JPH08320923A - 異常陰影自動検出システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 結節状陰影を正しく検出できる異常陰影自動
検出システムを提供すること。 【構成】 断層像を所定のしきい値でしきい値処理する
手段１２と、この手段でしきい値処理された画像から所
定領域を異常陰影の候補として抽出する手段１２と、こ
の手段で抽出された所定領域が異常陰影であるかどうか
を判定する手段１４と、断層像を断面変換する手段１５
と、この手段で断面変換する断面を決定する手段１７と
を具備し、しきい値処理する手段が複数のしきい値を有
し、かつ、この複数のしきい値によるしきい値処理で異
常陰影の候補として抽出された領域を含む断層像を断面
変換し、断面変換した画像から抽出された領域が異常陰
影かどうかを判定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、結節状陰影などを検出
する異常陰影自動検出システムに関する。

【０００２】

【従来の技術】従来の異常陰影自動検出システムについ
て、肺のＸ線ＣＴ画像の断層像から結節状陰影を検出す
る場合を例にとり説明する。

【０００３】まず、回路構成について図９で説明する。
ＣＰＵ９１は、システム全体を制御する機能を持ってい
る。画像記憶部９２は、複数の断層像のデータや、面変
換された断層像のデータ、そして２値化された画像のデ
ータなどを記憶する機能を持っている。しきい値処理装
置９３は、断層像のデータおよびしきい値のデータを入
力し、しきい値によって断層像を２値化し、そして、２
値化した画像データを出力する。なお、２値化は、例え
ばしきい値より高い画素を１、またしきい値より低い画
素を０と置き換えることによって行われる。

【０００４】結節状陰影判定装置９４は、円形度の基準
データや２値化した画像データを入力し、２値化で画素
値が１とした画素がある広がりをもつ領域をラベル付け
して区別している。また、区別された領域について、例
えば画素数をカウントして面積を求め、これをもとに結
節状陰影かどうかを判定している。また、その判定結果
を出力する。なお結節状陰影かどうかの判定は例えば次
のような方法で行われる。

【０００５】結節状陰影は、全体が球形で、それを断面
するとある大きさの円形となる。このような特徴を利用
し、陰影の円形度や半径から結節状陰影を判定してい
る。例えば、画素値が１の画素が分布する領域を領域Ａ
とする。そして、領域Ａの面積Ｓ１を求める。この場
合、面積Ｓ１は、例えば領域Ａに含まれる画素数に対応
する。また、領域Ａの重心（Ｘ₀ ，Ｙ₀ ) を求める。

【０００６】領域Ａ内の画素の座標を（ｘ₁ ，ｙ₁ ) 、
（ｘ₂ ，ｙ₂ ) 、…、（ｘ_j ，ｙ_j )、…、（ｘ_P ，ｙ
_P ) とすると、重心（Ｘ₀ ，Ｙ₀ ) は、 で求められる。なお、ｐは領域Ａに含まれる画素数であ
る。

【０００７】次に、面積がＳ１である円の半径ｒを、 ｒ＝（Ｓ１／π）^1/2 ……（２） で求める。そして、重心（Ｘ₀ ，Ｙ₀ ) を中心とする半
径ｒの円に含まれる領域Ａの面積Ｓ２を求める。このと
き、円に含まれる領域Ａの面積Ｓ２と、重心（Ｘ₀ ，Ｙ
₀ ) を中心とする半径ｒの円の面積Ｓ１の比を、円形度
（ｓｗ）と定義する。この場合、円形度（ｓｗ）は、 ｓｗ＝Ｓ２/ Ｓ１ ……（３） で表される。

【０００８】そして、結節状陰影かどうかを判定する円
形度の基準データを入力し、（３）式で計算された円形
度ｓｗの値と比較し、結節状陰影かどうかを判定する。
例えば、計算されたｓｗが円形度の基準データ以上の場
合に結節状陰影と判定する。しきい値記憶部９５は、複
数のしきい値のデータを記憶する。しきい値のデータ
は、断層像に対してしきい値処理をする場合に使用され
る。円形度記憶部９６は、結節状陰影かどうかを判定す
る際の基準となる円形度の基準データを記憶する。ま
た、バス９７は、各装置間で送受信されるデータの伝送
系である。

