(57)【要約】【課題】ＦＰを低減することができ、画像中の陰影の位置ずれや回転に対応可能で、事前学習を迅速に行うことができる画像診断支援システム、画像診断支援方法および画像診断支援プログラムを提供する。【解決手段】医療用断層画像に含まれる陰影を含む所定の大きさの領域の部分画像を抽出し、その陰影を含む医療用断層画像と隣り合う医療用断層画像から、抽出された部分画像に対応する領域の部分画像を抽出し、各部分画像間での陰影の連続性に関する連続成分量を計算し、その連続成分量に基づいて陰影が異常陰影候補であるか否かを判定する。異常陰影候補であると判定された陰影に対して、ガボールフィルタを用いて、陰影の形状を構成する傾き線分情報を抽出し、その傾き線分情報に基づいて陰影の特徴量を計算し、その特徴量に基づいて陰影が異常陰影か否かを判定する。【選択図】図１
2008284285.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医療用断層画像に含まれる異常陰影を検出する画像診断支援システムであって、
ガボールフィルタを用いて、前記医療用断層画像に含まれる陰影の形状を構成する傾き線分情報を抽出する情報抽出手段と、
前記情報抽出手段で抽出された傾き線分情報に基づいて、前記陰影の特徴量を計算する特徴量計算手段と、
前記特徴量計算手段で計算された特徴量に基づいて、前記陰影が異常陰影か否かを判定する判定手段とを、
有することを特徴とする画像診断支援システム。
【請求項２】
前記医療用断層画像は所定の間隔で撮影された複数の画像から成り、
前記医療用断層画像に含まれる陰影に対して、前記陰影を含む所定の大きさの領域の部分画像を抽出する陰影画像抽出手段と、
前記陰影を含む医療用断層画像と隣り合う医療用断層画像から、前記陰影画像抽出手段で抽出された部分画像に対応する領域の部分画像を抽出する隣接画像抽出手段と、
前記陰影画像抽出手段で抽出された部分画像と、前記隣接画像抽出手段で抽出された部分画像とに基づいて、各部分画像間での前記陰影の連続性に関する連続成分量を計算する連続成分量計算手段と、
前記連続成分量計算手段で計算された連続成分量に基づいて、前記陰影が異常陰影候補であるか否かを判定する候補判定手段とを有し、
前記情報抽出手段は、前記候補判定手段で異常陰影候補であると判定された陰影に対して、傾き線分情報を抽出することを、
特徴とする請求項１記載の画像診断支援システム。
【請求項３】
医療用断層画像に含まれる異常陰影を検出する画像診断支援方法であって、
ガボールフィルタを用いて、前記医療用断層画像に含まれる陰影の形状を構成する傾き線分情報を抽出する情報抽出ステップと、
前記情報抽出ステップで抽出された傾き線分情報に基づいて、前記陰影の特徴量を計算する特徴量計算ステップと、
前記特徴量計算ステップで計算された特徴量に基づいて、前記陰影が異常陰影か否かを判定する判定ステップとを、
有することを特徴とする画像診断支援方法。
【請求項４】
前記医療用断層画像は所定の間隔で撮影された複数の画像から成り、
前記医療用断層画像に含まれる陰影に対して、前記陰影を含む所定の大きさの領域の部分画像を抽出する陰影画像抽出ステップと、
前記陰影を含む医療用断層画像と隣り合う医療用断層画像から、前記陰影画像抽出ステップで抽出された部分画像に対応する領域の部分画像を抽出する隣接画像抽出ステップと、
前記陰影画像抽出ステップで抽出された部分画像と、前記隣接画像抽出ステップで抽出された部分画像とに基づいて、各部分画像間での前記陰影の連続性に関する連続成分量を計算する連続成分量計算ステップと、
前記連続成分量計算ステップで計算された連続成分量に基づいて、前記陰影が異常陰影候補であるか否かを判定する候補判定ステップとを有し、
前記情報抽出ステップは、前記候補判定ステップで異常陰影候補であると判定された陰影に対して、傾き線分情報を抽出することを、
特徴とする請求項３記載の画像診断支援方法。
【請求項５】
医療用断層画像に含まれる異常陰影を検出する画像診断支援プログラムであって、
コンピュータを、
ガボールフィルタを用いて、前記医療用断層画像に含まれる陰影の形状を構成する傾き線分情報を抽出する情報抽出手段、
前記情報抽出手段で抽出された傾き線分情報に基づいて、前記陰影の特徴量を計算する特徴量計算手段、
前記特徴量計算手段で計算された特徴量に基づいて、前記陰影が異常陰影か否かを判定する判定手段として、
機能させるための画像診断支援プログラム。
【請求項６】
前記医療用断層画像は所定の間隔で撮影された複数の画像から成り、
コンピュータを、
