(57)【要約】  被写体の加齢に起因する組織変化の影響を抑制し、異常陰影の誤検出の発生を低減化する。  異常陰影検出装置１０のＣＰＵ１１は、乳房画像データＤにおける乳房領域Ｓａを抽出し、抽出された乳房領域Ｓａにおける胸筋領域Ｍ１を抽出する。ＣＰＵ１１は、乳房領域Ｓａの濃度に基づいて異常陰影の候補を検出し、この候補領域の濃度と、胸筋領域Ｍ１のうち濃度を参照する領域である濃度参照領域Ｍ３の濃度との差に基づいて、当該候補領域を異常陰影であるか否かを判断する。
2010004781.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
乳房画像における乳房領域を抽出する乳房領域抽出手段と、
前記乳房領域抽出手段によって抽出された乳房領域における胸筋領域を抽出し、当該抽出された胸筋領域のうち濃度を参照する領域を決定する領域決定手段と、
前記乳房領域抽出手段によって抽出された乳房領域の濃度に基づいて異常陰影の候補領域を検出する異常陰影候補検出手段と、
前記異常陰影候補領域検出手段によって検出された候補領域の平均濃度と、前記領域決定手段によって決定された領域の平均濃度との濃度差を算出し、当該算出された濃度差に基づいて前記候補領域を異常陰影であるか否かを判断する判断手段と、
を備える異常陰影検出装置。
【請求項２】
前記判断手段が前記異常陰影候補領域検出手段によって検出された候補領域を異常陰影であるか否かを判断するための基準値を記憶する記憶手段を更に備え、
前記判断手段は、前記濃度差の絶対値が前記記憶手段に記憶された基準値以上である場合に、前記候補領域を異常陰影であると判断する請求項１に記載の異常陰影検出装置。
【請求項３】
前記異常陰影候補検出手段は、前記乳房領域抽出手段によって抽出された乳房領域における任意の注目画素から所定領域範囲内における近傍画素の濃度分布から得られる曲率に基づいて異常陰影の候補領域を検出する請求項１又は２に記載の異常陰影検出装置。
【請求項４】
前記異常陰影候補検出手段は、前記乳房領域抽出手段によって抽出された乳房領域における任意の注目画素から所定領域範囲内における近傍画素の濃度差から得られるコントラストに基づいて異常陰影の候補領域を検出する請求項１又は２に記載の異常陰影検出装置。
【請求項５】
前記異常陰影候補検出手段は、前記乳房領域抽出手段によって抽出された乳房領域における任意の注目画素から所定領域範囲内における近傍画素の濃度、濃度分布の形状、濃度分布の大きさ、濃度分布の領域の辺縁のいずれか一つまたは複数の特徴に基づいて異常陰影の候補領域を検出する請求項１又は２に記載の異常陰影検出装置。
【請求項６】
前記領域決定手段は、前記乳房領域抽出手段によって抽出された乳房領域における胸筋領域を抽出し、当該抽出された胸筋領域のうち乳房と胸筋が重なって撮影がなされた領域及び／又は病変部の領域を除外して濃度を参照する領域を決定する請求項１〜５のいずれか一項に記載の異常陰影検出装置。
【請求項７】
乳房画像における乳房領域を抽出する乳房領域抽出工程と、
前記乳房領域抽出工程によって抽出された乳房領域における胸筋領域を抽出し、当該抽出された胸筋領域のうち濃度を参照する領域を決定する領域決定工程と、
前記乳房領域抽出工程によって抽出された乳房領域の濃度に基づいて異常陰影の候補領域を検出する異常陰影候補検出工程と、
前記異常陰影候補領域検出工程によって検出された候補領域の平均濃度と、前記領域決定工程によって決定された領域の平均濃度との濃度差を算出し、当該算出された濃度差に基づいて前記候補領域を異常陰影であるか否かを判断する判断工程と、
を有する異常陰影検出方法。
【請求項８】
前記判断工程は、前記濃度差の絶対値が記憶手段に記憶された基準値以上である場合に、前記候補領域を異常陰影であると判断する請求項７に記載の異常陰影検出方法。
【請求項９】
前記異常陰影候補検出工程は、前記乳房領域抽出工程によって抽出された乳房領域における任意の注目画素から所定領域範囲内における近傍画素の濃度分布から得られる曲率に基づいて異常陰影の候補領域を検出する請求項７又は８に記載の異常陰影検出方法。
【請求項１０】
前記異常陰影候補検出工程は、前記乳房領域抽出工程によって抽出された乳房領域における任意の注目画素から所定領域範囲内における近傍画素の濃度差から得られるコントラストに基づいて異常陰影の候補領域を検出する請求項７又は８に記載の異常陰影検出方法。
【請求項１１】
前記異常陰影候補検出工程は、前記乳房領域抽出工程によって抽出された乳房領域における任意の注目画素から所定領域範囲内における近傍画素の濃度、濃度分布の形状、濃度分布の大きさ、濃度分布の領域の辺縁のいずれか一つまたは複数の特徴に基づいて異常陰影の候補領域を検出する請求項７又は８に記載の異常陰影検出方法。
【請求項１２】
前記領域決定工程は、前記乳房領域抽出工程によって抽出された乳房領域における胸筋領域を抽出し、当該抽出された胸筋領域のうち乳房と胸筋が重なって撮影がなされた領域及び／又は病変部の領域を除外して濃度を参照する領域を決定する請求項７〜１１のいずれか一項に記載の異常陰影検出方法。
【請求項１３】
コンピュータを、
乳房画像における乳房領域を抽出する乳房領域抽出手段、
前記乳房領域抽出手段によって抽出された乳房領域における胸筋領域を抽出し、当該抽出された胸筋領域のうち濃度を参照する領域を決定する領域決定手段、
前記乳房領域抽出手段によって抽出された乳房領域の濃度に基づいて異常陰影の候補領域を検出する異常陰影候補検出手段、
前記異常陰影候補領域検出手段によって検出された候補領域の平均濃度と、前記領域決定手段によって決定された領域の平均濃度との濃度差を算出し、当該算出された濃度差に基づいて前記候補領域を異常陰影であるか否かを判断する判断手段、
として機能させるためのプログラム。
【請求項１４】
前記コンピュータを、
前記判断手段が前記異常陰影候補領域検出手段によって検出された候補領域を異常陰影であるか否かを判断するための基準値を記憶する記憶手段として更に機能させ、
前記判断手段は、前記濃度差の絶対値が前記記憶手段に記憶された基準値以上である場合に、前記候補領域を異常陰影であると判断する請求項１３に記載のプログラム。
【請求項１５】
前記異常陰影候補検出手段は、前記乳房領域抽出手段によって抽出された乳房領域における任意の注目画素から所定領域範囲内における近傍画素の濃度分布から得られる曲率に基づいて異常陰影の候補領域を検出する請求項１３又は１４に記載のプログラム。
【請求項１６】
