(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された画像について類円形を検出する画像検出装置において、
前記画像を画素強度と２次元座標上の画素位置とからなる三次元曲面としたときに、着目画素を始点とする半直線上にある画素について、大きさが画素位置に関する画素強度の微分値であり、方向が前記三次元曲面に接する平面に垂直な方向である勾配ベクトルを算出する勾配ベクトル算出部と、
前記勾配ベクトルの半直線への正射影を算出する正射影算出部と、
各半直線での前記正射影の最大長を検出する最大長検出部と、
異なる半直線に対して算出される前記最大長どうしの類似度を算出する正射影の最大長の類似度算出部と、
１つの半直線とそれ以外の各半直線に対して算出される前記正射影の最大長の類似度を加算する相関値算出部と、
前記相関値を全ての半直線に対して算出してその最大相関値を見出し、さらに前記類円形候補領域内の全てに渡って前記着目点を動かした時の前記最大相関値の中の最大値を算出する最大相関値算出部とを有し、
前記最大相関値算出部からの出力値に基づき、類円形を検出することを特徴とする画像検出装置。
【請求項２】
入力された画像について類円形を検出する画像検出方法において、
前記画像を画素強度と２次元座標上の画素位置とからなる三次元曲面としたときに、着目画素を始点とする半直線上にある画素について、大きさが画素位置に関する画素強度の微分値であり、方向が前記三次元曲面に接する平面に垂直な方向である勾配ベクトルを算出する勾配ベクトル算出工程と、
前記勾配ベクトルの半直線への正射影を算出する正射影算出工程と、
各半直線での前記正射影の最大長を検出する最大長検出工程と、
異なる半直線に対して算出される前記最大長どうしの類似度を算出する正射影の最大長の類似度算出工程と、
１つの半直線とそれ以外の各半直線に対して算出される前記正射影の最大長の類似度を加算する相関値算出工程と、
前記相関値を全ての半直線に対して算出してその最大相関値を見出し、さらに前記類円形候補領域内の全てに渡って前記着目点を動かした時の前記最大相関値の中の最大値を算出する最大相関値算出工程とを有し、
この最大相関値算出工程で得られた最大値に基づき、類円形を検出することを特徴とする画像検出方法。
【請求項３】
入力された画像について類円形を検出するにあたって、
前記画像を画素強度と２次元座標上の画素位置とからなる三次元曲面としたときに、着目画素を始点とする半直線上にある画素について、大きさが画素位置に関する画素強度の微分値であり、方向が前記三次元曲面に接する平面に垂直な方向である勾配ベクトルを算出する処理と、
前記勾配ベクトルの半直線への正射影を算出する処理と、
各半直線での前記正射影の最大長を検出する処理と、
異なる半直線に対して算出される前記最大長どうしの類似度を算出する処理と、
１つの半直線とそれ以外の各半直線に対して算出される前記正射影の最大長の類似度を加算する処理と、
前記相関値を全ての半直線に対して算出してその最大相関値を見出し、さらに前記類円形候補領域内の全てに渡って前記着目点を動かした時の前記最大相関値の中の最大値を算出する処理と、
この算出された最大値に基づき、類円形を検出する処理と、
をコンピュータに実行させる命令を含むプログラムを格納した、コンピュータが読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は画像検出装置及び画像検出方法、並びに画像検出プログラムを記録した記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
画像中の類円形領域、例えば腫瘤影を認識するための手法の多くは、次のような２段階の処理からなっている。第１段階では、フィルター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（偽腫瘤影）を削減する。以下にこのような第１段階、第２段階における従来の技術について言及する。
