JP3881265B2 - Abnormal shadow detection area setting device - Google Patents

Description

ここでｆ₁ 〜ｆ₁₆は、図７に示すように、その画素ｊを中心とした例えば縦５画素×横５画素の大きさのマスクの外周上の画素に対応した画素値（画像データ）である。
【００１０】
次に、対象となる画像を構成する全ての画素について、各画素ごとにその画素を注目画素とする勾配ベクトルの集中度Ｃを次式（２）にしたがって算出する。
【００１１】
【数２】

ここでＮは注目画素を中心に半径Ｒの円内に存在する画素の数、θｊは注目画素とその円内の各画素ｊとを結ぶ直線と、その各画素ｊにおける上記式（１）で算出された勾配ベクトルとがなす角である（図８参照）。したがって上記式（２）で表される集中度Ｃが大きな値となるのは、各画素ｊの勾配ベクトルの向きが注目画素に集中する場合である。
【００１２】
ところで、腫瘤陰影近傍の各画素ｊの勾配ベクトルは、腫瘤陰影のコントラストの大小に拘らず、略その腫瘤陰影の中心部を向くため、上記集中度Ｃが大きな値をとる注目画素は腫瘤陰影の中心部の画素ということができる。一方、血管陰影など細長い陰影は勾配ベクトルの向きが一定方向に偏るため集中度Ｃの値は小さい。したがって、画像を構成する全ての画素について、それぞれ注目画素に対する上記集中度Ｃの値を算出し、その集中度Ｃの値が予め設定された閾値を上回るか否かを評価することによって腫瘤陰影を検出することができる。すなわち、このフィルタは通常の差分フィルタに比べて血管や乳腺等の影響を受けにくく、腫瘤陰影を効率よく検出できるという特長を有している。
【００１３】
さらに実際の処理においては、腫瘤の大きさや形状に左右されない検出力を達成するために、フィルタの大きさと形状とを適応的に変化させる工夫がなされる。図９にそのフィルタを示す。このフィルタは、図８に示すものと異なり、注目画素を中心として２π／Ｍ度の角度間隔で隣接するＭ種類の方向（図９においては、11.25 度ごとの32方向を例示）の放射状の線上の画素のみで上記集中度の評価を行うものである。
【００１４】
ここでｉ番目の線上にあって、かつ注目画素からｎ番目の画素の座標（[ｘ]，[ｙ]）は、注目画素の座標を（ｋ，ｌ）とすれば，下記式（３）、（４）で与えられる。
【００１５】
【数３】

ただし、[ｘ]，[ｙ]は、ｘ，ｙを超えない最大の整数である。
【００１６】
さらに、その放射状の線上の各線ごとに最大の集中度が得られる画素までの出力値をその方向についての集中度Ｃimaxとし、その集中度Ｃimaxを全ての方向で平均し、この平均値を注目画素についての勾配ベクトル群の集中度Ｃとする。
【００１７】
具体的には、まずｉ番目の放射状の線上において注目画素からｎ番目の画素までで得られる集中度Ｃｉ（ｎ）を下記式（５）により求める。
【００１８】
【数４】

すなわち式（５）は、始点を注目画素とし、終点をＲmin からＲmax までの範囲内で変化させて、集中度Ｃi （ｎ）を算出するものである。
【００１９】
ここでＲmin とＲmax とは、抽出しようとする腫瘤陰影の半径の最小値と最大値である。
【００２０】
次に、勾配ベクトル群の集中度Ｃを下記式（６）および（７）により計算する。
【００２１】
【数５】

ここで式（６）のＣimaxは、式（５）で得られた放射状の方向線ごとの集中度Ｃi （ｎ）の最大値であるから、注目画素からその集中度Ｃi （ｎ）が最大値となる画素までの領域が、その線の方向における腫瘤陰影の領域となる。
【００２２】
全ての放射状の方向線について式（６）の計算をしてその各線上における腫瘤陰影の領域の辺縁点を求め、この各線上における腫瘤陰影の領域の隣接する辺縁点を、直線または非線形曲線で結ぶことにより、腫瘤陰影の領域の輪郭を特定することができる。
【００２３】
そして、式（７）では、この領域内の式（６）で与えられた集中度の最大値Ｃimaxを放射状の方向線の全方向（式（７）では32方向の場合を例示）について平均した値を求める。この求められた値がアイリスフィルタ出力値Ｉであり、この出力値Ｉを、腫瘤陰影であるか否かを判断するのに適した予め設定した一定の閾値Ｔと比較し、Ｉ＜Ｔ（若しくはＩ≦Ｔ）であればこの注目画素を中心とする領域が腫瘤陰影の領域ではないと判定し、Ｉ≧Ｔ（若しくはＩ＞Ｔ）であれば腫瘤陰影の領域であると判定して検出する。
【００２４】
なお、前述の集中度Ｃi （ｎ）の計算は、式（５）の代わりに下記式（５´）を用いてもよい。
【００２５】
【数６】

