JP4152765B2 - 三次元ディジタル・マンモグラフィのための計算機支援検出（ｃａｄ） - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の背景】
本発明は一般的には、ディジタル撮像を解析することに関し、さらに具体的には、三次元（３Ｄ）マンモグラフィ方法、システム及び装置における異常の計算機支援検出（ＣＡＤ）に関する。
【０００２】
医療界において、乳ガンが女性の主要な死因の一つである（程度は少ないが男性も罹患する）ことは周知である。しかしながら、異常の早期検出を適切な医療処置と組み合わせて行なうと、死亡危険性及び／又は深刻な医学的問題を大幅に低下させることができる。乳房の異常をより早期に且つ従来の装置よりも高精度で検出するための多くの装置及び手法（例えばマンモグラフィ）が現在開発されつつある。以下に、従来の幾つかの装置、手法及びそれらの限界を簡単にまとめる。
【０００３】
現在、大多数のマンモグラフィ装置は従来のＸ線手法を利用している。患者の乳房をＸ線機械に配置し、Ｘ線機械がＸ線を乳房に透過させて、フィルム上に対応するＸ線画像を形成する。次いで、熟練した医師がフィルムを解析し、腫瘤、嚢胞、微小石灰化、繊維所見、構造歪み、及び／又は良性若しくは悪性の異常に関連するその他の異常所見等の異常についてフィルムを検査する。標準的なディジタル・マンモグラフィでは、Ｘ線画像（又は投影放射線写真）はディジタル検出器によって取得されて、得られたディジタル画像を処理して画像内部の構造の見易さを増し、これにより可能性としてはより有用な画像を医師に提供することができる。しかしながら、これらの標準的なマンモグラフィ手法には多くの問題点がある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
フィルム式マンモグラフィの一つの問題点に一般にフィルム飽和と呼ばれるものがある。乳房の稠密な部分に十分に透過させるために、一般的には約３Ｇｙ程度の比較的高線量の放射線を用いる。乳房の比較的稠密な部分では、かなりの量の放射線が稠密な組織によって吸収されて、残余放射線がフィルムを露光する。稠密な組織内ではＸ線吸収が大きいため、フィルムはそれほど多い残余放射線によって飽和する訳ではなく、従って、異常を検出するのに十分なコントラストを提供する。しかしながら、乳房の辺縁の近く（例えば皮膚表面の近く）では、相対的に高線量の放射線が比較的少ない程度でしか吸収されないため、比較的多量の残余放射線がフィルムを露光して結果的にフィルム飽和を生ずる。フィルム飽和によって、乳房の辺縁の近くで特にコントラストが（あるとしても）相対的に小さくなって、異常を的確に識別する医師の能力を阻む場合がある。
【０００５】
さらに、標準的なマンモグラフィ手法（標準的なディジタル式及びフィルム式を含む）の性質が二次元的であるため、重畳（例えばオーバレイ（重なり））の問題も生ずる。多数の構造が投影画像の同じ位置に重なり合っている場合に重畳が生じ得る。正常な（すなわち悪性でない）構造が重なり合うと、結果的に見かけ上結合して異常として現われて、異常の「偽陽性」同定が行なわれる可能性がある。現在、偽陽性率は比較的高く、生検の７０％〜９０％程度が正常である。逆に、真の異常が稠密な組織領域に重畳する場合があり、すると稠密な組織の内部の異常を「隠蔽」して、結果的に異常の「偽陰性」ミスが起こる。このように、標準的な二次元撮像（例えば投影放射線撮影）では乳房内部の構造は互いに重畳し合い、これにより乳房内部の正常構造が、被撮像物体内で異なる高さ（投影方向に関して）に位置している関心のある構造（例えば潜在的悪性のもの）の明確な読影に「干渉」する可能性がある。
【０００６】
多くのマンモグラフィ手法でのもう一つの問題点は、コントラスト及び構造配向の問題に関わっている。乳房を透過した放射線を利用して乳房のビューを形成する。次いで、従来のアルゴリズム又は新たに開発されたアルゴリズムを用いて多数のビューから乳房の「画像スライス」を形成する。本書で用いられる「画像スライス」とは、検出器の上方の固定した高さに位置する被撮像物体（例えば乳房組織）内の構造を表わす単一の画像のことである。従って、検出器表面に近似的に平行な方向に実質的な寸法を有する異常は一般的には、熟練した医師が検出する上で十分なコントラスト及び寸法を備えて画像に現われる。しかしながら、検出器表面に近似的に平行な方向に比較的小さい寸法を有する異常（例えば、検出器表面に実質的に垂直に走行している細い導管）は、画像では極く小さい点としてしか現われない場合がある。検出器表面に実質的に平行に走行していない異常の「点」様外観は、異常を的確に識別する医師の能力を阻む場合がある。
【０００７】
