JP2002158923A - 異常陰影検出方法および装置 - Google Patents

異常陰影検出方法および装置

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JP2002158923A
JP2002158923A JP2000352118A JP2000352118A JP2002158923A JP 2002158923 A JP2002158923 A JP 2002158923A JP 2000352118 A JP2000352118 A JP 2000352118A JP 2000352118 A JP2000352118 A JP 2000352118A JP 2002158923 A JP2002158923 A JP 2002158923A
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JP2000352118A
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Satoru Osawa
哲 大沢
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Fujifilm Holdings Corp
Original Assignee
Fuji Photo Film Co Ltd
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 放射線画像から初期の肺癌のような略円形状
の見落としやすい異常陰影候補を自動的に検出する。 【解決手段】 第1および第2の画像P1,P2から経
時サブトラクション画像Psuを作成する。経時サブト
ラクション画像Psuから、略円形の領域を異常陰影候
補として検出する。経時サブトラクション画像Psuに
おいては、初期の肺癌のような略円形の見落としやすい
異常陰影候補が強調されているため、略円形の異常陰影
候補を精度よく検出することができる。

Description

【発明の詳細な説明】
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、異常陰影検出方法
および装置に関し、とくに比較対象となる2つの放射線
画像間の差異を表す差異画像に含まれる略円形の領域を
異常陰影候補として検出する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、同一被写体についての撮影時
期が異なる2以上の画像を比較読影して、両画像間の差
異を調べ、その差異に基づいて被写体の検査等を行うこ
とが、種々の分野において行われている。
【0003】例えば工業製品の製造分野においては、あ
る製品について新品の状態のときに撮影された画像と、
当該製品の耐久試験後に撮影された画像とを比較読影し
て、両者の差異の大きな部位に注目することにより、製
品の耐久性を向上させるべき部位を検討することが行わ
れており、また医療分野においては、ある患者の疾患部
位について時系列的に撮影された複数枚の放射線画像を
医師が比較読影することにより、当該疾患の進行状況や
治癒状況を把握して治療方針を検討することが行われて
いる。
【0004】このように2以上の画像を比較読影するこ
とが日常的に各種の分野で行われているが、その比較読
影のために、これら2以上の画像を画像表示装置等に出
力させる場合がある。すなわち画像を濃度信号や輝度信
号に変換したうえで、画像表示装置等に表示し、または
プリンターによりフイルム等の媒体に出力するのであ
る。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】ところで比較読影の対
象となる2以上の画像を表示等する場合、それらの画像
を単に並べるのが一般的であるが、比較読影を行う場合
に読影者にとって最も関心があるのはこれらの画像間の
差異である。しかし、上述したように例えば2つの画像
を単に並べてこの差異を発見するのは、その差異が小さ
い程困難であり、比較読影の性能向上が求められてい
る。
【0006】そこで、比較読影の対象とされる2以上の
画像間で画素を対応させた減算処理をはじめとした画像
間演算を行って、上記差異を強調することが行われてい
る。このように画像間の差異のみが強調されることによ
り、読影者に対して画像間の差異を確実に視認させるこ
とができるため、とくに医療画像において進行または治
癒する病変部の見落としを防止することができると考え
られる。例えば、上記画像間演算により求められた、撮
影時期が異なる2つの時系列的な胸部放射線画像間の差
異を表す差異画像(いわゆる経時サブトラクション画
像)上においては、治癒率が略100%である小型の初
期の肺癌をも表示することが可能であり、診断に非常に
有効であることが確認されている。
【0007】また、上記差異画像を時系列的な画像に加
算することにより、病変部の変化をより観察しやすくす
るための方法も提案されている(特開平8−77329
号)。
【0008】ところで、上記差異画像における病変部の
選択は、差異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、選択される画像部分は観察者の
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
のとならないおそれがある。例えば肺癌の検査を目的と
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1つである淡くて小型の異常陰影
候補を抽出することが必要であるが、必ずしも的確にそ
の陰影を選択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、異常陰影候補を的確に検出すること
が求められている。
【0009】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。
【0010】すなわちCADM技術は、上述した異常陰影候
補を、その濃度分布の特徴や形態的特徴に基づいた検出
処理を計算機を用いて行うことにより、自動的に検出す
るものであり、CADM技術を胸部放射線画像に適用して、
肺癌のような病変部の蓋然性の高い異常陰影候補を抽出
する方法が種々提案されている(例えば特開平9−18
5714号)。
【0011】ここで、上記特開平9−185714号等
に記載された方法は、CADM技術をオリジナルの画像およ
びエネルギーサブトラクション画像(すなわち信号強調
画像と信号抑圧画像の差分画像)に適用して異常陰影候
補を検出するものである。しかしながら、オリジナル画
像およびエネルギーサブトラクション画像から初期の肺
癌を選択することは経験を積んだ読影医でさえ見落とす
可能性があるものであり、CADM技術を適用しても、オリ
ジナル画像およびエネルギーサブトラクション画像から
そのような初期の肺癌のような見落としやすい異常陰影
候補を抽出することはほとんど不可能であった。
【0012】本発明は上記事情に鑑みなされたものであ
り、初期の肺癌のような見落としやすい異常陰影候補を
自動的に抽出できる異常陰影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。
【0013】
【課題を解決するための手段】初期の肺癌のような異常
陰影候補は略円形状をなしており、画像上において淡く
かつ小型であるが、経時サブトラクションのような画像
間演算を行うことにより、差異画像においては異常陰影
候補を強調することができる。本発明はこの点に鑑みな
されたものである。
【0014】すなわち、本発明による異常陰影検出方法
は、同一被写体についての撮影時期が異なる2つの画像
間で、該2つの画像間の差異を求める画像間演算を行っ
て前記差異を表す差異画像を得、該差異画像から所定画
素値以上または所定画素値以下の略円形の領域を異常陰
影候補として検出することを特徴とするものである。
【0015】「画像間演算」としては、とくに、2つの
画像をそれぞれ表す画像情報間の画素を対応させた減算
処理が適用されるものが好ましい。この場合、単純な減
算であってもよいし、重み付けを行ったうえでの減算で
あってもよい。減算処理によって得られた差異画像は一
般にサブトラクション画像と称され、このサブトラクシ
ョン画像としては、時系列的に略同時に撮影して得られ
たエネルギー分布の互いに異なる2つの原画像(=オリ
ジナルの画像;高圧画像(通常の放射線画像)および低
圧画像(高圧抑制画像))に基づいて(単純減算または
荷重減算によって)得られるエネルギ−サブトラクショ
ン画像、時系列的に異なる時期に撮影して得られた2つ
の原画像に基づいて得られる経時サブトラクション画
像、造影剤の注入前後にそれぞれ撮影して得られる血管
の2つの原画像に基づいて得られるDSA(デジタルサ
ブトラクション・アンギオグラフィ)画像等が含まれ
る。
【0016】なお、画像間演算を行う際の演算の順序
(例えば2つの画像をS1,S2としたときにS1−S
2かS2−S1のいずれの演算を行うか)によって、ま
た差異画像の階調の状態(例えば反転階調か通常の階調
か)によって、異常陰影候補の画素値の正負が異なるも
のとなる。したがって、本発明においては、正負いずれ
の画素値を採る異常陰影候補を検出できるように、差異
画像における「所定画素値以上または所定画素値以下」
の略円形の領域を検出するようにしたものである。
【0017】また、本発明による異常陰影検出方法にお
いては、前記差異画像を複数の小領域に分割し、前記所
定画素値以上または所定画素値以下の画素の数が一定値
以上となる小領域を前記複数の小領域から選択し、該選
択された小領域内に略円形の領域が存在するか否かを判
断し、前記略円形の領域が存在する場合に、該略円形の
領域を前記異常陰影候補として検出することが好まし
い。
【0018】さらに、本発明による異常陰影検出方法に
おいては、前記差異画像を複数の小領域に分割し、前記
所定画素値以上または所定画素値以下の画素の数が一定
値以上かつ分散値が一定値以上となる小領域を前記複数
の小領域から選択し、該選択された小領域内に略円形の
領域が存在するか否かを判断し、前記略円形の領域が存
在する場合に、該略円形の領域を前記異常陰影候補とし
て検出することが好ましい。
【0019】差異画像は、略円形の異常陰影候補の見落
としを防止するために、少なくとも部分的に重なるよう
に小領域に分割することが好ましい。例えば、初期の肺
癌においてはその病変部の大きさは3〜10mm程度で
あることから、その重なりを3〜10mm程度(1画素
サイズが0.2mmの場合は、15画素〜50画素程
度)となるように小領域に分割すればよい。
【0020】また、初期の肺癌においては、その大きさ
が3〜10mmに亘ることから、種々のサイズの小領域
に分割することにより、種々のサイズの異常陰影候補を
検出することが可能となる。例えば、まず3mm程度の
病変部を検出可能な小領域により分割を行って異常陰影
候補を検出した後、順次小領域のサイズを大きくしつつ
異常陰影候補を検出することにより、種々のサイズの異
常陰影候補を検出できる。
【0021】「所定画素値以上または所定画素値以下」
としたのは、異常陰影候補と見なせる画素値を有し、か
つその画素値を有する画素が異常陰影候補の大きさの領
域を構成する程度含まれる小領域を選択するためであ
る。
【0022】ここで、ある小領域が一定画素値のいわゆ
るベタ画像であり、異常陰影候補を含まないような場
合、その小領域にはノイズのみ含まれることから分散値
は比較的小さい値となる。したがって、「分散値が一定
値以上」としたのは、ノイズのみからなるベタ画像を選
択しないようにするためである。
【0023】なお、初期の肺癌の場合、差異画像中にお
ける画素値は0に近い値となる場合が多い。したがっ
て、小領域の選択前に、異常陰影候補が存在する可能性
が高い画素値付近のコントラストを、例えば非線形ルッ
クアップテーブルを用いて強調することが好ましい。こ
こで、コントラストの強調は、小領域の選択前であれば
よく、差異画像を複数の小領域に分割する前に行っても
よい。
【0024】また、上記小領域を選択する異常陰影検出
方法においては、前記略円形の領域が存在するか否かの
判断を、前記選択された小領域内における前記所定画素
値以上または所定画素値以下の画素に基づいて、該選択
された小領域内における画像の重心を求め、前記選択さ
れた小領域内の画像を前記重心を基準として極座標変換
することにより得られる極座標画像についての、該極座
標画像の水平方向に延在するエッジ部分を表す極座標エ
ッジ画像を作成し、該極座標エッジ画像において前記エ
ッジ部分についての垂直方向のヒストグラムを作成し、
該ヒストグラムの最大頻度が所定値以上となる場合に、
前記略円形の領域が存在すると判断することにより行う
ことが好ましい。
【0025】ここで、極座標画像においては水平方向が
重心の周囲における回転角度を表し、垂直方向が重心か
らの距離を表すものとなる。したがって、「極座標画像
の水平方向に延在するエッジ部分」とは、重心周りの回
転方向すなわち重心を囲むエッジ部分のことをいう。
【0026】なお、極座標エッジ画像は、 (1) 選択された小領域内の画像の重心を基準として、該
選択された小領域内における画像を極座標変換して極座
標画像を作成し、該極座標画像における水平方向に延在
するエッジ部分を抽出する。
【0027】(2) 選択された小領域内におけるエッジ部
分を抽出して小領域エッジ画像を作成し、選択された小
領域内の画像の重心を基準として前記小領域エッジ画像
を極座標変換して極座標画像を得、この極座標画像にお
ける水平方向に延在するエッジ部分を抽出する。
【0028】(3) 差異画像のエッジ部分を抽出すること
により予め作成された差異エッジ画像から、前記選択さ
れた小領域に対応する領域を選択して選択エッジ画像を
得、選択された小領域の画像の重心を基準として前記選
択エッジ画像を極座標変換し、この極座標変換された選
択エッジ画像における水平方向に延在するエッジ部分を
抽出する。
【0029】ことにより作成することができる。
【0030】ここで、極座標エッジ画像におけるエッジ
部分の垂直方向のヒストグラムは、極座標変換前の画像
において、小領域内の画像の重心からの距離に応じたエ
ッジの分布を表すものとなる。このため、エッジが真円
に近いほど重心から一定の距離にエッジが分布すること
から、ヒストグラムの頻度はその一定距離において最大
頻度を採ることとなる。したがって、ヒストグラムの最
大頻度が所定値以上となる場合に、略円形の領域が存在
すると判断するようにしたものである。
【0031】さらに、上記小領域を選択する異常陰影検
出方法においては、所定半径を有する円領域の輪郭を極
座標変換することにより得られる基準テンプレートを前
記極座標エッジ画像上に設定し、該基準テンプレートに
よるテンプレートマッチングを行うことにより、前記略
円形の領域を前記異常陰影候補として検出することが好
ましい。
【0032】ここで、「基準テンプレート」は、極座標
上の所定半径の位置において水平方向に延在する直線と
なる。
【0033】「テンプレートマッチング」とは、基準テ
ンプレートを極座標エッジ画像上において半径方向に移
動させつつ、基準テンプレートと極座標エッジ画像との
マッチング度(例えば基準テンプレートと極座標エッジ
画像との相対応する画素値の差分値の逆数)を求め、最
もマッチング度が高い基準テンプレートの位置を求める
ことをいう。そして、テンプレートマッチングにより、
最もマッチング度が高い位置における基準テンプレート
により囲まれる領域を異常陰影候補として検出する。
【0034】なお、基準テンプレートは円形をなしてい
るが、異常陰影候補は完全な円形ではなく、楕円形状を
なしている場合もある。このような場合は、基準テンプ
レートによるテンプレートマッチングを行うのみでは、
異常陰影候補を正確に検出することができない。したが
って、テンプレートマッチング後の基準テンプレートを
初期状態とするとともに、該基準テンプレートの各部分
がそれぞれ少なくとも隣接する部分の、前記略円形の領
域のエッジへの移動量に応じた拘束力で拘束されつつ移
動可能に設定された弾性テンプレートを前記極座標エッ
ジ画像上に設定し、該弾性テンプレートによるテンプレ
ートマッチングを行うことにより、前記略円形の領域を
前記異常陰影候補として検出することが好ましい。
【0035】「移動量」とは、円形テンプレート上のあ
る一点をエッジ上のある一点に移動させるのに必要な移
動量(シフト量)を意味する。
【0036】「基準テンプレート上の各部分をそれぞれ
少なくとも隣接する部分の、略円形の領域のエッジへの
移動量に応じた拘束力で拘束する」とは、基準テンプレ
ート上の各部分毎に、略円形領域のエッジへの移動量が
それぞれ求められるが、基準テンプレート上の特定の部
分に注目して、この注目した部分を基準部分としたと
き、基準部分の周囲の部分と当該基準部分とを拘束力で
拘束し、注目する特定の部分を全ての部分に独立して適
用して同様に拘束することを意味する。
【0037】また、上記小領域を選択する異常陰影検出
方法においては、前記略円形の領域が存在する場合、前
記ヒストグラムの最大頻度を半径とする円領域の輪郭を
極座標変換することにより得られる基準テンプレートを
初期状態とするとともに、該基準テンプレートの各部分
がそれぞれ少なくとも隣接する部分の、前記略円形の領
域のエッジへの移動量に応じた拘束力で拘束されつつ移
