JP5275668B2 - 画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、画像処理装置及び画像処理方法に係り、特に、乳房をＸ線で撮影した画像を用いて乳房診断を行うマンモグラフィにおいて個人差の大きな乳房画像に対して、安定した画像処理結果を得るための技術に関する。

従来から、被写体を撮影して得た医用画像を用いて診断を行うものとして、例えばマンモグラフィ（乳房Ｘ線撮影）が知られている。乳房は大きさや乳腺量が人によって様々で、人体組織の中でも最も個人差の大きい臓器であると言われている。

そのため、マンモグラフィで撮影された乳房画像の特徴も個人差が大きく、乳腺組織と脂肪組織の比率や、乳腺組織の分布状況などによって、画像の濃度／コントラストが大きく異なっている。例えば、若年者にみられる乳腺の量が多い乳房の画像は、乳腺の量が少ない乳房に比べてコントラストの低いボケた画像になり易い。

乳房は乳腺組織と脂肪組織が混在しており、その割合や乳腺組織の分布状況によって、乳房画像を次の４つの乳腺タイプに分類することができる。すなわち、（１）乳房領域がほぼ完全に脂肪に置き換えられている脂肪性タイプ、（２）脂肪に置き換えられた乳房領域内に乳腺実質が散在している乳腺散在タイプ、（３）乳腺実質内に脂肪が混在し、不均一な濃度を呈する不均一高濃度タイプ、及び（４）乳腺実質内に脂肪の混在はほとんどない高濃度タイプの４つのタイプである。

図８に、乳腺領域内の信号値分布の例を示す。図８（ａ）は、高濃度タイプの例であり、このような高濃度タイプの乳房の場合、乳腺組織の密度が高く同程度の画像信号値になり、充分なコントラストが得られないため、病変部の発見が困難である。これに対し、図８（ｂ）は、乳腺散在タイプの例であり、このような乳腺散在タイプの乳房の場合、高濃度の脂肪領域が乳腺領域に混在し、乳腺組織の密度にバラツキが生じ、乳腺領域のコントラストがつきやすく病変部の発見は比較的容易である。

また、図９に、上記図８（ａ）、（ｂ）の各場合に対応する信号値のヒストグラム形状を示す。図９（ａ）に示すように、乳腺量が多い場合には信号値の分布が狭くなるのに対して、図９（ｂ）の場合には、画像信号値にもバラツキが生じている。

そこで従来より、このような乳腺領域内の信号値のバラツキを考慮した画像処理を行ない、乳房画像を詳細に解析することで各々の画像特徴に応じた好ましい画像処理を適用することが行われている。

例えば、累積ヒストグラムの形状の違いに基づいて乳腺量を判断し、この乳腺量に応じて好ましい画像処理条件を設定する方法が知られている（例えば、特許文献１等参照）。

また、胸筋の濃度を基準として乳腺領域を抽出し、乳房内の乳腺量に応じて画像処理条件を変える方法が知られている（例えば、特許文献２等参照）。

しかし、乳腺量や累積ヒストグラムの形状が類似していても、乳腺内のコントラストの違いなどにより、各々に適した画像処理条件が異なる場合がある。

そこで、乳腺量だけでなく、乳腺内コントラストなどの信号値に関する情報も利用した画像処理方法として、具体的には、乳腺構造内の高濃度側１０％の平均信号値と、乳腺構造内の低濃度側１０％の平均信号値の差分をとることで乳腺内コントラストを算出し、乳腺内コントラストと乳腺量（乳腺領域の面積割合）に基づいて画像処理条件を決定するようにしたものが提案されている（例えば、特許文献３等参照）。

また、乳腺内コントラストとして乳腺領域内の画像信号値の分散を算出し、この画像信号値の分散及び乳房領域に対する乳腺領域の比率を縦軸横軸にとってプロットすることにより高濃度タイプとそれ以外とに分類するようにしたものが知られている（例えば、特許文献４等参照）。
特開２００２−８００９号公報 特開２００２−１２５９６１号公報 特開２００６−１２２４４５号公報 特開２００６−２６３０５５号公報

しかしながら、前記従来技術の方法では、抽出した乳腺領域全体の信号値に基づいて大域的なコントラストを算出しており、局所的な乳腺構造や病変の見やすさを充分に考慮できていないという問題がある。乳腺の太さや病変の大きさを考慮すると、乳腺の重なりか病変かを見分けるためには、数ｍｍ単位の局所領域でのコントラストが重要である。