すなわち、式（５´）は、抽出しようとする腫瘤陰影の半径の最小値Ｒmin に対応した画素を起点とし、終点をＲmin からＲmax までとした範囲内で集中度Ｃi （ｎ）を算出するものである。
【００２６】
また、上記異常陰影検出処理システムでは、検出された異常陰影を含む局所領域を関心領域（以下、ＲＯＩという）として設定し、このＲＯＩに含まれる異常陰影の属性（腫瘤陰影または微小石灰化陰影の別）に応じて強調処理等の特化された画像処理をＲＯＩ画像に対して施すとともに、原画像の全体画像に対しても読影性能向上のために所定の画像処理を施し、画像処理が施された全体画像と上記特化された画像処理が施されたＲＯＩ画像とを１つの画像としてＣＲＴ等の画像表示手段やレーザプリンタ等のプリント手段等に出力している。
【００２７】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、アイリスフィルタ処理は、上述したように画像信号の濃度勾配の集中度に基づいて画像中の腫瘤陰影を自動的に検出するものであるため、２つ以上のピークを有する濃度分布の腫瘤陰影を２つ以上の腫瘤陰影として検出してしまうこと（多所チェックという。）があった。この場合、検出された個々の腫瘤陰影に対して局所領域が設定されＣＲＴ等に表示されているため、読影者が検出結果を見たときに局所領域が重なっていたり近くに２つ以上の局所領域が表示されていて、読影性能の低下に繋がってしまうことがあった。また、本来１つである腫瘤陰影が２つ以上の腫瘤陰影として検出されているため、誤検出率の増加にも繋がっていた。
【００２８】
そこで、この問題を解決するために、検出された異常陰影について設定された局所領域のうち、重複率が高い（重なっている部分が大きい）複数の局所領域については、一番面積の大きい局所領域を選択して他の局所領域を削除する手法が本出願人により既に提案されている（特開平10-108858号公報）。この手法によれば、１つの異常陰影に対して局所領域を重複して設定することを防止することができる。
【００２９】
しかしながら、この手法によれば、重複して設定された局所領域のうち一番面積の大きい局所領域を残して他の局所領域を削除しているため、実際の異常陰影の領域の一部のみを含む局所領域が選択されたり、異常陰影の領域に最も合った（例えば腫瘤陰影の領域の輪郭に外接するような）局所領域が削除されて大きい局所領域が選択されてしまうことがあり、必ずしも診断に適した局所領域が設定されるわけではなかった。また、真の癌を示している局所領域を削除してしまう可能性も否定できなかった。
【００３０】
本発明は、上記事情に鑑み、１つの異常陰影が２つ以上の異常陰影として検出されたときに、多所チェックによる誤検出率を減少させるとともに、診断に適した適切な検出領域を設定することを可能にした異常陰影の検出領域設定装置を提供することを目的とするものである。
【００３１】
【課題を解決するための手段】
本発明による異常陰影の検出領域設定装置は、被写体の画像を表す画像データに基づいて検出された２以上の異常陰影の隣接性を所定の基準に基づいて判定し、該判定により互いに隣接していると判定された異常陰影の組を隣接陰影として選出する隣接陰影選出手段と、選出された隣接陰影については、隣接陰影に含まれる異常陰影を結合して検出領域として設定する検出領域設定手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００３２】
隣接性を判定する際の「所定の基準」とは、例えば各異常陰影間の距離（ユークリッド）や、各異常陰影に設定された局所領域の重複率などを意味するものであり、上記隣接陰影選出手段は、これらの基準に基づいて、距離が所定の閾値以下の異常陰影の組や局所領域の重複率が所定の閾値以上の組を隣接陰影として選出するものである。ここで局所領域とは、通常ＲＯＩとして設定される、検出された異常陰影の領域を含む矩形等の枠に囲まれた領域を意味するものである。なお、局所領域の重複率とは互いに重複している２つ以上の局所領域のうち面積が小さい側の局所領域の面積を基準とした、重複している面積の比率を意味するものであり、重複率の閾値としては８０〜９０％とすることが好ましい。
【００３３】
検出領域設定手段において設定される検出領域としては、例えば、結合対象の各異常陰影の局所領域を全て含む最小矩形領域を採用することができるが、この形状や設定法に限定されるものではなく、隣接陰影に含まれる異常陰影を結合するものであれば種々の形状や設定法を採用することができる。また、設定される検出領域とは、枠等によって囲まれる領域に限られるものではなく、その領域の位置を示すものであればよい。すなわち、例えば、隣接領域に含まれる各異常陰影の各重心点を結んで形成される領域の重心位置（隣接領域に含まれる異常陰影が２つの時には各重心点の略中心位置など）や、上記最小矩形領域の重心位置を、結合して設定された検出領域を意味するものとしてもよい。
【００３４】
なお、１つの画像データにおいて、隣接陰影選出手段により選出される隣接陰影の数は限定されるものではなく、また隣接陰影に含まれる異常陰影の数も２つ以上であればよく、その数を限定されるものではない。また、検出領域設定手段において異常陰影を結合する際には、隣接陰影に含まれている全ての異常陰影を結合して１つの検出領域を設定することが望ましい。
【００３５】
また、本発明による異常陰影の検出領域設定装置を、被写体の画像を表す画像データに基づいて検出された２以上の異常陰影の隣接性を所定の基準に基づいて判定し、該判定により互いに隣接していると判定された異常陰影の組を隣接陰影として選出する隣接陰影選出手段と、選出された隣接陰影については、隣接陰影に含まれる異常陰影を結合または削除して検出領域を決定する検出領域決定手段とを備え、検出領域決定手段が、隣接陰影に含まれる異常陰影を結合して検出領域として設定する結合手段と、隣接陰影に含まれる異常陰影のうち少なくとも１つを削除して削除された異常陰影以外の異常陰影を検出領域として設定する削除手段と、結合手段と削除手段とのうちいずれか一方を選択する選択手段とを備えたものとすることもできる。
【００３６】
すなわち、ここでの検出領域決定手段は、選択手段により選択された手段（結合手段または削除手段）により検出領域を決定するものである。
【００３７】
選択手段は、検出領域を設定する処理を結合手段によって行うのか或いは削除手段によって行うのかを選択する手段であるが、この選択手段を、隣接陰影に含まれる異常陰影それぞれの第１の悪性度評価値を算出し、算出された第１の悪性度評価値に基づいて選択を行うものとすることもできる。この第１の悪性度評価値としては、検出された異常陰影が腫瘤陰影の場合には、マハラノビス距離のゆう度比を用いることが望ましく、他に、腫瘤陰影の場合には悪性度を評価するための種々の特徴量（広がり度、細長さ、辺縁の粗さ、円形度、内部の濃度分布の凹凸度等）を、微小石灰化陰影の場合にも同様の特徴量（検出された石灰化陰影の数、密度等）を第１の悪性度評価値として用いることもできる。また、選択手段を、上記ゆう度比等の第１の悪性度評価値のばらつき（最大値と最小値との差など）が所定の閾値よりも小さい場合には結合手段を選択し、大きい場合には削除手段を選択するものとしてもよい。
【００３８】
また、選択手段を、外部から入力された指示に従って結合手段または削除手段を選択するものとしてもよい。
【００３９】
また、削除手段を、隣接陰影に含まれる異常陰影それぞれの第２の悪性度評価値を算出し、算出された第２の悪性度評価値に基づいて削除を行うものとすることもできる。すなわち、削除手段を、隣接陰影に含まれる異常陰影それぞれの第２の悪性度評価値に基づいて削除する異常陰影を選択し、削除を行うものとしてもよい。ここで、第２の悪性度評価値としては、上記第１の悪性度評価値と同様の値を用いることができる。削除手段は、この第２の悪性度評価値に基づいて、隣接陰影に含まれる異常陰影のうち第２の悪性度評価値が最も高いもの以外を削除し、残った１つの異常陰影を検出領域として設定するものであることが好ましいが、例えば、隣接領域に３つ以上の異常陰影が含まれる場合には、第２の悪性度評価値が所定の閾値よりも低いものを削除することなどにより、２つ以上の検出領域を設定するものであってもよい。
【００４０】
結合手段により設定される検出領域としては、例えば、結合対象の各異常陰影の局所領域を全て含む最小矩形領域を採用することができるが、この形状や設定法に限定されるものではない。また、設定される検出領域とは、枠等によって囲まれる領域に限られるものではなく、その領域の位置を示すものであれば、例えば、隣接領域に含まれる各異常陰影の各重心点を結んで形成される領域の重心位置（隣接領域に含まれる異常陰影が２つの時には各重心点の略中心位置など）や、上記最小矩形領域の重心位置を、結合して設定された検出領域を意味するものとしてもよい。また、削除手段により設定される検出領域を、残った各異常陰影の各局所領域とすることもできるが、残った各異常陰影の略重心位置や、各異常陰影に略外接する矩形領域の重心位置を検出領域を示すものとしてもよい。
【００４１】
また、「異常陰影」とは、画像中に存在している腫瘤陰影や微小石灰化陰影等を意味するものであるが、本発明においては、特にアイリスフィルタ処理によって検出された腫瘤陰影が好適である。
【００４２】
なお、被写体としては乳房が好適であるが、これに限定されるものではない。
【００４３】
【発明の効果】
上記のように構成された本発明の異常陰影の検出領域設定装置によれば、所定の基準に基づいて互いに隣接していると判定された異常陰影の組を隣接陰影として選出し、選出された隣接陰影に含まれる異常陰影を結合して検出領域とするから、１つの異常陰影が２つ以上の異常陰影として検出されたときに、この２つ以上の異常陰影を結合させて多所チェックによる誤検出率を減少させることができる。
【００４４】
特に、隣接陰影に含まれる異常陰影を全て結合して１つの検出領域とすれば、互いに重複している部分を有する２つ以上の局所領域のうち少なくとも１つを削除して多所チェックを防止する従来の形態に比べ、誤って真の癌（異常陰影）を削除してしまうことを防ぐことができる。
【００４５】
また、隣接陰影に含まれる異常陰影を結合するか或いは削除するかを選択する選択手段を備えれば、適切に検出領域を決定することが可能になる。特に、選択手段を、隣接陰影に含まれる異常陰影それぞれの第１の悪性度評価値を算出し、算出された第１の悪性度評価値に基づいて選択を行うものとすれば、互いに悪性度評価値が近い異常陰影については結合を行い、悪性度評価値が全く異なる異常陰影についてはいずれかの削除を行うことが可能になるから、適切な検出領域を決定することができる。
【００４６】
なお、隣接陰影に含まれる異常陰影の削除を、各異常陰影の第２の悪性度評価値に基づいて行うようにすれば、検出された各異常陰影が真の癌（悪性の異常陰影）であるか否かの可能性を考慮した上で異常陰影の削除を行うことができ、誤って悪性度が高い真の癌を削除してしまう確率を減らすことができる。
【００４７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の異常陰影の検出領域設定装置の実施の形態を図面に基づいて説明する。図１は、本発明の一実施形態による異常陰影の検出領域設定装置を包括する異常陰影検出処理システムの具体的な実施形態を示す図である。
【００４８】
本実施形態の異常陰影の検出領域設定装置20は、乳房の放射線画像データＰに基づいて検出された腫瘤陰影（以下、画像中に実際に存在している腫瘤陰影と検出された腫瘤陰影とを区別するために、検出された腫瘤陰影を検出陰影という。）の検出結果（検出陰影の位置情報）を異常陰影検出装置10から入力し、入力された位置情報に基づいて各検出陰影間の距離を算出し、一定の距離以内に存在している検出陰影の組を隣接陰影として選出する隣接陰影選出手段21と、選出された隣接陰影に含まれる検出陰影を結合し１つの検出領域として設定する検出領域設定手段22とにより構成されている。
【００４９】
また、検出領域設定装置20には検出結果を表示する表示装置30が接続され、検出領域設定手段22により設定された検出領域が処理対象の放射線画像とともにＣＲＴ上に表示されている。
【００５０】
次に、以上のように構成された本実施形態の異常陰影検出処理システムの作用について説明する。
【００５１】
乳房の放射線画像データＰが異常陰影検出装置10に入力されると、異常陰影検出装置10において、アイリスフィルタ処理により、画像中の腫瘤陰影が検出される。具体的には前述したように、アイリスフィルタ処理によって腫瘤陰影の領域の輪郭を特定し、この輪郭に囲まれた領域の位置情報を検出陰影の領域の位置情報として得る。検出領域設定装置20は、検出陰影の領域の位置情報を検出結果として異常陰影検出装置10から入力する。
【００５２】
図２（１）は画像Ｐ（簡単のため、画像データと、該画像データが担持する画像に同じ符号を付して説明する。）中に実際に存在している腫瘤陰影Ｔ１，Ｔ２を示したものであり、同図（２）は、この画像Ｐ中の腫瘤陰影をアイリスフィルタ処理により自動的に検出した結果を示したものである。この図においては説明のため、検出した結果を、検出陰影の領域の輪郭の外接矩形領域Ｒ１〜Ｒ３を用いて示している。図示のように、腫瘤陰影Ｔ２は１つの領域Ｒ３として検出されているが、腫瘤陰影Ｔ１は２つの領域Ｒ１，Ｒ２として検出されている。すなわち、アイリスフィルタ処理は画像信号の濃度勾配の集中度に基づいて画像中の腫瘤陰影を自動的に検出するものであるため、２つのピークを有する濃度分布の腫瘤陰影Ｔ１が２つの腫瘤陰影として認識され領域Ｒ１，Ｒ２として検出されている。
【００５３】
検出陰影の領域の位置情報が検出領域設定装置20に入力されると、隣接陰影選出手段21は、その各位置情報を入力し、各検出陰影間の距離を算出する。具体的には、各検出陰影に対して外接矩形を設定し、設定された外接矩形の中心位置を基準として相互間の距離（ユークリッド）を算出する。隣接陰影選出手段21は、さらに、算出された距離に基づいて、一定の距離以内に存在している検出陰影の組を隣接陰影として選出する。ここで、図２（２）においては、腫瘤陰影Ｔ１上で検出された、矩形領域Ｒ１，Ｒ２により示されている検出陰影が隣接陰影として選出される。なお、隣接陰影として選出する際の距離の閾値（一定の距離）は、画像の特性等に基づいて適宜定めることができる。また、ここでは隣接陰影が１つのみ選出された例を示しているが、１画像について選出される隣接陰影は１つに限られるものではない。
【００５４】
隣接陰影選出手段21において隣接陰影が選出されると、選出された隣接陰影に含まれる各検出陰影の位置情報が検出領域設定手段22に入力され、入力された位置情報に基づいて検出陰影の結合が行われる。検出陰影の結合は、具体的には図３に示すように、各検出陰影の外接矩形領域Ｒ１，Ｒ２を含む最小矩形領域を検出領域Ｒ10として設定することにより行われる。
【００５５】
検出領域設定手段22において検出領域Ｒ10が設定されると、設定された検出領域Ｒ10の位置を示す位置情報が処理対象の画像データＰとともに表示装置30に入力され、表示装置30において、図２（３）に示すように、検出領域Ｒ10が画像ＰとともにＣＲＴ上に表示される。また、隣接陰影として選出されなかった検出陰影の位置情報は、異常陰影検出装置10から直接、或いは、検出領域設定装置20を経由して表示装置30に入力され、外接矩形領域Ｒ３が設定されて検出領域Ｒ10とともに表示される。なお、表示装置30が異常陰影検出装置10から検出陰影の位置情報を直接入力する場合には、表示装置30において、検出領域設定装置20から入力された検出領域Ｒ10の位置情報と比較して、検出領域Ｒ10と重複しない検出陰影のみに対して外接矩形領域を設定するようにすればよい。また、検出領域設定手段22が、隣接陰影選出手段21から、隣接陰影として選出されなかった検出陰影の位置情報も入力し、検出領域設定手段22において、隣接陰影に含まれていない検出陰影に対しては外接矩形領域を検出領域として設定し、検出領域設定手段22により設定された全ての検出領域の位置情報を表示装置30が入力するようにしてもよい。
【００５６】
上記のように構成された本発明の異常陰影の検出領域設定装置によれば、腫瘤陰影Ｔ１上で検出された２つの検出陰影を１つに結合し、１つの検出領域として設定して表示させることができるから、多所チェックによる誤検出率を減少させるとともに、読影者が画像診断をする際に見やすくなるような適切な表示をすることができる。
【００５７】
次に、本発明の具体的な第２の実施の形態について説明する。なお、上記第１の実施形態と同等の要素については、図１と同じ符号を付し、特に必要のない限り説明を省略する。
【００５８】
本実施形態の異常陰影の検出領域設定装置40は、乳房の放射線画像データＰに基づいて検出された腫瘤陰影（以下、上記第１の実施形態と同様に検出陰影という。）の検出結果（検出陰影の位置情報）を異常陰影検出装置10から入力し、入力された位置情報に基づいて各検出陰影間の距離を算出し、一定の距離以内に存在している検出陰影の組を隣接陰影として選出する隣接陰影選出手段21と、選出された隣接陰影に含まれる検出陰影を結合または削除して検出領域を決定する検出領域決定手段42とにより構成されている。
【００５９】
検出領域決定手段42は、選出された隣接陰影に含まれる各検出陰影の位置情報を隣接陰影選出手段21から入力するとともに画像読取装置等から処理対象の画像データＰを入力し、入力された各情報に基づいて、選出された隣接陰影に含まれる各検出陰影の悪性度評価値を算出し、算出された悪性度評価値に基づいて、各検出陰影を結合するか或いは削除するかを選択する選択手段43と、選択手段43によって結合が選択されたときに、隣接陰影選出手段21により選出された隣接陰影を結合し１つの検出領域として設定する結合手段44と、選択手段43によって削除が選択されたときに、隣接陰影選出手段21により選出された隣接陰影に含まれる検出陰影のうち悪性度評価値が最も高いもの以外を削除し、残った検出陰影を検出領域として設定する削除手段45とにより構成されている。
【００６０】
また、検出領域設定装置40には検出結果を表示する表示装置30が接続され、検出領域決定手段42により決定された検出領域が処理対象の放射線画像とともにＣＲＴ上に表示されている。
【００６１】
次に、以上のように構成された本実施形態の異常陰影検出処理システムの作用について説明する。
【００６２】
異常陰影検出装置10により検出された検出結果が検出領域設定装置40に入力され、隣接陰影選出手段21により隣接陰影が選出されると、選出された隣接陰影に含まれる各検出陰影の位置情報と、処理対象の画像データＰが検出領域決定手段42の選択手段43に入力される。選択手段43では、入力された位置情報および画像データＰに基づいて、隣接陰影に含まれる各検出陰影のマハラノビス距離のゆう度比を算出し、算出されたマハラノビス距離のゆう度比に基づいて検出陰影を結合するか或いは削除するかを選択する。
【００６３】
マハラノビス距離のゆう度比とは、その値が高いほど悪性である可能性が高いことを表す値であり、ここでは、検出陰影ごとにマハラノビス距離のゆう度比を算出し、算出されたゆう度比のばらつき（例えば、最大と最小の差）が所定値よりも小さいときには結合を選択し、所定値以上のときには削除を選択する。例えば、選択手段43において選択を行う際の特性値の閾値を５．０とすると、１つの隣接陰影に含まれる検出陰影が２つであり、一方の検出陰影のゆう度比が２．０、他方の検出陰影のゆう度比が１．０であったとき、この２つのゆう度比の差は１．０で閾値よりも小さいため結合手段が選択される。また、一方の検出陰影のゆう度比が１．０、他方の検出陰影のゆう度比が１０．０であったとき、この２つのゆう度比の差は９．０で閾値以上であるため削除手段が選択される。
【００６４】
ここで、マハラノビス距離のゆう度比の算出方法について、以下に詳細に説明する。マハラノビス距離とは、下記式（８）により算出されるものである。
【００６５】
【数７】

