(57)【要約】【課題】  偽微小石灰化陰影の検出を削減して微小石灰化陰影の検出性能を向上させる。【解決手段】  医用画像から微小石灰化陰影の候補点１２０を検出し、検出された候補点１２０を通る複数の方向の線毎に、この線上の画素の画素値の平均値を求める。平均値の最大値と最小値の差に基づいて、候補点が、平均値が最大となる線（最大線）ｌ１に沿って現れる線状構造物上の点であるか否かを判定する。【選択図】          図４
2005160916.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用画像から微小石灰化陰影の候補点を検出する候補点検出ステップと、
前記検出された候補点を通る複数の方向の線毎に、該線上で前記候補点を含む所定の範囲の領域内にある画素の画素値の代表値を求める代表値算出ステップと、
前記代表値の分布幅の大きさに基づいて、前記候補点が、前記代表値が最大となる線に沿って現れる線状構造物上の点であるか否かを判定する第１の判定ステップとを備えたことを特徴とする石灰化陰影判定方法。
【請求項２】
前記第１の判定ステップにおいて前記候補点が前記線状構造物上の点であると判定した際に、前記代表値が最大となる線上における前記候補点の画素値のコントラストに基づいて、前記候補点が偽微小石灰化陰影であるか否かの判定をする第２の判定ステップを備えたことを特徴とする請求項１記載の石灰化陰影判定方法。
【請求項３】
第２の判定ステップが、前記コントラストを前記代表値が最大となる線上の画素の画素値の分散に基づいて判定し、前記分散が所定の値以下のときに前記候補点が偽微小石灰化陰影であると判定するものであることを特徴とする請求項２記載の石灰化陰影判定方法。
【請求項４】
医用画像から微小石灰化陰影の候補点を検出する候補点検出手段と、
前記検出された候補点を通る複数の方向の線毎に、該線上で前記候補点を含む所定の範囲の領域内にある画素の画素値の代表値を求める代表値算出手段と、
前記代表値の分布幅の大きさに基づいて、前記候補点が、前記代表値が最大となる線に沿って現れる線状構造物上の点であるか否かを判定する第１の判定手段とを備えたことを特徴とする石灰化陰影判定装置。
【請求項５】
コンピュータに、
医用画像から微小石灰化陰影の候補点を検出する候補点検出ステップと、
前記検出された候補点を通る複数の方向の線毎に、該線上で前記候補点を含む所定の範囲の領域内にある画素の画素値の代表値を求める代表値算出ステップと、
前記代表値の分布幅の大きさに基づいて、前記候補点が、前記代表値が最大となる線に沿って現れる線状構造物上の点であるか否かを判定する第１の判定ステップとを実行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、被写体の放射線画像上に表れる石灰化の陰影を判定する方法、装置およびその方法を実行するためのプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来より、医療分野においては、被写体の放射線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なわれている。しかしながら、放射線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いえなかった。
【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フィ（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判定することができるとは限らない。そのため、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す画像中の異常陰影の候補を計算機を用いて自動的に検出する異常陰影候補検出処理システム（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、特許文献２）。
【０００５】
この異常陰影候補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、異常陰影候補を計算機を用いて自動的に検出するものであり、アイリスフィルタ処理や、モフォロジーフィルタ処理等を用いて異常陰影候補を検出する。特に、モフォロジーフィルタ処理は、乳癌の特徴的形態の一つである微小石灰化陰影を検出するのに有効な手法である。
【０００６】
