(57)【要約】医用画像処理装置は、医用画像診断装置によって撮影された被検者の所定部位を第一の医用画像として記憶する第一の記憶手段と、第一の医用画像と異なる日時に撮影された同一被検者でかつ同一部位の第二の医用画像を記憶する第二の記憶手段と、前記第一の医用画像に少なくとも一つの画素を要素とする複数の第一の局所領域を設定する第一の設定手段と、第一の設定手段によって設定された複数の第一の局所領域のそれぞれに対応し、それらの第一の局所領域以上の広さを有する複数の第二の局所領域を前記第二の画像に設定する第二の設定手段と、第二の設定手段によって設定された複数の第二の局所領域毎に濃度値の基準値を算出する基準値算出手段と、基準値算出手段によって算出された基準値と、第一の設定手段によって設定された複数の第一の局所領域の各画素の濃度値とに基づいて第一の局所領域毎に強調画像を作成する画像作成手段と、画像作成手段によって作成された強調画像を表示する表示手段と、を備える。
2005009242.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用画像診断装置によって撮影された被検者の所定部位を第一の医用画像として記憶する第一の記憶手段と、
前記第一の記憶手段に記憶された第一の画像が撮影された日時と異なる前記同一被検者でかつ同一部位の第二の医用画像を記憶する第二の記憶手段と、
前記第一の記憶手段によって記憶された第一の医用画像に少なくとも一つの画素を要素とする複数の第一の局所領域を設定する第一の設定手段と、
前記第一の設定手段によって設定された複数の第一の局所領域のそれぞれに対応し、それらの第一の局所領域以上の広さを有する複数の第二の局所領域を前記第二の記憶手段に記憶された第二の画像に設定する第二の設定手段と、
前記第二の設定手段によって設定された複数の第二の局所領域毎に濃度値の基準値を算出する基準値算出手段と、
前記基準値算出手段によって算出された基準値と、前記第一の設定手段によって設定された複数の第一の局所領域の各画素の濃度値とに基づいて前記第一の局所領域毎に強調画像を作成する画像作成手段と、
前記画像作成手段によって作成された強調画像を表示する表示手段と、
を備えることを特徴とする医用画像処理装置。
【請求項２】
前記画像作成手段は、前記基準値算出手段によって算出された基準値と、前記第一の設定手段によって設定された複数の第一の局所領域の各画素の濃度値との差分値を計算し、該計算された差分値に基づいて前記第一の局所領域毎に強調画像を作成することを特徴とする請求項１記載の医用画像処理装置。
【請求項３】
前記画像作成手段は、第一又は第二の医用画像の輪郭画像を生成する輪郭画像生成手段と、前記輪郭画像と前記強調画像とを重畳する画像重畳手段とを備え、前記表示手段は、前記画像重畳手段によって重畳された重畳画像を表示することを特徴とする請求項１記載の医用画像処理装置。
【請求項４】
前記基準値算出手段によって算出される基準値は、前記第二の設定手段によって設定された第二の局所領域毎の局所最大値、局所平均値、局所メジアンの少なくとも一つ又はそれらの定数倍であることを特徴とする請求項１記載の医用画像処理装置。
【請求項５】
前記基準値算出手段は、前記第二の設定手段によって設定された第二の局所領域の濃度勾配最大方向を算出する方向算出手段を更に備え、前記基準値算出手段は、前記方向算出手段によって算出された濃度勾配最大方向に沿った画素値から濃度値の最大値、その最大値を定数倍した値、前記最大値に濃度値の関数を乗じた値、前記最大値に濃度分布の近似関数を乗じた値、前記最大値を定数倍に前記第一の画像の濃度勾配最大方向と前記第二の画像の濃度勾配最大方向との成す角度の関数を乗じた値、濃度値が最大値となる画素近傍での濃度値の平均値のうちの何れか一つの値を用いて前記局所最大値を算出することを特徴とする請求項４記載の医用画像処理装置。
【請求項６】
前記第一の医用画像と前記第二の医用画像との位置合わせを行う位置合わせ手段を更に備えることを特徴とする請求項１記載の医用画像処理装置。
【請求項７】
前記画像作成手段によって作成された強調画像において前記位置合わせ手段による位置合わせの不完全性により生じた擬似陰影を低濃度化して擬似陰影削減画像を作成する低濃度化手段を更に備え、前記表示手段は、前記低濃度化手段によって作成された擬似陰影削減画像を表示することを特徴とする請求項６記載の医用画像処理装置。
【請求項８】
前記表示手段に表示されるカーソルを操作するポインティングデバイスを更に備え、前記表示手段は、前記第一の医用画像、前記第二の医用画像、前記画像作成手段によって作成された強調画像のうち少なくとも二つの画像を並列表示し、並列表示されたそれぞれの画像に前記ポインティングデバイスによって操作されるカーソルを表示し、前記カーソルは、前記並列表示されたそれぞれの画像上において前記ポインティングデバイスの操作により連動することを特徴とする請求項１記載の医用画像処理装置。
【請求項９】
前記基準値算出手段は、前記第二の設定手段によって設定された複数の第二の局所領域について、スライス方向に隣接する複数の前記第二の医用画像によって形成されるＭＩＰ画像を含む三次元情報により前記基準値を算出することを特徴とする請求項１記載の医用画像処理装置。
【請求項１０】
前記表示手段に表示される強調画像の表示条件について異常陰影の検出率を優先するか、偽陽性削減を優先するかを設定する表示条件設定手段を更に備えることを特徴とする請求項１記載の医用画像処理装置。
【請求項１１】
医用画像診断装置によって撮影された被検者の所定部位を第一の医用画像として記憶する第一の記憶工程と、
前記第一の記憶工程に記憶された第一の画像が撮影された日時と異なる前記同一被検者でかつ同一部位の第二の医用画像を記憶する第二の記憶工程と、
前記第一の記憶工程によって記憶された第一の医用画像に少なくとも一つの画素を要素とする複数の第一の局所領域を設定する第一の設定工程と、
前記第一の設定工程によって設定された複数の第一の局所領域のそれぞれに対応し、それらの第一の局所領域以上の広さを有する複数の第二の局所領域を前記第二の記憶工程に記憶された第二の画像に設定する第二の設定工程と、
