JP4205683B2 - 画像処理方法および画像処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、ボリュームデータから切り出した任意面上の各点に対応する表示データを生成する画像処理方法および画像処理プログラムに関する。

コンピュータを用いた画像処理技術の進展により人体の内部構造を直接観測することを可能にしたＣＴ（Computed Tomography）、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）の出現は医療分野に革新をもたらし、生体の断層画像を用いた医療診断が広く行われている。さらに、近年では、断層画像だけでは分かりにくい複雑な人体内部の３次元構造を可視化する技術として、例えば、ＣＴにより得られた物体の３次元デジタルデータから３次元構造のイメージを直接描画するボリュームレンダリングが医療診断に使用されている。

また、ボリュームレンダリングにおける３次元画像処理として、ＭＩＰ（Maximum Intensity Projection）、ＭｉｎＩＰ（Minimum Intensity Projection）、ＭＰＲ（Multi Planar Reconstruction）、ＣＰＲ（Curved Planer Reconstruction）、さらに２次元画像処理として２Ｄスライス画像などが一般に使用されている。

図１６は、ＭＰＲ（Multi Planar Reconstruction）によりボリュームデータから任意断面を切り出して表示する場合の説明図である。ＭＰＲは、図１６（ａ）に示すように、ボリュームデータ５１から任意断面１１を切り出し、その断面を表示することができる。図１６（ｂ）は、ＭＰＲにより人体の内部組織を表示させた画像である。

図１７は、ＣＰＲ（Curved MPR）によりボリュームの任意軌跡に沿った断曲面を表示する例を示す。ＣＰＲでは、図１７（ａ）に示すように、ボリュームデータ５１の内部の任意断曲面５２，５３，５４，５５，５６を設定し、その断面画像を表示することができる。図１７（ｂ）は、観察したい人体組織に沿って設定したパス５７を示す。ＣＰＲでは、例えば、血管の中心線に沿ってパス５７を設定し、そのパス５７に沿って生成したＣＰＲ画像を表示することができる。このように、ＣＰＲ画像では曲面が表現できるので、血管のような曲がりくねった臓器の表現に適している。

図１８は、平面（厚み０）で切り出したＭＰＲ画像（ａ）、および厚み付き平面で切り出したＭＩＰ画像（ｂ）を示す。図１８（ａ）に示すように、平面（厚み０）で切り出したＭＰＲの画像では、画像上の各ピクセルは平面上の一点のボクセル値しか参照しないので、造影剤６１などの雑音が乗りやすく、また、血管６２のように蛇行する組織が観察しにくいという欠点がある。

一方、図１８（ｂ）に示すような厚み付き平面で切り出したＭＩＰ画像では、厚みのある領域を切り出してＭＩＰ処理を行うため、画像上の各ピクセルは領域内の複数のボクセル値を参照して合成される。したがって、造影剤６３などの雑音が軽減でき、血管６４のように蛇行する組織も観察しやすくなる。尚、厚み０のＭＩＰ画像はただの一点で最大値を求めるのことになるので厚み０のＭＰＲ画像と同一である。また、厚みが０より大きいＭＰＲ画像であっては厚みの範囲内のデータの平均値を用い、厚みが０より大きいＭＩＰ画像では厚みの範囲内のデータの最大値を用いる。

なお、面に均一な厚みを設ける従来技術としては、表面データが観察しやすいように、ボリュームを抽出変形させ厚みのある面状にする例（例えば、特許文献参照）、また、物体表面を基準に一定の厚みを持つ領域を設定し、その領域内でＭＩＰを計算する例（例えば、非特許文献参照）がある。
ＵＳ Published Application ２００４−０１６１１４４ "Soap-Bubble" visualization and quantitative analysis of 3D coronary magnetic resonance angiograms , Philips Medical Systems etc. Magnetic Resonance in Medicine Volume 48, Issue 4, Pages 658 - 666 Published Online: 26 Sep 2002

このように、従来の厚み付きＭＰＲ画像あるいは厚み付きＣＰＲ画像において、切り出す断面の厚みは全領域で一定であった。しかしながら、画像表示させるために適切な厚みは組織や観察対象に依存している。

