(57)【要約】【課題】画像特性の異なる放射線画像に対して安定した画像診断を行うことができる画像診断支援装置を提供すること。【解決手段】画像データ特性検出部３１は画像データの画像特性を検出する。そして得られた画像特性に基づいて、しきい値補正部３２はしきい値４３に記憶されるしきい値の補正を行う。診断部３３は補正したしきい値を用いて画像データのパターン認識を行い、異常陰影候補の検出を行う。【選択図】　　図１
2004113281.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
基準値に基づいて医用画像データの診断支援を行う画像診断支援装置において、
医用画像データを入力する入力手段と、
前記入力手段により入力された医用画像データの画像特性を検出する画像特性検出手段と、
前記画像特性検出手段により検出された画像特性に基づいて、前記基準値を補正する補正手段と、
前記補正手段により補正された基準値に基づいて、前記入力手段により入力された医用画像データの異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出手段と、
を備えることを特徴とする画像診断支援装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像診断支援装置において、
前記基準値を入力する基準値入力手段を更に備えることを特徴とする画像診断支援装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の画像診断支援装置において、
医用画像データの画像特性と補正値とを対応付けて記憶する補正値記憶手段と、
前記補正値記憶手段に記憶された補正値を変更する補正値変更手段と、
を更に備え、前記補正手段は、前記画像特性検出手段により検出された画像特性に対応する補正値を前記補正値記憶手段から読み出して、前記基準値を補正することを特徴とする画像診断支援装置。
【請求項４】
医用画像データの診断支援を行う画像診断支援装置において、
医用画像データを入力する入力手段と、
前記入力手段により入力された医用画像データの画像特性を検出する画像特性検出手段と、
前記画像特性検出手段により検出された画像特性に基づいて、前記入力手段により入力された医用画像データに対する画像変数を決定する決定手段と、
前記決定手段により決定された画像変数に基づいて、前記入力手段により入力された医用画像データを画像処理する画像処理手段と、
前記画像処理手段により画像処理された医用画像データの異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出手段と、
を備えることを特徴とする画像診断支援装置。
【請求項５】
請求項４に記載の画像診断支援装置において、
医用画像データの画像特性と画像変数とを対応付けて記憶する変数記憶手段と、
前記変数記憶手段に記憶された変数を変更する変数変更手段と、
を更に備え、前記決定手段は、前記画像特性検出手段により検出された画像特性に対応する変数を前記変数記憶手段から読み出すことにより変数を決定することを特徴とする画像診断支援装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか一項に記載の画像診断支援装置において、
前記画像特性検出手段は、前記入力手段により入力された画像データに対して画素の間引き処理を行い、間引き処理を行った医用画像データの画像特性を検出することを特徴とする画像診断支援装置。
【請求項７】
基準値に基づいて医用画像データの診断支援を行う画像診断支援方法であって、
医用画像データを入力する入力工程と、
前記入力工程において入力された医用画像データの画像特性を検出する画像特性検出工程と、
前記画像特性検出工程において検出された画像特性に基づいて、前記基準値を補正する補正工程と、
前記補正工程において補正された基準値に基づいて、前記入力工程において入力された医用画像データの異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出工程と、
を含むことを特徴とする画像診断支援方法。
【請求項８】
医用画像データの診断支援を行う画像診断支援方法であって、
医用画像データを入力する入力工程と、
前記入力工程において入力された医用画像データの画像特性を検出する画像特性検出工程と、
前記画像特性検出工程において検出された画像特性に基づいて、前記入力工程において入力された医用画像データに対する画像変数を決定する決定工程と、
