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Description
本発明の実施形態は、画像処理装置に関し、特に、三次元画像の表示を行うものに関する。 Embodiments described herein relate generally to an image processing apparatus, and more particularly, to an apparatus that displays a three-dimensional image.
近年、診断・治療のような医療行為を行う場で、Ｘ線ＣＴ装置、Ｘ線診断装置、核磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）装置等の医用画像診断装置上で作成した画像を、診断若しくは治療を目的として三次元的な画像に表示することが行われている。このような三次元画像診断の分野では、例えばボリュームで画像を撮影し、ボリュームレンダリングにて三次元画像を表示したり、あるいはＭＰＲ等によりアキシャル、コロナル、サジタルの各断面を読影することで三次元的に画像を把握することが多い。 In recent years, in medical practice such as diagnosis and treatment, diagnosis or treatment of images created on medical diagnostic imaging equipment such as X-ray CT equipment, X-ray diagnostic equipment, nuclear magnetic resonance imaging (MRI) equipment, etc. For the purpose, it is displayed on a three-dimensional image. In such a field of 3D image diagnosis, for example, an image is taken with a volume, a 3D image is displayed by volume rendering, or an axial, coronal, or sagittal cross section is read by MPR or the like to obtain a 3D image. The image is often grasped.
ボリュームレンダリング法は、例えばＣＴ装置、ＭＲＩ装置等により得られたスライス画像を積み重ねた後に、複数のスライス画像のそれぞれの値（例えばＣＴ値）をボクセルという正方形の中に填め込んだ三次元構造のボリュームモデル（ボクセル空間）を作り、このボリュームモデルに対して視線方向を決めて任意の視点からボクセル追跡（レイトレーシング）を行い、ボクセルにおける明るさ（ＣＴ値ないしはボクセル値）を求めて、この明るさに基づく画像情報を投影面のピクセルに投影して、臓器等を立体的に抽出して三次元画像を得る。 The volume rendering method has a three-dimensional structure in which slice images obtained by, for example, a CT apparatus, an MRI apparatus, etc. are stacked, and each value (for example, CT value) of a plurality of slice images is embedded in a square called a voxel. Create a volume model (voxel space), determine the line-of-sight direction for this volume model, perform voxel tracking (ray tracing) from an arbitrary viewpoint, and obtain the brightness (CT value or voxel value) in the voxel. The image information based on the height is projected onto the pixels of the projection surface, and the organs and the like are extracted three-dimensionally to obtain a three-dimensional image.
一方、画像診断装置における画像表示として、ＭＩＰ（Ｍａｘｉｍｕｍ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）処理が知られている。ここで、ＭＩＰ処理とは、処理対象である全ての原画像に対して、それぞれの観察方向上にある全てのピクセルについて、最大値等を取り出して投影画像＜ＩＰ（Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）イメージ＞を生成する処理である。この処理では、得られたＭＩＰイメージにより、病変部を観察することが可能になり、腫瘍の大きさと悪性／良性の精密判断に役立つと考えられる。また、ヘリカルスキャン等により得られる多数のイメージデータから、一枚の画像を得ることで診断が容易になるとして期待されている。 On the other hand, MIP (Maximum Intensity Projection) processing is known as image display in an image diagnostic apparatus. Here, the MIP processing is to generate a projection image <IP (Image Projection) image> by extracting the maximum value and the like for all pixels in each observation direction for all original images to be processed. It is processing to do. In this process, the obtained MIP image makes it possible to observe a lesion, and is considered to be useful for precise determination of tumor size and malignancy / benignity. Further, it is expected that diagnosis can be facilitated by obtaining a single image from a large number of image data obtained by helical scanning or the like.
ところで、三次元画像表示、例えばボリュームレンダリング画像により、腫瘍等を見る場合、医者は、画像を見る際には腫瘍のみを見たいのではなく、何らかの理由で例えば、腫瘍の周囲の血管自体がどのように走っているのかなどの情報も必要であり、周囲の血管等の構造との位置関係を把握しつつ、周囲の構造も共に見たいとの要望がある。 By the way, when viewing a tumor or the like with a three-dimensional image display, for example, a volume rendering image, the doctor does not want to see only the tumor when viewing the image, but for some reason, for example, which blood vessel around the tumor itself In addition, there is a demand to see the surrounding structures together while grasping the positional relationship with the surrounding blood vessels and other structures.
しかしながら、通常のボリュームレンダリングによる画像表示では、例えば腫瘍のＣＴ値と、血管の領域のＣＴ値とが近似しているために、例えば、図１７に示すように、腫瘍ａｉ等の位置が血管ｂｉ、ｄｉ等に隠れた状態で表示されてしまう。このため、遮られて隠れる部分に関して視ることができないという問題がある。乃ち、腫瘍と血管の各ＣＴ値が近似しているために、互いのオブジェクトが重なると背後に位置するオブジェクトが見えないという問題点があった。さらに、「半透明表示」モードにしたとしても、画像がよく解らず、かつ、どの領域を半透明にすればよいのかも不明であるため装置使用者は画像に対して的確な処理を行うことができないという問題があった。 However, in the image display by normal volume rendering, for example, since the CT value of the tumor and the CT value of the blood vessel region are approximate, for example, as shown in FIG. , Di, etc., it is displayed in a hidden state. For this reason, there exists a problem that it cannot see about the part hidden and obstructed. In other words, since the CT values of the tumor and the blood vessel are approximated, there is a problem that an object located behind cannot be seen when the objects overlap each other. Furthermore, even if the “translucent display” mode is set, the image is not understood well, and it is not clear which region should be made translucent. There was a problem that could not.
さらにまた、腫瘍等の見たい部位が他の構造物に遮られて隠れてしまうことから、腫瘍をあらゆる方向から見ようとする場合には、腫瘍を見ることができる方向が制限されてしまう。従って、血管のない方向から腫瘍を見る必要があり、一画面において腫瘍と周囲の血管の関係とを同時に見ることが容易にできないという課題があった。 Furthermore, since the site to be seen, such as a tumor, is hidden by being blocked by other structures, the direction in which the tumor can be seen is limited when attempting to view the tumor from any direction. Therefore, it is necessary to view the tumor from a direction without blood vessels, and there is a problem that it is not easy to simultaneously see the relationship between the tumor and the surrounding blood vessels on one screen.
また、腫瘍等の存在診断や鑑別診断のために、原画像として読影したい場合には、数十枚の画像であれば１枚ずつ表示して読影を行っても、あまり苦にならなかったが、特にヘリカルスキャンＣＴなどの普及とともに、高速ＣＴでは、患者一人あたり通常数十枚〜数百枚のイメージが得られ、画像枚数が増大するため、数百枚の画像を１枚ずつ表示し、読影するのは、時間がかかる大変な作業であった。 In addition, if you want to interpret as an original image for the presence diagnosis and differential diagnosis of tumors etc., even if it is several tens of images, it is not difficult to display them one by one. In particular, with the spread of helical scan CT and the like, high-speed CT usually obtains tens to hundreds of images per patient, and the number of images increases, so hundreds of images are displayed one by one, Interpreting images was a time-consuming and difficult task.
本発明の実施形態は、上記事情に鑑みてなされたものであり、数百枚単位の画像を生成する高精度の医用画像診断装置における画像を読影する際に、短時間での読影が可能となる画像処理装置を提供することにある。 The embodiments of the present invention have been made in view of the above circumstances, and can interpret images in a short time when interpreting images in a high-accuracy medical image diagnostic apparatus that generates hundreds of images. An image processing apparatus is provided.
上記の目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、複数枚の原断層像を積層してなる三次元原画像に基づいて、前記三次元原画像を所定方向から投影面に投影した投影画像を表示する画像処理を行う画像処理装置であって、前記三次元画像における前記所定方向を設定する第１の設定、および前記複数枚の原断層像を該第１の設定による所定方向にて所定枚数毎の複数のグループに区分する第２の設定を行う設定手段と、前記設定手段にて設定された前記複数のグループ毎に、１グループを構成する各前記原断層像に対し、各前記原断層像の積層方向上にある１グループ枚数分のピクセルの画素値に対して前記画素値に基づく画像処理を施すことで所定方向の投影画像を作成する画像作成手段と、を含むことを特徴とする。
また、請求項３に記載の発明は、複数枚の原断層像を積層してなる三次元原画像に基づいて、前記三次元原画像を所定方向から投影面に投影した投影画像を表示する画像処理を行う画像処理装置であって、前記三次元画像における前記所定方向を設定する第１の設定、および前記複数枚の原断層像を、該第１の設定による所定方向にて所定枚数毎に重ね合わせる第２の設定を行う設定手段と、前記設定手段にて設定された所定枚数毎に重ね合わせられた前記原断層像のピクセルの画素値に対して前記画素値に基づく画像処理を施すことで所定方向の投影画像を作成する画像作成手段と、を含むことを特徴とする。
In order to achieve the above object, according to the first aspect of the present invention, the three-dimensional original image is projected from a predetermined direction onto a projection plane based on a three-dimensional original image formed by stacking a plurality of original tomographic images. An image processing apparatus for performing image processing to display a projected image, wherein a first setting for setting the predetermined direction in the three-dimensional image and a predetermined direction for the plurality of original tomographic images according to the first setting For each of the original tomographic images constituting one group for each of the plurality of groups set by the setting means, a setting means for performing a second setting to divide into a plurality of groups for each predetermined number of sheets Image creating means for creating a projected image in a predetermined direction by performing image processing based on the pixel values for pixel values of one group of pixels in the stacking direction of the original tomographic images. It is characterized by.
According to a third aspect of the present invention, there is provided an image for displaying a projection image obtained by projecting the three-dimensional original image onto a projection plane from a predetermined direction based on a three-dimensional original image formed by stacking a plurality of original tomographic images. An image processing apparatus that performs processing, wherein a first setting for setting the predetermined direction in the three-dimensional image, and the plurality of original tomographic images for each predetermined number of sheets in a predetermined direction according to the first setting. A setting unit configured to perform a second setting for superimposing; and performing image processing based on the pixel value with respect to pixel values of the pixels of the original tomographic image superimposed for each predetermined number of sheets set by the setting unit. And an image creating means for creating a projected image in a predetermined direction.
以下、本発明の好適な実施の形態の一例について、図面を参照して具体的に説明する。 Hereinafter, an example of a preferred embodiment of the present invention will be specifically described with reference to the drawings.
［第１の実施の形態］
（システムの全体構成）
先ず、本発明にいう「画像処理装置」ないしは「医用画像診断装置」を、いわゆる「医用画像診断システム」に適用した場合の一実施の形態について説明を行うこととする。
[First Embodiment]
(Overall system configuration)
First, an embodiment in which the “image processing apparatus” or “medical image diagnostic apparatus” according to the present invention is applied to a so-called “medical image diagnostic system” will be described.
ここに、本発明の特徴は、ＣＴ装置又はＭＲＩ等で得られたスライス画像に基づく立体的画像をボリュームレンダリングで画面に表示し、このボリュームレンダリング画像上において、特定領域（オブジェクト）の指定点をポインタ等にて押下すると、当該指定されたオブジェクト（腫瘍ａｉ）が鮮明に表示されるように、重み係数をＣＴ値に相関させることにより、当該オブジェクトより前方に表示されている他のオブジェクト（血管ｂｉ）等の透明度を変換し、例えば腫瘍ａｉと血管ｂｉなどとの組織関係を把握しながらも当該血管ｂｉにより遮蔽される腫瘍ａｉの形状を明確に表示できるようにするものである。 The feature of the present invention is that a stereoscopic image based on a slice image obtained by a CT apparatus or MRI is displayed on a screen by volume rendering, and a specified point of a specific region (object) is displayed on the volume rendering image. By pressing the pointer or the like, the weighting coefficient is correlated with the CT value so that the designated object (tumor ai) is clearly displayed, thereby other objects (blood vessels) displayed in front of the object. bi) and the like are converted so that the shape of the tumor ai shielded by the blood vessel bi can be clearly displayed while grasping the tissue relationship between the tumor ai and the blood vessel bi, for example.