上記ｘ１からｘ９は各検出陰影の９つの特徴量に該当する。この９つの特徴量は具体的には以下のようにして算出される。
【００６６】
検出陰影の第１の特徴量として、腫瘤陰影の輪郭が円に近い形状であることから、円形度Ｓｐ（Spreadness）を利用する。図１０に示すように、検出陰影である腫瘤陰影Ｐ₁ や擬似異常陰影Ｐ₃ について、陰影の面積Ａおよびその重心ＡＯを求め、重心ＡＯを中心とし面積Ａと同等の面積を有する半径Ｒの仮想円を想定し、この仮想円の内側に含まれる検出陰影の、面積Ａに対する占有率として円形度を算出する。すなわち、仮想円と検出陰影とが重なる部分の面積をＡ´とすると、円形度は下記式（９）で算出される。
【００６７】
【数８】

次に、検出陰影内部の特徴量として、以下の３つの特徴量を用いる。すなわち、検出陰影の濃度値Ｓのヒストグラムを作成し、濃度値Ｓの頻度をＰ（Ｓ）とし、この濃度値Ｓおよび頻度Ｐ（Ｓ）に基づき、下記式より、分散var を表す第２の特徴量（10）、コントラストcon を表す第３の特徴量（11）、角モーメントasm を表す第４の特徴量（12）を算出する。
【００６８】
【数９】

また、検出陰影辺縁の特徴量をＩＦＥＤ（Iris Filter Edge）画像を用いて算出する。以下に、その具体的手法を説明する。図１１は検出陰影を含む正方形の領域においてＩＦＥＤ画像を形成する際の作用を示す図であり、図１２はＩＦＥＤ画像を示す概念図である。
【００６９】
まず、アイリスフィルタ処理により検出された検出陰影、すなわち放射線画像中の乳癌を表す腫瘤陰影Ｐ₁ や擬似異常陰影Ｐ₃ について、その近傍をも含む画像部分を例えば正方形の領域として抽出し、この抽出した正方形領域についてアイリスフィルタ処理を利用した辺縁エッジ画像（ＩＦＥＤ画像）を作成する。
【００７０】
すなわち、アイリスフィルタ処理の式（６）において、注目画素から放射状に伸びるｉ番目の線上において集中度Ｃｉ（ｎ）の最大値を与える点の位置を求める。ただし式（５）、（６）においては最大値を与えるｎの値をＲmin 以上Ｒmax 以下としているが、この処理ではこの制限を設けない。
【００７１】
この結果、注目画素が検出陰影Ｐ₁ やＰ₃ の内部にある場合には、図１１に示すように、式（６）が最大値を採る時のｎは、そのｉ番目の線が検出陰影Ｐ₁ やＰ₃ の辺縁Ｂと交差する画素を指示する。例えば、図１１の注目画素１については画素Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３，Ｂ４を指示し、注目画素２については画素Ｂ２，Ｂ５，Ｂ６，Ｂ７を指示する。
【００７２】
一方、注目画素が検出陰影Ｐ１，Ｐ３の外部にある場合には、式（６）が最大値を採るのは、その注目画素自身を指示するときである。すなわち、検出陰影Ｐ₁ ，Ｐ₃ の外部にある注目画素３については、注目画素３自身を指示する場合に式（６）の値が最大となる。
【００７３】
このように、検出陰影を含む正方形領域の全画素について順次注目画素とし、式（６）が最大値を採る画素をカウントしていく。これを図示すると図１２に示す模式図のようになる。
【００７４】
すなわち、検出陰影Ｐ₁ やＰ₃ の外部の画素についてのカウント値は全て「１」となり、検出陰影Ｐ₁ やＰ₃ の内部の画素についてのカウント値はすべて「０」となり、検出陰影Ｐ₁ やＰ₃ の辺縁Ｂ上の画素についてのカウント値は全て１以上の値となる画像が得られる。このカウント値の画像をＩＦＥＤ画像と定義する。
【００７５】
次に、このＩＦＥＤ画像について以下の処理を施して、同時生成行列を作成する。
【００７６】
すなわち、図１３に示すように、検出陰影Ｐ₁ ，Ｐ₃ の重心点ＡＯを求め、この重心点ＡＯから放射状の線を延ばし、この線上の任意の点をｉとし、この線に垂直であってｉ点から２画素分だけ離間した点をｊとする。
【００７７】
このｉ点のＩＦＥＤ画像におけるカウント値とｊ点のカウント値とを図１４に示すようなマトリクスにカウントアップする。具体的には、ｉ点が検出陰影Ｐ₁ ，Ｐ₃ の外部にある場合は、ｉ点のＩＦＥＤ画像におけるカウント値は「１」であり、そのときｊ点も検出陰影Ｐ₁ ，Ｐ₃ の外部にあればｊ点のカウント値も「１」となり、この場合図１４のマトリクスには、縦方向ｉの「１」と横方向ｊの「１」とが交差する欄に「１」がカウントされる。
【００７８】
一方、ｉ点が検出陰影Ｐ₁ ，Ｐ₃ の内部にあり、かつｊ点も検出陰影Ｐ₁ ，Ｐ₃ の内部にある場合は、ｉ点、ｊ点ともにカウント値は０であるので、縦方向ｉの「０」と横方向ｊの「０」とが交差する欄に「１」をカウントする。
【００７９】
さらに、ｉ点が検出陰影Ｐ₁ ，Ｐ₃ の辺縁Ｂにあり、ｊ点も検出陰影Ｐ₁ ，Ｐ₃ の辺縁Ｂにある場合は、例えばｉ点のカウント値が「５」で、ｊ点のカウント値が「３」である場合は、縦方向ｉの「５」と横方向ｊの「３」とが交差する欄に「１」をカウントする。このマトリクスにカウントアップするカウント値は累積するものである。すなわち再度、カウント値が「５」のｉ点、カウント値が「３」のｊ点を走査した場合には、マトリクスの縦方向ｉの「５」と横方向ｊの「３」とが交差する欄には元の「１」に「１」を加算した「２」が格納される。
【００８０】
ｉ点は、ＩＦＥＤ画像の任意の点であるから、ＩＦＥＤ画像の全ての画素がｉ点となるように放射状の線を走査し、ｉ点をその線上で走査することによってマトリクスを完成させる。このＩＦＥＤ画像のマトリクスを同時生成行列Ｐｇ（ｘ，ｙ）という。
【００８１】
ここで、検出陰影が腫瘤陰影Ｐ₁ である場合は、腫瘤陰影Ｐ₁ の辺縁が略円形であるという腫瘤陰影の形状的特性、およびｉ点とｊ点とは極めて近接しているという事実から、ｉ点が辺縁にある（ＩＦＥＤ画像のカウント値が１以上の大きな値を有する）場合は、ｊ点も辺縁にある（ＩＦＥＤ画像のカウント値が１以上の大きな値を有する）可能性が極めて高い。
【００８２】
一方、検出陰影が擬似異常陰影Ｐ₃ である場合は、前述の２本の血管同士の交差部分のように擬似異常陰影Ｐ₃ が円形の辺縁を有するのは極めて希であるため、ｉ点とｊ点とが近接していても、ｉ点が辺縁にあるからといってｊ点も辺縁にあるとは限らず、むしろｊ点は辺縁にある可能性は極めて低いことになる。
【００８３】
したがって、同時生成行列Ｐｇ（ｘ，ｙ）の特性値も、検出陰影が腫瘤陰影Ｐ₁ であるか擬似異常陰影Ｐ₃ であるかに応じて明らかに有為差が認められる。この同時生成行列の特性値がエッジ情報であり、このエッジ情報を特徴量として用いる。すなわち、下記式より、同時生成行列についての分散var を表す第５の特徴量（13）、偏りdfe （difference entropy）を表す第６の特徴量（14）、相関値cor （correlation ）を表す第７の特徴量（15）、モーメントidm （inverse difference moment ）を表す第８の特徴量（16）、エントロピーse（sum entropy ）を表す第９の特徴量（17）をそれぞれ求める。
【００８４】
【数１０】

