(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体の画像を表す画像データに基づいて検出された２以上の異常陰影の隣接性を所定の基準に基づいて判定し、該判定により互いに隣接していると判定された前記異常陰影の組を隣接陰影として選出する隣接陰影選出手段と、
該選出された隣接陰影については、該隣接陰影に含まれる前記異常陰影を結合または削除して検出領域を決定する検出領域決定手段とを備え、
該検出領域決定手段が、前記隣接陰影に含まれる前記異常陰影を結合して前記検出領域として設定する結合手段と、前記隣接陰影に含まれる前記異常陰影のうち悪性である可能性が低い異常陰影を少なくとも１つ削除して該削除された異常陰影以外の異常陰影を前記検出領域として設定する削除手段と、前記隣接陰影に含まれる前記異常陰影それぞれの悪性度評価値を算出し、該算出された悪性度評価値のばらつきが小さいときに前記結合手段を、ばらつきが大きいときには前記削除手段を選択する選択手段とを備えたものであることを特徴とする異常陰影の検出領域設定装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は異常陰影の検出領域設定装置に関し、特に詳しくは、被写体の画像データに基づいて検出された画像中の異常陰影の検出領域を設定する検出領域設定装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、医療分野においては、被写体の放射線画像を読影して病変部を発見し、またその病変部の状態を観察して、疾病の有無や進行状況の診断を行うことが一般的に行なわれている。しかしながら、放射線画像の読影は読影者の経験や画像読影能力の高低によって左右され、必ずしも客観的なものとはいえなかった。
【０００３】
例えば、乳癌の検査を目的として撮影されたマンモグラフィ（乳房を被写体とした診断用放射線画像）においては、その画像から癌化部分の特徴の一つである腫瘤陰影や微小石灰化陰影等の異常陰影を発見することが必要であるが、読影者によっては必ずしも的確にその異常陰影を見つけ出すことができるとは限らない。このため、読影者の技量に依存することなく、腫瘤陰影や微小石灰化陰影を始めとする異常陰影を的確に検出することが求められていた。
【０００４】
この要望に応えるものとして、診断用画像として取得された被写体の画像データに基づき、その画像データが表わす画像中の異常陰影を計算機を用いて自動的に検出する異常陰影検出処理システム（計算機支援画像診断装置）が提案されている（特開平8-294479号公報、特開平8-287230号公報等）。この異常陰影検出処理システムは、異常陰影の濃度分布の特徴や形態的な特徴に基づいて、異常陰影を計算機を用いて自動的に検出するものであり、主として腫瘤陰影を検出するのに適したアイリスフィルタ処理や、主として微小石灰化陰影を検出するのに適したモフォロジーフィルタ処理等を利用して異常陰影を検出する。
【０００５】
アイリスフィルタ処理は、画像信号の濃度勾配の集中度の最大値を表すアイリスフィルタ出力値と所定の閾値とを比較することにより、画像中における乳癌の特徴的形態の一つである腫瘤陰影を検出するのに有効な手法であり、一方、モフォロジーフィルタ処理は、画像信号に対して、検出しようとする微小石灰化陰影よりも大きいサイズの構造要素を用いたモフォロジー演算処理の出力値と所定の閾値とを比較することにより、画像中における乳癌の特徴的形態の一つである微小石灰化陰影を検出するのに有効な手法である。
【０００６】
ここで、アイリスフィルタ処理について具体的に説明する。アイリスフィルタ処理とは、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アイリスフィルタを用いて、画像中の腫瘤陰影を検出するものである。すなわち、Ｘ線フィルム上における放射線画像（高濃度高信号レベルの画像信号で表される画像）において、腫瘤陰影部分は周囲の画像部分に比べて濃度値（画像信号値）が僅かに低く、腫瘤陰影の内部においては、略円形の周縁部から中心部に向かうにしたがって濃度値が低くなるという局所的な濃度値の勾配が認められることが知られているため、アイリスフィルタを用いることにより、画像中の腫瘤陰影を検出することができる。
【０００７】
以下、図６のマンモグラフィを参照して説明する。原画像データＰにおける腫瘤陰影Ｐ1 内部の任意の画素における勾配ベクトルは図６（２）に示すように腫瘤陰影Ｐ1 の中心付近を向くが、血管陰影や乳腺など細長い陰影Ｐ2 は図６（３）に示すように勾配ベクトルが特定の点に集中することはない。このため、局所的に勾配ベクトルの向きの分布を評価し、特定の点に集中している領域を抽出すれば、それが腫瘤陰影Ｐ1 の候補領域となる。なお、図６（４）に示すような乳腺等の細長い陰影同士が交差した陰影Ｐ3 は、勾配ベクトルが特定の点に集中する傾向があるため擬似的に候補領域として検出され得る。以下にアイリスフィルタ処理の具体的なアルゴリズムを示す。
【０００８】
まず、対象となる画像を構成する全ての画素について、各画素ｊごとに下記式（１）に示す計算式に基づいた画像データの勾配ベクトルの向きθを求める。
【０００９】
【数１】
0003881265.tif 000002
ここでｆ1 〜ｆ16は、図７に示すように、その画素ｊを中心とした例えば縦５画素×横５画素の大きさのマスクの外周上の画素に対応した画素値（画像データ）である。
【００１０】
次に、対象となる画像を構成する全ての画素について、各画素ごとにその画素を注目画素とする勾配ベクトルの集中度Ｃを次式（２）にしたがって算出する。
【００１１】
【数２】
0003881265.tif 000003
