JP2002133396A

JP2002133396A - 異常陰影候補検出装置および画像処理装置

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Publication number: JP2002133396A
Application number: JP2000325040A
Authority: JP
Inventors: Hideya Takeo; 英哉武尾; Hidefumi Obata; 秀文小畑
Original assignee: Fuji Photo Film Co Ltd
Current assignee: Fujifilm Holdings Corp
Priority date: 2000-10-25
Filing date: 2000-10-25
Publication date: 2002-05-10

Abstract

(57)【要約】【課題】モフォロジー演算を用いた異常陰影の検出処
理において、本来は直線であるが、格子状の２次元デジ
タル画像上ではきれいな直線状に並ばないために抽出さ
れてしまう斜め線等の線構造をも適確に保存し、所望の
陰影のみをより精度高く抽出することにより、異常陰影
の検出性能を向上させる。【解決手段】モフォロジー演算処理手段10が画像読取
装置等から原画像データＰを入力して原画像データＰに
基づいて可変構造要素を用いたモフォロジー演算処理に
より微小石灰化陰影を抽出した画像の画像データを取得
し、画像２値化手段20がモフォロジー演算処理手段10か
ら微小石灰化陰影を抽出した画像データを入力してこの
画像データを２値化し、石灰化密度算出手段30が画像２
値化手段20から２値化された画像データを入力して画像
中の単位面積あたりの石灰化密度を画像の部分ごとに算
出し、候補領域検出手段40が石灰化密度算出手段30から
石灰化密度の算出値とその位置データを入力して石灰化
密度に基づき微小石灰化陰影の候補領域を検出する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は異常陰影候補検出装
置に関し、特に詳しくは、構造要素を用いたモフォロジ
ー演算処理により被写体の放射線画像中の異常陰影候補
を検出する異常陰影候補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、放射線
画像をフイルムに記録して診断に供していたが、近年は
これに代わってコンピューテッド・ラジオグラフィ（Ｃ
Ｒ；デジタルラジオグラフィ（ＤＲ）ともいう。）シス
テムが広く用いられている。

【０００３】このＣＲシステムは、放射線画像を蓄積性
蛍光体シート（イメージングプレート）と称されるシー
トに記録し、また、このシートに励起光を照射して、シ
ートから発せられた輝尽発光光を光電的に読み取って記
録されている放射線画像に応じた電気信号（画像信号）
を取得し、さらに取得した電気信号をデジタル化して得
られた画像データに基づいて、放射線画像をフイルムに
プリントしたりモニタに表示したりするものである。こ
のＣＲシステムで用いられる蓄積性蛍光体シートは、放
射線フイルムに放射線画像を直接記録する場合と比較し
て、照射放射線量と輝尽発光光量との線形性が幅広い範
囲で保たれるため、画像上の微弱な濃度変動等を把握し
やすく、また、デジタル信号として画像を取り扱うた
め、各種の画像処理が容易になるという利点がある。

【０００４】また、ＣＲシステムでは、蓄積性蛍光体シ
ートから画像信号を得る本読みに先立って、後にこの画
像データに基づいて可視画像を再生したときにその再生
画像が観察読影に最適な濃度やコントラストを有するも
のとなるように、予めこの本読みに用いられる励起光よ
りも低レベルの励起光を粗くシートに走査してこのシー
トに蓄積記録された画像情報の概略を読み取る先読みを
行い、この先読みにより得られた情報に応じて、本読み
を行う際の読取感度（Ｓ値という）およびラチチュード
（Ｌ値という）といった読取条件を決定する、ＥＤＲ
（Exposure DataRecognizer）と称する「読取感度・コ
ントラスト調整機能」を採用している。この「読取感度
・コントラスト調整機能」は、放射線画像の撮影時の撮
影条件や光電読取りの条件などを含む撮影環境の差異を
解消して、再生画像が最適な濃度、コントラストとなる
ように再生可能とする処理であり、一般的に規格化処理
または正規化処理と称される。

