(57)【要約】【課題】異常陰影候補の検出において、腫瘤陰影の輝度によらず、周囲とのコントラストの高い腫瘤陰影の検出を行い、カテゴリー３の腫瘤陰影の検出能を向上させる。【解決手段】閾値制御手段１が放射線画像データＰの２値化のための閾値を段階的に変化させて設定し、２値化画像生成手段２はその閾値毎に２値化画像を生成する。第１次ラベル領域抽出手段３はその２値化画像毎にラベリング処理を行い第１次ラベル領域として抽出し、腫瘤スコア算出手段４がその第１次ラベル領域毎に腫瘤スコアを算出する。第２次ラベル領域決定手段５は、抽出された第１次ラベル領域のうち互いに異なる領域を第２次ラベル領域とし、第１次ラベル領域毎の腫瘤スコアに基づき第２次ラベル領域毎の腫瘤スコアを決定する。候補領域検出手段６は、腫瘤スコアが高い順に所定数の第２次ラベル領域を異常陰影候補領域として検出する。【選択図】          図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体の放射線画像データの２値化処理を行うための閾値を段階的に変化させ、該閾値を設定する閾値制御手段と、
前記閾値毎に前記放射線画像データの２値化処理を行い、複数の２値化画像を生成する２値化画像生成手段と、
各前記２値化画像中の孤立領域にラベルを付し、第１次ラベル領域として抽出する第１次ラベル領域抽出手段と、
前記第１次ラベル領域毎に腫瘤らしさを評価するための腫瘤スコアを算出する腫瘤スコア算出手段と、
前記第１次ラベル領域毎の腫瘤スコアを比較し、該腫瘤スコアが高い順に所定の数の第１次ラベル領域を異常陰影候補領域として検出する候補領域検出手段とを備えたことを特徴とする異常陰影候補検出装置。
【請求項２】
前記抽出された第１次ラベル領域の同一性を判定し、互いに異なる前記第１次ラベル領域を第２次ラベル領域とし、前記第１次ラベル領域毎の腫瘤スコアに基づき該第２次ラベル領域毎の腫瘤スコアを決定する第２次ラベル領域決定手段をさらに備え、
前記候補領域検出手段が、前記第２次ラベル領域毎の腫瘤スコアを比較し、該腫瘤スコアが高い順に所定の数の第２次ラベル領域を異常陰影候補領域として検出するもの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装置。
【請求項３】
前記閾値制御手段が、前記放射線画像データがとりうるすべての画素値の範囲で前記閾値を段階的に変化させ、該閾値を設定するもの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装置。
【請求項４】
前記閾値制御手段が、前記放射線画像データ中の前記被写体の領域内における最小の画素値から最大の画素値までの範囲で前記閾値を段階的に変化させ、該閾値を設定するもの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装置。
【請求項５】
前記閾値制御手段が、所定の画素値を１ステップの大きさとして、１ステップずつ前記閾値を段階的に変化させるものであることを特徴とする第１項から第４項のいずれか１項に記載の異常陰影候補検出装置。
【請求項６】
前記所定の画素値の大きさが、画素値の最小単位であることを特徴とする請求項５記載の異常陰影候補検出装置。
【請求項７】
前記閾値制御手段が、画素値の範囲毎に１ステップの大きさを変化させながら、１ステップずつ前記閾値を段階的に変化させるものであることを特徴とする第１項から第４項のいずれか１項に記載の異常陰影候補検出装置。
【請求項８】
前記画素値の範囲が、前記放射線画像データ中の画素値の分布を示すヒストグラムにおける画素値のクラスであり、該ヒストグラムの度数によって１ステップの大きさを変化させながら、１ステップずつ前記閾値を段階的に変化させるものであることを特徴とする請求項７記載の異常陰影候補検出装置。
【請求項９】
前記腫瘤スコアが、前記第１次ラベル領域の輝度と、前記第１次ラベル領域の円形度と、前記第１次ラベル領域の大きさのうちの少なくとも１つに基づいて算出されるものであることを特徴とする第１項から第８項のいずれか１項に記載の異常陰影候補検出装置。
【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装置に関し、特に詳しくは、被写体の放射線画像データに基づいて画像中の異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
医療分野においては、被写体の放射線画像から、診断者の経験や画像読影能力に左右されることなく、計算機を用いて客観的かつ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（例えば、特許文献１）。
【０００３】
このシステムの中で、異常陰影候補の検出処理としてアイリスフィルタが用いられている。アイリスフィルタによる処理は、異常陰影の濃度勾配の特徴や形態的な特徴に基づいて、辺縁が微細分葉状、微細鋸歯状、若しくは境界が不明瞭な悪性の腫瘤陰影候補（図１（ｂ）参照）を主として検出しようとするものである。
【０００４】
一方、境界が明瞭で辺縁が平滑な、一般に良性と判断される腫瘤陰影（図１（ａ）参照）については、診断者の読影により検出することは容易であるが、アイリスフィルタによる処理で対応しようとすると誤検出が大幅に増大し、検出が困難である。
