(57)【要約】【課題】画像を処理する方法および装置を提供すること。【解決手段】一実施形態による方法は、関心領域を含むデジタル画像データにアクセスし、前記関心領域についてのヘッセ・ピーク特性を計算し、前記計算するステップは、ヘッセ行列の固有値を合計して前記ヘッセ・ピーク特性を求めることを含み、前記ヘッセ行列は、前記関心領域における画素特性に関連付けられる。【選択図】図２
2008149143.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
関心領域を含むデジタル画像データにアクセスするステップと、
前記関心領域についてのヘッセ・ピーク特性を計算するステップとを含み、前記計算するステップは、ヘッセ行列の固有値を合計して前記ヘッセ・ピーク特性を求めるステップを含み、前記ヘッセ行列は、前記関心領域における画素特性に関連付けられる画像処理方法。
【請求項２】
前記ヘッセ・ピーク特性を用いて前記関心領域を分類するステップを更に含む請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記関心領域は、胸部画像における微小石灰化候補であり、
前記分類するステップは、前記微小石灰化候補を、偽陽性の微小石灰化または真陽性の微小石灰化に分類し、
前記画素特性は、画素強度である請求項２に記載の画像処理方法。
【請求項４】
ｉＶａｌＴｈｄ、ｉＶａｌＭａｘＴｈｄ、ｉＶａｌＶｏｌ、ｄＶａｌ８ａｎｇｌｅｓ、ｆＶａｌＳｔｄＤｅｖＡｖＴｈｄ、ｆＶａｌＳｔｄＤｅｖＮｕｍ、ｄＦＦＴ１、ｄＦＦＴ２、ｄＶａｌＬｅｎ、ＲａｄＲａｔｅＣｈａｎｇｅ、およびＭｅｄＭａｘＲａｄＧｒａｄの中から少なくとも１つの特性を用いて、前記関心領域についての少なくとも１つの追加の特性を計算するステップを更に含む請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記関心領域についての前記ヘッセ・ピーク特性および前記少なくとも１つの追加の特性を用いて、前記関心領域を分類するステップを更に含む請求項４に記載の画像処理方法。
【請求項６】
前記関心領域についての前記ヘッセ・ピーク特性を閾値と比較するステップを更に含む請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項７】
前記ヘッセ・ピーク特性および前記閾値を用いて前記関心領域を分類するステップを更に含み、
前記関心領域は、胸部画像における微小石灰化候補であり、
前記分類するステップは、前記微小石灰化候補を、真陽性の微小石灰化または偽陽性の微小石灰化に分類し、
前記画素特性は、画素強度である請求項６に記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記比較するステップの結果に基づいて前記関心領域に対してフィルタリングを行うステップを更に含み、前記関心領域は、胸部画像における微小石灰化候補であり、前記フィルタリングを行うステップは、前記微小石灰化候補についての前記ヘッセ・ピーク特性が、負でありかつ前記閾値との所定の関係に従う場合に、前記微小石灰化候補を真陽性微小石灰化クラスに選別する請求項６に記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記関心領域は、胸部画像における微小石灰化候補であり、
前記画素特性は、画素強度である請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項１０】
前記関心領域を分類するために、前記関心領域における画素についてのヘッセ・ピーク特性を用いて最大のヘッセ・ピーク特性を計算するステップを更に含む請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
関心領域を含むデジタル画像データを提供するための画像データ入力ユニットと、
前記関心領域についてのヘッセ・ピーク特性を計算するためのヘッセ・モジュールとを備え、前記ヘッセ・モジュールは、
ヘッセ行列の固有値を合計して前記ヘッセ・ピーク特性を求めることによって、前記ヘッセ・ピーク特性を計算し、前記ヘッセ行列は、前記関心領域における画素特性に関連付けられる画像処理装置。
【請求項１２】
前記ヘッセ・ピーク特性を用いて前記関心領域を分類するための分類モジュールを更に備える請求項１１に記載の装置。
【請求項１３】
前記関心領域は、胸部画像における微小石灰化候補であり、
前記分類モジュールは、前記微小石灰化候補を、偽陽性の微小石灰化または真陽性の微小石灰化に分類し、
前記画素特性は、画素強度である請求項１２に記載の装置。
装置。
【請求項１４】
ｉＶａｌＴｈｄ、ｉＶａｌＭａｘＴｈｄ、ｉＶａｌＶｏｌ、ｄＶａｌ８ａｎｇｌｅｓ、ｆＶａｌＳｔｄＤｅｖＡｖＴｈｄ、ｆＶａｌＳｔｄＤｅｖＮｕｍ、ｄＦＦＴ１、ｄＦＦＴ２、ｄＶａｌＬｅｎ、ＲａｄＲａｔｅＣｈａｎｇｅ、およびＭｅｄＭａｘＲａｄＧｒａｄのうちから少なくとも１つの特性を用いて、前記関心領域についての少なくとも１つの追加の特性を計算するための特性セット解析モジュールを更に備える請求項１１に記載の装置。
【請求項１５】
前記関心領域についての前記ヘッセ・ピーク特性および前記少なくとも１つの追加の特性を用いて、前記関心領域を分類するための分類モジュールを更に備える請求項１４に記載の装置。
【請求項１６】
