(57)【要約】【課題】腫瘤陰影を対象とした異常陰影候補検出時の偽陽性数を抑制し検出精度を向上させるとともに、異常陰影候補検出時の処理時間の短縮を図り、更に、医師が経時での病変部（腫瘤）の進行状況（治癒動向）を早期に把握可能なシステムを提供する。【解決手段】本発明に係る画像処理装置によれば、記憶部２５の検出結果記憶部２５１に、入力された医用画像と同一の患者の患者情報と対応付けて記憶されている、前回の異常陰影候補検出時に検出対象とした腫瘤陰影の大きさを示す情報及びその異常陰影候補検出結果に基づいて、新たに入力された医用画像に適用する第１の平滑化フィルタ及び第２の平滑化フィルタを設定し、設定された第１の平滑化フィルタ及び第２の平滑化フィルタを用いて、入力された医用画像から異常陰影候補の検出対象領域を抽出し、医用画像における抽出された検出対象領域に対し、異常陰影候補の検出を行う。【選択図】図３
2007037906.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された医用画像から検出すべき腫瘤陰影の大きさに対応する第１の平滑化フィルタ及び第２の平滑化フィルタを設定するフィルタ設定手段と、
前記設定された第１の平滑化フィルタ及び第２の平滑化フィルタを用いて、前記入力された医用画像から前記検出すべき腫瘤陰影の大きさをもつ異常陰影候補の検出対象領域を抽出する抽出手段と、
前記入力された医用画像における前記抽出された検出対象領域に対し、異常陰影候補の検出を行う異常陰影候補検出手段と、
前記医用画像の被写体となった患者の患者情報、前記検出対象となった腫瘤陰影の大きさに関する情報及び前記医用画像の異常陰影候補検出結果を対応付けて記憶する記憶手段と、を備え、
前記フィルタ設定手段は、前記医用画像の被写体となった患者と同一の患者を被写体とした医用画像が新たに入力された際に、前記記憶手段において前記患者の患者情報と対応付けて記憶されている、前回の異常陰影候補検出時に検出対象とした腫瘤陰影の大きさに関する情報及びその異常陰影候補検出結果に基づいて、前記新たに入力された医用画像に適用する前記第１の平滑化フィルタ及び前記第２の平滑化フィルタを設定することを特徴とする異常陰影候補検出システム。
【請求項２】
前記入力された医用画像は、濃度を示す画素値からなり、
前記第１の平滑化フィルタは、そのマスクサイズが前記検出すべき病変部の最小の大きさに対応するものであり、
前記第２の平滑化フィルタは、そのマスクサイズが前記検出すべき病変部の最大の大きさに対応するものであり、
前記抽出手段は、前記第１の平滑化フィルタを用いて、前記入力された医用画像において前記検出すべき腫瘤陰影より小さく、かつ周囲に比べて低濃度の領域を平滑化することにより第１平滑化画像を生成し、前記第２の平滑化フィルタを用いて、前記第１平滑化画像において前記検出すべき腫瘤陰影の大きさをもち、かつ周囲に比べて低濃度の領域を平滑化することにより第２平滑化画像を生成し、前記第１平滑化画像と前記第２平滑化画像の対応する画素の画素値の差分をとることにより、前記異常陰影候補の検出対象領域を抽出することを特徴とする請求項１に記載の異常陰影候補検出システム。
【請求項３】
前記フィルタ設定手段は、前回の異常陰影候補検出の結果、異常陰影候補が検出されていなかった場合、前回設定したものと同一マスクサイズの第１の平滑化フィルタ及び前回設定したものと同一マスクサイズの第２の平滑化フィルタを設定することを特徴とする請求項１又は２に記載の異常陰影候補検出システム。
【請求項４】
前記フィルタ設定手段は、前回の異常陰影候補検出の結果、異常陰影候補が検出された場合、前回設定したものよりマスクサイズの大きい第１の平滑化フィルタ及び前回設定したものよりマスクサイズの大きい第２の平滑化フィルタを設定することを特徴とする請求項１又は２に記載の異常陰影候補検出システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医用画像から異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
医療の分野においては、医用画像のデジタル化が実現され、ＣＲ（Computed Radiography）装置等により生成された医用画像データをモニタに表示し、このモニタに表示された医用画像を医師が読影して、病変部の状態や経時変化を観察して診断を行っている。
【０００３】
従来、このような医師の読影に対する負担軽減を目的として、上記医用画像データを画像処理することにより、画像上に現れた病変部の陰影を異常陰影候補として自動的に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。）と呼ばれる異常陰影候補検出装置が開発されている。
