(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された画像データ内の各画素（ｘｉ，ｙｉ）の強度と方向の異なる複数のフィルタとの合成積演算を行うフィルタ演算手段と、
前記フィルタ演算手段の方向毎の複数の出力を成分とする前記各画素（ｘｉ，ｙｉ）でのベクトルと、各成分が等しい基準ベクトルとのなす角を偏角（θｉ）としてその偏り量を求める方向バランス算出手段と、
前記方向バランス演算手段の出力に基づいて腫瘤影を検出する腫瘤影候補点決定手段と、
を具備することを特徴とする腫瘤影検出装置。
【請求項２】
前記フィルタは、方向微分の作用を有するものであることを特徴とする請求項１に記載の腫瘤影検出装置。
【請求項３】
前記方向バランス算出手段は、前記フィルタ演算手段の方向毎の複数の出力の標準偏差または分散を求め、それらを出力することを特徴とする請求項１に記載の腫瘤影検出装置。
【請求項４】
前記バランス算出手段で求められた前記偏り量、および前記標準偏差または分散を利用して、前記偏り量および前記画素の強度に関する第１の特徴量と、前記標準偏差または分散に関する第２の特徴量とを算出し、当該第１および第２の特徴量を組み合わせて特徴変換処理を行った結果を前記腫瘤影候補点決定手段に出力する特徴ベクトル算出手段を、さらに具備することを特徴とする請求項３に記載の腫瘤影検出装置。
【請求項５】
入力された画像データ内の各画素（ｘｉ，ｙｉ）の強度と方向の異なる複数のフィルタとの合成積演算を行うフィルタ演算行程と、
前記フィルタの方向毎の複数の出力を成分とする前記各画素（ｘｉ，ｙｉ）でのベクトルと、各成分が等しい基準ベクトルとのなす角を偏角（θｉ）としてその偏り量を求める方向バランス算出行程と、
得られた前記偏り量に基づき腫瘤影を検出する腫瘤影候補点決定行程と、
を具備することを特徴とする腫瘤影検出方法。
【請求項６】
コンピュータによって入力画像データから腫瘤影を検出するための腫瘤影検出プログラムを記録した記録媒体であって、
入力された画像データ内の各画素（ｘｉ，ｙｉ）の強度と方向の異なる複数のフィルタとの合成積演算を行い、
前記フィルタの方向毎の複数の出力を成分とする前記各画素（ｘｉ，ｙｉ）でのベクトルと、各成分が等しいベクトルとのなす角を偏角（θｉ）としてその偏り量を求め、得られた前記偏り量に基づき、腫瘤影候補点を決定することを特徴とする腫瘤影検出をコンピュータに実行させるプログラムを記録することを特徴とする腫瘤影検出プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、Ｘ線写真等により撮影された画像中から腫瘤影を認識し検出する腫瘤影検出装置とその検出方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、Ｘ線写真等により撮影された画像から腫瘤影を認識する技術としては、次のような２段階処理により行われている。第１段階では、フィルタ処理により腫瘤影候補点を抽出し、第２段階では、連結処理を施した後、腫瘤影を残したまま拾いすぎた正常領域を削減する。
【０００３】
これらの第１段階、第２段階における従来の技術について説明する。
この第１段階の腫瘤影を抽出するためのフィルタとして、２階方向差分フィルタ出力の全方向中での最小値を出力するＭin‐ＤＤフィルタが知られている。
【０００４】
このＭin‐ＤＤフィルタは、血管等の筋状領域の像影部分を抑制し、全方向の傾きの変化が比較的大きな画素強度曲面からのみ構成されるタイプの腫瘤影を相対的に強調する優れた作用を有しており、詳しくは、電子情報通信学会論文誌、Vol ．J67-D-II、No.2，pp.241-249,1993 に記載されている。
【０００５】
また、腫瘤影候補領域あるいは画像に対して、悪性や良性の分類を行うニューラルネットワークの利用方法は、いくつか提案されており、例えば、米国特許 U.S.P.No.5463548(1995) ，N.Asada and K.Doi に詳しく開示されている。
【０００６】
この第２段階の拾いすぎた正常領域を削減するための方法として、２値画像として得られた領域の面積や円形度等の２次元形状解析が行われている。また、原画像にもどって、領域内の画素強度値の標準偏差や領域と周囲とのコントラスト等の評価尺度を用いた絞り込みがなされており、例えば米国特許 U.S.P.No557-9360,1996，Mohamed.Abdel-Mottalebに詳しく開示されている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