前記関心領域についての前記ヘッセ・ピーク特性を閾値と比較するための解析モジュールを更に備える請求項１１に記載の装置。
【請求項１７】
前記ヘッセ・ピーク特性および前記閾値を用いて前記関心領域を分類するための分類モジュールを更に備え、
前記関心領域は、胸部画像における微小石灰化候補であり、
前記分類モジュールは、前記微小石灰化候補を、真陽性の微小石灰化または偽陽性の微小石灰化に分類し、
前記画素特性は、画素強度である請求項１６に記載の装置。
【請求項１８】
前記解析モジュールからの結果に基づいて前記関心領域をフィルタリングするためのフィルタリング・モジュールを更に備え、前記関心領域は、胸部画像における微小石灰化候補であり、前記フィルタリング・モジュールは、前記微小石灰化候補についての前記ヘッセ・ピーク特性が、負でありかつ前記閾値との所定の関係に従う場合に、前記微小石灰化候補を真陽性微小石灰化クラスに選別する請求項１６に記載の装置。
【請求項１９】
前記関心領域は、胸部画像における微小石灰化候補であり、
前記画素特性は、画素強度である請求項１１に記載の装置。
【請求項２０】
前記関心領域を分類するために、前記ヘッセ・モジュールは、前記関心領域における画素についてのヘッセ・ピーク特性を用いて最大のヘッセ・ピーク特性を計算する請求項１１に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デジタル画像処理技術に関し、より詳細には、診断画像を処理し診断画像における微小石灰化を検出するための方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
微小石灰化は、カルシウムなどの鉱質沈着の小さな塊であり、乳腺全体に散乱したり、胸部内にクラスタとして生じることがある。微小石灰化は、小さな良性嚢胞の存在を示すであろう。しかし、微小石灰化は、乳がんの初期シグナルでもあろう。したがって、悪性の微小石灰化を認識し検出することによって、マンモグラフィ画像から医学的問題を診断することができる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
微小石灰化の認識および検出に関する主要な問題は、石灰化検出アルゴリズムの感度が向上するにつれて血管領域において数多く発生する偽陽性（ＦＰ）である。ＦＰの例として、微小石灰化として誤って識別された血管領域がある。多数の偽の微小石灰化（ＦＰ）は、一般に、スポット・レベルで検出される。こうした多数のＦＰが発生するのは、微小石灰化検出アルゴリズムが、マンモグラフィ画像内に存在する血管の高周波の構造によって容易に混乱させられるためである。微小石灰化の正確な検出および認識についての他の難題は、隔離された微小石灰化によって生成される信号は、血管によって生成される信号と類似していることである。血管内に位置する微小石灰化は良性でありしたがって関心外であるため、マンモグラフィ画像内の微小石灰化を識別する自動検出システムは、血管領域を除外する必要がある。微小石灰化を正確に識別する際の問題は、微小石灰化の縁部輪郭が、必ずしも背景に対して強いコントラストで明示されず、また不連続で高ノイズを示す場合があるため、更に複雑になる。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本出願に開示された実施形態は、上記および他の問題に対処するために、ヘッセ行列に基づいて、胸部における微小石灰化候補に関する特性を生成して、微小石灰化候補のトポグラフィを特徴付けるための方法および装置を用いる。本方法および装置は、自動特性化、および／または、微小石灰化候補の真陽性および偽陽性への分類のために、ヘッセ・ピーク特性を用いる。本方法および装置は、高レベルの精度および特異度を伴って、微小石灰化検出および処理のためのＣＡＤアプリケーションにおいてヘッセ・ピーク特性を用いる。本方法および装置は、マンモグラフィ画像における他の構造の解析および特性化、ならびに、マンモグラム以外の診断画像における様々な構造の解析および特性化のために用いることができる。本方法および装置は、他の画像処理の分野において、デジタル画像データにおける様々な構造の解析および特性化のために用いることができる。
【０００５】
本発明は、画像を処理するための方法および装置に関する。本発明の第１の態様によれば、画像処理方法は、関心領域を含むデジタル画像データにアクセスするステップと、前記関心領域についてのヘッセ・ピーク特性を計算するステップとを含み、前記計算するステップは、ヘッセ行列の固有値を合計して前記ヘッセ・ピーク特性を求めるステップを含み、前記ヘッセ行列は、前記関心領域における画素特性に関連付けられる。
【０００６】
本発明の第２の態様によれば、画像処理装置は、関心領域を含むデジタル画像データを提供するための画像データ入力ユニットと、前記関心領域についてのヘッセ・ピーク特性を計算するためのヘッセ・モジュールとを具備し、前記ヘッセ・モジュールは、ヘッセ行列の固有値を合計して前記ヘッセ・ピーク特性を求めることによって、前記ヘッセ・ピーク特性を計算し、前記ヘッセ行列は、前記関心領域における画素特性に関連付けられる。
【０００７】
本発明の更なる態様および利点は、添付の図面と併せて以下の詳細な説明を読むことにより明らかとなろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
