胸部CTスキャンにおける結節のコンピュータ化検出に対する肺血管抑制の効果

The effect of pulmonary vessel suppression on computerized detection of nodules in chest CT scans.

• Xiaomeng Gu
• Weiyang Xie
• Qiming Fang
• Jun Zhao
• Qiang Li

抄録

目的:

胸部コンピュータ断層撮影（CT）スキャンにおいて，肺血管抑制は肺結節をより明らかにすることができるため，早期肺癌の検出率を高めることができる可能性がある．本研究の目的は、血管抑制機能を有するコンピュータ支援検出（CAD）システムを開発し、肺結節CADシステムの性能に対する血管抑制の有効性を検証することであった。

PURPOSE: In chest computed tomography (CT) scans, pulmonary vessel suppression can make pulmonary nodules more evident, and therefore may increase the detectability of early lung cancer. The purpose of this study was to develop a computer-aided detection (CAD) system with a vessel suppression function and to verify the effectiveness of the vessel suppression on the performance of the pulmonary nodule CAD system.

方法:

そこで、血管を抑制して肺結節を検出できる血管抑制機能を持つCADシステムを開発した。まず，畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた肺血管抑制技術を用いて肺の血管を除去し，肺結節を保存した．次に，CNNベースの肺結節検出器を用いて結節候補を順次生成し，偽陽性（FP）を低減した．Lung Nodule Analysis 2016（LUNA16）データセットから888件の3次元胸部CTスキャンを用いて、血管抑制機能の有無によるCADシステムの性能レベルを比較した。肺結節の検出結果は、あらかじめ設定した7つのFP率における平均感度を用いて定量的に評価した。1スキャンあたり0.125、0.25、0.5、1、2、4、8FPであった。

METHODS: A CAD system with a vessel suppression function capable of suppressing vessels and detecting nodules was developed. First, a convolutional neural network (CNN)-based pulmonary vessel suppression technique was employed to remove the vessels from lungs while preserving the nodules. Then, a CNN-based pulmonary nodule detector was utilized to sequentially generate nodule candidates and reduce false positives (FPs). The performance levels of CAD systems with and without the vessel suppression function were compared using 888 three-dimensional chest CT scans from the Lung Nodule Analysis 2016 (LUNA16) dataset. The pulmonary nodule detection results were quantitatively evaluated using the average sensitivity at seven predefined FP rates: 0.125, 0.25, 0.5, 1, 2, 4, and 8 FPs per scan.

結果:

開発した肺結節CADシステムは、血管抑制機能の追加により、平均感度が0.950から0.977に向上した。

RESULTS: The developed pulmonary nodule CAD system improved the average sensitivity to 0.977 from 0.950 owing to the addition of the vessel suppression function.

結論:

この血管抑制機能は、肺結節検出のためのCADシステムの性能を大幅に向上させた。実際には，胸部CTスキャンにおける肺結節の検出を放射線技師が支援するために，CADシステムに組み込まれることになるだろう．

CONCLUSIONS: The vessel suppression function considerably improved the performance of the CAD system for pulmonary nodule detection. In practice, it would be embedded in CAD systems to assist radiologists in detecting pulmonary nodules in chest CT scans.

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