JP2017080389A - 医用画像システム及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】従来からの医師による病変見逃しリスクの判定方法と親和性が高く、かつ客観的な病変見逃しリスクを示す指標を提供する。【解決手段】医用画像システム１００によれば、画像処理装置２の制御部２１は、乳房をＸ線撮影することにより得られた乳房画像から乳房領域を抽出し、乳房領域から乳腺領域を抽出し、乳腺領域内の脂肪領域を抽出する。そして、制御部２１は、乳房領域、乳腺領域、乳腺領域内の脂肪領域のそれぞれの面積を算出し、算出した面積に基づいて、乳房画像の読影時の病変見逃しリスクを示す指標を取得して、通信部２４により画像表示装置３に送信する。画像表示装置３においては、受信した病変見逃しリスクを示す指標を乳房画像とともに表示部３３に表示する。【選択図】図１３

Description

本発明は、医用画像システム及びプログラムに関する。

乳癌検査では、マンモグラフィ検査が広く普及している。マンモグラフィ検査で得られる乳房Ｘ線画像（以下、単に乳房画像と略記する）では、微細な病変を検出することができる。しかし、乳腺領域が病変（腫瘤）と同程度の輝度値として表現されるため、高濃度な乳腺を有する患者の場合、病変を見逃してしまう可能性がある。そのため、近年、高濃度な乳腺を有する患者に対して、超音波検査などの追加検査をすることが推奨されている。

追加検査実施を行うか否か、即ち、病変見逃しリスクが高いか否かの判定は、一般的に、医師の視覚による主観評価により行われている。一般的には、以下の（１）、（２）の基準により評価が行われている。
（１）乳房画像における乳房領域に対する乳腺領域の割合（乳腺含有率）
（２）乳房画像における乳腺領域に対する乳腺領域内の脂肪領域の割合

しかし、上記の評価は目視により定性的に評価されるため、医師間及び同一医師においてもその時々によって評価結果が一致しないことが研究により明らかになっている。

例えば、特許文献１には、乳房の性状を正確に知るために、乳房画像、乳房画像より推定した素抜け領域の画素値及び脂肪画像に基づいて乳腺含有率を算出することが記載されている。

特開２０１０−２５３２４５号公報

しかしながら、特許文献１には、上記（１）、（２）の基準のうち（２）については言及されていない。また、医師が追加検査実施を行うか否かを判定するときとは異なる概念にて乳腺含有率の推定を行っているため、乳腺含有率を病変見逃しリスクの判定基準として利用した場合、医師の判定と親和性が低くなることが懸念される。

本発明の課題は、従来からの医師による病変見逃しリスクの判定方法と親和性が高く、かつ客観的な病変見逃しリスクを示す指標を提供することである。

上記課題を解決するため、請求項１に記載の発明の医用画像システムは、
被写体部位をＸ線撮影することにより得られた医用画像から被写体領域を抽出する被写体領域抽出手段と、
前記被写体領域から輝度値が第１の基準値以上の領域である初期領域を抽出する第１の抽出手段と、
前記被写体領域における前記初期領域を含む領域内から輝度値が第２の基準値以下の領域を抽出する第２の抽出手段と、
前記被写体領域、前記初期領域を含む領域、及び前記第２の抽出手段により抽出された領域のそれぞれの面積を算出し、算出した面積に基づいて、病変に関する指標を取得する取得手段と、
前記取得された病変に関する指標を表示する表示手段と、
を備える。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、
前記病変に関する指標は、病変見逃しリスクを示す指標である。

請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の発明において、
前記第１の基準値は、前記第２の基準値よりも高い輝度値である。

請求項４に記載の発明は、請求項１〜３の何れか一項に記載の発明において、
前記第１の抽出手段により抽出された前記初期領域のうち予め定められた条件に合致する初期領域をノイズとして除去するノイズ除去手段をさらに有し、
前記第２の抽出手段は、前記ノイズ除去手段によってノイズが除去された前記初期領域を全て含む領域内から輝度値が前記第２の基準値以下の領域を抽出し、
前記取得手段は、前記初期領域を含む領域の面積として、前記ノイズ除去手段によってノイズが除去された前記初期領域を全て含む領域の面積を算出する。

請求項５に記載の発明は、請求項４に記載の発明において、
前記ノイズ除去手段は、複数の前記初期領域の中から選択された少なくとも１つの前記初期領域から予め定められた範囲外に存在する前記初期領域をノイズとして除去する。

請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の発明において、
前記ノイズ除去手段は、複数の前記初期領域のうち最大の初期領域から距離Ｄｉ内にある初期領域を併合対象とし、前記併合対象とされた初期領域の最も外側にある領域から距離Ｄｉだけ前記最大の初期領域を広げた領域内に存在する初期領域を前記併合対象に追加する処理を繰り返し、前記併合対象に追加する初期領域が存在しなくなった場合、前記最大の初期領域及び前記併合対象とされた初期領域の外輪を求め、求めた外輪の外側に存在する初期領域をノイズとして除去する。

請求項７に記載の発明は、請求項４〜６の何れか一項に記載の発明において、
前記ノイズ除去手段は、複数の前記初期領域の中から所定の面積より小さい前記初期領域をノイズとして除去する。

請求項８に記載の発明は、請求項４〜７の何れか一項に記載の発明において、
前記ノイズ除去手段は、複数の前記初期領域のうち、前記被写体領域の予め定められた位置に存在し、かつ、基準面積以下の初期領域をノイズとして除去する。

請求項９に記載の発明は、請求項１〜８の何れか一項に記載の発明において、
前記取得手段は、前記被写体領域、前記初期領域を含む領域、及び前記第２の抽出手段により抽出された領域のそれぞれの面積を前記病変に関する指標として取得する。

請求項１０に記載の発明は、請求項１〜８の何れか一項に記載の発明において、
前記取得手段は、前記被写体領域に対する前記初期領域を含む領域の面積の割合と、前記初期領域を含む領域に対する前記第２の抽出手段により抽出された領域の面積の割合を算出し、算出した割合を病変に関する指標として取得する。

請求項１１に記載の発明は、請求項１〜１０の何れか一項に記載の発明において、
前記取得手段は、横軸を前記被写体領域に対する前記初期領域を含む領域の面積の割合（Ｒ_Ｄ／Ｂ）、縦軸を前記初期領域を含む領域に対する前記第２の抽出手段により抽出された領域の面積の割合（Ｒ_Ｆ／Ｄ）としたグラフを生成し、前記グラフの領域を、Ｒ_Ｄ／Ｂが第１の閾値以下の領域、Ｒ_Ｄ／Ｂが前記第１の閾値を超えておりかつＲ_Ｆ／Ｄが第２の閾値以上の領域、Ｒ_Ｄ／Ｂが前記第１の閾値を超えておりかつＲ_Ｆ／Ｄが前記第２の閾値より小さく第３の閾値以上の領域、Ｒ_Ｄ／Ｂが前記第１の閾値を超えておりかつＲ_Ｆ／Ｄが前記第３の閾値より小さい領域の４つの領域に区分し、前記医用画像から算出されたＲ_Ｄ／ＢとＲ_Ｆ／Ｄの座標が含まれる領域に応じたスコアを前記病変に関する指標として取得する。

