(57)【要約】【課題】被写体の種別に基づいて被写体画像を表示する画像表示装置において、オペレータによる煩雑な操作が不要で、かつ、より容易に設定ミスの低減化を可能にする。【解決手段】マーク位置検出手段１０が、被写体画像Ｐ中の、被写体の種別Ｖ毎に決められた位置に配されたマークの位置Ｌを検出し、被写体種別判別手段２０が、検出された位置Ｌに基づいて被写体の種別Ｖを判別し、画像表示手段３０が、その種別Ｖに基づいて、被写体画像Ｐを種別Ｖ毎に決められた画面上の所定の位置に表示する。【選択図】          図３
2004254918.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体の画像と、該画像中の、前記被写体の種別毎に決められた位置に配されたマークの画像とを含む被写体画像を表す画像データを取得し、
取得された前記画像データから、前記被写体画像における前記マークの位置を検出し、
検出された前記マークの位置に基づいて、前記被写体の種別を判別し、
判別された前記被写体の種別に基づいて、前記被写体画像を、前記被写体の種別毎に決められた画面上の位置に表示することを特徴とする画像表示方法。
【請求項２】
被写体の画像と、該画像中の、前記被写体の種別毎に決められた位置に配されたマークの画像とを含む被写体画像を表す画像データから、前記被写体画像における前記マークの位置を検出するマーク位置検出手段と、
前記マーク位置検出手段により検出された前記マークの位置に基づいて、前記被写体の種別を判別する被写体種別判別手段と、
前記被写体種別判別手段により判別された前記被写体の種別に基づいて、前記被写体画像を、前記被写体の種別毎に決められた画面上の位置に表示する画像表示手段とを備えたことを特徴とする画像表示装置。
【請求項３】
前記マークが、前記被写体の種別毎に決められた種類のマークであり、
前記画像データに基づいて、前記マークの種類を認識するマーク種類認識手段をさらに備え、
前記被写体種別判別手段が、前記マーク種類認識手段により認識された前記マークの種類にも基づいて判別することを特徴とする請求項２記載の画像表示装置。
【請求項４】
前記被写体画像が、乳房を表す画像であることを特徴とする請求項２または３記載の画像表示装置。
【請求項５】
被写体の画像と、該画像中の、前記被写体の種別毎に決められた位置に配されたマークの画像とを含む被写体画像を表す画像データから、前記被写体画像における前記マークの位置を検出するマーク位置検出処理と、
検出された前記マークの位置に基づいて、前記被写体の種別を判別する被写体判別処理と、
判別された前記被写体の種別に基づいて、前記被写体画像を、前記被写体の種別毎に決められた画面上の位置に表示する画像表示処理とをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項６】
被写体の画像と、該画像中の、前記被写体の種別毎に決められた位置に配されたマークの画像とを含む被写体画像をそれぞれ表す複数の画像データを取得し、
取得された前記複数の画像データから、該各画像データ毎に、前記被写体画像における前記マークの位置を検出し、
検出された前記マークの位置に基づいて、前記各画像データ毎に、前記被写体の種別を判別し、
前記複数の画像データの中から、判別された前記被写体の種別が所定の種別である画像データを抽出し、
抽出された前記画像データに基づいて、該画像データが表す被写体画像における異常陰影候補を検出することを特徴とする異常陰影検出方法。
【請求項７】
被写体の画像と、該画像中の、前記被写体の種別毎に決められた位置に配されたマークの画像とを含む被写体画像をそれぞれ表す複数の画像データから、該各画像データ毎に、前記被写体画像における前記マークの位置を検出するマーク位置検出手段と、
前記マーク位置検出手段により検出された前記マークの位置に基づいて、前記各画像データ毎に、前記被写体の種別を判別する被写体種別判別手段と、
前記複数の画像データの中から、判別された前記被写体の種別が所定の種別である画像データを抽出する画像データ抽出手段と、
抽出された前記画像データに基づいて、該画像データが表す被写体画像における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たことを特徴とする異常陰影検出装置。
【請求項８】
前記マークが、前記被写体の種別毎に決められた種類のマークであり、
前記複数の画像データに基づいて、該各画像データ毎に、前記マークの種類を認識するマーク種類認識手段をさらに備え、
前記被写体種別判別手段が、前記マーク種類認識手段により認識された前記マークの種類にも基づいて判別することを特徴とする請求項７記載の異常陰影検出装置。
【請求項９】
