(57)【要約】【課題】真陽性の異常陰影であるかどうか疑わしい異常陰影候補及び／又は視認性の低い異常陰影候補の検出情報のみを提供し、医師の見落とし防止、読影作業の効率化を図る。【解決手段】医用画像処理システム１００では、医用画像が生成されると、画像処理装置２において当該医用画像に対し、異常陰影候補の検出処理が行われる。次いで、検出された異常陰影候補の画像特徴量に基づいて、多変量解析により明らかに真陽性又は偽陽性である異常陰影候補、真陽性か偽陽性かの判断が難しい候補や、検出しづらい位置に存在する候補等が判定され、検出された異常陰影候補から削除される。そして、削除後の異常陰影候補の検出情報のみがビューア５において表示される。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用画像を画像解析して異常陰影候補を検出する検出工程と、
表示対象とするか否かを判断するために予め設定されている閾値に基づいて、前記検出された異常陰影候補から表示すべき異常陰影候補を判断して抽出する抽出工程と、
前記抽出された異常陰影候補の検出情報を表示する表示工程と、
を含むことを特徴とする異常陰影候補の表示方法。
【請求項２】
前記閾値は、第１の閾値及び第２の閾値を有し、
前記抽出工程では、前記検出された異常陰影候補から、前記第１の閾値及び第２の閾値により表示すべき異常陰影候補を判断して抽出することを特徴とする請求項１に記載の異常陰影候補の表示方法。
【請求項３】
前記第１の閾値は偽陽性候補を削除するための閾値であり、前記第２の閾値は真陽性候補を削除するための閾値であり、
前記抽出工程では、前記検出された異常陰影候補から前記第１の閾値及び第２の閾値により偽陽性候補及び真陽性候補を削除した残りの異常陰影候補を表示対象として抽出することを特徴とする請求項２に記載の異常陰影候補の表示方法。
【請求項４】
前記第１の閾値又は第２の閾値は読影医毎に設定可能であることを特徴とする請求項２又は３に記載の異常陰影候補の表示方法。
【請求項５】
前記第１の閾値は各読影医において共通の設定とし、前記第２の閾値は読影医毎に設定可能であることを特徴とする請求項２又は３に記載の異常陰影候補の表示方法。
【請求項６】
前記閾値は、画像上での視認性が低いか否かを判断するための第３の閾値を有し、
前記抽出工程では、検出された異常陰影候補から、前記第３の閾値により視認性が低いと判断された異常陰影候補を抽出することを特徴とする請求項１〜５の何れか一項に記載の異常陰影候補の表示方法。
【請求項７】
医用画像を画像解析して異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出手段と、
表示対象とするか否かを判断するために予め設定されている閾値に基づいて、前記検出された異常陰影候補から表示すべき異常陰影候補を判断して抽出する抽出手段と、
前記抽出された異常陰影候補の検出情報を表示する表示手段と、
を備えることを特徴とする医用画像処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医用画像から異常陰影候補を検出し、その検出情報を表示する異常陰影候補の表示方法及び医用画像処理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
医療の分野においては、ＣＴ（Computed Tomography）やＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）等の撮影装置により患者を撮影した医用画像をデジタルデータに変換し、医師が診断を行う際には、表示ディスプレイ上に表示して読影を行うようになってきた。特に近年では、読影医の負担軽減や異常陰影の見落とし減少を目的として癌化部分等の異常陰影候補を検出するコンピュータ支援装置（Computer-Aided Diagnosis；以下、ＣＡＤという）が開発されてきた。
【０００３】
上記ＣＡＤにより異常陰影候補が検出されると、その検出情報として医用画像上に異常陰影候補の検出位置を指し示すマーカ（矢印や丸等）等を表示する方法が一般的である。その表示方法としては、（１）医用画像上に直接マーカを表示する方法（例えば、特許文献１参照）、（２）読影用にライフサイズ（等倍）の医用画像を主画像として表示し、その主画像の縮小画像上にマーカを表示した副画像を作成して主画像とともに表示する方法（例えば、特許文献２参照）が用いられている。
【特許文献１】特開２０００−２７６５８７号公報
