(57)【要約】【課題】同一の被写体を表す、被写体を見る方向が異なる２以上の画像を利用して、異常陰影候補を、より簡単な方法で、より正確に、解剖学的に矛盾がないように検出する。【解決手段】検出制御手段５０が、同一被写体の側面画像ＰMLと正面画像ＰCCの各々から微小石灰化陰影候補検出手段１０によって検出された微小石灰化陰影候補の候補数ＮMLとＮCCとを比較し、その差ΔＮが所定の基準値ΔＮmax以下になるまで、閾値変更手段３０にこれらの画像ＰMLとＰCCの少なくとも一方に対する微小石灰化陰影候補の検出閾値を検出結果の差ΔＮが所定の基準値ΔＮmaxに近づくように変更させることと、変更された検出閾値に基づいて微小石灰化陰影候補検出手段１０に微小石灰化陰影候補を検出させることとを繰り返し、検出結果の差ΔＮが所定の基準値ΔＮmax以下になったときの検出結果の各々を最終結果として出力する。【選択図】        図１
2005074080.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
同一の被写体を表す、該被写体を見る方向が異なる２以上の画像の各々から異常陰影候補を検出し、
前記２以上の画像の各々についての前記異常陰影候補の検出結果を比較し、
前記検出結果の差が所定の基準を満たすまで、前記２以上の画像の少なくとも１つに対する前記異常陰影候補の検出レベルを前記検出結果の差が前記所定の基準に近づくように変更することと、変更された前記検出レベルに基づいて前記異常陰影候補を検出することとを繰り返し、
前記検出結果の差が前記所定の基準を満たしたときの前記検出結果の各々を最終結果とすることを特徴とする異常陰影候補検出方法。
【請求項２】
前記検出結果の差が前記所定の基準を満たすまで、前記２以上の画像の少なくとも１つに対する前記異常陰影候補の検出レベルを、前記検出結果の差が前記所定の基準に近づくように、かつ、前記検出結果が所定の第２の基準に近づくように変更することと、変更された前記検出レベルに基づいて前記異常陰影候補を検出することとを繰り返すことを特徴とする請求項１記載の異常陰影候補検出方法。
【請求項３】
同一の被写体を表す、該被写体を見る方向が異なる２以上の画像の各々から異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出手段と、
前記異常陰影候補の検出レベルを変更する検出レベル変更手段と、
前記２以上の画像の各々についての前記異常陰影候補検出手段による検出結果を比較し、前記検出結果の差が所定の基準を満たすまで、前記検出レベル変更手段に前記２以上の画像の少なくとも１つに対する前記異常陰影候補の検出レベルを前記検出結果の差が前記所定の基準に近づくように変更させることと、変更された前記検出レベルに基づいて前記異常陰影候補検出手段に前記異常陰影候補を検出させることとを繰り返し、前記検出結果の差が前記所定の基準を満たしたときの前記検出結果の各々を最終結果として出力する検出制御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４】
前記検出制御手段が、前記２以上の画像の各々についての前記異常陰影候補検出手段による検出結果を比較し、前記検出結果の差が前記所定の基準を満たすまで、前記検出レベル変更手段に、前記２以上の画像の少なくとも１つに対する前記異常陰影候補の検出レベルを、前記検出結果の差が前記所定の基準に近づくように、かつ、前記検出結果が所定の第２の基準に近づくように変更させることと、変更された前記検出レベルに基づいて前記異常陰影候補検出手段に前記異常陰影候補を検出させることとを繰り返し、前記検出結果の差が前記所定の基準を満たしたときの前記検出結果の各々を最終結果として出力するものであることを特徴とする請求項３記載の異常陰影候補検出装置。
【請求項５】
コンピュータに、
同一の被写体を表し、該被写体を見る方向が異なる２以上の画像の各々から異常陰影候補を検出させ、
前記２以上の画像の各々についての前記異常陰影候補の検出結果を比較させ、
前記検出結果の差が所定の基準を満たすまで、前記２以上の画像の少なくとも１つに対する前記異常陰影候補の検出レベルを前記検出結果の差が前記所定の基準に近づくように変更することと、変更された前記検出レベルに基づいて前記異常陰影候補を検出することとを繰り返させ、
前記検出結果の差が前記所定の基準を満たしたときの前記検出結果の各々を最終結果として出力させることを特徴とする異常陰影候補検出プログラム。
【請求項６】
前記検出結果の差が前記所定の基準を満たすまで、前記２以上の画像の少なくとも１つに対する前記異常陰影候補の検出レベルを、前記検出結果の差が前記所定の基準に近づくように、かつ、前記検出結果が所定の第２の基準に近づくように変更することと、変更された前記検出レベルに基づいて前記異常陰影候補を検出することとを繰り返させることを特徴とする請求項５記載の異常陰影候補検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被写体を表す画像中の異常陰影候補を検出する方法、装置、およびプログラムに関し、より詳細には、同一の被写体を表す、被写体を見る方向が異なる２以上の画像を利用して異常陰影候補を検出する方法、装置、およびプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
医療分野においては、画像中の異常陰影候補を自動的に検出し、検出された異常陰影候補の強調表示等を行うコンピュータ支援画像診断システム（CAD: Computer Aided Diagnosis）が知られている。
【０００３】
異常陰影候補の検出手法としては、例えば、乳房の放射線画像（マンモグラフィ）に対して、アイリスフィルタによる画像処理を行い、その出力値を閾値処理することによって、乳ガン等の一形態である腫瘤陰影（異常陰影の一形態）の候補を自動的に検出する手法や、モフォロジーフィルタを用いた画像処理を行い、その出力値を閾値処理することによって、乳ガン等の他の一形態である微小石灰化陰影（異常陰影の一形態）の候補を自動的に検出する手法が知られている（例えば、特許文献１）。
【０００４】
これらの異常陰影候補検出の手法は、従来の手法に比べて格段に検出の確度が高められているものの、現状において１００％の確度で異常陰影のみを検出することができるものではない。すなわち、ランダムに生じる放射線のノイズやその他読取時のノイズ等をノイズであると正しく判断して完全に排除することはできず、これらを異常陰影候補として誤検出することを完全に０にすることは実現することができていない。また乳腺などの正常組織・正常構造物に関しても、異常陰影候補として誤検出することを完全に０とすることはできていない。逆に、異常陰影を正しく判断できずに検出もれとなってしまうこともある。このため、医療現場においては、より一層の診断性能（検出確度）の向上が強く望まれている。
【０００５】
