論文詳細
医学部保健学科
医歯学系
#学術雑誌論文
脳MR画像におけるラクナ梗塞領域の自動検出の試み
- AI解説:
最近 、 というMRI ( MRIは「磁気 共鳴 画像 法 」の略 で、強力な磁場 とラジオ波を使って身体の内部の詳細 な画像 を作る医療 技術 です。通常 、身体の内部を非 侵襲 的 に観察 するために使用され、特 に脳 や脊椎 の検査 に有用です。) 検査 を使って脳 の健康 をチェックすることが増 えています。最初 は脳 の血管 が破 れるのを防 ぐためでした。でも今では、脳 の小さな異常 を早く見つけて生活習慣 を良 くするために使われています。「 」というラクナ 梗塞 ( ラクナ梗塞 とは、脳 の小さな血管 が詰 まり、微小 な領域 に梗塞 (血流が止まること)が生じる現象 です。高血圧 などが原因 で発生しやすく、将来的 に脳卒中 のリスクを高める要因 となります。) 脳 の小さな詰 まりが問題です。これは血圧 が高い人によく見られます。将来 の脳卒中 のリスクを高めることがわかっています。この研究では、MRI画像 を使ってこの小さな詰 まりを自動で見つける方法 を開発することを目指しています。
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医学部保健学科
医歯学系
#学術雑誌論文
脳MR画像におけるラクナ梗塞領域の自動検出の試み
AI解説
- 背景と目的:
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近年、MRIを利用した脳ドックが広く行われており、脳動脈瘤破裂の予防を目的として始まりましたが、最近では無症候性脳梗塞や大脳白質病変の早期発見と、生活習慣の改善を目指しています。無症候性脳梗塞の大半はラクナ梗塞と呼ばれる小さな梗塞で、高血圧群においては脳卒中の発生と深く関連しています。ラクナ梗塞領域を定量的に検出することは、適切な血圧管理や生活習慣の改善指導を通じて重篤な脳卒中の発生を予防する可能性があります。本論文では、脳MR画像におけるCADシステムの開発を目指し、特に脳MR T2強調横断像からラクナ梗塞領域を自動検出する手法の開発を行うことを目的としています。
- 主要な発見:
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本研究では、MRI T2強調横断像からラクナ梗塞領域を自動検出するための手法を開発し、孤立したラクナ梗塞領域を検出する方法として濃度値に基づいた2値化法および、他の高輝度領域に隣接するラクナ梗塞領域を検出するためのラプラシアン型鮮鋭化フィルタ法を提案しました。これらの手法を10例の臨床画像に適用した結果、2値化法で真陽性率が約80%、フィルタ法を併用することで真陽性率は100%となりましたが、偽陽性数も増加しました。これにより、両手法の併用によってラクナ梗塞の検出精度が向上することが示されました。
- 方法論:
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本研究では、GE社製シグナ1.5T MRI装置で撮像されたfast spin-echo法によるT2強調横断像を対象としました。2値化法では、画像の高輝度領域を2値化処理し、面積、円形度、重心位置の三つの特徴量を計算してラクナ梗塞領域を検出しました。また、フィルタ法では、ラプラシアン型のフィルタを前処理として適用し、エッジ情報を強調することで他の高輝度領域に隣接するラクナ梗塞領域を検出しました。各手法の設定値は経験的に決定し、適用した臨床画像の検出結果を評価しました。
- 結論と意義:
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ラクナ梗塞領域の検出手法として、2値化法とフィルタ法を開発し、臨床画像に適用した結果、真陽性率100%という高い検出率を実現しましたが、偽陽性候補数の増加が課題として残りました。これにより、ラクナ梗塞の早期発見が向上し、医師の画像診断を支援することで、適切な治療や生活習慣の改善を促進し、脳卒中の発生予防に寄与することが示されました。今後は、偽陽性候補削除法の追加・検討が必要とされ、さらなる手法の改良と自動化が求められます。
- 今後の展望:
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今後は、偽陽性候補の削除法を検討し、濃度勾配などの新たな特徴量を用いて微小なラクナ梗塞と類似する偽陽性候補領域を識別する手法の開発が必要です。また、脳脊髄液領域のセグメンテーション処理を追加し、画像中の脳脊髄液領域の輝度値に基づいたしきい値の自動設定方法を検討します。さらに、多くの症例を集めることで各種設定の自動化を進め、検出手法の全体的な性能向上を図る予定です。これにより、ラクナ梗塞の早期発見と脳卒中予防に向けた実用的なCADシステムの実現を目指します。
- 背景と目的:
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最近、
という検査を使った脳の健康チェックが多く行われています。最初は、脳の血管が破れてしまうのを防ぐために始まったのですが、今では脳の小さな異常を早めに見つけたり、生活習慣を改善するのが目的となっています。特に、「MRI ( 磁気を使って体の内部を画像化する装置です。脳の状態を詳しく見るために使います。) 」と呼ばれる小さな脳の詰まりが問題です。これは高血圧の人に多く見られ、将来の脳卒中のリスクを高めます。この研究では、MRI画像を使って、この小さな詰まりを自動で見つける方法を開発することを目指しています。ラクナ梗塞 ( 特に小さい脳の詰まりで、高血圧の人に多く見られます。MRIで見つけることができます。)
- 主要な発見:
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この研究では、
