JP2005065857A - 診断支援情報出力方法および装置並びにプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 乳房画像中の異常陰影検出において、検出能を向上させる。
【解決手段】 乳腺領域抽出手段２１０が、乳房画像Ｐ中の乳腺領域Ｐc を抽出してその位置情報Ｌc を得、マップ作成手段２２０が、位置情報Ｌc に基づいて乳腺領域の分布を示す乳腺分布マップＭを作成し、出力手段２３０が、乳腺分布マップＭを乳房画像Ｐと重ねて画面に表示する。
【選択図】 図１０

Description

本発明は、乳房画像中の乳腺領域の大きさに応じて分類される乳房画像の種別を出力する乳房画像分類結果出力方法および装置並びにそのためのプログラムと、乳房画像中の乳腺領域の分布を表す乳腺分布マップを出力する乳腺分布マップ出力方法および装置並びにそのためのプログラムに関するものである。

従来、医療分野においては、被写体の医用画像を読影して病変部を発見し、またその病変部の状態を観察して、疾病の有無や進行状況の診断を行うことが一般的に行われている。しかしながら、医用画像の読影は読影者の経験や画像読影能力の高低によって左右され、必ずしも客観的なものとは言えなかった。

そこで、より客観的な診断が行えるように、読影対象である医用画像についての診断上有用な情報を提供する方法が種々提案されており、例えば、診断用画像として取得された被写体の画像データに基づき、その画像データが表わす画像中の異常陰影候補を、計算機を用いて自動的に検出する異常陰影検出処理システム（計算機支援画像診断装置）（特許文献１，２など）や、さらに当該異常陰影検出処理において、検出された異常陰影候補を示すとともに、異常陰影候補を含む局所領域に対して拡大・強調処理を施した画像をともに表示する方法（例えば、特許文献１）等が提案されている。
特開平８−２９４４７９号公報 特開平８−２８７２３０号公報

ところで、乳癌の診断を目的として撮影された乳房の医用画像であるマンモグラムにおいては、一般的に、正常乳腺と腫瘤陰影とが比較的近い濃度で現れ、また背景組織によって石灰化陰影のコントラストが変化する。

また、マンモグラフィの様々な基準や手法が規定されている「マンモグラフィガイドライン」（（社）日本医学放射線学会／（社）日本放射線技術学会、マンモグラフィガイドライン編集委員会 編集，医学書院）においては、マンモグラムを乳腺の量に応じて４つのタイプ（乳腺分類という）に分類し、各タイプにおける腫瘤陰影検出への影響（検出の難易度）について触れられている。さらに、同ガイドライン中の腫瘤検出の診断プロセスを示した「腫瘤のカテゴリーの判断樹」では、「腫瘤候補が乳腺の重なりと考えられるか、真の腫瘤と考えられるか（候補が乳腺と繋がっているか、孤立しているか）」、「脂肪を含むか」といった観点の分岐、つまり読影上でのポイントが定義されている。

したがって、マンモグラムにおける異常陰影の検出においては、「乳腺分類」、「乳腺の分布」、「乳腺濃度・脂肪濃度（乳腺領域の濃度の閾値）」といった“乳腺の状態に関する情報”が、有用な情報となり得る。

しかしながら、従来、医師の読影による異常陰影の検出において、乳房画像中の乳腺の状態に関する情報を提示する手法は、未だ提案されておらず、この情報を用いることによる異常陰影の検出能の向上が図られていないという問題ある。

本発明は、上記事情に鑑み、乳腺の状態に関する情報を考慮していないために抑えられていた異常陰影の検出能の向上を図ることが可能な、乳房画像分類結果出力方法および装置並びにそのためのプログラムと、乳腺分布マップ出力方法および装置並びにそのためのプログラムを提供することを目的とするものである。

本発明の乳房画像分類結果出力方法は、乳房画像を表す画像データに基づいて、当該乳房画像中の乳腺を表す乳腺領域を抽出し、抽出された乳腺領域の大きさを表す指標値を算出し、算出された指標値に基づいて、上記乳房画像を上記乳腺領域の大きさに応じた複数の種別に分類し、分類された上記乳房画像の種別を可視化して出力することを特徴とする方法である。

本発明の乳房画像分類結果出力装置は、乳房画像を表す画像データに基づいて、当該乳房画像中の乳腺を表す乳腺領域を抽出する乳腺領域抽出手段と、乳腺領域抽出手段により抽出された乳腺領域の大きさを表す指標値を算出する指標値算出手段と、指標値算出手段により算出された指標値に基づいて、上記乳房画像を上記乳腺領域の大きさに応じた複数の種別に分類する画像分類手段と、画像分類手段により分類された上記乳房画像の種別を可視化して出力する出力手段とを備えたことを特徴とするものである。

本発明の乳腺分布マップ出力方法は、乳房画像を表す画像データに基づいて、当該乳房画像中の乳腺を表す乳腺領域を抽出して当該乳腺領域の位置情報を得、得られた位置情報に基づいて上記乳腺領域の分布を示す乳腺分布マップを作成し、作成された乳腺分布マップを可視化して出力することを特徴とする方法である。

本発明の乳腺分布マップ出力装置は、乳房画像を表す画像データに基づいて、当該乳房画像中の乳腺を表す乳腺領域を抽出して当該乳腺領域の位置情報を得る乳腺領域抽出手段と、乳腺領域抽出手段により得られた位置情報に基づいて、上記乳腺領域の分布を示す乳腺分布マップを作成するマップ作成手段と、マップ作成手段により作成された乳腺分布マップを可視化して出力する出力手段とを備えたことを特徴とするものである。

ここで、「出力手段」としては、例えば、文字や画像をＣＲＴや液晶パネルなどの画面に表示する表示手段、文字や画像をプリンタやプロッタなどを用いて紙やフイルムに記録する記録手段を考えることができる。

なお、「出力手段」は、分類された乳房画像の種別や乳腺分布マップを単独で出力してもよいし、乳房画像とともに出力してもよい。特に、乳腺分布マップは、乳房画像と互いに対応する位置を重ねて出力してもよい。また乳腺分布マップは、乳腺領域や脂肪領域を色分けして出力したり、各領域の輪郭を白線等で示して出力したり、あるいは、各領域の濃度をそれぞれの平均濃度に置き換えて出力してもよい。