前記医療用断層画像に含まれる陰影に対して、前記陰影を含む所定の大きさの領域の部分画像を抽出する陰影画像抽出手段、
前記陰影を含む医療用断層画像と隣り合う医療用断層画像から、前記陰影画像抽出手段で抽出された部分画像に対応する領域の部分画像を抽出する隣接画像抽出手段、
前記陰影画像抽出手段で抽出された部分画像と、前記隣接画像抽出手段で抽出された部分画像とに基づいて、各部分画像間での前記陰影の連続性に関する連続成分量を計算する連続成分量計算手段、
前記連続成分量計算手段で計算された連続成分量に基づいて、前記陰影が異常陰影候補であるか否かを判定する候補判定手段として機能させ、
前記情報抽出手段は、前記候補判定手段で異常陰影候補であると判定された陰影に対して、傾き線分情報を抽出することを、
特徴とする請求項５記載の画像診断支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像診断支援システム、画像診断支援方法および画像診断支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、肺がんによる死亡者数の増加に伴い、その早期発見のため、Ｘ線ＣＴが広く用いられている。ＣＴの診断における利点としては、広範囲を短時間で撮影できる点、薄いスライスにより詳しく診断できる点、単純Ｘ線写真では見逃されていたような陰影も検出できる点などが挙げられる。事実、ＣＴを用いた肺診断により早期発見がなされた場合、その後の１０年生存率は９割に及ぶという報告もされており、その重要性はますます大きくなっている。
【０００３】
このＣＴによる診断方法は、肺がんの検出率が高い反面、患者１人当たり数十枚ものスライス画像が生成され、集団検診の場でこの読影を全て医師に任せるには、医師の負担が大きすぎるという問題があった。このような問題に対して、従来、肺結節陰影を自動で検出して医師へ提示することにより、医師の負担を軽減することができるコンピュータ診断支援(computer-aided diagnosis : ＣＡＤ)システムが提案されている。
【０００４】
従来のＣＡＤシステムとして、フィルタリング処理を行うものがある（例えば、特許文献１、２または３参照）。具体的には、Mathematical Morphologyのフィルタリング処理の一種である可変N-Quoitフィルタを用いて、孤立性肺結節を検出する研究がある（非特許文献１参照）。また、遺伝的アルゴリズムを用いて、肺結節自動検出を試みた研究もある（非特許文献２参照）。しかし、これらのＣＡＤシステムは、高い真陽性（true positive：ＴＰ）率で肺結節を検出することができるが、同時に偽陽性（false positive：ＦＰ）率も高く、まだまだ臨床では使用しにくいという問題があった。
【０００５】
これに対し、ＦＰを減らすことを目的とした研究もなされている。その具体的なものとして、ニューラルネットワークを並列に並べたmassive training artificial neural network (MTANN)を用いたＦＰ削減法（非特許文献３参照）や、結節のＣＴ値特徴量に対し、部分空間法を用いてＦＰ削減を目指すもの（非特許文献４参照）、３次元ボクセル情報を利用する方法（例えば、特許文献４参照）がある。
【０００６】
【特許文献１】特開２００５−３２３６２９号公報
【特許文献２】特開２００５−２５３６８５号公報
【特許文献３】特開２００５−１０２９３６号公報
【非特許文献１】三輪倫子，加古純一，山本眞司，松本満臣，館野之男，飯沼武，松本徹，「可変N−Quoitフィルタを用いた胸部Ｘ線ＣＴ像からの肺がん病巣候補自動抽出」，信学論，1999，82-D-II，p.178-187
【非特許文献２】Y. Lee, T. Hara, H. Fujita, S. Sato and T. Ishigaki, ”Nodule detection on chest helical CT scans by using a genetic algorithm”, Proc. of IASTED International Conference on Intelligent Information Systems, 1997, p.595-604
【非特許文献３】K. Suzuki, S. G. Armato III, F. Li, S. Sone, K. Doi, ”Massive training artificial neural network (MTANN) for reduction of false-positives in computerized detection of lung nodules in low-dose computed tomography”, Med.Phys, 2003, 30-7, p.1602-1617