本発明の諸態様を、添付の図面を参照して以下の説明により詳細に説明する。図１は、本発明の実施形態による、ヘッセ・ピーク特性を用いた候補解析のための画像処理ユニットを含むシステムの概略ブロック図である。図１に示すシステム１００は、以下のコンポーネント、すなわち、画像入力ユニット２０、画像処理ユニット３０、ディスプレイ６０、画像出力ユニット５０、ユーザ入力ユニット７０、および印刷ユニット４０を含む。図１のシステム１００の動作は、以下の議論から明らかとなろう。
【０００９】
画像入力ユニット２０は、デジタル画像データを提供する。デジタル画像データは、マンモグラム、胸部Ｘ線、脳スキャンなどの医用画像としてもよい。デジタル画像データはまた、他のタイプの画像、例えば、自然構造、鉱物構造、材料構造などの画像であってもよい。画像入力ユニット２０は、放射線フィルム、診断画像、デジタル・システムなどから得られるデジタル画像データを提供する、１つまたは複数の任意の数のデバイスとしてもよい。このような入力装置としては、例えば、フィルムに記録された画像をスキャンするためのスキャナ、デジタル・カメラ、デジタル・マンモグラフィ装置、ＣＤ−Ｒ、フロッピ・ディスク、ＵＳＢドライブなどの記録媒体、画像を格納するデータベース・システム、ネットワーク接続、ならびに、画像を処理するコンピュータ・アプリケーションのようなデジタル・データを出力する画像処理システムなどとしてもよい。
【００１０】
画像処理ユニット３０は、画像入力ユニット２０からデジタル画像データを受け取り、下記で詳細に論じる様式で、ヘッセ行列に基づく特性を用いてデジタル画像データにおける候補構造を解析する。本発明において、ヘッセ行列に基づく特性は、ヘッセ・ピーク特性と呼ばれる。ユーザ、例えば、医療施設の放射線技師は、ディスプレイ６０を介して画像処理ユニット３０の出力を見ることができ、また、ユーザ入力ユニット７０を介して画像処理ユニット３０にコマンドを入力することができる。図１に示す実施形態では、ユーザ入力ユニット７０は、キーボード８１およびマウス８３を含むが、他の従来の入力装置を含みうる。
【００１１】
本発明の実施形態によるヘッセ・ピーク特性を用いたデジタル画像データにおける候補構造の検出に加えて、画像処理ユニット３０は、ユーザ入力ユニット７０から受け取ったコマンドによる追加の画像処理機能を実行することができる。印刷ユニット４０は、画像処理ユニット３０の出力を受け取り、処理された画像データのハード・コピーを生成する。画像処理ユニット３０の出力のハード・コピーの生成に加えてまたはその代わりに、処理された画像データを、例えば、携帯式記録媒体またはネットワーク（図示せず）を介して、画像ファイルとして返してもよい。また画像処理ユニット３０の出力は、様々な目的のために画像データに対し更に操作を行う画像出力ユニット５０に送ってもよい。画像出力ユニット５０は、画像データの更なる処理を行うモジュール、画像を収集し比較するデータベース、ヘッセ・ピーク特性を用いて求められ画像処理ユニット３０から受け取った解析結果を格納し使用するデータベースなどであってもよい。
【００１２】
図２は、本発明の実施形態による、ヘッセ・ピーク特性を用いた候補検出のための画像処理ユニット３０の諸態様をより詳細に示すブロック図である。
【００１３】
図２に示すように、この実施形態による画像処理ユニット３０は、画像操作モジュール１２０、ヘッセ・パラメータ・モジュール１３０、オプション特性セット解析モジュール１４０、および候補解析モジュール１５０を備える。図２の様々なコンポーネントは、別個の要素として示されているが、こうした例示は説明を簡単にするためであり、様々なコンポーネントの特定の動作は、同じ物理デバイスによって、例えば、１つまたは複数のマイクロプロセッサによって実行されてもよいことが認識されるはずである。
【００１４】
一般に、図２に示される画像処理ユニット３０の要素の構成は、デジタル画像データの前処理および準備、デジタル画像データについてのヘッセ・パラメータの抽出、デジタル画像データについての追加のパラメータの任意選択の抽出、ならびに、デジタル画像データにおける候補構造の解析を行う。
【００１５】
次に、画像処理ユニット３０の動作を、マンモグラフィ画像における微小石灰化候補の解析に関して、マンモグラフィ画像のコンテキストで説明する。しかし、本発明の原理は、デジタル画像データにおける様々な構造の解析のために、マンモグラフィ画像における他の構造の解析、マンモグラフィ画像以外の診断画像における構造の解析、および他の画像処理の分野に同様に適用される。
【００１６】
画像操作モジュール１２０は、画像入力ユニット２０から胸部画像を受け取り、そして、胸部画像に対して前処理および準備操作を行うことができる。画像操作モジュール１２０によって行われる前処理および準備操作は、胸部画像のサイズおよび／または外観を変更する、サイズ変更、トリミング、圧縮、および色補正などを含んでもよい。
【００１７】
画像操作モジュール１２０は、前処理された胸部画像を、ヘッセ・パラメータ・モジュール１３０およびオプション特性セット解析モジュール１４０に送る。ヘッセ・パラメータ・モジュール１３０は、胸部画像についてヘッセ偏導関数および／または行列に関するパラメータを抽出する。オプション特性セット解析モジュール１４０は、胸部画像に関係する他のパラメータを抽出する。候補解析モジュール１５０は、ヘッセ・パラメータ・モジュール１３０から、また、存在する場合はオプション特性セット解析モジュール１４０から、データを受け取り、受け取ったパラメータに基づいて胸部画像における候補画像を解析する。候補構造は、胸部画像における、微小石灰化、がん構造、血管構造など種々の構造であってもよい。
