(57)【要約】【課題】異常陰影候補の検出精度を向上させるとともに、異常陰影候補の検出条件の変更を可能とする。【解決手段】ＳＶＭ構築処理では、まず教師データ群に基づいて異常陰影のカテゴリと正常陰影のカテゴリのそれぞれにおいて、サポートベクトルとなる教師データが求められる。次いで、サポートベクトルとされた教師データに基づいてマージン領域を最大とする識別関数が算出されＳＶＭが構築される。このとき、ＳＶとされた教師データが適切なＳＶであるか否かが判別され、不適切なＳＶであると判別された場合は当該不適切なＳＶとされた教師データが削除されて再度ＳＶ及び識別関数が算出される。【選択図】図２
2005198970.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
教師データを用いたサポートベクトルマシンにより、医用画像において異常陰影と推測される画像領域を識別し異常陰影候補として検出する異常陰影候補検出手段と、
前記異常陰影候補検出手段における検出条件を変更する検出条件変更手段と、
を備えることを特徴とする医用画像処理装置。
【請求項２】
前記サポートベクトルマシンは、教師データに基づいて下記式１により示される識別関数ｙにより異常陰影と正常陰影の識別境界を決定し、この識別境界に基づいて識別対象の画像領域が異常陰影か正常陰影かを識別するものであり、
前記検出条件変更手段は、検出条件として前記サポートベクトルマシンにおける識別関数ｙを決定する閾値ｈを変更することを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。
【数１】
2005198970.tif 000015
【請求項３】
前記検出条件変更手段は、正常陰影のカテゴリに属する教師データの分布と、異常陰影のカテゴリに属する教師データの分布とを正規分布と仮定して、各カテゴリにおける教師データの分布の広がりの程度を示す指標値を算出し、当該指標値に基づいて前記式１に示される識別関数ｙの閾値ｈの変更量を決定することを特徴とする請求項２に記載の医用画像処理装置。
【請求項４】
前記分布の広がりの程度を示す指標値は、分布の分散に基づいて得られることを特徴とする請求項３に記載の医用画像処理装置。
【請求項５】
前記サポートベクトルマシンは、カーネルトリックを利用したものであり、カーネル関数Ｋを用いて構成された、下記式２に示される識別関数ｙにより、識別境界を決定するものであることを特徴とする請求項１又は２に記載の医用画像処理装置。
【数２】
2005198970.tif 000016
【請求項６】
前記カーネル関数は、下記式３により示されるガウスカーネルであり、
前記検出条件変更手段は、検出条件としてカーネル関数におけるカーネルパラメータｐを変更することを特徴とする請求項５に記載の医用画像処理装置。
【数３】
2005198970.tif 000017
【請求項７】
前記サポートベクトルマシンにおいて各カテゴリでサポートベクトルとされた教師データと他の教師データとを比較し、当該サポートベクトルとされた教師データが他の教師データの分布領域から外れて存在する場合、当該サポートベクトルとされた教師データを削除して再度サポートベクトル及び識別関数を算出してサポートベクトルマシンを構築する構築手段を備えることを特徴とする請求項１〜６の何れか一項に記載の医用画像処理装置。
【請求項８】
前記構築手段は、サポートベクトルとされた教師データと他の教師データとの分布を考慮した距離を算出し、当該算出された距離が所定値以上である場合、当該サポートベクトルとされた教師データを他の教師データの分布領域から外れて存在すると判別することを特徴とする請求項７に記載の医用画像処理装置。
【請求項９】
前記構築手段は、各カテゴリの教師データを正規分布と仮定してその平均と分散を算出し、当該算出された平均と分散に基づいて、サポートベクトルとされた教師データが他の教師データの分布領域から外れて存在するか否かを判別することを特徴とする請求項７に記載の医用画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医用画像を画像解析して異常陰影の候補領域を検出する医用画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
医療分野では、患者を撮影した医用画像のデジタル化が実現されている。診断時には、表示ディスプレイに表示されたデジタル医用画像データにより、医師が読影を行って病変部と思われる異常陰影を検出している。近年では、読影医の負担軽減や異常陰影の見落とし減少を目的として、医用画像を画像処理することにより異常陰影候補を自動的に検出するコンピュータ診断支援装置（Computed-Aided Diagnosis；以下、ＣＡＤという。）と呼ばれる医用画像処理装置が開発されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
上記ＣＡＤでは、正常組織や良性の病変部である偽陽性陰影を除外して、悪性の病変部である真陽性陰影のみを異常陰影候補として検出するために、検出された異常陰影の候補領域の内部や辺縁の特徴を示す特徴量を用いてその候補が真陽性か偽陽性かを判別し、偽陽性と判別された候補を検出結果から削除することが行われている。
