(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体の放射線画像を表わす画像データに基づいて、該放射線画像中の微小石灰化候補点を抽出する候補点抽出手段と、
該抽出された微小石灰化候補点をクラスタ化してクラスタ領域を設定するクラスタ領域設定手段とを備えた異常陰影検出装置において、
前記クラスタ領域設定手段が、前記放射線画像中に複数の領域を設定し、該設定された複数の領域それぞれに含まれる前記微小石灰化候補点の大きさのばらつきおよび／または濃度のばらつきを該領域ごとに求め、該求められた大きさのばらつきおよび／または濃度のばらつきに基づいて前記複数の領域の中から検出領域を抽出し、該抽出された検出領域が連続して存在する連続領域を前記クラスタ領域として設定す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】
前記クラスタ領域設定手段が、前記各領域に含まれる前記微小石灰化候補点のカウント値を求め、該求められたカウント値を該各領域における前記大きさのばらつきおよび／または濃度のばらつきに基づいて補正し、該補正されたカウント値が所定のカウント閾値以上である前記領域を前記検出領域として抽出す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】
前記クラスタ領域設定手段が、前記各領域に含まれる前記微小石灰化候補点のカウント値を求め、該求められたカウント値が所定のカウント閾値以上である前記領域を前記検出領域として抽出するものであり、
前記所定のカウント閾値が、前記各領域における前記大きさのばらつきおよび／または濃度のばらつきに基づいて前記領域ごとに定められた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４】
被写体の放射線画像を表わす画像データに基づいて、該放射線画像中の微小石灰化候補点を抽出する候補点抽出手段と、
該抽出された微小石灰化候補点をクラスタ化してクラスタ領域を設定するクラスタ領域設定手段とを備えた異常陰影検出装置において、
前記クラスタ領域設定手段が、前記放射線画像中に複数の領域を設定し、該設定された複数の領域それぞれに含まれる前記微小石灰化候補点の大きさのばらつきおよび／または濃度のばらつきを該領域ごとに求め、該求められた大きさのばらつきおよび／または濃度のばらつきに基づいて前記複数の領域の中から良性および／または悪性の検出領域を抽出し、該抽出された良性の検出領域が連続して存在する連続領域を良性のクラスタ領域として設定および／または前記抽出された悪性の検出領域が連続して存在する連続領域を悪性のクラスタ領域として設定す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５】
前記クラスタ領域設定手段が、前記各領域に含まれる前記微小石灰化候補点のカウント値を求め、該求められたカウント値を該各領域における前記大きさのばらつきおよび／または濃度のばらつきに基づいて補正し、該補正されたカウント値が第１のカウント閾値以上である前記領域を前記悪性の検出領域として抽出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】
前記クラスタ領域設定手段が、前記各領域に含まれる前記微小石灰化候補点のカウント値を求め、該求められたカウント値を該各領域における前記大きさのばらつきおよび／または濃度のばらつきに基づいて補正し、該補正されたカウント値が第２のカウント閾値よりも小さい前記領域を前記良性の検出領域として抽出するものであることを特徴とする請求項４または５記載の異常陰影検出装置。
【請求項７】
前記クラスタ領域設定手段が、前記各領域に含まれる前記微小石灰化候補点のカウント値を求め、該求められたカウント値が第１のカウント閾値以上である前記領域を前記悪性の検出領域として抽出するものであり、
前記第１のカウント閾値が、前記各領域における前記大きさのばらつきおよび／または濃度のばらつきに基づいて前記領域ごとに定められた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８】
前記クラスタ領域設定手段が、前記各領域に含まれる前記微小石灰化候補点のカウント値を求め、該求められたカウント値が第２のカウント閾値よりも小さい前記領域を前記良性の検出領域として抽出するものであり、
前記第２のカウント閾値が、前記各領域における前記大きさのばらつきおよび／または濃度のばらつきに基づいて前記領域ごとに定められたものであることを特徴とする請求項４または７記載の異常陰影検出装置。
