社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS
信学技報
IEICE Technical Report
IE2010-36, PRMU2010-24, MI2010-24(2010-5)
頭部 X 線 CT 画像における脳梗塞の異常所見に関する統計解析
大島 一輝†
原 武史†
周 向栄†
村松 千左子†
坂下 惠治‡
藤田 広志†
†岐阜大学大学院医学系研究科再生医科学専攻知能イメージ情報分野 〒501-1194 岐阜県岐阜市柳戸 1-1
‡大阪府立泉州救命救急センター 〒598-0048 大阪府泉佐野市りんくう在来北 2-24
E-mail: †{oshima, hara, zxr, chisa, fujita}@fjt.info.gifu-u.ac.jp
あらまし 急性期脳梗塞には t-PA(tissue plasminogen activator)静注療法が有効とされている．しかし，合併症の危
険から頭部 CT 画像の読影によって脳出血や広範囲の Early CT sign(以下 ECS)の存在を否定することが治療施行の判
断基準である．本研究では正常脳と ECS の CT 値を解析し，その統計的な違いを検討した．ここでは，まず正常な
頭部 CT 画像 60 症例を位置合わせし，各座標において CT 値の平均値と標準偏差が保存される正常脳モデルを構築
した．次に，解析領域の CT 値を構築した正常脳モデルを用いて標準化し，正常脳モデルと比較した．ECS が存在
する脳梗塞症例 18 症例について Z score を算出した結果，ECS 領域の Z score は正常群のそれと比較して有意な差
を示した．以上から Z score による ECS 領域と正常群との判別が可能であると結論づけた．
キーワード t-PA 静注療法，急性期脳梗塞，X 線 CT 画像，救急医療，早期虚血サイン
Statistical Analysis for Abnormal Findings of Cerebral Infarctions
on Brain X-ray CT Images
Kazuki OSHIMA†
Takeshi HARA†
Xiangrong ZHOU†
Chisako MURAMATSU†
and
Keiji SAKASHITA‡
Hiroshi FUJITA†
†Department of Intelligent Image Information, Division of Regeneration and Advanced Medical Sciences, Graduate
School of Medicine, Gifu University, 1-1 Yanagido, Gifu, 501-1194 Japan
‡Senshu Critical Care Medical Center, 2-24 Rinku Orai-Kita, Izumisano, Osaka, 598-0048 Japan
E-mail: †{oshima, hara, zxr, chisa, fujita}@fjt.info.gifu-u.ac.jp
後 3 時 間 以 内 に 脳 出 血 と 広 範 囲 の ECS を 否 定 す る こ と
1. は じ め に
が 治 療 施 行 の 判 断 基 準 で あ る [3]．MRI の 新 鮮 梗 塞 巣 の
脳 卒 中 は 日 本 人 の 死 因 第 三 位 で あ る [1]．従 来 ，脳 卒
中 の 中 で は 脳 出 血 の 比 率 が 高 い と さ れ て い た が ，近 年 ，
検 出 能 は 著 し い が ， 頭 部 単 純 CT に よ っ て 脳 出 血 と 広
脳 梗 塞 の 占 め る 割 合 が 増 加 し て い る [1]．多 く の 医 療 機
範 囲 な ECS の 否 定 が ， 現 時 点 で 最 も 確 立 し た t-PA 静
関 で 急 性 期 脳 卒 中 に 対 す る 画 像 診 断 は CT 検 査 が 第 一
注 療 法 の 画 像 判 定 基 準 と い え る [5]．
選 択 と さ れ る [2]．し か し ，急 性 期 脳 梗 塞 の 画 像 所 見 は
このような状況の中，専門分野の医師が不在の場合
レンズ核陰影の不明瞭化，島皮質の不明瞭化，皮髄境
や，読影経験の浅い医師であっても，短時間で正確に
界 の 不 明 瞭 化 ，脳 溝 の 消 失 と し て 現 れ る が ，CT 画 像 上
t-PA 静 注 療 法 適 応 の 判 断 基 準 と な る CT 画 像 読 影 を 行
非常に淡く，医師の読影経験と知識が検出に影響する
えるように支援することを目的とした救急医療におけ
と い わ れ る ． こ れ ら は early CT sign(以 下 ECS)と 呼 ば
る コ ン ピ ュ ー タ 支 援 診 断 (CAD: Computer-Aided
