(57)【要約】【課題】偽陽性率を低減することができる乳房画像病変検出システム、乳房画像病変検出方法、乳房画像病変検出プログラムおよび乳房画像病変検出プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供する。【解決手段】モデル計算手段２２により、乳房Ｘ線画像について、乳頭から大胸筋に向かって扇状に拡散する乳腺の正常構築モデルを求める。方向抽出手段２３により、乳房Ｘ線画像について、ガボールフィルタを用いて、その画像中の陰影の形状を構成する線構造の方向を抽出する。病変判定手段２４により、前処理手段２１により検出された乳腺の構築の乱れ候補を含む関心領域について、モデル計算手段２２による正常構築モデルの乳腺の方向と、方向抽出手段２３による方向とを比較して、それらの差異に基づく特徴量を求め、その特徴量に基づいて構築の乱れであるか否かを判定する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
乳房Ｘ線画像に含まれる乳腺の構築の乱れを検出するための乳房画像病変検出システムであって、
前記乳房Ｘ線画像について、乳頭から大胸筋に向かって扇状に拡散する乳腺の正常構築モデルを求めるモデル計算手段と、
前記乳房Ｘ線画像について、その画像中の陰影の形状を構成する線構造の方向を抽出する方向抽出手段と、
前処理により検出された乳腺の構築の乱れ候補を含む前記乳房Ｘ線画像内の関心領域について、前記モデル計算手段で求められた正常構築モデルの乳腺の方向と、前記方向抽出手段で抽出された方向とを比較して、それらの差異に基づく特徴量を求め、その特徴量に基づいて前記候補が乳腺の構築の乱れであるか否かを判定する病変判定手段とを、
有することを特徴とする乳房画像病変検出システム。
【請求項２】
前記病変判定手段は、前記関心領域内の複数の座標（ｘ，ｙ）について、前記モデル計算手段で求められた正常構築モデルの乳腺の方向をΦ（ｘ，ｙ）、前記方向抽出手段で抽出された方向をΘ（ｘ，ｙ）とし、方向が一致する許容範囲を決めるパラメータをＮｍ、前記座標の数をＮＲＯＩとしたとき、前記特徴量Ｒを、
【数１】
2014192187.tif 000007
により求めることを特徴とする請求項１記載の乳房画像病変検出システム。
【請求項３】
前記方向抽出手段は、ガボールフィルタを用いて、前記乳房Ｘ線画像中の線構造の方向を抽出することを特徴とする請求項１または２記載の乳房画像病変検出システム。
【請求項４】
前記モデル計算手段は、指数関数曲線を用いて前記乳腺の正常構築モデルを求めることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の乳房画像病変検出システム。
【請求項５】
乳房Ｘ線画像に含まれる乳腺の構築の乱れを検出するための乳房画像病変検出方法であって、
コンピュータが、前記乳房Ｘ線画像について、乳頭から大胸筋に向かって扇状に拡散する乳腺の正常構築モデルを求めるモデル計算工程と、
コンピュータが、前記乳房Ｘ線画像について、その画像中の陰影の形状を構成する線構造の方向を抽出する方向抽出工程と、
コンピュータが、前処理により検出された乳腺の構築の乱れ候補を含む前記乳房Ｘ線画像内の関心領域について、前記モデル計算工程で求められた正常構築モデルの乳腺の方向と、前記方向抽出工程で抽出された方向とを比較して、それらの差異に基づく特徴量を求め、その特徴量に基づいて前記候補が乳腺の構築の乱れであるか否かを判定する病変判定工程とを、
有することを特徴とする乳房画像病変検出方法。
【請求項６】
前記病変判定工程は、前記関心領域内の複数の座標（ｘ，ｙ）について、前記モデル計算工程で求められた正常構築モデルの乳腺の方向をΦ（ｘ，ｙ）、前記方向抽出工程で抽出された方向をΘ（ｘ，ｙ）とし、方向が一致する許容範囲を決めるパラメータをＮｍ、前記座標の数をＮＲＯＩとしたとき、前記特徴量Ｒを、
【数２】
2014192187.tif 000008
により求めることを特徴とする請求項５記載の乳房画像病変検出方法。
【請求項７】
前記方向抽出工程は、ガボールフィルタを用いて、前記乳房Ｘ線画像中の線構造の方向を抽出することを特徴とする請求項５または６記載の乳房画像病変検出方法。
【請求項８】
前記モデル計算工程は、指数関数曲線を用いて前記乳腺の正常構築モデルを求めることを特徴とする請求項５乃至７のいずれか１項に記載の乳房画像病変検出方法。
【請求項９】
乳房Ｘ線画像に含まれる乳腺の構築の乱れを検出するための乳房画像病変検出プログラムであって、
コンピュータを、
前記乳房Ｘ線画像について、乳頭から大胸筋に向かって扇状に拡散する乳腺の正常構築モデルを求めるモデル計算手段、
前記乳房Ｘ線画像について、その画像中の陰影の形状を構成する線構造の方向を抽出する方向抽出手段、
前処理により検出された乳腺の構築の乱れ候補を含む前記乳房Ｘ線画像内の関心領域について、前記モデル計算手段で求められた正常構築モデルの乳腺の方向と、前記方向抽出手段で抽出された方向とを比較して、それらの差異に基づく特徴量を求め、その特徴量に基づいて前記候補が乳腺の構築の乱れであるか否かを判定する病変判定手段、
として機能させるための乳房画像病変検出プログラム。
【請求項１０】
乳房Ｘ線画像に含まれる乳腺の構築の乱れを検出するための乳房画像病変検出プログラム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、
コンピュータを、
前記乳房Ｘ線画像について、乳頭から大胸筋に向かって扇状に拡散する乳腺の正常構築モデルを求めるモデル計算手段、
前記乳房Ｘ線画像について、その画像中の陰影の形状を構成する線構造の方向を抽出する方向抽出手段、