【０００３】
まず、第１段階の従来の技術について説明する。腫瘤影候補点を抽出するためのフィルターとして、勾配ベクトルの集中度を算出するアイリスフィルターが提案されている。アイリスフィルターは、類円形領域を抽出する優れたフィルターであり、その内容は電子情報通信学会論文誌，Ｖｏｌ．Ｊ７５−Ｄ−II，Ｎｏ．３，ｐｐ．６６３−６７０，１９９２．に開示されている。勾配ベクトルの集中度は、次のような処理によって算出される。
【０００４】
まず、図４に示すような画素強度値の配列ｆ1 〜ｆ16を用いて、勾配ベクトルの方向θの計算を行う。勾配ベクトルの方向θの計算は次の式により計算される。
【０００５】
【数１】
0004046399.tif 000002
次に、以下の式を用いて勾配ベクトルの集中度Ｃの計算を行う。
【０００６】
【数２】
0004046399.tif 000003
【０００７】
ただし、Ｎは半径Ｒの円内の全画素数である。
すなわち、着目点を始点とし近傍領域内の任意の点ａを終点とするベクトルをＡとし、点ａにおける勾配方向を表すベクトルをＧとすると、ベクトルＡとベクトルＧのなす角の余弦値を近傍領域内の各点について算出し、それらの平均値を１点の情報とするものである。アイリスフィルターは、勾配ベクトルの向きだけを利用し、大きさを用いていないのでコントラストに依存しないという特徴を有している。さらに、腫瘤影の大きさに応じてフィルタサイズが適応的に変化するような工夫が施されている。
【０００８】
次に第２段階の従来の技術について説明する。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（偽腫瘤影）を削減するための従来法に関しては、領域内の画素強度値の平均や分散等の領域中の全画素に関する統計量、あるいは２次元的な形の円形度等に着目した削減手法が提案されている。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記したようなアイリスフィルターを例えば乳房Ｘ線画像に適用すると、腫瘤影近傍の出力が大きくなると同時に、乳腺等の直線に近い陰影部分でも比較的大きな出力が出やすい。このため、アイリスフィルターの出力値がある閾値以上となる画素を拾い上げて、腫瘤影領域を漏れなく抽出しようとすると、乳腺等の直線に近い陰影部分をも拾い過ぎてしまう。
【００１０】
拾いすぎた候補領域を削減するために、仮にアイリスフィルターで利用されている勾配ベクトルの集中度を利用しても、拾いすぎ正常領域の数をさほど削減することができない。
【００１１】
また、従来の領域内の全画素に関する統計量等を用いた削減手法は、拾いすぎ領域を少しづつ削減することができるものの、本質的に大量の拾いすぎ領域を削減することが困難である。
【００１２】
本発明はこのような課題に着目してなされたものであり、その目的とするところは、類円形領域の画像を落とすことなしに、拾いすぎる正常領域の数を極力削減することができる画像検出装置及び画像検出方法、並びに画像検出プログラムを記録した記録媒体を提供することにある。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、第１の発明に係る画像検出装置は、入力された画像について類円形を検出する画像検出装置において、前記画像を画素強度と２次元座標上の画素位置とからなる三次元曲面としたときに、着目画素を始点とする半直線上にある画素について、大きさが画素位置に関する画素強度の微分値であり、方向が前記三次元曲面に接する平面に垂直な方向である勾配ベクトルを算出する勾配ベクトル算出部と、前記勾配ベクトルの半直線への正射影を算出する正射影算出部と、各半直線での前記正射影の最大長を検出する最大長検出部と、異なる半直線に対して算出される前記最大長どうしの類似度を算出する正射影の最大長の類似度算出部と、１つの半直線とそれ以外の各半直線に対して算出される前記正射影の最大長の類似度を加算する相関値算出部と、前記相関値を全ての半直線に対して算出してその最大相関値を見出し、さらに前記類円形候補領域内の全てに渡って前記着目点を動かした時の前記最大相関値の中の最大値を算出する最大相関値算出部とを有し、前記最大相関値算出部からの出力値に基づき、類円形を検出する。
