JPH1099306A - 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の出力値Ｉとの
比較対象たる閾値Ｔを閾値シフト手段13により段階的に
変化させたうえで比較判定手段14により、その各閾値Ｔ
i ごとに異常陰影候補領域を検出し、検出された各異常
陰影候補領域の面積Ａ（Ｔi ）の変化率Ｓ（Ｔi ）を面
積変化率算出手段15により求め、適応的閾値算出手段16
により変化率Ｓ（Ｔi ）の特異点に対応する適応的閾値
Ｔc を求め、この適応的閾値Ｔc とアイリスフィルター
処理による各画素ごとの出力値Ｉとの比較結果に基づい
て異常陰影候補領域内の画素を抽出する。

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】そして同図（４）に示す２つの領域として
抽出された異常陰影候補について強調処理を施せば、同
図（３）に示す本来の領域の形状（輪郭）とは全く異な
る印象を与える画像が形成されることになり、診断支援
の観点から好ましくない。

【００４２】そこで上記閾値Ｔを上記分布の裾野の部分
を切り取るような大きさに設定すればよいが、閾値を小
さく設定すれば、同図（３）に示すように腫瘤陰影では
ない多くの疑似的な陰影の領域Ｂまで検出されることに
なり、医師等の画像読影者に腫瘤陰影か疑似的な陰影か
の無駄な判断労力を強いることになり、好ましくない。
また、上記のような特殊な形状の陰影に合わせて閾値を
常に予め適切に設定することは実際上不可能である。

【００４３】本発明は上記事情に鑑みなされたものであ
って、特殊な濃度分布を有する形状の異常陰影候補につ
いても適切にその輪郭形状を検出することができる異常
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。

【００４４】

【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の出力
値Ｉとの比較対象たる閾値Ｔを変化させ、その変化に対
応して検出される異常陰影候補領域の面積の変化率に基
づいて、異常陰影候補領域の形状を検出するのに適切な
閾値（適応的閾値）を求め、この適応的閾値に基づいて
異常陰影候補領域を的確に検出するようにしたものであ
る。

【００４５】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読み取って得られた画像信
号に対してアイリスフィルター処理を施し、該アイリス
フィルター処理による各画素ごとの出力値と予め設定さ
れた閾値とを比較し、該比較の結果、前記閾値を上回っ
た出力値に対応した画素を異常陰影候補領域内の画素と
して抽出する異常陰影候補の検出方法において、前記閾
値を段階的に変化させて、対応する前記異常陰影候補領
域の面積の変化率を求め、該求められた前記閾値と前記
異常陰影候補領域の面積の変化率との対応関係に基づい
て前記面積の変化率の特異点に対応する閾値を適応的閾
値として求め、該適応的閾値と前記アイリスフィルター
処理による各画素ごとの出力値との比較結果に基づいて
前記異常陰影候補領域内の画素を抽出することを特徴と
するものである。

【００４６】ここで異常陰影候補領域の面積とは、図３
（３）、（４）に示すように閾値Ｔで切り取られた断面
形状（異常陰影候補領域）Ａ，Ｂ，Ａ１，Ａ２の各面積
Ａ，Ｂ，Ａ１，Ａ２を意味する。

【００４７】またこの面積の変化率としては例えば次式
（８）で定義されるＳ（Ｔi ）を適用することができ
る。

【００４８】

【数７】

【００４９】ここでＴi は、i を変化させたときの閾
値、Ａ（Ｔi ）は閾値Ｔi に対応する異常陰影候補領域
の面積を意味する。

【００５０】また特異点とは、上記面積の変化率を例え
ば式（８）で定義されるＳ（Ｔi ）を用いた場合、図４
（１）のグラフに示す閾値Ｔi と異常陰影候補領域の面
積の変化率Ｓ（Ｔi ）との対応関係に基づく面積の変化
率Ｓ（Ｔi ）の変曲点Ｓ（Ｔc ）を意味する。したがっ
てこの例の場合における適応的閾値は面積の変化率Ｓ
（Ｔi ）がＳ（Ｔc ）を採るときの閾値Ｔc を意味す
る。具体的には、図４（１）に示す面積の変化率Ｓ（Ｔ
i ）を閾値Ｔi で微分したときの第１階微分係数Ｓ′
（Ｔi ）が最大値Ｓ′max を採るときの閾値Ｔc を求め
ればよい。