前記異常陰影候補検出手段は、前記乳房領域抽出手段によって抽出された乳房領域における任意の注目画素から所定領域範囲内における近傍画素の濃度差から得られるコントラストに基づいて異常陰影の候補領域を検出する請求項１３又は１４に記載のプログラム。
【請求項１７】
前記異常陰影候補検出手段は、前記乳房領域抽出手段によって抽出された乳房領域における任意の注目画素から所定領域範囲内における近傍画素の濃度、濃度分布の形状、濃度分布の大きさ、濃度分布の領域の辺縁のいずれか一つまたは複数の特徴に基づいて異常陰影の候補領域を検出する請求項１３又は１４に記載のプログラム。
【請求項１８】
前記領域決定手段は、前記乳房領域抽出手段によって抽出された乳房領域における胸筋領域を抽出し、当該抽出された胸筋領域のうち乳房と胸筋が重なって撮影がなされた領域及び／又は病変部の領域を除外して濃度を参照する領域を決定する請求項１３〜１７のいずれか一項に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、異常陰影検出装置、異常陰影検出方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
医療の分野においては、医用画像のデジタル化が実現され、ＣＲ（Computed Radiography）装置等により生成された医用画像データをモニタに表示する。このモニタに表示された医用画像を医師が読影して、病変部の状態や経時変化を観察して診断を行っている。【０００３】
従来、このような医師の読影に対する負荷軽減を目的として、上記医用画像データを画像処理することにより、画像上に現れた病変部の陰影を異常陰影候補として自動的に検出するコンピュータ診断支援装置（Computed-Aided Diagnosis；以下、ＣＡＤという）と呼ばれる医用画像処理装置が開発されている。【０００４】
病変部の陰影は、特徴的な濃度分布を有することが多く、ＣＡＤは、このような濃度特性に基づいて病変部と推測される画像領域を異常陰影候補領域として検出するものである。例えば、乳癌の癌化部分の特徴的なものとして腫瘤、微小石灰化クラスタが挙げられるが、乳房を撮影した医用画像（マンモグラフィ）上では、腫瘤陰影はガウス分布に近い濃度変化をもった白っぽく丸い陰影として現れる。一方、微小石灰化クラスタは、微小石灰化した部分が集まって（クラスタ化して）存在するものであり、マンモグラフィ上では略円錐構造の濃度変化を持った白っぽく丸い陰影として現れる。【０００５】
上記ＣＡＤでは、検出目的とする病変種類に応じて様々な検出アルゴリズムが開発されており、腫瘤陰影の検出に最適なアルゴリズムとしてはアイリスフィルタを用いた手法等が提案されている（例えば、特許文献１、特許文献２参照）。また、微小石灰化クラスタ陰影の検出に最適なアルゴリズムとしてはモルフォルジーフィルタを用いた手法等が提案されている。
【特許文献１】特開平８−２６３６４１号公報
【特許文献２】特開平１０−９１７５８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
一方、デジタルマンモグラフィのＭＬＯ撮影（内外斜位方向撮影）においては、被写体の乳房を圧迫して撮影する。撮影領域には、乳房だけでなく大胸筋も入り込むような圧迫を行い、乳房を撮影するようにポジショニングを行うことが奨励されている。【０００７】
乳房と共に撮影される大胸筋は、主に筋肉（筋組織）から構成される。乳房は乳腺及び脂肪等から構成される。乳腺は、被写体の加齢に起因して脂肪へと変化する。
マンモグラフィにおける撮影では、乳腺は白く撮影され、脂肪は黒く撮影される。つまり、被写体が若年期である場合には全体的に乳房の領域は白く撮影（デンスブレスト）され、被写体が壮年期である場合には全体的に乳房の領域は黒く撮影（ファティブレスト）されることになる。【０００８】
特許文献１、特許文献２に記載のような、アイリスフィルタを用いて異常陰影を検出する場合、一般的には腫瘤陰影のように丸く周囲に比べて低濃度である領域に強く反応する。つまり、円形度が高く厚みのある乳腺が塊状となって画像上に現れている場合、正常組織の乳腺をも異常陰影として誤検出してしまう場合がある。このような問題を解決するために、マンモグラフィ等の医用画像の濃度分布を示す曲面から取得される曲率に基づいて、異常陰影候補を検出する方法が検討されている。マンモグラフィに写る異常陰影は、乳腺や脂肪といった正常組織よりもＸ線の吸収量が多い（つまり、白く撮影される）。周囲の乳腺の濃度差を指標として異常陰影の候補を検出する。【０００９】
しかしながら、マンモグラフィにおいては、先述したような被写体の加齢に起因する組織変化の影響がある。つまり、アイリスフィルタ等を使用した異常陰影の候補検出方法では、被写体の組織変化に個別に対応することができず、誤検出を防止することができない場合がある。【００１０】
本発明は上記課題に鑑みてされたものであり、その目的とするところは、被写体の加齢に起因する組織変化の影響を抑制し、異常陰影の誤検出の発生を低減化することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
以上の課題を解決するために、本発明の第１の側面によれば、異常陰影検出装置は、
乳房画像における乳房領域を抽出する乳房領域抽出手段と、
前記乳房領域抽出手段によって抽出された乳房領域における胸筋領域を抽出し、当該抽出された胸筋領域のうち濃度を参照する領域を決定する領域決定手段と、
前記乳房領域抽出手段によって抽出された乳房領域の濃度に基づいて異常陰影の候補領域を検出する異常陰影候補検出手段と、
前記異常陰影候補領域検出手段によって検出された候補領域の平均濃度と、前記領域決定手段によって決定された領域の平均濃度との濃度差を算出し、当該算出された濃度差に基づいて前記候補領域を異常陰影であるか否かを判断する判断手段と、
を備える。【００１２】
前記異常陰影検出装置は、
前記判断手段が前記異常陰影候補領域検出手段によって検出された候補領域を異常陰影であるか否かを判断するための基準値を記憶する記憶手段を更に備え、
前記判断手段は、前記濃度差の絶対値が前記記憶手段に記憶された基準値以上である場合に、前記候補領域を異常陰影であると判断することが好ましい。【００１３】
前記異常陰影候補検出手段は、前記乳房領域抽出手段によって抽出された乳房領域における任意の注目画素から所定領域範囲内における近傍画素の濃度分布から得られる曲率に基づいて異常陰影の候補領域を検出することが好ましい。【００１４】