前処理により検出された乳腺の構築の乱れ候補を含む前記乳房Ｘ線画像内の関心領域について、前記モデル計算手段で求められた正常構築モデルの乳腺の方向と、前記方向抽出手段で抽出された方向とを比較して、それらの差異に基づく特徴量を求め、その特徴量に基づいて前記候補が乳腺の構築の乱れであるか否かを判定する病変判定手段、
として機能させるための乳房画像病変検出プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、乳房画像病変検出システム、乳房画像病変検出方法、乳房画像病変検出プログラムおよび乳房画像病変検出プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、がんは早期発見・早期治療により生存率の飛躍的な向上が期待できる。乳がんの早期発見に有効な手段として、近年、乳房Ｘ線画像撮影（マンモグラフィ）が多く利用されている。マンモグラフィは、乳房全体の状態を把握できるなどの特徴をもち，視触診や超音波画像では検出しにくい微細な病変などの検出に有効である。【０００３】
しかし、マンモグラフィの受診者数が増加すれば医師の負担増大を招き、疲労などに起因する誤診や病変の見落としが発生する危険性がある。そこで、診断医の負担軽減および診断精度の向上のために、コンピュータ支援診断（ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ａｉｄｅｄ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  もしくは  ｄｉａｇｎｏｓｉｓ：ＣＡＤ）システムが開発されている。ＣＡＤとは、コンピュータによる画像解析情報を読影医に第２の意見として提示することにより、診断精度の向上や診断に要する時間の短縮といった診断の質と生産性の改善とを目的とした技術である。【０００４】
乳がんの主な画像所見として、微小石灰化、腫瘤および構築の乱れなどがある。微小石灰化は、乳房内の血管や軟部組織の細胞が壊死し沈着したものであり、画像上では白い斑点群として視認される。腫瘤は、形状、境界および濃度に特徴を有する占拠性病変であり、画像上ではある程度の面積をもった陰影として表れる。構築の乱れは、明確な腫瘤陰影ではないが、正常の乳腺構築が歪みを伴った病変であり、１点から放射状に広がるスピキュラや乳腺実質の局所的引き込みあるいは歪み等が特徴とされる。この構築の乱れは、他の所見よりも読影が難しく見落としが発生しやすい病変であるとされている。【０００５】
このような乳がんの各所見はそれぞれ特有の画像的特徴を有しているため、従来、各所見を特異的に検出するＣＡＤシステムが開発されている（例えば、特許文献１参照）。そのうち、特に読影が難しい構築の乱れに対しては、様々なアプローチによるＣＡＤシステムが提案されている。例えば、画像中の線構造の線集中度と方向分布指数とを求め、これらの積に基づいて構築の乱れの候補を求める方法（例えば、特許文献２参照）や、ラドン変換により原画像上の線構造を強調し、構築の乱れの陰影が有する放射状の線構造に着目して独自に設計した放射状フィルタを用いてその線構造を強調し、構築の乱れの候補を検出する方法（例えば、非特許文献１参照）、ガボールフィルタにより得られる方向マップを線形力学系のベクトル場の力線図と見立ててモデル化し、それに基づいて病変部が有する放射状線構造の度合いを定量化して、構築の乱れの候補を検出する方法（例えば、非特許文献２参照）などがある。【０００６】
これらの従来の構築の乱れを検出するためのＣＡＤシステムでは、線構造の広がり（スピキュラ）という構築の乱れに特有な特徴に着目し、その特徴を定量化するというアプローチをとっている。しかし、乳房Ｘ線画像は、空間解像度および濃度分解能の点で極めて高精細である反面、ノイズを含みやすく、病変に伴う線構造が淡く極めて低コントラストな陰影として現れることが多い。このため、病変かどうかを判別するのに十分な精度で線構造の抽出が行えず、真陽性率があまり高くならないという問題があった。また、乳腺の線構造を抽出しても、病変の特徴を正確に定量化することが難しく、偽陽性率が悪化してしまうという問題もあった。【０００７】
そこで、本発明者等は、抽出精度が悪い微細な線構造を抽出するのではなく、対象領域と周辺との平均的な輝度差に着目して構築の乱れの候補を検出する方法を提案している（例えば、非特許文献３参照）。この方法は、病変の中心部とその周辺部分にコントラストが存在するという新たな特徴に着目し、ＤｏＧ（Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｆ  Ｇａｕｓｓｉａｎｓ）フィルタリングにより、その特徴を有する病変候補を検出するものである。この方法は、従来のＣＡＤシステムと比べて、高い真陽性率で構築の乱れ候補を検出可能で、同じ真陽性率のときの偽陽性率も低いことが確認されている。【０００８】
なお、病変に伴う画像中の線構造が極めて低コントラストであることから、画像のコントラストを改善する方法が提案されているが（例えば、特許文献３参照）、医師の読影を容易にするためのものであり、ＣＡＤシステムに利用されるものではない。また、マンモグラフィ以外にも、超音波画像やＭＲＩ画像を利用したＣＡＤシステムが開発されているが（例えば、特許文献４参照）、マンモグラフィよりも画像の解像度が低いため、ほとんど利用されていない。また、本発明者等により、肺がん等の診断のために、Ｘ線ＣＴなどの医療用断層画像中の陰影に対してガボールフィルタを用いて傾き線分情報を抽出し、その情報から陰影の特徴量を求めて異常陰影か否かを判断するＣＡＤシステムが開発されている（例えば、特許文献５参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００４−３１３４７８号公報
