(57)【要約】【課題】  背景画像に影響されないで異常陰影を検出性能を向上させる。【解決手段】  被写体を撮影して得た医用画像の原画像より、周波数帯域の異なる複数の画像を生成し、画像の濃度勾配の集中度を利用するフィルタを用いて、周波数帯域の異なる複数の画像の各々に対してフィルタリング処理を施して濃度勾配が集中する箇所を強調した強調画像を複数生成する。複数の強調画像上の強調された複数の箇所を利用して異常陰影を検出する。【選択図】          図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体を撮影して得た医用画像の原画像より、周波数帯域の異なる複数の画像を生成する第１の画像生成手段と、
画像の濃度勾配の集中度を利用するフィルタを用いて、前記周波数帯域の異なる複数の画像の各々に対してフィルタリング処理を施して濃度勾配が集中する箇所を強調した強調画像を複数生成する第２の画像生成手段と、
前記複数の強調画像に基づいて異常陰影を検出する異常陰影検出手段とを備えたことを特徴とする異常陰影検出装置。
【請求項２】
前記異常陰影検出手段が、前記複数の強調画像の平均画像を用いて異常陰影を検出することを特徴とする請求項１記載の異常陰影検出装置。
【請求項３】
被写体を撮影して得た医用画像の原画像より、周波数帯域の異なる複数の画像を生成する第１の画像生成ステップと、
画像の濃度勾配の集中度を利用するフィルタを用いて、前記周波数帯域の異なる複数の画像の各々に対してフィルタリング処理を施して濃度勾配が集中する箇所を強調した強調画像を複数生成する第２の画像生成ステップと、
前記複数の強調画像に基づいて異常陰影を検出する異常陰影検出ステップとを備えたことを特徴とする異常陰影検出方法。
【請求項４】
コンピュータを、
被写体を撮影して得た医用画像の原画像より、周波数帯域の異なる複数の画像を生成する第１の画像生成手段と、
画像の濃度勾配の集中度を利用するフィルタを用いて、前記周波数帯域の異なる複数の画像の各々に対してフィルタリング処理を施して濃度勾配が集中する箇所を強調した強調画像を複数生成する第２の画像生成手段と、
前記複数の強調画像に基づいて異常陰影を検出する異常陰影検出手段として機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人体を撮影した医用画像より癌などの疾患を撮影した異常陰影を検出するための異常陰影検出装置、異常陰影検出方法およびそのプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、種々の画像取得方法により得られた画像に対して、階調処理や周波数処理等の画像処理を施し、画像の観察読影性能を向上させることが行われている。特に人体を被写体とした放射線画像のような医用画像の分野においては、医師等の専門家が、得られた画像に基づいて患者の疾病や傷害の有無を的確に診断する必要があり、その画像の読影性能を向上させる画像処理は不可欠なものとなっている。そのため、このような画像処理を用いることで、観察者の経験や画像読影能力の高低によって左右されず客観的に腫瘤陰影を判断できるように様々な方法が提案されている。
【０００３】
特に、胸部単純X線画像等に撮影された癌化した部分の腫瘤陰影は、おおむね丸味をおびた輪郭を持ち、かつ、画像上では周囲に比べて画素値が大きな領域として観測される。このような腫瘤陰影は、半球状で同じ濃度が同心円状に広がる形状の領域で、濃度値の分布が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が認められる。その勾配線は腫瘤の中心方向に向かって集中するもので、この濃度値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から腫瘤陰影を検出することができることが知られている。そこで、このような濃度勾配の集中度を評価するために、原画像にフィルタ処理を施して腫瘤陰影の検出を行なう手法が用いられている。また、腫瘤の大きさや形状に左右されない検出性能を達成できるようにフィルタの大きさと形状に工夫をしたものがあり、代表的なものとして、適応リングフィルタやアイリスフィルタが挙げられる。
【０００４】
また、近年、肺がん患者の数は増加傾向にあり、コンピュータによる診断支援システムによる精度の高い検出が強く要望され、上述のようなフィルタを用いた胸部X線像処理に基づく腫瘤陰影検出システムを提案されているが、特に肺がんは壊死などにより中心部分の濃度が薄い腫瘤影が現れるため、中心部分の濃度が薄い腫瘤影にも対応できるように設計された適応リングフィルタを用いて、原画像から腫瘤陰影の候補点を抽出後、腫瘤陰影の候補点を評価して腫瘤陰影検出するシステムが提案されている（例えば、非特許文献１など）。
【非特許文献１】魏 軍・萩原 義裕・小畑 秀文，“胸部Ｘ線像処理による腫瘤影検出システムの開発”， P468-476，Medical Imaging Technology Vol.19, No.6  November 2001