また、本発明の乳房画像分類結果出力装置において、上記乳房画像は、乳腺、脂肪および胸筋からなる乳房の側面画像とし、上記乳腺領域抽出手段は、上記画像データに基づいて、上記乳房画像において乳房を表す被写体領域を抽出する被写体領域抽出手段と、上記画像データに基づいて、上記乳房画像において胸筋を表す胸筋領域を抽出する胸筋領域抽出手段と、上記乳房画像において、略胸筋と脂肪とからなる領域をサンプリング領域として設定するサンプリング領域設定手段と、上記サンプリング領域における濃度の分布に基づいて、上記サンプリング領域中の胸筋部分と脂肪部分との境界に相当する濃度ｐ１と、上記胸筋部分の平均濃度ｐ２とを求め、上記乳房画像中の上記乳腺領域と脂肪を表す脂肪領域とを分離する濃度の閾値を、上記求められたｐ１およびｐ２を用いた次式：
濃度の閾値＝ａ×ｐ１＋（１−ａ）×ｐ２ （０．２≦ａ≦０．５）
に従って算出する閾値算出手段と、上記濃度の閾値に基づいて、上記被写体領域から上記胸筋領域を除いた乳房領域において、上記乳腺領域を抽出する抽出手段とを備えたものとし、上記指標値算出手段は、上記被写体領域または上記乳房領域に対して上記乳腺領域が占める割合を、上記指標値として算出するものとすることができる。

また、本発明の乳腺分布マップ出力装置において、上記乳房画像は、乳腺、脂肪および胸筋からなる乳房の側面画像とし、上記乳腺領域抽出手段は、上記画像データに基づいて、上記乳房画像において乳房を表す被写体領域を抽出する被写体領域抽出手段と、上記画像データに基づいて、上記乳房画像において胸筋を表す胸筋領域を抽出する胸筋領域抽出手段と、上記乳房画像において、略胸筋と脂肪とからなる領域をサンプリング領域として設定するサンプリング領域設定手段と、上記サンプリング領域における濃度の分布に基づいて、上記サンプリング領域中の胸筋部分と脂肪部分との境界に相当する濃度ｐ１と、上記胸筋部分の平均濃度ｐ２とを求め、上記乳房画像中の上記乳腺領域と脂肪を表す脂肪領域とを分離する濃度の閾値を、上記求められたｐ１およびｐ２を用いた次式：
濃度の閾値＝ａ×ｐ１＋（１−ａ）×ｐ２ （０．２≦ａ≦０．５）
に従って算出する閾値算出手段と、上記濃度の閾値に基づいて、上記被写体領域から上記胸筋領域を除いた乳房領域において、上記乳腺領域を抽出する抽出手段とを備えたものとすることができる。

ここで、「胸筋領域」とは、乳房の側面画像中に表れる体側（体幹）部（図３Ｐａ）を示すものであり、「乳腺領域」とは、乳房の側面画像中の乳頭から乳房中央にかけて広がる乳腺を表す部分（図３Ｐｃ）であり、「脂肪領域」とは、乳房の側面画像中の被写体領域（背景以外の領域）のうち、胸筋領域と乳腺領域を除いた脂肪を表す部分（図３Ｐｂ）である。

なお、この「乳腺領域」と「脂肪領域」の形状や割合は、被写体である乳房によって大きく異なるものであり、図３は、その一例を模式的に表した図に過ぎない。

「濃度」は、画像における黒化の程度を表すものであり、例えば、画像を構成する各画素が有する濃度値（画素値）を考えることができる。画素が有する濃度値の高低とその画素の黒化の程度との対応関係はどのように定義してもよいが、本明細書中では、濃度値が大きいほど黒くなり、濃度値が小さいほど白くなるものとする。

「略胸筋と脂肪とからなる領域」としては、例えば、胸筋と脂肪との境界を含む領域を考えることができる。このような領域は、濃度がばらつく傾向にある乳腺と脂肪が混在する領域ではないため、乳房の画像の中で濃度のばらつきが少なく安定した領域である。上記の「略胸筋と脂肪とからなる領域」には、乳腺はできるだけ含まれない方が好ましいが、上記ｐ１、ｐ２を求める上で悪影響を及ぼさない程度であれば、若干の乳腺は含まれていても構わない。

本発明の乳房画像分類結果出力装置および乳腺分布マップ出力装置において、「略胸筋と脂肪とからなる領域」は、胸筋の末端を表す胸筋末端領域であってもよい。

「胸筋末端領域」とは、胸筋領域とそれ以外の乳房領域との境界線である胸筋ラインの胸部上側（鎖骨寄り）の末端付近の領域のことである。

このとき、本発明の乳房画像分類結果出力装置および乳腺分布マップ出力装置において、乳房画像は、胸筋末端領域を当該乳房画像中の所定の場所に配置したものとし、サンプリング領域設定手段が、当該所定の場所をサンプリング領域として設定するものとしてもよい。

「所定の場所」としては、例えば、乳房画像中の右下部または左下部とすることができ、この場合、「サンプリング領域」は、乳房画像中の右下部または左下部の所定の座標位置において、所定の枠で囲まれる領域として設定することができる。なお、マンモグラムは、通常、乳房の配置を規定したガイドラインに沿って撮影されるため、胸筋末端領域が画像中の所定の場所に配置される。

また、本発明の乳房画像分類結果出力装置および乳腺分布マップ出力装置において、閾値算出手段は、サンプリング領域における濃度のヒストグラムに基づいて、上記ｐ１およびｐ２を求めるものであってもよい。

上記ｐ１およびｐ２を求める方法としては、上記の他に、サンプリング領域における濃度の累積ヒストグラムを用いる方法や、上記画像データのうちサンプリング領域に対応するデータを入力とし、上記ｐ１，ｐ２を出力とするようなニューラルネットワークを用いる方法などを考えることができる。

なお、上記ｐ１およびｐ２を求める具体的な方法としては、例えば、サンプリング領域における濃度のヒストグラムに基づいて求める場合、下記のような方法が考えられる。

設定された「サンプリング領域」には、胸筋部分と脂肪部分とが含まれることになるが、胸筋部分と脂肪部分とではその濃度値が異なるため、作成された「ヒストグラム」には、「胸筋を表す分布」と「脂肪を表す分布」とが異なる濃度で現れることになる。なお、どちらの分布が胸筋、脂肪のどちらに対応するかは、その乳房画像における胸筋と脂肪に対応する濃度の高低関係から判断することができる。例えば、乳房画像が一般的なＸ線画像等である場合には、胸筋領域は濃度が低く、脂肪領域は濃度が高く現れるので、濃度の低い方の分布が胸筋を表し、濃度の高い方の分布が脂肪を表すと判断することができる。

「濃度ｐ１」は、上記ヒストグラム上の胸筋を表す分布と脂肪を表す分布との間付近で、最も頻度が低い濃度を採用する手法や、これら２つの分布の形状を近似した２曲線の交点の位置に対応する濃度を採用する手法などにより求めることができる。

「平均濃度ｐ２」は、上記ヒストグラム上の胸筋を表す分布、すなわち濃度が濃度ｐ１からの所定の方向に高い側または低い側の領域における分布に寄与する濃度に対して、平均を算出することにより求めることができる。

上記式は、本出願人が、「乳腺領域の濃度の閾値が、上記濃度ｐ１と上記濃度ｐ２との間の所定の範囲にあること」を実験によって見出し、その結果に基づいて決められたものである。

なお、本出願人が行った実験の結果から、上記式においては、ａ＝０．４のとき最も適した閾値を得ることができた。したがって、上記乳腺領域閾値算出手段において、上記式は、ａ＝０．４であることが望ましい。