【特許文献２】特開２００４−２３０００１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
このような状況で、ＣＡＤにより検出された異常陰影候補の数が多い場合、上記（１）の方法では、読影医が観察する画像上にたくさんのマーカが表示されることとなり、医用画像自体が観察しにくくなってしまい、かえって読影作業に悪影響を及ぼすことがある。
【０００５】
一方、上記（２）の方法では、（１）の方法に比べ、主画像自体はマーカが表示されないため、医師の読影作業に与える影響が少ないが、縮小された副画像上にはやはりたくさんのマーカが表示されることとなり、見づらいという問題があった。また、主画像と副画像との位置の対応もとりにくくなる。
【０００６】
さらに、異常陰影候補の検出時には、その候補領域の画像特徴量を演算し、閾値と比較して異常陰影であるか否かを判定する方法や、画像特徴量を用いて多変量解析することにより異常陰影の候補領域を検出する方法等、様々なアルゴリズムが用いられるが、検出結果には、明らかに異常陰影であるものと疑わしいものとが混在している。
【０００７】
従来のＣＡＤでは、このように検出された異常陰影候補の全てに関する検出情報を医師に提供し、真陽性であるか偽陽性であるかの最終判断は医師によることとしている。しかし、上述したように検出数が非常に多いと、その全てについて読影医は確認しなければならず、非効率的である。特に、経験豊かな医師にとっては、明らかに異常陰影であると容易に判断できるものより、疑わしい候補を優先的に読影した方が効率的な場合がある。
【０００８】
また、異常陰影が乳房画像の端部付近に存在したり、陰影自体の面積が小さかったりすると、読影医が視認しづらいものとなり、見落としやすくなる。
【０００９】
本発明の課題は、真陽性の異常陰影であるかどうか疑わしい異常陰影候補及び／又は視認性の低い異常陰影候補の検出情報のみを提供し、医師の見落とし防止、読影作業の効率化を図ることである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
請求項１に記載の発明は、異常陰影候補の表示方法において、
医用画像を画像解析して異常陰影候補を検出する検出工程と、
表示対象とするか否かを判断するために予め設定されている閾値に基づいて、前記検出された異常陰影候補から表示すべき異常陰影候補を判断して抽出する抽出工程と、
前記抽出された異常陰影候補の検出情報を表示する表示工程と、
を含むことを特徴とする。
【００１１】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の異常陰影候補の表示方法において、
前記閾値は、第１の閾値及び第２の閾値を有し、
前記抽出工程では、前記検出された異常陰影候補から、前記第１の閾値及び第２の閾値により表示すべき異常陰影候補を判断して抽出することを特徴とする。
【００１２】
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の異常陰影候補の表示方法において、
前記第１の閾値は偽陽性候補を削除するための閾値であり、前記第２の閾値は真陽性候補を削除するための閾値であり、
前記抽出工程では、前記検出された異常陰影候補から前記第１の閾値及び第２の閾値により偽陽性候補及び真陽性候補を削除した残りの異常陰影候補を表示対象として抽出することを特徴とする。
【００１３】
請求項４に記載の発明は、請求項２又は３に記載の異常陰影候補の表示方法において、
前記第１の閾値又は第２の閾値は読影医毎に設定可能であることを特徴とする。
【００１４】
請求項５に記載の発明は、請求項２又は３に記載の異常陰影候補の表示方法において、
前記第１の閾値は各読影医において共通の設定とし、前記第２の閾値は読影医毎に設定可能であることを特徴とする。
【００１５】
請求項６に記載の発明は、請求項１〜５の何れか一項に記載の異常陰影候補の表示方法において、
前記閾値は、画像上での視認性が低いか否かを判断するための第３の閾値を有し、
前記抽出工程では、検出された異常陰影候補から、前記第３の閾値により視認性が低いと判断された異常陰影候補を抽出することを特徴とする。
【００１６】
請求項７に記載の発明は、医用画像処理システムにおいて、
医用画像を画像解析して異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出手段と、
表示対象とするか否かを判断するために予め設定されている閾値に基づいて、前記検出された異常陰影候補から表示すべき異常陰影候補を判断して抽出する抽出手段と、