【００１４】
また、第２の発明に係る画像検出方法は、入力された画像について類円形を検出する画像検出方法において、前記画像を画素強度と２次元座標上の画素位置とからなる三次元曲面としたときに、着目画素を始点とする半直線上にある画素について、大きさが画素位置に関する画素強度の微分値であり、方向が前記三次元曲面に接する平面に垂直な方向である勾配ベクトルを算出する勾配ベクトル算出工程と、前記勾配ベクトルの半直線への正射影を算出する正射影算出工程と、各半直線での前記正射影の最大長を検出する最大長検出工程と、異なる半直線に対して算出される前記最大長どうしの類似度を算出する正射影の最大長の類似度算出工程と、１つの半直線とそれ以外の各半直線に対して算出される前記正射影の最大長の類似度を加算する相関値算出工程と、前記相関値を全ての半直線に対して算出してその最大相関値を見出し、さらに前記類円形候補領域内の全てに渡って前記着目点を動かした時の前記最大相関値の中の最大値を算出する最大相関値算出工程とを有し、この最大相関値算出工程で得られた最大値に基づき、類円形を検出する。
【００１５】
また、第３の発明に係るコンピュータが読み取り可能な記録媒体は、入力された画像について類円形を検出するにあたって、前記画像を画素強度と２次元座標上の画素位置とからなる三次元曲面としたときに、着目画素を始点とする半直線上にある画素について、大きさが画素位置に関する画素強度の微分値であり、方向が前記三次元曲面に接する平面に垂直な方向である勾配ベクトルを算出する処理と、前記勾配ベクトルの半直線への正射影を算出する処理と、各半直線での前記正射影の最大長を検出する処理と、異なる半直線に対して算出される前記最大長どうしの類似度を算出する処理と、１つの半直線とそれ以外の各半直線に対して算出される前記正射影の最大長の類似度を加算する処理と、前記相関値を全ての半直線に対して算出してその最大相関値を見出し、さらに前記類円形候補領域内の全てに渡って前記着目点を動かした時の前記最大相関値の中の最大値を算出する処理と、この算出された最大値に基づき、類円形を検出する処理とをコンピュータに実行させる命令を含むプログラムを格納している。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下に図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。ここでは乳房Ｘ線画像における拾いすぎ偽腫瘤影の削減方法を例として本発明の第１の実施形態を図１及び図２を用いて説明する。第１の実施形態では、乳房Ｘ線画像中の腫瘤影候補領域が既にアイリスフィルター等を用いて領域分割されているとして、拾いすぎた偽腫瘤影を削減する手順を説明する。
【００１７】
まず、手法の着眼点を簡単に説明する。腫瘤影の中心部に近い点から、腫瘤影の境界に向けて画素強度曲面上を進んでいくと、腫瘤影と背景との境界付近において急峻な下り坂があり、その坂の勾配の大きさは、腫瘤影の中心部に近い点からどの向きに進んで行っても、ほぼ類似して得られる傾向にある。しかも、急峻な下り坂は、腫瘤影の中心部に近い点から似たような距離に位置している。さらに、互いに直角に近い向きに進んで得られる情報の組合せの方が、似たような向きに進んで得られる情報の組合せよりも、類円形領域を線状領域から区別する意味で重要である。そこで、以上のような着眼点に基づき、本実施形態では、着目点を始点とし、着目点を中心とする円周の等分点を通る半直線を想定し、半直線上の各点において勾配ベクトルを算出し、勾配ベクトルの半直線への正射影の最大長及び／又は距離を算出し、種々の半直線に対して得られる前記最大長及び／又は距離の類似性などを算出する。
