(57)【要約】【課題】乳房を被写体とする医用放射線画像中の異常陰影候補を検出する際に、乳房の大きさの相違に応じた適切な処理を行う。【解決手段】面積算出手段１０が、原画像Ｐ中の被写体領域の面積Ｒを算出し、検出閾値決定手段２１が、算出された面積Ｒに基づいて異常陰影候補の検出閾値を自動的に決定し、異常陰影候補検出手段３０が、決定された検出閾値に基づいて異常陰影候補の検出処理を行う。ここで、面積Ｒが所定の値以上の場合には、原画像Ｐに表された被写体（乳房）は異常陰影候補の検出が比較的容易な脂肪性乳房であると推定し、検出感度を高くして検出もれを防止する。一方、面積Ｒが所定の値以下の場合には、原画像Ｐに表された被写体（乳房）は異常陰影候補の検出が比較的困難な高濃度乳腺型乳房であると推定し、検出感度を低くして他の構造物を異常陰影候補として誤検出することを防止する。【選択図】        図１
2005052329.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
乳房を被写体とする医用放射線画像中の異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出手段を備えた装置において、
前記画像中の被写体領域の面積を算出する面積算出手段と、
該面積に基づいて前記異常陰影候補の検出レベルを決定する検出レベル決定手段とを備え、
前記異常陰影候補検出手段が前記決定された検出レベルに基づいて前記異常陰影候補の検出を行うものであることを特徴とする異常陰影候補検出装置。
【請求項２】
前記検出レベルが、前記異常陰影候補の検出閾値であり、
前記検出レベル決定手段が、前記面積が所定の範囲内である場合には、検出閾値を所定の基準値に決定し、前記面積が前記所定の範囲より大きい場合には、前記面積が前記所定の範囲内である場合よりも前記異常陰影候補が検出されやすくなるように前記検出閾値を決定し、前記面積が前記所定の範囲よりも小さい場合には、前記面積が前記所定の範囲内である場合よりも前記異常陰影候補が検出されにくくなるように前記検出閾値を決定するものであり、
前記異常陰影候補検出手段が、前記決定された検出閾値に基づいて前記異常陰影候補の検出を行う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】
前記検出レベルが、前記異常陰影候補の検出ランク数であり、
前記検出レベル決定手段が、前記面積が所定の範囲内である場合には、検出ランク数を所定の基準値に決定し、前記面積が前記所定の範囲外の場合には、前記所定の基準値よりも小さい値に前記検出ランク数を決定するものであり、
前記異常陰影候補検出手段が、
前記画像中の前記異常陰影候補となりうる仮候補を前記決定された検出ランク数と同じ数だけ検出する仮候補検出部と、
検出された前記仮候補の各々について、該仮候補の特性を示す１種類以上の指標値を算出する指標値算出部と、
算出された該指標値に基づいて、前記異常陰影の最終候補を検出する最終候補検出部
とからな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４】
乳房を被写体とする医用放射線画像中の異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出手段としてコンピュータを機能させるプログラムにおいて、
前記コンピュータを、
前記画像中の被写体領域の面積を算出する面積算出手段と、
該面積に基づいて前記異常陰影候補の検出レベルを決定する検出レベル決定手段として機能させ、
前記異常陰影候補検出手段が前記決定された検出レベルに基づいて前記異常陰影候補の検出を行うように機能させるものであることを特徴とするプログラム。
【請求項５】
前記検出レベルが、前記異常陰影候補の検出閾値であり、
前記検出レベル決定手段に、前記面積が所定の範囲内である場合には、検出閾値を所定の基準値に決定させ、前記面積が前記所定の範囲より大きい場合には、前記面積が前記所定の範囲内である場合よりも前記異常陰影候補が検出されやすくなるように前記検出閾値を決定させ、前記面積が前記所定の範囲よりも小さい場合には、前記面積が前記所定の範囲内である場合よりも前記異常陰影候補が検出されにくくなるように前記検出閾値を決定させるようにし、
前記異常陰影候補検出手段に、前記決定された検出閾値に基づいて前記異常陰影候補の検出を行わせるようにしたことを特徴とする請求項４記載のプログラム。
【請求項６】
前記検出レベルが、前記異常陰影候補の検出ランク数であり、
前記検出レベル決定手段に、前記面積が所定の範囲内である場合には、検出ランク数を所定の基準値に決定させ、前記面積が前記所定の範囲外の場合には、前記所定の基準値よりも小さい値に前記検出ランク数を決定させるようにし、
前記異常陰影候補検出手段を、
前記画像中の前記異常陰影候補となりうる仮候補を前記決定された検出ランク数と同じ数だけ検出する仮候補検出部と、
検出された前記仮候補の各々について、該仮候補の特性を示す１種類以上の指標値を算出する指標値算出部と、
算出された該指標値に基づいて、前記異常陰影の最終候補を検出する最終候補検出部