そこで、撮影方向の異なる複数の画像の各々から異常陰影候補を検出し、各々の画像から検出された異常陰影候補の位置の同一性を判定し、ほぼ同じ位置において検出された異常陰影候補をより確定的な候補として検出する手法が提案されている（例えば、特許文献２、３）。この手法は、同じ被写体であれば検出対象の画像の撮影方向が異なっていたとしても異常陰影候補の検出結果は原則として同じになるべきであることに基づき、複数の画像からの異常陰影候補の検出結果を総合的に判断することによって、診断性能（検出確度）の向上を図ろうとするものである。
【特許文献１】特開平８−２９４４７９号公報
【特許文献２】特開平１０−１０８８５９号公報
【特許文献３】特開２００１−３４６７８６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、実際には、撮影方向が異なると、画像上での乳腺等の解剖学的構造の重なり具合が異なってしまう。また、撮影方向の異なる複数の画像は別々に撮影されるものであるから、放射線源の管電圧や管電流、照射時間等の撮影条件が画像間で変動し、画像上のＳ／Ｎ比やコントラストが画像間で異なってしまうこともありうる。一方、特許文献１記載の異常陰影候補の検出手法を用いるだけでは、どの画像に対しても一定の検出レベルで検出を行うことになる。その結果、一方の撮影方向の画像のみで誤検出が発生するなどして、異常陰影候補の検出結果が撮影方向によって大きく異なってしまう場合がありうる。これに対して、特許文献２および３記載の発明の手法により、異常陰影候補の３次元的位置の同一性を厳密に判断することができれば、たとえ一方の画像の処理で誤検出が発生したとしても、その誤検出された候補と他方の画像の処理において検出された候補とが同じ３次元的位置にあると判断される可能性は低いので、有効な手法となりうる。しかし、実際には、撮影方向の異なる複数の画像から検出された異常陰影候補の３次元的位置の同一性を厳密に判断することは非常に難しく、また、特許文献２、３記載の発明においても、乳頭等の被写体端からの距離に基づいて位置の同一性を判断するという概略的な判断しか行っていない。このような概略的な判断では、一方の画像の処理で誤検出が生じた場合に、その誤検出された候補が、他方の画像の処理で検出された候補と３次元的位置が同一であると誤って判断されてしまうこともありうるため、検出精度の低下が問題となる。
【０００７】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであって、同一の被写体を表す、被写体を見る方向が異なる２以上の画像を利用して、異常陰影候補を、より簡単な方法で、より正確に、解剖学的に矛盾がないように検出する方法、装置、および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】
【０００８】
本発明による異常陰影候補検出方法は、同一の被写体を表す、被写体を見る方向が異なる２以上の画像の各々から異常陰影候補を検出し、これら２以上の画像の各々についての異常陰影候補の検出結果を比較し、検出結果の差が所定の基準を満たすまで、これら２以上の画像の少なくとも１つに対する異常陰影候補の検出レベルを検出結果の差がこの所定の基準に近づくように変更することと、変更された検出レベルに基づいて異常陰影候補を検出することとを繰り返し、検出結果の差がこの所定の基準を満たしたときの検出結果の各々を最終結果とするようにしたことを特徴とする。
【０００９】
また、本発明による異常陰影候補検出装置は、この方法を実現するための装置であり、同一の被写体を表す、被写体を見る方向が異なる２以上の画像の各々から異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出手段と、異常陰影候補の検出レベルを変更する検出レベル変更手段と、これら２以上の画像の各々についての異常陰影候補検出手段による検出結果を比較し、検出結果の差が所定の基準を満たすまで、検出レベル変更手段にこれら２以上の画像の少なくとも１つに対する異常陰影候補の検出レベルを検出結果の差がこの所定の基準に近づくように変更させることと、変更された検出レベルに基づいて異常陰影候補検出手段に異常陰影候補を検出させることとを繰り返し、検出結果の差がこの所定の基準を満たしたときの検出結果の各々を最終結果として出力する検出制御手段とを設けたことを特徴とする。
【００１０】
さらに、本発明による異常陰影候補検出プログラムは、コンピュータにこの方法を行わせるためのプログラムであり、コンピュータに、同一の被写体を表し、被写体を見る方向が異なる２以上の画像の各々から異常陰影候補を検出させ、これら２以上の画像の各々についての異常陰影候補の検出結果を比較させ、検出結果の差が所定の基準を満たすまで、これら２以上の画像の少なくとも１つに対する異常陰影候補の検出レベルを検出結果の差がこの所定の基準に近づくように変更することと、変更された検出レベルに基づいて異常陰影候補を検出することとを繰り返させ、検出結果の差がこの所定の基準を満たしたときの検出結果の各々を最終結果として出力させるようにしたことを特徴とする。
【００１１】
次に、本発明による異常陰影候補検出方法、装置およびプログラムの詳細について説明する。
【００１２】
「同一の被写体を表す、被写体を見る方向が異なる２以上の画像」の例としては、同一の被写体を異なる方向から撮影して得た２以上の画像が考えられる。具体的には、乳癌検診において乳房を側面方向に挟み込んでその側面方向から撮影して得られた側面画像(Medio-lateral view あるいは Medio-lateral oblique view)と、この乳房を上下方向に挟み込んで鉛直方向から撮影して得られた正面画像(Cranio-caudal view)の２つの画像や、胸部の正面画像（この正面画像は、体の前後方向から得られた画像を意味する）と側面画像の２つの画像等が挙げられる。また、被写体を表す３次元画像中の注目領域内の画素を互いに異なる投影面に投影して得られる２以上の投影画像であってもよい。ここで、３次元画像とは各画素の位置が３次元空間に定義される画像データによる画像をいい、具体例としては、ボリュームデータの他、ＣＴ（Computerized Tomography；コンピュータ断層撮影法）やＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging；磁気共鳴映像法）により撮影、取得した画像データによる画像が考えられる。注目領域内の画素を投影面に投影する処理の具体例としては、投影面に垂直な方向における注目領域内の各画素の画素値の平均値を求める処理が考えられる。
【００１３】
「異常陰影候補を検出する」処理の具体例としては、アイリスフィルタによる画像処理を行い、その出力値を閾値処理することによって、乳ガン等の一形態である腫瘤陰影（異常陰影の一形態）の候補領域を自動的に検出する処理や、モフォロジーフィルタを用いた画像処理を行い、その出力値を閾値処理することによって、乳ガン等の他の一形態である微小石灰化陰影（異常陰影の一形態）の候補領域を自動的に検出する処理等が考えられる。
