(57)【要約】本発明は、マンモグラフィ画像データに対して、高周波と低周波の中間の帯域成分を相対的に増幅させるフィルタ、および／または、所定の方位性のある成分を増減させるフィルタを用いて画像処理を行うことにより、乳癌による構築の乱れを強調した処理画像データを生成する。また、本発明の印刷媒体またはコンピュータ読取可能な記録媒体は、乳癌診断を支援するための処理画像が印刷ないし記録されており、処理画像は、マンモグラフィ原画像における高周波と低周波の中間の帯域成分が相対的に増幅されていること、および／または、マンモグラフィ原画像における所定の方位性のある成分が増減されていることを特徴とする。
2014119800.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
乳癌診断を支援するための画像処理用ディジタルフィルタであって、
マンモグラフィ画像データに対して、高周波と低周波の中間の帯域成分を相対的に増幅させる画像処理、および／または、所定の方位性のある成分を増減させる画像処理を行うことにより、乳癌による構築の乱れを強調した処理画像データを生成する画像処理手段、
を備えたことを特徴とする、画像処理用ディジタルフィルタ。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理用ディジタルフィルタにおいて、
上記画像処理手段は、
方位性のない近似フィルタ、および、各方位性をもった複数の詳細フィルタの集合である、方位選択性ウェーブレット・フレームまたは方位選択性フィルタ・バンクによる多重解像度分解を画像データに対して行い、サブバンド信号を取得する分解手段と、
上記分解手段により取得された上記サブバンド信号を足し合わせることにより画像を再構成して、再構成画像データを取得する再構成手段と、
を備え、
上記再構成手段は、
上記複数の上記フィルタのうち、低周波側および高周波側の上記フィルタに対応する上記サブバンド信号を減衰させることにより、および／または、比較的低周波側、比較的高周波側など中域側の上記フィルタに対応するサブバンド信号を増幅させることにより、上記処理画像データとしての上記再構成画像データを取得すること
を特徴とする画像処理用ディジタルフィルタ。
【請求項３】
請求項２に記載の画像処理用ディジタルフィルタにおいて、
上記フィルタの周波数特性は、
上記方位選択性ウェーブレット・フレームまたは上記方位選択性フィルタ・バンクの各レベルでの方位に基づく所定のフィルタ配置における位置、および／または、上記多重解像度分解におけるレベルにより指定されること
を特徴とする画像処理用ディジタルフィルタ。
【請求項４】
請求項２または３に記載の画像処理用ディジタルフィルタにおいて、
上記再構成手段は、
上記多重解像度分解における所定レベルで上記近似フィルタに対応する上記サブバンド信号を相対的に減衰させ、上記複数の上記詳細フィルタのうち、高周波側の上記詳細フィルタに対応する上記サブバンド信号を減衰させること
を特徴とする画像処理用ディジタルフィルタ。
【請求項５】
請求項２乃至４のいずれか一つに記載の画像処理用ディジタルフィルタにおいて、
上記分解手段は、
上記方位選択性ウェーブレット・フレームまたは上記方位選択性フィルタ・バンクの分解フェーズ、および／または、合成フェーズにおけるフィルタに重み付けすることにより、対応する上記サブバンド信号を減衰または増幅させること
を特徴とする画像処理用ディジタルフィルタ。
【請求項６】
請求項２乃至５のいずれか一つに記載の画像処理用ディジタルフィルタにおいて、
上記再構成手段は、
上記方位選択性ウェーブレット・フレームまたは上記方位選択性フィルタ・バンクの各フィルタに対する周波数応答関数に重み付けをして、それらを所定の方法で乗算、加算し、そこからフィルタ係数を導き出し、上記フィルタ係数からなるフィルタによる上記画像データに対するフィルタリングにより、上記再構成画像データを取得すること
を特徴とする画像処理用ディジタルフィルタ。
【請求項７】
請求項２乃至６のいずれか一つに記載の画像処理用ディジタルフィルタにおいて、
上記分解手段および上記再構成手段は、
上記画像データと同じ画素数の単位インパルス信号に対して予め取得された単位インパルス応答を用いて、上記画像データに対して上記単位インパルス応答を用いた循環畳み込み積を求めることにより、上記再構成画像データを取得すること
を特徴とする画像処理用ディジタルフィルタ。
【請求項８】
請求項２乃至７のいずれか一つに記載の画像処理用ディジタルフィルタにおいて、
上記方位選択性ウェーブレット・フレームまたは上記方位選択性フィルタ・バンクは、
次数を有する広義かざぐるまフレームレットであること
を特徴とする画像処理用ディジタルフィルタ。
【請求項９】
乳癌診断を支援するためにマンモグラフィ画像における構築の乱れを強調する画像処理用ディジタルフィルタであって、
方位性のない近似フィルタ、および、各方位性をもった複数の詳細フィルタの集合である、方位選択性ウェーブレット・フレームまたは方位選択性フィルタ・バンクによる多重解像度分解を画像データと同じ画素数の単位インパルス信号に対して行い、サブバンド信号を取得し、取得した上記サブバンド信号を足し合わせることにより画像を再構成する際に、高周波と低周波の中間の帯域成分が相対的に増幅されるように、ならびに／または、所定の方位性のある成分が増減されるように、上記複数の上記フィルタのうち、低周波側および高周波側の上記フィルタに対応する上記サブバンド信号を減衰させることにより、および／もしくは、比較的低周波側、比較的高周波側など中域側の上記フィルタに対応するサブバンド信号を増幅させることにより、ならびに／または、上記所定の方位性を有する上記フィルタに対応するサブバンド信号を増減させることにより、得られる上記単位インパルス信号の単位インパルス応答であることを特徴とする画像処理用ディジタルフィルタ。
【請求項１０】
乳癌診断を支援するためにマンモグラフィ画像における構築の乱れを強調する画像処理用ディジタルフィルタであって、
方位性のない近似フィルタ、および、各方位性をもった複数の詳細フィルタの集合である、方位選択性ウェーブレット・フレームまたは方位選択性フィルタ・バンクの各フィルタに対する周波数応答関数において、高周波と低周波の中間の帯域成分が相対的に増幅されるように、および／または、所定の方位性のある成分が増減されるように、所定の重みを付けて、それらを所定の方法で乗算、加算してフィルタ係数を計算することにより作成される画像処理用ディジタルフィルタであって、
上記所定の重みは、
上記複数の上記フィルタのうち、低周波側および高周波側の上記フィルタに対応する上記サブバンド信号を減衰させる重み、および／もしくは、比較的低周波側、比較的高周波側など中域側の上記フィルタに対応するサブバンド信号を増幅させる重み、ならびに／または、上記所定の方位性を有する上記フィルタに対応するサブバンド信号を増減させる重みであることを特徴とする画像処理用ディジタルフィルタ。
【請求項１１】
乳癌診断を支援するための、記憶部と制御部を少なくとも備えた画像処理装置において、
上記記憶部は、
高周波と低周波の中間の帯域成分を相対的に増幅させるフィルタ、および／または、所定の方位性のある成分を増減させるフィルタを記憶するフィルタ記憶手段と、
マンモグラフィ画像の画像データを記憶する画像データ記憶手段と、
を備え、
上記制御部は、
上記画像データに対して、上記フィルタを用いて画像処理を行うことにより、乳癌による構築の乱れを強調した処理画像データを生成する画像処理手段、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１２】
乳癌診断を支援するための処理画像が印刷された印刷媒体であって、
上記処理画像は、
マンモグラフィ原画像における高周波と低周波の中間の帯域成分が相対的に増幅されていること、および／または、
上記マンモグラフィ原画像における所定の方位性のある成分が増減されていること、
を特徴とする印刷媒体。
【請求項１３】
乳癌診断を支援するための処理画像を表示するための画像データを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
上記処理画像は、
マンモグラフィ原画像における高周波と低周波の中間の帯域成分が相対的に増幅されていること、および／または、
上記マンモグラフィ原画像における所定の方位性のある成分が増減されていること、
を特徴とする画像データを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１４】
記憶部と制御部を少なくとも備えたコンピュータにおいて実行される、乳癌診断を支援するための画像処理方法であって、
上記記憶部は、
高周波と低周波の中間の帯域成分を相対的に増幅させるフィルタ、および／または、所定の方位性のある成分を増減させるフィルタを記憶するフィルタ記憶手段と、
マンモグラフィ画像の画像データを記憶する画像データ記憶手段と、
を備え、
上記制御部において実行される、
上記画像データに対して、上記フィルタを用いて画像処理を行うことにより、乳癌による構築の乱れを強調した処理画像データを生成する画像処理ステップ、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１５】
記憶部と制御部を少なくとも備えたコンピュータに実行させるための、乳癌診断支援用のプログラムであって、
上記記憶部は、
高周波と低周波の中間の帯域成分を相対的に増幅させるフィルタ、および／または、所定の方位性のある成分を増減させるフィルタを記憶するフィルタ記憶手段と、
マンモグラフィ画像の画像データを記憶する画像データ記憶手段と、
を備え、
上記制御部において、
上記画像データに対して、上記フィルタを用いて画像処理を行うことにより、乳癌による構築の乱れを強調した処理画像データを生成する画像処理ステップ、
を実行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、乳癌診断を支援するための、画像処理用ディジタルフィルタ、画像処理装置、印刷媒体、記録媒体、画像処理方法、および、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
乳癌の早期診断と治療に、医療上および社会上の、大きな関心が集まっている。特に、マンモグラフィによる乳癌検診が乳癌患者の予後を向上させることが大規模医療試験によって明らかにされ、同検診が世界的に推進されている。【０００３】
マンモグラフィ乳癌検診においては、そのモダリティー（医用画像機器）自体の発展もさることながら、「読影」と呼ばれる画像評価の過程が重要である。画像評価は一定のトレーニングを受けた読影医師によって行われ、マンモグラフィ乳癌検診の質を保つために精度管理中央委員会が設けられ、認定読影医師の診断能を一定レベル以上に保つための精度管理が行われている。マンモグラフィ読影に際しては、大きく３つの項目が評価される。ひとつは乳腺内に生じる“腫瘤”の形態であり、もうひとつは腫瘤に随伴して特徴的な分布と形態を示す“石灰化”の分布と形状であり、最後に“その他の所見”として、非対称性陰影や乳癌腫瘍が周囲へと発育・浸潤を示すことによって周囲構造の形態にひずみが生じる“構築の乱れ”（ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ）が挙げられる。【０００４】
ここで、従来、マンモグラフィの画質向上のために、濃度やコントラストを強調するフィルタの開発が行われている（非特許文献１〜６参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Ｇｏｒｇｅｌ  Ｐ，  Ｓｅｒｔｂａｓ  Ａ，  Ｕｃａｎ  ＯＮ．  “Ａ  ｗａｖｅｌｅｔ−ｂａｓｅｄ  ｍａｍｍｏｇｒａｐｈｉｃ  ｉｍａｇｅ  ｄｅｎｏｉｓｉｎｇ  ａｎｄ  ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ  ｗｉｔｈ  ｈｏｍｏｍｏｒｐｈｉｃ  ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ．”  Ｊ  Ｍｅｄ  Ｓｙｓｔ．  ２０１０  Ｎｏｖ．３０；３４（６）：ｐｐ．９９３−１００２．
【非特許文献２】Ｋｉｌｉｃ  Ｎ，  Ｇｏｒｇｅｌ  Ｐ，  Ｕｃａｎ  ＯＮ，Ｓｅｒｔｂａｓ  Ａ．  “Ｍａｍｍｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｍａｓｓ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  Ｗａｖｅｌｅｔｓ  ａｓ  Ｉｎｐｕｔ  ｔｏ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ，”  Ｊ  Ｍｅｄ  Ｓｙｓｔ．  ２０１０  Ｎｏｖ．３０；３４（６）：ｐｐ．１０８３−１０８８．
【非特許文献３】Ｒｅｇｅｎｔｏｖａ  Ｅ，  Ｚｈａｎｇ  Ｌ，  Ｚｈｅｎｇ  Ｊ，  Ｖｅｎｉ  Ｇ．  “Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ  ｍｉｃｒｏｃａｌｃｉｆｉｃａｔｉｏｎｓ  ｉｎ  ｄｉｇｉｔａｌ  ｍａｍｍｏｇｒａｍｓ  ｕｓｉｎｇ  ｗａｖｅｌｅｔ  ｄｏｍａｉｎ  ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  ｔｒｅｅ  ｍｏｄｅｌ．”  Ｃｏｎｆ  Ｐｒｏｃ  ＩＥＥＥ  Ｅｎｇ  Ｍｅｄ  Ｂｉｏｌ  Ｓｏｃ．  ２００６  ｐｐ．１９７２−１９７５．
【非特許文献４】Ｐａｎｅｔｔａ  Ｋ，  Ｚｈｏｕ  Ｙ，  Ａｇａｉａｎ  Ｓ，  Ｊｉａ  Ｈ．  “Ｎｏｎｌｉｎｅａｒ  ｕｎｓｈａｒｐ  ｍａｓｋｉｎｇ  ｆｏｒ  ｍａｍｍｏｇｒａｍ  ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ．”  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ  Ｉｎｆ  Ｔｅｃｈｎｏｌ  Ｂｉｏｍｅｄ．  ２０１１  Ｎｏｖ；１５（６）：ｐｐ．９１８−９２８．
【非特許文献５】Ｑｉａｎ  Ｗ，  Ｃｌａｒｋｅ  ＬＰ，  Ｋａｌｌｅｒｇｉ  Ｍ，  Ｃｌａｒｋ  ＲＡ．  “Ｔｒｅｅ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ  ｎｏｎｌｉｎｅａｒ  ｆｉｌｔｅｒｓ  ｉｎ  ｄｉｇｉｔａｌ  ｍａｍｍｏｇｒａｐｈｙ．”  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ  Ｍｅｄ  Ｉｍａｇｉｎｇ．  １９９４；１３（１）：ｐｐ．２５−３６．
【非特許文献６】Ａｙｒｅｓ  ＦＪ，  Ｒａｎｇａｙｙａｎ  ＲＭ，  “Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ｆａｌｓｅ  ｐｏｓｉｔｉｖｅｓ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒａｌ  ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ  ｉｎ  ｍａｍｍｏｇｒａｍｓ  ｂｙ  ｕｓｉｎｇ  ａ  ｇｅｏｍｅｔｒｉｃａｌｌｙ  ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ  ｐｈａｓｅ  ｐｏｒｔｒａｉｔ  ｍｏｄｅｌ”，  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ａｓｓｉｓｔｅｄ  Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ  ａｎｄ  Ｓｕｒｇｅｒｙ  ２００７  １（６）：ｐｐ．３６１−３６９．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
“石灰化”に関しては、評価方法が比較的単純で画像評価法が確立しており、コンピュータ支援による自動診断の導入も盛んに進められている。“腫瘤”に関しても形態評価プロセスが確立しており、自動診断に向けての手法の開発も盛んに試みられており、一定の成果が得られている。しかしながら、“その他の所見”に関しては、乳癌を診断する際に“石灰化”“腫瘤”と同等の重要性をもつ要素でありながら、評価過程が複雑で体系的評価方法も確立されていないという問題点を有していた。“その他の所見”の中でも、“構築の乱れ”の評価は乳癌の診断上特に重要な項目でありながら、一定の評価能の習得には経験の蓄積が必要とされ、その経験値によって、評価能に大きな差が生じるという問題点を有していた。【０００７】
