JPH039737A - 甲状腺腫の良悪性判定のための画像診断装置 - Google Patents
甲状腺腫の良悪性判定のための画像診断装置Info
- Publication number
- JPH039737A JPH039737A JP1026568A JP2656889A JPH039737A JP H039737 A JPH039737 A JP H039737A JP 1026568 A JP1026568 A JP 1026568A JP 2656889 A JP2656889 A JP 2656889A JP H039737 A JPH039737 A JP H039737A
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- Japan
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- malignancy
- input
- degree
- diagnosis
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Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
発明の背景
甲状腺疾患の診断において、視診、触診などの診察で甲
状腺の結節らしいと思われた症例は、さらにその診断の
確定、鑑別のために、Ｘ線、血液検査、超音波断層写真
などの補助診断が行なわれる。このうち、超音波検査は
、被検者への侵襲がなく、また手軽に使用できるため、
広く用いられているが、その診断精度はまだ十分とはい
えない。学会等においても結節性甲状腺腫の超音波診断
による判定基準の必要性が議論され、検討されつつある
が、まだ確立していない。超音波診断では、形状、辺縁
、境界、エコー、内部エコー等、多数の様々な要因が複
雑に関係しており、結節の良悪性判定にはどのような項
目が重要な要因で、どのように対応しているかが未だ明
確にされていない。また、各項目の判定づけにも検者の
判定基準が一定せず、画像ごとに変動し、各項目の重み
（重要度）も一定ではなく画像によって異なってくる。
状腺の結節らしいと思われた症例は、さらにその診断の
確定、鑑別のために、Ｘ線、血液検査、超音波断層写真
などの補助診断が行なわれる。このうち、超音波検査は
、被検者への侵襲がなく、また手軽に使用できるため、
広く用いられているが、その診断精度はまだ十分とはい
えない。学会等においても結節性甲状腺腫の超音波診断
による判定基準の必要性が議論され、検討されつつある
が、まだ確立していない。超音波診断では、形状、辺縁
、境界、エコー、内部エコー等、多数の様々な要因が複
雑に関係しており、結節の良悪性判定にはどのような項
目が重要な要因で、どのように対応しているかが未だ明
確にされていない。また、各項目の判定づけにも検者の
判定基準が一定せず、画像ごとに変動し、各項目の重み
（重要度）も一定ではなく画像によって異なってくる。
すなわち各項目の判定の度合いが、個人の主観に依存し
、判定基準が一定せず、その個人の判定も前画面の印象
に影響を受けたり、その日の体調や心理状態に左右され
る。さらにある観察項目で一旦悪性だとの印象を持てば
、他の観察項目も悪性という見方から判定しがちである
。
、判定基準が一定せず、その個人の判定も前画面の印象
に影響を受けたり、その日の体調や心理状態に左右され
る。さらにある観察項目で一旦悪性だとの印象を持てば
、他の観察項目も悪性という見方から判定しがちである
。
これらは超音波診断、画像診断に介在するファジィ性の
大きな特徴である。しかしまた、他の観察項目では少し
も悪性の疑いがないにもかかわらず、ある−ケ所の観察
項目に悪性の強い疑いかある特徴が見られたとき、検者
はその一項目、あるいは確かめを行った二項口の結果だ
けて悪性と判定することも行なわれており、これは重要
なことである。
大きな特徴である。しかしまた、他の観察項目では少し
も悪性の疑いがないにもかかわらず、ある−ケ所の観察
項目に悪性の強い疑いかある特徴が見られたとき、検者
はその一項目、あるいは確かめを行った二項口の結果だ