【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に関し、特に詳しくは、被写体の放射線画像データに基づいて、微小石灰化陰影の存在領域を検出する異常陰影検出装置、および、良性と悪性の微小石灰化陰影の存在領域を各別に検出する異常陰影検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】
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（個々の微小な点状の石灰化陰影、以下単に石灰化陰影ともいう）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。以下、モフォロジーフィルタ処理について詳細に説明する。
【０００６】
モフォロジーフィルタは、所定のサイズの構造要素を用いて、構造要素よりも小さいサイズのノイズや陰影を画像中から除去または抽出することが可能なフィルタであり、画像信号の平滑化や、癌の特徴的な形態の一つである微小石灰化陰影の抽出等に利用される。
【０００７】
（モフォロジーの基本演算）
モフォロジー演算処理は一般的にはＮ次元空間における集合論として展開されるが、直感的な理解のために２次元の濃淡画像を対象として説明する。
【０００８】
濃淡画像を座標（ｘ，ｙ）の点が濃度値ｆ（ｘ，ｙ）に相当する高さをもつ空間とみなす。ここで、濃度値ｆ（ｘ，ｙ）は、濃度が低い（ＣＲＴに表示した場合には輝度が高い）ほど大きな画像信号となる高輝度高信号レベルの信号とする。
【０００９】
まず、簡単のために、その断面に相当する１次元の関数ｆ（ｘ）を考える。モフォロジー演算処理に用いる構造要素ｇは次式（１）に示すように、原点について対称な対称関数
【数１】
0004124406.tif 000002
であり、定義域内で値が０で、その定義域が下記式（２）であるとする。
【００１０】
【数２】
0004124406.tif 000003
このとき、モフォロジー演算の基本形は式（３）〜（６）に示すように、非常に簡単な演算となる。
【００１１】
【数３】
0004124406.tif 000004
すなわち、ダイレーション（dilation）処理は、注目画素を中心とした、±ｍ（構造要素Ｂに応じて決定される値）の幅の中の最大値を検索する処理であり（図４（Ａ）参照）、一方、イロージョン（erosion ）処理は、注目画素を中心とした、±ｍの幅の中の最小値を検索する処理である（同図（Ｂ）参照）。また、オープニング（opening ）処理は最小値探索の後に、最大値を探索することに相当し、クロージング（closing ）処理は最大値探索の後に、最小値を探索することに相当する。オープニング処理は低輝度側から濃度曲線ｆ（ｘ）を滑らかにし、マスクサイズ２ｍより空間的に狭い範囲で変動する凸状の濃度変動部分（周囲部分よりも輝度が高い部分）を取り除くことに相当する（同図（Ｃ）参照）。一方、クロージング処理は、高輝度側から濃度曲線ｆ（ｘ）を滑らかにし、マスクサイズ２ｍより空間的に狭い範囲で変動す凹状の濃度変動部分（周囲部分よりも輝度が低い部分）を取り除くことに相当する（同図（Ｄ）参照）。
【００１２】
ここで、濃度の高いもの程大きな値となる高濃度高信号レベルの信号の場合においては、濃度値ｆ（ｘ）の画像信号値が高輝度高信号レベルの場合に対して大小関係が逆転するため、高濃度高信号レベルの信号におけるダイレーション処理は、高輝度高信号レベルにおけるイロージョン処理（図４（Ｂ））と一致し、高濃度高信号レベルの信号におけるイロージョン処理は、高輝度高信号レベルにおけるダイレーション処理（同図（Ａ））と一致し、高濃度高信号レベルの信号におけるオープニング処理は、高輝度高信号レベルにおけるクロージング処理（同図（Ｄ））と一致し、高濃度高信号レベルの信号におけるクロージング処理は、高輝度高信号レベルにおけるオープニング処理（同図（Ｃ））と一致する。なお、ここでは高輝度高信号レベルの画像信号（輝度値）の場合について説明する。
【００１３】
（石灰化陰影検出への応用）
石灰化陰影の検出には、原画像から平滑化した画像を引き去る差分法が考えられる。単純な平滑化法では石灰化陰影と細長い形状の非石灰化陰影（乳腺や血管や乳腺支持組織等）の識別が困難であるため、多重構造要素を用いたオープニング演算に基づく下記式（７）で表されるモフォロジー演算処理が提案されている（「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」電子情報通信学会論文誌 D-II Vol.J75-D-II No.7 P1170 〜1176  1992年７月、「モルフォロジーの基礎とそのマンモグラム処理への応用」MEDICAL IMAGING TECHNOLOGY Vol.12 No.1 January 1994 ）。