前述したＭin‐ＤＤフィルタは、傾きの変化がどの方向に対しても比較的大きい画素強度曲面からのみ構成されるタイプの腫瘤影をそのままに保つ一方で、乳線や血管等を抑制する作用を有してはいるが、それと同時に、傾きの変化がどの方向に対しても小さいような腫瘤影中の画素強度曲面をも抑制してしまう。実際、腫瘤影の中には、傾きの変化がどの方向に対しても小さいような画素強度曲面を有するものも存在する。
【０００８】
しかしＭin‐ＤＤフィルタは、そのような部分をも抑制してしまうため、腫瘤影候補点の抽出時に欠落が発生することがある。
また、候補領域の判定のためでなく、候補点の判定のためにニューラルネットワークを利用しているものは見あたらない。さらに、候補点の判定のためにニューラルネットワークを用いる場合に、腫瘤影の周辺部と内部の点に対して、同一の教師信号を与え、血管等の筋状領域の構成点に対しては、それと別の教師信号を与えて学習させると、腫瘤影の構成点と血管等の筋状領域の構成点との識別率が悪くなってしまう。
【０００９】
さらに、第１段階のフィルタ処理により抽出された腫瘤影候補点は、腫瘤影を構成している点と特徴量が似ているとして拾い上げられたものであり、それらの点が形成する連結領域の画素強度曲面が、腫瘤影領域の３次元形状と似ているか否かを第２段階の処理によって判断しなければならない。
【００１０】
しかしながら、従来技術においては、２値画像として得られた連結領域の２次元形状の解析や原画像にもどっての平均的な画素強度値の統計的な解析は、なされているものの、３次元形状を調べるため画素強度曲面の微分情報を利用して、その領域内でのバランスを詳しく調べているものは見あたらない。
【００１１】
さらに、拾い上げられた点が小領域を形成している場合には、２次元デジタル画像処理に特有の円と矩形の違いが微妙になるため、２次元形状の評価尺度はあまり有効でない。
【００１２】
よって、小領域に対する判定基準も、やはり画素強度曲面の３次元形状に基づいてなされなければならない。
そこで本発明は、方向性の無い類円形領域を線状領域あるいは背景から抽出し識別が可能で並びに、拾い上げられた腫瘤影候補点が形成する連結領域が腫瘤影領域と画素強度曲面のなす３次元形状との類似性判定方法及びその組合せによって、見落としや拾いすぎの領域が少ない、画像中の腫瘤影の検出装置及び方法並びに腫瘤影検出プログラムを記録した記録媒体を提供することを目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
本発明は上記目的を達成するために、入力された画像データ内の各画素（ｘｉ，ｙｉ）の強度と方向の異なる複数のフィルタとの合成積演算を行うフィルタ演算手段と、前記フィルタ演算手段の方向毎の複数の出力を成分とする前記各画素（ｘｉ，ｙｉ）でのベクトルと、各成分が等しい基準ベクトルとのなす角を偏角（θｉ）としてその偏り量を求める方向バランス算出手段と、前記方向バランス演算手段の出力に基づいて腫瘤影を検出する腫瘤影候補点決定手段とを備える腫瘤影検出装置を提供する。
【００１４】
また、入力された画像データ内の各画素（ｘｉ，ｙｉ）の強度と方向の異なる複数のフィルタとの合成積演算を行うフィルタ演算行程と、前記フィルタの方向毎の複数の出力を成分とする前記各画素（ｘｉ，ｙｉ）でのベクトルと、各成分が等しい基準ベクトルとのなす角を偏角（θｉ）としてその偏り量を求める方向バランス算出行程と、得られた前記偏り量に基づき腫瘤影を検出する腫瘤影候補点決定行程と、を備える腫瘤影検出方法を提供する。
【００１５】
さらに、コンピュータによって入力画像データから腫瘤影を検出するための腫瘤影検出プログラムを記録した記録媒体であって、入力された画像データ内の各画素（ｘｉ，ｙｉ）の強度と方向の異なる複数のフィルタとの合成積演算を行い、前記フィルタの方向毎の複数の出力を成分とする前記各画素（ｘｉ，ｙｉ）でのベクトルと、各成分が等しいベクトルとのなす角を偏角（θｉ）としてその偏り量を求め、得られた前記偏り量に基づき、腫瘤影候補点を決定することを特徴とする腫瘤影検出をコンピュータに実行させるプログラムを記録する腫瘤影検出プログラムを記録した記録媒体を提供する。
【００１６】
以上のような構成の腫瘤影検出装置及び腫瘤影検出方法は、腫瘤影候補点抽出部により、方向性の無い類円形領域を方向性を有する線状領域あるいは背景から識別され、拾いすぎ候補領域削減部により、拾い上げられた腫瘤影候補点が形成する連結領域に対し、方向微分の連結領域における方向バランス解析や２次元形状解析等を行うことによって、拾いすぎた正常を削減する。
【００１７】
また、前述した腫瘤影検出方法を実施するための腫瘤影検出プログラムを記録した記録媒体により、腫瘤影検出が汎用的なコンピュータ等の機器であっても実現する。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について詳細に説明する。
