(57)【要約】  【課題】  デジタル医用画像の異常陰影検出処理において、被写体の解剖学的特徴を考慮しつつ、高速で検出精度の悪化しない処理を行う。  【解決手段】  候補抽出手段１０が医用画像Ｐにおける被写体上の異常陰影の候補Ｃｉを抽出し、特徴量算出手段２０が各候補Ｃｉの近傍等の画像をもとに異常陰影らしさが反映された複数の特徴量Ａijを算出する一方、解剖学的情報取得手段３０が被写体の解剖学的情報Ｉを取得して解剖学的構造を求め、重み付け係数マップ作成手段４０が情報Ｉをもとに被写体上の各位置毎に被写体の解剖学的特徴が考慮された上記特徴量に対する重み付け係数を設定して重み付け係数マップＭｋを作成し、重み付け演算手段５０が各候補Ｃｉの特徴量を候補の位置と重み付け係数マップＭｋとに基づいて重み付けし、異常陰影抽出手段６０が重み付けされた特徴量Ａ′ijに基づいて候補Ｃｉから異常陰影Ｑを抽出する。  【選択図】          図１
2005246032.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体の医用画像を表す画像データに基づいて該医用画像中の異常陰影の候補を抽出する候補抽出ステップと、
前記画像データに基づいて前記各候補毎に異常陰影らしさが反映された複数の特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
前記画像データに基づいて前記医用画像における前記被写体の解剖学的情報を取得して前記被写体の解剖学的構造を求める解剖学的情報取得ステップと、
前記各候補の前記解剖学的構造との相対的位置関係に応じて、前記各候補毎の前記複数の特徴量を重み付けする特徴量重み付けステップと、
重み付けされた前記複数の特徴量に基づいて前記候補から前記異常陰影を抽出する異常陰影抽出ステップとを有することを特徴とする異常陰影検出方法。
【請求項２】
被写体の医用画像を表す画像データに基づいて該医用画像中の異常陰影の候補を抽出する候補抽出手段と、
前記画像データに基づいて前記各候補毎に異常陰影らしさが反映された複数の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記画像データに基づいて前記医用画像における前記被写体の解剖学的情報を取得して前記被写体の解剖学的構造を求める解剖学的情報取得手段と、
前記各候補の前記解剖学的構造との相対的位置関係に応じて、前記各候補毎の前記複数の特徴量を重み付けする特徴量重み付け手段と、
重み付けされた前記複数の特徴量に基づいて前記候補から前記異常陰影を抽出する異常陰影抽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３】
前記特徴量重み付け手段が、
前記医用画像中の前記異常陰影を検出すべき所定の領域内の各位置に対応する位置に、前記各位置の前記解剖学的構造との相対的位置関係に応じた、前記特徴量を重み付けするための重み付け係数を配置してなる重み付け係数マップを作成する重み付け係数マップ作成手段と、
前記候補に対応する前記重み付け係数マップ上の位置における前記重み付け係数を用いて、前記各候補毎の前記複数の特徴量を重み付けする重み付け演算手段とを含むもの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】
前記被写体が人体の胸部であり、
前記所定の領域が肺野であり、
前記重み付け係数マップ作成手段が、前記肺野を、肺野辺縁上部、肺野辺縁下部、肺門部、肺尖部、肺野中央部のうち少なくとも１つを含む複数の部分に分けて、該各部分毎に異なる範囲の前記重み付け係数を配置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】
前記特徴量重み付け手段が、前記候補の、前記解剖学的構造に基づいて正規化された前記医用画像における座標位置に応じて、前記特徴量を重み付けするもの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６】
前記被写体が人体の胸部であることを特徴とする請求項２、３または５記載の異常陰影検出装置。
【請求項７】
コンピュータを、
被写体の医用画像を表す画像データに基づいて該医用画像中の異常陰影の候補を抽出する候補抽出手段と、
