(57)【要約】【課題】  乳房画像から乳房領域の検出性能を向上させる。【解決手段】  Ｘ線撮影して得られた乳房画像１００における直接Ｘ線照射部１０３の画素が持つ画素値（第１画素値）と非直接Ｘ線照射部（１０１、１０２、１０４、１０５）の画素が持つ画素値（第２画素値）との境となる値を閾値として用いて２値化画像を生成する。２値化画像中のうち、第２画素値を持つ画素が連なる複数の領域（１０１、１０２、１０４、１０５）を抽出する。抽出した領域から矩形領域（１０１、１０２、１０４、）と非矩形領域（１０５）とを区別し、非矩形領域のうち最も面積の大きい領域を乳房領域１０５として検出する。【選択図】          図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｘ線撮影して得られた乳房画像から１以上の乳房領域の候補となる領域を抽出する領域抽出ステップと、
該抽出した各領域の矩形度を算出する矩形度算出ステップと、
前記算出した矩形度に基づき、前記抽出した領域を矩形領域と矩形ではない非矩形領域とに区別し、非矩形領域のうち最も面積の大きい領域を乳房領域として検出することを特徴とする乳房領域検出方法。
【請求項２】
前記領域抽出ステップが、
前記乳房画像における直接Ｘ線照射部の画素が持つ画素値と直接Ｘ線照射部を除く非直接Ｘ線照射部の画素が持つ画素値との境となる値を閾値として用いて、前記乳房画像の前記直接Ｘ線照射部の画素の画素値を第１画素値に置き換え、前記非直接Ｘ線照射部の画素の画素値を第２画素値に置き換えて２値化画像を生成する２値化ステップを備え、
該２値化画像のうち、前記第２画素値を持つ画素が連なる画素群をひとまとまりの領域として前記乳房領域の候補となる領域を抽出するものであることを特徴とする請求項１記載の乳房領域検出方法。
【請求項３】
前記矩形度算出ステップが、前記抽出した領域に含まれる画素のうちＸ軸方向の座標値が最大値となる画素を通るＹ軸方向の向きを持つ直線と、該領域に含まれる画素のうちＸ軸方向の座標値が最小値となる画素を通るＹ軸方向の向きを持つ直線と、該領域に含まれる画素のうちＹ軸方向の座標値が最大値となる画素を通るＸ軸方向の向きを持つ直線と、該領域に含まれる画素のうちＹ軸方向の座標値が最小値となる画素を通るＸ軸方向の向きを持つ直線とで囲まれた矩形の面積を算出し、該矩形の面積と前記抽出した領域の面積とから該抽出した領域の矩形度を算出することを特徴とする請求項１または２記載の乳房領域検出方法。
【請求項４】
Ｘ線撮影して得られた乳房画像から１以上の乳房領域の候補となる領域を抽出する領域抽出手段と、
該抽出した各領域の矩形度を算出する矩形度算出手段と、
前記算出した矩形度に基づき、前記抽出した領域を矩形領域と矩形ではない非矩形領域とに区別し、非矩形領域のうち最も面積の大きい領域を乳房領域として検出する乳房領域検出手段とを備えたことを特徴とする乳房領域検出装置。
【請求項５】
Ｘ線撮影して得られた乳房画像から１以上の乳房領域の候補となる領域を抽出する領域抽出ステップと、
該抽出した各領域の矩形度を算出する矩形度算出ステップと、
前記算出した矩形度に基づき、前記抽出した領域を矩形領域と矩形ではない非矩形領域とに区別し、非矩形領域のうち最も面積の大きい領域を乳房領域として検出する乳房領域検出ステップとをコンピュータに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】
本発明は領域抽出処理に関し、特にデジタル乳房画像における乳房領域の自動検出に適した、領域抽出方法および装置並びにそのためのプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