前記被写体画像が、乳房を表す画像であることを特徴とする請求項７または８記載の異常陰影検出装置。
【請求項１０】
被写体の画像と、該画像中の、前記被写体の種別毎に決められた位置に配されたマークの画像とを含む被写体画像をそれぞれ表す複数の画像データから、該各画像データ毎に、前記被写体画像における前記マークの位置を検出するマーク位置検出処理と、
検出された前記マークの位置に基づいて、前記各画像データ毎に、前記被写体の種別を判別する被写体判別処理と、
前記複数の画像データの中から、判別された前記被写体の種別が所定の種別である画像データを抽出する画像データ抽出処理と、
抽出された前記画像データに基づいて、該画像データが表す被写体画像における異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出処理とをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像表示方法および装置並びにそのためのプログラムと、異常陰影検出方法および装置並びにそのためのプログラムに関し、特に、被写体画像における被写体の種別の判別に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、医療分野においては、被写体の放射線画像等の診断用画像を読影して病変部を発見し、またその病変部の状態を観察して、疾病の有無や進行状況の診断を行うことが一般的に行なわれている。
【０００３】
例えば、乳癌の検査を目的として撮影されたマンモグラフィ（乳房を被写体とした診断用放射線画像）においては、同一患者の左右乳房の画像を同一画面上に並べて表示し、左右乳房を比較することにより、癌化部分を表す異常陰影の検出や経過観察を行ったり、あるいは、左右乳房の画像を一組として、異常陰影検出装置に入力し、それらの画像における異常陰影の候補領域を自動で検出したりしている。
【０００４】
このような診断では、診断に供された被写体画像における被写体の部位の種類、部位の左右別および向きなどの、いわゆる被写体の種別を知ることは、診断ミスを防ぐ上でも極めて重要であるため、通常、これらの被写体画像には、被写体の種別を表すマークが被写体画像中に付されており、オペレータがそのマークを認識して、それら被写体画像を被写体の種別に応じて、それぞれ画面上の所定の位置に表示させたり、異常陰影検出装置に用いる所定の画像として設定したりしている。
【０００５】
ところが、上記のように、オペレータが被写体画像中のマークを認識して、それら被写体画像が画面上の所望の位置に表示されるよう操作したり、異常陰影検出に用いる所定の画像として設定したりする操作は、非常に煩雑であり、また、オペレータのミスにより、被写体画像が本来表示されるべき位置に表示されなかったり、誤って設定されたまま異常陰影の検出処理が行われたりする可能性があり、診断性能を低下させる原因となる。
【０００６】
このような問題を解消するために、特許文献１にて提案されている、放射線画像情報記録媒体の放射線非透過部材のマーク体により形成された放射線画像情報から撮影方向情報を抽出し、当該撮影方向情報を医用画像の付帯情報として添付する手法が適用可能である。つまり、マーク体により形成された放射線画像情報から、被写体の種別に関する情報を抽出し、このような情報を医用画像の付帯情報として添付するようにすれば、その付帯情報を利用して、医用画像における被写体の種別を自動で判別することが可能となるので、上記のようなオペレータによる煩雑な操作は不要となり、被写体画像の表示や被写体画像に基づく異常陰影検出において設定ミスを低減することができる。
【０００７】
【特許文献１】
特開２００２−７２３８６号公報
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記の手法では、ノイズの混入や加工処理の繰返し等によりマークのパターンが変形したときには、被写体の向きが誤判別される可能性がある。さらに、マークのパターンを正確に認識するために、比較的複雑なアルゴリズムが必要となるため、被写体画像における被写体の種別を精度良く判別することは難しい。
【０００９】
本発明は、上記事情に鑑み、オペレータによる煩雑な操作が不要で、かつ、より設定ミスが低減化された、被写体の種別に基づいて被写体画像を表示する画像表示方法および装置並びにプログラムと、被写体の種別が所定の種別である被写体画像において異常陰影候補を検出する異常陰影検出方法および装置並びにプログラムを提供することを目的とするものである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像表示方法は、被写体の画像と、当該画像中の、被写体の種別毎に決められた位置に配されたマークの画像とを含む被写体画像を表す画像データを取得し、取得された画像データから、被写体画像におけるマークの位置を検出し、検出されたマークの位置に基づいて、被写体の種別を判別し、判別された被写体の種別に基づいて、上記被写体画像を、被写体の種別毎に決められた画面上の位置に表示することを特徴とする方法である。
