PET／CT画像におけるConvolutional neural networkと従来型の特徴量を併用した肺結節自動検出手法の改良

摘要

PET／CT画像を用いた肺結節の自動検出手法では，形状特徴量と識別器を利用した偽陽性削除処理が行われてきた．本研究ではConvolutional neural network（CNN）による偽陽性推定処理を加えることで検出処理の改良を試みた．本手法では，CT画像に見られる塊状パターンを動的輪郭フィルタで自動検出し，PET画像においては高集積領域を閾値処理により自動検出する．それらを統合した結果を初期候補領域とし，それらから得た形状特徴量とCNNによる偽陽性推定結果を2種類のSVMに入力することで偽陽性を削除する．104症例のPET／CT画像を用いた検証の結果，真陽性率を維持しながら偽陽性は従来手法の半数に軽減することを確認した．