【０００９】次に、上記した構成の異常陰影自動検出シ
ステムの動作について説明する。

【００１０】以下の説明では、図８（ａ）に示す断層像
から陰影Ａを抽出し、陰影Ａが結節状陰影かどうかを判
定する場合を例にとっている。図８（ａ）に示す複数の
断層像のデータは画像記憶部９２（図９）に記憶されて
おり、また、結節状陰影と判定する円形度の基準データ
（例えば０．７以上）は円形度記憶部９６（図９）に記
憶されているものとする。また、図８（ｂ）に示すしき
い値Ｔはしきい値記憶部９５（図９）に記憶されてい
る。

【００１１】上記した条件において、次のような手順
(1) 、(2) で結節状陰影がどうかを判定する。

【００１２】(1) 図８（ａ）に示す複数の断層像のデー
タが画像記憶部９２から、また、図８（ｂ）に示すしき
い値Ｔのデータがしきい値記憶部９５から、それぞれし
きい値処理装置９３に入力する。なお、図８（ｂ）の縦
軸は画素値を示し、横軸は図８（ａ）の線分ＰＦに対応
している。また、Ｐは、図８（ａ）の線分ＰＦ上の断層
像のデータを示すプロファイルである。しきい値処理装
置９３は、断層像のデータＰをしきい値Ｔで２値化し、
２値化した画像のデータを画像記憶部９２に記憶する。
図８（ｃ）は、画像記憶部９２に記憶した画像のデータ
を示している。ここで、陰影Ａに対応する部分を領域Ａ
₁ 、それ以外の部分を領域Ｃとする。

【００１３】(2) 画像記憶部２から図８（ｃ）に示す画
像データを、また円形度記憶部９６から円形度（ｓｗ）
の基準データ（０．７）を、それぞれ結節状陰影判定装
置９４に入力する。そして、領域Ａ₁ 、領域Ｃの円形度
を判定する。例えば、領域Ａ₁の円形度ｓｗが０．８と
すると、領域Ａ₁ の円形度ｓｗ（０．８）≧０．７とな
り、結節状陰影と判定する。領域Ｃは円形でないので
０．７以下となり、結節状陰影と判定しない。

【００１４】

【発明が解決しようとする課題】結節状陰影が独立して
存在する場合は、結節状陰影かどうかの判定には大きな
問題は生じない。しかし、図１０（ａ）の断層像のよう
に陰影Ｂと縦隔Ｃが接するような場合、陰影Ｂと縦隔Ｃ
を分離できないため判定が難しくなる。なお、図１０
（ａ）における関心領域（ＲＯＩ）を拡大したものを図
１０（ｂ）に、また、図１０（ｂ）の線分ＰＦ上におけ
るプロファイルＰを図１０（ｃ）に示している。 この
ような場合、しきい値を高く（しきい値Ｔ２）すると、
図１０（ｄ）のように領域Ｂと縦隔Ｃを分離できる。し
かし、領域Ｂの形状が小さくなるため、血管や気管など
と大きさが同じになり、これらとの区別がつかなくな
る。このため、結節状陰影を正しく検出できない。

【００１５】また、しきい値を低く（しきい値Ｔ１）す
ると、図１０（ｅ）のように領域Ｂと縦隔Ｃが一体とな
り、この場合も、結節状陰影を正しく検出できない。

【００１６】本発明は、上記した欠点を解決するもの
で、結節状陰影を正しく検出できる異常陰影自動検出シ
ステムを提供することを目的とする。

【００１７】

【課題を解決するための手段】本発明の異常陰影自動検
出システムは、断層像を所定のしきい値でしきい値処理
する手段と、この手段でしきい値処理された画像から所
定領域を異常陰影の候補として抽出する手段と、この手
段で抽出された所定領域が異常陰影であるかどうかを判
定する手段と、前記断層像を断面変換する手段と、この
手段で断面変換する断面を決定する手段とを具備し、し
きい値処理する前記手段が複数のしきい値を有し、か
つ、この複数のしきい値によるしきい値処理で異常陰影
の候補として抽出された領域を含む断層像を断面変換
し、断面変換した画像から前記抽出された領域が異常陰
影かどうかを判定している。