前記第二の設定工程によって設定された複数の第二の局所領域毎に濃度値の基準値を算出する基準値算出工程と、
前記基準値算出工程によって算出された基準値と、前記第一の設定工程によって設定された複数の第一の局所領域の各画素の濃度値とに基づいて前記第一の局所領域毎に強調画像を作成する画像作成工程と、
前記画像作成工程によって作成された強調画像を表示する表示工程と、
を備えることを特徴とする医用画像処理方法。
【請求項１２】
前記画像作成工程は、前記基準値算出工程によって算出された基準値と、前記第一の設定工程によって設定された複数の第一の局所領域の各画素の濃度値との差分値を計算し、該計算された差分値に基づいて前記第一の局所領域毎に強調画像を作成することを特徴とする請求項１１記載の医用画像処理方法。
【請求項１３】
前記画像作成工程は、第一又は第二の医用画像の輪郭画像を生成する輪郭画像生成工程と、前記輪郭画像と前記強調画像とを重畳する画像重畳工程とを備え、前記表示工程は、前記画像重畳工程によって重畳された重畳画像を表示することを特徴とする請求項１１記載の医用画像処理方法。
【請求項１４】
前記基準値算出工程によって算出される基準値は、前記第二の設定工程によって設定された第二の局所領域毎の局所最大値、局所平均値、局所メジアンの少なくとも一つ又はそれらの定数倍であることを特徴とする請求項１１記載の医用画像処理方法。
【請求項１５】
前記基準値算出工程は、前記第二の設定工程によって設定された第二の局所領域の濃度勾配最大方向を算出する方向算出工程を更に備え、前記基準値算出工程は、前記方向算出工程によって算出された濃度勾配最大方向に沿った画素値から濃度値の最大値、その最大値を定数倍した値、前記最大値に濃度値の関数を乗じた値、前記最大値に濃度分布の近似関数を乗じた値、前記最大値を定数倍に前記第一の画像の濃度勾配最大方向と前記第二の画像の濃度勾配最大方向との成す角度の関数を乗じた値、濃度値が最大値となる画素近傍での濃度値の平均値のうちの何れか一つの値を用いて前記局所最大値を算出することを特徴とする請求項１４記載の医用画像処理方法。
【請求項１６】
前記画像作成工程に先立ち、前記第一の医用画像と前記第二の医用画像との位置合わせを行う位置合わせ工程を更に備えることを特徴とする請求項１１記載の医用画像処理方法。
【請求項１７】
前記画像作成工程によって作成された強調画像において前記位置合わせ工程による位置合わせの不完全性により生じた擬似陰影を低濃度化して擬似陰影削減画像を作成する低濃度化工程を更に備え、前記表示工程は、前記低濃度化工程によって作成された擬似陰影削減画像を表示することを特徴とする請求項１６記載の医用画像処理方法。
【請求項１８】
前記表示工程に表示されるカーソルを操作するポインティングデバイスを更に備え、前記表示工程は、前記第一の医用画像、前記第二の医用画像、前記画像作成工程によって作成された強調画像のうち少なくとも二つの画像を並列表示し、並列表示されたそれぞれの画像に前記ポインティングデバイスによって操作されるカーソルを表示し、前記カーソルは、前記並列表示されたそれぞれの画像上において前記ポインティングデバイスの操作により連動することを特徴とする請求項１１記載の医用画像処理方法。
【請求項１９】
前記基準値算出工程は、前記第二の設定工程によって設定された複数の第二の局所領域について、スライス方向に隣接する複数の前記第二の医用画像によって形成されるＭＩＰ画像を含む三次元情報により前記基準値を算出することを特徴とする請求項１１記載の医用画像処理方法。
【請求項２０】
前記表示工程に表示される強調画像の表示条件について異常陰影の検出率を優先するか、偽陽性削減を優先するかを設定する表示条件設定工程を更に備えることを特徴とする請求項１１記載の医用画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】  本発明は、医用画像処理装置及び方法に係り、特に医用画像から陰影強調画像や差分画像を作成する医用画像処理装置及び方法に関する。
【背景技術】  近年、医用画像撮影装置で得られた医用画像が多量になり、多量な医用画像に対し読影の効率化が求められている。そこで、医用画像の中からがん陰影等の患部を見つけやすくするために、画像間の差分処理により陰影を強調することが行われている。具体的には、過去に撮影された画像（以下、過去画像という）にがん陰影がなく、その後撮影された画像（以下、当日画像という）にがん陰影がある場合、例えば、特開平９−６８７０号に開示された異常陰影自動検出装置では、被検体の同位置に対応する当日画像と過去画像の画素同士での引き算を行った差分画像より真の異常陰影を抽出している。
ところが、上述のような異常陰影自動検出装置では、当日画像と過去画像の対応する画素同士で引き算をしているため、位置合わせが十分でない場合は引き算の結果に偽陽性陰影（本物の陰影でない部分；擬似陰影）が生じることになる。
しかし、このような場合の対応について上述の異常陰影自動検出装置では一切言及していない。
【発明の開示】
本発明の医用画像処理装置は、医用画像診断装置によって撮影された被検者の所定部位を第一の医用画像として記憶する第一の記憶手段と、前記第一の記憶手段に記憶された第一の画像が撮影された日時と異なる前記同一被検者でかつ同一部位の第二の医用画像を記憶する第二の記憶手段と、前記第一の記憶手段によって記憶された第一の医用画像に少なくとも一つの画素を要素とする複数の第一の局所領域を設定する第一の設定手段と、前記第一の設定手段によって設定された複数の第一の局所領域のそれぞれに対応し、それらの第一の局所領域以上の広さを有する複数の第二の局所領域を前記第二の記憶手段に記憶された第二の画像に設定する第二の設定手段と、前記第二の設定手段によって設定された複数の第二の局所領域毎に濃度値の基準値を算出する基準値算出手段と、前記基準値算出手段によって算出された基準値と、前記第一の設定手段によって設定された複数の第一の局所領域の各画素の濃度値とに基づいて前記第一の局所領域毎に強調画像を作成する画像作成手段と、前記画像作成手段によって作成された強調画像を表示する表示手段と、を備える。
