JP7842449B2 - 骨構造輪郭抽出装置、画像処理装置、骨構造輪郭抽出方法、画像処理方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、胸部透過画像から骨部を検知する構造輪郭抽出装置等に関するものである。

従来、胸部Ｘ線写真の読影に当たっては、肋骨や鎖骨などの構造が重なって描出されることに起因する肺病変の視認性の低下を避ける目的で、人工知能アルゴリズムを応用した骨組織透過技術が既に製品化されている（非特許文献１参照）。

さらに具体的には、従来技術は、欧米を中心とした諸外国人のデータベースに基づいて機械学習のうちの深層学習を用いて、予測処理を行うことにより、胸部Ｘ線写真から鎖骨や肋骨を除去した胸部透過画像を取得する技術である。

"胸部Ｘ線読影支援システム 『ClearRead XR』"、［online］、［令和４年３月１５日検索］、インターネット［URL：https://www.toyo.co.jp/medical/products/list/contents_type=847］

しかしながら、日本人と欧米人とでは体格に大きな相違があるため、従来の機械学習を用いた方法では、日本人の胸部透過画像から鎖骨または肋骨といった骨部を適切に検知できない場合が多いと予想される。

また、機械学習の技術を用いる場合、日本人の胸部透過画像から鎖骨または肋骨といった骨部を適切に検知するためには、日本人の胸部透過画像に基づく教師データを大量に作成し、機械学習の学習処理を行う必要がある。

本第一の発明の骨構造輪郭抽出装置は、胸部透過画像が格納される画像格納部と、胸部透過画像を用いて、鎖骨の下方の境界線である下方鎖骨線と鎖骨の上方の境界線である上方鎖骨線とを取得する鎖骨線取得部と、下方鎖骨線と上方鎖骨線とを出力する鎖骨線出力部を具備し、鎖骨線取得部は、胸部透過画像を解析し、鎖骨の境界線の候補である１以上の候補直線を検出する候補直線検出手段と、１以上の候補直線のうち、鎖骨傾き条件に合致し、かつ胸部透過画像の中の鎖骨線領域条件に合致する範囲の画素の中で最高画素値の画素を検知し、画素に最も近い候補直線を、下方鎖骨線または上方鎖骨線を構成する部分直線として検出する部分直線検出手段と、部分直線の端点から、部分直線を伸ばした下方鎖骨線または上方鎖骨線を検出する鎖骨延伸手段と、下方鎖骨線または上方鎖骨線を構成する各点に対して、鎖骨幅条件を満たす反対側の境界点を検出し、境界点を含む上方鎖骨線または下方鎖骨線を検出する第二鎖骨線検出手段とを具備する骨構造輪郭抽出装置である。

かかる構成により、胸部透過画像から鎖骨を適切に検知できる。かかる構成により、特に、胸部透過画像に基づく教師データを大量に入手することなく、胸部透過画像から鎖骨を適切に検知できる。

また、本第二の発明の骨構造輪郭抽出装置は、第一の発明に対して、鎖骨延伸手段は、部分直線を伸ばす１以上の各候補点の中から、候補点の上方の画素の画素値と候補点の画素値との差異である上方差異と、候補点の画素値と候補点の下方の画素の画素値との差異である下方差異とを算出し、上方差異と下方差異のうちの大きい方の値が閾値以上であり、かつ候補点の上方の２以上の画素の画素値の代表値である上方代表値と、候補点の下方の２以上の画素の画素値の代表値である下方代表値との差異が閾値以上である候補点を選択し、候補点を、下方鎖骨線または上方鎖骨線を構成する点として採用し、下方鎖骨線または上方鎖骨線を検出する骨構造輪郭抽出装置である。

かかる構成により、胸部透過画像から鎖骨を適切に検知できる。

また、本第三の発明の骨構造輪郭抽出装置は、第二の発明に対して、鎖骨延伸手段は、部分直線の端点からＸ方向に一つ進めた点のうち、端点に対して、Ｙ方向に閾値以内の変化しかない１以上の候補点を選択し、１以上の各候補点の中から、下方鎖骨線または上方鎖骨線を構成する点として採用する骨構造輪郭抽出装置である。

かかる構成により、胸部透過画像から鎖骨を適切に検知できる。

また、本第四の発明の骨構造輪郭抽出装置は、第二または第三の発明に対して、鎖骨延伸手段は、部分直線の傾きを考慮して基準候補点を選択し、１以上の各候補点と基準候補点とのＹ座標値の差異を算出し、差異を用いて、１以上の各候補点のスコアを取得し、スコアが最良の候補点を下方鎖骨線または上方鎖骨線を構成する点として採用する骨構造輪郭抽出装置である。

かかる構成により、胸部透過画像から鎖骨を適切に検知できる。

また、本第五の発明の骨構造輪郭抽出装置は、胸部透過画像が格納される画像格納部と、胸部透過画像を解析し、肋骨の下方の境界線である下方肋骨線と肋骨の上方の境界線である上方肋骨線とを取得する肋骨線取得部と、下方肋骨線と上方肋骨線とを出力する肋骨線出力部とを具備し、肋骨線取得部は、胸部透過画像を構成する１以上の各画素であり、１以上の各画素について、画素より上方の２以上の各画素の画素値の代表値である上方代表値と、画素より下方の２以上の各画素の画素値の代表値である下方代表値との差である代表差異値を取得し、代表差異値が最大である画素を下方肋骨線を構成する画素とし、代表差異値が最小である画素を上方肋骨線を構成する画素として、下方肋骨線と上方肋骨線とを取得する肋骨線取得手段を具備する骨構造輪郭抽出装置である。

かかる構成により、胸部透過画像から肋骨を適切に検知できる。かかる構成により、特に、胸部透過画像に基づく教師データを大量に入手することなく、胸部透過画像から肋骨を適切に検知できる。

また、本第六の発明の骨構造輪郭抽出装置は、第五の発明に対して、肋骨線取得部は、下方肋骨線を構成する画素および上方肋骨線を構成する画素を決定する場合に、胸部透過画像の外側の画素から決定していく骨構造輪郭抽出装置である。

かかる構成により、胸部透過画像から肋骨を適切に検知できる。

また、本第七の発明の骨構造輪郭抽出装置は、第五または第六の発明に対して、肋骨線取得手段は、肋骨の場所に応じた肋骨の延伸の角度情報を用いて、上方肋骨線を構成する上方候補点または下方肋骨線を構成する下方候補点を取得し、上方候補点または下方候補点である候補点に対応する画素に対してのみ、上方代表値または下方代表値を取得し、上方代表値または下方代表値が採用条件を満たす画素を、上方肋骨線または下方肋骨線である肋骨線を構成する画素として採用する骨構造輪郭抽出装置である。

かかる構成により、胸部透過画像から肋骨を適切に検知できる。

また、本第八の発明の骨構造輪郭抽出装置は、第五から第七いずれか１つの発明に対して、肋骨線取得部は、肋骨線取得手段が取得した下方肋骨線と上方肋骨線の各々を構成する画素であり、Ｘが同じ位置の２つの画素の画素値の差異が大きいというエラー条件を満たすか否かを判断し、２つの画素の画素値がエラー条件を満たす場合、Ｙ方向に画素を探索し、エラー条件を満たさない画素値の画素を含む上方肋骨線または下方肋骨線を取得する補正手段を具備する骨構造輪郭抽出装置である。

かかる構成により、胸部透過画像から肋骨を適切に検知できる。

また、本第九の発明の骨構造輪郭抽出装置は、第一から第八いずれか１つの発明に対して、胸部透過画像を解析し、肺野部を検出する肺野部検出部をさらに具備し、鎖骨線取得部は、肺野部から下方鎖骨線と上方鎖骨線とを取得する、または肋骨線取得部は、肺野部から下方肋骨線と上方肋骨線とを取得する骨構造輪郭抽出装置である。

かかる構成により、胸部透過画像から肋骨を適切に検知できる。

また、本第十の発明の画像処理装置は、胸部透過画像が格納される画像格納部と、下方肋骨線を構成する画素を特定する情報および上方肋骨線を構成する画素を特定する情報が格納される肋骨線格納部と、下方肋骨線または上方肋骨線の、肋骨に対する内側の画素の画素値の代表値である内側代表値と、下方肋骨線または上方肋骨線の外側の画素の画素値の代表値である外側代表値との差異に関する補正量を取得し、下方肋骨線と上方肋骨線との間の画素である肋骨画素に対して、肋骨画素の画素値を、補正量を用いて補正し、補正後画素値を取得し、補正後画素値を肋骨画素の画素値とし、胸部透過画像に対して肋骨を透過した骨透過画像を取得する骨透過部と、骨透過部が取得した骨透過画像を出力する骨透過画像出力部とを具備する画像処理装置である。

かかる構成により、胸部透過画像から骨部を除いた骨透過画像を取得できる。

また、本第十一の発明の画像処理装置は、第十の発明に対して、骨透過部は、補正後画素値が、他の２以上の補正後画素値と比較して、異常条件を満たす場合、補正後画素値を他の２以上の補正後画素値を用いて修正する画素値修正手段を具備する画像処理装置である。

かかる構成により、胸部透過画像から骨部を除いた適切な骨透過画像を取得できる。

また、本第十二の発明の画像処理装置は、第十または第十一の発明に対して、骨透過画像を用いて、病変を検知する病変検知部と、骨透過画像に対応する病変の箇所を出力する病変出力部とをさらに具備する画像処理装置である。

かかる構成により、胸部透過画像を読影する場合に、肋骨や鎖骨などの構造が重なって描出されることに起因する肺病変の視認性の低下を防止できる。

本発明による骨構造輪郭抽出装置によれば、胸部透過画像から骨部を適切に検知できる。

実施の形態１における骨構造輪郭抽出装置Ａのブロック図 同骨構造輪郭抽出装置Ａの動作例について説明するフローチャート 同鎖骨線取得処理の例について説明するフローチャート 同鎖骨延伸処理の例について説明するフローチャート 同第二鎖骨線検出処理の例について説明するフローチャート 同肋骨線取得処理の例について説明するフローチャート 同下方肋骨線延伸処理の例について説明するフローチャート 同上方肋骨線延伸処理の例について説明するフローチャート 同補正処理の例について説明するフローチャート 同胸部Ｘ線画像等の画像の例を示す図 同方向依存性加重平均マップを説明するための図 実施の形態２における画像処理装置Ｂのブロック図 同画像処理装置Ｂの動作例について説明するフローチャート 同骨透過処理の例について説明するフローチャート 同一骨透過処理の例について説明するフローチャート 同骨辺縁影響補正処理の例について説明するフローチャート 同処理の結果について説明する図 上記実施の形態におけるコンピュータシステムの概観図 同コンピュータシステムのブロック図

以下、骨構造輪郭抽出装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。

（実施の形態１）
本実施の形態において、鎖骨の形状の特徴を利用して、胸部透過画像から鎖骨の輪郭を検知する骨構造輪郭抽出装置について説明する。なお、鎖骨の形状の特徴は、例えば、特定の範囲（例えば、９０～１５０度）の傾きのある直線を含む、という性質である。

また、本実施の形態において、肋骨の形状の特徴を利用して、胸部透過画像から肋骨の輪郭を検知する骨構造輪郭抽出装置について説明する。なお、肋骨の形状の特徴は、例えば、肋骨の太さは比較的均一である、という性質である。

さらに、本実施の形態において、胸部透過画像から肺野部を決定し、当該肺野部から骨部を検知する骨構造輪郭抽出装置について説明する。

なお、本明細書において、情報Ｘが情報Ｙに対応付いていることは、情報Ｘから情報Ｙを取得できること、または情報Ｙから情報Ｘを取得できることであり、その対応付けの方法は問わない。情報Ｘと情報Ｙとがリンク付いていても良いし、同じバッファに存在していても良いし、情報Ｘが情報Ｙに含まれていても良いし、情報Ｙが情報Ｘに含まれている等でも良い。

図１は、本実施の形態における骨構造輪郭抽出装置Ａのブロック図である。骨構造輪郭抽出装置Ａは、格納部１、受付部２、処理部３、および出力部４を備える。格納部１は、画像格納部１１を備える。処理部３は、肺野部検出部３１、鎖骨線取得部３２、および肋骨線取得部３３を備える。鎖骨線取得部３２は、候補直線検出手段３２１、部分直線検出手段３２２、鎖骨延伸手段３２３、および第二鎖骨線検出手段３２４を備える。肋骨線取得部３３は、肋骨線取得手段３３１、および補正手段３３２を備える。出力部４は、鎖骨線出力部４１、および肋骨線出力部４２を備える。

