テクスチャ解析とSVMを用いた三次元胸部X線CT画像におけるびまん性肺疾患に起因する異常陰影のパターン分類

摘要

本論文では三次元胸部X線CT画像上で視認される，びまん性肺疾患による異常陰影パターンをrn直方体形状の三次元関心領域に基づく解析により分類する方法を提案する．解析対象となる陰影パターンは放射rn線科医との検討の上，塊状陰影（コンソリデーション），Ground-Glass Opacity（GGO），Crazy-Paving，蜂rn巣状陰影，粒状影，肺気腫，正常の7種類とした．これらのパターンを，同時共起行列及びランレングス行列rnに基づく二次統計量，線状陰影，粒状影などの構造を抽出した結果を用いて計算される特徴量から構成されるrn特徴ベクトルを，Support Vector Machineを用いて分類する．この手法を117症例から3人の放射線科医がrn用手的にマーキングした陰影パターン上に置いた関心領域（3087個）それぞれについて特徴ベクトルを計算し，rnleave-one-out法により識別率を評価した．識別率はCrazy-Pavingを除き85%以上となった．また，この手法rnをGUIソフトウェア上に実装することにより，用意した関心領域のみではなく肺野全体への適用，及び今後のrn臨床実験への利用を容易にできるようにした．