前記抽出された異常陰影候補の検出情報を表示する表示手段と、
を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
請求項１〜３，６，７に記載の発明によれば、表示する異常陰影候補数を減少させることにより、表示画面上の検出情報（検出位置のマーカ表示等）の表示量を減少させることができ、医師が観察しやすい表示状態で検出情報を提供することができる。また、真陽性か否かが疑わしく、医師による精査が必要な異常陰影候補、視認性が低い異常陰影候補、或いは何れにも該当する異常陰影候補の検出情報のみを提供することにより、結果として医師の読影作業の効率化を図ることができ、診断精度の向上を図ることができる。
【００１８】
請求項４，５に記載の発明によれば、読影医のスキルや好み等に応じて表示対象の異常陰影候補数を調整することができ、その仕様をカスタマイズすることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
本実施形態では、医用画像として乳房を撮影した乳房画像を用いた例を説明し、乳房画像から検出された異常陰影候補のうち、真陽性か偽陽性かの判断が困難な候補及び／又は画像上での視認性が低い候補を抽出して、当該抽出された候補についてのみその検出情報を表示する例を説明する。
【００２０】
まず、構成を説明する。
図１に、本実施形態における医用画像処理システム１００のシステム構成を示す。
医用画像処理システム１００は、医用画像を撮影し、当該医用画像に画像処理を行って異常陰影候補を検出し、医用画像とともにその検出情報を医師に提供するシステムである。
【００２１】
図１に示すように、医用画像処理システム１００は、画像生成装置１、画像処理装置２、プリンタ３、画像サーバ４、ビューア５を備えて構成されている。これら各装置１〜５は、ＬＡＮ（Local Area Network）等の医療機関内で構築された通信ネットワークＮを介して相互にデータを送受信可能に接続されている。通信ネットワークＮは、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communication in Medicine）規格が適用されている。
【００２２】
以下、各構成装置１〜５について説明する。
画像生成装置１は、人体を撮影し、その撮影画像（医用画像）のデジタルデータを生成するものであり、例えばＣＲ（Computed Radiography）、ＦＰＤ（Flat Panel Detector）、ＣＴ、ＭＲＩ、カセッテ専用の読取装置、フィルムディジタイザ等のモダリティを適用可能である。本実施形態では、画像生成装置１として、左右乳房のＸ線撮影を行う乳房専用のＣＲを適用し、乳房画像のデータが生成されるものとする。
【００２３】
なお、画像生成装置１は、上述したＤＩＣＯＭ規格に準拠した装置であり、生成した医用画像に付帯させる各種情報（例えば、医用画像が撮影された患者に関する患者情報や、撮影又は検査に関する撮影情報、検査情報等。）を外部から入力可能であるとともに、自動生成することもできる。画像生成装置１は、生成された医用画像に上記付帯情報をヘッダ情報として付加して通信ネットワークＮを介して画像処理装置２へ送信する。なお、ＤＩＣＯＭ規格に準拠していない場合には、図示しないＤＩＣＯＭ変換装置を用いて付帯情報を画像生成装置１に入力させることも可能である。
【００２４】
画像処理装置２は、画像生成装置１から供給される医用画像に対して各種画像処理を施すとともに、当該医用画像の画像解析を行って異常陰影候補の検出処理を行う。
【００２５】
プリンタ３は、画像処理装置２又は画像サーバ４から受信された医用画像のデータに基づいて、フィルム等の記録媒体に医用画像を出力する。
【００２６】
画像サーバ４は、画像ＤＢ４ａを備え、この画像ＤＢ４ａに、画像生成装置１により生成された医用画像（原画像）、画像処理装置２から受信された画像処理済みの医用画像（処理画像）を保存し、その入出力を管理する。
【００２７】
ビューア５は、診断用に医師により使用される表示手段であり、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等を備えて構成されている。ビューア５は、医師の操作指示に応じて、指定された医用画像を画像サーバ４から取得して表示する。或いは、画像処理装置２で検出された異常陰影候補の検出結果を受信して表示する。
【００２８】
次に、本発明に係る画像処理装置２について詳細に説明する。
図２に、画像処理装置２の内部構成を示す。