【０００４】
病変部の陰影は、特徴的な濃度分布を有することが多く、ＣＡＤは、このような濃度特性に基づいて病変部と推測される画像領域を異常陰影候補領域として検出するものである。
【０００５】
上記ＣＡＤでは、検出目的とする病変の種類に応じて様々な検出アルゴリズムが開発されており、腫瘤陰影の検出に最適なアルゴリズムとしてはアイリスフィルタを用いた手法等が提案されている。また、微小石灰化クラスタ陰影の検出に最適なアルゴリズムとしてはモルフォルジーフィルタを用いた手法等が提案されている。
【０００６】
ところで、異常陰影候補の検出は、画像全体を１画素ごとに演算処理するため非常に時間がかかるという問題があった。また、病変部でないノイズや正常組織の領域を異常陰影として検出してしまうといった問題があった。
【０００７】
そこで、例えば、特許文献１においては、同一撮影部位に複数種類の異常陰影検出目的が存在する場合、検出目的に応じて異常陰影候補検出アルゴリズムを１つ若しくは複数選択するアルゴリズム選択手段を備え、医師が必要とするアルゴリズムのみを選択できるようにすることで、処理時間を短縮する技術が記載されている。また、特許文献２においては、医師が異常陰影候補の存在領域についてある程度の予測がある場合や、過去に取得された画像等他の画像において異常陰影候補が検出されていた場合等に、その領域のみを指定して異常陰影候補検出アルゴリズムをかける技術が記載されている。
【特許文献１】特開２００２−１１２９８６号公報
【特許文献２】特開２００１−３４６７８７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、特許文献１においては、選択された異常陰影候補検出アルゴリズムを用いて画像全体を１画素ごとに演算処理するので、複数の必要のない異常陰影候補検出アルゴリズムを用いる場合に比べれば処理時間は短縮できるが、依然として画像全体を探索するため処理時間がかかり、病変部でないノイズや正常組織の領域を異常陰影として検出してしまうといった問題があった。また、特許文献２においては、医師が予測する領域以外、或いは過去に検出された領域以外の領域に異常陰影があったとしても検出されないという問題があった。また、指定された領域内では１画素ごとに演算処理するので、探索領域を限定しても、病変部でないノイズや正常組織の領域を異常陰影として検出してしまう可能性があった。
【０００９】
本発明の課題は、腫瘤陰影を対象とした異常陰影候補検出時の偽陽性数を抑制し検出精度を向上させるとともに、異常陰影候補検出時の処理時間の短縮を図り、更に、医師が経時での病変部（腫瘤）の進行状況（治癒動向）を早期に把握可能なシステムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するため、請求項１に記載の発明の異常陰影候補検出システムは、
入力された医用画像から検出すべき腫瘤陰影の大きさに対応する第１の平滑化フィルタ及び第２の平滑化フィルタを設定するフィルタ設定手段と、
前記設定された第１の平滑化フィルタ及び第２の平滑化フィルタを用いて、前記入力された医用画像から前記検出すべき腫瘤陰影の大きさをもつ異常陰影候補の検出対象領域を抽出する抽出手段と、
前記入力された医用画像における前記抽出された検出対象領域に対し、異常陰影候補の検出を行う異常陰影候補検出手段と、
前記医用画像の被写体となった患者の患者情報、前記検出対象となった腫瘤陰影の大きさに関する情報及び前記医用画像の異常陰影候補検出結果を対応付けて記憶する記憶手段と、を備え、
前記フィルタ設定手段は、前記医用画像の被写体となった患者と同一の患者を被写体とした医用画像が新たに入力された際に、前記記憶手段において前記患者の患者情報と対応付けて記憶されている、前回の異常陰影候補検出時に検出対象とした腫瘤陰影の大きさに関する情報及びその異常陰影候補検出結果に基づいて、前記新たに入力された医用画像に適用する前記第１の平滑化フィルタ及び前記第２の平滑化フィルタを設定することを特徴としている。
【００１１】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、
前記入力された医用画像は、濃度を示す画素値からなり、
前記第１の平滑化フィルタは、そのマスクサイズが前記検出すべき病変部の最小の大きさに対応するものであり、
前記第２の平滑化フィルタは、そのマスクサイズが前記検出すべき病変部の最大の大きさに対応するものであり、