【００１４】
【数４】
0004124406.tif 000005
ここでＢi （ｉ＝１，２，３，４）は図５に示す直線状の４つの構造要素Ｂである。構造要素Ｂを検出対象の石灰化陰影よりも大きく設定すれば、オープニング処理で、構造要素Ｂよりも細かな凸状の信号変化部分（空間的に狭い範囲で変動する画像部分）である石灰化陰影は取り除かれる。一方、細長い形状の非石灰化陰影はその長さが構造要素Ｂよりも長く、その傾き（延びる方向）が４つの構造要素Ｂi のうちいずれかに一致すればオープニング処理（式（７）の第２項の演算）をしてもそのまま残る。したがってオープニング処理によって得られた平滑化画像（石灰化陰影が取り除かれた画像）を原画像ｆから引き去ることで、小さな石灰化陰影の候補のみが含まれる画像が得られる。これが式（７）の考え方である。
【００１５】
なお前述したように、高濃度高信号レベルの信号の場合においては、石灰化陰影は周囲の画像部分よりも濃度値が低くなり、石灰化陰影は周囲部分に対して凹状の信号変化部分となるため、オープニング処理に代えてクロージング処理を適用し、式（７）に代えて式（８）を適用する。
【００１６】
【数５】
0004124406.tif 000006
しかし、これによっても石灰化陰影と同等の大きさをもつ非石灰化陰影が一部残る場合があり、そのような場合については、次式（９）のモフォロジー演算に基づく微分情報を利用して式（７）のＰに含まれる非石灰化陰影をさらに除去する。
【００１７】
【数６】
0004124406.tif 000007
ここで、Ｍgradの値が大きいほど石灰化陰影の可能性が大きいので、石灰化候補画像（微細構造画像）Ｃs は下記式（10）により求めることができる。
【００１８】
【数７】
0004124406.tif 000008
ここで、Ｔ１，Ｔ２は実験的に決められる、予め設定された閾値である。
【００１９】
ただし、石灰化陰影の大きさとは異なる非石灰化陰影については、式（７）のＰと所定の閾値Ｔ１との比較のみで除去できるため、石灰化陰影と同等の大きさをもつ非石灰化陰影が残ることのないような場合は、式（10）の第１項の条件（Ｐ（ｉ，ｊ）≧Ｔ１）を満たすだけでよい。
【００２０】
最後に、式（11）に示す、マルチスケールのオープニング演算とクロージング演算との組合わせにより、石灰化陰影のクラスタ領域（存在領域）Ｃc を検出する。
【００２１】
【数８】
0004124406.tif 000009
ここで、λ１とλ２はそれぞれ融合したい石灰化陰影の最大距離と除去したい孤立陰影の最大半径とによって決められ、λ３＝λ１＋λ２である。
【００２２】
なお、これらのモフォロジー演算処理に関する説明は上述したように、高輝度高信号レベルの画像データの場合についてであるが、高濃度高信号レベルの画像データ（高濃度の画素ほど大きなデジタル値を持つ画像データ）の場合については、オープニング演算とクロージング演算とが逆の関係になる。
【００２３】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、上記石灰化候補画像Ｃｓにおいて石灰化陰影よりも小さいノイズ等の非石灰化陰影を確実に除去しようとすると、上記閾値Ｔ１，Ｔ２を高く設定することが必要となるが、閾値Ｔ１，Ｔ２を高く設定すると、淡い石灰化陰影（濃度が低い石灰化陰影）がノイズとみなされて除去されてしまう虞がある。そこで、閾値Ｔ１，Ｔ２を低く設定すると、淡い石灰化陰影を石灰化候補画像中に抽出することができるが、この場合の石灰化候補画像はノイズを多く含む画像となるため、この画像に基づいて微小石灰化陰影の存在領域を検出すると検出精度が低下してしまう可能性がある。
【００２４】
また、上記閾値Ｔ１，Ｔ２を高く設定してノイズ等の非石灰化陰影をほとんど含まない石灰化候補画像を得、この石灰化候補画像に基づいて微小石灰化陰影の存在領域をノイズに影響されることなく高精度で検出する方法を採用する場合、検出結果を読影者に提供する際には、診断支援情報としての性能を向上させるため、存在領域の性状（悪性または良性の別）など診断に有用な種々の情報をともに提供することが望ましい。
【００２５】
本発明は、上記事情に鑑み、淡い石灰化陰影を含む石灰化候補画像に基づいて微小石灰化陰影の存在領域を検出する際に、ノイズ等の非石灰化陰影の影響による検出精度の低下を軽減させることを可能とした異常陰影検出装置、および、ノイズ等の非石灰化陰影をほとんど含まない石灰化候補画像に基づいて微小石灰化陰影の存在領域を検出する際に、その存在領域の性状を鑑別し鑑別結果をともに提供す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。
