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J-GLOBAL ID：200903004949087558

乳房X線写真における、改良された、コンピュータによる、腫瘤の発見および分類のための自動的方法およびシステム

Inventor： ジガー、マリエレン エル. ,  ドイ、クニオ ,  ルー、ピン ,  フオ、ズィミン
Applicant, Patent owner： アーチ ディヴェロプメント コーポレイション
Agent (1)： 三好 秀和 (外1名)
Gazette classification：公表公報
Application number (International application number)：1995515143
Publication number (International publication number)：1997508815
Application date： Nov. 29, 1994
Publication date： Sep. 09, 1997
Summary：

【要約】乳房X線写真において、自動的に腫瘤を発見し、分類するための方法およびシステム。これらの方法およびシステムは、繰り返し、複数レベルのグレー・レベル閾値処理の実行に引き続いて、真の腫瘤と偽陽性の腫瘤および悪性腫瘤と良性腫瘤を分類するための病変抜き出し技法および特徴抜き出し技法を含む。本方法およびシステムは、腫瘤の検出における改善を提供し、感度を高めるための処理済画像の複数グレー・レベル閾値処理、ならびに特異性を高めるための正確な領域増大および特徴分析を含む。腫瘤の分析における新規改善としては、問題の画素の放射角を基準にした累積縁勾配配向ヒストグラム分析、すなわち、問題の、腫瘤辺縁の周囲か、腫瘤内か、腫瘤の周囲かなどが含まれる。腫瘤の分類は、悪性の公算につながる。

