(57)【要約】【課題】乳腺含有率を用いて異常陰影を検出する。【解決手段】放射線撮影装置２により取得された乳房画像Ｐに基づいて画素毎に乳腺含有率ｒ（ｘ，ｙ）が算出される。その後、各画素の乳腺含有率ｒ（ｘ，ｙ）を用いて乳房領域ＭＲの乳腺含有率の平均値ｒａｖｅが算出される。そして、乳腺含有率ｒ（ｘ，ｙ）と平均値ｒａｖｅと設定基準値Ｒｒｅｆとを用いて異常陰影を構成する異常画素ＡＰが検出される。【選択図】図１
2011194024.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
放射線撮影装置により放射線撮影された乳房画像から異常陰影を検出する異常陰影検出装置であって、
前記乳房画像の中から乳房領域を検出する領域検出手段と、
該領域検出手段により検出された前記乳房領域の各画素について乳腺含有率を算出する乳腺含有率算出手段と、
該乳腺含有率算出手段により算出された前記乳腺含有率を用いて前記画素毎に異常陰影であるか否かの判定を行う判定手段と
を備えたことを特徴とする異常陰影検出装置。
【請求項２】
前記判定手段が、
前記乳腺含有率算出手段により算出された前記乳腺含有率の平均値を算出する平均値算出手段と、
該平均値算出手段により算出された前記平均値と前記乳腺含有率と予め設定された設定基準値とを用いて異常陰影であるか否かを判断する異常判断手段と
を有するものであ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】
前記異常判断手段が、前記平均値と前記乳腺含有率との差分が前記設定基準値よりも大きい画素は異常画素であると判定するものであることを特徴とする請求項２記載の異常陰影検出装置。
【請求項４】
前記平均値算出手段が前記異常判断手段により正常であると判定された前記複数の画素の正常平均値を算出する機能を有し、
前記異常判断手段が、前記正常平均値と前記乳腺含有率と予め設定された設定基準値とを用いて、正常であると判定された前記複数の画素についてさらに前記異常陰影であるか否かを判定するものであることを特徴とする請求項２または３記載の異常陰影検出装置。
【請求項５】
前記平均値算出手段による前記正常平均値の算出および前記異常判断手段による判定が前記異常陰影であると判定される前記画素がなくなるまで繰り返し行われることを特徴とする請求項４記載の異常陰影検出装置。
【請求項６】
前記平均値算出手段が、前記乳腺分布マップに記憶された前記存在確率を重み付け係数として前記各画素の前記乳腺含有率の重み付け平均を算出するものであることを特徴とする請求項２から５のいずれか１項記載の異常陰影検出装置。
【請求項７】
前記乳腺含有率算出手段が、前記放射線が乳房を透過せず放射線検出器に直接照射された領域の画素値Ｉ０を取得するとともに、画素（ｘ，ｙ）において脂肪組織のみが放射線撮影された場合の画素値Ａ（ｘ，ｙ）を算出し、予め記憶された脂肪と乳腺との平均減弱係数の比率μに基づいて下記式（１）により前記各画素の画素値Ｉ（ｘ，ｙ）から前記乳腺含有率ｒ（ｘ，ｙ）を算出するものであることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項記載の異常陰影検出装置。
【数１】
2011194024.tif 000004
【請求項８】
前記異常であると判定された前記画素を除いた領域に基づいて画像処理条件の設定を行う処理条件設定手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１から７のいずれか１項記載の異常陰影検出装置。
【請求項９】
前記異常であると判定された前記画素の数に基づいて前記乳房画像を放射線撮影時の撮影の良否を判定する撮影良否判定手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１から８のいずれか１項記載の異常陰影検出装置。
