JPH09106448A - 異常陰影候補の検出方法 - Google Patents
異常陰影候補の検出方法Info
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- JPH09106448A JPH09106448A JP7264021A JP26402195A JPH09106448A JP H09106448 A JPH09106448 A JP H09106448A JP 7264021 A JP7264021 A JP 7264021A JP 26402195 A JP26402195 A JP 26402195A JP H09106448 A JPH09106448 A JP H09106448A
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-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N23/00—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
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- G01N23/043—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material using fluoroscopic examination, with visual observation or video transmission of fluoroscopic images
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 異常陰影候補の検出方法において、放射線画
像からの画像データの変化量に拘らず、異常陰影の検出
性能を向上させる。 【解決手段】 石灰化陰影Ｐ3 を判別するための閾値
を、画像データの変化量が大きくなるほど、小さくなる
ように設定することにより、画像データの変化量が大き
く、異常陰影候補の信号値がモーフォロジー処理により
小さくなることがあっても、閾値は小さな値に設定され
て、石灰化陰影Ｐ3 を検出することができる。
像からの画像データの変化量に拘らず、異常陰影の検出
性能を向上させる。 【解決手段】 石灰化陰影Ｐ3 を判別するための閾値
を、画像データの変化量が大きくなるほど、小さくなる
ように設定することにより、画像データの変化量が大き
く、異常陰影候補の信号値がモーフォロジー処理により
小さくなることがあっても、閾値は小さな値に設定され
て、石灰化陰影Ｐ3 を検出することができる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は画像から異常陰影候
補を検出する方法に関するものである。
補を検出する方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】蓄積性蛍光体シートやフイルムに記録さ
れた被写体の放射線画像を読み取って画像データを得、
この画像データに適切な画像処理を施した後、画像を表
示装置等により再生することが種々の分野で行われてい
る。特に近年、コンピューターとの組合わせによるコン
ピューテッドラジオグラフィー（ＣＲという）というデ
ジタルラジオグラフィーの技術が開発され、種々のデジ
タルラジオグラフィーが臨床応用されている。
れた被写体の放射線画像を読み取って画像データを得、
この画像データに適切な画像処理を施した後、画像を表
示装置等により再生することが種々の分野で行われてい
る。特に近年、コンピューターとの組合わせによるコン
ピューテッドラジオグラフィー（ＣＲという）というデ
ジタルラジオグラフィーの技術が開発され、種々のデジ
タルラジオグラフィーが臨床応用されている。
【０００３】ところでこのＣＲでは、最適な被写体の放
射線画像情報が放射線エネルギーレベルを媒体として蓄
積記録されている蓄積性蛍光体シートを励起光により走
査し、この走査により前記シートから発せられた輝尽発
光光を光電読取手段により読み取って電気的画像信号
（画像データ）を得る本読みに先立って、後にこの画像
データに基づいて可視画像を再生したときにその再生画
像が観察読影に最適な濃度、コントラストを有するもの
となるように、予めこの本読みに用いられる励起光より
も低レベルの励起光により前記シートを走査してこのシ
ートに蓄積記録された画像情報の概略を読み取る先読み
を行い、この先読みにより得られた情報に基づいて前記
本読みを行う際の読取感度（Ｓ値という）およびラチチ
ュード（Ｌ値という）といった読取条件を決定する、Ｅ
ＤＲ（Exposure Data Recognizer）と称する「読取感度
・コントラスト調整機能」を採用している。
射線画像情報が放射線エネルギーレベルを媒体として蓄
積記録されている蓄積性蛍光体シートを励起光により走
査し、この走査により前記シートから発せられた輝尽発
光光を光電読取手段により読み取って電気的画像信号
（画像データ）を得る本読みに先立って、後にこの画像
データに基づいて可視画像を再生したときにその再生画
像が観察読影に最適な濃度、コントラストを有するもの
となるように、予めこの本読みに用いられる励起光より
も低レベルの励起光により前記シートを走査してこのシ
ートに蓄積記録された画像情報の概略を読み取る先読み
を行い、この先読みにより得られた情報に基づいて前記
本読みを行う際の読取感度（Ｓ値という）およびラチチ
ュード（Ｌ値という）といった読取条件を決定する、Ｅ
ＤＲ（Exposure Data Recognizer）と称する「読取感度
・コントラスト調整機能」を採用している。
【０００４】そしてこのＥＤＲにより得られた読取条件
に従って前記本読みを行い、この本読みにより得られた
画像信号を画像処理手段に入力し、この画像処理手段で
撮影部位および撮影条件等に応じて診断目的に適した出
力画像が得られるように画像データを処理し、この画像
信号を写真感光材料等に可視出力画像として再生するシ
ステムが知られており、その詳細は例えば本出願人が先
に出願し、既に出願公開された特開昭58-67240号公報等
に開示されている。
に従って前記本読みを行い、この本読みにより得られた
画像信号を画像処理手段に入力し、この画像処理手段で
撮影部位および撮影条件等に応じて診断目的に適した出
力画像が得られるように画像データを処理し、この画像
信号を写真感光材料等に可視出力画像として再生するシ
ステムが知られており、その詳細は例えば本出願人が先
に出願し、既に出願公開された特開昭58-67240号公報等
に開示されている。
【０００５】またこのような先読み処理を行うことに伴
う時間的ロスや処理および装置の複雑化を防止するため
に、蓄積性蛍光体シートから発光される輝尽発光光の検
出レンジを十分に広く（例えば４桁程度）確保したうえ
で放射線画像情報の全体を読み取って画像データを得、
この得られた画像データから最適な読取感度およびラチ
チュードを求め、得られた画像データをこれらの読取感
度およびラチチュードに基づいて、これらの読取感度、
ラチチュードで画像を再度読み取ったとした場合におい
て得られる画像データと等価な画像データに変換処理す
る処理方法が採用されている（特開平２−108175号
等）。
う時間的ロスや処理および装置の複雑化を防止するため
に、蓄積性蛍光体シートから発光される輝尽発光光の検
出レンジを十分に広く（例えば４桁程度）確保したうえ
で放射線画像情報の全体を読み取って画像データを得、
この得られた画像データから最適な読取感度およびラチ
チュードを求め、得られた画像データをこれらの読取感
度およびラチチュードに基づいて、これらの読取感度、
ラチチュードで画像を再度読み取ったとした場合におい
て得られる画像データと等価な画像データに変換処理す
る処理方法が採用されている（特開平２−108175号
等）。
【０００６】この方法によれば、光電読取手段による励
起光照射光量、感度、ダイナミックレンジ等の競って位
置を改めて設定し直すことなく計算処理だけで、最適な
画像を再生するのに必要な画像データを得ることができ
る。
起光照射光量、感度、ダイナミックレンジ等の競って位
置を改めて設定し直すことなく計算処理だけで、最適な
画像を再生するのに必要な画像データを得ることができ
る。
【０００７】さらに、このように優れた特長を有するデ
ジタルラジオグラフィーを、特に人体の医療診断用とし
て、より積極的に活用することを目的とした、計算機
（コンピューター）支援画像診断またはＣＡＤＭ（Comp
uter Aided Diagnosis of Medical Image ）と称される
技術が提案されている。
ジタルラジオグラフィーを、特に人体の医療診断用とし
て、より積極的に活用することを目的とした、計算機
（コンピューター）支援画像診断またはＣＡＤＭ（Comp
uter Aided Diagnosis of Medical Image ）と称される
技術が提案されている。
【０００８】この計算機支援画像診断等は、医療の現場
における画像読影を通じての診断を補助するものであ
る。すなわち従来においては、フイルム等の記録媒体や
ＣＲＴ等の表示装置により再生された放射線画像を専門
医が目視により観察読影し、癌等を表すものとしての異
常な腫瘤陰影やこの腫瘤陰影よりも小さく低濃度の微小
石灰化陰影等（以下、これらを総称して異常陰影とい
う）を早期に発見するよう努めていた。しかし、放射線
画像を観察読影する読影者間の読影能力の差等により、
そのような異常陰影を見落としたり、主観的判断による
思い違いを生ずる可能性もある。
における画像読影を通じての診断を補助するものであ
る。すなわち従来においては、フイルム等の記録媒体や
ＣＲＴ等の表示装置により再生された放射線画像を専門
医が目視により観察読影し、癌等を表すものとしての異
常な腫瘤陰影やこの腫瘤陰影よりも小さく低濃度の微小
石灰化陰影等（以下、これらを総称して異常陰影とい
う）を早期に発見するよう努めていた。しかし、放射線
画像を観察読影する読影者間の読影能力の差等により、
そのような異常陰影を見落としたり、主観的判断による
思い違いを生ずる可能性もある。
【０００９】そこで計算機支援画像診断では、画像デー
タに基づいて異常陰影と考えられる異常陰影候補を検出
し、その検出した部位にマーキングを表示して放射線画
像の読影者に注意を喚起し、あるいは読影者の客観的判
断に役立つ材料として、検出した異常陰影候補の特徴的
なものを定量的に提示することにより、上述のような読
影者による見落としや思い違いの未然防止を目的として
いる（「ＤＲ画像における腫瘤影検出（アイリスフィル
タ）」電子情報通信学会論文誌 D-II Vol.J75-D-II No.
