JPH08336513A - 検出対象物の画像処理方法、疑わしい生体の補助表示方法及び医療画像補助表示装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 デジタル化した放射画像中の疑わしい不透過
部を自動的に検出する。 【解決手段】 検出すべき対象物の分析に対してオリジ
ナル画像１０Ａを最初に円滑にして、第１変換画像１１
Ａを発生させ、この第１変換画像１１Ａに基づいて局所
的強度の最適条件を決定し、分布した対象物の分析に対
してオリジナル画像１０Ａを次に滑らかにして、第２変
換画像１３Ａを発生させ、この第２変換画像１３Ａに基
づいて同種強度の領域を決定し、第１変換画像１１Ａに
基づいて決定された局所的強度の最適条件を、第２変換
画像１３Ａに基づいて決定された同種の領域に配置する
とともに、同種領域ごとにこれら最適条件のうちの一つ
を選択し、オリジナル画像１０Ａ中で検出された所定の
タイプの対象物のリストを構成する選択された強度の最
適条件間で対象物のリストを形成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、デジタル化された
強度値を有する２次元画素マトリックスの形態のオリジ
ナル画像と称される画像中に分布した対象物から所定の
形態の対象物を自動的に検出して画像処理を行う検出対
象物の画像処理方法に関するものである。

【０００２】本発明はまた、この方法を実施する装置に
関するものである。

【０００３】特に、本発明の用途は、乳房画像中の特有
の潜在的な癌に対応する所定のタイプの疑わしい不透過
部を自動的に認識する放射線医学の分野に見い出され
る。

【０００４】

【従来の技術】従来技術の説明として、１９９６年６月
に発行された"IEEE TRANSACTIONS ONPATTERNS ANALYSIS
AND MACHINE INTELLIGENCE" の第１５巻のＮｏ．６に
記載されている文献"Multiresolution Analysis of Rid
ges and Valleys in Gray-Scale Image"に記載されてい
る画像処理表示方法が既知である。この文献は、特に，
降雨の分割ライン及び山の部分からの傾斜の排出の分岐
領域の最低点を検索することにより３次元画像の山及び
谷を検出する方法について記載している。この地理的概
念は、画像強度レベルを導入し、又はグレーレベルを第
３の寸法として導入した２次元画像に適用されている。
記載された方法によれば、分岐領域及びその境界は画像
ごとに計算されている。その後、各分岐領域を規定する
強度限界を用いて多重分析することにより、これら領域
に階層を挿入する。次いで、この階層を用いて、消去ス
ケールを分岐領域の各境界曲線と関連させる。最終的に
は、分岐領域の境界について分析階層が規定される。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】本発明は、デジタル化
された放射線画像特に乳房撮影画像中の疑わしい不透過
部を自動的に検出する方法及び装置を提供することを提
案する。

【０００６】特に、本発明は、以前に確立されたデータ
ベースを考慮することなく、単一画像において又は画像
ごとにこの自動検出を実行する方法及び装置を提供する
ことを提案する。

【０００７】本発明の目的は、径が４〜５ｍｍの目安の
非常に小さい寸法の疑わしい不透過部を自動的に検出す
る方法及び装置を提供することにある。

【０００８】本発明の他の目的は、これら疑わしい不透
過領域の自動検出装置であって、乳房撮影画像を形成す
るのに好適な放射線医学装置に関連する検出装置を提供
することである。

【０００９】疑わしい不透過部を自動的に検出する乳房
撮影画像の処理は多数の問題を含む。

【００１０】これらの問題は、基本的には、処理すべき
画像中に存在する対象物の可変性に関連する。処理すべ
き対象物の可変性は、一方において放射撮影された器官
の大部分を構成する組織の不明瞭な外観に起因し、他方
において、乳房撮影画像が、厚さが一定でない器官の３
次元画像の投影であることに起因している。種々の器官
のこれら可変な不透過部は、同様に可変性の形態を有す
るとともに検出しようとする小径の疑わしい不透過部を
マスクするおそれがある。

【００１１】したがって、乳房撮影画像の疑わしい不透
過部を検出する方法では、画像中に含まれる全ての情報
信号を考慮する必要があり、検査目標を除外することが
できない。

【００１２】本発明の目的は、全ての実際に疑わしい領
域の単一写真に基づいて、誤って検出された領域の最大
を除外することによる自動検出方法を提供することにあ
る。

【００１３】

【課題を解決するための手段】この目的は、デジタル化
された強度値を有する２次元画素マトリックスの形態の
オリジナル画像と称される画像中に分布した対象物から
所定の形態の対象物を自動的に検出して画像処理を行う
に当たり、処理システムの形態を具え、検出すべき対象
物の分析に対して前記オリジナル画像を最初に円滑にし
て、第１変換画像を発生させるステップと、前記第１変
換画像に基づいて局所的強度の最適条件を決定するステ
ップと、分布した対象物の分析に対してオリジナル画像
を次に円滑にして、第２変換画像を発生させるステップ
と、前記第２変換画像に基づいて同種強度の領域を決定
するステップと、前記第１変換画像に基づいて決定され
た前記局所的強度の最適条件を、前記第２変換画像に基
づいて決定された前記同種の領域に配置するとともに、
前記同種領域ごとにこれら最適条件のうちの一つを選択
するステップと、前記オリジナル画像中で検出された所
定のタイプの対象物のリストを構成する選択された強度
の最適条件間で対象物のリストを形成することを特徴と
する検出対象物の画像処理方法により達成される。

【００１４】医療画像表示補助装置は、デジタル化され
た強度値を有する２次元画素マトリックスの形態の人体
の一部の医療画像のデータを発生させるシステムと、前
記画像を表示する表示システムと、前記画像データと、
デジタル化された強度値を有する２次元画素マトリック
スの形態のオリジナル画像と称される画像中に分布した
対象物から所定の形態の対象物を自動的に検出して画像
処理を行うに当たり、処理システムの形態を具え、検出
すべき対象物の分析に対して前記オリジナル画像を最初
に円滑にして、第１変換画像を発生させるステップと、
前記第１変換画像に基づいて局所的強度の最適条件を決
定するステップと、分布した対象物の分析に対してオリ
ジナル画像を次に円滑にして、第２変換画像を発生させ
るステップと、前記第２変換画像に基づいて同種強度の
領域を決定するステップと、前記第１変換画像に基づい
て決定された前記局所的強度の最適条件を、前記第２変
換画像に基づいて決定された前記同種の領域に配置する
とともに、前記同種領域ごとにこれら最適条件のうちの
一つを選択するステップと、前記オリジナル画像中で検
出された所定のタイプの対象物のリストを構成する選択
された強度の最適条件間で対象物のリストを形成するこ
とを特徴とする検出対象物の画像処理方法を実施する表
示システムとに対するアクセスを有するプロセッサを含
む処理システムとを具えることを特徴とするものであ
る。

【００１５】

【発明の実施の形態】以後説明する画像処理方法は、デ
ータバンクを用いることなく、検査した画像のデータの
みを用いて医師の診断を助ける目的で、デジタル化され
た乳房撮影画像の疑わしい不透過部の自動的な検出に関
するものである。

【００１６】図２Ａは、強度画像の形態のこのようなオ
リジナル乳房撮影画像１０Ａの一例を示す。図３Ａは乳
房撮影画像を１０Ｂで線図的に示す。

【００１７】デジタル化された乳房画像１０Ａは、例え
ば１６ビットでコード化された１０２４×１０２４画素
を含むことができる。このコード化に当たり、１２ビッ
トを画素の強度のコード化に用いる。乳房撮影画像をデ
ジタル化形態で取得することができるが、本発明は、デ
ジタル画像が得られる上記方法を全ての場合において考
慮しない。

