医療画像の fusion とは?

今回は医療画像の fusion (一種の画像合成)のお話。
諸々の事情で MR(Magnetic Resonance 磁気共鳴)系の fusion を取り扱っていた。

なお、MRI って何?って方は、『MRI とは? -その1-』・『MRI とは? -その2-』・『MRI とは? -その3-』あたりをご覧ください。特に『その2』のスピンの説明はけっこう好評のようです。

 

しかし、MRI のプロトン密度強調画像程度でことが済んでいればいいんですが、この分野の技術進歩は速い。「拡散」強調(という撮像法。水分子の「拡散」というより「移動」といった方が正確なような気もしますが、ここでは慣例に従います)などは、以前より脳梗塞急性期の診断などに使われている。

大脳右半球に広範な梗塞像(白いところ)が見られる

上の画像は、脳梗塞の拡散強調像(DWI… Diffusion Weighted Image)です。拡散「強調」とは言うものの、実際に撮像するときは、移動しているプロトンからの信号を抑えるような工夫をするので、水分子が動きにくくなっている部位は、高信号になります。梗塞部位に含まれる水分子は、正常組織に比べ「動きにくく」なっているため、結果として梗塞部位は高輝度(白い)領域となって描出されます。

拡散強調画像は、基本 T2 強調画像をベースにしているので、本当に知りたい水分子の挙動(大抵の病変部で水分子は「見かけ」上、拡散しにくくなる。梗塞しかり、癌しかり)を取り出したい。このとき元の拡散強調画像より T2 などの影響を排除するため ADC(Appearant Diffusion Coefficient 「見かけ」の拡散定数) Map というのをつくる。
症例によっては DWI では異常を認めず、ADC Map で低信号(ときには高信号)となって描出されることがあるからだ。
水分子の拡散の度合いを知る上ではこの ADC Map は大変便利なのだが、その反面、組織のコントラストが普段見慣れているそれと違って形態などが読み取りにくい。ストレートに言えば「どこを見ているかわかりにくい」のだ。

この欠点を補うため、解剖学的な形態が読み取りやすい T1 強調画像に ADC Map を適宜「着色」した画像を重ね合わせると、医療者にとって「どこで何がおこっているか」直感的に理解しやすい画像が得られる。

一般に特定の情報を持った画像とそれとは別の情報を反映した画像を「位置を合わせて」合成して表示させることを fusion と言います。PET と CT の fusion はよく知られた例です。(参考:『PET/CT フージョン画像』)

右側頭葉(画像では左)に何かありますね

今回は、T1 強調に ADC Color Map ともいうべき画像を fusion させたわけです。もちろん、HorliX 使いまくり。規格(DICOM)があることゆえ私一人では決められない問題もあったりするのですが、目処がたったらプラグインの形でまとめたいと思っています。

 

猪股弘明(精神科医、理学士)

 

STAY HUNGRY, STAY FOOLISH

私は横浜に住んでいるが、東京近郊の中では横浜は個性的な会社・ショップ・飲食店が多いように思う。

本日、冬に備え、

下 に 何 を 着 て い て も コ ン ビ ニ に い け る

ようにパーカーを購入した。

 

エジプト神話のセト神の下に Jobs のスピーチで一躍有名になった

STAY HUNGRY, STAY FOOLISH

の言葉が。

この意味がわかる人だけ買ってくれればいいという凄まじく割り切りのいいデザインだ。

なお、セト神は兄オシリスを殺害したため、『兄殺し』と呼ばれ、オシリスの子ホルスとはライバルの関係にある。

Osiris を殺害し、Horus のライバル…

本当に私にぴったりなのかもしれない(謎)。

よくわからない人はここここへ。

 

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世界デビュー

医師ならば、DICOM 画像ビューアの OsiriX には一回くらいは触れたことがあると思うが、近年、高額化が進んでおり、私の周囲では OsiriX 5.8 からフォークした Horos ユーザが増えている(こちらは無料)。

Horos は通常の使用、つまり 2Dビューアで画像を閲覧するとか、簡単な 3D 画像を構築するとかといった用途であれば、ほぼ問題なく使える。ただし、動作が不安定であったり、日本語が使えなかったりして、特に日本での普及の妨げになっていた。

私が放浪している間、手持ち無沙汰であった(と思われる)私の仲間がこれらの問題を解決しにいってくれた。具体的には、日本語リソースを追加したり、読めない画像を読めるようにしたり、といったことだ。

