爪甲色素線条鑑別閾値の導出方法
【課題】非侵襲で且つ客観的に爪甲色素線条の悪性／良性を確実に鑑別することができる閾値の導出方法を提供する。
【解決手段】爪甲色素線条のカラー画像を各画素のＲＧＢパラメータ値を成分とする３次元ベクトルとみなし、この３次元ベクトルと基準ベクトルとのなす角度を求める第１のステップと、前記第１のステップで求めた角度をもつ画素の出現確率を求める第２のステップと、前記第２のステップで求めた出現確率から爪甲色素線条の悪性と良性を鑑別するパラメータの閾値を求める第３のステップと、を備えた。
【解決手段】爪甲色素線条のカラー画像を各画素のＲＧＢパラメータ値を成分とする３次元ベクトルとみなし、この３次元ベクトルと基準ベクトルとのなす角度を求める第１のステップと、前記第１のステップで求めた角度をもつ画素の出現確率を求める第２のステップと、前記第２のステップで求めた出現確率から爪甲色素線条の悪性と良性を鑑別するパラメータの閾値を求める第３のステップと、を備えた。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、爪甲色素線条鑑別閾値の導出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
爪部悪性黒色腫は、爪母に存在するメラノサイトががん化して発症する。日本人の場合、悪性黒色腫の約１０％を占めている。予後も悪いとされており、その原因は確定診断の難しさにある。
【０００３】
爪母に存在するメラノサイトは、正常状態では不活性でメラニンを産生しない。このメラノサイトが、がん化の有無にかかわらず、メラニンを産生し始める場合がある。産生されたメラニンは爪の成長とともに、爪甲色素線条と呼ばれるパターンを形成する。メラノサイトががん化していないときの爪甲色素線条は良性母斑とみなされる。爪甲色素線条パターンから、爪母に存在するメラノサイトががん化しているか否かを鑑別できると考えられている。しかしながら、ダーモスコープを用いる目視によってこのパターンが母斑か悪性かを鑑別するには相当の経験が必要であること、悪性黒色腫の場合一般に生検が患者の利益につながらないことが、確定診断を難しくしている。その困難さが、予後を悪くする要因となっている。従って、非侵襲で客観的な爪甲色素線条の鑑別方法の実現が臨床現場から強く要求されている。
【０００４】
爪部悪性黒色腫以外の悪性黒色腫診断において、悪性の特徴である辺縁部形状の「でたらめさ」による鑑別方法が種々提案されている。形状の「でたらめさ」を定量化するため手段の一つとして、擬フラクタル次元を利用することが知られている（特許文献１）。しかし、擬フラクタル次元のみを指標として用いた腫瘍判別をそのまま爪甲色素線条の鑑別に適用しても、爪甲色素線条の悪性／良性を確実に鑑別するのは困難であった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−１５４７６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
そこで、本発明は、非侵襲で且つ客観的に爪甲色素線条の悪性／良性を確実に鑑別することができる閾値の導出方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の爪甲色素線条鑑別閾値の導出方法は、爪甲色素線条のカラー画像を各画素のＲＧＢパラメータ値を成分とする３次元ベクトルとみなし、この３次元ベクトルと基準ベクトルとのなす角度を求める第１のステップと、前記第１のステップで求めた角度の頻度分布に基づいて出現確率を求める第２のステップと、前記第２のステップで求めた出現確率に基づいて爪甲色素線条の悪性と良性を鑑別するパラメータの閾値を求める第３のステップと、を備えたことを特徴とする。
【０００８】
また、前記爪甲色素線条の悪性と良性を鑑別するパラメータは、擬フラクタル次元、エネルギー指標、エントロピー指標のいずれかであることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の爪甲色素線条鑑別閾値の導出方法によれば、カラー画像が本来もっている３つの自由度を有効に利用して、非侵襲で且つ客観的に爪甲色素線条の悪性／良性を確実に鑑別することができる閾値の導出法が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明に用いられる装置の一例を示す概略図である。
【図２】典型的な（ａ）悪性例、（ｂ）良性例のディジタルカラーダーモスコープ画像である。
【図３】角度θｉの分布を描いたヒストグラムである。
【図４】エネルギー指標に対する良性群と悪性群の平均値を示すグラフである。
【図５】エネルギー指標に対するＲＯＣ解析結果を示すグラフである。