動可能に設定された弾性テンプレートを前記極座標エッ
ジ画像上に設定し、該弾性テンプレートによるテンプレ
ートマッチングを行うことにより、前記略円形の領域を
前記異常陰影候補として検出することが好ましい。
【0038】この場合、基準テンプレートはヒストグラ
ムの最大頻度位置において水平方向に延在する直線とな
る。
【0039】また、上記小領域を選択する異常陰影検出
方法においては、前記略円形の領域が存在するか否かの
判断を、前記選択された小領域内における前記所定画素
値以上または所定画素値以下の画素に基づいて、該選択
された小領域内における画像の重心を求め、前記選択さ
れた小領域内の画像を前記重心を基準として極座標変換
することにより得られる極座標画像についての、該極座
標画像の水平方向に延在するエッジ部分を表す極座標エ
ッジ画像を作成し、該極座標エッジ画像上に所定半径を
有する円領域の輪郭を極座標変換することにより得られ
る基準テンプレートを設定し、該基準テンプレートによ
るテンプレートマッチングを行い、該テンプレートマッ
チングによるマッチング度が所定値以上となる場合に、
前記略円形の領域が存在すると判断することにより行う
ようにしてもよい。
【0040】ここで、極座標エッジ画像は上記(1) から
(3) の方法により作成することができる。
【0041】なお、前記略円形の領域が存在する場合に
は、前記マッチング度が所定値以上となった際の前記基
準テンプレートにより囲まれる略円形の領域を前記異常
陰影候補として検出することが好ましい。
【0042】また、前記略円形の領域が存在する場合、
前記マッチング度が所定値以上となった際の前記基準テ
ンプレートを初期状態とするとともに、該基準テンプレ
ートの各部分がそれぞれ少なくとも隣接する部分の、前
記略円形の領域のエッジへの移動量に応じた拘束力で拘
束されつつ移動可能に設定された弾性テンプレートを前
記エッジ画像上に設定し、該弾性テンプレートによるテ
ンプレートマッチングを行うことにより、前記略円形の
領域を前記異常陰影候補として検出するようにしてもよ
い。
【0043】また、本発明による異常陰影検出方法にお
いては、前記差異画像を複数の小領域に詳細に分割し、
該各小領域内に略円形の領域が存在するか否かを判断
し、前記略円形の領域が存在する場合に、前記所定画素
値以上または所定画素値以下の画素の割合が一定値以上
の該略円形の領域を前記異常陰影候補として検出するよ
うにしてもよい。
【0044】「詳細に分割する」とは、差異画像上にお
いて小領域が例えば1画素あるいは数画素毎にずれつつ
互いに重なるように分割することをいう。
【0045】「所定画素値以上または所定画素値以下の
画素の数の割合が一定値以上」としたのは、抽出された
略円形の領域から、異常陰影候補と見なせる画素値を有
し、かつその画素値を有する画素が異常陰影候補の大き
さの領域を構成する程度含まれる略円形の領域を選択す
るためである。なお、「割合」とは、略円形の領域に含
まれる全画素数に対する所定画素値以上または所定画素
値以下の画素の割合のことである。
【0046】また、この場合、小領域内に略円形の領域
が存在するか否かを判断する前に、差異画像における異
常陰影候補に相当する画素値付近のコントラストを強調
することが好ましい。
【0047】さらに、上記小領域に詳細に分割する異常
陰影検出方法においては、前記略円形の領域が存在する
か否かの判断を、前記各小領域内の画像を該小領域の重
心を基準として極座標変換することにより得られる極座
標画像についての、該極座標画像の水平方向に延在する
エッジ部分を表す極座標エッジ画像を作成し、該極座標
エッジ画像において前記エッジ部分についての垂直方向
のヒストグラムを作成し、該ヒストグラムの最大頻度が
所定値以上となる場合に、前記略円形の領域が存在する
と判断することにより行うことが好ましい。
【0048】「小領域の重心」とは、上記小領域内の画
像の中心とは異なり、小領域自体の重心のことをいう。
具体的には、小領域の形状が矩形の場合には対角線の交
点となり、円形の場合には円の中心点となる。
【0049】ここで、極座標画像においては水平方向が
重心の周囲における回転角度を表し、垂直方向が小領域
の重心からの距離を表すものとなる。したがって、「極
座標画像の水平方向に延在するエッジ部分」とは、小領
域の重心周りの回転方向すなわち小領域の重心を囲むエ
ッジ部分のことをいう。
【0050】なお、極座標エッジ画像は、 (4) 各小領域の重心を基準として各小領域内における画
像を極座標変換して極座標画像を作成し、該極座標画像
における水平方向に延在するエッジ部分を抽出する。
【0051】(5) 各小領域内におけるエッジ部分を抽出
して小領域エッジ画像を作成し、該小領域エッジ画像の
重心を基準として前記小領域エッジ画像を極座標変換し
て極座標画像を得、この極座標画像における水平方向に
延在するエッジ部分を抽出する。
【0052】(6) 差異画像のエッジ部分を抽出すること
により予め作成された差異エッジ画像から、各小領域に
対応する領域を選択して選択エッジ画像を得、選択エッ
ジ画像の重心を基準として前記選択エッジ画像を極座標
変換し、極座標変換された選択エッジ画像における水平
方向に延在するエッジ部分を抽出する。
【0053】ことにより作成することができる。
【0054】極座標エッジ画像におけるエッジ部分の垂
直方向のヒストグラムは、極座標変換前の画像におい
て、小領域の重心からの距離に応じたエッジの分布を表
すものとなる。このため、エッジが略円形をなし、エッ
ジの中心が小領域の重心と略一致し、さらにエッジが小
領域の重心を中心とする真円に近いほど重心から一定の
距離にエッジが分布することから、ヒストグラムの頻度
はその一定距離において最大頻度を採ることとなる。し
たがって、ヒストグラムの最大頻度が所定値以上となる
場合に、略円形の領域が存在すると判断するようにした
ものである。
【0055】また、上記小領域に詳細に分割する異常陰
影検出方法においては、前記略円形の領域が存在する場
合、所定半径を有する円領域の輪郭を極座標変換するこ
とにより得られる基準テンプレートを前記極座標エッジ
画像上に設定し、該基準テンプレートによるテンプレー
トマッチングを行うことにより、前記略円形の領域を抽
出し、該抽出された略円形の領域のうち、前記所定画素
値以上または所定画素値以下の画素の数の割合が一定値
以上の略円形の領域を、前記異常陰影候補として検出す
ることが好ましい。
【0056】ここで、基準テンプレートは、極座標上の
所定半径の位置において水平方向に延在する直線とな
る。
【0057】なお、基準テンプレートは円形をなしてい
るが、異常陰影候補は完全な円形ではなく、楕円形状を
なしている場合もある。このような場合は、基準テンプ
レートによるテンプレートマッチングを行うのみでは、
異常陰影候補と見なせる略円形の領域を正確に検出する
ことができない。したがって、前記テンプレートマッチ
ング後の基準テンプレートを初期状態とするとともに、
該基準テンプレートの各部分がそれぞれ少なくとも隣接
する部分の、前記略円形の領域のエッジへの移動量に応
じた拘束力で拘束されつつ移動可能に設定された弾性テ
ンプレートを前記極座標エッジ画像上に設定し、該弾性
テンプレートによるテンプレートマッチングを行うこと
により、前記略円形の領域を抽出することが好ましい。
【0058】さらに、上記小領域に詳細に分割する異常
陰影検出方法においては、前記略円形の領域が存在する
場合、前記ヒストグラムの最大頻度を半径とする円領域
の輪郭を極座標変換することにより得られる基準テンプ
レートを初期状態とするとともに、該基準テンプレート
の各部分がそれぞれ少なくとも隣接する部分の、前記略
円形の領域のエッジへの移動量に応じた拘束力で拘束さ
れつつ移動可能に設定された弾性テンプレートを前記極
座標エッジ画像上に設定し、該弾性テンプレートによる
テンプレートマッチングを行うことにより、前記略円形
の領域を抽出し、該抽出された略円形の領域のうち、前
記所定画素値以上または所定画素値以下の画素の数の割
合が一定値以上の略円形の領域を、前記異常陰影候補と
して検出することが好ましい。
【0059】なお、上記小領域に詳細に分割する異常陰
影検出方法においては、前記略円形の領域が存在するか
否かの判断を、前記各小領域内の画像を該小領域の重心
を基準として極座標変換することにより得られる極座標
画像についての、該極座標画像の水平方向に延在するエ
ッジ部分を表す極座標エッジ画像を作成し、該極座標エ
ッジ画像上に所定半径を有する円領域の輪郭を極座標変
換することにより得られる基準テンプレートを設定し、
該基準テンプレートによるテンプレートマッチングを行
い、該テンプレートマッチングによるマッチング度が所
定値以上となる場合に、前記略円形の領域が存在すると
判断することにより行うようにしてもよい。
【0060】ここで、極座標エッジ画像は上記(4) から
(6) の方法により作成することができる。
【0061】また、上記小領域に詳細に分割する異常陰
影検出方法においては、前記略円形の領域が存在する場
合、前記マッチング度が所定値以上となった際の前記基
準テンプレートにより囲まれる略円形の領域を抽出し、
該抽出された略円形の領域のうち、前記所定画素値以上
または所定画素値以下の画素の数の割合が一定値以上の
略円形の領域を、前記異常陰影候補として検出すること
が好ましい。
【0062】この場合、前記マッチング度が所定値以上
となった際の前記基準テンプレートを初期状態とすると
ともに、該基準テンプレートの各部分がそれぞれ少なく
とも隣接する部分の、前記略円形の領域のエッジへの移
動量に応じた拘束力で拘束されつつ移動可能に設定され
た弾性テンプレートを前記エッジ画像上に設定し、該弾
性テンプレートによるテンプレートマッチングを行うこ
とにより、前記略円形の領域を抽出し、該抽出された略
円形の領域のうち、前記所定画素値以上または所定画素
値以下の画素の数の割合が一定値以上の略円形の領域
を、前記異常陰影候補として検出することが好ましい。
【0063】また、本発明による異常陰影検出方法にお
いては、前記2つの画像のうち時系列的に新しい画像ま
たは前記差異画像を、前記検出された異常陰影候補を強
調して表示することが好ましい。
【0064】「異常陰影候補を強調して表示する」と
は、異常陰影候補を閉領域により囲む、異常陰影候補に
矢印を付与する等して認識しやすくすることをいう。
【0065】なお、本発明による異常陰影検出方法にお
いては、前記差異画像を複数の小領域に詳細に分割し、
前記所定画素値以上または所定画素値以下の画素の数が
一定値以上となる小領域を前記複数の小領域から選択
し、該選択された小領域内に略円形の領域が存在するか
否かを判断し、前記略円形の領域が存在する場合に、該
略円形の領域を前記異常陰影候補として検出するように
してもよい。
【0066】また、本発明による異常陰影検出方法にお
いては、前記差異画像を複数の小領域に詳細に分割し、
前記所定画素値以上または所定画素値以下の画素の数が
一定値以上かつ分散値が一定値以上となる小領域を前記
複数の小領域から選択し、該選択された小領域内に略円
形の領域が存在するか否かを判断し、前記略円形の領域
が存在する場合に、該略円形の領域を前記異常陰影候補
として検出するようにしてもよい。
【0067】この場合、前記小領域の選択前に、前記差
異画像における前記異常陰影候補に相当する画素値付近
のコントラストを強調することが好ましい。
【0068】また、上記小領域に詳細に分割し、かつ小
領域を選択する異常陰影検出方法においては、前記略円
形の領域が存在するか否かの判断を、前記選択された小
領域内の画像を該小領域の中点を基準として極座標変換
することにより得られる極座標画像についての、該極座
標画像の水平方向に延在するエッジ部分を表す極座標エ
ッジ画像を作成し、該極座標エッジ画像において前記エ
ッジ部分についての垂直方向のヒストグラムを作成し、
該ヒストグラムの最大頻度が所定値以上となる場合に、
前記略円形の領域が存在すると判断することにより行う
ことが好ましい。
【0069】この場合、極座標エッジ画像は、上記(1)
から(3) の方法により作成することができる。
【0070】また、上記小領域に詳細に分割し、かつ小
領域を選択する異常陰影検出方法においては、前記略円
形の領域が存在する場合、所定半径を有する円領域の輪
郭を極座標変換することにより得られる基準テンプレー
トを前記極座標エッジ画像上に設定し、該基準テンプレ
ートによるテンプレートマッチングを行うことにより、
前記略円形の領域を前記異常陰影候補として検出するこ
とが好ましい。
【0071】さらにこの場合、前記テンプレートマッチ
ング後の基準テンプレートを初期状態とするとともに、
該基準テンプレートの各部分がそれぞれ少なくとも隣接
する部分の、前記略円形の領域のエッジへの移動量に応
じた拘束力で拘束されつつ移動可能に設定された弾性テ
ンプレートを前記極座標エッジ画像上に設定し、該弾性
テンプレートによるテンプレートマッチングを行うこと
により、前記略円形の領域を前記異常陰影候補として検
出することが好ましい。
【0072】また、上記小領域に詳細に分割し、かつ小
領域を選択する異常陰影検出方法においては、前記略円
形の領域が存在する場合、前記ヒストグラムの最大頻度
を半径とする円領域の輪郭を極座標変換することにより
得られる基準テンプレートを初期状態とするとともに、
該基準テンプレートの各部分がそれぞれ少なくとも隣接
する部分の、前記略円形の領域のエッジへの移動量に応
じた拘束力で拘束されつつ移動可能に設定された弾性テ
ンプレートを前記極座標エッジ画像上に設定し、該弾性
テンプレートによるテンプレートマッチングを行うこと
により、前記略円形の領域を前記異常陰影候補として検
出することが好ましい。
【0073】さらに、上記小領域に詳細に分割し、かつ
小領域を選択する異常陰影検出方法においては、前記略
円形の領域が存在するか否かの判断を、前記選択された
小領域内の画像を該小領域の中点を基準として極座標変
換することにより得られる極座標画像についての、該極
座標画像の水平方向に延在するエッジ部分を表す極座標
エッジ画像を作成し、該極座標エッジ画像上に所定半径
を有する円領域の輪郭を極座標変換することにより得ら
れる基準テンプレートを設定し、該基準テンプレートに
よるテンプレートマッチングを行い、該テンプレートマ
ッチングによるマッチング度が所定値以上となる場合
に、前記略円形の領域が存在すると判断することにより
行うことが好ましい。
【0074】この場合、極座標エッジ画像は、上記(1)
から(3) の方法により作成することができる。
【0075】また、上記小領域に詳細に分割し、かつ小
領域を選択する異常陰影検出方法においては、前記略円
形の領域が存在する場合、前記マッチング度が所定値以
上となった際の前記基準テンプレートにより囲まれる略
円形の領域を前記異常陰影候補として検出することが好
ましい。
【0076】この場合、前記マッチング度が所定値以上
となった際の前記基準テンプレートを初期状態とすると
ともに、該基準テンプレートの各部分がそれぞれ少なく
とも隣接する部分の、前記略円形の領域のエッジへの移
動量に応じた拘束力で拘束されつつ移動可能に設定され
た弾性テンプレートを前記エッジ画像上に設定し、該弾
性テンプレートによるテンプレートマッチングを行うこ
とにより、前記略円形の領域を前記異常陰影候補として
検出することが好ましい。
【0077】本発明による異常陰影検出装置は、同一被
写体についての撮影時期が異なる2つの画像間で、該2
つの画像間の差異を求める画像間演算を行って前記差異
を表す差異画像を得る画像間演算手段と、該差異画像か
ら所定画素値以上または所定画素値以下の略円形の領域
を異常陰影候補として検出する検出手段とを備えたこと
を特徴とするものである。
【0078】なお、本発明による異常陰影検出装置にお
いては、前記検出手段は、前記差異画像を複数の小領域
に分割し、前記所定画素値以上または所定画素値以下の
画素の数が一定値以上となる小領域を前記複数の小領域
から選択し、該選択された小領域内に略円形の領域が存
在するか否かを判断し、前記略円形の領域が存在する場
合に、該略円形の領域を前記異常陰影候補として検出す
る手段であることが好ましい。
【0079】また、本発明による異常陰影検出装置にお
いては、前記検出手段は、前記差異画像を複数の小領域
に分割し、前記所定画素値以上または所定画素値以下の
画素の数が一定値以上かつ分散値が一定値以上となる小
領域を前記複数の小領域から選択し、該選択された小領
域内に略円形の領域が存在するか否かを判断し、前記略
円形の領域が存在する場合に、該略円形の領域を前記異
常陰影候補として検出する手段であることが好ましい。
【0080】さらに、上記小領域を選択する異常陰影検
出方法および装置においては、前記検出手段は、前記小
領域の選択前に、前記差異画像における前記異常陰影候
補に相当する画素値付近のコントラストを強調する手段
であることが好ましい。
【0081】さらに、本発明による異常陰影検出装置に
おいては、前記検出手段は、前記略円形の領域が存在す
るか否かの判断を、前記選択された小領域内における前
記所定画素値以上または所定画素値以下の画素に基づい
て、該選択された小領域内における画像の重心を求め、
前記選択された小領域内の画像を前記重心を基準として
極座標変換することにより得られる極座標画像について
の、該極座標画像の水平方向に延在するエッジ部分を表
す極座標エッジ画像を作成し、該極座標エッジ画像にお
いて前記エッジ部分についての垂直方向のヒストグラム