算出された９つの特徴量は、（ｘ１，ｘ２，ｘ３，…，ｘ９）という９次元空間を表現する。この９次元のパターン空間上で表現された検出陰影のパターンと、正常組織分布のパターンとのマハラノビス距離がＤｍ１であり、同様に悪性分布のパターンとのマハラノビス距離がＤｍ２である。なお、マハラノビス距離を算出する際に用いることが可能な特徴量の数は９つに限定されるものではない。
【００８５】
ここで正常組織分布のパターン、悪性分布のパターンとは、予め多数の検出陰影について実験的に調査した結果に基づいて設定された、正常組織分布ごと、悪性分布ごとのベクトルｘで定義されるパターン空間を意味する。例えば、それぞれ、正常組織分布とされるものについての上記ベクトルｘの平均で形成されるパターンクラスｗ１、悪性分布とされるものについての上記ベクトルｘの平均で形成されるパターンクラスｗ２で示される。
【００８６】
例えば、検出陰影が悪性（癌）である場合には、悪性分布のパターンクラスとのマハラノビス距離が近く（Ｄｍ２が低い値を示し）、正常組織分布のパターンクラスとのマハラノビス距離がばらつくという傾向があり、このことから、悪性と正常組織とを有為に判別し得るゆう度比を各検出陰影について算出する。ゆう度比はＤｍ１／Ｄｍ２で表され、図１５の座標平面上における傾きを示し、その値が大きいほど悪性である可能性が高いと判定することができる。
【００８７】
選択手段43によって結合が選択されたときには、隣接陰影に含まれる各検出陰影の位置情報が結合手段44に入力され、結合手段44において、上記第１の実施形態と同様の方法で検出陰影の結合が行われ、１つの検出領域が設定される。
【００８８】
一方、選択手段43によって削除が選択されたときには、選択手段43において算出された、各検出陰影のマハラノビス距離のゆう度比が各検出陰影の位置情報とともに削除手段45に入力され、削除手段45において、最もゆう度比が高い検出陰影以外の検出陰影が削除され、残った検出陰影の外接矩形領域が１つの検出領域として設定される。
【００８９】
検出領域決定手段42において、結合手段44または削除手段45により検出領域が設定されると、設定された検出領域の位置を示す位置情報が処理対象の画像データＰとともに表示装置30に入力され、表示装置30において、検出領域が画像ＰとともにＣＲＴ上に表示される。また、隣接陰影として選出されなかった検出陰影の位置情報も、上記第１の実施形態と同様にして表示装置30に入力されて表示される。
【００９０】
上記のように構成された本発明の異常陰影の検出領域設定装置によれば、隣接陰影に含まれる検出陰影を結合するか或いは削除するかを各検出陰影の悪性度評価値のばらつきに基づいて選択する選択手段を設けたから、より適切に検出領域を設定することができる。すなわち、隣接陰影に含まれる各検出陰影の悪性度評価値のばらつきが大きい（悪性度評価値の差が大きい）ときには各検出陰影が１つの腫瘤陰影を示しているものではない可能性があるため、悪性である可能性が低い陰影を削除手段45により削除し、また、ばらつきが小さいときには各検出陰影が１つの腫瘤陰影を示しているものである可能性が高いため、両検出陰影を結合手段44により結合することにより、適切な検出領域を設定することが可能になる。
【００９１】
なお、本実施形態においては、選択手段を、各検出陰影の悪性度評価値に基づいて自動的に選択を行うものとしたが、例えばオペレータにより結合または削除を選択して入力することが可能な装置を設け、選択手段が、この装置から入力された指示にしたがって結合手段または削除手段を選択する形態でもよい。こうすれば、例えば表示装置に表示された検出結果を見ながら読影者が削除や結合を選択することができるため、読影者の要望に合わせて検出領域を設定することが可能になり、読影性能を向上させることができる。
【００９２】
また、選択手段や削除手段において用いられる悪性度評価値としては、マハラノビス距離のゆう度比の他、マハラノビス距離を算出する過程において算出された各特徴量を１つ以上組み合わせたものなど、検出陰影の悪性度合いを示す種々の値を利用することができる。なお、上記実施形態においては、選択手段と削除手段が同一の値を悪性度評価値として利用する例を示したが、各手段が異なる特徴量等の値を悪性度評価値として利用する形態でもよい。
【００９３】
また、上記削除手段においては、最も悪性度評価値が高い検出陰影以外の検出陰影を削除して１つの検出領域を設定した例を示したが、例えば悪性度評価値の閾値を設け、この閾値よりも悪性度評価値が低い検出陰影のみを削除する形態でもよい。また、隣接陰影に含まれる検出陰影のうち、悪性度評価値が高い上位２つを残すなど、予め、残す検出陰影のランク（個数）を設定する形態などでもよい。さらに、削除の結果、２つ以上の検出陰影が残った場合には、この２つ以上の検出陰影を個々に検出領域として設定する形態の他、結合させて１つの検出領域とする形態も可能である。
【００９４】
なお、上記各実施形態においては、検出陰影を結合して検出領域を設定する際に矩形領域を用いて設定する例を示したが、結合の形態はこれに限られるものではなく、結合されて設定された検出領域の位置が略分かるものであればいかなる形態でもよい。特に、検出領域の表示の形態としては、例えば図５に示すように、腫瘤陰影Ｔ１上で検出された２つの検出陰影を矢印Ａ１，Ａ２で示し、矢印Ａ１，Ａ２で示された２つの検出陰影を結合した結果の検出領域を、矢印Ａ１，Ａ２の先端の中点を指す矢印Ａ10で示す形態など、種々の形態が可能である。
【００９５】
なお、本発明の異常陰影の検出領域設定装置は、異常陰影検出装置に含まれる形態としてもよいし、表示装置に含まれる形態としてもよい。すなわち、異常陰影検出装置に検出領域設定装置を含めることにより、多所チェックされた陰影を結合または削除したものを検出結果として出力する装置を提供することができるし、また、表示装置に検出領域設定装置を含めれば、例えば表示の段階で、隣接している陰影を削除するか、結合するか、或いは検出陰影の全てを表示するかなどの選択を行って表示させることも可能となる。
【００９６】
なお、本実施形態においては、腫瘤陰影を例にして示したが、本発明において処理の対象となり得る異常陰影は腫瘤陰影に限られるものではなく、微小石灰化陰影など種々の異常陰影を対象とすることもできる。
【００９７】
なお、本発明は乳房CAD に限られるものではなく、胸部CAD 等に対しても利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態による異常陰影の検出領域設定装置を包括する異常陰影検出処理システムの概略構成図
【図２】その実施形態の異常陰影の検出領域設定装置において検出領域を設定する作用を説明する図
【図３】検出陰影の結合の手法の一例を説明する図
【図４】本発明の別の実施形態による異常陰影の検出領域設定装置を包括する異常陰影検出処理システムの概略構成図
【図５】検出領域の設定の手法と表示形態の一例を説明する図
【図６】アイリスフィルタ処理の作用を示す図
【図７】注目画素ｊを中心とした縦５画素×横５画素の大きさのマスクを表す図
【図８】注目画素と各画素ｊにおける勾配ベクトルとがなす角を説明する図
【図９】輪郭形状が適応的に変化するように設定されたアイリスフィルタを示す概念図
【図１０】候補領域の面積Ａと同等の面積を有する仮想円を示す図
【図１１】ＩＦＥＤ画像が形成される作用を示す図
【図１２】ＩＦＥＤ画像を示す概念図
【図１３】ＩＦＥＤ画像に基づいて同時生成行列を作成する作用を示す図
【図１４】同時生成行列を示す図
【図１５】ゆう度比を説明するための図
【符号の説明】
20,40 検出領域設定装置
21 隣接陰影選出手段
22 検出領域設定手段
42 検出領域決定手段
43 選択手段
44 結合手段
45 削除手段[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an abnormal shadow detection region setting device, and more particularly to a detection region setting device that sets an abnormal shadow detection region in an image detected based on image data of a subject.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, in the medical field, a radiological image of a subject is read to find a lesion, and the state of the lesion is observed to diagnose the presence or progression of a disease. ing. However, radiographic image interpretation depends on the experience of the interpreter and the level of image interpretation ability, and is not necessarily objective.
[0003]
For example, in mammography (diagnostic radiographs with breasts as the subject) taken for breast cancer examinations, abnormal shadows such as tumor shadows and microcalcification shadows that are one of the features of cancerous parts from the images However, it is not always possible to find the abnormal shadow accurately depending on the reader. For this reason, it has been required to accurately detect abnormal shadows such as mass shadows and microcalcification shadows without depending on the skill of the reader.
[0004]
In response to this demand, an abnormal shadow detection processing system (computer-aided image) that automatically detects an abnormal shadow in an image represented by the image data based on the image data of a subject acquired as a diagnostic image using a computer. Diagnosis devices) have been proposed (JP-A-8-294479, JP-A-8-287230, etc.). This abnormal shadow detection processing system automatically detects abnormal shadows using a computer based on the density distribution characteristics and morphological characteristics of abnormal shadows, and is suitable mainly for detecting tumor shadows. An abnormal shadow is detected by using an iris filter process, a morphology filter process suitable mainly for detecting a microcalcification shadow, or the like.
[0005]
Iris filter processing detects a mass shadow that is one of the characteristic forms of breast cancer in an image by comparing the output value of the iris filter that represents the maximum concentration gradient of the image signal with a predetermined threshold value. On the other hand, the morphological filter process is an output value of a morphological calculation process using a structural element having a size larger than the microcalcification shadow to be detected and a predetermined threshold value for the image signal. Is an effective technique for detecting a microcalcification shadow that is one of the characteristic forms of breast cancer in an image.
[0006]
Here, the iris filter processing will be specifically described. The iris filter processing is to detect a mass shadow in an image using an iris filter that calculates the gradient of the image signal as a gradient vector and outputs the degree of concentration of the gradient vector. That is, in a radiographic image on X-ray film (an image represented by an image signal having a high density and a high signal level), the shadow area of the tumor is slightly lower in density value (image signal value) than the surrounding image part, and the mass It is known that there is a local density value gradient in the shade that the density value decreases from the substantially circular peripheral part to the center part. The mass shadow in the inside can be detected.
[0007]
Hereinafter, description will be given with reference to the mammography of FIG. Mass shadow P in original image data P ₁ As shown in FIG. 6 (2), the gradient vector at an arbitrary pixel inside is a mass shadow P. ₁ Faces near the center of the body, but is a long and narrow shadow P such as blood vessel shadow or mammary gland ₂ As shown in FIG. 6 (3), the gradient vector does not concentrate on a specific point. For this reason, if the distribution of the gradient vector direction is evaluated locally and a region concentrated at a specific point is extracted, it is the mass shadow P. ₁ This is a candidate area. It should be noted that a shadow P in which long shadows such as mammary glands intersect as shown in FIG. _Three Can be detected as a pseudo candidate region because the gradient vector tends to concentrate on a specific point. A specific algorithm for iris filter processing is shown below.
[0008]
First, for all pixels constituting the target image, the orientation θ of the gradient vector of the image data is obtained for each pixel j based on the calculation formula shown in the following formula (1).
[0009]
[Expression 1]

