(57)【要約】【課題】注目領域を適切に設定することにより、異常陰影候補の検出精度を向上させる。【解決手段】注目領域は、異常陰影の１次候補領域を包含し、かつ注目領域内に含まれる１次候補領域とその周辺領域との面積（画素数）の比率が所定比率となるように決定される。例えば、１次候補領域とその周辺領域との比率を１：２とする場合、１０画素で構成される大きさの１次候補領域（図５で色を付した領域）が抽出されると、その周辺領域が２０画素となるように１次候補領域に対する周辺領域が決定され、当該１次候補領域と周辺領域とからなる注目領域が構成される。注目領域で算出する画像特徴量は、方形の領域でなければ算出できないもの（例えば、テクスチャ情報等）があるので、注目領域とする周辺画素は１次候補領域の形状を考慮して１次候補領域と周辺領域と合わせて方形となるように決定する。【選択図】図５
2007007306.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用画像から異常陰影の候補領域を１次検出し、その１次候補領域に注目領域を設定して当該注目領域内から得られる画像特徴量に基づき２次検出を行う異常陰影候補検出手段と、
前記注目領域の領域範囲を、当該注目領域内に存在する１次候補領域の大きさに応じて決定する決定手段と、
を備えることを特徴とする医用画像処理システム。
【請求項２】
前記決定手段は、前記注目領域の領域範囲を、当該注目領域内を占める１次候補領域の面積の割合により決定することを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理システム。
【請求項３】
前記決定手段は、前記注目領域内に存在する１次候補領域と、その周辺領域との面積の割合が一定比率となるように前記注目領域の領域範囲を決定す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システム。
【請求項４】
前記周辺領域は、正常組織の陰影領域であることを特徴とする請求項３に記載の医用画像処理システム。
【請求項５】
前記決定手段は、前記１次候補領域の形状に応じて前記注目領域の領域範囲を決定することを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載の医用画像処理システム。
【請求項６】
前記決定手段は、前記注目領域の形状が方形となるようにその領域範囲を決定することを特徴とする請求項５に記載の医用画像処理システム。
【請求項７】
前記決定手段は、前記１次検出された各１次候補領域について、当該１次候補領域を包含し、かつ注目領域内において当該１次候補領域を構成する画素数とその周辺領域を構成する画素数とが一定比率となるように、前記注目領域の領域範囲を決定し、
前記異常陰影候補検出手段は、前記１次候補領域に設定された注目領域から得られる画像特徴量に基づき、真陽性の特徴を有する１次候補領域を２次検出す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システム。
【請求項８】
前記医用画像は、乳房部位を撮影した乳房画像であることを特徴とする請求項１〜７の何れか一項に記載の医用画像処理システム。
【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システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、医師の診断時の負担軽減や、病変の見落とし減少を目的として、検査撮影された医用画像を画像解析して画像上での病変部分の陰影（以下、異常陰影という）の候補領域を検出するコンピュータ診断支援装置（Computer-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きた。
【０００３】
上記ＣＡＤでは、様々な検出方法が適用されており、その一つとして医用画像から異常陰影の特徴を有する画像領域を特定する１次検出を行った後、この１次検出された候補領域について画像特徴量を算出し、最終的にこの画像特徴量を用いて真陽性の可能性が高い候補領域を抽出して検出結果として出力する方法がある（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
画像特徴量は、１次検出された候補領域のみで算出するものもあるが、中には有る程度の領域範囲がなければ算出できないものもあるため、そのような画像特徴量を算出する際には、１次検出された候補領域に対し、例えば方形の注目領域を設定してこの注目領域内で画像特徴量の算出を行っている。