前記画像データに基づいて前記各候補毎に異常陰影らしさが反映された複数の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記画像データに基づいて前記医用画像における前記被写体の解剖学的情報を取得して前記被写体の解剖学的構造を求める解剖学的情報取得手段と、
前記各候補の前記解剖学的構造との相対的位置関係に応じて、前記各候補毎の前記複数の特徴量を重み付けする特徴量重み付け手段と、
重み付けされた前記複数の特徴量に基づいて前記候補から前記異常陰影を抽出する異常陰影抽出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、デジタル医用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し、特に、検出処理の高速化および検出精度の向上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、画像診断における医師等の読影者への負荷を低減する等の目的から、デジタル医用画像（以下、単に医用画像という）を、コンピュータを用いて画像解析して診断するコンピュータ診断支援、いわゆるＣＡＤ（Computer Aided Diagnosis）が行われており、このようなＣＡＤとしては、例えば、医用画像中の異常陰影を、コンピュータを用いて自動的に検出する異常陰影検出処理が知られている。
【０００３】
異常陰影検出処理としては、これまでに種々の手法が提案されているが、例えば、医用画像を表す画像データに基づいて、アイリスフィルタ処理等を用いることにより、病巣と疑われる領域を異常陰影の暫定的な候補として抽出し、抽出された候補の近傍の画像データに基づいて、各候補毎に、異常陰影としての確からしさを反映する複数の特徴量を算出し、算出された複数の特徴量に基づいて、新たな指標値（スコア）を算出してその指標値が所定の基準値を上回るか否かにより候補が異常陰影であるか否かを判別、もしくは、特徴量を入力として候補が異常陰影である蓋然性の程度を表す量を出力するニューラルネットワーク等を用いることにより、上記候補から異常陰影を抽出する手法が知られている（例えば特許文献１）。
【０００４】
ところで、医用画像中の濃度を表す各画素のＱＬ値（画素信号値）は、被写体の解剖学的位置毎に特徴を有する。例えば、被写体を人体の胸部とする胸部Ｘ線画像においては、乳房、肩甲骨、大胸筋といった解剖学的特徴を持つ組織や散乱線の影響により、肺野の外側と中央付近とでは画像上の性質が異なる。
【０００５】
したがって、上記のように、医用画像中の異常陰影を、コンピュータを用いて自動検出する場合においては、解剖学的位置によって画像上の性質が異なることによる影響が、異常陰影の検出性能を悪化させる原因の一つになっていると考えられる。
【０００６】
そこで、上記問題を解決する手法として、例えば、胸部Ｘ線画像において、肺野内を脊椎、鎖骨、肺野辺縁部、肺野中央部等の複数の領域に区分し、各領域に対して異常陰影検出処理を施す手法が提案されている（特許文献２参照）。
【特許文献１】特許２９８７６３３号公報
【特許文献２】ＵＳ６５４９６４６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記の、肺野内を複数の領域に区分して各領域に対して異常陰影検出処理を施す手法では、当該検出処理を領域毎に複数に分けて行うので、アルゴリズムが複雑化し、高速な処理を行うことができない。また、領域の境界付近では、周辺の画像が欠落してしまうため、検出精度が悪化する虞があるという問題がある。
【０００８】
本発明は、上記事情に鑑み、被写体の解剖学的特徴を考慮しつつ、高速で検出精度が悪化しない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】
【０００９】
