カテゴリー別k近傍パターンの平均類似度に基づく肺結節陰影の識別

摘要

我々はこれまで胸部X線CT画から肺結節（肺がん候補）を抽出するためのフィルタとして可変N－Qunitフィルタと正値集中度リングフィルタの2種類のフィルタを開し，それらの用による初期候補領域抽出法を提案した．本論文ではその後段の偽陽性陰影削減処理として入力パターンに対するカテゴリーごとのk近傍パターンの平均類似度を用いた識別法の適用を提案する．量として関心領域の濃度分布そのものを利用し，類似性評価に正規化相互相関を用いる．この手法はMitaniらによって提案されたカテゴリーごとのk近傍パターンによる平均パターンと入力パターンとの距離に基づく識別手法に類似する概念に帰着できる． 更に異常カテゴリー側評価値と正常カテゴリー側評価値との比を候補陰影の異常度として定義し，この異常度に対するしきい値処理により識別性能をROC解析可能とした．また，異常カテゴリーの訓練パターン不足解消のために回転パターンを擬似的な訓練パターンとして追加し利用する方法や，結節と血管の形状の差異を強調する窓関数の適用も採用した．本手法を初期候補領域に適用したところ真陽性率90％でおよそ90％の偽陽性陰影を削減できた．