EOB造影MRI画像における肝臓輪郭線の自動抽出法の開発

DOI
  • 小林 龍徳
    岐阜大学大学院医学系研究科再生医科学専攻知能イメージ情報分野
  • 古川 貴裕
    岐阜大学大学院医学系研究科再生医科学専攻知能イメージ情報分野
  • 五島 聡
    岐阜大学医学部附属病院放射線科
  • 張 学軍
    広西大学コンピュータ電子情報学部
  • 原 武史
    岐阜大学大学院医学系研究科再生医科学専攻知能イメージ情報分野
  • 周 向栄
    岐阜大学大学院医学系研究科再生医科学専攻知能イメージ情報分野
  • 村松 千左子
    岐阜大学大学院医学系研究科再生医科学専攻知能イメージ情報分野
  • 近藤 浩史
    岐阜大学医学部附属病院放射線科
  • 兼松 雅之
    岐阜大学医学部附属病院放射線科
  • 藤田 広志
    岐阜大学大学院医学系研究科再生医科学専攻知能イメージ情報分野

書誌事項

タイトル別名
  • Development of an automated liver-outline-extraction method for EOB-enhanced MRI images

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抄録

The irregular form of surface of liver is one of the important signs in diagnosing fibrosis on images. A pathologist performs the definitive confirmed diagnosis of fibrosis by evaluating F-Grade with in the hepatic tissue of a liver biopsy. In this study, we developed a technique of automatically extracting a liver outline on EOB-enhanced hepatocyte-phase MRI images. After enhancing the liver edges using the unsharp-masking filter, the proposed method extracts the liver region automatically using the p-tile method. Next, the liver outline is automatically delineated by outline-determination processing. The F-Grade classification can be performed by the mean SD of the differences in positions between an outline and its polynomial fitting curve. The proposed technique was applied to 64 cases (F0: 9, F1: 15, F2: 12, F3: 11, and F4: 17) . The average error of automatic outlines to the manual outlines extracted by a radiologist was 0.78 mm (F0: 0.70 mm, F1: 0.77 mm, F2: 0.78 mm, F3: 0.71 mm, and F4: 0.86 mm) . The mean SD was significantly higher in the F3 group than in the F2 group (p<0.05, Tukey test) . In conclusion, the proposed technique may be useful for automatic classification of F-Grade on EOB enhanced MRI images.

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