前記異常陰影候補検出手段は、前記乳房領域抽出手段によって抽出された乳房領域における任意の注目画素から所定領域範囲内における近傍画素の濃度差から得られるコントラストに基づいて異常陰影の候補領域を検出することが好ましい。【００１５】
前記異常陰影候補検出手段は、前記乳房領域抽出手段によって抽出された乳房領域における任意の注目画素から所定領域範囲内における近傍画素の濃度、濃度分布の形状、濃度分布の大きさ、濃度分布の領域の辺縁のいずれか一つまたは複数の特徴に基づいて異常陰影の候補領域を検出することが好ましい。【００１６】
前記領域決定手段は、前記乳房領域抽出手段によって抽出された乳房領域における胸筋領域を抽出し、当該抽出された胸筋領域のうち乳房と胸筋が重なって撮影がなされた領域及び／又は病変部の領域を除外して濃度を参照する領域を決定することが好ましい。【００１７】
本発明の第２の側面によれば、異常陰影検出方法は、
乳房画像における乳房領域を抽出する乳房領域抽出工程と、
前記乳房領域抽出工程によって抽出された乳房領域における胸筋領域を抽出し、当該抽出された胸筋領域のうち濃度を参照する領域を決定する領域決定工程と、
前記乳房領域抽出工程によって抽出された乳房領域の濃度に基づいて異常陰影の候補領域を検出する異常陰影候補検出工程と、
前記異常陰影候補領域検出工程によって検出された候補領域の平均濃度と、前記領域決定工程によって決定された領域の平均濃度との濃度差を算出し、当該算出された濃度差に基づいて前記候補領域を異常陰影であるか否かを判断する判断工程と、
を有する。【００１８】
前記判断工程は、前記濃度差の絶対値が記憶手段に記憶された基準値以上である場合に、前記候補領域を異常陰影であると判断することが好ましい。【００１９】
前記異常陰影候補検出工程は、前記乳房領域抽出工程によって抽出された乳房領域における任意の注目画素から所定領域範囲内における近傍画素の濃度分布から得られる曲率に基づいて異常陰影の候補領域を検出することが好ましい。【００２０】
前記異常陰影候補検出工程は、前記乳房領域抽出工程によって抽出された乳房領域における任意の注目画素から所定領域範囲内における近傍画素の濃度差から得られるコントラストに基づいて異常陰影の候補領域を検出することが好ましい。【００２１】
前記異常陰影候補検出工程は、前記乳房領域抽出工程によって抽出された乳房領域における任意の注目画素から所定領域範囲内における近傍画素の濃度、濃度分布の形状、濃度分布の大きさ、濃度分布の領域の辺縁のいずれか一つまたは複数の特徴に基づいて異常陰影の候補領域を検出することが好ましい。【００２２】
前記領域決定工程は、前記乳房領域抽出工程によって抽出された乳房領域における胸筋領域を抽出し、当該抽出された胸筋領域のうち乳房と胸筋が重なって撮影がなされた領域及び／又は病変部の領域を除外して濃度を参照する領域を決定することが好ましい。【００２３】
本発明の第３の側面によれば、プログラムは、
コンピュータを、
乳房画像における乳房領域を抽出する乳房領域抽出手段、
前記乳房領域抽出手段によって抽出された乳房領域における胸筋領域を抽出し、当該抽出された胸筋領域のうち濃度を参照する領域を決定する領域決定手段、
前記乳房領域抽出手段によって抽出された乳房領域の濃度に基づいて異常陰影の候補領域を検出する異常陰影候補検出手段、
前記異常陰影候補領域検出手段によって検出された候補領域の平均濃度と、前記領域決定手段によって決定された領域の平均濃度との濃度差を算出し、当該算出された濃度差に基づいて前記候補領域を異常陰影であるか否かを判断する判断手段、
として機能させる。【００２４】
前記プログラムは、
前記コンピュータを、
前記判断手段が前記異常陰影候補領域検出手段によって検出された候補領域を異常陰影であるか否かを判断するための基準値を記憶する記憶手段として更に機能させ、
前記判断手段は、前記濃度差の絶対値が前記記憶手段に記憶された基準値以上である場合に、前記候補領域を異常陰影であると判断することが好ましい。【００２５】
前記異常陰影候補検出手段は、前記乳房領域抽出手段によって抽出された乳房領域における任意の注目画素から所定領域範囲内における近傍画素の濃度分布から得られる曲率に基づいて異常陰影の候補領域を検出することが好ましい。【００２６】
前記異常陰影候補検出手段は、前記乳房領域抽出手段によって抽出された乳房領域における任意の注目画素から所定領域範囲内における近傍画素の濃度差から得られるコントラストに基づいて異常陰影の候補領域を検出することが好ましい。【００２７】
前記異常陰影候補検出手段は、前記乳房領域抽出手段によって抽出された乳房領域における任意の注目画素から所定領域範囲内における近傍画素の濃度、濃度分布の形状、濃度分布の大きさ、濃度分布の領域の辺縁のいずれか一つまたは複数の特徴に基づいて異常陰影の候補領域を検出することが好ましい。【００２８】
前記領域決定手段は、前記乳房領域抽出手段によって抽出された乳房領域における胸筋領域を抽出し、当該抽出された胸筋領域のうち乳房と胸筋が重なって撮影がなされた領域及び／又は病変部の領域を除外して濃度を参照する領域を決定することが好ましい。
【発明の効果】
【００２９】
本発明によれば、被写体の加齢に起因する組織変化の影響を抑制し、異常陰影の誤検出の発生を低減化させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本実施形態における異常陰影検出装置を示す図である。
【図２】図１に示す異常陰影検出装置が実行する異常陰影検出処理を示すフローチャートである。
【図３】乳房領域と乳房外領域の関係を示す模式図である。
【図４Ａ】乳房画像を座標で表現した模式図である。
【図４Ｂ】探索開始点付近の拡大図である。
【図５Ａ】胸筋領域から濃度参照除外領域を算出する処理に使用される乳腺重複領域を説明するための乳房画像の模式図である。
【図５Ｂ】胸筋領域から濃度参照除外領域を算出する処理に使用されるリンパ肥大症領域を説明するための乳房画像の模式図である。
【図６Ａ】乳房画像における異常陰影候補領域の模式図である。
【図６Ｂ】辺縁を楕円で近似した場合の異常陰影候補領域の模式図である。
【図６Ｃ】内接円で囲まれた領域の濃度を算出する場合の異常陰影候補領域の模式図である。
【図６Ｄ】辺縁から一定距離の領域を除いた領域の濃度を算出する場合の異常陰影候補領域の模式図である。
【図７】異常陰影検出装置に表示される濃度関係表の一例を示す図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３１】