特に、非特許文献１等の従来手法においては、マンモグラフィの画質向上のために、ウェーブレット（ｗａｖｅｌｅｔ）等を用いて画像処理を行っているものの、“腫瘤”や“石灰化”などの一般的な項目の検出精度を向上させることを目的としており、構築の乱れに特化したフィルタや画像処理方法については、これまでに報告があるものの、臨床応用の有用性は十分ではなく臨床応用が進んでいないという問題点を有していた。【０００８】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、乳癌診断を支援するために、マンモグラフィ画像において、乳癌による構築の乱れを強調する画像処理を行うことができる、画像処理用ディジタルフィルタ、画像処理装置、印刷媒体、記録媒体、画像処理方法、および、プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
このような目的を達成するため、本発明の画像処理用ディジタルフィルタは、乳癌診断を支援するための画像処理用ディジタルフィルタであって、マンモグラフィ画像データに対して、高周波と低周波の中間の帯域成分を相対的に増幅させる画像処理、および／または、所定の方位性のある成分を増減させる画像処理を行うことにより、乳癌による構築の乱れを強調した処理画像データを生成する画像処理手段、を備えたことを特徴とする。【００１０】
また、本発明の画像処理用ディジタルフィルタは、上記記載の画像処理用ディジタルフィルタにおいて、上記画像処理手段は、方位性のない近似フィルタ、および、各方位性をもった複数の詳細フィルタの集合である、方位選択性ウェーブレット・フレームまたは方位選択性フィルタ・バンクによる多重解像度分解を画像データに対して行い、サブバンド信号を取得する分解手段と、上記分解手段により取得された上記サブバンド信号を足し合わせることにより画像を再構成して、再構成画像データを取得する再構成手段と、を備え、上記再構成手段は、上記複数の上記フィルタのうち、低周波側および高周波側の上記フィルタに対応する上記サブバンド信号を減衰させることにより、および／または、比較的低周波側、比較的高周波側など中域側の上記フィルタに対応するサブバンド信号を増幅させることにより、上記処理画像データとしての上記再構成画像データを取得することを特徴とする。【００１１】
また、本発明の画像処理用ディジタルフィルタは、上記記載の画像処理用ディジタルフィルタにおいて、上記フィルタの周波数特性は、上記方位選択性ウェーブレット・フレームまたは上記方位選択性フィルタ・バンクの各レベルでの方位に基づく所定のフィルタ配置における位置、および／または、上記多重解像度分解におけるレベルにより指定されることを特徴とする。【００１２】
また、本発明の画像処理用ディジタルフィルタは、上記記載の画像処理用ディジタルフィルタにおいて、上記再構成手段は、上記多重解像度分解における所定レベルで上記近似フィルタに対応する上記サブバンド信号を相対的に減衰させ、上記複数の上記詳細フィルタのうち、高周波側の上記詳細フィルタに対応する上記サブバンド信号を減衰させることを特徴とする。【００１３】
また、本発明の画像処理用ディジタルフィルタは、上記記載の画像処理用ディジタルフィルタにおいて、上記分解手段は、上記方位選択性ウェーブレット・フレームまたは上記方位選択性フィルタ・バンクの分解フェーズ、および／または、合成フェーズにおけるフィルタに重み付けすることにより、対応する上記サブバンド信号を減衰または増幅させることを特徴とする。【００１４】
また、本発明の画像処理用ディジタルフィルタは、上記記載の画像処理用ディジタルフィルタにおいて、上記再構成手段は、上記方位選択性ウェーブレット・フレームまたは上記方位選択性フィルタ・バンクの各フィルタに対する周波数応答関数に重み付けをして、それらを所定の方法で乗算、加算し、そこからフィルタ係数を導き出し、上記フィルタ係数からなるフィルタによる上記画像データに対するフィルタリングにより、上記再構成画像データを取得することを特徴とする。【００１５】
また、本発明の画像処理用ディジタルフィルタは、上記記載の画像処理用ディジタルフィルタにおいて、上記分解手段および上記再構成手段は、上記画像データと同じ画素数の単位インパルス信号に対して予め取得された単位インパルス応答を用いて、上記画像データに対して上記単位インパルス応答を用いた循環畳み込み積を求めることにより、上記再構成画像データを取得することを特徴とする。【００１６】
また、本発明の画像処理用ディジタルフィルタは、上記記載の画像処理用ディジタルフィルタにおいて、上記方位選択性ウェーブレット・フレームまたは上記方位選択性フィルタ・バンクは、次数を有する広義かざぐるまフレームレットであることを特徴とする。【００１７】
また、本発明の画像処理用ディジタルフィルタは、乳癌診断を支援するためにマンモグラフィ画像における構築の乱れを強調する画像処理用ディジタルフィルタであって、方位性のない近似フィルタ、および、各方位性をもった複数の詳細フィルタの集合である、方位選択性ウェーブレット・フレームまたは方位選択性フィルタ・バンクによる多重解像度分解を画像データと同じ画素数の単位インパルス信号に対して行い、サブバンド信号を取得し、取得した上記サブバンド信号を足し合わせることにより画像を再構成する際に、高周波と低周波の中間の帯域成分が相対的に増幅されるように、ならびに／または、所定の方位性のある成分が増減されるように、上記複数の上記フィルタのうち、低周波側および高周波側の上記フィルタに対応する上記サブバンド信号を減衰させることにより、および／もしくは、比較的低周波側、比較的高周波側など中域側の上記フィルタに対応するサブバンド信号を増幅させることにより、ならびに／または、上記所定の方位性を有する上記フィルタに対応するサブバンド信号を増減させることにより、得られる上記単位インパルス信号の単位インパルス応答であることを特徴とする。【００１８】
また、本発明の画像処理用ディジタルフィルタは、乳癌診断を支援するためにマンモグラフィ画像における構築の乱れを強調する画像処理用ディジタルフィルタであって、方位性のない近似フィルタ、および、各方位性をもった複数の詳細フィルタの集合である、方位選択性ウェーブレット・フレームまたは方位選択性フィルタ・バンクの各フィルタに対する周波数応答関数において、高周波と低周波の中間の帯域成分が相対的に増幅されるように、ならびに／または、所定の方位性のある成分が増減されるように、所定の重みを付けて、それらを所定の方法で乗算、加算してフィルタ係数を計算することにより作成される画像処理用ディジタルフィルタであって、上記所定の重みは、上記複数の上記フィルタのうち、低周波側および高周波側の上記フィルタに対応する上記サブバンド信号を減衰させる重み、および／もしくは、比較的低周波側、比較的高周波側など中域側の上記フィルタに対応するサブバンド信号を増幅させる重み、ならびに／または、上記所定の方位性を有する上記フィルタに対応するサブバンド信号を増減させる重みであることを特徴とする。【００１９】
また、本発明の画像処理装置は、乳癌診断を支援するための、記憶部と制御部を少なくとも備えた画像処理装置において、上記記憶部は、高周波と低周波の中間の帯域成分を相対的に増幅させるフィルタ、および／または、所定の方位性のある成分を増減させるフィルタを記憶するフィルタ記憶手段と、マンモグラフィ画像の画像データを記憶する画像データ記憶手段と、を備え、上記制御部は、上記画像データに対して、上記フィルタを用いて画像処理を行うことにより、乳癌による構築の乱れを強調した処理画像データを生成する画像処理手段、を備えたことを特徴とする。【００２０】
また、本発明の印刷媒体は、乳癌診断を支援するための処理画像が印刷された印刷媒体であって、上記処理画像は、マンモグラフィ原画像における高周波と低周波の中間の帯域成分が相対的に増幅されていること、および／または、上記マンモグラフィ原画像における所定の方位性のある成分が増減されていること、を特徴とする。【００２１】
また、本発明の記録媒体は、乳癌診断を支援するための処理画像を表示するための画像データを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、上記処理画像は、マンモグラフィ原画像における高周波と低周波の中間の帯域成分が相対的に増幅されていること、および／または、上記マンモグラフィ原画像における所定の方位性のある成分が増減されていること、を特徴とする。【００２２】
また、本発明の画像処理方法は、記憶部と制御部を少なくとも備えたコンピュータにおいて実行される、乳癌診断を支援するための画像処理方法であって、上記記憶部は、高周波と低周波の中間の帯域成分を相対的に増幅させるフィルタ、および／または、所定の方位性のある成分を増減させるフィルタを記憶するフィルタ記憶手段と、マンモグラフィ画像の画像データを記憶する画像データ記憶手段と、を備え、上記制御部において実行される、上記画像データに対して、上記フィルタを用いて画像処理を行うことにより、乳癌による構築の乱れを強調した処理画像データを生成する画像処理ステップ、を含むことを特徴とする。【００２３】
また、本発明のプログラムは、記憶部と制御部を少なくとも備えたコンピュータに実行させるための、乳癌診断支援用のプログラムであって、上記記憶部は、高周波と低周波の中間の帯域成分を相対的に増幅させるフィルタ、および／または、所定の方位性のある成分を増減させるフィルタを記憶するフィルタ記憶手段と、マンモグラフィ画像の画像データを記憶する画像データ記憶手段と、を備え、上記制御部において、上記画像データに対して、上記フィルタを用いて画像処理を行うことにより、乳癌による構築の乱れを強調した処理画像データを生成する画像処理ステップ、を実行させるためのプログラム。【００２４】
また、本発明は記録媒体に関するものであり、上記記載のプログラムを記録したことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２５】
この発明によれば、乳癌診断を支援するため、マンモグラフィ画像データに対して、高周波と低周波の中間の帯域成分を相対的に増幅させる画像処理、および／または、所定の方位性のある成分を増減させる画像処理を行うことにより、乳癌による構築の乱れを強調した処理画像データを生成する。これにより、本発明は、乳癌診断を支援するために、マンモグラフィ画像において、乳癌による構築の乱れを強調する画像処理を行うことができるという効果を奏する。特に、低周波成分が相対的に減衰されることにより、濃淡の違いや大まかな変化など構築の乱れの検出にあたって余計なところを適切にカットすることができる。また、高周波成分が相対的に減衰されることにより、高周波ノイズを適切にカットすることができるほか、高周波成分があることで構築の乱れを検出しにくくなることを防ぐことができる。すなわち、低周波成分と高周波成分が相対的に減衰され中周波成分が相対的に増幅されることにより、マンモグラフィの読影において重要な要素である構築の乱れを画像上強調することができ、構築の乱れを視認し易い画像を提供することができる。また、乳腺が一般に乳頭から放射線状に並んでいる性質を考慮し、特定の方向を抑制したり抽出したりして、所定の方向の乳腺が抑制された処理画像や、標準的な乳腺方向を抽出した処理画像を得ることによって、構築の乱れが視認し易い画像を提供することができる。【００２６】
一定の診断能を有するマンモグラフィ専門医を育成し精度管理を行うことは、乳癌診断精度の向上につながり、最終的に乳癌患者の予後の改善につながると考えられるが、“その他の所見”は評価過程が複雑で体系的評価方法も確立されていない分野であり、なかでも“構築の乱れ”（ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ）の評価は、診断上非常に重要な要素でありながら、一定の評価能の習得には経験の蓄積が必要とされ、その経験値によってその評価能に大きく差が生じる。すなわち、構築の乱れは乳癌診断の根拠となる重要な所見であり乳癌の診断能に大きく関わるが、過剰に検出すれば擬陽性を多く含む過剰診断にもなりやすいので、評価能の向上が強く望まれている。この構築の乱れの評価を困難にしている要因は様々であるが、根源的要因として、マンモグラフィの画像には、濃度・石灰化・正常構造の重なりなど様々な要因が相乗的に混在しており、構築の乱れという要素のみを分離して評価することが困難である点が挙げられる。本発明によれば、マンモグラフィ画像から構築の乱れに特化した画像処理を構築することができ、構築の乱れに対する画像評価能の向上に寄与することができ、ひいては、診断医の育成にあたって評価過程の体系化にも寄与できる可能性が高い。このように、本発明は、構築の乱れを画像上強調することにより、従来、習得に多数の経験値を必要としていた構築の乱れという乳癌の重要項目の評価について、コンピュータ支援を行うことができるという効果を奏する。【００２７】
また、本発明によれば、上記の画像処理において、方位性のない近似フィルタ、および、各方位性をもった複数の詳細フィルタの集合である、方位選択性ウェーブレット・フレームまたは方位選択性フィルタ・バンクによる多重解像度分解を画像データに対して行い、サブバンド信号を取得し、取得されたサブバンド信号を足し合わせることにより画像を再構成して、再構成画像データを取得する際に、複数のフィルタのうち、低周波側および高周波側のフィルタに対応するサブバンド信号を減衰させることにより、および／もしくは、比較的低周波側、比較的高周波側など中域側のフィルタに対応するサブバンド信号を増幅させることにより、ならびに／または、上記所定の方位性を有する上記フィルタに対応するサブバンド信号を増減させることにより、処理画像データとしての再構成画像データを取得する。これにより、本発明は、多重解像度分解を用いて画像中の中周波成分を強調することができる帯域通過フィルタを用いて、高周波ノイズや高周波成分があることで構築の乱れを検出しにくくなるところや大まかな変化など余計なところを除去した、構築の乱れが発見しやすい処理画像を提供することができるという効果を奏する。また、乳腺が一般に乳頭から放射線状に並んでいる性質を考慮して、所定の方位性を有するフィルタを用いて、所定の方向の乳腺を抑制させたり標準的な乳腺方向を抽出する等によって、構築の乱れが視認し易い画像を提供することができるという効果を奏する。【００２８】
また、本発明によれば、フィルタの周波数特性は、方位選択性ウェーブレット・フレームまたは方位選択性フィルタ・バンクの各レベルでの方位に基づく所定のフィルタ配置における位置、および／または、多重解像度分解におけるレベルにより指定されるので、多様な中域の周波数特性を指定することが可能となるという効果を奏する。【００２９】
また、本発明によれば、多重解像度分解における所定レベルで近似フィルタに対応するサブバンド信号を相対的に減衰させ、複数の詳細フィルタのうち、高周波側の詳細フィルタに対応するサブバンド信号を減衰させるので、多重解像度分解を用いてマンモグラフィ画像中の、濃淡の違いや大まかな変化に対応する低周波成分と高周波ノイズや構築の乱れを検出しにくくするような高周波成分をカットすることができるという効果を奏する。【００３０】
また、本発明によれば、方位選択性ウェーブレット・フレームまたは方位選択性フィルタ・バンクの分解フェーズ、および／または、合成フェーズにおけるフィルタに重み付けすることにより、対応するサブバンド信号を減衰または増幅させるので、多様な中域の周波数特性を有する乳癌診断支援用フィルタを実現することができるという効果を奏する。【００３１】
また、本発明によれば、方位選択性ウェーブレット・フレームまたは方位選択性フィルタ・バンクの各フィルタに対する周波数応答関数に重み付けをして、それらを所定の方法で乗算、加算し、そこからフィルタ係数を導き出し、フィルタ係数からなるフィルタによる画像データに対するフィルタリングにより、再構成画像データを取得するので、高速にフィルタリングによる出力を演算することができるという効果を奏する。【００３２】
また、本発明によれば、画像データと同じ画素数の単位インパルス信号に対して予め取得された単位インパルス応答を用いて、画像データに対して単位インパルス応答を用いた循環畳み込み積を求めることにより、再構成画像データを取得するので、予め準備しておいた単位インパルス応答を用いて高速にフィルタリングによる出力を演算することができるという効果を奏する。【００３３】
また、本発明によれば、方位選択性ウェーブレット・フレームまたは方位選択性フィルタ・バンクとして、次数を有する広義かざぐるまフレームレットを用いるので、人の視覚の数理モデルとして構築されたかざぐるまフレームレット等を応用して、専門医によるマンモグラフィ読影時の視覚的画像評価に近い評価アルゴリズムによって、構築の乱れを強調する画像処理を行うことができるという効果を奏する。【００３４】
また、本発明によれば、方位性のない近似フィルタ、および、各方位性をもった複数の詳細フィルタの集合である、方位選択性ウェーブレット・フレームまたは方位選択性フィルタ・バンクによる多重解像度分解を画像データと同じ画素数の単位インパルス信号に対して行い、サブバンド信号を取得し、取得したサブバンド信号を足し合わせることにより画像を再構成する際に、高周波と低周波の中間の帯域成分が相対的に増幅されるように、ならびに／または、所定の方位性のある成分が増減されるように、複数のフィルタのうち、低周波側および高周波側のフィルタに対応するサブバンド信号を減衰させることにより、および／もしくは、比較的低周波側、比較的高周波側など中域側のフィルタに対応するサブバンド信号を増幅させることにより、ならびに／または、上記所定の方位性を有する上記フィルタに対応するサブバンド信号を増減させることにより、得られる上記単位インパルス信号の単位インパルス応答を画像処理用フィルタとする。これにより、本発明は、乳癌診断を支援するために、マンモグラフィ画像において、乳癌による構築の乱れを強調する画像処理を行うことができるとともに、高速にフィルタ出力を演算することができる画像処理用ディジタルフィルタを提供することができるという効果を奏する。【００３５】
