(57)【要約】【課題】画像の形状の特徴量を用いて病変候補を検出する。【解決手段】医用画像処理装置は、医用画像のデータを用いて、前記医用画像に設定された関心領域毎に当該関心領域と特定の形状との類似度を示す類似度マップを、一又は複数の異なる形状について作成し（ステップＳ４）、前記一又は複数の異なる形状について作成した各類似度マップの特徴量を特徴量解析した結果に基づいて、前記関心領域内に病変候補が含まれると判断した場合に、当該関心領域を病変候補の領域として検出する（ステップＳ８）候補検出手段と、表示手段と、前記病変候補の検出結果を前記表示手段に表示する（ステップＳ１０）制御手段と、を備える。【選択図】図２
2011250811.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用画像のデータを用いて、前記医用画像に設定された関心領域毎に当該関心領域と特定の形状との類似度を示す類似度マップを、一又は複数の異なる形状について作成し、前記一又は複数の異なる形状について作成した各類似度マップの特徴量を特徴量解析した結果に基づいて、前記関心領域内に病変候補が含まれると判断した場合に、当該関心領域を病変候補の領域として検出する候補検出手段と、
表示手段と、
前記病変候補の検出結果を前記表示手段に表示する制御手段と、
を備える医用画像処理装置。
【請求項２】
前記候補検出手段は、前記関心領域のうち、前記一又は複数の異なる形状について作成された各類似度マップにおいて類似度が一定値以上となる画像領域のみを対象として、類似度マップの特徴量を算出する請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項３】
前記候補検出手段は、前記一又は複数の異なる形状について作成された類似度マップのそれぞれにおいて、一定範囲の類似度を有する画素が隣接してなる孤立領域を求め、当該孤立領域の特徴量を算出し、前記特徴量解析に前記類似度マップの特徴量と前記孤立領域の特徴量とを用いる請求項２に記載の医用画像処理装置。
【請求項４】
前記候補検出手段は、正常組織構造に対応する形状との類似度を示す類似度マップと、病変に対応する形状との類似度を示す類似度マップとをそれぞれ作成し、前記正常組織構造に対応する形状、病変に対応する形状について作成された各類似度マップの特徴量を算出し、前記特徴量解析に用いる請求項１〜３の何れか一項に記載の医用画像処理装置。
【請求項５】
コンピュータを、
医用画像のデータを用いて、前記医用画像に設定された関心領域毎に当該関心領域と特定の形状との類似度を示す類似度マップを、一又は複数の異なる形状について作成し、前記一又は複数の異なる形状について作成した各類似度マップの特徴量を特徴量解析した結果に基づいて、前記関心領域内に病変候補が含まれると判断した場合に、当該関心領域を病変候補の領域として検出する候補検出手段、
前記病変候補の検出結果を表示手段に表示する制御手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医用画像処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、医用画像を画像解析することで、病変の可能性が高い画像領域を病変候補として検出する医用画像処理装置が開発されている。このような医用画像処理装置はＣＡＤ（Computer-Aided Diagnosis）と呼ばれている。ＣＡＤによれば、病変候補の検出結果を客観的な判断材料として医師に提供し、医師の読影作業の負担を軽減することができる。
【０００３】
胸部を撮影した医用画像については、間質性疾患と呼ばれる肺疾患について検出を行う方法が多々開示されている（例えば、特許文献１、２、３参照）。間質性疾患が生じた画像領域は、一般にＸ線画像上ではすりガラス様の陰影、具体的には一様に白くぼやっとした陰影であることが特徴的である。ＣＡＤでは、このような特徴を有する画像領域を画像解析によって検出するのである。例えば、フーリエスペクトルによる特徴量や、濃度共起行列等のテクスチャ特徴量を用いて病変候補を検出する方法の他、上記特許文献２にも記載されているように人工ニューラルネットワークにより特徴量解析を行って間質性疾患の病変候補を検出するという方法がある。