また、前記従来技術の方法では、乳腺領域の抽出結果がそのまま信号値のヒストグラム形状に影響を与えてしまい、算出するコントラストも変化してしまうため、正確な乳腺領域の抽出が要求される。しかし、実際には乳腺と他の組織領域との境が明確でない場合もあり、正確な乳腺領域の抽出は非常に難しいという問題がある。

さらに、前記従来技術の方法では、乳腺領域内のみの信号値に基づいてコントラストを算出しているため、周囲領域（脂肪領域）とのコントラストは充分に考慮できていない。そのため、見た目の印象と異なるコントラスト値が算出されることも度々起こり得る。

例えば、図１０（ａ）、（ｂ）に２種類の乳房画像の元画像を示し、図１１（ａ）、（ｂ）にそれぞれに対して領域分割を行った結果を示す。また、さらに図１２（ａ）、（ｂ）にそれぞれの乳腺領域内のヒストグラムを示す。

図１０（ａ）に示す画像は、図１０（ｂ）の画像に比べて乳腺構造のコントラストは非常に高く見えるが、図１２（ａ）に示すヒストグラムを見ると、図１２（ｂ）のヒストグラムと比べて乳腺領域内の信号値の広がりはあまり大きくないため、コントラストが低いと判断されてしまう。

このように、従来は乳腺領域内のみの信号値に基づいてコントラストを算出していたので、元画像を見るとコントラストが高い画像でも誤ってコントラストが低いと判断されてしまう虞れがあるという問題があった。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、個人差の大きな乳房画像に対して、乳腺と脂肪領域とのコントラストを考慮し安定した画像処理結果を得るとともに局所的な乳腺構造や病変の見易さを考慮した画像処理を行うことのできる画像処理装置及び画像処理方法を提供することを目的とする。

前記目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、乳房を放射線撮影して得られる乳房画像を取得する画像取得手段と、前記乳房画像から、乳腺領域を抽出する乳腺領域抽出手段と、前記乳腺領域抽出手段で抽出された前記乳腺領域を走査して前記乳腺領域に属する画素を中心に乳腺の太さに略等しい大きさの局所領域を複数設定し、または前記乳腺領域抽出手段で抽出された前記乳腺領域に属する画素をランダムにとり、該画素を中心に乳腺の太さに略等しい大きさの局所領域を複数設定する局所領域設定手段と、前記局所領域設定手段により設定された前記複数の局所領域毎に、局所領域内の局所コントラスト値を算出する局所コントラスト値算出手段と、前記局所コントラスト値算出手段で算出された複数の局所コントラスト値に基づいて前記乳腺領域全体の乳腺内コントラスト値を算出する乳腺内コントラスト値算出手段と、前記乳腺内コントラスト値算出手段で算出された乳腺内コントラスト値に基づいて前記乳房画像に対して画像処理を施す画像処理手段と、を備えたことを特徴とする画像処理装置を提供する。

これにより、局所的な乳腺構造や病変の見やすさを考慮できるとともに、乳腺と脂肪領域とのコントラストを考慮した画像処理を行うことが可能となる。

また、請求項２に示すように、前記局所コントラスト値算出手段は、前記局所コントラスト値を算出するために、前記局所領域内の信号値の分散を算出することを特徴とする。

これにより、複数の領域の分散値を統合することにより、乳腺領域抽出の失敗やバラツキ、乳腺領域内の乳腺の偏りの影響を受けることなく安定的に乳腺内コントラスト値を算出することができる。

また、請求項３に示すように、前記画像処理手段が行う画像処理は、階調変換処理あるいは周波数強調処理のうち少なくとも一方を含むことを特徴とする。

これにより、乳腺と脂肪領域とのコントラストを考慮した画像処理を行うことが可能となる。

また、請求項４に示すように、前記画像処理手段は、前記乳腺内コントラスト値算出手段で算出された乳腺内コントラスト値に基づいて前記乳房画像に対して階調変換処理を行い、前記乳腺内が低い場合には、基準の階調変換曲線に対して傾きを大きくしてコントラストを大きくするとともに、高濃度側のダイナミックレンジ圧縮処理を強めるようにすることを特徴とする。

これにより、コントラストを大きくするとともに、黒つぶれを防止した画像処理を行うことが可能となる。

また、請求項５に示すように、前記画像処理手段は、前記乳腺領域の濃度が画像処理後の前記乳房画像の出力媒体に応じた所定の濃度範囲となるように階調シフト量を調整することを特徴とする。