【００１８】
以下に具体的な手順をさらに説明する。最初に、腫瘤影候補領域入力部１から任意の腫瘤影候補領域の画像を入力する。次に、入力された腫瘤影候補領域Ω内の画像のある点（ｘ0 ，ｙ0 ）を中心とする半径ｒの円を想定する。点（ｘ0 ，ｙ0 ）を始点とし、半径ｒの円の円周をｄ等分する点（ｘi ，ｙi ）（ｉ＝１，…，ｄ）を終点とするベクトルをｒi0とする。このベクトルｒi0がｘ軸となす角度（ベクトルｒi0の向き）をαi とすれば、以下の関係式が成り立つ。
【００１９】
【数３】
0004046399.tif 000004
さて、点（ｘi ，ｙi ）における画素強度値をｆ（ｘi ，ｙi ）、勾配ベクトルを
【００２０】
【数４】
0004046399.tif 000005
で表すことにする。
まず、勾配ベクトル算出部２において、点（ｘi ，ｙi ）における大きさが０から１の間に正規化された勾配ベクトル
【００２１】
【数５】
0004046399.tif 000006
を算出する。
【００２２】
次に、点（ｘ0 ，ｙ0 ）を始点とし、（ｘi ，ｙi ）を通る半直線をｍi0とする。正射影算出部３において、画素位置（ｘi ，ｙi ）での正規化勾配ベクトルｎi の半直線ｍi0への正射影ｐi0を次式によって算出する。
【００２３】
【数６】
0004046399.tif 000007
【００２４】
ここで、ドットは内積演算を意味する。
続いて、点（ｘ0 ，ｙ0 ）と向きαi を固定し、半径ｒを変化させながら、ベクトルｒi0の向きと同じ向きを有する正射影ｐi0の最大長｜ｐi0｜と、その時の半径ｒの値ｒi0を最大検出部４において選び出す。同様に、これ以外の向きαj に対しても、最大値検出部４において、ベクトルｒj0の向きと同じ向きの正射影ｐj0の最大長｜ｐj0｜と、その時の半径ｒの値ｒj0を各向きαj に対して１つずつ選出する。この正射影の最大長を採用する方法では、腫瘤影の裾野の勾配が大きい部分を捉えることが肝要であり、それには種々の方法が考えられる。
【００２５】
例えば、腫瘤影候補領域内では無条件に最大値を探索し、腫瘤影候補領域の外では、正射影ｐi0の向きがベクトルｒi0の向きと反対になったら探索を打ち切るようにすることも可能である。
【００２６】
次に、距離の類似度算出部５において、点（ｘ0 ，ｙ0 ）を始点とし、傾きの異なる２つの半直線（ｘ軸とのなす角をαi ，αj とする）における前述の正射影ｐi0、ｐj0の最大点から点（ｘ0 ，ｙ0 ）までの距離の類似度を例えば次式に従って算出する。
【００２７】
【数７】
0004046399.tif 000008
仮に、検出すべき腫瘤影の大きさの最大径ｍａｘ＿Ｒ、最小径ｍｉｎ＿Ｒを予め定めておく場合には、
【００２８】
【数８】
0004046399.tif 000009
を満たすｒi0，ｒj0の組合せに対してのみ類似度を計算し、それ以外のものは０にすれば良い。
【００２９】
さらに、正射影の最大長の類似度算出部６において、点（ｘ0 ，ｙ0 ）を始点とし傾きの異なる２つの半直線に対してそれぞれ得られる正射影の最大長どうしの類似度を例えば次式に従って算出する。
【００３０】
【数９】
0004046399.tif 000010
【００３１】
尚、コントラストに影響される方法ではあるが、次の方法も考えられる。すなわち、長さが互いに似ているものほど値が大きくなるのはもちろんのこと、長さが長いものどうしの類似性の方が、短いものどうしの類似性よりも、大きな値をとるようにする。例えば、（１０）式に代えて、次式に従って類似度を算出してもよい。
【００３２】
【数１０】
0004046399.tif 000011
【００３３】
続いて、重みづけ算出部７において、点（ｘ0 ，ｙ0 ）を始点としｘ軸となす角がαi の半直線と点（ｘ0 ，ｙ0 ）を始点とし、ｘ軸となす角がαj の半直線のなす角の大きさに基づいた重みを算出する。