【０００５】さらに、このＣＲシステムを、医療診断用
として積極的に活用することを目的とした、計算機（コ
ンピューター）支援画像診断またはＣＡＤＭ（Computer
Aided Diagnosis of Medical Image ）と称される技術
が提案されている。

【０００６】この計算機支援画像診断等は、医療の現場
における画像読影を通じての診断を補助するものであ
る。すなわち、従来においては、フイルム等の記録媒体
やＣＲＴ等の表示装置により再生された放射線画像を専
門医が目視により観察読影し、癌等を表すものとしての
腫瘤陰影やこの腫瘤陰影よりも小さく低濃度の微小石灰
化陰影等（以下、これらを総称して異常陰影という）を
早期に発見するよう努めていた。しかし、放射線画像を
観察読影する読影者間の読影能力の差等により、そのよ
うな異常陰影を見落としたり、主観的判断による思い違
いを生ずる可能性もあった。

【０００７】そこで、計算機支援画像診断では、画像デ
ータに基づいて異常陰影と考えられる異常陰影候補を検
出し、その検出した部位にマーキングを表示して放射線
画像の読影者に注意を喚起し、あるいは読影者の客観的
判断に役立つ材料として、検出した異常陰影候補の特徴
を定量的に提示することにより、上述のような読影者に
よる見落としや思い違いの未然防止を目的としている
（「ＤＲ画像における腫瘤影検出（アイリスフィル
タ）」電子情報通信学会論文誌 D-II Vol.J75-D-II No.
3 P663〜670 1992年３月、「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」同誌 D
-II Vol.J75-D-II No.7 P1170 〜1176 1992年７月等参
照）。

【０００８】ここで、画像中に表われる乳癌の特徴的形
態の一つである微小石灰化陰影を検出する際に利用され
るモフォロジーフィルタ処理について説明する。モフォ
ロジーフィルタ処理とは、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、画像中から微小石灰化陰影の候
補領域を検出する手法である。以下にその概要を述べ
る。

【０００９】（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。

【００１０】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。

【００１１】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】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。

【００１２】

【数２】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。

【００１３】

【数３】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６
（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）。

【００１４】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６（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、ここでは高輝度高信号レベルの画像信号
（輝度値）の場合について説明する。

【００１５】（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 V
ol.12 No.1 January 1994 ）。

【００１６】

【数４】ここでＢi （ｉ＝１，２，３，４）は図７に示す直線状
の４つの構造要素Ｂである。構造要素Ｂ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Ｂ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）である石灰化像は取
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Ｂ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、小さな石灰化像の候補のみが含
まれる画像が得られる。これが式（７）の考え方であ
る。

【００１７】なお前述したように、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。

【００１８】

【数５】しかし、これによっても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）のＰに含まれる非石灰化像を
さらに除去する。

【００１９】

【数６】ここで、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 は下記式（10）により
求めることができる。

【００２０】

【数７】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。

【００２１】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。

【００２２】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ーＣc を検出する。

【００２３】

【数８】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。

【００２４】なお、これらのモフォロジー演算処理に関
する説明は上述したように、高輝度高信号レベルの画像
データの場合についてであるが、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。

【００２５】

【発明が解決しようとする課題】ところで、上記のモフ
ォロジー演算処理においては４５度ずつ角度が異なる４
つのマルチ構造要素を利用した例を示したが、構造要素
はこのような形態に限るものではなく、検出対象の陰影
や保存または除去しようとする陰影の大きさや方向性等
に応じて用意するものである。例えば、モフォロジー演
算処理を用いた微小石灰化陰影の検出処理において、様
々な方向性を有する線構造等の陰影を抽出することなく
微小石灰化陰影を抽出するためには、より多くの方向性
を有する構造要素を用いることが望ましい。このため、
図５に示すような各々22.5度ずつ角度が異なる８つの半
直線構造要素Ｂ１〜Ｂ８等が考案されている。