モフォロジーフィルタ処理は、画像信号に対して、検出しようとする微小石灰化陰影よりも大きいサイズの構造要素を用いたモフォロジー演算処理の出力値と所定の閾値とを比較することにより、微小石灰化陰影の候補領域を検出するものである。以下にその概要を述べる。
【０００７】
（モフォロジーの基本演算）
モフォロジー演算処理は一般的にはＮ次元空間における集合論として展開されるが、直感的な理解のために２次元の濃淡画像を対象として説明する。
【０００８】
濃淡画像を、座標（ｘ，ｙ）の点で濃度値ｆ（ｘ，ｙ）に相当する高さをもつ空間とみなす。ここで、濃度値ｆ（ｘ，ｙ）は、濃度が低い（ＣＲＴに表示した場合には輝度が高い）ほど大きな画像信号となる高輝度高信号レベルの信号とする。
【０００９】
まず、簡単のために、その断面に相当する図１０に示すような１次元の関数ｆ（ｘ）を考える。モフォロジー演算処理に用いる構造要素ｇは次式（１）に示すように、原点について対称な対称関数
【数１】
2005160916.tif 000003
【００１０】
であり、定義域内で値が０で、例えば、その定義域が下記式（２）であるとする。
【数２】
2005160916.tif 000004
【００１１】
このとき、モフォロジー演算の基本形は式（３）〜（６）に示すように、非常に簡単な演算となる。
【数３】
2005160916.tif 000005
【００１２】
すなわち、上記の例では、ダイレーション（dilation）処理は、注目画素を中心とした、±ｍの幅の中の最大値を検索する処理であり（図１０（Ａ）参照）、一方、イロージョン（erosion ）処理は、注目画素を中心とした、±ｍの幅の中の最小値を検索する処理である（同図（Ｂ）参照）。また、オープニング（opening ）処理は最小値探索の後に、最大値を探索することに相当し、クロージング（closing ）処理は最大値探索の後に、最小値を探索することに相当する。オープニング処理は低輝度側から濃度曲線ｆ（ｘ）を滑らかにし、マスクサイズ２ｍより空間的に狭い範囲で変動する凸状の濃度変動部分（周囲部分よりも輝度が高い部分）を取り除くことに相当する（同図（Ｃ）参照）。一方、クロージング処理は、高輝度側から濃度曲線ｆ（ｘ）を滑らかにし、マスクサイズ２ｍより空間的に狭い範囲で変動する凹状の濃度変動部分（周囲部分よりも輝度が低い部分）を取り除くことに相当する（同図（Ｄ）参照）。
【００１３】
ここで、濃度の高いもの程大きな値となる高濃度高信号レベルの信号の場合においては、濃度値ｆ（ｘ）の画像信号値が高輝度高信号レベルの場合に対して大小関係が逆転するため、高濃度高信号レベルの信号におけるダイレーション処理は、高輝度高信号レベルにおけるイロージョン処理（同図（Ｂ）参照）と一致し、高濃度高信号レベルの信号におけるイロージョン処理は、高輝度高信号レベルにおけるダイレーション処理（同図（Ａ）参照）と一致し、高濃度高信号レベルの信号におけるオープニング処理は、高輝度高信号レベルにおけるクロージング処理（同図（Ｄ）参照）と一致し、高濃度高信号レベルの信号におけるクロージング処理は、高輝度高信号レベルにおけるオープニング処理（同図（Ｃ）参照）と一致する。
【００１４】
（石灰化陰影検出への応用）
そこで、石灰化陰影の検出には、原画像を平滑化した平滑化画像を作成し、原画像から平滑化画像を引き去る差分法が考えられる。まず、原画像に微小石灰化陰影よりも大きいサイズの構造要素を用いてモフォロジー演算処理を施すことにより、濃度曲線ｆ（ｘ）を滑らかにして空間的に狭い範囲で変動する凹状の濃度変動部分（周囲部分よりも輝度が低い部分）を取り除いた平滑化画像を作成する。この平滑化画像は原画像の背景画像に相当し、原画像から平滑化画像を引き去ることにより背景画像を除去した微小石灰化陰影の候補を検出することができる。
【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
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
しかしながら、乳房画像上には石灰化陰影のみならず、乳腺や血管等の線状構造物またはそれらの交点上に現れる高輝度な点も存在し、上述のモフォロジーフィルタ処理を施して石灰化陰影を検出する場合には、真の石灰化陰影のみならず、乳腺や血管等の線状構造物またはそれらの交点上に現れる高輝度な点も偽微小石灰化陰影（ＦＰ：false positive）として検出する。
【００１６】