前記決定工程において決定された画像変数に基づいて、前記入力工程において入力された医用画像データを画像処理する画像処理工程と、
前記画像処理工程において画像処理された医用画像データの異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出工程と、
を備えることを特徴とする画像診断支援方法。
【請求項９】
コンピュータに、
医用画像データを入力する入力機能と、
前記入力機能により入力された医用画像データの画像特性を検出する画像特性検出機能と、
前記画像特性検出機能により検出された画像特性に基づいて、基準値を補正する補正機能と、
前記補正機能により補正された基準値に基づいて、前記入力機能により入力された医用画像データの異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出機能と、
を実現させるための画像診断支援プログラム。
【請求項１０】
コンピュータに、
医用画像データを入力する入力機能と、
前記入力機能により入力された医用画像データの画像特性を検出する画像特性検出機能と、
前記画像特性検出機能により検出された画像特性に基づいて、前記入力機能により入力された医用画像データに対する画像変数を決定する決定機能と、
前記決定機能により決定された画像変数に基づいて、前記入力機能により入力された医用画像データを画像処理する画像処理機能と、
前記画像処理機能により画像処理された医用画像データの異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出機能と、
を実現させるための画像診断支援プログラム。
【請求項１１】
請求項９又は１０に記載のプログラムを記憶したことを特徴とするコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は画像診断支援装置、画像診断支援方法、画像診断支援プログラム及び記憶媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
放射線画像は、放射線発生装置から発生した放射線を被写体に向けて照射し、物質に対する透過性の違いを利用して、放射線用フィルムを感光させ、現像仕上げを行うことによって得ることができる。或いは、放射線の透過光を輝尽性蛍光体プレートやフラットパネルディテクタに照射させ、放射線画像をデジタル信号として読み出す方法も利用されている。そして、このような放射線画像は、主に医療用の診断画像として広く用いられている。
【０００３】
また、近年、デジタル信号として読み出した放射線画像の解析を自動的に行うことで病気による異常陰影候補を検出し、検出した異常陰影候補の情報を医師に提示するコンピュータ診断支援（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ａｉｄｅｄ　Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ：以下「ＣＡＤ」と言う。）が開発されている。（例えば、特許文献１参照；全請求項に対応）。このようなＣＡＤとして、例えば特開２０００−２８７９５７号公報に開示されている発明がある。
【０００４】
医師等はＣＡＤにより提示された情報と、自身の読影によって得た情報とから、総合的に患者の病気を診断する。このようなＣＡＤの普及により、読影による医師の負担を軽減し、医師の読影能力の差による異常陰影候補の見落としを減少させることが可能となった。
【０００５】
【特許文献１】
特開２０００−２８７９５７号公報（第６−１１頁、第１図）
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
このように放射線画像の観察に基づく診断においては、例えば同一患者について撮影された複数の放射線画像を比較して診断する場合がある。しかしながら、当該複数の放射線画像に、放射線画像フィルムをフィルムスキャナにより読み取ったデジタル画像や、輝尽性蛍光体プレートから読み取ったデジタル画像等が含まれている場合、空間周波数特性、階調特性等の各種画像特性が画像間で異なる場合が発生する。また、撮影方法や放射線画像の読取方法が同じであっても、放射線撮影時の撮影条件、放射線フィルムや輝尽性蛍光体プレート等の放射線画像交換媒体の特性、画像読取装置等が異なると、画像特性が異なってしまう。
【０００７】
