JP2002158923A - 異常陰影検出方法および装置 - Google Patents
異常陰影検出方法および装置Info
- Publication number
- JP2002158923A JP2002158923A JP2000352118A JP2000352118A JP2002158923A JP 2002158923 A JP2002158923 A JP 2002158923A JP 2000352118 A JP2000352118 A JP 2000352118A JP 2000352118 A JP2000352118 A JP 2000352118A JP 2002158923 A JP2002158923 A JP 2002158923A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- substantially circular
- image
- abnormal shadow
- template
- polar coordinate
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Withdrawn
Links
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 title claims abstract description 315
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims description 97
- 230000005484 gravity Effects 0.000 claims description 88
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 75
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 53
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 36
- 230000000452 restraining effect Effects 0.000 claims description 19
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 claims description 7
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 2
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims 1
- 206010058467 Lung neoplasm malignant Diseases 0.000 abstract description 19
- 201000005202 lung cancer Diseases 0.000 abstract description 19
- 208000020816 lung neoplasm Diseases 0.000 abstract description 19
- 230000005855 radiation Effects 0.000 abstract description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 25
- 230000003902 lesion Effects 0.000 description 16
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 15
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 description 13
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 12
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 6
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 6
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 5
- OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N Phosphorus Chemical compound [P] OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 4
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 3
- 238000004195 computer-aided diagnosis Methods 0.000 description 2
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 2
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 2
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 2
- 230000001629 suppression Effects 0.000 description 2
- 102100033040 Carbonic anhydrase 12 Human genes 0.000 description 1
- 101000867855 Homo sapiens Carbonic anhydrase 12 Proteins 0.000 description 1
- 101100280298 Homo sapiens FAM162A gene Proteins 0.000 description 1
- 101000935040 Homo sapiens Integrin beta-2 Proteins 0.000 description 1
- 101100533652 Homo sapiens SLIRP gene Proteins 0.000 description 1
- 101000680262 Homo sapiens Transmembrane protein 60 Proteins 0.000 description 1
- 102100025390 Integrin beta-2 Human genes 0.000 description 1
- 102100023788 Protein FAM162A Human genes 0.000 description 1
- 102100025491 SRA stem-loop-interacting RNA-binding protein, mitochondrial Human genes 0.000 description 1
- 102100022076 Transmembrane protein 60 Human genes 0.000 description 1
- 238000002583 angiography Methods 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 description 1
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 239000002872 contrast media Substances 0.000 description 1
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 1
- 230000005489 elastic deformation Effects 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000035876 healing Effects 0.000 description 1
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 1
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 230000001678 irradiating effect Effects 0.000 description 1
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 238000002601 radiography Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 description 1
- 238000011269 treatment regimen Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 放射線画像から初期の肺癌のような略円形状
の見落としやすい異常陰影候補を自動的に検出する。 【解決手段】 第１および第２の画像Ｐ１，Ｐ２から経
時サブトラクション画像Ｐｓｕを作成する。経時サブト
ラクション画像Ｐｓｕから、略円形の領域を異常陰影候
補として検出する。経時サブトラクション画像Ｐｓｕに
おいては、初期の肺癌のような略円形の見落としやすい
異常陰影候補が強調されているため、略円形の異常陰影
候補を精度よく検出することができる。
の見落としやすい異常陰影候補を自動的に検出する。 【解決手段】 第１および第２の画像Ｐ１，Ｐ２から経
時サブトラクション画像Ｐｓｕを作成する。経時サブト
ラクション画像Ｐｓｕから、略円形の領域を異常陰影候
補として検出する。経時サブトラクション画像Ｐｓｕに
おいては、初期の肺癌のような略円形の見落としやすい
異常陰影候補が強調されているため、略円形の異常陰影
候補を精度よく検出することができる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、異常陰影検出方法
および装置に関し、とくに比較対象となる２つの放射線
画像間の差異を表す差異画像に含まれる略円形の領域を
異常陰影候補として検出する方法および装置に関するも
のである。
および装置に関し、とくに比較対象となる２つの放射線
画像間の差異を表す差異画像に含まれる略円形の領域を
異常陰影候補として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、同一被写体についての撮影時
期が異なる２以上の画像を比較読影して、両画像間の差
異を調べ、その差異に基づいて被写体の検査等を行うこ
とが、種々の分野において行われている。
期が異なる２以上の画像を比較読影して、両画像間の差
異を調べ、その差異に基づいて被写体の検査等を行うこ
とが、種々の分野において行われている。
【０００３】例えば工業製品の製造分野においては、あ
る製品について新品の状態のときに撮影された画像と、
当該製品の耐久試験後に撮影された画像とを比較読影し
て、両者の差異の大きな部位に注目することにより、製
品の耐久性を向上させるべき部位を検討することが行わ
れており、また医療分野においては、ある患者の疾患部
位について時系列的に撮影された複数枚の放射線画像を
医師が比較読影することにより、当該疾患の進行状況や
治癒状況を把握して治療方針を検討することが行われて
いる。
る製品について新品の状態のときに撮影された画像と、
当該製品の耐久試験後に撮影された画像とを比較読影し
て、両者の差異の大きな部位に注目することにより、製
品の耐久性を向上させるべき部位を検討することが行わ
れており、また医療分野においては、ある患者の疾患部
位について時系列的に撮影された複数枚の放射線画像を
医師が比較読影することにより、当該疾患の進行状況や
治癒状況を把握して治療方針を検討することが行われて
いる。
【０００４】このように２以上の画像を比較読影するこ
とが日常的に各種の分野で行われているが、その比較読
影のために、これら２以上の画像を画像表示装置等に出
力させる場合がある。すなわち画像を濃度信号や輝度信
号に変換したうえで、画像表示装置等に表示し、または
プリンターによりフイルム等の媒体に出力するのであ
る。
とが日常的に各種の分野で行われているが、その比較読
影のために、これら２以上の画像を画像表示装置等に出
力させる場合がある。すなわち画像を濃度信号や輝度信
号に変換したうえで、画像表示装置等に表示し、または
プリンターによりフイルム等の媒体に出力するのであ
る。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】ところで比較読影の対
象となる２以上の画像を表示等する場合、それらの画像
を単に並べるのが一般的であるが、比較読影を行う場合
に読影者にとって最も関心があるのはこれらの画像間の
差異である。しかし、上述したように例えば２つの画像
を単に並べてこの差異を発見するのは、その差異が小さ
い程困難であり、比較読影の性能向上が求められてい
る。
象となる２以上の画像を表示等する場合、それらの画像
を単に並べるのが一般的であるが、比較読影を行う場合
に読影者にとって最も関心があるのはこれらの画像間の
差異である。しかし、上述したように例えば２つの画像
を単に並べてこの差異を発見するのは、その差異が小さ
い程困難であり、比較読影の性能向上が求められてい
る。
【０００６】そこで、比較読影の対象とされる２以上の
画像間で画素を対応させた減算処理をはじめとした画像
間演算を行って、上記差異を強調することが行われてい
る。このように画像間の差異のみが強調されることによ
り、読影者に対して画像間の差異を確実に視認させるこ
とができるため、とくに医療画像において進行または治
癒する病変部の見落としを防止することができると考え
られる。例えば、上記画像間演算により求められた、撮
影時期が異なる２つの時系列的な胸部放射線画像間の差
異を表す差異画像（いわゆる経時サブトラクション画
像）上においては、治癒率が略１００％である小型の初
期の肺癌をも表示することが可能であり、診断に非常に
有効であることが確認されている。
画像間で画素を対応させた減算処理をはじめとした画像
間演算を行って、上記差異を強調することが行われてい
る。このように画像間の差異のみが強調されることによ
り、読影者に対して画像間の差異を確実に視認させるこ
とができるため、とくに医療画像において進行または治
癒する病変部の見落としを防止することができると考え
られる。例えば、上記画像間演算により求められた、撮
影時期が異なる２つの時系列的な胸部放射線画像間の差
異を表す差異画像（いわゆる経時サブトラクション画
像）上においては、治癒率が略１００％である小型の初
期の肺癌をも表示することが可能であり、診断に非常に
有効であることが確認されている。
【０００７】また、上記差異画像を時系列的な画像に加
算することにより、病変部の変化をより観察しやすくす
るための方法も提案されている（特開平８−７７３２９
号）。
算することにより、病変部の変化をより観察しやすくす
るための方法も提案されている（特開平８−７７３２９
号）。
【０００８】ところで、上記差異画像における病変部の
選択は、差異画像を観察読影者が観て、必要に応じて手
動で行うものであるが、選択される画像部分は観察者の
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
のとならないおそれがある。例えば肺癌の検査を目的と
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１つである淡くて小型の異常陰影
候補を抽出することが必要であるが、必ずしも的確にそ
の陰影を選択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、異常陰影候補を的確に検出すること
が求められている。
選択は、差異画像を観察読影者が観て、必要に応じて手
動で行うものであるが、選択される画像部分は観察者の
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
のとならないおそれがある。例えば肺癌の検査を目的と
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１つである淡くて小型の異常陰影
候補を抽出することが必要であるが、必ずしも的確にそ
の陰影を選択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、異常陰影候補を的確に検出すること
が求められている。
【０００９】この要望に応えるため、計算機処理を用い
て異常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 Medi
calimages）の研究が最近進んでいる。
て異常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 Medi
calimages）の研究が最近進んでいる。
【００１０】すなわちCADM技術は、上述した異常陰影候
補を、その濃度分布の特徴や形態的特徴に基づいた検出
処理を計算機を用いて行うことにより、自動的に検出す
るものであり、CADM技術を胸部放射線画像に適用して、
肺癌のような病変部の蓋然性の高い異常陰影候補を抽出
する方法が種々提案されている（例えば特開平９−１８
５７１４号）。
補を、その濃度分布の特徴や形態的特徴に基づいた検出
処理を計算機を用いて行うことにより、自動的に検出す
るものであり、CADM技術を胸部放射線画像に適用して、
肺癌のような病変部の蓋然性の高い異常陰影候補を抽出
する方法が種々提案されている（例えば特開平９−１８
５７１４号）。
【００１１】ここで、上記特開平９−１８５７１４号等
に記載された方法は、CADM技術をオリジナルの画像およ
びエネルギーサブトラクション画像（すなわち信号強調
画像と信号抑圧画像の差分画像）に適用して異常陰影候
補を検出するものである。しかしながら、オリジナル画
像およびエネルギーサブトラクション画像から初期の肺
癌を選択することは経験を積んだ読影医でさえ見落とす
可能性があるものであり、CADM技術を適用しても、オリ
ジナル画像およびエネルギーサブトラクション画像から
そのような初期の肺癌のような見落としやすい異常陰影
候補を抽出することはほとんど不可能であった。
に記載された方法は、CADM技術をオリジナルの画像およ
びエネルギーサブトラクション画像（すなわち信号強調
画像と信号抑圧画像の差分画像）に適用して異常陰影候
補を検出するものである。しかしながら、オリジナル画
像およびエネルギーサブトラクション画像から初期の肺
癌を選択することは経験を積んだ読影医でさえ見落とす
可能性があるものであり、CADM技術を適用しても、オリ
ジナル画像およびエネルギーサブトラクション画像から
そのような初期の肺癌のような見落としやすい異常陰影
候補を抽出することはほとんど不可能であった。
【００１２】本発明は上記事情に鑑みなされたものであ
り、初期の肺癌のような見落としやすい異常陰影候補を
自動的に抽出できる異常陰影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。
り、初期の肺癌のような見落としやすい異常陰影候補を
自動的に抽出できる異常陰影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。
【００１３】
【課題を解決するための手段】初期の肺癌のような異常
陰影候補は略円形状をなしており、画像上において淡く
かつ小型であるが、経時サブトラクションのような画像
間演算を行うことにより、差異画像においては異常陰影
候補を強調することができる。本発明はこの点に鑑みな
されたものである。
陰影候補は略円形状をなしており、画像上において淡く
かつ小型であるが、経時サブトラクションのような画像
間演算を行うことにより、差異画像においては異常陰影
候補を強調することができる。本発明はこの点に鑑みな
されたものである。
【００１４】すなわち、本発明による異常陰影検出方法
は、同一被写体についての撮影時期が異なる２つの画像
間で、該２つの画像間の差異を求める画像間演算を行っ
て前記差異を表す差異画像を得、該差異画像から所定画
素値以上または所定画素値以下の略円形の領域を異常陰
影候補として検出することを特徴とするものである。
は、同一被写体についての撮影時期が異なる２つの画像
間で、該２つの画像間の差異を求める画像間演算を行っ
て前記差異を表す差異画像を得、該差異画像から所定画
素値以上または所定画素値以下の略円形の領域を異常陰
影候補として検出することを特徴とするものである。
【００１５】「画像間演算」としては、とくに、２つの
画像をそれぞれ表す画像情報間の画素を対応させた減算
処理が適用されるものが好ましい。この場合、単純な減
算であってもよいし、重み付けを行ったうえでの減算で
あってもよい。減算処理によって得られた差異画像は一
般にサブトラクション画像と称され、このサブトラクシ
ョン画像としては、時系列的に略同時に撮影して得られ
たエネルギー分布の互いに異なる２つの原画像（＝オリ
ジナルの画像；高圧画像（通常の放射線画像）および低
圧画像（高圧抑制画像））に基づいて（単純減算または
荷重減算によって）得られるエネルギ−サブトラクショ
ン画像、時系列的に異なる時期に撮影して得られた２つ
の原画像に基づいて得られる経時サブトラクション画
像、造影剤の注入前後にそれぞれ撮影して得られる血管
の２つの原画像に基づいて得られるＤＳＡ（デジタルサ
ブトラクション・アンギオグラフィ）画像等が含まれ
る。
画像をそれぞれ表す画像情報間の画素を対応させた減算
処理が適用されるものが好ましい。この場合、単純な減
算であってもよいし、重み付けを行ったうえでの減算で
あってもよい。減算処理によって得られた差異画像は一
般にサブトラクション画像と称され、このサブトラクシ
ョン画像としては、時系列的に略同時に撮影して得られ
たエネルギー分布の互いに異なる２つの原画像（＝オリ
ジナルの画像；高圧画像（通常の放射線画像）および低
圧画像（高圧抑制画像））に基づいて（単純減算または
荷重減算によって）得られるエネルギ−サブトラクショ
ン画像、時系列的に異なる時期に撮影して得られた２つ
の原画像に基づいて得られる経時サブトラクション画
像、造影剤の注入前後にそれぞれ撮影して得られる血管
の２つの原画像に基づいて得られるＤＳＡ（デジタルサ
ブトラクション・アンギオグラフィ）画像等が含まれ
る。
【００１６】なお、画像間演算を行う際の演算の順序
（例えば２つの画像をＳ１，Ｓ２としたときにＳ１−Ｓ
２かＳ２−Ｓ１のいずれの演算を行うか）によって、ま
た差異画像の階調の状態（例えば反転階調か通常の階調
か）によって、異常陰影候補の画素値の正負が異なるも
のとなる。したがって、本発明においては、正負いずれ
の画素値を採る異常陰影候補を検出できるように、差異
画像における「所定画素値以上または所定画素値以下」
の略円形の領域を検出するようにしたものである。
（例えば２つの画像をＳ１，Ｓ２としたときにＳ１−Ｓ
２かＳ２−Ｓ１のいずれの演算を行うか）によって、ま
た差異画像の階調の状態（例えば反転階調か通常の階調
か）によって、異常陰影候補の画素値の正負が異なるも
のとなる。したがって、本発明においては、正負いずれ
の画素値を採る異常陰影候補を検出できるように、差異
画像における「所定画素値以上または所定画素値以下」
の略円形の領域を検出するようにしたものである。
【００１７】また、本発明による異常陰影検出方法にお
いては、前記差異画像を複数の小領域に分割し、前記所
定画素値以上または所定画素値以下の画素の数が一定値
以上となる小領域を前記複数の小領域から選択し、該選
択された小領域内に略円形の領域が存在するか否かを判
断し、前記略円形の領域が存在する場合に、該略円形の
領域を前記異常陰影候補として検出することが好まし
い。
いては、前記差異画像を複数の小領域に分割し、前記所
定画素値以上または所定画素値以下の画素の数が一定値
以上となる小領域を前記複数の小領域から選択し、該選
択された小領域内に略円形の領域が存在するか否かを判
断し、前記略円形の領域が存在する場合に、該略円形の
領域を前記異常陰影候補として検出することが好まし
い。
【００１８】さらに、本発明による異常陰影検出方法に
おいては、前記差異画像を複数の小領域に分割し、前記
所定画素値以上または所定画素値以下の画素の数が一定
値以上かつ分散値が一定値以上となる小領域を前記複数
の小領域から選択し、該選択された小領域内に略円形の
領域が存在するか否かを判断し、前記略円形の領域が存
在する場合に、該略円形の領域を前記異常陰影候補とし
て検出することが好ましい。
おいては、前記差異画像を複数の小領域に分割し、前記
所定画素値以上または所定画素値以下の画素の数が一定
値以上かつ分散値が一定値以上となる小領域を前記複数
の小領域から選択し、該選択された小領域内に略円形の
領域が存在するか否かを判断し、前記略円形の領域が存
在する場合に、該略円形の領域を前記異常陰影候補とし
て検出することが好ましい。
【００１９】差異画像は、略円形の異常陰影候補の見落
としを防止するために、少なくとも部分的に重なるよう
に小領域に分割することが好ましい。例えば、初期の肺
癌においてはその病変部の大きさは３〜１０ｍｍ程度で
あることから、その重なりを３〜１０ｍｍ程度（１画素
サイズが０．２ｍｍの場合は、１５画素〜５０画素程
度）となるように小領域に分割すればよい。
としを防止するために、少なくとも部分的に重なるよう
に小領域に分割することが好ましい。例えば、初期の肺
癌においてはその病変部の大きさは３〜１０ｍｍ程度で
あることから、その重なりを３〜１０ｍｍ程度（１画素
サイズが０．２ｍｍの場合は、１５画素〜５０画素程
度）となるように小領域に分割すればよい。
【００２０】また、初期の肺癌においては、その大きさ
が３〜１０ｍｍに亘ることから、種々のサイズの小領域
に分割することにより、種々のサイズの異常陰影候補を
検出することが可能となる。例えば、まず３ｍｍ程度の
病変部を検出可能な小領域により分割を行って異常陰影
候補を検出した後、順次小領域のサイズを大きくしつつ
異常陰影候補を検出することにより、種々のサイズの異
常陰影候補を検出できる。
が３〜１０ｍｍに亘ることから、種々のサイズの小領域
に分割することにより、種々のサイズの異常陰影候補を
検出することが可能となる。例えば、まず３ｍｍ程度の
病変部を検出可能な小領域により分割を行って異常陰影
候補を検出した後、順次小領域のサイズを大きくしつつ
異常陰影候補を検出することにより、種々のサイズの異
常陰影候補を検出できる。
【００２１】「所定画素値以上または所定画素値以下」
としたのは、異常陰影候補と見なせる画素値を有し、か
つその画素値を有する画素が異常陰影候補の大きさの領
域を構成する程度含まれる小領域を選択するためであ
る。
としたのは、異常陰影候補と見なせる画素値を有し、か
つその画素値を有する画素が異常陰影候補の大きさの領
域を構成する程度含まれる小領域を選択するためであ
る。
【００２２】ここで、ある小領域が一定画素値のいわゆ
るベタ画像であり、異常陰影候補を含まないような場
合、その小領域にはノイズのみ含まれることから分散値
は比較的小さい値となる。したがって、「分散値が一定
値以上」としたのは、ノイズのみからなるベタ画像を選
択しないようにするためである。
るベタ画像であり、異常陰影候補を含まないような場
合、その小領域にはノイズのみ含まれることから分散値
は比較的小さい値となる。したがって、「分散値が一定
値以上」としたのは、ノイズのみからなるベタ画像を選
択しないようにするためである。
【００２３】なお、初期の肺癌の場合、差異画像中にお
ける画素値は０に近い値となる場合が多い。したがっ
て、小領域の選択前に、異常陰影候補が存在する可能性
が高い画素値付近のコントラストを、例えば非線形ルッ
クアップテーブルを用いて強調することが好ましい。こ
こで、コントラストの強調は、小領域の選択前であれば
よく、差異画像を複数の小領域に分割する前に行っても
よい。
ける画素値は０に近い値となる場合が多い。したがっ
て、小領域の選択前に、異常陰影候補が存在する可能性
が高い画素値付近のコントラストを、例えば非線形ルッ
クアップテーブルを用いて強調することが好ましい。こ
こで、コントラストの強調は、小領域の選択前であれば
よく、差異画像を複数の小領域に分割する前に行っても
よい。
【００２４】また、上記小領域を選択する異常陰影検出
方法においては、前記略円形の領域が存在するか否かの
判断を、前記選択された小領域内における前記所定画素
値以上または所定画素値以下の画素に基づいて、該選択
された小領域内における画像の重心を求め、前記選択さ
れた小領域内の画像を前記重心を基準として極座標変換
することにより得られる極座標画像についての、該極座
標画像の水平方向に延在するエッジ部分を表す極座標エ
ッジ画像を作成し、該極座標エッジ画像において前記エ
ッジ部分についての垂直方向のヒストグラムを作成し、
該ヒストグラムの最大頻度が所定値以上となる場合に、
前記略円形の領域が存在すると判断することにより行う
ことが好ましい。
方法においては、前記略円形の領域が存在するか否かの
判断を、前記選択された小領域内における前記所定画素
値以上または所定画素値以下の画素に基づいて、該選択
された小領域内における画像の重心を求め、前記選択さ
れた小領域内の画像を前記重心を基準として極座標変換
することにより得られる極座標画像についての、該極座
標画像の水平方向に延在するエッジ部分を表す極座標エ
ッジ画像を作成し、該極座標エッジ画像において前記エ
ッジ部分についての垂直方向のヒストグラムを作成し、
該ヒストグラムの最大頻度が所定値以上となる場合に、
前記略円形の領域が存在すると判断することにより行う
ことが好ましい。
【００２５】ここで、極座標画像においては水平方向が
重心の周囲における回転角度を表し、垂直方向が重心か
らの距離を表すものとなる。したがって、「極座標画像
の水平方向に延在するエッジ部分」とは、重心周りの回
転方向すなわち重心を囲むエッジ部分のことをいう。
重心の周囲における回転角度を表し、垂直方向が重心か
らの距離を表すものとなる。したがって、「極座標画像
の水平方向に延在するエッジ部分」とは、重心周りの回