格納部１には、各種の情報が格納される。各種の情報は、例えば、後述する胸部透過画像、後述する角度情報、後述する各種の条件である。

画像格納部１１には、胸部透過画像が格納される。胸部透過画像とは、人体の胸部を撮影した透過画像である。胸部透過画像は、通常、胸部を正面から撮影した画像である。胸部透過画像は、例えば、胸部レントゲン（Ｘ線）画像や、胸部のＭＲＩ（magnetic resonance imaging）画像や、胸部の超音波検査画像である。ここでの胸部透過画像は、複数の画素で構成されるデジタル画像である。胸部透過画像のデータ構造やファイル形式等は問わない。胸部透過画像は、通常、グレースケール画像であるが、カラー画像であってもよい。胸部透過画像のサイズや形状、画素数、色深度等は問わない。胸部透過画像は、通常、静止画像であるが、動画像であってもよい。

受付部２は、各種の指示や情報を受け付ける。各種の指示や情報は、例えば、開始指示、胸部透過画像である。開始指示とは、骨構造輪郭抽出装置Ａの処理の開始の指示である。

各種の指示や情報の入力手段は、タッチパネルやキーボードやマウスやメニュー画面によるもの等、何でも良い。

処理部３は、各種の処理を行う。各種の処理は、例えば、肺野部検出部３１、鎖骨線取得部３２、肋骨線取得部３３が行う処理である。各種の処理は、例えば、受付部２が受け付けた胸部透過画像を画像格納部１１に蓄積する処理である。

処理部３は、例えば、胸部透過画像の中に鎖骨線および肋骨線が明示された画像を構成する。なお、処理部３は、鎖骨線取得部３２が取得した鎖骨線の情報を用いて、鎖骨線が明示された画像を構成する。処理部３は、肋骨線取得部３３が取得した肋骨線の情報を用いて、肋骨線が明示された画像を構成する。

肺野部検出部３１は、画像格納部１１の胸部透過画像を解析し、肺野部を検出する。肺野部検出部３１が行う処理は、例えば、特願２０２０－１３７６３７において記載されている処理である。

鎖骨線取得部３２は、胸部透過画像を用いて、下方鎖骨線と上方鎖骨線とを取得する。胸部透過画像を用いることは、肺野部検出部３１により、胸部透過画像から検出された肺野部の領域の画像を用いることでも良い。また、下方鎖骨線とは、鎖骨の下方の境界線である。下方鎖骨線とは、鎖骨の下方の境界線を特定する情報でも良い。上方鎖骨線とは、鎖骨の上方の境界線である。上方鎖骨線とは、鎖骨の上方の境界線を特定する情報でも良い。境界線を特定する情報は、例えば、２以上の点（ｘ、ｙ）の情報の集合である。境界線を特定する情報は、例えば、直線を規定する情報の集合でも良い。つまり、下方鎖骨線と上方鎖骨線のデータ構造は問わない。点（ｘ、ｙ）は、例えば、胸部透過画像の中の相対的な座標値である。点（ｘ、ｙ）は、胸部透過画像から検出された肺野部の領域の中の相対的な座標値等でも良い。下方鎖骨線と上方鎖骨線とを区別しない時、または下方鎖骨線と上方鎖骨線とを含める時には、単に、鎖骨線という。

なお、本明細書における座標値は、通常、胸部透過画像の左上を原点（０，０）とし、下側に行くほどＹ座標値が大きくなり、右側に行くほどＸ座標値が大きくなる、とする。

鎖骨線取得部３２が鎖骨線を取得することは、鎖骨線を特定する情報を取得することである。鎖骨線を特定する情報を取得することは、通常、鎖骨線を特定する２以上の画素の座標値を取得することである。

鎖骨線取得部３２は、肺野部検出部３１が胸部透過画像から検出した肺野部から、下方鎖骨線と上方鎖骨線とを取得することは好適である。

鎖骨線取得部３２は、候補直線検出手段３２１、部分直線検出手段３２２、鎖骨延伸手段３２３、第二鎖骨線検出手段３２４により、下方鎖骨線と上方鎖骨線とを取得することは好適である。

候補直線検出手段３２１は、胸部透過画像を解析し、１または２以上の候補直線を検出する。候補直線とは、鎖骨線の候補となる線である。

候補直線検出手段３２１は、画像から直線を取得する技術を用いて、胸部透過画像から１以上の候補直線を検出する。画像から直線を取得する技術は、例えば、Hough変換（例えば、「ＵＲＬ: https://cvml-expertguide.net/terms/cv/image-feature-detection/hough-transform/」を参照）、マルチスケールHough変換、確率的Hough変換、LSD (Line Segment Detector)（例えば、「ＵＲＬ：https://data-analysis-stats.jp/python/%e3%83%8f%e3%83%95%e5%a4%89%e6%8f%9b%e3%81%a8lsd%e3%81%ab%e3%82%88%e3%82%8b%e7%9b%b4%e7%b7%9a%e6%a4%9c%e5%87%ba%e3%81%ae%e6%af%94%e8%bc%83/」を参照）等があり、候補直線検出手段３２１が利用する技術は問わない。なお、Hough変換は、ハフ変換と言っても良い。

部分直線検出手段３２２は、胸部透過画像の中の鎖骨線領域条件に合致する範囲の画素の中で最高画素値の画素を検知する。鎖骨線領域条件は、鎖骨線が存在し得る領域を特定する情報である。鎖骨線が存在し得る領域は、例えば、肺野部の上方２５％以内であり、かつ肺野部の外側の６０％以内の範囲である。なお、鎖骨線領域条件の内容は問わない。また、胸部透過画像において、鎖骨と肋骨が交差する領域に、通常、最高の画素値を有する画素が存在すると考えられる。従って、上方鎖骨線と下方鎖骨線との間に最高画素値の画素が位置する。この特性を利用するために、部分直線検出手段３２２は、最高画素値の画素を検知する。

次に、部分直線検出手段３２２は、下方鎖骨線の部分直線を検出する場合に、１以上の候補直線のうち、鎖骨傾き条件に合致し、かつ当該最高画素値の画素に最も距離が近く、当該最高画素値の画素の下の位置に存在する候補直線を決定する。かかる候補直線は下方鎖骨線の部分直線である。鎖骨傾き条件は、鎖骨線を構成する部分直線の傾きに関する条件である。鎖骨傾き条件は、例えば、鎖骨線を構成する部分直線の傾きの範囲である。右肺では、鎖骨傾き条件は、例えば、９０～１５０度である。なお、ここでは、胸部透過画像の上を０度、右が９０度、下が１８０度である、とする。また、かかる処理は、鎖骨の内部の画素が外部の画素よりも画素値が大きいことを利用した処理である。

なお、部分直線検出手段３２２が、仮に、上方鎖骨線の部分直線を検出する場合に、１以上の候補直線のうち、当該最高画素値の画素に最も距離が近く、当該最高画素値の画素の上の位置に存在する候補直線を決定する。かかる候補直線は上方鎖骨線の部分直線である。

また、部分直線検出手段３２２は、下方鎖骨線の部分直線、上方鎖骨線の部分直線のうちのどちらか一方の部分直線を検出することは好適である。また、さらに、部分直線検出手段３２２は、下方鎖骨線の部分直線を検出することは好適である。

なお、部分直線検出手段３２２が、鎖骨線領域条件に合致する範囲の画素の中で最高画素値の画素を２以上、検知した場合、例えば、以下のように処理を行う。つまり、部分直線検出手段３２２は、例えば、予め決められた狭い範囲の中で、２以上の最高画素値の画素を検出し、当該画素のうちの一の画素に最も距離が近く、当該最高画素値の画素の下の位置に存在する候補直線を、下方鎖骨線の部分直線として決定する。または、部分直線検出手段３２２は、例えば、予め決められた狭い範囲の中で、２以上の最高画素値の画素を検出し、当該画素のうちの一の画素に最も距離が近く、当該最高画素値の画素の上の位置に存在する候補直線を、上方鎖骨線の部分直線として決定する。なお、予め決められた狭い範囲は、例えば、Ｘ座標の範囲が１０、Ｙ座標の範囲が５である。なお、かかる予め決められた狭い範囲で最高画素値の２以上の画素を検知することは、複数の最高画素値の画素が検出された場合、正しい鎖骨の上の最大画素値が物理的に近接していることが多い、という性質を利用したものである。

鎖骨延伸手段３２３は、部分直線の端点から伸ばした下方鎖骨線、または部分直線の端点から伸ばした上方鎖骨線を検出する。鎖骨延伸手段３２３は、例えば、部分直線の２つの各端点を伸ばした下方鎖骨線、または部分直線の２つの各端点を伸ばした上方鎖骨線を検出する。

鎖骨延伸手段３２３は、通常、部分直線の端点から、停止条件に合致するまで、部分直線を伸ばした下方鎖骨線または上方鎖骨線を検出する。停止条件とは、部分直線を伸ばす処理を停止するための条件である。停止条件は、例えば、胸部透過画像または肺野部の、予め決められたＸ軸の範囲の点まで伸ばしたことである。予め決められたＸ軸の範囲の点は、胸部透過画像または肺野部の端の点、胸部透過画像または肺野部の予め決められたＸ軸の範囲の端の点である。停止条件は、例えば、下方鎖骨線または上方鎖骨線の長さが閾値以上になったことである。

さらに具体的には、鎖骨延伸手段３２３は、例えば、以下の（１）（２）（３）のようにして下方鎖骨線を検出する。なお、鎖骨延伸手段３２３は、先に下方鎖骨線を検出することは好適である。鎖骨の上端は肺尖部の構造と重なるので下端の方がより検出が容易だからである。
（１）鎖骨延伸手段３２３は、部分直線を伸ばす１または２以上の各候補点の中から、候補点の上方の画素の画素値と候補点の画素値との差異である上方差異と、候補点の画素値と候補点の下方の画素の画素値との差異である下方差異とを算出する。

上方差異は、候補点（ｘ，ｙ）に対して、例えば、「上方差異＝画素値（ｘ，ｙ－１）－画素値（ｘ，ｙ）」である。下方差異は、候補点（ｘ，ｙ）に対して、例えば、「下方差異＝画素値（ｘ，ｙ）－画素値（ｘ，ｙ＋１）」である。なお、候補点の上方の画素とは、通常、候補点の１つ上の画素であるが、２以上、上の画素でも良い。候補点の下方画素とは、通常、候補点の１つ下の画素であるが、２以上、下の画素でも良い。

また、部分直線を伸ばす候補点とは、基準点のＸの値との差異が１の点（横の点）のうち、着目点のＹの値との差異が閾値（例えば、１または２）以内の点である。基準点とは、部分直線の端点、または確定した直線の点のうちの端点である。また、鎖骨延伸手段３２３は、鎖骨線を構成する画素が確定した場合、当該画素を基準点として、部分直線を伸ばす１または２以上の各候補点に対して、上方差異と下方差異とを算出する。

そして、鎖骨延伸手段３２３は、上方差異と下方差異のうち、絶対値の大きい方を、当該候補値のシグナル差分ｍａｐ１値として採用する。なお、シグナル差分ｍａｐ１値は、着目する画素（候補値に対応する画素）が鎖骨または肋骨の境界線を構成する画素であるか否かを判断する場合に使用される情報である。
（２）鎖骨延伸手段３２３は、１以上の各候補点に対して、上方代表値と下方代表値とを算出する。なお、上方代表値は、当該候補点の上方の２以上の画素の画素値の代表値（例えば、合計、平均値）である。下方代表値は、当該候補点の下方の２以上の画素の画素値の代表値（例えば、合計、平均値）である。

鎖骨延伸手段３２３は、例えば、候補点（ｘ，ｙ）に対して、例えば、「上方代表値＝画素値（ｘ，ｙ－３）＋画素値（ｘ，ｙ－４）＋画素値（ｘ、ｙ－５）」、「下方代表値＝画素値（ｘ，ｙ＋３）＋画素値（ｘ，ｙ＋４）＋画素値（ｘ、ｙ＋５）」により、上方代表値と下方代表値とを算出する。なお、上方代表値の算出において、候補点の上側の２以上の画素の画素値の傾向が出れば良く、選択する画素、選択する画素の数は、いくつか考えられる。また、下方代表値の算出において、候補点の下側の２以上の画素の画素値の傾向が出れば良く、選択する画素、選択する画素の数は、いくつか考えられる。

