(57)【要約】【課題】医用画像から異常陰影候補を精度良く検出する。【解決手段】乳房を対象とした位相コントラスト撮影画像の画像データが入力され（ステップＳ１）、間引き又は縮小補間が行われ、縮小画像が生成される（ステップＳ２）。次に、縮小画像データに対して、フィルタバンクを用いた異常陰影候補検出処理（処理１）が行われる（ステップＳ４）。そして、処理１の異常陰影候補の検出結果（位置情報）に基づいて、縮小画像データから、処理１で偽陽性と判別された偽陽性陰影の領域を除いた画像を生成する前処理が行われる（ステップＳ８）。続いて、処理１で偽陽性と判別された偽陽性陰影の領域を除いた画像を対象として、特徴量を用いた異常陰影候補検出処理（処理２）が行われる（ステップＳ９）。そして、処理２における異常陰影候補の検出結果が表示される（ステップＳ１１）。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
位相コントラスト放射線撮影により生成された医用画像から異常陰影候補を検出することを特徴とする異常陰影候補検出方法。
【請求項２】
請求項１に記載の異常陰影候補検出方法において、
前記異常陰影候補の検出は、ヘッセ行列を用いたフィルタバンクを用いて前記医用画像に含まれる円形成分及び／又は線状成分を抽出し、当該抽出された円形成分及び／又は線状成分が真陽性か偽陽性かを判別することにより、行うことを特徴とする異常陰影候補検出方法。
【請求項３】
請求項１に記載の異常陰影候補検出方法において、
前記異常陰影候補の検出は、
ヘッセ行列を用いたフィルタバンクを用いて前記医用画像に含まれる円形成分及び／又は線状成分を抽出し、当該抽出された円形成分及び／又は線状成分が真陽性か偽陽性かを判別して異常陰影候補の検出を行う第１の検出工程と、
前記医用画像から、前記第１の検出工程で偽陽性と判別された偽陽性陰影の領域を除いた画像を生成する処理工程と、
前記処理工程で生成された画像に含まれる陰影の特徴量を算出し、当該算出された特徴量に基づいて当該陰影が真陽性か偽陽性かを判別して異常陰影候補の検出を行う第２の検出工程と、
を含むことを特徴とする異常陰影候補検出方法。
【請求項４】
請求項１に記載の異常陰影候補検出方法において、
前記異常陰影候補の検出は、
前記医用画像に含まれる陰影の特徴量を算出し、当該算出された特徴量に基づいて当該陰影が真陽性か偽陽性かを判別して異常陰影候補の検出を行う第１の検出工程と、
前記医用画像から、前記第１の検出工程で偽陽性と判別された偽陽性陰影の領域を除いた画像を生成する処理工程と、
ヘッセ行列を用いたフィルタバンクを用いて前記処理工程で生成された画像に含まれる円形成分及び／又は線状成分を抽出し、当該抽出された円形成分及び／又は線状成分が真陽性か偽陽性かを判別して異常陰影候補の検出を行う第２の検出工程と、
を含むことを特徴とする異常陰影候補検出方法。
【請求項５】
請求項１に記載の異常陰影候補検出方法において、
前記異常陰影候補の検出は、
ヘッセ行列を用いたフィルタバンクを用いて前記医用画像に含まれる円形成分及び／又は線状成分を抽出し、当該抽出された円形成分及び／又は線状成分が真陽性か偽陽性かを判別して異常陰影候補の検出を行う第１の検出工程と、
前記医用画像に含まれる陰影の特徴量を算出し、当該算出された特徴量に基づいて当該陰影が真陽性か偽陽性かを判別して異常陰影候補の検出を行う第２の検出工程と、
少なくとも前記第１の検出工程又は前記第２の検出工程のいずれか一方で真陽性と判別された真陽性陰影を異常陰影候補とする第３の検出工程と、
を含むことを特徴とする異常陰影候補検出方法。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか一項に記載の異常陰影候補検出方法において、
前記異常陰影候補の検出は、前記医用画像に間引き又は縮小補間を行った縮小画像を対象にして行うことを特徴とする異常陰影候補検出方法。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか一項に記載の異常陰影候補検出方法において、
前記医用画像は乳房画像であることを特徴とする異常陰影候補検出方法。
【請求項８】
被写体を位相コントラスト放射線撮影により拡大撮影し、医用画像を生成する画像生成手段と、
前記医用画像から異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出手段と、
前記医用画像及び／又は前記異常陰影候補の検出結果を記録する記録手段と、
を備えたことを特徴とする医用画像システム。
【請求項９】
請求項８に記載の医用画像システムにおいて、
前記異常陰影候補検出手段は、ヘッセ行列を用いたフィルタバンクを用いて前記医用画像に含まれる円形成分及び／又は線状成分を抽出し、当該抽出された円形成分及び／又は線状成分が真陽性か偽陽性かを判別することにより、異常陰影候補を検出することを特徴とする医用画像システム。
【請求項１０】
請求項８又は９に記載の医用画像システムにおいて、
前記異常陰影候補検出手段は、前記医用画像に間引き又は縮小補間を行った縮小画像を対象にして異常陰影候補を検出することを特徴とする医用画像システム。
【請求項１１】
請求項８〜１０のいずれか一項に記載の医用画像システムにおいて、
前記医用画像は乳房画像であることを特徴とする医用画像システム。
【請求項１２】
請求項８〜１１のいずれか一項に記載の医用画像システムにおいて、
前記記録手段の書込画素サイズは、前記画像生成手段の読取画素サイズを前記拡大撮影における拡大倍率で割った値であることを特徴とする医用画像システム。
【請求項１３】
請求項８〜１１のいずれか一項に記載の医用画像システムにおいて、
前記画像生成手段は、複数の読取画素サイズで前記医用画像を生成可能であり、
前記記録手段は、複数の書込画素サイズで記録可能であり、
前記医用画像の読取画素サイズ情報を取得し、前記複数の書込画素サイズの中から前記取得された読取画素サイズを前記拡大撮影における拡大倍率で割った値に最も近い書込画素サイズを選択し、当該選択された書込画素サイズで前記記録手段に記録させるよう制御する制御手段を備えたことを特徴とする医用画像システム。
【請求項１４】
請求項８〜１３のいずれか一項に記載の医用画像システムにおいて、
前記記録手段は、前記医用画像とともに、前記医用画像に基づいて生成された縮小画像上に、前記異常陰影候補検出手段により検出された異常陰影候補の位置を示す情報を付した画像を記録することを特徴とする医用画像システム。
【請求項１５】
請求項８〜１４のいずれか一項に記載の医用画像システムにおいて、
前記画像生成手段、前記異常陰影候補検出手段及び前記記録手段は、ネットワークを介して接続されていることを特徴とする医用画像システム。
【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する異常陰影候補検出方法及び医用画像システムに関する。
【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、ＣＴ（Computed Tomography）装置、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置等により生成された医用画像データをＣＲＴ（Cathode Ray Tube）等の画像表示装置に表示し、この画像表示装置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】
また、医師の読影に対する負担軽減を目的として、デジタル画像処理技術を用いて画像データの解析を行い、乳癌、肺癌等の異常陰影候補を自動的に検出するコンピュータ診断支援装置（Computer-Aided Diagnosis；ＣＡＤ）が開発されている。検出した異常陰影候補の情報を医師に提示することにより、診断の支援を行うことが可能となっている。
【０００４】