とからなるものとして機能させることを特徴とする請求項４記載のプログラム
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、乳房を被写体とする医用放射線画像中の異常陰影候補を検出する装置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）。
【特許文献１】特開平８−２９４４７９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、乳がんの診断の場合、乳房の大きさによって内部の特性が異なるため、乳房の放射線画像中の異常陰影候補を検出する際の難易度が異なってくる。すなわち、小型の乳房には高濃度乳腺型のものが多く、大型の乳房には脂肪性のものが多いという傾向があり、異常陰影候補の検出は、脂肪性の乳房の方が容易であるとされている。
【０００５】
しかしながら、このような乳房の大きさによる内部の特性の相違に応じた異常陰影候補の検出は行われていなかった。
【０００６】
本発明はこのような事情に鑑みてなされたものであり、乳房を被写体とする医用放射線画像中の異常陰影候補を検出する際に、乳房の大きさの相違に応じた適切な処理を行うことを可能にする異常陰影候補検出装置およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明による異常陰影候補検出装置は、乳房を被写体とする医用放射線画像中の異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出手段を有する装置に、画像中の被写体領域の面積を算出する面積算出手段と、算出された面積に基づいて異常陰影候補の検出レベルを決定する検出レベル決定手段とを設け、異常陰影候補検出手段が、決定された検出レベルに基づいて異常陰影候補の検出を行うようにしたことを特徴とする。
【０００８】
次に、本発明によるプログラムは、コンピュータを前記各手段として機能させるものである。
【０００９】
すなわち、乳房を被写体とする医用放射線画像中の異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出手段としてコンピュータを機能させるプログラムにおいて、このコンピュータを、
画像中の被写体領域の面積を算出する面積算出手段と、算出された面積に基づいて異常陰影候補の検出レベルを決定する検出レベル決定手段として機能させるようにし、異常陰影候補検出手段に、決定された検出レベルに基づいて異常陰影候補の検出を行わせるようにしたことを特徴とする。
【００１０】
次に、本発明による画像処理装置およびプログラムの詳細について説明する。
【００１１】
「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。
【００１２】
「被写体領域」とは、例えば、図２の乳房の側面画像では、画像全体（Ｐ）から背景領域（Ｐc）を除いた領域（Ｐ−Ｐc＝Ｐa＋Ｐb）であってもよいし、さらに、胸筋領域（Ｐb）を除いた乳房領域（Ｐ−Ｐc−Ｐb＝Ｐa）であってもよい。
【００１３】
「被写体領域の面積を算出する」具体的手法としては、まず被写体領域を抽出し、次に、被写体領域中に存在する画素の数をカウントし、その画素数を面積とすることが考えられる。
【００１４】
「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。
【００１５】
「面積に基づいて異常陰影候補の検出レベルを決定する」具体例を以下に示す。
【００１６】
まず、面積が所定の範囲内である場合には、検出閾値を所定の基準値に決定し、面積がこの所定の範囲より大きい場合には、面積がこの所定の範囲内である場合よりも異常陰影候補が検出されやすくなるように検出閾値を決定し、面積がこの所定の範囲よりも小さい場合には、面積がこの所定の範囲内である場合よりも異常陰影候補が検出されにくくなるように検出閾値を決定することが考えられる。これは、面積が所定の範囲より大きい場合は、脂肪性の乳房であると推定され、この場合には、乳腺等の他の構造物が集中していないため誤検出が生じにくいことから、より検出されやすくなるように検出閾値を決定し、面積が所定の範囲より小さい場合は、高濃度乳腺型乳房であると推定され、この場合には、乳腺等の他の構造物が集中しているため誤検出が生じやすいことから、より検出されにくくなるように検出閾値を決定することを意味している。
【００１７】