ここでいう基準値とは、局所最大値、局所平均値、局所メジアン、前記局所最大値又は局所平均値の定数倍、濃度勾配を求めてその濃度勾配に関する値などを医用画像の特質に応じて採用可能である。例えば、最大値の採用は最も簡易で実効のある値であり、平均値又はメジアンの採用は画像のノイズ成分を最大値よりも抑制し、濃度勾配を用いれば隣接画素や近隣画素の値が急激に変化する場合に対応できる。
また、前記強調画像は、前記基準値と前記第一の局所領域の各画素の濃度値との差分値を計算し、該計算された差分値に基づいて前記画像作成手段によって作成されることが最も望ましいが、がん陰影だけを強調する機能を発揮できれば、加算、乗算、除算、などあらゆる計算で行うことも含まれる。
本発明に係る医用画像処理装置によれば、当日画像と過去画像とに位置ずれが生じたとしても、画像の陰影が強調され、がん等の異常陰影を容易に見つけることができる。
また、本発明の望ましい一実施形態によれば、前記画像作成手段は、第一又は第二の医用画像の輪郭画像を生成する輪郭画像生成手段と、この輪郭画像と前記強調画像とを重畳する画像重畳手段とを備え、前記表示手段は、前記画像重畳手段によって重畳された重畳画像を表示する。
これにより、陰影強調画像と輪郭を重ね合せることで、陰影強調画像では陰影が体の中のどの位置にあるのかがわかりにくい場合でも、がん等の異常陰影を強調しつつ、その異常陰影の位置を容易に把握することができる。
また、本発明の望ましい一実施形態によれば、前記第一の医用画像と前記第二の医用画像との位置合わせを行う位置合わせ手段を更に備える。
これにより、いわゆる当日画像と過去画像との位置合わせが組み合わされれば、がん等の異常陰影の計算精度が向上し、その異常陰影の位置を更に容易に見つけることができる。
更にまた、本発明の望ましい一実施形態によれば、前記画像作成手段によって作成された強調画像と比べて前記位置合わせ手段による位置合わせの不完全性により生じた擬似陰影を低濃度化して擬似陰影削減画像を作成する低濃度化手段とを更に備え、前記表示手段は、前記低濃度化手段によって作成された擬似陰影削減画像を表示する。
これにより、前記位置合わせが不完全であってもそれによって生じた擬似陰影が低濃度化されるので、がん等の異常陰影を更に容易に見つけることができる。
【図面の簡単な説明】  図１は、本発明の実施の形態に係る医用画像処理装置の構成を示す図であり；
図２は、図１の機能ブロック図であり、
図３は、医用画像処理装置の操作画面を示す図であり；
図４は、差分処理の概要を示す図であり；
図５は、当日画像の例を示す図であり；
図６は、単純差分画像の例を示す図であり；
図７は、差分処理の手順の例を示す図であり；
図８は、濃度勾配最大方向を求める例を示す図であり；
図９は、濃度勾配最大方向を求める他の例を示す図であり；
図１０（ａ）及び１０（ｂ）は、単純差分処理と異方性差分処理との比較を示す図であり；
図１１は、異方性差分処理による画像の例を示す図であり；
図１２は、異常陰影に丸印をつけた画像を示す図であり；
図１３は、当日画像の他の例を示す図であり；
図１４は、本実施形態に係る差分処理による画像の他の例を示す図であり；
図１５は、別々に処理した差分画像と輪郭画像との合成を示す図であり；
図１６は、差分処理画像と輪郭画像との合成画像の例を示す図であり；
図１７は、差分画像と輪郭画像との一画素ごとの合成手順を示す図であり；
図１８は、濃度勾配最大方向が図９と異なる場合の例を示す図であり；
図１９は、差分処理の手順の他の例を示す図であり；
図２０は、濃度勾配最大方向を求める他の例を示す図であり；
図２１は、特定方向領域の他の例を示す図であり；
図２２は、ＤＲ画像での差分処理の例を示す図であり；
図２３は、単純差分法による当日画像と過去画像との概略位置合わせを示す図であり；
図２４は、単純差分法による当日画像と過去画像との詳細位置合わせを示す図であり；
図２５は、本実施形態に係る画像の概略位置合わせを示す図であり；
図２６は、本実施形態に係る画像の詳細位置合わせを示す図であり；
図２７は、本実施形態に係る画像の詳細位置合わせの他の例を示す図であり；
図２８は、医用画像処理装置の画面例を示す図であり；
図２９は、医用画像処理装置の画面操作の流れを示す図であり；
図３０は、特徴量を用いた低濃度化処理を示す図であり；
図３１は、エッジ画像間の相関画像を用いた偽陽性低濃度化処理を示す図であり；
図３２は、エッジ画像間の相関画像を用いた偽陽性の低濃度化処理の他の例を示す図であり；
図３３は、ＤＲ画像のエッジを強調したエッジ画像間の相関を用いた低濃度化処理を示す図であり；
図３４は、二点間置換処理による低濃度化処理を示す図であり；
図３５は、表示画面上のカーソル連動表示の例を示す図であり；
図３６は、表示画面上のカーソル連動表示の他の例を示す図であり；
図３７は、複数枚の当日画像における血管の写り方の例を示す図であり；
図３８は、複数枚の過去画像における血管の写り方の例を示す図であり；
図３９は、図３７及び３８の当日画像及び過去画像の差分処理を説明する図であり；
図４０は、局所領域の異なる取り方の例を示す図であり；
図４１は、局所領域の異なる取り方の他の例を示す図であり；
図４２は、局所領域の異なる取り方の他の例を示す図であり；
図４３は、局所領域の異なる取り方の他の例を示す図であり；
図４４は、局所領域の異なる取り方の他の例を示す図であり；
図４５は、局所領域の異なる取り方の他の例を示す図であり；
図４６は、陰影強調の他の処理例を示す図であり；
図４７は、図４６のステップ１６２の処理で用いるサブルーチンを示す図である。
【発明を実施するための最良の形態】  以下、添付図面に従って、本発明に係る医用画像処理装置及び方法の好ましい実施の形態について詳説する。
