(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
乳房の側面画像を表す画像データに基づいて該側面画像中の異常陰影を検出する検出手段を備えた異常陰影検出装置において、
前記画像データに基づいて、前記側面画像中の胸筋領域と乳房領域との境界線上の複数個の境界点の抽出処理を行なう境界点抽出手段と、
該抽出処理により実際に抽出された境界点の個数に応じた所定の手法により実際に抽出された境界点に基づいて胸筋ラインを抽出する胸筋ライン抽出手段とを備え、
前記検出手段が、該抽出された胸筋ラインを示す情報に基づいて前記胸筋領域に存在している前記異常陰影を検出する胸筋領域内検出手段、および／または該抽出された胸筋ラインを示す情報に基づいて前記乳房領域に存在している前記異常陰影を検出する乳房領域内検出手段からなるものであることを特徴とする異常陰影検出装置。
【請求項２】
前記胸筋領域内検出手段において前記異常陰影を検出する処理と、前記乳房領域内検出手段において前記異常陰影を検出する処理とが異なるものであることを特徴とする請求項１記載の異常陰影検出装置。
【請求項３】
前記境界点抽出手段が、前記画像データに基づいて前記側面画像のエッジ画像を作成し、該作成されたエッジ画像中の乳房上部領域において複数の走査ラインを設定し、該設定された走査ライン上を走査してエッジ点を抽出し、該抽出されたエッジ点を前記境界点とするものであることを特徴とする請求項１または２記載の異常陰影検出装置。
【請求項４】
前記胸筋ライン抽出手段が、前記境界点抽出手段により１〜３個の境界点が抽出された場合には、胸筋ラインを抽出する前記所定の手法を検出された境界点の数に応じてそれぞれ変えるものであることを特徴とする請求項１〜３いずれか記載の異常陰影検出装置。
【請求項５】
前記胸筋ライン抽出手段が、前記抽出された境界点の個数が３個のときには、該３個の境界点を通る２次曲線を前記胸筋ラインとし、前記抽出された境界点の個数が２個のときには、該２個の境界点を通る１次直線を前記胸筋ラインとし、前記抽出された境界点の個数が１個のときには、該１個の境界点と、前記乳房の略最上位置の点から下ろした垂線の最下点とを通る１次直線を前記胸筋ラインとするものであることを特徴とする請求項４記載の異常陰影検出装置。
【請求項６】
乳房の側面画像を表す画像データに基づいて、前記側面画像中の胸筋領域と乳房領域との境界線上の複数個の境界点の抽出処理を行なう境界点抽出手段と、
該抽出処理により実際に抽出された境界点の個数に応じた所定の手法により実際に抽出された境界点に基づいて胸筋ラインを抽出する胸筋ライン抽出手段とを備えたことを特徴とする胸筋領域抽出装置。
【請求項７】
前記境界点抽出手段が、前記画像データに基づいて前記側面画像のエッジ画像を作成し、該作成されたエッジ画像中の乳房上部領域において複数の走査ラインを設定し、該設定された走査ライン上を走査してエッジ点を抽出し、該抽出されたエッジ点を前記境界点とするものであることを特徴とする請求項６記載の胸筋領域抽出装置。
【請求項８】
前記胸筋ライン抽出手段が、前記境界点抽出手段により１〜３個の境界点が抽出された場合には、胸筋ラインを抽出する前記所定の手法を検出された境界点の数に応じてそれぞれ変えるものであることを特徴とする請求項６または７記載の異常陰影検出装置。
【請求項９】
前記胸筋ライン抽出手段が、前記抽出された境界点の個数が３個のときには、該３個の境界点を通る２次曲線を前記胸筋ラインとし、前記抽出された境界点の個数が２個のときには、該２個の境界点を通る１次直線を前記胸筋ラインとし、前記抽出された境界点の個数が１個のときには、該１個の境界点と、前記乳房の略最上位置の点から下ろした垂線の最下点とを通る１次直線を前記胸筋ラインとするものであることを特徴とする請求項８記載の胸筋領域抽出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は異常陰影検出装置および胸筋領域抽出装置に関し、特に詳しくは、乳房の側面画像を表す画像データに基づいて画像中の異常陰影を検出する異常陰影検出装置、およびその検出において側面画像中の胸筋領域を抽出する胸筋領域抽出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検出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検出する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】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、マンモグラフィには、正面から撮影した正面画像と側面から撮影した側面画像があり、このうち側面画像中には体側（体幹）部に相当する胸筋領域が含まれている。従来、画像データに基づいて異常陰影を検出する際には、胸筋領域と、胸筋領域以外の領域（以下、乳房領域とする。）とを区別することなく検出処理を行っていた。
【０００６】
しかしながら、胸筋領域と乳房領域では存在している構造物や性質が違うために画像上の特性（構造物の分布や濃度値等）が異なり、同じ検出処理によって異常陰影の検出を行うと、特に胸筋領域において誤検出が多くなってしまっていた。