近年、放射線検出器を被写体と密着させない位置に設置して拡大撮影を行う位相コントラスト放射線撮影方法又は屈折コントラスト放射線撮影方法と呼ばれる撮影方法が用いられている（例えば、特許文献１、特許文献２参照。）。この撮影方法によれば、エッジ効果によって病変の輪郭が強調され、病変の位置・辺縁の視認性が向上する。また、一旦拡大撮影することで、一定以上の空間周波数の信号を取り除いているために、画像を等倍に縮小した場合に、拡大撮影した画像と比較して粒状性が改良される。このように、従来の等倍撮影で得られる同じサイズの画像に比べて、粒状性が悪化することなく、鮮鋭性が優れた画像を得ることができる。
【特許文献１】特開２００１−２９９７３３号公報
【特許文献２】特開２００１−３１１７０１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、ＣＡＤによる異常陰影候補の検出においては、異常陰影候補の輪郭が散乱線等の影響によりぼやけてしまうと、領域拡張法等を用いて異常陰影候補の領域を特定することが困難であった。また、検出された異常陰影候補が真陽性（病変）であるか偽陽性（正常組織）であるか、絶対的な特徴の違いが無い場合が多く、異常陰影候補の検出が安定しないという問題があった。
【０００６】
本発明は、医用画像から異常陰影候補を精度良く検出することができる異常陰影候補検出方法及び医用画像システムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、位相コントラスト放射線撮影により生成された医用画像から異常陰影候補を検出することを特徴とする異常陰影候補検出方法である。
【０００８】
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検出方法において、前記異常陰影候補の検出は、ヘッセ行列を用いたフィルタバンクを用いて前記医用画像に含まれる円形成分及び／又は線状成分を抽出し、当該抽出された円形成分及び／又は線状成分が真陽性か偽陽性かを判別することにより、行うことを特徴とする。
【０００９】
請求項３に記載の発明は、請求項１に記載の異常陰影候補検出方法において、前記異常陰影候補の検出は、ヘッセ行列を用いたフィルタバンクを用いて前記医用画像に含まれる円形成分及び／又は線状成分を抽出し、当該抽出された円形成分及び／又は線状成分が真陽性か偽陽性かを判別して異常陰影候補の検出を行う第１の検出工程と、前記医用画像から、前記第１の検出工程で偽陽性と判別された偽陽性陰影の領域を除いた画像を生成する処理工程と、前記処理工程で生成された画像に含まれる陰影の特徴量を算出し、当該算出された特徴量に基づいて当該陰影が真陽性か偽陽性かを判別して異常陰影候補の検出を行う第２の検出工程と、を含むことを特徴とする。
【００１０】
請求項４に記載の発明は、請求項１に記載の異常陰影候補検出方法において、前記異常陰影候補の検出は、前記医用画像に含まれる陰影の特徴量を算出し、当該算出された特徴量に基づいて当該陰影が真陽性か偽陽性かを判別して異常陰影候補の検出を行う第１の検出工程と、前記医用画像から、前記第１の検出工程で偽陽性と判別された偽陽性陰影の領域を除いた画像を生成する処理工程と、ヘッセ行列を用いたフィルタバンクを用いて前記処理工程で生成された画像に含まれる円形成分及び／又は線状成分を抽出し、当該抽出された円形成分及び／又は線状成分が真陽性か偽陽性かを判別して異常陰影候補の検出を行う第２の検出工程と、を含むことを特徴とする。
【００１１】
請求項５に記載の発明は、請求項１に記載の異常陰影候補検出方法において、前記異常陰影候補の検出は、ヘッセ行列を用いたフィルタバンクを用いて前記医用画像に含まれる円形成分及び／又は線状成分を抽出し、当該抽出された円形成分及び／又は線状成分が真陽性か偽陽性かを判別して異常陰影候補の検出を行う第１の検出工程と、前記医用画像に含まれる陰影の特徴量を算出し、当該算出された特徴量に基づいて当該陰影が真陽性か偽陽性かを判別して異常陰影候補の検出を行う第２の検出工程と、少なくとも前記第１の検出工程又は前記第２の検出工程のいずれか一方で真陽性と判別された真陽性陰影を異常陰影候補とする第３の検出工程と、を含むことを特徴とする。
【００１２】
請求項６に記載の発明は、請求項１〜５のいずれか一項に記載の異常陰影候補検出方法において、前記異常陰影候補の検出は、前記医用画像に間引き又は縮小補間を行った縮小画像を対象にして行うことを特徴とする。
【００１３】
請求項７に記載の発明は、請求項１〜６のいずれか一項に記載の異常陰影候補検出方法において、前記医用画像は乳房画像であることを特徴とする。
【００１４】
請求項８に記載の発明は、被写体を位相コントラスト放射線撮影により拡大撮影し、医用画像を生成する画像生成手段と、前記医用画像から異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出手段と、前記医用画像及び／又は前記異常陰影候補の検出結果を記録する記録手段と、を備えたことを特徴とする医用画像システムである。
【００１５】
請求項９に記載の発明は、請求項８に記載の医用画像システムにおいて、前記異常陰影候補検出手段は、ヘッセ行列を用いたフィルタバンクを用いて前記医用画像に含まれる円形成分及び／又は線状成分を抽出し、当該抽出された円形成分及び／又は線状成分が真陽性か偽陽性かを判別することにより、異常陰影候補を検出することを特徴とする。
【００１６】
請求項１０に記載の発明は、請求項８又は９に記載の医用画像システムにおいて、前記異常陰影候補検出手段は、前記医用画像に間引き又は縮小補間を行った縮小画像を対象にして異常陰影候補を検出することを特徴とする。
【００１７】
請求項１１に記載の発明は、請求項８〜１０のいずれか一項に記載の医用画像システムにおいて、前記医用画像は乳房画像であることを特徴とする。
【００１８】
請求項１２に記載の発明は、請求項８〜１１のいずれか一項に記載の医用画像システムにおいて、前記記録手段の書込画素サイズは、前記画像生成手段の読取画素サイズを前記拡大撮影における拡大倍率で割った値であることを特徴とする。
【００１９】
請求項１３に記載の発明は、請求項８〜１１のいずれか一項に記載の医用画像システムにおいて、前記画像生成手段は、複数の読取画素サイズで前記医用画像を生成可能であり、前記記録手段は、複数の書込画素サイズで記録可能であり、前記医用画像の読取画素サイズ情報を取得し、前記複数の書込画素サイズの中から前記取得された読取画素サイズを前記拡大撮影における拡大倍率で割った値に最も近い書込画素サイズを選択し、当該選択された書込画素サイズで前記記録手段に記録させるよう制御する制御手段を備えたことを特徴とする。
【００２０】
請求項１４に記載の発明は、請求項８〜１３のいずれか一項に記載の医用画像システムにおいて、前記記録手段は、前記医用画像とともに、前記医用画像に基づいて生成された縮小画像上に、前記異常陰影候補検出手段により検出された異常陰影候補の位置を示す情報を付した画像を記録することを特徴とする。
【００２１】
請求項１５に記載の発明は、請求項８〜１４のいずれか一項に記載の医用画像システムにおいて、前記画像生成手段、前記異常陰影候補検出手段及び前記記録手段は、ネットワークを介して接続されていることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２２】
請求項１に記載の発明によれば、位相コントラスト放射線撮影は拡大撮影であるため、等倍撮影と比較してデータ量が多く、また、位相コントラスト放射線撮影により輪郭が強調されるので、異常陰影候補の検出が容易になる。したがって、医用画像から異常陰影候補を精度良く検出することができる。
【００２３】
請求項２に記載の発明によれば、位相コントラスト放射線撮影により輪郭が強調された画像に対して、ヘッセ行列を用いたフィルタバンクを用いて異常陰影候補を検出するので、医用画像から異常陰影候補を精度良く検出することができる。