【特許文献１】特開平６−２３７９２５号公報
【特許文献２】特開平１０−１７１９１０号公報
【特許文献３】米国特許第５３１９５４９号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、病変部分の陰影、つまり画像の形状（モルフォロジ）に注目して検出を行うことは、従来行われていなかった。画像の形状も真の疾患かどうかを判断する特徴の一つであり、病変候補の検出に有用であると考えられる。
【０００５】
本発明の課題は、画像の形状の特徴量を用いて病変候補を検出することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１に記載の発明によれば、
医用画像のデータを用いて、前記医用画像に設定された関心領域毎に当該関心領域と特定の形状との類似度を示す類似度マップを、一又は複数の異なる形状について作成し、前記一又は複数の異なる形状について作成した各類似度マップの特徴量を特徴量解析した結果に基づいて、前記関心領域内に病変候補が含まれると判断した場合に、当該関心領域を病変候補の領域として検出する候補検出手段と、
表示手段と、
前記病変候補の検出結果を前記表示手段に表示する制御手段と、
を備える医用画像処理装置が提供される。
【０００７】
請求項２に記載の発明によれば、
前記候補検出手段は、前記関心領域のうち、前記一又は複数の異なる形状について作成された各類似度マップにおいて類似度が一定値以上となる画像領域のみを対象として、類似度マップの特徴量を算出する請求項１に記載の医用画像処理装置が提供される。
【０００８】
請求項３に記載の発明によれば、
前記候補検出手段は、前記一又は複数の異なる形状について作成された類似度マップのそれぞれにおいて、一定範囲の類似度を有する画素が隣接してなる孤立領域を求め、当該孤立領域の特徴量を算出し、前記特徴量解析に前記類似度マップの特徴量と前記孤立領域の特徴量とを用いる請求項２に記載の医用画像処理装置が提供される。
【０００９】
請求項４に記載の発明によれば、
前記候補検出手段は、正常組織構造に対応する形状との類似度を示す類似度マップと、病変に対応する形状との類似度を示す類似度マップとをそれぞれ作成し、前記正常組織構造に対応する形状、病変に対応する形状について作成された各類似度マップの特徴量を算出し、前記特徴量解析に用いる請求項１〜３の何れか一項に記載の医用画像処理装置が提供される。
【００１０】
請求項５に記載の発明によれば、
コンピュータを、
医用画像のデータを用いて、前記医用画像に設定された関心領域毎に当該関心領域と特定の形状との類似度を示す類似度マップを、一又は複数の異なる形状について作成し、前記一又は複数の異なる形状について作成した各類似度マップの特徴量を特徴量解析した結果に基づいて、前記関心領域内に病変候補が含まれると判断した場合に、当該関心領域を病変候補の領域として検出する候補検出手段、
前記病変候補の検出結果を表示手段に表示する制御手段、
として機能させるためのプログラムが提供される。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、画像の形状の特徴量を用いて医用画像から病変候補を検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
図１に、本実施形態に係る医用画像処理装置１の機能的構成を示す。
図１に示すように、医用画像処理装置１は、制御部１１、操作部１２、表示部１３、通信部１４、記憶部１５、候補検出部１６を備えて構成されている。
【００１３】
制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等を備えて構成される制御手段である。制御部１１は、記憶部１５に記憶されているプログラムとの協働により各種処理を実行する。処理において制御部１１は各種演算を行うとともに各部の動作を集中制御する。
例えば、医用画像から検出された病変候補の検出結果が候補検出部１６から入力されると、制御部１１は当該検出結果を示す表示画面を表示部１３に表示させる。
【００１４】
