森 翔平¹, 平田 慎之介¹, 山口 匡², 蜂屋 弘之¹

Shohei MORI¹, Shinnosuke HIRATA¹, Tadashi YAMAGUCHI², Hiroyuki HACHIYA¹

¹東京工業大学大学院理工学研究科, ²千葉大学フロンティア医工学センター

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

キーワード :

【目的】
われわれは，病変肝から得られる超音波エコー信号の振幅分布特性が，異なる組織からの複数のレイリー分布の和で表現できることを示し，マルチレイリーモデルに基づく組織性状確率画像を提案・評価してきた［1，2］．これまでに，マルチレイリーモデルに基づく定量評価手法の臨床応用に向け，血管壁などの非スペックル信号の除去による組織性状確率画像の高精度化［3］，振幅分布に基づく解析領域の自動設定化の検討［4］を行っている．
本報告では，これらの手法を組み合わせることにより高度化を行った組織性状確率画像化手法を用いて，複数の臨床画像に対し肝線維化の定量評価を行う．
【方法】
正常肝（F0）から重度肝炎（F3）まで，新犬山分類により進行度ごとに分類された臨床画像に対し評価を行う．超音波画像から計算された振幅分布の形状に着目し，腹壁や大きな血管，プローブが身体に正しく接触していない部分などを除くように解析領域を自動で設定する．そして，解析領域内のデータに対し血管壁などの非スペックル信号を除去し，マルチレイリーモデルに基づく組織性状確率画像化手法を適用して肝線維化の定量評価を行う．
【結果】
Fig. 1（a）に腹部超音波画像および自動で設定された解析領域を示す．Fig. 1（b）に組織性状確率画像のうち線維確率のみを画像化した結果を示す．線維確率は，図に示すカラーバーにしたがい，解析領域内で0.5以上となる確率のみを表示している．
この結果から，腹壁，大きな血管，プローブが身体に正しく接触せず低エコーとなっている領域を除外するように解析領域を設定できている．解析領域内のデータに対し計算された線維確率画像では，正常肝（F0）から重度肝炎（F3）へと進行するにつれて線維確率が大きくなる画素数が増加している．このように，マルチレイリーモデルに基づき評価することで解析領域の自動設定，線維組織の可視化が可能となり，定量的かつ視覚的にもわかりやすい診断の実現が期待できる．
【参考文献】
［1］T. Higuchi, et al.: Jpn. J. Appl. Phys. 52，07HF19（2013）.
［2］T. Higuchi, et al.: Jpn. J. Appl. Phys. 53，07KF27（2014）.
［3］S. Mori, et al.: Jpn. J. Appl. Phys. 54，07HF20（2015）.
［4］S. Mori, et al.: 2015 IEEE International Ultrasonics Symposium，DOI:10.1109/ULTSYM.2015.0406，Nov．（2015）