【００１１】
また、本発明の画像表示装置は、上記画像表示方法を実施するための装置であり、被写体の画像と、当該画像中の、被写体の種別毎に決められた位置に配されたマークの画像とを含む被写体画像を表す画像データから、被写体画像におけるマークの位置を検出するマーク位置検出手段と、マーク位置検出手段により検出されたマークの位置に基づいて、被写体の種別を判別する被写体種別判別手段と、被写体種別判別手段により判別された被写体の種別に基づいて、上記被写体画像を、被写体の種別毎に決められた画面上の位置に表示する画像表示手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００１２】
本発明の異常陰影検出方法は、被写体の画像と、当該画像中の、被写体の種別毎に決められた位置に配されたマークの画像とを含む被写体画像をそれぞれ表す複数の画像データを取得し、取得された複数の画像データから、当該各画像データ毎に、被写体画像におけるマークの位置を検出し、検出されたマークの位置に基づいて、各画像データ毎に、被写体の種別を判別し、上記複数の画像データの中から、判別された被写体の種別が所定の種別である画像データを抽出し、抽出された画像データに基づいて、当該画像データが表す被写体画像における異常陰影候補を検出することを特徴とする方法である。
【００１３】
また、本発明の異常陰影検出装置は、上記異常陰影検出方法を実施するための装置であり、被写体の画像と、当該画像中の、被写体の種別毎に決められた位置に配されたマークの画像とを含む被写体画像をそれぞれ表す複数の画像データから、当該各画像データ毎に、被写体画像におけるマークの位置を検出するマーク位置検出手段と、マーク位置検出手段により検出されたマークの位置に基づいて、各画像データ毎に、被写体の種別を判別する被写体種別判別手段と、上記複数の画像データの中から、判別された被写体の種別が所定の種別である画像データを抽出する画像データ抽出手段と、抽出された画像データに基づいて、当該画像データが表す被写体画像における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たことを特徴とするものである。
【００１４】
ここで、「被写体の種別」とは、被写体の種類や状態に関する項目を意味するものであり、例えば、被写体の部位の種類、当該部位の左右別、被写体の向きなどが考えられる。
【００１５】
「被写体の部位の種類」としては、例えば、人体の手、足、乳房など、「部位の左右別」としては、手、足、乳房などの左右の別など、また、「被写体の向き」としては、右向き、左向き、上向き、下向き、正面方向、側面方向などがそれぞれ考えられる。
【００１６】
また、「被写体の種別毎に決められた位置に配されるマーク」としては、例えば、被写体を乳房として、右を向いた左乳房であれば、画像の右上に配されたマーク、左を向いた右乳房であれば、画像の左上に配されたマークなどを考えることができる。この「マーク」は、基本的にどのようなものでもよいが、検出し難い複雑な形状や画像パターンのものは避けたほうが良く、また、サイズは被写体の画像を必要以上に遮ることなく、かつ、ノイズよりも十分に大きいものが好ましい。このようなマークとして、例えば、画像全体の１／１００程度の面積で、輪郭が四角形状や楕円形状のものなどが考えられる。また、マークは、撮影によって被写体画像を得る際に、被写体とともに同一空間上に撮影可能なマーク体を写し込むことにより、被写体画像中に配するようにしてもよいし、被写体のみのデジタル画像を取得後、画像処理によってマーク像を合成することにより、被写体画像中にマークの画像を配するようにしてもよい。
【００１７】
「被写体の画像と、…被写体画像を表す画像データを取得」する方法としては、例えば、Ｘ線撮影装置により被写体を撮影して被写体の陰影を記録シートに記録し、この記録シートを読取装置で読み取って被写体の画像を表すデジタルデータを取得するとともに、その読取装置にてオペレータから入力された被写体の種別に関する情報に基づいて、被写体の画像中の、被写体の種別毎に決められた位置に所定のマークが配置された被写体画像を表す画像データを取得する方法が考えられる。このときの記録シートとしては、Ｘ線のエネルギーを蓄積記録し、所定の励起光が照射されると蓄積されたエネルギーに応じた強さの蛍光を発する蓄積性蛍光体シートを用いることができる。
【００１８】