【非特許文献４】中村嘉彦，深野元太朗，滝沢穂高，水野慎士，山本眞司，松本徹，曾根脩輔，高山文吉，小山真弘，和田慎一，「肺結節陰影の位置ずれや回転を考慮した部分空間法によるＸ線ＣＴ画像の認識」，信学技報，2005，MI2004-102, p.119-124
【特許文献４】特開平７−２３６６３４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、非特許文献３、４および特許文献４に記載の方法では、単独ＣＴ(ピクセル)値を特徴量として用いるため、画像中の陰影の位置ずれや回転に対応できないという課題があった。位置ずれや回転に対応するためには、あらかじめ位置ずれや回転した陰影を多数用意して事前学習する必要があり、計算量が増大し、事前学習に時間がかかるという課題もあった。なお、あらかじめ全ての場合を想定した陰影データを用意するのは不可能であり、従来の統計的な特徴量を用いた対処療法的な方法では、これらの課題を本質的に解決することはできない。
【０００８】
本発明は、このような課題に着目してなされたもので、ＦＰを低減することができ、画像中の陰影の位置ずれや回転に対応可能で、事前学習を迅速に行うことができる画像診断支援システム、画像診断支援方法および画像診断支援プログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するために、本発明に係る画像診断支援システムは、医療用断層画像に含まれる異常陰影を検出する画像診断支援システムであって、ガボールフィルタを用いて、前記医療用断層画像に含まれる陰影の形状を構成する傾き線分情報を抽出する情報抽出手段と、前記情報抽出手段で抽出された傾き線分情報に基づいて、前記陰影の特徴量を計算する特徴量計算手段と、前記特徴量計算手段で計算された特徴量に基づいて、前記陰影が異常陰影か否かを判定する判定手段とを、有することを特徴とする。
【００１０】
本発明に係る画像診断支援方法は、医療用断層画像に含まれる異常陰影を検出する画像診断支援方法であって、ガボールフィルタを用いて、前記医療用断層画像に含まれる陰影の形状を構成する傾き線分情報を抽出する情報抽出ステップと、前記情報抽出ステップで抽出された傾き線分情報に基づいて、前記陰影の特徴量を計算する特徴量計算ステップと、前記特徴量計算ステップで計算された特徴量に基づいて、前記陰影が異常陰影か否かを判定する判定ステップとを、有することを特徴とする。
【００１１】
本発明に係る画像診断支援プログラムは、医療用断層画像に含まれる異常陰影を検出する画像診断支援プログラムであって、コンピュータを、ガボールフィルタを用いて、前記医療用断層画像に含まれる陰影の形状を構成する傾き線分情報を抽出する情報抽出手段、前記情報抽出手段で抽出された傾き線分情報に基づいて、前記陰影の特徴量を計算する特徴量計算手段、前記特徴量計算手段で計算された特徴量に基づいて、前記陰影が異常陰影か否かを判定する判定手段として、機能させる。
【００１２】
本発明に係る画像診断支援システム、画像診断支援方法および画像診断支援プログラムは、ＣＴ、ＭＲＩ等による画像中の肺結節等の異常陰影を鑑別するために使用される。傾き線分情報により、医療用断層画像に含まれる陰影の形状に関する情報を抽出することができる。このため、傾き線分情報に基づいて計算された特徴量は、陰影の形状を反映したものになり、陰影の形状認識による異常陰影の判定を行うことができる。このように、異常陰影の判定を形状認識により行うことができるため、画像中の陰影の位置ずれや回転に対応することができる。また、傾き線分情報を利用することにより、ＦＰを低減することができるとともに、事前学習を迅速に行うことができる。
【００１３】
ガボールフィルタを使用するため、陰影の形状を構成する傾き線分情報を、効率的かつ効果的に抽出することができる。ガボールフィルタは、ガウス関数と余弦関数との積で表され、その方向選択性は、顔認識や指紋認証といった、多くの画像認識システムにおいて特徴量抽出機構として利用されている。
ガボールフィルタの出力ｇは、（１）式で表される。
【００１４】
【数１】
2008284285.tif 000003
【００１５】
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。
傾き線分情報Ｏｉ（ｘ，ｙ）は、（３）式に示すように、画像Ｉ（ｘ，ｙ）とｇ(ｘ，ｙ，σ，λ，γ，θ)との畳み込み積分で得られる。