本発明の腫瘤影検出装置は、大別すれば従来とは処理方法が異なる、フィルタ処理により腫瘤影候補点を抽出する腫瘤影候補点抽出部１と、連結処理を施した後、腫瘤影を残し拾いすぎた正常領域を削減する拾いすぎ候補領域削減部２とで構成される。尚、本実施形態において、画像として例えば、乳房Ｘ線画像を対象として、その乳房Ｘ線画像中から腫瘤影を構成している点と類似の特徴を有する腫瘤影候補点とを抽出する処理を例にとって説明する。勿論、処理を行う対象画像は、実施形態で説明した画像と同様な画像であれば、乳房Ｘ線画像に限定されるものではない。
【００１９】
図１には、本発明による腫瘤影検出装置の第１実施形態として、画像から腫瘤影候補点を抽出する腫瘤影候補点抽出部を示し説明する。
この腫瘤影候補点抽出部１は、Ｘ線フィルム上の乳房Ｘ線画像をＣＣＤカメラ若しくは、スキャナ等で光学的に取り込む画像入力データ部１１と、取り込んだ各画像内の画素強度と種々のサイズと方向からなる方向微分作用を有する関数との合成積を算出するフィルタ演算部１２と、ガボールコサインフィルタの方向別出力値の偏角や標準偏差等を算出する方向バランス算出部１３と、算出された偏角や標準偏差等を利用して特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル算出部１４と、後述するようなコホネンニューラルネットワーク等のニューラルネットワークを利用して腫瘤影候補点の特徴ベクトルと類似の特徴ベクトルを有する点を拾い上げる腫瘤影候補点決定部１５とで構成される。
【００２０】
この腫瘤影候補点抽出部１で抽出された腫瘤影候補点は、後述する正常領域を削減する拾いすぎ候補領域削減部２に送出される。
まず、ＣＣＤカメラあるいはスキャナ等の画像入力装置からなる画像入力データ部１１から画像を取り込む。
【００２１】
次に、フィルタ演算部１２において、各画像中の画素強度と種々のサイズと方向からなる方向微分作用を有する関数との合成積を算出する。ここでは、そのような関数として、方向微分作用を持ったガボール関数を用いる。２次元ガボール関数は、次の式（１）、
【００２２】
【数１】
0004020465.tif 000002
で与えられる。ここで、ｘ，ｙ：空間変数、ｕ，ｖ：空間周波数、σ：スケール変数とする。
【００２３】
【数２】
0004020465.tif 000003
ここでは、２階方向微分の作用を有する形のガボールコサイン関数、及び１階方向微分の作用を有する形のガボールサイン関数を種々のサイズと方向に対して用いる。フィルタ演算部１２における合成積の計算は、入力画像とガボール関数各々のフーリエ変換の積を逆フーリエ変換して求められる。これをｓ個のサイズ及びｄ個の方向からなるガボール関数に対して行う。
【００２４】
次に、方向バランス算出部１３において、ガボールコサインフィルタの方向別出力値の偏りを以下のように算出する。
サイズを任意に固定して考え、画素（ｘｉ，ｙｉ）での、フィルタ通過後の方向別出力の絶対値ｇ，ｋ（ｘｉ，ｙｉ）を成分とするベクトルに着目する。ここでｋは、方向を表す添字である。このベクトルの長さ（Ｌ２ノルム）は、次式で表される。
【００２５】
【数３】
0004020465.tif 000004
まず、各成分が等しい値からなるｄ次元ベクトル( 1,1,…,1,1 )と前述したベクトルとのなす角をθｉ（以下、θｉを偏角と称する）として、そのｃｏｓ値（方向別出力値の偏り量）を算出する。
【００２６】
【数４】
0004020465.tif 000005
【００２７】
例えば、図２に示すように３次元ベクトルを想定すると、仮想基準ベクトルである３次元ベクトル( 1,1,1 ) に対して、１つの候補点（画素）のベクトルαと成す偏角θαのときに、偏り量は、ｃｏｓθαとなる。
【００２８】
この偏り量は、前記３次元ベクトルに対して、乳腺上の点（画素）のベクトルと成す偏角θβは大きくなり、一方、腫瘤影の候補点のベクトルと成す偏角θαは小さくなる。
【００２９】
さらに、方向バランス算出部１３において、ガボールコサインフィルタの出力の方向に関する標準偏差を算出する。
次に、特徴ベクトル算出部１４において、方向バランス算出部１３で算出された偏角や標準偏差等を利用して特徴ベクトルを生成する。画素強度値をｆ（ｘｉ，ｙｉ）で表すとき、偏角と画素強度に関する第１の特徴量 feature１とガボールコサインフィルタ出力の方向についての標準偏差に関する第２の特徴量 feature２を下記の式に従って、各サイズについて算出する。
【００３０】
【数５】
0004020465.tif 000006
尚、ここでは、第２の特徴量として標準偏差を用いたが、分散を用いてもよい。この時、例えば、４つのフィルタサイズを設定した場合には、８個の特徴量が得られることになる。
【００３１】
腫瘤影の内部の点では、方向別フィルタ出力の偏りが小さいため偏角σｉは小さくなる。一方、乳線や血管等は、ある特定方向のフィルタ出力が大きくなるため偏角σｉは大きくなる。