図１に、本発明の実施の形態に係る医用画像処理装置１０の構成を示す。医用画像処理装置１０は、中央処理装置（以下、ＣＰＵという）１１、主メモリ１２、磁気ディスク１３、表示メモリ１４、ＣＲＴ１５、コントローラ１６、マウス１７、キーボード１８を備えており、これらは共通バス１９を介して接続されている。また、医用画像撮影装置３０が、例えばＬＡＮ３２を介して医用画像処理装置１０に接続されている。
医用画像撮影装置３０は、Ｘ線ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置、ＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ）装置、ＤＲ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｒａｄｉｏｇｒａｐｈｙ）装置、超音波撮影装置、眼底カメラなどであって良いが、これらに限定されず、医用画像を撮影する装置であればどのようなものでも良い。また、医用画像処理装置１０が処理の対象とする医用画像は、上記の様々な医用画像撮影装置により得られた医用画像を含む。
主メモリ１２は画像やデータの一時記憶、処理用の領域として用いられ、処理結果は表示メモリ１４を介してＣＲＴ１５に表示されるとともに磁気ディクス１３に格納され、再表示や結果参照に利用される。磁気ディスク１３には、医用画像撮影装置３０により撮影された医用画像が格納されている。
次に、医用画像処理装置１０が行う画像処理について図１、図２を用いて説明する。
第一の医用画像（ここでは、所定の検査日時に撮影するので、「当日画像」ともいう）は、医用画像撮影装置３０によって被検者、患者の所定部位が撮影されて得られる。
この患者及び撮影部位の情報は、ネットワーク（ＬＡＮ）３２を介し、共通バス１９を経由し、磁気ディスク１３に伝達される。
第二の医用画像（ここでは、当日画像を撮影した日時とは異なる日時に撮影するものであるがそれより以前に撮影したものが多いので、「過去画像」ともいう）は、磁気ディスク１３に記憶された状態から前記伝達された患者及び撮影部位情報に基づいて主メモリ１２に読み出される。
当日画像は、ネットワーク（ＬＡＮ）３２を介し、共通バス１９を経由し、表示メモリ１４に伝達され、ＣＲＴ１５に表示される。
医用画像処理装置１０のＣＲＴ１５に示される操作画面を図３に示す。当日画像と過去画像を単純差分法により求めた単純差分画像４７、本実施の形態で説明する「異方性差分処理」と称する処理による陰影強調画像４８、丸などで陰影を囲って明示するためのマーカ表示画像４９などが選択できる。
ＣＲＴ１５に表示された当日画像には、マウス１７によってその当日画像の表示領域の一部に第一の局所領域ａが設定される。ここでは、１箇所の第一の局所領域が設定される例を説明するが、第一の局所領域は複数設定されてもよい。
主メモリ１２に読み出された過去画像には、ＣＰＵ１１によって前記第一の局所領域ａを設定した局所領域と同等以上の面積の第二の局所領域Ａが設定される。
前記第二の局所領域Ａの局所基準値は、ＣＰＵ１１の局所基準値算出部１１１によって算出される。ここでいう局所基準値は、前記第二の局所領域Ａ内の最大値、平均値、メジアンなどの代表値をそのまま使う場合と、それら代表値を組み合わせたり、それら代表値を定数倍するなど重みを乗じてもよい。
陰影強調画像は、前記第一の局所領域ａの濃度値から前記第二の局所領域Ａの局所基準値の差分がＣＰＵ１１の画像作成部１１２によって行われることで作成される。また、前記陰影強調画像は、前記基準値と前記第一の局所領域の各画素の濃度値との差分値を計算し、該計算された差分値に基づいて画像作成部１１２によって作成されることが最も望ましいが、がん陰影だけを強調する機能を発揮できれば、加算、乗算、除算、などあらゆる計算で行ってもよい。
陰影強調画像は、画像作成部１１２から表示メモリ１４へ伝達され、ＣＲＴ１５に表示される。
ここで、医用画像の画像濃度とは、医用画像を構成する各画素の濃度値で表される。濃度値は、例えばＣＴ値、画素値などを含むが、それらに限定されず、画像の濃度、透明度、不透明度、明度、暗度、信号強度などを表す値の全てを含む。濃度値は、その医用画像を撮影した医用画像撮影装置の種類、濃度値の計算方法や表し方、画像がネガティブ画像であるかポジティブ画像であるか、などの条件により正負や大小が反転する。本明細書では、ある医用画像において生体組織が写っている部分Ａと空気や水が写っている部分Ｂとを比較するとき、濃度値の数値としての大小に関わらず、部分Ａの濃度値は部分Ｂの濃度値より大きいものと定義する。この定義によれば、例えば、図４に示す画像においては、白く表示されている部分の濃度値は黒く表示されている部分の濃度値より大きい。
図４は、本発明の原理を従来技術と比較して説明するもので、被検体の肺野のＣＴ断層像に対して、単純差分及び異方性差分の方法のそれぞれによって画像処理を行った例を示す。過去画像２にがん陰影がない状態で、当日画像１にがん陰影（画面右下の過去画像と比較して白く反転した領域ｂ）がある場合、当日画像１から過去画像２を引き算することにより、がん陰影部分の濃度が大きくそれ以外の部分の濃度が小さい差分画像が得られる。すなわち、がん陰影が強調され見つけやすくなる。従来の単純差分処理では、当日画像と過去画像の対応する画素同士で引き算をするため、位置合わせが十分でない場合は差分画像３に偽陽性陰影（本物の陰影でない部分；擬似陰影）が生じてしまい、本物の陰影を見つけにくい。後述する本実施の形態の方法による異方的局所最大値差分処理によれば、差分画像４に偽陽性陰影が生じにくく、本物の陰影を見つけやすい。
単純差分処理の他の例を図５及び図６によって説明する。淡い微小な肺がんに対応させて偽陽性陰影を当日画像に埋め込んだ画像（図５）と過去画像（図示省略）とを、画像の各部分の相関が最も高くなるように位置合わせをする。位置合わせ後に当日画像から過去画像を引き算した結果を図６に示す。図６では、がん陰影は見つけにくい。
次に、本実施の形態による医用画像処理装置１０での引き算方法について、図７を用いて説明する。このフローチャートは、画像中のある１画素だけを代表して行うものとする。差分画像を記憶する例えば主メモリ１２には、差分した結果が負にならない程度の十分大きな値を記録しておく。