「マークの位置の検出」には、例えば、被写体画像をその濃度信号の値によって２値化処理等により、被写体領域と背景領域とに分け、背景領域の中で、さらに、予め登録しておいたマークのテンプレートデータを用いて、テンプレートマッチングを行い、マーク像を抽出する手法等を用いることができる。
【００１９】
本発明の上記画像表示方法および装置において、「被写体画像を、…当該被写体の種別毎に決められた画面上の位置に表示する」の例としては、左向きの右乳房の画像を左側に、右向きの左乳房の画像を右側に同一画面上に並べて表示することが考えられる。
【００２０】
また、本発明の異常陰影検出方法および装置において、「判別された被写体の種別が所定の種別となる被写体画像」としては、例えば、左向きの右乳房の側面画像、あるいは複数の被写体画像の組合せとして、同一患者における、左向きの右乳房の側面画像と右向きの左乳房の側面画像との組合せなどが考えられる。
【００２１】
本発明の画像表示装置および異常陰影検出装置において、マークは、被写体の種別毎に決められた種類のマークとし、上記画像データに基づいてマークの種類を認識するマーク種類認識手段をさらに備え、被写体種別判別手段は、マーク種類認識手段により認識されたマークの種類にも基づいて判別するようにしてもよい。
【００２２】
ここで、「マークの種類」とは、形状、大きさ、色彩、絵柄などで特定されるマークの各パターンのことである。なお、「絵柄」としては、例えば、画像認識する際に比較的容易に認識できる幾何学的な模様や、オペレータが見て意味の分かる文字や記号などを用いることもできる。前者の場合は、被写体の種別毎に対応する数字を予め決めておき、上記模様が数値を示すデジタルデータを表現するようにすれば、被写体の種別に関する多くの情報をそのマークに持たせることができ、また後者の場合は、被写体の種別と関連のある文字や記号を用いて表現するようにすれば、オペレータがそのマークを見ても、被写体の種別を理解することができる。
【００２３】
本発明の第１のプログラムは、被写体の画像と、当該画像中の、被写体の種別毎に決められた位置に配されたマークの画像とを含む被写体画像を表す画像データから、上記被写体画像におけるマークの位置を検出するマーク位置検出処理と、検出されたマークの位置に基づいて、被写体の種別を判別する被写体判別処理と、判別された被写体の種別に基づいて、上記被写体画像を、被写体の種別毎に決められた画面上の位置に表示する画像表示処理とをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラムである。
【００２４】
また、本発明の第２のプログラムは、被写体の画像と、当該画像中の、被写体の種別毎に決められた位置に配されたマークの画像とを含む被写体画像をそれぞれ表す複数の画像データから、当該各画像データ毎に、上記被写体画像におけるマークの位置を検出するマーク位置検出処理と、検出されたマークの位置に基づいて、上記各画像データ毎に、被写体の種別を判別する被写体判別処理と、上記複数の画像データの中から、判別された被写体の種別が所定の種別である画像データを抽出する画像データ抽出処理と、抽出された画像データに基づいて、当該画像データが表す被写体画像における異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出処理とをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラムである。
【００２５】
なお、本発明における被写体画像としては、乳房を表す画像が特に適している。
【００２６】
【発明の効果】
本発明の画像表示方法および装置は、被写体画像におけるマークの位置を検出し、当該位置に基づいて被写体の種別を判別し、判別された種別に基づいて、被写体画像を、当該種別毎に決められた画面上の位置に表示するものであり、別途、被写体の種別に関する情報を入力する必要がなく、また、マークの位置はノイズの混入や加工処理の繰返しによる変化が比較的少なく、マークの画像パターンを複雑化する必要もないので、精度良く容易に、被写体の種別の判別が可能となり、よって、オペレータによる煩雑な操作が不要で、かつ、より設定ミスが低減化された、被写体の種別に基づいた被写体画像の表示を可能にする。
【００２７】
本発明の異常陰影検出方法および装置は、被写体画像におけるマークの位置を検出し、当該位置に基づいて被写体の種別を判別し、判別された被写体の種別が所定の種別となる被写体画像を用いて、当該被写体画像における異常陰影候補を検出するものであり、上記画像表示方法および装置と同様に、別途、被写体の種別に関する情報を入力する必要がなく、また、マークの位置はノイズの混入や加工処理の繰返しによる変化が比較的少なく、マークの画像パターンを複雑化する必要もないので、精度良く容易に、被写体の種別の判別が可能となり、よって、オペレータによる煩雑な操作が不要で、かつ、より設定ミスが低減化された、被写体の種別が所定の種別である被写体画像における異常陰影候補の検出を可能にする。