【００２６】しかしながら、上記半直線構造要素は形が
固定されているため、各構造要素と同等の方向性を有す
る直線的な陰影であっても、その構造要素の画素構成か
ら少しでも外れたものはモフォロジー演算処理の際に画
像中に保存されず抽出されてしまう。特に、４５度や上
下左右以外、例えば22.5度などの構造要素は、構造要素
が画素ごとに定義されて構成されるものであることか
ら、図５の構造要素Ｂ２のようにきれいな直線になり得
ないものであり、その結果、構造要素Ｂ２と同じ方向性
を有する直線的な陰影であっても、構造要素Ｂ２と１つ
でも画素の位置が異なるものは保存されずに抽出されて
しまうことになる。

【００２７】このため、例えば、モフォロジーフィルタ
処理により微小石灰化陰影を検出する際に、微小石灰化
陰影を抽出した画像（原画像とオープニング処理画像と
の差分画像）に、本来、抽出対象ではない線構造等の陰
影が抽出されノイズとして残ってしまうことがあり、こ
のことが微小石灰化陰影の誤検出を発生させる要因の一
つになっていると考えられる。

【００２８】本発明は、上記事情に鑑み、モフォロジー
演算を用いた異常陰影の検出処理において、本来は直線
であるが、格子状の２次元デジタル画像上ではきれいな
直線状に並ばないために抽出されてしまう斜め線等の線
構造をも適確に保存し、所望の陰影のみをより精度高く
抽出することにより、異常陰影の検出性能を向上させ得
る異常陰影候補検出装置を提供することを目的とするも
のである。

【００２９】

【課題を解決するための手段】本発明による異常陰影候
補検出装置は、被写体の放射線画像を表す画像データに
基づいて、放射線画像中の異常陰影の候補領域を、構造
要素を用いたモフォロジー演算処理により検出する異常
陰影候補検出装置において、構造要素を、画像データに
基づいて生成される可変構造要素とすることを特徴とす
るものである。

【００３０】また、可変構造要素を、放射線画像中の各
画素を注目画素とし、注目画素を始点とした所定の範囲
の領域中に存在する画素の信号分布に応じて注目画素ご
とに生成されるものとすることができる。

【００３１】なお、所定の範囲を、検出しようとする異
常陰影の大きさに応じて定められるものとしてもよい。
また、モフォロジー演算処理後に放射線画像中に保存し
たい線構造等の長さや、除去したいノイズ等の大きさに
応じて定めてもよい。

【００３２】また、画素の信号分布を、所定の範囲の領
域中に存在する画素のうち、比較的高信号値の画素の分
布状態を意味するものとしてもよい。

【００３３】また、上記可変構造要素を、注目画素に周
接する８個の隣接画素への注目画素からの向きを各々有
する８個のマルチ構造要素からなるものであり、各マル
チ構造要素を、各マルチ構造要素と同じ向きを有するフ
ィルタによる所定のフィルタ処理により生成されるもの
とすることもできる。

【００３４】なお、マルチ構造要素とは、複数の構造要
素からなる多重構造要素を意味するものであり、様々な
方向性を有する陰影に対応させるために考案されたもの
である。

【００３５】さらに、フィルタとは、所定の対象画素に
対して、対象画素の隣接画素のうち、フィルタの向きに
隣接した隣接画素とフィルタの向きから振り幅左右４５
度の両隣接画素とのうち最高信号値の画素をフィルタと
同じ向きのマルチ構造要素の要素として定義するもので
あり、所定のフィルタ処理とは、注目画素を対象画素と
してフィルタを施し、さらに、定義された要素を対象画
素としてフィルタを順次施すことによりマルチ構造要素
の各要素を定義する処理であるとしてもよい。