画像処理装置２は、制御部２１、操作部２２、表示部２３、通信部２４、記憶部２５、画像処理部２６、異常陰影候補検出部２７を備えて構成されている。
【００２９】
制御部２１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等から構成され、ＣＰＵにより記憶部２５から各種制御プログラムを読み出してＲＡＭに展開する。そして、当該プログラムに従って処理の実行を統括的に制御し、各部の動作を集中制御する。例えば、本発明に係る表示対象判断処理プログラムに従って表示対象判断処理（後述する）を実行する。制御部２１とこの表示対象判断処理プログラムとの協働により、抽出手段を実現することができる。
【００３０】
操作部２２は、キーボードやマウス等を備えて構成され、キー操作やマウス操作に対応する操作信号を生成して制御部２１に出力する。
【００３１】
表示部２３は、ＬＣＤ等を備えて構成され、制御部２１の指示に従って画像処理時の操作画面や処理後の医用画像等、各種表示を行う。
【００３２】
通信部２４は、ルータやモデム等の通信用インターフェイスを備え、制御部２１の指示に従って、通信ネットワークＮ上の外部装置と通信を行う。例えば、画像生成装置１から処理対象の医用画像を受信したり、処理済みの医用画像を画像サーバ４やプリンタ３に送信する。
【００３３】
記憶部２５は、各種制御プログラムやプログラムの実行に必要なパラメータ、或いは処理結果のデータを記憶している。
【００３４】
画像処理部２６は、画像処理プログラムに従って医用画像に対し、階調変換処理、鮮鋭度調整処理等を実行する他、乳房画像の場合には左右の乳房の画像を隣り合わせに合成する位置合わせ処理等を実行する。
【００３５】
異常陰影候補検出部２７は、異常陰影候補の検出プログラムに従い、医用画像の画像解析を行って被写体領域を抽出して当該被写体領域を複数領域に分類するとともに、医用画像から画像特徴量を算出し、当該画像特徴量に基づいて異常陰影候補を検出する。すなわち、異常陰影候補検出部２７と検出プログラムとの協働により、異常陰影候補検出手段を実現することができる。
【００３６】
ここで、図３を参照して、医用画像から各領域を抽出する手順について説明する。
図３は、斜位方向（以下、ＭＬＯという）で撮影された乳房画像Ｓを示す図であり、この乳房画像Ｓから被写体領域Ｓａを抽出し、被写体領域Ｓａから乳房領域Ｓａ１、胸筋領域Ｓａ２を抽出したうえで、乳房領域Ｓａ１を３つの領域Ｄａ，Ｄｂ，Ｄｃに分類する。
【００３７】
（１）まず、異常陰影候補検出部２７は、乳房画像Ｓにおける画素値の分散ヒストグラムを求め、判別分析法（分散ヒストグラムを２つのクラスに分類したとき２つのクラスでクラス内分散とクラス間分散の判別比（分散比）が最大となるように閾値を決定する方法）を用いて閾値を決定し、決定された閾値を用いて乳房画像Ｓを２値化する。
【００３８】
このとき、乳房画像Ｓにおいて素抜け領域（被写体部分に該当しない領域であり、Ｘ線が直接照射された領域）は、高濃度を呈しているため、２値化により「１」となり、その他の被写体領域は「０」となることが予想される。よって、この２値化により乳房画像Ｓを被写体領域Ｓａとそれ以外の素抜け領域Ｓｂに分類することができる。なお、撮影方向が正面方向（以下、ＣＣという）である場合には、被写体部分に胸筋は写り込まないため、被写体領域Ｓａが乳房領域Ｓａ１となる。また、２値化による２領域（被写体領域と素抜け領域）の境界をスキンラインＳＬとして認識する。
【００３９】
（２）一方、撮影方向がＭＬＯである場合、被写体部分に胸筋がうつり込むため、次に被写体領域Ｓａから胸筋領域Ｓａ２を認識する。胸筋領域Ｓａ２は、例えば被写体領域Ｓａにおける濃度勾配を算出し、当該濃度勾配から被写体領域Ｓａを胸筋領域Ｓａ２と乳房領域Ｓａ１とに分類する。なお、特開２００１−２３８８６８号公報に記載されているように局所領域を設定し、局所領域内の画素値に基づき、閾値を設定して被写体領域Ｓａ内を２値化することにより、胸筋領域Ｓａ２及び乳房領域Ｓａ１を認識することとしてもよい。
【００４０】
（３）次に、乳房領域Ｓａ１を３つの領域Ｄａ，Ｄｂ，Ｄｃに分類する。
乳房領域は、乳腺と脂肪が混在しており、その密度に応じて濃度が異なってくるため、医師が診断を行う際にはその濃度により乳房領域を分類されている。分類は、脂肪が多く、乳腺の含有率が１０％未満と考えられる高濃度領域、乳腺の含有率が１０％以上５０％未満と考えられる中濃度領域、乳腺の含有率が５０％以上を占めると考えられる低濃度領域の３つの領域に分類されることが多い。異常陰影は画像上では白く低濃度で現れるため、大胸筋の最も白い濃度に相当する低濃度領域や、やや白っぽい中濃度領域に病変部が存在する場合は、異常陰影を目視で検出しづらくなる。