従来のマンモグラフィ手法のもう一つの問題点は、熟練した経験豊かな医師に画像（例えばフィルム）を検査させることの重要性に直接関わっている。適正な訓練がなければ（又は熟練した医師の過失であっても）、特に外観上比較的小さい又はコントラストが低い場合には異常が見落とされる可能性がある。さらに、十分に熟練した医師とは言え一般的には、追加情報を考慮していればより明白であったであろうような組織成長又は組織変化の進行を必ずしも把握し得なくなるような時間的問題、疲労等のために、以前のマンモグラム及び／又は患者の履歴（例えば家族の履歴、過去のマンモグラム、既往歴、生活様式履歴等）を鑑みつつ常に完全に画像を解析できる訳ではない。
【０００８】
医師によるマンモグラムの検査時に、放射線科医師が疑わしい領域（例えば異常）を識別して、超音波、核医学及び／又はさらなる診断Ｘ線での乳房の追跡検査を要求する場合がある。しかしながら、超音波及び／又は核医学による追跡検査は一般的には、マンモグラフィ装置とは全く異なる機械で行なわれ、これらの機械は通例、モダリティが異なれば患者の構成配置及び／又は画像取得の幾何学的性質は全く異なる。従って、他のモダリティからの画像取得をマンモグラムと空間的に相関付けすることが（可能であったとしても）困難である。従って、追跡走査が同じ領域の位置を見出して特性を決定しているのか否かが幾分不確かである。実際に、推定によれば、マンモグラフィで疑わしいとされた領域に対応するものとして超音波走査で識別された腫瘤の１０％以上が、乳房の非常に異なる領域に対応していたことが見出されている。事実上、この百分率は、稠密な乳房を有する患者においては有意に高くなると考えられる。
【０００９】
従って、組織内部の異常の検出のための改善された方法及び装置が必要とされている。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明は、以上に述べた問題点、及び従来技術の範囲内で見出されているその他の問題点の１以上を改善し且つ／又は解消することに関わるものである。
【００１１】
本発明の一側面では、物体の複数のビューを解析する方法が提供される。物体は、物体の表面から物体の内部空間に向かって部分的に延在している辺縁部分を含んでおり、当該方法は、各々の取得されたビューを解析する工程を備えている。各々の取得されたビューを解析する工程は、辺縁部分の解析を含んでいる。
【００１２】
本発明のもう一つの側面では、トモシンセシス（tomosynthesis）・システムからの複数のビューを機械に解析させるプログラム・プロダクトが提供される。トモシンセシス・システムは、物体の表面から物体の内部空間に向かって部分的に延在している辺縁部分を含んでいる物体を撮像し、当該プログラム・プロダクトは、各々の取得されたビューを解析する工程を機械に実行させる。各々の取得されたビューを解析する工程は、辺縁部分の解析を含んでいる。
【００１３】
本発明のもう一つの側面では、被撮像組織を通して放射線を照射し、複数のビューに対応する複数の照射位置を通じて角度変位可能な放射線源と、組織を通して照射された放射線を検出するように配置されており、組織のビューを表わす信号を発生する検出器と、検出器に電気的に結合されており、上述の信号を解析するプロセッサとを備えた組織撮像装置が提供される。プロセッサは各々の取得されたビューを解析し、この解析は、組織の表面から組織の内部空間に向かって部分的に延在している組織の辺縁部分の解析を含んでいる。
【００１４】
本発明のもう一つの側面では、マルチ・モダリティ・イメージング・システムで物体を解析する方法が提供される。この方法は、第一のモダリティによって形成された物体の第一の画像及び第二のモダリティによって形成された物体の第二の画像の少なくとも一方において関心領域を検出する工程と、検出された関心領域を分類する工程と、関心領域を第一の画像及び第二の画像の他方における対応する領域と相関付けする工程と、相関度に対応する加重ファクタで分類に加重する工程とを備えている。第一のモダリティは第二のモダリティと異なっている。好ましくは、第一の画像及び第二の画像は合成される。さらに好ましくは、第一の画像は第二の画像と位置合わせされて、第一の画像と第二の画像との間の空間分解能差は補正される。
【００１５】
本発明のもう一つの側面では、物体を撮像するイメージング・システムが提供される。このイメージング・システムは、Ｘ線放射線から物体の第一の画像を形成する手段と、超音波から物体の第二の画像を形成する手段と、第一の画像及び第二の画像の少なくとも一方において関心領域を検出する手段と、検出された関心領域を第一の画像及び第二の画像の他方における対応する領域と相関付けする手段と、第一の画像及び第二の画像の他方における対応する領域に異常が存在しているか否かを判定することと、検出された関心領域の形状、検出された関心領域の寸法、検出された関心領域のコントラスト、及び検出された関心領域のコントラスト分布の１以上を比較することとの少なくとも一方のための手段と、異常を分類する手段と、相関度に関連付けて分類に加重する手段とを備えている。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明の現状で好ましい実施形態について詳細に説明する。部位を問わず可能な限り、図面全体にわたって同一の参照番号を用いて同一の部材又は類似した部材を表わす。
