JP2004532067A - 胸部画像上における良性と悪性の孤立性肺結節間の弁別のための自動化されコンピューター化された機構 - Google Patents
胸部画像上における良性と悪性の孤立性肺結節間の弁別のための自動化されコンピューター化された機構 Download PDFInfo
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Abstract
【課題】胸部画像上における良性と悪性の孤立性肺結節間の弁別のための自動化されコンピューター化された機構。
【解決手段】小結節を解析するための自動化された方法およびコンピューターをプログラムするためにコンピューターに命令がロードされたときにそれによって前記方法が実行され得るコンピューター命令を格納するコンピューター（１００）の記憶媒体（１１２）である。前記方法は、小結節を含むディジタル画像を得ることと（Ｓ１０）；胸部画像から差分画像を生成すること（Ｓ２０）、小結節を含む関心のある領域におけるそれぞれの画像強度をあらわす画像強度等高線を識別すること、および該画像強度等高線に基づいて小結節の輪郭を得ることを含み、小結節の輪郭を得るために小結節をセグメント化することと（Ｓ５０）；前記輪郭に基づいて小結節の特徴を抽出することと；抽出された特徴を含む特徴を少なくとも１つの画像クラシファイヤーに適用することと；そして少なくとも１つのクラシファイヤーの出力に基づいて小結節の悪性の可能性を決定することと（Ｓ８０）を含んでいる。
【選択図】図１０
【解決手段】小結節を解析するための自動化された方法およびコンピューターをプログラムするためにコンピューターに命令がロードされたときにそれによって前記方法が実行され得るコンピューター命令を格納するコンピューター（１００）の記憶媒体（１１２）である。前記方法は、小結節を含むディジタル画像を得ることと（Ｓ１０）；胸部画像から差分画像を生成すること（Ｓ２０）、小結節を含む関心のある領域におけるそれぞれの画像強度をあらわす画像強度等高線を識別すること、および該画像強度等高線に基づいて小結節の輪郭を得ることを含み、小結節の輪郭を得るために小結節をセグメント化することと（Ｓ５０）；前記輪郭に基づいて小結節の特徴を抽出することと；抽出された特徴を含む特徴を少なくとも１つの画像クラシファイヤーに適用することと；そして少なくとも１つのクラシファイヤーの出力に基づいて小結節の悪性の可能性を決定することと（Ｓ８０）を含んでいる。
【選択図】図１０
Description
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一部米国公衆衛生部認可ＣＡ２４８０６号およびＣＡ６２６２５号における米国政府サポートによりなされた。米国政府は、この発明に一定の権利を有している。
【０００２】
本発明は、おおむね放射線撮影画像のコンピューター化された解析のための方法およびシステムに関し、そしてより詳細には、人工的なニューラルネットワーク（ＡＮＮ）を用いて、肺結節における悪性の可能性の決定に関する。
【背景技術】
【０００３】
本発明は、例えば、全てが引用によって本出願に組み込まれている米国特許第４，８３９，８０７； ４，８４１，５５５； ４，８５１，９８４； ４，８７５，１６５； ４，９０７，１５６； ４，９１８，５３４； ５，０７２，３８４； ５，１３３，０２０； ５，１５０，２９２； ５，２２４，１７７； ５，２８９，３７４； ５，３１９，５４９； ５，３４３，３９０； ５，３５９，５１３； ５，４５２，３６７； ５，４６３，５４８； ５，４９１，６２７； ５，５３７，４８５； ５，５９８，４８１； ５，６２２，１７１； ５，６３８，４５８； ５，６５７，３６２； ５，６６６，４３４； ５，６７３，３３２； ５，６６８，８８８； ５，７３２，６９７； ５，７４０，２６８； ５，７９０，６９０； ５，８３２，１０３； ５，８７３，８２４； ５，８８１，１２４； ５，９３１，７８０； ５，９７４，１６５； ５，９８２，９１５； ５，９８４，８７０； ５，９８７，３４５； ６，０１１，８６２； ６，０５８，３２２； ６，０６７，３７３； ６，０７５，８７８； ６，０７８，６８０； ６，０８８，４７３； ６，１１２，１１２； ６，１３８，０４５； ６，１４１，４３７； ６，１８５，３２０； ６，２０５，３４８の各号ならびに米国特許出願第０８／１７３，９３５； ０８／３９８，３０７（ＰＣＴ公報 ＷＯ９６／２７８４６）； ０８／５３６，１４９； ０８／９００，１８８； ０８／９００，１８９； ０９／０２７，４６８； ０９／０２８，５１８； ０９／０９２，００４； ０９／１２１，７１９； ０９／１４１，５３５； ０９／４７１，０８８； ０９／６９２，２１８； ０９／７１６，３３５； ０９／７５９，３３３； ０９／７６０，８５４；および０９／７７３，６３６の各号；ＰＣＴ特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ９９／２４００７号； ＰＣＴ／ＵＳ９９／２５９９８； ＰＣＴ／ＵＳＯＯ／４１２９９ ； ＰＣＴ／ＵＳ０１／００６８０； ＰＣＴ／ＵＳ０１／０１４７８およびＰＣＴ／ＵＳ０１／０１４７９の各号ならびに米国仮特許出願第６０／１９３，０７２号および６０／２０７，４０１，の各号の１つまたはそれより多くの米国特許に開示されている通りのディジタル画像の自動化された解析のためのコンピューター化された技術にもおおむね関連している。
【０００４】
本発明は、上述した米国特許および特許出願に参照され且つ記述され、ならびに著者および刊行年度によって次の参照文献のリストに明示された参照文献に記述され、そして明細書全体にわたってそれぞれの参照文献の括弧内の番号に参照されることによってクロスリファレンスされた種々の技術の使用を含んでいる。
【０００５】
（参照文献のリスト）
１． Ｎ． Ｆ． Ｋｈｏｕｒｉ， Ｍ． Ａ． Ｍｅｚｉａｎｅ， Ｅ． Ａ． Ｚｅｒｈｏｕｎｉ， ｅｔ ａｌ．， ”Ｔｈｅ ｓｏｌｉｔａｒｙ ｐｕｌｍｏｎａｒｙ ｎｏｄｕｌｅ： ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ， ｄｉａｇｎｏｓｉｓ， ａｎｄ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ， ”Ｃｈｅｓｔ ９１，１２８−１３３ （１９８７）．
２． Ｋ． Ｎａｋａｍｕｒａ， Ｈ． Ｙｏｓｈｉｄａ， Ｒ． Ｅｎｇｅｌｍａｎｎ， ｅｔ ａｌ．，”Ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｚｅｄ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｈｅ ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ ｏｆ ｍａｌｉｇｎａｎｃｙ ｉｎ ｓｏｌｉｔａｒｙ ｐｕｌｍｏｎａｒｙ ｎｏｄｕｌｅｓ ｗｉｔｈ ｕｓｅ ｏｆ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ，”Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ ２１４，８２３−８３０ （２０００）．
３． Ｍ． Ｌ． Ｇｉｇｅｒ， Ｋ． Ｄｏｉ， ａｎｄ Ｈ． ＭａｃＭａｈｏｎ，”Ｉｍａｇｅ ｆｅａｔｕｒｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｃｏｍｐｕｔｅｒ− ａｉｄｅｄ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｉｎ ｄｉｇｉｔａｌ ｒａｄｉｏｇｒａｐｈｙ． ３． Ａｕｔｏｍａｔｅｄ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｎｏｄｕｌｅｓ ｉｎ ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ ｌｕｎｇ ｆｉｅｌｄｓ，”Ｍｅｄ． Ｐｈｙｓ． １５，１５８−１６６ （１９８８）．
４． Ｘ． Ｗ． Ｘｕ， ａｎｄ Ｋ． Ｄｏｉ，”Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ａｎ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ＣＡＤ ｓｃｈｅｍｅ ｆｏｒ ａｕｔｏｍａｔｅｄ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｌｕｎｇ ｎｏｄｕｌｅｓ ｉｎ ｄｉｇｉｔａｌ ｃｈｅｓｔ ｉｍａｇｅｓ，”Ｍｅｄ． Ｐｈｙｓ． ２４，１３９５−１４０３ （１９９７）．
５． Ｈ． Ｐ． Ｃｈａｎ， Ｋ． Ｄｏｉ， Ｃ． Ｊ． Ｖｙｂｏｒｎｙ， ｅｔ ａｌ．，”Ｃｏｍｐｕｔｅｒ−ａｉｄｅｄ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｍｉｃｒｏｃａｌｃｉｆｉｃａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｍａｍｍｏｇｒａｍｓ ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ ａｎｄ ｐｒｅｌｉｍｉｎａｒｙ ｃｌｉｎｉｃａｌ ｓｔｕｄｙ，”Ｉｎｖｅｓｔ． Ｒａｄｉｏｌ． ２３，６６４−６７１ （１９８８）．
６． Ｋ． Ｄｏｉ， Ｈ． ＭａｃＭａｈｏｎ， Ｓ． Ｋａｔｓｕｒａｇａｗａ， ｅｔ ａｌ．，”Ｃｏｍｐｕｔｅｒ−ａｉｄｅｄ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｉｎ ｒａｄｉｏｌｏｇｙ： Ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ａｎｄ ｐｉｔｆａｌｌｓ，”Ｅｕｒ． Ｊ． Ｒａｄｉｏｌ． ３１，９７−１０９ （１９９９）．
７． Ｓ． Ｋａｔｓｕｒａｇａｗａ． Ｋ． Ｄｏｉ， ａｎｄ Ｈ． ＭａｃＭａｈｏｎ，”Ｉｍａｇｅ ｆｅａｔｕｒｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｃｏｍｐｕｔｅｒ−ａｉｄｅｄ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｉｎ ｄｉｇｉｔａｌ ｒａｄｉｏｇｒａｐｈｙ： Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｉｎｔｅｒｓｔｉｔｉａｌ ｌｕｎｇ ｄｉｓｅａｓｅ ｉｎ ｄｉｇｉｔａｌ ｃｈｅｓｔ ｒａｄｉｏｇｒａｐｈｓ，”Ｍｅｄ． Ｐｈｙｓ． １５，３１１−３１９ （１９８８）．
８． Ｍ． Ｐｉｌｕ， Ａ． Ｗ． Ｆｉｔｚｇｉｂｂｏｎ， ａｎｄ Ｒ． Ｂ． Ｆｉｓｈｅｒ，”Ｅｌｌｉｐｓｅ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｄｉｒｅｃｔ ｌｅａｓｔ−ｓｑｕａｒｅ ｆｉｔｔｉｎｇ， ”Ｐｒｏｃ． ｏｆ ｔｈｅ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ， ５９９−６０２ （１９９６）．
９． Ａ． Ｗ． Ｆｉｔｚｇｉｂｂｏｎ， Ｍ． Ｐｉｌｕ， ａｎｄ Ｒ． Ｂ． Ｆｉｓｈｅｒ，”Ｄｉｒｅｃｔ ｌｅａｓｔ ｓｑｕａｒｅｓ ｆｉｔｔｉｎｇ ｅｌｌｉｐｓｅｓ，”Ｐｒｏｃ． ｏｆ ｔｈｅ １３ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ， ２５３−２５７ （１９９６）．
１０． Ｔ． Ｉｓｈｉｄａ， Ｓ． Ｋａｔｓｕｒａｇａｗａ， Ｔ． Ｋｏｂａｙａｓｈｉ， ｅｔ ａｌ．，”Ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｚｅｄ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｉｎｔｅｒｓｔｉｔｉａｌ ｄｉｓｅａｓｅ ｉｎ ｃｈｅｓｔ ｒａｄｉｏｇｒａｐｈｓ： ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ ｏｆ ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ−ｐａｔｔｅｒｎ ｆｅａｔｕｒｅ ａｎａｌｙｓｉｓ，” Ｍｅｄ． Ｐｈｙｓ． ２４，９１５−９２４ （１９９７）．
１１． Ｕ． Ｂｉｃｋ， Ｍ． Ｌ． Ｇｉｇｅｒ， Ｒ． Ａ． Ｓｃｈｍｉｄｔ， ｅｔ ａｌ．，”Ａ ｎｅｗ ｓｉｎｇｌｅ−ｉｍａｇｅ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｃｏｍｐｕｔｅｒ−ａｉｄｅｄ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｓｍａｌｌ ｍａｍｍｏｇｒａｐｈｉｃ ｍａｓｓｅｓ， ”Ｐｒｏｃ． ＣＡＲ−Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｓｓｉｓｔｅｄ Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ， Ｈ． Ｕ． Ｌｅｍｋｅ， Ｋ． Ｉｎａｍｕｒａ， Ｃ． Ｃ． Ｊａｆｆｅ， ｅｔ． ａｌ．， ｅｄｓ．， ３５７−３６３ （１９９５）．
１２． Ｚ． Ｈｕｏ， Ｍ． Ｌ． Ｇｉｇｅｒ， Ｃ． Ｊ． Ｖｙｂｏｒｎｙ， ｅｔ ａｌ．，”Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｓｐｉｃｕｌａｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｚｅｄ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｍａｍｍｏｇｒａｐｈｉｃ ｍａｓｓｅｓ，”Ｍｅｄ． Ｐｈｙｓ． ２２，１５６９−１５７９ （１９９５）．
１３． Ｐ． Ａ． Ｌａｃｈｅｎｂｒｕｃｈ，”Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ，”Ｃｈａｐｔｅｒｓ １ ａｎｄ ２， ｐａｇｅｓ １−３９， Ｈａｆｎｅｒ Ｐｒｅｓｓ， １９７５．
１４． Ｒ． Ａ． Ｊｏｈｎｓｏｎ ａｎｄ Ｄ． Ｗ． Ｗｉｃｈｅｒｎ，”Ａｐｐｌｉｅｄ ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ，” Ｓｅｃｔｉｏｎ ５．３， ｐａｇｅｓ １８４−１８８， Ｐｒｅｎｔｉｃｅ Ｈａｌｌ， Ｎｅｗ Ｊｅｒｓｅｙ， １９９２．
１５． Ｂ． Ｓａｈｉｎｅｒ， Ｈ． Ｐ． Ｃｈａｎ， Ｎ． Ｐｅｔｒｉｃｋ， ｅｔ ａｌ．，”Ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｚｅｄ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｍａｓｓｅｓ ｏｎ ｍａｍｍｏｇｒａｍｓ： Ｔｈｅ ｒｕｂｂｅｒ ｂａｎｄ ｓｔｒａｉｇｈｔｅｎｉｎｇ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ａｎｄ ｔｅｘｔｕｒｅ ａｎａｌｙｓｉｓ，” Ｍｅｄ． Ｐｈｙｓ． ２４，５１６−５２６ （１９９８）．
１６． Ｄ． Ｅ． Ｒｕｍｅｌｈａｒｔ， Ｇ． Ｅ． Ｈｉｎｔｏｎ， ａｎｄ Ｒ． Ｊ． Ｗｉｌｌｉａｍｓ，”Ｌｅａｒｎｉｎｇ ｉｎｔｅｒｎａｌ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓ ｂｙ ｅｒｒｏｒ ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ，”Ｉｎ： Ｄ． Ｅ． Ｒｕｍｅｌｈａｒｔ， Ｊ． Ｌ． ＭｃＣｌｅｌｌａｎｄ， ｅｄｓ． Ｐａｒａｌｌｅｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ： ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｔｈｅ ｍｉｃｒｏｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｏｆ ｃｏｇｎｉｔｉｏｎ． Ｖｏｌ １． Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ， Ｍａｓｓ： ＭＩＴ Ｐｒｅｓｓ， ３１８−３６２ （１９８６）．