請求項１２に記載の発明は、請求項１１に記載の発明において、
前記第１の閾値、前記第２の閾値、前記第３の閾値を調整するための第１の調整手段を備える。

請求項１３に記載の発明は、請求項１〜１２の何れか一項に記載の発明において、
前記第１の基準値、前記第２の基準値を調整するための第２の調整手段を備える。

請求項１４に記載の発明は、請求項１〜１３の何れか一項に記載の発明において、
前記被写体部位は、乳房であり、
前記被写体領域抽出手段は、乳房をＸ線撮影することにより得られた乳房画像から乳房領域を抽出し、
前記第１の抽出手段は、前記乳房領域から輝度値が前記第１の基準値以上の領域を抽出することにより初期乳腺領域を抽出し、
前記第２の抽出手段は、前記初期乳腺領域を含む乳腺領域から輝度値が前記第２の基準値以下の領域を抽出することにより乳腺領域内の脂肪領域を抽出する。

請求項１５に記載の発明は、請求項１４に記載の発明において、
前記表示手段は、左右のＭＬＯ画像、左右のＣＣ画像の４種類の乳房画像から算出した病変に関する指標を並べて表示する。

請求項１６に記載の発明のプログラムは、
コンピューターを、
被写体部位をＸ線撮影することにより得られた医用画像から被写体領域を抽出する被写体領域抽出手段、
前記被写体領域から輝度値が第１の基準値以上の領域である初期領域を抽出する第１の抽出手段、
前記被写体領域における前記初期領域を含む領域内から輝度値が第２の基準値以下の領域を抽出する第２の抽出手段、
前記被写体領域、前記初期領域を含む領域、及び前記第２の抽出手段により抽出された領域のそれぞれの面積を算出し、算出した面積に基づいて、病変に関する指標を取得する取得手段、
前記取得された病変に関する指標を表示する表示手段、
として機能させる。

本発明によれば、従来からの医師による病変見逃しリスクの判定方法と親和性が高く、かつ客観的な病変見逃しリスクを示す指標を提供することができる。

本実施形態における医用画像システムの全体構成例を示す図である。 図１の画像処理装置の機能的構成を示すブロック図である。 図１の画像表示装置の機能的構成を示すブロック図である。 図２の制御部により実行される病変見逃しリスク情報取得処理を示すフローチャートである。 図４のステップＳ１において実行される乳房領域抽出処理を示すフローチャートである。 （ａ）は、大胸筋ラインの探索開始点の決定方法を説明するための図、（ｂ）は、大胸筋ラインの検出方法を説明するための図である。 乳房下部を除去する方法を説明するための図である。 図４のステップＳ２において実行される乳腺領域抽出処理を示すフローチャートである。 ノイズ除去処理を説明するための図である。 穴埋め処理を説明するための図である。 併合処理を説明するための図である。 初期乳腺領域と、併合処理後の乳腺領域を示す図である。 病変見逃しリスクを示すスコアを取得する方法を説明するための図である。 病変見逃しリスクを示す指標の表示態様の例を示す図である。 図１の画像表示装置及び画像処理装置において実行されるパラメーター調整処理を示すフローチャートである。 パラメーター調整画面の一例を示す図である。 （ａ）は、本実施形態における装置間の情報の送受信を示す図、（ｂ）は、変形例における装置間の情報の送受信を示す図である。

（医用画像システム１００の構成）
まず、本実施形態の構成を説明する。
図１に、本実施形態における医用画像システム１００のシステム構成例を示す。
図１に示すように、医用画像システム１００は、画像生成装置１、画像処理装置２、画像表示装置３を備えて構成されている。これら各装置１〜３は、ＬＡＮ（Local Area Network）等の医療施設内で構築された通信ネットワークＮを介して相互にデータを送受信可能に接続されている。通信ネットワークＮは、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communication in Medicine）規格が適用されている。なお、各装置の台数は、特に限定されない。

医用画像システム１００は、被写体部位をＸ線撮影することにより得られた医用画像に基づいて、病変に関する指標を取得し、その医用画像とともに表示するシステムである。医用画像システム１００は、様々な被写体部位の医用画像を取り扱うものであるが、本実施形態においては、乳房をＸ線撮影し、得られた乳房画像の読影時の病変見逃しリスクを示す指標を取得して乳房画像とともに表示する場合を例にとり説明する。

以下、各構成装置１〜３について説明する。
画像生成装置１は、人体における被写体部位をＸ線撮影し、その撮影画像（医用画像）のデジタルデータを生成するＸ線撮影装置であり、例えばＣＲ（Computed Radiography）装置、ＦＰＤ（Flat Panel Detector）装置等のモダリティを適用可能である。本実施形態では、画像生成装置１として、左右乳房のＸ線撮影を行うＦＰＤ装置を適用し、医用画像として乳房画像のデータが生成されるものとする。また、画像生成装置１により生成される乳房画像の画素値は輝度値であり、被写体によるＸ線の吸収が大きいほど大きく、乳房画像上では画素値が大きいほど白く描画されることとする。

なお、画像生成装置１は、上述したＤＩＣＯＭ規格に準拠した装置であり、生成した各乳房画像に付帯させる各種情報、例えば、患者情報や検査情報を外部から入力可能であるとともに、自動生成することもできる。患者情報には、患者（被検者）を識別するための患者識別情報（例えば、患者ＩＤ）、患者の名前、性別、生年月日等の情報が含まれる。検査情報は、検査を識別するための検査識別情報（例えば、検査ＩＤ）、検査日時、検査条件（検査部位、側性（左、右）、方向（例えば、上下方向（ＣＣ）、斜位方向（ＭＬＯ））、モダリティ種等の情報が含まれる。なお、本実施形態において、検査ＩＤは、同一患者のマンモグラフィ検査で取得される一連の乳房画像（左右２枚のＭＬＯ画像（ＬＭＬＯ、ＲＭＬＯ）、左右２枚のＣＣ画像（ＬＣＣ、ＲＣＣ））は同じ検査ＩＤが付与されて管理されるものとする。画像生成装置１は、生成された乳房画像に上記患者情報や検査情報、画像を識別するためのＵＩＤ（Unique ＩＤ）等をヘッダ情報として付加して通信ネットワークＮを介して画像処理装置２及び画像表示装置３へ送信する。なお、ＤＩＣＯＭ規格に準拠していない場合には、図示しないＤＩＣＯＭ変換装置を用いて付帯情報を画像生成装置１に入力させることも可能である。

画像処理装置２は、画像生成装置１から送信された乳房画像に基づいて、その乳房画像の読影時の病変見逃しリスクを示す指標を取得し、取得した指標に乳房画像のヘッダ情報の患者情報、検査情報、ＵＩＤ等を付帯させて病変見逃しリスク情報として画像表示装置３に送信する医用画像処理装置である。

図２に、画像処理装置２の機能構成例を示す。
図２に示すように、画像処理装置２は、制御部２１、操作部２２、表示部２３、通信部２４、記憶部２５を備えて構成され、各部はバス２６により接続されている。

制御部２１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等により構成される。制御部２１のＣＰＵは、記憶部２５に記憶されているシステムプログラムや処理プログラム等の各種プログラムを読み出してＲＡＭに展開し、展開されたプログラムに従って各種処理を実行することにより、被写体領域抽出手段、第１の抽出手段、第２の抽出手段、取得手段、ノイズ除去手段として機能する。

操作部２２は、文字入力キー、数字入力キー、及び各種機能キー等を備えたキーボードと、マウス等のポインティングデバイスを備えて構成され、キーボードで押下操作されたキーの押下信号とマウスによる操作信号とを、入力信号として制御部２１に出力する。

表示部２３は、例えば、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）やＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等のモニターを備えて構成されており、制御部２１から入力される表示信号の指示に従って、各種画面を表示する。

通信部２４は、ＬＡＮカード等により構成され、スイッチングハブを介して通信ネットワークＮに接続された外部機器との間でデータの送受信を行う。

記憶部２５は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）や半導体の不揮発性メモリ等で構成されている。記憶部２５には、前述のように各種プログラムが記憶されている。また、記憶部２５には、デフォルトパラメーターファイル２５１、設定パラメーターファイル２５２等が記憶されている。

