(57)【要約】  【課題】  乳房画像における異常陰影検出において、検出能を向上させる。  【解決手段】  乳房画像Ｐ中にて抽出された異常陰影候補を、当該候補についての所定の特徴量の組合せＫに基づいて、異常陰影であるか否かを判定し、異常陰影であると判定された候補を異常陰影として検出する異常陰影検出装置において、乳房画像Ｐ中の乳腺領域の大きさに応じて、乳房画像Ｐを複数の種別に分類する乳房画像分類手段１４０と、分類された種別に応じて上記組合せＫの最適な組合せを設定する特徴量組合せ設定手段１５０とを備える。【選択図】          図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
乳房画像を表す画像データに基づいて、該乳房画像中の異常陰影の候補を抽出し、抽出された前記候補における複数種類の特徴量のうち所定の特徴量の組合せに基づいて、所定の処理条件の下、該候補が異常陰影であるか否かを判定し、抽出された前記候補のうち該判定により異常陰影であると判定された候補を異常陰影として検出する異常陰影検出方法において、
前記画像データに基づいて、前記乳房画像中の乳腺を表す乳腺領域の大きさまたは濃度に関する乳腺情報を取得し、
取得された前記乳腺情報に基づいて、前記判定のための所定の処理条件のうち少なくとも一部を設定することを特徴とする異常陰影検出方法。
【請求項２】
乳房画像を表す画像データに基づいて、該乳房画像中の異常陰影の候補を抽出する異常陰影候補抽出手段と、該異常陰影候補抽出手段により抽出された候補における複数種類の特徴量のうち所定の特徴量の組合せに基づいて、所定の処理条件の下、該候補が異常陰影であるか否かを判定する判定手段と、前記抽出された候補のうち前記判定手段により異常陰影であると判定された候補を異常陰影として検出する検出手段とを備えた異常陰影検出装置において、
前記画像データに基づいて、前記乳房画像中の乳腺を表す乳腺領域の大きさまたは濃度に関する乳腺情報を取得する乳腺情報取得手段と、
該乳腺情報取得手段により取得された乳腺情報に基づいて、前記判定のための所定の処理条件のうち少なくとも一部を設定する処理条件設定手段とをさらに備えたことを特徴とする異常陰影検出装置。
【請求項３】
前記乳腺情報が、前記乳腺領域の大きさに応じて分類される前記乳房画像の種別であることを特徴とする請求項２記載の異常陰影検出装置。
【請求項４】
前記処理条件設定手段が、前記乳房画像の種別に応じて前記所定の特徴量の組合せを設定するものであることを特徴とする請求項３記載の異常陰影検出装置。
【請求項５】
前記処理条件設定手段が、前記乳房画像の種別に対応する前記乳腺領域の大きさが大きくなるほど、前記複数種類の特徴量のうち前記乳腺領域の前記判定への影響度が大きい特徴量から順に除いた、より少ない数の特徴量の組合せとなるように、前記組合せを設定するものであることを特徴とする請求項４記載の異常陰影検出装置。
【請求項６】
前記判定手段が、前記所定の特徴量の組合せに基づいて前記候補の異常陰影らしさを表す指標値を算出し、前記抽出された候補のうち前記指標値が所定の閾値以上である上位所定数内の候補を異常陰影であると判定するものであり、
前記処理条件設定手段が、前記乳房画像の種別に応じて前記所定の閾値および／または前記所定数を設定するものであることを特徴とする請求項３記載の異常陰影検出装置。
【請求項７】
前記乳房画像が、乳腺、脂肪および胸筋からなる乳房の側面画像であり、
前記乳腺情報取得手段が、
前記画像データに基づいて、前記乳房画像において乳房を表す被写体領域を抽出する被写体領域抽出手段と、
前記画像データに基づいて、前記乳房画像において胸筋を表す胸筋領域を抽出する胸筋領域抽出手段と、
前記乳房画像において、略胸筋と脂肪とからなる領域をサンプリング領域として設定するサンプリング領域設定手段と、
前記サンプリング領域における濃度の分布に基づいて、前記サンプリング領域中の胸筋部分と脂肪部分との境界に相当する濃度ｐ１と、前記胸筋部分の平均濃度ｐ２とを求め、
前記乳房画像中の前記乳腺領域と脂肪を表す脂肪領域とを分離する濃度の閾値を、前記求められたｐ１およびｐ２を用いた次式：
濃度の閾値＝ａ×ｐ１＋（１−ａ）×ｐ２    （０．２≦ａ≦０．５）
に従って算出する閾値算出手段と、
前記濃度の閾値に基づいて、前記被写体領域から前記胸筋領域を除いた乳房領域において、前記乳腺領域を抽出する乳腺領域抽出手段と、
前記被写体領域または前記乳房領域に対して前記乳腺領域が占める割合に応じて、前記乳房画像を複数の種別に分類する画像分類手段とを備えたものであることを特徴とする請求項３から６いずれか記載の異常陰影検出装置。
【請求項８】
前記乳腺情報が、前記乳房画像中の前記乳腺領域と脂肪を表す脂肪領域とを分離する濃度の閾値であることを特徴とする請求項２記載の異常陰影検出装置。
【請求項９】
前記処理条件設定手段が、前記濃度の閾値と、前記乳房画像上の、前記候補の内部の領域または外部周辺の所定の領域における濃度とに基づいて、前記候補の内部または背景に対応する組織の組成に関する特徴量を算出し、該算出された特徴量を前記所定の特徴量の組合せの一部として設定するものであることを特徴とする請求項８記載の異常陰影検出装置。
【請求項１０】
前記組織の組成に関する特徴量が、前記候補の内部もしくは背景に対応する組織が乳腺と脂肪のどちらであるかを示す特徴量、または、前記組織の乳腺と脂肪との組成比であることを特徴とする請求項９記載の異常陰影検出装置。
【請求項１１】
前記乳房画像が、乳腺、脂肪および胸筋からなる乳房の側面画像であり、
前記乳腺情報取得手段が、
前記乳房画像において、略胸筋と脂肪とからなる領域をサンプリング領域として設定するサンプリング領域設定手段と、
前記サンプリング領域における濃度の分布に基づいて、前記サンプリング領域中の胸筋部分と脂肪部分との境界に相当する濃度ｐ１と、前記胸筋部分の平均濃度ｐ２とを求め、
前記乳房画像中の前記乳腺領域と前記脂肪領域とを分離する濃度の閾値を、前記求められたｐ１およびｐ２を用いた次式：
濃度の閾値＝ａ×ｐ１＋（１−ａ）×ｐ２    （０．２≦ａ≦０．５）
に従って算出する閾値算出手段とを備えたものであることを特徴とする請求項８、９または１０記載の異常陰影検出装置。
【請求項１２】
前記略胸筋と脂肪とからなる領域が、胸筋の末端を表す胸筋末端領域であることを特徴とする請求項７または１１記載の異常陰影検出装置。
【請求項１３】
前記閾値算出手段が、前記サンプリング領域における濃度のヒストグラムに基づいて、前記ｐ１およびｐ２を求めるものであることを特徴とする請求項７または１１記載の異常陰影検出装置。
【請求項１４】
コンピュータを、
乳房画像を表す画像データに基づいて、該乳房画像中の異常陰影の候補を抽出する異常陰影候補抽出手段と、
該異常陰影候補抽出手段により抽出された候補における複数種類の特徴量のうち所定の特徴量の組合せに基づいて、所定の処理条件の下、該候補が異常陰影であるか否かを判定する判定手段と、
前記抽出された候補のうち前記判定手段により異常陰影であると判定された候補を異常陰影として検出する検出手段と、
前記画像データに基づいて、前記乳房画像中の乳腺を表す乳腺領域の大きさまたは濃度に関する乳腺情報を取得する乳腺情報取得手段と、
該乳腺情報取得手段により取得された乳腺情報に基づいて、前記判定のための所定の処理条件のうち少なくとも一部を設定する処理条件設定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】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、乳房画像を表す画像データに基づいて、当該乳房画像中の異常陰影を検出する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するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、医療分野においては、被写体の医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われている。しかしながら、医用画像の読影は読影者の経験や画像読影能力の高低によって左右され、必ずしも客観的なものとは言えなかった。
【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ム（乳房を被写体とした診断用放射線画像）においては、その画像から癌化部分の特徴の一つである腫瘤陰影や微小石灰化陰影等の異常陰影を検出することが必要であるが、読影者によっては必ずしも的確にその異常陰影を検出することができるとは限らない。このため、読影者の技量に依存することなく、腫瘤陰影や微小石灰化陰影を始めとする異常陰影を的確に検出することが求められていた。
【０００４】
