田中 由紀¹, 五十嵐 悠¹, 山口 匡², 蜂屋 弘之¹

Yuki TANAKA¹, Yu IGARASHI¹, Tadashi YAMAGUCHI², Hiroyuki HACHIYA¹

¹東京工業大学理工学研究科, ²千葉大学フロンティアメディカル工学研究開発センター

¹Graduate School of Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology, ²Research Center for Frontier Medical Engineering, Chiba University

キーワード :

【目的】
エコー信号の振幅分布特性は媒質中の散乱体分布を反映するため，病変進行による組織性状の変化がエコーの振幅分布特性に強く影響を及ぼしていると考えられている［1］．肝硬変画像では，同時生起行列が病変組織に起因する特徴的な変化を示すことと，それが画素間距離に強く依存していることがわかっており，この変化を，テクスチャ特徴量コントラストを用いて解析している［2］．本研究では，病変進行による臨床データの同時生起行列そのものの変化，テクスチャ特徴量の変化についての考察をさらに進めると同時に，病変肝のエコー信号を振幅分布の組み合わせでモデル化し，同時生起行列のモデルを作成した．臨床データとモデルの正常，病変肝の同時生起行列の形状とテクスチャ特徴量を比較することにより，画像の理解と肝病変の定量評価を目指す．
【方法】
正常肝などの，散乱点となる組織が密かつ均一に分布している組織から得られるエコー信号の振幅分布特性はレイリー分布になる．ここで，病変肝のエコー信号の振幅分布を低分散のレイリー分布の正常肝組織と高分散のレイリー分布の線維組織との2種類からモデル化し，その組み合わせにより，病変肝の振幅分布特性を表現する．システムの分解能が影響しない十分遠い画素間を比較する同時生起行列のモデルをエコー信号モデルの結合確率で作成した．臨床データと比較するため，テクスチャ特徴量の収束値をモデルから求め，病変進行のパラメータである分散比，混在率との関係を考察する．
【結果】
図は，正常肝（F0）と肝硬変（F4）の同時生起行列モデルである．F0と比べ，F4のモデルは高輝度領域に特徴的な分布が表れている．そこで，同時生起行列を低輝度領域と高輝度領域の2つの領域に分割し，コントラストを計算した．その結果，臨床データの正常肝，病変肝の差を明確に検出できるようになり，同時生起行列の特徴的な変化が画素対のある濃度の組み合わせ領域に集中していることが示された．また，同時生起行列のモデルを用いると，同時生起行列の形状の変化を説明でき，モデルから求めたテクスチャ特徴量の収束値が臨床データの収束値とよく一致していることから，テクスチャ特徴量の変化も定量的に解釈できることが示された．
【参考文献】
［1］ Yamaguchi, Jpn. J. Appl. Phys., 37, 3093-3096, 1998
［2］蜂屋弘之，平城浩一：日超医　基礎技術研究会資料　Vol.100-1，BT2000-3