また、本発明によれば、方位性のない近似フィルタ、および、各方位性をもった複数の詳細フィルタの集合である、方位選択性ウェーブレット・フレームまたは方位選択性フィルタ・バンクの各フィルタに対する周波数応答関数において、高周波と低周波の中間の帯域成分が相対的に増幅されるように、ならびに／または、所定の方位性のある成分が増減されるように、所定の重みを付けて、それらを所定の方法で乗算、加算してフィルタ係数を計算することにより作成される画像処理用ディジタルフィルタであって、所定の重みは、複数のフィルタのうち、低周波側および高周波側のフィルタに対応するサブバンド信号を減衰させる重み、および／もしくは、比較的低周波側、比較的高周波側など中域側のフィルタに対応するサブバンド信号を増幅させる重み、ならびに／または、所定の方位性を有するフィルタに対応するサブバンド信号を増減させる重みである。これにより本発明は、乳癌診断を支援するために、マンモグラフィ画像において、乳癌による構築の乱れを強調する画像処理を行うことができるとともに、高速にフィルタ出力を演算することができる画像処理用ディジタルフィルタを提供することができるという効果を奏する。【００３６】
また、本発明によれば、乳癌診断を支援するための処理画像を表示するための画像データを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体または処理画像が印刷された印刷媒体であって、処理画像は、マンモグラフィ原画像における高周波と低周波の中間の帯域成分が相対的に増幅されている、および／または、マンモグラフィ原画像における所定の方位性のある成分が増減されているので、処理画像を提示することで乳癌診断の支援を行うことができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】図１は、本実施の形態が適用される本画像処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】図２は、次数５のレベル３の最大重複かざぐるまフレームレット・フィルタに次数５のレベル１とレベル２の最大重複かざぐるまフレームレット・近似フィルタを循環相関積して得られるフィルタを示す図である。
【図３】図３は、次数７のレベル２（高周波数側）の最大重複かざぐるまフレームレット・フィルタにレベル１の最大重複かざぐるまフレームレット・近似フィルタを循環相関積したフィルタを示す図である。
【図４】図４は、次数７のレベル３（低周波数側）の最大重複フレームレット・フィルタにレベル１とレベル２の最大重複かざぐるまフレームレット・近似フィルタを循環相関積したフィルタを示す図である。
【図５】図５は、次数７、レベルｋのかざぐるまフレームレットにおいて、近似部分をａｋで表し、詳細部分をｄｋ（１）〜ｄｋ（９９）の記号（番号）で表した図である。
【図６】図６は、図５の各フィルタの配列に対応付けて付与した係数を表す図である。
【図７】図７は、本実施の形態における画像処理装置１００の処理の一例を示すフローチャートである。
【図８】図８は、最大重複多重解像度分解の分解フェーズおよび合成フェーズのフィルタ・バンクの一例を示す図である。
【図９】図９は、本実施の形態における画像処理装置１００の具体化処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、次数７のレベル２の最大重複かざぐるまフレームレット・フィルタに次数７のレベル１の最大重複かざぐるまフレームレット・近似フィルタを循環相関積して得られるフィルタである。
【図１１】図１１は、ＤｉＷＩ−ＰＷ７フィルタのグラフのうち、変化の大きい部分を中心とし一部を切り取ったものを示す図である。
【図１２】図１２は、ＤｉＷＩ−ＰＷ７フィルタの周波数特性を示す図である。
【図１３】図１３は、ＤｉＷＩ−ＰＷ７フィルタの周波数特性のグラフである。
【図１４】図１４は、サンプル１のマンモグラフィ画像を示す図である。
【図１５】図１５は、切り出した画像ｄｉｗｉを示す図である。
【図１６】図１６は、図１５に示した画像ｄｉｗｉをスケーリング処理することにより得られた画像ＤｉＷＩを示す図である。
【図１７】図１７は、画像ｄｉｗｉの輝度ヒストグラムを示す図である。
【図１８】図１８は、画像ＤｉＷＩの輝度ヒストグラムを示す図である。
【図１９】図１９は、マンモグラフィ画像（図１４）と画像ＤｉＷＩを適切なウェイト（ｗｅｉｇｈｔ）で加算した画像を示す図である。
【図２０】図２０は、図１５を適切にスケーリングした後に着色した結果を示す図である。
【図２１】図２１は、サンプル２のマンモグラフィ画像を示す図である。
【図２２】図２２は、サンプル２の処理画像ＤｉＷＩを示す図である。
【図２３】図２３は、マンモグラフィ画像（図２１）と処理画像ＤｉＷＩ（図２２）を適切なウェイトで加算した画像を示す図である。
【図２４】図２４は、サンプル３のマンモグラフィ画像を示す図である。
【図２５】図２５は、サンプル３の処理画像ＤｉＷＩを示す図である。
【図２６】図２６は、マンモグラフィ画像（図２４）と処理画像ＤｉＷＩ（図２５）を適切なウェイトで加算した画像を示す図である。
【図２７】図２７は、上述した図１４において、低周波と高周波の中間の帯域成分を相対的に増幅させ、さらに標準的な乳腺の方向の成分を相対的に減衰させることにより作成した標準的な乳腺の方向を抑制した処理画像を示す図である。
【図２８】図２８は、図２１において、低周波と高周波の中間の帯域成分を相対的に増幅させ、さらに標準的な乳腺の方向の成分を相対的に増幅させることにより作成した標準的な乳腺方向を抽出した画像を示す図である。
【図２９】図２９は、図２１および図２４の左右のマンモグラフィ原画像を処理した処理画像を並べた図を示す図である。
【図３０】図３０は、図２１のｄｉｗｉ（スケーリング前の画像）に、適切なウェイトで図２１の比較的低周波部分を重畳させて、適切にスケーリングした画像を示す図である。
【図３１】図３１は、レベル２における最大重複かざぐるまフレームレット・フィルタ（ｍａｘｉｍａｌ  ｏｖｅｒｌａｐ  ｐｉｎｗｈｅｅｌ  ｆｒａｍｅｌｅｔ  ｆｉｌｔｅｒｓ  ａｔ  ｌｅｖｅｌ  ２）にレベル１の近似フィルタを循環相関積して得たフィルタを示す図である。
【図３２】図３２は、いろいろな方向の線分からなる画像に対し、かざぐるまフレームレットによりレベル２の最大重複多重解像度分解（２ｎｄ  ｓｔａｇｅ  ｏｆ  ｍａｘｉｍａｌ  ｏｖｅｒｌａｐ  ＭＲＡ  ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ  ｂｙ  ｐｉｎｗｈｅｅｌ  ｆｒａｍｅｌｅｔ）を行った結果の各サブバンド信号を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３８】
以下に、本発明にかかる画像処理用ディジタルフィルタ、画像処理装置、印刷媒体、記録媒体、画像処理方法、および、プログラムの実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。本発明に係る画像処理用ディジタルフィルタは、マンモグラフィ画像データに対して、高周波と低周波の中間の帯域成分を相対的に増幅させる画像処理、および／または、所定の方位性のある成分を増減させる画像処理を行うことにより、乳癌による構築の乱れを強調した処理画像データを生成する等の機能を有する。なお、以下の実施の形態においては、広義かざぐるまフレームレット等の方位選択性ウェーブレット・フレームや方位選択性フィルタ・バンク等を用いて、高周波と低周波の中間の帯域成分を相対的に増幅させるフィルタを作成する例や画像処理の例について説明する場合があるが、本発明のフィルタ作成方法や画像処理方法は、本実施の形態により限定されるものではなく、例えば、公知の帯域通過フィルタやその作成方法、空間周波数に関する公知の画像処理技術等を用いることができる。
【００３９】
［画像処理装置の構成］
次に、本画像処理装置の構成について図１を参照して説明する。図１は、本実施の形態が適用される本画像処理装置の構成の一例を示すブロック図であり、該構成のうち本実施の形態に関係する部分のみを概念的に示している。
【００４０】
本実施形態において、画像処理装置１００は、マンモグラフィ画像データに対して、高周波と低周波の中間の帯域成分を相対的に増幅させる画像処理、および／または、所定の方位性をもつフィルタから抽出された成分を増減させる画像処理を行うことにより、乳癌による構築の乱れを強調した処理画像データを生成する等の機能を有する。なお、画像処理装置１００の一部または全部の機能が、ディジタルフィルタとして機能してもよく、後述する画像処理装置１００の記憶部１０６に、ディジタルフィルタの関数等を記憶しておき画像処理装置１００がフィルタ処理を実行してもよい。
【００４１】
図１において画像処理装置１００は、概略的に、制御部１０２と通信制御インターフェース部１０４と入出力制御インターフェース部１０８と記憶部１０６を備える。ここで、制御部１０２は、画像処理装置１００の全体を統括的に制御するＣＰＵ等である。入出力制御インターフェース部１０８は、入力装置１１２や出力装置１１４に接続されるインターフェースである。また、記憶部１０６は、各種のデータベースやテーブルなどを格納する装置である。これら画像処理装置１００の各部は任意の通信路を介して通信可能に接続されている。
【００４２】
記憶部１０６に格納される各種のファイル（フィルタファイル１０６ａおよび画像データファイル１０６ｂ）は、固定ディスク装置等のストレージ手段である。例えば、記憶部１０６は、各種処理に用いる各種のプログラム、テーブル、ファイル、データベース、および、ウェブページ等を格納する。
【００４３】
これら記憶部１０６の各構成要素のうち、フィルタファイル１０６ａは、高周波と低周波の中間の帯域成分を相対的に増幅させる画像処理を行うためのフィルタ、および／または、所定の方位性のある成分を増減させる画像処理を行うフィルタを記憶するフィルタ記憶手段である。ここで、本実施の形態において所定の方位性のある成分を増減させない場合は、用いるフィルタは、高周波と低周波の中間の帯域の周波数特性を有するものであれば、後述する方位選択性のあるウェーブレット・フレームやフィルタ・バンク等に限られず、任意の帯域通過フィルタを用いてもよい。ここで、フィルタファイル１０６ａは、方位性のない近似フィルタ、および、各方位性をもった複数の詳細フィルタの集合である、方位選択性ウェーブレット・フレームまたは方位選択性フィルタ・バンクを記憶する。なお、本実施の形態において、「ウェーブレット」とは、古典的なウェーブレットや、狭義のウェーブレット等に限られず、広義のウェーブレットをも含む。例えば、ウェーブレットは、有限長波形、もしくは、０から増幅して速やかに０に収束するような振幅を伴う波様の振動であり、一例として、ガボール・フィルタや、カーブレットのようなウェーブレット擬きを含む。
【００４４】
ここで、本実施形態では、打ち切りを伴わずに作成することができ、多様な周波数特性や方位性を有する、コンパクトな台をもつ微分可能な関数として表現することができるＦＩＲフィルタとして、新井仁之・新井しのぶによるかざぐるまフレームレット（ｐｉｎｗｈｅｅｌ  ｆｒａｍｅｌｅｔ）（後述する項目［かざぐるまフレームレット］参照）を用いる場合があるが、これに限られず、例えば、単純かざぐるまフレームレット（ｓｉｍｐｌｅ  ｐｉｎｗｈｅｅｌ  ｆｒａｍｅｌｅｔ）（Ｈｉｔｏｓｈｉ  Ａｒａｉ  ａｎｄ  Ｓｈｉｎｏｂｕ  Ａｒａｉ，  “２Ｄ  ｔｉｇｈｔ  ｆｒａｍｅｌｅｔｓ  ｗｉｔｈ  ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ  ｓｅｌｅｃｔｉｖｉｔｙ  ｓｕｇｇｅｓｔｅｄ  ｂｙ  ｖｉｓｉｏｎ  ｓｃｉｅｎｃｅ”，  ＪＳＩＡＭ  Ｌｅｔｔｅｒｓ  Ｖｏｌ．  １  （２００９），  ｐｐ．９−１２．参照）や、かざぐるまフレームレットの定義式（例えば、項目［かざぐるまフレームレット］にて後述する、式Ｆ１ｋ，ｌ（θ１，θ２）または式Ｆ２ｋ，ｌ（θ１，θ２））を構成する項の係数、および／または、指数を変更して得られるフレームレット、単純かざぐるまフレームレットのフィルタの周波数応答関数を構成する項（上記文献Ｈｉｔｏｓｈｉ  Ａｒａｉ  ａｎｄ  Ｓｈｉｎｏｂｕ  Ａｒａｉ（２００９）参照）の係数を変更して得られるフレームレット等を用いてもよい。これら、および（上述した狭義の）かざぐるまフレームレットを総称して広義かざぐるまフレームレットと呼ぶ。ここで、「広義かざぐるまフレームレット」は、方位性のない近似フィルタ、および、各方位性をもった複数の詳細フィルタの集合であって、次数を有するフィルタ・バンクである。すなわち、広義かざぐるまフレームレットは、方位選択性のある２次元フレームレットである。また、広義かざぐるまフレームレットは、多重解像度分解ができ、多様な方位選択性をもち、有限長のフィルタからなるフィルタ・バンクであるという性質がある。この広義かざぐるまフレームレットを用いて、様々な周波数領域を持ち、様々な方位選択性があり、ＦＩＲの、ディジタルフィルタを作成することができる。
【００４５】
一例として、かざぐるまフレームレットは、ヒトの視覚皮質の単純細胞を数理モデル化したものである。この分解は、ヒトの脳内で単純細胞により分解される信号の数理的なモデルである。かざぐるまフレームレットには、次数があり、次数は３以上の奇数で、次数が大きくなるほど、それだけ多くの方位を検出できるゆえ、多様なフィルタ作成が可能となる。なお、その分、フィルタの枚数は多くなり、計算時間も増すという性質がある。また、一例として、次数ｎのかざぐるまフレームレットのフィルタ数は、（ｎ＋１）２＋（ｎ−１）２となる。このうち、一つのフィルタが、近似フィルタであり、残りのフィルタが詳細フィルタである。ここで、図２は、次数５のレベル３の最大重複かざぐるまフレームレット・フィルタに次数５のレベル１とレベル２の最大重複かざぐるまフレームレット・近似フィルタを循環相関積して得られるフィルタである（循環相関積について、例えば、新井仁之著「線形代数  基礎と応用」株式会社日本評論社（２００６年）を参照）。なお、かざぐるまフレームレットは、単純かざぐるまフレームレットに比べて、神経科学的に、より大脳皮質Ｖ１野の単純細胞に近いモデルになっている。
【００４６】
このかざぐるまフレームレットは、次数５であるので、たとえば図２に示すように、各レベルについて左側の６×６個のフィルタと、右側の４×４個のフィルタを合わせて、合計で５２枚のフィルタの集合からなっている。このうち、図の中央上部の黒い矩形で囲んだ１枚が、レベル１からレベル３までの近似フィルタの循環相関積により得られるフィルタであり、その他の５１枚が、レベル３の詳細フィルタにレベル１から２までの近似フィルタを循環相関積して得られるフィルタである。詳細フィルタから作られる上記フィルタの方位性は、近似フィルタのみから作られるフィルタを中心として、およそ風車の回転する向きに並べている。なお、後に詳述するように、各次数のかざぐるまフレームレットによる最大重複多重解像度分解には、レベルがあり、レベル１はもっとも細かい部分（高周波部分）を検出する。図２は、レベル３のかざぐるまフレームレットであり、レベル２，３・・・と大きくなるにつれ、大まかな部分（低周波部分）が検出される。なお、フィルタファイル１０６ａは、かざぐるまフレームレット等の広義かざぐるまフレームレットを、関数の形式（フレームレット・フィルタの周波数応答関数等）で記憶してもよい。関数の具体例については後述する。
【００４７】
なお、上記に限られず、本実施の形態において様々なウェーブレットを用いてもよい。ここで、ウェーブレットは、古典的なウェーブレットや、狭義のウェーブレット等に限られず、広義のウェーブレットをも含む。例えば、ウェーブレットは、有限長波形、もしくは、０から増幅して速やかに０に収束するような振幅を伴う波様の振動であり、一例として、ガボール・フィルタや、カーブレットのようなウェーブレット擬きを含む。また、フィルタファイル１０６ａは、方位選択性ウェーブレット・フレームのようなフレームに限らず、方位選択性フィルタ・バンク等のフィルタ群や方位性のあるフィルタを記憶してもよい。
【００４８】