【００５１】本発明の異常陰影候補の検出装置は、被写
体の放射線画像を読み取って得られた画像信号に対して
アイリスフィルター処理を施すアイリスフィルター処理
手段、および該アイリスフィルター処理手段の出力値と
予め設定された閾値とを比較し、該比較の結果、前記閾
値を上回った出力値に対応した画素を異常陰影候補領域
内の画素として抽出する比較判定手段とを備えた異常陰
影候補の検出装置において、前記閾値を段階的に変化さ
せる閾値シフト手段と、前記変化された閾値ごとの、前
記異常陰影候補領域の面積の変化率を求める面積変化率
算出手段と、該求められた前記閾値と前記異常陰影候補
領域の面積の変化率との対応関係に基づいて前記面積の
変化率の特異点に対応する閾値を適応的閾値として求め
る適応的閾値算出手段とをさらに備え、前記比較判定手
段は、前記出力値と前記適応的閾値とに基づいて前記比
較および判定を行なうものであることを特徴とするもの
である。

【００５２】

【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は、アイリスフィルター処理の
出力値との比較対象たる閾値を段階的に変化させ、その
各閾値ごとに検出される異常陰影候補領域の面積をそれ
ぞれ求め、この面積の変化率の特異点に対応する適応的
閾値を求め、この適応的閾値とアイリスフィルター処理
による各画素ごとの出力値との比較結果に基づいて前記
異常陰影候補領域内の画素を抽出する。

【００５３】面積の変化率の特異点は、例えば図３
（４）に示す２つの異常陰影候補領域Ａ１，Ａ２を１つ
の異常陰影候補領域Ａとして切り取るように変化したと
き（同図（５））であるから、その特異点に対応した適
応的閾値Ｔc に基づいてアイリスフィルター処理出力値
Ｉとの比較を行えば、アイリスフィルター処理出力値が
２つのピークを有する山型の分布Ｉ₁ 等のような特殊な
濃度分布を有する形状の異常陰影候補についても適切に
その輪郭形状を的確に検出することができる。

【００５４】

【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説明する。

【００５５】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。

【００５６】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と
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。

【００５７】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 および乳腺の陰影Ｐ₂ 等が
記録されている。

【００５８】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。

【００５９】異常陰影候補検出装置10は詳しくは図１に
示すように、全体画像信号Ｓに対して前述したアイリス
フィルター処理を施すアイリスフィルター処理手段11
と、初期的に設定された閾値（初期閾値）Ｔ0 が記憶さ
れたメモリ12と、この初期閾値Ｔ0 を段階的な大きさの
閾値Ｔi にシフトさせる閾値シフト手段13と、アイリス
フィルター処理手段11の出力値Ｉと入力される閾値とを
比較し、この比較の結果、各閾値を上回った出力値を有
する画素（アイリスフィルター処理における注目画素）
を異常陰影候補領域内の画素として抽出する比較判定手
段14と、前記段階的な大きさの閾値Ｔi とアイリスフィ
ルター処理手段11の出力値Ｉとの、比較判定手段14によ
る比較結果に基づいて抽出された画素によって画される
異常陰影候補領域の各面積を求めるとともに、閾値を段
階的に変化させたことによるこの各面積の変化率Ｓ（Ｔ
i ）を下記式（８）により求める面積変化率算出手段15
と、面積変化率算出手段15により求められた、閾値Ｔi
と異常陰影候補領域の面積の変化率Ｓ（Ｔi ）との対応
関係に基づいて、この面積の変化率Ｓ（Ｔi ）の変曲点
Ｓ（Ｔc ）を特異点として求め、この特異点Ｓ（Ｔc ）
に対応した閾値Ｔc を適応的閾値として求め、この適応
的閾値Ｔc を比較判定手段14に入力する適応的閾値算出
手段16とを備えた構成である。