Ｘ線撮影で得られた画像を読影するために必要とする部分は、撮影して得られた画像全体ではなく、その画像中の被写体が撮影された領域である。しかし、被写体以外の領域に、被写体を識別するために付されたマーカーが撮影されている領域や、被写体に不要なＸ線を照射しないように照射野絞りを用いて撮影したときに現れる照射野外領域（Ｘ線が遮断されたことによって、Ｘ線画像中に低濃度領域として現れる部分）が観察者の弁別能力に悪影響を及ぼすことがある。特に、照射野外領域は高輝度な領域として現れるため、周囲の領域と大きな輝度差があるため弁別能力に大きな影響を与える。
【０００３】
そこで、従来より、このような被写体以外の周囲の領域からの影響を除去するために、画像全体ではなく被写体が撮影された領域のみを抽出して、被写体の読影を行い易いようにコントラスト分解能等を変えて読影しやすい画像にしている。
【０００４】
そこで、Ｘ線撮影された画像から被写体領域と、被写体以外の領域との判別を、画像に現れる被写体領域の画素値と被写体以外の領域の画素値が、被写体の輪郭を境に大きく変わることを利用して、被写体の中心となる中心点を認識して、中心点から放射状に拡がる方向の線上にある画素の画素値から輪郭点を求め、これらの輪郭点に沿って囲まれる領域を被写体であるものとして認識するものがある（例えば、特許文献１）。
【０００５】
また、被写体部と直接Ｘ線が照射した直接Ｘ線照射部の画素値には大きな違いがあり、被写体部に現れる画素値と直接Ｘ線照射部に現れる画素値の中間の画素値を閾値として、被写体部と直接Ｘ線照射部を２値化処理して、被写体部を抽出するものもある（例えば、特許文献２）。
【特許文献１】特開平４−１３７６４号公報
【特許文献２】特開２００１−１４５６１４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、特許文献１の方法では、一定画素値以上の画素を被写体と見做して中心点の算出を行なうが、医用画像には被写体以外にマーカーが存在している場合もあり、マーカーの画素値は被写体に近い値を持つためマーカーも被写体とみなして中心点を算出するので、中心点は被写体からはみ出した位置になる場合があった。そのため、被写体を認識する際、輪郭となるところの認識が適切に行われない場合があった。
【０００７】
また、特許文献２の方法でも、２値化する際マーカーは被写体に近いコントラストで現れるため、被写体領域であるかマーカーであるかの判別を行うことはできなかった。
【０００８】
本発明は、上記事情に鑑み、乳房画像から乳房領域の検出性能を向上させることが可能な領域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】
本発明の乳房領域検出方法は、Ｘ線撮影して得られた乳房画像から１以上の乳房領域の候補となる領域を抽出する領域抽出ステップと、
該抽出した各領域の矩形度を算出する矩形度算出ステップと、
前記算出した矩形度に基づき、前記抽出した領域を矩形領域と矩形ではない非矩形領域とに区別し、非矩形領域のうち最も面積の大きい領域を乳房領域として検出することを特徴とするものである。
【００１０】
また、本発明の乳房領域検出装置は、Ｘ線撮影して得られた乳房画像から１以上の乳房領域の候補となる領域を抽出する領域抽出手段と、
該抽出した各領域の矩形度を算出する矩形度算出手段と、
前記算出した矩形度に基づき、前記抽出した領域を矩形領域と矩形ではない非矩形領域とに区別し、非矩形領域のうち最も面積の大きい領域を乳房領域として検出する乳房領域検出手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００１１】