【００２６】
【課題を解決するための手段】
本発明による第１の異常陰影検出装置は、被写体の放射線画像を表わす画像データに基づいて、放射線画像中の微小石灰化候補点を抽出する候補点抽出手段と、抽出された微小石灰化候補点をクラスタ化してクラスタ領域を設定するクラスタ領域設定手段とを備えた異常陰影検出装置において、クラスタ領域設定手段が、放射線画像中に複数の領域を設定し、設定された複数の領域それぞれに含まれる微小石灰化候補点の大きさのばらつきおよび／または濃度のばらつきを領域ごとに求め、求められた大きさのばらつきおよび／または濃度のばらつきに基づいて複数の領域の中から検出領域を抽出し、抽出された検出領域が連続して存在する連続領域をクラスタ領域として設定するものであることを特徴とするものである。
【００２７】
この第１の異常陰影検出装置は、主として、候補点抽出手段により抽出された微小石灰化候補点が、淡い石灰化陰影やノイズを含むものである場合に好適に用いられる装置である。
【００２８】
放射線画像中に設定される複数の領域とは、抽出された微小石灰化候補点を中心として設定される円領域や、放射線画像中の少なくとも被写体部分の略全体に亘って設定される任意形状の小領域など、種々の領域を意味するものである。この複数の領域は互いに同じ大きさであることが望ましいが、これに限るものではない。
【００２９】
設定された複数の領域それぞれに含まれる微小石灰化候補点の大きさのばらつきや濃度のばらつきは、例えば偏差や分散等、ばらつきを表わす種々の指標値を利用して求めることができる。クラスタ領域設定手段は、この大きさのばらつきおよび／または濃度のばらつきに基づいて、大きさのばらつきおよび／または濃度のばらつきが大きい領域を検出領域として抽出するものである。具体的には、クラスタ領域設定手段を、各領域に含まれる微小石灰化候補点のカウント値を求め、求められたカウント値を各領域における前記大きさのばらつきおよび／または濃度のばらつきに基づいて補正し、補正されたカウント値が所定のカウント閾値以上である領域を検出領域として抽出するものとすることができる。
【００３０】
ここで、カウント値を補正する方法としては種々の方法が考えられるが、例えば上記領域を、抽出された微小石灰化候補点を中心として設定される所定の大きさの円領域とし、各円領域に含まれる微小石灰化候補点の大きさのばらつきが所定の閾値１よりも小さくかつ濃度のばらつきが所定の閾値１′よりも小さいときにカウント値から所定値１を減算し、大きさのばらつきが閾値１〜閾値２かつ濃度のばらつきが閾値１′〜閾値２′の範囲ときにカウント値から所定値２を減算し、大きさのばらつきが閾値３〜閾値４かつ濃度のばらつきが閾値３′〜閾値４′の範囲のときにカウント値に所定値３を加算し、大きさのばらつきが閾値４よりも大きくかつ濃度のばらつきが閾値４′よりも大きいときにカウント値に所定値４を加算して補正する方法などを採用することができる。なお、ここでの閾値１〜閾値４、閾値１′〜閾値４′の大小関係は、閾値１＜閾値２≦閾値３＜閾値４、閾値１′＜閾値２′≦閾値３′＜閾値４′であることが望ましく、所定値１〜所定値４の大小関係は、（所定値１＝所定値４）＞（所定値２＝所定値３）であるとしてもよい。また、閾値の数を増減させて補正の段階を種々変更してもよいし、このような離散的な補正ではなく、連続的な補正でもよい。さらに、大きさのばらつきと濃度のばらつきのうち、いずれか１つのみに基づいて補正する形態でもよい。
【００３１】
また、クラスタ領域設定手段を、各領域に含まれる微小石灰化候補点のカウント値を求め、求められたカウント値が所定のカウント閾値以上である領域を検出領域として抽出するものとし、所定のカウント閾値を、各領域における前記大きさのばらつきおよび／または濃度のばらつきに基づいて領域ごとに定められたものとすることもできる。
【００３２】
検出領域が連続して存在する連続領域とは、１つ以上の検出領域が、一部重なる或いは接する状態で連続して存在することにより形成される領域を意味するものであり、クラスタ領域設定手段は、この連続領域それぞれをクラスタ領域として設定するものである。なお、連続領域は、１つの検出領域によって形成されるものを含むものとしてもよいし、一定個数以上の検出領域によって形成されるものとしてもよい。
【００３３】
なお、候補点抽出手段において微小石灰化候補点を抽出する方法としては、モフォロジーフィルタを用いる方法を利用することができる。
【００３４】