【請求項１０】
放射線撮影装置により放射線撮影された乳房画像から異常陰影を検出する異常陰影検出方法であって、
前記乳房画像の中から乳房領域を検出し、
検出した前記乳房領域の各画素について乳腺含有率を算出し、
算出した前記乳腺含有率を用いて前記画素毎に異常陰影であるか否かの判定を行う
ことを特徴とする異常陰影検出方法。
【請求項１１】
コンピュータに、放射線撮影装置により放射線撮影された乳房画像から異常陰影を検出することを実行させるための異常陰影検出プログラムであって、
前記乳房画像の中から乳房領域を検出する手順と、
検出した前記乳房領域の各画素について乳腺含有率を算出する手順と、
算出した前記乳腺含有率を用いて前記画素毎に異常陰影であるか否かの判定を行う手順と
を実行させるための異常陰影検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、乳房画像に基づいて乳房領域内の異常領域を自動的に検出する異常陰影検出装置および方法ならびにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、マンモグラフィ装置により放射線撮影された乳房画像に基づいて乳ガンや乳腺症等の診断が行われている。また、近年、乳房画像を自動的に解析し、異常陰影の判断を支援するためのコンピュータ支援画像診断システム（CAD: Computer Aided Diagnosis）が開発されている。たとえば乳房領域の濃度に基づいて異常陰影の候補を検出し、あるいは異常陰影の形状的特徴に基づいて自動的に異常陰影を検出する方法が知られている。
【０００３】
さらに、マンモグラフィ装置により撮影された乳房画像について乳腺の含有量（含有率）を算出することが提案されている。そして、算出した乳腺含有量に基づいて放射線撮影条件の変更、画像処理条件の設定、画質のチェック、乳房の種類の判別等の様々な処理を行うことが提案されている（たとえば特許文献１、２参照）。また、近年では、乳房画像の各画素毎に乳腺含有率を算出することも提案されている（たとえば非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−６５８５５号公報
【特許文献２】特開２００１−２３８８６８号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】天野 貴司, 浮田 智子, 原内 一: デジタル乳房画像を用いた乳腺線量の計測 , 医用画像情報学会雑誌, Vol. 24 No. 1, 6-12, 2007 .
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、従来、各画素毎に算出した乳腺含有率から異常陰影を検出するということは考えられておらず、上述のように乳腺含有率の算出と異常陰影の検出は別々に行われている。異常陰影を検出するために画素値を用いる方法では、乳房の厚みや撮影条件等の影響を受け、精度良く異常陰影を検出できないことがある。したがって、異常陰影の検出には厚みや撮影条件に依存しない値を用いることが望ましい。
【０００７】
そこで、本発明は、厚みや撮影条件に依存しない乳腺含有率を用いて異常陰影を検出する異常陰影検出装置および方法ならびに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】
【０００８】
本発明の異常陰影検出装置は、放射線撮影装置により放射線撮影された乳房画像から異常陰影を検出する異常陰影検出装置であって、乳房画像の中から乳房領域を検出する領域検出手段と、領域検出手段により抽出された乳房領域の各画素について乳腺含有率を算出する乳腺含有率算出手段と、乳腺含有率算出手段により算出された乳腺含有率を用いて画素毎に異常陰影であるか否かの判定を行う判定手段とを備えたことを特徴とするものである。
【０００９】
