JP2005095501A

JP2005095501A - 医用画像処理装置

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Publication number: JP2005095501A
Application number: JP2003335521A
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Inventors: Satoshi Kasai; 聡笠井
Original assignee: Konica Minolta Medical and Graphic Inc
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Filing date: 2003-09-26
Publication date: 2005-04-14
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Abstract

【課題】検出対象とする異常陰影を他の陰影と正確に区別し、異常陰影候補の検出精度を向上させることである。
【解決手段】医用画像処理装置１０では、Ｉ／Ｆ１２を介して入力されたマンモグラフィに対し、ＣＰＵ１１によりまず腫瘤陰影候補の検出が行われる。そして、候補が検出された場合はその候補領域における微小石灰化クラスタ陰影候補の検出条件が変更され、腫瘤陰影候補の検出が終了したマンモグラフィに対し、腫瘤陰影候補領域では変更された検出条件で、腫瘤陰影候補領域を除く他の画像領域では未変更の検出条件で微小石灰化クラスタ陰影の検出が行われ、微小石灰化クラスタ陰影候補の検出結果が補正される。検出が終了すると、マンモグラフィとともに腫瘤陰影候補又は微小石灰化クラスタ陰影候補の検出結果が表示される。
【選択図】図１

Description

本発明は、医用画像を画像解析して異常陰影の候補領域を検出する医用画像処理装置に関する。

医療の分野では、医師が診察時にＸ線画像や超音波画像等の医用画像を読影し、病変部分を見つけて病状の経過を観察したりするが、従来から、このような医師の読影に対する負担軽減を目的として、医用画像の画像データを画像解析することにより、病変部分の陰影を異常陰影候補として自動的に検出するコンピュータ診断支援装置（以下、ＣＡＤ；Computed-Aided Diagnosisという。）と呼ばれる医用画像処理装置が開発されている。

上記ＣＡＤでは、検出目的とする異常陰影の種類に応じて様々な検出アルゴリズムが開発されている。例えば、乳癌の癌化部分として腫瘤陰影、微小石灰化クラスタ陰影等が挙げられるが、腫瘤陰影の検出に最適なアルゴリズムとしてはアイリスフィルタを用いた手法が提案されており（例えば、特許文献１参照）、微小石灰化クラスタ陰影の検出に最適なアルゴリズムとしてはモルフォルジーフィルタを用いた手法等が提案されている。

また、検出対象とする異常陰影の種類に応じて、異常陰影候補の検出アルゴリズムを選択することができるＣＡＤも開発されている（例えば、特許文献２参照）。このとき、図８に示すように、異常陰影の種類に応じた各検出アルゴリズムでそれぞれ検出が行われる。
特開平１０−９１７５８号公報特開２００２−１１２９８６号公報

しかしながら、異なる種類の異常陰影同士が重なっている場合、例えば腫瘤陰影内に微小石灰化クラスタ陰影が存在している場合、腫瘤陰影内の微小石灰化クラスタ陰影はＸ線吸収差が少ないため、脂肪領域や乳腺領域等の正常組織上に微小石灰化クラスタ陰影が存在している場合より、コントラストが極めて低くなる。また、異なる種類の異常陰影が重なった領域は、到達Ｘ線量が少ないため量子ノイズが増大する。

このように、異なる異常陰影同士が重なった領域では他の領域とはコントラストやノイズ量が変わってくるにも関わらず、従来は全画像領域に対して同一の検出条件で異常陰影候補の検出を行っていたため、異なる異常陰影が重なった領域では各異常陰影を区別することができず、異常陰影候補の検出精度が低下することとなっていた。特にノイズと微小石灰化クラスタ陰影は、信号変化の特徴が似ているため判別がしがたく、ノイズ領域を誤検出する可能性もある。

本発明の課題は、検出対象とする異常陰影を他の陰影と正確に区別し、異常陰影候補の検出精度を向上させることである。

請求項１に記載の発明は、医用画像処理装置において、
医用画像から複数種類の異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出手段を備えた医用画像処理装置において、
前記異常陰影候補検出手段により検出された何れか一の種類の異常陰影候補の検出結果に基づいて、他の種類の異常陰影候補の検出結果を補正する補正手段を備えたことを特徴とする。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の医用画像処理装置において、
前記異常陰影候補検出手段は、医用画像を画像解析して各種特徴量を算出し、当該特徴量に基づいて異常陰影候補を検出し、
前記補正手段は、前記異常陰影候補検出手段により算出された一の種類の異常陰影候補における特徴量に応じて、他の種類の異常陰影候補の検出結果に対する補正量を調整することを特徴とする。