れ ， 判 定 者 間 一 致 度 は 0.14～ 0.78， 感 度 は 20～ 87%，
Diagnosis)シ ス テ ム の 開 発 が 期 待 さ れ て い る ．
こ れ ま で 脳 CT 画 像 に お け る 急 性 期 脳 梗 塞 陰 影 の 検
特 異 度 は 56～ 100%で あ る [3]．
急 性 期 脳 梗 塞 に 有 効 な 治 療 法 と し て ， t-PA(tissue
出アルゴリズムに関する研究は，高橋らが画像フィル
plasminogen activator)静 注 療 法 が 挙 げ ら れ る ．こ の 治 療
タ技術を利用してノイズ成分を低減さ せる画像処理手
法は症状改善をもたらす一方，治療開始時間の遅れが
法 を 報 告 し て い る [6]．ま た ，長 島 ら は ，コ ン ト ラ ラ テ
治療の有効性を低くすることに加え，脳内出血などの
ラル差分技術により得られた画像から特徴量を利用し
重 篤 な 合 併 症 を 招 く 可 能 性 が あ る [4]．こ の た め ，発 症
て最終的に急性期脳梗塞を決定する手法を報告してい
- 127 -
Copyright ©2009 by IEICE
る [7]．Maldjian ら は 判 別 指 標 と し て 左 右 脳 実 質 領 域 の
均値を求めた平均値モデル画像と，各座標においての
ヒ ス ト グ ラ ム を 用 い る 手 法 を 報 告 し て い る [8]．
標準偏差を求めた標準偏差モデル画像を作成する．平
本研究では多数の正常脳を用いて各座標において
均 値 モ デ ル 画 像 を Fig.5， 標 準 偏 差 モ デ ル 画 像 を Fig.6
CT 値 の 平 均 値 と 標 準 偏 差 が 保 存 さ れ る 正 常 脳 モ デ ル
に示す．
を 構 築 し ，そ れ を 用 い て ECS 領 域 の CT 値 を 標 準 化 し
た ．そ し て ECS が 存 在 す る 脳 と 正 常 脳 を 判 別 で き る か
否かを検討した．
2. 試 料 画 像
試 料 画 像 と し て ， 非 造 影 頭 部 X 線 CT 画 像 を 使 用 す
る ． 救 急 頭 部 X 線 CT 画 像 は 主 に 頭 頂 部 か ら 眼 球 ， ま
た は 耳 ま で を 撮 影 し た 画 像 で あ る ．詳 細 は Table1 に 示
す．本手法に用いた画像の撮影条件は，医師が現場で
診断に使用するものと同様である．
撮影施設
撮影装置
画像サイズ
空間分解能
濃度分解能
Fig.1 原 画 像
Fig.2 補 正 骨 領 域
Fig.3 脳 領 域
Fig.4 正 規 化 脳 領 域
Fig.5 平 均 値 モ デ ル 画 像
Fig.6 標 準 偏 差 モ デ ル 画 像
Table 1 撮 影 条 件
大阪府立泉州救急救命センター
TOSHIBA 社 製 Aquilion
512×512×24～ 32[voxel]
0.488×0.488×5[mm]
12[bit]
3. 脳 モ デ ル 構 築 と 標 準 化 手 法
本手法では多数の正常症例を用いて正常脳モデル
を 構 築 す る ． 正 常 脳 モ デ ル は 各 座 標 に お い て の CT 値
の平均値を求めた平均値モデル画像と，各座標におい
て の CT 値 の 標 準 偏 差 を 求 め た 標 準 偏 差 モ デ ル 画 像 に
分けられる．これらを用いて異常症例との比較処理を
行う．本手法は，脳のモデル化とモデルを利用した異
常領域の標準化手法の 2 つの手法に分かれる．そして
ECS が 存 在 す る t-PA 静 注 療 法 非 適 応 症 例 (以 下 非 t-PA
症 例 )の CT 値 が ， 正 常 症 例 と ECS の 存 在 し な い t-PA
静 注 療 法 適 応 症 例 (以 下 t-PA 症 例 )に お い て 有 意 に 異 な
るか否かを検討する．
正常脳モデル構築の手順は正中線の推定，回転処理，
脳領域抽出，正規化，重ね合わせ，からなる．閾値処
標 準 化 処 理 を 行 う 前 に 前 処 理 と し て ，脳 モ デ ル 構 築 と
同手法によって対象症例の正規化画像を作成する．次
理を利用して骨領域を抽出した後に，骨領域から内側
に平均値と分散の脳モデルを使って標準化処理を行う．
の輪郭線の傾き変化点を見つける．これにより 前頭稜
こ の 際 に 各 画 像 に お け る 各 座 標 の 濃 度 値 を
と内後頭隆起を抽出し，その 2 点を結び正中線を推定
Pnum(x,y,z)， 各 座 標 の 平 均 値 (Mean) を M(x,y,z)， 標
する．次に推定された正中線の回転処理により傾きを
準 偏 差 (Standard Deviation) を SD(x,y,z)と し た と き ，
調整する．この結果，傾きが補正された骨領域が得ら
以下の式によって各座標の平均値と標準偏差を表す．
れ る ． 元 画 像 を Fig.1 に ， 傾 き が 補 正 さ れ た 骨 領 域 を