本発明の異常陰影検出方法は、放射線撮影装置により放射線撮影された乳房画像から異常陰影を検出する異常陰影検出方法であって、乳房画像の中から乳房領域を検出し、検出した乳房領域の各画素について乳腺含有率を算出し、算出した乳腺含有率を用いて画素毎に異常陰影であるか否かの判定を行うことを特徴とするものである。
【００１０】
本発明の異常陰影検出プログラムは、コンピュータに、放射線撮影装置により放射線撮影された乳房画像から異常陰影を検出することを実行させるための異常陰影検出プログラムであって、乳房画像の中から乳房領域を検出する手順と、検出した乳房領域の各画素について乳腺含有率を算出する手順と、算出した乳腺含有率を用いて画素毎に異常陰影であるか否かの判定を行う手順とを実行させることを特徴とするものである。
【００１１】
ここで、異常陰影とは、腫瘤や石灰化等の異常を生じている可能性のある陰影を意味し、異常画素とは異常陰影を構成する画素を意味する。
【００１２】
なお、判定手段は、乳腺含有率に基づいて異常であるか否かを判定するものであればよく、たとえば乳腺含有率算出手段により算出された乳腺含有率の平均値を算出する平均値算出手段と、平均値算出手段により算出された平均値と乳腺含有率と予め設定された設定基準値とを用いて異常陰影であるか否かを判断する異常判断手段とを有するものであってもよい。特に、異常判断手段は、乳腺含有率と平均値との差分が設定基準値よりも大きい画素は異常画素であると判定するものであってもよい。
【００１３】
さらに、平均値算出手段が異常判断手段により正常であると判定された複数の画素の正常平均値を算出する機能を有し、異常判断手段が正常平均値と乳腺含有率と予め設定された設定基準値とを用いてさらに異常陰影か否かを判断する機能を有していてもよい。この平均値算出手段および異常判断手段は、異常陰影であると判定される画素がなくなるまで繰り返し行うようにしてもよい。
【００１４】
また、乳腺含有率算出手段は、乳腺含有率を算出するものであればその手法を問わず、たとえば画素値毎の乳腺含有率を予め有しており、画素値に基づいて乳腺含有率を算出するようにしてもよい。あるいは、乳腺含有率算出手段は、乳房画像のうち放射線が乳房を透過せず放射線検出器に直接照射された領域の画素値Ｉ０と、予め設定された乳腺と脂肪との平均減弱係数比μを用いて脂肪組織のみが放射線撮影された場合の脂肪画素値Ａ（ｘ，ｙ）とを取得し、式（１）を用いて各画素の画素値Ｉ（ｘ，ｙ）に基づき乳腺含有率ｒ（ｘ，ｙ）を算出するものであってもよい。
【００１５】
また、異常陰影検出装置は、検出した異常画素に基づいて画像処理条件を設定する画像処理条件設定手段や、放射線撮影時の撮影の良否を判定する撮影良否判定手段をさらに備えたものであってもよい。
【発明の効果】
【００１６】
本発明の異常陰影検出装置および方法によれば、放射線撮影装置により放射線撮影された乳房画像から異常陰影を検出する際に、乳房画像の中から乳房領域を検出し、検出した乳房領域の各画素について乳腺含有率を算出し、算出した乳腺含有率を用いて画素毎に異常陰影であるか否かの判定を行うことにより、乳腺含有率を用いることによって異常陰影を検出することができるという新たな知見に基づき、従来のように画素値等に基づいた検出を行う場合に比べて検出精度を高めることができるとともに、フィルタリング処理に基づいて検出する場合に比べて高速で効率的に異常陰影を検出することができる。
【００１７】
なお、判定手段が、乳腺含有率算出手段により算出された乳腺含有率の平均値を算出する平均値算出手段と、平均値と乳腺含有率との差分を予め設定された設定基準値と比較することにより異常陰影であるか否かを判断する異常判断手段とを有するものであるとき、乳腺含有率から精度良く異常陰影を検出することができる。
【００１８】