転方向すなわち重心を囲むエッジ部分のことをいう。
【００２６】なお、極座標エッジ画像は、 (1) 選択された小領域内の画像の重心を基準として、該
選択された小領域内における画像を極座標変換して極座
標画像を作成し、該極座標画像における水平方向に延在
するエッジ部分を抽出する。
選択された小領域内における画像を極座標変換して極座
標画像を作成し、該極座標画像における水平方向に延在
するエッジ部分を抽出する。
【００２７】(2) 選択された小領域内におけるエッジ部
分を抽出して小領域エッジ画像を作成し、選択された小
領域内の画像の重心を基準として前記小領域エッジ画像
を極座標変換して極座標画像を得、この極座標画像にお
ける水平方向に延在するエッジ部分を抽出する。
分を抽出して小領域エッジ画像を作成し、選択された小
領域内の画像の重心を基準として前記小領域エッジ画像
を極座標変換して極座標画像を得、この極座標画像にお
ける水平方向に延在するエッジ部分を抽出する。
【００２８】(3) 差異画像のエッジ部分を抽出すること
により予め作成された差異エッジ画像から、前記選択さ
れた小領域に対応する領域を選択して選択エッジ画像を
得、選択された小領域の画像の重心を基準として前記選
択エッジ画像を極座標変換し、この極座標変換された選
択エッジ画像における水平方向に延在するエッジ部分を
抽出する。
により予め作成された差異エッジ画像から、前記選択さ
れた小領域に対応する領域を選択して選択エッジ画像を
得、選択された小領域の画像の重心を基準として前記選
択エッジ画像を極座標変換し、この極座標変換された選
択エッジ画像における水平方向に延在するエッジ部分を
抽出する。
【００２９】ことにより作成することができる。
【００３０】ここで、極座標エッジ画像におけるエッジ
部分の垂直方向のヒストグラムは、極座標変換前の画像
において、小領域内の画像の重心からの距離に応じたエ
ッジの分布を表すものとなる。このため、エッジが真円
に近いほど重心から一定の距離にエッジが分布すること
から、ヒストグラムの頻度はその一定距離において最大
頻度を採ることとなる。したがって、ヒストグラムの最
大頻度が所定値以上となる場合に、略円形の領域が存在
すると判断するようにしたものである。
部分の垂直方向のヒストグラムは、極座標変換前の画像
において、小領域内の画像の重心からの距離に応じたエ
ッジの分布を表すものとなる。このため、エッジが真円
に近いほど重心から一定の距離にエッジが分布すること
から、ヒストグラムの頻度はその一定距離において最大
頻度を採ることとなる。したがって、ヒストグラムの最
大頻度が所定値以上となる場合に、略円形の領域が存在
すると判断するようにしたものである。
【００３１】さらに、上記小領域を選択する異常陰影検
出方法においては、所定半径を有する円領域の輪郭を極
座標変換することにより得られる基準テンプレートを前
記極座標エッジ画像上に設定し、該基準テンプレートに
よるテンプレートマッチングを行うことにより、前記略
円形の領域を前記異常陰影候補として検出することが好
ましい。
出方法においては、所定半径を有する円領域の輪郭を極
座標変換することにより得られる基準テンプレートを前
記極座標エッジ画像上に設定し、該基準テンプレートに
よるテンプレートマッチングを行うことにより、前記略
円形の領域を前記異常陰影候補として検出することが好
ましい。
【００３２】ここで、「基準テンプレート」は、極座標
上の所定半径の位置において水平方向に延在する直線と
なる。
上の所定半径の位置において水平方向に延在する直線と
なる。
【００３３】「テンプレートマッチング」とは、基準テ
ンプレートを極座標エッジ画像上において半径方向に移
動させつつ、基準テンプレートと極座標エッジ画像との
マッチング度（例えば基準テンプレートと極座標エッジ
画像との相対応する画素値の差分値の逆数）を求め、最
もマッチング度が高い基準テンプレートの位置を求める
ことをいう。そして、テンプレートマッチングにより、
最もマッチング度が高い位置における基準テンプレート
により囲まれる領域を異常陰影候補として検出する。
ンプレートを極座標エッジ画像上において半径方向に移
動させつつ、基準テンプレートと極座標エッジ画像との
マッチング度（例えば基準テンプレートと極座標エッジ
画像との相対応する画素値の差分値の逆数）を求め、最
もマッチング度が高い基準テンプレートの位置を求める
ことをいう。そして、テンプレートマッチングにより、
最もマッチング度が高い位置における基準テンプレート
により囲まれる領域を異常陰影候補として検出する。
【００３４】なお、基準テンプレートは円形をなしてい
るが、異常陰影候補は完全な円形ではなく、楕円形状を
なしている場合もある。このような場合は、基準テンプ
レートによるテンプレートマッチングを行うのみでは、
異常陰影候補を正確に検出することができない。したが
って、テンプレートマッチング後の基準テンプレートを
初期状態とするとともに、該基準テンプレートの各部分
がそれぞれ少なくとも隣接する部分の、前記略円形の領
域のエッジへの移動量に応じた拘束力で拘束されつつ移
動可能に設定された弾性テンプレートを前記極座標エッ
ジ画像上に設定し、該弾性テンプレートによるテンプレ
ートマッチングを行うことにより、前記略円形の領域を
前記異常陰影候補として検出することが好ましい。
るが、異常陰影候補は完全な円形ではなく、楕円形状を
なしている場合もある。このような場合は、基準テンプ
レートによるテンプレートマッチングを行うのみでは、
異常陰影候補を正確に検出することができない。したが
って、テンプレートマッチング後の基準テンプレートを
初期状態とするとともに、該基準テンプレートの各部分
がそれぞれ少なくとも隣接する部分の、前記略円形の領
域のエッジへの移動量に応じた拘束力で拘束されつつ移
動可能に設定された弾性テンプレートを前記極座標エッ
ジ画像上に設定し、該弾性テンプレートによるテンプレ
ートマッチングを行うことにより、前記略円形の領域を
前記異常陰影候補として検出することが好ましい。
【００３５】「移動量」とは、円形テンプレート上のあ
る一点をエッジ上のある一点に移動させるのに必要な移
動量（シフト量）を意味する。
る一点をエッジ上のある一点に移動させるのに必要な移
動量（シフト量）を意味する。
【００３６】「基準テンプレート上の各部分をそれぞれ
少なくとも隣接する部分の、略円形の領域のエッジへの
移動量に応じた拘束力で拘束する」とは、基準テンプレ
ート上の各部分毎に、略円形領域のエッジへの移動量が
それぞれ求められるが、基準テンプレート上の特定の部
分に注目して、この注目した部分を基準部分としたと
き、基準部分の周囲の部分と当該基準部分とを拘束力で
拘束し、注目する特定の部分を全ての部分に独立して適
用して同様に拘束することを意味する。
少なくとも隣接する部分の、略円形の領域のエッジへの
移動量に応じた拘束力で拘束する」とは、基準テンプレ
ート上の各部分毎に、略円形領域のエッジへの移動量が
それぞれ求められるが、基準テンプレート上の特定の部
分に注目して、この注目した部分を基準部分としたと
き、基準部分の周囲の部分と当該基準部分とを拘束力で
拘束し、注目する特定の部分を全ての部分に独立して適
用して同様に拘束することを意味する。
【００３７】また、上記小領域を選択する異常陰影検出
方法においては、前記略円形の領域が存在する場合、前
記ヒストグラムの最大頻度を半径とする円領域の輪郭を
極座標変換することにより得られる基準テンプレートを
初期状態とするとともに、該基準テンプレートの各部分
がそれぞれ少なくとも隣接する部分の、前記略円形の領
域のエッジへの移動量に応じた拘束力で拘束されつつ移
動可能に設定された弾性テンプレートを前記極座標エッ
ジ画像上に設定し、該弾性テンプレートによるテンプレ
ートマッチングを行うことにより、前記略円形の領域を
前記異常陰影候補として検出することが好ましい。
方法においては、前記略円形の領域が存在する場合、前
記ヒストグラムの最大頻度を半径とする円領域の輪郭を
極座標変換することにより得られる基準テンプレートを
初期状態とするとともに、該基準テンプレートの各部分
がそれぞれ少なくとも隣接する部分の、前記略円形の領
域のエッジへの移動量に応じた拘束力で拘束されつつ移
動可能に設定された弾性テンプレートを前記極座標エッ
ジ画像上に設定し、該弾性テンプレートによるテンプレ
ートマッチングを行うことにより、前記略円形の領域を
前記異常陰影候補として検出することが好ましい。
【００３８】この場合、基準テンプレートはヒストグラ
ムの最大頻度位置において水平方向に延在する直線とな
る。
ムの最大頻度位置において水平方向に延在する直線とな
る。
【００３９】また、上記小領域を選択する異常陰影検出
方法においては、前記略円形の領域が存在するか否かの
判断を、前記選択された小領域内における前記所定画素
値以上または所定画素値以下の画素に基づいて、該選択
された小領域内における画像の重心を求め、前記選択さ
れた小領域内の画像を前記重心を基準として極座標変換
することにより得られる極座標画像についての、該極座
標画像の水平方向に延在するエッジ部分を表す極座標エ
ッジ画像を作成し、該極座標エッジ画像上に所定半径を
有する円領域の輪郭を極座標変換することにより得られ
る基準テンプレートを設定し、該基準テンプレートによ
るテンプレートマッチングを行い、該テンプレートマッ
チングによるマッチング度が所定値以上となる場合に、
前記略円形の領域が存在すると判断することにより行う
ようにしてもよい。
方法においては、前記略円形の領域が存在するか否かの
判断を、前記選択された小領域内における前記所定画素
値以上または所定画素値以下の画素に基づいて、該選択
された小領域内における画像の重心を求め、前記選択さ
れた小領域内の画像を前記重心を基準として極座標変換
することにより得られる極座標画像についての、該極座
標画像の水平方向に延在するエッジ部分を表す極座標エ
ッジ画像を作成し、該極座標エッジ画像上に所定半径を
有する円領域の輪郭を極座標変換することにより得られ
る基準テンプレートを設定し、該基準テンプレートによ
るテンプレートマッチングを行い、該テンプレートマッ
チングによるマッチング度が所定値以上となる場合に、
前記略円形の領域が存在すると判断することにより行う
ようにしてもよい。
【００４０】ここで、極座標エッジ画像は上記(1) から
(3) の方法により作成することができる。
(3) の方法により作成することができる。
【００４１】なお、前記略円形の領域が存在する場合に
は、前記マッチング度が所定値以上となった際の前記基
準テンプレートにより囲まれる略円形の領域を前記異常
陰影候補として検出することが好ましい。
は、前記マッチング度が所定値以上となった際の前記基
準テンプレートにより囲まれる略円形の領域を前記異常
陰影候補として検出することが好ましい。
【００４２】また、前記略円形の領域が存在する場合、
前記マッチング度が所定値以上となった際の前記基準テ
ンプレートを初期状態とするとともに、該基準テンプレ
ートの各部分がそれぞれ少なくとも隣接する部分の、前
記略円形の領域のエッジへの移動量に応じた拘束力で拘
束されつつ移動可能に設定された弾性テンプレートを前
記エッジ画像上に設定し、該弾性テンプレートによるテ
ンプレートマッチングを行うことにより、前記略円形の
領域を前記異常陰影候補として検出するようにしてもよ
い。
前記マッチング度が所定値以上となった際の前記基準テ
ンプレートを初期状態とするとともに、該基準テンプレ
ートの各部分がそれぞれ少なくとも隣接する部分の、前
記略円形の領域のエッジへの移動量に応じた拘束力で拘
束されつつ移動可能に設定された弾性テンプレートを前
記エッジ画像上に設定し、該弾性テンプレートによるテ
ンプレートマッチングを行うことにより、前記略円形の
領域を前記異常陰影候補として検出するようにしてもよ
い。
【００４３】また、本発明による異常陰影検出方法にお
いては、前記差異画像を複数の小領域に詳細に分割し、
該各小領域内に略円形の領域が存在するか否かを判断
し、前記略円形の領域が存在する場合に、前記所定画素
値以上または所定画素値以下の画素の割合が一定値以上
の該略円形の領域を前記異常陰影候補として検出するよ
うにしてもよい。
いては、前記差異画像を複数の小領域に詳細に分割し、
該各小領域内に略円形の領域が存在するか否かを判断
し、前記略円形の領域が存在する場合に、前記所定画素
値以上または所定画素値以下の画素の割合が一定値以上
の該略円形の領域を前記異常陰影候補として検出するよ
うにしてもよい。
【００４４】「詳細に分割する」とは、差異画像上にお
いて小領域が例えば１画素あるいは数画素毎にずれつつ
互いに重なるように分割することをいう。
いて小領域が例えば１画素あるいは数画素毎にずれつつ
互いに重なるように分割することをいう。
【００４５】「所定画素値以上または所定画素値以下の
画素の数の割合が一定値以上」としたのは、抽出された
略円形の領域から、異常陰影候補と見なせる画素値を有
し、かつその画素値を有する画素が異常陰影候補の大き
さの領域を構成する程度含まれる略円形の領域を選択す
るためである。なお、「割合」とは、略円形の領域に含
まれる全画素数に対する所定画素値以上または所定画素
値以下の画素の割合のことである。
画素の数の割合が一定値以上」としたのは、抽出された
略円形の領域から、異常陰影候補と見なせる画素値を有
し、かつその画素値を有する画素が異常陰影候補の大き
さの領域を構成する程度含まれる略円形の領域を選択す
るためである。なお、「割合」とは、略円形の領域に含
まれる全画素数に対する所定画素値以上または所定画素
値以下の画素の割合のことである。
【００４６】また、この場合、小領域内に略円形の領域
が存在するか否かを判断する前に、差異画像における異
常陰影候補に相当する画素値付近のコントラストを強調
することが好ましい。
が存在するか否かを判断する前に、差異画像における異
常陰影候補に相当する画素値付近のコントラストを強調
することが好ましい。
【００４７】さらに、上記小領域に詳細に分割する異常
陰影検出方法においては、前記略円形の領域が存在する
か否かの判断を、前記各小領域内の画像を該小領域の重
心を基準として極座標変換することにより得られる極座
標画像についての、該極座標画像の水平方向に延在する
エッジ部分を表す極座標エッジ画像を作成し、該極座標
エッジ画像において前記エッジ部分についての垂直方向
のヒストグラムを作成し、該ヒストグラムの最大頻度が
所定値以上となる場合に、前記略円形の領域が存在する
と判断することにより行うことが好ましい。
陰影検出方法においては、前記略円形の領域が存在する
か否かの判断を、前記各小領域内の画像を該小領域の重
心を基準として極座標変換することにより得られる極座
標画像についての、該極座標画像の水平方向に延在する
エッジ部分を表す極座標エッジ画像を作成し、該極座標
エッジ画像において前記エッジ部分についての垂直方向
のヒストグラムを作成し、該ヒストグラムの最大頻度が
所定値以上となる場合に、前記略円形の領域が存在する
と判断することにより行うことが好ましい。
【００４８】「小領域の重心」とは、上記小領域内の画
像の中心とは異なり、小領域自体の重心のことをいう。
具体的には、小領域の形状が矩形の場合には対角線の交
点となり、円形の場合には円の中心点となる。
像の中心とは異なり、小領域自体の重心のことをいう。
具体的には、小領域の形状が矩形の場合には対角線の交
点となり、円形の場合には円の中心点となる。
【００４９】ここで、極座標画像においては水平方向が
重心の周囲における回転角度を表し、垂直方向が小領域
の重心からの距離を表すものとなる。したがって、「極
座標画像の水平方向に延在するエッジ部分」とは、小領
域の重心周りの回転方向すなわち小領域の重心を囲むエ
ッジ部分のことをいう。
重心の周囲における回転角度を表し、垂直方向が小領域
の重心からの距離を表すものとなる。したがって、「極
座標画像の水平方向に延在するエッジ部分」とは、小領
域の重心周りの回転方向すなわち小領域の重心を囲むエ
ッジ部分のことをいう。
【００５０】なお、極座標エッジ画像は、 (4) 各小領域の重心を基準として各小領域内における画
像を極座標変換して極座標画像を作成し、該極座標画像
における水平方向に延在するエッジ部分を抽出する。
像を極座標変換して極座標画像を作成し、該極座標画像
における水平方向に延在するエッジ部分を抽出する。
【００５１】(5) 各小領域内におけるエッジ部分を抽出
して小領域エッジ画像を作成し、該小領域エッジ画像の
重心を基準として前記小領域エッジ画像を極座標変換し
て極座標画像を得、この極座標画像における水平方向に
延在するエッジ部分を抽出する。
して小領域エッジ画像を作成し、該小領域エッジ画像の
重心を基準として前記小領域エッジ画像を極座標変換し
て極座標画像を得、この極座標画像における水平方向に
延在するエッジ部分を抽出する。
【００５２】(6) 差異画像のエッジ部分を抽出すること
により予め作成された差異エッジ画像から、各小領域に
対応する領域を選択して選択エッジ画像を得、選択エッ
ジ画像の重心を基準として前記選択エッジ画像を極座標
変換し、極座標変換された選択エッジ画像における水平
方向に延在するエッジ部分を抽出する。
により予め作成された差異エッジ画像から、各小領域に
対応する領域を選択して選択エッジ画像を得、選択エッ
ジ画像の重心を基準として前記選択エッジ画像を極座標
変換し、極座標変換された選択エッジ画像における水平
方向に延在するエッジ部分を抽出する。
【００５３】ことにより作成することができる。
【００５４】極座標エッジ画像におけるエッジ部分の垂
直方向のヒストグラムは、極座標変換前の画像におい
て、小領域の重心からの距離に応じたエッジの分布を表
すものとなる。このため、エッジが略円形をなし、エッ
ジの中心が小領域の重心と略一致し、さらにエッジが小
領域の重心を中心とする真円に近いほど重心から一定の
距離にエッジが分布することから、ヒストグラムの頻度
はその一定距離において最大頻度を採ることとなる。し
たがって、ヒストグラムの最大頻度が所定値以上となる
場合に、略円形の領域が存在すると判断するようにした
ものである。
直方向のヒストグラムは、極座標変換前の画像におい
て、小領域の重心からの距離に応じたエッジの分布を表
すものとなる。このため、エッジが略円形をなし、エッ
ジの中心が小領域の重心と略一致し、さらにエッジが小
領域の重心を中心とする真円に近いほど重心から一定の
距離にエッジが分布することから、ヒストグラムの頻度
はその一定距離において最大頻度を採ることとなる。し
たがって、ヒストグラムの最大頻度が所定値以上となる
場合に、略円形の領域が存在すると判断するようにした
ものである。
【００５５】また、上記小領域に詳細に分割する異常陰
影検出方法においては、前記略円形の領域が存在する場
合、所定半径を有する円領域の輪郭を極座標変換するこ
とにより得られる基準テンプレートを前記極座標エッジ
画像上に設定し、該基準テンプレートによるテンプレー
トマッチングを行うことにより、前記略円形の領域を抽
出し、該抽出された略円形の領域のうち、前記所定画素
値以上または所定画素値以下の画素の数の割合が一定値
以上の略円形の領域を、前記異常陰影候補として検出す
ることが好ましい。
影検出方法においては、前記略円形の領域が存在する場
合、所定半径を有する円領域の輪郭を極座標変換するこ
とにより得られる基準テンプレートを前記極座標エッジ
画像上に設定し、該基準テンプレートによるテンプレー
トマッチングを行うことにより、前記略円形の領域を抽
出し、該抽出された略円形の領域のうち、前記所定画素
値以上または所定画素値以下の画素の数の割合が一定値
以上の略円形の領域を、前記異常陰影候補として検出す
ることが好ましい。
【００５６】ここで、基準テンプレートは、極座標上の
所定半径の位置において水平方向に延在する直線とな
る。
所定半径の位置において水平方向に延在する直線とな
る。
【００５７】なお、基準テンプレートは円形をなしてい
るが、異常陰影候補は完全な円形ではなく、楕円形状を
なしている場合もある。このような場合は、基準テンプ
レートによるテンプレートマッチングを行うのみでは、
異常陰影候補と見なせる略円形の領域を正確に検出する
ことができない。したがって、前記テンプレートマッチ
ング後の基準テンプレートを初期状態とするとともに、
該基準テンプレートの各部分がそれぞれ少なくとも隣接
する部分の、前記略円形の領域のエッジへの移動量に応
じた拘束力で拘束されつつ移動可能に設定された弾性テ
ンプレートを前記極座標エッジ画像上に設定し、該弾性
テンプレートによるテンプレートマッチングを行うこと
により、前記略円形の領域を抽出することが好ましい。
るが、異常陰影候補は完全な円形ではなく、楕円形状を
なしている場合もある。このような場合は、基準テンプ
レートによるテンプレートマッチングを行うのみでは、
異常陰影候補と見なせる略円形の領域を正確に検出する
ことができない。したがって、前記テンプレートマッチ
ング後の基準テンプレートを初期状態とするとともに、
該基準テンプレートの各部分がそれぞれ少なくとも隣接
する部分の、前記略円形の領域のエッジへの移動量に応
じた拘束力で拘束されつつ移動可能に設定された弾性テ
ンプレートを前記極座標エッジ画像上に設定し、該弾性
テンプレートによるテンプレートマッチングを行うこと
により、前記略円形の領域を抽出することが好ましい。
【００５８】さらに、上記小領域に詳細に分割する異常
陰影検出方法においては、前記略円形の領域が存在する
場合、前記ヒストグラムの最大頻度を半径とする円領域
の輪郭を極座標変換することにより得られる基準テンプ
レートを初期状態とするとともに、該基準テンプレート
の各部分がそれぞれ少なくとも隣接する部分の、前記略
円形の領域のエッジへの移動量に応じた拘束力で拘束さ
れつつ移動可能に設定された弾性テンプレートを前記極
座標エッジ画像上に設定し、該弾性テンプレートによる
テンプレートマッチングを行うことにより、前記略円形
の領域を抽出し、該抽出された略円形の領域のうち、前
記所定画素値以上または所定画素値以下の画素の数の割
合が一定値以上の略円形の領域を、前記異常陰影候補と
して検出することが好ましい。
陰影検出方法においては、前記略円形の領域が存在する
場合、前記ヒストグラムの最大頻度を半径とする円領域
の輪郭を極座標変換することにより得られる基準テンプ
レートを初期状態とするとともに、該基準テンプレート
の各部分がそれぞれ少なくとも隣接する部分の、前記略
円形の領域のエッジへの移動量に応じた拘束力で拘束さ
れつつ移動可能に設定された弾性テンプレートを前記極
座標エッジ画像上に設定し、該弾性テンプレートによる
テンプレートマッチングを行うことにより、前記略円形
の領域を抽出し、該抽出された略円形の領域のうち、前
記所定画素値以上または所定画素値以下の画素の数の割
合が一定値以上の略円形の領域を、前記異常陰影候補と
して検出することが好ましい。
【００５９】なお、上記小領域に詳細に分割する異常陰
影検出方法においては、前記略円形の領域が存在するか
否かの判断を、前記各小領域内の画像を該小領域の重心
を基準として極座標変換することにより得られる極座標
画像についての、該極座標画像の水平方向に延在するエ
ッジ部分を表す極座標エッジ画像を作成し、該極座標エ
ッジ画像上に所定半径を有する円領域の輪郭を極座標変
換することにより得られる基準テンプレートを設定し、
該基準テンプレートによるテンプレートマッチングを行
い、該テンプレートマッチングによるマッチング度が所
定値以上となる場合に、前記略円形の領域が存在すると
判断することにより行うようにしてもよい。
影検出方法においては、前記略円形の領域が存在するか
否かの判断を、前記各小領域内の画像を該小領域の重心
を基準として極座標変換することにより得られる極座標
画像についての、該極座標画像の水平方向に延在するエ
ッジ部分を表す極座標エッジ画像を作成し、該極座標エ
ッジ画像上に所定半径を有する円領域の輪郭を極座標変
換することにより得られる基準テンプレートを設定し、
該基準テンプレートによるテンプレートマッチングを行
い、該テンプレートマッチングによるマッチング度が所
定値以上となる場合に、前記略円形の領域が存在すると
判断することにより行うようにしてもよい。
【００６０】ここで、極座標エッジ画像は上記(4) から
(6) の方法により作成することができる。
(6) の方法により作成することができる。
【００６１】また、上記小領域に詳細に分割する異常陰
影検出方法においては、前記略円形の領域が存在する場
合、前記マッチング度が所定値以上となった際の前記基
準テンプレートにより囲まれる略円形の領域を抽出し、
該抽出された略円形の領域のうち、前記所定画素値以上
または所定画素値以下の画素の数の割合が一定値以上の
略円形の領域を、前記異常陰影候補として検出すること
が好ましい。
影検出方法においては、前記略円形の領域が存在する場
合、前記マッチング度が所定値以上となった際の前記基
準テンプレートにより囲まれる略円形の領域を抽出し、
該抽出された略円形の領域のうち、前記所定画素値以上
または所定画素値以下の画素の数の割合が一定値以上の
略円形の領域を、前記異常陰影候補として検出すること
が好ましい。
【００６２】この場合、前記マッチング度が所定値以上
となった際の前記基準テンプレートを初期状態とすると
ともに、該基準テンプレートの各部分がそれぞれ少なく
とも隣接する部分の、前記略円形の領域のエッジへの移
動量に応じた拘束力で拘束されつつ移動可能に設定され
た弾性テンプレートを前記エッジ画像上に設定し、該弾
性テンプレートによるテンプレートマッチングを行うこ
とにより、前記略円形の領域を抽出し、該抽出された略
円形の領域のうち、前記所定画素値以上または所定画素
値以下の画素の数の割合が一定値以上の略円形の領域
を、前記異常陰影候補として検出することが好ましい。
となった際の前記基準テンプレートを初期状態とすると
ともに、該基準テンプレートの各部分がそれぞれ少なく
とも隣接する部分の、前記略円形の領域のエッジへの移
動量に応じた拘束力で拘束されつつ移動可能に設定され
た弾性テンプレートを前記エッジ画像上に設定し、該弾
性テンプレートによるテンプレートマッチングを行うこ
とにより、前記略円形の領域を抽出し、該抽出された略
円形の領域のうち、前記所定画素値以上または所定画素
値以下の画素の数の割合が一定値以上の略円形の領域
を、前記異常陰影候補として検出することが好ましい。
【００６３】また、本発明による異常陰影検出方法にお
いては、前記２つの画像のうち時系列的に新しい画像ま
たは前記差異画像を、前記検出された異常陰影候補を強
調して表示することが好ましい。
いては、前記２つの画像のうち時系列的に新しい画像ま
たは前記差異画像を、前記検出された異常陰影候補を強
調して表示することが好ましい。
【００６４】「異常陰影候補を強調して表示する」と
は、異常陰影候補を閉領域により囲む、異常陰影候補に
矢印を付与する等して認識しやすくすることをいう。
は、異常陰影候補を閉領域により囲む、異常陰影候補に
矢印を付与する等して認識しやすくすることをいう。
【００６５】なお、本発明による異常陰影検出方法にお
いては、前記差異画像を複数の小領域に詳細に分割し、
前記所定画素値以上または所定画素値以下の画素の数が
一定値以上となる小領域を前記複数の小領域から選択
し、該選択された小領域内に略円形の領域が存在するか
否かを判断し、前記略円形の領域が存在する場合に、該
略円形の領域を前記異常陰影候補として検出するように
してもよい。
いては、前記差異画像を複数の小領域に詳細に分割し、
前記所定画素値以上または所定画素値以下の画素の数が
一定値以上となる小領域を前記複数の小領域から選択
し、該選択された小領域内に略円形の領域が存在するか
否かを判断し、前記略円形の領域が存在する場合に、該
略円形の領域を前記異常陰影候補として検出するように
してもよい。
【００６６】また、本発明による異常陰影検出方法にお
いては、前記差異画像を複数の小領域に詳細に分割し、
前記所定画素値以上または所定画素値以下の画素の数が
一定値以上かつ分散値が一定値以上となる小領域を前記
複数の小領域から選択し、該選択された小領域内に略円
形の領域が存在するか否かを判断し、前記略円形の領域
が存在する場合に、該略円形の領域を前記異常陰影候補
として検出するようにしてもよい。
いては、前記差異画像を複数の小領域に詳細に分割し、
前記所定画素値以上または所定画素値以下の画素の数が
一定値以上かつ分散値が一定値以上となる小領域を前記
複数の小領域から選択し、該選択された小領域内に略円
形の領域が存在するか否かを判断し、前記略円形の領域
が存在する場合に、該略円形の領域を前記異常陰影候補
として検出するようにしてもよい。
【００６７】この場合、前記小領域の選択前に、前記差
異画像における前記異常陰影候補に相当する画素値付近
のコントラストを強調することが好ましい。
異画像における前記異常陰影候補に相当する画素値付近
のコントラストを強調することが好ましい。
【００６８】また、上記小領域に詳細に分割し、かつ小
領域を選択する異常陰影検出方法においては、前記略円
形の領域が存在するか否かの判断を、前記選択された小
領域内の画像を該小領域の中点を基準として極座標変換
することにより得られる極座標画像についての、該極座
標画像の水平方向に延在するエッジ部分を表す極座標エ
ッジ画像を作成し、該極座標エッジ画像において前記エ
ッジ部分についての垂直方向のヒストグラムを作成し、
該ヒストグラムの最大頻度が所定値以上となる場合に、
前記略円形の領域が存在すると判断することにより行う
ことが好ましい。
領域を選択する異常陰影検出方法においては、前記略円
形の領域が存在するか否かの判断を、前記選択された小
領域内の画像を該小領域の中点を基準として極座標変換
することにより得られる極座標画像についての、該極座
標画像の水平方向に延在するエッジ部分を表す極座標エ
ッジ画像を作成し、該極座標エッジ画像において前記エ
ッジ部分についての垂直方向のヒストグラムを作成し、
該ヒストグラムの最大頻度が所定値以上となる場合に、
前記略円形の領域が存在すると判断することにより行う
ことが好ましい。
【００６９】この場合、極座標エッジ画像は、上記(1)
から(3) の方法により作成することができる。
から(3) の方法により作成することができる。
【００７０】また、上記小領域に詳細に分割し、かつ小