また、面積が所定の範囲内である場合には、検出ランク数を所定の基準値に決定し、面積がこの所定の範囲外の場合には、この所定の基準値よりも小さい値に検出ランク数を決定することも考えられる。ここで「所定の範囲外」は、面積が所定の範囲より大きい場合と小さい場合の両方ともを含む。面積が所定の範囲より大きい場合は、検出ランク数を減らしても、実用上、検出もれが生じる可能性が低いため、異常陰影候補がより少なく検出されるように検出ランク数を決定するのである。面積が所定の範囲より小さい場合は、検出ランク数を増やしても、検出もれの減少よりも誤検出の増加の可能性の方が高いので、誤検出の増加を防ぐために、より少なく検出されるように検出ランク数を決定するのである。なお、この場合、異常陰影候補検出手段は、画像中の異常陰影候補となりうる仮候補を、決定された検出ランク数と同じ数だけ検出する仮候補検出部と、検出された仮候補の各々について、仮候補の特性を示す１種類以上の指標値を算出する指標値算出部と、算出された指標値に基づいて、異常陰影の最終候補を検出する最終候補検出部とから構成されるようにすることが好ましい。ここで「仮候補の特性を示す１以上の指標値」の具体例としては、仮候補の形状、濃度の分布、大きさ、辺縁の様子等を示す情報が考えられる。
【発明の効果】
【００１８】
本発明の異常陰影候補検出装置、または本発明のプログラムが実装されたコンピュータは、面積算出手段が、乳房を被写体とする医用放射線画像中の被写体領域の面積を算出し、検出レベル決定手段が、算出された面積に基づいて異常陰影候補の検出レベルを自動的に決定し、異常陰影候補検出手段が、決定された検出レベルに基づいて画像中の異常陰影候補の検出を行うので、診断者が検出レベルを個別に調節することなく、乳房の大きさの相違に応じた適切な処理を行うことが可能になり、診断者の診断効率や診断精度が向上する。
【００１９】
また、検出レベル決定手段が、被写体領域の面積が所定の範囲内である場合には、検出閾値を所定の基準値に決定し、この面積がこの所定の範囲より大きい場合には、この面積がこの所定の範囲内である場合よりも異常陰影候補が検出されやすくなるように検出閾値を決定し、この面積がこの所定の範囲よりも小さい場合には、この面積がこの所定の範囲内である場合よりも異常陰影候補が検出されにくくなるように検出閾値を決定するようにすれば、被写体領域の面積がこの所定の範囲よりも大きい場合には、異常陰影候補の検出もれを防止することができ、被写体領域の面積がこの所定の範囲よりも小さい場合には、異常陰影候補の誤検出を防止することができるので、被写体領域の面積に応じた異常陰影候補の適切な検出が可能になり、効果的である。
【００２０】
また、検出レベル決定手段が、被写体領域の面積が所定の範囲内である場合には、検出ランク数を所定の基準値に決定し、この面積がこの所定の範囲外の場合には、この所定の基準値よりも小さい値に検出ランク数を決定するようにし、異常陰影候補検出手段の仮候補検出部が、検出ランク数と同数の仮候補を検出し、指標値算出部が、検出された仮候補の各々について、１以上の指標値を算出し、最終候補検出部が、算出された指標値に基づいて最終的な異常陰影候補を検出するようにすれば、被写体領域の面積が所定の範囲より大きい場合には、実用上、検出もれが生じず、被写体領域の面積が所定の範囲より小さい場合には、誤検出が防止され、かつ、いずれの場合にも、必要以上の仮候補を抽出しなくなるので、後続の指標値算出処理の負荷を軽減することができ、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、乳房の医用放射線画像（以下、マンモグラフィという）の画像データ（以下、原画像データという）Ｐを記憶する記憶手段９１と、この原画像データＰによる画像（以下、原画像Ｐという）中の被写体領域の面積Ｒを算出する面積算出手段１０と、算出された面積Ｒに基づいて異常陰影候補の検出閾値Ｔ１，Ｔ２を決定する検出閾値決定手段２１と、検出閾値決定手段２１によって決定された検出閾値Ｔ１，Ｔ２に基づいて、この原画像Ｐ中の異常陰影候補を検出し、その異常陰影候補を表す画像データ（以下、局所画像データＰ１という）を出力する異常陰影候補検出手段３０と、この局所画像データＰ１が表す異常陰影候補を強調処理する局所画像処理手段９３と、この原画像データＰ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原画像データＰ′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局所画像データＰ１′が表す異常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。面積算出手段１０は、原画像Ｐ中の被写体領域を抽出する被写体領域抽出部１１と、検出された被写体領域の画素数をカウントする面積カウント部１２とから構成され、異常陰影候補検出手段３０は、原画像データＰ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３１と、モフォロジーフィルタによる出力値を、検出閾値決定手段２１によって決定された検出閾値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３２とから構成される。
【００２３】
ここで、面積算出手段１０と、検出閾値決定手段２１、異常陰影候補検出手段３０、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、マンモグラフィの画像データと、被写体である患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、マンモグラフィを撮影、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マンモグラフィＰ（図２参照）を表す原画像データＰが記憶されているものとする。また、原画像データＰは高輝度高信号レベルのデータであるものとする。
