(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を表す画像情報に基づいて検出された該画像中の異常陰影候補が、良性および悪性のうちのいずれに属するのかを判定する異常陰影候補の良悪性判定方法において、
良悪性判定装置が、
前記画像情報の特徴量を所定の関数で定義することにより、前記良性に関わる評価関数値である良性評価関数値、前記悪性に関わる評価関数値である悪性評価関数値、および前記良性および前記悪性のいずれでもない正常に関わる評価関数値である正常評価関数値をそれぞれ求め、
ゆう度比１＝正常評価関数値／悪性評価関数値で定義されたゆう度比１およびゆう度比２＝正常評価関数値／良性評価関数値で定義されたゆう度比２を求め、
ゆう度比１＞ゆう度比２且つゆう度比１＞第１の閾値のとき前記異常陰影候補が悪性に属すると判定し、ゆう度比１＜ゆう度比２且つゆう度比２＞第２の閾値のとき前記異常陰影候補が良性に属すると判定し、これら以外のときには前記異常陰影候補が正常に属すると判定することを特徴とする良悪性判定方法。
【請求項２】
前記正常評価関数値として正常組織分布からのマハラノビス距離を用い、前記良性評価関数値として良性分布からのマハラノビス距離を用い、前記悪性評価関数値として悪性分布からのマハラノビス距離を用いることを特徴とする請求項１記載の良悪性判定方法。
【請求項３】
画像を表す画像情報に基づいて検出された該画像中の異常陰影候補が、良性および悪性のうちのいずれに属するのかを判定する異常陰影候補の良悪性判定装置において、
前記画像情報の特徴量を所定の関数で定義することにより、前記良性に関わる評価関数値である良性評価関数値、前記悪性に関わる評価関数値である悪性評価関数値、および前記良性および前記悪性のいずれでもない正常に関わる評価関数値である正常評価関数値をそれぞれ求める評価関数値算出手段と、
ゆう度比１＝正常評価関数値／悪性評価関数値で定義されたゆう度比１およびゆう度比２＝正常評価関数値／良性評価関数値で定義されたゆう度比２を求め、
ゆう度比１＞ゆう度比２且つゆう度比１＞第１の閾値のとき前記異常陰影候補が悪性に属すると判定し、ゆう度比１＜ゆう度比２且つゆう度比２＞第２の閾値のとき前記異常陰影候補が良性に属すると判定し、これら以外のときには前記異常陰影候補が正常に属すると判定する判定手段とを備えたことを特徴とする良悪性判定装置。
【請求項４】
前記評価関数値算出手段が、前記正常評価関数値として正常組織分布からのマハラノビス距離を算出し、前記良性評価関数値として良性分布からのマハラノビス距離を算出し、前記悪性評価関数値として悪性分布からのマハラノビス距離を算出するものであることを特徴とする請求項３記載の良悪性判定装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像中における腫瘤陰影などの異常陰影候補が良性および悪性のうちのいずれに属するのかを判定する良悪性判定方法および装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
蓄積性蛍光体シートやフイルムに記録された被写体の放射線画像を読み取って画像データを得、この画像データに適切な画像処理を施した後、画像を表示装置などにより再生することが医療分野などの種々の分野で行われている。特に近年では、コンピューターとの組合わせによるデジタル画像処理技術が開発され、該デジタル画像処理技術を利用したＣＴ（Computed Tomography ）装置、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置、ＣＲ（Computed Radiography）装置など各種の画像入力デバイス（画像形成モダリティ）が、診断用画像などを形成する装置として普及している。
【０００３】
一方、上述のデジタル画像処理技術は、画像データを定量的に解析することができるという点で、従来のアナログ方式とは根本的に異なる特長がある。例えば人体の医療診断用として、このデジタル画像処理技術の特長をより積極的に活用することを目的とした、計算機（コンピューター）支援画像診断またはＣＡＤＭ（Computer Aided Diagnosis of Medical Image ）と称される異常陰影検出処理の技術が提案されている（「ＤＲ画像における腫瘤影検出（アイリスフィルタ）」電子情報通信学会論文誌 D-II Vol.J75-D-II No.3 P663〜670 1992年３月、「多重構造要素を用いたモルフォロジーフィルタによる微小石灰化像の抽出」同誌 D-II Vol.J75-D-II No.7 P1170 〜1176  1992年７月など参照）。
【０００４】
この異常陰影検出処理は、放射線画像を表す画像データに基づいて、癌などを表す異常な腫瘤陰影や高濃度の微小石灰化陰影など（以下これらを総称して異常陰影という）を電子計算機を用いて検出し、その検出した部位にマーキングを表示して放射線画像を観察読影する読影者（例えば放射線科医）に注意を喚起することにより、あるいは読影者の客観的判断に役立つ材料として検出した異常陰影候補が呈する主に形態的な特徴を定量的に表す特徴量や判定にかかる指標値あるいは異常陰影候補として検出した際の検出の確信度（余裕度）を前記電子計算機を用いて求め該特徴量や確信度などを出力することにより、診断経験の豊富さ・長短、診断技術の熟練・未熟練に拘わらず、見落としや主観的判断による思い違いなどを未然に防止するとともに診断性能の向上を図るものである。
【０００５】
本願出願人も、例えば特開平8-294479号、同8-287230号、特願 2000-038298号などにおいて、マンモグラフィ（診断用乳房画像）や胸部画像などを対象として乳癌などの存在を示唆する異常陰影をアイリスフィルタやモフォロジ（モーフォロジあるいはモルフォロジと称されることもある）フィルタを用いて自動的に検出処理し（該処理を異常陰影候補検出処理という）、検出された異常陰影候補部分に強調処理や拡大処理などを施した読影に適した高い診断性能を有する画像を異常陰影候補を示す異常陰影候補情報として全体画像の一部に重ねて表示したり、検出処理の際の特徴量や検出の確信度などを付加情報として出力するようにした異常陰影候補検出システム（計算機支援画像診断装置）を提案している。
【０００６】
