(57)【要約】【課題】乳房画像の撮影方向および乳房の左右を認識する乳房画像認識装置において、より適切に乳房画像の種類を認識する。【解決手段】予め位置が決定されたマーカーを用いてＸ線撮影された乳房画像から乳房領域とマーカー領域とを検出し、その検出した乳房領域とマーカー領域の乳房画像における位置情報に基づいて乳房画像の撮影方向および乳房の左右を認識する。【選択図】図３
2008099930.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め位置が決定されたマーカーを用いてＸ線撮影された乳房画像から乳房領域とマーカー領域とを検出し、
該検出した乳房領域とマーカー領域の乳房画像における位置情報に基づいて前記乳房画像の撮影方向および乳房の左右を認識することを特徴とする乳房画像認識方法。
【請求項２】
予め位置が決定されたマーカーを用いてＸ線撮影された乳房画像から乳房領域とマーカー領域とを検出する領域検出手段と、
該領域検出手段により検出された乳房領域とマーカー領域の位置情報に基づいて前記乳房画像の撮影方向および乳房の左右を認識する撮影方向認識手段とを備えたことを特徴とする乳房画像認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、乳房画像の撮影方向および乳房の左右を認識する乳房画像認識装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
医療分野においては、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置、ＣＲ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｒａｄｉｏｇｒａｐｈｙ）装置などにより、診断用画像として取得された被写体の画像情報に基づいて、その画像情報が示す画像中の異常陰影の候補を計算機を用いて自動的に検出する異常陰影候補検出処理システム（計算機支援画像診断装置）が提案されている（特許文献１、特許文献２参照）。
【０００３】
そして、通常、マンモグラフィ（乳房を被写体とした診断用放射線画像）を撮影する際には、患者の右側の乳房を上下方向に挟み込んで撮影した右ＣＣ画像と、患者の左側の乳房を上下方向に挟み込んで撮影した左ＣＣ画像と、患者の右側の乳房を側面方向に挟み込んで撮影した右ＭＬＯ画像と、患者の左側の乳房を側面方向に挟み込んで撮影した左ＭＬＯ画像との４種類の画像が撮影される。
【０００４】
特に、ＣＲ装置によりマンモグラフィを撮影する際には、上記の４種類の画像を区別する必要がある。そこで、これまでは、撮影者が撮影後、どのカセッテがどの種類の画像であったかを記憶しておき、１つ１つ間違いなくＣＲ装置にどの種類の画像であったかを入力する必要があった。
【０００５】
しかしながら、この方法だと撮影者の手間が増えるだけでなく、操作ミスや記憶違いなどによって間違った種類が入力されてしまうという問題があった。
【０００６】
そこで、マンモグラフィを撮影する際、予めどの種類の画像かを示す鉛文字を用いて撮影を行い、自動的に乳房画像に含まれる鉛文字を読み取ることによってどの種類の画像かを認識する方法が提案されている。
【特許文献１】特開平８−２９４４７９号公報
【特許文献２】特開平８−２８７２３０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、上記のように鉛文字を読み取る方法では、市場で使用されている多種の鉛文字全てを読み取り可能にすることは非常に困難であった。また、Ｘ線の線量が低い場合には、鉛文字の存在は認識できるものの、文字を読み取ることができない場合があり、どの種類の画像かを認識することができなかった。
【０００８】
本発明は、上記の事情に鑑み、乳房画像の種類を適切に認識することができる乳房画像認識方法および装置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】
本発明の乳房画像認識方法は、予め位置が決定されたマーカーを用いてＸ線撮影された乳房画像から乳房領域とマーカー領域とを検出し、その検出した乳房領域とマーカー領域の乳房画像における位置情報に基づいて乳房画像の撮影方向および乳房の左右を認識することを特徴とする。
【００１０】