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述のように対象とする陰影の検出に適するように設計されたフィルタを用いたとしても、背景画像による影響をすべて排除することはできない。例えば、胸部画像においては肺野の辺縁部は肋骨が複数重なり合うため肺野中央部とは画像の特徴が大きく異なる。そのため、肺ガンの検出に適した適応リングフィルタを用いたとしても、辺縁部では検出性能が劣るという傾向がある。
【０００６】
そこで本願は、背景画像に影響されないで異常陰影を検出することが可能な異常陰影検出装置、異常陰影検出方法およびそのプログラムを提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の異常陰影検出装置は、被写体を撮影して得た医用画像の原画像より、周波数帯域の異なる複数の画像を生成する第１の画像生成手段と、
画像の濃度勾配の集中度を利用するフィルタを用いて、前記周波数帯域の異なる複数の画像の各々に対してフィルタリング処理を施して濃度勾配が集中する箇所を強調した強調画像を複数生成する第２の画像生成手段と、
前記複数の強調画像に基づいて異常陰影を検出する異常陰影検出手段とを備えたことを特徴とするものである。
【０００８】
また、本発明の異常陰影検出方法は、被写体を撮影して得た医用画像の原画像より、周波数帯域の異なる複数の画像を生成する第１の画像生成ステップと、
画像の濃度勾配の集中度を利用するフィルタを用いて、前記周波数帯域の異なる複数の画像の各々に対してフィルタリング処理を施して濃度勾配が集中する箇所を強調した強調画像を複数生成する第２の画像生成ステップと、
前記複数の強調画像に基づいて異常陰影を検出する異常陰影検出ステップとを備えたことを特徴とするものである。
【０００９】
また、本願発明のプログラムは、コンピュータを、
被写体を撮影して得た医用画像の原画像より、周波数帯域の異なる複数の画像を生成する第１の画像生成手段と、
画像の濃度勾配の集中度を利用するフィルタを用いて、前記周波数帯域の異なる複数の画像の各々に対してフィルタリング処理を施して濃度勾配が集中する箇所を強調した強調画像を複数生成する第２の画像生成手段と、
前記複数の強調画像に基づいて異常陰影を検出する異常陰影検出手段として機能させることを特徴とするものである。
【００１０】
「原画像より生成した周波数帯域の異なる画像」は、例えば、フィルタリング処理などを施すことによって得られた背景画像成分を含む低周波数帯域の画像や、背景画像を除いた高周波数帯域の画像である。また、原画像にフィルタリング処理などを施すことによって得られた所定の周波数帯域の画像のみならず、「原画像より生成した周波数帯域の異なる画像」には、原画像のような全周波数帯域を含む画像も含むものである。
【００１１】
「濃度勾配の集中度を利用するフィルタ」とは、濃度が局所的に集中する箇所を強調するフィルタをいう。癌などの疾患部の陰影のように局所的に濃度が高くなる箇所は濃度勾配ベクトルがその中心の方向に向かって集中する。これを利用して、疾患部を強調することが可能なものであり、代表的なものとして適用リングフィルタやアイリスフィルタがある。
【００１２】
また、前記異常陰影検出手段は、前記複数の強調画像の平均画像を用いて異常陰影を検出するものであってもよい。
【００１３】
「平均画像」は、複数の画像を平均した平均画像のみならず、画像の重要度に比例した係数などを掛け、重みをつけてから平均した加重平均した画像も含む。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、原画像より周波数帯域の異なる複数の画像を生成し、周波数帯域の異なる複数の画像より濃度勾配が集中する箇所を強調した強調画像を複数生成して、複数の強調画像上で強調された複数の箇所から異常陰影を検出するようにすることで、被写体の持つ解剖学的な構造要素などの背景画像に影響されて検出されにくかった異常陰影の箇所を検出することが可能になり、検出精度を上げることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、図面を参照して本発明の異常陰影検出装置について詳細に説明する。図１に示すように、本発明の異常陰影検出装置１は、被写体を撮影して得た医用画像の原画像Ｐorgより、周波数帯域の異なる複数の画像を生成する第１の画像生成手段１０と、画像の濃度勾配の集中度を利用するフィルタを用いて、前記周波数帯域の異なる複数の画像の各々に対してフィルタリング処理を施して濃度勾配が集中する箇所を強調した強調画像を複数生成する第２の画像生成手段２０と、前記複数の強調画像上の強調された複数の箇所を利用して異常陰影を検出する異常陰影検出手段３０とを備える。
【００１６】
本実施の形態では、医用画像を胸部単純Ｘ線画像とし、胸部単純Ｘ線画像から異常陰影候補として肺癌などを自動的に抽出する場合について、図２のフローチャートに従って以下説明する。
【００１７】