【００３６】なお、最高信号値の画素が複数存在する場
合は（１）フィルタの向き（進行方向）の画素を優先と
し、（２）上と右では上の画素を優先とする等のルール
を構造要素の生成が進むように予め定める。

【００３７】なお、本発明の異常陰影候補検出装置は、
微小石灰化陰影を異常陰影として検出する際にも効果的
である。また、放射線画像が乳房の放射線画像である時
に効果的である。

【００３８】

【発明の効果】上記のように構成された本発明の異常陰
影候補検出装置によれば、被写体の画像データに基づい
て生成された可変構造要素を用いてモフォロジー演算処
理を施すから、従来、固定構造要素を用いたモフォロジ
ー演算処理の際には抽出されてしまっていた抽出対象で
はない線構造等の陰影の抽出を減少させることが可能と
なり、検出性能の向上が期待できる。

【００３９】すなわち、可変構造要素を被写体の画像デ
ータに基づいて生成することにより、モフォロジー演算
処理後に画像中に保存したい線構造等の陰影の画素構成
にあわせて可変構造要素を生成することが可能になるか
ら、画像中に存在する陰影のうち、保存したい陰影を保
存し、抽出したい陰影をより精度高く抽出することが可
能になる。

【００４０】また、本発明の異常陰影候補検出装置にお
いて、上記モフォロジーフィルタ処理により微小石灰化
陰影を検出する際には、従来ノイズとして抽出されてし
まっていた線構造等の抽出を減少させることができるか
ら、微小石灰化陰影とノイズとの分離性が向上し、検出
性能の向上が期待できる。

【００４１】

【発明の実施の形態】以下、本発明の異常陰影候補検出
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候補検出装置の具体的な実施形
態を示す図である。

【００４２】本実施形態の異常陰影候補検出装置は、画
像読取装置等から原画像データＰを入力し、原画像デー
タＰに基づいて可変構造要素を用いたモフォロジー演算
処理により微小石灰化陰影を抽出した画像の画像データ
を取得するモフォロジー演算処理手段10と、モフォロジ
ー演算処理手段10から微小石灰化陰影を抽出した画像デ
ータを入力し、この画像データを２値化する画像２値化
手段20と、画像２値化手段20から２値化された画像デー
タを入力し、画像中の単位面積あたりの石灰化密度を画
像の部分ごとに算出する石灰化密度算出手段30と、石灰
化密度算出手段30から石灰化密度の算出値とその位置デ
ータを入力し、石灰化密度に基づい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40とを備える。

【００４３】可変構造要素とは、従来の固定構造要素と
は異なり、処理の対象となる画像に存在する陰影の形状
（信号分布）に応じて生成される構造要素である。具体
的には、図２に示すように、４５度ごと８つの向きの構
造要素Ｂ１〜Ｂ８が、各構造要素ごとに予め用意された
Ｂ１フィルタ〜Ｂ８フィルタを用いて画像中の注目画素
から各向きの振り幅４５度の範囲で信号値の高い画素を
捜しながら最高信号値の画素を構造要素として定義して
伸ばし、ある一定のサイズに達するまで同様の処理を行
って生成するものである。

【００４４】図３は、同図（Ａ）に示すように高輝度画
素が配置された、高輝度高信号レベルの２値画像に基づ
いて可変構造要素が生成される作用を示した図である。
ここでは、画像左下の画素を注目画素Ａとし、右斜上へ
の向きの構造要素Ｂ２を生成する。まず、注目画素Ａの
右斜上および振り幅４５度（上および右）の隣接する画
素（同図（Ｂ）の○部分）に対してＢ２フィルタを施
し、３画素のうち最も信号値（輝度値）が高い右斜上の
画素を可変構造要素の要素として定義する（同図（Ｃ）
の◎）。さらに、この定義された画素の右斜上、上、右
の隣接画素に対して同様にＢ２フィルタを施して（同図
（Ｄ））、所定のサイズに達するまでこの処理を繰り返
し、注目画素Ａにおける可変構造要素Ｂ２を生成する。
すなわち、注目画素Ａおよび同図（Ｉ）に示す◎の画素
からなる構造要素が可変構造要素Ｂ２となる。