領域を選択する異常陰影検出方法においては、前記略円
形の領域が存在する場合、所定半径を有する円領域の輪
郭を極座標変換することにより得られる基準テンプレー
トを前記極座標エッジ画像上に設定し、該基準テンプレ
ートによるテンプレートマッチングを行うことにより、
前記略円形の領域を前記異常陰影候補として検出するこ
とが好ましい。
領域を選択する異常陰影検出方法においては、前記略円
形の領域が存在する場合、所定半径を有する円領域の輪
郭を極座標変換することにより得られる基準テンプレー
トを前記極座標エッジ画像上に設定し、該基準テンプレ
ートによるテンプレートマッチングを行うことにより、
前記略円形の領域を前記異常陰影候補として検出するこ
とが好ましい。
【００７１】さらにこの場合、前記テンプレートマッチ
ング後の基準テンプレートを初期状態とするとともに、
該基準テンプレートの各部分がそれぞれ少なくとも隣接
する部分の、前記略円形の領域のエッジへの移動量に応
じた拘束力で拘束されつつ移動可能に設定された弾性テ
ンプレートを前記極座標エッジ画像上に設定し、該弾性
テンプレートによるテンプレートマッチングを行うこと
により、前記略円形の領域を前記異常陰影候補として検
出することが好ましい。
ング後の基準テンプレートを初期状態とするとともに、
該基準テンプレートの各部分がそれぞれ少なくとも隣接
する部分の、前記略円形の領域のエッジへの移動量に応
じた拘束力で拘束されつつ移動可能に設定された弾性テ
ンプレートを前記極座標エッジ画像上に設定し、該弾性
テンプレートによるテンプレートマッチングを行うこと
により、前記略円形の領域を前記異常陰影候補として検
出することが好ましい。
【００７２】また、上記小領域に詳細に分割し、かつ小
領域を選択する異常陰影検出方法においては、前記略円
形の領域が存在する場合、前記ヒストグラムの最大頻度
を半径とする円領域の輪郭を極座標変換することにより
得られる基準テンプレートを初期状態とするとともに、
該基準テンプレートの各部分がそれぞれ少なくとも隣接
する部分の、前記略円形の領域のエッジへの移動量に応
じた拘束力で拘束されつつ移動可能に設定された弾性テ
ンプレートを前記極座標エッジ画像上に設定し、該弾性
テンプレートによるテンプレートマッチングを行うこと
により、前記略円形の領域を前記異常陰影候補として検
出することが好ましい。
領域を選択する異常陰影検出方法においては、前記略円
形の領域が存在する場合、前記ヒストグラムの最大頻度
を半径とする円領域の輪郭を極座標変換することにより
得られる基準テンプレートを初期状態とするとともに、
該基準テンプレートの各部分がそれぞれ少なくとも隣接
する部分の、前記略円形の領域のエッジへの移動量に応
じた拘束力で拘束されつつ移動可能に設定された弾性テ
ンプレートを前記極座標エッジ画像上に設定し、該弾性
テンプレートによるテンプレートマッチングを行うこと
により、前記略円形の領域を前記異常陰影候補として検
出することが好ましい。
【００７３】さらに、上記小領域に詳細に分割し、かつ
小領域を選択する異常陰影検出方法においては、前記略
円形の領域が存在するか否かの判断を、前記選択された
小領域内の画像を該小領域の中点を基準として極座標変
換することにより得られる極座標画像についての、該極
座標画像の水平方向に延在するエッジ部分を表す極座標
エッジ画像を作成し、該極座標エッジ画像上に所定半径
を有する円領域の輪郭を極座標変換することにより得ら
れる基準テンプレートを設定し、該基準テンプレートに
よるテンプレートマッチングを行い、該テンプレートマ
ッチングによるマッチング度が所定値以上となる場合
に、前記略円形の領域が存在すると判断することにより
行うことが好ましい。
小領域を選択する異常陰影検出方法においては、前記略
円形の領域が存在するか否かの判断を、前記選択された
小領域内の画像を該小領域の中点を基準として極座標変
換することにより得られる極座標画像についての、該極
座標画像の水平方向に延在するエッジ部分を表す極座標
エッジ画像を作成し、該極座標エッジ画像上に所定半径
を有する円領域の輪郭を極座標変換することにより得ら
れる基準テンプレートを設定し、該基準テンプレートに
よるテンプレートマッチングを行い、該テンプレートマ
ッチングによるマッチング度が所定値以上となる場合
に、前記略円形の領域が存在すると判断することにより
行うことが好ましい。
【００７４】この場合、極座標エッジ画像は、上記(1)
から(3) の方法により作成することができる。
から(3) の方法により作成することができる。
【００７５】また、上記小領域に詳細に分割し、かつ小
領域を選択する異常陰影検出方法においては、前記略円
形の領域が存在する場合、前記マッチング度が所定値以
上となった際の前記基準テンプレートにより囲まれる略
円形の領域を前記異常陰影候補として検出することが好
ましい。
領域を選択する異常陰影検出方法においては、前記略円
形の領域が存在する場合、前記マッチング度が所定値以
上となった際の前記基準テンプレートにより囲まれる略
円形の領域を前記異常陰影候補として検出することが好
ましい。
【００７６】この場合、前記マッチング度が所定値以上
となった際の前記基準テンプレートを初期状態とすると
ともに、該基準テンプレートの各部分がそれぞれ少なく
とも隣接する部分の、前記略円形の領域のエッジへの移
動量に応じた拘束力で拘束されつつ移動可能に設定され
た弾性テンプレートを前記エッジ画像上に設定し、該弾
性テンプレートによるテンプレートマッチングを行うこ
とにより、前記略円形の領域を前記異常陰影候補として
検出することが好ましい。
となった際の前記基準テンプレートを初期状態とすると
ともに、該基準テンプレートの各部分がそれぞれ少なく
とも隣接する部分の、前記略円形の領域のエッジへの移
動量に応じた拘束力で拘束されつつ移動可能に設定され
た弾性テンプレートを前記エッジ画像上に設定し、該弾
性テンプレートによるテンプレートマッチングを行うこ
とにより、前記略円形の領域を前記異常陰影候補として
検出することが好ましい。
【００７７】本発明による異常陰影検出装置は、同一被
写体についての撮影時期が異なる２つの画像間で、該２
つの画像間の差異を求める画像間演算を行って前記差異
を表す差異画像を得る画像間演算手段と、該差異画像か
ら所定画素値以上または所定画素値以下の略円形の領域
を異常陰影候補として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。
写体についての撮影時期が異なる２つの画像間で、該２
つの画像間の差異を求める画像間演算を行って前記差異
を表す差異画像を得る画像間演算手段と、該差異画像か
ら所定画素値以上または所定画素値以下の略円形の領域
を異常陰影候補として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。
【００７８】なお、本発明による異常陰影検出装置にお
いては、前記検出手段は、前記差異画像を複数の小領域
に分割し、前記所定画素値以上または所定画素値以下の
画素の数が一定値以上となる小領域を前記複数の小領域
から選択し、該選択された小領域内に略円形の領域が存
在するか否かを判断し、前記略円形の領域が存在する場
合に、該略円形の領域を前記異常陰影候補として検出す
る手段であることが好ましい。
いては、前記検出手段は、前記差異画像を複数の小領域
に分割し、前記所定画素値以上または所定画素値以下の
画素の数が一定値以上となる小領域を前記複数の小領域
から選択し、該選択された小領域内に略円形の領域が存
在するか否かを判断し、前記略円形の領域が存在する場
合に、該略円形の領域を前記異常陰影候補として検出す
る手段であることが好ましい。
【００７９】また、本発明による異常陰影検出装置にお
いては、前記検出手段は、前記差異画像を複数の小領域
に分割し、前記所定画素値以上または所定画素値以下の
画素の数が一定値以上かつ分散値が一定値以上となる小
領域を前記複数の小領域から選択し、該選択された小領
域内に略円形の領域が存在するか否かを判断し、前記略
円形の領域が存在する場合に、該略円形の領域を前記異
常陰影候補として検出する手段であることが好ましい。
いては、前記検出手段は、前記差異画像を複数の小領域
に分割し、前記所定画素値以上または所定画素値以下の
画素の数が一定値以上かつ分散値が一定値以上となる小
領域を前記複数の小領域から選択し、該選択された小領
域内に略円形の領域が存在するか否かを判断し、前記略
円形の領域が存在する場合に、該略円形の領域を前記異
常陰影候補として検出する手段であることが好ましい。
【００８０】さらに、上記小領域を選択する異常陰影検
出方法および装置においては、前記検出手段は、前記小
領域の選択前に、前記差異画像における前記異常陰影候
補に相当する画素値付近のコントラストを強調する手段
であることが好ましい。
出方法および装置においては、前記検出手段は、前記小
領域の選択前に、前記差異画像における前記異常陰影候
補に相当する画素値付近のコントラストを強調する手段
であることが好ましい。
【００８１】さらに、本発明による異常陰影検出装置に
おいては、前記検出手段は、前記略円形の領域が存在す
るか否かの判断を、前記選択された小領域内における前
記所定画素値以上または所定画素値以下の画素に基づい
て、該選択された小領域内における画像の重心を求め、
前記選択された小領域内の画像を前記重心を基準として
極座標変換することにより得られる極座標画像について
の、該極座標画像の水平方向に延在するエッジ部分を表
す極座標エッジ画像を作成し、該極座標エッジ画像にお
いて前記エッジ部分についての垂直方向のヒストグラム
を作成し、該ヒストグラムの最大頻度が所定値以上とな
る場合に、前記略円形の領域が存在すると判断すること
により行う手段としてもよい。
おいては、前記検出手段は、前記略円形の領域が存在す
るか否かの判断を、前記選択された小領域内における前
記所定画素値以上または所定画素値以下の画素に基づい
て、該選択された小領域内における画像の重心を求め、
前記選択された小領域内の画像を前記重心を基準として
極座標変換することにより得られる極座標画像について
の、該極座標画像の水平方向に延在するエッジ部分を表
す極座標エッジ画像を作成し、該極座標エッジ画像にお
いて前記エッジ部分についての垂直方向のヒストグラム
を作成し、該ヒストグラムの最大頻度が所定値以上とな
る場合に、前記略円形の領域が存在すると判断すること
により行う手段としてもよい。
【００８２】また、上記小領域を選択する異常陰影検出
装置においては、前記検出手段は、前記略円形の領域が
存在する場合、所定半径を有する円領域の輪郭を極座標
変換することにより得られる基準テンプレートを前記極
座標エッジ画像上に設定し、該基準テンプレートによる
テンプレートマッチングを行うことにより、前記略円形
の領域を前記異常陰影候補として検出する手段としても
よい。
装置においては、前記検出手段は、前記略円形の領域が
存在する場合、所定半径を有する円領域の輪郭を極座標
変換することにより得られる基準テンプレートを前記極
座標エッジ画像上に設定し、該基準テンプレートによる
テンプレートマッチングを行うことにより、前記略円形
の領域を前記異常陰影候補として検出する手段としても
よい。
【００８３】さらにまた、上記小領域を選択する異常陰
影検出装置においては、前記検出手段は、前記テンプレ
ートマッチング後の基準テンプレートを初期状態とする
とともに、該基準テンプレートの各部分がそれぞれ少な
くとも隣接する部分の、前記略円形の領域のエッジへの
移動量に応じた拘束力で拘束されつつ移動可能に設定さ
れた弾性テンプレートを前記極座標エッジ画像上に設定
し、該弾性テンプレートによるテンプレートマッチング
を行うことにより、前記略円形の領域を前記異常陰影候
補として検出する手段としてもよい。
影検出装置においては、前記検出手段は、前記テンプレ
ートマッチング後の基準テンプレートを初期状態とする
とともに、該基準テンプレートの各部分がそれぞれ少な
くとも隣接する部分の、前記略円形の領域のエッジへの
移動量に応じた拘束力で拘束されつつ移動可能に設定さ
れた弾性テンプレートを前記極座標エッジ画像上に設定
し、該弾性テンプレートによるテンプレートマッチング
を行うことにより、前記略円形の領域を前記異常陰影候
補として検出する手段としてもよい。
【００８４】また、上記小領域を選択する異常陰影検出
装置においては、前記検出手段は、前記略円形の領域が
存在する場合、前記ヒストグラムの最大頻度を半径とす
る円領域の輪郭を極座標変換することにより得られる基
準テンプレートを初期状態とするとともに、該基準テン
プレートの各部分がそれぞれ少なくとも隣接する部分
の、前記略円形の領域のエッジへの移動量に応じた拘束
力で拘束されつつ移動可能に設定された弾性テンプレー
トを前記極座標エッジ画像上に設定し、該弾性テンプレ
ートによるテンプレートマッチングを行うことにより、
前記略円形の領域を前記異常陰影候補として検出する手
段としてもよい。
装置においては、前記検出手段は、前記略円形の領域が
存在する場合、前記ヒストグラムの最大頻度を半径とす
る円領域の輪郭を極座標変換することにより得られる基
準テンプレートを初期状態とするとともに、該基準テン
プレートの各部分がそれぞれ少なくとも隣接する部分
の、前記略円形の領域のエッジへの移動量に応じた拘束
力で拘束されつつ移動可能に設定された弾性テンプレー
トを前記極座標エッジ画像上に設定し、該弾性テンプレ
ートによるテンプレートマッチングを行うことにより、
前記略円形の領域を前記異常陰影候補として検出する手
段としてもよい。
【００８５】また、上記小領域を選択する異常陰影検出
装置においては、前記検出手段は、前記略円形の領域が
存在するか否かの判断を、前記選択された小領域内にお
ける前記所定画素値以上または所定画素値以下の画素に
基づいて、該選択された小領域内における画像の重心を
求め、前記選択された小領域内の画像を前記重心を基準
として極座標変換することにより得られる極座標画像に
ついての、該極座標画像の水平方向に延在するエッジ部
分を表す極座標エッジ画像を作成し、該極座標エッジ画
像上に所定半径を有する円領域の輪郭を極座標変換する
ことにより得られる基準テンプレートを設定し、該基準
テンプレートによるテンプレートマッチングを行い、該
テンプレートマッチングによるマッチング度が所定値以
上となる場合に、前記略円形の領域が存在すると判断す
ることにより行う手段としてもよい。
装置においては、前記検出手段は、前記略円形の領域が
存在するか否かの判断を、前記選択された小領域内にお
ける前記所定画素値以上または所定画素値以下の画素に
基づいて、該選択された小領域内における画像の重心を
求め、前記選択された小領域内の画像を前記重心を基準
として極座標変換することにより得られる極座標画像に
ついての、該極座標画像の水平方向に延在するエッジ部
分を表す極座標エッジ画像を作成し、該極座標エッジ画
像上に所定半径を有する円領域の輪郭を極座標変換する
ことにより得られる基準テンプレートを設定し、該基準
テンプレートによるテンプレートマッチングを行い、該
テンプレートマッチングによるマッチング度が所定値以
上となる場合に、前記略円形の領域が存在すると判断す
ることにより行う手段としてもよい。
【００８６】この場合、前記検出手段は、前記略円形の
領域が存在する場合、前記マッチング度が所定値以上と
なった際の前記基準テンプレートにより囲まれる略円形
の領域を前記異常陰影候補として検出する手段としても
よい。
領域が存在する場合、前記マッチング度が所定値以上と
なった際の前記基準テンプレートにより囲まれる略円形
の領域を前記異常陰影候補として検出する手段としても
よい。
【００８７】また、この場合、前記検出手段は、前記略
円形の領域が存在する場合、前記マッチング度が所定値
以上となった際の前記基準テンプレートを初期状態とす
るとともに、該基準テンプレートの各部分がそれぞれ少
なくとも隣接する部分の、前記略円形の領域のエッジへ
の移動量に応じた拘束力で拘束されつつ移動可能に設定
された弾性テンプレートを前記エッジ画像上に設定し、
該弾性テンプレートによるテンプレートマッチングを行
うことにより、前記略円形の領域を前記異常陰影候補と
して検出する手段としてもよい。
円形の領域が存在する場合、前記マッチング度が所定値
以上となった際の前記基準テンプレートを初期状態とす
るとともに、該基準テンプレートの各部分がそれぞれ少
なくとも隣接する部分の、前記略円形の領域のエッジへ
の移動量に応じた拘束力で拘束されつつ移動可能に設定
された弾性テンプレートを前記エッジ画像上に設定し、
該弾性テンプレートによるテンプレートマッチングを行
うことにより、前記略円形の領域を前記異常陰影候補と
して検出する手段としてもよい。
【００８８】また、本発明による異常陰影検出装置にお
いては、前記検出手段は、前記差異画像を複数の小領域
に詳細に分割し、該各小領域内に略円形の領域が存在す
るか否かを判断し、前記略円形の領域が存在する場合
に、前記所定画素値以上または所定画素値以下の画素の
割合が一定値以上の該略円形の領域を前記異常陰影候補
として検出する手段としてもよい。
いては、前記検出手段は、前記差異画像を複数の小領域
に詳細に分割し、該各小領域内に略円形の領域が存在す
るか否かを判断し、前記略円形の領域が存在する場合
に、前記所定画素値以上または所定画素値以下の画素の
割合が一定値以上の該略円形の領域を前記異常陰影候補
として検出する手段としてもよい。
【００８９】なお、上記小領域に詳細に分割する異常陰
影検出装置においては、前記検出手段は、前記判断の前
に、前記差異画像における前記異常陰影候補に相当する
画素値付近のコントラストを強調する手段としてもよ
い。
影検出装置においては、前記検出手段は、前記判断の前
に、前記差異画像における前記異常陰影候補に相当する
画素値付近のコントラストを強調する手段としてもよ
い。
【００９０】また、上記小領域に詳細に分割する異常陰
影検出装置においては、前記検出手段は、前記略円形の
領域が存在するか否かの判断を、前記各小領域内の画像
を該小領域の重心を基準として極座標変換することによ
り得られる極座標画像についての、該極座標画像の水平
方向に延在するエッジ部分を表す極座標エッジ画像を作
成し、該極座標エッジ画像において前記エッジ部分につ
いての垂直方向のヒストグラムを作成し、該ヒストグラ
ムの最大頻度が所定値以上となる場合に、前記略円形の
領域が存在すると判断することにより行う手段としても
よい。
影検出装置においては、前記検出手段は、前記略円形の
領域が存在するか否かの判断を、前記各小領域内の画像
を該小領域の重心を基準として極座標変換することによ
り得られる極座標画像についての、該極座標画像の水平
方向に延在するエッジ部分を表す極座標エッジ画像を作
成し、該極座標エッジ画像において前記エッジ部分につ
いての垂直方向のヒストグラムを作成し、該ヒストグラ
ムの最大頻度が所定値以上となる場合に、前記略円形の
領域が存在すると判断することにより行う手段としても
よい。
【００９１】また、上記小領域に詳細に分割する異常陰
影検出装置においては、前記検出手段は、前記略円形の
領域が存在する場合、所定半径を有する円領域の輪郭を
極座標変換することにより得られる基準テンプレートを
前記極座標エッジ画像上に設定し、該基準テンプレート
によるテンプレートマッチングを行うことにより、前記
略円形の領域を抽出し、該抽出された略円形の領域のう
ち、前記所定画素値以上または所定画素値以下の画素の
数の割合が一定値以上の略円形の領域を、前記異常陰影
候補として検出する手段としてもよい。
影検出装置においては、前記検出手段は、前記略円形の
領域が存在する場合、所定半径を有する円領域の輪郭を
極座標変換することにより得られる基準テンプレートを
前記極座標エッジ画像上に設定し、該基準テンプレート
によるテンプレートマッチングを行うことにより、前記
略円形の領域を抽出し、該抽出された略円形の領域のう
ち、前記所定画素値以上または所定画素値以下の画素の
数の割合が一定値以上の略円形の領域を、前記異常陰影
候補として検出する手段としてもよい。
【００９２】さらに、上記小領域に詳細に分割する異常
陰影検出装置においては、前記検出手段は、前記テンプ
レートマッチング後の基準テンプレートを初期状態とす
るとともに、該基準テンプレートの各部分がそれぞれ少
なくとも隣接する部分の、前記略円形の領域のエッジへ
の移動量に応じた拘束力で拘束されつつ移動可能に設定
された弾性テンプレートを前記極座標エッジ画像上に設
定し、該弾性テンプレートによるテンプレートマッチン
グを行うことにより、前記略円形の領域を抽出する手段
としてもよい。
陰影検出装置においては、前記検出手段は、前記テンプ
レートマッチング後の基準テンプレートを初期状態とす
るとともに、該基準テンプレートの各部分がそれぞれ少
なくとも隣接する部分の、前記略円形の領域のエッジへ
の移動量に応じた拘束力で拘束されつつ移動可能に設定
された弾性テンプレートを前記極座標エッジ画像上に設
定し、該弾性テンプレートによるテンプレートマッチン
グを行うことにより、前記略円形の領域を抽出する手段
としてもよい。
【００９３】さらにまた、上記小領域に詳細に分割する
異常陰影検出装置においては、前記検出手段は、前記略
円形の領域が存在する場合、前記ヒストグラムの最大頻
度を半径とする円領域の輪郭を極座標変換することによ
り得られる基準テンプレートを初期状態とするととも
に、該基準テンプレートの各部分がそれぞれ少なくとも
隣接する部分の、前記略円形の領域のエッジへの移動量
に応じた拘束力で拘束されつつ移動可能に設定された弾
性テンプレートを前記極座標エッジ画像上に設定し、該
弾性テンプレートによるテンプレートマッチングを行う
ことにより、前記略円形の領域を抽出し、該抽出された
略円形の領域のうち、前記所定画素値以上または所定画
素値以下の画素の数の割合が一定値以上の略円形の領域
を、前記異常陰影候補として検出する手段としてもよ
い。
異常陰影検出装置においては、前記検出手段は、前記略
円形の領域が存在する場合、前記ヒストグラムの最大頻
度を半径とする円領域の輪郭を極座標変換することによ
り得られる基準テンプレートを初期状態とするととも
に、該基準テンプレートの各部分がそれぞれ少なくとも
隣接する部分の、前記略円形の領域のエッジへの移動量
に応じた拘束力で拘束されつつ移動可能に設定された弾
性テンプレートを前記極座標エッジ画像上に設定し、該
弾性テンプレートによるテンプレートマッチングを行う
ことにより、前記略円形の領域を抽出し、該抽出された
略円形の領域のうち、前記所定画素値以上または所定画
素値以下の画素の数の割合が一定値以上の略円形の領域
を、前記異常陰影候補として検出する手段としてもよ
い。
【００９４】また、上記小領域に詳細に分割する異常陰
影検出装置においては、前記検出手段は、前記略円形の
領域が存在するか否かの判断を、前記各小領域内の画像
を該小領域の重心を基準として極座標変換することによ
り得られる極座標画像についての、該極座標画像の水平
方向に延在するエッジ部分を表す極座標エッジ画像を作
成し、該極座標エッジ画像上に所定半径を有する円領域
の輪郭を極座標変換することにより得られる基準テンプ
レートを設定し、該基準テンプレートによるテンプレー
トマッチングを行い、該テンプレートマッチングによる
マッチング度が所定値以上となる場合に、前記略円形の
領域が存在すると判断することにより行う手段としても
よい。
影検出装置においては、前記検出手段は、前記略円形の
領域が存在するか否かの判断を、前記各小領域内の画像
を該小領域の重心を基準として極座標変換することによ
り得られる極座標画像についての、該極座標画像の水平
方向に延在するエッジ部分を表す極座標エッジ画像を作
成し、該極座標エッジ画像上に所定半径を有する円領域
の輪郭を極座標変換することにより得られる基準テンプ
レートを設定し、該基準テンプレートによるテンプレー
トマッチングを行い、該テンプレートマッチングによる
マッチング度が所定値以上となる場合に、前記略円形の
領域が存在すると判断することにより行う手段としても
よい。
【００９５】また、上記小領域に詳細に分割する異常陰
影検出装置においては、前記検出手段は、前記略円形の
領域が存在する場合、前記マッチング度が所定値以上と
なった際の前記基準テンプレートにより囲まれる略円形
の領域を抽出し、該抽出された略円形の領域のうち、前
記所定画素値以上または所定画素値以下の画素の数の割
合が一定値以上の略円形の領域を、前記異常陰影候補と
して検出する手段としてもよい。
影検出装置においては、前記検出手段は、前記略円形の
領域が存在する場合、前記マッチング度が所定値以上と
なった際の前記基準テンプレートにより囲まれる略円形
の領域を抽出し、該抽出された略円形の領域のうち、前
記所定画素値以上または所定画素値以下の画素の数の割
合が一定値以上の略円形の領域を、前記異常陰影候補と
して検出する手段としてもよい。
【００９６】さらに、上記小領域に詳細に分割する異常
陰影検出装置においては、前記検出手段は、前記マッチ
ング度が所定値以上となった際の前記基準テンプレート
を初期状態とするとともに、該基準テンプレートの各部
分がそれぞれ少なくとも隣接する部分の、前記略円形の
領域のエッジへの移動量に応じた拘束力で拘束されつつ
移動可能に設定された弾性テンプレートを前記エッジ画
像上に設定し、該弾性テンプレートによるテンプレート
マッチングを行うことにより、前記略円形の領域を抽出
し、該抽出された略円形の領域のうち、前記所定画素値
以上または所定画素値以下の画素の数の割合が一定値以
上の略円形の領域を、前記異常陰影候補として検出する
手段としてもよい。
陰影検出装置においては、前記検出手段は、前記マッチ
ング度が所定値以上となった際の前記基準テンプレート
を初期状態とするとともに、該基準テンプレートの各部
分がそれぞれ少なくとも隣接する部分の、前記略円形の
領域のエッジへの移動量に応じた拘束力で拘束されつつ
移動可能に設定された弾性テンプレートを前記エッジ画
像上に設定し、該弾性テンプレートによるテンプレート
マッチングを行うことにより、前記略円形の領域を抽出
し、該抽出された略円形の領域のうち、前記所定画素値
以上または所定画素値以下の画素の数の割合が一定値以
上の略円形の領域を、前記異常陰影候補として検出する
手段としてもよい。
【００９７】さらにまた、本発明による異常陰影検出装
置においては、前記２つの画像のうち時系列的に新しい
画像または前記差異画像を、前記検出された異常陰影候
補を強調して表示する表示手段をさらに備えることが好
ましい。
置においては、前記２つの画像のうち時系列的に新しい
画像または前記差異画像を、前記検出された異常陰影候
補を強調して表示する表示手段をさらに備えることが好
ましい。
【００９８】
【発明の効果】本発明によれば、同一被写体についての
撮影時期が異なる２つの画像間の差異を求める画像間演
算を行うことにより、この差異を表す差異画像が得られ
る。そして、このような差異画像から所定画素値以上ま
たは所定画素値以下の略円形の領域が異常陰影候補とし
て抽出される。ここで、差異画像を得た元の画像におい
て、初期の肺癌のような淡い円形の領域は検出すること
は困難であるが、差異画像においては、画像間の差異の
みが強調されているため、元の画像において撮影時期が
異なることにより進行した病変部も強調されていること
となる。したがって、初期の肺癌のような見落としやす
い異常陰影候補についても差異画像上においては強調さ
れるため、略円形の領域として現れる異常陰影候補を精
度よく検出することができる。
撮影時期が異なる２つの画像間の差異を求める画像間演
算を行うことにより、この差異を表す差異画像が得られ
る。そして、このような差異画像から所定画素値以上ま
たは所定画素値以下の略円形の領域が異常陰影候補とし
て抽出される。ここで、差異画像を得た元の画像におい
て、初期の肺癌のような淡い円形の領域は検出すること
は困難であるが、差異画像においては、画像間の差異の
みが強調されているため、元の画像において撮影時期が
異なることにより進行した病変部も強調されていること
となる。したがって、初期の肺癌のような見落としやす
い異常陰影候補についても差異画像上においては強調さ
れるため、略円形の領域として現れる異常陰影候補を精
度よく検出することができる。
【００９９】また、差異画像を複数の小領域に分割した
場合、それら小領域のうち、所定画素値以上または所定
画素値以下の画素が一定値以上となる領域、あるいは所
定画素値以上または所定画素値以下の画素が一定値以上
となりかつ分散値が一定値以上となる小領域は、略円形
の異常陰影候補が存在する蓋然性が高い領域となる。し
たがって、そのような小領域を選択し、選択された小領
域に略円形の領域が存在するか否かを判断し、存在する
と判断された場合に、その略円形の領域を異常陰影候補
として検出することにより、差異画像の全領域に亘って
略円形の領域の検出を行う必要がなくなり、これによ
り、異常陰影候補の検出を効率よく行うことができる。
場合、それら小領域のうち、所定画素値以上または所定
画素値以下の画素が一定値以上となる領域、あるいは所
定画素値以上または所定画素値以下の画素が一定値以上
となりかつ分散値が一定値以上となる小領域は、略円形
の異常陰影候補が存在する蓋然性が高い領域となる。し
たがって、そのような小領域を選択し、選択された小領
域に略円形の領域が存在するか否かを判断し、存在する
と判断された場合に、その略円形の領域を異常陰影候補
として検出することにより、差異画像の全領域に亘って
略円形の領域の検出を行う必要がなくなり、これによ
り、異常陰影候補の検出を効率よく行うことができる。
【０１００】なお、初期の肺癌の場合、差異画像中にお
ける画素値は０に近い値となる場合が多い。したがっ
て、小領域の選択前に、異常陰影候補に相当する、すな
わち異常陰影候補が存在する可能性が高い画素値付近の
コントラストを強調することにより、異常陰影候補を強
調することができ、その結果、異常陰影候補の検出精度
を向上させることができる。
ける画素値は０に近い値となる場合が多い。したがっ
て、小領域の選択前に、異常陰影候補に相当する、すな
わち異常陰影候補が存在する可能性が高い画素値付近の
コントラストを強調することにより、異常陰影候補を強
調することができ、その結果、異常陰影候補の検出精度