ここでＮは注目画素を中心に半径Ｒの円内に存在する画素の数、θｊは注目画素とその円内の各画素ｊとを結ぶ直線と、その各画素ｊにおける上記式（１）で算出された勾配ベクトルとがなす角である（図８参照）。したがって上記式（２）で表される集中度Ｃが大きな値となるのは、各画素ｊの勾配ベクトルの向きが注目画素に集中する場合である。
【００１２】
ところで、腫瘤陰影近傍の各画素ｊの勾配ベクトルは、腫瘤陰影のコントラストの大小に拘らず、略その腫瘤陰影の中心部を向くため、上記集中度Ｃが大きな値をとる注目画素は腫瘤陰影の中心部の画素ということができる。一方、血管陰影など細長い陰影は勾配ベクトルの向きが一定方向に偏るため集中度Ｃの値は小さい。したがって、画像を構成する全ての画素について、それぞれ注目画素に対する上記集中度Ｃの値を算出し、その集中度Ｃの値が予め設定された閾値を上回るか否かを評価することによって腫瘤陰影を検出することができる。すなわち、このフィルタは通常の差分フィルタに比べて血管や乳腺等の影響を受けにくく、腫瘤陰影を効率よく検出できるという特長を有している。
【００１３】
さらに実際の処理においては、腫瘤の大きさや形状に左右されない検出力を達成するために、フィルタの大きさと形状とを適応的に変化させる工夫がなされる。図９にそのフィルタを示す。このフィルタは、図８に示すものと異なり、注目画素を中心として２π／Ｍ度の角度間隔で隣接するＭ種類の方向（図９においては、11.25 度ごとの32方向を例示）の放射状の線上の画素のみで上記集中度の評価を行うものである。
【００１４】
ここでｉ番目の線上にあって、かつ注目画素からｎ番目の画素の座標（[ｘ]，[ｙ]）は、注目画素の座標を（ｋ，ｌ）とすれば，下記式（３）、（４）で与えられる。
【００１５】
【数３】
0003881265.tif 000004
ただし、[ｘ]，[ｙ]は、ｘ，ｙを超えない最大の整数である。
【００１６】
さらに、その放射状の線上の各線ごとに最大の集中度が得られる画素までの出力値をその方向についての集中度Ｃimaxとし、その集中度Ｃimaxを全ての方向で平均し、この平均値を注目画素についての勾配ベクトル群の集中度Ｃとする。
【００１７】
具体的には、まずｉ番目の放射状の線上において注目画素からｎ番目の画素までで得られる集中度Ｃｉ（ｎ）を下記式（５）により求める。
【００１８】
【数４】
0003881265.tif 000005
すなわち式（５）は、始点を注目画素とし、終点をＲmin からＲmax までの範囲内で変化させて、集中度Ｃi （ｎ）を算出するものである。
【００１９】
ここでＲmin とＲmax とは、抽出しようとする腫瘤陰影の半径の最小値と最大値である。
【００２０】
次に、勾配ベクトル群の集中度Ｃを下記式（６）および（７）により計算する。
【００２１】
【数５】
0003881265.tif 000006
ここで式（６）のＣimaxは、式（５）で得られた放射状の方向線ごとの集中度Ｃi （ｎ）の最大値であるから、注目画素からその集中度Ｃi （ｎ）が最大値となる画素までの領域が、その線の方向における腫瘤陰影の領域となる。
【００２２】
全ての放射状の方向線について式（６）の計算をしてその各線上における腫瘤陰影の領域の辺縁点を求め、この各線上における腫瘤陰影の領域の隣接する辺縁点を、直線または非線形曲線で結ぶことにより、腫瘤陰影の領域の輪郭を特定することができる。
【００２３】
そして、式（７）では、この領域内の式（６）で与えられた集中度の最大値Ｃimaxを放射状の方向線の全方向（式（７）では32方向の場合を例示）について平均した値を求める。この求められた値がアイリスフィルタ出力値Ｉであり、この出力値Ｉを、腫瘤陰影であるか否かを判断するのに適した予め設定した一定の閾値Ｔと比較し、Ｉ＜Ｔ（若しくはＩ≦Ｔ）であればこの注目画素を中心とする領域が腫瘤陰影の領域ではないと判定し、Ｉ≧Ｔ（若しくはＩ＞Ｔ）であれば腫瘤陰影の領域であると判定して検出する。
【００２４】
なお、前述の集中度Ｃi （ｎ）の計算は、式（５）の代わりに下記式（５´）を用いてもよい。
【００２５】
【数６】
0003881265.tif 000007
すなわち、式（５´）は、抽出しようとする腫瘤陰影の半径の最小値Ｒmin に対応した画素を起点とし、終点をＲmin からＲmax までとした範囲内で集中度Ｃi （ｎ）を算出するものである。
【００２６】
また、上記異常陰影検出処理システムでは、検出された異常陰影を含む局所領域を関心領域（以下、ＲＯＩという）として設定し、このＲＯＩに含まれる異常陰影の属性（腫瘤陰影または微小石灰化陰影の別）に応じて強調処理等の特化された画像処理をＲＯＩ画像に対して施すとともに、原画像の全体画像に対しても読影性能向上のために所定の画像処理を施し、画像処理が施された全体画像と上記特化された画像処理が施されたＲＯＩ画像とを１つの画像としてＣＲＴ等の画像表示手段やレーザプリンタ等のプリント手段等に出力している。
【００２７】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、アイリスフィルタ処理は、上述したように画像信号の濃度勾配の集中度に基づいて画像中の腫瘤陰影を自動的に検出するものであるため、２つ以上のピークを有する濃度分布の腫瘤陰影を２つ以上の腫瘤陰影として検出してしまうこと（多所チェックという。）があった。この場合、検出された個々の腫瘤陰影に対して局所領域が設定されＣＲＴ等に表示されているため、読影者が検出結果を見たときに局所領域が重なっていたり近くに２つ以上の局所領域が表示されていて、読影性能の低下に繋がってしまうことがあった。また、本来１つである腫瘤陰影が２つ以上の腫瘤陰影として検出されているため、誤検出率の増加にも繋がっていた。
【００２８】