3 P663〜670 1992年３月、「多重構造要素を用いたモル
フォロジーフィルタによる微小石灰化像の抽出」同誌 D
-II Vol.J75-D-II No.7 P1170 〜11761992年７月等参
照）。
タに基づいて異常陰影と考えられる異常陰影候補を検出
し、その検出した部位にマーキングを表示して放射線画
像の読影者に注意を喚起し、あるいは読影者の客観的判
断に役立つ材料として、検出した異常陰影候補の特徴的
なものを定量的に提示することにより、上述のような読
影者による見落としや思い違いの未然防止を目的として
いる（「ＤＲ画像における腫瘤影検出（アイリスフィル
タ）」電子情報通信学会論文誌 D-II Vol.J75-D-II No.
3 P663〜670 1992年３月、「多重構造要素を用いたモル
フォロジーフィルタによる微小石灰化像の抽出」同誌 D
-II Vol.J75-D-II No.7 P1170 〜11761992年７月等参
照）。
【００１０】ここで、モーフォロジー処理について説明
する。モーフォロジー処理とは、腫瘤陰影とともに乳癌
における特徴的形態である微小石灰化像の候補を検出す
る手法であり、マルチスケールλと構造要素（マスク）
Ｂとを用い、（１）石灰化像そのものの抽出に有効であ
ること、（２）複雑なバックグラウンド情報に影響され
にくいこと、（３）抽出した石灰化像がひずまないこ
と、などの特徴がある。すなわち、この手法は一般の微
分処理に比べて、石灰化像のサイズ・形状・濃度分布な
どの幾何学的情報をより良く保った検出が可能である。
以下にその概要を述べる。
する。モーフォロジー処理とは、腫瘤陰影とともに乳癌
における特徴的形態である微小石灰化像の候補を検出す
る手法であり、マルチスケールλと構造要素（マスク）
Ｂとを用い、（１）石灰化像そのものの抽出に有効であ
ること、（２）複雑なバックグラウンド情報に影響され
にくいこと、（３）抽出した石灰化像がひずまないこ
と、などの特徴がある。すなわち、この手法は一般の微
分処理に比べて、石灰化像のサイズ・形状・濃度分布な
どの幾何学的情報をより良く保った検出が可能である。
以下にその概要を述べる。
【００１１】（モーフォロジーの基本演算）モーフォロ
ジーは一般的にはＮ次元空間における集合論として展開
されるが、直感的な理解のために２次元の濃淡画像を対
象として説明する。
ジーは一般的にはＮ次元空間における集合論として展開
されるが、直感的な理解のために２次元の濃淡画像を対
象として説明する。
【００１２】濃淡画像を座標（ｘ，ｙ）の点が濃度値ｆ
（ｘ，ｙ）に相当する高さをもつ空間とみなす。ここ
で、濃度値ｆ（ｘ，ｙ）は、濃度が低い（ＣＲＴに表示
した場合には輝度が高い）ほど大きな画像信号となる高
輝度高信号レベルの信号とする。
（ｘ，ｙ）に相当する高さをもつ空間とみなす。ここ
で、濃度値ｆ（ｘ，ｙ）は、濃度が低い（ＣＲＴに表示
した場合には輝度が高い）ほど大きな画像信号となる高
輝度高信号レベルの信号とする。
【００１３】まず、簡単のために、その断面に相当する
１次元の関数ｆ（ｘ）を考える。モーフォロジー演算に
用いる構造要素ｇは次式（１）に示すように、原点につ
いて対称な対称関数
１次元の関数ｆ（ｘ）を考える。モーフォロジー演算に
用いる構造要素ｇは次式（１）に示すように、原点につ
いて対称な対称関数
【００１４】
【数１】
【００１５】であり、定義域内で値が０で、その定義域
が下記式（２）であるとする。
が下記式（２）であるとする。
【００１６】
【数２】
【００１７】このとき、モーフォロジー演算の基本形は
式（３）〜（６）に示すように、非常に簡単な演算とな
る。
式（３）〜（６）に示すように、非常に簡単な演算とな
る。
【００１８】
【数３】
【００１９】すなわち、ダイレーション（dilation）処
理は、注目画素を中心とした、±ｍ（構造要素Ｂに応じ
て決定される値）の幅の中の最大値を検索する処理であ
り（図５（Ａ）参照）、一方、エロージョン（erosion
）処理は、注目画素を中心とした、±ｍの幅の中の最
小値を検索する処理である（図５（Ｂ）参照）。また、
opening （またはclosing ）処理は最小値（または最大
値）探索の後に、最大値（または最小値）を探索するこ
とに相当する。すなわちopening （オープニング）処理
は低輝度側から濃度曲線ｆ（ｘ）を滑らかにし、マスク
サイズ２ｍより空間的に狭い範囲で変動する凸状の濃度
変動部分（周囲部分よりも輝度が高い部分）を取り除く
ことに相当する（図５（Ｃ）参照）。一方closing （ク
ロージング）処理は、高輝度側から濃度曲線ｆ（ｘ）を
滑らかにし、マスクサイズ２ｍより空間的に狭い範囲で
変動す凹状の濃度変動部分（周囲部分よりも輝度が低い
部分）を取り除くことに相当する（図５（Ｄ）参照）。
理は、注目画素を中心とした、±ｍ（構造要素Ｂに応じ
て決定される値）の幅の中の最大値を検索する処理であ
り（図５（Ａ）参照）、一方、エロージョン（erosion
）処理は、注目画素を中心とした、±ｍの幅の中の最
小値を検索する処理である（図５（Ｂ）参照）。また、
opening （またはclosing ）処理は最小値（または最大
値）探索の後に、最大値（または最小値）を探索するこ
とに相当する。すなわちopening （オープニング）処理
は低輝度側から濃度曲線ｆ（ｘ）を滑らかにし、マスク
サイズ２ｍより空間的に狭い範囲で変動する凸状の濃度
変動部分（周囲部分よりも輝度が高い部分）を取り除く
ことに相当する（図５（Ｃ）参照）。一方closing （ク
ロージング）処理は、高輝度側から濃度曲線ｆ（ｘ）を
滑らかにし、マスクサイズ２ｍより空間的に狭い範囲で
変動す凹状の濃度変動部分（周囲部分よりも輝度が低い
部分）を取り除くことに相当する（図５（Ｄ）参照）。
【００２０】なお構造要素ｇが原点に対して対称ではな
い場合の、式（３）におけるダイレーション演算をミン
コフスキー（Minkowski ）和、式（４）におけるエロー
ジョン演算をミンコフスキー差という。
い場合の、式（３）におけるダイレーション演算をミン
コフスキー（Minkowski ）和、式（４）におけるエロー
ジョン演算をミンコフスキー差という。
【００２１】ここで、濃度の高いもの程大きな値となる
高濃度高信号レベルの信号の場合においては、濃度値ｆ
（ｘ）の画像信号値が高輝度高信号レベルの場合に対し
て大小関係が逆転するため、高濃度高信号レベルの信号
におけるダイレーション処理は、高輝度高信号レベルに
おけるエロージョン処理（図５（Ｂ））と一致し、高濃
度高信号レベルの信号におけるエロージョン処理は、高
輝度高信号レベルにおけるダイレーション処理（図５
（Ａ））と一致し、高濃度高信号レベルの信号における
オープニング処理は、高輝度高信号レベルにおけるクロ
ージング処理（図５（Ｄ））と一致し、高濃度高信号レ
ベルの信号におけるクロージング処理は、高輝度高信号
レベルにおけるオープニング処理（図５（Ｃ））と一致
する。
高濃度高信号レベルの信号の場合においては、濃度値ｆ
（ｘ）の画像信号値が高輝度高信号レベルの場合に対し
て大小関係が逆転するため、高濃度高信号レベルの信号
におけるダイレーション処理は、高輝度高信号レベルに
おけるエロージョン処理（図５（Ｂ））と一致し、高濃
度高信号レベルの信号におけるエロージョン処理は、高
輝度高信号レベルにおけるダイレーション処理（図５
（Ａ））と一致し、高濃度高信号レベルの信号における
オープニング処理は、高輝度高信号レベルにおけるクロ
ージング処理（図５（Ｄ））と一致し、高濃度高信号レ
ベルの信号におけるクロージング処理は、高輝度高信号
レベルにおけるオープニング処理（図５（Ｃ））と一致
する。
【００２２】なお、本項では高輝度高信号レベルの画像
信号（輝度値）の場合について説明する。
信号（輝度値）の場合について説明する。
【００２３】（石灰化陰影検出への応用）石灰化陰影の
検出には、原画像から平滑化した画像を引き去る差分法
が考えられる。単純な平滑化法では石灰化陰影と細長い
形状の非石灰化陰影（乳腺や血管や乳腺支持組織等）の
識別が困難であるため、東京農工大の小畑らは、多重構
造要素を用いたopening （オープニング）演算に基づく
下記式（７）で表されるモーフォロジーフィルターを提
案している（「多重構造要素を用いたモルフォロジーフ
ィルタによる微小石灰化像の抽出」電子情報通信学会論
文誌 D-II Vol.J75-D-II No.7 P1170 〜1176 1992年７
月、「モルフォロジーの基礎とそのマンモグラム処理へ
の応用」MEDICAL IMAGING TECHNOLOGY Vol.12 No.1 Jan
uary 1994 ）。
検出には、原画像から平滑化した画像を引き去る差分法
が考えられる。単純な平滑化法では石灰化陰影と細長い
形状の非石灰化陰影（乳腺や血管や乳腺支持組織等）の
識別が困難であるため、東京農工大の小畑らは、多重構
造要素を用いたopening （オープニング）演算に基づく
下記式（７）で表されるモーフォロジーフィルターを提