例えば、前述のように、雑音を軽減するためには、切り出す断面にある程度の厚みが必要になるが、鮮明に細かいディテールが撮影できる組織を観察するときには、厚みが大きすぎると表示画像にそのディテールが反映されなくなる。

本発明は、上記従来の事情に鑑みてなされたものであって、雑音を軽減するとともに組織の細かいディテールを鮮明に表示することができる画像処理方法および画像処理プログラムを提供することを目的としている。

本発明の画像処理方法は、任意面上の各点に対応する少なくとも一つのボクセル値を用いて表示データを生成する画像処理方法であって、前記任意面上の各点に対応する少なくとも一つのボクセル値から、前記任意面上の各点に対応する厚さを決定するステップと、前記厚さに対応する少なくとも一つのボクセル値から、前記任意面上の各点に対応する前記表示データを生成するステップとを有する。

本発明の画像処理方法によれば、観察対象に適した厚さを決定し、その厚さに対応する複数のボクセル値から任意面上の各点に対応する表示データを生成するので、雑音を軽減するとともに組織の細かいディテールを鮮明に表示することができる。

また、本発明の画像処理方法は、前記表示データを、前記厚さに対応する少なくとも一つのボクセル値から、加算法、平均値法またはレイキャスト法により算出する。また、本発明の画像処理方法は、前記表示データを、前記厚さに対応する少なくとも一つのボクセル値から、ＭＩＰ法またはＭｉｎＩＰ法により算出する。

また、本発明の画像処理方法は、前記任意面上の各点に対応する厚さを、前記任意面上の各点の近傍における少なくとも一つの点のボクセル値に基づいて決定する。また、本発明の画像処理方法は、前記任意面上の各点に対応する厚さを動的に伸張する。

本発明の画像処理方法によれば、観察点の近傍組織の情報に基づいて厚さを設定するので、Ｓ／Ｎを改善するとともに組織の細かいディテールを鮮明に表示することができる。また、観察者がパラメータを変更し、任意面上の各点に対応する厚さを動的に伸張することにより、観察対象を明瞭に表示することができる。

また、本発明の画像処理方法は、前記任意面上の各点に対応する厚さを、ボクセル値と厚さとの対応を示すＬＵＴを参照して決定する。

本発明の画像処理方法によれば、ＬＵＴにより観察対象の組織に適した厚さを設定し、切り出す断面上の場所毎に最適の厚さを自動的に決定することができるので、雑音を軽減するとともに組織の細かいディテールを鮮明に表示することができる。

また、本発明の画像処理方法は、前記任意面上の各点に対応する厚さを、前記任意面上の各点に対応する外部データを参照して決定する。

本発明の画像処理方法によれば、例えばＰＥＴ装置などの他の装置から取得したデータの値を参照し、組織活動量が大きい場所は詳細に観察する必要があるので厚さdを小さくし、組織活動量が小さい場所は重要度の低い箇所なので厚さｄを大きくして周辺組織をできるだけ表示し、周辺組織との位置関係がわかりやすい画像とするなど、観察組織の性質に応じた画像表示を行うことができる。

また、本発明の画像処理方法において、前記任意面は平面である。また、本発明の画像処理方法において、前記任意面は連続した複数の面である。また、本発明の画像処理方法において、前記任意面は曲面である。

また、本発明の画像処理方法は、前記ステップをネットワーク分散処理する。また、本発明の画像処理方法は、前記ステップをＧＰＵにより処理する。また、本発明の画像処理方法において、対象は医療画像である。また、本発明の画像処理プログラムは、コンピュータに、前記の各ステップを実行させる。

本発明の画像処理方法および画像処理プログラムによれば、観察対象に適した厚さを決定し、その厚さに対応する複数のボクセル値から任意面上の各点に対応する表示データを生成するので、雑音を軽減するとともに組織の細かいディテールを鮮明に表示することができる。

図１は、本発明の画像処理方法の概要を説明するために、ボリュームデータを切り出す断面の厚さを従来の場合と比較して示す。図１（ａ）に示すように、従来のＭＰＲでは、仮想光線１０に対する任意面１１の画像を表示する場合に、その任意面１１を表面とする一定の厚さｄを持った領域１２のボリュームデータを参照し、そのボリュームデータの例えば平均値を表示データとしている。