請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の医用画像処理装置において、
前記補正手段は、一の種類の異常陰影候補の検出結果に基づいて、他の種類の異常陰影候補の検出条件を変更し、
前記異常陰影候補検出手段は、他の種類の異常陰影候補を検出する際に、一の異常陰影候補が検出された画像領域では、前記補正手段により変更された検出条件を適用して検出を行うことを特徴とする。

請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の医用画像処理装置において、
前記医用画像はマンモグラフィであり、
前記異常陰影候補検出手段は、前記マンモグラフィから腫瘤陰影候補及び微小石灰化クラスタ陰影候補を検出し、
前記補正手段は、前記異常陰影候補検出手段による腫瘤陰影候補の検出結果に基づいて、微小石灰化クラスタ陰影候補の検出条件を変更し、
前記異常陰影候補検出手段は、腫瘤陰影候補の画像領域では前記補正手段により変更された検出条件を適用して微小石灰化クラスタ陰影候補を検出することを特徴とする。

請求項５に記載の発明は、請求項１〜４の何れか一項に記載の医用画像処理装置において、
前記異常陰影候補検出手段による異常陰影候補の検出結果を表示する表示手段を備えることを特徴とする。

請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の医用画像処理装置において、
前記表示手段は、前記補正手段により補正された異常陰影候補の検出結果と、前記補正手段により補正される前の異常陰影候補の検出結果とを切り換え可能に表示することを特徴とする。

請求項１、３に記載の発明によれば、一の種類の異常陰影候補の検出結果に基づいて、他の種類の異常陰影候補の検出条件を変更して検出結果を補正するので、一の種類の異常陰影候補が検出された領域では、その領域に応じた検出条件に変更して他の異常陰影候補の検出を行うことにより、適切な検出を行うことができる。従って、検出対象とする異常陰影を他の陰影と区別することができ、検出精度を向上させることができる。

請求項２に記載の発明によれば、一の種類の異常陰影候補における特徴量に応じて他の種類の異常陰影候補の検出結果の補正量を調整することができ、より細かな補正を行うことができる。

請求項４に記載の発明によれば、マンモグラフィにおいて腫瘤陰影候補が検出された領域では、検出条件を変更して微小石灰化クラスタ陰影候補を検出するので、低濃度である腫瘤陰影候補領域に微小石灰化クラスタ陰影が存在する場合には、微小石灰化クラスタ陰影を検出しやすくなるようにコントラストに係る検出条件を変更する等して検出率を上げることにより、腫瘤陰影候補領域に応じた適切な検出条件で微小石灰化クラスタ陰影候補を腫瘤陰影と区別して検出することができ、検出精度を向上させることができる。

請求項５に記載の発明によれば、異常陰影候補の検出結果を表示するので、検出結果を即時に確認することができる。

請求項６に記載の発明によれば、補正前と補正後の検出結果を切り換え可能に表示するので、必要に応じて補正される前の検出結果を確認することもできる。

本実施の形態では、患者の乳房を撮影したＸ線画像（これをマンモグラフィという。）において乳癌の所見となる腫瘤陰影候補又は微小石灰化クラスタ陰影候補を検出する際に、腫瘤陰影候補が検出された領域では、微小石灰化クラスタ陰影候補の検出条件を変更して微小石灰化クラスタ陰影候補の検出を行い、微小石灰化クラスタ陰影候補の検出結果を補正する例を説明する。なお、本実施の形態では、マングラフィを例に説明するが、超音波画像、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）画像等、他の医用画像から各種類の異常陰影候補を検出する際にも本発明を適用可能である。

まず、構成を説明する。
図１に、本実施の形態における医用画像処理装置１０の内部構成を示す。
図１に示すように、医用画像処理装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、Ｉ／Ｆ（InterFace）１２、操作部１３、表示部１４、通信部１５、ＲＡＭ（Random Access Memory）１６、ＲＯＭ（Read Only Memory）１７、プログラムメモリ１８から構成される。

