JP4483250B2 - 画像診断支援装置、画像診断支援方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像診断支援装置、画像診断支援方法及びプログラムに係り、特に医師が放射線画像を読影する際、その診断の効率化を図る画像診断支援装置、画像診断支援方法及びプログラムに関する。

医療の分野においては、医用画像のディジタル化が実現され、ＣＲ（Computed Radiography）装置、ＣＴ（Computed Tomography）装置、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置等により生成された医用画像データをＣＲＴ（Cathode Ray Tube）等の画像表示装置に表示し、この画像表示装置に表示された医用画像を医師が読影して、病変部の状態や経時変化を観察して診断を行っている。

例えば、放射線画像について診断に必要とされる領域を認識して、認識された領域に応じたサイズで画像を出力する画像処理方法が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。

また、医師の読影に対する負担軽減を目的として、ディジタル画像処理技術を用いて画像データの解析を行い、乳癌、肺癌等の異常陰影候補を自動的に検出するコンピュータ診断支援装置（Computed-Aided Diagnosis；以下、ＣＡＤという。）が開発されている。検出した異常陰影候補の情報を医師に提示することにより、診断の支援を行うことが可能となっている。乳癌、肺癌等の診断では、ＣＡＤが実用化され、診断の精度・効率の向上に貢献している。
特開２００１−２４５１４０号公報

しかし、医用画像データ上では、異常陰影候補が真陽性（病変）であるか偽陽性（正常組織）であるか、絶対的な特徴の差が無い場合が多く、異常陰影候補が病変であるか否かを判別することが困難であった。

本発明は上記の従来技術における問題に鑑みてなされたものであって、異常陰影候補から偽陽性候補を削除し、診断効率を向上させることができる画像診断支援装置、画像診断支援方法及びプログラムを提供することを課題とする。

請求項１に記載の発明は、マンモグラム画像データから異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出手段を備えた画像診断支援装置において、前記異常陰影候補は、微小石灰化病変を対象としたものであって、前記異常陰影候補検出手段は、左右の乳房から得られた左右のマンモグラム画像データから微小石灰化クラスタ単位で検出された異常陰影候補の特徴量のうち微小石灰化の分布状態を比較し、前記比較された結果に基づいて異常陰影候補の真陽性／偽陽性を判別することを特徴としている。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の画像診断支援装置において、前記異常陰影候補検出手段は、各微小石灰化クラスタの領域が重複していない場合には、それぞれ独立した微小石灰化クラスタとし、各微小石灰化クラスタの領域が一部重複している場合には、これらの領域を合わせた領域を１つの微小石灰化クラスタとすることを特徴としている。

請求項３に記載の発明は、マンモグラム画像データから異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出工程を含む画像診断支援方法において、前記異常陰影候補は、微小石灰化病変を対象としたものであって、前記異常陰影候補検出工程では、左右の乳房から得られた左右のマンモグラム画像データから微小石灰化クラスタ単位で検出された異常陰影候補の特徴量のうち微小石灰化の分布状態を比較し、前記比較された結果に基づいて異常陰影候補の真陽性／偽陽性を判別することを特徴としている。

請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の画像診断支援方法において、前記異常陰影候補検出工程では、各微小石灰化クラスタの領域が重複していない場合には、それぞれ独立した微小石灰化クラスタとし、各微小石灰化クラスタの領域が一部重複している場合には、これらの領域を合わせた領域を１つの微小石灰化クラスタとすることを特徴としている。

請求項５に記載の発明は、コンピュータを、マンモグラム画像データから異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出手段として機能させるためのプログラムにおいて、前記異常陰影候補は、微小石灰化病変を対象としたものであって、前記異常陰影候補検出手段は、左右の乳房から得られた左右のマンモグラム画像データから微小石灰化クラスタ単位で検出された異常陰影候補の特徴量のうち微小石灰化の分布状態を比較し、前記比較された結果に基づいて異常陰影候補の真陽性／偽陽性を判別することを特徴としている。

請求項６に記載の発明は、請求項５に記載のプログラムにおいて、前記異常陰影候補検出手段は、各微小石灰化クラスタの領域が重複していない場合には、それぞれ独立した微小石灰化クラスタとし、各微小石灰化クラスタの領域が一部重複している場合には、これらの領域を合わせた領域を１つの微小石灰化クラスタとすることを特徴としている。