（ステップ９０）
過去画像中の画素点（Ｘ，Ｙ）において、濃度勾配が最大の方向を求める。図８の画像５１の一部領域５２を拡大して５３とする。この中で当日画像の画素より広い領域の例えば３×３の画像マトリクスの小領域５４を取り、小領域５４の中心点を通る縦、横、斜め方向のうち濃度勾配が最大の方向を求める。ここでは、小領域５４としてＡ２２点を中心とする縦３画素、横３画素の領域を考え、ａｂｓ（Ａ１１−Ａ３３）、ａｂｓ（Ａ２１−Ａ２３）、ａｂｓ（Ａ３１−Ａ１３）、ａｂｓ（Ａ１２−Ａ３２）の各絶対値のうちの最大値から、Ａ２２点での濃度勾配最大方向を求める。なお、ａｂｓ（Ａ１１−Ａ２２）、ａｂｓ（Ａ２１−Ａ２２）、ａｂｓ（Ａ１２−Ａ２２）、ａｂｓ（Ａ３１−Ａ２２）の各絶対値のうちの最大値を用いてもよい。
図９には、Ａ１１，Ａ３３方向の濃度勾配が最も大きい場合を示している。
上記小領域５４のうち、この濃度勾配最大方向に沿った領域を「特定方向領域（ｉ，ｊ）（又は異方的領域（ｉ，ｊ））」と称する。ここでは、Ａ１１，Ａ２２，Ａ３３がそれであるが、同じ方向のＢ１１，Ｂ４４などを含めてもよい。なお、Ｂｉｊは、濃度勾配を求める領域と引き算対象領域が必ずしも同一である必要の無いことを示すものであって、濃度勾配を求める領域と引き算対象領域が同一である場合にはＡｉｊに含まれる。したがって、Ｂ４４の外側にもＢ５５（不図示）などがありえる。
要するに、図９では、当日画像９０１、過去画像９０２及び差分画像９０３の最大濃度勾配をそれぞれ算出し、それぞれの濃度勾配最大方向が一致するか、否かの判定の原理を示している。その手順は、次のとおりである。
（ステップ９１）
次に、図１０（ｂ）の例に示すように、図９に示す過去画像９０２の特定方向領域（ｉ，ｊ）内の濃度値の最大値ｍａｘ（局所最大値）を求める。
（ステップ９２）
図９に示す当日画像９０１の特定方向領域内（ｉ，ｊ）の各画素（ｉ，ｊ）について  Ｃ×ｍａｘを引き算する。結果をｓａｌとする。Ｃは１．０を含む定数であり、画像に応じて設定してよい。すなわち、過去画像９０２のＡ１１，Ａ２２，Ａ３３，Ｂ１１，Ｂ４４の最大値ｍａｘを求めたあと、例えば当日画像９０１の画素Ａ１１からそれぞれｍａｘ×定数を引き算し、ｓａｌとする。なお、単純差分処理では、図１０（ａ）の例に示すように、被検体の同位置に対応する当日画像９０１と過去画像９０２の画素同士での引き算を行い、（当日画像のデータ引く過去画像のデータ）＝ｂ−ａとして、差分画像９０３を求める。
（ステップ９３）
「差分画像９０３の画素（ｉ，ｊ）値＞ｓａｌ」か否かを判定する。すなわち、引き算結果ｓａｌを現在のそれぞれのメモリＳＵＢ（Ａ１１と同座標）と比較する。
（ステップ９４）
上記ステップ９３での引き算の結果、「差分画像ＳＵＢの画素（ｉ，ｊ）値＞ｓａｌ」のときは、差分画像の画素（ｉ，ｊ）＝ｓａｌとする。すなわち、小さい方の値ｓａｌをＳＵＢ（Ａ１１と同座標）に格納する。引き算結果が負の場合は、特定値、例えばゼロに置き換えるようにしてもよい。
特定方向領域（ｉ，ｊ）内の他の画素Ａ２２，Ａ３３，Ｂ１１，Ｂ４４についても同様の処理をする。
上述のステップ９０〜ステップ９４の処理を画像全画素について実行する。この際、小領域５４は少しずつ重なるようにしながら移動していくことが好ましい。このように移動していくと、一つの画素についての引き算が複数回行われ、最も小さな差分の結果が格納されるようになる。
結果を図１１に示す。陰影が強調され、図６に示された単純差分の結果よりも異常陰影を見つけやすくなっている。図１１の高濃度部分を検出して、原ＣＴ画像（図５）にマーカをつけると図１２に図示されるようになる。
図１３は、本物のがん陰影を含む当日画像である。これから、過去画像を本発明の望ましい実施形態の手順に従って引き算すると、図１４に図示されるようになる。
なお、引き算処理により強調されたがん陰影の位置が分かりにくいときには、図１５の例に示すように、輪郭画像を別に抽出しておいて前記差分画像と合成すると、図１６のように異常陰影個所の位置関係がより分かりやすくなる。差分画像と輪郭画像の一画素ごとの合成手順を図１７に示す。
（ステップ２０）
輪郭画像と強調画像とが重畳可能であるかをしきい値判定する。そして、その判定の結果、しきい値の範囲内であればステップ２１へ進み、しきい値の範囲外であればステップ２３へ進み、対象外で処理を終了する。
（ステップ２１）
異方性差分処理を実行する。
（ステップ２２）
差分結果をメモリに記憶し、処理を終了する。
（ステップ２３）
輪郭濃度をメモリに記憶し、処理を終了する。
上記小領域において、Ａ２１，Ａ２３方向の濃度勾配が最も大きい場合を図１８に示す。当日画像９０１の画素Ａ２１から過去画像９０２のＡ２１，Ａ２２，Ａ２３，２１，Ｂ２４の最大値×定数を引き算し、引き算結果を現在のＳＵＢ（Ａ２１と同座標）と比較し、小さい方の値をＳＵＢ（Ａ２１と同座標）に格納する。Ａ２２，Ａ２３，Ｂ２１，Ｂ２４も同様である。
なお、以上の説明では、当日画像９０１から過去画像９０２を引き算したが、過去画像９０２から当日画像９０１を引き算して、最後に符号を反転しても結果は同じである。
また、引き算の方法は上述の例に限定されるものではなく、この他
（１）  局所最大値（定数倍を含む）を引く
（２）  （各画素値に対応するＣＴ値の関数）×局所最大値  を引く
（３）  （特定方向領域（ｉ，ｊ）内の濃度分布の統計値の関数）×局所最大値を引く
（４）  局所最大値付近の平均値（定数倍を含む）を引く
（５）  （勾配最大方向のなす角の関数）×局所最大値を引く
などが可能である。
ここで、「勾配最大方向のなす角の関数」とは、過去画像濃度勾配の最大方向と当日画像濃度勾配の最大方向との成す角度θの関数であり、ｃｏｓθと同様に変化する。
ただし、厳密なｃｏｓθである必要はなく、
θ＝０度のとき：１．０
θ＝４５度のとき：０．８
θ＝９０度のとき：０．５
などの値としてもよい。
上述のように、引き算の方法は図７に示す手順だけではなく、図１９のような処理も可能である。すなわち、
