JP2011130897A - 爪甲色素線条の鑑別ならびに悪性度の可視化方法 - Google Patents

Abstract

【課題】非侵襲で且つ客観的に爪甲色素線条が良性か悪性か鑑別でき、また悪性度を視覚的に表現できる可視化方法を提供する。
【解決手段】爪甲色素線条のディジタルカラー画像内における各画素のＲＧＢパラメータ値を、それら３つを成分とする３次元ベクトルとみなして、３次元ベクトルのＲＧＢ空間における緯度変数と経度変数を求め、緯度変数と経度変数に基づいて規定される点の分布から鑑別指標を求め、鑑別指標を閾値で区別して爪甲色素線条の悪性と良性を鑑別するようにした。また、点の分布を表示して爪甲色素線条の悪性度の可視化を可能にした。
【選択図】図２

Description

本発明は、爪甲色素線条の鑑別ならびに悪性度の可視化方法に関する。

爪部悪性黒色腫は一般に爪部メラノーマと呼ばれ、爪母に存在するメラノサイトががん化して発症する。日本人の場合、爪部メラノーマの約１０％を占めている。予後も悪いとされており、その原因は確定診断の難しさにある。

爪母に存在するメラノサイトは、正常状態では不活性でメラニンを産生しない。このメラノサイトが、がん化の有無にかかわらず、メラニンを産生し始める場合がある。産生されたメラニンは爪の成長とともに、爪甲色素線条と呼ばれるパターンを形成する。メラノサイトががん化していないときの爪甲色素線条は良性母斑とみなされる。爪甲色素線条パターンから、爪母に存在するメラノサイトががん化しているか否かを鑑別できると考えられている。

しかしながら、ダーモスコープを用いる目視によってこのパターンが良性か悪性かを鑑別するには相当の経験が必要である。また悪性黒色腫の場合は一般に生検が患者の利益につながらない。これらのことが確定診断を難しくしている。また予後を悪くする要因にもなっている。従って、非侵襲で客観的な爪甲色素線条の鑑別方法の実現が臨床現場から強く要求されている。また、良性と悪性の違いを視覚的に表現できる可視化方法の提案も強く要求されている。

爪部悪性黒色腫以外の悪性黒色腫診断において、悪性の特徴である辺縁部形状の「でたらめさ」による鑑別方法が種々提案されている。形状の「でたらめさ」を定量化するため手段の一つとして、擬フラクタル次元を利用することが知られている（特許文献１）。しかし、擬フラクタル次元のみを指標として用いた腫瘍判別をそのまま爪甲色素線条の鑑別に適用しても、爪甲色素線条の悪性／良性を確実に鑑別するのは困難であった。また良性と悪性の違いを視覚的に表現することも困難であった。

特開２００８−１５４７６１号公報

そこで、本発明は、非侵襲で且つ客観的に爪甲色素線条が良性か悪性か鑑別でき、また悪性度を視覚的に表現できる可視化方法を提供することを目的とする。

本発明の爪甲色素線条の鑑別方法は、爪甲色素線条のディジタルカラー画像内における各画素のＲＧＢパラメータ値を、それら３つを成分とする３次元ベクトルとみなし、該３次元ベクトルのＲＧＢ空間における緯度変数と経度変数を求める第１のステップと、前記第１のステップで求めた緯度変数と経度変数に基づいて規定される点の分布から鑑別指標を求める第２のステップと、前記第２のステップで求めた鑑別指標を閾値で区別して爪甲色素線条の悪性と良性を鑑別する第３のステップと、を備えたことを特徴とする。

本発明の爪甲色素線条の悪性度の可視化方法によれば、前記第２のステップにおける点の分布を表示することを特徴とする。

本発明の爪甲色素線条の鑑別方法によれば、カラー画像が本来もっている３つの自由度を３次元ベクトルとして有効利用しながら、特定の基準ベクトルに依存しないため、非侵襲で且つ客観的な爪甲色素線条の鑑別が可能となる。