そこで、この問題を解決するために、検出された異常陰影について設定された局所領域のうち、重複率が高い（重なっている部分が大きい）複数の局所領域については、一番面積の大きい局所領域を選択して他の局所領域を削除する手法が本出願人により既に提案されている（特開平10-108858号公報）。この手法によれば、１つの異常陰影に対して局所領域を重複して設定することを防止することができる。
【００２９】
しかしながら、この手法によれば、重複して設定された局所領域のうち一番面積の大きい局所領域を残して他の局所領域を削除しているため、実際の異常陰影の領域の一部のみを含む局所領域が選択されたり、異常陰影の領域に最も合った（例えば腫瘤陰影の領域の輪郭に外接するような）局所領域が削除されて大きい局所領域が選択されてしまうことがあり、必ずしも診断に適した局所領域が設定されるわけではなかった。また、真の癌を示している局所領域を削除してしまう可能性も否定できなかった。
【００３０】
本発明は、上記事情に鑑み、１つの異常陰影が２つ以上の異常陰影として検出されたときに、多所チェックによる誤検出率を減少させるとともに、診断に適した適切な検出領域を設定することを可能にした異常陰影の検出領域設定装置を提供することを目的とするものである。
【００３１】
【課題を解決するための手段】
本発明による異常陰影の検出領域設定装置は、被写体の画像を表す画像データに基づいて検出された２以上の異常陰影の隣接性を所定の基準に基づいて判定し、該判定により互いに隣接していると判定された異常陰影の組を隣接陰影として選出する隣接陰影選出手段と、選出された隣接陰影については、隣接陰影に含まれる異常陰影を結合して検出領域として設定する検出領域設定手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００３２】
隣接性を判定する際の「所定の基準」とは、例えば各異常陰影間の距離（ユークリッド）や、各異常陰影に設定された局所領域の重複率などを意味するものであり、上記隣接陰影選出手段は、これらの基準に基づいて、距離が所定の閾値以下の異常陰影の組や局所領域の重複率が所定の閾値以上の組を隣接陰影として選出するものである。ここで局所領域とは、通常ＲＯＩとして設定される、検出された異常陰影の領域を含む矩形等の枠に囲まれた領域を意味するものである。なお、局所領域の重複率とは互いに重複している２つ以上の局所領域のうち面積が小さい側の局所領域の面積を基準とした、重複している面積の比率を意味するものであり、重複率の閾値としては８０〜９０％とすることが好ましい。
【００３３】
検出領域設定手段において設定される検出領域としては、例えば、結合対象の各異常陰影の局所領域を全て含む最小矩形領域を採用することができるが、この形状や設定法に限定されるものではなく、隣接陰影に含まれる異常陰影を結合するものであれば種々の形状や設定法を採用することができる。また、設定される検出領域とは、枠等によって囲まれる領域に限られるものではなく、その領域の位置を示すものであればよい。すなわち、例えば、隣接領域に含まれる各異常陰影の各重心点を結んで形成される領域の重心位置（隣接領域に含まれる異常陰影が２つの時には各重心点の略中心位置など）や、上記最小矩形領域の重心位置を、結合して設定された検出領域を意味するものとしてもよい。
【００３４】
なお、１つの画像データにおいて、隣接陰影選出手段により選出される隣接陰影の数は限定されるものではなく、また隣接陰影に含まれる異常陰影の数も２つ以上であればよく、その数を限定されるものではない。また、検出領域設定手段において異常陰影を結合する際には、隣接陰影に含まれている全ての異常陰影を結合して１つの検出領域を設定することが望ましい。
【００３５】
また、本発明による異常陰影の検出領域設定装置を、被写体の画像を表す画像データに基づいて検出された２以上の異常陰影の隣接性を所定の基準に基づいて判定し、該判定により互いに隣接していると判定された異常陰影の組を隣接陰影として選出する隣接陰影選出手段と、選出された隣接陰影については、隣接陰影に含まれる異常陰影を結合または削除して検出領域を決定する検出領域決定手段とを備え、検出領域決定手段が、隣接陰影に含まれる異常陰影を結合して検出領域として設定する結合手段と、隣接陰影に含まれる異常陰影のうち少なくとも１つを削除して削除された異常陰影以外の異常陰影を検出領域として設定する削除手段と、結合手段と削除手段とのうちいずれか一方を選択する選択手段とを備えたものとすることもできる。
【００３６】
すなわち、ここでの検出領域決定手段は、選択手段により選択された手段（結合手段または削除手段）により検出領域を決定するものである。
【００３７】
選択手段は、検出領域を設定する処理を結合手段によって行うのか或いは削除手段によって行うのかを選択する手段であるが、この選択手段を、隣接陰影に含まれる異常陰影それぞれの第１の悪性度評価値を算出し、算出された第１の悪性度評価値に基づいて選択を行うものとすることもできる。この第１の悪性度評価値としては、検出された異常陰影が腫瘤陰影の場合には、マハラノビス距離のゆう度比を用いることが望ましく、他に、腫瘤陰影の場合には悪性度を評価するための種々の特徴量（広がり度、細長さ、辺縁の粗さ、円形度、内部の濃度分布の凹凸度等）を、微小石灰化陰影の場合にも同様の特徴量（検出された石灰化陰影の数、密度等）を第１の悪性度評価値として用いることもできる。また、選択手段を、上記ゆう度比等の第１の悪性度評価値のばらつき（最大値と最小値との差など）が所定の閾値よりも小さい場合には結合手段を選択し、大きい場合には削除手段を選択するものとしてもよい。
【００３８】
また、選択手段を、外部から入力された指示に従って結合手段または削除手段を選択するものとしてもよい。