デフォルトパラメーターファイル２５１は、後述する病変見逃しリスク情報取得処理で使用される乳腺領域抽出パラメーター、乳腺領域内の脂肪領域抽出パラメーター、及びスコア判定パラメーターのデフォルト値を格納するファイルである。

設定パラメーターファイル２５２は、後述する病変見逃しリスク情報取得処理で使用される乳腺領域抽出パラメーター、乳腺領域内の脂肪領域抽出パラメーター、及びスコア判定パラメーターの施設固有の設定値を格納するファイルである。なお、設定パラメーターファイル２５２は、初期値としてデフォルト値が格納されており、後述するパラメーター調整処理が実行されると、設定されたパラメーターに更新される。

画像表示装置３は、画像生成装置１から送信された乳房画像及び画像処理装置２から送信された病変見逃しリスク情報を対応付けて記憶するとともに、ユーザーの要求に応じて、乳房画像及びその乳房画像の病変見逃しリスクを示す指標を表示する表示手段である。

図３に、画像表示装置３の機能構成例を示す。
図３に示すように、画像表示装置３は、制御部３１、操作部３２、表示部３３、通信部３４、記憶部３５を備えて構成され、各部はバス３６により接続されている。

制御部３１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ等により構成される。制御部３１のＣＰＵは、記憶部３５に記憶されているシステムプログラムや処理プログラム等の各種プログラムを読み出してＲＡＭに展開し、展開されたプログラムに従って各種処理を実行する。

操作部３２は、文字入力キー、数字入力キー、及び各種機能キー等を備えたキーボードと、マウス等のポインティングデバイスを備えて構成され、キーボードで押下操作されたキーの押下信号とマウスによる操作信号とを、入力信号として制御部３１に出力する。

表示部３３は、例えば、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）やＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等のモニターを備えて構成されており、制御部３１から入力される表示信号の指示に従って、各種画面を表示する。

通信部３４は、ＬＡＮカード等により構成され、スイッチングハブを介して通信ネットワークＮに接続された外部機器との間でデータの送受信を行う。

記憶部３５は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）や半導体の不揮発性メモリ等で構成されている。記憶部３５には、前述のようにシステムプログラムや各種プログラムが記憶されている。
また、記憶部３５には、画像ＤＢ（Data Base）３５１が設けられている。画像ＤＢ３５１は、画像生成装置１から送信された乳房画像と画像処理装置２から送信された病変見逃しリスク情報を対応付けて記憶する。

（医用画像システム１００の動作）
次に、医用画像システム１００の動作について説明する。
図４に、画像処理装置２において通信部２４により画像生成装置１からの乳房画像を受信した際に実行される病変見逃しリスク情報取得処理のフローチャートを示す。病変見逃しリスク情報取得処理は、制御部２１と記憶部２５に記憶されているプログラムとの協働により実行される。

まず、制御部２１は、受信した乳房画像に対し、乳房領域抽出処理を行う（ステップＳ１）。

図５に、乳房領域抽出処理のフローチャートを示す。乳房領域抽出処理は、制御部２１と記憶部２５に記憶されているプログラムとの協働により実行される。

乳房領域抽出処理において、まず、制御部２１は、スキンライン検出を行う（ステップＳ１０１）。
スキンライン検出は、公知の手法を用いて行うことができる。例えば、特許第５３５３１４９号公報に記載のように、所定の閾値を用いて乳房画像の画素値を２値化して低輝度領域と高輝度領域とに区分し、高輝度領域に区分された領域から乳房画像における胸壁側と反対側の画像端部に繋がる高輝度領域を削除する処理を高輝度領域が残存するまで閾値を順次上げて繰り返し、残存した高輝度領域の輪郭をスキンラインＳＬとして検出する。これにより、ヒール効果の影響があっても精度良く乳房領域を検出することができる。

次いで、制御部２１は、大胸筋ライン検出を行う（ステップＳ１０２）。
大胸筋ラインＬの検出は、例えば、以下の手法により行うことができる。
まず、制御部２１は、乳房画像の各画素を注目画素としてプレヴィット（Prewitt）フィルタによりフィルタ処理を施す。以下、図６（ａ）に示すように、フィルタ処理後の乳房画像における各画素の位置は、乳房画像における乳房の左右方向をＸ軸、これと垂直方向をＹ軸とした座標（Ｘ、Ｙ）で表す。また、フィルタ処理後の乳房画像における座標（Ｘ、Ｙ）の画素値をＶ（Ｘ、Ｙ）と表す。また、Ｘ軸方向の画像端の座標をＸ_ｍａｘ、Ｙ軸方向の画像端をＹ_ｍａｘとして表す。大胸筋ライン検出は、フィルタ処理後の乳房画像に対して行う。

次いで、制御部２１は、大胸筋ラインＬの探索開始点の決定を行う。具体的に、制御部２１は、Ｖ（Ｘ，０）が最大となる座標Ｓ（０）（Ｙ座標０の画像端のスキンラインＳＬの位置）より数画素下の座標Ａを開始基準点とし、座標ＡからＸ軸方向に基準点を１画素ずつずらしながら大胸筋ラインＬの探索開始点Ｂを探索するための以下の処理を行う。
まず、図６（ａ）に示すように、各基準点をそれぞれ中心として、Ｙ軸方向との角度が０〜−３０°の範囲について、１°刻みで乳房画像のＹ軸方向の幅の１／５の長さをもつ探索ラインｌａ０〜ｌａ３０を設定する。次いで、探索ラインｌａ０〜ｌａ３０上の画素値の平均値をそれぞれ算出する。全ての基準点について、探索ラインｌａ０〜ｌａ３０上の画素値の平均値をそれぞれ算出後、算出された平均値が最大となった探索ラインの基準点を大胸筋ライン探索開始点Ｂとして決定する。
このとき、大胸筋ライン探索開始点Ｂが画像右端（Ｘｍａｘ）に近い場合、例えば、右端から１０画素までの場合、大胸筋ラインＬはなしと判断する。また、算出された最大の平均値が予め定められた閾値より小さい場合は、大胸筋ラインＬはなしと判断する。図６（ｂ）に、大胸筋ライン探索開始点Ｂ付近の拡大図を示す。

次いで、制御部２１は、大胸筋ラインＬの探索を行う。具体的には、まず、図６（ｂ）に示すように、大胸筋ライン探索開始点Ｂを基点として、Ｙ軸方向との角度±９°の範囲について、１°刻みで乳房画像のＹ軸方向の幅の１／５の長さをもつ探索ラインｌｂ０〜ｌｂ１８を設定する。次いで、探索ラインｌｂ０〜ｌｂ１８上の画素値の平均値をそれぞれ算出する。そして、算出された平均値が最大となった探索ラインｌｂｎ（ｎは０〜１８のいずれかの整数を示す）を大胸筋ラインＬとして検出する。
次いで、大胸筋ライン探索開始点ＢからＹ軸方向の幅の１／１０の地点を基点として、同様の処理を行う。その後、更に、前回基点とした地点からＹ軸方向の幅の１／１０の地点を基点として、同様の処理を行う。画像端に到達するまで同様の処理を繰り返すことにより、大胸筋ラインＬを検出する。
なお、探索ラインｌｂ０〜ｌｂ１８の最大の平均値が予め定められた閾値より小さい場合は、不明瞭な大胸筋ラインＬと判断する。探索ラインｌｂ０〜ｌｂ１８の最大の平均値が閾値より大きい基点が２以上ある場合は、それらの基点から２次の近似曲線を引き、この曲線を大胸筋ラインＬとして検出する。探索ラインｌｂ０〜ｌｂ１８の最大の平均値が閾値より大きい基点が１以下である場合は、大胸筋ライン探索開始点ＢをＹ軸方向に１画素分ずらして上記処理を実行する。