を作成し、該ヒストグラムの最大頻度が所定値以上とな
る場合に、前記略円形の領域が存在すると判断すること
により行う手段としてもよい。
【0082】また、上記小領域を選択する異常陰影検出
装置においては、前記検出手段は、前記略円形の領域が
存在する場合、所定半径を有する円領域の輪郭を極座標
変換することにより得られる基準テンプレートを前記極
座標エッジ画像上に設定し、該基準テンプレートによる
テンプレートマッチングを行うことにより、前記略円形
の領域を前記異常陰影候補として検出する手段としても
よい。
【0083】さらにまた、上記小領域を選択する異常陰
影検出装置においては、前記検出手段は、前記テンプレ
ートマッチング後の基準テンプレートを初期状態とする
とともに、該基準テンプレートの各部分がそれぞれ少な
くとも隣接する部分の、前記略円形の領域のエッジへの
移動量に応じた拘束力で拘束されつつ移動可能に設定さ
れた弾性テンプレートを前記極座標エッジ画像上に設定
し、該弾性テンプレートによるテンプレートマッチング
を行うことにより、前記略円形の領域を前記異常陰影候
補として検出する手段としてもよい。
【0084】また、上記小領域を選択する異常陰影検出
装置においては、前記検出手段は、前記略円形の領域が
存在する場合、前記ヒストグラムの最大頻度を半径とす
る円領域の輪郭を極座標変換することにより得られる基
準テンプレートを初期状態とするとともに、該基準テン
プレートの各部分がそれぞれ少なくとも隣接する部分
の、前記略円形の領域のエッジへの移動量に応じた拘束
力で拘束されつつ移動可能に設定された弾性テンプレー
トを前記極座標エッジ画像上に設定し、該弾性テンプレ
ートによるテンプレートマッチングを行うことにより、
前記略円形の領域を前記異常陰影候補として検出する手
段としてもよい。
【0085】また、上記小領域を選択する異常陰影検出
装置においては、前記検出手段は、前記略円形の領域が
存在するか否かの判断を、前記選択された小領域内にお
ける前記所定画素値以上または所定画素値以下の画素に
基づいて、該選択された小領域内における画像の重心を
求め、前記選択された小領域内の画像を前記重心を基準
として極座標変換することにより得られる極座標画像に
ついての、該極座標画像の水平方向に延在するエッジ部
分を表す極座標エッジ画像を作成し、該極座標エッジ画
像上に所定半径を有する円領域の輪郭を極座標変換する
ことにより得られる基準テンプレートを設定し、該基準
テンプレートによるテンプレートマッチングを行い、該
テンプレートマッチングによるマッチング度が所定値以
上となる場合に、前記略円形の領域が存在すると判断す
ることにより行う手段としてもよい。
【0086】この場合、前記検出手段は、前記略円形の
領域が存在する場合、前記マッチング度が所定値以上と
なった際の前記基準テンプレートにより囲まれる略円形
の領域を前記異常陰影候補として検出する手段としても
よい。
【0087】また、この場合、前記検出手段は、前記略
円形の領域が存在する場合、前記マッチング度が所定値
以上となった際の前記基準テンプレートを初期状態とす
るとともに、該基準テンプレートの各部分がそれぞれ少
なくとも隣接する部分の、前記略円形の領域のエッジへ
の移動量に応じた拘束力で拘束されつつ移動可能に設定
された弾性テンプレートを前記エッジ画像上に設定し、
該弾性テンプレートによるテンプレートマッチングを行
うことにより、前記略円形の領域を前記異常陰影候補と
して検出する手段としてもよい。
【0088】また、本発明による異常陰影検出装置にお
いては、前記検出手段は、前記差異画像を複数の小領域
に詳細に分割し、該各小領域内に略円形の領域が存在す
るか否かを判断し、前記略円形の領域が存在する場合
に、前記所定画素値以上または所定画素値以下の画素の
割合が一定値以上の該略円形の領域を前記異常陰影候補
として検出する手段としてもよい。
【0089】なお、上記小領域に詳細に分割する異常陰
影検出装置においては、前記検出手段は、前記判断の前
に、前記差異画像における前記異常陰影候補に相当する
画素値付近のコントラストを強調する手段としてもよ
い。
【0090】また、上記小領域に詳細に分割する異常陰
影検出装置においては、前記検出手段は、前記略円形の
領域が存在するか否かの判断を、前記各小領域内の画像
を該小領域の重心を基準として極座標変換することによ
り得られる極座標画像についての、該極座標画像の水平
方向に延在するエッジ部分を表す極座標エッジ画像を作
成し、該極座標エッジ画像において前記エッジ部分につ
いての垂直方向のヒストグラムを作成し、該ヒストグラ
ムの最大頻度が所定値以上となる場合に、前記略円形の
領域が存在すると判断することにより行う手段としても
よい。
【0091】また、上記小領域に詳細に分割する異常陰
影検出装置においては、前記検出手段は、前記略円形の
領域が存在する場合、所定半径を有する円領域の輪郭を
極座標変換することにより得られる基準テンプレートを
前記極座標エッジ画像上に設定し、該基準テンプレート
によるテンプレートマッチングを行うことにより、前記
略円形の領域を抽出し、該抽出された略円形の領域のう
ち、前記所定画素値以上または所定画素値以下の画素の
数の割合が一定値以上の略円形の領域を、前記異常陰影
候補として検出する手段としてもよい。
【0092】さらに、上記小領域に詳細に分割する異常
陰影検出装置においては、前記検出手段は、前記テンプ
レートマッチング後の基準テンプレートを初期状態とす
るとともに、該基準テンプレートの各部分がそれぞれ少
なくとも隣接する部分の、前記略円形の領域のエッジへ
の移動量に応じた拘束力で拘束されつつ移動可能に設定
された弾性テンプレートを前記極座標エッジ画像上に設
定し、該弾性テンプレートによるテンプレートマッチン
グを行うことにより、前記略円形の領域を抽出する手段
としてもよい。
【0093】さらにまた、上記小領域に詳細に分割する
異常陰影検出装置においては、前記検出手段は、前記略
円形の領域が存在する場合、前記ヒストグラムの最大頻
度を半径とする円領域の輪郭を極座標変換することによ
り得られる基準テンプレートを初期状態とするととも
に、該基準テンプレートの各部分がそれぞれ少なくとも
隣接する部分の、前記略円形の領域のエッジへの移動量
に応じた拘束力で拘束されつつ移動可能に設定された弾
性テンプレートを前記極座標エッジ画像上に設定し、該
弾性テンプレートによるテンプレートマッチングを行う
ことにより、前記略円形の領域を抽出し、該抽出された
略円形の領域のうち、前記所定画素値以上または所定画
素値以下の画素の数の割合が一定値以上の略円形の領域
を、前記異常陰影候補として検出する手段としてもよ
い。
【0094】また、上記小領域に詳細に分割する異常陰
影検出装置においては、前記検出手段は、前記略円形の
領域が存在するか否かの判断を、前記各小領域内の画像
を該小領域の重心を基準として極座標変換することによ
り得られる極座標画像についての、該極座標画像の水平
方向に延在するエッジ部分を表す極座標エッジ画像を作
成し、該極座標エッジ画像上に所定半径を有する円領域
の輪郭を極座標変換することにより得られる基準テンプ
レートを設定し、該基準テンプレートによるテンプレー
トマッチングを行い、該テンプレートマッチングによる
マッチング度が所定値以上となる場合に、前記略円形の
領域が存在すると判断することにより行う手段としても
よい。
【0095】また、上記小領域に詳細に分割する異常陰
影検出装置においては、前記検出手段は、前記略円形の
領域が存在する場合、前記マッチング度が所定値以上と
なった際の前記基準テンプレートにより囲まれる略円形
の領域を抽出し、該抽出された略円形の領域のうち、前
記所定画素値以上または所定画素値以下の画素の数の割
合が一定値以上の略円形の領域を、前記異常陰影候補と
して検出する手段としてもよい。
【0096】さらに、上記小領域に詳細に分割する異常
陰影検出装置においては、前記検出手段は、前記マッチ
ング度が所定値以上となった際の前記基準テンプレート
を初期状態とするとともに、該基準テンプレートの各部
分がそれぞれ少なくとも隣接する部分の、前記略円形の
領域のエッジへの移動量に応じた拘束力で拘束されつつ
移動可能に設定された弾性テンプレートを前記エッジ画
像上に設定し、該弾性テンプレートによるテンプレート
マッチングを行うことにより、前記略円形の領域を抽出
し、該抽出された略円形の領域のうち、前記所定画素値
以上または所定画素値以下の画素の数の割合が一定値以
上の略円形の領域を、前記異常陰影候補として検出する
手段としてもよい。
【0097】さらにまた、本発明による異常陰影検出装
置においては、前記2つの画像のうち時系列的に新しい
画像または前記差異画像を、前記検出された異常陰影候
補を強調して表示する表示手段をさらに備えることが好
ましい。
【0098】
【発明の効果】本発明によれば、同一被写体についての
撮影時期が異なる2つの画像間の差異を求める画像間演
算を行うことにより、この差異を表す差異画像が得られ
る。そして、このような差異画像から所定画素値以上ま
たは所定画素値以下の略円形の領域が異常陰影候補とし
て抽出される。ここで、差異画像を得た元の画像におい
て、初期の肺癌のような淡い円形の領域は検出すること
は困難であるが、差異画像においては、画像間の差異の
みが強調されているため、元の画像において撮影時期が
異なることにより進行した病変部も強調されていること
となる。したがって、初期の肺癌のような見落としやす
い異常陰影候補についても差異画像上においては強調さ
れるため、略円形の領域として現れる異常陰影候補を精
度よく検出することができる。
【0099】また、差異画像を複数の小領域に分割した
場合、それら小領域のうち、所定画素値以上または所定
画素値以下の画素が一定値以上となる領域、あるいは所
定画素値以上または所定画素値以下の画素が一定値以上
となりかつ分散値が一定値以上となる小領域は、略円形
の異常陰影候補が存在する蓋然性が高い領域となる。し
たがって、そのような小領域を選択し、選択された小領
域に略円形の領域が存在するか否かを判断し、存在する
と判断された場合に、その略円形の領域を異常陰影候補
として検出することにより、差異画像の全領域に亘って
略円形の領域の検出を行う必要がなくなり、これによ
り、異常陰影候補の検出を効率よく行うことができる。
【0100】なお、初期の肺癌の場合、差異画像中にお
ける画素値は0に近い値となる場合が多い。したがっ
て、小領域の選択前に、異常陰影候補に相当する、すな
わち異常陰影候補が存在する可能性が高い画素値付近の
コントラストを強調することにより、異常陰影候補を強
調することができ、その結果、異常陰影候補の検出精度
を向上させることができる。
【0101】また、小領域を選択する異常陰影検出方法
および装置において、選択された小領域の画像の重心を
求め、この重心を基準として選択された小領域内の画像
を極座標変換することにより得られる極座標画像上にお
いては、小領域に略円形の領域が含まれている場合に
は、その領域の重心を基準として極座標変換がなされる
ことから、その略円形の領域は水平方向にエッジを有す
る画像となる。また、小領域に略円形の領域が含まれて
いる場合には、略円形の領域のエッジは重心から略一定
の距離に分布するため、極座標エッジ画像中のエッジ部
分の垂直方向におけるヒストグラムは、その頻度が比較
的大きくなる。ここで、画像を極座標変換すると、画像
中に含まれる略円形の領域は水平方向に延在する略直線
状のエッジを有するものとなるため、小領域の画像を極
座標変換することにより、小領域に略円形の領域が含ま
れるか否かを容易に判断することができる。したがっ
て、ヒストグラムの頻度が所定値以上となる場合に略円
形の領域が存在すると判断することにより、簡易な演算
により上記判断を行うことができる。
【0102】さらに、小領域を選択する異常陰影検出方
法および装置において略円形の領域が存在する場合、所
定半径を有する円領域の輪郭を極座標変換することによ
り得られた基準テンプレートを極座標エッジ画像上に設
定し、この基準テンプレートによるテンプレートマッチ
ングを行って異常陰影候補を検出することにより、略円
形の異常陰影候補をテンプレートマッチングという比較
的簡易な処理により検出することができる。
【0103】この場合、テンプレートマッチング後の基
準テンプレートの各部分がそれぞれ少なくとも隣接する
部分との、略円形の領域のエッジへの移動量に応じた拘
束力で拘束されつつ移動可能に設定された弾性テンプレ
ートをエッジ画像上に設定し、この弾性テンプレートに
よるテンプレートマッチングを行うことにより、略円形
の領域が真円から外れた形状である場合にも、略円形の
領域を精度よく検出することができる。また、画像中の
ノイズ等により、突発的に変形した形状が検出された場
合にも、それを拘束力で引き戻すことにより、そのノイ
ズによる影響を平滑化する効果を得ることができる。
【0104】さらにまた、小領域を選択する異常陰影検
出方法および装置において略円形の領域が存在する場
合、ヒストグラムの最大頻度を半径とする円領域の輪郭
を極座標変換することにより得られた基準テンプレート
を初期状態とし、かつこの基準テンプレートの各部分が
それぞれ少なくとも隣接する部分との、略円形の領域の
エッジへの移動量に応じた拘束力で拘束されつつ移動可
能に設定された弾性テンプレートを極座標エッジ画像上
に設定し、この弾性テンプレートによるテンプレートマ
ッチングを行うことにより、略円形の領域が真円から外
れた形状である場合にも、略円形の領域を精度よく検出
することができる。また、画像中のノイズ等により、突
発的に変形した形状が検出された場合にも、それを拘束
力で引き戻すことにより、そのノイズによる影響を平滑
化する効果を得ることができる。
【0105】また、選択された小領域の画像の重心を求
め、この重心を基準として選択された小領域内の画像を
極座標変換することにより得られる極座標画像上におい
ては、小領域に略円形の領域が含まれている場合には、
その領域の重心を基準として極座標変換がなされること
から、その略円形の領域は水平方向にエッジを有する画
像となる。このため、小領域の画像を極座標変換するこ
とにより、小領域に略円形の領域が含まれるか否かを容
易に判断することができる。したがって、所定半径を有
する円領域の輪郭を極座標変換することにより得られた
基準テンプレートを極座標エッジ画像上に設定し、この
基準テンプレートによるテンプレートマッチングを行え
ば、略円形の領域と基準テンプレートとのマッチング度
は非常に高いものとなる。よって、テンプレートマッチ
ングという比較的簡易な処理により小領域内に略円形の
領域が存在するか否かの判断を行うことができる。
【0106】また、基準テンプレートによるテンプレー
トマッチングの後、この基準テンプレートにより囲まれ
る略円形の領域を異常陰影候補として検出することによ
り、略円形の異常陰影候補をテンプレートマッチングと
いう比較的簡易な処理により検出することができる。ま
た、略円形の領域の存在の有無の判断および異常陰影候
補の検出を同時に行うことができるため、異常陰影候補
の検出を効率よく行うことができる。
【0107】さらに、小領域を選択する異常陰影検出方
法および装置において略円形の領域が存在する場合、マ
ッチング度が所定値以上となった際の基準テンプレート
を初期状態とし、かつこの基準テンプレートの各部分が
それぞれ少なくとも隣接する部分との、略円形の領域の
エッジへの移動量に応じた拘束力で拘束されつつ移動可
能に設定された弾性テンプレートを極座標エッジ画像上
に設定し、この弾性テンプレートによるテンプレートマ
ッチングを行うことにより、略円形の領域が真円から外
れた形状である場合にも、略円形の領域を精度よく検出
することができる。また、画像中のノイズ等により、突
発的に変形した形状が検出された場合にも、それを拘束
力で引き戻すことにより、そのノイズによる影響を平滑
化する効果を得ることができる。
【0108】また、差異画像を複数の小領域に詳細に分
割し、各小領域内に略円形の領域が存在するか否かを判
断することにより、差異画像の全領域について漏れなく
略円形の領域の存在の有無を判断することができること
となる。さらに、略円形の領域が存在する場合には、所
定画素値以上または所定画素値以下の画素の割合が一定
値以上となる略円形の領域は、異常陰影候補が存在する
蓋然性が高い領域となる。したがって、略円形の領域が
存在するか否かの判断を行った後、所定画素値以上また
は所定画素値以下の画素の割合が一定値以上となる略円
形の領域を異常陰影候補として検出することにより、差
異画像の全領域に亘って漏れなく略円形の領域を検出で
き、これにより、異常陰影候補の検出を確実に行うこと
ができる。
【0109】なお、初期の肺癌の場合、差異画像中にお
ける画素値は0に近い値となる場合が多いため、円形の
領域が存在するか否かを判断する前に、異常陰影候補に
相当する、すなわち異常陰影候補が存在する可能性が高
い画素値付近のコントラストを強調することにより、異
常陰影候補を強調することができ、その結果、異常陰影
候補の検出精度を向上させることができる。
【0110】さらに、小領域を詳細に分割する異常陰影
検出方法および装置において、小領域に略円形の領域が
含まれている場合に、小領域の重心と略円形の領域の中
心とが略一致すると、各小領域の画像を小領域の重心を
基準として極座標変換することにより得られる極座標画
像上においては、略円形の領域の中心を基準として極座
