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【発明の名称】 乳腺領域閾値決定方法および装置並びにプログラム
【発明者】 【氏名】武尾 英哉
【住所又は居所】神奈川県足柄上郡開成町宮台７９８番地 富士写真フイルム株式会社内

【氏名】施 超
【住所又は居所】川崎市麻生区万福寺１−２−２ 新百合トゥエンティワン 富士フイルムソフトウェア株式会社内
【要約】 【課題】乳房の側面画像において乳腺領域を精度よく分離することが可能な乳腺領域の濃度の閾値を算出する。

【解決手段】ヒストグラム作成手段１３０が、サンプリング領域設定手段１２０により設定された、乳房の側面画像Ｐ中の胸筋末端領域上のサンプリング領域Ｓにおける濃度値のヒストグラムＨｓを作成し、閾値算出手段１４０が、乳腺領域の濃度値の閾値Ｔｈを、ヒストグラムＨｓ上の胸筋を表す分布Ｈａと脂肪を表す分布Ｈｂとの境界に相当する濃度値ｐ１と、胸筋を表す分布Ｈａにおける平均濃度値ｐ２とを用いた次式に従って算出する。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
乳腺、脂肪および胸筋からなる乳房の側面画像を担持する画像データが表す該側面画像において、略胸筋と脂肪とからなる領域をサンプリング領域として設定し、
前記サンプリング領域における濃度の分布に基づいて、前記サンプリング領域中の胸筋部分と脂肪部分との境界に相当する濃度ｐ１と、前記胸筋部分の平均濃度ｐ２とを求め、
前記側面画像中の乳腺を表す乳腺領域と脂肪を表す脂肪領域とを分離する濃度の閾値を、前記求められたｐ１およびｐ２を用いた次式：
閾値＝ａ×ｐ１＋（１−ａ）×ｐ２ （０．２≦ａ≦０．５）
に従って算出して決定することを特徴とする乳腺領域閾値決定方法。
【請求項２】
前記略胸筋と脂肪とからなる領域が、胸筋の末端を表す胸筋末端領域であることを特徴とする請求項１記載の乳腺領域閾値決定方法。
【請求項３】
前記側面画像が、前記胸筋末端領域を該側面画像中の所定の場所に配置したものであり、
該所定の場所を前記サンプリング領域として設定することを特徴とする請求項２記載の乳腺領域閾値決定方法。
【請求項４】
前記サンプリング領域における濃度のヒストグラムに基づいて、上記ｐ１およびｐ２を求めることを特徴とする請求項１、２または３記載の乳腺領域閾値決定方法。
【請求項５】
前記式が、ａ＝０．４であることを特徴とする請求項１から４いずれか記載の乳腺領域閾値決定方法。
【請求項６】
前記側面画像が、医用画像であることを特徴とする請求項１から５いずれか記載の乳腺領域閾値決定方法。
【請求項７】
乳腺、脂肪および胸筋からなる乳房の側面画像を担持する画像データを入力する画像データ入力手段と、
前記側面画像において、略胸筋と脂肪とからなる領域をサンプリング領域として設定するサンプリング領域設定手段と、
前記サンプリング領域における濃度の分布に基づいて、前記サンプリング領域中の胸筋部分と脂肪部分との境界に相当する濃度ｐ１と、前記胸筋部分の平均濃度ｐ２とを求め、
前記側面画像中の乳腺を表す乳腺領域と脂肪を表す脂肪領域とを分離する濃度の閾値を、前記求められたｐ１およびｐ２を用いた次式：
閾値＝ａ×ｐ１＋（１−ａ）×ｐ２ （０．２≦ａ≦０．５）
に従って算出して決定する閾値算出手段とを備えたことを特徴とする乳腺領域閾値決定装置。
【請求項８】
前記略胸筋と脂肪とからなる領域が、胸筋の末端を表す胸筋末端領域であることを特徴とする請求項７記載の乳腺領域閾値決定装置。
【請求項９】
前記側面画像が、前記胸筋末端領域を該側面画像中の所定の場所に配置したものであり、
前記サンプリング領域設定手段が、該所定の場所を前記サンプリング領域として設定するものであることを特徴とする請求項８記載の乳腺領域閾値決定装置。
【請求項１０】
前記閾値算出手段が、前記サンプリング領域における濃度のヒストグラムに基づいて、前記ｐ１およびｐ２を求めるものであることを特徴とする請求項７、８または９記載の乳腺領域閾値決定装置。
【請求項１１】
前記式が、ａ＝０．４であることを特徴とする請求項７から１０いずれか記載の乳腺領域閾値決定装置。
【請求項１２】
前記側面画像が、医用画像であることを特徴とする請求項７から１１いずれか記載の乳腺領域閾値決定装置。
【請求項１３】
乳腺、脂肪および胸筋からなる乳房の側面画像を担持する画像データを入力する画像データ入力手段と、
前記画像データに基づいて、前記側面画像において乳房を表す被写体領域を抽出する被写体領域抽出手段と、
前記画像データに基づいて、前記側面画像において胸筋ラインを抽出することにより、前記被写体領域から胸筋を表す胸筋領域を分離する胸筋領域分離手段と、
前記側面画像において、略胸筋と脂肪とからなる領域をサンプリング領域として設定するサンプリング領域設定手段と、
前記サンプリング領域における濃度の分布に基づいて、前記サンプリング領域中の胸筋部分と脂肪部分との境界に相当する濃度ｐ１と、前記胸筋部分の平均濃度ｐ２とを求め、
前記側面画像中の乳腺を表す乳腺領域と脂肪を表す脂肪領域とを分離する濃度の閾値を、前記求められたｐ１およびｐ２を用いた次式：
閾値＝ａ×ｐ１＋（１−ａ）×ｐ２ （０．２≦ａ≦０．５）
に従って算出して決定する閾値算出手段と、
前記閾値に基づいて、前記被写体領域から前記胸筋領域を除いた乳房領域を、前記乳腺領域と前記脂肪領域とに分離する乳腺脂肪領域分離手段とを備えたことを特徴とする乳房画像領域分離装置。
【請求項１４】
前記胸筋領域分離手段が、前記画像データに基づいて、前記側面画像中の前記胸筋領域と前記乳房領域との境界線上の境界点を１個以上抽出する境界点抽出手段と、
該抽出された境界点の個数に応じた所定の手法により前記胸筋ラインを抽出する胸筋ライン抽出手段とを備えたことを特徴とする請求項１３記載の乳房画像領域分離装置。
【請求項１５】
乳腺、脂肪および胸筋からなる乳房の側面画像を担持する画像データを入力する画像データ入力手段と、
前記画像データに基づいて、前記側面画像において乳房を表す被写体領域を抽出する被写体領域抽出手段と、
前記画像データに基づいて、前記側面画像において胸筋ラインを抽出することにより、前記被写体領域から胸筋を表す胸筋領域を分離する胸筋領域分離手段と、
前記側面画像において、略胸筋と脂肪とからなる領域をサンプリング領域として設定するサンプリング領域設定手段と、
前記サンプリング領域における濃度の分布に基づいて、前記サンプリング領域中の胸筋部分と脂肪部分との境界に相当する濃度ｐ１と、前記胸筋部分の平均濃度ｐ２とを求め、
前記側面画像中の乳腺を表す乳腺領域と脂肪を表す脂肪領域とを分離する濃度の閾値を、前記求められたｐ１およびｐ２を用いた次式：
閾値＝ａ×ｐ１＋（１−ａ）×ｐ２ （０．２≦ａ≦０．５）
に従って算出して決定する閾値算出手段と、
前記閾値に基づいて、前記被写体領域から前記胸筋領域を除いた乳房領域において、前記乳腺領域を抽出する乳腺領域抽出手段と、
前記被写体領域または前記乳房領域に対して前記乳腺領域が占める割合に応じて、前記側面画像を分類する画像分類手段とを備えたことを特徴とする乳房画像分類装置。
【請求項１６】
乳腺、脂肪および胸筋からなる乳房の側面画像を担持する画像データを入力する画像データ入力手段と、
前記画像データに基づいて、前記側面画像において乳房を表す被写体領域を抽出する被写体領域抽出手段と、
前記画像データに基づいて、前記側面画像において胸筋ラインを抽出することにより、前記被写体領域から胸筋を表す胸筋領域を分離する胸筋領域分離手段と、
前記側面画像において、略胸筋と脂肪とからなる領域をサンプリング領域として設定するサンプリング領域設定手段と、
前記サンプリング領域における濃度の分布に基づいて、前記サンプリング領域中の胸筋部分と脂肪部分との境界に相当する濃度ｐ１と、前記胸筋部分の平均濃度ｐ２とを求め、
前記側面画像中の乳腺を表す乳腺領域と脂肪を表す脂肪領域とを分離する濃度の閾値を、前記求められたｐ１およびｐ２を用いた次式：
閾値＝ａ×ｐ１＋（１−ａ）×ｐ２ （０．２≦ａ≦０．５）
に従って算出して決定する閾値算出手段と、
前記閾値に基づいて、前記被写体領域から前記胸筋領域を除いた乳房領域を、前記乳腺領域と前記脂肪領域とに分離する乳腺脂肪領域分離手段と、