次に、鎖骨延伸手段３２３は、上方代表値と下方代表値との差異を算出する。なお、候補点の上方の２以上の画素は、候補点より上の２以上の画素である。また、候補点の下方の２以上の画素は、候補点より下の２以上の画素である。かかる差異を、当該候補値のシグナル差分ｍａｐ２値とする。シグナル差分ｍａｐ２値は、着目する画素（候補値に対応する画素）の上方の画素値の傾向と下方の画素値の傾向との差異に関する情報であり、鎖骨または肋骨の境界線を構成する画素であるか否かを判断する場合に使用することができる情報である。
（３）鎖骨延伸手段３２３は、シグナル差分ｍａｐ１値が閾値（例えば、７）以上であり、かつシグナル差分ｍａｐ２値が閾値（例えば、０）以上である候補点を選択する。

そして、鎖骨延伸手段３２３は、当該候補点を、下方鎖骨線を構成する点として採用し、下方鎖骨線を検出する。

鎖骨延伸手段３２３は、部分直線の端点からＸ方向に一つ進めた点のうち、端点に対して、Ｙ方向に閾値（例えば、２）以内の変化しかない１以上の候補点を選択し、１以上の各候補点の中から、下方鎖骨線を構成する点として採用することは好適である。つまり、直線を伸ばす場合に、最初に候補点を絞り込むことは好適である。

鎖骨延伸手段３２３は、部分直線の傾きを考慮して基準候補点を選択し、１以上の各候補点と基準候補点とのＹ座標値の差異を算出し、当該差異を用いて、１以上の各候補点のスコアを取得し、スコアが最良の候補点を下方鎖骨線を構成する点として採用することは好適である。

鎖骨延伸手段３２３は、１以上の各候補点と基準候補点とのＹ座標値の差異をパラメータとする増加関数によりスコアを算出し、当該スコアが最小の候補点を下方鎖骨線または上方鎖骨線を構成する点として採用することは好適である。

鎖骨延伸手段３２３は、上述した通り、下方鎖骨線から決定することは好適である。そして、鎖骨延伸手段３２３は、例えば、周辺画素のシグナル差分ｍａｐ１値の最大値（α）と候補点のシグナル差分ｍａｐ１値との差をパラメータとする増加関数によりスコアを算出することは好適である。鎖骨延伸手段３２３は、例えば、基準候補点のＹ座標値と候補点のＹ座標値との差をパラメータとする増加関数によりスコアを算出することは好適である。なお、基準候補点のＹ座標値とは、直線の傾きを用いたＹ座標値である。

鎖骨延伸手段３２３は、例えば、演算式「スコア＝｛α－シグナル差分ｍａｐ１の値｝^２＋｛基準候補点のＹ座標値－候補点のＹ座標値｝^２」により、スコアを算出し、当該スコアが最小の候補点を、下方鎖骨線を構成する点として採用することは好適である。

なお、上記演算式を構成する変数αは、上側の閾値の数の画素のシグナル差分ｍａｐ１値、および下側の閾値の数の画素のシグナル差分ｍａｐ１値のうちの最大値である。また、鎖骨線の内側と外側とで、αを取得する画素を異なる範囲としても良い。確定している鎖骨線の左端の座標（外側端）を（Ｘ１，Ｙ１）、右端の座標（内側端）を（Ｘ２，Ｙ２）とすると、鎖骨延伸手段３２３は、例えば、αを算出するための外側の探索では（Ｙ１－３，Ｘ１－１），（Ｙ１－２，Ｘ１－１），（Ｙ１－１，Ｘ１－１），（Ｙ１，Ｘ１－１），（Ｙ１＋１，Ｘ１－１）の５つの画素のシグナル差分ｍａｐ１値のうちの最大のシグナル差分ｍａｐ１値をαとする。また、鎖骨延伸手段３２３は、例えば、αを算出するための内側の探索では（Ｙ２－１，Ｘ２＋１），（Ｙ２，Ｘ２＋１），（Ｙ２＋１，Ｘ２＋１），（Ｙ２＋２，Ｘ２＋１），（Ｙ２＋３，Ｘ２＋１）の５つの画素のシグナル差分ｍａｐ１値のうちの最大のシグナル差分 ｍａｐ１値をαとする。

なお、直線の傾きを用いたＹ座標値とは、例えば、鎖骨線を構成する確定した点であり、評価対象の点からの距離が閾値以内の点のＹ座標値を用いた傾きに基づくＹ座標値である。

また、上において、鎖骨延伸手段３２３は、下方鎖骨線を取得する処理を行った。しかし、鎖骨延伸手段３２３は、同様のアルゴリズムで、上方鎖骨線を取得しても良い。

第二鎖骨線検出手段３２４は、鎖骨延伸手段３２３が取得した鎖骨線（例えば、下方鎖骨線）を構成する各点に対して、鎖骨幅条件を満たす反対側の境界点を検出し、当該境界点を含む鎖骨線（例えば、上方鎖骨線）を検出する。

第二鎖骨線検出手段３２４は、鎖骨延伸手段３２３が決定した下方鎖骨線に対して、鎖骨幅条件を満たす反対側の境界点を検出し、当該境界点を含む上方鎖骨線を検出することは好適である。

なお、鎖骨幅条件とは、鎖骨の幅（太さ）の条件である。鎖骨幅条件は、通常、鎖骨の幅（太さ）の範囲である。鎖骨幅条件は、例えば、１１から３６ピクセルである。

第二鎖骨線検出手段３２４は、上方鎖骨線について、上述したアルゴリズムで検出することが好適であるが、検出が完了している下方鎖骨線に対して、鎖骨幅条件を満たす反対側の２以上の境界候補点を検出し、当該２以上の各境界候補点に対して、以下のような処理を行い、上方鎖骨線を構成する画素を決定することは好適である。

つまり、第二鎖骨線検出手段３２４は、例えば、２以上の各境界候補点のシグナル差分ｍａｐ１値、シグナル差分ｍａｐ２値を算出する。次に、第二鎖骨線検出手段３２４は、例えば、２以上の境界候補点のうち、シグナル差分ｍａｐ１値が条件（例えば、最大）を満たす点を、上方鎖骨線を構成する点として採用しても良い。また、第二鎖骨線検出手段３２４は、例えば、２以上の境界候補点のうち、シグナル差分ｍａｐ１値が条件（例えば、閾値以上）を満たし、かつシグナル差分ｍａｐ２値が条件（例えば、最大）を満たす点を、上方鎖骨線を構成する点として採用しても良い。

肋骨線取得部３３は、胸部透過画像を解析し、肋骨の下方の境界線である下方肋骨線と肋骨の上方の境界線である上方肋骨線とを取得する。なお、胸部透過画像を解析することは、胸部透過画像を構成する肺野部の画像を解析することでも良い。

肋骨線取得部３３は、肺野部検出部３１が胸部透過画像から検出した肺野部から、下方肋骨線と上方肋骨線とを取得することは好適である。

肋骨線取得部３３は、下方肋骨線を構成する画素および上方肋骨線を構成する画素を決定する場合に、胸部透過画像の外側の画素から決定していくことは好適である。

肋骨線取得部３３は、例えば、肋骨線取得手段３３１、および補正手段３３２により、下方肋骨線と上方肋骨線とを取得することは好適である。

肋骨線取得手段３３１は、胸部透過画像を構成する１以上の各画素であり、１以上の各画素について、上方代表値と下方代表値とを取得する。次に、肋骨線取得手段３３１は、当該１以上の各画素について、上方代表値と下方代表値との差である代表差異値を取得する。なお、胸部透過画像を構成する画素の範囲は、肺野部の範囲であることは好適である。

次に、肋骨線取得手段３３１は、同じＸ座標値の画素の代表差異値の中で、最大条件を満たす２以上の画素を決定する。なお、最大条件とは、同じＸ座標値の周辺の画素の中で、極大値に対応する画素であることである。そして、肋骨線取得手段３３１は、当該極大値に対応する画素を、下方肋骨線を構成する画素とする。

また、肋骨線取得手段３３１は、同じＸ座標値の画素の代表差異値の中で、最小条件を満たす２以上の画素を決定する。なお、最小条件とは、同じＸ座標値の周辺の画素の中で、極小値に対応する画素であることである。そして、肋骨線取得手段３３１は、当該極小値に対応する画素を、上方肋骨線を構成する画素とする。

そして、肋骨線取得手段３３１は、Ｘ軸方向に探索する範囲を１画素ずつずらしながら、最大条件を満たす２以上の画素を決定していく。かかる画素は、下方肋骨線を構成する画素となる。また、肋骨線取得手段３３１は、Ｘ軸方向に探索する範囲を１画素ずつずらしながら、最小条件を満たす２以上の画素を決定していく。かかる画素は、上方肋骨線を構成する画素となる。

なお、上述したように、肋骨線取得手段３３１は、例えば、「代表差異値＝上方代表値－下方代表値」を算出する。肋骨線取得手段３３１は、例えば、着目する画素ごとに、「代表差異値（加重平均値の差）＝（上方の加重平均値）－（下方の加重平均値）」を算出する。なお、代表差異値が大きいほど、注目している画素の上方に大きな信号値（白い部分）があり、逆に小さいほど注目している画素の下方に大きな信号値（白い部分）があることになる。

上方代表値とは、着目する画素の上方の画素の画素値の傾向を示す値である。上方代表値は、例えば、着目する画素の上方の２以上の画素の画素値の加重平均値である。上方代表値は、例えば、着目する画素（ｘ，ｙ）に対して、「上方代表値＝（画素値（ｘ，ｙ－１）×５＋画素値（ｘ，ｙ－２）×４＋画素値（ｘ，ｙ－３）×３＋画素値（ｘ，ｙ－４）×２＋画素値（ｘ，ｙ－５）×１）／（５＋４＋３＋２＋１）」である。なお、かかる演算式において、使用する画素数は５であるが、使用する画素数は４、３、６等の他の画素数でも良い。また、かかる演算式は、加重平均値を算出する式であることは好適であるが、平均値を算出する式等でも良い。

下方代表値とは、着目する画素の下方の画素の画素値の傾向を示す値である。下方代表値は、例えば、着目する画素の下方の２以上の画素の画素値の加重平均値である。下方代表値は、例えば、着目する画素（ｘ，ｙ）に対して、「下方代表値＝（画素値（ｘ，ｙ＋１）×５＋画素値（ｘ，ｙ＋２）×４＋画素値（ｘ，ｙ＋３）×３＋画素値（ｘ，ｙ＋４）×２＋画素値（ｘ，ｙ＋５）×１）／（５＋４＋３＋２＋１）」である。なお、かかる演算式において、使用する画素数は５であるが、使用する画素数は４、３、６等の他の画素数でも良い。

また、かかる画素ごとの加重平均値の差により構成される画素ごとのマップを、方向依存性加重平均マップと言う。また、方向依存性加重平均マップは、画素ごとに、代表差異値を対応付けたマップである、と言える。

肋骨線取得手段３３１は、肋骨の場所に応じた肋骨の延伸の角度情報を用いて、上方肋骨線を構成する上方候補点または下方肋骨線を構成する下方候補点を取得し、当該上方候補点または当該下方候補点である候補点に対応する画素に対してのみ、代表差異値を取得し、当該代表差異値が採用条件を満たす画素を、上方肋骨線または下方肋骨線である肋骨線を構成する画素として採用することは好適である。なお、ここでの採用条件は、最大条件または最小条件である。つまり、下方肋骨線を構成する画素の採用条件は、代表差異値が極大値であることである。上方肋骨線を構成する画素の採用条件は、代表差異値が極小値であることである。

なお、肋骨の延伸の角度情報は、例えば、「（１）肋骨の外側３０％は「０または－１」、（２）肋骨の内側７０％であり、確定した直線の傾きが「－０．５以下」である場合は「０または－１」、（３）肋骨の内側７０％であり、確定した直線の傾きが「－０．５～０．５」である場合は「－０、３または－０．８」、（４）肋骨の内側７０％であり、確定した直線の傾きが「０．５以上」である場合は「０または１」である。

なお、肋骨の場所に応じた肋骨の延伸の角度情報を用いることは、肋骨の形状を考慮することである。

補正手段３３２は、肋骨線取得手段３３１が取得した下方肋骨線と上方肋骨線の各々を構成する２つの画素であり、同じＸ座標値の２つの画素が、エラー条件を満たすか否かを判断する。