【特許文献２】特開２００４−２０９０５９号公報
【特許文献３】特表２００９−５１２５１１号公報
【特許文献４】特開２００８−８６４００号公報
【特許文献５】特開２００８−２８４２８５号公報
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】M. P. Sampat, G. J. Whitman, M. K. Markey, and A. C.Bovik, “Evidence based detection of spiculated masses and architecturaldistortions”, Proc of SPIE, 2005, Vol.5747, p.26-37
【非特許文献２】R. M. Rangayyan and F. J. Ayres, “Gabor filters and phase portraits forthe detection of architectural distortion in mammograms”, Medical andBiological Engineering and Computing, 2006, 44(10), p.883-894
【非特許文献３】T. Handa, X. Zhang, N.Homma, T. Ishibashi, Y. Kawasumi, M. Abe, N. Sugita and M. Yoshizawa, “DoG-BasedDatection of Architectural Distortion in Mammographic Images for Computer-AidedDetection”, Proc of SICE Annual Conference, 2012, p.762-767
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
非特許文献３に記載の構築の乱れを検出するためのＣＡＤシステムでは、特許文献２、非特許文献１および非特許文献２に記載の従来のＣＡＤシステムよりも高い真陽性率で乳腺の構築の乱れ候補を検出することができるが、正常な乳腺構築の詳細な特徴を考慮していないため、病変の特徴を正確に定量化しておらず、偽陽性率の悪化という課題が残されたままになっている。【００１２】
本発明は、このような課題に着目してなされたもので、偽陽性率を低減することができる乳房画像病変検出システム、乳房画像病変検出方法、乳房画像病変検出プログラムおよび乳房画像病変検出プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体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】
【００１３】
上記目的を達成するために、本発明に係る乳房画像病変検出システムは、乳房Ｘ線画像に含まれる乳腺の構築の乱れを検出するための乳房画像病変検出システムであって、前記乳房Ｘ線画像について、乳頭から大胸筋に向かって扇状に拡散する乳腺の正常構築モデルを求めるモデル計算手段と、前記乳房Ｘ線画像について、その画像中の陰影の形状を構成する線構造の方向を抽出する方向抽出手段と、前処理により検出された乳腺の構築の乱れ候補を含む前記乳房Ｘ線画像内の関心領域について、前記モデル計算手段で求められた正常構築モデルの乳腺の方向と、前記方向抽出手段で抽出された方向とを比較して、それらの差異に基づく特徴量を求め、その特徴量に基づいて前記候補が乳腺の構築の乱れであるか否かを判定する病変判定手段とを、有することを特徴とする。【００１４】
本発明に係る乳房画像病変検出方法は、乳房Ｘ線画像に含まれる乳腺の構築の乱れを検出するための乳房画像病変検出方法であって、コンピュータが、前記乳房Ｘ線画像について、乳頭から大胸筋に向かって扇状に拡散する乳腺の正常構築モデルを求めるモデル計算工程と、コンピュータが、前記乳房Ｘ線画像について、その画像中の陰影の形状を構成する線構造の方向を抽出する方向抽出工程と、コンピュータが、前処理により検出された乳腺の構築の乱れ候補を含む前記乳房Ｘ線画像内の関心領域について、前記モデル計算工程で求められた正常構築モデルの乳腺の方向と、前記方向抽出工程で抽出された方向とを比較して、それらの差異に基づく特徴量を求め、その特徴量に基づいて前記候補が乳腺の構築の乱れであるか否かを判定する病変判定工程とを、有することを特徴とする。【００１５】
本発明に係る乳房画像病変検出プログラムは、乳房Ｘ線画像に含まれる乳腺の構築の乱れを検出するための乳房画像病変検出プログラムであって、コンピュータを、前記乳房Ｘ線画像について、乳頭から大胸筋に向かって扇状に拡散する乳腺の正常構築モデルを求めるモデル計算手段、前記乳房Ｘ線画像について、その画像中の陰影の形状を構成する線構造の方向を抽出する方向抽出手段、前処理により検出された乳腺の構築の乱れ候補を含む前記乳房Ｘ線画像内の関心領域について、前記モデル計算手段で求められた正常構築モデルの乳腺の方向と、前記方向抽出手段で抽出された方向とを比較して、それらの差異に基づく特徴量を求め、その特徴量に基づいて前記候補が乳腺の構築の乱れであるか否かを判定する病変判定手段、として機能させることを特徴とする。【００１６】
