(57)【要約】【課題】ＣＴ断層像から異常候補領域を高精度に検出し、もって正確なスクリーニング検査に寄与すること。【解決手段】供給された投影データから第１のＣＴ断層像を再構成し（Ｓ３）、その第１のＣＴ断層像に基づいて異常候補領域を予備的に検出する（Ｓ５）。その後、検出された異常候補領域を中心に着目した、目視診断しやすく、または測定精度を向上させた再構成方法により、拡大再構成した第２のＣＴ断層像を再構成する（Ｓ８）。実施形態によれば、この第２のＣＴ断層像から再度、異常候補領域が検出される（Ｓ１０）。【選択図】　図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影された投影データに基づいて画像再構成するＸ線ＣＴ装置であって、
前記投影データから第１のＣＴ断層像を再構成する第１の再構成手段と、
前記第１のＣＴ断層像を入力し、そのＣＴ断層像に基づき異常候補領域を検出する検出手段と、
前記検出手段により異常候補領域が検出されたときに、前記第１のＣＴ断層像の再構成条件とは異なる再構成条件で、前記投影データから第２のＣＴ断層像をその異常候補領域を中心として再構成する第２の再構成手段と、
を備えることを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項２】
前記第２の再構成手段は、前記異常候補領域を拡大した断層像を前記第２の断層像として再構成することを特徴とする請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置。
【請求項３】
前記第２の再構成手段は、前記第１のＣＴ断層像の表示視野サイズよりも小さな表示視野サイズでもって前記異常候補領域を中心とした再構成処理を行うことにより、前記第２のＣＴ断層像を再構成することを特徴とする請求項２に記載のＸ線ＣＴ装置。
【請求項４】
前記第２の再構成手段は、前記第１の再構成手段で使用される第１の再構成関数よりも高周波領域を強調し、細部を見やすくあるいは判定しやすくした特性を有する第２の再構成関数を用いて前記第２の断層像を再構成することを特徴とする請求項１から３までのいずれかに記載のＸ線ＣＴ装置。
【請求項５】
前記第２の再構成手段は、前記第１の再構成手段で使用される第１の再構成関数よりも画像ノイズを抑制し、見やすくあるいは判定しやすくした特性を有する第２の再構成関数を用いて前記第２の断層像を再構成することを特徴とする請求項１から３までのいずれかに記載のＸ線ＣＴ装置。
【請求項６】
前記検出手段は、更に、前記第２のＣＴ断層像を入力し、そのＣＴ断層像に基づき異常候補領域を検出することを特徴とする請求項４または５に記載のＸ線ＣＴ装置。
【請求項７】
撮影された投影データに基づいて画像再構成する画像処理方法であって、
前記投影データから第１のＣＴ断層像を再構成する第１の再構成ステップと、
前記第１のＣＴ断層像を入力し、そのＣＴ断層像に基づき異常候補領域を検出する検出ステップと、
前記検出ステップで異常候補領域が検出されたときに、前記第１のＣＴ断層像の再構成条件とは異なる再構成条件で、前記投影データから第２のＣＴ断層像をその異常候補領域を中心として再構成する第２の再構成ステップと、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
前記第２の再構成ステップは、前記異常候補領域を拡大した断層像を前記第２の断層像として再構成することを特徴とする請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記第２の再構成ステップは、前記第１のＣＴ断層像の表示視野サイズよりも小さな表示視野サイズでもって前記異常候補領域を中心とした再構成処理を行うことにより、前記第２のＣＴ断層像を再構成することを特徴とする請求項８に記載の画像処理方法。
【請求項１０】
前記第２の再構成ステップは、前記第１の再構成ステップで使用される第１の再構成関数よりも高周波領域を強調し、細部を見やすくあるいは判定しやすくした特性を有する第２の再構成関数を用いて前記第２の断層像を再構成することを特徴とする請求項７から９までのいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項１１】
前記第２の再構成ステップは、前記第１の再構成ステップで使用される第１の再構成関数よりも画像ノイズを抑制し、見やすくあるいは判定しやすくした特性を有する第２の再構成関数を用いて前記第２の断層像を再構成することを特徴とする請求項７から９までのいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項１２】