また、爪甲色素線条の悪性度の可視化方法によれば、悪性度を数値でなく、点の分布として視認できるため、鑑別状態を理解しやすい。

本発明に用いられる装置の一例を示す概略図。 ＲＧＢの３次元空間における経度変数と緯度変数の定義を示す座標。 典型的な（ａ）悪性例と（ｂ）良性例を示すディジタルカラーダーモスコープ画像。 （ａ）悪性例と（ｂ）良性例における経度変数と緯度変数の分布図。 悪性群と良性群における鑑別指標の平均値を示すグラフ。 鑑別指標に対するＲＯＣ解析結果を示すグラフ。 経過観察中症例における経度変数と緯度変数の分布図。

以下、本発明の好ましい実施形態について説明する。

本実施形態に用いられる装置の一例について図１を参照して説明する。図１において、１は対象物である爪である。爪１の中に黒色腫２がある。この黒色腫２を、ディジタルカラーダーモスコープ３で撮影した。ディジタルカラーダーモスコープ３はＣＣＤカメラ（二次元固体撮像装置）４と一体になっており、黒色腫２のカラー画像（ｊｐｇ形式）を取得することができる。

取得されたカラー画像はフルスケール画像内から爪甲部のみを解析対象領域として取り出す。その領域に存在する撮影時に使用したジェリーの泡、乱反射が顕著な部分は解析対象から除外する。

カラー画像がもっている３つの自由度を有効利用するために、ＲＧＢの３次元空間において、ＲＧＢパラメータを成分とする３次元ベクトルを考える。すなわち、解析対象領域内の各画素(i-th pixel) がもっているＲＧＢパラメータ値を成分とする３次元ベクトルpi=(Ri,Gi,Bi)を考える。

次に、ＲＧＢの３次元空間における緯度変数と経度変数を求める（図２参照）。ＲＧ平面を赤道面みなし、ベクトルがＲＧ平面となす角度を緯度変数θ、ベクトルのＲＧ平面への射影がＲ軸からなす角度を緯度変数φとして導入する。

経度変数（φi）と緯度変数（θi）を以下の数１の式で算出する。

算出された角度の単位は弧度法(rad)でも、度数法（°）でも良い。以下は弧度法(rad)で測った結果を示す。

画像ごとに、得られた（φi，θi）を、横軸φi、縦軸θiとした２次元直交座標にプロットする。この図が爪部メラノーマの悪性度を表す図となる。

尚、点の分布として、（θ，φ）平面上に表現する方法の代わりに、（θ，φ）から計算される単位球表面における点（1,0,0）からの距離を利用することも可能である。

プロットされた点の分散を以下の数２の式で計算し、鑑別指標ＤＩを定義する。

尚、鑑別指標ＤＩとして、各点の分布の重心からの平均距離を利用することも可能である。

鑑別指標について、良性群と悪性群について統計処理を行い、両群を高い精度で鑑別できる指標を閾値とした。閾値を求めるために、ＲＯＣ（Receiver Operating Characteristics）解析を用いた。ＲＯＣ解析とは、さまざまな閾値における感度を縦軸に、偽陽性率を横軸にプロットしたグラフをもとに、各種手法の精度評価や、手法間の比較、閾値の決定などを行う解析手法である。

実施例
爪部初期メラノーマ６例、爪部良性母斑２５例について、本手法を適用した。図３にディジタルカラーダーモスコープ画像を示す。図３（ａ）が初期メラノーマで、（ｂ）が良性母斑である。

このカラー画像から計算された経度と緯度（φi，θi）の分布図を図４に示す。縦軸が緯度変数θで、横軸が経度変数φである。弧度法の単位系(rad)を用いている。図４（ａ）が初期メラノーマ、（ｂ）が良性母斑に対応する。初期メラノーマ（ａ）の鑑別指標ＤＩは0.1772で、良性母斑（ｂ）は0.0417であった。数値が示すように、良性母斑の場合、（φi，θi）が狭い範囲に集中する傾向があり、一方、初期メラノーマの場合、分布が散らばる傾向にある。調べたメラノーマ群と母斑群において、同様の傾向が見られた。このことは、メラノーマにおいては“色の多様性”が存在することを示している。従って、主観的には、図４に示す（φi，θi）の分布を用いて、分布が狭ければ母斑、分布が広ければメラノーマと理解することが可能で、見る者の視覚へ訴えかけやすい表現になっている。この表現の客観性は、図４のように鑑別指標ＤＩを併記することで更に向上すると考えられる。その根拠は、メラノーマ群と母斑群におけるＤＩ値のｐ−値が、ｐ＜１．０×１０^−５だからである。ここで、ｐ−値とは、メラノーマ群と母斑群におけるＤＩ値の差が偶然おこる確率を表し、それが小さければ両者間のＤＩ値に有意な差があることを意味する。