本発明に係る乳房画像病変検出プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、乳房Ｘ線画像に含まれる乳腺の構築の乱れを検出するための乳房画像病変検出プログラム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、コンピュータを、前記乳房Ｘ線画像について、乳頭から大胸筋に向かって扇状に拡散する乳腺の正常構築モデルを求めるモデル計算手段、前記乳房Ｘ線画像について、その画像中の陰影の形状を構成する線構造の方向を抽出する方向抽出手段、前処理により検出された乳腺の構築の乱れ候補を含む前記乳房Ｘ線画像内の関心領域について、前記モデル計算手段で求められた正常構築モデルの乳腺の方向と、前記方向抽出手段で抽出された方向とを比較して、それら差異に基づく特徴量を求め、その特徴量に基づいて前記候補が乳腺の構築の乱れであるか否かを判定する病変判定手段、として機能させるための乳房画像病変検出プログラムを記録していることを特徴とする。【００１７】
本発明に係る乳房画像病変検出システムは、乳腺の正常構築モデルを求め、その正常構築モデルに基づいて乳房Ｘ線画像中の構築の乱れ候補の特徴量を求め、その特徴量に基づいて構築の乱れであるか否かを判定することにより、乳房領域上での構築の乱れ候補の位置を考慮して病変の特徴を正確に定量化し、判定を行うことができる。特徴量が、正常構築モデルの乳腺の方向と、乳房Ｘ線画像中の陰影の形状を構成する線構造の方向との差異に基づいているため、１点から放射状に広がるスピキュラ等の構築の乱れの特徴を高精度で定量化することができる。このように、本発明に係る乳房画像病変検出システムは、正常な乳腺構築を考慮しないものと比べ、偽陽性率を低減することができ、乳腺の構築の乱れを正確に検出することができる。【００１８】
本発明に係る乳房画像病変検出システムで、乳腺の構築の乱れ候補を検出する前処理は、非特許文献３に記載のＣＡＤシステムなど、高い真陽性率で多くの病変候補を検出できる処理システムから成ることが好ましい。また、特許文献２、非特許文献１または非特許文献２などの従来のＣＡＤシステムから成っていてもよい。なお、本発明に係る乳房画像病変検出システムは、前処理を行わず、乳房Ｘ線画像全体を複数の関心領域に分割し、各関心領域に対して構築の乱れの検出を行うこともできる。【００１９】
本発明に係る乳房画像病変検出システム、乳房画像病変検出プログラムおよび乳房画像病変検出プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体で、前記病変判定手段は、前記関心領域内の複数の座標（ｘ，ｙ）について、前記モデル計算手段で求められた正常構築モデルの乳腺の方向をΦ（ｘ，ｙ）、前記方向抽出手段で抽出された方向をΘ（ｘ，ｙ）とし、方向が一致する許容範囲を決めるパラメータをＮｍ、前記座標の数をＮＲＯＩとしたとき、前記特徴量Ｒを、
【数３】
2014192187.tif 000003
により求めることもできる。【００２０】
また、本発明に係る乳房画像病変検出方法で、前記病変判定工程は、前記関心領域内の複数の座標（ｘ，ｙ）について、前記モデル計算工程で求められた正常構築モデルの乳腺の方向をΦ（ｘ，ｙ）、前記方向抽出工程で抽出された方向をΘ（ｘ，ｙ）とし、方向が一致する許容範囲を決めるパラメータをＮｍ、前記座標の数をＮＲＯＩとしたとき、前記特徴量Ｒを、（１）式により求めることもできる。【００２１】
この（１）式を使用する場合、関心領域内での正常構築モデルの乳腺の方向Φ（ｘ，ｙ）と画像中の線構造の方向Θ（ｘ，ｙ）とのずれの和が大きくなると、特徴量Ｒも大きくなり、構築の乱れの特徴を正確に識別することができる。乳房Ｘ線画像のノイズの大きさやコントラストに応じて、パラメータＮｍの値を調整することにより、最適な検出精度を確保することができる。構造の乱れを判定するときの特徴量Ｒの閾値の値により、真陽性率および偽陽性率を調整することができる。座標（ｘ，ｙ）は、客観的な判定を行うために、関心領域内の全画素から成ることが好ましい。【００２２】
本発明に係る乳房画像病変検出システム、乳房画像病変検出方法、乳房画像病変検出プログラムおよび乳房画像病変検出プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、乳房Ｘ線画像中の陰影の形状を構成する線構造の方向を抽出するために、ガボールフィルタを用いることが好ましい。この場合、陰影の形状を構成する線構造の方向（傾き線分情報）を、効率的かつ効果的に抽出することができる。線構造の方向を抽出する手段は、上記ガボールフィルタを用いる方法の他に、その他の公知のフィルタ、例えば曲率検出フィルタやエッジフィルタを用いてもよい。また、フィルタ処理以外の方法として、例えばラドン変換や細線化処理を行ってもよい。【００２３】
また、本発明に係る乳房画像病変検出システム、乳房画像病変検出方法、乳房画像病変検出プログラムおよび乳房画像病変検出プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体で、求める乳腺の正常構築モデルは、乳頭から大胸筋に向かって扇状に拡散するモデルであれば、いかなるものであってもよい。ただし、数学的扱いやすさや計算量などの観点から、単純なモデルが好ましい。例えば、指数関数曲線や対数関数曲線、２次関数などの放物曲線を用いて、乳頭から大胸筋に向かって扇状に拡散する乳腺の正常構築モデルを求めることができる。【００２４】
