JP2003260044A - Abnormal shadow detecting area setting device - Google Patents

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To reduce a detection error rate by a multipoint check and to set an appropriate detecting area when one abnormal shadow is detected as two or more abnormal shadows. <P>SOLUTION: An adjacent shadow selecting means 21 inputs position information of a detected shadow detected on the basis of image data P from an abnormal shadow detector 10, and measures a distance between detected shadows on the basis of the position information inputted, and selects a set of detected shadows existing within a fixed distance as adjacent shadows and a detecting area setting means 22 unites the detected shadows included in the adjacent shadows selected and sets them as one detecting area. <P>COPYRIGHT: (C)2003,JPO

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【０００１】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は異常陰影の検出領域
設定装置に関し、特に詳しくは、被写体の画像データに
基づいて検出された画像中の異常陰影の検出領域を設定
する検出領域設定装置に関するものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an abnormal shadow detection area setting device, and more particularly to a detection area setting device for setting an abnormal shadow detection area in an image detected based on image data of a subject. Is.

【０００２】[0002]

【従来の技術】従来より、医療分野においては、被写体
の放射線画像を読影して病変部を発見し、またその病変
部の状態を観察して、疾病の有無や進行状況の診断を行
うことが一般的に行なわれている。しかしながら、放射
線画像の読影は読影者の経験や画像読影能力の高低によ
って左右され、必ずしも客観的なものとはいえなかっ
た。2. Description of the Related Art Conventionally, in the medical field, a radiation image of a subject is read to find a lesion, and the state of the lesion is observed to diagnose the presence or absence of a disease and the progress of the disease. It is commonly done. However, the interpretation of radiographic images is not always objective because it depends on the experience of the reader and the level of image interpretation ability.

【０００３】例えば、乳癌の検査を目的として撮影され
たマンモグラフィ（***を被写体とした診断用放射線画
像）においては、その画像から癌化部分の特徴の一つで
ある腫瘤陰影や微小石灰化陰影等の異常陰影を発見する
ことが必要であるが、読影者によっては必ずしも的確に
その異常陰影を見つけ出すことができるとは限らない。
このため、読影者の技量に依存することなく、腫瘤陰影
や微小石灰化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た。For example, in mammography (a diagnostic radiographic image of a breast as an object) taken for the purpose of examining breast cancer, a mass shadow, a microcalcification shadow, etc., which is one of the characteristics of the cancerous part, is obtained from the image. It is necessary to find the abnormal shadow of, but it is not always possible for some readers to accurately find the abnormal shadow.
Therefore, it has been required to accurately detect abnormal shadows such as tumor shadows and microcalcification shadows without depending on the skill of the reader.

【０００４】この要望に応えるものとして、診断用画像
として取得された被写体の画像データに基づき、その画
像データが表わす画像中の異常陰影を計算機を用いて自
動的に検出する異常陰影検出処理システム（計算機支援
画像診断装置）が提案されている（特開平8-294479号公
報、特開平8-287230号公報等）。この異常陰影検出処理
システムは、異常陰影の濃度分布の特徴や形態的な特徴
に基づいて、異常陰影を計算機を用いて自動的に検出す
るものであり、主として腫瘤陰影を検出するのに適した
アイリスフィルタ処理や、主として微小石灰化陰影を検
出するのに適したモフォロジーフィルタ処理等を利用し
て異常陰影を検出する。In order to meet this demand, an abnormal shadow detection processing system for automatically detecting an abnormal shadow in an image represented by the image data based on image data of a subject acquired as a diagnostic image by using a computer ( Computer-aided image diagnostic devices) have been proposed (Japanese Patent Laid-Open Nos. 8-294479 and 8-287230). This abnormal shadow detection processing system automatically detects abnormal shadows using a computer based on the characteristics of the density distribution and morphological characteristics of abnormal shadows, and is suitable mainly for detecting tumor shadows. Anomalous shadows are detected by using iris filter processing or morphological filter processing suitable mainly for detecting microcalcification shadows.

【０００５】アイリスフィルタ処理は、画像信号の濃度
勾配の集中度の最大値を表すアイリスフィルタ出力値と
所定の閾値とを比較することにより、画像中における乳
癌の特徴的形態の一つである腫瘤陰影を検出するのに有
効な手法であり、一方、モフォロジーフィルタ処理は、
画像信号に対して、検出しようとする微小石灰化陰影よ
りも大きいサイズの構造要素を用いたモフォロジー演算
処理の出力値と所定の閾値とを比較することにより、画
像中における乳癌の特徴的形態の一つである微小石灰化
陰影を検出するのに有効な手法である。In the iris filter processing, a tumor mass, which is one of the characteristic forms of breast cancer in an image, is obtained by comparing the output value of the iris filter, which represents the maximum concentration degree of the density gradient of the image signal, with a predetermined threshold value. This is an effective method for detecting shadows, while morphological filtering is
By comparing the output value of the morphological operation processing using the structuring element having a size larger than the microcalcification shadow to be detected with the image signal and a predetermined threshold value, the characteristic morphology of breast cancer in the image can be determined. It is an effective method to detect one microcalcification shadow.

【０００６】ここで、アイリスフィルタ処理について具
体的に説明する。アイリスフィルタ処理とは、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アイリスフィルタを用いて、画像中
の腫瘤陰影を検出するものである。すなわち、Ｘ線フィ
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、腫瘤陰影部分は周囲の
画像部分に比べて濃度値（画像信号値）が僅かに低く、
腫瘤陰影の内部においては、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局所的な
濃度値の勾配が認められることが知られているため、ア
イリスフィルタを用いることにより、画像中の腫瘤陰影
を検出することができる。Here, the iris filter processing will be specifically described. The iris filter processing is to detect a tumor shadow in an image using an iris filter that calculates the gradient of an image signal as a gradient vector and outputs the degree of concentration of the gradient vector. That is, in the radiation image on the X-ray film (the image represented by the image signal of high density and high signal level), the density value (image signal value) of the tumor shadow part is slightly lower than that of the surrounding image part,
In the inside of the tumor shadow, it is known that there is a local gradient of the concentration value that the concentration value decreases from the peripheral portion of the substantially circular shape toward the center portion, so by using the iris filter, The tumor shadow in the image can be detected.

【０００７】以下、図６のマンモグラフィを参照して説
明する。原画像データＰにおける腫瘤陰影Ｐ₁ 内部の任
意の画素における勾配ベクトルは図６（２）に示すよう
に腫瘤陰影Ｐ₁ の中心付近を向くが、血管陰影や乳腺な
ど細長い陰影Ｐ₂ は図６（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。このため、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Ｐ₁ の候補
領域となる。なお、図６（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 は、勾配ベクトルが特
定の点に集中する傾向があるため擬似的に候補領域とし
て検出され得る。以下にアイリスフィルタ処理の具体的
なアルゴリズムを示す。A description will be given below with reference to the mammography of FIG. The gradient vector at an arbitrary pixel inside the tumor shadow P ₁ in the original image data P faces toward the center of the tumor shadow P ₁ as shown in FIG. 6B, but the elongated shadow P ₂ such as blood vessel shadow or mammary gland is shown in FIG. As shown in (3), the gradient vector is not concentrated on a specific point. Therefore, if the distribution of the orientation of the gradient vector is locally evaluated and a region concentrated at a specific point is extracted, that region becomes a candidate region for the tumor shadow P ₁ . It should be noted that the shadow P ₃ in which elongated shadows such as a mammary gland intersect with each other as shown in FIG. 6 (4) can be detected as a pseudo candidate region because the gradient vector tends to concentrate at a specific point. The specific algorithm of the iris filter processing is shown below.

【０００８】まず、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。First, for all pixels forming the target image, the orientation θ of the gradient vector of the image data is calculated for each pixel j based on the calculation formula shown in the following formula (1).

【０００９】[0009]

【数１】 ここでｆ₁ 〜ｆ₁₆は、図７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。[Equation 1] Here, as shown in FIG. 7, f _{1 to} f ₁₆ are pixel values (image data) corresponding to pixels on the outer periphery of a mask having a size of, for example, 5 pixels in the vertical direction × 5 pixels in the horizontal direction, with the pixel j as the center. Is.

【００１０】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。Next, for all pixels forming the target image, the degree of concentration C of the gradient vector with that pixel as the pixel of interest is calculated according to the following equation (2).

【００１１】[0011]

【数２】 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８参照）。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。[Equation 2] Here, N is the number of pixels existing in a circle having a radius R around the pixel of interest, θj is a straight line connecting the pixel of interest and each pixel j in the circle, and the above equation (1) for each pixel j is It is an angle formed by the calculated gradient vector (see FIG. 8). Therefore, the degree of concentration C represented by the above equation (2) has a large value when the direction of the gradient vector of each pixel j is concentrated on the target pixel.

【００１２】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
きな値をと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、血管陰影など細長い陰影は勾配ベ
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、このフィルタは通常の差分フィルタに比
べて血管や乳腺等の影響を受けにくく、腫瘤陰影を効率
よく検出できるという特長を有している。By the way, the gradient vector of each pixel j in the vicinity of the tumor shadow, regardless of the contrast of the tumor shadow,
The pixel of interest having a large value of the concentration C can be said to be the pixel at the center of the tumor shadow because it is directed toward the center of the tumor shadow. On the other hand, in the case of a long and narrow shadow such as a blood vessel shadow, the value of the concentration degree C is small because the direction of the gradient vector is biased in a certain direction. Therefore, for all pixels that make up the image,
The value of the degree of concentration C for each pixel of interest is calculated,
The tumor shadow can be detected by evaluating whether or not the value of the concentration degree C exceeds a preset threshold value. That is, this filter is less susceptible to the influence of blood vessels, mammary glands, and the like as compared with a normal difference filter, and has a feature that a tumor shadow can be detected efficiently.

【００１３】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９にそのフィルタを示す。このフィルタは、図
８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９において
は、11.25 度ごとの32方向を例示）の放射状の線上の画
素のみで上記集中度の評価を行うものである。Further, in the actual processing, in order to achieve a detection power which is not influenced by the size or shape of the tumor mass, a device for adaptively changing the size and shape of the filter is made. FIG. 9 shows the filter. Unlike the filter shown in FIG. 8, this filter has 2π / M centered on the pixel of interest.
The above-mentioned degree of concentration is evaluated only by pixels on a radial line in M kinds of directions adjacent to each other at angular intervals of degrees (in FIG. 9, 32 directions are shown every 11.25 degrees).

【００１４】ここでｉ番目の線上にあって、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，下記式（３）、（４）で
与えられる。Here, the coordinates ([x], [y]) of the n-th pixel on the i-th line and from the pixel of interest are given by the following equations, where the coordinates of the pixel of interest are (k, l). It is given by (3) and (4).

【００１５】[0015]

【数３】 ただし、[ｘ]，[ｙ]は、ｘ，ｙを超えない最大の整数で
ある。[Equation 3] However, [x] and [y] are the maximum integers that do not exceed x and y.

