JPH096870A

JPH096870A - 異常陰影自動検出装置

Info

Publication number: JPH096870A
Application number: JP15044595A
Authority: JP
Inventors: Hisayasu Yumiza; 久育弓座; Takehiro Ema; 武博江馬; Yasuhei Kondo; 泰平近藤
Original assignee: Toshiba Corp; Toshiba Medical Systems Engineering Co Ltd
Current assignee: Toshiba Corp; Canon Medical Systems Corp
Priority date: 1995-06-16
Filing date: 1995-06-16
Publication date: 1997-01-10

Abstract

(57)【要約】【目的】異常陰影の判定精度の向上した異常陰影自動検
出装置を提供する。【構成】しきい値処理装置２，２Ａ等（異常陰影候補抽
出手段）により診断対象の医用画像から異常陰影の候補
を抽出し、結節状陰影判定装置３（第１異常陰影判定手
段）がしきい値処理装置２，２Ａ等により抽出された候
補が異常陰影であるか否かを判定する。一方、差分画像
作成装置５（差分画像作成手段）は医用画像と過去画像
とに基づき差分画像を作成し、円形度記憶部１０６等
（第２異常陰影選択手段）が該差分画像に基づき異常陰
影を選択する。総合判定装置４（異常陰影抽出手段）は
前記２通りの異常陰影に基づき異常陰影の総合判定を行
い、真の異常陰影を抽出する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、診断対象の医用画像か
ら真の異常陰影を検出する異常陰影自動検出装置に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】従来、診断対象の医用画像から異常陰影
を検出する異常陰影自動検出装置が知られており、例え
ば肺のＸ線ＣＴ画像から結節状陰影を検出する場合があ
る。

【０００３】図８は、従来の異常陰影自動検出装置の要
部ブロック図である。先ず、図８に示した各部・各装置
の機能を説明する。ＣＰＵ１０１は、異常陰影自動検出
装置の全体を制御する。画像記憶部１０２は、複数の医
用画像データ及び２値化された画像データ等を記憶す
る。

【０００４】しきい値処理装置１０３は、医用画像デー
タとしきい値データとを入力し、該しきい値データによ
り医用画像データを２値化し、２値化した医用画像デー
タを出力する。例えば、しきい値より高い画素を
“１”、しきい値より低い画素を“０”と置き換えて、
２値化した画像データを出力する。

【０００５】結節状陰影判定装置１０４は、次に定義す
る円形度のデータと２値化した画像データとを入力し、
画素値が“１”である領域を公知のラベル付けにより区
別し、それぞれの領域の画素数をカウントすることによ
り面積を求め、更に、結節状陰影か否かを判定し、その
結果を出力する。

【０００６】ここに、一般的に結節状陰影は、ある程度
の大きさの円形（球形）であるから、従来の異常陰影自
動検出装置においては次のようにして円形度と半径とに
より結節状陰影の判定を行う。ここでは画素値が“１”
である領域を領域Ａとして説明する。

【０００７】領域Ａの面積Ｓ₁を求める。ここに、面
積Ｓ₁は領域Ａ内に含まれる画素数である。領域Ａの重心（Ｘ₀、Ｙ₀）を求める。ここに、領域
Ａの画素の座標を（ｘ₁、ｙ₁）、（ｘ₂、ｙ₂）、…
…、（ｘ_j、ｙ_j）、……、（ｘ_p、ｙ_p）とおくと、
重心

【数１】で求まる。ここに、Ｐは領域Ａに含まれる画素数であ
る。面積がＳ₁である円の半径ｒを求める。ｒ＝（Ｓ1 ／π）^1/2 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。重心（Ｘ₀、Ｙ₀）を中心とした半径ｒの円の面積
と、前記円内に含まれる関心領域Ａの面積Ｓ₂との面積
の比を、円形度（ｓｗ）と定義すると、ｓｗ＝Ｓ₂／ｓ₁で求まる。結節状陰影か否かを、判定するための円形度のデータ
を入力し、前記計算された円形度ｓｗの値と比較し、結
節状陰影か否かを判定する。ここでは、計算された円形
度ｓｗが入力された円形度のデータ以上のときに、結節
状陰影と判定する。