【００３９】
また、削除手段を、隣接陰影に含まれる異常陰影それぞれの第２の悪性度評価値を算出し、算出された第２の悪性度評価値に基づいて削除を行うものとすることもできる。すなわち、削除手段を、隣接陰影に含まれる異常陰影それぞれの第２の悪性度評価値に基づいて削除する異常陰影を選択し、削除を行うものとしてもよい。ここで、第２の悪性度評価値としては、上記第１の悪性度評価値と同様の値を用いることができる。削除手段は、この第２の悪性度評価値に基づいて、隣接陰影に含まれる異常陰影のうち第２の悪性度評価値が最も高いもの以外を削除し、残った１つの異常陰影を検出領域として設定するものであることが好ましいが、例えば、隣接領域に３つ以上の異常陰影が含まれる場合には、第２の悪性度評価値が所定の閾値よりも低いものを削除することなどにより、２つ以上の検出領域を設定するものであってもよい。
【００４０】
結合手段により設定される検出領域としては、例えば、結合対象の各異常陰影の局所領域を全て含む最小矩形領域を採用することができるが、この形状や設定法に限定されるものではない。また、設定される検出領域とは、枠等によって囲まれる領域に限られるものではなく、その領域の位置を示すものであれば、例えば、隣接領域に含まれる各異常陰影の各重心点を結んで形成される領域の重心位置（隣接領域に含まれる異常陰影が２つの時には各重心点の略中心位置など）や、上記最小矩形領域の重心位置を、結合して設定された検出領域を意味するものとしてもよい。また、削除手段により設定される検出領域を、残った各異常陰影の各局所領域とすることもできるが、残った各異常陰影の略重心位置や、各異常陰影に略外接する矩形領域の重心位置を検出領域を示すものとしてもよい。
【００４１】
また、「異常陰影」とは、画像中に存在している腫瘤陰影や微小石灰化陰影等を意味するものであるが、本発明においては、特にアイリスフィルタ処理によって検出された腫瘤陰影が好適である。
【００４２】
なお、被写体としては乳房が好適であるが、これに限定されるものではない。
【００４３】
【発明の効果】
上記のように構成された本発明の異常陰影の検出領域設定装置によれば、所定の基準に基づいて互いに隣接していると判定された異常陰影の組を隣接陰影として選出し、選出された隣接陰影に含まれる異常陰影を結合して検出領域とするから、１つの異常陰影が２つ以上の異常陰影として検出されたときに、この２つ以上の異常陰影を結合させて多所チェックによる誤検出率を減少させることができる。
【００４４】
特に、隣接陰影に含まれる異常陰影を全て結合して１つの検出領域とすれば、互いに重複している部分を有する２つ以上の局所領域のうち少なくとも１つを削除して多所チェックを防止する従来の形態に比べ、誤って真の癌（異常陰影）を削除してしまうことを防ぐことができる。
【００４５】
また、隣接陰影に含まれる異常陰影を結合するか或いは削除するかを選択する選択手段を備えれば、適切に検出領域を決定することが可能になる。特に、選択手段を、隣接陰影に含まれる異常陰影それぞれの第１の悪性度評価値を算出し、算出された第１の悪性度評価値に基づいて選択を行うものとすれば、互いに悪性度評価値が近い異常陰影については結合を行い、悪性度評価値が全く異なる異常陰影についてはいずれかの削除を行うことが可能になるから、適切な検出領域を決定することができる。
【００４６】
なお、隣接陰影に含まれる異常陰影の削除を、各異常陰影の第２の悪性度評価値に基づいて行うようにすれば、検出された各異常陰影が真の癌（悪性の異常陰影）であるか否かの可能性を考慮した上で異常陰影の削除を行うことができ、誤って悪性度が高い真の癌を削除してしまう確率を減らすことができる。
【００４７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の異常陰影の検出領域設定装置の実施の形態を図面に基づいて説明する。図１は、本発明の一実施形態による異常陰影の検出領域設定装置を包括する異常陰影検出処理システムの具体的な実施形態を示す図である。
【００４８】
本実施形態の異常陰影の検出領域設定装置20は、乳房の放射線画像データＰに基づいて検出された腫瘤陰影（以下、画像中に実際に存在している腫瘤陰影と検出された腫瘤陰影とを区別するために、検出された腫瘤陰影を検出陰影という。）の検出結果（検出陰影の位置情報）を異常陰影検出装置10から入力し、入力された位置情報に基づいて各検出陰影間の距離を算出し、一定の距離以内に存在している検出陰影の組を隣接陰影として選出する隣接陰影選出手段21と、選出された隣接陰影に含まれる検出陰影を結合し１つの検出領域として設定する検出領域設定手段22とにより構成されている。
【００４９】
また、検出領域設定装置20には検出結果を表示する表示装置30が接続され、検出領域設定手段22により設定された検出領域が処理対象の放射線画像とともにＣＲＴ上に表示されている。
【００５０】
次に、以上のように構成された本実施形態の異常陰影検出処理システムの作用について説明する。
【００５１】
乳房の放射線画像データＰが異常陰影検出装置10に入力されると、異常陰影検出装置10において、アイリスフィルタ処理により、画像中の腫瘤陰影が検出される。具体的には前述したように、アイリスフィルタ処理によって腫瘤陰影の領域の輪郭を特定し、この輪郭に囲まれた領域の位置情報を検出陰影の領域の位置情報として得る。検出領域設定装置20は、検出陰影の領域の位置情報を検出結果として異常陰影検出装置10から入力する。
【００５２】