Claim (excerpt)：

請求項1. 人体の腫瘤を検出し、分類する方法であって、 上記人体の一部の画像を得ることと、 上記画像に複数グレー・レベル閾値処理を実施することと、 上記画像が上記腫瘤に潜在的に相当する位置を含むかどうかを検出することと、 上記腫瘤を分類することと、 上記腫瘤の悪性の可能性を決定することを含む方法。 請求項2. 上記画像を両側控除して控除済画像を得ることと、 上記控除済画像に上記複数グレー・レベル閾値処理を実施することを含む、上記位置の決定を特徴とする、請求項1に記載の方法。 請求項3. 複数のグレー・レベル閾値で上記画像を閾値処理して対応する複数の閾値処理済画像を作成することを含む、複数グレー・レベル閾値処理を実施することと、 上記閾値処理済画像の各々が上記腫瘤に潜在的に相当する位置を含むかどうかを検出することを含む、上記画像が位置を含むかどうかを検出することとを特徴とする、請求項1に記載の方法。 請求項4. 複数のグレー・レベル閾値で上記控除済画像を閾値処理して対応する複数の閾値処理済画像を作成することを含み、 上記方法が上記閾値画像の各々にサイズ分析を実施することを含む、 複数グレー・レベル閾値処理の実施を特徴とする、請求項2に記載の方法。 請求項5. 複数のグレー・レベル閾値で、上記画像に上記複数グレー・レベル閾値処理を実施して対応する複数の閾値処理済画像を作成し、上記閾値処理済画像の少なくとも1つが上記腫瘤であることが疑われる領域を含む画像であることと、 上記領域にサイズ分析を実施することを含む、請求項1に記載の方法。 請求項6. 上記領域の円環性、面積、およびコントラストのうち少なくとも1つを決定することを含む、上記サイズ分析を実施することを特徴とする、請求項5に記載の方法。 請求項7. 上記領域の面積を決定することと、 上記領域の重心を決定することと、 上記領域上に、上記重心に中心を一致させた上記面積をもつ円を置くことと、 上記円内の上記領域の一部を決定することと、 上記円環性として、上記面積に対する上記一部の比率を決定することを含む、上記円環性の決定を特徴とする、請求項6に記載の方法。 請求項8. 上記領域の第1部分を選択することと、 上記第1部分の第1グレー・レベル平均値を決定することと、 上記領域に隣接する、上記少なくとも1つの閾値処理済画像の第2部分を選択することと、 上記第2部分の第2グレー・レベル平均値を決定することと、 上記第1グレー・レベル平均値と第2グレー・レベル平均値を使用して上記コントラストを決定することを含む、上記コントラストの決定を特徴とする、請求項6に記載の方法。 請求項9. 上記領域の複数の既定の位置に、複数の既定サイズのブロックを置くことと、 上記複数のブロックを使用して上記第2グレー・レベル平均値を決定することとを含む、上記第2部分の選択を特徴とする、請求項8に記載の方法。 請求項10. 上記第1グレー・レベル平均値と第2グレー・レベル平均値との標準化済差を決定することを含む、上記コントラストの決定を特徴とする、請求項8に記載の方法。 請求項11. 累積ヒストグラムを使用して、上記領域の上記円環性、面積およびコントラストの少なくとも1つを決定することを含む、請求項6に記載の方法。 請求項12. 上記累積ヒストグラムを使用して、上記領域の上記円環性、面積およびコントラストの少なくとも1つに対してカットオフ値を決定することを含む、請求項11に記載の方法。 請求項13. 上記累積ヒストグラムが、C(p)によって与えられ、 p :上記円環性、面積およびコントラストのうちの1つの値であり、 P minは、上記円環性、面積およびコントラストの少なくとも1つの最小値であり、 P maxは、上記円環性、面積およびコントラストの少なくとも1つの最大値であり、 F(p’)は、pにおいて上記円環性、面積およびコントラストの少なくとも1つが発生する頻度である、によって決定されることを特徴とする、請求項11に記載の方法。 請求項14. 上記画像を処理して処理済画像を作成することと、 上記画像が潜在的に上記腫瘤である第1領域を含むかどうかを決定することと、 上記第1領域を含む上記画像の第2領域を選択することと、 上記腫瘤に相当する上記第2領域の疑わしい領域を同定することとを含む、請求項1に記載の方法。 請求項15. 上記第2領域のグレー・レベル最大値を決定することと、 第3領域を作成するための上記グレー・レベル最大値を使用した領域増大とを含む、上記疑われる領域の同定を特徴とする、請求項14に記載の方法。 請求項16. 上記第3領域の上記円環性、面積およびコントラストの少なくとも1つを決定することとを更に含む、請求項15に記載の方法。 