本発明による第２の異常陰影検出装置は、被写体の放射線画像を表わす画像データに基づいて、放射線画像中の微小石灰化候補点を抽出する候補点抽出手段と、抽出された微小石灰化候補点をクラスタ化してクラスタ領域を設定するクラスタ領域設定手段とを備えた異常陰影検出装置において、クラスタ領域設定手段が、放射線画像中に複数の領域を設定し、設定された複数の領域それぞれに含まれる微小石灰化候補点の大きさのばらつきおよび／または濃度のばらつきを領域ごとに求め、求められた大きさのばらつきおよび／または濃度のばらつきに基づいて複数の領域の中から良性および／または悪性の検出領域を抽出し、抽出された良性の検出領域が連続して存在する連続領域を良性のクラスタ領域として設定および／または抽出された悪性の検出領域が連続して存在する連続領域を悪性のクラスタ領域として設定するものであることを特徴とするものである。
【００３５】
この第２の異常陰影検出装置は、主として、候補点抽出手段により抽出された微小石灰化候補点が、ノイズ等の非石灰化陰影や淡い石灰化陰影をほとんど含まないものである場合に好適に用いられる装置である。
【００３６】
放射線画像中に設定される複数の領域とは、抽出された微小石灰化候補点を中心として設定される円領域や、放射線画像中の少なくとも被写体部分の略全体に亘って設定される任意形状の小領域など、種々の領域を意味するものである。この複数の領域は互いに同じ大きさであることが望ましいが、これに限るものではない。
【００３７】
設定された複数の領域それぞれに含まれる微小石灰化候補点の大きさのばらつきや濃度のばらつきは、例えば偏差や分散等、ばらつきを表わす種々の指標値を利用して求めることができる。クラスタ領域設定手段は、この大きさのばらつきおよび／または濃度のばらつきに基づいて、大きさのばらつきおよび／または濃度のばらつきが大きい領域を悪性の検出領域として抽出し、大きさのばらつきおよび／または濃度のばらつきが小さい領域を良性の検出領域として抽出するものである。
【００３８】
具体的には、クラスタ領域設定手段を、各領域に含まれる微小石灰化候補点のカウント値を求め、求められたカウント値を各領域における前記大きさのばらつきおよび／または濃度のばらつきに基づいて補正し、補正されたカウント値が第１のカウント閾値以上である領域を悪性の検出領域として抽出するものとしてもよいし、また、同様にして補正されたカウント値が第２のカウント閾値よりも小さい領域を良性の検出領域として抽出するものとしてもよい。ここで、第１のカウント閾値と第２のカウント閾値の大小関係は、第１のカウント閾値≧第２のカウント閾値であることが好ましい。なお、第１のカウント閾値を第２のカウント閾値よりも大きい値としたとき、補正されたカウント値が第１のカウント閾値と第２のカウント閾値との間の値となった場合には、例えば、「良性或いは悪性」の検出領域として抽出するなどすればよい。
【００３９】
また、クラスタ領域設定手段を、各領域に含まれる微小石灰化候補点のカウント値を求め、求められたカウント値が第１のカウント閾値以上である領域を悪性の検出領域として抽出するものとし、第１のカウント閾値を、各領域における前記大きさのばらつきおよび／または濃度のばらつきに基づいて領域ごとに定められたものとすることもできる。さらに、クラスタ領域設定手段を、各領域に含まれる微小石灰化候補点のカウント値を求め、求められたカウント値が第２のカウント閾値よりも小さい領域を良性の検出領域として抽出するものとし、第２のカウント閾値を、各領域における前記大きさのばらつきおよび／または濃度のばらつきに基づいて領域ごとに定められたものとすることもできる。
【００４０】
ここで、クラスタ領域設定手段は、良性のクラスタ領域のみを設定する機能を備えたものでもよいし、悪性のクラスタ領域のみを設定する機能を備えたものでもよく、また、良性のクラスタ領域と悪性のクラスタ領域との両方を設定する機能を備えたものでもよい。同様に、クラスタ領域設定手段は、良性の検出領域のみを抽出する機能を備えたものでもよいし、悪性の検出領域のみを抽出する機能を備えたものでもよく、また、良性の検出領域と悪性の検出領域との両方を抽出する機能を備えたものでもよい。
【００４１】
検出領域が連続して存在する連続領域とは、１つ以上の検出領域が、一部重なる或いは接する状態で連続して存在することにより形成される領域を意味するものであり、クラスタ領域設定手段は、この連続領域それぞれをクラスタ領域として設定するものである。なお、連続領域は、１つの検出領域によって形成されるものを含むものとしてもよいし、一定個数以上の検出領域によって形成されるものとしてもよい。
【００４２】
なお、候補点抽出手段において微小石灰化候補点を抽出する方法としては、モフォロジーフィルタを用いる方法を利用することができる。
【００４３】