「被写体領域抽出手段」としては、例えば、乳房画像が、背景領域が高濃度で、被写体領域が低濃度であるような場合には、乳房画像における濃度のヒストグラムを作成し、作成されたヒストグラム上の背景部分に対応する分布を除く最大濃度を閾値とし、この閾値より低濃度の領域を被写体領域として抽出するものを考えることができる。

「胸筋領域抽出手段」は、画像データに基づいて、乳房画像中の胸筋領域と乳房領域との境界線上の境界点を１個以上抽出する境界点抽出手段と、抽出された境界点の個数に応じた所定の手法により胸筋ラインを抽出する胸筋ライン抽出手段とを備えたものとすることができる。

「境界点抽出手段」は、画像データに基づいて乳房画像のエッジ画像を作成し、作成されたエッジ画像中の乳房上部領域において複数の走査ラインを設定し、設定された走査ライン上を走査してエッジ点を抽出し、抽出されたエッジ点を境界点とするものとすることができる。

また、「胸筋ライン抽出手段」は、抽出された境界点の個数が３個のとき、この３個の境界点を通る２次曲線を胸筋ラインとし、抽出された境界点の個数が２個のとき、この２個の境界点を通る１次直線を胸筋ラインとし、抽出された境界点の個数が１個のとき、この１個の境界点と、乳房の略最上位置の点から下ろした垂線の最下点とを通る１次直線を胸筋ラインとするものとすることができる。

なお、「境界点抽出手段」と「胸筋ライン抽出手段」とにより胸筋ラインを抽出する手法の詳細については、特開２００３−１１５０４１号公報を参照されたい。

「分類」する種別としては、例えば、マンモグラフィガイドラインにて提案されている４タイプが考えられ、乳腺領域の占める割合が多い順に、「高濃度」、「不均一高濃度」、「乳腺散在」、「脂肪性」とすることができる。なお、上記４タイプは、同ガイドラインにて以下のように規定されている。
１）高濃度：乳腺実質内に脂肪の混在はほとんどなく、病変検出率は低い。
２）不均一高濃度：乳腺実質内に脂肪が混在し、不均一な濃度を呈する。病変が正常乳腺に隠される危険性がある。
３）乳腺散在：脂肪に置き換えられた乳房内に乳腺実質が散在している。病変の検出は比較的容易である。
４）脂肪性：乳房はほぼ完全に脂肪に置き換えられている。病変が撮影範囲に入っていれば、病変の検出は容易である。
上記タイプの「高濃度」、「不均一高濃度」における“濃度”とは、画像上での黒化の程度を表すものではなく、乳房内の乳腺の量を示すものである。

本発明の第１のプログラムは、コンピュータを、乳房画像を表す画像データに基づいて、当該乳房画像中の乳腺を表す乳腺領域を抽出する乳腺領域抽出手段と、乳腺領域抽出手段により抽出された乳腺領域の大きさを表す指標値を算出する指標値算出手段と、算出手段により算出された前記乳腺領域の大きさに応じて、上記乳房画像を複数の種別に分類する乳房画像分類手段と、乳房画像分類手段により分類された上記乳房画像の種別を可視化して出力する出力手段として機能させるためのプログラムである。

本発明の第２のプログラムは、コンピュータを、乳房画像を表す画像データに基づいて、当該乳房画像中の乳腺を表す乳腺領域を抽出して、当該乳腺領域の位置情報を得る乳腺領域抽出手段と、乳腺領域抽出手段により得られた位置情報に基づいて、上記乳腺領域の分布を示す乳腺分布マップを作成するマップ作成手段と、乳腺分布マップにより作成された乳腺分布マップを可視化して出力する出力手段として機能させるためのプログラムである。

これらのプログラムを、コンピュータが読取り可能な記録媒体に記録して供給するようにしてもよいし、コンピュータが接続可能なサーバに保存しておき、ダウンロードにより供給するようにしてもよい。

本発明の乳房画像分類結果出力方法および装置によれば、乳房画像を表す画像データに基づいて、当該乳房画像を、当該乳房画像中の乳腺領域の大きさに応じて複数の種別に分類し、分類された種別を可視化して出力するので、乳房画像を読影する医師等の読影者は、出力された乳房画像の種別から、その乳房画像についての、乳腺の量に応じた異常陰影検出の難易度を客観的に把握した上で読影することができ、異常陰影の検出精度を高めることができる。すなわち、乳腺の状態に関する情報を考慮していないために抑えられていた異常陰影の検出能の向上を図ることができる。

本発明の乳房画像分類結果出力装置において、上記乳房画像を、乳腺、脂肪および胸筋からなる乳房の側面画像とし、上記乳腺領域抽出手段を、上記画像データに基づいて、上記乳房画像において乳房を表す被写体領域を抽出する被写体領域抽出手段と、上記画像データに基づいて、上記乳房画像において胸筋を表す胸筋領域を抽出する胸筋領域抽出手段と、上記乳房画像において、略胸筋と脂肪とからなる領域をサンプリング領域として設定するサンプリング領域設定手段と、上記サンプリング領域における濃度の分布に基づいて、上記サンプリング領域中の胸筋部分と脂肪部分との境界に相当する濃度ｐ１と、上記胸筋部分の平均濃度ｐ２とを求め、上記乳房画像中の上記乳腺領域と脂肪を表す脂肪領域とを分離する濃度の閾値を、上記求められたｐ１およびｐ２を用いた次式：
濃度の閾値＝ａ×ｐ１＋（１−ａ）×ｐ２ （０．２≦ａ≦０．５）
に従って算出する閾値算出手段と、上記濃度の閾値に基づいて、上記被写体領域から上記胸筋領域を除いた乳房領域において、上記乳腺領域を抽出する抽出手段とを備えたものとし、上記指標値算出手段を、上記被写体領域または上記乳房領域に対して上記乳腺領域が占める割合を、上記指標値として算出するものとすれば、濃度がばらつく傾向にある乳腺と脂肪が混在する領域の濃度の分布を利用せず、濃度分布のばらつきによる影響が少ない、略胸と脂肪とからなる領域の濃度の分布を利用して、乳腺領域と脂肪領域とを分離する濃度の閾値を算出するので、乳腺領域を高い精度で抽出することが可能となる。これにより、乳房画像が精度よく分類されるので、より正確な読影を行うことができ、異常陰影の検出能をより向上させることができる。

本発明の乳腺分布マップ出力方法および装置によれば、乳房画像を表す画像データに基づいて、当該乳房画像中の乳腺領域を示す乳腺分布マップを作成し、当該乳腺分布マップを可視化して出力するので、乳房画像を読影する医師等の読影者は、出力された乳腺分布マップから、注意すべき領域や局所的な検出の難易度を客観的に把握した上で読影することができ、異常陰影の検出精度を高めることができる。すなわち、乳腺の状態に関する情報を考慮していないために抑えられていた異常陰影の検出能の向上を図ることができる。