上述のような理由によりＣＡＤに用いる放射線画像の画像特性にばらつきが存在すると、異常陰影候補の検出結果の真偽が不明確となる。即ち、検出された異常陰影候補が病気によるものなのか、画像特性に依存するものなのかが不明となる。従って、正確で安定した異常陰影候補の検出を行えず、異常陰影候補検出の精度や効率が低下する原因となる。そしてＣＡＤの提示した情報の信頼性が低下すると、医師による誤診を招く恐れもある。
【０００８】
本発明の目的は、画像特性の異なる放射線画像に対して安定した画像診断を行うことができる画像診断支援装置等を提供することである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
以上の課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、基準値に基づいて医用画像データの診断支援を行う画像診断支援装置において、医用画像データを入力する入力手段と、前記入力手段により入力された医用画像データの画像特性を検出する画像特性検出手段と、前記画像特性検出手段により検出された画像特性に基づいて、前記基準値を補正する補正手段と、前記補正手段により補正された基準値に基づいて、前記入力手段により入力された医用画像データの異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出手段と、を備えることを特徴としている。
【００１０】
また、請求項７に記載の発明は、基準値に基づいて医用画像データの診断支援を行う画像診断支援方法であって、医用画像データを入力する入力工程と、前記入力工程において入力された医用画像データの画像特性を検出する画像特性検出工程と、前記画像特性検出工程において検出された画像特性に基づいて、前記基準値を補正する補正工程と、前記補正工程において補正された基準値に基づいて、前記入力工程において入力された医用画像データの異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出工程と、を含むことを特徴としている。
【００１１】
また、請求項９に記載の発明は、コンピュータに、医用画像データを入力する入力機能と、前記入力機能により入力された医用画像データの画像特性を検出する画像特性検出機能と、前記画像特性検出機能により検出された画像特性に基づいて、基準値を補正する補正機能と、前記補正機能により補正された基準値に基づいて、前記入力機能により入力された医用画像データの異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出機能と、を実現させるための画像診断支援プログラムである。
【００１２】
この請求項１、７又は９に記載の発明によれば、医用画像データの画像特性に応じて異常陰影候補を検出する際に用いる基準値を補正することができる。従って、例えば同一患者の複数の医用画像データにおいて、放射線撮影条件、放射線画像交換媒体の特性、画像読取装置の違い等によって画像特性にばらつきがある場合でも、解析条件を均一にして異常陰影候補の検出を行うことができる。従って、正確で安定した異常陰影候補の検出を行うことができ、異常陰影候補検出の精度や効率を向上させることができる。
【００１３】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の画像診断支援装置において、前記基準値を入力する基準値入力手段を更に備えることを特徴としている。
【００１４】
この請求項２に記載の発明によれば、医用画像データの画像特性、放射線画像の診断結果等に基づいて、基準値を変更することができる。従って、医者等のユーザは診断に適した基準値を設定することができる。
【００１５】
そして、請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の画像診断支援装置において、医用画像データの画像特性と補正値とを対応付けて記憶する補正値記憶手段と、前記補正値記憶手段に記憶された補正値を変更する補正値変更手段と、を更に備え、前記補正手段は、前記画像特性検出手段により検出された画像特性に対応する補正値を前記補正値記憶手段から読み出して、前記基準値を補正することを特徴としている。
【００１６】
この請求項３に記載の発明によれば、医用画像データの画像特性と補正値とを対応付けて記憶することにより、補正値を読み出して基準値の補正を簡単に行うことができる。また、医用画像データの画像特性、放射線画像の診断結果等に応じて補正値の変更を行うことができ、診断に適した基準値に補正して異常陰影候補の検出を行うことができる。