前記検出ステップは、更に、前記第２のＣＴ断層像を入力し、そのＣＴ断層像に基づき異常候補領域を検出することを特徴とする請求項１０または１１に記載の画像処理方法。
【請求項１３】
撮影された投影データに基づいて画像再構成するために、コンピュータを、
前記投影データから第１のＣＴ断層像を再構成する第１の再構成手段、
前記第１のＣＴ断層像を入力し、そのＣＴ断層像に基づき異常候補領域を検出する検出手段、
前記検出手段により異常候補領域が検出されたときに、前記第１のＣＴ断層像の再構成条件とは異なる再構成条件で、前記投影データから第２のＣＴ断層像をその異常候補領域を中心として再構成する第２の再構成手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ＣＴ断層像を提供する画像処理装置および方法、ならびにプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、コンピュータ支援による診断（ＣＡＤ：Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ａｉｄｅｄ　Ｄｉａｇｎｏｓｅ）の一環として、ＣＴスキャナから得られた断層像（ＣＴ断層像）に基づいて、被検者の特定部位に係るスクリーニング（正常かどうかの判断）を自動的に行う技術の研究がなされている。このスクリーニングを自動化するためには、ＣＴ断層像から腫瘍等の異常候補領域を検出する画像処理が必要である。
【０００３】
異常候補領域を検出する方法としては、例えば、ＣＴ断層像の各画素を異常候補領域を抽出できるＣＴ値の範囲を“１”とする２値化処理で２値化した後、連続領域抽出のためにラベリングを行い、各ラベルの領域の例えば円形度を中心とした特徴パラメータに基づいてその領域が異常候補領域か否かを判断する手法が提案されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の異常候補領域の検出方法では、例えば正常な血管領域を異常候補領域として誤って検出してしまう（過検出）など、検出精度が低いという問題がある。
【０００５】
本発明はかかる問題点に鑑みてなされたものであり、ＣＴ断層像から異常候補領域を高精度に検出し、もって正確なスクリーニング検査に寄与することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
この課題を解決するため、例えば本発明のＸ線ＣＴ装置は以下の構成を備える。すなわち、
撮影された投影データに基づいて画像再構成するＸ線ＣＴ装置であって、
前記投影データから第１のＣＴ断層像を再構成する第１の再構成手段と、
前記第１のＣＴ断層像を入力し、そのＣＴ断層像に基づき異常候補領域を検出する検出手段と、
前記検出手段により異常候補領域が検出されたときに、前記第１のＣＴ断層像の再構成条件とは異なる再構成条件で、前記投影データから第２のＣＴ断層像をその異常候補領域を中心として再構成する第２の再構成手段と、
を備えることを特徴とする。
【０００７】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して実施形態について詳細に説明する。
【０００８】
図１は、実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の構成を示す図である。
【０００９】
図示の如く、本Ｘ線ＣＴ装置は、被検体（被検者）へのＸ線照射と被検者を透過したＸ線を検出するためのガントリ１００と、ガントリ１００に対して各種動作設定を行うとともに、ガントリ１００から出力されてきたデータに基づいてＣＴ断層像（以下、単に断層像ともいう。）を再構成し、出力（表示）する操作コンソール２００により構成される。
【００１０】
ガントリ１００は、その全体の制御を司るメインコントローラ１をはじめ以下の構成を備える。
【００１１】
２ａおよび２ｂは操作コンソール２００との通信を行うためのインタフェース、３はテーブル１１上に横たえた被検者を図面に垂直な方向（一般に被検者の体軸の方向に一致する方向であり、以下、ｚ軸方向という。）に搬送するための空洞部を有する回転部であり、その内部には、Ｘ線発生源であるＸ線管４（Ｘ線管コントローラ５により駆動が制御される）、Ｘ線の照射範囲を制限するための開口を有するコリメータ６、コリメータ６のｚ軸方向の開口幅を調整するための開口制御モータ７（開口制御モータドライバ８により駆動が制御される）が設けられている。