本発明の異常陰影検出方法は、被写体の医用画像を表す画像データに基づいて該医用画像中の異常陰影の候補を抽出する候補抽出ステップと、前記画像データに基づいて前記各候補毎に異常陰影らしさが反映された複数の特徴量を算出する特徴量算出ステップと、前記画像データに基づいて前記医用画像における前記被写体の解剖学的情報を取得して前記被写体の解剖学的構造を求める解剖学的情報取得ステップと、前記各候補の前記解剖学的構造との相対的位置関係に応じて、前記各候補毎の前記複数の特徴量を重み付けする特徴量重み付けステップと、重み付けされた前記複数の特徴量に基づいて前記候補から前記異常陰影を抽出する異常陰影抽出ステップとを有することを特徴とする方法である。
【００１０】
本発明の異常陰影検出装置は、被写体の医用画像を表す画像データに基づいて該医用画像中の異常陰影の候補を抽出する候補抽出手段と、前記画像データに基づいて前記各候補毎に異常陰影らしさが反映された複数の特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記画像データに基づいて前記医用画像における前記被写体の解剖学的情報を取得して前記被写体の解剖学的構造を求める解剖学的情報取得手段と、前記各候補の前記解剖学的構造との相対的位置関係に応じて、前記各候補毎の前記複数の特徴量を重み付けする特徴量重み付け手段と、重み付けされた前記複数の特徴量に基づいて前記候補から前記異常陰影を抽出する異常陰影抽出手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００１１】
本発明のプログラムは、コンピュータを、被写体の医用画像を表す画像データに基づいて該医用画像中の異常陰影の候補を抽出する候補抽出手段と、前記画像データに基づいて前記各候補毎に異常陰影らしさが反映された複数の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記画像データに基づいて前記医用画像における前記被写体の解剖学的情報を取得して前記被写体の解剖学的構造を求める解剖学的情報取得手段と、前記各候補の前記解剖学的構造との相対的位置関係に応じて、前記各候補毎の前記複数の特徴量を重み付けする特徴量重み付け手段と、重み付けされた前記複数の特徴量に基づいて前記候補から前記異常陰影を抽出する異常陰影抽出手段として機能させるためのプログラムである。
【００１２】
前記「医用画像」としては、例えば、Ｘ線画像を含む放射線画像、ＣＴ画像、ＭＲＩ画像等を考えることができ、また、「被写体」としては、例えば、動物または人体の、胸部、乳房等を考えることができる。
【００１３】
前記「異常陰影」とは、標準的陰影には見られない、例えば胸部Ｘ線画像における腫瘤、石灰化等の陰影をいう。なお、本発明において、異常陰影の候補を抽出する際には、これらの異常陰影の全てを抽出する必要はなく、例えば腫瘤のみを異常陰影の候補として抽出するようにしてもよい。
【００１４】
前記「特徴量」とは、各候補の異常陰影としての確からしさを反映する種々の量の総称であり、例えば「特徴量選択による乳房Ｘ線像上の悪性腫瘤影判別能力の改善と選択基準の評価」（電子情報通信学会論文誌Ｄ−IIＶｏｌ８６−ＤIIＮｏ５，ｐｐ５８７−５９７）に記載されているような、各候補の、輝度、面積、エッジ、形状（円形度等）等に関するものが考えられ、より具体的には、輝度に関するものとしては、ＱＬ値（画素信号値）の平均、分散、二次モーメント、面積に関するものとしては、候補に対して動的輪郭モデル等の領域分割処理で囲まれた面積、エッジに関するものとしては、領域分割処理によって得られる点に対して同時生起行列から算出される特徴量、形状に関するものとしては、領域分割処理によって囲まれた図形のSpreadnessや扇平度等が考えられる。なお、本発明において、特徴量を算出する際には、算出する特徴量の種類は特に上記のものに限定されず、抽出すべき異常陰影の種類、抽出すべき精度、演算時間等を考慮して定められるものを算出するようにする。
【００１５】
前記「解剖学的情報」とは、医用画像上に表された、被写体の解剖学的構造物に関する情報をいい、具体的には、例えば胸部Ｘ線画像における、肺野部、肺門部、肺尖部、辺縁上部、辺縁下部、肺野中央部等の位置情報をいう。なお、本発明において、解剖学的情報を得る際には、医用画像上に表された被写体の解剖学的構造物の全てを認識する必要はなく、抽出の対象としている異常陰影の種類等と対応して必要な情報のみが求められればよい。
【００１６】
前記「解剖学的構造を求める」とは、被写体の解剖学的情報に基づいて被写体を構成する解剖学的構造物の配置を認識することである。