を向上させることができる。
【０１０１】また、小領域を選択する異常陰影検出方法
および装置において、選択された小領域の画像の重心を
求め、この重心を基準として選択された小領域内の画像
を極座標変換することにより得られる極座標画像上にお
いては、小領域に略円形の領域が含まれている場合に
は、その領域の重心を基準として極座標変換がなされる
ことから、その略円形の領域は水平方向にエッジを有す
る画像となる。また、小領域に略円形の領域が含まれて
いる場合には、略円形の領域のエッジは重心から略一定
の距離に分布するため、極座標エッジ画像中のエッジ部
分の垂直方向におけるヒストグラムは、その頻度が比較
的大きくなる。ここで、画像を極座標変換すると、画像
中に含まれる略円形の領域は水平方向に延在する略直線
状のエッジを有するものとなるため、小領域の画像を極
座標変換することにより、小領域に略円形の領域が含ま
れるか否かを容易に判断することができる。したがっ
て、ヒストグラムの頻度が所定値以上となる場合に略円
形の領域が存在すると判断することにより、簡易な演算
により上記判断を行うことができる。
および装置において、選択された小領域の画像の重心を
求め、この重心を基準として選択された小領域内の画像
を極座標変換することにより得られる極座標画像上にお
いては、小領域に略円形の領域が含まれている場合に
は、その領域の重心を基準として極座標変換がなされる
ことから、その略円形の領域は水平方向にエッジを有す
る画像となる。また、小領域に略円形の領域が含まれて
いる場合には、略円形の領域のエッジは重心から略一定
の距離に分布するため、極座標エッジ画像中のエッジ部
分の垂直方向におけるヒストグラムは、その頻度が比較
的大きくなる。ここで、画像を極座標変換すると、画像
中に含まれる略円形の領域は水平方向に延在する略直線
状のエッジを有するものとなるため、小領域の画像を極
座標変換することにより、小領域に略円形の領域が含ま
れるか否かを容易に判断することができる。したがっ
て、ヒストグラムの頻度が所定値以上となる場合に略円
形の領域が存在すると判断することにより、簡易な演算
により上記判断を行うことができる。
【０１０２】さらに、小領域を選択する異常陰影検出方
法および装置において略円形の領域が存在する場合、所
定半径を有する円領域の輪郭を極座標変換することによ
り得られた基準テンプレートを極座標エッジ画像上に設
定し、この基準テンプレートによるテンプレートマッチ
ングを行って異常陰影候補を検出することにより、略円
形の異常陰影候補をテンプレートマッチングという比較
的簡易な処理により検出することができる。
法および装置において略円形の領域が存在する場合、所
定半径を有する円領域の輪郭を極座標変換することによ
り得られた基準テンプレートを極座標エッジ画像上に設
定し、この基準テンプレートによるテンプレートマッチ
ングを行って異常陰影候補を検出することにより、略円
形の異常陰影候補をテンプレートマッチングという比較
的簡易な処理により検出することができる。
【０１０３】この場合、テンプレートマッチング後の基
準テンプレートの各部分がそれぞれ少なくとも隣接する
部分との、略円形の領域のエッジへの移動量に応じた拘
束力で拘束されつつ移動可能に設定された弾性テンプレ
ートをエッジ画像上に設定し、この弾性テンプレートに
よるテンプレートマッチングを行うことにより、略円形
の領域が真円から外れた形状である場合にも、略円形の
領域を精度よく検出することができる。また、画像中の
ノイズ等により、突発的に変形した形状が検出された場
合にも、それを拘束力で引き戻すことにより、そのノイ
ズによる影響を平滑化する効果を得ることができる。
準テンプレートの各部分がそれぞれ少なくとも隣接する
部分との、略円形の領域のエッジへの移動量に応じた拘
束力で拘束されつつ移動可能に設定された弾性テンプレ
ートをエッジ画像上に設定し、この弾性テンプレートに
よるテンプレートマッチングを行うことにより、略円形
の領域が真円から外れた形状である場合にも、略円形の
領域を精度よく検出することができる。また、画像中の
ノイズ等により、突発的に変形した形状が検出された場
合にも、それを拘束力で引き戻すことにより、そのノイ
ズによる影響を平滑化する効果を得ることができる。
【０１０４】さらにまた、小領域を選択する異常陰影検
出方法および装置において略円形の領域が存在する場
合、ヒストグラムの最大頻度を半径とする円領域の輪郭
を極座標変換することにより得られた基準テンプレート
を初期状態とし、かつこの基準テンプレートの各部分が
それぞれ少なくとも隣接する部分との、略円形の領域の
エッジへの移動量に応じた拘束力で拘束されつつ移動可
能に設定された弾性テンプレートを極座標エッジ画像上
に設定し、この弾性テンプレートによるテンプレートマ
ッチングを行うことにより、略円形の領域が真円から外
れた形状である場合にも、略円形の領域を精度よく検出
することができる。また、画像中のノイズ等により、突
発的に変形した形状が検出された場合にも、それを拘束
力で引き戻すことにより、そのノイズによる影響を平滑
化する効果を得ることができる。
出方法および装置において略円形の領域が存在する場
合、ヒストグラムの最大頻度を半径とする円領域の輪郭
を極座標変換することにより得られた基準テンプレート
を初期状態とし、かつこの基準テンプレートの各部分が
それぞれ少なくとも隣接する部分との、略円形の領域の
エッジへの移動量に応じた拘束力で拘束されつつ移動可
能に設定された弾性テンプレートを極座標エッジ画像上
に設定し、この弾性テンプレートによるテンプレートマ
ッチングを行うことにより、略円形の領域が真円から外
れた形状である場合にも、略円形の領域を精度よく検出
することができる。また、画像中のノイズ等により、突
発的に変形した形状が検出された場合にも、それを拘束
力で引き戻すことにより、そのノイズによる影響を平滑
化する効果を得ることができる。
【０１０５】また、選択された小領域の画像の重心を求
め、この重心を基準として選択された小領域内の画像を
極座標変換することにより得られる極座標画像上におい
ては、小領域に略円形の領域が含まれている場合には、
その領域の重心を基準として極座標変換がなされること
から、その略円形の領域は水平方向にエッジを有する画
像となる。このため、小領域の画像を極座標変換するこ
とにより、小領域に略円形の領域が含まれるか否かを容
易に判断することができる。したがって、所定半径を有
する円領域の輪郭を極座標変換することにより得られた
基準テンプレートを極座標エッジ画像上に設定し、この
基準テンプレートによるテンプレートマッチングを行え
ば、略円形の領域と基準テンプレートとのマッチング度
は非常に高いものとなる。よって、テンプレートマッチ
ングという比較的簡易な処理により小領域内に略円形の
領域が存在するか否かの判断を行うことができる。
め、この重心を基準として選択された小領域内の画像を
極座標変換することにより得られる極座標画像上におい
ては、小領域に略円形の領域が含まれている場合には、
その領域の重心を基準として極座標変換がなされること
から、その略円形の領域は水平方向にエッジを有する画
像となる。このため、小領域の画像を極座標変換するこ
とにより、小領域に略円形の領域が含まれるか否かを容
易に判断することができる。したがって、所定半径を有
する円領域の輪郭を極座標変換することにより得られた
基準テンプレートを極座標エッジ画像上に設定し、この
基準テンプレートによるテンプレートマッチングを行え
ば、略円形の領域と基準テンプレートとのマッチング度
は非常に高いものとなる。よって、テンプレートマッチ
ングという比較的簡易な処理により小領域内に略円形の
領域が存在するか否かの判断を行うことができる。
【０１０６】また、基準テンプレートによるテンプレー
トマッチングの後、この基準テンプレートにより囲まれ
る略円形の領域を異常陰影候補として検出することによ
り、略円形の異常陰影候補をテンプレートマッチングと
いう比較的簡易な処理により検出することができる。ま
た、略円形の領域の存在の有無の判断および異常陰影候
補の検出を同時に行うことができるため、異常陰影候補
の検出を効率よく行うことができる。
トマッチングの後、この基準テンプレートにより囲まれ
る略円形の領域を異常陰影候補として検出することによ
り、略円形の異常陰影候補をテンプレートマッチングと
いう比較的簡易な処理により検出することができる。ま
た、略円形の領域の存在の有無の判断および異常陰影候
補の検出を同時に行うことができるため、異常陰影候補
の検出を効率よく行うことができる。
【０１０７】さらに、小領域を選択する異常陰影検出方
法および装置において略円形の領域が存在する場合、マ
ッチング度が所定値以上となった際の基準テンプレート
を初期状態とし、かつこの基準テンプレートの各部分が
それぞれ少なくとも隣接する部分との、略円形の領域の
エッジへの移動量に応じた拘束力で拘束されつつ移動可
能に設定された弾性テンプレートを極座標エッジ画像上
に設定し、この弾性テンプレートによるテンプレートマ
ッチングを行うことにより、略円形の領域が真円から外
れた形状である場合にも、略円形の領域を精度よく検出
することができる。また、画像中のノイズ等により、突
発的に変形した形状が検出された場合にも、それを拘束
力で引き戻すことにより、そのノイズによる影響を平滑
化する効果を得ることができる。
法および装置において略円形の領域が存在する場合、マ
ッチング度が所定値以上となった際の基準テンプレート
を初期状態とし、かつこの基準テンプレートの各部分が
それぞれ少なくとも隣接する部分との、略円形の領域の
エッジへの移動量に応じた拘束力で拘束されつつ移動可
能に設定された弾性テンプレートを極座標エッジ画像上
に設定し、この弾性テンプレートによるテンプレートマ
ッチングを行うことにより、略円形の領域が真円から外
れた形状である場合にも、略円形の領域を精度よく検出
することができる。また、画像中のノイズ等により、突
発的に変形した形状が検出された場合にも、それを拘束
力で引き戻すことにより、そのノイズによる影響を平滑
化する効果を得ることができる。
【０１０８】また、差異画像を複数の小領域に詳細に分
割し、各小領域内に略円形の領域が存在するか否かを判
断することにより、差異画像の全領域について漏れなく
略円形の領域の存在の有無を判断することができること
となる。さらに、略円形の領域が存在する場合には、所
定画素値以上または所定画素値以下の画素の割合が一定
値以上となる略円形の領域は、異常陰影候補が存在する
蓋然性が高い領域となる。したがって、略円形の領域が
存在するか否かの判断を行った後、所定画素値以上また
は所定画素値以下の画素の割合が一定値以上となる略円
形の領域を異常陰影候補として検出することにより、差
異画像の全領域に亘って漏れなく略円形の領域を検出で
き、これにより、異常陰影候補の検出を確実に行うこと
ができる。
割し、各小領域内に略円形の領域が存在するか否かを判
断することにより、差異画像の全領域について漏れなく
略円形の領域の存在の有無を判断することができること
となる。さらに、略円形の領域が存在する場合には、所
定画素値以上または所定画素値以下の画素の割合が一定
値以上となる略円形の領域は、異常陰影候補が存在する
蓋然性が高い領域となる。したがって、略円形の領域が
存在するか否かの判断を行った後、所定画素値以上また
は所定画素値以下の画素の割合が一定値以上となる略円
形の領域を異常陰影候補として検出することにより、差
異画像の全領域に亘って漏れなく略円形の領域を検出で
き、これにより、異常陰影候補の検出を確実に行うこと
ができる。
【０１０９】なお、初期の肺癌の場合、差異画像中にお
ける画素値は０に近い値となる場合が多いため、円形の
領域が存在するか否かを判断する前に、異常陰影候補に
相当する、すなわち異常陰影候補が存在する可能性が高
い画素値付近のコントラストを強調することにより、異
常陰影候補を強調することができ、その結果、異常陰影
候補の検出精度を向上させることができる。
ける画素値は０に近い値となる場合が多いため、円形の
領域が存在するか否かを判断する前に、異常陰影候補に
相当する、すなわち異常陰影候補が存在する可能性が高
い画素値付近のコントラストを強調することにより、異
常陰影候補を強調することができ、その結果、異常陰影
候補の検出精度を向上させることができる。
【０１１０】さらに、小領域を詳細に分割する異常陰影
検出方法および装置において、小領域に略円形の領域が
含まれている場合に、小領域の重心と略円形の領域の中
心とが略一致すると、各小領域の画像を小領域の重心を
基準として極座標変換することにより得られる極座標画
像上においては、略円形の領域の中心を基準として極座
標変換がなされることから、その略円形の領域は水平方
向にエッジを有する画像となる。また、小領域に略円形
の領域が含まれ、かつ小領域の重心と略円形の領域の中
心とが略一致する場合には、略円形の領域のエッジは小
領域の重心から略一定の距離に分布するため、極座標エ
ッジ画像中のエッジ部分の垂直方向におけるヒストグラ
ムは、その頻度が比較的大きくなる。ここで、画像に略
円形の領域が含まれている場合にその円形の領域の中心
を基準として画像を極座標変換すると、画像中に含まれ
る略円形の領域は水平方向に延在する略直線状のエッジ
を有するものとなる。したがって、小領域をその重心を
基準として極座標変換することにより、小領域に略円形
の領域が含まれるか否かを容易に判断することができ
る。したがって、ヒストグラムの頻度が所定値以上とな
る場合に略円形の領域が存在すると判断することによ
り、簡易な演算により上記判断を行うことができる。
検出方法および装置において、小領域に略円形の領域が
含まれている場合に、小領域の重心と略円形の領域の中
心とが略一致すると、各小領域の画像を小領域の重心を
基準として極座標変換することにより得られる極座標画
像上においては、略円形の領域の中心を基準として極座
標変換がなされることから、その略円形の領域は水平方
向にエッジを有する画像となる。また、小領域に略円形
の領域が含まれ、かつ小領域の重心と略円形の領域の中
心とが略一致する場合には、略円形の領域のエッジは小
領域の重心から略一定の距離に分布するため、極座標エ
ッジ画像中のエッジ部分の垂直方向におけるヒストグラ
ムは、その頻度が比較的大きくなる。ここで、画像に略
円形の領域が含まれている場合にその円形の領域の中心
を基準として画像を極座標変換すると、画像中に含まれ
る略円形の領域は水平方向に延在する略直線状のエッジ
を有するものとなる。したがって、小領域をその重心を
基準として極座標変換することにより、小領域に略円形
の領域が含まれるか否かを容易に判断することができ
る。したがって、ヒストグラムの頻度が所定値以上とな
る場合に略円形の領域が存在すると判断することによ
り、簡易な演算により上記判断を行うことができる。
【０１１１】さらに、小領域を詳細に分割する方法にお
いて略円形の領域が存在する場合、所定半径を有する円
領域の輪郭を極座標変換することにより得られた基準テ
ンプレートを極座標エッジ画像上に設定し、この基準テ
ンプレートによるテンプレートマッチングを行って略円
形の領域を抽出し、抽出された略円形の領域のうち、所
定画素値以上または所定画素値以下の画素の数の割合が
一定値以上の略円形の領域を、異常陰影候補として検出
することにより、略円形の異常陰影候補をテンプレート
マッチングという比較的簡易な処理により検出すること
ができる。
いて略円形の領域が存在する場合、所定半径を有する円
領域の輪郭を極座標変換することにより得られた基準テ
ンプレートを極座標エッジ画像上に設定し、この基準テ
ンプレートによるテンプレートマッチングを行って略円
形の領域を抽出し、抽出された略円形の領域のうち、所
定画素値以上または所定画素値以下の画素の数の割合が
一定値以上の略円形の領域を、異常陰影候補として検出
することにより、略円形の異常陰影候補をテンプレート
マッチングという比較的簡易な処理により検出すること
ができる。
【０１１２】この場合、テンプレートマッチング後の基
準テンプレートの各部分がそれぞれ少なくとも隣接する
部分との、略円形の領域のエッジへの移動量に応じた拘
束力で拘束されつつ移動可能に設定された弾性テンプレ
ートをエッジ画像上に設定し、この弾性テンプレートに
よるテンプレートマッチングを行うことにより、略円形
の領域が真円から外れた形状である場合にも、略円形の
領域を精度よく抽出することができる。また、画像中の
ノイズ等により、突発的に変形した形状が検出された場
合にも、それを拘束力で引き戻すことにより、そのノイ
ズによる影響を平滑化する効果を得ることができる。
準テンプレートの各部分がそれぞれ少なくとも隣接する
部分との、略円形の領域のエッジへの移動量に応じた拘
束力で拘束されつつ移動可能に設定された弾性テンプレ
ートをエッジ画像上に設定し、この弾性テンプレートに
よるテンプレートマッチングを行うことにより、略円形
の領域が真円から外れた形状である場合にも、略円形の
領域を精度よく抽出することができる。また、画像中の
ノイズ等により、突発的に変形した形状が検出された場
合にも、それを拘束力で引き戻すことにより、そのノイ
ズによる影響を平滑化する効果を得ることができる。
【０１１３】さらにまた、小領域を詳細に分割する異常
陰影検出方法および装置において略円形の領域が存在す
る場合、ヒストグラムの最大頻度を半径とする円領域の
輪郭を極座標変換することにより得られた基準テンプレ
ートを初期状態とし、かつこの基準テンプレートの各部
分がそれぞれ少なくとも隣接する部分との、略円形の領
域のエッジへの移動量に応じた拘束力で拘束されつつ移
動可能に設定された弾性テンプレートを極座標エッジ画
像上に設定し、この弾性テンプレートによるテンプレー
トマッチングを行うことにより、略円形の領域が真円か
ら外れた形状である場合にも、略円形の領域を精度よく
抽出することができる。また、画像中のノイズ等によ
り、突発的に変形した形状が検出された場合にも、それ
を拘束力で引き戻すことにより、そのノイズによる影響
を平滑化する効果を得ることができる。
陰影検出方法および装置において略円形の領域が存在す
る場合、ヒストグラムの最大頻度を半径とする円領域の
輪郭を極座標変換することにより得られた基準テンプレ
ートを初期状態とし、かつこの基準テンプレートの各部
分がそれぞれ少なくとも隣接する部分との、略円形の領
域のエッジへの移動量に応じた拘束力で拘束されつつ移
動可能に設定された弾性テンプレートを極座標エッジ画
像上に設定し、この弾性テンプレートによるテンプレー
トマッチングを行うことにより、略円形の領域が真円か
ら外れた形状である場合にも、略円形の領域を精度よく
抽出することができる。また、画像中のノイズ等によ
り、突発的に変形した形状が検出された場合にも、それ
を拘束力で引き戻すことにより、そのノイズによる影響
を平滑化する効果を得ることができる。
【０１１４】また、上述したように、小領域の重心を基
準として選択された小領域内の画像を極座標変換するこ
とにより得られる極座標画像上においては、小領域に略
円形の領域が含まれて、かつ略円形の領域の中心と小領
域の重心とが略一致する場合には、略円形の領域は水平
方向にエッジを有する画像となる。このため、小領域を
その重心を基準として極座標変換することにより、小領
域に略円形の領域が含まれるか否かを容易に判断するこ
とができる。したがって、所定半径を有する円領域の輪
郭を極座標変換することにより得られた基準テンプレー
トを極座標エッジ画像上に設定し、この基準テンプレー
トによるテンプレートマッチングを行えば、略円形の領
域と基準テンプレートとのマッチング度は非常に高いも
のとなる。よって、テンプレートマッチングという比較
的簡易な処理により小領域内に略円形の領域が存在する
か否かの判断を行うことができる。
準として選択された小領域内の画像を極座標変換するこ
とにより得られる極座標画像上においては、小領域に略
円形の領域が含まれて、かつ略円形の領域の中心と小領
域の重心とが略一致する場合には、略円形の領域は水平
方向にエッジを有する画像となる。このため、小領域を
その重心を基準として極座標変換することにより、小領
域に略円形の領域が含まれるか否かを容易に判断するこ
とができる。したがって、所定半径を有する円領域の輪
郭を極座標変換することにより得られた基準テンプレー
トを極座標エッジ画像上に設定し、この基準テンプレー
トによるテンプレートマッチングを行えば、略円形の領
域と基準テンプレートとのマッチング度は非常に高いも
のとなる。よって、テンプレートマッチングという比較
的簡易な処理により小領域内に略円形の領域が存在する
か否かの判断を行うことができる。
【０１１５】また、略円形の領域が存在する場合に、基
準テンプレートによるテンプレートマッチングの後、こ
の基準テンプレートにより囲まれる略円形の領域を異常
陰影候補として検出することにより、略円形の異常陰影
候補をテンプレートマッチングという比較的簡易な処理
により検出することができる。また、略円形の領域の存
在の有無の判断および異常陰影候補の検出を同時に行う
ことができるため、異常陰影候補の検出を効率よく行う
ことができる。
準テンプレートによるテンプレートマッチングの後、こ
の基準テンプレートにより囲まれる略円形の領域を異常
陰影候補として検出することにより、略円形の異常陰影
候補をテンプレートマッチングという比較的簡易な処理
により検出することができる。また、略円形の領域の存
在の有無の判断および異常陰影候補の検出を同時に行う
ことができるため、異常陰影候補の検出を効率よく行う
ことができる。
【０１１６】さらに、小領域を詳細に分割する異常陰影
検出方法および装置において略円形の領域が存在する場
合、マッチング度が所定値以上となった際の、基準テン
プレートを初期状態とし、かつこの基準テンプレートの
各部分がそれぞれ少なくとも隣接する部分との、略円形
の領域のエッジへの移動量に応じた拘束力で拘束されつ
つ移動可能に設定された弾性テンプレートを極座標エッ
ジ画像上に設定し、この弾性テンプレートによるテンプ
レートマッチングを行うことにより、略円形の領域が真
円から外れた形状である場合にも、略円形の領域を精度
よく検出することができる。また、画像中のノイズ等に
より、突発的に変形した形状が検出された場合にも、そ
れを拘束力で引き戻すことにより、そのノイズによる影
響を平滑化する効果を得ることができる。
検出方法および装置において略円形の領域が存在する場
合、マッチング度が所定値以上となった際の、基準テン
プレートを初期状態とし、かつこの基準テンプレートの
各部分がそれぞれ少なくとも隣接する部分との、略円形
の領域のエッジへの移動量に応じた拘束力で拘束されつ
つ移動可能に設定された弾性テンプレートを極座標エッ
ジ画像上に設定し、この弾性テンプレートによるテンプ
レートマッチングを行うことにより、略円形の領域が真
円から外れた形状である場合にも、略円形の領域を精度
よく検出することができる。また、画像中のノイズ等に
より、突発的に変形した形状が検出された場合にも、そ
れを拘束力で引き戻すことにより、そのノイズによる影
響を平滑化する効果を得ることができる。
【０１１７】さらに、本発明において、差異画像を求め
た２つの画像のうち時系列的に新しい画像または差異画
像を、検出された異常陰影候補を強調して表示すること
により、容易に異常陰影候補を認識でき、これにより観
察者の経験によらず客観的な診断を行うことができる。
た２つの画像のうち時系列的に新しい画像または差異画
像を、検出された異常陰影候補を強調して表示すること
により、容易に異常陰影候補を認識でき、これにより観
察者の経験によらず客観的な診断を行うことができる。
【０１１８】
【発明の実施の形態】以下図面を参照して本発明の実施
形態について説明する。
形態について説明する。
【０１１９】図１は本発明の第１の実施形態による異常
陰影検出装置１０を含む医療用画像ネットワーク１００
を示す図である。
陰影検出装置１０を含む医療用画像ネットワーク１００
を示す図である。
【０１２０】図示のネットワーク１００には、例えばＣ
Ｔ装置（コンピュータ断層像撮影装置）、ＭＲＩ装置
（磁気共鳴像撮影装置）、ＣＲ装置（コンピュータラジ
オグラフィ）５０等の医療用画像生成装置と、これらの
医療用画像生成装置により生成された各種の診断用医療
画像を蓄積記憶するデータベース７０と、データベース
７０に一旦記憶された画像や画像生成装置から直接送ら
れた画像から異常陰影候補を検出する異常陰影検出装置
１０等が接続されている。なおネットワーク１００に
は、このネットワーク１００上を流通する画像をフイル
ム等に出力するプリンター等も接続されているが、ＣＴ
装置およびＭＲＩ装置を含めて本図においては図示を省
略している。
Ｔ装置（コンピュータ断層像撮影装置）、ＭＲＩ装置
（磁気共鳴像撮影装置）、ＣＲ装置（コンピュータラジ
オグラフィ）５０等の医療用画像生成装置と、これらの
医療用画像生成装置により生成された各種の診断用医療
画像を蓄積記憶するデータベース７０と、データベース
７０に一旦記憶された画像や画像生成装置から直接送ら
れた画像から異常陰影候補を検出する異常陰影検出装置
１０等が接続されている。なおネットワーク１００に
は、このネットワーク１００上を流通する画像をフイル
ム等に出力するプリンター等も接続されているが、ＣＴ
装置およびＭＲＩ装置を含めて本図においては図示を省
略している。
【０１２１】ＣＲ装置５０は、被写体を透過した放射線
を、輝尽性蛍光体層を有するシート状の蓄積性蛍光体シ
ートに照射することにより、蓄積性蛍光体シートに被写
体の透過放射線像を蓄積記録し、その後、当該蓄積性蛍
光体シートにレーザ光を照射して、シートに蓄積記録さ
れている放射線エネルギ−に応じた光量で発光する輝尽
発光光を光電的に読み取ることにより、被写体の透過放
射線像をデジタル画像として取得する装置であり、病院
等の医療機関において広く使用されているものである。
を、輝尽性蛍光体層を有するシート状の蓄積性蛍光体シ
ートに照射することにより、蓄積性蛍光体シートに被写
体の透過放射線像を蓄積記録し、その後、当該蓄積性蛍
光体シートにレーザ光を照射して、シートに蓄積記録さ
れている放射線エネルギ−に応じた光量で発光する輝尽
発光光を光電的に読み取ることにより、被写体の透過放
射線像をデジタル画像として取得する装置であり、病院
等の医療機関において広く使用されているものである。
【０１２２】ＣＲ装置５０とネットワーク１００の間に
介在しているＱＡ−ＷＳ（画像品質チェック用ワークス
テーション）６０は、上述したＣＲ装置５０等の画像生
成装置により生成された診断用画像をチェックし、必要
な場合は画像生成装置に対して画像の再取得を要求する
等の機能を備えたワークステーションである。本実施形
態におけるこのＱＡ−ＷＳ６０は、ＣＲ装置５０によっ
て生成されたデジタル画像Ｐを、データベース７０に蓄
積記憶する前に表示して、画像の画素値、コントラスト
等の画質チェック、撮影範囲等のチェックを行うものと
して設けられている。
介在しているＱＡ−ＷＳ（画像品質チェック用ワークス
テーション）６０は、上述したＣＲ装置５０等の画像生
成装置により生成された診断用画像をチェックし、必要
な場合は画像生成装置に対して画像の再取得を要求する
等の機能を備えたワークステーションである。本実施形
態におけるこのＱＡ−ＷＳ６０は、ＣＲ装置５０によっ
て生成されたデジタル画像Ｐを、データベース７０に蓄
積記憶する前に表示して、画像の画素値、コントラスト
等の画質チェック、撮影範囲等のチェックを行うものと
して設けられている。
【０１２３】異常陰影検出装置１０は、ネットワーク１
００を介して入力された、同一患者の同一患部について
時系列的に撮影された２つの画像Ｐ１，Ｐ２についてサ
ブトラクション処理を行う機能を有するものであり、こ
のようなサブトラクション処理によりサブトラクション
画像Ｐｓｕを作成する経時サブトラクション画像作成部
（画像間演算手段）１４と、画像を一時的に記憶するメ
モリ１２と、画像を表示する画像表示部（画像表示手
段）１１と、経時サブトラクション画像作成部１４によ
り作成された経時サブトラクション画像から異常陰影候
補を検出する検出部（検出手段）１３とを備えた構成で
ある。
００を介して入力された、同一患者の同一患部について
時系列的に撮影された２つの画像Ｐ１，Ｐ２についてサ
ブトラクション処理を行う機能を有するものであり、こ
のようなサブトラクション処理によりサブトラクション
画像Ｐｓｕを作成する経時サブトラクション画像作成部
（画像間演算手段）１４と、画像を一時的に記憶するメ
モリ１２と、画像を表示する画像表示部（画像表示手
段）１１と、経時サブトラクション画像作成部１４によ
り作成された経時サブトラクション画像から異常陰影候
補を検出する検出部（検出手段）１３とを備えた構成で
ある。
【０１２４】ここで経時サブトラクション画像作成部１
４は、図２（ａ）、（ｂ）に示すような２つの画像Ｐ
１，Ｐ２のうち、時系列的に新しい方の第２画像Ｐ２か
ら、より古い側の第１画像Ｐ１を画素を対応させて減算
処理し、図２（ｃ）に示すようなサブトラクション画像
Ｐｓｕを得るものである。したがって、この経時サブト
ラクション画像作成部１４からは、その減算処理の結果
の演算値が画素毎に出力される。両画像について対応す
る画素値（濃度または輝度等の信号値）に差異がないと
き、すなわち同一信号値のときは演算値は０となり、対
応する画素値に差異があるときは演算値は０以外の値と
なり、その値は正または負の値となる。なお、図２に
（ｂ）に示すように第２の画像２に異常陰影候補Ｋが存
在する場合には、サブトラクション画像Ｐｓｕにおいて
は、異常陰影候補Ｋが閉領域に囲まれて強調されて表さ
れることとなる。
４は、図２（ａ）、（ｂ）に示すような２つの画像Ｐ
１，Ｐ２のうち、時系列的に新しい方の第２画像Ｐ２か
ら、より古い側の第１画像Ｐ１を画素を対応させて減算
処理し、図２（ｃ）に示すようなサブトラクション画像
Ｐｓｕを得るものである。したがって、この経時サブト
ラクション画像作成部１４からは、その減算処理の結果
の演算値が画素毎に出力される。両画像について対応す
る画素値（濃度または輝度等の信号値）に差異がないと
き、すなわち同一信号値のときは演算値は０となり、対
応する画素値に差異があるときは演算値は０以外の値と
なり、その値は正または負の値となる。なお、図２に