また、本発明のプログラムは、Ｘ線撮影して得られた乳房画像から１以上の乳房領域の候補となる領域を抽出する領域抽出ステップと、
該抽出した各領域の矩形度を算出する矩形度算出ステップと、
前記算出した矩形度に基づき、前記抽出した領域を矩形領域と矩形ではない非矩形領域とに区別し、非矩形領域のうち最も面積の大きい領域を乳房領域として検出する乳房領域検出ステップとを備えたことを特徴とするものである。
【００１２】
「矩形領域」とは、矩形の形状をした領域である。例えば、乳房画像上に現れる被写体を特定するために付されたマーカーや、照射野外の領域等である。
【００１３】
「非矩形領域」とは、矩形の形状ではない領域である。例えば、乳房画像上に現れる乳房領域等である。
【００１４】
「矩形度」とは、矩形であるか否かを表す指標となるものである。
【００１５】
また、前記領域抽出ステップは、前記乳房画像における直接Ｘ線照射部の画素が持つ画素値と直接Ｘ線照射部を除く非直接Ｘ線照射部の画素が持つ画素値との境となる値を閾値として用いて、前記乳房画像の前記直接Ｘ線照射部の画素の画素値を第１画素値に置き換え、前記非直接Ｘ線照射部の画素の画素値を第２画素値に置き換えて２値化画像を生成する２値化ステップを備え、
該２値化画像のうち、前記第２画素値を持つ画素が連なる画素群をひとまとまりの領域として前記乳房領域の候補となる領域を抽出するものであってもよい。
【００１６】
「直接Ｘ線照射部」とは、被写体等を通過せずに蓄積性蛍光体シート等の記録媒体に直接Ｘ線が照射された部分である。
【００１７】
「非直接Ｘ線照射部」とは、被写体を通過した領域、照射野外領域、散乱線領域等の蓄積性蛍光体シート等に記録媒体に直接Ｘ線が照射されなかった部分である。
【００１８】
「第２画素値を持つ画素が連なる画素群」とは、隣接する画素が同じ第２画素値を持つ連続した領域である。「第２画素値を持つ画素が連なる画素群をひとまとまりの領域として抽出」は、具体的には、ラベリング処理等を用いて同じ画素値をもつ画素が連なる領域を抽出する。
【００１９】
また、前記矩形度算出ステップは、前記抽出した領域に含まれる画素のうちＸ軸方向の座標値が最大値となる画素を通るＹ軸方向の向きを持つ直線と、該領域に含まれる画素のうちＸ軸方向の座標値が最小値となる画素を通るＹ軸方向の向きを持つ直線と、該領域に含まれる画素のうちＹ軸方向の座標値が最大値となる画素を通るＸ軸方向の向きを持つ直線と、該領域に含まれる画素のうちＹ軸方向の座標値が最小値となる画素を通るＸ軸方向の向きを持つ直線とで囲まれた矩形の面積を算出し、該矩形の面積と前記抽出した領域の面積とから該抽出した領域の矩形度を算出するものを用いることができる。
【００２０】
「Ｘ軸」は、矩形画像の一辺に沿う方向の軸をＸ軸とし、「Ｙ軸」は、Ｘ軸に直交する軸をＹ軸とする。
【００２１】
「抽出した領域の面積」は、例えば、抽出した各領域に含まれる画素の数をカウントして求めることができる。
【００２２】
「矩形の面積」は、Ｘ軸とＹ軸に平行な辺を持つ「抽出した領域」を囲む矩形の面積である。「矩形の面積」を矩形に含まれる画素数で表してもよい。
【発明の効果】
【００２３】
本発明の乳房領域検出方法、装置およびプログラムによれば、Ｘ線撮影して得られた乳房画像において、乳房領域の候補となる各領域の矩形度から乳房領域を検出することにより、照射野絞りを用いて撮影したときに現れる照射野外領域やマーカー等の画像中の矩形領域を除いて乳房領域を抽出することが可能である。また、非矩形領域のうち面積の最も大きい領域を乳房領域とすることにより、マーカーが傾いて付された場合であっても乳房領域とマーカーとを正確に区別することが出来る。