ＣＰＵ１１は、プログラムメモリ１８に格納されるシステムプログラムをＲＡＭ１６に展開し、当該プログラムとの協働により医用画像処理装置１０の各部の動作を集中制御する。

また、ＣＰＵ１１は、検出対象とする異常陰影の種類に応じた異常陰影候補検出プログラムをプログラムメモリ１８から読み出して、当該プログラムとの協働により異常陰影候補の検出を行う。異常陰影候補の検出時には、候補領域を特定する１次検出及び特定された候補領域が真陽性の異常陰影であるか否かを判定する２次検出を経て、最終的な検出結果を出力する。
以下、マングラフィにおける異常陰影候補（腫瘤陰影候補、微小石灰化クラスタ陰影候補）の検出方法について説明する。

まず、腫瘤陰影候補の検出方法について説明する。
腫瘤陰影は、円形に近い形状であり、マンモグラフィ上ではガウス分布状の濃度変化を有する低濃度の陰影として現れる。このような特徴的な濃度特性に基づいて、１次検出時には、例えば特開平０８−２６３６４１号公報に開示されているように、アイリスフィルタを使用して注目画素の周辺部から注目画素にかけての濃度勾配の強度成分及び方向成分を特徴量として算出し、この特徴量に基づいて候補領域を特定する。

２次検出時には、この候補領域におけるコントラスト、標準偏差、濃度平均値、曲率、フラクタル次元、円形度、面積等の各種特徴量を算出し、当該特徴量と、予め各特徴量に対して設定されている腫瘤陰影検出用の閾値とを比較して、特定された候補領域は真陽性の異常陰影であるか否かを判定する。真陽性の異常陰影であると判定されれば、この候補領域を最終的な腫瘤陰影候補の検出結果として出力する。

次に、微小石灰化クラスタ陰影候補の検出方法について説明する。
微小石灰化クラスタ陰影は、図２に示すように、マンモグラフィ上では略円錐構造の濃度変化を有する低濃度の微小石灰化部分が集まった（クラスタ化した）陰影として現れる。１次検出時には、このような略円錐構造の微小石灰化部分を検出するフィルタとして、例えば図３に示すようなベクトルパターンを有する３重リングフィルタを用いて候補領域を特定する。

３重リングフィルタは、濃度変化が理想的な円錐形状を示す場合の濃度勾配の強度成分及び方向成分が予め決定された３つのリングフィルタＡ、Ｂ、Ｃから構成される。まず、ある注目画素周辺において、リングフィルタＡ、Ｂ、Ｃそれぞれの領域上の画素値からＳｏｂｅｌフィルタを用いて濃度勾配の強度成分及び方向成分を求める。

以下、Ｓｏｂｅｌフィルタによる濃度勾配の強度成分及び方向成分の求め方を説明する。まず、ある注目画素（ｉ，ｊ）におけるｘ方向及びｙ方向の微分であるΔｘｆ（ｉ，ｊ）、Δｙｆ（ｉ，ｊ）を次式（１）、（２）により求める。

次いで、Δｘｆ（ｉ，ｊ）、Δｙｆ（ｉ，ｊ）から注目画素（ｉ，ｊ）における濃度勾配ベクトルの強度成分Ｍと、濃度勾配ベクトルの方向成分θとを、次式（３）、（４）により求める。

このようにして各リングフィルタＡ、Ｂ、Ｃの領域で濃度勾配の強度成分及び方向成分を算出すると、その算出値と、各リングフィルタＡ、Ｂ、Ｃに予め設定されている濃度勾配の強度成分及び方向成分の値との差を示す指標値を算出し、この指標値に基づいて候補領域を特定する。

候補領域が特定されると、２次検出では、候補領域におけるコントラスト、標準偏差、濃度平均値、曲率、円形度、面積等の各種特徴量をさらに算出し、算出された各特徴量と、予め各特徴量に対して設定されている微小石灰化部分の陰影検出用の閾値とを比較して、その比較結果から特定された候補領域は真陽性の異常陰影であるか否かを判定する。特に、曲率の特徴量は濃度変化の曲面形状を示す指標値であり、微小石灰化部分は、有る程度広がりを持った比較的緩やかな勾配の円錐形状となるのに対し、ノイズ成分は狭い範囲で急激な勾配を有する円錐形状となるので、微小石灰化部分とノイズ成分との分類を行う際には候補領域の中心からマスクサイズを変更しながら曲率を算出し、領域的な曲面形状を推測することにより、真陽性の微小石灰化部分と偽陽性のノイズ成分との分類が容易となる。