本発明の乳腺分布マップ出力装置において、上記乳房画像を、乳腺、脂肪および胸筋からなる乳房の側面画像とし、上記乳腺領域抽出手段を、上記画像データに基づいて、上記乳房画像において乳房を表す被写体領域を抽出する被写体領域抽出手段と、上記画像データに基づいて、上記乳房画像において胸筋を表す胸筋領域を抽出する胸筋領域抽出手段と、上記乳房画像において、略胸筋と脂肪とからなる領域をサンプリング領域として設定するサンプリング領域設定手段と、上記サンプリング領域における濃度の分布に基づいて、上記サンプリング領域中の胸筋部分と脂肪部分との境界に相当する濃度ｐ１と、上記胸筋の平均濃度ｐ２とを求め、上記乳房画像中の上記乳腺領域と脂肪を表す脂肪領域とを分離する濃度の閾値を、上記求められたｐ１およびｐ２を用いた次式：
濃度の閾値＝ａ×ｐ１＋（１−ａ）×ｐ２ （０．２≦ａ≦０．５）
に従って算出する閾値算出手段と、上記濃度の閾値に基づいて、上記被写体領域から上記胸筋領域を除いた乳房領域において、上記乳腺領域を抽出する抽出手段とを備えたものとすれば、濃度がばらつく傾向にある乳腺と脂肪が混在する領域の濃度の分布を利用せず、濃度分布のばらつきによる影響が少ない、略胸筋と脂肪とからなる領域の濃度の分布を利用して、乳腺領域と脂肪領域とを分離する濃度の閾値を算出するので、乳腺領域を高い精度で抽出することが可能となる。これにより、乳腺分布マップが精度よく作成されるので、より正確な読影を行うことができ、異常陰影の検出能をより向上させることができる。

本発明の乳房画像分類結果出力装置および乳腺分布マップ出力装置において、略胸筋と脂肪とからなる領域を、胸筋の末端を表す胸筋末端領域とすれば、濃度のばらつきがより少なくさらに安定した領域をサンプリング領域として設定することができ、より正確な濃度の閾値を算出することができる。

また、閾値算出手段を、サンプリング領域における濃度のヒストグラムに基づいて、上記ｐ１およびｐ２を求めるものとすれば、サンプリング領域中の胸筋部分と脂肪部分の分布の山が比較的明確に分離して現れるので、簡単な方法で精度よく上記ｐ１およびｐ２を求めることができる。

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。

（実施形態１）
まず、本発明における乳房画像分類結果出力装置の実施の形態である第１実施形態について説明する。

図１は、本発明における乳房画像分類結果出力装置の一実施形態である、乳房画像分類結果出力装置１００を示す図である。乳房画像分類結果出力装置１００は、乳房画像Ｐを表す画像データＰに基づいて、乳房画像Ｐ中の乳腺を表す乳腺領域Ｐc を抽出する乳腺領域抽出手段１１０と、乳腺領域抽出手段１１０により抽出された乳腺領域Ｐc の大きさを表す指標値Ｒを算出する指標値算出手段１２０と、指標値算出手段１２０により算出された指標値Ｒに基づいて、乳房画像Ｐを乳腺領域Ｐc の大きさに応じた複数の種別に分類する画像分類手段１３０と、画像分類手段１３０により分類された乳房画像Ｐの種別Ｔを可視化して出力する出力手段１４０とを備えている。なお、乳房画像Ｐは、乳腺、脂肪および胸筋からなる乳房の側面画像とする。

乳腺領域抽出手段１１０は、さらに、画像データＰに基づいて、乳房画像Ｐにおいて乳房を表す被写体領域Ｐabc を抽出する被写体領域抽出手段１１１と、画像データＰに基づいて、乳房画像Ｐにおいて胸筋を表す胸筋領域Ｐa を抽出する胸筋領域抽出手段１１２と、乳房画像Ｐにおいて、略胸筋と脂肪とからなる胸筋の末端を表す胸筋末端領域をサンプリング領域Ｓとして設定するサンプリング領域設定手段１１３と、画像データＰに基づいて、サンプリング領域Ｓにおける濃度のヒストグラムＨs を作成するヒストグラム作成手段１１４と、乳房画像Ｐ中の乳腺を表す乳腺領域Ｐc と脂肪を表す脂肪領域Ｐb とを分離する濃度の閾値Ｔｈを、ヒストグラムＨs 上の胸筋を表す分布Ｈa と脂肪を表す分布Ｈb との境界に相当する濃度ｐ１と、胸筋を表す分布Ｈa における平均濃度ｐ２とを用いた式（１）に従って算出する閾値算出手段１１５と、閾値Ｔｈに基づいて、被写体領域Ｐabc から胸筋領域Ｐa を除いた乳房領域Ｐbcにおいて、乳腺領域Ｐc を抽出する抽出手段１１６とを備えている。

濃度の閾値＝ａ×ｐ１＋（１−ａ）×ｐ２ （０．２≦ａ≦０．５） （１）
また、指標値算出手段１２０は、乳房領域Ｐbcに対して乳腺領域Ｐc が占める割合を、乳腺領域Ｐc の大きさを表す指標値Ｒとして算出するものである。

胸筋領域抽出手段１１２は、さらに、画像データＰに基づいて、乳房画像Ｐ中の胸筋領域と乳房領域との境界線上の境界点を１個以上抽出する境界点抽出手段１１２ａと、抽出された境界点の個数に応じた所定の手法により胸筋ラインを抽出する胸筋ライン抽出手段１１２ｂとを備えている。

なお、本実施形態では、乳房画像Ｐとして、右乳房の側面を表すマンモグラムを用いることとし、また、式（１）は、これまでの実験結果に基づいて最も適した条件として、係数ａ＝０．４とする。このマンモグラムでは、胸筋や乳腺が比較的白く（濃度値が低く）、脂肪が比較的黒く（濃度値が高く）表現されるものとする。また、出力手段１４０は、マンモグラムＰの種別を、マンモグラムＰとともにＣＲＴ等の画面に表示するものとする。

次に、上記のように構成された乳房画像分類結果出力装置１００の作用について説明する。図２は、乳房画像分類結果出力装置１００の処理フローを示す図である。

デジタル画像が取得可能なＣＲシステムや、デジタル画像が保存されているデータベース等から、図３に示すような、胸筋領域Ｐa 、脂肪領域Ｐb 、乳腺領域Ｐc および背景領域Ｐd からなるマンモグラムＰを表す画像データＰが、乳房画像分類結果出力装置１００に入力されると、被写体領域抽出手段１１１は、マンモグラムＰを構成する画素の濃度値のヒストグラムを作成し、背景領域Ｐd （濃度値が高い部分）に対応する分布を除く最大濃度値ｐmax を求め（図４参照）、この最大濃度値ｐmax を閾値としてマンモグラムＰを２値化する。すなわち、この閾値よりも低濃度の領域を被写体領域Ｐabc として抽出する（ステップＳ１１）。この領域は、胸筋領域Ｐa 、脂肪領域Ｐb および乳腺領域Ｐc を合わせた領域となる。