Where f ₁ ~ F ₁₆ 7 is a pixel value (image data) corresponding to a pixel on the outer periphery of a mask having a size of, for example, 5 vertical pixels × 5 horizontal pixels with the pixel j as the center, as shown in FIG.
[0010]
Next, with respect to all the pixels constituting the target image, a gradient vector concentration C with the pixel as the target pixel is calculated for each pixel according to the following equation (2).
[0011]
[Expression 2]

Here, N is the number of pixels existing in a circle with a radius R around the pixel of interest, θj is a straight line connecting the pixel of interest and each pixel j in the circle, and the above equation (1) for each pixel j. The angle formed by the calculated gradient vector (see FIG. 8). Therefore, the degree of concentration C expressed by the above equation (2) is a large value when the direction of the gradient vector of each pixel j is concentrated on the target pixel.
[0012]
By the way, the gradient vector of each pixel j in the vicinity of the tumor shadow is directed toward the center of the tumor shadow regardless of the contrast of the tumor shadow. It can be said that the pixel is in the center. On the other hand, since the direction of the gradient vector is biased in a certain direction in a long and thin shadow such as a blood vessel shadow, the value of the degree of concentration C is small. Therefore, for all the pixels constituting the image, the value of the concentration C with respect to the pixel of interest is calculated, and the tumor shadow is determined by evaluating whether the value of the concentration C exceeds a preset threshold value. Can be detected. In other words, this filter is less susceptible to blood vessels and mammary glands, etc. than a normal differential filter, and has a feature that it can efficiently detect a tumor shadow.
[0013]
Furthermore, in actual processing, in order to achieve a detection power that does not depend on the size or shape of the tumor, a device is devised that adaptively changes the size and shape of the filter. FIG. 9 shows the filter. This filter is different from that shown in FIG. 8 on a radial line of M kinds of directions (in FIG. 9, 32 directions every 11.25 degrees are illustrated) with an angular interval of 2π / M degrees centered on the target pixel. The above degree of concentration is evaluated using only the pixels.
[0014]
Here, the coordinates ([x], [y]) on the i-th line and the n-th pixel from the target pixel are expressed by the following formula (3), where the coordinate of the target pixel is (k, l). (4).
[0015]
[Equation 3]

However, [x] and [y] are maximum integers not exceeding x and y.
[0016]
Further, the output value up to the pixel at which the maximum degree of concentration is obtained for each line on the radial line is defined as the degree of concentration Cimax in that direction, and the degree of concentration Cimax is averaged in all directions, and this average value is used as the target pixel. The degree of concentration C of the gradient vector group for.
[0017]
Specifically, first, the degree of concentration Ci (n) obtained from the target pixel to the nth pixel on the i-th radial line is obtained by the following equation (5).
[0018]
[Expression 4]

That is, Equation (5) calculates the concentration C i (n) by changing the start point to the target pixel and changing the end point within the range from Rmin to Rmax.
[0019]
Here, Rmin and Rmax are the minimum and maximum values of the radius of the mass shadow to be extracted.
[0020]
Next, the degree of concentration C of the gradient vector group is calculated by the following equations (6) and (7).
[0021]
[Equation 5]

Here, Cimax in Expression (6) is the maximum value of the degree of concentration Ci (n) for each radial direction line obtained in Expression (5), and therefore the degree of concentration Ci (n) from the target pixel is the maximum value. The area up to the pixel becomes the shadow area in the direction of the line.
[0022]
Equation (6) is calculated for all radial direction lines to determine the edge points of the tumor shadow area on each line, and the adjacent edge points of the tumor shadow area on each line are linear or nonlinear. By connecting with a curve, it is possible to specify the outline of the area of the tumor shadow.
[0023]
In Expression (7), the maximum concentration value Cimax given in Expression (6) in this region is averaged in all directions of radial direction lines (Expression (7) illustrates the case of 32 directions). Find the value. The obtained value is an iris filter output value I, and this output value I is compared with a predetermined constant threshold value T suitable for determining whether or not it is a tumor shadow, and I <T (or If I ≦ T), it is determined that the region centered on the target pixel is not a tumor shadow region, and if I ≧ T (or I> T), the region is determined to be a tumor shadow region. .
[0024]
In the calculation of the concentration degree Ci (n), the following formula (5 ′) may be used instead of the formula (5).
[0025]
[Formula 6]