【００１８】
候補解析モジュール１５０は、候補構造に関する情報を出力する。出力情報は、候補構造の分類、および候補構造を特徴付けるパラメータなどを含んでもよい。候補解析モジュール１５０からの出力結果は、画像出力ユニット５０、印刷ユニット４０、および／またはディスプレイ６０に送ることができる。図２に示す画像処理ユニット３０に含まれるコンポーネントの動作は、図３を参照して次に説明される。
【００１９】
画像操作モジュール１２０、ヘッセ・パラメータ・モジュール１３０、オプション特性セット解析モジュール１４０、および候補解析モジュール１５０は、ソフトウェア・システム／アプリケーションである。画像操作モジュール１２０、ヘッセ・パラメータ・モジュール１３０、オプション特性セット解析モジュール１４０、および候補解析モジュール１５０はまた、ＦＰＧＡやＡＳＩＣのような専用ハードウェアとしてもよい。
【００２０】
図３は、図２に示す本発明の実施形態による、ヘッセ・ピーク特性を用いた候補解析のための画像処理ユニット３０によって実行される動作を示すフローチャートである。
【００２１】
図３のフローチャートは、マンモグラフィ画像における微小石灰化候補の解析のための画像処理ユニット３０の動作を示す。しかし、本発明の原理は、デジタル画像データにおける様々な構造の解析のために、マンモグラフィ画像における他の構造の解析、マンモグラフィ画像以外の診断画像における様々な構造の解析、および他の画像処理の分野に同様に適用される。
【００２２】
画像操作モジュール１２０は、画像入力ユニット２０から胸部画像を受け取り（Ｓ２０１）、胸部画像に対して前処理および準備操作を行う。画像操作モジュール１２０によって行われる前処理および準備操作は、胸部画像のサイズおよび／または外観を変更する、サイズ変更、トリミング、圧縮、および色補正などを含めてもよい（Ｓ２０３）。画像操作モジュール１２０によって行われる前処理および準備操作は、胸部画像から微小石灰化関心領域をトリミングすることを含む（Ｓ２０５）。微小石灰化関心領域は、微小石灰化の存在が検証される胸部画像の領域である。微小石灰化関心領域は、任意のいくつかのアルゴリズムによって事前に識別されてもよい。微小石灰化関心領域の識別は、真陽性の関心領域をできるだけ多く識別するように高感度に設計されてもよい。
【００２３】
模範的実施形態において、Ｈｉｄｅｙａ  Ｔａｋｅｏ、Ｋａｚｕｏ  Ｓｈｉｍｕｒａ、Ｔａｋａｓｈｉ  Ｉｍａｍｕｒａ、Ａｋｉｎｏｂｕ  Ｓｈｉｍｉｚｕ、およびＨｉｄｅｆｕｍｉ  Ｋｏｂａｔａｋｅによる「Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｏｆ  Ｃｌｕｓｔｅｒｅｄ  Ｍｉｃｒｏｃａｌｃｉｆｉｃａｔｉｏｎｓ  ｏｎ  ＣＲ  Ｍａｍｍｏｇｒａｍ」、Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ  ｏｆ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ（ＩＥＩＣＥ）Ｔｒａｎｓ．Ｉｎｆ．＆Ｓｙｓｔ．，Ｖｏｌ．Ｅ８８-Ｄ，Ｎｏ．１１、２００５年１１月（その内容全体が参照により本明細書に組み込まれる）に記載の選択アルゴリズムを使用して、微小石灰化関心領域を事前に選択してもよい。
【００２４】
ヘッセ・パラメータ・モジュール１３０は、微小石灰化関心領域を受け取り、関心領域についてヘッセ行列に基づいて特性を抽出する（Ｓ２０７）。これらの特性は、本発明においてヘッセ・ピーク特性と呼ばれる。ヘッセ・ピーク特性の計算は、図５で詳細に説明される。
【００２５】
また、オプション特性セット解析モジュール１４０も、存在する場合は、画像操作モジュール１２０から微小石灰化関心領域を受け取り、関心領域から追加の特性を抽出する（Ｓ２０９）。追加の特性は、偽陽性の微小石灰化スポットから区別して真陽性の微小石灰化スポットを特徴付けるおよび／または分類するために現在使用される典型的／従来の特性としてもよい。
【００２６】
候補解析モジュール１５０は、特性セット解析モジュール１４０によって解析された特性、およびヘッセ・パラメータ・モジュール１３０によって解析されたヘッセ特性について特性値を受け取り（Ｓ２１１）、スポット・レベルで微小石灰化について真陽性と偽陽性を区別するために解析を行う（Ｓ２１３）。スポット・レベルでの微小石灰化のサイズは、微小石灰化が関連する組織に応じて変わることがある。次いで、候補解析モジュール１５０は、微小石灰化についての解析結果、例えば、検出または分類結果を出力する（Ｓ２１５）。こうした解析結果は、印刷ユニット４０、ディスプレイ６０、および／または画像出力ユニット５０に出力してもよい。
【００２７】
図３のフローチャートに示される動作は、識別された微小石灰化の特異度を向上させ、検出感度を低下させることなく真陽性から偽陽性を分離する。
【００２８】
図４は、図２に示す本発明の実施形態による、ヘッセ・ピーク特性を用いた候補解析のための画像処理ユニット３０に含まれるオプション特性セット解析モジュール１４０によって実行される模範的動作を示すフローチャートである。図４は、図３のステップＳ２０９についての模範的詳細を示す。