そして、各特徴量に基づいて真陽性であると判定された場合、この候補領域を微小石灰化部分の候補領域として検出する。最後に、２次検出された微小石灰化部分の候補領域が所定面積内に寄り集まって存在すると、その領域一帯を微小石灰化クラスタ陰影の候補領域として検出する。

なお、上述した検出方法はその一例であり、他の公知の検出方法、例えばモルフォルジーフィルタ、ラプラシアンフィルタ等を用いた方法を適用可能であることは勿論である。

また、ＣＰＵ１１は、プログラムメモリ１８に格納される本発明に係る検出補正処理プログラム（図４参照）をＲＡＭ１６に展開し、当該プログラムとの協働により医用画像処理装置１０の各部を制御して検出補正処理を実行する。
検出補正処理では、上述したような異常陰影候補検出プログラムにより、まずマンモグラフィから腫瘤陰影候補の検出を行い、腫瘤陰影候補が検出された場合はその候補領域における微小石灰化クラスタ陰影候補の検出条件を変更する。そして腫瘤陰影候補の検出が終了したマンモグラフィにおいて、腫瘤陰影候補領域では変更された検出条件を適用して、腫瘤陰影候補領域を除く他の画像領域では未変更の検出条件を適用して、微小石灰化クラスタ陰影候補を検出し検出結果の補正を行う。

すなわち、異常陰影候補検出プログラムとＣＰＵ１１との協働により、異常陰影候補検出手段を実現することができる。また、検出補正処理プログラムとＣＰＵ１１との協働により補正手段を実現することができる。

Ｉ／Ｆ１２は、画像生成装置Ｇと接続するためのインターフェイスであり、画像生成装置Ｇにおいて生成された医用画像を医用画像処理装置１０に入力する。

画像生成装置Ｇとしては、例えば医用画像が記録されたフィルム上にレーザ光を走査して医用画像を読み取るレーザデジタイザや、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）等の光電変換素子からなるセンサによりフィルムに記録された医用画像を読み取るフィルムスキャナ等が適用可能である。

また、フィルムに記録された医用画像を読み取るのではなく、蓄積性蛍光体を用いて医用画像を撮影する撮影装置や、照射された放射線の強度に応じた電荷を生成する放射線検出素子とコンデンサからなるフラットパネルディテクタ等を接続可能な構成としてもよく、その医用画像の入力方法は特に限定しない。

操作部１３は、カーソルキーや数字キー、各種機能キーからなるキーボードを備えて構成され、押下されたキーに対応する操作信号をＣＰＵ１１に出力する。なお、必要に応じてマウスやタッチパネル等のポインティングディバイスを含むこととしてもよい。

表示部１４は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等から構成される表示手段であり、医用画像やＣＰＵ１１による異常陰影候補の検出結果等を各種表示情報を表示する。

通信部１５は、ネットワークインターフェースカード、モデム、ターミナルアダプタ等の通信用インタフェースにより構成され、通信ネットワーク上の外部機器と各種情報の送受信を行う。例えば、通信部１５を介して画像生成装置Ｇから医用画像の画像データを受信する構成としてもよいし、通信部１５を介して病院内のサーバ等に接続したり、各診療室に設置される診療端末に接続して、異常陰影候補の検出結果を送信する構成としてもよい。

ＲＡＭ１６は、ＣＰＵ１１によって実行される各種プログラムやこれらプログラムによって処理されたデータ等を一時的に記憶するワークエリアを形成する。

ＲＯＭ１７は、特徴量ファイル１７１を備えて、この特徴量ファイル１７１に異常陰影候補の検出時にＣＰＵ１１によって算出された特徴量のデータを格納する。またＲＯＭ１７は、処理対象の医用画像の画像データ群を格納するとともに、異常陰影候補の検出に必要な各種情報、例えば各特徴量に設定されている異常陰影検出用の閾値のデータ等を記憶する。

プログラムメモリ１８は、システムプログラムや各異常陰影の種類に応じた異常陰影候補検出プログラム、検出補正処理プログラム及び各プログラムで処理されたデータ等を記憶する。