このような本発明の特徴の具体的な説明に先立って、先ずは医用画像診断システムの全体の概略構成について、図１ないし図２を参照して説明する。図１及び図２は、本実施形態の医用画像診断システムの概略構成を示す機能ブロック図である。 Prior to specific description of the features of the present invention, first, an overall schematic configuration of the medical image diagnostic system will be described with reference to FIGS. 1 and 2 are functional block diagrams showing a schematic configuration of the medical image diagnostic system of the present embodiment.
本実施形態の医用画像診断システム１は、図１及び図２に示すように、「Ｘ線ＣＴ装置」などのＸ線源、Ｘ線検出器等のデータを収集するための機構を備えたモダリティ２と、モダリティ２からの各種画像情報等に基づいて、例えば三次元画像などを表示するための画像処理装置１０と、を有している。
As shown in FIGS. 1 and 2, the medical image
前記モダリティ２（医用画像診断装置）は、例えば「Ｘ線ＣＴ装置」等が挙げられ、当該モダリティ２がＸ線ＣＴ装置である場合には、架台３ａ内に備えられたＸ線管３ｄ及びＸ線検出器３ｅ、Ｘ線検出器３ｅからのデータを収集するデータ収集部４、各種データ処理を行う前処理部５、画像再構成処理などを行う再構成部６、各種データを処理するデータ処理部７、などを備え、さらに、各種データを格納する記憶部、データ転送を行う転送処理部、Ｘ線ＣＴ装置本体を操作するための操作部や表示部（いずれも不図示）なども含まれている。
Examples of the modality 2 (medical image diagnostic apparatus) include an “X-ray CT apparatus” and the like. When the
なお、医用画像診断システム１の構成としては、図２に示すように、「Ｘ線ＣＴ装置」としてその操作卓側に画像処理装置（２ａ）の機能を搭載する場合や、「Ｘ線ＣＴ装置」とネットワークを介して接続された（Ｘ線ＣＴ装置本体とは別に構成にされた）画像参照用コンピュータに画像処理装置（１０）の機能を搭載する場合等、そのシステムのハードウエア構成はいずれであっても、もしくはその組み合わせであってもよい。
As shown in FIG. 2, the medical image
この際、上記Ｘ線ＣＴ装置の各構成要素は概略次のように作用する。すなわち、Ｘ線管１１により発せられ、被検体を透過したＸ線は、Ｘ線検出器３ｅによりアナログ電気信号に変換され、以下、データ収集部４によるデジタル変換処理、前処理部５による各種補正処理等を受け、投影データとして不図示の記憶部に蓄えられる。そして、前記Ｘ線管３ｄ及びＸ線検出器３ｅが、被検体周囲を例えば１周（＝３６０°）した結果得られる投影データに基づいて、前記再構成部６による断層像等その他の画像情報の再構成を行い、データ処理部７で種々の処理を行い断層像等の画像情報の表示が可能となる。なお、架台３ａには、環状の穴部３ｃが設けられ、被検者を載せた寝台天板３ｂが矢印方向に所定速度で移動することで、ヘリカルスキャン等を行い得、被検者の複数の断層像（スライス画像）を得る。
At this time, each component of the X-ray CT apparatus generally operates as follows. That is, X-rays emitted from the X-ray tube 11 and transmitted through the subject are converted into analog electric signals by the X-ray detector 3e, and hereinafter, digital conversion processing by the
一方、図１に説明を戻すと、画像処理装置１は、ＣＴ装置又はＭＲ等で得られたスライス画像が積み重ねられて記憶された各スライス画像を順次読み出してスライス画像に厚みをもたせ、その空間分解能（ｘ、ｙ）とスライス厚（ｚ）とが等しい三次元空間を構成した３次元構造のボクセル空間を生成して三次元画像を表示可能とする機能を有するものであり、モダリティ２からの各種画像情報やその他の情報（付帯情報など）を記憶する画像記憶部１１含んで構成される。この画像記憶部１１は、スライス画像等の情報を格納するスライス画像情報格納部１１ａと、スライス画像情報格納部１１ａのスライス画像に基づいて、ボリュームレンダリング等のボリュームモデル情報を格納するボリュームモデル情報格納部１１ｂとを有してなる。
On the other hand, returning to FIG. 1, the
また、画像処理装置１は、ボリュームモデル情報格納部１１ｂでのボリュームモデル情報に基づいて、３Ｄ画像等の立体モデルを生成する立体モデル生成部１２と、生成された立体モデルに対して投影処理などを施す投影処理部１５と、視線方向位置算出部１３と、ボリュームモデル位置算出部１４と、投影処理部１５と、視線方向距離算出部１６と、画像処理部１７と、グラフィックデータ生成部１８と、関心領域演算部１９と、重み演算手段２０と、表示部３１と、操作部３２と、その他の処理３３と、これらの制御を司る制御部３４と、を有している。
Further, the
立体モデル生成部１２（ボリュームモデル生成手段、３Ｄ画像生成部）は、例えばレンダリング処理等により三次元画像を生成するものであり、組織の色情報又は透明度に基づくボリュームモデルをファイルに生成するものであり、前述の三次元構造のボクセル空間の一つ一つのボクセルの数値に応じた透明度又は色情報を割り付けて三次元物体をモデルとして定義して、三次元物体の表面のみならず内部の多重構造も可視できる構造のボリュームモデルを生成する。乃ち、ファイルのスライス画像（Ｘ、Ｙ）を順次抽出して、スライス画像の空間分解能（ｘ、ｙ）とスライス厚（ｚ）とが等しい三次元空間座標系（Ｘ、Ｙ、Ｚ）を構成し、その一つ一つのボクセルの数値に応じた色情報を割り付けたボリュームモデルをファイルに定義する。 The three-dimensional model generation unit 12 (volume model generation means, 3D image generation unit) generates a three-dimensional image by, for example, rendering processing, and generates a volume model based on color information or transparency of a tissue in a file. Yes, by defining the 3D object as a model by assigning transparency or color information according to the numerical value of each voxel in the 3D structure voxel space described above, not only the surface of the 3D object but also the internal multiple structure Generate a volume model with a visible structure. After that, the slice images (X, Y) of the file are sequentially extracted to form a three-dimensional spatial coordinate system (X, Y, Z) in which the spatial resolution (x, y) of the slice image and the slice thickness (z) are equal. Then, a volume model to which color information corresponding to the numerical value of each voxel is assigned is defined in the file.
オブジェクト空間に定義された三次元物体（対象物）は、立体モデル生成部１２がＣＴ装置又はＭＲＩ等のモダリティ２で得られた被検体のスライス画像に厚みを持たせ、その空間分解能（ｘ、ｙ）とスライス厚（ｚ）とが原則として等しい三次元空間（ボクセル空間）を構成し、その一つ一つのボクセルにＣＴ値等の数値を割り付けて生成している。
The three-dimensional object (target object) defined in the object space has a thickness of the slice image of the subject obtained by the 3D
視線方向位置算出部１３は、操作部３２（例えばマウス等）の操作に伴うイベントの発生に伴って表示部３１の画面に表示された画像（ボリュームレンダリング画像）上における指示ポイント（ポインタ）の位置を、画像処理部１７の画像メモリ（不図示）等から読み出し、当該指示ポイントの位置をボリュームモデル位置算出部１４に知らせる。前述の画像メモリには、投影処理部１５における投影空間、投影面（スクリーン空間）と同じ画像が一次記憶される、座標系は投影面と同じ２次元座標であり、画面の表示分解能に比例させている。なお、前述の指示ポイントとは、画像処理部１７がマウスの操作に伴って移動させられる画面（画像メモリ）上のポインタである。また、視線方向位置算出部１６は、操作部３２の操作に伴う操作量から視線方向を求めている。
The line-of-sight direction position calculation unit 13 is the position of the instruction point (pointer) on the image (volume rendering image) displayed on the screen of the
ボリュームモデル位置算出部１４は、投影処理部１５の投影面を介して３次元位置を決定するものであり、視線方向位置算出部１３で得られたボリュームレンダリング画像上の指定位置（スクリーン空間の２次元位置）を読み、この指定位置の座標をボクセルを用いた座標に対応するように３次元位置（Ｘｉ、Ｙｉ、Ｚｉ）を求め、これを指定ポイントのボリュームモデルの３次元位置（Ｘｉ、Ｙｉ、Ｚｉ）として投影処理部１５に送出する。
The volume model
投影処理部１５は、オブジェクト空間にボクセルで定義された三次元物体（対象物）に対して投影面を視線方向に基づいて向け、この投影面の各ピクセルから仮想的なレイ（光）を発してボクセル追跡を行い、前方の光り、或いは光源に照らされた光に照らされて反射する光とを合成して、次々とボクセルに渡していき最後のボクセルから出る光をレンダリング画像のピクセル値として投影面のピクセルに投影する。乃ち、所定の視点位置及び視線方向からボクセルで定義された三次元物体にレイトレーシングを行い、ぶつかったボクセルまでの距離とボクセルにおけるレイの方向とから明るさ（ＣＴ値）等を求めて、オパシティカーブの透明度αｉを読み、この明るさｈｉと透明度等を積算した画像情報を順次合成して行く。
The
具体的には、視線方向位置算出部１３で得られた投影面８スクリーン空間）の座標に対応する２次元の視線方向及び視線位置を基準としてボリュームモデルに対してレイキャスティング等を行って投影面に投影する。前記投影面への投影はオブジェクト空間からの投影法に応じた変換により投影している。また、投影処理部１５は、ボリュームモデル位置算出部１４によって求められた３次元位置及び視点方向位置算出部１３からの視線方向から投影したときのボリュームモデルの３次元的な画像（ボリュームレンダリング画像）を投影面に得て画面上に表示している。
Specifically, the projection plane is subjected to ray casting or the like on the volume model with reference to the two-dimensional gaze direction and gaze position corresponding to the coordinates of the
そして、投影面の投影に際して、投影処理部１５は、例えば投影するピクセルが関心領域ａｉの場合は、画像記憶部１１のオパシィティーカーブを用いた透明度で投影する。
When projecting the projection plane, for example, when the pixel to be projected is the region of interest ai, the
視線方向距離算出部１６は、ポインタされた位置と視点位置とに基づいて、３次元空間上の視点位置からポインタで指示された位置までの視線方向（視軸、投影線）の距離を算出する。視線方向距離算出部１６は、視線方向位置算出部１３からボクセル空間のどの位置に指示された指示位置があるかの情報を得て、ボクセル空間内の軸Ｌと平面Ｈ（図５：詳細は後述）との交差する位置から指示位置までの距離を算出する。
The line-of-sight direction
画像処理部１７は、スクリーン空間の画像を画像メモリに一次記憶して、当該画像メモリの画像データを表示部３１の表示画面上に表示する。また、操作部３２（マウス等）の操作に基づくカーソル等を表示部３１の表示画面上に表示する。この画像処理部及び制御部により本発明にいう「画像処理手段」を構成できる。
The
グラフィックデータ生成部１８は、表示部３１の表示画面上に３次元画像とともに表示される操作カーソル等の各種グラフィック表示データを生成する。前記グラフィックデータ生成部１８からの画像データは、画像処理部１７に入力され、この画像処理部１７を介して表示部３１に表示されることとなる。
The graphic
関心領域演算部１９は、関心領域や不透明度等の各種の制御演算を行うものであり、操作部３２により指定された指定領域のボクセルの位置と、視線方向とに基づいて、関心領域のボクセル値を算出するものである。ここに、関心領域演算部１９は、ボクセル位置と関心領域の表示態様を規定する関心領域パラメータとに基づいて、関心領域のボクセル値を抽出する。オブジェクト空間に定義された三次元物体のボクセル情報を投影面に投影するとき投影面の投影領域の関心領域の座標を画像記憶部１１に設定する。なお、関心領域の画像表示パラメータとしては、例えば不透明度等が挙げられる。この不透明度とは、オブジェクトの関心領域の強調表示の強調度を示すものである。
The region-of-
重み演算手段２０は、予め設定された重み係数の場合にはボクセルに対してその重み係数を抽出し、予め設定された重み関数の場合には当該重み関数に基づいて各ボクセルに対応する重み係数を各々算出する重み係数演算部２１と、操作部３２にて操作指示された位置のボクセル値を基準とした境界より視点位置側のボクセル空間の各ボクセルのボリュームモデル上の位置を、視点位置、視線方向並びに操作部３２にて指示された位置などから抽出するボクセル位置抽出部２２と、前記ボクセル位置抽出部２２にて算出された位置情報と前記重み係数演算部２１にて算出された前記位置に対応する重み係数とに基づいて、当該各ボクセルの各ＣＴ値（各ボクセル値）を各々算出するＣＴ値（ボクセル値）演算部２３と、その他種々の演算処理（例えば、前記各ボクセルに対して重み係数を相関させたボクセル値をボリュームモデル上の視軸部分について算出した場合には、前記ボクセル空間に亘って演算する処理、あるいはこれらの演算制御を司る処理等）を行うその他の演算処理部２４と、を含んで構成されている。なお、この重み演算手段は、本発明にいう「演算手段」に該当し、重み係数演算部は、本発明にいう「重み係数算出手段」に該当する。
In the case of a preset weighting factor, the weight calculation means 20 extracts the weighting factor for the voxel, and in the case of a preset weighting function, the weighting factor corresponding to each voxel based on the weighting function. Each of the voxel volume in the voxel space on the viewpoint position side from the boundary based on the voxel value of the position instructed by the
重み係数演算部２１は、予め定義された重み関数に基づいて、視線方向の距離に応じた、重み係数（透明度を補正する補正値）を算出するものである。
The weighting
表示部３１は、立体モデル生成部１２からの画像を表示させる機能を有し、例えば図３に示すようなＴＶモニタ等から形成され、単体又はデュアル（２画面や合成）表示を可能とする。
