JP5554028B2 - Medical image processing apparatus, medical image processing program, and X-ray CT apparatus - Google Patents

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Description

この発明は、Ｘ線ＣＴ装置やＭＲＩ装置などの医用画像診断装置によって得られた画像データに基づいて、管状組織の内部を表す画像データを生成する医用画像処理装置、及び医用画像処理プログラムに関する。また、この発明は、被検体にＸ線を曝射して得られたＸ線投影データに基づいて、管状組織の内部を表す画像データを生成するＸ線ＣＴ装置に関する。   The present invention relates to a medical image processing apparatus that generates image data representing the inside of a tubular tissue based on image data obtained by a medical image diagnostic apparatus such as an X-ray CT apparatus or an MRI apparatus, and a medical image processing program. The present invention also relates to an X-ray CT apparatus that generates image data representing the inside of a tubular tissue based on X-ray projection data obtained by exposing an object to X-rays.

Ｘ線ＣＴ装置などの医用画像取得装置によって取得された画像データに基づいて、いわゆる仮想内視鏡表示（ｖｉｒｔｕａｌ ｅｎｄｏｓｃｏｐｙ；ＶＥ）を行うことで、血管、腸、気管支などの管状組織の内部を観察することが行われている。仮想内視鏡表示によると、観察者の視点を管状組織の内部で自由に移動させて管状組織の内部を表示することができ、更に、任意位置における形態情報から腫瘍などの状態を確認して診断を行うことができる。従来、仮想内視鏡表示を実行する場合、管状組織の内部を観察しながら視点を動かし、腫瘍などの領域を探す作業を行っていた。   Based on image data acquired by a medical image acquisition device such as an X-ray CT device, so-called virtual endoscopy (VE) is performed to observe the inside of tubular tissues such as blood vessels, intestines and bronchi To be done. According to the virtual endoscopy display, it is possible to display the inside of the tubular tissue by freely moving the observer's viewpoint inside the tubular tissue, and further confirm the state of the tumor etc. from the morphological information at an arbitrary position Diagnosis can be made. Conventionally, when virtual endoscopy display is executed, the viewpoint is moved while observing the inside of the tubular tissue to search for a region such as a tumor.

また、Ｘ線ＣＴ装置を用いて、被検体の***を撮影によって変えて、被検体の***を各***にした状態で大腸を撮影することで、各***における大腸を３次元的に表わすボリュームデータを取得し、各***におけるボリュームデータにおいて視点位置を一致させて仮想内視鏡表示を実行する試みがなされている（例えば特許文献１）。このように被検体の***を変えて撮影することで、大腸に残渣物が残っている場合に、その残渣物を避けて大腸を表す画像データを取得することが可能となる。例えば、被検体を仰向けにした状態で撮影することで取得された大腸を表すボリュームデータと、被検体をうつ伏せにした状態で撮影することで取得された大腸を表すボリュームデータとにおいて、視点位置を合わせて仮想内視鏡表示を実行していた。   Further, by using an X-ray CT apparatus, the body position of the subject is changed by imaging, and the large intestine is imaged in a state where the body position of the subject is set to each body position, thereby volume data representing the large intestine in each body position in a three-dimensional manner. Attempts have been made to execute virtual endoscopy display by matching the viewpoint position in the volume data in each body position (for example, Patent Document 1). By taking images while changing the posture of the subject in this way, when a residue remains in the large intestine, it is possible to acquire image data representing the large intestine while avoiding the residue. For example, in the volume data representing the large intestine acquired by photographing with the subject lying on the back and the volume data representing the large intestine obtained by photographing with the subject lying down, the viewpoint position is set. At the same time, the virtual endoscope display was executed.

上記特許文献１に記載されている視点位置を一致させる方法について、図５を参照して説明する。図５は、従来技術において、被検体の***を変えて撮影を行うことで取得された大腸領域を表す画像を模式的に示す図である。   A method for matching the viewpoint positions described in Patent Document 1 will be described with reference to FIG. FIG. 5 is a diagram schematically illustrating an image representing a large intestine region acquired by performing imaging while changing the posture of a subject in the related art.

（１）まず、Ｘ線ＣＴ装置を用いて、被検体の***を撮影ごとに変えて、被検体の***を各***にした状態で大腸を撮影することで、各***における大腸を表わすボリュームデータを取得する。図５に示す例では、被検体を仰向けにした状態（Ｓｕｐｉｎｅ）で撮影することで、仰向け状態における大腸を表すボリュームデータ８００を取得し、被検体をうつ伏せにした状態（Ｐｒｏｎｅ）で撮影することで、うつ伏せ状態における大腸を表すボリュームデータ９００を取得する。   (1) First, volume data representing the large intestine in each body position is obtained by imaging the large intestine with the subject's posture being changed to each position using an X-ray CT apparatus and changing the posture of the subject for each imaging. To get. In the example shown in FIG. 5, volume data 800 representing the large intestine in the supine state is acquired by photographing the subject in the supine state (Supine), and photographing is performed in a state where the subject is lying down (Prone). Thus, the volume data 900 representing the large intestine in the prone state is acquired.