ここで、フィルタファイル１０６ａに記憶されるフィルタは、かざぐるまフレームレット等の方位選択性ウェーブレット・フレームや方位選択性フィルタ・バンクそのものに限らず、これらから作成された、所定の周波数特性（例えば、高周波と低周波の中間の帯域（中域）の周波数特性）をもつフィルタであってもよい。一例として、フィルタファイル１０６ａに記憶されるフィルタは、単位インパルス信号の単位インパルス応答であってもよく、このようなディジタルフィルタは、画像データと同じ画素数の単位インパルス信号に広義かざぐるまフレームレットによる多重解像度分解を行って取得したサブバンド信号を足し合わせることにより再構成する際に、複数のフィルタのうち、所定の周波数特性および／または所定の方位性をもつフィルタの少なくとも一つに対応するサブバンド信号を、減衰または増幅させることにより得られる単位インパルス信号の単位インパルス応答である。このような、単位インパルス応答は、目的の原画像の画像データを高速計算するために用いられる。なお、高速計算方法の詳細は後述する。
【００４９】
また、他の例として、フィルタファイル１０６ａに記憶されるフィルタは、広義かざぐるまフレームレットの各フィルタに対する周波数応答関数において、所定の重みを付けて、それらを所定の方法で乗算、加算してフィルタ係数を計算することにより作成される画像処理用ディジタルフィルタであってもよく、その所定の重みは、複数のフィルタのうち、所定の周波数特性（例えば、中域の周波数特性）をもつフィルタの少なくとも一つに対応するサブバンド信号を、減衰または増幅させる重みであってもよい。他の例として、所定の重みは、複数のフィルタのうち、所定の方位性を有するフィルタに対応するサブバンド信号を増減させる重みであってもよい。なお、所定の周波数特性をもつフィルタの例や重み付けの例については後述する。
【００５０】
また、画像データファイル１０６ｂは、マンモグラフィ画像データを記憶する画像データ記憶手段である。一例として、画像データファイル１０６ｂに記憶されるマンモグラフィ画像データは、マンモグラフィ撮像手段等の入力装置１１２を介して入力されたマンモグラフィ画像データでもよく、外部システム２００等からネットワーク３００を介して受信したマンモグラフィ画像データでもよい。ここで、画像データファイル１０６ｂに記憶される画像データの保存形式は、ＤＩＣＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ  ａｎｄ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  ｉｎ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ）などの医療規格であってもよい。また、マンモグラフィ画像データは、カラー画像のイメージデータであってもよく、グレースケールのイメージデータであってもよい。なお、かざぐるまフレームレット等の方位選択性ウェーブレット・フレームにより多重解像度分解される前の元の画像（データ）を原画像（データ）と呼び、サブバンド信号に基づき再構成された後の画像（データ）を再構成画像（データ）と呼ぶ。なお、再構成画像のうち、所定の周波数特性（例えば、中域の周波数特性）について重み付け処理された画像を、特に「処理画像」と呼ぶ。ここで、画像データファイル１０６ｂは、目的の原画像の画像データと同一の画像サイズ（画素数）の単位インパルス信号を画像データとして記憶してもよい。画像データファイル１０６ｂに記憶された単位インパルス信号は、マンモグラフィ画像データと同様に、フィルタファイル１０６ａに記憶されたフィルタ・バンクに入力され、出力された単位インパルス応答は、上述のように、目的の原画像の画像データを高速計算するために用いられる（高速計算方法の詳細は後述）。
【００５１】
再び図１に戻り、入出力制御インターフェース部１０８は、入力装置１１２や出力装置１１４の制御を行う。ここで、出力装置１１４としては、モニタ（家庭用テレビを含む）等の表示装置や、プリンタ等の印刷装置等を用いることができる。また、入力装置１１２としては、マンモグラフィ撮像手段のほか、フィルム上に記録された画像を走査するスキャナ、外部記憶媒体の接続装置、キーボード、マウス、およびマイク等を用いることができる。マンモグラフィ撮像手段としての入力装置１１２は、一例として、乳房をＸ線撮影する手段や、ＰＥＭ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｍａｍｍｏｇｒａｐｈｙ）により陽電子断層撮影を行う手段等である。
【００５２】
また、図１において、制御部１０２は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラムや、各種の処理手順等を規定したプログラム、および、所要データを格納するための内部メモリを有する。そして、制御部１０２は、これらのプログラム等により、種々の処理を実行するための情報処理を行う。制御部１０２は、機能概念的に、フィルタ処理部１０２ａ、画像サイズ・輝度調整部１０２ｅ、色空間変換部１０２ｆ、および、処理画像出力部１０２ｇを備える。ここで、フィルタ処理部１０２ａは、分解部１０２ｂ、および、再構成部１０２ｃを備え、再構成部１０２ｃは、更に、重み付け部１０２ｄを備える。
【００５３】
このうち、フィルタ処理部１０２ａは、方位性のない近似フィルタ、および、各方位性をもった複数の詳細フィルタの集合である、方位選択性ウェーブレット・フレームまたは方位選択性フィルタ・バンクによる多重解像度分解を行い、サブバンド信号を取得し、取得されたサブバンド信号を所定の重みを付けて足し合わせることにより画像を再構成する画像処理手段である。なお、フィルタ処理部１０２ａは、ディジタルフィルタとして機能する回路等として構成されてもよい。本実施の形態において、フィルタ処理部１０２ａは、以下に示すように、分解部１０２ｂおよび再構成部１０２ｃを備える。
【００５４】
分解部１０２ｂは、画像データに対して、フィルタファイル１０６ａに記憶された、方位選択性ウェーブレット・フレームまたは方位選択性フィルタ・バンクによる多重解像度分解を行い、サブバンド信号を取得する分解手段である。ここで、「多重解像度分解」は、最大重複多重解像度分解、最大間引き多重解像度分解、および、一部間引き一部重複多重解像度分解を含む（最大重複多重解像度分解について、例えば、新井仁之著「ウェーブレット」共立出版株式会社（２０１０年）参照）。なお、分解部１０２ｂにより多重解像度分解を計算する際に、循環相関積、循環畳み込み積が使われるが、それらは高速フーリエ変換を用いる公知の高速計算方法により計算してもよい。上述のように、かざぐるまフレームレット等の方位選択性ウェーブレット・フレームによる多重解像度分解には、レベルがある。ここで、図３および図４は、かざぐるまフレームレットのレベルによる違いを示すための図であり、図３は、レベル２（高周波数側）の最大重複かざぐるまフレームレット・フィルタにレベル１の最大重複かざぐるまフレームレット・近似フィルタを循環相関積したフィルタを示し、図４は、レベル３（低周波数側）の最大重複フレームレット・フィルタにレベル１とレベル２の最大重複かざぐるまフレームレット・近似フィルタを循環相関積したフィルタを示している。なお、いずれも次数は７であるので、（７＋１）２＋（７−１）２＝１００個のフィルタがある。
【００５５】
一例として、分解部１０２ｂは、まず、レベル１のかざぐるまフレームレットによる最大重複多重解像度分解により、もっとも細かい部分（高周波部分）を検出し、レベル２，３・・・と大きくなるにつれ、大まかな部分（低周波部分）を検出する。
【００５６】
かざぐるまフレームレットによる多重解像度分解には、分解フェーズと合成フェーズがある。各フェーズは、近似フィルタと詳細フィルタの配列（アレイ）からなるフィルタ・バンクにより構成されている。分解部１０２ｂは、分解フェーズおよび合成フェーズにおける画像処理を実行後、最終的に、原画像データを「フィルタ数×レベル」個の画像信号（すなわち、サブバンド信号）に分解する。
【００５７】
例えば、次数７のかざぐるまフレームレットによるレベル５の最大重複多重解像度分解の場合、あるレベルｋ（ｋ＝１から５）のサブバンド信号には、１枚の近似フィルタにより得られる１つの近似部分と、９９枚の詳細フィルタにより得られる９９個の詳細部分がある。ここで、図５は、次数７、レベルｋのかざぐるまフレームレットにおいて、近似部分をａｋで表し、詳細部分をｄｋ（１）〜ｄｋ（９９）の記号（番号）で表した図である。なお、記号（番号）の位置は、図３（ｋ＝２）または図４（ｋ＝３）における各フィルタの位置と対応づけられている。すなわち、ａｋおよびｄｋ（１）〜ｄｋ（９９）は、図３または図４における対応する位置のフィルタから取得されたサブバンド信号を表している。このように、かざぐるまフレームレットによる多重解像度分解には、分解フェーズと合成フェーズがあり、合成フェーズ後、「フィルタ数×レベル」個の信号が得られるが、これらの信号を「サブバンド信号」と呼ぶ。
【００５８】
また、再構成部１０２ｃは、分解部１０２ｂにより取得されたサブバンド信号を足し合わせることにより画像を再構成して、再構成画像データを取得する再構成手段である。例えば、再構成部１０２ｃは、上述した最大レベルの近似フィルタにより得られた近似部分のサブバンド信号と、すべての詳細フィルタにより得られた詳細部分のサブバンド信号を足し合わせることによって、画像を再構成して再構成画像データを取得する。このとき、かざぐるまフレームレットが完全再構成性であって、後述する重み付け部１０２ｄによる処理を行わなければ、再構成部１０２ｃは、原画像と同じ画像を再現する。換言すれば、再構成部１０２ｃは、重み付け部１０２ｄによる処理により特定のサブバンド信号を減衰（削除）したり増幅（強調）したりしてから、足し合わせることによって、原画像とは異なる再構成画像データ、すなわち処理画像データを取得する。
【００５９】
ここで、上述した記号（番号）を用いて、完全再構成性と重み付け処理（画像処理）の関係について説明する。原画像の入力信号（原信号）をｘとすると、最大重複多重解像度分解の完全再構成性は以下の式で表される。
ｘ＝ａ５＋（ｄ５（１）＋・・・＋ｄ５（９９））＋・・・＋（ｄ１（１）＋・・・＋ｄ１（９９））
【００６０】
ここで、近似部分と各詳細部分に対して適当な実数の係数を与えて、ａ５，１、ｂ５，１、・・・、ｂ５，９９、・・・、ｂ１，１、・・・、ｂ１，９９とする。ここで、図６は、図５の各フィルタの配列に対応付けて付与した係数を表す図である。この場合、再構成画像（信号）は以下の式で表される。
ｙ＝ａ５，１ａ５＋（ｂ５，１ｄ５（１）＋・・・＋ｂ５，９９ｄ５（９９））＋・・・＋（ｂ１，１ｄ１（１）＋・・・＋ｂ１，９９ｄ１（９９））
【００６１】
このとき、各係数  ａ５，１＝ｂ５，１＝・・・＝ｂ５，９９＝・・・＝ｂ１，１＝・・・＝ｂ１，９９＝１の場合は、明らかにｘ＝ｙ（原画像と再構成画像が同一）であり、完全再構成となる。本実施の形態において、一例として、重み付け部１０２ｄは、所定の周波数特性（例えば、高周波と低周波の周波数特性）をもつフィルタに対応するサブバンド信号の係数ａ５，１、ｂ５，１、・・・、ｂ５，９９、・・・、ｂ１，１、・・・、ｂ１，９９に、１ではない数値を設定することにより、原画像と同一ではない再構成画像（すなわち処理画像）を生成してもよい。また、他の例として、重み付け部１０２ｄは、所定の方位性をもつフィルタに対応するサブバンド信号の係数ａ５，１、ｂ５，１、・・・、ｂ５，９９、・・・、ｂ１，１、・・・、ｂ１，９９に、１ではない数値を設定することにより、原画像と同一ではない再構成画像（すなわち処理画像）を生成してもよい。
【００６２】
ここで、詳細フィルタの分類について説明する。詳細フィルタは、その周波数特性によって特徴付けることができる。すなわち、かざぐるまフレームレットの近似フィルタを中心に、近似部分から同心円状に広がる詳細フィルタは、中心から遠ざかるほど高周波成分を通過させ、中心に近づくほど低周波成分を通過させるという特徴を有する。換言すると、かざぐるまフレームレットのフィルタ配置において近似フィルタから遠い側の詳細フィルタは、高周波成分のサブバンド信号を取得し、フィルタ配置において近似フィルタから近い側の詳細フィルタは、低周波成分のサブバンド信号を取得する。
【００６３】
図５の例では、最も低周波側の周波数特性をもつ詳細フィルタに対応するサブバンド信号は、ｄｋ（７）、ｄｋ（１４）、ｄｋ（１５）、ｄｋ（６４）となる。次に低周波側の周波数特性をもつ詳細フィルタに対応するサブバンド信号は、ｄｋ（６）、ｄｋ（１３）、ｄｋ（２１）〜ｄｋ（２３）、ｄｋ（６５）、ｄｋ（７０）、ｄｋ（７１）となる。そして、次に低周波側の周波数特性をもつ詳細フィルタに対応するサブバンド信号は、ｄｋ（５）、ｄｋ（１２）、ｄｋ（２０）、ｄｋ（２８）〜ｄｋ（３１）、ｄｋ（６６）、ｄｋ（７２）、ｄｋ（７６）〜ｄｋ（７８）となる。次に低周波側の（比較的中周波の）周波数特性をもつ詳細フィルタに対応するサブバンド信号は、ｄｋ（４）、ｄｋ（１１）、ｄｋ（１９）、ｄｋ（２７）、ｄｋ（３５）〜ｄｋ（３９）、ｄｋ（６７）、ｄｋ（７３）、ｄｋ（７９）、ｄｋ（８２）〜ｄｋ（８５）となる。そして、次に低周波側の（比較的高周波側の）周波数特性をもつ詳細フィルタに対応するサブバンド信号は、ｄｋ（３）、ｄｋ（１０）、ｄｋ（１８）、ｄｋ（２６）、ｄｋ（３４）、ｄｋ（４２）〜ｄｋ（４７）、ｄｋ（６８）、ｄｋ（７４）、ｄｋ（８０）、ｄｋ（８６）、ｄｋ（８８）〜ｄｋ（９２）となる。そして、次に低周波側の（比較的高周波側の）周波数特性をもつ詳細フィルタに対応するサブバンド信号は、ｄｋ（２）、ｄｋ（９）、ｄｋ（１７）、ｄｋ（２５）、ｄｋ（３３）、ｄｋ（４１）、ｄｋ（４９）〜ｄｋ（５５）、ｄｋ（６９）、ｄｋ（７５）、ｄｋ（８１）、ｄｋ（８７）、ｄｋ（９３）、ｄｋ（９４）〜ｄｋ（９９）となる。そして、次に低周波側の（最も高周波側の）周波数特性をもつ詳細フィルタに対応するサブバンド信号は、ｄｋ（１）、ｄｋ（８）、ｄｋ（１６）、ｄｋ（２４）、ｄｋ（３２）、ｄｋ（４０）、ｄｋ（４８）、ｄｋ（５６）〜ｄｋ（６３）となる。
【００６４】
また、詳細フィルタは、その周波数特性によっても特徴付けることができる。ここで、詳細フィルタの方位性についての分類について説明する。詳細フィルタは、その方位性に基づいて、５種類に分類することができる。すなわち、ある方向に直交する軸を「直交軸」と呼ぶとすると、（１）直交軸と同方向の方位性をもつ詳細フィルタ、（２）直交軸に垂直方向の方位性をもつ詳細フィルタ、（３）直交軸に対し正の角度の方位性をもつ詳細フィルタ、（４）直交軸に対し負の角度の方位性をもつ詳細フィルタ、（５）方位分離されていない詳細フィルタ、の５つに分類することができる。ここで、直交軸に対する角度θは、反時計回りを正とし、−９０°＜θ≦＋９０°で表される。なお、直交軸に対して水平または垂直な方位性（θ＝０°，９０°）をもつ詳細フィルタは、（１）または（２）に分類するので、（３）または（４）には分類しない。また、「（５）方位分離されていない詳細フィルタ」では、直交軸に対する角度の絶対値が同一である正の角度と負の角度の両方の方位性を含んでいるので、（３）または（４）に分類しない。
【００６５】
例えば、ある方向を縦方向とした場合、図５の例では、「（１）直交軸と同方向の方位性をもつ詳細フィルタ」に対応するサブバンド信号は、ｄｋ（１５）、ｄｋ（２３）、ｄｋ（３１）、ｄｋ（３９）、ｄｋ（４７）、ｄｋ（５５）、ｄｋ（６３）となる。また、「（２）直交軸と垂直方向の方位性をもつ詳細フィルタ」に対応するサブバンド信号は、ｄｋ（１）〜ｄｋ（７）となる。また、「（３）直交軸に対し正の角度の方位性をもつ詳細フィルタ」に対応するサブバンド信号は、ｄｋ（６４）〜ｄｋ（９９）となる。また、「（４）直交軸に対し負の角度の方位性をもつ詳細フィルタ」に対応するサブバンド信号は、ｄｋ（９）〜ｄｋ（１４）、ｄｋ（１７）〜ｄｋ（２２）、ｄｋ（２５）〜ｄｋ（３０）、ｄｋ（３３）〜ｄｋ（３８）、ｄｋ（４１）〜ｄｋ（４６）、ｄｋ（４９）〜ｄｋ（５４）となる。また、「（５）方位分離されていない詳細フィルタ」に対応するサブバンド信号は、ｄｋ（８）、ｄｋ（１６）、ｄｋ（２４）、ｄｋ（３２）、ｄｋ（４０）、ｄｋ（４８）、ｄｋ（５６）〜ｄｋ（６２）となる。このような詳細フィルタの方位性を利用すれば、処理画像において、特定の方向性のある成分を増減させることができる。
【００６６】
以上が、詳細フィルタの分類についての説明である。
【００６７】
重み付け部１０２ｄは、所定の周波数特性（定めるところの特定の周波数特性）および／または所定の方位性（定めるところの特定の方位性）をもつフィルタに対応するサブバンド信号を減衰または増幅させる重み付け手段である。重み付け部１０２ｄは、分解部１０２ｂにより取得されたサブバンド信号に重み係数を付けて足し合わせることにより重み付けしてもよく、関数形式で記憶されたフレームレット・フィルタの周波数応答関数に重み付けを行ってもよく、その後各フィルタ係数を導き出してもよく、あるいは重み付けした各周波数応答関数を所定の方法で乗算、加算し、フィルタ係数を求めてフィルタファイル１０６ａに格納しておくことにより、高速に再構成画像データを得られるようにしてもよい。また、分解フェーズおよび／または合成フェーズにおけるフィルタに重み付けしてもよい。なお、重み付け部１０２ｄによる重み付け処理の下、フィルタ処理部１０２ａが、画像データと同じ画素数の単位インパルス信号に対して単位インパルス応答を予め取得してフィルタファイル１０６ａに格納しておくことにより、単位インパルス応答を用いて高速に再構成画像データを得られるようにしてもよい。すなわち、フィルタ処理部１０２ａは、新たな画像データに対して単位インパルス応答を用いた循環畳み込み積を求めることにより高速に処理画像データを得ることができる。
