JP2002099896A - 異常陰影候補検出方法および装置 - Google Patents
異常陰影候補検出方法および装置Info
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-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
-
- G—PHYSICS
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-
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-
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- G06T2207/20036—Morphological image processing
-
- G—PHYSICS
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- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30068—Mammography; Breast
Abstract
(57)【要約】
【課題】 微小石灰化陰影候補を検出する装置におい
て、粗大構造や線構造の影響を受けることなく微小石灰
化陰影候補を安定的に検出できるようにする。 【解決手段】 全体画像データＳが担持する被写体画像
に対して、微小石灰化陰影の形状に応じたモフォロジフ
ィルタ処理を施すことにより被写体画像中の微細構造部
分を表す微細構造画像を生成する微細構造画像生成手段
４２と、生成された微細構造画像に対して微小石灰化陰
影の形状に応じたマッチドフィルタを用いた強調処理を
施すことにより微小石灰化陰影を強調した強調処理済画
像を生成する微小石灰化像強調処理手段４４と、生成さ
れた強調処理済画像を用いて微小石灰化陰影の候補を検
出する検出手段４６とを備えた異常陰影候補検出部４０
とする。
て、粗大構造や線構造の影響を受けることなく微小石灰
化陰影候補を安定的に検出できるようにする。 【解決手段】 全体画像データＳが担持する被写体画像
に対して、微小石灰化陰影の形状に応じたモフォロジフ
ィルタ処理を施すことにより被写体画像中の微細構造部
分を表す微細構造画像を生成する微細構造画像生成手段
４２と、生成された微細構造画像に対して微小石灰化陰
影の形状に応じたマッチドフィルタを用いた強調処理を
施すことにより微小石灰化陰影を強調した強調処理済画
像を生成する微小石灰化像強調処理手段４４と、生成さ
れた強調処理済画像を用いて微小石灰化陰影の候補を検
出する検出手段４６とを備えた異常陰影候補検出部４０
とする。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は被写体画像中の微小
石灰化陰影の候補部分を検出する方法および装置に関す
るものである。
石灰化陰影の候補部分を検出する方法および装置に関す
るものである。
【０００２】
【従来の技術】従来より、種々の画像取得方法により得
られた画像を表す画像信号に対して、階調処理や周波数
処理などの画像処理を施し、画像の観察読影性能を向上
させることが行なわれている。特に人体を被写体とした
放射線画像のような医用画像の分野においては、医師な
どの専門家が、得られた画像に基づいて患者の疾病や傷
害の有無を的確に診断する必要があり、その画像の読影
性能を向上させる画像処理は不可欠なものとなってい
る。
られた画像を表す画像信号に対して、階調処理や周波数
処理などの画像処理を施し、画像の観察読影性能を向上
させることが行なわれている。特に人体を被写体とした
放射線画像のような医用画像の分野においては、医師な
どの専門家が、得られた画像に基づいて患者の疾病や傷
害の有無を的確に診断する必要があり、その画像の読影
性能を向上させる画像処理は不可欠なものとなってい
る。
【０００３】このような画像処理においては、その画像
全体を処理の対象とする場合もあるが、検査や診断の目
的がある程度明確な場合は、その目的に適した所望の画
像部分だけを選択的に強調処理することもある。
全体を処理の対象とする場合もあるが、検査や診断の目
的がある程度明確な場合は、その目的に適した所望の画
像部分だけを選択的に強調処理することもある。
【０００４】通常、そのような画像部分の選択は、画像
処理が施される以前の原画像を観察読影者が観て、必要
に応じて手動で行なうものであるが、選択される対象画
像部分や指定される範囲は観察者の経験や画像読影能力
の高低によって左右され客観的なものとならない虞れが
ある。
処理が施される以前の原画像を観察読影者が観て、必要
に応じて手動で行なうものであるが、選択される対象画
像部分や指定される範囲は観察者の経験や画像読影能力
の高低によって左右され客観的なものとならない虞れが
ある。
【０００５】例えば乳癌の検査を目的として撮影された
放射線画像においては、その放射線画像から癌化部分の
特徴の一つである微小石灰化影を抽出することが必要で
あるが、必ずしも的確にその微小石灰化影の範囲を指定
できるとは限らない。このため、観察者の技量に依存せ
ずに、微小石灰化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る。
放射線画像においては、その放射線画像から癌化部分の
特徴の一つである微小石灰化影を抽出することが必要で
あるが、必ずしも的確にその微小石灰化影の範囲を指定
できるとは限らない。このため、観察者の技量に依存せ
ずに、微小石灰化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る。
【０００６】この要望に応えるため、計算機処理を用い
て石灰化陰影候補を自動的に検出するようにした計算機
支援画像診断（CADM；Computer Aided Diagnosis of Me
dical images）の研究が進んでおり、このCADM技術の一
つとしてモフォロジフィルタ処理が提案されている（小
畑他「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-I
I Vol.J75-D-II No.7P1170 〜1176 1992年７月（以下
文献１という），同「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 V
ol.12 No.1January 1994（以下文献２という）など参
照）。
て石灰化陰影候補を自動的に検出するようにした計算機
支援画像診断（CADM；Computer Aided Diagnosis of Me
dical images）の研究が進んでおり、このCADM技術の一
つとしてモフォロジフィルタ処理が提案されている（小
畑他「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-I
I Vol.J75-D-II No.7P1170 〜1176 1992年７月（以下
文献１という），同「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 V
ol.12 No.1January 1994（以下文献２という）など参
照）。
【０００７】本願出願人も、マンモグラフィ（診断用乳
房画像）や胸部画像などを対象として異常陰影の一態様
としての石灰化部分をモフォロジ（モルフォロジあるい
はモーフォロジと称されることもある）フィルタを用い
て自動的に検出処理し（該処理を異常陰影候補検出処理
という）、また検出された異常陰影候補部分に強調処理
や拡大処理などを施した画像を全体画像の一部に重ねて
読影に適した高い診断性能を有する画像や、検出処理の
際の指標値もしくは検出の確信度を出力するようにした
異常陰影候補検出処理システム（計算機支援画像診断装
置）を提案している（特開平8-294479号、同8-263648
号、同8-272961号、同9-106448号など）。
房画像）や胸部画像などを対象として異常陰影の一態様
としての石灰化部分をモフォロジ（モルフォロジあるい
はモーフォロジと称されることもある）フィルタを用い
て自動的に検出処理し（該処理を異常陰影候補検出処理
という）、また検出された異常陰影候補部分に強調処理
や拡大処理などを施した画像を全体画像の一部に重ねて
読影に適した高い診断性能を有する画像や、検出処理の
際の指標値もしくは検出の確信度を出力するようにした
異常陰影候補検出処理システム（計算機支援画像診断装
置）を提案している（特開平8-294479号、同8-263648
号、同8-272961号、同9-106448号など）。
【０００８】ここでモフォロジフィルタを用いた異常陰
影候補検出処理（以下モフォロジフィルタ処理ともい
う）とは、検出しようとする異常陰影の大きさに応じた
多重構成要素（マスク）を用いてこの多重構造要素より
も空間的に狭い範囲で濃度変動する画像部分を異常陰影
候補として検出するものである。このモフォロジフィル
タ処理によれば、乳癌における特徴的形態である微小石
灰化陰影（異常陰影の一形態）の候補を自動的に検出す
ることができ、１）石灰化像そのものの抽出に有効であ
る、２）複雑なバックグラウンド情報に影響されにくい
こと、３）抽出した石灰化像がひずまない、などの特徴
がある。すなわち、この手法をマンモグラフィに用いる
と、特定構造要素を強調する一般的な手法であるの微分
処理に比べて、乳房画像から線構造などを保存し、微小
石灰化・ノイズなどの微細な構造のみを削除することが
できるなど、石灰化像のサイズ・形状・濃度分布などの
幾何学的情報をより良く保った検出が可能である。
影候補検出処理（以下モフォロジフィルタ処理ともい