【００１８】また、断面変換する断面を決定する手段
は、異常陰影の候補として抽出された領域を通る所定方
向における断層像のプロファイルによって断面変換する
断面を決定している。

【００１９】

【作用】上記した構成によれば、複数のしきい値の例え
ば第１のしきい値で断層像を２値化し、結節状陰影を検
出している。また、第１のしきい値より高い第２のしき
い値で２値化することによって、結節状陰影の新しい候
補が現れた場合、その候補に対して、例えばその中心を
通る断面で陰影を断面変換し、断面変換した断層像を用
いて異常陰影かどうかを判定している。この方法によれ
ば、低いしきい値で異常陰影かどうかを判定でき、結節
状陰影が例えば他の陰影に接近している場合でも、結節
状陰影を正しく検出できる。

【００２０】また、複数の断層像を断面変換する場合、
断面変換する断面を、異常陰影の候補として抽出された
領域を通る所定方向における断層像のプロファイルによ
って決定している。例えば、断層像の画素値が１である
画素がもっとも少ない方向に決定している。この場合、
結節状陰影かどうかを判定するに当たって、近くに位置
する他の陰影による影響が少ない断面変換した断層像が
得られ、結節状陰影の正しい検出が行える。

【００２１】

【実施例】本発明の一実施例について図面を参照して説
明する。以下の説明では、Ｘ線ＣＴ画像から２つの陰影
Ａ、Ｂを抽出し、そして、２つの陰影Ａ、Ｂが結節状陰
影かどうかを判定する場合を例にしている。

【００２２】まず、回路構成について図１で説明する。
ＣＰＵ１０は、システム全体の動作を制御する機能を持
っている。画像記憶部１１は、複数の断層像のデータ、
断面変換された断層像のデータ、およびラベル付けされ
た２値化画像のデータなどを記憶する。また、２値化さ
れた画像の最大ラベル番号を記憶する機能を持ってい
る。また、複数の陰影の位置を記憶し、結節状陰影と判
断された陰影の位置（フラグがたっている）を記憶する
機能を持っている。

【００２３】しきい値処理装置１２は、断層像のデータ
やしきい値のデータを入力し、しきい値によって断層像
を２値化する。そして、２値化で画素値が１とされた画
素がある広がりを持って分布する領域に対しラベル付け
を行う。また、複数の領域にラベル付けした場合はその
最大のラベル番号、そしてラベル付けした２値化画像の
データを出力する機能を持っている。

【００２４】表示装置１３は、断層像のデータを読み込
み、断層像を表示する装置である。表示装置１３は、矢
印の位置を入力し、入力した矢印を指定した位置に断層
像に重ねて表示する機能を持っている。

【００２５】結節状陰影判定装置１４は、円形度の基準
データやラベル付けされた２値化画像データ、および最
大ラベル番号などを入力する。そして、それぞれの領域
の例えば画素数をカウントして各領域の面積を求め、結
節状陰影かどうかを判定している。結節状陰影と判定す
ると、その領域の重心データを出力する。なお、結節状
陰影がどうかの判定は、結節状陰影が全体では球形で、
それを断面するとある大きさの円形になるという性質を
利用し、陰影の円形度や半径で判定している。ここで、
結節状陰影かどうかを判定する方法について、画素値が
１の画素が分布する領域を領域Ａ（ラベル番号１）とし
て説明する。まず、 ａ）領域Ａの面積Ｓ１を求める。面積Ｓ１は、例えば領
域Ａに含まれる画素数で示される。そして、 ｂ）領域Ａの重心（Ｘ₀ ，Ｙ₀ ) を求める。ここで領域
Ａ内の各画素の座標を（ｘ₁ ，ｙ₁ ) 、（ｘ₂ ，ｙ₂ )
、…、（ｘ_j ，ｙ_j ) 、…、（ｘ_P ，ｙ_P ) とする
と、領域Ａの重心（Ｘ₀ ，Ｙ₀ ) は、 で求められる。なお、ｐは領域Ａに含まれる画素数であ
る。また、 ｃ）面積がＳ１である円の半径ｒを、 ｒ＝（Ｓ１／π）^1/2 …（５） で求める。また、 ｄ）重心（Ｘ₀ ，Ｙ₀ ) を中心とした半径ｒの円に含ま
れる領域Ａの面積Ｓ２を求める。そして、 ｅ）半径ｒの円に含まれる領域Ａの面積、いわゆる関心
領域の面積Ｓ２と、重心（Ｘ₀ ，Ｙ₀ ) を中心とする半
径ｒの円の面積Ｓ１の比を円形度（ｓｗ）と定義し、円
形度（ｓｗ）を、 ｓｗ＝Ｓ２/ Ｓ１…（６） で求める。そして、 ｆ）結節状陰影かどうかを判定する円形度の基準データ
を入力し、（６）式で計算された円形度ｓｗの値と比較
し、結節状陰影かどうかを判定する。この場合、計算さ
れた円形度ｓｗの値が入力された円形度の基準データ以
上のときに結節状陰影と判定する。その後、 ｇ）結節状陰影と判定すると、結節状陰影の範囲の基準
となる半径の基準データを入力し、この半径の基準デー
タと面積がＳ１である円の半径ｒとを比較し、円の半径
ｒが半径の基準データより大きい場合に結節状陰影であ
ると判定する。そして、その領域の重心データを出力
し、ラベル番号を１つ増やす。