ここでアイリスフィルタを用いた異常陰影候補検出処理とは、画像中の濃度勾配（または輝度勾配）を勾配ベクトルとして表し、この勾配ベクトルの集中度合いの高い画像部分を異常陰影の候補として検出するものであり、これによれば、乳癌における特徴的形態である腫瘤陰影（異常陰影の一形態）の候補を前記勾配ベクトルの集中度を基に自動的に検出することができる。一方、モフォロジフィルタを用いた異常陰影候補検出処理とは、検出しようとする異常陰影の大きさに応じた多重構成要素を用いてこの多重構造要素よりも空間的に狭い範囲で濃度変動する画像部分を異常陰影候補として検出するものであり、これによれば、乳癌における特徴的形態である微小石灰化陰影（異常陰影の一形態）の候補を自動的に検出することができる。
【０００７】
また、本願出願人は、例えば特開平9-167238号に記載のように、マハラノビス距離などの新たな評価関数値を用いて確定的な異常陰影候補を検出するなどして、異常陰影候補検出処理の精度を向上させることも提案している。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述の異常陰影候補検出処理についての何れの提案も、例えばマンモグラフィにおける癌の重要な所見である腫瘤陰影部分と微小石灰化陰影部分とを異常陰影候補として検出し異常陰影候補部分の画像を出力するようにしているが、該異常陰影候補部分が悪性（例えば癌など）であるのか良性（例えば異常陰影ではあるが癌ではない）もしくは正常（異常陰影として誤検出された部分）であるのかを切り分けて出力するようにはなっていない。
【０００９】
例えば、アイリスフィルタやモフォロジフィルタを用いた異常陰影候補検出処理や精度向上のための付加的な処理を行なっただけでは、悪性と良性の両者を含む異常陰影候補部分に強調処理などが施されて画像出力されることになる。
【００１０】
このため、悪性ではない部分の画像が出力され、却って診断効率が低下するという虞れがある。
【００１１】
また、特開平8-294479号や特願 2000-038298号に記載のように、異常陰影候補部分が悪性であるのか否かを判定し、悪性の異常陰影候補のみを確定的な異常陰影候補として出力するという方法もあるが、良性部分のいずれかが将来悪性に転化することがあり良性部分を全く画像出力しないというのは必ずしも好ましいことではなく、むしろ該良性部分は経過観察の必要性があるなどの示唆を出力するようにした方が好ましい。
【００１２】
つまり、従来のシステムでは、異常陰影候補の自動検出処理の結果に基づく出力方法が診断効率上十分であるとはいえず、診断支援情報としての有効性を高める上では、異常陰影候補部分が悪性であるのか良性であるのかを区別できることが望ましい。
【００１３】
本発明は、上記事情に鑑みなされたものであって、異常陰影候補部分の良悪性を区別するために利用される良悪性の判定方法および装置を提供することを目的とするものである。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
本発明の異常陰影候補の良悪性判定方法は、画像を表す画像情報に基づいて検出された該画像中の異常陰影候補が、良性および悪性のうちのいずれに属するのかを判定する異常陰影候補の良悪性判定方法において、
画像情報の特徴量を所定の関数で定義することにより、良性に関わる評価関数値である良性評価関数値、悪性に関わる評価関数値である悪性評価関数値、および良性および悪性のいずれでもない正常に関わる評価関数値である正常評価関数値をそれぞれ求め、
正常評価関数値と良性評価関数値とを比較し、且つ正常評価関数値と悪性評価関数値とを比較することにより、良悪性の判定を行なうことを特徴とするものである。
【００１５】
所定の関数は、異常陰影候補の良性あるいは悪性に関わる関数である限りどのようなものを用いてもよい。例えば、異常陰影候補の検出処理の過程で求められた多数の特徴量のうちの少なくとも２つ（その数をｎとする）を、このｎ次の特徴量ｘ１，ｘ２，ｘ３，…，ｘｎに対応するｎ次の特徴軸上に示してｎ次元のパターン空間で表現し、該ｎ次元のパターン空間において、前記所定の関数としての、陰影パターンの広がり具合を考慮した距離の概念を表す関数を用いれば陰影の良悪性を分類することができる。この距離の概念を表す関数としては、例えばマハラノビス距離、市街地距離、チェス盤距離、あるいはミンコフスキー距離などがある。
【００１６】
ここで、良悪性の判定を行なうに際しては、前述の各評価関数値を比較して、異常陰影候補の悪性部分と良性部分とを切り分ける判定方法である限り、どのような判定方法を用いてもよい。例えば、悪性部分とそれ以外の部分とを切り分け、悪性に属する異常陰影候補と、これ以外の良性に属する部分を含む異常陰影候補（この場合正常部分も含む）とに区別するものであってもよい。
【００１７】
なお、本発明の異常陰影候補の良悪性判定方法においては、異常陰影候補が、正常（異常陰影として誤検出された部分）、良性、および悪性のうちのいずれに属するのかを判定するようにするとより望ましい。
【００１８】
この場合、ゆう度比１＝正常評価関数値／悪性評価関数値で定義されたゆう度比１およびゆう度比２＝正常評価関数値／良性評価関数値で定義されたゆう度比２を求め、ゆう度比１＞ゆう度比２且つゆう度比１＞第１の閾値のとき異常陰影候補が悪性に属すると判定し、ゆう度比１＜ゆう度比２且つゆう度比２＞第２の閾値のとき異常陰影候補が良性に属すると判定し、これら以外のときには異常陰影候補が正常に属すると判定するとよい。
【００１９】
なお、ゆう度比１＞ゆう度比２且つゆう度比１＞第１の閾値のとき異常陰影候補が悪性に属すると判定し、これ以外を良性に属する部分を含む異常陰影候補（この場合正常部分も含む）としてもよい。
【００２０】
本発明の異常陰影候補の良悪性判定方法においては、正常評価関数値として正常組織分布からのマハラノビス距離を用い、良性評価関数値として良性分布からのマハラノビス距離を用い、悪性評価関数値として悪性分布からのマハラノビス距離を用いることが望ましい。
【００２１】
この場合、ゆう度比１＝正常組織分布からのマハラノビス距離／悪性分布からのマハラノビス距離、ゆう度比２＝正常組織分布からのマハラノビス距離／良性分布からのマハラノビス距離となる。
【００２２】
本発明の異常陰影候補の良悪性判定装置は、画像を表す画像情報に基づいて検出された該画像中の異常陰影候補が、良性および悪性のうちのいずれに属するのかを判定する異常陰影候補の良悪性判定装置において、
画像情報の特徴量を所定の関数で定義することにより、良性に関わる評価関数値である良性評価関数値、悪性に関わる評価関数値である悪性評価関数値、および良性および悪性のいずれでもない正常に関わる評価関数値である正常評価関数値をそれぞれ求める評価関数値算出手段と、