【００１４】
「異常陰影候補の検出結果」の具体例としては、検出された異常陰影候補の数が考えられる。この場合、「所定の基準」を、これら２以上の画像の各々についての異常陰影候補の数の差が所定の値以下であることとし、これら２以上の画像の各々から検出された異常陰影候補の数を比較し、異常陰影候補の数の差がこの所定の値以下になるまで、これら２以上の画像の少なくとも１つに対する異常陰影候補の検出レベルを異常陰影候補の数の差が小さくなるように変更することと、変更された検出レベルに基づいて異常陰影候補を検出することとを繰り返し、異常陰影候補の数の差がこの所定の値以下となったときの検出結果の各々を最終結果とすることが考えられる。
【００１５】
「検出レベル」の具体例としては、前記の異常陰影候補検出処理における検出閾値や検出ランクが考えられる。なお、検出ランクとは、前記の異常陰影候補検出処理により検出される候補の数をいい、出力値の高い（異常陰影の可能性が高い）ものから順に、検出ランクとして設定された数だけ異常陰影候補として検出する。
【００１６】
検出レベルの変更は、検出結果の差が所定の基準に近づくようにするとともに、個々の検出結果が所定の第２の基準に近づくように行ってもよい。ここで、「所定の第２の基準」の具体例としては、検出される異常陰影候補の数が、その診断部位を表す画像から検出されうる異常陰影の現実的な個数として経験的に見出された値の範囲内であることという基準が考えられる。例えば、第１の画像から異常陰影候補が４個検出され、第２の画像から異常陰影候補が１個検出された場合に、各々の画像間での異常陰影候補の数の差が１以下であることという第１の基準と各々の画像中の異常陰影候補の数が２であることという第２の基準とに基づいて検出閾値を変更するのであれば、両画像から検出された異常陰影候補の数の差が２より大きいので、第１の基準により、第１または第２の画像の少なくとも一方について、この差が小さくなるように検出閾値を変更して再度異常陰影候補を検出することになり、また、第２の画像から検出された異常陰影候補の数が２より大きいので、第２の基準により、第２の画像について、検出される異常陰影候補の数が少なくなるように、すなわち第２の基準の異常陰影候補の数（＝２）に近づくように、検出閾値を高くして再度異常陰影候補を検出することになる。さらに、第２の画像についても、検出される異常陰影候補の数が多くなるように、すなわち第２の基準の異常陰影候補の数（＝２）に近づくように、検出閾値を低くして再度異常陰影候補を検出するようにしてもよい。
【００１７】
検出される異常陰影候補の数が少なくなるように検出レベルを変更し、変更された検出レベルに基づいて異常陰影候補を検出する場合、これを行う代わりに、変更前の検出レベルに基づいて既に検出された異常陰影候補の中から、出力値の高い（異常陰影候補の可能性の高い）順に所定の数だけ異常陰影候補を選択することによって、新たな検出レベルに基づいて異常陰影候補を検出したのと同様の結果を得るようにしてもよい。ここで、所定の数とは、検出結果の差についての所定の基準や各々の検出結果についての所定の第２の基準を満たすように、または、これらの基準に近づくように定められた値である。
【発明の効果】
【００１８】
本発明の異常陰影候補検出方法、装置、およびプログラムが実装されたコンピュータは、同一の被写体を表す、被写体を見る方向が異なる２以上の画像の各々から異常陰影候補を検出した検出結果を比較し、検出結果の差が所定の基準を満たすまで、異常陰影候補の検出レベルを変更することと、変更された検出レベルに基づいて異常陰影候補を検出することとを繰り返し、検出結果の差がこの所定の基準を満たしたときの検出結果の各々を最終結果とする。したがって、これら２以上の画像から検出された異常陰影候補の３次元的位置の同一性を判断しないため、異常陰影候補を、より簡単な方法で、より正確に、解剖学的に矛盾がないように検出することが可能になり、検出精度が向上する。また、診断者は、検出対象の各々の画像間で大きな相違のない適切な最終結果に基づき診断をすることが可能になるので、診断能が向上する。
【００１９】
なお、検出レベルの変更を、検出結果の差が所定の基準に近づくようにするとともに、検出結果が所定の第２の基準に近づくように行った場合、２以上の画像間での検出結果の差だけでなく、個々の画像の検出結果についてもより適切なものとなるため、さらに検出精度が向上し、診断者の診断能向上にさらに寄与する。
【００２０】
また、検出される異常陰影候補の数が少なくなるように検出レベルを変更し、変更された検出レベルに基づいて異常陰影候補を検出する場合、これを行う代わりに、変更前の検出レベルに基づいて既に検出された異常陰影候補の中から、出力値の高い（異常陰影候補の可能性の高い）順に所定の数だけ異常陰影候補を選択するようにすれば、再度異常陰影候補の検出処理を行う必要がなくなるため、処理効率が向上する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。
【００２２】
本発明の第１の実施形態となる異常陰影候補検出装置Ａは、コンピュータ支援画像診断システム１０１の一部をなすものである（図１参照）。図１に示すように、コンピュータ支援画像診断システム１０１は、同一の被検者の乳房を側面方向に挟み込んでその側面方向から撮影して得られた側面画像の画像データＰML（以下、側面画像データＰMLという）と、この乳房を上下方向に挟み込んで鉛直方向から撮影して得られた正面画像の画像データＰCC（以下、正面画像データＰCCという）とを記憶する記憶手段９１と、この側面画像の画像データＰMLによる画像（以下、側面画像ＰMLという）と正面画像の画像データＰCCによる画像（以下、正面画像ＰCCという）の各々から微小石灰化陰影候補を検出する微小石灰化陰影候補検出手段１０と、微小石灰化陰影候補の検出閾値Ｔ1，Ｔ2を変更する閾値変更手段３０と、微小石灰化陰影候補検出手段１０によってこれらの画像ＰMLとＰCCの各々から検出された微小石灰化陰影候補の数（以下、候補数という）ＮMLとＮCCとを比較し、その差ΔＮが所定の基準値ΔＮmax以下になるまで、閾値変更手段３０にこれらの画像ＰMLとＰCCの少なくとも一方に対する微小石灰化陰影候補の検出閾値Ｔ1，Ｔ2を検出結果の差ΔＮがこの所定の基準値ΔＮmaxに近づくように変更させることと、変更された検出閾値Ｔ1，Ｔ2に基づいて微小石灰化陰影候補検出手段１０に微小石灰化陰影候補を検出させることとを繰り返し、検出結果の差ΔＮがこの所定の基準値ΔＮmax以下になったときの検出結果の各々を最終結果として出力する検出制御手段５０と、この最終結果に基づき、側面画像ＰMLと正面画像ＰCCの各々における微小石灰化陰影候補領域を強調処理する局所画像処理手段９３と、もとの画像データである側面画像データＰMLと正面画像データＰCCとに対して階調処理、周波数処理等の画像処理を施す全体画像処理手段９４と、全体画像処理手段９４により画像処理された後の側面画像データＰML′と正面画像データＰCC′とが表す全体画像と、局所画像処理手段９３により画像処理された後の側面局所画像データＰ1ML′と正面局所画像データＰ1CC′とが表す微小石灰化陰影候補とを可視像として表示する表示手段９２とを備えている。微小石灰化陰影候補検出手段１０は、側面画像データＰMLと正面画像データＰCCとに対してモフォロジーフィルタによる処理を行うモフォロジーフィルタ処理部１１と、モフォロジーフィルタによる出力値Ｍｏ，Ｍgradを、初期設定された、もしくは閾値変更手段３０によって変更された検出閾値Ｔ1，Ｔ2に基づいて閾値処理し、微小石灰化陰影の候補を検出する閾値処理部１２とから構成される。