本発明の乳房画像認識装置は、予め位置が決定されたマーカーを用いてＸ線撮影された乳房画像から乳房領域とマーカー領域とを検出する領域検出手段と、領域検出手段により検出された乳房領域とマーカー領域の位置情報に基づいて乳房画像の撮影方向および乳房の左右を認識する撮影方向認識手段とを備えたことを特徴とする。
【００１１】
ここで、上記「マーカー」とは、たとえば、被写体の種類および／または撮影方向を表すパターン（文字、図柄など）が形成されてなるものであり、被写体と共に撮影され、かつ、撮影して得られた画像上で上記パターンが識別可能なものを指す。たとえば、上記パターンを放射線不透過部材で形成した鉛文字などが挙げられるが、これに限られるものではなく、画像上で上記パターンが識別できるものであればよい。
【００１２】
また、上記「マーカー」としては、新たに設けられたものではなく、上記パターンを表すものとして従来用いられていたものを使用することが望ましい。
【発明の効果】
【００１３】
本発明の乳房画像認識方法および装置によれば、予め位置が決定されたマーカーを用いてＸ線撮影された乳房画像から乳房領域とマーカー領域とを検出し、その検出した乳房領域とマーカー領域の乳房画像における位置情報に基づいて乳房画像の撮影方向および乳房の左右を認識するようにしたので、乳房画像の種類を適切に判断することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、図面を参照して本発明の乳房画像認識方法を実施する乳房画像認識装置の一実施形態について説明する。
【００１５】
図１に示すように、マーカーを用いてＸ線撮影された乳房画像から乳房領域とマーカー領域とを検出する領域検出装置１と、領域検出装置１により検出された乳房領域とマーカー領域の位置情報に基づいて乳房画像の撮影方向および乳房の左右を認識する撮影方向認識手段１０とを備えている。
【００１６】
領域検出装置１は、Ｘ線撮影して得られた乳房画像１００から１以上の乳房領域の候補となる領域を抽出する領域抽出手段３と、領域抽出手段３により抽出された各領域の矩形度を算出する矩形度算出手段４と、矩形度算出手段４により算出された矩形度に基づき、抽出した領域から矩形でない非矩形領域を抽出し、非矩形領域のうち最も面積の大きい領域を乳房領域として検出する乳房領域検出手段５と、領域抽出手段３により抽出された領域のうち最も面積の小さい領域をマーカー領域として検出するマーカー領域検出手段６とを備えている。
【００１７】
領域抽出手段３は、乳房画像１００中の直接Ｘ線照射部の画素が持つ画素値と直接Ｘ線照射部を除く非直接Ｘ線照射部の画素が持つ画素値との境となる値を閾値として２値化画像を生成する２値化手段２を備え、２値化画像中のうち、同じ画素値を持つ画素が連なる画素群をひとまとまりの領域として乳房領域の候補となる領域を抽出する。
【００１８】
乳房画像１００は、照射野絞りを用いて乳房を撮影したもので、図２に示すように、照射野絞りによりＸ線が遮断された絞りの領域１０１、散乱線領域１０２、直接Ｘ線照射部１０３、マーカー領域１０４、被写体を撮影した乳房領域１０５が現れる。
【００１９】
ここで、乳房画像１００としては、患者の右側の乳房を上下方向に挟み込んで撮影した右ＣＣ画像と、患者の左側の乳房を上下方向に挟み込んで撮影した左ＣＣ画像と、患者の右側の乳房を側面方向に挟み込んで撮影した右ＭＬＯ画像と、患者の左側の乳房を側面方向に挟み込んで撮影した左ＭＬＯ画像との４種類のいずれかの画像が入力される。
【００２０】
そして、上記右ＣＣ画像、左ＣＣ画像、右ＭＬＯ画像、左ＭＬＯ画像は、乳房画像におけるマーカー領域１２が乳房領域１１に対して、図３（Ａ）〜図３（Ｄ）に示すような位置関係となるようにマーカーが配置されてそれぞれ撮影されるものである。また、乳房画像における乳房領域と乳房画像の長辺との位置関係も図３（Ａ）〜図３（Ｄ）に示すような位置関係となるように撮影される。
【００２１】
ここで、まず、乳房画像における乳房領域とマーカー領域とを検出する方法について、図４に示すフローチャートに従って説明する。
【００２２】
まず、上記に説明した右ＣＣ画像、左ＣＣ画像、右ＭＬＯ画像、左ＭＬＯ画像のいずれかが入力される（Ｓ１００）。
【００２３】