図２（１）は画像Ｐ（簡単のため、画像データと、該画像データが担持する画像に同じ符号を付して説明する。）中に実際に存在している腫瘤陰影Ｔ１，Ｔ２を示したものであり、同図（２）は、この画像Ｐ中の腫瘤陰影をアイリスフィルタ処理により自動的に検出した結果を示したものである。この図においては説明のため、検出した結果を、検出陰影の領域の輪郭の外接矩形領域Ｒ１〜Ｒ３を用いて示している。図示のように、腫瘤陰影Ｔ２は１つの領域Ｒ３として検出されているが、腫瘤陰影Ｔ１は２つの領域Ｒ１，Ｒ２として検出されている。すなわち、アイリスフィルタ処理は画像信号の濃度勾配の集中度に基づいて画像中の腫瘤陰影を自動的に検出するものであるため、２つのピークを有する濃度分布の腫瘤陰影Ｔ１が２つの腫瘤陰影として認識され領域Ｒ１，Ｒ２として検出されている。
【００５３】
検出陰影の領域の位置情報が検出領域設定装置20に入力されると、隣接陰影選出手段21は、その各位置情報を入力し、各検出陰影間の距離を算出する。具体的には、各検出陰影に対して外接矩形を設定し、設定された外接矩形の中心位置を基準として相互間の距離（ユークリッド）を算出する。隣接陰影選出手段21は、さらに、算出された距離に基づいて、一定の距離以内に存在している検出陰影の組を隣接陰影として選出する。ここで、図２（２）においては、腫瘤陰影Ｔ１上で検出された、矩形領域Ｒ１，Ｒ２により示されている検出陰影が隣接陰影として選出される。なお、隣接陰影として選出する際の距離の閾値（一定の距離）は、画像の特性等に基づいて適宜定めることができる。また、ここでは隣接陰影が１つのみ選出された例を示しているが、１画像について選出される隣接陰影は１つに限られるものではない。
【００５４】
隣接陰影選出手段21において隣接陰影が選出されると、選出された隣接陰影に含まれる各検出陰影の位置情報が検出領域設定手段22に入力され、入力された位置情報に基づいて検出陰影の結合が行われる。検出陰影の結合は、具体的には図３に示すように、各検出陰影の外接矩形領域Ｒ１，Ｒ２を含む最小矩形領域を検出領域Ｒ10として設定することにより行われる。
【００５５】
検出領域設定手段22において検出領域Ｒ10が設定されると、設定された検出領域Ｒ10の位置を示す位置情報が処理対象の画像データＰとともに表示装置30に入力され、表示装置30において、図２（３）に示すように、検出領域Ｒ10が画像ＰとともにＣＲＴ上に表示される。また、隣接陰影として選出されなかった検出陰影の位置情報は、異常陰影検出装置10から直接、或いは、検出領域設定装置20を経由して表示装置30に入力され、外接矩形領域Ｒ３が設定されて検出領域Ｒ10とともに表示される。なお、表示装置30が異常陰影検出装置10から検出陰影の位置情報を直接入力する場合には、表示装置30において、検出領域設定装置20から入力された検出領域Ｒ10の位置情報と比較して、検出領域Ｒ10と重複しない検出陰影のみに対して外接矩形領域を設定するようにすればよい。また、検出領域設定手段22が、隣接陰影選出手段21から、隣接陰影として選出されなかった検出陰影の位置情報も入力し、検出領域設定手段22において、隣接陰影に含まれていない検出陰影に対しては外接矩形領域を検出領域として設定し、検出領域設定手段22により設定された全ての検出領域の位置情報を表示装置30が入力するようにしてもよい。
【００５６】
上記のように構成された本発明の異常陰影の検出領域設定装置によれば、腫瘤陰影Ｔ１上で検出された２つの検出陰影を１つに結合し、１つの検出領域として設定して表示させることができるから、多所チェックによる誤検出率を減少させるとともに、読影者が画像診断をする際に見やすくなるような適切な表示をすることができる。
【００５７】
次に、本発明の具体的な第２の実施の形態について説明する。なお、上記第１の実施形態と同等の要素については、図１と同じ符号を付し、特に必要のない限り説明を省略する。
【００５８】
本実施形態の異常陰影の検出領域設定装置40は、乳房の放射線画像データＰに基づいて検出された腫瘤陰影（以下、上記第１の実施形態と同様に検出陰影という。）の検出結果（検出陰影の位置情報）を異常陰影検出装置10から入力し、入力された位置情報に基づいて各検出陰影間の距離を算出し、一定の距離以内に存在している検出陰影の組を隣接陰影として選出する隣接陰影選出手段21と、選出された隣接陰影に含まれる検出陰影を結合または削除して検出領域を決定する検出領域決定手段42とにより構成されている。
【００５９】
検出領域決定手段42は、選出された隣接陰影に含まれる各検出陰影の位置情報を隣接陰影選出手段21から入力するとともに画像読取装置等から処理対象の画像データＰを入力し、入力された各情報に基づいて、選出された隣接陰影に含まれる各検出陰影の悪性度評価値を算出し、算出された悪性度評価値に基づいて、各検出陰影を結合するか或いは削除するかを選択する選択手段43と、選択手段43によって結合が選択されたときに、隣接陰影選出手段21により選出された隣接陰影を結合し１つの検出領域として設定する結合手段44と、選択手段43によって削除が選択されたときに、隣接陰影選出手段21により選出された隣接陰影に含まれる検出陰影のうち悪性度評価値が最も高いもの以外を削除し、残った検出陰影を検出領域として設定する削除手段45とにより構成されている。
【００６０】
また、検出領域設定装置40には検出結果を表示する表示装置30が接続され、検出領域決定手段42により決定された検出領域が処理対象の放射線画像とともにＣＲＴ上に表示されている。
【００６１】
次に、以上のように構成された本実施形態の異常陰影検出処理システムの作用について説明する。
【００６２】
異常陰影検出装置10により検出された検出結果が検出領域設定装置40に入力され、隣接陰影選出手段21により隣接陰影が選出されると、選出された隣接陰影に含まれる各検出陰影の位置情報と、処理対象の画像データＰが検出領域決定手段42の選択手段43に入力される。選択手段43では、入力された位置情報および画像データＰに基づいて、隣接陰影に含まれる各検出陰影のマハラノビス距離のゆう度比を算出し、算出されたマハラノビス距離のゆう度比に基づいて検出陰影を結合するか或いは削除するかを選択する。