本発明による第３の異常陰影検出装置は、被写体の放射線画像を表わす画像データに基づいて、放射線画像中の微小石灰化候補点を抽出する候補点抽出手段と、抽出された微小石灰化候補点をクラスタ化してクラスタ領域を設定するクラスタ領域設定手段とを備えた異常陰影検出装置において、設定されたクラスタ領域に含まれる微小石灰化候補点の大きさのばらつきおよび／または濃度のばらつきを求め、求められた大きさのばらつきおよび／または濃度のばらつきに基づいてクラスタ領域の良悪性鑑別を行なう良悪性鑑別手段を備えたことを特徴とするものである。
【００４４】
クラスタ領域設定手段においてクラスタ領域を設定する方法としては種々の方法を利用することができるが、例えば、抽出された微小石灰化候補点のうち所定値以上の大きさを有するものに対して、その微小石灰化候補点を中心とする所定の大きさの円領域を設定し、設定された円領域が連続して存在する領域を連続領域として抽出し、抽出された連続領域のうち前記円領域を所定数以上含むものをクラスタ領域とする方法等を利用することができる。また、放射線画像中の少なくとも被写体部分の略全体に亘って任意形状の小領域を複数設定し、設定された任意形状の小領域のうち、所定値以上の大きさを有する微小石灰化候補点を所定数以上含むものを選択し、選択された任意形状の小領域が連続して存在する領域をクラスタ領域とする方法等でもよい。
【００４５】
クラスタ領域に含まれる微小石灰化候補点の大きさのばらつきや濃度のばらつきは、例えば偏差や分散等、ばらつきを表わす種々の指標値を利用して求めることができる。良悪性鑑別手段は、この大きさのばらつきおよび／または濃度のばらつきに基づいて、大きさのばらつきおよび／または濃度のばらつきが大きい領域を悪性とし、大きさのばらつきおよび／または濃度のばらつきが小さい領域を良性とするものである。
【００４６】
なお、候補点抽出手段において微小石灰化候補点を抽出する方法としては、モフォロジーフィルタを用いる方法を利用することができる。
【００４７】
【発明の効果】
上記のように構成された本発明による第１の異常陰影検出装置によれば、放射線画像中に設定された複数の領域それぞれに含まれる微小石灰化候補点の大きさのばらつきおよび／または濃度のばらつきに基づいて複数の領域の中から検出領域を抽出し、検出領域が連続して存在する連続領域をクラスタ領域として設定するから、ノイズ等の非石灰化陰影の影響による検出精度の低下を軽減させて、より正確に微小石灰化陰影のクラスタ領域（存在領域）を検出することが可能になる。すなわち、候補点抽出手段において淡い石灰化をも抽出しようとするとノイズ等の非石灰化陰影も多く抽出されてしまうが、非石灰化陰影の形状（大きさや濃度）は安定し、石灰化陰影の形状（大きさや濃度）はばらついているという特徴があるため、抽出された微小石灰化候補点の大きさのばらつきや濃度のばらつきを利用して非石灰化陰影と石灰化陰影とを分離すれば、抽出された非石灰化陰影が検出結果に与える影響を低減させることが可能になり、検出精度を向上させることができる。つまり、検出精度を低下させることなく、今まで検出することが難しかった淡い石灰化を検出することが可能になる。
【００４８】
また、上記のように構成された本発明による第２の異常陰影検出装置によれば、放射線画像中に設定された複数の領域それぞれに含まれる微小石灰化候補点の大きさのばらつきおよび／または濃度のばらつきに基づいて複数の領域の中から良性および／または悪性の検出領域を抽出し、良性または悪性の検出領域が連続して存在する連続領域を、それぞれ良性または悪性のクラスタ領域として設定するから、微小石灰化陰影のクラスタ領域（存在領域）を検出する際に、その性状（悪性または良性の別）を鑑別して鑑別結果をともに提供することができる。すなわち、候補点抽出手段においてノイズ等の非石灰化陰影を除去するようにして石灰化候補点を抽出すると典型的な微小石灰化陰影のみが抽出されるが、抽出された微小石灰化陰影のうち良性のものは悪性のものに比べて形状（大きさや濃度）が安定し、悪性のものは良性のものに比べて形状（大きさや濃度）がばらついているという特徴があることが知られている。特に、微小石灰化陰影の良悪性鑑別において「形状」は重要な要素の１つであり、形状が多形性或いは不均一な石灰化（すなわち、様々な大きさ、形、濃度を呈する不正形石灰化）は悪性であることが疑われる。本発明による第２の異常陰影検出装置によれば、大きさのばらつきおよび／または濃度のばらつきに基づいて良性または悪性の検出領域を各別に抽出するから、良悪性鑑別において重要な要素である形状に基づいて良悪性鑑別を行なって、検出結果とともに鑑別結果を提供することが可能となり、診断支援情報としての性能向上に繋がる。
【００４９】
また、上記のように構成された本発明による第３の異常陰影検出装置によれば、クラスタ領域設定手段により設定されたクラスタ領域に含まれる微小石灰化候補点の大きさのばらつきおよび／または濃度のばらつきに基づいてクラスタ領域の良悪性鑑別を行なう良悪性鑑別手段を備えたから、微小石灰化陰影のクラスタ領域（存在領域）を検出する際に、その性状（悪性または良性の別）を鑑別して鑑別結果をともに提供することができる。