【００４５】なお、所定のサイズとは、検出しようとす
る微小石灰化陰影等の大きさに応じて適宜定められるサ
イズであり、検出対象の陰影よりも大きく、抽出したく
ない陰影よりも小さく設定する。

【００４６】また、フィルタを施す３画素のうち最高輝
度値の画素が２以上存在する場合には（１）進行方向が
優先、（２）上と右では上が優先等、構造要素の生成が
進むように予め規定したルールに従って処理を行う（同
図（Ｆ）参照）。

【００４７】なお、可変構造要素を生成する処理は、原
画像データＰに対してモフォロジー演算処理を行う際に
各画素ごとに行われる。すなわち、モフォロジー演算処
理は、画像中の注目画素を中心として構造要素のサイズ
の範囲内の画素に対して処理を施すものであるから、モ
フォロジー演算処理を各注目画素において施す際に、従
来の固定構造要素を用いる代わりにその画素において可
変構造要素を生成し、可変構造要素を用いてモフォロジ
ー演算処理を行う。

【００４８】次に、以上のように構成された本実施形態
の異常陰影候補検出処理システムの作用について説明す
る。

【００４９】モフォロジー演算処理手段10は、入力した
原画像データＰに対して、可変構造要素を用いたモフォ
ロジー演算によるイロージョン処理を施し、原画像中に
存在する線構造等の陰影を保存するとともに、可変構造
要素よりも小さい、または傾きや形状が異なる高輝度陰
影部分（微小石灰化陰影やノイズ等）を原画像中から取
り除いた平滑化画像の画像データを取得する。すなわ
ち、原画像データＰの各画素において、８つの向きを有
するマルチ構造要素からなる可変構造要素を生成すると
ともに、その画素において、生成された８つのマルチ構
造要素を用いて上記式（４）に基づくイロージョン処理
を施し、各マルチ構造要素を用いた処理後の画像の各画
素の最大値をとることにより平滑化画像の画像データを
取得する。

【００５０】さらに、モフォロジー演算処理手段10は、
この取得された画像データと原画像データとの差をとる
ことにより、微小石灰化陰影やノイズ等を抽出した差分
画像データを取得する。

【００５１】ここで、可変構造要素を用いた際の効果に
ついて、図面を参照して説明する。なお、図４において
は、簡単のため画像中の黒い部分を高輝度部分とし、白
い部分を低輝度部分として説明する。図４（Ａ）は原画
像を示した図であり、22.5度ごとに角度が異なる直線構
造が画像中に表れたものである。同図（Ｂ）は、原画像
に対して従来の半直線構造要素（図５参照）によるオー
プニング処理を施して得られた画像であり、この画像と
原画像との差分画像、すなわち、半直線構造要素による
オープニング処理により抽出された陰影を示す画像が図
４（Ｃ）である。この図から、上下左右および斜め４５
度の角度の線構造は従来の半直線構造要素によるオープ
ニング処理では抽出されないが、それ以外の角度の線構
造は抽出されてしまうことが分かる。

【００５２】また、図４（Ｄ）は、原画像に対して本発
明による可変構造要素を用いてイロージョン処理を施し
て得られた画像であり、この画像と原画像との差分画
像、すなわち、可変構造要素によるイロージョン処理に
より抽出された陰影を示す画像が同図（Ｅ）である。こ
の図から、可変構造要素を用いたイロージョン処理で
は、原画像中の線構造が抽出されずに精度よく保存され
ていることが分かる。

【００５３】なお、モフォロジー演算処理手段10はイロ
ージョン処理を利用しているため、低輝度領域の一部の
画素において、処理後の画素値が原画像の画素値と異な
る可能性があるが、上記の効果からも分かるように、差
分画像にはほとんど影響しない。

