(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
乳房画像を表す画像データに基づいて該乳房画像中の異常陰影を検出する異常陰影検出装置において、
前記画像データに基づいて、前記乳房画像を、該乳房画像に含まれる乳腺の分布形態により分類する画像分類手段と、
該分類された乳房画像中の前記異常陰影を、該乳房画像に含まれる前記乳腺の分布形態ごとに定められた所定の異常陰影検出処理により検出する検出手段とを備え、
前記画像分類手段により前記乳腺の分布形態が不均一高濃度であると分類された前記乳房画像に対する前記所定の異常陰影検出処理が、該乳房画像中において最大輝度となる領域を１つのみ抽出し、該抽出された領域を前記異常陰影として検出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】
前記検出手段における前記所定の異常陰影検出処理が、前記画像分類手段により分類された前記乳腺の分布形態における異常陰影の検出の難易度に応じて定められ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、乳房の画像データに基づいて画像中の異常陰影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発見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見つけ出す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】
アイリスフィルタ処理は、画像信号の濃度勾配の集中度の最大値を表すアイリスフィルタ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腫瘤陰影を検出するのに有効な手法であり、一方、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。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、乳房の乳腺組織の濃度（分布形態）には個人差があり、その分布形態により「脂肪性」、「乳腺散在」、「不均一高濃度」、「高濃度」の４種類に分類することができる。この種類ごとに乳腺組織の濃度が異なっているため、画像中における乳房領域の濃度特性がそれぞれ異なり、このことが異常陰影の検出に影響を与えている。
【０００７】
すなわち、「脂肪性」は乳房がほぼ完全に脂肪に置き換えられているものであるため画像中の乳房領域の輝度が全体的に低くなり、画像中に高輝度な陰影として表れる異常陰影を検出することは容易である。また、「乳腺散在」は脂肪に置き換えられた乳房内に乳腺組織が散在しているものであるため、この場合も異常陰影の検出は比較的容易である。一方、「不均一高濃度」は乳腺組織内に脂肪が混在し不均一な濃度を呈するものであり、腫瘤陰影と似た白い（高輝度な）局所的な陰影が画像中に無数に存在しているため、異常陰影を正確に検出することは非常に難しい。また、「高濃度」は乳房組織内に脂肪の混在がほとんどなく乳房領域が全体的に輝度が高い領域になってしまうため、高輝度な陰影として表れる異常陰影を検出することは困難であるが、画像中の異常陰影が存在している箇所に少しでも変化があればアイリスフィルタ処理では認識し易いため、「不均一高濃度」よりは正確に異常陰影を検出することができる可能性がある。
【０００８】
このように乳腺の分布形態によって検出のし易さが異なるため、全ての画像に対して同一の異常陰影検出処理を施すと、画像の種類によって検出結果の精度が異なってしまうことがあった。例えば、アイリスフィルタ処理によって腫瘤陰影の検出を行う際に検出閾値を低めに設定すると「脂肪性」の画像では高精度の検出結果が得られても、「高濃度」の画像では誤検出率（検出された異常陰影のうち誤検出であったものの割合）が高くなる可能性があり、一方、「高濃度」の画像における誤検出率を下げるために検出閾値を高めに設定すると、典型的なもののみが検出対象となるために「高濃度」の画像では検出結果の精度は高くなるが「脂肪性」の画像では検出率（実際に存在している異常陰影のうち検出できたものの割合）が低くなってしまう可能性があった。
【０００９】
本発明は、上記事情に鑑み、乳房画像中の乳腺の分布形態の相違によって異常陰影の検出結果の精度が偏ることを軽減させることを可能に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。
【００１０】
【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、乳房画像を表す画像データに基づいて乳房画像中の異常陰影を検出する異常陰影検出装置において、画像データに基づいて、乳房画像を、乳房画像に含まれる乳腺の分布形態により分類する画像分類手段と、分類された乳房画像中の異常陰影を、乳房画像に含まれる乳腺の分布形態ごとに定められた所定の異常陰影検出処理により検出する検出手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００１１】
ここで、異常陰影とは、アイリスフィルタ処理により検出される腫瘤陰影や、モフォロジーフィルタ処理により検出される微小石灰化陰影等を意味するものである。
【００１２】
乳腺の分布形態としては「脂肪性」、「乳腺散在」、「不均一高濃度」、「高濃度」の４種類を挙げることができる。ここで、画像分類手段により分類される乳腺の分布形態は、上記４種類の分布形態のうちの１つ、または２つ以上を組み合わせたものであってもよい。すなわち、例えば画像分類手段を、「脂肪性」と「脂肪性以外」とを分類するものとしてもよい。
【００１３】
検出手段における所定の異常陰影検出処理を、画像分類手段により分類された乳腺の分布形態における異常陰影の検出の難易度に応じて定められるものとしてもよい。
【００１４】