そして、２つの画素の画素値がエラー条件を満たす場合、補正手段３３２はＹ方向に画素を探索し、エラー条件を満たさない画素値の画素を含む上方肋骨線または下方肋骨線を取得する。補正手段３３２はＹ方向に画素を探索し、エラー条件を満たさない画素値であり、Ｘ座標値が異なる近隣の画素の画素値であり、鎖骨線を構成する画素の画素値に対して、差異が閾値以上に大きい画素値の画素を、補正対象の画素とする。そして、補正手段３３２は、当該補正対象の画素のＹ座標値と同じＹ座標値の近隣の画素の画素値から、エラー条件を満たさない画素値を検出し、当該画素値に対応する画素を上方肋骨線または下方肋骨線を構成する画素として決定する。

なお、エラー条件とは、Ｘが同じ位置の２つの画素の画素値の差異が、予め決められた条件を満たすほど大きいことである。エラー条件は、例えば、Ｘが同じ位置の２つの画素の画素値の差異が閾値以上または閾値より大きいことである。Ｘが同じ位置の２つの画素は、Ｘが同じ下方肋骨線を構成する画素（例えば、画素（ｘ，ｙ））と上方肋骨線を構成する画素（例えば、画素（ｘ，ｙ－ｎ）（ｎは自然数））である。エラー条件は、例えば、Ｘが同じ位置の２つの画素の画素値が２倍以上、異なることである。

補正手段３３２は、Ｙ方向に画素を探索する場合に、下方肋骨線または上方肋骨線を構成する画素に対して、予め決められた狭い範囲（例えば、肋骨の幅の最大値の範囲）のみを探索することは好適である。

出力部４は、各種の情報を出力する。各種の情報は、例えば、下方鎖骨線、上方鎖骨線、下方肋骨線、上方肋骨線である。

ここで、出力とは、ディスプレイへの表示、プロジェクターを用いた投影、プリンタでの印字、音出力、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積、他の処理装置や他のプログラムなどへの処理結果の引渡しなどを含む概念である。

鎖骨線出力部４１は、鎖骨線取得部３２が取得した下方鎖骨線と上方鎖骨線とを出力する。鎖骨線出力部４１は、胸部透過画像の上に下方鎖骨線と上方鎖骨線とを出力することは好適である。鎖骨線出力部４１は、肺野部検出部３１が検出した肺野部が明確になる態様で、胸部透過画像の上に下方鎖骨線と上方鎖骨線とを出力することは好適である。下方鎖骨線と上方鎖骨線とを出力することは、下方鎖骨線と上方鎖骨線とが明示される態様で出力することである。

肋骨線出力部４２は、肋骨線取得部３３が取得した下方肋骨線と上方肋骨線とを出力する。肋骨線出力部４２は、胸部透過画像の上に下方肋骨線と上方肋骨線とを出力することは好適である。肋骨線出力部４２は、肺野部検出部３１が検出した肺野部が明確になる態様で、胸部透過画像の上に下方肋骨線と上方肋骨線とを出力することは好適である。なお、下方肋骨線と上方肋骨線とを出力することは、下方肋骨線と上方肋骨線とが明示される態様で出力することである。

格納部１、および画像格納部１１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。

格納部１等に情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して情報が格納部１等で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された情報が格納部１等で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された情報が格納部１等で記憶されるようになってもよい。

受付部２は、タッチパネルやキーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。

処理部３、肺野部検出部３１、鎖骨線取得部３２、肋骨線取得部３３、候補直線検出手段３２１、部分直線検出手段３２２、鎖骨延伸手段３２３、第二鎖骨線検出手段３２４、肋骨線取得手段３３１、および補正手段３３２は、通常、プロセッサやメモリ等から実現され得る。処理部３等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。なお、プロセッサは、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ等であり、その種類は問わない。

出力部４、鎖骨線出力部４１、および肋骨線出力部４２は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。出力部４等は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。

次に、骨構造輪郭抽出装置Ａの動作例について、図２のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ２０１）肺野部検出部３１は、画像格納部１１から胸部透過画像を読み出す。肺野部検出部３１は、当該胸部透過画像を解析し、肺野部を検出する。

（ステップＳ２０２）鎖骨線取得部３２は、肺野部検出部３１が検出した肺野部の中の鎖骨線を検出する。かかる鎖骨線を検出する処理（鎖骨線取得処理）の例について、図３のフローチャートを用いて説明する。

なお、鎖骨線取得部３２は、画像格納部１１の胸部透過画像から鎖骨線を検出しても良い。

（ステップＳ２０３）肋骨線取得部３３は、肺野部検出部３１が検出した肺野部の中の肋骨線を検出する。かかる肋骨線を検出する処理（肋骨線取得処理）の例について、図６のフローチャートを用いて説明する。

なお、肋骨線取得部３３は、画像格納部１１の胸部透過画像から肋骨線を検出しても良い。

（ステップＳ２０４）処理部３は、出力される画像を構成する。処理部３は、例えば、胸部透過画像の中に鎖骨線および肋骨線が明示された画像を構成する。処理部３は、例えば、胸部透過画像の中に、肺野部、鎖骨線、および肋骨線が明示された画像を構成する。

（ステップＳ２０５）出力部４は、ステップＳ２０４で構成された画像を出力する。処理を修正する。

なお、図２のフローチャートにおいて、例えば、受付部２が開始指示を受け付けたことに応じて、処理が開始される。

次に、ステップＳ２０２の鎖骨線取得処理の例について、図３のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ３０１）候補直線検出手段３２１は、胸部透過画像（肺野部の領域の画像）から２以上の候補直線を検出する。なお、かかる検出には、上述したように、例えば、ハフ変換が用いられる。

（ステップＳ３０２）部分直線検出手段３２２は、カウンタｉに１を代入する。

（ステップＳ３０３）部分直線検出手段３２２は、ｉ番目の鎖骨が存在するか否か判断する。ｉ番目の鎖骨が存在する場合はステップＳ３０４に行き、ｉ番目の鎖骨が存在しない場合は上位処理にリターンする。なお、ｉは、通常、「１」または「２」を採り得る。鎖骨は、通常、２本だからである。

（ステップＳ３０４）部分直線検出手段３２２は、胸部透過画像の中の鎖骨線領域条件に合致する範囲の画素の中で最高画素値の画素を検知する。かかる画素を、適宜、最高値画素と言うこととする。

（ステップＳ３０５）部分直線検出手段３２２は、カウンタｊに１を代入する。

（ステップＳ３０６）部分直線検出手段３２２は、鎖骨線領域条件に合致する範囲の中で、ｊ番目の候補直線が存在するか否かを判断する。ｊ番目の候補直線が存在する場合はステップＳ３０７に行き、ｊ番目の候補直線が存在しない場合はステップＳ３１１に行く。

（ステップＳ３０７）部分直線検出手段３２２は、ｊ番目の候補直線の傾きを取得する。なお、直線の傾きを取得する技術は公知技術である。

（ステップＳ３０８）部分直線検出手段３２２は、ステップＳ３０７で取得した傾きが、鎖骨傾き条件に合致するか否か判断する。鎖骨傾き条件に合致する場合はステップＳ３０９に行き、合致しない場合はステップＳ３１０に行く。

（ステップＳ３０９）部分直線検出手段３２２は、最高値画素とｊ番目の候補直線との距離を取得する。

（ステップＳ３１０）部分直線検出手段３２２は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ３０６に戻る。

（ステップＳ３１１）部分直線検出手段３２２は、ステップＳ３０９で取得した距離が最短の候補直線を、鎖骨直線を構成する部分直線として決定する。

（ステップＳ３１２）鎖骨延伸手段３２３は、ステップＳ３１１で取得した部分直線を伸ばす処理である鎖骨延伸処理を行う。鎖骨延伸処理の例について、図４のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ３１３）第二鎖骨線検出手段３２４は、第二鎖骨線検出処理を行う。第二鎖骨線検出処理の例について、図５のフローチャートを用いて説明する。

なお、第二鎖骨線検出処理は、検出された下方鎖骨線または上方鎖骨線に対応する上方鎖骨線または下方鎖骨線を検出する処理である。下方鎖骨線を先に検出することが好適であるので、第二鎖骨線検出処理は、検出された下方鎖骨線に対応する上方鎖骨線を検出する処理であることは好適である。

（ステップＳ３１４）部分直線検出手段３２２は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ３０３に戻る。

次に、ステップＳ３１２の鎖骨延伸処理の例について、図４のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ４０１）鎖骨延伸手段３２３は、カウンタｉに１を代入する。

（ステップＳ４０２）鎖骨延伸手段３２３は、部分直線の右の端点（最初の基準点）または変更された基準点に対して、さらに右に１つ延びるＸ座標値が存在するか否かを判断する。基準点から右に延びるＸ座標値が存在する場合はステップＳ４０３に行き、存在しない場合はステップＳ４１５に行く。なお、最初の基準点は、部分直線の端点である。また、基準点は、ステップＳ４１３で変更される。基準点は、鎖骨線を構成する点である。基準点から右に延びるＸ座標値は、基準点（ｘ、ｙ）に対して、Ｘ座標値が「ｘ＋１」の点である。基準点から右に延びるＸ座標値が存在する場合は、鎖骨線を１画素、伸ばす場合である。

（ステップＳ４０３）鎖骨延伸手段３２３は、基準点（ｘ、ｙ）に対して、同じＸ座標値の２以上の候補点を取得する。なお、２以上の候補点は、（ｘ＋１，ｙ）（ｘ＋１，ｙ＋１）（ｘ＋１，ｙ－１）である。鎖骨延伸手段３２３は、鎖骨傾き条件（部分直線の傾き）を考慮して、２以上の候補点を取得することは好適である。なお、２以上の各候補点のＸ座標値は同じである。

（ステップＳ４０４）鎖骨延伸手段３２３は、カウンタｊに１を代入する。

（ステップＳ４０５）鎖骨延伸手段３２３は、ステップＳ４０３で取得した候補点のうち、ｊ番目の候補点が存在するか否かを判断する。ｊ番目の候補点が存在する場合はステップＳ４０６に行き、ｊ番目の候補点が存在しない場合はステップＳ４１２に行く。

（ステップＳ４０６）鎖骨延伸手段３２３は、ｊ番目の候補点のシグナル差分ｍａｐ１値を取得する。

（ステップＳ４０７）鎖骨延伸手段３２３は、ｊ番目の候補点のシグナル差分ｍａｐ２値を取得する。

（ステップＳ４０８）鎖骨延伸手段３２３は、ステップＳ４０６で取得したシグナル差分ｍａｐ１値、およびステップＳ４０７で取得したシグナル差分ｍａｐ２値が、条件を満たすか否かを判断する。条件を満たす場合はステップＳ４０９に行き、条件を満たさない場合はステップＳ４１１に行く。

なお、条件は、採用条件と言っても良い。ここでの採用条件は、例えば、シグナル差分ｍａｐ１値が閾値（例えば、７）以上または閾値より大きく、シグナル差分ｍａｐ２値が閾値（例えば、０）以上または閾値より大きいことである。

（ステップＳ４０９）鎖骨延伸手段３２３は、直線の傾きを用いたＹ座標値を取得する。

（ステップＳ４１０）鎖骨延伸手段３２３は、上側の閾値の数の画素のシグナル差分ｍａｐ１値、および下側の閾値の数の画素のシグナル差分ｍａｐ１値のうちの最大値（α）を取得する。次に、鎖骨延伸手段３２３は、ｊ番目の候補点のＹ座標値を取得する。そして、鎖骨延伸手段３２３は、直線の傾きを用いたＹ座標値とｊ番目の候補点のＹ座標値とｊ番目の候補点のシグナル差分ｍａｐ１値とαとを用いて、スコアを算出する。なお、鎖骨延伸手段３２３は、例えば、演算式「スコア＝｛α－シグナル差分ｍａｐ１の値｝^２＋｛基準候補点のＹ座標値－候補点のＹ座標値｝^２」により、スコアを算出する。

（ステップＳ４１１）鎖骨延伸手段３２３は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ４０５に戻る。

（ステップＳ４１２）鎖骨延伸手段３２３は、ステップＳ４１０で算出したスコアが最小の候補点を、鎖骨線を構成する点として決定する。

（ステップＳ４１３）鎖骨延伸手段３２３は、ステップＳ４１２で決定した候補点を基準点とする。

（ステップＳ４１４）鎖骨延伸手段３２３は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ４０２、またはＳ４１６に戻る。

（ステップＳ４１５）鎖骨延伸手段３２３は、カウンタｉに１を代入する。

（ステップＳ４１６）鎖骨延伸手段３２３は、部分直線の左の端点または変更された基準点に対して、さらに左に１つ延びるＸ座標値が存在するか否かを判断する。左に１つ延びるＸ座標値が存在する場合はステップＳ４０３に行き、存在しない場合は上位処理にリターンする。

