(57)【要約】【課題】異常陰影候補検出処理システムにおいて、より有用な情報を出力させ、異常陰影候補の画像の診断性能をさらに高める。【解決手段】異常陰影候補検出処理により検出された異常陰影の候補Ｐ１について、候補Ｐ１の特徴を示す指標値に基づいて、臨床結果から得られた、指標値と悪性陰影である可能性との相関関係をもとに、上記候補の、悪性陰影である可能性の程度を表す悪性確信度Ｄを算出し、画像出力手段が、候補Ｐ１の悪性確信度Ｄを表す情報を、検出された候補を特定する情報とともに出力する。【選択図】　　　　　図１５
2004135868.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用画像を表す医用画像データに基づいて該医用画像における異常陰影の候補を検出する異常陰影候補検出手段と、少なくとも前記検出された候補を特定する情報を出力する画像出力手段とを備えた異常陰影候補検出処理システムにおいて、
前記候補の特徴を示す指標値に基づいて、臨床結果から得られた、前記指標値と悪性陰影である可能性との相関関係をもとに、前記候補の、悪性陰影である可能性の程度を表す悪性確信度を算出する悪性確信度算出手段をさらに備え、
前記画像出力手段が、前記候補の悪性確信度を表す情報を、前記検出された候補を特定する情報とともに出力するものであることを特徴とする異常陰影候補検出処理システム。
【請求項２】
前記指標値が、前記候補の検出に用いる指標値であることを特徴とする請求項１記載の異常陰影候補検出処理システム。
【請求項３】
前記候補を特定する情報と前記候補の悪性確信度を表す情報とが、前記医用画像上の前記候補を指示する位置に、前記悪性確信度に応じて種類を変えて表示されるマークであることを特徴とする請求項１または２記載の異常陰影候補検出処理システム。
【請求項４】
医用画像を表す医用画像データに基づいて該医用画像における異常陰影の候補を検出する異常陰影候補検出手段と、少なくとも前記検出された候補を特定する情報を出力する画像出力手段とを備えた異常陰影候補検出処理システムにおいて、
前記医用画像において任意の領域を指定する領域指定手段と、
前記指定された領域に表示された陰影の特徴を示す指標値に基づいて、臨床結果から得られた、前記指標値と悪性陰影である可能性との相関関係をもとに、前記指定された領域に表示された陰影の、悪性陰影である可能性の程度を表す悪性確信度を算出する悪性確信度算出手段とをさらに備え、
前記画像出力手段が、前記指定された領域に表示された陰影の悪性確信度を表す情報をさらに出力するものであることを特徴とする異常陰影候補検出処理システム。
【請求項５】
前記悪性確信度を表す情報が、数値であることを特徴とする請求項１から４いずれか記載の異常陰影候補検出処理システム。
【請求項６】
前記悪性確信度を表す情報が、該悪性確信度に応じて異なる警告メッセージであることを特徴とする請求項１から４いずれか記載の異常陰影候補検出処理システム。
【請求項７】
医用画像を表す医用画像データに基づいて該医用画像における異常陰影の候補を検出する異常陰影候補検出手段と、少なくとも前記検出された候補を特定する情報を出力する画像出力手段とを備えた異常陰影候補検出処理システムにおいて、
前記医用画像の画素毎に対応付けられた前記医用画像上の所定領域に表示された陰影の特徴を示す指標値に基づいて、臨床結果から得られた、前記指標値と悪性陰影である可能性との相関関係をもとに、それぞれの前記所定領域の、悪性陰影である可能性の程度を表す悪性確信度を前記画素毎に対応付けて算出する悪性確信度算出手段と、
前記画素毎に対応付けられた前記悪性確信度に基づいて、前記医用画像における前記悪性確信度の分布画像を表す分布画像データを生成する画像データ生成手段とをさらに備え、
前記画像出力手段が、前記画像データ生成手段により生成された前記分布画像データに基づいて、前記分布画像をさらに出力するものであることを特徴とする異常陰影候補検出処理システム。
【請求項８】
前記医用画像が、マンモグラフィであることを特徴とする請求項１から７いずれか記載の異常陰影候補検出処理システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、異常陰影候補検出処理システムに関し、特に詳しくは、システムを構成する画像出力手段により出力される情報の改良に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
医療分野においては、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ　Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ　）装置、ＭＲＩ（ＭａｇｎｅｔｉｃＲｅｓｏｎａｎｃｅ　Ｉｍａｇｉｎｇ）装置、ＣＲ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ　Ｒａｄｉｏｇｒａｐｈｙ）装置等各種の画像形成モダリティ（画像入力デバイス）により、診断用画像として取得された被写体の画像データに基づいて、その画像データが表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等参照）。
【０００３】
この異常陰影候補検出処理システムは、マンモグラフィ（診断用乳房画像）に基づいて乳ガン等の存在を示唆する異常陰影（腫瘤陰影や微小石灰化陰影等）を検出することを主目的とし、異常陰影の候補を自動的に検出処理する異常陰影候補検出手段として、画像中の濃度勾配（または輝度勾配）を濃度勾配ベクトルとして表し、この濃度勾配ベクトルの集中度合いの高い画像部分を異常陰影の候補として検出するアイリスフィルタを用いた異常陰影候補検出手段や、検出しようとする異常陰影の大きさに応じた多重構造要素を用いてこの多重構造要素よりも空間的に狭い範囲で濃度変動する画像部分を異常陰影の候補として検出するモフォロジーフィルタを用いた異常陰影候補検出手段がある。
【０００４】
ここで、アイリスフィルタを用いた異常陰影候補検出手段によれば、乳ガン等の一形態である腫瘤陰影（異常陰影の一形態）の候補を自動的に検出することができ、またモフォロジーフィルタを用いた異常陰影候補検出手段によれば、乳ガン等の他の一形態である微小石灰化陰影（異常陰影の一形態）の候補を自動的に検出することができる。
【０００５】
またこの異常陰影候補検出処理システムでは、異常陰影の検出対象となる画像情報（原画像；例えばマンモグラフィ）が入力されると、上述した異常陰影候補検出手段が異常陰影の候補を検出処理し、関心領域設定手段がこの検出された異常陰影の候補およびその近傍領域を含む局所領域を関心領域（ｒｅｇｉｏｎ　ｏｆ　ｉｎｔｅｒｅｓｔ；以下、ＲＯＩという）として設定し、このＲＯＩ画像に対して局所画像処理手段が、検出された異常陰影の候補の属性（腫瘤陰影または微小石灰化陰影かの別）に応じた強調処理等の特化された画像処理を施し、一方、原画像を表す全体画像に対しても読影性能向上のために全体画像処理手段が所定の画像処理を施し、レイアウト画像作成手段が、予め設定されたレイアウトに応じて、この画像処理が施された全体画像と上記特化された画像処理が施されたＲＯＩ画像とを１つのレイアウト画像として形成して、このレイアウト画像を表す画像データ（以下、レイアウト画像データという）をＣＲＴ等の画像表示手段やＬＰ（レーザプリンタ）等のプリント手段等に出力するものとしている。
【０００６】
具体的には被写体としてマンモグラフィを適用したときに、例えば図２１に示すように、ＣＲＴの表示面向かって右側に、右側乳房の画像Ｐと検出された異常陰影の候補Ｐ１を指示する矢印Ｍｒとを重ねて表示し、向かって左側に異常陰影が検出されなかった左側乳房の画像Ｐ′を表示するようにレイアウトされた１つのレイアウト画像Ｌが、ＣＲＴに出力される。