一方、本発明の実施形態にかかる画像処理方法では、図１（ｂ）に示すように、仮想光線１０に対する任意面１１の画像を表示する場合に、その任意面１１を表面とする不均一な厚さｄを持った領域１３のボリュームデータを参照し、そのボリュームデータの例えば平均値を表示データとしている。ここで、厚さｄは、任意面１１上にｘｙ座標をとった場合に、任意面１１上の各点の座標（ｘ，ｙ）の関数となる。なお、本実施形態において、任意面１１は平面（ＭＰＲの場合）に限定されず、ＣＰＲ等による曲面にも適用可能である。

図２は、本実施形態の画像処理方法における全体の流れを示すフローチャートである。本実施形態の画像処理方法では、まず、観察対象の厚さを含んだ領域１３（図１（ｂ）参照）を含んだボリュームデータに対して、最大値法あるいは平均値法などの描画方法を決定し（ステップＳ２１）、表示面となる任意面１１を作成する（ステップＳ２２）。

次に、任意面１１に対応する画像領域を作成する（ステップＳ２３）。この領域あるいはこの領域に更に修正を加えた領域が画像表示させる領域となる。そして、この画像領域上の各ピクセル毎に対応する任意面１１上の位置（例えばｘｙ座標）を求める（ステップＳ２４）。

次に、任意面１１上の位置（ｘ，ｙ）における厚さｄを計算する（ステップＳ２５）。この厚さｄの計算方法については、他の図を参照して詳細に説明する。そして、画像領域上の各ピクセル毎に厚さ情報に応じて画像を描画する（ステップＳ２６）。

図３は、本実施形態の画像処理方法において、ルックアップテーブル（ＬＵＴ：Look Up Table）を用いて各点Ｐ（ｘ，ｙ）毎の厚さｄを決定する方法を示す。また、図４は、ＬＵＴを用いて各点Ｐ（ｘ，ｙ）毎の厚さｄを決定する方法のフローチャートである。

この方法では、図４に示すように事前にＬＵＴ関数を作成しておく（ステップＳ４１）。ＬＵＴ関数は、例えば、厚さｄをＣＴ装置から得られるボクセル値（ボリュームデータの画素値）であるＣＴ値に対応させる場合は、観察対象あるいは観察目的に応じて、例えば、雑音が少なく詳細に観察したい骨のＣＴ値に対しては小さい厚さd、観察対象ではない空気のＣＴ値に対しては大きい厚さd、雑音として除去したい造影剤のＣＴ値に対しては大きい厚さd、詳細に観察したい筋肉のＣＴ値では小さい厚さdなどの関連づけにより作成する。

次に、任意面１１上の点Ｐ（ｘ，ｙ）における厚さｄを計算するために、任意面１１上の点Ｐ（ｘ，ｙ）のボクセル値Ｖ（ＣＴ装置の場合はＣＴ値）を取得する（ステップＳ４２）。そして、任意面１１上の点Ｐ（ｘ，ｙ）のボクセル値ＶからＬＵＴ変換によって、厚さｄ ＝ ＬＵＴ（Ｖ）を決定する（ステップＳ４３）。なお、ＬＵＴは変換関数なのでその他いかなる関数を使用しても良い。また、ＬＵＴをユーザが設定可能なパラメータの関数にすることにより、厚さｄをユーザが動的に伸張することができる。

このように本実施形態の画像処理方法によれば、ＬＵＴにより観察対象の組織に適した厚さを設定し、切り出す断面上の場所毎に最適の厚さを自動的に決定することができるので、雑音を軽減するとともに組織の細かいディテールを鮮明に表示することができる。

図５は、本実施形態の画像処理方法において、各点Ｐ（ｘ，ｙ）の近傍値を用いて各点Ｐ（ｘ，ｙ）毎の厚さｄを決定する方法を示す。また、図６は、各点Ｐ（ｘ，ｙ）の近傍値を用いて各点Ｐ（ｘ，ｙ）毎の厚さｄを決定する方法のフローチャートである。

この方法では、図６に示すように、任意面１１上の各点Ｐ（ｘ，ｙ）における厚さｄを計算する場合に、任意面１１上の点Ｐ（ｘ，ｙ）の周辺で複数のボクセル値Ｖ０〜Ｖｎを求める（ステップＳ６１）。この場合、複数のボクセル値Ｖ０〜Ｖｎは、横方向に複数でも奥行き方向に複数でも良い。