【００２３】
ここで、微小石灰化陰影候補検出手段１０と、閾値変更手段３０、検出制御手段５０、局所画像処理手段９３、全体画像処理手段９４は、画像処理を行うサーバ・コンピュータ（以下、画像処理サーバという）に実装されている。
【００２４】
記憶手段９１は、もとの画像データである側面画像データＰMLや正面画像データＰCCと、被写体である被検者やその画像の撮影条件等についての情報とを関連づけて記憶し、これらの情報を検索キーとして検索可能となっているデータベースを備えた、大容量外部記憶装置を有するサーバ・コンピュータ（以下、画像管理サーバという）に実装されている。
【００２５】
表示手段９２は、高精細液晶ディスプレイを有するパーソナル・コンピュータ（以下、クライアントＰＣという）に実装されている。
【００２６】
画像処理サーバと、画像管理サーバ、クライアントＰＣ、さらに、乳房の放射線画像を撮影、取得する画像撮影・読取装置は、ネットワークを介して通信可能となっている。
【００２７】
次に、このコンピュータ支援画像診断システム１０１が行う処理について図２のフローチャートを用いて説明する。なお、記憶手段９１には、画像撮影・読取装置によって取得され、ネットワークを経由して画像管理サーバに送信されてきた側面画像データＰMLと正面画像データＰCCとが記憶されているものとする。また、本実施形態における画像データはすべて高輝度高信号レベルのデータであるものとする。
【００２８】
まず、微小石灰化陰影候補検出手段１０のモフォロジーフィルタ処理部１１は、側面画像データＰMLに対して以下の式（１）による演算を行い、出力値Ｍｏを取得する(#1)。  
【数１】
2005074080.tif 000003
【００２９】
ここでＢiはＭ個の直線状の構造要素Ｂであり（図３ではi=1,2,3,4）、検出対象の微小石灰化陰影よりも大きく設定してある。
【００３０】
式（１）では、まず、構造要素Ｂに応じて決定される、注目画素を中心とした所定の幅の中の最小値を検索する処理（イロージョン(erosion)処理；図４（ｂ）参照）を行った後、その所定の幅の中の最大値を検索する処理（ダイレーション(dilation)処理；図４（ａ）参照）を行う（オープニング(opening)処理；図４（ｃ）参照）。このオープニング処理により、構造要素Ｂよりも細かな凸状のデータ変化部分（空間的に狭い範囲で変動する画像部分）である微小石灰化像は取り除かれる。一方、細長い形状の非石灰化陰影はその長さが構造要素Ｂよりも長い、傾き（延びる方向）がＭ個の構造要素Ｂiのうちいずれかに一致する部分はそのまま残る（式（１）の第２項の演算）。したがって、オープニング処理によって得られた平滑化画像（石灰化陰影が取り除かれた画像）を側面画像データＰMLから引き去ることで、微小石灰化像の候補のみが含まれる画像が得られる。
【００３１】
さらに、これによっても微小石灰化陰影と同等の大きさをもつ非石灰化陰影が一部残る場合があり、そのような場合については、次式（２）のモフォロジー演算に基づく微分情報を利用して式（１）のＭｏに含まれる非石灰化像をさらに除去する。  
【数２】
2005074080.tif 000004
【００３２】
式（２）では、出力値Ｍgradの値が大きいほど微小石灰化陰影の可能性が大きい。
【００３３】
なお、これらの出力値Ｍｏ，Ｍgradは、画像処理サーバのメモリに格納されているか、ファイルに出力されており、後続の処理でも利用可能となっている。
【００３４】
次に、閾値処理部１２は、検出閾値Ｔ1，Ｔ2が格納されているメモリ（以下、閾値メモリという）に初期設定された検出閾値Ｔ1，Ｔ2に基づき、モフォロジーフィルタ処理部１１の出力値Ｍｏが検出閾値Ｔ1より大きく、かつ出力値Ｍgradが検出閾値Ｔ2よりも大きい場合には、それらの出力値Ｍｏ，Ｍgradを有する領域を微小石灰化陰影候補として検出し、それ以外の場合には、それらの出力値Ｍｏ，Ｍgradを有する領域を微小石灰化陰影候補としては検出しない(#2)。
【００３５】
正面画像データＰCCについても側面画像データＰMLと同様にしてモフォロジーフィルタ処理部１１と閾値処理部１２とによる処理を行い(#1,#2)、微小石灰化陰影候補を検出する。
【００３６】
次に、検出制御手段５０は、各々の画像ＰMLとＰCCとから検出された微小石灰化陰影の候補数ＮMLとＮCCとをカウントし、これら２つの候補数の差ΔＮと所定の基準値ΔＮmaxとを比較する(#3)。なお、側面画像ＰMLと正面画像ＰCCとは同一の乳房を被写体とするものであるから、これら２つの候補数の差の基準値ΔＮmaxは0であることが理想的であるが、両方向から検出されうる微小石灰化陰影の数の現実的な差として経験的に見出された値であればよい。
【００３７】
そして、この差ΔＮが基準値ΔＮmaxより大きい場合(#3)は、候補数ＮMLまたはＮCCが所定の基準値Ｎmaxに近づくように、検出閾値Ｔ1およびＴ2の変更を閾値変更手段３０に行わせ、さらに、変更後の検出閾値Ｔ1およびＴ2に基づく閾値処理を閾値処理部１２に行わせる。ここで、所定の基準値Ｎmaxは、乳房を表す画像から検出されうる微小石灰化陰影の数の現実的な最大値として経験的に見出された値である。
【００３８】
具体的には、候補数ＮMLとＮCCのうち値の大きい方（以下、ＮML＞ＮCCの場合を例に説明する）と基準値Ｎmaxとを比較し(#4)、ＮML＞Ｎmaxの場合には、側面画像ＰMLから微小石灰化陰影候補が検出されにくくするために検出閾値Ｔ1，Ｔ2を高くする要求を閾値変更手段３０に対して行い、閾値変更手段３０は、この要求に応じて、閾値メモリに格納されている検出閾値Ｔ1，Ｔ2をより大きな値に更新する(#5)。ここで、側面画像ＰMLに対する閾値ＵＰフラグに「Ｙ」を設定する(#6)。なお、このフラグの意味については後述する。検出閾値Ｔ1，Ｔ2の変更の完了後、検出制御手段５０は、再処理フラグに「Ｙ」を設定して(#8)、側面画像データＰMLを入力とするモフォロジーフィルタ処理部１１の出力値Ｍｏ，Ｍgradに対して変更後の検出閾値Ｔ1，Ｔ2に基づいて再度処理する要求を閾値処理部１２に対して行う(#13)。閾値処理部１２は、この要求に応じて、閾値メモリに設定された変更後の検出閾値Ｔ1，Ｔ2に基づき、閾値処理を行う(#2)。一方、ＮML≦Ｎmaxの場合(#4)には、ＮCC＜ＮML≦Ｎmaxとなるから、基準値Ｎmaxからより遠い方の正面画像ＰCCから微小石灰化陰影候補が検出されやすくするために検出閾値Ｔ1，Ｔ2を低くする要求を閾値変更手段３０に対して行い、閾値変更手段３０は、この要求に応じて、閾値メモリに格納されている検出閾値Ｔ1，Ｔ2をより小さな値に更新する(#7)。検出閾値Ｔ1，Ｔ2の変更の完了後、検出制御手段５０は、再処理フラグに「Ｙ」を設定して(#8)、正面画像データＰCCを入力とするモフォロジーフィルタ処理部１１の出力値Ｍｏ，Ｍgradに対して変更後の検出閾値Ｔ1，Ｔ2に基づいて再度処理する要求を閾値処理部１２に対して行う(#13)。閾値処理部１２は、この要求に応じて、閾値メモリに設定された変更後の検出閾値Ｔ1，Ｔ2に基づき、閾値処理を行う(#2)。なお、ＮML＜ＮCCの場合は、上記説明の側面（ML）と正面（CC）とを相互に置換して読み替えた処理となる。