前記画像データに基づいて、分離された前記乳腺領域および前記脂肪領域における平均濃度をそれぞれ算出する平均濃度算出手段とを備えたことを特徴とする乳腺脂肪領域平均濃度算出装置。
【請求項１７】
乳腺、脂肪および胸筋からなる乳房の側面画像を担持する画像データを入力する画像データ入力手段と、
前記画像データに基づいて、前記側面画像において乳房を表す被写体領域を抽出する被写体領域抽出手段と、
前記画像データに基づいて、前記側面画像において胸筋ラインを抽出することにより、前記被写体領域から胸筋を表す胸筋領域を分離する胸筋領域分離手段と、
前記側面画像において、略胸筋と脂肪とからなる領域をサンプリング領域として設定するサンプリング領域設定手段と、
前記サンプリング領域における濃度の分布に基づいて、前記サンプリング領域中の胸筋部分と脂肪部分との境界に相当する濃度ｐ１と、前記胸筋部分の平均濃度ｐ２とを求め、
前記側面画像中の乳腺を表す乳腺領域と脂肪を表す脂肪領域とを分離する濃度の閾値を、前記求められたｐ１およびｐ２を用いた次式：
閾値＝ａ×ｐ１＋（１−ａ）×ｐ２ （０．２≦ａ≦０．５）
に従って算出して決定する閾値算出手段と、
前記閾値に基づいて、前記被写体領域から前記胸筋領域を除いた乳房領域を、前記乳腺領域と前記脂肪領域とに分離する乳腺脂肪領域分離手段と、
前記画像データに基づいて、分離された前記乳腺領域および前記脂肪領域における平均濃度をそれぞれ算出する平均濃度算出手段と、
前記乳腺領域と前記脂肪領域における濃度を、該各領域毎に算出された前記平均濃度に置き換えることにより、前記側面画像の乳腺分布マップを作成する乳腺分布マップ作成手段とを備えたことを特徴とする乳腺分布マップ作成装置。
【請求項１８】
コンピュータに、
乳腺、脂肪および胸筋からなる乳房の側面画像を担持する画像データが表す該側面画像において、略胸筋と脂肪とからなる領域をサンプリング領域として設定する手順と、
前記サンプリング領域における濃度の分布に基づいて、前記サンプリング領域中の胸筋部分と脂肪部分との境界に相当する濃度ｐ１と、前記胸筋部分の平均濃度ｐ２とを求める手順と、
前記側面画像中の乳腺を表す乳腺領域と脂肪を表す脂肪領域とを分離する濃度の閾値を、前記求められたｐ１およびｐ２を用いた次式：
閾値＝ａ×ｐ１＋（１−ａ）×ｐ２ （０．２≦ａ≦０．５）
に従って算出して決定する手順とを実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】【技術分野】
【０００１】
本発明は、乳房の側面画像において乳腺領域を抽出するための濃度の閾値を算出して決定する乳腺領域閾値決定方法、装置およびそのためのプログラム、並びにこの方法を利用した装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、医療分野では、乳癌を検出するための一つの手法として、マンモグラフィが行われている。マンモグラフィとは、乳癌の診断を目的として撮影されたマンモグラム（乳房を被写体とした診断用放射線画像）において、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検出する手法である。
【０００３】
マンモグラムでは、乳腺と病変とが近い濃度で現れるため、乳腺と病変のコントラストがつきにくく、乳腺領域中に病変がある場合には、その病変の検出が難しくなる。従って、例えば、マンモグラムにおける乳腺領域の分布を把握することや、マンモグラムの乳腺量に応じて分類された種別を知ることは、病変検出の難易度を知る上で有用であり、病変の検出性能の向上に繋がる。
【０００４】
このようなことから、乳房内の乳腺実質の量と分布をコンピュータにより定量的に解析し、マンモグラムを自動分類する手法が提案されている（非特許文献１）。この手法は、分散ヒストグラム解析と判別分析法を用いて乳房領域内を乳腺実質の量に応じて３つの領域に分割し、分割された領域の割合でマンモグラムを４つのタイプ（マンモグラフィガイドラインに規定されている、１．脂肪性，２．乳腺散在，３．不均一高濃度，４．高濃度の４種）に分類する自動分類法である。
【非特許文献１】松原友子，山崎大輔，加藤雄大，他：乳腺濃度評価に基づくマンモグラムのコンピュータ自動分類法，電子情報通信学会誌，ＭＩ２０００−７９，１１−１５，２００１−０１．
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記マンモグラムの自動分類法では、乳房領域を乳腺実質の量に応じた複数の領域に分割することはできるが、乳腺領域のみを抽出することはできない。また、同分類法では、各領域を抽出するために用いる濃度の閾値を、胸筋の濃度だけに基づいて算出したり、また、濃度がばらつき易い乳腺と脂肪が混在する領域における濃度のヒストグラムから、判別分析法により算出したりしているので、算出された閾値は、乳腺や脂肪あるいは胸筋の濃度分布のばらつきによる影響を受け易く、抽出された領域やマンモグラムの分類結果の精度が安定しないという問題がある。
【０００６】
本発明は、上記事情に鑑み、乳房の画像において乳腺領域を精度よく抽出することが可能な濃度の閾値を決定することができる乳腺領域閾値決定方法および装置並びにそのためのプログラム、さらにこの方法を利用した、乳房の画像における異常陰影の検出に有用な情報を生成する装置を提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の乳腺領域閾値決定方法は、乳腺、脂肪および胸筋からなる乳房の側面画像を担持する画像データが表す当該側面画像において、略胸筋と脂肪とからなる領域をサンプリング領域としてを設定し、上記サンプリング領域における濃度の分布に基づいて、上記サンプリング領域中の胸筋部分と脂肪部分との境界に相当する濃度ｐ１と、胸筋部分の平均濃度ｐ２とを求め、上記側面画像中の乳腺を表す乳腺領域と脂肪を表す脂肪領域とを分離する濃度の閾値を、前記求められたｐ１およびｐ２を用いた次式：
閾値＝ａ×ｐ１＋（１−ａ）×ｐ２ （０．２≦ａ≦０．５）
に従って算出して決定することを特徴とする方法である。
【０００８】
そして、本発明の乳腺領域閾値決定装置は、乳腺、脂肪および胸筋からなる乳房の側面画像を担持する画像データを入力する画像データ入力手段と、上記側面画像において、略胸筋と脂肪とからなる領域をサンプリング領域として設定するサンプリング領域設定手段と、前記サンプリング領域における濃度の分布に基づいて、上記サンプリング領域中の胸筋部分と脂肪部分との境界に相当する濃度ｐ１と、前記胸筋部分の平均濃度ｐ２とを求め、上記側面画像中の乳腺を表す乳腺領域と脂肪を表す脂肪領域とを分離する濃度の閾値を、求められたｐ１およびｐ２を用いた次式：
閾値＝ａ×ｐ１＋（１−ａ）×ｐ２ （０．２≦ａ≦０．５）
に従って算出して決定する閾値算出手段とを備えたことを特徴とするものである。
【０００９】
ここで、「胸筋領域」とは、乳房の側面画像中に表れる体側（体幹）部（図３Ｐａ）を示すものであり、「乳腺領域」とは、乳房の側面画像中の乳頭から乳房中央にかけて広がる乳腺を表す部分（図３Ｐｃ）であり、「脂肪領域」とは、乳房の側面画像中の被写体領域（背景以外の領域）のうち、胸筋領域と乳腺領域を除いた脂肪を表す部分（図３Ｐｂ）である。
【００１０】
なお、この「乳腺領域」と「脂肪領域」の形状や割合は、被写体である乳房によって大きく異なるものであり、図３は、その一例を模式的に表した図に過ぎない。
【００１１】
「濃度」は、画像における黒化の程度を表すものであり、例えば、画像を構成する各画素が有する濃度値（画素値）を考えることができる。画素が有する濃度値の高低とその画素の黒化の程度との対応関係はどのように定義してもよいが、本明細書中では、濃度値が大きいほど黒くなり、濃度値が小さいほど白くなるものとする。
【００１２】
「略胸筋と脂肪とからなる領域」としては、例えば、胸筋と脂肪との境界を含む領域を考えることができる。このような領域は、濃度がばらつく傾向にある乳腺と脂肪が混在する領域ではないため、乳房の画像の中で濃度のばらつきが少なく安定した領域である。上記の「略胸筋と脂肪とからなる領域」には、乳腺はできるだけ含まれない方が好ましいが、上記ｐ１、ｐ２を求める上で悪影響を及ぼさない程度であれば、若干の乳腺は含まれていても構わない。