次に、本実施の形態における動作を説明する。
以下の説明では、マンモグラフィから腫瘤陰影、微小石灰化クラスタ陰影の候補を検出する例を説明するが、医用画像の種類、撮影部位、検出対象とする異常陰影の種類はこれに限らない。

図４は、医用画像処理装置１０により実行される検出補正処理を説明するフローチャートである。
図４に示す検出補正処理では、まずＩ／Ｆ１２を介して画像生成装置Ｇからマンモグラフィの画像データが入力されると、ＣＰＵ１１では腫瘤陰影用の検出プログラムによりマンモグラフィから腫瘤陰影候補の検出が行われる（ステップＳ１）。検出の処理が終了すると、腫瘤陰影候補が検出されたか否かが判別される（ステップＳ２）。

腫瘤陰影候補が検出された場合（ステップＳ２；Ｙ）、当該検出された腫瘤陰影の候補領域における微小石灰化クラスタ陰影候補の検出条件が腫瘤陰影候補領域用の検出条件に変更される（ステップＳ３）。具体的には、腫瘤陰影内に微小石灰化クラスタ陰影が存在する場合、コントラストが低下しており、微小石灰化クラスタ陰影を検出しにくくなることが推測されるので、陰影を検出しやすくなるようにコントラストの特徴量に対する閾値を変更する、Ｓｏｂｅｌフィルタにより算出された濃度勾配の強度成分の特徴量に対する閾値を変更する等して、主にコントラストに係る検出条件を変更する。また、低濃度領域では到達Ｘ線量が低減しノイズ成分が増大していることが推測されるので、曲率の特徴量に基づいて真陽性の微小石灰化クラスタ陰影と偽陽性のノイズ成分とを分類する条件を厳しい条件に変更して厳密に分類することとしてもよい。

なお、検出条件の変更は、予め腫瘤陰影候補領域用の検出条件をＲＯＭ１６に記憶しておいて、腫瘤陰影候補が検出された場合にＲＯＭ１６からその腫瘤陰影候補領域用の検出条件を読み出すこととしてもよいし、腫瘤陰影候補が検出される毎に、その検出された腫瘤陰影候補の特徴量に応じて変更後の検出条件を決定することとしてもよい。

またこのとき、検出された腫瘤陰影候補の特徴量に応じて微小石灰化クラスタ陰影候補の検出条件の変更の程度を調整可能とし、検出結果の補正量を調整することとしてもよい。例えば、腫瘤陰影候補の特徴量の一つである平均濃度値がかなり低い場合、微小石灰化クラスタ陰影候補を非常に検出しにくい状況であるので、通常コントラストの閾値を１レベル引き下げて検出しやすくするところを２レベル引き下げる等、さらに検出率が上がるように検出条件の変更の程度を調整する。また、腫瘤陰影候補における大きさの特徴量が基準値より大きい場合、標準偏差が大きい場合等、各種特徴量に応じて検出条件の変更の程度を調整する。これにより、より細かに検出結果を補正することができ、検出精度が向上する。

検出条件が変更されると、ＣＰＵ１１では、微小石灰化クラスタ陰影用の検出プログラムに従ってマンモグラフィの画像解析が行われ、各種特徴量が算出される。そして、腫瘤陰影の候補領域を除く他の画像領域では、通常の検出条件で、つまり未変更の検出条件を適用して検出が行われ、腫瘤陰影の候補領域では、ステップＳ３で変更された検出条件を適用して検出が行われる（ステップＳ４）。

具体的には、腫瘤陰影候補領域を除く他の画像領域では、算出された各種特徴量と各特徴量に対して予め設定されている閾値とが比較され、腫瘤陰影の候補領域においては、算出された特徴量と各特徴量に対応する変更された閾値とが比較され、その比較結果に基づいて微小石灰化クラスタ陰影の候補領域が検出される。そして、微小石灰化クラスタ陰影候補の検出が終了すると、ステップＳ６の処理へ移行する。

一方、腫瘤陰影候補が検出されなかった場合（ステップＳ２；Ｙ）、検出条件の変更は行われず、マンモグラフィの画像解析が行われて微小石灰化クラスタ陰影の検出に必要な各種特徴量が算出され、通常の検出条件で微小石灰化クラスタ陰影候補の検出が行われる（ステップＳ５）。すなわち、算出された特徴量と、各特徴量に対して予め設定されている閾値とが比較され、その比較結果に基づいて微小石灰化クラスタ陰影の候補領域が検出される。微小石灰化クラスタ陰影候補の検出が終了すると、ステップＳ６の処理へ移行する。

