杉本 勝俊¹, 白石 順二², 市村 茂輝¹, 平良 淳一¹, 目時 亮¹, 山田 昌彦¹, 今井 康晴¹, 土井 邦雄², 森安 史典¹

Katsutoshi SUGIMOTO¹, Junji SHIRAISHI², Shigeki ICHIMURA¹, Junichi TAIRA¹, Ryo METOKI¹, Masahiko YAMADA¹, Yasuharu IMAI¹, Kunio DOI², Fuminori MORIYASU¹

¹東京医科大学消化器内科, ²シカゴ大学放射線科

¹Gastroenterology and Hepatology, Tokyo Medical University, ²Radiology, The University of Chicago

キーワード :

【背景・目的】
近年，コンピュータ支援診断（Computer-aided diagnosis: CAD）に関する研究・開発が，乳癌，肺癌，そして大腸癌などの疾患を対象として進められている．しかし，超音波画像診断におけるCAD研究は，これまで乳腺領域や血管計測の分野で行われているだけで，肝臓を含む消化器領域の分野ではその応用の報告が見られない．今回我々は，造影超音波による肝腫瘤の鑑別診断を目的としたCADを構築したので報告する．
【方法】
対象は肝腫瘤性疾患の202症例214結節である．その内訳は肝細胞癌108結節（高分化型肝癌: 34結節，中分化型肝癌: 52結節，低分化型肝癌: 22結節），転移性肝癌56結節および，肝血管腫50結節である．肝細胞癌の診断は全例組織学的に，転移性肝癌および肝血管腫の診断は，組織学的ないし総合画像診断にて行った．超音波診断装置は東芝AplioXG，超音波造影剤はソナゾイドを使用した．CADの解析に使用した画像はB-mode，Micro flow imaging: MFI（血管相），および造影剤静注10分後のKupffer相である．以上の画像より形態，グレースケール，および経時的変化などに関連する画像特徴量，83個を抽出した．それらの中から実際の鑑別診断に役立つものだけをステップワイズ法で自動的に選別し，選ばれた28個の画像特徴量を6つの人工ニューラルネットワークの入力データとして用い，最終的な鑑別診断の結果を得た．図1に本研究で開発したCADシステムの概観を示す．
【結果】
CADによって，肝細胞癌，転移性肝癌，および肝血管腫の3種類に正しく診断される感度はそれぞれ85.2％，75.0％，および86.0％であり，正診率は82.7％であった．また，肝細胞癌の3つの織学的分化度に分類する鑑別診断で評価すると，CADによる正診率は76.2％であった．
【結論】
我々が開発した造影超音波のCADは，肝腫瘤の鑑別診断において80％近い正診率を示し，臨床的に有用であることが示唆された．