（ステップ１００）
小領域５４の中心画素の過去画像の特定方向領域（ｉ，ｊ）内の濃度値の最大値ｍａｘを求める。
（ステップ１０１）
当日画像９０１の特定方向領域内（ｉ，ｊ）の各画素（ｉ，ｊ）について  Ｃ×ｍａｘを引き算する。結果をｓａｌとする。
（ステップ１０２）
「差分画像９０３の画素（ｉ，ｊ）値＞ｓａｌ」か否かを判定する。
（ステップ１０３）
「差分画像９０３の画素（ｉ，ｊ）値＞ｓａｌ」のときは、「差分画像９０３の画素（ｉ，ｊ）＝ｓａｌ」とする。
なお、最大濃度勾配方向の求め方は図８だけとは限らず、図２０のように、円Ｃを通る二点間の画素の濃度差を順次比較して、その比較の結果から最大濃度勾配方向を求めることも可能である。
また、上述の説明では、小領域５４は縦３画素×横３画素であったが、小領域５４は縦４画素×横４画素、縦５画素×横５画素等、異なる大きさとしてもよい。また、ＣＴ画像、ＤＲ画像等、画像の種類によって小領域５４の大きさを変えるようにしてもよい。
引き算に際しては、このような小領域５４の大きさに応じて、濃度値の局所最大値ではなく２番目、３番目に大きな値を用いてもよいし、平均値の定数倍を用いてもよい。このような場合でも陰影強調の効果を得ることができる。また、平均値に関するデータを用いれば、局所最大値と比べてノイズの少ない陰影強調画像を得ることができる。
また、上述の説明では、特定方向領域は濃度勾配最大方向の領域（３画素）であったが、図２１に示すように、特定方向領域は微小な矩形領域としてもよいし、微小な円形領域としてもよい。また、過去画像９０２と当日画像９０１とで、特定方向領域の形や大きさが異なっていてもよい。更にまた、過去画像９０２と当日画像９０１との一方において、特定方向領域を縦１画素×横１画素の大きさ、即ち１画素としてもよい。この場合、その１画素の濃度値がそのまま濃度局所最大値となる。
以上の説明ではＣＴ画像、ＭＲＩ画像などの断層像を用いていたが、図２２のようにＤＲ画像に対しても適用できる。図２２に示すＤＲ画像においては、黒く表示されている部分の濃度値は白く表示されている部分の濃度値より大きい。この場合、当日画像１８０と過去画像１８１の間で、本発明の望ましい実施形態による引き算をすると図２２の１８３になり、別に輪郭抽出処理した輪郭画像１８２と合成すると１８４になる。
以上は当日画像と過去画像の位置合わせを行わなくてもよい場合について説明した。しかし、当日画像と過去画像の位置合わせを組み合わせれば、更に鮮明な陰影画像を得ることができる。この位置合わせ処理の組み合わせは、最終的に位置合わせの効果があればどの時点で行ってもよいが、最も望ましいのは画像間差分処理前に行った方がよい。次に、画像間差分処理前の画像間位置合わせ処理を組み合わせた場合の工夫について、図２３乃至２７で説明する。位置合わせにおいては、画像の分割、拡大、縮小、移動、回転等が行われる（図２３及び図２４参照）。画像を分割せずに全体で位置合わせを行ってもよい。
また、画像を分割するごとに変位ベクトルを算出して分割した画像を変形し、これを所定の分割数に達するまで繰り返して最終的な変位ベクトルを求める。位置合わせにおいては、元の画像（分割、変形前の画像）を最終的な変位ベクトルで変形した画像を用いる。
図２５の当日画像ａと過去画像ｂを位置合わせするが、まず大まかに位置合わせをする。ａ、ｂそれぞれを縮小（縮小率ｒ）してａ１，ｂ１とし、ａ１，ｂ１間の相関１（引き算をして差が最小になるかどうかを判定する）を取りｂ１を平行移動して画像ｂ２を得る。次にａ１とｂ２の回転後の画像間相関を取り、画像ｂ３を得る。
この情報をもとに、図２６に示すように、画像ｂをｄｘ／縮小率ｒ、ｄｙ／縮小率ｒだけ平行移動し、更に角度ａｎｇだけ回転した画像、ｂ４を得る。画像ａと画像ｂ４から、位置合わせのための変位ベクトルを求める。最初にａを４分割してＡ４とし、ｂ４を分割してＢ４とする。分割画像ａｉｊ，ｂｉｊの相関を取り、変位ベクトル４を得る。変位ベクトル４で画像Ｂ４を変形する。
その後、更に１６分割し、分割後のａｉｊ，ｂｉｊ間で相関を取り、変位ベクトル１６を求める。このような分割を繰り返し、精度の良くなった、例えば３２×３２分割の変位ベクトルをスプライン補間して１ピクセルごとの変位ベクトルＮ（図２７）を求める。
最後に、図２７に示すように、変位ベクトルＮを用いて画像ｂ４（分割、変形前の元画像）を変形し、位置合わせ後の画像を求める。
このように、画像の分割を徐々に細かくしていくことで正確な位置合わせを行うことができ、位置合わせの不完全性による偽陽性陰影（擬似陰影）を生じにくくすることができる。
なお、画像の分割数は３２×３２分割に限定されるものではなく、画像に応じて異なる値を設定してもよい。
次に、図２８及び図２９で、画面操作の流れを示す。
（ステップ５１）
当日画像４１と過去画像４２を表示する。
（ステップ５２）  「次のスライス表示ボタン  押下？」の判定をする。Ｙｅｓならステップ５７に跳ぶ。ＮＯならステップ５３に進む。
（ステップ５３）  「前のスライス表示ボタン  押下？」の判定をする。Ｙｅｓならステップ５８に跳ぶ。ＮＯならステップ５４に進む。
（ステップ５４）  「位置合わせ＆差分ボタン  押下？」の判定をする。Ｙｅｓならステップ５９に跳ぶ。ＮＯならステップ５５に進む。
（ステップ５５）  「差分ＦＰ削除ボタン  押下？」の判定をする。Ｙｅｓならステップ６０に跳ぶ。ＮＯならステップ５６に進む。
（ステップ５６）  「終了ボタン  押下？」の判定をする。Ｙｅｓなら終了する。ＮＯならステップ５２に戻る。
（ステップ５７）
次のスライスを表示してステップ５２に跳ぶ。（ステップ５８）
前のスライスを表示してステップ５２に跳ぶ。（ステップ５９）
位置合わせ＆差分処理してステップ５２に跳ぶ。
（ステップ６０）
差分後の偽陽性陰影（擬似陰影）を低濃度化してステップ５２に跳ぶ。低濃度化の方法としては、
陰影特徴量を用いた低濃度化方法、エッジ領域を用いた低濃度化方法、及び二点間置換処理による低濃度化方法がある。
まず、陰影特徴量を用いた低濃度化方法を、図３０を用いて説明する。