【００１７】
乳房撮像及び乳ガン検出の装置及び方法を参照して本発明を説明する。但し、本発明の教示は、肺撮像、脳撮像、肝臓撮像、腎臓撮像、骨撮像、及び他の医療分野、並びに製造部品の低密度領域を検出する又は欠陥／疲労試験を行なう（例えば亀裂、陥没若しくは不純物を検査する）等の産業分野のような他の分野にも用いてよいことが理解されよう。
【００１８】
近年、乳ガン検出用の改善されたイメージング・システムを求める研究では、ディジタル・イメージング・システム、さらに具体的には、自動異常検出及び危険性解析を行なうディジタル・イメージング・システムが注目されている。John J. Hein, PhDによる二部から成る論文“Mammographic Tissue, Breast Cancer Risk, Serial Image Analysis, and Digital Mammography ”が乳房組織危険性研究の検討、及びそのディジタル・マンモグラフィへの応用を記載している。この論文をその全体として文献の援用によって本明細書に取り込む。
【００１９】
三次元ディジタル・トモシンセシスはこのような新たなＸ線イメージング・システムの一つであり、組織（例えば乳房組織）の三次元ディジタル画像を形成するものである。適当なトモシンセシス装置が同時係属出願“Tomosynthesis X-Ray Mammogram System And Method With Automatic Drive System”に記載されており、この出願をその全体として文献の援用によって本明細書に取り込む。他の適当なトモシンセシス装置が米国特許第５，８７２，８２８号に記載されており、この特許をやはりその全体として文献の援用によって本明細書に取り込む。
【００２０】
図１に、本発明の一実施形態によるトモシンセシス装置を示す。Ｘ線放射線を照射する放射線源１１０が、組織１２０の複数のビューに対応する複数の照射位置Ａ、Ｂ、Ｃを通じて角度変位可能となっている。図１には三箇所の照射位置のみを示しているが、当業者には、本発明の範囲内にありながら三箇所の照射位置又はより少ない若しくはより多い照射位置を利用し得ることが理解されよう。放射線源１１０は、異なる投影角度からの乳房の放射線写真の取得を可能にするように角度変位可能となっている。このことは例えば、好ましくは乳房組織から約１５ｃｍ上方に位置する枢軸点１５０の周りに放射線源１００を角度変位させることにより行なうことができる。放射線源１１０は、好ましくは±１８０°未満である投影角度φを通じて角度変位可能である。好ましくは、φは約±４５°未満の範囲にあり、最も好ましくは約±３０°未満の範囲にある。さらに好ましくは、少なくとも１１箇所の照射位置が用いられ、これらの照射位置は凡そ一定の角度間隔で隔設される。図１のシステム構成では、投影角度φは一般的には、「ガントリ角度」θよりも有意に小さい。投影角度φは本質的に、何らかの「ゼロ度」角を基準として物体の「中心」を通るビームの射線の角度によって与えられる。計算機式断層写真法（ＣＴ）走査の場合と異なり、放射線源１１０は好ましくは、乳房組織１２０の周囲の全経路で角度変位可能である訳ではない。
【００２１】
被撮像物体１２０に関して放射線源１１０に実質的に対向して検出器１３０が配置されており、組織１２０を通して照射された放射線を検出して、組織１２０のビューを表わす信号を発生する。好ましくは、検出器１３０は枢軸点１５０から約２５ｃｍ未満（最も好ましくは約２２．４ｃｍ）の下方に配置されている。信号は、ビューを解析する（と共に画像スライス１４０を再構成する）プロセッサを含むコンピュータ１６０に伝送される。好ましくは、コンピュータは、放射線源１１０と検出器１３０とを含むトモシンセシス装置の一部である。代替的には、信号を記憶媒体に記憶させるか又は中央コンピュータ・システムへ伝送して、後にコンピュータ１６０によって解析してもよい。かかる構成は、例えば遠隔地で患者の乳房のデータを取得して、後にデータを検査部門で解析する移動式トモシンセシス・システムに搭載してよい。
【００２２】
本開示を読了すれば当業者には容易に明らかとなるように、他のトモシンセシス・システム構成も妥当である。かかるシステムの一つに、回転式ガントリではなく、放射線源から検出器までの距離を好ましくは約１００ｃｍ〜約１８０ｃｍとして軌道に沿って可動の放射線源を用いたものがある。以上の各構成は説明のみのために掲げられており、本出願の範囲を限定するものではない。
【００２３】