【００１８】疑わしい不透過部を検出する際に、乳房撮
影画像にリンクした所定の数の困難を考慮すべきであ
る。これらの困難は複数の程度を有する。 − 胸部器官１を側面からＸ線照射するが、胸部器官１
は一定の厚さを有しない。図３Ａの線形表示１０Ｂを参
照すると、それは二つの区域を有する。「胸部の深い側
２」と称される一方の区域は、最も一定な厚さを有す
る。その理由は、できるだけ平行な表面を有する「組織
層」を得るために、器官を二つのプレート間で押しつけ
ることにより、医師が写真をとるからである。「胸部の
浅い側３」と称される他の区域は、急速に減少する厚さ
を有する。その理由は、それが、胸部の深い側２と雰囲
気との間に位置する「組織層」の一部に相当するからで
ある。 − 胸部器官１は、胸部の周囲の情報信号を全く用いる
ことなく、黒い領域９に突き出た複数のグレーレベルを
有する区域として、図２Ａの強度画像１０Ａに現れる。
この場合、Ｘ線は画像処理システムに直接伝達される。
皮膚４は胸部１と黒い領域９との間の界面を構成する。 − 例えば図２Ｆ及び図３Ｆに×印で示した検出すべき
対象物を、凝固した生物細胞の密集した群の存在に起因
する不透過部とする。したがって、これら不透過部は、
明瞭に、すなわちＸ線照射された胸部１の他の対象物に
よって形成された背景に対して白っぽい領域で示され
る。これら不透過部は、実際には、胸部１中に可変位置
を有し、それは、胸部の深い側２と胸部の浅い側３の両
方で任意の位置に発生するおそれがある。さらに、これ
ら不透過部それ自体は、実際には、可変形態を有する。
これらの形態は患者ごとに変化し、一人の同一患者に対
して、これらの形態は周期ごとに変わる。一般に、これ
らの形態は予知可能でも反復的でもない。これらの不透
過部を、よりぼやけた形態により、乳房撮影で現れるお
それがあるマイクロ石灰化像(microcalcification)と称
される疑わしい異常から区別する。 − 検出すべきこれらの疑わしい不透過部に対する背景
も、多かれ少なかれ明瞭に、すなわち胸部器官１の通常
の構造に起因する白っぽい不透過部によって形成され
る。この通常の構造は、繊維、脂肪の蓄積及び血管を具
える。背景を形成するこれら対象物も、形態と、実際に
は可変である強度及び位置とを有する。 − 背景の対象物は疑わしい不透過部を容易に遮蔽する
おそれがある。Ｘ線写真は、原理的には、「組織層」に
位置する重ね合わされた組織に含まれる情報信号を正確
に統合する。灰色っぽい積み重ねはしばしば、疑わしい
不透過部の検出に誤りが生じるおそれがある形態及び強
度を有する。 − 検出すべき疑わしい不透過部を潜在的な癌とする。
したがって、上記方法は画像の全ての情報を考慮すべき
である。その理由は、第１に、疑わしい不透過部は大抵
の対象物に大幅に相互依存するからであり、第２に、上
記方法の目的のうちの一つは全ての潜在的な癌の検出で
あるので、対象物を予め取り除くことができないからで
ある。 − 乳房撮影の対象物の相互依存は、対象物が画像処理
の領域で発生するために上記方法が抽出過程を含むこと
ができないということを意味する。 − 上記方法の目的は、調査すべき特定の画像に含まれ
る全ての情報信号を十分独立して考慮するが、データベ
ースにも含まれる情報信号を考慮しない。 − 上記方法は、超音波に対して微細で見分けがつかず
に発生した癌に相当する径が４〜５ｍｍの不透過部を検
出することを意図する。 本発明は、図１，２，５，６，７Ｃのダイヤグラムによ
り機能ブロックの形態で示した種々のステップを有する
デジタル画像処理方法を提供する。

【００１９】図１を参照すると、この方法は以下のステ
ップを具える。 − １００における、図２に示すようなオリジナル画像
１０Ａと称される強度画像のデジタル形態の取得。 − １１０における、図４Ａのダイヤグラムの画像１０
Ｂに示すような胸部の浅い側３から胸部の深い側２を分
離する境界線の経路。 − 次いで、二つの形態を取りうるステップのチェー
ン、すわなちその形態Ａ又はＢのうちの一方で適切に導
き出すことができ、好適には二つのチェーンＡ及びＢを
並列に利用することにより適切に導き出すことができる
チェーンＡ及びチェーンＢ。図１、チェーンＡに対する
図３及びチェーンＢに対する図４を参照すると、チェー
ンの形態Ａ及びＢのそれぞれは、最初に、以下の第１サ
イクル１０１を具える。 − 検出すべき対象物の分析を最初に円滑にするオリジ
ナル画像１０Ａに適用される第１変換１２０Ａ，１２０
Ｂによって、第１変換画像１１Ａ，１１Ｂと称される画
像を発生させる。この第１変換を、例えば、検出すべき
対象物の寸法の目安の寸法の中心部を有するオペレータ
によって実行される。 − 第１変換画像１１Ａ，１１Ｂに基づく画像の主要成
分の第１検出１３０Ａ，１３０Ｂ。これら主要成分を以
下のものとする。 ・ 第１変換画像１１Ａ，１１Ｂの局所的強度最大部の
位置。 ・ 誘導されたこれら局所的最大部をそれぞれ有する白
っぽい領域の画素数の範囲。 ・ これら種々の白っぽい領域間の境界の位置。 − 主要成分間で検出された関連のない成分を除去する
ための第１試験１４０Ａ，１４０Ｂ。第１試験１４０
Ａ，１４０Ｂにより、ＬＩＳＴ１Ａを付したチェーンＡ
に関するキー成分の第１リスト、及び／又は、ＬＩＳＴ
１Ｂを付したチェーンＢに関するキー成分の第１リスト
を出力部に発生させる。これらリストのそれぞれは、以
下のものを具える。 ・ 保持された白っぽい領域キーの範囲。 ・ 対応するキー最大の位置。 ・ 対応する白っぽい領域の境界。

【００２０】この段階では、チェーンのそれぞれは、最
初に対応するＬＩＳＴ１Ａ，ＬＩＳＴ１Ｂに関連する情
報信号を重ね合わせたチェーンＡ，Ｂのそれぞれでオリ
ジナル画像１０Ａによって形成した画像１２Ａ，１２Ｂ
もそれぞれ発生させて、これら成分を可視にする。例え
ば、キー最大部を×印で示すとともに、境界をラインで
示す。

【００２１】上記方法は、図２を参照すると、以下のス
テップを含む第２ステップサイクル１０２により二つの
チェーンＡ及びＢのうちの一つによって処理される。 ・ チェーンのそれぞれにおいて組織の分析を次に円滑
にするオリジナル画像１０Ａに適用される第２変換２２
０Ａ，２２０Ｂにより、第２変換画像１３Ａ，１３Ｂと
称される画像を発生させる。この第２変換を、検出すべ
き対象物の寸法の少なくとも２倍の目安の寸法の中心部
を有するオペレータによって行うことができる。 − 第２変換画像の主要成分の第２検出２３０Ａ，２３
０Ｂ。第２検出２３０Ａ，２３０Ｂにより、以下のもの
を発生させる。 ・ この第２変換画像１３Ａ，１３Ｂの局所的強度最大
部の位置。 ・ 導入されたこれらの新たな局所的最大部を有する白
っぽい領域の画素数の範囲。 ・ この第２変換画像１３Ａ，１３Ｂに示したこれらの
新たな白っぽい部分を区別する新たな境界の位置。 − 強度キー最大部を比較する比較動作２４０Ａ，２４
０Ｂは局所的に実行され、以下のものを含む。 ・ 第１サイクル１０１で形成された第１リストＬＩＳ
Ｔ１Ａ及び／又はＬＩＳＴ１Ｂの成分を考慮した、第１
サイクル１０１で決定されるとともに、これら第１リス
トにより第２サイクル１０２で見つけられる新たな白っ
ぽい領域中に発生したキー最大部の配置。 ・ 同種領域と称される新たな白っぽい領域のそれぞれ
の内側に形成されたこれらキー最大部の強度の比較。 ・ 第１サイクル１０１で見つけられるキー最大部の第
２サイクル１０２で見つけられた新たな白っぽい領域に
よって形成された各同種領域における、ベターキー最大
部と称されるより強い強度を有するものとしての選択。

【００２２】同種領域ごとのこれら強度の局所的な比較
及びベターキー最大部の選択により、第１リストＬＩＳ
ＴＡ及び／又はＬＩＳＴＢが修正されるとともに、対応
する第２リストＬＩＳＴ２Ａ及び／又はＬＩＳＴ２Ｂを
形成する。ＬＩＳＴ２Ａ及び／又はＬＩＳＴ２Ｂは次の
ものを具える。 ・ この第２サイクルで選択されるが第１リストに起因
するベターキー最大部の配置。 ・ 第１リストに起因する対応する白っぽい領域の範
囲。 ・ 第１リストにも起因する対応する境界の位置。 これら情報信号はオリジナル画像中に示され、これら信
号は図３Ｅ及び４Ｅの画像１４Ａ，１４Ｂを発生させ
る。さらに、各リストにつき、ベストキー最大部を強度
が減少する順番に分類する。