また、平均値算出手段が異常判断手段により正常であると判定された複数の画素の正常平均値を算出する機能を有し、異常判断手段が、正常平均値と乳腺含有率と予め設定された設定基準値とを用いて正常であると判定された複数の画素からさらに異常陰影であるか否かを判定するものであれば、異常陰影を構成する異常画素をもれなく検出することができるため、さらに精度良く異常陰影を検出することができる。
【００１９】
さらに、平均値算出手段による正常平均値の算出および異常判断手段による判定が異常陰影であると判定される画素がなくなるまで繰り返し行われるものであるとき、異常陰影を構成する異常画素をもれなく検出することができるため、さらに精度良く異常陰影を検出することができる。
【００２０】
また、乳腺含有率算出手段が、放射線が乳房を透過せず放射線検出器に直接照射された領域の画素値Ｉ０を取得するとともに、画素（ｘ，ｙ）において脂肪組織のみが放射線撮影された場合の画素値Ａ（ｘ，ｙ）を算出し、予め記憶された脂肪と乳腺との平均減弱係数の比率に基づいて式（１）により各画素の画素値Ｉ（ｘ，ｙ）から乳腺含有率ｒ（ｘ，ｙ）を算出するものであるとき、乳房画像から精度良く乳腺含有率を検出することができる。
【００２１】
さらに、平均値算出手段が、乳腺分布マップに記憶された乳腺の存在確率を重み付け係数として各画素の乳腺含有率の重み付け平均を算出するものであれば、異常陰影の検出精度を高めることができる。
【００２２】
また、異常であると判定された画素を除いた領域に基づいて画像処理条件の設定を行う処理条件設定手段をさらに備えたものであるとき、異常陰影の影響を受けずに最適な画像処理条件を設定することができる。
【００２３】
さらに、異常であると判定された画素の数に基づいて放射線撮影時の撮影の良否を判定する撮影良否判定手段をさらに備えたものであれば、簡便に精度良く撮影失敗の可能性を判断することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明の異常陰影検出装置の好ましい実施形態を示すブロック図
【図２】乳房画像を検出する放射線検出装置の一例を示す模式図
【図３】マンモグラフィ装置により取得される放射線画像の一例を示す模式図
【図４】図１の平均値算出手段において平均値を算出する際に使用される乳腺分布マップの一例を示す模式図
【図５】乳房領域の位置に対する脂肪組織の画素値の関係の一例を示すグラフ
【図６Ａ】異常陰影が存在しない乳房画像から算出された乳腺含有率のヒストグラムの一例を示すグラフ
【図６Ｂ】異常陰影が存在しない別の乳房画像から算出された乳腺含有率のヒストグラムの一例を示すグラフ
【図７Ａ】異常陰影が存在する乳房画像から算出された乳腺含有率のヒストグラムの一例を示すグラフ
【図７Ｂ】異常陰影が存在する別の乳房画像から算出された乳腺含有率のヒストグラムの一例を示すグラフ
【図８】複数の乳房画像における乳腺平均値に対する正常画素および異常画素の乳腺含有率の一例を示すグラフ
【図９】本発明の異常陰影検出方法の好ましい実施形態を示すフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。図１は本発明の異常陰影検出装置１の一例を示すブロック図である。なお、図１の異常陰影検出装置１の構成は、補助記憶装置に読み込まれた異常陰影検出プログラムをコンピュータ（たとえばパーソナルコンピュータ等）上で実行することにより実現される。また、この異常陰影検出プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の情報記憶媒体に記憶され、もしくはインターネット等のネットワークを介して配布され、コンピュータにインストールされることになる。
【００２６】