トモシンセシス・システムによって取得された三次元データ集合（すなわち画像）は、計算機支援検出（ＣＡＤ）装置（すなわちコンピュータ１６０）によって処理されて、三次元データ集合において利用可能な情報の従来の二次元データ集合を凌ぐ大幅な増大を活用する。このようにして、三次元データの利点を従来の二次元画像と組み合わせて、マンモグラフィ撮像の新たなさらに高レベルの性能を達成する。このことについて以下に詳述する。
【００２４】
性能改善は少なくとも部分的には、乳房１２０及び乳房１２０が含んでいる可能性のあるあらゆる病状に関して様々な配向Ａ、Ｂ、Ｃで画像データが取得されているという事実に関連している。これにより、重畳した組織からの真の構造のより十分な分離、異なる取得位置での情報の相関付け、三次元画像集合における空間構造の相関付け、及び三次元特異的な処理を行なうことができ、性能を高めることができる。
【００２５】
しかしながら、本発明者等は、健康面の配慮から患者の放射線被曝を実質的に増大させずに取得の回数を増すことにより、トモシンセシスについてのビュー当たりの信号対雑音比（ＳＮＲ）が従来のフィルム／スクリーン・マンモグラフィよりも低くなる傾向にあることを発見した。しかしながら、三次元画像を再構成し、構造雑音を低減させ、重ね合わせの影響を減少させる能力は、トモシンセシス手法を用いることを遠ざける教示（teach away）となり得る上述の短所（例えばＳＮＲ性能が低いこと）よりも遥かに重要である。さらに、ダイナミック・レンジが広くなり、また検出器及びシステム特性の事前知識が得られるという利点は、本アプローチを用いることを遠ざける教示となり得る予見可能な短所よりも重要な利点となる。この性能改善を達成する方法の特定的な実例について以下に述べる。
【００２６】
図２は、本発明の実施形態による乳房組織の複数のビューを解析する方法のブロック図を示す。この方法は、例えばトモシンセシス装置からのデータを処理するコンピュータ・ワークステーションによって、又はトモシンセシス装置自体に内蔵されているプロセッサによって実行され得る。
【００２７】
ステップ２１０において、トモシンセシス装置が、乳房組織又は他の任意の被撮像物体を通る複数のビューを取得する。ステップ２１０は、前述の同時係属の各出願に記載されているような態様で実行され得る。次いで、複数のビューは解析用プロセッサへ送られる。
【００２８】
ステップ２２０において、プロセッサは第一のビューにおいて１以上の関心領域を検出する（かかる領域が存在していれば）。プロセッサが１以上の関心領域を検出したならば、ステップ２３０において、プロセッサは検出された関心領域を新規のアルゴリズム又は従来のアルゴリズムを用いて分類する（例えば腫瘤、嚢胞、微小石灰化等として）。アルゴリズム例は、例えばLM Yarusso等による“Application of Computer-Aided Diagnosis to Full-Field Digital Mammography”に記載されている。この論文をその全体として文献の援用によって本明細書に取り込む。次いで、ステップ２４０において、プロセッサは検出された関心領域を第二のビューにおける対応する領域と相関付けする。好ましくは、ステップ２４０において、プロセッサは検出された関心領域を他の複数のビューにおける対応する領域と相関付けする。
【００２９】
次いで、ステップ２５０において、プロセッサは、相関度に対応する加重ファクタでステップ２３０の分類に加重する。本書で用いられる「相関度」という用語は、一つの画像のもう一つの画像に対する類似性に関連している。従って、相関度が高い場合には、分類された領域が正しく分類されているという信頼性がより高いことを表わす。図６に示すように、例えば、相関付けする工程は、ステップ６１０、６２０、６３０、６３０、６４０及び６５０の１以上を含んでいてよい。ステップ６１０において、プロセッサは対応する領域が他の任意のビュー、再構成された平面（後述）又は再構成された三次元画像（後述）に存在しているか否かを判定する。このように、対応する領域が存在しない場合には、関心領域が実際にともかくも異常であるという確率は低く、分類は相応に加重される。さらに、検出された関心領域の形状（ステップ６２０）、検出された関心領域の寸法（ステップ６３０）、検出された関心領域のコントラスト（ステップ６４０）、検出された関心領域のコントラスト分布（ステップ６５０）、及び対応する領域の同じものとの相関を個々に又は組み合わせて用いることにより、相関度に対応する加重ファクタで分類に加重することができる。
【００３０】
次いで、ステップ２６０において解析の結果を出力する。ステップ２６０は、例えば同時係属出願“Method and Apparatus For Providing Mammographic Image Metrics To A Clinician”に記載されているように情報を選択的に表示することを含んでいてよい。この出願をその全体として文献の援用によって本明細書に取り込む。本開示を読了すれば当業者には容易に明らかとなるように、他の出力方法も妥当である。