これにより、各領域の濃度値が適切になるように画像処理を行うことが可能となる。

また、請求項６に示すように、前記所定の濃度範囲は、前記出力媒体がフィルムの場合、１．２〜１．５９の範囲であることを特徴とする。

これにより、適切な濃度で画像をフィルムに出力することができる。
また、請求項７に示すように、前記乳腺の太さは数ｍｍであることを特徴とする。
また、請求項８に示すように、前記局所領域は５×５ｍｍ程度の正方形領域であることを特徴とする。
このような大きさの局所領域を設定することで、局所領域には乳腺構造と背景が含まれるようになり、適切な画像処理を行うことが可能となる。

また同様に前記目的を達成するために、請求項９に記載の発明は、乳房を放射線撮影して得られる乳房画像を取得する工程と、前記乳房画像から、乳腺領域を抽出する工程と、前記抽出された前記乳腺領域を走査して前記乳腺領域に属する画素を中心に乳腺の太さに略等しい大きさの局所領域を複数設定し、または前記抽出された前記乳腺領域に属する画素をランダムにとり、該画素を中心に乳腺の太さに略等しい大きさの局所領域を複数設定する工程と、前記設定された前記複数の局所領域毎に、局所領域内の局所コントラスト値を算出する工程と、前記算出された複数の局所コントラスト値に基づいて前記乳腺領域全体の乳腺内コントラスト値を算出する工程と、前記算出された乳腺内コントラスト値に基づいて前記乳房画像に対して画像処理を施す工程と、を備えたことを特徴とする画像処理方法を提供する。

これにより、局所的な乳腺構造や病変の見やすさを考慮できるとともに、乳腺と脂肪領域とのコントラストを考慮した画像処理を行うことが可能となる。

また、請求項１０に示すように、前記局所コントラスト値を算出する工程は、前記局所領域内のコントラスト値を算出するために、前記局所領域内の信号値の分散を算出する工程を含むことを特徴とする。

これにより、複数の領域の分散値を統合することにより、乳腺領域抽出の失敗やバラツキ、乳腺領域内の乳腺の偏りの影響を受けることなく安定的に乳腺内コントラスト値を算出することができる。

また、請求項１１に示すように、前記画像処理を施す工程は、前記算出された複数の局所コントラスト値に基づいて前記乳房画像に対して階調変換処理を行い、前記局所コントラスト値が低い場合には、基準の階調変換曲線に対して傾きを大きくしてコントラストを大きくするとともに、高濃度側のダイナミックレンジ圧縮処理を強めるようにする工程を含むことを特徴とする。

これにより、コントラストを大きくするとともに、黒つぶれを防止した画像処理を行うことが可能となる。
また、請求項１２に示すように、前記乳腺の太さは数ｍｍであることを特徴とする。
また、請求項１３に示すように、前記局所領域は５×５ｍｍ程度の正方形領域であることを特徴とする。
このような大きさの局所領域を設定することで、局所領域には乳腺構造と背景が含まれるようになり、適切な画像処理を行うことが可能となる。

以上説明したように、本発明によれば、局所的な乳腺構造や病変の見やすさを考慮できるとともに、乳腺と脂肪領域とのコントラストを考慮した画像処理を行うことが可能となる。また、局所領域内のコントラスト値を算出するために、前記局所領域内の信号値の分散を算出するようにした場合には、複数の領域の分散値を統合することにより、乳腺領域抽出の失敗やバラツキ、乳腺領域内の乳腺の偏りの影響を受けることなく安定的に乳腺内コントラスト値を算出することができる。

以下、添付図面を参照して、本発明に係る画像処理装置及び画像処理方法について詳細に説明する。

図１は、本発明の画像処理装置が適用される画像診断システムの全体構成図である。

図１に示すように、画像診断システム１は、被写体の乳房の画像を撮影するマンモグラフィ装置１０と、マンモグラフィ装置１０によって撮影された乳房画像（画像データ）に対して画像処理を行う画像処理装置２０と、診断を行うため画像処理装置２０によって画像処理された画像を表示する画像診断装置３０と、マンモグラフィ装置１０によって撮影された乳房画像あるいは画像処理装置２０で画像処理された画像をフィルム等に出力するプリンタ（画像出力装置）４０と、診断結果を含む画像データを蓄積するサーバである画像メモリ５０とを備え、これらがネットワーク６０によって相互に接続されている。

マンモグラフィ装置１０は、詳しい構成についての説明は省略するが、簡単な乳房画像撮影の様子を図２に示す。

図２に示すように、マンモグラフィ装置１０は、Ｘ線源１２、圧迫板１４及びＸ線検出器１６を有しており、圧迫板１４とＸ線検出器１６との間に乳房Ｂを挟み、Ｘ線源１２からＸ線を照射し、乳房Ｂを透過したＸ線をＸ線検出器１６で検出するようになっている。