以下、互いのなす角の大きさの絶対値をπラジアンを法として考える。
【００３４】
【数１１】
0004046399.tif 000012
【００３５】
この角度が０．５πラジアンに近いほど重みづけを大きく、０またはπラジアンに近いほど重みづけを小さくする。こうすれば、類円形に対して得られる相関値が大きくなる一方で線状形状に対して得られる相関値が抑制されるので両者を峻別することができる。これには、例えば、次式のように正弦関数を採用すれば良く、これによって角度に関する重みづけがなされる。
【００３６】
【数１２】
0004046399.tif 000013
【００３７】
次に、相関値算出部８において、距離の類似度算出部５、正射影の最大長の類似度算出部６、及び重みづけ算出部７において算出された値の積をとり相関値を算出する。すなわち、点（ｘ0 ，ｙ0 ）を始点とし、異なる傾きを持つ２つの半直線に対して得られる前述の正射影の長さが最大となる点と点（ｘ0 ，ｙ0 ）との距離に関する類似度及び前述の正射影の最大長どうしの類似度の積をとり、さらに２つの半直線のなす角の大きさβij0 に基づく重みを掛け合わせて次式のごとく相関値を算出する。
【００３８】
【数１３】
0004046399.tif 000014
【００３９】
これまでの説明では、異なる２つの半直線に対して得られる相関値を算出する手順を示したが、１つの半直線とそれ以外の各半直線との間の相関値を加算する方が実際的である。
すなわち、相関値算出部８において、ある１つの半直線の、それ以外の（ｄ−１）個の各半直線に対して得られる相関値を次式のように加算する。
【００４０】
【数１４】
0004046399.tif 000015
続いて、最大相関値算出部９において、全ての半直線に対して（１５）式の値を算出し、次式のようにその中の最大値を採用する。
【００４１】
【数１５】
0004046399.tif 000016
【００４２】
尚、最大値を選ぶ代わりに、平均値等を選ぶことも考えられるが、腫瘤影の中には、部分的に辺縁部が欠けているものも存在するので、最大値をとった方が好ましい。上式の値を、点（ｘ0 ，ｙ0 ）を領域Ω内の全ての画素に置き変えて計算し、同様にして最大相関値算出部９においてその最大値を算出する。
【００４３】
【数１６】
0004046399.tif 000017
【００４４】
この最大値が、ある閾値より小さければ、拾いすぎ領域削減部１０において、この領域を拾いすぎた偽腫瘤影領域として削除し、また、ある閾値以上であれば、腫瘤影候補領域抽出部１１において、腫瘤影候補領域として抽出する。以上の手順を全ての分割された領域Ωに対して行う。
【００４５】
ここで、上記した処理の流れを図３のフローチャートを用いてまとめて記述しておく。まず、腫瘤影候補領域Ωが入力され（ステップＳ１）、腫瘤影候補領域Ω内のある点（ｘ0 ，ｙ0 ）に着目し（ステップＳ２）、この点を中心とする円周のｄ等分点（ｘi ，ｙi ）が選ばれる。続いて、点（ｘ0 ，ｙ0 ）を始点とし、ｄ等分点（ｘi ，ｙi ）を通る半直線を選ぶ（ステップＳ３−１）。次に、この半直線上の各点において勾配ベクトルを算出し、勾配ベクトルの半直線への正射影の最大長とその位置（最大点）が見出される（ステップＳ４−１）。次に、最大点と点（ｘ0 ，ｙ0 ）との距離が算出される（ステップＳ５−１）。
【００４６】
次に、別のｄ等分点（ｘj ，ｙj ）が選ばれ、点（ｘ0 ，ｙ0 ）を始点とし、ｄ等分点（ｘj ，ｙj ）を通る半直線を選ぶ（ステップＳ３−２、Ｓ３−３）。同様に、この半直線上の各点において勾配ベクトルを算出し、勾配ベクトルの半直線への正射影の最大長とその位置（最大点）が見出され（ステップＳ４−２、Ｓ４−３）、最大点と点（ｘ0 ，ｙ0 ）との距離が算出される（ステップＳ５−２、Ｓ５−３）。
【００４７】
