JPH10118053A - 異常陰影候補の検出方法および装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 異常陰影候補の検出装置において、疑似異常
陰影の誤検出を抑制しつつ、異常陰影候補の検出を的確
に行なう。 【解決手段】 アイリスフィルター処理手段11および比
較判定手段14により検出された異常陰影候補領域内にそ
れぞれ存在する代表画素を候補点設定手段15が候補点と
して設定し、距離算出手段16が各候補点間の距離Ｌを算
出し、判定手段17がＬ≧Rminであれば２つの異常陰影候
補点をそれぞれ含む２つの異常陰影候補領域を双方共抽
出すると判定し、Ｌ＜Rminであればアイリスフィルター
出力値Ｉがより大きい方の異常陰影候補点を含む側の異
常陰影候補領域Ａ２のみを抽出して他方の異常陰影候補
領域Ａ１を抽出しないと判定することにより、本来１つ
の異常陰影候補を重複して抽出するのを防止する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は放射線画像における
腫瘤陰影に代表される異常陰影候補の検出方法および装
置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来より、種々の画像取得方法により得
られた画像を表す画像信号に対して、階調処理や周波数
処理等の画像処理を施し、画像の観察読影性能を向上さ
せることが行われている。特に人体を被写体とした放射
線画像のような医用画像の分野においては、医師等の専
門家が、得られた画像に基づいて患者の疾病や傷害の有
無を的確に診断する必要があり、その画像の読影性能を
向上させる画像処理は不可欠なものとなっている。

【０００３】このような画像処理においては、その画像
全体を処理の対象とする場合もあるが、検査や診断の目
的がある程度明確な場合は、その目的に適した所望の画
像部分だけを選択的に強調処理することもある。

【０００４】通常、そのような画像部分の選択は、画像
処理が施される以前の原画像を観察読影者が観て、必要
に応じて手動で行うものであるが、選択される対象画像
部分や指定される範囲は観察者の経験や画像読影能力の
高低によって左右され客観的なものとならない虞があ
る。

【０００５】例えば乳癌の検査を目的として撮影された
放射線画像においては、その放射線画像から癌化部分の
特徴の一つである腫瘤陰影を抽出することが必要である
が、必ずしも的確にその腫瘤陰影の範囲を指定できると
は限らない。このため、観察者の技量に依存せずに、腫
瘤陰影を始めとする異常陰影を的確に検出することが求
められている。

【０００６】この要望に応えるため、計算機処理を用い
て異常陰影候補を自動的に検出するようにした計算機支
援画像診断（CADM；Computer Aided Diagnosis of Medi
calimages）の研究が最近進んでいる。このCADM技術の
一つとしてアイリスフィルター処理が提案されている
（小畑他「ＤＲ画像における腫瘤影検出（アイリスフィ
ルタ）」電子情報通信学会論文誌 D-II Vol.J75-D-II N
o.3 P663〜670 1992年３月参照）。このアイリスフィル
ター処理は、特に乳癌における特徴的形態の一つである
腫瘤陰影を検出するのに有効な手法として研究されてい
るが、対象画像としては、このようなマンモグラムにお
ける腫瘤陰影に限るものではなく、その画像を表す画像
信号（濃度等）の勾配が集中しているものについては、
いかなる画像部分に対しても適用することができる。

【０００７】以下、腫瘤陰影の検出処理を例にして、こ
のアイリスフィルターによる腫瘤陰影候補の検出処理の
概要について説明する。

【０００８】例えばＸ線フイルム上における放射線画像
（高濃度高信号レベルの画像信号で表される画像）にお
いては、腫瘤陰影は周囲の画像部分に比べて濃度値がわ
ずかに低いことが知られており、その濃度値の分布は概
略円形の周縁部から中心部に向かうにしたがって濃度値
が低くなるという濃度値の勾配を有している。したがっ
て腫瘤陰影においては、局所的な濃度値の勾配が認めら
れ、その勾配線は腫瘤の中心方向に集中する。

【０００９】アイリスフィルターは、この濃度値に代表
される画像信号の勾配を勾配ベクトルとして算出し、そ
の勾配ベクトルの集中度を出力するものであり、アイリ
スフィルター処理とはこの勾配ベクトルの集中度を基に
腫瘤陰影を検出するものである。