表１に全31症例に対するDI値をまとめて示す。Student’s t-testの結果を図５に示す。

緯度変数と経度変数（φi，θi）の分布における分散を用いた場合の、初期メラノーマ鑑別性能を調べた結果を図６に示す。いわゆるＲＯＣ曲線である。図６の縦軸は感度（初期メラノーマを初期メラノーマと正しく診断する確率）であり、横軸は擬陽性率（＝１−特異度）であり、母斑をメラノーマと誤診する確率である。特異度は、母斑を母斑と正しく診断する確率となっている。定義から(0,1)が、100%正しい診断が下される点である。この図を利用した性能評価には、一般的に、3通りの方法がある。

１）(0,1)に最も近い曲線状の点を与える感度、特異度を持って、性能を示す方法。

２）ROC曲線上の点における感度と特異度の積が最大になる値で、性能を比較する方法。

３）曲線が囲む面積(Area Under Curve: AUC)で、性能を評価する方法である。

図６から、緯度と経度変数（φi，θi）に基づく鑑別指標ＤＩの場合、1)と2)は同じ点であり、DI=0.0907のとき感度100%、特異度92%を与える。このときのDIの値を、初期メラノーマと母斑を分ける閾値とみなすことができる。この閾値よりもDI値が大きければ初期メラノーマ、小さければ母斑と判断できる。3)で測った性能は、AUC=0.97であった。従って、部分を示す図に、鑑別指標ＤＩを付記することで、視覚的にわかりやすいとともに客観性も担保できる。

鑑別指標ＤＩを用いる機械診断結果と専門医の診断結果の比較も実施した。その結果は、前者の診断結果は後者のそれに匹敵するとのことであった。

統計処理には加えていない興味深い実施例を図７に示す。現在経過観察中という理由で統計処理症例からは除外した例である。最初のダーモスコピー撮影で経過観察処置となり、1.5ヶ月後に再撮影するとともにバイオプシーを実施した例である。組織病理学的にはメラノーマとも母斑とも言い切れない難しい症例であった。経度と緯度変数（φi，θi）の分布と鑑別指標ＤＩの経時変化を示した。本手法によれば、本症例は最初のダーモスコープ画像である図７（ａ）とそのときのDI値からは母斑と判断され、1.5ヶ月後の２度目の画像である図７（ｂ）とそのときのDI値からは初期メラノーマと判断された。経度と緯度変数（φi，θi）の分布の変化と鑑別指標ＤＩの変化が連動していることがわかる。この実施例から、本手法は、メラノーマか否かの二者択一的な識別以外に、経過観察時もしくはそれが必要な症例の識別にも有効であると考えられる。

１ 爪
２ 黒色腫
３ ディジタルカラーダーモスコープ
４ ＣＣＤカメラ

Claims (2)

1. 爪甲色素線条のディジタルカラー画像内における各画素のＲＧＢパラメータ値を、それら３つを成分とする３次元ベクトルとみなし、該３次元ベクトルのＲＧＢ空間における緯度変数と経度変数を求める第１のステップと、
   前記第１のステップで求めた緯度変数と経度変数に基づいて規定される点の分布から鑑別指標を求める第２のステップと、
   前記第２のステップで求めた鑑別指標を閾値で区別して爪甲色素線条の悪性と良性を鑑別する第３のステップと、
   を備えたことを特徴とする爪甲色素線条の鑑別方法。
2. 前記第２のステップにおける点の分布を表示して爪甲色素線条の悪性度を可視化することを特徴とする請求項１記載の爪甲色素線条の鑑別方法。