【特許文献１】特開２００２−１１２９８５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来の異常陰影の検出方法によれば、注目領域の領域範囲は固定であったり、或いは１次検出された候補領域を包含するようにその領域範囲が決定されていた。しかし、検出された１次候補領域の大きさによって、注目領域内に存在する候補領域とその他の領域との割合が異なるため、注目領域内で算出された画像特徴量は、候補領域における画像の特徴を正確に示しているとはいえない場合もある。
【０００６】
例えば、注目領域が固定サイズの場合、図９（ａ）に示すように、１次検出された陰影部分が小さければ注目領域内の正常組織の陰影領域（以下、正常陰影という）の割合が大きくなるのに対し、陰影が大きければ正常陰影の割合は小さくなる。よって、注目領域内から算出された画像特徴量は、後者の場合、１次検出された候補領域の画像の特徴を反映するのに対し、前者の場合は正常陰影の特徴を多く反映することとなる。
【０００７】
また、１次検出候補領域を囲むように注目領域を決定する場合であっても、図９（ｂ）に示すように、面積自体は小さな陰影でありながらその形状によっては、面積が大きな陰影と同程度の大きさの注目領域に決定される場合がある。このような場合には、やはり注目領域内における正常陰影の占有率が大きくなるため、その画像の特徴が正常陰影側に傾いてしまい、真陽性か偽陽性かの正しい判断ができないことも考えられる。
【０００８】
このように、注目領域内で候補領域が占める面積の割合によって、正常陰影が占める割合が異なることとなり、注目領域内で算出された画像特徴量が正常陰影の特徴の影響を大きく受ける場合がある。これでは、候補領域の特徴自体があいまいなものとなり、真陽性か偽陽性かの正しい判別ができない。また、各異常陰影の大きさによってそれぞれの検出精度にばらつきが生じることとなってしまう。
【０００９】
本発明の課題は、注目領域を適切に設定することにより、異常陰影候補の検出精度を向上させることである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
請求項１に記載の発明は、医用画像処理システムにおいて、
医用画像から異常陰影の候補領域を１次検出し、その１次候補領域に注目領域を設定して当該注目領域内から得られる画像特徴量に基づき２次検出を行う異常陰影候補検出手段と、
前記注目領域の領域範囲を、当該注目領域内に存在する１次候補領域の大きさに応じて決定する決定手段と、
を備えることを特徴とする。
【００１１】
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システムにおいて、
前記決定手段は、前記注目領域の領域範囲を、当該注目領域内を占める１次候補領域の面積の割合により決定することを特徴とする。
【００１２】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の医用画像処理システムにおいて、
前記決定手段は、前記注目領域内に存在する１次候補領域と、その周辺領域との面積の割合が一定比率となるように前記注目領域の領域範囲を決定することを特徴とする。
【００１３】
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システムにおいて、
前記周辺領域は、正常組織の陰影領域であることを特徴とする。
【００１４】
請求項５に記載の発明は、請求項１〜４の何れか一項に記載の医用画像処理システムにおいて、
前記決定手段は、前記１次候補領域の形状に応じて前記注目領域の領域範囲を決定することを特徴とする。
【００１５】
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システムにおいて、
前記決定手段は、前記注目領域の形状が方形となるようにその領域範囲を決定することを特徴とする。
【００１６】
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システムにおいて、
前記決定手段は、前記１次検出された各１次候補領域について、当該１次候補領域を包含し、かつ注目領域内において当該候補領域を構成する画素数とその周辺領域を構成する画素数とが一定比率となるように、前記注目領域の領域範囲を決定し、
前記異常陰影候補検出手段は、前記１次候補領域に設定された注目領域から得られる画像特徴量に基づき、真陽性の特徴を有する１次候補領域を２次検出することを特徴とする。
【００１７】
請求項８に記載の発明は、請求項１〜７の何れか一項に記載の医用画像処理システムにおいて、