次に、ステップＳ３１３の第二鎖骨線検出処理の例について、図５のフローチャートを用いて説明する。図５のフローチャートにおいて、図４のフローチャートと同一のステップについて説明を省略する。

（ステップＳ５０１）第二鎖骨線検出手段３２４は、カウンタｉに１を代入する。

（ステップＳ５０２）第二鎖骨線検出手段３２４は、鎖骨線取得部３２が取得した一方の鎖骨線（例えば、下方鎖骨線）を構成するｉ番目の点が存在するか否かを判断する。ｉ番目の点が存在する場合はステップＳ５０３に行き、ｉ番目の点が存在しない場合は上位処理にリターンする。

（ステップＳ５０３）第二鎖骨線検出手段３２４は、ｉ番目の点（ｘ、ｙ）と同じＸ座標値（ｘ）を有する点であり、ｉ番目の点（ｘ、ｙ）に対して、鎖骨幅条件を満たすＹ座標値を有する２以上の候補点を決定する。ステップＳ４０４に行く。

なお、図５のフローチャートにおいて、ステップＳ４１４からステップＳ５０２に戻る。

また、図５のフローチャートにおいて、第二鎖骨線検出手段３２４は、ステップＳ４０４からステップＳ４１４に代えて、他のアルゴリズムにより、候補点から鎖骨線を構成する画素を決定しても良い。第二鎖骨線検出手段３２４は、例えば、２以上の候補点のうち、シグナル差分ｍａｐ２値が最小の画素を上方鎖骨線を構成する画素に決定しても良い。

次に、ステップＳ２０３の肋骨線取得処理の例について、図６のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ６０１）肋骨線取得手段３３１は、カウンタｉに１を代入する。

（ステップＳ６０２）肋骨線取得手段３３１は、鎖骨線を構成する画素が存在する可能性のある範囲の中で、ｉ番目の画素が存在するか否かを判断する。ｉ番目の画素が存在する場合はステップＳ６０３に行き、存在しない場合はステップＳ６０７に行く。

なお、鎖骨線を構成する画素が存在する可能性のある範囲は、例えば、肺野部の範囲、肺野部の中の下側の閾値（例えば、９０％）以内の領域、胸部透過画像の全体である。

（ステップＳ６０３）肋骨線取得手段３３１は、ｉ番目の画素の上方代表値を取得する。

（ステップＳ６０４）肋骨線取得手段３３１は、ｉ番目の画素の下方代表値を取得する。

（ステップＳ６０５）肋骨線取得手段３３１は、ステップＳ６０３で取得した上方代表値とステップＳ６０４で取得した下方代表値との差異である代表差異値を算出する。

（ステップＳ６０６）肋骨線取得手段３３１は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ６０２に戻る。

（ステップＳ６０７）肋骨線取得手段３３１は、同じＸ座標値の画素の代表差異値が最大条件を満たす２以上の画素を決定する。なお、かかる２以上の各画素は、肋骨の下方肋骨線を構成する異なる画素である。また、最大条件は、同じＸ座標値の画素であり、画素値が極大値を採る画素であることである。

（ステップＳ６０８）肋骨線取得手段３３１は、カウンタｊに１を代入する。

（ステップＳ６０９）肋骨線取得手段３３１は、ステップＳ６０７で決定した画素の中のｊ番目の画素が存在するか否かを判断する。ｊ番目の画素が存在する場合はステップＳ６１０に行き、存在しない場合はステップＳ６１２に行く。

（ステップＳ６１０）肋骨線取得手段３３１は、ｊ番目の画素を出発点として、下方肋骨線を伸ばす処理である下方肋骨線延伸処理を行う。下方肋骨線延伸処理の例について、図７のフローチャートを用いて説明する。なお、下方肋骨線延伸処理とは、ステップＳ６０７で決定された画素を出発点として、下方肋骨線を延ばす処理である。

（ステップＳ６１１）肋骨線取得手段３３１は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ６０９に戻る。

（ステップＳ６１２）肋骨線取得手段３３１は、同じＹ座標値の代表差異値が最小条件を満たす２以上の画素を決定する。なお、かかる２以上の各画素は、肋骨の上方肋骨線を構成する異なる画素である。また、最小条件は、同じＸ座標値の画素であり、画素値が極小値を採る画素であることである。

（ステップＳ６１３）肋骨線取得手段３３１は、カウンタｊに１を代入する。

（ステップＳ６１４）肋骨線取得手段３３１は、ステップＳ６１２で決定した画素の中のｊ番目の画素が存在するか否かを判断する。ｊ番目の画素が存在する場合はステップＳ６１５に行き、存在しない場合はステップＳ６１７に行く。

（ステップＳ６１５）肋骨線取得手段３３１は、上方肋骨線延伸処理を行う。上方肋骨線延伸処理の例について、図８のフローチャートを用いて説明する。なお、上方肋骨線延伸処理とは、ｊ番目の画素を出発点として、上方肋骨線を伸ばす処理である。

（ステップＳ６１６）肋骨線取得手段３３１は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ６１４に戻る。

（ステップＳ６１７）補正手段３３２は、補正処理を行う。補正処理の例について、図９のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ６１８）肋骨線取得手段３３１は、肋骨線取得処理を終了するか否かを判断する。終了する場合は上位処理にリターンし、終了しない場合はステップＳ６０７に行く。なお、肋骨線取得手段３３１は、例えば、右側の肋骨の輪郭線を検出することと、左側の肋骨の輪郭線を検出することが完了した後、処理を終了する、と判断する。

次に、ステップＳ６１０の下方肋骨線延伸処理の例について、図７のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ７０１）肋骨線取得手段３３１は、カウンタｉに１を代入する。

（ステップＳ７０２）肋骨線取得手段３３１は、肋骨線を延伸すべき、ｉ番目のＸ座標値が存在するか否かを判断する。ｉ番目のＸ座標値が存在する場合はステップＳ７０３に行き、存在しない場合は上位処理にリターンする。

なお、肋骨線を延伸すべきＸ座標値は、例えば、肺野部の端ではないこと、胸部透過画像の端ではないこと、胸部透過画像の上位閾値（例えば、２０％）から下であり、下位閾値（例えば、９０％）より上の領域であること等である。

（ステップＳ７０３）肋骨線取得手段３３１は、ｉ番目のＸ座標値の画素の箇所の角度情報を取得する。

（ステップＳ７０４）肋骨線取得手段３３１は、ステップＳ７０３で取得した角度情報を用いて、２以上の下方候補点を決定する。

（ステップＳ７０５）肋骨線取得手段３３１は、カウンタｊに１を代入する。

（ステップＳ７０６）肋骨線取得手段３３１は、ステップＳ７０４で決定した下方候補点のうち、ｊ番目の下方候補点が存在するか否かを判断する。ｊ番目の下方候補点が存在する場合はステップＳ７０７に行き、存在しない場合はステップＳ７０９に行く。

（ステップＳ７０７）肋骨線取得手段３３１は、ｊ番目の下方候補点の代表差異値を取得する。

（ステップＳ７０８）肋骨線取得手段３３１は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ７０６に戻る。

（ステップＳ７０９）肋骨線取得手段３３１は、ステップＳ７０７で取得した代表差異値のうち、最大の代表差異値に対応する画素を、下方肋骨線を構成する画素に決定する。なお、最大の代表差異値に対応する画素は、最大条件を満たす画素である。

（ステップＳ７１０）肋骨線取得手段３３１は、基準画素を、ステップＳ７０９で決定した画素に変更する。

（ステップＳ７１１）肋骨線取得手段３３１は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ７０２に戻る。

次に、ステップＳ６１５の上方肋骨線延伸処理の例について、図８のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ８０１）肋骨線取得手段３３１は、カウンタｉに１を代入する。

（ステップＳ８０２）肋骨線取得手段３３１は、肋骨線を延伸すべき、ｉ番目のＸ座標値が存在するか否かを判断する。ｉ番目のＸ座標値が存在する場合はステップＳ８０３に行き、存在しない場合は上位処理にリターンする。

（ステップＳ８０３）肋骨線取得手段３３１は、ｉ番目のＸ座標値の画素の箇所の角度情報を取得する。

（ステップＳ８０４）肋骨線取得手段３３１は、ステップＳ８０３で取得した角度情報を用いて、２以上の上方候補点を決定する。

（ステップＳ８０５）肋骨線取得手段３３１は、カウンタｊに１を代入する。

（ステップＳ８０６）肋骨線取得手段３３１は、ステップＳ８０４で決定した上方候補点のうち、ｊ番目の上方候補点が存在するか否かを判断する。ｊ番目の上方候補点が存在する場合はステップＳ８０７に行き、存在しない場合はステップＳ８０９に行く。

（ステップＳ８０７）肋骨線取得手段３３１は、ｊ番目の上方候補点の代表差異値を取得する。

（ステップＳ８０８）肋骨線取得手段３３１は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ８０６に戻る。

（ステップＳ８０９）肋骨線取得手段３３１は、ステップＳ８０７で取得した代表差異値のうち、最小の代表差異値に対応する画素を、上方肋骨線を構成する画素に決定する。なお、最小の代表差異値に対応する画素は、最小条件を満たす画素である。

（ステップＳ８１０）肋骨線取得手段３３１は、基準画素を、ステップＳ８０９で決定した画素に変更する。

（ステップＳ８１１）肋骨線取得手段３３１は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ８０２に戻る。

なお、図８のフローチャートにおいて、下方肋骨線が決まっているので、肋骨線取得手段３３１は、当該下方肋骨線を構成する各画素から肋骨幅条件を満たす距離の２以上の候補点を決定し、当該２以上の各候補点の代表差異値が最小の画素を、上方肋骨線を構成する画素に決定する等、他のアルゴリズムで、上方肋骨線を取得しても良い。

次に、ステップＳ６１７の補正処理の例について、図９のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ９０１）補正手段３３２は、カウンタｉに１を代入する。

（ステップＳ９０２）補正手段３３２は、ｉ番目の肋骨が存在するか否かを判断する。ｉ番目の肋骨が存在する場合はステップＳ９０３に行き、存在しない場合は上位処理にリターンする。

（ステップＳ９０３）補正手段３３２は、カウンタｊに１を代入する。

（ステップＳ９０４）補正手段３３２は、ｉ番目の肋骨の下位肋骨線または上位肋骨線の中にｊ番目のＸ座標値が存在するか否かを判断する。ｊ番目のＸ座標値が存在する場合はステップＳ９０５に行き、存在しない場合はステップＳ９１１に行く。

（ステップＳ９０５）補正手段３３２は、上方肋骨線のｊ番目のＸ座標値に対応する画素の画素値を取得する。

（ステップＳ９０６）補正手段３３２は、下方肋骨線のｊ番目のＸ座標値に対応する画素の画素値を取得する。

（ステップＳ９０７）補正手段３３２は、ステップＳ９０５で取得した画素値と、ステップＳ９０６で取得した画素値とが、エラー条件を満たすか否かを判断する。エラー条件を満たす場合はステップＳ９０８に行き、エラー条件を満たさない場合はステップＳ９１０に行く。なお、エラー条件は、例えば、ステップＳ９０５で取得した画素値とステップＳ９０６で取得した画素値との差が２倍以上あることである。

（ステップＳ９０８）補正手段３３２は、ステップＳ９０５で取得した画素値と、ステップＳ９０６で取得した画素値との中で、肋骨線を構成する画素の画素値であり、周辺の画素値と比較して、不適切な画素値（差異が大きい方の画素値）を決定する。補正手段３３２は、不適切な画素値に対応する画素の上または下の２以上の画素である候補点を決定する。

（ステップＳ９０９）補正手段３３２は、ステップＳ９０８で決定した２以上の候補点の画素値の中で、一方の画素値に対して、エラー条件を満たさない画素値を決定する。次に、補正手段３３２は、当該画素値を有する画素を、肋骨線を構成する画素に決定する。なお、エラー条件を満たさない画素値が複数存在する場合、補正手段３３２は、ステップＳ９０８で決定した不適切な画素値に対応する画素からの距離が近い方の画素を、肋骨線を構成する画素に決定する。

（ステップＳ９１０）補正手段３３２は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ９０４に戻る。

（ステップＳ９１１）補正手段３３２は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ９０２に戻る。

以下、本実施の形態における骨構造輪郭抽出装置Ａの具体的な動作例について説明する。今、例えば、図１０（ａ）に示す胸部Ｘ線画像（胸部透過画像の一例）が画像格納部１１に格納されている、とする。