【０００８】しきい値記憶部１０５は、複数のしきい値
データを記憶することができ、医用画像に対してしきい
値処理をするための、しきい値データを記憶する。円形
度記憶部１０６は、結節状陰影か否かを判定するための
円形度のデータを記憶する。バス１０７は、各装置間の
データの送受信を行う。

【０００９】次に、従来の異常陰影自動検出装置におけ
る一連の動作を説明する。なお、簡単のために図９
（ａ）に示す医用画像１１０から陰影Ａを抽出し、結節
状陰影か否かを判定する場合について説明する。また、
図９（ａ）に示す複数の医用画像データが画像記憶部１
０２に既に記憶され、円形度０．７以上を結節状陰影と
判定し、この円形度データが円形度記憶部１０６に記憶
され、しきい値記憶部１０５には図９（ｂ）に示すしき
い値が既に記憶されているとして説明する。

【００１０】先ず、画像記憶部１０２から図９（ａ）
に示す複数の医用画像データと、しきい値記憶部１０５
から図９（ｂ）に示すしきい値データとを、しきい値処
理装置１０３に入力する。ここに、図９（ｂ）は、図９
（ａ）に示す符号ＰＦにおけるプロファイルである。

【００１１】そして、図９（ｂ）に示すしきい値に基づ
いて２値化された画像データを出力し、画像記憶部１０
２に記憶する。この画像データは図８（ｃ）に示すよう
に、２値化された領域Ａ１と領域Ｃとからなる。

【００１２】画像記憶部１０２から図９（ｃ）に示す
画像データと、円形度記憶部１０６から円形度（ｓｗ）
とを結節状陰影判定装置１０４に入力し、領域Ａ１，領
域Ｃが結節状陰影であるか否かを判定する。ここでは、
領域Ａ１の円形度ｓｗが０．８であったとするとＳＷ（０．８）≧０．７なので、結節状陰影と判定される。領域Ｃは明らかに円
形ではないので、結節状陰影と判定されない。

【００１３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、結節状
陰影は円形であるので、血管や気管との区別がつきにく
い。そのため、従来の異常陰影自動検出装置では、間違
って血管や気管を異常陰影であると判定する場合や、逆
に異常陰影を血管や気管であると誤判定する場合が考え
られ、従来の異常陰影自動検出装置には異常陰影の判定
精度の面で問題があった。そこで、本発明の目的は、異
常陰影の判定精度の向上した異常陰影自動検出装置を提
供することである。

【００１４】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に請求項１記載の発明は、診断対象の医用画像から異常
陰影の候補を抽出する異常陰影候補抽出手段と、該異常
陰影候補抽出手段により抽出された異常陰影候補中から
第１異常陰影を選択する第１異常陰影選択手段と、前記
診断対象の医用画像と過去に撮影した過去画像とに基づ
き前記両画像の差分画像を作成する差分画像作成手段
と、該差分画像作成手段が作成した差分画像に基づき第
２異常陰影を選択する第２異常陰影選択手段と、前記第
１，第２異常陰影選択手段によりそれぞれ選択された第
１異常陰影と第２異常陰影とに基づき前記医用画像中の
真の異常陰影を抽出する異常陰影抽出手段とを備えたこ
とを特徴とする。

【００１５】また、請求項２記載の発明は、前記差分画
像作成手段は、前記医用画像と過去画像との位置を合せ
る位置合せ手段を備え、該位置合せ手段により医用画像
と過去画像との位置合せ後に差分することを特徴とす
る。