請求項17. 上記第3領域の面積を決定することと、 上記第3領域の重心を決定することと、 上記第3領域上に、上記重心に中心を一致させた上記面積をもつ円を置くことと、 上記円内の上記第3領域の一部を決定することと、 上記円環性として、上記面積に対する上記一部の比率を決定することを含む、上記円環性の決定を特徴とする、請求項16に記載の方法。 請求項18. 上記領域の第1部分を選択することと、 上記第1部分の第1グレー・レベル平均値を決定することと、 上記領域に隣接する、上記少なくとも1つの閾値処理済画像の第2部分を選択することと、 上記第2部分の第2グレー・レベル平均値を決定することと、 上記第1グレー・レベル平均値と第2グレー・レベル平均値を使用して上記コントラストを決定することを含む、上記コントラストの決定を特徴とする、請求項16に記載の方法。 請求項19. 上記第1グレー・レベル平均値と第2グレー・レベル平均値との標準化済差を決定することを含む、上記コントラストの決定を特徴とする、請求項18に記載の方法。 請求項20. 累積ヒストグラムを使用して、上記領域の上記円環性、面積およびコントラストの少なくとも1つを決定することを含む、請求項16に記載の方法。 請求項21. 上記累積ヒストグラムを使用して、上記領域の上記円環性、面積およびコントラストの少なくとも1つに対してカットオフ値を決定することを含む、請求項20に記載の方法。 請求項22. 上記累積ヒストグラムが、C(p)によって与えられ、 p :上記円環性、面積およびコントラストのうちの1つの値であり、 P minは、上記円環性、面積およびコントラストの少なくとも1つの最小値であり、 P maxは、上記円環性、面積およびコントラストの少なくとも1つの最大値であり、 F(p’)は、pにおいて上記円環性、面積およびコントラストの少なくとも1つが発生する頻度である、によって決定されることを特徴とする、請求項20に記載の方法。 請求項23. 上記第3領域が増大するとき、上記第3領域の領域面積、領域円環性および領域辺縁不整の少なくとも1つを分析することと、 上記第3領域の増大が終わる遷移点を決定することを含む、領域増大を特徴とする、請求項15に記載の方法。 請求項24. 上記遷移点に基づいて、上記第3領域の輪郭を決定することを含む、請求項23に記載の方法。 請求項25. 上記第3領域が増大するとき、上記第3領域の領域面積、領域円環性および領域辺縁不整を分析することと、 それぞれ、上記領域面積、領域円環性および領域辺縁不整の分析に基づいて、上記第3領域の増大が終わる遷移点を決定することと、 上記第3領域が増大するとき、上記領域円環性および領域辺縁不整を上記第3領域の関数として考慮することと、 上記遷移点を決定するステップと、上記領域を考慮するステップに基づいて決定された遷移点に基づいて輪郭を決定することを含む、請求項23に記載の方法。 請求項26. 上記第3領域の面積を決定することと、 上記第3領域の重心を決定することと、 上記第3領域上に、上記重心に中心を一致させた上記面積をもつ円を置くことと、 上記円内の上記第3領域の一部を決定することと、 上記円環性として、上記面積に対する上記一部の比率を決定することを含む、上記領域円環性の決定を特徴とする、請求項23に記載の方法。 請求項27. 上記第3領域の面積を決定することと、上記第3領域の第1周囲を決定することと、上記面積を有する円の第2周囲を決定することと、上記第1周囲に対する第2周囲の比率を決定することを含む、上記領域不整の決定を特徴とする、請求項26に記載の方法。 請求項28. 上記腫瘤の複数の特徴を決定することと、 上記特徴を使用して、上記腫瘤と非腫瘤を区別することを含む、上記腫瘤の分類を特徴とする、請求項1に記載の方法。 請求項29. 上記特徴を、腫瘤を検出するように調整した中立ネットワークと法則に基づくシステムのうち1つにインプットすることを含む、請求項28に記載の方法。 請求項30. 幾何学的特徴、強度特徴および勾配特徴の少なくとも1つを決定することを含む、上記複数の上記特徴の決定を特徴とする、請求項28に記載の方法。 請求項31. 上記腫瘤のサイズ、円環性、辺縁不整および緻密度の少なくとも1つを決定することを含む上記幾何学的特徴の決定と、 上記腫瘤のコントラスト、上記腫瘤のグレー・レベル平均値、上記グレー・レベル平均値の第1標準偏差、および上記第1標準偏差に対する上記画素平均値の比率の少なくとも1つを決定することを含む、上記強度特徴の決定と、 上記腫瘤の平均勾配と上記平均勾配の第2標準偏差の少なくとも1つを決定することを含む上記勾配特徴の決定を特徴とする、請求項30に記載の方法。 