【００３１】
図３に示すように、プロセッサは好ましくはまた、ステップ２３２において、複数のビューから複数の再構成平面を再構成する。再構成平面は例えば、（ｉ）検出器１３０に平行な（すなわちｚ軸に実質的に垂直な）画像スライス、（ii）ｘ軸及びｙ軸に実質的に垂直な平面、並びに（iii）三次元空間において任意の配向にある斜方平面を含んでいてよい。例えばD. Verhoevenによる“Limited-Data Computed Tomography Algorithms for the Physical Sciences”で用いられているような再構成手法をこのアプローチのために用いることができる。この論文をその全体として文献の援用によって本明細書に取り込む。
【００３２】
好ましくは、プロセッサは次いでステップ２４２において、ステップ２２０からの検出された関心領域を再構成平面における対応する領域と相関付けする。ステップ２４２は、ステップ２４０について上述したものと類似の態様で実行することができる。代替的には、ステップ２４２をステップ２４０の代わりに実行することもできる。
【００３３】
図４に示すように、プロセッサは好ましくはまた、ステップ２３４において、複数のビューから乳房の三次元画像を再構成する。ステップ２３４は、例えば同時係属出願“Generalized Filtered Back-Projection Reconstruction In Digital Tomosynthesis”に記載されているようにして実行することができる。この出願をその全体として文献の援用によって本明細書に取り込む。好ましくは、プロセッサは次いでステップ２４４において、ステップ２２０からの検出された関心領域を三次元画像における対応する領域と相関付けする。ステップ２４４は、ステップ２４０について上述したものと類似の態様で実行することができる。代替的には、ステップ２４４をステップ２４０の代わりに実行することもできる。
【００３４】
本開示を読了すれば当業者には容易に明らかとなるように、検出工程２２０及び分類工程２３０はまた、ビューに対して直接実行するのではなく、再構成された平面及び／若しくは再構成された三次元画像に対して、又はこれらをビューと組み合わせて直接実行することができる。従って、図５に示すように、例えば、プロセッサがステップ２２２、２３１、２４６及び２５２（すなわち再構成された平面の解析）を実行するのであれば、プロセッサはステップ２２０、２３０、２４０及び２５０（すなわちビューの解析）を実行する必要はない。同様に、プロセッサは所望があれば再構成された三次元画像の解析のみを実行してもよい。但し、好適実施形態では、プロセッサは、ビューの解析、再構成された平面の解析、再構成された三次元画像の解析、及びこれらの組み合わせを実行してさらに高い性能度を達成する。
【００３５】
例えば図７に示すように、再構成された三次元画像に対して追加の解析を行なうこともできる。ステップ７１０において、線に沿った画像データを加算して、当該線に沿った射線投影を模擬することができる。ステップ７２０において、検出された関心領域内での最大強度投影を求めることができる。ステップ７３０において、検出された関心領域内での最小強度投影を求めることができる。ステップ７４０において、検出された関心領域内での平均強度投影を求めることができる。ステップ７５０において、検出された各関心領域の中でのメジアン強度投影を求めることができる。ステップ７１０、７２０、７３０、７４０及び７５０は、個々に実行することもできるし、組み合わせて実行することもできるし、且つ／又は新たな手法若しくは従来の手法を用いる他の工程と共に実行することもでき、これにより、さらに一層高い性能度を達成する付加的な解析ツールを提供する。
【００３６】
以上に述べた実施形態では、トモシンセシス取得走査において個々の角度で取得された二次元投影データを用いて、病状をさらに正確に検出することができる。ビュー、再構成された平面、及び／又は再構成された三次元画像の間の相関付けは、特定の「所見」（すなわち分類された異常）の一つの角度における投影内での位置が、他の幾つかの投影又はすべての投影でも同様に十分に画定されることを確実にすることにより、検出を増強する。加えて、所見の寸法、コントラスト、コントラスト分布等をすべて前述のように組み合わせて又は個々に用いて、異なる投影におけるこれらのパラメータの相関を求めることができる。所見が重要である確率は、異なる投影におけるパラメータの相関が増大するにつれて高くなる。従って、「偽陽性」同定の数を実効的に減少させると同時に「偽陰性」同定の数をも減少させることができる。
