肺がんCT検診のための画像選別法

摘要

近年のCTの進歩により，CT画像は高精細化が実現されている．高精細なCT画像は膨大なデータ量であり，読影医師の負担増加が問題となっている．この　CT画像が持つ情報の活用を目的としたComputer-Aided-Diagnosis（CAD）システムに期待が持たれており，研究開発が進められている.実際の臨床では装置，撮影者，撮影条件などが異なる多様な検査が実施されている．特定の臓器，症例を対象として開発した診断支援技術が臨床でその性能を十分に示すために，多様な撮影からの適切な撮影の選択が必要である．本研究は肺がんCT検診の画像選別法を構築する．これはDICOM画像の付帯情報と画像情報を用いる．まず付帯情報を用いて撮影条件等を識別し，次に画像情報を用いて検査部位を識別する．検査部位の識別法はCT画像から抽出した骨・空気・軟部組織領域の多層構造による表現と楕円フィッティングによる骨領域の表現を用いた手法とする．%Automated distinction of medical images is an important preprocessing in Computer-Aided Diagnosis (CAD) systems. CAD systems have been developed using medical image sets with specific scan conditions and body parts. In this paper, we describe an automated distinction of DICOM images as a preprocessing for lung cancer CAD system. Firstly, the textual meta information such as scan conditions of DICOM image is distinguished. Secondly, the DICOM image is set to distinguish the body parts which are detected by image processing. The method is effective to the practical use of lung cancer CAD system in medical sites.