けて悪性と判定することも行なわれており、これは重要
なことである。
このように画像情報そのものにファジィ性が存在するた
め、より精度の高い画像診断装置の開発が切望されてい
た。
め、より精度の高い画像診断装置の開発が切望されてい
た。
発明の概要
この発明は結節性甲状腺腫の良悪性を超音波断層写真に
よる画像情報に基づいて判定する画像診断装置を提供す
ることを目的とする。
よる画像情報に基づいて判定する画像診断装置を提供す
ることを目的とする。
この発明による甲状腺腫の良悪性判定のための画像診断
装置は、結節性甲状腺腫の超音波断層像の少なくとも形
状、辺縁、内部エコー、高輝度、のう胞および周辺紙エ
コー帯の６項目について、所定の特徴を具備する度合を
入力する手段、入力された各項目の度合いに基づいて甲
状腺腫の悪性の度合いを数量的に特性づける演算処理手
段、上記６項目の演算処理により得られる数量の総和に
基づいて甲状腺腫の良悪性を判定する診断手段、および
診断結果を表示する手段を備えているとを特徴とする。
装置は、結節性甲状腺腫の超音波断層像の少なくとも形
状、辺縁、内部エコー、高輝度、のう胞および周辺紙エ
コー帯の６項目について、所定の特徴を具備する度合を
入力する手段、入力された各項目の度合いに基づいて甲
状腺腫の悪性の度合いを数量的に特性づける演算処理手
段、上記６項目の演算処理により得られる数量の総和に
基づいて甲状腺腫の良悪性を判定する診断手段、および
診断結果を表示する手段を備えているとを特徴とする。
好ましくは超音波断層像の境界についての特徴を加えた
７項目について上記入力、演算処理および総和演算を行
なう。
７項目について上記入力、演算処理および総和演算を行
なう。
より分りやすく述べると、この発明による装置では、
■上記６項目、好ましくは上記７項目の１項目ごとの特
徴のあいまいさをファジィ・スケールで計量化し、 ■項目ごとの重み（悪性への評価得点）をファジィ入力
に対応して安定した形で与え、■１１項目２項目でも悪
性の可能性となるものを検出できるような得点をあらか
じめ準備し、■全項目による総合得点によって腺腫の良
悪性の総合判定を行うことを特徴とする。
徴のあいまいさをファジィ・スケールで計量化し、 ■項目ごとの重み（悪性への評価得点）をファジィ入力
に対応して安定した形で与え、■１１項目２項目でも悪
性の可能性となるものを検出できるような得点をあらか
じめ準備し、■全項目による総合得点によって腺腫の良
悪性の総合判定を行うことを特徴とする。
この発明では、形状等の６項目、好ましくは７項目を採
用し、かつこれらの項目の特徴が悪性にどの程度寄与す
るかを得点て数量化した。この数量化は結節性甲状腺腫
の臨床データに基づいて統計的解析の判別分析（多変量
解析、数量化■類）を用いて解析した結果に基づいてい
る。
用し、かつこれらの項目の特徴が悪性にどの程度寄与す
るかを得点て数量化した。この数量化は結節性甲状腺腫
の臨床データに基づいて統計的解析の判別分析（多変量
解析、数量化■類）を用いて解析した結果に基づいてい
る。
またこの発明による画像診断装置では、上記７つの項目
の特徴をそれぞれファジィ入力で与え、それらの項目が
腺腫の悪性に寄与する度合いをデータ解析に基づいてメ
ンバーシップ関数の形で表現している。したがって、従
来から画像の診断精度が疑わしかった超音波診断による
甲状腺結節の良悪性の判定において、この画像診断装置
によって精度の高い超音波診断が可能となる。また画像
の６つまたは７つの項目と良悪性の関係が数量的により
明確にされることにより、正論率の高い画像診断が期待
できる。
の特徴をそれぞれファジィ入力で与え、それらの項目が
腺腫の悪性に寄与する度合いをデータ解析に基づいてメ
ンバーシップ関数の形で表現している。したがって、従
来から画像の診断精度が疑わしかった超音波診断による
甲状腺結節の良悪性の判定において、この画像診断装置
によって精度の高い超音波診断が可能となる。また画像
の６つまたは７つの項目と良悪性の関係が数量的により
明確にされることにより、正論率の高い画像診断が期待
できる。
実際に６０症例の生データをこの画像診断装置で診断し
たところ、悪性２１症例はすべて悪性と判定とされ、３