案している（「多重構造要素を用いたモルフォロジーフ
ィルタによる微小石灰化像の抽出」電子情報通信学会論
文誌 D-II Vol.J75-D-II No.7 P1170 〜1176 1992年７
月、「モルフォロジーの基礎とそのマンモグラム処理へ
の応用」MEDICAL IMAGING TECHNOLOGY Vol.12 No.1 Jan
uary 1994 ）。
【００２４】
【数４】
【００２５】ここでＢi （ｉ＝１，２，３，４）は図６
に示す直線状の４つの構造要素Ｂである。構造要素Ｂを
検出対象の石灰化陰影よりも大きく設定すれば、オープ
ニング処理で、構造要素Ｂよりも細かな凸状の信号変化
部分（空間的に狭い範囲で変動する画像部分）である石
灰化像は取り除かれる。一方、細長い形状の非石灰化陰
影はその長さが構造要素Ｂよりも長く、その傾き（延び
る方向）が４つの構造要素Ｂi のうちいずれかに一致す
ればオープニング処理（式（７）の第２項の演算）をし
てもそのまま残る。したがってオープニング処理によっ
て得られた平滑化画像（石灰化陰影が取り除かれた画
像）を原画像ｆから引き去ることで、小さな石灰化像の
候補のみが含まれる画像が得られる。これが式（７）の
考え方である。
に示す直線状の４つの構造要素Ｂである。構造要素Ｂを
検出対象の石灰化陰影よりも大きく設定すれば、オープ
ニング処理で、構造要素Ｂよりも細かな凸状の信号変化
部分（空間的に狭い範囲で変動する画像部分）である石
灰化像は取り除かれる。一方、細長い形状の非石灰化陰
影はその長さが構造要素Ｂよりも長く、その傾き（延び
る方向）が４つの構造要素Ｂi のうちいずれかに一致す
ればオープニング処理（式（７）の第２項の演算）をし
てもそのまま残る。したがってオープニング処理によっ
て得られた平滑化画像（石灰化陰影が取り除かれた画
像）を原画像ｆから引き去ることで、小さな石灰化像の
候補のみが含まれる画像が得られる。これが式（７）の
考え方である。
【００２６】なお前述したように、高濃度高信号レベル
の信号の場合においては、石灰化陰影は周囲の画像部分
よりも濃度値が低くなり、石灰化陰影は周囲部分に対し
て凹状の信号変化部分となるため、オープニング処理に
代えてクロージング処理を適用し、式（７）に代えて式
（８）を適用する。
の信号の場合においては、石灰化陰影は周囲の画像部分
よりも濃度値が低くなり、石灰化陰影は周囲部分に対し
て凹状の信号変化部分となるため、オープニング処理に
代えてクロージング処理を適用し、式（７）に代えて式
（８）を適用する。
【００２７】
【数５】
【００２８】しかし、これによっても石灰化陰影と同等
の大きさをもつ非石灰化陰影が一部残る場合があり、そ
のような場合については、次式（９）のモーフォロジー
演算に基づく微分情報を利用して式（７）のＰに含まれ
る非石灰化像をさらに除去する。
の大きさをもつ非石灰化陰影が一部残る場合があり、そ
のような場合については、次式（９）のモーフォロジー
演算に基づく微分情報を利用して式（７）のＰに含まれ
る非石灰化像をさらに除去する。
【００２９】
【数６】
【００３０】ここで、Ｍgradの値が大きいほど石灰化陰
影の可能性が大きいので、石灰化候補画像Ｃs は下記式
（10）により求めることができる。
影の可能性が大きいので、石灰化候補画像Ｃs は下記式
（10）により求めることができる。
【００３１】
【数７】
【００３２】なお、Ｔ１，Ｔ２は実験的に決められる、
予め設定された閾値である。
予め設定された閾値である。
【００３３】ただし、石灰化陰影の大きさとは異なる非
石灰化陰影については、式（７）のＰと所定の閾値Ｔ１
との比較のみで除去できるため、石灰化陰影と同等の大
きさをもつ非石灰化陰影が残ることのないような場合
は、式（10）の第１項の条件（Ｐ（ｉ，ｊ）≧Ｔ１）を
満たすだけでよい。
石灰化陰影については、式（７）のＰと所定の閾値Ｔ１
との比較のみで除去できるため、石灰化陰影と同等の大
きさをもつ非石灰化陰影が残ることのないような場合
は、式（10）の第１項の条件（Ｐ（ｉ，ｊ）≧Ｔ１）を
満たすだけでよい。
【００３４】最後に、式（11）に示す、マルチスケール
のオープニング演算とクロージング演算との組合わせに
より、石灰化陰影のクラスターＣc を検出する。
のオープニング演算とクロージング演算との組合わせに
より、石灰化陰影のクラスターＣc を検出する。
【００３５】
【数８】
【００３６】ここで、λ1 とλ2 はそれぞれ融合したい
石灰化陰影の最大距離と除去したい孤立陰影の最大半径
とによって決められ、λ3 ＝λ1 ＋λ2 である。
石灰化陰影の最大距離と除去したい孤立陰影の最大半径
とによって決められ、λ3 ＝λ1 ＋λ2 である。
【００３７】なお、これらのモーフォロジーフィルター
に関する説明は上述したように、高輝度高信号レベルの
画像データの場合についてであるが、高濃度高信号レベ
ルの画像データ（高濃度の画素ほど大きなデジタル値を
持つ画像データ）の場合については、オープニング演算
とクロージング演算とが逆の関係になる。
に関する説明は上述したように、高輝度高信号レベルの
画像データの場合についてであるが、高濃度高信号レベ
ルの画像データ（高濃度の画素ほど大きなデジタル値を
持つ画像データ）の場合については、オープニング演算
とクロージング演算とが逆の関係になる。
【００３８】ところで、上述のアイリスフィルターおよ
びモーフォロジーフィルターの処理における異常陰影候
補であることを判定するための閾値Ｔ，Ｔ１，Ｔ２は、
いずれも、予め実験的に設定された一定の値である。一
方、これらの異常陰影候補の検出処理の対象となる画像
データは、既述したように、ＥＤＲにより読取感度・ラ
チチュードが調整された信号値である。
びモーフォロジーフィルターの処理における異常陰影候
補であることを判定するための閾値Ｔ，Ｔ１，Ｔ２は、
いずれも、予め実験的に設定された一定の値である。一
方、これらの異常陰影候補の検出処理の対象となる画像
データは、既述したように、ＥＤＲにより読取感度・ラ
チチュードが調整された信号値である。
【００３９】したがってこの信号値には、放射線画像に
含まれている放射線の量子ノイズも含まれており、この
量子ノイズの成分に係る画像データの大きさもＥＤＲに
よる読取感度・ラチチュードの調整に応じて変動するこ
ととなる。
含まれている放射線の量子ノイズも含まれており、この
量子ノイズの成分に係る画像データの大きさもＥＤＲに
よる読取感度・ラチチュードの調整に応じて変動するこ
ととなる。
【００４０】このように量子ノイズの成分に係る画像デ
ータの大きさがＥＤＲにより変動するのに対し、上記異
常陰影候補であるか否かを判定するための閾値が常に一
定値では、量子ノイズに係る画像データを異常陰影候補
として誤検出する虞がある。
ータの大きさがＥＤＲにより変動するのに対し、上記異
常陰影候補であるか否かを判定するための閾値が常に一
定値では、量子ノイズに係る画像データを異常陰影候補
として誤検出する虞がある。
【００４１】そこで、ＥＤＲにより得られた読取感度お
よび／またはラチチュードの値に応じて閾値の大きさを
適切に設定して、異常陰影候補の検出精度を向上させる
異常陰影検出方法が提案されている（特願平7-175997
号）。
よび／またはラチチュードの値に応じて閾値の大きさを
適切に設定して、異常陰影候補の検出精度を向上させる
異常陰影検出方法が提案されている（特願平7-175997
号）。
【００４２】
【発明が解決しようとする課題】一方、画像データ上に
おける異常陰影候補の信号値は、その候補の周辺の画像
データの変化量に応じて変化してしまうものである。例
えば、図11（ａ）に示すように、比較的データ値の変化
が小さい部分（以下平坦部とする）における異常陰影候
補の信号値の大きさｈは、モーフォロジー演算処理を施
した後においても、図11（ｂ）に示すようにその大きさ
は変化しないものである。しかしながら、異常陰影候補
の周辺の画像データの変化が大きい部分（以下傾斜部と
する）においては、図12（ａ）に示すようにその候補の
信号値が平坦部における信号値と同一の値を示すもので
あっても、図12（ｂ）に示すように信号値ｈよりも小さ
い値Ｈとして認識されてしまう。その結果、モーフォロ
ジー演算処理を施した後の信号値も信号値ｈよりも小さ
い値Ｈとなってしまう。とくに、データ値の変化量が大
きいほど信号値は小さい値として認識されてしまうもの
である。このように、画像データの変化量の大きさに応
じて異常陰影候補の信号値の大きさが変動するのに対し
て、異常陰影候補であるか否かを検出するための閾値が
常に一定値では、画像データの変化量の比較的大きい部
分における異常陰影候補を検出できず、異常陰影を見落
としてしまう虞がある。
おける異常陰影候補の信号値は、その候補の周辺の画像
データの変化量に応じて変化してしまうものである。例
えば、図11（ａ）に示すように、比較的データ値の変化
が小さい部分（以下平坦部とする）における異常陰影候
補の信号値の大きさｈは、モーフォロジー演算処理を施
した後においても、図11（ｂ）に示すようにその大きさ