【００２９】
特性セット解析モジュール１４０は、画像操作モジュール１２０から微小石灰化関心領域（ＲＯＩ）を受け取り（Ｓ３０３）、関心領域から特性値を抽出する（Ｓ３０６）。特性値は、真陽性の微小石灰化スポットから偽陽性の微小石灰化スポットを区別するために現在使用される典型的／従来の特性を用いて決定されてもよい。
【００３０】
模範的実施形態では、微小石灰化スポットを特徴付けるために使用される典型的／従来の特性は、ｉＶａｌＴｈｄ、ｉＶａｌＭａｘＴｈｄ、ｉＶａｌＶｏｌ、ｄＶａｌ８ａｎｇｌｅｓ、ｆＶａｌＳｔｄＤｅｖＡｖＴｈｄ、ｆＶａｌＳｔｄＤｅｖＮｕｍ、ｄＦＦＴ１、ｄＦＦＴ２、およびｄＶａｌＬｅｎ（Ｓ３０９、Ｓ３１０、Ｓ３１１、Ｓ３１２、Ｓ３１３、Ｓ３１４、Ｓ３１５、Ｓ３１６、およびＳ３１７）を含んでもよい。
【００３１】
これらの典型的／従来の特性の説明を以下に行う。ｉＶａｌＴｈｄ特性は、石灰化関心領域（Ｃｉ）が胸部画像から幾何学的に抽出される閾値レベルを示す。Ｃｉは、微小石灰化領域に関連すると仮定されるすべての画素のセットである。Ｃｉは、隣接する画素とともに、ＲＯＩに含まれる。ｉＶａｌＭａｘＴｈｄ特性は、Ｃｉにおける最大画素値とｉＶａｌＴｈｄの間の差を示す。ｉＶａｌＶｏｌ特性は、画像の画素値が３次元空間におけるｚ軸であると仮定して、ＣｉにおけるｉＶａｌＴｈｄを上回る容積を示す。ｄＶａｌ８ａｎｇｌｅｓ特性は、Ｃｉの重心からの（８方向において計算される）径方向の長さのばらつきを示す。ｆＶａｌＳｔｄＤｅｖＡｖＴｈｄ特性は、種々の閾値を使用して抽出されたＣｉの領域またはＣｉにおける画素値の標準偏差を示す。ｆＶａｌＳｔｄＤｅｖＮｕｍ特性は、Ｃｉにおける画素値の標準偏差を示す。ｄＦＦＴ１特性は、候補の周囲のＲＯＩにおいてＦＦＴが行われたときにフーリエ・スペクトル値が直流成分の１０分の１を下回る第１の周波数を示す。ｄＦＦＴ２特性は、ｄＦＦＴ１によって使用されるパワー・スペクトルから計算される１．０サイクル／ｍｍを上回る高周波パワーの合計である。ｄＶａｌＬｅｎ特性は、Ｃｉの境界上の２つの画素を結合しその重心を横切る最も長い線の長さを示す。微小石灰化スポットを特徴付けるために使用されるいくつかの典型的／従来の特性は、Ｈｉｄｅｙａ  Ｔａｋｅｏ、Ｋａｚｕｏ  Ｓｈｉｍｕｒａ、Ｔａｋａｓｈｉ  Ｉｍａｍｕｒａ、Ａｋｉｎｏｂｕ  Ｓｈｉｍｉｚｕ、およびＨｉｄｅｆｕｍｉ  Ｋｏｂａｔａｋｅによる「Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｏｆ  Ｃｌｕｓｔｅｒｅｄ  Ｍｉｃｒｏｃａｌｃｉｆｉｃａｔｉｏｎｓ  ｏｎ  ＣＲ  Ｍａｍｍｏｇｒａｍ」、Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ  ｏｆ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ（ＩＥＩＣＥ）Ｔｒａｎｓ．Ｉｎｆ．＆Ｓｙｓｔ．，Ｖｏｌ．Ｅ８８-Ｄ，Ｎｏ．１１、２００５年１１月に記載されており、その内容全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【００３２】
オプション特性セット解析モジュール１４０は、微小石灰化スポットを特徴付けるために、上記の特性の代わりにまたは上記の特性に加えて、他の任意の特性を使用することができる。特性値の計算の後、特性セット解析モジュール１４０は、特性値を候補解析モジュール１５０に送る（Ｓ３３３）。
【００３３】
図５は、図２に示す本発明の実施形態による、ヘッセ・ピーク特性を用いた候補検出のための画像処理ユニット３０に含まれるヘッセ・パラメータ・モジュール１３０によって実行される動作を示すフローチャートである。図５は、図３のステップＳ２０７について詳細を示す。
【００３４】
ヘッセ・パラメータ・モジュール１３０は、画像操作モジュール１２０から微小石灰化関心領域を受け取り（Ｓ４０３）、ヘッセ行列を使用して関心領域から特性を抽出する。
【００３５】
ヘッセ行列は、石灰化スポットがどのようにピークをとるかを決定するために使用することができる。関数ｆ（ｘ，ｙ）についてのヘッセ行列は、以下の式（１）に示されるように２階偏導関数を含む。
【００３６】
【数１】
2008149143.tif 000003
【００３７】
微小石灰化ＲＯＩについて、画素値が３次元空間におけるｚ軸であると見なすと、関数ｆ（ｘ，ｙ）は、３次元空間におけるｚ軸としての画素値であり、ｘおよびｙは、微小石灰化ＲＯＩ内の画素の空間座標である。ヘッセ行列Ｈの固有値（λ１，λ２）は、所与の点（ｘ，ｙ）におけるｆ（ｘ，ｙ）のトポグラフィを特徴付けるために使用することができる。例えば、‖▽ｆ（ｘ，ｙ）‖＝０の場合、λ１＞０かつλ２＞０の固有値は、穴のトポグラフィを特徴付け、λ１＞０かつλ２＝０の固有値は、稜のトポグラフィを特徴付け、λ１＜０かつλ２＝０の固有値は、谷のトポグラフィを特徴付ける。以下の条件２、３、および４が満たされたとき、点（ｘ，ｙ）においてｆ（ｘ，ｙ）のピークが生じる。
‖▽ｆ（ｘ，ｙ）‖＝０      条件（２）
λ１＜０                    条件（３）
λ２＜０                    条件（４）
