【手続補正書】
【提出日】平成20年2月26日(2008.2.26)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用画像の濃度分布を示す曲面の形状を表す特徴量を算出する第１の特徴量算出手段と、
前記第１の特徴量算出手段により算出された特徴量を用いて、前記医用画像から異常陰影候補領域を検出する検出手段と、
前記検出手段により検出された異常陰影候補領域の特徴量を計算する第２の特徴量算出手段と、
前記第２の特徴量算出手段により算出された特徴量に基づいて前記異常陰影候補領域の偽陽性を削除する偽陽性削除手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記第１の特徴量算出手段は、前記曲面の形状を表す特徴量としてシェイプインデックスを算出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記第２の特徴量算出手段により算出される特徴量には、シェイプインデックスが含まれることを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記検出手段は、前記第１の特徴量算出手段により算出された特徴量に基づいて、予め設定された当該特徴量の閾値を用いて前記医用画像を二値化することにより、異常陰影候補領域を検出し、
前記偽陽性削除手段は、前記二値化により得られた異常陰影候補領域から偽陽性の画像領域を削除することを特徴とする請求項１〜３の何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記偽陽性削除手段による偽陽性の削除により得られた画像を表示する表示手段を備えることを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
医用画像における任意の注目画素を設定するとともに、その注目画素から所定範囲内の画像領域を設定する設定手段を備え、
前記第１の特徴量算出手段は、前記設定された画像領域における濃度分布の曲面形状を表す特徴量を算出することを特徴とする請求項１〜５の何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記医用画像の濃度分布を示す曲面上の注目画素における法線を回転軸として法平面を所定角度ずつ回転させ、その回転角度毎に、注目画素から所定範囲内の画像領域の曲面を法平面で切り出すことによって得られた曲線を近似する関数を算出する関数算出手段を備え、
前記第１の特徴量算出手段は、前記関数算出手段により算出された近似関数に基づいて特徴量を算出することを特徴とする請求項１〜６の何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記関数算出手段は、最小二乗法を用いて前記曲線を近似する関数を算出することを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記関数算出手段は、前記近似関数として近似円を算出し、
前記第１の特徴量算出手段は、回転角度毎に、前記算出された近似円の半径から前記曲線の注目画素における曲率を算出し、回転角度毎に算出された曲率に基づいて特徴量を算出することを特徴とする請求項７又は８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記第１の特徴量算出手段は、前記医用画像の全ての画素について特徴量を算出することを特徴とする請求項１〜９の何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記偽陽性削除手段は、前記異常陰影候補領域のうち、大きさが所定範囲外の画像領域を偽陽性の画像領域として削除することを特徴とする請求項１〜１０の何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記偽陽性削除手段は、前記異常陰影候補領域のうち、形状が所定の形状以外の画像領域を偽陽性の画像領域として削除することを特徴とする請求項１〜１０の何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記偽陽性削除手段は、前記第１及び／又は第２の特徴量算出手段で算出された特徴量を含む前記医用画像の各種特徴量を入力データとし、真陽性の異常陰影の度合いを示す指標値を出力データとする多変量解析を用いて、偽陽性の画像領域を削除することを特徴とする請求項１〜１２の何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記第１の特徴量算出手段は、特徴量を算出する曲面の領域範囲を変更し、その変更された領域範囲で特徴量を算出することを特徴とする請求項１〜１３の何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記第１の特徴量算出手段は、前記医用画像の解像度を変更し、その変更された解像度で特徴量を算出することを特徴とする請求項１〜１３の何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１６】
前記偽陽性削除手段による偽陽性の削除より、異常陰影としてガウス分布状の曲面を構成する画像領域が検出されることを特徴とする請求項１〜１５の何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１７】
前記偽陽性削除手段による偽陽性の削除より、異常陰影として腫瘤陰影の画像領域が検出されることを特徴とする請求項１６に記載の画像処理装置。
【請求項１８】