う）とは、検出しようとする異常陰影の大きさに応じた
多重構成要素（マスク）を用いてこの多重構造要素より
も空間的に狭い範囲で濃度変動する画像部分を異常陰影
候補として検出するものである。このモフォロジフィル
タ処理によれば、乳癌における特徴的形態である微小石
灰化陰影（異常陰影の一形態）の候補を自動的に検出す
ることができ、１）石灰化像そのものの抽出に有効であ
る、２）複雑なバックグラウンド情報に影響されにくい
こと、３）抽出した石灰化像がひずまない、などの特徴
がある。すなわち、この手法をマンモグラフィに用いる
と、特定構造要素を強調する一般的な手法であるの微分
処理に比べて、乳房画像から線構造などを保存し、微小
石灰化・ノイズなどの微細な構造のみを削除することが
できるなど、石灰化像のサイズ・形状・濃度分布などの
幾何学的情報をより良く保った検出が可能である。
【０００９】なお、モフォロジフィルタ処理は、画像中
の形状に関する特徴抽出や認識などに適した画像処理の
一手法であって、前述のように、特に乳癌における特徴
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
な手法として研究されているが、対象画像としては、マ
ンモグラフィにおける微小石灰化陰影に限るものではな
く、検出しようとする特定の画像部分（異常陰影など）
の大きさや形状が予め分かっているものについては、い
かなる画像に対しても適用することができる。
の形状に関する特徴抽出や認識などに適した画像処理の
一手法であって、前述のように、特に乳癌における特徴
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
な手法として研究されているが、対象画像としては、マ
ンモグラフィにおける微小石灰化陰影に限るものではな
く、検出しようとする特定の画像部分（異常陰影など）
の大きさや形状が予め分かっているものについては、い
かなる画像に対しても適用することができる。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、モフォ
ロジフィルタ処理を適用して微小石灰化陰影候補を検出
する場合、全ての多重構造要素に当てはまらない方向を
持つ線成分や構造要素長以下の構造物（以下纏めて線構
造部分ともいう）は原理的に削除不可能であり、これが
微小石灰化検出時の誤検出の大きな要因となっている。
また、不鮮明であったり、多数の画素に亘って構成され
る微小石灰化陰影や石灰化陰影と同等の大きさをもつ非
石灰化陰影（以下粗大構造部分ともいう）はモフォロジ
フィルタ処理による削除が難しい。
ロジフィルタ処理を適用して微小石灰化陰影候補を検出
する場合、全ての多重構造要素に当てはまらない方向を
持つ線成分や構造要素長以下の構造物（以下纏めて線構
造部分ともいう）は原理的に削除不可能であり、これが
微小石灰化検出時の誤検出の大きな要因となっている。
また、不鮮明であったり、多数の画素に亘って構成され
る微小石灰化陰影や石灰化陰影と同等の大きさをもつ非
石灰化陰影（以下粗大構造部分ともいう）はモフォロジ
フィルタ処理による削除が難しい。
【００１１】したがって、このモフォロジフィルタ処理
によって得られた画像に対して周波数強調処理などを施
すと、石灰化陰影だけでなく、モフォロジフィルタ処理
によって除ききれなかった線構造部分や粗大構造部分な
どの微細構造も強調され、これらがノイズとなって現れ
るため見難い画像となってしまう。
によって得られた画像に対して周波数強調処理などを施
すと、石灰化陰影だけでなく、モフォロジフィルタ処理
によって除ききれなかった線構造部分や粗大構造部分な
どの微細構造も強調され、これらがノイズとなって現れ
るため見難い画像となってしまう。
【００１２】このような問題を解決する方法として、前
記文献１，２や特開平9-106448号などにおいて、原画像
からモフォロジフィルタ処理により得られた画像を差し
引いて画像中の微細構造部分を表す微細構造画像を生成
し、この微細構造画像を用いて閾値処理を行なうことに
より微小石灰化を検出するという方法も提案されている
が、未だ十分なものとはなっていない。
記文献１，２や特開平9-106448号などにおいて、原画像
からモフォロジフィルタ処理により得られた画像を差し
引いて画像中の微細構造部分を表す微細構造画像を生成
し、この微細構造画像を用いて閾値処理を行なうことに
より微小石灰化を検出するという方法も提案されている
が、未だ十分なものとはなっていない。
【００１３】本発明は、上記問題に鑑みてなされたもの
であり、線構造部分や粗大構造部分の影響を受けること
ない異常陰影候補検出方法および装置を提供することを
目的とするものである。
であり、線構造部分や粗大構造部分の影響を受けること
ない異常陰影候補検出方法および装置を提供することを
目的とするものである。
【００１４】
【課題を解決するための手段】本発明の異常陰影候補検
出方法は、被写体画像を表す画像情報に基づいて該被写
体画像中の微小石灰化陰影の候補を異常陰影候補として
検出する異常陰影候補検出方法において、被写体画像に
対して、微小石灰化陰影の形状に応じた第１の形状依存
性フィルタを用いた処理を施すことにより、被写体画像
中の微細構造部分を表す微細構造画像を生成し、この微
細構造画像に対して、微小石灰化陰影の形状に応じた前
記第１の形状依存性フィルタとは異なる特性を有する第
２の形状依存性フィルタを用いた強調処理を施すことに
より、微小石灰化陰影を強調した強調処理済画像を生成
し、この強調処理済画像を用いて微小石灰化陰影の候補
を検出することを特徴とするものである。
出方法は、被写体画像を表す画像情報に基づいて該被写
体画像中の微小石灰化陰影の候補を異常陰影候補として
検出する異常陰影候補検出方法において、被写体画像に
対して、微小石灰化陰影の形状に応じた第１の形状依存
性フィルタを用いた処理を施すことにより、被写体画像
中の微細構造部分を表す微細構造画像を生成し、この微
細構造画像に対して、微小石灰化陰影の形状に応じた前
記第１の形状依存性フィルタとは異なる特性を有する第
２の形状依存性フィルタを用いた強調処理を施すことに
より、微小石灰化陰影を強調した強調処理済画像を生成
し、この強調処理済画像を用いて微小石灰化陰影の候補
を検出することを特徴とするものである。
【００１５】微小石灰化陰影の形状に応じた第１および
第２の形状依存性フィルタとは、石灰化像のサイズ・形
あるいは濃度分布などの幾何学的情報に応じたフィルタ
を意味し、この限りにおいて、どのようなフィルタを用
いてもよい。
第２の形状依存性フィルタとは、石灰化像のサイズ・形
あるいは濃度分布などの幾何学的情報に応じたフィルタ
を意味し、この限りにおいて、どのようなフィルタを用
いてもよい。
【００１６】なお、第１の形状依存性フィルタとして
は、上記モフォロジフィルタを用いるのが好ましい。
は、上記モフォロジフィルタを用いるのが好ましい。
【００１７】一方、第２の形状依存性フィルタとして
は、検出しようとする微小石灰化像のサイズと濃度勾配
あるいは輝度勾配に応じたフィルタであることが好まし
い。
は、検出しようとする微小石灰化像のサイズと濃度勾配
あるいは輝度勾配に応じたフィルタであることが好まし
い。
【００１８】強調処理とは、信号処理の対象が濃度であ
る場合には、処理後の強調処理済画像中の微小石灰化陰
影部分の濃度がそれ以外の部分の濃度よりも相対的に強
調されるようにする処理を意味し、信号処理の対象が輝
度である場合には、処理後の強調処理済画像中の微小石
灰化陰影部分の輝度がそれ以外の部分の輝度よりも相対
的に強調されるようにする処理を意味する。この限りに
おいて、微小石灰化陰影部分のみ、それ以外の部分の
み、あるいは双方に対して、相対的な濃度差あるいは輝
度差をより強くする処理であればよい。例えば、微小石
灰化陰影部分のみの濃度を濃くしてもよいし、微小石灰
化陰影部分以外の部分の濃度を薄くしてもよい。これに
より、微小石灰化像のみが特異的に強調された強調処理
済画像を得ることができる。
る場合には、処理後の強調処理済画像中の微小石灰化陰
影部分の濃度がそれ以外の部分の濃度よりも相対的に強
調されるようにする処理を意味し、信号処理の対象が輝
度である場合には、処理後の強調処理済画像中の微小石
灰化陰影部分の輝度がそれ以外の部分の輝度よりも相対
的に強調されるようにする処理を意味する。この限りに
おいて、微小石灰化陰影部分のみ、それ以外の部分の
み、あるいは双方に対して、相対的な濃度差あるいは輝
度差をより強くする処理であればよい。例えば、微小石
灰化陰影部分のみの濃度を濃くしてもよいし、微小石灰
化陰影部分以外の部分の濃度を薄くしてもよい。これに
より、微小石灰化像のみが特異的に強調された強調処理
済画像を得ることができる。
【００１９】ところで、被写体画像中における微小石灰
化陰影の形状は、撮影装置や画像読取装置、およびその
設定条件によって微妙に変化すると考えられる。このた
め、それぞれの条件下で形状依存性フィルタ、特に第２
の形状依存性フィルタを最適化するのが望ましいが、検
出処理の都度最適化フィルタを求めて設定していては全
体のスループットが遅くなる。このため、想定される各
種条件や画像の特性に応じて最適化した第２の形状依存
性フィルタを作成して予め準備しておき、この各フィル
タを処理対象となる被写体画像に応じて切り替えられる
ようにするのが望ましい。
化陰影の形状は、撮影装置や画像読取装置、およびその
設定条件によって微妙に変化すると考えられる。このた
め、それぞれの条件下で形状依存性フィルタ、特に第２
の形状依存性フィルタを最適化するのが望ましいが、検
出処理の都度最適化フィルタを求めて設定していては全
体のスループットが遅くなる。このため、想定される各
種条件や画像の特性に応じて最適化した第２の形状依存