The
操作部３２は、図３に示すように、例えばマウス、トラックボール及び／又はキーボード等の入力装置を用いて構成され、表示部３１上で診断部位の指定や、各種画像表示パラメータの入力設定等を行うためのものである。これにより、制御部３４は、操作部３２により指定された表示画面上の点に基づいて、腫瘍等の画像の表示をみやすくするように変更制御する。この操作部は、本発明にいう「操作手段」に該当する。
As shown in FIG. 3, the
なお、表示部３１には、表示画面上に表示された表示操作部たる不図示の重み係数設定部ないしは重み関数設定部３１ａを構成してよい。この重み関数設定部３１ａは、例えば、画面のボリュームレンダリング画像の特定領域の境界位置より視点位置側のボクセル空間内の各ボクセルに対する各重み係数（透明度）を設定するためのある種の重み関数を任意に設定するものである。具体的には、重み関数の各パラメータ（勾配部のＣＴ値と重み係数）を入力させ、このパラメータに基づく重み関数を生成して前記ボクセル空間と対応させて画像記憶部１１に記憶する。
The
重み関数設定部３１ａは、画面に表示されるボリュームレンダリング画像の全体の重み係数を決定する複数の重み関数を画像記憶部１１に記憶する。例えば、図１０（Ａ）（Ｂ）の重み関数Ｆ１は、距離が点Ａ〜点Ｃまでの範囲の透明度が０〜１になるように変化する関数を有する重み関数にされている。この際、画像記憶部１１には、投影面の各ピクセル座標ｋｉに対応するピクセル座標Ｐ１（Ｘｉ、Ｙｉ）、Ｐ２、Ｐ３、……に重み関数を用いて演算されたＣＴ値が割付けられて記憶されている。なお、本実施の形態の重み関数設定部は、本発明にいう「重み関数設定手段」に該当する。
The weight
なお、表示部３１には、オペレータによって入力された関心領域のオパシティカーブを生成して画像記憶部１１に設定するオパシティカーブ設定部（不図示）を形成してよい。
The
上記のように構成された画像処理装置１０について、ボリューム表示を行う場合は、概略以下のように作用する。
The
モダリティ２より転送されてきたスライス画像情報が画像記憶部１１に格納されると、立体モデル生成部１２は、画像記憶部１１のスライス画像情報格納部１１ａより複数のスライス画像（マルチスライス画像）の取得を行う。
When the slice image information transferred from the
立体モデル生成部１２は、ボリューム表示に伴って、ファイルのスライス画像（Ｘ、Ｙ）を順次抽出して、スライス画像の空間分解能（ｘ、ｙ）とスライス厚（ｚ）とが等しい三次元空間座標系（Ｘ、Ｙ、Ｚ）を構成し、その一つ一つのボクセルの数値に応じたは色情報を割り付けたボリュームモデルをファイルに定義する。例えば、各ボクセルにＣＴ値に応じた色情報を割り付けたボリュームモデル、つまり、組織間の境界面のみならず内部の情報構造も多重に見えるようなモデルを生成する。
The three-dimensional
また、立体モデル生成部１２はボリュームモデルの生成に伴って、三次元空間座標系（Ｘ、Ｙ、Ｚ）に、３次元構造のボクセル空間の一つ一つのボクセルに対して、しきい値処理を行った複数の２値ボクセルの隣接関係から一つ一つのボクセル内を定義する。
In addition, as the volume model is generated, the three-dimensional
そして、投影処理部１５は、ファイルのボリュームモデルを所定の視線位置及び視線方向から投影したときのボリュームレンダリング画像を表示させる。例えば、図４に示すようなボリュームレンダリングの画像を表示する。図４は頭部のボリュームレンダリングの画像であり、腫瘍、血管、他の器官等が見えるようになっている。
Then, the
ここで、レンダリング処理の中でも特にレイトレーシング法を用いて３次元画像を構成する場合には、３次元画像に対して、視線方向すなわち投影面（プロジェクションプレーン）を決め、ボクセルに対して視線方向から光線（＝レイ）を飛ばし、経由するボクセルデータ値で決まる不透明度により、減衰透過する光線量を計算しながらレイ上の各サンプル点の反射光総量に輝度やカラー処理を施して３次元画像を得る。 Here, in particular, when a three-dimensional image is constructed using the ray tracing method in rendering processing, a viewing direction, that is, a projection plane (projection plane) is determined for the three-dimensional image, and the viewing direction from the viewing direction with respect to the voxel is determined. A ray (= ray) is skipped, and the total amount of reflected light at each sample point on the ray is subjected to brightness and color processing while calculating the amount of light that is attenuated and transmitted according to the opacity determined by the voxel data value that passes through. obtain.
このようなボリュームレンダリング画像を表示部３１に表示しているとき、例えば、オペレータが操作部３２のマウス等によって特定箇所を指示し、視点位置がジャンプされたとき、視線方向位置算出部１３は、画面に表示されているボリュームレンダリング画像上の現在の二次元位置（スクリーン空間での二次元位置）を読み、この二次元位置及び視線方向を知らせる。
When such a volume rendering image is displayed on the
ボリュームモデル位置算出部１４は、視線方向位置算出部１３からの二次元位置を読み、この位置の座標変換を行い、投影処理部１５の投影面を介して前記位置に対応する三次元位置を求め、この三次元位置を、ボリュームレンダリング画像の指定ポイントのボリュームモデルの三次元位置として投影処理部１５に送出する。すなわち、視線方向位置算出部１３からの二次元位置に対応する三次元位置をボリュームモデルの三次元位置とする。
The volume model
そして、投影処理部１５は、ボリュームモデル位置算出部１４からの三次元位置及び視線方向位置算出部１３からの視線方向に基づいてボリュームモデルを投影面（スクリーン空間）に投影し、この投影面のボリュームレンダリング画像を画面に表示させる。このように、ボリュームレンダリング画像において、指定された位置の正確なボリューム画像を画面に表示できる。
Then, the
（本実施形態の特徴的構成）
ここで、本実施形態の特徴、すなわち、重み係数によりＣＴ値を算出するための原理について図４〜図８を用いて説明する。
(Characteristic configuration of this embodiment)
Here, the feature of this embodiment, that is, the principle for calculating the CT value by the weighting coefficient will be described with reference to FIGS.
本実施の形態では、図４に示すようなＣＴ等を用いて撮影された画像を用いて、頭部の３次元画像Ｇを表示する場合について説明する。なお、説明のため画像サイズは５１２×５１２とし、画像枚数は、５１２枚であり、ピクセルサイズ（ｘｙ平面における画素サイズ）とスライスピッチ（ｚ方向の画素サイズ）は同じであるとする。また、座標系は、図４に示す通りであるとし、表示部３１における重み関数設定部３１ａなどによって、重み関数が予め設定されている場合を想定する。
In the present embodiment, a case will be described in which a three-dimensional image G of the head is displayed using an image taken using CT or the like as shown in FIG. For the sake of explanation, it is assumed that the image size is 512 × 512, the number of images is 512, and the pixel size (pixel size on the xy plane) and the slice pitch (pixel size in the z direction) are the same. Further, it is assumed that the coordinate system is as shown in FIG. 4 and a weight function is set in advance by the weight
本実施の形態では、ユーザーが見たいと所望する部分（関心領域）の１点をクリック等の操作を行うことにより、当該クリックされた座標値（ｘ、ｙ、ｚ）から視点位置側に離間するに従い、各画素（ボクセル値ないしＣＴ値）の透明度を変更することで、前記関心領域を濃く表示し、前記関心領域から離間するに従い薄く表示する。このようにすることで、前記関心領域を明確に見えるようにし、前記関心領域の周囲の構造、例えば、血管等の走行具合を比較的解るように表示可能となる。例えば、図５に示すように、腫瘍ａｉの領域を操作部３２を用いてクリックすると、腫瘍ａｉは極力見えるようになる。なお、クリックした点が腫瘍ａｉ（関心領域）の中心であるとすると、当該中心点に対して腫瘍ａｉ（関心領域）の視点位置側も若干薄く表示されるようにしてもよい。
In the present embodiment, by performing an operation such as clicking one point of a desired portion (region of interest) that the user wants to see, the user is separated from the clicked coordinate values (x, y, z) toward the viewpoint position. Accordingly, the transparency of each pixel (voxel value or CT value) is changed, so that the region of interest is displayed darkly, and the pixel is displayed lightly as the distance from the region of interest is increased. By doing so, the region of interest can be clearly seen, and the surrounding structure of the region of interest, for example, a blood vessel or the like can be displayed so as to be relatively understood. For example, as shown in FIG. 5, when the region of the tumor ai is clicked using the
具体的には、先ず、装置使用者が表示部３１の表示画面上に表示された三次元画像であるボリュームレンダリング画像のうち、注目すべき見たい部分（特定領域）を操作部３２を用いてクリック等を行うことにより指定する。
Specifically, first, the
当該指定された特定領域内の指定点の指定位置は、ボリュームモデル位置算出部１４により当該指定位置に対応するボリュームモデルＭ上の位置（図３に示す点Ａ）に変換される。この際、視線方向Ｖなどによって投影面やボリュームモデルＭの方向は決まっているものとする。
The designated position of the designated point in the designated specific area is converted by the volume model
ボリュームモデルＭ上の指定位置（点Ａ）と、視線方向に基づくボリュームモデル上の視点位置（点Ｃ）により、投影線Ｌ上の前記指定位置（点Ａ）と視点位置（点Ｃ）との間の距離（ＡＣ）を視線方向距離算出部１６が算出する。
Based on the specified position (point A) on the volume model M and the viewpoint position (point C) on the volume model based on the viewing direction, the specified position (point A) and the viewpoint position (point C) on the projection line L The line-of-sight direction
ここで、ボリュームモデルＭ内の前記指定位置（点Ａ）より視点位置側のボクセル空間（ＶＯ）において、前記投影線Ｌ上にオブジェクト（ＣＴ値ないしボクセル値の高い分布領域）Ｂが存在する場合には、ボクセル位置抽出部２２は、当該オブジェクトＢの中心位置の前記ボリュームモデルＭ上の位置を抽出する。すなわち、表示部３１において、指定された指定領域のオブジェクトＡの手前側に何らかのオブジェクトＢが存在する場合には、当該オブジェクトＢの三次元位置を抽出することとなる。
Here, in the voxel space (VO) closer to the viewpoint position than the specified position (point A) in the volume model M, an object (a distribution area having a high CT value or voxel value) B exists on the projection line L. The voxel
なおよって、視線方向距離算出部１６は、指定位置（点Ａ）と位置Ｂとの距離（ＡＢ）、位置Ｂと位置Ｃとの距離（ＢＣ）などをも算出することとなる。
Accordingly, the line-of-sight direction
そして、重み係数演算部２１は、予め設定された重み関数に基づいて、指定位置（点Ａ）に対応する重み係数（第１重み係数）、位置（点Ｂ）に対応する重み係数（第２重み係数）を算出する。ここで、重み関数は、例えば、指定した部分の重みを大きくし、指定した部分から離れるに従い重みが小となる特性を有する関数であることが好ましい。
Then, the weighting
例えば、重み係数により透明度を変更していき、例えば、視線方向から見て点Ｃにおける光（ボクセルデータないしはＣＴ値）が２００であるとすると、血管ｂｉのある点Ｂでは光は１００となり、倍の距離で腫瘍ａｉのある点Ａでは光は５０となる。ここで、重み係数は、距離に比例した重みとなっているので、血管ｂｉのある点Ｂでは、０．５、腫瘍ａｉのある点Ａでは、１となっている。なお、本例では、腫瘍ａｉと血管ｂｉとの間の距離と、血管ｂｉから点Ｃまでの距離が等しいものであるとしたが、等しくない場合、距離が変われば、この重みも距離に応じて変化する。 For example, if the transparency is changed by the weighting factor, and the light at point C (voxel data or CT value) is 200 when viewed from the line-of-sight direction, for example, the light at point B where blood vessel bi is present is 100 and doubled. The light is 50 at the point A where the tumor ai is at a distance of. Here, since the weight coefficient is a weight proportional to the distance, it is 0.5 at the point B where the blood vessel bi is present and 1 at the point A where the tumor ai is present. In this example, it is assumed that the distance between the tumor ai and the blood vessel bi and the distance from the blood vessel bi to the point C are the same. However, if the distance is not the same, the weight also depends on the distance. Change.