前記抽出手段は、前記第１の平滑化フィルタを用いて、前記入力された医用画像において前記検出すべき腫瘤陰影より小さく、かつ周囲に比べて低濃度の領域を平滑化することにより第１平滑化画像を生成し、前記第２の平滑化フィルタを用いて、前記第１平滑化画像において前記検出すべき腫瘤陰影の大きさをもち、かつ周囲に比べて低濃度の領域を平滑化することにより第２平滑化画像を生成し、前記第１平滑化画像と前記第２平滑化画像の対応する画素の画素値の差分をとることにより、前記異常陰影候補の検出対象領域を抽出することを特徴としている。
【００１２】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の発明において、
前記フィルタ設定手段は、前回の異常陰影候補検出の結果、異常陰影候補が検出されていなかった場合、前回設定したものと同一マスクサイズの第１の平滑化フィルタ及び前回設定したものと同一マスクサイズの第２の平滑化フィルタを設定することを特徴としている。
【００１３】
請求項４に記載の発明は、請求項１又は２に記載の発明において、
前記フィルタ設定手段は、前回の異常陰影候補検出の結果、腫瘤陰影が検出された場合、前回設定したものよりマスクサイズの大きい第１の平滑化フィルタ及び前回設定したものよりマスクサイズの大きい第２の平滑化フィルタを設定することを特徴としている。
【発明の効果】
【００１４】
請求項１、２に記載の発明によれば、医用画像における異常陰影候補の検出対象領域を、検出すべき腫瘤陰影の大きさに応じて限定することができるので、腫瘤陰影を対象とした異常候補検出時の偽陽性数（ＦＰ（fault Positive）数）を抑制することができ、検出精度を向上させることができるとともに、腫瘤陰影を対象とした異常陰影候補検出時の処理時間の短縮を図ることが可能となる。また、以前に同一患者を被写体として腫瘤陰影を対象とした異常陰影候補の検出を行ったことがあれば、前回の異常陰影候補検出結果に応じて、新たな医用画像に適用する第１の平滑化フィルタ及び第２の平滑化フィルタを自動的に設定するので、前回の異常陰影候補検出結果に応じた効率的な異常陰影候補検出を行うことが可能となるとともに、医師が経時での病変部（腫瘤）の進行状況（治癒動向）を早期に把握することが可能となる。
【００１５】
請求項３に記載の発明によれば、前回の異常陰影候補検出の結果、異常陰影候補が検出されていなかった場合、前回設定したものと同一マスクサイズの第１の平滑化フィルタ及び前回設定したものと同一マスクサイズの第２の平滑化フィルタを自動的に設定するので、医師は、今回の異常陰影候補検出結果を前回のものと比べることにより、腫瘤の病状が前回の検出時から進行しているか否かを容易に認識することが可能となる。
【００１６】
請求項４に記載の発明によれば、前回の異常陰影候補検出の結果、異常陰影候補が検出された場合、前回設定したものよりマスクサイズの大きい第１の平滑化フィルタ及び前回設定したものよりマスクサイズの大きい第２の平滑化フィルタを自動的に設定するので、医師は、今回の異常陰影候補検出結果を前回のものと比べることにより、腫瘤の病状が前回の検出時から進行しているか否かを容易に認識することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
まず、本実施の形態の構成について説明する。
図１に、本実施の形態における医用画像システム１００の全体構成を示す。図１に示すように、医用画像システム１００は、医用画像を生成し、生成した医用画像から異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出システムであり、画像生成装置１、画像処理装置２等がネットワークＮを介して、相互にデータ送受信可能なように接続されて構成されている。
【００１８】
なお、本実施の形態では、画像生成装置１と画像処理装置２とがネットワーク接続された例を説明するが、これに限らず、直接有線接続されたシステム構成であってもよい。また、各装置の台数及び設置場所は特に限定されない。更に、医用画像システム１００には、画像生成装置１で生成された医用画像の画像データを保存、管理するサーバ、画像処理装置２における異常陰影候補の検出結果及び処理済み画像の表示出力を行うモニタ、画像処理装置２における異常陰影候補の検出結果及び処理済み画像のフィルム出力を行うフィルム出力装置等が接続された構成としてもよい。
【００１９】
ネットワークＮは、ＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）、インターネット等の様々な回線形態を適用可能である。なお、病院等の医療機関内で許可されるのであれば、無線通信や赤外線通信であってもよいが、重要な患者情報を含むため、送受信される情報は暗号化することが好ましい。