Ｘ線検出器１６は、特に限定されるものではなく、例えば、蓄積性蛍光体を有してなるイメージングプレート（蓄積性蛍光体シート）ＩＰでもよいし、半導体等を利用した極めて多数個のＸ線検出素子をＸ線検出面に２次元的に配列したフラットパネル型Ｘ線検出器（フラットパネルディテクタ）ＦＰＤであってもよい。

マンモ（乳房Ｂ）の撮影方法としては、上部からＸ線を照射して撮影を行う頭尾方向（ＣＣ）撮影、側面からＸ線を照射して撮影を行う側面方向（ＭＬ）撮影、斜め方向からＸ線を照射して撮影を行う内外側斜位（ＭＬＯ）撮影がある。

図３に、画像処理装置２０の概略構成を示す。

図３に示すように、本実施形態の画像処理装置２０は、画像取得手段２１、乳腺領域抽出手段２２、局所領域設定手段２３、局所コントラスト値算出手段２４及び画像処理手段２５を備えている。

画像取得手段２１は、マンモグラフィ装置１０が撮影した乳房画像をネットワーク６０を介して取得するものである。

乳腺領域抽出手段２２は、画像取得手段２１が取得した乳房画像を複数の組織領域に分割して乳腺領域を抽出するものである。

局所領域設定手段２３は、乳腺領域抽出手段２２が抽出した乳腺領域に属する画素を中心とした局所領域を複数設定するものである。詳しくは後述するが、例えば、乳腺領域内の画素を５００点程選び、それを中心とする５×５ｍｍの正方形領域を各局所領域として設定する。しかし、局所領域の形状や大きさはこれに限定されるものではない。

局所コントラスト値算出手段２４は、局所領域内の乳腺構造のコントラストを算出するものである。本実施形態では、各局所領域において信号値の分散を算出し、複数の分散置の中央値を乳腺内コントラスト値として算出するようにしているが、局所領域内のコントラスト値の算出方法はこれに限定されるものではない。

画像処理手段２５は、算出された乳腺内コントラスト値に基づいて階調変換処理、周波数強調処理等の画像処理を行い、局所的な乳腺構造や病変の見やすい画像を得るものである。

処理後の画像データは、ネットワーク６０を介して画像メモリ５０に蓄積されるとともに、画像診断装置３０に送られ医師による画像診断に供せられ、また必要に応じてプリンタ４０からフィルム等に出力される。

以下、本実施形態の作用として、画像処理装置２０で行われる画像処理方法について説明する。

図４に、本実施形態の画像処理方法の処理の流れをフローチャートで示す。

本発明は、読影時の見た目の印象と良く一致した乳腺コントラストの安定的な算出方法と、その結果を利用した適応的な画像処理方法を提供するものである。入力された乳房画像を解析して乳腺領域を抽出し、乳腺領域内の画素を中心とする局所領域のコントラストを複数画素に対して算出し、複数の局所コントラスト値の統計量（中央値、最頻値、平均値など）に基づいて画像処理を行うものである。以下、図４のフローチャートに沿って説明する。

まず図４のステップＳ１００において、画像取得手段２１は、ネットワーク６０を介してマンモグラフィ装置１０が撮影した乳房画像を受け取る。

次に、ステップＳ１１０において、乳腺領域抽出手段２２は、画像取得手段２１が取得した乳房画像を複数の組織領域に分割して乳腺領域を抽出する。乳腺領域の抽出に当たり、まず、乳房を構成する複数の組織領域に画像を分割する。ここで、「組織領域」とは、画像上の各組織が撮影されている領域を言う。各組織は、画像上にそれぞれ特有の濃度値、形状、位置を持って現れるので、濃度値、形状、位置などの情報に応じて各組織領域に分けられるが、他の組織との境が明確でない場合には、領域内に現れた組織の量に応じて各組織領域に分けても良い。

ここでは、乳腺領域、脂肪領域、皮膚近傍の脂肪領域、大胸筋領域及び素抜け領域の５つの領域に分割する。すなわち、図５（ａ）に示すような乳房画像に対して、図５（ｂ）に示すように、乳腺領域７０、脂肪領域７２、皮膚近傍の脂肪領域７４、大胸筋領域７６及び素抜け領域７８の５つの領域に画像分割する。