【００１２】
また、回転部３には、コリメータ６および空洞部を経由してきたＸ線管４からのＸ線を検出するための複数（例えば１，０００個）の検出チャネルを有するＸ線検出部１４、および、Ｘ線検出部１４の各検出チャネルの出力に基づき投影データとして収集するデータ収集部１５も備える。Ｘ線管４およびコリメータ６とＸ線検出部１４とは、互いに空洞部を挟んで、すなわち、被検体を挟んで、対向する位置に設けられる。回転部３は、その位置関係を維持した状態で空洞部の周りを回転するように構成されている。この回転は、回転モータドライバ１０からの駆動信号により駆動される回転モータ９によって行われる。また、被検体を載置するテーブル１１は、ｚ軸方向への搬送がなされるが、その駆動は、テーブルモータドライバ１３からの駆動信号により駆動されるテーブルモータ１２によって行われる。
【００１３】
メインコントローラ１は、インタフェース２ａを介して受信した各種コマンドの解析を行い、それに基づいて上記のＸ線管コントローラ５、開口制御モータドライバ８、回転モータドライバ１０、テーブルモータドライバ１３、およびデータ収集部１５に対し、各種制御信号を出力することになる。
【００１４】
また、データ収集部１５で収集されたデータは、インタフェース２ｂを介して操作コンソール２００に送出される。
【００１５】
一方、操作コンソール２００は、いわゆるワークステーションであり、図示するように、装置全体の制御を司るＣＰＵ５１、ブートプログラム等を記憶しているＲＯＭ５２、主記憶装置として機能するＲＡＭ５３をはじめ、以下の構成を備える。
【００１６】
ＨＤＤ５４は、ハードディスク装置であって、ここにＯＳのほか、ガントリ１００に各種指示を与えたり、ガントリ１００より受信したデータに基づいて断層像を再構成し、表示するための画像処理プログラムが格納されている。また、ＶＲＡＭ５５は表示しようとするイメージデータを展開するメモリであり、ここにイメージデータ等を展開することでＣＲＴ５６に表示させることができる。５７および５８は、各種設定を行うためのキーボードおよびマウスである。また、５９および６０はガントリ１００と通信を行うためのインタフェースであり、それぞれガントリ１００のインタフェース２ａおよび２ｂに接続される。
【００１７】
実施形態におけるＸ線ＣＴ装置の構成は概ね上記のとおりである。かかる構成のＸ線ＣＴ装置において、投影データの収集は例えば次のように行われる。
【００１８】
まず、被検体を回転部３の空洞部に位置させた状態でｚ軸方向の位置を固定し、Ｘ線管４からのＸ線ビームを被検体に照射し（Ｘ線の投影）、その透過Ｘ線をＸ線検出部１４で検出する。そして、この透過Ｘ線の検出を、Ｘ線管４とＸ線検出部１４を被検体の周囲を回転させながら（すなわち、投影角度（ビュー角度）を変化させながら）複数Ｎ（例えば、Ｎ＝１，０００）のビュー方向で、３６０度分行う。
【００１９】
検出された各透過Ｘ線は、データ収集部１５でディジタル値に変換されて投影データとしてインタフェース２ｂを介して操作コンソール２００に転送される。これら一連の工程を１つの単位として１スキャンとよぶ。そして、順次ｚ軸方向にスキャン位置を所定量移動して、次のスキャンを行っていく。このようなスキャン方式はアキシャルスキャン方式とよばれるが、投影角度の変化に同期してテーブル１１を所定速度で移動させることでスキャン位置を移動させながら（Ｘ線管４とＸ線検出部１４とが被検体の周囲をらせん状に周回することになる）投影データを収集する、いわゆるヘリカルスキャン方式であってもよい。
【００２０】
操作コンソール２００は、ガントリ１００から転送されてくる投影データをＨＤＤ５４に格納するとともに、例えば、所定の再構成関数とたたみ込み演算を行い、バックプロジェクション処理により断層像を再構成する。ここで、操作コンソール２００は、スキャン処理中にガントリ１００から順次転送されてくる投影データからリアルタイムに断層像を再構成し、常に最新の断層像をＣＲＴ５６に表示させることが可能である。さらに、ＨＤＤ５４に格納されている投影データを呼び出して改めて画像再構成を行わせることも可能である。
【００２１】