【００１７】
前記「解剖学的構造との相対的位置関係」とは、どの解剖学的構造物のどの部分に位置するかを示す情報をいう。
【００１８】
特徴量の重み付けの程度は、通常、その特徴量の信頼度に応じて決めることができる。特徴量の信頼度は、その特徴量の種類と候補の位置における画像上の特徴とから決まるものと考えることができるが、上記画像上の特徴は、候補の解剖学的構造との相対的位置関係から知ることができる。なお、上記信頼度は理論的に求めてもよいし、経験的に求めてもよい。
【００１９】
本発明の異常陰影検出装置において、前記特徴量重み付け手段は、前記医用画像上の前記異常陰影を検出すべき所定の領域内の各位置に対応する位置に、前記各位置の前記解剖学的構造との相対的位置関係に応じた、前記特徴量を重み付けするための重み付け係数を配置してなる重み付け係数マップを作成する重み付け係数マップ作成手段と、前記候補に対応する前記重み付け係数マップ上の位置における前記重み付け係数を用いて、前記各候補毎の前記複数の特徴量を重み付けする重み付け演算手段とを含むものであってもよい。
【００２０】
前記「重み付け係数」は、被写体上の異常陰影を抽出すべき所定の領域における各位置毎に、また、特徴量の種類毎に設定することができるものである。
【００２１】
「前記候補に対応する前記重み付け係数マップ上の位置における前記重み付け係数を用いて、前記各候補毎の前記複数の特徴量を重み付けする」際の、重み付け方法としては、例えば、重み付け係数マップ上の候補の中心位置（座標）に対応する各特徴量に対する重み付け係数を、当該候補における重み付け係数として採用し、当該重み付け係数を特徴量に掛け合わせる方法や、候補が占める領域内の各位置に対応する重み付け係数を取得して、各特徴量毎にそれらの平均を算出し、当該平均を当該候補における重み付け係数として採用し、当該重み付け係数を特徴量に掛け合わせる方法等が考えられる。
【００２２】
また、本発明の異常陰影検出装置において、前記被写体は人体の胸部であり、前記所定の領域は肺野であり、前記重み付け係数マップ作成手段は、前記肺野を、肺野辺縁上部、肺野辺縁下部、肺門部、肺尖部、肺野中央部のうち少なくとも１つを含む複数の部分に分けて、該各部分毎に異なる範囲の前記重み付け係数を設定するものであってもよい。
【００２３】
本発明の異常陰影検出装置において、前記特徴量重み付け手段は、前記候補の、前記解剖学的構造に基づいて正規化された前記医用画像における座標位置に応じて、前記特徴量を重み付けするものであってもよい。
【００２４】
本発明の異常陰影検出装置において、前記被写体は人体の胸部であってもよい。
【００２５】
重み付け係数マップを作成する際の、重み付け係数の値の設定基準としては、例えば、肺野辺縁領域では、骨の重なりが多く存在し、かつ散乱線の影響を受けること等から、誤判別しやすい骨の重なりと腫瘤とを判別するための特徴量として、輝度に関する特徴量よりも候補の形が円形に近いか等の形状に関する特徴量の方が重要な指標となり得る可能性が考えられるため、輝度値に関する特徴量の重みを下げ、形状に関する特徴量の重みを上げる等が考えられ、肺門部では、画像上比較的面積の小さい円形を呈した血管等が多数存在するため、血管と腫瘤の判別を目的として、面積に関する特徴量の重みを上げる等が考えられる。
【００２６】
異常陰影の候補を抽出する手法としては、例えば、特開２００２−１０９５１０号公報により開示されている、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（腫瘤影）として抽出するアイリスフィルタ処理や、抽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（石灰化陰影）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を考えることができ、また、候補から異常陰影を抽出する手法としては、例えば、同公報により開示されている、抽出された候補をその候補における輪郭形状の円形度や濃度の分散などの特徴量を用いて総合的な指標値を算出し、当該指標値に基づいて異常陰影か否かを判定する処理等を利用した手法を考えることができる。
【００２７】