胸部単純Ｘ線画像の原画像Ｐorg上に撮影された癌化した部分（結節や腫瘤等）の異常陰影は、おおむね丸味をおびた輪郭を持ち、かつ、画像上では周囲に比べて画素値が大きく勾配ベクトルが集中する領域として観測される。このような異常陰影は、半球状で同じ濃度の画素が同心円状に広がる形状の円形凸領域として観測される。円形凸領域は、画素値（濃度値）の分布が周縁部から中心部に向かうにしたがって画素値が高く（濃度値が低く）なるという画素値の勾配が認められる。
【００１８】
そこで、濃度勾配の集中度を利用するフィルタを用いて、異常陰影の勾配線は異常陰影の中心方向に向かって集中することを利用して、画素値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から異常陰影を検出する。このような濃度勾配の集中度を利用するフィルタには、適応リングフィルタやアイリスフィルタが挙げられる。
【００１９】
特に、適応リングフィルタは、画素値が単調に変化するものだけでなく、異常陰影の中央部分における画素値が単調ではなくベクトル場が乱れて集中度が小さくなるケースにも適応できるものであり、肺がんに現われる結節等のように中央部分における画素値の変化が単調ではない陰影も精度よく検出することができる。
【００２０】
しかし、胸部画像に撮影されている肺野のうち、肺野辺縁部は肋骨が重なり合って撮影されていることから肺野中央部と比較すると画像の特徴が大きく異なる。そのため、適応リングフィルタのような濃度勾配の集中度を利用したフィルタ用いても、肺野辺縁部では肋骨のような背景画像のコントラストに影響され検出精度が落ちてしまう。
【００２１】
そこで、まず、第１の画像生成手段１０は、図３(a)に示すような原画像Ｐorgからガウシアンフィルタなどを用いて背景成分画像に当たる信号抑制画像Ｐus（低周波数帯域の画像、図３(b)参照）を作成し（S100)、原画像Ｐorgから信号抑制画像Ｐusを差し引いて背景成分を除去した高周波数帯域の画像Ｐhigh（図３(c)参照）を生成する（S101）。高周波数帯域の画像Ｐhighは、背景画像のような大きな周期で変化する画像の影響を除いた画像であり、腫瘤のような局部的な変化は高周波数帯域の画像Ｐhighに現れる。そこで、肺野辺縁部のような部分では、背景画像を除去した高周波数帯域の画像Ｐhighの方が、肋骨などに影響されずに異常陰影を検出しやすい。一方、肺野中央部は原画像Ｐorg（全周波数帯域を含む画像）上にも異常陰影が明瞭に現れている場合が多い。
【００２２】
そこで、第２の画像生成手段２０は、高周波数帯域の画像Ｐhighと、原画像Ｐorgの２つの異なる周波数帯域の画像各々に対して、適応リングフィルタを用いたフィルタリング処理を施して濃度勾配が集中する箇所を強調して図４に示すような強調画像Ｑ１、Ｑ２を生成する（S102）。
【００２３】
図４(a)に示すように、原画像Ｐorgの強調画像Ｑ１の肺野中心部では適応リングフィルタによって結節のような陰影が強調されているが、肺野辺縁部では肋骨の重なりにより結節のような陰影があまり強調されない。一方、図４(b)に示すように、高周波数帯域の画像Ｐhighの強調画像Ｑ２では、肺野辺縁部では肋骨の重なりに邪魔されず結節のような陰影が強調されている。
【００２４】
そこで、異常陰影検出手段３０は、例えば、図５に示すような強調画像Ｑ１と強調画像Ｑ２の平均画像を用いて、強調画像Ｑ１で強調された箇所と強調画像Ｑ２で強調された箇所の両方が現れた画像から肺野辺縁部に存在する結節なども背景画像に影響されずに強調された画像を生成して異常陰影を検出する（S103）。ここでは、平均画像を用いる場合について説明したが、それぞれに対して所定の重みの掛け合わせた加重平均画像などを利用するようにしてもよい。
【００２５】
あるいは、それぞれの強調画像で強調された箇所が異常陰影であるか否かを判定して、その結果に基づいて総合的に判定を行ってもよい。
【００２６】
上述では、高周波数帯域の画像と原画像Ｐorgとを用いて異常陰影を検出する場合について説明したが、検出対象となる陰影の大きさや画像の特徴に応じて、原画像から複数の周波数帯域の画像（例えば、高周波数帯域の画像と高〜中周波数帯域の画像と原画像など）を生成して異常陰影を検出するようにしてもよい。
【００２７】
以上、詳細に説明したように原画像より周波数帯域の異なる画像を複数作成して、それぞれに対して強調処理した強調画像を用いることにより、背景画像に影響されずに異常陰影を検出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】異常陰影検出装置の概略構成図
【図２】異常陰影検出装置の処理の流れを示すフローチャート
【図３】原画像から周波数帯域の異なる画像を作成する方法を示す図
【図４】周波数帯域の異なる画像から作成した強調画像の一例
【図５】強調画像の平均画像の一例
【符号の説明】
【００２９】
１  異常陰影検出装置
10  第１の画像生成手段
20  第２の画像生成手段
30  異常陰影検出手段
Porg    原画像
Q1、Q2  強調画像
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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