【０００５】
しかしながら、実際の集団検診の場面では、大量の放射線画像を読影する必要があり、診断者の負担が大きい。また、境界が明瞭で辺縁が平滑な腫瘤陰影は、「良性、しかし悪性を否定できない」というカテゴリー３（「Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｃｏｌｌｅｇｅｏｆ  Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ：  Ｂｒｅａｓｔ  Ｉｍａｇｉｎｇ  Ｒｅｐｏｒｔｉｎｇ  ａｎｄ  Ｄａｔａ  Ｓｙｓｔｅｍ．  Ｓｅｃｏｎｄ  Ｅｄｉｔｉｏｎ，Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ，（１９９５）」と、「日本医学放射線学会／日本放射線技術学会マンモグラフィガイドライン委員会編：マンモグラフィガイドライン．医学書院，東京，（１９９９）」によるカテゴリー分類に基づく）に分類されることがある。したがって、異常陰影候補検出装置においても、このような境界が明瞭で辺縁が平滑な腫瘤陰影を検出対象とする必要があり、２値化処理による検出方法が提案されている（例えば、非特許文献１）。
【０００６】
【特許文献１】
特開平８−２９４４７９号公報
【０００７】
【非特許文献１】
松原友子、外６名、「乳房Ｘ線写真における腫瘤陰影検出のためのしきい値法に基づく高速処理アルゴリズムの開発」、Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ、１９９７年１月、Ｖｏｌ．１５、Ｎｏ．１、ｐ．１−１３
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、非特許文献１の方法は十分に輝度が高いときには有効であるが、そうでないときには、２値化のための適切な閾値を設定することが非常に難しいため、異常陰影候補の検出が困難となる。
【０００９】
また、輝度が十分に高くない場合でも、周囲とのコントラストが高く境界がはっきりしている、いわゆる「白くて丸くて小さい」腫瘤陰影は、カテゴリー３に分類しなければならないケースがある。
【００１０】
例えば、図２（ａ）は被写体を表す濃淡画像を模式的に示したものであり、領域Ｐ１と領域Ｐ３の中心部の輝度が最も高く、次に領域Ｐ２と領域Ｐ３の辺縁部と領域Ｐ４、さらに領域Ｐ５の順に輝度が低くなっている。図２（ａ）の領域Ｐ１や領域Ｐ３の中心部は輝度が十分に高いため、非特許文献１の方法により、閾値を領域Ｐ２の輝度（領域Ｐ３の辺縁部と領域Ｐ４の輝度も同じ）と領域Ｐ１の輝度（領域Ｐ３の中心部の輝度も同じ）の間の値に対応する画素値にして２値化処理を行えば、図２（ｃ）のように異常陰影候補として検出されうる。これに対して、領域Ｐ４は、閾値を領域Ｐ４の輝度より高い値に対応する画素値にして２値化処理を行うと、図２（ｃ）のように検出されなくなり、また、閾値を領域Ｐ４の輝度とＰ５の輝度の間の値に対応する画素値に設定して２値化処理を行えば、図２（ｂ）のように領域Ｐ４自体は検出されるが、同時に、異常陰影候補となりえない領域Ｐ２までも検出されてしまう。しかしながら、領域Ｐ４は領域Ｐ１よりも輝度は低いが、周囲の領域Ｐ５とのコントラストが高く境界がはっきりしており、カテゴリー３の腫瘤陰影候補に分類されうるため、領域Ｐ２とは別個に異常陰影候補として検出する必要がある。
【００１１】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、腫瘤陰影の輝度によらず、周囲とのコントラストが高い、境界がはっきりしている腫瘤陰影を検出することによって、境界が明瞭で辺縁が平滑なカテゴリー３の腫瘤陰影の検出における検出率の向上と誤検出の低減を図り、医師の診断支援能を向上させた異常陰影候補検出装置を提供することを目的とするものである。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
本発明による異常陰影候補検出装置は、被写体の放射線画像データの２値化処理を行うための閾値を段階的に変化させ、閾値を設定する閾値制御手段と、設定された閾値毎に放射線画像データの２値化処理を行い、複数の２値化画像を生成する２値化画像生成手段と、各２値化画像中の孤立領域にラベルを付し、第１次ラベル領域として抽出する第１次ラベル領域抽出手段と、第１次ラベル領域毎に腫瘤らしさを評価するための腫瘤スコアを算出する腫瘤スコア算出手段と、第１次ラベル領域毎の腫瘤スコアを比較し、腫瘤スコアが高い順に所定の数の第１次ラベル領域を異常陰影候補領域として検出する候補領域検出手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００１３】