【００２６】ｈ）ラベル番号を１つ増やした後、最大ラ
ベル番号とラベル番号を比較し、ラベル番号が最大ラベ
ル番号になるまで、前記ａ）からｇ）までの処理を繰り
返す。なお、１つの領域例えば領域Ａに含まれる全ての
画素の位置と、入力されてくる領域の各画素の位置を比
較し、両者が一致する場合は、入力されてくる領域につ
いては、前記ａ）からｇ）までの処理は行わない。

【００２７】断面変換装置１５は、複数の断層像のデー
タおよび作成したい断面の情報（例えば角度）を入力
し、断面変換技術を用いて断面を作成し、断面のデータ
を出力する。しきい値記憶部１６は複数のしきい値を記
憶し、断層像に対してしきい値処理する機能を持ってい
る。プロファイル装置１７は、入力された断層像に対
し、指定された複数方向の各直線上において、画素値が
１である画素の画素数をカウントする機能、そしてカウ
ントした画素数を記憶する機能を持っている。また、カ
ウントした画素数のうち最も少ない画素数を持つ方向に
対応する角度を出力する機能も持っている。

【００２８】結節状陰影判定範囲記憶部１８は、結節状
陰影と判定する範囲、例えば半径の基準データを記憶す
る機能を持っている。円形度記憶部１９は、結節状陰影
かどうかを判定する円形度の基準データを記憶する。バ
ス２０は、各装置間で送受信されるデータの伝送系であ
る。

【００２９】次に、上記した構成の本発明の動作につい
て、図４〜図７のフローチャートを参照して説明する。
なお、以下の説明では、各種のデータがそれらを記憶す
る装置に既に記憶されているものとする。例えば、図２
（ａ）に示す複数の断層像のデータは画像記憶部１１に
記憶されている。また、結節状陰影と判定する範囲、例
えば半径の基準は３ｍｍ以上とし、この半径の基準デー
タ（３ｍｍ）は結節状陰影判定範囲記憶部１８に記憶さ
れている。また、結節状陰影と判定する円形度の基準は
０．７以上であるとし、この円形度の基準データ（０．
７）は円形度記憶部１９に記憶されている。また、しき
い値記憶部１６には、図２（ｂ）に示す例えば２つのし
きい値（Ｔ１、Ｔ２）が記憶されている。