標変換がなされることから、その略円形の領域は水平方
向にエッジを有する画像となる。また、小領域に略円形
の領域が含まれ、かつ小領域の重心と略円形の領域の中
心とが略一致する場合には、略円形の領域のエッジは小
領域の重心から略一定の距離に分布するため、極座標エ
ッジ画像中のエッジ部分の垂直方向におけるヒストグラ
ムは、その頻度が比較的大きくなる。ここで、画像に略
円形の領域が含まれている場合にその円形の領域の中心
を基準として画像を極座標変換すると、画像中に含まれ
る略円形の領域は水平方向に延在する略直線状のエッジ
を有するものとなる。したがって、小領域をその重心を
基準として極座標変換することにより、小領域に略円形
の領域が含まれるか否かを容易に判断することができ
る。したがって、ヒストグラムの頻度が所定値以上とな
る場合に略円形の領域が存在すると判断することによ
り、簡易な演算により上記判断を行うことができる。
【0111】さらに、小領域を詳細に分割する方法にお
いて略円形の領域が存在する場合、所定半径を有する円
領域の輪郭を極座標変換することにより得られた基準テ
ンプレートを極座標エッジ画像上に設定し、この基準テ
ンプレートによるテンプレートマッチングを行って略円
形の領域を抽出し、抽出された略円形の領域のうち、所
定画素値以上または所定画素値以下の画素の数の割合が
一定値以上の略円形の領域を、異常陰影候補として検出
することにより、略円形の異常陰影候補をテンプレート
マッチングという比較的簡易な処理により検出すること
ができる。
【0112】この場合、テンプレートマッチング後の基
準テンプレートの各部分がそれぞれ少なくとも隣接する
部分との、略円形の領域のエッジへの移動量に応じた拘
束力で拘束されつつ移動可能に設定された弾性テンプレ
ートをエッジ画像上に設定し、この弾性テンプレートに
よるテンプレートマッチングを行うことにより、略円形
の領域が真円から外れた形状である場合にも、略円形の
領域を精度よく抽出することができる。また、画像中の
ノイズ等により、突発的に変形した形状が検出された場
合にも、それを拘束力で引き戻すことにより、そのノイ
ズによる影響を平滑化する効果を得ることができる。
【0113】さらにまた、小領域を詳細に分割する異常
陰影検出方法および装置において略円形の領域が存在す
る場合、ヒストグラムの最大頻度を半径とする円領域の
輪郭を極座標変換することにより得られた基準テンプレ
ートを初期状態とし、かつこの基準テンプレートの各部
分がそれぞれ少なくとも隣接する部分との、略円形の領
域のエッジへの移動量に応じた拘束力で拘束されつつ移
動可能に設定された弾性テンプレートを極座標エッジ画
像上に設定し、この弾性テンプレートによるテンプレー
トマッチングを行うことにより、略円形の領域が真円か
ら外れた形状である場合にも、略円形の領域を精度よく
抽出することができる。また、画像中のノイズ等によ
り、突発的に変形した形状が検出された場合にも、それ
を拘束力で引き戻すことにより、そのノイズによる影響
を平滑化する効果を得ることができる。
【0114】また、上述したように、小領域の重心を基
準として選択された小領域内の画像を極座標変換するこ
とにより得られる極座標画像上においては、小領域に略
円形の領域が含まれて、かつ略円形の領域の中心と小領
域の重心とが略一致する場合には、略円形の領域は水平
方向にエッジを有する画像となる。このため、小領域を
その重心を基準として極座標変換することにより、小領
域に略円形の領域が含まれるか否かを容易に判断するこ
とができる。したがって、所定半径を有する円領域の輪
郭を極座標変換することにより得られた基準テンプレー
トを極座標エッジ画像上に設定し、この基準テンプレー
トによるテンプレートマッチングを行えば、略円形の領
域と基準テンプレートとのマッチング度は非常に高いも
のとなる。よって、テンプレートマッチングという比較
的簡易な処理により小領域内に略円形の領域が存在する
か否かの判断を行うことができる。
【0115】また、略円形の領域が存在する場合に、基
準テンプレートによるテンプレートマッチングの後、こ
の基準テンプレートにより囲まれる略円形の領域を異常
陰影候補として検出することにより、略円形の異常陰影
候補をテンプレートマッチングという比較的簡易な処理
により検出することができる。また、略円形の領域の存
在の有無の判断および異常陰影候補の検出を同時に行う
ことができるため、異常陰影候補の検出を効率よく行う
ことができる。
【0116】さらに、小領域を詳細に分割する異常陰影
検出方法および装置において略円形の領域が存在する場
合、マッチング度が所定値以上となった際の、基準テン
プレートを初期状態とし、かつこの基準テンプレートの
各部分がそれぞれ少なくとも隣接する部分との、略円形
の領域のエッジへの移動量に応じた拘束力で拘束されつ
つ移動可能に設定された弾性テンプレートを極座標エッ
ジ画像上に設定し、この弾性テンプレートによるテンプ
レートマッチングを行うことにより、略円形の領域が真
円から外れた形状である場合にも、略円形の領域を精度
よく検出することができる。また、画像中のノイズ等に
より、突発的に変形した形状が検出された場合にも、そ
れを拘束力で引き戻すことにより、そのノイズによる影
響を平滑化する効果を得ることができる。
【0117】さらに、本発明において、差異画像を求め
た2つの画像のうち時系列的に新しい画像または差異画
像を、検出された異常陰影候補を強調して表示すること
により、容易に異常陰影候補を認識でき、これにより観
察者の経験によらず客観的な診断を行うことができる。
【0118】
【発明の実施の形態】以下図面を参照して本発明の実施
形態について説明する。
【0119】図1は本発明の第1の実施形態による異常
陰影検出装置10を含む医療用画像ネットワーク100
を示す図である。
【0120】図示のネットワーク100には、例えばC
T装置(コンピュータ断層像撮影装置)、MRI装置
(磁気共鳴像撮影装置)、CR装置(コンピュータラジ
オグラフィ)50等の医療用画像生成装置と、これらの
医療用画像生成装置により生成された各種の診断用医療
画像を蓄積記憶するデータベース70と、データベース
70に一旦記憶された画像や画像生成装置から直接送ら
れた画像から異常陰影候補を検出する異常陰影検出装置
10等が接続されている。なおネットワーク100に
は、このネットワーク100上を流通する画像をフイル
ム等に出力するプリンター等も接続されているが、CT
装置およびMRI装置を含めて本図においては図示を省
略している。
【0121】CR装置50は、被写体を透過した放射線
を、輝尽性蛍光体層を有するシート状の蓄積性蛍光体シ
ートに照射することにより、蓄積性蛍光体シートに被写
体の透過放射線像を蓄積記録し、その後、当該蓄積性蛍
光体シートにレーザ光を照射して、シートに蓄積記録さ
れている放射線エネルギ−に応じた光量で発光する輝尽
発光光を光電的に読み取ることにより、被写体の透過放
射線像をデジタル画像として取得する装置であり、病院
等の医療機関において広く使用されているものである。
【0122】CR装置50とネットワーク100の間に
介在しているQA−WS(画像品質チェック用ワークス
テーション)60は、上述したCR装置50等の画像生
成装置により生成された診断用画像をチェックし、必要
な場合は画像生成装置に対して画像の再取得を要求する
等の機能を備えたワークステーションである。本実施形
態におけるこのQA−WS60は、CR装置50によっ
て生成されたデジタル画像Pを、データベース70に蓄
積記憶する前に表示して、画像の画素値、コントラスト
等の画質チェック、撮影範囲等のチェックを行うものと
して設けられている。
【0123】異常陰影検出装置10は、ネットワーク1
00を介して入力された、同一患者の同一患部について
時系列的に撮影された2つの画像P1,P2についてサ
ブトラクション処理を行う機能を有するものであり、こ
のようなサブトラクション処理によりサブトラクション
画像Psuを作成する経時サブトラクション画像作成部
(画像間演算手段)14と、画像を一時的に記憶するメ
モリ12と、画像を表示する画像表示部(画像表示手
段)11と、経時サブトラクション画像作成部14によ
り作成された経時サブトラクション画像から異常陰影候
補を検出する検出部(検出手段)13とを備えた構成で
ある。
【0124】ここで経時サブトラクション画像作成部1
4は、図2(a)、(b)に示すような2つの画像P
1,P2のうち、時系列的に新しい方の第2画像P2か
ら、より古い側の第1画像P1を画素を対応させて減算
処理し、図2(c)に示すようなサブトラクション画像
Psuを得るものである。したがって、この経時サブト
ラクション画像作成部14からは、その減算処理の結果
の演算値が画素毎に出力される。両画像について対応す
る画素値(濃度または輝度等の信号値)に差異がないと
き、すなわち同一信号値のときは演算値は0となり、対
応する画素値に差異があるときは演算値は0以外の値と
なり、その値は正または負の値となる。なお、図2に
(b)に示すように第2の画像2に異常陰影候補Kが存
在する場合には、サブトラクション画像Psuにおいて
は、異常陰影候補Kが閉領域に囲まれて強調されて表さ
れることとなる。
【0125】なお、画像P1,P2は、高濃度になるに
したがって(黒くなる方向)画素値が小さくなり、低濃
度になるにしたがって(白くなる方向)画素値が大きく
なる、高濃度低画素値の画像である。
【0126】検出部13は、経時サブトラクション画像
作成部14から入力されたサブトラクション画像Psu
から異常陰影候補を検出する。以下その検出処理につい
て説明する。
【0127】まず、検出部13は入力されたサブトラク
ション画像Psuにおいて、画素値が負の画素につい
て、その画素値を0に置換し、さらに、サブトラクショ
ン画像Psuのコントラストを強調する処理を行う。
【0128】ここで画素値が負の画素についての画素値
を0に置換するのは以下の理由による。すなわち、CR
装置50により生成された、第1画像P1および第2画
像P2等の診断用医療画像においては、病変部は一般に
正常組織よりも低い濃度となって現れる。したがって、
その病変部の画素値は正常組織の画素値よりも大きい値
となる。そして、経時サブトラクション画像作成部14
は、第2画像P2から第1画像P1を画素を対応させて
減算処理するため、時系列的により古い第1画像P1に
存在しない病変部がより新しい第2画像P2に存在した
場合、サブトラクション画像Psuにおける当該病変部
はその演算値すなわち画素値が正となる一方、第1画像
P1にも第2画像P2にも病変部が存在しない場合に
は、サブトラクション画像Psuにおける画素値は0と
なる。
【0129】またサブトラクション画像Psuにおいて
は、第1画像P1と第2画像P2との対応する組織や構
造物の位置ずれに起因するアーチファクトも現れるが、
このアーチファクトについての画素値は正負の各値をそ
れぞれ採る。通常の診断においては、第1画像P1作成
時から第2画像P2作成時までの時間経過の間に生じた
病変部に関心を以て画像の読影を行うため、サブトラク
ション画像Psuにおいては画素値が正の領域のみ得ら
れれば十分であり、負の領域を得る必要はなく、検出部
13が画素値が負の画素の当該画素値を一律に0に置換
することにより、読影の際にノイズとなるアーチファク
トのうち負の領域に存在するものを除去することとな
り、本来の関心部分である病変部の読影性能を向上させ
ることができる。
【0130】またサブトラクション画像Psuはその大
部分が上記置換処理により画素値が0または0に近い正
の値を採る画像となることから、コントラスト弁別性能
上適切ではない。このため、検出部13は、サブトラク
ション画像Psuについて、画素値が0に近い値を有す
る画素ほどコントラストを強調するような非線形ルック
アップテーブルを用いてサブトラクション画像Psuの
画素値を変換する処理を施す。これにより、画素値が0
付近のコントラストが強調されたされたサブトラクショ
ン画像Psu′が得られる。
【0131】次に、コントラストが強調されたサブトラ
クション画像Psu′を複数の小領域に分割する。この
際、図3に示すように各小領域A0の一部分が互いに重
なるようにサブトラクション画像Psu′が分割され
る。このように小領域A0の一部分が重なるようにした
のは、各小領域A0の境界部分に異常陰影候補が存在し
た場合に、その異常陰影候補が検出されなくなることを
防止するためである。なお、図3においては各小領域A
0の重なり状態を明確にするために、実線の小領域と破
線の小領域とを交互に図示している。本実施形態におい
ては、小領域A0は32×32画素のサイズを有するも
のとする。ここで、初期の肺癌においてはその病変部K
の大きさは3〜10mm程度である。本実施形態におい
ては小領域A0のサイズが32×32画素であることか
ら、3mm程度の最も小さな病変部Kを検出するため
に、小領域A0の重なりを3mm程度(1画素サイズが
0.2mmの場合は、15画素程度)とする。
【0132】次に、各小領域A0内おいて、画素値がし
きい値Th1以上となる画素数cnをカウントするとと
もに、小領域A0内の画素値の分散値σを算出する。そ
して、画素数cnの小領域A0に対する割合(%)が所
定のしきい値Th2以上となり、かつ分散値σが所定の
しきい値Th3以上となった場合に、その小領域A0を
異常陰影候補が存在する蓋然性の高い小領域A1として
選択する。
【0133】ここで、画素値がしきい値Th1以上であ
る場合、その画素は、異常陰影候補を表すものと見なす
ことができ、さらにその画素数cnが小領域A0内の全
画素数に対してある割合以上となっている場合は、その
画素が異常陰影候補を表す蓋然性が高いものとなる。ま
た、小領域A0が一定画素値のいわゆるベタ画像であっ
て、異常陰影候補を含まないような場合、その小領域A
0にはノイズのみ含まれることから画素値の分散値σは
比較的小さい値となる。このため、分散値σがしきい値
Th3未満となる小領域A0は、ノイズのみからなるベ
タ画像である蓋然性が高い。したがって、画素数cnの
小領域A0に対する割合がしきい値Th2以上かつ分散
値σがしきい値Th3以上となる小領域A0を、異常陰
影候補が存在する蓋然性の高い小領域A1として選択す
るようにしたものである。
【0134】なお、多少精度は劣るものの、画素値の分
散値σについて判断することなく、画素数cnの小領域
A0に対する割合がしきい値Th2以上となる小領域A
0を、異常陰影候補が存在する蓋然性の高い小領域A1
として選択するようにしてもよい。
【0135】このようにして、小領域A1が選択される
と、選択された小領域A1内に略円形の領域が存在する
か否かが判断される。この判断は以下のようにして行
う。まず、小領域A1内において、画素値がしきい値T
h1以上となる画素のみを用いて小領域A1の重心gを
求める。なお、小領域A1内における画素値がしきい値
Th1以上となる画素のみからなる画像G1を図4に示
す。このような画像においては、図5に示すように重心
gが求められる。
【0136】次に、重心gを基準として、小領域A1内
の画像G1を極座標画像に変換する。すなわち図4に示
す小領域A1の画像G1を、図6に示すように重心gか
らの距離rと、重心gを通る下向きベクトルを基準とし
た角度θとで表した極座標画像P0に変換する。
【0137】そして、極座標画像P0から水平方向すな
わちθ方向に延在するエッジ部分を検出してエッジ画像
E0を作成する。このエッジ画像E0の作成は、極座標
画像P0を水平方向のエッジ部分を検出するエッジ検出
マスクM(図7参照)によってコンボリューションする
ことにより作成される。エッジ画像E0を図8に示す。
図8に示すように、エッジ画像E0は、極座標画像P0
におけるエッジ部分E1の画素値が大きく、その他の部
分の画素値はエッジ部分E1よりも小さいものとなって
いる。
【0138】ここで、エッジ検出マスクMは、極座標に
おける水平方向の直線に反応しやすいように、マスクの
正(+符号)の部分が水平方向に適合するように、細長
楕円形状をなしており、さらに、負の部分が正の部分の
上側に分布するように選択されている。このマスクに十
分な方位選択性を持たせるにはこのような負の部分が不
可欠である。そしてこのエッジ検出マスクを用いて、極
座標画像P0をコンボリューションしてエッジ画像E0
を作成するものである。
【0139】このようにしてエッジ画像E0が作成され
ると、このエッジ画像E0におけるエッジ部分E1の垂
直方向すなわちr方向におけるヒストグラムH0を作成
する。このヒストグラムH0は、図9に示すように重心
gからの距離rに応じたエッジの分布を表すものとな
る。ここで、エッジが真円に近いほど重心gから一定の
距離にエッジが分布することとなるため、ヒストグラム
H0の最大頻度はその一定距離において大きくなる。し
たがって、ヒストグラムH0の最大頻度がしきい値Th
4以上となる場合に、選択された小領域A1に略円形の
領域が存在すると判断する。
【0140】次いで、略円形の領域が検出される。この
検出は、ヒストグラムH0の最大頻度を半径r0とする
円形の点の集合からなる円領域を極座標変換して得られ
た基準テンプレートを初期位置とする弾性テンプレート
T0によって、エッジ画像E0をテンプレートマッチン
グすることにより行われる。
【0141】この弾性テンプレートT0は、テンプレー
トマッチングの際に、その構成画素の全てが一体的に移
動するものではなく、個々の画素が隣接する画素との間
で、各画素の移動量に応じた拘束力で拘束されつつ独立