【００５４】画像２値化手段20は、モフォロジー演算手
段10から差分画像データを入力し閾値処理により２値化
する。ここで、閾値とは、モフォロジーフィルタ処理の
上記式（10）において用いられるＴ１，Ｔ２を示し、石
灰化陰影と非石灰化陰影とを区別するためのものである
が、その値は常に一定の値をとるものではなく、例えば
ＥＤＲ処理によるＳ値やＬ値等に応じて下記式（12），
（13）に示すように設定することが望ましい。

【００５５】Ｔ１＝Ｃ１／Ｌ（Ｃ１は定数）（12）Ｔ２＝Ｃ２／Ｌ（Ｃ２は定数）（13）ＥＤＲ処理によるＬ値が大きい場合には、収録される画
像データの値の幅が小さくなるためノイズ成分の一部の
コントラストも同時に縮小され、閾値を小さくしても石
灰化陰影と非石灰化陰影であるノイズ成分の一部とを区
別することが可能であり、石灰化陰影のみを高精度で検
出することができる。

【００５６】反対に、ＥＤＲ処理によるＬ値が小さい場
合には、収録される画像データの値の幅が大きくなるた
めノイズ成分の一部のコントラストも同時に拡大され、
Ｌ値が小さくなることによって閾値は大きくなり、石灰
化陰影と非石灰化陰影であるノイズ成分の一部とを区別
することができる。

【００５７】なお、閾値Ｔ１，Ｔ２は、ＥＤＲ処理によ
るＳ値を用いて式（14），（15）に示すようにＳ値の平
方根に比例するように設定してもよいし、式（16），
（17）に示すようにＬ値に反比例し、かつＳ値の平方根
に比例するように設定してもよい。

【００５８】

【数９】画像２値化手段20は、上記のように設定された閾値によ
って、入力した差分画像データを２値化し、微小石灰化
陰影の候補を抽出した２値化画像データを取得する。

【００５９】石灰化密度算出手段30は、画像２値化手段
20から入力した２値化画像データの単位面積当たりの信
号の密度を石灰化密度として算出する。具体的には、２
値化画像データに基づく２値化画像に対して、この２値
化画像の各画素を中心とした半径１ｃｍの円領域を定義
し、円領域の中に存在する信号をカウントして石灰化密
度とする。

【００６０】候補領域検出手段40は、石灰化密度算出手
段30から各円領域の位置データおよび石灰化密度の算出
値を入力して石灰化密度が所定値（例えば５）よりも高
い領域を抽出し、抽出された円領域の包らく図形を石灰
化クラスタ領域、すなわち、微小石灰化陰影の候補領域
として検出する。

【００６１】なお、本実施形態においては、可変構造要
素をモフォロジー演算処理と同時に生成する例を示した
が、生成のタイミングはこの時点に限るものではなく、
モフォロジー演算処理を施す前に予め生成するなどして
もよい。また、可変構造要素生成時に最高信号値の画素
を選択する際のルールは、上記のものに限らず種々規定
可能である。

【００６２】また、本実施の形態においては、異常陰影
として微小石灰化陰影を検出する例を示したが、本発明
の異常陰影候補検出装置が検出対象とする異常陰影はこ
れに限るものではなく、構造要素を用いたモフォロジー
演算処理により検出し得る異常陰影であればいかなるも
のを検出対象としてもよい。この場合、検出対象の異常
陰影の形状等の条件に基づいてサイズを適宜設定し、可
変構造要素を生成する。

【００６３】なお、本発明は乳房CAD に限られるもので
はなく、胸部CAD 等に対しても利用することができる。

【００６４】また、本発明における可変構造要素を用い
たモフォロジー演算は、異常陰影候補の検出処理以外に
も利用可能であり、例えば、画像強調処理や平滑化処理
等にも利用できる。なお、この場合、強調或いは除去し
たい陰影等に応じてサイズを適宜設定し可変構造要素を
生成する。