【００２８】
まず、面積算出手段１０が、記憶手段９１から原画像データＰを読み込む。具体的には、患者ＩＤ、撮影日時等の処理対象の画像を特定する情報を検索キーとする検索要求が画像管理サーバに送信される。画像管理サーバでは、記憶手段９１のデータベース管理システムによって、この検索要求にしたがったデータベースの検索が行われ、原画像データＰが取得され、画像処理サーバに送信される。そして、画像処理サーバでは、受信した原画像データＰが一時記憶領域に記憶される。面積算出手段１０は、この一時記憶領域に記憶された原画像データＰを読み込んでいる。
【００２９】
そして、面積算出手段１０の被写体領域抽出部１１が、原画像Ｐのヒストグラムを作成し、作成されたヒストグラムを利用して背景部分（輝度が低い部分）を除く最小輝度Ｓmin1を求め（図３参照）、この最小輝度Ｓmin1を閾値として原画像Ｐを２値化する。すなわち、この閾値よりも高輝度の領域を被写体領域として抽出する。なお、この被写体領域は、乳房領域Ｐaと胸筋領域Ｐbをあわせた領域となる。
【００３０】
次に、面積算出手段１０の面積カウント部１２が、抽出された被写体領域内の画素数をカウントし、これを被写体領域の面積Ｒとする。
【００３１】
検出閾値決定手段２１は、面積カウント部１２が取得した被写体領域の面積Ｒを評価し、モフォロジーフィルタ処理による出力値Ｍｏ，Ｍgrad（後述）についての面積Ｒの値に応じた検出閾値Ｔ１，Ｔ２を決定する。具体的には、面積ＲがＲ1以上でＲ2以下である場合には、検出閾値Ｔ１およびＴ２を各々所定の基準値th1、th2に決定し、面積ＲがＲ2より大きい場合には、検出閾値Ｔ１およびＴ２を各々th1／c1、th2／c2（c1,c2＞1）に決定し、面積ＲがＲ1よりも小さい場合には、検出閾値Ｔ１およびＴ２を、各々th1×c1、th2×c2（c1,c2＞1）に決定する。
【００３２】
異常陰影候補検出手段３０のモフォロジーフィルタ処理部３１は、原画像データＰ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。  
【数１】
2005052329.tif 000003
【００３３】
ここでＢiはＭ個の直線状の構造要素Ｂであり（図４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。
【００３４】
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５（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５（ａ）参照）を行う（オープニング(opening)処理；図５（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）を原画像データＰ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。
【００３５】
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】
2005052329.tif 000004
【００３６】
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。
【００３７】
次に、閾値処理部３２は、検出閾値決定手段２１が決定した閾値Ｔ１，Ｔ２に基づき、モフォロジーフィルタ処理部３１の出力値Ｍｏが閾値Ｔ１より大きく、かつ出力値Ｍgradが閾値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を有する領域を腫瘤陰影候補としては検出しない。
【００３８】
検出された微小石灰化陰影候補を表すデータＰ１はそれぞれ局所画像処理手段９３に入力され、局所画像処理手段９３は入力された局所画像データＰ１に対して異常陰影候補が強調されるように画像処理して、処理後の局所画像データＰ１′を出力する。
【００３９】
また、全体画像処理手段９４が、原画像データＰを読み出し、この原画像データＰに対して階調処理、周波数処理等の画像処理を施す。
【００４０】
局所画像処理手段９３により処理して得られた局所画像データＰ１′および、全体画像処理手段９４により処理して得られた原画像データＰ′は、表示手段９２に入力され、表示手段９２は、原画像データＰ′による画像を表示しつつ、異常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局所画像データＰ１′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、全体画像とともに、全体画像よりも強調処理された異常陰影候補の画像が表示され、医師等の読影者による診断に供される。
【００４１】