【００３２】
よって、腫瘤影を乳線や血管等から分離するための尺度として偏角σｉを利用することが有効となる。ところが、背景の点においても、方向別フィルタ出力の偏りが小さいため偏角σｉは小さくなる。
【００３３】
そこで、腫瘤影を背景から分離するには、偏角σｉは無効であり、画素強度値やフィルタ出力の大きさの尺度が必要になる。例えば、上記のような２つの特徴量を用いた場合、腫瘤影を乳線や血管等、背景の値は、それぞれ次の表に示されるような大きさとなる。
【００３４】
【表１】
0004020465.tif 000007
【００３５】
第１の特徴量もしくは、第２の特徴量のみを用いてもある程度の分離は可能であるが、２つの特徴量を組含せて用いた方がより効果が高い。
尚、次の腫瘤影候補点決定部１５において、例えば、コホネンニューラルネットワークを利用する場合、以上のような特徴変換処理を利用せずに、方向性を有するフィルタ出力値をそのまま特徴量として用いてしまうと、方向の数に等しい次元を持つ特徴空間で分離曲面を仮想的に構築せねばならず、それだけ多くのニューロン素子が必要になってしまう。
【００３６】
従って、前記特徴変換処理は、コホネンニューラルネットワークを利用する場合のニューロン素子数を少なくする効果をも有している。続いて、腫瘤影候補点決定部１５において、腫瘤影候補点の特徴ベクトルと類似の特徴ベクトルを有する点を拾い上げる。
【００３７】
以下、この手順をコホネンニューラルネットワークを利用して行う例について説明する。
まず、腫瘤影候補点の特徴ベクトルの集合からランダムに入力ベクトルを選ぶ。次に、入力ベクトルと各ニューロン素子のベクトルの類似性を調べる。この類似性判断の計算は、通常ユークリッド距離、もしくは内積演算によって行う。
【００３８】
続いて、上記算出された類似度が最大となる、すなわち最近接のニューロン素子を選出する。類似性判断の計算が、ユークリッド距離の場合、最近接ニューロン素子の選出は、次式で表されるｃに基づいて行われる。
【００３９】
【数６】
0004020465.tif 000008
【００４０】
次に、選出されたニューロン素子及びその近傍に位置するニューロン素子の重みベクトルを入力された特徴ベクトルに近づける。（ニューロン素子の重みベクトルの更新）
【００４１】
【数７】
0004020465.tif 000009
ここで、Ｎｃ：最近接ニューロン素子の近傍、α(t) ：正の数、ｔ：更新回数を表す。更新を繰り返していきながら、Ｎｃの大きさとα（ｔ）の値を徐々に小さくしていく。
【００４２】
まず、自己組織化特徴マップで、重みベクトルを空間に配置させる。これは、入力ベクトルが属するカテゴリーの情報を用いない教師なし学習である。
次に、ニューロン素子にラベル付けを行う。続いて、学習ベクトル量子化（ＬＶＱ：Lerning Vctor Quantization  ）により、入力ベクトルが属するカテゴリーの情報も加味して重みベクトルの更新を行う教師付き学習を行う。
【００４３】
自己組織化特徴マップでは、最近接ニューロン素子の近傍に位置するニューロン素子も重みベクトルを更新したが、ＬＶＱでは、近傍のニューロン素子は更新しない。
【００４４】
このＬＶＱの学習において、腫瘤影の境界近傍の点と境界近傍を除いた内部の点に異なった教師信号を与える。例えば、腫瘤影が円形であれば、円の中心からの２次元距離が半径の０．７倍以内の点のみ１のラベルを与え、それ以外の点には０のラベルを与える。学習終了後の未学習データに対して、１のラベルが付与されたものを腫瘤影候補点として抽出する。また、前記２次元距離を半径の０．７倍以内の点のみとしたが、この０．７倍は、試験的に処理を行った際に、好適となった数値であり、実際の処理にあたって０．７倍を超える数値であっても、或いはそれ以下の数値であっても適正に処理できるのであれば用いても良い。
【００４５】
なお、以上説明したプロセスは、コンピュータ上で実行してもよいし、あるいは、その一部を光学的あるいは、専用のデジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ：Digital Signal Processor  ）あるいは、電気回路で置き換えても実現される。例えば、フィルタ演算部１２においては、種々のサイズ及び位置の異なる円形開口の透過型空間光変調素子に保持し、画像をレンズで変換し、焦点位置で透過型空間光変調素子を透過するように配置しても良い。
【００４６】
このとき、ガボール関数のフーリエ変換を近似的に実現する円形開ロフィルタは、図３に示すような形で与えられる。ここでは、４種類のサイズ、４種類の方向を持つフィルタを例として示した。
【００４７】