以下、本発明に係る実施の形態について説明する。ただし、本発明は図示例のものに限定されるものではない。【００３２】
（異常陰影検出装置１０の構成）
まず、本実施の形態における構成を説明する。
図１に、本実施の形態における異常陰影検出装置１０の機能構成例を示す。
図１に示すように、異常陰影検出装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、Ｉ／Ｆ（InterFace）１２、操作部１３、表示部１４、通信部１５、ＲＡＭ（Random Access Memory）１６、ＲＯＭ（Read Only Memory）１７、プリンタ１８等を備えて構成され、各部はバス１９により接続されて構成されている。【００３３】
ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１７に記憶されているシステムプログラムや各種処理プログラムを読み出してＲＡＭ１６内に展開し、展開されたプログラムとの協働により後述する異常陰影検出処理を始めとする各種処理を実行し、異常陰影検出装置１０の各部の動作を集中制御する。【００３４】
Ｉ／Ｆ１２は、画像生成装置Ｇと接続するためのインターフェイスであり、画像生成装置Ｇにおいて生成された画像データを異常陰影検出装置１０に入力する。【００３５】
画像生成装置Ｇは、患者の乳房を被写体として撮影し、撮影した画像をデジタル変換して、乳房画像データを生成する装置である。画像生成装置Ｇとしては、例えば、ＣＲ（Computed Radiography）装置、ＦＰＤ（Flat Panel Detector）装置等が適用可能である。
なお、本実施の形態において、画像生成装置Ｇは、一の患者について乳房画像データＤを生成し、異常陰影検出装置１０に入力する。【００３６】
操作部１３は、カーソルキーや数字キー、各種機能キーからなるキーボードを備えて構成され、押下されたキーに対応する操作信号をＣＰＵ１１に出力する。なお、必要に応じてマウスやタッチパネル等のポインティングディバイスを含むこととしてもよい。【００３７】
表示部１４は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やＣＲＴ（Cathode Ray Tube）等のモニタにより構成され、ＣＰＵ１１から入力される表示信号の指示に従って、乳房画像等の表示を行う。【００３８】
通信部１５は、ネットワークインターフェイスカード、モデム、ターミナルアダプタ等の通信用インターフェイスにより構成され、通信ネットワーク上の外部機器と各種情報の送受信を行う。例えば、通信部１５を介して画像生成装置Ｇから画像データを受信する構成としてもよいし、通信部１５を介して病院内の画像サーバ等に接続する構成としてもよい。【００３９】
ＲＡＭ１６は、ＣＰＵ１１によって実行される各種プログラムやこれらプログラムによって処理されたデータ等を一時的に記憶するワークエリアを形成する。【００４０】
ＲＯＭ１７は、記憶手段として機能し、ＣＰＵ１１で実行される各種プログラムやプログラムにより処理の実行に必要なパラメータ、或いは処理結果等のデータを記憶する。これらの各種プログラムは、読取可能なプログラムコードの形態で格納され、ＣＰＵ１１は、当該プログラムコードに従った動作を逐次実行する。
なお、上記ＲＯＭ１７以外のその他のコンピュータ読み取り可能な媒体として、ＳＤ（Secure Digital）カードやＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリのようなフラッシュメモリ等の不揮発性メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を適用することが可能である。また、本発明に係るプログラムのデータ等の各種データを、搬送波（キャリアウェーブ）に重畳させて通信回線を介して提供することも可能である。【００４１】
プリンタ１８は、ＣＰＵ１１の制御に従って、画像データに基づきフィルム等の記録媒体上に画像を形成し出力する。【００４２】
（異常陰影検出装置１０の動作）
次に、本実施の形態における動作について説明する。
異常陰影検出装置１０においては、画像生成装置Ｇから乳房画像データＤが入力されると、以下に説明する異常陰影検出処理を実行する。
なお、通常の場合、画像生成装置Ｇにおいては被写体の左右の乳房が撮影される。つまり、左右二つの乳房画像データＤがそれぞれ画像生成装置Ｇから入力される。以下に説明する異常陰影検出処理においては、一方の乳房と同様の異常陰影検出処理が他方の乳房についても行われるため、説明の便宜上、一方の乳房画像データＤの異常陰影検出処理についてのみ説明する。【００４３】
図２に、異常陰影検出装置１０において実行される異常陰影検出処理のフローチャートを示す。当該処理は、ＣＰＵ１１とＲＯＭ１７に記憶されているプログラムとの協働によるソフトウエア処理により実現される。なお、本実施の形態における乳房画像データＤの画素値は濃度値を示す。
以下、説明する処理はＣＰＵ１１によって実行される。【００４４】
まず、入力された乳房画像データＤに含まれる乳房領域が抽出される（ステップＳ１）。
図３に、乳房画像データＤを模式的に示す。ステップＳ１においては、乳房画像データＤから、Ｘ線が被写体を透過した領域（以下、乳房領域Ｓａという）と、Ｘ線が被写体を透過しなかった領域（以下、乳房外領域Ｓｂという）とを区分けする処理が行われる。ステップＳ１における処理によって、ＣＰＵ１１は乳房領域抽出手段として機能する。【００４５】
ステップＳ１において行われる乳房領域の抽出処理は、公知の方法を用いてよい。例えば以下の（１−１）〜（１−３）のようにして抽出される。
なお、乳房画像データＤが１２ビットのグレースケールのデータであれば、各画素は０〜４０９５の画素値で表現される。先述したように、乳房画像データＤのうち、乳房領域は白く撮影される。例えば、乳房領域Ｓａの画素値は低領域（例えば０〜１０００等）の間に集中する。逆に被写体以外の領域、つまりＸ線が被写体を通過しなかった領域は黒く撮影される。例えば、１２ビットのデータの場合、乳房外領域Ｓｂの画素値は高領域（例えば４０００〜４０９５等）の間に集中する。以下の（１−１）〜（１−３）では、この低領域と高領域の２値化される傾向に基づいて、乳房領域Ｓａと乳房外領域Ｓｂを判別することになる。【００４６】
（１−１）乳房画像データＤの画素の２値化処理
まず、乳房画像データＤを一定区画（例えば８ピクセル四方等）ごとにセグメント化（以下、この一定区画の個々を単にセグメントという）する。