この要望に応えるものとして、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き、その画像データが表わす画像中の異常陰影を、計算機を用いて自動的に検出する異常陰影検出処理システム（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１，２など）。この異常陰影検出処理システムは、異常陰影の濃度分布の特徴や形態的な特徴に基づいて異常陰影を検出するものであり、例えば、主として腫瘤陰影の検出に適したアイリスフィルタ処理や、主として微小石灰化陰影の検出に適したモフォロジーフィルタ処理を利用する。また、異常陰影の検出精度を高めるために、上記手法によって検出された異常陰影の候補について、円形度、濃度の分散、大きさの分散などの、画像上の特徴量を算出し、その特徴量に基づいて検出された候補が異常陰影であるか否か、つまり、誤検出されたものであるか否かを判定する方法も提案されている（例えば、特許文献３）。
【０００５】
また、異常陰影検出の新たな技術に関して、「同一患者の左右乳房のマンモグラムを乳腺実質量に応じて分類したとき、左右の分類結果に差が生じた場合は、異常症例である傾向があることから、左右で分類結果が異なる場合は、その原因が病変によるものか、正常範囲の左右差によるものかを評価することにより、腫瘤検出への応用が期待できる」という内容が記載された文献も見られる（非特許文献１）。
【特許文献１】特開平８−２９４４７９号公報
【特許文献２】特開平８−２８７２３０号公報
【特許文献３】特開２００２−１０９５１０号公報
【非特許文献１】松原友子，山崎大輔，加藤雄大，他：乳腺濃度評価に基づくマンモグラムの自動分類法の異常症例への適用，医用画像情報学会雑誌，１９（１），２２−２７，２００２．
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、マンモグラムにおいては、一般的に、正常乳腺と腫瘤陰影とが比較的近い濃度で現れ、また背景組織によって石灰化陰影のコントラストが変化する。
【０００７】
また、マンモグラフィの様々な基準や手法が規定されている「マンモグラフィガイドライン」（（社）日本医学放射線学会／（社）日本放射線技術学会、マンモグラフィガイドライン編集委員会  編集，医学書院）においては、マンモグラムを乳腺の量に応じて４つのタイプ（以下、乳腺分類という）に分類し、腫瘤陰影の検出への影響、すなわち、検出の難易度について触れられている。さらに、同ガイドライン中の腫瘤検出の診断プロセスを示した「腫瘤のカテゴリーの判断樹」では、「腫瘤候補が乳腺の重なりと考えられるか、真の腫瘤と考えられるか（候補が乳腺と繋がっているか、孤立しているか）」、「脂肪を含むか」といった読影上での判断基準が定義されている。
【０００８】
したがって、異常陰影の検出においては、「乳腺分類」、「乳腺の分布」、「乳腺濃度・脂肪濃度（乳腺領域の濃度の閾値）」といった“乳腺の状態に関する情報”が、有用な情報となり得る。
【０００９】
しかしながら、上述の従来の異常陰影検出方法は、このような乳腺の状態に関する情報を考慮していないため、腫瘤陰影の検出処理においては、正常乳腺を腫瘤陰影の候補として誤検出（ＦＰ）するケースが多く、微小石灰化陰影の検出処理においても、乳腺の線交点を微小石灰化陰影の候補として誤検出するケースがある。つまり、乳腺の状態に関する情報を用いることによる異常陰影の検出能の向上が図られていないという問題ある。
【００１０】
なお、上述のとおり、上記の非特許文献１においては、「左右乳房での乳腺分類結果に基づいた腫瘤の検出への応用」が示唆されているが、その具体的な手法は提案されておらず、また、乳腺の状態に関する情報を考慮した実現可能な異常陰影検出方法は提案されていない。
【００１１】
本発明は、上記事情に鑑み、乳腺の状態に関する情報を考慮していないために抑えられていた異常陰影の検出能の向上を図ることが可能な、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を提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の異常陰影検出方法は、乳房画像を表す画像データに基づいて、当該乳房画像中の異常陰影の候補を抽出し、抽出された候補における複数種類の特徴量のうち所定の特徴量の組合せに基づいて、所定の処理条件の下、当該候補が異常陰影であるか否かを判定し、抽出された候補のうち当該判定により異常陰影であると判定された候補を異常陰影として検出する異常陰影検出方法において、上記画像データに基づいて、上記乳房画像中の乳腺を表す乳腺領域の大きさまたは濃度に関する乳腺情報を取得し、取得された乳腺情報に基づいて、上記判定のための所定の処理条件のうち少なくとも一部を設定することを特徴とする方法である。
【００１３】
本発明の異常陰影検出装置は、乳房画像を表す画像データに基づいて、当該乳房画像中の異常陰影の候補を抽出する異常陰影候補抽出手段と、異常陰影候補抽出手段により抽出された候補における複数種類の特徴量のうち所定の特徴量の組合せに基づいて、所定の処理条件の下、当該候補が異常陰影であるか否かを判定する判定手段と、抽出された候補のうち判定手段により異常陰影であると判定された候補を異常陰影として検出する検出手段とを備えた異常陰影検出装置において、上記画像データに基づいて、上記乳房画像中の乳腺を表す乳腺領域の大きさまたは濃度に関する乳腺情報を取得する乳腺情報取得手段と、乳腺情報取得手段により取得された乳腺情報に基づいて、上記判定のための所定の処理条件のうち少なくとも一部を設定する処理条件設定手段とをさらに備えたことを特徴とするものである。
【００１４】
ここで、上記「異常陰影候補抽出手段」における異常陰影の候補を抽出する手法としては、例えば、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候補として抽出するアイリスフィルタ処理や、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候補として抽出するモフォロジーフィルタ処理を利用した手法が考えられる。これらの処理の詳細については、上記特許文献１を参照されたい。
【００１５】
「複数種類の特徴量」としては、抽出された候補およびその周辺領域の濃度情報を元に算出される特徴量（例えば、候補の内外の濃度差）、候補の形状を元に算出される特徴量（例えば、Spreadness；候補の円形度）、候補の抽出過程に算出される特徴量（例えば、原画像閾値処理後の候補の円形度）、その他の特徴量（例えば、被写体の左右の画像における濃度差、患者の年齢）が考えられる。
【００１６】
本発明の異常陰影検出装置において、乳腺情報は、上記乳腺領域の大きさに応じて分類される上記乳房画像の種別とすることができる。
【００１７】
この場合、処理条件設定手段は、上記乳房画像の種別に応じて、上記所定の特徴量の組合せを設定するものとすることができる。この処理条件設定手段は、上記乳房画像の種別に対応する上記乳腺領域の大きさが大きくなるほど、上記複数種類の特徴量のうち上記乳腺領域の上記判定への影響度が大きい特徴量から順に除いた、より少ない数の特徴量の組合せとなるように、上記組合せを設定するものとすることができる。
【００１８】
また、判定手段は、上記所定の特徴量の組合せに基づいて、上記候補の異常陰影らしさを表す指標値を算出し、上記抽出された候補のうち指標値が所定の閾値以上である上位所定数内の候補を異常陰影であると判定するものとし、処理条件設定手段は、上記乳房画像の種別に応じて上記所定の閾値と上記所定数の両方あるいはいずれか一方を設定するものとすることができる。
【００１９】
「指標値」としては、例えば、マハラノビス距離、あるいは、マハラノビス距離の尤度比を用いることができる。
【００２０】
ここで、「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。したがって、このマハラノビス距離を用いて、抽出された候補と一般的な異常陰影との画像パターンの類似性を見ることにより、候補が異常陰影であるか否かを判定することができる。
【００２１】
「マハラノビス距離の尤度比」は、予め実験的に得られている悪性陰影（異常陰影）を示すパターンクラスからのマハラノビス距離Ｄ１と非悪性陰影（非異常陰影）を示すパターンクラスからのマハラノビス距離Ｄ２との比Ｄ２／Ｄ１で表され、この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、所定の値を閾値に設定し、この比がこの閾値以上のときに異常陰影であり、閾値未満のときに非異常陰影であると判定することができる。
【００２２】
また、乳房画像は、乳腺、脂肪および胸筋からなる乳房の側面画像であり、乳腺情報取得手段は、上記画像データに基づいて、上記乳房画像において乳房を表す被写体領域を抽出する被写体領域抽出手段と、上記画像データに基づいて、上記乳房画像において胸筋を表す胸筋領域を抽出する胸筋領域抽出手段と、上記乳房画像において、略胸筋と脂肪とからなる領域をサンプリング領域として設定するサンプリング領域設定手段と、上記サンプリング領域における濃度の分布に基づいて、上記サンプリング領域中の胸筋部分と脂肪部分との境界に相当する濃度ｐ１と、上記胸筋部分の平均濃度ｐ２とを求め、上記乳房画像中の上記乳腺領域と脂肪を表す脂肪領域とを分離する濃度の閾値を、上記求められたｐ１およびｐ２を用いた次式：
濃度の閾値＝ａ×ｐ１＋（１−ａ）×ｐ２    （０．２≦ａ≦０．５）