【００１６】さらに、その放射状の線上の各線ごとに最
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を全ての方
向で平均し、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。Further, for each line on the radial line, the output value up to the pixel at which the maximum concentration degree is obtained is the concentration degree Cimax in that direction, the concentration degree Cimax is averaged in all directions, and this average value is obtained. Is the concentration degree C of the gradient vector group for the pixel of interest.

【００１７】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。Specifically, first, the concentration degree Ci (n) obtained from the pixel of interest to the n-th pixel on the i-th radial line is obtained by the following equation (5).

【００１８】[0018]

【数４】 すなわち式（５）は、始点を注目画素とし、終点をＲmi
n 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。[Equation 4] That is, in equation (5), the starting point is the pixel of interest and the ending point is Rmi.
Change the concentration within the range from n to Rmax.
(N) is calculated.

【００１９】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。Here, Rmin and Rmax are the minimum value and the maximum value of the radius of the tumor shadow to be extracted.

【００２０】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。Next, the degree of concentration C of the gradient vector group is calculated by the following equations (6) and (7).

【００２１】[0021]

【数５】 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、その線の方向における腫瘤陰影の領域と
なる。[Equation 5] Here, since Cimax in the equation (6) is the maximum value of the concentration degree Ci (n) for each radial direction line obtained in the equation (5),
The area from the pixel of interest to the pixel having the maximum concentration Ci (n) is the area of the tumor shadow in the direction of the line.

【００２２】全ての放射状の方向線について式（６）の
計算をしてその各線上における腫瘤陰影の領域の辺縁点
を求め、この各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
瘤陰影の領域の輪郭を特定することができる。Equation (6) is calculated for all radial direction lines to find the marginal points of the tumor shadow area on each line, and the adjacent margin points of the tumor shadow area on each line are By connecting with a straight line or a non-linear curve, the contour of the area of the tumor shadow can be specified.

【００２３】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
あるか否かを判断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（若しくはＩ≦Ｔ）であればこの
注目画素を中心とする領域が腫瘤陰影の領域ではないと
判定し、Ｉ≧Ｔ（若しくはＩ＞Ｔ）であれば腫瘤陰影の
領域であると判定して検出する。Then, in the expression (7), the maximum value Cimax of the concentration degree given by the expression (6) in this region is set in all directions of the radial direction lines (in the expression (7), the case of 32 directions is illustrated). The average value of is calculated. This calculated value is the iris filter output value I, and this output value I is compared with a preset constant threshold T suitable for determining whether or not a tumor shadow is present, and I <T (or If I ≦ T), it is determined that the region centered on the pixel of interest is not the region of the tumor shadow, and if I ≧ T (or I> T), it is determined that the region of the tumor shadow is detected. .

【００２４】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。The above-mentioned calculation of the concentration degree Ci (n) is
The following formula (5 ′) may be used instead of the formula (5).

【００２５】[0025]

【数６】 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 に対応した画素を起点とし、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。[Equation 6] That is, in the equation (5 '), the concentration degree Ci (n) is set within the range from the pixel corresponding to the minimum value Rmin of the radius of the tumor shadow to be extracted and the end point from Rmin to Rmax.
Is calculated.

【００２６】また、上記異常陰影検出処理システムで
は、検出された異常陰影を含む局所領域を関心領域（以
下、ＲＯＩという）として設定し、このＲＯＩに含まれ
る異常陰影の属性（腫瘤陰影または微小石灰化陰影の
別）に応じて強調処理等の特化された画像処理をＲＯＩ
画像に対して施すとともに、原画像の全体画像に対して
も読影性能向上のために所定の画像処理を施し、画像処
理が施された全体画像と上記特化された画像処理が施さ
れたＲＯＩ画像とを１つの画像としてＣＲＴ等の画像表
示手段やレーザプリンタ等のプリント手段等に出力して
いる。Further, in the abnormal shadow detection processing system, a local area including the detected abnormal shadow is set as a region of interest (hereinafter referred to as ROI), and the attribute of the abnormal shadow included in this ROI (tumor shadow or micro lime) is set. Specialized image processing such as emphasis processing according to
In addition to the image processing, the entire image of the original image is also subjected to predetermined image processing in order to improve the image reading performance, and the image processed entire image and the specialized image processing ROI are performed. The image and the image are output as one image to an image display unit such as a CRT or a printing unit such as a laser printer.

【００２７】[0027]

【発明が解決しようとする課題】ところで、アイリスフ
ィルタ処理は、上述したように画像信号の濃度勾配の集
中度に基づいて画像中の腫瘤陰影を自動的に検出するも
のであるため、２つ以上のピークを有する濃度分布の腫
瘤陰影を２つ以上の腫瘤陰影として検出してしまうこと
（多所チェックという。）があった。この場合、検出さ
れた個々の腫瘤陰影に対して局所領域が設定されＣＲＴ
等に表示されているため、読影者が検出結果を見たとき
に局所領域が重なっていたり近くに２つ以上の局所領域
が表示されていて、読影性能の低下に繋がってしまうこ
とがあった。また、本来１つである腫瘤陰影が２つ以上
の腫瘤陰影として検出されているため、誤検出率の増加
にも繋がっていた。By the way, since the iris filter processing is to automatically detect a tumor shadow in an image based on the concentration degree of the density gradient of the image signal as described above, two or more iris filter processings are performed. There was a case where a mass shadow with a concentration distribution having a peak of 2 was detected as two or more mass shadows (referred to as multipoint check). In this case, a local area is set for each detected tumor shadow and CRT is set.
Since the image is displayed on the screen etc., the image reader may see a detection result, and local regions may overlap or two or more local regions may be displayed nearby, which may lead to deterioration of image interpretation performance. . Moreover, since one tumor shadow, which is originally one, is detected as two or more tumor shadows, it also leads to an increase in the false detection rate.

【００２８】そこで、この問題を解決するために、検出
された異常陰影について設定された局所領域のうち、重
複率が高い（重なっている部分が大きい）複数の局所領
域については、一番面積の大きい局所領域を選択して他
の局所領域を削除する手法が本出願人により既に提案さ
れている（特開平10-108858号公報）。この手法によれ
ば、１つの異常陰影に対して局所領域を重複して設定す
ることを防止することができる。Therefore, in order to solve this problem, among the local areas set for the detected abnormal shadows, a plurality of local areas having a high overlap ratio (a large overlapping portion) have the largest area. A method of selecting a large local area and deleting other local areas has already been proposed by the present applicant (Japanese Patent Laid-Open No. 10-108858). According to this method, it is possible to prevent overlapping of local regions for one abnormal shadow.

【００２９】しかしながら、この手法によれば、重複し
て設定された局所領域のうち一番面積の大きい局所領域
を残して他の局所領域を削除しているため、実際の異常
陰影の領域の一部のみを含む局所領域が選択されたり、
異常陰影の領域に最も合った（例えば腫瘤陰影の領域の
輪郭に外接するような）局所領域が削除されて大きい局
所領域が選択されてしまうことがあり、必ずしも診断に
適した局所領域が設定されるわけではなかった。また、
真の癌を示している局所領域を削除してしまう可能性も
否定できなかった。However, according to this method, the local area having the largest area is left among the locally set overlapping areas, and the other local areas are deleted. Local area including only part is selected,
The local area that most closely matches the abnormal shadow area (for example, circumscribing the contour of the tumor shadow area) may be deleted and a large local area may be selected. A local area suitable for diagnosis may not always be set. It wasn't. Also,
It could not be ruled out that the local region showing true cancer could be deleted.

【００３０】本発明は、上記事情に鑑み、１つの異常陰
影が２つ以上の異常陰影として検出されたときに、多所
チェックによる誤検出率を減少させるとともに、診断に
適した適切な検出領域を設定することを可能にした異常
陰影の検出領域設定装置を提供することを目的とするも
のである。In view of the above circumstances, the present invention reduces an erroneous detection rate due to a multi-point check when one abnormal shadow is detected as two or more abnormal shadows, and also has an appropriate detection area suitable for diagnosis. It is an object of the present invention to provide an abnormal shadow detection area setting device capable of setting the.

【００３１】[0031]

【課題を解決するための手段】本発明による異常陰影の
検出領域設定装置は、被写体の画像を表す画像データに
基づいて検出された２以上の異常陰影の隣接性を所定の
基準に基づいて判定し、該判定により互いに隣接してい
ると判定された異常陰影の組を隣接陰影として選出する
隣接陰影選出手段と、選出された隣接陰影については、
隣接陰影に含まれる異常陰影を結合して検出領域として
設定する検出領域設定手段とを備えたことを特徴とする
ものである。An abnormal shadow detection area setting device according to the present invention determines the adjacency of two or more abnormal shadows detected based on image data representing an image of a subject based on a predetermined standard. Then, regarding the adjacent shadow selection means for selecting a set of abnormal shadows determined to be adjacent to each other as the adjacent shadows by the determination, and the selected adjacent shadows,
It is characterized by further comprising: detection area setting means for combining abnormal shadows included in adjacent shadows and setting them as a detection area.

【００３２】隣接性を判定する際の「所定の基準」と
は、例えば各異常陰影間の距離（ユークリッド）や、各
異常陰影に設定された局所領域の重複率などを意味する
ものであり、上記隣接陰影選出手段は、これらの基準に
基づいて、距離が所定の閾値以下の異常陰影の組や局所
領域の重複率が所定の閾値以上の組を隣接陰影として選
出するものである。ここで局所領域とは、通常ＲＯＩと
して設定される、検出された異常陰影の領域を含む矩形
等の枠に囲まれた領域を意味するものである。なお、局
所領域の重複率とは互いに重複している２つ以上の局所
領域のうち面積が小さい側の局所領域の面積を基準とし
た、重複している面積の比率を意味するものであり、重
複率の閾値としては８０〜９０％とすることが好まし
い。The "predetermined standard" for determining the adjacency means, for example, the distance (Euclidean) between the abnormal shadows, the overlap rate of the local areas set in the abnormal shadows, and the like. The adjacent shadow selecting means selects, as the adjacent shadow, a group of abnormal shadows having a distance equal to or less than a predetermined threshold value or a group having an overlap rate of a local region equal to or more than a predetermined threshold value based on these criteria. Here, the local area means an area surrounded by a frame such as a rectangle including the area of the detected abnormal shadow, which is usually set as the ROI. The overlap rate of the local areas means the ratio of the overlapping areas based on the area of the local area having the smaller area of the two or more local areas overlapping each other. The threshold value of the overlapping rate is preferably 80 to 90%.