してr方向に移動可能に設定された、仮想的なバネ拘束
を受けるテンプレートであり、テンプレート全体があた
かも弾性変形するように構成されている。なお、基準テ
ンプレートはヒストグラムH0の最大頻度位置における
水平方向に延在する直線となる。
【0142】まず、図10に示すように、基準テンプレ
ートをその初期位置(弾性変形のない状態)として、弾
性テンプレートT0をエッジ画像E0上に配置し(図1
0(a))、この弾性テンプレートT0を構成する画素
をそれぞれ独立して、r方向(極座標における上下方
向)に移動させる。このとき、このとき弾性テンプレー
トT′の各画素の移動量は以下のようにして求められ
る。まず、各画素の周辺範囲(初期位置±r)におい
て、各画素値p(nri±r,nθi)と初期位置での
画素値p(nri,nθi)との差分を求める。ここ
で、rが大きい位置における画素値からrが小さい位置
における画素値を差し引く。そして、この差分の総和を
下記の式(1)により求める。
【0143】
【数1】 この画素値差分総和は、初期位置よりもrが大きい方向
に明るい(高画素値(低濃度))画素があれば正の値を
採り、初期位置よりもrが小さい方向に明るい(高画素
値(低濃度))画素があれば負の値を採ることを示して
いる。また、差分をrで除することにより、初期値に近
い画素の差分に重み付けを行うようにしている。すなわ
ちエッジ部分E1は周辺よりも明るいため、エッジ部分
E1が初期位置よりもrが大きい方向にあれば画素値総
和は正の値を採り、初期位置よりもrが小さい方向にあ
れば画素値総和は負の値を採ることになり、この正また
は負の符号が、初期位置から移動させる向きの指針を与
え、その絶対値により移動量の指針が与えられる。
【0144】そこで、弾性テンプレートT0を構成する
各画素の移動量(向きを含む)rを、所定の係数bを用
いて下記の式(2)に示すように定義する。
【0145】
【数2】 このようにして得られた各画素nの移動量rnは、図1
0(b)に示すように、各画素を独立して移動させる移
動量であるが、上述したように、この弾性テンプレート
T0は、構成する各画素が周囲の弾性テンプレートT0
の画素と拘束されているため、上述した移動量rnでそ
のまま移動するのではなく、隣接する画素(例えば、両
隣の画素(画素(n−1)および画素(n+1))や、
さらにその隣の画素まで含めた画素(画素(n−2)、
画素(n−1)、画素(n+1)および画素(n+2)
等)の各移動量rk(k=n,n±1,…)に応じて、
下記式(3)により決定される。
【0146】
【数3】 ここで、バネ定数akは、注目画素n自身については大
きく、周辺領域の画素n±1,…については小さく設定
するのが好ましい。つまり、式(3)において、
【数4】 であるから、注目画素nの移動量rnは、自身の移動量
rnと隣接画素の移動量rkとの差に応じた移動量とい
うことになり、仮想的な弾性力で拘束されていることと
なる。
【0147】以上のようにして、弾性テンプレートT0
の各画素を少しずつ移動させる動作を繰り返すことによ
り、エッジ部分E1を正確に検出することができる。な
お、繰り返しの終了は、移動量の総和値が所定のしきい
値以下となるか、または所定の繰り返し回数に到達した
かにより判定する。
【0148】以上の処理により、弾性テンプレートT0
を構成する画素により、略円形の領域が精度よく検出さ
れるが、最終的に、弾性テンプレートT0を構成する各
画素を実画像上に戻し、隣接する画素間を補間処理(線
形補間またはスプライン補間等)して、図11に示すよ
うに閉曲線で接続することにより、略円形の領域を異常
陰影候補として抽出することができる。
【0149】画像表示部11においては、図12(a)
に示すように、抽出された異常陰影候補Kが閉領域によ
り囲まれて強調表示される。なお、閉領域で囲むのみな
らず、図12(b)に示すように異常陰影候補Kを矢印
Yで指し示すようにしてもよい。
【0150】次いで、第1の実施形態の動作について説
明する。図13は第1の実施形態の動作を示すフローチ
ャートである。まず、経時サブトラクション画像作成部
14において、2つの画像P1,P2からサブトラクシ
ョン画像Psuが作成される(ステップS1)。次い
で、検出部13において、サブトラクション画像Psu
から異常陰影候補が検出される(ステップS2)。
【0151】図14は第1の実施形態における異常陰影
候補検出処理の動作を示すフローチャートである。ま
ず、サブトラクション画像Psuの画素値が負の画素に
ついて、その画素値を0に置換するとともに、サブトラ
クション画像Psuのコントラストを強調する処理を行
う(ステップS11)。次に、コントラストが強調され
たサブトラクション画像Psu′を複数の小領域A0に
分割する(ステップS12)。そして、複数の小領域A
0から、所定のしきい値Th1以上の画素数cnの小領
域A0に対する割合(%)が所定のしきい値Th2以上
となり、かつ分散値σが所定のしきい値Th3以上とな
る小領域A1を選択する(ステップS13)。次いで、
選択された小領域A1内の画像G1に略円形の領域が存
在するか否かが判断される(ステップS14)。
【0152】図15は、小領域A1内の画像G1に略円
形の領域が存在するか否かを判断する動作を示すフロー
チャートである。まず、選択された小領域A1内の画像
G1において、画素値がしきい値Th1以上となる画素
のみを用いて画像G1の重心gを算出する(ステップS
21)。そして、重心gを基準として小領域A1の画像
G1を極座標変換する(ステップS22)。次いで、極
座標画像P0から水平方向に延在するエッジ部分E1を
検出してエッジ画像E0を作成し(ステップS23)、
エッジ画像E0におけるエッジ部分E1の垂直方向にお
けるヒストグラムH0を作成する(ステップS24)。
そして、このヒストグラムH0の最大頻度がしきい値T
h4以上であるか否かが判断され(ステップS25)、
ステップS25が肯定された場合には、小領域A1に略
円形の領域が存在すると判断し(ステップS26)、ス
テップS25が否定された場合には、小領域A1には略
円形の領域が存在しないと判断する(ステップS2
7)。
【0153】図14に戻り、選択された小領域A1に略
円形の領域が存在する場合に、弾性テンプレートT0に
よるテンプレートマッチングが行われ(ステップS1
5)、略円形の領域が異常陰影候補として検出される
(ステップS16)。
【0154】図13に戻り、異常陰影候補が検出される
と、画像表示部11においてサブトラクション画像Ps
uを異常陰影候補を強調して表示し(ステップS3)、
処理を終了する。
【0155】ここで、サブトラクション画像Psuにお
いては、第1および第2の画像P1,P2の差異のみが
強調されているため、撮影時期が異なることにより進行
した円形の病変部すなわち異常陰影候補も強調されてい
ることとなる。したがって、初期の肺癌のように小型で
淡い円形の異常陰影候補についてもサブトラクション画
像Psu上においては強調されるため、本実施形態によ
れば、略円形の領域に現れる初期の肺癌を精度よく検出
することができる。
【0156】なお、上記第1の実施形態においては、画
像表示部11にサブトラクション画像Psuを表示して
いるが、時系列的に新しい第2の画像P2を表示しても
よい。この際、上記第1の実施形態と同様に、検出され
た異常陰影候補が強調されて表示される。また、サブト
ラクション画像Psuおよび第2の画像P2を並べて表
示してもよく、サブトラクション画像Psu、第1の画
像P1および第2の画像P2を並べて表示してもよい。
【0157】また、上記第1の実施形態においては、コ
ントラスト強調後のサブトラクション画像Psu′32
×32画素の小領域に分割しているが、異常陰影候補は
種々のサイズを有するものである。このため、コントラ
スト強調後のサブトラクション画像Psu′を種々のサ
イズの小領域に分割し、分割されたサイズ毎に上記円形
領域の検出を行うことにより、種々のサイズの異常陰影
候補を検出することができる。
【0158】さらに、上記第1の実施形態においては、
略円形の領域の検出を、弾性テンプレートT0を用いた
テンプレートマッチングにより行っているが、所定の半
径を有する円領域を極座標変換して得られた基準テンプ
レートを用いたテンプレートマッチングにより行うよう
にしてもよい。以下これを第2の実施形態として説明す
る。
【0159】図16は第2の実施形態によるテンプレー
トマッチングを説明するための図である。なお、選択さ
れた小領域A1に略円形の領域が存在すると判断される
までの処理は、上記第1の実施形態と同一の処理である
ため、詳細な説明は省略する。選択された小領域A1に
略円形の領域が存在すると判断されると、図16に示す
ように、所定の半径r1を有する基準テンプレートTB
1がエッジ画像E0上に配置される。そして、基準テン
プレートTB1を構成する画素を同時にr方向(極座標
における半径が小さくなる方向)に所定量(例えば1画
素ずつ)移動させ、移動させる毎に基準テンプレートT
B1とエッジ画像E0との画素値の差分値の総和を求め
る。そして、この画素値の差分値の総和が最も小さくな
る基準テンプレートTB1の位置r2が求められると、
この際の基準テンプレートTB1の位置r2(図17参
照)を半径とする閉領域を図18に示すように実画像上
に設定することにより、略円形の領域を異常陰影候補と
して抽出することができる。
【0160】この場合、画像表示部11においては、図
19に示すように異常陰影候補Kが円形の閉領域に囲ま
れて強調表示されるが、異常陰影候補Kは真円ではない
ため、異常陰影候補Kが閉領域からはみ出してしまうお
それがある。このため、上記図12(b)に示すよう
に、異常陰影候補Kを矢印Yで指し示すことが好まし
い。
【0161】また、第2の実施形態において、上述した
ように画素値の差分値の総和が最も小さくなる基準テン
プレートTB1の位置r2を求めた後、上記第1の実施
形態と同様に、この基準テンプレートTB1の位置r2
を初期状態とする弾性テンプレートT0をエッジ画像E
0上に配置し(図20参照)、この弾性テンプレートT
0によってテンプレートマッチングを行うことにより、
異常陰影候補Kを検出してもよい。これにより、第1の
実施形態と同様に、異常陰影候補Kの形状に応じた閉領
域を設定することができ、異常陰影候補Kを精度よく検
出することができる。
【0162】なお、上記第1および第2の実施形態にお
いては、小領域A1を選択した後に、小領域A1内の画
像の重心を基準として小領域A1を極座標変換してエッ
ジ画像E0を作成しているが、小領域A1内のエッジの
みを先に抽出し、エッジのみからなる小領域(A1′と
する)を得、このエッジのみからなる小領域A1′を、
小領域A1内の画像の重心を基準として極座標変換して
エッジ画像E0を作成してもよい。
【0163】ここで、小領域A1におけるエッジ部分の
抽出処理について説明する。このエッジ部分の抽出処理
は、小領域A1内の画像に対して、図21(1)〜
(6)の各(a)に示すような、異なる6方向(同図各
(b)の0°,30°,60°,90°,120°,1
50°の6方向)の延在方向別エッジ検出マスクを用い
て、各エッジ検出マスクに対応した方向に延在する輪郭
が強調された6つの画像(第1〜6の概略エッジ画像P
2a〜P2f(図示せず))を作成し、これら6つの概
略エッジ画像P2a〜P2fの画素を対応させて画素値
が最大(最低濃度)となる画素を選択して単一のエッジ
画像を得る処理である。
【0164】すなわち、図21(1)〜(6)の各
(b)に示すような特定角度方向に延びる直線を検出す
る、同図各(a)に示すエッジ検出マスクは、各方向別
の直線に反応しやすいように、マスクの正(+符号)の
部分が直線方向に適合するように、細長楕円形状をなし
ており、さらに、負の部分が正の部分の両側に分布する
ように選択されている。これらのマスクに十分な方位選
択性を持たせるにはこのような負の部分が不可欠であ
る。
【0165】そしてこの細長楕円の長手方向が6つの特
定方向であるエッジ検出マスクを用いて、画像P1をコ
ンボリューションすることにより、小領域A1からエッ
ジ部分を抽出することができるものである。
【0166】なお、この場合、エッジ抽出前の小領域A
1を用いて重心を予め求めておき、エッジが抽出された
小領域A1′においてこの重心を基準として極座標変換
を行うことにより、エッジ画像E0が得られるものであ
る。
【0167】また、サブトラクション画像Psu′につ
いて、上記図21に示すエッジ検出マスクを用いてエッ
ジ部分を抽出し、上記選択された小領域A1に対応する
小領域(A1″とする)を、エッジが抽出されたサブト
ラクション画像Psu′から選択し、選択された小領域
A1″を、小領域A1内の画像の重心を基準として極座
標変換することによっても、上記エッジ画像E0を得る
ことができる。
【0168】次いで、本発明の第3の実施形態について
説明する。上記第1および第2の実施形態においては、
略円形の領域が存在するか否かの判断を、エッジ画像E
0の半径方向におけるヒストグラムの最大頻度が所定の
しきい値Th4以上であるか否かにより判断している
が、第3の実施形態においては、所定の半径r3(例え
ば一般的な異常陰影候補よりも大きい半径)を有する基
準テンプレートTB2をエッジ画像E0上に配置し、こ
の基準テンプレートTB2とエッジ画像E0とのマッチ
ング度を求め、マッチング度が所定のしきい値Th5以
上となった場合に、略円形の領域が存在すると判断する
ようにしたものである。
【0169】なお、第3の実施形態においては、上記第
1の実施形態における図14のステップS14の処理の
内容が異なるのみであるため、ステップS14の処理に
ついてのみ説明する。
【0170】図22は、第3の実施形態における処理を
示すフローチャートである。まず、選択された小領域A
1内の画像G1において、画素値がしきい値Th1以上
となる画素のみを用いて画像G1の重心gを算出する
(ステップS31)。そして、重心gを基準として小領
域A1の画像G1を極座標変換し(ステップS32)、
極座標画像P0から水平方向に延在するエッジ部分E1
を検出してエッジ画像E0を作成する(ステップS3
3)。そして、図23に示すように、所定の半径r3を
有する基準テンプレートTB2をエッジ画像E0上に配
置し(ステップS34)、この基準テンプレートTB2
とエッジ画像E0とのマッチング度を算出する(ステッ
プS35)。このマッチング度の算出は、基準テンプレ
ートTB2とエッジ画像E0との画素値の差分値の総和
の逆数を求める処理である。そして、マッチング度がし
きい値Th5以上となったか否かが判断され(ステップ
S36)、ステップS36が肯定された場合には、小領
域A1に略円形の領域が存在すると判断し(ステップS
37)、処理を終了する。
【0171】一方、ステップS36が否定された場合に
は、基準テンプレートTB2がエッジ画像E0の半径r
3以下の全範囲に亘って移動されたか否かが判断され
(ステップS38)、ステップS38が肯定された場合
には、小領域A1には略円形の領域が存在しないと判断
する(ステップS38)。ステップS38が否定された
場合には、基準テンプレートTB2を半径が小さくなる
方向に1画素移動し(ステップS40)、ステップS3
4に戻り、以降の処理を繰り返す。
【0172】なお、第3の実施形態においては、略円形
の領域が存在すると判断されると、マッチング度が最も
高かった基準テンプレートTB2の位置r4(図24参
照)を半径とする閉領域を実画像上に設定することによ
り、略円形の領域を異常陰影候補として抽出することが
できる。
【0173】また、第3の実施形態において、上述した
ようにマッチング度が最も高くなる基準テンプレートT
B2の位置r4を求めた後、上記第1の実施形態と同様
に、この基準テンプレートTB2の位置r4を初期状態
とする弾性テンプレートT0をエッジ画像E0上に配置
し、この弾性テンプレートT0によってテンプレートマ
ッチングを行うことにより、異常陰影候補Kを検出して
もよい。これにより、第1の実施形態と同様に、異常陰
影候補Kの形状に応じた閉領域を設定することができ、
異常陰影候補Kを精度よく検出することができる。
【0174】次いで、本発明の第4の実施形態について
説明する。なお、第4の実施形態においては、サブトラ
クション画像の作成および表示の処理は第1の実施形態
の処理と同一であるため、詳細な説明は省略し、異常陰
影候補の検出処理についてのみ説明する。
【0175】図25は第4の実施形態において行われる
異常陰影候補検出処理の動作を示すフローチャートであ
る。ステップS51において、サブトラクション画像P
suの画素値が負の画素についてその画素値を0に置換
するとともに、サブトラクション画像Psuのコントラ
ストを強調する処理を行う。次に、コントラストが強調
されたサブトラクション画像Psu′を複数の小領域A
0′に分割する(ステップS52)。
【0176】この小領域A0′への分割は、図26に示
すように、サブトラクション画像Psu′上において、
各小領域A0′が1画素ずつずれた状態となるように行
われる。なお、図26においては簡便のため、図の左右
方向にのみ小領域A0′に分割された状態を示している
が、実際には図上下方向にも小領域A0′に分割され
る。次いで、小領域A0′内の画像G0′(図28参
照)に略円形の領域が存在するか否かが判断される(ス
テップS53)。この処理は、全ての小領域A0′に対
して行われる。