【０００７】
上述したように異常陰影候補検出処理システムは、異常陰影が呈する主に形態的な特徴等を最終的に数値的に表現し、これらを用いて統計的手法により異常陰影の候補の検出処理レベルを決定し、このように決定された検出処理レベルに基づいて異常陰影の候補を検出することにより、診断経験の豊富さ・長短、診断技術の熟練・未熟練に拘わらず、異常陰影の候補を画一的に検出することができる。
【０００８】
ところで異常陰影候補検出処理システムが検出するのは、異常陰影の候補であり、検出された異常陰影の候補が真の異常陰影か否かを最終的に判定するのは、ＣＲＴ等の画像表示手段やプリント手段によって出力された異常陰影の候補の画像を観察読影する医師等の画像読影者である。したがって、画像読影者に対しては、最終的な判定をするのに有用な様々な情報を提供するのが好ましい。
【０００９】
そこで、画像出力手段が、異常陰影候補検出処理において異常陰影の候補として検出するか否かの判定に係る指標値や異常陰影の候補として検出した画像データについての検出の余裕度などを表す値を、検出された異常陰影の候補の画像とともに表示するよう改良したシステムが本出願人により提案されている（特許文献３参照）。
【００１０】
【特許文献１】
特開平８−２９４４７９号公報
【００１１】
【特許文献２】
特開平８−２８７２３０号公報
【００１２】
【特許文献３】
特開２００１−２９９７４０号公報
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記システムにより表示される指標値は、学問的に有為性があるとみなされた指標値に過ぎず、その指標値と実際に悪性陰影である可能性との相関関係を反映している訳ではない。したがって、上記のような相関関係を経験的に知っておかなければ、表示された指標値を診断する際の有用な情報として用いることができない。また、たとえそのような相関関係を知っていたとしても、表示された指標値から悪性の可能性を直感的に把握することは難しい。
【００１４】
本発明は、上記事情に鑑み、より有用な情報を出力することにより、異常陰影の候補の画像の診断性能をさらに高めることを可能にした異常陰影検出処理システムを提供することを目的とするものである。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
本発明による第１の異常陰影候補検出処理システムは、医用画像を表す医用画像データに基づいて医用画像における異常陰影の候補を検出する異常陰影候補検出手段と、少なくとも検出された候補を特定する情報を出力する画像出力手段とを備えた異常陰影候補検出処理システムにおいて、候補の特徴を示す指標値に基づいて、臨床結果から得られた、指標値と悪性陰影である可能性との相関関係をもとに、上記候補の、悪性陰影である可能性の程度を表す悪性確信度を算出する悪性確信度算出手段をさらに備え、画像出力手段が、候補の悪性確信度を表す情報を、検出された候補を特定する情報とともに出力するものであることを特徴とするものである。
【００１６】
ここで、「候補の特徴を示す指標値」とは、検出された異常陰影の候補の特徴を示す種々の指標値を広く意味するものである。例えば、候補である陰影の形状、大きさ、密度、濃淡パターンなどの特徴を示す指標値が考えられるが、悪性陰影である可能性との相関関係が結果的に存在するような指標値であれば、いかなるものであってもよい。
【００１７】
また、「悪性確信度」とは、ある領域において、その領域の陰影の特徴を示す指標値とその領域の陰影が悪性陰影である可能性の程度との“実際の相関関係をもとに”、算出されるものであり、従来のように、ある領域に関連する指標値が、その領域が悪性陰影である可能性の程度を反映したものであると“みなし”、その指標値を「悪性度」としてそのまま用いるものとは全く別のものである。
【００１８】
なお、「臨床結果から得られた、指標値と悪性陰影である可能性との相関関係」としては、例えば、多数の症例について、各陰影の指標値を算出するとともに、悪性／良性／正常のいずれの状態であるかを、実際に病理検査等で確認して得られた、指標値の値と、指標値の各値における悪性／良性／正常の各状態の占める割合との関係を考えることができる。この場合、悪性確信度を、例えば、算出する対象となる領域の指標値の値における悪性の占める割合として、求めることができる。すなわち、対象領域の指標値が１であったとき、その指標値が１のときの悪性の占める割合が７０％であれば、そのときの悪性確信度を７０（％）とすることができる。
【００１９】
上記第１の異常陰影候補検出処理システムにおいて、指標値は、候補の検出に用いる指標値であってもよい。
【００２０】
「候補の検出に用いる指標値」としては、候補の検出処理が腫瘤陰影候補を検出する処理である場合には、腫瘤陰影の集中度、アイリスフィルタの出力値、広がり度、細長さ、辺縁の粗さ、円形度、内部の凹凸度、候補の検出処理が微小石灰化陰影候補を検出する処理である場合には、石灰化の密度、また、悪性陰影または良性陰影との画像パターンの類似度を反映したマハラノビス距離やそのゆう度比（後で詳述する）などが挙げられる。また、ある領域において指標値が閾値を越えたときに、その領域を異常陰影の候補として抽出する場合は、その指標値が閾値に対してどの程度余裕を持っているかを表す余裕度であってもよい。余裕度としては、例えば、指標値をＫ、閾値をＴとして、Ｋ／Ｔ、１００×（Ｋ−Ｔ）／Ｋ％または（Ｋ−Ｔ）などが考えられる。
【００２１】
また、候補を特定する情報と候補の悪性確信度を表す情報とは、医用画像上の候補を指示する位置に、悪性確信度に応じて種類を変えて表示させるマークであってもよい。このようなマークとしては、例えば、異常陰影の候補を指し示す「矢印」、候補を囲む「閉曲線」や「矩形枠」、候補の脇に表示される「番号」などが考えられ、悪性確信度に応じてそれぞれ、色・線の太さ・線の数・番号の数字などを変えるようにすることができる。
【００２２】
本発明による第２の異常陰影候補検出処理システムは、医用画像を表す医用画像データに基づいて医用画像における異常陰影の候補を検出する異常陰影候補検出手段と、少なくとも検出された候補を特定する情報を出力する画像出力手段とを備えた異常陰影候補検出処理システムにおいて、医用画像において任意の領域を指定する領域指定手段と、指定された領域に表示された陰影の特徴を示す指標値に基づいて、臨床結果から得られた、指標値と悪性陰影である可能性との相関関係をもとに、指定された領域に表示された陰影の、悪性陰影である可能性の程度を表す悪性確信度を算出する悪性確信度算出手段とをさらに備え、画像出力手段が、指定された領域に表示された陰影の悪性確信度を表す情報をさらに出力するものであることを特徴とするものである。
【００２３】
上記第１および第２の異常陰影候補検出処理システムにおいて、悪性確信度を表す情報は、数値であってもよい。例えば、悪性確信度を悪性陰影である可能性として０から１００（％）の数値で表すようにすることができる。
【００２４】
また、悪性確信度を表す情報は、悪性確信度に応じて異なる警告メッセージであってもよい。例えば、検出された異常陰影の候補や指定された領域内の陰影の悪性確信度が比較的高いときには、その陰影の近傍に「悪性大」と表示させたり、陰影と離れた位置に「悪性の高い陰影あり」と表示させたりし、悪性確信度が比較的低いときには、その陰影の近傍に「悪性小」と表示させたり、陰影と離れた位置に「悪性の高い陰影なし」と表示させたりすることができる。
【００２５】