【００１０】すなわち例えば図５（１）に示すようなマ
ンモグラムにおいて腫瘤陰影Ｐ₁ 内の任意の画素におけ
る勾配ベクトルは同図（２）に示すように腫瘤陰影の中
心付近を向くが、血管陰影や乳腺等のように細長い陰影
Ｐ₂ では同図（３）に示すように勾配ベクトルが特定の
点に集中することはないため、局所的に勾配ベクトルの
向きの分布を評価し、特定の点に集中している領域を抽
出すれば、それが腫瘤陰影となる。なお、同図（４）に
示すような乳腺等の細長い陰影同士が交差した陰影Ｐ₃
については勾配ベクトルが特定の点に集中する傾向があ
り疑似異常陰影となりうる。

【００１１】以上がアイリスフィルター処理の基本的な
考え方である。以下に具体的なアルゴリズムのステップ
を示す。

【００１２】（ステップ１）勾配ベクトルの計算 対象となる画像を構成する全ての画素について、各画素
ｊごとに、下記式（１）に示す計算式に基づいた画像デ
ータの勾配ベクトルの向きθを求める。

【００１３】

【数１】

【００１４】ここでｆ₁ 〜ｆ₁₆は、図６に示すように、
その画素ｊを中心とした例えば縦５画素×横５画素の大
きさのマスクの外周上の画素に対応した画素値（画像デ
ータ）である。

【００１５】（ステップ２）勾配ベクトルの集中度の算
出 次に、対象となる画像を構成する全ての画素について、
各画素ごとに、その画素を注目画素とする勾配ベクトル
の集中度Ｃを次式（２）にしたがって算出する。

【００１６】

【数２】

【００１７】ここでＮは注目画素を中心に半径Ｒの円内
に存在する画素の数、θj は、注目画素とその円内の各
画素ｊとを結ぶ直線と、その各画素ｊにおける上記式
（１）で算出された勾配ベクトルとがなす角である（図
７参照）。したがって上記式（２）で表される集中度Ｃ
が大きな値となるのは、各画素ｊの勾配ベクトルの向き
が注目画素に集中する場合である。

【００１８】ところで、腫瘤陰影近傍の各画素ｊの勾配
ベクトルは、腫瘤陰影のコントラストの大小に拘らず、
略その腫瘤陰影の中心部を向くため、上記集中度Ｃが大
きな値を採る注目画素は、腫瘤陰影の中心部の画素とい
うことができる。一方、血管などの線状パターンの陰影
は勾配ベクトルの向きが一定方向に偏るため集中度Ｃの
値は小さい。したがって、画像を構成する全ての画素に
ついてそれぞれ注目画素に対する上記集中度Ｃの値を算
出し、その集中度Ｃの値が予め設定された閾値を上回る
か否かを評価することによって、腫瘤陰影を検出するこ
とができる。すなわち、このフィルターは通常の差分フ
ィルターに比べて、血管や乳腺等の影響を受けにくく、
腫瘤陰影を効率よく検出できる特長を有している。

【００１９】さらに実際の処理においては、腫瘤の大き
さや形状に左右されない検出力を達成するために、フィ
ルターの大きさと形状とを適応的に変化させる工夫がな
される。図８に、そのフィルターを示す。このフィルタ
ーは、図７に示すものと異なり、注目画素を中心として
２π／Ｍ度の角度間隔で隣接するＭ種類の方向（図８に
おいては、11.25 度ごとの32方向を例示）の放射状の方
向線上の画素のみで上記集中度の評価を行うものであ
る。

【００２０】ここでｉ番目の方向線上にあって、かつ注
目画素からｎ番目の画素の座標（［ｘ］，［ｙ］）は、
注目画素の座標を（ｋ，ｌ）とすれば、以下の式
（３），（４）で与えられる。

【００２１】

【数３】

【００２２】ただし、［ｘ］，［ｙ］は、ｘ，ｙを越え
ない最大の整数である。

【００２３】さらに、その放射状の方向線上の各方向線
ごとに最大の集中度が得られる画素までの出力値をその
方向についての集中度Ｃimaxとし、その集中度Ｃimaxを
すべての方向線について平均し、この平均値を注目画素
についての勾配ベクトル群の集中度Ｃとする。

【００２４】具体的には、まずｉ番目の放射状の方向線
上において注目画素からｎ番目の画素までで得られる集
中度Ｃi （ｎ）を下記式（５）により求める。

【００２５】

【数４】

【００２６】すなわち式（５）は、始点を注目画素、終
点をＲmin からＲmax までの範囲内で変化させて、集中
度Ｃi （ｎ）を算出するものである。

【００２７】ここでＲmin とＲmax とは、抽出しようと
する腫瘤陰影の半径の最小値と最大値である。

【００２８】次に、勾配ベクトル群の集中度Ｃを下記式
（６）および（７）により計算する。

【００２９】

【数５】

【００３０】ここで式（６）のＣimaxは、式（５）で得
られた放射状の方向線ごとの集中度Ｃi （ｎ）の最大値
であるから、注目画素からその集中度Ｃi （ｎ）が最大
値となる画素までの領域が、その方向線の方向における
腫瘤陰影の候補領域となる。