次に、例えば、複数のボクセル値Ｖ０〜Ｖｎの分散値を求め、厚さｄを分散値に比例させる（ステップＳ６２）。すなわち、
厚さｄ＝α＊ｖａｒｉａｎｃｅ（Ｖ０〜Ｖｎ）
とする。なお、厚さｄは、分散値に限らず複数の値を引数とする他の関数により求めてもよく、それらの値の対数をとってもよい。

このように本実施形態の画像処理方法によれば、観察点の近傍組織の情報に基づいて厚さを設定するので、Ｓ／Ｎを改善するとともに組織の細かいディテールを鮮明に表示することができる。

図７は、本実施形態の画像処理方法において、各点Ｐ０（ｘ，ｙ）毎の厚さｄを逐次判断により決定する方法（１）を示す。また、図８は、各点Ｐ０（ｘ，ｙ）毎の厚さｄを逐次判断により決定する方法（１）のフローチャートである。

この方法では、図７に示すように、あらかじめ例えば仮想光線１０に平行に、ずれベクトルＷ２１を設定し（ステップＳ８１）、任意面１１上の点Ｐ０（ｘ，ｙ）における厚さｄを計算する。まず、任意面１１の位置Ｐ０（ｘ，ｙ）のボクセル値Ｖ０を求める（ステップＳ８２）。

次に、変数ｉを初期値（ｉ＝１）に設定し（ステップＳ８３）、位置Ｐ０（ｘ，ｙ）からずれベクトルＷだけずらした位置Ｐｉ（ｘ，ｙ）のボクセル値Ｖｉを求める（ステップＳ８４）。そして、ボクセル値Ｖｉと１つ前のボクセル値Ｖ（ｉ−１）の差が一定値より大きいかどうか（｜Ｖｉ−Ｖ（ｉ−１）｜＞一定値）を判断し（ステップＳ８５）、ボクセル値Ｖｉと１つ前のボクセル値Ｖ（ｉ−１）の差が一定値より大きくない場合（ｎｏ）は、変数ｉに１を加算（ｉ＝ｉ＋１）して（ステップＳ８７）、ステップＳ８４以降の処理を繰り返す。

一方、ボクセル値Ｖｉと１つ前のボクセル値Ｖ（ｉ−１）の差が一定値より大きい場合（ｙｅｓ）は、Ｐ（ｉ−１）とＰ０の間の距離を点Ｐ０（ｘ、ｙ）に対応する厚さｄとする（ステップＳ８６）。

このように本実施形態では、面上の点Ｐ０（ｘ、ｙ）から開始して一定条件を満たすまで複数のボクセル値Ｖ０〜Ｖｎを逐次取得しつつ厚さｄを増やし、｜Ｖ（ｎ＋１）−Ｖｎ｜＞一定値の条件が来たら処理を打ち切り、ボクセル値Ｖ（ｎ＋１）は求める厚さｄに含めない。すなわち、（Ｖ０〜Ｖ（ｎ＋１））の厚さではなく（Ｖ０〜Ｖｎ）の厚さを用いて描画する。これは、組織をまたいだところを検出しているのに対して、またいだ先は描画対象には含めないようにするためである。これにより、切り出す断面上の場所毎に異なる厚さを設定して雑音を軽減するとともに、任意面の近傍の別組織を除外して観察対象の組織だけを表示することができる。

図９は、本実施形態の画像処理方法において、各点Ｐ０（ｘ，ｙ）毎の厚さｄを逐次判断により決定する方法（２）を示す。また、図１０は、各点Ｐ０（ｘ，ｙ）毎の厚さｄを逐次判断により決定する方法（２）のフローチャートである。

この方法では、図９に示すように、あらかじめ例えば仮想光線１０に平行に、ずれベクトルＷ２１を設定し（ステップＳ１０１）、任意面上の位置Ｐ０（ｘ，ｙ）における厚さｄを計算する。まず、任意面の位置Ｐ０（ｘ，ｙ）のボクセル値Ｖ０を求める（ステップＳ１０２）。