【００１７】
請求項４に記載の発明は、医用画像データの診断支援を行う画像診断支援装置において、医用画像データを入力する入力手段と、前記入力手段により入力された医用画像データの画像特性を検出する画像特性検出手段と、前記画像特性検出手段により検出された画像特性に基づいて、前記入力手段により入力された医用画像データに対する画像変数を決定する決定手段と、前記決定手段により決定された画像変数に基づいて、前記入力手段により入力された医用画像データを画像処理する画像処理手段と、前記画像処理手段により画像処理された医用画像データの異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出手段と、を備えることを特徴としている。
【００１８】
また、請求項８に記載の発明は、医用画像データの診断支援を行う画像診断支援方法であって、医用画像データを入力する入力工程と、前記入力工程において入力された医用画像データの画像特性を検出する画像特性検出工程と、前記画像特性検出工程において検出された画像特性に基づいて、前記入力工程において入力された医用画像データに対する画像変数を決定する決定工程と、前記決定工程において決定された画像変数に基づいて、前記入力工程において入力された医用画像データを画像処理する画像処理工程と、前記画像処理工程において画像処理された医用画像データの異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出工程と、を備えることを特徴としている。
【００１９】
また、請求項１０に記載の発明は、コンピュータに、医用画像データを入力する入力機能と、前記入力機能により入力された医用画像データの画像特性を検出する画像特性検出機能と、前記画像特性検出機能により検出された画像特性に基づいて、前記入力機能により入力された医用画像データに対する画像変数を決定する決定機能と、前記決定機能により決定された画像変数に基づいて、前記入力機能により入力された医用画像データを画像処理する画像処理機能と、前記画像処理機能により画像処理された医用画像データの異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出機能と、を実現させるための画像診断支援プログラムである。
【００２０】
この請求項４、８又は１０に記載の発明によれば、医用画像データの画像特性に応じて診断に適した画像特性に変換することができる。即ち、例えば同一患者の複数の医用画像データにおいて、放射線撮影条件、放射線画像交換媒体の特性、画像読取装置の違い等によって画像特性にばらつきがある場合でも、医用画像データの画像特性を均一にして異常陰影候補の検出を行うことができる。従って、正確で安定した異常陰影候補の検出を行うことができ、異常陰影候補検出の精度や効率を向上させることができる。
【００２１】
請求項５に記載の発明は、請求項４に記載の画像診断支援装置において、医用画像データの画像特性と画像変数とを対応付けて記憶する変数記憶手段と、前記変数記憶手段に記憶された変数を変更する変数変更手段と、を更に備え、前記決定手段は、前記画像特性検出手段により検出された画像特性に対応する変数を前記変数記憶手段から読み出すことにより変数を決定することを特徴としている。
【００２２】
この請求項５に記載の発明によれば、医用画像データの画像特性と画像変数とを対応付けて記憶することにより、画像特性に対応する変数の決定を簡単に行うことができる。また、医用画像データの画像特性、放射線画像の診断結果等に応じて変数の変更行うことができる。即ち、変数を変更することにより、診断に適した画像特性にすることができる。
【００２３】
請求項６に記載の発明は、請求項１〜５のいずれか一項に記載の画像診断支援装置において、前記画像特性検出手段は、前記入力手段により入力された画像データに対して画素の間引き処理を行い、間引き処理を行った医用画像データの画像特性を検出することを特徴としている。
【００２４】
この請求項６に記載の発明によれば、医用画像データの間引き処理を行うことにより、医用画像データの画像特性の検出、パターン認識、画像処理等の時間を削減させることができる。更に異常陰影候補の検出時間を短縮でき、診断の効率化を図ることができる。
【００２５】
また、請求項１１に記載の発明は、請求項９又は１０に記載のプログラムを記憶したことを特徴とするコンピュータ読取可能な記憶媒体である。
【００２６】