本発明による第３の異常陰影候補検出処理システムは、医用画像を表す医用画像データに基づいて医用画像における異常陰影の候補を検出する異常陰影候補検出手段と、少なくとも検出された候補を特定する情報を出力する画像出力手段とを備えた異常陰影候補検出処理システムにおいて、医用画像の画素毎に対応付けられた医用画像上の所定領域に表示された陰影の特徴を示す指標値に基づいて、臨床結果から得られた、指標値と悪性陰影である可能性との相関関係をもとに、それぞれの上記所定領域の、悪性陰影である可能性の程度を表す悪性確信度を画素毎に対応付けて算出する悪性確信度算出手段と、画素毎に対応付けられた悪性確信度に基づいて、医用画像における悪性確信度の分布画像を表す分布画像データを生成する画像データ生成手段とをさらに備え、画像出力手段が、画像データ生成手段により生成された分布画像データに基づいて、分布画像をさらに出力するものであることを特徴とするものである。
【００２６】
「医用画像の画素毎に対応付けられた医用画像上の所定領域に表示された陰影の特徴を示す指標値」としては、例えば、１つの注目画素を中心とした半径Ｒの円領域を「所定領域」とし、この所定領域におけるアイリスフィルタの出力値をその注目画素に対応した「指標値」とすることができる。
【００２７】
なお、上記第１、第２、および第３の異常陰影候補検出処理システムにおいて、医用画像は、マンモグラフィであってもよい。
【００２８】
また、画像出力手段としては、ＣＲＴ・液晶モニタなどの画像表示手段や、レーザプリンタなどのプリント手段を適用することができる。
【００２９】
また、異常陰影の候補を特定する情報とは、この異常陰影の候補を表す画像であってもよいし、異常陰影の候補の位置や形、大きさなどを数値情報として表したものであってもよい。異常陰影の候補を特定する情報として異常陰影の候補を表す画像を採用した場合の当該画像とは、異常陰影の候補自体の画像部分（拡縮処理や周波数処理、鮮鋭度強調処理等の画像処理を細越したものを含む）であってもよいし、全体画像中で異常陰影の候補を指し示す矢印等のマーカーや、全体画像中で異常陰影の候補を囲う矩形や円形のＲＯＩ枠などであってもよいし、全体画像中で異常陰影の候補の輪郭に沿った輪郭枠などであってもよい。
【００３０】
ここで、アイリスフィルタ処理・モフォロジー演算処理・マハラノビス距離のゆう度比算出処理の概要について説明する。
【００３１】
（アイリスフィルタ処理）
アイリスフィルタ処理は、放射線画像中の腫瘤陰影の候補を検出するのに適した処理である。
【００３２】
例えばＸ線フイルム上における放射線画像（高濃度高信号レベルの画像信号で表される画像）においては、一般に腫瘤陰影は周囲の画像部分に比べて濃度値がわずかに低いことが知られており、その濃度値の分布は概略円形の周縁部から中心部に向かうにしたがって濃度値が低くなるという濃度値の勾配を有している。したがって腫瘤陰影においては、局所的な濃度値の勾配が認められ、その勾配線は腫瘤の中心方向に集中する。
【００３３】
アイリスフィルタは、この濃度値に代表される画像信号の勾配を勾配ベクトルとして算出し、その勾配ベクトルの集中度を出力するものであり、アイリスフィルタ処理とはこの勾配ベクトルの集中度を基にして腫瘤陰影の候補を検出するものである。
【００３４】
すなわち例えば図２（１）に示すようなマンモグラムＰにおいて腫瘤陰影ＰＪ　内の任意の画素における勾配ベクトルは同図（２）に示すように腫瘤陰影の中心付近を向くが、血管陰影や乳腺等のように細長い陰影ＰＫ　では同図（３）に示すように勾配ベクトルが特定の点に集中することはないため、局所的に勾配ベクトルの向きの分布を評価し、特定の点に集中している領域を抽出すれば、それが腫瘤陰影と考えられる候補となる。なお、同図（４）に示すような乳腺等の細長い陰影同士が交差した陰影ＰＬ　については勾配ベクトルが特定の点に集中する傾向があり疑似的に異常陰影の候補として誤検出されうる。以上がアイリスフィルタ処理の基本的な考え方である。以下に具体的なアルゴリズムのステップを示す。
【００３５】
（ステップ１）勾配ベクトルの計算
対象となる画像を構成する全ての画素について、各画素ｊごとに、下記式（１）に示す計算式に基づいた画像データの勾配ベクトルの向きθを求める。
【００３６】
【数１】
2004135868.tif 000003
ここでｆ１　〜ｆ１６は、図３に示すように、その画素ｊを中心とした縦５画素×横５画素のマスクの外周上の画素に対応した画素値（画像データ）である。
【００３７】
（ステップ２）勾配ベクトルの集中度の算出
次に、対象となる画像を構成する全ての画素について、各画素ごとに、その画素を注目画素とする勾配ベクトルの集中度Ｃを次式（２）にしたがって算出する。
【００３８】
【数２】
2004135868.tif 000004
ここでＮは注目画素を中心に半径Ｒの円内に存在する画素の数、θｊ　は、注目画素とその円内の各画素ｊとを結ぶ直線と、その各画素ｊにおける上記式（１）で算出された勾配ベクトルとがなす角である（図４参照）。したがって上記式（２）で表される集中度Ｃが大きな値となるのは、各画素ｊの勾配ベクトルの向きが注目画素に集中する場合である。
【００３９】
ところで、腫瘤陰影近傍の各画素ｊの勾配ベクトルは、腫瘤陰影のコントラストの大小に拘らず、略その腫瘤陰影の中心部を向くため、上記集中度Ｃが大きな値を採る注目画素は、腫瘤陰影の中心部の画素ということができる。一方、血管などの線状パターンの陰影は勾配ベクトルの向きが一定方向に偏るため集中度Ｃの値は小さい。したがって、画像を構成する全ての画素についてそれぞれ注目画素に対する上記集中度Ｃの値を算出し、その集中度Ｃの値が予め設定された閾値を上回るか否かを評価することによって、腫瘤陰影を検出することができる。すなわち、このフィルタは通常の差分フィルタに比べて、血管や乳腺等の影響を受けにくく、腫瘤陰影を効率よく検出できる特長を有している。
【００４０】
さらに実際の処理においては、腫瘤の大きさや形状に左右されない検出力を達成するために、フィルタの大きさと形状とを適応的に変化させる工夫がなされる。図５に、そのフィルタを示す。このフィルタは、図４に示すものと異なり、注目画素を中心に２π／Ｍ度毎のＭ種類の方向（図５においては、１１．２５　度ごとの３２方向を例示）の放射状の線上の画素のみで上記集中度の評価を行うものである。
【００４１】
ここでｉ番目の線上にあって、かつ注目画素からｎ番目の画素の座標（［ｘ］，［ｙ］）は、注目画素の座標を（ｋ，ｌ）とすれば、以下の式（３），（４）で与えられる。
【００４２】
【数３】
2004135868.tif 000005
ただし、［ｘ］，［ｙ］は、ｘ，ｙを越えない最大の整数である。
【００４３】
さらに、その放射状の線上の各線ごとに最大の集中度が得られる画素までの出力値をその方向についての集中度Ｃｉｍａｘとし、その集中度Ｃｉｍａｘをすべての方向で平均して、その注目画素についての勾配ベクトル群の集中度Ｃとする。
【００４４】
具体的には、まずｉ番目の放射状の線上において注目画素からｎ番目の画素までで得られる集中度Ｃｉ　（ｎ）を下記式（５）により求める。
【００４５】
【数４】
2004135868.tif 000006
すなわち式（５）は、注目画素を起点として、終点をＲｍｉｎ　からＲｍａｘ　までの範囲内で集中度Ｃｉ　（ｎ）を算出するものである。ここでＲｍｉｎ　とＲｍａｘ　とは、抽出しようとする腫瘤陰影の半径の最小値と最大値である。
【００４６】
次に、勾配ベクトル群の集中度Ｃを下記式（６）および（７）により計算する。
【００４７】
【数５】
2004135868.tif 000007
ここで式（６）のＣｉｍａｘは、式（５）で得られた放射状の線ごとの集中度Ｃｉ　（ｎ）の最大値であるから、注目画素からその集中度Ｃｉ　（ｎ）が最大値となる画素までの領域が、その線の方向における腫瘤陰影の候補領域となる。