１７． Ｙ． Ｊｉａｎｇ， Ｒ． Ｍ． Ｎｉｓｈｉｋａｗａ， Ｄ． Ｅ． Ｗｏｌｖｅｒｔｏｎ， ｅｔ ａｌ．，”Ｍａｌｉｇｎａｎｔ ａｎｄ ｂｅｎｉｇｎ ｃｌｕｓｔｅｒｅｄ ｍｉｃｒｏｃａｌｃｉｆｉｃａｔｉｏｎｓ： ａｕｔｏｍａｔｅｄ ｆｅａｔｕｒｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，”Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ １９８， ６７１−６７８ （１９９６）．
１８． Ｃ． Ｅ． Ｍｅｔｚ，”ＲＯＣ ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ ｉｎ ｒａｄｉｏｌｏｇｉｃ ｉｍａｇｉｎｇ，”Ｉｎｖｅｓｔ． Ｒａｄｉｏｌ． ２１，７２０− ７３３ （１９８６）．
１９． Ｃ． Ｅ． Ｍｅｔｚ， Ｂ． Ａ． Ｈｅｒｍａｎ， ａｎｄ Ｊ． Ｈ． Ｓｈｅｎ，”Ｍａｘｉｍｕｍ ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｒｅｃｅｉｖｅｒ ｏｐｅｒａｔｉｎｇ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ （ＲＯＣ） ｃｕｒｖｅｓ ｆｒｏｍ ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｌｙ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｄａｔａ，”Ｓｔａｔ． Ｍｅｄ． １７，１０３３−１０５３ （１９９８）．
上述において列挙された各関連特許および特許出願、ならびに前記参照文献のリストに列挙された各参照文献の内容は、全て引用により本出願に組み込まれる。
【０００６】
（背景の議論）
胸部画像上における差異に基づく肺結節の診断は、放射線医師にとって困難な仕事である。悪性は、胸部画像上における全ての孤立性肺結節のたった２０％のみを占めており（参照文献１を参照）；しかしながら、大部分の患者は、的確な診断のために、コンピューター断層（ＣＴ）によって検査されている（参照文献２を参照）。もしも放射線医師が胸部画像に基づいて多数の小結節が良性であることを、確信的に確認することができれば、いくらかの不用なＣＴ検査が回避されるであろう。
【０００７】
小結節が良性か否かを決定するための努力について、上述のクロスリファレンスされる国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ９９／２５９９８号に開示されている通り、小結節の輪郭は放射線医師によって手作業的に描かれていた。種々の客観的な特徴は、輪郭の使用によって決定され、且つ悪性の可能性が、人工的なニューラルネットワーク（ＡＮＮ）の使用によって決定された。受信者動作特性（ＲＯＣ）解析は、有望な結果を示し、それはＡＮＮ出力のＡｚ値が、良性および悪性の小結節の間の識別に放射線医師によって取得される平均Ａｚ値よりも大きかった。しかしながら、もしも、小結節輪郭を描くために放射線医師に手作業プロセスが要求されたならば、放射線医師の画像解釈を支援するためにセカンドオピニオンとしてコンピューター出力を実際的に利用することは制限されるであろう。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
したがって、この発明の目的は、良性および悪性の肺結節を識別するのに、放射線医師を支援するためのコンピューター支援診断（ＣＡＤ）技術を実施するための新しく且つ改善された自動化されコンピューター化された方法およびシステムを提供することにある。
【０００９】
この発明の他の目的は、小結節の手作業による識別が回避されまたは単純化される、胸部画像上の孤立性肺結節における悪性の可能性の解析のための新しく且つ改善された自動化されコンピューター化された方法およびシステムを提供することにある。
【００１０】
この発明の他の目的は、線形弁別解析器および人工的なニューラルネットワークを含む画像クラシファイヤーを用いる孤立性肺結節における悪性の可能性の解析のための新しく且つ改善された方法およびシステムを提供することにある。
【００１１】
この発明のさらなる目的は、孤立性肺結節における悪性の可能性の解析および決定のための、それによって放射線医師によって指示される追跡調査ＣＴイメージングの数を低減することを可能とする、新しく且つ改善された方法およびシステムを提供することにある。
【００１２】
この発明の他の目的は、前記方法の各ステップを実行するための新規なプログラムを格納する記憶媒体を含むコンピュータープログラム製品を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
これらのそして他の目的は、本発明に従って（１）小結節を解析するための新しく且つ改善された方法、（２）小結節を解析するためのコンピューター命令を格納するコンピューター読み取り可能な媒体、そして（３）小結節を解析するためのシステム、を提供することによって達成される。本発明のコンピューター命令およびシステムが基づいている方法は、小結節が識別される位置におけるディジタル胸部画像を取得することと；胸部画像から差分画像を生成することと；前記小結節を含む関心のある領域におけるそれぞれの画像強度をあらわす画像強度等高線を識別することと；前記小結節の輪郭を取得するために前記画像強度等高線に基づいて前記小結節をセグメント化することと、を含んでいる。
【００１４】
小結節の輪郭の取得に際し、前記方法は、前記小結節の輪郭の物理的な特徴に対応する客観的尺度を生成することと；前記生成された客観的尺度を、おそらく線形弁別解析器および／または人工的なニューラルネットワーク（ＡＮＮ）である、少なくとも１つのクラシファイヤーに適用することと；前記少なくとも１つのクラシファイヤーの出力に基づいて前記小結節の悪性の可能性を決定することと、をさらに含んでいる。
【００１５】
本発明の他の局面によれば、新規な自動化されたコンピューター化された方法、小結節を解析するためのコンピューター命令を格納するコンピューター読み取り可能な媒体、および胸部画像上の孤立性肺結節における悪性の可能性の解析のためのシステムが提供され、そこでは胸部放射線撮影像における小結節の位置が、胸部画像において最初に手作業的に指示され、そして該識別された小結節を含む差分画像がフィルターの使用によって作成されてそれから極座標系に表現される。前記小結節はそれから極座標表現に基づくグレーレベル分布の等高線の解析によって自動的にセグメント化される。
【００１６】
一旦、前記小結節がセグメント化されると、臨床パラメーター（年齢および性別）および前記セグメント化された小結節の内部および外部領域についての輪郭またはテクスチャー解析から決定される複数の画像特徴が、線形弁別解析（ＬＤＡ）にかけられる。選択された複数の特徴の組み合わせは、人工的なニューラルネットワーク（ＡＮＮ）に対する入力として評価される。前記ＬＤＡおよびＡＮＮによる分類の結果は、小結節が良性であるか否かを定義する閾値を確立する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
本発明のより完全な認識および多くのそれに伴う利点は、添付図面に関連付けて考慮されるときに、以下の詳細な説明を参照することによって、同一物が、より理解されるようになるにつれて、容易に得られるであろう。
【００１８】
（素材および方法）
（素材）
本発明者らは、シカゴ大学病院（ｔｈｅ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｃｈｉｃａｇｏ Ｈｏｓｐｉｔａｌｓ）においてコダックラネックスメディア／ＯＣスクリーンフィルムシステム（Ｋｏｄａｋ Ｌａｎｅｘ Ｍｅｄｉｕｍ／ＯＣ ｓｃｒｅｅｎ−ｆｉｌｍ ｓｙｓｔｅｍｓ）によって得られた、５５個の胸部放射線撮影像（３３個の初期の肺ガンおよび２２個の良性結節）からなるデータベースを採用した。小結節のサイズは、３ｃｍ未満であった。悪性結節および大部分の良性結節についての最終的な診断は、病理学検査によって決定された。いくつかの良性結節の診断は、２年の間隔の間小結節サイズにおける無変化または減少の確認により決定された。
【００１９】
３３個の初期の肺ガンは、いくつかの診断に分けられた（２６個の腺ガン、３個の偏平上皮ガン、１個の小細胞ガン、１個のカルチノイド腫瘍、および２個の未知のサブタイプの腫瘍）。２２個の良性結節は、１２個の肉芽腫、７個の炎症性病変、２個の肺過誤腫、および１個の肺梗塞からなっていた。５５個の胸部放射線撮影像は、３３人の女性および２２人の男性（５８．５歳の平均年齢で、２４〜８６歳の年齢範囲）から取得された。これらの胸部放射線撮影像は、レーザースキャナー（アベセッケイ、東京、日本）の使用により、０．１７５ｍｍのピクセルサイズで且つ１０ビットのグレースケールを有する２０００×２０００マトリクスサイズにディジタル化された。
【００２０】
（方法）
１．小結節セグメント化
図１０は、本発明の全体の方法を図解しており、それは識別された小結節位置を含めたディジタル画像を取得すること（ステップＳ１０）で始まっている。これは、胸部放射線撮影像を、上述のクロスリファレンスされた米国特許４，９０７，１５６； ５，２８９，３７４； ５，７９０，６９０； ６，１１１，８６２；および／または６，１４１，４３２７，に開示された小結節識別ルーチン、または小結節位置の識別のためのいずれかの既知の自動化技術、に供することによって達成され得る。さらにまた、本発明の典型的な方法においては、放射線医師は、胸部放射線撮影像を検査するにあたり、彼／彼女が、本発明の各ステップを実行すべくプログラムされたコンピューターによって再確認された特別に疑わしい領域を得ようとすることを決断してもよい。その場合、放射線医師は、放射線撮影像における疑わしい小結節の位置を、タッチスクリーン、マウス入力、トラックボール入力、または他のそのような入力機構を用いて、手作業的に明らかにすることのみを必要とする。このように、ステップＳ１０において、本発明の動作は、自動的にまたは放射線医師による手作業入力のいずれかによって、識別された小結節の位置を含むディジタル画像を取得することから始まる。
【００２１】
次に、ステップＳ２０において、差分画像が形成され（参照文献３および米国特許４，９０７，１５６を参照）、そしてそれは適合されたフィルターによって取得される拡張画像からのリング平均フィルターによって取得される抑制された画像の減算によって作られる。前記差分画像は、小結節が背景構造と比較されて選択的に強調されるという固有の特徴を有し、且つそのようにして前記差分画像における前記小結節の輪郭が、原画像におけるよりもコンピューターによってより高い信頼性で識別され得る。原画像上における肺結節の正確なセグメント化は、結節が肋骨と重なり合っているとき、それは一般的な場合であるが、非常に困難である。差分画像技術は、コンピューター支援診断（ＣＡＤ）機構のための胸部放射線撮影像における小結節（参照文献４を参照）およびマモグラフにおける微小石灰化部位（参照文献５および参照文献６を参照）のような病変の候補を抽出するための初期ステップとして使用されている。
【００２２】
図１（ａ）〜図１（ｃ）は、３個の悪性の孤立性肺結節を示し、且つ図１（ｄ）〜図１（ｆ）は、３個の良性の孤立性肺結節を示しており、それらは関心のある領域（ＲＯＩ）の中央に配置されている。図２（ａ）〜図２（ｆ）は、図２に示されるように、図１（ａ）〜図１（ｆ）の画像の各々について、図１０のステップＳ２０において取得される、それぞれの差分画像を示している。本発明の自動化された小結節のセグメント化のための方法の発明を実施するための最良の形態によれば、極座標解析が行なわれ、それによって差分画像における小結節についてのＲＯＩ（３００×３００マトリクスサイズ）は、それから図３（ａ）および図３（ｂ）に図解されたように、極座標系に変換される。おそらく、他の座標系も採用されてよいが、極座標系の使用が、本発明に従った等高線の生成のために便利であり、且つそれゆえ望まれる。
【００２３】
図３（ａ）および図３（ｂ）における極座標表現は、ＲＯＩの中心を定義することによって作成され、そしてそれは概して最大のピクセル値に位置する。図１０に示される方法の実行において、次のステップＳ３０では、グレーレベル等高線が、それから最大ピクセル値より下の１０個のグレーレベルの増分によって、前記差分画像における種々のグレーレベルにおいて描かれる。図３（ａ）および図３（ｂ）に示される例において、１０度毎の放射方向における中心から等高線への距離が決定された。図３（ａ）および図３（ｂ）における極座標表現は、水平軸上の放射角度および垂直軸上の放射方向距離のプロットによって作られる。等高線のこの再表現は、小結節のエッジ、肋骨エッジおよびグレーレベル分布における漸次変化のようないくつかの画像の特徴を指示し得ることに注意されるべきである。例えば、小結節のエッジに起因する鋭いエッジは、短い距離における多数の等高線によって認識され得て、そしてピクセル値における漸次変化は、与えられた距離内における大きなギャップまたは少数の等高線によって認識され得る。肋骨のエッジに起因する非常に鋭いエッジは、ピクセル値における急で大きな変化によってまたは狭い領域における多数の区別ができない腺によって指示される。それゆえ、小結節の輪郭が、極座標系上に表現された等高線の解析によって、すなわち、多くの等高線を有するいくつかの狭い領域に基づいて１つの曲線に結合することによって、抽出され得る。
【００２４】
次のステップＳ４０において、小結節のセグメント化が、等高線帯域を識別することによって進められ、各帯域は多くの等高線を有する狭い領域である。特に、図３（ａ）および図３（ｂ）に示される例における帯域は、３本またはそれより多くの連続する等高線を有する領域、そこでは隣接する等高線間の距離は６ピクセル（１．０５ｍｍ）よりも小さい、として定義される。それから、図１０のステップＳ５０において、小結節の輪郭は、ステップＳ４０において識別された帯域に基づいて決定される。特に、小結節エッジは、前記帯域の底部から頂部への上部７０％の位置において決定され、それは経験的に決定される。もしもこの距離が中心から１００ピクセル（１７．５ｍｍ）よりも大きければ、そのときは明確な小結節エッジは存在しないということが決定される。もしも同一の角度上に２つの帯域があれば、小結節エッジは、等高線に、より近い帯域に含まれているとみなされ、そのエッジは、隣接する１つの帯域領域から定義される。一方、もしもいくつかの放射方向における小結節エッジが見付けられなければ、全ての３６個の放射方向についての小結節エッジが、上述した方法により定義される小結節エッジの補間によって定義される。
【００２５】
図３（ａ）および図３（ｂ）における２つの小結節についての太い曲線は、この方法によって取得されるセグメント化結果を示しており、その結果はそれから原画像における小結節の輪郭に変換される。図３（ａ）における悪性のケースについて、１６０度と２３０度との間の２つの帯域の上側のものにおける適切な小結節エッジとして、より強いエッジが選択された。図３（ｂ）における良性のケースについて、１９０度と２９０度との間のパラボラ型のエッジが、図１（ｅ）における小結節の直ぐ上方の強い肋骨エッジに対応する。
【００２６】
図４（ａ）〜図４（ｆ）は、６個のセグメント化された小結節領域（白い線）と４人の放射線医師によって手作業的に描かれた輪郭（黒い線）との比較を示しており、その比較は、図２（ａ）〜図２（ｆ）の差分画像の各々について、相対的に大きな変動を示している。２つのタイプの輪郭は、それらの外観において全く異なっているが、自動化されたセグメント化結果は、放射線医師により得られる手書き輪郭と、一般に同様である。自動化されたセグメント化方法は、手作業的な方法によって得られる結果を正確にシミュレートしていないが、後続の解析のために妥当であろう適切な領域を提供する。
【００２７】
（特徴抽出）
図１０のステップＳ５０において一旦小結節輪郭が決定されると、実行されるべき次のステップＳ６０は、特徴抽出である。抽出されるべき予想される特徴を評価する活動において、８１の特徴が検査される調査が行なわれる。２つの臨床的なパラメーター（年齢および性別）に加えて、７９の画像特徴が、セグメント化された小結節の内部および外部領域についての輪郭またはテクスチャー解析から決定された。テクスチャー解析に基づく特徴値は、４個の異なる種類の画像、すなわち原画像、背景傾向および濃度補正画像（参照文献７を参照）、およびソーベルフィルターの使用によって得られた、それらの対応するエッジ勾配画像、の使用によって決定された。ソーベルフィルターのマスクサイズは２１×２１ピクセルであり、それはエッジ勾配画像において顕著に小結節エッジを提供すると思われる。７９の画像の特徴は、輪郭に基づく７つの特徴と、原画像および補正された画像のテクスチャー解析に基づく２つの特徴と（２×２＝４）、２つのエッジ勾配画像のテクスチャー解析に基づく６つの特徴と（６×２＝１２）、４つの異なる種類の画像のテクスチャー解析に基づく４つの特徴（４×４＝１６）と、そして４つの異なる種類の画像についてのセグメント化された小結節の内部および外部領域における２つのヒストグラムの間の関係に基づく１０の特徴（１０×４＝４０）を含んでいた。