【００２４】
請求項３に記載の発明によれば、ヘッセ行列を用いたフィルタバンクを用いて異常陰影候補を検出する方法と、画像に含まれる陰影の特徴量を用いて異常陰影候補を検出する方法と、の２つの検出方法を用いることにより、より精度の高い異常陰影候補の検出を行うことができる。また、第１の検出工程で偽陽性と判別された偽陽性陰影の領域については、第２の検出工程における異常陰影候補検出の対象外とするので、処理時間を短縮させることができる。
【００２５】
請求項４に記載の発明によれば、画像に含まれる陰影の特徴量を用いて異常陰影候補を検出する方法と、ヘッセ行列を用いたフィルタバンクを用いて異常陰影候補を検出する方法と、の２つの検出方法を用いることにより、より精度の高い異常陰影候補の検出を行うことができる。また、第１の検出工程で偽陽性と判別された偽陽性陰影の領域については、第２の検出工程における異常陰影候補検出の対象外とするので、処理時間を短縮させることができる。
【００２６】
請求項５に記載の発明によれば、第１の検出工程又は第２の検出工程のいずれか一方で真陽性と判別された真陽性陰影を異常陰影候補とするので、もれのない異常陰影候補の検出を行うことができる。
【００２７】
請求項６に記載の発明によれば、縮小画像を対象にして異常陰影候補を検出するので、処理時間を短縮させることができる。
【００２８】
請求項７に記載の発明によれば、乳房画像から異常陰影候補を検出することができる。
【００２９】
請求項８に記載の発明によれば、位相コントラスト放射線撮影は拡大撮影であるため、等倍撮影と比較してデータ量が多く、また、位相コントラスト放射線撮影により輪郭が強調されるので、異常陰影候補の検出が容易になる。したがって、医用画像から異常陰影候補を精度良く検出することができる。
【００３０】
請求項９に記載の発明によれば、位相コントラスト放射線撮影により輪郭が強調された画像に対して、ヘッセ行列を用いたフィルタバンクを用いて異常陰影候補を検出するので、医用画像から異常陰影候補を精度良く検出することができる。
【００３１】
請求項１０に記載の発明によれば、縮小画像を対象にして異常陰影候補を検出するので、処理時間を短縮させることができる。
【００３２】
請求項１１に記載の発明によれば、乳房画像から異常陰影候補を検出することができる。
【００３３】
請求項１２に記載の発明によれば、等倍画像を生成することができる。
【００３４】
請求項１３に記載の発明によれば、最も等倍画像に近い画像を記録することができる。
【００３５】
請求項１４に記載の発明によれば、医師が読影する際に診断しやすい情報を提供することができる。
【００３６】
請求項１５に記載の発明によれば、ネットワークを介して、医用画像や異常陰影候補の検出結果を相互に通信することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３７】
［第１の実施の形態］
以下、本発明の第１の実施の形態における異常陰影候補検出装置１について、図面を参照して説明する。
まず、異常陰影候補検出装置１の概略構成について説明する。図１に示すように、異常陰影候補検出装置１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２、Ｉ／Ｆ（InterFace）部３、操作手段４、表示手段５、通信部６、ＲＯＭ（Read Only Memory）７、ＲＡＭ（Random Access Memory）８、記憶部９等を備えて構成され、各部はバス１０により接続されている。
【００３８】
ＣＰＵ２は、操作手段４から入力される各種指示や、Ｉ／Ｆ部３又は通信部６から入力されるデータに従って、ＲＯＭ７に記憶されている各種プログラムの中から指定されたプログラムをＲＡＭ８のワークエリアに展開し、上記プログラムとの協働によって各種処理を実行し、その処理結果をＲＡＭ８の所定の領域に格納するとともに、表示手段５に表示させる。
【００３９】
具体的に、ＣＰＵ２は、乳房を対象として位相コントラスト撮影により生成された医用画像（以下、位相コントラスト撮影画像という。）から異常陰影候補を検出する（図３参照）。
【００４０】
乳癌の癌化部分の特徴的なものとして腫瘤陰影、微小石灰化クラスタが挙げられる。乳房を撮影した医用画像（マンモグラム）上では、腫瘤陰影はガウス分布に近い濃度変化を持った白っぽく丸い陰影として現れる。また、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、マンモグラム上では逆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。
【００４１】
Ｉ／Ｆ部３は、画像生成装置１１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１１において生成された画像データを異常陰影候補検出装置１に入力する。
【００４２】
画像生成装置１１は、乳房画像撮影装置１１ａ及び画像読取装置１１ｂ等を備えて構成され、放射線を用いて乳房撮影を行って医用画像の画像データを生成する。
【００４３】
図２を参照して、乳房画像撮影装置１１ａについて説明する。乳房画像撮影装置１１ａは、位相コントラスト撮影を行う撮影装置であって、放射線源２１、放射線源２１の照射範囲に設けられた放射線画像検出器２４等を有し、被写体２２と放射線画像検出器２４との間隔が自在に変更できるように構成されている。
【００４４】
図２に示すように、通常撮影では、放射線源２１から放射された放射線は、被写体２２に密着した放射線画像検出器２３により検出される。一方、位相コントラスト撮影では、被写体２２と放射線画像検出器２４との間隔を離して撮影するので、被写体２２に対して放射線画像の大きさが拡大される。また、位相コントラスト撮影では、放射線が被写体を通過するときに屈折して被写体２２の境界部分であるエッジが強調された画像を得ることができる。
【００４５】
放射線画像検出器２４としては、輝尽性蛍光体シート、放射線エネルギーを光に変換するシンチレータとその光を読み取る光半導体素子を２次元に配列した放射線画像検出器、放射線エネルギーを直接に電気信号に変換する光導電体とその電気信号を読み取る半導体素子を２次元に配列した放射線画像検出器、放射線を光に変換するシンチレータとその光をＣＣＤやＣＭＯＳなどに集光するためのレンズとを組み合わせたものを２次元に配列した放射線画像検出器、あるいは放射線を光に変換するシンチレータとその光を光ファイバでＣＣＤやＣＭＯＳに導いて電気信号に置き換える放射線画像検出器を使用することができる。本実施の形態においては、輝尽性蛍光体シートを使用することとする。
【００４６】
画像読取装置１１ｂは、撮影済みの輝尽性蛍光体シートが挿入されると、この輝尽性蛍光体シートにレーザ光を走査させることにより、輝尽性蛍光体シートに記録された放射線エネルギーを輝尽発光させ、励起された輝尽発光光の強弱を読み取り、これを電気信号に変換し、さらにＡ／Ｄ変換することにより画像データを生成する。
【００４７】
画像読取装置１１ｂの読取画素サイズは、レーザ光の走査単位（電気信号を読み取る放射線画像検出器上の間隔）、あるいは、電気信号を読み取る半導体素子の大きさにより定まる。
【００４８】
乳房画像撮影時の画像読取装置の読取画素サイズが４３．７５μｍ、一般撮影時の画像読取装置の読取画素サイズが８７．５μｍの場合、同じ大きさの範囲を読み取ったときに、乳房画像は一般の画像と比較して４倍のデータ量となる。また、被写体サイズを六切（８×１０インチ）、従来の乳房画像撮影時のディテクタサイズを六切（８×１０インチ）、位相コントラスト撮影による乳房画像撮影時（１．７５倍の拡大撮影時）のディテクタサイズを半切サイズ（１４×１７インチ）とすると、読取データ量は、
一般撮影時：従来の乳房画像撮影時：位相コントラスト撮影による乳房画像撮影時＝１：４：（４×１．７５×１．７５）
