[发明专利]异常阴影候选检测方法、异常阴影候选检测装置

说明书

技术领域

本发明涉及从医用图像中检测出异常阴影候选的异常阴影候选检测方法和异常阴影候选检测装置。

背景技术

在医疗领域中，实现医用图像的数字化，在监视器上显示由CR(Computed Radio graphy)装置等生成的医用图像数据，由医生对显示在该监视器上的医用图像进行读图，观察病变部位的状态和经时变化进行诊断。

以前，以减轻这样的医生读图的负担为目的，开发出了通过对上述医用图像数据进行图像处理，自动地检测出出现在图像上的病变部位的阴影作为异常阴影候选的被称为计算机诊断支持装置(ComputerAided Diagnosis，以下称为CAD)的异常阴影候选检测装置。

病变部位的阴影大多具有特征性的浓度分布，CAD根据这样的浓度特性，检测出被推测为病变部位的图像区域作为异常阴影候选区域。

在上述CAD中，开发出了以检测为目的的与病变的种类对应的各种检测算法，提出了使用膜片(iris)过滤作为最适于肿瘤阴影检测的最优算法的方法等。另外，提出了使用形态学过滤作为最适于微小石灰化团(cluster)阴影检测的算法的方法等。

但是，异常阴影候选的检测由于对图像全体的每个像素进行计算处理，所以有非常花费时间的问题。另外，还有将不是病变部位的噪声和正常组织的区域检测为异常阴影的问题。

因此，例如在专利文献1中，记载有以下的技术：具备：在同一摄影部位存在多种异常阴影检测目标的情况下，与检测目的对应地选择一个或多个异常阴影候选检测算法的算法选择单元，使得可以只选择医生所需要的算法，由此缩短处理时间。另外，在专利文献2中，记载了以下的技术，即在医生对异常阴影候选的存在区域有某种程度的预测的情况、在过去在取得的图像等以及其他图像中检测出了异常阴影候选的情况等下，只指定该区域而实施异常阴影候选检测算法。

专利文献1：特开2002-112986号公报

专利文献2：特开2001-346787号公报

但是，在专利文献1中，由于使用选择出的异常阴影候选检测算法对图像全体的每个像素进行计算处理，所以与使用多个不必要的异常阴影候选检测算法的情况相比，能够缩短处理时间，但依然要探索图像全体，因此要花费时间，有将不是病变部位的噪声和正常组织的区域检测为异常阴影的问题。另外，在专利文献2中，有即使在除了医生预测的区域以外、或过去检测出的区域以外的区域中有异常阴影，也无法检测出来的问题。另外，在指定的区域内，对每个像素进行计算处理，因此即使限定探索区域，也有可能将不是病变部位的噪声和正常组织的区域检测为异常阴影。进而，无法按照大小分类地对异常阴影候选进行检测。

发明内容

本发明就是鉴于这样的状况，谋求抑制异常阴影候选检测时的伪阳性数而提高检测精度，同时缩短异常阴影候选检测时的处理时间。

为了解决上述问题，权利要求1记载的发明的异常阴影候选检测方法的特征在于包括：

使用第一平滑化过滤器对输入的医用图像实施第一平滑化处理的第一平滑化处理步骤；

使用第二平滑化过滤器对在上述第一平滑化处理步骤中实施了处理的医用图像实施第二平滑化处理的第二平滑化处理步骤；

根据实施了上述第一平滑化处理的医用图像和实施了上述第二平滑化处理的医用图像，抽出具有应该检测出的病变部位的大小的异常阴影候选的检测对象区域的抽出步骤；

针对上述输入的医用图像中的上述抽出的检测对象区域，进行上述异常阴影候选的检测的异常阴影候选检测步骤。

权利要求2记载的发明是在权利要求1记载的发明中，其特征在于：

包括：缩小上述输入的医用图像的缩小步骤，

在上述第一平滑化处理步骤中，对上述缩小了的医用图像实施上述第一平滑化处理。

权利要求3记载的发明是在权利要求1或2记载的发明中，其特征在于：

上述输入的医用图像包括表示浓度的像素值，

上述第一平滑化处理步骤使用上述第一平滑化过滤器，在上述输入的医用图像中，对比应该由上述异常阴影候选检测步骤检测出的异常阴影候选区域小并且浓度比周围低的区域进行平滑化，

上述第二平滑化处理步骤使用上述第二平滑化过滤器，在实施了上述第一平滑化处理的医用图像中，对具有上述应该检测出的异常阴影候选区域的大小并且浓度比周围低的区域进行平滑化，

上述抽出步骤通过取得实施了上述第二平滑化处理的医用图像和实施了上述第一平滑化处理的医用图像的对应的像素的像素值的差分，而抽出上述异常阴影候选的检测对象区域。