そこで、読影者は検出された陰影が、真の微小石灰化陰影（ＴＰ:true positive）であるか、偽微小石灰化陰影（ＦＰ：false positive）であるかを、原画像を観察して判別する必要があるが、検出された微小石灰化陰影らしい候補が多数検出されると、読影者の負担が大きく、判別も困難になる。そのため、検出される偽微小石灰化陰影の数を抑制し、微小石灰化陰影である可能性の高いもののみを検出することが望まれる。
【００１７】
本発明は、上記事情に鑑み、偽微小石灰化陰影の検出を削減してより高性能な石灰化陰影の検出を可能にする石灰化陰影の判定方法、装置およびその方法を実行する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】
【００１８】
本発明の石灰化陰影判定方法は、医用画像から微小石灰化陰影の候補点を検出する候補点検出ステップと、
前記検出された候補点を通る複数の方向の線毎に、該線上で前記候補点を含む所定の範囲の領域内にある画素の画素値の代表値を求める代表値算出ステップと、
前記代表値の分布幅の大きさに基づいて、前記候補点が、前記代表値が最大となる線に沿って現れる線状構造物上の点であるか否かを判定する第１の判定ステップとを備えたことを特徴とするものである。
【００１９】
また、本発明の石灰化陰影判定装置は、医用画像から微小石灰化陰影の候補点を検出する候補点検出手段と、
前記検出された候補点を通る複数の方向の線毎に、該線上で前記候補点を含む所定の範囲の領域内にある画素の画素値の代表値を求める代表値算出手段と、
前記代表値の分布幅の大きさに基づいて、前記候補点が、前記代表値が最大となる線に沿って現れる線状構造物上の点であるか否かを判定する第１の判定手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００２０】
また、本発明のプログラムは、コンピュータに、
医用画像から微小石灰化陰影の候補点を検出する候補点検出ステップと、
前記検出された候補点を通る複数の方向の線毎に、該線上で前記候補点を含む所定の範囲の領域内にある画素の画素値の代表値を求める代表値算出ステップと、
前記代表値の分布幅の大きさに基づいて、前記候補点が、前記代表値が最大となる線に沿って現れる線状構造物上の点であるか否かを判定する第１の判定ステップとを実行させることを特徴とするものである。
【００２１】
「微小石灰化陰影」は、乳房の癌等に現れる異常陰影であり、「微小石灰化陰影の候補点」とは、微小石灰化陰影であるか否かが明確でなく最終的には読影者による判断が必要な微小石灰化陰影に類似した偽微小石灰化陰影を含むものである。また、「候補点」とは、画像データ上の微小な領域を意味するものであり、１画素のみならず数画素からなるものも含むものである。
【００２２】
「候補点を通る線」は、候補点が数画素ある場合には、そのうちの１つの画素を通る線、あるいは数画素の中心となる点を通る線等、候補点となる領域を通る線であればよく、「線上で候補点を含む所定の範囲の領域内にある画素」とは、候補点から所定の範囲の領域内に存在する画素の中から、「候補点を通る線」に近似するように、線上の画素またはその近傍にある画素から選択した画素である。
【００２３】
「代表値」とは、所定の範囲の領域内の線上にある画素の主要な画素値であり、平均値、中央値、最頻値などを代表値として用いることができる。
【００２４】
「代代表値の分布幅の大きさ」とは、複数の方向の線毎に求めた複数が代表値のうち最大値（最小値）と他の代表値との間にどの程度の幅で違いが現れるかを示すものであり、例えば、代表値の差、複数の代表値のエントロピー値、複数の代表値の分散値等を用いることができる。
【００２５】
また、「代表値が最大となる線」は、線上構造物の画素値が他の構造物の画素値より大きく（白く）あらわれる場合に最大となるが、線上構造物の画素値が他の構造物の画素値より小さく（黒く）なる場合（例えば、階調が反転した画像について取り扱う場合）には、「代表値が最小となる線」とすることは実質的に同じである。
【００２６】
また、前記第１の判定ステップにおいて前記候補点が線状構造物上の点であると判定した際に、前記代表値が最大となる線上における前記候補点の画素値のコントラストに基づいて、前記候補点が偽微小石灰化陰影であるか否かの判定をする第２の判定ステップを備えたものが望ましい。
【００２７】
「コントラスト」とは、画素の輝度の明暗の度合を意味するものであり、線上構造物上に表れる候補点が、真の微小石灰化陰影の場合には線上構造物上でのコントラストが強く現れるが、偽微小石灰化陰影の場合は線上構造物上でのコントラストが弱く現れる。