In other words, the expression (5 ′) calculates the concentration C i (n) within the range starting from the pixel corresponding to the minimum radius Rmin of the mass shadow to be extracted and ending from Rmin to Rmax. It is.
[0026]
In the abnormal shadow detection processing system, a local region including the detected abnormal shadow is set as a region of interest (hereinafter referred to as ROI), and an attribute of the abnormal shadow (tumor shadow or microcalcification shadow) included in the ROI is set. In addition to performing specialized image processing such as emphasis processing on the ROI image according to the other), the entire image of the original image is subjected to predetermined image processing to improve interpretation performance, and image processing is performed. The entire image thus obtained and the ROI image subjected to the specialized image processing are output as one image to an image display means such as a CRT, a printing means such as a laser printer, or the like.
[0027]
[Problems to be solved by the invention]
By the way, since the iris filter process automatically detects the mass shadow in the image based on the concentration gradient concentration of the image signal as described above, the mass shadow of the density distribution having two or more peaks is provided. May be detected as two or more mass shadows (referred to as multi-point check). In this case, since a local region is set for each detected tumor shadow and displayed on the CRT or the like, the local region overlaps or two or more local regions are close when the reader sees the detection result. The area is displayed, which may lead to a decrease in interpretation performance. In addition, the originally one tumor shadow is detected as two or more tumor shadows, leading to an increase in the false detection rate.
[0028]
Therefore, in order to solve this problem, among the local regions set for the detected abnormal shadow, the local region having the largest area is used for a plurality of local regions having a high overlap ratio (the overlapping portion is large). A method for deleting other local regions by selecting the above has already been proposed by the present applicant (Japanese Patent Laid-Open No. 10-108858). According to this method, it is possible to prevent the local region from being set redundantly for one abnormal shadow.
[0029]
However, according to this method, the local area having the largest area among the local areas set in duplicate is deleted, and other local areas are deleted, so only a part of the actual abnormal shadow area is removed. In some cases, a local region is selected, or a local region that best matches an abnormal shadow region (for example, circumscribing the outline of a tumor shadow region) is deleted and a large local region is selected, which is not always diagnosed. A local region suitable for the above was not set. In addition, the possibility of deleting a local region showing true cancer could not be denied.
[0030]
In view of the above circumstances, the present invention reduces an erroneous detection rate by multi-location check and sets an appropriate detection region suitable for diagnosis when one abnormal shadow is detected as two or more abnormal shadows. It is an object of the present invention to provide an abnormal shadow detection area setting device that enables this.
[0031]
[Means for Solving the Problems]
An abnormal shadow detection area setting device according to the present invention determines adjacency of two or more abnormal shadows detected based on image data representing an image of a subject based on a predetermined criterion, and is adjacent to each other by the determination. Adjacent shadow selection means for selecting a pair of abnormal shadows determined to be adjacent shadows, and for the selected adjacent shadows, detection area setting means for combining the abnormal shadows included in the adjacent shadows and setting as a detection area; It is characterized by comprising.
[0032]
The “predetermined standard” for determining adjacency means, for example, the distance (Euclidean) between the abnormal shadows, the overlapping rate of the local regions set for each abnormal shadow, and the like. Based on these criteria, the selecting means selects a pair of abnormal shadows whose distance is equal to or smaller than a predetermined threshold or a group whose overlapping ratio of local regions is equal to or larger than a predetermined threshold as an adjacent shadow. Here, the local area means an area surrounded by a frame such as a rectangle including a detected abnormal shadow area, which is normally set as an ROI. The local area overlap rate means the ratio of the overlapping area based on the area of the local area on the smaller area of two or more local areas overlapping each other, The overlap ratio threshold is preferably 80 to 90%.
[0033]
As the detection region set by the detection region setting means, for example, a minimum rectangular region including all the local regions of the respective abnormal shadows to be combined can be adopted, but the shape and the setting method are not limited thereto. Various shapes and setting methods can be adopted as long as they combine abnormal shadows included in adjacent shadows. Further, the detection area to be set is not limited to an area surrounded by a frame or the like, and may be any as long as it indicates the position of the area. That is, for example, the barycentric position of the area formed by connecting the barycentric points of the abnormal shadows included in the adjacent area (when there are two abnormal shadows included in the adjacent area, etc.) The center of gravity position of the minimum rectangular area may be a detection area set by combining.
[0034]
Note that in one image data, the number of adjacent shadows selected by the adjacent shadow selecting means is not limited, and the number of abnormal shadows included in the adjacent shadows may be two or more, and the number is It is not limited. Further, when combining abnormal shadows in the detection area setting means, it is desirable to set one detection area by combining all the abnormal shadows included in the adjacent shadows.
[0035]
Further, the abnormal shadow detection area setting device according to the present invention determines adjacency of two or more abnormal shadows detected based on image data representing an image of a subject based on a predetermined criterion, and is adjacent to each other by the determination. Adjacent shadow selection means for selecting a pair of abnormal shadows determined to be adjacent as adjacent shadows, and for the selected adjacent shadows, detection that determines the detection area by combining or deleting abnormal shadows included in the adjacent shadows A region determining unit, wherein the detection region determining unit deletes at least one of the abnormal shadows included in the adjacent shadow and the combining unit configured to combine the abnormal shadows included in the adjacent shadow and set as a detection region A deletion means for setting an abnormal shadow other than the abnormal shadow as a detection area, and a selection means for selecting one of the combination means and the deletion means. That.
[0036]
In other words, the detection area determination means here determines the detection area by means (joining means or deletion means) selected by the selection means.
[0037]
The selection means is means for selecting whether the processing for setting the detection area is performed by the combining means or the deletion means. This selection means is used to evaluate the first malignancy of each abnormal shadow included in the adjacent shadow. It is also possible to calculate a value and make a selection based on the calculated first malignancy evaluation value. As the first malignancy evaluation value, when the detected abnormal shadow is a tumor shadow, it is desirable to use the likelihood ratio of the Mahalanobis distance, and in the case of a tumor shadow, the malignancy is evaluated. Various feature quantities (spreading degree, slenderness, edge roughness, circularity, irregularity degree of internal concentration distribution, etc.) for the same feature quantity (detected lime) The number of shades and density, etc.) can also be used as the first malignancy evaluation value. Further, when the variation of the first malignancy evaluation value such as the likelihood ratio (difference between the maximum value and the minimum value) is smaller than a predetermined threshold, the selection means is selected, and when the selection means is large Alternatively, the deletion means may be selected.
[0038]
Further, the selection means may select the combining means or the deleting means in accordance with an instruction input from the outside.
[0039]
Further, the deletion unit may calculate a second malignancy evaluation value of each abnormal shadow included in the adjacent shadow, and perform deletion based on the calculated second malignancy evaluation value. That is, the deletion unit may select and delete the abnormal shadow to be deleted based on the second malignancy evaluation value of each abnormal shadow included in the adjacent shadow. Here, as the second malignancy evaluation value, a value similar to the first malignancy evaluation value can be used. Based on the second malignancy evaluation value, the deletion unit deletes the abnormal shadows included in the adjacent shadows other than the one having the highest second malignancy evaluation value, and detects one remaining abnormal shadow as a detection region However, for example, when three or more abnormal shadows are included in the adjacent area, the second malignancy evaluation value is lower than a predetermined threshold, or the like is deleted. Two or more detection areas may be set.
[0040]
As the detection region set by the combining means, for example, a minimum rectangular region including all the local regions of the respective abnormal shadows to be combined can be adopted, but the shape and setting method are not limited thereto. In addition, the detection area to be set is not limited to the area surrounded by a frame or the like, and if it indicates the position of the area, for example, the center of gravity of each abnormal shadow included in the adjacent area is connected. Means the detection area set by combining the centroid position of the area formed by (the approximate center position of each centroid point when there are two abnormal shadows in the adjacent area) and the centroid position of the minimum rectangular area It is good also as what to do. In addition, the detection area set by the deletion unit can be each local area of each remaining abnormal shadow, but the approximate center of gravity position of each remaining abnormal shadow and the center of gravity of a rectangular area that circumscribes each abnormal shadow substantially The position may indicate a detection area.
[0041]
The “abnormal shadow” means a mass shadow or a microcalcification shadow existing in an image. In the present invention, a tumor shadow detected by an iris filter process is particularly suitable. is there.
[0042]
The subject is preferably a breast, but is not limited to this.
[0043]
【The invention's effect】
According to the abnormal shadow detection area setting device of the present invention configured as described above, a pair of abnormal shadows determined to be adjacent to each other based on a predetermined criterion is selected as an adjacent shadow. Since abnormal shadows included in adjacent shadows are combined into a detection area, when one abnormal shadow is detected as two or more abnormal shadows, the two or more abnormal shadows are combined to perform a multi-point check. The false detection rate can be reduced.
[0044]
In particular, if all abnormal shadows included in adjacent shadows are combined into one detection region, at least one of two or more local regions having overlapping portions is deleted to prevent multi-point checks. Compared to the conventional form, it is possible to prevent the true cancer (abnormal shadow) from being deleted by mistake.
[0045]
Further, if a selection means for selecting whether to combine or delete abnormal shadows included in adjacent shadows, it is possible to appropriately determine the detection area. In particular, if the selection means calculates the first malignancy evaluation value of each abnormal shadow included in the adjacent shadow and performs the selection based on the calculated first malignancy evaluation value, the malignancy is mutually determined. Since it is possible to combine abnormal shadows having similar evaluation values and delete any abnormal shadow having completely different malignancy evaluation values, an appropriate detection region can be determined.
[0046]
If the abnormal shadow included in the adjacent shadow is deleted based on the second malignancy evaluation value of each abnormal shadow, each detected abnormal shadow is a true cancer (malignant abnormal shadow). The abnormal shadow can be deleted in consideration of the possibility of whether or not there is, and the probability that a true cancer with a high malignancy will be deleted by mistake can be reduced.
[0047]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Embodiments of an abnormal shadow detection area setting apparatus according to the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram showing a specific embodiment of an abnormal shadow detection processing system including an abnormal shadow detection area setting device according to an embodiment of the present invention.
[0048]
The abnormal shadow detection area setting device 20 according to the present embodiment includes a tumor shadow detected based on the radiation image data P of the breast (hereinafter referred to as a tumor shadow actually present in the image and a detected tumor shadow). In order to make a distinction, the detected mass shadow is called a detection shadow.) The detection result (position information of the detection shadow) is input from the abnormal shadow detection device 10, and the distance between each detection shadow based on the input position information And the adjacent shadow selecting means 21 for selecting a set of detected shadows existing within a certain distance as the adjacent shadow and the detected shadows included in the selected adjacent shadow are combined and set as one detection region. And a detection area setting means 22.
[0049]
Further, a display device 30 for displaying the detection result is connected to the detection region setting device 20, and the detection region set by the detection region setting means 22 is displayed on the CRT together with the radiation image to be processed.
[0050]
Next, the operation of the abnormal shadow detection processing system of the present embodiment configured as described above will be described.
[0051]
When the radiation image data P of the breast is input to the abnormal shadow detection apparatus 10, the abnormal shadow detection apparatus 10 detects a mass shadow in the image by iris filter processing. Specifically, as described above, the contour of the region of the tumor shadow is specified by the iris filter process, and the position information of the region surrounded by the contour is obtained as the position information of the region of the detected shadow. The detection area setting device 20 inputs position information of the detection shadow area from the abnormal shadow detection device 10 as a detection result.
[0052]
FIG. 2 (1) shows tumor shadows T1 and T2 that actually exist in the image P (for simplicity, the image data and the image carried by the image data are given the same reference numerals). FIG. 2B shows the result of automatically detecting the mass shadow in the image P by the iris filter processing. In this figure, for the sake of explanation, the detection result is shown using circumscribed rectangular regions R1 to R3 of the contour of the detection shade region. As illustrated, the tumor shadow T2 is detected as one region R3, but the tumor shadow T1 is detected as two regions R1 and R2. That is, since the iris filter process automatically detects the mass shadow in the image based on the concentration gradient concentration of the image signal, the mass shadow T1 of the density distribution having two peaks is defined as two mass shadows. Recognized and detected as regions R1 and R2.
[0053]
When the position information of the detection shadow area is input to the detection area setting device 20, the adjacent shadow selection means 21 inputs the position information and calculates the distance between the detection shadows. Specifically, a circumscribed rectangle is set for each detected shadow, and a distance (Euclidean) is calculated based on the center position of the set circumscribed rectangle. The adjacent shadow selecting means 21 further selects a set of detected shadows existing within a certain distance as the adjacent shadow based on the calculated distance. Here, in FIG. 2B, the detected shadows indicated by the rectangular regions R1 and R2 detected on the tumor shadow T1 are selected as the adjacent shadows. It should be noted that the distance threshold (fixed distance) for selecting as an adjacent shadow can be appropriately determined based on the characteristics of the image. In addition, here, an example is shown in which only one adjacent shadow is selected, but the number of adjacent shadows selected for one image is not limited to one.
[0054]
When the adjacent shadow is selected by the adjacent shadow selecting means 21, the position information of each detected shadow included in the selected adjacent shadow is input to the detection area setting means 22, and the detected shadows are combined based on the input position information. Is done. Specifically, as shown in FIG. 3, the detection shadows are combined by setting the minimum rectangular area including the circumscribed rectangular areas R1 and R2 of each detection shadow as the detection area R10.
[0055]
When the detection area R10 is set by the detection area setting means 22, position information indicating the position of the set detection area R10 is input to the display device 30 together with the image data P to be processed. As shown in 3), the detection region R10 is displayed on the CRT together with the image P. Further, the position information of the detected shadow that is not selected as the adjacent shadow is input to the display device 30 directly from the abnormal shadow detection device 10 or via the detection region setting device 20, and the circumscribed rectangular region R3 is set. It is displayed together with the detection area R10. When the display device 30 directly inputs the position information of the detection shadow from the abnormal shadow detection device 10, the display device 30 compares it with the position information of the detection region R10 input from the detection region setting device 20, A circumscribed rectangular area may be set only for a detected shadow that does not overlap with the detection area R10. The detection area setting means 22 also inputs the position information of the detected shadow that was not selected as the adjacent shadow from the adjacent shadow selection means 21, and the detection area setting means 22 detects the detected shadow that is not included in the adjacent shadow. Alternatively, the circumscribed rectangular area may be set as the detection area, and the display device 30 may input the position information of all the detection areas set by the detection area setting means 22.
[0056]
According to the abnormal shadow detection area setting apparatus of the present invention configured as described above, two detection shadows detected on the tumor shadow T1 are combined into one, and set and displayed as one detection area. Therefore, it is possible to reduce the false detection rate due to the multi-point check and to display appropriately so that the image reader can easily see when performing image diagnosis.
[0057]
Next, a specific second embodiment of the present invention will be described. In addition, about the element equivalent to the said 1st Embodiment, the code | symbol same as FIG. 1 is attached | subjected and description is abbreviate | omitted unless there is particular need.
[0058]
The abnormal shadow detection area setting device 40 according to the present embodiment detects a detection result (detection as in the first embodiment) of a tumor shadow detected based on the radiation image data P of the breast (hereinafter referred to as a detection shadow). (Shadow position information) is input from the abnormal shadow detection device 10, the distance between each detected shadow is calculated based on the input position information, and a set of detected shadows existing within a certain distance is used as an adjacent shadow. It comprises an adjacent shadow selecting means 21 to be selected and a detection area determining means 42 for determining a detection area by combining or deleting the detected shadows included in the selected adjacent shadow.
[0059]
The detection area determination means 42 inputs the position information of each detected shadow included in the selected adjacent shadow from the adjacent shadow selection means 21 and also inputs the image data P to be processed from the image reading device etc. Based on the information, the malignancy evaluation value of each detected shadow included in the selected adjacent shadow is calculated, and based on the calculated malignancy evaluation value, it is selected whether to combine or delete each detection shadow When the combination is selected by the selection unit 43, the combination unit 44 that combines the adjacent shadows selected by the adjacent shadow selection unit 21 and sets it as one detection area when the combination is selected by the selection unit 43, and the selection unit 43 selects the deletion Deletes the detected shadows included in the adjacent shadows selected by the adjacent shadow selection means 21 other than the one with the highest malignancy evaluation value, and sets the remaining detected shadows as detection areas. And a stage 45.
[0060]
The detection area setting device 40 is connected to a display device 30 for displaying the detection result, and the detection area determined by the detection area determination means 42 is displayed on the CRT together with the radiation image to be processed.
[0061]
Next, the operation of the abnormal shadow detection processing system of the present embodiment configured as described above will be described.
[0062]
When the detection result detected by the abnormal shadow detection device 10 is input to the detection area setting device 40 and the adjacent shadow is selected by the adjacent shadow selection means 21, the position information of each detection shadow included in the selected adjacent shadow and The image data P to be processed is input to the selection unit 43 of the detection area determination unit 42. The selection means 43 calculates the likelihood ratio of the Mahalanobis distance of each detected shadow included in the adjacent shadow based on the input position information and image data P, and detects based on the calculated likelihood ratio of the Mahalanobis distance. Select whether to merge or delete shadows.
[0063]
The likelihood ratio of Mahalanobis distance is a value indicating that the higher the value, the higher the likelihood of malignancy. Here, the likelihood ratio of Mahalanobis distance is calculated for each detected shadow, and the calculated likelihood When the ratio variation (for example, the difference between the maximum and the minimum) is smaller than a predetermined value, the combination is selected, and when the ratio variation is equal to or larger than the predetermined value, the deletion is selected. For example, if the threshold value of the characteristic value when performing selection in the selection unit 43 is 5.0, there are two detection shadows included in one adjacent shadow, and the likelihood ratio of one detection shadow is 2.0. When the likelihood ratio of the other detected shadow is 1.0, the difference between the two likelihood ratios is 1.0, which is smaller than the threshold value, so that the coupling means is selected. When the likelihood ratio of one detected shadow is 1.0 and the likelihood ratio of the other detected shadow is 10.0, the difference between the two likelihood ratios is 9.0, which is equal to or greater than the threshold value. A deletion means is selected.
[0064]
Here, a method of calculating the likelihood ratio of the Mahalanobis distance will be described in detail below. The Mahalanobis distance is calculated by the following formula (8).
[0065]
[Expression 7]