また、本発明に係る乳房画像病変検出システム、乳房画像病変検出方法、乳房画像病変検出プログラムおよび乳房画像病変検出プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体で、特徴量として用いる定量値は、特徴量Ｒのように、正常構築モデルの乳腺の方向と、乳房Ｘ線画像中の陰影の形状を構成する線構造の方向との差異を表現するものであることが好ましい。定量値の別の態様としては、例えば、特徴量Ｒにおける関数ｈについて、３以上の多値の関数に換えて用いてもよく、またＮＲＯＩについて３以上の多値のヒストグラム情報を用いてもよい。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、偽陽性率を低減することができる乳房画像病変検出システム、乳房画像病変検出方法、乳房画像病変検出プログラムおよび乳房画像病変検出プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の実施の形態の乳房画像病変検出システムの構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示す乳房画像病変検出システムの、正常構築モデルの計算方法を示す説明図である。
【図３】図１に示す乳房画像病変検出システムの処理手順を示すフローチャートである。
【図４】図１に示す乳房画像病変検出システムの、（ａ）受信した乳房Ｘ線画像、（ｂ）  （ａ）の乳房Ｘ線画像について求められた正常構築モデルの乳腺の方向Φを示す画像、（ｃ）  （ａ）の乳房Ｘ線画像について抽出された線構造の方向Θを示す画像である。
【図５】図１に示す乳房画像病変検出システムの、（ａ）受信した乳房Ｘ線画像、（ｂ）  （ａ）のＡ領域の線構造の方向Θを示す画像、（ｃ）  （ａ）のＢ領域の線構造の方向Θを示す画像、（ｄ）  （ａ）のＡ領域の正常構築モデルの乳腺の方向Φを示す画像、（ｅ）  （ａ）のＢ領域の正常構築モデルの乳腺の方向Φを示す画像、（ｆ）  （ａ）のＡ領域のｈ（ｘ，ｙ）を示す画像、（ｇ）  （ａ）のB領域のｈ（ｘ，ｙ）を示す画像である。
【図６】図１に示す乳房画像病変検出システムのＦＲＯＣ曲線を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、図面に基づき、本発明の実施の形態について説明する。
図１乃至図６は、本発明の実施の形態の乳房画像病変検出システム、乳房画像病変検出方法、乳房画像病変検出プログラムおよび乳房画像病変検出プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を示している。なお、本発明の実施の形態の乳房画像病変検出方法は、本発明の実施の形態の乳房画像病変検出システムにより好適に実施される方法であり、乳房画像病変検出プログラムを記録したハードディスク、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスクなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体によりコンピュータに実行させることができる。
【００２８】
図１に示すように、本発明の実施の形態の乳房画像病変検出システムは、乳房Ｘ線画像に含まれる乳腺の構築の乱れを検出するための乳房画像病変検出システムであって、コンピュータから成り、受信手段１１と、各種データを記憶する記憶手段１２と、演算機能および制御機能を有する主制御部１３と、出力手段１４とを有している。
【００２９】
受信手段１１は、乳房Ｘ線撮影装置（マンモグラフィ）に接続され、乳房Ｘ線撮影装置で撮影された乳房Ｘ線画像を受信可能になっている。なお、受信手段１１は、乳房Ｘ線撮影装置ではなく、医療用Ｘ線画像の画像サーバに接続されて、乳房Ｘ線画像を受信可能になっていてもよい。また、ＣＤ−ＲやＤＶＤ−Ｒなどの記憶媒体に記憶された乳房Ｘ線画像を、それらの読取手段から受信可能になっていてもよい。記憶手段１２は、メモリから成り、受信手段１１で受信した乳房Ｘ線画像を記憶するようになっている。
【００３０】
主制御部１３は、ＣＰＵから成り、受信手段１１、記憶手段１２および出力手段１４に接続されて、それぞれを制御可能に構成されている。主制御部１３は、前処理手段２１とモデル計算手段２２と方向抽出手段２３と病変判定手段２４とを有している。
【００３１】
［前処理手段］
前処理手段２１は、高い真陽性率でできる限り多くの病変候補を検出可能な、非特許文献３に記載のＣＡＤシステムから成っている。前処理手段２１は、乳房領域抽出手段２５とＤｏＧフィルタリング手段２６と閾値処理手段２７とを有している。乳房領域抽出手段２５は、エッジ強度の高い点を追跡する画像処理方法を用いて、胸筋領域と乳房領域の境界を決定し、乳腺が存在しない胸筋領域を乳房Ｘ線画像から削除するようになっている。さらに、乳房領域抽出手段２５は、計算時間削減のために、胸筋を除いた画像を、バイキュービック法を用いて原画像の１／４スケールに縮小するようになっている。
【００３２】
構築の乱れの陰影の中心部は、周辺部と比較して輝度値が全体的に高いあるいは低いといった、ある程度のコントラストが存在する傾向にある。ＤｏＧフィルタリング手段２６は、このような構築の乱れによる明暗情報を抽出するために、乳房Ｘ線画像に対してＤｏＧ（Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｆ  Ｇａｕｓｓｉａｎｓ）フィルタリングを行い、局所的なコントラストを検出するようになっている。
【００３３】
ＤｏＧフィルタリング手段２６は、以下のようにして、局所的コントラストを検出している。すなわち、まず、標準偏差σをもつ２次元ガウシアンカーネルＧ（ｘＧ，ｙＧ，σ）と入力画像Ｉ（ｘ，ｙ）とを畳み込み、次式により、平滑化画像Ｌ（ｘ，ｙ，σ）を得る。
Ｌ（ｘ，ｙ，σ）＝Ｇ（ｘＧ，ｙＧ，σ）＊Ｉ（ｘ，ｙ）    （２）
ここで、ｘＧ，ｙＧはそれぞれ目標位置（ｘ，ｙ）までのカーネルの距離を表している。また、ガウシアンカーネルは次式で定義される。
【数４】
2014192187.tif 000004
【００３４】
次に、（４）式により、平滑化度合いの異なる２枚の画像の差分を計算し、ＤｏＧ画像Ｄｋ（ｘ，ｙ，σ）を得る。
Ｄｋ（ｘ，ｙ，σ）＝Ｌ（ｘ，ｙ，ｋσ）−Ｌ（ｘ，ｙ，σ）  （４）