【００２３】各第２リストＬＩＳＴ２Ａ及び／又はＬＩ
ＳＴ２Ｂに基づいて、上記方法は、チェーンＡ及びＢの
２５０Ａ，２５０Ｂのそれぞれで実現されるステップ１
０３を具える。この場合、オペレータは、ベターキー最
大部から所定の数の「アラーム」、すなわちそれらのあ
り得る重要な要素としても分類された疑わしい不透過部
を選択することができる。上記方法のこの段階では、使
用のために選択したチェーンＡ又はＢのそれぞれに対応
するいずれかの第３リスト、又は、二つのチェーン１及
び２を並列的に使用する場合には二つの第３リストを処
理する。各第３リストは、オペレータによって選択され
たこれらアラームに相当する強度最大部の位置から形成
される。各チェーンＡ，Ｂは、第３リストに関連すると
ともに選択されたアラームによって形成された情報信号
と対応する第１リストの白っぽい領域の境界とが可視的
に重ね合わされるオリジナル画像１０Ａによって構成さ
れた強度画像１５Ａ，１５Ｂも発生させる。

【００２４】本発明によれば、二つのチェーンＡ及びＢ
を並列的に使用する好適な場合では、二つの第３リスト
ＬＩＳＴ３Ａ及びＬＩＳＴ３Ｂに基づいて、ステップ１
０４において、リストＬＩＳＴ３Ａ及びＬＩＳＴ３Ｂの
選択された「アラーム」の結合を具えるＡ−ＵＮＩＯＮ
−Ｂを付した追加のリストを形成する。

【００２５】したがって、オペレータは、アラームすな
わち疑わしい不透過部がそれらの強度の応答の要素、し
たがってこれら疑わしい不透過部が正確な潜在的な癌ア
ラームを形成する可能性の要素として分類される第４リ
ストＡ−ＵＮＩＯＮ−Ｂを有する。

【００２６】上記方法の種々のステップ及びそれらのサ
ブステップを、以下詳細に説明する。

【００２７】Ｉ．胸部の深い側と胸部の浅い側との間の
境界線を決定する方法（１１０） 画像の可変性にリンクした困難を考慮するために、この
方法は、以下の方法１１０により胸部の深い側２の領域
と胸部の浅い側３の領域との間に境界線５を発生させる
ことにより、これら領域を個別に処理することができ
る。

【００２８】この境界線５をオリジナル画像１０Ａのデ
ータに基づいて決定するとともに、それを図４Ａの画像
１０Ｂに線図的に示す。

【００２９】図４Ａを参照してこれを観察すると、プレ
ート間の側面写真の状態の胸部器官は、胸部の深い側２
の方が胸部の浅い側３に比べて厚い。図４Ａにおいて、
胸部の深い側を２で左側に表す。図の軸線Ａ’Ａに沿っ
て左から右に進行すると、胸部の深い側２、胸部の浅い
側３、皮膚４及び区域９を情報なしで順次確認する。図
７Ａは、図４Ａの区分Ａ’Ａに沿って見つけられる強度
Ｉの曲線を表す。先ず、Ａ’から開始すると、胸部の深
い側２に相当する平均して高く安定した強度Ｉ（すなわ
ちグレーレベル）を見つけ、次いで、強度Ｉが胸部の浅
い側３に応じて急速に弱くなり、最後には、一般的に弱
い強度の強度区域９のＡに到達する。領域２は白っぽ
く、したがって図２Ａのオリジナル画像１０Ａで強度Ｉ
を最も強く示す。その理由は、より厚い胸部の深い側２
は、より薄い浅い領域３に比べてより弱い強度のＸ線を
透過させるからである。一般的に、Ｘ線が横切る組織の
厚さが厚くなるに従って、これらの組織の透明度が低く
なり、したがって透過するＸ線の強度が弱くなり、乳房
撮影の対応する領域がより白っぽくなる。

【００３０】既に規定された強度レベルの目安の強度レ
ベルをそれぞれ有する画素によって形成されたオリジナ
ル画像１０Ａを、この場合考慮する。それは、各強度レ
ベルＧに対応する所定の数Ｎの画像の画素を表す。

【００３１】この画像に基づいて、図７Ｂに示すような
ヒストグラムを形成する。この場合、強度レベルＧを、
例えば強度レベル４００から約４０００の強度レベルま
でＸ軸に沿って示し、各強度レベルＧに相当する画素数
ＮをＹ軸に沿って表す。

【００３２】このヒストグラムは、図４Ａの区域９、胸
部の深い側２の領域及び胸部の浅い側３の領域に対応す
る領域を表す。

【００３３】区域９の領域は、ヒストグラムにおいて強
度レベル５００付近でピークを形成する。その理由は、
実際には全て同一の低強度Ｉを有する複数の画素を区域
９が含むからである。

【００３４】その浅い側３の区域は、グレーレベル９０
０のいずれかの側に、小さな傾斜で開始してより強い強
度レベルとなる安定状態を形成する。その理由は、乳房
撮影において小さな表面を有する胸部の浅い側３の区域
では、同一強度レベルに相当する少数の画素が存在し、
全体的にはこの浅い側の領域３の強度レベルが低く、３
を横切る厚さが小さく、したがって十分にＸ線を透過さ
せるからである。しかしながら、この浅い側の領域３の
強度レベルは区域９の強度レベルより低い。

【００３５】胸部の深い側２の区域は、決定しようとし
ている所定の強度レベルＧＦを超えるドームを形成す
る。この区域２は一般に高い強度レベル及び強度レベル
につき多数の画素を示す。

【００３６】したがって、胸部の深い側２の区域は強度
レベルにつき多数の画素の存在を特徴とするものであ
り、胸部の浅い側３の区域は強度レベルにつき少数の画
素の存在する。

【００３７】胸部の深い側と胸部の浅い側との間の境界
線５を決定するために、ヒストグラムの点Ｆの位置を決
定するよう選択する。この場合、レベルＧが増大する方
向にカーブしたこのヒストグラムの傾斜は最大となり、
対応する強度レベルＧＦが計算される。

【００３８】領域２のヒストグラムのカーブは円滑でな
く、傾斜の第２の最大を表すピーク８を示すおそれがあ
るが、ピーク８を考慮する必要はない。この方法は、ヒ
ストグラムにおいて強度レベルが増大する方向で適合す
るとともに区域９が原因のピークを超える最初の最大の
位置のみを考慮する。

【００３９】この場合、境界線５を、ヒストグラムの最
初の傾斜最大で見つけられた強度ＧＦを有する画素に結
合する等しいラインとしてオリジナル画像１０Ａに描
く。

【００４０】図７Ｃにおいて、方法１１０を機能ブロッ
クダイヤグラムの形態で表す。境界線５を決定するこの
方法は以下のステップを具える。 − １１１において、オリジナル画像１０Ａの強度レベ
ルＧの関数として画素数Ｎからヒストグラムを形成す
る。 − １１２において、ノイズを低減するようにこのヒス
トグラムを円滑にする。この円滑化動作を、強度レベル
の軸Ｇ上に与えられる強度レベルＧ₀ を指定すべき画素
数をヒストグラム曲線に対して計算する、例えば１１画
素の平均フィルタにより実現することができる。図示し
た例の図７Ｄを参照すると、このフィルタは、Ｇ₀ −５
での画素数Ｎ’と、Ｇ₀ ＋５での画素数Ｎ”と、Ｇ₀ で
の画素数Ｎ ₀ との間の平均値を発生させる。 − １１３において、勾配フィルタによりヒストグラム
関数の導関数を計算することによってヒストグラムの画
像勾配を形成する。この勾配フィルタを、二つごとにと
った連続的な強度レベルに関連する画素数間の差を評価
するオペレータとする。 − １１４において、以前の勾配画像に適用された第１
試験により最大勾配を決定して、ヒストグラムの最大傾
斜を決定する。 − １１５において、続く第２試験を利用することによ
り、１１４で以前に決定された最大部から求められる最
大部Ｆを選択する。強度レベルＧＦがＧ＝４００とＧＦ
との間で画素数の和Σ（Ｎ）の値に相当する場合最大傾
斜の値を維持する。この和を、本発明者の例では、強度
レベルＧ＝４００とＧ＝４０００との間で計算された画
素数の総和Σ（Ｎ）の５０％未満とする。この試験によ
り図７ＢのＦの第１最大部を選択することができる。 − １１６において、オリジナル画像１０Ａ中の隣接画
素に接続するとともに図４Ａの画像１０Ｂのダイヤグラ
ムに示すような強度レベルＧＦを有するライン５を形成
する。この方法によれば、このライン５は、胸部の深い
側２の領域を胸部の浅い側３の領域から分離する。