【００３９】
一方、候補数の差ΔＮが基準値ΔＮmax以下の場合(#3)は、いったん再処理フラグに「Ｎ」を設定した後(#9)、各々の候補数について、候補数が0かどうか、および、その候補数が0の画像に対する閾値ＵＰフラグが「Ｙ」かどうかを判定する（#10)。候補数が0かつその閾値ＵＰフラグが「Ｙ」の画像、すなわち、閾値変更手段３０によって検出閾値Ｔ1，Ｔ2を高くした結果、候補数が0になってしまった画像については、微小石灰化陰影候補が検出されやすくするために検出閾値を低くする要求を閾値変更手段３０に対して行い、閾値変更手段３０は、この要求に応じて、閾値メモリに格納されている検出閾値Ｔ1，Ｔ2をより小さな値に更新する(#11)。検出閾値Ｔ1，Ｔ2の変更の完了後、検出制御手段５０は、再処理フラグに「Ｙ」を設定して(#12)、その画像の画像データを入力とするモフォロジーフィルタ処理部１１の出力値Ｍｏ，Ｍgradに対して変更後の検出閾値Ｔ1，Ｔ2に基づいて再度処理する要求を閾値処理部１２に対して行う(#13)。閾値処理部１２は、この要求に応じて、閾値メモリに設定された変更後の検出閾値Ｔ1，Ｔ2に基づき、閾値処理を行う(#2)。
【００４０】
以上の処理(#3〜#13)を閾値処理部が処理を行う(#2)度に繰り返し行う。そして、各々の候補数が以下の条件（ａ）と（ｂ）の両方を満たした場合に、再処理フラグの値は「Ｎ」となるから(#13)、検出制御手段５０はそのときの微小石灰化陰影候補を最終結果として出力する(#14)。  
（ａ）候補数の差ΔＮが基準値ΔＮmax以下である。  
（ｂ）候補数が0でないか、または、最初から0のままである。
【００４１】
局所画像処理手段９３は、この最終結果と側面画像データＰML、正面画像データＰCCを入力として、側面画像ＰMLと正面画像ＰCCの各々における微小石灰化陰影候補領域を強調する画像処理を行い、側面局所画像データＰ1ML′と正面局所画像データＰ1CC′とを出力する。
【００４２】
また、全体画像処理手段９４が、もとの画像データである側面画像データＰMLと正面画像データＰCCとを入力として、階調処理、周波数処理等の画像処理を施し、処理後の側面画像データＰML′と正面画像データＰCC′とを出力する。
【００４３】
局所画像処理手段９３により処理して得られた側面局所画像データＰ1ML′と正面局所画像データＰ1CC′および、全体画像処理手段９４により処理して得られた側面画像データＰML′と正面画像データＰCC′は、表示手段９２に入力され、表示手段９２は、側面画像データＰML′と正面画像データＰCC′による画像を表示しつつ、微小石灰化陰影候補の画像部分だけは局所画像処理手段９３により画像処理された側面局所画像データＰ1ML′と正面局所画像データＰ1CC′とによる画像に置き換えて表示する。この結果、表示手段９２には、被写体全体を表す全体画像とともに、全体画像よりも強調処理された微小石灰化陰影候補の画像が表示され、医師等の診断者による診断に供される。
【００４４】
以上のように本発明の第１の実施形態となる異常陰影候補検出装置Ａによれば、検出制御手段５０が、微小石灰化陰影候補検出手段１０によって側面画像ＰMLと正面画像ＰCCの各々から検出された微小石灰化陰影候補の候補数ＮMLとＮCCとを比較し、その差ΔＮが所定の基準値ΔＮmax以下になるまで、閾値変更手段３０にこれらの画像ＰMLとＰCCの少なくとも一方に対する微小石灰化陰影候補の検出閾値Ｔ1，Ｔ2を検出結果の差ΔＮがこの所定の基準値ΔＮmaxに近づくように変更させることと、変更された検出閾値Ｔ1，Ｔ2に基づいて微小石灰化陰影候補検出手段１０に微小石灰化陰影候補を検出させることとを繰り返し、検出結果の差ΔＮがこの所定の基準値ΔＮmax以下になったときの検出結果の各々を最終結果として出力する。したがって、これら２以上の画像から検出された異常陰影候補の３次元的位置の同一性を判断しないため、異常陰影候補を、より簡単な方法で、より正確に、解剖学的に矛盾がないように検出することが可能になり、検出精度が向上する。また、診断者は、検出対象の各々の画像間で大きな相違のない適切な最終結果に基づいて局所画像処理手段９３と全体画像処理手段９４とにより適切に画像処理された後、表示手段９５によって表示された側面と正面の画像を利用して診断することが可能になるので、診断能が向上する。
【００４５】
また、検出制御手段５０は、検出結果の差ΔＮがこの所定の基準値ΔＮmaxに近づくように、かつ、個々の候補数ＮMLとＮCCとが、乳房を表す画像から検出されうる微小石灰化陰影の数の現実的な最大値として経験的に見出された値Ｎmaxに近づくように、検出閾値Ｔ1，Ｔ2を変更させるので、２つの画像間での検出結果の差だけでなく、個々の画像の検出結果についてもより適切なものとなるため、さらに検出精度が向上し、診断者の診断能向上にさらに寄与する。
【００４６】
本発明の第２の実施形態となる異常陰影候補検出装置Ｂは、コンピュータ支援画像診断システム１０２の一部をなすものである（図５参照）。図５に示すように、コンピュータ支援画像診断システム１０２は、同一の被検者の乳房を側面方向に挟み込んでその側面方向から撮影して得られた側面画像データＰMLと、この乳房を上下方向に挟み込んで鉛直方向から撮影して得られた正面画像データＰCCとを記憶する記憶手段９１と、この側面画像ＰMLと正面画像ＰCCの各々から腫瘤陰影候補を検出する腫瘤陰影候補検出手段２０と、腫瘤陰影候補の検出ランクＲを変更する検出ランク変更手段４０と、腫瘤陰影候補検出手段２０によってこれらの画像ＰMLとＰCCの各々から検出された腫瘤陰影の候補数ＮMLとＮCCとを比較し、その差ΔＮが所定の基準値ΔＮmax以下になるまで、検出ランク変更手段４０にこれらの画像ＰMLとＰCCの少なくとも一方に対する腫瘤陰影候補の検出ランクＲを検出結果の差ΔＮがこの所定の基準値ΔＮmaxに近づくように変更させることと、変更された検出ランクＲに基づいて腫瘤陰影候補検出手段２０に腫瘤陰影候補を検出させることとを繰り返し、検出結果の差ΔＮがこの所定の基準値ΔＮmax以下になったときの検出結果の各々を最終結果として出力する検出制御手段５０と、この腫瘤陰影候補領域とその近傍領域とからなる矩形の関心領域Ｗを設定する関心領域設定手段９５と、この関心領域Ｗを表す画像（以下、関心領域画像Ｗという）を側面画像ＰMLと正面画像ＰCCとともに表示するとともに、検出された腫瘤陰影候補についての指標値を表示する表示手段９２とを備えている。腫瘤陰影候補検出手段２０は、側面画像データＰMLと正面画像データＰCCとに対してアイリスフィルタによる処理を行うアイリスフィルタ処理部２１と、アイリスフィルタによる出力値Ｉに基づき、初期設定された、もしくは検出ランク変更手段４０によって変更された検出ランクＲの数だけ腫瘤陰影候補となりうる第１次候補を検出する第１次候補検出部２２と、検出された第１次候補の各々について、第１次候補の特性を示す指標値を算出する指標値算出部２３と、算出された指標値に基づいて、腫瘤陰影の第２次候補を検出する第２次候補検出部２４とから構成されている。