に従って算出する閾値算出手段と、閾値算出手段により算出された濃度の閾値に基づいて、上記被写体領域から上記胸筋領域を除いた乳房領域において、上記乳腺領域を抽出する乳腺領域抽出手段と、上記被写体領域または上記乳房領域に対して上記乳腺領域が占める割合に応じて、上記乳房画像を複数の種別に分類する画像分類手段とを備えたものとすることができる。
【００２３】
ここで、「胸筋領域」とは、乳房画像中に表れる体側（体幹）部（図３Ｐａ）を示すものであり、「乳腺領域」とは、乳房画像中の乳頭から乳房中央にかけて広がる乳腺を表す部分（図３Ｐｃ）であり、「脂肪領域」とは、乳房画像中の被写体領域（背景以外の領域）のうち、胸筋領域と乳腺領域を除いた脂肪を表す部分（図３Ｐｂ）である。
【００２４】
なお、この「乳腺領域」と「脂肪領域」の形状や割合は、被写体である乳房によって大きく異なるものであり、図３は、その一例を模式的に表した図に過ぎない。
【００２５】
「濃度」は、画像における黒化の程度を表すものであり、例えば、画像を構成する各画素が有する濃度値（画素値）を考えることができる。画素が有する濃度値の高低とその画素の黒化の程度との対応関係はどのように定義してもよいが、本明細書中では、濃度値が大きいほど黒くなり、濃度値が小さいほど白くなるものとする。
【００２６】
「略胸筋と脂肪とからなる領域」としては、例えば、胸筋と脂肪との境界を含む領域を考えることができる。このような領域は、濃度がばらつく傾向にある乳腺と脂肪が混在する領域ではないため、乳房の画像の中で濃度のばらつきが少なく安定した領域である。上記の「略胸筋と脂肪とからなる領域」には、乳腺はできるだけ含まれない方が好ましいが、上記ｐ１、ｐ２を求める上で悪影響を及ぼさない程度であれば、若干の乳腺は含まれていても構わない。
【００２７】
本発明の異常陰影検出方法および装置において、「略胸筋と脂肪とからなる領域」は、胸筋の末端を表す胸筋末端領域であってもよい。
【００２８】
「胸筋末端領域」とは、胸筋領域とそれ以外の乳房領域との境界線である胸筋ラインの胸部上側（鎖骨寄り）の末端付近の領域のことである。
【００２９】
このとき、本発明の異常陰影検出装置において、乳房画像は、胸筋末端領域を当該乳房画像中の所定の場所に配置したものとし、サンプリング領域設定手段が、当該所定の場所をサンプリング領域として設定するものとしてもよい。
【００３０】
「所定の場所」としては、例えば、乳房画像中の右下部または左下部とすることができ、この場合、「サンプリング領域」は、乳房画像中の右下部または左下部の所定の座標位置において、所定の枠で囲まれる領域として設定することができる。なお、マンモグラムは、通常、乳房の配置を規定したガイドラインに沿って撮影されるため、胸筋末端領域が画像中の所定の場所に配置される。
【００３１】
また、本発明の異常陰影検出装置において、閾値算出手段は、サンプリング領域における濃度のヒストグラムに基づいて、上記ｐ１およびｐ２を求めるものであってもよい。
【００３２】
上記ｐ１およびｐ２を求める方法としては、上記の他に、サンプリング領域における濃度の累積ヒストグラムを用いる方法や、上記画像データのうちサンプリング領域に対応するデータを入力とし、上記ｐ１，ｐ２を出力とするようなニューラルネットワークを用いる方法などを考えることができる。
【００３３】
なお、上記ｐ１およびｐ２を求める具体的な方法としては、例えば、サンプリング領域における濃度のヒストグラムに基づいて求める場合、下記のような方法が考えられる。
【００３４】
設定された「サンプリング領域」には、胸筋部分と脂肪部分とが含まれることになるが、胸筋部分と脂肪部分とではその濃度値が異なるため、作成された「ヒストグラム」には、「胸筋を表す分布」と「脂肪を表す分布」とが異なる濃度で現れることになる。なお、どちらの分布が胸筋、脂肪のどちらに対応するかは、その乳房画像における胸筋と脂肪に対応する濃度の高低関係から判断することができる。例えば、乳房画像が一般的なＸ線画像等である場合には、胸筋領域は濃度が低く、脂肪領域は濃度が高く現れるので、濃度の低い方の分布が胸筋を表し、濃度の高い方の分布が脂肪を表すと判断することができる。
【００３５】
「濃度ｐ１」は、上記ヒストグラム上の胸筋を表す分布と脂肪を表す分布との間付近で、最も頻度が低い濃度を採用する手法や、これら２つの分布の形状を近似した２曲線の交点の位置に対応する濃度を採用する手法などにより求めることができる。
【００３６】
「平均濃度ｐ２」は、上記ヒストグラム上の胸筋を表す分布、すなわち濃度が濃度ｐ１からの所定の方向に高い側または低い側の領域における分布に寄与する濃度に対して、平均を算出することにより求めることができる。
【００３７】
上記式は、本出願人が、「乳腺領域の濃度の閾値が、上記濃度ｐ１と上記濃度ｐ２との間の所定の範囲にあること」を実験によって見出し、その結果に基づいて決められたものである。
【００３８】
なお、本出願人が行った実験の結果から、上記式においては、ａ＝０．４のとき最も適した閾値を得ることができた。したがって、上記閾値算出手段において、上記式は、ａ＝０．４であることが望ましい。
【００３９】
「被写体領域抽出手段」としては、例えば、乳房画像が、背景領域が高濃度で、被写体領域が低濃度であるような場合には、乳房画像における濃度のヒストグラムを作成し、作成されたヒストグラム上の背景部分に対応する分布を除く最大濃度を閾値とし、この閾値より低濃度の領域を被写体領域として抽出するものを考えることができる。
【００４０】
「胸筋領域抽出手段」は、画像データに基づいて、乳房画像中の胸筋領域と乳房領域との境界線上の境界点を１個以上抽出する境界点抽出手段と、抽出された境界点の個数に応じた所定の手法により胸筋ラインを抽出する胸筋ライン抽出手段とを備えたものとすることができる。
【００４１】
「境界点抽出手段」は、画像データに基づいて乳房画像のエッジ画像を作成し、作成されたエッジ画像中の乳房上部領域において複数の走査ラインを設定し、設定された走査ライン上を走査してエッジ点を抽出し、抽出されたエッジ点を境界点とするものとすることができる。
【００４２】
また、「胸筋ライン抽出手段」は、抽出された境界点の個数が３個のとき、この３個の境界点を通る２次曲線を胸筋ラインとし、抽出された境界点の個数が２個のとき、この２個の境界点を通る１次直線を胸筋ラインとし、抽出された境界点の個数が１個のとき、この１個の境界点と、乳房の略最上位置の点から下ろした垂線の最下点とを通る１次直線を胸筋ラインとするものとすることができる。
【００４３】
なお、「境界点抽出手段」と「胸筋ライン抽出手段」とにより胸筋ラインを抽出する手法の詳細については、特開２００３−１１５０４１号公報を参照されたい。
【００４４】
「分類」する種別としては、例えば、マンモグラフィガイドラインにて提案されている４タイプが考えられ、乳腺領域の占める割合が多い順に、「高濃度」、「不均一高濃度」、「乳腺散在」、「脂肪性」とすることができる。なお、上記４タイプは、同ガイドラインにて以下のように規定されている。  
１）高濃度：乳腺実質内に脂肪の混在はほとんどなく、病変検出率は低い。  
２）不均一高濃度：乳腺実質内に脂肪が混在し、不均一な濃度を呈する。病変が正常乳腺に隠される危険性がある。  
３）乳腺散在：脂肪に置き換えられた乳房内に乳腺実質が散在している。病変の検出は比較的容易である。  
４）脂肪性：乳房はほぼ完全に脂肪に置き換えられている。病変が撮影範囲に入っていれば、病変の検出は容易である。  
上記タイプの「高濃度」、「不均一高濃度」における“濃度”とは、画像上での黒化の程度を表すものではなく、乳房内の乳腺の量を示すものである。
【００４５】
本発明の異常陰影検出装置において、乳腺情報は、上記乳房画像中の上記乳腺領域と脂肪を表す脂肪領域とを分離する濃度の閾値とすることができる。
【００４６】
この場合、処理条件設定手段は、上記濃度の閾値と、上記乳房画像上の、候補の内部の領域または外部周辺の所定の領域における濃度とに基づいて、候補の内部または背景に対応する組織の組成に関する特徴量を算出し、算出された特徴量を上記所定の特徴量の組合せの一部として設定するものとすることができる。
【００４７】
「組織の組成に関する特徴量」は、候補の内部もしくは背景に対応する組織が乳腺と脂肪のどちらであるかを示す特徴量、または、候補の内部もしくは背景に対応する組織の乳腺と脂肪との組成比とすることができる。
【００４８】
ここで、「外部周辺の所定の領域」としては、例えば、候補の外側における一定幅の帯状の領域や、候補と重心および面積が等しい楕円の外側における一定幅の帯状の領域等を考えることができる。
【００４９】
「乳腺と脂肪のどちらであるかを示す特徴量」としては、例えば、候補の内部または外部周辺の所定の領域における平均濃度が上記閾値以上である場合に、その領域を脂肪領域と推定し、候補の内部または背景に対応する組織が脂肪であることを示す所定の値を特徴量とし、当該平均濃度が上記閾値未満である場合に、その領域を乳腺領域と推定し、候補の内部または背景に対応する組織が乳腺であることを示す所定の値を特徴量とすることができる。
【００５０】