【００１３】
本発明の乳腺領域閾値決定方法および装置において、「略胸筋と脂肪とからなる領域」は、胸筋の末端を表す胸筋末端領域であってもよい。
【００１４】
「胸筋末端領域」とは、胸筋領域とそれ以外の乳房領域との境界線である胸筋ラインの胸部上側（鎖骨寄り）の末端付近の領域のことである。
【００１５】
このとき、本発明の乳腺領域閾値決定方法において、側面画像は、胸筋末端領域を当該側面画像中の所定の場所に配置したものとし、当該所定の場所をサンプリング領域として設定するようにしてもよい。また、同様に、本発明の乳腺領域閾値決定装置において、側面画像は、胸筋末端領域を当該側面画像中の所定の場所に配置したものとし、サンプリング領域設定手段が、当該所定の場所をサンプリング領域として設定するものとしてもよい。
【００１６】
「所定の場所」としては、例えば、側面画像中の右下部または左下部とすることができ、この場合、「サンプリング領域」は、側面画像中の右下部または左下部の所定の座標位置において、所定の枠で囲まれる領域として設定することができる。なお、マンモグラムは、通常、乳房の配置を規定したガイドラインに沿って撮影されるため、胸筋末端領域が画像中の所定の場所に配置される。
【００１７】
また、本発明の乳腺領域閾値決定方法において、サンプリング領域における濃度のヒストグラムに基づいて、上記ｐ１およびｐ２を求めるようにしてもよく、同様に、本発明の乳腺領域閾値決定装置において、閾値算出手段は、サンプリング領域における濃度のヒストグラムに基づいて、上記ｐ１およびｐ２を求めるものであってもよい。
【００１８】
上記ｐ１およびｐ２を求める方法としては、上記の他に、サンプリング領域における濃度の累積ヒストグラムを用いる方法や、上記画像データのうちサンプリング領域に対応するデータを入力とし、上記ｐ１，ｐ２を出力とするようなニューラルネットワークを用いる方法などを考えることができる。
【００１９】
なお、上記ｐ１およびｐ２を求める具体的な方法としては、例えば、サンプリング領域における濃度のヒストグラムに基づいて求める場合、下記のような方法が考えられる。
【００２０】
設定された「サンプリング領域」には、胸筋部分と脂肪部分とが含まれることになるが、胸筋部分と脂肪部分とではその濃度値が異なるため、サンプリング領域における濃度の「ヒストグラム」には、「胸筋を表す分布」と「脂肪を表す分布」とが異なる濃度で表れることになる。なお、どちらの分布が胸筋、脂肪のどちらに対応するかは、その側面画像における胸筋と脂肪に対応する濃度の高低関係から判断することができる。例えば、側面画像が一般的なＸ線画像等である場合には、胸筋領域は濃度が低く、脂肪領域は濃度が高く現れるので、濃度の低い方の分布が胸筋を表し、濃度の高い方の分布が脂肪を表すと判断することができる。
【００２１】
「濃度ｐ１」は、上記ヒストグラム上の胸筋を表す分布と脂肪を表す分布との間付近で、最も頻度が低い濃度を採用する手法や、これら２つの分布の形状を近似した２曲線の交点の位置に対応する濃度を採用する手法などにより求めることができる。
【００２２】
「平均濃度ｐ２」は、上記ヒストグラム上の胸筋を表す分布、すなわち濃度が濃度ｐ１からの所定の方向に高い側または低い側の領域における分布に寄与する濃度に対して、平均を算出することにより求めることができる。
【００２３】
上記式は、本出願人が、「乳腺領域の濃度の閾値が、上記濃度ｐ１と上記濃度ｐ２との間の所定の範囲にあること」を実験によって見出し、その結果に基づいて決められたものである。
【００２４】
なお、本出願人が行った実験では、上記式において、ａ＝０．４のとき最も適した閾値を得ることができた。したがって、上記乳腺領域閾値決定方法および装置において、上記式は、ａ＝０．４であることが望ましい。
【００２５】
上記乳腺領域閾値決定方法および装置において、側面画像は、医用画像であってもよい。
【００２６】
「医用画像」とは、病変部の検出や疾患の進行状況の把握などの診断に供される画像のことであり、Ｘ線画像やＣＴ画像、ＭＲＩ画像などが考えられる。医用画像である乳房の側面画像としては、一般的に乳癌の検査を目的として撮影された乳房のＸ線画像いわゆるマンモグラムが考えられる。マンモグラムには、通常、乳房を圧迫板で上下方向から挟み込んで上から撮影された正面画像と、乳房を圧迫板で左右方向から挟み込んで横から撮影された側面画像とがあり、このうち後者の側面画像を、上記「乳房の側面画像」として用いることができる。
【００２７】
本発明の乳房画像領域分離装置は、乳腺、脂肪および胸筋からなる乳房の側面画像を担持する画像データを入力する画像データ入力手段と、上記画像データに基づいて、上記側面画像において乳房を表す被写体領域を抽出する被写体領域抽出手段と、上記画像データに基づいて、上記側面画像において胸筋ラインを抽出することにより、被写体領域から胸筋を表す胸筋領域を分離する胸筋領域分離手段と、上記側面画像において、略胸筋と脂肪とからなる領域をサンプリング領域として設定するサンプリング領域設定手段と、上記サンプリング領域における濃度の分布に基づいて、上記サンプリング領域中の胸筋部分と脂肪部分との境界に相当する濃度ｐ１と、上記胸筋部分の平均濃度ｐ２とを求め、上記側面画像中の乳腺を表す乳腺領域と脂肪を表す脂肪領域とを分離する濃度の閾値を、求められたｐ１およびｐ２を用いた次式：
閾値＝ａ×ｐ１＋（１−ａ）×ｐ２ （０．２≦ａ≦０．５）
に従って算出して決定する閾値算出手段と、上記閾値に基づいて、被写体領域から胸筋領域を除いた乳房領域を、乳腺領域と脂肪領域とに分離する乳腺脂肪領域分離手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００２８】
「被写体領域抽出手段」としては、例えば、側面画像が、背景領域が高濃度で、被写体領域が低濃度であるような場合には、側面画像における濃度のヒストグラムを作成し、作成されたヒストグラム上の背景部分に対応する分布を除く最大濃度を閾値とし、この閾値より低濃度の領域を被写体領域として抽出するものを考えることができる。
【００２９】
「胸筋領域分離手段」は、画像データに基づいて、側面画像中の胸筋領域と乳房領域との境界線上の境界点を１個以上抽出する境界点抽出手段と、抽出された境界点の個数に応じた所定の手法により胸筋ラインを抽出する胸筋ライン抽出手段とを備えたものとすることができる。
【００３０】
「境界点抽出手段」は、画像データに基づいて側面画像のエッジ画像を作成し、作成されたエッジ画像中の乳房上部領域において複数の走査ラインを設定し、設定された走査ライン上を走査してエッジ点を抽出し、抽出されたエッジ点を境界点とするものとすることができる。
【００３１】
また、「胸筋ライン抽出手段」は、抽出された境界点の個数が３個のとき、この３個の境界点を通る２次曲線を胸筋ラインとし、抽出された境界点の個数が２個のとき、この２個の境界点を通る１次直線を胸筋ラインとし、抽出された境界点の個数が１個のとき、この１個の境界点と、乳房の略最上位置の点から下ろした垂線の最下点とを通る１次直線を胸筋ラインとするものとすることができる。
【００３２】
なお、「境界点抽出手段」と「胸筋ライン抽出手段」とにより胸筋ラインを抽出する手法の詳細については、特開２００３−１１５０４１号公報を参照されたい。
【００３３】
本発明の乳房画像分類装置は、乳腺、脂肪および胸筋からなる乳房の側面画像を担持する画像データを入力する画像データ入力手段と、上記画像データに基づいて、上記側面画像において乳房を表す被写体領域を抽出する被写体領域抽出手段と、上記画像データに基づいて、上記側面画像において胸筋ラインを抽出することにより、被写体領域から胸筋を表す胸筋領域を分離する胸筋領域分離手段と、上記側面画像において、略胸筋と脂肪とからなる領域をサンプリング領域として設定するサンプリング領域設定手段と、サンプリング領域における濃度の分布に基づいて、上記サンプリング領域中の胸筋部分と脂肪部分との境界に相当する濃度ｐ１と、胸筋部分の平均濃度ｐ２とを求め、上記側面画像中の乳腺を表す乳腺領域と脂肪を表す脂肪領域とを分離する濃度の閾値を、求められたｐ１およびｐ２を用いた次式：