９症例の良性のうち３６例が良性、３例が「判定不明」
と判定された。
たところ、悪性２１症例はすべて悪性と判定とされ、３
９症例の良性のうち３６例が良性、３例が「判定不明」
と判定された。
実施例の説明
第１図は甲状腺腫良悪性の画像診断装置の外観を示して
いる。
いる。
この診断装置は、パーソナル・コンピュータ本体１と、
マウス入力装置２およびキーボード４からなる操作部と
、ＣＲＴ表示装置３による表示部とを備えている。
マウス入力装置２およびキーボード４からなる操作部と
、ＣＲＴ表示装置３による表示部とを備えている。
表示装置３は超音波画像に対する７つの設問項目を文字
で表示し、かつその設問に対する検者の回答（程度の度
合い）を所与の直線上の位置で入力できるように表示す
るものである。またこの表示装置３は、キーボード４か
ら入力された画像番号、日付、検者芯（診断入力者名）
等を表示するＩＤ表示画面５、情報入力、情報処理、結
果表示、終了などの操作過程を示すメニュー画面６、お
よび診断結果を表示する結果表示画面７を備えている。
で表示し、かつその設問に対する検者の回答（程度の度
合い）を所与の直線上の位置で入力できるように表示す
るものである。またこの表示装置３は、キーボード４か
ら入力された画像番号、日付、検者芯（診断入力者名）
等を表示するＩＤ表示画面５、情報入力、情報処理、結
果表示、終了などの操作過程を示すメニュー画面６、お
よび診断結果を表示する結果表示画面７を備えている。
操作部のキーボード４上にはテンキーバッド８、入力修
正キー９、画像診断やりなおしキー１０、画像診断終了
キー１１その他のファンクション・キーが設けられ、さ
らに電源スィッチ１２が配置されている。
正キー９、画像診断やりなおしキー１０、画像診断終了
キー１１その他のファンクション・キーが設けられ、さ
らに電源スィッチ１２が配置されている。
さらに、この装置のフロッピーディスクユニット装置１
３の上段に、画像診断装置を起動させるシステムフロッ
ピーＦＤＩが、下段にデータファイル用のフロッピーＦ
Ｄ２がそれぞれ格納される。
３の上段に、画像診断装置を起動させるシステムフロッ
ピーＦＤＩが、下段にデータファイル用のフロッピーＦ
Ｄ２がそれぞれ格納される。
画像情報の各項目についての回答はマウス装置２または
キーボード４から入力され、項目に対する検者の肯定の
度合い（ファジィ情報）を位置で表現する。入力された
度合いは画面上に赤印のカーソルで表示されるため、検
者は自分が入力した情報を確認できる。入力した度合い
が不適当と感じた場合、適当と思う位置にカーソルを移
動させることによって変更できる。
キーボード４から入力され、項目に対する検者の肯定の
度合い（ファジィ情報）を位置で表現する。入力された
度合いは画面上に赤印のカーソルで表示されるため、検
者は自分が入力した情報を確認できる。入力した度合い
が不適当と感じた場合、適当と思う位置にカーソルを移
動させることによって変更できる。
すべての項目について回答の入力を終了したとき入力終
了のキーを押すと、画像情報の入力が完了する。次に情
報処理のキーを押すと画像診断が行なわれ、入力データ
が演算処理される。診断結果表示キーを押すと、結果表
示画面に表示される。
了のキーを押すと、画像情報の入力が完了する。次に情
報処理のキーを押すと画像診断が行なわれ、入力データ
が演算処理される。診断結果表示キーを押すと、結果表
示画面に表示される。
画像診断システム用のフロッピーディスクＦＤ１は画像
の情報入力および情報処理を行うためのシステム用のも
のであり、フロッピーディスクＦＤ２は１個または複数
個の画像についての回答データおよび画像処理結果を記
憶しておくためのものである。
の情報入力および情報処理を行うためのシステム用のも
のであり、フロッピーディスクＦＤ２は１個または複数
個の画像についての回答データおよび画像処理結果を記
憶しておくためのものである。
装置の電源をオンし、ファジィ画像診断システム用のフ
ロッピーおよびデータ用フロッピーを挿入すると画像解
析システムが自動的に起動し、画像診断のメニュー画面
が第２図に示すように表示装置３に表示される。
ロッピーおよびデータ用フロッピーを挿入すると画像解