また、「乳腺と脂肪との組成比」としては、例えば、候補の内部または外部周辺の所定の領域における濃度のヒストグラムを求め、上記閾値以上である部分を脂肪領域、上記閾値未満である部分を乳腺領域と推定し、その分布の面積の比を乳腺と脂肪との組成比とすることができる。
【００５１】
なお、組織の組成に関する特徴量を算出する際には、上記閾値を直接用いるのではなく、上記閾値に基づいて求められた乳腺領域または脂肪領域の平均濃度を用いて算出するようにしてもよい。
【００５２】
また、乳房画像は、乳腺、脂肪および胸筋からなる乳房の側面画像であり、乳腺情報取得手段は、上記乳房画像において、略胸筋と脂肪とからなる領域をサンプリング領域として設定するサンプリング領域設定手段と、上記サンプリング領域における濃度の分布に基づいて、上記サンプリング領域中の胸筋部分と脂肪部分との境界に相当する濃度ｐ１と、上記胸筋部分の平均濃度ｐ２とを求め、上記濃度の閾値を、上記求められたｐ１およびｐ２を用いた次式：
濃度の閾値＝ａ×ｐ１＋（１−ａ）×ｐ２    （０．２≦ａ≦０．５）
に従って算出する閾値算出手段とを備えたものとすることができる。
【００５３】
本発明のプログラムは、コンピュータを、乳房画像を表す画像データに基づいて、当該乳房画像中の異常陰影の候補を抽出する異常陰影候補抽出手段と、異常陰影候補抽出手段により抽出された候補における複数種類の特徴量のうち所定の特徴量の組合せに基づいて、所定の処理条件の下、当該候補が異常陰影であるか否かを判定する判定手段と、抽出された候補のうち判定手段により異常陰影であると判定された候補を異常陰影として検出する検出手段と、上記画像データに基づいて、上記乳房画像中の乳腺を表す乳腺領域の大きさまたは濃度に関する乳腺情報を取得する乳腺情報取得手段と、乳腺情報取得手段により取得された乳腺情報に基づいて、上記判定のための所定の処理条件のうち少なくとも一部を設定する処理条件設定手段として機能させるためのプログラムである。
【００５４】
このプログラムを、コンピュータが読取り可能な記録媒体に記録して供給するようにしてもよいし、コンピュータが接続可能なサーバに保存しておき、ダウンロードにより供給するようにしてもよい。
【発明の効果】
【００５５】
本発明の異常陰影検出方法および装置によれば、乳房画像を表す画像データに基づいて、従来、異常陰影の検出処理において考慮されていなかった、乳腺の状態に関する情報である、当該画像中の乳腺領域の大きさまたは濃度に関する乳腺情報を取得し、取得された乳腺情報に基づいて、抽出された異常陰影の候補が異常陰影であるか否かを判定するための所定の処理条件のうち少なくとも一部を設定して、当該判定を行い、異常陰影であると判定された候補を異常陰影として検出するので、乳腺の状態に関する情報を考慮した判定により、異常陰影の誤検出を抑制することができ、乳腺の状態に関する情報を考慮していないために抑えられていた異常陰影の検出能の向上を図ることができる。
【００５６】
本発明の異常陰影検出装置において、乳腺情報を、乳腺領域の大きさに応じて分類される乳房画像の種別とすれば、乳房画像が表す乳房の乳腺の量を考慮した判定を行うことができる。
【００５７】
なお、上記処理条件設定手段を、乳房画像の種別に応じて上記所定の特徴量の組合せを設定するものとすれば、乳腺の量毎に異なる特徴量を選択して設定することができ、乳腺の量に応じて判定に有効な特徴量が異なるという問題に対処することができる。
【００５８】
また、上記判定手段を、所定の特徴量の組合せに基づいて、異常陰影の候補の異常陰影らしさを表す指標値を算出し、抽出された候補のうち指標値が所定の閾値以上である上位所定数内の候補を異常陰影であると判定するものとし、上記処理条件設定手段を、乳房画像の種別に応じて上記所定の閾値と上記所定数の両方あるいは一方を設定するものとすれば、乳腺の量毎に異常陰影の検出感度を調整することができ、乳腺の量に応じて誤検出される候補の割合が増減するという問題に対処することができる。
【００５９】
ここで、上記乳房画像を、乳腺、脂肪および胸筋からなる乳房の側面画像とし、上記乳腺情報取得手段を、上記画像データに基づいて、上記乳房画像において乳房を表す被写体領域を抽出する被写体領域抽出手段と、上記画像データに基づいて、上記乳房画像において胸筋を表す胸筋領域を抽出する胸筋領域抽出手段と、上記乳房画像において、略胸筋と脂肪とからなる領域をサンプリング領域として設定するサンプリング領域設定手段と、上記サンプリング領域における濃度の分布に基づいて、上記サンプリング領域中の胸筋部分と脂肪部分との境界に相当する濃度ｐ１と、上記胸筋部分の平均濃度ｐ２とを求め、上記乳房画像中の上記乳腺領域と脂肪を表す脂肪領域とを分離する濃度の閾値を、上記求められたｐ１およびｐ２を用いた次式：
濃度の閾値＝ａ×ｐ１＋（１−ａ）×ｐ２    （０．２≦ａ≦０．５）
に従って算出する閾値算出手段と、上記濃度の閾値に基づいて、上記被写体領域から上記胸筋領域を除いた乳房領域において、上記乳腺領域を抽出する乳腺領域抽出手段と、上記被写体領域または上記乳房領域に対して上記乳腺領域が占める割合に応じて、上記乳房画像を複数の種別に分類する画像分類手段とを備えたものとすれば、濃度がばらつく傾向にある乳腺と脂肪が混在する領域の濃度の分布を利用せず、濃度分布のばらつきによる影響が少ない、略胸筋と脂肪とからなる領域の濃度の分布を利用して、乳腺領域と脂肪領域とを分離する濃度の閾値を算出するので、乳腺領域を高い精度で抽出することが可能となる。これにより、乳房画像が精度よく分類されるので、より正確に最適な条件を設定することができ、異常陰影の誤検出をより抑制することができる。
【００６０】
本発明の異常陰影検出装置において、乳腺情報を、乳房画像中の乳腺領域と脂肪領域とを分類する濃度の閾値とすれば、乳房画像中の乳腺領域あるいは脂肪領域の濃度を考慮した判定を行うことができる。
【００６１】
なお、上記処理条件設定手段を、上記濃度の閾値と、異常陰影の候補の内部の領域または外部周辺の所定の領域における濃度とに基づいて、異常陰影の候補の内部または背景に対応する組織の組成に関する特徴量を算出し、当該特徴量を上記所定の特徴量の組合せの一部として設定するものとすれば、異常陰影の候補がどの組織上に存在するかを考慮した判定を行うことができ、異常陰影の候補の内部または背景の組織によって、その候補が異常陰影である可能性が異なるという問題に対処することができる。
【００６２】
ここで、上記乳房画像を、乳腺、脂肪および胸筋からなる乳房の側面画像とし、上記乳腺情報取得手段を、上記乳房画像において、略胸筋と脂肪とからなる領域をサンプリング領域として設定するサンプリング領域設定手段と、上記サンプリング領域における濃度の分布に基づいて、上記サンプリング領域中の胸筋部分と脂肪部分との境界に相当する濃度ｐ１と、上記胸筋部分の平均濃度ｐ２とを求め、上記濃度の閾値を、求められたｐ１およびｐ２を用いた次式：
濃度の閾値＝ａ×ｐ１＋（１−ａ）×ｐ２    （０．２≦ａ≦０．５）
に従って算出する閾値算出手段とを備えたものとすれば、濃度がばらつく傾向にある乳腺と脂肪が混在する領域の濃度の分布を利用せず、濃度分布のばらつきによる影響が少ない、略胸筋と脂肪とからなる領域の濃度の分布を利用して、乳腺領域と脂肪領域とを分離する濃度の閾値を算出するので、乳腺領域の濃度をより正確に把握することが可能となる。これにより、異常陰影の候補の内部または背景の組成が正確に特徴量として反映されるので、精度の良い判定を行うことができ、異常陰影の誤検出をより抑制することができる。
【００６３】
本発明の異常陰影検出装置において、略胸筋と脂肪とからなる領域を、胸筋の末端を表す胸筋末端領域とすれば、濃度のばらつきがより少なくさらに安定した領域をサンプリング領域として設定することができ、より正確な濃度の閾値を算出することができる。
【００６４】
また、閾値算出手段を、サンプリング領域における濃度のヒストグラムに基づいて、上記ｐ１およびｐ２を求めるものとすれば、サンプリング領域中の胸筋部分と脂肪部分の分布の山が比較的明確に分離して現れるので、簡単な方法で精度よく上記ｐ１およびｐ２を求めることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００６５】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
【００６６】
（実施形態１）
まず、本発明における異常陰影検出装置の実施の形態である第１実施形態について説明する。
【００６７】
図１は、本発明における異常陰影検出装置の一実施形態である、異常陰影検出装置１００を示す図である。異常陰影検出装置１００は、乳房画像Ｐを表す画像データＰに基づいて、乳房画像Ｐ中の異常陰影候補ｆi を抽出する異常陰影候補抽出手段１１０と、異常陰影候補抽出手段１１０により抽出された異常陰影候補ｆi における複数種類の特徴量のうち所定の特徴量の組合せＫに基づいて、所定の処理条件の下、異常陰影候補が異常陰影であるか否かを判定する判定手段１２０と、異常陰影候補抽出手段１１０により抽出された異常陰影候補ｆi のうち当該判定により異常陰影であると判定された異常陰影候補ｆ′iを異常陰影として検出する検出手段１３０と、画像データＰに基づいて、乳房画像Ｐを、乳房画像Ｐ中の乳腺を表す乳腺領域の大きさに応じて複数の種別に分類して、乳腺情報としての乳房画像Ｐの種別Ｔを得る、乳腺情報取得手段としての乳房画像分類手段１４０と、乳房画像分類手段１４０により得られた乳房画像Ｐの種別Ｔに基づいて、上記所定の特徴量の組合せＫを設定する、処理条件設定手段としての特徴量組合せ設定手段１５０とを備えている。