性フィルタを作成して予め準備しておき、この各フィル
タを処理対象となる被写体画像に応じて切り替えられる
ようにするのが望ましい。
【００２０】すなわち、本発明の異常陰影候補検出方法
においては、被写体画像を得る際の撮影条件ごとに該撮
影条件に適合する第２の形状依存性フィルタを用意して
おき、この用意された形状依存性フィルタの中から処理
対象となる被写体画像の撮影条件に適合する形状依存性
フィルタを選択し、この選択した形状依存性フィルタを
用いて強調処理を施すことが望ましい。
においては、被写体画像を得る際の撮影条件ごとに該撮
影条件に適合する第２の形状依存性フィルタを用意して
おき、この用意された形状依存性フィルタの中から処理
対象となる被写体画像の撮影条件に適合する形状依存性
フィルタを選択し、この選択した形状依存性フィルタを
用いて強調処理を施すことが望ましい。
【００２１】あるいは、本発明の異常陰影候補検出方法
においては、被写体画像を得る際の読取条件ごとに該読
取条件に適合する第２の形状依存性フィルタを用意して
おき、この用意された形状依存性フィルタの中から処理
対象となる被写体画像の読取条件に適合する形状依存性
フィルタを選択し、この選択した形状依存性フィルタを
用いて強調処理を施すことが望ましい。
においては、被写体画像を得る際の読取条件ごとに該読
取条件に適合する第２の形状依存性フィルタを用意して
おき、この用意された形状依存性フィルタの中から処理
対象となる被写体画像の読取条件に適合する形状依存性
フィルタを選択し、この選択した形状依存性フィルタを
用いて強調処理を施すことが望ましい。
【００２２】一方、同じ撮影条件あるいは読取条件下で
も、微小石灰化像自体にコントラストや大きさにバリエ
ーションがあるため、不鮮明などの特定のタイプに絞っ
た微小石灰化像の強調を可能にするフィルタを設計・適
用することも望ましい。
も、微小石灰化像自体にコントラストや大きさにバリエ
ーションがあるため、不鮮明などの特定のタイプに絞っ
た微小石灰化像の強調を可能にするフィルタを設計・適
用することも望ましい。
【００２３】すなわち、本発明の異常陰影候補検出方法
においては、被写体画像中の微小石灰化陰影のコントラ
ストごとに該コントラストに適合する第２の形状依存性
フィルタを用意しておき、この用意された形状依存性フ
ィルタの中から処理対象となる被写体画像中における微
小石灰化陰影のコントラストに適合する形状依存性フィ
ルタを選択し、この選択した形状依存性フィルタを用い
て強調処理を施すことが望ましい。
においては、被写体画像中の微小石灰化陰影のコントラ
ストごとに該コントラストに適合する第２の形状依存性
フィルタを用意しておき、この用意された形状依存性フ
ィルタの中から処理対象となる被写体画像中における微
小石灰化陰影のコントラストに適合する形状依存性フィ
ルタを選択し、この選択した形状依存性フィルタを用い
て強調処理を施すことが望ましい。
【００２４】あるいは、本発明の異常陰影候補検出方法
においては、被写体画像中の微小石灰化陰影のサイズご
とに該サイズに適合する第２の形状依存性フィルタを用
意しておき、この用意された形状依存性フィルタの中か
ら処理対象となる被写体画像中における微小石灰化陰影
のサイズに適合する形状依存性フィルタを選択し、この
選択した形状依存性フィルタを用いて強調処理を施すこ
とが望ましい。
においては、被写体画像中の微小石灰化陰影のサイズご
とに該サイズに適合する第２の形状依存性フィルタを用
意しておき、この用意された形状依存性フィルタの中か
ら処理対象となる被写体画像中における微小石灰化陰影
のサイズに適合する形状依存性フィルタを選択し、この
選択した形状依存性フィルタを用いて強調処理を施すこ
とが望ましい。
【００２５】なお、撮影条件や読取条件、あるいは被写
体画像における微小石灰化陰影の形状やコントラストは
それぞれが単独ではなく、一般的には、それらの組合せ
に応じて設定されまた複雑に変化するものである。した
がって、前述のように、各要素ごとに第２の形状依存性
フィルタを用意するよりも、撮影条件などの組合せに応
じて用意した方が好ましいこともある。
体画像における微小石灰化陰影の形状やコントラストは
それぞれが単独ではなく、一般的には、それらの組合せ
に応じて設定されまた複雑に変化するものである。した
がって、前述のように、各要素ごとに第２の形状依存性
フィルタを用意するよりも、撮影条件などの組合せに応
じて用意した方が好ましいこともある。
【００２６】すなわち、本発明の異常陰影候補検出方法
においては、被写体画像を得る際の撮影条件、被写体画
像を得る際の読取条件、被写体画像中の微小石灰化陰影
のコントラスト、および被写体画像中の微小石灰化陰影
のサイズの任意の組合せごとに、該組合せに適合する第
２の形状依存性フィルタを用意しておき、この用意され
た形状依存性フィルタの中から処理対象となる被写体画
像の前記任意の組合せに適合する形状依存性フィルタを
選択し、この選択した形状依存性フィルタを用いて強調
処理を施すことが好ましい。
においては、被写体画像を得る際の撮影条件、被写体画
像を得る際の読取条件、被写体画像中の微小石灰化陰影
のコントラスト、および被写体画像中の微小石灰化陰影
のサイズの任意の組合せごとに、該組合せに適合する第
２の形状依存性フィルタを用意しておき、この用意され
た形状依存性フィルタの中から処理対象となる被写体画
像の前記任意の組合せに適合する形状依存性フィルタを
選択し、この選択した形状依存性フィルタを用いて強調
処理を施すことが好ましい。
【００２７】本発明の異常陰影候補検出装置は、被写体
画像を表す画像情報に基づいて該被写体画像中の微小石
灰化陰影の候補を異常陰影候補として検出する異常陰影
候補検出装置において、被写体画像に対して、微小石灰
化陰影の形状に応じた第１の形状依存性フィルタを用い
た処理を施すことにより、被写体画像中の微細構造部分
を表す微細構造画像を生成する微細構造画像生成手段
と、生成された微細構造画像に対して、微小石灰化陰影
の形状に応じた第２の形状依存性フィルタを用いた強調
処理を施すことにより、微小石灰化陰影を強調した強調
処理済画像を生成する強調処理済画像生成手段と、生成
された強調処理済画像を用いて微小石灰化陰影の候補を
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。
画像を表す画像情報に基づいて該被写体画像中の微小石
灰化陰影の候補を異常陰影候補として検出する異常陰影
候補検出装置において、被写体画像に対して、微小石灰
化陰影の形状に応じた第１の形状依存性フィルタを用い
た処理を施すことにより、被写体画像中の微細構造部分
を表す微細構造画像を生成する微細構造画像生成手段
と、生成された微細構造画像に対して、微小石灰化陰影
の形状に応じた第２の形状依存性フィルタを用いた強調
処理を施すことにより、微小石灰化陰影を強調した強調
処理済画像を生成する強調処理済画像生成手段と、生成
された強調処理済画像を用いて微小石灰化陰影の候補を
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。
【００２８】本発明の異常陰影候補検出装置において
は、強調処理済画像生成手段を、被写体画像を得る際の
撮影条件ごとに該撮影条件に適合する第２の形状依存性
フィルタを用意しておき、この用意された形状依存性フ
ィルタの中から、処理対象となる被写体画像の撮影条件
に適合する形状依存性フィルタを選択し、この選択した
形状依存性フィルタを用いて強調処理を施すものとする
ことが望ましい。
は、強調処理済画像生成手段を、被写体画像を得る際の
撮影条件ごとに該撮影条件に適合する第２の形状依存性
フィルタを用意しておき、この用意された形状依存性フ
ィルタの中から、処理対象となる被写体画像の撮影条件
に適合する形状依存性フィルタを選択し、この選択した
形状依存性フィルタを用いて強調処理を施すものとする
ことが望ましい。
【００２９】本発明の異常陰影候補検出装置において
は、強調処理済画像生成手段を、被写体画像を得る際の
読取条件ごとに該読取条件に適合する第２の形状依存性
フィルタを用意しておき、この用意された形状依存性フ
ィルタの中から、処理対象となる画像の読取条件に適合
する形状依存性フィルタを選択し、この選択した形状依
存性フィルタを用いて強調処理を施すものとすることが
望ましい。
は、強調処理済画像生成手段を、被写体画像を得る際の
読取条件ごとに該読取条件に適合する第２の形状依存性
フィルタを用意しておき、この用意された形状依存性フ
ィルタの中から、処理対象となる画像の読取条件に適合
する形状依存性フィルタを選択し、この選択した形状依
存性フィルタを用いて強調処理を施すものとすることが
望ましい。
【００３０】本発明の異常陰影候補検出装置において
は、強調処理済画像生成手段を、被写体画像中の微小石
灰化陰影のコントラストごとに該コントラストに適合す
る第２の形状依存性フィルタを用意しておき、この用意
された形状依存性フィルタの中から、処理対象となる被
写体画像中における微小石灰化陰影のコントラストに適
合する形状依存性フィルタを選択し、この選択した形状
依存性フィルタを用いて強調処理を施すものとすること
が望ましい。
は、強調処理済画像生成手段を、被写体画像中の微小石
灰化陰影のコントラストごとに該コントラストに適合す
る第２の形状依存性フィルタを用意しておき、この用意
された形状依存性フィルタの中から、処理対象となる被
写体画像中における微小石灰化陰影のコントラストに適
合する形状依存性フィルタを選択し、この選択した形状
依存性フィルタを用いて強調処理を施すものとすること
が望ましい。
【００３１】本発明の異常陰影候補検出装置において
は、強調処理済画像生成手段を、被写体画像中の微小石
灰化陰影のサイズごとに該サイズに適合する第２の形状