本発明によれば、左右の乳房から得られた左右のマンモグラム画像データから微小石灰化クラスタ単位で検出された異常陰影候補の特徴量のうち微小石灰化の分布状態を比較するので、高精度の比較を行うことができる。したがって、精度よく異常陰影候補の真陽性／偽陽性を判別することができるので、異常陰影候補から偽陽性候補を削除し、診断効率を向上させることができる。

［第１の実施の形態］
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
図１に、第１の実施の形態における画像診断支援装置１の機能的構成を示す。
図１に示すように、画像診断支援装置１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２、Ｉ／Ｆ（InterFace）部３、操作手段４、表示手段５、通信部６、ＲＯＭ（Read Only Memory）７、ＲＡＭ（Random Access Memory）８、画像ファイルＤＢ（DataBase）９、画像付帯情報ＤＢ１０等を備えて構成され、各部はバス１１により接続されている。

ＣＰＵ２は、操作手段４から入力される各種指示や、Ｉ／Ｆ部３又は通信部６から入力されるデータに従って、ＲＯＭ７に記憶されている各種プログラムの中から指定されたプログラムをＲＡＭ８のワークエリアに展開し、上記プログラムとの協働によって各種処理を実行し、その処理結果をＲＡＭ８の所定の領域に格納するとともに、表示手段５に表示させる。

Ｉ／Ｆ部３は、画像生成装置Ｇと接続するためのインターフェイスであり、画像生成装置Ｇにおいて生成された医用画像データを画像診断支援装置１に入力する。

画像生成装置Ｇとしては、例えば医用画像が記録されたフィルム上にレーザ光を走査して医用画像データを取得するレーザデジタイザや、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）等の光電変換素子からなるセンサによりフィルムに記録された医用画像データを取得するフィルムスキャナ等が適用可能である。

また、フィルムに記録された医用画像を読み取るのではなく、蓄積性蛍光体を用いて医用画像を撮影する撮影装置や、照射された放射線の強度に応じた電荷を生成する放射線検出素子とコンデンサからなるフラットパネルディテクタ等を接続可能な構成としてもよく、その医用画像データの入力方法は特に限定しない。

操作手段４は、カーソルキーや数字キー、各種機能キーからなるキーボードを備えて構成され、各キー操作による押下信号をＣＰＵ２に出力する。なお、操作手段４は、必要に応じてマウスやタッチパネル等のポインティングデバイスや、その他の入力装置を備えることとしてもよい。

表示手段５は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等から構成され、医用画像や、ＣＰＵ２による異常陰影候補の検出結果等の各種表示情報を表示する。

通信部６は、ネットワークインターフェイスカード、モデム、ターミナルアダプタ等の通信用インターフェイスにより構成され、通信ネットワーク上の外部機器と各種情報の送受信を行う。例えば、通信部６を介して画像生成装置Ｇから医用画像データを受信する構成としてもよいし、通信部６を介して病院内のサーバや各診療室に設置される診療端末に接続して、異常陰影候補の検出結果を送信する構成としてもよい。

ＲＯＭ７は、不揮発性の半導体メモリで構成され、ＣＰＵ２により実行される各種プログラム等を記憶している。ＲＯＭ７には、異常陰影候補検出プログラム（図２参照）が記憶されており、このプログラムとＣＰＵ２との協働により、異常陰影候補検出手段が実現される。

ＲＡＭ８は、書き換え可能な半導体素子で構成される。ＲＡＭ８は、データが一時的に保存される記憶媒体であり、ＣＰＵ２が実行するためのプログラムを展開するためのプログラムエリア、ＣＰＵ２による各種処理結果等を保存するためのデータエリア、等が形成される。

画像ファイルＤＢ９には、画像生成装置ＧからＩ／Ｆ部３を介して入力された画像データ又は通信部６により受信された画像データが格納される。画像ファイルＤＢ９は、必要に応じて画像データにデータ圧縮を施して格納する。ここで、データ圧縮方法としては、公知のＪＰＥＧ（Joint Photographic Coding Experts Group）、ＤＰＣＭ（Differential Pulse Code Modulation）、ウェーブレット圧縮等の手法を用いた可逆圧縮又は不可逆圧縮が用いられるが、データ圧縮に伴う診断情報の劣化が無い可逆圧縮が好ましい。