【００３１】そしてすべての放射状の方向線について式
（６）の計算をしてその各方向線上における腫瘤陰影の
領域の輪郭（辺縁点）を求め、この各方向線上における
腫瘤陰影の領域の隣接する辺縁点を、直線または非線形
曲線で結ぶことにより、腫瘤陰影の候補となり得る領域
の輪郭を特定することができる。

【００３２】そして、式（７）では、この領域内の式
（６）で与えられた集中度の最大値Ｃimaxを放射状の方
向線の全方向（式（７）では32方向の場合を例示）につ
いて平均した値を求める。この求められた値がアイリス
フィルター処理の出力値Ｉであり、この出力値Ｉを、腫
瘤陰影であるか否かを判別するのに適した予め設定した
一定の閾値Ｔと比較し、Ｉ≧Ｔであればこの注目画素を
中心とする領域が異常陰影候補（腫瘤陰影候補）であ
り、Ｉ＜Ｔであれば腫瘤陰影候補ではない、と判定す
る。

【００３３】これを図示すると、例えば図９（１）に示
すようなマンモＰ₀ を被写体とした放射線画像（フイル
ムに記録されたネガ画像）Ｐについてアイリスフィルタ
ー処理を施すと、同図（２），（３）に示すように、腫
瘤陰影Ｐ₁ の出力値はＩ₁ となり、この出力値Ｉ₁ が閾
値Ｔで切り取られた断面形状Ａを腫瘤陰影候補の領域と
して検出していることになる。

【００３４】なお、式（７）の勾配ベクトル群の集中度
Ｃを評価する領域が勾配ベクトルの分布に応じて大きさ
と形状が適応的に変化する様子が、外界の明るさに応じ
て拡大、縮小する人間の目の虹彩（iris）の様子に似て
いることから、勾配ベクトルの集中度を利用した腫瘤陰
影の候補領域を検出する上述の手法はアイリスフィルタ
ー（iris filter ）処理と称されている。

【００３５】なお、前述の集中度Ｃi （ｎ）の計算は式
（５）の代わりに、下記式（５′）を用いてもよい。

【００３６】

【数６】

【００３７】すなわち式（５′）は、抽出しようとする
腫瘤陰影の半径の最小値Ｒmin に対応した画素を始点と
して、終点をＲmin からＲmax までとした範囲内で集中
度Ｃi （ｎ）を算出するものである。

【００３８】上述のステップにより、アイリスフィルタ
ーは放射線画像から所望とする大きさの腫瘤陰影だけを
効果的に検出することができ、特にマンモグラムにおけ
る癌化部分の検出を主目的として研究されている。

【００３９】

【発明が解決しようとする課題】ところで上述したアイ
リスフィルター処理の出力値Ｉは常に図９（２）に示し
たような１つのピークを持つ山型の分布となるとは限ら
ない。

【００４０】すなわち、放射線画像に例えば図３（１）
に示すような２つの濃度極小部を持つ濃度分布の異常陰
影Ｐ₁ が記録されている場合は、この画像のアイリスフ
ィルター処理出力値は２つのピーク（極大部）を有する
山型の分布Ｉ₁ を持つものとなる（同図（２））。この
場合、アイリスフィルター処理の出力値の分布の裾野の
部分を切り取るような大きさに設定された閾値Ｔ₂ によ
って判定処理する場合（同図（３））は、その切断面の
形状は１つの領域Ａとして抽出することができるが、分
布の頂部付近を切り取るような大きさに設定された閾値
Ｔ₁ によって判定処理する場合（同図（４））は、その
切断面の形状は２つの領域Ａ１，Ａ２として抽出される
ことになる。

【００４１】しかし上記２つの領域Ａ１，Ａ２は本来１
つの異常陰影であるから、一方の領域さえ検出されれば
足りる。

【００４２】また図３（１）に示すニップルＰ₂ のアイ
リスフィルター出力値Ｉ₂ は比較的高い出力となり、閾
値Ｔを上回って異常陰影候補として検出される場合もあ
る。

