脳MR画像に基づいた多発性硬化症病変部の検出法の開発

摘要

多発性硬化症(multiple sclerosis : MS)は,症状や重篤度が病変部の発生部位や形態により異なる.また,進行状況は様々であり,病変部が経時的に変化するという点から,その病変部の発生部位とその形態を特定し,経時的な変化を定量的に求めることは重要である.本研究の目的は,脳MR画像を用いてMSの病変部を検出する方法を開発することである.提案手法は,T1強調画像とFLAIR画像の差分画像における,多重閾値処理と領域拡張法に基づいている.ピクセル値による領域拡張に対する特徴量の変化量をモニターすることによってMS病変候補領域を決定した.候補領域の8個の特徴量を求め,ルールベース法とサポートベクターマシン(SVM)を用いて偽陽性領域を削除した.推案手法を多発性硬化症の4症例の24スライス画像(80個のMS領域を含む)に適応した結果,偽陽性は検出されず,87.5%のMS領域を検出した.