【0177】図27は、小領域A0′内の画像G0′に
略円形の領域が存在するか否かを判断する動作を示すフ
ローチャートである。まず、図28に示すように、小領
域A0′の重心g0、すなわち小領域A0′の対角線の
交点を基準として、小領域A0′の画像G0′を極座標
変換して極座標画像P0′を得る(ステップS61)。
次いで、図7に示すエッジ検出マスクMによって極座標
画像P0′をコンボリューションすることにより、極座
標画像P0′から水平方向に延在するエッジ部分E1′
を検出してエッジ画像E0′を作成し(ステップS6
2)、エッジ画像E0′におけるエッジ部分E1′の垂
直方向におけるヒストグラムH0′を作成する(ステッ
プS63)。そして、このヒストグラムH0′の最大頻
度がしきい値Th7以上であるか否かが判断され(ステ
ップS64)、ステップS64が肯定された場合には、
小領域A0′に略円形の領域が存在すると判断し(ステ
ップS65)、ステップS64が否定された場合には、
小領域A0′には略円形の領域が存在しないと判断する
(ステップS66)。
【0178】ここで、図28に示す小領域A0′内の画
像G0′を極座標変換した場合、極座標画像P0′は図
29に示すものとなる。このような極座標画像P0′か
ら得られるエッジ画像E0′は図30に示すように、エ
ッジ部分E1′が半径方向に点在しているものとなる。
したがって、このようなエッジ画像E1′から得られる
ヒストグラムH0は、図31に示すようにその頻度が半
径r方向に点在するため、最大頻度はしきい値Th7以
上となることはない。したがって、略円形の領域は存在
しないと判断される。
【0179】一方、図32に示すように、小領域A0′
の重心g0′と略円形の領域の中心とが略一致する画像
G0′を極座標変換した場合、極座標画像P0′は図3
3に示すものとなる。このような極座標画像P0′から
得られるエッジ画像E0′は図34に示すように、エッ
ジ部分E1′が水平方向に延在するものとなる。したが
って、このようなエッジ画像E1′から得られるヒスト
グラムH0′は、図35に示すように重心g0′から一
定の距離r0に集中して分布し、その最大頻度がしきい
値Th7以上となる。したがって、略円形の領域が存在
すると判断される。
【0180】ここで、第4の実施形態においては、図2
6に示すようにサブトラクション画像Psu′に小領域
A0′を1画素ずつずらして設定しているため、サブト
ラクション画像Psu′内に略円形の領域が存在する場
合、その略円形の領域の中心といずれかの小領域A0′
の重心g0′とは略一致する状況が必ず出現することと
なる。したがって、サブトラクション画像Psu′内に
含まれる略円形の領域を漏れなく検出することができ
る。
【0181】図25に戻り、小領域A0′に略円形の領
域が存在する場合に、上記第1の実施形態と同様に、弾
性テンプレートT0によるテンプレートマッチングが行
われ(ステップS54)、略円形の領域が検出される
(ステップS55)。略円形の領域が検出されると、実
画像上においてその円形の領域内の画素数cn0をカウ
ントするとともに、その円形の領域内において画素値が
しきい値Th6以上となる画素数cn1をカウントする
(ステップS55)。そして、画素数cn1の画素数c
n0に対する割合cn1/cn0を求め、割合cn1/
cn0がしきい値Th8以上となるか否かが判断される
(ステップS57)。
【0182】ステップS57が肯定された場合、その略
円形の領域を異常陰影候補であると判断し(ステップS
58)、逆にステップS57が否定された場合、その略
円形の領域は異常陰影候補でないと判断する(ステップ
S59)。そして、画像表示部11においてサブトラク
ション画像Psuにおける異常陰影候補であると判断さ
れた略円形の領域を強調して表示し、処理を終了する。
【0183】ここで、画素値がしきい値Th6以上であ
る場合、その画素は異常陰影候補を表すものと見なすこ
とができ、さらにその画素数cn1が略円形の領域内の
全画素数cn0に対してある割合以上となっている場合
は、その画素が異常陰影候補を表す蓋然性が高いものと
なる。したがって、割合cn1/cn0がしきい値Th
8以上となる場合に、その略円形の領域を異常陰影候補
であると判断するようにしたものである。
【0184】なお、上記第4の実施形態においては、コ
ントラスト強調後のサブトラクション画像Psu′32
×32画素の小領域A0′に分割しているが、異常陰影
候補は種々のサイズを有するものである。このため、コ
ントラスト強調後のサブトラクション画像Psu′を種
々のサイズの小領域に分割し、分割されたサイズ毎に上
記円形領域の検出を行うことにより、種々のサイズの異
常陰影候補を検出することができる。
【0185】また、上記第4の実施形態においては、略
円形の領域の検出を、第1の実施形態と同様に、弾性テ
ンプレートT0を用いたテンプレートマッチングにより
行っているが、第2の実施形態と同様に、所定の半径を
有する円領域を極座標変換して得られた基準テンプレー
トを用いたテンプレートマッチングにより行うようにし
てもよい。以下これを第5の実施形態として説明する。
【0186】図36は第5の実施形態によるテンプレー
トマッチングを説明するための図である。なお、小領域
A0′に略円形の領域が存在すると判断されるまでの処
理は、上記第4の実施形態と同一の処理であるため、詳
細な説明は省略する。小領域A0′に略円形の領域が存
在すると判断されると、図36に示すように、所定の半
径r5を有する基準テンプレートTB3がエッジ画像E
0′上に配置される。そして、基準テンプレートTB3
を構成する画素を同時にr方向(極座標における上下方
向)に所定量(例えば1画素ずつ)移動させ、移動させ
る毎に基準テンプレートTB3とエッジ画像E0′との
画素値の差分値の総和を求める。そして、この画素値の
差分値の総和が最も小さくなる基準テンプレートTB3
の位置r6が求められると、この際の基準テンプレート
TB3の位置r6(図37参照)を半径とする閉領域を
実画像上に設定し、さらにこの略円形の領域内の全画素
数cn0に対する、しきい値Th6を越える画素数cn
1との割合cn1/cn0を求め、この割合cn1/c
n0がしきい値Th8以上となる場合にその略円形の領
域を、異常陰影候補として検出することができる。
【0187】また、第5の実施形態において、上述した
ように画素値の差分値の総和が最も小さくなる基準テン
プレートTB3の位置r6を求めた後、上記第4の実施
形態と同様に、この基準テンプレートTB3の位置r6
を初期状態とする弾性テンプレートT0をエッジ画像E
0′上に配置し(図38参照)、この弾性テンプレート
T0によってテンプレートマッチングを行うことによ
り、略円形の領域を検出してもよい。これにより、第4
の実施形態と同様に、異常陰影候補Kの形状に応じた閉
領域を設定することができ、異常陰影候補Kを精度よく
検出することができる。
【0188】なお、上記第4および第5の実施形態にお
いては、小領域A0′の重心を基準として小領域A0′
を極座標変換してエッジ画像E0′を作成しているが、
小領域A0′内のエッジのみを先に抽出し、エッジのみ
からなる小領域(A2とする)を得、このエッジのみか
らなる小領域A2を、小領域A0′の重心を基準として
極座標変換してエッジ画像E0′を作成してもよい。
【0189】また、サブトラクション画像Psu′につ
いて、上記図21に示すエッジ検出マスクを用いてエッ
ジ部分を抽出し、エッジ部分が抽出されたサブトラクシ
ョン画像Psu′上に小領域A0′を設定し、小領域A
0′の重心を基準として極座標変換することによって
も、上記エッジ画像E0′を得ることができる。
【0190】次いで、本発明の第6の実施形態について
説明する。上記第4および第5の実施形態においては、
略円形の領域が存在するか否かの判断を、エッジ画像E
0′の半径方向におけるヒストグラムの最大頻度が所定
のしきい値Th7以上となるか否かにより判断している
が、第6の実施形態においては、所定の半径r7(例え
ば一般的な異常陰影候補よりも大きい半径)を有する基
準テンプレートTB4をエッジ画像E0′上に配置し、
この基準テンプレートTB4とエッジ画像E0′とのマ
ッチング度を求め、マッチング度が所定のしきい値Th
9以上となった場合に、略円形の領域が存在すると判断
するようにしたものである。
【0191】なお、第6の実施形態においては、上記第
4の実施形態における図25のステップS53の処理の
内容が異なるのみであるため、ステップS53の処理に
ついてのみ説明する。
【0192】図39は、第6の実施形態における処理を
示すフローチャートである。まず、小領域A0′の重心
g0を基準として小領域A0′の画像G0′を極座標変
換し(ステップS71)、極座標画像P0′から水平方
向に延在するエッジ部分E1′を検出してエッジ画像E
0′を作成する(ステップS72)。そして、図40に
示すように、所定の半径r7を有する基準テンプレート
TB4をエッジ画像E0′上に配置し(ステップS7
3)、この基準テンプレートTB4とエッジ画像E0′
とのマッチング度を算出する(ステップS74)。この
マッチング度の算出は、基準テンプレートTB4とエッ
ジ画像E0′との画素値の差分値の総和の逆数を求める
処理である。そして、マッチング度がしきい値Th9以
上となったか否かが判断され(ステップS75)、ステ
ップS75が肯定された場合には、小領域A0′に略円
形の領域が存在すると判断し(ステップS76)、処理
を終了する。
【0193】一方、ステップ75が否定された場合に
は、基準テンプレートTB4がエッジ画像E0′の半径
r7以下の全範囲に亘って移動されたか否かが判断され
(ステップS77)、ステップS77が肯定された場合
には、小領域A0′には略円形の領域が存在しないと判
断する(ステップS78)。ステップS77が否定され
た場合には、基準テンプレートTB4を半径が小さくな
る方向に1画素移動し(ステップS79)、ステップS
73に戻り、以降の処理を繰り返す。
【0194】なお、第6の実施形態においては、略円形
の領域が存在すると判断されると、マッチング度が最も
高かった基準テンプレートTB4の位置をr8(図41
参照)を半径とする閉領域を実画像上に設定し、さらに
この略円形の領域内の全画素数cn0に対する、しきい
値Th6以上となる画素数cn1との割合cn1/cn
0を求め、この割合cn1/cn0がしきい値Th8以
上となる場合にその略円形の領域を、異常陰影候補とし
て検出することができる。
【0195】また、第6の実施形態において、上述した
ようにマッチング度が最も高くなる基準テンプレートT
B4の位置r8を求めた後、上記第4の実施形態と同様
に、この基準テンプレートTB4の位置r8を初期状態
とする弾性テンプレートT0をエッジ画像E0′上に配
置し、この弾性テンプレートT0によってテンプレート
マッチングを行うことにより、異常陰影候補Kを検出し
てもよい。これにより、第4の実施形態と同様に、異常
陰影候補Kの形状に応じた閉領域を設定することがで
き、異常陰影候補Kを精度よく検出することができる。
【0196】次いで、本発明の第7の実施形態について
説明する。なお、第7の実施形態においては、サブトラ
クション画像の作成および表示の処理は第1の実施形態
の処理と同一であるため、詳細な説明は省略し、異常陰
影候補の検出処理についてのみ説明する。
【0197】図42は第7の実施形態において行われる
異常陰影候補検出処理の動作を示すフローチャートであ
る。ステップS81において、サブトラクション画像P
suの画素値が負の画素について、その画素値を0に置
換するとともに、サブトラクション画像Psuのコント
ラストを強調する処理を行う。次に、コントラストが強
調されたサブトラクション画像Psu′を複数の小領域
A3に分割する(ステップS82)。この小領域A3へ
の分割は、上記第4の実施形態と同様に、サブトラクシ
ョン画像Psu′上において、各小領域A3が1画素ず
つずれた状態となるように行われる。
【0198】そして、第1の実施形態のステップS13
と同様に、小領域A3から、所定のしきい値Th1以上
となる画素数cnの小領域A0に対する割合(%)が所
定のしきい値Th2以上となり、かつ分散値σが所定の
しきい値Th3以上となる小領域A4を選択する(ステ
ップS83)。次いで、選択された小領域A4内の画像
G4に略円形の領域が存在するか否かが判断される(ス
テップS84)。この処理は、上記第1の実施形態のス
テップS14すなわち図15に示す処理と同一の処理に
より行われる。
【0199】ここで、第7の実施形態においては、上記
第4の実施形態と同様に、サブトラクション画像Ps
u′に小領域A3を1画素ずつずらして設定しているた
め、サブトラクション画像Psu′内に略円形の領域が
存在する場合、その略円形の領域の中心といずれかの選
択された小領域A4の重心とは略一致する状況が必ず出
現することとなる。したがって、サブトラクション画像
Psu′内に含まれる略円形の領域を漏れなく検出する
ことができる。
【0200】図42に戻り、選択された小領域A4に略
円形の領域が存在する場合に、上記第1の実施形態と同
様に、弾性テンプレートT0によるテンプレートマッチ
ングが行われ(ステップS85)、略円形の領域が異常
陰影候補として検出される(ステップS86)。異常陰
影候補が検出されると、上記第1の実施形態と同様に、
画像表示部11においてサブトラクション画像Psuを
異常陰影候補を強調して表示し、処理を終了する。
【0201】このように、第7の実施形態によっても、
略円形の異常陰影候補を精度よく検出することができ
る。
【0202】なお、上記第7の実施形態においては、コ
ントラスト強調後のサブトラクション画像Psu′32
×32画素の小領域に分割しているが、異常陰影候補は
種々のサイズを有するものである。このため、コントラ
スト強調後のサブトラクション画像Psu′を種々のサ
イズの小領域に分割し、分割されたサイズ毎に上記円形
領域の検出を行うことにより、種々のサイズの異常陰影
候補を検出することができる。
【0203】また、上記第7の実施形態においては、略
円形の領域の検出を、第1の実施形態と同様に、弾性テ
ンプレートT0を用いたテンプレートマッチングにより
行っているが、第2の実施形態と同様に、所定の半径を
有する円領域を極座標変換して得られた基準テンプレー
トを用いたテンプレートマッチングにより行うようにし
てもよい。
【0204】また、上記第7の実施形態においてテンプ
レートマッチングを行った後、上記第4の実施形態と同
様に、この基準テンプレートの位置を初期状態とする弾
性テンプレートT0をエッジ画像上に配置し、この弾性
テンプレートT0によってテンプレートマッチングを行
うことにより略円形の領域を検出してもよい。これによ
り、第4の実施形態と同様に、異常陰影候補Kの形状に
応じた閉領域を設定することができ、異常陰影候補Kを
精度よく検出することができる。
【0205】さらに、上記第7の実施形態においては、
選択された小領域A4の重心を基準として小領域A4を
極座標変換してエッジ画像を作成しているが、小領域A
4内のエッジのみを先に抽出し、エッジのみからなる小
領域(A5とする)を得、このエッジのみからなる小領
域A5を、小領域A4の重心を基準として極座標変換し
てエッジ画像を作成してもよい。
【0206】また、上記第7の実施形態においては、サ
ブトラクション画像Psu′について、上記図21に示
すエッジ検出マスクを用いてエッジ部分を抽出し、エッ
ジ部分が抽出されたサブトラクション画像Psu′上に
小領域A4を設定し、小領域A4の重心を基準として極
座標変換することによっても、上記エッジ画像Eを得る
ことができる。
【0207】また、上記第7の実施形態においては、略
円形の領域が存在するか否かの判断を、エッジ画像の半
径方向におけるヒストグラムの最大頻度が所定のしきい
値を越えるか否かにより判断しているが、上記第3の実
施形態と同様に、所定の半径を有する基準テンプレート
をエッジ画像上に配置し、この基準テンプレートとエッ
ジ画像とのマッチング度を求め、マッチング度が所定の
しきい値以上となった場合に、略円形の領域が存在する
と判断するようにしてもよい。
【0208】この場合、略円形の領域が存在すると判断
されると、マッチング度が最も高かった基準テンプレー
トの位置を半径とする閉領域を実画像上に設定すること
により、略円形の領域を異常陰影候補として抽出するこ
とができる。
【0209】また、上述したようにマッチング度が最も
高くなる基準テンプレートの位置を求めた後、上記第1
の実施形態と同様に、この基準テンプレートの位置を初
期状態とする弾性テンプレートT0をエッジ画像上に配
置し、この弾性テンプレートT0によってテンプレート
マッチングを行うことにより、異常陰影候補Kを検出し
てもよい。これにより、第1の実施形態と同様に、異常
陰影候補Kの形状に応じた閉領域を設定することがで
き、異常陰影候補Kを精度よく検出することができる。
【0210】なお、上記7の実施形態においては、画素
値がしきい値Th1以上となる画素の小領域A0に対す
る割合がしきい値Th2以上、かつ分散値がしきい値T
h3以上となる小領域A0を小領域A1として選択して
いるが、画素値がしきい値Th1以上となる画素の小領
域A0に対する割合がしきい値Th2以上となる小領域
A0を小領域A1として選択してもよい。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の第1の実施形態による異常陰影検出装