【００４１】デジタル画像を取得するステップ１００及
び境界線５を決定するステップ１１１の終了後に、この
方法は、図４Ａの画像１０Ｂで表された情報信号を含む
図３Ａのオリジナル画像１０Ａを並列的に処理する少な
くとも一つのチェーン、又は好適にはステップＡ及びＢ
の二つのチェーンを具える。

【００４２】II．チェーン処理の第１形態：チェーンＡ II-1 チェーンＡの第１サイクル 第１サイクル（１０１）は、画像の主要なキー成分の第
１リストＬＩＳＴ１Ａ，ＬＩＳＴ１Ｂを確立して検出す
べき不透過部を表す目的を有する。

【００４３】この方法の第１サイクル１０１の種々のス
テップを、図１のダイヤグラムの機能ブロックの形態で
詳細に示す。 ａ）オリジナル画像の第１変換１２０Ａ（１２１Ａ，１
２２Ａ）。 チェーンＡを付した上記方法のステップの第１チェーン
は、先ず、この第１サイクルにおけるオリジナル画像１
０Ａに適用された線形変換１２０Ａを具えて、図３Ｂの
強度画像１１Ａで表されるようなチェーンＡの最初に変
換される画像を示した変換画像を発生させる。この線形
変換１２０Ａは、検出すべき対象物の分析に対してオリ
ジナル画像１０Ａを円滑にするよう意図されて、求めら
れた疑わしい不透過部のスケールで対象物を表す。

【００４４】この線形変換ステップ１２０Ａそれ自体は
二つのサブステップを具える。 a1) ＬＰ−７を付した２次元再帰的ラプラシアンフィル
タによるオリジナル画像１０Ａの平均分析の等方性帯域
通過フィルタ処理１２１Ａ。ラプラシアン中心部の幅を
例えばσ＝７画素とする。フィルタの中心部の幅σによ
り、例えば処理すべき画像を旋回してフィルタ処理の結
果を得ることによってガウシアン又はラプラシアンオペ
レータの強度ピークの半分の高さを理解する。フィルタ
処理１２１Ａの場合には、このような強度ピークは、図
９に線図的に示すフィルタＬＰ−７のインパルス応答に
相当する。この図９は、Ｘ，Ｙ，Ｚ座標系のＺ軸に沿っ
て強度応答ＩＲを示す。Ｘ＝０及びＹ＝０に位置した現
在の画素に対する距離を、処理した画像の平面に平行に
進むＸ軸及びＹ軸上の画素でカウントする。

【００４５】画素強度の符号変換１２２Ａ。実際には、
ラプラシアン中心部を有するフィルタによるオリジナル
画像を旋回した結果、求められた不透明部を含む区域
は、オリジナル画像と比較して逆強度レベルを有する場
合の画像となる。したがって、全画像処理方法中強度画
像中の白っぽい「不透過部」の外観を維持するために、
ラプラシアンフィルタＬＰ−７通過後強度の符号を反転
させる。

【００４６】平均分析ラプラシアン中心部フィルタを含
むこの線形変換は、局所的過密の源を識別することなく
これらの過密を示す。すなわち、疑わしい不透過部に加
えて、例えば重ね合わされた繊維又は血管を含む他の区
域を現すことができる。

【００４７】ｂ）方法１３０Ａにより最初に変換された
画像中の局所的最大部の主要成分の検出。 情景としての以前の線形変換１２０Ａの結果である画像
１１Ａを考察する。水平方向と称される情景の二つの寸
法を、この画像１１Ａの画素のマトリックス表示の座標
Ｘ，Ｙの軸線に沿って測定し、垂直方向と称される情景
の第３の寸法を、前記画像１１Ａの画素のそれぞれの強
度レベルＺの目安によって形成する。座標軸を、図９〜
１４の線形画像１０Ｂの例により示した軸Ｘ，Ｙ，Ｚと
する。

【００４８】このステップの目的は、三つの群の主要成
分により変換された画像１１Ａを規定することである。

【００４９】これを行うために、この情景画像が三つの
群の地理的成分を具えると考える。 − 地理的には情景の最高点、例えば山頂に相当するピ
ーク。 − 傾斜ラインが各ピークに対して逆である分岐領域。 − 地理的には分岐領域間の谷の最低点又は頂点に接続
するラインに相当する種々の分岐領域間の境界。

【００５０】局所的強度最大部と同一範疇に地理的頂点
を置くことにより、このステップで以下のものの検出を
試みる。 − 局所的強度最大部。 − 対応する分岐領域。 − 分岐領域間の境界。

【００５１】これら成分を、第１変換画像の主要成分と
称する。このために、この検出ステップは種々のサブス
テップを具える。

【００５２】b1) 第１変換画像の勾配画像の計算。 このサブステップ１３１Ａにおいて、強度勾配を第１変
換画像１１Ａの各画素に対して計算して、強度画像情景
の傾斜を決定する。このサブステップ１３１Ａは、勾配
画像と称される画像を形成する。勾配の画像は、例え
ば、２次元画素マトリックスで規定した両軸に対して適
合された帯域通過フィルタ処理によって得られる。この
フィルタ処理は、例えば、変換画像にローパスガウシア
ンフィルタ処理を適用し、それに続いてマトリックスの
軸線に対して適合された１回微分オペレータによりフィ
ルタ処理することに等しく、これにより、等業者には既
知のように、部分強度導関数

【数１】 を発生させる。

【００５３】b2) 情景画像上への点の配置１３２Ａ。 情景画像１１Ａの各画素に点を仮想的に配置して強制的
に移動させることにより、各点を、この画素に対して以
前に計算した傾斜の方向に頂点まで連続させる。画素ご
とに１の割合で仮想的に配置した全ての点を、種々の各
ピークに対して反転させて、求める第１主要成分 − 情景画像中の局所的強度最大部をこのようにして決
定する。

【００５４】b3) 点の計数１３３Ａ。 情景画像上への点の移動のステップ１３２Ａ中、同一ピ
ークに対応する点の数が１３３Ａで計数されて、各点の
最初の画素の位置を決定する。このサブステップ１３３
Ａは、求める第２主要成分 − 情景画像中の各ピークすなわち最大局所的強度部に
相当する分岐領域の画素数の範囲 をこのようにして発生させる。

【００５５】b4) １３４Ａにおける分岐領域を共有する
隣接画素のペアの決定 このサブステップは、種々の分岐領域間の境界である情
景画像の三つの主要成分 − 種々の分岐領域間の境界を発生させる。

【００５６】第１ピークに対して反転した点のオリジナ
ル位置及び隣接する第２のピークに対して反転した点の
位置は、先行するステップ１３３Ａから既知である。し
たがって、対応する画素の位置は既知である。１３４Ａ
において、一方が第１ピークに対して逆転した点の源で
あり、他方が第２ピークに対して逆転した点に由来する
隣接する画素のペアをこれら画素から決定する。これら
ピークに対応する二つの隣接する分岐領域間の境界は、
これら隣接する画素のペアを通過するラインとして規定
される。

【００５７】上記動作は、境界が区別する区域が、対応
する白っぽい領域の範囲に対応する画素数を具える間、
各ピークを完全に囲む境界が得られるまで繰り返す。

【００５８】簡単のために、決定されたペアの隣接する
画素間を進行する境界を有する代わりに、この境界を、
これら二つの画素のうちの一つを通過するように形成す
る。

【００５９】したがって、局所的最大部のこの方法によ
り、全ての主要画像成分を簡単かつ迅速に決定すること
ができる。

【００６０】ｃ）試験１４０Ａによるキー成分の選択 小さな疑わしい区域を不本意に抽出する危険を冒さない
ように、この方法は、画像処理の分野で理解されている
ような純粋な抽出ステップをほとんど含まない。

【００６１】それにもかかわらず、４ｍｍ以上の径の不
透過部のみを疑わしい不透過部として検出するように決
定する。この選択は、多数の検査されたケースに基づく
医師の見地による医療レベルで裏づけられた。これら医
師によるこの方法の立証において、この方法で保持され
ない対象物の１００％が誤りのアラームであることが確
認された。