次に、変数ｉを初期値（ｉ＝１）に設定し（ステップＳ１０３）、位置Ｐ０（ｘ，ｙ）からずれベクトルＷだけずらした位置Ｐｉ（ｘ，ｙ）のボクセル値Ｖｉを求める（ステップＳ１０４）。そして、ボクセル値Ｖ０とボクセル値Ｖｉの分散値が一定値より大きいかどうか（ｖａｒｉａｎｃｅ（Ｖ０〜Ｖｉ）＞一定値）を判断し（ステップＳ１０５）、ボクセル値Ｖ０とボクセル値Ｖｉの分散値が一定値より大きくない場合（ｎｏ）は、変数ｉに１を加算（ｉ＝ｉ＋１）して（ステップＳ１０７）、ステップＳ１０４以降の処理を繰り返す。

一方、ボクセル値Ｖ０とボクセル値Ｖｉの分散値が一定値より大きい場合（ｙｅｓ）は、Ｐ（ｉ−１）とＰ０の間の距離を点Ｐ０（ｘ、ｙ）に対応する厚さｄとする（ステップＳ１０６）。

このように本実施形態では、面上の点から開始して一定条件を満たすまで複数のボクセル値Ｖ０,Ｖ１,Ｖ２〜Ｖｎを逐次取得しつつ厚さｄを増やし、ボクセル値Ｖ０〜Ｖｎの分散値（或いは標準偏差）が一定値を超える（或いは下回る）まで計算する。これにより、切り出す断面上の場所毎に異なる厚さｄを設定して雑音を軽減するとともに、組織の境界の前後を判別して観察対象の組織だけを表示することができる。なお、この方法を一般化して、所定の関数ｇ（Ｖ０〜Ｖｎ）が一定条件を満たすまで計算を行うことも可能である。

図１１は、本実施形態の画像処理方法において、各点Ｐ（ｘ，ｙ）毎の厚さｄを逐次判断により決定する方法（３）を示す。また、図１２は、各点Ｐ（ｘ，ｙ）毎の厚さｄを逐次判断により決定する方法（３）のフローチャートである。

この方法では、図３における場合と同様に、例えばＣＴ装置から得られるＣＴ値により事前にＬＵＴ関数を作成しておき（ステップＳ１２１）、任意面上の位置Ｐ（ｘ，ｙ）における厚さｄを計算する。まず、任意面の位置Ｐ（ｘ，ｙ）のボクセル値Ｖ０を求め（ステップＳ１２２）、そのボクセル値Ｖ０に対応する厚さｄ０をＬＵＴから求める。すなわち、厚さｄ０＝ＬＵＴ（Ｖ０）,ｉ＝０とする（ステップＳ１２３）。

次に、位置Ｐ（ｘ，ｙ）の厚さｄｉ範囲内のボクセル値Ｖ０〜Ｖｉを求め（ステップＳ１２４）、ボクセル値Ｖ０〜Ｖｉの例えば平均値に対応する厚さｄ（ｉ＋１）をＬＵＴから求める。すなわち、厚さｄ（ｉ＋１）＝ＬＵＴ（ａｖｅ（Ｖ０〜Ｖｉ））とする（ステップＳ１２５）。

次に、厚さｄ（ｉ＋１）と厚さｄｉの差が一定値より小さいかどうか（｜ｄ（ｉ＋１）−ｄｉ｜＜一定値）を判断し（ステップＳ１２６）、厚さｄ（ｉ＋１）と厚さｄｉの差が一定値より小さくない場合（ｎｏ）は、変数ｉに１を加算（ｉ＝ｉ＋１）して（ステップＳ１２８）、ステップＳ１２４以降の処理を繰り返す。

一方、厚さｄ（ｉ＋１）と厚さｄｉの差が一定値より小さい場合（ｙｅｓ）は、計算の収束を判断して、点Ｐ（ｘ、ｙ）に対応する厚さｄ＝ｄ（ｉ＋１）を決定する（ステップＳ１２７）。

このように本実施形態では、面上の点から開始して一定条件を満たして厚さｄの値が収束するまで値の計算を繰り返し行うので、切り出す断面上の場所毎に異なる厚さを設定して雑音を軽減するとともに、ＬＵＴによる判断をより正確に行うことができる。