なお、当然であるが、本発明において、候補の抽出、特徴量の算出、特徴量の重み付け、異常陰影の抽出がこの順番で行われていれば、他の処理、すなわち、解剖学的情報の取得や重み付け係数マップの作成は、どのようなタイミングで行われても構わない。
【発明の効果】
【００２８】
本発明の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よれば、被写体の医用画像を表す画像データに基づいて当該医用画像中の異常陰影の候補を抽出し、当該各候補毎に異常陰影らしさが反映された複数の特徴量を算出し、上記候補の位置に応じて、当該候補において算出される複数の特徴量を重み付けし、重み付けされた複数の特徴量に基づいて上記候補から異常陰影を抽出するので、解剖学的位置毎の特徴が考慮された異常陰影検出を行いつつも、医用画像中の被写体を複数の領域に区分して各領域毎に異常陰影検出処理を繰返し行う必要がなく、１つの画像に対して１回の異常陰影検出処理を行えばよいことから、アルゴリズムの複雑化や領域の境界付近での画像の欠落による検出精度の悪化を排除することができ、被写体の解剖学的特徴を考慮しつつ高速で検出精度が悪化しない異常陰影検出を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。なお、ここでは、「医用画像」として人体の胸部を表す胸部Ｘ線画像（胸部を人体の前後方向に透過したＸ線を検出して得られる胸部の投影画像）を用い、異常陰影を抽出すべき「所定の領域」を肺野部とし、「異常陰影」として腫瘤影を抽出する例について説明する。
【００３０】
図１は本発明の異常陰影検出装置の一実施形態による概略構成を示す図である。図１に示す異常陰影検出装置１は、胸部Ｘ線画像Ｐを表す画像データＰ（以下簡便のため、画像とその画像を表す画像データとを同じ記号で表すことにする）に基づいて胸部Ｘ線画像Ｐ中の異常陰影（腫瘤影）の候補Ｃｉ（ｉ＝１，２，３，・・・）を抽出する候補抽出手段１０と、画像データＰに基づいて各候補Ｃ１，Ｃ２，・・・毎に異常陰影らしさが反映された複数の特徴量Ａij（ｊ＝１，２，３，・・・）を算出する特徴量算出手段２０と、画像データＰに基づいて、胸部Ｘ線画像Ｐにおける胸部の解剖学的情報Ｉを取得して、当該胸部の解剖学的構造を求める解剖学的情報取得手段３０と、胸部Ｘ線画像Ｐ中の異常陰影を検出すべき領域である肺野内の各位置に対応する位置に、前記各位置の解剖学的構造との相対的位置関係に応じた、上記特徴量Ａijを重み付けするための重み付け係数αijを配置してなる重み付け係数マップＭｋ（ｋ＝１，２，３，・・・）を作成する重み付け係数マップ作成手段４０と、候補Ｃｉに対応する重み付け係数マップＭｋ上の位置における重み付け係数を用いて、各候補Ｃｉ毎の複数の特徴量Ａijを重み付けする重み付け演算手段５０と、重み付けされた特徴量Ａ′ijに基づいて候補Ｃｉから異常陰影Ｑを抽出する異常陰影抽出手段６０とを備えている。
【００３１】
次に、上記のように構成された異常陰影検出装置１の作用について説明する。
【００３２】
図２は異常陰影検出装置１における処理フローを示した図である。
【００３３】
まず、異常陰影検出装置１に、図３に示すような、肺野部Ｌを含む胸部Ｘ線画像Ｐを表す画像データＰが入力され、この画像データＰは、候補抽出手段１０と解剖学的情報取得手段３０とに入力される（ステップＳ１）。ここで画像データＰは、ＣＲ（Computed Radiography）システム等によって取得された画像データである。
【００３４】
候補抽出手段１０は、入力された画像データＰに基づいて、胸部Ｘ線画像Ｐ中の腫瘤影の候補Ｃｉを、アイリスフィルタ処理等を用いた手法により抽出する（ステップＳ２）。アイリスフィルタ処理を用いた手法は、特開２００２−１０９５１０号公報により開示されている、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手法である。
【００３５】