【００６０】

【数７】

【００６１】ここでＴi は、i を変化させたときの段階
的な閾値、Ａ（Ｔi ）は閾値Ｔi に対応する異常陰影候
補領域の面積を意味する。

【００６２】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。

【００６３】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。

【００６４】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。

【００６５】

【数５】

【００６６】すなわち図３（１）に示すような腫瘤陰影
Ｐ₁ および乳腺の陰影Ｐ₂ についての各アイリスフィル
ター処理出力値はそれぞれ同図（２）に示すような分布
のＩ₁ ，Ｉ₂ となる。

【００６７】一方、メモリ12に記憶された初期閾値Ｔ0
を閾値シフト手段13が読み出し、閾値シフト手段13はこ
の初期閾値Ｔ0 を例えば-100ずつシフトさせ、複数の段
階的な閾値Ｔi を設定し、この段階的な閾値Ｔi を比較
判定手段14に入力する。

【００６８】比較判定手段14は、アイリスフィルター処
理手段11から入力されたアイリスフィルター処理出力値
Ｉと閾値シフト手段13から入力された段階的な大きさの
各閾値Ｔi とをそれぞれ比較し、この各比較の結果、閾
値を上回った出力値を有する画素（アイリスフィルター
処理における注目画素）を各閾値Ｔi ごとに、異常陰影
候補領域内の画素として抽出する。

【００６９】すなわち、図３（４）に示す比較的大きな
閾値Ｔ１により比較判定したときには、異常陰影候補領
域Ａ１，Ａ２の内部に存在する画素が抽出され、同図
（３）に示す閾値Ｔ２（＜Ｔ１）により比較判定したと
きには、異常陰影候補領域Ａ，Ｂの内部に存在する画素
が抽出される。

【００７０】比較判定手段14により、各閾値Ｔi ごとに
抽出された、異常陰影候補領域内の画素は、それぞれ面
積変化率算出手段15に入力され、面積変化率算出手段15
は各閾値Ｔi ごとに抽出された、異常陰影候補領域内の
画素によって画される異常陰影候補領域ごとの各面積Ａ
（Ｔi ）を求める。

【００７１】さらに面積変化率算出手段15は、式（８）
にしたがって、閾値を段階的に変化させたことによるこ
の各面積の変化率Ｓ（Ｔi ）を図４（１）に示すように
求める。

【００７２】次いで適応的閾値算出手段16が、面積変化
率算出手段15により求められた、閾値Ｔi と異常陰影候
補領域の面積の変化率Ｓ（Ｔi ）との対応関係に基づい
て、この面積の変化率Ｓ（Ｔi ）の変曲点Ｓ（Ｔc ）を
特異点として求める。

【００７３】この特異点Ｓ（Ｔc ）は、具体的には、図
４（１）に示す面積の変化率Ｓ（Ｔi ）を閾値Ｔi で微
分して第１階微分係数Ｓ′（Ｔi ）（同図（２）参照）
を求め、この第１階微分係数Ｓ′（Ｔi ）が最大値Ｓ′
max を採るときを探索することによって求める。そして
この特異点は、図３（４）に示す２つの異常陰影候補領
域Ａ１，Ａ２を１つの異常陰影候補領域Ａとして切り取
るように面積変化率Ｓ（Ｔi ）が変化したとき（同図
（５））である。

【００７４】適応的閾値算出手段16はさらに、この特異
点Ｓ（Ｔc ）に対応する閾値Ｔc を適応的閾値として求
め、比較判定手段14に入力する。

【００７５】比較手段14は、適応的閾値算出手段16から
入力された適応的閾値Ｔc とアイリスフィルター処理手
段11から入力されたアイリスフィルター処理出力値Ｉと
について再度の比較判定を行い、（出力値Ｉ）≧（適応
的閾値Ｔc ）であった場合は、その出力値Ｉを得た画素
を異常陰影候補領域内に含まれる画素として、局所画像
処理手段40に出力し、一方、（出力値Ｉ）＜（適応的閾
値Ｔc ）であればその出力値Ｉを得た画素を出力しな
い。