【００１６】
【数２】
2008284285.tif 000004
【００１７】
ここで，ｉ＝１，２，・・・，Ｍ１であり、Ｍ１は抽出する角度の数である。ガボールフィルタを使用することにより、それぞれの角度に応じた線分を抽出することができる。
【００１８】
本発明に係る画像診断支援システムで、前記医療用断層画像は所定の間隔で撮影された複数の画像から成り、前記医療用断層画像に含まれる陰影に対して、前記陰影を含む所定の大きさの領域の部分画像を抽出する陰影画像抽出手段と、前記陰影を含む医療用断層画像と隣り合う医療用断層画像から、前記陰影画像抽出手段で抽出された部分画像に対応する領域の部分画像を抽出する隣接画像抽出手段と、前記陰影画像抽出手段で抽出された部分画像と、前記隣接画像抽出手段で抽出された部分画像とに基づいて、各部分画像間での前記陰影の連続性に関する連続成分量を計算する連続成分量計算手段と、前記連続成分量計算手段で計算された連続成分量に基づいて、前記陰影が異常陰影候補であるか否かを判定する候補判定手段とを有し、前記情報抽出手段は、前記候補判定手段で異常陰影候補であると判定された陰影に対して、傾き線分情報を抽出することが好ましい。
【００１９】
本発明に係る画像診断支援方法で、前記医療用断層画像は所定の間隔で撮影された複数の画像から成り、前記医療用断層画像に含まれる陰影に対して、前記陰影を含む所定の大きさの領域の部分画像を抽出する陰影画像抽出ステップと、前記陰影を含む医療用断層画像と隣り合う医療用断層画像から、前記陰影画像抽出ステップで抽出された部分画像に対応する領域の部分画像を抽出する隣接画像抽出ステップと、前記陰影画像抽出ステップで抽出された部分画像と、前記隣接画像抽出ステップで抽出された部分画像とに基づいて、各部分画像間での前記陰影の連続性に関する連続成分量を計算する連続成分量計算ステップと、前記連続成分量計算ステップで計算された連続成分量に基づいて、前記陰影が異常陰影候補であるか否かを判定する候補判定ステップとを有し、前記情報抽出ステップは、前記候補判定ステップで異常陰影候補であると判定された陰影に対して、傾き線分情報を抽出することが好ましい。
【００２０】
本発明に係る画像診断支援プログラムで、前記医療用断層画像は所定の間隔で撮影された複数の画像から成り、コンピュータを、前記医療用断層画像に含まれる陰影に対して、前記陰影を含む所定の大きさの領域の部分画像を抽出する陰影画像抽出手段、前記陰影を含む医療用断層画像と隣り合う医療用断層画像から、前記陰影画像抽出手段で抽出された部分画像に対応する領域の部分画像を抽出する隣接画像抽出手段、前記陰影画像抽出手段で抽出された部分画像と、前記隣接画像抽出手段で抽出された部分画像とに基づいて、各部分画像間での前記陰影の連続性に関する連続成分量を計算する連続成分量計算手段、前記連続成分量計算手段で計算された連続成分量に基づいて、前記陰影が異常陰影候補であるか否かを判定する候補判定手段として機能させ、前記情報抽出手段は、前記候補判定手段で異常陰影候補であると判定された陰影に対して、傾き線分情報を抽出することが好ましい。
【００２１】
この連続成分量を計算する構成では、隣り合う医療用断層画像から抽出された互いに対応する領域の部分画像に基づいて、特徴量として陰影の連続性に関する連続成分量を計算するため、３次元での形状認識による異常陰影の判定を行うことができ、さらにＦＰを低減することができる。また、医療用断層画像に基づいて３次元構造を再構成する方法に比べ、計算量を大幅に低減することができ、迅速に異常陰影の判定を行うことができる。連続成分量は、部分画像の画素値に基づいて計算される量であり、各部分画像間での陰影の連続性・不連続性を識別可能であることが好ましい。また、連続成分量により各部分画像間で陰影の不連続性が高いと判断された場合に、異常陰影候補であると判定されるようになっていることが好ましい。なお、この構成では、連続成分量による陰影の判定を、傾き線分情報による陰影の判定より前に行っているが、連続成分量による陰影の判定が、傾き線分情報による陰影の判定より後であってもよい。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、ＦＰを低減することができ、画像中の陰影の位置ずれや回転に対応可能で、事前学習を迅速に行うことができる画像診断支援システム、画像診断支援方法および画像診断支援プログラムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