【００４１】
よって、胸筋領域Ｓａ２の濃度を基準として乳房領域Ｓａ１を高濃度領域Ｄａ、中間濃度領域Ｄｂ、低濃度領域Ｄｃに分類する。具体的には、胸筋領域Ｓａ２の分散ヒストグラムを作成し、その形状から比較的均一な濃度の領域を抽出してこの平均濃度を閾値として各領域Ｄａ〜Ｄｃに分類する。例えば、閾値より高濃度な領域を削除した残りの領域をＤｃとし、さらに削除した高濃度の領域について閾値の３０％以上高濃度な領域をＤｂ、閾値の６０％以上高濃度な領域をＤａとすることにより、各領域Ｄａ〜Ｄｃに分類することができる。
【００４２】
次に、異常陰影候補の検出方法について説明する。
異常陰影候補検出部２７は、検出目的とする異常陰影の種類に応じたアルゴリズムの検出プログラムに従って検出処理を実行する。乳房画像の場合、乳癌の癌化部分である腫瘤、微小石灰化クラスタの陰影候補を検出する。
【００４３】
異常陰影候補の検出アルゴリズムとしては、公知のものを適用可能である。例えば、乳房画像における腫瘤陰影候補のアルゴリズムとしては、特開平１０−９１７５８号公報に開示されているアイリスフィルタを用いた手法や、ラプラシアンフィルタを用いた手法（電気情報通信学会論文誌(D-II),Vol.J76-D-II,no.2,pp.241-249,1993）等が適用可能である。また、微小石灰化クラスタ陰影候補の検出アルゴリズムとしては、例えばモルフォルジーフィルタ（電気情報通信学会論文誌(D-II),Vol.J71-D-II,no.7,pp.1170-1176,1992）、ラプラシアンフィルタ（電気情報通信学会論文誌(D-II),Vol.J71-D-II,no.10,pp.1994-2001,1998）、３重リングフィルタ等を用いた方法等を適用可能である。
【００４４】
次に、上記医用画像処理システム１００の動作について説明する。
最初に、医用画像の生成から保存までの流れを説明する。
まず、画像生成装置１において撮影が行われ、医用画像（ここでは、乳房画像の例を説明する）が生成される。そして、生成された乳房画像の関連情報として、患者の指名、年齢、性別等の患者に関する情報や、撮影時の管電圧、乳房の圧迫率等の撮影情報、検査日時等の検査情報、画像の読取条件等の乳房画像生成に関する詳細情報等が乳房画像に付帯される。
【００４５】
付帯情報が付帯された乳房画像は、画像生成装置１から画像処理装置２に出力される。
画像処理装置２では、乳房画像に必要な画像処理が施される一方で、その乳房画像について以下説明する表示対象判断処理が開始され、異常陰影候補の検出及び検出された異常陰影候補から表示対象の候補の抽出が行われる。ここで、表示対象とする異常陰影候補は、真陽性か偽陽性かの判断が難しく、医師の最終判断に委ねるべき候補、或いは視認性が低く、医師が観察しづらい候補、発見しづらい位置にある候補等である。
【００４６】
図４を参照し、画像処理装置２により行われる表示判断処理について説明する。
図４に示す表示判断処理では、まず異常陰影候補検出部２７により医用画像から乳房領域、胸筋領域等の各領域が抽出された後（ステップＴ１）、当該抽出された乳房領域において異常陰影候補の検出が行われる（ステップＴ２）。このとき、検出された異常陰影候補を検出候補Ｒ１とする。
【００４７】
以下、異常陰影候補の検出方法の一例として乳房画像における微小石灰化クラスタ陰影候補の検出方法について説明する。
微小石灰化クラスタ陰影は、乳房画像上では略円錐形状の濃度変化を有する低濃度の微小石灰化部分が集まった（クラスタ化した）陰影として現れる。このような濃度特性に基づいて医用画像に対して正方形の領域を順次設定し、この領域（これを注目領域という）毎に、微小石灰化部分を検出するフィルタとして、特有のベクトルパターンを有する３重リングフィルタを適用して異常陰影候補領域の検出を行う。
【００４８】
３重リングフィルタは、濃度変化が理想的な円錐形状を示す場合の濃度勾配の強度成分及び方向成分が予め決定された３つのリングフィルタから構成される。まず、ある注目画素周辺において、各リングフィルタのそれぞれの領域上の画素値から濃度勾配の強度成分及び方向成分の代表値を求める。そして、その代表値と各リングフィルタに予め決定されている濃度勾配の強度成分及び方向成分との差に基づいて、円錐形状に近い濃度変化を有する画像領域を候補領域として検出する。
【００４９】