この請求項１１に記載の発明によれば、請求項９に記載のプログラムを記憶媒体に記憶させることによって、医用画像データの画像特性に応じて異常陰影候補を検出する際に用いる基準値を補正することができる。また、請求項１０に記載のプログラムを記憶媒体に記憶させることによって、医用画像データの画像特性に応じて診断に適した画像特性に変換することができる。従って、正確で安定した異常陰影候補の検出を行うことができ、異常陰影候補検出の精度や効率を向上させることができる。
【００２７】
【発明の実施の形態】
〔第１の実施の形態〕
図１〜図４を参照して、本発明の第１の実施の形態におけるＣＡＤ１について説明する。図１は本実施の形態におけるＣＡＤ１の概略構成を示すブロック図である。ＣＡＤ１は、入力部１０、画像入力部２０、処理部３０、記憶部４０、一時記憶部５０及び表示部６０によって構成される。
【００２８】
入力部１０は、医師等がＣＡＤ１の動作に必要なデータを入力するために用いられ、入力されたデータは処理部３０へ出力される。入力部１０はキーボード等で構成される。また、表示部６０をタッチパネル形式として、ペンタッチによって所望のデータを入力するようにしてもよい。そして、入力部１０は、特許請求の範囲における基準値入力手段に相当する。
【００２９】
画像入力部２０は、医用画像データ（以下、単に「画像データ」と言う。）を入力するために用いられ、放射線フィルムや輝尽性蛍光体プレートの放射線画像をデジタル画像として読み取る医用画像読取装置等の外部装置と接続する為のインターフェイスを備える。入力された画像データは処理部３０へ出力される。また画像入力部２０は、特許請求の範囲における入力手段に相当する。
【００３０】
処理部３０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ：中央処理装置）等により構成され、ＣＡＤ１を構成する各部を統括的に制御し、各種処理を実行する。具体的には、処理部３０は、入力部１０から入力される各種指示信号に応じて記憶部４０に記憶されている基本プログラム４１や各種アプリケーションプログラムを実行し、その処理結果を一時記憶部５０の所定領域に格納するとともに、表示部６０に表示させる。このように、記憶部４０に記憶されたプログラムを処理部３０が実行することによって、ＣＡＤ１の種々の機能が実現される。
【００３１】
そして、処理部３０は本実施の形態を実現する為、画像データ特性検出部３１、しきい値補正部３２及び診断部３３を備える。また、処理部３０は、特許請求の範囲における補正値変更手段に相当する。
【００３２】
画像データ特性検出部３１は、後述する記憶部４０の画像データ特性検出プログラム４２に従って、画像データの画像特性を検出する。また、画像データ特性検出部３１は、特許請求の範囲における画像特性検出手段に相当する。
【００３３】
しきい値補正部３２は、後述するしきい値補正テーブル４４に基づいて画像データ特性検出部３１により検出された画像特性に対応するしきい値の補正値を決定し、しきい値の補正を行う。また、しきい値補正部３２は、特許請求の範囲における補正手段に相当する。
【００３４】
診断部３３は、しきい値補正部３２により補正されたしきい値を用いて、画像データの異常陰影候補を検出する等の画像データの病変解析を行う。また、診断部３３は、特許請求の範囲における異常陰影候補検出手段に相当する。
【００３５】
記憶部４０は、例えばハードディスク、磁気ディスク、光ディスク等により構成され、ＣＡＤ１の動作に係る各種処理プログラムや、当該処理プログラムを実行する為の処理データ、或いはこれら処理プログラムによる処理結果等のデータを記憶する。また、本実施の形態を実現する為に、記憶部４０は基本プログラム４１、画像データ特性検出プログラム４２、しきい値４３及びしきい値補正テーブル４４を記憶する。
【００３６】
基本プログラム４１は、処理部３０にＣＡＤ１の基本的な動作を実現させるためのプログラムである。基本プログラム４１によって、画像入力部２０より入力された画像データの画像特性が検出され、検出された画像特性に基づいてしきい値が補正される。そして、当該しきい値を用いて画像データの病変解析の処理が行われる。
【００３７】
画像データ特性検出プログラム４２は、基本プログラム４１のサブプログラムであり、画像データの画像特性を検出する。本実施の形態では空間周波数特性を検出し、検出した空間周波数特性から特性レベルを決定する。尚、検出する画像特性は空間周波数特性に限らず、例えば階調特性、解像度、輝度、濃度等でもよい。
【００３８】