画像からMRI ( 磁気を使って体の内部を画像化する装置です。脳の状態を詳しく見るために使います。) を自動で見つける方法を開発しました。2つの方法を使いました。1つ目は、画像の明るさを基に領域を区別する「ラクナ梗塞 ( 特に小さい脳の詰まりで、高血圧の人に多く見られます。MRIで見つけることができます。) 」、2つ目は画像をはっきりさせる「2値化法 ( 画像の明るさに基づいて領域を区別し、異常を見つける方法です。) 」です。10例の画像を使った実験で、2値化法では約80%の精度で正しく見つけることができました。フィルタ法を組み合わせると100%見つけることができましたが、間違って見つけてしまうことも増えました。フィルタ法 ( 画像をはっきりさせて、異常を見つけやすくする方法です。)
- 方法論:
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研究では、GE社製の1.5T
機器を使って撮影された画像を使用しました。MRI ( 磁気を使って体の内部を画像化する装置です。脳の状態を詳しく見るために使います。) では、画像の明るい部分を取り出し、それぞれの領域の大きさや形を計算して2値化法 ( 画像の明るさに基づいて領域を区別し、異常を見つける方法です。) を見つけました。ラクナ梗塞 ( 特に小さい脳の詰まりで、高血圧の人に多く見られます。MRIで見つけることができます。) では、追加で画像のエッジを強調する処理を行い、周りの明るい部分と区別しました。これらの方法の設定は経験に基づいて決め、臨床画像で評価しました。フィルタ法 ( 画像をはっきりさせて、異常を見つけやすくする方法です。)
- 結論と意義:
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を見つけるために2つの方法を開発し、臨床画像で試したところ、非常に高い精度で見つけることができましたが、間違って見つけてしまうことが残る課題でした。この手法により、ラクナ梗塞の早期発見が進み、医師の診断を助け、適切な治療や生活習慣の改善を促進することが期待されます。今後は、間違って見つけることを減らす方法を追加・検討し、さらに改良を進めていく必要があります。ラクナ梗塞 ( 特に小さい脳の詰まりで、高血圧の人に多く見られます。MRIで見つけることができます。)
- 今後の展望:
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今後は、間違って見つけることを減らす方法を考え、新しい特徴を使って
と似た領域を区別する手法を開発する必要があります。また、脳脊髄液の領域を自動で識別し、画像中の明るさに基づいたしきい値の設定方法を検討します。さらに、多くの症例を集め、設定の自動化を進め、検出手法の全体的な性能向上を目指します。このことで、ラクナ梗塞の早期発見と脳卒中の予防に向けた実用的なシステムの実現を目指します。ラクナ梗塞 ( 特に小さい脳の詰まりで、高血圧の人に多く見られます。MRIで見つけることができます。)
- 何のために?:
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最近 、 というMRI ( MRIは「磁気 共鳴 画像 法 」の略 で、強力な磁場 とラジオ波を使って身体の内部の詳細 な画像 を作る医療 技術 です。通常 、身体の内部を非 侵襲 的 に観察 するために使用され、特 に脳 や脊椎 の検査 に有用です。) 検査 を使って脳 の健康 をチェックすることが増 えています。最初 は脳 の血管 が破 れるのを防 ぐためでした。でも今では、脳 の小さな異常 を早く見つけて生活習慣 を良 くするために使われています。「 」というラクナ 梗塞 ( ラクナ梗塞 とは、脳 の小さな血管 が詰 まり、微小 な領域 に梗塞 (血流が止まること)が生じる現象 です。高血圧 などが原因 で発生しやすく、将来的 に脳卒中 のリスクを高める要因 となります。) 脳 の小さな詰 まりが問題です。これは血圧 が高い人によく見られます。将来 の脳卒中 のリスクを高めることがわかっています。この研究では、MRI画像 を使ってこの小さな詰 まりを自動で見つける方法 を開発することを目指しています。
- 何が分かったの?:
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この研究では、
MRI ( MRIは「磁気 共鳴 画像 法 」の略 で、強力な磁場 とラジオ波を使って身体の内部の詳細 な画像 を作る医療 技術 です。通常 、身体の内部を非 侵襲 的 に観察 するために使用され、特 に脳 や脊椎 の検査 に有用です。) 画像 から を自動で見つけるラクナ 梗塞 ( ラクナ梗塞 とは、脳 の小さな血管 が詰 まり、微小 な領域 に梗塞 (血流が止まること)が生じる現象 です。高血圧 などが原因 で発生しやすく、将来的 に脳卒中 のリスクを高める要因 となります。) 方法 を作りました。2つの方法 を使いました。1つ目は、画像 の明るさで区別 する「 」です。2つ目は、2値化法 ( 2値化法 は、画像 処理 の一種 で、画像 の明るさを基 にして特定 の部分を区別 する方法 です。この方法 では、画像 のピクセルが「明るい」または「暗い」のいずれかに分類 されます。ラクナ梗塞 を見つけるために、明るい部分を取り出して評価 するために使われます。) 画像 をはっきり見せる「 」です。10フィルタ 法 ( フィルタ法 とは、画像 処理 の技術 で、特定 の特徴 を強調したり、ノイズを減 らしたりする方法 です。ラクナ梗塞 を見つけるためには、画像 のエッジ(境界 部分)を強調し、異常 部分を見つけやすくします。) 個 の画像 を使った実験 で、2値化法 では約 80%の精度 で見つけることができました。フィルタ法 を組み合わせると100%見つけることができましたが、間違 って見つけることも増 えました。
- どうやったの?:
