Slim Vision(スリムビジョン)では、ただ実行ボタンを押すだけで、指定した画像から内臓脂肪と皮下脂肪を分離し、それぞれの面積とウエスト長を自動計測します。
内臓脂肪面積自動計測ソフトSlimVisionのユーザインターフェース例
リストを選択して、ボタンを1つ押すだけで皮下脂肪と、内臓脂肪が自動的に色分けされ、その計測結果が表示されます。
操作画面のキャプチャビデオ:
"実行"ボタンを押すだけで、自動的に抽出、計測される様子を確認することができます。3件連続処理の結果です。
個人差により、皮下脂肪と内臓脂肪の境界を、コンピュータでは判別しきれない場合がまれにあります。
このときは、その領域を部分的に修正することができます。
自動判定された内臓脂肪と皮下脂肪との境界を正しい位置へ修正できます。
得られた結果はスクリーン上に下図のように表示されます。
すべての項目が自動的に計測されます。
従来は、人の手を使って主観的に皮下脂肪と内臓脂肪の境界を描いて計測してきました。
しかし、非常に時間がかかる上に、担当する人によりデータのバラつきが大きく、信頼性に疑問を持たれていました。
独自に開発した閾値と輪郭判定による自動抽出アルゴリズムにより、誰が操作しても再現性の高い、客観性のあるデータ計測が可能となりました。
ここに 群馬県立県民健康科学大学診療放射線学部の小倉敏裕教授による、スリムビジョンについての調査結果があります。
本検査についての十分な解剖知識と経験を有した人によるROIを描いての面積計測結果と、スリムビジョンによる自動計測結果とを比較したものです。
脂肪を定義するCT値の範囲を3パターン決め、それぞれ140例ずつ、計420件についてその相関を調べています。
熟練者による手動測定と、SlimVision(スリムビジョン)の自動測定結果との相関
(クリックすると拡大します)
いずれの場合も、高い相関があることがわかります。
この実験では、スリムビジョンの局所ROI手動修正機能を使用せず、自動計測によって得られた結果のみを使用しています。
つまり、スリムビジョンを用いると、再現性と信頼性を持った結果を得られることがわかります。