【０００４】
その判別手法としては、教師データと呼ばれる標本データを用いて各種特徴量の相関を考慮し、総合的な判別結果を出力する多変量解析が利用されている。例えば、多変量解析の一種であるマハラノビスの距離を利用した判別分析手法は、予め真陽性と偽陽性のどちらのカテゴリに属するかが判明している教師データ群を準備しておき、判別対象のデータが入力されると、当該判別対象データが真陽性のカテゴリの教師データ群と偽陽性のカテゴリの教師データ群のどちらに近いかを各カテゴリの教師データ群の分散を考慮して判別するものである。
【特許文献１】特開２００２−１１２９８６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の多変量解析手法では、準備される教師データによっては分布の広がりが広い場合や狭い場合があり、その識別精度にばらつきが生じていた。また、真陽性と偽陽性の教師データが互いの分布領域を超えて存在する場合には、識別精度が低下することとなっていた。
【０００６】
さらに、従来の異常陰影候補の検出条件は、読影を行う医師に関わらず画一的に設定されているため、同じ医用画像からは同一の検出結果が得られる。しかしながら、読影医によっては、例えば真陽性の異常陰影のみを検出してほしい、或いは偽陽性であってもいいから疑わしい陰影は全て検出して欲しいといった要望がある。
【０００７】
本発明の課題は、異常陰影候補の検出精度を向上させるとともに、異常陰影候補の検出条件の変更を可能とすることである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
請求項１に記載の発明は、医用画像処理装置において、
教師データを用いたサポートベクトルマシンにより、医用画像において異常陰影と推測される画像領域を識別し異常陰影候補として検出する異常陰影候補検出手段と、
前記異常陰影候補検出手段における検出条件を変更する検出条件変更手段と、
を備えることを特徴とする。
【０００９】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の医用画像処理装置において、
前記サポートベクトルマシンは、教師データに基づいて下記式１により示される識別関数ｙにより異常陰影と正常陰影の識別境界を決定し、この識別境界に基づいて識別対象の画像領域が異常陰影か正常陰影かを識別するものであり、
前記検出条件変更手段は、検出条件として前記サポートベクトルマシンにおける識別関数ｙを決定する閾値ｈを変更することを特徴とする。
【数１】
2005198970.tif 000003
【００１０】
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の医用画像処理装置において、
前記検出条件変更手段は、正常陰影のカテゴリに属する教師データの分布と、異常陰影のカテゴリに属する教師データの分布とを正規分布と仮定して、各カテゴリにおける教師データの分布の広がりの程度を示す指標値を算出し、当該指標値に基づいて前記式１に示される識別関数ｙの閾値ｈの変更量を決定することを特徴とする。
【００１１】
請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の医用画像処理装置において、
前記分布の広がりの程度を示す指標値は、分布の平均から求められる分散に基づいて得られることを特徴とする。
【００１２】
請求項５に記載の発明は、請求項１又は２に記載の医用画像処理装置において、
前記サポートベクトルマシンは、カーネルトリックを利用したものであり、カーネル関数Ｋを用いて構成された、下記式２に示される識別関数ｙにより、識別境界を決定するものであることを特徴とする。
【数２】
2005198970.tif 000004
【００１３】
請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の医用画像処理装置において、
前記カーネル関数は、下記式３により示されるガウスカーネルであり、
前記検出条件変更手段は、検出条件としてカーネル関数におけるカーネルパラメータｐを変更することを特徴とする。
【数３】
2005198970.tif 000005
【００１４】
請求項７に記載の発明は、請求項１〜６の何れか一項に記載の医用画像処理装置において、
前記サポートベクトルマシンにおいて各カテゴリでサポートベクトルとされた教師データと他の教師データとを比較し、当該サポートベクトルとされた教師データが他の教師データの分布領域から外れて存在する場合、当該サポートベクトルとされた教師データを削除して再度サポートベクトル及び識別関数を算出してサポートベクトルマシンを再構築する構築手段を備えることを特徴とする。
【００１５】
請求項８に記載の発明は、請求項７に記載の医用画像処理装置において、
前記構築手段は、サポートベクトルとされた教師データと他の教師データとの分布を考慮した距離を算出し、当該算出された距離が所定値以上である場合、当該サポートベクトルとされた教師データを他の教師データの分布領域外に存在すると判別することを特徴とする。