【００４８】
すべての放射状の線について式（６）を計算してその各線上における腫瘤陰影の領域を求め、この各線上における腫瘤陰影の領域を隣接する線間で直線または非線形曲線で結ぶことにより、腫瘤陰影の候補となり得る領域の外周縁の形状を特定することができる。
【００４９】
そして、式（７）では、この領域内の式（６）で与えられた集中度の最大値Ｃｉｍａｘを放射状の線の全方向（式（７）では３２方向の場合を例示）について平均した値を求める。この求められた値がアイリスフィルタ処理の出力値Ｉであり、この出力値Ｉを、腫瘤陰影であるか否かを判別するのに適した予め設定した一定の閾値Ｔ１と比較し、Ｉ≧Ｔ１（若しくはＩ＞Ｔ１）であればこの注目画素を中心とする領域が異常陰影の候補（腫瘤陰影候補）であり、Ｉ＜Ｔ１（若しくはＩ≦Ｔ１）であれば腫瘤陰影候補ではない、と判定する。
【００５０】
なお、前述の集中度Ｃｉ　（ｎ）の計算は、式（５）の代わりに下記式（５′）を用いてもよい。
【００５１】
【数６】
2004135868.tif 000008
すなわち、式（５′）は、抽出しようとする腫瘤陰影の半径の最小値Ｒｍｉｎ　に対応した画素を起点として、終点をＲｍｉｎ　からＲｍａｘ　までの範囲内で集中度Ｃｉ　（ｎ）を算出するものである。
【００５２】
一方、モフォロジー演算処理は、腫瘤陰影とともに乳癌における特徴的形態である微小石灰化像の候補を検出する手法であり、マルチスケールλと構造要素（マスク）Ｂとを用い、［１］石灰化像そのものの抽出に有効であること、［２］複雑なバックグラウンド情報に影響されにくいこと、［３］抽出した石灰化像がひずまないこと、などの特徴がある。すなわち、この手法は一般の微分処理に比べて、石灰化像のサイズ・形状・濃度分布などの幾何学的情報をより良く保った検出が可能である。以下にその概要を述べる。
【００５３】
（モフォロジーの基本演算）
モフォロジー演算処理は一般的にはＮ次元空間における集合論として展開されるが、直感的な理解のために２次元の濃淡画像を対象として説明する。
【００５４】
濃淡画像を座標（ｘ，ｙ）の点が濃度値ｆ（ｘ，ｙ）に相当する高さをもつ空間とみなす。ここで、濃度値ｆ（ｘ，ｙ）は、濃度が低い（ＣＲＴに表示した場合には輝度が高い）ほど大きな画像信号となる高輝度高信号レベルの信号とする。
【００５５】
まず、簡単のために、その断面に相当する１次元の関数ｆ（ｘ）を考える。モフォロジー演算処理に用いる構造要素ｇは次式（８）に示すように、原点について対称な対称関数
【数７】
2004135868.tif 000009
であり、定義域内で値が０で、その定義域が下記式（９）であるとする。
【００５６】
【数８】
2004135868.tif 000010
このとき、モフォロジー演算の基本形は式（１０）〜（１３）に示すように、非常に簡単な演算となる。
【００５７】
【数９】
2004135868.tif 000011
すなわち、ダイレーション（ｄｉｌａｔｉｏｎ）処理は、注目画素を中心とした、±ｍ（構造要素Ｂに応じて決定される値）の幅の中の最大値を検索する処理であり（図６（Ａ）参照）、一方、イロージョン（ｅｒｏｓｉｏｎ　）処理は、注目画素を中心とした、±ｍの幅の中の最小値を検索する処理である（図６（Ｂ）参照）。また、オープニング（ｏｐｅｎｉｎｇ　）処理は最小値探索の後に、最大値を探索することに相当し、クロージング（ｃｌｏｓｉｎｇ　）処理は最大値探索の後に、最小値を探索することに相当する。オープニング処理は低輝度側から濃度曲線ｆ（ｘ）を滑らかにし、マスクサイズ２ｍより空間的に狭い範囲で変動する凸状の濃度変動部分（周囲部分よりも輝度が高い部分）を取り除くことに相当する（図６（Ｃ）参照）。一方、クロージング処理は、高輝度側から濃度曲線ｆ（ｘ）を滑らかにし、マスクサイズ２ｍより空間的に狭い範囲で変動する凹状の濃度変動部分（周囲部分よりも輝度が低い部分）を取り除くことに相当する（図６（Ｄ）参照）。
【００５８】
ここで、濃度の高いものほど大きな値となる高濃度高信号レベルの信号の場合においては、濃度値ｆ（ｘ）の画像信号値が高輝度高信号レベルの場合に対して大小関係が逆転するため、高濃度高信号レベルの信号におけるダイレーション処理は、高輝度高信号レベルにおけるイロージョン処理（図６（Ｂ））と一致し、高濃度高信号レベルの信号におけるイロージョン処理は、高輝度高信号レベルにおけるダイレーション処理（図６（Ａ））と一致し、高濃度高信号レベルの信号におけるオープニング処理は、高輝度高信号レベルにおけるクロージング処理（図６（Ｄ））と一致し、高濃度高信号レベルの信号におけるクロージング処理は、高輝度高信号レベルにおけるオープニング処理（図６（Ｃ））と一致する。なお、本項では高輝度高信号レベルの画像信号（輝度値）の場合について説明する。
【００５９】
（石灰化陰影検出への応用）
石灰化陰影の検出には、原画像から平滑化した画像を引き去る差分法が考えられる。単純な平滑化法では石灰化陰影と細長い形状の非石灰化陰影（乳腺や血管や乳腺支持組織等）の識別が困難であるため、小畑らは、多重構造要素を用いたオープニング演算に基づく下記式（１４）で表されるモフォロジー演算処理を提案している（「多重構造要素を用いたモルフォロジーフィルタによる微小石灰化像の抽出」電子情報通信学会論文誌　Ｄ−ＩＩ　Ｖｏｌ．Ｊ７５−Ｄ−ＩＩ　Ｎｏ．７　Ｐ１１７０　〜１１７６　１９９２年７月、「モルフォロジーの基礎とそのマンモグラム処理への応用」ＭＥＤＩＣＡＬ　ＩＭＡＧＩＮＧ　ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ　Ｖｏｌ．１２　Ｎｏ．１　Ｊａｎｕａｒｙ　１９９４　）。
【００６０】
【数１０】
2004135868.tif 000012
ここでＢｉ　（ｉ＝１，２，３，４）は図７に示す直線状の４つの構造要素Ｂである。構造要素Ｂを検出対象の石灰化陰影よりも大きく設定すれば、オープニング処理で、構造要素Ｂよりも細かな凸状の信号変化部分（空間的に狭い範囲で変動する画像部分）である石灰化像は取り除かれる。一方、細長い形状の非石灰化陰影はその長さが構造要素Ｂよりも長く、その傾き（延びる方向）が４つの構造要素Ｂｉ　のうちいずれかに一致すればオープニング処理（式（１４）の第２項の演算）をしてもそのまま残る。したがってオープニング処理によって得られた平滑化画像（石灰化陰影が取り除かれた画像）を原画像ｆから引き去ることで、小さな石灰化像の候補のみが含まれる画像が得られる。これが式（１４）の考え方である。
【００６１】
なお前述したように、高濃度高信号レベルの信号の場合においては、石灰化陰影は周囲の画像部分よりも濃度値が低くなり、石灰化陰影は周囲部分に対して凹状の信号変化部分となるため、オープニング処理に代えてクロージング処理を適用し、式（１４）に代えて式（１５）を適用する。
【００６２】
【数１１】
2004135868.tif 000013
しかし、これによっても石灰化陰影と同等の大きさをもつ非石灰化陰影が一部残る場合があり、そのような場合については、次式（１６）のモフォロジー演算に基づく微分情報を利用して式（１４）のＰに含まれる非石灰化像をさらに除去する。
【００６３】
【数１２】
2004135868.tif 000014
ここで、Ｍｇｒａｄの値が大きいほど石灰化陰影の可能性が大きいので、石灰化候補画像Ｃｓ　は下記式（１７）により求めることができる。
【００６４】
【数１３】
2004135868.tif 000015
ここで、Ｔ１，Ｔ２は実験的に決められる、予め設定された閾値である。
【００６５】
ただし、石灰化陰影の大きさとは異なる非石灰化陰影については、式（１４）のＰと所定の閾値Ｔ１との比較のみで除去できるため、石灰化陰影と同等の大きさをもつ非石灰化陰影が残ることのないような場合は、式（１７）の第１項の条件（Ｐ（ｉ，ｊ）≧Ｔ１）を満たすだけでよい。