大胸筋ラインＬが検出されると、制御部２１は、この検出された大胸筋ラインＬと、スキンラインＳＬとに挟まれた領域を仮の乳房領域とする（ステップＳ１０３）。なお、大胸筋ラインＬが存在しない場合は、スキンラインＳＬと胸壁側の画像端とに挟まれた領域を仮の乳房領域とする。

次いで、制御部２１は、仮の乳房領域から乳房下部の除去を行う（ステップＳ１０４）。例えば、図７に示すように、乳房画像においてスキンラインＳＬの内側（胸壁側）に接する所定のサイズの円を描いていき、描かれた円の外側（スキンラインＳＬ側）をつないだ線より外側の領域を除去する。そして、除去後の領域を乳房領域として抽出する。なお、除去した領域の画素値は、最低輝度値に変換する。

乳房領域抽出処理が終了すると、制御部２１は、図４のステップＳ２に移行し、乳腺領域抽出処理を行う（ステップＳ２）。

図８に、乳腺領域抽出処理のフローチャートを示す。乳腺領域抽出処理は、制御部２１と記憶部２５に記憶されているプログラムとの協働により実行される。

まず、制御部２１は、初期乳腺領域の抽出を行う（ステップＳ２０１）。
ステップＳ２０１においては、まず、乳房画像に縮小処理を行い、次いで、ダイナミックレンジ圧縮処理を行う。次いで、縮小処理及びダイナミックレンジ圧縮処理後の乳房画像における乳房領域の画素値のヒストグラムを作成する。そして、作成したヒストグラムに基づいて第１の基準値としての閾値を決定し、決定した閾値を用いて閾値処理を行って初期乳腺領域を抽出する。ここで、作成したヒストグラムのピークが１つの場合、最大化エントロピー法によって閾値を決定し、ヒストグラムのピークが２以上の場合、判別分析法によって閾値を決定する。また、乳房領域において、画素値が決定された閾値以上の領域（高輝度領域）を初期乳腺領域として抽出する。
なお、ステップＳ２０１において、制御部２１は、設定パラメーターファイル２５２に設定されている乳腺領域抽出パラメーターに基づいて、ヒストグラムから決定した閾値を調整する。

次いで、制御部２１は、ノイズ除去を行う（ステップＳ２０２）。
具体的には、抽出された初期乳腺領域のうち、面積が所定の閾値より小さい領域（例えば、５画素より小さい領域）をノイズとして除去（削除）する。また、抽出された初期乳腺領域のうち、図９（ａ）に示すように、胸壁Ｗに接しており、かつ面積が予め定められた基準面積以下（例えば、乳房領域の面積の３０％以下）の初期乳腺領域をノイズとして除去する。あるいは、図９（ｂ）に示すように、大胸筋領域Ｐに接しており、かつ面積が予め定められた基準面積以下（例えば、乳房領域の面積の３０％以下）の初期乳腺領域をノイズとして除去する。なお、図９（ｃ）に示すように、胸壁Ｗ又は大胸筋領域Ｐに接していても、面積が予め定められた基準面積より大きい場合は、非ノイズであるため除去しない。

次いで、制御部２１は、初期乳腺領域の最大領域を抽出する（ステップＳ２０３）。
次いで、制御部２１は、図１０に示すように初期乳腺領域に含まれる閉空間を閉じる穴埋め処理を行う（ステップＳ２０４）。

そして、制御部２１は、併合処理を行って、最終的な乳腺領域を特定し（ステップＳ２０５）、図４のステップＳ３に移行する。
図１１に、併合処理の概要を示す。図１１に示すように、併合処理では、まず、ステップＳ２０３において抽出された最大領域（図１１のＮ１）を輪郭から距離Ｄｉだけ広げた領域Ｒ１に、他の初期乳腺領域が存在するか否かを判断する。他の初期乳腺領域が存在した場合、その初期乳腺領域を併合対象とする。例えば、図１１においては、領域Ｎ２、Ｎ３が併合対象となる。次いで、併合対象とした初期乳腺領域のうち、最も外側にある領域（最大領域から最も遠い領域）から距離Ｄｉだけ領域Ｒ１を相似形に広げた領域Ｒ２に、領域Ｒ１に入っていなかった他の初期乳腺領域が存在するか否かを判断する。他の初期乳腺領域が存在した場合、その初期乳腺領域を併合対象に加える。例えば、図１１においては、領域Ｎ４及び領域Ｎ５を併合対象に加える。併合対象とした初期乳腺領域のうち、最も外側にある領域から距離Ｄｉだけ領域Ｒ１を相似形に広げた領域に新たに他の初期乳腺領域が存在しなくなるまで上記処理を繰り返し、併合対象に追加する初期乳腺領域が存在しなくなった場合、併合対象とされた初期乳腺領域の外輪を求め、求めた外輪内を最終的な乳腺領域として特定する。外輪の外側に存在する初期乳腺領域はノイズとして除去する。外輪は、動的輪郭法(SNAKES法、Level Set法など)で求めてもよいし、凸閉包を求めてもよい。動的輪郭法による場合は滑らかな外輪を求めることができる。一方、凸閉包の場合は比較的簡易な計算で求めることができるというメリットがある。

図１２に、初期乳腺領域と、その初期乳腺領域に併合処理を行った結果の一例を示す。図１２に示す白い領域Ｐ_Ｄが初期乳腺領域であり、領域Ｄが併合処理によって特定された乳腺領域である。
ここで、従来の画像解析では、乳房領域から閾値処理によって高輝度領域を求め、その高輝度領域を乳腺領域としていた。しかし、閾値の設定によっては、実際に乳腺の存在する領域でも乳腺領域と見做されない場合がある。医師は、乳腺は乳頭を基点として広がっているという知見に基づき、画像解析結果における乳頭付近の乳腺領域の広がりから乳腺領域を補間して乳腺領域を判断している。そこで、本実施形態においては、医師の判断と親和性を持たせるため、初期乳腺領域の併合処理により特定された領域を乳腺領域とする。

乳腺領域の抽出が終了すると、制御部２１は、図４のステップＳ３に移行し、乳腺領域内の脂肪領域抽出処理を行う（ステップＳ３）。
ステップＳ３において、制御部２１は、例えば、乳腺領域内の画素値のヒストグラムを作成し、作成したヒストグラムに基づいて第２の基準値としての閾値を決定し、決定した閾値を用いて閾値処理を行って乳腺領域内の脂肪領域を抽出する。ここで、作成したヒストグラムのピークが１つの場合、最大化エントロピー法によって閾値を決定し、ヒストグラムのピークが２以上の場合、判別分析法によって閾値を決定する。また、乳腺領域において、画素値が決定された閾値以下の領域（低輝度領域）を乳腺領域内の脂肪領域として抽出する。ここで、第１の基準値＞第２の基準値である。なお、ステップＳ３において、制御部２１は、設定パラメーターファイル２５２の乳腺領域内の脂肪領域抽出パラメーターに基づいて、ヒストグラムから算出した閾値を調整する。
或いは、乳腺領域内の初期乳腺領域以外の領域を乳腺領域内の脂肪領域として抽出することとしてもよい。

次いで、制御部２１は、抽出した乳房領域、乳腺領域、乳腺領域内の脂肪領域のそれぞれの面積を算出し、算出した面積に基づいて、病変見逃しリスクを示す指標を取得する（ステップＳ４）。

