(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
乳房画像を表わす画像データに基づいて、該乳房画像中の微小石灰化陰影の候補を表す複数の候補点を抽出する候補点抽出手段と、
前記画像データに基づいて、該抽出された候補点を含む微小石灰化陰影の候補領域を検出する候補領域検出手段と、
前記抽出された複数の候補点をそれぞれ重み付けしてカウントするための該候補点ごとに付与される補正カウント値を、該各候補点を含む所定領域内に存在するすべての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求める補正カウント値算出手段と、
該求められた補正カウント値を利用して、前記乳房画像の全体に含まれる前記候補点の前記補正カウント値の総和に対する、前記候補領域に含まれる前記候補点の前記補正カウント値の総和の占有率を算出し、該算出された占有率に基づいて、該候補領域が微小石灰化陰影の実在領域であるか否かを判定する判定手段とを備えたことを特徴とする異常陰影検出装置。
【請求項２】
前記補正カウント値算出手段が、前記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ときには前記補正カウント値を高い値とし、前記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ときには前記補正カウント値を低い値とするものであり、
前記判定手段が、前記占有率が所定値以上であるときに前記候補領域を前記実在領域と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。
【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、乳房画像を表わす画像データに基づいて、画像中の微小石灰化陰影が実在している領域を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】
ここで、モフォロジーフィルタ処理について詳細に説明する。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。モフォロジーフィルタ処理は、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手法である。
【０００６】
（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。
【０００７】
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。
【０００８】
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】
0004252744.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。
【０００９】
【数２】
0004252744.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。
【００１０】
【数３】
0004252744.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３（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る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）。
【００１１】
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３（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、以下のモフォロジーフィルタ処理に関する説明においては、特に断りのない限り、高輝度高信号レベルの画像信号の場合について説明する。
【００１２】
（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 ）。
【００１３】
【数４】
0004252744.tif 000005
ここでＢi（ｉ＝１，２，３，４）は図４に示す直線状の４つの構造要素Ｂiである。構造要素Ｂi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Ｂi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Ｂi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が含まれる微細構造画像Ｐが得られる。これが式（７）の考え方である。
【００１４】
なお、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。
【数５】
0004252744.tif 000006
【００１５】
また、得られた微細構造画像Ｐの中に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）により得られた微細構造画像Ｐに含まれる非石灰化陰影をさらに除去する。
【数６】
0004252744.tif 000007
すなわち、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Ｃs（石灰化陰影の候補点を抽出した画像）は下記式（10）により求めることができる。