そして、骨構造輪郭抽出装置Ａの鎖骨線取得部３２は、上述したアルゴリズムにより、下方鎖骨線（１００１）、上方肋骨線（１００２）を検出する。また、肋骨線取得部３３は、上述したアルゴリズムにより、下方肋骨線（１００３）、上方肋骨線（１００４）を検出する。

なお、肋骨線取得部３３は、例えば、図１１に示すように、各画素の代表差異値からなるマップ（ここでは、「方向依存性加重平均マップ」と言う）を構成し、当該マップ上の代表差異値の中から最大条件を満たす画素から下方肋骨線（１１０１）を構成し、最小条件を満たす画素から上方肋骨線（１１０２）を構成する。そして、肋骨線取得部３３は、上述した補正処理を行い、上述したアルゴリズムで、下方肋骨線（１１０１）および上方肋骨線（１１０２）を取得する。

次に、処理部３は、胸部Ｘ線画像（図１０）の上に、下方鎖骨線（１００１）、上方肋骨線（１００２）、下方肋骨線（１００３）、および上方肋骨線（１００４）が表出した画像を構成する。なお、図１１（ｂ）は、図１１（ａ）の胸部Ｘ線画像の一部の領域１１０３の各画素の代表差異値のマップ（方向依存性加重平均マップ）である。

次に、出力部４は、当該画像を出力する。なお、かかる画像の例は、図１０（ｂ）である。

以上、本実施の形態によれば、胸部透過画像から鎖骨を適切に検知できる。特に、胸部透過画像に基づく教師データを大量に入手することなく、胸部透過画像から鎖骨を適切に検知できる。

また、本実施の形態によれば、胸部透過画像から肋骨を適切に検知できる。特に、胸部透過画像に基づく教師データを大量に入手することなく、胸部透過画像から肋骨を適切に検知できる。

また、本実施の形態によれば、胸部透過画像に対して、骨部を明示した画像を出力できる。

さらに、本実施の形態によれば、胸部透過画像から肺野部を検出した後に、当該肺野部に対して、骨部を検知する処理を行うので、高速に骨部を検知できる。なお、骨部は、ここでは、鎖骨または肋骨のうちの１種類以上の骨である。

なお、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態における骨構造輪郭抽出装置Ａを実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、胸部透過画像が格納される画像格納部にアクセス可能なコンピュータを、前記胸部透過画像を用いて、鎖骨の下方の境界線である下方鎖骨線と鎖骨の上方の境界線である上方鎖骨線とを取得する鎖骨線取得部と、前記下方鎖骨線と前記上方鎖骨線とを出力する鎖骨線出力部として機能させ、前記鎖骨線取得部は、前記胸部透過画像を解析し、鎖骨の境界線の候補である１以上の候補直線を検出する候補直線検出手段と、前記１以上の候補直線のうち、鎖骨傾き条件に合致し、かつ前記胸部透過画像の中の鎖骨線領域条件に合致する範囲の画素の中で最高画素値の画素を検知し、当該画素に最も近い候補直線を、前記下方鎖骨線または前記上方鎖骨線を構成する部分直線として検出する部分直線検出手段と、前記部分直線の端点から、当該部分直線を伸ばした前記下方鎖骨線または前記上方鎖骨線を検出する鎖骨延伸手段と、前記下方鎖骨線または前記上方鎖骨線を構成する各点に対して、鎖骨幅条件を満たす反対側の境界点を検出し、当該境界点を含む前記上方鎖骨線または前記下方鎖骨線を検出する第二鎖骨線検出手段とを具備するものとして、前記コンピュータを機能させるためのプログラムである。

また、本実施の形態における骨構造輪郭抽出装置Ａを実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、胸部透過画像が格納される画像格納部にアクセス可能なコンピュータを、前記胸部透過画像を解析し、肋骨の下方の境界線である下方肋骨線と肋骨の上方の境界線である上方肋骨線とを取得する肋骨線取得部と、前記下方肋骨線と前記上方肋骨線とを出力する肋骨線出力部として機能させ、前記肋骨線取得部は、前記胸部透過画像を構成する１以上の各画素であり、所定の幅に存在する１以上の各画素について、当該画素より上方の２以上の各画素の画素値の代表値である上方代表値と、当該画素より下方の２以上の各画素の画素値の代表値である下方代表値との差を取得し、当該差が最大または最小である画素を前記下方肋骨線を構成する画素とし、当該差が最小または最大である画素を前記上方肋骨線を構成する画素として、前記下方肋骨線と前記上方肋骨線とを取得する肋骨線取得手段を具備するものとして、前記コンピュータを機能させるためのプログラムである。

（実施の形態２）
本実施の形態において、骨構造輪郭抽出装置Ａの出力である骨部の輪郭の情報を用いて、骨部を除いた画像である骨透過画像を取得し、当該骨透過画像を出力する画像処理装置について説明する。

図１２は、本実施の形態における画像処理装置Ｂのブロック図である。画像処理装置Ｂは、受付部２、格納部５、処理部６、および出力部７を備える。格納部５は、画像格納部１１、鎖骨線格納部５１、および肋骨線格納部５２を備える。処理部６は、肺野部検出部３１、鎖骨線取得部３２、肋骨線取得部３３、骨透過部６１、および病変検知部６２を備える。骨透過部６１は、画素値修正手段６１１を備える。出力部７は、骨透過画像出力部７１、および病変出力部７２を備える。

格納部５には、各種の情報が格納される。各種の情報は、例えば、下方鎖骨線を構成する画素を特定する情報、上方鎖骨線を構成する画素を特定する情報、下方肋骨線を構成する画素を特定する情報、上方肋骨線を構成する画素を特定する情報、胸部透過画像、角度情報、各種の後述する条件である。

なお、下方鎖骨線を構成する画素を特定する情報は、適宜、下方鎖骨線と言う。上方鎖骨線を構成する画素を特定する情報は、適宜、上鎖骨線と言う。下方肋骨線を構成する画素を特定する情報は、適宜、下方肋骨線と言う。上方肋骨線を構成する画素を特定する情報は、適宜、上方肋骨線と言う。

鎖骨線格納部５１には、下方鎖骨線を構成する画素を特定する情報、および上方鎖骨線を構成する画素を特定する情報が格納される。画素を特定する情報は、例えば、座標値（ｘ，ｙ）である。鎖骨線格納部５１の情報は、鎖骨線出力部４１から渡された情報であることは好適である。鎖骨線格納部５１の情報は、鎖骨線取得部３２が取得した情報であることは好適である。

肋骨線格納部５２は、下方肋骨線を構成する画素を特定する情報、および上方肋骨線を構成する画素を特定する情報が格納される。肋骨線格納部５２の情報は、肋骨線出力部４２から渡された情報であることは好適である。鎖骨線格納部５１の情報は、肋骨線取得部３３が取得した情報であることは好適である。

処理部６は、各種の処理を行う。各種の処理は、例えば、肺野部検出部３１、鎖骨線取得部３２、肋骨線取得部３３、骨透過部６１が行う処理である。

骨透過部６１は、胸部透過画像に対して、骨部を透過した骨透過画像を取得する。骨透過部６１は、胸部透過画像に対して、肋骨を透過した骨透過画像を取得する。骨透過部６１は、胸部透過画像に対して、鎖骨をも透過した骨透過画像を取得しても良い。

骨透過部６１は、下方肋骨線と当該下方肋骨線に対応する上方肋骨線の間の画素である肋骨画素に対して、肋骨画素の画素値を、補正量を用いて補正し、補正後画素値を取得し、当該補正後画素値を当該肋骨画素の画素値とし、胸部透過画像に対して肋骨を透過した骨透過画像を取得する。

補正量は、内側代表値と外側代表値との差異に関する情報である。ここでの内側代表値とは、肋骨の内側の２以上の画素の画素値の代表値である。ここでの外側代表値とは、肋骨の外側の２以上の画素の画素値の代表値である。

肋骨の内側の２以上の画素は、上方肋骨線を構成する２以上の各画素（（ｘ，ｙ））の１以上、下（例えば（ｘ，ｙ＋１））の画素である。肋骨の内側の２以上の画素は、下方肋骨線を構成する２以上の各画素（（ｘ，ｙ））の１以上、上（例えば（ｘ，ｙ－１））の画素である。

肋骨の外側の２以上の画素は、上方肋骨線を構成する２以上の各画素（（ｘ，ｙ））の１以上、上（例えば（ｘ，ｙ－１））の画素である。肋骨の内側の２以上の画素は、下方肋骨線を構成する２以上の各画素（（ｘ，ｙ））の１以上、下（例えば（ｘ，ｙ＋１））の画素である。

代表値は、例えば、２以上の対象点の画素値の平均値、２以上の対象点の画素値の中央値、２以上の対象点の画素値の加重平均値である。差異に関する情報とは、内側代表値と外側代表値との差が好適であるが、例えば、内側代表値と外側代表値との差の二乗等でも良い。なお、対象点とは、肋骨の内側の２以上の画素または肋骨の外側の２以上の画素である。

骨透過部６１は、鎖骨画素の画素値を、補正量を用いて補正し、補正後画素値を取得し、補正後画素値を鎖骨画素の画素値とし、胸部透過画像に対して鎖骨を透過した骨透過画像を取得する。なお、鎖骨画素とは、鎖骨の内部の画素である。

補正量は、内側代表値と外側代表値との差異に関する情報である。ここでの内側代表値とは、鎖骨の内側の２以上の画素の画素値の代表値である。ここでの外側代表値とは、鎖骨の外側の２以上の画素の画素値の代表値である。代表値は、例えば、２以上の対象点の画素値の平均値、２以上の対象点の画素値の中央値、２以上の対象点の画素値の加重平均値である。

なお、上記の補正量は、「透過処理パラメータ」と言っても良い。骨透過部６１は、例えば、「処理前の肋骨の画素値－透過処理パラメータ」を補正後画素値とする。また、骨透過部６１は、例えば、「処理前の鎖骨の画素値－透過処理パラメータ」を補正後画素値とする。

画素値修正手段６１１は、骨透過部６１が取得した補正後画素値が、他の２以上の補正後画素値と比較して、異常条件を満たす場合、補正後画素値を他の２以上の補正後画素値を用いて修正する。

他の２以上の補正後画素値とは、骨透過部６１が取得した補正後画素値に対応する画素と同じＸ座標値の画素の補正後画素値である。

異常条件は、例えば、補正後画素値が、他の２以上の補正後画素値と比較して、差異が閾値以上であることである。異常条件は、例えば、「補正後画素値＞＝他の２以上の補正後画素値の平均値＋０．５×他の２以上の補正後画素値の標準偏差」である。なお、０．５×他の２以上の補正後画素値の標準偏差は、適宜、「０．５ＳＤ」と表わす。

画素値修正手段６１１は、例えば、補正後画素値が異常条件を満たす場合、当該補正後画素値が異常条件を満たさないように、補正後画素値を変更する。画素値修正手段６１１は、例えば、補正後画素値が異常条件を満たす場合、当該補正後画素値に対応する画素と同じＹ座標値を有する画素であり、骨の外側（肺野部）の１または２以上の画素の代表値（例えば、骨の輪郭の外側の２画素の画素値の平均値）に変更する。

画素値修正手段６１１は、例えば、補正後に肋骨の上下端の画素値をｙ方向に線形で回帰した後、内部の画素値の０．５ＳＤ以上を示す画素値が輪郭から肋骨の太さの例えば２５％以内に検出された場合、その画素値を線形回帰後の値＋０．５ＳＤとする。

病変検知部６２は、骨透過部６１の処理により取得された骨透過画像を用いて、病変を検知する。なお、病変を検知する技術は、公知技術であるので、詳細な説明を省略する。

出力部７は、各種の情報を出力する。各種の情報は、例えば、骨透過画像、病変の箇所を明示した骨透過画像である。

ここで、出力とは、ディスプレイへの表示、プロジェクターを用いた投影、プリンタでの印字、音出力、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積、他の処理装置や他のプログラムなどへの処理結果の引渡しなどを含む概念である。

骨透過画像出力部７１は、骨透過部６１が取得した骨透過画像を出力する。骨透過画像出力部７１は、病変の箇所を明示した骨透過画像を出力できることは好適である。

病変出力部７２は、骨透過画像に対応する病変の箇所を出力する。なお、病変の箇所は、病変検知部６２が検知した箇所である。

格納部５、および肋骨線格納部５２は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。

格納部５等に情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して情報が格納部５等で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された情報が格納部５等で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された情報が格納部５等で記憶されるようになってもよい。