また、winner-take-all 回路を利用して、最近接重みベクトルを決定することができる。二ューロン素子の重みベクトルは、その値に応じて光強度を変調すれば良く、重みベクトルの更新も書き換え型の空間光変調素子を採用すれば実現される。
【００４８】
次に本発明による腫瘤影検出装置における第２実施形態として、拾いすぎ候補領域削減部２について詳細に説明する。本実施形態においても対象画像は、乳房Ｘ線画像における腫瘤影検出を例として説明する。
【００４９】
本実施形態は、図４に示すように、腫瘤影候補点抽出部１により抽出された侯補点に対し連結処理を行い、各点が属する連結領域のラベルをつける連結処理部２１と、ラベルが付けられた各連結領域内で算出した方向バランスの評価及び各連結領域に対して伸長度の算出を行う領域評価部２２と、領域評価部２２から得られる数値に対して、予め定められた閾値に基づき、領域を削除する領域削除部２３とで構成される。
【００５０】
前記領域評価部２２は、ラベルが付けられた各連結領域内での方向バランスを算出し評価する領域内方向バランス算出評価部２２ａと、伸長度の値を各連結領域に対して算出する２次元形状評価部２２ｂとで構成される。
【００５１】
このように構成された拾いすぎ候補領域削減部２の作用について説明する。
最初に連結処理部２１において、抽出された侯補点に対し連結処理を行い、各点がどの連結領域に属しているかのラベルをつける。続いて、領域評価部２２の領域内方向バランス算出評価部２２ａにおいて、各連結領域に対し、各領域内での方向バランスを算出し評価する。以下、この評価尺度について説明する。
【００５２】
まず、領域内方向バランス算出評価部２２ａにおける第１の評価尺度として、画素強度曲面の傾きの領域での方向バランスを算出及び評価する。これには、勾配ベクトルを利用することが考えられるが、ここでは、腫瘤影候補点抽出部１のガボールサインフィルタの出力値を１階方向微分値として利用する。
【００５３】
最初に、画素（ｘｉ，ｙｉ）でのガボールサインフィルタの出力値が最大となる向きを見い出す。ここでは、２ｄ個の向きに対してガボールサインフィルタが用意されているとして説明する。
【００５４】
続いて、各向きに関して、その向きのガボールサインフィルタの出力となる画素の連結領域内での数をカウントする。それをもとに、各向きに対して画素数分の長さを持つベクトルＰj を作成する。
【００５５】
この時、図５に示されるようにベクトルが放射状に配置されることになるが、腫瘤影候補領域に関しては、図５（ａ）に示すように、方向バランスのとれた形が得られ、図５（ｂ）に示すような方向バランスの悪い領域は、腫瘤影候補領域から削除されることになる。このバランスの良し悪しの評価は、以下のようになされる。
【００５６】
放射状に配置されたベクトルの始点を原点とし、原点を通過するある方向ｋの分離直線によって２分される２つの半平面においてそれぞれ、前記のベクトルのベクトル和をとり、そのベクトルの２つの長さの比（式（１０））が１以下になる比の値を採用する（式（１１））。
【００５７】
この分離直線を（３６０度／２ｄ）づつ回転させて値の算出を行い、その最小値（バランスの悪さ）を求める（式（１２））。
一般に、腫瘤影の画素強度値の等高線は、同心円に近い形になるので、Gabor-sin-balance-measure の値は大きな値が得られる。
【００５８】
これに対して、胸筋領域の画素強度値の等高線は、円状ではなく平行な直線群に近いので、Gabor-sin-balance-measure の値は小さな値が得られる。従って、方向バランスの値がある閾値以下のものを腫瘤影侯補領域から除くことによって、胸筋領域の削除にも役立てることができる。
【００５９】
【数８】
0004020465.tif 000010
【００６０】
次に、領域内方向バランス算出評価部２２ａにおける第２の評価尺度について説明する。
これは中程度以上の腫瘤影のやや方向バランスが悪い部分と特徴量が似ているとして拾い上げられた点であって、その点がバランスが悪い場合に、その点が含まれる領域を削除するものである。これは、小さな腫瘤影は均整がとれており、極めて方向バランスが良いという推定に基づいている。
最大内接円の面積が小さな連結領域の中で、次式で定義される回転対称評価尺度 rotational-symmetry-measure  の値が閾値以下のものを除外する。
【００６１】
【数９】
0004020465.tif 000011
【００６２】
尚、ここでのｃｏｓ値は、第１の実施形態にて説明した方向バランス算出部１３で算出された偏角のｃｏｓ値を利用している。
さて、２次元形状評価部２２ｂにおいて、次式で定義される伸長度の値を各連結領域に対して算出する。
【００６３】
伸長度＝（連結領域の面積）／（最大内接円の面積）  …（１４）
ここで、連結領域の面積は、領域を構成する画素数の総数であり、最大内接円の面積 maximum-inscribed-aera は、次式で計算される。