したがって、λ１およびλ２の大きさおよび符号は、点（ｘ，ｙ）における関数ｆ（ｘ，ｙ）のピークの険しさと相関関係にある。
【００３８】
条件２、３、および４は、石灰化のヘッセ行列を計算しヘッセ行列の固有値を合計することにより、石灰化がどのようにピークをとるかを特徴付けるための強力な方法を提供する。
【００３９】
この目的のために、ヘッセ・パラメータ・モジュール１３０は、式（１）を使用して微小石灰化関心領域（ＲＯＩ）についてのヘッセ行列を計算する（Ｓ４０６）。次いで、ヘッセ・パラメータ・モジュール１３０は、微小石灰化ＲＯＩについてのヘッセ行列の固有値λｉ＝ｅｉｇ（Ｈ）を計算する（Ｓ４０８）。ヘッセ・パラメータ・モジュール１３０は、微小石灰化ＲＯＩについてのヘッセ行列の固有値を合計する（Ｓ４１２）。ヘッセ行列の固有値の合計は、本出願では、ヘッセ・ピーク特性（ＨＰＣ）と呼ばれ、
ＨＰＣ＝Σλｉ、ただしλｉ＝ｅｉｇ（Ｈ）                    （５）
として表される。微小石灰化ＲＯＩの近傍集合Ｒが与えられたとすると、近傍集合ＲのＨＰＣ値は、画素（ｘ，ｙ）∈Ｒについて、近傍集合Ｒの尖りを特徴付けるための式：
ＨＰＣ＝ｍｉｎｘ，ｙ∈Ｒ（Σｅｉｇ（Ｈ（ｆ（ｘ，ｙ））））        （６）
により計算して求めることができる。
【００４０】
次いで、ヘッセ・パラメータ・モジュール１３０は、各解析された微小石灰化ＲＯＩについて式（５）および／または（６）によって計算されたＨＰＣ値を、候補解析モジュール１５０に送る（Ｓ４３３）。
【００４１】
図６は、図２に示す本発明の実施形態による、ヘッセ・ピーク特性を用いた候補解析のための画像処理ユニット３０に含まれる候補解析モジュール１５０によって実行される動作を示すフローチャートである。候補解析モジュール１５０は、式（５）および／または（６）によって計算された微小石灰化候補ＲＯＩのＨＰＣ値を受け取る（Ｓ５０２）。一実施形態では、候補解析モジュール１５０はまた、真陽性微小石灰化のＨＰＣ値に対する閾値を取得し（Ｓ５０４）、ＨＰＣ値と閾値の関係に基づいて、微小石灰化候補を真陽性と偽陽性に分類する（Ｓ５０８）。分類結果により、微小石灰化候補は、偽陽性微小石灰化カテゴリまたは真陽性微小石灰化カテゴリに入れられる。閾値は、多数の偽陽性および真陽性の微小石灰化を使用して、トレーニングによってオフラインで求められる。
【００４２】
一模範的実施形態では、閾値は、−６および−１０であり、微小石灰化は、それらのＨＰＣ＝Σλｉの値が−１０＜ＨＰＣ＜−６の関係を満たす場合に、真陽性として分類される。そうでない場合、微小石灰化は、偽陽性として分類される。別の模範的実施形態では、閾値は、−６．８５７および−４０であり、微小石灰化は、それらのＨＰＣ＝Σλｉの値が−４０＜ＨＰＣ＜−６．８５７の関係を満たす場合に、真陽性として分類される。
【００４３】
第２の実施形態では、候補解析モジュール１５０は、真陽性微小石灰化のＨＰＣ値に対する閾値を取得し（Ｓ５０４）、ＨＰＣ値と閾値の関係に基づいて、微小石灰化候補をフィルタリングする（Ｓ５０６）。一模範的実施形態では、閾値は、−６および−１０であり、それらのＨＰＣ値が−１０＜ＨＰＣ＜−６の関係を満たす微小石灰化候補は、更なる解析のために潜在的な微小石灰化として選別される。−１０＜ＨＰＣ＜−６を満たさない微小石灰化候補は、棄却される。
【００４４】
第３の実施形態では、候補解析モジュール１５０はまた、微小石灰化候補ＲＯＩについて特性セット解析モジュール１４０から他の特性値を取得する（Ｓ５１０）。他の特性値は、例えば、図４で説明した値としてもよい。次いで、候補解析モジュール１５０は、微小石灰化候補ＲＯＩについてＨＰＣ値と他の特性値を組合せ（Ｓ５１２）、微小石灰化候補ＲＯＩについての組み合わされた特性値を出力することができ（Ｓ５１６）、その特性値が微小石灰化候補を特徴付けている。
【００４５】
第４の実施形態では、候補解析モジュール１５０は、微小石灰化候補ＲＯＩについて特性セット解析モジュール１４０から他の特性値を取得する（Ｓ５１０）。他の特性値は、例えば、図４で説明した特性値としてもよい。次いで、候補解析モジュール１５０は、微小石灰化候補ＲＯＩについてＨＰＣ値と他の特性値を組合せ（Ｓ５１２）、組み合わされたＨＰＣおよび他の特性値を使用して、微小石灰化候補を真陽性と偽陽性に分類する（Ｓ５１４）。候補解析モジュール１５０は、候補の石灰化スポットを、偽陽性として分類すべきかまたは偽陰性として分類すべきか、および、クラスタ・レベルの計算で考慮すべきかどうかを、一連のトレーニングされた線形分類子を使用して決定してもよい。クラスタ・レベルの計算では、微小石灰化のクラスタを解析する。微小石灰化のクラスタは、マンモグラム内にがんが存在することを示すシグナルである。微小石灰化のクラスタを識別するために、本出願で提示される方法および装置を用いて、潜在的な微小石灰化が画像内で識別され、次いで、隣接している微小石灰化がクラスタとしてグループに分けられる。本出願で提示される方法および装置を用いることにより、スポット・レベルの非微小石灰化が確実に識別され除去され、したがって、微小石灰化のクラスタの更なる検討のための性能および効率性が向上する。
【００４６】