【００６３】
マハラノビス距離のゆう度比とは、その値が高いほど悪性である可能性が高いことを表す値であり、ここでは、検出陰影ごとにマハラノビス距離のゆう度比を算出し、算出されたゆう度比のばらつき（例えば、最大と最小の差）が所定値よりも小さいときには結合を選択し、所定値以上のときには削除を選択する。例えば、選択手段43において選択を行う際の特性値の閾値を５．０とすると、１つの隣接陰影に含まれる検出陰影が２つであり、一方の検出陰影のゆう度比が２．０、他方の検出陰影のゆう度比が１．０であったとき、この２つのゆう度比の差は１．０で閾値よりも小さいため結合手段が選択される。また、一方の検出陰影のゆう度比が１．０、他方の検出陰影のゆう度比が１０．０であったとき、この２つのゆう度比の差は９．０で閾値以上であるため削除手段が選択される。
【００６４】
ここで、マハラノビス距離のゆう度比の算出方法について、以下に詳細に説明する。マハラノビス距離とは、下記式（８）により算出されるものである。
【００６５】
【数７】
0003881265.tif 000008
上記ｘ１からｘ９は各検出陰影の９つの特徴量に該当する。この９つの特徴量は具体的には以下のようにして算出される。
【００６６】
検出陰影の第１の特徴量として、腫瘤陰影の輪郭が円に近い形状であることから、円形度Ｓｐ（Spreadness）を利用する。図１０に示すように、検出陰影である腫瘤陰影Ｐ1 や擬似異常陰影Ｐ3 について、陰影の面積Ａおよびその重心ＡＯを求め、重心ＡＯを中心とし面積Ａと同等の面積を有する半径Ｒの仮想円を想定し、この仮想円の内側に含まれる検出陰影の、面積Ａに対する占有率として円形度を算出する。すなわち、仮想円と検出陰影とが重なる部分の面積をＡ´とすると、円形度は下記式（９）で算出される。
【００６７】
【数８】
0003881265.tif 000009
次に、検出陰影内部の特徴量として、以下の３つの特徴量を用いる。すなわち、検出陰影の濃度値Ｓのヒストグラムを作成し、濃度値Ｓの頻度をＰ（Ｓ）とし、この濃度値Ｓおよび頻度Ｐ（Ｓ）に基づき、下記式より、分散var を表す第２の特徴量（10）、コントラストcon を表す第３の特徴量（11）、角モーメントasm を表す第４の特徴量（12）を算出する。
【００６８】
【数９】
0003881265.tif 000010
また、検出陰影辺縁の特徴量をＩＦＥＤ（Iris Filter Edge）画像を用いて算出する。以下に、その具体的手法を説明する。図１１は検出陰影を含む正方形の領域においてＩＦＥＤ画像を形成する際の作用を示す図であり、図１２はＩＦＥＤ画像を示す概念図である。
【００６９】
まず、アイリスフィルタ処理により検出された検出陰影、すなわち放射線画像中の乳癌を表す腫瘤陰影Ｐ1 や擬似異常陰影Ｐ3 について、その近傍をも含む画像部分を例えば正方形の領域として抽出し、この抽出した正方形領域についてアイリスフィルタ処理を利用した辺縁エッジ画像（ＩＦＥＤ画像）を作成する。
【００７０】
すなわち、アイリスフィルタ処理の式（６）において、注目画素から放射状に伸びるｉ番目の線上において集中度Ｃｉ（ｎ）の最大値を与える点の位置を求める。ただし式（５）、（６）においては最大値を与えるｎの値をＲmin 以上Ｒmax 以下としているが、この処理ではこの制限を設けない。
【００７１】
この結果、注目画素が検出陰影Ｐ1 やＰ3 の内部にある場合には、図１１に示すように、式（６）が最大値を採る時のｎは、そのｉ番目の線が検出陰影Ｐ1 やＰ3 の辺縁Ｂと交差する画素を指示する。例えば、図１１の注目画素１については画素Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３，Ｂ４を指示し、注目画素２については画素Ｂ２，Ｂ５，Ｂ６，Ｂ７を指示する。
【００７２】
一方、注目画素が検出陰影Ｐ１，Ｐ３の外部にある場合には、式（６）が最大値を採るのは、その注目画素自身を指示するときである。すなわち、検出陰影Ｐ1 ，Ｐ3 の外部にある注目画素３については、注目画素３自身を指示する場合に式（６）の値が最大となる。
【００７３】
このように、検出陰影を含む正方形領域の全画素について順次注目画素とし、式（６）が最大値を採る画素をカウントしていく。これを図示すると図１２に示す模式図のようになる。
【００７４】
すなわち、検出陰影Ｐ1 やＰ3 の外部の画素についてのカウント値は全て「１」となり、検出陰影Ｐ1 やＰ3 の内部の画素についてのカウント値はすべて「０」となり、検出陰影Ｐ1 やＰ3 の辺縁Ｂ上の画素についてのカウント値は全て１以上の値となる画像が得られる。このカウント値の画像をＩＦＥＤ画像と定義する。
【００７５】
次に、このＩＦＥＤ画像について以下の処理を施して、同時生成行列を作成する。
【００７６】
すなわち、図１３に示すように、検出陰影Ｐ1 ，Ｐ3 の重心点ＡＯを求め、この重心点ＡＯから放射状の線を延ばし、この線上の任意の点をｉとし、この線に垂直であってｉ点から２画素分だけ離間した点をｊとする。
【００７７】
このｉ点のＩＦＥＤ画像におけるカウント値とｊ点のカウント値とを図１４に示すようなマトリクスにカウントアップする。具体的には、ｉ点が検出陰影Ｐ1 ，Ｐ3 の外部にある場合は、ｉ点のＩＦＥＤ画像におけるカウント値は「１」であり、そのときｊ点も検出陰影Ｐ1 ，Ｐ3 の外部にあればｊ点のカウント値も「１」となり、この場合図１４のマトリクスには、縦方向ｉの「１」と横方向ｊの「１」とが交差する欄に「１」がカウントされる。