前記医用画像は、乳房部位を撮影した乳房画像であることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
請求項１〜４、７、８に記載の発明によれば、注目領域から得られる画像特徴量に異常陰影候補（１次候補領域）の特徴が大きく反映されるように注目領域を決定することができる。このような画像特徴量を元に検出を行うことにより、検出精度を向上させることができる。また、常に注目領域において異常陰影の候補領域が占める割合が一定比率となるので、検出される各異常陰影候補についてその検出条件を同一とすることができ、異常陰影の候補領域の大きさによって生じる検出結果のばらつきを防ぐことができる。
【００１９】
請求項５、６に記載の発明によれば、方形の領域から算出しなければならない画像特徴量等、画像特徴量の算出条件に合わせて注目領域の形状を決定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
まず、構成を説明する。
図１に、本実施形態における医用画像処理システム１００のシステム構成を示す。
医用画像処理システム１００は、医用画像を撮影し、当該医用画像に画像処理を行って異常陰影候補を検出し、医用画像とともにその検出情報を医師に提供するシステムである。
【００２１】
図１に示すように、医用画像処理システム１００は、画像生成装置１、画像処理装置２、プリンタ３、画像サーバ４、ビューア５を備えて構成されている。これら各装置１〜５は、ＬＡＮ（Local Area Network）等の医療機関内で構築された通信ネットワークＮを介して相互にデータを送受信可能に接続されている。通信ネットワークＮは、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communication in Medicine）規格が適用されている。
【００２２】
以下、各構成装置１〜５について説明する。
画像生成装置１は、人体を撮影し、その撮影画像（医用画像）のデジタルデータを生成するものであり、例えばＣＲ（Computed Radiography）、ＦＰＤ（Flat Panel Detector）、ＣＴ、ＭＲＩ、カセッテ専用の読取装置、フィルムディジタイザ等のモダリティを適用可能である。本実施形態では、画像生成装置１として、左右乳房のＸ線撮影を行う乳房専用のＣＲを適用し、乳房画像のデータが生成されるものとする。
【００２３】
なお、画像生成装置１は、上述したＤＩＣＯＭ規格に準拠した装置であり、生成した医用画像に付帯させる各種情報（例えば、医用画像が撮影された患者に関する患者情報や、撮影又は検査に関する撮影情報、検査情報等。）を外部から入力可能であるとともに、自動生成することもできる。画像生成装置１は、生成された医用画像に上記付帯情報をヘッダ情報として付加して通信ネットワークＮを介して画像処理装置２へ送信する。なお、ＤＩＣＯＭ規格に準拠していない場合には、図示しないＤＩＣＯＭ変換装置を用いて付帯情報を画像生成装置１に入力させることも可能である。
【００２４】
画像処理装置２は、画像生成装置１から供給される医用画像に対して各種画像処理を施すとともに、当該医用画像の画像解析を行って異常陰影候補の検出処理を行う。
【００２５】
プリンタ３は、画像処理装置２又は画像サーバ４から受信された医用画像のデータに基づいて、フィルム等の記録媒体に医用画像を出力する。
【００２６】
画像サーバ４は、画像ＤＢ（Data Base）４ａを備え、この画像ＤＢ４ａに、画像生成装置１により生成された医用画像（原画像）、画像処理装置２から受信された画像処理済みの医用画像（処理画像）を保存し、その入出力を管理する。
【００２７】
ビューア５は、診断用に医師により使用される端末装置であり、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の表示手段、キーボードやマウス等の操作手段等を備えて構成されている。ビューア５は、医師の操作指示に応じて、指定された医用画像又は異常陰影候補の検出情報を画像サーバ４から取得して表示する。
【００２８】
次に、本発明に係る画像処理装置２について詳細に説明する。
図２に、画像処理装置２の内部構成を示す。
画像処理装置２は、制御部２１、操作部２２、表示部２３、通信部２４、記憶部２５、画像処理部２６、異常陰影候補検出部２７を備えて構成されている。
【００２９】
制御部２１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等から構成され、ＣＰＵにより記憶部２５から各種制御プログラムを読み出してＲＡＭに展開する。そして、当該プログラムに従って処理の実行を統括的に制御し、各部の動作を集中制御する。