「２値化処理」とは、多階調の画像をある閾値となる画素値に基づいて白と黒だけの２階調の画像に変換する処理をいう。例えば、ある閾値による２値化処理により、その値以上の画素値をもつ画素は白（非背景領域）にし、その値未満の値をもつ画素は黒（背景領域）に変換される。図２では、図２（ａ）の画像に対して所定の閾値で２値化処理を行ったものが図２（ｂ）、（ｃ）の画像となる。ここで、画素値とは放射線画像データ中の各画素の画像信号のレベルを示す値であるが、各画素の位置における放射線量が多いほど画素値を大きくするのか、それとも小さくするのかは、画像データの取得方法や画素値の定義により異なる。ここでは、放射線量が少ないほど画素値が大きくなるようにデータを取得したものとして説明を行うが、その逆のデータ取得方法等の場合には、画素値の大小関係を反転させて読み替えればよい。
【００１４】
閾値制御手段が段階的に変化させる閾値の範囲は、例えば、実際の放射線画像データ中の被写体の領域内における最小の画素値から最大の画素値までの範囲であってもよいし、放射線画像データが仕様上とりうるすべての画素値の範囲、すなわち、実際の放射線画像データ中の被写体の領域内に存在する画素値の範囲だけでなく、画素値０から画素値の最大値までの範囲であってもよい。
【００１５】
閾値制御手段が段階的に変化させる閾値のステップについては、例えば、所定の画素値を１ステップとして固定してもよいし、画素値の範囲毎に１ステップの大きさを変化させてもよい。
【００１６】
所定の画素値は、画素値の最小単位とすれば最も詳細な精度で処理を行うことができるが、処理時間や負荷とのバランスを考慮し、一定量の画素値を１ステップの単位としてもよい。
【００１７】
画素値の範囲毎に１ステップの大きさを変える方法の具体例としては、放射線画像データ中の画素値の分布を示すヒストグラムにおける画素値のクラス毎に１ステップの大きさを変える方法が考えられる。この場合、度数の大きい画素値のクラスでは１ステップの大きさを小さく、度数の小さい画素値のクラスでは１ステップの大きさを大きくすることが考えられる。
【００１８】
「孤立領域にラベルを付し」とは、いわゆるラベリング処理を行うことであり、２値化画像中で閾値以上の値を有するため白に変換された画素が連結したものを１つの孤立領域として認識することをいう。また、ラベルとはラベリング処理された画素の領域をいう。なお、画像中で腫瘤（異常陰影候補）がある部分は放射線量が少ない部分であるから、孤立領域は、画素値が閾値以上の部分、すなわち、放射線量が少ない方の部分であり、異常陰影候補となりうる部分である。
【００１９】
第１次ラベル領域は、１つの２値化画像から１以上抽出されうる。したがって設定された閾値毎に２値化画像が生成されることから、第１次ラベル領域は１つの閾値に対して１以上抽出されうる。
【００２０】
「腫瘤らしさのスコア」とは、境界が明瞭で辺縁が平滑な、一般に良性と判断される腫瘤らしさを示す指標である。具体例としては、第１次ラベル領域の輝度と、第１次ラベル領域の円形度と、第１次ラベル領域の大きさのうちの少なくとも１つに基づいて算出されるものであることが考えられる。
【００２１】
「腫瘤スコアが高い順」とは、より腫瘤らしいことを示す腫瘤スコアの順を意味する。したがって、腫瘤スコアが高いほどより腫瘤らしいと判断されるような腫瘤スコアの算出方法では、腫瘤スコアの値が高い順に異常陰影候補領域として検出するが、逆に、腫瘤スコアが低いほどより腫瘤らしいと判断されるような腫瘤スコアの算出方法では、腫瘤スコアの値が低い順に異常陰影候補領域として検出することになる。
【００２２】
また、抽出された第１次ラベル領域の同一性を判定し、互いに異なる第１次ラベル領域を第２次ラベル領域とし、第１次ラベル領域毎の腫瘤スコアに基づき第２次ラベル領域毎の腫瘤スコアを決定する第２次ラベル領域決定手段をさらに設け、候補領域検出手段が、第２次ラベル領域毎の腫瘤スコアを比較し、腫瘤スコアが高い順に所定の数の第２次ラベル領域を異常陰影候補領域として検出するようにしたものも考えられる。
【００２３】
「抽出された第１次ラベル領域の同一性を判定し、互いに異なる前記第１次ラベル領域を第２次ラベル領域とし」とは、設定された閾値毎に抽出された第１次ラベル領域が位置的に同一の領域を示すかどうかを判定し、同一の領域と判定された第１次ラベル領域を統合することによって、互いに異なる領域だけを抽出し、これを第２次ラベル領域と呼ぶことをいう。なお、位置的に同一の第１次ラベル領域が存在しない場合には、その第１次ラベル領域をそのまま第２次ラベル領域と呼ぶことにする。
【００２４】
「第１次ラベル領域毎の腫瘤スコアに基づき第２次ラベル領域毎の腫瘤スコアを決定する」とは、位置的に同一の領域を示す複数の第１次ラベル領域を統合する際に、統合される各々の第１次ラベル領域の腫瘤スコアの値に基づいて第２次ラベル領域の腫瘤スコアを決定することであり、例えば、統合される各々の第１次ラベル領域の腫瘤スコアのうち最大の値を有するものを第２次ラベル領域として残し、他の第１次ラベル領域は破棄することが考えられる。
【００２５】
【発明の効果】