【００５０】
【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は本発明における第１の異常陰影検出装置の具体的な実施形態を示す図である。
【００５１】
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原画像データＰに基づいて原画像中の微小石灰化候補点を抽出する候補点抽出手段10と、候補点抽出手段10により抽出された微小石灰化候補点をクラスタ化して微小石灰化陰影のクラスタ領域（存在領域）を設定するクラスタ領域設定手段20とにより構成されている。
【００５２】
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。
【００５３】
乳房を撮影した放射線画像の原画像データＰが画像読取装置等から候補点抽出手段10に入力されると、候補点抽出手段10は、モフォロジーフィルタ処理により微小石灰化候補点（微小石灰化陰影）を抽出し、抽出した微小石灰化候補点のみからなる微細構造画像（石灰化候補画像）Ｃｓ１を作成する。このとき、前述したモフォロジーフィルタ処理の閾値Ｔ１，Ｔ２を低く設定して、ノイズを比較的多く含む微細構造画像Ｃｓ１を作成する。
【００５４】
候補点抽出手段10において作成された微細構造画像Ｃｓ１を表わす画像データはクラスタ領域設定手段20に入力される。クラスタ領域設定手段20では、まず、入力された微細構造画像Ｃｓ１を表わす画像データに基づいて、抽出された各候補点を中心とする半径５１pixel（５．１ｍｍ）の円領域を設定し、この円領域それぞれについて、各円領域に含まれる候補点の数をカウントしてカウント値（微小石灰化候補点の個数）を算出する。
【００５５】
次に、クラスタ領域設定手段20は、設定された各円領域それぞれについて各円領域に含まれる微小石灰化候補点の大きさのばらつきと濃度のばらつきを求める。図２は、ある円領域内の微小石灰化候補点の大きさのばらつき（横軸）と濃度のばらつき（縦軸）を、ばらつきを表わす指標値として標準偏差を利用して示した図である。ここで、図２における横軸は、「大きさ」を１０画素／ｍｍの場合の画素数で表わしたときの画素数の標準偏差を示したものであり、同図における縦軸は、「濃度値」を画像信号値が大きいほど高濃度となるような画像信号値（10bit）で表わしたときの画像信号値の標準偏差を示したものである。黒い点で示したノイズ（非石灰化陰影）は大きさの偏差と濃度の偏差がともに小さくなる位置（左下方）に多く、白い点で示した微小石灰化陰影は大きさの偏差と濃度の偏差がともに大きくなる位置（右上方）に多い。クラスタ領域設定手段20はこの傾向に基づいてカウント値を補正する。
【００５６】
具体的には、各候補点の大きさの偏差に基づいて、大きさの偏差０．０〜０．７未満の範囲はカウント補正値−２、０．７〜２．０未満の範囲はカウント補正値−１、６．７〜２０．０未満の範囲はカウント補正値＋１、２０．０以上の範囲はカウント補正値＋２とする。さらに、各候補点の濃度の偏差に基づいて、濃度の偏差０．０〜１．３未満の範囲はカウント補正値−２、１．３〜４．０未満の範囲はカウント補正値−１、２６．７〜８０．０未満の範囲はカウント補正値＋１、８０．０以上の範囲はカウント補正値＋２とする。すなわち、大きさのばらつきおよび濃度のばらつきに基づいて、各微小石灰化候補点ごとに−４〜＋４の補正が加わる。
【００５７】
クラスタ領域設定手段20は、補正された後のカウント値が５以上となる円領域を検出領域として抽出し、この検出領域が１つ以上連続することにより形成される連続領域をクラスタ領域として設定する。
【００５８】
なお、上記カウント値の補正における各閾値や補正値は実験的に求めた値に基づく一例を示したものであり、検出しようとする微小石灰化陰影の特徴等にあわせて種々設定することができる。
【００５９】
また、同様に大きさのばらつきおよび濃度のばらつきに基づいて、各領域のカウント閾値を各別に設定する方法でもよい。すなわち、クラスタ領域設定手段20が、各円領域に含まれる候補点の数をカウントしてカウント値を算出し、また、設定された各円領域それぞれについて各円領域に含まれる微小石灰化候補点の大きさのばらつきと濃度のばらつきを求め、この大きさのばらつきと濃度のばらつきに基づいてカウント閾値を各円領域ごとに設定し、さらに、算出されたカウント値が、設定されたカウント閾値以上である円領域を検出領域として抽出する形態でもよい。
【００６０】
次に、本発明による具体的な第２の実施形態について説明する。なお、構成図としては図１を利用する。