そして、ボリュームモデルＭ上の指定位置（点Ａ）における重み係数・ボクセル値（ＣＴ値）、位置（点Ｂ）における重み係数・ボクセル値（ＣＴ値）等の各種データ条件が揃うと、当該データに基づいて、ＣＴ値演算部２３は、例えば（（第１重み係数）（第１ボクセル値）＋（第２重み係数）（第２ボクセル値））／（（第１重み係数）＋（第２重み係数））等の計算式により、投影線上のピクセルに対応するＣＴ値の算出を行う。
When various data conditions such as a weighting coefficient / voxel value (CT value) at a specified position (point A) on the volume model M and a weighting coefficient / voxel value (CT value) at the position (point B) are met, the data Based on the above, the CT
上記例では、直線Ｌ上における点の表示として用いるＣＴ値としては、｛（点Ａの重み係数）×（点Ａの光）＋（点Ｂの重み係数）×（点Ｂの光）｝／｛（点Ａの重み係数）＋（点Ｂの重み係数）｝＝６６．７となり、従って、直線のＬ上の点の表示で用いる値（ＣＴであればＣＴ値）は６６．７となる。ここに、ＣＴ値は、１００、２００等の許容範囲程度である。 In the above example, the CT value used to display the points on the straight line L is {(weight coefficient of point A) × (light of point A) + (weight coefficient of point B) × (light of point B)} / {(Weighting coefficient of point A) + (weighting coefficient of point B)} = 66.7, and therefore the value used to display the point on L of the straight line (CT value in the case of CT) is 66.7. . Here, the CT value is about an allowable range such as 100 or 200.
このようにして、投影面の一つのピクセルに対してＣＴ値の算出を行うと、上記同様にして投影面の各ピクセルに対応する各ＣＴ値の算出、すなわち、図５における平面Ｈ全体に亘って同様の処理を行うこととなる。 When the CT value is calculated for one pixel on the projection plane in this way, the calculation of each CT value corresponding to each pixel on the projection plane, that is, the entire plane H in FIG. The same processing is performed.
ここで、仮に、腫瘍Ａと血管Ｂとの距離がきわめて近い場合には、各点における各ＣＴ値に差が出ない。そのような場合は、例えば、重み係数を２乗することで、より差異が明確になる。 Here, if the distance between the tumor A and the blood vessel B is very close, there is no difference in the CT values at each point. In such a case, for example, the difference becomes clearer by squaring the weighting factor.
なお、重み係数を算出するための重み関数としては、様々な関数の設定方法がある。例えば、縦軸に重み、横軸に距離をとって、例えば、重みを１にして、距離がある程度、例えば腫瘍の大きさが２ｃｍ位であるとすると、２ｃｍ位までは真っ直ぐで、ある長さを越えた場合には重みが低減するような、図１０（Ａ）に示す非線形の関数でもよい。 There are various function setting methods as the weighting function for calculating the weighting coefficient. For example, when the weight is taken on the vertical axis and the distance is taken on the horizontal axis, for example, the weight is set to 1, and the distance is a certain amount, for example, the size of the tumor is about 2 cm, the length is straight up to about 2 cm. A non-linear function shown in FIG. 10A may be used in which the weight is reduced when the value exceeds.
このようにして、指定した点から重み係数を画像を薄くする場合に、当該重み係数を規定する重み関数の例としては、例えば、前記直線的な関数でもよいし、曲線的（２次曲線、双曲線、その他これに類するもの等）な関数でもよいし、非線形の関数を用いてもよい。 In this way, when the image of the weighting factor is thinned from the designated point, as an example of the weighting function that defines the weighting factor, for example, the linear function or the curvilinear (secondary curve, A hyperbola or other similar function may be used, or a non-linear function may be used.
なお、重みを距離に応じて線形的に一律に変化する場合に比べると、前記重みを２乗したものを重み係数とする方が、距離に応じて光の強さが弱くなるため、指示された点の画像がよりはっきり表示される。なおまた、腫瘍ａｉが小さい場合には、重み係数として２乗したものを用いた方がよいが、腫瘍ａｉが大きい場合には、重み係数として２乗しない数値を用いた方が好ましい。乃ち、腫瘍の大きさに応じて重み係数の乗算の手法を変更することが好ましい。またさらに、血管ｂｉと腫瘍ａｉとの大きさや位置関係、つまり、血管ｂｉがどの程度、腫瘍ａｉの先端まで入り込んできているか等に応じても重み係数の演算の手法を変更することが好ましい。 Compared to the case where the weight is linearly changed according to the distance, the weighting factor is a value obtained by squaring the weight, and the light intensity becomes weak according to the distance. The image of the point is displayed more clearly. In addition, when the tumor ai is small, it is better to use a squared weighting factor, but when the tumor ai is large, it is preferable to use a numerical value that does not square as the weighting factor. In other words, it is preferable to change the weighting coefficient multiplication method according to the size of the tumor. Furthermore, it is preferable to change the method of calculating the weighting factor depending on the size and positional relationship between the blood vessel bi and the tumor ai, that is, how much the blood vessel bi has entered the tip of the tumor ai.
このような重み係数の演算手法を変更する場合には、関数を多種多様に変更可能に構成するとよい。ここに、関数の変更は、例えば予め種々の関数を登録しておき、表示画面上に表示された複数の選択部から選択できるように形成しておいてもよい。 When changing the calculation method of such a weighting coefficient, it is preferable that the function can be changed in various ways. Here, the function may be changed by, for example, registering various functions in advance and selecting them from a plurality of selection units displayed on the display screen.
また、図１０（Ａ）（Ｂ）に示すように、当該重み関数Ｆ１は、グラフ状に表示された関数の線部分をポインタＰ等により摘む等の操作を行うことにより、変更できるように構成されている。図１０（Ａ）（Ｂ）の例では、横軸を距離、縦軸を重み係数とした場合に、例えば、図１０（Ｂ）に示すような重み関数Ｆ１をＦ２〜Ｆ５のように変更設定することで重み係数による透明度の変更を行うようにしている。 Also, as shown in FIGS. 10A and 10B, the weighting function F1 can be changed by performing an operation such as picking a line portion of the function displayed in a graph with a pointer P or the like. Has been. In the example of FIGS. 10A and 10B, when the horizontal axis is the distance and the vertical axis is the weighting coefficient, for example, the weight function F1 as shown in FIG. 10B is changed and set as F2 to F5. By doing so, the transparency is changed by the weighting factor.
さらに、重み関数としては、上記したような例に限らず、予め専用の関数を設けておき、マニュアル操作により図１０（Ａ）（Ｂ）に示すようなカーブを画面上に描くことができるように構成してよい。これによって、操作部（マウス）で摘んで当該関数曲線を延ばしたり、あるいは新規に作成したり自由に任意にできることとなる。 Furthermore, the weight function is not limited to the above example, and a dedicated function is provided in advance so that a curve as shown in FIGS. 10A and 10B can be drawn on the screen by manual operation. You may comprise. As a result, the function curve can be extended by being picked by the operation unit (mouse), or can be arbitrarily created.
また、複数の各関数を選択するための例えばファンクションキーを用意しておき（ファンクションキーに複数の関数を登録しておく）、画面を参照しながら最適な関数を選択する構成としてよい。この場合には、いずれか一つのファンクションキーを押下すると、予め登録された関数の画面が呼び出され、当該画面に表示された関数を微調節して設定登録することもできる。あるいは、新たに関数を登録したファンクションキーを生成してもよい。 For example, a function key for selecting a plurality of functions may be prepared (a plurality of functions are registered in the function key), and an optimum function may be selected while referring to the screen. In this case, when any one of the function keys is pressed, a screen of a function registered in advance is called, and the function displayed on the screen can be finely adjusted and registered. Alternatively, a function key in which a new function is registered may be generated.
このようにすることにより、複数のユーザー（医師）の各々の好みに応じた専用の、複数の各ファンクションキーを設けることもできる。これにより、透明度の変え方を複数種類構成でき、例えば、腫瘍の大きさによって、関数によって透明度を変えられ、特定の領域を見るための目的に応じて、自由に変更できる。なお、Ｘ線ＣＴ装置では、例えば腫瘍用のファンクションキー、血管用のファンクションーなどを構成してもよい。 By doing so, it is possible to provide a plurality of function keys dedicated to each user's (doctor) 's preference. Thereby, a plurality of methods for changing the transparency can be configured. For example, the transparency can be changed by a function depending on the size of the tumor, and can be freely changed according to the purpose for viewing a specific region. In the X-ray CT apparatus, for example, a function key for tumor, a function for blood vessel, and the like may be configured.