なお、図２に示すように、乳房Ｂは、一般的に圧迫して撮影されるため、厚みは一様になるが、図２に符号Ｃで示すように、乳房の端で厚みが薄くなる部分が生じる。画像上では、この領域は、一様な厚みの領域よりも黒く表現されるため、図５（ｂ）に示すように、同じ脂肪組織の領域でも、皮膚近傍の脂肪領域７４とそれ以外の脂肪領域７２に分割することとする。

以下、画像分割の方法について説明する。

画像分割は、まず画像を被写体領域と、Ｘ線が直接照射されている被写体外領域である素抜け領域７８とに分割する。素抜け領域７８は、画像上で特に高濃度を呈しているため、画像全体の濃度ヒストグラムで高濃度側に現れるピークが素抜け領域７８に相当する。そのピーク値から一定値を引いた値を閾値として２値化処理を行うことで、被写体領域と素抜け領域７８に分割される。

次に被写体領域をさらに２分割する。すなわち、被写体領域の濃度ヒストグラムから判別分析法によって閾値を決定し、その閾値により２値化処理を行うことで、皮膚近傍の脂肪領域７４とそれ以外の領域に分割する。

そして次に大胸筋領域７６を抽出する。大胸筋領域７６と、脂肪領域７２及び皮膚近傍の脂肪領域７４との境界は比較的エッジがはっきりしているため、微分オペレータによる走査を行い、大きな微分値を持つ点を大胸筋領域７６の境界点として抽出する。抽出された境界点を結ぶ曲線を算出し、この曲線に関し素抜け領域７８とは反対側（体側部）の画像の領域（図の右端側）を大胸筋領域７６として抽出する。

最後に、大胸筋領域７６及びその近傍の脂肪領域７２の濃度値から乳腺領域７０を抽出するための閾値を算出し、乳腺領域７０と脂肪領域７２に分割する。

この閾値の算出方法は特に限定されるものではないが、例えば、本出願人による出願に係る特開２００５−６５８５５号公報に記載されたように、乳房の側面画像中の略胸筋と脂肪とからなる領域をサンプリング領域として設定し、設定されたサンプリング領域における濃度の分布に基づいて、サンプリング領域中の胸筋部分と脂肪部分との境界に相当する濃度ｐ１と、この胸筋部分の平均濃度ｐ２とを求め、求められたｐ１およびｐ２を用いた所定の計算式に従って、側面画像中の乳腺領域と脂肪領域とを分離する濃度の閾値を算出する方法が好適に例示される。

また、画像分割の後処理として、抽出した乳腺領域の微小な孤立領域を除去したり、領域の収縮・拡張を行うようにしても良い。

次に、ステップＳ１２０において、局所領域設定手段２３は、抽出した乳腺領域７０に属する画素を中心とした局所領域を設定する。例えば、図６に示すように、局所領域８０は、乳腺領域７０に属する画素を中心とした微小な正方形の領域として設定される。そして、図６に矢印で示すように、乳腺領域７０の全体に対して走査される。乳腺の太さは数ｍｍであるため、局所領域８０の大きさは乳腺構造と背景が両方含まれるような大きさに設定される。経験的には、５×５ｍｍ程度の大きさにするのが好ましい。

また、各局所領域８０を設定する際、必ずしも図６に示したように乳腺領域７０内を順番に走査しなくても良い。乳腺領域７０内にランダムに画素をとるようにしてもよいし、また各局所領域８０同士が互いにきちんと隣接していなくとも、各局所領域８０同士が離れていても、またあるいは各局所領域８０同士の一部が重なっていて良い。

局所領域８０が設定されると、次にステップＳ１３０において、局所コントラスト値算出手段２４により、局所領域８０内の乳腺構造のコントラスト値を算出するため、各局所領域８０において信号値の分散が算出される。

なお、乳腺領域７０の全画素に対して分散値を算出する必要はなく、経験的には５００点程度あれば十分である。

また、局所領域８０内に素抜け領域７８や皮膚近傍の脂肪領域７４や大胸筋領域７６が含まれていると、分散値が極端に大きくなることがあるため、分散値の計算は乳腺領域７０及び皮膚近傍以外の脂肪領域７２の信号値のみを利用し、その他の領域の信号値は除くこととする。

上記のように局所領域８０で分散値を算出することで、局所的な乳腺構造や病変の見やすさを考慮することが可能となる。また、乳腺領域７０内のみの信号値だけでなく、皮膚近傍以外の脂肪領域７２の信号値も含めて計算することで、乳腺と周囲領域（脂肪領域７２）とのコントラストも考慮することが可能となる。