析システムが自動的に起動し、画像診断のメニュー画面
が第２図に示すように表示装置３に表示される。
メニュー画面では、被検者氏名、ＩＤＮｏ、画像Ｎｏ、
日付、画像解析者氏名などが入力できる。
日付、画像解析者氏名などが入力できる。
このメニュー画面で超音波断層写真の型（１０ＭＨＺ
％ ７．５ Ｍ Ｈｚなど）を指定できる。画像情報の
項目としては形状、辺縁、境界、内部エコー高輝度エコ
ー、のう胞、周辺低エコー帯などの項目を選択できる。
％ ７．５ Ｍ Ｈｚなど）を指定できる。画像情報の
項目としては形状、辺縁、境界、内部エコー高輝度エコ
ー、のう胞、周辺低エコー帯などの項目を選択できる。
あらかじめ設定された項目で良い場合には、マウス・カ
ーソルで入力を指示する。
ーソルで入力を指示する。
入力画面では、第２図または第３図に示すように、形状
、境界等の画像情報の入力項目が表示される。検者は実
際の医用画像（超音波断層写真）を見ながら、各項目に
ついて、その度合いをカーソルの位置で指示する（この
場合入力方法はどの項目から出発してもよい） たとえ
ば、腫瘍の「境界」の項目に注目してその度合いが［や
や不明瞭Ｊと判断されたとき、境界の項目の（０から１
まで）直線上のここと思われる所にマウスでカーソルを
もっていき、そこでマウスのＹＥＳキーを押す。すると
その位置が赤い小さなカーソルで固定される。位置は必
ずしも一点である必要はなく、ある幅をもつと思われる
ときにはカーソルによって各項目における度合いの最小
の位置（始点）と最大の位置（終点）（幅の両端）を指
示できる。
、境界等の画像情報の入力項目が表示される。検者は実
際の医用画像（超音波断層写真）を見ながら、各項目に
ついて、その度合いをカーソルの位置で指示する（この
場合入力方法はどの項目から出発してもよい） たとえ
ば、腫瘍の「境界」の項目に注目してその度合いが［や
や不明瞭Ｊと判断されたとき、境界の項目の（０から１
まで）直線上のここと思われる所にマウスでカーソルを
もっていき、そこでマウスのＹＥＳキーを押す。すると
その位置が赤い小さなカーソルで固定される。位置は必
ずしも一点である必要はなく、ある幅をもつと思われる
ときにはカーソルによって各項目における度合いの最小
の位置（始点）と最大の位置（終点）（幅の両端）を指
示できる。
第４図に示すように７つの各項目について、メンバーシ
ップ関数と悪性腫瘍に対する評価得点があらかじめ設定
されている。
ップ関数と悪性腫瘍に対する評価得点があらかじめ設定
されている。
検者は７項目のそれぞれについて、上述のようにその程
度の度合いを入力する。第５図はその入力方式を示して
いる。各項目における度合いの最小のものを始点、最大
のものを終点としてその位置をマウスで入力する。−点
情報として入力した場合には、その左右に＋０．０５の
幅をつけて始点、終点とする。この入力幅は黄色で画面
表示され演算の上ではｘｌ）Ｘ２を底辺とする二等辺三
角形型の分布として格納される。
度の度合いを入力する。第５図はその入力方式を示して
いる。各項目における度合いの最小のものを始点、最大
のものを終点としてその位置をマウスで入力する。−点
情報として入力した場合には、その左右に＋０．０５の
幅をつけて始点、終点とする。この入力幅は黄色で画面
表示され演算の上ではｘｌ）Ｘ２を底辺とする二等辺三
角形型の分布として格納される。
次に、第６図を参照して、この入力された三角形分布と
項目のカテゴリーのメンバーシップ関数との共通部分集
合においてグレードが最大となる点のグレードを算出す
る。次に各カテゴリーの得点に関するメンバーシップ関
数を上記の最大グレード値で頭切りした集合の和集合を
求め、その重心に対応する得点を項目における評価得点
とする。これにより、画像情報の各項目の判定の不安定
さに、ロバストな重心に対応する得点が与えられる。同
様の手順で７項目のすべての項目について得点を算出す
る。
項目のカテゴリーのメンバーシップ関数との共通部分集
合においてグレードが最大となる点のグレードを算出す
る。次に各カテゴリーの得点に関するメンバーシップ関
数を上記の最大グレード値で頭切りした集合の和集合を
求め、その重心に対応する得点を項目における評価得点