医用画像の濃度分布を示す曲面の形状を表す特徴量を算出する第１の特徴量算出工程と、
前記第１の特徴量算出工程において算出された特徴量を用いて、前記医用画像から異常陰影候補領域を検出する検出工程と、
前記検出工程において検出された異常陰影候補領域の特徴量を計算する第２の特徴量算出工程と、
前記第２の特徴量算出工程において算出された特徴量に基づいて前記異常陰影候補領域の偽陽性を削除する偽陽性削除工程と、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１９】
前記第１の特徴量算出工程では、前記曲面の形状を表す特徴量としてシェイプインデックスが算出されることを特徴とする請求項１８に記載の画像処理方法。
【請求項２０】
前記第２の特徴量算出工程において算出される特徴量には、シェイプインデックスが含まれることを特徴とする請求項１８又は１９に記載の画像処理方法。
【請求項２１】
前記検出工程では、前記第１の特徴量算出工程において算出された特徴量に基づいて、予め設定された当該特徴量の閾値を用いて前記医用画像を二値化することにより、異常陰影候補領域が検出され、
前記偽陽性削除工程では、前記二値化により得られた異常陰影候補領域から偽陽性の画像領域が削除されることを特徴とする請求項１８〜２０の何れか一項に記載の画像処理方法。
【請求項２２】
前記偽陽性削除工程による偽陽性の削除により得られた画像を表示する表示工程を含むことを特徴とする請求項１８〜２１の何れか一項に記載の画像処理方法。
【請求項２３】
医用画像における任意の注目画素を設定するとともに、その注目画素から所定範囲内の画像領域を設定する設定工程を含み、
前記第１の特徴量算出工程では、前記設定された画像領域における濃度分布の曲面形状を表す特徴量が算出されることを特徴とする請求項１８〜２２の何れか一項に記載の画像処理方法。
【請求項２４】
前記医用画像の濃度分布を示す曲面上の注目画素における法線を回転軸として法平面を所定角度ずつ回転させ、その回転角度毎に、注目画素から所定範囲内の画像領域の曲面を法平面で切り出すことによって得られた曲線を近似する関数を算出する関数算出工程を含み、
前記第１の特徴量算出工程では、前記関数算出工程において算出された近似関数に基づいて特徴量が算出されることを特徴とする請求項１８〜２３の何れか一項に記載の画像処理方法。
【請求項２５】
前記関数算出工程では、最小二乗法を用いて前記曲線を近似する関数が算出されることを特徴とする請求項２４に記載の画像処理方法。
【請求項２６】
前記関数算出工程では、前記近似関数として近似円が算出され、
前記第１の特徴量算出工程では、回転角度毎に、前記算出された近似円の半径から前記曲線の注目画素における曲率が算出され、回転角度毎に算出された曲率に基づいて特徴量が算出されることを特徴とする請求項２４又は２５に記載の画像処理方法。
【請求項２７】
前記第１の特徴量算出工程では、前記医用画像の全ての画素について特徴量が算出されることを特徴とする請求項１８〜２６の何れか一項に記載の画像処理方法。
【請求項２８】
前記偽陽性削除工程では、前記異常陰影候補領域のうち、大きさが所定範囲外の画像領域が偽陽性の画像領域として削除されることを特徴とする請求項１８〜２７の何れか一項に記載の画像処理方法。
【請求項２９】
前記偽陽性削除工程では、前記異常陰影候補領域のうち、形状が所定の形状以外の画像領域が偽陽性の画像領域として削除されることを特徴とする請求項１８〜２７の何れか一項に記載の画像処理方法。
【請求項３０】
前記偽陽性削除工程では、前記第１及び／又は第２の特徴量算出工程で算出された特徴量を含む前記医用画像の各種特徴量を入力データとし、真陽性の異常陰影の度合いを示す指標値を出力データとする多変量解析を用いて、偽陽性の画像領域が削除されることを特徴とする請求項１８〜２９の何れか一項に記載の画像処理方法。
【請求項３１】
前記第１の特徴量算出工程では、特徴量を算出する曲面の領域範囲が変更され、その変更された領域範囲で特徴量が算出されることを特徴とする請求項１８〜３０の何れか一項に記載の画像処理方法。
【請求項３２】
前記第１の特徴量算出工程では、前記医用画像の解像度が変更され、その変更された解像度で特徴量が算出されることを特徴とする請求項１８〜３０の何れか一項に記載の画像処理方法。
【請求項３３】
前記偽陽性削除工程における偽陽性の削除より、異常陰影としてガウス分布状の曲面を構成する画像領域が検出されることを特徴とする請求項１８〜３２の何れか一項に記載の画像処理方法。
【請求項３４】
前記偽陽性削除工程における偽陽性の削除より、異常陰影として腫瘤陰影の画像領域が検出されることを特徴とする請求項３３に記載の画像処理方法。
【請求項３５】
コンピュータを、
医用画像の濃度分布を示す曲面の形状を表す特徴量を算出する第１の特徴量算出手段、
前記第１の特徴量算出手段により算出された特徴量を用いて、前記医用画像から異常陰影候補領域を検出する検出手段、
前記検出手段により検出された異常陰影候補領域の特徴量を計算する第２の特徴量算出手段、
前記第２の特徴量算出手段により算出された特徴量に基づいて前記異常陰影候補領域の偽陽性を削除する偽陽性削除手段、
として機能させるためのプログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】発明の名称
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の名称】画像処理装置、画像処理方法及びプログラム
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法及びプログラムに関する。