【００６２】したがって、この方法で保持された主要成
分を、以後「キー成分」と称する。

【００６３】原理的には、これらキー成分は、以前に選
択された主要成分間で、対応する分岐領域の範囲に置か
れたものとして保持される。

【００６４】したがって、以下の画像のキー成分が選択
される。 − 例えば、６００画素より多い範囲を有する分岐領
域。 − 対応するピーク。 − 対応する境界。

【００６５】これらキー成分は、ＬＩＳＴ１Ａと称され
るリストの形態で記憶される。ピークすなわち強度最大
部は、各リストにおいて強度が減少する順番で分類され
る。

【００６６】図３Ｃに示すようなこの処理の開始時に得
られた強度画像１２Ａを、キー成分に関連する情報信号
に可視的に重ね合わせたオリジナル画像１０Ａにより形
成する。 − キー成分ピークを×印で現す。これらは強度最大部
である。 − 分岐領域を、×印の周辺のラインによって現された
境界によって区別する。

【００６７】II.2 チェーンＡの第２サイクル。図１Ｂ
及び４Ｂを参照すると、この第２サイクルは、後に説明
すべき第２サイクルのステップにより選択かつ保持され
るキー成分を意味するベスト主要成分を含む第２リスト
ＬＩＳＴ２Ａを確立することを目的とする。

【００６８】この第１チェーンＡの第２サイクルのステ
ップは、試験動作１４０Ａを開始時に第１サイクルのス
テップを延長する。

【００６９】ａ）第２変換２２０Ａ（２２１Ａ，２２２
Ａ） この第２変換２２０Ａを、第１サイクルと同様の線形変
換とする。この変換が図２Ａのオリジナル画像１０Ａに
適用されて、この画像１０Ａを円滑にし、対象物の分析
はもはや行われず、胸部器官に含まれる分布した組織の
分析が行われて、この画像１０Ａ中に同種の領域を発生
させる。

【００７０】この線形変換ステップ２２０Ａは、ラプラ
シアンフィルタにＬＰ−１５を付す点を除いて、二つの
サブステップ１２１Ａ，１２２Ａと同様に実行される二
つのサブステップ２２１Ａ，２２２Ａを有する。このフ
ィルタは例えば中心部幅σ≒１５画素を有する。これの
分析は、第１サイクル中このチェーンＡに用いられるラ
プラシアン中心部の幅より著しく小さく、これにより画
像を著しく円滑にすることができるとともに、求められ
る同種の領域を画像中に現すことができる。フィルタＬ
Ｐ−１５のインパルス応答を図１２に線図的に示す。

【００７１】ｂ）局所的最大部の方法２３０Ａによる、
第２変換２２０Ａにより生じた画像の分岐領域の検出。

【００７２】チェーンＡの第１サイクルで既に説明した
局所的最大部の全く同一の方法を、第２変換２２０Ａに
起因する円滑にされた画像に適用する。

【００７３】この方法は次のものを発生させる。 − 新たな分岐領域を決定するだけに用いられる考慮さ
れない新たなピーク。 − 低分析画像を円滑にした結果これら新たに分岐した
領域が後の工程で用いられる同種領域を構成するのが原
因で、これら新たなピークに相当する記憶される新たな
分岐領域。 − 図３Ｄの画像１２Ｂのこれら同種領域周辺のライン
により表された新たな分岐領域を制限する新たな境界。

【００７４】ｃ）キー最大部の局所的比較２４０Ａ及び
ベストキー最大部の選択 第１リストＬＩＳＴ１Ａのキー最大部を、先行するステ
ップで見つけられた新たな分岐領域により形成された同
種領域に配置する。

【００７５】新たな分岐領域によって形成された中心部
同種領域では、キー最大部を、強度が減少する順序に応
じて分類する。

【００７６】この最大部の局所的比較は、分布した組織
内にそれらが存在するので、考えられる正確な疑わしい
不透明部の存在を局所的に強固にすべきであるという原
理に基づく。

【００７７】このように最大部を局所的に比較すること
により、深さを考慮することができるという利点を有す
る。オリジナル画像中に類似した外観を有する不透過部
は、不透明部が元々疑わしい不透明部及び腺状組織を有
するか否かに応じて、処理中同一の応答を示さない。

【００７８】興味あることには、この方法によれば、各
新たな分岐領域は、それを上記方法１１０によって決定
された境界線５によって二つに分割した場合には一つで
はなく二つの分岐領域を形成する。したがって、キー最
大部は、セパレートと称されるこれら二つの分岐領域に
置換される。その理由は、一方の部分が胸部の浅い側に
属し、他方の部分が胸部の深い側２に属するからであ
る。これらの部分２及び３のそれぞれのキー最大部は、
強度が減少する順番に個別に分類される。

【００７９】このステップ２４０Ａにより、チェーンＡ
の第２リストＬＩＳＴ２Ａを形成することができる。

【００８０】各新たな分岐領域において、キー最大部の
うちの一つを保持する。最大強度を有するキー最大部を
維持する。ベストキー最大部を×印により視覚的に印
す。

【００８１】第２リストＬＩＳＴ２Ａを構成するベスト
キー最大部のリストをこの際に形成する。

【００８２】このステップの開始時にて、供給されたオ
リジナル画像１０Ａにより形成された図３Ｅの画像１４
Ａは、 − リストＬＩＳＴ２Ａのベストキー最大部 − リストＬＩＳＴ１Ａのキー分岐領域 − リストＬＩＳＴ１Ａのキー境界 − 胸部の深い側と胸部の浅い側との間の境界線５ を決定する上記信号から可視的に得られる。

【００８３】処理チェーンの第２形態；チェーンＢ III.1 チェーンＢの第１サイクル ａ）オリジナル画像の第１変換１２０Ｂ（１２１Ｂ，１
２２Ｂ，１２３Ｂ，１２４Ｂ） チェーンＢを付した上記方法のステップの第２チェーン
も、この第１サイクル中にオリジナル画像１０Ａの変換
を具えるが、この場合この変換１２０Ｂを非線形変換と
する。この変換により、図４Ｂの強度画像１１Ｂにより
表したようなチェーンＢの第１変換画像を付した変換画
像を発生させる。

【００８４】この非線形変換１２０Ｂは、検出すべき対
象物の分析に対するオリジナル画像１０Ａを円滑にし
て、疑わしい不透過部のスケールの対象物を目立つよう
に検出するようにする。

【００８５】オリジナル画像は、組織が厚くてＸ線を透
過させないことが原因で局所的な過密を生じさせるグレ
ー状の塊、繊維、血管を含む。上記方法のチェーンＡの
ようにラプラシアンフィルタによるフィルタ処理のみを
用いる場合、これら三つのタイプの対象物をできるだけ
区別しない。したがって、このチェーンＢでは、オリジ
ナル画像のより複雑な変換が行われる。この第１変換
は、図１Ａのダイヤグラムで示された以下のサブステッ
プを具える。

【００８６】a1) ＬＰ−１を付した高分析の再帰的２次
元ラプラシアンフィルタによるオリジナル画像１０Ａの
等方性帯域通過フィルタ処理。ラプラシアンフィルタの
中心部の幅を、例えばσ＝１画素とする。フィルタのイ
ンパルス応答を図１０に線図的に示す。

【００８７】このサブステップでは、繊維及び血管はこ
のラプラシアンフィルタに対して強い振幅応答を示し、
それに対して、不透過対象物は同一符号であるが弱い応
答を示す。反対符号の応答を示す画像区域も存在する。

【００８８】a2) チェーンＡで形成された動作IIA a1)
と同様な画素の強度の符号反転の動作１２２Ｂ。

【００８９】a3) 符号反転後強度が負となる区域の強度
を零に設定する試験動作１２３Ｂ。これら区域を、繊維
及び不透過部の応答の符号と逆の符号の応答を示す区域
とする。零に設定されたこれら区域はこの場合、選択す
べき対象物の背景を形成する。

【００９０】正の応答をしめす画像の部分のみを維持す
るが、強い振幅応答を示す不透過部、血管を加えたこれ
らのうちの一つは小さい範囲のみを有する。

【００９１】a4) 検出すべき対象物の目安例えばσ＝７
の分析のガウシアン中心部Ｇ７を有する再帰的２次元フ
ィルタによる等方性ローパスフィルタ処理を介した円滑
動作１２４Ｂ。この動作により、平均値を、背景と正の
強度振幅を有する対象物との間で見つける。このフィル
タＧ７の応答を、図１１の例で線図的に示す。

【００９２】この平均値の結果、背景を零に設定してい
るので、小範囲の小さい血管はこの際に減衰される。そ
の理由は、このガウシアンフィルタ処理に対するそれら
の応答が非常に低いからである。これとは対照的に、広
範囲の不透明対象物は、このガウシアンフィルタ処理に
対して強い振幅応答を示し、この際に現れる。