ここで、乳癌検査としては、マンモグラフィ検査が広く一般的に知られている。マンモグラフィ検査では、微細な病変を検出でき、早期乳癌を発見することができる。しかし、マンモグラフィ検査で得られる乳房画像では乳腺と病変（腫瘤等）が同程度の輝度値で表現されるため、高濃度な乳腺を有する患者の場合は病変の発見が難しい。一方、脂肪領域は、乳房画像上で病変とは異なる輝度値で表現されるため、脂肪領域が多いほど病変の発見は容易である。

そこで、ステップＳ４においては、抽出した乳房領域、乳腺領域、乳腺領域内の脂肪領域の面積に基づいて、乳房画像を読影した場合の病変見逃しリスクを示す指標を算出する。

病変見逃しリスクを示す指標としては、例えば、以下の（Ａ）〜（Ｃ）の少なくとも一つを求める。
（Ａ）乳房領域、乳腺領域、乳腺領域内の脂肪領域のそれぞれの面積
（Ｂ）Ｒ_Ｄ／Ｂ＝（乳腺領域の面積Ｄ／乳房領域の面積Ｂ）×１００
Ｒ_Ｆ／Ｄ＝（乳腺領域内の脂肪領域の面積Ｆ／乳腺領域の面積Ｄ）×１００
（Ｃ）（Ｂ）の値を２軸で評価したスコア

乳房領域、乳腺領域、乳腺領域内の脂肪領域のそれぞれの面積は、各領域内の画素数に基づいて算出することができる。また、上記（Ｃ）のスコアは、以下のようにして算出される。
（１）まず、図１３に示すように、横軸をＲ_Ｄ／Ｂ、縦軸をＲ_Ｆ／Ｄとした座標空間（グラフ）を生成して以下の４つのスコアの領域に分割する。
スコア１の領域：Ｒ_Ｄ／Ｂが閾値１（第１の閾値。ここでは、５）以下の領域。即ち、乳房領域に対する乳腺領域の割合がわずかであり、病変見逃しのリスクが低い領域
スコア２の領域：Ｒ_Ｄ／Ｂが閾値１を超えているが、Ｒ_Ｆ／Ｄが閾値２（第２の閾値。ここでは５０）以上の領域。即ち、乳房領域に対する乳腺領域の割合がある程度大きいが、乳腺領域に対する乳腺領域内の脂肪領域も比較的大きいため、病変見逃しのリスクがそれほど高くない領域
スコア３の領域：Ｒ_Ｄ／Ｂが閾値１を超えており、Ｒ_Ｆ／Ｄが閾値２より小さく閾値３（第３の閾値）以上（閾値２＞閾値３）の領域。即ち、乳房領域に対する乳腺領域の割合がある程度大きく、乳腺領域に対する乳腺領域内の脂肪領域があまり大きくないため、病変見逃しのリスクが高い領域
スコア４の領域：Ｒ_Ｄ／Ｂが閾値１を超えており、Ｒ_Ｆ／Ｄが閾値３より小さい領域。即ち、乳房領域に対する乳腺領域の割合がある程度大きく、乳腺領域に対する乳腺領域内の脂肪領域が小さいため、病変見逃しのリスクが非常に高い領域。
（２）次いで、Ｒ_Ｄ／Ｂ、Ｒ_Ｆ／Ｄを算出し、算出したＲ_Ｄ／Ｂ、Ｒ_Ｆ／Ｄの値をグラフ上にプロットし、プロットした点の含まれる領域のスコアが、受信された乳房画像の読影時の見逃しリスクを示す指標となる。
ここで、閾値１〜閾値３は、設定パラメーターファイル２５２のスコア判定パラメーターである。

なお、上記においては、病変見逃しリスクを示す指標を、上述のグラフ上の病変見逃しリスクが低い領域から順に、スコア１、２、３、４と区分することとしたが、これに限定されず、例えば、スコアＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄとしてもよい。また、病変見逃しのリスクが低い領域から順に、脂肪性、乳腺散在、不均一高濃度、高濃度と区分することとしてもよい。

次いで、制御部２１は、取得した病変見逃しリスクを示す指標に、患者情報や検査情報、使用したパラメーターの値等を対応付けて病変見逃しリスク情報として通信部２４により画像表示装置３に送信し（ステップＳ５）、病変見逃しリスク情報取得処理を終了する。

画像表示装置３において、通信部３４により画像処理装置２から病変見逃しリスク情報を受信すると、制御部３１は、受信した見逃しリスク情報を見逃しリスク情報の導出の取得の元となった乳房画像に対応付けて画像ＤＢ３５１に記憶させる。また、画像表示装置３において、操作部３２により画像ＤＢ３５１に記憶されている乳房画像の中から表示対象の画像の検査情報が選択されると、制御部３１は、画像ＤＢ３５１から選択された検査の乳房画像及びその乳房画像読影時の病変見逃しリスクを示す指標を表示部３３に表示させる。

図１４（ａ）に、画像表示装置３に表示される病変見逃しリスクを示す指標の表示態様の一例を示す。図１４（ａ）に示す例では、上述の（Ｃ）のスコアの領域を示すグラフ上にＲ_Ｄ／Ｂ及びＲ_Ｆ／Ｄの座標（左右のＭＬＯ画像、ＣＣ画像のうち最もスコアの高い座標）をプロットしたグラフ３３１と、検査で取得された左右のＭＬＯ画像、ＣＣ画像のそれぞれの（乳腺領域の面積Ｄ／乳房領域の面積Ｂ）及びＲ_Ｄ／Ｂ、（乳腺領域内の脂肪領域の面積Ｆ／乳腺領域の面積Ｄ）及びＲ_Ｆ／Ｄを示す表３３２が表示されている。また、患者情報及び検査情報３３３も併せて表示されている。
図１４（ａ）に示す例では、上述の（Ｃ）のスコアの領域を示すグラフ上にＲ_Ｄ／Ｂ及びＲ_Ｆ／Ｄの座標をプロットしたグラフ３３１を表示するので、表示されている乳房画像の読影時の病変見逃しリスクがどれくらいであるかをユーザーが容易に把握することが可能となる。

図１４（ｂ）に、画像表示装置３に表示される病変見逃しリスクを示す指標の表示態様の他の例を示す。図１４（ｂ）に示す例では、上述の（Ｃ）のスコア（左右のＭＬＯ画像、ＣＣ画像の最大スコア）３３４と、検査で取得された左右のＭＬＯ画像、ＣＣ画像のそれぞれの乳房領域内における乳腺領域、乳腺領域内の脂肪領域の割合を直感的に示す棒グラフ３３５と、上述の表３３２と、患者情報及び検査情報３３３とが表示されている。なお、棒グラフ３３５において、グラフ全体は乳房領域を示し、密度の低い方のドットの領域＋白の領域は乳腺領域を示し、密度の低い方のドットの領域は乳腺内の脂肪領域を示す。
図１４（ｂ）に示す例では、上述の（Ｃ）のスコアと、検査で取得された左右のＭＬＯ画像、ＣＣ画像のそれぞれの乳房領域内における乳腺領域及び乳腺領域内の脂肪領域の割合を示す棒グラフ３３５とを表示するので、各乳房画像の読影時の病変の見逃しリスクがどれだけあるかをユーザーが容易に把握することが可能となる。また、４種類の乳房画像の乳房領域内における乳腺領域及び乳腺領域内の脂肪領域の割合をユーザーが容易に比較することが可能となる。