【図６】エネルギー指標に対する感度／特異度の閾値依存性を示すグラフである。
【図７】エントロピー指標に対する良性群と悪性群の平均値を示すグラフである。
【図８】エントロピー指標に対するＲＯＣ解析結果を示すグラフである。
【図９】エントロピー指標に対する感度／特異度の閾値依存性を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の好ましい実施形態について説明する。
【００１２】
はじめに、本発明に用いられる装置の一例について図１を参照して説明する図１において、１は対象物である爪である。爪１の中に黒色腫２がある。この黒色腫２を、ディジタルカラーダーモスコープ３で撮影した。ディジタルカラーダーモスコープ３はＣＣＤカメラ４と一体になっており、黒色腫２のカラー画像（ｊｐｇ形式）を取得することができる。
【００１３】
つぎに、本発明による黒色腫のパターンである爪甲色素線条の鑑別方法について説明する。
【００１４】
本実施例では、カラー画像が本来持っている３つの自由度を有効に利用して、爪甲色素線条の悪性／良性を鑑別した。解析対象は、爪部のディジタルカラーダーモスコープ画像（ｊｐｇ形式）とした。フルスケール画像内に解析対象領域を指定し、その領域内の各画素（ｉ番目のピクセル）が持っているＲＧＢパラメータ値を成分とする３次元ベクトルｐｉ＝（Ｒｉ，Ｇｉ，Ｂｉ）を考えた。また、主観を排除し、かつ、診断システムを自動化するのに適した基準ベクトルとするために、基準ベクトルをｐwhite＝（１，１，１）とした。
【００１５】
スペクトラル・アングル・マッパー法（Kruse, F.A., et al., : “The spectral image processing system (SIPS)-interactive visualization and analysis of imaging spectrometer data”, (1993) Remote Sensing of Environment, 44 (2-3), pp. 145-163.）に準じ、解析対象領域内全画素についてｐｉとｐwhiteのなす角度θｉを算出した。なお、角度θｉは各画素のベクトルと基準ベクトルにおける３つの成分がそれぞれどのように異なっているかの測度に対応するので、色差の表現の一つと考えられる。
【数１】
【００１６】
角度θｉをもつ画素数をもとめ、それをｎ（θｉ）とし、角度θｉの頻度分布を求めた。さらに、指定領域の大きさ（面積）への依存性を除去するために、ｎ（θｉ）を指定領域内に存在する全画素数Ｎｔｏｔで除算して規格化した。これは角度θｉの確率密度分布に対応し縦軸は確率密度と等価になる。そしてこのようにして求められた分布は角度θｉをもつ画素の出現確率とみなせる。
【数２】
【００１７】
つぎに、画像処理では良く知られているテクスチャー特徴量のうち、以下のように定義されるエネルギー指標ｅｇｙとエントロピー指標ｅｐｙを計算した。
【数３】
【数４】
【００１８】
両パラメータについて、良性群と悪性群について統計処理を行い、両群を高い精度で鑑別できるパラメータを悪性／良性鑑別パラメータとした。両群を鑑別するパラメータの閾値を求めるために、ＲＯＣ（Receiver Operating Characteristics）解析を用いた。ＲＯＣ解析とは、さまざまな閾値における感度を縦軸に、偽陽性率を横軸にプロットしたグラフをもとに、各種手法の精度評価や、手法間の比較、閾値の決定などを行う解析手法である。なお、角度θｉの替わりにその余弦ｃｏｓθｉを用いることも可能である。
【実施例】
【００１９】
爪部悪性黒色腫（悪性）６例、爪部良性母斑（良性）６例について、本手法を適用した。図２に、典型的な（ａ）悪性例、（ｂ）良性例のディジタルカラーダーモスコープ画像を示す。
【００２０】
図２の画像における指定領域（枠内）を解析して得られた、角度θｉの分布を描いたヒストグラムを図３に示す。図３は、横軸は非負なる整数値の角度変数θをとり、縦軸にはθ−０．５≦θｉ＜θ＋０．５なる範囲の角度θｉを持っている画素の出現確率がプロットされている。ただし、θ＝０については０≦θｉ＜０．５とした。図３（ａ）が図２（ａ）に示す症例のヒストグラム、図３（ｂ）が図２（ｂ）に示す症例のヒストグラムである。図３は、以下のことを示唆している。良性の場合、角度は小さい値に集中、もしくはある値の周りに集中する。一方、悪性の場合、角度は小さい値から大きい値まで広く分布する。言い換えると、良性では色特徴（color features）は均一に近く、一方、悪性ではさまざまな色特徴が出現している。
【００２１】
全１２例に対して、白色を基準として計算されたエネルギー指標（ｅｇｙ）とエントロピー指標（ｅｐｙ）の値を以下の表１にまとめた。悪性群、良性群に対するそれぞれの平均値は、ｔ−検定の結果、１％有意水準で有意差ありと判定された。