上記のように構成された本発明の異常陰影候補検出装置は、被写体の放射線画像データの２値化処理を行うための閾値を段階的に変化させて設定し、その閾値毎に生成された各２値化画像中の孤立領域にラベルを付して、第１次ラベル領域として抽出し、その第１次ラベル領域毎に腫瘤らしさを評価するための腫瘤スコアを算出し、第１次ラベル領域毎の腫瘤スコアを比較し、腫瘤スコアが高い順に所定の数の第１次ラベル領域を異常陰影候補領域として検出するものであるから、腫瘤陰影の画素値（輝度）によらず、周囲とのコントラストが高く境界がはっきりしている領域を異常陰影候補として検出することが可能になる。したがって、境界が明瞭で辺縁が平滑なカテゴリー３の腫瘤陰影の検出における検出率が向上する。また、第１次ラベル領域の腫瘤スコアを算出し、候補領域検出手段がこのスコアを比較し、腫瘤スコアが高い順に所定の数の第１次ラベル領域を異常陰影候補領域として検出するので、周囲とのコントラストが高く境界がはっきりしている領域であってもその形態的特徴が腫瘤らしくないものを異常陰影候補から排除することが可能になり、カテゴリー３の腫瘤陰影の検出における誤検出率が低減できる。これらにより医師の診断支援能が向上する。
【００２６】
例えば、図２（ａ）の濃淡画像の場合、領域Ｐ１は、従来と同様に、閾値を領域Ｐ２の輝度と領域Ｐ１の輝度の間の値に対応する画素値にして２値化処理を行えば、図２（ｃ）のように異常陰影候補として検出される。これに対して、領域Ｐ４は、閾値を領域Ｐ４の輝度より大きな値に対応する画素値に設定して２値化処理を行うと、図２（ｃ）のように検出されなくなるが、閾値を領域Ｐ４の輝度とＰ５の輝度の間の値に対応する画素値に設定して２値化処理を行えば、図２（ｂ）のように領域Ｐ４が検出される。このとき領域Ｐ２も同時に検出されてしまうが、領域Ｐ２は、その形態や大きさから、腫瘤スコアはより腫瘤らしくない値となるので、異常陰影候補から除外される。このように、複数の閾値の下でのラベル領域の抽出と腫瘤スコアの評価を組み合わせることによって、腫瘤陰影の輝度によらず、周囲とのコントラストが高い、境界がはっきりしている腫瘤陰影を検出することが可能になる。
【００２７】
また、第２次ラベル領域決定手段をさらに備え、抽出された第１次ラベル領域のうち、互いに異なる領域を第２次ラベル領域とし、第２次ラベル領域毎の腫瘤スコアを決定し、さらに、候補領域検出手段が、第２次ラベル領域毎の腫瘤スコアに基づいて所定の数の第２次ラベル領域を異常陰影候補領域として検出する場合には、位置的に同じ領域を重複して異常陰影候補として検出することを防止でき、診断効率が良くなる。図２の例では、領域Ｐ３は、閾値を領域Ｐ２の輝度と領域Ｐ１の輝度の間の値に対応する画素値に設定して２値化処理を行えば、図２（ｃ）のように領域Ｐ３の中心部が第１次ラベル領域として抽出され、閾値を領域Ｐ４の輝度とＰ５の輝度の間の値に対応する画素値に設定して２値化処理を行えば、図２（ｂ）のように領域Ｐ３は辺縁部と一体になって第１次ラベル領域として抽出される。ここで、第２次ラベル領域決定手段がこれら２つの第１次ラベル領域が位置的に同一の領域であると判断し、各々の大きさや形態に基づき腫瘤スコアが高い前者（図２（ｃ）の場合）を第２次ラベル領域とし、後者（図２（ｂ）の場合）を破棄するので、位置的に同じ領域を重複して検出することが防止される。
【００２８】
閾値制御手段が段階的に変化させる閾値の範囲を、実際の放射線画像データ中の被写体の領域内における最小の画素値から最大の画素値までの範囲とした場合、閾値の段階的変化の意義がある範囲でのみ２値化処理以降の処理を行えば済むため、処理時間の短縮、処理負荷の軽減が図られ、処理効率が向上する。
【００２９】
閾値制御手段が画素値の最小単位を１ステップとして閾値を段階的に変化させる場合には、最も詳細な精度で２値化処理以降の処理を行うことが可能になり、診断精度が向上する。
【００３０】
閾値制御手段が画素値の最小単位より大きい所定の画素値を１ステップとして閾値を段階的に変化させる場合には、設定される閾値が離散的になるため、異常陰影候補の検出精度は低下するが、２値化処理以降の処理の回数が少なくなるため、処理時間の短縮や処理負荷の軽減が図られ、処理効率が向上する。
【００３１】
閾値制御手段が、画素値の範囲毎に１ステップの大きさを変化させながら、閾値を段階的に変化させる場合には、画素値の分布が密な範囲では、１ステップの大きさを小さくして、詳細な精度で検出を行い、画素値の分布が疎な範囲では、１ステップの大きさを大きくして、粗い精度で検出を行うことができるため、検出精度の維持と、処理時間の短縮や処理負荷の軽減のバランスが保たれ、効果的である。
【００３２】
腫瘤スコアが、第１次ラベル領域の輝度と、第１次ラベル領域の円形度と、第１次ラベル領域の大きさのうちの少なくとも１つに基づいて算出されるものである場合、境界が明瞭で辺縁が平滑な検出対象の腫瘤陰影のいわゆる「白くて丸くて小さい」という特徴に基づいて、異常陰影候補を検出することができるため、効果的である。
【００３３】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。
【００３４】
図３は、本発明の実施の形態となる異常陰影候補検出装置Ｘの構成を示すブロック図である。
【００３５】