【００６８】
本実施の形態において、重み付け部１０２ｄは、一例として、かざぐるまフレームレットの各レベルでの方位に基づく所定のフィルタ配置における位置、および／または、多重解像度分解におけるレベルにより、所定の周波数特性を指定することにより、所定の周波数成分が得られるように重み付けしてもよい。例えば、重み付け部１０２ｄは、多重解像度分解における所定レベルで近似フィルタに対応するサブバンド信号を相対的に減衰させる重み付けを行うことにより、マンモグラフィ画像中の濃淡の違いや大まかな変化などの低周波成分が除去されるように画像処理を行ってもよい。なお、この処理のため、分解部１０２ｂは、所定レベルまでの多重解像度分解を行うこととして、重み付け部１０２ｄは、最大レベルの近似フィルタにより得られた近似部分のサブバンド信号を相対的に減衰させる重み付け（例えば、最大レベルである所定レベルの近似部分の係数ａｋ，１を０に設定）を行ってもよい。これに限らず、分解部１０２ｂは、所定レベルより大きなレベルまで多重解像度分解を行う場合に、重み付け部１０２ｄは、所定レベルより大きなレベルの詳細部分および最大レベルの近似部分を相対的に減衰させる重み付けを行ってもよい。
【００６９】
また、重み付け部１０２ｄは、複数のフィルタのうち、フィルタ配置において近似フィルタから遠い側の詳細フィルタに対応するサブバンド信号を相対的に減衰させ、フィルタ配置において近似フィルタ（必要なら更に近似フィルタからごく近い側の詳細フィルタ）に対応するサブバンド信号を相対的に減衰させる重み付けを行うことにより、低周波と高周波の中間の周波数成分が相対的に増幅されるように画像処理を行ってもよい。より具体的には、上述したかざぐるまフレームレットの近似フィルタに対応するサブバンド信号（必要なら更に近似フィルタにごく近い位置にある低周波側の周波数特性をもつ詳細フィルタに対応するサブバンド信号）の係数を０に近い値とし、近似フィルタから遠い位置にある高周波側の周波数特性をもつ詳細フィルタに対応するサブバンド信号の係数を０に近い値に設定し、近似フィルタから中間付近に位置する中域側の詳細フィルタに対応するサブバンド信号を１に近い値に設定してもよい。
【００７０】
換言すると、重み付け部１０２ｄは、複数のフィルタのうち、高周波の周波数特性をもつフィルタおよび低周波の周波数特性をもつフィルタに対応するサブバンド信号を相対的に減衰させ、比較的高周波、比較的低周波など中周波の周波数特性をもつフィルタに対応するサブバンド信号を相対的に増幅させる重み付けを行うことにより、高周波成分および低周波成分に比較して中周波成分を得られるように画像処理を行ってもよい。より具体的には、上述したかざぐるまフレームレットの高周波の周波数特性をもつフィルタおよび低周波の周波数特性をもつフィルタに対応するサブバンド信号の係数を０に近い値とし、中周波の周波数特性をもつ詳細フィルタに対応するサブバンド信号の係数を１に近い値に設定してもよい。
【００７１】
なお、重み付け部１０２ｄは、方位性に関して重み付けを行ってもよい。例えば、重み付け部１０２ｄは、マンモグラフィ画像において、正常な放射状の構築に該当する所定の方位性をもつ詳細フィルタに対応するサブバンド信号を相対的に減衰させることにより、それ以外の、異常な構築の乱れに該当する方位性をもつ詳細フィルタに対応するサブバンド信号を相対的に増幅させる画像処理を行ってもよい。例えば、かざぐるまフレームレットの所定の角度（例えば、放射状の形状のうち、その位置における角度）θ（−９０°＜θ≦＋９０°）の方位性を有する詳細フィルタに対応するサブバンド信号の係数を０に近い値とし、それ以外を１に近い値に設定することにより、マンモグラフィ画像データから当該所定の角度θの方位性以外の、異常な方位性をもつ成分を抽出してもよい。なお、この処理のため、重み付け部１０２ｄは、原画像データを、放射状の形状の複数の画像領域に分割したのち、それぞれの画像領域に対して上記該当のサブバンド信号を増幅または減衰させる処理を行い、別々の処理を行った当該複数に分割した処理画像データを結合させてもよい。
【００７２】
以上が、重み付け部１０２ｄにより減衰または増幅されるサブバンド信号のパターンの例である。
【００７３】
再び図１に戻り、画像サイズ・輝度調整部１０２ｅは、画像サイズ・輝度を調整する画像サイズ・輝度調整手段である。例えば、画像サイズ・輝度調整部１０２ｅは、原画像データや再構成画像データ等に対して、輝度のスケーリングや、画像の対称拡張、画像サイズの変更等の処理を行ってもよい。なお、画像サイズ・輝度調整部１０２ｅは、輝度のスケーリングや対称拡張、画像サイズの変更等の処理方法について、公知の手法等を用いることができる。例えば、画像サイズ・輝度調整部１０２ｅは、スライダー等のＧＵＩツールを出力装置１１４に表示させて、入力装置１１２を介して読影医師等の専門家が輝度のスケーリング調整等が可能となるように制御してもよい。
【００７４】
また、色空間変換部１０２ｆは、色空間の変換や色成分の分解・合成等を行う色空間変換手段である。例えば、色空間変換部１０２ｆは、マンモグラフィ画像データがグレースケールの場合、フィルタ処理部１０２ａによる処理画像を赤色等で色づけを行った上で、原画像と処理画像とを重畳させてもよい。また、色空間変換部１０２ｆは、画像データファイル１０６ｂに記憶されたマンモグラフィ画像データがカラー画像の場合、分解部１０２ｂによる処理を行う前に、ＣＩＥＬＡＢ色空間等の色空間において各色成分に変換してもよい。
【００７５】
また、処理画像出力部１０２ｇは、重み付け部１０２ｄによりサブバンド信号の減衰または増幅を行いながら再構成部１０２ｃにより再構成された再構成画像データ（すなわち処理画像データ）を、必要ならば色空間変換部１０２ｆや画像サイズ・輝度調整部１０２ｅによる処理を行ってから、出力装置１１４に出力する。ここで、処理画像出力部１０２ｇは、利用者がマンモグラフィ原画像と処理画像を比較できるように、マンモグラフィ画像データと処理画像データを出力部１１４に出力してもよい。
【００７６】
本実施の形態による再構成画像である処理画像は、原画像を構成する、各方位性のあるフィルタによって抽出された周波数成分および／または方位成分のうち、所定の成分が、減衰または増幅されていることを特徴とする。例えば、処理画像は、原画像に対して、高周波と低周波の中間の帯域成分が相対的に増幅されている。換言すると、処理画像は、原画像に対して、高周波成分と低周波成分が相対的に減衰されている。多重解像度分解によるサブバンド信号の増減の例では、処理画像データは、中域側の周波数特性をもつ詳細フィルタの少なくとも一つに対応するサブバンド信号が相対的に増幅されているといえる。
【００７７】
したがって、本実施の形態による処理画像は、マンモグラフィ画像データにおいて、濃淡の違いや大まかな変化に該当する低周波成分がカットされるとともに、高周波ノイズや構築の乱れを検出しにくくするような高周波成分がカットされることによって、原画像に比べて、乳腺組織が視認しやすく構築の乱れを発見し易い画像となっている。
【００７８】
ここで、処理画像出力部１０２ｇは、モニタ等の表示装置に処理画像を表示出力してもよく、プリンタ等の印刷装置に処理画像を印刷出力して印刷媒体を製造してもよい。印刷対象の媒体としては、例えば、紙、ＯＨＰシート等であってもよい。また、処理画像出力部１０２ｇは、処理画像データを、ネットワーク３００を介して外部システム２００に送信してもよい。また、処理画像出力部１０２ｇは、画像処理データを外部記憶装置（ＵＳＢメモリやＳＤカード等）に格納してもよい。なお、利用者は、当該外部記憶装置を他のタブレット端末等の装置に接続することにより、当該装置の出力装置に処理画像を表示させてもよい。
【００７９】
画像処理装置１００は、ルータ等の通信装置および専用線等の有線または無線の通信回線を介して、ネットワーク３００に通信可能に接続されてもよい。図１において、通信制御インターフェース部１０４は、画像処理装置１００とネットワーク３００（またはルータ等の通信装置）との間における通信制御を行う。すなわち、通信制御インターフェース部１０４は、通信回線等に接続されるルータ等の通信装置（図示せず）に接続されるインターフェースであり、他の端末と通信回線を介してデータを通信する機能を有する。図１において、ネットワーク３００は、画像処理装置１００と外部システム２００とを相互に接続する機能を有し、例えば、インターネット等である。
【００８０】
図１において、外部システム２００は、ネットワーク３００を介して、画像処理装置１００と相互に接続され、マンモグラフィ画像データや広義かざぐるまフレームレット等に関する外部データベースや、コンピュータを画像処理装置として機能させるためのプログラムを提供する機能を備えてもよい。また、外部システム２００は、タブレット端末等として構成してもよく、ネットワーク３００を介して、画像処理装置１００から処理画像データを受信し、外部システム２００の出力装置に処理画像を表示させてもよい。ここで、外部システム２００は、ＷＥＢサーバやＡＳＰサーバ等として構成していてもよい。また、外部システム２００のハードウェア構成は、一般に市販されるワークステーション、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置およびその付属装置により構成していてもよい。また、外部システム２００の各機能は、外部システム２００のハードウェア構成中のＣＰＵ、ディスク装置、メモリ装置、入力装置、出力装置、通信制御装置等およびそれらを制御するプログラム等により実現される。
【００８１】
以上で、本実施の形態における画像処理装置１００の構成の説明を終える。なお、上述の説明では、画像処理装置１００は、原画像としてのマンモグラフィ画像データに対して処理画像データを生成する機能について主に説明したが、これに限られず、画像処理装置１００は、本願発明にかかるフィルタを作成する機能を実現するコンピュータ等であってもよい。例えば、画像処理装置１００は、原画像データに対して画像処理を行って処理画像を生成する処理と同様の処理を、画像データと同じ画素数の単位インパルス信号に対して行い、得られた単位インパルス信号の単位インパルス応答をフィルタとして作成してもよい。同様に、広義かざぐるまフレームレット等が関数形式で規定されている場合に、画像処理装置１００は、広義かざぐるまフレームレットの各フィルタに対する周波数応答関数において、原画像に対する処理と同様の所定の重みを付けて、それらを所定の方法で乗算、加算してフィルタ係数を計算することにより画像処理用ディジタルフィルタを作成してもよい。なお、画像処理装置１００は、このように作成したディジタルフィルタをフィルタファイル１０６ａに格納し、原画像データに対して、作成したディジタルフィルタを用いて画像処理を行ってもよい。
【００８２】
［画像処理装置１００の処理］
次に、このように構成された本実施の形態における本画像処理装置１００の処理の一例について、以下に図７〜図３０を参照して詳細に説明する。
【００８３】
画像処理装置１００の処理の一例について図７および図８を参照して説明する。図７は、本実施の形態における画像処理装置１００の処理の一例を示すフローチャートである。なお、以下の処理においては、かざぐるまフレームレットの多重解像度分解により得られるサブバンド信号を増減させることにより乳癌による構築の乱れを強調する画像処理を行う例について説明するが、これに限られず、高周波と低周波の中間の帯域成分を相対的に増幅させる画像処理であれば、さまざまなフィルタや画像処理手法を用いて、乳癌による構築の乱れを強調した処理画像データを生成してもよい。
【００８４】
まず、フィルタ処理部１０２ａの分解部１０２ｂは、画像データファイル１０６ｂに記憶されたマンモグラフィ画像データに対して、フィルタファイル１０６ａに記憶されたかざぐるまフレームレットによる最大重複多重解像度分解を行い、サブバンド信号を取得する（ステップＳＡ−１）。ここで、図８は、最大重複多重解像度分解の分解フェーズおよび合成フェーズのフィルタ・バンクの一例を示す図である。図中の数字は、レベルを表している。ＰＷは、詳細フィルタであり、次数７の場合、各レベルに９９枚存在する。Ａは、近似フィルタであり、同じく次数７の場合、各レベルに１枚存在する。
【００８５】
図８に示すように、まず、分解部１０２ｂは、レベル１のかざぐるまフレームレットを用いて、マンモグラフィの原画像を入力信号として、９９枚の詳細フィルタを通過する信号と、１枚の近似フィルタを通過する信号に分解する。次に、分解部１０２ｂは、レベル１の近似フィルタを通過した信号を、レベル２のかざぐるまフレームレットを用いて、９９枚の（レベル２の）詳細フィルタを通過する信号と、１枚の（レベル２の）近似フィルタを通過する信号に分解する。分解部１０２ｂは、この処理を、最大レベル（図示の場合、レベル５）まで繰り返し行う。そして、分解部１０２ｂは、分解フェーズで得られた信号を合成フェーズのフィルタ・バンクにかけ、最終的に、９９×５のサブバンド信号（詳細部分）と、１のサブバンド信号（近似部分）を取得する。
【００８６】
再び図７に戻り、再構成部１０２ｃは、以上のように分解部１０２ｂにより取得されたサブバンド信号を単純に足し合わせて完全再構成とするのではなく、重み付け部１０２ｄの処理により、特定の詳細フィルタからのサブバンド信号を減衰または増幅させることで重み付けを行う（ステップＳＡ−２）。
【００８７】
ここで、重み付けについて、本実施の形態では、図８に示すように、重み付け部１０２ｄは、分解部１０２ｂにより出力されたサブバンド信号に対し係数をかけることで、サブバンド情報の処理を行う（サブバンド信号を減衰または増幅させるフィルタのパターンの具体例（すなわち重み付けの具体例）については、重み付け部１０２ｄについての上述した記載および後述を参照）。
【００８８】
そして、再構成部１０２ｃは、以上のように重み付け部１０２ｄにより処理されたサブバンド信号を足し合わせることにより、画像を再構成する（ステップＳＡ−３）。
【００８９】
これにて、画像処理装置１００の処理が終了する。
【００９０】
［具体化処理］
次に、画像処理装置１００の基本処理を更に具体化した処理の詳細について図９〜図３０を参照して説明する。図９は、本実施の形態における画像処理装置１００の具体化処理の一例を示すフローチャートである。この具体化処理においては、上記の処理の具体例に加えて、必要であれば色空間の変換処理と色成分の分解・合成処理、処理画像データに対して用途に応じたデザインの加工処理、ならびに、完成品とするための印刷処理等について説明する。
【００９１】
（ステップＳＢ−１）
まず、利用者（例えば、医療施設の放射線専門家）は、マンモグラフィ撮像手段等の入力装置１１２等を介して、原画像としてマンモグラフィ画像データを取得し、画像データファイル１０６ｂに記憶させる。なお、画像処理装置１００は、記憶されたマンモグラフィ画像データがカラー画像の場合、色空間変換部１０２ｆの処理により、ＣＩＥＬＡＢ色空間に変換する。これにより、画像は、Ｌ＊（輝度）、ａ＊（赤−緑）、ｂ＊（黄−青）の三つの色成分に分解される。なお、画像データがグレースケールの場合は、色空間変換部１０２ｆは、色空間に関する処理を行わない。
【００９２】
（ステップＳＢ−２）
そして、分解部１０２ｂは、マンモグラフィ原画像の所定の色成分（例えば、輝度成分、グレースケールの場合は階調値）を入力信号として、かざぐるまフレームレットによる最大重複多重解像度分解を行う。ここでは、次数７のかざぐるまフレームレットを用いて説明するが、他の次数や、他の方位選択性のあるウェーブレット・フレームを用いても、同様の画像処理を行うことができる。他の例として、単純かざぐるまフレームレット（ｓｉｍｐｌｅ  ｐｉｎｗｈｅｅｌ  ｆｒａｍｅｌｅｔ）を用いてもよい（Ｈｉｔｏｓｈｉ  Ａｒａｉ  ａｎｄ  Ｓｈｉｎｏｂｕ  Ａｒａｉ，  “２Ｄ  ｔｉｇｈｔ  ｆｒａｍｅｌｅｔｓ  ｗｉｔｈ  ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ  ｓｅｌｅｃｔｉｖｉｔｙ  ｓｕｇｇｅｓｔｅｄ  ｂｙ  ｖｉｓｉｏｎ  ｓｃｉｅｎｃｅ”，  ＪＳＩＡＭ  Ｌｅｔｔｅｒｓ  Ｖｏｌ．  １  （２００９），ｐｐ．９−１２．参照）。また、かざぐるまウェーブレット・フレーム（ｐｉｎｗｈｅｅｌ  ｗａｖｅｌｅｔ  ｆｒａｍｅ）を用いることも可能である（Ｈｉｔｏｓｈｉ  Ａｒａｉ  ａｎｄ  Ｓｈｉｎｏｂｕ  Ａｒａｉ，  “Ｆｉｎｉｔｅ  ｄｉｓｃｒｅｔｅ，  ｓｈｉｆｔ−ｉｎｖａｒｉａｎｔ，  ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ  ｆｉｌｔｅｒｂａｎｋｓ  ｆｏｒ  ｖｉｓｕａｌ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，  Ｉ：  Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ”，  Ｉｎｔｅｒｄｉｓｃｉｐｌｉｎａｒｙ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，  Ｖｏｌ．  １３  （２００７），  ｐｐ．２５５−２７３．参照）。また、最大重複多重解像度分解に限らず、最大間引き多重解像度分解、または、一部間引き一部重複多重解像度分解などの多重解像度分解を行ってもよい。