【００１６】また、請求項３記載の発明は、前記差分画
像作成手段が作成した差分画像に基づき差の大きい範囲
を選定する大差部選定手段を備え、前記異常陰影抽出手
段は、前記大差部選定手段が選定した差の大きい範囲に
ついて医用画像から異常陰影を抽出するようにしたこと
を特徴とする。

【００１７】また、請求項４記載の発明は、前記診断対
象の医用画像と過去に撮影した過去画像とに基づき前記
両画像の差分画像を作成する差分画像作成手段と、該差
分画像作成手段が作成した差分画像に基づき異常陰影の
候補を選択する異常陰影選択手段と、前記異常陰影選択
手段により選択された異常陰影に基づき前記医用画像中
の真の異常陰影を抽出する第２異常陰影抽出手段とを備
えたことを特徴とする。

【００１８】

【作用】請求項１記載の発明によれば、異常陰影候補抽
出手段は診断対象の医用画像から異常陰影の候補を抽出
し、第１異常陰影選択手段は前記候補中から異常陰影を
選択する。差分画像作成手段は医用画像と過去に撮影し
た過去画像とに基づき差分画像を作成し、第２異常陰影
選択手段は前記作成された差分画像に基づき異常陰影を
選択する。異常陰影抽出手段は、第１異常陰影選択手段
が選択した第１異常陰影と第２異常陰影選択手段が抽出
した第２異常陰影とに基づき真の異常陰影の抽出を行
う。

【００１９】また、請求項２記載の発明によれば、差分
画像成手段に備えられた位置合せ手段により医用画像と
過去画像との位置合せをした後に、差分する。

【００２０】また、請求項３記載の発明によれば、大差
部選定手段は差分画像作成手段が作成した差分画像に基
づき差の大きい範囲を選定し、異常陰影抽出手段は、大
差部選定手段が選定した差の大きい範囲について医用画
像から異常陰影を抽出する。

【００２１】また、請求項４記載の発明によれば、差分
画像作成手段は診断対象の医用画像と過去に撮影した過
去画像とに基づき前記両画像の差分画像を作成する。異
常陰影選択手段は、差分画像作成手段が作成した差分画
像に基づき異常陰影の候補を選択する。異常陰影抽出手
段は、異常陰影選択手段により選択された異常陰影に基
づき医用画像中の真の異常陰影を抽出する。このように
すれば、処理時間を請求項１記載の発明より速くするこ
とができる。

【００２２】

【実施例】以下、本発明を図示の実施例に基いて詳細に
説明する。

【００２３】本発明の特色は、以下に示す手順により医
用画像から検出した結果と、差分画像から抽出した結果
とを総合的に判断することにより、過度に異常陰影と判
断することを防止した点である。

【００２４】（Ｉ）第１実施例図１は本実施例のブロック構成図である。なお、既に説
明した部分には同一符号を付し、重複記載を省略する。
先ず、各装置の機能を説明する。

【００２５】● 画像記憶部１は、複数の医用画像デー
タ及び過去画像データ及び差分画像データ及びラベル付
けされた画像データ等を記憶する。

【００２６】● しきい値処理装置２は、画像データと
しきい値データを入力し、前記しきい値により医用画像
を２値化し、公知のラベル付けを行って領域を区別し、
ラベル付けされた２値化画像データを出力する。しきい
値処理装置２は、「第１異常陰影選択手段」を構成す
る。

【００２７】● 結節状陰影判定装置３の結節状陰影の
判定方法の内、ステップ〜は従来例と同一である。
付加機能としてのステップにおいて、ステップ〜
の操作をラベル付けした番号回だけ繰り返す。結節状陰
影判定装置３は、「第２異常陰影選択手段」を構成す
る。

【００２８】● 総合判定装置４は、同一患者の医用画
像及び差分画像から出力された複数のラベル付けされた
領域と位置とを入力し、医用画像から入力されたラベル
付けされた領域内のどれか一つの画素と差分画像から入
力された領域内のどれか一つの画素とが一致するか否か
を判定し、一致する場合には結節状陰影であると判定
し、その位置を出力する。総合判定装置４は、「異常陰
影抽出手段」を構成する。