【００９３】このチェーンＢにおいて、チェーンＡのよ
うに単一線形ラプラシアンオペレータの代わりに、オリ
ジナル画像のこの変換を実現する非線形変換を形成する
順次のオペレータを利用することの重要性は、相違する
対象物を現すという点である。

【００９４】この非線形変換１２０Ｂによって得られる
画像は、図３Ｂに示すような強度画像１１Ｂとなる。

【００９５】このチェーンＢを、以下の点を除いてチェ
ーンＡの動作１３０Ａ及び１４０Ａと全く同一の動作１
３０Ｂ及び１４０Ｂを有するこの第１変換画像１１Ｂに
基づいて継続される。 − 動作１４０Ｂのキー分岐領域の選択を、チェーンＡ
の６００画素の代わりにチェーンＢでは動作１４０Ａよ
り少ない例えば５００画素を用いて行う。 − キー成分のリストＬＩＳＴ１Ｂを、試験動作１４０
Ｂの開始時に形成するが、このリストは必ずしも、チェ
ーンＡの動作１４０Ａに起因するＬＩＳＴＡと全く同一
の対象物を含まない。その理由は、変換１２０Ｂは変換
１２０Ａと相違するからである。

【００９６】したがって、キー成分の選択を開始する際
に得られる画像は、新たなキー成分 − ×印を付したピーク − ピークを囲む分岐領域 − 図２Ｃの画像１２Ａに示したキー成分と相違しうる
ラインによって示した境界 に関連する可視的に重ね合わせた情報信号であるオリジ
ナル画像１０Ａから得られる図４Ｃの画像１２Ｂとな
る。

【００９７】上記方法のこの段階では、画像１２Ｂは医
師が診療しうる非常に多数の成分を具える。これら主要
成分間には、全く関係のない成分が幾つか存在する。こ
の方法の次のステップにより、これらの関係のない成分
をほとんど除去することができる。

【００９８】III.2 チェーンＢの第２サイクル この第２チェーンＢの第２サイクルのステップは、試験
動作１４０Ｂの終了時で第１サイクルのステップを延長
する。

【００９９】ａ）第２変換２２０Ｂ（２２１Ｂ，２２２
Ｂ，２２３Ｂ，２２４Ｂ） この第２変換２２０Ｂを、第１サイクルの第１変換１２
０Ｂと全く同一の非線形変換とする。この変換を、図３
Ｂのオリジナル画像１０Ａに適用して、チェーンＡの場
合と同様に組織の分析に対してこの画像１０Ａを円滑に
し、同種領域をこの画像１０Ａ中で目立たせる。

【０１００】この非線形変換ステップは、ガウシアンフ
ィルタにＧ１５を付すとともにそれが分析σ＝１５画素
を有する点を除いて、第１サイクルの４サブステップ１
２１Ｂ，１２２Ｂ，１２３Ｂ，１２４Ｂと全く同様に行
われる４サブステップ２２１Ｂ，２２２Ｂ，２２３Ｂ，
２２４Ｂを具える。画像を円滑にするとともに同種強度
区域をこのように現すために、この分析は、第１サイク
ルで用いられるガウシアンフィルタの分析より著しく低
い。ガウシアン中心部フィルタＧ１５の応答を、図１３
の例によって線図的に示す。サブステップ１２１Ｂと同
様に形成されたサブステップ２２１Ｂも、インパルス応
答を図１０に線図的に示すσ＝１の中心部幅を有する２
次元再帰的ラプラシアンフィルタを使用することを観察
する必要がある。

【０１０１】図１４は、上記方法で用いられるラプラシ
アンフィルタのインパルス応答を、Ｘ軸及びＹ軸の平面
で同一スケールで示す。この図１４は、所定のフィルタ
の選択が画像成分を目立たせるすなわち円滑にする方法
を示す。

【０１０２】ｂ）この第２サイクルの第１チェーンＡと
同一の方法を適用した局所的最大部２３０Ｂの方法によ
り、第２変換２２０Ｂによって発生させた画像の分岐領
域を検出する。

【０１０３】ｃ）キー最大部の局所的比較２４０Ｂ及び
ベストキー最大部の選択。 既に説明したように、この動作を、チェーンＡと全く同
一の方法でチェーンＢに誘導する。

【０１０４】このステップは、チェーンＢの最終ステッ
プを構成し、チェーンＢの第２リストＬＩＳＴ２Ｂを更
に形成することを意図する。

【０１０５】各分岐領域において、キー最大部のうちの
一つが維持される。×印により表された最大強度を有す
るキー最大部が維持される。

【０１０６】第２リストＬＩＳＴ２Ｂを構成するベスト
キー最大部のリストをこのようにして形成する。このス
テップの開始時に、図４Ｅの強度１４Ｂを有する画像が
得られ、以下の成分が可視的に区別される。 − ベストキー最大部。 − ＬＩＳＴ１Ｂのキー分岐領域。 − ラインによって表されたＬＩＳＴ１Ｂのキー境界。 − 胸部の深い側と胸部の浅い側との間の境界線５。

【０１０７】上記方法のアラーム及び有効性の選択 図２，５及び６を参照すると、オペレータは、チェーン
Ａ及びＢのそれぞれの端部である２５０Ａ及び２５０Ｂ
であるステップ１０３において、各々がＬＩＳＴ２Ａ及
びＬＩＳＴ２Ｂの所定の数のベストキー最大部をそれぞ
れ含む第３リストＬＩＳＴ３Ａ及びＬＩＳＴ３Ｂを規定
する。したがって、ＬＩＳＴ３Ａ及びＬＩＳＴ３Ｂは、
最大強度を有する「アラーム」と称される最大部のみを
維持する。

【０１０８】監視アラームの数はオペレータに委ねられ
る。上記方法は、胸部の深い側と胸部の浅い側の両方で
アラームを維持する。

【０１０９】上記方法により胸部の二つの部分のこれら
アラームの検索を相違するようにすることは非常に重要
であり、胸部のディープ部と胸部の浅い側の両方を具え
る領域に対して、最大の強度の局所的比較に適切な同種
領域を考慮することができない。

【０１１０】好適には、上記方法はチェーンＡ及びＢを
並列的に利用する。この場合、チェーンＡ及びＢを実施
するこのレベルでは、上記方法は、既に説明したよう
に、最終的にはステップ１０４において、アラームＡ−
ＵＮＩＯＮ−Ｂの結合を実現する。アラームを×印で印
した強度画像１５Ａ及び１５Ｂを比較することにより、
チェーンＡ及びチェーンＢが正確に同一アラームを検出
しないことは明らかである。その結果、上記方法によっ
て実現されるアラームを結合することにより、疑わしい
不透過部の検出したがって潜在的な癌の検出を向上させ
る。

【０１１１】上記方法を、医師のグループにより以前に
分析された２４５の乳房撮影を用いて試験した。これら
医師の分析によれば、これら乳房撮影は、この方法によ
り検出する必要がある試験切除によって立証された合計
２５６の疑わしい不透過部を含んでいた。

【０１１２】これら乳房撮影の検査により、図８に表す
曲線ＲＯＣ（受信動作曲線）を確立することができた。
この図は、誤って検出したアラームの数ＦＡ（誤りアラ
ーム）をＸ軸に沿って示し、適切に検出した正確なアラ
ームＴＡをＹ軸に沿って示す。

【０１１３】理想的な曲線ＲＯＣは、最初から１００％
の正確なアラーム及び０％の誤りアラームを垂直方向に
示す。この場合、癌の１００％が誤りなく検出される。

【０１１４】この自動的な方法により、この理想に大幅
に近づくことができる。図６の曲線ＲＯＣでは、×印を
接続する破線は、チェーンＡ（線形変換）のみによる誤
りアラームＦＡに対する検出された正確なアラームＴＡ
の数を表す。三角印を接続する破線は、チェーンＢ（非
線形変換）のみによる誤りアラームＦＡに対する検出さ
れた正確なアラームＴＡの数を表す。円印を接続する実
線は、Ａ−ＵＮＩＯＮ−Ｂによる誤りアラームＦＡに対
する検出された正確なアラームＴＡの数を表す。

【０１１５】特に、Ａ−ＵＮＩＯＮ−Ｂにより、２４５
の提案されたケースに対して２００を自動的に決定する
４の誤りアラームＦＡ（誤って疑われた癌）に対する８
０％の正確なアラーム（正確な癌）と、２４５の提案さ
れたケースに対して１８０を自動的に決定する２の誤り
アラームＦＡ（誤って疑われた癌）に対する８０％の正
確なアラーム（正確な癌）とを検出することができる。