【００２８】
図５（ａ）〜図５（ｆ）は、図４（ａ）〜図４（ｆ）の６つのセグメント化された小結節の内部および外部領域をそれぞれ示している。内側および外側の白い線は、内部および外部領域を、それぞれ示している。前記外側領域の幅は、５ｍｍであり、それはこの検討において経験的に決定された。
【００２９】
図６（ａ）および図６（ｂ）は、補正された画像上におけるセグメント化された小結節の内部および外部領域についての２つの小結節のグレーレベルヒストグラムを示す。悪性結節は、概して、図６（ｂ）に示されるような、良性結節のヒストグラムよりも、図６（ａ）に示されるように、ヒストグラムにおいて、より低いピークおよびより広い幅を有している。さらに、悪性結節についての内部および外部領域についてのヒストグラムの平均ピクセル値の間の相違は、良性結節についてのそれよりも概して大きい。
【００３０】
抽出された特徴は、輪郭のそれと同様の領域で、円の直径によって定義される、小結節の輪郭の有効直径を含んでいた。円環状の度合いは、小結節の輪郭との重複エリア部分から定義された。楕円の度合いは、小結節の輪郭に適合された円の代わりに楕円を使用することにより、円環状の度合いと同一のやり方にて定義された（参照文献８および参照文献９を参照）。不規則性の度合いは、小結節の輪郭の長さで割られた１マイナス円周によって定義されるのに対して、楕円の不規則性の度合いは、適合された楕円の円周を用いて計算された。小結節の輪郭から適合される楕円までの距離のフーリエ変換の使用によって得られる、二乗平均平方根変量およびパワースペクトルの最初の瞬間、も定義された。
【００３１】
小結節の周りのラインパターン成分の大きさは、ＲＯＩの中心から放射方向ラインの４５度以内の方向での、ライン拡張フィルタの使用により決定された（参照文献１０を参照）。小結節の周りのエッジの大きさは、平均勾配によって検査される。放射方向勾配指数は、放射方向に沿って突出された放射エッジ勾配の絶対値平均によって計算された（参照文献１１を参照）。接線方向勾配指数も、接線方向に沿って突出される接線エッジ勾配の絶対値平均によって計算された。平均ピクセル値および相対的標準偏差は、セグメント化された小結節の内部および外部領域の両方について定義された。
【００３２】
２つのヒストグラム間の重複量はセグメント化された小結節の内部領域と外部領域の間のグレーレベルヒストグラムの重複エリアによって定義された（図６）。加えて、セグメント化された小結節の内部および外部領域のグレーレベルヒストグラムについての、平均ピクセル値、ピークにおけるピクセル値、ピーク値、半値全幅（ＦＷＨＭ）（参照文献１２を参照）、および１／１０値全幅の差分が特徴として使用される。
【００３３】
（特徴選択）
図７（ａ）および図７（ｂ）は、良性および悪性結節についての２つの特徴の関係を示している。図７（ａ）および図７（ｂ）は、良性結節と悪性結節との間の考慮すべき重複を示しているが、結果は、良性結節と悪性結節との間の区別のための可能性を示しているように見える。特に、図７（ａ）は、外部領域についてのＦＷＨＭと背景傾向および濃度補正画像上における重複量との関係を示している。悪性結節についてのＦＷＨＭは、良性結節についてのそれよりも大きくなる傾向があり、悪性結節についての重複量は、良性のものについてよりも小さくなる傾向がある（図６（ａ）および図６（ｂ）を参照）。図７（ｂ）は、外部領域についてのＦＷＨＭと原画像上におけるコントラストとの間の関係を示している。悪性結節のＦＷＨＭは、良性のもののそれよりも大きくなる傾向があり、悪性結節のコントラストは、良性のもののそれよりも大きくなる傾向があり、それは図７（ａ）に示された結果と類似している。
【００３４】
再び図１０を参照すれば、特徴抽出の完了と同時に、ステップＳ７０での選択され抽出された特徴が、悪性の可能性の結果を決定し且つその結果をステップＳ８０で出力する、少なくとも１つのクラシファイヤーに適用される。
【００３５】
本発明者らによって行なわれた検討においては、７つの特徴の組み合わせが、図７（ａ）および図７（ｂ）に示された結果のような良性および悪性結節についての知識と一緒にラウンドロビン検査を使用することにより、線形弁別解析（ＬＤＡ）（参照文献１３を参照）に基づいて選択される。８１の特徴全てについての７つの特徴の全ての組み合わせに対する計算は、実際的ではないので、本発明者らは、ＬＤＡを用いて、種として、初期組み合わせを見出すために、群内分散に対する全分散の比によって定義される、ウィルクスのラムダ（参照文献１４を参照）、および、ウィルクスのラムダに基づくコスト関数である、Ｆ値を採用した。特徴の組み合わせは、反復手順によって見出され、そこではＦ値における、１つは除去のためのそして他の１つは追加のための、２つの閾値を使用することによって特徴が一つづつ追加されまたは除去される（参照文献１５を参照）。発明者らの検討においては、除去および追加のために同一の閾値が採用された。選択される特徴の数は、この閾値に依存する。例えば、閾値レベルが３から２へ、１へと減少されたとき、選択される特徴の数は、それぞれ、対応するＡｚ値0.835、0.864、0.852を伴って、５から７へ、１１へと増加する。それゆえ、この検討において使用される特徴の数は、最も高いＡｚの値を理由に７として選択された。いくつかの特徴の多くの異なる組み合わせが、良性および悪性結節についての知識に基づいて予め選択された７つの特徴に追加することおよび除去することが反復的に試された。最終的な組み合わせは、（１）患者の年齢、（２）等高線の不規則性の度合い、（３）前記小結節等高線のパワースペクトルの二乗平均平方根変量（米国仮特許出願第６０／１０８，１６７号およびその対応するＰＣＴ出願）、（４）前記原画像から導出される背景傾向および濃度補正画像における重複量、（５）前記原画像から導出される背景傾向および濃度補正画像上における前記セグメント化されたものの内部領域についてのＦＷＨＭ（半値全幅）、（６）前記原画像から導出される背景傾向および濃度補正画像上における前記セグメント化された小結節のコントラスト、および（７）前記原画像上における前記セグメント化された小結節のコントラストからなり、それは０．８８６のＡｚ値が提供される。
【００３６】
人工的なニューラルネットワーク（ＡＮＮ）および線形弁別解析（ＬＤＡ）
ＡＮＮおよびＬＤＡは、発明者らの検討における特徴のクラシファイヤーとして使用された。バックプロパゲーションアルゴリズムを用いる３レイヤー、フィードフォワードＡＮＮ（参照文献１６を参照）が使用された。ＡＮＮは、トレーニングのために長い計算時間を必要とするので、選択された７つの特徴の有効性を事前調査する速やかな方法として、ＬＤＡが採用された。ＬＤＡの使用により相対的に高いＡｚ値を与える７つの特徴は、それからＡＮＮに対する入力データとして使用される。このＡＮＮは、７個の入力ユニット、４個の隠れユニット、および１個の出力ユニットを有していた。隠れユニットの数は、入力ユニットと出力ユニットの数の平均となるように選択された。入力データは０と１．０の間で正規化された。ＡＮＮの出力値は、悪性について１．０そして良性について０として、悪性の可能性を表現する。ラウンドロビン（リーブワンアウト）検査（参照文献１７を参照）が、ＡＮＮのそしてＬＤＡについてもトレーニングおよび検査のために使用された。この方法において、トレーニングは、データベースにおける１つを除いて全ての場合のために実施され、トレーニングに使用されない１つの場合はトレーニングされたＡＮＮへの検査のために適用された。この手続きは、データベースにおける全ての場合が１回使用されるまで繰り返された。ＬＤＡは、超平面の使用により良性を悪性結節から分離する。ＬＤＡの出力値は、超平面からの良性結節かまたは悪性結節かのいずれかの距離をあらわす。ＬＤＡの出力値は、最小値および最大値がそれぞれ０および１．０に対応するように悪性の可能性として正規化される。自動化されコンピューター化された機構の性能は、ＲＯＣ解析の使用により評価された（参照文献１８を参照）。ＲＯＣ曲線の下方の面積、Ａｚ、は、性能の尺度として使用された。ＬＡＢＲＯＣ４プログラム（参照文献１９を参照）は、ＲＯＣ曲線を作るために使用された。
【００３７】
（結果）
発明者らによって行なわれた検討において、図１０のステップＳ７０の実行に際し、選択された７つの特徴が、ＡＮＮクラシファイヤーおよびＬＤＡクラシファイヤーに適用される。図８は、ＡＮＮおよびＬＤＡによって得られた２つのＲＯＣ曲線を示しており、それらの各々は、本発明の自動化されコンピューター化された方法の使用によって、良性結節と悪性結節との間を区別するために最大のＡｚが提供された。次の表１は、０．８５５よりも大きいかそれに等しいＡｚ値が提供される特徴のいくつかの異なる組み合わせについてＡＮＮおよびＬＤＡクラシファイヤーによって取得されたＡｚ値の比較を示している。
（表１）
表１において、参照される特徴は：（１）年齢、（２）小結節等高線のパワースペクトルの二乗平均平方根変量、（３）原画像から導出される背景傾向および濃度補正画像における重複量、（４）原画像から導出される背景傾向および濃度補正画像上におけるセグメント化された小結節の外部領域についてのＦＷＨＭ、（５）小結節輪郭の不規則性の度合い、（６）原画像から導出される背景傾向および濃度補正画像上における前記セグメント化された小結節の内部領域についてのＦＷＨＭ、（７）原画像上における前記セグメント化された小結節の内部領域についてのＦＷＨＭ、（８）原画像から導出される背景傾向および濃度補正画像上における前記セグメント化された小結節のコントラスト、（９）原画像から導出される背景傾向および濃度補正画像における前記セグメント化された小結節のコントラスト、（１０）前記小結節輪郭の円環状の度合い、（１１）前記原画像から導出される背景傾向および濃度補正画像上における前記セグメント化された小結節の外部領域についての相対的な標準偏差、および（１２）前記原画像から導出される背景傾向および濃度補正画像上における前記セグメント化された小結節の内部領域についての平均ピクセル値である。
【００３８】
ＬＤＡの使用によって選択された７つの特徴によって得られる最大のＡｚは、０．８８６であった。ＡＮＮの使用による最大のＡｚは、０．８７２であり、それは以前の検討における手作業の方法によって得られるＡｚ＝０．８５４よりも大きく（参照文献２および第ＰＣＴ／ＵＳ９９／２５９９８号を参照）、それに対して同一の特徴の組み合わせ（表１における組み合わせａ（１，２，３，４，５，６，７））によるＬＤＡのＡｚは、０．８７１であった。ＬＤＡのＡｚは、ＡＮＮのＡｚよりも若干大きかったが、表１における７つの異なる特徴との他の５つの組み合わせは、類似したＡｚ値を与えた。我々の以前の検討においてはＡＮＮのみが使用されたことに留意されたい（参照文献２および第ＰＣＴ／ＵＳ９９／２５９９８号を参照）。図９（ａ）は、悪性の可能性によるＡＮＮ出力の分布を示しており、これに対して図９（ｂ）は、ＬＤＡ出力の分布を示している。
【００３９】
図１（ａ）、図１（ｂ）、および図１（ｃ）に図解された３つの悪性結節についてのＡＮＮクラシファイヤーで得られる悪性の可能性は、それぞれ０．８７、０．８３、および０．３５であり、そして図１（ｃ）、図１（ｄ）、および図１（ｅ）に図解された３つの良性結節については、それぞれ０．１６、０．２１、および０．７７であった。これらの結果は、２つの悪性結節および２つの良性結節についての適正な悪性の可能性を示しているが、それに対して１つの悪性結節（ｃ）および１つの良性結節（ｆ）の悪性の可能性は、良性結節と悪性結節との間の区別のために望ましくない値であった。図１（ａ）、図１（ｂ）、および図１（ｃ）に図解された３つの悪性結節についてのＬＤＡクラシファイヤーで得られる悪性の可能性は、それぞれ０．６５、０．６６、および０．４５であり、そして図１（ｃ）、図１（ｄ）、および図１（ｅ）に図解された３つの良性結節については、それぞれ０．４１、０．３８、および０．４８であった。ＡＮＮとＬＤＡの間の悪性の可能性には相違があることは明らかであるが、全体の結果は、類似している。ＬＤＡによる悪性の可能性は、可能性値が、悪性および良性結節の両方について０．５により近いので、あまり明確ではない傾向がある。ＬＤＡによる図１（ｆ）における１つの良性結節についての可能性値は、０．４８であり、ＡＮＮで得られる０．７７よりもより信頼できる。それゆえ、ＡＮＮとＬＤＡによる悪性の可能性の両方の結果を使用し、そして悪性の可能性について、ＡＮＮによって得られたものとＬＤＡによって得られたものとの２つの値を各画像上に重ね合わされて、放射線医師のために表示することが望ましい。このことは、２つの結果が、より信頼できる「セカンドオピニオン」を提供して互いに補償するように見える、２つのクラシファイヤーによって決定された通りの悪性の可能性の範囲を示そうとする理由である。
【００４０】
発明者らの検討において得られた結果に対してさらにコメントすると、良性結節と悪性結節との間の区別のために選択された７つの特徴（１）〜（７）によって得られる通りＡＮＮクラシファイヤーのＡｚは、０．８７２であった。表１における７つの異なる特徴による他の５つの組み合わせは、０．８５５よりも大きなＡｚ値を提供した。この結果は、良性結節と悪性結節との間の区別のためにコンピューター化機構の性能を最適化することが困難であること；またいくつかの異なる特徴の組み合わせによって相対的に高い性能が得られ得ることを示しているように見える。発明者らは、徹底的に最善の組み合わせを見付けようとしていないので、現存する特徴の他の組み合わせによって、あるいは将来的に付加的な特徴を作り出すことによってさらに性能を改善することが可能であるかもしれない。加えて、ＬＤＡは、発明者らの結果によってＬＤＡがＡＮＮおよびＬＤＡクラシファイヤーよりも若干大きなＡｚ値を提供したことを説明した通り、ＡＮＮの代わりに使用され得る。
【００４１】
図８、図９（ａ）および図９（ｂ）は、本発明の方法が彼らの良性結節と悪性結節との間の区別において放射線医師を支援するのに有用であるであろうことを説明している。図８において良性結節と悪性結節との間を区別するためにＡＮＮおよびＬＤＡで得られるＲＯＣ曲線の形状は、それぞれ１．０の偽の陽性率は約０．５であり、そして真の陽性率において０．４であることを示している。実際、全ての悪性結節についてのＡＮＮおよびＬＤＡ出力の悪性の可能性は、それぞれ０．３（図９（ａ））および０．４（図９（ｂ））よりも大きかった。それゆえ、１００％の高い感度が、０．３（ＡＮＮ出力）および０．４（ＬＤＡ出力）の閾値の使用により達成され得る。したがって、図１０のステップＳ９０において、ステップＳ８０における各悪性の可能性の出力は、ＡＮＮクラシファイヤーの出力については０．３そしてＬＤＡクラシファイヤーの出力については０．４のような、それぞれの閾値と比較され、そしてステップＳ１００において、小結節は、各悪性の可能性がそれの閾値よりも小さいときは、非悪性であると決定される。このようにして、ＡＮＮクラシファイヤーのみによっては、約５０％の良性結節が、いかなる悪性結節をも除去することなしに、正確に識別され得る。もしも、ＬＤＡ出力が、図８および図９（ｂ）に示されたように使用されると、約６０％の良性結節を正確に識別することができる。発明者らの手作業方法においては（参照文献２および第ＰＣＴ／ＵＳ９９／２５９９８号を参照）、ＲＯＣ曲線の形状は、１．０の真の陽性率において偽の陽性率がほとんど１．０であった。このことは、手作業方法で、いかなる悪性結節の除去もなしにいかなる良性結節をも識別することは困難であることを示している。新たな自動化方法によれば、良性結節と悪性結節との間の区別のための性能は、かなり改善される。
【００４２】
従来の手作業方法（参照文献２および第ＰＣＴ／ＵＳ９９／２５９９８号を参照）で得られた結果は、良性を悪性結節から区別するための従来のコンピューター化機構によるＡｚ値が０．８５４であったことを示しており、放射線医師１人によって得られるそれ（０．７２７）よりも大きい。従来の手作業方法（参照文献２および第ＰＣＴ／ＵＳ９９／２５９９８号を参照）で得られるコンピューター結果（Ａｚ＝０．８５４）がそれらにセカンドオピニオンとして提供されたとき、放射線医師によって得られるＡｚ値が、０．７２７から０．８１０に改善されることに注意することは重要である。それゆえ、もしも、本発明の自動化方法によって得られる結果（ＡＮＮおよびＬＤＡの使用によってそれぞれＡｚ＝０．８７２および０．８８６）が、観察者の検討に使用されたならば、放射線医師の能力が従来の結果に比べてさらに改善されるであろうことが期待される。