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は、面積算出手段１０が、原画像Ｐ中の被写体領域の面積Ｒを算出し、検出閾値決定手段２１が、算出された面積Ｒに基づいて異常陰影候補の検出閾値を自動的に決定し、異常陰影候補検出手段３０が、決定された検出閾値に基づいて異常陰影候補の検出処理を行う。ここで、面積ＲがＲ1以上でＲ2以下である場合の検出閾値Ｔ１およびＴ２の値th1およびth2を基準とすると、面積ＲがＲ2より大きい場合には、原画像Ｐに表された被写体（乳房）は異常陰影候補の検出が比較的容易な脂肪性乳房であると推定し、検出閾値Ｔ１およびＴ２には、各々th1およびth2より小さい値th1／c1およびth2／c2（c1,c2＞1）を設定する。これにより検出感度は高くなるので、異常陰影候補の検出もれを防止することができる。一方、面積ＲがＲ1より小さい場合には、原画像Ｐに表された被写体（乳房）は異常陰影候補の検出が比較的困難な高濃度乳腺型乳房であると推定し、検出閾値Ｔ１およびＴ２には、各々th1およびth2より大きい値th1×c1およびth2×c2（c1,c2＞1）を設定する。これにより検出感度が低くなるので、他の構造物を異常陰影候補として誤検出することを防止することができる。このように、診断者が検出レベルを個別に調節することなく、乳房の大きさの相違に応じた適切な処理を行うことが可能になり、診断者の診断効率や診断精度が向上する。
【００４２】
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６参照）。図６に示すように、コンピュータ支援画像診断システム１０１は、乳房の医用放射線画像（以下、マンモグラフィという）の画像データ（以下、原画像データという）Ｐを記憶する記憶手段９１と、この原画像データＰによる画像（以下、原画像Ｐという）中の被写体領域の面積Ｒを算出する面積算出手段１０と、算出された面積Ｒに基づいて異常陰影候補の検出ランクＴを決定する検出ランク決定手段２２と、検出ランク決定手段２２によって決定された検出ランクＴに基づいて、この原画像Ｐ中の異常陰影候補を検出し、その異常陰影候補を表す画像データＰ２を出力する異常陰影候補検出手段３０と、この異常陰影候補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）を原画像Ｐとともに表示するとともに、検出された異常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。面積算出手段１０は、原画像Ｐ中の被写体領域を抽出する被写体領域抽出部１１と、検出された被写体領域の画素数をカウントする面積カウント部１２とから構成され、異常陰影候補検出手段３０は、アイリスフィルタを用いた処理により原画像Ｐ中の異常陰影候補となりうる仮候補を、検出ランク決定手段２２によって決定された検出ランクＴと同じ数だけ検出する仮候補検出部３３と、検出された仮候補の各々について、仮候補の特性を示す指標値を算出する指標値算出部３４と、算出された指標値に基づいて、異常陰影の最終候補を検出する最終候補検出部３５とから構成されている。
【００４３】
ここで、面積算出手段１０と、検出ランク決定手段２２、異常陰影候補検出手段３０、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。
【００４４】
記憶手段９１は、マンモグラフィの画像データと、被写体である患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。
【００４５】
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。
【００４６】
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、マンモグラフィを撮影、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。
【００４７】
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、同システム１０１との相違点を中心に説明する。なお、記憶手段９１には、同システム１０１と同様に、原画像データＰが記憶されているものとする。また、原画像データＰは高濃度高信号レベルのデータであるものとする。
【００４８】
まず、面積算出手段１０は、同システム１０１と同様にして被写体領域の面積Ｒを取得する。
【００４９】
検出ランク決定手段２２は、面積算出手段１０が取得した被写体領域の面積Ｒを評価し、面積Ｒの値に応じたアイリスフィルタ処理における検出ランクＴを決定する。例えば、面積ＲがＲ1以上でＲ2以下である場合には検出ランクＴを１０とし、面積ＲがＲ2より大きいか、または面積ＲがＲ1より小さい場合には、検出ランクＴを５とする。ここで、検出ランクＴとは、異常陰影候補検出手段３０の仮候補検出部３３による仮候補の検出数である。
【００５０】
異常陰影候補検出手段３０の仮候補検出部３３は、原画像データＰに対して以下の処理を行う。