【００３３】検出領域設定手段において設定される検出
領域としては、例えば、結合対象の各異常陰影の局所領
域を全て含む最小矩形領域を採用することができるが、
この形状や設定法に限定されるものではなく、隣接陰影
に含まれる異常陰影を結合するものであれば種々の形状
や設定法を採用することができる。また、設定される検
出領域とは、枠等によって囲まれる領域に限られるもの
ではなく、その領域の位置を示すものであればよい。す
なわち、例えば、隣接領域に含まれる各異常陰影の各重
心点を結んで形成される領域の重心位置（隣接領域に含
まれる異常陰影が２つの時には各重心点の略中心位置な
ど）や、上記最小矩形領域の重心位置を、結合して設定
された検出領域を意味するものとしてもよい。As the detection area set by the detection area setting means, for example, a minimum rectangular area including all local areas of each abnormal shadow to be combined can be adopted.
The shape and the setting method are not limited to the above, and various shapes and setting methods can be adopted as long as the abnormal shadows included in the adjacent shadows are combined. The detection area to be set is not limited to the area surrounded by a frame or the like, and may be any area that indicates the position of the area. That is, for example, the barycentric position of an area formed by connecting the barycentric points of the abnormal shadows included in the adjacent area (such as the approximate center position of each barycentric point when there are two abnormal shadows included in the adjacent area), The barycentric position of the smallest rectangular area may mean a detection area set by combining.

【００３４】なお、１つの画像データにおいて、隣接陰
影選出手段により選出される隣接陰影の数は限定される
ものではなく、また隣接陰影に含まれる異常陰影の数も
２つ以上であればよく、その数を限定されるものではな
い。また、検出領域設定手段において異常陰影を結合す
る際には、隣接陰影に含まれている全ての異常陰影を結
合して１つの検出領域を設定することが望ましい。The number of adjacent shadows selected by the adjacent shadow selecting means in one image data is not limited, and the number of abnormal shadows included in the adjacent shadows may be two or more. The number is not limited. Further, when combining the abnormal shadows by the detection area setting means, it is desirable to combine all the abnormal shadows included in the adjacent shadows and set one detection area.

【００３５】また、本発明による異常陰影の検出領域設
定装置を、被写体の画像を表す画像データに基づいて検
出された２以上の異常陰影の隣接性を所定の基準に基づ
いて判定し、該判定により互いに隣接していると判定さ
れた異常陰影の組を隣接陰影として選出する隣接陰影選
出手段と、選出された隣接陰影については、隣接陰影に
含まれる異常陰影を結合または削除して検出領域を決定
する検出領域決定手段とを備え、検出領域決定手段が、
隣接陰影に含まれる異常陰影を結合して検出領域として
設定する結合手段と、隣接陰影に含まれる異常陰影のう
ち少なくとも１つを削除して削除された異常陰影以外の
異常陰影を検出領域として設定する削除手段と、結合手
段と削除手段とのうちいずれか一方を選択する選択手段
とを備えたものとすることもできる。Further, the abnormal shadow detection area setting device according to the present invention determines the adjacency of two or more abnormal shadows detected based on the image data representing the image of the subject based on a predetermined reference, and the judgment is made. Adjacent shadow selection means for selecting a pair of abnormal shadows determined to be adjacent to each other as adjacent shadows, and for the selected adjacent shadows, the abnormal shadows included in the adjacent shadows are combined or deleted to detect the detection area. And a detection area determining means for determining, the detection area determining means,
Combining means for combining abnormal shadows included in adjacent shadows and setting them as detection areas, and abnormal shadows other than the abnormal shadows deleted by deleting at least one of the abnormal shadows included in adjacent shadows are set as detection areas It is also possible to provide the deleting means for selecting and the selecting means for selecting one of the combining means and the deleting means.

【００３６】すなわち、ここでの検出領域決定手段は、
選択手段により選択された手段（結合手段または削除手
段）により検出領域を決定するものである。That is, the detection area determining means here is
The detection area is determined by the means (combining means or deleting means) selected by the selecting means.

【００３７】選択手段は、検出領域を設定する処理を結
合手段によって行うのか或いは削除手段によって行うの
かを選択する手段であるが、この選択手段を、隣接陰影
に含まれる異常陰影それぞれの第１の悪性度評価値を算
出し、算出された第１の悪性度評価値に基づいて選択を
行うものとすることもできる。この第１の悪性度評価値
としては、検出された異常陰影が腫瘤陰影の場合には、
マハラノビス距離のゆう度比を用いることが望ましく、
他に、腫瘤陰影の場合には悪性度を評価するための種々
の特徴量（広がり度、細長さ、辺縁の粗さ、円形度、内
部の濃度分布の凹凸度等）を、微小石灰化陰影の場合に
も同様の特徴量（検出された石灰化陰影の数、密度等）
を第１の悪性度評価値として用いることもできる。ま
た、選択手段を、上記ゆう度比等の第１の悪性度評価値
のばらつき（最大値と最小値との差など）が所定の閾値
よりも小さい場合には結合手段を選択し、大きい場合に
は削除手段を選択するものとしてもよい。The selecting means is means for selecting whether to perform the process of setting the detection area by the combining means or the deleting means. This selecting means is used for the first of each of the abnormal shadows included in the adjacent shadows. It is also possible to calculate the malignancy evaluation value and perform selection based on the calculated first malignancy evaluation value. As the first evaluation value of malignancy, when the detected abnormal shadow is a tumor shadow,
It is desirable to use the likelihood ratio of Mahalanobis distance,
In addition, in the case of a tumor shadow, various feature quantities (spreading degree, slenderness, edge roughness, circularity, unevenness degree of internal concentration distribution, etc.) for evaluating malignancy are used for microcalcification. Similar features for shadows (number of detected calcified shadows, density, etc.)
Can also be used as the first malignancy evaluation value. When the variation of the first malignancy evaluation value such as the likelihood ratio (the difference between the maximum value and the minimum value) is smaller than a predetermined threshold value, the selecting means is selected, and when the selecting means is large, Alternatively, the deleting means may be selected.

【００３８】また、選択手段を、外部から入力された指
示に従って結合手段または削除手段を選択するものとし
てもよい。Further, the selecting means may be one which selects the combining means or the deleting means in accordance with an instruction inputted from the outside.

【００３９】また、削除手段を、隣接陰影に含まれる異
常陰影それぞれの第２の悪性度評価値を算出し、算出さ
れた第２の悪性度評価値に基づいて削除を行うものとす
ることもできる。すなわち、削除手段を、隣接陰影に含
まれる異常陰影それぞれの第２の悪性度評価値に基づい
て削除する異常陰影を選択し、削除を行うものとしても
よい。ここで、第２の悪性度評価値としては、上記第１
の悪性度評価値と同様の値を用いることができる。削除
手段は、この第２の悪性度評価値に基づいて、隣接陰影
に含まれる異常陰影のうち第２の悪性度評価値が最も高
いもの以外を削除し、残った１つの異常陰影を検出領域
として設定するものであることが好ましいが、例えば、
隣接領域に３つ以上の異常陰影が含まれる場合には、第
２の悪性度評価値が所定の閾値よりも低いものを削除す
ることなどにより、２つ以上の検出領域を設定するもの
であってもよい。Further, the deleting means may calculate the second malignancy evaluation value of each of the abnormal shadows included in the adjacent shadows and perform the deletion based on the calculated second malignancy evaluation value. it can. That is, the deleting unit may select and delete the abnormal shadow to be deleted based on the second malignancy evaluation value of each abnormal shadow included in the adjacent shadows. Here, the second malignancy evaluation value is the first
The same value as the malignancy evaluation value of can be used. The deleting means deletes the abnormal shadows included in the adjacent shadows other than the one having the highest second malignancy evaluation value based on the second malignancy evaluation value, and detects one remaining abnormal shadow. Although it is preferable to set as,
When three or more abnormal shadows are included in the adjacent area, two or more detection areas are set by deleting the second malignancy evaluation value lower than a predetermined threshold. May be.

【００４０】結合手段により設定される検出領域として
は、例えば、結合対象の各異常陰影の局所領域を全て含
む最小矩形領域を採用することができるが、この形状や
設定法に限定されるものではない。また、設定される検
出領域とは、枠等によって囲まれる領域に限られるもの
ではなく、その領域の位置を示すものであれば、例え
ば、隣接領域に含まれる各異常陰影の各重心点を結んで
形成される領域の重心位置（隣接領域に含まれる異常陰
影が２つの時には各重心点の略中心位置など）や、上記
最小矩形領域の重心位置を、結合して設定された検出領
域を意味するものとしてもよい。また、削除手段により
設定される検出領域を、残った各異常陰影の各局所領域
とすることもできるが、残った各異常陰影の略重心位置
や、各異常陰影に略外接する矩形領域の重心位置を検出
領域を示すものとしてもよい。As the detection area set by the combining means, for example, a minimum rectangular area including all local areas of respective abnormal shadows to be combined can be adopted, but the shape and the setting method are not limited thereto. Absent. Further, the detection area to be set is not limited to the area surrounded by a frame or the like, and if it indicates the position of the area, for example, each barycentric point of each abnormal shadow included in the adjacent area is connected. Meaning the detection area set by combining the centroid position of the area formed by (the approximate center position of each centroid point when there are two abnormal shadows included in adjacent areas) and the centroid position of the minimum rectangular area. It may be done. Further, the detection area set by the deleting means may be each local area of each remaining abnormal shadow, but the approximate center of gravity position of each remaining abnormal shadow or the center of gravity of a rectangular area circumscribing each abnormal shadow. The position may indicate the detection area.

【００４１】また、「異常陰影」とは、画像中に存在し
ている腫瘤陰影や微小石灰化陰影等を意味するものであ
るが、本発明においては、特にアイリスフィルタ処理に
よって検出された腫瘤陰影が好適である。Further, the "abnormal shadow" means a mass shadow, a microcalcification shadow, etc. existing in the image, but in the present invention, the mass shadow particularly detected by the iris filter processing. Is preferred.

【００４２】なお、被写体としては***が好適である
が、これに限定されるものではない。The breast is suitable as the subject, but the present invention is not limited to this.

【００４３】[0043]

【発明の効果】上記のように構成された本発明の異常陰
影の検出領域設定装置によれば、所定の基準に基づいて
互いに隣接していると判定された異常陰影の組を隣接陰
影として選出し、選出された隣接陰影に含まれる異常陰
影を結合して検出領域とするから、１つの異常陰影が２
つ以上の異常陰影として検出されたときに、この２つ以
上の異常陰影を結合させて多所チェックによる誤検出率
を減少させることができる。According to the abnormal shadow detection area setting device of the present invention configured as described above, a group of abnormal shadows determined to be adjacent to each other based on a predetermined criterion is selected as an adjacent shadow. However, since the abnormal shadows included in the selected adjacent shadows are combined to form the detection area, one abnormal shadow is 2
When detected as one or more abnormal shadows, the two or more abnormal shadows can be combined to reduce the false detection rate due to the multiple-point check.

【００４４】特に、隣接陰影に含まれる異常陰影を全て
結合して１つの検出領域とすれば、互いに重複している
部分を有する２つ以上の局所領域のうち少なくとも１つ
を削除して多所チェックを防止する従来の形態に比べ、
誤って真の癌（異常陰影）を削除してしまうことを防ぐ
ことができる。In particular, if all the abnormal shadows included in the adjacent shadows are combined to form one detection area, at least one of two or more local areas having overlapping portions is deleted and many areas are deleted. Compared with the conventional form that prevents checking,
It is possible to prevent the true cancer (abnormal shadow) from being accidentally deleted.