図に示すように、同装置Ｘは、画像読取装置等から入力した放射線画像（原画像）データＰの２値化処理を行うための閾値を段階的に変化させ、閾値を設定する閾値制御手段１と、閾値制御手段１により設定された閾値ｔ１やｔ２等と放射線画像データＰとに基づき、閾値毎に２値化処理を行って複数の２値化画像Ｑ［ｔ１］やＱ［ｔ２］等を生成する２値化画像生成手段２と、２値化画像毎に、輝度の高い孤立領域にラベルを付し、第１次ラベル領域Ｒ１［ｔ１，１］、Ｒ１［ｔ１，２］等、Ｒ１［ｔ２，１］、Ｒ１［ｔ２，２］等として抽出する第１次ラベル領域抽出手段３と、第１次ラベル領域毎に腫瘤らしさを評価するための腫瘤スコアＳ［ｔ１，１］、Ｓ［ｔ１，２］等、Ｓ［ｔ２，１］、Ｓ［ｔ２，２］等を算出する腫瘤スコア算出手段４と、抽出された第１次ラベル領域の同一性を判定し、互いに異なる第１次ラベル領域を第２次ラベル領域Ｒ２［ｔ１，１］、Ｒ２［ｔ２，２］等とし、第１次ラベル領域毎の腫瘤スコアに基づき第２次ラベル領域毎の腫瘤スコアを決定する第２次ラベル領域決定手段５と、第２次ラベル領域毎の腫瘤スコアを比較し、腫瘤スコアが高い順に所定の数の第２次ラベル領域を異常陰影候補領域Ｕ［ｔ２，２］等として検出する候補領域検出手段６とを備えたものである。
【００３６】
次に、以上のように構成された同装置Ｘにより実現される異常陰影候補の検出処理について、図４のフローチャートも参照しながら説明する。
【００３７】
診断者は、同装置Ｘへの入力データとして被写体の放射線画像データＰを準備しておく必要がある。放射線画像データＰは、原画像のまま使用してもよいし、縮小、平滑化、ノイズ除去、背景バイアス削除等の前処理を行っておいてもよい。なお、以下では、説明を簡単にするため、放射線画像データＰは、放射線量が少ないほど画素値が大きくなるように画像データを取得され、かつ、画素値が大きいほど輝度値が高く（濃度値が低く）表示されるものとして説明を行う。
【００３８】
まず、閾値制御手段１が閾値の設定を行う（図４の＃１）。最初は初期値として画素値の最大値、すなわち、輝度がとりうる最大値に対応する画素値を閾値として設定し、以降は順次画素値を小さくして閾値を設定する。設定された閾値は同装置Ｘの主記憶装置に格納される。なお、同装置Ｘのハードディスク等の補助記憶装置に格納されたファイルに書き込んでもよい。
【００３９】
２値化画像生成手段２は、主記憶装置に格納された閾値を読み込むとともに、放射線画像データＰを画像読取装置のハードディスクからネットワーク経由で読み込み、読み込まれた閾値に基づいて２値化処理を行い、その閾値以上の画素値を有する画素は白、その閾値未満の画素値を有する画素は黒で画像表示されるように変換した２値化画像を生成する（図４の＃２）。図３では、閾値ｔ１での２値化処理による２値化画像をＱ［ｔ１］と表している。なお、放射線画像データＰは同装置Ｘの補助記憶装置から読み込んでもよい。また、２値化処理では、閾値より大きい画素値を有する画素を白、閾値以下の画素値を有する画素を黒になるように変換してもよい。
【００４０】
第１次ラベル領域抽出手段３は、生成された２値化画像に対してラベリング処理を行い、単一の孤立領域（２値化画像中で閾値以上の画素値を有するため白に変換された画素が連結した１つの領域）を第１次ラベル領域として抽出する（図４の＃３）。１つの２値化画像から複数の領域が第１ラベル領域として抽出されうるため、図３では、２値化画像Ｑ［ｔ１］から抽出される第１次ラベル領域をＲ１［ｔ１，１］、Ｒ１［ｔ１，２］のように表している。
【００４１】
ここで、第１次ラベル領域を円で近似した時の半径が小さすぎるもの（０．１５ｃｍ以下）や大きすぎるもの（２．５ｃｍ以上）は、経験的に腫瘤陰影とはなり得ないため、予め第１次ラベル領域から削除しておくことが望ましい。なお、第１次ラベル領域を円で近似した時の半径ｒは第１次ラベル領域の面積Ａｒｅａに基づき次の式（１）により算出する。
【数１】
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さらに、第１次ラベル領域が胸筋領域にあるものや、乳頭の領域にあるものは予め削除しておくことが望ましい。なお、胸筋領域の検出は公知の方法が利用できる（例えば、「乳房Ｘ線画像における胸筋領域の自動抽出」電子情報通信学会論文誌  ＭＩ２０００−７８  Ｐ５〜１０  ２００１年１月）。乳頭の領域については、乳房領域最上部位置までの距離が２ｃｍ以下のものとする医学的知見に基づいて検出する。第１次ラベル領域の位置は、第１次ラベル領域の各点の座標を（ｘｉ，ｙｉ）とし、各点の画素値をｐｉとしたときに次の式（２）により算出される輝度重心Ｇ（ｘ，ｙ）を用いる。
【数２】
2004222776.tif 000004
腫瘤スコア算出手段４は、抽出された第１次ラベル領域毎に腫瘤スコアの算出を行う（図４の＃４）。腫瘤スコアは、平均輝度重みと大きさ重みと円形度重みとの積により算出する。各重みの算出方法を以下に示す。
【００４２】
平均輝度重みは、原画像データＰの各画素の画素値から閾値を差し引いた値について、各第１次ラベル領域における平均値を求めることによって算出する。なお、原画像データＰの各画素における画素値から閾値を差し引いた値と各画素の２次元平面上の位置とによる３次元空間を考え、各第１次ラベル領域における体積を求めることにより算出してもよい。
【００４３】
大きさ重みは、第１次ラベル領域を円で近似した時の直径（２ｒ）に基づいて、図５に示す第１次ラベル領域の直径と大きさ重みの関係により求める。図５に示す関係は、実際の腫瘤陰影を解析することにより実験的に得られたものである。
【００４４】