正常評価関数値と良性評価関数値とを比較し、且つ正常評価関数値と悪性評価関数値とを比較することにより、前記判定を行なう判定手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００２３】
本発明の異常陰影候補の良悪性判定装置においては、判定手段を、ゆう度比１＝正常評価関数値／悪性評価関数値で定義されたゆう度比１およびゆう度比２＝正常評価関数値／良性評価関数値で定義されたゆう度比２を求め、ゆう度比１＞ゆう度比２且つゆう度比１＞第１の閾値のとき異常陰影候補が悪性に属すると判定し、ゆう度比１＜ゆう度比２且つゆう度比２＞第２の閾値のとき異常陰影候補が良性に属すると判定し、これら以外のときには異常陰影候補が正常に属すると判定するものとするとよい。
【００２４】
本発明の異常陰影候補の良悪性判定装置においては、評価関数値算出手段を、正常評価関数値として正常組織分布からのマハラノビス距離を算出し、良性評価関数値として良性分布からのマハラノビス距離を算出し、悪性評価関数値として悪性分布からのマハラノビス距離を算出するものとすることが望ましい。
【００２５】
【発明の効果】
本発明の異常陰影候補の良悪性判定方法および装置によれば、画像情報の特徴量を所定の関数で定義することにより、良性に関わる評価関数値である良性評価関数値、悪性に関わる評価関数値である悪性評価関数値、および良性および悪性のいずれでもない正常に関わる評価関数値である正常評価関数値をそれぞれ求め、正常評価関数値と良性評価関数値とを比較し且つ正常評価関数値と悪性評価関数値とを比較することにより良悪性の判定を行なうようにしたので、精度のよい良悪性の判定を行なうことができる。
【００２６】
また、前述のように定義されるゆう度比１およびゆう度比２を求めて、ゆう度比１、ゆう度比２、および所定の閾値を比較することにより良悪性の判定をすれば、良悪性の判定が簡易になる。
【００２７】
また、各評価関数値としてマハラノビス距離を利用すれば、誤検出による部分である正常陰影部分と良性あるいは悪性の異常陰影候補部分とを精度よく切り分けることもできる。
【００２８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の異常陰影候補の良悪性判定方法および装置の実施の形態について、図面を用いて説明する。
【００２９】
図１は本発明の異常陰影候補の良悪性判定方法を実施する装置を包含した異常陰影候補検出システムの一実施形態を示すブロック図である。図示の異常陰影候補検出システム１には、患者のマンモグラフィＰが入力されて、ＣＲＴや液晶などの画像表示手段３０に画像情報などを出力するものであり、入力されたマンモグラフィの全体画像情報Ｐに基づいてこの全体画像情報が表す全体画像Ｐ（画像に対して画像情報と同一符号を付す。以下同じ）中の異常陰影候補Ｐ１を検出処理する異常陰影候補検出手段１０と、この異常陰影候補検出手段１０により検出された異常陰影候補Ｐ１および異常陰影候補Ｐ１の近傍領域Ｐ２からなる矩形の局所領域を関心領域として設定する関心領域設定手段２０と、この関心領域設定手段２０により設定された異常陰影候補Ｐ１を含む関心領域の画像である関心領域画像Ｗ０に対して変倍処理および／または周波数強調処理を施して処理済関心領域画像Ｗを得る画像処理手段４０と、処理済関心領域画像Ｗを異常陰影候補Ｐ１を特定する情報として全体画像Ｐとともに表示し、且つ検出された異常陰影候補Ｐ１についての、異常陰影候補として検出するか否かの判定に係る指標値などをこれらの画像Ｐ，Ｗとともに表示する画像出力手段３０とを備えた構成である。
【００３０】
図示の異常陰影候補検出システム１には、さらに、異常陰影候補検出手段１０により検出された異常陰影候補について、該異常陰影候補が悪性および良性のうちのいずれに属するかを所定の特徴量を用いて判定する本発明にかかる良悪性判定装置としての良悪性判定部５０を備えている。
【００３１】
画像出力手段３０は、異常陰影候補情報出力手段の機能をなすものであり、良悪性判定部５０による判定の結果に基づいて、異常陰影候補情報を、該情報が示す異常陰影候補が悪性および良性のいずれに属するのかを区別可能に出力する。
【００３２】
異常陰影候補検出手段１０は、画像の濃度勾配の集中度の高い画像部分を異常陰影（腫瘤陰影）候補Ｐ１として検出するアイリスフィルタを利用した異常陰影候補検出処理のアルゴリズムと、多重構造要素よりも空間的に狭い範囲で濃度変動する画像部分を異常陰影（石灰化陰影）候補Ｐ１として検出するモフォロジフィルタを利用した異常陰影候補検出処理のアルゴリズムとを記憶しているものであり、それぞれのアルゴリズムにより異常陰影候補の形状・位置・範囲・数を検出する。なお、各アルゴリズムによって検出できる異常陰影の属性は異なる。
【００３３】
また異常陰影候補検出手段１０はこれらの各異常陰影候補の検出過程において、腫瘤陰影候補か否かを判定するための勾配ベクトルの集中度、アイリスフィルタの出力値Ｉ、石灰化陰影候補の密度などの異常陰影候補か否かの判定に係る各特徴量、あるいはこれら特徴量から求められる指標値、並びに各検出における前記特徴量や指標値の判定のための閾値に対する余裕度（確信度）をそれぞれ画像出力手段３０に出力する。
【００３４】
また、良悪性判定部５０は、腫瘤陰影候補や微小石灰化陰影の悪性あるいは良性の度合いを示す指標値を求め、それぞれを画像出力手段３０に出力する。
【００３５】
図示するように、良悪性判定部５０には、画像情報の特徴量を所定の重み関数で定義することにより、良性に関わる評価関数値である良性評価関数値、悪性に関わる評価関数値である悪性評価関数値、および良性および悪性のいずれでもない正常に関わる評価関数値である正常評価関数値をそれぞれ求める評価関数値算出手段５１と、正常評価関数値と良性評価関数値とを比較し且つ正常評価関数値と悪性評価関数値とを比較することにより、良悪性の判定を行なう判定手段５３とを備えている。
【００３６】
評価関数値算出手段５１は、具体的には、正常評価関数値として正常組織分布からのマハラノビス距離を算出し、良性評価関数値として良性分布からのマハラノビス距離を算出し、悪性評価関数値として悪性分布からのマハラノビス距離を算出するように構成されている。
【００３７】
判定手段５３は、具体的には、ゆう度比１＝正常評価関数値／悪性評価関数値で定義されたゆう度比１およびゆう度比２＝正常評価関数値／良性評価関数値で定義されたゆう度比２を求め、求めたゆう度比１、ゆう度比２と、所定の閾値とを比較することをもって、前記良悪性に判定を行なうように構成されている。