ｋは２次元ガウシアンカーネルの標準偏差、すなわち平滑化度合いの比を決定するパラメータである。なお、ＤｏＧフィルタリング手段２６では、パラメータσにより検出対象病変の大きさ（面積）を制御することができるため、検出対象病変の大きさに相応しいパラメータσを設定することが好ましい。
【００３５】
乳房Ｘ線画像中で局所的に高いコントラストを有する領域は、ＤｏＧフィルタリング後の画像Ｄｋ上で高い値を有している。このため、閾値処理手段２７は、ＤｏＧフィルタリング後の画像での極値の検出するために、閾値処理を行うようになっている。このとき、各領域の面積を抑えたまま、より多くの極値を検出するよう閾値を設定する。また、極めて大きなあるいは小さな領域面積を持つ領域を除去するために、閾値処理後の二値化画像において、残った領域面積に関する閾値処理を行うようになっている。こうして、前処理手段２１は、乳腺の構築の乱れ候補を抽出するようになっている。
【００３６】
［モデル計算手段］
正常な乳腺構築の場合、乳房領域上に存在する線構造は乳頭から大胸筋に向かって概ね扇状に拡散している。モデル計算手段２２は、この正常な乳腺構築をモデル化するために、対象とする乳房Ｘ線画像について、乳頭から大胸筋に向かって扇状に拡散する乳腺の正常構築モデルを求めるようになっている。モデル計算手段２２は、まず、乳頭検出を行う。頭尾方向撮影（ｃｒａｎｉｏｃａｕｄａｌ：ＣＣ）画像では、大胸筋を垂直と仮定し、画像端から最も遠い点を乳頭位置とする。内外斜位方向（ｍｅｄｉｏｌａｔｅｒａｌ  ｏｂｌｉｑｕｅ：ＭＬＯ）画像においては、大胸筋の端点同士を通る直線から最も遠い点を乳頭位置とする。
【００３７】
次に、乳頭（ｎｉｐｐｌｅ）を下、胸筋を上に配置したときの図２に示す座標（ｘ，ｙ）において、正常乳腺の線構造を、乳頭位置を基に次式のような指数関数曲線で近似する。
ｙ＝ｆ（ｘ）＝Ａｅｘｐ（Ｂｘ）                        （５）
ここで、ＡおよびＢは指数関数のパラメータであり、基準となる乳頭の座標は（０，Ａ）となる。一方、乳頭を通る（５）式の指数関数のうち、図２に示す胸筋側のある点（ｘｉ，ｙｂ）を通る曲線のパラメータＢｉは、
Ｂｉ＝Ｂ＝（１／ｘｉ）ｌｏｇ（ｙｂ／Ａ）                （６）
となる。ここで、ｙｂは胸筋を直線近似したときのｙ座標である。
【００３８】
胸筋の長さ、すなわち図２中の点Ｐ１と点Ｐ２との間に存在する画素数をＮｆとすると、点（ｘｉ，ｙｂ）〔ｉ＝１，２，・・・，Ｎｆ〕を通る指数関数曲線は、
ｙ＝ｆｉ（ｘ）＝Ａｅｘｐ（Ｂｉｘ）                    （７）
で表される。モデル計算手段２２は、点（ｘｉ，ｙｂ）を点Ｐ１から点Ｐ２まで１画素ずつ動かし、（６）式でＢｉを求め、（７）式で指数関数ｆｉを求めることにより、乳腺の正常構築モデルを求めるようになっている。
【００３９】
また、モデル計算手段２２は、正常構築モデルの乳腺の方向として、（７）式で求めた指数関数の接線とｘ軸の正の向きとがなす角度Φを求めるようになっている。Φは、次式で与えられる。
Φ（ｘ，ｉｙ）＝ａｒｃｔａｎ（ｆ’ｉ（ｘ））
＝ａｒｃｔａｎ（ＡＢｉｅｘｐ（Ｂｉｘ））    （８）
ここで、ｉｙは、ｙ＝ｆｉ（ｘ）を満たすｙ座標である。なお、指数関数曲線が通過しない画素に関しては、（８）式を適用することができないため、角度値をもつ画素の中で、指数関数曲線が通過しない画素に最も近い画素の角度値をもつものとして処理する。
【００４０】
［方向抽出手段］
方向抽出手段２３は、乳房Ｘ線画像について、ガボールフィルタを用いて、その画像中の陰影の形状を構成する線構造の方向を抽出するようになっている。ガボールフィルタは、指紋認証や虹彩認識といった多くの画像認識システムにおいて、方向成分特徴抽出フィルタとして利用されており、乳房Ｘ線画像やコンピュータ断層撮影画像といった医用画像処理においても幅広く用いられている。
【００４１】
ガボールフィルタの出力ｇは、（９）式で表される。
【数５】
2014192187.tif 000005
ここで、ｘ，ｙは座標、θは角度、σは分散、γは縦横比、λは波長である。
【００４２】
ｍを自然数として、１８０度をｍ個に離散化したうちのｉ番目（ｉ＝１，２，・・・，ｍ）の角度θｉ＝πｉ／１８０の傾きをもつガボールフィルタカーネルをｇｉとする。このとき、ｇｉと原画像Ｉとの畳み込み積分をＩｉ（ｘ，ｙ）＝（Ｉ＊ｇｉ）（ｘ，ｙ）で表し、原画像Ｉ（ｘ，ｙ）の方向マップΘ（ｘ，ｙ）を次式で定義する。
【数６】
2014192187.tif 000006
【００４３】
すなわち、方向抽出手段２３は、ｍ個の畳み込み積分結果｜Ｉｉ（ｘ，ｙ）｜において、最大の値を与えるｉに対応する角度πｉｍａｘ／１８０を、位置（ｘ，ｙ）における画素が有する方向成分とみなし、方向マップΘ（ｘ，ｙ）を求めるようになっている。
【００４４】
［病変判定手段］
病変判定手段２４は、前処理手段２１により検出された乳腺の構築の乱れ候補を含む乳房Ｘ線画像内の関心領域について、モデル計算手段２２で求められた正常構築モデルの乳腺の方向Φ（ｘ，ｙ）と、方向抽出手段２３で抽出された方向Θ（ｘ，ｙ）とを比較して、それらの差異に基づく特徴量Ｒを（１）式で求め、その特徴量Ｒに基づいて構築の乱れ候補が、乳腺の構築の乱れであるか否かを判定するようになっている。特徴量Ｒの計算では、関心領域内の全ての座標（ｘ，ｙ）についてｈ（ｘ，ｙ）を求める。このとき、ＮＲＯＩは全画素数となる。
【００４５】