【００２８】
さらに、第２の判定ステップが、前記コントラストを前記代表値が最大となる線上の画素の画素値の分散に基づいて判定し、前記分散が所定の値以下のときに前記候補点が偽微小石灰化陰影であると判定するものであってもよい。
【発明の効果】
【００２９】
本発明によれば、微小石灰化陰影の候補点を通る線上の画素値の代表値に基づいて、候補点が線状構造物上に存在する点であるか否かを判定することにより、偽微小石灰化陰影である可能性が高いか否かを判定することができる。
【００３０】
また、候補点が線状構造物上に存在する点である可能性が高いと判定された場合に、線状構造物上における候補点のコントラストに基づいて、その候補点が偽微小石灰化陰影であるか否かを判定するようにすれば、偽微小石灰化陰影の検出を削減することができる。
【００３１】
さらに、線状構造物上の画素の画素値の分散をみるようにすれば、コントラストが強いか弱いかを正確に判定することができ、候補点が偽微小石灰化陰影であるか否かの判定精度をあげることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
以下、図面を参照して本発明の石灰化陰影判定方法を実施する石灰化陰影判定装置の実施の形態について説明する。
【００３３】
図１に示すように、石灰化陰影判定装置１は、乳房画像が撮影された医用画像の原画像１００から微小石灰化陰影の候補点を検出する候補点検出手段１０と、検出された候補点を通る複数の方向の線上にある画素の画素値の代表値を求める代表値算出手段２０と、代表値の分布幅の大きさに基づいて、候補点が線状構造物上の点であるか否かを判定する第１の判定手段３０と、第１の判定手段において前記候補点が線状構造物上の点であると判定した際に、線状構造物上における候補点の画素値のコントラストに基づいて偽微小石灰化陰影であるか否かの判定をする第２の判定手段４０とを備える。
【００３４】
候補点検出手段１０は、モフォロジー演算処理を用いて原画像１００から微小石灰化陰影の候補点を検出する。まず、原画像１００に微小石灰化陰影よりも大きいサイズの構造要素を用いてモフォロジー演算処理を施し、図２（Ａ）に示すように、画素値曲線ｇ（ｘ）を滑らかにして空間的に狭い範囲で変動する凸状の画素値変動部分を取り除いた曲線Ｇ（ｘ）を求めて平滑化画像１１０を作成する。平滑化画像１１０は原画像１００の背景画像に相当し、原画像１００から平滑化画像１１０を引き去ることにより、図２（Ｂ）に示すように、原画像１００中の高輝度な点（画素値が高い点）が残り、この点を微小石灰化陰影の候補点１２０として検出する。検出された候補点１２０は、図３に示すように、モフォロジー演算で用いた構造要素より少ない画素数を持つ微小な領域として検出される。
【００３５】
乳房画像には、石灰化陰影のみならず乳腺や血管等の線状構造物またはそれらの交点上等にも高輝度な点が現れる。そのため、候補点検出手段１０で原画像１００から検出した候補点１２０には、真の微小石灰化陰影だけではなく、これらの線状構造物上に現れる高輝度な偽微小石灰化陰影も候補点１２０として検出される。このような偽微小石灰化陰影は微小石灰化陰影に比べると、原画像１００上で以下の２つの特徴が認められる。
（１）  線状構造物上に存在する。
（２）  線状構造物上でのコントラストが弱い。
そこで、この偽微小石灰化陰影の特徴に基づいて、偽微小石灰化陰影であるか否かを判定する。
【００３６】
まず、候補点が線状構造物上に存在する点であるかを判定する。
【００３７】
乳腺や血管等の線状構造物は、原画像１００上で画素値の高い画素が並ぶ線（白い線）として現われ、小さい領域内では略直線となる。そこで、図４に示すように、代表値算出手段２０では、候補点検出手段１０で検出した微小石灰化陰影の候補点１２０を中心とした近傍領域１２１内で、画素値の高い画素が略直線状に表れるところを探索する。そこで、まず候補点１２０を中心に近傍領域１２１を定義し、この近傍領域１２１内で候補点１２０を通過する複数の方向の線分を定義し、各方向の線分上の画素の画素値の代表値を求める。代表値は、平均値や中央値や最頻値を用いることができるが、本実施の形態では平均値を算出する場合について以下説明する。
【００３８】