【０００７】
例えば、画像中に存在している腫瘤陰影を検出する際には、画像データに基づいて腫瘤陰影の候補を検出し、検出された腫瘤陰影候補の周辺分布の特徴を参照して悪性、良性或いは正常組織であるかを判定し最終的な検出結果を出力しているが、胸筋領域と乳房領域では周辺分布の特徴が異なることが多いため、乳房領域における判定処理と同じ判定処理によって胸筋領域に存在している腫瘤陰影候補に対する判定を行うと検出結果を誤ることがあった。このため、胸筋領域に対する異常陰影の検出処理と、乳房領域に対する異常陰影の検出処理とを別々に行うことが望まれている。
【０００８】
一方、乳房の側面画像を表す画像データに基づいて画像中の胸筋領域を自動抽出する手法が提案されている（「乳房Ｘ線画像における胸筋領域の自動抽出」電子情報通信学会論文誌 MI2000-78 P5〜10 2001年1月）。この手法は、側面画像中の胸筋領域と乳房領域の境界のエッジ強度が周囲と比較して高くなることを利用して、乳房の上部領域側である側面画像の右端（或いは左端）において乳房領域と胸筋領域の境界線の開始点を決定し、その開始点を始点とする探索線を設定してこの探索線の角度を振りながら境界線を探索し、見つかった境界線上に探索線の始点を移動させて角度を振りながら境界線を探索する処理を繰り返し、最終的に連続した境界線を得るものである。
【０００９】
この手法によれば、側面画像中の胸筋領域と乳房領域とを分けることができるので、胸筋領域に対する異常陰影の検出処理と、乳房領域に対する異常陰影の検出処理とを別々に行うことが可能となる。しかしながら、画像中の胸筋領域と乳房領域のコントラストが低く境界の一部分が不明瞭な側面画像もあり、このような画像に対して上記手法により胸筋領域の抽出を行うと、境界が不明瞭な部分において境界線ががたがたになり胸筋領域を正しく抽出することができない場合がある。また、探索線の角度を振りながら境界線を探索する処理を繰り返すため、比較的長い処理時間を要していた。
【００１０】
本発明は、上記事情に鑑み、胸筋領域と乳房領域の境界線を簡易な処理で略正確に抽出することを可能とした胸筋領域抽出装置、および、抽出された胸筋領域に対する異常陰影の検出処理と乳房領域に対する異常陰影の検出処理とを別々に行うことにより検出性能を向上させることを可能とした異常陰影検出装置を提供することを目的とするものである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明による異常陰影検出装置は、乳房の側面画像を表す画像データに基づいて側面画像中の異常陰影を検出する検出手段を備えた異常陰影検出装置において、画像データに基づいて、側面画像中の胸筋領域と乳房領域との境界線上の境界点を１個以上抽出する境界点抽出手段と、抽出された境界点の個数に応じた所定の手法により胸筋ラインを抽出する胸筋ライン抽出手段とを備え、検出手段が、抽出された胸筋ラインを示す情報に基づいて胸筋領域に存在している異常陰影を検出する胸筋領域内検出手段、および／または抽出された胸筋ラインを示す情報に基づいて乳房領域に存在している異常陰影を検出する乳房領域内検出手段からなるものであることを特徴とするものである。
【００１２】
ここで、異常陰影とは、病変部を示す腫瘤陰影や微小石灰化陰影等を意味するものである。
【００１３】
胸筋領域とは、乳房の側面画像中に表れる体側（体幹）部（図２白抜き部）を示すものであり、乳房領域とは、画像中の被写体領域（背景以外の領域）のうち胸筋領域を除いた領域（図２斜線部）を示すものである。
【００１４】
また、境界点抽出手段を、画像データに基づいて側面画像のエッジ画像を作成し、作成されたエッジ画像中の乳房上部領域において複数の走査ラインを設定し、設定された走査ライン上を走査してエッジ点を抽出し、抽出されたエッジ点を境界点とするものとすることもできる。
【００１５】
ここで、乳房上部領域とは、画像中における乳房の上部の領域ではなく人体における乳房の上部の領域を意味するものであり、すなわち、側面画像中においては、撮影時の向きに応じて画像の右方或いは左方に表れるものである。
【００１６】
また、複数の走査ラインとは、胸筋領域と乳房領域の境界線と異なる方向性を有し、被写体領域の内部に設けられる線分であることが望ましく、より好ましくは、境界線と略直交する方向性を有し、被写体領域の内部の所定範囲内に設けられる線分である。この所定範囲とは、例えば被写体領域の内部の２０〜８０％の範囲、すなわち、被写体領域の外周縁から内側２０％の領域を除く範囲とすることができる。
【００１７】
なお、境界点抽出手段は、このようにエッジ画像を作成してエッジ点を抽出する形態のものに限られるものではなく、側面画像中に表れる胸筋領域の画像信号値等の特徴に基づいて、乳房領域との境界線上の境界点を１個以上抽出可能なものであればいかなるものでもよい。
【００１８】
境界点の個数に応じた所定の手法とは、例えば、境界点の個数が３個のときには、この３個の境界点を通る２次曲線を胸筋ラインとし、境界点の個数が２個のときには、この２個の境界点を通る１次直線を胸筋ラインとし、境界点の個数が１個のときには、この１個の境界点と、乳房の略最上位置の点から下ろした垂線の最下点とを通る１次直線を胸筋ラインとするものを意味する。また、抽出された境界点の個数が４個以上のときには、例えば、４個以上の点のうち最もエッジの大きい３個の点を選択し、選択された３個の境界点を通る２次曲線を胸筋ラインとするなどすればよい。