円形度重みを求めるために、まず円形度Ｃｉｒｃｕｌａｒを算出する。円形度Ｃｉｒｃｕｌａｒは、輝度重心Ｇから半径ｒの円領域を走査し、円領域内でかつ第１次ラベル領域内の画素をカウントすることにより面積を求め、これを半径ｒの円の面積で除算することにより求める。これを数式で表したものが次の式（３）である。
【数３】
2004222776.tif 000005
なお、円形度は第１次ラベル領域の面積を第１次ラベル領域の周辺長の２乗で除算することによって算出することも可能である。また、乳房の放射線画像データを対象とする場合で、腫瘤陰影が乳腺中に存在するときは、円形度の算出に乳腺マップを用いてもよい。
【００４５】
円形度重みは、この円形度Ｃｉｒｃｕｌａｒに基づいて、図６に示す円形度Ｃｉｒｃｕｌａｒと円形度重みの関係により求める。図６に示す関係は、実際の腫瘤陰影を解析することにより実験的に得られたものである。
【００４６】
なお、第１次ラベル領域が画像端に存在する場合には、上記の半径ｒの円領域のうち画像からはみ出した部分については走査が不可能となるため、式（３）の分母の円領域の面積を、円領域のうち走査が可能な範囲の面積に読み替えて適用することにより、画像端での円形度Ｃｉｒｃｕｌａｒの低下による円形度重みの低下、さらに腫瘤スコアの低下による腫瘤陰影候補の検出もれの防止を図ることが望ましい。
【００４７】
このようにして求めた平均輝度重み、大きさ重み、円形度重みに基づき、次の式（４）により腫瘤スコアＳｃｏｒｅを算出する。
【数４】
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図３では、第１次ラベル領域Ｒ１［ｔ１，１］について算出した腫瘤スコアをＳ［ｔ１，１］というように表している。
【００４８】
第２次ラベル領域決定手段５は、第２次ラベル領域の輝度重心の座標と腫瘤スコアとを格納する構造体配列Ｔｏｐ［ｊ］と、ある閾値の下で抽出された第１次ラベル領域の輝度重心の座標と腫瘤スコアとを格納する構造体配列Ｃａｎｄ［ｋ］とを使用する。第２次ラベル領域についての構造体配列Ｔｏｐ［ｊ］の要素数をｍとすると、要素数ｍは、互いに異なる第１次ラベル領域の総数としてもよいが、処理効率を考え、要素数ｍは候補領域検出手段６により検出される異常陰影候補領域の数と等しくしておくことが望ましい。
【００４９】
初回の閾値設定の下での処理では、構造体配列Ｔｏｐ［ｊ］は初期化された状態である。そこで、第２次ラベル領域決定手段５は、抽出された第１次ラベル領域の腫瘤スコアが高い順にソートして構造体配列Ｃａｎｄ［ｋ］に格納し、上位ｍ個の第１次ラベル領域の輝度重心と腫瘤スコアを構造体配列Ｔｏｐ［ｊ］に格納する。これにより、初回の閾値設定の下での第２次ラベル領域とその腫瘤スコアが仮決定された状態となる（図４の＃５）。
【００５０】
次に、閾値制御手段１は、現在設定されている閾値が、設定すべき閾値の最小値であるかどうかの判定を行う（図４の＃６）。最小値でない場合には、閾値を１画素値分減算して設定する（図４の＃１）。
【００５１】
２値化画像生成手段２、第１次ラベル領域抽出手段３、腫瘤スコア算出手段４は、新たに設定された閾値の下で、上記と同様の処理を行う。図３では、新たな閾値ｔ２の下で２値化画像Ｑ［ｔ２］が生成され、２値化画像Ｑ［ｔ２］から第１次ラベル領域Ｒ１［ｔ２，１］、Ｒ１［ｔ２，２］等が抽出され、第１次ラベル領域Ｒ１［ｔ２，１］、Ｒ１［ｔ２，２］等の各々で腫瘤スコアＳ［ｔ２，１］、Ｓ［ｔ２，２］等が算出されたことを表している。
【００５２】
第２次ラベル領域決定手段５は、上記と同様に抽出された第１次ラベル領域の輝度重心と腫瘤スコアを構造体配列Ｃａｎｄ［ｋ］に格納する。ここで、構造体配列Ｔｏｐ［ｊ］には先の処理で仮決定された第２次ラベル領域の輝度重心と腫瘤スコアが格納されているので、図７のフローチャートに示すように、Ｃａｎｄ［ｋ］について、要素の位置を示す添え字ｋの値を１から順に変化させながらＴｏｐ［１］から順に腫瘤スコアの比較と位置の同一性の判断を行う。ここでは、第２次ラベル領域でｊ番目に腫瘤スコアが高いＴｏｐ［ｊ］と、第１次ラベル領域のｋ番目の要素Ｃａｎｄ［ｋ］を対象にして説明を行う。
【００５３】
まずＣａｎｄ［ｋ］とＴｏｐ［ｊ］の腫瘤スコアを比較する。
【００５４】
Ｔｏｐ［ｊ］の方が腫瘤スコアが高い場合には、Ｔｏｐ［ｊ］とＣａｎｄ［ｋ］の輝度重心の距離を算出する。算出された距離が２６画素（１．０４ｃｍ）以上であれば、Ｔｏｐ［ｊ］とＣａｎｄ［ｋ］は異なる領域であると判定し、第２次ラベル領域の中で次に腫瘤スコアが高いＴｏｐ［ｊ＋１］とＣａｎｄ［ｋ］の比較を同様に行う。ｊの値が最大値ｍになるまでこの比較が行われ、Ｔｏｐ［ｍ］の腫瘤スコアの方がＣａｎｄ［ｋ］の腫瘤スコアよりも高い場合には、Ｃａｎｄ［ｋ］は第２次ラベル領域とはならないため破棄し、次の要素Ｃａｎｄ［ｋ＋１］についてＴｏｐ［１］から順に腫瘤スコアの比較と位置の同一性の判断を行う。一方、算出された距離が２６画素未満であれば、Ｔｏｐ［ｊ］とＣａｎｄ［ｋ］は同一の領域であると判定し、腫瘤スコアの高いＴｏｐ［ｊ］を第２次ラベル領域として残し、Ｃａｎｄ［ｋ］は破棄する。そして、次の要素Ｃａｎｄ［ｋ＋１］についてＴｏｐ［１］から順に腫瘤スコアの比較と位置の同一性の判断を行う。
【００５５】