【００３０】
操作部２２は、キーボードやマウス等を備えて構成され、キー操作やマウス操作に対応する操作信号を生成して制御部２１に出力する。
【００３１】
表示部２３は、ＬＣＤ等を備えて構成され、制御部２１の指示に従って画像処理時の操作画面や処理後の医用画像等、各種表示を行う。
【００３２】
通信部２４は、ルータやモデム等の通信用インターフェイスを備え、制御部２１の指示に従って、通信ネットワークＮ上の外部装置と通信を行う。例えば、画像生成装置１から処理対象の医用画像を受信したり、処理済みの医用画像を画像サーバ４やプリンタ３に送信する。
【００３３】
記憶部２５は、各種制御プログラムやプログラムの実行に必要なパラメータ、或いは処理結果のデータを記憶している。
【００３４】
画像処理部２６は、画像処理プログラムに従って医用画像に対し、階調変換処理、鮮鋭度調整処理等を実行する他、乳房画像の場合には左右の乳房の画像を隣り合わせで合成する位置合わせ処理等を実行する。
【００３５】
異常陰影候補検出部２７は、ＣＰＵ等から構成され、記憶部２５に記憶されている異常陰影候補の検出処理プログラムとの協働により、医用画像から異常陰影の候補領域を検出する異常陰影候補検出手段である。異常陰影候補の処理内容については、後述する。
【００３６】
次に、上記医用画像処理システム１００の動作について説明する。
最初に、医用画像の生成から当該医用画像が医師の読影に付されるまでの全体的な流れを説明する。
医用画像処理システム１００では、まず画像生成装置１において撮影が行われると、医用画像（乳房画像）が生成される。そして、生成された乳房画像の関連情報として、患者情報（患者の氏名、患者ＩＤ、年齢、体重、身長等）、撮影情報（撮影方向、撮影部位、撮影条件、撮影方法等）、検査情報（検査日、担当医師名、使用モダリティ等）等が乳房画像に付帯される。付帯情報が付帯された乳房画像（原画像）は、画像生成装置１から画像サーバ４に出力されるとともに、異常陰影候補の検出対象の乳房画像として画像処理装置２に出力される。
【００３７】
画像処理装置２では、一旦記憶部２５に乳房画像が保存され、その後当該乳房画像に対して読影用の画像処理が乳房画像に施されるとともに、異常陰影候補の検出処理が行われる。
以下、図３を参照して本発明に係る異常陰影候補の検出処理について説明する。
図３に示すように、まず異常陰影候補検出部２７において、記憶部２５に保存された乳房画像が読み出され（ステップＳ１）、当該乳房画像に対して１次検出の処理が行われる（ステップＳ２）。
【００３８】
１次検出では、医用画像の画像解析が行われ、異常陰影の候補領域の特定が行われる。このときの方法としては、特開平１０−９１７５８号公報に開示されているアイリスフィルタを用いた方法や、ラプラシアンフィルタを用いて手法（電気情報通信学会論文誌(D-II),Vol.J76-D-II,no.2,pp.241-249,1993）、モルフォルジーフィルタ（電気情報通信学会論文誌(D-II),Vol.J71-D-II,no.7,pp.1170-1176,1992）、ラプラシアンフィルタ（電気情報通信学会論文誌(D-II),Vol.J71-D-II,no.10,pp.1994-2001,1998）、３重リングフィルタ等、病変種に応じて種々のアルゴリズムが開発されているので、何れのものを適用してもよい。ここでは、一例として、微小石灰化クラスタ陰影の候補領域を特定する際に用いられる３重リングフィルタについて説明する。
【００３９】
微小石灰化クラスタ陰影は、乳房画像上では略円錐形状の濃度変化を有する低濃度の微小石灰化部分が集まった（クラスタ化した）陰影として現れる。このような濃度特性に基づいて医用画像に対して正方形の領域を順次設定し、この領域（これを注目領域という）毎に、微小石灰化部分を検出するフィルタとして、特有のベクトルパターンを有する３重リングフィルタを適用して１次検出を行う。なお、この正方領域のサイズは、検出目的とする病変種に応じて設定すればよい。
【００４０】
３重リングフィルタは、濃度変化が理想的な円錐形状を示す場合の濃度勾配の強度成分及び方向成分が予め決定された３つのリングフィルタから構成される。まず、ある注目画素周辺において、各リングフィルタのそれぞれの領域上の画素値から濃度勾配の強度成分及び方向成分の代表値を求める。そして、その代表値と各リングフィルタに予め決定されている濃度勾配の強度成分及び方向成分との差に基づいて、円錐形状に近い濃度変化を有する画像領域を候補領域として検出する。
【００４１】