（ステップ６１）
差分処理をする。
（ステップ６２）
差分画像強調＆二値化処理をする。
（ステップ６３）
二値化処理後は領域が複数個連結している場合があるので、二値化領域の細くくびれた部分の切断処理をして、孤立領域にする。
（ステップ６４）
「それぞれの孤立領域の縦横長の比は  計算値＞所定値１」か否かを判定する。Ｙｅｓならステップ６９に跳び、偽陽性として低濃度化する。
（ステップ６５）
「それぞれの孤立領域の円形度は  計算値＞所定値２」か否かを判定する。Ｙｅｓならステップ６９に跳び、偽陽性として低濃度化する。
（ステップ６６）
その他の判定処理をする。Ｙｅｓならステップ６９に跳び、偽陽性として低濃度化する。
（ステップ６７）
差分画像の高濃度個所にがん陰影候補として丸印をつける。
（ステップ６８）
全ての陰影を判定したか否かを判定する。Ｙｅｓなら終了。ＮＯならステップ６４に跳ぶ。
（ステップ６９）
偽陽性陰影を低濃度化する。
次に、エッジ領域を用いた低濃度化方法を、図３１乃至３３を用いて説明する。図３１の例では、当日画像１と過去画像２との差分処理をすると画像３のようになる。過去画像にがん陰影が無く当日画像にがん陰影があれば、差分画像には、がん陰影と画像全体の位置ずれによる部分とが主に表示される。ここで、がん陰影以外は表示しないようにしたほうががん陰影を見つけやすくなる。
図３２は、当日画像及び過去画像のＣＴ画像のエッジを強調したあとで二値化したものであり、これらの画像の相関を取ると画像２０になる。画像２０を使い、図３１の３中でエッジ画像２０の値が１の領域を低濃度化する。これにより、差分後の偽陽性を低濃度化した擬似陰影削減画像２１が得られる。
なお、予め二値化せずに、しきい値より大きな濃度の領域の相関をとっても画像２０は得られる。
図３３は、本処理をＤＲ画像に適用した場合である。
偽陽性を低濃度化した画像には、がんの疑いがある陰影が含まれている可能性がある。引き算をしないで、それぞれの画像だけで異常陰影候補を検出した結果と合成して表示し、医師の判断を仰ぐことも可能である。
次に、二点間置換処理による低濃度化処理について図３４を用いて説明する。
画素ｐ１とｐ５の値が所定値より小さい場合、ｐ１〜ｐ５を、ｐ１〜ｐ５の最小値で置き換える。この場合、ｐ２〜ｐ４を、ｐ２〜ｐ４の最小値で置き換えても低濃度化の効果は得られる。
また、画素ｐ１とｐ５の値が所定値より大きい場合、ｐ１〜ｐ５を、ｐ１〜ｐ５の最大値で置き換える場合もある。この場合、ｐ２〜ｐ４を、ｐ２〜ｐ４の最大値で置き換えても低濃度化の効果は得られる。
このように、医用画像処理装置１０では、当日画像と過去画像との正確な位置合わせを行うことにより偽陽性陰影（擬似陰影）を生じにくくし、生じた偽陽性陰影を低濃度化するので、がん等の異常陰影を容易に見つけることができる。
次に、医用画像処理装置１０の操作画面の他の例を図３５及び図３６に示す。単純差分法によるＣＴ画像２１、異方性差分法による陰影強調画像２２をＣＲＴ１５に表示している。そして、ＣＲＴ１５には、マウス１７のカーソルがＣＴ画像２１及び陰影強調画像２２にそれぞれ表示され、これらは、マウス１７を移動させればそれぞれのカーソルも連動するようになっており、対応する位置を把握しやすくしている。
また、図３６に示すように位置合わせ後の当日画像３１、過去画像３２、及び差分画像３３の３つの画像を表示して、マウス１７のカーソルを連動させるようにしてもよい。
一般に、探索領域内の最大値を見つける手法は、当日画像Ｎ枚目の画像と最も相関の高い過去画像Ｍ枚目の画像の同一アドレスを点（順次走査点）でそれぞれ走査する。その走査の際に、図８、９又は図１８に示すような濃度勾配最大方向に平行な二次元画像を想定する。
しかしながら、二次元画像だけでは、血管の位置関係が当日画像と過去画像とで微妙に異なっていた場合、それに対応することが困難である。例えば、被検体の体型は、過去画像を撮影した時と当日画像を撮影する時とで太ったり痩せたりして変わってしまっていることがあるからである。そこで、二次元画像に加えて、その連続する複数枚の二次元画像を積み上げて形成する三次元画像の考え方を導入する。
例えば、図３７に示す当日画像Ｎ枚目の画像の前後（又は上下）のＮ＋１枚目及びＮ−１枚目の画像や、図３８に示す過去画像Ｍ枚目の画像の前後（又は上下）のＭ＋１枚目及びＭ−１枚目の画像を利用して、三次元的に処理を行う。
具体的には、図３９に示すように、Ｎ枚目の画像の座標Ｘ，Ｙを（Ｎ，Ｘ，Ｙ）と表すと、例えば、（Ｎ，Ｘ１，Ｙ１）点の引き算値は、当日画像（Ｎ，Ｘ１，Ｙ１）点の濃度値Ｖ１から過去画像（Ｍ，ｘ１，ｙ１）の濃度値ｖ１を引いた値となり、（Ｎ，Ｘ２，Ｙ２）点の引き算値は、当日画像（Ｎ，Ｘ２，Ｙ２）点の濃度値Ｖ２から過去画像（Ｍ−１，ｘ２，ｙ２）の濃度値ｖ２を引いた値となる。ここで、探索領域（平面）は、Ｍ枚目画像の順次走査点の濃度勾配最大方向に平行である。引き算値が負の場合は、引き算値をゼロや引き算値の絶対値と置き換えてもよい。引き算は、逆に過去画像から当日画像を引いてもよい。
図４０に示すように、最大値を見つけるための探索領域は走査点を含む立方体であってもよい。図４１に示すように、探索領域の境界は補間画像上であってもよい。図４２に示すように、断層像のスライス厚が薄い場合、探索領域の境界は原画像の複数枚にまたがってもよい。その際に、図４３に示すように、三次元的な濃度勾配最大方向を考慮して局所最大値を求めることが好ましい。
図４４に、ＭＩＰ（Ｍａｘｉｍｕｍ  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ  Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）画像を、現在画像に対応するスライス位置の過去画像を含む少なくとも２枚の複数画像から作成する場合を示す。
被検体の動きなどの影響で、一方の画像にしか写っていない血管などがあり、この血管などの陰影が画像間差分処理後に残ってしまうことがある。これは、血管が写っていない画像と隣接する画像に血管が写っていることを意味するので、過去画像に対して両隣の画像と例えば３枚（枚数はスライスの厚さに依存し、スライスが薄ければ枚数は多くなる）でＭＩＰ画像を作れば、欠けた部分を補うことができる。