【００６８】
なお、乳房画像Ｐは、乳腺、脂肪および胸筋からなる乳房の側面画像を表すものとする。
【００６９】
乳房画像分類手段１４０は、さらに、画像データＰに基づいて、乳房画像Ｐにおいて乳房を表す被写体領域を抽出する被写体領域抽出手段１４１と、画像データＰに基づいて、乳房画像Ｐにおいて胸筋を表す胸筋領域を抽出する胸筋領域抽出手段１４２と、乳房画像Ｐにおいて、略胸筋と脂肪とからなる胸筋の末端を表す胸筋末端領域をサンプリング領域Ｓとして設定するサンプリング領域設定手段１４３と、画像データＰに基づいて、サンプリング領域Ｓにおける濃度のヒストグラムＨs を作成するヒストグラム作成手段１４４と、乳房画像Ｐ中の乳腺を表す乳腺領域Ｐc と脂肪を表す脂肪領域Ｐb とを分離する濃度の閾値Ｔｈを、ヒストグラムＨs 上の胸筋を表す分布Ｈa と脂肪を表す分布Ｈb との境界に相当する濃度ｐ１と、胸筋を表す分布Ｈa における平均濃度ｐ２とを用いた式（１）に従って算出する閾値算出手段１４５と、濃度の閾値Ｔｈに基づいて、被写体領域Ｐabc から胸筋領域Ｐa を除いた乳房領域Ｐbcにおいて、乳腺領域Ｐc を抽出する乳腺領域抽出手段１４６と、乳房領域Ｐbcに対して乳腺領域Ｐc が占める割合Ｒに応じて、乳房画像Ｐを複数の種別に分類する画像分類手段１４７とを備えており、乳腺情報として、分類された乳房画像Ｐの種別Ｔを得るものである。
【００７０】
濃度の閾値＝ａ×ｐ１＋（１−ａ）×ｐ２    （０．２≦ａ≦０．５）  （１）
胸筋領域抽出手段１４２は、さらに、画像データＰに基づいて、乳房画像Ｐ中の胸筋領域と乳房領域との境界線上の境界点を１個以上抽出する境界点抽出手段１４２ａと、抽出された境界点の個数に応じた所定の手法により胸筋ラインを抽出する胸筋ライン抽出手段１４２ｂとを備えている。
【００７１】
なお、本実施形態では、乳房画像Ｐとして、右乳房の側面を表すマンモグラムを用いることとし、また、式（１）は、これまでの実験結果に基づいて最も適した条件として、係数ａ＝０．４を満たすものとする。このマンモグラムでは、胸筋や乳腺が比較的白く（濃度値が低く）、脂肪が比較的黒く（濃度値が高く）表現されるものとする。
【００７２】
次に、上記のように構成された異常陰影検出装置１００の作用について説明する。図２は、本実施形態における異常陰影検出装置１００の処理フローを示す図である。
【００７３】
デジタル画像が取得可能なＣＲシステムや、デジタル画像が保存されているデータベース等から、図３に示すような、胸筋領域Ｐa 、脂肪領域Ｐb 、乳腺領域Ｐc および背景領域Ｐd からなるマンモグラムＰを表す画像データＰが、異常陰影検出装置１００に入力されると、異常陰影候補抽出手段１１０は、その画像データＰに基づいて、マンモグラムＰ中の腫瘤陰影や石灰化陰影等の異常陰影候補ｆi を抽出する（ステップＳ１１）。異常陰影候補を抽出する手法としては、例えば、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候補として抽出するアイリスフィルタ処理や、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候補として抽出するモフォロジーフィルタ処理を利用した手法が考えられる。これらの処理の詳細については、上記特許文献１を参照されたい。
【００７４】
一方、乳房画像分類手段１４０は、画像データＰに基づいて、マンモグラムＰを、マンモグラムＰ中の乳腺を表す乳腺領域Ｐc の大きさに応じて４つの種別に分類する（ステップＳ１２）。これを具体的に説明すると、次の通りとなる。
【００７５】
被写体領域抽出手段１４１は、マンモグラムＰを構成する画素の濃度値のヒストグラムを作成し、背景領域Ｐd （濃度値が高い部分）に対応する分布を除く最大濃度値ｐmax を求め（図４参照）、この最大濃度値ｐmax を閾値としてマンモグラムＰを２値化する。すなわち、この閾値よりも低濃度の領域を被写体領域Ｐabc として抽出する（ステップＳ１２−１）。この領域は、胸筋領域Ｐa 、脂肪領域Ｐb および乳腺領域Ｐc を合わせた領域となる。
【００７６】
境界点抽出手段１４２ａは、胸筋領域Ｐa の濃度が乳房領域Ｐbcよりも低く、さらにその境界の濃度勾配が周囲と比較して高くなる傾向があることから、濃度勾配ベクトルの強度を利用してエッジ画像Ｐ′を作成する（ステップＳ１２−２）。このエッジ画像Ｐ′では、胸筋領域Ｐa と乳房領域Ｐbcの境界線が濃度の低い（白い）陰影として示される。境界点抽出手段１１２ａは、さらに、被写体領域抽出手段１４１により抽出された被写体領域Ｐabc と、上記エッジ画像Ｐ′の情報を利用して、胸筋領域Ｐa と乳房領域Ｐbcの境界線上の境界点を抽出する（ステップＳ１２−３）。以下、図５に示すエッジ画像Ｐ′の模式図を利用して境界点の抽出方法について説明する。なお、実際のエッジ画像Ｐ′においては、各エッジ（胸筋領域Ｐa と乳房領域Ｐbcとの境界線ＰLや、乳房領域Ｐbcと背景領域Ｐd の境界線）は濃度の低い（白い）陰影で示されているが、この模式図においては簡単のため黒い線で示す。
【００７７】
まず、作成されたエッジ画像Ｐ′中の被写体領域内の右方領域（乳房上部領域）に縦方向の方向性を有する３本の走査ラインＬ1，Ｌ2，Ｌ3を設定する。この際、最も右側の第１走査ラインＬ1を画像右端から２００pixelの位置に設定し、さらに、３００pixel間隔で第２走査ラインＬ2、第３走査ラインＬ3をそれぞれ設定する。なお、本実施形態における各画像データは、１０bit、１０pixel／mmのものであるとする。
【００７８】
次に、抽出された被写体領域Ｐabc の範囲を表す情報に基づいて、図５に示すように各走査ラインＬ1，Ｌ2，Ｌ3上の被写体領域内２０〜８０％の範囲を求め、この範囲内において各走査ラインＬ1，Ｌ2，Ｌ3上で方向性エッジ検索を行う。方向性エッジ検索とは、上から下に向けて走査する場合、濃度立下りのエッジのみを検索することを意味し、そして、この方向性エッジ検索によって、所定の閾値を満たす（所定の閾値よりも立下りが大きい）エッジ点が見つかったときに、そのエッジ点を境界点として抽出する（図５の×印）。なお、所定の閾値を満たすエッジ点が見つからなかったときには、その走査ライン上に境界点は存在しないものとする。つまり、３本の走査ラインＬ1，Ｌ2，Ｌ3を走査した結果、０〜３個の境界点が抽出される。
【００７９】
境界点抽出手段１４２ａにおいて境界点が抽出されると、胸筋ライン抽出手段１１２ｂは抽出された境界点の数と位置情報を入力し、胸筋ラインを抽出する（ステップＳ１２−４）。ここで、抽出された境界点が３個のときには３個の境界点を通る２次曲線を引いて胸筋ラインとし、抽出された境界点が２個のときには２個の境界点を通る１次直線を引いて胸筋ラインとする。また、抽出された境界点が１個のときには、画像中の乳房の最上点から垂線を下ろして垂線上の最下点（画像の下端位置の点）を求め、この点と、抽出された１個の境界点とを通る１次直線をひいて胸筋ラインとする（図６参照）。なお、抽出された境界点が０個の場合には、胸筋ラインが存在していないものとする。
【００８０】
胸筋ライン抽出手段１４２ｂにおいて胸筋ラインが抽出されると、サンプリング領域設定手段１１３がマンモグラムＰ中の胸筋末端領域をサンプリング領域Ｓとして設定する（ステップＳ１２−５）。図７は、マンモグラムＰ上にサンプリング領域が設定された状態を示した図である。マンモグラムは、通常、マンモグラフィガイドラインに沿って撮影されるため、画像上での乳房の配置がほぼ決められており、したがって、予め決められた場所をサンプリング領域として設定することができる。上記ガイドラインに沿って撮影された右乳房側面のマンモグラムの場合は、胸筋末端領域は画像の右下部に位置する。そこで、画像上の右下部の所定の座標位置において所定のサイズ・形状の枠をもって特定される領域をサンプリング領域Ｓとして設定することができる。なお、このように予め決められた場所をサンプリング領域として設定するのではなく、胸筋末端領域をその都度検索して設定するようにしてもよい。例えば、抽出した胸筋ライン上で、画像の端部から所定の距離に位置する場所を、サンプリング領域として設定するようにしてもよい。
【００８１】
サンプリング領域設定手段１４３によりサンプリング領域Ｓが設定されると、ヒストグラム作成手段１４４が、サンプリング領域Ｓに対応する画素の濃度値のヒストグラムＨs を作成する（ステップＳ１２−６）。図８は、作成されるヒストグラムＨs の一例を示した図である。胸筋末端領域上に設定されたサンプリング領域Ｓには、胸筋領域Ｐa の一部である胸筋部分と、脂肪領域Ｐb の一部である脂肪部分とが含まれることになるが、胸筋部分と脂肪部分とではその濃度値が異なるため、作成されたヒストグラムＨs には、胸筋を表す分布の山Ｈa と脂肪を表す分布の山Ｈb とが表れることになる。マンモグラムでは、上述のように、通常、胸筋は濃度値が低く、脂肪は濃度値が高く現れるので、濃度値の低い方の山が胸筋部分に対応し、濃度値の高い方の山が脂肪部分に対応すると判断することができる。