境界点抽出手段１１２ａは、胸筋領域Ｐa の濃度が乳房領域Ｐbcよりも低く、さらにその境界の濃度勾配が周囲と比較して高くなる傾向があることから、濃度勾配ベクトルの強度を利用してエッジ画像Ｐ′を作成する（ステップＳ１２）。このエッジ画像Ｐ′では、胸筋領域Ｐa と乳房領域Ｐbcの境界線が濃度の低い（白い）陰影として示される。境界点抽出手段１１２ａは、さらに、被写体領域抽出手段１１１により抽出された被写体領域Ｐabc と、上記エッジ画像Ｐ′の情報を利用して、胸筋領域Ｐa と乳房領域Ｐbcの境界線上の境界点を抽出する（ステップＳ１３）。以下、図５に示すエッジ画像Ｐ′の模式図を利用して境界点の抽出方法について説明する。なお、実際のエッジ画像Ｐ′においては、各エッジ（胸筋領域Ｐa と乳房領域Ｐbcとの境界線Ｐ_Lや、乳房領域Ｐbcと背景領域Ｐd の境界線）は濃度の低い（白い）陰影で示されているが、この模式図においては簡単のため黒い線で示す。

まず、作成されたエッジ画像Ｐ′中の被写体領域内の右方領域（乳房上部領域）に縦方向の方向性を有する３本の走査ラインＬ₁，Ｌ₂，Ｌ₃を設定する。この際、最も右側の第１走査ラインＬ₁を画像右端から２００pixelの位置に設定し、さらに、３００pixel間隔で第２走査ラインＬ₂、第３走査ラインＬ₃をそれぞれ設定する。なお、本実施形態における各画像データは、１０bit、１０pixel／mmのものであるとする。

次に、抽出された被写体領域Ｐabc の範囲を表す情報に基づいて、図５に示すように各走査ラインＬ₁，Ｌ₂，Ｌ₃上の被写体領域内２０〜８０％の範囲を求め、この範囲内において各走査ラインＬ₁，Ｌ₂，Ｌ₃上で方向性エッジ検索を行う。方向性エッジ検索とは、上から下に向けて走査する場合、濃度立下りのエッジのみを検索することを意味し、そして、この方向性エッジ検索によって、所定の閾値を満たす（所定の閾値よりも立下りが大きい）エッジ点が見つかったときに、そのエッジ点を境界点として抽出する（図５の×印）。なお、所定の閾値を満たすエッジ点が見つからなかったときには、その走査ライン上に境界点は存在しないものとする。つまり、３本の走査ラインＬ₁，Ｌ₂，Ｌ₃を走査した結果、０〜３個の境界点が抽出される。

境界点抽出手段１１２ａにおいて境界点が抽出されると、胸筋ライン抽出手段１１２ｂは抽出された境界点の数と位置情報を入力し、胸筋ラインを抽出する（ステップＳ１４）。ここで、抽出された境界点が３個のときには３個の境界点を通る２次曲線を引いて胸筋ラインとし、抽出された境界点が２個のときには２個の境界点を通る１次直線を引いて胸筋ラインとする。また、抽出された境界点が１個のときには、画像中の乳房の最上点から垂線を下ろして垂線上の最下点（画像の下端位置の点）を求め、この点と、抽出された１個の境界点とを通る１次直線をひいて胸筋ラインとする（図６参照）。なお、抽出された境界点が０個の場合には、胸筋ラインが存在していないものとする。

胸筋ライン抽出手段１１２ｂにおいて胸筋ラインが抽出されると、サンプリング領域設定手段１１３がマンモグラムＰ中の胸筋末端領域をサンプリング領域Ｓとして設定する（ステップＳ１５）。図７は、マンモグラムＰ上にサンプリング領域が設定された状態を示した図である。マンモグラムは、通常、マンモグラフィガイドラインに沿って撮影されるため、画像上での乳房の配置がほぼ決められており、したがって、予め決められた場所をサンプリング領域として設定することができる。上記ガイドラインに沿って撮影された右乳房側面のマンモグラムの場合は、胸筋末端領域は画像の右下部に位置する。そこで、画像上の右下部の所定の座標位置において所定のサイズ・形状の枠をもって特定される領域をサンプリング領域Ｓとして設定することができる。なお、このように予め決められた場所をサンプリング領域として設定するのではなく、胸筋末端領域をその都度検索して設定するようにしてもよい。例えば、抽出した胸筋ライン上で、画像の端部から所定の距離に位置する場所を、サンプリング領域として設定するようにしてもよい。

サンプリング領域設定手段１１３によりサンプリング領域Ｓが設定されると、ヒストグラム作成手段１１４が、サンプリング領域Ｓに対応する画素の濃度値のヒストグラムＨs を作成する（ステップＳ１６）。図８は、作成されるヒストグラムＨs の一例を示した図である。胸筋末端領域上に設定されたサンプリング領域Ｓには、胸筋領域Ｐa の一部である胸筋部分と、脂肪領域Ｐb の一部である脂肪部分とが含まれることになるが、胸筋部分と脂肪部分とではその濃度値が異なるため、作成されたヒストグラムＨs には、胸筋を表す分布の山Ｈa と脂肪を表す分布の山Ｈb とが表れることになる。マンモグラムでは、上述のように、通常、胸筋は濃度値が低く、脂肪は濃度値が高く現れるので、濃度値の低い方の山が胸筋部分に対応し、濃度値の高い方の山が脂肪部分に対応すると判断することができる。

ヒストグラム作成手段１１４によりヒストグラムＨs が作成されると、閾値算出手段１１５は、マンモグラムＰ中の乳腺領域Ｐc と脂肪領域Ｐb とを分離する濃度値の閾値Ｔｈを、上記式（１）に従って算出して決定する（ステップＳ１７）。この式（１）は、本出願人による実験結果に基づいて導かれたものであり、閾値Ｔｈを、胸筋領域Ｐa と脂肪領域Ｐb との境の濃度と胸筋領域Ｐa の平均濃度との間における、所定の濃度に設定することを意味している。ここで、濃度値ｐ１は、ヒストグラムＨs 上の胸筋を表す分布の山Ｈa と脂肪を表す分布の山Ｈb との間付近で、最も頻度が低い濃度値を採用する。また、平均濃度値ｐ２は、ヒストグラムＨs 上の、胸筋を表す分布Ｈa 、すなわち濃度値ｐ１から低濃度側の領域における分布に寄与する濃度値に対して平均を算出することにより求める。なお、濃度値ｐ１は、上記２つの分布の山Ｈa,Ｈbを近似した２つの曲線の交点の位置に対応する濃度値を採用するようにしてもよい。