【００６４】
【数１０】
0004020465.tif 000012
但し、Ｉ，Ｂはそれぞれ、連結領域の内点の集合及び境界点の集合を表す添字集合である。
【００６５】
よく知られた伸長度の計算は、領域の面積をモフォロジーにおける縮退回数の２乗で割るものであり、領域の細長さを算出するものだが、ここで用いる伸長度は、細長さだけでなく、円形度も表現できる。つまり、図６（ａ）に示すように、細長い領域において、伸長度は大きくなり、図６（ｂ）に示すように腫瘤影（類円形領域）は、伸長度が小さく（１に近い）なる。
【００６６】
この他にも、必要であれば、複雑度等のよく知られた２次元形状評価尺度を採用してもよい。領域削除部２３において、領域内方向バランス算出評価部２２ａ及び２次元形状評価部２２ｂから得られる数値に基づき、前者については予め定められた閾値以下の数値の領域を削除し、後者については予め定められた閾値以上の領域を削除する。
予め定められた閾値以下の数値の領域を削除する。
【００６７】
このような削除により残った領域が腫瘤影候補領域である。
なお、第１、第２の実施形態を組み合わせて用いれば、いっそうの効果がでることはいうまでもない。
【００６８】
図７のフローチャートを参照して、これらの一連の処理について説明する。
まず、画像を入力し（ステップＳ１）、これをフーリエ変換した後（ステップＳ２）、方向性フィルタを積算させ（ステップＳ３）、その出力を逆フーリエ変換させる（ステップＳ４）。これらの処理は、合成積演算と等価である。
【００６９】
次に、方向別出力の偏りを算出し（ステップＳ５）、これから特徴ベクトルを生成する（ステップＳ６）。この特徴ベクトルをニューラルネットに入力し、腫瘤影候補点を抽出（ステップＳ７）して、これに連結性処理を施す（ステップＳ８）。
【００７０】
次に、小領域とそれ以外の領域に対して異なる処理を行うため、最大内接円の直径がある閾値εと比較し判定する（ステップＳ９）。
この判定は、画素数によって小領域を選定してもよいが、ここでは、後の処理との関係から最大内接円の直径を利用する。最大内接円の直径がある閾値εより小さい小領域に対しては（ＮＯ）、２階方向微分の点での偏り（偏角）を調べる（ステップＳ１０）。そして、その領域内で最も偏っている値と予め定めた閾値との比較によって、均整のとれた小領域以外を削除する（ステップＳ１１）。
【００７１】
一方、最大内接円の直径がある閾値以上の領域に対しては（ＹＥＳ）、１階方向微分の領域での方向バランスを調べる（ステップＳ１２）。さらに、２次元形状処理を行い（ステップＳ１３）、拾いすぎ候補領域を削除する（ステップＳ１１）。
【００７２】
これらの処理の結果、腫瘤影候補領域が抽出される（ステップＳ１４）。
以上説明したように本実施形態の腫瘤影候補点抽出部によれば、方向性の無い類円形領域を方向性を有する線状領域あるいは背景からの識別が可能となる。また拾いすぎ候補領域削減部によれば、拾い上げられた腫瘤影候補点が形成する連結領域に対し、方向微分の連結領域における方向バランス解析や２次元形状解析等を行うことによって、拾いすぎた正常領域を削減することができる。
【００７３】
さらに腫瘤影候補点抽出部と拾いすぎ候補領域削減部とを組合せて、腫瘤影の見落とし率及び正常領域の拾いすぎ率をかなり小さな値に抑えることが可能である。
【００７４】
また、前述した第１，第２の実施形態は、コンピュータによって入力画像データから腫瘤影を検出するための腫瘤影検出プログラムとして構築し、この腫瘤影検出プログラムを光磁気ディスクや半導体記憶装置などの記録媒体に記憶し実施することもできる。
【００７５】
この腫瘤影検出プログラムとしては、例えば、入力された画像データに対して方向の異なる複数のフィルタとの合成積演算を行い、前記フィルタの方向毎の複数の出力を成分とするベクトルと、各成分が等しいベクトル（仮想基準ベクトル）とのなす角に基づき、方向バランス情報を求め、得られた方向バランス情報に基づき、腫瘤影候補点を決定することにより腫瘤影の検出を実現するソフトウェアでよい。
【００７６】
以上の実施形態について説明したが、本明細書には以下のような発明も含まれている。
（１）．入力された画像データに対して方向の異なる複数のフィルタとの合成積演算を行うフィルタ演算手段と、
前記フィルタ演算手段の方向毎の複数の出力を成分とするベクトルと、各成分が等しいベクトル（仮想基準ベクトル）とのなす角を求める方向バランス演算手段と、
前記方向バランス演算手段の出力に基づいて腫瘤影を検出する腫瘤影候補点決定手段と、
を有することを特徴とする腫瘤影検出装置。
【００７７】
（２）．前記フィルタ演算手段の方向毎の複数の出力の標準偏差を求める標準偏差演算手段をさらに有し、