【００８２】
ヒストグラム作成手段１４４によりヒストグラムＨs が作成されると、閾値算出手段１４５は、マンモグラムＰ中の乳腺領域Ｐc と脂肪領域Ｐb とを分離する濃度値の閾値Ｔｈを、上記式（１）に従って算出して決定する（ステップＳ１２−７）。この式（１）は、本出願人による実験結果に基づいて導かれたものであり、閾値Ｔｈを、胸筋領域Ｐa と脂肪領域Ｐb との境の濃度と胸筋領域Ｐa の平均濃度との間における、所定の濃度に設定することを意味している。ここで、濃度値ｐ１は、ヒストグラムＨs 上の胸筋を表す分布の山Ｈa と脂肪を表す分布の山Ｈb との間付近で、最も頻度が低い濃度値を採用する。また、平均濃度値ｐ２は、ヒストグラムＨs 上の、胸筋を表す分布Ｈa 、すなわち濃度値ｐ１から低濃度側の領域における分布に寄与する濃度値に対して平均を算出することにより求める。なお、濃度値ｐ１は、上記２つの分布の山Ｈa,Ｈbを近似した２つの曲線の交点の位置に対応する濃度値を採用するようにしてもよい。
【００８３】
閾値算出手段１４５により濃度の閾値Ｔｈが決定されると、乳腺領域抽出手段１４６は、被写体領域Ｐabc から胸筋領域Ｐa を除いた乳房領域Ｐbcにおいて、濃度値が閾値Ｔｈを下回る領域を乳腺領域Ｐc として抽出する（ステップＳ１２−８）。
【００８４】
乳腺領域抽出手段１４６により乳腺領域Ｐc が抽出されると、画像分類手段１４７が、乳房領域Ｐbcに対して乳腺領域Ｐc が占める割合Ｒを算出し、この割合Ｒの大きさに応じて、マンモグラムＰを、例えば、下記のような４タイプに分類する（ステップＳ１２−９）。なお、割合Ｒは、（乳腺領域Ｐc の面積（画素数））／（乳房領域Ｐbcの面積（画素数）として算出することができる。
【００８５】
１）          Ｒ≧０．７：  高濃度
２）  ０．７＞Ｒ≧０．５：  不均一高濃度
３）  ０．５＞Ｒ≧０．２：  乳腺散在
４）  ０．２＞Ｒ        ：  脂肪性
ちなみに、これらの各タイプは、マンモグラフィガイドラインにて以下のように規定されている。
【００８６】
１）高濃度：乳腺実質内に脂肪の混在はほとんどなく、病変検出率は低い。
【００８７】
２）不均一高濃度：乳腺実質内に脂肪が混在し、不均一な濃度を呈する。病変が正常乳腺に隠される危険性がある。
【００８８】
３）乳腺散在：脂肪に置き換えられた乳房内に乳腺実質が散在している。病変の検出は比較的容易である。
【００８９】
４）脂肪性：乳房はほぼ完全に脂肪に置き換えられている。病変が撮影範囲に入っていれば、病変の検出は容易である。
【００９０】
ここでの“濃度”とは、画像上での黒化度を表すものではなく、乳房内の乳腺の量を示すものである。
【００９１】
このようにして、乳房画像分類手段１４０によりマンモグラムＰが分類され、その種別Ｔが得られると、特徴量組合せ設定手段１５０は、このマンモグラムＰの種別Ｔに応じて、判定に用いる特徴量の組合せＫを設定する（ステップＳ１３）。特徴量としては、異常陰影候補およびその周辺領域の濃度情報を元に算出される特徴量（例えば、候補の内外の濃度差）、候補の形状を元に算出される特徴量（例えば、Spreadness；候補の円形度）、候補の抽出過程に算出される特徴量（例えば、原画像閾値処理後の候補の円形度）、その他の特徴量（例えば、被写体の左右の画像における濃度差、患者の年齢）など２００種類以上の特徴量が考えられるが、これらの特徴量の中から、マンモグラムＰの種別Ｔに対して最適な特徴量の組合せを設定する。
【００９２】
表１は、腫瘤陰影検出における、マンモグラムＰの各種別毎の、特徴量の組合せ（一部）の例を示したものである。
【表１】
2005065856.tif 000003
【００９３】
ここで、「Spreadness」は、異常陰影候補の形状（円形度）を評価するパラメータであり、式（２）で表される。異常陰影候補の形状が円形に近いときに小さな値、円形でないときに大きな値となる。「AveWT」（Ave. from Wavelet Transform；ウェーブレット変換画像の平均画素値）は、異常陰影候補の画像に対してウェーブレット変換を行い、変換後の画像において画素値の平均をとったものであり、式（３）で表される。「Contrast」は、異常陰影候補の外部領域（候補周辺の所定範囲の領域）と内部領域とのコントラストであり、式（３）で表される。「RGL」（Resolution Gray Level Dependence；低周波成分の割合）は、式（４）で表され、画像Ｐについての原画像と平滑化画像それぞれの画像における、異常陰影候補の内部領域の各画素の濃度値から、画像Ｐ中の平均濃度を引いた項を有しており、異常陰影候補の背景領域の影響を受けにくい特徴量である。
【数１】
2005065856.tif 000004
【００９４】
マンモグラムＰの種別Ｔが、「脂肪性」である場合、腫瘤陰影は孤立した陰影として存在すると考えられ、乳腺等の他の組織像の影響を考慮する必要がないので、すべての特徴量が利用できる。
【００９５】
マンモグラムＰの種別Ｔが、「乳腺散在」である場合、腫瘤陰影の候補抽出過程において、乳腺組織が局所的な抽出形状に影響を与えるため、特徴量「Spreadness」による腫瘤陰影の形状評価が適正に行えない危険性がある。よって、特徴量「Spreadness」を利用しない。
【００９６】
マンモグラムＰの種別Ｔが、「不均一高濃度」である場合、腫瘤陰影の周辺領域に乳腺組織が多く存在すると、特徴量「AveWT」は乳腺構造に強く影響を受けて、腫瘤陰影の判定に悪影響を及ぼす危険性がある。よって、特徴量「AveWT」を利用しない。
【００９７】
マンモグラムＰの種別Ｔが、「高濃度」である場合、腫瘤陰影が高濃度乳腺組織内に存在する場合に、腫瘤陰影と腫瘤陰影外部領域（高濃度乳腺）とのコントラスト差がほとんど発現せず、特徴量「Contrast」による腫瘤陰影の判定に悪影響を及ぼす危険性がある。よって、特徴量「Contrast」を利用しない。
【００９８】
なお、異常陰影候補の背景組織の影響を受けにくい特徴量「RGL」は、いずれの種別の場合にも利用できる。
【００９９】
つまり、本実施形態では、特徴量組合せ設定手段１５０は、マンモグラムＰの種別に対応する乳腺領域の大きさが大きくなるほど、上記複数種類の特徴量のうち乳腺領域の上記判定への影響度が大きい特徴量から順に除いた、より少ない数の特徴量の組合せとなるように、組合せＫを設定する。
【０１００】
特徴量組合せ設定手段１５０により特徴量の組合せＫが設定されると、判定手段１２０が、抽出された異常陰影候補ｆi の、設定された組合せＫの特徴量を算出し、算出された特徴量に基づいて異常陰影候補の異常陰影らしさを表す指標値として、マハラノビス距離の尤度比Ｖを算出する。
【０１０１】
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。したがって、このマハラノビス距離を用いて、抽出された異常陰影候補と一般的な異常陰影との画像パターンの類似性を見ることにより、異常陰影候補が異常陰影であるか否かを判定することができる。通常、真の異常陰影は、異常陰影のパターンクラスからのマハラノビス距離Ｄ１は小さく、非異常陰影のパターンクラスからのマハラノビス距離Ｄ２は大きくなる傾向があり、逆に、非異常陰影は、異常陰影からのマハラノビス距離Ｄ１は大きく、非常陰影からのマハラノビス距離Ｄ２は小さくなる傾向がある。したがって、Ｄ２／Ｄ１で定義されるマハラノビス距離の尤度比Ｖが大きいほど真の異常陰影である可能性が高く、小さいほど非異常陰影である可能性が高いと判定することができる。
【０１０２】
判定手段１２０は、そのマハラノビス距離の尤度比Ｖが、所定の閾値（例えば、０．８）以上である上位所定数内（例えば、３個）の異常陰影候補を、異常陰影であると判定する（ステップＳ１４）。
【０１０３】
検出手段１３０は、判定手段１２０により異常陰影であると判定された異常陰影候補ｆ′i を異常陰影として検出する（ステップＳ１５）。
【０１０４】
このような、異常陰影検出装置１００によれば、乳房画像（マンモグラム）を表す画像データに基づいて、従来、異常陰影の検出処理において考慮されていなかった、乳腺の状態に関する情報である、当該画像中の乳腺領域の大きさまたは濃度に関する乳腺情報を取得し、取得された乳腺情報に基づいて、抽出された異常陰影の候補が異常陰影であるか否かを判定する際の所定の処理条件のうち少なくとも一部を設定して、当該判定を行い、異常陰影であると判定された候補を異常陰影として検出するので、乳腺の状態に関する情報を考慮した判定により、異常陰影の誤検出を抑制することができ、乳腺の状態に関する情報を考慮していないために抑えられていた異常陰影の検出能の向上を図ることができる。
【０１０５】
なお、本実施形態では、乳腺情報を、乳腺領域の大きさに応じて分類される、乳房画像の種別としているので、乳房画像が表す乳房の乳腺の量を考慮した判定を行うことができ、また、処理条件設定手段を、乳房画像の種別に応じて所定の特徴量の組合せを設定する特徴量組合せ設定手段としているので、乳腺の量毎に異なる特徴量を選択して設定することができ、乳腺の量に応じて判定に有効な特徴量が異なるという問題に対処することができる。