【００５１】
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】
2005052329.tif 000005
【００５２】
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。
【００５３】
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。
【００５４】
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】
2005052329.tif 000006
【００５５】
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。
【００５６】
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。
【００５７】
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】
2005052329.tif 000007
【００５８】
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】
2005052329.tif 000008
【００５９】
ただし、［ｘ］，［ｙ］は、ｘ，ｙを越えない最大の整数である。
【００６０】
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。
【００６１】
以上のようにして、仮候補検出部３３は、原画像Ｐに基づきアイリスフィルタ出力値Ｉを算出した後、各画素における出力値Ｉを高い順に並べ替え、出力値Ｉの高いものから、検出ランク決定手段２２で決定された検出ランクの数だけ、異常陰影の仮候補として検出する。
【００６２】
次に、指標値算出部３４は、検出された各仮候補について、以下の特徴量を算出する。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、検出された仮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仮候補の、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】
2005052329.tif 000009
【００６３】
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、仮候補の濃度値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】
2005052329.tif 000010
【００６４】
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。
【００６５】
最終候補検出部３５は、指標値算出部３４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、異常陰影の最終候補を検出する。
【００６６】
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】
2005052329.tif 000011
【００６７】
指標値算出部３４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仮候補のパターンと、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。
【００６８】
非悪性陰影のパターンおよび悪性陰影のパターンとは、予め多数の異常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。
【００６９】
ここで、最終候補検出部３５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。
【００７０】
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。
【００７１】
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。
【００７２】
以上のようにして、最終候補検出部３５は、各仮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異常陰影の最終候補として検出し、最終候補を表す画像データＰ２とその指標値（特徴量）を出力する。
【００７３】
抽出された異常陰影の最終候補を表すデータＰ２は、関心領域設定手段９５に入力される。関心領域設定手段９５は、異常陰影の最終候補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。なお検出された異常陰影の最終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。
【００７４】