依存性フィルタを用意しておき、この用意された形状依
存性フィルタの中から、処理対象となる被写体画像中に
おける微小石灰化陰影のサイズに適合する形状依存性フ
ィルタを選択し、この選択した形状依存性フィルタを用
いて強調処理を施すものとすることが望ましい。
は、強調処理済画像生成手段を、被写体画像中の微小石
灰化陰影のサイズごとに該サイズに適合する第２の形状
依存性フィルタを用意しておき、この用意された形状依
存性フィルタの中から、処理対象となる被写体画像中に
おける微小石灰化陰影のサイズに適合する形状依存性フ
ィルタを選択し、この選択した形状依存性フィルタを用
いて強調処理を施すものとすることが望ましい。
【００３２】本発明の異常陰影候補検出装置において
は、強調処理済画像生成手段を、被写体画像を得る際の
撮影条件、被写体画像を得る際の読取条件、被写体画像
中の微小石灰化陰影のコントラスト、および被写体画像
中の微小石灰化陰影のサイズの任意の組合せごとに、該
組合せに適合する第２の形状依存性フィルタを用意して
おき、この用意された形状依存性フィルタの中から処理
対象となる被写体画像の前記任意の組合せに適合する形
状依存性フィルタを選択し、この選択した形状依存性フ
ィルタを用いて前記強調処理を施すものとすることが望
ましい。
は、強調処理済画像生成手段を、被写体画像を得る際の
撮影条件、被写体画像を得る際の読取条件、被写体画像
中の微小石灰化陰影のコントラスト、および被写体画像
中の微小石灰化陰影のサイズの任意の組合せごとに、該
組合せに適合する第２の形状依存性フィルタを用意して
おき、この用意された形状依存性フィルタの中から処理
対象となる被写体画像の前記任意の組合せに適合する形
状依存性フィルタを選択し、この選択した形状依存性フ
ィルタを用いて前記強調処理を施すものとすることが望
ましい。
【００３３】本発明の異常陰影候補検出装置において
は、微細構造画像生成手段を、第１の形状依存性フィル
タとしてモフォロジフィルタを用いるものとすることが
望ましい。
は、微細構造画像生成手段を、第１の形状依存性フィル
タとしてモフォロジフィルタを用いるものとすることが
望ましい。
【００３４】
【発明の効果】本発明の異常陰影候補検出方法および装
置によれば、微小石灰化陰影の形状に応じた第１の形状
依存性フィルタを用いて微細構造画像を生成し、この微
細構造画像に対して第２の形状依存性フィルタを用いて
強調処理済画像を生成するようにしたので、この強調処
理済画像としては、モフォロジフィルタなどの第１の形
状依存性フィルタ単独の場合に比べて、粗大構造や線構
造の影響を受けずに微小石灰化陰影のみを特異的に強調
することができる。
置によれば、微小石灰化陰影の形状に応じた第１の形状
依存性フィルタを用いて微細構造画像を生成し、この微
細構造画像に対して第２の形状依存性フィルタを用いて
強調処理済画像を生成するようにしたので、この強調処
理済画像としては、モフォロジフィルタなどの第１の形
状依存性フィルタ単独の場合に比べて、粗大構造や線構
造の影響を受けずに微小石灰化陰影のみを特異的に強調
することができる。
【００３５】これにより、粗大構造や微細な線構造など
のノイズ成分を相対的に抑えることができ、結果的に
は、微小石灰化検出処理の性能（検出精度）が向上す
る。
のノイズ成分を相対的に抑えることができ、結果的に
は、微小石灰化検出処理の性能（検出精度）が向上す
る。
【００３６】また、第２の形状依存性フィルタとして、
撮影条件などに適合するフィルタを各撮影条件ごとに予
め用意しておき、この用意された形状依存性フィルタの
中から、処理対象となる被写体画像の撮影条件などに適
合するフィルタを選択するようにすれば、処理対象画像
に最も適合した微小石灰化陰影候補検出処理を全体のス
ループットを低下させることなく行なうことができる。
撮影条件などに適合するフィルタを各撮影条件ごとに予
め用意しておき、この用意された形状依存性フィルタの
中から、処理対象となる被写体画像の撮影条件などに適
合するフィルタを選択するようにすれば、処理対象画像
に最も適合した微小石灰化陰影候補検出処理を全体のス
ループットを低下させることなく行なうことができる。
【００３７】
【発明の実施の形態】以下、本発明の異常陰影候補検出
方法および装置の具体的な実施の形態について図面を用
いて説明する。
方法および装置の具体的な実施の形態について図面を用
いて説明する。
【００３８】図１は本発明の異常陰影候補検出装置の一
実施形態を包含した計算機支援画像診断装置の一例を示
すブロック図、図２は表示手段に表示された画像の様子
を示す図である。
実施形態を包含した計算機支援画像診断装置の一例を示
すブロック図、図２は表示手段に表示された画像の様子
を示す図である。
【００３９】図１に示す計算機支援画像診断装置１は、
マンモグラムの全体の放射線画像（全体画像）Ｐを表
す、各画素の濃度値Ｄorg の集合である画像データ（全
体画像データ）Ｓを記憶する全体画像メモリ１０、全体
画像データＳに基づいてもしくは一旦全体画像メモリ１
０に記憶された全体画像データＳに基づいて全体画像Ｑ
を表示するＣＲＴなどの全体画像表示手段３０、全体画
像メモリ１０に記憶された全体画像データＳに基づい
て、全体画像Ｑのうち異常陰影Ｑ1 を検出する本発明の
異常陰影候補検出装置としての異常陰影候補検出部４
０、異常陰影候補検出部４０により異常陰影Ｑ1 が検出
されたか否かを判定する判定手段５０、異常陰影Ｑ1 が
検出されたと判定手段５０により判定された場合に、全
体画像メモリ１０に記憶された全体画像データＳのう
ち、異常陰影Ｑ1 を含む局所領域の画像Ｑ 2 を表す画像
データ（局所画像データ）Ｓ2 を抽出する局所領域抽出
手段６０、局所領域抽出手段６０により抽出された局所
画像データＳ2 に基づいた局所領域の画像Ｑ2 のうちの
異常陰影Ｑ1 が、全体画像表示手段３０に表示される全
体画像Ｑよりも読影性能が向上するように、異常陰影を
示す画像データ（異常陰影画像データ）Ｓ1 に対して周
波数強調処理、階調処理、あるいは拡大処理などの画像
強調処理を施して局所画像データＳ2 を得る局所画像強
調手段７０、およびこの画像強調処理が施された局所画
像データＳ2 に基づいて局所領域の画像Ｑ2 を表示する
ＣＲＴなどの局所画像表示手段９０を備えた構成であ
る。
マンモグラムの全体の放射線画像（全体画像）Ｐを表
す、各画素の濃度値Ｄorg の集合である画像データ（全
体画像データ）Ｓを記憶する全体画像メモリ１０、全体
画像データＳに基づいてもしくは一旦全体画像メモリ１
０に記憶された全体画像データＳに基づいて全体画像Ｑ
を表示するＣＲＴなどの全体画像表示手段３０、全体画
像メモリ１０に記憶された全体画像データＳに基づい
て、全体画像Ｑのうち異常陰影Ｑ1 を検出する本発明の
異常陰影候補検出装置としての異常陰影候補検出部４
０、異常陰影候補検出部４０により異常陰影Ｑ1 が検出
されたか否かを判定する判定手段５０、異常陰影Ｑ1 が
検出されたと判定手段５０により判定された場合に、全
体画像メモリ１０に記憶された全体画像データＳのう
ち、異常陰影Ｑ1 を含む局所領域の画像Ｑ 2 を表す画像
データ（局所画像データ）Ｓ2 を抽出する局所領域抽出
手段６０、局所領域抽出手段６０により抽出された局所
画像データＳ2 に基づいた局所領域の画像Ｑ2 のうちの
異常陰影Ｑ1 が、全体画像表示手段３０に表示される全
体画像Ｑよりも読影性能が向上するように、異常陰影を
示す画像データ（異常陰影画像データ）Ｓ1 に対して周
波数強調処理、階調処理、あるいは拡大処理などの画像
強調処理を施して局所画像データＳ2 を得る局所画像強
調手段７０、およびこの画像強調処理が施された局所画
像データＳ2 に基づいて局所領域の画像Ｑ2 を表示する
ＣＲＴなどの局所画像表示手段９０を備えた構成であ
る。
【００４０】なお、局所領域とは、異常陰影である石灰
化陰影を含むこの石灰化陰影近傍の領域を意味する。
化陰影を含むこの石灰化陰影近傍の領域を意味する。
【００４１】異常陰影候補検出部４０はモフォロジフィ
ルタ処理を行なって、被写体画像中の異常陰影の一態様
である石灰化陰影の候補を異常陰影候補として検出する
ものであり、具体的には、以下のように構成されてい
る。
ルタ処理を行なって、被写体画像中の異常陰影の一態様
である石灰化陰影の候補を異常陰影候補として検出する
ものであり、具体的には、以下のように構成されてい
る。
【００４２】すなわち、全体画像データＳが担持する被
写体画像に対して、微小石灰化陰影の形状に応じた第１
の形状依存性フィルタを用いた処理を施すことにより、
被写体画像中の微細構造部分を表す微細構造画像を生成
する微細構造画像生成手段４２と、生成された微細構造
画像に対して、微小石灰化陰影の形状に応じた第２の形
状依存性フィルタを用いた強調処理を施すことにより、
微小石灰化陰影を強調した強調処理済画像を生成する強
調処理済画像生成手段としての微小石灰化像強調処理手
段４４と、生成された強調処理済画像を用いて前記微小
石灰化陰影の候補を検出する検出手段４６とを備えてい
る。
写体画像に対して、微小石灰化陰影の形状に応じた第１
の形状依存性フィルタを用いた処理を施すことにより、
被写体画像中の微細構造部分を表す微細構造画像を生成
する微細構造画像生成手段４２と、生成された微細構造
画像に対して、微小石灰化陰影の形状に応じた第２の形
状依存性フィルタを用いた強調処理を施すことにより、
微小石灰化陰影を強調した強調処理済画像を生成する強
調処理済画像生成手段としての微小石灰化像強調処理手
段４４と、生成された強調処理済画像を用いて前記微小
石灰化陰影の候補を検出する検出手段４６とを備えてい
る。
【００４３】第１および第２の形状依存性フィルタとし
ては、それぞれ異なる特性を有するものを使用する。本