【００６１】
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原画像データＰに基づいて原画像中の微小石灰化候補点を抽出する候補点抽出手段10と、候補点抽出手段10により抽出された微小石灰化候補点をクラスタ化して良性および／または悪性のクラスタ領域（存在領域）を各別に設定するクラスタ領域設定手段20とにより構成されている。
【００６２】
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。
【００６３】
乳房を撮影した放射線画像の原画像データＰが画像読取装置等から候補点抽出手段10に入力されると、候補点抽出手段10は、モフォロジーフィルタ処理により微小石灰化候補点（微小石灰化陰影）を抽出し、抽出した微小石灰化候補点のみからなる微細構造画像（石灰化候補画像）Ｃｓ２を作成する。このとき、前述したモフォロジーフィルタ処理の閾値Ｔ１，Ｔ２を高く設定して、ノイズを除去した微細構造画像Ｃｓ２を作成する。
【００６４】
候補点抽出手段10において作成された微細構造画像Ｃｓ２を表わす画像データはクラスタ領域設定手段20に入力される。クラスタ領域設定手段20では、上記第１の実施形態と同様に、円領域を設定してカウント値を算出し、各円領域に含まれる微小石灰化候補点の大きさの偏差と濃度の偏差に基づいてカウント値を補正する。カウント値を補正する際の補正方法や閾値、補正値は上記第１の実施形態と同様とするが、閾値や補正値は本実施形態においても種々設定可能である。
【００６５】
クラスタ領域設定手段20は、補正された後のカウント値が５以上となる円領域を悪性の検出領域として抽出し、この検出領域が１つ以上連続することにより形成される連続領域を悪性のクラスタ領域として設定する。また、補正された後のカウント値が５未満となる円領域を良性の検出領域として抽出し、この検出領域が１つ以上連続することにより形成される連続領域を良性のクラスタ領域として設定する。
【００６６】
なお、上記第２の実施形態においては、クラスタ領域設定手段20が良性または悪性のクラスタ領域を各別に設定するものとしているが、図３に示すような構成で、クラスタ領域設定手段20が候補点抽出手段10から微細構造画像を表わす画像データを入力し、この画像データに基づいて、各微小石灰化候補点を中心とした半径５１pixel（５．１ｍｍ）の円領域のうち所定数以上の微小石灰化候補点を含む円領域が１つ以上連続することにより形成される領域をクラスタ領域として設定し、良悪性鑑別手段40がクラスタ領域の位置を表す位置データと微細構造画像Ｃｓ２を表わす画像データとをクラスタ領域設定手段20から入力して、クラスタ領域に含まれる微小石灰化候補点の大きさのばらつきと濃度のばらつきに基づきクラスタ領域の良悪性を鑑別する形態でもよい。すなわち、例えばクラスタ領域ごとにカウント値を算出した後、各クラスタ領域に含まれる微小石灰化候補点の大きさのばらつきと濃度のばらつきに基づいて所定の基準によりカウント値を補正し、補正されたカウント値が予め定められた所定の閾値以上であるときに悪性とし、所定の閾値よりも小さいときに良性として鑑別する形態でもよい。
【００６７】
また、上記第２の実施形態においてクラスタ領域設定手段20により設定されたクラスタ領域をＣＲＴやプリンタ等の画像出力手段に出力する際には、性状別（良性または悪性の別）に色を変えて表示させることもできる。また、例えば読影者が所望の性状を選択することにより、選択された性状以外の存在領域を非表示にして出力することもできる。
【００６８】
また、上述の各実施形態においては、各領域に含まれる微小石灰化候補点の大きさの偏差および濃度の偏差に基づいてカウント値を補正する形態を示しているが、図２における傾向に基づいて、上記と同様の基準で、大きさの偏差と濃度の偏差のうちいずれか１つのみによりカウント値を補正する形態でもよい。
【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構成図
【図２】円領域に含まれる微小石灰化候補点の大きさのばらつき（画素数の標準偏差）と濃度のばらつき（画像信号値の標準偏差）を示す図
【図３】本発明の別の実施形態による異常陰影検出装置の構成図
【図４】モフォロジーフィルタの基本作用を示す図
【図５】直線状の４つの構造要素Ｂを示す図
【符号の説明】
10    候補点抽出手段
20    クラスタ領域設定手段
40    良悪性鑑別手段
【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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