【００２４】
また、乳房領域の候補となる領域を、直接Ｘ線照射部と非直接Ｘ線照射部とを２値化処理した２値化画像を生成し、ラベリング処理等を用いて２値化画像から同じ画素値を持つ画素が連なる領域として抽出することで、直接Ｘ線が照射されなかった領域を乳房領域の候補として抽出することが可能である。
【００２５】
また、前記矩形度算出は、抽出した領域囲むＸ軸とＹ軸に平行な直線からなる矩形の面積と、抽出した領域の面積とに基づいて、抽出した領域の矩形度を算出することにより、抽出した領域がＸ軸とＹ軸に平行な直線からなる矩形であるか否かに基づいて、マーカーやＸ線散乱領域と乳房領域とを判別することが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下、図面を参照して本発明の乳房領域検出方法を実施する乳房領域検出装置の実施の形態について説明する。
【００２７】
図１に示すように、乳房領域検出装置１は、Ｘ線撮影して得られた乳房画像１００から１以上の乳房領域の候補となる領域を抽出する領域抽出手段３と、抽出した各領域の矩形度を算出する矩形度算出手段４と、算出した矩形度に基づき、抽出した領域から矩形でない非矩形領域を抽出し、非矩形領域のうち抽出した領域のうち最も面積の大きい領域を乳房領域として検出する乳房領域検出手段５とを備える。
【００２８】
領域抽出手段３は、乳房画像１００中の直接Ｘ線照射部の画素が持つ画素値と直接Ｘ線照射部を除く非直接Ｘ線照射部の画素が持つ画素値との境となる値を閾値として２値化画像を生成する２値化手段２を備え、２値化画像中のうち、同じ画素値を持つ画素が連なる画素群をひとまとまりの領域として乳房領域の候補となる領域を抽出する。
【００２９】
乳房画像１００は、照射野絞りを用いて乳房を撮影したもので、図３に示すように、照射野絞りによりＸ線が遮断された絞りの領域１０１、散乱線領域１０２、直接Ｘ線照射部１０３、マーカー領域１０４、被写体を撮影した乳房領域１０５が現れる。
【００３０】
そこで、図２に示す乳房領域検出の手順を表すフローチャートに従って説明をする。
【００３１】
まず、乳房画像１００を撮影し、乳房画像１００が高い診断能力を持つＸ線写真となるように、適切な濃度とコントラストを持ように自動感度補正（ＥＤＲ）を施しＥＤＲ縮小画像として得る（Ｓ１００）。
【００３２】
この乳房画像１００から、乳房画像１００に含まれる画素の画素値とその出現頻度を表すヒストグラムを求めると、ヒストグラムには、図４に示すような、大きな３つのピークが現れる（Ｓ１０１）。まず、１番右側のピークは直接Ｘ線照射部１０３であり、真中のピークは乳房領域１０５、散乱線領域１０２およびマーカー領域１０４であり、１番左側のピークは絞り領域１０１である。
【００３３】
そこで、２値化手段２は、１番目のピークと２番目のピーク間に現れる谷の一番低い位置（図４のＱの部分）を検出して、この位置の画素値を閾値として（Ｓ１０２）、２値化処理を行う。２値化処理を行なう際に、直接Ｘ線照射部の部分を第１画素値に置き換え、直接Ｘ線照射部以外の部分（乳房領域、散乱領域、マーカーおよび絞り領域）を第２画素値に置き換えた２値化画像１１０を形成する（Ｓ１０３）。
【００３４】
次に、領域抽出手段３では、２値化画像を走査して、隣接する画素が同じ画素値を持つ画素に同じラベルを割り当てるラベリング処理を行う（Ｓ１０４）。例えば、図５に示すような２値化画像１１０の場合には、図６に示すように各画素にラベルが割り当てられ、直接Ｘ線照射領域１０３（Ａ）、乳房領域１０５（Ｂ）、マーカー領域１０４（Ｃ）、絞り領域１０１＋散乱領域１０２（Ｄ）の４つの領域を抽出することができる（Ｓ１０５）。この４つの領域のうち、直接Ｘ線照射領域１０３であるＡのラベルが割り当てられた領域は第１画素値を持つため他の領域と区別することができるが、他のＢ、Ｃ、Ｄのラベルが割り当てられた領域は第２画素値を持ち、画素値からはどの領域が乳房領域１０５であるかは区別することはできない。