【００１６】
請求項９に記載の発明は、請求項７に記載の医用画像処理装置において、
前記構築手段は、各カテゴリの教師データを正規分布と仮定してその平均と分散を算出し、当該算出された平均と分散に基づいて、サポートベクトルとされた教師データが他の教師データの分布領域外に存在するか否かを判別することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
請求項１に記載の発明によれば、サポートベクトルマシンを用いて異常陰影候補を検出するので、非線形な識別境界を設定することができ、識別精度を向上させることができる。すなわち、異常陰影候補の検出精度を向上させることができる。また、その検出条件を変更することができるので、読影医等のユーザは自己のスキルや読影スタイルに合わせて検出条件を変更することができ、検出精度を調整することが可能となる。従って、読影効率を向上させることができる。
【００１８】
請求項２に記載の発明によれば、サポートベクトルマシンの識別関数ｙにおける閾値ｈを検出条件として変更するので、識別境界を平行移動させることにより検出精度を調整することができる。
【００１９】
請求項３に記載の発明によれば、教師データの分布を正規分布と仮定し、当該分布の広がりの程度を示す指標値に基づいて閾値ｈの変更量を決定するので、単にマージン領域の中間で識別境界を設定するのではなく、教師データの分布状態を考慮しながら識別境界を設定することができる。例えば、一方のカテゴリの教師データの分布が広く、他方のカテゴリの教師データの分布が狭い場合、分布が狭い方のカテゴリ側に識別境界を寄せれば識別精度が向上するし、分布が広い方のカテゴリ側で識別境界を寄せれば識別精度が低下する。従って、検出条件を変更する際にはその分布状態に合わせて目的とする検出精度に応じた最適な識別境界を設定することができる。
【００２０】
請求項４に記載の発明によれば、分布の広がりの程度を示す指標値は、分布の平均から求められる分散に基づいて得られるので、教師データの分散を考慮した検出条件の変更を行うことができる。
【００２１】
請求項５に記載の発明によれば、サポートベクトルマシンはカーネルトリックを利用したものであるので、各カテゴリの教師データが互いに識別境界を超えて他のカテゴリに存在する等、教師データの分布が複雑で線形分離できない場合でも、非線形な識別境界を設けることができ、異常陰影か正常陰影かを識別する識別精度を向上させることができる。従って、異常陰影候補の検出精度をより向上させることができる。
【００２２】
請求項６に記載の発明によれば、カーネル関数としてガウスカーネルを使用するので、教師データの分散を考慮した識別を行うことができる。また、検出条件としてカーネルパラメータｐを変更するので、教師データの分散を考慮しながら検出条件を変更することができる。
【００２３】
請求項７に記載の発明によれば、他の教師データの分布領域から外れて存在するサポートベクトルの教師データを削除してサポートベクトルマシンを再構築するので、教師データ群にノイズ等の不適切なものが混在する場合でも、その不適切な教師データが識別精度に影響するサポートベクトルとなることを防止することができる。従って、ノイズ等によりサポートベクトルマシンの識別精度が低下することを防ぐことができる。
【００２４】
請求項８に記載の発明によれば、サポートベクトルとされた教師データと他の教師データとの分布を考慮した距離が所定値以上である場合、当該サポートベクトルとされた教師データが他の教師データの分布領域から外れて存在すると判別するので、他の教師データの分布領域からかけ離れて存在するサポートベクトルの教師データを削除対象とすることができる。
【００２５】
請求項９に記載の発明によれば、教師データの分布を正規分布と仮定し、その平均と分散に基づき、サポートベクトルとされた教師データが他の教師データの分布領域から外れて存在するか否かを判別するので、分布の中心からかけ離れて存在するサポートベクトルの教師データを削除対象とすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
本実施の形態では、医用画像から異常陰影候補を検出する際に、異常陰影と正常陰影の何れのカテゴリに識別されるかをその候補領域において算出された画像特徴量を用いて判別する多変量解析手法としてサポートベクトルマシン（以下、ＳＶＭ；Support Vector Machineという）を適用した例を説明する。
【００２７】
まず、構成を説明する。
図１に、本実施の形態における医用画像処理装置１０の内部構成を示す。
図１に示すように、医用画像処理装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、入力部１２、表示部１３、通信部１４、ＲＡＭ（Random Access Memory）１５、ＲＯＭ（Read Only Memory）１６から構成される。
【００２８】
ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１６に格納されるシステムプログラムの他、異常陰影候補検出プログラムをＲＡＭ１５に展開し、当該プログラムとの協働により医用画像処理装置１０の各部の動作を集中制御する。