【００６６】
最後に、式（１８）に示す、マルチスケールのオープニング処理とクロージング処理との組合せにより、石灰化陰影のクラスターＣｃ　を検出する。
【００６７】
【数１４】
2004135868.tif 000016
ここで、λ１とλ２はそれぞれ融合したい石灰化陰影の最大距離と除去したい孤立陰影の最大半径とによって決められ、λ３＝λ１＋λ２である。
【００６８】
なお、これらのモフォロジー演算処理に関する説明は上述したように、高輝度高信号レベルの画像データの場合についてであるが、高濃度高信号レベルの画像データ（高濃度の画素ほど大きなデジタル値を持つ画像データ）の場合については、オープニング演算とクロージング演算とが逆の関係になる。
【００６９】
（マハラノビス距離のゆう度比算出処理）
マハラノビス距離とは、画像のパターン認識に用いられる距離尺度の１つであり、その値から画像パターンの類似性を見ることができる。画像パターンの特徴を示す複数の特徴量をベクトルで表し、標準の画像と認識対象となる画像とのベクトルの差分が反映されるよう定義されたものである。マハラノビス距離の算出に用いる特徴量としては、例えば、以下のものが考えられる。
【００７０】
まず、第１の特徴量として、マハラノビス距離を算出する対象となる領域（以下、対象領域という）の輪郭形状の特徴を表す、領域の円形度Ｓｐが挙げられる。図８に示すように、対象領域の面積Ａおよびその重心ＡＯを求め、重心ＡＯを中心とし面積Ａと同等の面積を有する半径Ｒの仮想円を想定し、この仮想円の内側に含まれる対象領域の、面積Ａに対する占有率を円形度として算出する。すなわち、仮想円と対象領域とが重なる部分の面積をＡ′とすると、円形度は下記式（１９）で算出される。
【００７１】
【数１５】
2004135868.tif 000017
次に、対象領域内部の特徴量として、以下３つの特徴量が挙げられる。すなわち、対象領域の濃度値Ｓのヒストグラムを作成し、濃度値Ｓの頻度をＰ（Ｓ）として、下記式より、分散ｖａｒ　を表す第２の特徴量（２０）、コントラストｃｏｎ　を表す第３の特徴量（２１）、角モーメントａｓｍ　を表す第４の特徴量（２２）が算出される。
【００７２】
【数１６】
2004135868.tif 000018
また、対象領域辺縁の特徴量として、ＩＦＥＤ（Ｉｒｉｓ　Ｆｉｌｔｅｒ　Ｅｄｇｅ）画像により算出される５つの特徴量が挙げられる。以下に、その算出方法を説明する。
【００７３】
アイリスフィルタ処理により検出された候補領域、すなわち放射線画像中の乳癌を表す腫瘤陰影ＰＪ　や擬似異常陰影ＰＭ　について、その近傍を含む画像部分を例えば正方形の領域として検出し、この検出した正方形領域についてアイリスフィルタ処理を利用した辺縁エッジ画像（ＩＦＥＤ画像）を作成する。
【００７４】
すなわち、アイリスフィルタ処理の式（６）において、注目画素から放射状に伸びるｉ番目の線上において集中度Ｃｉ（ｎ）の最大値を与える点の位置を求める。ただし、この処理では最大値を与えるｎの値を制限しない。
【００７５】
この結果、注目画素が候補領域ＰＪ　やＰＭ　の内部にある場合には、式（６）が最大値を採る時のｎは、そのｉ番目の線が候補領域ＰＪ　やＰＭ　の辺縁Ｂと交差する画素を指示する。例えば、図９に示すように、注目画素１については画素Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３，Ｂ４を指示し、注目画素２については画素Ｂ２，Ｂ５，Ｂ６，Ｂ７を指示する。
【００７６】
一方、注目画素が候補領域ＰＪ　やＰＭ　の外部にある場合には、式（６）が最大値を採るのは、その注目画素自身を指示するときである。すなわち、図９において、候補領域ＰＪ　やＰＭ　の外部にある注目画素３については、注目画素３自身を指示する場合に式（６）の値が最大となる。
【００７７】
このように、候補領域を含む正方形領域の全画素について順次注目画素とし、式（６）が最大値を採る画素をカウントしていく。これを図示すると図１０に示す模式図のようになる。
【００７８】
すなわち、候補領域ＰＪ　やＰＭ　の外部の画素についてのカウント値は全て「１」となり、候補領域ＰＪ　やＰＭ　の内部の画素についてのカウント値はすべて「０」となり、候補領域ＰＪ　やＰＭ　の辺縁Ｂ上の画素についてのカウント値は全て１以上の値となる画像が得られる。このカウント値の画像をＩＦＥＤ画像と定義する。
【００７９】
次に、このＩＦＥＤ画像について以下の処理を施して、同時生成行列を作成する。
【００８０】
すなわち、図１１に示すように、候補領域ＰＪ　，ＰＭ　の重心点ＡＯを求め、この重心点ＡＯから放射状の線を延ばし、この線上の任意の点をｉとし、この線に垂直であってｉ点から２画素分だけ離間した点をｊとする。
【００８１】
このｉ点のＩＦＥＤ画像におけるカウント値とｊ点のカウント値とを図１２に示すようなマトリクスにカウントアップする。具体的には、ｉ点が候補領域ＰＪ　，ＰＭ　の外部にある場合は、ｉ点のＩＦＥＤ画像におけるカウント値は「１」であり、そのときｊ点も候補領域ＰＪ　，ＰＭ　の外部にあればｊ点のカウント値も「１」となり、この場合図１２のマトリクスには、縦方向ｉの「１」と横方向ｊの「１」とが交差する欄に「１」がカウントされる。
【００８２】
一方、ｉ点が候補領域ＰＪ　，ＰＭ　の内部にあり、かつｊ点も候補領域ＰＪ　，ＰＭ　の内部にある場合は、ｉ点、ｊ点ともにカウント値は０であるので、縦方向ｉの「０」と横方向ｊの「０」とが交差する欄に「１」をカウントする。
【００８３】
さらに、ｉ点が候補領域ＰＪ　，ＰＭ　の辺縁Ｂにあり、ｊ点も候補領域ＰＪ　，ＰＭ　の辺縁Ｂにある場合は、例えばｉ点のカウント値が「５」で、ｊ点のカウント値が「３」である場合は、縦方向ｉの「５」と横方向ｊの「３」とが交差する欄に「１」をカウントする。このマトリクスにカウントアップするカウント値は累積するものである。すなわち再度、カウント値が「５」のｉ点、カウント値が「３」のｊ点を走査した場合には、マトリクスの縦方向ｉの「５」と横方向ｊの「３」とが交差する欄には元の「１」に「１」を加算した「２」が格納される。
【００８４】
ｉ点は、ＩＦＥＤ画像の任意の点であるから、ＩＦＥＤ画像の全ての画素がｉ点となるように放射状の線を走査し、ｉ点をその線上で走査することによってマトリクスを完成させる。このＩＦＥＤ画像のマトリクスを同時生成行列Ｐｇ（ｘ，ｙ）という。
【００８５】
ここで、候補領域が腫瘤陰影である場合は、腫瘤陰影の辺縁が略円形であるという腫瘤陰影の形状的特性、およびｉ点とｊ点とは極めて近接しているという事実から、ｉ点が辺縁にある（ＩＦＥＤ画像のカウント値が１以上の大きな値を有する）場合は、ｊ点も辺縁にある（ＩＦＥＤ画像のカウント値が１以上の大きな値を有する）可能性が極めて高い。
【００８６】
一方、候補領域が擬似異常陰影である場合は、前述の２本の血管同士の交差部分のように擬似異常陰影が円形の辺縁を有するのは極めて希であるため、ｉ点とｊ点とが近接していても、ｉ点が辺縁にあるからといってｊ点も辺縁にあるとは限らず、むしろｊ点は辺縁にある可能性は極めて低いことになる。
【００８７】
したがって、同時生成行列Ｐｇ（ｘ，ｙ）の特性値も、候補領域が腫瘤陰影であるか擬似異常陰影であるかに応じて明らかに有為差が認められる。この同時生成行列の特性値がエッジ情報であり、このエッジ情報を特徴量として用いる。すなわち、下記式より、同時生成行列についての分散ｖａｒ　を表す第５の特徴量（２３）、偏りｄｆｅ　（ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ　ｅｎｔｒｏｐｙ）を表す第６の特徴量（２４）、相関値ｃｏｒ　（ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ　）を表す第７の特徴量（２５）、モーメントｉｄｍ　（ｉｎｖｅｒｓｅ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ　ｍｏｍｅｎｔ　）を表す第８の特徴量（２６）、エントロピーｓｅ（ｓｕｍ　ｅｎｔｒｏｐｙ　）を表す第９の特徴量（２７）をそれぞれ求める。