操作部１２はキーボードやマウス、表示部１３と一体に構成されたタッチパネル等を備え、これらの操作に応じた操作信号を生成して制御部１１に出力する。
表示部１３はディスプレイ等を備える表示手段であり、制御部１１の表示制御に従って医用画像や病変候補の検出結果等を表示する。
【００１５】
通信部１４は通信用のインターフェイスを備え、ネットワークに接続された外部機器と通信を行う。例えば、通信部１４は医用画像を撮影する撮影装置から病変候補の検出対象である医用画像を受信する。また、通信部１４は医用画像を管理するサーバに、医用画像とともに当該医用画像についての病変候補の検出結果の情報を送信する。
【００１６】
記憶部１５はハードディスク等のメモリから構成され、プログラムやパラメータ等を記憶する。また、記憶部１５は病変候補の検出対象の医用画像を記憶する。
【００１７】
候補検出部１６は、医用画像のデータを用いて、当該医用画像に含まれる病変候補の領域を検出する候補検出手段である。検出結果の情報は制御部１１に出力される。病変候補の検出処理は、検出処理用のプログラムを記憶部１５に記憶しておき、当該記憶されたプログラムとＣＰＵとの協働によるソフトウェア処理によって実現することができる。或いは、検出処理用のハードウェア回路を構築し、当該ハードウェア回路によって実現することとしてもよい。
【００１８】
次に、上記医用画像処理装置１の動作について説明する。
図２は、医用画像処理装置１により実行される処理を示すフローチャートである。この処理では、胸部をＸ線撮影した医用画像を対象として、肺疾患である間質性疾患の病変候補の検出が行われる。
医用画像処理装置１ではまず、候補検出部１６により病変候補の検出処理が行われる。図２に示すように、候補検出部１６は医用画像の画像解析を行い、医用画像に含まれる肺野領域を抽出する（ステップＳ１）。
【００１９】
肺野領域の抽出方法としては特に限定せず、公知の方法を適用することができる。例えば、特許第２９８７６３３号に開示されているように、Ｘ線画像において肺野領域は左右の肺部分の画像濃度が周辺より高濃度となる。よって、候補検出部１６において濃度ヒストグラムを作成し、その濃度ヒストグラムの形状や面積から肺野領域に該当する高濃度領域の画像部分を判断し、当該画像部分を肺野領域として抽出すればよい。或いは、特開２００３−６６６１号公報に開示されているように、候補検出部１６において標準的な肺野領域の輪郭を定めたテンプレートを用いてテンプレートマッチングを行うことにより肺野領域の輪郭を検出し、その輪郭内の肺野領域を抽出することもできる。
【００２０】
肺野領域を抽出すると、候補検出部１６は医用画像の画像解析を行って、医用画像に含まれる肋骨領域を抽出する（ステップＳ２）。
肋骨領域の抽出方法としては特に限定せず、公知の方法を適用することができる。例えば、特開平５−１７６９１９号公報に開示されているように、候補検出部１６においてＸ線画像の肺野領域において縦方向（頭−足の方向）にいくつもの輪郭線を定め、この輪郭線に対して予め定められたモデル関数をあてはめることで肋骨領域の輪郭部分を推定する。そして、候補検出部１６においてこの推定された輪郭部分に処理対象とする画像領域を複数定め、Ｓｏｂｅｌオペレータによって画像領域内の各画素の勾配とその勾配に対応する方位とを求め、求めた勾配のうちの最大値をその画像領域の勾配とする。各画像領域の勾配と方位を座標として座標空間にプロットすると、座標空間では肋骨の上縁、下縁、肋骨の辺縁内部、肋骨以外といったように同じ勾配の特徴を持つ画像領域毎に集合が形成される。よって、候補検出部１６は座標空間において肋骨の上縁、下縁等の辺縁に分類される画像領域を肋骨領域の輪郭とし、この輪郭により囲まれる領域を肋骨領域として抽出する。
【００２１】
次に、候補検出部１６は医用画像のうち肺野領域であって肋骨領域を除く領域を対象として、一又は複数のＲＯＩ（Region Of Interest；関心領域）を設定する（ステップＳ３）。ＲＯＩは後述する類似度マップの作成対象となる画像領域である。例えば、図３に示すように肋骨間の肺野領域にｍ×ｍ画素のＲＯＩがいくつも設定される。ＲＯＩのサイズは適宜設定すればよい。
【００２２】