そして、各セグメントの平均画素値が閾値と比較される。この閾値は、乳房領域Ｓａとみなすための閾値であり、予めＲＯＭ１７に記憶されている。閾値と比較されることにより、各セグメントは２値化される。つまり、閾値よりも小さな画素値を示しているセグメントを「１」、閾値よりも大きな画素値を示しているセグメントを「０」とするよう処理が行われる。
そして、各セグメントの２値化された値が、形態学に基づいて修正される。具体的には、２値化された値が「０」であるセグメントの周囲のセグメントが全て「１」であれば、このセグメントは乳房領域Ｓａである可能性が高いため、このセグメントの２値化された値が「１」に修正される等によって修正されることになる。
以上の処理により、乳房画像データＤをセグメントごとに２値化することができる。なお、乳房画像データＤをセグメントに分けず、全ての画素について２値化を行ってもよいが、本実施の形態においては処理負荷軽減のため、以上のようにセグメントごとに２値化を行うこととする。【００４７】
（１−２）乳房画像データＤを２分割する
次に、乳房画像データＤを均等に垂直方向に２分割する。つまり乳房画像データＤを左右に２分割する。当該２分割された領域のうち、明るい領域（つまり白い画素が多い領域）を判別する。判別方法としては、例えば、この左右２つの領域のうち、２値化された値が「１」を有するセグメントが多い方の領域を明るい領域と判断する等によって行われる。つまり、白い画素が多い方の領域に乳房が存在すると判別することになる。【００４８】
（１−３）乳房領域の候補抽出
次いで、乳房画像データＤのうち明るい領域の中から、乳房領域Ｓａの候補が抽出される。具体的には、まず、各セグメントの２値化された値が「１」の領域の広さが判断される。この領域が予め定められた閾値よりも十分に広いと判断された場合には、当該領域を乳房領域Ｄａの候補とする。予め定められた閾値よりも広くはないと判断された場合には、以下のような調整処理が行われることになる。
あるセグメント（対象セグメントという）を囲む４つのセグメント（上下左右のセグメント）を関心セグメントとする。対象セグメントの平均画素値が、ＲＯＭ１７に予め定められた閾値（（１−１）で使用した閾値とは異なる値を用いてよい）よりも小さかった場合、関心セグメントには２極化した値のうち「１」がセットされる。逆に、対象セグメントの平均画素値が予め定められた閾値よりも大きければ、関心セグメントには２極化した値のうち「０」がセットされる。このように調整処理を行い、再び２値化された値が「１」の領域の広さが十分に広いか否かを判断する。それでも、乳房領域Ｓａの候補となる領域が見つからなかった場合には、他方（乳房画像データＤを２分割した領域のうちの他方。つまり明るくない方の領域を示す。）の領域を探索し、それでも候補が見つからなかった場合には、乳房画像データＤの全体を探索する。
このようにして抽出された候補を乳房領域Ｓａとする。【００４９】
図２に戻り、ステップＳ１において算出された乳房領域Ｓａから、胸筋領域Ｍ１が抽出される（ステップＳ２）。
ステップＳ２において行われる胸筋領域Ｍ１の抽出処理は、公知の方法を用いてよい。例えば、ステップＳ２において行われる胸筋領域Ｍ１の抽出処理は、以下の（２−１）〜（２−５）のようにして抽出される。【００５０】
（２−１）エッジ強調処理
まず、乳房画像データＤの各画素を注目画素としてプレヴィット（Prewitt）フィルタ
によりフィルタ処理が施される。これにより、エッジが強調された乳房画像データＤ（以下区別するために乳房画像データＤ１という）が取得される。この乳房画像データＤ１の各画素の画素値は、エッジ強度を示す値となる。【００５１】
以下、図４Ａに示すように、乳房画像データＤ１における各画素の位置は、乳房画像データＤ１における乳房の左右方向をＸ軸、これと垂直方向をＹ軸とした座標（Ｘ，Ｙ）で表す。また、乳房画像データＤ１における座標（Ｘ，Ｙ）の画素値をＶ（Ｘ、Ｙ）と表す。また、Ｘ軸方向の画像端の座標をＸｍａｘ、Ｙ軸方向の画像端をＹｍａｘとして表す。【００５２】
（２−２）スキンラインＳＬの抽出
次いで、乳房画像データＤ１における乳房領域Ｓａと乳房外領域Ｓｂとの境界点であるスキンラインＳＬを抽出する。ステップＳ１において算出された乳房領域Ｓａと乳房外領域Ｓｂとの境界をスキンラインＳＬとしてもよいが、（２−１）においてエッジの強調処理が行われているため、次のようにスキンラインＳＬを抽出する。
乳房画像データＤ１の各Ｙ座標（０〜Ｙｍａｘ）において、Ｘ軸方向に探索が行われ、Ｖ（Ｘ、Ｙ）が最大となる座標Ｓ（Ｙ）が抽出される。これにより、乳房画像データＤ１の各Ｙ座標におけるエッジが抽出される。抽出されたエッジは、図４Ａに示すように、乳房画像データＤ１における乳房領域Ｓａと乳房外領域Ｓｂとの境界点であり、スキンラインＳＬを構成する。【００５３】
（２−３）胸筋ラインＬ探索開始点の決定
Ｖ（Ｘ，０）が最大となる座標Ｓ（０）（Ｙ座標０の画像端のスキンラインＳＬの位置）より数画素下の座標Ａを開始基準点とする。座標ＡからＸ軸方向に基準点を１画素ずつずらしながら胸筋ラインＬの探索開始点Ｂを探索するための以下の処理が行われる。
まず、図４Ａに示すように、各基準点をそれぞれ中心として、Ｙ軸方向との角度が０〜−３０°の範囲について、１°刻みで乳房画像データＤ１のＹ軸方向の幅の１／５の長さをもつ探索ラインｌａ０〜ｌａ３０が設定される。次いで、探索ラインｌａ０〜ｌａ３０上の画素値の平均値がそれぞれ算出される。全ての基準点について、探索ラインｌａ０〜ｌａ３０上の画素値の平均値をそれぞれ算出後、算出された平均値が最大となった探索ラインの基準点が胸筋ライン探索開始点Ｂとして決定される。
このとき、胸筋ライン探索開始点Ｂが画像右端（Ｘｍａｘ）に近い場合、例えば、右端から１０画素までの場合、胸筋領域Ｍ１はなしと判断される。また、算出された最大の平均値が予め定めら得た閾値、例えば、３００より小さい場合は、胸筋領域Ｍ１なしと判断される。胸筋領域Ｍ１なしと判断された場合、例えば、表示部１４にエラーメッセージ等が表示され、異常陰影検出処理は終了する。【００５４】
（２−４）胸筋領域Ｍ１と乳房領域Ｓａの境界（胸筋ラインＬ）の探索
図４Ｂに、胸筋ライン探索開始点Ｂ付近の拡大図を示す。図４Ｂに示すように、胸筋ライン探索開始点Ｂを基点として、Ｙ軸方向との角度±９°の範囲について、１°刻みで乳房画像データＤのＹ軸方向の幅の１／５の長さをもつ探索ラインｌｂ０〜ｌｂ１８が設定される。次いで、探索ラインｌｂ０〜ｌｂ１８上の画素値の平均値がそれぞれ算出される。そして、算出された平均値が最大となった探索ラインｌｂｎ（ｎは０〜１８のいずれかの整数を示す）が胸筋ラインＬとして決定される。