請求項32. 上記第3領域の複数の特徴を決定することと、 上記特徴を使用して、上記腫瘤と非腫瘤を区別することを含む、請求項25に記載の方法。 請求項33. 上記特徴を、腫瘤を検出するように調整した中立ネットワークと法則に基づくシステムのうち1つにインプットすることを含む、請求項32に記載の方法。 請求項34. 幾何学的特徴、強度特徴および勾配特徴の少なくとも1つを決定することを含む、上記複数の上記特徴の決定を特徴とする、請求項32に記載の方法。 請求項35. 上記第3領域のサイズ、円環性、辺縁不整および緻密度の少なくとも1つを決定することを含む上記幾何学的特徴の決定と、 上記第3領域のコントラスト、上記第3領域のグレー・レベル平均値、上記グレー・レベル平均値の第1標準偏差、および上記第1標準偏差に対する上記画素平均値の比率の少なくとも1つを決定することを含む、上記強度特徴の決定と、 上記第3領域の平均勾配と上記平均勾配の第2標準偏差の少なくとも1つを決定することを含む上記勾配特徴の決定を特徴とする、請求項34に記載の方法。 請求項36. 上記画像から疑わしい腫瘤を抜き出すことと、 上記疑わしい腫瘤のほぼ中心を決定することと、 上記疑わしい腫瘤を処理して処理済の疑わしい腫瘤を作成することと、 増大領域を作成するための上記処理済の疑わしい腫瘤に基づいた領域増大を含む、請求項1に記載の方法。 請求項37. 上記増大領域のの領域面積、領域円環性および領域辺縁不整の少なくとも1つを分析することと、 上記増大領域の増大が終わる遷移点を決定することを含む、請求項36に記載の方法。 請求項38. 上記遷移点に基づいて、上記増大領域の輪郭を決定することを含む、請求項37に記載の方法。 請求項39. 上記増大領域が増大するとき、上記増大領域の上記領域面積、上記領域円環性および上記領域辺縁不整を分析することと、 それぞれ、上記領域面積、上記領域円環性および上記領域辺縁不整の分析に基づいて、 上記増大領域の増大が終わる遷移点を決定することと、 上記増大領域が増大するとき、上記領域円環性および上記領域辺縁不整を上記増大領域の関数として考慮することと、 上記遷移点を決定するステップと、上記領域を考慮するステップに基づいて決定された遷移点に基づいて上記増大領域の輪郭を決定することを含む、請求項37に記載の方法。 請求項40. 上記増大領域の面積を決定することと、 上記増大領域の重心を決定することと、 上記増大領域上に、上記重心に中心を一致させた上記面積をもつ円を置くことと、 上記円内の上記増大領域の一部を決定することと、 上記円環性として、上記面積に対する上記一部の比率を決定することを含む、上記領域円環性の決定を特徴とする、請求項37に記載の方法。 請求項41. 上記増大領域の面積を決定することと、上記増大領域の第1周囲を決定することと、上記面積を有する円の第2周囲を決定することと、上記第1周囲に対する第2周囲の比率を決定することを含む、上記領域不整の決定を特徴とする、請求項37に記載の方法。 請求項42. 上記処理のステップが、バックグラウンド傾向補正と上記疑わしい腫瘤のヒストグラム等化を含むことを特徴とする、請求項36に記載の方法。 請求項43. 上記画像から疑わしい病変を抜き出すことと、 上記疑われる病変を含む関係領域を選択することと、 上記関係領域に対して累積縁勾配ヒストグラム分析を実施することと、 上記疑われる腫瘤の幾何学的特徴を決定することと、 上記疑われる腫瘤の勾配特徴を決定することと、 上記累積縁勾配ヒストグラム分析、上記幾何学的特徴および上勾配度特徴に基づいて、上記疑われる腫瘤が悪性であるかどうかを決定することを含む、請求項1に記載の方法。 請求項44. 上記関係領域が複数の画素を含むことを特徴とし、 実施する累積縁勾配ヒストグラム分析が、 上記関係領域の各画素の最大勾配を決定することと、 放射方向とX軸方向の少なくとも1つに対する、各上記画素の上記最大勾配の角度を決定することと、 上記最大勾配および上記角度を使用して累積縁勾配ヒストグラムを算出することを含む、請求項43に記載の方法。 請求項45. 上記累積縁勾配ヒストグラムのFWHMを決定することと、 上記累積縁勾配ヒストグラムの標準偏差を決定することと、 上記累積縁勾配ヒストグラムの最小値と最大値の少なくとも1つを決定することと、 上記累積縁勾配ヒストグラムの平均放射縁勾配を決定することを含む、請求項44に記載の方法。 請求項46. 上記累積縁勾配ヒストグラムの長円形補正を含む、請求項44に記載の方法。 請求項47. 