（処理手順について）
次に、上述のような構成の画像処理装置において、特に重み係数を考慮したＣＴ値を算出する際のさらに詳細な演算ステップについて、図８を参照しつつ説明する。なお、本実施の形態においては、立体モデル生成部１２がＣＴ装置又はＭＲＩ等で得られたスライス画像に基づく三次元物体をボクセルでオブジェクト空間に生成している。
(About processing procedure)
Next, in the image processing apparatus having the above-described configuration, a more detailed calculation step when calculating a CT value particularly considering the weight coefficient will be described with reference to FIG. In the present embodiment, the three-dimensional
先ず、初めに重み関数を設定する処理を説明する。重み関数設定部３１ａを用いて、腫瘍ａｉにて指定された指定位置（点Ａ）を基準とした重み関数の勾配を決定するための距離、重み係数等からなるパラメータを装置使用者が設定入力を行う。この際、例えば、デフォルトの設定では、図１０（Ａ）に示すような重み関数Ｆ１が表示され、必要に応じてポインタＰを用いて、図１０（Ｂ）に示すように、種々の特性に変更することが可能となる。設定入力を行うと、対応する重み関数を生成し、重み関数設定部３１は、当該重み関数の特性をテーブル形式で画像記憶部１１に記憶する。
First, processing for setting a weight function will be described first. Using the weight
このような、重み関数を予め設定して、以後に説明する処理を行うことにより、ボリュームレンダリング画像の特定領域の物体をはっきりと表示させる。 By setting such a weight function in advance and performing the processing described later, an object in a specific region of the volume rendering image is clearly displayed.
次に、ボリュームレンダリング画像を表示部３１の表示画面上に形成するには、先ず、ＣＴ装置又はＭＲＩ等で得られて画像記憶部１１に記憶されたスライス画像に基づき、立体モデル生成部１２は、三次元構造のボクセル空間（座標系）を生成し（ステップ、以下「Ｓ」１０１）、各ボクセルにＣＴ値に応じた色情報を割り付けたボリュームモデルを生成する（Ｓ１０２）。
Next, in order to form a volume rendering image on the display screen of the
このボリュームモデルを生成して、画像を表示を行う際には、例えば、図４に示す３次元画像から図５に示すようなボリュームレンダリング画像を作成する。ここでは、簡単のために図５に示すように腫瘍ａｉと血管ｂｉとが残るように設定する。 When this volume model is generated and an image is displayed, for example, a volume rendering image as shown in FIG. 5 is created from the three-dimensional image shown in FIG. Here, for simplicity, settings are made so that the tumor ai and the blood vessel bi remain as shown in FIG.
さらに、投影処理部１５にて所定の視点位置、視線方向（Ｖ）からオブジェクト空間にボクセルで定義された三次元物体（対象物）に、投影処理を行い、腫瘍ａｉ、血管ｂｉ等を含むボリュームレンダリング画像を生成し、画像処理部１７は、視線方向Ｖから見た画像を表示部３１に表示する（Ｓ１０３）。ここで、投影処理では、投影処理部１５が投影面のピクセルから３次元物体に対してレイトレーシングを行うときに、そのピクセル座標ｋｉを読み込む。
Further, the
ここで、従来の手法で表示を行う場合には、図５に示す方向Ｖから入射した光は、血管ｂｉで遮られてしまい、図７に示すように、腫瘍ａｉが血管ｂｉに隠れてしまう。 Here, when the display is performed by the conventional method, the light incident from the direction V shown in FIG. 5 is blocked by the blood vessel bi, and the tumor ai is hidden in the blood vessel bi as shown in FIG. .
これに対し本例では、図７に示すように、腫瘍ａｉの位置を、３次元カーソル、マウス等で操作部３２を用いてポインタＰにより指定する。この時、図５に示すように、指定した腫瘍ａｉの位置Ａは、ボリューム画像の中心（２５５、２５５、２５５）であるとする。また、点Ａと点Ｃを結ぶ直線Ｌ上には、腫瘍ａｉの位置Ａ（２５５、２５５、２５５）、血管ｂｉの位置Ｂ（２５５、３８３、２５５）、点Ｃ（２５５、５１１、２５５）が存在し、位置Ｂは、位置Ａと点Ｃの中間にあるものとする。さらに、点Ｃの方向から光が入射した場合、血管ｂｉより腫瘍ａｉの方が減衰し、その減衰は、距離に反比例するとする。例えば、入射光が２００であれば、点Ｃでは２００、血管ｂｉでは１００、腫瘍ａｉでは５０になるとする。この際、重み関数は、例えば図１０（Ａ）の重み関数を用いるとする。
On the other hand, in this example, as shown in FIG. 7, the position of the tumor ai is designated by the pointer P using the
そして、装置使用者によってボリュームレンダリング画像上の特定領域（図７に示す腫瘍ａｉ）の指定位置にポインタＰ等が指定されると、ボリュームモデル位置算出部１４が当該指定位置がボリュームモデル上のいかなる位置であるのかを算出する。すなわち、操作部１２の操作によりポインタＰを腫瘍ａｉの位置に指定した場合には、当該ポインタにて指定された位置（腫瘍ａｉ）の座標を抽出する（Ｓ１０４）。ボクセル位置抽出部２２は、ＡＣ間に画像（血管ｂｉ）がある場合に、ＡＣを結ぶ直線Ｌ上の点（例えば血管ｂｉ）の座標を抽出する（Ｓ１０５）。なお、投影面のピクセル座標ｋｉに、血管ｂｉなどのオブジェクトが含まれていない場合には、重み関数の演算処理は行わない。
When the device user designates the pointer P or the like at the designated position of the specific area (tumor ai shown in FIG. 7) on the volume rendering image, the volume model
そして、ＡＣ間の距離、ＢＣ間の距離を各々算出する（Ｓ１０６）。次いで、指定あるいは選択された「重み」を表す重み関数からＡ、Ｂにおける重み係数を算出する（Ｓ１０７）。具体的には、重み係数演算部２０は、重み関数とＡＢ間の距離、ＢＣ間の距離などから点Ａにおける重み係数、点Ｂにおける重み係数、点Ｃにおける重み係数等を各々算出する。
Then, the distance between AC and the distance between BC are calculated (S106). Next, the weighting coefficients for A and B are calculated from the weight function representing the designated or selected “weight” (S107). Specifically, the weighting
一方、ＣＴ値演算部２３は、点Ｃにて入射光が入射する場合には、点Ｃでのボクセル値（ＣＴ値）を所定の値としたときの、点Ａ、Ｂの各ボクセル値（ＣＴ値）を抽出し（Ｓ１０８）、点Ａ、点Ｂの重み係数、点Ａ、点ＢのＣＴ値、並びに各点Ａ・Ｂ・Ｃ間の距離に基づき、Ｌ上の点ＣのＣＴ値を算出する（Ｓ１０９）。そして、平面Ｈ上のすべての点について、前記Ｓ１０９の算出を行い、各ＣＴ値を算出する（Ｓ１１０）。このように、この重み関数を用いてボクセルの情報の透明度を決定し、重み関数に基づく透明度とボクセルにおける明るさと積算した画像を投影面のピクセルに投影する。乃ち、重み関数を用いて三次元物体のボクセルの情報の透明度を決定し、この透明度とボクセルにおける明るさとを積算した画像を投影面のピクセルに投影する。例えば、頭部がボクセルで三次元物体としてオブジェクト空間に定義され、かつ重み関数が設定されているときに、この重み関数を用いて投影面のピクセルに投影が行われる。この際、投影処理部１５は投影面の全てのピクセルに対する投影が終了したかどうかを判断して、終了していないと判定したときは、投影面のピクセルを次の座標のピクセルに更新する。そして、腫瘍ａｉの輪郭を表示部３１に表示する（Ｓ１１１）。
On the other hand, when incident light is incident at the point C, the CT
従来の表示では、点Ｃから入射した光が血管ｂｉで遮られてしまうため、表示するためのＣＴ値は、１００を用いて表示していたため、先に説明したが、図７に示すように腫瘍ａｉが血管ｂｉに遮られてしまう。 In the conventional display, since the light incident from the point C is blocked by the blood vessel bi, the CT value for display is displayed using 100, and as described above, as shown in FIG. Tumor ai is blocked by blood vessel bi.
本実施形態では、指定した点（腫瘍ａｉ）から図７に示す平面Ｈまでの距離の逆数とする重みをつける。例えば、重み関数が重み関数Ｆ１に設定されているときは、ＣＴ値が５０のときに重み係数が「１」にされて、ＣＴ値が「２００」のときに重み係数が「０」となる勾配を有するカーブにされているので、図５に示すように、腫瘍ａｉの重みは１であり、血管ｂｉの重みは、０．５となる。そして、表示するＬ上の点の値は、計算により６６．７となる。これを平面Ｈ上の全ての点について行うと、腫瘍ａｉを遮断する血管ｂｉが半透明化して消えて、腫瘍ａｉがはっきりと映ることになり、図８に示すように、血管ｂｉの下に隠れた腫瘍ａｉの輪郭が分かる。 In the present embodiment, a weight that is the reciprocal of the distance from the specified point (tumor ai) to the plane H shown in FIG. For example, when the weight function is set to the weight function F1, the weight coefficient is set to “1” when the CT value is 50, and the weight coefficient is set to “0” when the CT value is “200”. Since the curve has a slope, as shown in FIG. 5, the weight of the tumor ai is 1, and the weight of the blood vessel bi is 0.5. And the value of the point on L to display becomes 66.7 by calculation. When this is performed for all points on the plane H, the blood vessel bi that blocks the tumor ai becomes translucent and disappears, and the tumor ai is clearly reflected. As shown in FIG. The outline of the hidden tumor ai can be seen.
このようして、３次元で撮影された画像の中である一点を指定し、指定された点からの距離に応じて透明度を変えて表示することにより、図８に示すように腫瘍等を見たい場合に邪魔な構造物である血管等が半透明になる。よって、あらゆる方向から腫瘍等の形状を認識でき、さらに周囲の構造も把握できる。 In this way, by designating one point in an image photographed in three dimensions and changing the transparency according to the distance from the designated point, the tumor or the like can be seen as shown in FIG. When it wants, the blood vessel etc. which are obstructive structures become translucent. Therefore, the shape of a tumor or the like can be recognized from any direction, and the surrounding structure can also be grasped.
以上のように本実施の形態によれば、腫瘍等の見たい部分から離れるに従って、重みを軽くすることにより、見たい部分以外が半透明になり、腫瘍等の見たい部分と周囲の構造を見やすくすることができ、特に、腫瘍と血管との関係を見ながら、腫瘍の状態を明確に把握することができる。 As described above, according to the present embodiment, as the distance from the part to be seen such as a tumor is increased, the weight is reduced so that the part other than the part to be seen becomes translucent, and the part to be seen such as the tumor and the surrounding structure In particular, the state of the tumor can be clearly grasped while observing the relationship between the tumor and the blood vessel.
なお、本実施の形態では、操作部により指定する指定位置の箇所が１箇所である場合について例示したが、このような場合に限らず、他の複数箇所を指定する場合、例えば２箇所等を指定する場合に適用しても構わない。さらに、本実施の形態では、重み関数の例として、指定した点を基準とした逆数を重みの場合について例示したが、重み関数の例としてはこれに限らず、例えば距離の２乗に反比例する手法等他の種々の手法を用いる場合であって良い。 In addition, in this Embodiment, although illustrated about the case where the location of the designation | designated position designated with an operation part is one place, when not specifying such a case, when designating other multiple places, for example, two places etc. You may apply when you specify. Furthermore, in the present embodiment, as an example of the weight function, the reciprocal number based on the designated point is exemplified as the weight, but the example of the weight function is not limited to this, and is, for example, inversely proportional to the square of the distance. Other various methods such as a method may be used.
また、上記実施の形態では、ボリュームレンダリング画像において、腫瘍、血管等のみが表示された上で指定した場合の処理を説明したが、頭部の他の構造、例えば、他の腫瘍やその他種々の器官等が表示された状態で指定する場合であっても同様である。もちろん、所定の透明度に関する各関数を用いて腫瘍（関心領域）や血管等を抽出した場合でも、前記重み関数によるＣＴ値の補正演算をさらに行うことで容易に実現できる。 Further, in the above embodiment, the processing in the case where the volume rendering image is designated after displaying only the tumor, blood vessel, and the like has been described, but other structures of the head, for example, other tumors and other various types The same applies to the case where an organ or the like is specified in a displayed state. Of course, even when a tumor (region of interest), a blood vessel, or the like is extracted using each function related to predetermined transparency, it can be easily realized by further performing a CT value correction calculation using the weight function.