このようにして異常陰影候補が１次検出され、候補領域（これを１次候補領域という）が特定されると、図４に示すように医用画像から当該１次候補領域（図４で矢印で示す領域）の抽出が行われる（ステップＳ３）。そして、異常陰影候補検出部２７において、２次検出時に必要な画像特徴量を算出する単位領域（以下、注目領域という）が、前記抽出された１次候補領域の大きさに応じて決定される（ステップＳ４）。
【００４２】
以下、注目領域の決定方法について説明する。
注目領域は、異常陰影の１次候補領域を包含し、かつ注目領域内に含まれる１次候補領域とその周辺領域との面積（画素数）の比率が所定比率となるように決定される。例えば、１次候補領域とその周辺領域との比率を１：２とする場合、図５に示すように１０画素で構成される大きさの１次候補領域（図５で色を付した領域）が抽出されると、その周辺領域が２０画素となるように１次候補領域に対する周辺領域が決定され、当該１次候補領域と周辺領域とからなる注目領域が構成される。注目領域で算出する画像特徴量は、方形の領域でなければ算出できないもの（例えば、テクスチャ情報等）があるので、注目領域とする周辺画素は１次候補領域の形状を考慮して１次候補領域と周辺領域とを合わせて方形となるように決定する。
【００４３】
図５に示す１次候補領域の例では、周辺領域２０画素のうち、まず１次候補領域を含む最小の方形領域の中を埋めるように１〜６画素を決定し（図５中の数字は周辺画素の決定順を示す）、その後、その最小方形領域を囲むように残りの７〜２０画素を決定する。
これにより、図６に示すように１０画素の１次候補領域と２０画素の周辺領域からなる全３０画素の方形の注目領域が得られる。
【００４４】
なお、所定の比率に完全一致させる必要はなく、例えば７画素の１次候補領域が抽出されたが、１４画素の周辺領域とすると方形の注目領域が得られず、１３画素の周辺領域とすると方形となる等の場合は、１３画素の周辺領域として注目領域を決定すればよい。
また、図７に示すように１次候補領域と周辺領域とから構成される注目領域自体の形状が方形とならなくてもよい。この場合、注目領域の形状自体は方形ではないが、図７において実線で示す方形領域とその面積は同一であるので、画像特徴量を算出するにあたっては実質的に実線で示す方形領域と同一である。
【００４５】
また、１次候補領域と周辺領域の比率は適宜設定が可能である。図８に、１次候補領域と周辺領域の比率を１：２、１：１、１：０．５と変えて注目領域を決定した例を示す。この場合、周辺領域の比率が小さい方が、注目領域において算出される画像特徴量に１次候補領域の特徴が大きく反映されることとなり検出精度が向上することが考えられる。一方で、抽出された１次候補領域の形状が円形ではなく歪（いびつ）な形状を呈している場合、方形の注目領域を設定するためには周辺領域の比率が有る程度大きくなければならないこともあるため、検出対象とする病変種等の検出状況に応じて比率を設定すればよい。
【００４６】
そして、決定された注目領域又は１次候補領域内における画像特徴量が算出される（ステップＳ５）。前述したように、画像特徴量には注目領域を設定して算出しなければならないものと、１次候補領域内で算出するものとが存在する。注目領域を設定して算出しなければならない画像特徴量としては、例えばテクスチャ解析によるテクスチャ情報、１次候補領域とその周辺領域とのコントラスト、ある画素の周辺画素に対する画素値の不整さを示す高次局所相関値等が挙げられる。また、１次候補領域内で算出する画像特徴量としては、円形度、平均濃度（平均画素値）、面積（画素数）、標準偏差等が挙げられる。
【００４７】
なお、テクスチャ情報は、画像を構成する直線や点等のテクスチャ（構造）の特徴を示す画像特徴量である。テクスチャ情報の算出方法としては、濃度共起行例を用いる方法、濃度差分行列を用いる方法があるが、ここでは濃度共起行列から得られる特徴量を算出する例を説明する。濃度共起行列とは、画像ｆ（ｘ、ｙ）（ｘ、ｙは、直交するｘ方向、ｙ方向のそれぞれの画素位置を示す）とすると、ある特定の相対的な位置関係にある画素対（ｘ１、ｘ２）、（ｘ２、ｙ２）において、その濃度対が（ｉ，ｊ）となる、すなわちｆ（ｘ１、ｘ２）＝ｉ、ｆ（ｘ１、ｘ２）＝ｊとなる頻度を表すものである。
【００４８】
濃度共起行列を用いて下記式（１）〜（５）から、エネルギー、エントロピー、相関、局所一様性、慣性の各特徴量が算出される。
【数１】
2007007306.tif 000003
【００４９】
また、円形度は、形状の複雑さを示す画像特徴量であって、１次候補領域の面積Ｓ、１次候補領域の輪郭線の長さ（輪郭を構成する画素の周辺長）をＬとして、下記式（６）で示される。