【００４７】
ここで、腫瘤陰影候補検出手段２０、検出ランク変更手段４０、検出制御手段５０、関心領域設定手段９５は、画像処理を行うサーバ・コンピュータ（以下、画像処理サーバという）に実装されている。
【００４８】
記憶手段９１は、もとの画像データである側面画像データＰMLや正面画像データＰCCと、被写体である被検者やその画像の撮影条件等についての情報とを関連づけて記憶し、これらの情報を検索キーとして検索可能となっているデータベースを備えた、大容量外部記憶装置を有するサーバ・コンピュータ（以下、画像管理サーバという）に実装されている。
【００４９】
表示手段９２は、高精細液晶ディスプレイを有するパーソナル・コンピュータ（以下、クライアントＰＣという）に実装されている。
【００５０】
画像処理サーバと、画像管理サーバ、クライアントＰＣ、さらに、乳房の放射線画像を撮影、取得する画像撮影・読取装置は、ネットワークを介して通信可能となっている。
【００５１】
次に、このコンピュータ支援画像診断システム１０２が行う処理について図６のフローチャートを用いて説明する。なお、記憶手段９１には、画像撮影・読取装置によって取得され、ネットワークを経由して画像管理サーバに送信されてきた側面画像データＰMLと正面画像データＰCCとが記憶されているものとする。また、本実施形態における画像データはすべて高濃度高信号レベルのデータであるものとする。
【００５２】
腫瘤陰影候補検出手段２０のアイリスフィルタ処理部２１は、側面画像データＰMLに対して以下の処理を行う(#21)。
【００５３】
まず、対象となる画像を構成するすべての画素について、画素ｍ毎に、下記式（３）に示す計算式に基づいた画像データの画素値の勾配ベクトルの向きθを求める。  
【数３】
2005074080.tif 000005
【００５４】
ここでｆ１〜ｆ１６は、図７に示すように、その画素ｊを中心とした縦５画素×横５画素のマスクの外周上の画素に対応した画素値（画像データ）である。
【００５５】
次に、図８に示すような、注目画素を中心に２π／Ｍ度毎のＭ種類の方向（図８においては、11.25度毎の32方向を例示）の放射状の線を考え、その放射状の線毎に、その線上の各画素のうち、勾配ベクトルの集中度の最大値が得られる画素までの出力値をその方向についての集中度Ｃimaxとし、その集中度Ｃimaxをすべての方向で平均して、その注目画素についての勾配ベクトル群の集中度Ｃを算出する。
【００５６】
具体的には、まずｉ番目の放射状の線上において注目画素からｎ番目の画素までで得られる集中度Ｃi(n)を下記式（４）により求める。  
【数４】
2005074080.tif 000006
【００５７】
ここで、θijは、ｉ番目の放射状の線上のｊ番目の画素と注目画素とを結ぶ線分と、ｊ番目の画素における上記式（３）で算出した勾配ベクトルとがなす角である。
【００５８】
したがって、式（４）は、Ｒmin以上Ｒmax以下の自然数ｎの各々について、注目画素を起点とし、終点をｉ番目の放射状の線上における注目画素からｎ番目の画素として、この起点と終点の範囲内の各画素における勾配ベクトルの注目画素方向の成分の平均値を集中度Ｃi(n)として算出するものである。ここでＲminとＲmaxとは、各々、抽出しようとする腫瘤陰影の半径の最小値と最大値である。
【００５９】
次に、勾配ベクトル群の集中度Ｃを下記式（５）および（６）により計算する。  
【数５】
2005074080.tif 000007
【００６０】
ここで、式（５）のＣimaxは、式（４）で得られた放射状の線毎の集中度Ｃi(n)の最大値であるから、注目画素からその集中度Ｃi(n)が最大値となる画素までの領域が、その線の方向における腫瘤陰影の候補領域となる。そして、すべての放射状の線について式（５）を計算してその各線上における腫瘤陰影の領域を求め、この各線上における腫瘤陰影の領域を隣接する線間で直線または非線形曲線で結ぶことにより、腫瘤陰影の候補となり得る領域の外周縁の形状を特定することができる。なお、ｉ番目の線上にあって、かつ注目画素からｎ番目の画素の座標（［ｘ］，［ｙ］）は、注目画素の座標を（ｋ，ｌ）とすれば、以下の式（７）で与えられる。  
【数６】
2005074080.tif 000008
【００６１】
ただし、［ｘ］，［ｙ］は、ｘ，ｙを越えない最大の整数である。
【００６２】
さらに、式（６）では、この領域内の式（５）で与えられた集中度の最大値Ｃimaxを放射状の線の全方向（式（６）では32方向の場合を例示）について平均した値を求める。この求められた値がアイリスフィルタ処理の出力値Ｉである。なお、この出力値Ｉは、画像処理サーバのメモリに格納されているか、ファイルに出力されており、後続の処理でも利用可能となっている。
【００６３】
第１次候補検出部２２は、側面画像データＰMLに対するアイリスフィルタ出力値Ｉを高い順に並べ替え、出力値Ｉの高いものから順に、検出ランクＲが格納されているメモリ（以下、検出ランクメモリという）に初期設定された数だけ、腫瘤陰影の第１次候補を検出する(#22)。
【００６４】
次に、指標値算出部２３は、検出された各第１次候補について、以下の特徴量を算出する(#23)。まず、第１の特徴量としては、腫瘤陰影の輪郭が円に近い形状であることから、円形度Ｓｐ（Spreadness）を利用する。図９に示すように、検出された第１次候補である腫瘤陰影（図の実線部）の面積Ａおよびその重心ＡＯを求め、重心ＡＯを中心とし面積Ａと同等の面積を有する半径Ｒの仮想円（図の破線部）を想定し、この仮想円の内側に含まれる第１次候補の、面積Ａに対する占有率として円形度を算出する。すなわち、仮想円と候補領域とが重なる部分の面積をＡ´とすると、円形度は下記式（８）で算出される。  
【数７】
2005074080.tif 000009
【００６５】
次に、候補領域内部の特徴量として、以下の３つの特徴量を用いる。すなわち、第１次候補の濃度値Ｓのヒストグラムを作成し、濃度値Ｓの頻度をＰ(Ｓ)とし、この濃度値Ｓおよび頻度Ｐ(Ｓ)に基づき、下記式より、分散var を表す第２の特徴量（９）、コントラストcon を表す第３の特徴量（10）、角モーメントasm を表す第４の特徴量（11）を算出する。  