ところで、再構成された断層像の分解能およびＳＮ比は、再構成関数の特性に依存する。例えば、低周波領域を強調した特性の再構成関数を使用する場合にはＳＮ比に優れる一方で分解能は低下する。逆に、高周波領域を強調した特性の再構成関数を使用する場合にはＳＮ比は低下するものの分解能が高く輪郭が強調された画像を得ることができる。この性質を利用して、再構成関数を変更することで断層像の画質を制御することが可能である。本実施形態では、通常の再構成関数（ｔｙｐｅ１）と、分解能が向上された断層像を得るために高周波領域をより強調した特性の再構成関数（ｔｙｐｅ２）をあらかじめＨＤＤ５４に記憶しておき、いずれかの再構成関数を選択的に使用可能とする。
【００２２】
さらに、断層像の表示視野（ＦＯＶ：Ｆｉｅｌｄ　Ｏｆ　Ｖｉｅｗ）のサイズを切り換えて画像再構成を行うこともできる。実施形態におけるＦＯＶサイズとしては、Ｌ（例えば５００ｍｍ）、Ｓ（例えば２５０ｍｍ）の２種類を選択的に使用可能とする。なお、ＦＯＶサイズを２種類に限ったのは例示であり、もちろん連続可変なＦＯＶサイズを指定できるような構成であってもよい。
【００２３】
図２は、実施形態に係る操作コンソール２００の処理を示すフローチャートである。このフローチャートに対応するプログラムはＨＤＤ５４に格納されている画像処理プログラムに含まれ、ＲＡＭ５３にロードされＣＰＵ５１により実行されるものである。
【００２４】
まず、ステップＳ１で、インタフェース６０を介して、ガントリ１００より転送されてくる投影データを入力する。
【００２５】
次に、ステップＳ２で、画像再構成に使用するＦＯＶサイズとしてＬ、再構成関数としてｔｙｐｅ１を選択した後、ステップＳ３で、画像再構成を行う。再構成された断層像はＣＲＴ５６に表示される（ステップＳ４）。
【００２６】
続いて、ステップＳ５で、ステップＳ３で再構成された断層像における異常候補領域を検出する。この異常候補領域の検出には様々な方法を適用することができ、本発明は特定の処理に限定されるものではない。なお、本ステップの好適な一例については後述することにする。
【００２７】
さて、先述したとおり、この時点における異常候補領域の検出結果は過検出が多いなど信頼性が低いという問題がある。そこで、実施形態では、さらに以下の処理ステップを実行する。
【００２８】
ステップＳ６で、上記ステップＳ５において異常候補領域が検出されたかどうかを判定し、検出されたときはステップＳ７に進み、検出されなかったときはステップＳ１１に進む。
【００２９】
ステップＳ７では、画像再構成に使用するＦＯＶサイズとして、Ｓ（もしくは、検出したい最小の異常候補領域サイズがｘ，ｙ方向各々の長さで約１０画素を超えるようなＦＯＶの小さい方のＦＯＶのサイズ）を選択するとともに、再構成関数としてｔｙｐｅ２を選択した後、ステップＳ３で、異常候補領域を中心とした画像再構成を行う。再構成された断層像はＣＲＴ５６に表示される（ステップＳ９）。ＦＯＶサイズを小さくして異常候補領域を中心とした画像再構成を行うことにより、異常候補領域が拡大された断層像が表示されることになる。さらに、高周波領域を強調した特性を有するｔｙｐｅ２の再構成関数により画像再構成がなされたことで、分解能が向上される。医師は目視診断が容易になる。また、異常候補領域検出ソフトウェアにおいて特徴パラメータを精度よく測定できる。
【００３０】
なお、上記のステップＳ７では、小さなＦＯＶサイズを選択して異常候補領域を中心とした画像再構成を行うことで単に異常候補領域が拡大された断層像を得るだけでもよいし、逆に、拡大表示をさせずに単にｔｙｐｅ２の再構成関数を用いて分解能が向上された断層像を再構成するだけにしてもよい。例えば、目視診断ではなく、断層像を自動診断に供する場合には、拡大表示は必要がない場合もあるからである。また、上述の例では、通常の再構成関数（ｔｙｐｅ１）に対し、分解能が向上された断層像を得るために高周波領域をより強調した特性の再構成関数をｔｙｐｅ２として使用したが、診断部位や診断目的に応じて、よりＳＮ比の高い断層像を得るために高周波領域を抑制した特性の再構成関数をｔｙｐｅ２として使用するようにしてもよい。
【００３１】
実施形態では、さらに、ステップＳ１０として、上記ステップＳ８で得られた断層像における異常候補領域を検出する。この異常候補領域の検出方法も、特定の方法に限定するものではないが、実施形態では上記ステップＳ５と同様に行うものとする。いずれにせよ、このステップによれば分解能が向上された断層像に対して異常候補領域の検出が行われるのでその検出精度が向上することになる。
【００３２】
そして、ステップＳ１１で、判定結果が表示され、本処理を終了する。
【００３３】
以下、上記ステップＳ５における異常候補領域の検出処理の一例を説明する。