【００３８】
次に本実施形態の異常陰影候補検出システム１の作用について説明する。
【００３９】
まず、外部の画像形成モダリティ（ＣＴやＣＲなど）からマンモグラフィの全体画像情報Ｐが、本実施形態の異常陰影候補検出システム１の異常陰影候補検出手段１０に入力される。異常陰影候補検出手段１０は、入力された全体画像情報Ｐに対して異常陰影候補検出処理アルゴリズム（アイリスフィルタを利用した異常陰影候補検出処理のアルゴリズムおよびモフォロジフィルタを利用した異常陰影候補検出処理のアルゴリズム）にしたがった異常陰影候補の検出処理を施す。
【００４０】
以下に、腫瘤陰影の検出処理を例に、アイリスフィルタによる画像部分の検出処理（アイリスフィルタ処理）Ａおよび良悪性判定処理Ｂについて説明する。
【００４１】
本実施形態において用いられる画像データは、放射線画像をフイルムに表示する場合の高濃度高信号レベルの画像データ、すなわち濃度値（画像が濃いほど濃度値が大きく、画像が淡いほど濃度値が小さい）を示すものである。
【００４２】
図２は、アイリスフィルタ処理Ａおよび良悪性判定処理Ｂの具体的な一実施形態の処理ステップを示すフローチャートである。
【００４３】
図示のアイリスフィルタ処理Ａにおける異常陰影の検出方法は、図示しない画像読取装置などから入力された被写体（乳房）Ｐの放射線画像（図３（１）参照）を表す画像データである濃度値Ｓに対してアイリスフィルタ処理を施し、この放射線画像中の乳癌を表す画像部分（腫瘤陰影）Ｐ１  などを検出する。この処理は異常陰影候補検出手段１０において行なわれる。以下具体的に説明する。
【００４４】
（ステップＡ）アイリスフィルタ処理
（ステップＡ１）勾配ベクトルの計算
まず放射線画像の全画素について、各画素ｊごとに下記式（１）に示す計算を施して濃度値Ｓの勾配ベクトル（濃度勾配ベクトル）の向きθを求める。
【数１】
0004173624.tif 000002
【００４５】
ここでｆ１  〜ｆ１６は、図４に示すように、その画素ｊを中心とした５×５画素のマスクの外周上の画素に対応した濃度値Ｓである。なお、このマスクの大きさは５×５のものに限るものでないことはいうまでもない。
【００４６】
（ステップＡ２）勾配ベクトルの集中度の算出
次に、放射線画像を構成する全ての画素について、各画素近傍の濃度勾配ベクトルの向きθを求めた後、この濃度勾配ベクトルの向きが集中している画素を探索する。すなわち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濃度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。
【数２】
0004173624.tif 000003
【００４７】
ここでＮは注目画素（ｋ，ｌ）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）で算出された濃度勾配ベクトルとがなす角である（図５参照）。式（２）の右辺は半径Ｒの円内の全画素における濃度勾配ベクトルの向きθj が各画素から注目画素の方向に一致している度合いを示すもの、すなわち濃度勾配ベクトルの集中度Ｃであり、この集中度Ｃが大きな値となる程、各画素ｊの濃度勾配ベクトルの向きが注目画素に集中していることを意味する。
【００４８】
このように濃度勾配ベクトルの集中度Ｃを求めるのは、放射線画像（ネガ）における乳癌を示す腫瘤陰影が、その中央部において周囲の画像部分より濃度値が低く（すなわち周囲より明るく）、この中央部から周囲に向うにしたがって少しずつ濃度値が高くなるという特性を有するため、この集中度Ｃの評価を行うことにより腫瘤陰影Ｐ１  （図３（２）参照）と血管や乳腺の陰影Ｐ２  （図３（３）参照）とを識別することが可能となるからである。
【００４９】
（ステップＡ３）フィルタの形状適応性／検出精度の向上処理
さらに、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６に、そのフィルタを示す。このフィルタは、図５に示すものと異なり、注目画素を中心に２π／Ｍ度毎のＭ種類の方向（図６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。
【００５０】
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、以下の式（３），（４）で与えられる。
【数３】
0004173624.tif 000004
ただし、［ｘ］，［ｙ］は、ｘ，ｙを越えない最大の整数である。
【００５１】
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をすべての方向で平均して、その注目画素についての勾配ベクトル群の集中度Ｃとする。
【００５２】
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。
【数４】
0004173624.tif 000005
【００５３】
すなわち式（５）は、注目画素を起点として、終点をＲmin からＲmax までの範囲内で集中度Ｃi （ｎ）を算出するものである。
【００５４】
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。
【００５５】
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。
【数５】
0004173624.tif 000006
【００５６】
ここで式（６）のＣimaxは、式（５）で得られた放射状の線ごとの集中度Ｃi （ｎ）の最大値であるから、注目画像からその集中度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候補領域となる。
【００５７】
すべての放射状の線について式（６）の計算をしてその各線上における腫瘤陰影の領域を求め、この各線上における腫瘤陰影の領域を隣接する線間で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領域の外周縁の形状を特定することができる。
【００５８】
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。この求められた値を、腫瘤陰影であるか否かを判別するのに適した予め設定した閾値Ｔと比較することにより、この注目画素を中心とする領域が異常陰影候補となる可能性があるか否かを判別する。
【００５９】