【００４５】また、隣接陰影に含まれる異常陰影を結合
するか或いは削除するかを選択する選択手段を備えれ
ば、適切に検出領域を決定することが可能になる。特
に、選択手段を、隣接陰影に含まれる異常陰影それぞれ
の第１の悪性度評価値を算出し、算出された第１の悪性
度評価値に基づいて選択を行うものとすれば、互いに悪
性度評価値が近い異常陰影については結合を行い、悪性
度評価値が全く異なる異常陰影についてはいずれかの削
除を行うことが可能になるから、適切な検出領域を決定
することができる。Further, if the selection means for selecting whether to combine or delete the abnormal shadows included in the adjacent shadows is provided, the detection area can be appropriately determined. In particular, if the selecting means calculates the first malignancy evaluation value of each of the abnormal shadows included in the adjacent shadows and makes the selection based on the calculated first malignancy evaluation value, the malignancy is mutually Since it is possible to combine abnormal shadows having similar evaluation values and delete any abnormal shadows having completely different malignancy evaluation values, it is possible to determine an appropriate detection area.

【００４６】なお、隣接陰影に含まれる異常陰影の削除
を、各異常陰影の第２の悪性度評価値に基づいて行うよ
うにすれば、検出された各異常陰影が真の癌（悪性の異
常陰影）であるか否かの可能性を考慮した上で異常陰影
の削除を行うことができ、誤って悪性度が高い真の癌を
削除してしまう確率を減らすことができる。If the abnormal shadows included in the adjacent shadows are deleted based on the second malignancy evaluation value of each abnormal shadow, each detected abnormal shadow is a true cancer (malignant abnormality). It is possible to delete the abnormal shadow after considering the possibility of whether or not it is a shadow, and it is possible to reduce the probability of accidentally deleting a true cancer having a high malignancy.

【００４７】[0047]

【発明の実施の形態】以下、本発明の異常陰影の検出領
域設定装置の実施の形態を図面に基づいて説明する。図
１は、本発明の一実施形態による異常陰影の検出領域設
定装置を包括する異常陰影検出処理システムの具体的な
実施形態を示す図である。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS An embodiment of an abnormal shadow detection area setting device according to the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram showing a specific embodiment of an abnormal shadow detection processing system including an abnormal shadow detection area setting device according to an embodiment of the present invention.

【００４８】本実施形態の異常陰影の検出領域設定装置
20は、***の放射線画像データＰに基づいて検出された
腫瘤陰影（以下、画像中に実際に存在している腫瘤陰影
と検出された腫瘤陰影とを区別するために、検出された
腫瘤陰影を検出陰影という。）の検出結果（検出陰影の
位置情報）を異常陰影検出装置10から入力し、入力され
た位置情報に基づいて各検出陰影間の距離を算出し、一
定の距離以内に存在している検出陰影の組を隣接陰影と
して選出する隣接陰影選出手段21と、選出された隣接陰
影に含まれる検出陰影を結合し１つの検出領域として設
定する検出領域設定手段22とにより構成されている。Abnormal Shadow Detection Area Setting Device of this Embodiment
Reference numeral 20 denotes a tumor shadow detected based on the radiation image data P of the breast (hereinafter, the detected tumor shadow is used to distinguish the tumor shadow actually present in the image from the detected tumor shadow). The detected results (position information of detected shadows) (position information of detected shadows) is input from the abnormal shadow detection device 10, and the distance between the detected shadows is calculated based on the input position information, and the detected shadows exist within a certain distance. Adjacent shadow selecting means 21 for selecting a set of detected shadows as adjacent shadows, and detection area setting means 22 for combining the detected shadows included in the selected adjacent shadows and setting them as one detection area. .

【００４９】また、検出領域設定装置20には検出結果を
表示する表示装置30が接続され、検出領域設定手段22に
より設定された検出領域が処理対象の放射線画像ととも
にＣＲＴ上に表示されている。A display device 30 for displaying a detection result is connected to the detection area setting device 20, and the detection area set by the detection area setting means 22 is displayed on the CRT together with the radiation image to be processed.

【００５０】次に、以上のように構成された本実施形態
の異常陰影検出処理システムの作用について説明する。Next, the operation of the abnormal pattern detection processing system of the present embodiment configured as described above will be described.

【００５１】***の放射線画像データＰが異常陰影検出
装置10に入力されると、異常陰影検出装置10において、
アイリスフィルタ処理により、画像中の腫瘤陰影が検出
される。具体的には前述したように、アイリスフィルタ
処理によって腫瘤陰影の領域の輪郭を特定し、この輪郭
に囲まれた領域の位置情報を検出陰影の領域の位置情報
として得る。検出領域設定装置20は、検出陰影の領域の
位置情報を検出結果として異常陰影検出装置10から入力
する。When the radiation image data P of the breast is input to the abnormal shadow detecting device 10, the abnormal shadow detecting device 10
The iris filter process detects a tumor shadow in the image. Specifically, as described above, the contour of the tumor shadow area is specified by the iris filter processing, and the position information of the area surrounded by this contour is obtained as the position information of the detected shadow area. The detection area setting device 20 inputs the position information of the detected shadow area from the abnormal shadow detection device 10 as a detection result.

【００５２】図２（１）は画像Ｐ（簡単のため、画像デ
ータと、該画像データが担持する画像に同じ符号を付し
て説明する。）中に実際に存在している腫瘤陰影Ｔ１，
Ｔ２を示したものであり、同図（２）は、この画像Ｐ中
の腫瘤陰影をアイリスフィルタ処理により自動的に検出
した結果を示したものである。この図においては説明の
ため、検出した結果を、検出陰影の領域の輪郭の外接矩
形領域Ｒ１〜Ｒ３を用いて示している。図示のように、
腫瘤陰影Ｔ２は１つの領域Ｒ３として検出されている
が、腫瘤陰影Ｔ１は２つの領域Ｒ１，Ｒ２として検出さ
れている。すなわち、アイリスフィルタ処理は画像信号
の濃度勾配の集中度に基づいて画像中の腫瘤陰影を自動
的に検出するものであるため、２つのピークを有する濃
度分布の腫瘤陰影Ｔ１が２つの腫瘤陰影として認識され
領域Ｒ１，Ｒ２として検出されている。In FIG. 2 (1), the tumor shadow T1, which actually exists in the image P (for simplicity, the image data and the image carried by the image data will be described with the same reference numerals).
FIG. 2B shows T2, and FIG. 2B shows the result of automatically detecting the tumor shadow in the image P by the iris filter processing. In this figure, for the sake of explanation, the detection result is shown using the circumscribed rectangular regions R1 to R3 of the outline of the region of the detected shadow. As shown,
The tumor shadow T2 is detected as one region R3, but the tumor shadow T1 is detected as two regions R1 and R2. That is, since the iris filter processing is to automatically detect the tumor shadow in the image based on the concentration degree of the density gradient of the image signal, the tumor shadow T1 of the density distribution having two peaks becomes two tumor shadows. It is recognized and detected as regions R1 and R2.

【００５３】検出陰影の領域の位置情報が検出領域設定
装置20に入力されると、隣接陰影選出手段21は、その各
位置情報を入力し、各検出陰影間の距離を算出する。具
体的には、各検出陰影に対して外接矩形を設定し、設定
された外接矩形の中心位置を基準として相互間の距離
（ユークリッド）を算出する。隣接陰影選出手段21は、
さらに、算出された距離に基づいて、一定の距離以内に
存在している検出陰影の組を隣接陰影として選出する。
ここで、図２（２）においては、腫瘤陰影Ｔ１上で検出
された、矩形領域Ｒ１，Ｒ２により示されている検出陰
影が隣接陰影として選出される。なお、隣接陰影として
選出する際の距離の閾値（一定の距離）は、画像の特性
等に基づいて適宜定めることができる。また、ここでは
隣接陰影が１つのみ選出された例を示しているが、１画
像について選出される隣接陰影は１つに限られるもので
はない。When the position information of the detected shadow area is input to the detection area setting device 20, the adjacent shadow selecting means 21 inputs the position information and calculates the distance between the detected shadows. Specifically, a circumscribed rectangle is set for each detected shadow, and the distance (Euclidean) between them is calculated with the center position of the set circumscribed rectangle as a reference. The adjacent shadow selection means 21 is
Furthermore, based on the calculated distances, a set of detected shadows existing within a certain distance is selected as an adjacent shadow.
Here, in FIG. 2B, the detected shadows indicated by the rectangular regions R1 and R2 detected on the tumor shadow T1 are selected as the adjacent shadows. It should be noted that the threshold value of the distance (constant distance) when selecting as the adjacent shadow can be appropriately determined based on the characteristics of the image. Although an example in which only one adjacent shadow is selected is shown here, the number of adjacent shadows selected for one image is not limited to one.

【００５４】隣接陰影選出手段21において隣接陰影が選
出されると、選出された隣接陰影に含まれる各検出陰影
の位置情報が検出領域設定手段22に入力され、入力され
た位置情報に基づいて検出陰影の結合が行われる。検出
陰影の結合は、具体的には図３に示すように、各検出陰
影の外接矩形領域Ｒ１，Ｒ２を含む最小矩形領域を検出
領域Ｒ10として設定することにより行われる。When an adjacent shadow is selected by the adjacent shadow selecting means 21, the position information of each detected shadow included in the selected adjacent shadow is input to the detection area setting means 22 and detected based on the input position information. Shading is combined. Specifically, the detection shadows are combined by setting a minimum rectangular area including the circumscribed rectangular areas R1 and R2 of each detection shadow as the detection area R10, as shown in FIG.

【００５５】検出領域設定手段22において検出領域Ｒ10
が設定されると、設定された検出領域Ｒ10の位置を示す
位置情報が処理対象の画像データＰとともに表示装置30
に入力され、表示装置30において、図２（３）に示すよ
うに、検出領域Ｒ10が画像ＰとともにＣＲＴ上に表示さ
れる。また、隣接陰影として選出されなかった検出陰影
の位置情報は、異常陰影検出装置10から直接、或いは、
検出領域設定装置20を経由して表示装置30に入力され、
外接矩形領域Ｒ３が設定されて検出領域Ｒ10とともに表
示される。なお、表示装置30が異常陰影検出装置10から
検出陰影の位置情報を直接入力する場合には、表示装置
30において、検出領域設定装置20から入力された検出領
域Ｒ10の位置情報と比較して、検出領域Ｒ10と重複しな
い検出陰影のみに対して外接矩形領域を設定するように
すればよい。また、検出領域設定手段22が、隣接陰影選
出手段21から、隣接陰影として選出されなかった検出陰
影の位置情報も入力し、検出領域設定手段22において、
隣接陰影に含まれていない検出陰影に対しては外接矩形
領域を検出領域として設定し、検出領域設定手段22によ
り設定された全ての検出領域の位置情報を表示装置30が
入力するようにしてもよい。The detection area R10 in the detection area setting means 22
Is set, the position information indicating the set position of the detection region R10 is displayed on the display device 30 together with the image data P to be processed.
Is input to the display device 30, and the detection region R10 is displayed on the CRT together with the image P on the display device 30, as shown in FIG. Further, the position information of the detected shadow not selected as the adjacent shadow is directly from the abnormal shadow detection device 10, or,
Input to the display device 30 via the detection area setting device 20,
A circumscribed rectangular area R3 is set and displayed together with the detection area R10. When the display device 30 directly inputs the position information of the detected shadow from the abnormal shadow detection device 10, the display device 30
At 30, the circumscribed rectangular area may be set only for the detected shadow that does not overlap with the detection area R10 by comparing with the position information of the detection area R10 input from the detection area setting device 20. Further, the detection area setting means 22, from the adjacent shadow selection means 21, also input the positional information of the detected shadow not selected as an adjacent shadow, in the detection area setting means 22,
Even if the circumscribing rectangular area is set as the detection area for the detection shadow not included in the adjacent shadow, and the display device 30 inputs the position information of all the detection areas set by the detection area setting means 22. Good.