【００９３】
（ステップＳＢ−３）
そして、再構成部１０２ｃは、分解部１０２ｂによる最大重複多重解像度分解で得られたサブバンド信号をすべて足し合わせるのではなく、重み付け部１０２ｄの処理により、あるサブバンド信号は削除あるいは減衰させ、あるサブバンド信号はそのまま加え、そしてあるサブバンド信号は増幅して加えるという重み付け加工を行う。この加工方法によって原画像を処理した画像を配列することにより処理画像が得られる。以下では加工方法の例を挙げて説明する。以下の例では、重み付け部１０２ｄが、図６に示した係数ｂｋ，ｎを設定することにより、サブバンド信号を増減させる。なお、近似部分の係数ａｋ，１にも操作を加えてもよい（０≦ａｋ，１≦１）。
【００９４】
一例として、重み付け部１０２ｄは、かざぐるまフレームレットの各レベルでの方位に基づく所定のフィルタ配置における位置、および／または、多重解像度分解におけるレベルにより、所定の周波数特性を指定することにより、所定の周波数成分が得られるように重み付けしてもよい。例えば、重み付け部１０２ｄは、多重解像度分解における所定レベルで近似フィルタに対応するサブバンド信号を相対的に減衰させる重み付けを行うことにより、マンモグラフィ画像中の濃淡の違いや大まかな変化などの低周波成分が除去されるように画像処理を行ってもよい。なお、この処理のため、分解部１０２ｂは、所定レベルまでの多重解像度分解を行うこととして、重み付け部１０２ｄは、最大レベルの近似フィルタにより得られた近似部分のサブバンド信号を相対的に減衰させる重み付け（例えば、最大レベルである所定レベルの近似部分の係数ａｋ，１を０に設定）を行ってもよい。これに限らず、分解部１０２ｂは、所定レベルより大きなレベルまで多重解像度分解を行う場合に、重み付け部１０２ｄは、所定レベルより大きなレベルの詳細部分および最大レベルの近似部分を相対的に減衰させる重み付けを行ってもよい。
【００９５】
また、重み付け部１０２ｄは、複数のフィルタのうち、フィルタ配置において近似フィルタから遠い側の詳細フィルタに対応するサブバンド信号を相対的に減衰させ、フィルタ配置において近似フィルタ（必要なら更に近似フィルタからごく近い側の詳細フィルタ）に対応するサブバンド信号を相対的に減衰させる重み付けを行うことにより、低周波と高周波の中間の周波数成分が相対的に増幅されるように画像処理を行ってもよい。より具体的には、上述したかざぐるまフレームレットの近似フィルタに対応するサブバンド信号（必要なら更に近似フィルタにごく近い位置にある低周波側の周波数特性をもつ詳細フィルタに対応するサブバンド信号）の係数を０に近い値とし、近似フィルタから遠い位置にある高周波側の周波数特性をもつ詳細フィルタに対応するサブバンド信号の係数を０に近い値に設定し、近似フィルタから中間付近に位置する中域側の詳細フィルタに対応するサブバンド信号を１に近い値に設定してもよい。換言すると、重み付け部１０２ｄは、複数のフィルタのうち、高周波の周波数特性をもつフィルタおよび低周波の周波数特性をもつフィルタに対応するサブバンド信号を相対的に減衰させ、比較的高周波、比較的低周波など中周波の周波数特性をもつフィルタに対応するサブバンド信号を相対的に増幅させる重み付けを行うことにより、高周波成分および低周波成分に比較して中周波成分を得られるように画像処理を行ってもよい。より具体的には、上述したかざぐるまフレームレットの高周波の周波数特性をもつフィルタおよび低周波の周波数特性をもつフィルタに対応するサブバンド信号の係数を０に近い値とし、中周波の周波数特性をもつ詳細フィルタに対応するサブバンド信号の係数を１に近い値に設定してもよい。
【００９６】
また、重み付け部１０２ｄは、マンモグラフィ画像において、正常な放射状の構築に該当する所定の方位性をもつ詳細フィルタに対応するサブバンド信号を相対的に減衰させることにより、それ以外の、異常な構築の乱れに該当する方位性をもつ詳細フィルタに対応するサブバンド信号を相対的に増幅させる画像処理を行ってもよい。例えば、かざぐるまフレームレットの所定の角度（例えば、放射状の形状のうち、その位置における角度）θ（−９０°＜θ≦＋９０°）の方位性を有する詳細フィルタに対応するサブバンド信号の係数を０に近い値とし、それ以外を１に近い値に設定することにより、マンモグラフィ画像データから当該所定の角度θの方位性以外の、異常な方位性をもつ成分を抽出してもよい。なお、この処理のため、重み付け部１０２ｄは、原画像データを、放射状の形状の複数の画像領域に分割したのち、それぞれの画像領域に対して上記該当のサブバンド信号を増幅または減衰させる処理を行い、別々の処理を行った当該複数に分割した処理画像データを結合させてもよい。
【００９７】
以上で、重み付け部１０２ｄによる重み付けの例の説明を終える。
【００９８】
（ステップＳＢ−４）
そして、必要であれば、色空間変換部１０２ｆは、処理画像出力部１０２ｇにより表示出力あるいは印刷出力する前に、処理した各色成分（例えばＬ＊，ａ＊，ｂ＊）の画像信号を合成し、カラー画像に戻す。なお、マンモグラフィ原画像がカラーでない場合であっても、色空間変換部１０２ｆは、処理画像出力部１０２ｇによる画像処理結果を赤色等で着色して、原画像データと重畳させることにより、原画像上の乳腺構造が色で視認しやすいように処理を行ってもよい。なお、ステップＳＢ−４において、処理後の輝度の数値が０から２５５の範囲を超えている場合に、０以下の数値は０とし、２５５以上の数値は２５５に置き換えるという閾値を用いた処理を行ってもよく、輝度および色のスケールを適切に変換してもよい。
【００９９】
（ステップＳＢ−５）
画像処理装置１００は、必要に応じて、用途に応じてデザインを付加してもよい。例えば、再構成部１０２ｃは、重み付け部１０２ｄの処理により、原画像データを、放射状の形状の複数の画像領域に分割したのち、それぞれの画像領域に対して該当する方位性をもつフィルタに対応するサブバンド信号を増減させる処理を行った場合、別々の処理を行った当該複数に分割した処理画像データを結合させる処理を行ってもよい。
【０１００】
以上で、画像処理装置１００の具体化処理の説明を終える。
【０１０１】
［高速計算方法の例］
図９を参照して上述した具体化処理の例では、画像を入力する毎にステップＳＢ−２およびＳＢ−３の処理を計算するため、多くのフィルタリング計算をしなければならず比較的時間を要する。本例では、このフィルタリング計算時間を短縮させる高速計算方法の例について説明する。
【０１０２】
まず、フィルタ処理部１０２ａ（分解部１０２ｂおよび再構成部１０２ｃ等）は、画像信号の代わりに、上記画像信号と同一画像サイズ（画素数）の単位インパルス信号を、用いるフィルタ・バンク（例えば、図８に上述したフィルタ・バンク）に入力し、出力された信号Ｆを、フィルタファイル１０６ａ等の記憶部１０６に予め格納しておく。例えば、単位インパルス信号は、画像信号のうち、左上端の値が１で、残り全てが０の信号である。
【０１０３】
そして、処理画像データを作成する際、フィルタ処理部１０２ａは、図９を参照して説明したステップＳＢ−１の処理がなされた画像ｘに対して、Ｆとの循環畳み込み積ｘ＊Ｆ（巡回畳み込み積ともいう）を計算する（循環畳み込み積について、例えば、新井仁之著「フーリエ解析学」朝倉書店（２００３年）参照）。ここで、計算されたｘ＊Ｆは、図９を参照して上述した具体化処理にて計算されるような再構成画像ｙと同じものになる。
【実施例】
【０１０４】
以下に、構築の乱れを強調する画像処理を行うためにフィルタ設計を行った実施例とその画像処理結果について説明する。【０１０５】
本実施例においては、人の視覚の数理モデルとして構築した「かざぐるまフレームレット」をフィルタリングに応用することで、ヒトの視覚的画像評価における評価アルゴリズムを考慮した画像処理を行った。【０１０６】
［フィルタの設計例］
本実施例では、縦３３２８×横２５６０のマンモグラフィ画像（グレースケール）における画像処理のために、フィルタ（以下、「ＤｉＷＩフィルタ」（ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ−ｗｅｉｇｈｔｅｄ  ｉｍａｇｅ  ｆｉｌｔｅｒ）と呼ぶ。）を設計した。なお、マンモグラフィ画像には他のサイズもあり、画像サイズが変われば、その画像のもつ周波数特性も変わる。そのため、画像サイズが変わり、画像の持つ周波数特性が変われば、その画像のもつ周波数に応じて、それに適したフィルタを設計する。その場合、用いるフレームレットの次数を変えることや、複数のフィルタのうち選択するフィルタを変えることによって同様に適したＤｉＷＩフィルタを設計することができる。また、公知の方法で画像サイズを縦３３２８×横２５６０に変更してもよい。【０１０７】
本実施例において、ＤｉＷＩフィルタを構築する元となるフィルタ群として、７次のかざぐるまフレームレットを用いた。なお、用いるフィルタ群は他の次数でもよく、かざぐるまフレームレットに限らず、単純かざぐるまフレームレットや他のウェーブレット・フレームでもよい。ここで、図１０は、次数７のレベル２の最大重複かざぐるまフレームレット・フィルタに次数７のレベル１の最大重複かざぐるまフレームレット・近似フィルタを循環相関積して得られるフィルタである。【０１０８】
本実施例では、図１０に図示された１００枚のフィルタのうち、凹状の線で囲まれた２４枚のフィルタに対応するサブバンド信号を用いた。換言すると、図１０に示すように、かざぐるまフレームレットのフィルタ配置において、近似フィルタに近い位置にある低周波側の周波数特性をもつ詳細フィルタに対応するサブバンド信号の係数を１に設定し、近似フィルタから遠い位置にある高周波側の周波数特性をもつ詳細フィルタに対応するサブバンド信号の係数を０に設定し、更に近似フィルタに対応するサブバンド信号の係数を０に設定することにより、高周波と低周波の中間の帯域成分を取り出すことができるように重み付けを行った。【０１０９】
ここで、最大重複フレームレットでマンモグラフィ画像を分解し、上記の２４枚のフィルタに対応するサブバンド信号を足し合わせることで、処理画像（以下、「ＤｉＷＩ」（ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ−ｗｅｉｇｈｔｅｄ  ｉｍａｇｅ）と呼ぶ。）を得ることができる。しかしながら、非常に時間がかかるため、以下の方法（上記［高速計算方法の例］と同様の方法）で、一枚のフィルタ（以下、「ＤｉＷＩ−ＰＷ７フィルタ」と呼ぶ。）とした。ただし、画像の大きさは予め固定されている。【０１１０】
まず、縦３３７６×横２６０８において左上端のみ１で残り全てが０である画像（単位インパルス信号）を作成した。なお、マンモグラフィ画像（縦３３２８×横２５６０）を拡張して処理するために、単位インパルス信号の画像サイズをマンモグラフィ画像より大きく設定した。そして、この画像（単位インパルス信号）を、次数７の最大重複フレームレットで分解し、上記の２４枚のフィルタに対応するサブバンド信号を足し合わせることにより得られた単位インパルス応答を「ＤｉＷＩ−ＰＷ７フィルタ」とした。【０１１１】
ここで、図１１は、ＤｉＷＩ−ＰＷ７フィルタのグラフのうち、変化の大きい部分を中心とし一部を切り取ったものを示す図である。また、図１２は、ＤｉＷＩ−ＰＷ７フィルタの周波数特性を示す図であり、図１３は、ＤｉＷＩ−ＰＷ７フィルタの周波数特性のグラフである。なお、フィルタのデータを離散フーリエ変換し、各成分の絶対値をとり、零周波数成分が中央に位置するように周期的なシフトをし（Ｍａｔｌａｂのｆｆｔｓｈｉｆｔ）、さらにグラフが連続的な曲面として表示できるよう点の間を補間したものを、フィルタの周波数特性のグラフと呼んでいる。【０１１２】
図１１〜図１３に示すように、ＤｉＷＩ−ＰＷ７フィルタは、高周波と低周波の中間の帯域成分を取り出すことができる帯域通過フィルタとして機能することがわかった。【０１１３】
［ＤｉＷＩ−ＰＷ７フィルタを用いた処理画像（ｄｉｗｉ）の作成例］
上述のように作成したＤｉＷＩ−ＰＷ７フィルタをマンモグラフィ画像に適用した画像処理結果について以下に説明する。なお、以下において、後述のスケーリング方法でスケーリングする前の処理画像を「ｄｉｗｉ」と呼び、スケーリングした画像を「ＤｉＷＩ」と呼ぶことにする。【０１１４】
まず、ＤｉＷＩ−ＰＷ７フィルタをマンモグラフィ画像に適用することにより、ＤｉＷＩの元となる処理画像ｄｉｗｉを作成した。なお、その際の画像の境界（縁）の画像処理による歪みを避けるために、マンモグラフィ画像を「対称拡張」という公知の方法で適切な大きさに拡張した。すなわち、マンモグラフィ画像（縦３３２８×横２５６０）の上下左右をそれぞれ２４ピクセルずつ拡張して、画像サイズを縦３３７６×横２６０８とした。まず、サンプル１（図１４）を上述の方法で拡張した。図中の矢印は、構造の乱れの位置を示しており、２本の矢の延長線上で交差する箇所で構築の乱れが見られる（以下の図の矢印でも同様）。なお、サンプル１は、高濃度乳腺（ｄｅｎｓｅ  ｂｒｅａｓｔ）とよばれる、背景の正常乳腺濃度が高いため、異常の検出が困難であるとされているケースである。【０１１５】
つづいて、マンモグラフィ画像（図１４）を拡張したものと、上記のように縦３３７６×横２６０８で作成したＤｉＷＩ−ＰＷ７フィルタとの循環畳み込み積を計算した。なお、循環畳み込み積は高速フーリエ変換を用いる公知の高速計算方法で計算してもよい。【０１１６】
循環畳み込み積により得られた画像の中央から、元のマンモグラフィ画像と同じサイズ（縦３３２８×横２５６０）を切り出したものをｄｉｗｉとして作成した。ここで、図１５は、切り出した画像ｄｉｗｉを示す図である。【０１１７】
図１５に示すように、ｄｉｗｉでは、重要な乳房部分のコントラストが低く見づらい。これは、フィルタリングにより、マンモグラフィ画像中の記号表記（“ｙｔＬＣＣ”）などが強く検出されたためである。なお、当該記号は、マンモグラフィＸ線撮影時に挿入される文字であり、識別のため、画像上の記号を除去しないで残しておくことが望ましい。そこで、ｄｉｗｉの輝度に関して適切なスケーリングを施すことにより、画像ＤｉＷＩを作成する。本実施例では、用いた医療画像のスケーリングをするために以下の処理を行った。なお、本処理は、医師が複数のテスト画像に対して見やすいと判断したスケーリング方法から、各画像に対するスケーリングの方法を推定する方法を行ったものであるが、他の公知のスケーリング方法を用いてもよい。【０１１８】
まず、画像の地の色として、ａ＝５６．１とおいた。すなわち、画像の地の色を、０〜２５５の２５６階調のうち５６．１に統一する。ここで、Ｘを、ｄｉｗｉの画像データ（各画素での輝度の数値からなる行列）とおき、Ｓを、Ｘの成分のうち｜Ｘ［ｊ，ｋ］｜＜３０の部分を抜き出して（なお［ｊ，ｋ］は画素座標）、１次元配列の形に並べた配列の標準偏差とおく。すなわち、画像データＸのうち、絶対値の大きい値は、マンモグラフィ画像の「記号部分」（“ｙｔＬＣＣ”など）に対応する値であるので、記号の違いによる影響を避けるため、標準偏差を計算する際は｜Ｘ［ｊ，ｋ］｜≧３０の値を無視する。【０１１９】
テスト画像Ａ１を、上述した方法でかざぐるまフレームレットにより処理することにより、処理画像ｄｉｗｉを取得する。つづいて、処理画像ｄｉｗｉを、いろいろスケーリングして、そのうち医師等の専門家（マンモグラフィ読影に習熟した者など）が「見やすい」と感じるスケーリングを選ぶ。ここで、データをカットする下の値（ボトム値）をｒ１´とし、Ｓ´をＡ１に対するＳの値とする。テスト画像Ａ２に対しても同様にして、データをカットする下の値をｒ１´´とし、Ｓ´´をＡ２に対するＳの値とする。【０１２０】
与えられたマンモグラフィ画像のかざぐるまフレームレットによる上記の方法による処理画像Ｘに対して、数学的に標準偏差Ｓが計算できるので、上述のｒ１´、ｒ１´´、Ｓ´、Ｓ´´を用いた線型的な補間によりボトム値ｒ１が定まる。さらにｒ１とａからデータをカットする上の値（トップ値）ｒ２が定まる。この推定法で、本実施例におけるテスト画像と医師により得られた式は次のものであった。
ｒ１＝−３．３＊Ｓ＋０．６
ｒ２＝−ｒ１／ａ＊（２５５−ａ）【０１２１】
ここで、Ｘ´を、Ｘのうちｒ１より小さい値をｒ１に置き換え、さらに、ｒ２より大きい値をｒ２に置き換えたデータとすると、スケーリング後の輝度値Ｙの画像ＤｉＷＩは、以下の式により求められる。すなわち、画像ｄｉｗｉにおいて、カットオフするボトム値ｒ１より小さい値をｒ１とし、カットオフするトップ値ｒ２より大きい値をｒ２とした画像Ｘ´において、ｒ１〜ｒ２の範囲の階調値を０〜２５５に拡張すると、画像ＤｉＷＩが得られる。以上が、本実施例において用いたスケーリング方法である。
Ｙ＝（Ｘ´−ｒ１）／（ｒ２−ｒ１）＊２５５【０１２２】
図１５に示した画像ｄｉｗｉに、上述したスケーリング処理を適用することにより、ＤｉＷＩが得られた。ここで、図１６は、図１５に示した画像ｄｉｗｉをスケーリング処理することにより得られた画像ＤｉＷＩを示す図である。【０１２３】