【０１１６】オペレータ又は医師が誤りアラームをより
考慮することを試みると、決定されるケースが１００％
により近づく。

【０１１７】この方法のチェーンＡ及びＢは利用すべき
変形のみではない。その理由は、これらを並列して利用
することにより、向上した結果を得ることができるから
である。

【０１１８】実際には、図６の曲線ＲＯＣを参照する
と、例えば、同数の５の誤りアラームに対して、 − チェーンＡにより正確なアラームの７６％を検出す
ることができる。 − チェーンＢにより正確なアラームの８３％を検出す
ることができ、Ａ−ＵＮＩＯＮ−Ｂにより正確なアラー
ムの８６％を検出することができる。 ことを確認することができる。

【０１１９】上記方法の変形では、第２サイクルで線形
変換２２０Ａ及び非線形変換２２０Ｂをオリジナル画像
１０Ａに適用する代わりに、好適には第１サイクルで得
られた第１変換画像１１Ａ，１１Ｂのうちのいずれかに
変換を適用する。

【０１２０】乳房撮影画像処理に適用する上記方法を、
好適には分布した対象物を表す任意のデジタル画像の所
定のタイプの対象物の検出に適用することができる。よ
り詳細には、この方法を、人体又は動物体の他の部分の
デジタル放射線画に適用することができる。

【０１２１】装置 図８を参照するに、デジタル放射線画像撮影システム
は、Ｘ線源２０又は他の放射源と、患者の胸部器官１を
放射像記録媒体に押圧するプレート２１，２２と、画像
管２４に結合された像増強器２３とを具え、データを、
画像管２４から、マイクロプロセッサに接続したデジタ
ル画像処理装置２５に供給する。マイクロプロセッサは
種々の出力部を有し、出力部２６を、放射画像すなわち
強度画像を表示するモニタ２７に結合する。

【０１２２】図１，５，６を参照するに、デジタル画像
処理装置２５により形成したデジタル画像を、マイクロ
プロセッサ（図示せず）を介して、アクセス可能なデー
タの形態として記憶手段１００に記憶させる。コンピュ
ータ端子（図示せず）に接続されているマイクロプロセ
ッサは、記憶手段１００に記憶されているデータを前述
した画像処理方法に基づいて処理し、図３Ｆ及び４Ｆの
画像１５Ａ及び１５Ｂに示すような可視マーク（強度最
大を示す×印及び対応する疑わしい区域を仕切るライ
ン）を含む強度画像を作成して、表示されたアラームに
リンクするとともに求められるリストＡ−ＵＮＩＯＮ−
Ｂを減少する順序で分類した強度値を発生させる。

【０１２３】これらのデジタル化画像は、アラーム及び
対応する注目すべき区域の境界を示す可視表示から得ら
れるオリジナル画像により形成され、コンピュータの制
御の下でスクリーン上に表示され、又は別の表示として
プリントすることができる。

【０１２４】このデジタル画像処理装置は、乳房撮影の
処理だけに限定されず、同様な問題を含む他のいかなる
画像の処理についても適用することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】処理ステップの第１サイクルのダイヤグラムで
ある。

【図２】処理ステップの第２サイクルのダイヤグラムで
ある。

【図３】Ａ〜ＦはチェーンＡにおいて相違するステップ
で得られる強度画像を表す図である。

【図４】Ａは胸部の深い側と胸部の浅い側との間の境界
線を示す図であり、Ｂ〜ＦはチェーンＢにおいて相違す
るステップで得られる強度画像を表す図である。

【図５】本発明による方法の一般的なダイヤグラムであ
る。

【図６】種々のサイクル、チェーンＡ及びチェーンＢを
示す本発明による方法の一般的なダイヤグラムである。

【図７】Ａ〜Ｄは胸部の浅い側と胸部の深い側との間の
境界を形成するステップを示す図である。

【図８】本発明による方法によって得られた誤りのアラ
ームの関数としての正確なアラームＴＡを示す曲線であ
る。

【図９】ラプラシアンフィルタＬＰ−７により処理され
た画像の画素距離の関数として強度応答ＩＲを示す図で
ある。

【図１０】ラプラシアンフィルタＬＰ−１により処理さ
れた画像の画素距離の関数として強度応答ＩＲを示す図
である。

【図１１】ガウシアンフィルタＧ−７により処理された
画像の画素距離の関数として強度応答ＩＲを示す図であ
る。

【図１２】ラプラシアンフィルタＬＰ−１５により処理
された画像の画素距離の関数として強度応答ＩＲを示す
図である。

【図１３】ガウシアンフィルタＧ−１５により処理され
た画像の画素距離の関数として強度応答ＩＲを示す図で
ある。

【図１４】ラプラシアンフィルタＬＰ−１，ＬＰ−７及
びＬＰ−１５により処理された画像の画素距離の関数と
して強度応答ＩＲをそれぞれ示す図である。

【図１５】Ｘ線画像を取り出して処理する装置を示す図
である。

【符号の説明】

１ 胸部器官 ２ 胸部の深い側３ 胸部の浅い側 ４ 皮膚 ５ 境界線 ９ 区域 １０Ａ，１０Ｂ，１１Ａ，１１Ｂ，１２Ａ，１２Ｂ，１
３Ａ，１３Ｂ，１４Ａ，１４Ｂ，１５Ａ，１５Ｂ 画像 ２０ Ｘ線源 ２１，２２ プレート ２３ 像増強器 ２４ 画像管 ２５ デジタル画像処理装置 ２６ 出力部 ２７ モニタ Ａ，Ｂ チェーン ＬＩＳＴ１Ａ，ＬＩＳＴ２Ａ，ＬＩＳＴ３Ａ，ＬＩＳＴ
１Ｂ，ＬＩＳＴ２Ｂ，ＬＩＳＴ３Ｂ，Ａ−ＵＮＩＯＮ−
Ｂ リスト ＬＰ−１，ＬＰ−７，ＬＰ−１５ ラプラシアンフィル
タ Ｇ−７，Ｇ−１５ ガウシアンフィルタ