となる。
【００４９】
このように、位相コントラスト撮影によって乳房画像を得た場合、データ量が多いため、処理時間がかかるという問題がある。そこで、処理時間を短縮させるために、乳房以外の背景部等に対応する領域のデータを使用しない、又は、被写体領域の抽出を行い抽出された被写体領域のデータを用いる等、データの一部を使用することとしてもよい。また、位相コントラスト撮影による乳房画像の４３．７５μｍ間隔のデータを縮小補間し、１／１．７５に縮小すると、位相コントラスト撮影による乳房画像は、従来の乳房画像と同じデータ量となる。また、位相コントラスト撮影による乳房画像の４３．７５μｍ間隔のデータを所定画素毎（例えば、１画素毎）に間引き、この間引きデータを使用すると、従来の乳房画像よりもデータ量が少なくなる。したがって、処理時間の短縮を図ることができる。抽出する成分が円形の場合には縦横同じ間引き率とし、線状の場合には縦横個別の間引き率としてもよい。
【００５０】
なお、特開２００３−１８０６７０号公報に記載されているように、拡大撮影時、放射線画像検出器の読取画素サイズと位相コントラストエッジ強調半値幅とを関係付けておけば、間引き又は縮小補間された画像データにおいてもエッジ強調効果が認められる。
【００５１】
さらに、拡大撮影によって拡大される画像の粒状性は、辺縁形状決定時のノイズとなりやすいが、間引き又は縮小補間されることにより、従来の乳房画像と同程度の粒状性に維持され、異常陰影候補検出に悪影響を与えない。
【００５２】
また、イメージャの書込画素サイズを
読取画素サイズ（４３．７５μｍ）／拡大倍率（１．７５倍）＝２５μｍ
と設定すれば、記録される画像は等倍画像となる。このとき、読取画像データの各画素（４３．７５μｍ）が書込画素単位（２５μｍ）と１対１に対応し、補間処理が不要であるので、補間処理に伴う画像劣化が生じない。また、位相コントラスト撮影の効果である病巣辺縁部がエッジ強調された画像を得ることができる。
【００５３】
図１に示す操作手段４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、各キー操作による押下信号をＣＰＵ２に出力する。なお、操作手段４は、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バイスや、その他の入力装置を備えることとしてもよい。
【００５４】
表示手段５は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等から構成され、医用画像や、ＣＰＵ２による異常陰影候補の検出結果等の各種表示情報を表示する。
【００５５】
通信部６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６を介して画像生成装置１１から画像データを受信する構成としてもよいし、通信部６を介して病院内のサーバや各診療室に設置される診療端末に接続して、異常陰影候補の検出結果を送信する構成としてもよい。
【００５６】
ＲＯＭ７は、不揮発性の半導体メモリで構成され、ＣＰＵ２により実行される各種プログラム等を記憶している。ＲＯＭ７には、異常陰影候補検出プログラムが記憶されており、このプログラムとＣＰＵ２との協働により、異常陰影候補検出手段が実現される。
【００５７】
ＲＡＭ８は、書き換え可能な半導体素子で構成される。ＲＡＭ８は、データが一時的に保存される記憶媒体であり、ＣＰＵ２が実行するためのプログラムを展開するためのプログラムエリア、ＣＰＵ２による各種処理結果等を保存するためのデータエリア等が形成される。
【００５８】
記憶部９は、磁気的、光学的記録媒体又は半導体メモリ等により構成され、画像生成装置１１からＩ／Ｆ部３を介して入力された画像データ又は通信部６により受信された医用画像の画像データ、異常陰影候補の検出結果等を記憶する。
【００５９】
次に、本実施の形態における動作を説明する。
図３は、異常陰影候補検出装置１のＣＰＵ２により実行される異常陰影候補検出処理Ａを説明するフローチャートである。当該処理は、ＣＰＵ２と記憶部９に記憶された異常陰影候補検出プログラムＡとの協働によるソフトウェア処理により実現される。
【００６０】
まず、Ｉ／Ｆ部３を介して画像生成装置１１から乳房を対象とした位相コントラスト撮影画像の画像データが入力され、記憶部９に記憶される（ステップＳ１）。
【００６１】
次に、入力された画像データに対して間引き又は縮小補間が行われ、縮小画像が生成され（ステップＳ２）、記憶部９に記憶される。ここで、画像データは、等倍（ライフサイズ）に縮小されることが好ましい。なお、ステップＳ２の処理は、必ず行われる必要はなく、場合によっては入力された画像データをそのまま使用することとしてもよい。
【００６２】
次に、ステップＳ２において生成された縮小画像データが読み出され（ステップＳ３）、縮小画像データに対して、フィルタバンクを用いた異常陰影候補検出処理（以下、処理１という。）が行われる（ステップＳ４）。処理１は、ヘッセ行列を用いたフィルタバンクを用いて医用画像に含まれる円形成分・線状成分を抽出し、抽出された円形成分・線状成分が真陽性か偽陽性かを判別して異常陰影候補の検出を行う処理である。
【００６３】
ここで、円形・線状パターンを検出するためのフィルタバンクについて説明する（電子情報通信学会論文誌  D-II  Vol.J87-D-II  No.1  pp.186-196参照）。
図４に、ウェーブレット解析における多重解像度の概念を取り入れたフィルタバンクを示す。原画像をS0fとし、この解像度レベルをゼロとする。HL(zj)，FL(zj)は解像度レベルｊにおける低域通過フィルタ、HH(zj)，FH(zj)は高域通過フィルタである。また、Sjf，Whjf，Wvjf，Wdjfはそれぞれ解像度レベルｊの平滑化部分画像，水平部分画像，垂直部分画像，対角部分画像である。フィルタバンクの帯域分割フィルタバンク側では低域側成分の分割を繰り返す。帯域合成フィルタバンク側では、逆にそれらを合成する。このフィルタバンクにおいて、各フィルタは下記式（１）〜（４）で与えられる。
【数１】
2006280713.tif 000003
【数２】
2006280713.tif 000004
【数３】
2006280713.tif 000005
【数４】
2006280713.tif 000006
【００６４】
ここで、HH(z)は１階差分フィルタ、HH(z)FH(z)は２階差分フィルタであるから、解像度レベルｊにおける水平部分画像，垂直部分画像は、解像度レベルｊ−１の平滑化部分画像に対してそれぞれ、垂直方向に２階差分フィルタを加えた画像、水平方向に２階差分フィルタを加えた画像に相当する。また、対角部分画像は、水平方向及び垂直方向に１階差分フィルタを加えた画像となる。すなわち、これらの部分画像はヘッセ行列Ｈの各要素に相当する。
【数５】
2006280713.tif 000007
【００６５】
解像度レベルｊの水平部分画像，垂直部分画像，対角部分画像を各要素とするヘッセ行列の最小固有値を解像度レベルｊの円形パターン強調画像λminj(x,y)として用いる。
【数６】
2006280713.tif 000008
【００６６】
また、ヘッセ行列の最大固有値を解像度レベルｊの円形・線状パターン強調画像λmaxj(x,y)として用いる。
【数７】
2006280713.tif 000009
【００６７】
円形パターン強調画像λminj(x,y)、円形・線状パターン強調画像λmaxj(x,y)を用いることにより、異なる大きさの円形パターン及び円形・線状パターンの検出が可能となる。
【００６８】
図５を参照して、ステップＳ４のフィルタバンクを用いた異常陰影候補検出処理（処理１）について説明する。
まず、ステップＳ３で読み出された縮小画像データがフィルタバンクに入力される（ステップＳ２１）。
【００６９】