（２）次に、仰向け状態で取得されたボリュームデータ８００に基づいて、３次元的な芯線８１０を抽出する。同様に、うつ伏せ状態で取得されたボリュームデータ９００に基づいて、３次元的な芯線９１０を抽出する。１例として、大腸の中心を通る中心線を芯線として抽出する。   (2) Next, based on the volume data 800 acquired in the supine state, a three-dimensional core wire 810 is extracted. Similarly, a three-dimensional core line 910 is extracted based on the volume data 900 acquired in the prone state. As an example, a center line passing through the center of the large intestine is extracted as a core line.

（３）次に、各***における芯線の始点を設定し、芯線に沿って始点からの距離を求める。例えば、大腸における肛門の位置を始点として、芯線に沿って肛門（始点）からの距離を求める。図５に示す例の場合、芯線８１０の端部の特徴点８２０を肛門の位置として、特徴点８２０を始点に設定する。そして、芯線８１０に沿って始点（特徴点８２０）からの距離Ｌ１を求める。さらに、３次元の直交座標系（ｘ、ｙ、ｚ）を定義し、距離Ｌ１と芯線８１０のｘ軸上の座標位置ｘとの関係を曲線で表すグラフ（Ｌ１−ｘ）、距離Ｌ１と芯線８１０のｙ軸上の座標位置ｙとの関係を曲線で表すグラフ（Ｌ１−ｙ）、及び、距離Ｌ１と芯線８１０のｚ軸上の座標位置ｚとの関係を曲線で表すグラフ（Ｌ１−ｚ）を求める。同様に、芯線９１０の端部の特徴点９２０を肛門の位置として、特徴点９２０を始点に設定する。そして、芯線９１０に沿って始点（特徴点９２０）からの距離Ｌ２を求める。さらに、距離Ｌ２と芯線９１０のｘ軸上の座標位置ｘとの関係を曲線で表すグラフ（Ｌ２−ｘ）、距離Ｌ２と芯線９１０のｙ軸上の座標位置ｙとの関係を曲線で表すグラフ（Ｌ２−ｙ）、及び、距離Ｌ２と芯線９１０のｚ軸上の座標位置ｚとの関係を曲線で表すグラフ（Ｌ２−ｚ）を求める。 (3) Next, the starting point of the core wire in each body position is set, and the distance from the starting point is obtained along the core wire. For example, the distance from the anus (start point) is obtained along the core line, starting from the position of the anus in the large intestine. In the case of the example shown in FIG. 5, the feature point 820 at the end of the core wire 810 is set as the anal position, and the feature point 820 is set as the start point. Then, a distance L 1 from the start point (feature point 820) is obtained along the core line 810. Further, a three-dimensional orthogonal coordinate system (x, y, z) is defined, and a graph (L 1 -x) representing the relationship between the distance L 1 and the coordinate position x on the x-axis of the core wire 810 with a curve, the distance L 1 and a graph representing the relationship between the coordinate position y on the y-axis of the core wire 810 (L 1 -y) and a relationship between the distance L 1 and the coordinate position z on the z-axis of the core wire 810 represented by a curve Request graph (L 1 -z). Similarly, the feature point 920 at the end of the core wire 910 is set as the anal position, and the feature point 920 is set as the start point. Then, a distance L 2 from the start point (feature point 920) is obtained along the core line 910. Further, a graph (L 2 -x) representing the relationship between the distance L 2 and the coordinate position x on the x-axis of the core wire 910 as a curve, and the relationship between the distance L 2 and the coordinate position y on the y-axis of the core wire 910 is a curve. graph represented by (L 2 -y), and obtains a graph (L 2 -z) representing the relationship between the distance L 2 and the coordinate position z on the z-axis of the core wire 910 in a curve.