この乳房画像１００から、乳房画像１００に含まれる画素の画素値とその出現頻度を表すヒストグラムを求めると、ヒストグラムには、図５に示すような、大きな３つのピークが現れる（Ｓ１０１）。まず、１番右側のピークは直接Ｘ線照射部１０３であり、真中のピークは乳房領域１０５、散乱線領域１０２およびマーカー領域１０４であり、１番左側のピークは絞り領域１０１である。
【００２４】
そこで、２値化手段２は、１番目のピークと２番目のピーク間に現れる谷の一番低い位置（図５のＱの部分）を検出して、この位置の画素値を閾値として（Ｓ１０２）、２値化処理を行う。２値化処理を行なう際に、直接Ｘ線照射部の部分を第１画素値に置き換え、直接Ｘ線照射部以外の部分（乳房領域、散乱領域、マーカーおよび絞り領域）を第２画素値に置き換えた２値化画像１１０を形成する（Ｓ１０３）。
【００２５】
次に、領域抽出手段３では、２値化画像を走査して、隣接する画素が同じ画素値を持つ画素に同じラベルを割り当てるラベリング処理を行う（Ｓ１０４）。例えば、図６に示すような２値化画像１１０の場合には、図７に示すように各画素にラベルが割り当てられ、直接Ｘ線照射領域１０３（Ａ）、乳房領域１０５（Ｂ）、マーカー領域１０４（Ｃ）、絞り領域１０１＋散乱領域１０２（Ｄ）の４つの領域を抽出することができる（Ｓ１０５）。この４つの領域のうち、直接Ｘ線照射領域１０３であるＡのラベルが割り当てられた領域は第１画素値を持つため他の領域と区別することができるが、他のＢ、Ｃ、Ｄのラベルが割り当てられた領域は第２画素値を持ち、画素値からはどの領域が乳房領域１０５であるかは区別することはできない。
【００２６】
乳房領域１０５は、半円や楕円に近い形状をしているが、マーカー領域１０４（Ｃ）や、絞り領域１０１＋散乱領域１０２（Ｄ）は矩形形状をしている。そこで、抽出した各領域が矩形であるか否かを判断して、Ｂ、Ｃ、Ｄのラベルが割り当てられた領域うちいずれが乳房領域１０５であるかを判断する。
【００２７】
マーカー領域１０４（Ｃ）や絞り領域１０１＋散乱領域１０２（Ｄ）の輪郭の矩形は、各辺がＸ方向やＹ方向に沿った矩形形状であるため、これを利用して、矩形度算出手段４で、各領域Ｂ、Ｃ、Ｄの矩形度ｒを求めて、抽出した領域が矩形であるか否かの判断を行う。
【００２８】
ここで、矩形度ｒの求め方について、領域Ｂを例に説明する。図８に示すように、領域Ｂに含まれる画素のうち、Ｘ軸の座標値が最大となる画素Ｐ１＝（Ｐ１ｘ、Ｐ１ｙ）と、Ｘ軸の座標値が最小となる画素Ｐ２＝（Ｐ２ｘ、Ｐ２ｙ）とを求める。つぎに、Ｙ軸の座標値が最大となる画素Ｐ３＝（Ｐ３ｘ、Ｐ３ｙ）と、Ｙ軸の座標値が最小となる画素Ｐ４＝（Ｐ４ｘ、Ｐ４ｙ）とを求める。そこで、画素Ｐ１を通るＹ方向の向きを持つ直線ｌ１と、画素Ｐ２を通るＹ方向の向きを持つ直線ｌ２と、画素Ｐ３を通るＸ方向の向きを持つ直線ｌ３と、画素Ｐ４を通るＸ方向の向きを持つ直線ｌ４とに囲まれる矩形の面積Ｅ１を下式（１）から求める。
【００２９】
Ｅ１＝（Ｐ１ｘ−Ｐ２ｘ）×（Ｐ３ｙ−Ｐ４ｙ） （１）
この面積は、矩形に含まれる画素数で求めてもよい。例えば、図８の乳房領域を囲む矩形が、（Ｐ１ｘ−Ｐ２ｘ）＝８０画素、（Ｐ３ｙ−Ｐ４ｙ）＝４０画素の場合には、Ｅ１に含まれる面積は３２００画素である。
【００３０】
一方、各領域の面積Ｅ２を、例えば、領域に含まれる画素数をカウントして（具体的には、同じラベルが振られた画素をカウントする）求めることができる。
【００３１】
そこで、矩形度ｒは、
ｒ＝Ｅ２／Ｅ１ （２）
として求める。他の領域Ｃ、Ｄについても同様にして求める（Ｓ１０６）。
【００３２】
上述で説明したように、マーカー領域１０４（Ｃ）や、絞り領域１０１＋散乱領域１０２（Ｄ）は、各辺がＸ方向かＹ方向に平行な矩形形状になる（図７、図８参照）。そのため、マーカー領域１０４（Ｃ）や、絞り領域１０１＋散乱領域１０２（Ｄ）のような矩形領域では、Ｘ軸の座標値が最大となる画素Ｐ１、Ｘ軸の座標値が最小となる画素Ｐ２、Ｙ軸の座標値が最大となる画素Ｐ３、Ｙ軸の座標値が最小となる画素Ｐ４は、図８に示すような位置にあり、矩形度ｒは略１に近い値となる。一方、乳房領域１０５（Ｂ）のような非矩形領域は、１より小さい値となる。
【００３３】
これらのことから、乳房領域検出手段５は、矩形度ｒからＢ、Ｃ、Ｄのラベルが付された領域が矩形領域であるか非矩形領域であるかを区別して、非矩形領域のものから乳房領域に該当するものを検出する。
【００３４】
具体的に、乳房領域の矩形度ｒがどの位の範囲の値であるかを考察する。例えば、乳房の形状が半径Ｒの半円であるとすると、