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研究では、
を使いました。GE社 製 の1.5T MRI機器 ( GE社製 の1.5テスラ(T)MRI機器 は、GE社が製造 した磁場 強度1.5テスラのMRI装置 です。MRI装置 の磁場 強度はテスラ(T)という単位 で表され、1.5Tは標準的 な磁場 強度を持つ装置 です。高い画像 解像度 と精度 を提供 します。) では、2値化法 ( 2値化法 は、画像 処理 の一種 で、画像 の明るさを基 にして特定 の部分を区別 する方法 です。この方法 では、画像 のピクセルが「明るい」または「暗い」のいずれかに分類 されます。ラクナ梗塞 を見つけるために、明るい部分を取り出して評価 するために使われます。) 画像 の明るい部分を取り出し、その大きさや形を計算して を見つけました。ラクナ 梗塞 ( ラクナ梗塞 とは、脳 の小さな血管 が詰 まり、微小 な領域 に梗塞 (血流が止まること)が生じる現象 です。高血圧 などが原因 で発生しやすく、将来的 に脳卒中 のリスクを高める要因 となります。) では、フィルタ 法 ( フィルタ法 とは、画像 処理 の技術 で、特定 の特徴 を強調したり、ノイズを減 らしたりする方法 です。ラクナ梗塞 を見つけるためには、画像 のエッジ(境界 部分)を強調し、異常 部分を見つけやすくします。) 画像 のエッジを強調して周 りの明るい部分と区別 しました。これらの方法 の設定 は経験 に基 づいて決めて、実際 の画像 で試 しました。
- 研究のまとめ:
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この研究で、
を見つけるために2つのラクナ 梗塞 ( ラクナ梗塞 とは、脳 の小さな血管 が詰 まり、微小 な領域 に梗塞 (血流が止まること)が生じる現象 です。高血圧 などが原因 で発生しやすく、将来的 に脳卒中 のリスクを高める要因 となります。) 方法 を作りました。実際 の画像 で試 したところ、高い精度 で見つけることができました。でも、間違 えて見つけることが残 る課題 でした。この方法 により、ラクナ梗塞 の早期発見が進みます。医師 の診断 を助け、適切 な治療 や生活習慣 の改善 を進めることが期待されます。今後は、間違 えて見つけることを減 らす方法 を考え、もっと良 くしていく必要 があります。
- これからどうする?:
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これからは、
間違 えて見つけることを減 らす方法 を考えます。新しい特徴 を使って とラクナ 梗塞 ( ラクナ梗塞 とは、脳 の小さな血管 が詰 まり、微小 な領域 に梗塞 (血流が止まること)が生じる現象 です。高血圧 などが原因 で発生しやすく、将来的 に脳卒中 のリスクを高める要因 となります。) 似 た部分を区別 する方法 を作ります。また、 の場所を自動で見分け、脳脊髄 液 ( 脳脊髄 液 は、脳 と脊髄 を取 り巻 く透明 な液体 で、脳 と脊髄 を衝撃 から保護 し、栄養 を運び、老廃物 を排出 する役割 を持ちます。MRI画像 でこの液体 の位置 を自動で見分けることが、ラクナ梗塞 検出 の精度 向上に寄与 します。) 画像 の明るさに基 づいた設定方法 を考えます。さらに、多くの例 を集めて設定 の自動化を進めます。このことでラクナ梗塞 の早期発見と脳卒中 の予防 に役立つシステムを作ります。
- 著者名:
- 横山 龍二郎, 李 鎔範, 原 武史, 藤田 広志, 浅野 隆彦, 星 博昭, 岩間 亨, 坂井 昇
- 掲載誌名:
- 日本放射線技術学会雑誌
- 巻:
- 58
- 号:
- 3
- ページ:
- 399 - 405
- 発行日:
- 2002-03
- 著者による要約:
- The purpose of this study is to develop a technique to detect lacunar infarct regions automatically in brain MR images. Our detection method is based on the definition of lacunar infarcts. After inputted images were binarized, we used feature values such as area, circularities and the center of gravity of candidate regions to extract isolated lacunar infarct regions. We also developed and used a new filter to enhance the signals of lacunar infarcts adjacent to some high intensity regions. 10 cases involving 81 sectional images were applied to our experiment. As a result, the sensitivity was 100% with approximately 1.77 false-positives per image. Our results are promising on the first stage, although it remains to improve on problems that to eliminate false-positives and automatically establish threshold value.
- 新潟大学学術リポジトリリンク:
- http://hdl.handle.net/10191/4859
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