異常陰影検出装置１は、放射線撮影装置２（マンモグラフィ装置）により放射線撮影された乳房画像から異常陰影を検出するものである。ここで、図２は放射線撮影装置２の一例を示す模式図である。図２において、放射線撮影装置２は放射線源２ａと放射線検出器２ｂとを有しており、放射線源２ａと放射線検出器２ｂとの間に押圧板２ｃに押圧された乳房が配置される。そして、放射線源２ａから乳房に放射線が照射され、乳房を透過した放射線が放射線検出器２ｂにより検出される。すると、図３に示すような乳房が映し出された乳房画像（マンモ画像）Ｐが検出される。
【００２７】
図１の異常陰影検出装置１は領域検出手段１０、乳腺含有率算出手段２０、判定手段３０を備えている。領域検出手段１０は、乳房画像Ｐから乳房が映し出された乳房領域ＭＲおよび放射線が放射線検出器２ｂに直接照射された素抜け領域ＢＲを検出するものである。なお、乳房領域ＭＲの検出手法として種々の公知技術を用いることができる。さらに、領域検出手段１０は乳房画像Ｐの中から大胸筋領域を検出する機能を有している。たとえば領域検出手段１０は、大胸筋領域と脂肪領域との境界は比較的エッジがはっきりしていることを利用し、乳房の境界線から胸壁側に向けて微分オペレータによる走査を行い、大きな微分値をもつ点を大胸筋領域の境界点Ａ、Ｂとして抽出する（図４参照）。そして、領域検出手段１０は抽出された境界点を結ぶ曲線を算出し、曲線に対して胸壁側（素抜け領域と反対側）を大胸筋領域ＰＲ４として検出する。
【００２８】
乳腺含有率算出手段２０は、乳房画像Ｐから各画素毎に乳腺含有率ｒ（ｘ，ｙ）を算出するものである。乳腺含有率ｒ（ｘ，ｙ）とは、各画素領域に占める乳腺組織の重量比を意味する。すなわち、乳腺含有率は放射線の照射方向である乳房の厚み方向における乳腺の含有率を示すものであって、乳腺がなく脂肪のみからなる場合には乳腺含有率ｒ（ｘ，ｙ）が０になり、乳腺密度が高くなるほど乳腺含有率ｒ（ｘ，ｙ）が大きくなる。
【００２９】
乳腺含有率算出手段２０は、下記式（１）を用いて乳腺含有率ｒ（ｘ，ｙ）を算出する。なお、詳細は特願２０１０−１０２３９号に記載されている。
【数１】
2011194024.tif 000003
式（１）において、Ｉ０は素抜け領域の画素値、Ａ（ｘ，ｙ）は脂肪画素値、Ｉ（ｘ，ｙ）は乳腺含有率ｒ（ｘ，ｙ）を算出する画素の画素値、μは乳腺と脂肪との平均減弱係数比（乳腺の平均減弱係数／脂肪の平均減弱係数）を示す。なお、平均減弱係数比μとしてたとえば所定値（＝１．７７８）が予め記憶されている。
【００３０】
このうち、脂肪画素値Ａ（ｘ，ｙ）は、たとえば特開２００５−６５８５５号公報や特願２０１０−１０２３９号等に記載された技術を用いて算出される。つまり、脂肪組織を撮影した際の画素値はその厚さに応じて異なるものとなる。一方、乳房を撮影する際には乳房を均一の厚さにすることはできず、押圧された乳房の輪郭線から法線方向に向かって徐々に厚みが増加するような厚み分布を有する。したがって、たとえば脂肪組織のみが映し出されている画素であっても境界線付近と胸壁近傍とでは異なる画素値になる。そこで、乳腺含有率算出手段２０は、乳房領域ＭＲの各位置において脂肪組織のみが放射線撮影された際に出力されると推定される脂肪画素値Ａ（ｘ，ｙ）を算出する。
【００３１】
具体的には、最初に胸壁側にある大胸筋とその周辺領域の脂肪領域の画素値とから乳腺と脂肪領域とを分離するためのしきい値が算出される。次に、しきい値を用いて乳腺領域と脂肪領域とが分離され、分離された脂肪領域のうち複数の境界線からの距離が異なる複数の画素値がサンプリングされる。そして、図５に示すように、境界線からの法線方向の距離と脂肪画素値Ａ（ｘ，ｙ）との関係式が曲線近似により算出される。そして、式（１）により各画素（ｘ，ｙ）の乳腺含有率ｒ（ｘ，ｙ）を算出する際、各画素（ｘ，ｙ）の位置にあった脂肪画素値Ａ（ｘ，ｙ）が用いられる。
【００３２】