【００４３】
（他のイメージング様相への応用）
本発明の方法は、ＣＴ画像にも適用可能であり、低線量ヘリカルＣＴ上で肺結節の悪性の可能性の決定に適用されている。その意味において、発明者らは、日本の長野において低線量ヘリカルＣＴ（２５〜５０ｍＡ、１０ｍｍのコリメーション、ピッチ２、１０ｍｍの再構成間隔）にて７，８４７人の被検者への肺ガンスクリーニングから得られた、７６個の初期肺ガンおよび４１３個の良性結節からなるデータベースを採用した。初期肺ガンは、病理学診断によって検認され、良性結節は、診断上の追跡検査または手術によって確かめられた。この自動化されコンピューター化された機構によって、小結節の位置が最初に放射線医師によって指示される。小結節の輪郭は、上述された通り自動的に決定され、そして４３の画像特徴が、セグメント化された小結節領域上で、輪郭、テクスチャー、およびグレーレベルヒストグラムの量的解析から決定される。線形弁別解析（ＬＤＡ）が、４３の特徴および２つの臨床パラメーター（年齢および性別）を用いて悪性結節から良性のものを区別するために採用された。悪性結節から良性のものを区別することにおける我々のコンピューター化された機構および放射線医師の性能は、ＲＯＣ解析によって評価された。４５の特徴の多くの異なる組み合わせがＬＤＡの入力として検査された。
【００４４】
ＣＴ結節を分類することにおける最善の結果という立場からの検討における最も重要な特徴は：
１．小結節等高線の有効な直径；
２．ＣＴ画像から導出されるエッジ；勾配画像上におけるセグメント化された内部領域についてのピーク値；
３．患者の性別；
４．ＣＴ画像上のセグメント化された小結節の内部領域についての相対的な標準偏差；
５．ＣＴ画像上のセグメント化された小結節の内部領域についてのピーク値；
６．ＣＴ画像から導出されるエッジ勾配画像上のセグメント化された小結節の内部および外部領域についての平均ピクセル値の差分；
７．セグメント化された小結節の外部領域についてのラインパターン成分；
８．ＣＴ画像上のセグメント化された小結節の内部領域についての１／１０値全幅；
９．セグメント化された小結節の外部領域についての接線勾配指数；そして
１０．小結節の等高線の最初の瞬間のパワースペクトル
である。特定の組み合わせ、およびＬＤＡの使用により結果として得られるＡｚの値は、次の表２に示される。
（表２）
表２に示されるように、組み合わせ（ａ）について、予備的な結果は、悪性結節からの良性のものの区別におけるコンピューター化された機構によって得られるＡｚ値は、０．７９７であることを示し、放射線医師１人によって得られるＡｚ値の０．６２５よりも大きかった。それゆえ、小結節の悪性の可能性の決定のための自動化されコンピューター化された機構は、低線量ヘリカルＣＴ上で良性および悪性の孤立性肺結節の間を区別する彼らの作業を支援することにおいて放射線医師にとって有用である。
【００４５】
表２のデータは、ＬＤＡにより得られる結果のみを示しているが、ＡＮＮ分類のために類似の結果が期待され、そして同様にＸ線ラジオグラフィーの場合にも、ＣＴ導出特徴を有するＬＤＡおよびＡＮＮクラシファイヤーの出力の閾値処理が非悪性腫瘍の実質的なパーセンテージの識別を可能とし、それによってバイオプシーおよび／または付加的なイメージングが回避され得るであろうことが期待される。
【００４６】
さらにまた、上述のクロスリファレンスされた米国特許シリアル番号第０８／９００，１８８号および米国特許第５，９８４，８７０号に開示されたように、２つの異なるイメージングの様相から導出される特徴を、この場合胸部Ｘ線ラジオグラフィーとＣＴ、を入力として共通のクラシファイヤーへ併合することも、改善されたＡｚ値を得ることに有用であろう。そのために、本発明のさらなる実施の形態に従って、胸部Ｘ線ラジオグラフィーイメージングおよびＣＴイメージングの様相から解剖学上の同一部位のそれぞれのディジタル画像を得ることと；それぞれのディジタル画像において各画像に共通の小結節を識別することと；それぞれの画像における小結節の輪郭を得るために各ディジタル画像において識別される小結節をセグメント化することであって、各ディジタル画像について、前記ディジタル画像から差分画像を生成すること、前記小結節を含む関心のある領域におけるそれぞれの画像強度をあらわす画像強度等高線を識別すること、および前記画像強度等高線に基づいて前記小結節の輪郭を取得すること、を含むことと；前記ディジタル画像の各々について、前記輪郭に基づいてそれぞれの画像における小結節の少なくとも１つの特徴を抽出することと；併合された複数の抽出された特徴に基づいて前記小結節を特徴付け且つ共通の画像クラシファイヤーの出力に基づいて前記小結節の悪性の可能性を決定するために、共通の画像クラシファイヤーに対する入力として、胸部Ｘ線ラジオグラフィーイメージングおよびＣＴイメージングの様相から導出される２つのディジタル画像から抽出される特徴を含む複数の特徴を併合することとを含む方法が提供される。ＬＤＡまたはＡＮＮクラシファイヤーを用いて最善の結果を与える表１および表２において採用された特徴によって、胸部Ｘ線およびＣＴイメージングの様相に関して上述において識別された特徴の併合によって最善の結果が得られるであろうことが期待される。
【００４７】
（コンピューターおよびシステム）
この発明は、コンピューター技術における熟達者には明らかであろうように、本発明の教示に従ってプログラムされた在来の汎用目的のコンピューターまたはマイクロプロセッサーを用いて適切に実施されるであろう。
【００４８】
図１１は、肺結節における悪性の可能性のコンピュータ化された解析のためのコンピューターシステムの概略的な図解である。コンピューター１００は、本発明の方法を実施し、そこではコンピューターハウジング１０２が、ＣＰＵ１０６、メモリー１０８（例えば、ＤＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＳＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ、およびフラッシュＲＡＭ）、および他の随意選択的な特別な目的の論理デバイス（例えばＡＳＩＣ）または設定可能な論理デバイス（例えば、ＧＡＬおよび再プログラム可能なＦＰＧＡ）を含むマザーボード１０４を収容している。コンピューター１００は、複数の入力デバイス（例えば、キーボード１２２およびマウス１２４）、およびモニター１２０をコントロールするためのディスプレイカード１１０も含んでいる。加えて、コンピューター１００は、適切なデバイスバス（例えば、ＳＣＳＩバス、エンハンストＩＤＥバス、またはウルトラＤＭＡバス）を用いて接続される。フロッピーディスクドライブ１１４；他のリムーバブルメディアデバイス（例えば、コンパクトディスク１１９、テープ、およびリムーバブルＭＯ（磁気−光学）メディア（図示されていない））；ハードディスク１１２、または他の固定、高密度メディアデバイスをさらに含んでいる。やはり、同一のデバイスバスまたは他のデバイスバスに接続されて、コンピューター１００は、コンパクトディスクリーダー１１８、コンパクトディスクリーダー／ライターユニット（図示されていない）またはコンパクトディスクジュークボックス（図示されていない）を付加的に、含んでいてもよい。コンパクトディスク１１９はＣＤキャディー内に示されているが、コンパクトディスク１１９は、キャディーを必要とすることなくＣＤ−ＲＯＭドライブ内に直接的に挿入されることもできる。
【００４９】
上述されたように、システムは、少なくとも１つのコンピューター読み取り可能な媒体を含む。コンピューター読み取り可能な媒体の例は、コンパクトディスク１１９、ハードディスク１１２、フロッピーディスク、テープ、ＭＯディスク、ＰＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュＥＰＲＯＭ）、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ、その他である。いずれか１つのまたは組み合わせのコンピューター読み取り可能な媒体に格納されて、本発明は、コンピューター１００のハードウェアをコントロールし且つコンピューター１００に人間のユーザーと対話することを可能とする両方のためのソフトウェアを含んでいる。そのようなソフトウェアは、それに限定されるわけではないが、デバイスドライバー、オペレーティングシステムおよび、開発ツールのよなユーザーアプリケーションを含んでいてもよい。そのようなコンピューター読み取り可能な媒体は、図１０の発明方法を実行するための本発明のコンピュータープログラム製品をさらに含んでいる。本発明のコンピューターコードデバイスは、それに限定されるわけではないが、スクリプト、インタープリター、ダイナミックリンクライブラリー、ＪＡＶＡクラス、および完全に実行可能なプログラム、を含むいかなる解釈処理されまたは実行可能なコード機構であることもできる。さらに、本発明の処理の部分は、より良い性能、信頼性、および／またはコストのために配布されてもよい。例えば、輪郭または画像は、第１のコンピューターで選択され、そして遠隔診断のために第２のコンピューターに送られてもよい。
【００５０】
本発明は、当該技術における熟達者には容易に明らかになるであろうように、特定の集積回路のアプリケーションの調整によって、または在来のコンポーネント回路の適切なネットワークに相互接続することによって実施されてもよい。
【００５１】
上述の教示に照らして、本発明の多数の変更および変形が可能である。それゆえ、添付された特許請求の範囲の視野の範囲内において、本発明は、ここに詳細に説明されているのとは別のやり方で実施されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１Ａ】悪性結節を含む後前の胸部放射線撮影画像の部分である。
【図１Ｂ】悪性結節を含む後前の胸部放射線撮影画像の部分である。
【図１Ｃ】悪性結節を含む後前の胸部放射線撮影画像の部分である。
【図１Ｄ】良性結節を含む後前の胸部放射線撮影画像の部分である。
【図１Ｅ】良性結節を含む後前の胸部放射線撮影画像の部分である。
【図１Ｆ】良性結節を含む後前の胸部放射線撮影画像の部分である。
【図２Ａ】図１Ａの画像に基づいて生成される差分画像である。
【図２Ｂ】図１Ｂの画像に基づいて生成される差分画像である。
【図２Ｃ】図１Ｃの画像に基づいて生成される差分画像である。
【図２Ｄ】図１Ｄの画像に基づいて生成される差分画像である。
【図２Ｅ】図１Ｅの画像に基づいて生成される差分画像である。
【図２Ｆ】図１Ｆの画像に基づいて生成される差分画像である。図２Ａ乃至図２Ｆは差分画像のコントラストが図解のために４．６から８．０の範囲で変化する係数によって向上されている。これらの係数は、１０ビットのグレースケールで前記差分画像を表示するために使用される正規化係数によって決定された。
【図３Ａ】図２Ａおよび図２Ｂの悪性結節についての極座標表現を図解するグラフである。
【図３Ｂ】図２Ｅの良性結節についての極座標表現を図解するグラフである。図３Ａおよび図３Ｂは、太い曲線が、本発明の自動化方法によって取得されたセグメント化結果を示している。差分画像のコントラストは、４．６から８．０の範囲で変化する係数によって増幅されている。これらの係数は、１０ビットのグレースケールで前記差分画像を表示するために使用される正規化係数によって決定された。
【図４Ａ】悪性および良性結節についての本発明に従って自動化された小結節セグメント化による結果（白い等高線）と４人の放射線医師により描かれた輪郭との比較のために図２Ａの画像を図解している。
【図４Ｂ】同様に図２Ｂの画像を図解している。
【図４Ｃ】同様に図２Ｃの画像を図解している。
【図４Ｄ】同様に図２Ｄの画像を図解している。
【図４Ｅ】同様に図２Ｅの画像を図解している。
【図４Ｆ】同様に図２Ｆの画像を図解している。
【図５Ａ】悪性および良性結節についてのセグメント化された結節の内部および外部領域に生成されている図２Ａの画像を図解している。
【図５Ｂ】同様に図２Ｂの画像を図解している。
【図５Ｃ】同様に図２Ｃの画像を図解している。
【図５Ｄ】同様に図２Ｄの画像を図解している。
【図５Ｅ】同様に図２Ｅの画像を図解している。
【図５Ｆ】同様に図２Ｆの画像を図解している。
【図６Ａ】図５Ａの悪性結節についての背景傾向および濃度補正画像上におけるセグメント化された結節の内部および外部領域についてのグレーレベルヒストグラムを図解するグラフである。
【図６Ｂ】図５Ｅの良性結節についての背景傾向および濃度補正画像上におけるセグメント化された結節の内部および外部領域についてのグレーレベルヒストグラムを図解するグラフである。
【図７Ａ】２つの選択された特徴：それぞれ、（ａ）外部領域についてのヒストグラムの半値全幅と背景傾向および濃度補正画像上における重複量と、および（ｂ）外部領域についてのヒストグラムの半値全幅と原画像上におけるコントラストとの間の関係を図解するグラフである。
【図７Ｂ】２つの選択された特徴：それぞれ、（ａ）外部領域についてのヒストグラムの半値全幅と背景傾向および濃度補正画像上における重複量と、および（ｂ）外部領域についてのヒストグラムの半値全幅と原画像上におけるコントラストとの間の関係を図解するグラフである。
【図８】ＡＮＮおよびＬＤＡの使用により、良性および悪性結節の間の区別のための７つの特徴によって得られるＲＯＣ曲線を図解するグラフである。
【図９Ａ】良性および悪性の場合についてそれぞれ選択された７つの特徴によって得られる悪性の可能性を示す（ａ）ＡＮＮ出力および（ｂ）ＬＤＡ出力の分布を図解するグラフである。
【図９Ｂ】良性および悪性の場合についてそれぞれ選択された７つの特徴によって得られる悪性の可能性を示す（ａ）ＡＮＮ出力および（ｂ）ＬＤＡ出力の分布を図解するグラフである。
【図１０】小結節の悪性の可能性を決定するために実行される本発明の自動化された方法の各ステップを図解する概略的なブロック図である。
【図１１】本発明の教示に従ってプログラムされる汎用目的のコンピューター１００の概略的な図解である。
【符号の説明】
【００５３】
１００…コンピューター
【０００１】
本発明は、一部米国公衆衛生部認可ＣＡ２４８０６号およびＣＡ６２６２５号における米国政府サポートによりなされた。米国政府は、この発明に一定の権利を有している。
【０００２】
本発明は、おおむね放射線撮影画像のコンピューター化された解析のための方法およびシステムに関し、そしてより詳細には、人工的なニューラルネットワーク（ＡＮＮ）を用いて、肺結節における悪性の可能性の決定に関する。
【背景技術】
【０００３】
本発明は、例えば、全てが引用によって本出願に組み込まれている米国特許第４，８３９，８０７； ４，８４１，５５５； ４，８５１，９８４； ４，８７５，１６５； ４，９０７，１５６； ４，９１８，５３４； ５，０７２，３８４； ５，１３３，０２０； ５，１５０，２９２； ５，２２４，１７７； ５，２８９，３７４； ５，３１９，５４９； ５，３４３，３９０； ５，３５９，５１３； ５，４５２，３６７； ５，４６３，５４８； ５，４９１，６２７； ５，５３７，４８５； ５，５９８，４８１； ５，６２２，１７１； ５，６３８，４５８； ５，６５７，３６２； ５，６６６，４３４； ５，６７３，３３２； ５，６６８，８８８； ５，７３２，６９７； ５，７４０，２６８； ５，７９０，６９０； ５，８３２，１０３； ５，８７３，８２４； ５，８８１，１２４； ５，９３１，７８０； ５，９７４，１６５； ５，９８２，９１５； ５，９８４，８７０； ５，９８７，３４５； ６，０１１，８６２； ６，０５８，３２２； ６，０６７，３７３； ６，０７５，８７８； ６，０７８，６８０； ６，０８８，４７３； ６，１１２，１１２； ６，１３８，０４５； ６，１４１，４３７； ６，１８５，３２０； ６，２０５，３４８の各号ならびに米国特許出願第０８／１７３，９３５； ０８／３９８，３０７（ＰＣＴ公報 ＷＯ９６／２７８４６）； ０８／５３６，１４９； ０８／９００，１８８； ０８／９００，１８９； ０９／０２７，４６８； ０９／０２８，５１８； ０９／０９２，００４； ０９／１２１，７１９； ０９／１４１，５３５； ０９／４７１，０８８； ０９／６９２，２１８； ０９／７１６，３３５； ０９／７５９，３３３； ０９／７６０，８５４；および０９／７７３，６３６の各号；ＰＣＴ特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ９９／２４００７号； ＰＣＴ／ＵＳ９９／２５９９８； ＰＣＴ／ＵＳＯＯ／４１２９９ ； ＰＣＴ／ＵＳ０１／００６８０； ＰＣＴ／ＵＳ０１／０１４７８およびＰＣＴ／ＵＳ０１／０１４７９の各号ならびに米国仮特許出願第６０／１９３，０７２号および６０／２０７，４０１，の各号の１つまたはそれより多くの米国特許に開示されている通りのディジタル画像の自動化された解析のためのコンピューター化された技術にもおおむね関連している。