【００２０】
画像生成装置１は、例えば、ＣＲ（Computed Radiography）、ＦＰＤ（Flat Panel Detector）、ＣＴ（Computed Tomography）、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）等のモダリティから構成され、人体を撮影し、撮影した画像をデジタル変換して、医用画像の画像データを生成する装置である。本実施の形態においては、画像生成装置１は、乳房の放射線撮影を行い、乳房画像の画像データを生成するものとして説明する。なお、画像生成装置１は、乳房画像に対して、画像付帯情報（以下、付帯情報と称する）を入力させたり、自動生成したりすることができる。画像生成装置１は、生成された乳房画像の画像データとともにその付帯情報を画像データのヘッダ情報としてネットワークＮを介して画像処理装置２へ出力するものとする。
【００２１】
乳房画像の付帯情報としては、例えば、撮影された患者の患者氏名、患者ＩＤ、年齢、性別等の患者に関する患者情報、撮影日、検査ＩＤ、撮影部位、撮影条件（左右の乳房の区別、撮影方向等）、画像生成装置（モダリティ種）情報等の撮影情報が含まれる。
【００２２】
画像処理装置２は、画像生成装置１から供給される画像データに対し異常陰影候補検出処理を施す異常陰影候補検出装置である。
【００２３】
以下、画像処理装置２の内部構成について説明する。
図２に、画像処理装置２の機能的構成を示す。図２に示すように、画像処理装置２は、ＣＰＵ２１、操作部２２、表示部２３、ＲＡＭ２４、記憶部２５、通信制御部２６等を備えて構成され、各部はバス２７により接続されている。
【００２４】
ＣＰＵ２１は、記憶部２５に記憶されているシステムプログラムを読み出し、ＲＡＭ２４内に形成されたワークエリアに展開し、該システムプログラムに従って各部を制御する。また、ＣＰＵ２１は、記憶部２５に記憶されている異常陰影候補検出処理プログラムを始めとする各種処理プログラムを読み出してワークエリアに展開し、後述する異常陰影候補検出処理（図３参照）を始めとする各種処理を実行する。
【００２５】
操作部２２は、カーソルキー、数字入力キー、及び各種機能キー等を備えたキーボードと、マウス等のポインティングデバイスを備えて構成され、キーボードに対するキー操作やマウス操作により入力された指示信号をＣＰＵ２１に出力する。また、操作部２２は、表示部２３の表示画面にタッチパネルを備えても良く、この場合、タッチパネルを介して入力された指示信号をＣＰＵ２１に出力する。
【００２６】
表示部２３は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やＣＲＴ等のモニタにより構成され、ＣＰＵ２１から入力される表示信号の指示に従って、画像の表示を行う。
【００２７】
ＲＡＭ２４は、ＣＰＵ２１により実行制御される各種処理において、記憶部２５から読み出されたＣＰＵ２１で実行可能な各種プログラム、入力若しくは出力データ、及びパラメータ等の一時的に記憶するワークエリアを形成する。
【００２８】
記憶部２５は、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）や不揮発性の半導体メモリ等により構成され、ＣＰＵ２１で実行されるシステムプログラム、当該システムプログラムに対応する異常陰影候補検出処理プログラムを始めとする各種プログラム、各種データ等を記憶する。これらの各種プログラムは、読取可能なプログラムコードの形態で格納され、ＣＰＵ２１は、当該プログラムコードに従った動作を逐次実行する。
また、記憶部２５は、記憶手段としての検出結果記憶部２５１を有し、撮影済みの医用画像のデータとその医用画像についての異常陰影候補検出データ（その医用画像の付帯情報（患者情報を含む）、その医用画像において検出対象とした腫瘤陰影の大きさに関する情報（例えば、検出対象とした腫瘤陰影の大きさの範囲、検出対象領域の抽出に使用した第１の平滑化フィルタ及び第２の平滑化フィルタのマスクサイズ等）、及びその医用画像における異常陰影候補の検出結果（検出個数等）等）とを対応付けて記憶する。
【００２９】
通信制御部２６は、ＬＡＮアダプタやルータやＴＡ（Terminal Adapter）等を備え、ネットワークＮに接続された各装置との間の通信を制御する。
【００３０】
次に、本実施の形態における動作について説明する。
図３は、画像処理装置２のＣＰＵ２１により実行される異常陰影候補検出処理を示すフローチャートである。ＣＰＵ２１は、記憶部２５に記憶された異常陰影候補検出処理プログラムとの協働によるソフトウエア処理により、当該処理を実行する。