【００２９】
異常陰影候補検出処理では、候補領域を特定する１次検出及び特定された候補領域に対する２次検出を経て、最終的な検出結果を出力する。
以下、異常陰影候補の検出方法について、患者の乳房を撮影したＸ線医用画像（これをマンモグラフィという）において乳癌の所見となる腫瘤陰影候補を検出する場合を例に説明するが、超音波画像、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）画像等、他の医用画像から各病変種類の異常陰影候補を検出する場合には、その画像種類及び病変種類に応じた検出方法を適用することとする。
【００３０】
腫瘤陰影は、円形に近い形状であり、マンモグラフィ上ではガウス分布状の濃度変化を有する低濃度の陰影として現れる。このような特徴的な濃度特性に基づいて、１次検出時には、例えば特開平０８−２６３６４１号公報に開示されているように、アイリスフィルタを使用して注目画素の周辺部から注目画素にかけての濃度勾配の強度成分及び方向成分を特徴量として算出し、算出された特徴量に基づいて候補領域を特定する。この１次検出で特定された候補を１次候補という。
【００３１】
なお、他の公知の検出方法、例えばラプラシアンフィルタを用いた手法（電気情報通信学会論文誌(D-II),Vol.J76-D-II,no.2,pp.241-249,1993）等も適用可能である。
【００３２】
２次検出時には、１次候補領域におけるコントラスト、標準偏差、濃度平均値、曲率、フラクタル次元、円形度、面積等の各種特徴量を算出する。そして、算出された特徴量を判別対象データとして、予めＲＯＭ１６の教師データベース（以下、ＤＢという）に保存されている教師データ群に基づいて構築されたＳＶＭに入力し、判別対象データが異常陰影と正常陰影の何れのカテゴリに属するかを判別する。ＳＶＭは、２つのカテゴリに属する教師データ群の分布に基づいて各カテゴリを識別する識別境界を決定し、当該決定された識別境界により判別対象データが何れのカテゴリに属するのかを識別するものである。ＳＶＭによる識別の結果、異常陰影のカテゴリに属すると判別された１次候補のみを１次検出及び２次検出を経た最終的な異常陰影候補の検出結果として出力する。すわなち、異常陰影候補検出処理プログラムとＣＰＵ１１との協働により、異常陰影候補検出手段を実現することができる。
【００３３】
ＣＰＵ１１は、教師データの初期設定時にＲＯＭ１６からＳＶＭ構築処理プログラムを読み出してＳＶＭの構築処理を実行する。ＳＶＭ構築処理では、まず教師データ群に基づいて識別境界の識別関数を決定するサポートベクトル（以下、ＳＶ；Support Vectorという）となる教師データをカテゴリ毎に求める。次いで、ＳＶとされた教師データに基づいてマージン領域（識別境界周辺で教師データが存在しない領域）を最大とする最も識別精度の高い最適識別関数を算出してＳＶＭの構築を行う。このとき、ＳＶとされた教師データが適切なＳＶであるか否かを判別し、不適切なＳＶであると判別された場合は当該不適切なＳＶとされた教師データを削除して再度ＳＶ及び識別関数を算出する。
【００３４】
また、ユーザにより検出条件の変更が指示されると、ＲＯＭ１６から検出条件変更処理プログラムを読み出して検出条件変更処理を実行する。検出条件の変更には、ユーザ自身が変更する検出条件を指定するマニュアル変更と、医用画像処理装置１０が自動で最適な検出条件に変更するオート変更とが含まれる。
【００３５】
マニュアル変更による検出条件変更処理では、識別関数に用いられるカーネル関数のカーネルパラメータ、識別関数における閾値を変更するための変更画面を表示部１３に表示させる。そして、この変更画面で指定されたカーネルパラメータの値により識別関数を算出してＳＶＭを再構築し、同じく変更画面で指定された閾値を新たに算出された識別関数に設定する。また、オート変更による検出条件変更処理では、各カテゴリに属する教師データ群の分布を正規分布と仮定してその平均、分散、標準偏差等の分布の広がりを示す指標値を求め、当該指標値に基づいて識別関数における閾値の変更量を決定する。そして、識別関数において決定された変更量だけ変更された閾値を識別関数に設定しＳＶＭを再構築する。
すなわち、ＳＶＭ構築処理プログラム、検出条件変更処理プログラムとＣＰＵ１１との協働により、検出条件変更手段及び構築手段を実現することができる。
【００３６】
入力部１２は、カーソルキーや数字キー、各種機能キーからなるキーボード、マウスやタッチパネル等のポインティングディバイスを備えて構成され、押下されたキーやマウスの操作に対応する操作信号をＣＰＵ１１に出力する。
【００３７】
表示部１３は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等から構成され、医用画像やＣＰＵ１１による異常陰影候補の検出結果、検出条件を変更する変更画面等の各種表示画面を表示する。
【００３８】