は変化しないものである。しかしながら、異常陰影候補
の周辺の画像データの変化が大きい部分（以下傾斜部と
する）においては、図12（ａ）に示すようにその候補の
信号値が平坦部における信号値と同一の値を示すもので
あっても、図12（ｂ）に示すように信号値ｈよりも小さ
い値Ｈとして認識されてしまう。その結果、モーフォロ
ジー演算処理を施した後の信号値も信号値ｈよりも小さ
い値Ｈとなってしまう。とくに、データ値の変化量が大
きいほど信号値は小さい値として認識されてしまうもの
である。このように、画像データの変化量の大きさに応
じて異常陰影候補の信号値の大きさが変動するのに対し
て、異常陰影候補であるか否かを検出するための閾値が
常に一定値では、画像データの変化量の比較的大きい部
分における異常陰影候補を検出できず、異常陰影を見落
としてしまう虞がある。
【００４３】本発明は上記事情に鑑み、放射線画像から
得られる画像データのデータ値の変化量の大きさに関わ
らずその検出性能を向上させた異常陰影候補の検出方法
を提供することを目的とするものである。
得られる画像データのデータ値の変化量の大きさに関わ
らずその検出性能を向上させた異常陰影候補の検出方法
を提供することを目的とするものである。
【００４４】
【課題を解決するための手段】本発明の第１の異常陰影
の検出方法は、放射線画像情報から異常陰影候補を検出
するための所定の閾値を、異常陰影候補近傍の画像デー
タの変化量が大きくなるのに応じて小さな値に設定する
ことを特徴とするものである。
の検出方法は、放射線画像情報から異常陰影候補を検出
するための所定の閾値を、異常陰影候補近傍の画像デー
タの変化量が大きくなるのに応じて小さな値に設定する
ことを特徴とするものである。
【００４５】ここで、異常陰影候補を検出するための所
定の閾値とは、異常陰影候補か否かを判定するのに用い
られる閾値を意味するものである。以下の発明において
も同様である。
定の閾値とは、異常陰影候補か否かを判定するのに用い
られる閾値を意味するものである。以下の発明において
も同様である。
【００４６】また、本発明の第２の異常陰影候補の検出
方法は、蓄積性蛍光体シートに蓄積記録された被写体の
放射線画像情報を読み取って得られた画像データに基づ
いて、放射線画像情報を可視画像として再生するのに最
適な読取条件と等価な正規化した読取感度およびラチチ
ュードをさらに求め、その放射線画像情報から異常陰影
候補を検出するための所定の閾値を、正規化した読取感
度が大きくなるのに応じて、および／または正規化した
ラチチュードが小さくなるのに応じて大きな値に設定す
るとともに、異常陰影候補近傍の画像データの変化量が
大きくなるのに応じて小さな値に設定することを特徴と
するものである。
方法は、蓄積性蛍光体シートに蓄積記録された被写体の
放射線画像情報を読み取って得られた画像データに基づ
いて、放射線画像情報を可視画像として再生するのに最
適な読取条件と等価な正規化した読取感度およびラチチ
ュードをさらに求め、その放射線画像情報から異常陰影
候補を検出するための所定の閾値を、正規化した読取感
度が大きくなるのに応じて、および／または正規化した
ラチチュードが小さくなるのに応じて大きな値に設定す
るとともに、異常陰影候補近傍の画像データの変化量が
大きくなるのに応じて小さな値に設定することを特徴と
するものである。
【００４７】ここで、異常陰影候補の検出としては、
１）高輝度高信号レベルの画像データに対して、マルチ
スケールおよび多重構造要素を用いてオープニング処理
を施し、このオープニング処理の施された画像データを
もとの画像データから減算するモーフォロジー演算によ
り第１の値を求め、この第１の値と前記所定の閾値とを
比較することにより行うモーフォロジーフィルターによ
る検出方法であってもよいし、また、２）この第１の値
の他に、画像データのミンコフスキー和からミンコフス
キー差を減算した微分情報に基づく第２の値を求め、第
１の値および第２の値をそれぞれ対応する前記所定の閾
値と比較し、これら両比較の結果により行うモーフォロ
ジーフィルターによる検出方法であってもよい。
１）高輝度高信号レベルの画像データに対して、マルチ
スケールおよび多重構造要素を用いてオープニング処理
を施し、このオープニング処理の施された画像データを
もとの画像データから減算するモーフォロジー演算によ
り第１の値を求め、この第１の値と前記所定の閾値とを
比較することにより行うモーフォロジーフィルターによ
る検出方法であってもよいし、また、２）この第１の値
の他に、画像データのミンコフスキー和からミンコフス
キー差を減算した微分情報に基づく第２の値を求め、第
１の値および第２の値をそれぞれ対応する前記所定の閾
値と比較し、これら両比較の結果により行うモーフォロ
ジーフィルターによる検出方法であってもよい。
【００４８】なお上記１）にいう、高輝度高信号レベル
の画像データに対するオープニング処理に基づくモーフ
ォロジーフィルターによる検出方法には、高濃度高信号
レベルの画像データに対するクロージング処理に基づく
モーフォロジーフィルターによる検出方法をも含むもの
とする。高濃度高信号レベルの画像データに対するオー
プニング処理と高輝度高信号レベルの画像データに対す
るクロージング処理とは、ひとつの画像信号を濃度とし
て見るか、輝度として見るかによる差しかなく、実質的
に同一の処理だからである。
の画像データに対するオープニング処理に基づくモーフ
ォロジーフィルターによる検出方法には、高濃度高信号
レベルの画像データに対するクロージング処理に基づく
モーフォロジーフィルターによる検出方法をも含むもの
とする。高濃度高信号レベルの画像データに対するオー
プニング処理と高輝度高信号レベルの画像データに対す
るクロージング処理とは、ひとつの画像信号を濃度とし
て見るか、輝度として見るかによる差しかなく、実質的
に同一の処理だからである。
【００４９】なお、本発明の第２の異常陰影検出方法に
おける上記閾値は、上記正規化したラチチュードに反比
例するように設定し、若しくは正規化した読取感度の平
方根に比例するように設定し、または正規化したラチチ
ュードに反比例するとともに正規化した読取感度の平方
根に比例するように設定するのが望ましい。
おける上記閾値は、上記正規化したラチチュードに反比
例するように設定し、若しくは正規化した読取感度の平
方根に比例するように設定し、または正規化したラチチ
ュードに反比例するとともに正規化した読取感度の平方
根に比例するように設定するのが望ましい。
【００５０】ここで、本発明の第２の異常陰影検出方法
における読取感度（Ｓ値）、ラチチュード（Ｌ値）につ
いて、以下に、詳細に説明する。
における読取感度（Ｓ値）、ラチチュード（Ｌ値）につ
いて、以下に、詳細に説明する。
【００５１】ＣＲでは、前述したＥＤＲと呼ばれる「先
読みによる読取感度・コントラスト調整機能」を採用し
ている。その原理と処理フローを図７に示す。先読み、
すなわち本番の読取り（本読み、という）に先立ち、蓄
積性蛍光体シート（以下、ＩＰ；Imaging Plate とい
う）を微弱なレーザー光で粗く走査して得られるＥＤＲ
画像データと患者のＩＤ情報を登録した際に入力された
撮影メニュー情報とから、まず分割撮影パターンを認識
し、各分割領域毎に照射野絞り内の領域を抽出する。次
に認識されたＸ線照射野内の濃度ヒストグラムを作成す
る。ヒストグラムは、図８に示すとおり、撮影部位や撮
影方法で決まる撮影メニュー毎に特有のパターンを持っ
ている。この性質を利用して有効な画像データの最大値
Ｓ1 と最小値Ｓ2 を検出すれば画像濃度／コントラスト
が均一になるように本番の読取条件を決めることができ
る。
読みによる読取感度・コントラスト調整機能」を採用し
ている。その原理と処理フローを図７に示す。先読み、
すなわち本番の読取り（本読み、という）に先立ち、蓄
積性蛍光体シート（以下、ＩＰ；Imaging Plate とい
う）を微弱なレーザー光で粗く走査して得られるＥＤＲ
画像データと患者のＩＤ情報を登録した際に入力された
撮影メニュー情報とから、まず分割撮影パターンを認識
し、各分割領域毎に照射野絞り内の領域を抽出する。次
に認識されたＸ線照射野内の濃度ヒストグラムを作成す
る。ヒストグラムは、図８に示すとおり、撮影部位や撮
影方法で決まる撮影メニュー毎に特有のパターンを持っ
ている。この性質を利用して有効な画像データの最大値
Ｓ1 と最小値Ｓ2 を検出すれば画像濃度／コントラスト
が均一になるように本番の読取条件を決めることができ
る。
【００５２】読取条件とは上述の読取感度（Ｓ値）とラ
チチュード（Ｌ値）の２つのパラメータで規定され、具
体的には光電子増倍管の感度と増幅器のゲインを決定す
るものである。このようにして読み取られた本読み画像
データは、どのような被写体をどのような技法で撮影し
ても、常に一定のデジタル値に正規化されているため、
画像処理やデータ保管を容易にし、またフイルムやＣＲ
Ｔモニタ上に最適な濃度あるいは輝度とコントラストで