【００１９】
なお、乳房の略最上位置とは、画像中の被写体領域の最上点となる位置とすることが望ましく、その点から下ろした垂線の最下点とは、垂線上の画像下端における点を意味するものである。
【００２０】
また、胸筋領域内検出手段において異常陰影を検出する処理と、乳房領域内検出手段において異常陰影を検出する処理とを異なるものとしてもよい。
【００２１】
本発明による胸筋領域抽出装置は、乳房の側面画像を表す画像データに基づいて、側面画像中の胸筋領域と乳房領域との境界線上の境界点を１個以上抽出する境界点抽出手段と、抽出された境界点の個数に応じた所定の手法により胸筋ラインを抽出する胸筋ライン抽出手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００２２】
胸筋領域とは、乳房の側面画像中に表れる体側（体幹）部を示すものであり、乳房領域とは、画像中の被写体領域（背景以外の領域）のうち胸筋領域を除いた領域を示すものである。
【００２３】
また、境界点抽出手段を、画像データに基づいて側面画像のエッジ画像を作成し、作成されたエッジ画像中の乳房上部領域において複数の走査ラインを設定し、設定された走査ライン上を走査してエッジ点を抽出し、抽出されたエッジ点を境界点とするものとすることもできる。
【００２４】
ここで、乳房上部領域とは、画像中における乳房の上部の領域ではなく人体における乳房の上部の領域を意味するものであり、すなわち、側面画像中においては、撮影時の向きに応じて画像の右方或いは左方に表れるものである。
【００２５】
また、複数の走査ラインとは、胸筋領域と乳房領域の境界線と異なる方向性を有し、被写体領域の内部に設けられる線分であることが望ましく、より好ましくは、境界線と略直交する方向性を有し、被写体領域の内部の所定範囲内に設けられる線分である。この所定範囲とは、例えば被写体領域の内部の２０〜８０％の範囲、すなわち、被写体領域の外周縁から内側２０％の領域を除く範囲とすることができる。
【００２６】
なお、境界点抽出手段は、このようにエッジ画像を作成してエッジ点を抽出する形態のものに限られるものではなく、側面画像中に表れる胸筋領域の画像信号値等の特徴に基づいて、乳房領域との境界線上の境界点を１個以上抽出可能なものであればいかなるものでもよい。
【００２７】
境界点の個数に応じた所定の手法とは、例えば、境界点の個数が３個のときには、この３個の境界点を通る２次曲線を胸筋ラインとし、境界点の個数が２個のときには、この２個の境界点を通る１次直線を胸筋ラインとし、境界点の個数が１個のときには、この１個の境界点と、乳房の略最上位置の点から下ろした垂線の最下点とを通る１次直線を胸筋ラインとするものを意味する。また、抽出された境界点の個数が４個以上のときには、４個以上の点のうち３個の点を適宜選択し、選択された３個の境界点を通る２次曲線を胸筋ラインとするなどすればよい。
【００２８】
なお、乳房の略最上位置とは、画像中の被写体領域の最上点となる位置とすることが望ましく、その点から下ろした垂線の最下点とは、垂線上の画像下端における点を意味するものである。
【００２９】
【発明の効果】
上記のように構成された本発明による異常陰影検出装置によれば、側面画像中の胸筋領域と乳房領域の境界を示す胸筋ラインを抽出する胸筋ライン抽出手段と、抽出された胸筋ラインを示す情報に基づいて胸筋領域に存在している異常陰影を検出する胸筋領域内検出手段、および／または抽出された胸筋ラインを示す情報に基づいて乳房領域に存在している異常陰影を検出する乳房領域内検出手段を備えたから、胸筋領域に対する異常陰影の検出処理と乳房領域に対する異常陰影の検出処理とを別々に行うことが可能になる。すなわち、胸筋領域および乳房領域それぞれにおいて、各領域の画像上の特性にあわせた手法により異常陰影の検出を行うことができるため、検出性能の向上が期待できる。
【００３０】
また、胸筋領域と乳房領域の境界線上に抽出された１個以上の境界点の個数に応じた所定の手法により胸筋ラインを抽出するから、例えば境界線上の境界点が１個しか抽出できなかった場合でも胸筋ラインを抽出することができる。すなわち、側面画像中の胸筋領域と乳房領域の境界が不明瞭であったために１個の境界点しか抽出することができなかったとしても、胸筋ラインを抽出することができる。
【００３１】
また、胸筋領域と乳房領域の境界線上の境界点を１個以上抽出し、抽出された各境界点を通る２次曲線や１次直線を胸筋ラインとするものとすれば、簡易な処理で胸筋ラインを抽出することができるので、処理時間を短縮することができる。
【００３２】
なお、胸筋領域と乳房領域の境界線は２次曲線に似た特性を有することが知られているため、３個の境界点を抽出し、この３個の境界点を通る２次曲線を胸筋ラインとすれば、より正確な胸筋ラインを得ることができる。
【００３３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の異常陰影検出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検出装置の概略構成を示す図である。