通信部１４は、ネットワークインターフェースカード（以下、ＮＩＣ；Network Interface Cardという）、モデム、ターミナルアダプタ等の通信用インターフェースにより構成され、通信ネットワーク上の外部機器と各種情報の送受信を行う。例えば、各診療室に設置される読影端末に接続して、異常陰影候補の検出結果を送信する構成としてもよい。
【００３９】
また、通信部１６は、医用画像生成装置（図示せず）に通信接続し、当該医用画像生成装置から医用画像の画像データを受信する。
なお、医用画像の入力は通信による入力方法に限らない。例えば、医用画像生成装置と接続するためのインターフェースを備え、このインターフェースを介して医用画像生成装置において生成された医用画像を医用画像処理装置１０に入力することとしてもよい。
【００４０】
医用画像生成装置としては、例えば医用画像が記録されたフィルム上にレーザ光を走査して医用画像を読み取るレーザデジタイザや、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）等の光電変換素子からなるセンサによりフィルムに記録された医用画像を読み取るフィルムスキャナ等が適用可能である。
【００４１】
また、フィルムに記録された医用画像を読み取るのではなく、蓄積性蛍光体を用いて医用画像を撮影する撮影装置や、照射された放射線の強度に応じた電荷を生成する放射線検出素子とコンデンサからなるフラットパネルディテクタ等を接続可能な構成としてもよく、その医用画像の入力方法は特に限定しない。
【００４２】
ＲＡＭ１５は、ＣＰＵ１１によって実行される各種プログラムやこれらプログラムによって処理されたデータ等を一時的に記憶するワークエリアを形成する。
【００４３】
ＲＯＭ１６は、システムプログラムや異常陰影候補検出プログラム、ＳＶＭ構築処理プログラム、検出条件変更処理プログラム及び各プログラムで処理されたデータ、異常陰影候補の検出時に使用される教師データ群を格納するための教師ＤＢ等を記憶する。また、処理対象の医用画像の画像データ群を保存するとともに、異常陰影候補の検出に必要な各種データ、例えばＳＶＭにおいて設定されている識別関数や各種パラメータ等のデータを記憶する。
【００４４】
次に、本実施の形態における動作を説明する。
まず、図２及び図３を参照して、異常陰影候補の検出時に使用されるＳＶＭの構築方法について説明する。図２は、ＣＰＵ１１によって実行されるＳＶＭ構築処理ステップを示すフローチャートである。
【００４５】
図３は、教師データ群の分布の様子を示す図である。
図３に示すように、異常陰影のカテゴリＣ１、正常陰影のカテゴリＣ２のそれぞれに属する教師データ群（図中、カテゴリＣ１の教師データを□で示し、カテゴリＣ２の教師データを○で示す）が分布している。一般に、各カテゴリが線形分離可能な場合には教師データを正しく識別する識別境界平面Ｈ（以下、識別平面という）は複数存在する。このような複数の識別平面候補の中でその識別平面の周辺に教師データが存在しないマージン領域（マージン領域の境界部分の候補を超平面Ｈ１、Ｈ２とする）を最大とする識別平面が各カテゴリを最も精度良く識別することができるものとなる。このマージン領域を最大とする識別平面を表す識別関数は、超平面Ｈ１、Ｈ２上に存在する教師データ（図中、●、■で示す）、つまりＳＶにより決定される。
【００４６】
しかしながら、各カテゴリを線形分離不可能な場合、例えばカテゴリＣ１に属していながら識別平面を超えてカテゴリＣ２の領域に進入した教師データ（図３において、×印が付された○又は□で示す教師データ）が存在する場合がある。この場合、多少の識別誤りは許すように制約条件を緩めるソフトマージン法が有効である。本実施の形態では、マージン領域を最大とする最適識別関数をソフトマージン法により求める例を説明する。
【００４７】
図２に示すＳＶＭ構築処理では、まず教師データ群に基づいてＳＶが求められる（ステップＳ１）。
識別平面Ｈを示す線形識別関数ｙを下記式４のように規定し、ｎ個の教師データｘi（ｉ＝１、２、・・・、ｎ）の満たすべき条件を下記式５のように規定する。
【数４】
2005198970.tif 000006
ここで、関数ｓｉｇｎ（ｕ）により、カテゴリＣ１のラベルを１とし、カテゴリＣ２のラベルを−１としてラベル化したこととする。
【００４８】
このとき、識別平面Ｈを超えて他のカテゴリに進入している教師データが存在する場合、他のカテゴリに進入した距離をパラメータξi（ξi≧０）を用いてξi／‖ｗ‖と表すと、そのｉ＝１、・・・、Ｎまでの和Σ（ξi／‖ｗ‖）が最小となることが好ましい。従って、これを制約条件として、各超平面Ｈ１、Ｈ２間の距離（マージン領域）、２／‖ｗ‖を最大とする識別関数ｙは、下記式６に示す目的関数Ｌ（ｗ）を最小とするパラメータｗ*、ｈ*を求めることにより決定される。
【数５】
2005198970.tif 000007
【００４９】
ここで、ラグランジュ乗数αi、νi（ｉ＝１、…、Ｎ）を導入すると、目的関数Ｌ（ｗ）は、次式７に示すようにラグランジュ関数ＬDに置き換えられる。
【数６】
2005198970.tif 000008
【００５０】
ここで、ラグランジュ関数ＬDの各パラメータについての偏微分を０とすると、次式８〜１０が得られる。
【数７】
2005198970.tif 000009
【００５１】