再生することができる。
チチュード（Ｌ値）の２つのパラメータで規定され、具
体的には光電子増倍管の感度と増幅器のゲインを決定す
るものである。このようにして読み取られた本読み画像
データは、どのような被写体をどのような技法で撮影し
ても、常に一定のデジタル値に正規化されているため、
画像処理やデータ保管を容易にし、またフイルムやＣＲ
Ｔモニタ上に最適な濃度あるいは輝度とコントラストで
再生することができる。
【００５３】図９に示すシステムの動作原理を用いてＥ
ＤＲの機能を詳細に説明する。
ＤＲの機能を詳細に説明する。
【００５４】第１象限はＩＰに照射されたＸ線照射量と
輝尽発光強度の関係を表す。これはＩＰの特筆すべき特
長の一つで、入射Ｘ線量の広い範囲にわたって、これに
比例した輝尽性発光強度が得られる。
輝尽発光強度の関係を表す。これはＩＰの特筆すべき特
長の一つで、入射Ｘ線量の広い範囲にわたって、これに
比例した輝尽性発光強度が得られる。
【００５５】第２象限はＥＤＲ機能、すなわち、読取部
への入力としての輝尽発光強度とＥＤＲによって決定さ
れた読取条件で得られる出力デジタル信号との関係が表
現されている。
への入力としての輝尽発光強度とＥＤＲによって決定さ
れた読取条件で得られる出力デジタル信号との関係が表
現されている。
【００５６】第３象限では診断に適した表示特性に変換
するための画像強調処理（周波数処理および階調処理）
が行われる。本図では乳房撮影に適した階調処理曲線の
例を示している。
するための画像強調処理（周波数処理および階調処理）
が行われる。本図では乳房撮影に適した階調処理曲線の
例を示している。
【００５７】第４象限はＣＲシステムにおける出力写真
の特性曲線を示している。具体的には横軸に入射Ｘ線
量、縦軸下向きにフイルムの濃度を示しており、通常の
蛍光スクリーン・フイルムシステムを用いたＸ線写真の
特性曲線の上下を逆にした形で表現されている。前述の
とおり、ＥＤＲではＥＤＲ画像データのヒストグラムか
ら、診断に有効な画像信号の最大値Ｓ1 および最小値Ｓ
2 を検出し、Ｓ1 およびＳ2 を撮影メニュー毎に予め設
定され値Ｑ1 およびＱ2 に変換されるように読取条件を
決定する。
の特性曲線を示している。具体的には横軸に入射Ｘ線
量、縦軸下向きにフイルムの濃度を示しており、通常の
蛍光スクリーン・フイルムシステムを用いたＸ線写真の
特性曲線の上下を逆にした形で表現されている。前述の
とおり、ＥＤＲではＥＤＲ画像データのヒストグラムか
ら、診断に有効な画像信号の最大値Ｓ1 および最小値Ｓ
2 を検出し、Ｓ1 およびＳ2 を撮影メニュー毎に予め設
定され値Ｑ1 およびＱ2 に変換されるように読取条件を
決定する。
【００５８】すなわち高Ｘ線量で画像レンジの狭い例
(i) の場合は（Ａ）が、低線量で画像レンジの広い例(i
i)の場合は（Ｂ）が、それぞれＥＤＲの決定する読取条
件である。この結果、ＣＲシステムの特性曲線はＸ線量
の多少および画像レンジの大小に応じて任意に変化し、
常に安定な画像濃度とコントラストを実現することがで
きる。この点が従来のスクリーン／フイルムシステムの
特性曲線と大幅に異なるところである。
(i) の場合は（Ａ）が、低線量で画像レンジの広い例(i
i)の場合は（Ｂ）が、それぞれＥＤＲの決定する読取条
件である。この結果、ＣＲシステムの特性曲線はＸ線量
の多少および画像レンジの大小に応じて任意に変化し、
常に安定な画像濃度とコントラストを実現することがで
きる。この点が従来のスクリーン／フイルムシステムの
特性曲線と大幅に異なるところである。
【００５９】前述のとおり、ＣＲにおける読取条件は読
取感度とラチチュードの２つのパラメータで規定され
る。具体的には、図10に示すＳ値が読取感度を示す指
標、Ｌ値がラチチュードを示す指標であり、これら２つ
の指標によりこの画像データに関する読取条件を知るこ
とができる。
取感度とラチチュードの２つのパラメータで規定され
る。具体的には、図10に示すＳ値が読取感度を示す指
標、Ｌ値がラチチュードを示す指標であり、これら２つ
の指標によりこの画像データに関する読取条件を知るこ
とができる。
【００６０】Ｓ値は読取感度を表す指標であって、デジ
タル画素の中央値（10bit の場合は511 ）に対応するＩ
Ｐの輝尽発光量を表す値Ｓk を用いて、次式（12），
（13）で定義される。
タル画素の中央値（10bit の場合は511 ）に対応するＩ
Ｐの輝尽発光量を表す値Ｓk を用いて、次式（12），
（13）で定義される。
【００６１】
【数９】
【００６２】ここに輝尽発光量を表す値Ｓk は、Ｍo 管
球の管電圧25kVp で20ｍＲ（＝5.16×10-6Ｃ／ｋｇ）が
照射されたときの発光量を基準値 3.0とした、対数表現
された尺度である。Ｓk 値がこの基準値 3.0の場合にお
けるＳ値は40であり、Ｘ線照射量が相対的に多くなるに
応じてＳk は大きくなり、それに応じてＳ値は小さくな
ることが分かる。これは、ＩＰからの輝尽発光量が大き
いため読取感度は低くても十分な信号が取り出せること
を意味している。
球の管電圧25kVp で20ｍＲ（＝5.16×10-6Ｃ／ｋｇ）が
照射されたときの発光量を基準値 3.0とした、対数表現
された尺度である。Ｓk 値がこの基準値 3.0の場合にお
けるＳ値は40であり、Ｘ線照射量が相対的に多くなるに
応じてＳk は大きくなり、それに応じてＳ値は小さくな
ることが分かる。これは、ＩＰからの輝尽発光量が大き
いため読取感度は低くても十分な信号が取り出せること
を意味している。
【００６３】一方、Ｌ値はＳk 値を中心にＩＰの輝尽発
光量の何桁の範囲をデジタル化するかを表す指標で、Ｅ
ＤＲが検出した前述の特性値Ｓ1 およびＳ2 とそれらに
対応する画素値Ｑ1 およびＱ2 とを用いて下記式（14）
で定義される。
光量の何桁の範囲をデジタル化するかを表す指標で、Ｅ
ＤＲが検出した前述の特性値Ｓ1 およびＳ2 とそれらに
対応する画素値Ｑ1 およびＱ2 とを用いて下記式（14）
で定義される。
【００６４】
【数１０】
【００６５】例えば、Ｘ線エネルギー的に同じコントラ
ストの信号をＬ値＝１とＬ値＝２で別々に読み取った場
合、Ｌ値＝１の方がＬ値＝２に比べてデジタル値的に２
倍の差を持つことになる。
ストの信号をＬ値＝１とＬ値＝２で別々に読み取った場
合、Ｌ値＝１の方がＬ値＝２に比べてデジタル値的に２
倍の差を持つことになる。
【００６６】ＥＤＲが決定する読取条件（Ｓ値とＬ値）
は、あくまでも読影に適した濃度とコントラストを実現
することに主眼をおいて決定される。例えば、ダイナミ
ックレンジが狭い画像は積極的にコントラストをアップ
して、読影し易い画像になるよう制御している。
は、あくまでも読影に適した濃度とコントラストを実現
することに主眼をおいて決定される。例えば、ダイナミ
ックレンジが狭い画像は積極的にコントラストをアップ
して、読影し易い画像になるよう制御している。
【００６７】以上がＥＤＲが決定する読取条件であるＳ
値とＬ値である。
値とＬ値である。
【００６８】ところで、このＥＤＲにおいて前述の先読
みを行うことなく読取感度およびコントラストを最適化
する技術が本願出願人によりすでに出願されており（特
開平２−108175号）、以下、この先読みを行わないＥＤ
Ｒについて説明する。
みを行うことなく読取感度およびコントラストを最適化
する技術が本願出願人によりすでに出願されており（特
開平２−108175号）、以下、この先読みを行わないＥＤ
Ｒについて説明する。
【００６９】前述した先読みを行うシステムでは、先読
みにより、蓄積性蛍光体シートに蓄記録された放射線画
像情報の概略を読み取っていたが、本発明の第１の異常
陰影候補の検出方法では、先読みを行わないために放射
線画像情報の概略が分からず、したがって蓄積性蛍光体
シートから発せられる輝尽発光光を検出するための検出
レンジを十分に広く設定しておく。これによって放射線
画像情報の全体を読み取ることができ、この読み取って
得られた画像データに基づいて、前述の先読みの場合と
同様に、最適な再生画像を得るための読取条件である読
取感度（Ｓ値）とラチチュード（Ｌ値）の２つのパラメ
ータを求める。そしてこの求められた読取感度（Ｓ値）
およびラチチュード（Ｌ値）に応じて、読み取って得ら
れた画像データを変換処理すればよい。
みにより、蓄積性蛍光体シートに蓄記録された放射線画
像情報の概略を読み取っていたが、本発明の第１の異常
陰影候補の検出方法では、先読みを行わないために放射
線画像情報の概略が分からず、したがって蓄積性蛍光体
シートから発せられる輝尽発光光を検出するための検出
レンジを十分に広く設定しておく。これによって放射線
画像情報の全体を読み取ることができ、この読み取って
得られた画像データに基づいて、前述の先読みの場合と
同様に、最適な再生画像を得るための読取条件である読
取感度（Ｓ値）とラチチュード（Ｌ値）の２つのパラメ
ータを求める。そしてこの求められた読取感度（Ｓ値）
およびラチチュード（Ｌ値）に応じて、読み取って得ら
れた画像データを変換処理すればよい。