閾値＝ａ×ｐ１＋（１−ａ）×ｐ２ （０．２≦ａ≦０．５）
に従って算出して決定する閾値算出手段と、上記閾値に基づいて、被写体領域から胸筋領域を除いた乳房領域において、乳腺領域を抽出する乳腺領域抽出手段と、被写体領域または乳房領域に対して乳腺領域が占める割合に応じて、上記側面画像を分類する画像分類手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００３４】
「分類」する種別としては、例えば、マンモグラフィガイドラインにて提案されている４タイプが考えられ、乳腺領域の占める割合が多い順に、「高濃度」、「不均一高濃度」、「乳腺散在」、「脂肪性」とすることができる。なお、上記４タイプは、同ガイドラインにて以下のように規定されている。
１）高濃度：乳腺実質内に脂肪の混在はほとんどなく、病変検出率は低い。
２）不均一高濃度：乳腺実質内に脂肪が混在し、不均一な濃度を呈する。病変が正常乳腺に隠される危険性がある。
３）乳腺散在：脂肪に置き換えられた乳房内に乳腺実質が散在している。病変の検出は比較的容易である。
４）脂肪性：乳房はほぼ完全に脂肪に置き換えられている。病変が撮影範囲に入っていれば、病変の検出は容易である。
上記タイプの「高濃度」、「不均一高濃度」における“濃度”とは、画像上での黒化の程度を表すものではなく、乳房内の乳腺の量を示すものである。
【００３５】
本発明の乳腺脂肪領域平均濃度算出装置は、乳腺、脂肪および胸筋からなる乳房の側面画像を担持する画像データを入力する画像データ入力手段と、上記画像データに基づいて、上記側面画像において乳房を表す被写体領域を抽出する被写体領域抽出手段と、上記画像データに基づいて、上記側面画像において胸筋ラインを抽出することにより、被写体領域から胸筋を表す胸筋領域を分離する胸筋領域分離手段と、上記側面画像において、略胸筋と脂肪とからなる領域をサンプリング領域として設定するサンプリング領域設定手段と、上記サンプリング領域における濃度の分布に基づいて、上記サンプリング領域中の胸筋部分と脂肪部分との境界に相当する濃度ｐ１と、上記胸筋部分の平均濃度ｐ２とを求め、上記側面画像中の乳腺を表す乳腺領域と脂肪を表す脂肪領域とを分離する濃度の閾値を、求められたｐ１およびｐ２を用いた次式：
閾値＝ａ×ｐ１＋（１−ａ）×ｐ２ （０．２≦ａ≦０．５）
に従って算出して決定する閾値算出手段と、上記閾値に基づいて、被写体領域から胸筋領域を除いた乳房領域を、乳腺領域と脂肪領域とに分離する乳腺脂肪領域分離手段と、上記画像データに基づいて、分離された乳腺領域および脂肪領域における平均濃度をそれぞれ算出する平均濃度算出手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００３６】
本発明の乳腺分布マップ作成装置は、乳腺、脂肪および胸筋からなる乳房の側面画像を担持する画像データを入力する画像データ入力手段と、上記画像データに基づいて、上記側面画像において乳房を表す被写体領域を抽出する被写体領域抽出手段と、上記画像データに基づいて、上記側面画像において胸筋ラインを抽出することにより、被写体領域から胸筋を表す胸筋領域を分離する胸筋領域分離手段と、上記側面画像において、略胸筋と脂肪とからなる領域をサンプリング領域として設定するサンプリング領域設定手段と、上記サンプリング領域における濃度の分布に基づいて、上記サンプリング領域中の胸筋部分と脂肪部分との境界に相当する濃度ｐ１と、上記胸筋部分の平均濃度ｐ２とを求め、上記側面画像中の乳腺を表す乳腺領域と脂肪を表す脂肪領域とを分離する濃度の閾値を、求められたｐ１およびｐ２を用いた次式：
閾値＝ａ×ｐ１＋（１−ａ）×ｐ２ （０．２≦ａ≦０．５）
に従って算出して決定する閾値算出手段と、上記閾値に基づいて、被写体領域から胸筋領域を除いた乳房領域を、乳腺領域と脂肪領域とに分離する乳腺脂肪領域分離手段と、上記画像データに基づいて、分離された乳腺領域および脂肪領域における平均濃度をそれぞれ算出する平均濃度算出手段と、乳腺領域と脂肪領域における濃度を、当該各領域毎に算出された平均濃度に置き換えることにより、上記側面画像の乳腺分布マップを作成する乳腺分布マップ作成手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００３７】
本発明のプログラムは、コンピュータに、乳腺、脂肪および胸筋からなる乳房の側面画像を担持する画像データが表す当該側面画像において、略胸筋と脂肪とからなる領域をサンプリング領域として設定する手順と、上記サンプリング領域における濃度の分布に基づいて、上記サンプリング領域中の胸筋部分と脂肪部分との境界に相当する濃度ｐ１と、上記胸筋部分の平均濃度ｐ２とを求める手順と、上記側面画像中の乳腺を表す乳腺領域と脂肪を表す脂肪領域とを分離する濃度の閾値を、求められたｐ１およびｐ２を用いた次式：
閾値＝ａ×ｐ１＋（１−ａ）×ｐ２ （０．２≦ａ≦０．５）
に従って算出して決定する手順とを実行させるためのプログラムである。
【００３８】
このプログラムを、コンピュータが読取り可能な記録媒体に記録して供給するようにしてもよいし、コンピュータが接続可能なサーバに保存しておき、ダウンロードにより供給するようにしてもよい。
【発明の効果】
【００３９】
本発明の乳腺領域閾値決定方法および装置によれば、乳房の側面画像中の、略胸筋と脂肪とからなる領域をサンプリング領域として設定し、設定されたサンプリング領域における濃度の分布に基づいて、サンプリング領域中の胸筋部分と脂肪部分との境界に相当する濃度ｐ１と、この胸筋部分の平均濃度ｐ２とを求め、求められたｐ１およびｐ２を用いた所定の計算式に従って、上記側面画像中の乳腺領域と脂肪領域とを分離する濃度の閾値を算出するので、濃度がばらつく傾向にある乳腺と脂肪が混在する領域の濃度の分布を利用せず、また、胸筋の濃度だけでなく脂肪の濃度も利用することにより、精度よく安定した上記閾値を算出することができ、乳腺領域を精度よく抽出することが可能な乳腺領域の濃度の閾値を決定することができる。
【００４０】
なお、上記乳腺領域閾値決定方法および装置において、略胸筋と脂肪とからなる領域を、胸筋の末端を表す胸筋末端領域とすれば、濃度のばらつきがより少なくさらに安定した領域をサンプリング領域として設定することができ、より正確な濃度の閾値を算出することができる。
【００４１】
また、上記乳腺領域閾値決定方法において、上記側面画像を、胸筋末端領域を当該側面画像中の所定の場所に配置したものとし、上記所定の場所をサンプリング領域として設定するようにすれば、胸筋末端領域を検出しなくても、容易に、胸筋末端領域上にサンプリング領域を設定することができる。
【００４２】
上記乳腺領域閾値決定装置において、上記側面画像を、胸筋末端領域を当該側面画像中の所定の場所に配置したものとし、サンプリング領域設定手段を、上記所定の場所をサンプリング領域として設定するものとすれば、同様に、胸筋末端領域を検出しなくても、容易に、胸筋末端領域上にサンプリング領域を設定することができる。
【００４３】
上記乳腺領域閾値決定方法において、サンプリング領域における濃度のヒストグラムに基づいて、上記ｐ１およびｐ２を求めるようにすれば、サンプリング領域中の胸筋部分と脂肪部分の分布の山が比較的明確に分離して現れるので、簡単な方法で精度よく上記ｐ１およびｐ２を求めることができる。
【００４４】
同様に、上記乳腺領域閾値決定装置において、閾値算出手段を、サンプリング領域における濃度のヒストグラムに基づいて、上記ｐ１およびｐ２を求めるものとすれば、サンプリング領域中の胸筋部分と脂肪部分の分布の山が比較的明確に分離して現れるので、簡単な方法で精度よく上記ｐ１およびｐ２を求めることができる。
【００４５】
上記乳腺領域閾値決定方法および装置において、上記の閾値を算出する式を、ａ＝０．４であるものとすれば、実験結果から最適とされた計算式に従って閾値を算出することができるので、乳腺領域をより高い精度で抽出することができる。
【００４６】