【００２９】● 差分像作成装置５は、同一患者の医用
画像データと過去画像データとしきい値データを入力
し、差分画像データを出力する。差分像作成装置５は、
「差分画像作成手段」を構成する。

【００３０】ここで、差分画像データの作成を、肺輪郭
の医用画像（図２（ａ））と過去画像（図２（ａ２））
とを例にして説明する。

【００３１】先ず、図２（ａ）に示す医用画像を図２
（ｂ）に示すしきい値で２値化し、図２（ｃ）に示す２
値化画像を作成する。ここに、図２（ｂ）は図２（ａ）
のＰＦ上のプロファイルである。また、しきい値より大
きい画素値を“０”、小さい画素値を“１”とする。

【００３２】２値化画像をラベル付けする。ラベル付
けされた領域のうち４隅（４辺）に接する領域を“０”
とし、図２（ｄ）に示す画像を作成する。

【００３３】同様にして図２（ａ２）に示す過去画像
を図２（ｂ２）に示すしきい値（図２（ｂ）と同じしき
い値）で２値化し、図２（ｃ２）に示す２値化画像ラベ
ル付けし、ラベル付けされた領域のうち４隅に接する領
域を“０”とし、図２（ｄ２）に示す画像を作成する。

【００３４】医用画像から作成された図２（ｄ）に示
す画像を固定し、過去画像から作成された図２（ｄ２）
に示す画像をシフトさせ、重なりが最も大きくなるよう
な位置にシフトする。

【００３５】図２（ａ）に示す医用画像から前記で
シフトさせたと同じ分だけ図２（ａ２）に示す過去画像
をシフトさせ、医用画像から過去画像を引いて差分画像
を作成する。

【００３６】● 表示装置６は、画像データを読み込ん
で、画像を表示する。この際、矢印の位置を入力及び記
憶し、指定した位置に矢印を画像に重ねて表示すること
もできる機能を有する（矢印を図２等のどこかに図示で
きないでしょうか。図６の矢印との関係はどうなのでし
ょうか）。

【００３７】＃次に、以上の如く構成された異常陰影
自動検出装置の動作を説明する。なお、次の前提条件の
下に説明する。即ち、図３（ａ）に示す医用画像デー
タと、図３（ｂ）に示すスライス位置の等しい同一患者
の過去画像データとが、画像記憶部１に既に存在すると
し、医用画像（図３（ａ））には血管Ａが一つと異常
陰影（結節状陰影）Ｂが一つあり、過去画像（図３
（ｂ））には血管Ａが１つあるとし、結節状陰影であ
ると判定する範囲を０．８以上とし、このデータが円形
度記憶部１０６に存在し、しきい値処理をするためのし
きい値データがしきい値記憶部１０５に既に存在すると
して説明する。

【００３８】（１）先ず、医用画像から結節状陰影を検
出する作用を、図４を参照しつつ説明する。先ず、画像記憶部１から図４（ａ）に示す医用画像デ
ータをしきい値処理装置２に入力し、更に図４（ｂ）に
示すしきい値データをしきい値処理装置２に入力する。
図４（ｂ）は、図４（ａ）に示す医用画像のＰＦ上にお
けるプロファイルである。

【００３９】図４（ｂ）に示すしきい値で２値化し、
図４（ｃ）に示すラベル付けされた画像データを、画像
記憶部１に記憶する。

【００４０】画像記憶部１から図４（ｃ）に示すラベ
ル付けされた画像データを結節状陰影判定装置３に入力
し、円形度記憶部１０６から円形度のデータ０．８を結
節状陰影判定装置３に入力する。