画像付帯情報ＤＢ１０には、画像データに関する情報（画像付帯情報）が画像データに対応付けられて格納される。画像付帯情報とは、撮影された患者の年齢、性別、病歴等の患者情報、撮影日時、撮影部位、撮影方向等の撮影条件情報、異常陰影候補の病変の種類、異常陰影候補の特徴量等の異常陰影候補情報をいう。なお、患者情報及び撮影条件情報は、画像データとともにＩ／Ｆ部３又は通信部６により入力されることとしてもよいし、操作手段４から入力されることとしてもよい。

微小石灰化病変を対象とした異常陰影候補（以下、微小石灰化候補という。）の特徴量には、微小石灰化部分の位置、大きさ、個数、円形度、不整形度、微小石灰化部分とその背景画像とのコントラスト等が含まれる。

微小石灰化部分の位置は、微小石灰化部分の重心の位置を座標値（例えば、（ｘ，ｙ）＝（１００，１２００）等）で示すが、例えば微小石灰化部分の画像領域を示す座標値であってもよい。

微小石灰化部分の大きさは、微小石灰化部分の画像領域が占める面積で示すが、微小石灰化部分の重心から辺縁までの平均距離や最長距離で示すこととしてもよい。

円形度ｅは、形状の複雑さを示す特徴量であって、物体の面積をＳ、物体の輪郭線の長さ（周囲長）をＬとして、
ｅ＝４πＳ／Ｌ²
または、物体の重心を中心とした、物体の面積Ｓと同じ面積の円と物体との重なった面積（重なり面積）をＵとして、
ｅ＝Ｕ／Ｓ
で示される。円形度ｅは、円に近いほど大きくなり、１に近づく。

不整形度ｆは、物体の周囲長をＬ、物体の周囲長を平滑化した後の周囲長をＬ’として、
ｆ＝Ｌ’／Ｌ
で示される。

微小石灰化部分とその背景画像とのコントラストは、微小石灰化部分の濃度とその背景画像の濃度との濃度差で示すが、微小石灰化部分の輝度とその背景画像の輝度との輝度差で示すこととしてもよい。

次に、第１の実施の形態における動作を説明する。
図２は、画像診断支援装置１により実行される異常陰影候補検出処理１を説明するフローチャートである。この処理は、左右の乳房から得られた左右のマンモグラム画像データの乳房領域を複数の領域に分割し、対応する左右の領域に含まれる微小石灰化候補の特徴量を比較することにより、偽陽性候補を削除して、真陽性の異常陰影候補を検出する処理である。

図２に示すように、まず、患者の左右の乳房から得られた画像データがＩ／Ｆ部３又は通信部６を介して入力され（ステップＳ１）、画像ファイルＤＢ９に格納される。また、当該画像データに対応する患者情報及び撮影条件情報がＩ／Ｆ部３又は通信部６から入力され、画像付帯情報ＤＢ１０に格納される。患者情報及び撮影条件情報は、操作手段４から入力されることとしてもよい。

次に、画像データから乳房領域が抽出され、左右乳房の位置合わせが行われる（ステップＳ２）。図３を参照して、乳房のスキンラインの情報を利用した左右乳房の位置合わせ方法について説明する。図３（ａ）に示すように、乳房の胸壁側の画像の端からスキンラインまでの距離ｄを求める。そして、図３（ｂ）に示すように、左右乳房の位置をｙ軸方向に移動し、左右乳房が重なっている幅における、ｘ軸に平行な各ライン毎に距離ｄの差を計算し、その差分の絶対値の平均を求める。左右乳房画像の長さをＷａ，Ｗｂとして、このような操作をｙ軸方向にＷａ／２ずらした位置から逆にＷｂ／２ずらした位置まで行い、差の絶対値の平均が最も小さい値を得る位置に左右乳房の位置を合わせる。

次に、左右の乳房領域がそれぞれ４０〜１０００程度の領域に分割される（ステップＳ３）。例えば、図４に示すように、左右のマンモグラム画像データにおいて、乳房領域の各領域がそれぞれ対応するように、乳房領域が格子状に分割される。