図１６に示すように、画像ＤｉＷＩは、図１４のマンモグラフィ画像と比ベても、図１５の画像ｄｉｗｉと比べても、濃淡の違いや大まかな変化など余計な部分が少なく、構築の乱れを含む乳腺構造が明瞭な画像となっていることが確かめられた。このように、サンプル１では、図１４に示すオリジナルのマンモグラフィ画像において、全体の濃度が高い（白い）ために同定が困難であった中央よりやや左上の構築の乱れ（ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ）が、図１６に示す処理画像ＤｉＷＩではひずみ部分のみくっきりと描出されている。ここで、図１７は、画像ｄｉｗｉの輝度ヒストグラムを示す図であり、図１８は、画像ＤｉＷＩの輝度ヒストグラムを示す図である。【０１２４】
図１７に示すように、スケーリング処理前の画像ｄｉｗｉでは、全体として同等の輝度値に集まってしまっており、背景や乳腺構造や記号等が判別しづらくなっていることが窺える。一方、図１８に示すように、スケーリング処理後の画像ＤｉＷＩでは、輝度値が同等の数値に集まらず広く分布しており、背景や乳腺構造や記号等が輝度値の違いとして明瞭に区別し得ることが確かめられた。ここで、図１９は、マンモグラフィ画像（図１４）と画像ＤｉＷＩを適切なウェイト（ｗｅｉｇｈｔ）で加算した画像を示す図である。【０１２５】
図１９に示すように、マンモグラフィ画像と処理画像ＤｉＷＩを対比できるように画像を重畳させて利用者に提示してもよい。その際２つの画像のウェイトをスライダーなどを用いて連続的に変化させて表示してもよい。この加算により、マンモグラフィ画像において構築の乱れを評価するのに有効な部分を強調した画像が作成できる。なお、処理画像ＤｉＷＩの輝度値を任意の色成分の値として、マンモグラフィ原画像（グレースケール）に重畳させることにより、マンモグラフィ画像上における乳腺構造を色分けしてもよい。ここで、画像処理結果を着色して原画像に重畳させることに限られず、重畳させずに画像処理結果を着色してもよい。図２０は、図１５を適切にスケーリングした後、着色した結果を示す図である。着色にはＭａｔｌａｂのｂｏｎｅというカラーマップを用いた。なお、ｂｏｎｅとは、青成分の値が高められているグレースケールのカラーマップであるが、着色方法は他の公知の方法でもよい。このように、適切な着色を行った処理画像（Ｃｏｌｏｒｅｄ  ＤｉＷＩ）により、より構築の乱れを視認しやすくする効果がある（図中の矢印の２本の矢の延長線上で交差する箇所で構築の乱れが見られる）。【０１２６】
サンプル１のみならず、他のサンプル（サンプル２および３）においても、本実施例のフィルタを用いた処理により、乳腺構造を明瞭化できることを確かめた。ここで、図２１は、サンプル２のマンモグラフィ画像を示す図である（図中の矢印の２本の矢の延長線上で交差する箇所で構築の乱れが見られる）。図２２は、サンプル２の処理画像ＤｉＷＩを示す図であり、図２３は、マンモグラフィ画像（図２１）と処理画像ＤｉＷＩ（図２２）を適切なウェイトで加算した画像を示す図である。また、図２４は、サンプル３のマンモグラフィ画像を示す図であり、図２５は、サンプル３の処理画像ＤｉＷＩを示す図であり、図２６は、マンモグラフィ画像（図２４）と処理画像ＤｉＷＩ（図２５）を適切なウェイトで加算した画像を示す図である。なお、図２１と図２４は、同一人物の左右のマンモグラフィ原画像である。【０１２７】
サンプル２は、サンプル１と同じく高濃度乳腺（ｄｅｎｓｅ  ｂｒｅａｓｔ）の症例であり、マンモグラフィ画像（図２１）では中央に構築の乱れ（ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ）が写っている。この例では、ある程度見慣れた診断医ではさほど迷わないかもしれないが、処理画像ＤｉＷＩ（図２２）では、周囲の濃度の高い部分の輝度値が落ちており、この構築の乱れ（ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ）が非常に見事に描出されている。これにより、原画像と処理画像の加算により、マンモグラフィ画像において構築の乱れを強調した画像（図２３）が作成できた。【０１２８】
サンプル３は、構築の乱れ（ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ）のない例であるが、マンモグラフィ画像（図２４）では、円形の腫瘤が見られる。構築の乱れがない場合であっても、処理画像ＤｉＷＩ（図２５）では、円形の腫瘤を含む周囲の乳腺構造が明確に描出されることが確かめられた。また、原画像と処理画像の加算により、マンモグラフィ画像において乳腺構造を強調した画像（図２６）が作成できた。【０１２９】
［Ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ  ＤｉＷＩフィルタと処理画像の作成例］
上述のように作成した図１１〜図１３の例で示したＤｉＷＩ−ＰＷ７フィルタでは、方向に偏りなく全ての方向で一律に増減させるフィルタを例として設計したが、これに限られず、特定の方向を抽出したり抑制したりするようにフィルタを設計してもよい。本実施例では、乳腺方向を抑制した処理画像と、乳腺方向を抽出した処理画像を生成するためのフィルタ設計の例を挙げる。【０１３０】
乳腺は一般に乳頭から放射線状に並んでいる。また、左右の乳房においておおまかには対称である。その性質を考慮し、特定の方向を抑制したり抽出するフィルタを作成することにより、標準的な方向の乳腺が抑制された処理画像や、標準的な乳腺方向を抽出した処理画像を出力することができる。【０１３１】
図２７は、上述した図１４において、低周波と高周波の中間の帯域成分を相対的に増幅させ、さらに標準的な乳腺の方向の成分を相対的に減衰させることにより作成した標準的な乳腺の方向を抑制した処理画像を示す図である。矢印は構築の乱れの位置を示す。低周波と高周波の中間の帯域通過性をもち、かつ方位性を有するフィルタを、方位性の違いによって８種類設計し、それぞれからの出力画像を張り合わせることにより処理画像を作成している。図２７に示すように、標準的な乳腺の方向が抑制されることにより、構築の乱れが視認しやすくなることが確かめられた。【０１３２】
ここで、図２８は、図２１において、低周波と高周波の中間の帯域成分を相対的に増幅させ、さらに標準的な乳腺の方向の成分を相対的に増幅させることにより作成した標準的な乳腺方向を抽出した画像を示す図である。矢印は構築の乱れの位置を示す。こちらも低周波と高周波の中間の帯域通過性をもち、かつ方位性を有するフィルタを、方位性の違いによって８種類設計し、それぞれからの出力画像を張り合わせることにより画像を作成している。さらに、同一人物において、左側（ＬＭＬＯ）にかかる図２４のマンモグラフィ原画像に同様の処理をした処理画像と、右側（ＲＭＬＯ）にかかる図２８の処理画像とを並べて左右の対称性を比較すると、左右非対称となっている構築の乱れが一層わかりやすくなる（図２９参照）。図２９は、図２１および図２４の左右のマンモグラフィ原画像を処理した処理画像を並べた図を示す図である。図２９に示すように、構築の乱れの部分で、画像が乱れていることが視認できる。【０１３３】
なお、これらのＤｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ  ＤｉＷＩは、上述したＤｉＷＩと併用してもよく、またスライダーなどを用いてそれぞれの画像のウェイトを段階的に変化させて用いてもよい。また、Ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ  ＤｉＷＩとＤｉＷＩを適切なウェイトで重畳して特定の方向が強調された画像を作成してもよい。【０１３４】
［低周波画像と処理画像の重ね合わせ］
上述した図１９では、マンモグラフィ原画像と処理画像ＤｉＷＩを対比できるように画像を重畳させる例について説明したが、これに限られず、処理画像同士を重ね合わせてもよい。一例として、以下に、低周波画像と処理画像を重畳させた例について記述する。【０１３５】
図３０は、図２１のｄｉｗｉ（スケーリング前の画像）に、適切なウェイトで図２１の比較的低周波部分を重畳させて、適切にスケーリングした画像を示す図である。この例では最も低周波の部分は加えていない。図３０に示すように、この画像では比較的高周波を強調しつつ、低周波の様子もある程度見ることができ、濃度の濃淡がわかるので、症例等によっては見易さに有効である。【０１３６】
このように、処理画像と重畳させるのはマンモグラフィ原画像だけではなく、適当な低周波画像でもよい。また、処理画像もｄｉｗｉ、ＤｉＷＩ、方位性のあるｄｉｗｉ（Ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ  ｄｉｗｉ）、方位性のあるＤｉＷＩ（Ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ  ＤｉＷＩ）のいずれであってもよい。なお、重畳させるウェイトは、スライダーなどを用いて調整できるようにしてもよい。【０１３７】
以上で、本実施例の説明を終える。【０１３８】
本実施の形態における、かざぐるまフレームレットによる画像処理は、医療分野の画像処理に用いられた事例はなく、全く新規の手法である。すなわち、マンモグラフィ画像処理法に関する先行技術において、ヒトが行う画像評価の経験則の知見に着目して、構築の乱れ（ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ）に特化した画像処理を行う手法の開発は、これまでに適応例が無く、全く新規の手法である。【０１３９】
本実施の形態では、様々なフィルタパターンの中から、乳腺画像評価に熟知した医師等が「構築の乱れを評価するのに適している」と考えるフィルタを設計することで、医療で培われてきた人による評価のノウハウを取り入れたフィルタを設計することができる。また、本実施の形態によれば、フィルタ設計では、かざぐるまフレームレットを構成するフィルタ群の中から適切なフィルタを選び、それを合成して高速演算可能なフィルタを作成することができる。【０１４０】
また、本実施の形態によれば、マンモグラフィ画像において、適切な低周波成分がきれいにカットされるので、濃淡の違いや大まかな変化を除去し、余計なところを除去することにより構築の乱れを見つけ易くすることができる。同時に、高周波が適切にカットされるので、ノイズや構築の乱れを検出しにくくするような高周波成分を除去することができる。【０１４１】
［かざぐるまフレームレット］
本実施の形態で、例として用いているかざぐるまフレームレットは、上述したように公知の単純かざぐるまフレームレットあるいはかざぐるまウェーブレット・フレームなどの方位選択性ウェーブレット・フレーム、或いは方位選択性をもつフィルタ・バンクでもよい。ここで、かざぐるまフレームレットについて以下に説明する（国際公開第２０１２／０６７２５４号参照）。【０１４２】
次数をｎ≧３，奇数として、Ａ＝（Ａｋ，ｌ）：（ｎ＋１）×（ｎ＋１）対称行列で、ｓ＝０，１・・・，［ｎ／２］，ｔ＝ｓ，・・・，［ｎ／２］に対して、Ａｓ，ｔ＝Ａｎ−ｓ，ｔ＝Ａｓ，ｎ−ｔ＝Ａｎ−ｓ，ｎ−ｔ＝ｓを満たす行列をみつける。ただし［］はガウス記号を表す。【０１４３】
ｎ＝７の場合、条件を満たす行列は以下である。
【数１】
2014119800.tif 000003
【０１４４】
Ｂ＝（Ｂｋ，ｌ）：（ｎ＋１）×（ｎ＋１）行列とすると、以下の条件（Ｐ）を満たす行列である。
【数２】
2014119800.tif 000004
【数３】
2014119800.tif 000005
【０１４５】
【数４】
2014119800.tif 000006
【数５】
2014119800.tif 000007
ここで、Ｍは、方形格子、五の目格子、あるいは六角格子のサンプリング行列である。【０１４６】
【数６】
2014119800.tif 000008
【数７】
2014119800.tif 000009
【数８】
2014119800.tif 000010
【０１４７】
補題２（Ｈ．＆Ｓ．Ａｒａｉ，２００８）  Ｐｎが方形格子，五の目格子，六角格子に関するフレームレット・フィルタであるための必要十分条件は、Ｂ＝（Ｂｋ，ｌ）が以下の条件をみたすことである。
【数９】
2014119800.tif 000011
【０１４８】
＜上記条件を満たすＢ＝（Ｂｋ，ｌ）の求め方＞
｛（ｋ，ｌ）：ｋ＝０，１，・・・，ｎ０，ｌ＝ｓ，・・・，ｎ０，｝を次のように順序付ける。
【数１０】
2014119800.tif 000012
【０１４９】
μ＝（ｋ，ｌ），ν＝（ｋ´，ｌ´）
【数１１】
2014119800.tif 000013
【数１２】
2014119800.tif 000014
【数１３】
2014119800.tif 000015
【０１５０】
定理３（Ｈ．＆Ｓ．Ａｒａｉ，２００８）以上で得たＢ＝（Ｂｋ，ｌ）は補題２を満たす。したがって、Ｐｎは方形格子，五の目格子，六角格子に関するフレームレット・フィルタになっている。Ｐｎを、次数ｎのかざぐるまフレームレット（ｐｉｎｗｈｅｅｌ  ｆｒａｍｅｌｅｔ  ｏｆ  ｄｅｇｒｅｅ  ｎ）とよぶ。図３１は、レベル２における最大重複かざぐるまフレームレット・フィルタ（ｍａｘｉｍａｌ  ｏｖｅｒｌａｐ  ｐｉｎｗｈｅｅｌ  ｆｒａｍｅｌｅｔ  ｆｉｌｔｅｒｓ  ａｔ  ｌｅｖｅｌ  ２）にレベル１の近似フィルタを循環相関積して得たフィルタを示す図である。また、図３２は、いろいろな方向の線分からなる画像に対し、かざぐるまフレームレットによりレベル２の最大重複多重解像度分解（２ｎｄ  ｓｔａｇｅ  ｏｆ  ｍａｘｉｍａｌ  ｏｖｅｒｌａｐ  ＭＲＡ  ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ  ｂｙ  ｐｉｎｗｈｅｅｌ  ｆｒａｍｅｌｅｔ）を行った結果の各サブバンド信号を示す図である。【０１５１】
以上で、本実施の形態の説明を終える。【０１５２】
［他の実施の形態］
さて、これまで本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上述した実施の形態以外にも、特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施の形態にて実施されてよいものである。【０１５３】
特に、上述の実施の形態では、かざぐるまフレームレットを用いた例について説明を行ったが、これに限られず、周波数特性がわかれば、かざぐるまフレームレットを用いずとも他の方法で同じような周波数特性をもつフィルタを作れば、それでも類似の結果を得ることができるものである。【０１５４】
また、上述の実施の形態では、画像処理装置１００がスタンドアローンの形態で処理を行う場合を一例に説明したが、画像処理装置１００は、クライアント端末（画像処理装置１００とは別筐体であるタブレット端末等）からの要求に応じて処理を行い、その処理結果（処理画像データ等）を当該クライアント端末に返却するようにしてもよい。例えば、画像処理装置１００は、ＡＳＰサーバとして構成され、ユーザ端末からネットワーク３００を介して送信されたマンモグラフィ画像の画像データを受信し、この画像データに基づいて構築の乱れを強調する画像処理を行った処理画像データを、ユーザ端末に返信してもよい。【０１５５】
また、実施の形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。【０１５６】
このほか、上記文献中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各処理の登録データや検索条件等のパラメータを含む情報、画面例、データベース構成については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。【０１５７】
また、画像処理装置１００に関して、図示の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。【０１５８】
例えば、画像処理装置１００の各装置が備える処理機能、特に制御部１０２にて行われる各処理機能については、その全部または任意の一部を、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）および当該ＣＰＵにて解釈実行されるプログラムにて実現してもよく、また、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現してもよい。なお、プログラムは、後述する記録媒体に記録されており、必要に応じて画像処理装置１００に機械的に読み取られる。すなわち、ＲＯＭまたはＨＤＤなどの記憶部１０６などには、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）として協働してＣＰＵに命令を与え、各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。このコンピュータプログラムは、ＲＡＭにロードされることによって実行され、ＣＰＵと協働して制御部を構成する。【０１５９】
また、このコンピュータプログラムは、画像処理装置１００に対して任意のネットワーク３００を介して接続されたアプリケーションプログラムサーバに記憶されていてもよく、必要に応じてその全部または一部をダウンロードすることも可能である。【０１６０】