【００７０】この変換処理に際しては、求められた読取
感度（Ｓ値）およびラチチュード（Ｌ値）に基づいて変
換テーブルを作成し、この変換テーブルに基づいてすべ
ての画像データを変換処理するようにすればよい。
感度（Ｓ値）およびラチチュード（Ｌ値）に基づいて変
換テーブルを作成し、この変換テーブルに基づいてすべ
ての画像データを変換処理するようにすればよい。
【００７１】そして、この変換処理して得られた画像デ
ータについて前述のモーフォロジーフィルター等によっ
て異常陰影候補を検出する際の閾値もこれら読取感度、
ラチチュードに応じて変化させてもよい。
ータについて前述のモーフォロジーフィルター等によっ
て異常陰影候補を検出する際の閾値もこれら読取感度、
ラチチュードに応じて変化させてもよい。
【００７２】本発明の第３の異常陰影候補の検出方法
は、前述の先読みを行うシステムにおいて、その先読み
によって得られた読取感度およびラチチュードに基づい
て、異常陰影候補を検出するための所定の閾値を、この
読取感度が大きくなるのに応じて、および／またはラチ
チュードが小さくなるのに応じて、大きな値に設定する
とともに、異常陰影候補近傍の画像データの変化量が大
きくなるのに応じて小さな値に設定することを特徴とす
るものである。
は、前述の先読みを行うシステムにおいて、その先読み
によって得られた読取感度およびラチチュードに基づい
て、異常陰影候補を検出するための所定の閾値を、この
読取感度が大きくなるのに応じて、および／またはラチ
チュードが小さくなるのに応じて、大きな値に設定する
とともに、異常陰影候補近傍の画像データの変化量が大
きくなるのに応じて小さな値に設定することを特徴とす
るものである。
【００７３】本発明の第３の異常陰影候補の検出方法に
おいても、異常陰影候補の検出としては、前述の２つの
モーフォロジーフィルターによる検出方法であることが
好ましい。また閾値も、上記正規化したラチチュードに
反比例するように設定し、若しくは正規化した読取感度
の平方根に比例するように設定し、または正規化したラ
チチュードに反比例するとともに正規化した読取感度の
平方根に比例するように設定するのが望ましい。
おいても、異常陰影候補の検出としては、前述の２つの
モーフォロジーフィルターによる検出方法であることが
好ましい。また閾値も、上記正規化したラチチュードに
反比例するように設定し、若しくは正規化した読取感度
の平方根に比例するように設定し、または正規化したラ
チチュードに反比例するとともに正規化した読取感度の
平方根に比例するように設定するのが望ましい。
【００７４】なお上記本発明の異常陰影候補の検出方法
を、前述した計算機支援画像診断装置において適用する
こともできる。
を、前述した計算機支援画像診断装置において適用する
こともできる。
【００７５】すなわち、本発明の異常陰影候補の検出方
法によって検出された異常陰影候補について再生画像に
マーキングを施し、あるいはその特徴的なものを定量的
に提示し、あるいは全体画像を標準の大きさでＣＲＴ等
に表示しつつ異常陰影候補のみを拡大表示するなどの処
理を計算機支援画像診断装置で行うことにより、画像読
影者が判断を行うのに一層役立つものとなる。
法によって検出された異常陰影候補について再生画像に
マーキングを施し、あるいはその特徴的なものを定量的
に提示し、あるいは全体画像を標準の大きさでＣＲＴ等
に表示しつつ異常陰影候補のみを拡大表示するなどの処
理を計算機支援画像診断装置で行うことにより、画像読
影者が判断を行うのに一層役立つものとなる。
【００７６】また、画像データの変化量に応じて閾値を
設定する方法としては、異常陰影候補近傍の画像データ
の変化量に基づく所定の閾値の設定を、検出の対象とな
る画像を構成する全ての画素について各画素ごとに微分
処理を施して画素ごとの傾斜量を求め、この傾斜量が大
きいほど前記所定の閾値を小さな値に設定することによ
り行うことが好ましい。
設定する方法としては、異常陰影候補近傍の画像データ
の変化量に基づく所定の閾値の設定を、検出の対象とな
る画像を構成する全ての画素について各画素ごとに微分
処理を施して画素ごとの傾斜量を求め、この傾斜量が大
きいほど前記所定の閾値を小さな値に設定することによ
り行うことが好ましい。
【００７７】
【発明の効果】本発明の異常陰影候補の検出方法によれ
ば、異常陰影候補近傍の画像データの変化量が大きいほ
ど、異常陰影と異常陰影ではない陰影とを最終的に判定
するための閾値は小さくなるように変動するため、画像
データの変化量が大きく、異常陰影候補の検出処理にお
いて、異常陰影候補の信号値が実際より小さい値のもの
として認識されてしまうような場合であっても、画像デ
ータの変化量に応じて閾値は変動されているため、信号
値が小さくともその異常陰影候補を検出することがで
き、これにより、異常陰影の検出性能を向上し、異常陰
影候補が検出できなくなることを防止することができ
る。
ば、異常陰影候補近傍の画像データの変化量が大きいほ
ど、異常陰影と異常陰影ではない陰影とを最終的に判定
するための閾値は小さくなるように変動するため、画像
データの変化量が大きく、異常陰影候補の検出処理にお
いて、異常陰影候補の信号値が実際より小さい値のもの
として認識されてしまうような場合であっても、画像デ
ータの変化量に応じて閾値は変動されているため、信号
値が小さくともその異常陰影候補を検出することがで
き、これにより、異常陰影の検出性能を向上し、異常陰
影候補が検出できなくなることを防止することができ
る。
【００７８】
【発明の実施の形態】以下、本発明の異常陰影候補の検
出方法の具体的な実施の形態について図面を用いて説明
する。
出方法の具体的な実施の形態について図面を用いて説明
する。
【００７９】図１は被写体である乳房の画像Ｐ1 を含む
Ｘ線画像Ｐを示す図である。また図２は、図１のＩ−Ｉ
線に沿ったＸ線画像Ｐの濃度値（デジタル画像データ）
の分布を示すものである。なお、Ｘ線画像Ｐのうち乳房
の画像Ｐ1 以外の領域は、Ｘ線が直接入射した直接Ｘ線
部Ｐ2 であり、最も濃度の高い部分である。
Ｘ線画像Ｐを示す図である。また図２は、図１のＩ−Ｉ
線に沿ったＸ線画像Ｐの濃度値（デジタル画像データ）
の分布を示すものである。なお、Ｘ線画像Ｐのうち乳房
の画像Ｐ1 以外の領域は、Ｘ線が直接入射した直接Ｘ線
部Ｐ2 であり、最も濃度の高い部分である。
【００８０】また、本実施形態における画像データ（濃
度値）は、画像Ｐの濃度の高いものほど高いデジタル画
像値を示す高濃度高デジタル値の画像データである。
度値）は、画像Ｐの濃度の高いものほど高いデジタル画
像値を示す高濃度高デジタル値の画像データである。
【００８１】また、図１のＩ−Ｉ線上には悪性腫瘍を示
す微小石灰化陰影Ｐ3 および所定の方向に延びた血管の
陰影Ｐ4 が存在し、さらに画像全体にはＸ線の量子化ノ
イズＰ5 も含まれる（図２参照）。
す微小石灰化陰影Ｐ3 および所定の方向に延びた血管の
陰影Ｐ4 が存在し、さらに画像全体にはＸ線の量子化ノ
イズＰ5 も含まれる（図２参照）。
【００８２】この画像データに対して、血管陰影Ｐ4 よ
りも小さく、微小石灰化陰影Ｐ3 よりも大きく設定され
た構造要素を用いた前述の式（７）で表されるモーフォ
ロジーフィルターによる処理を施すことにより、血管の
陰影Ｐ4 は除去され、石灰化陰影Ｐ3 だけが検出され
る。
りも小さく、微小石灰化陰影Ｐ3 よりも大きく設定され
た構造要素を用いた前述の式（７）で表されるモーフォ
ロジーフィルターによる処理を施すことにより、血管の
陰影Ｐ4 は除去され、石灰化陰影Ｐ3 だけが検出され
る。
【００８３】しかし、これによっても石灰化陰影Ｐ3 と
同等の大きさをもつ、例えばノイズ成分Ｐ5 の一部
Ｐ5 ′等が石灰化陰影Ｐ3 とともに検出されるので、前
述の式（９）のモーフォロジー演算に基づく微分情報を
利用してこのノイズ成分の一部Ｐ5 ′をさらに除去す
る。
同等の大きさをもつ、例えばノイズ成分Ｐ5 の一部
Ｐ5 ′等が石灰化陰影Ｐ3 とともに検出されるので、前
述の式（９）のモーフォロジー演算に基づく微分情報を
利用してこのノイズ成分の一部Ｐ5 ′をさらに除去す
る。
【００８４】ここで、Ｍgradの値が大きいほど石灰化陰
影Ｐ3 の可能性が大きいので、石灰化候補画像Ｃs を前
述の式（10）により求めることができる。
影Ｐ3 の可能性が大きいので、石灰化候補画像Ｃs を前
述の式（10）により求めることができる。
【００８５】なお、Ｔ１，Ｔ２は、石灰化陰影Ｐ3 と非
石灰化陰影（ノイズ成分Ｐ5 ′等）とを判別するための
閾値であるが、常に一定の値を採るのではなく、閾値Ｔ
１，Ｔ２はそれぞれ画像データの変化量の大きさに応じ
て設定される。すなわち、図２および前述した図11
（ａ），（ｂ）に示すように、画像データの変化量が比
較的小さい平坦部においては、異常陰影候補である石灰
化陰影Ｐ3 の信号値は、モーフォロジー演算に基づく処
理によっても、その大きさは変化しないものである。し
かしながら、異常陰影候補の近傍の画像データの変化が