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５は、本発明の第１の実施の形態の画像診断支援システム、画像診断支援方法および画像診断支援プログラムを示している。なお、本発明の第１の実施の形態の画像診断支援方法は、その画像診断支援システムにより実行される方法であり、画像診断支援プログラムを記録したハードディスク、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。
【００２４】
本発明の第１の実施の形態の画像診断支援システムは、ＣＴ画像中の肺結節の異常陰影を鑑別するために使用される。図１に示すように、本発明の第１の実施の形態の画像診断支援システムは、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。
【００２５】
受信手段１１は、ＣＴ装置に接続され、所定の間隔で撮影された複数の医療用断層画像を、ＣＴ装置から受信可能になっている。なお、受信手段１１は、ＣＴ装置ではなく、医療用断層画像の画像サーバに接続されて、医療用断層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医療用断層画像を、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で受信した複数の医療用断層画像を記憶するようになっている。
【００２６】
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、陰影画像抽出手段２１と画像２値化手段２２と情報抽出手段２３と特徴量計算手段２４と判定手段２５とを有している。陰影画像抽出手段２１は、医療用断層画像に含まれる陰影に対して、陰影を含む領域の部分画像を抽出するようになっている。画像２値化手段２２は、陰影画像抽出手段２１により抽出された部分画像を２値化するようになっている。情報抽出手段２３は、画像２値化手段２２により２値化された部分画像に対して、ガボールフィルタを用いて、陰影の形状を構成する傾き線分情報を抽出するようになっている。特徴量計算手段２４は、情報抽出手段２３で抽出された傾き線分情報に基づいて、陰影の特徴量を計算するようになっている。判定手段２５は、特徴量計算手段２４で計算された特徴量に基づいて、陰影が異常陰影か否かを判定するようになっている。
【００２７】
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に記憶された医療用断層画像や、陰影画像抽出手段２１により抽出された部分画像、判定手段２５により異常陰影と判定された陰影の画像などを、モニタやプリンタで出力可能になっている。
【００２８】
次に、図２乃至図５を参照して、本発明の第１の実施の形態の画像診断支援システムの処理手順について説明する。
まず、受信手段１１で受信されて記憶手段１２に記憶された複数の医療用断層画像から、陰影画像抽出手段２１により、陰影を含む領域の部分画像を抽出する。画像２値化手段２２により、その部分画像Ｉを、（４）式に示す閾値処理により２値化する。
【００２９】
【数３】
2008284285.tif 000005
【００３０】
ここで、ｘ，ｙは画像Ｉの座標、βは閾値定数である。
図２に示すように、情報抽出手段２３により、２値化された部分画像に対して、ガボールフィルタを用いて、陰影の形状を構成する傾き線分情報を抽出する（ステップ３１）。特徴量計算手段２４により、画像２値化手段２２により２値化された部分画像と、それぞれの方向（Ｍ１個の方向）の傾き線分情報とから、３つの特徴量(平均、分散、エントロピー)を計算する。これにより、３×（Ｍ１＋１）個の特徴量が得られる。これらの特徴量を、陰影の特徴ベクトルＸ＝［ｘ１，ｘ２，・・・，ｘ３（１＋Ｍ１）］Ｔと定義する（ステップ３２）。
【００３１】
ここで、陰影を判定するために使用する基準クラスタをあらかじめ作成しておく。図３に示すように、基準クラスタの作成は、医師による診断結果に基づき、結節、非結節に分配されている学習データを使用して、図２の場合と同様にして、学習データの特徴ベクトルを得る（ステップ４１、４２）。得られた学習データの特徴ベクトルＸに主成分分析を施して、新たな特徴ベクトルＸ’を得る（ステップ４３）。一般に、結節、非結節陰影ともに、その様相は様々であるため、結節、非結節陰影の特徴ベクトルＸ’を使って、K-means法によりそれぞれクラスタリングを行う（ステップ４４）。すなわち、結節学習データの特徴ベクトルの第ＣＡ１主成分までを用いてＰ１個、同じく非結節学習データの特徴ベクトルの第ＣＮ１主成分までを用いてＱ１個のクラスタを作る。このようなクラスタリングにより、単に結節、非結節という２つの大別だけでなく、それぞれ複数の形状クラスを持ち、そのいずれかに属するかどうかで、最終的な判定を行う。なお、最適なクラスタ数ｋを定めるために、クラスタ数自動決定法を採用している。