次いで、検出候補Ｒ１の画像特徴量が算出される（ステップＴ３）。画像特徴量、少なくとも候補領域における画素値の標準偏差、濃度平均値、曲率、フラクタル次元、円形度、面積、周辺領域とのコントラスト、辺縁の複雑度、画像端部からの距離、異常陰影候補が検出された分類領域（図３に示す領域Ｄａ〜Ｄｃの何れに存在するか）等を算出する。
【００５０】
コントラストが小さい、面積が小さい場合は、真陽性か偽陽性かの判定が難しく、読影医による最終判断を必要とする場合が多い。また、視認性についても良好とは言い難く、医師が見落としやすい陰影となる。また、真陽性の異常陰影は、辺縁部の境界が不明瞭（不鮮明）となったり、辺縁部において微細なスジ状の形状を呈する、或いはスピキュラと呼ばれる歪（いびつ）な形状を有する場合があり、その辺縁の複雑度が増すが、逆に辺縁の複雑度が小さい場合には、真陽性かどうかの判断が難しくなる。また、腫瘤の場合、円形度が大きいほど、腫瘤である可能性が高くなるが、円形度が小さいと腫瘤（真陽性）か否かの判断がしづらくなる。
【００５１】
さらに、同じ乳房領域Ｓａ１であっても、低濃度領域Ｄｃは全体的に濃度が小さいため、低濃度で画像上に現れる異常陰影は、高濃度領域Ｄａに存在する場合と比較して低濃度領域Ｄｃに存在する方が判別しづらいものとなる。異常陰影候補領域自体の濃度についても同様に、濃度が低いと視認しづらく、医師が見逃しやすいものとなる。さらに、画像端部に近い乳房領域に存在する異常陰影は、その端部という位置のために医師にとって見逃しやすいものとなる。
よって、これらの画像特徴量を判断要素として、真陽性か否かの判断が困難である、或いは視認性が低い異常陰影候補の判断を行う。
【００５２】
なお、コントラストは異常陰影候補領域とその周辺領域との濃度差（画素値の差）、面積は異常陰影候補領域の画素数、画像端部からの距離は胸壁側の画像端部から異常陰影候補の検出位置までの距離（画素数）から求める。
また、円形度は下記式（１）により算出する。円形度Ｃは、その値が１に近いほど、異常陰影候補の形状が円に近く、病変部（真陽性）であることを意味し、１より小さな値になるにつれて図形が複雑になり、真陽性か否かの慎重な精査が必要となることを示す。
【数１】
2006340835.tif 000003
【００５３】
また、辺縁の複雑度は、図５に示すように、異常陰影候補の輪郭線を示す周期関数をフーリエ展開したときの、下記式（２）で示す式で算出される展開係数ａｋ，ｂｋである。ａｋ，ｂｋは、その値が大きいほど、異常陰影候補領域の辺縁部分の形状が歪であることを示す。
【数２】
2006340835.tif 000004
【００５４】
次いで、制御部２１において、偽陽性候補を検出するために予め設定され、記憶部２５に記憶されている第１の閾値ＴＨ１を用いて、算出した画像特徴量に基づき、検出候補Ｒ１における偽陽性候補（偽陽性の可能性が高い候補をいう）が検出される。そして、当該偽陽性候補が検出候補Ｒ１から削除される（ステップＴ４）。この偽陽性候補が候補から削除された残りの候補を検出候補Ｒ２とする。
【００５５】
具体的には、候補領域において算出されたコントラスト、標準偏差、濃度平均値、曲率、面積、フラクタル次元、円形度、辺縁の複雑度等の各種画像特徴量に基づいて、多変量解析により真陽性の可能性を示す指標値が算出される。例えば、予め真陽性と分かっている陰影から算出した画像特徴量、或いは画像上での視認性が低く、医師が見落としやすいと判断された陰影から算出した画像特徴量を学習データとしてニューラルネットワーク等による判定ロジックを構築しておき、この判定ロジックに判定対象の陰影候補から算出された各種画像特徴量を入力して当該陰影候補の真陽性の可能性を示す指標値を得る。そして、この指標値と閾値ＴＨ１とを比較した結果に応じて偽陽性候補の削除が行われる
【００５６】
例えば、閾値ＴＨ１＝０．２５であるとし、これより低い指標値を有する候補は偽陽性候補であると判断する条件の場合について説明する。検出時に出力された真陽性に対する指標値（これをＳとする）が０〜１の値（０に近いほど真陽性である可能性が低く、１に近いほど真陽性である可能性が高い。）で出力されるとすると、検出候補Ｒ１のうち、指標値ＳがＳ＜ＴＨ１（＝０．２５）である検出候補Ｒ１が偽陽性候補として検出される。
【００５７】
検出された偽陽性候補を検出候補Ｒ１から削除し、残りの検出候補Ｒ２を抽出すると、制御部２１では、次に真陽性候補を削除するために予め設定され、記憶部２５に記憶されている第２の閾値ＴＨ２を用いて、検出候補Ｒ２の画像特徴量に基づき、検出候補Ｒ２において真陽性候補（真陽性である可能性が高い候補をいう）が検出される。そして、当該真陽性候補が検出候補Ｒ２から削除される（ステップＴ５）。この検出候補Ｒ２から真陽性候補が削除された残りの検出候補をＲ３とする。