【００４３】さらに異常陰影候補領域の検出処理として
アイリスフィルター処理以外の処理、例えば乳癌の特徴
的形態の一つである微小石灰化陰影を精度よく検出する
処理である、構造要素Ｂを用いたダイレーション処理、
エロージョン処理、オープニング処理およびクロージン
グ処理等の基本演算を適用したモーフォロジー処理
（「多重構造要素を用いたモルフォロジーフィルタによ
る微小石灰化像の抽出」電子情報通信学会論文誌 D-II
Vol.J75-D-II No.7 P1170 〜1176 1992年７月、「モル
フォロジーの基礎とそのマンモグラム処理への応用」ME
DICAL IMAGING TECHNOLOGY Vol.12 No.1 January 1994
、本願出願人による特願平７−316679号等参照）を適
用した場合にも、例えば高周波のノイズを検出する場合
がある。

【００４４】本発明は上記事情に鑑みなされたものであ
って、ニップルやノイズのような疑似的な異常陰影が誤
って検出されるのを抑止するとともに、１つの異常陰影
が重複して検出されるのを防止した異常陰影候補の検出
方法および装置を提供することを目的とするものであ
る。

【００４５】

【課題を解決するための手段】本発明の異常陰影候補の
検出方法および装置は、アイリスフィルター処理等の異
常陰影候補の検出処理により検出した異常陰影候補領域
を、その領域を代表する異常陰影候補点が有する位置ま
たは画像信号等の特徴量に基づいて、その異常陰影候補
点が異常陰影候補となり得るか否かを判定することによ
り、より正確に異常陰影候補領域を検出するものであ
る。

【００４６】すなわち、本発明の異常陰影候補の検出方
法は、被写体の放射線画像を表す画像信号に基づいて異
常陰影候補領域を検出する異常陰影候補の検出方法にお
いて、前記検出された各異常陰影候補領域に含まれる各
１つの所定の異常陰影候補点を設定し、前記各異常陰影
候補点に関する特徴量に基づいて、該各異常陰影候補点
を含む前記各異常陰影候補領域を抽出するか否かを判定
することを特徴とするものである。

【００４７】ここで異常陰影候補点としては、その異常
陰影候補領域を代表する画素であり、例えば領域の重心
点に対応する画素などが望ましい。

【００４８】また上記異常陰影候補点が有する特徴量と
しては、各異常陰影候補点の存在位置や各異常陰影候補
点の原画像信号値（濃度値、輝度値等）等である。例え
ばマンモグラムにおいては腫瘤陰影もニップルの陰影も
アイリスフィルター出力値が大きな値となり閾値を超え
て異常陰影候補として抽出されるが、腫瘤陰影の濃度値
は小さく、一方、ニップルの陰影の濃度値は大きいこと
から、腫瘤陰影だけを正確に検出することができる。ま
た各異常陰影候補点の存在位置から各異常陰影候補点間
の距離を求め、この距離が、検出しようとする腫瘤陰影
の最小の半径未満であれば、それらの候補点は１つの腫
瘤陰影の領域中に存在するアイリスフィルター出力値の
ピーク点であると判定することができる。なお上記特徴
量は２つ以上の組合せであってもよい。

【００４９】本発明の異常陰影候補の検出装置は、被写
体の放射線画像を表す画像信号に基づいて異常陰影候補
領域を検出する異常陰影候補の検出装置において、該検
出された各異常陰影候補領域に含まれる各１つの所定の
異常陰影候補点を設定する候補点設定手段と、前記各異
常陰影候補点に関する特徴量に基づいて、該各異常陰影
候補点を含む前記各異常陰影候補領域を抽出するか否か
を判定する判定手段とを備えたことを特徴とするもので
ある。

【００５０】なお上記本発明の異常陰影候補の検出方法
および装置における異常陰影候補領域の検出処理として
は、例えば前述したアイリスフィルター処理を始めとし
てモーフォロジー処理等、種々の検出処理を適用するこ
とができる。

【００５１】

【発明の効果】本発明の異常陰影候補の検出方法および
異常陰影候補の検出装置によれば、検出された異常陰影
候補領域について、例えば各異常陰影候補領域間の位置
的関係あるいは画像信号値から異常陰影候補領域として
抽出するのが適切か否かを判定することにより、異常陰
影候補領域として抽出するのが不適切なものの抽出を防
止し、または同一の異常陰影を重複して抽出するのを防
止することができる。

【００５２】

【発明の実施の形態】以下、本発明の異常陰影候補の検
出装置の具体的な実施の形態について図面を用いて説明
する。

【００５３】図１は本発明の異常陰影候補の検出装置の
一実施形態の概略構成を示すブロック図、図２は図１に
示した異常陰影候補の検出装置を用いた計算機支援画像
診断装置の一例を示すブロック図である。

