画素を含む画像内の突出した異形を識別する方法であって、デジタル画像からバルジマスクを発生させ、当該バルジマスクは、突出した異形のための可能性のある収束ハブを含むものであり、前記デジタル画像のリッジを検出し、検出されたリッジマップを発生させ、前記検出されたリッジマップを、異なる方向のベクトルを有する一組の方向マップ上に投影し、一組のリッジ方向投影マップを発生させ、前記一組のリッジ方向投影マップから前記可能性のある収束ハブのウエッジ特徴を決定し、最も強いウエッジ特徴を有する前記可能性のある収束ハブからリッジ収束ハブを選択し、前記選択されたリッジ収束ハブの各々のための分類特徴を抽出し、前記抽出された分類特徴に基づき前記選択されたリッジ収束ハブを分類する、方法。前記画像は、マンモグラムであり、前記バルジは、潜在的に悪性の質量であり、前記突出した異形は、潜在的に悪性の突出した質量であり、1つもしくはそれ以上の分類特徴が、ウエッジ幅、半径、信号対ノイズ比SNR、最小限ハブコントラスト、乳頭距離およびy位置、およびこれらの組合せからなるグループから選択される、請求項1に記載の方法。前記リッジの検出は、複数のリッジ幅、複数のリッジ配向、および複数のリッジアスペクト比について実施される、請求項1に記載の方法。前記リッジの検出は、各リッジ幅のためのイメージノイズマップを決定し、各リッジ幅、配向およびアスペクト比で二次導関数測定を計算し、前記二次導関数測定から平均コントラストおよびコントラスト平均偏差を決定し、前記平均コントラストおよびノイズマップからSNRを決定し、SNR、コントラスト密度、およびコントラスト標準偏差の少なくとも1つの相対的な値に基づき検出されたリッジマップに含まれるべきリッジを選択することを含む、請求項3に記載の方法。方法はさらに、前記選択されたリッジを細くすることを含む、請求項4に記載の方法。前記検出されたリッジマップを一組の方向マップに投影することは、検出されたリッジマップを、ラインマスクイメージ、行成分のイメージおよび列成分の意目地に分離し、方向ベクトルを有する前記ラインマスクイメージ、行成分イメージおよび列成分イメージの内積を決定することを含む、請求項1に記載の方法。前記ウエッジ特徴を決定することは、複数のウエッジ幅、複数のウエッジオフセットおよび複数のウエッジ半径についてウエッジ特徴を測定し、各可能性のある収束ハブのための各オフセットと最も高いSNRとを有する、一組の半径/ウエッジ幅マップを発生させることを含む、請求項1に記載の方法。前記リッジ収束ハブを選択することは、各半径/ウエッジ幅マップを最小の重要なSNRにしきい値とし、リッジ収束ハブの隣接するグループを最大の相対的なSNRを有する1つのリッジ収束ハブに細くすること、を含む請求項7に記載の方法。方法はさらに、バルジマスクを発生させる前に、デジタル画像から明るい領域を取り除き、デジタル画像の強度の平坦化を行うことを含む、請求項1に記載の方法。方法はさらに、前記選択されたリッジ収束ハブを分類した後に、しきい値以上の抽出された分類特徴を有する前記選択されたリッジ収束ハブの出力画像にマークすることを含む、請求項1に記載の方法。画素を含む画像の突出した異形を識別するシステムであって、デジタル画像からバルジマスクを発生させ、当該バルジマスクは、突出した異形のための可能性のある収束ハブを含む、バルジマスク発生器と、デジタル画像のリッジを検出し、検出されたリッジマップを発生させるリッジ検出器と、前記検出されたリッジマップを、異なる方向ベクトルを有する一組の方向マップ上に投影し、一組のリッジ方向投影マップを発生させる、収束プロジェクタと、前記一組のリッジ方向投影マップからの可能性のある収束ハブのためのウエッジ特徴を決定する、ウエッジ特徴計算器と、最も強いウエッジ特徴を有する可能性のある収束ハブからリッジ収束ハブを選択する収束ハブ選択器と、前記選択kされたリッジ収束ハブの各々のための分類特徴を抽出する特徴抽出器と、前記抽出された分類特徴に基づき前記選択されたリッジ収束ハブを分類する分類器と、を有するシステム。前記画像は、マンモグラムであり、前記バルジは、潜在的に悪性の質量であり、前記突出した異形は、潜在的に悪性の突出した質量であり、1つもしくはそれ以上の分類特徴が、ウエッジ幅、半径、信号対ノイズ比SNR、最小限ハブコントラスト、乳頭距離およびy位置、およびこれらの組合せからなるグループから選択される、請求項1に記載の方法。