表示手段９２は、画像処理サーバが一時的に記憶している原画像データＰと、最終候補検出部３５が出力した異常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、図１１（１）および（２）に示すように、原画像Ｐ、関心領域画像Ｗおよび指標値Ｋを同時に画面表示し、医師等の読影者による診断に供される。
【００７５】
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、面積算出手段１０が、原画像Ｓ中の被写体領域の面積Ｒを算出し、検出ランク決定手段２２が、算出された面積Ｒに基づいて異常陰影候補の検出ランクＴを自動的に決定し、異常陰影候補検出手段３０の仮候補検出部３３が、決定されたＴに基づいて異常陰影の仮候補の検出処理を行う。ここで、面積ＲがＲ1以上でＲ2以下である場合の検出ランクＴ（＝10）を基準とすると、面積ＲがＲ2より大きい場合には、原画像Ｓに表された被写体（乳房）は異常陰影候補の検出が比較的容易な脂肪性乳房であると推定し、検出ランクＴを減らしても、実用上、検出もれが生じる可能性は低いため、検出ランクＴを基準よりも小さい値（＝５）に設定する。一方、面積ＲがＲ1より小さい場合には、原画像Ｓに表された被写体（乳房）は異常陰影候補の検出が比較的困難な高濃度乳腺型乳房であると推定し、検出ランクＴを増やしても、検出もれの減少よりも誤検出の増加の可能性の方が高いので、誤検出増加を防ぐために、検出ランクＴを基準よりも小さい値（＝５）に設定する。このように、診断者が検出レベルを個別に調節することなく、乳房の大きさの相違に応じた適切な処理を行うことが可能になり、診断者の診断効率や診断精度が向上する。また、この結果、仮候補検出部３３は、必要以上に仮候補を抽出しなくなるので、後続の指標値算出部３４、最終候補検出部３５の処理の負荷を軽減することができ、処理効率が向上する。
【００７６】
次に、本実施形態に対して、本発明の技術的思想から逸脱しない範囲で変更を加えた例を説明する。
【００７７】
まず、検出レベルの具体的内容と異常陰影候補検出処理の具体的内容との組合せは上記の２つのパターンに限定されるものではない。例えば、検出閾値決定手段２１が被写体領域の面積に応じてアイリスフィルタの出力値に対する検出閾値を決定し、異常陰影候補検出手段３０は、この検出閾値に基づき、アイリスフィルタを用いて腫瘤陰影の候補を検出するような構成としてもよいし、検出ランク決定手段２２が被写体領域の面積に応じて微小石灰化陰影の検出ランクを決定し、異常陰影候補検出手段３０は、この検出ランクに基づき、微小石灰化陰影の仮候補を検出し、さらに石灰化密度等の特徴量により、最終候補の検出を行うような構成としてもよい。
【００７８】
本実施形態では、被写体領域の面積を３段階に分類し、各々の段階について検出閾値や検出ランクを決定するようにしたが、例えば図１２に示す変換を行う参照テーブル等を用いて、被写体の面積に応じて閾値や検出ランクをある程度連続的に変化させるようにしてもよい。
【００７９】
本実施形態では、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】
【００８０】
【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】原画像データＰによる乳房の側面画像を示す図
【図３】原画像Ｐのヒストグラムに基づいて被写体領域を検出する方法を説明する図
【図４】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５】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
【図１１】本発明の第２の実施形態において、表示手段により画面表示される画面の一例を示す図
【図１２】被写体領域の面積に応じてほぼ連続的に検出閾値（ａ）、検出ランク（ｂ）を変化させる変換テーブルの一例を示す図
【符号の説明】
【００８１】
１０  面積算出手段
１１  被写体領域抽出部
１２  面積カウント部
２１  検出閾値決定手段
２２  検出ランク決定手段
３０  異常陰影候補検出手段
３１  モフォロジーフィルタ処理部
３２  閾値処理部
３３  仮候補検出部
３４  指標値算出部
３５  最終候補検出部
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】
2005052329.tif 000012
【図２】
2005052329.tif 000013
【図３】
2005052329.tif 000014
【図４】
2005052329.tif 000015
【図５】
2005052329.tif 000016
【図６】
2005052329.tif 000017
【図７】
2005052329.tif 000018
【図８】
2005052329.tif 000019
【図９】
2005052329.tif 000020
【図１０】
2005052329.tif 000021
【図１１】
2005052329.tif 000022
【図１２】
2005052329.tif 000023