（ｂ）に示すように第２の画像２に異常陰影候補Ｋが存
在する場合には、サブトラクション画像Ｐｓｕにおいて
は、異常陰影候補Ｋが閉領域に囲まれて強調されて表さ
れることとなる。
【０１２５】なお、画像Ｐ１，Ｐ２は、高濃度になるに
したがって（黒くなる方向）画素値が小さくなり、低濃
度になるにしたがって（白くなる方向）画素値が大きく
なる、高濃度低画素値の画像である。
したがって（黒くなる方向）画素値が小さくなり、低濃
度になるにしたがって（白くなる方向）画素値が大きく
なる、高濃度低画素値の画像である。
【０１２６】検出部１３は、経時サブトラクション画像
作成部１４から入力されたサブトラクション画像Ｐｓｕ
から異常陰影候補を検出する。以下その検出処理につい
て説明する。
作成部１４から入力されたサブトラクション画像Ｐｓｕ
から異常陰影候補を検出する。以下その検出処理につい
て説明する。
【０１２７】まず、検出部１３は入力されたサブトラク
ション画像Ｐｓｕにおいて、画素値が負の画素につい
て、その画素値を０に置換し、さらに、サブトラクショ
ン画像Ｐｓｕのコントラストを強調する処理を行う。
ション画像Ｐｓｕにおいて、画素値が負の画素につい
て、その画素値を０に置換し、さらに、サブトラクショ
ン画像Ｐｓｕのコントラストを強調する処理を行う。
【０１２８】ここで画素値が負の画素についての画素値
を０に置換するのは以下の理由による。すなわち、ＣＲ
装置５０により生成された、第１画像Ｐ１および第２画
像Ｐ２等の診断用医療画像においては、病変部は一般に
正常組織よりも低い濃度となって現れる。したがって、
その病変部の画素値は正常組織の画素値よりも大きい値
となる。そして、経時サブトラクション画像作成部１４
は、第２画像Ｐ２から第１画像Ｐ１を画素を対応させて
減算処理するため、時系列的により古い第１画像Ｐ１に
存在しない病変部がより新しい第２画像Ｐ２に存在した
場合、サブトラクション画像Ｐｓｕにおける当該病変部
はその演算値すなわち画素値が正となる一方、第１画像
Ｐ１にも第２画像Ｐ２にも病変部が存在しない場合に
は、サブトラクション画像Ｐｓｕにおける画素値は０と
なる。
を０に置換するのは以下の理由による。すなわち、ＣＲ
装置５０により生成された、第１画像Ｐ１および第２画
像Ｐ２等の診断用医療画像においては、病変部は一般に
正常組織よりも低い濃度となって現れる。したがって、
その病変部の画素値は正常組織の画素値よりも大きい値
となる。そして、経時サブトラクション画像作成部１４
は、第２画像Ｐ２から第１画像Ｐ１を画素を対応させて
減算処理するため、時系列的により古い第１画像Ｐ１に
存在しない病変部がより新しい第２画像Ｐ２に存在した
場合、サブトラクション画像Ｐｓｕにおける当該病変部
はその演算値すなわち画素値が正となる一方、第１画像
Ｐ１にも第２画像Ｐ２にも病変部が存在しない場合に
は、サブトラクション画像Ｐｓｕにおける画素値は０と
なる。
【０１２９】またサブトラクション画像Ｐｓｕにおいて
は、第１画像Ｐ１と第２画像Ｐ２との対応する組織や構
造物の位置ずれに起因するアーチファクトも現れるが、
このアーチファクトについての画素値は正負の各値をそ
れぞれ採る。通常の診断においては、第１画像Ｐ１作成
時から第２画像Ｐ２作成時までの時間経過の間に生じた
病変部に関心を以て画像の読影を行うため、サブトラク
ション画像Ｐｓｕにおいては画素値が正の領域のみ得ら
れれば十分であり、負の領域を得る必要はなく、検出部
１３が画素値が負の画素の当該画素値を一律に０に置換
することにより、読影の際にノイズとなるアーチファク
トのうち負の領域に存在するものを除去することとな
り、本来の関心部分である病変部の読影性能を向上させ
ることができる。
は、第１画像Ｐ１と第２画像Ｐ２との対応する組織や構
造物の位置ずれに起因するアーチファクトも現れるが、
このアーチファクトについての画素値は正負の各値をそ
れぞれ採る。通常の診断においては、第１画像Ｐ１作成
時から第２画像Ｐ２作成時までの時間経過の間に生じた
病変部に関心を以て画像の読影を行うため、サブトラク
ション画像Ｐｓｕにおいては画素値が正の領域のみ得ら
れれば十分であり、負の領域を得る必要はなく、検出部
１３が画素値が負の画素の当該画素値を一律に０に置換
することにより、読影の際にノイズとなるアーチファク
トのうち負の領域に存在するものを除去することとな
り、本来の関心部分である病変部の読影性能を向上させ
ることができる。
【０１３０】またサブトラクション画像Ｐｓｕはその大
部分が上記置換処理により画素値が０または０に近い正
の値を採る画像となることから、コントラスト弁別性能
上適切ではない。このため、検出部１３は、サブトラク
ション画像Ｐｓｕについて、画素値が０に近い値を有す
る画素ほどコントラストを強調するような非線形ルック
アップテーブルを用いてサブトラクション画像Ｐｓｕの
画素値を変換する処理を施す。これにより、画素値が０
付近のコントラストが強調されたされたサブトラクショ
ン画像Ｐｓｕ′が得られる。
部分が上記置換処理により画素値が０または０に近い正
の値を採る画像となることから、コントラスト弁別性能
上適切ではない。このため、検出部１３は、サブトラク
ション画像Ｐｓｕについて、画素値が０に近い値を有す
る画素ほどコントラストを強調するような非線形ルック
アップテーブルを用いてサブトラクション画像Ｐｓｕの
画素値を変換する処理を施す。これにより、画素値が０
付近のコントラストが強調されたされたサブトラクショ
ン画像Ｐｓｕ′が得られる。
【０１３１】次に、コントラストが強調されたサブトラ
クション画像Ｐｓｕ′を複数の小領域に分割する。この
際、図３に示すように各小領域Ａ０の一部分が互いに重
なるようにサブトラクション画像Ｐｓｕ′が分割され
る。このように小領域Ａ０の一部分が重なるようにした
のは、各小領域Ａ０の境界部分に異常陰影候補が存在し
た場合に、その異常陰影候補が検出されなくなることを
防止するためである。なお、図３においては各小領域Ａ
０の重なり状態を明確にするために、実線の小領域と破
線の小領域とを交互に図示している。本実施形態におい
ては、小領域Ａ０は３２×３２画素のサイズを有するも
のとする。ここで、初期の肺癌においてはその病変部Ｋ
の大きさは３〜１０ｍｍ程度である。本実施形態におい
ては小領域Ａ０のサイズが３２×３２画素であることか
ら、３ｍｍ程度の最も小さな病変部Ｋを検出するため
に、小領域Ａ０の重なりを３ｍｍ程度（１画素サイズが
０．２ｍｍの場合は、１５画素程度）とする。
クション画像Ｐｓｕ′を複数の小領域に分割する。この
際、図３に示すように各小領域Ａ０の一部分が互いに重
なるようにサブトラクション画像Ｐｓｕ′が分割され
る。このように小領域Ａ０の一部分が重なるようにした
のは、各小領域Ａ０の境界部分に異常陰影候補が存在し
た場合に、その異常陰影候補が検出されなくなることを
防止するためである。なお、図３においては各小領域Ａ
０の重なり状態を明確にするために、実線の小領域と破
線の小領域とを交互に図示している。本実施形態におい
ては、小領域Ａ０は３２×３２画素のサイズを有するも
のとする。ここで、初期の肺癌においてはその病変部Ｋ
の大きさは３〜１０ｍｍ程度である。本実施形態におい
ては小領域Ａ０のサイズが３２×３２画素であることか
ら、３ｍｍ程度の最も小さな病変部Ｋを検出するため
に、小領域Ａ０の重なりを３ｍｍ程度（１画素サイズが
０．２ｍｍの場合は、１５画素程度）とする。
【０１３２】次に、各小領域Ａ０内おいて、画素値がし
きい値Ｔｈ１以上となる画素数ｃｎをカウントするとと
もに、小領域Ａ０内の画素値の分散値σを算出する。そ
して、画素数ｃｎの小領域Ａ０に対する割合（％）が所
定のしきい値Ｔｈ２以上となり、かつ分散値σが所定の
しきい値Ｔｈ３以上となった場合に、その小領域Ａ０を
異常陰影候補が存在する蓋然性の高い小領域Ａ１として
選択する。
きい値Ｔｈ１以上となる画素数ｃｎをカウントするとと
もに、小領域Ａ０内の画素値の分散値σを算出する。そ
して、画素数ｃｎの小領域Ａ０に対する割合（％）が所
定のしきい値Ｔｈ２以上となり、かつ分散値σが所定の
しきい値Ｔｈ３以上となった場合に、その小領域Ａ０を
異常陰影候補が存在する蓋然性の高い小領域Ａ１として
選択する。
【０１３３】ここで、画素値がしきい値Ｔｈ１以上であ
る場合、その画素は、異常陰影候補を表すものと見なす
ことができ、さらにその画素数ｃｎが小領域Ａ０内の全
画素数に対してある割合以上となっている場合は、その
画素が異常陰影候補を表す蓋然性が高いものとなる。ま
た、小領域Ａ０が一定画素値のいわゆるベタ画像であっ
て、異常陰影候補を含まないような場合、その小領域Ａ
０にはノイズのみ含まれることから画素値の分散値σは
比較的小さい値となる。このため、分散値σがしきい値
Ｔｈ３未満となる小領域Ａ０は、ノイズのみからなるベ
タ画像である蓋然性が高い。したがって、画素数ｃｎの
小領域Ａ０に対する割合がしきい値Ｔｈ２以上かつ分散
値σがしきい値Ｔｈ３以上となる小領域Ａ０を、異常陰
影候補が存在する蓋然性の高い小領域Ａ１として選択す
るようにしたものである。
る場合、その画素は、異常陰影候補を表すものと見なす
ことができ、さらにその画素数ｃｎが小領域Ａ０内の全
画素数に対してある割合以上となっている場合は、その
画素が異常陰影候補を表す蓋然性が高いものとなる。ま
た、小領域Ａ０が一定画素値のいわゆるベタ画像であっ
て、異常陰影候補を含まないような場合、その小領域Ａ
０にはノイズのみ含まれることから画素値の分散値σは
比較的小さい値となる。このため、分散値σがしきい値
Ｔｈ３未満となる小領域Ａ０は、ノイズのみからなるベ
タ画像である蓋然性が高い。したがって、画素数ｃｎの
小領域Ａ０に対する割合がしきい値Ｔｈ２以上かつ分散
値σがしきい値Ｔｈ３以上となる小領域Ａ０を、異常陰
影候補が存在する蓋然性の高い小領域Ａ１として選択す
るようにしたものである。
【０１３４】なお、多少精度は劣るものの、画素値の分
散値σについて判断することなく、画素数ｃｎの小領域
Ａ０に対する割合がしきい値Ｔｈ２以上となる小領域Ａ
０を、異常陰影候補が存在する蓋然性の高い小領域Ａ１
として選択するようにしてもよい。
散値σについて判断することなく、画素数ｃｎの小領域
Ａ０に対する割合がしきい値Ｔｈ２以上となる小領域Ａ
０を、異常陰影候補が存在する蓋然性の高い小領域Ａ１
として選択するようにしてもよい。
【０１３５】このようにして、小領域Ａ１が選択される
と、選択された小領域Ａ１内に略円形の領域が存在する
か否かが判断される。この判断は以下のようにして行
う。まず、小領域Ａ１内において、画素値がしきい値Ｔ
ｈ１以上となる画素のみを用いて小領域Ａ１の重心ｇを
求める。なお、小領域Ａ１内における画素値がしきい値
Ｔｈ１以上となる画素のみからなる画像Ｇ１を図４に示
す。このような画像においては、図５に示すように重心
ｇが求められる。
と、選択された小領域Ａ１内に略円形の領域が存在する
か否かが判断される。この判断は以下のようにして行
う。まず、小領域Ａ１内において、画素値がしきい値Ｔ
ｈ１以上となる画素のみを用いて小領域Ａ１の重心ｇを
求める。なお、小領域Ａ１内における画素値がしきい値
Ｔｈ１以上となる画素のみからなる画像Ｇ１を図４に示
す。このような画像においては、図５に示すように重心
ｇが求められる。
【０１３６】次に、重心ｇを基準として、小領域Ａ１内
の画像Ｇ１を極座標画像に変換する。すなわち図４に示
す小領域Ａ１の画像Ｇ１を、図６に示すように重心ｇか
らの距離ｒと、重心ｇを通る下向きベクトルを基準とし
た角度θとで表した極座標画像Ｐ０に変換する。
の画像Ｇ１を極座標画像に変換する。すなわち図４に示
す小領域Ａ１の画像Ｇ１を、図６に示すように重心ｇか
らの距離ｒと、重心ｇを通る下向きベクトルを基準とし
た角度θとで表した極座標画像Ｐ０に変換する。
【０１３７】そして、極座標画像Ｐ０から水平方向すな
わちθ方向に延在するエッジ部分を検出してエッジ画像
Ｅ０を作成する。このエッジ画像Ｅ０の作成は、極座標
画像Ｐ０を水平方向のエッジ部分を検出するエッジ検出
マスクＭ（図７参照）によってコンボリューションする
ことにより作成される。エッジ画像Ｅ０を図８に示す。
図８に示すように、エッジ画像Ｅ０は、極座標画像Ｐ０
におけるエッジ部分Ｅ１の画素値が大きく、その他の部
分の画素値はエッジ部分Ｅ１よりも小さいものとなって
いる。
わちθ方向に延在するエッジ部分を検出してエッジ画像
Ｅ０を作成する。このエッジ画像Ｅ０の作成は、極座標
画像Ｐ０を水平方向のエッジ部分を検出するエッジ検出
マスクＭ（図７参照）によってコンボリューションする
ことにより作成される。エッジ画像Ｅ０を図８に示す。
図８に示すように、エッジ画像Ｅ０は、極座標画像Ｐ０
におけるエッジ部分Ｅ１の画素値が大きく、その他の部
分の画素値はエッジ部分Ｅ１よりも小さいものとなって
いる。
【０１３８】ここで、エッジ検出マスクＭは、極座標に
おける水平方向の直線に反応しやすいように、マスクの
正（＋符号）の部分が水平方向に適合するように、細長
楕円形状をなしており、さらに、負の部分が正の部分の
上側に分布するように選択されている。このマスクに十
分な方位選択性を持たせるにはこのような負の部分が不
可欠である。そしてこのエッジ検出マスクを用いて、極
座標画像Ｐ０をコンボリューションしてエッジ画像Ｅ０
を作成するものである。
おける水平方向の直線に反応しやすいように、マスクの
正（＋符号）の部分が水平方向に適合するように、細長
楕円形状をなしており、さらに、負の部分が正の部分の
上側に分布するように選択されている。このマスクに十
分な方位選択性を持たせるにはこのような負の部分が不
可欠である。そしてこのエッジ検出マスクを用いて、極
座標画像Ｐ０をコンボリューションしてエッジ画像Ｅ０
を作成するものである。
【０１３９】このようにしてエッジ画像Ｅ０が作成され
ると、このエッジ画像Ｅ０におけるエッジ部分Ｅ１の垂
直方向すなわちｒ方向におけるヒストグラムＨ０を作成
する。このヒストグラムＨ０は、図９に示すように重心
ｇからの距離ｒに応じたエッジの分布を表すものとな
る。ここで、エッジが真円に近いほど重心ｇから一定の
距離にエッジが分布することとなるため、ヒストグラム
Ｈ０の最大頻度はその一定距離において大きくなる。し
たがって、ヒストグラムＨ０の最大頻度がしきい値Ｔｈ
４以上となる場合に、選択された小領域Ａ１に略円形の
領域が存在すると判断する。
ると、このエッジ画像Ｅ０におけるエッジ部分Ｅ１の垂
直方向すなわちｒ方向におけるヒストグラムＨ０を作成
する。このヒストグラムＨ０は、図９に示すように重心
ｇからの距離ｒに応じたエッジの分布を表すものとな
る。ここで、エッジが真円に近いほど重心ｇから一定の
距離にエッジが分布することとなるため、ヒストグラム
Ｈ０の最大頻度はその一定距離において大きくなる。し
たがって、ヒストグラムＨ０の最大頻度がしきい値Ｔｈ
４以上となる場合に、選択された小領域Ａ１に略円形の
領域が存在すると判断する。
【０１４０】次いで、略円形の領域が検出される。この
検出は、ヒストグラムＨ０の最大頻度を半径ｒ０とする
円形の点の集合からなる円領域を極座標変換して得られ
た基準テンプレートを初期位置とする弾性テンプレート
Ｔ０によって、エッジ画像Ｅ０をテンプレートマッチン
グすることにより行われる。
検出は、ヒストグラムＨ０の最大頻度を半径ｒ０とする
円形の点の集合からなる円領域を極座標変換して得られ
た基準テンプレートを初期位置とする弾性テンプレート
Ｔ０によって、エッジ画像Ｅ０をテンプレートマッチン
グすることにより行われる。
【０１４１】この弾性テンプレートＴ０は、テンプレー
トマッチングの際に、その構成画素の全てが一体的に移
動するものではなく、個々の画素が隣接する画素との間
で、各画素の移動量に応じた拘束力で拘束されつつ独立
してｒ方向に移動可能に設定された、仮想的なバネ拘束
を受けるテンプレートであり、テンプレート全体があた
かも弾性変形するように構成されている。なお、基準テ
ンプレートはヒストグラムＨ０の最大頻度位置における
水平方向に延在する直線となる。
トマッチングの際に、その構成画素の全てが一体的に移
動するものではなく、個々の画素が隣接する画素との間
で、各画素の移動量に応じた拘束力で拘束されつつ独立
してｒ方向に移動可能に設定された、仮想的なバネ拘束
を受けるテンプレートであり、テンプレート全体があた
かも弾性変形するように構成されている。なお、基準テ
ンプレートはヒストグラムＨ０の最大頻度位置における
水平方向に延在する直線となる。
【０１４２】まず、図１０に示すように、基準テンプレ
ートをその初期位置（弾性変形のない状態）として、弾
性テンプレートＴ０をエッジ画像Ｅ０上に配置し（図１
０（ａ））、この弾性テンプレートＴ０を構成する画素
をそれぞれ独立して、ｒ方向（極座標における上下方
向）に移動させる。このとき、このとき弾性テンプレー
トＴ′の各画素の移動量は以下のようにして求められ
る。まず、各画素の周辺範囲（初期位置±ｒ）におい
て、各画素値ｐ（ｎｒｉ±ｒ，ｎθｉ）と初期位置での
画素値ｐ（ｎｒｉ，ｎθｉ）との差分を求める。ここ
で、ｒが大きい位置における画素値からｒが小さい位置
における画素値を差し引く。そして、この差分の総和を
下記の式（１）により求める。
ートをその初期位置（弾性変形のない状態）として、弾
性テンプレートＴ０をエッジ画像Ｅ０上に配置し（図１
０（ａ））、この弾性テンプレートＴ０を構成する画素
をそれぞれ独立して、ｒ方向（極座標における上下方
向）に移動させる。このとき、このとき弾性テンプレー
トＴ′の各画素の移動量は以下のようにして求められ
る。まず、各画素の周辺範囲（初期位置±ｒ）におい
て、各画素値ｐ（ｎｒｉ±ｒ，ｎθｉ）と初期位置での
画素値ｐ（ｎｒｉ，ｎθｉ）との差分を求める。ここ
で、ｒが大きい位置における画素値からｒが小さい位置
における画素値を差し引く。そして、この差分の総和を
下記の式（１）により求める。
【０１４３】
【数１】 この画素値差分総和は、初期位置よりもｒが大きい方向
に明るい（高画素値（低濃度））画素があれば正の値を
採り、初期位置よりもｒが小さい方向に明るい（高画素
値（低濃度））画素があれば負の値を採ることを示して
いる。また、差分をｒで除することにより、初期値に近
い画素の差分に重み付けを行うようにしている。すなわ
ちエッジ部分Ｅ１は周辺よりも明るいため、エッジ部分
Ｅ１が初期位置よりもｒが大きい方向にあれば画素値総
和は正の値を採り、初期位置よりもｒが小さい方向にあ
れば画素値総和は負の値を採ることになり、この正また
は負の符号が、初期位置から移動させる向きの指針を与
え、その絶対値により移動量の指針が与えられる。
に明るい（高画素値（低濃度））画素があれば正の値を
採り、初期位置よりもｒが小さい方向に明るい（高画素
値（低濃度））画素があれば負の値を採ることを示して
いる。また、差分をｒで除することにより、初期値に近
い画素の差分に重み付けを行うようにしている。すなわ
ちエッジ部分Ｅ１は周辺よりも明るいため、エッジ部分
Ｅ１が初期位置よりもｒが大きい方向にあれば画素値総
和は正の値を採り、初期位置よりもｒが小さい方向にあ
れば画素値総和は負の値を採ることになり、この正また
は負の符号が、初期位置から移動させる向きの指針を与
え、その絶対値により移動量の指針が与えられる。
【０１４４】そこで、弾性テンプレートＴ０を構成する
各画素の移動量（向きを含む）ｒを、所定の係数ｂを用
いて下記の式（２）に示すように定義する。
各画素の移動量（向きを含む）ｒを、所定の係数ｂを用
いて下記の式（２）に示すように定義する。
【０１４５】
【数２】 このようにして得られた各画素ｎの移動量ｒｎは、図１
０（ｂ）に示すように、各画素を独立して移動させる移
動量であるが、上述したように、この弾性テンプレート
Ｔ０は、構成する各画素が周囲の弾性テンプレートＴ０
の画素と拘束されているため、上述した移動量ｒｎでそ
のまま移動するのではなく、隣接する画素（例えば、両
隣の画素（画素（ｎ−１）および画素（ｎ＋１））や、
さらにその隣の画素まで含めた画素（画素（ｎ−２）、
画素（ｎ−１）、画素（ｎ＋１）および画素（ｎ＋２）
等）の各移動量ｒｋ（ｋ＝ｎ，ｎ±１，…）に応じて、
下記式（３）により決定される。
０（ｂ）に示すように、各画素を独立して移動させる移
動量であるが、上述したように、この弾性テンプレート
Ｔ０は、構成する各画素が周囲の弾性テンプレートＴ０
の画素と拘束されているため、上述した移動量ｒｎでそ
のまま移動するのではなく、隣接する画素（例えば、両
隣の画素（画素（ｎ−１）および画素（ｎ＋１））や、
さらにその隣の画素まで含めた画素（画素（ｎ−２）、
画素（ｎ−１）、画素（ｎ＋１）および画素（ｎ＋２）
等）の各移動量ｒｋ（ｋ＝ｎ，ｎ±１，…）に応じて、
下記式（３）により決定される。
【０１４６】
【数３】 ここで、バネ定数ａｋは、注目画素ｎ自身については大
きく、周辺領域の画素ｎ±１，…については小さく設定
するのが好ましい。つまり、式（３）において、
きく、周辺領域の画素ｎ±１，…については小さく設定
するのが好ましい。つまり、式（３）において、
【数４】 であるから、注目画素ｎの移動量ｒｎは、自身の移動量
ｒｎと隣接画素の移動量ｒｋとの差に応じた移動量とい
うことになり、仮想的な弾性力で拘束されていることと
なる。
ｒｎと隣接画素の移動量ｒｋとの差に応じた移動量とい
うことになり、仮想的な弾性力で拘束されていることと
なる。
【０１４７】以上のようにして、弾性テンプレートＴ０
の各画素を少しずつ移動させる動作を繰り返すことによ
り、エッジ部分Ｅ１を正確に検出することができる。な
お、繰り返しの終了は、移動量の総和値が所定のしきい
値以下となるか、または所定の繰り返し回数に到達した
かにより判定する。
の各画素を少しずつ移動させる動作を繰り返すことによ
り、エッジ部分Ｅ１を正確に検出することができる。な
お、繰り返しの終了は、移動量の総和値が所定のしきい
値以下となるか、または所定の繰り返し回数に到達した
かにより判定する。
【０１４８】以上の処理により、弾性テンプレートＴ０
を構成する画素により、略円形の領域が精度よく検出さ
れるが、最終的に、弾性テンプレートＴ０を構成する各
画素を実画像上に戻し、隣接する画素間を補間処理（線
形補間またはスプライン補間等）して、図１１に示すよ
うに閉曲線で接続することにより、略円形の領域を異常
陰影候補として抽出することができる。
を構成する画素により、略円形の領域が精度よく検出さ
れるが、最終的に、弾性テンプレートＴ０を構成する各
画素を実画像上に戻し、隣接する画素間を補間処理（線
形補間またはスプライン補間等）して、図１１に示すよ
うに閉曲線で接続することにより、略円形の領域を異常
陰影候補として抽出することができる。
【０１４９】画像表示部１１においては、図１２（ａ）
に示すように、抽出された異常陰影候補Ｋが閉領域によ
り囲まれて強調表示される。なお、閉領域で囲むのみな
らず、図１２（ｂ）に示すように異常陰影候補Ｋを矢印
Ｙで指し示すようにしてもよい。
に示すように、抽出された異常陰影候補Ｋが閉領域によ
り囲まれて強調表示される。なお、閉領域で囲むのみな
らず、図１２（ｂ）に示すように異常陰影候補Ｋを矢印
Ｙで指し示すようにしてもよい。
【０１５０】次いで、第１の実施形態の動作について説
明する。図１３は第１の実施形態の動作を示すフローチ
ャートである。まず、経時サブトラクション画像作成部
１４において、２つの画像Ｐ１，Ｐ２からサブトラクシ
ョン画像Ｐｓｕが作成される（ステップＳ１）。次い
で、検出部１３において、サブトラクション画像Ｐｓｕ
から異常陰影候補が検出される（ステップＳ２）。
明する。図１３は第１の実施形態の動作を示すフローチ
ャートである。まず、経時サブトラクション画像作成部
１４において、２つの画像Ｐ１，Ｐ２からサブトラクシ
ョン画像Ｐｓｕが作成される（ステップＳ１）。次い
で、検出部１３において、サブトラクション画像Ｐｓｕ
から異常陰影候補が検出される（ステップＳ２）。
【０１５１】図１４は第１の実施形態における異常陰影
候補検出処理の動作を示すフローチャートである。ま
ず、サブトラクション画像Ｐｓｕの画素値が負の画素に
ついて、その画素値を０に置換するとともに、サブトラ
クション画像Ｐｓｕのコントラストを強調する処理を行
う（ステップＳ１１）。次に、コントラストが強調され
たサブトラクション画像Ｐｓｕ′を複数の小領域Ａ０に
分割する（ステップＳ１２）。そして、複数の小領域Ａ
０から、所定のしきい値Ｔｈ１以上の画素数ｃｎの小領
域Ａ０に対する割合（％）が所定のしきい値Ｔｈ２以上
となり、かつ分散値σが所定のしきい値Ｔｈ３以上とな
る小領域Ａ１を選択する（ステップＳ１３）。次いで、
選択された小領域Ａ１内の画像Ｇ１に略円形の領域が存
在するか否かが判断される（ステップＳ１４）。
候補検出処理の動作を示すフローチャートである。ま
ず、サブトラクション画像Ｐｓｕの画素値が負の画素に
ついて、その画素値を０に置換するとともに、サブトラ
クション画像Ｐｓｕのコントラストを強調する処理を行
う（ステップＳ１１）。次に、コントラストが強調され
たサブトラクション画像Ｐｓｕ′を複数の小領域Ａ０に
分割する（ステップＳ１２）。そして、複数の小領域Ａ
０から、所定のしきい値Ｔｈ１以上の画素数ｃｎの小領
域Ａ０に対する割合（％）が所定のしきい値Ｔｈ２以上
となり、かつ分散値σが所定のしきい値Ｔｈ３以上とな
る小領域Ａ１を選択する（ステップＳ１３）。次いで、
選択された小領域Ａ１内の画像Ｇ１に略円形の領域が存
在するか否かが判断される（ステップＳ１４）。
【０１５２】図１５は、小領域Ａ１内の画像Ｇ１に略円
形の領域が存在するか否かを判断する動作を示すフロー
チャートである。まず、選択された小領域Ａ１内の画像
Ｇ１において、画素値がしきい値Ｔｈ１以上となる画素
のみを用いて画像Ｇ１の重心ｇを算出する（ステップＳ
２１）。そして、重心ｇを基準として小領域Ａ１の画像
Ｇ１を極座標変換する（ステップＳ２２）。次いで、極
座標画像Ｐ０から水平方向に延在するエッジ部分Ｅ１を
検出してエッジ画像Ｅ０を作成し（ステップＳ２３）、
エッジ画像Ｅ０におけるエッジ部分Ｅ１の垂直方向にお
けるヒストグラムＨ０を作成する（ステップＳ２４）。
そして、このヒストグラムＨ０の最大頻度がしきい値Ｔ
ｈ４以上であるか否かが判断され（ステップＳ２５）、
ステップＳ２５が肯定された場合には、小領域Ａ１に略
円形の領域が存在すると判断し（ステップＳ２６）、ス
テップＳ２５が否定された場合には、小領域Ａ１には略
円形の領域が存在しないと判断する（ステップＳ２
７）。
形の領域が存在するか否かを判断する動作を示すフロー
チャートである。まず、選択された小領域Ａ１内の画像
Ｇ１において、画素値がしきい値Ｔｈ１以上となる画素
のみを用いて画像Ｇ１の重心ｇを算出する（ステップＳ
２１）。そして、重心ｇを基準として小領域Ａ１の画像
Ｇ１を極座標変換する（ステップＳ２２）。次いで、極
座標画像Ｐ０から水平方向に延在するエッジ部分Ｅ１を
検出してエッジ画像Ｅ０を作成し（ステップＳ２３）、
エッジ画像Ｅ０におけるエッジ部分Ｅ１の垂直方向にお
けるヒストグラムＨ０を作成する（ステップＳ２４）。
そして、このヒストグラムＨ０の最大頻度がしきい値Ｔ
ｈ４以上であるか否かが判断され（ステップＳ２５）、
ステップＳ２５が肯定された場合には、小領域Ａ１に略
円形の領域が存在すると判断し（ステップＳ２６）、ス
テップＳ２５が否定された場合には、小領域Ａ１には略
円形の領域が存在しないと判断する（ステップＳ２
７）。
【０１５３】図１４に戻り、選択された小領域Ａ１に略
円形の領域が存在する場合に、弾性テンプレートＴ０に
よるテンプレートマッチングが行われ（ステップＳ１
５）、略円形の領域が異常陰影候補として検出される
（ステップＳ１６）。
円形の領域が存在する場合に、弾性テンプレートＴ０に
よるテンプレートマッチングが行われ（ステップＳ１
５）、略円形の領域が異常陰影候補として検出される
（ステップＳ１６）。
【０１５４】図１３に戻り、異常陰影候補が検出される
と、画像表示部１１においてサブトラクション画像Ｐｓ
ｕを異常陰影候補を強調して表示し（ステップＳ３）、
処理を終了する。
と、画像表示部１１においてサブトラクション画像Ｐｓ
ｕを異常陰影候補を強調して表示し（ステップＳ３）、
処理を終了する。
【０１５５】ここで、サブトラクション画像Ｐｓｕにお
いては、第１および第２の画像Ｐ１，Ｐ２の差異のみが
強調されているため、撮影時期が異なることにより進行
した円形の病変部すなわち異常陰影候補も強調されてい
ることとなる。したがって、初期の肺癌のように小型で
淡い円形の異常陰影候補についてもサブトラクション画
像Ｐｓｕ上においては強調されるため、本実施形態によ
れば、略円形の領域に現れる初期の肺癌を精度よく検出
することができる。
いては、第１および第２の画像Ｐ１，Ｐ２の差異のみが
強調されているため、撮影時期が異なることにより進行
した円形の病変部すなわち異常陰影候補も強調されてい
ることとなる。したがって、初期の肺癌のように小型で
淡い円形の異常陰影候補についてもサブトラクション画
像Ｐｓｕ上においては強調されるため、本実施形態によ
れば、略円形の領域に現れる初期の肺癌を精度よく検出
することができる。
【０１５６】なお、上記第１の実施形態においては、画
像表示部１１にサブトラクション画像Ｐｓｕを表示して
いるが、時系列的に新しい第２の画像Ｐ２を表示しても
よい。この際、上記第１の実施形態と同様に、検出され
た異常陰影候補が強調されて表示される。また、サブト
ラクション画像Ｐｓｕおよび第２の画像Ｐ２を並べて表
示してもよく、サブトラクション画像Ｐｓｕ、第１の画
像Ｐ１および第２の画像Ｐ２を並べて表示してもよい。
像表示部１１にサブトラクション画像Ｐｓｕを表示して
いるが、時系列的に新しい第２の画像Ｐ２を表示しても
よい。この際、上記第１の実施形態と同様に、検出され
た異常陰影候補が強調されて表示される。また、サブト
ラクション画像Ｐｓｕおよび第２の画像Ｐ２を並べて表
示してもよく、サブトラクション画像Ｐｓｕ、第１の画
像Ｐ１および第２の画像Ｐ２を並べて表示してもよい。
【０１５７】また、上記第１の実施形態においては、コ
ントラスト強調後のサブトラクション画像Ｐｓｕ′３２
×３２画素の小領域に分割しているが、異常陰影候補は
種々のサイズを有するものである。このため、コントラ
スト強調後のサブトラクション画像Ｐｓｕ′を種々のサ
イズの小領域に分割し、分割されたサイズ毎に上記円形