次に、フィルタバンクにより得られた複数の解像度の画像から、ヘッセ行列の最大固有値及び最小固有値が算出される（ステップＳ２２）。そして、異なる大きさの円形・線状パターン強調画像が作成され（ステップＳ２３）、円形成分及び線状成分が抽出される。
【００７０】
次に、強調画像に関心領域（例えば５ｍｍ×５ｍｍ）が設定され、その領域にある円形成分・線状成分の特徴量が算出される（ステップＳ２４）。円形成分・線状成分の特徴量には、各成分の大きさ、各成分の分布等が含まれる。
【００７１】
そして、円形成分・線状成分の特徴量に基づいて、円形成分・線状成分が真陽性か偽陽性かが判別される（ステップＳ２５）。
【００７２】
図３に戻り、処理１における異常陰影候補の検出結果として、異常陰影候補の病変の種類、大きさ、位置情報等が記憶部９に格納される（ステップＳ５）。
【００７３】
続いて、ステップＳ２において生成された縮小画像データが読み出され（ステップＳ６）、処理１の異常陰影候補の検出結果が読み出される（ステップＳ７）。次に、処理１の異常陰影候補の検出結果（位置情報）に基づいて、縮小画像データから、処理１で偽陽性と判別された偽陽性陰影の領域を除いた画像を生成する前処理が行われる（ステップＳ８）。
【００７４】
次に、処理１で偽陽性と判別された偽陽性陰影の領域を除いた画像を対象として、特徴量を用いた異常陰影候補検出処理（以下、処理２という。）が行われる（ステップＳ９）。処理２は、画像に含まれる陰影の特徴量を算出し、算出された特徴量に基づいて陰影が真陽性か偽陽性かを判別して異常陰影候補の検出を行う処理である。
【００７５】
図６を参照して、ステップＳ９の特徴量を用いた異常陰影候補検出処理（処理２）について説明する。
まず、画像データに含まれる陰影又は領域が特定される（ステップＳ３１）。
【００７６】
次に、特定された陰影又は領域の特徴量が算出される（ステップＳ３２）。特徴量には、陰影部分の大きさ、個数、円形度、不整形度、陰影部分とその背景画像とのコントラスト等が含まれる。
【００７７】
陰影部分の大きさは、陰影部分の画像領域が占める面積で示すが、陰影部分の重心から辺縁までの平均距離や最長距離で示すこととしてもよい。
【００７８】
円形度ｅは、形状の複雑さを示す特徴量であって、物体の面積をＳ、物体の輪郭線の長さ（周囲長）をＬとして、
ｅ＝４πＳ／Ｌ2
または、物体の重心を中心とした、物体の面積Ｓと同じ面積の円と物体との重なった面積（重なり面積）をＵとして、
ｅ＝Ｕ／Ｓ
で示される。円形度ｅは、円に近いほど大きくなり、１に近づく。
【００７９】
不整形度ｆは、物体の周囲長をＬ、物体の周囲長を平滑化した後の周囲長をＬ’として、
ｆ＝Ｌ’／Ｌ
で示される。
【００８０】
陰影部分とその背景画像とのコントラストは、陰影部分の濃度とその背景画像の濃度との濃度差で示すが、陰影部分の輝度とその背景画像の輝度との輝度差で示すこととしてもよい。
【００８１】
次に、算出された陰影又は領域の特徴量に基づいて、陰影が真陽性か偽陽性かが判別される（ステップＳ３３）。
【００８２】
ここで、陰影が真陽性か偽陽性を判別する際の特徴量解析について説明する。画像データ中の陰影の位置情報、円形度、コントラスト、陰影の周辺部から中心部にかけての濃度勾配の強度成分、方向成分等の各種特徴量に対してそれぞれ設定されている閾値に基づいて陰影が真陽性であるか偽陽性であるかを判別する。また、複数の特徴量に対して、それぞれ設定されている閾値に基づいて真陽性であるか偽陽性であるか判別を行い、全ての特徴量について真陽性であると判別された場合に異常陰影候補として検出することとしてもよい。
【００８３】
また、予め真陽性・偽陽性の２つのグループに属するサンプルデータを準備しておき、判別対象データがどちらのグループに属しているかを判別することとしてもよい。サンプルデータの分散を考慮した各グループの中心から判別対象データまでの距離、すなわちマハラノビス距離を用いた判別分析によって、複数の特徴量を用いた多変量解析を行うことができる。
【００８４】
再び図３に戻り、処理２における異常陰影候補の検出結果として、異常陰影候補の病変の種類、大きさ、位置情報等が記憶部９に格納される（ステップＳ１０）。
【００８５】
そして、処理２における異常陰影候補の検出結果が表示手段５に表示される（ステップＳ１１）。図７に示すように、読影用の等倍画像３１とともに、この画像に基づいて生成された縮小画像３２が表示され、縮小画像３２上には、検出された異常陰影候補の位置を示すマーカ３３，３４が表示される。マーカ３３，３４はそれぞれ、腫瘤陰影、微小石灰化クラスタを示している。表示される等倍画像３１は、読影しやすいように、強調画像であることが好ましい。
【００８６】
以上説明したように、異常陰影候補検出装置１によれば、位相コントラスト撮影は拡大撮影であるため、等倍撮影と比較してデータ量が多く、また、位相コントラスト撮影により輪郭が強調されるので、異常陰影候補の検出が容易になる。したがって、医用画像から異常陰影候補を精度良く検出することができる。
【００８７】
また、安定した検出結果が得られる処理１と、画像特性や撮影装置特性に対応しやすく処理時間が短い処理２と、の２つの検出方法を用いることにより、より精度の高い異常陰影候補の検出を行うことができる。特に、位相コントラスト撮影のエッジ効果による病変の輪郭が強調された画像に対して処理１を行うことにより、病変の位置・辺縁の特定を高精度に行うことが可能となる。
【００８８】
また、処理１で偽陽性と判別された偽陽性陰影の領域については、処理２における異常陰影候補検出の対象外とするので、処理時間を短縮させることができる。
【００８９】
また、位相コントラスト撮影により生成された医用画像を等倍（ライフサイズ）等に縮小し、この縮小画像データを用いて異常陰影候補検出処理を行うことにより、処理時間を短縮させることができる。
【００９０】
なお、第１の実施の形態では、異常陰影候補の検出結果を表示手段５に表示することとしたが、フィルム等の記録媒体に記録することとしてもよい。
【００９１】
［第２の実施の形態］
次に、本発明を適用した第２の実施の形態について説明する。
第２の実施の形態の異常陰影候補検出装置は、第１の実施の形態に示した異常陰影候補検出装置１と同様の構成であるため、異常陰影候補検出装置１と同一の構成部分については同一の符号を付し、その構成については図示及び説明を省略する。以下、第２の実施の形態に特徴的な処理について説明する。
【００９２】
第１の実施の形態では、処理１で偽陽性と判別された偽陽性陰影の領域を除いた画像を対象として処理２を行ったが、第２の実施の形態では、処理２で偽陽性と判別された偽陽性陰影の領域を除いた画像を対象として処理１を行うこととする。
【００９３】
図８は、第２の実施の形態の異常陰影候補検出装置のＣＰＵ２により実行される異常陰影候補検出処理Ｂを説明するフローチャートである。当該処理は、ＣＰＵ２と記憶部９に記憶された異常陰影候補検出プログラムＢとの協働によるソフトウェア処理により実現される。
【００９４】
まず、Ｉ／Ｆ部３を介して画像生成装置１１から乳房を対象とした位相コントラスト撮影画像の画像データが入力され、記憶部９に記憶される（ステップＳ４１）。
【００９５】
次に、入力された画像データに対して間引き又は縮小補間が行われ、縮小画像が生成され（ステップＳ４２）、記憶部９に記憶される。
【００９６】
次に、ステップＳ４２において生成された縮小画像データが読み出され（ステップＳ４３）、縮小画像データに対して、処理２（特徴量を用いた異常陰影候補検出処理）が行われる（ステップＳ４４）。処理２については、第１の実施の形態で説明したため、説明を省略する（図６参照）。処理２における異常陰影候補の検出結果として、異常陰影候補の病変の種類、大きさ、位置情報等が記憶部９に格納される（ステップＳ４５）。
【００９７】