図１４（ｃ）に、画像表示装置３に表示される病変見逃しリスクを示す指標の表示態様の他の例を示す。図１４（ｃ）に示す例では、上述の（Ｃ）のスコア（左右のＭＬＯ画像、ＣＣ画像の最大スコア）３３４と、検査で取得された左右のＭＬＯ画像、ＣＣ画像のそれぞれの、Ｒ_Ｄ／Ｂの値を並べてプロットした棒グラフ３３６と、Ｒ_Ｆ／Ｄの値を並べてプロットした棒グラフ３３７と、上述の表３３２と、患者情報及び検査情報３３３と、が表示されている。なお、棒グラフ３３６内の横線は閾値１を示し、＊は、左からＲＭＬＯ、ＬＭＬＯ、ＲＣＣ、ＬＣＣのＲ_Ｄ／Ｂの値のプロット点を示す。棒グラフ３３７内の横線は閾値２、閾値３を示す。また、＊は、左からＲＭＬＯ、ＬＭＬＯ、ＲＣＣ、ＬＣＣのＲ_Ｆ／Ｄの値のプロット点を示す。
図１４（ｃ）に示す例では、上述の（Ｃ）のスコアと、検査で取得された左右のＭＬＯ画像、ＣＣ画像のそれぞれの、Ｒ_Ｄ／Ｂの値をプロットした棒グラフ３３６と、Ｒ_Ｆ／Ｄの値をプロットした棒グラフ３３７と、を表示するので、乳房画像の読影時の病変の見逃しリスクがどれだけあるかをユーザーが容易に把握することが可能となる。また、４種の乳房画像のＲ_Ｄ／Ｂの値、Ｒ_Ｆ／Ｄの値をユーザーが容易に比較することができる。

上記病変見逃しリスク情報取得処理で使用される領域抽出パラメーター（第１の基準値を調整する乳腺領域抽出パラメーター、第２の基準値を調整する乳腺領域内の脂肪領域抽出パラメーター）、及びスコア判定パラメーター（第１の閾値、第２の閾値、第３の閾値を示すパラメーター）の施設固有の設定値の調整は、画像表示装置３からの要求に応じて行うことができる。

図１５に、画像表示装置３及び画像処理装置２において実行されるパラメーター調整処理のフローチャートを示す。パラメーター調整処理は、画像表示装置３の操作部３２によりパラメーター調整の指示が入力された際に実行される処理であり、第１の調整手段及び第２の調整手段としての機能を実現する。図１５に示す画像表示装置３側の処理は、制御部３１と記憶部３５に記憶されているプログラムとの協働により実行される。画像処理装置２側の処理は、制御部２１と記憶部２５に記憶されているプログラムとの協働により実行される。

まず、画像表示装置３の制御部３１は、表示部３３にパラメーター調整画面３３８を表示させる（ステップＳ１１）。
図１６（ａ）、（ｂ）に、パラメーター調整画面３３８の一例を示す。図１６（ａ）、（ｂ）に示すように、パラメーター調整画面３３８には、パラメーター調整に使用する乳房画像を表示する乳房画像表示欄３３８ａと、パラメーター調整に使用する乳房画像を変更するための変更釦３３８ｂと、調整対象のパラメーターの項目を選択するための項目選択タブ３３８ｃと、パラメーターを調整するためのスライドバーが表示されたパラメーター調整欄３３８ｄと、調整実行釦３３８ｅと、デフォルト釦３３８ｆと、閉じる釦３３８ｇと、が設けられている。パラメーター調整画面３３８の初期状態では、乳房画像表示欄３３８ａには、例えば、検査日時が最新の乳房画像が表示され、変更釦３３８ｂを押下することにより、乳房画像を検査日時の降順に切り替えることができる。また、初期状態では、項目選択タブ３３８ｃは、領域抽出パラメーターを選択した状態となっており（図１６（ａ）参照）、「判定」の項目選択タブ３３８ｃを押下することで、スコア判定パラメーターを選択した状態に切り替えることができる（図１６（ｂ）参照）。

次いで、制御部３１は、パラメーター調整画面３３８において、項目選択タブ３３８ｃが領域抽出パラメーターの選択状態となっているか、スコア判定パラメーターの選択状態となっているかを判断する（ステップＳ１２）。

領域抽出パラメーターの選択状態となっていると判断した場合（ステップＳ１２；領域抽出パラメーター）、制御部３１は、操作部３２による乳腺領域抽出パラメーターの調整及び乳腺領域内の脂肪領域抽出パラメーターの調整（パラメーター調整欄３３８ｄのスライドバーの調整又はデフォルト釦３３８ｆの押下）を受け付け（ステップＳ１３、Ｓ１４）、ステップＳ１６に移行する。なお、操作部３２によりデフォルト釦３３８ｆが押下された場合は、乳腺領域抽出パラメーター及び乳腺領域内の脂肪領域抽出パラメーターの両者をデフォルト値に調整することができる。

一方、スコア判定パラメーターの選択状態となっていると判断した場合（ステップＳ１２；スコア判定パラメーター）、制御部３１は、操作部３２によるスコア判定パラメーターの調整（パラメーター調整欄３３８ｄのスライドバーの調整又はデフォルト釦３３８ｆの押下）を受け付け（ステップＳ１５）、ステップＳ１６に移行する。なお、操作部３２によりデフォルト釦３３８ｆが押下された場合は、スコア判定パラメーターをデフォルト値に調整することができる。

ステップＳ１６において、制御部３１は、操作部３２により調整実行釦３３８ｅが押下されたか否かを判断する（ステップＳ１６）。調整実行釦３３８ｅが押下されていないと判断した場合（ステップＳ１６；ＮＯ）、制御部３１は、ステップＳ１２に戻る。

一方、操作部３２により調整実行釦３３８ｅが押下されたと判断した場合（ステップＳ１６；ＹＥＳ）、制御部３１は、調整されたパラメーターの値及び乳房画像表示欄３３８ａに表示されている乳房画像を通信部３４により画像処理装置２に送信し、パラメーターの設定要求を行う（ステップＳ１７）。

画像処理装置２において、通信部２４によりパラメーターの設定要求を受信すると、制御部２１は、受信したパラメーターにより記憶部２５に記憶されている設定パラメーターファイル２５２の値を更新する（ステップＳ１８）。そして、制御部２１は、受信した乳房画像及びパラメーターを使用して病変見逃しリスク情報取得処理を実行し（ステップＳ１９）、乳房画像上の抽出された乳腺領域及び乳腺領域内の脂肪領域のそれぞれにアノテーションを付して、取得された病変見逃しリスクを示す指標（例えば、スコア）とともに通信部２４により画像表示装置３に送信する（ステップＳ２０）。

画像表示装置３において、通信部３４により画像処理装置２からアノテーションが付された乳房画像及び病変見逃しリスクを示す指標が受信されると、制御部３１は、受信された乳房画像及び病変見逃しリスクを示す指標を乳房画像表示欄３３８ａに表示させる（ステップＳ２１）。

次いで、制御部３１は、操作部３２により閉じる釦３３８ｇが押下されたか否かを判断する（ステップＳ２２）。閉じる釦３３８ｇが押下されていないと判断した場合（ステップＳ２２；ＮＯ）、制御部３１は、ステップＳ１２に戻る。閉じる釦３３８ｇが押下されたと判断した場合（ステップＳ２２；ＹＥＳ）、制御部３１は、パラメーター調整処理を終了する。