【００３０】上記した条件において、まず、 (1) 画像記憶部１１から、図２（ａ）に示す断層像のデ
ータがしきい値処理装置１２に入力する（Ｓ１）。な
お、図２（ａ）の断層像の線分ＰＦ上のプロファイルを
図２（ｂ）のＰで示す。また、しきい値記憶部１６から
図２（ｂ）に示すしきい値Ｔ１が入力する。そして、断
層像（図２（ａ））をしきい値Ｔ１によって２値化し、
図２（ｃ）に示す２値化画像を抽出する。その後、２値
化画像がある広がりをもつ領域に対しそれぞれラベル付
けを行い、その最大ラベル番号を求める。ここで、ラベ
ル付けした領域を、領域Ａ₁ （ラベル番号１）および領
域Ｂ₁ （ラベル番号２）と呼び、これらラベル付けした
領域Ａ₁ 、Ｂ₁ の２値化した画像データ（図２（ｃ））
や最大ラベル番号（この場合「２」）を画像記憶部１１
に記憶する（Ｓ２）。

【００３１】次に、ラベル付けした２値化画像データ
（図２（ｃ））および最大ラベル番号を画像記憶部１１
から、また円形度の基準データ（０．７）を円形度記憶
部１９から、そして判定範囲の半径の基準データ（３ｍ
ｍ）を結節状陰影判定範囲記憶部１８から、それぞれ結
節状陰影判定装置１４に入力する。結節状陰影判定装置
１４は、領域Ａ₁ （ラベル番号１）の円形度を求め（Ｓ
３）、結節状陰影かどうかを判定する。このとき、領域
Ａ₁ は、半径の大きさが５ｍｍで、円形度が０．８であ
るとする。この場合、（円形度の基準）０．７≦０．８
（領域Ａ₁ の円形度）（Ｓ４）で、（半径の基準）３ｍ
ｍ≦５ｍｍ（領域Ａ₁ の半径）（Ｓ５）となり、領域Ａ
₁ を結節状陰影と判定する。そして、領域Ａ₁ の位置を
画像記憶部１１に記憶する（Ｓ６）。領域Ａ₁ の位置
は、結節状陰影判定装置１４で計算された領域Ａ₁ の重
心（Ｘ₀ ，Ｙ₀ ) にフラグをたてたものとなる。

【００３２】次に、ラベル番号を１つ増やし（Ｓ７）、
最大ラベル番号と比較する（Ｓ８）。この場合、ラベル
番号（「２」）と最大ラベル番号（「２」）が同じであ
るため陰影Ｂ₁ （ラベル番号２）について上記したと同
様の処理（Ｓ１〜Ｓ８）を繰り返す。

【００３３】即ち、陰影Ｂ₁ の円形度を求め（Ｓ３）、
結節状陰影かどうか判定する。この場合、陰影Ｂ₁ は明
らかに円形でないので、結節状陰影と判定されない。そ
してラベル番号を１つ増やし（Ｓ７）、最大ラベル番号
と比較する（Ｓ８）。この場合、ラベル番号（「３」）
が最大ラベル番号（「２」）より大きいので次のステッ
プ（Ｓ９）（図５）に移る。

【００３４】(2) 図２（ｂ）に示すしきい値Ｔ２をしき
い値記憶部１６から、また図２（ａ）に示す断層像を画
像記憶部１１から、それぞれしきい値処理装置１２に入
力する（Ｓ９）。そして、図２（ａ）に示す断層像を２
値化し、図２（ｄ）に示す２値化画像を抽出する。ま
た、抽出した領域にラベル付けを行い、同時に最大ラベ
ル番号を求める。この場合、抽出した領域を、それぞれ
領域Ａ₂ （ラベル番号１）、領域Ｂ₂ （ラベル番号
２）、領域Ｃ（ラベル番号３）と呼ぶ。そして、２値化
された画像データ（図２ｄ）や最大ラベル番号
（「３」）を画像記憶部１１に記憶する。

【００３５】その後、画像記憶部１１から、２値化され
た画像データ（図２ｄ）や領域Ａ₁の位置、そして最大
ラベル番号を、また、円形度記憶部１９から円形度の基
準データ（０．７）を、また、結節状陰影判定範囲記憶
部１８から半径の基準データ（３ｍｍ）を、それぞれ結
節状陰影判定装置１４に入力する。