なお、式（７）の勾配ベクトル群の集中度Ｃを評価する領域が勾配ベクトルの分布に応じて大きさと形状が適応的に変化する様子が、外界の明るさに応じて拡大、縮小する人間の目の虹彩（iris）が様子に似ていることから、勾配ベクトルの集中度を利用した腫瘤陰影の候補領域を検出する上述の手法はアイリスフィルタ（iris filter ）処理と称されている。
【００６０】
なお、前述の集中度Ｃi （ｎ）の計算は式（５）の代わりに、下記式（５Ａ）を用いてもよい。
【数６】
0004173624.tif 000007
【００６１】
すなわち式（５Ａ）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て、終点をＲmin からＲmax までの範囲内で集中度Ｃi （ｎ）を算出するものである。
【００６２】
（ステップＢ）異常陰影候補の良悪性判定処理
このように濃度勾配ベクトルの集中度Ｃを評価するアイリスフィルタ処理によって腫瘤陰影Ｐ1 だけを効果的に検出することができるが、例えば２本の血管が交差した部分の画像Ｐ3 （以下、疑似異常陰影Ｐ3 という：図２（４）参照）では、腫瘤陰影Ｐ1 と同様に集中度Ｃが大きな値を採ることとなり腫瘤陰影Ｐ1 だけを検出することができない場合がある。すなわち、ステップＡ１〜Ａ３のアイリスフィルタ処理Ａによって検出されるのは、検出対象である腫瘤陰影Ｐ1 のみならず検出対象ではない疑似異常陰影Ｐ3 も含まれる。
【００６３】
また、正常陰影部分と異常陰影候補部分とを切り分けることができても（精度は別として）、異常陰影候補部分が良性であるのか悪性であるのかの判断はできない。
【００６４】
これらの問題はモフォロジフィルタ処理を利用して微小石灰化陰影を検出する場合にも同様に生じる。
【００６５】
そこで本実施形態では、良悪性判定部５０において、以下のような良悪性判定処理Ｂをさらに施す。本実施形態においては、良悪性判定処理の具体的な手法として、マハラノビス距離を適用した判定を行なうようにしている。
【００６６】
ステップＢ１（＃Ｂ１）では、アイリスフィルタ処理により検出された放射線画像中の乳癌を表す腫瘤陰影Ｐ1 や疑似異常陰影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する。
【００６７】
そして、ステップＢ２（＃Ｂ２）では、この抽出した異常陰影候補を含む領域について、アイリスフィルタ処理を利用した辺縁（輪郭）エッジ画像を作成する。具体的な手法を以下に説明する。
【００６８】
すなわち、ステップＡのアイリスフィルタ処理における式（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）（または式（５Ａ））、（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、このステップＢ２の処理ではこの制限を設けない。
【００６９】
この結果、図７に示すように注目画素が異常陰影候補Ｐ1 やＰ3 の内部にある場合には、式（６）が最大値を採るときのｎは、そのｉ番目の線が異常陰影候補Ｐ1 やＰ3 の辺縁Ｂと交差する画素を指示する。例えば図７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。
【００７０】
一方、注目画素が異常陰影候補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、異常陰影候補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。
【００７１】
このように、抽出した異常陰影を含む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８に示す模式図のようになる。
【００７２】
すなわち、異常陰影候補Ｐ1 やＰ3 の外部の画素についてのカウント値はすべて「１」となり、異常陰影候補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、異常陰影候補Ｐ1 やＰ3 の辺縁Ｂ上の画素についてのカウント値はすべて１以上の値となる画像が得られ、このカウント値の画像をＩＦＥＤ（Iris Filter Edge）画像と定義し、このＩＦＥＤ画像を作成する処理までがステップＢ２の処理である。
【００７３】
ステップＢ３（＃Ｂ３）では、ＩＦＥＤ画像について、以下の処理を施す。
【００７４】
すなわち、図９に示すように、異常陰影候補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。
【００７５】
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１０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点が異常陰影候補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点も異常陰影候補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１０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。
【００７６】
一方ｉ点が異常陰影候補Ｐ1 ，Ｐ3 の内部にあり、かつｊ点も異常陰影候補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。
【００７７】
さらにｉ点が異常陰影候補Ｐ1 ，Ｐ3 の辺縁Ｂにあり、ｊ点も異常陰影候補Ｐ1 ，Ｐ3 も辺縁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。
【００７８】
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、このＩＦＥＤ画像の図１０に示すマトリクスを完成させる。このマトリクス（同時生成行列または同時生起行列という）Ｐg （ｘ，ｙ）を完成するまでの処理がステップＢ３の処理である。
【００７９】
ここで異常陰影候補が腫瘤陰影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。
【００８０】
一方、異常陰影候補が擬似異常陰影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。
【００８１】