【表１】
【００２２】
エネルギー指標に対して、図４には、良性群と悪性群の平均値（エラーバーは分散を表す）、図５には、ＲＯＣ解析結果、図６には、感度／特異度の閾値依存性が示されている。悪性群、良性群に対するそれぞれの平均値は、ｔ−検定の結果、１％有意水準で有意さありと判定された。ＲＯＣ解析結果は、閾値が０．２２２１から０．２６５２の範囲で、パラメータがたった一つにもかかわらず、感度は１００％、特異度は８３．３％と好成績であった。閾値よりも低い値が悪性黒色腫である。
【００２３】
エントロピー指標に対して、図７には、良性群と悪性群の平均値、図８には、ＲＯＣ解析結果、図９には、感度／特異度の閾値依存性が示されている。悪性群、良性群に対するそれぞれの平均値は、ｔ−検定の結果、エネルギー指標と同様、１％有意水準で有意さありと判定された。ＲＯＣ解析結果は、閾値が１．５９５０から１．６４５１の範囲で、パラメータがたった一つにもかかわらず、感度は８３．３%、特異度は１００％と好成績であった。閾値より高い値が悪性黒色腫である。
【００２４】
白色を基準としても十分好成績が得られることがわかった。このことは、客観性をたもったままプログラムの自動化が容易に実施できることを示唆している。いずれにしても、元の画像の自由度を最大限利用する、すなわち、色特徴の違いに基づく本手法は、たった一つのパラメータで爪甲色素線条の悪性／良性鑑別に威力があることを示している。
【符号の説明】
【００２５】
１ 爪
２ 黒色腫
３ ディジタルカラーダーモスコープ
４ ＣＣＤカメラ
【技術分野】
【０００１】
本発明は、爪甲色素線条鑑別閾値の導出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
爪部悪性黒色腫は、爪母に存在するメラノサイトががん化して発症する。日本人の場合、悪性黒色腫の約１０％を占めている。予後も悪いとされており、その原因は確定診断の難しさにある。
【０００３】
爪母に存在するメラノサイトは、正常状態では不活性でメラニンを産生しない。このメラノサイトが、がん化の有無にかかわらず、メラニンを産生し始める場合がある。産生されたメラニンは爪の成長とともに、爪甲色素線条と呼ばれるパターンを形成する。メラノサイトががん化していないときの爪甲色素線条は良性母斑とみなされる。爪甲色素線条パターンから、爪母に存在するメラノサイトががん化しているか否かを鑑別できると考えられている。しかしながら、ダーモスコープを用いる目視によってこのパターンが母斑か悪性かを鑑別するには相当の経験が必要であること、悪性黒色腫の場合一般に生検が患者の利益につながらないことが、確定診断を難しくしている。その困難さが、予後を悪くする要因となっている。従って、非侵襲で客観的な爪甲色素線条の鑑別方法の実現が臨床現場から強く要求されている。
【０００４】
爪部悪性黒色腫以外の悪性黒色腫診断において、悪性の特徴である辺縁部形状の「でたらめさ」による鑑別方法が種々提案されている。形状の「でたらめさ」を定量化するため手段の一つとして、擬フラクタル次元を利用することが知られている（特許文献１）。しかし、擬フラクタル次元のみを指標として用いた腫瘍判別をそのまま爪甲色素線条の鑑別に適用しても、爪甲色素線条の悪性／良性を確実に鑑別するのは困難であった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−１５４７６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
そこで、本発明は、非侵襲で且つ客観的に爪甲色素線条の悪性／良性を確実に鑑別することができる閾値の導出方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の爪甲色素線条鑑別閾値の導出方法は、爪甲色素線条のカラー画像を各画素のＲＧＢパラメータ値を成分とする３次元ベクトルとみなし、この３次元ベクトルと基準ベクトルとのなす角度を求める第１のステップと、前記第１のステップで求めた角度の頻度分布に基づいて出現確率を求める第２のステップと、前記第２のステップで求めた出現確率に基づいて爪甲色素線条の悪性と良性を鑑別するパラメータの閾値を求める第３のステップと、を備えたことを特徴とする。
【０００８】
また、前記爪甲色素線条の悪性と良性を鑑別するパラメータは、擬フラクタル次元、エネルギー指標、エントロピー指標のいずれかであることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の爪甲色素線条鑑別閾値の導出方法によれば、カラー画像が本来もっている３つの自由度を有効に利用して、非侵襲で且つ客観的に爪甲色素線条の悪性／良性を確実に鑑別することができる閾値の導出法が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明に用いられる装置の一例を示す概略図である。