特徴量算出手段２０は、画像データＰのうち、抽出された候補Ｃｉの領域やその近傍領域に対応した画像、いわゆるＲＯＩ画像を表す画像データに基づいて、候補Ｃｉにおける複数の特徴量Ａij（ｉ＝１，２，３，・・・、ｊ＝１，２，３，・・・）を算出する（ステップ３）。ここで、ｉは個々の候補に対応するパラメータ、ｊは特徴量の項目に対応するパラメータである。各特徴量としては、「特徴量選択による乳房Ｘ線像上の悪性腫瘤影判別能力の改善と選択基準の評価」（電子情報通信学会論文誌Ｄ−IIＶｏｌ８６−ＤIIＮｏ５，ｐｐ５８７−５９７）に記載されているような、各候補の、輝度、面積、エッジ、形状（円形度等）等に関するものを用い、より具体的には、輝度に関するものとしては、ＱＬ値（画素信号値）の平均、分散、二次モーメント、面積に関するものとしては、候補に対して動的輪郭モデル等の領域分割処理で囲まれた面積、エッジに関するものとしては、領域分割処理によって得られる点に対して同時生起行列から算出される特徴量、形状に関するものとしては、領域分割処理によって囲まれた図形のSpreadnessや扇平度等を採用する。
【００３６】
一方、解剖学的情報取得手段３０は、入力された画像データＰに基づいて、胸部Ｘ線画像Ｐ上の肺野部Ｌを抽出し、胸部Ｘ線画像Ｐのプロファイルの形状（例えば肺野部Ｌの輪郭形状や縦隔等）から、肺野部Ｌ内を、さらに肺野辺縁上部Ｌａ、肺野辺縁下部Ｌｂ、肺門部Ｌｃ、肺尖部Ｌｄ、肺野中央部Ｌｅに区分して抽出し、肺野部Ｌと肺野部Ｌ内の各部の位置情報を解剖学的情報Ｉとして取得する（ステップＳ４）。肺野部Ｌを抽出する手法としては、例えば、特許３４３３９２８号（デジタル胸部画像のリブケイジ境界検出方法及びデジタル胸部画像診断装置に関する）公報に記載されている、デジタル胸部画像からランドマーク情報を検出し、当該ランドマーク情報からリブケイジ境界を検出する手法を用いることができ、また、肺野部Ｌ内を各部に区分して抽出する手法としては、例えば、上記特許文献２に記載されている、縦隔付近等についてはニューラルネットを用い、その他の部分については例えばｅｒｏｓｉｏｎ処理等を用いて領域を分割する等の手法を用いることができる。図４は、このようにして抽出された肺野辺縁上部Ｌａ、肺野辺縁下部Ｌｂ、肺門部Ｌｃ、肺尖部Ｌｄ、肺野中央部Ｌｅを表した図である。
【００３７】
解剖学的情報Ｉが取得されると、重み付け係数マップ作成手段４０は、胸部Ｘ腺画像Ｐにおける肺野部Ｌ内の各位置に対応する位置に、当該各位置の解剖学的構造との相対的位置関係、すなわち、解剖学的情報Ｉによって特定される肺野部Ｌ内の各構造物を表す各部との相対的位置に応じて、その位置における解剖学的特徴に起因した各特徴量の信頼度が反映されるように、特徴量の種類（グループ）別もしくは項目別に、重み付け係数αｋxy（ｋ＝１，２，３，・・・），（ｘ，ｙ＝各位置に対応する座標）を設定・配置してなる重み付け係数マップＭｋを作成する（ステップＳ５）。ここで、ｋは特徴量の種類もしくは項目に対応するパラメータである。重み付け係数の設定方法については種々考えられるが、骨の形状や心臓といった解剖学的構造により存在する、解剖学的位置毎に異なる画像上の性質、すなわち、辺縁部や肺尖部に多く存在する骨の重なりや、心臓付近の肺門部に多く存在する画像上小さな円形を呈した血管等の存在を考慮し、それらと腫瘤とを判別するために各部位毎に有用な特徴量を考慮して、例えば、表１に示すように、肺野Ｌ内の各部の領域毎に、また、特徴量の種類に応じて、重み付け係数の値を設定することができる。
【表１】
2005246032.tif 000003
【００３８】
表１に示した重み付け係数の各値の幅（範囲）は、肺野部Ｌ内の各部における、重み付け係数の変化幅を意味し、例えば、肺野の辺縁上部Ｌａでは、輝度に関する特徴量の重みを肺野の中心（脊椎側）から外側（体側側）に向かってなだらかに下げてゆく、すなわち、肺野の中央付近で１．０、外側に離れるにしたがって０．８に近い値をとるように設定する。
【００３９】
図５は、このようにして作成された、輝度に関する特徴量に対する重み付け係数マップＭ１をイメージした概念図であり、重み付け係数マップＭ１上に記された各値は、その値が記された位置における重み付け係数αｋxyの値を表し、重み付け係数の値が大きいほど画像の濃度が高く（黒く）なるように表現したものである。
【００４０】