次に、候補検出部１６は設定した一又は複数のＲＯＩのうち任意の１つについて、以下の処理を行う。
候補検出部１６は、処理対象のＲＯＩについて類似度マップを作成する（ステップＳ４）。類似度マップはＲＯＩと特定の形状との類似度を示すマップであり、ＲＯＩ内の各画素について各画素と特定の形状との類似度が設定されたものである。
類似度マップを作成する処理については、図４を参照して説明する。
【００２３】
図４に示すように、候補検出部１６は特定の形状Ｊを設定する（ステップＳ４１）。１つの形状についてのみ類似度マップを作成する場合、形状Ｊは検出対象とする病変が呈しやすい形状を選択すればよい。間質性疾患の場合、例えば円形や線状等の形状が挙げられるが、状況によっては星形や楕円形等の形状を選択してもよい。
【００２４】
次いで、候補検出部１６は、設定した形状ＪとＲＯＩ内のある画素（これを注目画素という）との類似度を算出する（ステップＳ４２）。類似度としては、例えば相互相関値、ユークリッド距離を用いることができるが、形状Ｊとの類似性を示す指標となるのであれば、何れの指標を用いてもよい。
【００２５】
ここでは、類似度として相互相関値を下記式により求める。
【数１】
2011250811.tif 000003
上記式において、ｆ（ｎ）は特定の形状Ｊからなる画像を示す関数、ｇ（ｍ）は処理するＲＯＩの画像を示す関数である。ｎは特定の形状Ｊを示す画像の画素、ｍは処理対象とするＲＯＩ内の注目画素を示している。
上記式により求められる相互相関値は−１〜＋１の値域を有し、類似性が低いほど−１に近づき、類似性が高いほど＋１の値に近づく。
【００２６】
注目画素について類似度が算出されると、候補検出部１６はＲＯＩ内の全ての画素について類似度を算出する処理を終えたか否かを判断する（ステップＳ４３）。未処理の画素が有る場合（ステップＳ４３；Ｎ）、候補検出部１６は未処理の画素を注目画素として設定し（ステップＳ４４）、ステップＳ４２に戻って、新たに設定した注目画素について類似度を算出する処理を繰り返す。
【００２７】
そして、ＲＯＩ内の全画素について類似度が算出されると（ステップＳ４３；Ｙ）、候補検出部１６はＲＯＩ内の各画素に対し、各画素についてそれぞれ算出した類似度を設定することにより、類似度マップを作成する（ステップＳ４５）。
本実施形態では、１つの形状についての類似度マップを作成する場合を説明したが、１つの形状についてのみならず、複数の異なる形状について類似度マップを作成する場合、形状を変更して上述の処理を繰り返せばよい。これにより、複数の異なる形状についてそれぞれ類似度マップを作成することができる。
【００２８】
類似度マップが作成されると、図２に示すステップＳ５の処理に移行する。
候補検出部１６は、処理対象のＲＯＩについて作成した類似度マップを用いて、類似度のヒストグラムを作成する。そして、候補検出部１６は処理対象のＲＯＩから、作成したヒストグラムにおいて上位ａ％の画像領域、すなわち類似度が一定値以上となる画像領域を抽出する（ステップＳ５）。例えば、あるＲＯＩに対し図５に示すような類似度のヒストグラムが得られている場合、ａ＝１０であれば、図５に示すヒストグラムの上位から１０％に該当するのは類似度０．９である。よって、ＲＯＩにおいて類似度が０．９以上となる画素が上位１０％以上の画像領域として抽出される。
【００２９】
次いで、候補検出部１６は抽出した画像領域のみを対象として、類似度マップの特徴量を算出する（ステップＳ６）。ここで、類似度マップの特徴量としては、下記式で示される平均値、コントラスト、分散、標準偏差、スキュー等が挙げられる。なお、コントラストの特徴量は、抽出された画像領域についての類似度マップにおける類似度の分布が平坦に広がっているのか、或いは偏っているのかを示す。また、スキューは抽出された画像領域についての類似度マップにおける類似度の分布形状が平均からみて左右に対称な形からどれだけずれているかを示す特徴量である。
【数２】
2011250811.tif 000004
上記式において、ｉは類似度マップの各画素を示し、ｉmaxは類似度マップの最後に処理する画素、ｉminは最初に処理する画素を示している。また、Ｐ（ｉ）は類似度マップの各画素に対応する類似度を示している。