次いで、胸筋ライン探索開始点ＢからＹ軸方向の幅の１／１０の地点を基点として、同様の処理が行われる。その後、更に、前回基点とした地点からＹ軸方向の幅の１／１０の地点を基点として、同様の処理が行われる。画像端に到達するまで同様の処理を繰り返すことにより、胸筋ラインＬが抽出される。
なお、探索ラインｌｂ０〜ｌｂ１８の最大の平均値が予め定められた閾値（例えば３００等）より小さい場合は、不明瞭な胸筋ラインＬと判断される。探索ラインｌｂ０〜ｌｂ１８の最大の平均値が閾値より大きい基点が２以上ある場合は、それらの基点から２次の近似曲線を引き、この曲線が胸筋ラインＬとして抽出される。探索ラインｌｂ０〜ｌｂ１８の最大の平均値が閾値より大きい基点が１以下である場合は、胸筋ライン探索開始点ＢをＹ軸方向に１画素分ずらして上記処理が実行される。【００５５】
（２−５）胸筋領域Ｍ１の抽出
胸筋ラインＬが抽出されると、この抽出された胸筋ラインＬと、乳房画像領域ＳａにおいてスキンラインＳＬと逆側の画像端に囲まれた領域（図４Ａ及び図４Ｂに粗い点で示す領域）が胸筋領域Ｍ１として抽出される。【００５６】
図２に戻り、ステップＳ２において抽出された胸筋領域Ｍ１のうち、濃度を計測しない領域（以下、濃度参照除外領域という）が確定され、除外される（ステップＳ３）。具体的には、ステップＳ２において乳房領域Ｓａから胸筋領域Ｍ１が抽出されるが、この胸筋領域Ｍ１のうち胸筋ラインＬ付近の領域（以下、乳腺重複領域Ｔ１という）は、胸筋領域Ｍ１の濃度として考慮に入れない。なぜなら、乳腺重複領域Ｔ１は、撮影時のポジショニング不良等のために、乳腺と胸筋が重複して撮影された領域である可能性があるからである。つまり、乳腺重複領域Ｔ１の濃度が胸筋領域Ｍ１の濃度計算に含まれると、筋組織としての正確な濃度の算出ができない恐れがある。
また、胸筋領域Ｍ１内にリンパ肥大症等の病変部が含まれていた場合にも、この病変部付近の領域（以下、リンパ肥大症領域Ｔ２という）を濃度計算から除外する。リンパ肥大症領域Ｔ２の濃度と正常なリンパ等の組織との濃度は異なるからである。【００５７】
なお、本実施の形態では、濃度参照除外領域として、上述した乳腺重複領域Ｔ１とリンパ肥大症領域Ｔ２を確定する。なお、濃度参照除外領域は、正常な筋組織とみなさない領域であればよく、本実施の形態におけるものに限られない。例えばリンパ肥大症以外の病変部や、ユーザが予め設定した濃度参照除外領域をＲＯＭ１７に保持しておいてもよい。【００５８】
以下、ステップＳ３における処理について説明する。
ステップＳ３において行われる乳腺重複領域Ｔ１とリンパ肥大症領域Ｔ２の確定及び除外処理は、以下の（３−１）〜（３−３）のようにして算出される。【００５９】
（３−１）乳腺重複領域Ｔ１の確定
まず、乳腺重複領域Ｔ１の確定について説明する。
以下、図５に示すように、乳房画像データＤにおいて、胸筋ラインＬ上にある画素の座標を（Ｘｍａｘ−Ｘｍｕｓｃｌｅ[ｋ]、ｋ）とする。なお、ｋは０〜Ｙｍａｘの任意の整数である。
つまり、胸筋ラインＬのうちＹの値が０の座標（以下、座標Ｐ１という。）は（Ｘｍａｘ−Ｘｍｕｓｃｌｅ[０]、０）である。
また、Ｘｍｕｓｃｌｅ[ｋ]が０の時のｋの値を、ＹｍｕｓｃｌｅＭＡＸとする。つまり、胸筋ラインＬのうちＸの値がＸｍａｘの座標（以下、座標Ｐ２という。）は（Ｘｍａｘ、ＹｍｕｓｃｌｅＭＡＸ）である。【００６０】
本実施の形態においては、乳腺重複領域Ｔ１の基準として、座標Ｐ２とＸ座標を同じくして、Ｙ座標の値がＰ２のＹ座標の２／３である座標（以下、座標Ｐ３という。）とＰ１を結んだ直線（図５に破線で示す。以下、直線Ｌ１という。）によって区切られる領域を使用する。つまり胸筋領域Ｍ１のうち、Ｘ座標の値を同じくして直線Ｌ１よりもＹ座標の値が大きい領域を乳腺重複領域Ｔ１とする。なお、乳腺重複領域Ｔ１の確定の方法は、胸筋領域Ｍ１や胸筋ラインＬ等から決定されればよく、これに限られない。【００６１】
（３−２）胸筋領域Ｍ１から乳腺重複領域Ｔ１を除外
次に、胸筋領域Ｍ１から乳腺重複領域Ｔ１を除外する。以下、胸筋領域Ｍ１から乳腺重複領域Ｔ１を除外した領域（以下、胸筋領域Ｍ２という。図５Ａに網掛けで示す領域である。）を具体的に示す。【００６２】
まず、直線Ｌ１をＹ＝ａＸ＋ｂと表現する。なお、ａ及びｂは以下の式のようになる。
【数１】
2010004781.tif 000003
【００６３】
胸筋領域Ｍ１から乳腺重複領域Ｔ１を除外した胸筋領域Ｍ２は、以下の式によって囲まれる領域として抽出されることになる。
【数２】
2010004781.tif 000004
【００６４】
（３−３）リンパ肥大症領域Ｔ２の確定及び除外
次に、胸筋領域Ｍ２に含まれるリンパ肥大症領域Ｔ２の確定について説明する。
リンパ肥大症領域Ｔ２の確定及び除外については、公知の方法を用いてよいが、例えば以下のように、曲率を用いた判断を行うことによりリンパ肥大症領域Ｔ２の確定をする方法が挙げられる。【００６５】
曲率は、胸筋領域Ｍ２に含まれる画素の座標（Ｘ、Ｙ）及び当該画素の画素値、つまり濃度（Ｚとする）の３方向（Ｘ、Ｙ、Ｚの３軸）の信号成分からなる濃度分布から得られる曲面から、注目画素の法断面を円で近似し、その円の半径を求めることにより算出される。曲率は、曲面が凸形状か凹形状かを示す指標である。つまり、正の方向に曲率が大きいほど曲面は凹形状を示し、負の方向に曲率の値が大きいほど凸形状を示す。したがって、曲率の絶対値が大きければ大きいほど、当該注目画素付近における濃度勾配が大きいことを示す。【００６６】
リンパ肥大症等の異常陰影は一般的に凹型の形状に分類される。胸筋領域Ｍ２を所定の小領域に分け、当該小領域ごとに曲率の平均値や、曲率の最大値、曲率の最小値等を特徴量として算出する。この特徴量を予め設定された閾値と比較する。閾値以上の特徴量となる小領域、つまり凹形状の大きな領域がリンパ肥大症の候補領域として算出される。
本実施の形態においては、当該リンパ肥大症の候補領域を円形に近似した時に直径が１０ｍｍ以下であれば、正常なリンパとして認識するものとする。つまり、この近似円の直径が１０ｍｍ以上であった場合に、当該候補領域をリンパ肥大症領域Ｔ２として確定する。ただし、リンパの正常／異常を判断する方法はこれに限られない。
上記のように算出されたリンパ肥大症領域Ｔ２を胸筋領域Ｍ２から除外する（以下、この領域を濃度参照領域Ｍ３という）。