なお、乳腺含有率算出手段２０が乳房画像から乳腺含有率ｒ（ｘ，ｙ）を算出する場合について例示しているが、たとえば非特許文献１に示すような公知の方法により乳腺含有率ｒ（ｘ，ｙ）を算出してもよい。すなわち、各乳腺含有率に対応した実験用ファントムを事前に放射線撮影し、画素値と乳腺含有率ｒ（ｘ，ｙ）との関係を示すＬＵＴ（ルックアップテーブル）を予め記憶しておく。そして乳腺含有率算出手段２０はＬＵＴを参照して乳腺含有率ｒ（ｘ，ｙ）を算出するようにしてもよい。あるいは、撮影条件（管電圧、フィルタの種類、乳房厚等）毎にそれぞれ画素値と乳腺含有率（ｘ，ｙ）との関係を示すＬＵＴを予め用意しておいてもよい。
【００３３】
図１の判定手段３０は、乳房領域ＭＲ内の各画素について異常陰影が映し出された異常画素ＡＰであるか正常画素ＮＰであるかを判定するものであって、平均値算出手段３１、異常判断手段３２を備えている。平均値算出手段３１は、乳房領域ＭＲ内における平均値ｒａｖｅを算出するものであって、特に図４に示すような乳腺分布マップＰＭを用いて画素の位置に応じて重み付け平均を行う機能を有している。この乳腺分布マップＰＭは乳房領域ＭＲの各位置毎に乳腺が存在する確率が記憶されたものであって、その作成方法については特開２００５−６５８５５号公報等の公知の技術を用いることができる。たとえば乳腺分布マップＰＭとして、乳腺の存在確率が大きい領域ＰＲ１、乳腺の存在確率が比較的大きいＰＲ２、乳腺の存在確率が小さいＰＲ３、大胸筋領域ＰＲ４毎に存在確率が記憶されている。なお、平均値ｒａｖｅを算出する際には大胸筋領域ＰＲ４は算出対象から除いておくことが好ましい（存在確率＝０）。
【００３４】
異常判断手段３２は、平均値算出手段３１により算出された平均値ｒａｖｅと予め設定された設定基準値Ｒｒｅｆと画素毎の乳腺含有率ｒ（ｘ，ｙ）とを用いて各画素について異常陰影であるか否かの判定を行うものである。具体的には、判定手段は、乳腺含有率ｒ（ｘ，ｙ）と平均値ｒａｖｅとの差分が設定基準値Ｒｒｅｆよりも大きい場合には異常であると判定し（｜ｒ（ｘ，ｙ）−ｒａｖｅ｜＞Ｒｒｅｆ）、小さい場合には正常であると判定する（｜ｒ（ｘ，ｙ）−ｒａｖｅ｜≦Ｒｒｅｆ）。
【００３５】
なお、画素（ｘ，ｙ）毎に差分を算出する場合について例示しているが、設定基準値Ｒｒｅｆに平均値ｒａｖｅを加算したものと乳腺含有率ｒ（ｘ，ｙ）とを比較することにより異常であるか否かを判定するようにしてもよい（ｒ（ｘ，ｙ）＞Ｒｒｅｆ＋ｒａｖｅ）。
【００３６】
上述のように、乳腺含有率ｒ（ｘ，ｙ）から異常陰影を検出することができるのは下記の理由による。まず、異常な組織は正常な組織に比べて明らかに画素値Ｉ（ｘ，ｙ）が小さくなり白く映る。したがって、式（１）に示すように、画素値Ｉ（ｘ，ｙ）が小さければ乳腺含有率ｒ（ｘ，ｙ）は大きくなるため、結果として異常陰影は乳腺含有率ｒ（ｘ，ｙ）が大きな値になる。
【００３７】
図６Ａ及び図６Ｂは異常陰影が存在しない乳房画像Ｐにおける乳腺含有率ｒ（ｘ，ｙ）のヒストグラムの一例を示すグラフであり、図７Ａ及び図７Ｂは異常陰影が存在する乳房画像Ｐの乳腺含有率ｒ（ｘ，ｙ）のヒストグラムの一例を示すグラフである。図６および図７から明らかなように異常領域が存在する乳房画像の方がヒストグラムの裾が長く形成される。したがって、図７の裾の広がりを構成する画素を異常陰影であると判定できるようにすればよい。
【００３８】
一方、図８は乳腺含有率の平均値に対する差分値の関係を複数の乳房画像Ｐ（たとえば５７枚分）を用いてプロットしたグラフである。図８において、横軸は各乳房画像Ｐにおける乳腺含有率の平均値ｒａｖｅを示し、縦軸は乳腺含有率ｒ（ｘ，ｙ）と平均値ｒａｖｅとの差分（｜ｒ（ｘ，ｙ）−平均値ｒａｖｅ｜）を示している。また、図８中の正常領域および異常陰影の判定は予め医師の判断によって行われたものである。
【００３９】
図８に示すように、複数の乳房画像Ｐにおける乳房の個体差（主として乳腺の量）にかかわらず、所定のしきい値Ｒｒｅｆを用いて乳腺含有率ｒ（ｘ，ｙ）から正常領域と異常陰影とをほぼ分離できることがわかる。そこで、判定手段３０は所定のしきい値Ｒｒｅｆ（たとえば０．２５）を利用して異常陰影であるか否かを判定する。このように乳腺含有率ｒ（ｘ，ｙ）から異常陰影を検出することにより、従来のように、アイリスフィルタ等を用いた異常陰影の検出に比べて高速かつ効率的に異常陰影を検出することができる。