そして、画像データが画像解析され、各領域において異常陰影と思われる異常陰影候補が検出される（ステップＳ４）。

乳癌の特徴となる異常陰影候補である微小石灰化陰影の検出に適した方法として、以下の論文に記載された公知の検出方法を適用することが可能である。
・乳房領域から石灰化の疑いがある領域を局部化し、陰影像の光学濃度差や境界濃度差の標準偏差等から偽陽性候補を削除する方法
（IEEE Trans Biomed Eng BME-26(4):213-219,1979）
・ラプラシアンフィルタ処理を行った画像を用いて検出する方法
（信学論（D-11）,Vol.J71-D-11,no.10,pp.1994-2001,1988）
・乳腺等の背景パターンの影響を抑えるためにモルフォロジー解析した画像を使用する検出方法
（信学論（D-11）,Vol.J71-D-11,no.7,pp.1170-1176,1992）

上記のような方法を用いて、画像データ中の陰影の位置情報、円形度、コントラスト、陰影の周辺部から中心部にかけての濃度勾配の強度成分、方向成分等の各種特徴量が算出され、算出された各特徴量に対して予め設定されている閾値を超えた陰影が異常陰影候補として検出される。検出された異常陰影候補の病変の種類、異常陰影候補の特徴量等の異常陰影候補情報は、画像付帯情報ＤＢ１０に格納される。

次に、左右の画像データの対応する各領域同士について、微小石灰化候補の特徴量が比較される（ステップＳ５）。特徴量として、微小石灰化部分の大きさ、個数、円形度、不整形度、微小石灰化部分とその背景画像とのコントラスト等が用いられ、これらの特徴量の平均値や分散、範囲等が比較される。

微小石灰化候補のうち、左右の画像データの比較において、各特徴量の差が予め設定されている閾値以上のものについては真陽性候補又は悪性候補と判別され、各特徴量の差が予め設定されている閾値より小さいものについては、偽陽性候補又は良性候補と判別される。左右比較された結果に関する情報と、偽陽性候補又は良性候補の特徴量は、画像付帯情報ＤＢ１０に保存される（ステップＳ６）。

そして、偽陽性候補又は良性候補と判別されたものは、微小石灰化候補から削除される（ステップＳ７）。このように、略左右対称である器官については、左右の器官で特徴量が同様な異常陰影候補が検出された場合には、正常構造や良性陰影であると判断される。真陽性候補又は悪性候補として残されたものは、異常陰影候補領域として決定される（ステップＳ８）。

次に、操作手段４からの指示により、真陽性候補のみを表示するか、真陽性候補・偽陽性候補をともに表示するか、検出方法が選択される（ステップＳ９）。真陽性候補のみを表示するよう選択された場合は（ステップＳ９；真陽性候補）、画像ファイルＤＢ９及び画像付帯情報ＤＢ１０に基づいて、表示手段５に真陽性候補のみが表示される（ステップＳ１０）。真陽性候補・偽陽性候補をともに表示するよう選択された場合は（ステップＳ９；真陽性候補・偽陽性候補）、画像ファイルＤＢ９及び画像付帯情報ＤＢ１０に基づいて、表示手段５に真陽性候補と偽陽性候補とが表示される（ステップＳ１１）。このとき、真陽性候補と偽陽性候補とは、異なる色で表示されたり、異なるマーカによって示されたりする等、区別可能に表示される。
以上で、異常陰影候補検出処理１が終了する。

したがって、第１の実施の形態の画像診断支援装置１によれば、左右のマンモグラム画像データに対して位置合わせを行い、左右のマンモグラム画像データの乳房領域内を複数の領域に分割し、分割された領域毎に微小石灰化候補の特徴量を比較するので、高精度の比較を行うことができる。したがって、精度よく異常陰影候補から偽陽性候補を削除し、診断効率を向上させることができる。特徴量として、石灰化部分の大きさ、個数、円形度、不整形度又はコントラストについて左右のマンモグラム画像データの比較を行うので、精度よく異常陰影候補の真陽性／偽陽性を判別することができる。

なお、第１の実施の形態においては、図４に示すように、乳房領域を格子状に分割する例を示したが、乳房領域を複数の領域に分割する方法はこれに限定されない。

［第２の実施の形態］
次に、本発明を適用した第２の実施の形態について説明する。
第２の実施の形態における画像診断支援装置１は、第１の実施の形態における画像診断支援装置１と同様の構成によってなるため、同一の構成部分については同一の符号を付し、図示及び説明を省略する。以下、第２の実施の形態に特徴的な処理について説明する。