したがって、同時生成行列Ｐg （ｘ，ｙ）の特性値も、異常陰影候補が腫瘤陰影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、この同時生成行列の特性値がエッジ情報である。
【００８２】
そこで、ステップＢ４（＃Ｂ４）では、エッジ情報の具体的なものとして、同時生成行列の特性値である、分散を示す第１の指標値var （式（８））、偏り（difference entropy）を示す第２の指標値dfe （式（９））、相関値（correlation ）を示す第３の指標値cor （式（１０））、モーメント（inverse difference moment ）を示す第４の指標値idm （式（１１））、エントロピー（sum entropy ）を示す第５の指標値se（式（１２））などをそれぞれ求める。
【数７】
0004173624.tif 000008
【００８３】
第１の指標値var 、第２の指標値dfe 、第３の指標値cor はいずれも、同時生成行列について、腫瘤陰影Ｐ1 では比較的大きな値を示し、一方、乳腺や血管などの疑似異常陰影Ｐ3 では小さな値を示す指標値である。
【００８４】
また、第４の指標値idm は、同時生成行列について腫瘤陰影Ｐ1 では比較的小さな値を示し、一方、乳腺や血管などの疑似異常陰影Ｐ3 では大きい値を示し、第５の指標値seは、同時生成行列について腫瘤陰影Ｐ1 では比較的大きな値を示し、一方乳腺や血管などの疑似異常陰影Ｐ3 では小さな値を示す指標値である。
【００８５】
次に、これらの特徴量をある重み関数で定義した新たな一つの評価関数値として定義し、この評価関数値に基づいて異常陰影候補の良悪性を判定する。
【００８６】
なお、このような重み関数で定義した評価関数値としては、特開平9-167238号に示されるように、マハラノビス距離（Mahalanobis distance）やフィッシャー（Fisher）の識別関数を用いることができるが、本実施形態では、マハラノビス距離を用いることとする。以下マハラノビス距離を用いた良悪性の判定方法の具体的実施形態について説明する。
【００８７】
ステップＢ５（＃Ｂ５）では、上述のようにして求めた５つの指標値を互いに異なる５次元（ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４，ｘ５）の軸に当てはめ（var ＝ｘ１，dfe ＝ｘ２，cor ＝ｘ３，idm ＝ｘ４，se＝ｘ５）、これら５次の要素からなるベクトルｘを設定する。
【００８８】
次に、ステップＢ６（＃Ｂ６）では、下記式（１３）にしたがって、正常陰影のパターンとのマハラノビス距離（正常組織分布からのマハラノビス距離）Ｄｍ1 および悪性陰影のパターンとのマハラノビス距離（異常陰影の内の癌分布からのマハラノビス距離）Ｄｍ2 、並びに正常陰影のパターンとのマハラノビス距離Ｄｍ1 および良性陰影のパターンとのマハラノビス距離（異常陰影の内の良性分布からのマハラノビス距離）Ｄｍ3 を算出する。このステップＢ１〜Ｂ６までの処理は、評価関数値算出手段５１において行なわれる。
【数８】
0004173624.tif 000009
【００８９】
ここで、正常陰影のパターン、悪性陰影のパターン、および良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、正常陰影ごと、悪性陰影（異常組織分布の内の癌部分の陰影）ごと、または良性陰影（異常組織分布の内の良性部分の陰影）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、正常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 、良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ｗ3 で示される。
【００９０】
このように、予め設定された正常組織分布を示す正常陰影パターンおよび癌分布を示す悪性陰影パターンと判定対象である異常陰影候補のパターン（上記ベクトルｘ）との間の各マハラノビス距離、並びに正常陰影パターンおよび良性分布を示す良性陰影パターンと判定対象である異常陰影候補のパターン（上記ベクトルｘ）との間の各マハラノビス距離をそれぞれ求めた後、判定手段５３は、ステップＢ７（＃Ｂ７）で、この正常陰影のパターンクラスとのマハラノビス距離Ｄｍ1 と悪性陰影のパターンクラスとのマハラノビス距離Ｄｍ2 とを比較し、また正常陰影のパターンクラスとのマハラノビス距離Ｄｍ1 と良性陰影のパターンクラスとのマハラノビス距離Ｄｍ3 とを比較する。
【００９１】
この比較に際しては、下記式（１４）、（１５）で定義される「ゆう度比」を用いることとする。
【数９】
0004173624.tif 000010
【００９２】
ゆう度比１に関しては、下記式（１６）のように重付けを加えてもよい。
【数１０】
0004173624.tif 000011
【００９３】
図１１（Ａ）は、正常組織分布からのマハラノビス距離Ｄｍ１および癌分布からのマハラノビス距離Ｄｍ２とゆう度比１との関係を示す概念図、図１１（Ｂ）は、正常組織分布からのマハラノビス距離Ｄｍ１および正常分布からのマハラノビス距離Ｄｍ３とゆう度比２との関係を示す概念図、図１１（Ｃ）は、（Ａ），（Ｂ）を纏めて３次元で示した図である。算出されるゆう度比は、図面上の直線の傾きを示すことになる。
【００９４】
検出された異常陰影候補が悪性の腫瘤陰影である場合には、癌分布からのマハラノビス距離Ｄｍ２が小さく正常組織分布からのマハラノビス距離Ｄｍ１が大きくなるので、悪性の腫瘤陰影である可能性の高い部位は傾きの大きい（例えば１０程度の）直線ａ１の左上側に集中する。一方、検出された異常陰影候補が悪性の腫瘤陰影ではなくむしろ誤検出されたものである場合には、癌分布からのマハラノビス距離Ｄｍ２が大きく正常組織分布からのマハラノビス距離Ｄｍ１が小さくなるので、正常部位が悪性の異常陰影候補として誤検出された可能性の高い部位は傾きの小さい（例えば０．１程度の）直線ａ２の右下側に集中する。つまり、検出された異常陰影候補が悪性の腫瘤陰影である可能性が高いか否かによって、図（Ａ）上における分布が異なることになる。
【００９５】