【００５６】上記のように構成された本発明の異常陰影
の検出領域設定装置によれば、腫瘤陰影Ｔ１上で検出さ
れた２つの検出陰影を１つに結合し、１つの検出領域と
して設定して表示させることができるから、多所チェッ
クによる誤検出率を減少させるとともに、読影者が画像
診断をする際に見やすくなるような適切な表示をするこ
とができる。According to the abnormal shadow detection area setting device of the present invention configured as described above, two detection shadows detected on the tumor shadow T1 are combined into one and set as one detection area. Since it is possible to reduce the erroneous detection rate due to the multiple-place check, it is possible to provide an appropriate display that makes it easy for the radiogram interpreter to perform image diagnosis.

【００５７】次に、本発明の具体的な第２の実施の形態
について説明する。なお、上記第１の実施形態と同等の
要素については、図１と同じ符号を付し、特に必要のな
い限り説明を省略する。Next, a concrete second embodiment of the present invention will be described. The same elements as those in the first embodiment are designated by the same reference numerals as those in FIG. 1, and description thereof will be omitted unless particularly necessary.

【００５８】本実施形態の異常陰影の検出領域設定装置
40は、***の放射線画像データＰに基づいて検出された
腫瘤陰影（以下、上記第１の実施形態と同様に検出陰影
という。）の検出結果（検出陰影の位置情報）を異常陰
影検出装置10から入力し、入力された位置情報に基づい
て各検出陰影間の距離を算出し、一定の距離以内に存在
している検出陰影の組を隣接陰影として選出する隣接陰
影選出手段21と、選出された隣接陰影に含まれる検出陰
影を結合または削除して検出領域を決定する検出領域決
定手段42とにより構成されている。Abnormal Shadow Detection Area Setting Device of this Embodiment
Reference numeral 40 denotes the abnormal shadow detection device 10 that indicates the detection result (positional information of the detected shadow) of a tumor shadow (hereinafter, referred to as a detected shadow as in the first embodiment) detected based on the radiation image data P of the breast. The distance between the detected shadows is calculated based on the input position information, and a pair of detected shadows existing within a certain distance is selected as an adjacent shadow selection means 21, and is selected. The detection area determining means 42 determines the detection area by combining or deleting the detection shadows included in the adjacent shadows.

【００５９】検出領域決定手段42は、選出された隣接陰
影に含まれる各検出陰影の位置情報を隣接陰影選出手段
21から入力するとともに画像読取装置等から処理対象の
画像データＰを入力し、入力された各情報に基づいて、
選出された隣接陰影に含まれる各検出陰影の悪性度評価
値を算出し、算出された悪性度評価値に基づいて、各検
出陰影を結合するか或いは削除するかを選択する選択手
段43と、選択手段43によって結合が選択されたときに、
隣接陰影選出手段21により選出された隣接陰影を結合し
１つの検出領域として設定する結合手段44と、選択手段
43によって削除が選択されたときに、隣接陰影選出手段
21により選出された隣接陰影に含まれる検出陰影のうち
悪性度評価値が最も高いもの以外を削除し、残った検出
陰影を検出領域として設定する削除手段45とにより構成
されている。The detection area determination means 42 determines the position information of each detected shadow included in the selected adjacent shadows by the adjacent shadow selection means.
21 as well as image data P to be processed from an image reading device or the like, and based on each input information,
Calculate the malignancy evaluation value of each detected shadow included in the selected adjacent shadows, based on the calculated malignancy evaluation value, the selection means 43 to select whether to join or delete each detected shadow, When the combination is selected by the selection means 43,
Combining means 44 for combining the adjacent shadows selected by the adjacent shadow selecting means 21 and setting them as one detection area, and selecting means
When the deletion is selected by 43, the means for selecting the adjacent shadows
Of the detected shadows included in the adjacent shadows selected by 21, those other than the one with the highest malignancy evaluation value are deleted, and the remaining detected shadows are set as a detection area.

【００６０】また、検出領域設定装置40には検出結果を
表示する表示装置30が接続され、検出領域決定手段42に
より決定された検出領域が処理対象の放射線画像ととも
にＣＲＴ上に表示されている。The display device 30 for displaying the detection result is connected to the detection area setting device 40, and the detection area determined by the detection area determining means 42 is displayed on the CRT together with the radiation image to be processed.

【００６１】次に、以上のように構成された本実施形態
の異常陰影検出処理システムの作用について説明する。Next, the operation of the abnormal pattern detection processing system of the present embodiment configured as described above will be described.

【００６２】異常陰影検出装置10により検出された検出
結果が検出領域設定装置40に入力され、隣接陰影選出手
段21により隣接陰影が選出されると、選出された隣接陰
影に含まれる各検出陰影の位置情報と、処理対象の画像
データＰが検出領域決定手段42の選択手段43に入力され
る。選択手段43では、入力された位置情報および画像デ
ータＰに基づいて、隣接陰影に含まれる各検出陰影のマ
ハラノビス距離のゆう度比を算出し、算出されたマハラ
ノビス距離のゆう度比に基づいて検出陰影を結合するか
或いは削除するかを選択する。When the detection result detected by the abnormal shadow detecting device 10 is input to the detection area setting device 40 and the adjacent shadow selecting means 21 selects the adjacent shadow, each of the detected shadows included in the selected adjacent shadows is detected. The position information and the image data P to be processed are input to the selection means 43 of the detection area determination means 42. The selection means 43 calculates the likelihood ratio of the Mahalanobis distances of the respective detected shadows included in the adjacent shadows based on the input position information and the image data P, and detects the likelihood ratio of the calculated Mahalanobis distances. Select whether to combine or delete the shadows.

【００６３】マハラノビス距離のゆう度比とは、その値
が高いほど悪性である可能性が高いことを表す値であ
り、ここでは、検出陰影ごとにマハラノビス距離のゆう
度比を算出し、算出されたゆう度比のばらつき（例え
ば、最大と最小の差）が所定値よりも小さいときには結
合を選択し、所定値以上のときには削除を選択する。例
えば、選択手段43において選択を行う際の特性値の閾値
を５．０とすると、１つの隣接陰影に含まれる検出陰影
が２つであり、一方の検出陰影のゆう度比が２．０、他
方の検出陰影のゆう度比が１．０であったとき、この２
つのゆう度比の差は１．０で閾値よりも小さいため結合
手段が選択される。また、一方の検出陰影のゆう度比が
１．０、他方の検出陰影のゆう度比が１０．０であった
とき、この２つのゆう度比の差は９．０で閾値以上であ
るため削除手段が選択される。The likelihood ratio of the Mahalanobis distance is a value indicating that the higher the value, the higher the possibility of being malignant. Here, the likelihood ratio of the Mahalanobis distance is calculated for each detected shadow and calculated. When the variation in the likelihood ratio (for example, the difference between the maximum and the minimum) is smaller than a predetermined value, the coupling is selected, and when the variation is more than the predetermined value, the deletion is selected. For example, assuming that the threshold value of the characteristic value when the selection unit 43 makes a selection is 5.0, one adjacent shadow includes two detected shadows, and the likelihood ratio of one detected shadow is 2.0. If the likelihood ratio of the other detected shadow is 1.0, this 2
The coupling means is selected because the difference between the two likelihood ratios is 1.0, which is smaller than the threshold value. When the likelihood ratio of one detected shadow is 1.0 and the likelihood ratio of the other detected shadow is 10.0, the difference between these two likelihood ratios is 9.0, which is equal to or greater than the threshold value. The deleting means is selected.

【００６４】ここで、マハラノビス距離のゆう度比の算
出方法について、以下に詳細に説明する。マハラノビス
距離とは、下記式（８）により算出されるものである。The method of calculating the likelihood ratio of the Mahalanobis distance will be described in detail below. The Mahalanobis distance is calculated by the following equation (8).

【００６５】[0065]

【数７】 上記ｘ１からｘ９は各検出陰影の９つの特徴量に該当す
る。この９つの特徴量は具体的には以下のようにして算
出される。[Equation 7] The above x1 to x9 correspond to the nine feature quantities of each detected shadow. Specifically, the nine feature quantities are calculated as follows.

【００６６】検出陰影の第１の特徴量として、腫瘤陰影
の輪郭が円に近い形状であることから、円形度Ｓｐ（Sp
readness）を利用する。図１０に示すように、検出陰影
である腫瘤陰影Ｐ₁ や擬似異常陰影Ｐ₃ について、陰影
の面積Ａおよびその重心ＡＯを求め、重心ＡＯを中心と
し面積Ａと同等の面積を有する半径Ｒの仮想円を想定
し、この仮想円の内側に含まれる検出陰影の、面積Ａに
対する占有率として円形度を算出する。すなわち、仮想
円と検出陰影とが重なる部分の面積をＡ´とすると、円
形度は下記式（９）で算出される。As the first feature amount of the detected shadow, since the contour of the tumor shadow has a shape close to a circle, the circularity Sp (Sp
readness) is used. As shown in FIG. 10, with respect to the detected shadow P ₁ and pseudo abnormal shadow P ₃ , the area A of the shadow and its center of gravity AO are obtained, and the radius R having the area equivalent to the area A centered on the center of gravity AO is calculated. Assuming a virtual circle, the circularity is calculated as the occupancy rate of the detected shadow contained inside the virtual circle with respect to the area A. That is, if the area of the portion where the virtual circle and the detected shadow overlap is A ′, the circularity is calculated by the following equation (9).