【００３７】
さらに、再構成された平面ではデータの範囲がさらに限定される傾向にあるため、ボクセル値（すなわち再構成された三次元画像内での各々の参照点における三次元ボックス）が特徴の特性にさらに直接的に関係して、撮像の幾何学的性質には比較的関係しなくなるので、病状の検出が容易になる。さらに、再構成された三次元画像における病状の分類では、近傍の情報を考慮に入れる等のように立体情報を考慮することができる。これにより、完全な所見空間の特性決定が直接的に可能になる。完全な空間の特性決定は、細長い糸様特徴を検出するのに特に有益であるが、「糸方向」における構造の連続性は二次元解析では見失われる場合があった。二次元解析における糸の検出の見落としは、解析平面が糸方向に垂直に位置している場合、及び例えば雑音がこの特徴の三次元長の追跡を遮る場合に特によく起こる。
【００３８】
以上に述べた検出は、データに対して直接行なうこともできるし、或いは特定の特徴を強調する画像処理の後に行なうこともできる。加えて、トモシンセシス取得の幾何学的性質に特異的な幾つかのアーティファクトを減少させる又は除去する画像処理を用いることもできる。画像の空間分解能もまた処理で変更することができる。明確に述べると、データをダウン・サンプリングする又は補間して、実効的なボクセル寸法を変更し、性能を改善し或いは計算負荷を減少させることができる。所見の探索はマルチ分解能態様で行なうことができ、比較的大きい所見の初期探索は比較的粗いグリッドで行ない、比較的小さい所見のより細かい探索は相対的に高分解能の画像集合に対して行なう。このダウン・サンプリング又は補間は、トモシンセシス画像の空間分解能が本質的に最大（ｌａｒｇｅｓｔ）となるｚ方向で特に適当である。多数のビュー又は三次元再構成画像を利用する方法は一般的には、単一投影の方法よりも向上したＳＮＲを享受する。
【００３９】
所見が関心のあるものである確率は、所載のように結果の加重付き結合を用いることにより割り当てることができる。このようにして、すべての情報を最も実効的な方法で結合して結果の感度及び特異性を高めることができる。適正な加重を決定する際にＳＮＲ及び空間局在化情報を用いることもできる。ＣＡＤは、自動計算、及びトモシンセシス装置によって生成されるデータ集合に加えての多くのパラメータの考慮にも配慮しているので、上述の確率を、患者の年齢、既往歴、乳房の組織型、所見の近傍の組織型、病状の型及び形態に関する知見（例えば重要と見做されるまでのクラスタにおける微小石灰化の最小数）、並びに性能を高めるその他の主要パラメータとも相関付けすることができる。
【００４０】
さらに、ＣＡＤ装置で全過程を自動化して、熟練した経験豊かな医師への依存を小さくすることができる。これによってもまた、精度を高めて、偽陽性分類及び偽陰性分類の数を減少させることができる。
【００４１】
本開示を読了すれば当業者には容易に明らかとなるように、さらなる改善も妥当である。好適実施形態によれば、本トモシンセシス装置はさらに、異なるモダリティ（例えば超音波、核医学等）で動作する撮像装置を含んでおり、これについて以下に詳述する。以下に述べるマルチ・モダリティ撮像装置にも前述の諸特徴が適用され得ることが理解されよう。
【００４２】
本発明の実施形態によるマルチ・モダリティ撮像装置を図８のブロック図に示す。類似の装置が同時係属出願“Combined Digital Mammography And Breast Ultrasound System”の主題となっている。この出願をその全体として文献の援用によって本明細書に取り込む。図８に示すように、図１のトモシンセシス装置への付加として１以上の超音波照射装置１１００及び／又は複数の核医学検出器１１２０が設けられている。好ましくは、超音波照射装置１１００はＸ線撮像が行なわれた後に用いられて、組織１２０のＸ線撮像に悪影響を及ぼさないようにする。超音波照射装置１１００及び核医学検出器１１２０（例えばγ放射線検出器）の配置及び数は、本開示を読了すれば当業者には容易に明らかとなるように、調節可能である。マルチ・モダリティ・システムの特定的な方法について以下に述べる。
【００４３】
本発明の実施形態に従ってマルチ・モダリティ・イメージング・システムを用いて物体を解析する方法を図９の流れ図に示す。ステップ９１０において、Ｘ線モダリティを用いて物体の第一の画像（好ましくは三次元画像）を形成する。ステップ９２０において、異なるモダリティ（例えば超音波又は核医学）を用いて物体の第二の画像（好ましくは三次元画像）を形成する。ステップ９１０及び９２０は、同時係属の各出願に記載されているようにして実行してよい。この実施形態の残りの記載は、Ｘ線／超音波マルチ・モダリティ・システムを参照して特定的に記載する。但し、本開示は、核医学（例えばシングル・フォトン放出計算機式断層写真法（ＳＰＥＣＴ）又は陽電子放出断層写真法（ＰＥＴ））等を含めたその他のモダリティにも同様に適用される。好ましくは、ステップ９１０及び９２０において撮像されている物体は、画像取得中に実質的に同じ位置に拘束される（例えば圧迫板のような圧迫装置によって）。