この式８〜１０を上記式７のラグランジュ関数ＬDに代入すると、下記式１１が得られる。
【数８】
2005198970.tif 000010
【００５２】
式１１の最適解をαi*とすると、この最適解αi*によりＳＶが求められる。具体的には、αi*＝０となるαi*に対応する教師データｘiは、図４（ａ）に示すようにマージン領域の外側、つまり超平面Ｈ１、Ｈ２の外側に存在する教師データであり、正しく識別される。また、０＜αi*＜γとなるαi*に対応する教師データｘiは、図４（ｂ）に示すようにｗTｘ−ｈ＝１又はｗTｘ−ｈ＝−１で示されるどちらかの超平面Ｈ１、Ｈ２上に存在することとなり、正しく識別される。つまり、０＜αi*＜γとなるαi*に対応する教師データｘiがＳＶとして求められる。さらに、αi*＝γとなるαi*に対応する教師データｘiは図４（ｃ）に示すように超平面Ｈ１、Ｈ２の内側に存在する教師データであり、ＳＶである。この教師データは、所属するカテゴリ側の超平面Ｈ１又は超平面Ｈ２と識別平面Ｈとの間に存在すれば正しく識別されるが、識別平面Ｈを超えて他のカテゴリ側の超平面Ｈ１（又は超平面Ｈ２）の外側に存在する場合は誤識別される。
【００５３】
ＳＶとなる教師データが求められると、当該ＳＶとされた教師データはＳＶとして適切か否かが判別される（ステップＳ２）。不適切なＳＶと判別されるのは、例えば誤識別される教師データ、つまり所属するカテゴリの教師データ群の分布領域から外れて他のカテゴリの教師データの分布領域に存在する教師データ等である。超平面Ｈ１、Ｈ２を超えて他のカテゴリの分布領域に深く進入している教師データはＳＶとして扱われるが誤識別される教師データである。識別関数ｙはＳＶに依存するので、このような不適切なＳＶを用いて識別関数ｙを構成するとその識別精度を低下させることとなってしまう。そこで、識別関数ｙを求める前にこのような不適切な教師データは削除する。
【００５４】
適切か不適切かの判別は、まずＳＶとされた教師データｘs（添え字のＳは、ＳＶに対応する添え字ｉの集合）と、同一カテゴリに所属する他の教師データｘiのうちその教師データｘsに最も近い教師データｘi（ＳＶか否かに関わらない）との距離が求められる。例えば、図５（ａ）に示すように、所属するカテゴリの分布領域から外れてＳＶの教師データｘ1が存在する場合、まず最も近接する教師データｘ3との距離ｄ１が求められる。そして、求められた距離ｄ１をそのカテゴリの教師データ群の分散σで除算して得られたその解が予め設定された所定値ｚ以上であるか否かが判別され、所定値ｚ以上であればこの教師データｘ1は不適切なＳＶであると判別される。この判別がＳＶに設定された各教師データｘsについて順次行われ、不適切であると判別されたＳＶが有る場合は（ステップＳ２；Ｎ）、その不適切であると判別された教師データｘsが教師データ群から削除される。次いで、不適切なＳＶとされた教師データｘsが削除された残りの教師データｘiに基づいて再度、ＳＶが算出される（ステップＳ３）。
【００５５】
なお、ＳＶが不適切か否かの判別方法は上記に限らず、同一カテゴリの教師データｘiのうち教師データｘsに最も近いものから例えば５番目まで近い教師データｘiの距離の平均を算出し、当該平均をそのカテゴリの教師データ群の分散値で除算して得られたその解により不適切か否かを判別することとしてもよい。
また、図５（ｂ）に示すように、各カテゴリにおける教師データｘiの分布を正規分布と仮定し、この正規分布における平均と分散を算出し、例えば平均ｍ、分散σとすると判別対象の教師データｘ1がｍ±４σの範囲外に存在する場合は不適切であると判別することとしてもよい。
【００５６】
次いで、再算出されたＳＶの教師データに対し、再度ＳＶとして適切か否かが判別される（ステップＳ４）。判別方法は上述した方法と同様である。ＳＶとして不適切であると判別された場合（ステップＳ４；Ｎ）、ステップＳ３の処理に戻り、その不適切と判別された教師データを削除して再度ＳＶが求められる。
【００５７】
そして、不適切なＳＶが検出されなくなるまでＳＶの算出が繰り返され、最終的に全てのＳＶが適切なＳＶであると判別されると（ステップＳ４；Ｙ）、その適切なＳＶと判別された教師データｘsに対応する最適解αi*（０＜αi*≦γ）を用いて下記式１２に示す最適なパラメータｗ*、下記式１３に示す最適な閾値ｈ*、下記式１４に示す最適識別関数ｙが求められる（ステップＳ５）。
【数９】
2005198970.tif 000011
【００５８】
すなわち、識別平面Ｈに近い小数の教師データのみを用いて識別関数ｙが構成される。このとき、識別関数ｙにより示される識別平面Ｈは、マージン領域の中点に設定されている。識別関数ｙにおける閾値ｈは、識別平面Ｈを平行移動させる定数であり、この閾値ｈを変更することにより識別関数ｙの識別精度を調整することができる。
【００５９】
以上がソフトマージン法を用いた最適識別関数の算出方法の説明であるが、教師データの分布が複雑で非線形な識別境界となる場合には、カーネルトリックを利用して非線形識別関数ｙが求められる。カーネルトリックとは、特徴ベクトルを非線形の写像によって高次元の特徴空間へ変換しその空間で線形の識別を行うものである。
【００６０】