しきい値４３は、診断部３３が画像データのパターン認識を行う際に用いるしきい値を記憶する。尚、本実施の形態ではしきい値を記憶することとして説明するが、しきい値に限らず、パターン認識に必要な他のパラメータであってもよい。
【００３９】
しきい値補正テーブル４４は、画像データ特性検出部３１によって検出された画像データの特性レベルとしきい値の補正値とが対応付けて記憶されている。図２にしきい値補正テーブル４４のデータ構成を示す。また、しきい値補正テーブル４４は、特許請求の範囲における補正値記憶手段に相当する。
【００４０】
一時記憶部５０は、記憶部４０から読み出された各種処理プログラムや、プログラムの実行によって生成されたデータ等を一時的に格納する為のメモリであり、上記各種プログラムを展開するプログラムメモリ、入力部１０から入力された入力指示データ、上記プログラムの実行による処理結果等の上記プログラムに係る各種データを格納するワークメモリ等を形成する。
【００４１】
表示部６０は、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ　Ｒａｙ　Ｔｕｂｅ：ブラウン管）ディスプレイ、液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイ等の公知の画像表示手段により実現され、処理部３０から入力される画像信号に基づいて画像を表示する。
【００４２】
次にＣＡＤ１の動作について説明する。図３はＣＡＤ１によって実行される基本動作処理を示すフローチャートであり、図４は画像データ特性検出処理を示すフローチャートである。尚、基本動作処理は処理部３０が基本プログラム４１に従った処理を実行することによって実現され、画像データ特性検出処理は画像データ特性検出部３１が画像データ特性検出プログラム４２を実行することによって実現される。
【００４３】
まず画像入力部２０は画像データを入力し、処理部３０へ出力する（ステップＡ１）。そして画像データ特性検出部３１は、画像データ特性検出プログラム４２に従った処理を実行する（ステップＡ２）。
【００４４】
画像データ特性検出部３１は入力した画像データに対してフーリエ変換を施して空間周波数変換を行い（ステップＢ１）、高域空間周波数成分の大きさを解析する（ステップＢ２）。そして、高域空間周波数成分の大きさに基づいて、特性レベルを決定する（ステップＢ３）。特性レベルの決定方法として、例えば、高域空間周波数成分の大きい画像データから、“特性Ａ”、“特性Ｂ”、“特性Ｃ”と割り当てる。即ち、特性Ａに該当する画像は高域空間周波数成分が大きく例えば鮮鋭な画像であり、特性Ｃに該当する画像は高域空間周波数成分が小さく例えばピントがずれてぼやけた画像である。そして画像データ特性検出部３１は画像データ特性検出処理を終了し、基本動作処理のステップＡ３へ処理を進める。
【００４５】
次にしきい値補正部３２は、しきい値補正テーブル４４に基づいて、画像データ特性検出処理のステップＢ３で決定した特性レベルに対応する補正値を決定する（ステップＡ３）。例えば画像データの特性レベルが“特性Ａ”である場合、補正値は“１．２”となる。続いてしきい値補正部３２は、しきい値４３に記憶されているしきい値と補正値とを用いて新しいしきい値を算出する（ステップＡ４）。
【００４６】
そして診断部３３は、ステップＡ４で算出したしきい値に基づいて画像データのパターン認識を行い、異常陰影候補の検出を行う。そして検出した異常陰影候補の情報を表示部６０に出力する（ステップＡ５）。
【００４７】
次に処理部３０は、入力部１０から医者等によって再度異常陰影候補の検出を行う指示データが入力されたか否かを判定する（ステップＡ６）。異常陰影候補の検出を行う指示データが入力された場合（ステップＡ６：Ｙｅｓ）、処理部３０は表示部６０にしきい値の入力画面を表示する。そして医師等によってしきい値の入力が行われると（ステップＡ７）、処理部３０は入力されたしきい値をしきい値４３に記憶し、処理をステップＡ４に移行する。一方、異常陰影候補の検出を行う指示データが入力されない場合（ステップＡ６：Ｎｏ）、処理部３０は処理を終了する。
【００４８】
尚、画像データ特性検出処理のステップＡ７において、医師等によってしきい値が入力され、当該しきい値はしきい値４３に記憶されるとしたが、補正値を入力することとしてもよい。この場合、入力された補正値に基づいて、しきい値補正テーブル４４に記憶されている各補正値が変更される。
【００４９】