さらに、腫瘍の大きさが大きい場合には、腫瘍（関心領域）の中の指定した指定点を含む関心領域を、前記重み関数とは別の専用の重み関数（関心領域を抽出する際の不透明度曲線とも異なる）による処理を施すように構成してもよい。この場合、装置使用者によってボリュームレンダリング画像上に関心領域が設定されている場合には、関心領域演算部１９が、当該領域を認識して投影面に関心領域を割り当て、関心領域内のピクセル座標ｋｉに対応するピクセル座標Ｐｉを画像記憶部１１に設定した際に、この投影面の関心領域内の各ピクセル座標Ｐｉに関心領域であることを示すコードを付加して画像記憶部１１に記憶されているので、重み関数演算部は、上記コードが検出された場合には、関心領域の重み関数を用い、コードが検出されない場合には前記重み関数を用いればよい。このようなのボリュームレンダリング表示によって、腫瘍ａｉ以外の領域は、重み関数Ｆ１透明度で表示されると共に、腫瘍ａｉは重み関数Ｆ１とは異なる重み関数で表示されることにより、例えば腫瘍ａｉにおいては腫瘍がはっきりと映り、腫瘍ａｉ以外の領域の血管ｂｉは薄く映るようになり、さらに、腫瘍ａｉ自身も半透明にしたりあるいは逆に強調したりすることもできる。
Furthermore, when the size of the tumor is large, the region of interest including the designated designated point in the tumor (region of interest) is converted into a dedicated weight function different from the weighting function (in the case of extracting the region of interest). You may comprise so that the process by a different from a transparency curve may be performed. In this case, when the region of interest is set on the volume rendering image by the apparatus user, the region of
またさらに、本実施の形態で例示したような画像処理は、ボリュームレンダリング画像により生成された三次元画像について説明したが、他の種々の表示法にて生成された三次元画像について指定する場合であっても一向に構わない。ここに、種々の表示法とは、ボリュームレンダリング法、サーフェスレンダリング法、ＭＩＰ法、ＭｉｎＩＰ法、Ｘ線投影法等その他の各種の画像表示方法のことを指す。 Furthermore, the image processing as exemplified in the present embodiment has been described for the three-dimensional image generated by the volume rendering image. However, in the case of designating the three-dimensional image generated by various other display methods. It does n’t matter if it ’s there. Here, various display methods refer to various image display methods such as volume rendering method, surface rendering method, MIP method, MinIP method, and X-ray projection method.
［第２の実施の形態］
次に、本発明にかかる第２の実施の形態について、図１１〜図１６に基づいて説明する。なお、以下には、前記第１の実施の形態の実質的に同様の構成に関しては説明を省略し、異なる部分についてのみ述べる。図１０は、本実施の形態の医用画像診断システムの構成の一例を示す機能ブロック図である。
[Second Embodiment]
Next, a second embodiment according to the present invention will be described with reference to FIGS. In the following, description of the substantially similar configuration of the first embodiment will be omitted, and only different parts will be described. FIG. 10 is a functional block diagram showing an example of the configuration of the medical image diagnostic system of the present embodiment.
本実施形態の医用画像診断システム１は、図１１に示すように、Ｘ線ＣＴ装置、Ｘ線診断装置、ＭＲＩ装置、超音波診断装置、ＳＰＥＣＴ装置等の各種のモダリティ２０１（医用画像診断装置）と、当該モダリティ２０１にて取得された画像情報に対して種々の画像処理を施して例えば三次元画像等を表示可能な画像処理装置２００ａと、から構成されている。
As shown in FIG. 11, the medical image
画像処理装置２００ａは、モダリティ２０１にて取得された画像情報を記憶するための画像記憶部２０２と、この画像記憶部２０２での画像情報に基づいて、ＭＩＰ画像を作成するＭＩＰ画像作成処理部２０３と、設定されたＭＩＰ枚数を処理するＭＩＰ枚数設定処理部２０４と、これらの各種画像情報、ＭＩＰ画像等を表示するための表示部２０５と、表示部２０５にて表示される表示モード（例えばＭＩＰ画像表示モード、＜ＭＩＰされていない＞断層像表示モード、３Ｄ画像表示モード）を切り換える表示モード切換部２０６と、表示画面上での各種操作を行うための操作部２０７と、画像記憶部２０２の画像情報などの転送処理を行うための画像転送部２０８と、これら各部を制御する制御部２０９と、を含んで構成されている。なお、本実施の形態のＭＩＰ画像作成処理部及び制御部とで、本発明にいう「画像作成手段」を構成し、本実施の形態のＭＩＰ枚数設定処理部及び後述する表示設定部とで、本発明にいう「設定手段」を構成できる。
The
上述のような構成を有する画像処理装置２００ａにおいて、例えばＸ線ＣＴ装置等で撮影された画像を用いて、頭部の３次元画像を表示する場合について説明する。ここに、説明のため画像サイズは、５１２×５１２で、画像（スライス画像）枚数は例えば３００枚であるとする。また、座標系は、図１２に示す通りであるとする。
In the
図１２に示すように、そもそもＭＩＰ処理とは、複数枚の原断層像を積層してなる三次元原画像に基づいて、前記三次元原画像を所定方向から平面に投影した投影画像を表示する画像処理である。すなわち、処理対象である全ての原画像に対して、それぞれの観察方向上にある全てのピクセルについて、図１２に示すように、最大値を取り出して投影画像を生成する。なお、ここに取り出す値としては、最大値に限らず、ある特定の特定値でよい。例えば、二番目に大きい値や、最小値，加算平均値等であってもよい。このようにして、造影撮影によって、病巣部が描出される。 As shown in FIG. 12, in the first place, MIP processing displays a projected image obtained by projecting the three-dimensional original image onto a plane from a predetermined direction based on the three-dimensional original image formed by stacking a plurality of original tomographic images. Image processing. That is, with respect to all the original images to be processed, a projection image is generated by extracting the maximum value for all the pixels in the respective observation directions as shown in FIG. The value extracted here is not limited to the maximum value, and may be a specific value. For example, it may be the second largest value, the minimum value, the addition average value, or the like. In this way, the lesion is depicted by contrast imaging.
そして、上述のような構成を有する画像処理装置２００ａにおいて、ＭＩＰ処理を行う場合には、図１１に示すように、ＭＩＰ画像作成処理部２０３は、画像記憶部２０２に蓄積されている数十枚の画像データを用いて、変化の小さい画像毎にいくつか領域を定め、この領域毎に画像データを画像記憶部２０２から読み込んで、この領域毎に最大値、最小値、平均値、特定値等のＭＩＰ処理を行う。これにより、ＭＩＰ処理データが分割した領域毎に生成される。このようにして得られたＭＩＰ処理データを参照してＭＩＰ処理部が分割した領域毎に分割処理用の画像データを生成する。
When the MIP process is performed in the
そして、得られた分割処理用の画像データを用いて、ＭＩＰ画像作成処理部２０３が画像記憶部２０２に蓄積されている一連の画像群からなる画像データについてＭＩＰ処理を分割された領域毎に各々実行処理し、ＭＩＰ処理済みの画像データを再び画像記憶部２０２に戻す。この場合、領域毎に各々ＭＩＰ処理を行うこととなり、効率が良く、ＭＩＰ処理時間を短縮することができる。この場合も、関心領域を正確に抽出することが可能になる。
Then, the MIP image
そして、画像記憶部２０２に格納されたＭＩＰ処理済みの画像データについて、制御部２０９が所望の画像処理を行って表示部２０５に表示する。この場合、画像記憶部２０２には既にＭＩＰ処理された一群の画像データが蓄積されているため、制御部２０９での画像処理は、どのような画像処理を行うことも可能である。すなわち、任意の角度のＭＩＰ処理や３Ｄ処理であっても、所望の画像を容易に観察することができるようになる。
The
（表示設定部）
ここで、上述の「ＭＩＰ処理」における各種設定事項を設定可能な表示設定部の一例について、図１４を参照しつつ説明する。図１４は、当該ＭＩＰ処理を行う際の表示設定部の表示画面の一例を示す説明図である。
(Display setting part)
Here, an example of a display setting unit capable of setting various setting items in the above-described “MIP processing” will be described with reference to FIG. FIG. 14 is an explanatory diagram illustrating an example of a display screen of the display setting unit when performing the MIP process.