本発明の乳房画像領域分離装置によれば、上記乳腺領域閾値決定方法により決定される、乳腺領域を精度よく抽出することが可能な乳腺領域の濃度の閾値に基づいて、乳房領域を乳腺領域と脂肪領域とに分離しているので、乳房の側面画像中の被写体領域を、胸筋領域、乳腺領域および脂肪領域の各領域に、精度よく分離することができる。また、この分離結果から、各領域の正しい分布が分かるので、特に、異常陰影の検出処理においては、検出の難易度を局所的に知ることができ、その検出性能を向上させることができる。
【００４７】
本発明の乳房画像分類装置によれば、乳腺分布を把握する際の人間の感覚により近い状態で示された、乳腺そのものを表す乳腺領域が抽出され、その乳腺領域の占める割合によって、乳房の側面画像を分類するので、マンモグラフィガイドラインの基準通りに自動分類することができる。また、その分類結果から、乳腺実質の量が分かるので、特に、異常陰影の検出処理においては、乳房画像毎に検出の難易度を知ることができ、その検出性能を向上させることができる。
【００４８】
本発明の乳腺脂肪領域平均濃度算出装置によれば、精度よく分離された乳腺領域と脂肪領域において平均濃度を算出するので、病変を検出する際の有用な情報となる、当該各領域における濃度の概略を正しく把握することができ、異常陰影の検出性能を向上させることができる。
【００４９】
本発明の乳腺分布マップ作成装置によれば、精度よく分離された乳腺領域と脂肪領域の濃度を、各領域毎の平均濃度に置き換えた乳腺分布マップを作成するので、病変を検出する際の有用な情報となる、当該各領域における２次元的な分布と濃度の概略とを同時に把握することができ、異常陰影の検出性能を向上させることができる。また、作成された乳腺分布マップは、左右乳房の乳腺分布マップを比較して左右非対称陰影を検出する際にも有用となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５０】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
【００５１】
（実施形態１）
図１は、本発明の乳腺領域閾値決定装置の一実施形態による概略構成を示す図である。
【００５２】
図１に示す乳腺領域閾値決定装置１００は、乳腺、脂肪および胸筋からなる乳房の側面画像Ｐを担持する画像データＰを入力する画像データ入力手段１１０と、側面画像Ｐにおいて、略胸筋と脂肪とからなる胸筋の末端を表す胸筋末端領域をサンプリング領域Ｓとして設定するサンプリング領域設定手段１２０と、画像データＰに基づいて、サンプリング領域Ｓにおける濃度のヒストグラムＨs を作成するヒストグラム作成手段１３０と、作成されたヒストグラムＨs に基づいて、サンプリング領域Ｓ中の胸筋部分と脂肪部分との境界に相当する濃度ｐ１と、この胸筋部分の平均濃度ｐ２とを求め、側面画像Ｐ中の乳腺を表す乳腺領域Ｐc と脂肪を表す脂肪領域Ｐb とを分離する濃度の閾値Ｔｈを、求められたｐ１およびｐ２を用いた次式（１）に従って算出して決定する閾値算出手段１４０とを備えている。
【００５３】
Ｔｈ＝ａ×ｐ１＋（１−ａ）×ｐ２ （０．２≦ａ≦０．５） （１）
なお、本実施形態では、乳房の側面画像として、医用画像である右乳房のマンモグラムを用いることとし、また、式（１）は、これまでの実験結果に基づいて最も適した条件として、係数ａ＝０．４であるものとする。また、このマンモグラムは、濃度値を有する複数の画素からなる画像であり、濃度値が高いほど黒くなるものとする。なお、このマンモグラムでは、胸筋や乳腺の濃度（値）は低く、脂肪の濃度（値）は高く表現されるものとする。
【００５４】
次に、上記のように構成された乳腺領域閾値決定装置の作用について説明する。図２は、乳腺領域閾値決定装置１００における処理フローを示す図である。
【００５５】
画像データ入力手段１１０は、デジタル画像が取得可能なＣＲシステムや、デジタル画像が保存されているデータベース等から、乳房の側面画像であるマンモグラムＰを表す画像データＰを入力する（ステップＳ１１）。図３は、このマンモグラムＰを模式的に表した図である。図中Ｐa，Ｐb，Ｐc，Ｐdは、それぞれ、胸筋領域、脂肪領域、乳腺領域、背景領域を示している。
【００５６】
画像データ入力手段１１０により画像データＰが入力されると、サンプリング領域設定手段１２０が、マンモグラムＰ中の胸筋末端領域をサンプリング領域Ｓとして設定する（ステップＳ１２）。図４は、マンモグラムＰ上にサンプリング領域が設定された状態を示した図である。マンモグラムは、通常、マンモグラフィガイドラインに沿って撮影されるため、画像上での乳房の配置がほぼ決められており、したがって、予め決められた場所をサンプリング領域として設定することができる。上記ガイドラインに沿って撮影された右乳房側面のマンモグラムの場合は、胸筋末端領域は画像の右下部に位置する。そこで、画像上の右下部の所定の座標位置において所定のサイズ・形状の枠をもって特定される領域をサンプリング領域Ｓとして設定することができる。なお、このように予め決められた場所をサンプリング領域として設定するのではなく、胸筋末端領域をその都度検索して設定するようにしてもよい。例えば、抽出した胸筋ライン上で、画像の端部から所定の距離に位置する場所を、サンプリング領域として設定するようにしてもよい。
【００５７】
サンプリング領域設定手段１２０によりサンプリング領域Ｓが設定されると、ヒストグラム作成手段１３０が、サンプリング領域Ｓに対応する画素の濃度値のヒストグラムＨs を作成する（ステップＳ１３）。図５は、作成されるヒストグラムＨs の一例を示した図である。設定されたサンプリング領域Ｓには、胸筋領域Ｐa の一部である胸筋部分と、脂肪領域Ｐb の一部である脂肪部分とが含まれることになるが、胸筋部分と脂肪部分とではその濃度値が異なるため、作成されたヒストグラムＨs には、胸筋を表す分布の山Ｈa と脂肪を表す分布の山Ｈb とが表れることになる。マンモグラムでは、上述のように、通常、胸筋は濃度値が低く、脂肪は濃度値が高く現れるので、濃度値の低い方の山が胸筋部分に対応し、濃度値の高い方の山が脂肪部分に対応すると判断することができる。
【００５８】
ヒストグラム作成手段１３０によりヒストグラムＨs が作成されると、閾値算出手段１４０は、マンモグラムＰ中の乳腺領域Ｐc と脂肪領域Ｐb とを分離する濃度値の閾値Ｔｈを、上記式（１）に従って算出して決定する（ステップＳ１４）。この式（１）は、本出願人による実験結果に基づいて導かれたものであり、閾値Ｔｈを、胸筋領域Ｐa と脂肪領域Ｐb との境の濃度と胸筋領域Ｐa の平均濃度との間における、所定の濃度に設定することを意味している。ここで、濃度値ｐ１は、ヒストグラムＨs 上の胸筋を表す分布の山Ｈa と脂肪を表す分布の山Ｈb との間付近で、最も頻度が低い濃度値を採用する。また、平均濃度値ｐ２は、ヒストグラムＨs 上の、胸筋を表す分布Ｈa 、すなわち濃度値ｐ１から低濃度側の領域における分布に寄与する濃度値に対して平均を算出することにより求める。なお、濃度値ｐ１は、上記２つの分布の山Ｈa,Ｈbを近似した２つの曲線の交点の位置に対応する濃度値を採用するようにしてもよい。
【００５９】
このような乳腺領域閾値決定装置１００によれば、乳房の側面画像中の、略胸筋と脂肪とからなる領域をサンプリング領域として設定し、設定されたサンプリング領域における濃度の分布に基づいて、サンプリング領域中の胸筋部分と脂肪部分との境界に相当する濃度ｐ１と、この胸筋部分の平均濃度ｐ２とを求め、求められたｐ１およびｐ２を用いた所定の計算式に従って、上記側面画像中の乳腺領域と脂肪領域とを分離する濃度の閾値を算出するので、濃度がばらつく傾向にある乳腺と脂肪が混在する領域の濃度の分布を利用せず、また、胸筋の濃度だけでなく脂肪の濃度も利用することにより、精度よく安定した上記閾値を算出することができ、乳腺領域を精度よく抽出することが可能な乳腺領域の濃度の閾値を決定することができる。
【００６０】
（実施形態２）
図６は、本発明の乳房画像領域分離装置の一実施形態による概略構成を示す図である。
【００６１】