【０００４】
本発明は、上述した米国特許および特許出願に参照され且つ記述され、ならびに著者および刊行年度によって次の参照文献のリストに明示された参照文献に記述され、そして明細書全体にわたってそれぞれの参照文献の括弧内の番号に参照されることによってクロスリファレンスされた種々の技術の使用を含んでいる。
【０００５】
（参照文献のリスト）
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１６． Ｄ． Ｅ． Ｒｕｍｅｌｈａｒｔ， Ｇ． Ｅ． Ｈｉｎｔｏｎ， ａｎｄ Ｒ． Ｊ． Ｗｉｌｌｉａｍｓ，”Ｌｅａｒｎｉｎｇ ｉｎｔｅｒｎａｌ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓ ｂｙ ｅｒｒｏｒ ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ，”Ｉｎ： Ｄ． Ｅ． Ｒｕｍｅｌｈａｒｔ， Ｊ． Ｌ． ＭｃＣｌｅｌｌａｎｄ， ｅｄｓ． Ｐａｒａｌｌｅｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ： ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｔｈｅ ｍｉｃｒｏｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｏｆ ｃｏｇｎｉｔｉｏｎ． Ｖｏｌ １． Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ， Ｍａｓｓ： ＭＩＴ Ｐｒｅｓｓ， ３１８−３６２ （１９８６）．
１７． Ｙ． Ｊｉａｎｇ， Ｒ． Ｍ． Ｎｉｓｈｉｋａｗａ， Ｄ． Ｅ． Ｗｏｌｖｅｒｔｏｎ， ｅｔ ａｌ．，”Ｍａｌｉｇｎａｎｔ ａｎｄ ｂｅｎｉｇｎ ｃｌｕｓｔｅｒｅｄ ｍｉｃｒｏｃａｌｃｉｆｉｃａｔｉｏｎｓ： ａｕｔｏｍａｔｅｄ ｆｅａｔｕｒｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，”Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ １９８， ６７１−６７８ （１９９６）．
１８． Ｃ． Ｅ． Ｍｅｔｚ，”ＲＯＣ ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ ｉｎ ｒａｄｉｏｌｏｇｉｃ ｉｍａｇｉｎｇ，”Ｉｎｖｅｓｔ． Ｒａｄｉｏｌ． ２１，７２０− ７３３ （１９８６）．
１９． Ｃ． Ｅ． Ｍｅｔｚ， Ｂ． Ａ． Ｈｅｒｍａｎ， ａｎｄ Ｊ． Ｈ． Ｓｈｅｎ，”Ｍａｘｉｍｕｍ ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｒｅｃｅｉｖｅｒ ｏｐｅｒａｔｉｎｇ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ （ＲＯＣ） ｃｕｒｖｅｓ ｆｒｏｍ ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｌｙ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｄａｔａ，”Ｓｔａｔ． Ｍｅｄ． １７，１０３３−１０５３ （１９９８）．
上述において列挙された各関連特許および特許出願、ならびに前記参照文献のリストに列挙された各参照文献の内容は、全て引用により本出願に組み込まれる。
【０００６】
（背景の議論）
胸部画像上における差異に基づく肺結節の診断は、放射線医師にとって困難な仕事である。悪性は、胸部画像上における全ての孤立性肺結節のたった２０％のみを占めており（参照文献１を参照）；しかしながら、大部分の患者は、的確な診断のために、コンピューター断層（ＣＴ）によって検査されている（参照文献２を参照）。もしも放射線医師が胸部画像に基づいて多数の小結節が良性であることを、確信的に確認することができれば、いくらかの不用なＣＴ検査が回避されるであろう。
【０００７】
小結節が良性か否かを決定するための努力について、上述のクロスリファレンスされる国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ９９／２５９９８号に開示されている通り、小結節の輪郭は放射線医師によって手作業的に描かれていた。種々の客観的な特徴は、輪郭の使用によって決定され、且つ悪性の可能性が、人工的なニューラルネットワーク（ＡＮＮ）の使用によって決定された。受信者動作特性（ＲＯＣ）解析は、有望な結果を示し、それはＡＮＮ出力のＡｚ値が、良性および悪性の小結節の間の識別に放射線医師によって取得される平均Ａｚ値よりも大きかった。しかしながら、もしも、小結節輪郭を描くために放射線医師に手作業プロセスが要求されたならば、放射線医師の画像解釈を支援するためにセカンドオピニオンとしてコンピューター出力を実際的に利用することは制限されるであろう。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
したがって、この発明の目的は、良性および悪性の肺結節を識別するのに、放射線医師を支援するためのコンピューター支援診断（ＣＡＤ）技術を実施するための新しく且つ改善された自動化されコンピューター化された方法およびシステムを提供することにある。
【０００９】
この発明の他の目的は、小結節の手作業による識別が回避されまたは単純化される、胸部画像上の孤立性肺結節における悪性の可能性の解析のための新しく且つ改善された自動化されコンピューター化された方法およびシステムを提供することにある。
【００１０】
この発明の他の目的は、線形弁別解析器および人工的なニューラルネットワークを含む画像クラシファイヤーを用いる孤立性肺結節における悪性の可能性の解析のための新しく且つ改善された方法およびシステムを提供することにある。
【００１１】
この発明のさらなる目的は、孤立性肺結節における悪性の可能性の解析および決定のための、それによって放射線医師によって指示される追跡調査ＣＴイメージングの数を低減することを可能とする、新しく且つ改善された方法およびシステムを提供することにある。
【００１２】
この発明の他の目的は、前記方法の各ステップを実行するための新規なプログラムを格納する記憶媒体を含むコンピュータープログラム製品を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
これらのそして他の目的は、本発明に従って（１）小結節を解析するための新しく且つ改善された方法、（２）小結節を解析するためのコンピューター命令を格納するコンピューター読み取り可能な媒体、そして（３）小結節を解析するためのシステム、を提供することによって達成される。本発明のコンピューター命令およびシステムが基づいている方法は、小結節が識別される位置におけるディジタル胸部画像を取得することと；胸部画像から差分画像を生成することと；前記小結節を含む関心のある領域におけるそれぞれの画像強度をあらわす画像強度等高線を識別することと；前記小結節の輪郭を取得するために前記画像強度等高線に基づいて前記小結節をセグメント化することと、を含んでいる。
【００１４】
小結節の輪郭の取得に際し、前記方法は、前記小結節の輪郭の物理的な特徴に対応する客観的尺度を生成することと；前記生成された客観的尺度を、おそらく線形弁別解析器および／または人工的なニューラルネットワーク（ＡＮＮ）である、少なくとも１つのクラシファイヤーに適用することと；前記少なくとも１つのクラシファイヤーの出力に基づいて前記小結節の悪性の可能性を決定することと、をさらに含んでいる。
【００１５】
本発明の他の局面によれば、新規な自動化されたコンピューター化された方法、小結節を解析するためのコンピューター命令を格納するコンピューター読み取り可能な媒体、および胸部画像上の孤立性肺結節における悪性の可能性の解析のためのシステムが提供され、そこでは胸部放射線撮影像における小結節の位置が、胸部画像において最初に手作業的に指示され、そして該識別された小結節を含む差分画像がフィルターの使用によって作成されてそれから極座標系に表現される。前記小結節はそれから極座標表現に基づくグレーレベル分布の等高線の解析によって自動的にセグメント化される。
【００１６】
一旦、前記小結節がセグメント化されると、臨床パラメーター（年齢および性別）および前記セグメント化された小結節の内部および外部領域についての輪郭またはテクスチャー解析から決定される複数の画像特徴が、線形弁別解析（ＬＤＡ）にかけられる。選択された複数の特徴の組み合わせは、人工的なニューラルネットワーク（ＡＮＮ）に対する入力として評価される。前記ＬＤＡおよびＡＮＮによる分類の結果は、小結節が良性であるか否かを定義する閾値を確立する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
本発明のより完全な認識および多くのそれに伴う利点は、添付図面に関連付けて考慮されるときに、以下の詳細な説明を参照することによって、同一物が、より理解されるようになるにつれて、容易に得られるであろう。
【００１８】
（素材および方法）
（素材）
本発明者らは、シカゴ大学病院（ｔｈｅ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｃｈｉｃａｇｏ Ｈｏｓｐｉｔａｌｓ）においてコダックラネックスメディア／ＯＣスクリーンフィルムシステム（Ｋｏｄａｋ Ｌａｎｅｘ Ｍｅｄｉｕｍ／ＯＣ ｓｃｒｅｅｎ−ｆｉｌｍ ｓｙｓｔｅｍｓ）によって得られた、５５個の胸部放射線撮影像（３３個の初期の肺ガンおよび２２個の良性結節）からなるデータベースを採用した。小結節のサイズは、３ｃｍ未満であった。悪性結節および大部分の良性結節についての最終的な診断は、病理学検査によって決定された。いくつかの良性結節の診断は、２年の間隔の間小結節サイズにおける無変化または減少の確認により決定された。
【００１９】
３３個の初期の肺ガンは、いくつかの診断に分けられた（２６個の腺ガン、３個の偏平上皮ガン、１個の小細胞ガン、１個のカルチノイド腫瘍、および２個の未知のサブタイプの腫瘍）。２２個の良性結節は、１２個の肉芽腫、７個の炎症性病変、２個の肺過誤腫、および１個の肺梗塞からなっていた。５５個の胸部放射線撮影像は、３３人の女性および２２人の男性（５８．５歳の平均年齢で、２４〜８６歳の年齢範囲）から取得された。これらの胸部放射線撮影像は、レーザースキャナー（アベセッケイ、東京、日本）の使用により、０．１７５ｍｍのピクセルサイズで且つ１０ビットのグレースケールを有する２０００×２０００マトリクスサイズにディジタル化された。
【００２０】
（方法）
１．小結節セグメント化
図１０は、本発明の全体の方法を図解しており、それは識別された小結節位置を含めたディジタル画像を取得すること（ステップＳ１０）で始まっている。これは、胸部放射線撮影像を、上述のクロスリファレンスされた米国特許４，９０７，１５６； ５，２８９，３７４； ５，７９０，６９０； ６，１１１，８６２；および／または６，１４１，４３２７，に開示された小結節識別ルーチン、または小結節位置の識別のためのいずれかの既知の自動化技術、に供することによって達成され得る。さらにまた、本発明の典型的な方法においては、放射線医師は、胸部放射線撮影像を検査するにあたり、彼／彼女が、本発明の各ステップを実行すべくプログラムされたコンピューターによって再確認された特別に疑わしい領域を得ようとすることを決断してもよい。その場合、放射線医師は、放射線撮影像における疑わしい小結節の位置を、タッチスクリーン、マウス入力、トラックボール入力、または他のそのような入力機構を用いて、手作業的に明らかにすることのみを必要とする。このように、ステップＳ１０において、本発明の動作は、自動的にまたは放射線医師による手作業入力のいずれかによって、識別された小結節の位置を含むディジタル画像を取得することから始まる。
【００２１】
次に、ステップＳ２０において、差分画像が形成され（参照文献３および米国特許４，９０７，１５６を参照）、そしてそれは適合されたフィルターによって取得される拡張画像からのリング平均フィルターによって取得される抑制された画像の減算によって作られる。前記差分画像は、小結節が背景構造と比較されて選択的に強調されるという固有の特徴を有し、且つそのようにして前記差分画像における前記小結節の輪郭が、原画像におけるよりもコンピューターによってより高い信頼性で識別され得る。原画像上における肺結節の正確なセグメント化は、結節が肋骨と重なり合っているとき、それは一般的な場合であるが、非常に困難である。差分画像技術は、コンピューター支援診断（ＣＡＤ）機構のための胸部放射線撮影像における小結節（参照文献４を参照）およびマモグラフにおける微小石灰化部位（参照文献５および参照文献６を参照）のような病変の候補を抽出するための初期ステップとして使用されている。
【００２２】
図１（ａ）〜図１（ｃ）は、３個の悪性の孤立性肺結節を示し、且つ図１（ｄ）〜図１（ｆ）は、３個の良性の孤立性肺結節を示しており、それらは関心のある領域（ＲＯＩ）の中央に配置されている。図２（ａ）〜図２（ｆ）は、図２に示されるように、図１（ａ）〜図１（ｆ）の画像の各々について、図１０のステップＳ２０において取得される、それぞれの差分画像を示している。本発明の自動化された小結節のセグメント化のための方法の発明を実施するための最良の形態によれば、極座標解析が行なわれ、それによって差分画像における小結節についてのＲＯＩ（３００×３００マトリクスサイズ）は、それから図３（ａ）および図３（ｂ）に図解されたように、極座標系に変換される。おそらく、他の座標系も採用されてよいが、極座標系の使用が、本発明に従った等高線の生成のために便利であり、且つそれゆえ望まれる。
【００２３】
図３（ａ）および図３（ｂ）における極座標表現は、ＲＯＩの中心を定義することによって作成され、そしてそれは概して最大のピクセル値に位置する。図１０に示される方法の実行において、次のステップＳ３０では、グレーレベル等高線が、それから最大ピクセル値より下の１０個のグレーレベルの増分によって、前記差分画像における種々のグレーレベルにおいて描かれる。図３（ａ）および図３（ｂ）に示される例において、１０度毎の放射方向における中心から等高線への距離が決定された。図３（ａ）および図３（ｂ）における極座標表現は、水平軸上の放射角度および垂直軸上の放射方向距離のプロットによって作られる。等高線のこの再表現は、小結節のエッジ、肋骨エッジおよびグレーレベル分布における漸次変化のようないくつかの画像の特徴を指示し得ることに注意されるべきである。例えば、小結節のエッジに起因する鋭いエッジは、短い距離における多数の等高線によって認識され得て、そしてピクセル値における漸次変化は、与えられた距離内における大きなギャップまたは少数の等高線によって認識され得る。肋骨のエッジに起因する非常に鋭いエッジは、ピクセル値における急で大きな変化によってまたは狭い領域における多数の区別ができない腺によって指示される。それゆえ、小結節の輪郭が、極座標系上に表現された等高線の解析によって、すなわち、多くの等高線を有するいくつかの狭い領域に基づいて１つの曲線に結合することによって、抽出され得る。
【００２４】
次のステップＳ４０において、小結節のセグメント化が、等高線帯域を識別することによって進められ、各帯域は多くの等高線を有する狭い領域である。特に、図３（ａ）および図３（ｂ）に示される例における帯域は、３本またはそれより多くの連続する等高線を有する領域、そこでは隣接する等高線間の距離は６ピクセル（１．０５ｍｍ）よりも小さい、として定義される。それから、図１０のステップＳ５０において、小結節の輪郭は、ステップＳ４０において識別された帯域に基づいて決定される。特に、小結節エッジは、前記帯域の底部から頂部への上部７０％の位置において決定され、それは経験的に決定される。もしもこの距離が中心から１００ピクセル（１７．５ｍｍ）よりも大きければ、そのときは明確な小結節エッジは存在しないということが決定される。もしも同一の角度上に２つの帯域があれば、小結節エッジは、等高線に、より近い帯域に含まれているとみなされ、そのエッジは、隣接する１つの帯域領域から定義される。一方、もしもいくつかの放射方向における小結節エッジが見付けられなければ、全ての３６個の放射方向についての小結節エッジが、上述した方法により定義される小結節エッジの補間によって定義される。
