コンピュータ断層撮影（CT）や磁気共鳴画像法（MRI）による3Dデータセットは、通常、多数の異なる解剖学的構造を表しています。特定の構造を可視化したり処理したりするには、どのボクセルがその構造に属するかを把握する必要があります。画像ボリュームを、実際の解剖学的対象に対応する異なる領域に分割することをセグメンテーションと呼びます。
医療画像の自動セグメンテーションは、数十年にわたり大きな課題となっています。特定のモダリティ、画像パラメータ、解剖学的構造に対しては多くの手法が有効に機能するものの、堅牢で汎用的な解決策は依然として確立されていない。驚くべきことに、これは最新のAIにも当てはまる。こうしたシステムは、画像に基づく診断スクリーニングなど、一見類似したタスクでは高い成功を収めているものの、分類が必要なボクセルが数百万にも及ぶこと、そして何よりも、専門家による注釈が施された高品質な学習データが不足していることに苦戦している。したがって、実用的な解決策が求められている。
方法
対話型セグメンテーション・パラダイムの基本的な考え方は、コンピュータによる単純かつ高速な処理と、人間の観察者が持つ比類のない認識能力とを組み合わせることにある[1]。結果は3Dビューや直交断面画像上で即座に可視化されるため、次のステップで修正やさらなる精緻化を行うことが可能となる。
分類
領域は、まず強度の下限値と上限値を用いて定義されます。このため、専門家が1枚または複数の断面画像上で、標的臓器の典型的な領域をマーキングします。通常、大まかな線を数本引くだけで十分です。また、対象から除外すべき領域をマーキングすることも可能です。サンプルに対する統計解析を行った後、その結果得られた強度範囲に該当するボリューム内のすべてのボクセルが収集され、着色された3次元マスクとして表示されます。
連結成分と数学的形態学
CTやMRIによる軟組織の画像では、通常、同じ輝度範囲内に多数のオブジェクトが存在します。これらは、多くの場合、オブジェクトの境界に沿って、類似した輝度値を持つ細い橋でつながっている傾向があります。
これらの構造をさらに分離するために、3次元連結成分解析と3次元形態学的演算を組み合わせて使用します：
- 連結成分解析：3D空間で連結しているマスクのすべての部分は1つの色で表示され、それ以外の部分は異なる色で表示されます。目的の成分をクリックして選択すると、それが新しいマスクとなり、他の成分は破棄されます。
- 侵食：マスクの最外層のボクセルが剥ぎ取られ、それによってマスクが多少薄くなり、小さなブリッジが除去されます。対象物だけが孤立するまで、連結成分解析と侵食を繰り返し適用します。
- 拡張：対象物は、拡張処理を繰り返し行うことで元の形状に復元され、それによって以前に侵食された層が追加されます。
この手法を用いれば、MRI画像から脳などの大きな構造のセグメンテーションは、通常、数分で完了します。
バッファ
さらに、中間マスクを格納し、ボクセル単位のAND、OR、NOTなどの演算を用いてそれらを結合するために使用できる、さまざまな3Dバッファが用意されています。
3D編集
場合によっては、隣接する脳回や血液供給領域など、画像上では全く違いが見られない解剖学的構造を分離しなければならないことがあります。このような場合のために、ボリューム編集用のツールが用意されています。
マルチスペクトル分類
対話型セグメンテーションの手法は、Visible Human Projectのフルカラーデータなど、スカラー画像以外の画像にも適用可能です。この場合、輝度範囲に基づく分類は、RGB色空間における分類へと拡張されます [2]。
この手順はグレースケール画像の場合と同様に機能し、まず専門家が対象となる構造にマークを付ける。ただし、輝度値の代わりにRGBタプルが考慮される。これらは通常、色成分間の相関により楕円体形状のクラスターを形成する。これはパラメータ化された楕円体によって近似される。
応用例
インタラクティブなセグメンテーションは、各ボクセルにオブジェクトラベルを付与するだけでなく、セグメント化された各オブジェクトに対して、それぞれ輝度閾値やカラー楕円体を割り当てます。当社の可視化アルゴリズムと組み合わせることで、サブボクセル精度での3D可視化が可能となり、非常に詳細かつ正確な3Dレンダリングを実現します。
このインタラクティブセグメンテーションのパラダイムは、VOXEL-MAN可視化システムに実装され、1992年以降、当研究室のすべてのプロジェクトで採用されています。また、2016年にリリースされたVOXEL-MAN My Casesアプリケーションにも実装され、VOXEL-MANの仮想トレーニングシミュレータにおいて、インポートされた臨床症例を完全にセグメンテーションすることが可能になりました。
参考文献
- Karl Heinz Höhne, William A. Hanson: Interactive 3D segmentation of MRI and CT volumes using morphological operations. Journal of Computer Assisted Tomography 16 (2), 1992, 285-294.
Thomas Schiemann, Ulf Tiede, Karl Heinz Höhne: Segmentation of the Visible Human for high-quality volume-based visualization. Medical Image Analysis 1 (4), 1997, 263-271.