【００３２】
図２に示すように、ステップ３２で得られた特徴ベクトルを、基準クラスタの空間に投影する（ステップ３３）。すなわち、図４に示すように、未学習データの特徴ベクトルを結節および非結節の両基準クラスタ空間へ投影し、その特徴ベクトルと全てのクラスタとのユークリッド距離を計算する（ステップ３４）。ここで、Ｐ１個の結節クラスタとの距離をｄＡ１ｐ１，ｐ１＝１，２，・・・，Ｐ１、Ｑ１個の非結節クラスタとの距離をｄＮ１ｑ１，ｑ１＝１，２，・・・，Ｑ１、とする。つまり、（Ｐ１＋Ｑ１）個の距離が得られる。鑑別は、結節クラスタとの最小の距離であるｄＡ１ｐ＊１，ｐ＊１∈ｐ１と、非結節クラスタとの最小の距離であるｄＮ１ｑ＊１，ｑ＊１∈ｑ１との比較により行われる。具体的には、もし、（５）式が閾値α１（＞０）より小さい値をとれば結節候補、すなわち異常陰影とし、大きい場合は非結節とする（ステップ３５）。このように、ステップ３３、３４、３５から成る判定手段２５により、特徴量に基づいて、陰影が異常陰影か否かを判定することができる。
【００３３】
【数４】
2008284285.tif 000006
【００３４】
本発明の第１の実施の形態の画像診断支援システム、画像診断支援方法および画像診断支援プログラムは、傾き線分情報により、医療用断層画像に含まれる陰影の形状に関する情報を抽出することができる。このため、傾き線分情報に基づいて計算された特徴量は、陰影の形状を反映したものになり、陰影の形状認識による異常陰影の判定を行うことができる。このように、異常陰影の判定を形状認識により行うことができるため、画像中の陰影の位置ずれや回転に対応することができる。従来の統計的な特徴量を用いた対処療法的な方法に比べ、陰影の位置ずれや回転に対する、より本質的な解決を図ることができる。また、傾き線分情報を利用することにより、ＦＰを低減することができるとともに、事前学習を迅速に行うことができる。なお、出力手段１４により、医療用断層画像や異常陰影と判定された陰影の画像などを、随時、モニタやプリンタで出力することができる。
【実施例１】
【００３５】
実際のＣＴ画像を使用して、結節、非結節陰影の鑑別を行った。使用した陰影画像は、結節に対して２９７画像（学習画像：２０８、未学習画像：８９）、非結節に対して１９２９画像（学習画像：１３５１、未学習画像：５７８）を用いた。ガボールフィルタの３つのパラメータσ，λ，γは、それぞれ1.5，2.6，1とした。また、閾値処理によるβは４０とした。クラスタの数Ｐ１、Ｑ１や、傾き線分情報を抽出する際の方向の数であるＭ１、主成分数ＣＡ１、ＣＮ１は表１に示す。Ｍ１は経験的に決定し、ＣＡ１は（６）式を満たす最小の数を用いた。ＣＮ１も同様である。ここで、ｕｊは第ｊ主成分の寄与率である。
【００３６】
【表１】
2008284285.tif 000007
【００３７】
【数５】
2008284285.tif 000008
【００３８】
鑑別の結果をＲＯＣ曲線で示し、図５に示す。ガボールフィルタによる４方向の１２特徴量を用いなかった場合、真陽性（true positive：ＴＰ）が80%のとき、偽陽性（false positive：ＦＰ）も同じく約80%であった。一方で、ガボールフィルタを用いた場合、ＦＰは約35%であり、ＦＰが低減されている。このような鑑別率の向上は、傾き線分情報の導入が肺結節の診断において非常に効果的であることを示唆している。
【００３９】
また、ＭＴＡＮＮにおいても同様の鑑別を試みたところ、図５に示すように、同じ条件でＦＰは約30%であった。パラメータや閾値のより適切な選択により、ＭＴＡＮＮの鑑別率が向上する可能性はあるが、本発明の第１の実施の形態の画像診断支援システムでも、クラスタリング方法やパラメータ調整の余地が残されていることから、その鑑別性能はＭＴＡＮＮと同程度であるといえる。一方、事前学習の際の計算時間に関しては、ＭＴＡＮＮの1/100以下に抑えることができ、事前学習を迅速行うことができる。
【００４０】
図１、図６乃至図１０は、本発明の第２の実施の形態の画像診断支援システム、画像診断支援方法および画像診断支援プログラムを示している。なお、本発明の第２の実施の形態の画像診断支援方法は、その画像診断支援システムにより実行される方法であり、画像診断支援プログラムを記録したハードディスク、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。