【００２５】
図３（ａ）および図３（ｂ）における２つの小結節についての太い曲線は、この方法によって取得されるセグメント化結果を示しており、その結果はそれから原画像における小結節の輪郭に変換される。図３（ａ）における悪性のケースについて、１６０度と２３０度との間の２つの帯域の上側のものにおける適切な小結節エッジとして、より強いエッジが選択された。図３（ｂ）における良性のケースについて、１９０度と２９０度との間のパラボラ型のエッジが、図１（ｅ）における小結節の直ぐ上方の強い肋骨エッジに対応する。
【００２６】
図４（ａ）〜図４（ｆ）は、６個のセグメント化された小結節領域（白い線）と４人の放射線医師によって手作業的に描かれた輪郭（黒い線）との比較を示しており、その比較は、図２（ａ）〜図２（ｆ）の差分画像の各々について、相対的に大きな変動を示している。２つのタイプの輪郭は、それらの外観において全く異なっているが、自動化されたセグメント化結果は、放射線医師により得られる手書き輪郭と、一般に同様である。自動化されたセグメント化方法は、手作業的な方法によって得られる結果を正確にシミュレートしていないが、後続の解析のために妥当であろう適切な領域を提供する。
【００２７】
（特徴抽出）
図１０のステップＳ５０において一旦小結節輪郭が決定されると、実行されるべき次のステップＳ６０は、特徴抽出である。抽出されるべき予想される特徴を評価する活動において、８１の特徴が検査される調査が行なわれる。２つの臨床的なパラメーター（年齢および性別）に加えて、７９の画像特徴が、セグメント化された小結節の内部および外部領域についての輪郭またはテクスチャー解析から決定された。テクスチャー解析に基づく特徴値は、４個の異なる種類の画像、すなわち原画像、背景傾向および濃度補正画像（参照文献７を参照）、およびソーベルフィルターの使用によって得られた、それらの対応するエッジ勾配画像、の使用によって決定された。ソーベルフィルターのマスクサイズは２１×２１ピクセルであり、それはエッジ勾配画像において顕著に小結節エッジを提供すると思われる。７９の画像の特徴は、輪郭に基づく７つの特徴と、原画像および補正された画像のテクスチャー解析に基づく２つの特徴と（２×２＝４）、２つのエッジ勾配画像のテクスチャー解析に基づく６つの特徴と（６×２＝１２）、４つの異なる種類の画像のテクスチャー解析に基づく４つの特徴（４×４＝１６）と、そして４つの異なる種類の画像についてのセグメント化された小結節の内部および外部領域における２つのヒストグラムの間の関係に基づく１０の特徴（１０×４＝４０）を含んでいた。
【００２８】
図５（ａ）〜図５（ｆ）は、図４（ａ）〜図４（ｆ）の６つのセグメント化された小結節の内部および外部領域をそれぞれ示している。内側および外側の白い線は、内部および外部領域を、それぞれ示している。前記外側領域の幅は、５ｍｍであり、それはこの検討において経験的に決定された。
【００２９】
図６（ａ）および図６（ｂ）は、補正された画像上におけるセグメント化された小結節の内部および外部領域についての２つの小結節のグレーレベルヒストグラムを示す。悪性結節は、概して、図６（ｂ）に示されるような、良性結節のヒストグラムよりも、図６（ａ）に示されるように、ヒストグラムにおいて、より低いピークおよびより広い幅を有している。さらに、悪性結節についての内部および外部領域についてのヒストグラムの平均ピクセル値の間の相違は、良性結節についてのそれよりも概して大きい。
【００３０】
抽出された特徴は、輪郭のそれと同様の領域で、円の直径によって定義される、小結節の輪郭の有効直径を含んでいた。円環状の度合いは、小結節の輪郭との重複エリア部分から定義された。楕円の度合いは、小結節の輪郭に適合された円の代わりに楕円を使用することにより、円環状の度合いと同一のやり方にて定義された（参照文献８および参照文献９を参照）。不規則性の度合いは、小結節の輪郭の長さで割られた１マイナス円周によって定義されるのに対して、楕円の不規則性の度合いは、適合された楕円の円周を用いて計算された。小結節の輪郭から適合される楕円までの距離のフーリエ変換の使用によって得られる、二乗平均平方根変量およびパワースペクトルの最初の瞬間、も定義された。
【００３１】
小結節の周りのラインパターン成分の大きさは、ＲＯＩの中心から放射方向ラインの４５度以内の方向での、ライン拡張フィルタの使用により決定された（参照文献１０を参照）。小結節の周りのエッジの大きさは、平均勾配によって検査される。放射方向勾配指数は、放射方向に沿って突出された放射エッジ勾配の絶対値平均によって計算された（参照文献１１を参照）。接線方向勾配指数も、接線方向に沿って突出される接線エッジ勾配の絶対値平均によって計算された。平均ピクセル値および相対的標準偏差は、セグメント化された小結節の内部および外部領域の両方について定義された。
【００３２】
２つのヒストグラム間の重複量はセグメント化された小結節の内部領域と外部領域の間のグレーレベルヒストグラムの重複エリアによって定義された（図６）。加えて、セグメント化された小結節の内部および外部領域のグレーレベルヒストグラムについての、平均ピクセル値、ピークにおけるピクセル値、ピーク値、半値全幅（ＦＷＨＭ）（参照文献１２を参照）、および１／１０値全幅の差分が特徴として使用される。
【００３３】
（特徴選択）
図７（ａ）および図７（ｂ）は、良性および悪性結節についての２つの特徴の関係を示している。図７（ａ）および図７（ｂ）は、良性結節と悪性結節との間の考慮すべき重複を示しているが、結果は、良性結節と悪性結節との間の区別のための可能性を示しているように見える。特に、図７（ａ）は、外部領域についてのＦＷＨＭと背景傾向および濃度補正画像上における重複量との関係を示している。悪性結節についてのＦＷＨＭは、良性結節についてのそれよりも大きくなる傾向があり、悪性結節についての重複量は、良性のものについてよりも小さくなる傾向がある（図６（ａ）および図６（ｂ）を参照）。図７（ｂ）は、外部領域についてのＦＷＨＭと原画像上におけるコントラストとの間の関係を示している。悪性結節のＦＷＨＭは、良性のもののそれよりも大きくなる傾向があり、悪性結節のコントラストは、良性のもののそれよりも大きくなる傾向があり、それは図７（ａ）に示された結果と類似している。
【００３４】
再び図１０を参照すれば、特徴抽出の完了と同時に、ステップＳ７０での選択され抽出された特徴が、悪性の可能性の結果を決定し且つその結果をステップＳ８０で出力する、少なくとも１つのクラシファイヤーに適用される。
【００３５】
本発明者らによって行なわれた検討においては、７つの特徴の組み合わせが、図７（ａ）および図７（ｂ）に示された結果のような良性および悪性結節についての知識と一緒にラウンドロビン検査を使用することにより、線形弁別解析（ＬＤＡ）（参照文献１３を参照）に基づいて選択される。８１の特徴全てについての７つの特徴の全ての組み合わせに対する計算は、実際的ではないので、本発明者らは、ＬＤＡを用いて、種として、初期組み合わせを見出すために、群内分散に対する全分散の比によって定義される、ウィルクスのラムダ（参照文献１４を参照）、および、ウィルクスのラムダに基づくコスト関数である、Ｆ値を採用した。特徴の組み合わせは、反復手順によって見出され、そこではＦ値における、１つは除去のためのそして他の１つは追加のための、２つの閾値を使用することによって特徴が一つづつ追加されまたは除去される（参照文献１５を参照）。発明者らの検討においては、除去および追加のために同一の閾値が採用された。選択される特徴の数は、この閾値に依存する。例えば、閾値レベルが３から２へ、１へと減少されたとき、選択される特徴の数は、それぞれ、対応するＡｚ値0.835、0.864、0.852を伴って、５から７へ、１１へと増加する。それゆえ、この検討において使用される特徴の数は、最も高いＡｚの値を理由に７として選択された。いくつかの特徴の多くの異なる組み合わせが、良性および悪性結節についての知識に基づいて予め選択された７つの特徴に追加することおよび除去することが反復的に試された。最終的な組み合わせは、（１）患者の年齢、（２）等高線の不規則性の度合い、（３）前記小結節等高線のパワースペクトルの二乗平均平方根変量（米国仮特許出願第６０／１０８，１６７号およびその対応するＰＣＴ出願）、（４）前記原画像から導出される背景傾向および濃度補正画像における重複量、（５）前記原画像から導出される背景傾向および濃度補正画像上における前記セグメント化されたものの内部領域についてのＦＷＨＭ（半値全幅）、（６）前記原画像から導出される背景傾向および濃度補正画像上における前記セグメント化された小結節のコントラスト、および（７）前記原画像上における前記セグメント化された小結節のコントラストからなり、それは０．８８６のＡｚ値が提供される。
【００３６】
人工的なニューラルネットワーク（ＡＮＮ）および線形弁別解析（ＬＤＡ）
ＡＮＮおよびＬＤＡは、発明者らの検討における特徴のクラシファイヤーとして使用された。バックプロパゲーションアルゴリズムを用いる３レイヤー、フィードフォワードＡＮＮ（参照文献１６を参照）が使用された。ＡＮＮは、トレーニングのために長い計算時間を必要とするので、選択された７つの特徴の有効性を事前調査する速やかな方法として、ＬＤＡが採用された。ＬＤＡの使用により相対的に高いＡｚ値を与える７つの特徴は、それからＡＮＮに対する入力データとして使用される。このＡＮＮは、７個の入力ユニット、４個の隠れユニット、および１個の出力ユニットを有していた。隠れユニットの数は、入力ユニットと出力ユニットの数の平均となるように選択された。入力データは０と１．０の間で正規化された。ＡＮＮの出力値は、悪性について１．０そして良性について０として、悪性の可能性を表現する。ラウンドロビン（リーブワンアウト）検査（参照文献１７を参照）が、ＡＮＮのそしてＬＤＡについてもトレーニングおよび検査のために使用された。この方法において、トレーニングは、データベースにおける１つを除いて全ての場合のために実施され、トレーニングに使用されない１つの場合はトレーニングされたＡＮＮへの検査のために適用された。この手続きは、データベースにおける全ての場合が１回使用されるまで繰り返された。ＬＤＡは、超平面の使用により良性を悪性結節から分離する。ＬＤＡの出力値は、超平面からの良性結節かまたは悪性結節かのいずれかの距離をあらわす。ＬＤＡの出力値は、最小値および最大値がそれぞれ０および１．０に対応するように悪性の可能性として正規化される。自動化されコンピューター化された機構の性能は、ＲＯＣ解析の使用により評価された（参照文献１８を参照）。ＲＯＣ曲線の下方の面積、Ａｚ、は、性能の尺度として使用された。ＬＡＢＲＯＣ４プログラム（参照文献１９を参照）は、ＲＯＣ曲線を作るために使用された。
【００３７】
（結果）
発明者らによって行なわれた検討において、図１０のステップＳ７０の実行に際し、選択された７つの特徴が、ＡＮＮクラシファイヤーおよびＬＤＡクラシファイヤーに適用される。図８は、ＡＮＮおよびＬＤＡによって得られた２つのＲＯＣ曲線を示しており、それらの各々は、本発明の自動化されコンピューター化された方法の使用によって、良性結節と悪性結節との間を区別するために最大のＡｚが提供された。次の表１は、０．８５５よりも大きいかそれに等しいＡｚ値が提供される特徴のいくつかの異なる組み合わせについてＡＮＮおよびＬＤＡクラシファイヤーによって取得されたＡｚ値の比較を示している。
（表１）
【００３８】
ＬＤＡの使用によって選択された７つの特徴によって得られる最大のＡｚは、０．８８６であった。ＡＮＮの使用による最大のＡｚは、０．８７２であり、それは以前の検討における手作業の方法によって得られるＡｚ＝０．８５４よりも大きく（参照文献２および第ＰＣＴ／ＵＳ９９／２５９９８号を参照）、それに対して同一の特徴の組み合わせ（表１における組み合わせａ（１，２，３，４，５，６，７））によるＬＤＡのＡｚは、０．８７１であった。ＬＤＡのＡｚは、ＡＮＮのＡｚよりも若干大きかったが、表１における７つの異なる特徴との他の５つの組み合わせは、類似したＡｚ値を与えた。我々の以前の検討においてはＡＮＮのみが使用されたことに留意されたい（参照文献２および第ＰＣＴ／ＵＳ９９／２５９９８号を参照）。図９（ａ）は、悪性の可能性によるＡＮＮ出力の分布を示しており、これに対して図９（ｂ）は、ＬＤＡ出力の分布を示している。
【００３９】
図１（ａ）、図１（ｂ）、および図１（ｃ）に図解された３つの悪性結節についてのＡＮＮクラシファイヤーで得られる悪性の可能性は、それぞれ０．８７、０．８３、および０．３５であり、そして図１（ｃ）、図１（ｄ）、および図１（ｅ）に図解された３つの良性結節については、それぞれ０．１６、０．２１、および０．７７であった。これらの結果は、２つの悪性結節および２つの良性結節についての適正な悪性の可能性を示しているが、それに対して１つの悪性結節（ｃ）および１つの良性結節（ｆ）の悪性の可能性は、良性結節と悪性結節との間の区別のために望ましくない値であった。図１（ａ）、図１（ｂ）、および図１（ｃ）に図解された３つの悪性結節についてのＬＤＡクラシファイヤーで得られる悪性の可能性は、それぞれ０．６５、０．６６、および０．４５であり、そして図１（ｃ）、図１（ｄ）、および図１（ｅ）に図解された３つの良性結節については、それぞれ０．４１、０．３８、および０．４８であった。ＡＮＮとＬＤＡの間の悪性の可能性には相違があることは明らかであるが、全体の結果は、類似している。ＬＤＡによる悪性の可能性は、可能性値が、悪性および良性結節の両方について０．５により近いので、あまり明確ではない傾向がある。ＬＤＡによる図１（ｆ）における１つの良性結節についての可能性値は、０．４８であり、ＡＮＮで得られる０．７７よりもより信頼できる。それゆえ、ＡＮＮとＬＤＡによる悪性の可能性の両方の結果を使用し、そして悪性の可能性について、ＡＮＮによって得られたものとＬＤＡによって得られたものとの２つの値を各画像上に重ね合わされて、放射線医師のために表示することが望ましい。このことは、２つの結果が、より信頼できる「セカンドオピニオン」を提供して互いに補償するように見える、２つのクラシファイヤーによって決定された通りの悪性の可能性の範囲を示そうとする理由である。
【００４０】
発明者らの検討において得られた結果に対してさらにコメントすると、良性結節と悪性結節との間の区別のために選択された７つの特徴（１）〜（７）によって得られる通りＡＮＮクラシファイヤーのＡｚは、０．８７２であった。表１における７つの異なる特徴による他の５つの組み合わせは、０．８５５よりも大きなＡｚ値を提供した。この結果は、良性結節と悪性結節との間の区別のためにコンピューター化機構の性能を最適化することが困難であること；またいくつかの異なる特徴の組み合わせによって相対的に高い性能が得られ得ることを示しているように見える。発明者らは、徹底的に最善の組み合わせを見付けようとしていないので、現存する特徴の他の組み合わせによって、あるいは将来的に付加的な特徴を作り出すことによってさらに性能を改善することが可能であるかもしれない。加えて、ＬＤＡは、発明者らの結果によってＬＤＡがＡＮＮおよびＬＤＡクラシファイヤーよりも若干大きなＡｚ値を提供したことを説明した通り、ＡＮＮの代わりに使用され得る。
【００４１】
図８、図９（ａ）および図９（ｂ）は、本発明の方法が彼らの良性結節と悪性結節との間の区別において放射線医師を支援するのに有用であるであろうことを説明している。図８において良性結節と悪性結節との間を区別するためにＡＮＮおよびＬＤＡで得られるＲＯＣ曲線の形状は、それぞれ１．０の偽の陽性率は約０．５であり、そして真の陽性率において０．４であることを示している。実際、全ての悪性結節についてのＡＮＮおよびＬＤＡ出力の悪性の可能性は、それぞれ０．３（図９（ａ））および０．４（図９（ｂ））よりも大きかった。それゆえ、１００％の高い感度が、０．３（ＡＮＮ出力）および０．４（ＬＤＡ出力）の閾値の使用により達成され得る。したがって、図１０のステップＳ９０において、ステップＳ８０における各悪性の可能性の出力は、ＡＮＮクラシファイヤーの出力については０．３そしてＬＤＡクラシファイヤーの出力については０．４のような、それぞれの閾値と比較され、そしてステップＳ１００において、小結節は、各悪性の可能性がそれの閾値よりも小さいときは、非悪性であると決定される。このようにして、ＡＮＮクラシファイヤーのみによっては、約５０％の良性結節が、いかなる悪性結節をも除去することなしに、正確に識別され得る。もしも、ＬＤＡ出力が、図８および図９（ｂ）に示されたように使用されると、約６０％の良性結節を正確に識別することができる。発明者らの手作業方法においては（参照文献２および第ＰＣＴ／ＵＳ９９／２５９９８号を参照）、ＲＯＣ曲線の形状は、１．０の真の陽性率において偽の陽性率がほとんど１．０であった。このことは、手作業方法で、いかなる悪性結節の除去もなしにいかなる良性結節をも識別することは困難であることを示している。新たな自動化方法によれば、良性結節と悪性結節との間の区別のための性能は、かなり改善される。