なお、局所領域内のコントラスト値を算出するために局所領域内の信号値の分散を算出することとしたが、分散を用いる方法に限定されることはなく、最大値と最小値との差分や、判別分析法で２クラスに分割したときの各クラスの平均信号値の差分などを求めるようにしても良い。

そして、乳腺内コントラスト値を算出する。各局所領域８０において、分散値が算出されると、それらを統合することでその画像の乳腺内コントラスト値が算出される。ここでは、複数の分散値の中央値を算出して、それを乳腺内コントラスト値とする。

このように、複数の局所領域８０の分散値を統合するようにしたことで、乳腺領域抽出の多少の失敗や、乳腺領域内の乳腺の偏り等の影響をあまり受けることなく、安定的に乳腺内コントラスト値を算出することが可能となる。

なお、複数の分散値の中央値を算出することとしたが、最頻値や上下の値をカットした平均である調整平均値を求めるようにしても良い。

次に、ステップＳ１５０において、画像処理手段２５により、算出した乳腺内コントラスト値に基づいた画像処理が行われる。

すなわち、算出した乳腺内コントラスト値に基づいて階調変換処理が行われる。階調変換曲線は図７（ａ）、（ｂ）に示すように、階調タイプＧＴ、回転量ＧＡ、回転中心ＧＣ、階調シフト量ＧＳの４つのパラメータで決定される。乳腺内コントラスト値が低い場合は、図７（ａ）に符号Ｄの破線で示すように、基準の階調変換曲線に対して傾きＧＡを大きくすることでコントラストを大きくする。

また、階調の傾きを大きくする程高濃度領域が黒つぶれしやすくなるため、同時に高濃度側のダイナミックレンジ圧縮処理を強めるように調整したり、高濃度領域での周波数強調処理を強めるように調整することで黒つぶれを防ぐようにする。

また、コントラストだけでなく、乳腺領域７０の濃度も被写体によって大きく変化するため、乳腺領域７０の平均濃度値や脂肪領域７２の平均濃度値等を算出することで、各領域の濃度値が適切になるように階調変換処理やダイナミックレンジ圧縮処理を行うようにする。

例えば、乳房画像をフィルム出力する場合、乳腺領域７０の濃度は、１．２〜１．５９の範囲内であることが望ましいため、図７（ｂ）に示すように、範囲内に収まるように階調シフト量ＧＳを調整する。また、脂肪領域７２の濃度値がある目標値になるように、ダイナミックレンジ圧縮処理の強調度を調整する。

なお、低濃度領域（乳腺領域７０）のコントラストは階調変換処理で調整し、高濃度領域（脂肪領域）のコントラストは周波数強調処理で調整する。これは乳房画像の病変は高周波数成分（石灰化）〜低周波成分（淡い腫瘤）まで幅広い周波数特性を持っているため、病変が存在する確率の高い低濃度領域では、特定の周波数成分を強調すると、特定の病変が見やすくなる代わりに、他の病変が見づらくなる可能性があるためである。

なお、上記のように画像毎に階調変換曲線等を変化させると、処理構成が複雑になってしまうため、予め複数のパターンの画像処理条件を設定しておき、画像の解析結果（乳腺内コントラスト値や乳腺濃度、脂肪濃度等）に応じて、適切な画像処理条件を選択する構成にする方が望ましい。

また、算出される乳腺内コントラスト値と乳腺領域の面積割合（乳腺割合とも言う）により、乳房の構成を精度良く分類できることが分かった。乳房の構成とは、乳房の乳腺実質の量と分布に関する評価で、病変が正常乳腺に隠されてしまう危険性の程度を表すものである。

前にも述べたが、乳房画像は次のような（１）〜（４）の４つのタイプに分類される。

（１）脂肪性タイプ：乳房は略完全に脂肪に置き換えられているタイプであり、この場合、病変が撮影範囲に入っていれば、検出は容易である。

（２）乳腺散在タイプ：脂肪に置き換えられた乳房内に乳腺実質が散在しているタイプである。このタイプの場合、病変の検出は比較的容易である。

（３）不均一高濃度タイプ：乳腺実質内に脂肪が混在し、不均一な濃度を呈するタイプである。このタイプでは、病変が正常乳腺に隠されている危険性がある。

（４）高濃度タイプ：乳腺実質に脂肪の混在はほとんどないタイプであり、この場合、病変検出率は低い。

ここで、複数の症例の画像に対して、乳腺内コントラスト値と乳腺割合を算出して調べた結果、乳腺割合と乳腺内コントラスト値には相関があるものの、一方の値のみで分類するよりも、２つの値を利用した方が精度良く分類できることが分かった。乳腺割合と乳腺内コントラスト値を特徴量とした線形判別分析により、乳房の構成が４つのタイプに分類される。