【００３４】
本実施形態の異常陰影検出装置は、画像読取装置等から入力した乳房の側面画像データＰに基づいて画像中の胸筋領域と乳房領域の境界線上の境界点を抽出する境界点抽出手段10と、境界点抽出手段10により抽出された境界点の個数に応じて胸筋ラインを抽出する胸筋ライン抽出手段20と、胸筋ライン抽出手段20により抽出された胸筋ラインによって区分される胸筋領域に存在している異常陰影の検出を行う胸筋領域内検出手段31と、胸筋ライン抽出手段20により抽出された胸筋ラインによって区分される乳房領域（胸筋領域以外の領域）に存在している異常陰影の検出を行う乳房領域内検出手段32とにより構成されている。この胸筋領域内検出手段31と乳房領域内検出手段32をあわせたものが検出手段30であり、検出手段30は胸筋領域内検出手段31と乳房領域内検出手段32それぞれから出力された検出結果をまとめて出力する。
【００３５】
図２は、右乳房の側面画像データＰに基づく側面画像Ｐを示したものである。なお、左乳房の場合は左右が逆の画像となるが、本実施形態においては異常陰影検出対象の画像を右乳房の側面画像Ｐとした場合を例にして説明する。また、簡単のため、側面画像データおよび側面画像データに基づく側面画像に対して同じ符号Ｐを用いて説明する。
【００３６】
側面画像Ｐには、乳房領域Ｐa、胸筋領域Ｐb、および背景領域Ｐcが表れている。この側面画像Ｐにおいて、胸筋領域Ｐbは乳房領域Ｐaよりも濃度が低い領域として表れ、胸筋ラインとは、この胸筋領域Ｐbと乳房領域Ｐaとの境界を示す、画像の右端から左斜め下の方向に伸びる線を意味するものである。
【００３７】
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装置の作用について説明する。図３は、本実施形態の異常陰影検出装置における検出処理フローを示す図である。
【００３８】
乳房の側面画像データＰが画像読取装置等から境界点抽出手段10に入力されると、境界点抽出手段10では、まず最初に、被写体領域の抽出（ステップＳ11）とエッジ画像Ｐ′の作成（ステップＳ12）を行う。
【００３９】
ステップＳ11では、図２に示した側面画像Ｐのヒストグラムを作成し、作成されたヒストグラムを利用して背景部分（濃度値が高い部分）を除く最大濃度値Ｓmax１を求め（図４参照）、この最大濃度値Ｓmax１を閾値として側面画像Ｐを２値化する。すなわち、この閾値よりも低濃度の領域を被写体領域として抽出する。この被写体領域は、乳房領域Ｐaと胸筋領域Ｐbをあわせた領域となる。
【００４０】
一方、ステップＳ12では、胸筋領域Ｐbの濃度が乳房領域Ｐaよりも低く、さらにその境界の濃度勾配が周囲と比較して高くなる傾向があることから、濃度勾配ベクトルの強度を利用してエッジ画像Ｐ′を作成する。このエッジ画像Ｐ′では、胸筋領域Ｐbと乳房領域Ｐaの境界線が濃度が低い（白い）陰影として示される。
【００４１】
ステップＳ11で被写体領域が抽出され、ステップＳ12でエッジ画像Ｐ′が作成されると、境界点抽出手段10ではこれらの情報を利用して、胸筋領域Ｐbと乳房領域Ｐaの境界線上の境界点を抽出する（ステップＳ13）。以下、図５に示すエッジ画像Ｐ′の模式図を利用して境界点の抽出方法について説明する。なお、実際のエッジ画像Ｐ′においては、各エッジ（胸筋領域Ｐbと乳房領域Ｐaとの境界線ＰLや、乳房領域Ｐaと背景領域Ｐcの境界線）は濃度が低い（白い）陰影で示されているが、この模式図においては簡単のため黒い線で示す。
【００４２】
まず、作成されたエッジ画像Ｐ′中の被写体領域内の右方領域（乳房上部領域）に縦方向の方向性を有する３本の走査ラインＬ1，Ｌ2，Ｌ3を設定する。この際、最も右側の第１走査ラインＬ1を画像右端から２００pixelの位置に設定し、さらに、３００pixel間隔で第２走査ラインＬ2、第３走査ラインＬ3をそれぞれ設定する。なお、本実施形態における各画像データは、１０bit、１０pixel／mmのものであるとする。
【００４３】
次に、ステップＳ11により抽出された被写体領域の範囲を表す情報に基づいて、図５に示すように各走査ラインＬ1，Ｌ2，Ｌ3上の被写体領域内２０〜８０％の範囲を求め、この範囲内において各走査ラインＬ1，Ｌ2，Ｌ3上で方向性エッジ検索を行う。方向性エッジ検索とは、上から下に向けて走査する場合、濃度立下りのエッジのみを検索することを意味し、そして、この方向性エッジ検索によって、所定の閾値を満たす（所定の閾値よりも立下りが大きい）エッジ点が見つかったときに、そのエッジ点を境界点として抽出する（図５の×印）。なお、所定の閾値を満たすエッジ点が見つからなかったときには、その走査ライン上に境界点は存在しないものとする。つまり、３本の走査ラインＬ1，Ｌ2，Ｌ3を走査した結果、０〜３個の境界点が抽出される。
【００４４】