特徴量Ｒは、方向が一致する許容範囲を決めるパラメータＮｍが大きいほど厳密な一致のみ許容し、逆にＮｍが小さいほどおおまかな一致でも許容することを意味している。方向マップΘ（ｘ，ｙ）が正常構築モデルの乳腺の方向Φ（ｘ，ｙ）と一致するような場合には、特徴量Ｒは小さくなり、構築の乱れ陰影を含む場合には、正常乳腺の方向とは一致しない割合が多くなるため、特徴量Ｒは大きくなる。病変判定手段２４は、この特徴量Ｒに閾値を設定することにより、その閾値より特徴量Ｒが大きいものを乳腺の構築の乱れであると判定するようになっている。
【００４６】
主制御部１３は、前処理手段２１により抽出された構築の乱れ候補を含む関心領域の画像、ガボールフィルタの計算結果、特徴量Ｒの計算結果、病変判定手段２４により構築の乱れであると判定された関心領域の画像などを、記憶手段１２に送って記憶させるようになっている。
【００４７】
出力手段１４は、モニタやプリンタなどから成っている。出力手段１４は、記憶手段１２に記憶された乳房Ｘ線画像や、前処理手段２１により抽出された構築の乱れ候補を含む関心領域の画像、ガボールフィルタの計算結果、特徴量Ｒの計算結果、病変判定手段２４により構築の乱れであると判定された関心領域の画像などを、モニタやプリンタで出力可能になっている。
【００４８】
次に、本発明の実施の形態の乳房画像病変検出システムの処理手順について、図３乃至図５を参照しながら説明する。図３に示すように、まず、乳房Ｘ線撮影装置で撮影された乳房Ｘ線画像を受信手段１１で受信し（ステップ３１）、主制御部１３の前処理手段２１で乳腺の構築の乱れ候補の抽出を行う。乳房Ｘ線画像の一例を、図４（ａ）に示す。前処理手段２１では、まず、乳房領域抽出手段２５により、乳房Ｘ線画像から胸筋領域を削除して乳房領域を抽出し（ステップ３２）、ＤｏＧフィルタリング手段２６によりＤｏＧフィルタリングを行い、局所的コントラストを検出する（ステップ３３）。次に、ＤｏＧフィルタリング後の画像に対し、閾値処理手段２７により、閾値処理を行い、乳腺の構築の乱れ候補を抽出する（ステップ３４）。
【００４９】
前処理手段２１の後、受信した乳房Ｘ線画像について、モデル計算手段２２により、乳頭から大胸筋に向かって扇状に拡散する乳腺の正常構築モデルを求め、乳腺の方向Φ（ｘ，ｙ）を求める（ステップ３５）。また、受信した乳房Ｘ線画像について、方向抽出手段２３により、ガボールフィルタを用いて、陰影の形状を構成する線構造の方向Θ（ｘ，ｙ）を抽出する（ステップ３６）。図４（ａ）の乳房Ｘ線画像について求められた正常構築モデルの乳腺の方向Φ（ｘ，ｙ）、および抽出された線構造の方向Θ（ｘ，ｙ）を示す画像を、それぞれ図４（ｂ）および（ｃ）に示す。なお、図４（ｃ）では、（１０）式中のｍを１２としている。
【００５０】
次に、病変判定手段２４により、前処理手段２１で検出された乳腺の構築の乱れ候補を含む乳房Ｘ線画像内の関心領域について、モデル計算手段２２で求められた正常構築モデルの乳腺の方向Φ（ｘ，ｙ）と、方向抽出手段２３で抽出された方向Θ（ｘ，ｙ）とから、（１）式を利用して特徴量Ｒを求める（ステップ３７）。さらに、病変判定手段２４により、その特徴量Ｒに基づいて構築の乱れ候補が、乳腺の構築の乱れであるか否かを判定する（ステップ３８）。
【００５１】
図５に、図４（ａ）の乳房Ｘ線画像について、構築の乱れを含む領域（図５（ａ）中のＡ領域）と、正常な乳腺構築の領域（図５（ａ）中のＢ領域）とについて、特徴量Ｒを計算した一例を示す。構築の乱れを含むＡ領域について、図５（ｂ）に示す方向Θ（ｘ，ｙ）と、図５（ｄ）に示す正常構築モデルの乳腺の方向Φ（ｘ，ｙ）とから求めた、（１）式のｈ（ｘ，ｙ）を図５（ｆ）に示す。このｈ（ｘ，ｙ）から特徴量Ｒを求めると、０．９９であった。また、正常な乳腺構築のＢ領域について、図５（ｃ）に示す方向Θ（ｘ，ｙ）と、図５（ｅ）に示す正常構築モデルの乳腺の方向Φ（ｘ，ｙ）とから求めた、（１）式のｈ（ｘ，ｙ）を図５（ｇ）に示す。このｈ（ｘ，ｙ）から特徴量Ｒを求めると、０．５９であった。特徴量Ｒの閾値として、例えば０．８等の値を設定すると、図５に示す乳腺の構築の乱れを正確に判定することができる。
【００５２】
本発明の実施の形態の乳房画像病変検出システムは、乳腺の正常構築モデルを求め、その正常構築モデルに基づいて乳房Ｘ線画像中の構築の乱れ候補の特徴量を求め、その特徴量に基づいて構築の乱れであるか否かを判定することにより、乳房領域上での構築の乱れ候補の位置を考慮して病変の特徴を正確に定量化し、判定を行うことができる。特徴量が、正常構築モデルの乳腺の方向と、乳房Ｘ線画像中の陰影の形状を構成する線構造の方向との差異であれば、差分演算により簡単に計算できるため、１点から放射状に広がるスピキュラ等の構築の乱れの特徴を高精度で定量化することができる。このように、本発明の実施の形態の乳房画像病変検出システムは、正常な乳腺構築を考慮しないものと比べ、偽陽性率を低減することができ、乳腺の構築の乱れを正確に検出することができる。
【００５３】
特徴量として（１）式のＲを使用することにより、構築の乱れの特徴を正確に識別することができる。乳房Ｘ線画像のノイズの大きさやコントラストに応じて、（１）式のパラメータＮｍの値を調整することにより、最適な検出性能を確保することができる。また、構造の乱れを判定するときの特徴量Ｒの閾値の値により、真陽性率および偽陽性率を調整することができる。
【００５４】
なお、本発明の実施の形態の乳房画像病変検出システムでは、前処理手段２１として、非特許文献３に記載のＣＡＤシステムを用いたが、他にも、特許文献２、非特許文献１または非特許文献２などの従来のＣＡＤシステムを用いてもよい。また、本発明の実施の形態の乳房画像病変検出システムで、乳腺の正常構築モデルは、指数関数曲線を用いたものに限らず、乳頭から大胸筋に向かって扇状に拡散するモデルであれば、いかなるものであってもよい。
【００５５】