【００５４】図示の計算機支援画像診断装置100 は、入
力された画像信号（以下、全体画像信号という）Ｓを記
憶する記憶手段20と、この記憶手段20に記憶された全体
画像信号Ｓを読み出して、階調処理、周波数処理等の画
像処理を施す全体画像処理手段30と、記憶手段20に記憶
された全体画像信号Ｓを読み出して、この全体画像信号
Ｓのうち異常陰影（腫瘤陰影）候補を表す画像信号（以
下、局所画像信号という）を抽出する異常陰影候補検出
装置10と、この抽出された局所画像信号に対して抽出し
た異常陰影候補を強調処理する局所画像処理手段40と、
全体画像処理手段30により画像処理された全体画像と局
所画像処理手段40により画像処理された異常陰影候補を
可視像として表示する表示手段50とを備えた構成であ
る。

【００５５】ここで、計算機支援画像診断装置100 に入
力される全体画像信号Ｓは、例えば図３（１）に示すよ
うな患者のマンモグラムを表す画像Ｐが蓄積記録してな
る蓄積性蛍光体シートに、励起光を照射することにより
発生せられた輝尽発光光を光電的に読み取り、その後に
デジタル変換して得られた画像信号（高濃度高信号レベ
ルの信号）である。またこの画像には、２つの極小部を
含む濃度分布の腫瘤陰影Ｐ₁ およびニップルの陰影Ｐ₂
等が記録されている。

【００５６】また表示手段50は、全体画像と異常陰影と
を表示面上に各別に表示してもよいが、本実施形態にお
いては、全体画像を表示しつつこの全体画像のうち異常
陰影候補の画像部分だけは局所画像処理手段40により画
像処理された異常陰影候補の画像に置き換えて表示する
ものとする。

【００５７】異常陰影候補検出装置10は詳しくは図１に
示すように、検出しようとする腫瘤陰影候補の大きさ
（最大値Rmaxおよび最小値Rmin）をオペレータが入力す
る検出サイズ設定手段18と、全体画像信号Ｓに対してア
イリスフィルター処理を施して各画素ごとの所定のアイ
リスフィルター出力値Ｉを算出するアイリスフィルター
処理手段11と、このアイリスフィルター出力値Ｉとの比
較対象たる閾値Ｔ₁ が記憶された第１メモリ12と、アイ
リスフィルター出力値Ｉと閾値Ｔ₁ とを比較し、Ｉ≧Ｔ
₁ であればそのアイリスフィルター出力値Ｉを有する画
素を検出し、一方、Ｉ＜Ｔ₁ であればそのアイリスフィ
ルター出力値Ｉを有する画素を検出しない処理を行なう
比較判定手段14と、検出された画素が構成する領域をそ
の領域ごとに記憶する第２メモリ13と、第２メモリ13に
記憶された各領域の重心点を求めこの重心点をその領域
の代表点である異常陰影候補点として設定する候補点設
定手段15と、この異常陰影候補点の全体画像における存
在位置に基づいて各異常陰影候補点相互の距離を求める
距離算出手段16と、求められた距離に基づいて、各異常
陰影候補点を含む第２メモリ13に記憶された各異常陰影
候補領域を抽出するか否かを判定する判定手段17とを備
えた構成である。

【００５８】ここでアイリスフィルター処理手段11によ
るアイリスフィルター出力値Ｉは前述したように、濃度
勾配ベクトル群の集中度の値Ｃ（式（７））に等しい。

【００５９】

【数７】

【００６０】なお判定手段17による判定処理は具体的に
は、距離算出手段16により求められた距離Ｌと検出サイ
ズ設定手段18に入力された腫瘤陰影候補の最小の大きさ
（半径Rmin）とを比較し、Ｌ≧Rminであればその距離Ｌ
だけ隔てた２つの異常陰影候補点をそれぞれ含む２つの
異常陰影候補領域を双方共抽出すると判定し、Ｌ＜Rmin
であればその距離Ｌだけ隔てた２つの異常陰影候補点の
うち、アイリスフィルター出力値Ｉがより大きい方の異
常陰影候補点を含む側の異常陰影候補領域のみを抽出し
て他方の異常陰影候補領域を抽出しないとする判定を行
なう。

