U-Netを用いたCT像上肝臓および腎臓領域の同時抽出～腹部PET/CT像上病変検出に向けた検討

• Published in: Transactions of Japanese Society for Medical and Biological Engineering Vol. Annual61; no. Abstract; p. 220_1
• Main Authors: 大谷, 和暉, 村中, 晧紀, 花岡, 宏平, 槌谷, 達也, 吉田, 昂平, 永岡, 隆, 木村, 裕一, 山田, 誉大, 石井, 一成, 瀬川, 新, 中前, 有香子, 甲斐田, 勇人, 根本, 充貴, 北島, 一宏
• Format: Journal Article
• Language: Japanese
• Published: 公益社団法人 日本生体医工学会 2023; Japanese Society for Medical and Biological Engineering
• ISSN: 1347-443X; 1881-4379
• DOI: 10.11239/jsmbe.Annual61.220_1

【目的】腹部FDG-PET/CT像上の臓器領域および病変領域の同時抽出・検出システム構築に向け、U-Netを用いたCT像上肝・腎領域同時抽出を検証する。【手法】用いるU-Netは、画素等方化等の前処理を施した肝・腎臓を含むaxial CTスライス像で事前学習される。まず上腹部axial CTスライス像をU-Netに入力し、肝・腎の２D領域確率マップを出力する。出力２D確率マップを体軸方向に連結したうえで閾値処理を行い、3D臓器領域を取得する。処理結果の精度は、臓器正解領域と抽出結果のDice Index（DI）で評価する。【結果】上腹部CT像30症例を用いた評価実験で、U-Net出力結果の平均DIとその標準偏差は肝臓が0.94±0.06、腎臓が0.86±0.09であった。マルチアトラス（MA）法でのDIと比較するとU-Netの結果の方が肝臓で平均0.51、腎臓で平均0.71高かった。Wilcoxon符号順位検定でのU-NetとMA法のDI間に有意差があることを確認した。【考察・結論】実験結果から複数臓器同時抽出におけるU-Netの有用性を確認したが、肝左葉先端部や腎盂領域などの抽出不足、膵臓や腹部大動脈などの過抽出も見られた。これらの改善のための3次元または2.5次元画像処理を検討する。また、高精度な病変検出を目的とした臓器と病変の同時抽出法についても検討する。