【００３１】
ここで、図３の異常陰影候補検出処理においては、乳房画像から腫瘤陰影を検出する。腫瘤陰影は、ある程度の大きさを持った塊で、乳房画像上ではガウス分布に近い白っぽく丸い陰影として表示される。即ち、乳房画像上では、腫瘤陰影の領域では、濃度値の落ち込みが見られる。以下の異常陰影候補検出処理では、この乳房画像上における腫瘤陰影の特性に基づいて、異常陰影候補の検出対象領域を抽出した後、検出対象領域に対して異常陰影候補の検出を行うものである。
【００３２】
まず、画像生成装置１において乳房を撮影して生成された乳房画像の画像データＤが通信制御部２６を介して入力され、ＲＡＭ２４のワークエリアに記憶される（ステップＳ１）。
【００３３】
次いで、検出すべき腫瘤陰影の大きさに対応する第１の平滑化フィルタ及び第２の平滑化フィルタの設定が行われる（ステップＳ２；フィルタ設定手段）。第１の平滑化フィルタ及び第２の平滑化フィルタは、詳細を後述するが、検出すべき腫瘤陰影と同程度の大きさをもつ低濃度領域を異常陰影候補の検出対象領域として乳房画像から抽出する際に使用されるフィルタである。第１の平滑化フィルタのマスクサイズ及び画像データのサンプリングピッチにより、抽出される検出対象領域の最小の大きさが決まり、第２の平滑化フィルタのマスクサイズ及び画像データのサンプリングピッチにより、抽出される検出対象領域の最大の大きさが決まる。そこで、ステップＳ２において、第１の平滑化フィルタは、そのマスクサイズが検出すべき腫瘤陰影の最小の大きさ（下限）に対応するものが設定され、第２の平滑化フィルタは、そのマスクサイズが検出すべき腫瘤陰影の最大の大きさ（上限）に対応するものが設定される。
【００３４】
腫瘤陰影は、一般的に、病状が進行するにつれて陰影が大きくなる。本実施の形態の画像処理装置２では、例えば、病状が第１（初期）段階の腫瘤陰影の大きさは約５ｍｍ〜１５ｍｍ、病状が第２段階の腫瘤陰影の大きさは約１５ｍｍ〜３０ｍｍというように、腫瘤陰影の大きさを病状の進行段階に応じて複数段階に規定しており、入力された画像データＤから各段階の腫瘤陰影の大きさに応じた検出対象領域を抽出可能とするため、マスクサイズが異なる第１の平滑化フィルタ及び第２の平滑化フィルタの組み合わせが複数用意されている。初診の患者においては、まず、病状が初期段階の腫瘤陰影の大きさに対応するマスクサイズの第１の平滑化フィルタ及び第２の平滑化フィルタを設定する必要がある。また、以前に腫瘤陰影の検出を行ったことのある患者に対しては、医師が経時での病変部（腫瘤）の進行状況（治癒動向）を把握可能なように、前回検出対象とした腫瘤陰影の大きさ及びその異常陰影候補検出結果に応じて、検出対象の大きさを限定することが好ましい。例えば、前回の検出時に腫瘤陰影が検出されていなければ、前回検出対象としたのと同じ大きさの腫瘤陰影を検出対象とし、前回と同じマスクサイズの第１の平滑化フィルタ及び第２の平滑化フィルタを設定することで、腫瘤の病状が前回の検出時から進行しているか否かを医師が容易に認識することが可能となる。前回の検出時に腫瘤陰影が検出された場合は、前回より一段階大きな腫瘤陰影を検出対象とし、前回より大きなマスクサイズの第１の平滑化フィルタ及び第２の平滑化フィルタを設定することで、腫瘤の病状が前回の検出時から進行しているか否かを医師が容易に認識することが可能となる。
【００３５】
そこで、ステップＳ２においては、記憶部２５の検出結果記憶部２５１が検索され、入力された画像データＤの付帯情報に含まれる患者情報と同一の患者情報を含む異常陰影候補検出データが存在しなかった場合、即ち、初診の場合、初期段階の腫瘤陰影の大きさ（約５ｍｍ〜１５ｍｍ）に対応するマスクサイズの第１及び第２の平滑化フィルタの自動設定が行われる。検索の結果、入力された画像データＤの付帯情報に含まれる患者情報と同一の患者情報を含む異常陰影候補検出データが存在した場合、その異常陰影候補検出結果が参照され、検出結果が０である場合、前回の検出時に検出対象とした腫瘤陰影の大きさに関する情報が参照され、前回の検出時に使用したのと同一マスクサイズの第１の平滑化フィルタ及び第２の平滑化フィルタが自動設定される。一方、検出された異常陰影候補検出データに含まれる異常陰影候補検出結果が０を超えている場合、即ち、前回の異常陰影候補の検出で腫瘤陰影が検出されている場合、前回の検出時に検出対象とした腫瘤陰影の大きさに関する情報が参照され、前回の検出時に使用したものよりマスクサイズの大きい第１の平滑化フィルタ及び第２の平滑化フィルタが自動設定される。
【００３６】