【００６１】次に本実施形態の異常陰影候補検出装置10
の作用について説明する。

【００６２】記憶手段20から異常陰影候補検出装置10に
入力された全体画像信号Ｓは、アイリスフィルター処理
手段11に入力される。

【００６３】ここでアイリスフィルター処理手段11は、
入力された全体画像信号Ｓに対して１画素ずつ注目画素
を代えて、式（６）にしたがった濃度勾配ベクトルの集
中度の最大値Ｃimaxを求め、さらに式（７）にしたがっ
て、異常陰影の注目画素から放射状に延びる複数の方向
線について最大値Ｃimaxの平均値を求め、得られた平均
値をアイリスフィルター処理手段11の出力値Ｉとして比
較判定手段14に入力する（勾配ベクトルを求める画素マ
トリックスの大きさは縦５画素×横５画素、方向線の数
は32本とする）。なお式（６）中のRmaxおよびRminは検
出サイズ設定手段18に入力された検出しようとする腫瘤
陰影の最大と最小の大きさ（半径）である。

【００６４】

【数５】

【００６５】すなわち図３（１）に示すような腫瘤陰影
Ｐ₁ についてのアイリスフィルター処理出力値は同図
（２）に示すような２つのピーク点を有する分布のＩ₁
となる。

【００６６】一方、第１メモリ12に記憶された閾値はＴ
₁ であり、上記アイリスフィルター出力値Ｉ₁ とこの閾
値Ｔ₁ とが比較判定手段14に入力され、比較判定手段14
はこの両値を比較判定する。

【００６７】ここで閾値Ｔ₁ は、図３（４）に示すよう
に、腫瘤陰影Ｐ₁ のアイリスフィルター出力値Ｉ₁ の分
布の２つの頂部付近を切り取るような大きさに設定され
ているため、閾値Ｔ₁ によって判定処理することにより
２つの領域Ａ１，Ａ２が異常陰影候補領域として抽出さ
れる。

【００６８】このように検出された２つの異常陰影候補
領域Ａ１，Ａ２は第２メモリ13に入力されて記憶され
る。

【００６９】次いで候補点設定手段15が、第２メモリ13
に記憶された各異常陰影候補領域Ａ１，Ａ２を読み出し
て各領域ごとの代表点たる候補点ａ１，ａ２を設定す
る。なお本実施形態においては各領域の重心点に相当す
る画素を候補点として設定するが、候補点はその領域を
代表する点（画素）であればよく、必ずしも重心点に限
らず例えばアイリスフィルター出力値が最大となる画素
を候補点とする等、種々の設定方法を適用することがで
きる。

【００７０】次に距離算出手段16が、設定された候補点
ａ１，ａ２間の距離Ｌを算出する。本実施形態において
は検出された異常陰影候補領域が上記Ａ１，Ａ２の２つ
であるとしているため候補点ａ１，ａ２間の距離だけを
算出するが、多数の領域が検出され、それに応じた数の
候補点が設定された場合には、それら全ての候補点間の
距離をそれぞれ算出するものである。

【００７１】算出された候補点ａ１，ａ２間の距離Ｌは
判定手段17に入力され、判定手段17は入力された距離Ｌ
と検出サイズ設定手段18から入力された腫瘤陰影候補の
最小の大きさ（半径Rmin）とを比較し、Ｌ≧Rminであれ
ば２つの異常陰影候補点ａ１，ａ２をそれぞれ含む２つ
の異常陰影候補領域Ａ１，Ａ２を双方共抽出すると判定
し、Ｌ＜Rminであればアイリスフィルター出力値Ｉがよ
り大きい方の異常陰影候補点ａ２を含む側の異常陰影候
補領域Ａ２のみを抽出して他方の異常陰影候補領域Ａ１
を抽出しないと判定する。本実施形態においては、異常
陰影候補領域Ａ１，Ａ２を本来は図３（３）に示すよう
な１つの異常陰影候補領域Ａとして検出しようとするも
のであり、Ｌ＜Rminとなってアイリスフィルター出力値
Ｉがより大きい方の異常陰影候補点ａ２を含む側の異常
陰影候補領域Ａ２のみを抽出して他方の異常陰影候補領
域Ａ１を抽出しないと判定する。

【００７２】これにより第２メモリ13に記憶された領域
Ａ１，Ａ２のうち領域Ａ２のみが抽出されて局所画像処
理手段40に入力される。

【００７３】以上の作用により、同一の異常陰影を重複
して抽出するのを防止することができる。

【００７４】このように異常陰影候補検出装置10により
的確に抽出された異常陰影候補領域Ａ２が入力された局
所画像処理手段40は、この候補領域Ａ２に含まれる画素
に定義された信号値に対して、腫瘤陰影を観察するのに
最適な強調処理を施したうえで表示手段50に入力する。