【００６７】[0067]

【数８】 次に、検出陰影内部の特徴量として、以下の３つの特徴
量を用いる。すなわち、検出陰影の濃度値Ｓのヒストグ
ラムを作成し、濃度値Ｓの頻度をＰ（Ｓ）とし、この濃
度値Ｓおよび頻度Ｐ（Ｓ）に基づき、下記式より、分散
var を表す第２の特徴量（10）、コントラストcon を表
す第３の特徴量（11）、角モーメントasm を表す第４の
特徴量（12）を算出する。[Equation 8] Next, the following three feature amounts are used as the feature amount inside the detected shadow. That is, a histogram of the density value S of the detected shadow is created, the frequency of the density value S is set to P (S), and the variance is calculated from the following formula based on the density value S and the frequency P (S).
A second feature amount (10) representing var, a third feature amount (11) representing the contrast con, and a fourth feature amount (12) representing the angular moment asm are calculated.

【００６８】[0068]

【数９】 また、検出陰影辺縁の特徴量をＩＦＥＤ（Iris Filter
Edge）画像を用いて算出する。以下に、その具体的手法
を説明する。図１１は検出陰影を含む正方形の領域にお
いてＩＦＥＤ画像を形成する際の作用を示す図であり、
図１２はＩＦＥＤ画像を示す概念図である。[Equation 9] In addition, the feature amount of the detected shadow edge is determined by IFED (Iris Filter
Edge) Calculate using the image. The specific method will be described below. FIG. 11 is a diagram showing an operation when forming an IFED image in a square area including a detected shadow,
FIG. 12 is a conceptual diagram showing an IFED image.

【００６９】まず、アイリスフィルタ処理により検出さ
れた検出陰影、すなわち放射線画像中の乳癌を表す腫瘤
陰影Ｐ₁ や擬似異常陰影Ｐ₃ について、その近傍をも含
む画像部分を例えば正方形の領域として抽出し、この抽
出した正方形領域についてアイリスフィルタ処理を利用
した辺縁エッジ画像（ＩＦＥＤ画像）を作成する。First, with respect to the detected shadow detected by the iris filter processing, that is, the tumor shadow P ₁ and the pseudo abnormal shadow P ₃ representing breast cancer in the radiation image, the image portion including the vicinity thereof is extracted as, for example, a square area. A margin edge image (IFED image) using the iris filter processing is created for the extracted square area.

【００７０】すなわち、アイリスフィルタ処理の式
（６）において、注目画素から放射状に伸びるｉ番目の
線上において集中度Ｃｉ（ｎ）の最大値を与える点の位
置を求める。ただし式（５）、（６）においては最大値
を与えるｎの値をＲmin 以上Ｒmax 以下としているが、
この処理ではこの制限を設けない。That is, in the equation (6) of the iris filter processing, the position of the point giving the maximum value of the concentration degree Ci (n) is found on the i-th line radially extending from the pixel of interest. However, in the formulas (5) and (6), the value of n giving the maximum value is set to be Rmin or more and Rmax or less,
This processing does not impose this limitation.

【００７１】この結果、注目画素が検出陰影Ｐ₁ やＰ₃
の内部にある場合には、図１１に示すように、式（６）
が最大値を採る時のｎは、そのｉ番目の線が検出陰影Ｐ
₁ やＰ₃ の辺縁Ｂと交差する画素を指示する。例えば、
図１１の注目画素１については画素Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３，
Ｂ４を指示し、注目画素２については画素Ｂ２，Ｂ５，
Ｂ６，Ｂ７を指示する。As a result, the pixel of interest is detected shadows P ₁ and P ₃
If it is inside the formula (6), as shown in FIG.
Is the maximum value, the i-th line is the detected shadow P
Pixels that intersect the edge B of ₁ or P ₃ are designated. For example,
Regarding the target pixel 1 in FIG. 11, pixels B1, B2, B3,
B4 is designated, and for the target pixel 2, pixels B2, B5,
Instruct B6 and B7.

【００７２】一方、注目画素が検出陰影Ｐ１，Ｐ３の外
部にある場合には、式（６）が最大値を採るのは、その
注目画素自身を指示するときである。すなわち、検出陰
影Ｐ ₁ ，Ｐ₃ の外部にある注目画素３については、注目
画素３自身を指示する場合に式（６）の値が最大とな
る。On the other hand, the pixel of interest is outside the detected shadows P1 and P3.
(6) takes the maximum value when
It is time to specify the pixel of interest itself. That is, the detection shadow
Shadow P ₁, P₃For the target pixel 3 outside the
When the pixel 3 itself is designated, the value of the formula (6) becomes the maximum.
It

【００７３】このように、検出陰影を含む正方形領域の
全画素について順次注目画素とし、式（６）が最大値を
採る画素をカウントしていく。これを図示すると図１２
に示す模式図のようになる。As described above, all the pixels in the square area including the detected shadow are sequentially set as the target pixel, and the pixel having the maximum value in the equation (6) is counted. This is illustrated in FIG.
It becomes like the schematic diagram shown in.

【００７４】すなわち、検出陰影Ｐ₁ やＰ₃ の外部の画
素についてのカウント値は全て「１」となり、検出陰影
Ｐ₁ やＰ₃ の内部の画素についてのカウント値はすべて
「０」となり、検出陰影Ｐ₁ やＰ₃ の辺縁Ｂ上の画素に
ついてのカウント値は全て１以上の値となる画像が得ら
れる。このカウント値の画像をＩＦＥＤ画像と定義す
る。That is, the count values for pixels outside the detected shadows P ₁ and P ₃ are all "1", and the count values for pixels inside the detected shadows P ₁ and P ₃ are all "0". An image is obtained in which the count values of the pixels on the edge B of the shadows P ₁ and P ₃ are all 1 or more. The image of this count value is defined as an IFED image.

【００７５】次に、このＩＦＥＤ画像について以下の処
理を施して、同時生成行列を作成する。Next, the IFED image is subjected to the following processing to create a simultaneous generation matrix.

【００７６】すなわち、図１３に示すように、検出陰影
Ｐ₁ ，Ｐ₃ の重心点ＡＯを求め、この重心点ＡＯから放
射状の線を延ばし、この線上の任意の点をｉとし、この
線に垂直であってｉ点から２画素分だけ離間した点をｊ
とする。That is, as shown in FIG. 13, the center of gravity AO of the detected shadows P ₁ and P ₃ is obtained, a radial line is extended from this center of gravity AO, and an arbitrary point on this line is set to i, and this line is A point which is vertical and is separated from the point i by 2 pixels is j
And

【００７７】このｉ点のＩＦＥＤ画像におけるカウント
値とｊ点のカウント値とを図１４に示すようなマトリク
スにカウントアップする。具体的には、ｉ点が検出陰影
Ｐ₁，Ｐ₃ の外部にある場合は、ｉ点のＩＦＥＤ画像に
おけるカウント値は「１」であり、そのときｊ点も検出
陰影Ｐ₁ ，Ｐ₃ の外部にあればｊ点のカウント値も
「１」となり、この場合図１４のマトリクスには、縦方
向ｉの「１」と横方向ｊの「１」とが交差する欄に
「１」がカウントされる。The count value in the IFED image at the point i and the count value at the point j are counted up in a matrix as shown in FIG. Specifically, when the point i is outside the detected shadows P ₁ and P ₃ , the count value in the IFED image of the point i is “1”, and at that time, the point j is also included in the detected shadows P ₁ and P ₃ . If it is outside, the count value of j point is also "1". In this case, in the matrix of FIG. 14, "1" is counted in the column where "1" in the vertical direction i and "1" in the horizontal direction j intersect. To be done.

【００７８】一方、ｉ点が検出陰影Ｐ₁ ，Ｐ₃ の内部に
あり、かつｊ点も検出陰影Ｐ₁ ，Ｐ ₃ の内部にある場合
は、ｉ点、ｊ点ともにカウント値は０であるので、縦方
向ｉの「０」と横方向ｊの「０」とが交差する欄に
「１」をカウントする。On the other hand, the point i is the detected shadow P₁, P₃Inside of
Yes, and the point j is also detected₁, P ₃If inside
Has a count value of 0 at both i and j points,
In the column where the "0" in the direction i and the "0" in the lateral direction j intersect
Count "1".

【００７９】さらに、ｉ点が検出陰影Ｐ₁ ，Ｐ₃ の辺縁
Ｂにあり、ｊ点も検出陰影Ｐ₁ ，Ｐ ₃ の辺縁Ｂにある場
合は、例えばｉ点のカウント値が「５」で、ｊ点のカウ
ント値が「３」である場合は、縦方向ｉの「５」と横方
向ｊの「３」とが交差する欄に「１」をカウントする。
このマトリクスにカウントアップするカウント値は累積
するものである。すなわち再度、カウント値が「５」の
ｉ点、カウント値が「３」のｊ点を走査した場合には、
マトリクスの縦方向ｉの「５」と横方向ｊの「３」とが
交差する欄には元の「１」に「１」を加算した「２」が
格納される。Furthermore, the point i is the detected shadow P₁, P₃Margin of
B, and the point j is also the detected shadow P₁, P ₃On the edge B of
If the count value at point i is “5” and the count value at point j is
If the input value is "3", it is "5" in the vertical direction i and horizontal.
"1" is counted in the column where "3" of direction j intersects.
The count value that counts up in this matrix is cumulative
To do. That is, the count value is "5" again.
When i point and j point whose count value is “3” are scanned,
“5” in the vertical direction i and “3” in the horizontal direction of the matrix are
In the intersecting column, "2", which is "1" added to the original "1",
Is stored.

【００８０】ｉ点は、ＩＦＥＤ画像の任意の点であるか
ら、ＩＦＥＤ画像の全ての画素がｉ点となるように放射
状の線を走査し、ｉ点をその線上で走査することによっ
てマトリクスを完成させる。このＩＦＥＤ画像のマトリ
クスを同時生成行列Ｐｇ（ｘ，ｙ）という。Since the point i is an arbitrary point in the IFED image, a radial line is scanned so that all the pixels in the IFED image become the point i, and the point i is scanned on that line to complete the matrix. Let The matrix of this IFED image is called a simultaneous generation matrix Pg (x, y).

【００８１】ここで、検出陰影が腫瘤陰影Ｐ₁ である場
合は、腫瘤陰影Ｐ₁ の辺縁が略円形であるという腫瘤陰
影の形状的特性、およびｉ点とｊ点とは極めて近接して
いるという事実から、ｉ点が辺縁にある（ＩＦＥＤ画像
のカウント値が１以上の大きな値を有する）場合は、ｊ
点も辺縁にある（ＩＦＥＤ画像のカウント値が１以上の
大きな値を有する）可能性が極めて高い。Here, when the detected shadow is the tumor shadow P ₁ , the shape characteristic of the tumor shadow that the peripheral edge of the tumor shadow P ₁ is substantially circular, and the point i and the point j are very close to each other. From the fact that the point i is on the edge (if the count value of the IFED image has a large value of 1 or more), j
It is very likely that the points are also at the periphery (the count value of the IFED image has a large value of 1 or more).