同図に示すように、表示設定部３００では、スライス画像の枚数に応じてＭＩＰの対象となる画像枚数を表示した画像枚数表示部３０１、ＭＩＰする場合の区切り方法の設定を行う区切り方法設定部３０２、区切り枚数が均等である場合に当該区切り枚数の設定を行う第１の区切り枚数設定部３０３、区切り枚数を不均等に設定したい場合に当該区切り枚数の設定を行う第２の区切り枚数設定部３０４、区切り方向を設定するための区切り方向設定部３０５などが形成されている。
As shown in the figure, in the
区切り方法設定部３０２では、例えば、最大値によるＭＩＰ処理、最小値による処理、加算平均値による処理、あるいは、その他の各種特定値により処理、・・等各種処理形態を選択設定できるようになっている。
The
第１の区切り枚数設定部３０３では、例えば、０〜３００枚の画像を均等に区分けする場合の設定項目であり、図の例では例えば「１０」枚となっていることから、３００枚を１０枚毎に区切り、当該１０枚をＭＩＰ処理して１枚の画像とし、ＭＩＰ処理後の画像は計３０枚になることを意味する。
The first delimiter
第２の区切り枚数設定部３０４では、例えば、０〜３００枚の画像を不均等に区分けする場合の設定項目であり、図の例では、０〜３００枚の画像のうち、最初の４０枚、最後の４０枚は２０枚ずつとし、中央部を例えば１０枚とするような設定を行っている。このように、不均等に設定する場合には、場所に応じて任意に設定することも可能である。
The second separator
なお、第１の区切り枚数設定部３０３、第２の区切り枚数設定部３０４は、例えばチェックボックスによって、均等、不均等の設定を行うことができる。
It should be noted that the first delimiter
区切り方向設定部３０５は、複数のスライス画像を重ね合わせたマルチスライス画像による再構成画像において、区切り方向を設定するための設定項目であり、図の例では体軸に沿ったアキシャル方向（ＡＸ）にて区切る場合を意味している。なお、この他、サジタル方向（ＳＡ）、コロナル方向（ＣＯ）、オブリーク方向（ＯＢ）等に設定することも可能である。
The delimiter
このようにして、表示設定部３００を利用することによって、ＭＩＰ処理における種々の設定を行いつつ、ＯＫボタン等を押下することによって設定登録がなされ、不図示のＭＩＰ処理開始釦等により、当該設定項目にて設定された設定条件につき、ＭＩＰ処理が行われることとなる。これらの設定条件は、ＭＩＰ処理が行われると、画像記憶部２０２に画像データとともに、例えば付帯情報のファイルとして格納される。
In this way, by using the
（処理手順）
次に、上述のような構成の画像処理装置を用いてＭＩＰ画像を生成する際の具体的な処理手順について説明する。画像記憶部２０２にはＣＴ若しくはＭＲにより得られた多数の画像データが蓄積されている。例えば、ヘリカルスキャンにより得られた胸部や腹部についての数十枚の体軸方向の断層像の一連の画像群からなる画像データが蓄積されているとして説明を行う。
(Processing procedure)
Next, a specific processing procedure when an MIP image is generated using the image processing apparatus configured as described above will be described. The
より詳細な演算ステップとしては、上述のような構成の画像処理装置において、先ず、図１４に示すような表示設定部３００を用いて、ＭＩＰ処理を行う際に区分けされる１グループあたりの枚数（本実施の形態では例えば均等に１０枚ずつ）を決める。これによって、ＭＩＰ枚数設定処理部２０４は、所定のグループ毎に各スライス画像を区分する処理を行う。そして、図１５に示すように、ＭＩＰ枚数情報を抽出し、区分すべき座標値（ｘ，ｙ，９）、（ｘ，ｙ，１９）、（ｘ，ｙ，２９）・・・を算出する処理を行う（Ｓ２０１）。
As a more detailed calculation step, in the image processing apparatus having the above-described configuration, first, using the
次いで、ＭＩＰ画像作成処理部２０３は、例えば１０枚目までのスライス画像に基づいて、ＭＩＰ画像を作成する処理を行う（Ｓ２０２）。ここで先ず、「ＭＩＰ画像１」を生成する処理（Ｓ２１０）について説明する。なお、以下では、基準のボクセルの座標値を（ｘ，ｙ，ｚ）＝（０，０，０）とし、例えば、ｘ＝０列目は、元来「１列目」のことである。
Next, the MIP image
そして、座標（ｘ，ｙ，ｚ）＝（０，０，０）〜（０，０，９）の各画素値のうち最大の画素値を、ＭＩＰ画像の座標（Ｘ，Ｙ）＝（０，０）の画素値とする処理を行う（Ｓ２１１（１、１））。乃ち、図１２に示すように、直線Ｍ（ｘとｙが同じでｚが異なる、ｚ軸方向に沿った画素）上の１０点から「ＭＩＰ画像１」の１番目の画素値を決める。ここで、３次元画像のｘｙ座標系とＭＩＰ画像のｘｙ座標系は同じであるものとする。そして、「ＭＩＰ画像１」の画素値の決め方は、図１２及び図１３に示すように、直線Ｍ上の１０点の画素値を見て最大の値を、「ＭＩＰ画像１」の最初の画素値とする。例えば、図１２に示す、ｚ軸方向沿った１０画素の各画素値が、図１３のようであるとすると、この各画素値のうち最大値は「９」であるから、この画素値「９」を「ＭＩＰ画像１」の対応する位置の画素値とする。
Then, the maximum pixel value among the pixel values of the coordinates (x, y, z) = (0, 0, 0) to (0, 0, 9) is set to the coordinates (X, Y) = (0 , 0) is performed (S211 (1, 1)). That is, as shown in FIG. 12, the first pixel value of “
同様にして、座標（ｘ，ｙ，ｚ）＝（０，１，０）〜（０，１，９）の各画素値のうち最大の画素値を、ＭＩＰ画像の座標（Ｘ，Ｙ）＝（０，１）の画素値とする処理を行う（Ｓ２１１（２、１））。乃ち、直線Ｍに隣り合った直線Ｎ上の１０点から「ＭＩＰ画像１」の２番目の画素値を決める。この際にも、「ＭＩＰ画像１」の画素値の決め方は、図１２及び図１３に示すように、直線Ｎ上の１０点の画素値を見て最大の画素値を「ＭＩＰ画像１」の次の画素値とする。例えば、図１２に示す、ｚ軸方向沿った１０画素の各画素値が、図１２のようであるとすると、この各画素値のうち最大値は「７」であるから、この画素値「７」を「ＭＩＰ画像１」の対応する位置の画素値とする。
Similarly, the maximum pixel value among the pixel values of coordinates (x, y, z) = (0, 1, 0) to (0, 1, 9) is set to the coordinates (X, Y) = Processing for setting a pixel value of (0, 1) is performed (S211 (2, 1)). That is, the second pixel value of the “
このようにして、ｙの座標が「０」〜「５１１」となるまで同様の処理を行う。乃ち、最後に、座標（ｘ，ｙ，ｚ）＝（０，５１１，０）〜（０，５１１，９）の各画素値のうち最大の画素値を、ＭＩＰ画像の座標（Ｘ，Ｙ）＝（０，５１１）の画素値とする処理を行う（Ｓ２１１（５１２、１））。これによって、「ＭＩＰ画像１」のＸＹ座標系におけるＸ＝０列目の画像値の生成が完了する。
In this way, the same processing is performed until the y coordinate becomes “0” to “511”. Finally, the maximum pixel value among the pixel values of coordinates (x, y, z) = (0, 511, 0) to (0, 511, 9) is determined as the coordinates (X, Y) of the MIP image. = (0,511) The pixel value is processed (S211 (512, 1)). Thereby, the generation of the image value of the X = 0th column in the XY coordinate system of “
次に、座標（ｘ，ｙ，ｚ）＝（１，０，０）〜（１，０，９）の各画素値のうち最大の画素値を、ＭＩＰ画像の座標（Ｘ，Ｙ）＝（１，０）の画素値とする処理を行う（Ｓ２１１（１、２））。同様にして、座標（ｘ，ｙ，ｚ）＝（１，１，０）〜（１，１，９）の各画素値のうち最大の画素値を、ＭＩＰ画像の座標（Ｘ，Ｙ）＝（１，１）の画素値とする処理を行う（Ｓ２１１（２、２））。このようにして、ｙの座標が「０」〜「５１１」となるまで同様の処理を行う。乃ち、最後に、座標（ｘ，ｙ，ｚ）＝（１，５１１，０）〜（１，５１１，９）の各画素値のうち最大の画素値を、ＭＩＰ画像の座標（Ｘ，Ｙ）＝（１，５１１）の画素値とする処理を行う（Ｓ２１１（５１２、２））。これによって、「ＭＩＰ画像１」のＸＹ座標系におけるＸ＝１列目の画像値の生成が完了する。
Next, the maximum pixel value among the pixel values of coordinates (x, y, z) = (1, 0, 0) to (1, 0, 9) is set as the coordinates (X, Y) = ( The pixel value of (1, 0) is processed (S211 (1, 2)). Similarly, the maximum pixel value among the pixel values of coordinates (x, y, z) = (1, 1, 0) to (1, 1, 9) is set to the coordinates (X, Y) = Processing for setting the pixel value of (1, 1) is performed (S211 (2, 2)). In this way, the same processing is performed until the y coordinate becomes “0” to “511”. Finally, the maximum pixel value among the pixel values of the coordinates (x, y, z) = (1, 511, 0) to (1, 511, 9) is set to the coordinates (X, Y) of the MIP image. = (1,511) The pixel value is processed (S211 (512, 2)). This completes the generation of the image value of the X = 1st column in the XY coordinate system of “
このようにして、Ｘ＝５１１列目まで同様の処理を行う。Ｘ＝５１１列目においては、先ず、座標（ｘ，ｙ，ｚ）＝（５１１，０，０）〜（５１１，０，９）の各画素値のうち最大の画素値を、ＭＩＰ画像の座標（Ｘ，Ｙ）＝（５１１，０）の画素値とする処理を行う（Ｓ２１１（１、５１２））。同様にして、座標（ｘ，ｙ，ｚ）＝（５１１，１，０）〜（５１１，１，９）の各画素値のうち最大の画素値を、ＭＩＰ画像の座標（Ｘ，Ｙ）＝（５１１，１）の画素値とする処理を行う（Ｓ２１１（２、５１２））。このようにして、ｙの座標が「０」〜「５１１」となるまで同様の処理を行う。乃ち、最後に、座標（ｘ，ｙ，ｚ）＝（５１１，５１１，０）〜（５１１，５１１，９）の各画素値のうち最大の画素値を、ＭＩＰ画像の座標（Ｘ，Ｙ）＝（５１１，５１１）の画素値とする処理を行う（Ｓ２１１（５１２、５１２））。このようにして、ｘｙ平面上の全ての位置に関してｚ軸方向に沿った画素値のうち最大値の画素値を割り当てる処理を行うと、「ＭＩＰ画像１」のＸＹ座標系におけるＸ＝５１１列目の画像値が生成されて、「ＭＩＰ画像１」の作成が完了する。
In this way, the same processing is performed up to the X = 511th column. In the X = 511th column, first, the maximum pixel value among the pixel values of the coordinates (x, y, z) = (511, 0, 0) to (511, 0, 9) is set to the coordinates of the MIP image. Processing to set the pixel value of (X, Y) = (511, 0) is performed (S211 (1, 512)). Similarly, the maximum pixel value among the pixel values of the coordinates (x, y, z) = (511, 1, 0) to (511, 1, 9) is set as the coordinate (X, Y) = Processing for setting the pixel value of (511, 1) is performed (S211 (2, 512)). In this way, the same processing is performed until the y coordinate becomes “0” to “511”. Finally, the maximum pixel value among the pixel values of coordinates (x, y, z) = (511, 511,0) to (511, 511, 9) is determined as the coordinates (X, Y) of the MIP image. = (511, 511) The pixel value is processed (S211 (512, 512)). In this way, when the maximum pixel value among the pixel values along the z-axis direction is assigned to all positions on the xy plane, the X = 511th column in the XY coordinate system of “
上記のようにして、「ＭＩＰ画像１」を生成する処理が終了すると、上記「ＭＩＰ画像１」と同様にして「ＭＩＰ画像２」を生成する処理を行う（Ｓ２１２）。この「ＭＩＰ画像２」を生成する処理では、「ＭＩＰ画像１」で開始座標を（ｘ，ｙ，ｚ）＝（０，０，０）〜（０，０，９）としたのを、（ｘ，ｙ，ｚ）＝（０，０，１０）〜（０，０，１９）とすればよい。このように、次の１０枚のスライス画像についても、上記処理を行い「ＭＩＰ画像２」の作成を行う。
When the process of generating “
そして、本実施形態では、ｚ方向に沿ってスライス画像の画像枚数が３００枚であることから、上記処理を繰り返し、同様にして「ＭＩＰ画像３」・・・「ＭＩＰ画像３０」の計３０枚のＭＩＰ画像の作成が行われることとなる。このように、「ＭＩＰ画像３０」までの処理を行うと（Ｓ２８８）、ＭＩＰ画像の作成処理が終了することとなる。さらに、ＭＩＰ画像表示処理を行う（Ｓ２９０）ことによって、３０枚のＭＩＰ画像の表示を行うことができる。
In the present embodiment, since the number of slice images is 300 along the z direction, the above process is repeated, and a total of 30 “
以上にように本実施の形態によれば、ボリュームで撮影された多数枚の画像を、数枚ずつＭＩＰ処理を行い、数枚毎に区切ってＭＩＰ表示する。例えば、均等に例えば１０で分けた場合には、区切った部分での最大値を付けていき、いくつかに区切りを行って表示する。これにより、読影時間を早くし、かつ、見やすい画像を提供できるとともに、全体をも容易に把握できる。 As described above, according to the present embodiment, MIP processing is performed on several images shot with a volume several times, and MIP display is performed by dividing every several images. For example, in the case of dividing evenly by 10, for example, the maximum value in the divided part is given, and some parts are divided and displayed. Thereby, the interpretation time can be shortened and an easy-to-see image can be provided, and the whole can be easily grasped.
なお、本実施の形態では、１０枚ずつ等間隔にＭＩＰしたが、ＭＩＰする枚数は、前記に限定されず、他の枚数、例えば図１６に示すように、両端部Ｋ１では１５枚で、中央部では５枚毎（Ｋ１）にする等でも良い。例えば頭部の画像を収集した際に、端部領域では情報が少ない。そこで、ＭＩＰ処理を行う際に、端部領域を１５枚位とし、中央部領域を５枚位とし、頭の血管等の部分などの見たい所だけを見やすくすることができる。乃ち、中央部領域では情報量が多いので、分割数を密（細かく分割）した方が好ましい。 In the present embodiment, the MIPs are performed at equal intervals of 10 sheets. However, the number of sheets to be MIP is not limited to the above. For example, as shown in FIG. In the part, it may be every 5 sheets (K1). For example, when an image of the head is collected, there is little information in the end region. Therefore, when performing the MIP processing, the end region is set to about 15 sheets, and the central region is set to about 5 sheets, so that only a desired portion such as a blood vessel of the head can be easily seen. In other words, since the amount of information is large in the central area, it is preferable that the number of divisions is dense (finely divided).