【数７】
0004252744.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。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。
【００１６】
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Ｃcを検出する。
【数８】
0004252744.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。
【００１７】
なお、高濃度高信号レベルの画像データの場合には、上記式（９）、（10）において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。
【００１８】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、従来、微小石灰化陰影を検出する際には、モフォロジーフィルタ処理により微小石灰化陰影のクラスタ領域を検出した後に、クラスタ領域内に含まれている石灰化陰影の候補点の数と、乳房全体に含まれている石灰化陰影の候補点の数（全体数）とを比較して、全体数の一割以上の数の候補点を含むクラスタ領域のみを微小石灰化陰影が実在している領域として最終的に検出していた。
【００１９】
すなわち、微小石灰化陰影は、一般的に微小で不整形な石灰のかたまりが密に分布した形で画像中に表れるものであるため、候補点の全体数に対する占有率が一定の基準に達していないクラスタ領域を、ノイズや他の構造物等（以下、ノイズ等とする。）が候補点として誤抽出されたことにより誤って検出された領域であるとみなし除去している。
【００２０】
また、画像中に表れる微小石灰化陰影の特性として、大小が不同であることや、濃淡が不揃いであることが知られており、一方、ノイズ等は比較的、大小や濃淡がばらついていないことが知られている。
【００２１】
本発明は、上記事情に鑑み、検出された微小石灰化陰影のクラスタ領域が微小石灰化陰影の実在領域であるか否かを候補点の占有率に基づいて判定する際に、石灰化陰影の形状や濃度の特性を利用して、判定精度を向上させる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。
【００２２】
【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、乳房画像を表わす画像データに基づいて、乳房画像中の微小石灰化陰影の候補を表す複数の候補点を抽出する候補点抽出手段と、画像データに基づいて、抽出された候補点を含む微小石灰化陰影の候補領域を検出する候補領域検出手段と、抽出された複数の候補点をそれぞれ重み付けしてカウントするための候補点ごとに付与される補正カウント値を、各候補点を含む所定領域内に存在するすべての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求める補正カウント値算出手段と、求められた補正カウント値を利用して、乳房画像の全体に含まれる候補点の補正カウント値の総和に対する、候補領域に含まれる候補点の補正カウント値の総和の占有率を算出し、算出された占有率に基づいて、候補領域が微小石灰化陰影の実在領域であるか否かを判定する判定手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００２３】
ここで、微小石灰化陰影の候補を表す複数の候補点とは、例えばモフォロジーフィルタ処理により作成される石灰化候補画像中に抽出された候補点など、石灰化陰影の大きさや濃度等の特性を利用して微小石灰化陰影の候補として抽出された陰影を示すものである。
【００２４】
また、微小石灰化陰影の候補領域としては、例えばモフォロジーフィルタ処理により作成されるクラスタ領域を用いることができるが、これに限られるものではなく、乳房画像中の輝度が高い任意領域など、画像中に表れる微小石灰化陰影の大きさや濃度等の特性に基づいて検出される種々の領域を用いることができる。
【００２５】
また、補正カウント値算出手段を、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ときには補正カウント値を高い値とし、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ときには補正カウント値を低い値とするものとし、判定手段を、上記占有率が所定値（例えば、１０％や１７％）以上であるときに、その候補領域を実在領域とするものとすることもできる。
【００２６】
補正カウント値は、具体的には、例えば各候補点のカウント値の初期値を１とすると、各候補点を含む所定領域内に存在するすべての候補点の大きさのばらつきに基づいて、大きさのばらつきが所定の値１よりも小さいときに補正値を−２、値１〜値２の間のときに補正値を−１、値３〜値４の間のときに補正値を＋１、値４よりも大きいときに補正値を＋２とし、得られた補正値をカウント値の初期値の１に加算することにより求められるものとすることができる。また、所定領域内に存在するすべての候補点の濃度のばらつきに基づいて、濃度のばらつきが所定の値１′よりも小さいときに補正値を−２、値１′〜値２′の間のときに補正値を−１、値３′〜値４′の間のときに補正値を＋１、値４′よりも大きいときに補正値を＋２とし、得られた補正値を初期値の１に加算することにより求められるものとすることもできる。さらに、所定領域内に存在するすべての候補点の大きさのばらつきと濃度のばらつき両方に基づいて、大きさのばらつきおよび濃度のばらつきに基づくそれぞれの補正値を初期値の１に加算することにより求められるものとすることもできる。なお、ここで示した補正値の値や設定方法は一例を示したものであり、補正値の設定段階を増減させてもよいし、このように離散的に補正値を設定する方法ではなく連続的に設定する方法など、種々の方法を採用することができる。