e=4πS/L2・・・（６）
【００５０】
画像特徴量の算出が終了すると、当該画像特徴量に基づいて２次検出が行われる（ステップＳ６）。２次検出では、１次検出された各異常陰影候補（これを１次候補という）について、多変量解析により真陽性か偽陽性かの判別が行われる。ここでは、多変量解析の一手法としてマハラノビス距離を用いた例を説明する。
【００５１】
マハラノビス距離による判別ロジックは、２つのグループに属する学習データの分散を考慮して、判別対象のデータが何れのグループに近いのかを判別するものである。
まず、予め真陽性又は偽陽性の何れであるかが明らかな陰影画像を２つのグループに分けてその画像特徴量を学習データとして準備しておく。このとき、画像特徴量を変量とする学習データにより真陽性と偽陽性の母集団が形成される。マハラノビス距離は、真陽性、偽陽性の各母集団の重心と、判別対象の１次候補について算出された画像特徴量を変量とする判別対象データとの距離を示すものであり、下記式（７）により算出することができる。
【数２】
2007007306.tif 000004
【００５２】
なお、上記式（７）におけるμは各母集団を形成する学習データの平均値縦ベクトル（以下、単に平均という）であり、式（８）で示される。また、式（７）におけるｘは判別対象データの縦ベクトルであり、式（９）により示される
そして、求めた真陽性の母集団とのマハラノビス距離をＤ１２、偽陽性の母集団とのマハラノビス距離をＤ２２とすると、判別対象データが真陽性の母集団の重心と、偽陽性の母集団の重心のどちらに近いかがこのＤ１２、Ｄ２２により判別される。すなわち、Ｄ１２＜Ｄ２２のとき、真陽性の重心に近いと判別され、その１次候補は２次検出候補として出力される。一方、Ｄ１２＞Ｄ２２のとき、偽陽性の重心に近いと判別され、その１次候補は偽陽性候補として検出結果から削除される。
【００５３】
全ての１次候補について２次検出が終了すると、２次検出候補の検出情報の出力が行われ（ステップＳ７）、本処理を終了する。具体的には、検出された２次候補の位置を指し示すマーカ画像等が乳房画像上に表示出力される、或いはフィルム上に出力される。
【００５４】
以上のように、本実施形態によれば、真陽性か偽陽性かを判断するための画像特徴量を算出する単位領域である注目領域を、１次候補領域とその周辺領域が占める面積の割合が一定比率となるように決定するので、画像特徴量にできる限り異常陰影部分の特徴を反映させることができる。これにより、正確な判断を行うことができる。
【００５５】
また、形状や大きさ（面積）が異なる陰影を検出する場合であっても、各陰影について算出される画像特徴量は、正常陰影の特徴が反映される率が同程度となるため、陰影の形状や大きさに拘わらず、どの陰影についても均一的な検出精度とすることができる。
【００５６】
さらに、本実施形態によれば、１次候補領域の形状を考慮して画像特徴量の算出に適した形状の注目領域を決定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５７】
【図１】本実施形態における医用画像処理システムのシステム構成を示す図である。
【図２】画像処理装置の内部構成を示す図である。
【図３】画像処理装置において実行される異常陰影候補検出処理を説明するフローチャートである。
【図４】乳房画像から異常陰影の１次候補領域を抽出する例を説明する図である。
【図５】異常陰影の１次候補領域に対して注目領域を決定する方法を説明する図である。
【図６】決定された注目領域を示す図である。
【図７】決定された注目領域の他の例を示す図である。
【図８】１次候補領域の比率を変えた場合における各注目領域の例を示す図である。
【図９】従来の注目領域の決定方法について説明する図である。
【符号の説明】
【００５８】
１００    医用画像処理システム
１    画像生成装置
２    画像処理装置
２１    制御部
２２    操作部
２３    表示部
２５    記憶部
２７    異常陰影候補検出部
３    プリンタ
４    画像サーバ
５    ビューア
【図１】
2007007306.tif 000005
【図２】
2007007306.tif 000006
【図３】
2007007306.tif 000007
【図４】
2007007306.tif 000008
【図５】
2007007306.tif 000009
【図６】
2007007306.tif 000010
【図７】
2007007306.tif 000011
【図８】
2007007306.tif 000012
【図９】
2007007306.tif 000013