【００３４】
図３は、上記ステップＳ５における異常候補領域の検出処理の一例を示すフローチャートである。本処理は、図４に示すように、上記ステップＳ３で再構成された連続する複数スライスの断層像を使用する。
【００３５】
まず、ステップＳ４０１で、各断層像における各画素を、特定の部位（例えば肺野領域）全体を抽出できるように２値化する。例えば、肺野領域におけるＣＴ値は一般に−２００以下であることから、−２００以下のＣＴ値を画素を「１」、それ以外の画素を「０」とする。これにより、肺Ｌおよび背景（空気）Ａの領域が「１」（図５ににおいてハッチングで示される）となり、それ以外が「０」となる。なお、同図において、入り江Ｌａとは、肺Ｌへ入る太い血管の部分のことをいう。
【００３６】
次に、ステップＳ４０２で、「１」の領域に対し３次元または２次元論理フィルタによりＮ（例えばＮ＝５）画素収縮処理およびＮ画素膨張処理を行い、ノイズとなる微小領域を取り除く。なお、Ｎの値は１画素サイズに依存して変化させることが好ましい。さらに、３次元または２次元ラベリング処理により「１」の領域を区分し、背景（空気）と推定できる区分を除去する。これにより、図６に示すように、肺の領域だけが「１」となる。
【００３７】
次に、ステップＳ４０３で、「１」の領域に対し３次元または２次元論理フィルタによりＭ（例えばＭ＝１０）画素拡大処理およびＭ画素収縮処理を行い不要領域（例えば図６における入り江Ｌａ）を埋める。なお、Ｍの値は１画素サイズに依存して変化させる必要がある。この処理ステップにより、図７に示すように、肺Ｌから入り江Ｌａがなくなる。
【００３８】
次に、ステップＳ４０４で、上記ステップＳ４０３で「１」になった領域を各断層像から画素間演算の論理積処理で切り出し、その切り出した領域（マスク領域）について血管候補領域を抽出できるようなＣＴ値範囲を「１」とし、それ以外を「０」とするような２値化処理を行う。かかるＣＴ値範囲としては、造影された血管のＣＴ値はおよそ１００〜２００であり、造影されていない血管のＣＴ値はおよそ４０〜５０くらいであることから、例えば、−５００〜＋１，０００の範囲に設定される。これにより、図８に示すように、肺Ｌの血管候補領域Ｖａが「１」となり、それ以外が「０」となる。ここで、肺Ｌの血管候補領域Ｖａを３次元モデル化する。
【００３９】
ここで、図８を参照されたい。同図における末梢部の血管Ｌ１、Ｌ２、およびＬ３がそれぞれ、Ｖａにおいて接続が分断されたかたちになっている。そこで、次のステップＳ４０５で、抽出された血管候補領域Ｖａに対し３次元論理フィルタによりＲ画素膨張処理およびＲ画素収縮処理を行い、データ上で切れていた末梢部の血管候補（Ｌ１、Ｌ２、およびＬ３）の接続を修復する。この結果、図９に示すように血管候補領域Ｖａにおける各血管の接続が修復された。
【００４０】
次に、ステップＳ４０６で、３次元ラベリング処理により血管候補領域Ｖａを図１０に示すような血管候補Ｖｂに区分する。
【００４１】
続いて、ステップＳ４０７で、図１０に示すように、各血管候補Ｖｂに対して、その血管候補の全画素を含むｘｍｉｎ＜ｘ＜ｘｍａｘ、かつ、ｙｍｉｎ＜ｙ＜ｙｍａｘ、かつ、ｚｍｉｎ＜ｚ＜ｚｍａｘのｘ−ｙ−ｚ座標における直方体の領域である外接直方体の体積を、血管とノイズとを峻別するための指標として計算し、最も体積の大きい血管候補Ｖｂを血管Ｖと判定する。その他のラベル領域はノイズとして除去する。図１１に血管Ｖを示す。
【００４２】
次に、ステップＳ４０８で、抽出した血管Ｖに対して３次元論理フィルタによりＰ画素収縮処理を行い、末梢部の血管を消去する。Ｐは、末梢部の血管の太さに１〜２画素を加えた値（例えば、４〜５）とする。ただし、Ｐの値は１画素サイズに依存する。これにより、図１２に示すように、血管Ｖの末梢部に孤立した異常候補領域としての腫瘍候補領域Ｃａが残る。次に、その腫瘍候補領域Ｃａの球体度βを計算する。また、腫瘍候補領域Ｃａと、連続する複数スライスの断層像Ｓｉとに基づき腫瘍候補領域Ｃａの３次元データを抽出し、その平均ＣＴ値を計算する。そして、腫瘍候補領域Ｃａの球体度βと平均ＣＴ値とに基づき末梢部腫瘍領域を検出する。
【００４３】
ここで、図１３に示すように腫瘍Ｃはほぼ球形状であり、図１４に示すように血管Ｖはほぼ柱状である。そこで、例えば、球体度βが０．８より大きく、かつ、平均ＣＴ値が０〜＋２００の範囲内であるならば腫瘍領域であると判断し、そうでなければ腫瘍領域ではないと判断する。
【００４４】