【００３６】そしてはじめに、領域Ａ₂ （ラベル番号
１）に含まれるどれか１つの画素の位置と、領域Ａ₁ の
位置例えば重心（Ｘ₀ ，Ｙ₀ ) が一致するかどうかを判
定する（Ｓ１１）。この場合、領域Ａ₁ の重心（Ｘ₀ ，
Ｙ₀ ) は領域Ａ₂ 内のいずれかの画素の位置と一致する
（Ｓ１２）。したがって、ラベル番号を１つ増やし（Ｓ
１３）、最大ラベル番号と比較する（Ｓ１４）。

【００３７】このとき、ラベル番号（「２」）は最大ラ
ベル番号（「３」）より小さい。したがって、領域Ａ₂
の場合と同様にステップ（Ｓ１１）の処理が行われる。
即ち、領域Ｂ₂ （ラベル番号２）内のどれか一つの画素
の位置と領域Ａ₁ の重心（Ｘ₀ ，Ｙ₀ ) が一致するかど
うかを判定する（Ｓ１１）。この場合、両者は一致しな
い（Ｓ１２）。したがって、領域Ｂ₂ の円形度を求め
（Ｓ１５）、結節状陰影かどうかを判定する。このと
き、領域Ｂ₂ の半径が２．５ｍｍで、円形度が０．８で
ある。この場合、（円形度の基準）０．７≦０．８（領
域Ｂ₂ の円形度）（Ｓ１６）で、２．５ｍｍ（領域Ｂ₂
の半径）＜３ｍｍ（半径の基準データ）（Ｓ１７）とな
る。そして、領域Ｂ₂ の位置を画像記憶部１１に記憶す
る（Ｓ１８）。

【００３８】なお、領域Ｂ₂ の位置は、例えば結節状陰
影判定装置１４で計算された領域Ｂ₂ の重心（Ｘ₁ ，Ｙ
₁ ) である。この場合、領域Ｂ₂ について、断面変換し
た画像を用いて結節状陰影かどうかを判定する。即ち、 (3) 領域Ｂ₂ について、領域Ｂ₂ を含む断層像を断面変
換し（Ｓ１９）、断面変換した画像を用いて結節状陰影
かどうかを判定する。この判定方法について、図２
（ｄ）、図２（ｅ）を用いて説明する。まず、(a) ２値
化した画像データ（図２（ｅ））を画像記憶部１１から
プロファイル装置１７に入力する。また、(b) 画像記憶
部１１から領域Ｂ₂ （図２（ｄ））の重心をプロファイ
ル装置１７に入力する。そして、領域Ｂ₂ の重心
（Ｘ₁ ，Ｙ₁ ) を中心とし半径が領域Ｂ₂ の例えば３倍
の円Ｒ内にあり、かつ重心（Ｘ₁ ，Ｙ₁ ) を通る直線Ｔ
Ｈ１上で、画素値が１である画素数をカウントする。次
に、(c) 領域Ｂ２の重心（Ｘ₁ ，Ｙ₁ ) を中心にして直
線ＴＨ１をθ（例えば60度）だけ回転した直線ＴＨ２上
で、円Ｒ内に含まれ画素値が１である画素数をカウント
する。このようにして、(d) プロファイル装置１７にお
いて、直線ＴＨを例えば60度づつ回転し、全体で６方向
において画素値が１の画素数をカウントし記憶する。そ
して、(e) プロファイル装置１７は６方向のプロファイ
ルの中から、画素値が１である画素数が最も少ない直線
ＴＨの方向（θ）を出力する。ここでは、θは０度で、
直線ＴＨ１が出力される。そして、(f) 断面変換装置１
５に、図２（ａ）に示す断層像のデータと角度θ（０
度）を入力する。断面変換装置１５は、直線ＴＨ１を通
る断層像に垂直な面で断面変換を行い、断面変換された
画像データを画像記憶部１１に出力する。なお、(g) 図
３（ｇ）のＰは、図３（ｆ）の線分ＰＦ２上のプロファ
イルを示し、画像記憶部１１から断面変換した断層像
（図３（ｆ））を、またしきい値記憶部１７から図３
（ｇ）に示すしきい値Ｔ１を、それぞれしきい値処理装
置１２に入力する。そして、しきい値処理装置１２で２
値化し、２値化画像（図３（ｈ））を抽出する（Ｓ２
０）。さらに、ラベル付けを行い最大ラベル番号を求め
る。ここで抽出された領域を領域Ｂ₃ （ラベル番号
１）、領域Ｄ（ラベル番号２）、領域Ｅ（ラベル番号
３）と呼ぶ。そして２値化画像データ（図２（ｄ））と
最大ラベル番号（「３」）を画像記憶部１１に記憶す
る。その後、(h) 画像記憶部１１から２値化された画像
のデータ（図３（ｈ））を、また円形度記憶部１９から
円形度の基準データ（０．７）を、結節状陰影判定範囲
記憶部１８から半径の基準データ（３ｍｍ）を、それぞ
れ結節状陰影判定装置１４に入力する。そしてはじめ
に、領域Ｂ₃ （ラベル番号１）の円形度を求め（Ｓ２
１）、領域Ｂ₃ が結節状陰影かどうかを判定する。ここ
では領域Ｂ₃ の大きさは半径が５ｍｍで、円形度が０．
８であるとする。この場合、 （円形度の基準）０．７≦０．８（領域Ｂ₃ の円形度）（Ｓ２２） （半径の基準）３ｍｍ≦５ｍｍ（領域Ｂ₃ の半径）（Ｓ２３） となり、領域Ｂ₃ は結節状陰影と判定される。そして、
領域Ｂ₃ の位置を画像記憶部１１に記憶する（Ｓ２
４）。なお、領域Ｂ₃ の位置は、結節状陰影判定装置１
４で計算された領域Ｂ₃ の重心（Ｘ₂ ，Ｙ₂ ) にフラグ
をたてたものである。その後、ラベル番号を１つ増やし
（Ｓ２５）、最大ラベル番号と比較する（Ｓ２６）。こ
のとき、ラベル番号（「２」）が最大ラベル番号
（「３」）より小さいため、ステップ（Ｓ２１〜Ｓ２
６）の処理を繰り返す。