【図２】典型的な（ａ）悪性例、（ｂ）良性例のディジタルカラーダーモスコープ画像である。
【図３】角度θｉの分布を描いたヒストグラムである。
【図４】エネルギー指標に対する良性群と悪性群の平均値を示すグラフである。
【図５】エネルギー指標に対するＲＯＣ解析結果を示すグラフである。
【図６】エネルギー指標に対する感度／特異度の閾値依存性を示すグラフである。
【図７】エントロピー指標に対する良性群と悪性群の平均値を示すグラフである。
【図８】エントロピー指標に対するＲＯＣ解析結果を示すグラフである。
【図９】エントロピー指標に対する感度／特異度の閾値依存性を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の好ましい実施形態について説明する。
【００１２】
はじめに、本発明に用いられる装置の一例について図１を参照して説明する図１において、１は対象物である爪である。爪１の中に黒色腫２がある。この黒色腫２を、ディジタルカラーダーモスコープ３で撮影した。ディジタルカラーダーモスコープ３はＣＣＤカメラ４と一体になっており、黒色腫２のカラー画像（ｊｐｇ形式）を取得することができる。
【００１３】
つぎに、本発明による黒色腫のパターンである爪甲色素線条の鑑別方法について説明する。
【００１４】
本実施例では、カラー画像が本来持っている３つの自由度を有効に利用して、爪甲色素線条の悪性／良性を鑑別した。解析対象は、爪部のディジタルカラーダーモスコープ画像（ｊｐｇ形式）とした。フルスケール画像内に解析対象領域を指定し、その領域内の各画素（ｉ番目のピクセル）が持っているＲＧＢパラメータ値を成分とする３次元ベクトルｐｉ＝（Ｒｉ，Ｇｉ，Ｂｉ）を考えた。また、主観を排除し、かつ、診断システムを自動化するのに適した基準ベクトルとするために、基準ベクトルをｐwhite＝（１，１，１）とした。
【００１５】
スペクトラル・アングル・マッパー法（Kruse, F.A., et al., : “The spectral image processing system (SIPS)-interactive visualization and analysis of imaging spectrometer data”, (1993) Remote Sensing of Environment, 44 (2-3), pp. 145-163.）に準じ、解析対象領域内全画素についてｐｉとｐwhiteのなす角度θｉを算出した。なお、角度θｉは各画素のベクトルと基準ベクトルにおける３つの成分がそれぞれどのように異なっているかの測度に対応するので、色差の表現の一つと考えられる。
【数１】
【００１６】
角度θｉをもつ画素数をもとめ、それをｎ（θｉ）とし、角度θｉの頻度分布を求めた。さらに、指定領域の大きさ（面積）への依存性を除去するために、ｎ（θｉ）を指定領域内に存在する全画素数Ｎｔｏｔで除算して規格化した。これは角度θｉの確率密度分布に対応し縦軸は確率密度と等価になる。そしてこのようにして求められた分布は角度θｉをもつ画素の出現確率とみなせる。
【数２】
【００１７】
つぎに、画像処理では良く知られているテクスチャー特徴量のうち、以下のように定義されるエネルギー指標ｅｇｙとエントロピー指標ｅｐｙを計算した。
【数３】
【数４】
【００１８】
両パラメータについて、良性群と悪性群について統計処理を行い、両群を高い精度で鑑別できるパラメータを悪性／良性鑑別パラメータとした。両群を鑑別するパラメータの閾値を求めるために、ＲＯＣ（Receiver Operating Characteristics）解析を用いた。ＲＯＣ解析とは、さまざまな閾値における感度を縦軸に、偽陽性率を横軸にプロットしたグラフをもとに、各種手法の精度評価や、手法間の比較、閾値の決定などを行う解析手法である。なお、角度θｉの替わりにその余弦ｃｏｓθｉを用いることも可能である。
【実施例】
【００１９】
爪部悪性黒色腫（悪性）６例、爪部良性母斑（良性）６例について、本手法を適用した。図２に、典型的な（ａ）悪性例、（ｂ）良性例のディジタルカラーダーモスコープ画像を示す。
【００２０】
図２の画像における指定領域（枠内）を解析して得られた、角度θｉの分布を描いたヒストグラムを図３に示す。図３は、横軸は非負なる整数値の角度変数θをとり、縦軸にはθ−０．５≦θｉ＜θ＋０．５なる範囲の角度θｉを持っている画素の出現確率がプロットされている。ただし、θ＝０については０≦θｉ＜０．５とした。図３（ａ）が図２（ａ）に示す症例のヒストグラム、図３（ｂ）が図２（ｂ）に示す症例のヒストグラムである。図３は、以下のことを示唆している。良性の場合、角度は小さい値に集中、もしくはある値の周りに集中する。一方、悪性の場合、角度は小さい値から大きい値まで広く分布する。言い換えると、良性では色特徴（color features）は均一に近く、一方、悪性ではさまざまな色特徴が出現している。