【００２８】
なお、本発明の画像表示装置、異常陰影検出装置においては、上記マークを、被写体の種別毎に決められた種類のマークとし、マークの種類を認識するマーク種類認識手段をさらに備えるようにし、上記被写体種別判別手段を、認識されたマークの種類にも基づいて被写体の種別を判別するものとすれば、マークの位置だけでなく、マークの種類も利用して、被写体の種別を判別するので、より確実で安定した判別を行うことができる。
【００２９】
なお、乳癌を表す異常陰影の検出を目的として、左右乳房の側面画像を並べて表示したり、左右乳房の一組の画像を用いて異常陰影候補を検出したりすることが一般的に行われているので、本発明における被写体画像として乳房を表す画像を用いれば、本発明は、このような分野において特に有効となる。
【００３０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について説明する。
【００３１】
（本発明による画像表示装置の実施の形態）
はじめに、本発明による画像表示装置の実施の形態（第１実施形態）について説明する。図１および図２は、被写体の画像としての乳房のＸ線画像と、当該画像中の、被写体の種別としての乳房の左右別および向き毎に決められた位置に配されたマークの画像とを含む乳房画像Ｐを表す画像データＰを取得するための、Ｘ線撮影装置５０および読取装置６０をそれぞれ示した図、図３は、取得した画像データＰが表す乳房画像Ｐを、その画像における乳房の左右別および向き毎に決められた、画面上の所定の位置に表示するための、本発明による画像表示装置の一実施形態の構成を示すブロック図である。なお、簡便のため、画像データと当該画像データが表す画像とは同じ記号で表すものとする。
【００３２】
図１に示すＸ線撮影装置５０は、撮影台５１と、撮影台５１の上に載置する、被写体としての乳房５４の陰影を記録するための前述の蓄積性蛍光体シートを収納したカセッテ５２と、乳房５４をカセッテ５２に押さえつけるための押え板５３と、乳房５４に対してＸ線を照射するＸ線管５５と、照射されるＸ線の放射角を制御するコーン筒５６とから構成されている。また、図２に示す読取装置６０は、Ｘ線撮影装置５０によるＸ線撮影により乳房５４の陰影が記録された、カセッテ５２に収納された蓄積性蛍光体シートから、乳房の陰影を表す情報を読み取る読取手段６１と、読み取った情報から得られる乳房の陰影を表す画像と、その画像中の所定の位置に配されるマークＭの画像とを合成した画像データＰを生成する画像データ生成手段６２とから構成されている。
【００３３】
さらに、図３に示す画像表示装置１は、被写体としての乳房の画像と、当該画像中の、乳房の左右別および向きを表す種別毎に決められた位置に配されたマークの画像とを含む乳房画像Ｐを表す画像データＰから、乳房画像Ｐにおけるマークの位置Ｌを検出するマーク位置検出手段１０と、マーク位置検出手段１０により検出されたマークの位置Ｌに基づいて、乳房の種別Ｖを判別する被写体種別判別手段２０と、被写体種別判別手段２０により判別された乳房の種別Ｖに基づいて、乳房画像Ｐを、乳房の種別Ｖ毎に決められた画面上の位置に表示する画像表示手段３０とを備えた構成である。
【００３４】
次に、本実施形態によるＸ線撮影装置５０、読取装置６０および画像表示装置１の作用について説明する。
【００３５】
まず、Ｘ線撮影装置５０によるＸ線撮影について説明する。被写体としての乳房５４を、撮影台５１に載置されたカセッテ５２上に置き、その上から押え板５３で乳房５４を押さえた状態にする。この状態で、Ｘ線管５５からＸ線が照射されると、カセッテ５２に収納された蓄積性蛍光体シートに乳房の陰影が記録される。このようなＸ線撮影を、左右の乳房について片方ずつ、乳房を上下方向で挟み込んだ場合（以下、このときの被写体の向きを正面方向という）と横方向で挟み込んだ場合（以下、このときの被写体の向きを側面方向という）とで行い、種別（左右別および向き）の異なる乳房の陰影が記録された計４つの蓄積性蛍光体シートを得る。
【００３６】
次に、読取装置６０による蓄積性蛍光体シートからの陰影の読取りについて説明する。読取装置６０に、記録済みの蓄積性蛍光体シートが収納されたカセッテ５２が挿入されると、読取手段６１が、カセッテから記録済みの蓄積性蛍光体シートを取り出し、その蓄積性蛍光体シートの面上に所定の波長のレーザー光を走査して照射し、そのとき発せられる蛍光を検出して電気信号に変換し、記録された陰影を表す情報を読み取る。画像データ生成手段６２は、読み取った情報から乳房の陰影を表すＸ線画像を得るとともに、乳房の種別に関する情報に基づいて、そのＸ線画像中に、乳房の種別Ｖ毎に決められた位置に配されるマークの画像とを合成した画像データＰを生成する。なお、乳房の種別に関する情報は、オペレータが読取装置６０へ直接入力してもよいし、蓄積性蛍光体シートまたはカセッテに何らかの形態で添付し、読取装置６０が自動で読み取るようにしてもよい。このような読取りを上記４つの蓄積性蛍光体シートについて行い、種別の異なる乳房の陰影を表す４つの画像データを取得する。