【００４１】結節状陰影判定装置３において、初めに
領域Ａ１（ラベル番号１）について円形度を求め結節状
陰影であるか否かを判定する。ここでは、円形度が０．
９であるとすると、０．９（領域Ａ１の円形度）≧０．８であるので結節状陰影であると判定される。そこで、領
域Ａ１と位置（重心（Ｘ₁，Ｙ₁）を総合判定装置４に
入力する。

【００４２】次に、領域Ｂ１（ラベル番号２）につい
て円形度を求め結節状陰影であるか否かを判定する。こ
こでは、円形度が０．９であるとすると、０．９（領域Ｂ１の円形度）≧０．８であるので結節状陰影であると判定される。そこで、領
域Ｂ１と位置（重心（Ｘ₂，Ｙ₂）を総合判定装置４に
入力する。

【００４３】次に、領域Ｃ１（ラベル番号３）につい
て円形度を求め結節状陰影であるか否かを判定する。こ
こに、領域Ｃ１は明らかな円形ではないので、結節状陰
影と判定されない。

【００４４】（２）次に、差分画像から結節状陰影を検
出する作用を説明する。画像記憶部１から図３（ａ）に示す医用画像データを
差分画像作成装置５に入力し、図３（ｂ）に示す過去画
像データを差分画像作成装置５に入力する。差分画像作
成装置５において図５（ａ）に示す差分画像データを作
成し、画像記憶部１に記憶する。

【００４５】ここでは、医用画像と過去画像とが全く一
致することは殆ど有り得ないので、図５（ａ）に示すよ
うに、結節状陰影Ｂの他に体輪郭Ｅや肺輪郭Ｃ，Ｄや血
管Ａの輪郭が現れる。

【００４６】そこで、図５（ａ）に示す差分画像デー
タをしきい値処理装置２に入力し、しきい値記憶部１０
５からしきい値データをしきい値処理装置２に入力し、
図５（ｂ）に示すラベル付けされた画像データを作成
し、画像記憶部１に出力する。

【００４７】画像記憶部１から図５（ｂ）に示すラベ
ル付けされた画像データを結節状陰影判定装置３に入力
する。結節状陰影判定装置３において、はじめに領域Ａ
２（ラベル番号１）について円形度を求め結節状陰影で
あるか否かを判定する。ここに、領域Ａ２は明らかに円
形でないので結節状陰影と判定されない。

【００４８】次に、領域Ｂ２（ラベル番号２）につい
て円形度を求め結節状陰影であるか否かを判定する。こ
こでは、円形度が０．９であるとすると、０．９（領域Ａ２の円形度）≧０．８であるので結節状陰影であると判定される。そこで、領
域Ｂ２と位置（重心（Ｘ₃，Ｙ₃）を総合判定装置４に
入力する。

【００４９】次に、領域Ｃ２（ラベル番号３）、領域
Ｄ２（ラベル番号４）、領域Ｅ２（ラベル番号５）につ
いてそれぞれ円形度を求めて結節状陰影であるか否かを
判定する。ここに、前記各領域は明らかに円形ではない
ので結節状陰影と判定されない。

【００５０】（３）次に、総合判定装置４の作用につい
て説明する。

【００５１】総合判定装置４において、入力された「医
用画像」から求めた領域Ａ１内のどれか一つの画素と、
入力された「差分画像」から求めた領域Ｂ２内のどれか
一つの画素が一致するか否かを判定する。ここでは、一
致されないので、結節状陰影と判定されない。

【００５２】同様に領域Ｂ１内のどれか一つの画素と領
域Ｂ２の内のどれか一つの画素が一致するか否かを判定
する。ここでは、一致するので、結節状陰影と判定され
る。そこで、領域Ｂ１の位置（重心（Ｘ₂，Ｙ₂）を表
示装置６に出力する。

【００５３】（４）次に、画像記憶部１から図６に示す
医用画像データを表示装置６に入力し、総合判定装置４
から前記領域Ｂ１の位置を表示装置６に入力し、図６に
示すように矢印を重ねて表示する。