また、本発明に係るプログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納してもよく、また、プログラム製品として構成することもできる。ここで、この「記録媒体」とは、メモリーカード、ＵＳＢメモリ、ＳＤカード、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、および、Ｂｌｕ−ｒａｙ  Ｄｉｓｃ等の任意の「可搬用の物理媒体」を含むものとする。【０１６１】
また、「プログラム」とは、任意の言語や記述方法にて記述されたデータ処理方法であり、ソースコードやバイナリコード等の形式を問わない。なお、「プログラム」は必ずしも単一的に構成されるものに限られず、複数のモジュールやライブラリとして分散構成されるものや、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）に代表される別個のプログラムと協働してその機能を達成するものをも含む。なお、実施の形態に示した各装置において記録媒体を読み取るための具体的な構成、読み取り手順、あるいは、読み取り後のインストール手順等については、周知の構成や手順を用いることができる。【０１６２】
記憶部１０６に格納される各種のデータベース等（フィルタファイル１０６ａおよび画像データファイル１０６ｂ）は、ＲＡＭ、ＲＯＭ等のメモリ装置、ハードディスク等の固定ディスク装置、フレキシブルディスク、および、光ディスク等のストレージ手段であり、各種処理やウェブサイト提供に用いる各種のプログラム、テーブル、データベース、および、ウェブページ用ファイル等を格納する。【０１６３】
また、画像処理装置１００は、既知のパーソナルコンピュータ、ワークステーション等の情報処理装置として構成してもよく、また、該情報処理装置に任意の周辺装置を接続して構成してもよい。また、画像処理装置１００は、該情報処理装置に本発明の方法を実現させるソフトウェア（プログラム、データ等を含む）を実装することにより実現してもよい。【０１６４】
更に、装置の分散・統合の具体的形態は図示するものに限られず、その全部または一部を、各種の付加等に応じて、または、機能負荷に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。すなわち、上述した実施形態を任意に組み合わせて実施してもよく、実施形態を選択的に実施してもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１６５】
以上詳述に説明したように、本発明によれば、マンモグラフィ画像において構築の乱れを強調する画像処理を行うことができる、画像処理用ディジタルフィルタ、画像処理装置、印刷媒体、記録媒体、画像処理方法、および、プログラム、並びに、記録媒体を提供することができるので、医療や製薬や創薬や生物学研究や臨床検査などの様々な分野において極めて有用である。
【符号の説明】
【０１６６】
１００  画像処理装置
１０２  制御部
１０２ａ  フィルタ処理部
１０２ｂ  分解部
１０２ｃ  再構成部
１０２ｄ  重み付け部
１０２ｅ  画像サイズ・輝度調整部
１０２ｆ  色空間変換部
１０２ｇ  処理画像出力部
１０４  通信制御インターフェース部
１０６  記憶部
１０６ａ  フィルタファイル
１０６ｂ  画像データファイル
１０８  入出力制御インターフェース部
１１２  入力装置
１１４  出力装置
２００  外部システム
３００  ネットワーク
【図１】
2014119800.tif 000016
【図５】
2014119800.tif 000017
【図６】
2014119800.tif 000018
【図７】
2014119800.tif 000019
【図８】
2014119800.tif 000020
【図９】
2014119800.tif 000021
【図１７】
2014119800.tif 000022
【図１８】
2014119800.tif 000023
【図２】
2014119800.tif 000024
【図３】
2014119800.tif 000025
【図４】
2014119800.tif 000026
【図１０】
2014119800.tif 000027
【図１１】
2014119800.tif 000028
【図１２】
2014119800.tif 000029
【図１３】
2014119800.tif 000030
【図１４】
2014119800.tif 000031
【図１５】
2014119800.tif 000032
【図１６】
2014119800.tif 000033
【図１９】
2014119800.tif 000034
【図２０】
2014119800.tif 000035
【図２１】
2014119800.tif 000036
【図２２】
2014119800.tif 000037
【図２３】
2014119800.tif 000038
【図２４】
2014119800.tif 000039
【図２５】
2014119800.tif 000040
【図２６】
2014119800.tif 000041
【図２７】
2014119800.tif 000042
【図２８】
2014119800.tif 000043
【図２９】
2014119800.tif 000044
【図３０】
2014119800.tif 000045
【図３１】
2014119800.tif 000046
【図３２】
2014119800.tif 000047
【手続補正書】
【提出日】平成26年9月1日(2014.9.1)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
乳癌診断を支援するための画像処理用ディジタルフィルタであって、
マンモグラフィ画像データに対して、高周波と低周波の中間の帯域成分を相対的に増幅させる画像処理を行うことにより、乳癌による構築の乱れを強調した処理画像データを生成する画像処理手段、
を備えたことを特徴とする、画像処理用ディジタルフィルタ。
【請求項２】
乳癌診断を支援するための画像処理用ディジタルフィルタであって、マンモグラフィ画像データに対して、所定の方位性のある成分を増減させる画像処理を行うことにより、乳癌による構築の乱れを強調した処理画像データを生成する画像処理手段、
を備えたことを特徴とする、画像処理用ディジタルフィルタ。
【請求項３】
乳癌診断を支援するための画像処理用ディジタルフィルタであって、
マンモグラフィ画像データに対して、高周波と低周波の中間の帯域成分を相対的に増幅させる画像処理、および、所定の方位性のある成分を増減させる画像処理を行うことにより、乳癌による構築の乱れを強調した処理画像データを生成する画像処理手段、
を備えたことを特徴とする、画像処理用ディジタルフィルタ。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか一つに記載の乳癌診断を支援するための画像処理用ディジタルフィルタであって、
上記画像処理手段は、
上記中間の帯域および／または上記所定の方位性として、専門医によるマンモグラフィ読影時に評価しやすい、帯域および／または方位性を用いること、
を特徴とする、画像処理用ディジタルフィルタ。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれか一つに記載の画像処理用ディジタルフィルタにおいて、
上記画像処理手段は、
方位性のない近似フィルタ、および、各方位性をもった複数の詳細フィルタの集合である、方位選択性フィルタ・バンクによる多重解像度分解を画像データに対して行い、サブバンド信号を取得する分解手段と、
上記分解手段により取得された上記サブバンド信号を足し合わせることにより画像を再構成して、再構成画像データを取得する再構成手段と、
を備えることを特徴とする画像処理用ディジタルフィルタ。
【請求項６】
請求項１乃至４のいずれか一つに記載の画像処理用ディジタルフィルタにおいて、
上記画像処理手段は、
方位性のない近似フィルタ、および、各方位性をもった複数の詳細フィルタの集合である、方位選択性ウェーブレット・フレームによる多重解像度分解を画像データに対して行い、サブバンド信号を取得する分解手段と、
上記分解手段により取得された上記サブバンド信号を足し合わせることにより画像を再構成して、再構成画像データを取得する再構成手段と、
を備えることを特徴とする画像処理用ディジタルフィルタ。
【請求項７】
請求項５または６に記載の画像処理用ディジタルフィルタにおいて、
上記再構成手段は、
上記複数の上記フィルタのうち、低周波側および高周波側の上記フィルタに対応する上記サブバンド信号を減衰させることにより、上記処理画像データとしての上記再構成画像データを取得すること
を特徴とする画像処理用ディジタルフィルタ。
【請求項８】
請求項５乃至７のいずれか一つに記載の画像処理用ディジタルフィルタにおいて、
上記再構成手段は、
上記複数の上記フィルタのうち、比較的低周波側、比較的高周波側など中域側の上記フィルタに対応するサブバンド信号を増幅させることにより、上記処理画像データとしての上記再構成画像データを取得すること
を特徴とする画像処理用ディジタルフィルタ。
【請求項９】
請求項５乃至８のいずれか一つに記載の画像処理用ディジタルフィルタにおいて、
上記フィルタの周波数特性は、上記方位選択性ウェーブレット・フレームまたは上記方位選択性フィルタ・バンクの各レベルでの方位に基づく所定のフィルタ配置における位置、および／または、上記多重解像度分解におけるレベルにより指定されること
を特徴とする画像処理用ディジタルフィルタ。
【請求項１０】
請求項５乃至９のいずれか一つに記載の画像処理用ディジタルフィルタにおいて、
上記再構成手段は、上記多重解像度分解における所定レベルで上記近似フィルタに対応する上記サブバンド信号を相対的に減衰させ、上記複数の上記詳細フィルタのうち、高周波側の上記詳細フィルタに対応する上記サブバンド信号を減衰させること
を特徴とする画像処理用ディジタルフィルタ。
【請求項１１】
請求項５乃至１０のいずれか一つに記載の画像処理用ディジタルフィルタにおいて、
上記分解手段は、上記方位選択性ウェーブレット・フレームまたは上記方位選択性フィルタ・バンクの分解フェーズ、および／または、合成フェーズにおけるフィルタに重み付けすることにより、対応する上記サブバンド信号を減衰または増幅させること
を特徴とする画像処理用ディジタルフィルタ。
【請求項１２】
請求項５乃至１１のいずれか一つに記載の画像処理用ディジタルフィルタにおいて、
上記再構成手段は、
上記方位選択性ウェーブレット・フレームまたは上記方位選択性フィルタ・バンクの各フィルタに対する周波数応答関数に重み付けをして、それらを所定の方法で乗算、加算し、そこからフィルタ係数を導き出し、上記フィルタ係数からなるフィルタによる上記画像データに対するフィルタリングにより、上記再構成画像データを取得すること
を特徴とする画像処理用ディジタルフィルタ。
【請求項１３】
請求項５乃至１２のいずれか一つに記載の画像処理用ディジタルフィルタにおいて、
上記分解手段および上記再構成手段は、上記画像データと同じ画素数の単位インパルス信号に対して予め取得された単位インパルス応答を用いて、上記画像データに対して上記単位インパルス応答を用いた循環畳み込み積を求めることにより、上記再構成画像データを取得すること
を特徴とする画像処理用ディジタルフィルタ。
【請求項１４】
請求項５乃至１３のいずれか一つに記載の画像処理用ディジタルフィルタにおいて、
上記方位選択性ウェーブレット・フレームまたは上記方位選択性フィルタ・バンクは、次数を有する広義かざぐるまフレームレットであること
を特徴とする画像処理用ディジタルフィルタ。
【請求項１５】
乳癌診断を支援するためにマンモグラフィ画像における構築の乱れを強調する画像処理用ディジタルフィルタであって、
方位性のない近似フィルタ、および、各方位性をもった複数の詳細フィルタの集合である、方位選択性ウェーブレット・フレームまたは方位選択性フィルタ・バンクによる多重解像度分解を画像データと同じ画素数の単位インパルス信号に対して行い、サブバンド信号を取得し、取得した上記サブバンド信号を足し合わせることにより画像を再構成する際に、高周波と低周波の中間の帯域成分が相対的に増幅されるように、ならびに／または、所定の方位性のある成分が増減されるように、上記複数の上記フィルタのうち、低周波側および高周波側の上記フィルタに対応する上記サブバンド信号を減衰させることにより、および／もしくは、比較的低周波側、比較的高周波側など中域側の上記フィルタに対応するサブバンド信号を増幅させることにより、ならびに／または、上記所定の方位性を有する上記フィルタに対応するサブバンド信号を増減させることにより、得られる上記単位インパルス信号の単位インパルス応答であることを特徴とする画像処理用ディジタルフィルタ。
【請求項１６】
乳癌診断を支援するためにマンモグラフィ画像における構築の乱れを強調する画像処理用ディジタルフィルタであって、
方位性のない近似フィルタ、および、各方位性をもった複数の詳細フィルタの集合である、方位選択性ウェーブレット・フレームまたは方位選択性フィルタ・バンクの各フィルタに対する周波数応答関数において、高周波と低周波の中間の帯域成分が相対的に増幅されるように、および／または、所定の方位性のある成分が増減されるように、所定の重みを付けて、それらを所定の方法で乗算、加算してフィルタ係数を計算することにより作成される画像処理用ディジタルフィルタであって、
上記所定の重みは、
上記複数の上記フィルタのうち、低周波側および高周波側の上記フィルタに対応する上記サブバンド信号を減衰させる重み、および／もしくは、比較的低周波側、比較的高周波側など中域側の上記フィルタに対応するサブバンド信号を増幅させる重み、ならびに／または、上記所定の方位性を有する上記フィルタに対応するサブバンド信号を増減させる重みであることを特徴とする画像処理用ディジタルフィルタ。
【請求項１７】
乳癌診断を支援するための、記憶部と制御部を少なくとも備えた画像処理装置において、
上記記憶部は、
高周波と低周波の中間の帯域成分を相対的に増幅させるフィルタ、および／または、所定の方位性のある成分を増減させるフィルタを記憶するフィルタ記憶手段と、マンモグラフィ画像の画像データを記憶する画像データ記憶手段と、を備え、
上記制御部は、
上記画像データに対して、上記フィルタを用いて画像処理を行うことにより、乳癌による構築の乱れを強調した処理画像データを生成する画像処理手段、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１８】
乳癌診断を支援するための処理画像が印刷された印刷媒体であって、
上記処理画像は、マンモグラフィ原画像における高周波と低周波の中間の帯域成分が相対的に増幅されていること、および／または、上記マンモグラフィ原画像における所定の方位性のある成分が増減されていること、
を特徴とする印刷媒体。
【請求項１９】
乳癌診断を支援するための処理画像を表示するための画像データを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
上記処理画像は、
マンモグラフィ原画像における高周波と低周波の中間の帯域成分が相対的に増幅されていること、および／または、上記マンモグラフィ原画像における所定の方位性のある成分が増減されていること、
を特徴とする画像データを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項２０】
記憶部と制御部を少なくとも備えたコンピュータにおいて実行される、乳癌診断を支援するための画像処理方法であって、
上記記憶部は、
高周波と低周波の中間の帯域成分を相対的に増幅させるフィルタ、および／または、所定の方位性のある成分を増減させるフィルタを記憶するフィルタ記憶手段と、
マンモグラフィ画像の画像データを記憶する画像データ記憶手段と、
を備え、
上記制御部において実行される、上記画像データに対して、上記フィルタを用いて画像処理を行うことにより、乳癌による構築の乱れを強調した処理画像データを生成する画像処理ステップ、を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２１】
記憶部と制御部を少なくとも備えたコンピュータに実行させるための、乳癌診断支援用のプログラムであって、
上記記憶部は、
高周波と低周波の中間の帯域成分を相対的に増幅させるフィルタ、および／または、所定の方位性のある成分を増減させるフィルタを記憶するフィルタ記憶手段と、
マンモグラフィ画像の画像データを記憶する画像データ記憶手段と、
を備え、
上記制御部において、
上記画像データに対して、上記フィルタを用いて画像処理を行うことにより、乳癌による構築の乱れを強調した処理画像データを生成する画像処理ステップ、
を実行させるためのプログラム。
【国際調査報告】
2014119800.tif 000048
2014119800.tif 000049
2014119800.tif 000050
2014119800.tif 000051