続いて、ステップＳ４２において生成された縮小画像データが読み出され（ステップＳ４６）、処理２の異常陰影候補の検出結果が読み出される（ステップＳ４７）。次に、処理２の異常陰影候補の検出結果（位置情報）に基づいて、縮小画像データから、処理２で偽陽性と判別された偽陽性陰影の領域を除いた画像を生成する前処理が行われる（ステップＳ４８）。
【００９８】
次に、処理２で偽陽性と判別された偽陽性陰影の領域を除いた画像を対象として、処理１（フィルタバンクを用いた異常陰影候補検出処理）が行われる（ステップＳ４９）。処理１については、第１の実施の形態で説明したため、説明を省略する（図５参照）。処理１における異常陰影候補の検出結果として、異常陰影候補の病変の種類、大きさ、位置情報等が記憶部９に格納される（ステップＳ５０）。
【００９９】
そして、処理１における異常陰影候補の検出結果が表示手段５に表示される（ステップＳ５１）。
【０１００】
以上説明したように、第２の実施の形態の異常陰影候補検出装置によれば、処理２と、処理１と、の２つの検出方法を用いることにより、より精度の高い異常陰影候補の検出を行うことができる。また、処理２で偽陽性と判別された偽陽性陰影の領域については、処理１における異常陰影候補検出の対象外とするので、処理時間を短縮させることができる。
【０１０１】
［第３の実施の形態］
次に、本発明を適用した第３の実施の形態について説明する。
第３の実施の形態の異常陰影候補検出装置は、第１の実施の形態に示した異常陰影候補検出装置１と同様の構成であるため、異常陰影候補検出装置１と同一の構成部分については同一の符号を付し、その構成については図示及び説明を省略する。以下、第３の実施の形態に特徴的な処理について説明する。
【０１０２】
第３の実施の形態では、少なくとも処理１又は処理２のいずれか一方で真陽性と判別された真陽性陰影を異常陰影候補とする。
【０１０３】
図９は、第３の実施の形態の異常陰影候補検出装置のＣＰＵ２により実行される異常陰影候補検出処理Ｃを説明するフローチャートである。当該処理は、ＣＰＵ２と記憶部９に記憶された異常陰影候補検出プログラムＣとの協働によるソフトウェア処理により実現される。
【０１０４】
まず、Ｉ／Ｆ部３を介して画像生成装置１１から乳房を対象とした位相コントラスト撮影画像の画像データが入力され、記憶部９に記憶される（ステップＳ６１）。
【０１０５】
次に、入力された画像データに対して間引き又は縮小補間が行われ、縮小画像が生成され（ステップＳ６２）、記憶部９に記憶される。
【０１０６】
次に、ステップＳ６２において生成された縮小画像データが読み出され（ステップＳ６３）、縮小画像データに対して、処理１（フィルタバンクを用いた異常陰影候補検出処理）が行われる（ステップＳ６４）。処理１については、第１の実施の形態で説明したため、説明を省略する（図５参照）。処理１における異常陰影候補の検出結果として、異常陰影候補の病変の種類、大きさ、位置情報等が記憶部９に格納される（ステップＳ６５）。
【０１０７】
また、縮小画像データに対して、処理２（特徴量を用いた異常陰影候補検出処理）が行われる（ステップＳ６６）。処理２については、第１の実施の形態で説明したため、説明を省略する（図６参照）。処理２における異常陰影候補の検出結果として、異常陰影候補の病変の種類、大きさ、位置情報等が記憶部９に格納される（ステップＳ６７）。
【０１０８】
次に、処理１の結果及び処理２の結果に基づいて、少なくとも処理１又は処理２のいずれか一方で真陽性と判別された真陽性陰影が異常陰影候補として検出され（ステップＳ６８）、異常陰影候補の検出結果が記憶部９に格納される（ステップＳ６９）。
【０１０９】
そして、異常陰影候補の検出結果が表示手段５に表示される（ステップＳ７０）。
【０１１０】
以上説明したように、第３の実施の形態の異常陰影候補検出装置によれば、処理１又は処理２のいずれか一方で真陽性と判別された真陽性陰影を異常陰影候補とするので、もれのない異常陰影候補の検出を行うことができる。
【０１１１】
［第４の実施の形態］
次に、本発明を適用した第４の実施の形態について説明する。
まず、本実施の形態の構成を説明する。
図１０は、本実施の形態における医用画像システム１００のシステム構成を示す概念図である。図１０に示すように、医用画像システム１００には、制御装置４１ａ〜４１ｃ、画像読取装置４２ａ，４２ｂ、マンモ用プロセッサ４３、情報管理装置４４、ＪＯＢマネージャ４５、画像サーバ４６、プリンタ４７、モニタ４８等がネットワークＮを介して、相互にデータが送受信可能なように接続されている。
【０１１２】
ネットワークＮは、ＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）、インターネット等の様々な回線形態を適用可能である。また、病院内の通信方式としては、一般的に、ＤＩＣＯＭ（Digital Image and Communications in Medicine）規格が用いられており、上述したネットワークＮ上の各装置間の通信では、ＤＩＣＯＭ  ＭＷＭ(Modality Worklist Management)やＤＩＣＯＭ  ＭＰＰＳ（Modality Performed Procedure Step）が用いられる。
【０１１３】
制御装置４１ａ〜４１ｃは、情報管理装置４４から取得された撮影オーダ情報と画像読取装置４２ａ，４２ｂにより読み取られた医用画像データとの対応付け、ポジショニングの確認のための医用画像の表示、医用画像データへの画像処理等を行うための装置であり、ＣＰＵ、ＲＡＭ、磁気的又は光学的記憶媒体若しくは半導体メモリで構成される記憶部、ＣＲＴ・液晶ディスプレイ・プラズマディスプレイ等のモニタ、マウス・キーボード等の操作手段、ネットワークＮ上の各装置との通信を制御する通信手段等により構成されている。
【０１１４】
制御装置４１ａ〜４１ｃの記憶部には、アプリケーションソフト選択処理プログラム及び複数の機能に対応した複数のアプリケーションソフトが記憶されている。各アプリケーションソフトは、各機能を実現するためのアプリケーションプログラムをコンピュータで読取可能に記載したものである。制御装置４１ａ〜４１ｃのＣＰＵは、上述した記憶部に記憶されている各種プログラムとの協働によるソフトウェア処理により、後述するアプリケーションソフト選択処理の装置側処理（図１１参照）を始めとする各種処理、アプリケーションソフトの処理機能を実行、実現する。
【０１１５】
また、制御装置４１ａ〜４１ｃは、画像読取装置４２ａ，４２ｂにより読み取られた画像データに付帯されている読取画素サイズ情報を取得し、プリンタ４７の複数の書込画素サイズの中から、取得された読取画素サイズを拡大撮影における拡大倍率で割った値に最も近い書込画素サイズを選択し、選択された書込画素サイズでプリンタ４７に記録させるよう制御する。
【０１１６】
画像読取装置４２ａ，４２ｂは、装填されたカセッテに記録された被写体の放射線画像情報（位相コントラスト撮影画像を含む。）を読み取り、医用画像データを生成する画像生成装置であり、ＣＰＵ、ＲＡＭ、磁気的又は光学的記憶媒体若しくは半導体メモリで構成される記憶部、装填されたカセッテの輝尽性蛍光体シートに励起光を照射し、これによりシートから発光される輝尽光を光電変換し、得られた画像信号をＡ／Ｄ変換して、医用画像データを生成する画像読取手段、装填されたカセッテに表示された、当該カセッテを一意的に識別するためのカセッテＩＤを光学的に読み取るカセッテＩＤ読取手段、ネットワークＮ上の各装置との通信を制御する通信手段等を備えて構成されている。画像読取装置４２ａ，４２ｂは、複数の読取画素サイズで画像情報を読み取ることができるものとする。読取画素サイズ情報は、画像データに付帯情報として付帯される。
【０１１７】