前記腫瘤影候補点決定手段は、前記標準偏差演算手段と前記方向バランス演算手段との出力に基づいて腫瘤影を検出することを特徴とする前記（１）項に記載の腫瘤影検出装置。
【００７８】
（３）．画素の強度に基づいて特徴量を演算する特徴ベクトル演算手段を更に有し、前記腫瘤影候補点決定手段は、前記方向バランス演算手段と前記特徴ベクトル演算手段の出力に基づいて、腫瘤影を検出することを特徴とする前記（１）項又は前記（２）項のいずれか１項に記載の腫瘤影検出装置。
【００７９】
（４）．前記腫瘤影候補点決定手段は、学習機能を有するニューラルネットワークを含み、腫瘤影候補点の学習は、腫瘤影境界近傍と境界近傍を除いた内部の点に対して、それぞれ異なる教師信号を与えることを特徴とする前記（１）項乃至前記（３）項のいずれか１項に記載の腫瘤影検出装置。
【００８０】
（５）．前記腫瘤影候補点決定手段によって検出された腫瘤影の領域内において、複数の方向について、その方向で前記フィルタ出力が最大となる画素数を求める画素数演算手段と、
前記画素数演算手段によって求められた画素数を長さ、対応する方向を向きとしてベクトルを構成したときに、前記複数の方向を２つの半平面に分割しそれぞれの半平面において、前記ベクトルのベクトル和を求め、さらに該ベクトル和の長さの比を求めるベクトル比演算手段と、
前記ベクトル比演算手段の出力に基づき腫瘤影を検出する腫瘤影決定手段と、をさらに有することを特徴とする前記（１）項乃至前記（４）項のいずれか１項に記載の腫瘤影検出装置。
【００８１】
（６）．前記腫瘤影候補決定手段によって検出された腫瘤影の領域について、該領域に内接する最大内接円の面積を求める面積計算手段を、さらに有し、
前記面積計算手段の出力が所定の値よりも小さいときに、前記方向バランス演算手段の出力に基づいて腫瘤影を検出することを特徴とする前記（１）項乃至前記（５）項のいずれか１項に記載の腫瘤影検出装置。
【００８２】
（７）．前記腫瘤影候補決定手段によって検出された腫瘤影の領域について、該領域の面積と該領域に内接する最大内接円の面積との比を求める面積比計算手段をさらに有し、
前記面積比計算手段の出力に基づき腫瘤影を検出することを特徴とする前記（１）項乃至前記（６）項のいずれか１項に記載の腫瘤影倹出装置。
【００８３】
（８）．入力された画像データに対して方向の異なる複数のフィルタとの合成積演算を行うフィルタ演算行程と、
前記フィルタの方向毎の複数の出力を成分とするベクトルと、各成分が等しいベクトル（仮想基準ベクトル）とのなす角に基づき方向バランス情報を求める方向バランス演算行程と、
得られた方向バランス情報に基づき腫瘤影を検出する腫瘤影候補点決定行程と、を有することを特徴とする腫瘤影検出方法。
【００８４】
（９）．前記フィルタの方向毎の複数の出力の標準偏差を求める標準偏差演算行程を有し、前記腫瘤影候補点決定行程は、演算された標準偏差と前記方向バランス情報とに基づいて腫瘤影を検出することを特徴とする前記（８）項の腫瘤影検出方法。
【００８５】
（１０）．画素の強度に基づいて特徴量を演算する特徴ベクトル演算行程を有し、前記腫瘤影候補点決定行程は、前記方向バランス情報と前記特徴量とに基づき腫瘤影を検出することを特徴とする前記（８）項又は前記（９）項のいずれか１項に記載の腫瘤影検出方法。
【００８６】
（１１）．前記腫瘤影候補点決定行程は、腫瘤影境界近傍点と境界近傍を除いた内部の点とに対しそれぞれ異なる教師信号を与えて腫瘤影候補点の学習を行った学習機能を有するニューラルネットワークにより、腫瘤影候補点決定を行うことを特徴とする前記（８）項乃至前記（１０）項のいずれか１項に記載の腫瘤影検出方法。
【００８７】
（１２）．前記腫瘤影候補点決定行程によって検出された腫瘤影の領域内において複数の方向について、その方向で前記フィルタ出力が最大となる画素数を求める画素数演算行程と、
前記画素数演算行程によって求められた画素数を長さ、対応する方向を向きとしてベクトルを構成したときに、前記複数の方向を２つの半平面に分割し、それぞれの半平面において前記ベクトルのベクトル和を求め、さらに該ベクトル和の長さの比を求めるベクトル比演算行程と、
求められたベクトル比に基づいて腫瘤影を検出する腫瘤影決定行程と、
を有することを特徴とする前記（８）項乃至前記（１１）項のいずれか１項に記載の腫瘤影検出方法。
【００８８】
（１３）．前記腫瘤影候補点決定行程によって検出された腫瘤影の領域について、該領域に内接する最大内接円の面積を求める面積計算行程を有し、
求められた面積が所定の値よりも小さいときに、前記方向バランス情報に基づいて腫瘤影を検出することを特徴とする前記（８）項乃至前記（１２）項のいずれか１項に記載の腫瘤影検出方法。
【００８９】
（１４）．前記腫瘤影候補決定行程によって検出された腫瘤影の領域について、該領域の面積と該領域に内接する最大内接円の面積との比を求める面積比計算行程をさらに有し、