【００４０】
さらに、判定手段３０は異常陰影であるか否かの判定を繰り返し行う機能を有している。具体的には、平均値算出手段３１は、異常判断手段３２により異常ではないと判定された複数の正常画素ＮＰに対しさらに乳腺含有率ｒ（ｘ，ｙ）の正常平均値ｎｒａｖｅを算出する。そして、異常判断手段３２は、正常であると判定された画素の乳腺含有率ｒ（ｘ，ｙ）、正常平均値ｎｒａｖｅおよび設定基準値Ｒｒｅｆを用いて正常画素ＮＰの中からさらに異常画素ＡＰの判定を行う。判定手段３０は繰り返し判定を所定回数（たとえば２回）繰り返すようにしてもよいし、異常であると判定される画素がなくなるまで繰り返すようにしてもよい。これにより、判定手段３０における判定精度を向上させることができる。なお、繰り返し判定を行う際の設定基準値Ｒｒｅｆは同一の値（たとえば０．２５）を用いてもよいし、異なる値を用いてもよい。
【００４１】
上述した異常陰影の検出結果は後段の種々の処理に用いることができる。たとえば異常陰影検出装置１は、検出した異常陰影を除去した正常な画素領域に対し、画像処理パラメータの設定を行う画像処理条件設定手段４１を備えたものであってもよい。たとえば正常画素にのみ乳腺画素値の算出および乳腺コントラスト値の算出を行い、階調処理パラメータを設定するようにしてもよい。あるいは、処理条件設定手段４１は、異常画素と正常画素とにおいてそれぞれ異なる画像処理条件で画像処理を行うようにしてもよい。
【００４２】
さらに、異常陰影検出装置１は、ポジショニングの失敗（極端な乳房の圧迫不足、乳腺の進展不足）を判断する撮影良否判定手段４２を備えていてもよい。たとえば撮影良否判定手段４２は、指標値＝異常判定された画素数／乳房領域の画素数を算出し、指標値が０．２以上の場合、つまり２０％以上の画素数が異常領域と判断された場合にはポジショニング不適の可能性があるとして操作端末のモニタ上に警告表示を行うようにしてもよい。
【００４３】
図９は本発明の異常陰影検出方法の好ましい実施形態を示すフローチャートであり、図９を参照して異常陰影検出方法について説明する。まず、放射線撮影装置２により取得された乳房画像Ｐに基づいて画素毎に乳腺含有率ｒ（ｘ，ｙ）が算出される（ステップＳＴ１）。その後、平均値算出手段３１において、算出された各画素の乳腺含有率ｒ（ｘ，ｙ）を用いて乳房領域ＭＲにおける乳腺含有率ｒ（ｘ，ｙ）の平均値ｒａｖｅが算出される（ステップＳＴ２）。そして、異常判断手段３２により、乳腺含有率ｒ（ｘ，ｙ）と平均値ｒａｖｅと設定基準値Ｒｒｅｆとを用いて正常画素ＮＰと異常画素ＡＰとが検出される（ステップＳＴ３）。さらに、正常画素ＮＰの乳腺含有率の正常平均値ｒａｖｅが算出され（ステップＳＴ４）、正常画素ＮＰの中からさらに正常画素ＮＰと異常画素ＡＰとが判定される（ステップＳＴ５）。異常画素ＡＰが検出されなくなるまで正常平均値ｎｒ（ｘ，ｙ）の生成および正常画素ＮＰ・異常画素ＡＰの判定行われる（ステップＳＴ４−ステップＳＴ６）。
【００４４】
上記実施の形態によれば、放射線撮影装置２により放射線撮影された乳房画像から異常陰影を検出する際に、乳房画像Ｐの中から乳房領域ＭＲを検出し、検出した乳房領域ＭＲの各画素について乳腺含有率ｒ（ｘ，ｙ）を算出し、算出した乳腺含有率ｒ（ｘ，ｙ）を用いて画素毎に異常陰影であるか否かの判定を行うことにより、乳腺含有率ｒ（ｘ，ｙ）を用いることによって異常陰影を検出することができるという新たな知見に基づき、従来のように画素値等に基づいた検出を行う場合に比べて検出精度を高めることができるとともに、フィルタリング処理に基づいて検出する場合に比べて高速で効率的に異常陰影を検出することができる。
【００４５】