第２の実施の形態における動作を説明する。
図５は、画像診断支援装置１により実行される異常陰影候補検出処理２を説明するフローチャートである。この処理は、左右の乳房から得られた左右のマンモグラム画像データから微小石灰化クラスタを検出し、微小石灰化クラスタを単位として、微小石灰化候補の特徴量を比較することにより、偽陽性候補を削除して、真陽性の異常陰影候補を検出する処理である。

図５に示すように、まず、患者の左右の乳房から得られた画像データがＩ／Ｆ部３又は通信部６を介して入力され（ステップＳ２１）、画像ファイルＤＢ９に格納される。また、当該画像データに対応する患者情報及び撮影条件情報がＩ／Ｆ部３又は通信部６から入力され、画像付帯情報ＤＢ１０に格納される。患者情報及び撮影条件情報は、操作手段４から入力されることとしてもよい。

次に、画像データから乳房領域が抽出され、左右乳房の位置合わせが行われる（ステップＳ２２）。

そして、画像データが画像解析され、微小石灰化クラスタが検出される（ステップＳ２３）。微小石灰化クラスタとは、微小石灰化が集まって（クラスタ化して）存在するものをいう。ここでは、図６（ａ）に示すように、ある領域（例えば、５ｍｍ×５ｍｍ）に所定数（例えば、５個以上）の微小石灰化が存在するときに、その領域を微小石灰化クラスタと定義する。図６（ｂ）に示すように、各微小石灰化クラスタの領域が重複していない場合には、それぞれ独立した微小石灰化クラスタとする。図６（ｃ）に示すように、各微小石灰化クラスタの領域の一部が重複している場合には、これらの領域を合わせた領域を１つの領域として、左右乳房の比較時に用いる。検出された微小石灰化クラスタに含まれる微小石灰化候補の特徴量は、異常陰影候補情報として画像付帯情報ＤＢ１０に格納される。

次に、微小石灰化クラスタを単位として、左右の画像データが比較される（ステップＳ２４）。微小石灰化クラスタの有無、微小石灰化部分の大きさ、個数、円形度、不整形度、微小石灰化部分とその背景画像とのコントラスト等が用いられ、これらの特徴量の平均値や分散、範囲等が比較される。例えば、右のマンモグラム画像データ中の微小石灰化クラスタの位置に対応する左のマンモグラム画像データの位置に微小石灰化クラスタが存在するか否かが判断され、存在する場合には、微小石灰化部分の大きさ、個数、円形度、不整形度、微小石灰化部分とその背景画像とのコントラスト等が比較される。また、図７に示すような微小石灰化の分布状態（びまん性、領域性、区域性、線状、集簇性等）を比較することとしてもよい。

微小石灰化クラスタのうち、左右の画像データの比較において、各特徴量の差が予め設定されている閾値以上のものについては真陽性候補又は悪性候補と判別され、各特徴量の差が予め設定されている閾値より小さいものについては、偽陽性候補又は良性候補と判別される。左右比較された結果に関する情報と、偽陽性候補又は良性候補の特徴量は、画像付帯情報ＤＢ１０に保存される（ステップＳ２５）。

そして、偽陽性候補又は良性候補と判別されたものは、微小石灰化クラスタから削除される（ステップＳ２６）。真陽性候補又は悪性候補として残されたものは、異常陰影候補領域として決定される（ステップＳ２７）。

次に、操作手段４からの指示により、真陽性候補のみを表示するか、真陽性候補・偽陽性候補をともに表示するか、検出方法が選択される（ステップＳ２８）。真陽性候補のみを表示するよう選択された場合は（ステップＳ２８；真陽性候補）、画像ファイルＤＢ９及び画像付帯情報ＤＢ１０に基づいて、表示手段５に真陽性候補のみが表示される（ステップＳ２９）。真陽性候補・偽陽性候補をともに表示するよう選択された場合は（ステップＳ２８；真陽性候補・偽陽性候補）、画像ファイルＤＢ９及び画像付帯情報ＤＢ１０に基づいて、表示手段５に真陽性候補と偽陽性候補とが表示される（ステップＳ３０）。このとき、真陽性候補と偽陽性候補とは、異なる色で表示されたり、異なるマーカによって示されたりする等、区別可能に表示される。
以上で、異常陰影候補検出処理２が終了する。