求められた面積比に基づいて腫瘤影を検出することを特徴とする前記（８）項乃至前記（１３）項のいずれか１項に記載の腫瘤影検出方法。
【００９０】
（１５）．コンピュータによって入力画像データから腫瘤影を検出するための腫瘤影検出プログラムを記録した記録媒体であって、
入力された画像データに対して方向の異なる複数のフィルタとの合成積演算を行い、
前記フィルタの方向毎の複数の出力を成分とするベクトルと、各成分が等しいベクトル（仮想基準ベクトル）とのなす角に基づき、方向バランス情報を求め、得られた方向バランス情報に基づき、腫瘤影候補点を決定することを特徴とする腫瘤影検出をコンピュータに実行させるプログラムを記録した有することを特徴とする腫瘤影検出プログラムを記録した記録媒体。
【００９１】
（１６）．前記フィルタの方向毎の複数の出力の標準偏差を求め、
求められた標準偏差と前記方向バランス情報とに基づいて、腫瘤影候補点を決定することを特徴とする前記（１５）項の腫瘤影検出プログラムを記録した記録媒体。
【００９２】
（１７）．画素の強度に基づいて特徴量を演算し、
前記方向バランス情報と前記特徴量とに基づき腫瘤影候補点を決定することを特徴とする前記（１５）項又は前記（１６）項のいずれか１項に記載の腫瘤影検出プログラムを記録した記録媒体。
【００９３】
（１８）．腫瘤影境界近傍点と境界近傍を除いた内部の点とに対し、それぞれ異なる教師信号を与えて腫瘤影候補点の学習を行った学習機能を有するニューラルネットワークにより、腫瘤影候補点決定を行うことを特徴とする前記（１５）項乃至前記（１７）項のいずれか１項に記載の腫瘤影検出プログラムを記録した記録媒体。
【００９４】
（１９）．腫瘤影の領域内において複数の方向について、その方向で前記フィルタ出力が最大となる画素数を求め、
求められた画素数を長さ、対応する方向を向きとしてベクトルを構成したときに、前記複数の方向を２つの半平面に分割し、それぞれの半平面において前記ベクトルのベクトル和を求め、該ベクトル和の長さの比を求め、
求められたベクトル比に基づいて腫瘤影を検出することを特徴とする前記（１５）項乃至前記（１８）項のいずれか１項に記載の腫瘤影検出プログラムを記録した記録媒体。
【００９５】
（２０）．検出された腫瘤影の領域について、該領域に内接する最大内接円の面積を求め、
求められた面積が所定の値よりも小さいときに、前記方向バランス情報に基づいて腫瘤影を検出することを特徴とする前記（１５）項乃至前記（１９）項のいずれか１項に記載の腫瘤影検出プログラムを記録した記録媒体。
【００９６】
（２１）．腫瘤影の領域について、該領域の面積と該領域に内接する最大内接円の面積との比を求め、
求められた面積比に基づいて腫瘤影を検出することを特徴とする前記（１５）項乃至前記（１９）項のいずれか１項に記載の腫瘤影検出プログラムを記録した記録媒体。
【００９７】
【発明の効果】
以上詳述したように本発明によれば、方向性の無い類円形領域を線状領域あるいは背景から抽出し識別が可能で並びに、拾い上げられた腫瘤影候補点が形成する連結領域が腫瘤影領域と画素強度曲面のなす３次元形状との類似性判定方法及びその組合せによって、見落としや拾いすぎの領域が少ない、画像中の腫瘤影の検出装置及び方法並びに腫瘤影検出プログラムを記録した記録媒体を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による腫瘤影検出装置の第１実施形態として、画像から腫瘤影候補点を抽出する腫瘤影候補点抽出部の構成を示す図である。
【図２】本発明による腫瘤影検出装置に利用するガボール関数について説明するための図である。
【図３】第１の実施形態に用いる円形開ロフィルタの例を示す図である。
【図４】本発明による腫瘤影検出装置の第２実施形態として、拾いすぎ候補領域削減部の構成を示す図である。
【図５】第２の実施形態における領域内方向バランス算出評価部による評価尺度腫瘤影候補領域における方向バランスについて説明するための図である。
【図６】第２の実施形態における領域削除部による伸長度について説明するための図である。
【図７】本発明の腫瘤影検出の処理について説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
１…腫瘤影候補点抽出部
２…拾いすぎ候補領域削減部
１１…画像入力データ部
１２…フィルタ演算部
１３…方向バランス算出部
１４…特徴ベクトル算出部
１５…腫瘤影候補点決定部
２１…連結処理部
２２…領域評価部
２２ａ…領域内方向バランス算出評価部
２２ｂ…２次元形状評価部
２３…領域削除部
【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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