【００４２】
従来の手作業方法（参照文献２および第ＰＣＴ／ＵＳ９９／２５９９８号を参照）で得られた結果は、良性を悪性結節から区別するための従来のコンピューター化機構によるＡｚ値が０．８５４であったことを示しており、放射線医師１人によって得られるそれ（０．７２７）よりも大きい。従来の手作業方法（参照文献２および第ＰＣＴ／ＵＳ９９／２５９９８号を参照）で得られるコンピューター結果（Ａｚ＝０．８５４）がそれらにセカンドオピニオンとして提供されたとき、放射線医師によって得られるＡｚ値が、０．７２７から０．８１０に改善されることに注意することは重要である。それゆえ、もしも、本発明の自動化方法によって得られる結果（ＡＮＮおよびＬＤＡの使用によってそれぞれＡｚ＝０．８７２および０．８８６）が、観察者の検討に使用されたならば、放射線医師の能力が従来の結果に比べてさらに改善されるであろうことが期待される。
【００４３】
（他のイメージング様相への応用）
本発明の方法は、ＣＴ画像にも適用可能であり、低線量ヘリカルＣＴ上で肺結節の悪性の可能性の決定に適用されている。その意味において、発明者らは、日本の長野において低線量ヘリカルＣＴ（２５〜５０ｍＡ、１０ｍｍのコリメーション、ピッチ２、１０ｍｍの再構成間隔）にて７，８４７人の被検者への肺ガンスクリーニングから得られた、７６個の初期肺ガンおよび４１３個の良性結節からなるデータベースを採用した。初期肺ガンは、病理学診断によって検認され、良性結節は、診断上の追跡検査または手術によって確かめられた。この自動化されコンピューター化された機構によって、小結節の位置が最初に放射線医師によって指示される。小結節の輪郭は、上述された通り自動的に決定され、そして４３の画像特徴が、セグメント化された小結節領域上で、輪郭、テクスチャー、およびグレーレベルヒストグラムの量的解析から決定される。線形弁別解析（ＬＤＡ）が、４３の特徴および２つの臨床パラメーター（年齢および性別）を用いて悪性結節から良性のものを区別するために採用された。悪性結節から良性のものを区別することにおける我々のコンピューター化された機構および放射線医師の性能は、ＲＯＣ解析によって評価された。４５の特徴の多くの異なる組み合わせがＬＤＡの入力として検査された。
【００４４】
ＣＴ結節を分類することにおける最善の結果という立場からの検討における最も重要な特徴は：
１．小結節等高線の有効な直径；
２．ＣＴ画像から導出されるエッジ；勾配画像上におけるセグメント化された内部領域についてのピーク値；
３．患者の性別；
４．ＣＴ画像上のセグメント化された小結節の内部領域についての相対的な標準偏差；
５．ＣＴ画像上のセグメント化された小結節の内部領域についてのピーク値；
６．ＣＴ画像から導出されるエッジ勾配画像上のセグメント化された小結節の内部および外部領域についての平均ピクセル値の差分；
７．セグメント化された小結節の外部領域についてのラインパターン成分；
８．ＣＴ画像上のセグメント化された小結節の内部領域についての１／１０値全幅；
９．セグメント化された小結節の外部領域についての接線勾配指数；そして
１０．小結節の等高線の最初の瞬間のパワースペクトル
である。特定の組み合わせ、およびＬＤＡの使用により結果として得られるＡｚの値は、次の表２に示される。
（表２）
【００４５】
表２のデータは、ＬＤＡにより得られる結果のみを示しているが、ＡＮＮ分類のために類似の結果が期待され、そして同様にＸ線ラジオグラフィーの場合にも、ＣＴ導出特徴を有するＬＤＡおよびＡＮＮクラシファイヤーの出力の閾値処理が非悪性腫瘍の実質的なパーセンテージの識別を可能とし、それによってバイオプシーおよび／または付加的なイメージングが回避され得るであろうことが期待される。
【００４６】
さらにまた、上述のクロスリファレンスされた米国特許シリアル番号第０８／９００，１８８号および米国特許第５，９８４，８７０号に開示されたように、２つの異なるイメージングの様相から導出される特徴を、この場合胸部Ｘ線ラジオグラフィーとＣＴ、を入力として共通のクラシファイヤーへ併合することも、改善されたＡｚ値を得ることに有用であろう。そのために、本発明のさらなる実施の形態に従って、胸部Ｘ線ラジオグラフィーイメージングおよびＣＴイメージングの様相から解剖学上の同一部位のそれぞれのディジタル画像を得ることと；それぞれのディジタル画像において各画像に共通の小結節を識別することと；それぞれの画像における小結節の輪郭を得るために各ディジタル画像において識別される小結節をセグメント化することであって、各ディジタル画像について、前記ディジタル画像から差分画像を生成すること、前記小結節を含む関心のある領域におけるそれぞれの画像強度をあらわす画像強度等高線を識別すること、および前記画像強度等高線に基づいて前記小結節の輪郭を取得すること、を含むことと；前記ディジタル画像の各々について、前記輪郭に基づいてそれぞれの画像における小結節の少なくとも１つの特徴を抽出することと；併合された複数の抽出された特徴に基づいて前記小結節を特徴付け且つ共通の画像クラシファイヤーの出力に基づいて前記小結節の悪性の可能性を決定するために、共通の画像クラシファイヤーに対する入力として、胸部Ｘ線ラジオグラフィーイメージングおよびＣＴイメージングの様相から導出される２つのディジタル画像から抽出される特徴を含む複数の特徴を併合することとを含む方法が提供される。ＬＤＡまたはＡＮＮクラシファイヤーを用いて最善の結果を与える表１および表２において採用された特徴によって、胸部Ｘ線およびＣＴイメージングの様相に関して上述において識別された特徴の併合によって最善の結果が得られるであろうことが期待される。
【００４７】
（コンピューターおよびシステム）
この発明は、コンピューター技術における熟達者には明らかであろうように、本発明の教示に従ってプログラムされた在来の汎用目的のコンピューターまたはマイクロプロセッサーを用いて適切に実施されるであろう。
【００４８】
図１１は、肺結節における悪性の可能性のコンピュータ化された解析のためのコンピューターシステムの概略的な図解である。コンピューター１００は、本発明の方法を実施し、そこではコンピューターハウジング１０２が、ＣＰＵ１０６、メモリー１０８（例えば、ＤＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＳＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ、およびフラッシュＲＡＭ）、および他の随意選択的な特別な目的の論理デバイス（例えばＡＳＩＣ）または設定可能な論理デバイス（例えば、ＧＡＬおよび再プログラム可能なＦＰＧＡ）を含むマザーボード１０４を収容している。コンピューター１００は、複数の入力デバイス（例えば、キーボード１２２およびマウス１２４）、およびモニター１２０をコントロールするためのディスプレイカード１１０も含んでいる。加えて、コンピューター１００は、適切なデバイスバス（例えば、ＳＣＳＩバス、エンハンストＩＤＥバス、またはウルトラＤＭＡバス）を用いて接続される。フロッピーディスクドライブ１１４；他のリムーバブルメディアデバイス（例えば、コンパクトディスク１１９、テープ、およびリムーバブルＭＯ（磁気−光学）メディア（図示されていない））；ハードディスク１１２、または他の固定、高密度メディアデバイスをさらに含んでいる。やはり、同一のデバイスバスまたは他のデバイスバスに接続されて、コンピューター１００は、コンパクトディスクリーダー１１８、コンパクトディスクリーダー／ライターユニット（図示されていない）またはコンパクトディスクジュークボックス（図示されていない）を付加的に、含んでいてもよい。コンパクトディスク１１９はＣＤキャディー内に示されているが、コンパクトディスク１１９は、キャディーを必要とすることなくＣＤ−ＲＯＭドライブ内に直接的に挿入されることもできる。
【００４９】
上述されたように、システムは、少なくとも１つのコンピューター読み取り可能な媒体を含む。コンピューター読み取り可能な媒体の例は、コンパクトディスク１１９、ハードディスク１１２、フロッピーディスク、テープ、ＭＯディスク、ＰＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュＥＰＲＯＭ）、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ、その他である。いずれか１つのまたは組み合わせのコンピューター読み取り可能な媒体に格納されて、本発明は、コンピューター１００のハードウェアをコントロールし且つコンピューター１００に人間のユーザーと対話することを可能とする両方のためのソフトウェアを含んでいる。そのようなソフトウェアは、それに限定されるわけではないが、デバイスドライバー、オペレーティングシステムおよび、開発ツールのよなユーザーアプリケーションを含んでいてもよい。そのようなコンピューター読み取り可能な媒体は、図１０の発明方法を実行するための本発明のコンピュータープログラム製品をさらに含んでいる。本発明のコンピューターコードデバイスは、それに限定されるわけではないが、スクリプト、インタープリター、ダイナミックリンクライブラリー、ＪＡＶＡクラス、および完全に実行可能なプログラム、を含むいかなる解釈処理されまたは実行可能なコード機構であることもできる。さらに、本発明の処理の部分は、より良い性能、信頼性、および／またはコストのために配布されてもよい。例えば、輪郭または画像は、第１のコンピューターで選択され、そして遠隔診断のために第２のコンピューターに送られてもよい。
【００５０】
本発明は、当該技術における熟達者には容易に明らかになるであろうように、特定の集積回路のアプリケーションの調整によって、または在来のコンポーネント回路の適切なネットワークに相互接続することによって実施されてもよい。
【００５１】
上述の教示に照らして、本発明の多数の変更および変形が可能である。それゆえ、添付された特許請求の範囲の視野の範囲内において、本発明は、ここに詳細に説明されているのとは別のやり方で実施されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１Ａ】悪性結節を含む後前の胸部放射線撮影画像の部分である。
【図１Ｂ】悪性結節を含む後前の胸部放射線撮影画像の部分である。
【図１Ｃ】悪性結節を含む後前の胸部放射線撮影画像の部分である。
【図１Ｄ】良性結節を含む後前の胸部放射線撮影画像の部分である。
【図１Ｅ】良性結節を含む後前の胸部放射線撮影画像の部分である。
【図１Ｆ】良性結節を含む後前の胸部放射線撮影画像の部分である。
【図２Ａ】図１Ａの画像に基づいて生成される差分画像である。
【図２Ｂ】図１Ｂの画像に基づいて生成される差分画像である。
【図２Ｃ】図１Ｃの画像に基づいて生成される差分画像である。
【図２Ｄ】図１Ｄの画像に基づいて生成される差分画像である。
【図２Ｅ】図１Ｅの画像に基づいて生成される差分画像である。
【図２Ｆ】図１Ｆの画像に基づいて生成される差分画像である。図２Ａ乃至図２Ｆは差分画像のコントラストが図解のために４．６から８．０の範囲で変化する係数によって向上されている。これらの係数は、１０ビットのグレースケールで前記差分画像を表示するために使用される正規化係数によって決定された。
【図３Ａ】図２Ａおよび図２Ｂの悪性結節についての極座標表現を図解するグラフである。
【図３Ｂ】図２Ｅの良性結節についての極座標表現を図解するグラフである。図３Ａおよび図３Ｂは、太い曲線が、本発明の自動化方法によって取得されたセグメント化結果を示している。差分画像のコントラストは、４．６から８．０の範囲で変化する係数によって増幅されている。これらの係数は、１０ビットのグレースケールで前記差分画像を表示するために使用される正規化係数によって決定された。
【図４Ａ】悪性および良性結節についての本発明に従って自動化された小結節セグメント化による結果（白い等高線）と４人の放射線医師により描かれた輪郭との比較のために図２Ａの画像を図解している。
【図４Ｂ】同様に図２Ｂの画像を図解している。
【図４Ｃ】同様に図２Ｃの画像を図解している。
【図４Ｄ】同様に図２Ｄの画像を図解している。
【図４Ｅ】同様に図２Ｅの画像を図解している。
【図４Ｆ】同様に図２Ｆの画像を図解している。
【図５Ａ】悪性および良性結節についてのセグメント化された結節の内部および外部領域に生成されている図２Ａの画像を図解している。
【図５Ｂ】同様に図２Ｂの画像を図解している。
【図５Ｃ】同様に図２Ｃの画像を図解している。
【図５Ｄ】同様に図２Ｄの画像を図解している。
【図５Ｅ】同様に図２Ｅの画像を図解している。
【図５Ｆ】同様に図２Ｆの画像を図解している。
【図６Ａ】図５Ａの悪性結節についての背景傾向および濃度補正画像上におけるセグメント化された結節の内部および外部領域についてのグレーレベルヒストグラムを図解するグラフである。
【図６Ｂ】図５Ｅの良性結節についての背景傾向および濃度補正画像上におけるセグメント化された結節の内部および外部領域についてのグレーレベルヒストグラムを図解するグラフである。
【図７Ａ】２つの選択された特徴：それぞれ、（ａ）外部領域についてのヒストグラムの半値全幅と背景傾向および濃度補正画像上における重複量と、および（ｂ）外部領域についてのヒストグラムの半値全幅と原画像上におけるコントラストとの間の関係を図解するグラフである。
【図７Ｂ】２つの選択された特徴：それぞれ、（ａ）外部領域についてのヒストグラムの半値全幅と背景傾向および濃度補正画像上における重複量と、および（ｂ）外部領域についてのヒストグラムの半値全幅と原画像上におけるコントラストとの間の関係を図解するグラフである。
【図８】ＡＮＮおよびＬＤＡの使用により、良性および悪性結節の間の区別のための７つの特徴によって得られるＲＯＣ曲線を図解するグラフである。
【図９Ａ】良性および悪性の場合についてそれぞれ選択された７つの特徴によって得られる悪性の可能性を示す（ａ）ＡＮＮ出力および（ｂ）ＬＤＡ出力の分布を図解するグラフである。
【図９Ｂ】良性および悪性の場合についてそれぞれ選択された７つの特徴によって得られる悪性の可能性を示す（ａ）ＡＮＮ出力および（ｂ）ＬＤＡ出力の分布を図解するグラフである。
【図１０】小結節の悪性の可能性を決定するために実行される本発明の自動化された方法の各ステップを図解する概略的なブロック図である。
【図１１】本発明の教示に従ってプログラムされる汎用目的のコンピューター１００の概略的な図解である。
【符号の説明】
【００５３】
１００…コンピューター
Claims (44)
- 小結節を解析するための方法であって、
前記小結節を含むディジタル画像を取得することと；
前記小結節の輪郭を取得するために前記小結節をセグメント化することと；
を有し、
前記セグメント化することは、
胸部画像から差分画像を生成すること、
前記小結節を含む関心のある領域におけるそれぞれの画像強度をあらわす差分画像強度等高線を識別すること、および
前記画像強度等高線に基づいて前記小結節の輪郭を取得すること
を含む方法。 - 前記取得するステップは：
互いに所定の距離よりも少しだけ分離された３つの隣接する等高線を含む等高線の帯域を決定することと、前記小結節輪郭が前記等高線の帯域内にあることを識別することとを有する、請求項１の方法。 - 前記輪郭を取得するステップは：
少なくとも前記等高線の一部分が前記帯域の底部から頂部への上部７０％の位置にあることを決定することを有する、請求項２の方法。 - 前記輪郭を取得するステップは：
少なくとも前記等高線の一部分が前記帯域の底部から頂部への上部７０％の位置にあることを決定することを有する、請求項３の方法。 - 前記輪郭に基づいて前記小結節の特徴を抽出することと；
少なくとも１つの画像クラシファイヤーに前記抽出された特徴を含む特徴を適用することと；
前記少なくとも一つの画像クラシファイヤーの出力に基づいて前記小結節の悪性の可能性を決定することと
をさらに有する、請求項１の方法。 - 前記輪郭に基づいて前記小結節の特徴を抽出することと；
人工的なニューラルネットワーククラシファイヤーの前記抽出された特徴を含む特徴を適用することと；
前記人工的なニューラルネットワーククラシファイヤーの出力に基づいて前記小結節の悪性の可能性を決定することと
をさらに有する、請求項１の方法。 - 前記悪性の可能性を決定するステップは：
前記人工的なニューラルネットワーククラシファイヤーの出力を所定の閾値と比較することと；