したがって、第２の実施の形態の画像診断支援装置１によれば、左右の乳房から得られた左右のマンモグラム画像データにおいて検出された微小石灰化クラスタを単位として、微小石灰化クラスタの有無、微小石灰化部分の大きさ、個数、円形度、不整形度、微小石灰化部分とその背景画像とのコントラスト等の特徴量を左右比較するので、精度よく異常陰影候補の真陽性／偽陽性を判別することができる。したがって、異常陰影候補から偽陽性候補を削除し、診断効率を向上させることができる。

なお、上記各実施の形態における記述は、本発明に係る好適な画像診断支援装置の例であり、これらに限定されるものではない。画像診断支援装置を構成する各部の細部構成及び細部動作に関しても本発明の趣旨を逸脱することのない範囲で適宜変更可能である。

本発明の実施の形態における画像診断支援装置１の機能的構成を示すブロック図である。 第１の実施の形態における画像診断支援装置１により実行される異常陰影候補検出処理１を説明するフローチャートである。 左右乳房の位置合わせ方法を説明するための図である。 乳房領域の分割例を示す図である。 第２の実施の形態における画像診断支援装置１により実行される異常陰影候補検出処理２を説明するフローチャートである。 左右比較の単位となる微小石灰化クラスタを説明するための図である。 微小石灰化の分布状態を示す図である。

符号の説明

１ 画像診断支援装置
２ ＣＰＵ
３ Ｉ／Ｆ部
４ 操作手段
５ 表示手段
６ 通信部
７ ＲＯＭ
８ ＲＡＭ
９ 画像ファイルＤＢ
１０ 画像付帯情報ＤＢ
１１ バス

Claims (6)

1. マンモグラム画像データから異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出手段を備えた画像診断支援装置において、
   前記異常陰影候補は、微小石灰化病変を対象としたものであって、
   前記異常陰影候補検出手段は、左右の乳房から得られた左右のマンモグラム画像データから微小石灰化クラスタ単位で検出された異常陰影候補の特徴量のうち微小石灰化の分布状態を比較し、前記比較された結果に基づいて異常陰影候補の真陽性／偽陽性を判別することを特徴とする画像診断支援装置。
2. 請求項１に記載の画像診断支援装置において、
   前記異常陰影候補検出手段は、各微小石灰化クラスタの領域が重複していない場合には、それぞれ独立した微小石灰化クラスタとし、各微小石灰化クラスタの領域が一部重複している場合には、これらの領域を合わせた領域を１つの微小石灰化クラスタとすることを特徴とする画像診断支援装置。
3. マンモグラム画像データから異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出工程を含む画像診断支援方法において、
   前記異常陰影候補は、微小石灰化病変を対象としたものであって、
   前記異常陰影候補検出工程では、左右の乳房から得られた左右のマンモグラム画像データから微小石灰化クラスタ単位で検出された異常陰影候補の特徴量のうち微小石灰化の分布状態を比較し、前記比較された結果に基づいて異常陰影候補の真陽性／偽陽性を判別することを特徴とする画像診断支援方法。
4. 請求項３に記載の画像診断支援方法において、
   前記異常陰影候補検出工程では、各微小石灰化クラスタの領域が重複していない場合には、それぞれ独立した微小石灰化クラスタとし、各微小石灰化クラスタの領域が一部重複している場合には、これらの領域を合わせた領域を１つの微小石灰化クラスタとすることを特徴とする画像診断支援方法。
5. コンピュータを、マンモグラム画像データから異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出手段として機能させるためのプログラムにおいて、
   前記異常陰影候補は、微小石灰化病変を対象としたものであって、
   前記異常陰影候補検出手段は、左右の乳房から得られた左右のマンモグラム画像データから微小石灰化クラスタ単位で検出された異常陰影候補の特徴量のうち微小石灰化の分布状態を比較し、前記比較された結果に基づいて異常陰影候補の真陽性／偽陽性を判別することを特徴とするプログラム。
6. 請求項５に記載のプログラムにおいて、
   前記異常陰影候補検出手段は、各微小石灰化クラスタの領域が重複していない場合には、それぞれ独立した微小石灰化クラスタとし、各微小石灰化クラスタの領域が一部重複している場合には、これらの領域を合わせた領域を１つの微小石灰化クラスタとすることを特徴とするプログラム。

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