【００３５】
乳房領域１０５は、半円や楕円に近い形状をしているが、マーカー領域１０４（Ｃ）や、絞り領域１０１＋散乱領域１０２（Ｄ）は矩形形状をしている。そこで、抽出した各領域が矩形であるか否かを判断して、Ｂ、Ｃ、Ｄのラベルが割り当てられた領域うちいずれが乳房領域１０５であるかを判断する。
【００３６】
マーカー領域１０４（Ｃ）や絞り領域１０１＋散乱領域１０２（Ｄ）の輪郭の矩形は、各辺がＸ方向やＹ方向に沿った矩形形状であるため、これを利用して、矩形度算出手段４で、各領域Ｂ、Ｃ、Ｄの矩形度ｒを求めて、抽出した領域が矩形であるか否かの判断を行う。
【００３７】
ここで、矩形度ｒの求め方について、領域Ｂを例に説明する。図７に示すように、領域Ｂに含まれる画素のうち、Ｘ軸の座標値が最大となる画素Ｐ１＝（Ｐ１ｘ、Ｐ１ｙ）と、Ｘ軸の座標値が最小となる画素Ｐ２＝（Ｐ２ｘ、Ｐ２ｙ）とを求める。つぎに、Ｙ軸の座標値が最大となる画素Ｐ３＝（Ｐ３ｘ、Ｐ３ｙ）と、Ｙ軸の座標値が最小となる画素Ｐ４＝（Ｐ４ｘ、Ｐ４ｙ）とを求める。そこで、画素Ｐ１を通るＹ方向の向きを持つ直線ｌ１と、画素Ｐ２を通るＹ方向の向きを持つ直線ｌ２と、画素Ｐ３を通るＸ方向の向きを持つ直線ｌ３と、画素Ｐ４を通るＸ方向の向きを持つ直線ｌ４とに囲まれる矩形の面積Ｅ１を、
Ｅ１＝（Ｐ１ｘ−Ｐ２ｘ）×（Ｐ３ｙ−Ｐ４ｙ）          （１）
で求める。この面積は、矩形に含まれる画素数で求めてもよい。例えば、図７の乳房領域を囲む矩形が、（Ｐ１ｘ−Ｐ２ｘ）＝８０画素、（Ｐ３ｙ−Ｐ４ｙ）＝４０画素の場合には、Ｅ１に含まれる面積は３２００画素である。
【００３８】
一方、各領域の面積Ｅ２を、例えば、領域に含まれる画素数をカウントして（具体的には、同じラベルが振られた画素をカウントする）求めることができる。
【００３９】
そこで、矩形度ｒは、
ｒ＝Ｅ２／Ｅ１                                      （２）
として求める。他の領域Ｃ、Ｄについても同様にして求める（Ｓ１０６）。
【００４０】
上述で説明したように、マーカー領域１０４（Ｃ）や、絞り領域１０１＋散乱領域１０２（Ｄ）は、各辺がＸ方向かＹ方向に平行な矩形形状になる（図６、図７参照）。そのため、マーカー領域１０４（Ｃ）や、絞り領域１０１＋散乱領域１０２（Ｄ）のような矩形領域では、Ｘ軸の座標値が最大となる画素Ｐ１、Ｘ軸の座標値が最小となる画素Ｐ２、Ｙ軸の座標値が最大となる画素Ｐ３、Ｙ軸の座標値が最小となる画素Ｐ４は、図７に示すような位置にあり、矩形度ｒは略１に近い値となる。一方、乳房領域１０５（Ｂ）のような非矩形領域は、１より小さい値となる。
【００４１】
これらのことから、乳房領域検出手段５は、矩形度ｒからＢ、Ｃ、Ｄのラベルが付された領域が矩形領域であるか非矩形領域であるかを区別して、非矩形領域のものから乳房領域に該当するものを検出する。
【００４２】
具体的に、乳房領域の矩形度ｒがどの位の範囲の値であるかを考察する。例えば、乳房の形状が半径Ｒの半円であるとすると、
Ｅ１＝Ｒ×２Ｒ＝２Ｒ２
Ｅ２＝（１／２）×π×Ｒ２  