境界点抽出手段10において境界点が抽出されると、胸筋ライン抽出手段20は抽出された境界点の数と位置情報を入力し、胸筋ラインを抽出する（ステップＳ21）。ここで、抽出された境界点が３個のときには３個の境界点を通る２次曲線を引いて胸筋ラインとし、抽出された境界点が２個のときには２個の境界点を通る１次直線を引いて胸筋ラインとする。また、抽出された境界点が１個のときには、画像中の乳房の最上点から垂線を下ろして垂線上の最下点（画像の下端位置の点）を求め、この点と、抽出された１個の境界点とを通る１次直線を引いて胸筋ラインとする（図６参照）。なお、抽出された境界点が０個の場合には、胸筋ラインが存在していないものとする。
【００４５】
胸筋ライン抽出手段20において胸筋ラインが抽出されると、検出手段30に備えられた胸筋領域内検出手段31が、胸筋領域Ｐb（被写体領域のうち胸筋ラインよりも下側の領域）の範囲を示す情報を入力し胸筋領域Ｐbに存在する腫瘤陰影の検出を行い（ステップＳ31）、検出手段30に備えられた乳房領域内検出手段32が、乳房領域Ｐa（被写体領域のうち胸筋ラインよりも上側の領域）の範囲を示す情報を入力し乳房領域Ｐaに存在する腫瘤陰影の検出を行う（ステップＳ32）。なお、胸筋ラインが存在していない場合には被写体領域全体を乳房領域Ｐaとし、ステップＳ32の処理のみを行う。
【００４６】
胸筋領域内検出手段31および乳房領域内検出手段32は、具体的には、側面画像データＰと各領域の範囲を示す情報に基づいてアイリスフィルタ処理により各領域内の腫瘤陰影の候補領域を検出し、検出された各候補領域の特徴量を算出し、さらに算出された特徴量に基づいて各候補領域に対する判定を行って、悪性の腫瘤陰影のみを検出する。なお、アイリスフィルタ処理による候補領域の検出および特徴量の算出については、胸筋領域内検出手段31および乳房領域内検出手段32が同等の処理を行うものとし、算出された特徴量に基づく判定については、胸筋領域内検出手段31および乳房領域内検出手段32が各領域の特性に基づいて判定条件を設定し、別々に判定を行うものとする。以下、胸筋領域内検出手段31および乳房領域内検出手段32による腫瘤陰影の検出処理について詳細に説明する。
【００４７】
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、画像中の腫瘤陰影の候補領域を検出するものである。すなわち、Ｘ線フイ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、画像中の腫瘤陰影の候補領域を検出することができる。
【００４８】
以下、図７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同図（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は同図（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、同図（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。
【００４９】
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。
【００５０】
【数１】
0003970570.tif 000002
ここでｆ1〜ｆ16は、図８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。
【００５１】
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。
【００５２】
【数２】
0003970570.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９参照）。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。
【００５３】
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。
【００５４】
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１０にそのフィルタを示す。このフィルタは、図９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１０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。
【００５５】
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。
【００５６】
【数３】
0003970570.tif 000004
ただし、[ｘ]，[ｙ]は、ｘ，ｙを超えない最大の整数である。
【００５７】
さらに、その放射線上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。
【００５８】
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。
【００５９】
【数４】
0003970570.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。
【００６０】
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。
【００６１】
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。