特徴量算出手段２０により各候補Ｃｉにおける複数の特徴量Ａijが算出され、重み付け係数マップ作成手段４０により重み付け係数マップＭｋが作成されると、重み付け演算手段５０が、重み付け係数マップＭｋに基づいて、各候補Ｃｉに対応する重み付け係数αijを取得し、取得した重み付け係数αijを用いて特徴量Ａijを重み付けする（ステップＳ６。候補Ｃｉに対応する重み付け係数αijの取得方法としては、例えば、候補Ｃｉの中心位置を示す座標に対応する重み付け係数を、各重み付け係数マップＭｋから読み出して取得する方法や、候補Ｃｉが占める領域内の各位置を示す座標にそれぞれ対応する重み付け係数を、各重み付け係数マップＭｋから読み出し、特徴量の項目毎に平均をとって、それら平均を候補Ｃｉに対応する重み付け係数αijとして取得する方法等が考えられる。また、重み付けの方法としては、例えば、最も単純な方法として、特徴量Ａijに係数αijを掛け合わせ、αij・Ａijを重み付けされた特徴量とすることができる。
【００４１】
重み付け演算手段５０により重み付けされた特徴量Ａ′ijが得られると、異常陰影抽出手段６０は、この重み付けされた特徴量Ａ′ijに基づいて、候補Ｃｉの中から異常陰影Ｑを抽出する（ステップＳ７）。異常陰影の抽出方法としては、例えば、異常陰影としてより疑わしい候補に対して得点が上がるようなスコア（指標値）ｓを、特徴量を用いた所定の計算式ｓ＝ｆ（Ａ′ij）にしたがって算出し、そのスコアｓがある一定以上の点になる候補を異常陰影として抽出し、それ以外の候補を正常として判断するような方法を用いることができる。
【００４２】
このように、本実施形態における異常陰影検出装置１によれば、胸部Ｘ線画像Ｐを表す画像データＰに基づいて当該胸部Ｘ線画像Ｐ中の異常陰影の候補Ｃｉを抽出し、当該候補Ｃｉ毎に異常陰影らしさが反映された複数の特徴量Ａijを算出し、上記候補の位置に応じて、当該候補において算出される複数の特徴量Ａijを重み付けし、重み付けされた複数の特徴量Ａ′ijに基づいて上記候補Ｃｉから異常陰影Ｑを抽出するので、解剖学的位置毎の特徴が考慮された異常陰影検出を行いつつも、画像Ｐ中の被写体（胸部）を複数の領域に区分して各領域毎に異常陰影検出処理を繰返し行う必要がなく、１つの画像に対して１回の異常陰影検出処理を行えばよいことから、アルゴリズムの複雑化や領域の境界付近での画像の欠落による検出精度の悪化を排除することができ、被写体の解剖学的特徴を考慮しつつ高速で検出精度が悪化しない異常陰影検出を行うことができる。
【００４３】
なお、特徴量の重み付けの方法としては、上記実施例による方法以外に、例えば、異常陰影の候補の、被写体の解剖学的構造に基づいて正規化された医用画像における座標位置に応じて重み付けする方法を用いることができる。
【００４４】
すなわち、解剖学的情報取得手段３０が、本出願人が特開２００３−６６６１号公報において提案している方法や、米国特許６５４９６４６号公報において提案されている方法を用いて、胸部Ｘ線画像における肺野（心胸郭）を、図６に示すように、肺野中央部（１、６の部分）、肺尖部（２、７の部分）、辺縁部（３、８の部分）、縦隔部（４、９の部分）、横隔膜下部（５、１０の部分）の領域に分割して抽出し、これらの位置情報を取得する。
【００４５】
次に、重み付け係数マップ作成手段４０が、下記手法により、胸部Ｘ線画像における座標系の正規化を行う。
【００４６】
胸部Ｘ線画像上で左から右に座標値が大きくなるｘ軸と、上から下に座標値が大きくなるｙ軸とからなる座標系において、図７に示すように、肺野内の任意の点の座標を（x,y）とし、左右肺野の最上部（領域２、７で最も上側）の点のｙ座標をy_up_L，y_up_Rとし、左右肺野の最内側（領域１、６で最も内側）の点のｘ座標をx_in_L，x_in_Rとし、上記任意の点を通るｘ軸方向の直線上で、領域３、８内の最外点（中央から左右方向に最も離れる点）のｘ座標をx_outとし、上記任意の点を通るｙ軸方向の直線上で、領域５、１０内の最上点をy_downとする。
【００４７】
正規化後の座標（newx,newy）は、上記任意の点（x,y）が右肺（胸部Ｘ線画像においては左側）にある場合には、
(newx,newy)=((x - x_out)/(x_in_R - x_out),(y - y_up_R)/(y_down - y_up_R))
となり、上記任意の点（x,y）が左肺（胸部Ｘ線画像においては右側）にある場合には、
