モルフォロジー演算を用いた歯科パノラマX線写真上の頸動脈石灰化の自動検出法

摘要

近年，頸動脈の石灰化は動脈硬化症の進行を予測するための指標の一つとして期待されている.歯科診療で撮影される歯科パノラマX線写真上では，頸動脈石灰化が描出されることがあるため，検知が可能である.本研究の目的は，歯科疾患の診断に使用されるパノラマX写真の付加的な評価として，頸動脈石灰化を自動検出する手法の開発である.提案手法では，まず初めに，下顎骨の輪郭線の変曲点を用いて関心領域を設定する.次に，石灰化の初期候補領域をトップハットフィルタと2値化によって得る.最後に，候補領域の位置や面積，円形度などをもとにルールべース法とサポートベクターマシンを用いて偽陽性の削除を行う.石灰化を含む34症例と，正常な66症例の計100症例の歯科パノラマX線写真を用いて交差検定を行った結果，感度が90%のとき偽陽性数が4.3個/症例（80%のとき，1.9個/症例）となった.実験結果より，提案手法の有用性が示唆された.%The purpose of this study is to develop an automated scheme of carotid artery calcification (CAC) detection on dental panoramic radiographs (DPRs). The CAC is one of the indices for predicting the risk of arteriosclerosis. First, regions of interest (ROIs) that include carotid arteries were determined on the basis of inflection points of the mandibular contour. Initial CAC candidates were detected by using a grayscale top-hat filter and a simple grayscale thresholding technique. Finally, a rule-based approach and a support vector machine to reduce the number of false positive (FP) findings were applied using features such as the area, location, and circularity. A hundred DPRs were used to evaluate the proposed scheme. The sensitivity for the detection of CACs was 90% with 4.3 FPs (80% with 1.9 FPs) per image. Experimental results showed that our computer-aided detection scheme might be useful to detect CACs.