図６に示す乳房画像領域分離装置２００は、乳腺、脂肪および胸筋からなる乳房の側面画像Ｐを担持する画像データＰを入力する画像データ入力手段２１０と、画像データＰに基づいて、側面画像Ｐにおいて乳房を表す被写体領域Ｐabc を抽出する被写体領域抽出手段２２０と、画像データＰに基づいて、側面画像Ｐにおいて胸筋ラインを抽出することにより、被写体領域Ｐabc から胸筋を表す胸筋領域Ｐa を分離する胸筋領域分離手段２３０と、側面画像Ｐ中の乳腺を表す乳腺領域Ｐc と脂肪を表す脂肪領域Ｐb とを分離する濃度の閾値Ｔｈを算出して決定する乳腺領域閾値決定手段２４０と、閾値Ｔｈに基づいて、被写体領域Ｐabc から胸筋領域Ｐa を除いた乳房領域Ｐbcを、乳腺領域Ｐc と脂肪領域Ｐb とに分離する乳腺脂肪領域分離手段２５０とを備えている。
【００６２】
胸筋領域分離手段２３０は、さらに、画像データＰに基づいて、側面画像Ｐ中の胸筋領域と乳房領域との境界線上の境界点を１個以上抽出する境界点抽出手段２３１と、抽出された境界点の個数に応じた所定の手法により胸筋ラインを抽出する胸筋ライン抽出手段２３２とを備えている。
【００６３】
乳腺領域閾値決定手段２４０は、さらに、サンプリング領域設定手段２４１と、ヒストグラム作成手段２４２と、閾値算出手段２４３とを備えており、これら各手段２４１〜２４３は、実施形態１の乳腺領域閾値決定装置１００における、サンプリング領域設定手段１２０、ヒストグラム作成手段１３０、閾値算出手段１４０とそれぞれ同じ作用をもたらすものとする。
【００６４】
なお、本実施形態におけるその他の条件は、実施形態１と同様とする。
【００６５】
次に、上記のように構成された乳房画像領域分離装置２００の作用について説明する。図７は、乳房画像領域分離装置２００における処理フローを示す図である。
【００６６】
画像データ入力手段２１０は、デジタル画像が取得可能なＣＲシステムや、デジタル画像が保存されているデータベース等から、乳房の側面画像である、図３に示すようなマンモグラムＰを表す画像データＰを入力する（ステップＳ２１）。
【００６７】
マンモグラムＰが入力されると、被写体抽出手段２２０は、マンモグラムＰを構成する画素の濃度値のヒストグラムを作成し、背景領域Ｐd （濃度値が高い部分）に対応する分布を除く最大濃度値ｐmax を求め（図８参照）、この最大濃度値ｐmax を閾値としてマンモグラムＰを２値化する。すなわち、この閾値よりも低濃度の領域を被写体領域Ｐabc として抽出する（ステップＳ２２）。この領域は、胸筋領域Ｐa 、脂肪領域Ｐb および乳腺領域Ｐc を合わせた領域となる。
【００６８】
境界点抽出手段２３１は、胸筋領域Ｐa の濃度が乳房領域Ｐbcよりも低く、さらにその境界の濃度勾配が周囲と比較して高くなる傾向があることから、濃度勾配ベクトルの強度を利用してエッジ画像Ｐ′を作成する（ステップＳ２３）。このエッジ画像Ｐ′では、胸筋領域Ｐa と乳房領域Ｐbcの境界線が濃度の低い（白い）陰影として示される。境界点抽出手段２３１は、さらに、被写体抽出手段２２０により抽出された被写体領域Ｐabc と、上記エッジ画像Ｐ′の情報を利用して、胸筋領域Ｐa と乳房領域Ｐbcの境界線上の境界点を抽出する（ステップＳ２４）。以下、図９に示すエッジ画像Ｐ′の模式図を利用して境界点の抽出方法について説明する。なお、実際のエッジ画像Ｐ′においては、各エッジ（胸筋領域Ｐa と乳房領域Ｐbcとの境界線ＰLや、乳房領域Ｐbcと背景領域Ｐd の境界線）は濃度の低い（白い）陰影で示されているが、この模式図においては簡単のため黒い線で示す。
【００６９】
まず、作成されたエッジ画像Ｐ′中の被写体領域内の右方領域（乳房上部領域）に縦方向の方向性を有する３本の走査ラインＬ1，Ｌ2，Ｌ3を設定する。この際、最も右側の第１走査ラインＬ1を画像右端から２００pixelの位置に設定し、さらに、３００pixel間隔で第２走査ラインＬ2、第３走査ラインＬ3をそれぞれ設定する。なお、本実施形態における各画像データは、１０bit、１０pixel／mmのものであるとする。
【００７０】
次に、抽出された被写体領域Ｐabc の範囲を表す情報に基づいて、図９に示すように各走査ラインＬ1，Ｌ2，Ｌ3上の被写体領域内２０〜８０％の範囲を求め、この範囲内において各走査ラインＬ1，Ｌ2，Ｌ3上で方向性エッジ検索を行う。方向性エッジ検索とは、上から下に向けて走査する場合、濃度立下りのエッジのみを検索することを意味し、そして、この方向性エッジ検索によって、所定の閾値を満たす（所定の閾値よりも立下りが大きい）エッジ点が見つかったときに、そのエッジ点を境界点として抽出する（図９の×印）。なお、所定の閾値を満たすエッジ点が見つからなかったときには、その走査ライン上に境界点は存在しないものとする。つまり、３本の走査ラインＬ1，Ｌ2，Ｌ3を走査した結果、０〜３個の境界点が抽出される。
【００７１】
境界点抽出手段２３１において境界点が抽出されると、胸筋ライン抽出手段２３２は抽出された境界点の数と位置情報を入力し、胸筋ラインを抽出する（ステップＳ２５）。ここで、抽出された境界点が３個のときには３個の境界点を通る２次曲線を引いて胸筋ラインとし、抽出された境界点が２個のときには２個の境界点を通る１次直線を引いて胸筋ラインとする。また、抽出された境界点が１個のときには、画像中の乳房の最上点から垂線を下ろして垂線上の最下点（画像の下端位置の点）を求め、この点と、抽出された１個の境界点とを通る１次直線をひいて胸筋ラインとする（図１０参照）。なお、抽出された境界点が０個の場合には、胸筋ラインが存在していないものとする。
【００７２】
胸筋ライン抽出手段２３２において胸筋ラインが抽出されると、サンプリング領域設定手段２４１が側面画像Ｐ中の胸筋末端領域をサンプリング領域Ｓとして設定し（ステップＳ２６）、ヒストグラム作成手段２４２がサンプリング領域Ｓに対応する濃度値のヒストグラムＨs を作成し（ステップＳ２７）、閾値算出手段２４３がヒストグラムＨs に基づいて、マンモグラムＰ中の乳腺領域Ｐc と脂肪領域Ｐb とを分離する濃度値の閾値Ｔｈを算出して決定する（ステップＳ２８）。なお、ステップＳ２６〜２８の過程は、実施形態１のステップＳ１２〜１４と同様なので、詳細な説明を省略する。
【００７３】
閾値算出手段２４３により閾値Ｔｈが決定されると、乳腺脂肪領域分離手段５０が、閾値Ｔｈに基づいて、被写体領域Ｐabc から胸筋領域Ｐa を除いた乳房領域Ｐbcを、乳腺領域Ｐc と脂肪領域Ｐb とに分離する（ステップＳ２９）。すなわち、乳房領域Ｐbc内で、閾値Ｔｈを上回る濃度値の画素からなる領域を脂肪領域Ｐb として抽出し、閾値Ｔｈを下回る濃度値の画素からなる領域を乳腺領域Ｐc として抽出する（図１１参照）。その結果、被写体領域Ｐabc を乳腺領域Ｐc 、脂肪領域Ｐbおよび胸筋領域Ｐa にそれぞれ分離することができる。
【００７４】
このような乳房画像領域分離装置２００によれば、本発明の乳腺領域閾値決定方法により決定される、乳腺領域を精度よく抽出することが可能な乳腺領域の濃度の閾値に基づいて、乳房領域を乳腺領域と脂肪領域とに分離しているので、乳房の側面画像中の被写体領域を、胸筋領域、乳腺領域および脂肪領域の各領域に、精度よく分離することができる。また、この分離結果から、各領域の正しい分布が分かるので、特に、異常陰影の検出処理においては、検出の難易度を局所的に知ることができ、その検出性能を向上させることができる。
【００７５】
（実施形態３）
図１２は、本発明の乳房画像分類装置の一実施形態による概略構成を示す図である。
【００７６】
図１２に示す乳房画像分類装置３００は、乳腺、脂肪および胸筋からなる乳房の側面画像Ｐを担持する画像データＰを入力する画像データ入力手段３１０と、画像データＰに基づいて、側面画像Ｐにおいて乳房を表す被写体領域Ｐabc を抽出する被写体領域抽出手段３２０と、画像データＰに基づいて、側面画像Ｐにおいて胸筋ラインを抽出することにより、被写体領域Ｐabc から胸筋を表す胸筋領域Ｐa を分離する胸筋領域分離手段３３０と、側面画像Ｐ中の乳腺を表す乳腺領域Ｐc と脂肪を表す脂肪領域Ｐb とを分離する濃度の閾値Ｔｈを算出して決定する乳腺領域閾値決定手段３４０と、閾値Ｔｈに基づいて、被写体領域Ｐabc から胸筋領域Ｐa を除いた乳房領域Ｐbcにおいて、乳腺領域Ｐc を抽出する乳腺領域抽出手段３５０と、乳房領域Ｐbcに対して乳腺領域Ｐc が占める割合に応じて、側面画像Ｐを分類する画像分類手段３６０とを備えている。
【００７７】