以下、カーネルトリックを利用した非線形識別関数の算出方法について説明する。
教師データｘiを高次元の空間に変換する写像である非線形関数をφ（ｘ）とし、２つの特徴ベクトルを引数とするカーネル関数をＫ（ｘ1、ｘ2）とし、次式１５が成立すると仮定する。
【数１０】
2005198970.tif 000012
【００６１】
ここでカーネル関数Ｋとしては多項式カーネル、シグモイドカーネル等、公知のカーネル関数を適用可能であるが、本実施形態では次式１６に示すガウスカーネルＫ（ｘ1、ｘ2）を適用する。式１６においてカーネルパラメータｐは分散を定義するパラメータである。
【数１１】
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【００６２】
このガウスカーネルＫ（ｘ1、ｘ2）を利用すると、式１４から次式１７に示す非線形の最適識別関数ｙが得られる。この識別関数ｙの識別精度は、ガウスカーネルＫを構成するカーネルパラメータｐに依存する。ＳＶＭが構築されたばかりの初期時点では、カーネルパラメータｐは予め遺伝的アルゴリズム等により決定された最も分離の良いものが設定されることとする。
【数１２】
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【００６３】
このようにして、識別関数ｙが算出されると、当該識別関数ｙがＳＶＭに設定され、異常陰影候補の検出時に使用される。
【００６４】
次に、異常陰影候補の検出条件を変更してその検出精度を調整する検出条件変更処理について説明する。検出条件の変更は、ユーザにより指定された検出条件に変更するマニュアル変更と、ユーザからの変更指示に応じて医用画像処理装置１０により自動的に検出条件を変更するオート変更とが可能であるが、まず図６を参照して、マニュアル変更における検出条件変更処理について説明する。
【００６５】
図６に示す検出条件変更処理では、まず環境設定メニューから検出条件のマニュアル変更が指示されたか否かが判別される（ステップＳ１０１）。検出条件のマニュアル変更が指示された場合（ステップＳ１０１；Ｙ）、検出条件を変更するための変更画面が表示部１３上に表示される（ステップＳ１０２）。
【００６６】
図７に変更画面例を示す。この変更画面ではカーネルパラメータのパラメータを変更することができる。図７に示す変更画面中のパラメータ１は、ユーザが操作しやすいようにカーネルパラメータが１〜１００の値に正規化された値で表示されるものである。ユーザは、この変更画面において入力部１２を操作してパラメータ値を設定し、その設定値でよければＯＫキーを押下する。
【００６７】
変更画面においてユーザにより所望のパラメータ値が入力されると（ステップＳ１０３）、当該入力されたパラメータ値がその値に対応する実際のカーネルパラメータｐ′の値に変換され、そのカーネルパラメータｐ′によりＳＶＭが構築される（ステップＳ１０４）。つまり、変更されたカーネルパラメータｐ′が設定されたカーネル関数Ｋにより再度識別関数ｙが求められる。
【００６８】
次に、閾値ｈの変更画面が表示部１３に表示される（ステップＳ１０５）。この変更画面は、図７に示したカーネルパラメータの変更画面と略同一構成であるので、ここでは図示を省略する。すなわち、閾値ｈの変更画面では、閾値ｈが１〜１００の値に正規化された値で変更可能に表示される。ユーザは、入力部１２を操作して閾値ｈの所望の値を入力し、その値で良ければＯＫキーを押下する。
【００６９】
閾値ｈの変更画面において変更後の所望の値が入力されると（ステップＳ１０６）、当該入力された値がその値に対応する実際の閾値ｈ′の値に変換され、その閾値ｈ′がステップＳ１０４で構築されたＳＶＭにおける識別関数ｙに設定され（ステップＳ１０７）、本処理を終了する。
【００７０】
次に、図８を参照してオート変更における検出条件変更処理について説明する。
図８に示す検出条件変更処理では、まず環境設定メニューから検出条件のオート変更が指示されたか否かが判別される（ステップＳ１２１）。検出条件のオート変更が指示された場合（ステップＳ１２１；Ｙ）、正常陰影のカテゴリに属する教師データの分布と、異常陰影のカテゴリに属する教師データの分布とが正規分布と仮定され、それぞれの分布の広がりの程度を示す指標値、例えば分散、標準偏差等が算出される（ステップＳ１２２）。ここでは、分散が算出されたとして説明する。
【００７１】
次いで、分布の程度を示す指標値として算出された分散に基づいて、閾値ｈの変更量が決定される（ステップＳ１２３）。具体的には、閾値ｈが通常次式１８により求められる場合、算出された分散を考慮した式１９により、閾値ｈの変更後の値ｈ′を求める。
（式１８）ｈ＝−１／２（ｗ・ｘa＋ｗ・ｘb）
ここで、ｘaは異常陰影のカテゴリＣ１のＳＶ、ｘbは正常陰影のカテゴリのＳＶである。
（式１９）ｈ′＝｛（ｗ・ｘa）σa＋（ｗ・ｘb）σb｝／（σa＋σb）
ここで、σa、σbは異常陰影、正常陰影の各カテゴリＣ１、Ｃ２における教師データの分散である。
【００７２】