Claims (14)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 デジタル化された強度値を有する２次元
   画素マトリックスの形態のオリジナル画像と称される画
   像中に分布した対象物から、所定の形態の対象物を自動
   的に検出して画像処理を行うに当たり、 処理システムの形態を具え、 検出すべき対象物の分析に対して前記オリジナル画像
   （１０Ａ）を最初に円滑にして、第１変換画像（１１
   Ａ，１１Ｂ）を発生させるステップ（１２０Ａ，１２０
   Ｂ）と、 前記第１変換画像に基づいて局所的強度の最適条件（Ｌ
   ＩＳＴ１Ａ，ＬＩＳＴ１Ｂ）を決定するステップ（１３
   ０Ａ，１４０Ａ；１３０Ｂ，１４０Ｂ）と、 分布した対象物の分析に対してオリジナル画像（１０
   Ａ）を次に円滑にして、第２変換画像（１３Ａ，１３
   Ｂ）を発生させるステップ（２２０Ａ，２２０Ｂ）と、 前記第２変換画像に基づいて同種強度の領域を決定する
   ステップ（２３０Ａ，２３０Ｂ）と、 前記第１変換画像に基づいて決定された前記局所的強度
   の最適条件（ＬＩＳＴ１Ａ，ＬＩＳＴ１Ｂ）を、前記第
   ２変換画像に基づいて決定された前記同種の領域に配置
   する（２４０Ａ，２４０Ｂ）とともに、前記同種領域ご
   とにこれら最適条件のうちの一つを選択（ＬＩＳＴ２
   Ａ，ＬＩＳＴ２Ｂ）するステップと、 前記オリジナル画像中で検出された所定のタイプの対象
   物のリスト（ＬＩＳＴ３Ａ，ＬＩＳＴ３Ｂ）を構成する
   選択された強度の最適条件間で対象物のリストを形成す
   ることを特徴とする検出対象物の画像処理方法。
2. 【請求項２】 ２次元マトリックスが直交軸に関連する
   ことに従うとともに、処理チェーンが第１チェーンと称
   する第１形態を有することに従い、 前記第１変換画像（１１Ａ）を、検出すべき対象物の寸
   法の目安の中心部（σ）を有する等方性帯域通過フィル
   タ処理（１２１Ａ）を含む線形変換によって獲得し、 前記第２変換画像を、分布した対象物の寸法の目安の中
   心部（σ）を有する等方性帯域通過フィルタ処理（２２
   １Ａ）を含む線形変換によって獲得することを特徴とす
   る請求項１記載の検出対象物の画像処理方法。
3. 【請求項３】 ２次元マトリックスが直交軸に関連する
   ことに従うとともに、処理チェーンが第２チェーンと称
   する第２形態を有することに従い、 前記第１変換画像を、画素の寸法の目安の中心部を有す
   る等方性帯域通過フィルタ処理（１２１Ｂ）と、これに
   続く検出すべき対象物の寸法の目安の中心部を有する等
   方性帯域通過フィルタ処理（１２４Ｂ）とを含む非線形
   変換によって獲得し、 前記第２変換画像を、画素の寸法の目安の中心部を有す
   る等方性帯域通過フィルタ処理（２２１Ｂ）と、これに
   続く分布した対象物の寸法の目安の中心部（σ）を有す
   る等方性帯域通過フィルタ処理（２２４Ｂ）とを含む非
   線形変換によって獲得することを特徴とする請求項１記
   載の検出対象物の画像処理方法。
4. 【請求項４】 第１の処理チェーンの他に第２チェーン
   と称される第２形態の処理チェーンを具え、 前記第１変換画像を、画素の寸法の目安の中心部を有す
   る等方性帯域通過フィルタ処理（１２１Ｂ）と、これに
   続く検出すべき対象物の寸法の目安の中心部を有する等
   方性帯域通過フィルタ処理（１２４Ｂ）とを含む非線形
   変換によって獲得し、 前記第２変換画像を、画素の寸法の目安の中心部を有す
   る等方性帯域通過フィルタ処理（２２１Ｂ）と、これに
   続く分布した対象物の寸法の目安の中心部（σ）を有す
   る等方性帯域通過フィルタ処理（２２４Ｂ）とを含む非
   線形フィルタ処理によって獲得することを特徴とする請
   求項２記載の検出対象物の画像処理方法。
5. 【請求項５】 前記チェーンのうちのいずれかに従い、 前記局所的強度の最適条件を決定するステップは、前記
   ２次元マトリックスの軸に沿って適合した帯域通過フィ
   ルタ処理（１３１Ａ，１３１Ｂ）し、これに続く画素ご
   とに一つの割合で「仮想点を配置」し、勾配の第１画像
   の傾斜に強制的に従わせて、局所的最適条件として前記
   傾斜の収束点を決定する（１３２Ａ，１３２Ｂ）ことに
   より得られた第１強度勾配画像（１２Ａ，１２Ｂ）の前
   記第１変換画像（１１Ａ，１１Ｂ）に基づく形成を含
   み、 前記同種強度の領域を決定するステップは、前記２次元
   マトリックスの軸に沿って適合した帯域通過フィルタ処
   理（２３１Ａ，２３１Ｂ）し、これに続く画素ごとに一
   つの割合で「仮想点を配置」し、勾配の第１画像の傾斜
   に強制的に従わせて、局所的最適条件として前記傾斜の
   収束点を決定（２３２Ａ，２３２Ｂ）し、対応する領域
   の範囲及び画素数を決定するためにこれら収束点のそれ
   ぞれに向かって収束する前記仮想点を計数（２３３Ａ，
   ２３３Ｂ）し、同種領域と称されるこれら領域の境界と
   して相違する領域に属する隣接画素を決定する（２３４
   Ａ，２３４Ｂ）ことにより得られた第２強度勾配画像の
   前記第２変換画像に基づく形成を含むことを特徴とする
   請求項４記載の検出対象物の画像処理方法。
6. 【請求項６】 前記第１チェーン及び第２チェーンの最
   適条件の選択から形成した対象物の検出されたリストを
   それぞれ、第１チェーンのリスト（ＬＩＳＴ３Ａ）及び
   第２チェーンのリスト（ＬＩＳＴ３Ｂ）と称することに
   従い、この方法は、前記第１チェーンのリスト及び第２
   チェーンのリストを結合して検出された対象物のより優
   れたリスト（Ａ−ＵＮＩＯＮ−Ｂ）を形成する結合ステ
   ップ（１０４）も具えることを特徴とする請求項５記載
   の検出対象物の画像処理方法。
7. 【請求項７】 前記第１チェーンに従って、 前記第１変換画像（１１Ａ）を発生させるために、前記
   等方性帯域通過フィルタ処理（１２１Ａ）を、σ＝７画
   素のラプラシアン中心部を有する再帰的２次元フィルタ
   処理によって行い、 前記第２変換画像を発生させるために、前記等方性帯域
   通過フィルタ処理を、σ＝７画素のラプラシアン中心部
   を有する再帰的２次元フィルタ処理によって行い、 前記第２チェーンに従って、 前記第１変換画像を発生させるために、前記等方性帯域
   通過フィルタ処理（１２１Ｂ，１２３Ｂ）を、σ＝１画
   素のラプラシアン中心部を有する再帰的２次元フィルタ
   処理によって行うとともに、前記等方性低域通過フィル
   タ処理（１２４Ｂ）を、σ＝７画素のガウシアン中心部
   を有する再帰的２次元フィルタ処理によって行い、 前記第２変換画像を発生させるために、前記等方性帯域
   通過フィルタ処理（２２１Ｂ，２２３Ｂ）を、σ＝１画
   素のラプラシアン中心部を有する再帰的２次元フィルタ
   処理によって行うとともに、前記等方性低域通過フィル
   タ処理（２２４Ｂ）を、σ＝１５画素のガウシアン中心
   部を有する再帰的２次元フィルタ処理によって行うこと
   を特徴とする請求項４から６のうちのいずれかに記載の
   検出対象物の画像処理方法。
8. 【請求項８】 いずれかのチェーンに従って、 前記第１及び第２勾配画像を発生させるために、適合さ
   れた前記帯域通過フィルタ処理（１３１Ａ，１３１Ｂ；
   ２３１Ａ，２３１Ｂ）を、低域通過ガウシアン中心部を
   有するフィルタ処理と、これに続く適合された１回微分
   オペレータによってフィルタ処理することを特徴とする
   請求項４から７のうちのいずれかに記載の検出対象物の
   画像処理方法。
9. 【請求項９】 身体の領域を介した変換により取得され
   た画像に適用され、ほぼ一定の厚さを有する前記身体の
   領域の部分に対応する画像の区域と、一定でない厚さを
   有する身体の領域の他の部分に対応する画像の隣接区域
   との間に境界線を形成する予備の形成ステップを具える
   ことを特徴とする請求項１から８のうちのいずれかに記
   載の検出対象物の画像処理方法。
10. 【請求項１０】 同種強度の領域を決定するステップ
    （２３０Ａ，２３０Ｂ）に従って、一つの潜在的な同種
    領域を、それに前記境界線が横切る場合には二つの同種
    領域に分割し、それら分割された同種領域において、局
    所的最適条件を個別に配置する（２４０Ａ，２４０Ｂ）
    ことを特徴とする請求項９記載の検出対象物の画像処理
    方法。
11. 【請求項１１】 前記オリジナル画像（１０Ａ）の強度
    レベル（Ｇ）の関数として画素数（Ｎ）からヒストグラ
    ムを形成し（１１１）、 このヒストグラムを円滑にし（１１２）、 前記ヒストグラム勾配の画像を形成し（１１３）、 前記ヒストグラムの傾斜最大を決定するために勾配画像
    中の最大勾配を選択し（１１４）、 ほとんど不透過でない領域から不透過になりつつある領
    域に行くことにより、前記ヒストグラム中で以前に決定
    された最大部の間で見つけられた第１傾斜最大部（Ｆ）
    を選択して（１１５）、二つの区域間の境界の形成を具
    えることを特徴とする請求項９又は１０記載の検出対象
    物の画像処理方法。
12. 【請求項１２】 検出された対象物（１２Ａ，１２Ｂ；
    １４Ａ，１４Ｂ；１５Ａ，１５Ｂ）を前記オリジナル画
    像上で目立たせる区別の発生を前記処理チェーンに具え
    ることを特徴とする請求項１から１１のうちのいずれか
    に記載の検出対象物の画像処理方法。
13. 【請求項１３】 デジタル化された強度を有する２次元
    画素マトリックスの形態の人体の内側領域の画像の形成
    を具え、この画像の処理を、請求項１から１２のうちの
    いずれかで規定したステップで行うことを特徴とする疑
    わしい生体の補助表示方法。
14. 【請求項１４】 デジタル化された強度値を有する２次
    元画素マトリックスの形態の人体の一部の医療画像のデ
    ータを発生させるシステムと、 前記画像を表示する表示システムと、 前記画像データ及び請求項１から１２のうちのいずれか
    で請求された方法を実施する表示システムに対するアク
    セスを有するプロセッサを含む処理システムとを具える
    ことを特徴とする医療画像補助表示装置。