胸筋領域抽出手段３３０は、さらに、境界点抽出手段３３１と、胸筋ライン抽出手段３３２とを備えており、また、乳腺領域閾値決定手段３４０は、さらに、サンプリング領域設定手段３４１と、ヒストグラム作成手段３４２と、閾値算出手段３４３とを備えている。
【００７８】
上記の各手段３１０〜３４０は、実施形態２の乳房画像領域分離装置２００における各手段２１０〜２４０とそれぞれ同じ作用をもたらすものとする。
【００７９】
なお、本実施形態におけるその他の条件は、実施形態１と同様とする。
【００８０】
次に、上記のように構成された乳房画像分類装置３００の作用について説明する。図１３は、乳房画像分類装置３００における処理フローを示す図である。
【００８１】
画像データ入力手段３１０が、マンモグラムＰを表す画像データＰを入力し（ステップＳ３１）、被写体抽出手段３２０が、マンモグラムＰ中の被写体領域Ｐabc を抽出する（ステップＳ３２）。
【００８２】
境界点抽出手段３３１は、マンモグラムＰのエッジ画像Ｐ′を作成し（ステップＳ３３）、被写体領域Ｐabc とエッジ画像Ｐ′の情報を利用して、胸筋領域Ｐa と乳房領域Ｐbcの境界線上の境界点を抽出する（ステップＳ３４）。
【００８３】
胸筋ライン抽出手段３３２は、抽出された境界点の個数に応じた所定の手法により、胸筋ラインを抽出する（ステップＳ３５）。
【００８４】
一方、サンプリング領域設定手段３４１は、マンモグラムＰ中の胸筋末端領域をサンプリング領域Ｓとして設定し（ステップＳ３６）、ヒストグラム作成手段３４２がサンプリング領域Ｓに対応する濃度値のヒストグラムＨs を作成し（ステップＳ３７）、閾値算出手段３４３がヒストグラムＨs に基づいて、側面画像中Ｐ中の乳腺領域Ｐc と脂肪領域Ｐb とを分離する濃度の閾値Ｔｈを算出して決定する（ステップＳ３８）。なお、ステップＳ３１〜３８の過程は、実施形態２のステップＳ２１〜２８と同様なので、詳細な説明を省略する。
【００８５】
乳腺領域抽出手段３５０は、被写体領域Ｐabc から胸筋領域Ｐa を除いた乳房領域Ｐbcにおいて、濃度値が閾値Ｔｈを下回る領域を乳腺領域Ｐc として抽出する（ステップＳ３９）。
【００８６】
乳腺領域抽出手段３５０により乳腺領域Ｐc が抽出されると、画像分類手段３６０が、乳房領域Ｐbcに対して乳腺領域Ｐc が占める割合Ｒを算出し、この割合Ｒの大きさに応じて、マンモグラムＰを以下のように４タイプに分類する（ステップＳ３Ａ）。なお、割合Ｒは、Ｒ＝（乳腺領域Ｐc の面積（画素数））／（乳房領域Ｐbcの面積（画素数）として算出することができる。
【００８７】
１） Ｒ≧０．７： 高濃度
２） ０．７＞Ｒ≧０．５： 不均一高濃度
３） ０．５＞Ｒ≧０．２： 乳腺散在
４） ０．２＞Ｒ ： 脂肪性
ちなみに、これらの各タイプは、マンモグラフィガイドラインにて以下のように規定されている。
【００８８】
１）高濃度：乳腺実質内に脂肪の混在はほとんどなく、病変検出率は低い。
【００８９】
２）不均一高濃度：乳腺実質内に脂肪が混在し、不均一な濃度を呈する。病変が正常乳腺に隠される危険性がある。
【００９０】
３）乳腺散在：脂肪に置き換えられた乳房内に乳腺実質が散在している。病変の検出は比較的容易である。
【００９１】
４）脂肪性：乳房はほぼ完全に脂肪に置き換えられている。病変が撮影範囲に入っていれば、病変の検出は容易である。
【００９２】
ここでの“濃度”とは、画像上での黒化度を表すものではなく、乳房内の乳腺の量を示すものである。
【００９３】
このような乳房画像分類装置３００によれば、乳腺分布を把握する際の人間の感覚により近い状態で示された、乳腺そのものを表す乳腺領域が抽出され、その乳腺領域の占める割合によって、乳房の側面画像を分類するので、マンモグラフィガイドラインの基準通りに自動分類することができる。また、その分類結果から、乳腺実質の量が分かるので、特に、異常陰影の検出処理においては、乳房画像毎に検出の難易度を知ることができ、その検出性能を向上させることができる。
【００９４】
なお、側面画像Ｐ中の被写体領域Ｐabc における胸筋領域Ｐa の割合が個々の画像においてほぼ一定であるような場合には、上記割合Ｒは、被写体領域Ｐabc に対しての乳腺領域Ｐc の占める割合としてもよい。
【００９５】
また、マンモグラムの分類は、上記割合Ｒだけでなく、乳腺領域Ｐc の輪郭形状にも基づいて分類するようにしてもよい。
【００９６】
（実施形態４）
図１４は、本発明の乳腺脂肪領域平均濃度算出装置の一実施形態による概略構成を示す図である。
【００９７】
図１４に示す乳腺脂肪領域平均濃度算出装置４００は、乳腺、脂肪および胸筋からなる乳房の側面画像Ｐを担持する画像データＰを入力する画像データ入力手段４１０と、画像データＰに基づいて、側面画像Ｐにおいて乳房を表す被写体領域Ｐabc を抽出する被写体領域抽出手段４２０と、画像データＰに基づいて、側面画像Ｐにおいて胸筋ラインを抽出することにより、被写体領域Ｐabc から胸筋領域Ｐa を分離する胸筋領域分離手段４３０と、側面画像Ｐ中の乳腺を表す乳腺領域Ｐc と脂肪を表す脂肪領域Ｐb とを分離する濃度の閾値Ｔｈを算出して決定する乳腺領域閾値決定手段４４０と、閾値Ｔｈに基づいて、被写体領域Ｐabc から胸筋領域Ｐa を除いた乳房領域Ｐbcを、乳腺領域Ｐc と脂肪領域Ｐb とに分離する乳腺脂肪領域分離手段４５０と、画像データＰに基づいて、分離された乳腺領域Ｐc および脂肪領域Ｐb における平均濃度をそれぞれ算出する平均濃度算出手段４６０とを備えている。
【００９８】
胸筋領域分離手段４３０は、さらに、境界点抽出手段４３１と、胸筋ライン抽出手段４３２とを備えており、また、乳腺領域閾値決定手段４４０は、さらに、サンプリング領域設定手段４４１と、ヒストグラム作成手段４４２と、閾値算出手段４４３とを備えている。
【００９９】
上記の各手段４１０〜４５０は、実施形態２の乳房画像領域分離装置２００における各手段２１０〜２５０と同じ作用をもたらすものとする。
【０１００】
なお、本実施形態におけるその他の条件は、実施形態１と同様とする。
【０１０１】
次に、上記のように構成された乳腺脂肪領域平均濃度算出装置４００の作用について説明する。図１５は、乳腺脂肪領域平均濃度算出装置４００における処理フローを示す図である。
【０１０２】
画像データ入力手段４１０が、マンモグラムＰを表す画像データＰを入力し（ステップＳ４１）、被写体抽出手段４２０が、マンモグラムＰ中の被写体領域Ｐabc を抽出する（ステップＳ４２）。
【０１０３】
境界点抽出手段４３１は、マンモグラムＰのエッジ画像Ｐ′を作成し（ステップＳ４３）、被写体領域Ｐabc とエッジ画像Ｐ′の情報を利用して、胸筋領域Ｐa と乳房領域Ｐbcの境界線上の境界点を抽出する（ステップＳ４４）。
【０１０４】
胸筋ライン抽出手段４３２は、抽出された境界点の個数に応じた所定の手法により、胸筋ラインを抽出する（ステップＳ４５）。
【０１０５】
一方、サンプリング領域設定手段４４１は、マンモグラムＰ中の胸筋末端領域をサンプリング領域Ｓとして設定し（ステップＳ４６）、ヒストグラム作成手段４４２がサンプリング領域Ｓに対応する濃度値のヒストグラムＨs を作成し（ステップＳ４７）、閾値算出手段４４３がヒストグラムＨs に基づいて、側面画像Ｐ中の乳腺領域Ｐc と脂肪領域Ｐb とを分離する濃度の閾値Ｔｈを算出して決定する（ステップＳ４８）。
【０１０６】
乳腺脂肪領域分離手段４５０は、閾値Ｔｈに基づいて、乳房領域Ｐbcを乳腺領域Ｐc と脂肪領域Ｐb とに分離する（ステップＳ４９）。なお、ステップＳ４１〜４９の過程は、実施形態２のステップＳ２１〜２９と同様なので、詳細な説明を省略する。
【０１０７】
乳腺脂肪領域分離手段４５０により乳房領域Ｐbcが乳腺領域Ｐc と脂肪領域Ｐb とに分離されると、平均濃度算出手段４６０が、画像データＰに基づいて、分離された乳腺領域Ｐc、脂肪領域Ｐbの各領域における画素の平均濃度値Ａc 、Ａb を算出する（ステップＳ４Ａ）。
【０１０８】
このような乳腺脂肪領域平均濃度算出装置４００によれば、精度よく分離された乳腺領域と脂肪領域において平均濃度を算出するので、病変を検出する際の有用な情報となる、当該各領域における濃度の概略を正しく把握することができ、異常陰影の検出性能を向上させることができる。
【０１０９】
（実施形態５）