【００８８】
【数１７】
2004135868.tif 000019
このようにして得られた対象領域の特徴量に基づいて、下記式（２８）により、非悪性陰影を示すパターンクラス（ｉ＝１）からのマハラノビス距離Ｄｍ１と、悪性陰影を示すパターンクラス（ｉ＝２）からのマハラノビス距離Ｄｍ２とを算出する。
【００８９】
【数１８】
2004135868.tif 000020
得られた特徴量は、上記ｘ１からｘＮに該当し、（ｘ１，ｘ２，…，ｘＮ）というＮ次元空間を表現する。このＮ次元のパターン空間上で表現された対象領域のパターンと、非悪性陰影のパターンとのマハラノビス距離がＤｍ１であり、同様に悪性陰影のパターンとのマハラノビス距離がＤｍ２である。
【００９０】
ここで非悪性陰影のパターンおよび悪性陰影のパターンとは、予め多数の異常陰影の候補について実験的に調査した結果に基づいて設定された、非悪性陰影ごとおよび悪性陰影ごとのベクトルｘで定義されるパターン空間を意味する。例えば、それぞれ、非悪性陰影とされるものについての上記ベクトルｘの平均で形成されるパターンクラスｗ１　、悪性陰影とされるものについての上記ベクトルｘの平均で形成されるパターンクラスｗ２　で示される。
【００９１】
対象領域が悪性陰影である場合には、悪性陰影のパターンクラスとのマハラノビス距離が近く（Ｄｍ２が低い値を示し）、非悪性陰影のパターンクラスとのマハラノビス距離がばらつくという傾向があり、対象領域が非悪性陰影である場合には、非悪性陰影のパターンクラスとのマハラノビス距離が近く（Ｄｍ１が低い値を示し）、悪性陰影のパターンクラスとのマハラノビス距離がばらつくという傾向があることから、この傾向に従って悪性陰影と非悪性陰影とを有為に判別し得るゆう度比を各対象領域ごとに算出する。
【００９２】
ゆう度比とはＤｍ１／Ｄｍ２で表現され、図１３の座標平面上における傾きを示す。すなわち、ゆう度比が大きいほど悪性陰影である可能性が高く、小さいほど非悪性陰影である可能性が高いと判定できるため、例えば閾値を２に設定し、ゆう度比が２以上のときに異常陰影の候補として検出し、２未満のときに検出しないように判別することができる。
【００９３】
以上が、アイリスフィルタ処理・モフォロジー演算処理・マハラノビス距離のゆう度比算出処理の概要について説明である。
【００９４】
【発明の効果】
本発明の第１の異常陰影候補検出処理システムによれば、画像出力手段が、異常陰影候補検出処理において異常陰影の候補の特徴を示す指標値に基づいて、臨床結果から得られた、指標値と悪性陰影である可能性との相関関係をもとに、悪性陰影である可能性の程度を表す悪性確信度を算出し、算出された悪性確信度を表す情報を、医用画像および検出された異常陰影の候補を特定する情報とともに表示出力することにより、表示された画像の読影者に対して、診断のための、従来よりも有用な情報を提供することができ、出力された画像の診断性能を向上させることができる。
【００９５】
上記第１の異常陰影候補検出処理システムにおいて、上記指標値を、異常陰影の候補の検出に用いる指標値とすれば、指標値と悪性陰影である可能性との相関関係に対し、他の指標値と比較してより高い有為性が期待でき、算出された悪性確信度の信頼性が高くなる。
【００９６】
また、候補を特定する情報と候補の悪性確信度を表す情報とを、医用画像上の候補を指示する位置に、悪性確信度に応じて種類を変えて表示されるマークとすれば、両方の情報が１つのマークに集約され、それらの情報をより認識し易くなる。
【００９７】
本発明の第２の異常陰影候補検出処理システムによれば、画像出力手段が、医用画像および検出された異常陰影の候補を特定する情報を表示出力するとともに、医用画像中の指定された任意の領域の傍らに、その領域の悪性確信度を表示出力することにより、検出された異常陰影の候補だけでなく、任意の陰影についての悪性確信度を表示させて、比較検討を行うことができ、さらに診断性能を向上させることができる。
【００９８】
上記第１および第２の異常陰影候補検出処理システムにおいて、悪性確信度を表す情報を、数値とすれば、微小な差異の認識が可能となり、他の候補や指定された領域間での比較検討が容易となる。
【００９９】
また、悪性確信度を表す情報を、悪性確信度に応じて異なる警告メッセージとすれば、直接的に理解できる内容が伝えられるので、陰影の状態が理解し易くなる。
【０１００】
本発明の第３の異常陰影候補検出処理システムによれば、画像出力手段が、医用画像および検出された異常陰影の候補を特定する情報を表示出力するとともに、医用画像に対応した、悪性確信度の分布画像を表示させることにより、医用画像の陰影全体についての悪性確信度の分布状態を把握することができ、診断の際のアプローチの幅が広がり診断性能をより向上させることができる。
【０１０１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の異常陰影候補検出処理システムの実施の形態を図面に基づいて説明する。
【０１０２】
始めに、本発明による第１の異常陰影候補検出処理システムを適用した第１実施形態について説明する。
【０１０３】
図１は、第１実施形態の異常陰影候補検出処理システムの構成を示すブロック図である。図１に示すシステム１００は、患者のマンモグラフィ（乳房を表す医用画像）Ｐが入力されて、画像表示手段（ＣＲＴ）に画像やその他の情報を出力するものであり、入力されたマンモグラフィの画像データＰに基づいて、この画像データＰが表す画像Ｐ（以下、簡便のため画像とその画像を表す画像データとを同一記号で示す）中の異常陰影の候補Ｐ１を検出処理する異常陰影候補検出手段１０と、異常陰影の候補Ｐ１の特徴を示す指標値に基づいて、臨床結果から得られた、指標値と悪性陰影である可能性との相関関係をもとに、異常陰影の候補Ｐ１の、悪性陰影である可能性の程度を表す悪性確信度Ｄを算出する悪性確信度算出手段２０と、検出された異常陰影の候補Ｐ１を特定する情報として、画像Ｐ上の候補Ｐ１を指示する位置に矢印を表示するとともに、候補Ｐ１の傍らに算出された悪性確信度Ｄを表示する画像出力手段３０とを備えた構成である。
【０１０４】
ここで異常陰影候補検出手段１０は、画像の濃度勾配の集中度の高い画像部分を異常陰影（腫瘤陰影）の暫定候補として検出するアイリスフィルタを利用した異常陰影候補検出処理のアルゴリズムと、多重構造要素よりも空間的に狭い範囲で濃度変動する画像部分を異常陰影（石灰化陰影）の暫定候補として検出するモフォロジーフィルタを利用した異常陰影候補検出処理のアルゴリズムとを記憶しているものであり、それぞれのアルゴリズムにより異常陰影の暫定候補を検出する。また、異常陰影候補検出手段１０は、さらに、ある領域の特徴を表す複数の特徴量から、悪性陰影または良性陰影との画像パターンの類似性を反映させたマハラノビス距離を算出するアルゴリズムを記憶しており、検出された暫定候補について、指標値の１つとして、前述のマハラノビス距離のゆう度比Ｙを算出し、そのゆう度比Ｙが閾値Ｔ２を超えるものを検出する異常陰影の候補Ｐ１として最終的に判定する。
【０１０５】