(newx,newy)=((x_out - x)/(x_out - x_in_L),(y - y_up_L)/(y_down - y_up_L))
となる。
【００４８】
領域４、９内のｘ座標は常に１、領域５、１０内のｙ座標は常に１とする。
【００４９】
重み付け係数マップ作成手段４０は、上記のように正規化された座標系を用いて、当該正規化後の座標系における座標に応じて決定した重み付け係数を各座標毎に配置して重み付け係数マップを作成し、重み付け演算手段５０が、当該重み付け係数マップを用いて各候補の特徴量に対する重み付けを行う。
【００５０】
このような、異常陰影の候補の、被写体の解剖学的構造に基づいて正規化された医用画像における座標位置に応じて、当該候補の特徴量を重み付けする方法によれば、どの医用画像に対してもその画像における座標の正規化を行うだけで、個々の被写体の形状や大きさに影響されない、特徴量の重み付けを簡便に行うことができる。なお、上記で示した正規化後の座標系における座標位置（解剖学的位置情報）は上記特徴量の１つとして使用することもできる。また、上記のように重み付け係数マップを作成せずに、異常陰影の候補の正規化後の座標位置に基づく演算により重み付け係数を逐次算出し、算出された重み付け係数を用いて特徴量の重み付けを行うようにしてももちろん構わない。
【００５１】
また、本実施例においては、異常陰影として腫瘤影を抽出したが、このほかに石灰化陰影、あるいは、腫瘤影と石灰化陰影の両陰影を抽出するようにしてもよく、石灰化陰影を抽出する場合には、候補抽出手段において、例えば、モフォロジーフィルタ処理を用いることができる。
【００５２】
また、表１に示す重み付け係数の値は、一例であり、もちろんこれに限定されるものではない。また、本実施例のように特徴量の種類別に設定する場合のほか、特徴量の項目別に設定するようにしてもよい。
【００５３】
また、本実施形態においては、重み付け演算手段５０と異常陰影抽出手段６０とを別々に設けて、特徴量Ａijの重み付けと、候補Ｃｉからの異常陰影Ｑの抽出とを分けているが、例えば、異常陰影抽出手段６０が重み付け演算手段５０を含むようにして、当該異常陰影抽出手段６０が、特徴量Ａijと、重み付け係数マップＭｋに基づいて取得した重み付け係数αijとを入力とした計算式ｓ＝ｆ（αij，Ａij）、あるいは、ｓ＝ｆ（αij，（Ａij−Ｂｊ））（Ｂｊ＝パラメータｊに対応する特徴量における基準値）にしたがってスコアｓを算出し、当該スコアｓに基づいて候補Ｃｉから異常陰影Ｑを抽出するようにして、アルゴリズム上、特徴量の重み付けと異常陰影の抽出を同時に行うようにしてもよい。
【００５４】
また、本実施形態においては、重み付け係数マップを予め作成しておき、抽出された候補における重み付け係数を、当該マップを参照して決めるようにしているが、必ずしも、上記のような重み付け係数マップを予め用意しておく必要は無く、異常陰影の候補の各々についてのみ、その候補の解剖学的構造との相対的位置関係に基づいて、その都度、重み付け係数を求めるようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】本発明の異常陰影検出装置の一実施形態による構成を示す図
【図２】異常陰影検出装置１における処理フローを示す図
【図３】胸部Ｘ線画像Ｐを示す図
【図４】胸部Ｘ線画像Ｐにおいて認識された肺野部Ｌ内の各部示す図
【図５】重み付け係数マップの一例を示す図
【図６】胸部Ｘ線画像における複数の部分領域に分割された肺野を示す図
【図７】座標系の正規化の方法を説明するための図
【符号の説明】
【００５６】
１  異常陰影検出装置
１０  候補抽出手段
２０  特徴量算出手段
３０  解剖学的情報取得手段
４０  重み付け係数マップ作成手段
５０  重み付け演算手段
６０  異常陰影抽出手段
【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６】
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【図７】
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【図５】
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