【００５８】
例えば、閾値ＴＨ２＝０．８５とし、これより高い指標値を有する候補は真陽性候補であると判断する条件であるとすると、上述した例では、検出候補Ｒ２のうち、指標値ＳがＳ＞ＴＨ２（＝０．８５）である検出候補Ｒ３を真陽性候補として検出する。
【００５９】
すなわち、検出候補Ｒ３は、検出処理によって検出された異常陰影候補Ｒ１の中から、偽陽性候補及び真陽性候補を除く候補、つまり真陽性か否かが疑わしく、医師の判断が必要な候補が抽出された候補となる。
【００６０】
上記偽陽性候補及び真陽性候補を削除するために用いられる閾値ＴＨ１，ＴＨ２は、読影毎に設定可能な構成とする。具体的には、操作部２２を介して閾値ＴＨ１，ＴＨ２の設定情報を入力可能な構成としておき、当該閾値ＴＨ１，ＴＨ２の設定情報を各読影医に固有の読影医ＩＤ等と対応付けて記憶部２５に格納しておく。そして、読影時に読影医ＩＤ等を入力させることにより、その読影医に対応する閾値ＴＨ１，ＴＨ２を制御部２１が読み出し、上記処理に用いる。
【００６１】
例えば、なるべく偽陽性候補は表示させたくない医師であれば、閾値ＴＨ１を０．２５から０．３に設定変更する等、医師の技量や読影スタイル等に応じて閾値ＴＨ１又はＴＨ２を設定することにより、異常陰影候補の表示数を調整することができ、各読影医のスキル等に相応しい表示とすることができる。
【００６２】
閾値ＴＨ１，ＴＨ２により抽出された検出候補Ｒ３の検出結果は、画像処理装置２から画像サーバ４に送信されて保存される一方で、その医用画像及び検出結果は画像処理装置２からビューア５に送信され、ビューア５においてその表示が行われる。
【００６３】
図６に、表示例を示す。
図６（ａ）は検出候補Ｒ１の表示例であり、図６（ｂ）は検出候補Ｒ２、図６（ｃ）は検出候補Ｒ３の表示例である。図６（ａ）〜（ｃ）から分かるように、検出候補Ｒ１から偽陽性候補が削除され（図６（ｂ）参照）、真陽性候補が削除されたことにより（図６（ｃ）参照）、医用画像の表示画面上から候補の検出位置を示すマーカが減少し、観察しやすい表示状態となっている。また、明らかに偽陽性及び真陽性である異常陰影候補は表示対象から外しているので、効率良く読影を行うことができる。
【００６４】
また、図６（ｃ）では、異常陰影候補の検出情報を、直接乳房画像上に表示した例を示したが、図７に示すように、検出結果を表示しない乳房画像を主画像（図中、符号Ｇ１，Ｇ２で示す画像）とし、これを縮小した副画像（図中、符号ｇ１，ｇ２で示す画像）上に検出情報を合成したものを作成して主画像の被写体領域と重ならない位置に表示することとしてもよい。この場合、検出情報の表示領域が図６（ｃ）の表示形態の場合より小さくなるが、本発明によれば、表示対象の異常陰影候補数を減らすことができるため、特に有効である。なお、図７は、左右の乳房についての乳房画像を胸壁側の画像端が隣り合わせとなるように位置合わせ処理を行った位置合わせ画像を示すものである。
【００６５】
また、上記実施形態では、真陽性又は偽陽性かの判断が困難であり、最終的な医師の判断に委ねるべき異常陰影候補を抽出するために、異常陰影候補の画像特徴量に基づいて真陽性の可能性を示す指標値を算出する例を説明したが、さらに低濃度である、或いは視認しづらい位置にある等、画像上での視認性が低い異常陰影候補を抽出する場合には、視認性の程度を示す指標値を算出する。この場合も同様に、予め視認性が低い異常陰影候補についての画像特徴量を学習データとして多変量解析による判定ロジックを構築しておき、判定対象の異常陰影候補の画像特徴量から視認性が高いか低いかその程度を示す指標値を算出する。そして、視認性が低いか否かを判断するための第３の閾値ＴＨ３を用意しておき、この閾値ＴＨ３により異常陰影候補の検出候補Ｒ１〜Ｒ３の何れかの抽出段階で視認性が低い異常陰影候補を判断し、抽出を行えばよい。これにより、真陽性か否かが疑わしく、医師の判断が必要な候補、視認性が低く、医師が見落とす可能性が高い候補が抽出された候補の何れか又はその両方の検出情報のみを提供することができる。
【００６６】
なお、上記説明中、「低濃度で視認性が低い領域」とは、読影医が読影する際に、当該読影医の目に到達する光量が少ない領域であることを示す。従って、フィルム及びシャーカステンによる読影方式であれば、透過光量が少なくなるフィルム領域であり、これはフィルム上で黒い部分に該当し、逆にフィルム上の素抜け部分は「高濃度で視認性が高い」部分となる。一方、ビューアによる読影方式であれば、低濃度（低駆動レベル）領域が「低濃度で視認性が低い」領域となる。