【００３９】即ち、領域Ｄ（ラベル番号２）について円
形度を求め（Ｓ２１）、結節状陰影かどうかを判定す
る。領域Ｄは、例えば胸壁に対応し円形でないため、結
節状陰影と判定されない。そしてラベル番号を１増やし
（Ｓ２５）、最大ラベル番号と比較する（Ｓ２６）。こ
のときラベル番号（「３」）が最大ラベル番号
（「３」）と同じであるので上記したと同様にステップ
（Ｓ２１〜Ｓ２６）の処理を繰り返す。

【００４０】即ち、領域Ｅ（ラベル番号３）について円
形度を求め（Ｓ２１）、結節状陰影かどうか判定する。
領域Ｅも、例えば胸壁に対応しており円形でないので、
結節状陰影と判定されない。そしてラベル番号を１増や
し（Ｓ２５）、最大ラベル番号と比較する（Ｓ２６）。
この場合、ラベル番号（「４」）が最大ラベル番号
（「３」）より大きくなり、ステップ（Ｓ２７）に移
る。

【００４１】即ち、ラベル番号を１つ増やし（Ｓ２
７）、最大ラベル番号と比較する（Ｓ２８）。ここでは
ラベル番号（「３」）が最大ラベル番号（「３」）と同
じであるため、ステップ（Ｓ１１）に戻る。そして、領
域Ｂ₂ （図２（ｄ））に対してと同様の処理が陰影Ｃ
（図２（ｄ））について行われる。そして結節状陰影か
どうか判定する。陰影Ｃの形状は円形でないので、結節
状陰影と判定されない。したがってラベル番号を１つ増
やし（Ｓ２７）、最大ラベル番号と比較する（Ｓ２
８）。このとき、ラベル番号（「４」）が最大ラベル番
号（「３」）より大きくなり、ステップ（Ｓ２９）に移
る。

【００４２】(4) 画像記憶部１１から、図３（ｉ）に示
す断層像のデータ、および陰影Ａと陰影Ｂの位置（フラ
グをたてた重心）を表示装置１３に入力する（Ｓ２
９）。そして、図３（ｉ）に示すように矢印ｙａ、ｙｂ
を表示する（Ｓ３０）。陰影Ａの場合、矢印ｙａの向き
は重心に向かい、その先端は、重心（Ｘ₁ ，Ｙ₁ ) から
次に示すｒ１だけ離れた位置に合わせてある。