とする。これにより、画像情報の各項目の判定の不安定
さに、ロバストな重心に対応する得点が与えられる。同
様の手順で７項目のすべての項目について得点を算出す
る。
第７図は７項目による総合判定の処理過程を示している
。７項目の得点を総合計し、総合得点（Ｙ）とする。
。７項目の得点を総合計し、総合得点（Ｙ）とする。
良悪性の判定基準は、上記で得られた総合得点Ｙに対し
て、次のように定められている。
て、次のように定められている。
Ｙ ＞ ２．０のとき悪性
２．０≧Ｙ≧２．０のとき判定不明
Ｙ ＜−２，０のとき良性
この判定結果は表示装置３上の結果表示画面７に赤カー
ソルで、良悪性の度合いとして示される。−項目ごとに
得点を算出し、その総合得点で良悪性を判定する方式が
採用されているが、これは悪性ならばすべての項目に悪
性の特性が現われるわけではなく、たったー、二項目に
悪性である特徴が顕著に現われることがあるからである
。またそのため、二項口でも悪性と判定されるように得
点が配分されている。
ソルで、良悪性の度合いとして示される。−項目ごとに
得点を算出し、その総合得点で良悪性を判定する方式が
採用されているが、これは悪性ならばすべての項目に悪
性の特性が現われるわけではなく、たったー、二項目に
悪性である特徴が顕著に現われることがあるからである
。またそのため、二項口でも悪性と判定されるように得
点が配分されている。
この画像診断装置において、各項目の入力、演算処理お
よび総合判定において、次のような方式％式％ （１） 各項目の程度の度合いを入力するとき、第８図の入力方
式（１）に示されるように、各項目の（０，１）直線上
のここと思われる点の位置を１点（ｘ）で入力すること
ができるし、入力方式（２）に示されるように、始点（
ｘｌ）と終点（ｘ２）に囲まれた幅をもった区間で入力
することもできる。
よび総合判定において、次のような方式％式％ （１） 各項目の程度の度合いを入力するとき、第８図の入力方
式（１）に示されるように、各項目の（０，１）直線上
のここと思われる点の位置を１点（ｘ）で入力すること
ができるし、入力方式（２）に示されるように、始点（
ｘｌ）と終点（ｘ２）に囲まれた幅をもった区間で入力
することもできる。
入力方式（１）、（２）のいずれにおいても、入力され
た位置情報は、さらにシングルトンまたは三角型メンバ
ーシップ関数の形に変換される。
た位置情報は、さらにシングルトンまたは三角型メンバ
ーシップ関数の形に変換される。
入力方式（１）による−点入力情報から三角型メンバー
シップ関数への変換は、点の位置（Ｘ）の左右に±ａ（
たとえばａ −０，０５）の幅をつけ、二等辺三角形の
メンバーシップ関数を構成することにより実現される。
シップ関数への変換は、点の位置（Ｘ）の左右に±ａ（
たとえばａ −０，０５）の幅をつけ、二等辺三角形の
メンバーシップ関数を構成することにより実現される。
逆に、入力方式（２）からシングルトンを構成するとき
には、Ｘ ｓ Ｘ ２の中点を求め、その位置でシン
グルトンとしての情報に変換する。
には、Ｘ ｓ Ｘ ２の中点を求め、その位置でシン
グルトンとしての情報に変換する。
（２）演算処理
第８図を用いて説明したように、入力された情報は変換
されてシングルトンの形か二等辺三角形型のメンバーシ
ップ関数の形になる。演算処理では、この二種類の型の
入力に対して各項目の悪性に対す評価得点（得点）が算
出される。
されてシングルトンの形か二等辺三角形型のメンバーシ
ップ関数の形になる。演算処理では、この二種類の型の
入力に対して各項目の悪性に対す評価得点（得点）が算
出される。
入力が三角型メンバーシップ関数の場合の得点算出過程
は第６図に示されている。入力がシングルトンの場合に
は次のような方法でも行うことができる。すなわち、そ
の１つは第９図の上段に示されているように、シングル
トンとカテゴリーのメンバーシップ関数の交点を読みと
り、各カテゴリーの重み（得点）を加重平均して算出す
る方法である。他の１つは第９図の下段に示されるよう
に、シングルトンによって、得点のメンノく一シップ関
数を頭切りし、各カテゴリーの得点のメンバーシップ関
数の和集合の重心を求める方法である。
は第６図に示されている。入力がシングルトンの場合に