図１３（ａ）は、本実施形態の画像処理方法において、各点Ｐ１（ｘ，ｙ）に対応する他のデータを用いて各点Ｐ１（ｘ，ｙ）毎の厚さｄを決定する方法を示す。また、図１４は、各点Ｐ１（ｘ，ｙ）に対応する他のデータを用いて各点Ｐ１（ｘ，ｙ）毎の厚さｄを決定する方法のフローチャートである。

この方法では、例えば、陽電子放出断層撮影装置（positron emission tomography、以下、ＰＥＴ装置という）から得られるボリュームデータにより、そのボクセル値と厚さの対応を示すＬＵＴ関数を事前に作成しておき（ステップＳ１４１）、また、ＰＥＴ装置のボリュームデータとＣＴ装置で取得した元のボリュームデータとの座標関係を事前に関連づけておく（ステップＳ１４２）。これは、ＰＥＴ装置とＣＴ装置は異なる装置であり、また、撮影時の患者の姿勢や装置の座標系が微妙に異なるため、実際に組み合わせて用いるときには座標関係を関連づける処理を行う必要があるためである。その後、ＣＴ装置のボリュームデータにおける任意面１１上の位置Ｐ１（ｘ，ｙ）における厚さｄを計算する。

まず、ＣＴ装置のボリュームデータにおける任意面１１上の位置Ｐ１（ｘ，ｙ）に対応するＰＥＴ装置のボリュームデータの位置Ｐ２（ｘ，ｙ）を求め（ステップＳ１４３）、ＰＥＴ装置のボリュームデータにおける位置Ｐ２（ｘ，ｙ）のボクセル値Ｖを求める（ステップＳ１４４）。そして、ＰＥＴ装置のボリュームデータで作成したＬＵＴにより、厚さｄ＝ＬＵＴ（Ｖ）を求める（ステップＳ１４５）。

このように本実施形態では、例えばＰＥＴ装置などの他の装置から取得したデータの値を用いて厚さｄを決定する。ＰＥＴ装置からは、ＣＴ装置からは得られない情報、例えば組織の活動量が求まる。このため、組織活動量に応じて、組織活動量が大きい場所は詳細に観察する必要があるので厚さdは小さくし、組織活動量が小さい場所は重要度の低い箇所なので厚さｄを大きくして周辺組織をできるだけ表示し、周辺組織との位置関係がわかりやすい画像とするなど、観察組織の性質に応じた画像表示を行うことができる。

一方、他のデータとして計算によって求められたデータの値を用いて厚さを決定することもできる。例えば「灌流画像（ｐｅｒｆｕｓｉｏｎ）」では、時系列に沿った画像より流量を計算するが、計算自体は複数の時系列に沿った画像のボクセル値の変化を逆重畳計算により解析する。通常、上記逆重畳計算により求められるＢＦ（血流量）、ＢＶ（液 量）、ＭＴＴ（平均通過時間）の３パラメータを指して「灌流画像の値」というが、この灌流画像の値を用いて厚さを決定することもできる。

また、図１３（ｂ）に示すように、各点がマスク領域３１に含まれるか否か、あるいはマスク領域３１に含まれる部分のみを利用して厚さｄを決定することもできる。

図１５は、任意面１１に対する厚さｄの設定方向の説明図である。任意面１１の各点に対して設定する厚さｄは、一定の方向に設定する場合（ａ）、任意面１１に垂直な方向に設定する場合（ｂ）、あるいはその他のいずれであっても良い。また、片方に伸張する場合（ｃ）、または両側に伸張する場合（ｄ）などがある。両側に伸張する場合は対称でなくても良い。任意面１１の両側に異なる組織がある場合は、両側の厚さｄが異なる表示を行うと見やすい画像が得られる。

また、本実施形態の画像処理方法は、ボリュームデータをＣＴ装置より得たが、ボリュームデータであれば出所は問わない。例えば、ＭＲＩ装置、ＰＥＴ装置より得てもよいし、それをフィルター処理や画像解析処理によって改変したボリュームデータであっても良い、数値シミュレーションによって計算によって求められたボリュームデータであっても良い、また、これらを組み合わせたボリュームデータであっても良い。

また、本実施形態の画像処理方法は、任意面の実装方法については限定していない。例えば、ポリゴンによって定義される面であっても良い、複数のポリゴンより構成される面であっても良い、スプライン曲面であっても良い、ＮＵＲＢＳ曲面であっても良い、また、数式の関数によって定義される曲面であっても良い。また、上記の組合わせであっても良い。