こ こ で の num は モ デ ル を 作 成 す る 際 に 使 用 し た 正 常 症
Fig.2 に 示 す ．次 に ，補 正 後 の 骨 領 域 の 内 部 を 抽 出 し 脳
例の症例数である．
領域を得る．頭部の大きさには個人差があるため，抽
出 さ れ た 脳 領 域 を 350×400 画 素 の 領 域 に 正 規 化 す る ．
抽 出 さ れ た 脳 領 域 を Fig.3 に ， 正 規 化 さ れ た 脳 領 域 を
M ( x, y , z ) P
( x, y, z ) / num
num
num
(1)
SDx, y, z
(2)
Fig.4 に 示 す ．こ こ で は ，体 軸 方 向 に つ い て の 位 置 合 わ
せを行う．手動であらかじめ決定した基準スライスを
用いて，それぞれの症例で体軸方向での位置合わせを
行う．そして重ね合わせを行い， 各座標においての平
- 128 -
P
num
num
2
2
( x, y, z ) / num M ( x, y, z )
標 準 化 と は ，変 数 の 尺 度 (原 点 お よ び 単 位 )を 変 換 し て ，
平均値や標準偏差を特定の値に設定する処理である．
デ ー タ の 標 準 化 は ，一 般 に ，平 均 値 を 0，標 準 偏 差 を 1
に 設 定 す る ．こ の 際 の 各 測 定 値 の 得 点 は z 得 点 (Z score)
と呼ばれる．標準化を用いることでスコアの大小比較
ができ，スコアの絶対値が高い領域が正常とは異なる
可 能 性 が 高 く な る ． Z score は 以 下 の 式 で 表 す ．
Zscore
Value( x, y, z ) M ( x, y, z )
SD( x, y, z )
(3)
Fig.7 Z score 画 像
Fig.8 結 果 画 像
次 に (1)か ら (3)の 式 に よ り 得 ら れ た 値 の 範 囲 を 線 形
濃 度 階 調 処 理 に よ っ て -128~+128 に 階 調 処 理 し 結 果 と
す る ．こ れ を 対 象 画 像 の 頭 蓋 内 領 域 に 対 し て 適 用 し た ．
以 上 の 手 法 に よ り Z score の 値 を 持 っ た 画 像 が 作 成 さ
れ ，そ れ を Z score 画 像 と す る ．作 成 さ れ た Z score 画
像 を Fig.7 に 示 す ．
次 に ，標 準 偏 差 を 利 用 し た 閾 値 処 理 に よ っ て Z score
画像の偽陽性削除を行う．正規化した画像から閾値で
脳 溝 を 抽 出 し ， そ の 位 置 情 報 で Z score 画 像 の 脳 溝 部
位 を 削 除 し た ． こ れ は 正 規 化 し た 画 像 と Z score 画 像
Fig.9 ECS の ス ケ ッ チ
では画素の位置情報が変わらないことを利用している．
30
なお，いずれも閾値については経験的に決定した．ま
25
た ， ECS の CT 値 が 正 常 群 同 部 位 よ り も 低 い か 否 か を
頻
20
検 討 す る の で ，Z score が 0 よ り も 高 い 画 素 を 削 除 し た ．
度
15
こ う し て 作 成 さ れ た 画 像 を Fig.8 に 示 す ． 以 下 こ れ を
値
10
結果画像とする．
Fig.10 設 定 し た 解 析 領 域
5
0
結 果 画 像 に お い て ECS の Z score を 調 べ る た め ， 対
- 128
象領域を決定する．放射線技師によるスケッチがある
-96
-64
-32
0
Fig.11 Z score ヒ ス ト グ ラ ム
も の は そ れ を 参 考 に ， 搬 入 直 後 CT の 結 果 画 像 か ら 対
象 領 域 を 目 視 で 決 定 し た ．follow up が あ る も の は そ れ
4. 結 果
を 参 考 に し ， ECS が 見 ら れ る 領 域 ， ま た は 小 さ な 虚 血
モ デ ル は 正 常 症 例 60 例 を 用 い て 3 で 述 べ た 手 法 に
領域を対象領域と定めた．次に左 上と右下の点を手動
より構築した．今回の実験ではモデル構築に用いたも
で設定しそれらの領域がすべて収まる矩形を定め，こ
の と は 別 に 正 常 症 例 25 症 例 ， 脳 梗 塞 症 例 で 非 t-PA 症
れ を 解 析 領 域 と し た ．ECS の ス ケ ッ チ を Fig.9 に 示 す ．
例 18 症 例 ，t-PA 症 例 3 症 例 を 用 意 し ，3 で 述 べ た 手 法
定 め た 解 析 領 域 の 例 を Fig.10 に 示 す ．
により測定値をそれぞれ算出した．測定値を縦軸に取
定 め た 矩 形 の 中 で Z score の 範 囲 が -128 か ら 0 の 領