領域の検出を行うことにより、種々のサイズの異常陰影
候補を検出することができる。
ントラスト強調後のサブトラクション画像Ｐｓｕ′３２
×３２画素の小領域に分割しているが、異常陰影候補は
種々のサイズを有するものである。このため、コントラ
スト強調後のサブトラクション画像Ｐｓｕ′を種々のサ
イズの小領域に分割し、分割されたサイズ毎に上記円形
領域の検出を行うことにより、種々のサイズの異常陰影
候補を検出することができる。
【０１５８】さらに、上記第１の実施形態においては、
略円形の領域の検出を、弾性テンプレートＴ０を用いた
テンプレートマッチングにより行っているが、所定の半
径を有する円領域を極座標変換して得られた基準テンプ
レートを用いたテンプレートマッチングにより行うよう
にしてもよい。以下これを第２の実施形態として説明す
る。
略円形の領域の検出を、弾性テンプレートＴ０を用いた
テンプレートマッチングにより行っているが、所定の半
径を有する円領域を極座標変換して得られた基準テンプ
レートを用いたテンプレートマッチングにより行うよう
にしてもよい。以下これを第２の実施形態として説明す
る。
【０１５９】図１６は第２の実施形態によるテンプレー
トマッチングを説明するための図である。なお、選択さ
れた小領域Ａ１に略円形の領域が存在すると判断される
までの処理は、上記第１の実施形態と同一の処理である
ため、詳細な説明は省略する。選択された小領域Ａ１に
略円形の領域が存在すると判断されると、図１６に示す
ように、所定の半径ｒ１を有する基準テンプレートＴＢ
１がエッジ画像Ｅ０上に配置される。そして、基準テン
プレートＴＢ１を構成する画素を同時にｒ方向（極座標
における半径が小さくなる方向）に所定量（例えば１画
素ずつ）移動させ、移動させる毎に基準テンプレートＴ
Ｂ１とエッジ画像Ｅ０との画素値の差分値の総和を求め
る。そして、この画素値の差分値の総和が最も小さくな
る基準テンプレートＴＢ１の位置ｒ２が求められると、
この際の基準テンプレートＴＢ１の位置ｒ２（図１７参
照）を半径とする閉領域を図１８に示すように実画像上
に設定することにより、略円形の領域を異常陰影候補と
して抽出することができる。
トマッチングを説明するための図である。なお、選択さ
れた小領域Ａ１に略円形の領域が存在すると判断される
までの処理は、上記第１の実施形態と同一の処理である
ため、詳細な説明は省略する。選択された小領域Ａ１に
略円形の領域が存在すると判断されると、図１６に示す
ように、所定の半径ｒ１を有する基準テンプレートＴＢ
１がエッジ画像Ｅ０上に配置される。そして、基準テン
プレートＴＢ１を構成する画素を同時にｒ方向（極座標
における半径が小さくなる方向）に所定量（例えば１画
素ずつ）移動させ、移動させる毎に基準テンプレートＴ
Ｂ１とエッジ画像Ｅ０との画素値の差分値の総和を求め
る。そして、この画素値の差分値の総和が最も小さくな
る基準テンプレートＴＢ１の位置ｒ２が求められると、
この際の基準テンプレートＴＢ１の位置ｒ２（図１７参
照）を半径とする閉領域を図１８に示すように実画像上
に設定することにより、略円形の領域を異常陰影候補と
して抽出することができる。
【０１６０】この場合、画像表示部１１においては、図
１９に示すように異常陰影候補Ｋが円形の閉領域に囲ま
れて強調表示されるが、異常陰影候補Ｋは真円ではない
ため、異常陰影候補Ｋが閉領域からはみ出してしまうお
それがある。このため、上記図１２（ｂ）に示すよう
に、異常陰影候補Ｋを矢印Ｙで指し示すことが好まし
い。
１９に示すように異常陰影候補Ｋが円形の閉領域に囲ま
れて強調表示されるが、異常陰影候補Ｋは真円ではない
ため、異常陰影候補Ｋが閉領域からはみ出してしまうお
それがある。このため、上記図１２（ｂ）に示すよう
に、異常陰影候補Ｋを矢印Ｙで指し示すことが好まし
い。
【０１６１】また、第２の実施形態において、上述した
ように画素値の差分値の総和が最も小さくなる基準テン
プレートＴＢ１の位置ｒ２を求めた後、上記第１の実施
形態と同様に、この基準テンプレートＴＢ１の位置ｒ２
を初期状態とする弾性テンプレートＴ０をエッジ画像Ｅ
０上に配置し（図２０参照）、この弾性テンプレートＴ
０によってテンプレートマッチングを行うことにより、
異常陰影候補Ｋを検出してもよい。これにより、第１の
実施形態と同様に、異常陰影候補Ｋの形状に応じた閉領
域を設定することができ、異常陰影候補Ｋを精度よく検
出することができる。
ように画素値の差分値の総和が最も小さくなる基準テン
プレートＴＢ１の位置ｒ２を求めた後、上記第１の実施
形態と同様に、この基準テンプレートＴＢ１の位置ｒ２
を初期状態とする弾性テンプレートＴ０をエッジ画像Ｅ
０上に配置し（図２０参照）、この弾性テンプレートＴ
０によってテンプレートマッチングを行うことにより、
異常陰影候補Ｋを検出してもよい。これにより、第１の
実施形態と同様に、異常陰影候補Ｋの形状に応じた閉領
域を設定することができ、異常陰影候補Ｋを精度よく検
出することができる。
【０１６２】なお、上記第１および第２の実施形態にお
いては、小領域Ａ１を選択した後に、小領域Ａ１内の画
像の重心を基準として小領域Ａ１を極座標変換してエッ
ジ画像Ｅ０を作成しているが、小領域Ａ１内のエッジの
みを先に抽出し、エッジのみからなる小領域（Ａ１′と
する）を得、このエッジのみからなる小領域Ａ１′を、
小領域Ａ１内の画像の重心を基準として極座標変換して
エッジ画像Ｅ０を作成してもよい。
いては、小領域Ａ１を選択した後に、小領域Ａ１内の画
像の重心を基準として小領域Ａ１を極座標変換してエッ
ジ画像Ｅ０を作成しているが、小領域Ａ１内のエッジの
みを先に抽出し、エッジのみからなる小領域（Ａ１′と
する）を得、このエッジのみからなる小領域Ａ１′を、
小領域Ａ１内の画像の重心を基準として極座標変換して
エッジ画像Ｅ０を作成してもよい。
【０１６３】ここで、小領域Ａ１におけるエッジ部分の
抽出処理について説明する。このエッジ部分の抽出処理
は、小領域Ａ１内の画像に対して、図２１（１）〜
（６）の各（ａ）に示すような、異なる６方向（同図各
（ｂ）の０°，３０°，６０°，９０°，１２０°，１
５０°の６方向）の延在方向別エッジ検出マスクを用い
て、各エッジ検出マスクに対応した方向に延在する輪郭
が強調された６つの画像（第１〜６の概略エッジ画像Ｐ
２ａ〜Ｐ２ｆ（図示せず））を作成し、これら６つの概
略エッジ画像Ｐ２ａ〜Ｐ２ｆの画素を対応させて画素値
が最大（最低濃度）となる画素を選択して単一のエッジ
画像を得る処理である。
抽出処理について説明する。このエッジ部分の抽出処理
は、小領域Ａ１内の画像に対して、図２１（１）〜
（６）の各（ａ）に示すような、異なる６方向（同図各
（ｂ）の０°，３０°，６０°，９０°，１２０°，１
５０°の６方向）の延在方向別エッジ検出マスクを用い
て、各エッジ検出マスクに対応した方向に延在する輪郭
が強調された６つの画像（第１〜６の概略エッジ画像Ｐ
２ａ〜Ｐ２ｆ（図示せず））を作成し、これら６つの概
略エッジ画像Ｐ２ａ〜Ｐ２ｆの画素を対応させて画素値
が最大（最低濃度）となる画素を選択して単一のエッジ
画像を得る処理である。
【０１６４】すなわち、図２１（１）〜（６）の各
（ｂ）に示すような特定角度方向に延びる直線を検出す
る、同図各（ａ）に示すエッジ検出マスクは、各方向別
の直線に反応しやすいように、マスクの正（＋符号）の
部分が直線方向に適合するように、細長楕円形状をなし
ており、さらに、負の部分が正の部分の両側に分布する
ように選択されている。これらのマスクに十分な方位選
択性を持たせるにはこのような負の部分が不可欠であ
る。
（ｂ）に示すような特定角度方向に延びる直線を検出す
る、同図各（ａ）に示すエッジ検出マスクは、各方向別
の直線に反応しやすいように、マスクの正（＋符号）の
部分が直線方向に適合するように、細長楕円形状をなし
ており、さらに、負の部分が正の部分の両側に分布する
ように選択されている。これらのマスクに十分な方位選
択性を持たせるにはこのような負の部分が不可欠であ
る。
【０１６５】そしてこの細長楕円の長手方向が６つの特
定方向であるエッジ検出マスクを用いて、画像Ｐ１をコ
ンボリューションすることにより、小領域Ａ１からエッ
ジ部分を抽出することができるものである。
定方向であるエッジ検出マスクを用いて、画像Ｐ１をコ
ンボリューションすることにより、小領域Ａ１からエッ
ジ部分を抽出することができるものである。
【０１６６】なお、この場合、エッジ抽出前の小領域Ａ
１を用いて重心を予め求めておき、エッジが抽出された
小領域Ａ１′においてこの重心を基準として極座標変換
を行うことにより、エッジ画像Ｅ０が得られるものであ
る。
１を用いて重心を予め求めておき、エッジが抽出された
小領域Ａ１′においてこの重心を基準として極座標変換
を行うことにより、エッジ画像Ｅ０が得られるものであ
る。
【０１６７】また、サブトラクション画像Ｐｓｕ′につ
いて、上記図２１に示すエッジ検出マスクを用いてエッ
ジ部分を抽出し、上記選択された小領域Ａ１に対応する
小領域（Ａ１″とする）を、エッジが抽出されたサブト
ラクション画像Ｐｓｕ′から選択し、選択された小領域
Ａ１″を、小領域Ａ１内の画像の重心を基準として極座
標変換することによっても、上記エッジ画像Ｅ０を得る
ことができる。
いて、上記図２１に示すエッジ検出マスクを用いてエッ
ジ部分を抽出し、上記選択された小領域Ａ１に対応する
小領域（Ａ１″とする）を、エッジが抽出されたサブト
ラクション画像Ｐｓｕ′から選択し、選択された小領域
Ａ１″を、小領域Ａ１内の画像の重心を基準として極座
標変換することによっても、上記エッジ画像Ｅ０を得る
ことができる。
【０１６８】次いで、本発明の第３の実施形態について
説明する。上記第１および第２の実施形態においては、
略円形の領域が存在するか否かの判断を、エッジ画像Ｅ
０の半径方向におけるヒストグラムの最大頻度が所定の
しきい値Ｔｈ４以上であるか否かにより判断している
が、第３の実施形態においては、所定の半径ｒ３（例え
ば一般的な異常陰影候補よりも大きい半径）を有する基
準テンプレートＴＢ２をエッジ画像Ｅ０上に配置し、こ
の基準テンプレートＴＢ２とエッジ画像Ｅ０とのマッチ
ング度を求め、マッチング度が所定のしきい値Ｔｈ５以
上となった場合に、略円形の領域が存在すると判断する
ようにしたものである。
説明する。上記第１および第２の実施形態においては、
略円形の領域が存在するか否かの判断を、エッジ画像Ｅ
０の半径方向におけるヒストグラムの最大頻度が所定の
しきい値Ｔｈ４以上であるか否かにより判断している
が、第３の実施形態においては、所定の半径ｒ３（例え
ば一般的な異常陰影候補よりも大きい半径）を有する基
準テンプレートＴＢ２をエッジ画像Ｅ０上に配置し、こ
の基準テンプレートＴＢ２とエッジ画像Ｅ０とのマッチ
ング度を求め、マッチング度が所定のしきい値Ｔｈ５以
上となった場合に、略円形の領域が存在すると判断する
ようにしたものである。
【０１６９】なお、第３の実施形態においては、上記第
１の実施形態における図１４のステップＳ１４の処理の
内容が異なるのみであるため、ステップＳ１４の処理に
ついてのみ説明する。
１の実施形態における図１４のステップＳ１４の処理の
内容が異なるのみであるため、ステップＳ１４の処理に
ついてのみ説明する。
【０１７０】図２２は、第３の実施形態における処理を
示すフローチャートである。まず、選択された小領域Ａ
１内の画像Ｇ１において、画素値がしきい値Ｔｈ１以上
となる画素のみを用いて画像Ｇ１の重心ｇを算出する
（ステップＳ３１）。そして、重心ｇを基準として小領
域Ａ１の画像Ｇ１を極座標変換し（ステップＳ３２）、
極座標画像Ｐ０から水平方向に延在するエッジ部分Ｅ１
を検出してエッジ画像Ｅ０を作成する（ステップＳ３
３）。そして、図２３に示すように、所定の半径ｒ３を
有する基準テンプレートＴＢ２をエッジ画像Ｅ０上に配
置し（ステップＳ３４）、この基準テンプレートＴＢ２
とエッジ画像Ｅ０とのマッチング度を算出する（ステッ
プＳ３５）。このマッチング度の算出は、基準テンプレ
ートＴＢ２とエッジ画像Ｅ０との画素値の差分値の総和
の逆数を求める処理である。そして、マッチング度がし
きい値Ｔｈ５以上となったか否かが判断され（ステップ
Ｓ３６）、ステップＳ３６が肯定された場合には、小領
域Ａ１に略円形の領域が存在すると判断し（ステップＳ
３７）、処理を終了する。
示すフローチャートである。まず、選択された小領域Ａ
１内の画像Ｇ１において、画素値がしきい値Ｔｈ１以上
となる画素のみを用いて画像Ｇ１の重心ｇを算出する
（ステップＳ３１）。そして、重心ｇを基準として小領
域Ａ１の画像Ｇ１を極座標変換し（ステップＳ３２）、
極座標画像Ｐ０から水平方向に延在するエッジ部分Ｅ１
を検出してエッジ画像Ｅ０を作成する（ステップＳ３
３）。そして、図２３に示すように、所定の半径ｒ３を
有する基準テンプレートＴＢ２をエッジ画像Ｅ０上に配
置し（ステップＳ３４）、この基準テンプレートＴＢ２
とエッジ画像Ｅ０とのマッチング度を算出する（ステッ
プＳ３５）。このマッチング度の算出は、基準テンプレ
ートＴＢ２とエッジ画像Ｅ０との画素値の差分値の総和
の逆数を求める処理である。そして、マッチング度がし
きい値Ｔｈ５以上となったか否かが判断され（ステップ
Ｓ３６）、ステップＳ３６が肯定された場合には、小領
域Ａ１に略円形の領域が存在すると判断し（ステップＳ
３７）、処理を終了する。
【０１７１】一方、ステップＳ３６が否定された場合に
は、基準テンプレートＴＢ２がエッジ画像Ｅ０の半径ｒ
３以下の全範囲に亘って移動されたか否かが判断され
（ステップＳ３８）、ステップＳ３８が肯定された場合
には、小領域Ａ１には略円形の領域が存在しないと判断
する（ステップＳ３８）。ステップＳ３８が否定された
場合には、基準テンプレートＴＢ２を半径が小さくなる
方向に１画素移動し（ステップＳ４０）、ステップＳ３
４に戻り、以降の処理を繰り返す。
は、基準テンプレートＴＢ２がエッジ画像Ｅ０の半径ｒ
３以下の全範囲に亘って移動されたか否かが判断され
（ステップＳ３８）、ステップＳ３８が肯定された場合
には、小領域Ａ１には略円形の領域が存在しないと判断
する（ステップＳ３８）。ステップＳ３８が否定された
場合には、基準テンプレートＴＢ２を半径が小さくなる
方向に１画素移動し（ステップＳ４０）、ステップＳ３
４に戻り、以降の処理を繰り返す。
【０１７２】なお、第３の実施形態においては、略円形
の領域が存在すると判断されると、マッチング度が最も
高かった基準テンプレートＴＢ２の位置ｒ４（図２４参
照）を半径とする閉領域を実画像上に設定することによ
り、略円形の領域を異常陰影候補として抽出することが
できる。
の領域が存在すると判断されると、マッチング度が最も
高かった基準テンプレートＴＢ２の位置ｒ４（図２４参
照）を半径とする閉領域を実画像上に設定することによ
り、略円形の領域を異常陰影候補として抽出することが
できる。
【０１７３】また、第３の実施形態において、上述した
ようにマッチング度が最も高くなる基準テンプレートＴ
Ｂ２の位置ｒ４を求めた後、上記第１の実施形態と同様
に、この基準テンプレートＴＢ２の位置ｒ４を初期状態
とする弾性テンプレートＴ０をエッジ画像Ｅ０上に配置
し、この弾性テンプレートＴ０によってテンプレートマ
ッチングを行うことにより、異常陰影候補Ｋを検出して
もよい。これにより、第１の実施形態と同様に、異常陰
影候補Ｋの形状に応じた閉領域を設定することができ、
異常陰影候補Ｋを精度よく検出することができる。
ようにマッチング度が最も高くなる基準テンプレートＴ
Ｂ２の位置ｒ４を求めた後、上記第１の実施形態と同様
に、この基準テンプレートＴＢ２の位置ｒ４を初期状態
とする弾性テンプレートＴ０をエッジ画像Ｅ０上に配置
し、この弾性テンプレートＴ０によってテンプレートマ
ッチングを行うことにより、異常陰影候補Ｋを検出して
もよい。これにより、第１の実施形態と同様に、異常陰
影候補Ｋの形状に応じた閉領域を設定することができ、
異常陰影候補Ｋを精度よく検出することができる。
【０１７４】次いで、本発明の第４の実施形態について
説明する。なお、第４の実施形態においては、サブトラ
クション画像の作成および表示の処理は第１の実施形態
の処理と同一であるため、詳細な説明は省略し、異常陰
影候補の検出処理についてのみ説明する。
説明する。なお、第４の実施形態においては、サブトラ
クション画像の作成および表示の処理は第１の実施形態
の処理と同一であるため、詳細な説明は省略し、異常陰
影候補の検出処理についてのみ説明する。
【０１７５】図２５は第４の実施形態において行われる
異常陰影候補検出処理の動作を示すフローチャートであ
る。ステップＳ５１において、サブトラクション画像Ｐ
ｓｕの画素値が負の画素についてその画素値を０に置換
するとともに、サブトラクション画像Ｐｓｕのコントラ
ストを強調する処理を行う。次に、コントラストが強調
されたサブトラクション画像Ｐｓｕ′を複数の小領域Ａ
０′に分割する（ステップＳ５２）。
異常陰影候補検出処理の動作を示すフローチャートであ
る。ステップＳ５１において、サブトラクション画像Ｐ
ｓｕの画素値が負の画素についてその画素値を０に置換
するとともに、サブトラクション画像Ｐｓｕのコントラ
ストを強調する処理を行う。次に、コントラストが強調
されたサブトラクション画像Ｐｓｕ′を複数の小領域Ａ
０′に分割する（ステップＳ５２）。
【０１７６】この小領域Ａ０′への分割は、図２６に示
すように、サブトラクション画像Ｐｓｕ′上において、
各小領域Ａ０′が１画素ずつずれた状態となるように行
われる。なお、図２６においては簡便のため、図の左右
方向にのみ小領域Ａ０′に分割された状態を示している
が、実際には図上下方向にも小領域Ａ０′に分割され
る。次いで、小領域Ａ０′内の画像Ｇ０′（図２８参
照）に略円形の領域が存在するか否かが判断される（ス
テップＳ５３）。この処理は、全ての小領域Ａ０′に対
して行われる。
すように、サブトラクション画像Ｐｓｕ′上において、
各小領域Ａ０′が１画素ずつずれた状態となるように行
われる。なお、図２６においては簡便のため、図の左右
方向にのみ小領域Ａ０′に分割された状態を示している
が、実際には図上下方向にも小領域Ａ０′に分割され
る。次いで、小領域Ａ０′内の画像Ｇ０′（図２８参
照）に略円形の領域が存在するか否かが判断される（ス
テップＳ５３）。この処理は、全ての小領域Ａ０′に対
して行われる。
【０１７７】図２７は、小領域Ａ０′内の画像Ｇ０′に
略円形の領域が存在するか否かを判断する動作を示すフ
ローチャートである。まず、図２８に示すように、小領
域Ａ０′の重心ｇ０、すなわち小領域Ａ０′の対角線の
交点を基準として、小領域Ａ０′の画像Ｇ０′を極座標
変換して極座標画像Ｐ０′を得る（ステップＳ６１）。
次いで、図７に示すエッジ検出マスクＭによって極座標
画像Ｐ０′をコンボリューションすることにより、極座
標画像Ｐ０′から水平方向に延在するエッジ部分Ｅ１′
を検出してエッジ画像Ｅ０′を作成し（ステップＳ６
２）、エッジ画像Ｅ０′におけるエッジ部分Ｅ１′の垂
直方向におけるヒストグラムＨ０′を作成する（ステッ
プＳ６３）。そして、このヒストグラムＨ０′の最大頻
度がしきい値Ｔｈ７以上であるか否かが判断され（ステ
ップＳ６４）、ステップＳ６４が肯定された場合には、
小領域Ａ０′に略円形の領域が存在すると判断し（ステ
ップＳ６５）、ステップＳ６４が否定された場合には、
小領域Ａ０′には略円形の領域が存在しないと判断する
（ステップＳ６６）。
略円形の領域が存在するか否かを判断する動作を示すフ
ローチャートである。まず、図２８に示すように、小領
域Ａ０′の重心ｇ０、すなわち小領域Ａ０′の対角線の
交点を基準として、小領域Ａ０′の画像Ｇ０′を極座標
変換して極座標画像Ｐ０′を得る（ステップＳ６１）。
次いで、図７に示すエッジ検出マスクＭによって極座標
画像Ｐ０′をコンボリューションすることにより、極座
標画像Ｐ０′から水平方向に延在するエッジ部分Ｅ１′
を検出してエッジ画像Ｅ０′を作成し（ステップＳ６
２）、エッジ画像Ｅ０′におけるエッジ部分Ｅ１′の垂
直方向におけるヒストグラムＨ０′を作成する（ステッ
プＳ６３）。そして、このヒストグラムＨ０′の最大頻
度がしきい値Ｔｈ７以上であるか否かが判断され（ステ
ップＳ６４）、ステップＳ６４が肯定された場合には、
小領域Ａ０′に略円形の領域が存在すると判断し（ステ
ップＳ６５）、ステップＳ６４が否定された場合には、
小領域Ａ０′には略円形の領域が存在しないと判断する
（ステップＳ６６）。
【０１７８】ここで、図２８に示す小領域Ａ０′内の画
像Ｇ０′を極座標変換した場合、極座標画像Ｐ０′は図
２９に示すものとなる。このような極座標画像Ｐ０′か
ら得られるエッジ画像Ｅ０′は図３０に示すように、エ
ッジ部分Ｅ１′が半径方向に点在しているものとなる。
したがって、このようなエッジ画像Ｅ１′から得られる
ヒストグラムＨ０は、図３１に示すようにその頻度が半
径ｒ方向に点在するため、最大頻度はしきい値Ｔｈ７以
上となることはない。したがって、略円形の領域は存在
しないと判断される。
像Ｇ０′を極座標変換した場合、極座標画像Ｐ０′は図
２９に示すものとなる。このような極座標画像Ｐ０′か
ら得られるエッジ画像Ｅ０′は図３０に示すように、エ
ッジ部分Ｅ１′が半径方向に点在しているものとなる。
したがって、このようなエッジ画像Ｅ１′から得られる
ヒストグラムＨ０は、図３１に示すようにその頻度が半
径ｒ方向に点在するため、最大頻度はしきい値Ｔｈ７以
上となることはない。したがって、略円形の領域は存在
しないと判断される。
【０１７９】一方、図３２に示すように、小領域Ａ０′
の重心ｇ０′と略円形の領域の中心とが略一致する画像
Ｇ０′を極座標変換した場合、極座標画像Ｐ０′は図３
３に示すものとなる。このような極座標画像Ｐ０′から
得られるエッジ画像Ｅ０′は図３４に示すように、エッ
ジ部分Ｅ１′が水平方向に延在するものとなる。したが
って、このようなエッジ画像Ｅ１′から得られるヒスト
グラムＨ０′は、図３５に示すように重心ｇ０′から一
定の距離ｒ０に集中して分布し、その最大頻度がしきい
値Ｔｈ７以上となる。したがって、略円形の領域が存在
すると判断される。
の重心ｇ０′と略円形の領域の中心とが略一致する画像
Ｇ０′を極座標変換した場合、極座標画像Ｐ０′は図３
３に示すものとなる。このような極座標画像Ｐ０′から
得られるエッジ画像Ｅ０′は図３４に示すように、エッ
ジ部分Ｅ１′が水平方向に延在するものとなる。したが
って、このようなエッジ画像Ｅ１′から得られるヒスト
グラムＨ０′は、図３５に示すように重心ｇ０′から一
定の距離ｒ０に集中して分布し、その最大頻度がしきい
値Ｔｈ７以上となる。したがって、略円形の領域が存在
すると判断される。
【０１８０】ここで、第４の実施形態においては、図２
６に示すようにサブトラクション画像Ｐｓｕ′に小領域
Ａ０′を１画素ずつずらして設定しているため、サブト
ラクション画像Ｐｓｕ′内に略円形の領域が存在する場
合、その略円形の領域の中心といずれかの小領域Ａ０′
の重心ｇ０′とは略一致する状況が必ず出現することと
なる。したがって、サブトラクション画像Ｐｓｕ′内に
含まれる略円形の領域を漏れなく検出することができ
る。
６に示すようにサブトラクション画像Ｐｓｕ′に小領域
Ａ０′を１画素ずつずらして設定しているため、サブト
ラクション画像Ｐｓｕ′内に略円形の領域が存在する場
合、その略円形の領域の中心といずれかの小領域Ａ０′
の重心ｇ０′とは略一致する状況が必ず出現することと
なる。したがって、サブトラクション画像Ｐｓｕ′内に
含まれる略円形の領域を漏れなく検出することができ
る。
【０１８１】図２５に戻り、小領域Ａ０′に略円形の領
域が存在する場合に、上記第１の実施形態と同様に、弾
性テンプレートＴ０によるテンプレートマッチングが行
われ（ステップＳ５４）、略円形の領域が検出される
（ステップＳ５５）。略円形の領域が検出されると、実
画像上においてその円形の領域内の画素数ｃｎ０をカウ
ントするとともに、その円形の領域内において画素値が
しきい値Ｔｈ６以上となる画素数ｃｎ１をカウントする
（ステップＳ５５）。そして、画素数ｃｎ１の画素数ｃ
ｎ０に対する割合ｃｎ１／ｃｎ０を求め、割合ｃｎ１／
ｃｎ０がしきい値Ｔｈ８以上となるか否かが判断される
（ステップＳ５７）。
域が存在する場合に、上記第１の実施形態と同様に、弾
性テンプレートＴ０によるテンプレートマッチングが行
われ（ステップＳ５４）、略円形の領域が検出される
（ステップＳ５５）。略円形の領域が検出されると、実
画像上においてその円形の領域内の画素数ｃｎ０をカウ
ントするとともに、その円形の領域内において画素値が
しきい値Ｔｈ６以上となる画素数ｃｎ１をカウントする
（ステップＳ５５）。そして、画素数ｃｎ１の画素数ｃ
ｎ０に対する割合ｃｎ１／ｃｎ０を求め、割合ｃｎ１／
ｃｎ０がしきい値Ｔｈ８以上となるか否かが判断される
（ステップＳ５７）。
【０１８２】ステップＳ５７が肯定された場合、その略
円形の領域を異常陰影候補であると判断し（ステップＳ
５８）、逆にステップＳ５７が否定された場合、その略
円形の領域は異常陰影候補でないと判断する（ステップ
Ｓ５９）。そして、画像表示部１１においてサブトラク
ション画像Ｐｓｕにおける異常陰影候補であると判断さ
れた略円形の領域を強調して表示し、処理を終了する。
円形の領域を異常陰影候補であると判断し（ステップＳ
５８）、逆にステップＳ５７が否定された場合、その略
円形の領域は異常陰影候補でないと判断する（ステップ
Ｓ５９）。そして、画像表示部１１においてサブトラク
ション画像Ｐｓｕにおける異常陰影候補であると判断さ
れた略円形の領域を強調して表示し、処理を終了する。
【０１８３】ここで、画素値がしきい値Ｔｈ６以上であ
る場合、その画素は異常陰影候補を表すものと見なすこ
とができ、さらにその画素数ｃｎ１が略円形の領域内の
全画素数ｃｎ０に対してある割合以上となっている場合
は、その画素が異常陰影候補を表す蓋然性が高いものと
なる。したがって、割合ｃｎ１／ｃｎ０がしきい値Ｔｈ
８以上となる場合に、その略円形の領域を異常陰影候補
であると判断するようにしたものである。
る場合、その画素は異常陰影候補を表すものと見なすこ
とができ、さらにその画素数ｃｎ１が略円形の領域内の
全画素数ｃｎ０に対してある割合以上となっている場合
は、その画素が異常陰影候補を表す蓋然性が高いものと
なる。したがって、割合ｃｎ１／ｃｎ０がしきい値Ｔｈ
８以上となる場合に、その略円形の領域を異常陰影候補
であると判断するようにしたものである。
【０１８４】なお、上記第４の実施形態においては、コ
ントラスト強調後のサブトラクション画像Ｐｓｕ′３２
×３２画素の小領域Ａ０′に分割しているが、異常陰影
候補は種々のサイズを有するものである。このため、コ
ントラスト強調後のサブトラクション画像Ｐｓｕ′を種
々のサイズの小領域に分割し、分割されたサイズ毎に上
記円形領域の検出を行うことにより、種々のサイズの異
常陰影候補を検出することができる。
ントラスト強調後のサブトラクション画像Ｐｓｕ′３２
×３２画素の小領域Ａ０′に分割しているが、異常陰影
候補は種々のサイズを有するものである。このため、コ
ントラスト強調後のサブトラクション画像Ｐｓｕ′を種
々のサイズの小領域に分割し、分割されたサイズ毎に上
記円形領域の検出を行うことにより、種々のサイズの異
常陰影候補を検出することができる。
【０１８５】また、上記第４の実施形態においては、略
円形の領域の検出を、第１の実施形態と同様に、弾性テ
ンプレートＴ０を用いたテンプレートマッチングにより
行っているが、第２の実施形態と同様に、所定の半径を
有する円領域を極座標変換して得られた基準テンプレー
トを用いたテンプレートマッチングにより行うようにし
てもよい。以下これを第５の実施形態として説明する。
円形の領域の検出を、第１の実施形態と同様に、弾性テ
ンプレートＴ０を用いたテンプレートマッチングにより
行っているが、第２の実施形態と同様に、所定の半径を
有する円領域を極座標変換して得られた基準テンプレー
トを用いたテンプレートマッチングにより行うようにし
てもよい。以下これを第５の実施形態として説明する。
【０１８６】図３６は第５の実施形態によるテンプレー
トマッチングを説明するための図である。なお、小領域
Ａ０′に略円形の領域が存在すると判断されるまでの処
理は、上記第４の実施形態と同一の処理であるため、詳
細な説明は省略する。小領域Ａ０′に略円形の領域が存
在すると判断されると、図３６に示すように、所定の半
径ｒ５を有する基準テンプレートＴＢ３がエッジ画像Ｅ
０′上に配置される。そして、基準テンプレートＴＢ３
を構成する画素を同時にｒ方向（極座標における上下方
向）に所定量（例えば１画素ずつ）移動させ、移動させ
る毎に基準テンプレートＴＢ３とエッジ画像Ｅ０′との
画素値の差分値の総和を求める。そして、この画素値の
差分値の総和が最も小さくなる基準テンプレートＴＢ３
の位置ｒ６が求められると、この際の基準テンプレート
ＴＢ３の位置ｒ６（図３７参照）を半径とする閉領域を
実画像上に設定し、さらにこの略円形の領域内の全画素
数ｃｎ０に対する、しきい値Ｔｈ６を越える画素数ｃｎ
１との割合ｃｎ１／ｃｎ０を求め、この割合ｃｎ１／ｃ
ｎ０がしきい値Ｔｈ８以上となる場合にその略円形の領
域を、異常陰影候補として検出することができる。
トマッチングを説明するための図である。なお、小領域
Ａ０′に略円形の領域が存在すると判断されるまでの処
理は、上記第４の実施形態と同一の処理であるため、詳
細な説明は省略する。小領域Ａ０′に略円形の領域が存
在すると判断されると、図３６に示すように、所定の半
径ｒ５を有する基準テンプレートＴＢ３がエッジ画像Ｅ
０′上に配置される。そして、基準テンプレートＴＢ３
を構成する画素を同時にｒ方向（極座標における上下方
向）に所定量（例えば１画素ずつ）移動させ、移動させ
る毎に基準テンプレートＴＢ３とエッジ画像Ｅ０′との
画素値の差分値の総和を求める。そして、この画素値の
差分値の総和が最も小さくなる基準テンプレートＴＢ３
の位置ｒ６が求められると、この際の基準テンプレート
ＴＢ３の位置ｒ６（図３７参照）を半径とする閉領域を
実画像上に設定し、さらにこの略円形の領域内の全画素
数ｃｎ０に対する、しきい値Ｔｈ６を越える画素数ｃｎ
１との割合ｃｎ１／ｃｎ０を求め、この割合ｃｎ１／ｃ
ｎ０がしきい値Ｔｈ８以上となる場合にその略円形の領
域を、異常陰影候補として検出することができる。
【０１８７】また、第５の実施形態において、上述した