そして、４つの乳房の構成毎にユーザが暫定画像処理条件を設定するようにしておき、乳腺内コントラスト値や乳腺濃度、脂肪濃度等に応じて、暫定画像処理条件を自動調整するようにする。このようにすると、複数パターンの画像処理条件をユーザが全て設定するのは非常に面倒であるが、４つの乳房の構成は技師や医師になじみの深いものであるため、比較的画像処理条件の検討を行いやすい。

このようにすることで、暫定画像処理条件によりユーザの好みを反映させつつ、解析結果に応じた自動調整により適切な画像処理結果を得ることができる。

画像処理が終了すると画像処理手段２５から処理後の画像データが出力される。処理後の画像データは、ネットワーク６０を介して画像診断装置３０に送られ、医師による診断に供せられるとともに、画像メモリ５０に送られ蓄積される。

また、乳房画像の撮影では、一般的に左右乳房を２方向（ＭＬＯ、ＣＣ）から撮影することが多い。そのため、画像処理装置には複数枚の組画像として入力されることが多い。読影時にはそれらの画像を並べて比較しながら読影するため、組画像に対しては同一の画像処理条件を適用することが望ましい。入力された画像を各々解析して乳腺内コントラスト値等を算出し、複数枚の平均値を用いて画像処理条件を決定する。

ただし、処理時間短縮のため、より情報量の多いＭＬＯ画像の解析結果のみを利用して画像処理条件を決定するようにしても良い。また、左右乳房の解析結果を比較して、ある閾値以上の差がある場合は、解析結果を信用できないものとして、所定の画像処理条件を適用するようにしても良い。

また、組画像に対して同一の画像処理条件を適用するか、個別に画像処理条件を決定するか、ユーザが選択できるようにしても良い。

また、過去画像との比較においても、過去画像と同一の画像処理条件を適用することが望ましいが、個別に画像処理条件を決定するか、ユーザが選択できるようにしても良い。

以上説明したように、従来乳腺領域全体の信号値に基づいて乳腺内コントラストを算出していたところ、本実施形態においては、乳腺の局所領域の信号値に基づいて乳腺内コントラストを算出するようにしたため、局所的な乳腺構造や病変の見やすさを考慮することができるようになった。

また、従来乳腺領域内の信号値のみに基づいて乳腺内コントラストを算出していたところ、本実施形態においては、局所領域に脂肪領域を含んでいてもよいようにしたため、乳腺と脂肪領域とのコントラストを考慮できるようになった。

さらに、従来一つの領域（乳腺領域）の信号値に基づいて乳腺内コントラストを算出していたところ、本実施形態においては、複数の局所領域における分散値を統合するようにしたため、乳腺領域抽出の失敗やバラツキ、乳腺領域内の乳腺の偏りの影響を受けにくくなった。

以上、本発明の画像処理装置及び画像処理方法について詳細に説明したが、本発明は、以上の例には限定されず、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、各種の改良や変形を行ってもよいのはもちろんである。

本発明の画像診断装置が適用される画像診断システムの全体構成図である。 マンモグラフィ装置による乳房画像撮影の様子を示す説明図である。 画像処理装置の概略構成図である。 本実施形態の画像処理方法の処理の流れを示すフローチャートである。 （ａ）は乳房画像の例であり、（ｂ）は画像分割の例を示す説明図である。 乳腺領域に対して局所領域を設定する様子を示す説明図である。 （ａ）、（ｂ）は階調変換曲線の例を示す線図である。 乳房画像の例を示す説明図であり、（ａ）は高濃度タイプ、（ｂ）は乳腺散在タイプを表すものである。 （ａ）は図８（ａ）に対するヒストグラム、（ｂ）は図８（ｂ）に対するヒストグラムである。 乳房画像の例を示す説明図であり、（ａ）は高コントラストの例、（ｂ）は低コントラストの例を示すものである。 （ａ）は図１０（ａ）に対する画像分割の例、（ｂ）は図１０（ｂ）に対する画像分割の例を示す説明図である。 （ａ）は図１０（ａ）に対するヒストグラム、（ｂ）は図１０（ｂ）に対するヒストグラムである。