次に、２つの半直線のなす角に基づき重みが算出される（ステップＳ６）。続いて、異なる半直線に対して得られる正射影の最大長どうしの類似度（ステップＳ７）及び前記した距離の類似度が計算される（ステップＳ８）。次に、１つの半直線と、それ以外の各半直線との間において、２種類の類似度と重みの値が掛け合わされ、その和が相関値として算出される（ステップＳ９）。次に、全ての半直線に対して前述の相関値を算出し、その中の最大値を算出する（ステップＳ１０）。さらに、着目点を領域Ω内の全てに渡って移動させたときの前述の相関値の最大値が算出される（ステップＳ１１）。この最大値を予め用意した閾値と比較し（ステップＳ１２）、最大値が閾値よりも小さいとき、着目した領域は、拾いすぎ偽腫瘤影領域として削除される（ステップＳ１３）。また、最大値が閾値以上であれば、着目した領域は、腫瘤影候補領域として抽出される（ステップＳ１４）。以下、全ての分割された領域に対して行う。
尚、以上説明してきた相関値の計算において、長さと向きに関する相関として外積の大きさを用いるようにしてもよい。
【００４８】
【数１７】
0004046399.tif 000018
【００４９】
ただし、このままでは一方のベクトルの長さが長ければ、他方が少々短くても大きめの相関値が得られるので、（５）と（８）の相関値を掛け合わせた方が精度が良い。
【００５０】
なお、上記した具体的実施形態には、以下の（１）〜（６）に示すような構成の発明が含まれている。
（１）
入力された画像について類円形を検出する画像検出装置において、
前記画像を画素強度と２次元座標上の画素位置とからなる三次元曲面としたときに、着目画素を始点とする半直線上にある画素について、大きさが画素位置に関する画素強度の微分値であり、方向が前記三次元曲面に接する平面に垂直な方向である勾配ベクトルを算出する勾配ベクトル算出部と、
前記勾配ベクトルの半直線への正射影を算出する正射影算出部と、
各半直線での前記正射影の最大長を検出する最大長検出部と、
異なる半直線に対して算出される前記最大長どうしの類似度を算出する正射影の最大長の類似度算出部と、
１つの半直線とそれ以外の各半直線に対して算出される前記正射影の最大長の類似度を加算する相関値算出部と、
前記相関値を全ての半直線に対して算出してその最大相関値を見出し、さらに前記類円形候補領域内の全てに渡って前記着目点を動かした時の前記最大相関値の中の最大値を算出する最大相関値算出部とを有し、
前記最大相関値算出部からの出力値に基づき、類円形を検出することを特徴とする画像検出装置。
（１−１）
前記半直線は、前記着目画素を中心とする円周の等分点を通るものであることを特徴とする（１）に記載の画像検出方法。
（１−２）
前記正射影の最大長の類似度算出工程では、以下の式
【００５１】
【数１８】
0004046399.tif 000019
（ここで、ｐi0、ｐj0は点（ｘ0 ，ｙ0 ）を始点とし、互いに傾きの異なる２つの半直線に対してそれぞれ得られる正射影である）
を用いて前記最大長どうしの類似度を算出することを特徴とする（１）に記載の画像検出方法。
（１−３）
前記正射影の最大長の類似度算出工程では、以下の式
【００５２】
【数１９】
0004046399.tif 000020
（ここで、ｐi0、ｐj0は点（ｘ0 ，ｙ0 ）を始点とし、互いに傾きの異なる２つの半直線に対してそれぞれ得られる正射影である）
を用いて前記最大長どうしの類似度を算出することを特徴とする（１）に記載の画像検出方法。
（２）
前記相関値算出工程の前段階において、異なる半直線のなす角の大きさに基づき重みづけを行う重みづけ算出工程をさらに具備し、前記相関値算出工程において、前記類似度算出工程で得られた前記最大長どうしの類似度に重みを掛け合わせ、その値を全ての向きに対して加算する（１）に記載の画像検出方法。
（３）
入力された類円形候補領域の画像について、着目点を始点とし、該着目点を中心とする円周の等分点を通る半直線を想定し、この半直線上の各点において勾配ベクトルを算出する勾配ベクトル算出工程と、