図５Ｂに、リンパ肥大症領域Ｔ２と濃度参照領域Ｍ３を示す。図５Ｂに示すように、胸筋領域Ｍ２からリンパ肥大症領域Ｔ２を除外した領域が濃度参照領域Ｍ３となる。
ステップＳ２及びステップＳ３における処理により、ＣＰＵ１１は領域決定手段として機能する。なお、濃度参照領域Ｍ３は、胸筋領域Ｔ１に基づいて決定されればよく、ステップＳ３において濃度参照除外領域を濃度参照領域Ｍ３から除外する処理は必須ではない。【００６７】
ステップＳ４においては、ステップＳ３において算出された濃度参照領域Ｍ３の平均濃度ＤMuscleAveが算出される（ステップＳ４）。具体的には、濃度参照領域Ｍ３に含まれる画素がカウントされ、濃度参照領域Ｍ３の画素数Ｎが取得される。濃度参照領域Ｍ３に含まれる任意の画素の画素値（濃度）をＤ（ｘ、ｙ）とする。平均濃度ＤMuscleAveは、以下の式のように、濃度参照領域Ｍ３に含まれる画素の画素値の総和を、濃度参照領域Ｍ３に含まれる画素数Ｎで割ることによって算出される。
【数３】
2010004781.tif 000005
【００６８】
図２に戻り、乳房領域Ｓａの異常陰影の候補が検出される（ステップＳ５）。具体的には、本実施の形態においては、先述したステップＳ３の（３−３）と同様の手法を用いて、乳房領域Ｓａに含まれる画素の濃度の曲率を基に、異常陰影の候補が算出される。【００６９】
なお、ステップＳ５における異常陰影の候補の検出方法は、他の方法であってもよい。例えば、濃度分布の形状等から異常陰影を検出する特開平１０−９１７５８号公報や、濃度のコントラスト差に基づいて異常陰影を検出する特表平０９−５０８８１５号公報に記載されているような公知の方法を用いてもよい。【００７０】
具体的には、特開平１０−９１７５８号公報のように、特に乳癌における特徴的形態の一つである腫瘤陰影を検出するのに有効な手法であるアイリスフィルター処理を本実施の形態のステップＳ５において適用してもよい。例えば、乳房領域Ｓａのうち腫瘤陰影は周囲の画像部分に比べて濃度値がわずかに低い傾向があるので、この濃度値の分布は概略円形の周縁部から中心部に向かうにしたがって濃度値が低くなるという濃度値の勾配を有している。腫瘤陰影においては局所的な濃度値の勾配が認められ、その勾配線は腫瘤の中心方向に集中する。つまり、濃度分布の形状や大きさ、濃度分布の領域の辺縁の特徴に基づいて異常陰影の候補を検出することができる。
アイリスフィルターは、この濃度値に代表される画像信号の勾配を勾配ベクトルとして算出し、その勾配ベクトルの集中度を出力するものである。これにより、形状が円形に近い濃度勾配を持つ領域が異常陰影の候補として検出されることになる。ステップＳ５においては、このアイリスフィルター処理によって算出される勾配ベクトルの集中度に基づいて異常陰影を検出するようにしてもよい。【００７１】
また、特表平０９−５０８８１５号公報のように、濃度のコントラスト差を用いて異常陰影が検出されるようにしてもよい。具体的には、乳房領域Ｓａを複数グレー・レベル閾値処理、ならびに特異性を高めるための正確な領域増大および特徴分析を行い、異常陰影の候補の検出として、注目画素の放射角を基準にした累積縁勾配配向ヒストグラム分析によって算出される濃度のコントラスト差に基づいて、腫瘤辺縁の周囲か、腫瘤内か、腫瘤の周囲かを判別する等によって異常陰影が検出されるようにしてもよい。
なお、ステップＳ５における処理によって、ＣＰＵ１１は異常陰影候補検出手段として機能する。【００７２】
図６Ａに、ステップＳ５において検出された異常陰影の候補領域を模式的に示す。なお、ステップＳ５によって検出された異常陰影の候補を異常陰影候補領域Ｔ３とする。つまり、異常陰影候補領域Ｔ３に含まれる画素の濃度の曲率は一定の閾値以上であるので、異常陰影の候補としてステップＳ５において検出されることになる。【００７３】
次いで、ステップＳ５において検出された異常陰影候補領域Ｔ３の平均濃度が算出される（ステップＳ６）。【００７４】
以下、ステップＳ６における平均濃度算出の方法について説明する。
異常陰影候補領域Ｔ３の平均濃度の計測は、例えば以下の２つの方法（６−１）、（６−２）が挙げられる。
なお、異常陰影候補領域Ｔ３の辺縁付近の領域は、曲率が閾値に近い。つまり、以下説明する２つの方法はいずれも、辺縁付近は異常陰影である可能性が比較的低い領域であるので、当該辺縁付近の領域を除外して平均濃度を計測することを目的としている。【００７５】
（６−１）短軸を直径とする円内の平均濃度を算出
図６Ｂに、異常陰影候補領域Ｔ３の辺縁を楕円で近似した（以下、単に近似楕円Ｃ１という）場合を模式的に示す。図６Ｂに示すように、近似楕円Ｃ１は長軸ｒｍａｘ、短軸ｒｍｉｎ、及び中心点Ｏ（ｃ、ｄ）によって特定される。この近似楕円Ｃ１はどのような方法を用いて作成してもよいが、例えば、異常陰影候補領域Ｔ３の辺縁を構成する画素の座標を最小二乗法によって近似する等によって作成される。
図６Ｃに、近似楕円Ｃ１の中心点Ｏ（ｃ、ｄ）を中心とする半径がｒｍｉｎの円Ｃ２を模式的に示す。例えば、この円Ｃ２によって囲まれる領域を異常陰影候補領域Ｔ３の平均濃度として計測してもよい。具体的には、以下の数式で囲まれた画素の平均画素値を計測することになる。平均画素値は、この円Ｃ２の内部に含まれる画素の画素値Ｄｉｊの総和を画素数で割ることにより算出される。
【数４】
2010004781.tif 000006
【００７６】
（６−２）辺縁領域を除外した領域の平均濃度を算出
図６Ｄに、異常陰影候補領域Ｔ３の辺縁付近の領域を除外した領域を模式的に示す。本実施の形態においては、辺縁の座標を（Ｘmarginal、Ｙmarginal）とすると、例えば辺縁の座標を中心点Ｏ（ｃ，ｄ）からｔ（０〜１の任意の定数を示す。）倍した座標で囲まれた領域内の平均濃度を算出する。具体的には、座標（ｔ（Ｘmarginal−ｃ）、ｔ（Ｙmarginal−ｄ））で囲まれた領域の平均濃度を算出してもよい。この平均濃度は、（６−１）と同様に平均画素値から算出されることになる。
以上のように算出された異常陰影候補領域Ｔ３の平均濃度をＤAbnormalAveとする。【００７７】
図２に戻り、ステップＳ６において取得された異常陰影候補領域Ｔ３の平均濃度ＤAbnormalAveがＤMuscleAveと比較されることによって、当該異常陰影候補領域Ｔ３が異常陰影であるか否かが最終的に判断される（ステップＳ７）。具体的には、平均濃度ＤAbnormalAveとＤMuscleAveの差の絶対値が予め定められた基準値Ｔｈpickup以上であるか否か等によって判断される。つまり、以下の式を満たしている場合には、ステップＳ７において、当該異常陰影候補領域Ｔ３は異常陰影とは判断しない。なお、ステップＳ７において異常陰影であると判断された異常陰影候補領域Ｔ３は、乳房画像データＤに重畳させて表示部１４に表示されるようにしてもよい。
