部X線CT画像であることを特徴とする請求項1に記載の医用画像診断支援装置。
- コンピュータを用いて医用画像診断支援を行う画像診断支援プログラムであって、
前記コンピュータを、
被検体の胸部組織を撮影した医用画像を読込む画像読込手段と、
前記医用画像から胸膜プラーク候補を抽出するプラーク候補抽出手段と、
前記医用画像から肺野の繊維化領域を抽出する繊維化領域抽出手段と、
前記プラーク候補抽出手段により抽出されたプラーク画像領域の三次元画像を生成する三次元画像生成手段と、
前記繊維化領域抽出手段により抽出された肺野の繊維化を数値化して肺野別にその強度分布を測定する強度分布測定手段と、
前記三次元画像生成手段により得られるプラーク三次元画像および前記強度分布測定手段により得られる肺野の繊維化の強度分布を表示する表示手段と、
して機能させることを特徴とする画像診断支援プログラム。 - 前記強度分布測定手段は、蜂窩肺,スリガラス状陰影,肺野高吸収域と細気管支拡張,気管支の牽引像,気管支と肺血管像の辺縁不整の各項目を定量的評価し数値化するものであることを特徴とする請求項9に記載の画像診断支援プログラム。
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