次いで、ステップＳ２で設定された第１の平滑化フィルタ及び第２の平滑化フィルタを用いて、画像データＤに領域抽出処理が施される（ステップＳ３；抽出手段）。領域抽出処理は、画像データＤの全体領域から、検出すべき腫瘤陰影の大きさに応じた検出対象領域を抽出する処理である。
【００３７】
以下、図４、５を参照して領域抽出処理について詳細に説明する。
図４は、ステップＳ３においてＣＰＵ２１により実行される領域抽出処理を示すフローチャートである。
図５は、図４の領域抽出処理前の画像及び当該画像の領域抽出処理の各ステップでの処理結果を模式的に示す図である。図５（ａ）〜（ｄ）においては、画像データ（画像データＤ１〜Ｄ４）の或る１列（図５（ａ）〜（ｄ）は全て同じ列を示す）における画素位置を横軸、画素値（濃度値）を縦軸として示している。
【００３８】
図４の領域抽出処理においては、まず、画像データＤに対して縮小処理が施され、サンプリングピッチ１．６ｍｍ程度の画像データＤ１が生成される（ステップＳ１１）。例えば、画像データＤのサンプリングピッチが１００μｍであれば、縦、横をそれぞれ１／１６にする。縮小処理アルゴリズムは、近傍の画素値の平均をとる、一定画素間隔で間引くなど、どのような手法でもよい。ここで、画像データＤを縮小しておくことにより、以降の処理での処理時間を短縮することができる。
【００３９】
乳房画像においては、図５（ａ）に示すように、検出すべき腫瘤陰影と同程度の大きさをもち、かつ周囲より低濃度の領域（検出対象領域）、検出すべき腫瘤陰影より小さく、かつ周囲より低濃度の領域（微小領域）、検出すべき腫瘤陰影より大きく、かつ周囲より低濃度の領域（対象より大きな領域）が含まれる。領域抽出処理の以降の処理ステップでは、縮小された画像データＤ１上から検出すべき腫瘤陰影と同程度の大きさをもつ低濃度領域を検出対象領域として抽出する。
【００４０】
次いで、図３のステップＳ２で設定された第１の平滑化フィルタを用いて画像データＤ１に対して第１の平滑化処理が施され、画像データＤ２（第１平滑化画像）が生成される（ステップＳ１２）。
【００４１】
第１の平滑化フィルタは、画像データＤ１の注目する画素を中心とし、正方形領域（マスク）内の画素値を大きい順に並べ、中央値を注目画素の画素値とするメディアンフィルタである。図６に、マスクサイズが３（画素）×３（画素）の第１の平滑化フィルタの例を示す。例えば、マスクサイズ３×３のメディアンフィルタを用いて第１の平滑化処理を施す場合、図６に示す領域１〜９の画素値を大きい順に並べ、その中央値を領域５の画素値とする。これを、マスクの位置を１画素ずつずらしながら繰り返し、画像データＤ１の全ての画素に対して行う。これにより、図５（ｂ）に示すように、縦幅、横幅がそれぞれマスク幅程度、即ち、４．８ｍｍ程度（１．６ｍｍ（サンプリングピッチ）×３）までの大きさの微小領域が平滑化される。
【００４２】
次いで、図３のステップＳ２で設定された第２の平滑化フィルタを用いて、画像データＤ２に対して第２の平滑化処理が施され、画像データＤ３（第２平滑化画像）が生成される（ステップＳ１３）。
【００４３】
第２の平滑化フィルタは、マスク内の画素値の中で最大値を中央の注目画素の値とする最大値フィルタと、マスク内の画素値の中で最小値を中央の注目画素の値とする最小値フィルタとを有し、画像データＤ２に対し最大値フィルタを適用した後、最小値フィルタを適用することにより、マスク程度の大きさをもつ画素値の落ち込み（くぼみ）を穴埋めするものである。一般的に、腫瘤陰影は、その中心に向かってＸ線透過濃度が落ち込む特徴を有しており、第２の平滑化処理により、画像データＤ２に対し検出すべき腫瘤陰影と同程度の大きさに対応するマスクサイズの第２の平滑化フィルタをかけることにより、検出すべき腫瘤陰影と同程度の低濃度領域を穴埋めすることができる。
【００４４】
ここで、図７を参照して、第２の平滑化フィルタの原理について、一次元のデータ列を例にとり説明する。図７において、横軸は１次元のデータ列における画素位置を、縦軸は１次元のデータ列における画素値（濃度値）を示す。
図７のＬ１は、オリジナル画像のデータ列である。このオリジナル画像のデータ列の左に位置する画素から順に注目画素とし、注目画素を中央として、例えば、マスクサイズ縦１×横７の最大値フィルタを設定し、マスクの範囲内の最大値を注目画素の画素値とする。これを右に１画素ずつずらしていくことにより、図７のＬ２に示すデータ列を得ることができる。このＬ２で示すデータ列を入力とし、左に位置する画素から順に注目画素とし、注目画素を中央としてマスクサイズ縦１×横７の最小値フィルタを設定し、マスクの範囲内の最小値を注目画素の画素値とする。これにより、図７のＬ３に示すように、オリジナルのデータ列Ｌ１の、横幅が１１．２ｍｍ程度（サンプリングピッチ１．６ｍｍ×７程度）までの濃度値の落ち込みが平滑化されたデータ列を得ることができる。