以上のように、画像データの特性に基づいてしきい値を補正し、補正したしきい値を用いて異常陰影候補の検出を行うことによって、複数の画像データにおいて画像データ特性にばらつきがある場合でも、均一の条件で異常陰影候補の検出を行うことができる。従って、正確で安定した異常陰影候補の検出を行うことができ、異常陰影候補検出の精度や効率を向上させることができる。また、画像データに画像付帯情報（画像全体のサイズ、画素サイズ、階調度、解像度、濃度、輝度、放射線照射条件、放射線画像変換媒体特性、画像読取条件等）が添付されていない場合でも画像データ特性検出部３１において画像データの特性検出を行う為、画像データの特性を把握することができる。
【００５０】
尚、本実施の形態においては、画像データの画像特性に基づいてパターン認識に用いるしきい値を補正し、均一の条件で異常陰影候補の検出を行えるようにしたが、例えば画像データのノイズ量に応じてしきい値の補正を行ってもよい。この場合、画像データのノイズ量が多い際には、しきい値が低めに設定されるようにする。これにより、異常陰影候補検出の精度を向上させることができる。
【００５１】
〔第２の実施の形態〕
図５〜図８を参照して、本発明の第２の実施の形態におけるＣＡＤ２について説明する。また、第１の実施の形態と同一な部分については同一符号を付してその説明を省略する。
【００５２】
図５は本実施の形態におけるＣＡＤ２の概略構成を示すブロック図である。ＣＡＤ２は、入力部１０、画像入力部２０、処理部７０、記憶部８０、一時記憶部５０及び表示部６０によって構成される。
【００５３】
処理部７０は、本実施の形態を実現する為、画像データ特性検出部３１、空間周波数フィルタ決定部７１、画像処理部７２及び診断部３３を備える。また、処理部７０は、特許請求の範囲における変数変更手段に相当する。
【００５４】
空間周波数フィルタ決定部７１は、画像データ特性検出部３１により検出された画像特性に基づいて空間周波数フィルタの透過率を決定する。また、空間周波数フィルタ決定部７１は、特許請求の範囲における決定手段に相当する。画像処理部７２は、空間周波数フィルタ決定部７１において決定した空間周波数フィルタに基づいて、画像データの画像処理を行う。また、画像処理部７２は、特許請求の範囲における画像処理手段に相当する。
【００５５】
記憶部８０は、基本プログラム８１、画像データ特性検出プログラム４２及び空間周波数フィルタ変数テーブル８２を記憶する。基本プログラム８１は、処理部７０にＣＡＤ２の基本的な動作を実現させるためのプログラムである。基本プログラム８１によって、画像入力部２０より入力された画像データの画像特性検出、空間周波数フィルタの透過率の決定、決定した空間周波数フィルタの透過率に基づいた画像データの画像処理、画像処理を施した画像データに対する病変解析の処理等が行われる。
【００５６】
空間周波数フィルタ変数テーブル８２は、画像データ特性検出部３１によって検出された画像データの特性レベルと空間周波数フィルタの透過率に係る変数ｋとが対応付けて記憶されている。本実施の形態では、一例として図７に示すような、低域空間周波数成分を抑え、高域空間周波数成分を通過させるハイパスフィルタを用いて説明を行う。そして、画像データの特性レベルに対応して決定される変数ｋによって、ハイパスフィルタの原点の値を変化させる。透過率が高いほど高域空間周波数成分が強調されることから、変数ｋの値が大きいほど、画像の鮮鋭化を図ることができる。また、空間周波数フィルタ変数テーブル８２は、特許請求の範囲における変数記憶手段に相当する。
【００５７】
次にＣＡＤ２の動作について説明する。図８はＣＡＤ２によって実行される基本動作処理を示すフローチャートである。尚、基本動作処理は処理部７０が基本プログラム８１に従った処理を実行することによって実現される。
【００５８】
まず画像入力部２０は画像データを入力し、処理部７０へ出力する（ステップＣ１）。そして画像データ特性検出部３１は、画像データ特性検出プログラム４２に従った処理を実行する（ステップＣ２）。
【００５９】
次に空間周波数フィルタ決定部７１は、空間周波数フィルタ変数テーブル８２に基づいて、画像データ特性検出処理のステップＢ３で決定した特性レベルに対応する変数ｋを決定する（ステップＣ３）。例えば画像データの特性レベルが“特性Ａ”である場合、変数ｋは“０”となる。続いて画像処理部７２は、ステップＣ３で求めた変数ｋに基づいてハイパスフィルタの透過率を変更し、当該ハイパスフィルタを用いて画像データの画像処理を行う（ステップＣ４）。
【００６０】
そして診断部３３は、ステップＣ４で画像処理を施した画像データのパターン認識を行い、異常陰影候補の検出を行う。そして検出した異常陰影候補の情報を表示部６０に出力する（ステップＣ５）。