ステップＳ６では、マンモグラフィとともに異常陰影候補の検出結果が表示部１４に表示され、本処理を終了する。
図５に、検出結果の表示例を示す。
図５（ａ）は、腫瘤陰影候補の検出結果のみが表示された結果画面を示す図である。この結果画面では、マンモグラフィが表示されるとともに、異常陰影候補の検出結果としてマンモグラフィ上で検出された腫瘤陰影候補が三角で示すマーカｍ１により指摘表示される。また、被写体である乳房画像と重ならない位置に表示ダイアログｄが表示される。

図５（ｂ）に、表示ダイアログｄの拡大図を示す。
図５（ｂ）に示すように、表示ダイアログｄでは、異常陰影候補の検出結果の表示形態を切り換えるための各種キーｋ１〜ｋ３が表示される。ＡＬＬキーｋ１は、腫瘤陰影候補と微小石灰化クラスタ陰影候補の検出結果をともに表示することを指示するためのキーである。また、ｍａｓｓキーｋ２は、腫瘤陰影候補の検出結果のみを表示することを指示するためのキーであり、ｃｌｕｓｔａｒキーｋ３は微小石灰化クラスタ陰影候補の検出結果のみを表示することを指示するためのキーである。

操作部１３を介してＡＬＬキーｋ１を押下すると、図６（ａ）に示すように腫瘤陰影候補の検出結果として腫瘤陰影の候補領域を指摘する三角形のマーカｍ１が表示されるとともに、微小石灰化クラスタ陰影候補の検出結果として微小石灰化クラスタ陰影の候補領域を囲むフレームｍ２が表示される。また、ｍａｓｓキーｋ２を押下すると、図５（ａ）に示したように腫瘤陰影候補の検出結果のみが表示され、ｃｌｕｓｔａｒキーｋ３を押下すると、図６（ｂ）に示すように微小石灰化クラスタの検出結果のみが表示される。

以上のように、本実施の形態によれば、腫瘤陰影候補が検出されると、その検出結果に基づいて腫瘤陰影候補領域における微小石灰化クラスタ陰影候補の検出条件が変更され、変更された検出条件で検出が行われるので、腫瘤陰影の候補領域内に微小石灰化クラスタ陰影が存在する場合には、その腫瘤陰影候補領域に応じた検出条件で検出が行うことができ、異なる種類の異常陰影が重なっている場合でも適切な検出条件で検出を実行することができる。従って、異常陰影候補の検出精度を向上させることができる。

また、その検出結果が腫瘤陰影候補のみ、微小石灰化クラスタ陰影候補のみ、腫瘤陰影候補と微小石灰化クラスタ陰影候補とをともに、といったように、異常陰影候補の検出結果を、異なる種類毎に又は異なる種類をともに表示するよう切り換えることができ、診断の効率が良い。

なお、本実施の形態における記述内容は、本発明を適用した医用画像処理装置１０の好適な一例であり、これに限定されるものではない。

例えば、上述した説明では、腫瘤陰影の内部に微小石灰化クラスタ陰影が存在する場合を想定して、腫瘤陰影候補の検出結果に基づいて微小石灰化クラスタ陰影候補の検出条件を変更して検出結果を補正する例を説明したが、逆に微小石灰化クラスタ陰影候補の検出結果に基づいて腫瘤陰影候補の検出条件を変更することとしてもよい。この場合、腫瘤陰影内部に点状の微小石灰化クラスタ陰影が存在することとなるので、候補領域におけるざらつきの程度を示す標準偏差の特徴量に対する閾値を変更してある程度ざらつきがあれば陰影候補として検出するといったように、検出率を上げるようにする。

また、上述した説明では、腫瘤陰影候補の検出結果を受けて微小石灰化クラスタ陰影候補の検出条件を変更し、変更された検出条件により微小石灰化クラスタ陰影候補を検出することとしたが、これに限らず、一旦腫瘤陰影候補及び微小石灰化クラスタ陰影候補の両方について検出を行い、腫瘤陰影候補が検出された場合は微小石灰化クラスタ陰影候補の検出条件を変更して検出された腫瘤陰影の候補領域のみにおいて変更された検出条件で再度微小石灰化クラスタ陰影候補の検出を行い、同様に微小石灰化クラスタ陰影候補が検出された場合は、腫瘤陰影候補の検出条件を変更して検出された微小石灰化クラスタ陰影の候補領域のみにおいて変更された検出条件で腫瘤陰影候補の検出をやり直すこととしてもよい。