【００２７】
また、各候補点を含む所定領域を、例えば各候補点を中心とした所定の大きさを有する円領域（１０bitの１０mm/pixelの画像データの場合、半径５７pixel程度の円領域など）とすることができるが、これに限られるものではなく、各候補点を含む種々の形状や大きさの領域とすることができる。なお、この各候補点を含む所定領域は、すべての候補点に対して同じ基準（設定位置や大きさ、形状等）で設定されるものであることが望ましい。
【００２８】
なお、大きさのばらつきや濃度のばらつきとしては、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することができる。
【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、各候補点を含む所定領域内に存在するすべての候補点の大きさのばらつきや濃度のばらつきに基づいて、各候補点をそれぞれ重み付けしてカウントするための補正カウント値を求め、求められた補正カウント値を利用して、画像全体に含まれている候補点の補正カウント値の総和に対する、候補領域に含まれている候補点の補正カウント値の総和の占有率を算出し、この占有率に基づいて候補領域が微小石灰化陰影の実在領域であるか否かの判定を行うから、重み付けをせずに占有率を算出して判定を行う従来の手法よりも判定精度を上げることができる。
【００３０】
すなわち、画像中に表れる微小石灰化陰影の特性として、大小が不同であることや、濃淡が不揃いであることが知られているため、各候補点とその周辺の候補点の大きさのばらつきや濃度のばらつきが大きいときには石灰化陰影である可能性が高いので補正カウント値を高い値とし、また大きさのばらつきや濃度のばらつきが小さいときには石灰化陰影である可能性が低いので補正カウント値を低い値とすれば、各候補点に対して微小石灰化陰影の形状や濃度の特性に基づく重み付けを加えることができるため、この補正カウント値を用いて、候補領域に含まれている候補点の画像全体に対する占有率を求め、占有率が所定値以上となる候補領域のみを微小石灰化陰影の実在領域とすることにより、判定の精度を上げることが可能になる。
【００３１】
【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は本発明における異常陰影検出装置の概略構成を示す図である。
【００３２】
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陰影の候補を表す複数の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により抽出された候補点をクラスタ化して微小石灰化陰影の候補領域を検出する候補領域検出手段20と、候補点抽出手段10により抽出された各候補点の補正カウント値を算出する補正カウント値算出手段30と、候補領域検出手段20から検出された候補領域の位置情報を入力し、補正カウント値算出手段30から各候補点の補正カウント値を入力し、画像全体における補正カウント値の総和に対する、候補領域における補正カウント値の総和の占有率を算出して候補領域が微小石灰化陰影の実在領域であるかの判定を行う判定手段40とにより構成されている。なお、検出された候補領域が複数ある場合には、判定手段40は各候補領域に対して判定を行う。
【００３３】
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。
【００３４】
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、微小石灰化陰影の候補点を抽出した石灰化候補画像データＣｓを作成する。このとき、モフォロジーフィルタ処理の閾値Ｔ１，Ｔ２を低く設定し（モフォロジーフィルタ処理の式（10）参照）、ノイズや淡い石灰化陰影等を含む石灰化候補画像データＣｓを作成する。
【００３５】
候補領域検出手段20は、候補点抽出手段10において作成された石灰化候補画像データＣｓを入力し、まず、入力した石灰化候補画像データＣｓに基づいて画像中に各候補点を中心とする半径５７pixel（５．７mm）の円領域を設定し、設定された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数（候補点の個数）を算出する。次に、候補領域検出手段20は、設定された円領域ごとに各円領域に含まれるすべての候補点の大きさの偏差と濃度の偏差を求め、この２つの偏差の値に基づいて各円領域におけるカウント数を補正する。
【００３６】
図２は、ある円領域内の各候補点の大きさの偏差（横軸）と濃度の偏差（縦軸）を示した図である。ここで、図２における横軸は、「大きさ」を１０pixel／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等（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。候補領域検出手段20は、この傾向に基づいて各円領域におけるカウント数を補正する。
【００３７】