候補解析モジュール１５０によって使用されてもよい一連の線形分類子は、ＨＰＣの特性値、ならびに典型的／従来の特性の特性値を使用して、オフラインでトレーニングされる。典型的／従来の特性には、ｉＶａｌＴｈｄ、ｉＶａｌＭａｘＴｈｄ、ｉＶａｌＶｏｌ、ｄＶａｌ８ａｎｇｌｅｓ、ｆＶａｌＳｔｄＤｅｖＡｖＴｈｄ、ｆＶａｌＳｔｄＤｅｖＮｕｍ、ｄＦＦＴ１、ｄＦＦＴ２、およびｄＶａｌＬｅｎなどがあり、これらは、多数の真陽性および偽陽性の微小石灰化について計算される。一連の線形分類子は、石灰化スポットを偽陽性または偽陰性として分類するための基準を決定するために、オフラインでトレーニングされる。
【００４７】
更に他の実施形態では、ステップＳ５１０、Ｓ５１２、Ｓ５１６、またはＳ５１０、Ｓ５１２、Ｓ５１４を、ステップＳ５０２、Ｓ５０４、Ｓ５０６、またはステップＳ５０２、Ｓ５０４、Ｓ５０８と組み合わせもよい。
【００４８】
したがって、様々な実施形態において、候補解析モジュール１５０は、微小石灰化候補についてのＨＰＣ値を評価し、微小石灰化候補について組み合わせたＨＰＣおよび他の特性を評価し、微小石灰化候補を分類する。候補解析モジュール１５０は、微小石灰化候補についての特性値、微小石灰化候補についての分類結果、および／または、微小石灰化候補についての特性値および分類を、印刷モジュール４０、ディスプレイ６０、および／または画像出力ユニット５０に出力する。
【００４９】
図７Ａは、胸部画像における模範的な偽陽性微小石灰化スポットを示す。図７Ａの偽陽性微小石灰化スポットは、微小石灰化ではない偽の構造である。偽陽性の微小石灰化候補は、図７Ａに示す画像の中心に位置する。
【００５０】
図７Ｂは、胸部画像における模範的な真陽性微小石灰化スポットを示す。真陽性の微小石灰化候補は、図７Ｂに示す画像の中心に位置する。
【００５１】
図８Ａ、８Ｂ、８Ｃ、８Ｄ、８Ｅ、８Ｆ、８Ｇ、８Ｈ、および８Ｉは、典型的／従来の特性を用いる微小石灰化スポットに対する評価結果を示す。図８Ａ、８Ｂ、８Ｃ、８Ｄ、８Ｅ、８Ｆ、８Ｇ、８Ｈ、および８Ｉにおける曲線は、トレーニング・セットから真陽性または偽陽性である微小石灰化の状況が分かっている３０００の微小石灰化について典型的な特性を評価することによって得られたＲＯＣ曲線である。図８Ａは、特性ｉＶａｌＴｈｄを用いて得られたＲＯＣ曲線であり、ここで、ｘ軸が、１−特異度（偽陽性パーセンテージ）であり、ｙ軸が、感度（真陽性パーセンテージ）である。図８Ｂは、特性ｉＶａｌＭａｘＴｈｄを用いて得られたＲＯＣ曲線である。図８Ｃは、特性ｉＶａｌＶｏｌを用いて得られたＲＯＣ曲線である。図８Ｄは、特性ｆＶａｌＳｔｄＤｅｖＮｕｍを用いて得られたＲＯＣ曲線である。図８Ｅは、特性ｆＶａｌＳｔｄＤｅｖＡｖＴｈｄを用いて得られたＲＯＣ曲線である。図８Ｆは、特性ｄＦＦＴ１を用いて得られたＲＯＣ曲線である。図８Ｇは、特性ｄＦＦＴ２を用いて得られたＲＯＣ曲線である。図８Ｈは、特性ｄＶａｌ８ａｎｇｌｅｓを用いて得られたＲＯＣ曲線である。図８Ｉは、特性ｄＶａｌＬｅｎを用いて得られたＲＯＣ曲線である。
【００５２】
図９Ａ、９Ｂ、および９Ｃは、本発明の実施形態による新規の特性を用いる微小石灰化スポットに対する評価結果を示す。図９Ａ、９Ｂ、および９Ｃにおける曲線は、図８Ａ〜８ＩにおけるＲＯＣ曲線を得るために使用された同じ３０００の微小石灰化のセットについて新規の特性を評価することによって得られたＲＯＣ曲線である。図９Ａは、ヘッセ・ピーク特性であるＨＰＣ特性を用いて得られたＲＯＣ曲線である。
【００５３】
図９Ｂは、微小石灰化についてスポット・レベルでの径方向の変化率を定量化する特性ＲａｄＲａｔｅＣｈａｎｇｅを用いて得られたＲＯＣ曲線である。図９Ｃは、特性ＭｅｄＭａｘＲａｄＧｒａｄを用いて得られたＲＯＣ曲線である。図９Ｄは、本発明の実施形態による、ＲａｄＲａｔｅＣｈａｎｇｅおよびＭｅｄＭａｘＲａｄＧｒａｄ特性を計算する動作の態様を示す。図９Ｄに示されるように、ＲａｄＲａｔｅＣｈａｎｇｅおよびＭｅｄＭａｘＲａｄＧｒａｄ特性は、疑わしい微小石灰化の中心から放射状に発せられる放射線の集合Ｒ＝｛ｒ１，ｒ２，…，ｒｎ｝について機能する。ＲａｄＲａｔｅＣｈａｎｇｅ（ＲＲＣ）は、式
【００５４】
【数２】
2008149143.tif 000004
【００５５】
により記述されるように、潜在的な微小石灰化から発せられるすべての放射線の１次元勾配を合計する。この式において、例えば、
【００５６】
【数３】
2008149143.tif 000005
【００５７】
である。ＭｅｄＭａｘＲａｄＧｒａｄ（ＭＭＲＧ）は、式ＭＭＲＧ＝ｍｅｄｉａｎｉ（ａｒｇ  ｍａｘｘｒｉ’（ｘ））により記述されるように、各放射線について勾配の最大値を計算し、これらの最大値のメジアンをとる。
【００５８】
図８Ａ、８Ｂ、８Ｃ、８Ｄ、８Ｅ、８Ｆ、８Ｇ、８Ｈ、８Ｉ、９Ａ、９Ｂ、および９ＣにおけるすべてのＲＯＣ曲線を比べることにより分かるように、ＲＯＣ曲線より下の領域は、図９ＡのＨＰＣのＲＯＣ曲線の場合に最大となる（１に最も近い）。したがって、本出願で提示されるＨＰＣ特性が、スポット・レベルの微小石灰化を分類するための優れた特性であり、ｉＶａｌＴｈｄ、ｉＶａｌＭａｘＴｈｄ、ｉＶａｌＶｏｌ、ｄＶａｌ８ａｎｇｌｅｓ、ｆＶａｌＳｔｄＤｅｖＡｖＴｈｄ、ｆＶａｌＳｔｄＤｅｖＮｕｍ、ｄＦＦＴ１、ｄＦＦＴ２、ｄＶａｌＬｅｎ、ＲａｄＲａｔｅＣｈａｎｇｅ、およびＭｅｄＭａｘＲａｄＧｒａｄ特性などの典型的な／従来の特性よりも有効に機能する。
【００５９】