【００７６】この結果、図３（４）に示す２つの異常陰
影候補領域Ａ１，Ａ２が１つの異常陰影候補領域Ａとし
て切り取られたとき（同図（５））に、その異常陰影候
補領域Ａに含まれる画素が局所画像処理手段40に出力さ
れることになる。

【００７７】すなわち、本来１つの異常陰影Ｐ₁ を、２
つの異常陰影候補領域Ａ１，Ａ２として誤検出すること
なく、１つの異常陰影候補領域Ａとして的確に検出する
とともに、閾値が極端に小さくなることがないため、異
常陰影ではない乳腺の陰影Ｐ₂ を異常陰影候補領域とし
て誤検出することもない。

【００７８】したがって、医師等の画像読影者に、異常
陰影候補領域か疑似的な陰影かの無駄な判断労力を強い
ることがない。

【００７９】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を表す画素が局所画
像処理手段40に入力され、局所画像処理手段40はこれら
の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。

【００８０】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。

【００８１】なお、閾値シフト手段13によりシフトさせ
る閾値の変動幅ΔＴ（例えば100 ）よりも大きい一定の
ステップ量Δαで予め閾値を変動させ、７個ないし10個
の異常陰影候補領域を検出したときの閾値を、上記初期
閾値Ｔ0 として設定してもよい。

【００８２】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。

【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 および乳腺の
陰影Ｐ₂ 、の各アイリスフィルター処理出力値Ｉ₁ ，Ｉ
₂ を示す図、（３）、（４）および（５）は（２）に示
したアイリスフィルター処理出力値Ｉ₁ ，Ｉ₂ を閾値Ｔ
により切り取ったときの異常陰影候補領域を示す図

【図４】（１）段階的な閾値Ｔi と異常陰影候補領域の
面積の変化率Ｓ（Ｔi ）との対応関係を示すグラフ、
（２）（１）に示したグラフの第１階微分係数を示すグ
ラフ

【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 メモリ 13 閾値シフト手段 14 比較判定手段 15 面積変化率算出手段 16 適応的閾値算出手段 20 記憶手段 40 局所画像処理手段

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 被写体の放射線画像を読み取って得られ
   た画像信号に対してアイリスフィルター処理を施し、該
   アイリスフィルター処理による各画素ごとの出力値と予
   め設定された閾値とを比較し、該比較の結果、前記閾値
   を上回った出力値に対応した画素を異常陰影候補領域内
   の画素として抽出する異常陰影候補の検出方法におい
   て、 前記閾値を段階的に変化させて、対応する前記異常陰影
   候補領域の面積の変化率を求め、 該求められた前記閾値と前記異常陰影候補領域の面積の
   変化率との対応関係に基づいて前記面積の変化率の特異
   点に対応する閾値を適応的閾値として求め、 該適応的閾値と前記アイリスフィルター処理による各画
   素ごとの出力値との比較結果に基づいて前記異常陰影候
   補領域内の画素を抽出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】 被写体の放射線画像を読み取って得られ
   た画像信号に対してアイリスフィルター処理を施すアイ
   リスフィルター処理手段、および該アイリスフィルター
   処理手段の出力値と予め設定された閾値とを比較し、該
   比較の結果、前記閾値を上回った出力値に対応した画素
   を異常陰影候補領域内の画素として抽出する比較判定手
   段を備えた異常陰影候補の検出装置において、 前記閾値を段階的に変化させる閾値シフト手段と、 前記変化された閾値ごとの、前記異常陰影候補領域の面
   積の変化率を求める面積変化率算出手段と、 該求められた前記閾値と前記異常陰影候補領域の面積の
   変化率との対応関係に基づいて前記面積の変化率の特異
   点に対応する閾値を適応的閾値として求める適応的閾値
   算出手段とをさらに備え、 前記比較判定手段は、前記出力値と前記適応的閾値とに
   基づいて前記比較および判定を行なうものであることを
   特徴とする異常陰影候補の検出装置。