葉間裂強調処理と分葉統計形状モデルに基づく三次元胸部CT画像からの肺葉自動分割

摘要

Understanding shape of lobulation is necessary for diagnosis and planning for limited surgery of lung cancer, but it is difficult because of a great variety of lobulation. In this study, we constructed lobulation statistical shape model in order to analyze its variety. We studied automated lung lobe segmentation using fissure enhancement and model fitting. We applied proposed method to 30 non-contrast-enhanced chest CT images without lesion. The result of segmentation by the proposed method was validated by comparing with the result of hand-operated method. As the result, surface error was 1.60 ± 0.70 cm, and volume overlap was 89.1 ± 4.1 %.%肺がんの診断・手術計画には肺の分葉構造の把握が必要不可欠である.しかし，分葉形状は個人差が大きいため，肺葉の自動分割を行うためには多様な分葉のバリエーションを統計的に把握することが重要である.そこで本研究では，分葉統計形状モデルを作成し，葉間裂強調処理結果に作成したモデルを当てはめることで三次元CT画像からの肺葉自動分割を行う手法を提案した.病変を持たない非造影胸部CT画像30症例に提案手法を適用し，手動抽出結果に対して表面誤差，一致度を比較することで評価を行った.実験の結果，各肺葉の表面誤差は1.60±0.70cm，一致度は89.1±4.1％であった.