近傍領域１２１は、乳腺の大きさや血管の大きさを基準に経験的に設定するが、例えば、乳房画像について考察すると、乳腺、血管等は約１ｍｍ〜５ｍｍ位の範囲では略直線状に現れる。このことから、近傍領域１２１を、例えば一辺が約３ｍｍの矩形領域をとし、約１０画素／ｍｍで撮影された画像においては、領域候補点１２０を中心にする３１×３１画素の矩形を近傍領域１２１として設定する。ここでは、簡単のために、近傍領域１２１を矩形の場合について説明するが、候補点１２０を中心とした円等他の形状でもよい。
【００３９】
また、原画像上に現れる線状構造物は、画素値の高い画素が直線状に連なって現れる。そこで、近傍領域１２１内で画素値の高い略直線状の構造物が表れるところを探索するために、図４に示すように、候補点１２０を通過する例えば１６方向の線分を定義し、各方向の線分上の画素の画素値の平均値を求めると、線状構造物に沿った線分上の画素値の平均値は、他の線分上の画素値の平均値より著しく大きい値を示す。つまり、代表値算出手段２０で求めた候補点１２０を通る線分上の画素値の平均値の差に基づいて、候補点１２０が線状構造物上の点であるか否かの判定をすることが可能である。
【００４０】
そこで、第１の判定手段３０は、図４に示すように、近傍領域１２１内の候補点１２０を通過する１６方向の線分上の画素値の平均値が、最大となる線分ｌ１（以下、最大線という）と最小となる線分ｌ２（以下、最小線という）を抽出し、最大線の画素値の平均値と最小線の画素値の平均値の差を求め、この差が所定の固定閾値以上であれば、最大線上に線状構造物があるものと判定する。
【００４１】
ここで、図５に示す典型的な線状構造物上に現れた偽微小石灰化陰影の現れた乳房画像に基づいて、線状構造物が存在する否かの判定をする処理を具体的に説明する。この乳房画像の原画像１００（図５（Ａ））では、画素値が１０ビット（画素値は０〜１０２３の階調）で表される。まず、候補点検出手段１０で原画像１００にモフォロジー演算処理を施して候補点１２０を抽出する（図５（Ｂ）参照）。次に、代表値算出手段２０で抽出した候補点１２０を中心とする矩形（図５（Ｃ）の実線）の近傍領域１２１を設定する。さらに、候補点１２０を通る１６方向の線分を定義し、各線分上の画素値の平均値を求めると約６２０〜６５０の範囲の値をとる。そこで、近傍領域１２１内の最大線ｌ１（破線）と最小線ｌ２（一点鎖線）を抽出すると図５（Ｃ）に示すようになる。図５（Ｃ）において、最大線上の画素値の平均値と最小線上の画素値の差は１５〜３０の範囲の値を取ることから、この差が９．６８以上である場合には、最大線上に線状構造物がある可能性が高いということができる。そこで、第１の判定手段３０では、９．６８を閾値として、この平均値の差が閾値以上であれば、候補点１２０は最大線上の線状構造物上に存在する点であると判定する。
【００４２】
また、最大線と最小線の画素値の平均値の差が大きいほど、線上構造物が明瞭に現れている可能性が高くなる。そこで、この平均値の差を、候補点が線上構造物上の点である確からしさを表す特徴量として用いてもよい。例えば、この平均値の差と微小石灰化陰影の特徴をあわす他の特徴量とを用いてマハラノビス距離から線上構造物上の点であるか否かを判定するようにしてもよい。
【００４３】
さらに、線状構造物上でのコントラストについて検討する。
【００４４】
線状構造物上の候補点１２０は、真の微小石灰化陰影の場合にはその線上においてコントラストが強く現れるが、偽微小石灰化陰影の場合はコントラストが弱い。そこで、第２の判定手段４０では、線状構造物上に略一致して現れる最大線上のコントラストに基づいて、候補点１２０が偽微小石灰化陰影であるか否かの判定をする。
【００４５】
まず、最大線上のコントラストを見るために背景画像の影響を除去する。図６に示すように、最大線ｌ１となる線分を探索し、その最大線ｌ１上の画素値をｘi（ｉ＝１〜３１）とすると、画素値は最大線ｌ１上で図７（Ａ）に示すようになるが、斜線部の領域は背景成分である。そこで、原画像をトップハット変換した画像を背景成分（斜線部分）として抽出し、背景成分を原画像から取り去った画素値を用いてコントラストを見る（図７（Ｂ）参照）。
【００４６】
図８は、画素値が１０ビットで表された原画像から背景画像の影響を除去した後に得られた最大線ｌ１上の画素値を示す。破線は偽微小石灰化陰影の場合に得られた画素値であり、実線は真の微小石灰化陰影のときに得られた画素値である。候補点１２０付近の画素（画素番号１４〜１７）では画素値が大きくなり、それ以外の部分では画素値が小さく略一定の範囲（約２０〜４０の範囲）の値を示す。微小石灰化陰影では、候補点１２０付近の画素（画素番号１４〜１７）で急激に大きな値（約１６０）をとり、その周囲の画素に比べると強いコントラストが現れるが、微小石灰化陰影では、候補点１２０付近の画素（画素番号１４〜１７）で大きな値（約８０）をとるが微小石灰化陰影に比べるとコントラストは弱い。