【００７８】
一方、ｉ点が検出陰影Ｐ1 ，Ｐ3 の内部にあり、かつｊ点も検出陰影Ｐ1 ，Ｐ3 の内部にある場合は、ｉ点、ｊ点ともにカウント値は０であるので、縦方向ｉの「０」と横方向ｊの「０」とが交差する欄に「１」をカウントする。
【００７９】
さらに、ｉ点が検出陰影Ｐ1 ，Ｐ3 の辺縁Ｂにあり、ｊ点も検出陰影Ｐ1 ，Ｐ3 の辺縁Ｂにある場合は、例えばｉ点のカウント値が「５」で、ｊ点のカウント値が「３」である場合は、縦方向ｉの「５」と横方向ｊの「３」とが交差する欄に「１」をカウントする。このマトリクスにカウントアップするカウント値は累積するものである。すなわち再度、カウント値が「５」のｉ点、カウント値が「３」のｊ点を走査した場合には、マトリクスの縦方向ｉの「５」と横方向ｊの「３」とが交差する欄には元の「１」に「１」を加算した「２」が格納される。
【００８０】
ｉ点は、ＩＦＥＤ画像の任意の点であるから、ＩＦＥＤ画像の全ての画素がｉ点となるように放射状の線を走査し、ｉ点をその線上で走査することによってマトリクスを完成させる。このＩＦＥＤ画像のマトリクスを同時生成行列Ｐｇ（ｘ，ｙ）という。
【００８１】
ここで、検出陰影が腫瘤陰影Ｐ1 である場合は、腫瘤陰影Ｐ1 の辺縁が略円形であるという腫瘤陰影の形状的特性、およびｉ点とｊ点とは極めて近接しているという事実から、ｉ点が辺縁にある（ＩＦＥＤ画像のカウント値が１以上の大きな値を有する）場合は、ｊ点も辺縁にある（ＩＦＥＤ画像のカウント値が１以上の大きな値を有する）可能性が極めて高い。
【００８２】
一方、検出陰影が擬似異常陰影Ｐ3 である場合は、前述の２本の血管同士の交差部分のように擬似異常陰影Ｐ3 が円形の辺縁を有するのは極めて希であるため、ｉ点とｊ点とが近接していても、ｉ点が辺縁にあるからといってｊ点も辺縁にあるとは限らず、むしろｊ点は辺縁にある可能性は極めて低いことになる。
【００８３】
したがって、同時生成行列Ｐｇ（ｘ，ｙ）の特性値も、検出陰影が腫瘤陰影Ｐ1 であるか擬似異常陰影Ｐ3 であるかに応じて明らかに有為差が認められる。この同時生成行列の特性値がエッジ情報であり、このエッジ情報を特徴量として用いる。すなわち、下記式より、同時生成行列についての分散var を表す第５の特徴量（13）、偏りdfe （difference entropy）を表す第６の特徴量（14）、相関値cor （correlation ）を表す第７の特徴量（15）、モーメントidm （inverse difference moment ）を表す第８の特徴量（16）、エントロピーse（sum entropy ）を表す第９の特徴量（17）をそれぞれ求める。
【００８４】
【数１０】
0003881265.tif 000011
算出された９つの特徴量は、（ｘ１，ｘ２，ｘ３，…，ｘ９）という９次元空間を表現する。この９次元のパターン空間上で表現された検出陰影のパターンと、正常組織分布のパターンとのマハラノビス距離がＤｍ１であり、同様に悪性分布のパターンとのマハラノビス距離がＤｍ２である。なお、マハラノビス距離を算出する際に用いることが可能な特徴量の数は９つに限定されるものではない。
【００８５】
ここで正常組織分布のパターン、悪性分布のパターンとは、予め多数の検出陰影について実験的に調査した結果に基づいて設定された、正常組織分布ごと、悪性分布ごとのベクトルｘで定義されるパターン空間を意味する。例えば、それぞれ、正常組織分布とされるものについての上記ベクトルｘの平均で形成されるパターンクラスｗ１、悪性分布とされるものについての上記ベクトルｘの平均で形成されるパターンクラスｗ２で示される。
【００８６】
例えば、検出陰影が悪性（癌）である場合には、悪性分布のパターンクラスとのマハラノビス距離が近く（Ｄｍ２が低い値を示し）、正常組織分布のパターンクラスとのマハラノビス距離がばらつくという傾向があり、このことから、悪性と正常組織とを有為に判別し得るゆう度比を各検出陰影について算出する。ゆう度比はＤｍ１／Ｄｍ２で表され、図１５の座標平面上における傾きを示し、その値が大きいほど悪性である可能性が高いと判定することができる。
【００８７】
選択手段43によって結合が選択されたときには、隣接陰影に含まれる各検出陰影の位置情報が結合手段44に入力され、結合手段44において、上記第１の実施形態と同様の方法で検出陰影の結合が行われ、１つの検出領域が設定される。
【００８８】
一方、選択手段43によって削除が選択されたときには、選択手段43において算出された、各検出陰影のマハラノビス距離のゆう度比が各検出陰影の位置情報とともに削除手段45に入力され、削除手段45において、最もゆう度比が高い検出陰影以外の検出陰影が削除され、残った検出陰影の外接矩形領域が１つの検出領域として設定される。
【００８９】
検出領域決定手段42において、結合手段44または削除手段45により検出領域が設定されると、設定された検出領域の位置を示す位置情報が処理対象の画像データＰとともに表示装置30に入力され、表示装置30において、検出領域が画像ＰとともにＣＲＴ上に表示される。また、隣接陰影として選出されなかった検出陰影の位置情報も、上記第１の実施形態と同様にして表示装置30に入力されて表示される。
【００９０】
上記のように構成された本発明の異常陰影の検出領域設定装置によれば、隣接陰影に含まれる検出陰影を結合するか或いは削除するかを各検出陰影の悪性度評価値のばらつきに基づいて選択する選択手段を設けたから、より適切に検出領域を設定することができる。すなわち、隣接陰影に含まれる各検出陰影の悪性度評価値のばらつきが大きい（悪性度評価値の差が大きい）ときには各検出陰影が１つの腫瘤陰影を示しているものではない可能性があるため、悪性である可能性が低い陰影を削除手段45により削除し、また、ばらつきが小さいときには各検出陰影が１つの腫瘤陰影を示しているものである可能性が高いため、両検出陰影を結合手段44により結合することにより、適切な検出領域を設定することが可能になる。