前記勾配ベクトルの半直線への正射影を算出する正射影算出工程と、
各半直線での前記正射影の最大位置を検出する最大位置検出工程と、
前記正射影の最大位置と、前記着目点間の距離を算出し、異なる半直線に対して算出される前記距離の類似度を算出する距離の類似度算出工程と、
１つの半直線とそれ以外の各半直線に対して算出される前記距離の類似度を加算する相関値算出工程と、
前記相関値を全ての半直線に対して算出してその最大相関値を見出し、さらに前記類円形候補領域内の全てに渡って前記着目点を動かした時の前記最大相関値の中の最大値を算出する最大相関値算出工程と、
この最大相関値算出工程で得られた最大値に基づき、前記類円形候補領域を偽の類円形領域として削除する領域削減工程と、
前記最大相関値算出工程で得られた最大値に基づき、前記類円形候補領域を抽出すべき類円形候補領域として抽出する領域抽出工程と、
を具備することを特徴とする画像検出方法。
（３−１）
前記距離の類似度算出工程では、以下の式
【００５３】
【数２０】
0004046399.tif 000021
（ここで、ｒi0は点（ｘ0 ，ｙ0 ）を始点とし、半径ｒの円の円周をｄ等分する点（ｘi ，ｙi ）（ｉ＝１，…，ｄ）を終点とするベクトルであり、ｒj0は、ベクトルｒi0と異なる向きを有するベクトルである）
を用いて前記距離の類似度を算出することを特徴とする（３）に記載の画像検出方法。
（４）
前記相関値算出工程の前段階において、異なる半直線のなす角の大きさに基づき重みづけを行う重みづけ算出工程をさらに具備し、前記相関値算出工程において、前記類似度算出工程で得られた前記距離の類似度に重みを掛け合わせ、その値を全ての向きに対して加算する（３）に記載の画像検出方法。
（５）
入力された類円形候補領域の画像について、着目点を始点とし、該着目点を中心とする円周の等分点を通る半直線を想定し、この半直線上の各点において勾配ベクトルを算出する勾配ベクトル算出工程と、
前記勾配ベクトルの半直線への正射影を算出する正射影算出工程と、
各半直線での前記正射影の最大長を検出する最大長検出工程と、
異なる半直線に対して算出される前記最大長どうしの類似度を算出する正射影の最大長の類似度算出工程と、
各半直線での前記正射影の最大位置を検出する最大位置検出工程と、
前記正射影の最大位置と、前記着目点間の距離を算出し、異なる半直線に対して算出される前記距離の類似度を算出する距離の類似度算出工程と、
１つの半直線とそれ以外の各半直線に対して算出される前記距離の類似度を前記正射影の最大長の類似度に掛け合わせてそれぞれ加算する相関値算出工程と、
前記相関値を全ての半直線に対して算出してその最大相関値を見出し、さらに前記類円形候補領域内の全てに渡って前記着目点を動かした時の前記最大相関値の中の最大値を算出する最大相関値算出工程と、
この最大相関値算出工程で得られた最大値に基づき、前記類円形候補領域を偽の類円形領域として削除する領域削減工程と、
前記最大相関値算出工程で得られた最大値に基づき、前記類円形候補領域を抽出すべき類円形候補領域として抽出する領域抽出工程と、
を具備することを特徴とする画像検出方法。
（５−１）
前記正射影の最大長の類似度算出工程では、以下の式
【００５４】
【数２１】
0004046399.tif 000022
（ここで、ｐi0、ｐj0は点（ｘ0 ，ｙ0 ）を始点とし、互いに傾きの異なる２つの半直線に対してそれぞれ得られる正射影である）
を用いて前記最大長どうしの類似度を算出することを特徴とする（５）に記載の画像検出方法。
（５−２）
前記正射影の最大長の類似度算出工程では、以下の式
【００５５】
【数２２】
0004046399.tif 000023
（ここで、ｐi0、ｐj0は点（ｘ0 ，ｙ0 ）を始点とし、互いに傾きの異なる２つの半直線に対してそれぞれ得られる正射影である）
を用いて前記最大長どうしの類似度を算出することを特徴とする（５）に記載の画像検出方法。