The above x1 to x9 correspond to nine feature values of each detected shadow. Specifically, these nine feature amounts are calculated as follows.
[0066]
As the first feature amount of the detected shadow, since the contour of the tumor shadow has a shape close to a circle, the circularity Sp (Spreadness) is used. As shown in FIG. 10, a tumor shadow P which is a detection shadow ₁ And pseudo-abnormal shadow P _Three The area of the shadow A and its center of gravity AO are obtained, and a virtual circle with a radius R centered on the center of gravity AO and having the same area as the area A is assumed. The circularity is calculated as the occupation ratio. That is, when the area of the portion where the virtual circle and the detection shadow overlap is A ′, the circularity is calculated by the following equation (9).
[0067]
[Equation 8]

Next, the following three feature values are used as the feature values inside the detected shadow. That is, a histogram of the density value S of the detected shadow is created, and the frequency of the density value S is P (S). Based on this density value S and frequency P (S), A feature quantity (10), a third feature quantity (11) representing the contrast con, and a fourth feature quantity (12) representing the angular moment asm are calculated.
[0068]
[Equation 9]

Further, the feature amount of the detected shadow edge is calculated using an IFED (Iris Filter Edge) image. The specific method will be described below. FIG. 11 is a diagram illustrating an operation when an IFED image is formed in a square region including a detection shadow, and FIG. 12 is a conceptual diagram illustrating the IFED image.
[0069]
First, a detection shadow detected by the iris filter processing, that is, a tumor shadow P representing breast cancer in a radiographic image. ₁ And pseudo-abnormal shadow P _Three For example, an image portion including the vicinity thereof is extracted as, for example, a square area, and a marginal edge image (IFED image) using an iris filter process is created for the extracted square area.
[0070]
That is, in the iris filter processing equation (6), the position of the point that gives the maximum value of the concentration degree Ci (n) on the i-th line extending radially from the target pixel is obtained. However, in the expressions (5) and (6), the value of n giving the maximum value is set to Rmin or more and Rmax or less, but this limitation is not provided in this processing.
[0071]
As a result, the target pixel is detected shadow P ₁ Or P _Three 11, when the expression (6) takes the maximum value, the i-th line is detected shadow P as shown in FIG. ₁ Or P _Three Indicates a pixel that intersects the edge B of For example, the pixel B1, B2, B3, and B4 are designated for the pixel of interest 1 in FIG. 11, and the pixels B2, B5, B6, and B7 are designated for the pixel of interest 2.
[0072]
On the other hand, when the pixel of interest is outside the detected shadows P1 and P3, equation (6) takes the maximum value when indicating the pixel of interest itself. That is, the detected shadow P ₁ , P _Three As for the target pixel 3 outside the area, the value of the expression (6) becomes maximum when the target pixel 3 itself is indicated.
[0073]
In this way, all the pixels in the square area including the detected shadow are sequentially set as the target pixels, and the pixels for which Equation (6) takes the maximum value are counted. This is illustrated in a schematic diagram shown in FIG.
[0074]
That is, the detected shadow P ₁ Or P _Three All the count values for the pixels outside are “1”, and the detected shadow P ₁ Or P _Three The count values for the pixels inside are all “0” and the detected shadow P ₁ Or P _Three Thus, an image in which the count values for the pixels on the edge B are all 1 or more is obtained. An image having this count value is defined as an IFED image.
[0075]
Next, the IFED image is subjected to the following processing to create a simultaneous generation matrix.
[0076]
That is, as shown in FIG. ₁ , P _Three A centroid point AO is obtained, a radial line is extended from the centroid point AO, an arbitrary point on the line is i, and a point perpendicular to the line and separated from the i point by two pixels is j.
[0077]
The count values in the i-point IFED image and the j-point count value are counted up in a matrix as shown in FIG. Specifically, the point i is detected shadow P ₁ , P _Three In the case of being outside the point, the count value in the IFED image at the i point is “1”, and the j point is also detected in the shadow P ₁ , P _Three 14, the count value of the j point is also “1”. In this case, in the matrix of FIG. 14, “1” in the column where “1” in the vertical direction i and “1” in the horizontal direction j intersect Be counted.
[0078]
On the other hand, the point i is the detected shadow P. ₁ , P _Three And j point is also detected shadow P ₁ , P _Three Since the count value is 0 at both points i and j, “1” is counted in the column where “0” in the vertical direction i and “0” in the horizontal direction j intersect.
[0079]
Furthermore, the i point is the detected shadow P ₁ , P _Three At the edge B of the ₁ , P _Three If the count value at point i is “5” and the count value at point j is “3”, for example, “5” in the vertical direction i and “3” in the horizontal direction j. “1” is counted in the column where and intersect. The count values counted up in this matrix are cumulative. That is, when the i point with the count value “5” and the j point with the count value “3” are scanned again, “5” in the vertical direction i and “3” in the horizontal direction j of the matrix intersect. The column stores “2” obtained by adding “1” to the original “1”.
[0080]
Since the i point is an arbitrary point of the IFED image, the radial line is scanned so that all the pixels of the IFED image become the i point, and the i point is scanned on the line to complete the matrix. This IFED image matrix is referred to as a simultaneous generation matrix Pg (x, y).
[0081]
Here, the detected shadow is a tumor shadow P ₁ , The shadow P ₁ The i-point is located on the edge (the count value of the IFED image is 1 or more) because of the shape characteristic of the mass shadow that the edge of the image is substantially circular and the fact that the points i and j are very close to each other In the case of (having a large value), there is a very high possibility that the j point is also on the edge (the count value of the IFED image has a large value of 1 or more).
[0082]
On the other hand, the detected shadow is a pseudo abnormal shadow P _Three If this is the case, the pseudo-abnormal shadow P as in the intersection of the two blood vessels described above _Three Since it is very rare to have a circular edge, even if the point i and the point j are close to each other, just because the point i is on the edge does not mean that the point j is also on the edge. Rather, the possibility that the point j is at the edge is extremely low.
[0083]
Therefore, the characteristic value of the simultaneous generation matrix Pg (x, y) is also detected by the tumor shadow P. ₁ Or pseudo-abnormal shadow P _Three There is clearly a significant difference depending on whether or not. The characteristic value of the simultaneous generation matrix is edge information, and this edge information is used as a feature amount. That is, from the following equation, the fifth feature value (13) representing the variance var for the simultaneous generation matrix, the sixth feature value (14) representing the deviation dfe (difference entropy), and the sixth feature value representing the correlation value cor (correlation). 7 (15), an eighth feature quantity (16) representing moment idm (inverse difference moment), and a ninth feature quantity (17) representing entropy se (sum entropy).
[0084]
[Expression 10]