算出された特徴量は、後段の特徴量解析に用いられる。
【００３０】
次いで、候補検出部１６は、処理対象のＲＯＩについて作成された類似度マップにおいて一定範囲の類似度を有する画素が隣接してなる画像領域（以下、孤立領域という）を求め、当該孤立領域の特徴量を算出する（ステップＳ７）。ＲＯＩ内に円形の画像や線状の画像等、ある形状を構成する画像が含まれている場合、その画像の各画素については同程度の類似度が算出されると考えられる。例えば、円形の形状との類似度が算出された類似度マップでは、円形の画像の各画素については類似度が０．８や０．９等、比較的高い類似度が算出される。一方、線状の画像の各画素については類似度が０．３や０．４等、低い類似度が算出される。すなわち、同程度の類似度が算出された画素が隣接してなる孤立領域は、なんらかの形状を呈する画像領域であると推定できる。
【００３１】
また、間質性疾患が生じている場合、医用画像上には間質性疾患によく見られる円形の画像が多く含まれるとともに、それら円形の画像は全て同程度の面積となるはずである。よって、候補検出部１６はこのような円形の画像、つまり円形の形状について作成した類似度マップにおいて類似度が大きい画素が隣接してなる画像領域の個数や面積等を、孤立領域の特徴量として算出する。
【００３２】
孤立領域と判断する類似度の一定範囲としては、例えば類似度のヒストグラムにおいて上位５％内と規定してもよいし、類似度が０．９〜１の範囲内と数値で規定してもよい。
上位５％の範囲とする場合、候補検出部１６は類似度マップを用いて類似度のヒストグラムを作成し、ＲＯＩの各画素のうち、ヒストグラムにおいて上位５％に該当する画素を抽出する。次いで、候補検出部１６は抽出した各画素のうち、ある画素について隣接する画素を参照し、隣接する画素も抽出された画素であれば、同じ孤立領域を構成する画素であるとして各画素に同じ識別番号を付与する。この識別番号は孤立領域を識別するための番号であり、同じ孤立領域の画素には同じ識別番号が付与される。
【００３３】
候補検出部１６は、隣接する画素に抽出された画素があれば、その画素についてさらに隣接する画素を対象として、上記の処理を繰り返し行う。そして、隣接する画素に抽出された画素が無くなると、抽出された全画素のうち、既に識別番号が付与された画素を除く他の画素を対象として上記の処理を新たに開始する。この新たに開始された処理では、既に付した識別番号とは異なる識別番号が付与される。このようにして抽出された全ての画素について識別番号が付されると、図６に示すように類似度が上位５％の一定範囲内にある画素が隣接してなる孤立領域毎に、異なる識別番号が付されることとなる。
【００３４】
次いで、候補検出部１６は、孤立領域の特徴量として、孤立領域の個数や、各孤立領域の面積、当該面積の平均値や標準偏差等を算出する。算出されたこれらの特徴量は後段の特徴量解析に用いられる。
【００３５】
次に、候補検出部１６は、ステップＳ６、Ｓ７で算出された特徴量を特徴量解析し、その解析結果に基づいて、ＲＯＩの病変らしさ、つまりＲＯＩが間質性疾患の画像を含む可能性を判断する。
特徴量解析の手法としては、例えばＬＤＡ（Liner Discriminat Analysis；線形判別分析）、ＱＤＡ（Quantitative DA；定量判別分析）、ＡＮＮ（人工ニューラルネットワーク）、ＳＶＭ（サポートベクトルマシン）、ＡｄａＢｏｏｓｔ等、何れの手法を適用してもよい。
【００３６】
ＬＤＡであれば、候補検出部１６は予め正常（病変無し）又は異常（病変有り）が判明している医用画像について求めた特徴量を学習データとして用いて、正常に係る特徴量群と、異常に係る特徴量群とを判別する線形判別式を算出しておく。候補検出部１６はこの線形判別式により、処理対象のＲＯＩについて求めた特徴量が正常に係る特徴量群と異常に係る特徴量群の何れに属するかを判別する。そして、処理対象のＲＯＩについて求めた特徴量が異常に係る特徴量群に属する場合、候補検出部１６はそのＲＯＩは間質性疾患の画像を含む可能性が高いと判断し、当該ＲＯＩを間質性疾患の病変候補の領域として検出する（ステップＳ８）。
【００３７】