前記リッジ検出器は、複数のリッジ幅、複数のリッジ配向、および複数のリッジアスペクト比についてリッジを検出する、請求項1に記載のシステム。前記収束プロジェクタは、前記検出されたリッジマップを、ラインマスクイメージ、行成分のイメージおよび列成分の意目地に分離し、かつ、方向ベクトルを有する前記ラインマスクイメージ、行成分イメージおよび列成分イメージの内積を決定する、請求項11に記載のシステム。前記ウエッジ分類器は、複数のウエッジ幅、複数のウエッジオフセットおよび複数のウエッジ半径についてウエッジ特徴を測定し、かつ、各可能性のある収束ハブのための各オフセットと最も高いSNRとを有する、一組の半径/ウエッジ幅マップを発生させる、請求項11に記載のシステム。画素を含む画像の突出した異形を識別するコンピュータプログラム製品であって、当該コンピュータプログラム製品は、そこに埋め込まれたコンピュータプログラムを有する非一時的なコンピュータ読出し可能な媒体を有する、前記コンピュータプログラム製品であって、デジタル画像からバルジマスクを発生させるものであり、当該バルジマスクは、突出した異形のための可能性のある収束ハブを含む、コンピュータプログラムコードと、デジタル画像のリッジを検出し、検出されたリッジマップを発生させるコンピュータプログラムコードと、前記検出されたリッジマップを、異なる方向ベクトルを有する一組の方向マップ上に投影し、一組のリッジ方向投影マップを発生させるコンピュータプログラムコードと、前記一組のリッジ方向投影マップからの可能性のある収束ハブのためのウエッジ特徴を決定するコンピュータプログラムコードと、最も強いウエッジ特徴を有する可能性のある収束ハブからリッジ収束ハブを選択するコンピュータプログラムコードと、前記選択kされたリッジ収束ハブの各々のための分類特徴を抽出するコンピュータプログラムコードと、前記抽出された分類特徴に基づき前記選択されたリッジ収束ハブを分類するコンピュータプログラムコードと、を有するコンピュータプログラム製品。前記画像は、マンモグラムであり、前記バルジは、潜在的に悪性の質量であり、前記突出した異形は、潜在的に悪性の突出した質量であり、1つもしくはそれ以上の分類特徴が、ウエッジ幅、半径、信号対ノイズ比SNR、最小限ハブコントラスト、乳頭距離およびy位置、およびこれらの組合せからなるグループから選択される、請求項16に記載のコンピュータプログラム製品。前記リッジを検出するコンピュータプログラムコードは、複数のリッジ幅、複数のリッジ配向、および複数のリッジアスペクト比でリッジを検出するコンピュータプログラムコードと、各リッジ幅のためのイメージノイズマップを決定するコンピュータプログラムコードと、各リッジ幅、配向およびアスペクト比で二次導関数測定を計算するコンピュータプログラムコードと、前記二次導関数測定から平均コントラストおよびコントラスト平均偏差を決定するコンピュータプログラムコードと、前記平均コントラストおよびノイズマップからSNRを決定するコンピュータプログラムコードと、SNR、コントラスト密度、およびコントラスト標準偏差の少なくとも1つの相対的な値に基づき検出されたリッジマップに含まれるべきリッジを選択するコンピュータプログラムコードとを含む、請求項16に記載のコンピュータプログラム製品。前記ウエッジ特徴を決定するコンピュータプログラムコードは、複数のウエッジ幅、複数のウエッジオフセットおよび複数のウエッジ半径についてウエッジ特徴を測定するコンピュータプログラムコードと、各可能性のある収束ハブのための各オフセットと最も高いSNRとを有する、一組の半径/ウエッジ幅マップを発生させるコンピュータプログラムコードとを含む、請求項16に記載のコンピュータプログラム製品。前記リッジ収束ハブを選択するコンピュータプログラムコードは、各半径/ウエッジ幅マップを最小の重要なSNRにしきい値とするコンピュータプログラムコードと、リッジ収束ハブの隣接するグループを最大の相対的なSNRを有する1つのリッジ収束ハブに細くするコンピュータプログラムコードと含む、請求項19に記載のコンピュータプログラムコード製品。