ように画素値の差分値の総和が最も小さくなる基準テン
プレートＴＢ３の位置ｒ６を求めた後、上記第４の実施
形態と同様に、この基準テンプレートＴＢ３の位置ｒ６
を初期状態とする弾性テンプレートＴ０をエッジ画像Ｅ
０′上に配置し（図３８参照）、この弾性テンプレート
Ｔ０によってテンプレートマッチングを行うことによ
り、略円形の領域を検出してもよい。これにより、第４
の実施形態と同様に、異常陰影候補Ｋの形状に応じた閉
領域を設定することができ、異常陰影候補Ｋを精度よく
検出することができる。
ように画素値の差分値の総和が最も小さくなる基準テン
プレートＴＢ３の位置ｒ６を求めた後、上記第４の実施
形態と同様に、この基準テンプレートＴＢ３の位置ｒ６
を初期状態とする弾性テンプレートＴ０をエッジ画像Ｅ
０′上に配置し（図３８参照）、この弾性テンプレート
Ｔ０によってテンプレートマッチングを行うことによ
り、略円形の領域を検出してもよい。これにより、第４
の実施形態と同様に、異常陰影候補Ｋの形状に応じた閉
領域を設定することができ、異常陰影候補Ｋを精度よく
検出することができる。
【０１８８】なお、上記第４および第５の実施形態にお
いては、小領域Ａ０′の重心を基準として小領域Ａ０′
を極座標変換してエッジ画像Ｅ０′を作成しているが、
小領域Ａ０′内のエッジのみを先に抽出し、エッジのみ
からなる小領域（Ａ２とする）を得、このエッジのみか
らなる小領域Ａ２を、小領域Ａ０′の重心を基準として
極座標変換してエッジ画像Ｅ０′を作成してもよい。
いては、小領域Ａ０′の重心を基準として小領域Ａ０′
を極座標変換してエッジ画像Ｅ０′を作成しているが、
小領域Ａ０′内のエッジのみを先に抽出し、エッジのみ
からなる小領域（Ａ２とする）を得、このエッジのみか
らなる小領域Ａ２を、小領域Ａ０′の重心を基準として
極座標変換してエッジ画像Ｅ０′を作成してもよい。
【０１８９】また、サブトラクション画像Ｐｓｕ′につ
いて、上記図２１に示すエッジ検出マスクを用いてエッ
ジ部分を抽出し、エッジ部分が抽出されたサブトラクシ
ョン画像Ｐｓｕ′上に小領域Ａ０′を設定し、小領域Ａ
０′の重心を基準として極座標変換することによって
も、上記エッジ画像Ｅ０′を得ることができる。
いて、上記図２１に示すエッジ検出マスクを用いてエッ
ジ部分を抽出し、エッジ部分が抽出されたサブトラクシ
ョン画像Ｐｓｕ′上に小領域Ａ０′を設定し、小領域Ａ
０′の重心を基準として極座標変換することによって
も、上記エッジ画像Ｅ０′を得ることができる。
【０１９０】次いで、本発明の第６の実施形態について
説明する。上記第４および第５の実施形態においては、
略円形の領域が存在するか否かの判断を、エッジ画像Ｅ
０′の半径方向におけるヒストグラムの最大頻度が所定
のしきい値Ｔｈ７以上となるか否かにより判断している
が、第６の実施形態においては、所定の半径ｒ７（例え
ば一般的な異常陰影候補よりも大きい半径）を有する基
準テンプレートＴＢ４をエッジ画像Ｅ０′上に配置し、
この基準テンプレートＴＢ４とエッジ画像Ｅ０′とのマ
ッチング度を求め、マッチング度が所定のしきい値Ｔｈ
９以上となった場合に、略円形の領域が存在すると判断
するようにしたものである。
説明する。上記第４および第５の実施形態においては、
略円形の領域が存在するか否かの判断を、エッジ画像Ｅ
０′の半径方向におけるヒストグラムの最大頻度が所定
のしきい値Ｔｈ７以上となるか否かにより判断している
が、第６の実施形態においては、所定の半径ｒ７（例え
ば一般的な異常陰影候補よりも大きい半径）を有する基
準テンプレートＴＢ４をエッジ画像Ｅ０′上に配置し、
この基準テンプレートＴＢ４とエッジ画像Ｅ０′とのマ
ッチング度を求め、マッチング度が所定のしきい値Ｔｈ
９以上となった場合に、略円形の領域が存在すると判断
するようにしたものである。
【０１９１】なお、第６の実施形態においては、上記第
４の実施形態における図２５のステップＳ５３の処理の
内容が異なるのみであるため、ステップＳ５３の処理に
ついてのみ説明する。
４の実施形態における図２５のステップＳ５３の処理の
内容が異なるのみであるため、ステップＳ５３の処理に
ついてのみ説明する。
【０１９２】図３９は、第６の実施形態における処理を
示すフローチャートである。まず、小領域Ａ０′の重心
ｇ０を基準として小領域Ａ０′の画像Ｇ０′を極座標変
換し（ステップＳ７１）、極座標画像Ｐ０′から水平方
向に延在するエッジ部分Ｅ１′を検出してエッジ画像Ｅ
０′を作成する（ステップＳ７２）。そして、図４０に
示すように、所定の半径ｒ７を有する基準テンプレート
ＴＢ４をエッジ画像Ｅ０′上に配置し（ステップＳ７
３）、この基準テンプレートＴＢ４とエッジ画像Ｅ０′
とのマッチング度を算出する（ステップＳ７４）。この
マッチング度の算出は、基準テンプレートＴＢ４とエッ
ジ画像Ｅ０′との画素値の差分値の総和の逆数を求める
処理である。そして、マッチング度がしきい値Ｔｈ９以
上となったか否かが判断され（ステップＳ７５）、ステ
ップＳ７５が肯定された場合には、小領域Ａ０′に略円
形の領域が存在すると判断し（ステップＳ７６）、処理
を終了する。
示すフローチャートである。まず、小領域Ａ０′の重心
ｇ０を基準として小領域Ａ０′の画像Ｇ０′を極座標変
換し（ステップＳ７１）、極座標画像Ｐ０′から水平方
向に延在するエッジ部分Ｅ１′を検出してエッジ画像Ｅ
０′を作成する（ステップＳ７２）。そして、図４０に
示すように、所定の半径ｒ７を有する基準テンプレート
ＴＢ４をエッジ画像Ｅ０′上に配置し（ステップＳ７
３）、この基準テンプレートＴＢ４とエッジ画像Ｅ０′
とのマッチング度を算出する（ステップＳ７４）。この
マッチング度の算出は、基準テンプレートＴＢ４とエッ
ジ画像Ｅ０′との画素値の差分値の総和の逆数を求める
処理である。そして、マッチング度がしきい値Ｔｈ９以
上となったか否かが判断され（ステップＳ７５）、ステ
ップＳ７５が肯定された場合には、小領域Ａ０′に略円
形の領域が存在すると判断し（ステップＳ７６）、処理
を終了する。
【０１９３】一方、ステップ７５が否定された場合に
は、基準テンプレートＴＢ４がエッジ画像Ｅ０′の半径
ｒ７以下の全範囲に亘って移動されたか否かが判断され
（ステップＳ７７）、ステップＳ７７が肯定された場合
には、小領域Ａ０′には略円形の領域が存在しないと判
断する（ステップＳ７８）。ステップＳ７７が否定され
た場合には、基準テンプレートＴＢ４を半径が小さくな
る方向に１画素移動し（ステップＳ７９）、ステップＳ
７３に戻り、以降の処理を繰り返す。
は、基準テンプレートＴＢ４がエッジ画像Ｅ０′の半径
ｒ７以下の全範囲に亘って移動されたか否かが判断され
（ステップＳ７７）、ステップＳ７７が肯定された場合
には、小領域Ａ０′には略円形の領域が存在しないと判
断する（ステップＳ７８）。ステップＳ７７が否定され
た場合には、基準テンプレートＴＢ４を半径が小さくな
る方向に１画素移動し（ステップＳ７９）、ステップＳ
７３に戻り、以降の処理を繰り返す。
【０１９４】なお、第６の実施形態においては、略円形
の領域が存在すると判断されると、マッチング度が最も
高かった基準テンプレートＴＢ４の位置をｒ８（図４１
参照）を半径とする閉領域を実画像上に設定し、さらに
この略円形の領域内の全画素数ｃｎ０に対する、しきい
値Ｔｈ６以上となる画素数ｃｎ１との割合ｃｎ１／ｃｎ
０を求め、この割合ｃｎ１／ｃｎ０がしきい値Ｔｈ８以
上となる場合にその略円形の領域を、異常陰影候補とし
て検出することができる。
の領域が存在すると判断されると、マッチング度が最も
高かった基準テンプレートＴＢ４の位置をｒ８（図４１
参照）を半径とする閉領域を実画像上に設定し、さらに
この略円形の領域内の全画素数ｃｎ０に対する、しきい
値Ｔｈ６以上となる画素数ｃｎ１との割合ｃｎ１／ｃｎ
０を求め、この割合ｃｎ１／ｃｎ０がしきい値Ｔｈ８以
上となる場合にその略円形の領域を、異常陰影候補とし
て検出することができる。
【０１９５】また、第６の実施形態において、上述した
ようにマッチング度が最も高くなる基準テンプレートＴ
Ｂ４の位置ｒ８を求めた後、上記第４の実施形態と同様
に、この基準テンプレートＴＢ４の位置ｒ８を初期状態
とする弾性テンプレートＴ０をエッジ画像Ｅ０′上に配
置し、この弾性テンプレートＴ０によってテンプレート
マッチングを行うことにより、異常陰影候補Ｋを検出し
てもよい。これにより、第４の実施形態と同様に、異常
陰影候補Ｋの形状に応じた閉領域を設定することがで
き、異常陰影候補Ｋを精度よく検出することができる。
ようにマッチング度が最も高くなる基準テンプレートＴ
Ｂ４の位置ｒ８を求めた後、上記第４の実施形態と同様
に、この基準テンプレートＴＢ４の位置ｒ８を初期状態
とする弾性テンプレートＴ０をエッジ画像Ｅ０′上に配
置し、この弾性テンプレートＴ０によってテンプレート
マッチングを行うことにより、異常陰影候補Ｋを検出し
てもよい。これにより、第４の実施形態と同様に、異常
陰影候補Ｋの形状に応じた閉領域を設定することがで
き、異常陰影候補Ｋを精度よく検出することができる。
【０１９６】次いで、本発明の第７の実施形態について
説明する。なお、第７の実施形態においては、サブトラ
クション画像の作成および表示の処理は第１の実施形態
の処理と同一であるため、詳細な説明は省略し、異常陰
影候補の検出処理についてのみ説明する。
説明する。なお、第７の実施形態においては、サブトラ
クション画像の作成および表示の処理は第１の実施形態
の処理と同一であるため、詳細な説明は省略し、異常陰
影候補の検出処理についてのみ説明する。
【０１９７】図４２は第７の実施形態において行われる
異常陰影候補検出処理の動作を示すフローチャートであ
る。ステップＳ８１において、サブトラクション画像Ｐ
ｓｕの画素値が負の画素について、その画素値を０に置
換するとともに、サブトラクション画像Ｐｓｕのコント
ラストを強調する処理を行う。次に、コントラストが強
調されたサブトラクション画像Ｐｓｕ′を複数の小領域
Ａ３に分割する（ステップＳ８２）。この小領域Ａ３へ
の分割は、上記第４の実施形態と同様に、サブトラクシ
ョン画像Ｐｓｕ′上において、各小領域Ａ３が１画素ず
つずれた状態となるように行われる。
異常陰影候補検出処理の動作を示すフローチャートであ
る。ステップＳ８１において、サブトラクション画像Ｐ
ｓｕの画素値が負の画素について、その画素値を０に置
換するとともに、サブトラクション画像Ｐｓｕのコント
ラストを強調する処理を行う。次に、コントラストが強
調されたサブトラクション画像Ｐｓｕ′を複数の小領域
Ａ３に分割する（ステップＳ８２）。この小領域Ａ３へ
の分割は、上記第４の実施形態と同様に、サブトラクシ
ョン画像Ｐｓｕ′上において、各小領域Ａ３が１画素ず
つずれた状態となるように行われる。
【０１９８】そして、第１の実施形態のステップＳ１３
と同様に、小領域Ａ３から、所定のしきい値Ｔｈ１以上
となる画素数ｃｎの小領域Ａ０に対する割合（％）が所
定のしきい値Ｔｈ２以上となり、かつ分散値σが所定の
しきい値Ｔｈ３以上となる小領域Ａ４を選択する（ステ
ップＳ８３）。次いで、選択された小領域Ａ４内の画像
Ｇ４に略円形の領域が存在するか否かが判断される（ス
テップＳ８４）。この処理は、上記第１の実施形態のス
テップＳ１４すなわち図１５に示す処理と同一の処理に
より行われる。
と同様に、小領域Ａ３から、所定のしきい値Ｔｈ１以上
となる画素数ｃｎの小領域Ａ０に対する割合（％）が所
定のしきい値Ｔｈ２以上となり、かつ分散値σが所定の
しきい値Ｔｈ３以上となる小領域Ａ４を選択する（ステ
ップＳ８３）。次いで、選択された小領域Ａ４内の画像
Ｇ４に略円形の領域が存在するか否かが判断される（ス
テップＳ８４）。この処理は、上記第１の実施形態のス
テップＳ１４すなわち図１５に示す処理と同一の処理に
より行われる。
【０１９９】ここで、第７の実施形態においては、上記
第４の実施形態と同様に、サブトラクション画像Ｐｓ
ｕ′に小領域Ａ３を１画素ずつずらして設定しているた
め、サブトラクション画像Ｐｓｕ′内に略円形の領域が
存在する場合、その略円形の領域の中心といずれかの選
択された小領域Ａ４の重心とは略一致する状況が必ず出
現することとなる。したがって、サブトラクション画像
Ｐｓｕ′内に含まれる略円形の領域を漏れなく検出する
ことができる。
第４の実施形態と同様に、サブトラクション画像Ｐｓ
ｕ′に小領域Ａ３を１画素ずつずらして設定しているた
め、サブトラクション画像Ｐｓｕ′内に略円形の領域が
存在する場合、その略円形の領域の中心といずれかの選
択された小領域Ａ４の重心とは略一致する状況が必ず出
現することとなる。したがって、サブトラクション画像
Ｐｓｕ′内に含まれる略円形の領域を漏れなく検出する
ことができる。
【０２００】図４２に戻り、選択された小領域Ａ４に略
円形の領域が存在する場合に、上記第１の実施形態と同
様に、弾性テンプレートＴ０によるテンプレートマッチ
ングが行われ（ステップＳ８５）、略円形の領域が異常
陰影候補として検出される（ステップＳ８６）。異常陰
影候補が検出されると、上記第１の実施形態と同様に、
画像表示部１１においてサブトラクション画像Ｐｓｕを
異常陰影候補を強調して表示し、処理を終了する。
円形の領域が存在する場合に、上記第１の実施形態と同
様に、弾性テンプレートＴ０によるテンプレートマッチ
ングが行われ（ステップＳ８５）、略円形の領域が異常
陰影候補として検出される（ステップＳ８６）。異常陰
影候補が検出されると、上記第１の実施形態と同様に、
画像表示部１１においてサブトラクション画像Ｐｓｕを
異常陰影候補を強調して表示し、処理を終了する。
【０２０１】このように、第７の実施形態によっても、
略円形の異常陰影候補を精度よく検出することができ
る。
略円形の異常陰影候補を精度よく検出することができ
る。
【０２０２】なお、上記第７の実施形態においては、コ
ントラスト強調後のサブトラクション画像Ｐｓｕ′３２
×３２画素の小領域に分割しているが、異常陰影候補は
種々のサイズを有するものである。このため、コントラ
スト強調後のサブトラクション画像Ｐｓｕ′を種々のサ
イズの小領域に分割し、分割されたサイズ毎に上記円形
領域の検出を行うことにより、種々のサイズの異常陰影
候補を検出することができる。
ントラスト強調後のサブトラクション画像Ｐｓｕ′３２
×３２画素の小領域に分割しているが、異常陰影候補は
種々のサイズを有するものである。このため、コントラ
スト強調後のサブトラクション画像Ｐｓｕ′を種々のサ
イズの小領域に分割し、分割されたサイズ毎に上記円形
領域の検出を行うことにより、種々のサイズの異常陰影
候補を検出することができる。
【０２０３】また、上記第７の実施形態においては、略
円形の領域の検出を、第１の実施形態と同様に、弾性テ
ンプレートＴ０を用いたテンプレートマッチングにより
行っているが、第２の実施形態と同様に、所定の半径を
有する円領域を極座標変換して得られた基準テンプレー
トを用いたテンプレートマッチングにより行うようにし
てもよい。
円形の領域の検出を、第１の実施形態と同様に、弾性テ
ンプレートＴ０を用いたテンプレートマッチングにより
行っているが、第２の実施形態と同様に、所定の半径を
有する円領域を極座標変換して得られた基準テンプレー
トを用いたテンプレートマッチングにより行うようにし
てもよい。
【０２０４】また、上記第７の実施形態においてテンプ
レートマッチングを行った後、上記第４の実施形態と同
様に、この基準テンプレートの位置を初期状態とする弾
性テンプレートＴ０をエッジ画像上に配置し、この弾性
テンプレートＴ０によってテンプレートマッチングを行
うことにより略円形の領域を検出してもよい。これによ
り、第４の実施形態と同様に、異常陰影候補Ｋの形状に
応じた閉領域を設定することができ、異常陰影候補Ｋを
精度よく検出することができる。
レートマッチングを行った後、上記第４の実施形態と同
様に、この基準テンプレートの位置を初期状態とする弾
性テンプレートＴ０をエッジ画像上に配置し、この弾性
テンプレートＴ０によってテンプレートマッチングを行
うことにより略円形の領域を検出してもよい。これによ
り、第４の実施形態と同様に、異常陰影候補Ｋの形状に
応じた閉領域を設定することができ、異常陰影候補Ｋを
精度よく検出することができる。
【０２０５】さらに、上記第７の実施形態においては、
選択された小領域Ａ４の重心を基準として小領域Ａ４を
極座標変換してエッジ画像を作成しているが、小領域Ａ
４内のエッジのみを先に抽出し、エッジのみからなる小
領域（Ａ５とする）を得、このエッジのみからなる小領
域Ａ５を、小領域Ａ４の重心を基準として極座標変換し
てエッジ画像を作成してもよい。
選択された小領域Ａ４の重心を基準として小領域Ａ４を
極座標変換してエッジ画像を作成しているが、小領域Ａ
４内のエッジのみを先に抽出し、エッジのみからなる小
領域（Ａ５とする）を得、このエッジのみからなる小領
域Ａ５を、小領域Ａ４の重心を基準として極座標変換し
てエッジ画像を作成してもよい。
【０２０６】また、上記第７の実施形態においては、サ
ブトラクション画像Ｐｓｕ′について、上記図２１に示
すエッジ検出マスクを用いてエッジ部分を抽出し、エッ
ジ部分が抽出されたサブトラクション画像Ｐｓｕ′上に
小領域Ａ４を設定し、小領域Ａ４の重心を基準として極
座標変換することによっても、上記エッジ画像Ｅを得る
ことができる。
ブトラクション画像Ｐｓｕ′について、上記図２１に示
すエッジ検出マスクを用いてエッジ部分を抽出し、エッ
ジ部分が抽出されたサブトラクション画像Ｐｓｕ′上に
小領域Ａ４を設定し、小領域Ａ４の重心を基準として極
座標変換することによっても、上記エッジ画像Ｅを得る
ことができる。
【０２０７】また、上記第７の実施形態においては、略
円形の領域が存在するか否かの判断を、エッジ画像の半
径方向におけるヒストグラムの最大頻度が所定のしきい
値を越えるか否かにより判断しているが、上記第３の実
施形態と同様に、所定の半径を有する基準テンプレート
をエッジ画像上に配置し、この基準テンプレートとエッ
ジ画像とのマッチング度を求め、マッチング度が所定の
しきい値以上となった場合に、略円形の領域が存在する
と判断するようにしてもよい。
円形の領域が存在するか否かの判断を、エッジ画像の半
径方向におけるヒストグラムの最大頻度が所定のしきい
値を越えるか否かにより判断しているが、上記第３の実
施形態と同様に、所定の半径を有する基準テンプレート
をエッジ画像上に配置し、この基準テンプレートとエッ
ジ画像とのマッチング度を求め、マッチング度が所定の
しきい値以上となった場合に、略円形の領域が存在する
と判断するようにしてもよい。
【０２０８】この場合、略円形の領域が存在すると判断
されると、マッチング度が最も高かった基準テンプレー
トの位置を半径とする閉領域を実画像上に設定すること
により、略円形の領域を異常陰影候補として抽出するこ
とができる。
されると、マッチング度が最も高かった基準テンプレー
トの位置を半径とする閉領域を実画像上に設定すること
により、略円形の領域を異常陰影候補として抽出するこ
とができる。
【０２０９】また、上述したようにマッチング度が最も
高くなる基準テンプレートの位置を求めた後、上記第１
の実施形態と同様に、この基準テンプレートの位置を初
期状態とする弾性テンプレートＴ０をエッジ画像上に配
置し、この弾性テンプレートＴ０によってテンプレート
マッチングを行うことにより、異常陰影候補Ｋを検出し
てもよい。これにより、第１の実施形態と同様に、異常
陰影候補Ｋの形状に応じた閉領域を設定することがで
き、異常陰影候補Ｋを精度よく検出することができる。
高くなる基準テンプレートの位置を求めた後、上記第１
の実施形態と同様に、この基準テンプレートの位置を初
期状態とする弾性テンプレートＴ０をエッジ画像上に配
置し、この弾性テンプレートＴ０によってテンプレート
マッチングを行うことにより、異常陰影候補Ｋを検出し
てもよい。これにより、第１の実施形態と同様に、異常
陰影候補Ｋの形状に応じた閉領域を設定することがで
き、異常陰影候補Ｋを精度よく検出することができる。
【０２１０】なお、上記７の実施形態においては、画素
値がしきい値Ｔｈ１以上となる画素の小領域Ａ０に対す
る割合がしきい値Ｔｈ２以上、かつ分散値がしきい値Ｔ
ｈ３以上となる小領域Ａ０を小領域Ａ１として選択して
いるが、画素値がしきい値Ｔｈ１以上となる画素の小領
域Ａ０に対する割合がしきい値Ｔｈ２以上となる小領域
Ａ０を小領域Ａ１として選択してもよい。
値がしきい値Ｔｈ１以上となる画素の小領域Ａ０に対す
る割合がしきい値Ｔｈ２以上、かつ分散値がしきい値Ｔ
ｈ３以上となる小領域Ａ０を小領域Ａ１として選択して
いるが、画素値がしきい値Ｔｈ１以上となる画素の小領
域Ａ０に対する割合がしきい値Ｔｈ２以上となる小領域
Ａ０を小領域Ａ１として選択してもよい。
【図１】本発明の第１の実施形態による異常陰影検出装
置を含む医療画像ネットワークを示す図
置を含む医療画像ネットワークを示す図
【図２】第１の画像Ｐ１、第２の画像Ｐ２およびサブト
ラクション画像Ｐｓｕを示す図
ラクション画像Ｐｓｕを示す図
【図３】第１の実施形態におけるサブトラクション画像
の小領域への分割を説明するための図
の小領域への分割を説明するための図
【図４】第１の実施形態において選択された小領域内の
画像を示す図
画像を示す図
【図５】第１の実施形態において選択された小領域の画
像に重心を設定した状態を示す図
像に重心を設定した状態を示す図
【図６】第１の実施形態において選択された小領域の極
座標画像を示す図
座標画像を示す図
【図７】エッジ検出マスクを示す図
【図８】エッジ画像を示す図
【図９】第１の実施形態のエッジ画像におけるエッジ部
分のヒストグラムを示す図
分のヒストグラムを示す図
【図１０】第１の実施形態におけるテンプレートマッチ
ングを説明するための図
ングを説明するための図
【図１１】第１の実施形態における略円形の領域の検出
状態を示す図
状態を示す図
【図１２】第１の実施形態において異常陰影候補が検出
されたサブトラクション画像の表示状態を示す図
されたサブトラクション画像の表示状態を示す図
【図１３】第１の実施形態の動作を示すフローチャート
（その１）
（その１）
【図１４】第１の実施形態の動作を示すフローチャート
（その２）
（その２）
【図１５】第１の実施形態の動作を示すフローチャート
（その３）
（その３）
【図１６】第２の実施形態によるテンプレートマッチン
グを説明するための図（その１）
グを説明するための図（その１）
【図１７】第２の実施形態によるテンプレートマッチン
グを説明するための図（その２）
グを説明するための図（その２）
【図１８】第２の実施形態において実画像上に閉領域を
設定した状態を示す図
設定した状態を示す図
【図１９】第２の実施形態において異常陰影候補が検出
されたサブトラクション画像の表示状態を示す図
されたサブトラクション画像の表示状態を示す図
【図２０】第２の実施形態において弾性テンプレートに
よるテンプレートマッチングを説明するための図
よるテンプレートマッチングを説明するための図
【図２１】延在方向別エッジ検出マスク（ａ）と検出し
うる輪郭の延在方向（ｂ）との一例を示す図
うる輪郭の延在方向（ｂ）との一例を示す図
【図２２】第３の実施形態における処理を示すフローチ
ャート
ャート
【図２３】第３の実施形態によるテンプレートマッチン
グを説明するための図（その１）
グを説明するための図（その１）
【図２４】第３の実施形態によるテンプレートマッチン
グを説明するための図（その２）
グを説明するための図（その２）
【図２５】第４の実施形態において行われる異常陰影候
補検出処理の動作を示すフローチャート
補検出処理の動作を示すフローチャート
【図２６】第４の実施形態におけるサブトラクション画
像の小領域への分割を説明するための図
像の小領域への分割を説明するための図
【図２７】第４の実施形態において小領域Ａ０′内の画
像Ｇ０′に略円形の領域が存在するか否かを判断する動
作を示すフローチャート
像Ｇ０′に略円形の領域が存在するか否かを判断する動
作を示すフローチャート
【図２８】第４の実施形態における小領域Ａ０′内の画
像Ｇ０′を示す図（その１）
像Ｇ０′を示す図（その１）
【図２９】図２８の画像Ｇ０′を極座標変換することに
より得られる極座標画像Ｐ０′を示す図
より得られる極座標画像Ｐ０′を示す図
【図３０】図２９に示す極座標画像Ｐ０′のエッジ画像
を示す図
を示す図
【図３１】図３０に示すエッジ画像におけるエッジ部分
のヒストグラムを示す図
のヒストグラムを示す図
【図３２】第４の実施形態における小領域Ａ０′内の画
像Ｇ０′を示す図（その２）
像Ｇ０′を示す図（その２）
【図３３】図３２の画像Ｇ０′を極座標変換することに
より得られる極座標画像Ｐ０′を示す図
より得られる極座標画像Ｐ０′を示す図
【図３４】図３３に示す極座標画像Ｐ０′のエッジ画像
を示す図
を示す図
【図３５】図３４に示すエッジ画像におけるエッジ部分
のヒストグラムを示す図
のヒストグラムを示す図
【図３６】第５の実施形態によるテンプレートマッチン
グを説明するための図（その１）
グを説明するための図（その１）
【図３７】第５の実施形態によるテンプレートマッチン
グを説明するための図（その２）
グを説明するための図（その２）
【図３８】第５の実施形態において弾性テンプレートに
よるテンプレートマッチングを説明するための図
よるテンプレートマッチングを説明するための図
【図３９】第６の実施形態における処理を示すフローチ
ャート
ャート
【図４０】第６の実施形態によるテンプレートマッチン
グを説明するための図（その１）
グを説明するための図（その１）
【図４１】第６の実施形態によるテンプレートマッチン
グを説明するための図（その２）
グを説明するための図（その２）
【図４２】第７の実施形態において行われる異常陰影候
補検出処理の動作を示すフローチャート
補検出処理の動作を示すフローチャート
１０ 異常陰影検出装置 １１ 画像表示部 １２ メモリ １３ 検出部 １４ 経時サブトラクション画像作成部 ５０ ＣＲ装置 ６０ ＱＡ−ＷＳ ７０ データベースサーバー １００ ネットワーク Ｐ１，Ｐ２ 原画像 Ｐｓｕ サブトラクション画像 Ｋ 異常陰影候補
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０６Ｔ 7/00 ３００ Ｇ０６Ｔ 7/60 ２００Ｃ 7/60 １５０ ２５０Ａ ２００ Ａ６１Ｂ 6/00 ３５０Ｓ ２５０ ３５０Ｄ Ｆターム(参考） 4C093 AA26 CA35 FD09 FF09 FF34 5B057 AA08 CA02 CA08 CA12 CA16 CB02 CB08 CB12 CB16 CD18 CE03 CE06 CH07 CH09 DA08 DB02 DB05 DB09 DC06 DC09 DC16 DC23 DC32 5L096 AA03 AA06 BA06 EA28 FA04 FA06 FA37 FA60 GA08 GA19 JA09
Claims (42)
- 【請求項１】 同一被写体についての撮影時期が異な
る２つの画像間で、該２つの画像間の差異を求める画像
間演算を行って前記差異を表す差異画像を得、 該差異画像から所定画素値以上または所定画素値以下の
略円形の領域を異常陰影候補として検出することを特徴
とする異常陰影検出方法。 - 【請求項２】 前記差異画像を複数の小領域に分割
し、 前記所定画素値以上または所定画素値以下の画素の数が
一定値以上となる小領域を前記複数の小領域から選択
し、 該選択された小領域内に略円形の領域が存在するか否か
を判断し、 前記略円形の領域が存在する場合に、該略円形の領域を
前記異常陰影候補として検出することを特徴とする請求
項１記載の異常陰影検出方法。 - 【請求項３】 前記差異画像を複数の小領域に分割
し、 前記所定画素値以上または所定画素値以下の画素の数が
一定値以上かつ分散値が一定値以上となる小領域を前記
複数の小領域から選択し、 該選択された小領域内に略円形の領域が存在するか否か
を判断し、 前記略円形の領域が存在する場合に、該略円形の領域を
前記異常陰影候補として検出することを特徴とする請求
項１記載の異常陰影検出方法。 - 【請求項４】 前記小領域の選択前に、前記差異画像
における前記異常陰影候補に相当する画素値付近のコン
トラストを強調することを特徴とする請求項２または３
記載の異常陰影検出方法。 - 【請求項５】 前記略円形の領域が存在するか否かの
判断を、前記選択された小領域内における前記所定画素
値以上または所定画素値以下の画素に基づいて、該選択
された小領域内における画像の重心を求め、 前記選択された小領域内の画像を前記重心を基準として
極座標変換することにより得られる極座標画像について
の、該極座標画像の水平方向に延在するエッジ部分を表
す極座標エッジ画像を作成し、 該極座標エッジ画像において前記エッジ部分についての
垂直方向のヒストグラムを作成し、 該ヒストグラムの最大頻度が所定値以上となる場合に、
前記略円形の領域が存在すると判断することにより行う
ことを特徴とする請求項２から４のいずれか１項記載の
異常陰影検出方法。 - 【請求項６】 前記略円形の領域が存在する場合、所
定半径を有する円領域の輪郭を極座標変換することによ
り得られる基準テンプレートを前記極座標エッジ画像上
に設定し、 該基準テンプレートによるテンプレートマッチングを行
うことにより、前記略円形の領域を前記異常陰影候補と
して検出することを特徴とする請求項５記載の異常陰影
検出方法。 - 【請求項７】 前記テンプレートマッチング後の基準
テンプレートを初期状態とするとともに、該基準テンプ
レートの各部分がそれぞれ少なくとも隣接する部分の、
前記略円形の領域のエッジへの移動量に応じた拘束力で
拘束されつつ移動可能に設定された弾性テンプレートを
前記極座標エッジ画像上に設定し、 該弾性テンプレートによるテンプレートマッチングを行
うことにより、前記略円形の領域を前記異常陰影候補と
して検出することを特徴とする請求項６記載の異常陰影
検出方法。 - 【請求項８】 前記略円形の領域が存在する場合、前
記ヒストグラムの最大頻度を半径とする円領域の輪郭を
極座標変換することにより得られる基準テンプレートを
初期状態とするとともに、該基準テンプレートの各部分
がそれぞれ少なくとも隣接する部分の、前記略円形の領
域のエッジへの移動量に応じた拘束力で拘束されつつ移
動可能に設定された弾性テンプレートを前記極座標エッ
ジ画像上に設定し、 該弾性テンプレートによるテンプレートマッチングを行