【００７５】一方、全体画像処理手段30により階調処
理、周波数処理等の、全体画像を観察するのに適した画
像処理が施された全体画像信号も表示手段50に入力さ
れ、表示手段50は、全体画像を表示しつつこの全体画像
のうち異常陰影候補の画像部分だけは局所画像処理手段
40により画像処理された異常陰影候補の画像に置き換え
て表示し、医師等の画像観察読影者による異常陰影の診
断に供される。

【００７６】図４は本発明の異常陰影候補の検出装置の
第２の実施形態の概略構成を示すブロック図であり、図
２に示した計算機支援画像診断装置における異常陰影候
補の検出装置として適用することができるものである。

【００７７】図示の異常陰影候補の検出装置10′は、図
１に示した実施形態の異常陰影候補の検出装置10に対し
て、距離算出手段16を具備せず、判定手段17′が、異常
陰影候補点ａ１，ａ２等の原画像信号の値に応じて判定
処理を行なうものである点が相違する以外、図１に示し
た異常陰影候補の検出装置10と同様の構成、作用をな
す。

【００７８】すなわち判定手段17′は、予め設定された
閾値Ｋと入力された異常陰影候補点の原画像信号値Ｓと
を比較し、Ｓ≧Ｋであればその異常陰影候補点を含む異
常陰影候補領域を抽出すると判定し、Ｓ＜Ｋであればそ
の異常陰影候補点を含む異常陰影候補領域を抽出しない
と判定する。

【００７９】ここで閾値Ｋは腫瘤陰影候補を表す画像信
号を疑似的な異常陰影候補から明確に分離し得るように
実験的に定められた値であり、例えば乳房の放射線画像
においては腫瘤陰影は濃度値の小さい（濃度が薄い）領
域において存在するという特性を利用したものである。

【００８０】すなわち例えば図３（１）に示したニップ
ルＰ₂ の陰影のアイリスフィルター出力値Ｉ₂ は比較的
大きい値を示し（図３（５）参照）、腫瘤陰影Ｐ₁ とと
もに異常陰影候補領域として検出される場合が多い。

【００８１】しかしニップルＰ₂ の存在位置は乳房の先
端部であり放射線の透過厚さが薄いためその濃度値は高
く、一方、腫瘤陰影Ｐ₁ は放射線の透過厚さが厚い部分
に存在するためその濃度値は小さい。

【００８２】そこで判定手段17′が、設定された異常陰
影候補点に対して上述した閾値処理を施すことにより、
ニップルＰ₂ の陰影等の疑似的な異常陰影が誤って異常
陰影候補として抽出されるのを抑止することができる。

【００８３】なお上記判定手段17′と図１に示した実施
形態における判定手段17とを組み合わせた判定手段を設
けた構成を採用してもよく、そのような構成の異常陰影
候補の検出装置によれば、異常陰影候補を疑似的異常陰
影から精度よく分離して抽出することができると同時
に、１つの異常陰影が重複して検出されるのを防止する
ことができる。

【００８４】また上記各実施形態においては、対象画像
をマンモグラムとしたものについて説明したが本発明の
異常陰影候補の検出方法および装置においては、対象画
像はマンモグラムに限るものではない。

【００８５】さらにまた各実施形態においては、異常陰
影候補領域の検出処理としてアイリスフィルター処理を
適用したものについて説明したが、本発明の異常陰影候
補の検出方法および装置においては、アイリスフィルタ
ー処理に限るものではなく、前述したモーフォロジー処
理等、種々の検出処理を適用することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の異常陰影候補の検出装置の一実施形態
の概略構成を示すブロック図

【図２】図１に示した異常陰影候補の検出装置を用いた
計算機支援画像診断装置の一例を示すブロック図

【図３】（１）は図２に示した計算機支援画像診断装置
による処理の対象となる画像（マンモグラム）を示す
図、（２）は（１）に示した腫瘤陰影Ｐ₁ のアイリスフ
ィルター処理出力値Ｉ₁ を示す図、（３）および（４）
は腫瘤陰影Ｐ₁ のアイリスフィルター処理出力値Ｉ₁ を
相異なる閾値Ｔ₂ ，Ｔ₁ により切り取ったときの異常陰
影候補領域を示す図、（５）は腫瘤陰影Ｐ₁ およびニッ
プルの陰影Ｐ₂ の各アイリスフィルター処理出力値
Ｉ₁ ，Ｉ₂ を示す図

