3次元腹部CT像を用いたクローン病診断支援における潰瘍検出手法の開発(一般)  [in Japanese] Development of an ulcer detection method from 3D abdominal CT images for Crohn's disease diagnostic aid  [in Japanese]

クローン病は消化管に発生する炎症性疾患であり,その症状には腸の潰瘍や狭窄が含まれる.現在は内視鏡などによりクローン病の検査を行うが,内視鏡はクローン病によって発生した狭窄部分を通過できない場合がある.そのため,内視鏡に代わる検査法として,CT画像ベースのクローン病診新手法の開発が行われている.本稿では,クローン病の症状の一つである腸管の潰瘍表面の凹凸部分を残渣造形CT像から自動検出する手法を提案する.潰瘍は腸壁に存在し,その表面に小さな凹凸部分を多数生じる.提案する手法では,この凹凸部分を局所濃淡構造解析により検出する.検出結果には多数の過検出が含まれるため,roughness valueを用いた適検出削減を行う.このroughness valueは,潰瘍上に凹凸部分が多数密集することを利用し,凹凸部分の位置関係を用いた領域の密集度評価を行う.密集度の低い凹凸部分を削除することで誤検出を削減する.本手法をCT像11例に適用したところ,88.2%の潰瘍を検出することができ,誤検出は1例当たり74.1個であった.

Cronh's disease is an inflammatory disease of the digestive tract. Symptoms of Crohn's disease includes ulcers and stenosis of the intestine. An optical endoscope is used for small intestine examinations. However, endoscope cannot pass through intestinal stenosis parts in some cases. Image-based diagnosis methods of Crohn's disease are researched as alternative choice of conventional methods. This paper proposes an automated detection method of convex and concave parts on surface of ulcers from fecal tagging CT images. Ulcers on the intestinal wall cause small convex and concave parts on them. The proposed method detects the convex and the concave parts by using local intensity structure analysis technique. To reduce false positives of the detection results, we introduce a false positive reduction process using a roughness value. The roughness value evaluates the amount of concentration of the detected regions. Sensitivity of the proposed method was 88.2% with 74.1 false positives per case from experimental results using eleven cases of CT images.