同様にして、検出された異常陰影候補が良性の腫瘤陰影である場合には、良性分布からのマハラノビス距離Ｄｍ３が小さく正常組織分布からのマハラノビス距離Ｄｍ１が大きくなるので、良性の腫瘤陰影である可能性の高い部位は傾きの大きい（例えば１０程度の）直線ｂ１の左上側に集中する。一方、検出された異常陰影候補が良性の腫瘤陰影ではなくむしろ誤検出されたものである場合には、良性分布からのマハラノビス距離Ｄｍ３が大きく正常組織分布からのマハラノビス距離Ｄｍ１が小さくなるので、正常部位が良性の異常陰影候補として誤検出された可能性の高い部位は傾きの小さい（例えば０．１程度の）直線ｂ２の右下側に集中する。つまり、検出された異常陰影候補が良性の腫瘤陰影である可能性が高いか否かによって、図（Ｂ）上における分布が異なることになる。
【００９６】
一方、検出された異常陰影候補が悪性の腫瘤陰影である場合には、悪性分布からのマハラノビス距離Ｄｍ２の方が良性分布からのマハラノビス距離Ｄｍ３よりも小さくなり、検出された異常陰影候補が良性の腫瘤陰影である場合には、良性分布からのマハラノビス距離Ｄｍ３の方が悪性分布からのマハラノビス距離Ｄｍ２よりも小さくなるしたがって、正常組織分布からのマハラノビス距離Ｄｍ１と癌（悪性）あるいは良性の各分布からのマハラノビス距離Ｄｍ２，Ｄｍ３との相対的な差、つまりゆう度比１とゆう度比２との大小によって異常陰影候補が悪性であるのか良性であるのかを区別することができ、具体的には、ゆう度比１＞ゆう度比２であれば悪性である可能性の方が良性である可能性よりも高く、逆にゆう度比１＜ゆう度比２であれば良性である可能性の方が悪性である可能性よりも高い。これは、図（Ｃ）上において、異常陰影である可能性の高い部位は軸Ｄｍ１近傍に集中するが、この集中部分をＤｍ２−Ｄｍ３平面上に射影させたとき、悪性部分はＤｍ２−Ｄｍ３平面上における傾きが１の直線ｃの右下側に位置し、良性部分は直線ｃの左上側に位置することを意味する。
【００９７】
以上のことから、ステップＢ８（＃Ｂ８）では、ゆう度比１，２を用いて、ゆう度比１＞ゆう度比２且つゆう度比１＞直線ａ１の傾きである第１の閾値Ｔｈ１ならば悪性（癌の可能性が高い）と判断し、ゆう度比１＜ゆう度比２且つゆう度比２＞直線ｂ１の傾きである第２の閾値Ｔｈ２ならば良性と判断し、それ以外は正常組織と判断する。
【００９８】
これにより、アイリスフィルタ処理では抽出しきれなかった腫瘤陰影Ｐ1 を疑似異常陰影Ｐ3 から分離して抽出することができるとともに、検出対象の腫瘤陰影候補部分が、悪性（癌）および良性（異常陰影であるけれども癌ではないもの）のいずれに属するのかを区別することもできる。
【００９９】
また、上述に説明から判るように、ゆう度比１は、値が大きければ大きいほど悪性である可能性が高いことを示す、つまり検出された異常陰影候補の悪性の度合いを示すことになるので、このゆう度比１を悪性度評価値とする。同様に、ゆう度比２は、値が大きければ大きいほど良性である可能性が高いことを示す、つまり検出された異常陰影候補の良性の度合いを示すことになるので、このゆう度比２を良性度評価値とする。
【０１００】
次に、良悪性判定部５０の判定手段５３は、ステップＢ８の判定において正常組織と判定した候補領域を除いて、マンモグラフィ中の各部分・領域についての異常陰影候補検出処理に際して求められた各特徴量（勾配ベクトルの集中度やアイリスフィルタの出力値Ｉなど）並びに腫瘤陰影候補の悪性度評価値および／または良性度評価値を異常陰影候補についての指標値Ｋとし、また検出処理や判定処理の際の閾値Ｔに対する指標値Ｋの余裕度（Ｋ／Ｔ、１００×（Ｋ−Ｔ）／Ｋ％または（Ｋ−Ｔ）など）を算出し、指標値Ｋおよび余裕度を画像出力手段３０に入力する。
【０１０１】
一方、検出されたより真に近い腫瘤陰影候補Ｐ1 は、関心領域設定手段２０に入力される。関心領域設定手段２０は、入力された腫瘤陰影候補Ｐ1 に基づいて、腫瘤陰影候補Ｐ1 およびこの近傍領域Ｐ2 を含む所定の形状（例えば矩形や円形）の局所領域を関心領域画像として設定する。検出された異常陰影候補の数が複数であるときは、この関心領域画像も複数設定される。
【０１０２】
関心領域設定手段２０は、設定された関心領域画像を表す画像情報（関心領域画像情報）Ｗ０および関心領域の座標情報Ｗ１を画像処理手段４０に入力する。画像処理手段４０は、関心領域画像情報Ｗ０に対して拡大処理や周波数強調処理などを施して処理済関心領域画像Ｗを得、この処理済関心領域画像情報Ｗを異常陰影候補情報として画像出力手段３０に入力する。
【０１０３】
処理済関心領域画像情報Ｗが入力された画像出力手段３０には、関心領域が設定される基礎となった全体画像情報Ｐと検出された腫瘤陰影候補Ｐ1 についての指標値Ｋおよび余裕度が入力されており、画像出力手段３０は入力された全体画像情報Ｐ、処理済関心領域画像Ｗ、および指標値Ｋや余裕度に基づいて、図１２（１）および（２）に示すように、これらを同時に表示面上に表示する。この際、関心領域設定手段２０から入力された座標情報Ｗ１に基づいて、全体画像Ｐ上に、関心領域の位置や大きさなどを示すＲＯＩ枠を異常陰影の良性／悪性ごとに異なる色で表示する。なお図１２においては、左右１組の乳房についてのマンモグラフィＰ，Ｐ′を背中合わせに同時に表示した態様を表しているが、このようなレイアウトに限らず、左右一方ずつを交互に表示するようにしてもよい。
【０１０４】
この表示に際しては、例えば、悪性すなわち癌の腫瘤陰影は赤矢印で位置を表示するとともに悪性度評価値と良性度評価値を示し、良性の腫瘤陰影は青矢印で位置を表示するとともに悪性度評価値と良性度評価値を示すなどの表示方法としてもよい。
【０１０５】
これにより、本実施形態の異常陰影候補検出システム１によれば、アイリスフィルタ処理では抽出しきれなかった腫瘤陰影Ｐ1 を疑似異常陰影Ｐ3 から分離して抽出することができる。また、検出対象の異常陰影候補部分が、正常、悪性（癌）、良性（異常陰影であるけれども癌ではないもの）のいずれに属するのかを判定した後、正常／悪性(癌)／良性を区別して表示するようにしたので、結果として、腫瘤陰影である蓋然性がより高い確定的な異常陰影候補のうち即時処置を要する悪性部分を抽出することができるとともに、現時点では悪性とはいえないが経過観察など注意を要する良性部分をも峻別することが可能となるなど、診断支援情報としての有効性が高まり、医師の診断能向上に寄与することができる。
【０１０６】
なお、マハラノビス距離を用いた判定処理としては、特開平9-167238号においては、正常陰影のパターンとのマハラノビス距離および異常陰影のパターンとのマハラノビス距離（良性および悪性の両者を含む異常組織分布からのマハラノビス距離）を算出し、２つマハラノビス距離を比較することによって、アイリスフィルタ処理では抽出しきれなかった腫瘤陰影を疑似異常陰影から分離して抽出するといういわゆる精度向上のための付加的処理であり、良悪性を区別するには別途良悪性判定処理を追加しなければならないのに対して、本願発明は異常組織分布からのマハラノビス距離を良性と悪性とを切り分けて求めるようにしているので、精度向上のための付加的処理と良悪性判定処理を同時に行なうことができる点が異なる。