実施形態では、第１の形状依存性フィルタとしてモフォ
ロジフィルタを用いる一方、第２の形状依存性フィルタ
としては、後述するように、微小石灰化像の形状および
濃度勾配をそのまま表すマッチドフィルタを用いる。
ては、それぞれ異なる特性を有するものを使用する。本
実施形態では、第１の形状依存性フィルタとしてモフォ
ロジフィルタを用いる一方、第２の形状依存性フィルタ
としては、後述するように、微小石灰化像の形状および
濃度勾配をそのまま表すマッチドフィルタを用いる。
【００４４】また、この第２の形状依存性フィルタとし
てのマッチドフィルタは、撮影条件や読取条件、あるい
は画像コントラストや微小石灰化陰影のサイズなど、想
定される各種条件や画像の特性に応じてフィルタ特性を
最適化したマッチドフィルタを各条件などごとに作成し
て予め準備しておき、この各マッチドフィルタを処理対
象となる被写体画像に応じて切り替えられるようにす
る。
てのマッチドフィルタは、撮影条件や読取条件、あるい
は画像コントラストや微小石灰化陰影のサイズなど、想
定される各種条件や画像の特性に応じてフィルタ特性を
最適化したマッチドフィルタを各条件などごとに作成し
て予め準備しておき、この各マッチドフィルタを処理対
象となる被写体画像に応じて切り替えられるようにす
る。
【００４５】なお、被写体画像中における微小石灰化陰
影の形状やコントラストなどは、撮影条件などの各要素
単独ではなく、それらの組合せによって複雑に変化す
る。そこで、上記のように各要素ごとに適合したマッチ
ドフィルタを用意するのに加えて、あるいは代えて、撮
影条件などの組合せに応じて用意してもよい。
影の形状やコントラストなどは、撮影条件などの各要素
単独ではなく、それらの組合せによって複雑に変化す
る。そこで、上記のように各要素ごとに適合したマッチ
ドフィルタを用意するのに加えて、あるいは代えて、撮
影条件などの組合せに応じて用意してもよい。
【００４６】以下、本実施形態の計算機支援画像診断装
置の作用について説明する。
置の作用について説明する。
【００４７】全体画像メモリ１０に光磁気ディスクや画
像読取装置などから、内部に石灰化部を有する乳房を含
む全体画像Ｑを表す全体画像データＳが入力される。ま
た、この全体画像データＳは直接に全体画像表示手段３
０にも入力され（図１のＡの経路）もしくは一旦全体画
像メモリ１０に記憶されたものとして全体画像表示手段
３０に入力されており（図１のＢの経路）、全体画像表
示手段３０は、図２（Ａ）に示すように、全体画像デー
タＳに基づいて放射線画像Ｑの全体（すなわち全体画像
Ｑ）を表示する。
像読取装置などから、内部に石灰化部を有する乳房を含
む全体画像Ｑを表す全体画像データＳが入力される。ま
た、この全体画像データＳは直接に全体画像表示手段３
０にも入力され（図１のＡの経路）もしくは一旦全体画
像メモリ１０に記憶されたものとして全体画像表示手段
３０に入力されており（図１のＢの経路）、全体画像表
示手段３０は、図２（Ａ）に示すように、全体画像デー
タＳに基づいて放射線画像Ｑの全体（すなわち全体画像
Ｑ）を表示する。
【００４８】なお、放射線画像Ｑには前述した石灰化陰
影の候補Ｑ1 も含まれるため、この全体画像表示手段３
０には、石灰化陰影の候補Ｑ1 も含めた全体画像Ｑが表
示される。
影の候補Ｑ1 も含まれるため、この全体画像表示手段３
０には、石灰化陰影の候補Ｑ1 も含めた全体画像Ｑが表
示される。
【００４９】一方、全体画像メモリ１０に記憶された全
体画像データＳは異常陰影候補検出部４０の微細構造画
像生成手段４２にも入力される。
体画像データＳは異常陰影候補検出部４０の微細構造画
像生成手段４２にも入力される。
【００５０】なお、本実施形態における画像データ（濃
度値）は、画像Ｑの濃度の高いものほど高いデジタル画
像値を示す高濃度高デジタル値の画像データである。
度値）は、画像Ｑの濃度の高いものほど高いデジタル画
像値を示す高濃度高デジタル値の画像データである。
【００５１】微細構造画像生成手段４２は、例えば特開
平8-263648号、同8-272961号、同8-294479号、同9-1064
48号などに示されているように、モフォロジフィルタ処
理を行なって、石灰化陰影Ｐ1 を示す画像データ（以
下、石灰化画像データという）Ｓ1 を検出する。
平8-263648号、同8-272961号、同8-294479号、同9-1064
48号などに示されているように、モフォロジフィルタ処
理を行なって、石灰化陰影Ｐ1 を示す画像データ（以
下、石灰化画像データという）Ｓ1 を検出する。
【００５２】最初にモフォロジフィルタ処理（モフォロ
ジ演算）を石灰化陰影検出処理に応用する方法について
簡単に説明する（詳細は上記各公報を参照）。
ジ演算）を石灰化陰影検出処理に応用する方法について
簡単に説明する（詳細は上記各公報を参照）。
【００５３】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など）の識別が困難であるため、東
京農工大の小畑らは、多重構造要素を用いたopening
（オープニング）演算に基づく下記式（１）で表される
モフォロジフィルタを提案している（上記文献１，２を
参照）。
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など）の識別が困難であるため、東
京農工大の小畑らは、多重構造要素を用いたopening
（オープニング）演算に基づく下記式（１）で表される
モフォロジフィルタを提案している（上記文献１，２を
参照）。
【数１】
【００５４】ここでＢi （ｉ＝１，２，…，Ｍ）は、例
えば図３に示す直線状の４つ（この場合Ｍ＝４）の構造
要素である。これらＭ個の構造要素の全体をもって多重
構造要素という。構造要素Ｂi を検出対象である石灰化
陰影よりも大きく設定すれば、オープニング処理によっ
て、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Ｍ個の構造要素Ｂi のいずれかに一致すればオー
プニング処理（式（１）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（石灰化陰影のみ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（１）の考え
方である。
えば図３に示す直線状の４つ（この場合Ｍ＝４）の構造
要素である。これらＭ個の構造要素の全体をもって多重
構造要素という。構造要素Ｂi を検出対象である石灰化
陰影よりも大きく設定すれば、オープニング処理によっ
て、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Ｍ個の構造要素Ｂi のいずれかに一致すればオー
プニング処理（式（１）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（石灰化陰影のみ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（１）の考え
方である。
【００５５】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（１）に代えて式（２）を適用す
る。これは、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）に対す
るオープニング処理と高輝度高信号レベルの画像データ
に対するクロージング処理とは、ひとつの画像信号を濃
度として見るか輝度として見るかによる差しかなく、実
質的に同一の処理だからである。
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（１）に代えて式（２）を適用す
る。これは、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）に対す
るオープニング処理と高輝度高信号レベルの画像データ
に対するクロージング処理とは、ひとつの画像信号を濃
度として見るか輝度として見るかによる差しかなく、実
質的に同一の処理だからである。
【数２】
【００５６】次に、図４を参照してモフォロジフィルタ
処理の効果と問題点について簡単に説明する。
処理の効果と問題点について簡単に説明する。
【００５７】図４（Ａ）は被写体である乳房の画像（マ
ンモグラフィ）Ｐ1 を含むＸ線画像Ｐを示す。また図４
（Ｂ）は、図４（Ａ）のＩ−Ｉ線に沿ったＸ線画像Ｐの
濃度値（デジタル画像データ）Ｄorg の分布を示すもの
である。なお、Ｘ線画像Ｐのうち乳房の画像Ｐ1 以外の
領域は、Ｘ線が直接入射した直接Ｘ線部Ｐ2 であり、最
も濃度の高い部分である。また、図４（Ｂ）のＩ−Ｉ線
上には悪性腫瘍を示す微小石灰化陰影Ｐ3 および所定の
方向に延びた血管の陰影Ｐ4 が存在し、さらに画像全体
にはＸ線の量子化ノイズＰ5 も含まれる。
ンモグラフィ）Ｐ1 を含むＸ線画像Ｐを示す。また図４
（Ｂ）は、図４（Ａ）のＩ−Ｉ線に沿ったＸ線画像Ｐの
濃度値（デジタル画像データ）Ｄorg の分布を示すもの
である。なお、Ｘ線画像Ｐのうち乳房の画像Ｐ1 以外の
領域は、Ｘ線が直接入射した直接Ｘ線部Ｐ2 であり、最
も濃度の高い部分である。また、図４（Ｂ）のＩ−Ｉ線
上には悪性腫瘍を示す微小石灰化陰影Ｐ3 および所定の
方向に延びた血管の陰影Ｐ4 が存在し、さらに画像全体
にはＸ線の量子化ノイズＰ5 も含まれる。
【００５８】ここで、マンモグラムのI−I線断面におけ
る濃度値Ｄorg の分布は図４（Ｂ）に示すものとなる
が、微細構造画像生成手段４２において、画像データに
対して血管陰影Ｐ4 よりも小さく微小石灰化陰影Ｐ3 よ
りも大きく設定された構造要素を用いたモフォロジフィ
ルタ処理を施すことにより、微小石灰化陰影Ｐ1 は、そ