そして、ステップＳ４０９で、上記ステップＳ４０８の後に収縮処理して残った血管Ｖに対して３次元論理フィルタによりＱ画素収縮処理を行い、主幹部の血管を消去する。Ｑは、主幹部の血管の太さに１〜２画素を加えＰを減算した値とする（例えばＱ＝７〜８）。Ｑの値は１画素サイズに依存する。これにより、図１５に示すように、血管Ｖの主幹部に孤立した腫瘍候補領域Ｃｂが残る。次に、その腫瘍候補領域Ｃｂの球体度βを計算する。また、腫瘍候補領域Ｃｂと、連続する複数の断層像Ｓｉとに基づき腫瘍候補領域Ｃｂの３次元データと抽出し、その平均ＣＴ値を計算する。そして、腫瘍候補領域Ｃｂの球体度βと平均ＣＴ値とに基づき主幹部腫瘍領域を検出する。
【００４５】
以上、ステップＳ４における処理例について説明した。かかる処理によれば異常候補領域としての腫瘍領域を高精度に検出することができる。
【００４６】
以上説明した実施形態によれば、予備的に検出された異常候補領域およびその近傍を含む領域が拡大された（好ましくは輪郭強調もされた）断層像が提供される。この断層像により、医師はスクリーニング検査が容易になる。また、この断層像から再度、異常候補領域を検出することにすれば、検出精度の向上が期待できる。
【００４７】
また、以上説明した実施形態によれば、本発明はＸ線ＣＴ装置における操作コンソール２００の制御処理によって実現されたが、スキャンの進行とは独立してスクリーニング検査等のための画像観察用端末（Ｄｒ’ｓ　ｃｏｎｓｏｌｅ）を上記システムに接続し、上述した処理をこの端末に行わせることももちろん可能である。操作コンソール２００および上記画像観察用端末の構成自体は汎用の画像処理装置（ワークステーションやパーソナルコンピュータ等）で実現できるものであるので、上述のとおり、ソフトウェアを同装置にインストールし、それでもって実現することが可能である。
【００４８】
したがって、本発明の機能処理をコンピュータで実現するための、コンピュータにインストールされるプログラム自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明の特許請求の範囲には、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も含まれる。
【００４９】
プログラムを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ等）、光磁気ディスク、磁気テープ、メモリカード等がある。
【００５０】
その他、プログラムの供給方法としては、インターネットを介して本発明のプログラムをファイル転送によって取得する態様も含まれる。
【００５１】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、ＣＴ断層像から異常候補領域を高精度に検出し、もって正確なスクリーニング検査に寄与することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施形態におけるＸ線ＣＴ装置のブロック構成図である。
【図２】実施形態に係る操作コンソールの処理を示すフローチャートである。
【図３】実施形態における異常候補領域の検出処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】実施形態における異常候補領域の検出処理を説明するための図である。
【図５】実施形態における異常候補領域の検出処理を説明するための図である。
【図６】実施形態における異常候補領域の検出処理を説明するための図である。
【図７】実施形態における異常候補領域の検出処理を説明するため図である。
【図８】実施形態における異常候補領域の検出処理を説明するための図である。
【図９】実施形態における異常候補領域の検出処理を説明するための図である。
【図１０】実施形態における異常候補領域の検出処理を説明するための図である。
【図１１】実施形態における異常候補領域の検出処理を説明するための図である。
【図１２】実施形態における異常候補領域の検出処理を説明するため図である。
【図１３】実施形態における異常候補領域の検出処理を説明するための図である。
【図１４】実施形態における異常候補領域の検出処理を説明するため図である。
【図１５】実施形態における異常候補領域の検出処理を説明するための図である。
【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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