Ｅ１＝Ｒ×２Ｒ＝２Ｒ２
Ｅ２＝（１／２）×π×Ｒ２ 
となり、この結果を式（２）にあてはめると矩形度は約０．７８５となる。これから、乳房領域１０５の矩形度ｒは約０．９以下である確立が高いものであるということができ、矩形度ｒが０．９以下の領域を非矩形領域として乳房領域１０５の候補とすることができる。また、矩形度ｒが極端に小さいものは、抽出した領域を矩形で囲んだ面積と抽出された領域の面積との差がかなり大きいものであり、乳房の形状から乳房領域１０５とは考えられない。そこで、矩形度ｒが０．２〜０．９の間にあるものを乳房領域１０５として検出する（Ｓ１０７）。
【００３５】
また、マーカー領域１０４（Ｃ）は、マーカーの付し方によっては、図９に示すように、矩形がＸ軸（あるいは、Ｙ軸）に対して傾いている場合があり、その場合には、矩形度ｒが乳房領域１０５の矩形度に近い値になることがあり、矩形度ｒから乳房領域１０５であるかマーカー領域であるかを区別できなくなる。しかし、マーカー領域１０４は乳房領域１０５に比べると面積は非常に小さい。そこで、矩形度ｒが０．２〜０．９の間にあるもので、面積が最も大きい領域を乳房領域１０５として検出する（Ｓ１０８）。
【００３６】
上記のようにして乳房画像から乳房領域を検出することができる。
【００３７】
一方、マーカー領域については、マーカー領域検出手段６において、ラベルが振られた各領域のうち、その面積Ｅ２が最も小さいものがマーカー領域として検出される。
【００３８】
そして、上記のようにして検出された乳房領域とマーカー領域の位置情報が撮影方向認識手段１０に入力される。
【００３９】
そして、撮影方向認識手段１０においては、以下の２つの条件が当てはまるかどうか確認される。
【００４０】
１．乳房領域が乳房画像の短辺に接するか否か。
【００４１】
２．乳房領域の接している長辺を左に置いたときマーカー領域が上にあるか否か。
【００４２】
そして、図１０に示す表に基づいて、上記の２つの条件の結果に応じて、入力された乳房画像が右ＣＣ、左ＣＣ、右ＭＬＯおよび左ＭＬＯのいずれかであるかが認識される。すなわち、乳房領域が乳房画像の短辺に接し、乳房領域の接している長辺を左に置いたときマーカー領域が上にある場合には、左ＭＬＯ画像と認識され、乳房領域が乳房画像の短辺に接し、乳房領域の接している長辺を左に置いたときマーカー領域が下にある場合には、右ＭＬＯ画像と認識され、乳房領域が乳房画像の短辺に接することなく、乳房領域の接している長辺を左に置いたときマーカー領域が上にある場合には、左ＣＣ画像と認識され、乳房領域が乳房画像の短辺に接することなく、乳房領域の接している長辺を左に置いたときマーカー領域が下にある場合には、右ＣＣ画像と認識される。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】乳房画像認識装置の概略構成図
【図２】乳房の撮影に照射野絞りを用いた乳房画像の図
【図３】４種類の乳房画像を示す図
【図４】乳房領域を検出する手順を表すフローチャートを示す図
【図５】乳房画像に出現する画素値のヒストグラムの図
【図６】２値化画像の一例
【図７】ラベリング処理を説明するための図
【図８】矩形度の算出を説明するための図
【図９】マーカーが傾いて撮影された乳房画像の一例
【図１０】乳房画像の種類を認識するために用いられる対応図
【符号の説明】
【００４４】
１  乳房領域検出装置
２  ２値化手段
３  領域抽出手段
４  矩形度算出手段
５  乳房領域検出手段
６  マーカー領域検出手段
１００  乳房画像
１０１  絞り領域
１０２  散乱領域
１０３  直接Ｘ線照射領域
１２、１０４  マーカー領域
１１、１０５  乳房領域
１１０  ２値化画像
【図１】
2008099930.tif 000003
【図２】
2008099930.tif 000004
【図３】
2008099930.tif 000005
【図４】
2008099930.tif 000006
【図５】
2008099930.tif 000007
【図６】
2008099930.tif 000008
【図７】
2008099930.tif 000009
【図８】
2008099930.tif 000010
【図９】
2008099930.tif 000011
【図１０】
2008099930.tif 000012