【００３７】
図４は、このようにして得られた４つの画像データが表すＸ線画像の一例を示したものであり、それぞれ、右乳房５４Ｒの正面方向による画像Ｐ１、左乳房５４Ｌの正面方向による画像Ｐ２、右乳房５４Ｒの側面方向による画像Ｐ３、左乳房５４Ｌの側面方向による画像Ｐ４を表したものである。このとき各画像に配されたマークは、長方形状の枠内に、乳房の種別を示す文字が入ったもので、低濃度のものである。画像Ｐ１における乳房は、左右別および向きを「右乳房・正面方向」とした種別であり、この種別を意味する「ＣＣ−Ｒ」という文字を長方形枠で囲ったマークＭ１が、種別毎に決められた位置として、画像の「左端・最上部」に配される。また、画像Ｐ２における乳房は、左右別および向きを「左乳房・正面方向」とした種別であり、この種別を意味する「ＣＣ−Ｌ」という文字を長方形枠で囲ったマークＭ２が、種別毎に決められた位置として、画像の「右端・最上部」に配される。同様にして、画像Ｐ３は、「右乳房・側面方向」とした種別で、「ＭＬＯ−Ｒ」という文字を長方形枠で囲ったマークＭ３が、画像の「左端・最上部の下」に配され、画像Ｐ４は、「左乳房・側面方向」とした種別で、「ＭＬＯ−Ｌ」という文字を長方形枠で囲ったマークＭ４が、画像の「右端・最上部の下」に配される。なお、マークに入れられるこれらの文字は、本実施例においては必須のものではないが、オペレータや医師が画像を見た際に、その画像における被写体の種別が容易に把握できるよう配慮したものである。
【００３８】
続いて、画像表示装置１による画像の表示について説明する。画像表示装置１に、上記４つの画像Ｐ１〜Ｐ４をそれぞれ表す画像データＰ１〜Ｐ４が入力されると、マーク位置検出手段１０が、各画像におけるマークの位置Ｌ１〜Ｌ４を検出する。マークの位置を検出する手法は種々考えられるが、例えば、下記の手法が考えられる。一般的に、乳房のＸ線画像は、被写体を透過したＸ線によって表現される被写体領域と、その被写体領域の周りにある、被写体を外れ直接照射されたＸ線によって表現される直接Ｘ線領域と、その直接Ｘ線領域の外側にある、Ｘ線が照射されなかった非照射領域とに区分され、各領域の濃度は、被写体領域が最も低濃度で、非照射領域が最も高濃度である（ただし、非照射領域が低濃度となる場合には、この領域に対して黒化処理が施されていることを前提とする）。この濃度の差と位置関係を利用して、濃度の閾値処理等により、被写体領域と直接Ｘ線領域をからなる照射野領域を抽出し、照射野領域を除いた非照射領域の中で、マークの特徴である低濃度で長方形状の輪郭を持つ領域を抽出することにより、マークの位置を検出する。
【００３９】
そして、被写体種別判別手段２０が、検出されたマークの位置に基づいて、被写体としての乳房の種別を判別する。すなわち、マークの位置が「左端・最上部」である画像Ｐ１は、その種別が「右乳房・正面方向」と判別され、マークの位置が「右端・最上部」である画像Ｐ２は、その種別が「左乳房・正面方向」と判別され、マークの位置が「左端・最上部の下」である画像Ｐ３は、その種別が「右乳房・側面方向」と判別され、マークの位置が「右端・最上部の下」である画像Ｐ４は、その種別が「左乳房・側面方向」と判別される。
【００４０】
画像表示手段３０は、これらの画像Ｐ１〜Ｐ４を、その種別毎に決められた画面上の位置にそれぞれ並べて表示する。図５は、このようにして表示された画面の一例を示したものである。すなわち、画面の左サイドに、種別が「右乳房・正面方向」である画像Ｐ１を左側、種別が「左乳房・正面方向」である画像Ｐ２を右側に並べて表示するとともに、画面の右サイドに、種別が「右乳房・側面方向」である画像Ｐ３を左側、種別が「左乳房・側面方向」である画像Ｐ４を右側に並べて表示する。一般的に、読取装置６０にて乳房のＸ線画像を表す画像データを生成する際には、右乳房の画像は乳房が左向き、左乳房の画像は乳房が右向きになるようにデータが生成されるので、このような並べ方をすれば、「正面方向」と「側面方向」それぞれについて、左右の乳房が背中合わせとなるように表示され、乳房の診断におけるガイドラインに沿った、医師による診断に適した画像表示ができることになる。なお、すべての画像を同一画面上に表示するのではなく、「正面方向」の左右乳房の画像と、「側面方向」の左右乳房の画像とを切り替えて表示するようにしてもよい。
【００４１】