符号の説明

１…画像診断システム、１０…マンモグラフィ装置、１２…Ｘ線源、１４…圧迫板、１６…Ｘ線検出器、２０…画像処理装置、２１…画像取得手段、２２…乳腺領域抽出手段、２３…局所領域設定手段、２４…局所コントラスト値算出手段、２５…画像処理手段、３０…画像診断装置、４０…プリンタ、５０…画像メモリ、６０…ネットワーク、７０…乳腺領域、７２…脂肪領域、７４…皮膚近傍の脂肪領域、７６…大胸筋領域、７８…素抜け領域、８０…局所領域

Claims (13)

1. 乳房を放射線撮影して得られる乳房画像を取得する画像取得手段と、
   前記乳房画像から、乳腺領域を抽出する乳腺領域抽出手段と、
   前記乳腺領域抽出手段で抽出された前記乳腺領域を走査して前記乳腺領域に属する画素を中心に乳腺の太さに略等しい大きさの局所領域を複数設定し、または前記乳腺領域抽出手段で抽出された前記乳腺領域に属する画素をランダムにとり、該画素を中心に乳腺の太さに略等しい大きさの局所領域を複数設定する局所領域設定手段と、
   前記局所領域設定手段により設定された前記複数の局所領域毎に、局所領域内の局所コントラスト値を算出する局所コントラスト値算出手段と、
   前記局所コントラスト値算出手段で算出された複数の局所コントラスト値に基づいて前記乳腺領域全体の乳腺内コントラスト値を算出する乳腺内コントラスト値算出手段と、
   前記乳腺内コントラスト値算出手段で算出された乳腺内コントラスト値に基づいて前記乳房画像に対して画像処理を施す画像処理手段と、
   を備えたことを特徴とする画像処理装置。
2. 前記局所コントラスト値算出手段は、前記局所コントラスト値を算出するために、前記局所領域内の信号値の分散を算出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記画像処理手段が行う画像処理は、階調変換処理あるいは周波数強調処理のうち少なくとも一方を含むことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
4. 前記画像処理手段は、前記乳腺内コントラスト値算出手段で算出された乳腺内コントラスト値に基づいて前記乳房画像に対して階調変換処理を行い、前記乳腺内コントラスト値が低い場合には、基準の階調変換曲線に対して傾きを大きくしてコントラストを大きくするとともに、高濃度側のダイナミックレンジ圧縮処理を強めるようにすることを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
5. 前記画像処理手段は、前記乳腺領域の濃度が画像処理後の前記乳房画像の出力媒体に応じた所定の濃度範囲となるように階調シフト量を調整することを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の画像処理装置。
6. 前記所定の濃度範囲は、前記出力媒体がフィルムの場合、１．２〜１．５９の範囲であることを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
7. 前記乳腺の太さは数ｍｍであることを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
8. 前記局所領域は５×５ｍｍ程度の正方形領域であることを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
9. 乳房を放射線撮影して得られる乳房画像を取得する工程と、
   前記乳房画像から、乳腺領域を抽出する工程と、
   前記抽出された前記乳腺領域を走査して前記乳腺領域に属する画素を中心に乳腺の太さに略等しい大きさの局所領域を複数設定し、または前記抽出された前記乳腺領域に属する画素をランダムにとり、該画素を中心に乳腺の太さに略等しい大きさの局所領域を複数設定する工程と、
   前記設定された前記複数の局所領域毎に、局所領域内の局所コントラスト値を算出する工程と、
   前記算出された複数の局所コントラスト値に基づいて前記乳腺領域全体の乳腺内コントラスト値を算出する工程と、
   前記算出された乳腺内コントラスト値に基づいて前記乳房画像に対して画像処理を施す工程と、
   を備えたことを特徴とする画像処理方法。
10. 前記局所コントラスト値を算出する工程は、前記局所コントラスト値を算出するために、前記局所領域内の信号値の分散を算出する工程を含むことを特徴とする請求項９に記載の画像処理方法。
11. 前記画像処理を施す工程は、前記算出された乳腺内コントラスト値に基づいて前記乳房画像に対して階調変換処理を行い、前記乳腺内コントラスト値が低い場合には、基準の階調変換曲線に対して傾きを大きくしてコントラストを大きくするとともに、高濃度側のダイナミックレンジ圧縮処理を強めるようにする工程を含むことを特徴とする請求項９または１０に記載の画像処理方法。
12. 前記乳腺の太さは数ｍｍであることを特徴とする請求項９〜１１のいずれか１項に記載の画像処理方法。
13. 前記局所領域は５×５ｍｍ程度の正方形領域であることを特徴とする請求項９〜１２のいずれか１項に記載の画像処理方法。

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