【００４１】
なお、本発明の第２の実施の形態の画像診断支援システムは、本発明の第１の実施の形態の画像診断支援システムを実行する前の処理を追加したものであり、本発明の第１の実施の形態の画像診断支援システムと同一のものには同一の符号を付して、重複する説明を省略する。
【００４２】
図１に示すように、本発明の第２の実施の形態の画像診断支援システムは、主制御部１３に、隣接画像抽出手段５１と連続成分量計算手段５２と候補判定手段５３とをさらに有している。隣接画像抽出手段５１は、陰影画像抽出手段２１で抽出した陰影を含む医療用断層画像と隣り合う２つの医療用断層画像から、陰影画像抽出手段２１で抽出された部分画像に対応する領域の部分画像を抽出するようになっている。連続成分量計算手段５２は、陰影画像抽出手段２１で抽出された部分画像と、隣接画像抽出手段５１で抽出された部分画像とに基づいて、特徴量として、各部分画像間での陰影の連続性に関する連続成分量を計算するようになっている。候補判定手段５３は、連続成分量計算手段５２で計算された連続成分量に基づいて、陰影が異常陰影候補であるか否かを判定するようになっている。情報抽出手段２３は、候補判定手段５３で異常陰影候補であると判定された陰影に対して、傾き線分情報を抽出するようになっている。
【００４３】
次に、本発明の第２の実施の形態の画像診断支援システムの処理手順について説明する。
まず、図６に示すように、受信手段１１で受信されて記憶手段１２に記憶された複数の医療用断層画像から、陰影画像抽出手段２１により、陰影を含む領域の部分画像６１を抽出する。また、隣接画像抽出手段５１により、陰影を含む医療用断層画像と隣り合う２つの医療用断層画像から、陰影画像抽出手段２１で抽出された部分画像６１に対応する領域の部分画像６２，６３を抽出する。
【００４４】
連続成分量計算手段５２により、陰影画像抽出手段２１で抽出された部分画像６１と隣接画像抽出手段５１で抽出された部分画像６２，６３とに基づいて、特徴量として、各部分画像間での陰影の連続性に関する連続成分量を計算する。すなわち、各部分画像６１，６２，６３それぞれについて、全画素値の平均より大きい画素値の平均をとる。ここで、陰影画像抽出手段２１で抽出された部分画像６１の平均値をＶｍ、隣接画像抽出手段５１で抽出された２つの部分画像６２，６３の平均値をそれぞれＶｕ，Ｖｌとし、連続成分量として（７）式で示される体軸方向変化情報Ｔを定義する。
【００４５】
【数６】
2008284285.tif 000009
【００４６】
体軸方向変化情報Ｔは、非結節陰影に多く見られるような体軸方向に連続性を呈するとき低い値をとり、逆に結節陰影に多く見られる体軸方向の不連続を呈する場合には大きな値をとる。図７に示すように、候補判定手段５３により、体軸方向変化情報Ｔが閾値Ｔｈよりも小さいものを非結節とし、閾値Ｔｈよりも大きいものを結節の可能性がある異常陰影候補と判定する。情報抽出手段２３により、異常陰影候補であると判定された陰影に対して、傾き線分情報を抽出し、第１の実施の形態の画像診断支援システムにより、陰影が異常陰影か否かを判定する。
【００４７】
本発明の第２の実施の形態の画像診断支援システム、画像診断支援方法および画像診断支援プログラムは、隣り合う医療用断層画像から抽出された互いに対応する領域の部分画像に基づいて、特徴量として陰影の連続性に関する連続成分量を計算するため、３次元での形状認識による異常陰影の判定を行うことができ、さらにＦＰを低減することができる。また、医療用断層画像に基づいて３次元構造を再構成する従来の方法に比べ、計算量を大幅に低減することができ、迅速に異常陰影の判定を行うことができる。
【００４８】
診断医からの聞き取り調査の結果、結節と非結節陰影を区別する際には、水平断層面における陰影そのものの情報ももちろん重要であるが、その他にその体軸方向情報、例えばその陰影の上下のＣＴ画像情報も重要であることが判明している。すなわち、円形を呈する非結節陰影の多くは、水平断面を体軸方向に垂直に貫いた血管影であることが多いため、ＣＴ断層面を体軸方向（体の上下方向）に移動しても、陰影が上下の断層面で連続しており、同じ場所に同じような円形陰影を呈する。これに対して、結節は３次元的には球形を呈することが多いため、体軸方向に移動した断層面上では、円形陰影の濃度や大きさが大きく変動するような不連続性を示す。実際、診断医は、はじめにこの体軸方向の不連続性に注目して結節候補のあたりをつけていることが、聞き取り調査の結果明らかになっている。本発明の第２の実施の形態の画像診断支援システム、画像診断支援方法および画像診断支援プログラムでは、この体軸方向情報の特徴量を体軸方向変化情報Ｔとして抽出して利用しているため、結節、非結節の鑑別率をさらに向上することができる。