【００５４】ここに、矢印の向きは重心に向かって合
せ、重心（Ｘ₂，Ｙ₂）から次に示すｒ₂の位置に矢印
の先端を合せる。ｒ₂＝（Ｓ₂／π）^1/2 ここに、Ｓ₂は領域Ｂ１内に含まれる画素数である。こ
こに、矢印の向きは、図中ＰＦからθ＝４５度の向きに
する。以上のようにすれば、異常陰影の判定を精度良く
実施することができる。

【００５５】（ＩＩ）第１変形例前記実施例では、医用画像と差分画像の両方の判定結果
を用いて、異常陰影を検出したが、差分画像のみから異
常陰影を検出しても良い。これにより処理時間を実施例
より速くすることができる。この場合、異常陰影自動検
出装置の構成および各装置は、総合判定装置４を除いて
前記実施例と同一であり、差分画像から結節状陰影を検
出し、表示する方法も前記実施例と同一である。

【００５６】（ＩＩＩ）第２変形例医用画像と過去画像を用いて差分画像（図７（ａ））を
作成し、差分画像の中でも変化の多い領域（図７（ａ）
の符号ＢおよびＥ）をしきい値により抽出して２値化画
像（図７（ｂ））を作成し、その抽出した領域のみにつ
いて医用画像から異常陰影を検出しても良い。これによ
り処理時間を実施例より速くすることができる。

【００５７】なお、この場合は、異常陰影自動検出装置
の構成は、総合判定装置４を除いて前記実施例と同一で
ある。また、装置の機能についてはしきい値処理装置２
以外は同一である。しきい値処理装置２Ａ（図１参照）
については次のようになる。即ち、しきい値処理装置２
Ａは、画像データとしきい値データと処理範囲（ラベル
づけされた画像データ）を入力し、前記しきい値により
医用画像を２値化し、処理範囲についてのみラベル付け
を行って領域を区別し、ラベル付けされた２値化画像デ
ータを出力する。

【００５８】本変形例では、次の手順により結節状陰影
を抽出する。差分画像から実施例と同様にしてラベル付けされた画
像データを画像記憶部１に出力する。画像記憶部１から前記画像データと医用画像データと
しきい値記憶部１０５からしきい値データをしきい値処
理装置２Ａに入力し、入力されたデータの範囲内につい
て、前記実施例と同様に結節状陰影を検出し、表示す
る。

【００５９】なお、前記実施例では、Ｘ線ＣＴ装置を用
いて説明をしたが、Ｘ線装置，核医学診断装置，磁気共
鳴診断装置（ＭＲＩ）においても同様に異常陰影の自動
検出を行うことができる。

【００６０】また、前記実施例では、結節状陰影と判定
する範囲を、円形度０．８以上としたが円形度は０．８
に限定されず別の値、例えば０．９などでも良い。更
に、陰影の位置を重心としたが、位置は重心には限定さ
れず、例えば結節状陰影内の任意の画素などでも良い。

【００６１】更にまた、矢印の向きは重心に向かって、
重心（Ｘ₂，Ｙ₂）から次に示すｒ₂の位置に矢印の先
端を合せるとしたが、矢印の位置は前記に限定されず、
陰影の輪郭から適当な値、例えば５ｍｍの位置に矢印の
先端を合せるようにしても良い。

【００６２】また、前記実施例では異常陰影を結節状陰
影を用いて説明したが、別の形の異常陰影、例えば四角
形の陰影などでも良い。

【００６３】更に、前記実施例の総合判定装置４におい
て、医用画像から入力されたラベル付けされた領域内の
どれか一つの画素と差分画像から入力された領域内のど
れか一つの画素とが一致するか否かを判定し、一致する
場合には結節状陰影であると判定したが、別の判定方
法、例えば総合判定装置４に入力されたラベル付けされ
た領域全てを結節状陰影を対象としても良い。