Ｃａｎｄ［ｋ］の方が腫瘤スコアが高い場合にも、Ｔｏｐ［ｊ］とＣａｎｄ［ｋ］の輝度重心の距離を算出する。算出した距離が２６画素（１．０４ｃｍ）以上であれば、Ｔｏｐ［ｊ］とＣａｎｄ［ｋ］は異なる領域であると判定し、Ｃａｎｄ［ｋ］の内容をＴｏｐ［ｊ］に追加格納する。具体的には、Ｔｏｐ［ｊ＋１］以降について、Ｔｏｐ［ｍ−１］の内容をＴｏｐ［ｍ］に、Ｔｏｐ［ｍ−２］の内容をＴｏｐ［ｍ−１］に、Ｔｏｐ［ｍ−３］の内容をＴｏｐ［ｍ−２］にというように順次シフトさせる処理をＴｏｐ［ｊ］の内容をＴｏｐ［ｊ＋１］にシフトさせるところまで行い、さらにＣａｎｄ［ｋ］の内容をＴｏｐ［ｊ］に格納する。そして、この追加格納の後、次の要素Ｃａｎｄ［ｋ＋１］についてＴｏｐ［１］から順に腫瘤スコアの比較と位置の同一性の判断を行う。一方、算出された距離が２６画素未満であれば、Ｔｏｐ［ｊ］とＣａｎｄ［ｋ］は同一の領域であると判定し、腫瘤スコアの高いＣａｎｄ［ｋ］を第２次ラベル領域として残すために、Ｔｏｐ［ｊ］の内容をＣａｎｄ［ｋ］の内容で置換する。そして、次の要素Ｃａｎｄ［ｋ＋１］についてＴｏｐ［１］から順に腫瘤スコアの比較と位置の同一性の判断を行う。
【００５６】
以上の処理を、設定された閾値の下で抽出された第１次ラベル領域の全てについて行うことによって、第２次ラベル領域が決定される（図４の＃５）。
【００５７】
以降、上記と同様にして、閾値と画素値の最小値との比較、閾値の減算による変更、設定、設定された閾値の下での２値化画像の生成、第１次ラベル領域の抽出、腫瘤スコアの算出、第２次ラベル領域の決定が繰り返され、設定された閾値が画素値の最小値に達した時点で（図４の＃６、ＹＥＳ）、次の異常陰影候補領域の検出処理（図４の＃７）に進む。
【００５８】
候補領域検出手段６は、上記の処理が終了した時点で構造体配列Ｔｏｐ［ｊ］に格納されている腫瘤スコアの上位ｍ個の第２次ラベル領域を、異常陰影候補領域として検出する（図４の＃７）。なお、図３では、第２次ラベル領域Ｒ２［ｔ１，１］とＲ２［ｔ２，２］等から腫瘤スコアの高い候補領域Ｕ［ｔ２，２］等が検出されるように表しているが、本実施の形態では、構造体配列Ｔｏｐ［ｊ］の要素数と検出数を同じ値ｍにしてあるため、腫瘤スコアの高い順に上位ｍ個の第２次ラベル領域を検出する処理は、構造体配列Ｔｏｐ［ｊ］への格納処理と同時に行われている。
【００５９】
このように本発明の実施の形態となる異常陰影候補検出装置Ｘは、被写体の放射線画像データの２値化処理を行うための閾値を段階的に変化させて設定し、その閾値毎に生成された各２値化画像中の孤立領域にラベルを付して、第１次ラベル領域として抽出し、その第１次ラベル領域毎に腫瘤らしさを評価するための腫瘤スコアを算出し、抽出された第１次ラベル領域のうち互いに異なる領域を第２次ラベル領域とし、第１次ラベル領域毎の腫瘤スコアに基づき第２次ラベル領域毎の腫瘤スコアを決定し、腫瘤スコアが高い順に所定の数の第２次ラベル領域を異常陰影候補領域として検出するものであるから、腫瘤陰影の画素値（輝度）によらず、周囲とのコントラストが高く境界がはっきりしている領域を異常陰影候補として検出することが可能になる。したがって、境界が明瞭で辺縁が平滑なカテゴリー３の腫瘤陰影の検出における検出率が向上する。また、第１次ラベル領域の腫瘤スコアを算出し、候補領域検出手段６がこのスコアの高い順に所定の数の第２次ラベル領域を異常陰影候補領域として検出するので、周囲とのコントラストが高く境界がはっきりしている領域であってもその形態的特徴が腫瘤らしくないものを異常陰影候補から排除することが可能になり、カテゴリー３の腫瘤陰影の検出における誤検出率が低減できる。さらに、第２次ラベル領域決定手段５が閾値毎に抽出された第１次ラベル領域の同一性を判断するので、位置的に同じ領域を重複して異常陰影候補として検出することを防止でき、診断効率が良くなる。これらにより医師の診断支援能が向上する。
【００６０】
なお、本実施形態では、第２次ラベル領域決定手段５を設け、互いに異なる第１次ラベル領域を第２次ラベル領域として、第２次ラベル領域の腫瘤スコアに基づき異常陰影候補領域を検出するようにしたが、第２次ラベル領域決定手段５を設けず、第１次ラベル領域の抽出（図４の＃３）と腫瘤スコアの算出（図４の＃４）の後、設定されている閾値と閾値の最小値との比較（図４の＃５）を行うようにし、全ての閾値の下での２値化画像の生成、（図４の＃２）、第１次ラベル領域の抽出（図４の＃３）、腫瘤スコアの算出（図４の＃４）の後、候補領域検出手段６が、抽出された第１次ラベル領域を腫瘤スコアの高い順に並べ替え、腫瘤スコアが高い順に所定の数の第１次ラベル領域を異常陰影候補領域として検出するようにしてもよい（図４の＃７）。この場合、位置が同一の複数の第１次ラベル領域を異常陰影候補として検出してしまうため、本実施形態よりは検出精度が低下するが、腫瘤陰影の輝度によらず、周囲とのコントラストが高く境界がはっきりしている腫瘤陰影を検出することは可能であるから、従来の技術に比べると、カテゴリー３の腫瘤陰影の検出率は向上する。
【００６１】
また、閾値の制御についての設定を行う設定ファイルを備え、閾値制御手段１がこの設定ファイルに基づいて閾値を制御する実施の形態も考えられる。
【００６２】