正規分布の分布が広いカテゴリと、正規分布の分布に広がりが無く狭いカテゴリの場合、分布が狭いカテゴリ側に識別平面を移動させた方が識別精度が高くなる。すなわち、上記式１９は分散σa、σbにより重み付けされ、分散が大きい方のカテゴリ側に識別平面Ｈを移動させるように閾値ｈ′が決定されるため、識別精度が向上するように最適な閾値ｈ′が決定されることとなる。
逆に、識別精度を低下させて偽陽性の数（これをＦＰ数という）を増やす場合には、識別平面Ｈを分散が小さい方のカテゴリに移動するように、σａ、σｂにより重み付けされる式を適用して、閾値ｈ′を求めればよい。
【００７３】
次いで、閾値ｈ′が決定されると、当該決定された閾値ｈ′がＳＶＭにおける識別関数ｙに設定され（ステップＳ１２４）、本処理を終了する。
【００７４】
以上のように、本実施形態によれば、教師データに基づいて、１次検出された異常陰影候補が真陽性か偽陽性かを識別するためのＳＶＭが構築されるので、教師データの分布状態等に依存することなく、識別境界を決定することができ、識別精度が向上する。また、ＳＶＭにはソフトマージンやカーネルトリックが適用されるので、非線形な識別にも対応することができ識別精度の高いＳＶＭを構築することができる。すなわち、異常陰影候補の検出精度を向上させることができる。
【００７５】
他の非線形識別手法として、多層型ニューラルネットワーク等が挙げられるが、多層型ニューラルネットワークの場合、中間層の数、学習の繰り返し回数に応じて必要以上に高次元な識別境界が設定されることがあり、教師データの分布状態に依存した識別結果となることがある。これに対して、ＳＶＭでは、教師データの分布状態に応じて最適な識別境界が設定されるので、各カテゴリの分離能が良く、識別精度が向上する。
【００７６】
また、ＳＶＭの構築時には、ＳＶとされた教師データと他の教師データとの分散を考慮した距離が算出され、当該算出された距離が所定値以上である場合は、そのＳＶとされた教師データを削除して再度ＳＶが求め直されるので、所属するカテゴリの分布領域から外れて存在する、ＳＶとして不適切な教師データを削除することができ、誤識別が少ない識別関数を算出することができる。これにより、例えばノイズ等が発生した場合でもノイズを除去して異常陰影候補の検出を行うことが可能となる。
【００７７】
さらに、検出条件のマニュアル変更が指示され、ユーザによりカーネルパラメータｐ又は閾値ｈが変更設定されると、変更されたカーネルパラメータｐ′で再構築されたＳＶＭに、変更された閾値ｈ′が設定されるので、ユーザは簡単な操作で検出条件を変更することができる。従って、ユーザの読影のスタイルやスキルに合わせて異常陰影候補の検出精度を調整することができ、読影効率を向上させることができる。
【００７８】
また、検出条件のオート変更が指示されると、各カテゴリＣ１、Ｃ２における教師データの分布を示す指標値が算出され、当該指標値に基づいて変更後の閾値ｈ′が決定され、ＳＶＭに設定されるので、教師データの分布状態に応じて最適な識別境界を決定することができる。
【００７９】
なお、本実施の形態における記述内容は、本発明を適用した医用画像処理装置１０の好適な一例であり、これに限定されるものではない。
【００８０】
上述した説明では、多変量解析としてサポートベクトルマシンを適用した例を説明したが、これに限らずカーネルトリックを判別分析や主成分分析に用いて、高次元空間で判別を行うこととしてもよい。
【００８１】
その他、本実施の形態における医用画像処理装置１０の細部構成及び細部動作に関しても、本発明の趣旨を逸脱することのない範囲で適宜変更可能である。
【図面の簡単な説明】
【００８２】
【図１】本実施の形態における医用画像処理装置１０の内部構成を示す図である。
【図２】ＣＰＵ１１により実行されるＳＶＭ構築処理を説明するフローチャートである。
【図３】異常陰影のカテゴリＣ１と正常陰影のカテゴリＣ２に属する教師データの分布図である。
【図４】（ａ）最適解αi*＝０に対応する教師データを示す図であり、（ｂ）０＜αi*＜γのときの最適解αi*に対応する教師データを示す図であり、（ｃ）最適解αi*＝γに対応する教師データを示す図である。
【図５】ＳＶとされた教師データが適切か不適切かを判別する方法を示す概念図であり、（ａ）は分散を考慮した距離に基づいて判別する方法を示す図であり、（ｂ）は教師データの分布を正規分布と仮定して判別する方法を示す図である。
【図６】医用画像処理装置１０により実行されるマニュアル変更における検出条件変更処理を説明するフローチャートである。
【図７】検出条件の変更画面例を示す図である。
【図８】医用画像処理装置１０により実行されるオート変更における検出条件変更処理を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
【００８３】
１０    医用画像処理装置
１１    ＣＰＵ
１２    入力部
１３    表示部
１４    通信部
１５    ＲＡＭ
１６    ＲＯＭ
【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５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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