このとき、検出条件を変更する前の検出結果、つまり補正前の検出結果も得られるので、異常陰影候補の検出結果を表示する際には、図７に示すように、表示ダイアログｄ中にＡＬＬキーｋ１、ｍａｓｓキーｋ２、ｃｌｕｓｔａｒキーｋ３に加えて、検出条件を変更する前の腫瘤陰影候補の検出結果のみを表示することを指示するための補正前ｍａｓｓキーｋ４、検出条件を変更する前の微小石灰化クラスタ陰影候補の検出結果のみを表示することを指示するための補正前ｃｌｕｓｔａｒキーｋ５を設けて、補正前と補正後の検出結果を切り換え可能な表示形態とする。

その他、本実施の形態における医用画像処理装置１０の細部構成及び細部動作に関しても、本発明の趣旨を逸脱することのない範囲で適宜変更可能である。

本実施の形態における医用画像処理装置１０の内部構成を示す図である。微小石灰化クラスタの濃度変化の曲面形状を示す図である。微小石灰化クラスタ陰影候補の検出に用いる３重リングフィルタを示す図である。医用画像処理装置１０により実行される検出補正処理を示すフローチャートである。（ａ）腫瘤陰影候補の検出結果のみを表示した例を示す図である。（ｂ）検出結果の表示形態を変更する際に表示される表示ダイアログの拡大図である。（ａ）腫瘤陰影候補と微小石灰化クラスタ陰影候補の検出結果をともに表示した例を示す図である。（ｂ）微小石灰化クラスタ陰影候補の検出結果のみを表示した例を示す図である。検出条件を変更せずに検出された補正前の検出結果の表示を指示するための補正前ｍａｓｓキー、補正前ｃｌｕｓｔａｒキーを備えた表示ダイアログの例を示す図である。従来の異常陰影候補検出の流れを示す図である。

符号の説明

１０医用画像処理装置
１１ＣＰＵ
１２操作部
１３表示部
１４通信部
１５ＲＡＭ
１６ＲＯＭ
１７プログラムメモリ

Claims

医用画像から複数種類の異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出手段を備えた医用画像処理装置において、
前記異常陰影候補検出手段により検出された何れか一の種類の異常陰影候補の検出結果に基づいて、他の種類の異常陰影候補の検出結果を補正する補正手段を備えたことを特徴とする医用画像処理装置。
前記異常陰影候補検出手段は、医用画像を画像解析して各種特徴量を算出し、当該特徴量に基づいて異常陰影候補を検出し、
前記補正手段は、前記異常陰影候補検出手段により算出された一の種類の異常陰影候補における特徴量に応じて、他の種類の異常陰影候補の検出結果に対する補正量を調整することを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。
前記補正手段は、一の種類の異常陰影候補の検出結果に基づいて、他の種類の異常陰影候補の検出条件を変更し、
前記異常陰影候補検出手段は、他の種類の異常陰影候補を検出する際に、一の異常陰影候補が検出された画像領域では、前記補正手段により変更された検出条件を適用して検出を行うことを特徴とする請求項１又は２に記載の医用画像処理装置。
前記医用画像はマンモグラフィであり、
前記異常陰影候補検出手段は、前記マンモグラフィから腫瘤陰影候補及び微小石灰化クラスタ陰影候補を検出し、
前記補正手段は、前記異常陰影候補検出手段による腫瘤陰影候補の検出結果に基づいて、微小石灰化クラスタ陰影候補の検出条件を変更し、
前記異常陰影候補検出手段は、腫瘤陰影候補の画像領域では前記補正手段により変更された検出条件を適用して微小石灰化クラスタ陰影候補を検出することを特徴とする請求項３に記載の医用画像処理装置。
前記異常陰影候補検出手段による異常陰影候補の検出結果を表示する表示手段を備えることを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載の医用画像処理装置。
前記表示手段は、前記補正手段により補正された異常陰影候補の検出結果と、前記補正手段により補正される前の異常陰影候補の検出結果とを切り換え可能に表示することを特徴とする請求項５に記載の医用画像処理装置。