【０１０６】
（実施形態２）
次に、本発明における異常陰影検出装置の他の実施の形態である第２実施形態について説明する。
【０１０７】
図９は、本発明における異常陰影検出装置の一実施形態である、異常陰影検出装置２００を示す図である。異常陰影検出装置２００は、乳房画像Ｐを表す画像データＰに基づいて、乳房画像Ｐ中の異常陰影候補ｆi を抽出する異常陰影候補抽出手段２１０と、異常陰影候補抽出手段２１０により抽出された異常陰影候補ｆi における複数種類の特徴量のうち所定の特徴量の組合せＫに基づいて、所定の処理条件の下、異常陰影候補が異常陰影であるか否かを判定する判定手段２２０と、異常陰影候補抽出手段２１０により抽出された異常陰影候補ｆi のうち当該判定により異常陰影であると判定された異常陰影候補ｆ′i を異常陰影として検出する検出手段２３０と、画像データＰに基づいて、乳房画像Ｐを、乳房画像Ｐ中の乳腺を表す乳腺領域の大きさに応じて複数の種別に分類して、乳腺情報としての乳房画像Ｐの種別Ｔを得る、乳腺情報取得手段としての乳房画像分類手段２４０と、乳房画像分類手段２４０により得られた乳房画像Ｐの種別Ｔに基づいて、上記判定における判定基準Ｊを設定する、処理条件設定手段としての判定基準設定手段２５０とを備えている。
【０１０８】
なお、乳房画像Ｐは、乳腺、脂肪および胸筋からなる乳房の側面画像を表すものとする。
【０１０９】
乳房画像分類手段２４０は、さらに、画像データＰに基づいて、乳房画像Ｐにおいて乳房を表す被写体領域を抽出する被写体領域抽出手段２４１と、画像データＰに基づいて、乳房画像Ｐにおいて胸筋を表す胸筋領域を抽出する胸筋領域抽出手段２４２と、乳房画像Ｐにおいて、略胸筋と脂肪とからなる胸筋の末端を表す胸筋末端領域をサンプリング領域Ｓとして設定するサンプリング領域設定手段２４３と、画像データＰに基づいて、サンプリング領域Ｓにおける濃度のヒストグラムＨs を作成するヒストグラム作成手段２４４と、乳房画像Ｐ中の乳腺を表す乳腺領域Ｐc と脂肪を表す脂肪領域Ｐb とを分離する濃度の閾値Ｔｈを、ヒストグラムＨs 上の胸筋を表す分布Ｈa と脂肪を表す分布Ｈb との境界に相当する濃度ｐ１と、胸筋を表す分布Ｈa における平均濃度ｐ２とを用いた式（１）に従って算出する閾値算出手段２４５と、濃度の閾値Ｔｈに基づいて、被写体領域Ｐabc から胸筋領域Ｐa を除いた乳房領域Ｐbcにおいて、乳腺領域Ｐc を抽出する乳腺領域抽出手段２４６と、乳房領域Ｐbcに対して乳腺領域Ｐc が占める割合Ｒに応じて、乳房画像Ｐを複数の種別に分類する画像分類手段２４７とを備えており、乳腺情報として、分類された乳房画像Ｐの種別を表す種別情報Ｔを取得するものである。
【０１１０】
胸筋領域抽出手段２４２は、さらに、画像データＰに基づいて、乳房画像Ｐ中の胸筋領域と乳房領域との境界線上の境界点を１個以上抽出する境界点抽出手段２４２ａと、抽出された境界点の個数に応じた所定の手法により胸筋ラインを抽出する胸筋ライン抽出手段２４２ｂとを備えている。
【０１１１】
また、判定手段２２０は、所定の特徴量の組合せＫに基づいて異常陰影候補ｆi の異常陰影らしさを表す指標値を算出し、異常陰影候補抽出手段２１０により抽出された異常陰影候補ｆi のうち、指標値が所定の判定閾値Ｂ以上である上位から最大Ｎ個の異常陰影候補を、異常陰影であると判定するものであり、判定基準設定手段２５０は、乳房画像分類手段２４０により取得された種別情報Ｔが表す乳房画像Ｐの種別に応じて、上記判定の判定基準Ｊである判定閾値Ｂおよび最大検出個数Ｎを設定するものである。
【０１１２】
なお、本実施形態では、乳房画像Ｐとして、右乳房の側面を表すマンモグラムを用いることとし、また、式（１）は、これまでの実験結果に基づいて最も適した条件として、係数ａ＝０．４を満たすものとする。このマンモグラムでは、胸筋や乳腺が比較的白く（濃度値が低く）、脂肪が比較的黒く（濃度値が高く）表現されるものとする。
【０１１３】
次に、上記のように構成された異常陰影検出装置２００の作用について説明する。図１０は、本実施形態における異常陰影検出装置２００の処理フローを示す図である。
【０１１４】
なお、画像データＰが異常陰影検出装置２００に入力されてから、乳腺情報としてのマンモグラムＰの種別情報Ｔが取得されるまでの過程（ステップＳ２１〜Ｓ２２）は、第１実施形態における処理フローのステップＳ１１〜Ｓ１２と同様なので、ここでは省略する。
【０１１５】
乳房画像分類手段２４０によりマンモグラムＰが分類され、その種別情報Ｔが取得されると、判定基準設定手段２５０は、取得された種別情報Ｔが表すマンモグラムＰの種別に応じて、判定基準Ｊである判定閾値Ｂや最大検出個数Ｎを、例えば表２に従って設定する（ステップＳ２３）。
【表２】
2005065856.tif 000005
【０１１６】
このように設定する理由は、乳腺領域が大きくなるほど、マンモグラムＰにおいて異常陰影と類似した濃度の部分が増え、腫瘤陰影検出においては、腫瘤に類似した乳腺の陰影が増え、微小石灰化陰影検出においては、石灰化点のコントラストが低下するため、異常陰影の検出難易度が高くなり、誤検出率が上昇することから、乳腺領域が大きい種別ほど、より確定的な異常陰影候補を異常陰影であると判定する方がよいからである。
【０１１７】
判定基準設定手段２５０により判定基準が設定されると、判定手段２２０が、抽出された異常陰影候補ｆi の、組合せＫの特徴量を算出し、算出された特徴量に基づいて異常陰影候補の異常陰影らしさを表す指標値として、マハラノビス距離の尤度比Ｖを算出する。
【０１１８】
判定手段２２０は、判定基準設定手段２５０により設定された判定閾値Ｂあるいは最大検出個数Ｎに基づいて、算出されたマハラノビス距離の尤度比が、判定閾値Ｂ以上の上位から最大Ｎ個の異常陰影候補を、異常陰影であると判定する（ステップＳ２４）。
【０１１９】
検出手段２３０は、判定手段２２０により異常陰影であると判定された異常陰影候補ｆ′i を異常陰影として検出する（ステップＳ２５）。
【０１２０】
このような、異常陰影検出装置２００によれば、第１実施形態と同様、乳房画像（マンモグラム）を表す画像データに基づいて、従来、異常陰影の検出処理において考慮されていなかった、乳腺の状態に関する情報である、当該画像中の乳腺領域の大きさまたは濃度に関する乳腺情報を取得し、取得された乳腺情報に基づいて、抽出された異常陰影の候補が異常陰影であるか否かを判定する際の所定の処理条件のうち少なくとも一部を設定して、当該判定を行い、異常陰影であると判定された候補を異常陰影として検出するので、乳腺の状態に関する情報を考慮した判定により、異常陰影の誤検出を抑制することができ、乳腺の状態に関する情報を考慮していないために抑えられていた異常陰影の検出能の向上を図ることができる。
【０１２１】
なお、本実施形態では、乳腺情報を、乳腺領域の大きさに応じて分類される、乳房画像の種別としているので、乳房画像が表す乳房の乳腺の量を考慮した判定を行うことができ、また、処理条件設定手段を、乳房画像の種別に応じて、判定基準である、判定閾値や最大検出個数を設定する判定基準設定手段としているので、乳腺の量毎に異常陰影の検出感度を調整することができ、乳腺の量に応じて誤検出される候補の割合が増減するという問題に対処することができる。
【０１２２】
（実施形態３）
次に、本発明における異常陰影検出装置のさらに別の実施の形態である第３実施形態について説明する。
【０１２３】
図１１は、本発明における異常陰影検出装置の一実施形態である、異常陰影検出装置３００を示す図である。異常陰影検出装置３００は、乳房画像Ｐを表す画像データＰに基づいて、乳房画像Ｐ中の異常陰影候補ｆi を抽出する異常陰影候補抽出手段３１０と、異常陰影候補抽出手段３１０により抽出された異常陰影候補ｆi における複数種類の特徴量のうち所定の特徴量の組合せＫに基づいて、所定の処理条件の下、異常陰影候補が異常陰影であるか否かを判定する判定手段３２０と、異常陰影候補抽出手段３１０により抽出された異常陰影候補ｆi のうち当該判定により異常陰影であると判定された異常陰影候補ｆ′i を異常陰影として検出する検出手段３３０と、画像データＰに基づいて、乳房画像Ｐ中の乳腺を表す乳腺領域と脂肪を表す脂肪領域とを分離する濃度の閾値Ｔｈを算出して取得する、乳腺情報取得手段としての濃度閾値算出手段３４０と、濃度閾値算出手段３４０により取得された濃度の閾値Ｔｈと、乳房画像Ｐ上の、異常陰影候補ｆi の内部領域または外部周辺の所定の領域における濃度とに基づいて、異常陰影候補ｆi の内部または背景に対応する組織の組成に関する特徴量Ｉを算出し、算出された特徴量Ｉを上記所定の特徴量の組合せＫの一部として設定する、処理条件設定手段としての特徴量設定手段３５０とを備えている。なお、乳房画像Ｐは、乳腺、脂肪および胸筋からなる乳房の側面画像を表すものとする。
【０１２４】