このような、本実施形態による画像表示装置１は、被写体画像におけるマークの位置を検出し、当該位置に基づいて被写体の種別を判別し、判別された種別に基づいて、被写体画像を、当該種別毎に決められた画面上の位置に表示するものであり、別途、被写体の種別に関する情報を入力する必要がなく、また、マークの位置はノイズの混入や加工処理の繰返しによる変化が比較的少なく、マークの画像パターンを複雑化する必要もないので、精度良く容易に、被写体の種別の判別が可能となり、よって、オペレータによる煩雑な操作が不要で、かつ、より設定ミスが低減化された、被写体の種別に基づいた被写体画像の表示を可能にする。
【００４２】
（本発明のよる異常陰影検出装置の実施の形態）
本発明による異常陰影検出装置の実施の形態（第２実施形態）について説明する。図６は、本発明による異常陰影検出装置の一実施形態の構成を示した図である。図６に示す異常陰影検出装置２は、被写体としての乳房の画像と、当該画像中の、乳房の左右別および向きを表す種別毎に決められた位置に配されたマークの画像とを含む乳房画像Ｐｉをそれぞれ表す複数の画像データＰｉから、各画像データＰｉ毎に、乳房画像Ｐｉにおけるマークの位置Ｌｉを検出するマーク位置検出手段１０と、マーク位置検出手段１０により検出されたマークの位置Ｌｉに基づいて、各画像データＰｉ毎に、乳房の種別Ｖｉを判別する被写体種別判別手段２０と、上記複数の画像データＰｉの中から、被写体種別判別手段２０により判別された乳房の種別Ｖｉが所定の種別である画像データを抽出する画像データ抽出手段３５と、抽出された画像データに基づいて、当該画像データが表す乳房画像における異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出手段４０とを備えた構成である。
【００４３】
次に、本実施形態による異常陰影検出装置２の作用について説明する。なお、上記複数の画像データＰｉは、第１実施形態において用いた、図４に示す４種の乳房画像Ｐ１〜Ｐ４とし、所定の種別を「正面方向」の左右乳房の組合せとする。
【００４４】
異常陰影検出装置２に、上記４つの画像Ｐ１〜Ｐ４をそれぞれ表す画像データＰ１〜Ｐ４が入力されると、マーク位置検出手段１０が、各画像におけるマークの位置Ｌ１〜Ｌ４を検出する。マークの位置を検出する手法は、第１実施形態と同じとする。
【００４５】
そして、被写体種別判別手段２０が、検出されたマークの位置に基づいて、被写体としての乳房の種別を判別する。この判別処理も、第１実施形態と同様である。
【００４６】
画像データ抽出手段３５は、判別された各画像データにおける乳房の種別が、所定の種別、すなわち、「正面方向」の左右乳房である、画像データＰ１とＰ２を抽出し、異常陰影候補検出手段４０は、抽出された画像データＰ１、Ｐ２がそれぞれ表す乳房画像Ｐ１、Ｐ２における異常陰影候補Ｑを検出し、その検出結果を出力する。異常陰影候補の検出には、特開２００２−３３０９５０号公報にて提案されている、アイリスフィルタ処理やモフォロジーフィルタ処理による手法等を用いることができる。
【００４７】
このような、本実施形態による異常陰影検出装置２は、被写体画像におけるマークの位置を検出し、当該位置に基づいて被写体の種別を判別し、判別された被写体の種別が所定の種別となる被写体画像を用いて、当該被写体画像における異常陰影候補を検出するものであり、上記画像表示装置１と同様に、別途、被写体の種別に関する情報を入力する必要がなく、また、マークの位置はノイズの混入や加工処理の繰返しによる変化が比較的少なく、マークの画像パターンを複雑化する必要もないので、精度良く容易に、被写体の種別の判別が可能となり、よって、オペレータによる煩雑な操作が不要で、かつ、より設定ミスが低減化された、被写体の種別が所定の種別である被写体画像における異常陰影候補の検出を可能にする。
【００４８】
なお、上記第１実施形態による画像表示装置１および第２実施形態による異常陰影検出装置２において、被写体種別判別手段２０は、マーク位置検出手段１０により検出されたマークの位置のみに基づいて、被写体の種別を判別しているが、マークを被写体の種別毎に決められた位置に配するだけでなく、そのマークを被写体の種別毎に決められた種類のマークとし、上記画像表示装置１や異常陰影検出装置２を、画像データに基づいてマークの種類を認識するマーク種類認識手段１１をさらに備えた構成とし、被写体種別判別手段２０が、マーク位置検出手段１０により検出されたマークの位置だけでなく、マーク種類認識手段１１により認識されたマークの種類にも基づいて判別するようにすることもできる。この場合の画像表示装置１（第３実施形態）および異常陰影検出装置２（第４実施形態）の構成を表す概略ブロック図を、それぞれ図７、図８に示す。
【００４９】