置を含む医療画像ネットワークを示す図
【図2】第1の画像P1、第2の画像P2およびサブト
ラクション画像Psuを示す図
【図3】第1の実施形態におけるサブトラクション画像
の小領域への分割を説明するための図
【図4】第1の実施形態において選択された小領域内の
画像を示す図
【図5】第1の実施形態において選択された小領域の画
像に重心を設定した状態を示す図
【図6】第1の実施形態において選択された小領域の極
座標画像を示す図
【図7】エッジ検出マスクを示す図
【図8】エッジ画像を示す図
【図9】第1の実施形態のエッジ画像におけるエッジ部
分のヒストグラムを示す図
【図10】第1の実施形態におけるテンプレートマッチ
ングを説明するための図
【図11】第1の実施形態における略円形の領域の検出
状態を示す図
【図12】第1の実施形態において異常陰影候補が検出
されたサブトラクション画像の表示状態を示す図
【図13】第1の実施形態の動作を示すフローチャート
(その1)
【図14】第1の実施形態の動作を示すフローチャート
(その2)
【図15】第1の実施形態の動作を示すフローチャート
(その3)
【図16】第2の実施形態によるテンプレートマッチン
グを説明するための図(その1)
【図17】第2の実施形態によるテンプレートマッチン
グを説明するための図(その2)
【図18】第2の実施形態において実画像上に閉領域を
設定した状態を示す図
【図19】第2の実施形態において異常陰影候補が検出
されたサブトラクション画像の表示状態を示す図
【図20】第2の実施形態において弾性テンプレートに
よるテンプレートマッチングを説明するための図
【図21】延在方向別エッジ検出マスク(a)と検出し
うる輪郭の延在方向(b)との一例を示す図
【図22】第3の実施形態における処理を示すフローチ
ャート
【図23】第3の実施形態によるテンプレートマッチン
グを説明するための図(その1)
【図24】第3の実施形態によるテンプレートマッチン
グを説明するための図(その2)
【図25】第4の実施形態において行われる異常陰影候
補検出処理の動作を示すフローチャート
【図26】第4の実施形態におけるサブトラクション画
像の小領域への分割を説明するための図
【図27】第4の実施形態において小領域A0′内の画
像G0′に略円形の領域が存在するか否かを判断する動
作を示すフローチャート
【図28】第4の実施形態における小領域A0′内の画
像G0′を示す図(その1)
【図29】図28の画像G0′を極座標変換することに
より得られる極座標画像P0′を示す図
【図30】図29に示す極座標画像P0′のエッジ画像
を示す図
【図31】図30に示すエッジ画像におけるエッジ部分
のヒストグラムを示す図
【図32】第4の実施形態における小領域A0′内の画
像G0′を示す図(その2)
【図33】図32の画像G0′を極座標変換することに
より得られる極座標画像P0′を示す図
【図34】図33に示す極座標画像P0′のエッジ画像
を示す図
【図35】図34に示すエッジ画像におけるエッジ部分
のヒストグラムを示す図
【図36】第5の実施形態によるテンプレートマッチン
グを説明するための図(その1)
【図37】第5の実施形態によるテンプレートマッチン
グを説明するための図(その2)
【図38】第5の実施形態において弾性テンプレートに
よるテンプレートマッチングを説明するための図
【図39】第6の実施形態における処理を示すフローチ
ャート
【図40】第6の実施形態によるテンプレートマッチン
グを説明するための図(その1)
【図41】第6の実施形態によるテンプレートマッチン
グを説明するための図(その2)
【図42】第7の実施形態において行われる異常陰影候
補検出処理の動作を示すフローチャート
【符号の説明】
10 異常陰影検出装置 11 画像表示部 12 メモリ 13 検出部 14 経時サブトラクション画像作成部 50 CR装置 60 QA−WS 70 データベースサーバー 100 ネットワーク P1,P2 原画像 Psu サブトラクション画像 K 異常陰影候補
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 FI テーマコート゛(参考) G06T 7/00 300 G06T 7/60 200C 7/60 150 250A 200 A61B 6/00 350S 250 350D Fターム(参考) 4C093 AA26 CA35 FD09 FF09 FF34 5B057 AA08 CA02 CA08 CA12 CA16 CB02 CB08 CB12 CB16 CD18 CE03 CE06 CH07 CH09 DA08 DB02 DB05 DB09 DC06 DC09 DC16 DC23 DC32 5L096 AA03 AA06 BA06 EA28 FA04 FA06 FA37 FA60 GA08 GA19 JA09

Claims (42)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】 同一被写体についての撮影時期が異な
    る2つの画像間で、該2つの画像間の差異を求める画像
    間演算を行って前記差異を表す差異画像を得、 該差異画像から所定画素値以上または所定画素値以下の
    略円形の領域を異常陰影候補として検出することを特徴
    とする異常陰影検出方法。
  2. 【請求項2】 前記差異画像を複数の小領域に分割
    し、 前記所定画素値以上または所定画素値以下の画素の数が
    一定値以上となる小領域を前記複数の小領域から選択
    し、 該選択された小領域内に略円形の領域が存在するか否か
    を判断し、 前記略円形の領域が存在する場合に、該略円形の領域を
    前記異常陰影候補として検出することを特徴とする請求
    項1記載の異常陰影検出方法。
  3. 【請求項3】 前記差異画像を複数の小領域に分割
    し、 前記所定画素値以上または所定画素値以下の画素の数が
    一定値以上かつ分散値が一定値以上となる小領域を前記
    複数の小領域から選択し、 該選択された小領域内に略円形の領域が存在するか否か
    を判断し、 前記略円形の領域が存在する場合に、該略円形の領域を
    前記異常陰影候補として検出することを特徴とする請求
    項1記載の異常陰影検出方法。
  4. 【請求項4】 前記小領域の選択前に、前記差異画像
    における前記異常陰影候補に相当する画素値付近のコン
    トラストを強調することを特徴とする請求項2または3
    記載の異常陰影検出方法。
  5. 【請求項5】 前記略円形の領域が存在するか否かの
    判断を、前記選択された小領域内における前記所定画素
    値以上または所定画素値以下の画素に基づいて、該選択
    された小領域内における画像の重心を求め、 前記選択された小領域内の画像を前記重心を基準として
    極座標変換することにより得られる極座標画像について
    の、該極座標画像の水平方向に延在するエッジ部分を表
    す極座標エッジ画像を作成し、 該極座標エッジ画像において前記エッジ部分についての
    垂直方向のヒストグラムを作成し、 該ヒストグラムの最大頻度が所定値以上となる場合に、
    前記略円形の領域が存在すると判断することにより行う
    ことを特徴とする請求項2から4のいずれか1項記載の
    異常陰影検出方法。
  6. 【請求項6】 前記略円形の領域が存在する場合、所
    定半径を有する円領域の輪郭を極座標変換することによ
    り得られる基準テンプレートを前記極座標エッジ画像上
    に設定し、 該基準テンプレートによるテンプレートマッチングを行
    うことにより、前記略円形の領域を前記異常陰影候補と
    して検出することを特徴とする請求項5記載の異常陰影
    検出方法。
  7. 【請求項7】 前記テンプレートマッチング後の基準
    テンプレートを初期状態とするとともに、該基準テンプ
    レートの各部分がそれぞれ少なくとも隣接する部分の、
    前記略円形の領域のエッジへの移動量に応じた拘束力で
    拘束されつつ移動可能に設定された弾性テンプレートを
    前記極座標エッジ画像上に設定し、 該弾性テンプレートによるテンプレートマッチングを行
    うことにより、前記略円形の領域を前記異常陰影候補と
    して検出することを特徴とする請求項6記載の異常陰影
    検出方法。
  8. 【請求項8】 前記略円形の領域が存在する場合、前
    記ヒストグラムの最大頻度を半径とする円領域の輪郭を
    極座標変換することにより得られる基準テンプレートを
    初期状態とするとともに、該基準テンプレートの各部分
    がそれぞれ少なくとも隣接する部分の、前記略円形の領
    域のエッジへの移動量に応じた拘束力で拘束されつつ移
    動可能に設定された弾性テンプレートを前記極座標エッ
    ジ画像上に設定し、 該弾性テンプレートによるテンプレートマッチングを行
    うことにより、前記略円形の領域を前記異常陰影候補と
    して検出することを特徴とする請求項5項記載の異常陰
    影検出方法。
  9. 【請求項9】 前記略円形の領域が存在するか否かの
    判断を、前記選択された小領域内における前記所定画素
    値以上または所定画素値以下の画素に基づいて、該選択
    された小領域内における画像の重心を求め、 前記選択された小領域内の画像を前記重心を基準として
    極座標変換することにより得られる極座標画像について
    の、該極座標画像の水平方向に延在するエッジ部分を表
    す極座標エッジ画像を作成し、 該極座標エッジ画像上に所定半径を有する円領域の輪郭
    を極座標変換することにより得られる基準テンプレート
    を設定し、 該基準テンプレートによるテンプレートマッチングを行
    い、 該テンプレートマッチングによるマッチング度が所定値
    以上となる場合に、前記略円形の領域が存在すると判断
    することにより行うことを特徴とする請求項2から4の
    いずれか1項記載の異常陰影検出方法。
  10. 【請求項10】 前記略円形の領域が存在する場合、
    前記マッチング度が所定値以上となった際の前記基準テ
    ンプレートにより囲まれる略円形の領域を前記異常陰影
    候補として検出することを特徴とする請求項9記載の異
    常陰影検出方法。
  11. 【請求項11】 前記略円形の領域が存在する場合、
    前記マッチング度が所定値以上となった際の前記基準テ
    ンプレートを初期状態とするとともに、該基準テンプレ
    ートの各部分がそれぞれ少なくとも隣接する部分の、前
    記略円形の領域のエッジへの移動量に応じた拘束力で拘
    束されつつ移動可能に設定された弾性テンプレートを前
    記エッジ画像上に設定し、 該弾性テンプレートによるテンプレートマッチングを行
    うことにより、前記略円形の領域を前記異常陰影候補と
    して検出することを特徴とする請求項9記載の異常陰影
    検出方法。
  12. 【請求項12】 前記差異画像を複数の小領域に詳細
    に分割し、 該各小領域内に略円形の領域が存在するか否かを判断
    し、 前記略円形の領域が存在する場合に、前記所定画素値以
    上または所定画素値以下の画素の割合が一定値以上の該
    略円形の領域を前記異常陰影候補として検出することを
    特徴とする請求項1記載の異常陰影検出方法。
  13. 【請求項13】 前記判断の前に、前記差異画像にお
    ける前記異常陰影候補に相当する画素値付近のコントラ
    ストを強調することを特徴とする請求項12記載の異常
    陰影検出方法。
  14. 【請求項14】 前記略円形の領域が存在するか否か
    の判断を、前記各小領域内の画像を該小領域の重心を基
    準として極座標変換することにより得られる極座標画像
    についての、該極座標画像の水平方向に延在するエッジ
    部分を表す極座標エッジ画像を作成し、 該極座標エッジ画像において前記エッジ部分についての
    垂直方向のヒストグラムを作成し、 該ヒストグラムの最大頻度が所定値以上となる場合に、
    前記略円形の領域が存在すると判断することにより行う
    ことを特徴とする請求項12または13記載の異常陰影
    検出方法。
  15. 【請求項15】 前記略円形の領域が存在する場合、
    所定半径を有する円領域の輪郭を極座標変換することに
    より得られる基準テンプレートを前記極座標エッジ画像
    上に設定し、 該基準テンプレートによるテンプレートマッチングを行
    うことにより、前記略円形の領域を抽出し、 該抽出された略円形の領域のうち、前記所定画素値以上
    または所定画素値以下の画素の数の割合が一定値以上の
    略円形の領域を、前記異常陰影候補として検出すること
    を特徴とする請求項14記載の異常陰影検出方法。
  16. 【請求項16】 前記テンプレートマッチング後の基
    準テンプレートを初期状態とするとともに、該基準テン
    プレートの各部分がそれぞれ少なくとも隣接する部分
    の、前記略円形の領域のエッジへの移動量に応じた拘束
    力で拘束されつつ移動可能に設定された弾性テンプレー
    トを前記極座標エッジ画像上に設定し、 該弾性テンプレートによるテンプレートマッチングを行
    うことにより、前記略円形の領域を抽出することを特徴
    とする請求項15記載の異常陰影検出方法。
  17. 【請求項17】 前記略円形の領域が存在する場合、
    前記ヒストグラムの最大頻度を半径とする円領域の輪郭
    を極座標変換することにより得られる基準テンプレート
    を初期状態とするとともに、該基準テンプレートの各部
    分がそれぞれ少なくとも隣接する部分の、前記略円形の
    領域のエッジへの移動量に応じた拘束力で拘束されつつ
    移動可能に設定された弾性テンプレートを前記極座標エ
    ッジ画像上に設定し、 該弾性テンプレートによるテンプレートマッチングを行
    うことにより、前記略円形の領域を抽出し、 該抽出された略円形の領域のうち、前記所定画素値以上
    または所定画素値以下の画素の数の割合が一定値以上の
    略円形の領域を、前記異常陰影候補として検出すること
    を特徴とする請求項14記載の異常陰影検出方法。
  18. 【請求項18】 前記略円形の領域が存在するか否か
    の判断を、前記各小領域内の画像を該小領域の重心を基
    準として極座標変換することにより得られる極座標画像
    についての、該極座標画像の水平方向に延在するエッジ
    部分を表す極座標エッジ画像を作成し、 該極座標エッジ画像上に所定半径を有する円領域の輪郭
    を極座標変換することにより得られる基準テンプレート
    を設定し、 該基準テンプレートによるテンプレートマッチングを行
    い、 該テンプレートマッチングによるマッチング度が所定値
    以上となる場合に、前記略円形の領域が存在すると判断
    することにより行うことを特徴とする請求項12または
    13記載の異常陰影検出方法。
  19. 【請求項19】 前記略円形の領域が存在する場合、
    前記マッチング度が所定値以上となった際の前記基準テ
    ンプレートにより囲まれる略円形の領域を抽出し、 該抽出された略円形の領域のうち、前記所定画素値以上
    または所定画素値以下の画素の数の割合が一定値以上の
    略円形の領域を、前記異常陰影候補として検出すること
    を特徴とする請求項18記載の異常陰影検出方法。
  20. 【請求項20】 前記マッチング度が所定値以上とな
    った際の前記基準テンプレートを初期状態とするととも
    に、該基準テンプレートの各部分がそれぞれ少なくとも
    隣接する部分の、前記略円形の領域のエッジへの移動量
    に応じた拘束力で拘束されつつ移動可能に設定された弾
    性テンプレートを前記エッジ画像上に設定し、 該弾性テンプレートによるテンプレートマッチングを行
    うことにより、前記略円形の領域を抽出し、 該抽出された略円形の領域のうち、前記所定画素値以上
    または所定画素値以下の画素の数の割合が一定値以上の
    略円形の領域を、前記異常陰影候補として検出すること
    を特徴とする請求項18項記載の異常陰影検出方法。
  21. 【請求項21】 前記2つの画像のうち時系列的に新
    しい画像または前記差異画像を、前記検出された異常陰
    影候補を強調して表示することを特徴とする請求項1か
    ら20のいずれか1項記載の異常陰影検出方法。
  22. 【請求項22】 同一被写体についての撮影時期が異
    なる2つの画像間で、該2つの画像間の差異を求める画
    像間演算を行って前記差異を表す差異画像を得る画像間
    演算手段と、 該差異画像から所定画素値以上または所定画素値以下の
    略円形の領域を異常陰影候補として検出する検出手段と
    を備えたことを特徴とする異常陰影検出装置。
  23. 【請求項23】 前記検出手段は、前記差異画像を複
    数の小領域に分割し、 前記所定画素値以上または所定画素値以下の画素の数が
    一定値以上となる小領域を前記複数の小領域から選択
    し、 該選択された小領域内に略円形の領域が存在するか否か