上記FWHM、上記標準偏差、上記最小値と最大値の少なくとも1つ、および平均放射縁勾配に基づいて、良性腫瘤と悪性腫瘤を区別することを含む、請求項45に記載の方法。 請求項48. 上記区別が、中立ネットワークと法則に基づく機構のうち1つを使用して、上記良性腫瘤と上記悪性腫瘤を区別することを含むことを特徴とする、請求項47に記載の方法。 請求項49. 幾何学的特徴、強度特徴および勾配特徴の少なくとも1つを決定することと、 上記幾何学的特徴、強度特徴および勾配特徴の少なくとも1つ、上記FWHM、上記標準偏差、上記最小値と最大値の少なくとも1つ、ならびに平均放射縁勾配に基づいて、 上記腫瘤と非腫瘤ならびに良性腫瘤と悪性腫瘤の少なくとも1つを区別することを含む、請求項45に記載の方法。 請求項50. 中立ネットワークと法則に基づく機構のうち1つを使用して、上記腫瘤と非腫瘤ならびに良性腫瘤と悪性腫瘤の少なくとも1つを区別することを含む、請求項49に記載の方法。 請求項51. 上記腫瘤の複数の特徴を決定することと、 上記特徴を合併することと、 上記特徴に基づいて、上記腫瘤を良性腫瘤と悪性腫瘤のうちの1つとして区別することを含む、請求項1に記載の方法。 請求項52. 上記区別が、中立ネットワークと法則に基づく機構のうち1つを使用して、上記良性腫瘤と上記悪性腫瘤の1つとして上記腫瘤を区別することを含むことを特徴とする、請求項51に記載の方法。 請求項53. ディジタル乳房X線写真を得ることと、 上記ディジタル乳房X線写真を両側控除して走程画像を得ることと、 上記走程画像に対して複数グレー・レベル閾値分析を実施することと、 上記腫瘤であると疑われる領域を検出することと、 上記領域の特徴を抜き出すことと、 上記腫瘤が悪性であるかどうかを検出することを含む、乳房X線写真で腫瘤を検出する方法。 請求項54. 一対のディジタル乳房X線写真を得ることと、 上記一対のディジタル乳房X線写真を両側控除して上記走程画像を得ることと、 上記領域に境界-距離テストを実施することを含む、請求項53に記載の方法。 請求項55. 上記画像で、上記領域の上記複数の画素の各々から、乳房の最寄りの境界点までの、それぞれの距離を決定することと、 上記距離の平均距離を見い出すことと、 上記平均距離が既定値未満であれば上記領域を無視することを含む、請求項54に記載の方法。 請求項56. 上記ディジタル乳房X線写真を処理して処理済乳房X線写真を作成することと、 上記処理済乳房X線写真で疑わしい領域を検出することと、 複数の画素と相当する上記疑わしい領域を有する第1領域を含む上記ディジタル乳房X線写真で関係領域を選択することと、 増大領域を作成するための、グレー・レベル最大値を有する上記複数の画素の1つを使用する領域増大と、上記増大領域が既定のグレー・レベル値に達したとき、上記領域増大を終わらせることを含む、請求項53に記載の方法。 請求項57. 上記増大領域の円環性、面積およびコントラストの少なくとも1つを決定することを含む、請求項56に記載の方法。 請求項58. 上記円環性の決定が、 上記増大領域の面積を決定することと、 上記増大領域の重心を決定することと、 上記増大領域上に、上記重心に中心を一致させた上記面積をもつ円を置くことと、 上記円内の上記増大領域の一部を決定することと、 上記円環性として、上記面積に対する上記一部の比率を決定することを含むことを特徴 とし、 上記コントラストの決定が、 上記増大領域の第1部分を選択することと、 上記第1部分の第1グレー・レベル平均値を決定することと、 上記増大領域に隣接する、上記乳房X線写真の第2部分を選択することと、 上記第2部分の第2グレー・レベル平均値を決定することと、 上記第1グレー・レベル平均値と第2グレー・レベル平均値を使用して上記コントラストを決定することを含むことを特徴とする、請求項57に記載の方法。 請求項59. 画像取得装置と、 上記画像取得装置に接続される複数グレー・レベル閾値処理回路と、 上記複数グレー・レベル閾値処理回路に接続されるサイズ分析回路と、 上記サイズ分析回路に接続される腫瘤検出回路と、 上記腫瘤検出回路に接続される腫瘤を分析するように調整された中立ネットワークと回路と、 上記中立ネットワーク回路に接続されるディスプレーを含む、画像で主流を検出するためのシステム。 請求項60. 上記複数・・・

IPC (4)：

A61B 6/00 ,  A61B 6/00 330 ,  G06T 1/00 ,  G06T 7/00

FI (4)：

A61B 6/00 350 Z ,  A61B 6/00 330 Z ,  G06F 15/62 390 A ,  G06F 15/70 465 A