この設定ファイルには、閾値を段階的に変化させる範囲を設定することができる。例えば、閾値を段階的に変化させる範囲を、放射線画像データＰの被写体の領域内における最小の画素値から最大の画素値までの範囲と設定すると、閾値制御手段１は閾値の設定を行う前に、予め放射線画像データＰの被写体の領域を走査し、その領域内における画素値の最大値と最小値を求め、その範囲内での閾値の制御を行う。また、閾値を段階的に変化させる範囲を診断者が経験等に基づき直接設定することも可能になる。
【００６３】
このように設定ファイルにより、閾値を段階的に変化させる範囲を設定できるようにした場合には、放射線画像データの各画素がとりうる最小値から最大値までの閾値を設定する場合と比べて２値化処理以降の処理の回数を減少させることができるため、処理時間の短縮、処理負荷の軽減が図られ、処理効率が向上する。
【００６４】
また、この設定ファイルには、閾値を段階的に変化させる時の１ステップの大きさを設定することもできる。例えば、閾値を３画素値ずつ変化させるように設定した場合、１画素値ずつ変化させる場合に比べて検出精度は低下するが、２値化処理以降の処理の回数を減少させることができるため、処理時間の短縮、処理負荷の軽減が図られ、処理効率が向上する。
【００６５】
さらに、１ステップの大きさを、放射線画像データＰの画素値の分布を示すヒストグラムにおける度数の大きさによって変化させることも考えられる。例えば、度数の大きい画素値のクラスにおける１ステップの大きさと度数の小さい画素値のクラスにおける１ステップの大きさ、さらに度数の大小判断の閾値となる度数を設定ファイルに設定しておき、閾値制御手段１が、閾値の設定を行う前に放射線画像データＰを走査して上記のヒストグラムを生成し、ヒストグラムと設定ファイルの設定に基づいて閾値を制御するような処理が考えられる。
【００６６】
このように、閾値制御手段１が画素値のヒストグラムに基づく閾値の制御を行った場合には、画素値の分布が密な範囲では、１ステップの大きさを小さくして、詳細な精度で検出を行い、画素値の分布が疎な範囲では、１ステップの大きさを大きくして、粗い精度で検出を行うことができるため、検出精度の維持と、処理時間の短縮や処理負荷の軽減のバランスが保たれ、効果的である。
【００６７】
腫瘤スコアは、上記の実施の形態では、平均輝度重みと大きさ重みと円形度重みの積を用いたが、これに限定されるものではなく、腫瘤らしさの指標となるものであればいかなるものであってもよい。例えば、上記の平均輝度重みと大きさ重みと円形度重みのうちの１つ或いは２つに基づくものであってもよいし、第１次ラベル領域の検出位置、輝度分散等の統計量、年齢等の患者情報、撮影情報、乳房の放射線画像における乳腺分布等に基づくものであってもよい。
【００６８】
放射線画像データＰが本実施形態とは異なる特性を有する画像データである場合、例えば、放射線量が多いほど画素値が大きくなるように取得され、かつ、画素値が大きいほど輝度値が低く（濃度値が高く）表示されるデータであれば、本実施形態の画素値の大小関係を反転させて読み替えることで対応可能である。すなわち、２値化画像生成手段２では、閾値以下の画素値を有する画素は白、その閾値より大きい画素値を有する画素は黒で画像表示されるように変換した２値化画像を生成し、第１次ラベル領域抽出手段３では、２値化画像中で閾値以下の画素値を有するため白に変換された画素が連結した１つの領域を第１次ラベル領域として抽出する。また、輝度重心Ｇの算出においては、式（２）のｐｉを次の式（５）または（５）’を満たすｑｉに置き換えることで対応できる。
【数５】
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さらに、腫瘤スコア算出手段４における平均輝度重みの算出においては、原画像データＰの各画素の画素値と閾値の差の絶対値を用いることで対応できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】腫瘤の境界部、辺縁部の特徴を示す模式図（（ａ）は境界明瞭、辺縁平滑、（ｂ）は辺縁が微細分葉状、微細鋸歯状）
【図２】濃淡画像の２値化処理を示す模式図（（ａ）：濃淡画像、（ｂ）：領域Ｐ４の輝度とＰ５の輝度の間の値に対応する画素値を閾値として２値化処理をした画像、（ｃ）：領域Ｐ２やＰ３の辺縁部、Ｐ４の輝度と、領域Ｐ１やＰ３の中心部の輝度との間の値に対応する画素値を閾値として２値化処理をした画像）
【図３】本発明の実施の形態による異常陰影候補検出装置Ｘの構成を示すブロック図
【図４】本発明の実施の形態による異常陰影候補検出装置Ｘの処理の流れを示すフローチャート
【図５】第１次ラベル領域の大きさと大きさ重みの関係を示す図
【図６】第１次ラベル領域の円形度Ｃｉｒｃｕｌａｒと円形度重みの関係を示す図
【図７】本発明の実施の形態による異常陰影候補検出装置Ｘの第２次ラベル領域決定処理の流れを示すフローチャート
【符号の説明】
１    閾値制御手段
２    ２値化画像生成手段
３    第１次ラベル領域抽出手段
４    腫瘤スコア算出手段
５    第２次ラベル領域決定手段
６    候補領域検出手段
【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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