    を判断し、 前記略円形の領域が存在する場合に、該略円形の領域を
    前記異常陰影候補として検出する手段であることを特徴
    とする請求項22記載の異常陰影検出装置。
  24. 【請求項24】 前記検出手段は、前記差異画像を複
    数の小領域に分割し、 前記所定画素値以上または所定画素値以下の画素の数が
    一定値以上かつ分散値が一定値以上となる小領域を前記
    複数の小領域から選択し、 該選択された小領域内に略円形の領域が存在するか否か
    を判断し、 前記略円形の領域が存在する場合に、該略円形の領域を
    前記異常陰影候補として検出する手段であることを特徴
    とする請求項22記載の異常陰影検出装置。
  25. 【請求項25】 前記検出手段は、前記小領域の選択
    前に、前記差異画像における前記異常陰影候補に相当す
    る画素値付近のコントラストを強調する手段であること
    を特徴とする請求項23または24記載の異常陰影検出
    装置。
  26. 【請求項26】 前記検出手段は、前記略円形の領域
    が存在するか否かの判断を、前記選択された小領域内に
    おける前記所定画素値以上または所定画素値以下の画素
    に基づいて、該選択された小領域内における画像の重心
    を求め、 前記選択された小領域内の画像を前記重心を基準として
    極座標変換することにより得られる極座標画像について
    の、該極座標画像の水平方向に延在するエッジ部分を表
    す極座標エッジ画像を作成し、 該極座標エッジ画像において前記エッジ部分についての
    垂直方向のヒストグラムを作成し、 該ヒストグラムの最大頻度が所定値以上となる場合に、
    前記略円形の領域が存在すると判断することにより行う
    手段であることを特徴とする請求項22から25のいず
    れか1項記載の異常陰影検出装置。
  27. 【請求項27】 前記検出手段は、前記略円形の領域
    が存在する場合、所定半径を有する円領域の輪郭を極座
    標変換することにより得られる基準テンプレートを前記
    極座標エッジ画像上に設定し、 該基準テンプレートによるテンプレートマッチングを行
    うことにより、前記略円形の領域を前記異常陰影候補と
    して検出する手段であることを特徴とする請求項26記
    載の異常陰影検出装置。
  28. 【請求項28】 前記検出手段は、前記テンプレート
    マッチング後の基準テンプレートを初期状態とするとと
    もに、該基準テンプレートの各部分がそれぞれ少なくと
    も隣接する部分の、前記略円形の領域のエッジへの移動
    量に応じた拘束力で拘束されつつ移動可能に設定された
    弾性テンプレートを前記極座標エッジ画像上に設定し、 該弾性テンプレートによるテンプレートマッチングを行
    うことにより、前記略円形の領域を前記異常陰影候補と
    して検出する手段であることを特徴とする請求項27記
    載の異常陰影検出装置。
  29. 【請求項29】 前記検出手段は、前記略円形の領域
    が存在する場合、前記ヒストグラムの最大頻度を半径と
    する円領域の輪郭を極座標変換することにより得られる
    基準テンプレートを初期状態とするとともに、該基準テ
    ンプレートの各部分がそれぞれ少なくとも隣接する部分
    の、前記略円形の領域のエッジへの移動量に応じた拘束
    力で拘束されつつ移動可能に設定された弾性テンプレー
    トを前記極座標エッジ画像上に設定し、 該弾性テンプレートによるテンプレートマッチングを行
    うことにより、前記略円形の領域を前記異常陰影候補と
    して検出する手段であることを特徴とする請求項26項
    記載の異常陰影検出装置。
  30. 【請求項30】 前記検出手段は、前記略円形の領域
    が存在するか否かの判断を、前記選択された小領域内に
    おける前記所定画素値以上または所定画素値以下の画素
    に基づいて、該選択された小領域内における画像の重心
    を求め、 前記選択された小領域内の画像を前記重心を基準として
    極座標変換することにより得られる極座標画像について
    の、該極座標画像の水平方向に延在するエッジ部分を表
    す極座標エッジ画像を作成し、 該極座標エッジ画像上に所定半径を有する円領域の輪郭
    を極座標変換することにより得られる基準テンプレート
    を設定し、 該基準テンプレートによるテンプレートマッチングを行
    い、 該テンプレートマッチングによるマッチング度が所定値
    以上となる場合に、前記略円形の領域が存在すると判断
    することにより行う手段であることを特徴とする請求項
    23から25のいずれか1項記載の異常陰影検出装置。
  31. 【請求項31】 前記検出手段は、前記略円形の領域
    が存在する場合、前記マッチング度が所定値以上となっ
    た際の前記基準テンプレートにより囲まれる略円形の領
    域を前記異常陰影候補として検出する手段であることを
    特徴とする請求項30記載の異常陰影検出装置。
  32. 【請求項32】 前記検出手段は、前記略円形の領域
    が存在する場合、前記マッチング度が所定値以上となっ
    た際の前記基準テンプレートを初期状態とするととも
    に、該基準テンプレートの各部分がそれぞれ少なくとも
    隣接する部分の、前記略円形の領域のエッジへの移動量
    に応じた拘束力で拘束されつつ移動可能に設定された弾
    性テンプレートを前記エッジ画像上に設定し、 該弾性テンプレートによるテンプレートマッチングを行
    うことにより、前記略円形の領域を前記異常陰影候補と
    して検出する手段であることを特徴とする請求項30記
    載の異常陰影検出装置。
  33. 【請求項33】 前記検出手段は、前記差異画像を複
    数の小領域に詳細に分割し、 該各小領域内に略円形の領域が存在するか否かを判断
    し、 前記略円形の領域が存在する場合に、前記所定画素値以
    上または所定画素値以下の画素の割合が一定値以上の該
    略円形の領域を前記異常陰影候補として検出する手段で
    あることを特徴とする請求項22記載の異常陰影検出装
    置。
  34. 【請求項34】 前記検出手段は、前記判断の前に、
    前記差異画像における前記異常陰影候補に相当する画素
    値付近のコントラストを強調する手段であることを特徴
    とする請求項33記載の異常陰影検出装置。
  35. 【請求項35】 前記検出手段は、前記略円形の領域
    が存在するか否かの判断を、前記各小領域内の画像を該
    小領域の重心を基準として極座標変換することにより得
    られる極座標画像についての、該極座標画像の水平方向
    に延在するエッジ部分を表す極座標エッジ画像を作成
    し、 該極座標エッジ画像において前記エッジ部分についての
    垂直方向のヒストグラムを作成し、 該ヒストグラムの最大頻度が所定値以上となる場合に、
    前記略円形の領域が存在すると判断することにより行う
    手段であることを特徴とする請求項33または34記載
    の異常陰影検出装置。
  36. 【請求項36】 前記検出手段は、前記略円形の領域
    が存在する場合、所定半径を有する円領域の輪郭を極座
    標変換することにより得られる基準テンプレートを前記
    極座標エッジ画像上に設定し、 該基準テンプレートによるテンプレートマッチングを行
    うことにより、前記略円形の領域を抽出し、 該抽出された略円形の領域のうち、前記所定画素値以上
    または所定画素値以下の画素の数の割合が一定値以上の
    略円形の領域を、前記異常陰影候補として検出する手段
    であることを特徴とする請求項35記載の異常陰影検出
    装置。
  37. 【請求項37】 前記検出手段は、前記テンプレート
    マッチング後の基準テンプレートを初期状態とするとと
    もに、該基準テンプレートの各部分がそれぞれ少なくと
    も隣接する部分の、前記略円形の領域のエッジへの移動
    量に応じた拘束力で拘束されつつ移動可能に設定された
    弾性テンプレートを前記極座標エッジ画像上に設定し、 該弾性テンプレートによるテンプレートマッチングを行
    うことにより、前記略円形の領域を抽出する手段である
    ことを特徴とする請求項36記載の異常陰影検出装置。
  38. 【請求項38】 前記検出手段は、前記略円形の領域
    が存在する場合、前記ヒストグラムの最大頻度を半径と
    する円領域の輪郭を極座標変換することにより得られる
    基準テンプレートを初期状態とするとともに、該基準テ
    ンプレートの各部分がそれぞれ少なくとも隣接する部分
    の、前記略円形の領域のエッジへの移動量に応じた拘束
    力で拘束されつつ移動可能に設定された弾性テンプレー
    トを前記極座標エッジ画像上に設定し、 該弾性テンプレートによるテンプレートマッチングを行
    うことにより、前記略円形の領域を抽出し、 該抽出された略円形の領域のうち、前記所定画素値以上
    または所定画素値以下の画素の数の割合が一定値以上の
    略円形の領域を、前記異常陰影候補として検出する手段
    であることを特徴とする請求項35記載の異常陰影検出
    装置。
  39. 【請求項39】 前記検出手段は、前記略円形の領域
    が存在するか否かの判断を、前記各小領域内の画像を該
    小領域の重心を基準として極座標変換することにより得
    られる極座標画像についての、該極座標画像の水平方向
    に延在するエッジ部分を表す極座標エッジ画像を作成
    し、 該極座標エッジ画像上に所定半径を有する円領域の輪郭
    を極座標変換することにより得られる基準テンプレート
    を設定し、 該基準テンプレートによるテンプレートマッチングを行
    い、 該テンプレートマッチングによるマッチング度が所定値
    以上となる場合に、前記略円形の領域が存在すると判断
    することにより行う手段であることを特徴とする請求項
    33または34記載の異常陰影検出装置。
  40. 【請求項40】 前記検出手段は、前記略円形の領域
    が存在する場合、前記マッチング度が所定値以上となっ
    た際の前記基準テンプレートにより囲まれる略円形の領
    域を抽出し、 該抽出された略円形の領域のうち、前記所定画素値以上
    または所定画素値以下の画素の数の割合が一定値以上の
    略円形の領域を、前記異常陰影候補として検出する手段
    であることを特徴とする請求項39記載の異常陰影検出
    装置。
  41. 【請求項41】 前記検出手段は、前記マッチング度
    が所定値以上となった際の前記基準テンプレートを初期
    状態とするとともに、該基準テンプレートの各部分がそ
    れぞれ少なくとも隣接する部分の、前記略円形の領域の
    エッジへの移動量に応じた拘束力で拘束されつつ移動可
    能に設定された弾性テンプレートを前記エッジ画像上に
    設定し、 該弾性テンプレートによるテンプレートマッチングを行
    うことにより、前記略円形の領域を抽出し、 該抽出された略円形の領域のうち、前記所定画素値以上
    または所定画素値以下の画素の数の割合が一定値以上の
    略円形の領域を、前記異常陰影候補として検出する手段
    であることを特徴とする請求項39項記載の異常陰影検
    出装置。
  42. 【請求項42】 前記2つの画像のうち時系列的に新
    しい画像または前記差異画像を、前記検出された異常陰
    影候補を強調して表示する表示手段をさらに備えたこと
    を特徴とする請求項22から41のいずれか1項記載の
    異常陰影検出装置。
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Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004081394A (ja) * 2002-08-26 2004-03-18 Ge Medical Systems Global Technology Co Llc 組織内脂肪評価方法、画像処理装置およびx線ctシステム
JP2005312007A (ja) * 2004-03-23 2005-11-04 Fuji Photo Film Co Ltd 差分画像取得方法、差分画像取得装置、及び、そのプログラム
US7616789B2 (en) 2002-05-13 2009-11-10 Fujifilm Corporation Method and apparatus for forming images and image furnishing service system
US7626597B2 (en) 2004-06-23 2009-12-01 Fujifilm Corporation Image display method, apparatus and program
US7724936B2 (en) 2004-06-22 2010-05-25 Fujifilm Corporation Image generation apparatus and image generation method for detecting abnormalities
JP2011170890A (ja) * 2011-06-06 2011-09-01 Fujifilm Corp 顔検出方法および装置並びにプログラム
JP2012245235A (ja) * 2011-05-30 2012-12-13 Ge Medical Systems Global Technology Co Llc 画像生成装置およびx線ct装置並びにプログラム
CN103503028A (zh) * 2011-05-04 2014-01-08 史塞克创伤有限责任公司 对图像的临床相关性进行自动检测和测试的***和方法
JP2015128467A (ja) * 2014-01-06 2015-07-16 株式会社東芝 医用画像処理装置、x線診断装置及び医用画像処理プログラム
JP7482654B2 (ja) 2020-03-11 2024-05-14 株式会社エクスビジョン エッジ検出システムおよびそのプログラム

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7616789B2 (en) 2002-05-13 2009-11-10 Fujifilm Corporation Method and apparatus for forming images and image furnishing service system
JP2004081394A (ja) * 2002-08-26 2004-03-18 Ge Medical Systems Global Technology Co Llc 組織内脂肪評価方法、画像処理装置およびx線ctシステム
JP2005312007A (ja) * 2004-03-23 2005-11-04 Fuji Photo Film Co Ltd 差分画像取得方法、差分画像取得装置、及び、そのプログラム
US7724936B2 (en) 2004-06-22 2010-05-25 Fujifilm Corporation Image generation apparatus and image generation method for detecting abnormalities
US7626597B2 (en) 2004-06-23 2009-12-01 Fujifilm Corporation Image display method, apparatus and program
CN103503028A (zh) * 2011-05-04 2014-01-08 史塞克创伤有限责任公司 对图像的临床相关性进行自动检测和测试的***和方法
JP2014519362A (ja) * 2011-05-04 2014-08-14 ストライカー トラウマ ゲーエムベーハー 臨床的意義に関する画像の自動検出及び検査用のシステム及び方法
US9788786B2 (en) 2011-05-04 2017-10-17 Stryker European Holdings I, Llc Systems and methods for automatic detection and testing of images for clinical relevance
JP2012245235A (ja) * 2011-05-30 2012-12-13 Ge Medical Systems Global Technology Co Llc 画像生成装置およびx線ct装置並びにプログラム
JP2011170890A (ja) * 2011-06-06 2011-09-01 Fujifilm Corp 顔検出方法および装置並びにプログラム
JP2015128467A (ja) * 2014-01-06 2015-07-16 株式会社東芝 医用画像処理装置、x線診断装置及び医用画像処理プログラム
JP7482654B2 (ja) 2020-03-11 2024-05-14 株式会社エクスビジョン エッジ検出システムおよびそのプログラム

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