悪性確信度算出手段２０は、検出された異常陰影の候補Ｐ１のマハラノビス距離のゆう度比Ｙに基づいて、臨床結果から得られた、このゆう度比Ｙと悪性陰影である可能性との相関関係をもとに、異常陰影の候補Ｐ１の悪性確信度Ｄを算出する。上記相関関係としては、多数の症例について、各陰影のマハラノビス距離のゆう度比Ｙを算出するとともに、各ゆう度比Ｙの値においてその陰影が悪性／良性／正常のいずれの状態であるかを、実際に病理検査等で確認して得られた、図１４に示すような、マハラノビス距離のゆう度比Ｙの値と、ゆう度比Ｙの各値における悪性／良性／正常の各状態の占める割合との関係を用いるものとし、悪性確信度Ｄは、算出する対象となる領域のマハラノビス距離のゆう度比Ｙの値における悪性の占める割合として、求めることとする。すなわち、対象領域のマハラノビス距離のゆう度比Ｙが１．７であったとき、ゆう度比Ｙが１．７のときの悪性の占める割合は７０％なので、そのときの悪性確信度Ｄを７０（％）とする。
【０１０６】
次に第１実施形態の異常陰影候補検出処理システム１００の作用について説明する。
【０１０７】
まず、外部の画像形成モダリティ（ＣＴやＣＲ等）からマンモグラフィの画像データＰが、本実施形態の異常陰影候補検出処理システム１００の異常陰影候補検出手段１０に入力される。異常陰影候補検出手段１０は入力された画像データＰに対して上述した異常陰影候補検出処理アルゴリズム（アイリスフィルタを利用した異常陰影候補検出処理のアルゴリズムおよびモフォロジーフィルタを利用した異常陰影候補検出処理のアルゴリズム）にしたがった異常陰影の候補の検出処理を施し、マンモグラフィ中の各部分・領域についての各指標値（勾配ベクトルの集中度、アイリスフィルタの出力値Ｉ、石灰化陰影候補の密度など）Ｋを算出し、この各指標値Ｋをそれぞれ対応する予め設定された閾値Ｔと比較して、閾値Ｔを上回った場合は、その領域の陰影を暫定候補とする。さらに、暫定候補について判別処理を施し、各暫定候補について、指標値の１つとして、マハラノビス距離のゆう度比Ｙを算出し、このゆう度比Ｙが所定の閾値Ｔ２を上回ったものを最終的な異常陰影の候補Ｐ１として抽出する。異常陰影候補検出手段１０は、抽出された異常陰影の候補Ｐ１の位置情報を画像出力手段３０に入力する。
【０１０８】
悪性確信度算出手段２０は、抽出された異常陰影の候補Ｐ１の検出に用いた指標値の１つであるマハラノビス距離のゆう度比Ｙに基づいて、臨床結果から得られた、ゆう度比Ｙと悪性陰影である可能性との相関関係をもとに、異常陰影の候補Ｐ１の悪性確信度Ｄを算出する。なお検出された異常陰影の候補の数が複数であるときは、それぞれの候補Ｐ１に対応した複数の悪性確信度Ｄが算出される。悪性確信度算出手段２０は、算出された悪性確信度Ｄを画像出力手段３０に入力する。
【０１０９】
悪性確信度Ｄが入力された画像出力手段３０には、既に画像データＰと検出された異常陰影の候補Ｐ１の位置情報とが入力されており、画像出力手段３０は入力された画像データＰ、異常陰影の候補Ｐ１の位置情報および悪性確信度Ｄに基づいて、図１５に示すように、画像Ｐ上に異常陰影の候補Ｐ１を指示する矢印記号とその傍らに悪性確信度Ｄを表示面上に表示する。
【０１１０】
なお図１５においては、左右１組の乳房についてのマンモグラフィＰ，Ｐ′を背中合わせに同時に表示した態様を表しているが、このようなレイアウトに限らず、左右一方ずつを交互に表示するようにしてもよい。
【０１１１】
また、異常陰影の候補Ｐ１を特定するためのマークは、候補Ｐ１を指示する矢印のほか、候補Ｐ１を囲む閉曲線や矩形枠、候補Ｐ１の近傍に表示される番号などであってもよい。また、悪性確信度Ｄを表す情報として、悪性確信度Ｄに応じてこれらのマークの種類を変えて表示させるようにしてもよく、例えば、色・線の太さ・線の数・番号の数字などを変えることができる。
【０１１２】
このように、本実施形態の異常陰影候補検出処理システム１００によれば、画像出力手段３０が、異常陰影候補検出処理において異常陰影の候補Ｐ１として検出するか否かの判定に係る、指標値の１つであるマハラノビス距離のゆう度比Ｙに基づいて、臨床結果から得られた、ゆう度比Ｙと悪性陰影である可能性との相関関係をもとに、悪性陰影である可能性の程度を表す悪性確信度Ｄを算出し、算出された悪性確信度Ｄを表す情報を、画像Ｐおよび検出された異常陰影の候補Ｐ１を特定する情報とともに表示出力することにより、表示された画像の読影者に対して、診断のための、従来よりも有用な情報を提供することができ、出力された画像の診断性能を向上させることができる。
【０１１３】
次に、本発明による第２の異常陰影候補検出処理システムを適用した第２実施形態について説明する。
【０１１４】
図１６は、第２実施形態の異常陰影候補検出処理システムの構成を示すブロック図である。図１６に示すシステム１００は、入力されたマンモグラフィの画像データＰに基づいて、この画像データＰが表す画像Ｐ中の異常陰影の候補Ｐ１を検出処理する異常陰影候補検出手段１０と、画像Ｐ中の任意の領域を指定する領域指定手段１５と、指定された領域Ｐ３内の陰影の特徴を示す指標値に基づいて、臨床結果から得られた、指標値と悪性陰影である可能性との相関関係をもとに、指定領域Ｐ３内の陰影の、悪性陰影である可能性の程度を表す悪性確信度Ｄを算出する悪性確信度算出手段２０と、画像Ｐ上の検出された異常陰影の候補Ｐ１を指示する位置に矢印を表示するとともに、指定領域Ｐ３内の陰影の傍らに算出された悪性確信度Ｄを表す情報を表示する画像出力手段３０とを備えた構成である。
【０１１５】
次に第２実施形態の異常陰影候補検出処理システム１００の作用について説明する。
【０１１６】
外部の画像形成モダリティ（ＣＴやＣＲ等）からマンモグラフィの画像データＰが、本実施形態の異常陰影候補検出処理システム１００の異常陰影候補検出手段１０に入力される。異常陰影候補検出手段１０は、第１実施形態と同様に、入力された画像データＰに対して上述した異常陰影候補検出処理アルゴリズムにしたがった異常陰影の候補の検出処理を施し、異常陰影の候補Ｐ１を抽出する。ただし、このとき、異常陰影候補検出手段１０は、暫定候補に対してのみマハラノビス距離のゆう度比Ｙを算出するのではなく、暫定候補であるか否かに拘わらず、全ての各部分・領域に対してマハラノビス距離のゆう度比Ｙを算出し記憶しておく。例えば、画像Ｐの各画素に対応する所定領域について、各画素に対応付けて指標値Ｋを算出し、さらにそれらの指標値Ｋから、各画素に対応づけられた、指標値としてのマハラノビス距離のゆう度比Ｙを算出し記憶しておく。異常陰影候補検出手段１０は、抽出された異常陰影の候補Ｐ１の位置情報を画像出力手段３０に入力する。
【０１１７】
領域指定手段１５により、画像Ｐ中の任意の領域が指定されると、領域指定手段１５は、指定された領域Ｐ３の位置情報を悪性確信度算出手段２０に入力する。
【０１１８】
悪性確信度算出手段２０は、指定された領域Ｐ３の位置情報から、その領域に対応した、指標値としてのマハラノビス距離のゆう度比Ｙを異常陰影候補検出手段１０から読み込み、そのゆう度比Ｙに基づいて、臨床結果から得られたゆう度比Ｙと悪性陰影である可能性との相関関係をもとに、指定された領域の悪性確信度Ｄを算出し、指定された領域Ｐ３の位置情報と算出された悪性確信度Ｄとを画像出力手段３０に入力する。このとき、指定された領域Ｐ３の対応したマハラノビス距離のゆう度比Ｙとしては、例えば、その領域内の画素に対応した全てのマハラノビス距離のゆう度比Ｙの平均値または最大値を採るようにすることができる。
【０１１９】
画像出力手段３０は、既に入力されている画像データＰ、検出された異常陰影の候補Ｐ１の位置情報、指定された領域Ｐ３の位置情報および領域Ｐ３の悪性確信度Ｄに基づいて、図１７に示すように、画像Ｐ上に異常陰影の候補Ｐ１を指示する矢印記号を表示面上に表示するとともに、指定された領域Ｐ３の傍らにその領域Ｐ３の悪性確信度Ｄを表示する。
【０１２０】