また、本実施形態の画像処理方法は、ＧＰＵ（Graphic Processing Unit）により行うことができる。ＧＰＵは、汎用のＣＰＵと比較して特に画像処理に特化した設計がなされている演算処理装置で、通常ＣＰＵとは別個にコンピュータに搭載される。

また、本実施形態の画像処理方法は、ボリュームレンダリングの計算を所定の画像領域、ボリュームの領域等で分割し、後で重ね合わせることができるので、並列処理やネットワーク分散処理、専用プロッセッサ、或いはそれらの複合により行うことができる。

本発明の画像処理方法の概要を説明するために、ボリュームデータを切り出す断面の厚さを従来の場合と比較して示す図 本実施形態の画像処理方法における全体の流れを示すフローチャート 本実施形態の画像処理方法において、ルックアップテーブル（ＬＵＴ：Look Up Table）を用いて各点毎の厚さｄを決定する方法を示す図 本実施形態の画像処理方法において、ＬＵＴを用いて各点毎の厚さｄを決定する方法のフローチャート 本実施形態の画像処理方法において、各点Ｐの近傍値を用いて各点Ｐ毎の厚さｄを決定する方法を示す図 本実施形態の画像処理方法において、各点Ｐの近傍値を用いて各点Ｐ毎の厚さｄを決定する方法のフローチャート 本実施形態の画像処理方法において、各点Ｐ０毎の厚さｄを逐次判断により決定する方法（１）を示す図 本実施形態の画像処理方法において、各点Ｐ０毎の厚さｄを逐次判断により決定する方法（１）のフローチャート 本実施形態の画像処理方法において、各点Ｐ０毎の厚さｄを逐次判断により決定する方法（２）を示す図 本実施形態の画像処理方法において、各点Ｐ０毎の厚さｄを逐次判断により決定する方法（２）のフローチャート 本実施形態の画像処理方法において、各点Ｐ毎の厚さｄを逐次判断により決定する方法（３）を示す図 本実施形態の画像処理方法において、各点Ｐ毎の厚さｄを逐次判断により決定する方法（３）のフローチャート 本実施形態の画像処理方法において、各点に対応する他のデータを用いて各点毎の厚さｄを決定する方法を示す図 本実施形態の画像処理方法において、各点に対応する他のデータを用いて各点毎の厚さｄを決定する方法のフローチャート 本実施形態の画像処理方法における任意面１１に対する厚さの設定方向の説明図 ＭＰＲ（Multi Planar Reconstruction）によりボリュームデータから任意断面を切り出し表示させる場合の説明図 ＣＰＲ（Curved MPR）によりボリュームの任意軌跡に沿った断曲面を表示する例 平面（厚み０）で切り出したＭＰＲ画像（ａ）、および厚み付き平面で切り出したＭＩＰ画像（ｂ）を示す図

符号の説明

１０ 仮想光線
１１ 任意面
１２，１３ 厚みを含んだ領域
２１ ずれベクトルＷ
３１ マスク領域
５１ ボリュームデータ
５２，５３，５４，５５，５６ 任意断曲面
５７ パス５７
６１，６３ 造影剤（雑音）
６２，６４ 血管

Claims (21)