【００４５】
第２の平滑化処理が終了すると、差分画像生成処理が実行され、図５（ｃ）に示す画像データＤ３と図５（ｂ）に示す画像データＤ２の同一画素位置の画素値の差分をとることにより図５（ｄ）に示す差分画像（画像データＤ４）が生成される（ステップＳ１４）。そして、画像データＤ４が予め設定された閾値により閾値処理され、閾値を超える画素値をもつデータのみが抽出され（ステップＳ１５）、検出すべき異常陰影候補領域と同程度の大きさをもつ低濃度領域の画像データＤ５が生成される。
【００４６】
なお、図８に示すように、第１の平滑化フィルタのマスクサイズ及び第２の平滑化フィルタのマスクサイズを変更して複数回上述の領域抽出処理を行うことにより、大きさ別に分類して検出対象領域を抽出することが可能となる。例えば、まずマスクサイズ３×３の第１の平滑化フィルタを用いて画像データＤ２を生成し、この画像データＤ２に対してマスクサイズ７×７の第２の平滑化フィルタをかけて画像データＤ３を生成し、画像データＤ３と画像データＤ２の差分をとり閾値処理を行うことにより５ｍｍ〜１５ｍｍ程度の検出対象領域を抽出する。次いで、画像データＤ２に対して更にマスクサイズ７×７の第１の平滑化フィルタをかけて画像データＤ２´を生成し、この画像データＤ２´に対し１１×１１のマスクサイズの第２の平滑化フィルタかけて画像データＤ３´を生成し、画像データＤ３´と画像データＤ２´の差分をとり閾値処理を行うことにより１５ｍｍ〜３０ｍｍ程度の検出対象領域を抽出することができる。このようにして、５ｍｍ〜１５ｍｍ程度の検出対象領域及び１５ｍｍ〜３０ｍｍ程度の検出対象領域をそれぞれ抽出することが可能となる。
【００４７】
腫瘤陰影は略円形であるため、画像データの縦横方向ともに同様の処理でよく、また抽出された領域と腫瘤陰影とが対応付けやすいので、上記領域抽出処理を施すことが特に好ましい。
【００４８】
図３において、領域抽出処理が終了すると、画像データＤにおける抽出された画像データＤ５の検出対象領域に対して異常陰影候補の検出が行われる（ステップＳ４；異常陰影候補検出手段）。
【００４９】
異常陰影候補検出のアルゴリズムとしては、検出目的とする病変種類に応じて様々なものが開発されており、腫瘤陰影の検出に最適なアルゴリズムとしてはアイリスフィルタを用いた手法や曲率を用いた手法が提案されている。本実施の形態では、異常陰影候補検出アルゴリズムとしてアイリスフィルタを用いて腫瘤陰影候補を検出する手法を適用した場合を説明する。
【００５０】
乳房の放射線画像において腫瘤陰影は一般的に周囲の画像部分に比べ濃度値が低いことが知られており、その濃度値の分布は概略円形の周縁部から中心部に向かうに従って濃度値が低くなるという濃度値の勾配を有している。従って、腫瘤陰影においては、局所的な濃度値の勾配が認められ、その勾配線は腫瘤の中心方向に集中する。アイリスフィルタは、この濃度値に代表される画像信号の勾配を勾配ベクトルとして算出し、その勾配ベクトルの集中度を出力するものであり、この集中度及びその他の特徴量に基づいて腫瘤陰影の候補領域を検出するものである。
【００５１】
まず、画像データＤにおける異常陰影候補の検出対象領域（画像データＤ５として抽出された画像領域）において、任意の注目画素が設定される。次いで、設定された注目画素において画像の特徴量が算出される。まず、注目画素周辺（例えば、所定のマスクサイズ内の領域）における濃度勾配の方向成分及び強度成分の集中度等の特徴量が求められる。また、その他の特徴量として、注目画素周辺におけるコントラスト、標準偏差、フラクタル次元等の特徴量が求められる。各種特徴量が算出されると、予め各特徴量に対して設定されている、異常陰影候補検出のための閾値と比較され、その比較結果に基づいて注目画素周辺領域は異常陰影である可能性が高いか否かが判別される。異常陰影である可能性が高いと判別された場合、その注目画素周辺領域が異常陰影の候補領域として検出される。全ての検出対象領域で注目画素が設定され、異常陰影候補の検出が繰り返される。
【００５２】
このように、異常陰影候補の検出においては、検出対象領域内の画素１つ１つを注目画素として探索し、その周辺領域が異常陰影である可能性が高いか否かが判別される。
【００５３】
異常陰影候補の検出後、処理は図３のステップＳ５に移行し、異常陰影候補検出結果が表示部２３に表示される（ステップＳ５）。例えば、画像データＤに基づく乳房画像が表示部２３に表示され、その乳房画像上において、異常陰影候補（腫瘤陰影候補）として検出された候補領域が矢印で指摘表示される、或いはカラー表示される等して識別表示される。また、異常陰影候補における特徴量を出力するようにしてもよい。そして、撮影済みの医用画像のデータとその異常陰影候補検出データ（その医用画像の付帯情報、その医用画像において検出対象とした腫瘤陰影の大きさに関する情報、その医用画像における異常陰影候補の検出結果の情報等）が対応付けられて記憶部２５の検出結果記憶部２５１に記憶され（ステップＳ６）、本処理は終了する。