私もこの5月くらいからこの動きに合流。手始めに ROI 周りのUI の改変をまとめた

この改良を Horos 本体の方々が気に入ってくれたらしく、この度、私たちのコードが Horos 本体に取り込まれる運びとなった。

インストール後すぐに使えるインストーラー版では、この取り込みはまだ反映されていないのだが、先日更新されたソースコード上では既に結果は反映されている。こんな感じ。

ありがたいことに私の名前も PHAZOR, LLC (=フェイザー合同会社の英文表記)とともにクレジットされている。

OsiriX のユーザー数40万人には負けるとはいえ、世界170ヶ国、12万人が使っているソフトに貢献者として名前が載るというのは、光栄というか嬉しいというか、とにかく良い気分だ。

英文査読誌のファーストオーサーになった場合にも似たような感覚が沸き起こると思うが、こちらはやはり専門家向けだし、医療者の日常業務に直接役に立つということはそう多くないので、その分だけ喜びも抑制される感じはある。内なる充実感という意味ではこちらの方が上かもしれないが。

今回の改変では、ROI 操作時の UI に手を加えたので、ユーザーが直接使う機会もそれなりにあるはずだ。だから「気に入ってもらえるだろうか」とか「さらなる改良を求められるかな」などと想像が膨らみ、その分、わくわく感がある。もちろん、気に入ってもらえない可能性もある。だが、そういったネガティブな反応でも直接的であるが故にある意味嬉しい。

Horos にしても、そこからさらに派生させた HorliX にしても、「メーカーの押し着せではなく、自分たちが必要なものは自分たちでつくるんだ」という強い意思が込められているし、それが旺盛な開発ペースの源になっている。

こういうアプローチに興味を持たれた方には、ぜひとも使って欲しいと思う。

 

猪股弘明


なお、「OsiriX と Horos と HorliX の関係がわかりにくい」という声をたまに聞く。ANN2b さんが、

HOROS -WIKIPEDIA 風解説-

HORLIX -WIKIPEDIA 風解説-

に簡潔にまとめてくれているので、そちらをご参照のほどを。

 

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OsiriX をソースコードからコンパイル・ビルドする方法

医療と理工系分野の接点ということで前々から医療画像の分野には興味があった。

Windows では、K-Pacs などフリーの DICOM ビューアーがけっこうあるが(K-Pacs はその後、開発はストップしている。Horos開発ストップしそう)、このたび Mac を購入したので色々できそうなOsiriX を導入してみることにした。
32ビット版を使ってみてけっこう使えることが判明したので、今後の勉強のため?にソースコードからコンパイルことを試してみた。まず、開発者ページに飛ぶ。

HowToInstall

えーと、たぶん現時点での最新版である Xcode 4.3 では上のようにやってもうまくいきません。
なんですが、Mac は操作も慣れていないのになぁ~とぶつくさいいながらも、試行錯誤してなんとかコンパイル→ランまでできました。

RunOnXcode4-3

ポイントは、

(1) Xcode4.3 では、直接 SVN(SubVersioN) が使えるのでそこからソースファイル群を読み込んだ方が初心者には楽。

(2) Xcode4.3 では、スキームをセットしてターゲットを決めるので select & run という操作の表現自体が不適切。

(3) ‘Development’ target なんてできないので、ここで発想を変えて product をビルドできるような自然な手順を考える。

といったところでしょうか。

あと、なんでインストールするのに一見わかりにくい2段階の方法を取るのか考えてみるといろいろ勉強になるかと思います。

【追記】OsiriX オープンソース版のビルドに関しては、新しい記事があります(HorliX 開発ブログ『OsiriX Lite の現在』)。ビルドしても使えるかというと微妙なんですが。

【追記2】その後、HorliX というプロジェクトを始めました。
Horos に contribution
→ 分岐・独立(64bit 化して Mac AppStore で公開・配布)
→ 世界的にもそこそこ売れる
→ が、どこぞからか反感かったかアップルサイドの判断で公開中止
→ でも引き合いはあって直接配布に切り替える
→ マイナーアップデートを繰り返し、なんとか Catalina・BigSur でも動いている
というような流れできています。

 

猪股弘明(医師ですが、前職エンジニア

 

 

医療画像処理

某企業より依頼があったので、CTやMRIなどの医療画像から特定の臓器だけ抽出するソフトを試しにつくってみた。

ささっとつくったにしてはなかなか。
ポイントは「閾値処理だけでは狙った臓器だけを絶対に抜けない」ということに気がつくかどうか。

ただ、任意の臓器で精度よく抜いていくのはかなり面倒だと思う。

(追記)この手の技術は CAD (Computer-Aided Diagnosis) というらしい。日本医用画像工学会の CAD コンテストというのがこれに近いことをやっていた。良くも悪くもこの分野の現状がわかる。

(追記)この機能、 HorliX や Horos や OsiriX のプラグインを使って実現できないだろうか?

猪股弘明
HorliX: developer
Horos: contributor
OsiriX(OpenSource Ver): contributor