なお、判定手段３０が、乳腺含有率算出手段２０により算出された乳腺含有率ｒ（ｘ，ｙ）の平均値ｒａｖｅを算出する平均値算出手段３１と、平均値ｒａｖｅと乳腺含有率ｒ（ｘ，ｙ）と予め設定された設定基準値Ｒｒｅｆとを用いて異常陰影であるか否かを判断する異常判断手段３２とを有するものであるとき、乳腺含有率ｒ（ｘ，ｙ）から精度良く異常陰影を検出することができる。
【００４６】
また、平均値算出手段３１が異常判断手段３２により正常であると判定された複数の画素の正常平均値ｎｒａｖｅを算出する機能を有し、異常判断手段３２が正常平均値ｎｒａｖｅと乳腺含有率ｒ（ｘ，ｙ）と予め設定された設定基準値Ｒｒｅｆとを用いて、正常であると判定された複数の画素からさらに異常陰影であるか否かを判定するものであれば、異常陰影を構成する異常画素ＡＰをもれなく検出することができるため、さらに精度良く異常陰影を検出することができる。
【００４７】
さらに、平均値算出手段３１による正常平均値ｎｒａｖｅの算出および異常判断手段３２による判定が異常陰影であると判定される画素がなくなるまで繰り返し行われるものであるとき、異常陰影を構成する異常画素をもれなく検出することができるため、さらに精度良く異常陰影を検出することができる。
【００４８】
また、乳腺含有率算出手段２０が、放射線が乳房を透過せず放射線検出器２ｂに直接照射された領域の画素値Ｉ０を取得するとともに、画素（ｘ，ｙ）において脂肪組織のみが放射線撮影された場合の画素値Ａ（ｘ，ｙ）を算出し、予め記憶された脂肪と乳腺との平均減弱係数の比率μに基づいて式（１）により各画素の画素値Ｉ（ｘ，ｙ）から乳腺含有率ｒ（ｘ，ｙ）を算出するものであるとき、乳房画像Ｐから精度良く乳腺含有率を検出することができる。
【００４９】
さらに、平均値算出手段３１が、乳腺分布マップＰＭに記憶された乳腺の存在確率を重み付け係数として各画素の乳腺含有率の重み付け平均を算出するものであれば、異常陰影の検出精度を高めることができる。
【００５０】
本発明の実施形態は上記実施形態に限定されない。たとえば、図１の判定手段３０は平均値を用いて異常陰影を判定する場合について例示しているが、図６および図７に示すように異常陰影が存在する場合と存在しない場合とではヒストグラム形状が明らかに異なるため、ヒストグラムにおけるピーク値からの距離や分散もしくは累積ヒストグラム等に基づいて判定を行ってもよい。
【符号の説明】
【００５１】
１     異常陰影検出装置
２     放射線撮影装置
１０   領域検出手段
２０   乳腺含有率算出手段
３０   判定手段
３１   平均値算出手段
３２   異常判断手段
４１   画像処理条件設定手段
５２   撮影良否判定手段
Ａ     脂肪画素値
ＡＰ   異常画素
ＭＲ   乳房領域
ＮＰ   正常画素
Ｐ     乳房画像
ＰＭ   乳腺分布マップ
ｒ（ｘ，ｙ）   乳腺含有率
ｒａｖｅ  平均値
ｎｒａｖｅ        正常平均値
Ｒｒｅｆ  設定基準値
【図１】
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【図２】
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【図４】
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【図５】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８】
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【図９】
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【図３】
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