【００６２】
【数５】
0003970570.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。
【００６３】
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、腫瘤陰影の候補となり得る候補領域の輪郭を特定することができる。
【００６４】
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候補領域であり、Ｉ＜Ｔ（若しくはＩ≦Ｔ）であれば候補領域ではないと判定し、候補領域を検出する。
【００６５】
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。
【００６６】
【数６】
0003970570.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。
【００６７】
上記のように腫瘤陰影の候補領域が検出されると、胸筋領域内検出手段31および乳房領域内検出手段32では、検出された各候補領域の９つの特徴量を算出し、算出された特徴量に基づいて各候補領域に対する判定を行う。
【００６８】
候補領域の第１の特徴量としては、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１１に示すように、検出された候補領域である腫瘤陰影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候補領域の、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、仮想円と候補領域とが重なる部分の面積をＡ´とすると、円形度は下記式（８）で算出される。
【００６９】
【数７】
0003970570.tif 000008
次に、候補領域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、候補領域の濃度値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（９）、コントラストcon を表す第３の特徴量（10）、角モーメントasm を表す第４の特徴量（11）を算出する。
【００７０】
【数８】
0003970570.tif 000009
また、候補領域辺縁の特徴量を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１２は候補領域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１３はＩＦＥＤ画像を示す概念図である。
【００７１】
まず、アイリスフィルタ処理により検出された候補領域、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。
【００７２】
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。
【００７３】
この結果、注目画素が候補領域Ｐ1やＰ3の内部にある場合には、図１２に示すように、式（６）が最大値を採る時のｎは、そのｉ番目の線が候補領域Ｐ1やＰ3の辺縁Ｂと交差する画素を指示する。例えば、図１２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。
【００７４】
一方、注目画素が候補領域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、候補領域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。
【００７５】
このように、候補領域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１３に示す模式図のようになる。
【００７６】
すなわち、候補領域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、候補領域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、候補領域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。
【００７７】
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。
【００７８】
すなわち、図１４に示すように、候補領域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。
【００７９】
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１５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点が候補領域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点も候補領域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１５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。