さらに、本実施の形態においては、ＭＩＰを算出する場合について例示したが、ＭＩＰ（最大値を算出する）に限定されるものではない。例えば、この中の平均値を用いる場合や、最大ではなく２番目に高い値を用いる場合、例えば１０枚のうちの５枚の加算平均値を用いる場合等であってもよい。あるいは、他の処理形態としては、輝度値の高い方の画素値から半分だけ足して、それの平均をとるような処理であってもよい。要は、複数の画素の中から所定の画素を所定の処理を施して抽出すればよい。あるいは、端部の１０枚は最大から２番目の値であるが、中心部方向に向かうほど最大値をとるようにする処理としてもよい。なお、これら種々の中でも、ＭＩＰ処理の場合は特に血管、腫瘍等が強調されて表示されるので、腫瘍等を見るのであれば、ＭＩＰ処理の方が特徴点が発見しやすいので好ましい。 Further, in the present embodiment, the case of calculating MIP is exemplified, but the present invention is not limited to MIP (calculating the maximum value). For example, the case where the average value among them is used, the case where the second highest value is used instead of the maximum value, the case where the addition average value of five of the ten images is used, or the like may be used. Alternatively, another processing form may be a process in which only half of the pixel value having the higher luminance value is added and the average is obtained. In short, a predetermined pixel may be extracted from a plurality of pixels by performing a predetermined process. Or although 10 sheets of an edge part is the 2nd value from the maximum, it is good also as a process of taking the maximum value, so that it goes to a center part direction. Of these various types, in the case of MIP processing, blood vessels, tumors, and the like are particularly emphasized and displayed. Therefore, if the tumor is viewed, the MIP processing is preferable because the feature points are easier to find.
なお、本発明にかかる装置と処理手順は、そのいくつかの特定の実施の形態に従って説明してきたが、本発明の主旨および範囲から逸脱することなく本発明の本文に記述した実施の形態に対して種々の変形が可能である。例えば、上述の第１の実施の形態では、モダリティとしてＸ線ＣＴ装置の場合の例を説明したが、これに限定されず、他の例えばＭＲＩ（核磁気共鳴イメージング）装置、ＳＰＥＣＴ又はＰＥＴ、Ｘ線画像装置、超音波診断装置、さらには、Ｘ線画像装置としては、「透視撮影装置」や「多目的Ｘ線画像診断装置」、ＩＶＲ―ＣＴ装置等であっても良い。 Although the apparatus and processing procedure according to the present invention have been described according to some specific embodiments thereof, the embodiments described in the main text of the present invention are not deviated from the gist and scope of the present invention. Various modifications are possible. For example, in the first embodiment described above, an example in the case of an X-ray CT apparatus as a modality has been described. However, the present invention is not limited to this. For example, another MRI (nuclear magnetic resonance imaging) apparatus, SPECT or PET, X As a line image apparatus, an ultrasonic diagnostic apparatus, and an X-ray image apparatus, a “fluoroscopic apparatus”, a “multipurpose X-ray image diagnostic apparatus”, an IVR-CT apparatus, or the like may be used.
また、上記第１の実施の形態では、操作手段により特定領域（関心領域）を指定する場合について例示したが、これに限らず、事前に登録した特定領域であってもよい。さらに、上記第１の実施の形態においては、ボリュームレンダリングによるボリュームレンダリング画像において指定する場合について例示したが、他の様々な手法によって表示された三次元画像において指定する場合であっても良い。またさらに、上記第１の実施の形態において、重み関数、透明度の変え方は、数種類の中から選択したり、自分で登録する場合であってもよい。 In the first embodiment, the specific area (region of interest) is specified by the operation means. However, the present invention is not limited to this, and a specific area registered in advance may be used. Furthermore, in the first embodiment, the case of specifying in a volume rendering image by volume rendering has been illustrated, but it may be specified in a three-dimensional image displayed by various other methods. Furthermore, in the first embodiment, the weight function and the method of changing the transparency may be selected from several types or registered by oneself.
さらに、前記第２の実施の形態において、三次元で撮影された多数枚の画像を、数枚毎に区切りＭＩＰ等の表示をする「ＭＩＰ」処理について説明したが、このような処理に限らず、各断層像を単に重ね合わせる処理等であってもよい。この際、ＭＩＰする枚数や重ね合わせる枚数は変えることができる。また、上記第２の実施の形態では、「ＭＩＰ」する方向をアキシャル方向とした場合について説明したが、これに限定されず、サジタル方向、コロナル方向、オブリーク方向等、任意の方向での「ＭＩＰ」処理が可能であることは言うまでもない。 Furthermore, in the second embodiment, the “MIP” process has been described in which a large number of three-dimensional images are separated into several images and displayed, such as MIP. However, the present invention is not limited to such a process. A process of simply superimposing the tomographic images may be used. At this time, the number of sheets to be MIPed and the number of sheets to be superimposed can be changed. In the second embodiment, the case where the “MIP” direction is the axial direction has been described. However, the present invention is not limited to this, and “MIP” in an arbitrary direction such as the sagittal direction, the coronal direction, the oblique direction, or the like. It goes without saying that processing is possible.
またさらに、第２の実施の形態において、モダリティにて例えば画像再構成される際に、原断層像に対してＭＩＰ処理を区分けして行い、そのＭＩＰ処理されたデータに対して再構成処理を行ってもよい。この場合、被検体の各断層像に対して所定のスライス数毎にＭＩＰ処理を施し、被検体の複数のＭＩＰ処理データを作成する画像作成手段、画像作成手段によりＭＩＰ処理されたデータに対して再構成処理を施し、ＭＩＰ処理後の断層像を作成する再構成手段、再構成手段で得られた複数の断層画像を表示する表示手段を有することが好ましい。 Furthermore, in the second embodiment, for example, when an image is reconstructed by the modality, the MIP processing is divided and performed on the original tomographic image, and the reconstruction processing is performed on the MIP-processed data. You may go. In this case, MIP processing is performed on each tomographic image of the subject for each predetermined number of slices to create a plurality of MIP processing data of the subject, and data that has been subjected to MIP processing by the image creation unit It is preferable to have a reconstruction unit that performs reconstruction processing and creates a tomographic image after MIP processing, and a display unit that displays a plurality of tomographic images obtained by the reconstruction unit.
また、上述の実施の形態の医用画像診断システムとして、モダリティとネットワークを介して接続された一又は複数の医用画像保管装置（画像サーバー）、一又は複数の画像参照用端末（画像ビューア、３Ｄワークステーション等も含む）を含んだシステムを構成してもよい。その際、前記端末が３Ｄ表示機能を備えている場合には、前記各実施の形態において説明された処理にかかるプログラムを当該端末に搭載してもよい。さらに、医用画像診断システム内において処理される処理プログラム、説明された処理、データの全体もしくは各部を情報記録媒体に記録した構成であってもよい。この情報記録媒体としては、光ディスク、光磁気ディスク、磁気記録媒体等を用いてよく、さらに、ＣＤ−ＲＯＭ、ハードディスク、ＣＤ―Ｒ、ＣＤ―ＲＷ、ＤＶＤＲＡＭ、ＤＶＤＲＯＭ、ＭＯ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、不揮発性メモリカード等に記録して構成して用いてよい。 In addition, as the medical image diagnosis system of the above-described embodiment, one or a plurality of medical image storage devices (image servers) connected to a modality via a network, one or a plurality of image reference terminals (image viewer, 3D work) A system including a station etc.) may be configured. In that case, when the terminal has a 3D display function, a program related to the processing described in each of the embodiments may be installed in the terminal. Further, the processing program processed in the medical image diagnostic system, the described processing, the entire data, or each unit may be recorded on an information recording medium. As this information recording medium, an optical disk, a magneto-optical disk, a magnetic recording medium, or the like may be used. Further, a CD-ROM, a hard disk, a CD-R, a CD-RW, a DVDRAM, a DVDROM, an MO, a ROM, a RAM, a non-volatile It may be recorded and configured on a memory card or the like.
この情報記録媒体を上記各実施の形態によるシステム以外の他のシステムあるいは装置で用い、そのシステムあるいはコンピュータがこの記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し、実行することによっても、上記各実施の形態と同等の機能を実現できると共に、同等の効果を得ることができる。 The information recording medium is used in another system or apparatus other than the system according to each of the above embodiments, and the system or the computer reads out and executes the program code stored in the storage medium. The same function can be realized, and the same effect can be obtained.
さらに、上記実施形態には種々の段階が含まれており、開示される複数の構成要件における適宜な組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。また、上述の各実施の形態同士、あるいはそれらのいずれかと各変形例のいずれかとの組み合わせによる例をも含むことは言うまでもない。また、実施形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除されてもよい。 Furthermore, the above embodiment includes various stages, and various inventions can be extracted by appropriately combining a plurality of disclosed constituent elements. Further, it goes without saying that examples including combinations of the above-described embodiments or any one of them and any of the modifications are included. Moreover, some structural requirements may be deleted from all the structural requirements shown in the embodiment.
１ 医用画像診断システム
１０ 画像処理装置
１１ 画像記憶部
１７ 画像処理部
２１ 重み係数演算部
２３ ＣＴ値演算部
３１ 表示部
３１ａ 重み関数設定部
３２ 操作部
３４ 制御部
２００ 医用画像診断システム
２００ａ 画像処理装置
２０２ 画像記憶部
２０３ ＭＩＰ画像作成処理部
２０４ ＭＩＰ枚数設定処理部
２０５ 表示部
２０６ 操作部
２０９ 制御部
３００ 表示設定部
DESCRIPTION OF
Claims (3)
前記三次元画像における前記所定方向を設定する第１の設定、および前記複数枚の原断層像を該第１の設定による所定方向にて所定枚数毎の複数のグループに区分する第２の設定を行う設定手段と、
前記設定手段にて設定された前記複数のグループ毎に、１グループを構成する各前記原断層像に対し、各前記原断層像の積層方向上にある１グループ枚数分のピクセルの画素値に対して前記画素値に基づく画像処理を施すことで所定方向の投影画像を作成する画像作成手段と、
を含むことを特徴とする画像処理装置。 An image processing apparatus that performs image processing based on a three-dimensional original image formed by stacking a plurality of original tomographic images and displays a projection image obtained by projecting the three-dimensional original image on a projection surface from a predetermined direction,
A first setting for setting the predetermined direction in the three-dimensional image, and a second setting for dividing the plurality of original tomographic images into a plurality of groups for each predetermined number of sheets in a predetermined direction according to the first setting. Setting means to perform,
For each of the plurality of groups set by the setting means, for each of the original tomographic images constituting one group, the pixel value of one group of pixels in the stacking direction of each of the original tomographic images. Image creating means for creating a projection image in a predetermined direction by performing image processing based on the pixel value;
An image processing apparatus comprising:
前記三次元画像における前記所定方向を設定する第１の設定、および前記複数枚の原断層像を、該第１の設定による所定方向にて所定枚数毎に重ね合わせる第２の設定を行う設定手段と、
前記設定手段にて設定された所定枚数毎に重ね合わせられた前記原断層像のピクセルの画素値に対して前記画素値に基づく画像処理を施すことで所定方向の投影画像を作成する画像作成手段と、
を含むことを特徴とする画像処理装置。 An image processing apparatus that performs image processing based on a three-dimensional original image formed by stacking a plurality of original tomographic images and displays a projection image obtained by projecting the three-dimensional original image on a projection surface from a predetermined direction,
Setting means for performing a first setting for setting the predetermined direction in the three-dimensional image and a second setting for superimposing the plurality of original tomographic images for each predetermined number of sheets in a predetermined direction according to the first setting. When,
Image creating means for creating a projected image in a predetermined direction by performing image processing based on the pixel values for the pixel values of the pixels of the original tomographic image superimposed for each predetermined number of sheets set by the setting means When,
An image processing apparatus comprising:
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