となり、この結果を式（２）にあてはめると矩形度は約０．７８５となる。これから、乳房領域１０５の矩形度ｒは約０．９以下である確立が高いものであるということができ、矩形度ｒが０．９以下の領域を非矩形領域として乳房領域１０５の候補とすることができる。また、矩形度ｒが極端に小さいものは、抽出した領域を矩形で囲んだ面積と抽出された領域の面積との差がかなり大きいものであり、乳房の形状から乳房領域１０５とは考えられない。そこで、矩形度ｒが０．２〜０．９の間にあるものを乳房領域１０５として検出する（Ｓ１０７）。
【００４３】
また、マーカー領域１０４（Ｃ）は、マーカーの付し方によっては、図８に示すように、矩形がＸ軸（あるいは、Ｙ軸）に対して傾いている場合があり、その場合には、矩形度ｒが乳房領域１０５の矩形度に近い値になることがあり、矩形度ｒから乳房領域１０５であるかマーカー領域であるかを区別できなくなる。しかし、マーカー領域１０４は乳房領域１０５に比べると面積は非常に小さい。そこで、矩形度ｒが０．２〜０．９の間にあるもので、面積が最も大きい領域を乳房領域１０５として検出する（Ｓ１０８）。
【００４４】
あるいは、各領域の慣性モーメントの軸を求め、この軸に沿った矩形であるか否かを求めて矩形度の精度を高めることも可能である。
【００４５】
上述では、矩形度のみに注目して乳房領域を判別していたが、円形度等を取り入れて、乳房領域のように円形に近い形状を持っているか否かから判別するようにしてもよい。
【００４６】
また、上述では、照射野絞りを用いて乳房領域を撮影した場合について説明したが、照射野絞りを用いずに撮影を行った乳房画像であっても、乳房領域とマーカー領域とを区別して乳房領域のみを抽出することが可能である。
【００４７】
以上、領域抽出手段３では、２値化処理を行なって２値化画像を形成した後に、２値化画像にラベリング処理を行って領域を抽出する場合について説明したが、乳房画像１００のエッジ点を検出し、検出したエッジ点で構成される閉曲線、あるいは、検出したエッジ点と乳房画像１００の端の辺で構成される閉曲線を求めて、閉曲線で囲まれる閉領域内の画素値の濃度が低い（照射Ｘ線量が低い）領域を乳房領域の候補となる領域を抽出することができる。具体的には、閉領域内の画素値の平均値が、前述の直接Ｘ線照射部の部分と直接Ｘ線照射部以外の部分の境と画素値を基準に、乳房領域の候補となる領域であるか否かを判断する。
【００４８】
以上、詳細に説明したように、乳房画像から乳房領域を検出することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】乳房領域検出装置の概略構成図
【図２】乳房領域検出の手順を表すフローチャートを示す図
【図３】乳房の撮影に照射野絞りを用いた乳房画像の図
【図４】乳房画像に出現する画素値のヒストグラムの図
【図５】２値化画像の一例
【図６】ラベリング処理を説明するための図
【図７】矩形度の算出を説明するための図
【図８】マーカーが傾いて撮影された乳房画像の一例
【符号の説明】
【００５０】
１      乳房領域検出装置
２      ２値化手段
３      領域抽出手段
４      矩形度算出手段
５      乳房領域検出手段
１００  乳房画像
１０１  絞り領域
１０２  散乱領域
１０３  直接Ｘ線照射領域
１０４  マーカー領域
１０５  乳房領域
１１０  ２値化画像
【図１】
2005137640.tif 000003
【図２】
2005137640.tif 000004
【図３】
2005137640.tif 000005
【図４】
2005137640.tif 000006
【図５】
2005137640.tif 000007
【図６】
2005137640.tif 000008
【図７】
2005137640.tif 000009
【図８】
2005137640.tif 000010