濃度閾値算出手段３４０は、さらに、乳房画像Ｐにおいて、略胸筋と脂肪とからなる胸筋の末端を表す胸筋末端領域をサンプリング領域Ｓとして設定するサンプリング領域設定手段３４１と、画像データＰに基づいて、サンプリング領域設定手段３４１により設定されたサンプリング領域Ｓにおける濃度のヒストグラムＨs を作成するヒストグラム作成手段３４２と、乳房画像Ｐ中の乳腺を表す乳腺領域Ｐc と脂肪を表す脂肪領域Ｐb とを分離する濃度の閾値Ｔｈを、ヒストグラム作成手段３４２により作成されたヒストグラムＨs 上の胸筋を表す分布Ｈa と脂肪を表す分布Ｈb との境界に相当する濃度ｐ１と、胸筋を表す分布Ｈa における平均濃度ｐ２とを用いた式（１）に従って算出する閾値算出手段３４３とを備えており、乳腺情報として、乳房画像Ｐ中の乳腺領域と脂肪領域とを分離する濃度の閾値Ｔｈを取得するものである。
【０１２５】
なお、本実施形態では、乳房画像Ｐとして、右乳房の側面を表すマンモグラムを用いることとし、また、式（１）は、これまでの実験結果に基づいて最も適した条件として、係数ａ＝０．４を満たすものとする。このマンモグラムでは、胸筋や乳腺が比較的白く（濃度値が低く）、脂肪が比較的黒く（濃度値が高く）表現されるものとする。
【０１２６】
次に、上記のように構成された異常陰影検出装置３００の作用について説明する。図１２は、本実施形態における異常陰影検出装置３００の処理フローを示す図である。
【０１２７】
デジタル画像が取得可能なＣＲシステムや、デジタル画像が保存されているデータベース等から、図３に示すような、胸筋領域Ｐa 、脂肪領域Ｐb 、乳腺領域Ｐc および背景領域Ｐd からなるマンモグラムＰを表す画像データＰが、異常陰影検出装置３００に入力されると、異常陰影候補抽出手段３１０は、その画像データＰに基づいて、マンモグラムＰ中の腫瘤陰影や石灰化陰影等の異常陰影候補ｆi を抽出する（ステップＳ３１）。異常陰影候補を抽出する手法としては、第１実施形態と同じ手法が考えられる。
【０１２８】
一方、濃度閾値算出手段３４０は、画像データＰに基づいて、マンモグラムＰ中の乳腺領域と脂肪領域とを分離する濃度の閾値Ｔｈを算出する（ステップＳ３２）。なお、濃度の閾値Ｔｈが算出される過程（ステップＳ３２−１〜Ｓ３２−３）は、第１実施形態における処理フローのステップＳ１２−５〜Ｓ１２−７と同様なので、ここでは省略する。
【０１２９】
濃度閾値算出手段３４０により乳腺領域と脂肪領域とを分離する濃度の閾値Ｔｈが算出・取得されると、特徴量設定手段３５０は、異常陰影候補ｆi の内部領域を濃度の閾値Ｔｈに基づいて乳腺領域と脂肪領域とに分離して２値化し、その内部領域における乳腺領域と脂肪領域との面積比を乳腺と脂肪との組成比とし、異常陰影候補ｆi の内部に対応する組織の組成に関する特徴量とする。また同様に、異常陰影候補ｆi の外部周辺の所定の領域、例えば図１３（ａ）に示すような、異常陰影候補ｆi の周囲一定幅（例えば１cm）の領域Ｇa や、図１３（ｂ）に示すような、異常陰影候補ｆi と等面積の楕円Ｃを定義し、その楕円Ｃの周囲一定幅の領域Ｇb を背景領域として定義し、この背景領域を濃度の閾値Ｔｈに基づいて乳腺領域と脂肪領域とに分離して２値化し、その背景領域における乳腺領域と脂肪領域との面積比を乳腺と脂肪との組成比とし、この組成比を異常陰影候補ｆi の背景に対応する組織の組成に関する特徴量とする。なお、腫瘤陰影の場合には、内部と背景の両方について、微小石灰化陰影の場合には、背景のみについて、上述の組成に関する特徴量Ｉを算出するようにする。特徴量設定手段３５０は、算出されたこれらの特徴量Ｉを、上記所定の特徴量の組合せＫの一部として設定する（ステップＳ３３）。
【０１３０】
特徴量設定手段３５０により上述の組織の組成に関する特徴量Ｉが算出され設定されると、判定手段３２０が、抽出された異常陰影候補ｆi のその他の特徴量を算出し、特徴量設定手段３５０により設定された特徴量Ｉを含む特徴量の組合せＫに基づいて、異常陰影候補ｆi の異常陰影らしさを表す指標値である、マハラノビス距離の尤度比Ｖを算出する。
【０１３１】
判定手段３２０は、算出されたマハラノビス距離の尤度比Ｖが、所定の閾値以上である上位所定数の異常陰影候補を、異常陰影であると判定する（ステップＳ３４）。
【０１３２】
検出手段３３０は、判定手段３２０により異常陰影であると判定された異常陰影候補ｆ′i を異常陰影として検出する（ステップＳ３５）。
【０１３３】
このような、異常陰影検出装置３００によれば、第１および第２実施形態と同様、乳房画像（マンモグラム）を表す画像データに基づいて、従来、異常陰影の検出処理において考慮されていなかった、乳腺の状態に関する情報である、当該画像中の乳腺領域の大きさまたは濃度に関する乳腺情報を取得し、取得された乳腺情報に基づいて、抽出された異常陰影の候補が異常陰影であるか否かを判定する際の所定の処理条件のうち少なくとも一部を設定して、当該判定を行い、異常陰影であると判定された候補を異常陰影として検出するので、乳腺の状態に関する情報を考慮した判定により、異常陰影の誤検出を抑制することができ、乳腺の状態に関する情報を考慮していないために抑えられていた異常陰影の検出能の向上を図ることができる。
【０１３４】
なお、本実施形態では、乳腺情報を、乳房画像中の乳腺領域と脂肪領域とを分離する濃度の閾値としているので、乳房画像中の乳腺領域あるいは脂肪領域の濃度を考慮した判定を行うことができ、また、処理条件設定手段を、上記濃度の閾値と、異常陰影の候補の内部の領域または外部周辺の所定の領域における濃度とに基づいて、異常陰影の候補の内部または背景に対応する組織の組成に関する特徴量を算出し、当該特徴量を上記複数種類の特徴量の一部として設定する特徴量設定手段としているので、異常陰影の候補がどの組織上に存在するかを考慮した判定を行うことができ、異常陰影の候補の内部または背景の組織によって、その候補が異常陰影である可能性が異なるという問題に対処することができる。
【０１３５】
なお、コンピュータを、上記異常陰影検出装置における各手段として機能させるためのプログラムを作成し、このプログラムを、コンピュータが読取り可能な記録媒体に記録して供給するようにしてもよいし、コンピュータが接続可能なサーバに保存しておき、ダウンロードにより供給するようにしてもよい。このようにすれば、汎用のコンピュータを上記の各装置として動作させ、同様の効果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【０１３６】
【図１】本発明における異常陰影検出装置の第１実施形態を示す図
【図２】第１実施形態における異常陰影検出装置の処理フローを示す図
【図３】マンモグラムＰを模式的に表した図
【図４】マンモグラムＰにおける濃度値のヒストグラムを表す図
【図５】エッジ画像中において境界点を抽出する方法を説明する図
【図６】抽出された境界点が１個のときに抽出される胸筋ラインを示す図
【図７】マンモグラムＰ上にサンプリング領域が設定された状態を示す図
【図８】サンプリング領域における濃度値のヒストグラムＨs の一例を示した図
【図９】本発明における異常陰影検出装置の第２実施形態を示す図
【図１０】第２実施形態における異常陰影検出装置の処理フローを示す図
【図１１】本発明における異常陰影検出装置の第３実施形態を示す図
【図１２】第３実施形態における異常陰影検出装置の処理フローを示す図
【図１３】異常陰影候補の背景領域の定義の一例
【符号の説明】
【０１３７】
１００  異常陰影検出装置
１１０  異常陰影候補抽出手段
１２０  判定手段
１３０  検出手段
１４０  乳房画像分類手段
１４１  被写体領域抽出手段
１４２  胸筋領域抽出手段
１４２ａ  境界点抽出手段
１４２ｂ  胸筋ライン抽出手段
１４３  サンプリング領域設定手段
１４４  ヒストグラム作成手段
１４５  閾値算出手段
１４６  乳腺領域抽出手段
１４７  画像分類手段
１５０  特徴量組合せ設定手段
２００  異常陰影検出装置
２１０  異常陰影候補抽出手段
２２０  判定手段
２３０  検出手段
２４０  乳房画像分類手段
２４１  被写体領域抽出手段
２４２  胸筋領域抽出手段
２４２ａ  境界点抽出手段
２４２ｂ  胸筋ライン抽出手段
２４３  サンプリング領域設定手段
２４４  ヒストグラム作成手段
２４５  閾値算出手段
２４６  乳腺領域抽出手段
２４７  画像分類手段
２５０  判定基準設定手段
３００  異常陰影検出装置
３１０  異常陰影候補抽出手段
３２０  判定手段
３３０  検出手段
３４０  濃度閾値算出手段
３４１  サンプリング領域設定手段
３４２  ヒストグラム作成手段
３４３  閾値算出手段
３５０  特徴量設定手段
【図１】
2005065856.tif 000006
【図２】
2005065856.tif 000007
【図３】
2005065856.tif 000008
【図４】
2005065856.tif 000009
【図５】
2005065856.tif 000010
【図６】
2005065856.tif 000011
【図７】
2005065856.tif 000012
【図８】
2005065856.tif 000013
【図９】
2005065856.tif 000014
【図１０】
2005065856.tif 000015
【図１１】
2005065856.tif 000016
【図１２】
2005065856.tif 000017
【図１３】
2005065856.tif 000018