【図４】本発明の異常陰影候補の検出装置の一実施形態
の概略構成を示すブロック図

【図５】マンモグラムにおける濃度勾配の集中度を示す
概念図

【図６】アイリスフィルター処理における勾配ベクトル
を算出するマスクを示す図

【図７】注目画素についての勾配ベクトルの集中度の概
念を示す図

【図８】輪郭形状が適応的に変化するように設定された
アイリスフィルターを示す概念図

【図９】（１）はマンモグラムを示す図、（２）および
（３）は（１）に示したマンモグラムを対象画像とした
アイリスフィルター処理出力値と閾値との関係を示す図

【符号の説明】

10 異常陰影候補検出装置 11 アイリスフィルター処理手段 12，13 メモリ 14 比較判定手段 15 候補点設定手段 16 距離算出手段 17，17′ 判定手段 20 記憶手段 40 局所画像処理手段

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 被写体の放射線画像を表す画像信号に基
   づいて異常陰影候補領域を検出する異常陰影候補の検出
   方法において、 前記検出された各異常陰影候補領域に含まれる各１つの
   所定の異常陰影候補点を設定し、 前記各異常陰影候補点に関する特徴量に基づいて、該各
   異常陰影候補点を含む前記各異常陰影候補領域を抽出す
   るか否かを判定することを特徴とする異常陰影候補の検
   出方法。
2. 【請求項２】 前記特徴量が前記放射線画像における前
   記各異常陰影候補点の存在位置であり、前記判定は、該
   各異常陰影候補点の位置から求められる該各異常陰影候
   補点間の距離と検出しようとする異常陰影候補領域の半
   径との比較に基づくものであることを特徴とする請求項
   １記載の異常陰影候補の検出方法。
3. 【請求項３】 前記特徴量が前記各異常陰影候補点の画
   像信号の値であり、前記判定は、該各異常陰影候補点の
   画像信号の値と所定の閾値との比較に基づくものである
   ことを特徴とする請求項１記載の異常陰影候補の検出方
   法。
4. 【請求項４】 前記特徴量が前記放射線画像における前
   記各異常陰影候補点の存在位置および前記各異常陰影候
   補点の画像信号の値であり、前記判定は、該各異常陰影
   候補点の位置から求められる該各異常陰影候補点間の距
   離と検出しようとする異常陰影候補領域の半径との比較
   および該各異常陰影候補点の画像信号の値と所定の閾値
   との比較に基づくものであることを特徴とする請求項１
   記載の異常陰影候補の検出方法。
5. 【請求項５】 前記異常陰影候補領域の検出は、アイリ
   スフィルター処理に基づくものであることを特徴とする
   請求項１から４のうちいずれか１項に記載の異常陰影候
   補の検出方法。
6. 【請求項６】 被写体の放射線画像を表す画像信号に基
   づいて異常陰影候補領域を検出する異常陰影候補の検出
   装置において、 該検出された各異常陰影候補領域に含まれる各１つの所
   定の異常陰影候補点を設定する候補点設定手段と、 前記各異常陰影候補点に関する特徴量に基づいて、該各
   異常陰影候補点を含む前記各異常陰影候補領域を抽出す
   るか否かを判定する判定手段とを備えたことを特徴とす
   る異常陰影候補の検出装置。
7. 【請求項７】 前記特徴量が前記放射線画像における前
   記各異常陰影候補点の存在位置であり、前記判定手段に
   よる前記判定は、該各異常陰影候補点の位置から求めら
   れる該各異常陰影候補点間の距離と検出しようとする異
   常陰影候補領域の半径との比較に基づくものであること
   を特徴とする請求項６記載の異常陰影候補の検出装置。
8. 【請求項８】 前記特徴量が前記各異常陰影候補点の画
   像信号の値であり、前記判定手段による前記判定は、該
   各異常陰影候補点の画像信号の値と所定の閾値との比較
   に基づくものであることを特徴とする請求項６記載の異
   常陰影候補の検出装置。
9. 【請求項９】 前記特徴量が前記放射線画像における前
   記各異常陰影候補点の存在位置および前記各異常陰影候
   補点の画像信号の値であり、前記判定手段による前記判
   定は、該各異常陰影候補点の位置から求められる該各異
   常陰影候補点間の距離と検出しようとする異常陰影候補
   領域の半径との比較および該各異常陰影候補点の画像信
   号の値と所定の閾値との比較に基づくものであることを
   特徴とする請求項６記載の異常陰影候補の検出装置。
10. 【請求項１０】 前記異常陰影候補領域の検出は、アイ
    リスフィルター処理に基づくものであることを特徴とす
    る請求項６から９のうちいずれか１項に記載の異常陰影
    候補の検出装置。