撮影後、血管などの位置が合っていないので位置合わせ演算を行うが、その位置合わせ演算によって完全に位置を合わせることが困難であるという問題を解決するために、本実施の形態による方法では、当日画像ａの小領域中心座標（ｘ，ｙ）画素値から過去画像ｂの（ｘ，ｙ）付近の画素値の最大値を引く。原理は図７で説明した場合と同様である。
上記両者を考慮して、本実施の形態による方法では、当日画像ａの（ｘ，ｙ）画素値から過去画像ｂを含むＭＩＰ画像の（ｘ，ｙ）付近の画素値の最大値を引く。
ＭＩＰ画像Ｂ１は、画像ａ１に対応する画像ｂ３を含む少なくとも２枚の複数画像から作成する。ＭＩＰ画像Ｂ１は、計測データから厚さの厚いスライス画像を再構成することにより作成してもよい。ＭＩＰ画像Ｂｎも同様に作成する。
差分画像１は画像ａ１とＭＩＰ画像Ｂ１との差分であり、差分画像２は画像ａ２とＭＩＰ画像Ｂ２との差分である。以下同様に、差分画像ｎは画像ａｎとＭＩＰ画像Ｂｎとの差分である。
また、図４５に、補間画像作成の変形例として、ＭＩＰ画像Ｂｎを画像ａ４に対応する画像ｂ６を上下非対称に含む４枚の画像から作成する場合を示す。
次に、医用画像処理装置１０での主要な処理である引き算方法について、図４６を用いて説明する。
（ステップ１６１）
撮影日付の違う画像群間で相関の最も高い対画像（ａは時間的に当日画像、ｂは過去画像）を求める。
（ステップ１６２）
次に、日付が先の画像ｂを含む複数画像から対象部位を抽出する。部位が頭部である場合などでは、このステップを省略してもよい。
（ステップ１６３）
抽出画像を用いてＭＩＰ画像ｃを作成する。抽出ステップが省略されている場合は、そのままＭＩＰ画像ｃを作成する。更に、ＭＩＰ画像を作成する際に、最大値を見つける範囲、即ち隣接するスライス画像から最大値を見つける範囲をＣＴ値のＣＴ１〜ＣＴ２の範囲とする場合もある。また、このＭＩＰ画像ｃの代わりにスライス厚の厚い断層像を再構成して用いてもよい。
（ステップ１６４）
画像ａと画像ｃとの位置合わせをする。この位置合わせの際、必要に応じて、平均濃度や濃度ヒストグラムも一致させると位置合わせ処理がしやすくなる。
（ステップ１６５）
ｘ、ｙに初期値を代入する。この場合の初期値とは、画像の読み出しアドレスの開始アドレスを意味する。
（ステップ１６６）
画像ａの（ｘ，ｙ）点の画素値から画像ｃの（ｘ，ｙ）を含む小領域内の最大画素値（引き算値に一定値を掛けた値も含む）を引き算する。
（ステップ１６７）
引き算値を用いて表示に適した値に変換し、表示メモリに格納する。
（ステップ１６８）
ｘに１を加える。つまり、画像の読み出しアドレスｘを更新する。
（ステップ１６９）
画像の読み出しアドレスｘが最大値であるか否かを判定する。最大値でなければステップ１６６へ、最大値であればステップ１６Ａへ進む。
（ステップ１６Ａ）
ｙに１を加える。つまり、画像の読み出しアドレスｙを更新する。
（ステップ１６Ｂ）
画像の読み出しアドレスｙが最大値であるか否かを判定する。最大値でなければステップ１６Ｃへ進み、最大値であれば処理を終了する。
（ステップ１６Ｃ）
ｘに初期値を代入する。つまり、画像の読み出しアドレスｙを更新したアドレスでｘが初期値のアドレスに設定されることになる。
次に、図４７にしたがって、原画像を用いた検出処理の結果と差分画像を用いた検出処理の結果とを組み合わせる方法を説明する。
（ステップ１７１）
原画像を用いた検出処理（Ａ）を行う。
（ステップ１７２）
差分画像を用いた検出処理（Ｂ）を行う。
（ステップ１７３）
操作者が検出率を優先に選択したか否かを判定する。検出率優先を選択した場合ステップ１７４へ、選択しなかった場合ステップ１７５へ進む。
（ステップ１７４）
Ａ，Ｂ両者の検出箇所のＯＲ処理を行い、その後処理を終了する。
（ステップ１７５）
操作者が偽陽性削減を優先に選択したか否かを判定する。偽陽性削減優先を選択した場合ステップ１７６へ、選択しなかった場合処理を終了する。
（ステップ１７６）
Ａ，Ｂ両者の検出箇所のＡＮＤ処理を行い、その後処理を終了する。
更に、差分処理は当日画像及び過去画像の全ての画像間でするのではなく、原当日画像を用いた異常陰影検出処理で異常個所が検出された画像に対応する過去画像のみを自動的にデータベースから読み出して、当日画像との差分処理をしてもよい。
以上説明した処理において、過去画像と当日画像とを入れ替えて処理を行ってもよく、同様の結果を得ることができる。
【産業上の利用可能性】  以上説明したように本発明によれば、画像の陰影が強調され、がん等の異常陰影を容易に見つけることができる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図５】
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【図４】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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2005009242.tif 000012
【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２１】
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【図２０】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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【図４７】
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【国際調査報告】
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