【００４４】
ステップ９３０では、第一の画像及び第二の画像の少なくとも一方で関心領域を検出する。ステップ９３０はステップ２２０について記載したのと同様に実行することができる。例えば図１０〜図１３に示すように、腫瘤１０及び嚢胞２０がＸ線画像（Ｔｏｍｏ）及び超音波画像（ＵＳ）の両方に観察される。従って、ステップ９３０では、例えば腫瘤１０若しくは嚢胞２０のいずれか又は両方を、Ｔｏｍｏ画像若しくはＵＳ画像のいずれか又は両方で検出することができる。尚、前述のようにＴｏｍｏ画像において関心領域を検出する場合には、ビュー、再構成された平面及び／又は再構成された三次元画像において関心領域を検出し得ることが理解されよう。同様に、超音波画像において関心領域を検出する場合には、ビュー、画像平面及び／又は三次元画像において関心領域を検出することができる。
【００４５】
次いで、ステップ９４０において、検出された関心領域を分類する（例えば嚢胞、腫瘤、微小石灰化等として分類する）。次いで、ステップ９５０において、検出された関心領域を第一の画像及び第二の画像の他方における対応する領域と相関付けする。相関付けは、例えば図６のステップ６１０、６２０、６３０、６４０及び６５０と同様の工程を含んでいてよいが、所与のモダリティ内での多数のビュー（例えばビュー、再構成された平面、再構成された三次元画像等）に加えてモダリティ間についても行なわれる。次いで、ステップ９６０において、相関度に基づいて分類に加重する。次いで、ステップ９７０において、解析の結果を出力する。
【００４６】
本発明者等は、本発明の他の実施形態について前述した利点に加えて、以上に述べたマルチ・モダリティ・アプローチを利用することにも重要な利点を見出した。一般的には、補足的なモダリティを用いると（すなわちＸ線に加えて）被撮像物体を解析するためのデータが遥かに多くなる。例えば、従来のＸ線装置は、図１０で分かるように検出器表面に平行な平面において高分解能を有する傾向にある。しかしながら、Ｘ線装置は、図１１に示すように、検出器表面に垂直な平面では遥かに低い分解能を有する傾向にある。一般に、超音波の分解能はＸ線検出器に対するトランスデューサの配向に依存しており、トランスデューサが掃引する方向では分解能は一般的に低い。従って、好ましくは、超音波取得は、検出器表面に平行な平面で低分解能になり（図１０）、検出器表面に垂直な平面では高分解能になる（図１１）ように構成されて、Ｘ線分解能が相対的に低い平面で高分解能を達成するようにする。この構成は、Ｘ線検出器に垂直に且つ乳房の上方にトランスデューサを配置することにより達成することができる。この構成によって、これら二つのアプローチを単純に組み合わせることにより、分解能の全体的な向上を達成することができる。
【００４７】
さらに、モダリティが異なればそれぞれ他方のモダリティよりも良好に検出できる物体の特性は異なる傾向にあるので、分類の全体的な信頼性（すなわち偽陰性同定及び偽陽性同定の減少）は、所載のマルチ・モダリティ間で異常の検出を相関付けすることにより著しく改善され得る。分類の向上はまた、全体的分解能を全方向で高めた合成画像（図１３参照）において直接異常を検出することにより達成することもできる。このように、所与のモダリティ内で若しくは異なるモダリティ間で関心領域の検出を相関付けすることにより、又は合成画像内で関心領域を解析することにより、画像解析の全体性能を向上させることができる。
【００４８】
本書に掲げた流れ図は方法工程の特定的な順序を示しているが、これらの工程の順序は図示と異なっていてもよいことを理解すべきものと特記しておく。また、２以上の工程を同時に実行してもよいし、又は部分的に同時に実行してもよい。かかる変形は、選択されているソフトウェア及びハードウェア・システムに依存しており、一般的には設計者の選択項目と考えられる。かかる変形はすべて本発明の範囲内にあることを理解されたい。同様に、本発明のソフトウェア及びウェブ具現化形態を、ルール・ベース型論理、並びに様々なデータベース検索工程、相関付け工程、比較工程及び判定工程を達成するその他の論理を用いて標準的なプログラミング手法で達成することもできる。
【００４９】
本発明の好適実施形態の以上の記載は例示及び説明の目的のために掲げられている。この記載は網羅的なものではなく、また開示した精密な形態に本発明を限定するものでもなく、以上の教示に照らして改変及び変形が可能であり、或いは本発明の実施から改変及び変形を得ることができる。各実施形態は、本発明の原理及び本発明の実用的な応用を説明して、当業者が様々な実施形態として本発明を利用し、また想到される特定の用途に適合するような様々な改変を施して本発明を利用し得るようにするために選択され記載されている。本発明の範囲は特許請求の範囲及びその同等物によって定義されるものとする。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態によるトモシンセシス装置のブロック図である。