【００６４】更にまた、差分像作成装置５において、肺
輪郭を合わせてから差分像を作成したが、別の方法、例
えば体輪郭に合せるなどでも良い。

【００６５】

【発明の効果】以上説明したように各請求項記載の発明
によれば、診断対象の医用画像から異常陰影の候補を抽
出する異常陰影候補抽出手段と、該異常陰影候補抽出手
段により抽出された異常陰影候補中から第１異常陰影を
選択する第１異常陰影選択手段と、前記診断対象の医用
画像と過去に撮影した過去画像とに基づき前記両画像の
差分画像を作成する差分画像作成手段と、該差分画像作
成手段が作成した差分画像に基づき第２異常陰影を選択
する第２異常陰影選択手段と、前記第１，第２異常陰影
選択手段によりそれぞれ選択された第１異常陰影と第２
異常陰影とに基づき前記医用画像中の真の異常陰影を抽
出する異常陰影抽出手段ととを備えたので、例えば、血
管や気管と異常陰影との間における誤判定を防止するこ
とができ、判定精度を向上させることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例のブロック構成図である。

【図２】同実施例における差分画像の作成方法を説明す
る図である。

【図３】同実施例で用いる画像を説明する図である。

【図４】同実施例における医用画像からの結節状陰影検
出方法を説明する図である。

【図５】同実施例における差分画像から細線化を説明す
る図である。

【図６】同実施例における結節状陰影の表示方法を説明
する図である。

【図７】同実施例の変形例における差分画像から細線化
を説明する図である。

【図８】従来例の異常陰影自動検出装置のブロック構成
図である。

【図９】従来の技術を説明する図である。

【符号の説明】

１画像記憶部２，２Ａしきい値処理装置３結節状陰影判定装置４総合判定装置５差分画像作成装置６表示装置１０１ＣＰＵ１０５しきい値記憶部１０６円形度記憶部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者近藤泰平栃木県大田原市下石上1385番の１株式会社東芝那須工場内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】診断対象の医用画像から異常陰影の候補
を抽出する異常陰影候補抽出手段と、該異常陰影候補抽出手段により抽出された異常陰影候補
中から第１異常陰影を選択する第１異常陰影選択手段
と、前記診断対象の医用画像と過去に撮影した過去画像とに
基づき前記両画像の差分画像を作成する差分画像作成手
段と、該差分画像作成手段が作成した差分画像に基づき第２異
常陰影を選択する第２異常陰影選択手段と、前記第１，第２異常陰影選択手段によりそれぞれ選択さ
れた第１異常陰影と第２異常陰影とに基づき前記医用画
像中の真の異常陰影を抽出する異常陰影抽出手段とを備
えたことを特徴とする異常陰影自動検出装置。
【請求項２】前記差分画像作成手段は、前記医用画像
と過去画像との位置を合せる位置合せ手段を備え、該位置合せ手段により医用画像と過去画像との位置合せ
後に差分することを特徴とする請求項１記載の異常陰影
自動検出装置。
【請求項３】前記差分画像作成手段が作成した差分画
像に基づき差の大きい範囲を選定する大差部選定手段を
備え、前記異常陰影抽出手段は、前記大差部選定手段が選定し
た差の大きい範囲について医用画像から異常陰影を抽出
するようにしたことを特徴とする請求項１記載の異常陰
影自動検出装置。
【請求項４】前記診断対象の医用画像と過去に撮影し
た過去画像とに基づき前記両画像の差分画像を作成する
差分画像作成手段と、該差分画像作成手段が作成した差分画像に基づき異常陰
影の候補を選択する異常陰影選択手段と、前記異常陰影選択手段により選択された異常陰影に基づ
き前記医用画像中の真の異常陰影を抽出する異常陰影抽
出手段とを備えたことを特徴とする第２異常陰影自動検
出装置。