このように、本実施形態の異常陰影候補検出処理システム１００によれば、画像出力手段３０が、画像Ｐおよび検出された異常陰影の候補Ｐ１を特定する情報を表示出力するとともに、画像Ｐ中の指定された領域Ｐ３の傍らに、その領域Ｐ３の悪性確信度Ｄを表示出力することにより、検出された異常陰影の候補だけでなく、任意の陰影についての悪性確信度を表示させて、比較検討を行うことができ、さらに診断性能を向上させることができる。
【０１２１】
次に、本発明による第３の異常陰影候補検出処理システムを適用した第３実施形態について説明する。
【０１２２】
図１８は、第３実施形態の異常陰影候補検出処理システムの構成を示すブロック図である。図１８に示すシステム１００は、入力されたマンモグラフィの画像データＰに基づいて、この画像データＰが表す画像Ｐ中の異常陰影の候補Ｐ１を検出処理する異常陰影候補検出手段１０と、画像Ｐの画素毎に対応付けられた画像Ｐ上の所定領域に表示された陰影の特徴を示す、指標値に基づいて、臨床結果から得られた、指標値と悪性陰影である可能性との相関関係をもとに、それぞれの所定領域の、悪性確信度Ｄを画素毎に対応付けて算出する悪性確信度算出手段２０と、画素毎に対応付けられた悪性確信度Ｄに基づいて、画像Ｐにおける悪性確信度Ｄの分布画像ＰＤを表す分布画像データＰＤを生成する画像データ生成手段２５と、画像Ｐおよび画像Ｐ上の検出された異常陰影の候補Ｐ１を指示する矢印を表示出力し、また悪性確信度の分布画像ＰＤも表示出力する画像出力手段３０とを備えた構成である。
【０１２３】
次に第３実施形態の異常陰影候補検出処理システム１００の作用について説明する。
【０１２４】
外部の画像形成モダリティ（ＣＴやＣＲ等）からマンモグラフィの画像データＰが、本実施形態の異常陰影候補検出処理システム１００の異常陰影候補検出手段１０に入力される。異常陰影候補検出手段１０は、第１実施形態と同様に、入力された画像データＰに対して上述した異常陰影候補検出処理アルゴリズムにしたがった異常陰影の候補の検出処理を施し、異常陰影の候補Ｐ１を抽出する。ただし、このとき、異常陰影候補検出手段１０は、画像Ｐの各画素に対応する所定領域について、各画素に対応付けて指標値Ｋを算出し、さらにそれらの指標値Ｋから、各画素に対応づけられた、指標値としてのマハラノビス距離のゆう度比Ｙを算出し記憶しておく。異常陰影候補検出手段１０は、抽出された異常陰影の候補Ｐ１の位置情報を画像出力手段３０に入力する。
【０１２５】
悪性確信度算出手段２０は、画像Ｐの各画素に対応付けられたそれぞれのマハラノビス距離のゆう度比Ｙを異常陰影候補検出手段１０から読み込み、そのゆう度比Ｙに基づいて、臨床結果から得られた、ゆう度比Ｙと悪性陰影である可能性との相関関係をもとに、画像Ｐに対応した、悪性確信度を反映した分布画像ＰＤを表す分布画像データＰＤを生成する。悪性確信度算出手段２０は、生成した分布画像データＰＤを画像出力手段３０に入力する。
【０１２６】
画像出力手段３０は、入力された画像データＰ、検出された異常陰影の候補Ｐ１の位置情報、そして悪性確信度の分布画像データＰＤとに基づいて、図１９に示すように、画像Ｐ上に異常陰影の候補Ｐ１を指示する矢印記号を表示面上に表示するとともに、画像Ｐに対応した、悪性確信度の分布画像ＰＤを表示する。なお、分布画像ＰＤは、画像Ｐと重ねて、例えば、半透明にして表示するようにしてもよいし、画像Ｐと分布画像ＰＤとを切り替えて表示面上に表示するようにしてもよい。
【０１２７】
このように、本実施形態の異常陰影候補検出処理システム１００によれば、画像出力手段３０が、画像Ｐおよび検出された異常陰影の候補Ｐ１を特定する情報を表示出力するとともに、画像Ｐに対応した、悪性確信度の分布画像ＰＤを表示させることにより、画像Ｐの陰影全体についての悪性確信度の分布状態を把握することができ、診断の際のアプローチの幅が広がり診断性能をより向上させることができる。
【０１２８】
なお、上記第１実施形態においては、マウスクリック等による操作者の表示指示があった場合のみ、悪性確信度Ｄを表す情報を表示するようにしてもよい。このようにすれば、悪性確信度Ｄを表示する部分の画像観察を妨げず、かつ、必要に応じて悪性確信度Ｄを確認することができる。
【０１２９】
上記第１および第２実施形態においては、悪性確信度Ｄを表す別の情報として、悪性確信度Ｄに応じて異なる警告メッセージを表示させるようにしてもよく、例えば、悪性確信度Ｄが比較的高いときには、異常陰影の候補Ｐ１の近傍に「悪性大」と表示させたり、候補Ｐ１から離れた位置に「悪性の高い陰影あり」と表示させたりし、悪性確信度Ｄが比較的低いときには、異常陰影の候補Ｐ１の近傍に「悪性小」と表示させたり、候補Ｐ１から離れた位置に「悪性の高い陰影なし」と表示させたりすることができる。
【０１３０】
また、臨床結果から得られた、指標値と悪性陰影である可能性との相関関係としては、図２０に示すような、マハラノビス距離のゆう度比Ｙと、そのゆう度比Ｙの値を閾値としたときの全悪性陰影中の検出できた悪性陰影数の割合（すなわち悪性陰影の検出率）との関係を用い、悪性確信度を、悪性確信度＝１００（％）−（そのゆう度比のときの悪性陰影数の割合）として求めるようにしてもよい。
【０１３１】
また、入力される画像はマンモグラフィに限るものではなく、胃部Ｘ線画像等種々の、異常陰影の候補の検出対象となる画像を適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施形態による異常陰影候補検出処理システムの構成図
【図２】アイリスフィルタ処理の作用を示す図
【図３】注目画素ｊを中心とした縦５画素×横５画素の大きさのマスクを表す図
【図４】注目画素と各画素ｊにおける勾配ベクトルとかなす角を説明する図
【図５】輪郭形状が適応的に変化するように設定されたアイリスフィルタを示す概念図
【図６】モフォロジーフィルタの基本作用を示す図
【図７】直線状の４つの構造要素Ｂを示す図
【図８】候補領域の面積Ａと同等の面積を有する仮想円を示す図
【図９】ＩＦＥＤ画像が形成される作用を示す図
【図１０】ＩＦＥＤ画像を示す図
【図１１】ＩＦＥＤ画像に基づいて同時生成行列を作成する作用を示す図
【図１２】同時生成行列を示す図
【図１３】マハラノビス距離による判定法の作用を示す図
【図１４】臨床結果から得られた、マハラノビス距離のゆう度比Ｙに対する抽出した候補陰影の中の悪性／良性／正常の占める割合を示す図
【図１５】第１実施形態におけるＣＲＴに出力される情報を示す図
【図１６】本発明の第２実施形態による異常陰影候補検出処理システムの構成図
【図１７】第２実施形態におけるＣＲＴに出力される情報を示す図
【図１８】本発明の第３実施形態による異常陰影候補検出処理システムの構成図
【図１９】第３実施形態におけるＣＲＴに出力される情報を示す図
【図２０】臨床結果から得られた、異常陰影候補検出時のマハラノビス距離のゆう度比の閾値に対する悪性陰影の検出率
【図２１】異常陰影候補検出処理システムによるＣＲＴへの出力例を示す図
【符号の説明】
１０　異常陰影候補検出手段
１５　領域指定手段
２０　悪性確信度算出手段
２５　画像データ生成手段
３０　画像出力手段
１００　異常陰影候補検出処理システム
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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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１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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