の周辺の濃度値の分布が多重構造要素Ｂi の大きさに比
べて細かく変化するため、クロージング処理により平滑
化される。一方、構造要素Ｂよりも大きい変動である血
管や乳腺の画像Ｐ3 は、その濃度値の分布が多重構造要
素Ｂi の大きさに比べて大きいため、クロージング処理
で平滑化されない。この結果、血管の陰影Ｐ4 は除去さ
れ、石灰化陰影Ｐ3 が検出される。
る濃度値Ｄorg の分布は図４（Ｂ）に示すものとなる
が、微細構造画像生成手段４２において、画像データに
対して血管陰影Ｐ4 よりも小さく微小石灰化陰影Ｐ3 よ
りも大きく設定された構造要素を用いたモフォロジフィ
ルタ処理を施すことにより、微小石灰化陰影Ｐ1 は、そ
の周辺の濃度値の分布が多重構造要素Ｂi の大きさに比
べて細かく変化するため、クロージング処理により平滑
化される。一方、構造要素Ｂよりも大きい変動である血
管や乳腺の画像Ｐ3 は、その濃度値の分布が多重構造要
素Ｂi の大きさに比べて大きいため、クロージング処理
で平滑化されない。この結果、血管の陰影Ｐ4 は除去さ
れ、石灰化陰影Ｐ3 が検出される。
【００５９】ところで、微細構造画像生成手段４２にお
けるモフォロジフィルタ処理による微小石灰化陰影の検
出処理だけでは、全ての多重構造要素に当てはまらない
方向を持つ線成分や構造要素長以下の構造物（線構造部
分）は原理的に削除不可能であり、また不鮮明であった
り多数の画素に亘って構成される微小石灰化陰影や石灰
化陰影と同等の大きさをもつ非石灰化陰影（粗大構造部
分）はモフォロジフィルタ処理による削除が難しい。こ
のため、微細構造画像生成手段４２により生成された画
像は、線構造部分や粗大構造部分など石灰化陰影Ｐ3 以
外の微細構造部分をも含む微細構造画像を表すこととな
る。
けるモフォロジフィルタ処理による微小石灰化陰影の検
出処理だけでは、全ての多重構造要素に当てはまらない
方向を持つ線成分や構造要素長以下の構造物（線構造部
分）は原理的に削除不可能であり、また不鮮明であった
り多数の画素に亘って構成される微小石灰化陰影や石灰
化陰影と同等の大きさをもつ非石灰化陰影（粗大構造部
分）はモフォロジフィルタ処理による削除が難しい。こ
のため、微細構造画像生成手段４２により生成された画
像は、線構造部分や粗大構造部分など石灰化陰影Ｐ3 以
外の微細構造部分をも含む微細構造画像を表すこととな
る。
【００６０】したがって、この微細構造画像に対して画
像強調処理を施すと、石灰化陰影だけでなく、モフォロ
ジフィルタ処理によって除ききれなかった線構造部分や
粗大構造部分も強調されてしまい、見難い画像となって
しまう。
像強調処理を施すと、石灰化陰影だけでなく、モフォロ
ジフィルタ処理によって除ききれなかった線構造部分や
粗大構造部分も強調されてしまい、見難い画像となって
しまう。
【００６１】そこで、微小石灰化像強調処理手段４４に
おいては、微細構造画像生成手段４２によって得られた
微細構造画像に対して以下のようなマッチドフィルタ
（形状依存性フィルタ）を適用し、できるだけ微小石灰
化像のみが特異的に強調されるようにする。
おいては、微細構造画像生成手段４２によって得られた
微細構造画像に対して以下のようなマッチドフィルタ
（形状依存性フィルタ）を適用し、できるだけ微小石灰
化像のみが特異的に強調されるようにする。
【００６２】図５は典型的な微小石灰化像の形状を模式
化して示した図であり、主走査および副走査の各画素位
置と、その画素位置における「最高濃度値／微小石灰化
陰影の濃度値」で求められる濃度比との関係を示してい
る。
化して示した図であり、主走査および副走査の各画素位
置と、その画素位置における「最高濃度値／微小石灰化
陰影の濃度値」で求められる濃度比との関係を示してい
る。
【００６３】同図（Ａ）は微小石灰化陰影の中心の濃度
比が比較的小さく（図では略０．２）裾野が広がった
（図では略５×５画素分）形状をなしており、淡い（不
鮮明な）微小石灰化像の形状を示す。一方、同図（Ｂ）
は、微小石灰化陰影の中心の濃度比が比較的大きく（図
では略０．５５）裾野が狭い（図では略２×２画素分）
形状をなしており、典型的な微小石灰化像の形状を示
す。
比が比較的小さく（図では略０．２）裾野が広がった
（図では略５×５画素分）形状をなしており、淡い（不
鮮明な）微小石灰化像の形状を示す。一方、同図（Ｂ）
は、微小石灰化陰影の中心の濃度比が比較的大きく（図
では略０．５５）裾野が狭い（図では略２×２画素分）
形状をなしており、典型的な微小石灰化像の形状を示
す。
【００６４】マッチドフィルタの形状依存性としては、
図５の形状をそのまま適用すればよい。すなわち、図５
に示す各濃度分布を呈する陰影部分（すなわち微小石灰
化候補部分）の濃度をより強調するようなフィルタパラ
メータを設定すればよい。具体的には、図５（Ａ）に対
しては表１に示す２次元フィルタを使用し、図５（Ｂ）
に対しては表２に示す２次元フィルタを使用すればよ
い。
図５の形状をそのまま適用すればよい。すなわち、図５
に示す各濃度分布を呈する陰影部分（すなわち微小石灰
化候補部分）の濃度をより強調するようなフィルタパラ
メータを設定すればよい。具体的には、図５（Ａ）に対
しては表１に示す２次元フィルタを使用し、図５（Ｂ）
に対しては表２に示す２次元フィルタを使用すればよ
い。
【表１】
【表２】
【００６５】このように２つ用意したマッチドフィルタ
のうち、実際にどちらのマッチドフィルタを用いるか
は、診断対象画像を見ながら、外部パラメータとして選
択できるようにするとよい。
のうち、実際にどちらのマッチドフィルタを用いるか
は、診断対象画像を見ながら、外部パラメータとして選
択できるようにするとよい。
【００６６】なお、微小石灰化像の形状は、撮影装置や
画像読取装置あるいはその設定条件によって微妙に変化
すると考えられる。このため、それぞれの条件下でマッ
チドフィルタを最適化したり、いくつかの条件の元で最
適化したマッチドフィルタを作成しておき、切り替えら
れるようにする。
画像読取装置あるいはその設定条件によって微妙に変化
すると考えられる。このため、それぞれの条件下でマッ
チドフィルタを最適化したり、いくつかの条件の元で最
適化したマッチドフィルタを作成しておき、切り替えら
れるようにする。
【００６７】また、同じ撮影・読取り条件下でも、微小
石灰化像自体にコントラストやサイズにバリエーション
が有るため、不鮮明などの特定のタイプに絞った微小石
灰化像の強調を行なうフィルタを設計しておき、処理対
象となる画像中における微小石灰化陰影のコントラスト
やサイズに応じた最も好適なものを選択して用いるよう
にしてもよい。
石灰化像自体にコントラストやサイズにバリエーション
が有るため、不鮮明などの特定のタイプに絞った微小石
灰化像の強調を行なうフィルタを設計しておき、処理対
象となる画像中における微小石灰化陰影のコントラスト
やサイズに応じた最も好適なものを選択して用いるよう
にしてもよい。
【００６８】例えば、撮影条件としては、線源の管電圧
（ＫＶ）、線量（ｍＡｓ）、圧迫力（Ｎ）、圧迫厚（ｃ
ｍ）などに応じて、表３に示すように、マッチドフィル
タの特性を変更するとよい。また、読取条件としては、
規格化処理を行なうに際して使用されるＳ値（読取感
度）に応じて、表４に示すように、マッチドフィルタの
特性を変更するとよい。また、Ｌ値（ラチチュード）に
応じてマッチドフィルタの特性を変更してもよい。Ｓ値
やＬ値の詳細に関しては、例えば特開平2-108175号など
を参照するとよい。なお、各表中において、Ａ方向とは
図５（Ａ）に示す淡い微小石灰化像に適合する方向に、
Ｃ方向とはマッチドフィルタの効果が薄れる方向に（フ
ィルタなしの方向）、それぞれマッチドフィルタの特性
を変更することを意味する。
（ＫＶ）、線量（ｍＡｓ）、圧迫力（Ｎ）、圧迫厚（ｃ
ｍ）などに応じて、表３に示すように、マッチドフィル
タの特性を変更するとよい。また、読取条件としては、
規格化処理を行なうに際して使用されるＳ値（読取感
度）に応じて、表４に示すように、マッチドフィルタの
特性を変更するとよい。また、Ｌ値（ラチチュード）に
応じてマッチドフィルタの特性を変更してもよい。Ｓ値
やＬ値の詳細に関しては、例えば特開平2-108175号など
を参照するとよい。なお、各表中において、Ａ方向とは
図５（Ａ）に示す淡い微小石灰化像に適合する方向に、
Ｃ方向とはマッチドフィルタの効果が薄れる方向に（フ
ィルタなしの方向）、それぞれマッチドフィルタの特性
を変更することを意味する。
【表３】
【表４】
【００６９】図６は、上記本発明の異常陰影候補検出処
理による効果を説明するための図であり、それぞれ原画
像（Ａ）、モフォロジフィルタ処理により得た微細構造
画像（Ｂ）、およびマッチドフィルタを適用して得られ
た強調処理済画像（Ｃ）を示す。この図に示すように、
上述のようにしてマッチドフィルタを用いて強調処理済
画像（図（Ｃ））を生成すれば、強調処理済画像として
は、図（Ｂ）に示すモフォロジフィルタ単独の場合に比
べて、粗大構造や線構造の影響を受けずに微小石灰化陰
影のみを特異的に強調することができる。また、処理対
象画像に最も適合した微小石灰化陰影候補検出処理を全
体のスループットを低下させることなく行なうことがで
きる。
理による効果を説明するための図であり、それぞれ原画
像（Ａ）、モフォロジフィルタ処理により得た微細構造
画像（Ｂ）、およびマッチドフィルタを適用して得られ
た強調処理済画像（Ｃ）を示す。この図に示すように、
上述のようにしてマッチドフィルタを用いて強調処理済
画像（図（Ｃ））を生成すれば、強調処理済画像として
は、図（Ｂ）に示すモフォロジフィルタ単独の場合に比
べて、粗大構造や線構造の影響を受けずに微小石灰化陰
影のみを特異的に強調することができる。また、処理対
象画像に最も適合した微小石灰化陰影候補検出処理を全