【００８２】一方、検出陰影が擬似異常陰影Ｐ₃ である
場合は、前述の２本の血管同士の交差部分のように擬似
異常陰影Ｐ₃ が円形の辺縁を有するのは極めて希である
ため、ｉ点とｊ点とが近接していても、ｉ点が辺縁にあ
るからといってｊ点も辺縁にあるとは限らず、むしろｊ
点は辺縁にある可能性は極めて低いことになる。On the other hand, when the detected shadow is the pseudo abnormal shadow P ₃ , it is extremely rare that the pseudo abnormal shadow P ₃ has a circular edge like the intersection of two blood vessels described above. , Even if the i point and the j point are close to each other, the fact that the i point is on the edge does not mean that the j point is also on the edge.
The points are very unlikely to be on the edge.

【００８３】したがって、同時生成行列Ｐｇ（ｘ，ｙ）
の特性値も、検出陰影が腫瘤陰影Ｐ ₁ であるか擬似異常
陰影Ｐ₃ であるかに応じて明らかに有為差が認められ
る。この同時生成行列の特性値がエッジ情報であり、こ
のエッジ情報を特徴量として用いる。すなわち、下記式
より、同時生成行列についての分散var を表す第５の特
徴量（13）、偏りdfe （difference entropy）を表す第
６の特徴量（14）、相関値cor （correlation ）を表す
第７の特徴量（15）、モーメントidm （inversediffere
nce moment ）を表す第８の特徴量（16）、エントロピ
ーse（sum entropy ）を表す第９の特徴量（17）をそれ
ぞれ求める。Therefore, the simultaneous generator matrix Pg (x, y)
As for the characteristic value of P, the detected shadow is the tumor shadow P ₁Or pseudo anomaly
Shadow P₃Clearly there are significant differences depending on
It The characteristic value of this simultaneous generation matrix is the edge information.
Edge information is used as a feature amount. That is, the following formula
From the fifth feature, which expresses the variance var for the simultaneous generator matrix,
Quantities (13), the first to express the deviation dfe (difference entropy)
Represents 6 feature values (14) and correlation value cor (correlation)
Seventh feature (15), moment idm (inversediffere
8th feature quantity (16) that represents nce moment), entropy
-The 9th feature (17) representing se (sum entropy)
Ask for each.

【００８４】[0084]

【数１０】 算出された９つの特徴量は、（ｘ１，ｘ２，ｘ３，…，
ｘ９）という９次元空間を表現する。この９次元のパタ
ーン空間上で表現された検出陰影のパターンと、正常組
織分布のパターンとのマハラノビス距離がＤｍ１であ
り、同様に悪性分布のパターンとのマハラノビス距離が
Ｄｍ２である。なお、マハラノビス距離を算出する際に
用いることが可能な特徴量の数は９つに限定されるもの
ではない。[Equation 10] The nine calculated feature quantities are (x1, x2, x3, ...,
x9) represents a 9-dimensional space. The Mahalanobis distance between the detected shadow pattern expressed in the 9-dimensional pattern space and the normal tissue distribution pattern is Dm1, and similarly, the Mahalanobis distance between the malignant distribution pattern is Dm2. The number of feature quantities that can be used when calculating the Mahalanobis distance is not limited to nine.

【００８５】ここで正常組織分布のパターン、悪性分布
のパターンとは、予め多数の検出陰影について実験的に
調査した結果に基づいて設定された、正常組織分布ご
と、悪性分布ごとのベクトルｘで定義されるパターン空
間を意味する。例えば、それぞれ、正常組織分布とされ
るものについての上記ベクトルｘの平均で形成されるパ
ターンクラスｗ１、悪性分布とされるものについての上
記ベクトルｘの平均で形成されるパターンクラスｗ２で
示される。Here, the normal tissue distribution pattern and the malignant distribution pattern are defined by a vector x for each normal tissue distribution and each malignant distribution, which is set based on the result of an experimental investigation on a large number of detected shadows in advance. Means the pattern space that is created. For example, a pattern class w1 formed by an average of the above-mentioned vector x for a normal tissue distribution and a pattern class w2 formed by an average of the above-mentioned vector x for a malignant distribution are shown.

【００８６】例えば、検出陰影が悪性（癌）である場合
には、悪性分布のパターンクラスとのマハラノビス距離
が近く（Ｄｍ２が低い値を示し）、正常組織分布のパタ
ーンクラスとのマハラノビス距離がばらつくという傾向
があり、このことから、悪性と正常組織とを有為に判別
し得るゆう度比を各検出陰影について算出する。ゆう度
比はＤｍ１／Ｄｍ２で表され、図１５の座標平面上にお
ける傾きを示し、その値が大きいほど悪性である可能性
が高いと判定することができる。For example, when the detected shadow is malignant (cancer), the Mahalanobis distance from the pattern class of malignant distribution is close (Dm2 shows a low value), and the Mahalanobis distance from the pattern class of normal tissue distribution varies. Therefore, the likelihood ratio that can significantly distinguish malignant tissue from normal tissue is calculated for each detected shadow. The likelihood ratio is represented by Dm1 / Dm2 and indicates the inclination on the coordinate plane of FIG. 15. The larger the value, the higher the possibility of being malignant.

【００８７】選択手段43によって結合が選択されたとき
には、隣接陰影に含まれる各検出陰影の位置情報が結合
手段44に入力され、結合手段44において、上記第１の実
施形態と同様の方法で検出陰影の結合が行われ、１つの
検出領域が設定される。When the combination is selected by the selection means 43, the position information of each detected shadow included in the adjacent shadows is input to the combination means 44, and the combination means 44 detects the position information by the same method as in the first embodiment. The shadows are combined and one detection area is set.

【００８８】一方、選択手段43によって削除が選択され
たときには、選択手段43において算出された、各検出陰
影のマハラノビス距離のゆう度比が各検出陰影の位置情
報とともに削除手段45に入力され、削除手段45におい
て、最もゆう度比が高い検出陰影以外の検出陰影が削除
され、残った検出陰影の外接矩形領域が１つの検出領域
として設定される。On the other hand, when deletion is selected by the selection means 43, the likelihood ratio of the Mahalanobis distance of each detected shadow calculated by the selection means 43 is input to the deletion means 45 together with the position information of each detected shadow and deleted. The means 45 deletes the detected shadows other than the detected shadow having the highest likelihood ratio, and sets the circumscribed rectangular area of the remaining detected shadows as one detection area.

【００８９】検出領域決定手段42において、結合手段44
または削除手段45により検出領域が設定されると、設定
された検出領域の位置を示す位置情報が処理対象の画像
データＰとともに表示装置30に入力され、表示装置30に
おいて、検出領域が画像ＰとともにＣＲＴ上に表示され
る。また、隣接陰影として選出されなかった検出陰影の
位置情報も、上記第１の実施形態と同様にして表示装置
30に入力されて表示される。In the detection area determining means 42, the combining means 44
Alternatively, when the detection area is set by the deleting unit 45, position information indicating the position of the set detection area is input to the display device 30 together with the image data P to be processed, and the detection area is displayed on the display device 30 together with the image P. Displayed on CRT. Further, the position information of the detected shadows that are not selected as the adjacent shadows is also displayed on the display device in the same manner as the first embodiment.
Entered in 30 and displayed.

【００９０】上記のように構成された本発明の異常陰影
の検出領域設定装置によれば、隣接陰影に含まれる検出
陰影を結合するか或いは削除するかを各検出陰影の悪性
度評価値のばらつきに基づいて選択する選択手段を設け
たから、より適切に検出領域を設定することができる。
すなわち、隣接陰影に含まれる各検出陰影の悪性度評価
値のばらつきが大きい（悪性度評価値の差が大きい）と
きには各検出陰影が１つの腫瘤陰影を示しているもので
はない可能性があるため、悪性である可能性が低い陰影
を削除手段45により削除し、また、ばらつきが小さいと
きには各検出陰影が１つの腫瘤陰影を示しているもので
ある可能性が高いため、両検出陰影を結合手段44により
結合することにより、適切な検出領域を設定することが
可能になる。According to the abnormal shadow detection area setting apparatus of the present invention configured as described above, it is determined whether the detected shadows included in the adjacent shadows are combined or deleted, and the malignancy evaluation value of each detected shadow varies. The detection area can be set more appropriately because the selection means for selecting the detection area is provided.
That is, when there is a large variation in the malignancy evaluation values of the detected shadows included in the adjacent shadows (the difference in the malignancy evaluation values is large), it is possible that each detected shadow does not indicate one tumor shadow. , The shadow which is unlikely to be malignant is deleted by the deleting means 45, and when the variation is small, it is highly possible that each detected shadow indicates one tumor shadow, and therefore both detected shadows are combined by the combining means. By combining with 44, it becomes possible to set an appropriate detection area.

【００９１】なお、本実施形態においては、選択手段
を、各検出陰影の悪性度評価値に基づいて自動的に選択
を行うものとしたが、例えばオペレータにより結合また
は削除を選択して入力することが可能な装置を設け、選
択手段が、この装置から入力された指示にしたがって結
合手段または削除手段を選択する形態でもよい。こうす
れば、例えば表示装置に表示された検出結果を見ながら
読影者が削除や結合を選択することができるため、読影
者の要望に合わせて検出領域を設定することが可能にな
り、読影性能を向上させることができる。In the present embodiment, the selection means is automatically selected based on the malignancy evaluation value of each detected shadow. However, for example, the operator may select and input join or delete. It is also possible to provide a device capable of performing the above, and the selecting means selects the coupling means or the deleting means according to the instruction input from this device. By doing this, for example, the reader can select deletion or combination while looking at the detection result displayed on the display device, so that it is possible to set the detection area according to the reader's request. Can be improved.

【００９２】また、選択手段や削除手段において用いら
れる悪性度評価値としては、マハラノビス距離のゆう度
比の他、マハラノビス距離を算出する過程において算出
された各特徴量を１つ以上組み合わせたものなど、検出
陰影の悪性度合いを示す種々の値を利用することができ
る。なお、上記実施形態においては、選択手段と削除手
段が同一の値を悪性度評価値として利用する例を示した
が、各手段が異なる特徴量等の値を悪性度評価値として
利用する形態でもよい。Further, as the malignancy evaluation value used in the selecting means and the deleting means, in addition to the likelihood ratio of the Mahalanobis distance, a combination of one or more characteristic amounts calculated in the process of calculating the Mahalanobis distance, etc. Various values indicating the degree of malignancy of the detected shadow can be used. In the above embodiment, the example in which the selecting unit and the deleting unit use the same value as the malignancy evaluation value has been shown, but a mode in which each unit uses a different feature amount value as the malignancy evaluation value is also possible. Good.