り ，全 非 t-PA 症 例 ，t-PA 症 例 ，正 常 症 例 の 測 定 値 の 分
域を対象にヒストグラムを求めた．作成されたヒスト
布 を Fig.12 に 示 す ．こ れ に よ り ECS の CT 値 が ，正 常
グ ラ ム を Fig.11 に 示 す ．そ の 後 頻 度 値 が 上 位 10%で あ
症 例 ， t-PA 症 例 と 有 意 に 異 な る か 否 か を 検 討 し た ．
る Z score の 平 均 を 求 め ， こ れ を 対 象 症 例 で の 測 定 値
Fig.3 の 正 常 症 例 と 非 t-PA 症 例 の 結 果 か ら t 検 定 を 行
と す る ． 正 常 症 例 と t-PA 症 例 に お い て は 非 t-PA 症 例
い ， そ れ ぞ れ の 平 均 値 は 有 意 水 準 1%で 有 意 差 を 得 た
と同じ方法で結果画像を作成したのち，全スライスの
(有 意 確 率 p=1.03×10-7)．
全 画 素 に 対 し て Z score の -128 か ら 0 の 領 域 を 対 象 に
Fig.10 は ECS の ひ と つ で あ る レ ン ズ 核 陰 影 の 不 明 瞭
ヒストグラムを求めた．そして同じように頻度値が上
化が現れた症例である．その領域の正中線でみた反対
位 10%で あ る Z score の 平 均 を 求 め ， そ れ を 測 定 値 と
側 同 部 位 を 反 対 側 領 域 と し ， 反 対 側 領 域 で の Z score
した．
の ヒ ス ト グ ラ ム を Fig.13 示 す ．Fig.11，Fig.13 か ら ECS
の 測 定 値 は -40， 反 対 側 領 域 の 測 定 値 は -27 で あ っ た ．
ま た ， 他 部 位 で の Z score は 左 右 対 称 で あ る こ と が
Fig.10 で 確 認 で き る ．
- 129 -
-20
[2]
-25
測
-30
[3]
定 -35
値 -40
[4]
-45
-50
-55
p= 1.06×10 - 7
正
常
症
例
[5]
非
t-PA
症
例
t-PA
症
例
[6]
Fig.12 測 定 値 の 分 布
[7]
30
25
頻
20
度
15
値
10
[8]
5
0
- 128
- 96
- 64
- 32
0
Fig.13 反 対 側 領 域 の Z score ヒ ス ト グ ラ ム
5. ま と め
本 研 究 で は 救 急 医 療 施 設 で 撮 影 さ れ た X 線 CT 画 像
に お い て t-PA 静 注 療 法 画 像 判 定 の 読 影 支 援 を 目 的 と
し た CAD シ ス テ ム の 開 発 を 目 指 し ， ECS の 統 計 解 析
を行った．ここでは正常脳モデルを用いた統計解析手
法を提案した．多数の正常脳から正常脳モデルを構築
し ，標 準 化 を 用 い て 算 出 さ れ た 値 を 非 t-PA 症 例 ，t-PA
症例，正常症例について比較した．その結果，正常症
例 と 非 t-PA 症 例 の 測 定 値 の 平 均 値 に 有 意 差 を 得 た ．こ
の こ と か ら 本 手 法 で 用 い た 測 定 値 を 利 用 し た ECS と
正常症例の分類が可能であると考える．また，これと
結 果 画 像 の 一 例 か ら ，左 右 比 較 を 利 用 し た ECS の 検 出
が 期 待 で き る ． 今 後 の 展 開 と し て ， ECS の 自 動 検 出 ，
観察者実験が挙げられる．
謝辞
多くの実験試料を提供していただきました大阪府立
泉州救命救急センターの松岡哲也先生に心から謝意を
表わします．本研究の一部は，文部科学省科学研究費
補 助 金（ 新 学 術 領 域 研 究 ），財 団 法 人 立 石 科 学 技 術 振 興
財団の支援を受けて行われました．
文
献
[1] 厚 生 労 働 省 HP，“ 平 成 20 年 人 口 動 態 統 計 月 報 年
計 ( 概 数 ) の 概 況 ”， (2010.02.09 ア ク セ ス )
http://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/jinkou/gepp
- 130 -
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(20) ， 京 都 ， 日 本 放 射 線 技 術 学 会 出 版 委 員 会 ，
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長 島 宏 幸 ， 原 川 哲 美 ，“ コ ン ト ラ ラ テ ラ ル 差 分
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© Copyright 2024 Paperzz