（５−３）
前記距離の類似度算出工程では、以下の式
【００５６】
【数２３】
0004046399.tif 000024
（ここで、ｒi0は点（ｘ0 ，ｙ0 ）を始点とし、半径ｒの円の円周をｄ等分する点（ｘi ，ｙi ）（ｉ＝１，…，ｄ）を終点とするベクトルであり、ｒj0は、ベクトルｒi0と異なる向きを有するベクトルである）
を用いて前記距離の類似度を算出することを特徴とする（５）に記載の画像検出方法。
（６）
前記相関値算出工程の前段階において、異なる半直線のなす角の大きさに基づき重みづけを行う重みづけ算出工程をさらに具備し、前記相関値算出工程において、前記距離の類似度を前記正射影の最大長の類似度に掛け合わせたものに重みを掛け合わせ、その値を全ての向きに対して加算する（５）に記載の画像検出方法。
【００５７】
（１）に記載の構成によれば、着目点を始点とし、ある傾きを持った半直線上の各点での勾配ベクトルを算出し、この勾配ベクトルの前記半直線への正射影の最大長を検出することを行い、種々の傾きを持った半直線に対して算出されるそれらの量を相互に組合せ、その相互の関係に基づいて出力を得るようにしたので、ベクトルの長さの単なる和からは得られないような例えば均一性に関する情報等を反映した出力を得ることができる。
【００５８】
また、（３）に記載の構成によれば、着目点から上記正射影の長さが最大となる位置までの距離を検出し、種々の傾きを持った半直線に対して算出されるそれらの距離が類似するものほど大きな値を出力し、距離が異なるものほど小さな値を出力するので、円形に近い形の領域に関する出力ほど大きな値を得ることができる一方で、類円形からかけ離れた形の領域に関する出力を小さな値に抑えることができる。
【００５９】
また、（５）に記載の構成によれば、（１）と（３）の作用効果を合わせた作用効果が得られる。
また、（２）、（４）、（６）に記載の構成によれば、傾きの異なる２つの半直線に対して得られる距離及び／又は正射影の最大長の類似度の情報に対し、２つの半直線間のなす角の大きさに基づく重みづけを行う。その際、角の大きさが０またはπラジアンに近いものほど小さな重みづけをし、また角の大きさが０．５πラジアンに近いものから得られる類似度ほど大きな重みづけをするので、乳腺等の直線に近い陰影部分の出力を小さな値に抑えることできる。これによって、乳腺等の直線に近い陰影部分を伴うことなく腫瘤影を抽出することができる。
【００６０】
【発明の効果】
本発明によれば、腫瘤影候補について画素強度の変化、及び、円形類似性に基づいて、腫瘤影候補領域を絞り込んでいくようにしたので、より正確な腫瘤影検出が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に係る拾いすぎ偽腫瘤影削減処理を実現するための機能ブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る拾いすぎ偽腫瘤影削減方法を、乳房Ｘ線画像における拾いすぎ偽腫瘤影削減の例をとって説明するための図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る拾いすぎ偽腫瘤影削減処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】行列に配置された各画素の強度値を示す図である。
【符号の説明】
１…腫瘤影候補領域入力部、
２…勾配ベクトル算出部、
３…正射影算出部、
４…最大値検出部、
５…距離の類似度算出部、
６…正射影の最大長の類似度算出部、
７…重みづけ算出部、
８…相関値算出部、
９…最大相関値算出部、
１０…拾いすぎ領域削減部、
１１…腫瘤影候補領域抽出部。
【図１】
0004046399.tif 000025
【図２】
0004046399.tif 000026
【図３】
0004046399.tif 000027
【図４】
0004046399.tif 000028