検出の難易度とは乳腺の分布形態ごとに定められるものであり、難易度が低いものから順に「脂肪性」、「乳腺散在」、「高濃度」、「不均一高濃度」とすることができる。所定の異常陰影検出処理は、画像中の乳腺の分布形態による検出の難易度に応じて、難易度が高いものほどアイリスフィルタ処理やモフォロジーフィルタ処理における検出閾値を高くするものとしてもよいし、難易度が高いものほど検出する異常陰影の個数を少なくするものとしてもよい。
【００１５】
例えば、不均一高濃度の乳房画像は異常陰影の検出の難易度が高いため、画像分類手段により乳腺の分布形態が不均一高濃度であると分類された乳房画像に対する所定の異常陰影検出処理を、乳房画像中において最大輝度となる領域を１つのみ抽出し抽出された領域を異常陰影として検出するものとしてもよいし、異常陰影を検出しないものとしてもよい。
【００１６】
ここで、最大輝度となる領域とは、検出対象の異常陰影の大きさに基づいて定められる所定の大きさの領域であり、領域内の画像信号値の平均値や合計値に基づいて、画像中において輝度が最大であるとされる領域を意味するものである。
【００１７】
【発明の効果】
上記のように構成された本発明の異常陰影検出装置によれば、乳房画像を乳腺の分布形態により分類し、分類された分布形態ごとに定められた所定の異常陰影検出処理により画像中の異常陰影を検出するから、乳腺の分布形態の相違による異常陰影の検出結果の精度の偏りを軽減させることができる。
【００１８】
すなわち、各分布形態の特性に適した異常陰影検出処理を所定の異常陰影検出処理として定めることにより、分布形態ごとに検出結果の精度を調整することができる。
【００１９】
また、「脂肪性」、「乳腺散在」、「高濃度」、「不均一高濃度」の分布形態ごとに異常陰影の検出の難易度が異なるため、所定の異常陰影検出処理を、分類された乳腺の分布形態における異常陰影の検出の難易度に応じて定められるものとすれば、検出精度の偏りを軽減させることができる。
【００２０】
なお、乳腺の分布形態が不均一高濃度であると分類された乳房画像に対する所定の異常陰影検出処理による検出個数を０個或いは１個とすれば、誤検出率を下げることができる。すなわち、不均一高濃度の画像から異常陰影を検出することは非常に難しく、検出結果が誤検出である可能性が高いため、予め検出個数を少なくしておけば誤検出率を下げることができる。
【００２１】
【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。
【００２２】
本実施形態の異常陰影検出装置は、乳房の画像データＰに基づいて、画像Ｐを乳腺の分布形態により分類する画像分類手段10と、分類された画像Ｐ中の腫瘤陰影を乳腺の分布形態ごとに定められた所定の異常陰影検出処理により検出する検出手段20とにより構成される。なお、簡単のため、画像データと該画像データが担持する画像に対し同じ符号を付して説明する。
【００２３】
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。
【００２４】
乳房の放射線画像データＰが画像分類手段10に入力されると、ここで画像データＰに基づく乳腺の分布形態による分類が自動的に行われる。具体的な手法としては、既に提案されている自動分類法（医用電子と生体工学 第38巻第2号（2000年6月）P.1〜9 「乳腺実質濃度の評価に基づくマンモグラムの自動分類法」）がある。この自動分類法は、まず画像データに基づいてスキンラインの抽出、大胸筋領域の抽出、ダイナミックレンジ圧縮を行い、次にスキンラインの形状を基に本来乳腺が存在したと思われる領域を決定しその領域に対して乳腺濃度による評価を行い、さらにその評価を基に乳房の構成に関する評価を行って画像を「脂肪性」、「乳腺散在」、「高濃度」、「不均一高濃度」の４つに分類するものである。
【００２５】
画像分類手段10では「脂肪性」、「乳腺散在」、「高濃度」の３つをまとめて「不均一高濃度以外」とし、入力された画像Ｐを「不均一高濃度」と「不均一高濃度以外」に分類する。
【００２６】
検出手段20は、画像分類手段10によって分類された画像Ｐの乳腺の分布形態を示す情報を入力し、分布形態ごとに定められた検出処理により腫瘤陰影の検出を行う。ここでは、分布形態が「不均一高濃度以外」であったときには、画像内で輝度が高い領域を順に３個検出し、分布形態が「不均一高濃度」であったときには、画像内で最大輝度の領域を１個（または０個）検出する。
【００２７】
輝度が高い領域を検出する際には、画像中の各画素を中心として腫瘤陰影の大きさに基づく所定の大きさ（腫瘤陰影の大きさと略同等の大きさ）の円形領域を設定し、設定された円形領域内の輝度値の平均値を求め、輝度値の最も高いものから順に輝度が高い領域として検出する。検出手段20は検出された領域の位置を示す情報を検出結果として表示装置等に出力する。
【００２８】
本実施形態による異常陰影検出装置によれば、腫瘤陰影と特性が類似したごつごつとした局所的高輝度な領域が多数存在しているために輝度による検出が難しいとされる不均一濃度に分類された画像からは腫瘤陰影を０または１個のみ検出するから、誤検出を減らすことができる。なお、不均一濃度の乳房画像に対しては、例えば専門的な知識を用いて検出するなどの、輝度による検出以外の方法を併用することが望ましい。
【００２９】
また、上記実施形態のような検出個数を定めた形態ではなく、輝度による検出閾値を定めて閾値よりも輝度が高い領域のみを検出する形態としてもよい。この場合には、「不均一高濃度」の画像に対する検出閾値を「不均一高濃度以外」の画像に対する検出閾値よりも高く設定する。
【００３０】
また、上記のように輝度値に基づいて画像中の腫瘤陰影を検出する形態の他、アイリスフィルタ処理を用いて検出を行う形態でもよい。この場合にも、「不均一高濃度」の画像に対する検出閾値を「不均一高濃度以外」の画像に対する検出閾値よりも高く設定するものとする。なお、アイリスフィルタ処理による腫瘤陰影の検出の詳細については特開平8-294479号公報等に記載されているため、ここでは省略する。
【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装置の概略構成図
【符号の説明】
10    画像分類手段
20    検出手段
【図１】
0003775591.tif 000002