閾値算出手段１１５により閾値Ｔｈが決定されると、抽出手段１１６は、被写体領域Ｐabc から胸筋領域Ｐa を除いた乳房領域Ｐbcにおいて、濃度値が閾値Ｔｈを下回る領域を乳腺領域Ｐc として抽出する（ステップＳ１８）。

乳腺領域抽出手段１１６により乳腺領域Ｐc が抽出されると、指標値算出手段１２０が、乳房領域Ｐbcに対して乳腺領域Ｐc が占める割合を指標値Ｒとして算出し（ステップＳ１９）、画像分類手段１３０が、この割合の大きさに応じて、マンモグラムＰを、例えば、下記のような４タイプに分類し、マンモグラムＰの種別Ｔを得る（ステップＳ１Ａ）。なお、上記割合は、（乳腺領域Ｐc の面積（画素数））／（乳房領域Ｐbcの面積（画素数）として算出することができる。

１） Ｒ≧０．７： 高濃度
２） ０．７＞Ｒ≧０．５： 不均一高濃度
３） ０．５＞Ｒ≧０．２： 乳腺散在
４） ０．２＞Ｒ ： 脂肪性
ちなみに、これらの各タイプは、マンモグラフィガイドラインにて以下のように規定されている。

１）高濃度：乳腺実質内に脂肪の混在はほとんどなく、病変検出率は低い。

２）不均一高濃度：乳腺実質内に脂肪が混在し、不均一な濃度を呈する。病変が正常乳腺に隠される危険性がある。

３）乳腺散在：脂肪に置き換えられた乳房内に乳腺実質が散在している。病変の検出は比較的容易である。

４）脂肪性：乳房はほぼ完全に脂肪に置き換えられている。病変が撮影範囲に入っていれば、病変の検出は容易である。

ここでの“濃度”とは、画像上での黒化度を表すものではなく、乳房内の乳腺の量を示すものである。

なお、マンモグラムＰ中の被写体領域Ｐabc における胸筋領域Ｐa の割合が個々の画像においてほぼ一定であるような場合には、指標値Ｒは、被写体領域Ｐabc に対しての乳腺領域Ｐc の占める割合としてもよい。

また、マンモグラムの分類は、上記割合だけでなく、乳腺領域Ｐc の輪郭形状にも基づいて分類するようにしてもよい。

画像分類手段１３０によりマンモグラムＰが分類され、その種別Ｔが得られると、出力手段１４０は、マンモグラムＰの種別Ｔを、ＣＲＴ等の画面に、マンモグラムＰとともに表示する（ステップＳ１Ｂ）。図９は、このようにして、マンモグラムＰとその種別Ｔが表示された画面の一例として、指標値Ｒ＝０．４であって、種別Ｔが「乳腺散在」である場合の例を示した図である。

このような乳房画像分類結果出力装置１００によれば、乳房画像を表す画像データに基づいて、当該乳房画像を、当該乳房画像中の乳腺領域の大きさに応じて複数の種別に分類し、分類された種別を可視化して出力するので、乳房画像を読影する医師等の読影者は、出力された乳房画像の種別から、その乳房画像についての、乳腺の量に応じた異常陰影検出の難易度を客観的に把握した上で読影することができ、異常陰影の検出精度を高めることができる。すなわち、乳腺の状態に関する情報を考慮していないために抑えられていた異常陰影の検出能の向上を図ることができる。

（実施形態２）
次に、本発明における乳腺分布マップ出力装置の実施の形態である第２実施形態について説明する。

図１０は、本発明における乳腺分布マップ出力装置の一実施形態である、乳腺分布マップ出力装置２００を示す図である。乳腺分布マップ出力装置２００は、乳房画像Ｐを表す画像データＰに基づいて、乳房画像Ｐ中の乳腺を表す乳腺領域Ｐc を抽出して、乳腺領域Ｐc の位置情報Ｌc を得る乳腺領域抽出手段２１０と、位置情報Ｌc に基づいて、乳腺領域Ｐc の分布を示す乳腺分布マップＭを作成するマップ作成手段２２０と、作成された乳腺分布マップＭを可視化して出力する出力手段２３０とを備えている。なお、乳房画像Ｐは、乳腺、脂肪および胸筋からなる乳房の側面画像とする。

乳腺領域抽出手段２１０は、さらに、画像データＰに基づいて、乳房画像Ｐにおいて乳房を表す被写体領域Ｐabc を抽出する被写体領域抽出手段２１１と、画像データＰに基づいて、乳房画像Ｐにおいて胸筋を表す胸筋領域Ｐa を抽出する胸筋領域抽出手段２１２と、乳房画像Ｐにおいて、略胸筋と脂肪とを含む胸筋の末端を表す胸筋末端領域をサンプリング領域Ｓとして設定するサンプリング領域設定手段２１３と、画像データＰに基づいて、サンプリング領域Ｓにおける濃度のヒストグラムＨs を作成するヒストグラム作成手段２１４と、乳房画像Ｐ中の乳腺を表す乳腺領域Ｐc と脂肪を表す脂肪領域Ｐb とを分離する濃度の閾値Ｔｈを、ヒストグラムＨs 上の胸筋を表す分布Ｈa と脂肪を表す分布Ｈb との境界に相当する濃度ｐ１と、胸筋を表す分布Ｈa における平均濃度ｐ２とを用いた上記式（１）に従って算出する閾値算出手段２１５と、閾値Ｔｈに基づいて、被写体領域Ｐabc から胸筋領域Ｐa を除いた乳房領域Ｐbcにおいて、乳腺領域Ｐc を抽出する抽出手段２１６とを備えている。

胸筋領域抽出手段２１２は、さらに、画像データＰに基づいて、乳房画像Ｐ中の胸筋領域と乳房領域との境界線上の境界点を１個以上抽出する境界点抽出手段２１２ａと、抽出された境界点の個数に応じた所定の手法により胸筋ラインを抽出する胸筋ライン抽出手段２１２ｂとを備えている。

なお、本実施形態では、乳房画像Ｐとして、右乳房の側面を表すマンモグラムを用いることとし、また、式（１）は、これまでの実験結果に基づいて最も適した条件として、係数ａ＝０．４とする。このマンモグラムでは、胸筋や乳腺が比較的白く（濃度値が低く）、脂肪が比較的黒く（濃度値が高く）表現されるものとする。また、出力手段２３０は、マップ作成手段２２０により作成されたマンモグラムＰの乳腺分布マップＭを、マンモグラムＰと互いに対応する位置を重ねて、ＣＲＴ等の画面に表示するものとする。

次に、上記のように構成された乳腺分布マップ出力装置２００の作用について説明する。図１１は、乳腺分布マップ出力装置２００の処理フローを示す図である。なお、ステップＳ２１〜Ｓ２８までは、上記第１実施形態におけるステップＳ１１〜Ｓ１８までと同様の処理なので、詳細な説明を省略し、概略だけを述べることにする。