【００５４】
以上説明したように、画像処理装置２によれば、記憶部２５の検出結果記憶部２５１に、入力された医用画像の付帯情報に含まれる患者情報と同一の患者情報を有する異常陰影候補検出データが記憶されているか否かを検索し、入力された医用画像の付帯情報に含まれる患者情報と同一の患者情報を有する異常陰影候補検出データが記憶されていなければ、初期段階の腫瘤陰影の大きさ（約５ｍｍ〜１５ｍｍ）に対応するマスクサイズの第１及び第２の平滑化フィルタを自動設定する。検索の結果、入力された医用画像の付帯情報に含まれる患者情報と同一の患者情報を含む異常陰影候補検出データが存在した場合、その異常陰影候補検出結果を参照し、検出結果が０である場合、前回の検出時に検出対象とした腫瘤陰影の大きさに関する情報を参照し、前回の検出時に使用したのと同一マスクサイズの第１の平滑化フィルタ及び第２の平滑化フィルタを自動設定する。一方、検出された異常陰影候補検出データに含まれる異常陰影候補検出結果が０を超えている場合、即ち、前回の異常陰影候補の検出で腫瘤陰影が検出されている場合、前回の検出時に検出対象とした腫瘤陰影の大きさに関する情報を参照し、前回の検出時に使用したものよりマスクサイズの大きい第１の平滑化フィルタ及び第２の平滑化フィルタを自動設定する。そして、設定された第１の平滑化フィルタ及び第２の平滑化フィルタを用いて、入力された医用画像から検出すべき腫瘤陰影の大きさをもつ異常陰影候補の検出対象領域を抽出し、抽出された検出対象領域に対し、異常陰影候補の検出を行う。
【００５５】
従って、画像生成装置１で生成された乳房画像における異常陰影候補検出のため探索領域を、検出すべき腫瘤陰影の大きさに応じて限定するので、検出すべき異常陰影候補に対応する大きさ以外の低濃度領域、例えば、ノイズ等の微小領域やより大きな正常組織の領域を予め探索対象からはずすことができ、従来のように乳房画像全体に対して腫瘤陰影を対象とした異常陰影候補の検出処理を行う場合に比べ、偽陽性数を抑制することが可能となるとともに、処理時間を格段に短縮することができる。また、以前に同一患者を被写体として腫瘤陰影を対象とした異常陰影候補の検出を行ったことがあれば、前回の異常陰影候補の検出結果に応じて乳房画像における異常陰影候補検出のため探索領域を限定することができるので、前回の異常陰影候補の検出結果に応じた効率的な検出を行うことが可能となるとともに、医師が経時での病変部（腫瘤）の進行状況（治癒動向）を早期に把握することが可能となる。
【００５６】
なお、上記実施の形態における記述内容は、本発明に係る医用画像システム１００の好適な一例であり、これに限定されるものではない。
【００５７】
例えば、医用画像データ及び異常陰影候補検出データは、画像処理装置２内に記憶することとして説明したが、ネットワークＮに接続されたサーバに記憶するようにしてもよい。
【００５８】
その他、医用画像システム１００を構成する各装置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】
【００５９】
【図１】本発明に係る医用画像システム１００の全体構成を示す図である。
【図２】図１の画像処理装置２の機能的構成を示すブロック図である。
【図３】図２のＣＰＵ２１により実行される異常陰影候補検出処理を示すフローチャートである。
【図４】図３の領域抽出処理を示すフローチャートである。
【図５】図４の領域抽出処理の各ステップで生成される画像データを模式的に示す図である。
【図６】第１の平滑化フィルタを説明するための図である。
【図７】第２の平滑化フィルタを説明するための図である。
【図８】第１の平滑化フィルタのマスクサイズ及び第２の平滑化フィルタのマスクサイズを変更して複数回処理を行うことにより、大きさ別に分類して検出対象領域を抽出する場合の処理手順を示す図である。
【符号の説明】
【００６０】
１００  乳房画像生成システム
１  画像生成装置
２  画像処理装置
２１  ＣＰＵ
２２  操作部
２３  表示部
２４  ＲＡＭ
２５  記憶部
２６  通信制御部
２７  バス
【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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