【数５】
2010004781.tif 000007
なお、ステップＳ７における処理により、ＣＰＵ１１は判断手段として機能し、基準値Ｔｈpickupは、異常陰影候補領域Ｔ３が異常陰影であると判断するための基準値である。【００７８】
ステップＳ７において使用される基準値Ｔｈpickupは先述したように、予めＲＯＭ１７に値が記憶されている。この基準値Ｔｈpickupはどのように決定されてもよいが、例えば、以下のような濃度関係表を表示部１４に表示させることにより、ユーザ（つまり読影医等）の判断によって決定されるようにしてよい。【００７９】
図７に、基準値Ｔｈpickupを決定する際に使用される濃度関係表を示す。図７に示すように、胸筋濃度帯、腫瘤濃度帯、高濃度腫瘤濃度帯、乳腺濃度帯、及び脂肪濃度帯が表示部１４に表示される。
異常陰影検出装置１０において過去に実行された異常陰影検出処理によって検出された異常陰影の候補は、ユーザの判断によって区分けされる。つまり、異常陰影検出処理によって検出された異常陰影の候補には、誤検出された正常組織も含まれる可能性がある。ユーザは表示部１４に表示された異常陰影の候補を視認し、当該候補が腫瘤等の病変部であるか、正常な乳腺等であるか診断する。診断の結果、異常陰影候補の領域を組織毎（例えば、胸筋、腫瘤、高濃度腫瘤、乳腺、及び脂肪）に区分けし、当該領域の平均濃度と組織を対応付けてＲＯＭ１７に記憶する。濃度関係表を表示部１４に表示させる際には、ＲＯＭ１７に記憶された組織毎の平均濃度が参照され、ユーザが区分けした組織毎に、ＲＯＭ１７に記憶されている異常陰影候補の平均濃度と標準偏差が表示される。【００８０】
例えば、異常陰影検出処理によって異常陰影と検出されたが、ユーザが表示部１６に表示された当該領域を視認し、当該領域は乳腺であると判断した領域は、「乳腺濃度帯」として表される。図７に示す例では、「乳腺濃度帯」は濃度が「１６７５±１８５」付近に集中していることを示す。なお、この「１６７５」は異常陰影として検出されたがユーザによって乳腺と判断された領域の濃度の平均値を示し、「１８５」は標準偏差を示す。他の組織についても同様である。【００８１】
ユーザは、この濃度関係表に基づいて、基準値Ｔｈpickupを決定する。当該決定された基準値ＴｈpickupはＲＯＭ１７に記憶され、次に実行される異常陰影検出処理のステップＳ７において使用されることになる。例えば、図７に示す例では、胸筋濃度は「１１４１」付近に分布していて、高濃度腫瘤濃度帯は「１３０５」付近に分布しているから、基準値Ｔｈpickupは、「１３０５−１１４１」である「１６４」を設定する等して判断することができる。
異常陰影検出処理によって検出された異常陰影の候補がユーザによって最終的に判断された組織と当該領域の濃度に基づいて基準値Ｔｈpickupが算出されればよく、他にも、予め定められた計算式に基づいて異常陰影検出処理が実行される度に、ＣＰＵ１１によって基準値Ｔｈpickupが更新される等のように算出してもよい。【００８２】
以上のように、本実施の形態における異常陰影検出装置１０によれば、胸筋領域の濃度と異常陰影の候補として検出した領域の濃度とを比較することによって、当該領域が異常陰影であるか否かを判断することができる。つまり、年齢に起因する組織変化の少ない胸筋領域の濃度に基づいて、被写体の異常陰影の候補が異常陰影であるか、誤検出されたものであるかを判断することができ、被写体毎の組織変化の影響の少ない異常陰影検出を行うことができる。【００８３】
また、本実施の形態においては、胸筋領域のうち濃度参照除外領域を確定し、濃度参照除外領域の濃度を胸筋領域の平均濃度として算出しない。つまり、ポジショニング不良の撮影ミスや病変部等、正常な濃度を示さない領域を除外した胸筋領域の平均濃度を算出するので、異常陰影検出の正確性をより向上させることができる。【００８４】
なお、上述した本実施の形態における記述は、本発明に係る好適なの一例であり、これに限定されるものではない。
例えば、本実施の形態におけるステップＳ７では、胸筋領域の平均濃度と異常陰影候補の平均濃度の差と閾値を比較することによって、異常陰影候補が異常陰影か否かを判断したが、胸筋領域の平均濃度と異常陰影候補の平均濃度によって判断されればよく、判断方法はこれに限られない。例えば、予め定められた計算式を胸筋領域の平均濃度と異常陰影候補の平均濃度が満たすか否かによって判断する等してもよい【００８５】
その他、異常陰影検出装置１０を構成する各装置の細部構成及び細部動作に関しても、本発明の趣旨を逸脱することのない範囲で適宜変更可能である。【００８６】
なお、明細書、請求の範囲、図面及び要約を含む２００８年７月１１日に出願された日本特許出願Ｎｏ．２００８−１８０９７２号の全ての開示は、そのまま本出願の一部に組み込まれる。
【産業上の利用可能性】
【００８７】
医療の分野において、医師による乳房画像の読影を支援するものとして利用可能性がある。
【符号の説明】
【００８８】
１０  異常陰影検出装置
１１  ＣＰＵ
１２  Ｉ／Ｆ
１３  操作部
１４  表示部
１５  通信部
１６  ＲＡＭ
１７  ＲＯＭ
１８  プリンタ
Ｇ  画像生成装置
【図１】
2010004781.tif 000008
【図２】
2010004781.tif 000009
【図３】
2010004781.tif 000010
【図４Ａ】
2010004781.tif 000011
【図４Ｂ】
2010004781.tif 000012
【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
2010004781.tif 000014
【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図６Ｃ】
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【図６Ｄ】
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【図７】
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【国際調査報告】
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