体のスループットを低下させることなく行なうことがで
きる。
【００７０】次に検出手段４６において、微小石灰化像
強調処理手段４４で得られた強調処理済画像に対して、
従来同様の閾値処理や悪性度推定による微小石灰化検出
を行なう。
強調処理手段４４で得られた強調処理済画像に対して、
従来同様の閾値処理や悪性度推定による微小石灰化検出
を行なう。
【００７１】具体的には、次式（３）のモフォロジ演算
に基づく微分情報を利用して式（１）のＰに含まれる非
石灰化像をさらに除去する。
に基づく微分情報を利用して式（１）のＰに含まれる非
石灰化像をさらに除去する。
【数３】
【００７２】ここで、Ｍgradの値が大きいほど石灰化陰
影Ｐ3 の可能性が大きいので、石灰化候補画像Ｃs は下
記式（４）により求めることができる。
影Ｐ3 の可能性が大きいので、石灰化候補画像Ｃs は下
記式（４）により求めることができる。
【数４】
【００７３】また、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（１）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（４）の第１項の条件（Ｐ（ｉ，ｊ）≧Ｔ１）を満た
すだけでよい。
灰化陰影については、式（１）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（４）の第１項の条件（Ｐ（ｉ，ｊ）≧Ｔ１）を満た
すだけでよい。
【００７４】最後に、式（５）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ーＣc を検出する。これに
より、微小石灰化陰影の候補Ｑ1 を示す画像データ（以
下微小石灰化像データという）Ｓ1 の画素（位置）が特
定される。
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ーＣc を検出する。これに
より、微小石灰化陰影の候補Ｑ1 を示す画像データ（以
下微小石灰化像データという）Ｓ1 の画素（位置）が特
定される。
【数５】
【００７５】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。
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。
【００７６】また、Ｔ１，Ｔ２は、石灰化陰影Ｐ3 と非
石灰化陰影（ノイズ成分Ｐ5 ′など）とを判別するため
に予め実験的に決められる閾値であるが、常に一定の値
を採るのではなく、例えば特開平9-106448号に記載のよ
うに、それぞれ画像データの変化量の大きさ、あるいは
ＥＤＲ処理により求められた所定の読取感度（Ｓ値）や
ラチチュード（Ｌ値）などに応じて好ましい値に設定す
るのがよい。この際、最終的な比較を行なうまでに、幾
つかのレベルの異なる閾値を準備しておき、各レベルの
閾値を試行的に適用して、検出される微小石灰化陰影候
補の数が例えば７〜１０個となるようなレベルの閾値を
最終的に採用するようにしてもよい。
石灰化陰影（ノイズ成分Ｐ5 ′など）とを判別するため
に予め実験的に決められる閾値であるが、常に一定の値
を採るのではなく、例えば特開平9-106448号に記載のよ
うに、それぞれ画像データの変化量の大きさ、あるいは
ＥＤＲ処理により求められた所定の読取感度（Ｓ値）や
ラチチュード（Ｌ値）などに応じて好ましい値に設定す
るのがよい。この際、最終的な比較を行なうまでに、幾
つかのレベルの異なる閾値を準備しておき、各レベルの
閾値を試行的に適用して、検出される微小石灰化陰影候
補の数が例えば７〜１０個となるようなレベルの閾値を
最終的に採用するようにしてもよい。
【００７７】なお、前記閾値処理を行なうに際しても、
上述したように、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。
上述したように、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。
【００７８】次に判定手段５０は、微小石灰化陰影Ｐ1
を示す微小石灰化像データＳ1 が検出されたことを判定
するとともに、微小石灰化像データＳ1 の画素位置を特
定する位置データ（以下石灰化画素位置データという）
Ｄ1 、および抽出された微小石灰化陰影の濃度値の変動
Ｄmor を、局所領域抽出手段６０に入力する。判定手段
５０は、石灰化陰影Ｐ1 を示す石灰化画像データが検出
されなかったと判定した場合には、石灰化画像データＳ
1 の画素位置を特定する石灰化画素位置データＤ1 を出
力せずに処理は終了する。
を示す微小石灰化像データＳ1 が検出されたことを判定
するとともに、微小石灰化像データＳ1 の画素位置を特
定する位置データ（以下石灰化画素位置データという）
Ｄ1 、および抽出された微小石灰化陰影の濃度値の変動
Ｄmor を、局所領域抽出手段６０に入力する。判定手段
５０は、石灰化陰影Ｐ1 を示す石灰化画像データが検出
されなかったと判定した場合には、石灰化画像データＳ
1 の画素位置を特定する石灰化画素位置データＤ1 を出
力せずに処理は終了する。
【００７９】一方、石灰化画像データが検出されたと判
定した場合は、局所領域抽出手段６０には全体画像メモ
リ１０に記憶された全体画像データＳも入力され、局所
領域抽出手段６０は入力された全体画像データＳのう
ち、石灰化画素位置データＤ1に基づいて石灰化画像デ
ータＳ1 の画素を含む近傍の画素（これらの画素の集合
としての局所領域）を、予め設定された処理手順にした
がって特定したうえで、この局所領域の画像Ｐ2 を表す
局所画像データＳ2 を抽出する。
定した場合は、局所領域抽出手段６０には全体画像メモ
リ１０に記憶された全体画像データＳも入力され、局所
領域抽出手段６０は入力された全体画像データＳのう
ち、石灰化画素位置データＤ1に基づいて石灰化画像デ
ータＳ1 の画素を含む近傍の画素（これらの画素の集合
としての局所領域）を、予め設定された処理手順にした
がって特定したうえで、この局所領域の画像Ｐ2 を表す
局所画像データＳ2 を抽出する。
【００８０】抽出された微小石灰化陰影候補を示す局所
画像データＳ2 は局所画像強調手段７０に入力され、局
所画像処理手段７０によって微小石灰化陰影を観察する
のに最適な周波数強調処理、階調処理、あるいは拡大処
理などの画像強調処理が施される。
画像データＳ2 は局所画像強調手段７０に入力され、局
所画像処理手段７０によって微小石灰化陰影を観察する
のに最適な周波数強調処理、階調処理、あるいは拡大処
理などの画像強調処理が施される。
【００８１】画像強調処理が施された処理済局所画像デ
ータＳＳ2 は局所画像表示手段９０に入力され、局所画
像表示手段９０の表示面上には、入力された処理済局所
画像データＳ2 に基づいた、前記微小石灰化陰影Ｐ1 を
含む局所領域の画像Ｐ2 が表示される（図２（Ｂ）参
照）。
ータＳＳ2 は局所画像表示手段９０に入力され、局所画
像表示手段９０の表示面上には、入力された処理済局所
画像データＳ2 に基づいた、前記微小石灰化陰影Ｐ1 を
含む局所領域の画像Ｐ2 が表示される（図２（Ｂ）参
照）。
【００８２】なお、微小石灰化陰影Ｐ1 の候補を局所画
像表示手段９０に表示するにあたっては、微小石灰化陰
影Ｐ1 の候補として検出されるに至った微小石灰化陰候
補としての特徴量、例えば石灰化密度を定量化情報とし
て、微小石灰化陰影Ｐ1 を含む局所領域の画像Ｐ2 とと
もに表示するようにしてもよい。
像表示手段９０に表示するにあたっては、微小石灰化陰
影Ｐ1 の候補として検出されるに至った微小石灰化陰候
補としての特徴量、例えば石灰化密度を定量化情報とし
て、微小石灰化陰影Ｐ1 を含む局所領域の画像Ｐ2 とと
もに表示するようにしてもよい。
【００８３】このように全体画像のうち、石灰化陰影Ｐ
1 の画像だけが別個に局所画像表示手段９０に表示され
るため、読影者はその表示された局所領域の画像に観察
意識、診断意識を集中することができ、診断性能を向上
させることができる。
1 の画像だけが別個に局所画像表示手段９０に表示され
るため、読影者はその表示された局所領域の画像に観察
意識、診断意識を集中することができ、診断性能を向上
させることができる。
【００８４】なお、全体画像表示手段３０と局所画像表
示手段９０は、例えば特開平8-294479号に示されている
ように両者の機能を兼ねる１つの表示手段により実現し
てもかまわない。この場合であっても、表示された全体
画像Ｐのうち石灰化陰影Ｐ1の画像だけが選択的に強調
されるため、オーバーシュートやアンダーシュートが抑
制され、これによるアーチファクトが低減されて診断性
能の向上した再生画像を得ることができる。
示手段９０は、例えば特開平8-294479号に示されている
ように両者の機能を兼ねる１つの表示手段により実現し
てもかまわない。この場合であっても、表示された全体
画像Ｐのうち石灰化陰影Ｐ1の画像だけが選択的に強調
されるため、オーバーシュートやアンダーシュートが抑
制され、これによるアーチファクトが低減されて診断性
能の向上した再生画像を得ることができる。
【００８５】また、従来と同様のモフォロジフィルタ処
理によって得られた微細構造画像に対して微小石灰化像
の形状をもとに設計したマッチドフィルタを用いた処理
を施すことにより強調処理済画像を生成しているから、
強調処理済画像としては、モフォロジフィルタ単独の場
合に比べて、粗大構造や線構造の影響を受けずに微小石
灰化陰影のみを特異的に強調することができ、また、モ
フォロジフィルタによって除ききれなかった粗大構造や
線構造などの微細構造（ノイズ成分）を相対的に抑える
ことができ、微小石灰化検出処理の性能（検出精度）が