このようにして、処理対象とした１つのＲＯＩについての処理を終えると、候補検出部１６は設定した全てのＲＯＩについて処理を終えたかどうかを判断する（ステップＳ９）。終えていない場合には（ステップＳ９；Ｎ）、ステップＳ４の処理に戻って、未処理のＲＯＩを処理対象とし、候補検出部１６はステップＳ４〜Ｓ８の処理を繰り返し行う。そして、全てのＲＯＩについて処理が終了すると（ステップＳ９；Ｙ）、候補検出部１６から制御部１１に各ＲＯＩについての病変候補の検出結果の情報が出力される。制御部１１は、当該病変候補の検出結果を表示部１３に表示させる（ステップＳ１０）。
【００３８】
図７に、表示例を示す。
制御部１１は間質性疾患の病変候補の検出結果として、図７に示すような医用画像を表示部１３上に表示し、この医用画像において病変候補の領域として検出されたＲＯＩの位置を指し示す矢印のマーカを表示する。隣接する複数のＲＯＩが候補として検出された場合には、それらＲＯＩの中心位置を指し示すようにマーカを表示してもよい。
なお、検出結果の表示方法としては、マーカによって候補の位置を指し示す方法だけでなく、病変候補として検出されたＲＯＩに赤色を付す等の他の方法であってもよい。
【００３９】
以上のように、本実施形態によれば、候補検出部１６が医用画像のデータを用いて、当該医用画像に設定したＲＯＩ毎に、当該ＲＯＩとある特定の形状との類似度マップを、１つの形状について作成する。また、候補検出部１６は１つの形状について作成した各ＲＯＩの類似度マップの特徴量を算出する。そして、候補検出部１６は、算出した特徴量を特徴量解析した解析結果によって病変候補が含まれると判断されたＲＯＩを病変候補の領域として検出する。
【００４０】
これにより、医用画像に含まれる画像の形状の特徴量を用いて病変候補を検出することができる。検出結果は、制御部１１の表示制御によって表示部１３に表示されるので、医師に対し情報提供することができ、医師の読影作業を支援することができる。
【００４１】
また、候補検出部１６は特徴量解析に用いる特徴量の一つとして、類似度マップにおいて類似度が一定値以上となる画像領域のみを対象として、類似度マップの特徴量を算出する。これにより、類似度が一定値以上と、特定の形状との類似性が高い画像領域のみを対象として特徴量を算出することができ、特徴量解析による病変か否かの判断を精度良く行うことができる。
【００４２】
また、候補検出部１６は特徴量解析に用いる特徴量の一つとして、類似度マップにおいて一定範囲の類似度を有する画素が隣接して成る孤立領域を求め、当該孤立領域の特徴量を算出する。類似度が同程度の孤立領域は何らかの形状を呈しおり、病変の有無によって孤立領域の数や大きさが変わってくると考えられる。よって、孤立領域の特徴量を病変候補の検出に用いることにより、多面的な検出を行うことができ、検出精度の向上が期待される。
【００４３】
また、候補検出部１６は、ＲＯＩを肺野領域であって肋骨領域を除く領域に設定するので、類似度マップを作成する画像領域を絞ることができ、処理の効率化を図ることができる。
【００４４】
なお、上記実施形態は本発明の好適な一例であり、これに限定されない。
例えば、上記実施形態では、１つの形状について作成した類似度マップを用いて特徴量解析を行う例を説明したが、複数の異なる形状について類似度マップを作成することとしてもよい。複数の異なる形状は、何れも病変によく見られる形状とすることができる。例えば、間質性疾患であれば、候補検出部１６は円形、楕円形について類似度マップを作成し、それぞれの類似度マップを用いて上述したような特徴量を算出することができる。
【００４５】
また、複数の異なる形状は、病変によく見られる形状の他、正常組織構造によく見られる形状としてもよい。正常組織構造とは肺や心臓、血管等の病変が無い解剖学的構造物をいう。正常組織構造によく見られる形状とする場合の処理について、図８を参照して説明する。
図８において、医用画像から肺野領域、肋骨領域を抽出し、肺野領域であって肋骨領域を除く領域にＲＯＩを設定するまでの処理工程は、図２に示す処理と同じである。よって、図８では図２と同じ処理工程には同じステップ番号を付している。
【００４６】