デジタル画像が取得可能なＣＲシステムや、デジタル画像が保存されているデータベース等から、図３に示すような、胸筋領域Ｐa 、脂肪領域Ｐb 、乳腺領域Ｐc および背景領域Ｐd からなるマンモグラムＰを表す画像データＰが、乳腺分布マップ出力装置２００に入力されると、被写体領域抽出手段２１１は、被写体領域Ｐabc を抽出する（ステップＳ２１）。

境界点抽出手段２１２ａは、マンモグラムＰのエッジ画像Ｐ′を作成し（ステップＳ２２）、さらに、被写体領域抽出手段２１１により抽出された被写体領域Ｐabc と、上記エッジ画像Ｐ′の情報を利用して、胸筋領域Ｐa と乳房領域Ｐbcの境界線上の境界点を抽出する（ステップＳ２３）。

境界点抽出手段２１２ａにおいて境界点が抽出されると、胸筋ライン抽出手段２１２ｂは抽出された境界点の数と位置情報を入力し、胸筋ラインを抽出する（ステップＳ２４）。

胸筋ライン抽出手段２１２ｂにおいて胸筋ラインが抽出されると、サンプリング領域設定手段２１３がマンモグラムＰ中の胸筋末端領域をサンプリング領域Ｓとして設定する（ステップＳ２５）。

サンプリング領域設定手段２１３によりサンプリング領域Ｓが設定されると、ヒストグラム作成手段２１４が、サンプリング領域Ｓに対応する画素の濃度値のヒストグラムＨs を作成する（ステップＳ２６）。

ヒストグラム作成手段２１４によりヒストグラムＨs が作成されると、閾値算出手段２１５は、マンモグラムＰ中の乳腺領域Ｐc と脂肪領域Ｐb とを分離する濃度値の閾値Ｔｈを、上記式（１）に従って算出して決定する（ステップＳ２７）。

閾値算出手段２１５により閾値Ｔｈが決定されると、抽出手段２１６は、被写体領域Ｐabc から胸筋領域Ｐa を除いた乳房領域Ｐbcにおいて、濃度値が閾値Ｔｈを下回る領域を乳腺領域Ｐc として抽出し、乳腺領域Ｐc の位置情報Ｌc を得る（ステップＳ２８）。

抽出手段２１６により乳腺領域Ｐc が抽出されると、マップ作成手段２２０が、乳腺領域Ｐc の位置情報Ｌc に基づいて、乳腺領域Ｐc の分布を示す乳腺分布マップＭを作成する（ステップＳ２９）。乳腺分布マップＭとしては、例えば、乳腺領域Ｐc の輪郭を白い線画像で表したものや、乳腺領域Ｐc とそれ以外の領域を色分けしたもの、乳腺領域Ｐc 内の平均濃度をさらに算出して、乳腺領域Ｐc をその平均濃度で置き換えたものなどを考えることができる。

マップ作成手段２２０によりマンモグラムＰの乳腺分布マップＭが作成されると、出力手段２３０が、マンモグラムＰと乳腺分布マップＭとを重ねて、ＣＲＴ等の画面に表示する（ステップＳ２Ａ）。なお、表示の形態は、重ねて表示するだけでなく、マンモグラムＰと乳腺分布マップＭとを同一画面上に並べて表示するようにしてもよいし、マンモグラムＰと乳腺分布マップＭとを画面上で切り替えて表示するようにしてもよい。

図１２は、このようにして表示される画面の一例として、乳腺領域Ｐc の輪郭を白い線画像で表した乳腺分布マップＭを、マンモグラムＰと重ねて表示した場合の例を示すものであるが、簡単のため、上記マップＭを黒い太線で示している。なお、この図では、画像全体における各領域が認識しやすいように、被写体領域Ｐabc の輪郭と胸筋ラインＰL を強調して表している。

このような乳腺分布マップ出力装置２００によれば、乳房画像を表す画像データに基づいて、当該乳房画像中の乳腺領域を示す乳腺分布マップを作成し、当該乳腺分布マップを可視化して出力するので、乳房画像を読影する医師等の読影者は、出力された乳腺分布マップから、注意すべき領域や局所的な検出の難易度を客観的に把握した上で読影することができ、異常陰影の検出精度を高めることができる。すなわち、乳腺の状態に関する情報を考慮していないために抑えられていた異常陰影の検出能の向上を図ることができる。

なお、第１実施形態におけるマンモグラムＰの分類された種別Ｔと、第２実施形態におけるマンモグラムＰの乳腺分布マップＭとをともに求め、マンモグラムＰとともに種別Ｔおよび乳腺分布マップＭを同一画面上に表示し、これらの情報を集約して見ることができるようにしてもよい。

なお、コンピュータを、上記実施形態の乳房画像分類結果出力装置や乳腺分布マップ出力装置における各手段として機能させるためのプログラムを作成し、このプログラムを、コンピュータが読取り可能な記録媒体に記録して供給するようにしてもよいし、コンピュータが接続可能なサーバに保存しておき、ダウンロードにより供給するようにしてもよい。このようにすれば、汎用のコンピュータを上記の各装置として動作させ、同様の効果を得ることができる。

本発明における乳房画像分類結果出力装置の一実施形態を示す図 乳房画像分類結果出力装置の処理フローを示す図 マンモグラムＰを模式的に表した図 マンモグラムＰにおける濃度値のヒストグラムを表す図 エッジ画像中において境界点を抽出する方法を説明する図 抽出された境界点が１個のときに抽出される胸筋ラインを示す図 マンモグラムＰ上にサンプリング領域が設定された状態を示した図 サンプリング領域における濃度値のヒストグラムＨs の一例を示した図 マンモグラムＰとその種別Ｔが表示された画面の一例を示す図 本発明における乳腺分布マップ出力装置の一実施形態を示す図 乳腺分布マップ出力装置の処理フローを示す図 マンモグラムＰとその乳腺分布マップＭが重ねて表示された画面の一例を示す図

符号の説明

１００ 乳房画像分類結果出力装置
１１０ 乳腺領域抽出手段
１１１ 被写体領域抽出手段
１１２ 胸筋領域抽出手段
１１２ａ 境界点抽出手段
１１２ｂ 胸筋ライン抽出手段
１１３ サンプリング領域設定手段
１１４ ヒストグラム作成手段
１１５ 閾値算出手段
１１６ 抽出手段
１２０ 指標値算出手段
１３０ 画像分類手段
１４０ 出力手段
２００ 乳腺分布マップ出力装置
２１０ 乳腺領域抽出手段
２１１ 被写体領域抽出手段
２１２ 胸筋領域抽出手段
２１２ａ 境界点抽出手段
２１２ｂ 胸筋ライン抽出手段
２１３ サンプリング領域設定手段
２１４ ヒストグラム作成手段
２１５ 閾値算出手段
２１６ 抽出手段
２２０ マップ作成手段
２３０ 出力手段

Claims (15)