ここでのマークの種類とは、形状、大きさ、色彩、絵柄などで特定されるマークの各パターンのことであり、マークの種類としては、例えば、上記第１および第２実施形態において、乳房の各種別毎に配されたマーク、「ＣＣ−Ｒ」「ＣＣ−Ｌ」「ＭＬＯ−Ｒ」「ＭＬＯ−Ｌ」を用いることができる。
【００５０】
画像データ入力から被写体の種別を判別するまでの流れの一例としては、以下のようなものが考えられる。マーク位置検出手段１０は、前述の手法を用いて、入力された画像データＰ（またはＰｉ、以下同様）から、その画像データが表す画像におけるマークの位置Ｌ（またはＬｉ、以下同様）を検出し、マーク種類認識手段１１は、予め登録されたこれらマークのパターンデータを用いて、テンプレートマッチング等の手法により、各画像におけるマークの種類Ｓ（またはＳｉ、以下同様）を認識する。そして、被写体種別判別手段２０が、検出されたマークの位置Ｌに基づいて種別を判別する（第１判別結果）とともに、認識されたマークの種類Ｓに基づいて種別を判別する（第２判別結果）。第１判別結果と第２判別結果が同じであれば、判別された種別をその画像における被写体の種別Ｖ（またはＶｉ）として確定する。第１判別結果と第２判別結果が異なる場合は、画像データＰにおけるマークの画像を表すデータに乱れが生じている可能性があるので、信頼度のより高い判別結果を採用するようにする。例えば、検出されたマークの位置Ｌと予め登録された所定の位置Ｌ′との一致度表す指標値Ａを算出するとともに、認識されたマークの種類Ｓの画像パターンと予め登録された所定の種類Ｓ′の画像パターンとの類似度を表す指標値Ｂを算出し、指標値のより大きい方の判別結果を採用する。
【００５１】
このようにすれば、マークの位置だけでなく、マークの種類も利用して、被写体の種別を判別するので、より確実で安定した判別を行うことができる。
【００５２】
なお、上記画像表示装置１および異常陰影検出装置２における被写体種別判別手段２０は、被写体の種別を判別した後、その判別結果を、画像表示手段３０または異常陰影候補検出手段４０に出力するだけでもよいが、その種別に関する情報が容易に再利用できるように、その情報を入力された画像データに添付するようにしてもよい。具体的には、例えば、画像データのヘッダ部分に書き込むようにすればよい。
【００５３】
また、上記実施形態においては、画像データＰ（またはＰｉ）を取得するために、Ｘ線撮影装置５０にて、被写体である乳房の陰影を、一旦、蓄積性蛍光体シートに記録し、読取装置６０にて、記録済み蓄積性蛍光体シートから陰影の情報を得て、画像データを生成しているが、このような記録媒体を介さず、直接、被写体を透過したＸ線をセンサで検出して、画像データを生成するようにしてもよい。
【００５４】
また、画像データとしては、Ｘ線画像を表すものだけでなく、ＭＲＩ画像やＣＴ画像を表すものであってもよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】Ｘ線撮影装置を示した図
【図２】読取装置を示した図
【図３】本発明の第１実施形態による画像表示装置の概略構成を示したブロック図
【図４】種別の異なる乳房のＸ線画像を示した図
【図５】画像表示手段により表示された画面の一例を示した図
【図６】本発明の第２実施形態による異常陰影検出装置の概略構成を示したブロック図
【図７】本発明の第３実施形態による画像表示装置の概略構成を示したブロック図
【図８】本発明の第４実施形態による異常陰影検出装置の概略構成を示したブロック図
【符号の説明】
１    画像表示装置
２    異常陰影検出装置
１０    マーク位置検出手段
１１    マーク種類認識手段
２０    被写体種別判別手段
３０    画像表示手段
３５    画像データ抽出手段
４０    異常陰影候補検出手段
５０    Ｘ線撮影装置
５１    撮影台
５２    蓄積性蛍光体シートが収納されたカセッテ
５３    押え板
５４    被写体（乳房）
５４Ｒ，５４Ｌ    右乳房，左乳房
５５    Ｘ線管
５６    コーン筒
６０    読取装置
６１    読取手段
６２    画像データ生成手段
Ｐ，Ｐｉ      画像データ／当該画像データが表す乳房のＸ線画像
Ｐ１〜Ｐ４    種別の異なる乳房のＸ線画像
Ｍ１〜Ｍ４    種別毎に決められたマーク
Ｌ，Ｌｉ      マークの位置
Ｓ，Ｓｉ      マークの種類
Ｖ，Ｖｉ      被写体（乳房）の種別
Ｑ            異常陰影候補
【図１】
2004254918.tif 000003
【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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