【数８】
2005074080.tif 000010
【００６６】
この他、ＩＦＥＤ画像（Iris Filter EDge）に基づいて生成した同時生成行列についての分散、偏り、相関値、モーメント、エントロピーといったエッジ情報も特徴量として使用可能である（特開2003-115041号公報等参照）。以下、これらを含めて９つの特徴量を算出した場合を例にして説明する。
【００６７】
第２次候補検出部２４は、指標値算出部２３が算出したこれらの特徴量に基づいてマハラノビス距離を算出し、そのゆう度比を用いて判定を行い、腫瘤陰影の第２次候補を検出する(#24)。
【００６８】
まず、下記式（12）により、予め実験的に得られている非悪性陰影を示すパターンクラスｗ1からのマハラノビス距離Ｄm1と、悪性陰影を示すパターンクラスｗ2からのマハラノビス距離Ｄm2とを算出する。  
【数９】
2005074080.tif 000011
【００６９】
指標値算出部２３が算出した特徴量は、それぞれ上記ｘ１からｘ９に該当し、（ｘ１，ｘ２，ｘ３，…，ｘ９）という９次元空間を表現する。この９次元のパターン空間上で表現された第１次候補のパターンと、非悪性陰影のパターンとのマハラノビス距離がＤm1であり、同様に悪性陰影のパターンとのマハラノビス距離がＤm2である。
【００７０】
非悪性陰影のパターンおよび悪性陰影のパターンとは、予め多数の腫瘤陰影候補について実験的に調査した結果に基づいて設定された、非悪性陰影ごとおよび悪性陰影ごとのベクトルｘで定義されるパターン空間を意味する。例えば、それぞれ、非悪性陰影とされるものについての上記ベクトルｘの平均で形成されるパターンクラスｗ1 、悪性陰影とされるものについての上記ベクトルｘの平均で形成されるパターンクラスｗ2 で示される。
【００７１】
ここで、第２次候補検出部２４は、予め設定された被写体領域における非悪性陰影のパターンと悪性陰影のパターンを用いてマハラノビス距離の算出を行う。
【００７２】
次に、候補領域が悪性陰影である場合には、悪性陰影のパターンクラスとのマハラノビス距離が近く（Ｄm2が低い値を示し）、非悪性陰影のパターンクラスとのマハラノビス距離がばらつくという傾向があり、候補領域が非悪性陰影である場合には、非悪性陰影のパターンクラスとのマハラノビス距離が近く（Ｄm1が低い値を示し）、悪性陰影のパターンクラスとのマハラノビス距離がばらつくという傾向があることから、この傾向に従って悪性陰影と非悪性陰影とを有意に判別し得るゆう度比を各候補領域ごとに算出する。
【００７３】
ゆう度比とはＤm1／Ｄm2で表現され、図１０の座標平面上における傾きを示す。すなわち、ゆう度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、例えば閾値を２に設定し、ゆう度比が２以上の時に悪性であり、２未満の時に非悪性であると判定する。
【００７４】
以上のようにして、第２次候補検出部２４は、各第１次候補についての特徴量を評価し、悪性と判定されたものを腫瘤陰影の第２次候補として検出する。
【００７５】
正面画像データＰCCについても側面画像データＰMLと同様にしてアイリスフィルタ処理部２１と第１次候補検出部２２、指標値算出部２３、第２次候補検出部２４による処理を行い(#21〜#24)、腫瘤陰影の第２次候補を検出する。
【００７６】
次に、検出制御手段５０は、各々の画像ＰMLとＰCCとから検出された腫瘤陰影の第２次候補の数（以下、候補数という）ＮMLとＮCCをカウントし、これら２つの候補数の差ΔＮと所定の基準値ΔＮmaxとを比較する(#25)。なお、側面画像ＰMLと正面画像ＰCCとは同一の乳房を被写体とするものであるから、これら２つの候補数の差の基準値ΔＮmaxは0であることが理想的であるが、両方向から検出されうる腫瘤陰影の数の現実的な差として経験的に見出された値であればよい。
【００７７】
この差ΔＮが基準値ΔＮmaxより大きい場合(#25)は、さらに、所定の基準値Ｎmaxと候補数ＮML、ＮCCを比較する(#26)。ここで、所定の基準値Ｎmaxは、乳房を表す画像から検出されうる腫瘤陰影の数の現実的な最大値として経験的に見出された値である。
【００７８】
これら３つの値の中で基準値Ｎmaxが最も大きい場合(#26)には、候補数が少ない方、すなわち基準値Ｎmaxから遠い方の画像から第２次候補が検出されやすくするために検出ランクＲを増やす要求を検出ランク変更手段４０に対して行い、検出ランク変更手段４０は、この要求に応じて、検出ランクメモリに格納されている検出ランクＲをより大きな値に更新する(#27)。検出ランクＲの変更の完了後、検出制御手段５０は、再検出フラグに「Ｙ」、再比較フラグに「Ｎ」を設定して(#28)、その候補数が少ない方の画像の画像データを入力とするアイリスフィルタ処理部２１の出力値Ｉに対する、変更後の検出ランクＲに基づく処理を第１次候補検出部２２に要求する(#35)。第１次候補検出部２２は、この要求に応じて、その画像データに対するアイリスフィルタ出力値Ｉを高い順に並べ替え、出力値Ｉの高いものから順に、検出ランクメモリに設定された変更後の検出ランクＲの数だけ、腫瘤陰影の第１次候補を検出し(#22)、以下、前記と同様にして、指標値の算出(#23)、第２次候補の検出(#24)を行い、再度、候補数の差ΔＮと所定の基準値ΔＮmaxとの比較を行う(#25)。
【００７９】
これら３つの値の中で基準値Ｎmaxが２番目に大きい場合(#26)には、候補数が多い方の画像の候補数を基準値Ｎmaxの値に置換する(#29)。これにより、候補数が多い方の画像の候補数を基準値Ｎmaxの値に一致させるように検出ランクＲを変更して、前記の第１次候補の検出(#22)、指標値の算出(#23)、第２次候補の検出(#24)を行うのと同じ結果が得られる。そして、再検出フラグに「Ｎ」、再比較フラグに「Ｙ」を設定して(#30)、再度、候補数の差ΔＮと所定の基準値ΔＮmaxとの比較を行う(#34,#25)。
【００８０】
これら３つの値の中で基準値Ｎmaxが最も小さい場合(#26)には、候補数が多い方、すなわち基準値Ｎmaxから遠い方の画像の候補数を、候補数が少ない方、すなわち基準値Ｎmaxから近い方の画像の候補数の値に置換する(#31)。これにより、基準値Ｎmaxから遠い方の画像の候補数を基準値Ｎmaxから近い方の画像の候補数の値に一致させるように検出ランクＲを変更して、前記の第１次候補の検出(#22)、指標値の算出(#23)、第２次候補の検出(#24)を行うのと同じ結果が得られる。そして、再検出フラグに「Ｎ」、再比較フラグに「Ｎ」を設定する(#32)。
【００８１】
候補数の差ΔＮが基準値ΔＮmax以下の場合(#25)は、再検出フラグに「Ｎ」、再比較フラグに「Ｎ」を設定する(#33)。
【００８２】