【００４７】
図９は、図８の最大線上の画素に現れる画素値に基づいて、画素値とその出現頻度を示したものである。図９（Ａ）は、真の微小石灰化陰影でありコントラストが強く現れる場合の画素値とその出現頻度を示し、図９（Ｂ）は、偽微小石灰化陰影でありコントラストが弱く現れる場合の画素値とその出現頻度を示す。コントラストが強い場合は、画素値の出現頻度が高くなる大きなピーク（画素値が約２０〜４０間）の現れるところからかなり離れたところに出現頻度が高くなる小さなピーク（約１６０位）が表れるが、コントラストが弱い場合は、画素値の出現頻度が高くなる大きなピーク（約２０〜４０間）の現れるところからあまり離れていないところに小さなピーク（約８０位）が表れる。そのため、最大線上の３１個の画素値（図６参照）について、次式を用いて分散を計算すると、コントラストが強い場合は分散σ２（偏差σ）が大きくなり、コントラストが弱い場合には分散σ２は小さくなる。
【数４】
2005160916.tif 000006
【００４８】
例えば、前述の図８のように、原画像の画素値が１０ビットの階調で表され、背景画像の影響を除去した画素値においては、分散値σ２が３００以下であれば、コントラストが弱く偽微小石灰化陰影であると可能性が高い。
【００４９】
上述では、コントラストを分散から判定する場合について説明したが、候補点１２０付近の画素（例えば、画素番号１４〜１８）の画素値と、それ以外の画素の画素値の差が大きい場合にはコントラストが強いと判定してもよい。
【００５０】
また、上述の第１の判定手段では、近傍領域内にある略直線状の構造物が表れるところを探索するために、単純な演算で済むように、近傍領域内に定義した線分上の画素値の平均値が最大になる最大線と最小になる最小線の画素値の平均値の差に基づいて判定を行う場合について説明したが、近傍領域内にある各線分の平均値のエントロピーや、近傍領域内にある各線分の平均値の分散値等、どの程度の幅に画素値が表れるかを示す指標となるものを用いるようにしてもよい。
【００５１】
また、上述では、線状構造物が他の構造物よりも大きな画素値となる医用画像について説明したが、階調が反転した画像を取り扱う場合には、画素値の最大値と最小値は逆になり、他の画素値に関する高低の記述についても逆になる。
【００５２】
以上、詳細に説明したように、微小石灰化陰影の候補点が線上構造物上に存在するか否かを判定することによって、候補点が真の微小石灰化陰影であるか、偽微小石灰化陰影であるかを判定することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】本発明の石灰化陰影判定装置の概略構成を示す図
【図２】原画像にモフォロジー演算処理を施して候補点を検出する方法を説明するための図
【図３】原画像上で検出した候補点を表す図
【図４】候補点を中心とした近傍領域を表す図
【図５】線状構造物上に現れた偽微小石灰化陰影の判定処理を説明するための図
【図６】最大線上の画素値を説明するための図
【図７】トップハット変換を説明するための図
【図８】トップハット変換後の最大線上の画素値を表す図
【図９】最大線上の画素値の分布を表す図
【図１０】モフォロジー演算を説明するための図
【符号の説明】
【００５４】
１  石灰化陰影判定装置
１０  候補点検出手段
２０  代表値算出手段
３０  第１の判定手段
４０  第２の判定手段
１００  原画像
１１０  平滑化画像
１２０  候補点
１２１  近傍領域
【図１】
2005160916.tif 000007
【図２】
2005160916.tif 000008
【図４】
2005160916.tif 000009
【図６】
2005160916.tif 000010
【図７】
2005160916.tif 000011
【図８】
2005160916.tif 000012
【図９】
2005160916.tif 000013
【図１０】
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【図３】
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【図５】
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