【０１０７】
また、異常陰影候補検出処理において異常陰影候補として検出するか否かの判定に係る指標値Ｋや異常陰影候補として検出した画像についての検出の余裕度を、検出された異常陰影候補や全体画像とともに画像出力手段３０に表示出力することにより、表示された画像の読影者に対して、診断のための、従来よりも有用な情報を提供することができ、出力された画像の診断性能を飛躍的に向上させることができる。
【０１０８】
以上本発明の異常陰影候補の良悪性判定方法および装置の好ましい実施形態について説明したが、本発明は必ずしも上述した実施形態に限定されるものではない。
【０１０９】
例えば、上記実施形態では評価関数値としてマハラノビス距離を用いつつゆう度比を用いて異常陰影候補が正常／悪性／良性のいずれに属するのかを判定するようにしていたが、その他の評価関数値を用いることもできる。
【０１１０】
例えば、抽出（検出）された異常陰影候補領域は、一般にｎ次の特徴量ｘ１，ｘ２，ｘ３，…，ｘｎに対応するｎ次の特徴軸（feature axis）上の各値を用いてｎ次元のパターン空間で表現することができる。そして、このような特徴抽出過程によって作られるｎ次元のパターン空間において、入力として与えられる陰影パターン間の類似性がこの空間上でも十分に良く保たれている、つまり類似した陰影パターンであればパターン空間上でも近いところにあるという性質がある限り特徴抽出を行なうことができ、陰影パターンの広がり具合などを考慮した距離の概念を表す評価関数値（距離関数値）を用いれば陰影の良悪性を分類することができる。上記実施形態で用いたマハラノビス距離は、パターンの広がり具合などを考慮に入れたものの好適な例であるが、これ以外にも、例えば、市街地距離、チェス盤距離、ミンコフスキー（Minkowski ）距離などを用いることもできる。
【０１１１】
また、距離の概念を表す評価関数値（距離関数値）に限らず、例えば特開平9-167238号に示されるフィッシャーの識別関数を良性および悪性それぞれについて求めて使用することもできる。この場合、図２のステップＢ６において、検出対象の良性および悪性の各異常陰影候補について、所定の式で定義されるスカラー量を算出し、良性および悪性それぞれについての多数の異常陰影候補について実験的にこのスカラー量の分布を予め調査した結果に基づいて設定された閾値と検出対象の良性および悪性の各異常陰影候補についてのスカラー量とをそれぞれ比較して、検出対象が正常陰影か良性の異常陰影かあるいは悪性の異常陰影かを判定すればよい。
【０１１２】
また、評価関数値を適用した判定方法の説明では、エッジ情報についての指標値のみを対象としたが、これに限らず、ヒストグラム情報についての指標値、あるいはヒストグラム情報のうちの任意の数の指標値とエッジ情報のうちの任意の数の指標値とを混在させて良性および悪性それぞれについての評価関数値を設定してもよい。
【０１１３】
このような変更態様においても、上述の実施形態と同様に、ゆう度比を利用することができる。
【０１１４】
さらに、上記実施形態においては、アイリスフィルタ処理を適用して得たマンモグラフィ中の腫瘤陰影についての正常／悪性／良性を判定しその結果に応じて表示出力することとしていたが、これに限らず、例えばモフォロジフィルタ処理を適用して得たマンモグラフィ中の石灰化陰影についての正常／悪性／良性を、上述同様に判定してもよい。
【０１１５】
また上記実施形態では、異常陰影候補としての腫瘤陰影について、正常／悪性／良性を判定することとしていたが、少なくとも異常陰影候補が良性に属するのか悪性に属するのかを区別する判定を行なうものであればよく、例えば、悪性であるか否かを判定し、悪性に属する異常陰影候補と、これ以外の良性に属する部分を含む異常陰影候補（この場合正常部分も含む）とに区別するようにしてもよい。
【０１１６】
また、上記実施形態の異常陰影候補検出処理システムに入力される全体画像はマンモグラフィに限るものではなく、胃部Ｘ線画像など種々の、異常陰影候補の検出対象となる画像を適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の異常陰影候補検出システムの一実施形態を示すブロック図
【図２】異常陰影の検出方法並びに良悪性の判定方法の処理ステップを示すフローチャート
【図３】異常陰影の検出に供される乳房の放射線画像（マンモグラム）およびその細部を示す図
【図４】アイリスフィルタ処理における勾配ベクトルを算出するマスクを示す図
【図５】注目画素についての勾配ベクトルの集中度の概念を示す図
【図６】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７】ＩＦＥＤ画像が形成される作用を示す図
【図８】ＩＦＥＤ画像を示す概念図
【図９】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１０】同時生成行列を示す図
【図１１】正常組織分布からのマハラノビス距離Ｄｍ１および癌分布からのマハラノビス距離Ｄｍ２とゆう度比１との関係を示す概念図（Ａ）、正常組織分布からのマハラノビス距離Ｄｍ１および正常分布からのマハラノビス距離Ｄｍ３とゆう度比２との関係を示す概念図（Ｂ）、（Ａ）と（Ｂ）を纏めて３次元で示した図（Ｃ）
【図１２】異常陰影候補検出システムにより表示出力される情報を示す図
【符号の説明】
１０    異常陰影候補検出手段
２０    関心領域設定手段
３０    画像出力手段
４０    画像処理手段
５０    良悪性判定部
５１    評価関数値算出手段
５３    判定手段
【図１】
0004173624.tif 000012
【図２】
0004173624.tif 000013
【図３】
0004173624.tif 000014
【図４】
0004173624.tif 000015
【図５】
0004173624.tif 000016
【図６】
0004173624.tif 000017
【図７】
0004173624.tif 000018
【図８】
0004173624.tif 000019
【図９】
0004173624.tif 000020
【図１０】
0004173624.tif 000021
【図１１】
0004173624.tif 000022
【図１２】
0004173624.tif 000023