以上の処理を繰り返し行い、候補数の差ΔＮが基準値ΔＮmax以下になった場合（前記の#32の処理により、候補数ＮMLとＮCCとが一致した場合も含む）に、再検出フラグ、再比較フラグの値がともに「Ｎ」となり、検出制御手段５０は、各々の画像ＰMLとＰCCとから検出された腫瘤陰影候補を、そのときの各々の候補数ＮML、ＮCCの数だけ最終結果として出力する(#34,35,#36)。
【００８３】
関心領域設定手段９５は、出力された最終結果に基づき、各々の画像ＰML、ＰCCから検出された腫瘤陰影候補領域およびその近傍領域を含む所定の形状（例えば矩形や円形）の局所領域を関心領域画像Ｗとして設定する。なお検出された腫瘤陰影候補の数が複数であるときは、この関心領域画像Ｗも複数設定される。関心領域設定手段９５は、設定された関心領域画像Ｗを表す画像データＷを出力する。
【００８４】
表示手段９２は、側面画像データＰMLと正面画像データＰCCと、検出制御手段５０が出力した腫瘤陰影の最終候補の各々についての指標値（特徴量）Ｋと、関心領域設定手段９５が出力した関心領域画像Ｗを表す画像データＷとを取得し、もとの側面画像ＰMLと正面画像ＰCC、関心領域画像Ｗおよび指標値Ｋを同時に画面表示し、医師等の診断者による診断に供される。
【００８５】
以上のように本発明の第２の実施形態となる異常陰影候補検出装置Ｂは、検出制御手段５０が、腫瘤陰影候補検出手段２０によって側面画像ＰMLと正面画像ＰCCの各々から検出された腫瘤陰影候補の候補数ＮMLとＮCCとを比較し、その差ΔＮが所定の基準値ΔＮmax以下になるまで、検出ランク変更手段４０にこれらの画像ＰMLとＰCCの少なくとも一方に対する腫瘤陰影候補の検出ランクＲを検出結果の差ΔＮがこの所定の基準値ΔＮmaxに近づくように変更させることと、変更された検出ランクＲに基づいて腫瘤陰影候補検出手段２０に腫瘤陰影候補を検出させることとを繰り返し、検出結果の差ΔＮがこの所定の基準値ΔＮmax以下になったときの検出結果の各々を最終結果として出力する。したがって、これら２以上の画像から検出された異常陰影候補の３次元的位置の同一性を判断しないため、異常陰影候補を、より簡単な方法で、より正確に、解剖学的に矛盾がないように検出することが可能になり、検出精度が向上する。また、診断者は、検出対象の各々の画像間で大きな相違のない適切な最終結果に基づいて表示手段９２によって表示された、腫瘤陰影候補として検出するか否かの判定に係る指標値Ｋや、検出された腫瘤陰影候補、もとの画像ＰML、ＰCCを利用して診断することが可能になるので、診断能が向上する。
【００８６】
また、検出制御手段５０は、検出結果の差ΔＮがこの所定の基準値ΔＮmaxに近づくように、かつ、個々の候補数ＮMLとＮCCとが、乳房を表す画像から検出されうる腫瘤陰影の数の現実的な最大値として経験的に見出された値Ｎmaxに近づくように、検出ランクＲを変更させるので、２つの画像間での検出結果の差だけでなく、個々の画像の検出結果についてもより適切なものとなるため、さらに検出精度が向上し、診断者の診断能向上にさらに寄与する。
【００８７】
また、検出制御手段５０が、検出ランク変更手段４０に検出される腫瘤陰影候補の数が少なくなるように検出ランクＲを変更させ、変更された検出ランクＲに基づいて腫瘤陰影候補を腫瘤陰影候補検出手段２０に検出させる場合に、このようにする代わりに、変更前の検出ランクＲに基づいて既に検出された腫瘤陰影候補の中から、出力値、指標値の高い（腫瘤陰影候補の可能性の高い）順に所定の数だけ腫瘤陰影候補を選択する(#29,#31,#36)ので、再度腫瘤陰影候補の検出処理を行う必要がなくなり、処理効率が向上する。
【００８８】
なお、上記の説明で、候補数の差ΔＮが基準値ΔＮmaxより大きく(#25)、所定の基準値Ｎmaxが候補数ＮML、ＮCCよりも大きい(#26)場合に、候補数が少ない方の画像から第２次候補が検出されやすくなるように検出ランクＲを変更して(#27)、第１次候補の検出(#22)、指標値の算出(#23)、第２次候補の検出(#24)を再度行っているが、第１次候補検出部２２が、変更前の検出ランクをメモリに格納しておき、変更後の検出ランクとの差分を算出できるようにしておけば、検出ランクの増分に対応する第１次候補だけを追加で検出することが可能になるため、後続の指標値の算出(#23)、第２次候補の検出(#24)の各処理を、第２次候補として既に検出済の腫瘤陰影候補に対しては再度行う必要がなくなり、処理効率がさらに向上する。
【００８９】
これら２つの実施形態では、各手段を複数のコンピュータに分散させて実装しているが、これらの一部または全部を１台のコンピュータに実装するようにしてもよい。これは小規模なシステムの場合に有効である。
【図面の簡単な説明】
【００９０】
【図１】本発明の第１の実施形態となる異常陰影候補検出装置Ａを含むコンピュータ支援画像診断システムの構成を示すブロック図
【図２】本発明の第１の実施形態となる異常陰影候補検出装置Ａの処理の流れを示すフローチャート
【図３】モフォロジー演算処理に用いられる構造要素の概念を表す図
【図４】モフォロジー演算処理の基本的な作用を説明するグラフ
【図５】本発明の第２の実施形態となる異常陰影候補検出装置Ｂを含むコンピュータ支援画像診断システムの構成を示すブロック図
【図６】本発明の第２の実施形態となる異常陰影候補検出装置Ｂの処理の流れを示すフローチャート
【図７】アイリスフィルタ処理における勾配ベクトルを算出するマスクを示す図
【図８】輪郭形状が適応的に変化するように設定されたアイリスフィルタを示す概念図
【図９】候補領域の面積Ａと同等の面積を有する仮想円を示す図
【図１０】ゆう度比を説明する図
【符号の説明】
【００９１】
１０  微小石灰化陰影候補検出手段
１１  モフォロジーフィルタ処理部
１２  閾値処理部
２０  腫瘤陰影候補検出手段
２１  アイリスフィルタ処理部
２２  第１次候補検出部
２３  指標値算出部
２４  第２次候補検出部
３０  閾値変更手段
４０  検出ランク変更手段
５０  検出制御手段
９１  記憶手段
９２  表示手段
９３  局所画像処理手段
９４  全体画像処理手段
９５  関心領域設定手段
１０１  本発明の第１の実施形態を含むコンピュータ支援画像診断システム
１０２  本発明の第２の実施形態を含むコンピュータ支援画像診断システム
Ａ  本発明の第１の実施形態となる異常陰影候補検出装置
Ｂ  本発明の第２の実施形態となる異常陰影候補検出装置
【図１】
2005074080.tif 000012
【図２】
2005074080.tif 000013
【図３】
2005074080.tif 000014
【図４】
2005074080.tif 000015
【図５】
2005074080.tif 000016
【図６】
2005074080.tif 000017
【図７】
2005074080.tif 000018
【図８】
2005074080.tif 000019
【図９】
2005074080.tif 000020
【図１０】
2005074080.tif 000021