画像読取装置４２ａ，４２ｂの記憶部には、アプリケーションソフト選択処理プログラム及び複数の機能に対応した複数のアプリケーションソフトが記憶されている。各アプリケーションソフトは、各機能を実現するためのアプリケーションプログラムをコンピュータで読取可能に記載したものである。画像読取装置４２ａ，４２ｂのＣＰＵは、上述した記憶部に記憶されている各種プログラムとの協働によるソフトウェア処理により、後述するアプリケーションソフト選択処理の装置側処理（図１１参照）を始めとする各種処理、アプリケーションソフトの処理機能を実行、実現する。
【０１１８】
マンモ用プロセッサ４３は、データ量が他の撮影部位に比べて大きいマンモグラムに対して画像処理を施す装置であり、ＣＰＵ、ＲＡＭ、磁気的又は光学的記憶媒体若しくは半導体メモリで構成される記憶部、ネットワークＮ上の各装置との通信を制御する通信手段等により構成される。マンモ用プロセッサ４３は、さらに、マンモグラムを対象として異常陰影候補の検出を行う。なお、マンモ用プロセッサ４３とは別に、異常陰影候補を検出するためのプロセッサが医用画像システム１００に備えられていてもよい。
【０１１９】
マンモ用プロセッサ４３の記憶部には、アプリケーションソフト選択処理プログラム及び複数の機能に対応した複数のアプリケーションソフトが記憶されている。各アプリケーションソフトは、各機能を実現するためのアプリケーションプログラムをコンピュータで読取可能に記載したものである。マンモ用プロセッサ４３のＣＰＵは、上述した記憶部に記憶されている各種プログラムとの協働によるソフトウェア処理により、後述するアプリケーションソフト選択処理の装置側処理（図１１参照）を始めとする各種処理、アプリケーションソフトの処理機能を実行、実現する。
【０１２０】
情報管理装置４４は、医師からの依頼を受け付けて撮影オーダ情報を発行し、当該発行された撮影オーダ情報に、その撮影オーダ情報を他の撮影オーダ情報と識別するための識別情報（以下、オーダＩＤという。）を付して管理するものである。情報管理装置４４としては、ＨＩＳ（Hospital Information System；病院情報システム）、ＲＩＳ（Radiology Information System；放射線情報科情報システム）等の情報管理システムにおけるサーバや撮影オーダ情報の発行受付を行う受付端末が適用可能である。
【０１２１】
ＪＯＢマネージャ４５は、医用画像システム１００全体の機能構成を管理するシステム管理装置であり、ＣＰＵ、ＲＡＭ、磁気的又は光学的記憶媒体若しくは半導体メモリで構成される記憶部、ＣＲＴ・液晶ディスプレイ・プラズマディスプレイ等のモニタ、マウス・キーボード等の操作手段、ネットワークＮ上の各装置との通信を制御する通信手段等により構成される。ＪＯＢマネージャ４５は、ＣＰＵと記憶部に記憶されているプログラムとの協働によるソフトウェア処理により、後述するアプリケーションソフト選択処理のＪＯＢマネージャ側処理（図１１参照）を実行し、ネットワークＮに接続された制御装置４１ａ〜４１ｃ、画像読取装置４２ａ，４２ｂ、マンモ用プロセッサ４３の各装置に予め記憶されたアプリケーションソフトから個々の装置が実行すべき処理機能に対応するアプリケーションソフトを指定することにより、医用画像システム１００全体の機能構成を設定する。
【０１２２】
ＪＯＢマネージャ４５の記憶部には、曜日や時間帯に応じて複数のシステム構成を設定するためのシステム構成設定データが記憶されている。具体的には、システム構成設定データとして、医用画像システム１００のシステム構成を示す情報（例えば、構成Ａ、構成Ｂ、・・・）と、そのシステム構成において各装置（例えば、制御装置４１ａ、制御装置４１ｂ、制御装置４１ｃ、・・・）に要求される機能モードを示す情報（例えば、一般モード、マンモモード、・・・）と、各装置が各機能モードにおいて実行すべき処理機能に対応するアプリケーションソフトとが対応付けられて記憶されている。
【０１２３】
マンモグラムは、他の一般の撮影部位と比較して高精細な画像であることが要求されるため、他の一般の撮影部位と比較して読取画素サイズが小さく、読み取られたデータ量が大きくなる。医用画像システム１００において、マンモモードは、マンモグラムに対して読取、画像処理、異常陰影候補検出処理、出力等を行うモードであり、一般モードは、マンモグラム以外の撮影部位の医用画像に対して読取、画像処理、出力等を行うモードである。マンモモードは、さらに、第１の実施の形態に示した異常陰影候補検出処理Ａを行うモード、第２の実施の形態に示した異常陰影候補検出処理Ｂを行うモード、第３の実施の形態に示した異常陰影候補検出処理Ｃを行うモード、処理１（フィルタバンクを用いた異常陰影候補検出処理）を単独で行うモード、処理２（特徴量を用いた異常陰影候補検出処理）を単独で行うモード等に分けられる。
【０１２４】
画像サーバ４６は、画像ＤＢ（data base）を備え、画像読取装置４２ａ，４２ｂにより生成され、各種画像処理が施された医用画像のデータを画像ＤＢに保存し、保管された医用画像のデータをネットワークＮに接続された各種装置に配信する。
【０１２５】
プリンタ４７は、医用画像や異常陰影候補の検出結果を記録する画像記録装置であり、ＪＯＢマネージャ４５から入力される画像データを可視像として出力する。プリンタ４７は、複数の書込画素サイズで記録することができるものとする。また、プリンタ４７は、医用画像とともに、医用画像に基づいて生成した縮小画像上に、異常陰影候補の位置を示す情報を付した画像を記録する。
【０１２６】
モニタ４８は、医用画像や異常陰影候補の検出結果を表示画面上に表示する。
【０１２７】
次に、本実施の形態の動作を説明する。
図１１は、医用画像システム１００において実行されるアプリケーションソフト選択処理を示すフローチャートである。当該アプリケーションソフト選択処理の装置側処理は制御装置４１ａ〜４１ｃ、画像読取装置４２ａ，４２ｂ又はマンモ用プロセッサ４３が起動された際に、起動された装置のＣＰＵにより実行され、ＪＯＢマネージャ側処理はＪＯＢマネージャ４５のＣＰＵにより実行されるものである。以下、制御装置４１ａが起動され、制御装置４１ａのＣＰＵが装置側処理を実行する場合を例にして説明する。
【０１２８】
制御装置４１ａが起動されると、ネットワークＮを介してＪＯＢマネージャ４５に接続される（ステップＳ７１）。
【０１２９】
制御装置４１ａから接続されると、ＪＯＢマネージャ４５においては、記憶部に記憶されているシステム構成設定データが参照され、接続された装置、すなわち、制御装置４１ａが選択すべきアプリケーションソフトが検索される（ステップＳ７２）。そして、検索されたアプリケーションソフト情報がネットワークＮを介して制御装置４１ａへ送信されることにより、制御装置４１ａに、選択すべきアプリケーションソフトが指定される（ステップＳ７３）。
【０１３０】
ＪＯＢマネージャ４５からアプリケーションソフトが指定されると、制御装置４１ａにおいては、指定されたアプリケーションソフトが、使用するアプリケーションソフトとして選択され（ステップＳ７４）、本処理は終了する。
【０１３１】
以上、装置側処理を制御装置４１ａが行う場合を例にとり説明したが、制御装置４１ｂ，４１ｃ、画像読取装置４２ａ，４２ｂ、マンモ用プロセッサ４３の起動時においても、同様の処理が実行される。
【０１３２】
制御装置４１ａ〜４１ｃ、画像読取装置４２ａ，４２ｂ、マンモ用プロセッサ４３の各装置においては、アプリケーションソフトが選択されると、選択されたアプリケーションソフトに基づいて処理機能が実行される。
【０１３３】
例えば、制御装置４１ａ、４１ｂ及び画像読取装置４２ａを一般モード、制御装置４１ｃ、画像読取装置４２ｂ及びマンモ用プロセッサ４３をマンモモード（例えば、異常陰影候補検出処理Ａモード）で機能させる場合には、制御装置４１ａ〜４１ｃ、画像読取装置４２ａ，４２ｂ、マンモ用プロセッサ４３の各装置とＪＯＢマネージャ４５との間で上記処理が実行され、各モードに対応するアプリケーションソフトが指定される。
【０１３４】