1. 任意面上の各点に対応する少なくとも一つのボクセル値を用いて表示データを生成する画像処理方法であって、
   前記任意面上の各点に対応する少なくとも一つのボクセル値から、前記任意面上の各点に対応する厚さを、前記ボクセル値と前記厚さとの対応を求める計算により決定するステップと、
   前記厚さに対応する少なくとも一つのボクセル値から、前記任意面上の各点に対応する前記表示データを生成するステップと、を有する画像処理方法。
2. 請求項１記載の画像処理方法であって、
   前記ボクセル値と前記厚さとの対応を求める計算は、前記前記ボクセル値と前記厚さとの対応を示す変換関数を用いた計算である画像処理方法。
3. 請求項１記載の画像処理方法であって、
   前記表示データを、前記厚さに対応する少なくとも一つのボクセル値から、加算法、平均値法またはレイキャスト法により算出する画像処理方法。
4. 請求項１記載の画像処理方法であって、
   前記表示データを、前記厚さに対応する少なくとも一つのボクセル値から、ＭＩＰ法またはＭｉｎＩＰ法により算出する画像処理方法。
5. 請求項２記載の画像処理方法であって、
   前記変換関数は、前記任意面上の各点に対するボクセル値のうち、前記任意の面上の各点の近傍における少なくとも一つの点のボクセル値から、前記ボクセル値と前記厚さとの対応を示すものである画像処理方法。
6. 請求項２記載の画像処理方法であって、
   前記変換数は、前記ボクセル値と前記厚さとの対応を示すＬＵＴであって、
   ユーザが、あらかじめ前記ＬＵＴを設定可能である画像処理方法。
7. 請求項２記載の画像処理方法であって、
   前記変換関数は、前記ボクセル値と前記厚さとの対応を示すＬＵＴである画像処理方法。
8. 請求項１記載の画像処理方法であって、
   前記任意面上の各点に対応する厚さを、前記任意面上の各点に対応する外部データを参照して決定する画像処理方法。
9. 請求項１記載の画像処理方法であって、
   前記任意面は、平面である画像処理方法。
10. 請求項１記載の画像処理方法であって、
    前記任意面は、連続した複数の面である画像処理方法。
11. 請求項１記載の画像処理方法であって、
    前記任意面は、曲面である画像処理方法。
12. 請求項１記載の画像処理方法であって、
    前記ステップをネットワーク分散処理する画像処理方法。
13. 請求項１記載の画像処理方法であって、
    前記ステップをＧＰＵにより処理する画像処理方法。
14. 請求項１記載の画像処理方法であって、
    対象は医療画像である画像処理方法。
15. コンピュータに、請求項１ないし１４のいずれか一項記載の各ステップを実行させるための画像処理プログラム。
16. 任意面上の各点に対応する少なくとも一つのボクセル値を用いて表示データを生成する画像処理方法であって、
    前記任意面上の各点に対応する厚さを、前記任意面上の各点に対応する少なくとも一つのボクセル値から、前記少なくとも2以上のボクセル値を利用した計算により決定するステップと、
    前記厚さに対応する少なくとも一つのボクセル値から、前記任意面上の各点に対応する前記表示データを生成するステップと、を有する画像処理方法。
17. 請求項１６記載の画像処理方法であって、
    前記任意面上の各点に対応する厚さを決定するステップでは、
    前記少なくとも2以上のボクセル値の分散値を用いて、前記任意面上の各点に対応する少なくとも一つのボクセル値から、前記任意面上の各点に対応する厚さを決定する画像処理方法。
18. 請求項１６記載の画像処理方法であって、
    前記任意面上の各点に対応する厚さを決定するステップでは、
    前記少なくとも2以上のボクセル値を逐次取得し、当該逐次取得されたボクセル値があらかじめ定められた条件を満たすまで厚さを増やすことで、前記任意面上の各点に対応する厚さを決定する画像処理方法。
19. 請求項１６記載の画像処理方法であって、
    前記任意面上の各点に対応する厚さを決定するステップでは、前記少なくとも2以上のボクセル値を逐次取得し、当該逐次取得されたボクセル値より厚さを求める処理を繰り返し、厚さが収束したときの厚さを、前記任意面上の各点に対応する厚さとして決定する画像処理方法。
20. 任意面上の各点に対応する少なくとも一つのボクセル値を用いて表示データを生成する画像処理方法であって、
    ボリュームデータにおける任意面上の各点に対応する他のボリュームデータ上の各点を、当該ボリュームデータにおける任意面上の各点に関連付けるステップと
    前記他のボリュームデータ上の各点に対応する、ボクセル値及び厚さの関係を示す変換関数を作成するステップと、
    前記変換関数を用いて、前記ボリュームデータにおける任意面上の各点に対応する厚さを計算から求めるステップと、を有する画像処理方法。
21. 請求項２０記載の画像処理方法であって、
    前記厚さを求めるステップでは、前記ボクセル値と前記厚さとの対応を示す前記変換関数であるＬＵＴに加え、さらに前記ボリュームデータから得られず、かつ前記他のボリュームデータから得られる観察対象の情報を用いて、前記ボリュームデータにおける任意面上の各点に対応する厚さを求める画像処理方法。