大きい傾斜部においては、その候補の信号値が平坦部に
おける信号値と同一の値を示すものであっても、前述し
た図12（ａ），（ｂ）に示すように信号値ｈよりも小さ
い値Ｈとして認識されてしまう。その結果、モーフォロ
ジー演算処理を施した後の信号値も信号値ｈよりも小さ
い値Ｈとなってしまう。とくに、データ値の変化量が大
きいほど信号値は小さい値として認識されてしまうもの
である。このように、画像データの変化量の大きさに応
じて異常陰影候補の信号値の大きさが変動するのに対し
て、異常陰影候補であるか否かを検出するための閾値が
常に一定値では、画像データの変化量の比較的大きい部
分における異常陰影候補を検出できなくなってしまうお
それがある。
石灰化陰影（ノイズ成分Ｐ5 ′等）とを判別するための
閾値であるが、常に一定の値を採るのではなく、閾値Ｔ
１，Ｔ２はそれぞれ画像データの変化量の大きさに応じ
て設定される。すなわち、図２および前述した図11
（ａ），（ｂ）に示すように、画像データの変化量が比
較的小さい平坦部においては、異常陰影候補である石灰
化陰影Ｐ3 の信号値は、モーフォロジー演算に基づく処
理によっても、その大きさは変化しないものである。し
かしながら、異常陰影候補の近傍の画像データの変化が
大きい傾斜部においては、その候補の信号値が平坦部に
おける信号値と同一の値を示すものであっても、前述し
た図12（ａ），（ｂ）に示すように信号値ｈよりも小さ
い値Ｈとして認識されてしまう。その結果、モーフォロ
ジー演算処理を施した後の信号値も信号値ｈよりも小さ
い値Ｈとなってしまう。とくに、データ値の変化量が大
きいほど信号値は小さい値として認識されてしまうもの
である。このように、画像データの変化量の大きさに応
じて異常陰影候補の信号値の大きさが変動するのに対し
て、異常陰影候補であるか否かを検出するための閾値が
常に一定値では、画像データの変化量の比較的大きい部
分における異常陰影候補を検出できなくなってしまうお
それがある。
【００８６】そこで本発明においては、閾値の大きさを
画像データの変化量に応じて以下のようにして設定す
る。
画像データの変化量に応じて以下のようにして設定す
る。
【００８７】まず下記の式（15）により、マルチ構造要
素に基づくクロージング処理を図３（ａ）に示すような
画像データｆに対して施すことにより、モーフォロジー
信号ｆ′を得る。
素に基づくクロージング処理を図３（ａ）に示すような
画像データｆに対して施すことにより、モーフォロジー
信号ｆ′を得る。
【００８８】
【数１１】
【００８９】この処理により得られるモーフォロジー信
号ｆ′は図３（ｂ）に示す信号値の分布を示すものとな
る。次いで、このモーフォロジー信号ｆ′に対して15×
15サイズのマスクによりフィルタリング処理を施すこと
により、モーフォロジー信号ｆ′をぼかして、図３
（ｃ）に示すようなモーフォロジー信号ｆ″を得る。そ
してこのようにして得られたモーフォロジー信号ｆ″に
対して単純微分処理を施す。この単純微分処理は、図４
に示すように、微分処理を施すべき着目画素Ｐの近傍に
ある４つの画素ａ，ｂ，ｃ，ｄについて、下記の式（1
6）により着目画素Ｐにおける微分値Ｄを算出すること
により行う。
号ｆ′は図３（ｂ）に示す信号値の分布を示すものとな
る。次いで、このモーフォロジー信号ｆ′に対して15×
15サイズのマスクによりフィルタリング処理を施すこと
により、モーフォロジー信号ｆ′をぼかして、図３
（ｃ）に示すようなモーフォロジー信号ｆ″を得る。そ
してこのようにして得られたモーフォロジー信号ｆ″に
対して単純微分処理を施す。この単純微分処理は、図４
に示すように、微分処理を施すべき着目画素Ｐの近傍に
ある４つの画素ａ，ｂ，ｃ，ｄについて、下記の式（1
6）により着目画素Ｐにおける微分値Ｄを算出すること
により行う。
【００９０】 Ｄ＝｜ａ−ｂ｜＋｜ｃ−ｄ｜ （16） このようにして算出された微分値Ｄが着目画素Ｐにおけ
る画像データｆの傾斜度を表すものとなる。
る画像データｆの傾斜度を表すものとなる。
【００９１】次いで、下記の式（17）により予め定めら
れた閾値Ｔを補正するための補正値αが算出される。
れた閾値Ｔを補正するための補正値αが算出される。
【００９２】 α＝Ｄ／２ 但しｉｆ（α＞４） ｔｈｅｎ α＝４ （17） そして、補正値αによりあらかじめ定められた閾値を下
記の式（18）により補正することにより、閾値Ｔ１′，
Ｔ２′を得る。
記の式（18）により補正することにより、閾値Ｔ１′，
Ｔ２′を得る。
【００９３】 Ｔ１′＝Ｔ１−α Ｔ２′＝Ｔ２−α （18） このようにして閾値Ｔ１′，Ｔ２′を設定することによ
り、異常陰影候補（石灰化陰影Ｐ3 ）の周辺の画像デー
タの変化量が大きく、前述したようにモーフォロジー処
理後の異常陰影候補の信号値が実際より小さくなるよう
な場合であっても、石灰化陰影Ｐ3 が検出できなくなる
ことを防止して、石灰化陰影Ｐ3 を検出することができ
る。
り、異常陰影候補（石灰化陰影Ｐ3 ）の周辺の画像デー
タの変化量が大きく、前述したようにモーフォロジー処
理後の異常陰影候補の信号値が実際より小さくなるよう
な場合であっても、石灰化陰影Ｐ3 が検出できなくなる
ことを防止して、石灰化陰影Ｐ3 を検出することができ
る。
【００９４】また、上述した式（15）により得られたモ
ーフォロジー信号ｆ′に対して上述した補正値αを加算
して、モーフォロジー信号（ｆ′＋α）を得、このモー
フォロジー信号（ｆ′＋α）に基づいて上述した式
（７）または（８）を用いて処理を施すようにしてもよ
い。
ーフォロジー信号ｆ′に対して上述した補正値αを加算
して、モーフォロジー信号（ｆ′＋α）を得、このモー
フォロジー信号（ｆ′＋α）に基づいて上述した式
（７）または（８）を用いて処理を施すようにしてもよ
い。
【００９５】なお上記実施形態は、異常陰影候補を検出
する方法としてモーフォロジーフィルターを使用した場
合のものであるが、本発明の異常陰影候補の検出方法
は、モーフォロジーフィルターによる検出方法に限るも
のではなく、その他の閾値を用いて異常陰影候補を検出
し得るいかなる方法についても適用することができる。
する方法としてモーフォロジーフィルターを使用した場
合のものであるが、本発明の異常陰影候補の検出方法
は、モーフォロジーフィルターによる検出方法に限るも
のではなく、その他の閾値を用いて異常陰影候補を検出
し得るいかなる方法についても適用することができる。
【００９６】なお、上述した計算機支援画像診断装置に
本発明による異常陰影検出方法を適用するものであって
もよい。
本発明による異常陰影検出方法を適用するものであって
もよい。
【００９７】また、閾値をＥＤＲ処理により求められた
所定の読取感度（Ｓ値）、ラチチュード（Ｌ値）に応じ
て設定するようにしてもよい。
所定の読取感度（Ｓ値）、ラチチュード（Ｌ値）に応じ
て設定するようにしてもよい。
【００９８】これは、ＥＤＲ処理によるＳ値およびＬ値
に応じてノイズ成分Ｐ5 の大きさも変動するため、常に
一定の値を採るのでは、異常陰影を正確に検出すること
ができないからである。この場合、閾値Ｔ１，Ｔ２はそ
れぞれＥＤＲ処理によるＬ値を用いて下記式（19），
（20）で示すように設定されている。
に応じてノイズ成分Ｐ5 の大きさも変動するため、常に
一定の値を採るのでは、異常陰影を正確に検出すること
ができないからである。この場合、閾値Ｔ１，Ｔ２はそ
れぞれＥＤＲ処理によるＬ値を用いて下記式（19），
（20）で示すように設定されている。
【００９９】
【数１２】
【０１００】これは、ＥＤＲ処理によるＬ値が大きい場
合には、収録される画像データの値の幅が小さくなるた
めノイズ成分の一部Ｐ5 ′のコントラストも同時に縮小
され、閾値を小さくしても石灰化陰影Ｐ3 と非石灰化陰
影であるノイズ成分の一部Ｐ5′とを判別することがで
き、石灰化陰影Ｐ3 のみを高精度で検出することができ
る。
合には、収録される画像データの値の幅が小さくなるた
めノイズ成分の一部Ｐ5 ′のコントラストも同時に縮小
され、閾値を小さくしても石灰化陰影Ｐ3 と非石灰化陰
影であるノイズ成分の一部Ｐ5′とを判別することがで
き、石灰化陰影Ｐ3 のみを高精度で検出することができ
る。
【０１０１】これとは反対に、ＥＤＲ処理によるＬ値が
小さい場合には、収録される画像データの値の幅が大き
くなるためノイズ成分の一部Ｐ5 ′のコントラストも同
時に拡大され、従来のように閾値が一定では判別するこ
とができないが、本実施形態の方法によれば、Ｌ値が小
さくなることによって閾値は大きくなり、石灰化陰影Ｐ
3 と非石灰化陰影であるノイズ成分の一部Ｐ5 ′とを、
判別することができる。
小さい場合には、収録される画像データの値の幅が大き
くなるためノイズ成分の一部Ｐ5 ′のコントラストも同
時に拡大され、従来のように閾値が一定では判別するこ
とができないが、本実施形態の方法によれば、Ｌ値が小
さくなることによって閾値は大きくなり、石灰化陰影Ｐ
3 と非石灰化陰影であるノイズ成分の一部Ｐ5 ′とを、