【００２１】
全１２例に対して、白色を基準として計算されたエネルギー指標（ｅｇｙ）とエントロピー指標（ｅｐｙ）の値を以下の表１にまとめた。悪性群、良性群に対するそれぞれの平均値は、ｔ−検定の結果、１％有意水準で有意差ありと判定された。
【表１】
【００２２】
エネルギー指標に対して、図４には、良性群と悪性群の平均値（エラーバーは分散を表す）、図５には、ＲＯＣ解析結果、図６には、感度／特異度の閾値依存性が示されている。悪性群、良性群に対するそれぞれの平均値は、ｔ−検定の結果、１％有意水準で有意さありと判定された。ＲＯＣ解析結果は、閾値が０．２２２１から０．２６５２の範囲で、パラメータがたった一つにもかかわらず、感度は１００％、特異度は８３．３％と好成績であった。閾値よりも低い値が悪性黒色腫である。
【００２３】
エントロピー指標に対して、図７には、良性群と悪性群の平均値、図８には、ＲＯＣ解析結果、図９には、感度／特異度の閾値依存性が示されている。悪性群、良性群に対するそれぞれの平均値は、ｔ−検定の結果、エネルギー指標と同様、１％有意水準で有意さありと判定された。ＲＯＣ解析結果は、閾値が１．５９５０から１．６４５１の範囲で、パラメータがたった一つにもかかわらず、感度は８３．３%、特異度は１００％と好成績であった。閾値より高い値が悪性黒色腫である。
【００２４】
白色を基準としても十分好成績が得られることがわかった。このことは、客観性をたもったままプログラムの自動化が容易に実施できることを示唆している。いずれにしても、元の画像の自由度を最大限利用する、すなわち、色特徴の違いに基づく本手法は、たった一つのパラメータで爪甲色素線条の悪性／良性鑑別に威力があることを示している。
【符号の説明】
【００２５】
１ 爪
２ 黒色腫
３ ディジタルカラーダーモスコープ
４ ＣＣＤカメラ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
爪甲色素線条のディジタルカラー画像内各画素のＲＧＢパラメータ値を、それら３つを成分とする３次元ベクトルとみなし、この３次元ベクトルと基準ベクトルとのなす角度を求める第１のステップと、
前記第１のステップで求めた角度の頻度分布に基づいて出現確率を求める第２のステップと、
前記第２のステップで求めた出現確率に基づいて爪甲色素線条の悪性と良性を鑑別するパラメータの閾値を求める第３のステップと、
を備えたことを特徴とする爪甲色素線条鑑別閾値の導出方法。
【請求項２】
前記爪甲色素線条の悪性と良性を鑑別するパラメータは、擬フラクタル次元、エネルギー指標、エントロピー指標のいずれかであることを特徴とする請求項１記載の爪甲色素線条鑑別閾値の導出方法。
【請求項１】
爪甲色素線条のディジタルカラー画像内各画素のＲＧＢパラメータ値を、それら３つを成分とする３次元ベクトルとみなし、この３次元ベクトルと基準ベクトルとのなす角度を求める第１のステップと、
前記第１のステップで求めた角度の頻度分布に基づいて出現確率を求める第２のステップと、
前記第２のステップで求めた出現確率に基づいて爪甲色素線条の悪性と良性を鑑別するパラメータの閾値を求める第３のステップと、
を備えたことを特徴とする爪甲色素線条鑑別閾値の導出方法。
【請求項２】
前記爪甲色素線条の悪性と良性を鑑別するパラメータは、擬フラクタル次元、エネルギー指標、エントロピー指標のいずれかであることを特徴とする請求項１記載の爪甲色素線条鑑別閾値の導出方法。
【図１】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図２】
【公開番号】特開２０１０−２５２８９５（Ｐ２０１０−２５２８９５Ａ）
【公開日】平成２２年１１月１１日（２０１０．１１．１１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−１０３８９５（Ｐ２００９−１０３８９５）
【出願日】平成２１年４月２２日（２００９．４．２２）
【出願人】（３９００１３０３３）三鷹光器株式会社 (114)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年１１月１１日（２０１０．１１．１１）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年４月２２日（２００９．４．２２）
【出願人】（３９００１３０３３）三鷹光器株式会社 (114)
【Ｆターム（参考）】
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