処理部６、骨透過部６１、画素値修正手段６１１、および病変検知部６２は、通常、プロセッサやメモリ等から実現され得る。処理部６等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。なお、プロセッサは、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ等であり、その種類は問わない。

出力部７、骨透過画像出力部７１、および病変出力部７２は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。出力部７等は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。

次に、画像処理装置Ｂの動作例について、図１３のフローチャートを用いて説明する。図１３のフローチャートにおいて、図２のフローチャートと同一のステップについて、説明を省略する。

（ステップＳ１３０１）骨透過部６１は、骨透過処理を行う。骨透過処理の例について、図１４のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ１３０２）病変検知部６２は、ステップＳ１３０１で取得された骨透過画像に対して、病変の検知を行う。

（ステップＳ１３０３）処理部６は、ステップＳ１３０１で取得された骨透過画像に対して、ステップＳ１３０２で検知された病変の領域を明示する出力画像を構成する。

（ステップＳ１３０４）出力部７は、ステップＳ１３０３で構成された画像を出力する。処理を終了する。

次に、ステップＳ１３０１の骨透過処理の例について、図１４のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ１４０１）骨透過部６１は、カウンタｉに１を代入する。

（ステップＳ１４０２）骨透過部６１は、透過対象のｉ番目の骨が存在するか否かを判断する。ｉ番目の骨が存在する場合はステップＳ１４０３に行き、ｉ番目の骨が存在しない場合はステップＳ１４０５に行く。

なお、骨透過部６１は、ステップＳ２０３で検知された肋骨線の情報、またはステップＳ２０３で検知された肋骨線の情報とステップＳ２０２で検知された鎖骨線の情報を用いて、ｉ番目の骨が存在するか否かを判断する。

（ステップＳ１４０３）骨透過部６１は、ｉ番目の骨の領域に対して、透過処理を行う。かかる処理を、一骨透過処理と言う。一骨透過処理の例について、図１５のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ１４０４）骨透過部６１は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ１４０２に戻る。

（ステップＳ１４０５）骨透過部６１は、カウンタｉに１を代入する。

（ステップＳ１４０６）骨透過部６１は、ｉ番目の骨の領域が存在するか否かを判断する。ｉ番目の骨の領域が存在する場合はステップＳ１４０７に行き、存在しない場合は上位処理にリターンする。

なお、骨透過部６１は、例えば、ステップＳ２０３で検知された肋骨線の情報、またはステップＳ２０３で検知された肋骨線の情報とステップＳ２０２で検知された鎖骨線の情報を用いて、ｉ番目の骨の領域が存在するか否かを判断する。

（ステップＳ１４０７）画素値修正手段６１１は、骨辺縁影響補正処理を行う。骨辺縁影響補正処理の例について、図１６のフローチャートを用いて説明する。

なお、骨辺縁影響補正処理とは、ステップＳ１４０３で行われた一骨透過処理が過補正の可能性があるために行われる画素値の修正の処理である。

（ステップＳ１４０８）骨透過部６１は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ１４０６に戻る。

なお、図１４のフローチャートにおいて、ステップＳ１４０７の骨辺縁影響補正処理は行うことは好適であるが、行わなくても良い。

次に、ステップＳ１４０３の一骨透過処理の例について、図１５のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ１５０１）骨透過部６１は、骨の上方線を構成する画素を特定する情報を取得する。なお、骨の上方線は、上方肋骨線または上方鎖骨線である。なお、骨の上方線を構成する画素を特定する情報は、例えば、骨の上方線を構成する画素の位置を示す座標値（ｘ、ｙ）の集合である。

（ステップＳ１５０２）骨透過部６１は、骨の上方線を構成する２以上の各画素の閾値以内の骨の内側の画素の画素値を、すべて取得する。なお、閾値は、「１」であることは好適であるが、２以上でも良い。また、２以上の各画素の閾値以内の骨の内側の画素は、２以上の各画素（ｘ，ｙ）と同じＸ座標値（ｘ）に対応する画素であり、当該画素（ｘ，ｙ）より骨の内側にある画素である。

（ステップＳ１５０３）骨透過部６１は、ステップＳ１５０２で取得したすべての画素値の代表値である内側代表値を取得する。なお、内側代表値は、例えば、ステップＳ１５０２で取得した画素値の平均値であることは好適であるが、中央値、加重平均値等でも良い。

（ステップＳ１５０４）骨透過部６１は、骨の上方線を構成する２以上の各画素の閾値以内の骨の外側の画素の画素値を、すべて取得する。なお、閾値は、「１」であることは好適であるが、２以上でも良い。また、２以上の各画素の閾値以内の骨の外側の画素は、２以上の各画素（ｘ，ｙ）と同じＸ座標値（ｘ）に対応する画素であり、当該画素（ｘ，ｙ）より骨の外側にある画素である。

（ステップＳ１５０５）骨透過部６１は、ステップＳ１５０４で取得したすべての画素値の代表値である外側代表値を取得する。なお、外側代表値は、例えば、ステップＳ１５０４で取得した画素値の平均値であることは好適であるが、中央値、加重平均値等でも良い。

（ステップＳ１５０６）骨透過部６１は、ステップＳ１５０３で取得した内側代表値とステップＳ１５０５で取得した外側代表値との差異に関する補正量である上方補正量を取得する。なお、例えば、「上方補正量＝内側代表値－外側代表値」である。

（ステップＳ１５０７）骨透過部６１は、骨の下方線を構成する画素を特定する情報（例えば、画素の位置を示す座標値（ｘ、ｙ）の集合）を取得する。なお、骨の下方線は、下方肋骨線または下方鎖骨線である。

（ステップＳ１５０８）骨透過部６１は、骨の下方線を構成する２以上の各画素の閾値以内の骨の内側の画素の画素値を、すべて取得する。なお、閾値は、「１」であることは好適であるが、２以上でも良い。

（ステップＳ１５０９）骨透過部６１は、骨透過部６１は、ステップＳ１５０８で取得したすべての画素値の代表値である内側代表値を取得する。なお、内側代表値は、例えば、ステップＳ１５０８で取得した画素値の平均値、中央値、加重平均値である。

（ステップＳ１５１０）骨透過部６１は、骨の下方線を構成する各画素の閾値以内の骨の外側の画素の画素値を、すべて取得する。なお、閾値は、「１」であることは好適であるが、２以上でも良い。

（ステップＳ１５１１）骨透過部６１は、ステップＳ１５１０で取得したすべての画素値の代表値である外側代表値を取得する。なお、外側代表値は、例えば、ステップＳ１５１０で取得した画素値の平均値、中央値、加重平均値である。

（ステップＳ１５１２）骨透過部６１は、ステップＳ１５０９で取得した内側代表値とステップＳ１５１１で取得した外側代表値との差異に関する補正量である下方補正量を取得する。なお、例えば、「下方補正量＝内側代表値－外側代表値」である。

（ステップＳ１５１３）骨透過部６１は、カウンタｉに１を代入する。

（ステップＳ１５１４）骨透過部６１は、着目する骨の内部のｉ番目の画素が存在するか否かを判断する。ｉ番目の画素が存在する場合はステップＳ１５１５に行き、存在しない場合は上位処理にリターンする。

（ステップＳ１５１５）骨透過部６１は、当該骨の内部のｉ番目の画素の画素値を取得する。

（ステップＳ１５１６）骨透過部６１は、ｉ番目の画素に対して、採用する補正量を取得する。なお、例えば、骨透過部６１は、ｉ番目の画素が上方線に近ければ、上方補正量を取得し、ｉ番目の画素が下方線に近ければ、下方補正量を取得する。また、骨透過部６１は、上方補正量と下方補正量との平均値を取得しても良い。

（ステップＳ１５１７）骨透過部６１は、「ｉ番目の画素の画素値－ステップＳ１５１６で取得した補正量」により、補正後画素値を取得する。

（ステップＳ１５１８）骨透過部６１は、ステップＳ１５１７で取得した補正後画素値をｉ番目の画素の画素値とする。例えば、骨透過部６１は、補正後画素値をｉ番目の画素の位置に上書きする。

（ステップＳ１５１９）骨透過部６１は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ１５１４に戻る。

次に、ステップＳ１４０７の骨辺縁影響補正処理の例について、図１６のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ１６０１）画素値修正手段６１１は、カウンタｉに１を代入する。

（ステップＳ１６０２）画素値修正手段６１１は、ｉ番目の判断対象の画素が存在するか否かを判断する。ｉ番目の判断対象の画素が存在する場合はステップＳ１６０３に行き、存在しない場合は上位処理にリターンする。

なお、判断対象の画素とは、一骨透過処理の結果、異常条件を満たすこととなったか否かの判断の対象の画素である。判断対象の画素は、一骨透過処理を行った全画素でも良いが、骨の輪郭線（上方線または下方線）から閾値以内の範囲であることは好適である。骨の輪郭線から閾値以内の範囲は、例えば、骨の輪郭線を構成する各画素と同じＸ座標値を有する画素で、Ｙ座標値の差が閾値（例えば、「５」）以内の範囲である。

（ステップＳ１６０３）画素値修正手段６１１は、ｉ番目の判断対象の画素の補正後画素値を取得する。

（ステップＳ１６０４）画素値修正手段６１１は、ｉ番目の判断対象の画素（ｘ、ｙ）と同じＸ座標値の画素であり、近隣の２以上の画素の補正後画素値を取得する。なお、近隣の２以上の画素とは、骨の内側の画素であり、例えば、画素（ｘ，ｙ＋１）（ｘ，ｙ＋２）（ｘ，ｙ＋３）である。

（ステップＳ１６０５）画素値修正手段６１１は、ステップＳ１６０４で取得した２以上の補正後画素値の代表値（例えば、平均値、中央値）を取得する。なお、画素値修正手段６１１は、ステップＳ１６０４で取得した２以上の補正後画素値の標準偏差を取得しても良い。

（ステップＳ１６０６）画素値修正手段６１１は、ｉ番目の判断対象の画素の補正後画素値と、ステップＳ１６０５で取得した補正後画素値の代表値とを用いて、ｉ番目の判断対象の画素の補正後画素値が異常条件に合致するか否かを判断する。異常条件に合致する場合はステップＳ１６０７に行き、合致しない場合はステップＳ１６０９に行く。

（ステップＳ１６０７）画素値修正手段６１１は、ｉ番目の判断対象の画素として採用する画素値を取得する。なお、採用する画素は、例えば、当該画素と同じＹ座標値を有する画素であり、骨の境界線のすぐ外側（骨の外側）の閾値（例えば、２または３）以内の画素の画素値の代表値（例えば、平均値、中央値）である。

（ステップＳ１６０８）画素値修正手段６１１は、ステップＳ１６０７で取得した画素値をｉ番目の判断対象の画素の画素値とする。なお、画素値修正手段６１１は、ステップＳ１６０７で取得した画素値を、ｉ番目の判断対象の画素の位置に上書きする。

（ステップＳ１６０９）画素値修正手段６１１は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ１６０２に戻る。

なお、図～のフローチャートに、しても良い。

以下、本実施の形態における画像処理装置Ｂの具体的な動作例について説明する。

画像処理装置Ｂの鎖骨線取得部３２は、図１０（ａ）の胸部透過画像から上方鎖骨線と下方鎖骨線とを検知する。また、肋骨線取得部３３は、図１０（ａ）の胸部透過画像から上方肋骨線と下方肋骨線とを検知する。なお、鎖骨線取得部３２は、検知した上方鎖骨線と下方鎖骨線とを特定する情報を、鎖骨線格納部５１に、少なくとも一時蓄積する。また、肋骨線取得部３３は、検知した上方肋骨線と下方肋骨線とを特定する情報を、肋骨線格納部５２に、少なくとも一時蓄積する。

次に、骨透過部６１は、上方鎖骨線と下方鎖骨線の間の鎖骨の領域に対して、上述した骨透過処理を行う。また、骨透過部６１は、上方肋骨線と下方肋骨線の間の２以上の各肋骨の領域に対して、上述した骨透過処理を行う。

次に、骨透過画像出力部７１は、当該骨透過処理が行われて、骨部が透過された骨透過画像を出力する。

以上の処理の結果について、図１７を用いて説明する。つまり、以上の処理の結果、図１７（ａ）の画像であり、肋骨が見える胸部透過画像から、肋骨の領域が透過された骨透過画像（図１７（ｂ））が出力される。以上の処理では、胸部透過画像から骨構造に由来すると考えられる情報を差し引くので、図１７（ｂ）において、肋骨に重なって見えている情報は保存される。図１７（ｂ）では、脈管構造（矢印の部分）が保存されている様子が確認できる。