は次のような方法でも行うことができる。すなわち、そ
の１つは第９図の上段に示されているように、シングル
トンとカテゴリーのメンバーシップ関数の交点を読みと
り、各カテゴリーの重み（得点）を加重平均して算出す
る方法である。他の１つは第９図の下段に示されるよう
に、シングルトンによって、得点のメンノく一シップ関
数を頭切りし、各カテゴリーの得点のメンバーシップ関
数の和集合の重心を求める方法である。
（３）総合判定
この画像診断装置では、画像情報の７つの項目について
、１項目ごとに悪性の評価得点を算出し、７項目の得点
を総合判定した。
、１項目ごとに悪性の評価得点を算出し、７項目の得点
を総合判定した。
総合判定の方法の１つとしては、第７図に示したように
、各項目ごとに得点のメンバーシップ関数の重心点を求
めて得点とし、それら７項目の得点を合計し、総合得点
の値によって、良悪性を判定するものがある。他の方法
としては、第１Ｏ図に示すように、各項目の得点を表わ
すメンバーシップ関数そのものを残して、７項目のこれ
らのメンバーシップ関数の和集合を求め、この新たに作
られた総合的な得点メンバーシップ関数に基づいて判定
する方法がある。この場合、この総合的なメンバーシッ
プ関数の重心を求めてもよいし、得点が２，０以上の面
積を計算し、その面積が全体の面積の１０％以下のとき
「悪性の疑いが少ない」、１０〜３０％のとき「悪性の
疑いが少しある」、３０〜５０％のとき「悪性の疑いが
強い」、５０％以上のとき「悪性の疑いがきわめて強い
」と判定することしできる。
、各項目ごとに得点のメンバーシップ関数の重心点を求
めて得点とし、それら７項目の得点を合計し、総合得点
の値によって、良悪性を判定するものがある。他の方法
としては、第１Ｏ図に示すように、各項目の得点を表わ
すメンバーシップ関数そのものを残して、７項目のこれ
らのメンバーシップ関数の和集合を求め、この新たに作
られた総合的な得点メンバーシップ関数に基づいて判定
する方法がある。この場合、この総合的なメンバーシッ
プ関数の重心を求めてもよいし、得点が２，０以上の面
積を計算し、その面積が全体の面積の１０％以下のとき
「悪性の疑いが少ない」、１０〜３０％のとき「悪性の
疑いが少しある」、３０〜５０％のとき「悪性の疑いが
強い」、５０％以上のとき「悪性の疑いがきわめて強い
」と判定することしできる。
第１１図に上述した装置における処理手順の流れが示さ
れている。
れている。
第１図は、甲状腺腫の良悪性判定のための画像診断装置
の外観を示す斜視図である。 第２図は画像診断装置の表示面の正面図である。 第３図は画像情報の各項目を示すものである。 第４図は画像情報の各項目におけるメンバシップ関数と
悪性に対する評価得点を示すものである。 第５図は画像情報の一項目についての入力方法を示すも
のである。 第６図は入力された位置情報から悪性に対する評価得点
算出までの演算処理過程を示している。 第７図は画像情報の７項目による入力から悪性に対する
総合判定を行うまでの良悪性判定診断の過程を示すもの
である。 第８図は画像情報の各項目について、入力方式の種類と
、入力データの変換方式を示すものである。 第９図は入力データがシングルトンに変換された場合に
ついての２つの得点算出法を示すものである。 第１０図は各項目の得点がメンバーシップ関数で表わさ
れている場合の総合得点の算出法を示すものである。 第１１図は画像診断装置の全体的処理手順を示すフロー
・チャートである。 以 上
の外観を示す斜視図である。 第２図は画像診断装置の表示面の正面図である。 第３図は画像情報の各項目を示すものである。 第４図は画像情報の各項目におけるメンバシップ関数と
悪性に対する評価得点を示すものである。 第５図は画像情報の一項目についての入力方法を示すも
のである。 第６図は入力された位置情報から悪性に対する評価得点
算出までの演算処理過程を示している。 第７図は画像情報の７項目による入力から悪性に対する
総合判定を行うまでの良悪性判定診断の過程を示すもの
である。 第８図は画像情報の各項目について、入力方式の種類と
、入力データの変換方式を示すものである。 第９図は入力データがシングルトンに変換された場合に