【００８０】
一方、ｉ点が候補領域Ｐ1，Ｐ3の内部にあり、かつｊ点も候補領域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。
【００８１】
さらに、ｉ点が候補領域Ｐ1，Ｐ3の辺縁Ｂにあり、ｊ点も候補領域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。
【００８２】
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。
【００８３】
ここで、候補領域が腫瘤陰影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。
【００８４】
一方、候補領域が擬似異常陰影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。
【００８５】
したがって、同時生成行列Ｐｇ（ｘ，ｙ）の特性値も、候補領域が腫瘤陰影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（12）、偏りdfe （difference entropy）を表す第６の特徴量（13）、相関値cor （correlation ）を表す第７の特徴量（14）、モーメントidm （inverse difference moment ）を表す第８の特徴量（15）、エントロピーse（sum entropy ）を表す第９の特徴量（16）をそれぞれ求める。
【００８６】
【数９】
0003970570.tif 000010
胸筋領域内検出手段31および乳房領域内検出手段32は、それぞれ、算出された９つの特徴量に基づいてマハラノビス距離を算出し、そのゆう度比を用いて判定を行う。
【００８７】
まず、下記式（17）により、予め実験的に得られている非悪性陰影を示すパターンクラス（ｉ＝１）からのマハラノビス距離Ｄm1と、悪性陰影を示すパターンクラス（ｉ＝２）からのマハラノビス距離Ｄm2とを算出する。
【００８８】
【数１０】
0003970570.tif 000011
９つの特徴量は、それぞれ上記ｘ１からｘ９に該当し、（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候補領域のパターンと、非悪性陰影のパターンとのマハラノビス距離がＤm1であり、同様に悪性陰影のパターンとのマハラノビス距離がＤm2である。
【００８９】
非悪性陰影のパターンおよび悪性陰影のパターンとは、予め多数の異常陰影候補について実験的に調査した結果に基づいて設定された、非悪性陰影ごとおよび悪性陰影ごとのベクトル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、非悪性陰影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 、悪性陰影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。
【００９０】
ここで、胸筋領域内検出手段31と乳房領域内検出手段32は、非悪性陰影を示すパターンと悪性陰影を示すパターンを予めそれぞれの領域の特性に応じて設定しておく。すなわち、胸筋領域内検出手段31は予め設定された胸筋領域における非悪性陰影のパターンと悪性陰影のパターンを用いてマハラノビス距離の算出を行い、乳房領域内検出手段32は予め設定された乳房領域における非悪性陰影のパターンと悪性陰影のパターンを用いてマハラノビス距離の算出を行う。
【００９１】
次に、候補領域が悪性陰影である場合には、悪性陰影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）、非悪性陰影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、候補領域が非悪性陰影である場合には、非悪性陰影のパターンクラスとのマハラノビス距離が近く（Ｄm1が低い値を示し）、悪性陰影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ることから、この傾向に従って悪性陰影と非悪性陰影とを有為に判別し得るゆう度比を各候補領域ごとに算出する。
【００９２】
ゆう度比とはＤm1／Ｄm2で表現され、図１６の座標平面上における傾きを示す。すなわち、ゆう度比が大きいほど悪性陰影である可能性が高く、小さいほど非悪性陰影である可能性が高いと判定できるため、例えば閾値を２に設定し、ゆう度比が２以上の時に悪性であり、２未満の時に非悪性であると判定する。
【００９３】
胸筋領域内検出手段31および乳房領域内検出手段32は、判定の結果、悪性であると判定された腫瘤陰影の候補領域を側面画像Ｐに対する腫瘤陰影の検出結果として出力する。
【００９４】
本実施形態による異常陰影検出装置によれば、胸筋領域に対する異常陰影の検出処理と、乳房領域に対する異常陰影の検出処理とを別々に行うことができるから、各領域の特性にあわせた判定処理が可能となり、より正確な検出結果を得ることができる。
【００９５】