【００４３】ｒ１= （Ｓ１／π）^1/2 （Ｓ１は陰影Ａに
含まれる画素数） この場合、矢印ｙａの向きは任意に設定できる。また、
陰影Ｂについては、矢印ｙｂは重心方向に向き、重心
（Ｘ₂ ，Ｙ₂ ) から次に示すｒ２だけ離れた位置に合わ
せてある。

【００４４】ｒ２= （Ｓ２／π）^1/2 （Ｓ２は陰影Ａに
含まれる画素数） この場合も矢印ｙｂの向きは任意に設定できる。

【００４５】なお、上記した実施例では、結節状陰影と
判定する基準を、円形度は０．７以上とし、また半径は
３ｍｍ以上としている。しかし、これらの数字は１つの
例であり、円形度の基準を例えば０．６にしたり、半径
の基準を２ｍｍにしたりするなど、別の基準値を用いる
こともできる。また、陰影の位置も重心にしているが、
重心に限らず、例えば陰影内の任意の画素の位置に設定
してもよい。

【００４６】また、プロファイルを求める範囲を陰影の
半径の３倍の円内にしている。この値も、別の値、例え
ば４倍などを用いることもできる。また、直線を回転さ
せる角度間隔も６０度に限らず、例えば７０度などでも
よい。また、回転する角度も必ずしも等間隔である必要
はない。

【００４７】また、上記した実施例では、陰影に矢印を
付す場合、矢印の向きを陰影の重心に向け、また、その
先端を、重心から陰影の半径に相当する長さだけ離れた
位置に合わせている。しかし、この場合、矢印の向きは
任意に設定でき、また、矢印の先端も、陰影の輪郭から
５ｍｍ離れた位置など適当な位置に合わせてもよい。ま
た、上記した実施例では、結節状陰影を画像全体から検
出している。しかし、関心領域（ＲＯＩ）を手動で入力
し、関心領域（ＲＯＩ）の内部だけについて処理するよ
うにすれば処理時間を短くできる。また、本発明は、Ｘ
線ＣＴ装置に限らず、核医学診断装置や磁気共鳴診断装
置（ＭＲＩ）などにも適用できる。

【００４８】

【発明の効果】本発明によれば、縦隔などに近接した陰
影を容易に検出することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例の回路構成を示す図である。

【図２】本発明の動作を説明する図である。

【図３】本発明の動作を説明する図である。

【図４】本発明の動作を説明するフローチャートであ
る。

【図５】本発明の動作を説明するフローチャートであ
る。

【図６】本発明の動作を説明するフローチャートであ
る。

【図７】本発明の動作を説明するフローチャートであ
る。

【図８】従来装置の動作を説明する図である。

【図９】従来装置の回路構成を示す図である。

【図１０】従来装置の動作を説明する図である。

【符号の説明】

１０…ＣＰＵ、 １１…画像記憶部、 １２…しきい値処理装置、 １３…表示装置、 １４…結節状陰影判定装置、 １５…断面変換装置、 １６…しきい値記憶部、 １７…プロファイル装置、 １８…結節状陰影判定範囲記憶部、 １９…円形度記憶部

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 断層像を所定のしきい値でしきい値処理
   する手段と、この手段でしきい値処理された画像から所
   定領域を異常陰影の候補として抽出する手段と、この手
   段で抽出された所定領域が異常陰影であるかどうかを判
   定する手段と、前記断層像を断面変換する手段と、この
   手段で断面変換する断面を決定する手段とを具備し、し
   きい値処理する前記手段が複数のしきい値を有し、か
   つ、この複数のしきい値によるしきい値処理で異常陰影
   の候補として抽出された領域を含む断層像を断面変換
   し、断面変換した画像から前記抽出された領域が異常陰
   影かどうかを判定することを特徴とする異常陰影自動検
   出システム。
2. 【請求項２】 断面変換する断面を決定する手段は、異
   常陰影の候補として抽出された領域を通る所定方向にお
   ける断層像のプロファイルによって断面変換する断面を
   決定することを特徴とする請求項１記載の異常陰影自動
   検出システム。