以上、本実施の形態によれば、胸部透過画像から骨部を除いた骨透過画像を取得できる。そして、本実施の形態によれば、骨透過画像を出力するできることにより、初期の肺癌を含む肺野病変の見落としを防止する効果がある。また、本実施の形態によれば、医療訴訟のリスクを軽減可能である可能性もあると考えられることから、医療安全の観点で有用である。また、骨透過画像を出力するできることにより、最近極めて甚大な影響を与えている新型コロナウイルス感染症のスクリーニングにも応用可能である可能性がある。

なお、本実施の形態の具体例において、病変検知部６２は、骨透過画像に対して、病変検知の処理を行っても良い。そして、処理部６は、骨透過画像に対して、病変を明示した画像を構成し、出力部７は、当該画像を出力しても良い。

また、本実施の形態において、画像処理装置Ｂが出力する１または２以上の骨透過画像を教師データとして用いて、図示しない学習装置により、機械学習の学習処理を行い、学習器を作成しても良い。なお、教師データは、例えば、肺癌等の病変がある１以上の骨透過画像（正例）と、肺癌等の病変がない１以上の骨透過画像（負例）である。また、図示しない予測装置は、胸部透過画像から取得された骨透過画像と学習装置が取得した学習器とを用いて、機械学習の予測処理により、肺癌等の病変の有無を出力できる。

また、本実施の形態において、画像処理装置Ｂが出力する２以上の各骨透過画像と、各骨透過画像に対してアノテーションされた病変の領域を特定する情報（病変領域情報）との２以上のセットを教師データとして用いて、図示しない学習装置により、機械学習の学習処理を行い、学習器を作成しても良い。また、図示しない予測装置は、胸部透過画像から取得された骨透過画像と学習装置が取得した学習器とを用いて、機械学習の予測処理により、肺癌等の病変の領域を出力できる。

なお、上記の機械学習の学習処理および予測処理におけるアルゴリズムは、深層学習、ランダムフォレスト、決定木、ＳＶＭ等、問わない。また、機械学習には、例えば、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗのライブラリ、Ｒ言語のｒａｎｄｏｍ ｆｏｒｅｓｔのモジュール、ＴｉｎｙＳＶＭ等の各種の機械学習の関数や、種々の既存のライブラリを用いることができる。また、学習器は、学習モデル、分類器、分類モデル等と言っても良い。

さらに、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態における情報処理装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、胸部透過画像が格納される画像格納部と、下方肋骨線を構成する画素を特定する情報および上方肋骨線を構成する画素を特定する情報が格納される肋骨線格納部とにアクセス可能なコンピュータを、前記下方肋骨線または前記上方肋骨線の、肋骨に対する内側の画素の画素値の代表値である内側代表値と、前記下方肋骨線または前記上方肋骨線の外側の画素の画素値の代表値である外側代表値との差異に関する補正量を取得し、前記下方肋骨線と前記上方肋骨線との間の画素である肋骨画素に対して、当該肋骨画素の画素値を、前記補正量を用いて補正し、補正後画素値を取得し、当該補正後画素値を前記肋骨画素の画素値とし、前記胸部透過画像に対して肋骨を透過した骨透過画像を取得する骨透過部と、前記骨透過部が取得した前記骨透過画像を出力する骨透過画像出力部として機能させるためのプログラムである。

また、図１８は、本明細書で述べたプログラムを実行して、上述した種々の実施の形態の骨構造輪郭抽出装置Ａ、または画像処理装置Ｂ等を実現するコンピュータの外観を示す。上述の実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムで実現され得る。図１８は、このコンピュータシステム３００の概観図であり、図１９は、システム３００のブロック図である。

図１８において、コンピュータシステム３００は、ＣＤ－ＲＯＭドライブを含むコンピュータ３０１と、キーボード３０２と、マウス３０３と、モニタ３０４とを含む。

図１９において、コンピュータ３０１は、ＣＤ－ＲＯＭドライブ３０１２に加えて、ＭＰＵ３０１３と、ＣＤ－ＲＯＭドライブ３０１２等に接続されたバス３０１４と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ３０１５と、ＭＰＵ３０１３に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶するとともに一時記憶空間を提供するためのＲＡＭ３０１６と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するためのハードディスク３０１７とを含む。ここでは、図示しないが、コンピュータ３０１は、さらに、ＬＡＮへの接続を提供するネットワークカードを含んでも良い。

コンピュータシステム３００に、上述した実施の形態の骨構造輪郭抽出装置Ａ等の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ３１０１に記憶されて、ＣＤ－ＲＯＭドライブ３０１２に挿入され、さらにハードディスク３０１７に転送されても良い。これに代えて、プログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ３０１に送信され、ハードディスク３０１７に記憶されても良い。プログラムは実行の際にＲＡＭ３０１６にロードされる。プログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ３１０１またはネットワークから直接、ロードされても良い。

プログラムは、コンピュータ３０１に、上述した実施の形態の骨構造輪郭抽出装置Ａ等の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティープログラム等は、必ずしも含まなくても良い。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいれば良い。コンピュータシステム３００がどのように動作するかは周知であり、詳細な説明は省略する。

なお、上記プログラムにおいて、情報を送信するステップや、情報を受信するステップなどでは、ハードウェアによって行われる処理、例えば、送信ステップにおけるモデムやインターフェースカードなどで行われる処理（ハードウェアでしか行われない処理）は含まれない。

また、上記プログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。

また、上記各実施の形態において、一の装置に存在する２以上の通信手段は、物理的に一の媒体で実現されても良いことは言うまでもない。

また、上記各実施の形態において、各処理は、単一の装置によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。

本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。

以上のように、本発明にかかる骨構造輪郭抽出装置は、胸部透過画像から骨部を適切に検知できるという効果を有し、骨構造輪郭抽出装置等として有用である。

Ａ 骨構造輪郭抽出装置
Ｂ 画像処理装置
１、５ 格納部
２ 受付部
３、６ 処理部
４、７ 出力部
１１ 画像格納部
３１ 肺野部検出部
３２ 鎖骨線取得部
３３ 肋骨線取得部
４１ 鎖骨線出力部
４２ 肋骨線出力部
５１ 鎖骨線格納部
５２ 肋骨線格納部
６１ 骨透過部
６２ 病変検知部
７１ 骨透過画像出力部
７２ 病変出力部
３２１ 候補直線検出手段
３２２ 部分直線検出手段
３２３ 鎖骨延伸手段
３２４ 第二鎖骨線検出手段
３３１ 肋骨線取得手段
３３２ 補正手段
６１１ 画素値修正手段

Claims (7)

1. 胸部透過画像が格納される画像格納部と、
   前記胸部透過画像を用いて、鎖骨の下方の境界線である下方鎖骨線と鎖骨の上方の境界線である上方鎖骨線とを取得する鎖骨線取得部と、
   前記下方鎖骨線と前記上方鎖骨線とを出力する鎖骨線出力部を具備し、
   前記鎖骨線取得部は、
   前記胸部透過画像を解析し、鎖骨の境界線の候補である１以上の候補直線を検出する候補直線検出手段と、
   前記１以上の候補直線のうち、鎖骨傾き条件に合致し、かつ前記胸部透過画像の中の鎖骨線領域条件に合致する範囲の画素の中で最高画素値の画素を検知し、当該画素に最も近い候補直線を、前記下方鎖骨線または前記上方鎖骨線を構成する部分直線として検出する部分直線検出手段と、
   前記部分直線の端点から、当該部分直線を伸ばした前記下方鎖骨線または前記上方鎖骨線を検出する鎖骨延伸手段と、
   前記下方鎖骨線または前記上方鎖骨線を構成する各点に対して、鎖骨幅条件を満たす反対側の境界点を検出し、当該境界点を含む前記上方鎖骨線または前記下方鎖骨線を検出する第二鎖骨線検出手段とを具備する骨構造輪郭抽出装置。
2. 前記鎖骨延伸手段は、
   前記部分直線を伸ばす１以上の各候補点の中から、当該候補点の上方の画素の画素値と当該候補点の画素値との差異である上方差異と、当該候補点の画素値と当該候補点の下方の画素の画素値との差異である下方差異とを算出し、当該上方差異と当該下方差異のうちの大きい方の値が閾値以上であり、かつ当該候補点の上方の２以上の画素の画素値の代表値である上方代表値と、当該候補点の下方の２以上の画素の画素値の代表値である下方代表値との差異が閾値以上である候補点を選択し、当該候補点を、前記下方鎖骨線または前記上方鎖骨線を構成する点として採用し、前記下方鎖骨線または前記上方鎖骨線を検出する請求項１記載の骨構造輪郭抽出装置。
3. 前記鎖骨延伸手段は、
   前記部分直線の端点からＸ方向に一つ進めた点のうち、前記端点に対して、Ｙ方向に閾値以内の変化しかない１以上の候補点を選択し、当該１以上の各候補点の中から、前記下方鎖骨線または前記上方鎖骨線を構成する前記点として採用する請求項２記載の骨構造輪郭抽出装置。
4. 前記鎖骨延伸手段は、
   前記部分直線の傾きを考慮して基準候補点を選択し、前記１以上の各候補点と当該基準候補点とのＹ座標値の差異を算出し、当該差異を用いて、前記１以上の各候補点のスコアを取得し、当該スコアが最良の候補点を前記下方鎖骨線または前記上方鎖骨線を構成する前記点として採用する請求項２または請求項３記載の骨構造輪郭抽出装置。
5. 前記胸部透過画像を解析し、肺野部を検出する肺野部検出部をさらに具備し、
   前記鎖骨線取得部は、前記肺野部から前記下方鎖骨線と前記上方鎖骨線とを取得する請求項１から請求項４いずれか一項に記載の骨構造輪郭抽出装置。
6. 胸部透過画像が格納される画像格納部と、鎖骨線取得部と、鎖骨線出力部とにより実現される骨構造輪郭抽出方法であって、
   前記鎖骨線取得部が、前記胸部透過画像を用いて、鎖骨の下方の境界線である下方鎖骨線と鎖骨の上方の境界線である上方鎖骨線とを取得する鎖骨線取得ステップと、
   前記鎖骨線出力部が、前前記下方鎖骨線と前記上方鎖骨線とを出力する鎖骨線出力ステップを具備し、
   前記鎖骨線取得ステップにおいて、
   前記胸部透過画像を解析し、鎖骨の境界線の候補である１以上の候補直線を検出する候補直線検出サブステップと、
   前記１以上の候補直線のうち、鎖骨傾き条件に合致し、かつ前記胸部透過画像の中の鎖骨線領域条件に合致する範囲の画素の中で最高画素値の画素を検知し、当該画素に最も近い候補直線を、前記下方鎖骨線または前記上方鎖骨線を構成する部分直線として検出する部分直線検出サブステップと、
   前記部分直線の端点から、当該部分直線を伸ばした前記下方鎖骨線または前記上方鎖骨線を検出する鎖骨延伸サブステップと、
   前記下方鎖骨線または前記上方鎖骨線を構成する各点に対して、鎖骨幅条件を満たす反対側の境界点を検出し、当該境界点を含む前記上方鎖骨線または前記下方鎖骨線を検出する第二鎖骨線検出サブステップとを具備する骨構造輪郭抽出方法。
7. 胸部透過画像が格納される画像格納部にアクセス可能なコンピュータを、
   前記胸部透過画像を用いて、鎖骨の下方の境界線である下方鎖骨線と鎖骨の上方の境界線である上方鎖骨線とを取得する鎖骨線取得部と、
   前記下方鎖骨線と前記上方鎖骨線とを出力する鎖骨線出力部として機能させ、
   前記鎖骨線取得部は、
   前記胸部透過画像を解析し、鎖骨の境界線の候補である１以上の候補直線を検出する候補直線検出手段と、
   前記１以上の候補直線のうち、鎖骨傾き条件に合致し、かつ前記胸部透過画像の中の鎖骨線領域条件に合致する範囲の画素の中で最高画素値の画素を検知し、当該画素に最も近い候補直線を、前記下方鎖骨線または前記上方鎖骨線を構成する部分直線として検出する部分直線検出手段と、
   前記部分直線の端点から、当該部分直線を伸ばした前記下方鎖骨線または前記上方鎖骨線を検出する鎖骨延伸手段と、
   前記下方鎖骨線または前記上方鎖骨線を構成する各点に対して、鎖骨幅条件を満たす反対側の境界点を検出し、当該境界点を含む前記上方鎖骨線または前記下方鎖骨線を検出する第二鎖骨線検出手段とを具備するものとして、前記コンピュータを機能させるためのプログラム。