前記人工的なニューラルネットワーククラシファイヤーの出力が前記所定の閾値未満であるときに前記小結節が非悪性であると決定することと
を有する、請求項６の方法。 - 前記輪郭に基づいて前記小結節の特徴を抽出することと；
前記抽出された特徴を含む特徴を線形弁別解析クラシファイヤーに適用することと；
前記線形弁別解析クラシファイヤーの出力に基づいて前記小結節の悪性の可能性を決定することと
をさらに有する、請求項１の方法。 - 前記悪性の可能性を決定するステップは：
前記線形弁別解析クラシファイヤーの出力を所定の閾値と比較することと；
前記線形弁別解析クラシファイヤーの出力が前記所定の閾値未満であるときに前記小結節が非悪性であると決定することと
を有する、請求項８の方法。 - 前記輪郭に基づいて前記小結節の特徴を抽出することと；
前記抽出された特徴を含む特徴を人工的なニューラルネットワーククラシファイヤーおよび線形弁別解析クラシファイヤーに適用することと；
前記人工的なニューラルネットワーククラシファイヤーおよび前記線形弁別解析クラシファイヤーの出力に基づいて前記小結節の悪性の可能性を決定することと
をさらに有する、請求項１の方法。 - 前記悪性の可能性を決定するステップは：
前記人工的なニューラルネットワーククラシファイヤーおよび前記線形弁別解析クラシファイヤーの出力をそれぞれ所定の閾値と比較することと；
前記人工的なニューラルネットワーククラシファイヤーおよび前記線形弁別解析クラシファイヤーの両出力が前記それぞれの所定の閾値未満であるときに前記小結節が非悪性であると決定することと
を有する、請求項１０の方法。 - 前記ディジタル画像を取得するステップは、前記小結節を含むディジタル胸部Ｘ線画像を取得することを有し；且つ
前記適用するステップは、次の特徴：（１）年齢、（２）前記小結節等高線のパワースペクトルの二乗平均平方根変量、（３）前記原画像から導出される背景傾向および濃度補正画像における重複量、（４）前記原画像から導出される背景傾向および濃度補正画像上における前記セグメント化された小結節の外側領域についてのＦＷＨＭ（半値全幅）、（５）小結節輪郭の不規則性の度合い、（６）前記原画像から導出される背景傾向および濃度補正画像上における前記セグメント化された小結節の内側領域についてのＦＷＨＭ、（７）前記原画像上における前記セグメント化された小結節の内側領域についてのＦＷＨＭ、（８）前記原画像から導出される背景傾向および濃度補正画像上における前記セグメント化された小結節のコントラスト、（９）前記原画像上における前記セグメント化された小結節のコントラスト、（１０）前記小結節輪郭の円環状の度合い、（１１）前記原画像から導出される背景傾向および濃度補正画像上における前記セグメント化された小結節の外側領域についての相対的な標準偏差、および（１２）前記原画像から導出される背景傾向および濃度補正画像上における前記セグメント化された小結節の内側領域についての平均ピクセル値、の複数を適用することを有する、請求項６乃至１１の何れか1項の方法。 - 前記適用するステップは、
次の特徴：（１）年齢、（２）前記小結節等高線のパワースペクトルの二乗平均平方根変量、（３）前記原画像から導出される背景傾向および濃度補正画像における重複量、（４）前記原画像から導出される背景傾向および濃度補正画像上における前記セグメント化された小結節の外側領域についてのＦＷＨＭ、（５）小結節輪郭の不規則性の度合い、（６）前記原画像から導出される背景傾向および濃度補正画像上における前記セグメント化された小結節の内側領域についてのＦＷＨＭ、および（７）前記原画像上における前記セグメント化された小結節の内側領域についてのＦＷＨＭ、の各々を適用することを有する、請求項１２の方法。 - 前記適用するステップは、
次の特徴：（１）年齢、（２）前記小結節等高線のパワースペクトルの二乗平均平方根変量、（３）前記原画像から導出される背景傾向および濃度補正画像における重複量、（４）前記原画像から導出される背景傾向および濃度補正画像上における前記セグメント化された小結節の外側領域についてのＦＷＨＭ、（５）小結節輪郭の不規則性の度合い、（７）前記原画像上における前記セグメント化された小結節の内側領域についてのＦＷＨＭ、および（８）前記原画像から導出される背景傾向および濃度補正画像上における前記セグメント化された小結節のコントラスト、の各々を適用することを有する、請求項１２の方法。 - 前記適用するステップは、
次の特徴：（１）年齢、（２）前記小結節等高線のパワースペクトルの二乗平均平方根変量、（３）前記原画像から導出される背景傾向および濃度補正画像における重複量、（４）前記原画像から導出される背景傾向および濃度補正画像上における前記セグメント化された小結節の外側領域についてのＦＷＨＭ、（５）小結節輪郭の不規則性の度合い、（８）前記原画像から導出される背景傾向および濃度補正画像上における前記セグメント化された小結節のコントラスト、および（９）前記原画像上における前記セグメント化された小結節のコントラスト、の各々を適用することを有する、請求項１２の方法。 - 前記適用するステップは、
次の特徴：（１）年齢、（２）前記小結節等高線のパワースペクトルの二乗平均平方根変量、（３）前記原画像から導出される背景傾向および濃度補正画像における重複量、（４）前記原画像から導出される背景傾向および濃度補正画像上における前記セグメント化された小結節の外側領域についてのＦＷＨＭ、（６）前記原画像から導出される背景傾向および濃度補正画像上における前記セグメント化された小結節の内側領域についてのＦＷＨＭ、（７）前記原画像上における前記セグメント化された小結節の内側領域についてのＦＷＨＭ、および（１０）前記小結節輪郭の円環状の度合い、の各々を適用することを有する、請求項１２の方法。 - 前記適用するステップは、
次の特徴：（１）年齢、（２）前記小結節等高線のパワースペクトルの二乗平均平方根変量、（３）前記原画像から導出される背景傾向および濃度補正画像における重複量、（４）前記原画像から導出される背景傾向および濃度補正画像上における前記セグメント化された小結節の外側領域についてのＦＷＨＭ、（５）小結節輪郭の不規則性の度合い、（８）前記原画像から導出される背景傾向および濃度補正画像上における前記セグメント化された小結節のコントラスト、および（１１）前記原画像から導出される背景傾向および濃度補正画像上における前記セグメント化された小結節の外側領域についての相対的な標準偏差、を適用することを有する、請求項１２の方法。 - 前記適用するステップは、
次の特徴：（１）年齢、（２）前記小結節等高線のパワースペクトルの二乗平均平方根変量、（３）前記原画像から導出される背景傾向および濃度補正画像における重複量、（４）前記原画像から導出される背景傾向および濃度補正画像上における前記セグメント化された小結節の外側領域についてのＦＷＨＭ、（５）小結節輪郭の不規則性の度合い、（７）前記原画像上における前記セグメント化された小結節の内側領域についてのＦＷＨＭ、および（１２）前記原画像から導出される背景傾向および濃度補正画像上における前記セグメント化された小結節の内側領域についての平均ピクセル値、を適用することを有する、請求項１２の方法。 - 前記適用するステップは：少なくとも１つの画像クラシファイヤーに、前記小結節に対応する少なくとも１つの臨床パラメーターを適用することをさらに有する、請求項６の方法。
- 前記少なくとも１つの臨床パラメーターを適用するステップは：本質的に年齢および性別からなるグループから少なくとも１つの臨床パラメーターを選択することを有する、請求項１９の方法。
- 前記ディジタル画像を取得するステップは、前記小結節を含むＣＴ（コンピュータ断層）画像を取得することを有し；且つ
前記適用するステップは、次の特徴：（１）前記小結節等高線の有効な直径；（２）ＣＴ画像から導出されるエッジ勾配画像上における前記セグメント化された小結節の内部領域についてのピーク値；（３）患者の性別；（４）ＣＴ画像上における前記セグメント化された小結節の内部領域についての相対的な標準偏差；（５）ＣＴ画像上における前記セグメント化された小結節の内部領域についてのピーク値；（６）ＣＴ画像から導出されるエッジ勾配画像上における前記セグメント化された小結節の内部および外部領域についての平均ピクセル値の差分；（７）前記セグメント化された小結節の外部領域についてのラインパターン成分；（８）ＣＴ画像上についての前記セグメント化された小結節の内部領域についての１／１０値全幅；（９）前記セグメント化された小結節の外部領域についての接線勾配指数；および（１０）前記小結節等高線のパワースペクトルの最初の瞬間、の複数を適用することを有する、請求項６乃至１１の何れか1項の方法。 - 前記適用するステップは、次の特徴：（１）前記小結節等高線の有効な直径；（２）ＣＴ画像から導出されるエッジ勾配画像上における前記セグメント化された小結節の内部領域についてのピーク値；（３）患者の性別；（４）ＣＴ画像上における前記セグメント化された小結節の内部領域についての相対的な標準偏差；および（５）ＣＴ画像上における前記セグメント化された小結節の内部領域についてのピーク値、の各々を適用することを有する、請求項２１の方法。
- 前記適用するステップは、次の特徴：（１）前記小結節等高線の有効な直径；（２）ＣＴ画像から導出されるエッジ勾配画像上における前記セグメント化された小結節の内部領域についてのピーク値；（３）患者の性別；（４）ＣＴ画像上における前記セグメント化された小結節の内部領域についての相対的な標準偏差；および（６）ＣＴ画像から導出されるエッジ勾配画像上における前記セグメント化された小結節の内部および外部領域についての平均ピクセル値の差分、の各々を適用することを有する、請求項２１の方法。
- 前記適用するステップは、次の特徴：（１）前記小結節等高線の有効な直径；（２）ＣＴ画像から導出されるエッジ勾配画像上における前記セグメント化された小結節の内部領域についてのピーク値；（３）患者の性別；（４）ＣＴ画像上における前記セグメント化された小結節の内部領域についての相対的な標準偏差；および（７）前記セグメント化された小結節の外部領域についてのラインパターン成分、の各々を適用することを有する、請求項２１の方法。
- 前記適用するステップは、次の特徴：（１）前記小結節等高線の有効な直径；（２）ＣＴ画像から導出されるエッジ勾配画像上における前記セグメント化された小結節の内部領域についてのピーク値；（３）患者の性別；（６）ＣＴ画像から導出されるエッジ勾配画像上における前記セグメント化された小結節の内部および外部領域についての平均ピクセル値の差分；および（８）ＣＴ画像上についての前記セグメント化された小結節の内部領域についての１／１０値全幅、の各々を適用することを有する、請求項２１の方法。
- 前記適用するステップは、次の特徴：（１）前記小結節等高線の有効な直径；（２）ＣＴ画像から導出されるエッジ勾配画像上における前記セグメント化された小結節の内部領域についてのピーク値；（３）患者の性別；（５）ＣＴ画像上における前記セグメント化された小結節の内部領域についてのピーク値；および（９）前記セグメント化された小結節の外部領域についての接線勾配指数、の各々を適用することを有する、請求項２１の方法。
- 前記適用するステップは、次の特徴：（１）前記小結節等高線の有効な直径；（２）ＣＴ画像から導出されるエッジ勾配画像上における前記セグメント化された小結節の内部領域についてのピーク値；（４）ＣＴ画像上における前記セグメント化された小結節の内部領域についての相対的な標準偏差；（５）ＣＴ画像上における前記セグメント化された小結節の内部領域についてのピーク値；および（１０）前記小結節等高線のパワースペクトルの最初の瞬間、の各々を適用することを有する、請求項２１の方法。
- Ｘ線イメージングおよびＣＴイメージングの様相から、各画像内において共通の小結節が識別される解剖学的構造の同一部位のそれぞれのディジタル画像を取得することを有して、小結節を含む前記ディジタル画像を取得するステップと；
前記セグメント化ステップであって、
各それぞれの画像における前記小結節の輪郭を取得するために各ディジタル画像内に識別される前記小結節をセグメント化すること；
前記ディジタル画像の各々について、前記輪郭に基づいてそれぞれの画像内に少なくとも１つの特徴を抽出すること；および
結合された複数の抽出された特徴に基づいて、前記小結節を特徴付け、且つ共通の画像クラシファイヤーの出力に基づいて前記小結節の悪性の可能性を決定するために共通の画像クラシファイヤーへの入力として、Ｘ線イメージングおよびＣＴイメージングの様相から導出される前記２つのデジタル画像から抽出された特徴を含む複数の特徴を結合すること、を有する
ステップと；
を有する、請求項１乃至５の何れか１項の方法。 - コンピューターをプログラムするために使用されるときに、コンピューターに請求項１乃至１１、請求項１９および２０のいずれか１項の各ステップを実行させる、小結節を解析するためのコンピュータープログラム命令を格納しているコンピューター読み取り可能な媒体。
- コンピューターをプログラムするために使用されるときに、コンピューターに請求項１２の各ステップを実行させる、小結節を解析するためのコンピュータープログラム命令を格納しているコンピューター読み取り可能な媒体。
- コンピューターをプログラムするために使用されるときに、コンピューターに請求項１３の各ステップを実行させる、小結節を解析するためのコンピュータープログラム命令を格納しているコンピューター読み取り可能な媒体。
- コンピューターをプログラムするために使用されるときに、コンピューターに請求項１４の各ステップを実行させる、小結節を解析するためのコンピュータープログラム命令を格納しているコンピューター読み取り可能な媒体。
- コンピューターをプログラムするために使用されるときに、コンピューターに請求項１５の各ステップを実行させる、小結節を解析するためのコンピュータープログラム命令を格納しているコンピューター読み取り可能な媒体。
- コンピューターをプログラムするために使用されるときに、コンピューターに請求項１６の各ステップを実行させる、小結節を解析するためのコンピュータープログラム命令を格納しているコンピューター読み取り可能な媒体。
- コンピューターをプログラムするために使用されるときに、コンピューターに請求項１７の各ステップを実行させる、小結節を解析するためのコンピュータープログラム命令を格納しているコンピューター読み取り可能な媒体。
- コンピューターをプログラムするために使用されるときに、コンピューターに請求項１８の各ステップを実行させる、小結節を解析するためのコンピュータープログラム命令を格納しているコンピューター読み取り可能な媒体。
- コンピューターをプログラムするために使用されるときに、コンピューターに請求項２１の各ステップを実行させる、小結節を解析するためのコンピュータープログラム命令を格納しているコンピューター読み取り可能な媒体。
- コンピューターをプログラムするために使用されるときに、コンピューターに請求項２２の各ステップを実行させる、小結節を解析するためのコンピュータープログラム命令を格納しているコンピューター読み取り可能な媒体。
- コンピューターをプログラムするために使用されるときに、コンピューターに請求項２３の各ステップを実行させる、小結節を解析するためのコンピュータープログラム命令を格納しているコンピューター読み取り可能な媒体。
- コンピューターをプログラムするために使用されるときに、コンピューターに請求項２４の各ステップを実行させる、小結節を解析するためのコンピュータープログラム命令を格納しているコンピューター読み取り可能な媒体。
- コンピューターをプログラムするために使用されるときに、コンピューターに請求項２５の各ステップを実行させる、小結節を解析するためのコンピュータープログラム命令を格納しているコンピューター読み取り可能な媒体。
- コンピューターをプログラムするために使用されるときに、コンピューターに請求項２６の各ステップを実行させる、小結節を解析するためのコンピュータープログラム命令を格納しているコンピューター読み取り可能な媒体。
- コンピューターをプログラムするために使用されるときに、コンピューターに請求項２７の各ステップを実行させる、小結節を解析するためのコンピュータープログラム命令を格納しているコンピューター読み取り可能な媒体。
- コンピューターをプログラムするために使用されるときに、コンピューターに請求項２８の各ステップを実行させる、小結節を解析するためのコンピュータープログラム命令を格納しているコンピューター読み取り可能な媒体。
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