一般的には、読影時に被写体を透過したＸ線量が少ない領域が、素抜け部分となったり高輝度で再生表示されるので、読影医の視認性が低い領域として、撮影された画像データの中から、被写体を透過したＸ線量の多い領域を抽出すれば良いこととなる。
【００６７】
以上のように、本実施形態によれば、検出処理により検出された異常陰影候補から、明らかに真陽性又は偽陽性である異常陰影候補を削除し、真陽性か偽陽性かの判断が難しく、医師の最終判断に任せるべき候補や、視認性が低く医師が見逃しやすい候補等に絞ってその検出情報を表示するので、指摘表示する異常陰影候補数を減少させることができる。これにより、見やすい表示とすることができ、医師の読影作業の効率化を図ることができる。
【００６８】
また、医師は、明らかに真陽性である異常陰影は医師自身が目視で検出し、視認性が低く発見しづらい異常陰影の検出には、医用画像処理システム１００によって提供される異常陰影候補の検出結果を参照することができる。検出された異常陰影候補の全てについて指摘表示される場合、明らかに目視で真陽性であると分かる候補を含む全ての候補について、医師は確認することとなり、煩雑である。よって、上記のように、発見しづらい異常陰影候補のみその検出結果の情報を提供することにより、医師の見落とし防止を図ることができるとともに、医師の読影作業が効率的となる。
【００６９】
特に、画像生成装置１０が、特開２００１−２３８８７１公報、特開２００１−３１１７０１号公報、特開２００２−８５３８９号公報、特開２００１−２９９７３３号公報等に開示された位相コントラスト法により撮影を実行する場合、得られた画像の病変部辺縁は位相コントラスト効果により、従来の乳房画像に比べて大幅に視認性が向上することが知られており、検出情報の表示が無い、明確な病変部（真陽性候補領域）を見落とす確率は大幅に低下するので好ましい。
【００７０】
なお、上述した実施形態は、本発明を適用した好適な一例であり、これに限定されるものではない。
例えば、上述した説明では、画像処理装置２において異常陰影候補検出手段、制御手段を、ビューア５において表示手段を実現することとしたが、これに限らず、医用画像処理システム１００の何れの構成装置で各手段を実現することとしてもよい。
【００７１】
また、上記実施形態では、閾値ＴＨ１，ＴＨ２ともに読影医に応じて設定可能な構成としたが、偽陽性候補を検出する際の閾値ＴＨ１については、各読影医において共通設定とし、真陽性候補を検出する際の閾値ＴＨ２については、各読影医に応じて設定可能な構成としてもよい。例えば、閾値ＴＨ１については予めメーカの方で定めた値、或いは病院内で統一した値等に設定してその検出結果の統一化を図ることとし、閾値ＴＨ２については各読影医のスキル等に応じてその検出結果を調整することにより、読影環境に応じた仕様とすることができる。
【００７２】
また、閾値ＴＨ１等は、多変量解析の判定ロジックの結果として出力された指標値に対する閾値としたが、これに限らず、画像特徴量毎に閾値ＴＨ１等を準備し、各画像特著量について当該閾値により抽出された異常陰影候補を表示対象とすることとしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７３】
【図１】本実施形態における医用画像処理システムのシステム構成を示す図である。
【図２】図１の画像処理装置の内部構成を示す図である。
【図３】乳房画像において分類する各領域を示す図である。
【図４】画像処理装置により実行される表示対象判断処理を説明するフローチャートである。
【図５】辺縁の複雑度の特徴量を算出方法を説明する図である。
【図６】異常陰影候補の検出情報の表示例を示す図である。
【図７】異常陰影候補の検出情報の表示例を示す図である。
【符号の説明】
【００７４】
１００    医用画像処理システム
１    画像生成装置
２    画像処理装置
２１    制御部
２６    画像処理部
２７    異常陰影候補検出部
３    プリンタ
４    画像サーバ
４ａ    画像ＤＢ
５    ビューア
【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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【図６】
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【図７】
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