【図２】本発明の実施形態による画像を解析する方法の流れ図である。
【図３】本発明の実施形態による再構成を含む画像を解析する方法の流れ図である。
【図４】本発明の実施形態による三次元画像を再構成することを含む画像を解析する方法の流れ図である。
【図５】本発明の実施形態による再構成を含む画像を解析する方法の流れ図である。
【図６】本発明の実施形態による様々な相関付け工程を含む方法の流れ図である。
【図７】本発明の実施形態による再構成された三次元画像を解析する方法の流れ図である。
【図８】本発明の実施形態によるマルチ・モダリティ撮像装置のブロック図である。
【図９】本発明の実施形態による画像を解析する方法の流れ図である。
【図１０】本発明の実施形態によるトモシンセシス取得及び／又は超音波取得による画像を示す図である。
【図１１】本発明の実施形態によるトモシンセシス取得及び／又は超音波取得による画像を示す図である。
【図１２】本発明の実施形態によるトモシンセシス取得及び／又は超音波取得による画像を示す図である。
【図１３】本発明の実施形態によるトモシンセシス取得及び／又は超音波取得による画像を示す図である。
【符号の説明】
１１０ 放射線源
１２０ 組織
１３０ 検出器
１４０ 画像スライス
１５０ 枢軸点
１６０ コンピュータ
１１００ 超音波照射装置
１１２０ 核医学検出器

Claims (7)

1. 物体の複数の角度変位したビューを解析する方法であって、
   前記物体に対する放射線源の角度位置が異ならせて取得した複数のＸ線画像データを含む、取得された３つの角度変位したビューの各々を解析する工程（２６０）を備えており、ビューの各々を解析する該工程は、１以上の関心領域を検出する工程（２２０）と、前記検出された関心領域を分類する工程（２３０）と、
   前記複数の角度変位したビューの第一のビューにおける検出された関心領域を前記複数の角度変位したビューの第二のビューにおける対応する領域と相関付けする工程（２４０）と、相関度に対応する加重ファクタで前記分類に加重する工程（２５０）とを含み、
   前記方法は、
   前記複数のビューから前記物体の三次元（３Ｄ）画像を再構成する工程と、
   前記再構成された三次元画像において関心領域を検出すると共に、前記再構成された三次元画像において前記検出された関心領域を分類する工程と、
   前記三次元画像における検出された関心領域を前記複数のビューの１以上のビューにおける対応する領域と相関付けすると共に、相関度に対応する加重ファクタで前記分類に加重する工程と、
   を更に含んでいる方法。
2. 前記物体は、乳房組織を含み、前記検出された関心領域を分類する工程（２３０）は、前記乳房組織内の異常を分類する請求項１に記載の方法。
3. 前記相関付けする工程は、対応する領域が存在していないことを判定する工程（６１０）と、・前記検出された関心領域の形状（６２０）、・前記検出された関心領域の寸法（６３０）、・前記検出された関心領域のコントラスト（６４０）、及び・前記検出された関心領域のコントラスト分布（６５０）の１以上を比較する工程との少なくとも一方を含んでいる請求項１に記載の方法。
4. 前記複数のビューから複数の再構成された平面を再構成する工程（２３２）をさらに含んでいる請求項１に記載の方法。
5. 再構成された平面において１以上の関心領域を検出する工程（２２２）と、前記再構成された平面において前記検出された関心領域を分類する工程（２３１）とをさらに含んでいる請求項４に記載の方法。
6. 前記複数の再構成された平面の第一の再構成された平面における検出された関心領域を、・前記複数の再構成された平面の第二の再構成された平面における対応する領域（２４６）、及び・前記複数のビューの１以上における対応する領域（２４０）の少なくとも一方と相関付けする工程と、相関度に対応する加重ファクタで前記分類に加重する工程（２５２）とをさらに含んでいる請求項５に記載の方法。
7. 線に沿った射線投影を模擬するために当該線に沿った画像データを加算する工程（７１０）と、検出された関心領域内での最大強度投影を求める工程（７２０）と、検出された関心領域内での最小強度投影を求める工程（７３０）と、検出された関心領域内での平均強度投影を求める工程（７４０）と、前記検出された各関心領域の中でのメジアン強度投影を求める工程（７５０）との１以上をさらに含んでいる請求項１に記載の方法。

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