【００９１】
なお、本実施形態においては、選択手段を、各検出陰影の悪性度評価値に基づいて自動的に選択を行うものとしたが、例えばオペレータにより結合または削除を選択して入力することが可能な装置を設け、選択手段が、この装置から入力された指示にしたがって結合手段または削除手段を選択する形態でもよい。こうすれば、例えば表示装置に表示された検出結果を見ながら読影者が削除や結合を選択することができるため、読影者の要望に合わせて検出領域を設定することが可能になり、読影性能を向上させることができる。
【００９２】
また、選択手段や削除手段において用いられる悪性度評価値としては、マハラノビス距離のゆう度比の他、マハラノビス距離を算出する過程において算出された各特徴量を１つ以上組み合わせたものなど、検出陰影の悪性度合いを示す種々の値を利用することができる。なお、上記実施形態においては、選択手段と削除手段が同一の値を悪性度評価値として利用する例を示したが、各手段が異なる特徴量等の値を悪性度評価値として利用する形態でもよい。
【００９３】
また、上記削除手段においては、最も悪性度評価値が高い検出陰影以外の検出陰影を削除して１つの検出領域を設定した例を示したが、例えば悪性度評価値の閾値を設け、この閾値よりも悪性度評価値が低い検出陰影のみを削除する形態でもよい。また、隣接陰影に含まれる検出陰影のうち、悪性度評価値が高い上位２つを残すなど、予め、残す検出陰影のランク（個数）を設定する形態などでもよい。さらに、削除の結果、２つ以上の検出陰影が残った場合には、この２つ以上の検出陰影を個々に検出領域として設定する形態の他、結合させて１つの検出領域とする形態も可能である。
【００９４】
なお、上記各実施形態においては、検出陰影を結合して検出領域を設定する際に矩形領域を用いて設定する例を示したが、結合の形態はこれに限られるものではなく、結合されて設定された検出領域の位置が略分かるものであればいかなる形態でもよい。特に、検出領域の表示の形態としては、例えば図５に示すように、腫瘤陰影Ｔ１上で検出された２つの検出陰影を矢印Ａ１，Ａ２で示し、矢印Ａ１，Ａ２で示された２つの検出陰影を結合した結果の検出領域を、矢印Ａ１，Ａ２の先端の中点を指す矢印Ａ10で示す形態など、種々の形態が可能である。
【００９５】
なお、本発明の異常陰影の検出領域設定装置は、異常陰影検出装置に含まれる形態としてもよいし、表示装置に含まれる形態としてもよい。すなわち、異常陰影検出装置に検出領域設定装置を含めることにより、多所チェックされた陰影を結合または削除したものを検出結果として出力する装置を提供することができるし、また、表示装置に検出領域設定装置を含めれば、例えば表示の段階で、隣接している陰影を削除するか、結合するか、或いは検出陰影の全てを表示するかなどの選択を行って表示させることも可能となる。
【００９６】
なお、本実施形態においては、腫瘤陰影を例にして示したが、本発明において処理の対象となり得る異常陰影は腫瘤陰影に限られるものではなく、微小石灰化陰影など種々の異常陰影を対象とすることもできる。
【００９７】
なお、本発明は乳房CAD に限られるものではなく、胸部CAD 等に対しても利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態による異常陰影の検出領域設定装置を包括する異常陰影検出処理システムの概略構成図
【図２】その実施形態の異常陰影の検出領域設定装置において検出領域を設定する作用を説明する図
【図３】検出陰影の結合の手法の一例を説明する図
【図４】本発明の別の実施形態による異常陰影の検出領域設定装置を包括する異常陰影検出処理システムの概略構成図
【図５】検出領域の設定の手法と表示形態の一例を説明する図
【図６】アイリスフィルタ処理の作用を示す図
【図７】注目画素ｊを中心とした縦５画素×横５画素の大きさのマスクを表す図
【図８】注目画素と各画素ｊにおける勾配ベクトルとがなす角を説明する図
【図９】輪郭形状が適応的に変化するように設定されたアイリスフィルタを示す概念図
【図１０】候補領域の面積Ａと同等の面積を有する仮想円を示す図
【図１１】ＩＦＥＤ画像が形成される作用を示す図
【図１２】ＩＦＥＤ画像を示す概念図
【図１３】ＩＦＥＤ画像に基づいて同時生成行列を作成する作用を示す図
【図１４】同時生成行列を示す図
【図１５】ゆう度比を説明するための図
【符号の説明】
20,40  検出領域設定装置
21    隣接陰影選出手段
22    検出領域設定手段
42    検出領域決定手段
43    選択手段
44    結合手段
45    削除手段
【図１】
0003881265.tif 000012
【図２】
0003881265.tif 000013
【図３】
0003881265.tif 000014
【図４】
0003881265.tif 000015
【図５】
0003881265.tif 000016
【図６】
0003881265.tif 000017
【図７】
0003881265.tif 000018
【図８】
0003881265.tif 000019
【図９】
0003881265.tif 000020
【図１０】
0003881265.tif 000021
【図１１】
0003881265.tif 000022
【図１２】
0003881265.tif 000023
【図１３】
0003881265.tif 000024
【図１４】
0003881265.tif 000025
【図１５】
0003881265.tif 000026