向上する。したがって、支援画像診断装置の異常陰影候
補検出の性能向上（検出率ＴＰアップ、誤検出率ＦＰダ
ウン）による医師の診断支援能の向上を図ることができ
る。
理によって得られた微細構造画像に対して微小石灰化像
の形状をもとに設計したマッチドフィルタを用いた処理
を施すことにより強調処理済画像を生成しているから、
強調処理済画像としては、モフォロジフィルタ単独の場
合に比べて、粗大構造や線構造の影響を受けずに微小石
灰化陰影のみを特異的に強調することができ、また、モ
フォロジフィルタによって除ききれなかった粗大構造や
線構造などの微細構造（ノイズ成分）を相対的に抑える
ことができ、微小石灰化検出処理の性能（検出精度）が
向上する。したがって、支援画像診断装置の異常陰影候
補検出の性能向上（検出率ＴＰアップ、誤検出率ＦＰダ
ウン）による医師の診断支援能の向上を図ることができ
る。
【図１】本発明の異常陰影候補検出装置の一実施形態を
包含した計算機支援画像診断装置の一例を示すブロック
図
包含した計算機支援画像診断装置の一例を示すブロック
図
【図２】全体画像表示手段に放射線画像の全体Ｐが表示
された様子を示す図（Ａ）、局所画像表示手段に異常陰
影Ｐ1 を含む局所画像Ｐ2 が表示された様子を示す図
（Ｂ）
された様子を示す図（Ａ）、局所画像表示手段に異常陰
影Ｐ1 を含む局所画像Ｐ2 が表示された様子を示す図
（Ｂ）
【図３】モフォロジフィルタ処理における構造要素の一
例を示す図
例を示す図
【図４】乳房画像Ｐ1 を含むＸ線画像Ｐを示す図
（Ａ）、（Ａ）のＩ−Ｉ線に沿ったＸ線画像Ｐの濃度値
Ｄorg の分布を示す図（Ｂ）
（Ａ）、（Ａ）のＩ−Ｉ線に沿ったＸ線画像Ｐの濃度値
Ｄorg の分布を示す図（Ｂ）
【図５】典型的な微小石灰化像の形状を模式化して示し
た図（Ａ），（Ｂ）
た図（Ａ），（Ｂ）
【図６】本発明の異常陰影候補検出処理による効果を説
明するための図であって、原画像（Ａ）、微細構造画像
（Ｂ）、強調処理済画像（Ｃ）
明するための図であって、原画像（Ａ）、微細構造画像
（Ｂ）、強調処理済画像（Ｃ）
１ 計算機支援画像診断装置 １０ 全体画像メモリ ３０ 全体画像表示手段 ４０ 異常陰影候補検出部 ４２ 微細構造画像生成手段 ４４ 微小石灰化像強調処理手段 ４６ 検出手段 ５０ 判定手段 ６０ 局所領域抽出手段 ７０ 局所画像強調手段 ９０ 局所画像表示手段
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 4C093 AA01 AA26 CA21 DA06 FD05 FF07 FF17 FF18 FF28 FH07 5B057 AA08 BA03 CA02 CA08 CA12 CA16 CB02 CB08 CB12 CB16 CC01 CE03 CE05 CE06 CH09 DA08 DA16 DB02 DB05 DB09 DC22 5L096 AA03 AA06 BA06 EA06 EA07 FA14 GA17 GA55
Claims (14)
- 【請求項１】 被写体画像を表す画像情報に基づいて
該被写体画像中の微小石灰化陰影の候補を異常陰影候補
として検出する異常陰影候補検出方法において、 前記被写体画像に対して、前記微小石灰化陰影の形状に
応じた第１の形状依存性フィルタを用いた処理を施すこ
とにより、前記被写体画像中の微細構造部分を表す微細
構造画像を生成し、 この微細構造画像に対して、前記微小石灰化陰影の形状
に応じた第２の形状依存性フィルタを用いた強調処理を
施すことにより、前記微小石灰化陰影を強調した強調処
理済画像を生成し、 この強調処理済画像を用いて前記微小石灰化陰影の候補
を検出することを特徴とする異常陰影候補検出方法。 - 【請求項２】 前記被写体画像を得る際の撮影条件ご
とに該撮影条件に適合する前記第２の形状依存性フィル
タを用意しておき、この用意された形状依存性フィルタ
の中から処理対象となる被写体画像の撮影条件に適合す
る形状依存性フィルタを選択し、この選択した形状依存
性フィルタを用いて前記強調処理を施すことを特徴とす
る請求項１記載の異常陰影候補検出方法。 - 【請求項３】 前記被写体画像を得る際の読取条件ご
とに該読取条件に適合する前記第２の形状依存性フィル
タを用意しておき、この用意された形状依存性フィルタ
の中から処理対象となる被写体画像の読取条件に適合す
る形状依存性フィルタを選択し、この選択した形状依存
性フィルタを用いて前記強調処理を施すことを特徴とす
る請求項１記載の異常陰影候補検出方法。 - 【請求項４】 前記被写体画像中の微小石灰化陰影の
コントラストごとに該コントラストに適合する前記第２
の形状依存性フィルタを用意しておき、この用意された
形状依存性フィルタの中から処理対象となる被写体画像
中における微小石灰化陰影のコントラストに適合する形
状依存性フィルタを選択し、この選択した形状依存性フ
ィルタを用いて前記強調処理を施すことを特徴とする請
求項１記載の異常陰影候補検出方法。 - 【請求項５】 前記被写体画像中の微小石灰化陰影の
サイズごとに該サイズに適合する前記第２の形状依存性
フィルタを用意しておき、この用意された形状依存性フ
ィルタの中から処理対象となる被写体画像中における微
小石灰化陰影のサイズに適合する形状依存性フィルタを
選択し、この選択した形状依存性フィルタを用いて前記
強調処理を施すことを特徴とする請求項１記載の異常陰
影候補検出方法。 - 【請求項６】 前記被写体画像を得る際の撮影条件、
前記被写体画像を得る際の読取条件、前記被写体画像中
の微小石灰化陰影のコントラスト、および前記被写体画
像中の微小石灰化陰影のサイズの任意の組合せごとに、
該組合せに適合する前記第２の形状依存性フィルタを用
意しておき、この用意された形状依存性フィルタの中か
ら処理対象となる被写体画像の前記任意の組合せに適合
する形状依存性フィルタを選択し、この選択した形状依
存性フィルタを用いて前記強調処理を施すことを特徴と
する請求項１記載の異常陰影候補検出方法。 - 【請求項７】 前記第１の形状依存性フィルタがモフ
ォロジフィルタであることを特徴とする請求項１から６
いずれか１項記載の異常陰影候補検出方法。 - 【請求項８】 被写体画像を表す画像情報に基づいて
該被写体画像中の微小石灰化陰影の候補を異常陰影候補
として検出する異常陰影候補検出装置において、 前記被写体画像に対して、前記微小石灰化陰影の形状に
応じた第１の形状依存性フィルタを用いた処理を施すこ
とにより、前記被写体画像中の微細構造部分を表す微細
構造画像を生成する微細構造画像生成手段と、 生成された微細構造画像に対して、前記微小石灰化陰影
の形状に応じた第２の形状依存性フィルタを用いた強調
処理を施すことにより、前記微小石灰化陰影を強調した
強調処理済画像を生成する強調処理済画像生成手段と、 生成された強調処理済画像を用いて前記微小石灰化陰影
の候補を検出する検出手段とを備えたことを特徴とする
異常陰影候補検出装置。 - 【請求項９】 前記強調処理済画像生成手段が、前記
被写体画像を得る際の撮影条件ごとに該撮影条件に適合
する前記第２の形状依存性フィルタを用意しておき、こ
の用意された形状依存性フィルタの中から、処理対象と
なる被写体画像の撮影条件に適合する形状依存性フィル
タを選択し、この選択した形状依存性フィルタを用いて
前記強調処理を施すものであることを特徴とする請求項
８記載の異常陰影候補検出装置。 - 【請求項１０】 前記強調処理済画像生成手段が、前
記被写体画像を得る際の読取条件ごとに該読取条件に適
合する前記第２の形状依存性フィルタを用意しておき、
この用意された形状依存性フィルタの中から、処理対象
となる画像の読取条件に適合する形状依存性フィルタを
選択し、この選択した形状依存性フィルタを用いて前記
強調処理を施すものであることを特徴とする請求項８記
載の異常陰影候補検出装置。 - 【請求項１１】 前記強調処理済画像生成手段が、前
記被写体画像中の微小石灰化陰影のコントラストごとに
該コントラストに適合する前記第２の形状依存性フィル
タを用意しておき、この用意された形状依存性フィルタ
の中から、処理対象となる被写体画像中における微小石
灰化陰影のコントラストに適合する形状依存性フィルタ
を選択し、この選択した形状依存性フィルタを用いて前
記強調処理を施すものであることを特徴とする請求項８
記載の異常陰影候補検出装置。 - 【請求項１２】 前記強調処理済画像生成手段が、前
記被写体画像中の微小石灰化陰影のサイズごとに該サイ
ズに適合する前記第２の形状依存性フィルタを用意して
おき、この用意された形状依存性フィルタの中から、処
理対象となる被写体画像中における微小石灰化陰影のサ
イズに適合する形状依存性フィルタを選択し、この選択
した形状依存性フィルタを用いて前記強調処理を施すも
のであることを特徴とする請求項８記載の微小石灰化陰
影候補検出装置。 - 【請求項１３】 前記強調処理済画像生成手段が、前
記被写体画像を得る際の撮影条件、前記被写体画像を得
る際の読取条件、前記被写体画像中の微小石灰化陰影の
コントラスト、および前記被写体画像中の微小石灰化陰
影のサイズの任意の組合せごとに、該組合せに適合する
前記第２の形状依存性フィルタを用意しておき、この用
意された形状依存性フィルタの中から処理対象となる被
写体画像の前記任意の組合せに適合する形状依存性フィ
ルタを選択し、この選択した形状依存性フィルタを用い
て前記強調処理を施すものであることを特徴とする請求
項８記載の微小石灰化陰影候補検出装置。 - 【請求項１４】 前記微細構造画像生成手段が、前記
第１の形状依存性フィルタとしてモフォロジフィルタを
用いるものであることを特徴とする請求項８から１３い
ずれか１項記載の異常陰影候補検出装置。
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