具体的には、円領域内の候補点の大きさの偏差が０．０〜０．７未満の範囲のときは補正値を−２とし、０．７〜２．０未満の範囲のときは補正値を−１とし、６．７〜２０．０未満の範囲のときは補正値を＋１とし、２０．０以上の範囲のときは補正値を＋２とする。さらに、円領域内の候補点の濃度の偏差が０．０〜１．３未満の範囲のときは補正値を−２とし、１．３〜４．０未満の範囲のときは補正値を−１とし、２６．７〜８０．０未満の範囲のときは補正値を＋１とし、８０．０以上の範囲のときは補正値を＋２とする。すなわち、大きさの偏差および濃度の偏差に基づいて、各候補領域のカウント数には−４〜＋４の補正が加えられる。
【００３８】
候補領域検出手段20は、補正後のカウント数が５以上となる円領域のみを抽出し、抽出された円領域が１つ以上連続することにより形成される連続領域を候補領域として検出する。
【００３９】
補正カウント値算出手段30は、候補点抽出手段10において作成された石灰化候補画像データＣｓを入力し、入力した石灰化候補画像データＣｓに基づいて画像中に各候補点を中心とする半径５７pixel（５．７mm）の円領域を設定し、設定された各円領域ごとに各円領域に含まれるすべての候補点の大きさの偏差と濃度の偏差を求め、この２つの偏差の値に基づいて各円領域の中心の候補点の補正カウント値を算出する。補正カウント値とは、各候補点のカウント値（初期値「１」）に対して石灰化陰影の形状や濃度の特性に基づく重み付けを加えたものである。
【００４０】
具体的には、候補領域検出手段20における候補領域のカウント数の補正と同様の補正値を用いて、円領域内に含まれているすべての候補点の大きさの偏差と濃度の偏差に基づき、その円領域の中心の候補点のカウント値を補正する。すなわち、ここでは、各候補点を中心とする円領域内に含まれているすべての候補点の大きさの偏差および濃度の偏差に基づいて、その中心の候補点のカウント値の初期値１に−４〜＋４の補正が加えられる。
【００４１】
判定手段40は、候補領域検出手段20から検出された候補領域の位置情報を入力し、補正カウント値算出手段30から各候補点の補正カウント値を入力して、画像全体に含まれているすべての候補点の補正カウント値の総和Ａと、検出された各候補領域に含まれている候補点の補正カウント値の総和Ｂとをそれぞれ算出し、総和Ｂの総和Ａに対する占有率が１７％よりも大きい（すなわち、Ｂ／Ａ＞１７％）候補領域のみを微小石灰化陰影の実在領域として最終的に検出する。ここで、検出された候補領域が複数ある場合には、候補領域ごとに補正カウント値の総和Ｂを算出して占有率を求め、候補領域ごとに判定を行う。なお、総和Ｂの総和Ａに対する占有率の判定基準の値は１７％に限られるものではなく、実験的な結果に基づいて種々変更することができる。
【００４２】
上記実施形態による異常陰影検出装置によれば、各円領域に含まれている候補点の大きさの偏差と濃度の偏差に基づいて各円領域のカウント数を重み付け補正し、重み付け補正されたカウント数に基づいて円領域を抽出し候補領域としているので、石灰化陰影が実在している領域である可能性がより高い領域を候補領域とすることができる。
【００４３】
また、候補点にノイズ等が多少含まれていたとしても、各円領域のカウント数を重み付け補正することにより、ノイズ等を含む円領域と石灰化陰影を含む円領域とを分離することができるので、候補点抽出の際の閾値Ｔ１，Ｔ２を従来よりも下げて、石灰化候補画像Ｃsをノイズ等を比較的多く含む画像とすることができる。こうすることにより、従来の閾値によればノイズ等とともに除去されてしまっていた淡い石灰化陰影（濃度が低い石灰化陰影）をも抽出することが可能となり、検出率を上げることができる。
【００４４】
なお、上記カウント値の補正における補正値の値や設定方法は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。
【００４５】
また、上記実施形態においては、各円領域に含まれる微小石灰化陰影の候補点の大きさの偏差および濃度の偏差両方に基づいて各候補点のカウント値や各円領域のカウント数を補正する形態を示しているが、図２に示した傾向に基づいて、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やカウント数を補正する形態でもよい。
【００４６】
また、上記実施形態においては、候補領域検出手段20を、候補点抽出手段10から石灰化候補画像データＣsを入力し、これに基づいて候補領域を検出するものとしているが、本発明による異常陰影検出装置における候補領域検出手段はこの形態に限られるものではなく、例えば原画像データを入力し、原画像データに基づいて原画像中の輝度が高い任意領域を直接候補領域として検出するものなどでもよい。
【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概略構成図
【図２】円領域に含まれる微小石灰化陰影の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】モフォロジーフィルタの基本作用を示す図
【図４】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    候補領域検出手段
30    補正カウント値算出手段
40    判定手段
【図１】
0004252744.tif 000010
【図２】
0004252744.tif 000011
【図３】
0004252744.tif 000012
【図４】
0004252744.tif 000013