（変形例）
次に、本実施形態の変形例について説明する。
上記実施形態においては、施設の診療科として統一的な判断基準で診察を行うため、施設固有の設定パラメーターを設定パラメーターファイル２５２に記憶しておく場合を例にとり説明した。この場合、図１７（ａ）に示すように、画像生成装置１で乳房画像を生成した後、乳房画像を画像処理装置２及び画像表示装置３に送信し、画像処理装置２において設定パラメーターファイル２５２を参照して病変見逃しリスク情報取得処理を行い、結果である病変見逃しリスク情報を画像表示装置３に送信した。そして、画像表示装置３は、受信した病変見逃しリスク情報を乳房画像に対応付けて画像ＤＢ３５１に記憶しておき、操作部３２により表示対象の検査が選択されると、制御部３１は、選択された乳房画像及び病変見逃しリスクを示す指標を表示部３３に表示させた。

変形例では、施設の診療科の医師（ユーザー）毎にパラメーターを設定可能な例について説明する。
変形例における医用画像システム１００構成及び各装置の構成は、上記実施形態と同様であるが、変形例においては、画像処理装置２の記憶部２５は、各ユーザー毎の設定パラメーターファイル２５２を記憶している。即ち、記憶部２５には、ユーザーＩＤに対応付けて、そのユーザーの設定パラメーターファイル２５２が記憶されている。また、記憶部２５には、医用画像システム１００にアクセス可能なユーザーのユーザーＩＤとパスワードが対応付けて記憶されている。

以下、変形例における医用画像システム１００の動作の上記実施形態と異なる点について説明する。
図１７（ｂ）に示すように、画像生成装置１は、乳房画像を生成すると、画像表示装置３に乳房画像を送信する（Ｔ１）。画像表示装置３は、画像生成装置１から乳房画像を受信すると、受信した乳房画像を画像ＤＢ３５１に記憶する。

画像表示装置３において、操作部３２によりユーザーＩＤ及びパスワードが入力され、表示対象の乳房画像が選択されると、制御部３１は、ユーザー認証を行った後、選択された乳房画像及びユーザーＩＤを通信部３４により画像処理装置２に送信して、病変見逃しリスク情報取得処理の実行を要求する（Ｔ２）。画像処理装置２において、通信部２４により病変見逃しリスク情報取得処理の実行要求を受信すると、制御部２１は、受信したユーザーＩＤに対応付けて記憶されている設定パラメーターファイル２５２を読み出して、受信した乳房画像及び読み出した設定パラメーターファイル２５２を用いて病変見逃しリスク情報取得処理を実行し、導出された病変見逃しリスク情報を通信部２４により画像表示装置３に送信する（Ｔ３）。画像表示装置３において、通信部３４により病変見逃しリスク情報を受信すると、制御部３１は、選択された乳房画像及びその病変見逃しリスクを示す指標を表示部３３に表示させる。
また、画像表示装置３において、操作部３２によりユーザーＩＤ及びパスワードが入力されてユーザー認証が行われた後、操作部３２によりパラメーター調整の指示が入力された場合、制御部３１は、パラメーター調整処理を実行する。パラメーター調整処理のステップＳ１７において、制御部３１は、調整されたパラメーター及び乳房画像表示欄３３８ａに表示された乳房画像を通信部３４により画像処理装置２に送信する際、併せてログインユーザーのユーザーＩＤを送信する。画像処理装置２においては、受信したパラメーターの値により受信したユーザーＩＤに対応付けて記憶されている設定パラメーターファイル２５２を更新する。

このように、変形例においては、施設の診療科の医師（ユーザー）毎にパラメーターを設定し、各ユーザーの基準に応じた病変見逃しリスクを示す指標を提供することができる。

以上説明したように、医用画像システム１００によれば、画像処理装置２の制御部２１は、乳房をＸ線撮影することにより得られた乳房画像から乳房領域を抽出し、乳房領域から乳腺領域を抽出し、乳腺領域から乳腺領域内の脂肪領域を抽出する。そして、制御部２１は、乳房領域、乳腺領域、乳腺領域内の脂肪領域のそれぞれの面積を算出し、算出した面積に基づいて、乳房画像の読影時の病変見逃しリスクを示す指標を取得して、通信部２４により画像表示装置３に送信する。画像表示装置３においては、受信した病変見逃しリスクを示す指標を乳房画像とともに表示部３３に表示する。
従って、従来からの医師による病変見逃しリスクの判定方法と親和性が高く、かつ客観的な病変見逃しリスクを示す指標を提供することができる。

例えば、制御部２１は、乳房領域、乳腺領域、及び乳腺領域内の脂肪領域のそれぞれの面積を乳房画像の読影時の病変見逃しリスクを示す指標として取得する。従って、従来からの医師による病変見逃しリスクの判定方法と親和性が高く、かつ客観的な病変見逃しリスクを示す指標を提供することができる。

また、例えば、制御部２１は、乳房領域に対する乳腺領域の面積の割合と、乳腺領域に対する乳腺領域内の脂肪領域の面積の割合を算出し、算出した割合を前記乳房画像の読影時の病変見逃しリスクを示す指標として取得する。従って、従来からの医師による病変見逃しリスクの判定方法と親和性が高く、かつ客観的な病変見逃しリスクを示す指標を提供することができる。

また、例えば、制御部２１は、横軸を乳房領域に対する乳腺領域の面積の割合（Ｒ_Ｄ／Ｂ）、縦軸を乳腺領域に対する乳腺領域内の脂肪領域の面積の割合（Ｒ_Ｆ／Ｄ）としたグラフを生成し、生成したグラフの領域を、Ｒ_Ｄ／Ｂが第１の閾値以下の領域、Ｒ_Ｄ／Ｂが前記第１の閾値を超えておりかつＲ_Ｆ／Ｄが第２の閾値以上の領域、Ｒ_Ｄ／Ｂが前記第１の閾値を超えておりかつＲ_Ｆ／Ｄが前記第２の閾値より小さく前記第３の閾値以上の領域、Ｒ_Ｄ／Ｂが前記第１の閾値を超えておりかつＲ_Ｆ／Ｄが第３の閾値より小さい領域の４つの領域に区分する。そして、乳房画像から算出されたＲ_Ｄ／ＢとＲ_Ｆ／Ｄの座標が含まれる領域に応じたスコアを乳房画像の読影時の病変見逃しリスクを示す指標として取得する。従って、従来からの医師による病変見逃しリスクの判定方法と親和性が高く、かつ客観的で、医師がそのレベルを理解しやすい病変見逃しリスクを示す指標を提供することができる。

また、パラメーター調整画面３３８から領域抽出パラメーター、スコア判定パラメーターを調整することができるので、ユーザーの判断基準により親和性をもたせることができる。

また、乳腺領域を抽出する際には、制御部２１は、乳房領域のうち輝度値が第１の基準値を超える所定サイズ以上の領域を初期乳腺領域として抽出し、所定範囲内の初期乳腺領域の外輪を求め、求めた外輪内を最終的な乳腺領域として抽出するので、医師が目視により乳腺領域を判定するときとの親和性を持たせることができる。

また、左右のＭＬＯ画像、左右のＣＣ画像の４種類の乳房画像の病変見逃しリスクを示す指標を並べて表示するので、ユーザーは、それぞれの乳房画像の病変見逃しリスクを把握して、比較することができる。

なお、上記実施形態における記述内容は、本発明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、上記実施形態においては、画像処理装置２と画像表示装置３が別体の装置であることとしたが、２つの装置の機能を１つの装置で実現することとしてもよい。即ち、装置の記憶部にコンピューターを被写体領域抽出手段、第１の抽出手段、第２の抽出手段、取得手段、表示手段として機能させるためのプログラムが記憶されており、ＣＰＵ等の制御部とプログラムとの協働によりこれらの機能を実現することとしてもよい。