以上説明したように、第４の実施の形態の医用画像システム１００によれば、予め各装置に記憶されているアプリケーションソフトのうち、各装置が実行すべき処理機能に対応するアプリケーションソフトを指定するだけで医用画像システム１００の機能構成を変更することができる。例えば、一般モードとマンモモード、さらに、マンモモードにおける異常陰影検出処理を変更することにより、様々な処理に対応することができる。
【０１３５】
位相コントラスト撮影画像を用いた場合には、等倍撮影と比較してデータ量が多く、また、輪郭が強調されるので、異常陰影候補の検出が容易になる。したがって、医用画像から異常陰影候補を精度良く検出することができる。
【０１３６】
また、プリンタ４７の複数の書込画素サイズの中から、画像読取装置４２ａ，４２ｂの読取画素サイズを拡大倍率で割った値に最も近い書込画素サイズを選択するので、最も等倍画像に近い画像を記録することができる。
【０１３７】
なお、上記各実施の形態における記述は、本発明に係る異常陰影候補検出方法及び医用画像システムの例であり、これに限定されるものではない。異常陰影候補検出装置及び医用画像システムを構成する各部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。
【０１３８】
［実験例１］
実験例１では、乳房画像における撮影方法による処理速度及び異常陰影候補の検出性能の比較を行った。
図１２に、実験例１の各条件及び比較結果を示す。従来の撮影法により乳房に放射線画像検出器を密着させた状態で撮影した密着撮影画像（条件Ａ）、位相コントラスト撮影により１．７５倍に拡大撮影した画像（条件Ｂ）、１．７５倍に拡大撮影した画像を間引きした画像（条件Ｃ）について、処理速度及び異常陰影候補の検出性能を比較し、結果を３段階で評価した。評価結果は、良い方から「◎」、「○」、「△」とした。また、読取画素サイズはいずれも４３．７５μｍであった。
【０１３９】
処理速度はデータ量に比例するため、図１２に示すように、条件Ｂの処理速度は、条件Ａ（評価結果「○」）の処理速度の１．７５×１．７５倍となり、評価結果は「△」となった。また、条件Ｃは条件Ｂの画像を間引きしたものであるため、条件Ｃの処理速度は、横間引率×縦間引率×条件Ｂの処理速度となり、評価結果は「○」となった。異常陰影候補の検出性能については、条件Ａが「△」、条件Ｂが「◎」、条件Ｃが「○」であった。
【０１４０】
条件Ｂは、位相コントラスト撮影によるエッジ強調のために画質が良く、異常陰影候補の検出性能は高いが、処理速度に問題が残る。一方、条件Ｃは、条件Ｂの画像を間引くことにより、画質の良さ（エッジ強調。ただし、条件Ｂに比べると弱い。）は残しつつ、データ量を削減し、異常陰影候補の検出性能を確保することができる。特に、微小石灰化陰影は１００μｍ前後、腫瘤陰影は０．１ｍｍ〜数ｍｍの略円形状が一般的であり、読取画素サイズが４３．７５μｍである場合、所定画素毎に縦及び横方向で同じ間引率で間引いても、エッジ強調画像は維持される。
【０１４１】
［実験例２］
実験例２では、乳房を対象とした位相コントラスト撮影画像に対する異常陰影候補の検出方法の組み合わせによる検出率、偽陽性数、処理速度の比較を行った。検出率とは、（異常陰影候補として正しく検出した数）／（実際の異常陰影の数）をいう。
【０１４２】
図１３に、実験例２の各条件及び比較結果を示す。条件Ｄは、従来行われている特徴量を用いた異常陰影候補検出処理（処理２）のみを行った場合、条件Ｅは、フィルタバンクを用いた異常陰影候補検出処理（処理１）のみを行った場合、条件Ｆは、処理１を行い、処理１で偽陽性と判別された偽陽性陰影の領域を除く画像に対して処理２を行った場合（図３参照）、条件Ｇは、処理２を行い、処理２で偽陽性と判別された偽陽性陰影の領域を除く画像に対して処理１を行った場合（図８参照）、条件Ｈは、少なくとも処理１又は処理２のいずれか一方で真陽性と判別された真陽性陰影を異常陰影候補とする場合（図９参照）である。なお、各条件において判別処理を行う際の閾値は、それぞれ異なる値を用いた。例えば、条件Ｅ、条件Ｆ、条件Ｇ、条件Ｈの処理１における判別処理の閾値はそれぞれ異なる。
【０１４３】
評価結果は、５段階で示した。検出率については、数値が高いほど検出率が高いことを示している。偽陽性数については、数値が高いほど偽陽性数が少ないことを示している。処理速度については、数値が高いほど処理速度が速いことを示している。
【０１４４】
図１３に示すように、検出率については、条件Ｄ及び条件Ｅが「２」、条件Ｆ及び条件Ｇが「４」、条件Ｈが「５」という結果が得られた。偽陽性数については、条件Ｄが「３」、条件Ｅが「４」、条件Ｆが「４」、条件Ｇが「３」、条件Ｈが「２」という結果が得られた。また、処理速度については、処理１に時間がかかるため、条件Ｅ、条件Ｆ及び条件Ｈが「２」、条件Ｄ及び条件Ｇが「５」という結果が得られた。
【０１４５】
条件Ｄ及び条件Ｅのように、従来行われている検出方法を単独で用いた場合には、ある程度の検出率は望めるが、限界がある。条件Ｈのように処理１又は処理２のいずれか一方で真陽性と判別された場合に異常陰影候補として検出することとすると、検出率は向上するが、偽陽性数が多くなり、処理速度も遅くなってしまう。検出率、偽陽性数、処理速度を考慮すると、条件Ｆ、条件Ｇのように、異なる検出方法を用いて２段階に異常陰影候補の検出を行うことが好ましい。フィルタバンクを用いた異常陰影候補検出処理（処理１）は、撮影装置、撮影条件等の変動に対して安定した検出方法である。したがって、条件Ｆは条件Ｇと比較して、検出率については同等であるが、変動要素に対するマージンを確保しなくてよいため、偽陽性数を少なくすることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１４６】
【図１】第１の実施の形態における異常陰影候補検出装置１の装置構成を示すブロック図である。
【図２】乳房画像撮影装置１１ａの概略構成図である。
【図３】異常陰影候補検出処理Ａを説明するフローチャートである。
【図４】円形・線状パターンを検出するためのフィルタバンクの概念図である。
【図５】フィルタバンクを用いた異常陰影候補検出処理を説明するフローチャートである。
【図６】特徴量を用いた異常陰影候補検出処理を説明するフローチャートである。
【図７】異常陰影候補の検出結果の表示例である。
【図８】第２の実施の形態における異常陰影候補検出処理Ｂを説明するフローチャートである。
【図９】第３の実施の形態における異常陰影候補検出処理Ｃを説明するフローチャートである。
【図１０】第４の実施の形態における医用画像システム１００のシステム構成を示す概念図である。
【図１１】医用画像システム１００において実行されるアプリケーションソフト選択処理を示すフローチャートである。
【図１２】実験例１の撮影方法による処理速度及び異常陰影候補の検出性能の比較における各条件及び比較結果を示す図である。
【図１３】実験例２の異常陰影候補の検出方法の組み合わせによる検出率、偽陽性数、処理速度の比較における各条件及び比較結果を示す図である。
【符号の説明】
【０１４７】
１  異常陰影候補検出装置
２  ＣＰＵ
３  Ｉ／Ｆ部
４  操作手段
５  表示手段
６  通信部
７  ＲＯＭ
８  ＲＡＭ
９  記憶部
１０  バス
１１  画像生成装置
１１ａ  乳房画像撮影装置
１１ｂ  画像読取装置
２１  放射線源
２４  放射線画像検出器
３１  等倍画像
３２  縮小画像
３３，３４  マーカ
４１ａ，４１ｂ，４１ｃ  制御装置
４２ａ，４２ｂ  画像読取装置
４３  マンモ用プロセッサ
４４  情報管理装置
４５  ＪＯＢマネージャ
４６  画像サーバ
４７  プリンタ
４８  モニタ
１００  医用画像システム
Ｎ  ネットワーク
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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