なお、本発明の実施の形態の乳房画像病変検出プログラムは、例えば、ＣＤ（ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷなど）、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ＋Ｒ、ＤＶＤ＋ＲＷなど）等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録された形態で提供されうる。この場合、コンピュータは、その記録媒体から乳房画像病変検出プログラムを読み取ってコンピュータの内部記憶装置または外部記憶装置に転送し格納して用いることができる。また、本発明の実施の形態の乳房画像病変検出プログラムを、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク等の記憶装置（記録媒体）に記録しておき、その記憶装置から通信回線を介してコンピュータに提供するようになっていてもよい。
【００５６】
ここで、コンピュータとは、ハードウェアとＯＳ（オペレーティングシステム）とを含む概念であり、ＯＳの制御の下で動作するハードウェアを意味している。また、ＯＳが不要で、アプリケーションプログラム単独でハードウェアを動作させるような場合には、そのハードウェア自体がコンピュータに相当する。ハードウェアは、少なくとも、ＣＰＵ等のマイクロプロセッサと、記録媒体に記録されたコンピュータプログラムを読み取るための手段とを備えている。
【００５７】
本発明の実施の形態の乳房画像病変検出プログラムとしてのアプリケーションプログラムは、上述のようなコンピュータに実現させるプログラムコードを含んでいる。また、その機能の一部は、アプリケーションプログラムではなくＯＳによって実現されてもよい。なお、本発明の実施の形態のコンピュータ読み取り可能な記録媒体としては、上述したフレキシブルディスク、ＣＤ、ＤＶＤ、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスクのほか、コンピュータの内部記憶装置（ＲＡＭやＲＯＭなどのメモリ）、外部記憶装置等や、バーコードなどの符号が印刷された印刷物等の、コンピュータ読み取り可能な種々の媒体を利用することもできる。
【実施例１】
【００５８】
本発明の実施の形態の乳房画像病変検出システムを臨床データに適用し、構築の乱れの検出性能について検討を行った。使用する性能評価用データとして、世界的な標準データベースのＤｉｇｉｔａｌ  Ｄａｔａｂａｓｅ  ｆｏｒ  Ｓｃｒｅｅｎｉｎｇ  Ｍａｍｍｏｇｒａｐｈｙ（ＤＤＳＭ）を用い、そのＤＤＳＭから構築の乱れを含む５０症例および正常例５０症例を含む１００枚の乳房Ｘ線画像を選択して用いた。これらの画像の空間分解能は０．０５ｍｍ／ｐｉｘｅｌ、濃度分解能は１２ビットである。【００５９】
検出性能の評価には、ＦＲＯＣ（ｆｒｅｅ−ｒｅｓｐｏｎｓｅ  ｒｅｃｅｉｖｅｒ  ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ）曲線を用いた。ＦＲＯＣ曲線は、横軸に画像１枚あたり偽陽性数（ｆａｌｓｅ  ｐｏｓｉｔｉｖｅｓ  ｐｅｒ  ｉｍａｇｅ：ＦＰＩ）をとり、縦軸に真陽性率ＴＰＦをとったグラフである。ＦＲＯＣ曲線は、マンモグラフィＣＡＤのような複数の偽陽性が生じる場合における性能評価を目的として、頻繁に用いられている。ＦＲＯＣ曲線では、曲線が左上にあるほど検出性能が高いと判断される。【００６０】
ＤｏＧフィルタリングのパラメータとして、ｋ＝１．６、σ＝３７．５，５０，６２．５，７５，８７．５とした。ガボールフィルタのパラメータとして、λ＝４、γ＝１／２５６、σ＝λ／｛２（２ｌｎ２）１／２｝、ｍ＝１２、線幅を０．８ｍｍ、長さを１２．８ｍｍとした。【００６１】
求められたＦＲＯＣ曲線を図６に示す。また、比較のため、非特許文献１〜３のＣＡＤシステムにより求めたＦＲＯＣ曲線も、図６に示す。なお、非特許文献３による結果は、本発明の実施の形態の乳房画像病変検出システムの前処理手段２１までの結果であり、ＤｏＧフィルタリングのパラメータは、本発明の実施の形態の乳房画像病変検出システムと同じものを使用している。【００６２】
図６に示すように、本発明の実施の形態の乳房画像病変検出システムのＦＲＯＣ曲線は、他手法の曲線と比べて左上に位置しており、従来のものを上回る性能を有していることが確認された。また、非特許文献３のＣＡＤシステムでは、真陽性率８０％において偽陽性率７．２／枚であったが、本発明の実施の形態の乳房画像病変検出システムで、乳腺の正常構築モデルを導入し、特徴量Ｒを用いることにより、真陽性率８０％において偽陽性率３．１／枚まで大幅に改善されていることが確認された。これにより、本発明の実施の形態の乳房画像病変検出システムは、真陽性率を維持したまま偽陽性率を大きく低減することができ、全体の性能を向上することができるといえる。
【符号の説明】
【００６３】
１１  受信手段
１２  記憶手段
１３  主制御部
２１  前処理手段
２５  乳房領域抽出手段
２６  ＤｏＧフィルタリング手段
２７  閾値処理手段
２２  モデル計算手段
２３  方向抽出手段
２４  病変判定手段
１４  出力手段
【図１】
2014192187.tif 000009
【図３】
2014192187.tif 000010
【図２】
2014192187.tif 000011
【図４】
2014192187.tif 000012
【図５】
2014192187.tif 000013
【図６】
2014192187.tif 000014
【国際調査報告】
2014192187.tif 000015
2014192187.tif 000016
2014192187.tif 000017
2014192187.tif 000018