ＲＯＩを設定後、図８に示すように候補検出部１６は病変対応の類似度マップを作成する（ステップＴ１１）。病変対応の類似度マップとは、病変によく見られる形状との類似度を算出して作成された類似度マップをいう。類似度マップの作成方法自体は図４を参照して説明した方法と同様である。そして、候補検出部１６は作成した類似度マップを用いて特徴量を算出する（ステップＴ２１）。特徴量を算出する処理は、図２に示すステップＳ５〜Ｓ７の処理と同じであり、類似度マップの特徴量と、孤立領域の特徴量とが算出される。
【００４７】
一方で、候補検出部１６は、正常組織構造対応の類似度マップを作成し（ステップＴ１２）、作成した類似度マップを用いて特徴量を算出する（ステップＴ２２）。正常組織構造対応の類似度マップとは、正常組織構造によく見られる形状との類似度を算出して作成された類似度マップをいう。類似度マップの作成方法自体は図４を参照して説明した方法と同様であり、類似度を算出する際の特定の形状を、正常組織構造によく見られる形状に設定すればよい。また、特徴量を算出する処理は、図２に示すステップＳ５〜Ｓ７の処理と同じであり、類似度マップの特徴量と、孤立領域の特徴量とが算出される。
【００４８】
候補検出部１６は、病変対応の類似度マップ、正常組織構造対応の類似度マップのそれぞれを用いて算出された特徴量を特徴量解析し、病変候補の検出を行う（ステップＳ８）。検出結果は制御部１１により表示部１３に表示される（ステップＳ９）。ＲＯＩに病変の画像が含まれている場合、病変によく見られる形状との類似度が大きくなるため、病変対応の類似度マップは全体的に類似度が大きい傾向となる。これに対し、正常組織構造によく見られる形状との類似度は小さくなるため、正常組織構造対応の類似度マップは全体的に類似度が小さい傾向となる。つまり、病変対応の類似度マップ、正常組織構造の類似度マップのそれぞれから算出される特徴量は、ＲＯＩに病変が含まれているか否かで一定の傾向を示すものと考えられる。
【００４９】
よって、病変によく見られる形状だけでなく、正常組織構造によく見られる形状も含めて、類似度マップを作成し、その類似度マップを用いて算出された特徴量を病変候補の検出に用いることにより、より多面的な検出を行うことができる。結果として、検出精度の向上が望める。
【００５０】
また、病変候補検出の一例として胸部を撮影したＸ線画像から間質性疾患を検出する例を挙げたが、乳房を撮影したＸ線画像から腫瘤や微小石灰化クラスタ等の病変の候補を検出する場合にも本発明を適用できる。また、Ｘ線画像だけでなく頭部を撮影したＭＲＡ（Magnetic Resonance Angiography）画像から動脈瘤等の病変の候補を検出する場合にも本発明を適用できる。
【００５１】
また、本発明に係るプログラムのコンピュータ読み取り可能な媒体としては、ＲＯＭ、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を通信回線を介して提供する媒体として、キャリアウエーブ(搬送波)も本発明に適用される。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】本実施の形態における医用画像処理装置の機能的構成を示す図である。
【図２】医用画像処理装置により実行される処理を示すフローチャートである。
【図３】ＲＯＩの設定例である。
【図４】類似度マップを作成する処理を示すフローチャートである。
【図５】類似度のヒストグラムの一例である。
【図６】識別番号が付された孤立領域の一例である。
【図７】間質性疾患の病変候補の検出結果の表示例である。
【図８】病変候補を検出する他の処理例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００５３】
１    医用画像処理装置
１１    制御部
１２    操作部
１３    表示部
１４    通信部
１５    記憶部
１６    候補検出部
【図１】
2011250811.tif 000005
【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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