The calculated nine feature quantities represent a nine-dimensional space (x1, x2, x3,..., X9). The Mahalanobis distance between the detected shadow pattern expressed in the 9-dimensional pattern space and the normal tissue distribution pattern is Dm1, and the Mahalanobis distance between the malignant distribution pattern is Dm2. Note that the number of feature quantities that can be used when calculating the Mahalanobis distance is not limited to nine.
[0085]
Here, the pattern of normal tissue distribution and the pattern of malignant distribution are patterns defined by vectors x for each normal tissue distribution and each malignant distribution, which are set based on the results of an experimental investigation of a large number of detected shadows in advance. It means space. For example, the pattern class w1 formed by the average of the vector x for the normal tissue distribution and the pattern class w2 formed by the average of the vector x for the malignant distribution, respectively.
[0086]
For example, when the detected shadow is malignant (cancer), the Mahalanobis distance from the pattern class of the malignant distribution is close (Dm2 indicates a low value), and the Mahalanobis distance from the pattern class of the normal tissue distribution tends to vary. From this, the likelihood ratio that can discriminate between malignant and normal tissue is calculated for each detected shadow. The likelihood ratio is represented by Dm1 / Dm2 and indicates the inclination on the coordinate plane of FIG. 15, and the greater the value, the higher the possibility of malignancy.
[0087]
When the selection is selected by the selection means 43, the position information of each detected shadow included in the adjacent shadow is input to the combination means 44, and the combination means 44 combines detection shadows in the same manner as in the first embodiment. And one detection area is set.
[0088]
On the other hand, when deletion is selected by the selection means 43, the likelihood ratio of the Mahalanobis distance of each detected shadow calculated by the selection means 43 is input to the deletion means 45 together with the position information of each detection shadow. The detection shadow other than the detection shadow with the highest likelihood ratio is deleted, and the circumscribed rectangular area of the remaining detection shadow is set as one detection area.
[0089]
In the detection area determining means 42, when the detection area is set by the combining means 44 or the deleting means 45, position information indicating the position of the set detection area is input to the display device 30 together with the image data P to be processed, and displayed. In the device 30, the detection area is displayed on the CRT together with the image P. Further, the position information of the detected shadow that has not been selected as the adjacent shadow is also input to the display device 30 and displayed in the same manner as in the first embodiment.
[0090]
According to the abnormal shadow detection area setting device of the present invention configured as described above, whether to detect or delete the detection shadow included in the adjacent shadow is based on the variation in the malignancy evaluation value of each detection shadow. Since the selection means for selecting is provided, the detection region can be set more appropriately. That is, when the variation in the malignancy evaluation value of each detected shadow included in the adjacent shadow is large (the difference in the malignancy evaluation value is large), there is a possibility that each detection shadow does not indicate one mass shadow. The deletion means 45 deletes the shadow that is unlikely to be malignant, and when the variation is small, it is highly likely that each detected shadow indicates one tumor shadow. By combining with 44, an appropriate detection area can be set.
[0091]
In the present embodiment, the selection means automatically performs selection based on the malignancy evaluation value of each detected shadow. However, for example, it is possible to select and input combining or deletion by an operator. An apparatus may be provided, and the selection means may select the combination means or the deletion means in accordance with an instruction input from this apparatus. In this way, for example, the reader can select deletion or combination while looking at the detection result displayed on the display device, so that the detection area can be set according to the request of the reader, and the interpretation performance Can be improved.
[0092]
In addition, the malignancy evaluation value used in the selection unit and the deletion unit includes a detection shadow such as a combination of one or more feature amounts calculated in the process of calculating the Mahalanobis distance in addition to the likelihood ratio of the Mahalanobis distance. Various values indicating the degree of malignancy can be used. In the above embodiment, the example in which the selection unit and the deletion unit use the same value as the malignancy evaluation value has been described. However, each unit may use a different feature value or the like as the malignancy evaluation value. Good.
[0093]
Further, in the above-described deletion means, an example is shown in which one detection area is set by deleting detection shadows other than the detection shadow having the highest malignancy evaluation value. For example, a threshold value for malignancy evaluation value is provided, and this threshold value is set. Alternatively, only the detected shadow with a lower malignancy evaluation value may be deleted. In addition, a form in which the rank (number) of detection shadows to be left in advance is set, such as leaving the top two of the detection shadows included in the adjacent shadow having the highest malignancy evaluation value. Furthermore, when two or more detection shadows remain as a result of deletion, in addition to a mode in which these two or more detection shadows are individually set as detection areas, a mode in which they are combined into one detection area is possible It is.
[0094]
In each of the above embodiments, an example in which a detection area is set by combining detection shadows is set using a rectangular area. However, the form of connection is not limited to this, and the combination is not limited to this. Any form may be used as long as the position of the set detection area can be substantially understood. In particular, as a display form of the detection region, for example, as shown in FIG. 5, two detection shadows detected on the tumor shadow T1 are indicated by arrows A1 and A2, and two detections indicated by arrows A1 and A2 are detected. Various forms are possible, such as a form in which the detection area resulting from the combination of shadows is indicated by an arrow A10 indicating the midpoint of the tips of the arrows A1 and A2.
[0095]
The abnormal shadow detection region setting device of the present invention may be included in the abnormal shadow detection device or may be included in the display device. That is, by including a detection region setting device in the abnormal shadow detection device, it is possible to provide a device that outputs as a detection result a combination or deletion of shades that have been checked in many places. If the setting device is included, for example, at the display stage, it is possible to select and display whether the adjacent shadows are deleted, combined, or all the detected shadows are displayed.
[0096]
In the present embodiment, a tumor shadow is shown as an example, but an abnormal shadow that can be a target of processing in the present invention is not limited to a tumor shadow, and targets various abnormal shadows such as a microcalcification shadow. You can also
[0097]
The present invention is not limited to breast CAD, but can also be used for chest CAD.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a schematic configuration diagram of an abnormal shadow detection processing system including an abnormal shadow detection area setting device according to an embodiment of the present invention;
FIG. 2 is a diagram for explaining the operation of setting a detection region in the abnormal shadow detection region setting device according to the embodiment;
FIG. 3 is a diagram for explaining an example of a detection shadow combining method;
FIG. 4 is a schematic configuration diagram of an abnormal shadow detection processing system including an abnormal shadow detection area setting device according to another embodiment of the present invention;
FIG. 5 is a diagram for explaining an example of a detection area setting method and a display form;
FIG. 6 is a diagram illustrating the operation of iris filter processing.
FIG. 7 is a diagram showing a mask having a size of 5 vertical pixels × 5 horizontal pixels centered on a pixel of interest j.
FIG. 8 is a diagram illustrating an angle formed by a target pixel and a gradient vector at each pixel j.
FIG. 9 is a conceptual diagram showing an iris filter set so that the contour shape changes adaptively.
FIG. 10 is a diagram showing a virtual circle having an area equivalent to the area A of the candidate region.
FIG. 11 is a diagram illustrating an operation of forming an IFED image.
FIG. 12 is a conceptual diagram showing an IFED image.
FIG. 13 is a diagram illustrating an operation of creating a simultaneous generation matrix based on an IFED image.
FIG. 14 shows a simultaneous generation matrix
FIG. 15 is a diagram for explaining the likelihood ratio.
[Explanation of symbols]
20,40 Detection area setting device
21 Adjacent shadow selection means
22 Detection area setting means
42 Detection area determination means
43 Selection methods
44 Joining means
45 How to delete

Claims (1)

The adjacency of two or more abnormal shadows detected based on image data representing the image of the subject is determined based on a predetermined criterion, and the set of abnormal shadows determined to be adjacent to each other by the determination is adjacent Adjacent shadow selection means to select as a shadow,
The selected adjacent shadow includes a detection area determining means for determining a detection area by combining or deleting the abnormal shadow included in the adjacent shadow,
The detection area determining means combines the abnormal shadows included in the adjacent shadow and sets as the detection area; and the abnormal shadow that is less likely to be malignant among the abnormal shadows included in the adjacent shadow the calculated and deleting means for setting at least one deleted to the deleted non abnormal shadow abnormal shadow as the detection region, the abnormal shadow each grade evaluation value included in the adjacent shadow, the calculated An abnormal shadow detection area setting device , comprising: a combination unit that selects when the variation in the evaluated malignancy evaluation value is small ; and a selection unit that selects the deletion unit when the variation is large .

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