【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候補検出装
置の構成図

【図２】その実施形態における可変構造要素とフィルタ
の例を示す図

【図３】可変構造要素を生成する作用を示す図

【図４】その実施形態による異常陰影候補検出装置の効
果を示す図

【図５】一例の半直線構造要素を示す図

【図６】モフォロジーフィルタの基本作用を示す図

【図７】直線状の４つの構造要素Ｂを示す図

【符号の説明】

10 モフォロジー演算処理手段 20 画像２値化手段 30 石灰化密度算出手段 40 候補領域検出手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続きＦターム(参考） 4C093 AA26 CA02 CA21 EB13 EB17 FD05 FD11 FF08 FF17 FF20 FF28 FF43 5B057 AA08 BA03 CA08 CA12 CA16 CB08 CB12 CB16 CC02 CE06 DA08 DB02 DB08 DC04 5L096 BA06 BA13 EA43 FA59 GA55

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】被写体の放射線画像を表す画像データに
基づいて、該放射線画像中の異常陰影の候補領域を、構
造要素を用いたモフォロジー演算処理により検出する異
常陰影候補検出装置において、前記構造要素が、前記画像データに基づいて生成される
可変構造要素であることを特徴とする異常陰影候補検出
装置。
【請求項２】前記可変構造要素が、前記放射線画像中
の各画素を注目画素とし、該注目画素を始点とした所定
の範囲の領域中に存在する画素の信号分布に応じて前記
注目画素ごとに生成されるものであることを特徴とする
請求項１記載の異常陰影候補検出装置。
【請求項３】前記所定の範囲が、検出しようとする異
常陰影の大きさ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２記載の異常陰影候補検出装置。
【請求項４】前記画素の信号分布が、前記所定の範囲
の領域中に存在する画素のうち、比較的高信号値の画素
の分布状態であることを特徴とする請求項２または３記
載の異常陰影候補検出装置。
【請求項５】前記可変構造要素が、前記注目画素に周
接する８個の隣接画素への該注目画素からの向きを各々
有する８個のマルチ構造要素からなるものであり、該各
マルチ構造要素が、該各マルチ構造要素と同じ向きを有
するフィルタによる所定のフィルタ処理により生成され
るものであることを特徴とする請求項２から４いずれか
記載の異常陰影候補検出装置。
【請求項６】前記フィルタが、所定の対象画素に対し
て、該対象画素の隣接画素のうち、該フィルタの向きに
隣接した隣接画素と該フィルタの向きから振り幅左右４
５度の両隣接画素とのうち最高信号値の画素を前記フィ
ルタと同じ向きの前記マルチ構造要素の要素として定義
するものであり、前記所定のフィルタ処理が、前記注目
画素を前記対象画素として前記フィルタを施し、さら
に、定義された前記要素を対象画素として前記フィルタ
を順次施すことにより前記マルチ構造要素の各要素を定
義する処理であることを特徴とする請求項５記載の異常
陰影候補検出装置。
【請求項７】前記異常陰影が微小石灰化陰影であるこ
とを特徴とする請求項１から６いずれか記載の異常陰影
候補検出装置。
【請求項８】前記放射線画像が乳房の放射線画像であ
ることを特徴とする請求項１から７いずれか記載の異常
陰影候補検出装置。
【請求項９】原画像を表す原画像データに対して、構
造要素を用いたモフォロジー演算処理を施し処理済画像
データを取得する画像処理装置において、前記構造要素が、前記原画像データに基づいて生成され
る可変構造要素であることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１０】前記可変構造要素が、前記原画像中の
各画素を注目画素とし、該注目画素を始点とした所定の
範囲の領域中に存在する画素の信号分布に応じて前記注
目画素ごとに生成されるものであることを特徴とする請
求項９記載の画像処理装置。