【００９３】また、上記削除手段においては、最も悪性
度評価値が高い検出陰影以外の検出陰影を削除して１つ
の検出領域を設定した例を示したが、例えば悪性度評価
値の閾値を設け、この閾値よりも悪性度評価値が低い検
出陰影のみを削除する形態でもよい。また、隣接陰影に
含まれる検出陰影のうち、悪性度評価値が高い上位２つ
を残すなど、予め、残す検出陰影のランク（個数）を設
定する形態などでもよい。さらに、削除の結果、２つ以
上の検出陰影が残った場合には、この２つ以上の検出陰
影を個々に検出領域として設定する形態の他、結合させ
て１つの検出領域とする形態も可能である。Further, in the deleting means, an example is shown in which one detection area is set by deleting the detected shadows other than the detected shadow having the highest malignancy evaluation value. For example, a threshold value for the malignancy evaluation value is set. Alternatively, only the detected shadow having a malignancy evaluation value lower than this threshold may be deleted. Further, among the detected shadows included in the adjacent shadows, the rank (the number) of the detected shadows to be left may be set in advance, such as leaving the top two having a high malignancy evaluation value. Furthermore, when two or more detection shadows remain as a result of deletion, a form in which these two or more detection shadows are individually set as detection areas, or a combination of them to form one detection area is possible. Is.

【００９４】なお、上記各実施形態においては、検出陰
影を結合して検出領域を設定する際に矩形領域を用いて
設定する例を示したが、結合の形態はこれに限られるも
のではなく、結合されて設定された検出領域の位置が略
分かるものであればいかなる形態でもよい。特に、検出
領域の表示の形態としては、例えば図５に示すように、
腫瘤陰影Ｔ１上で検出された２つの検出陰影を矢印Ａ
１，Ａ２で示し、矢印Ａ１，Ａ２で示された２つの検出
陰影を結合した結果の検出領域を、矢印Ａ１，Ａ２の先
端の中点を指す矢印Ａ10で示す形態など、種々の形態が
可能である。In each of the above-described embodiments, an example in which the detection shadows are combined to set the detection area by using the rectangular area has been described, but the combination is not limited to this. Any form may be used as long as the position of the detection region that is combined and set can be substantially known. In particular, as a display mode of the detection area, for example, as shown in FIG.
The two detected shadows detected on the tumor shadow T1 are indicated by arrow A.
1, A2 and various forms are possible, such as the detection region as a result of combining the two detection shadows indicated by arrows A1 and A2, which is indicated by arrow A10 that indicates the midpoint of the tip of arrows A1 and A2. Is.

【００９５】なお、本発明の異常陰影の検出領域設定装
置は、異常陰影検出装置に含まれる形態としてもよい
し、表示装置に含まれる形態としてもよい。すなわち、
異常陰影検出装置に検出領域設定装置を含めることによ
り、多所チェックされた陰影を結合または削除したもの
を検出結果として出力する装置を提供することができる
し、また、表示装置に検出領域設定装置を含めれば、例
えば表示の段階で、隣接している陰影を削除するか、結
合するか、或いは検出陰影の全てを表示するかなどの選
択を行って表示させることも可能となる。The abnormal shadow detection area setting device of the present invention may be included in the abnormal shadow detection device or may be included in the display device. That is,
By including the detection area setting device in the abnormal shadow detection device, it is possible to provide a device that outputs the result of combining or deleting the shadows that have been checked in many places as the detection result, and also to the display device. By including "," it is possible to display by selecting whether to delete or combine adjacent shadows or display all detected shadows at the display stage.

【００９６】なお、本実施形態においては、腫瘤陰影を
例にして示したが、本発明において処理の対象となり得
る異常陰影は腫瘤陰影に限られるものではなく、微小石
灰化陰影など種々の異常陰影を対象とすることもでき
る。In the present embodiment, a tumor shadow is shown as an example, but the abnormal shadow that can be the target of the processing in the present invention is not limited to the tumor shadow, and various abnormal shadows such as microcalcification shadows are possible. Can also be targeted.

【００９７】なお、本発明は***CAD に限られるもので
はなく、胸部CAD 等に対しても利用することができる。The present invention is not limited to breast CAD, but can be applied to breast CAD and the like.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図１】本発明の一実施形態による異常陰影の検出領域
設定装置を包括する異常陰影検出処理システムの概略構
成図FIG. 1 is a schematic configuration diagram of an abnormal shadow detection processing system including an abnormal shadow detection area setting device according to an embodiment of the present invention.

【図２】その実施形態の異常陰影の検出領域設定装置に
おいて検出領域を設定する作用を説明する図FIG. 2 is a diagram illustrating an operation of setting a detection area in the abnormal shadow detection area setting device according to the embodiment.

【図３】検出陰影の結合の手法の一例を説明する図FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a method of combining detected shadows.

【図４】本発明の別の実施形態による異常陰影の検出領
域設定装置を包括する異常陰影検出処理システムの概略
構成図FIG. 4 is a schematic configuration diagram of an abnormal shadow detection processing system including an abnormal shadow detection area setting device according to another embodiment of the present invention.

【図５】検出領域の設定の手法と表示形態の一例を説明
する図FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a detection area setting method and a display form.

【図６】アイリスフィルタ処理の作用を示す図FIG. 6 is a diagram showing an operation of iris filter processing.

【図７】注目画素ｊを中心とした縦５画素×横５画素の
大きさのマスクを表す図FIG. 7 is a diagram showing a mask having a size of vertical 5 pixels × horizontal 5 pixels centered on a target pixel j.

【図８】注目画素と各画素ｊにおける勾配ベクトルとが
なす角を説明する図FIG. 8 is a diagram illustrating an angle formed by a target pixel and a gradient vector in each pixel j.

【図９】輪郭形状が適応的に変化するように設定された
アイリスフィルタを示す概念図FIG. 9 is a conceptual diagram showing an iris filter set so that the contour shape adaptively changes.

【図１０】候補領域の面積Ａと同等の面積を有する仮想
円を示す図FIG. 10 is a diagram showing a virtual circle having an area equivalent to the area A of a candidate area.

【図１１】ＩＦＥＤ画像が形成される作用を示す図FIG. 11 is a diagram showing the action of forming an IFED image.

【図１２】ＩＦＥＤ画像を示す概念図FIG. 12 is a conceptual diagram showing an IFED image.

【図１３】ＩＦＥＤ画像に基づいて同時生成行列を作成
する作用を示す図FIG. 13 is a diagram showing an operation of creating a simultaneous generation matrix based on an IFED image.

【図１４】同時生成行列を示す図FIG. 14 is a diagram showing a simultaneous generation matrix.

【図１５】ゆう度比を説明するための図FIG. 15 is a diagram for explaining the likelihood ratio.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

20,40 検出領域設定装置 21 隣接陰影選出手段 22 検出領域設定手段 42 検出領域決定手段 43 選択手段 44 結合手段 45 削除手段 20,40 Detection area setting device 21 Adjacent shadow selection method 22 Detection area setting means 42 Detection area determination means 43 means of selection 44 Coupling means 45 means of removal

フロントページの続き Ｆターム(参考） 4C093 AA26 CA50 DA06 FD05 FF16 FF17 FF20 FF22 FF50 5B057 AA08 BA03 BA24 BA26 CA08 CA12 CA16 CB08 CB12 CB16 CC01 CE08 CE11 CH08 DA02 DA04 DA07 DA08 DA12 DA16 DB02 DB09 DC05 DC09 DC22Continued front page    F-term (reference) 4C093 AA26 CA50 DA06 FD05 FF16                       FF17 FF20 FF22 FF50                 5B057 AA08 BA03 BA24 BA26 CA08                       CA12 CA16 CB08 CB12 CB16                       CC01 CE08 CE11 CH08 DA02                       DA04 DA07 DA08 DA12 DA16                       DB02 DB09 DC05 DC09 DC22

Claims (4)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項１】 被写体の画像を表す画像データに基づい
て検出された２以上の異常陰影の隣接性を所定の基準に
基づいて判定し、該判定により互いに隣接していると判
定された前記異常陰影の組を隣接陰影として選出する隣
接陰影選出手段と、 該選出された隣接陰影については、該隣接陰影に含まれ
る前記異常陰影を結合して検出領域として設定する検出
領域設定手段とを備えたことを特徴とする異常陰影の検
出領域設定装置。1. An abnormality in which the adjacency of two or more abnormal shadows detected based on image data representing an image of a subject is determined based on a predetermined criterion, and the abnormality is determined to be adjacent to each other by the determination. Adjacent shadow selection means for selecting a set of shadows as adjacent shadows, and detection area setting means for combining the abnormal shadows contained in the selected adjacent shadows and setting them as detection areas An abnormal shadow detection area setting device characterized by the above. 【請求項２】 被写体の画像を表す画像データに基づい
て検出された２以上の異常陰影の隣接性を所定の基準に
基づいて判定し、該判定により互いに隣接していると判
定された前記異常陰影の組を隣接陰影として選出する隣
接陰影選出手段と、 該選出された隣接陰影については、該隣接陰影に含まれ
る前記異常陰影を結合または削除して検出領域を決定す
る検出領域決定手段とを備え、 該検出領域決定手段が、前記隣接陰影に含まれる前記異
常陰影を結合して前記検出領域として設定する結合手段
と、前記隣接陰影に含まれる前記異常陰影のうち少なく
とも１つを削除して該削除された異常陰影以外の異常陰
影を前記検出領域として設定する削除手段と、前記結合
手段と前記削除手段とのうちいずれか一方を選択する選
択手段とを備えたものであることを特徴とする異常陰影
の検出領域設定装置。2. The abnormality which is determined to be adjacent to each other by determining the adjacency of two or more abnormal shadows detected on the basis of image data representing an image of a subject based on a predetermined criterion, and which is determined to be adjacent to each other by the determination. Adjacent shadow selection means for selecting a set of shadows as adjacent shadows, and for the selected adjacent shadows, detection area determination means for determining or detecting a detection area by combining or deleting the abnormal shadows included in the adjacent shadows. The detection area determining means deletes at least one of the combining means for combining the abnormal shadows included in the adjacent shadows to set the detection area and the abnormal shadows included in the adjacent shadows. A deletion means for setting an abnormal shadow other than the deleted abnormal shadow as the detection area, and a selection means for selecting one of the combination means and the deletion means Detection area setting apparatus of the abnormal shadow which is characterized in that. 【請求項３】 前記選択手段が、前記隣接陰影に含まれ
る前記異常陰影それぞれの第１の悪性度評価値を算出
し、該算出された第１の悪性度評価値に基づいて前記選
択を行うものであることを特徴とする請求項２記載の異
常陰影の検出領域設定装置。3. The selecting means calculates a first malignancy evaluation value of each of the abnormal shadows included in the adjacent shadow, and performs the selection based on the calculated first malignancy evaluation value. 3. The abnormal shadow detection area setting device according to claim 2, wherein the area is an abnormal shadow detection area setting device. 【請求項４】 前記削除手段が、前記隣接陰影に含まれ
る前記異常陰影それぞれの第２の悪性度評価値を算出
し、該算出された第２の悪性度評価値に基づいて前記削
除を行うものであることを特徴とする請求項２または３
記載の異常陰影の検出領域設定装置。4. The deleting unit calculates a second malignancy evaluation value of each of the abnormal shadows included in the adjacent shadow, and performs the deletion based on the calculated second malignancy evaluation value. It is a thing, It is characterized by the above-mentioned.
The abnormal shadow detection area setting device described.