1. 乳房画像を表す画像データに基づいて、該乳房画像中の乳腺を表す乳腺領域を抽出し、
   抽出された前記乳腺領域の大きさを表す指標値を算出し、
   算出された前記指標値に基づいて、前記乳房画像を前記乳腺領域の大きさに応じた複数の種別に分類し、
   分類された前記乳房画像の種別を可視化して出力することを特徴とする乳房画像分類結果出力方法。
2. 乳房画像を表す画像データに基づいて、該乳房画像中の乳腺を表す乳腺領域を抽出して該乳腺領域の位置情報を得、
   得られた前記位置情報に基づいて前記乳腺領域の分布を示す乳腺分布マップを作成し、
   作成された前記乳腺分布マップを可視化して出力することを特徴とする乳腺分布マップ出力方法。
3. 乳房画像を表す画像データに基づいて、該乳房画像中の乳腺を表す乳腺領域を抽出する乳腺領域抽出手段と、
   該乳腺領域抽出手段により抽出された乳腺領域の大きさを表す指標値を算出する指標値算出手段と、
   該指標値算出手段により算出された指標値に基づいて、前記乳房画像を前記乳腺領域の大きさに応じた複数の種別に分類する画像分類手段と、
   該画像分類手段により分類された前記乳房画像の種別を可視化して出力する出力手段とを備えたことを特徴とする乳房画像分類結果出力装置。
4. 前記出力手段が、前記分類された乳房画像の種別を該乳房画像とともに出力するものであることを特徴とする請求項３記載の乳房画像分類結果出力装置。
5. 前記乳房画像が、乳腺、脂肪および胸筋からなる乳房の側面画像であり、
   前記乳腺領域抽出手段が、
   前記画像データに基づいて、前記乳房画像において乳房を表す被写体領域を抽出する被写体領域抽出手段と、
   前記画像データに基づいて、前記乳房画像において胸筋を表す胸筋領域を抽出する胸筋領域抽出手段と、
   前記乳房画像において、略胸筋と脂肪とからなる領域をサンプリング領域として設定するサンプリング領域設定手段と、
   前記サンプリング領域における濃度の分布に基づいて、前記サンプリング領域中の胸筋部分と脂肪部分との境界に相当する濃度ｐ１と、前記胸筋部分の平均濃度ｐ２とを求め、
   前記乳房画像中の前記乳腺領域と脂肪を表す脂肪領域とを分離する濃度の閾値を、前記求められたｐ１およびｐ２を用いた次式：
   濃度の閾値＝ａ×ｐ１＋（１−ａ）×ｐ２ （０．２≦ａ≦０．５）
   に従って算出する閾値算出手段と、
   前記濃度の閾値に基づいて、前記被写体領域から前記胸筋領域を除いた乳房領域において、前記乳腺領域を抽出する抽出手段とを備えたものであり、
   前記指標値算出手段が、前記被写体領域または前記乳房領域に対して前記乳腺領域が占める割合を、前記指標値として算出するものであることを特徴とする請求項３または４記載の乳房画像分類結果出力装置。
6. 前記略胸筋と脂肪とからなる領域が、胸筋の末端を表す胸筋末端領域であることを特徴とする請求項５記載の乳房画像分類結果出力装置。
7. 前記閾値算出手段が、前記サンプリング領域における濃度のヒストグラムに基づいて、前記ｐ１およびｐ２を求めるものであることを特徴とする請求項５または６記載の乳房画像分類結果出力装置。
8. 乳房画像を表す画像データに基づいて、該乳房画像中の乳腺を表す乳腺領域を抽出して、該乳腺領域の位置情報を得る乳腺領域抽出手段と、
   該乳腺領域抽出手段により得られた位置情報に基づいて、前記乳腺領域の分布を示す乳腺分布マップを作成するマップ作成手段と、
   該マップ作成手段により作成された乳腺分布マップを可視化して出力する出力手段とを備えたことを特徴とする乳腺分布マップ出力装置。
9. 前記出力手段が、前記作成された乳腺分布マップを前記乳房画像とともに出力するものであることを特徴とする請求項８記載の乳腺分布マップ出力装置。
10. 前記出力手段が、前記作成された乳腺分布マップと前記乳房画像とを重ねて出力するものであることを特徴とする請求項９記載の乳腺分布マップ出力装置。
11. 前記乳房画が、乳腺、脂肪および胸筋からなる乳房の側面画像であり、
    前記乳腺領域抽出手段が、
    前記画像データに基づいて、前記乳房画像において乳房を表す被写体領域を抽出する被写体領域抽出手段と、
    前記画像データに基づいて、前記乳房画像において胸筋を表す胸筋領域を抽出する胸筋領域抽出手段と、
    前記乳房画像において、略胸筋と脂肪とからなる領域をサンプリング領域として設定するサンプリング領域設定手段と、
    前記サンプリング領域における濃度の分布に基づいて、前記サンプリング領域中の胸筋部分と脂肪部分との境界に相当する濃度ｐ１と、前記胸筋部分の平均濃度ｐ２とを求め、
    前記乳房画像中の前記乳腺領域と脂肪を表す脂肪領域とを分離する濃度の閾値を、前記求められたｐ１およびｐ２を用いた次式：
    濃度の閾値＝ａ×ｐ１＋（１−ａ）×ｐ２ （０．２≦ａ≦０．５）
    に従って算出する閾値算出手段と、
    前記濃度の閾値に基づいて、前記被写体領域から前記胸筋領域を除いた乳房領域において、前記乳腺領域を抽出する抽出手段とを備えたものであることを特徴とする請求項８、９または１０記載の乳腺分布マップ出力装置。
12. 前記略胸筋と脂肪とからなる領域が、胸筋の末端を表す胸筋末端領域であることを特徴とする請求項１１記載の乳腺分布マップ出力装置。
13. 前記閾値算出手段が、前記サンプリング領域における濃度のヒストグラムに基づいて、前記ｐ１およびｐ２を求めるものであることを特徴とする請求項１１または１２記載の乳腺分布マップ出力装置。
14. コンピュータを、
    乳房画像を表す画像データに基づいて、該乳房画像中の乳腺を表す乳腺領域を抽出する乳腺領域抽出手段と、
    該乳腺領域抽出手段により抽出された乳腺領域の大きさを表す指標値を算出する指標値算出手段と、
    該指標値算出手段により算出された指標値に基づいて、前記乳房画像を前記乳腺領域の大きさに応じた複数の種別に分類する画像分類手段と、
    該画像分類手段により分類された前記乳房画像の種別を可視化して出力する出力手段として機能させるためのプログラム。
15. コンピュータを、
    乳房画像を表す画像データに基づいて、該乳房画像中の乳腺を表す乳腺領域を抽出して該乳腺領域の位置情報を得る乳腺領域抽出手段と、
    該乳腺領域抽出手段により得られた位置情報に基づいて、前記乳腺領域の分布を示す乳腺分布マップを作成するマップ作成手段と、
    該マップ作成手段により作成された乳腺分布マップを可視化して出力する出力手段として機能させるためのプログラム。

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