図１６は、本発明の乳腺分布マップ作成装置の一実施形態による概略構成を示す図である。
【０１１０】
図１６に示す乳腺分布マップ作成装置５００は、乳房の側面画像Ｐを担持する画像データＰを入力する画像データ入力手段５１０と、画像データＰに基づいて、側面画像Ｐにおいて乳房を表す被写体領域Ｐabc を抽出する被写体領域抽出手段５２０と、画像データＰに基づいて、側面画像Ｐにおいて胸筋ラインを抽出することにより、被写体領域Ｐabc から胸筋を表す胸筋領域Ｐa を分離するする胸筋領域分離手段５３０と、側面画像Ｐ中の乳腺を表す乳腺領域Ｐc と脂肪を表す脂肪領域Ｐb とを分離する濃度の閾値Ｔｈを算出して決定する乳腺領域閾値決定手段５４０と、閾値Ｔｈに基づいて、被写体領域Ｐabc から胸筋領域Ｐa を除いた乳房領域Ｐbcを、乳腺領域Ｐc と脂肪領域Ｐb とに分離する乳腺脂肪領域分離手段５５０と、画像データＰに基づいて、分離された乳腺領域Ｐc および脂肪領域Ｐb における平均濃度Ａc 、Ａb をそれぞれ算出する平均濃度算出手段５６０と、乳腺領域Ｐc と脂肪領域Ｐb における濃度を、当該各領域毎に算出された平均濃度Ａc 、Ａb に置き換えることにより、側面画像Ｐの乳腺分布マップＭを作成する乳腺分布マップ作成手段５７０とを備えている。
【０１１１】
胸筋領域分離手段５３０は、さらに、境界点抽出手段５３１と、胸筋ライン抽出手段５３２とを備えており、また、乳腺領域閾値決定手段５４０は、さらに、サンプリング領域設定手段５４１と、ヒストグラム作成手段５４２と、閾値算出手段５４３とを備えている。
【０１１２】
上記の各手段５１０〜５５０は、実施形態２の乳房画像領域分離装置２００における各手段２１０〜２５０にそれぞれ対応し、同じ作用をもたらすものとする。
【０１１３】
なお、本実施形態おけるその他の条件は、実施形態１と同様とする。
【０１１４】
次に、上記のように構成された乳腺分布マップ作成装置５００の作用について説明する。図１７は、乳腺分布マップ作成装置５００における処理フローを示す図である。
【０１１５】
画像データ入力手段５１０が、マンモグラムＰを表す画像データＰを入力し（ステップＳ５１）、被写体抽出手段５２０が、マンモグラムＰ中の被写体領域Ｐabc を抽出する（ステップＳ５２）。
【０１１６】
境界点抽出手段５３１は、マンモグラムＰのエッジ画像Ｐ′を作成し（ステップＳ５３）、被写体領域Ｐabc とエッジ画像Ｐ′の情報を利用して、胸筋領域Ｐa と乳房領域Ｐbcの境界線上の境界点を抽出する（ステップＳ５４）。
【０１１７】
胸筋ライン抽出手段５３２は、抽出された境界点の数に応じた所定の手法により、胸筋ラインを抽出する（ステップＳ５５）。
【０１１８】
一方、サンプリング領域設定手段５４１は、マンモグラムＰ中の胸筋末端領域をサンプリング領域Ｓとして設定し（ステップＳ５６）、ヒストグラム作成手段５４２がサンプリング領域Ｓに対応する濃度値のヒストグラムＨs を作成し（ステップＳ５７）、閾値算出手段５４３がヒストグラムＨs に基づいて、乳房領域Ｐbcにおいて乳腺領域を抽出するための閾値処理に用いる濃度値の閾値Ｔｈを算出して決定する（ステップＳ５８）。
【０１１９】
乳腺脂肪領域抽出手段５５０は、被写体領域Ｐabc から胸筋領域Ｐa を除いた乳房領域Ｐbcにおいて、閾値Ｔｈを用いた濃度値の閾値処理により、マンモグラムＰ中の乳腺領域Ｐc と脂肪領域Ｐb とを抽出する（ステップＳ５９）。なお、ステップＳ５１〜５９の過程は、実施形態２のステップＳ２１〜２９と同様なので、詳細な説明を省略する。
【０１２０】
乳腺脂肪領域分離手段５５０により乳房領域Ｐbcが乳腺領域Ｐc と脂肪領域Ｐb とに分離されると、平均濃度算出手段５６０が、分離された乳腺領域Ｐc および脂肪領域Ｐb における画素の平均濃度値Ａc 、Ａb を算出する（ステップＳ５Ａ）。
【０１２１】
そして、乳腺分布マップ作成手段５７０が、乳腺領域Ｐc と脂肪領域Ｐb における画素の濃度値を、それぞれ平均濃度値Ａc とＡb で置き換えて２値化することにより、乳腺分布マップＭを作成する（ステップＳ５Ｂ）。図１８は、このようにして作成された乳腺分布マップＭの一例を示した図である。
【０１２２】
このような乳腺分布マップ作成装置５００によれば、精度よく分離された乳腺領域と脂肪領域の濃度を、各領域毎の平均濃度に置き換えた乳腺分布マップを作成するので、病変を検出する際の有用な情報となる、当該各領域における２次元的な分布と濃度の概略とを同時に把握することができ、異常陰影の検出性能を向上させることができる。また、作成された乳腺分布マップは、左右乳房の乳腺分布マップを比較して左右非対称陰影を検出する際にも有用となる。
【０１２３】
なお、本発明のプログラムを、コンピュータが読取り可能な記録媒体に記録して供給するようにしてもよいし、コンピュータが接続可能なサーバに保存しておき、ダウンロードにより供給するようにしてもよい。このようなプログラムによれば、本発明の乳腺領域閾値決定方法と同様の手順をコンピュータに実行させるように記述されているので、当該プログラムをコンピュータにインストールして実行させることにより、上記乳腺領域閾値決定方法と同様の効果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【０１２４】
【図１】本発明の乳腺領域閾値決定装置の一実施形態による概略構成を示す図
【図２】乳腺領域閾値決定装置における処理フローを示す図
【図３】マンモグラムＰを模式的に表した図
【図４】マンモグラムＰ上にサンプリング領域が設定された状態を示した図
【図５】サンプリング領域における濃度値のヒストグラムＨs の一例を示した図
【図６】本発明の乳房画像領域分離装置の一実施形態による概略構成を示す図
【図７】乳房画像領域分離装置における処理フローを示す図
【図８】マンモグラムにおける濃度値のヒストグラムを表す図
【図９】エッジ画像中において境界点を抽出する方法を説明する図
【図１０】抽出された境界点が１個のときに抽出される胸筋ラインを示す図
【図１１】乳腺領域および脂肪領域が抽出された状態のマンモグラムを示す図
【図１２】本発明の乳房画像分類装置の一実施形態による概略構成を示す図
【図１３】乳房画像分類装置における処理フローを示す図
【図１４】本発明の乳腺脂肪領域平均濃度算出装置の一実施形態による概略構成を示す図
【図１５】平均濃度算出装置における処理フローを示す図
【図１６】本発明の乳腺分布マップ作成装置の一実施形態による概略構成を示す図
【図１７】乳腺分布マップ作成装置における処理フローを示す図
【図１８】乳腺分布マップの一例を示した図
【符号の説明】
【０１２５】
１００ 乳腺領域閾値決定装置
１１０ 画像データ入力手段
１２０（２４１，３４１，４４１，５４１） サンプリング領域設定手段
１３０（２４２，３４２，４４２，５４２） ヒストグラム作成手段
１４０（２４３，３４３，４４４，５４３） 閾値算出手段
２００ 乳房画像領域分離装置
２１０（３１０，４１０，５１０） 画像データ入力手段
２２０（３２０，４２０，５２０） 被写体領域抽出手段
２３０（３３０，４３０，５３０） 胸筋領域分離手段
２３１（３３１，４３１，５３１） 境界点抽出手段
２３２（３３２，４３２，５３２） 胸筋ライン抽出手段
２４０（３４０，４４０，５４０） 乳腺領域閾値決定手段
２５０（４５０，５５０） 乳腺脂肪領域分離手段
３００ 乳房画像分類装置
３５０ 乳腺領域抽出手段
３６０ 画像分類手段
４００ 乳腺脂肪領域平均濃度算出装置
４６０（５６０） 平均濃度算出手段
５００ 乳腺分布マップ作成装置
５７０ 乳腺分布マップ作成手段
【出願人】 【識別番号】０００００５２０１
【氏名又は名称】富士写真フイルム株式会社
【住所又は居所】神奈川県南足柄市中沼２１０番地
【出願日】 平成１５年８月２１日（２００３．８．２１）
【代理人】 【識別番号】１０００７３１８４
【弁理士】
【氏名又は名称】柳田 征史

【識別番号】１０００９０４６８
【弁理士】
【氏名又は名称】佐久間 剛
【公開番号】 特開２００５−６５８５５（Ｐ２００５−６５８５５Ａ）
【公開日】 平成１７年３月１７日（２００５．３．１７）
【出願番号】 特願２００３−２９７６６８（Ｐ２００３−２９７６６８）