本出願の開示の実施形態は、胸部における微小石灰化候補についてのヘッセ・ピーク特性を生成するための方法および装置を使用して、微小石灰化候補のトポグラフィおよびピークを特徴付け、微小石灰化クラスタの検出の際に生成される偽陽性の数を減少させる。本出願の開示の実施形態は、高レベルの精度および特異度を有する微小石灰化の検出および処理のためのＣＡＤアプリケーションにおいて、自動特性化、および／または、微小石灰化候補の真陽性および偽陽性への分類のために、ヘッセ・ピーク特性を用いる。
【００６０】
本発明の詳細な実施形態および実装形態は、マンモグラフィ画像における石灰化との関係で説明されているが、本発明の実施形態および実装形態は、胸部以外の解剖学的対象物における他の構造、および解剖学的対象物以外の対象物における他の構造に同様に適用可能である。本出願の開示の実施形態は、マンモグラフィ画像における他の構造の解析および特性化、ならびに、マンモグラフィ画像以外の診断画像における様々な構造の解析および特性化のために使用することができる。本発明の開示の実施形態は、デジタル画像データにおける様々な構造の解析および特性化のために、他の画像処理の分野で使用することもできる。
【００６１】
本発明の詳細な実施形態および実装形態が上記に説明されているが、本発明の趣旨および範囲から逸脱することなく様々な修正が可能であることは明らかである。
【図面の簡単な説明】
【００６２】
【図１】本発明の実施形態による、ヘッセ・ピーク特性を用いた候補解析のための画像処理ユニットを含むシステムを示す概略ブロック図である。
【図２】本発明の実施形態による、ヘッセ・ピーク特性を用いた候補解析のための画像処理ユニットの態様をより詳細に示すブロック図である。
【図３】図２に示す本発明の実施形態による、ヘッセ・ピーク特性を用いた候補解析のための画像処理ユニットによって実行される動作を示すフローチャートである。
【図４】図２に示す本発明の実施形態による、ヘッセ・ピーク特性を用いた候補解析のための画像処理ユニットに含まれるオプション特性セット解析モジュールによって実行される模範的動作を示すフローチャートである。
【図５】図２に示す本発明の実施形態による、ヘッセ・ピーク特性を用いた候補解析のための画像処理ユニットに含まれるヘッセ・パラメータ・モジュールによって実行される動作を示すフローチャートである。
【図６】図２に示す本発明の実施形態による、ヘッセ・ピーク特性を用いた候補解析のための画像処理ユニットに含まれる候補解析モジュールによって実行される動作を示すフローチャートである。
【図７Ａ】胸部画像における模範的な偽陽性微小石灰化スポットを示す図である。
【図７Ｂ】胸部画像における模範的な真陽性微小石灰化スポットを示す図である。
【図８Ａ】典型的／従来の特性を用いる微小石灰化スポットに対する評価結果を示す図である。
【図８Ｂ】典型的／従来の特性を用いる微小石灰化スポットに対する評価結果を示す図である。
【図８Ｃ】典型的／従来の特性を用いる微小石灰化スポットに対する評価結果を示す図である。
【図８Ｄ】典型的／従来の特性を用いる微小石灰化スポットに対する評価結果を示す図である。
【図８Ｅ】典型的／従来の特性を用いる微小石灰化スポットに対する評価結果を示す図である。
【図８Ｆ】典型的／従来の特性を用いる微小石灰化スポットに対する評価結果を示す図である。
【図８Ｇ】典型的／従来の特性を用いる微小石灰化スポットに対する評価結果を示す図である。
【図８Ｈ】典型的／従来の特性を用いる微小石灰化スポットに対する評価結果を示す図である。
【図８Ｉ】典型的／従来の特性を用いる微小石灰化スポットに対する評価結果を示す図である。
【図９Ａ】本発明の実施形態による新規の特性を用いる微小石灰化スポットに対する評価結果を示す図である。
【図９Ｂ】本発明の実施形態による新規の特性を用いる微小石灰化スポットに対する評価結果を示す図である。
【図９Ｃ】本発明の実施形態による新規の特性を用いる微小石灰化スポットに対する評価結果を示す図である。
【図９Ｄ】本発明の実施形態によるＲａｄＲａｔｅＣｈａｎｇｅおよびＭｅｄＭａｘＲａｄＧｒａｄ特性を計算する動作の態様を示す図である。
【図１】
2008149143.tif 000006
【図２】
2008149143.tif 000007
【図３】
2008149143.tif 000008
【図４】
2008149143.tif 000009
【図５】
2008149143.tif 000010
【図６】
2008149143.tif 000011
【図７Ａ】
2008149143.tif 000012
【図７Ｂ】
2008149143.tif 000013
【図８Ａ】
2008149143.tif 000014
【図８Ｂ】
2008149143.tif 000015
【図８Ｃ】
2008149143.tif 000016
【図８Ｄ】
2008149143.tif 000017
【図８Ｅ】
2008149143.tif 000018
【図８Ｆ】
2008149143.tif 000019
【図８Ｇ】
2008149143.tif 000020
【図８Ｈ】
2008149143.tif 000021
【図８Ｉ】
2008149143.tif 000022
【図９Ａ】
2008149143.tif 000023
【図９Ｂ】
2008149143.tif 000024
【図９Ｃ】
2008149143.tif 000025
【図９Ｄ】
2008149143.tif 000026
【外国語明細書】
2008149143000001.pdf