ついての２つの得点算出法を示すものである。 第１０図は各項目の得点がメンバーシップ関数で表わさ
れている場合の総合得点の算出法を示すものである。 第１１図は画像診断装置の全体的処理手順を示すフロー
・チャートである。 以 上
Claims (3)
- （１）結節性甲状腺腫の超音波断層像の少なくとも形状
、辺縁、内部エコー、高輝度、のう胞および周辺低エコ
ー帯の６項目について、所定の特徴を具備する度合を入
力する手段、入力された各項目の度合いに基づいて甲状
腺腫の悪性の度合いを数量的に特性づける演算処理手段
、上記６項目の演算処理により得られる数量の総和に基
づいて甲状腺腫の良悪性を判定する診断手段、および診
断結果を表示する手段を備えた甲状腺腫の良悪性判定の
ための画像診断装置。 - （２）超音波断層像の境界についての特徴を加えた７項
目について上記入力、演算処理および総和演算を行なう
、請求項（１）に記載の装置。 - （３）上記の各項目における腺腫の悪性の度合いをメン
バーシップ関数で特徴づけることを特徴とする請求項（
１）に記載の装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1026568A JPH039737A (ja) | 1989-02-07 | 1989-02-07 | 甲状腺腫の良悪性判定のための画像診断装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1026568A JPH039737A (ja) | 1989-02-07 | 1989-02-07 | 甲状腺腫の良悪性判定のための画像診断装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH039737A true JPH039737A (ja) | 1991-01-17 |
Family
ID=12197149
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1026568A Pending JPH039737A (ja) | 1989-02-07 | 1989-02-07 | 甲状腺腫の良悪性判定のための画像診断装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH039737A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102391934B1 (ko) * | 2022-01-19 | 2022-04-28 | 주식회사 엘티포 | 인공지능 기반 갑상선 결절의 암 위험도 진단 시스템 및 방법 |
| KR102732124B1 (ko) * | 2024-05-03 | 2024-11-18 | 주식회사 케이티 | Ete 검출 방법 및 ete 검출 장치 |
| KR102902017B1 (ko) * | 2025-01-24 | 2025-12-17 | 주식회사 케이티 | 진단 지원 방법 및 진단 지원 장치 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5869545A (ja) * | 1981-10-20 | 1983-04-25 | 三菱電機株式会社 | 超音波診断装置 |
| JPS6260537A (ja) * | 1985-09-10 | 1987-03-17 | 株式会社東芝 | 画像診断装置 |
| JPS6325726A (ja) * | 1986-07-18 | 1988-02-03 | Hitachi Ltd | 知識ベースを用いた推論方法 |
-
1989
- 1989-02-07 JP JP1026568A patent/JPH039737A/ja active Pending
Patent Citations (3)
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|---|---|---|---|---|
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