うことにより、前記略円形の領域を前記異常陰影候補と
して検出することを特徴とする請求項５項記載の異常陰
影検出方法。 - 【請求項９】 前記略円形の領域が存在するか否かの
判断を、前記選択された小領域内における前記所定画素
値以上または所定画素値以下の画素に基づいて、該選択
された小領域内における画像の重心を求め、 前記選択された小領域内の画像を前記重心を基準として
極座標変換することにより得られる極座標画像について
の、該極座標画像の水平方向に延在するエッジ部分を表
す極座標エッジ画像を作成し、 該極座標エッジ画像上に所定半径を有する円領域の輪郭
を極座標変換することにより得られる基準テンプレート
を設定し、 該基準テンプレートによるテンプレートマッチングを行
い、 該テンプレートマッチングによるマッチング度が所定値
以上となる場合に、前記略円形の領域が存在すると判断
することにより行うことを特徴とする請求項２から４の
いずれか１項記載の異常陰影検出方法。 - 【請求項１０】 前記略円形の領域が存在する場合、
前記マッチング度が所定値以上となった際の前記基準テ
ンプレートにより囲まれる略円形の領域を前記異常陰影
候補として検出することを特徴とする請求項９記載の異
常陰影検出方法。 - 【請求項１１】 前記略円形の領域が存在する場合、
前記マッチング度が所定値以上となった際の前記基準テ
ンプレートを初期状態とするとともに、該基準テンプレ
ートの各部分がそれぞれ少なくとも隣接する部分の、前
記略円形の領域のエッジへの移動量に応じた拘束力で拘
束されつつ移動可能に設定された弾性テンプレートを前
記エッジ画像上に設定し、 該弾性テンプレートによるテンプレートマッチングを行
うことにより、前記略円形の領域を前記異常陰影候補と
して検出することを特徴とする請求項９記載の異常陰影
検出方法。 - 【請求項１２】 前記差異画像を複数の小領域に詳細
に分割し、 該各小領域内に略円形の領域が存在するか否かを判断
し、 前記略円形の領域が存在する場合に、前記所定画素値以
上または所定画素値以下の画素の割合が一定値以上の該
略円形の領域を前記異常陰影候補として検出することを
特徴とする請求項１記載の異常陰影検出方法。 - 【請求項１３】 前記判断の前に、前記差異画像にお
ける前記異常陰影候補に相当する画素値付近のコントラ
ストを強調することを特徴とする請求項１２記載の異常
陰影検出方法。 - 【請求項１４】 前記略円形の領域が存在するか否か
の判断を、前記各小領域内の画像を該小領域の重心を基
準として極座標変換することにより得られる極座標画像
についての、該極座標画像の水平方向に延在するエッジ
部分を表す極座標エッジ画像を作成し、 該極座標エッジ画像において前記エッジ部分についての
垂直方向のヒストグラムを作成し、 該ヒストグラムの最大頻度が所定値以上となる場合に、
前記略円形の領域が存在すると判断することにより行う
ことを特徴とする請求項１２または１３記載の異常陰影
検出方法。 - 【請求項１５】 前記略円形の領域が存在する場合、
所定半径を有する円領域の輪郭を極座標変換することに
より得られる基準テンプレートを前記極座標エッジ画像
上に設定し、 該基準テンプレートによるテンプレートマッチングを行
うことにより、前記略円形の領域を抽出し、 該抽出された略円形の領域のうち、前記所定画素値以上
または所定画素値以下の画素の数の割合が一定値以上の
略円形の領域を、前記異常陰影候補として検出すること
を特徴とする請求項１４記載の異常陰影検出方法。 - 【請求項１６】 前記テンプレートマッチング後の基
準テンプレートを初期状態とするとともに、該基準テン
プレートの各部分がそれぞれ少なくとも隣接する部分
の、前記略円形の領域のエッジへの移動量に応じた拘束
力で拘束されつつ移動可能に設定された弾性テンプレー
トを前記極座標エッジ画像上に設定し、 該弾性テンプレートによるテンプレートマッチングを行
うことにより、前記略円形の領域を抽出することを特徴
とする請求項１５記載の異常陰影検出方法。 - 【請求項１７】 前記略円形の領域が存在する場合、
前記ヒストグラムの最大頻度を半径とする円領域の輪郭
を極座標変換することにより得られる基準テンプレート
を初期状態とするとともに、該基準テンプレートの各部
分がそれぞれ少なくとも隣接する部分の、前記略円形の
領域のエッジへの移動量に応じた拘束力で拘束されつつ
移動可能に設定された弾性テンプレートを前記極座標エ
ッジ画像上に設定し、 該弾性テンプレートによるテンプレートマッチングを行
うことにより、前記略円形の領域を抽出し、 該抽出された略円形の領域のうち、前記所定画素値以上
または所定画素値以下の画素の数の割合が一定値以上の
略円形の領域を、前記異常陰影候補として検出すること
を特徴とする請求項１４記載の異常陰影検出方法。 - 【請求項１８】 前記略円形の領域が存在するか否か
の判断を、前記各小領域内の画像を該小領域の重心を基
準として極座標変換することにより得られる極座標画像
についての、該極座標画像の水平方向に延在するエッジ
部分を表す極座標エッジ画像を作成し、 該極座標エッジ画像上に所定半径を有する円領域の輪郭
を極座標変換することにより得られる基準テンプレート
を設定し、 該基準テンプレートによるテンプレートマッチングを行
い、 該テンプレートマッチングによるマッチング度が所定値
以上となる場合に、前記略円形の領域が存在すると判断
することにより行うことを特徴とする請求項１２または
１３記載の異常陰影検出方法。 - 【請求項１９】 前記略円形の領域が存在する場合、
前記マッチング度が所定値以上となった際の前記基準テ
ンプレートにより囲まれる略円形の領域を抽出し、 該抽出された略円形の領域のうち、前記所定画素値以上
または所定画素値以下の画素の数の割合が一定値以上の
略円形の領域を、前記異常陰影候補として検出すること
を特徴とする請求項１８記載の異常陰影検出方法。 - 【請求項２０】 前記マッチング度が所定値以上とな
った際の前記基準テンプレートを初期状態とするととも
に、該基準テンプレートの各部分がそれぞれ少なくとも
隣接する部分の、前記略円形の領域のエッジへの移動量
に応じた拘束力で拘束されつつ移動可能に設定された弾
性テンプレートを前記エッジ画像上に設定し、 該弾性テンプレートによるテンプレートマッチングを行
うことにより、前記略円形の領域を抽出し、 該抽出された略円形の領域のうち、前記所定画素値以上
または所定画素値以下の画素の数の割合が一定値以上の
略円形の領域を、前記異常陰影候補として検出すること
を特徴とする請求項１８項記載の異常陰影検出方法。 - 【請求項２１】 前記２つの画像のうち時系列的に新
しい画像または前記差異画像を、前記検出された異常陰
影候補を強調して表示することを特徴とする請求項１か
ら２０のいずれか１項記載の異常陰影検出方法。 - 【請求項２２】 同一被写体についての撮影時期が異
なる２つの画像間で、該２つの画像間の差異を求める画
像間演算を行って前記差異を表す差異画像を得る画像間
演算手段と、 該差異画像から所定画素値以上または所定画素値以下の
略円形の領域を異常陰影候補として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検出装置。 - 【請求項２３】 前記検出手段は、前記差異画像を複
数の小領域に分割し、 前記所定画素値以上または所定画素値以下の画素の数が
一定値以上となる小領域を前記複数の小領域から選択
し、 該選択された小領域内に略円形の領域が存在するか否か
を判断し、 前記略円形の領域が存在する場合に、該略円形の領域を
前記異常陰影候補として検出する手段であることを特徴
とする請求項２２記載の異常陰影検出装置。 - 【請求項２４】 前記検出手段は、前記差異画像を複
数の小領域に分割し、 前記所定画素値以上または所定画素値以下の画素の数が
一定値以上かつ分散値が一定値以上となる小領域を前記
複数の小領域から選択し、 該選択された小領域内に略円形の領域が存在するか否か
を判断し、 前記略円形の領域が存在する場合に、該略円形の領域を
前記異常陰影候補として検出する手段であることを特徴
とする請求項２２記載の異常陰影検出装置。 - 【請求項２５】 前記検出手段は、前記小領域の選択
前に、前記差異画像における前記異常陰影候補に相当す
る画素値付近のコントラストを強調する手段であること
を特徴とする請求項２３または２４記載の異常陰影検出
装置。 - 【請求項２６】 前記検出手段は、前記略円形の領域
が存在するか否かの判断を、前記選択された小領域内に
おける前記所定画素値以上または所定画素値以下の画素
に基づいて、該選択された小領域内における画像の重心
を求め、 前記選択された小領域内の画像を前記重心を基準として
極座標変換することにより得られる極座標画像について
の、該極座標画像の水平方向に延在するエッジ部分を表
す極座標エッジ画像を作成し、 該極座標エッジ画像において前記エッジ部分についての
垂直方向のヒストグラムを作成し、 該ヒストグラムの最大頻度が所定値以上となる場合に、
前記略円形の領域が存在すると判断することにより行う
手段であることを特徴とする請求項２２から２５のいず
れか１項記載の異常陰影検出装置。 - 【請求項２７】 前記検出手段は、前記略円形の領域
が存在する場合、所定半径を有する円領域の輪郭を極座
標変換することにより得られる基準テンプレートを前記
極座標エッジ画像上に設定し、 該基準テンプレートによるテンプレートマッチングを行
うことにより、前記略円形の領域を前記異常陰影候補と
して検出する手段であることを特徴とする請求項２６記
載の異常陰影検出装置。 - 【請求項２８】 前記検出手段は、前記テンプレート
マッチング後の基準テンプレートを初期状態とするとと
もに、該基準テンプレートの各部分がそれぞれ少なくと
も隣接する部分の、前記略円形の領域のエッジへの移動
量に応じた拘束力で拘束されつつ移動可能に設定された
弾性テンプレートを前記極座標エッジ画像上に設定し、 該弾性テンプレートによるテンプレートマッチングを行
うことにより、前記略円形の領域を前記異常陰影候補と
して検出する手段であることを特徴とする請求項２７記
載の異常陰影検出装置。 - 【請求項２９】 前記検出手段は、前記略円形の領域
が存在する場合、前記ヒストグラムの最大頻度を半径と
する円領域の輪郭を極座標変換することにより得られる
基準テンプレートを初期状態とするとともに、該基準テ
ンプレートの各部分がそれぞれ少なくとも隣接する部分
の、前記略円形の領域のエッジへの移動量に応じた拘束
力で拘束されつつ移動可能に設定された弾性テンプレー
トを前記極座標エッジ画像上に設定し、 該弾性テンプレートによるテンプレートマッチングを行
うことにより、前記略円形の領域を前記異常陰影候補と
して検出する手段であることを特徴とする請求項２６項
記載の異常陰影検出装置。 - 【請求項３０】 前記検出手段は、前記略円形の領域
が存在するか否かの判断を、前記選択された小領域内に
おける前記所定画素値以上または所定画素値以下の画素
に基づいて、該選択された小領域内における画像の重心
を求め、 前記選択された小領域内の画像を前記重心を基準として
極座標変換することにより得られる極座標画像について
の、該極座標画像の水平方向に延在するエッジ部分を表
す極座標エッジ画像を作成し、 該極座標エッジ画像上に所定半径を有する円領域の輪郭
を極座標変換することにより得られる基準テンプレート
を設定し、 該基準テンプレートによるテンプレートマッチングを行
い、 該テンプレートマッチングによるマッチング度が所定値
以上となる場合に、前記略円形の領域が存在すると判断
することにより行う手段であることを特徴とする請求項
２３から２５のいずれか１項記載の異常陰影検出装置。 - 【請求項３１】 前記検出手段は、前記略円形の領域
が存在する場合、前記マッチング度が所定値以上となっ
た際の前記基準テンプレートにより囲まれる略円形の領
域を前記異常陰影候補として検出する手段であることを
特徴とする請求項３０記載の異常陰影検出装置。 - 【請求項３２】 前記検出手段は、前記略円形の領域
が存在する場合、前記マッチング度が所定値以上となっ
た際の前記基準テンプレートを初期状態とするととも
に、該基準テンプレートの各部分がそれぞれ少なくとも
隣接する部分の、前記略円形の領域のエッジへの移動量
に応じた拘束力で拘束されつつ移動可能に設定された弾
性テンプレートを前記エッジ画像上に設定し、 該弾性テンプレートによるテンプレートマッチングを行
うことにより、前記略円形の領域を前記異常陰影候補と
して検出する手段であることを特徴とする請求項３０記
載の異常陰影検出装置。 - 【請求項３３】 前記検出手段は、前記差異画像を複
数の小領域に詳細に分割し、 該各小領域内に略円形の領域が存在するか否かを判断
し、 前記略円形の領域が存在する場合に、前記所定画素値以
上または所定画素値以下の画素の割合が一定値以上の該
略円形の領域を前記異常陰影候補として検出する手段で
あることを特徴とする請求項２２記載の異常陰影検出装
置。 - 【請求項３４】 前記検出手段は、前記判断の前に、
前記差異画像における前記異常陰影候補に相当する画素
値付近のコントラストを強調する手段であることを特徴
とする請求項３３記載の異常陰影検出装置。 - 【請求項３５】 前記検出手段は、前記略円形の領域
が存在するか否かの判断を、前記各小領域内の画像を該
小領域の重心を基準として極座標変換することにより得
られる極座標画像についての、該極座標画像の水平方向
に延在するエッジ部分を表す極座標エッジ画像を作成
し、 該極座標エッジ画像において前記エッジ部分についての
垂直方向のヒストグラムを作成し、 該ヒストグラムの最大頻度が所定値以上となる場合に、
前記略円形の領域が存在すると判断することにより行う
手段であることを特徴とする請求項３３または３４記載
の異常陰影検出装置。 - 【請求項３６】 前記検出手段は、前記略円形の領域
が存在する場合、所定半径を有する円領域の輪郭を極座
標変換することにより得られる基準テンプレートを前記
極座標エッジ画像上に設定し、 該基準テンプレートによるテンプレートマッチングを行
うことにより、前記略円形の領域を抽出し、 該抽出された略円形の領域のうち、前記所定画素値以上
または所定画素値以下の画素の数の割合が一定値以上の
略円形の領域を、前記異常陰影候補として検出する手段
であることを特徴とする請求項３５記載の異常陰影検出
装置。 - 【請求項３７】 前記検出手段は、前記テンプレート
マッチング後の基準テンプレートを初期状態とするとと
もに、該基準テンプレートの各部分がそれぞれ少なくと
も隣接する部分の、前記略円形の領域のエッジへの移動
量に応じた拘束力で拘束されつつ移動可能に設定された
弾性テンプレートを前記極座標エッジ画像上に設定し、 該弾性テンプレートによるテンプレートマッチングを行
うことにより、前記略円形の領域を抽出する手段である
ことを特徴とする請求項３６記載の異常陰影検出装置。 - 【請求項３８】 前記検出手段は、前記略円形の領域
が存在する場合、前記ヒストグラムの最大頻度を半径と
する円領域の輪郭を極座標変換することにより得られる
基準テンプレートを初期状態とするとともに、該基準テ
ンプレートの各部分がそれぞれ少なくとも隣接する部分
の、前記略円形の領域のエッジへの移動量に応じた拘束
力で拘束されつつ移動可能に設定された弾性テンプレー
トを前記極座標エッジ画像上に設定し、 該弾性テンプレートによるテンプレートマッチングを行
うことにより、前記略円形の領域を抽出し、 該抽出された略円形の領域のうち、前記所定画素値以上
または所定画素値以下の画素の数の割合が一定値以上の
略円形の領域を、前記異常陰影候補として検出する手段
であることを特徴とする請求項３５記載の異常陰影検出
装置。 - 【請求項３９】 前記検出手段は、前記略円形の領域
が存在するか否かの判断を、前記各小領域内の画像を該
小領域の重心を基準として極座標変換することにより得
られる極座標画像についての、該極座標画像の水平方向
に延在するエッジ部分を表す極座標エッジ画像を作成
し、 該極座標エッジ画像上に所定半径を有する円領域の輪郭
を極座標変換することにより得られる基準テンプレート
を設定し、 該基準テンプレートによるテンプレートマッチングを行
い、 該テンプレートマッチングによるマッチング度が所定値
以上となる場合に、前記略円形の領域が存在すると判断
することにより行う手段であることを特徴とする請求項
３３または３４記載の異常陰影検出装置。 - 【請求項４０】 前記検出手段は、前記略円形の領域
が存在する場合、前記マッチング度が所定値以上となっ
た際の前記基準テンプレートにより囲まれる略円形の領
域を抽出し、 該抽出された略円形の領域のうち、前記所定画素値以上
または所定画素値以下の画素の数の割合が一定値以上の
略円形の領域を、前記異常陰影候補として検出する手段
であることを特徴とする請求項３９記載の異常陰影検出
装置。 - 【請求項４１】 前記検出手段は、前記マッチング度
が所定値以上となった際の前記基準テンプレートを初期
状態とするとともに、該基準テンプレートの各部分がそ
れぞれ少なくとも隣接する部分の、前記略円形の領域の
エッジへの移動量に応じた拘束力で拘束されつつ移動可
能に設定された弾性テンプレートを前記エッジ画像上に
設定し、 該弾性テンプレートによるテンプレートマッチングを行
うことにより、前記略円形の領域を抽出し、 該抽出された略円形の領域のうち、前記所定画素値以上
または所定画素値以下の画素の数の割合が一定値以上の
略円形の領域を、前記異常陰影候補として検出する手段
であることを特徴とする請求項３９項記載の異常陰影検
出装置。 - 【請求項４２】 前記２つの画像のうち時系列的に新
しい画像または前記差異画像を、前記検出された異常陰
影候補を強調して表示する表示手段をさらに備えたこと
を特徴とする請求項２２から４１のいずれか１項記載の
異常陰影検出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000352118A JP2002158923A (ja) | 2000-11-20 | 2000-11-20 | 異常陰影検出方法および装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000352118A JP2002158923A (ja) | 2000-11-20 | 2000-11-20 | 異常陰影検出方法および装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002158923A true JP2002158923A (ja) | 2002-05-31 |
Family
ID=18825064
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000352118A Withdrawn JP2002158923A (ja) | 2000-11-20 | 2000-11-20 | 異常陰影検出方法および装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2002158923A (ja) |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004081394A (ja) * | 2002-08-26 | 2004-03-18 | Ge Medical Systems Global Technology Co Llc | 組織内脂肪評価方法、画像処理装置およびｘ線ｃｔシステム |
| JP2005312007A (ja) * | 2004-03-23 | 2005-11-04 | Fuji Photo Film Co Ltd | 差分画像取得方法、差分画像取得装置、及び、そのプログラム |
| US7616789B2 (en) | 2002-05-13 | 2009-11-10 | Fujifilm Corporation | Method and apparatus for forming images and image furnishing service system |
| US7626597B2 (en) | 2004-06-23 | 2009-12-01 | Fujifilm Corporation | Image display method, apparatus and program |
| US7724936B2 (en) | 2004-06-22 | 2010-05-25 | Fujifilm Corporation | Image generation apparatus and image generation method for detecting abnormalities |
| JP2011170890A (ja) * | 2011-06-06 | 2011-09-01 | Fujifilm Corp | 顔検出方法および装置並びにプログラム |
| JP2012245235A (ja) * | 2011-05-30 | 2012-12-13 | Ge Medical Systems Global Technology Co Llc | 画像生成装置およびｘ線ｃｔ装置並びにプログラム |
| CN103503028A (zh) * | 2011-05-04 | 2014-01-08 | 史塞克创伤有限责任公司 | 对图像的临床相关性进行自动检测和测试的系统和方法 |
| JP2015128467A (ja) * | 2014-01-06 | 2015-07-16 | 株式会社東芝 | 医用画像処理装置、ｘ線診断装置及び医用画像処理プログラム |
| JP7482654B2 (ja) | 2020-03-11 | 2024-05-14 | 株式会社エクスビジョン | エッジ検出システムおよびそのプログラム |
-
2000
- 2000-11-20 JP JP2000352118A patent/JP2002158923A/ja not_active Withdrawn
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7616789B2 (en) | 2002-05-13 | 2009-11-10 | Fujifilm Corporation | Method and apparatus for forming images and image furnishing service system |
| JP2004081394A (ja) * | 2002-08-26 | 2004-03-18 | Ge Medical Systems Global Technology Co Llc | 組織内脂肪評価方法、画像処理装置およびｘ線ｃｔシステム |
| JP2005312007A (ja) * | 2004-03-23 | 2005-11-04 | Fuji Photo Film Co Ltd | 差分画像取得方法、差分画像取得装置、及び、そのプログラム |
| US7724936B2 (en) | 2004-06-22 | 2010-05-25 | Fujifilm Corporation | Image generation apparatus and image generation method for detecting abnormalities |
| US7626597B2 (en) | 2004-06-23 | 2009-12-01 | Fujifilm Corporation | Image display method, apparatus and program |
| CN103503028A (zh) * | 2011-05-04 | 2014-01-08 | 史塞克创伤有限责任公司 | 对图像的临床相关性进行自动检测和测试的系统和方法 |
| JP2014519362A (ja) * | 2011-05-04 | 2014-08-14 | ストライカー トラウマ ゲーエムベーハー | 臨床的意義に関する画像の自動検出及び検査用のシステム及び方法 |
| US9788786B2 (en) | 2011-05-04 | 2017-10-17 | Stryker European Holdings I, Llc | Systems and methods for automatic detection and testing of images for clinical relevance |
| JP2012245235A (ja) * | 2011-05-30 | 2012-12-13 | Ge Medical Systems Global Technology Co Llc | 画像生成装置およびｘ線ｃｔ装置並びにプログラム |
| JP2011170890A (ja) * | 2011-06-06 | 2011-09-01 | Fujifilm Corp | 顔検出方法および装置並びにプログラム |
| JP2015128467A (ja) * | 2014-01-06 | 2015-07-16 | 株式会社東芝 | 医用画像処理装置、ｘ線診断装置及び医用画像処理プログラム |
| JP7482654B2 (ja) | 2020-03-11 | 2024-05-14 | 株式会社エクスビジョン | エッジ検出システムおよびそのプログラム |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Chan et al. | Effective pneumothorax detection for chest X‐ray images using local binary pattern and support vector machine | |
| KR102560911B1 (ko) | 화상 처리 장치, 화상 처리 방법 및 저장 매체 | |
| US10115197B1 (en) | Apparatus and method for lesions segmentation | |
| JP4311598B2 (ja) | 異常陰影検出方法および装置 | |
| US9119573B2 (en) | Stent marker detection using a learning based classifier in medical imaging | |
| KR20200095504A (ko) | 추골 골절을 식별하기 위한 3차원 의료 이미지 분석 방법 및 시스템 | |
| Soleymanpour et al. | Fully automatic lung segmentation and rib suppression methods to improve nodule detection in chest radiographs | |
| JPH1156828A (ja) | 異常陰影候補検出方法および装置 | |
| JP2009531129A (ja) | 胸部側面の放射線画像上の脊椎骨折を検出するための方法 | |
| US20140376798A1 (en) | Rib enhancement in radiographic images | |
| WO2007062392A2 (en) | Computer-aided diagnosis using dual-energy subtraction images | |
| JP2002158923A (ja) | 異常陰影検出方法および装置 | |
| Išgum et al. | Automated aortic calcium scoring on low‐dose chest computed tomography | |
| JP2001076141A (ja) | 画像認識方法および画像処理装置 | |
| US10395773B2 (en) | Automatic characterization of Agatston score from coronary computed tomography | |
| US20160217262A1 (en) | Medical Imaging Region-of-Interest Detection Employing Visual-Textual Relationship Modelling. | |
| US11138736B2 (en) | Information processing apparatus and information processing method | |
| Smith et al. | Detection of fracture and quantitative assessment of displacement measures in pelvic X-RAY images | |
| Chaplin et al. | Automated scoring of aortic calcification in vertebral fracture assessment images | |
| US20240062367A1 (en) | Detecting abnormalities in an x-ray image | |
| JP2005198887A (ja) | 解剖学的構造物の構造検出方法および装置並びにプログラム、構造物除去画像生成装置、異常陰影検出装置 | |
| Carrillo-de-Gea et al. | Detection of normality/pathology on chest radiographs using LBP | |
| JP3751914B2 (ja) | 医用画像処理方法及びその装置 | |
| WO2022129628A1 (en) | Computer-implemented method for image analysis of medical images by neural network supported region-of-interest segmentation | |
| Zanini et al. | Segmentation and Classification of Dental Caries in Cone Beam Tomography Images Using Machine Learning and Image Processing. |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20080205 |