内出血貯留の検出結果

【8方向フィルタの評価試験】

Fig.7.4に，超音波画像中の内出血貯留範囲とその他の低輝度領域の比率を示

す．なお，便宜的にフィルタ強度 0 時の比率を基準値 1 とし，他のフィルタ強 度における比率はそれに準じて補正されている．これより，フィルタ強度を増 すごとに，内出血貯留による低輝度領域が，それ以外の低輝度領域から抽出さ れているのが分かる．つまり，フィルタ強度を上げることで，内出血成分によ る低輝度領域のみを抽出しやすくなっていく傾向が確認された．

続いて，それぞれの画像に対して，フィルタ強度を 0 から 8 まで上げた時の 低輝度領域が確認された数と全体の枚数に対する割合を，Fig.7.5に示す．

Fig.7.5が示すように，フィルタ強度が5以下であれば，低輝度領域はすべて

の画像に対して描出されるが，6以上となるとその数は減少することが確認され た．これは，内出血貯留検出に関して，単純にフィルタ強度を強くしていって も，ある値を境に，低輝度領域そのものがはじかれてしまうことを示している．

よって，本試験結果をもとに，今回は最適なフィルタ値は 5 付近に存在してい る可能性が示唆された．

【低輝度集合解析による臓器境界判定試験】

モ リ ソ ン 窩 に お け る 肝 臓 ・ 腎 臓 画 像 の 低 輝 度 集 合 解 析 を 行 っ た 結 果 を

Table7.3に示す．さらに，この 2 つの臓器間に存在する差異について，ウィル

コクソンの符号付き順位検定を行ったところ，両側検定から1％有意が認められ た(Fig.7.6)．つまり誤差1％で，2つの臓器間に差異が存在するということを示 している．これより，本研究で提案した低輝度集合解析を用いて，肝臓・腎臓 の判定を行うことが可能であることが示された．

Fig.7.4 The ratio between internal bleeding and the other low brightness area

Fig.7.5 The ratio of low level brightness on US image

Organ Statistics Low-brightness set value

Liver

Average 2.98

Max 3.57

Min 1.50

Kidney

Average 2.62

Max 3.38

Min 2.04

また，本低輝度集合解析を用いたモリソン窩における臓器領域分割を行った 結果，213枚のうち161枚の画像は領域分割に成功し，残り52枚は失敗が確認 された．成功例の元画像および分割後の画像を，Fig.7.7に示す．画像上の緑色 で示された領域は，超音波画像の範囲外又は超音波画像内において輝度の高い 部分を示しており，赤色部分が肝臓，青色部分が腎臓を示している．続いて，

分割失敗例の元画像および分割後の画像を，Fig.7.8に示す．

【内出血貯留の検出性能試験】

モリソン窩の内出血貯留画像27枚に対して，本アルゴリズムによる内出血貯 留検出を行った結果をTable7.4 に示す．27 枚のうち，21 枚の画像に関して内 出血貯留があると同定されたため，検出率は77.8[%]であることを確認した．検 Table 7.3 The result of Low-level brightness set analysis between Liver and Kidney

Fig.7.6 Difference of the ratio of low level brightness between Liver and Kidney

出成功例の検出結果を，Fig.7.9に示す．

また，アルゴリズムによる見逃し例として，Fig.7.10 に元画像と検出失敗画 像も示しておく．以上の結果から，本アルゴリズムを適用することで比較的高 感度に内出血を検出できることが確認され，医師が判定しづらいような内出血 貯留に関しても，本システムを用いることで，医師による検出を支援し，現状 の貯留検出感度を改善させられることが期待できることが示された．

FAST Positive FAST Negative

Internal Bleeding 21 (77.8%) 6

Fig.7.7 An example image of organ boundary determination (Success) Original image Organ boundary determination

Fig.7.8 An example image of organ boundary determination (False) Original image Organ boundary determination

Table7.4 Sensitivity of the proposed algorithm