なお、上記実施形態においては、胸筋領域内検出手段31および乳房領域内検出手段32を、検出された候補領域の判定を行うときにのみ異なる処理を行うものとしたが、例えば、アイリスフィルタ処理における出力値Ｉに対する閾値Ｔを各領域ごとに変える形態や、判定の際に利用する特徴量の種類を各領域ごとに変える形態などでもよい。また、判定の際に、マハラノビス距離を用いて悪性と非悪性を判定する形態を例にして示したが、これは判定処理の形態を限定するものではなく、他の判定方法を用いてもよいし、悪性と良性とを検出して鑑別する形態としてもよい。また、検出対象の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でもよい。つまり、検出手段30は、胸筋領域と乳房領域に対して別々に異常陰影の検出処理を行うことが可能なものであればいかなるものでもよい。
【００９６】
また、上記境界点抽出手段10において設定された走査ラインの数や位置は上記の形態に限られるものではない。すなわち、乳房の側面画像の中には、コントラストなどの影響により胸筋領域と乳房領域の境界が不明瞭な部分が存在している場合があるが、画像中の乳房上部領域においては境界が比較的明瞭であることが多いため、乳房上部領域のできるだけ広い範囲に、抽出される胸筋ラインの精度と処理時間とのバランスを考慮して、適切な数の走査ラインを効果的に設定することが望ましい。
【００９７】
また、境界点を探索する際の走査範囲は被写体領域の２０〜８０％に限られるものではない。すなわち、この走査範囲は、被写体領域と背景領域の境界線の影響によって胸筋ラインを誤検出してしまうことを防ぐために設けられるものであるため、エッジ画像Ｐ′の状態等によって例えば１０〜９０％などと適宜変更するようにしてもよい。
【００９８】
また、被写体領域の抽出方法は、上記のようにヒストグラムを用いて抽出する形態に限られるものではなく、また画像を２値化する際の閾値の設定方法も上述したものに限られるものではない。
【００９９】
なお、境界点抽出手段10において境界点が抽出されなかった場合には胸筋ラインがないものと判断することができるため、この結果を、処理対象の乳房画像が側面画像であるか或いは正面画像であるかを判断する画像認識に利用することもできる。すなわち、側面画像には通常胸筋領域が含まれており、正面画像には胸筋領域が含まれていないため、この差に基づいて候補点抽出手段10を画像認識に応用することも可能である。
【０１００】
また、抽出された被写体領域の輪郭と胸筋ラインのみを表示することにより、通常画像診断の前に行われる、乳房の性質に基づく分類（全体の形状や質等による分類）に役立つ情報として提供することもできる。
【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検出装置の概略構成図
【図２】その実施形態における異常陰影検出装置の処理対象の側面画像Ｐを示す図
【図３】その実施形態における異常陰影検出処理フローを示すフローチャート
【図４】側面画像Ｐのヒストグラムに基づいて被写体領域を抽出する方法を説明する図
【図５】エッジ画像Ｐ′中において境界点を抽出する方法を説明する図
【図６】抽出された境界点が１個のときに抽出される胸筋ラインを示す図
【図７】アイリスフィルタ処理の作用を示す図
【図８】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９】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１０】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１１】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１２】ＩＦＥＤ画像が形成される作用を示す図
【図１３】ＩＦＥＤ画像を示す概念図
【図１４】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１５】同時生成行列を示す図
【図１６】ゆう度比を説明する図
【符号の説明】
10    境界点抽出手段
20    胸筋ライン抽出手段
30    検出手段
31    胸筋領域内検出手段
32    乳房領域内検出手段
【図１】
0003970570.tif 000012
【図２】
0003970570.tif 000013
【図３】
0003970570.tif 000014
【図４】
0003970570.tif 000015
【図５】
0003970570.tif 000016
【図６】
0003970570.tif 000017
【図７】
0003970570.tif 000018
【図８】
0003970570.tif 000019
【図９】
0003970570.tif 000020
【図１０】
0003970570.tif 000021
【図１１】
0003970570.tif 000022
【図１２】
0003970570.tif 000023
【図１３】
0003970570.tif 000024
【図１４】
0003970570.tif 000025
【図１５】
0003970570.tif 000026
【図１６】
0003970570.tif 000027