【００６１】
次に処理部７０は、入力部１０から医者等によって再度異常陰影候補の検出を行う指示データが入力されたか否かを判定する（ステップＣ６）。異常陰影候補の検出を行う指示データが入力された場合（ステップＣ６：Ｙｅｓ）、処理部７０は表示部６０にハイパスフィルタの透過率の変数ｋの入力画面を表示する。そして医師等によって変数ｋの入力が行われると、当該変数ｋに基づいて空間周波数フィルタ変数テーブル８２の各変数を変更する（ステップＣ７）。そして、処理部７０は処理をステップＡ３に移行する。一方、再度異常陰影候補の検出を行う指示データが入力されない場合（ステップＣ６：Ｎｏ）、処理部７０は処理を終了する。
【００６２】
以上のように、画像データの特性に基づいてハイパスフィルタの透過率を決定し、ハイパスフィルタを用いて画像データの画像処理を行って異常陰影候補の検出を行うことによって、画像データ特性にばらつきがある場合でも、均一の画像データ特性に変換して異常陰影候補の検出を行うことができる。従って、正確で安定した異常陰影候補の検出を行うことができ、異常陰影候補検出の精度や効率を向上させることができる。
【００６３】
尚、本実施の形態においては、画像データの画像特性に基づいてハイパスフィルタの透過率を決定し、複数の画像データの鮮明度を均一化することとしたが、例えば画像データのノイズ量を検出してローパスフィルタの透過率を決定し、当該ローパスフィルタを用いて画像データの画像処理を行うこととしてもよい。この場合、ローパスフィルタによって画像データの平滑化を行ってノイズを抑えることができ、異常陰影候補検出の精度を向上させることができる。
【００６４】
以上２つのＣＡＤについて説明したが、上述の実施の形態にのみ限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることは勿論である。例えば、画像データに画像付帯情報が添付されている場合は、当該画像付帯情報に基づいてしきい値を補正してもよい。或いは当該画像付帯情報に基づいて画像データ特性を変換し、画像処理を行ってもよい。
【００６５】
また、画像入力部２０において入力された画像データに対して画素数等の間引き処理を行った後、画像データ特性検出部３１において画像データの特性検出を行ってもよい。これにより、画像データの特性検出に要する時間を削減できる。更に画像処理部７２において行う画像処理や診断部３３における画像データのパターン認識等に要する時間も削減でき、診断の効率化を図ることができる。
【００６６】
【発明の効果】
以上、説明したように本発明によれば、医用画像データの画像特性に応じて異常陰影候補を検出する際に用いる基準値を補正することができる。従って、例えば同一患者の複数の医用画像データにおいて、放射線撮影条件、放射線画像交換媒体の特性、画像読取装置の違い等によって画像特性にばらつきがある場合でも、解析条件を均一にして異常陰影候補の検出を行うことができる。従って、正確で安定した異常陰影候補の検出を行うことができ、異常陰影候補検出の精度や効率を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施の形態におけるＣＡＤの概略構成を示すブロック図。
【図２】しきい値補正テーブルのデータ構成を示す図。
【図３】第１の実施の形態における基本動作処理を示すフローチャート。
【図４】画像データ特性検出処理を示すフローチャート。
【図５】第２の形態におけるＣＡＤの概略構成を示すブロック図。
【図６】空間周波数フィルタ変数テーブルのデータ構成を示す図。
【図７】ハイパスフィルタの空間周波数−透過率特性を示す図。
【図８】第２の実施の形態における基本動作処理を示すフローチャート。
【符号の説明】
１、２　　ＣＡＤ
１０　　入力部
２０　　画像入力部
３０、７０　　処理部
３１　　画像データ特性検出部
３２　　しきい値補正部
３３　　診断部
７１　　空間周波数フィルタ決定部
７２　　画像処理部
４０、８０　　記憶部
４１、８１　　基本プログラム
４２　　画像データ特性検出プログラム
４３　　しきい値
４４　　しきい値補正テーブル
８２　　空間周波数フィルタ変数テーブル
５０　　一時記憶部
６０　　表示部
【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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