【実施例２】
【００４９】
実施例１と同じＣＴ画像を使用して、結節、非結節陰影の鑑別を行った。各陰影に対し、
連続成分量である体軸方向変化情報Ｔを計算し、その結果を図８に示す。図８に示すように、陰影番号1930番以降の結節陰影のＴの方が全体的に高い値をとっている。なお、結節、非結節のＴの平均はそれぞれ、0.4786、0.1820であった。
【００５０】
閾値Ｔｈを0.206として異常陰影候補を判定し、さらにガボールフィルタで傾き線分情報を抽出して異常陰影の鑑別を行った結果を、図９に示す。図９に示すように、真陽性（true positive：ＴＰ）が90％のとき、偽陽性（false positive：ＦＰ）が約20％となった。体軸方向変化情報Ｔを用いずガボールフィルタのみを用いた場合は、同じ条件でＦＰが50％を超えていることから、体軸方向変化情報Ｔを用いた鑑別の有用性が確認された。なお、ＴＰが100％に達していないのは、Ｔを用いた鑑別の際に、いくつかの結節陰影を非結節と見なしてしまったためである。
【００５１】
また、閾値Ｔｈを変えたときの結果を、同じＲＯＣ曲線図に示したものを図１０に示す。図１０に示すように、閾値Ｔｈの設定ミスによっては鑑別率の向上は期待できないが、最適な閾値Ｔｈを設定すれば大幅な鑑別率向上が実現できることが確認された。それと同時に、体軸方向変化情報Ｔを用いることによる鑑別率の悪化は起きないことも確認された。ガボールフィルタのみを用いた場合は、図５に示すように、ＭＴＡＮＮの性能とほぼ同等であったことを考えると、体軸方向変化情報Ｔを用いた鑑別率の改善法は非常に有効であるといえる。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】本発明の第１および第２の実施の形態の画像診断支援システムの構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示す第１の実施の形態の画像診断支援システムの処理手順を示すフローチャートである。
【図３】図１に示す第１の実施の形態の画像診断支援システムの基準クラスタの作成手順を示すフローチャートである。
【図４】図１に示す第１の実施の形態の画像診断支援システムの、未学習データの特徴ベクトルを基準クラスタの空間に投影して異常陰影を判定する原理を示す説明図である。
【図５】図１に示す第１の実施の形態の画像診断支援システムの異常陰影の判定結果のＲＯＣ（Receiver Operating Characteristic）曲線を示すグラフである。
【図６】図１に示す第２の実施の形態の画像診断支援システムの、部分画像を抽出して体軸方向変化情報Ｔを計算する原理を示す説明図である。
【図７】図１に示す第２の実施の形態の画像診断支援システムの処理手順を示すフローチャートである。
【図８】図１に示す第２の実施の形態の画像診断支援システムの体軸方向変化情報Ｔの計算結果を示すグラフである。
【図９】図１に示す第２の実施の形態の画像診断支援システムの異常陰影の判定結果のＲＯＣ曲線を示すグラフである。
【図１０】図１に示す第２の実施の形態の画像診断支援システムの、閾値Ｔｈを変動させたときの異常陰影の判定結果のＲＯＣ曲線を示すグラフである。
【符号の説明】
【００５３】
１１  受信手段
１２  記憶手段
１３  主制御部
１４  出力手段
２１  陰影画像抽出手段
２２  画像２値化手段
２３  情報抽出手段
２４  特徴量計算手段
２５  判定手段
５１  隣接画像抽出手段
５２  連続成分量計算手段
５３  候補判定手段
６１，６２，６３  部分画像
【図１】
2008284285.tif 000010
【図２】
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【図３】
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【図５】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図４】
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【図６】
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