判別することができる。
【０１０２】さらに、閾値Ｔ１，Ｔ２はそれぞれ、ＥＤ
Ｒ処理によるＳ値を用いて下記式（21），（22）で示す
ように、Ｓ値の平方根に比例するように設定してもよい
し、式（23），（24）で示すように、Ｌ値に反比例し、
かつＳ値の平方根に比例するように設定してもよい。
Ｒ処理によるＳ値を用いて下記式（21），（22）で示す
ように、Ｓ値の平方根に比例するように設定してもよい
し、式（23），（24）で示すように、Ｌ値に反比例し、
かつＳ値の平方根に比例するように設定してもよい。
【０１０３】
【数１３】
【０１０４】このようにＥＤＲ処理によるＳ値および／
またはＬ値に基づいて閾値を設定することにより、ＥＤ
Ｒによる画像データの読取条件に拘らず、異常陰影の検
出性能を向上することができる。
またはＬ値に基づいて閾値を設定することにより、ＥＤ
Ｒによる画像データの読取条件に拘らず、異常陰影の検
出性能を向上することができる。
【０１０５】なお、モーフォロジーフィルタによる方法
の他、他の閾値を用いて異常陰影候補を検出し得るいか
なる方法についてもＥＤＲ処理により得られたＳ値およ
び／またはＬ値に基づいて閾値を変更するようにしても
よい。
の他、他の閾値を用いて異常陰影候補を検出し得るいか
なる方法についてもＥＤＲ処理により得られたＳ値およ
び／またはＬ値に基づいて閾値を変更するようにしても
よい。
【０１０６】また、この場合においても、閾値Ｔは、Ｅ
ＤＲ処理によるＳ値を用いて式（21），（22）で示すの
と同様に、Ｓ値の平方根に比例するように設定してもよ
いし、式（23），（24）で示すのと同様に、Ｌ値に反比
例し、かつＳ値の平方根に比例するように設定してもよ
い。
ＤＲ処理によるＳ値を用いて式（21），（22）で示すの
と同様に、Ｓ値の平方根に比例するように設定してもよ
いし、式（23），（24）で示すのと同様に、Ｌ値に反比
例し、かつＳ値の平方根に比例するように設定してもよ
い。
【図１】被写体である乳房の画像Ｐ1 を含むＸ線画像Ｐ
を示す図
を示す図
【図２】図１（Ａ）のＩ−Ｉ線に沿ったＸ線画像Ｐの濃
度値（デジタル画像データ）の分布図
度値（デジタル画像データ）の分布図
【図３】閾値を設定するための処理を説明するための図
【図４】閾値を設定するための微分処理を説明するため
の図
の図
【図５】モーフォロジーフィルターによる基本的な作用
を説明するためのグラフ
を説明するためのグラフ
【図６】モーフォロジーフィルターにおける構造要素を
示す図
示す図
【図７】ＥＤＲの処理を示すフローチャート
【図８】Ｘ線照射野内の濃度ヒストグラム
【図９】ＥＤＲの動作原理を示す図
【図１０】読取条件である読取感度（Ｓ値）とラチチュ
ード（Ｌ値）を表す図
ード（Ｌ値）を表す図
【図１１】平坦部における異常陰影候補の信号値を示す
図
図
【図１２】傾斜部における異常陰影候補の信号値を示す
図
図
Ｐ Ｘ線画像 Ｐ1 乳房の画像 Ｐ2 直接Ｘ線部 Ｐ3 微小石灰化陰影 Ｐ4 血管の陰影 Ｐ5 Ｘ線の量子化ノイズ Ｐ5 ′ノイズ成分Ｐ5 の一部
Claims (7)
- 【請求項１】 被写体の放射線画像情報が蓄積記録され
た蓄積性蛍光体シートを励起光により走査し、該走査に
より前記シートから発せられた輝尽発光光を光電読取手
段により読み取って画像データを得、得られた画像デー
タに基づいて閾値処理を施して、前記放射線画像情報か
ら異常陰影の候補を検出する異常陰影候補の検出方法に
おいて、 前記異常陰影候補を検出するための所定の閾値を、該異
常陰影候補近傍の画像データの変化量が大きくなるのに
応じて小さな値に設定することを特徴とする異常陰影候
補の検出方法。 - 【請求項２】 前記画像データに基づいて、前記放射線
画像情報を可視画像として再生するのに最適な読取条件
と等価な正規化した読取感度およびラチチュードをさら
に求め、 前記所定の閾値を、前記正規化した読取感度が大きくな
るのに応じて、および／または前記正規化したラチチュ
ードが小さくなるのに応じて大きな値にさらに設定する
ことを特徴とする請求項１に記載の異常陰影候補の検出
方法。 - 【請求項３】 被写体の放射線画像情報が蓄積記録され
た蓄積性蛍光体シートを励起光により走査し、該走査に
より前記シートから発せられた輝尽発光光を光電読取手
段により読み取って画像データを得る本読みに先立っ
て、予め該本読みに用いられる励起光よりも低レベルの
励起光により前記シートを走査して該シートに蓄積記録
された画像情報の概略を読み取る先読みを行い、該先読
みにより得られた情報に基づいて前記本読みを行う際の
読取条件である読取感度およびラチチュードを決定し、
該読取条件に従って行う前記本読みにより得られた画像
データに基づいて閾値処理を施して、前記放射線画像情
報から異常陰影の候補を検出する異常陰影候補の検出方
法において、 前記異常陰影候補を検出するための所定の閾値を、前記
読取感度が大きくなるのに応じて、および／またはラチ
チュードが小さくなるのに応じて、大きな値に設定する
とともに、 該異常陰影候補近傍の画像データの変化量が大きくなる
のに応じて小さな値に設定することを特徴とする異常陰
影候補の検出方法。 - 【請求項４】 前記異常陰影の候補の検出は、高輝度高
信号レベルの画像データに対して、マルチスケールおよ
び多重構造要素を用いてオープニング処理を施し、該オ
ープニング処理の施された画像データをもとの画像デー
タから減算するモーフォロジー演算により得られた値と
前記所定の閾値とを比較することにより行うモーフォロ
ジーフィルターによる検出方法であることを特徴とする
請求項１、２または３に記載の異常陰影候補の検出方
法。 - 【請求項５】 前記異常陰影の候補の検出は、高輝度高
信号レベルの画像データに対して、マルチスケールおよ
び多重構造要素を用いてオープニング処理を施し、該オ
ープニング処理の施された画像データをもとの画像デー
タから減算するモーフォロジー演算により第１の値を求
め、前記画像データのミンコフスキー和からミンコフス
キー差を減算した微分情報に基づく第２の値を求め、前
記第１の値および第２の値をそれぞれ対応する前記所定
の閾値と比較し、これら両比較の結果により行うモーフ
ォロジーフィルターによる検出方法であることを特徴と
する請求項１、２または３に記載の異常陰影候補の検出
方法。 - 【請求項６】 前記閾値は、前記ラチチュードに反比例
するように、および／または前記読取感度の平方根に比
例するように設定されたことを特徴とする請求項２から
５のうちいずれか１項に記載の異常陰影候補の検出方
法。 - 【請求項７】 前記異常陰影候補近傍の画像データの変
化量に基づく前記所定の閾値の設定を、検出の対象とな
る画像を構成する全ての画素について各画素ごとに微分
処理を施して該画素ごとの傾斜量を求め、該傾斜量が大
きいほど前記所定の閾値を小さな値に設定することによ
り行うことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項
に記載の異常陰影候補の検出方法。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP26402195A JP3597272B2 (ja) | 1995-10-12 | 1995-10-12 | 異常陰影候補の検出方法 |
| US08/730,024 US5714764A (en) | 1995-10-12 | 1996-10-11 | Method for detecting prospective abnormal patterns |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP26402195A JP3597272B2 (ja) | 1995-10-12 | 1995-10-12 | 異常陰影候補の検出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09106448A true JPH09106448A (ja) | 1997-04-22 |
| JP3597272B2 JP3597272B2 (ja) | 2004-12-02 |
Family
ID=17397458
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP26402195A Expired - Fee Related JP3597272B2 (ja) | 1995-10-12 | 1995-10-12 | 異常陰影候補の検出方法 |
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|---|---|
| US (1) | US5714764A (ja) |
| JP (1) | JP3597272B2 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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