また、上記実施形態においては、被写体部位が乳房であり、乳房画像から病変見逃しリスクを示す指標を取得する場合を例にとり説明したが、これに限定されず、他の被写体部位の医用画像に対しても本発明を適用可能である。例えば、胸部Ｘ線画像において、肺炎と伴う肺は肺野領域内が高輝度となり、肺がんが存在しても見えにくくなる現象がある。そこで、本願発明を胸部Ｘ線画像に適用して、病変見逃しリスクを示す指標を提示して注意喚起を行うことは有用である。

また、上記の説明では、本発明に係るプログラムのコンピューター読み取り可能な媒体としてハードディスクや半導体の不揮発性メモリ等を使用した例を開示したが、この例に限定されない。その他のコンピューター読み取り可能な媒体として、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を適用することが可能である。また、本発明に係るプログラムのデータを通信回線を介して提供する媒体として、キャリアウエーブ（搬送波）も適用される。

その他、医用画像システムを構成する各装置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。

１００ 医用画像システム
１ 画像生成装置
２ 画像処理装置
２１ 制御部
２２ 操作部
２３ 表示部
２４ 通信部
２５ 記憶部
２５１ デフォルトパラメーターファイル
２５２ 設定パラメーターファイル
２６ バス
３ 画像表示装置
３１ 制御部
３２ 操作部
３３ 表示部
３４ 通信部
３５ 記憶部
３５１ 画像ＤＢ
３６ バス

Claims (16)

1. 被写体部位をＸ線撮影することにより得られた医用画像から被写体領域を抽出する被写体領域抽出手段と、
   前記被写体領域から輝度値が第１の基準値以上の領域である初期領域を抽出する第１の抽出手段と、
   前記被写体領域における前記初期領域を含む領域内から輝度値が第２の基準値以下の領域を抽出する第２の抽出手段と、
   前記被写体領域、前記初期領域を含む領域、及び前記第２の抽出手段により抽出された領域のそれぞれの面積を算出し、算出した面積に基づいて、病変に関する指標を取得する取得手段と、
   前記取得された病変に関する指標を表示する表示手段と、
   を備える医用画像システム。
2. 前記病変に関する指標は、病変見逃しリスクを示す指標である請求項１に記載の医用画像システム。
3. 前記第１の基準値は、前記第２の基準値よりも高い輝度値である請求項１又は２に記載の医用画像システム。
4. 前記第１の抽出手段により抽出された前記初期領域のうち予め定められた条件に合致する初期領域をノイズとして除去するノイズ除去手段をさらに有し、
   前記第２の抽出手段は、前記ノイズ除去手段によってノイズが除去された前記初期領域を全て含む領域内から輝度値が前記第２の基準値以下の領域を抽出し、
   前記取得手段は、前記初期領域を含む領域の面積として、前記ノイズ除去手段によってノイズが除去された前記初期領域を全て含む領域の面積を算出する請求項１〜３の何れか一項に記載の医用画像システム。
5. 前記ノイズ除去手段は、複数の前記初期領域の中から選択された少なくとも１つの前記初期領域から予め定められた範囲外に存在する前記初期領域をノイズとして除去する請求項４に記載の医用画像システム。
6. 前記ノイズ除去手段は、複数の前記初期領域のうち最大の初期領域から距離Ｄｉ内にある初期領域を併合対象とし、前記併合対象とされた初期領域の最も外側にある領域から距離Ｄｉだけ前記最大の初期領域を広げた領域内に存在する初期領域を前記併合対象に追加する処理を繰り返し、前記併合対象に追加する初期領域が存在しなくなった場合、前記最大の初期領域及び前記併合対象とされた初期領域の外輪を求め、求めた外輪の外側に存在する初期領域をノイズとして除去する請求項５に記載の医用画像システム。
7. 前記ノイズ除去手段は、複数の前記初期領域の中から所定の面積より小さい前記初期領域をノイズとして除去する請求項４〜６の何れか一項に記載の医用画像システム。
8. 前記ノイズ除去手段は、複数の前記初期領域のうち、前記被写体領域の予め定められた位置に存在し、かつ、基準面積以下の初期領域をノイズとして除去する請求項４〜７の何れか一項に記載の医用画像システム。
9. 前記取得手段は、前記被写体領域、前記初期領域を含む領域、及び前記第２の抽出手段により抽出された領域のそれぞれの面積を前記病変に関する指標として取得する請求項１〜８の何れか一項に記載の医用画像システム。
10. 前記取得手段は、前記被写体領域に対する前記初期領域を含む領域の面積の割合と、前記初期領域を含む領域に対する前記第２の抽出手段により抽出された領域の面積の割合を算出し、算出した割合を病変に関する指標として取得する請求項１〜８の何れか一項に記載の医用画像システム。
11. 前記取得手段は、横軸を前記被写体領域に対する前記初期領域を含む領域の面積の割合（Ｒ_Ｄ／Ｂ）、縦軸を前記初期領域を含む領域に対する前記第２の抽出手段により抽出された領域の面積の割合（Ｒ_Ｆ／Ｄ）としたグラフを生成し、前記グラフの領域を、Ｒ_Ｄ／Ｂが第１の閾値以下の領域、Ｒ_Ｄ／Ｂが前記第１の閾値を超えておりかつＲ_Ｆ／Ｄが第２の閾値以上の領域、Ｒ_Ｄ／Ｂが前記第１の閾値を超えておりかつＲ_Ｆ／Ｄが前記第２の閾値より小さく第３の閾値以上の領域、Ｒ_Ｄ／Ｂが前記第１の閾値を超えておりかつＲ_Ｆ／Ｄが前記第３の閾値より小さい領域の４つの領域に区分し、前記医用画像から算出されたＲ_Ｄ／ＢとＲ_Ｆ／Ｄの座標が含まれる領域に応じたスコアを前記病変に関する指標として取得する請求項１〜１０の何れか一項に記載の医用画像システム。
12. 前記第１の閾値、前記第２の閾値、前記第３の閾値を調整するための第１の調整手段を備える請求項１１に記載の医用画像システム。
13. 前記第１の基準値、前記第２の基準値を調整するための第２の調整手段を備える請求項１〜１２の何れか一項に記載の医用画像システム。
14. 前記被写体部位は、乳房であり、
    前記被写体領域抽出手段は、乳房をＸ線撮影することにより得られた乳房画像から乳房領域を抽出し、
    前記第１の抽出手段は、前記乳房領域から輝度値が前記第１の基準値以上の領域を抽出することにより初期乳腺領域を抽出し、
    前記第２の抽出手段は、前記初期乳腺領域を含む乳腺領域から輝度値が前記第２の基準値以下の領域を抽出することにより乳腺領域内の脂肪領域を抽出する請求項１〜１３の何れか一項に記載の医用画像システム。
15. 前記表示手段は、左右のＭＬＯ画像、左右のＣＣ画像の４種類の乳房画像から算出した病変に関する指標を並べて表示する請求項１４に記載の医用画像システム。
16. コンピューターを、
    被写体部位をＸ線撮影することにより得られた医用画像から被写体領域を抽出する被写体領域抽出手段、
    前記被写体領域から輝度値が第１の基準値以上の領域である初期領域を抽出する第１の抽出手段、
    前記被写体領域における前記初期領域を含む領域内から輝度値が第２の基準値以下の領域を抽出する第２の抽出手段、
    前記被写体領域、前記初期領域を含む領域、及び前記第２の抽出手段により抽出された領域のそれぞれの面積を算出し、算出した面積に基づいて、病変に関する指標を取得する取得手段、
    前記取得された病変に関する指標を表示する表示手段、
    として機能させるためのプログラム。