（４）次に、（３）で求められた各グラフにおいて、各座標位置ｘ、ｙ、ｚがピークを形成する距離を求める。具体的には、グラフ（Ｌ１−ｘ）を対象にして、座標位置ｘを距離Ｌ１で微分することで、座標位置ｘがピークを形成する距離Ｌ１ｘを求める。同様に、グラフ（Ｌ１−ｙ）を対象にして、座標位置ｙを距離Ｌ１で微分することで、座標位置ｙがピークを形成する距離Ｌ１ｙを求める。同様に、グラフ（Ｌ１−ｚ）を対象にして、座標位置ｚを距離Ｌ１で微分することで、座標位置ｚがピークを形成する距離Ｌ１ｚを求める。また、グラフ（Ｌ２−ｘ）を対象にして、座標位置ｘを距離Ｌ２で微分することで、座標位置ｘがピークを形成する距離Ｌ２ｘを求める。同様に、グラフ（Ｌ２−ｙ）を対象にして、座標位置ｙを距離Ｌ２で微分することで、座標位置ｙがピークを形成する距離Ｌ２ｙを求める。同様に、グラフ（Ｌ２−ｚ）を対象にして、座標位置ｚを距離Ｌ２で微分することで、座標位置ｚがピークを形成する距離Ｌ２ｚを求める。 (4) Next, in each graph obtained in (3), the distance at which each coordinate position x, y, z forms a peak is obtained. More specifically, the graph (L 1 -x) to the subject, by differentiating the coordinate position x at a distance L 1, obtains the distance L 1x the coordinate position x to form a peak. Similarly, graph (L 1 -y) to the subject, by differentiating the coordinate position y at a distance L 1, obtains the distance L 1y the coordinate position y forms a peak. Similarly, graph (L 1 -z) to the subject, by differentiating the coordinate position z at a distance L 1, obtains the distance L 1z the coordinate position z to form a peak. Further, to chart the (L 2 -x) to the subject, by differentiating the coordinate position x at a distance L 2, obtains a distance L 2x the coordinate position x to form a peak. Similarly, to chart the (L 2 -y) to the subject, by differentiating the coordinate position y at a distance L 2, obtains a distance L 2y the coordinate position y forms a peak. Similarly, to chart the (L 2 -z) to the subject, by differentiating the coordinate position z at a distance L 2, obtains a distance L 2z the coordinate position z to form a peak.

そして、座標位置ｘがピークを形成する距離Ｌ１ｘと、座標位置ｙがピークを形成する距離Ｌ１ｙと、座標位置ｚがピークを形成する距離Ｌ１ｚとが一致する芯線８１０上の点を、芯線８１０における特徴点（大腸の形状が変化している点）として定義する。この方法によって、芯線８１０上の特徴点８２１〜８２４を、大腸の形状が変化している点として定義する。同様に、座標位置ｘがピークを形成する距離Ｌ２ｘと、座標位置ｙがピークを形成する距離Ｌ２ｙと、座標位置ｚがピークを形成する距離Ｌ２ｚとが一致する芯線９１０上の点を、芯線９１０における特徴点（大腸の形状が変化している点）として定義する。これにより、芯線９１０上の特徴点９２１〜９２４を、大腸の形状が変化している点として定義する。また、芯線８１０において、始点として設定された特徴点８２０とは反対側の端部の点を終点（特徴点８２５）として定義する。同様に、芯線９１０において、始点として設定された特徴点９２０とは反対側の端部の点を終点（特徴点９２５）として定義する。 Then, the distance L 1x the coordinate position x to form a peak, and the distance L 1y the coordinate position y forms a peak, a point on the core line 810 that coordinates z matches the distance L 1z to form a peak, It is defined as a feature point in the core line 810 (a point where the shape of the large intestine changes). By this method, the characteristic points 821 to 824 on the core wire 810 are defined as points where the shape of the large intestine is changing. Similarly, a point on the core line 910 where the distance L 2x where the coordinate position x forms a peak, the distance L 2y where the coordinate position y forms a peak, and the distance L 2z where the coordinate position z forms a peak are indicated. , Defined as a feature point in the core line 910 (a point where the shape of the large intestine changes). Thereby, the feature points 921 to 924 on the core line 910 are defined as points where the shape of the large intestine changes. In addition, in the core line 810, the end point on the opposite side to the feature point 820 set as the start point is defined as the end point (feature point 825). Similarly, the end point (feature point 925) is defined as an end point on the opposite side to the feature point 920 set as the start point in the core line 910.

（５）次に、仰向け状態で取得されたボリュームデータ８００における特徴点８２０〜８２５と、うつ伏せ状態で取得されたボリュームデータ９００における特徴点９２０〜９２５とを対応付ける。例えば、始点として設定された特徴点８２０及び特徴点９２０は同じ位置にある特徴点であるとして、特徴点８２０と特徴点９２０とを対応付ける。また、芯線８１０に沿って特徴点８２０の次の特徴点８２１と、芯線９１０に沿って次の特徴点９２１とは、同じ位置にある特徴点であるとして、特徴点８２１と特徴点９２１とを対応付ける。同様に、特徴点８２２と特徴点９２２とを対応付け、特徴点８２３と特徴点９２３とを対応付け、特徴点８２４と特徴点９２４とを対応付け、特徴点８２５と特徴点９２５とを対応付ける。このようにして、大腸の形状が変化している点（特徴点）の位置を、仰向け状態で取得されたボリュームデータ８００と、うつ伏せ状態で取得されたボリュームデータ９００とで対応付ける。   (5) Next, the feature points 820 to 825 in the volume data 800 acquired in the supine state are associated with the feature points 920 to 925 in the volume data 900 acquired in the prone state. For example, assuming that the feature point 820 and the feature point 920 set as the start point are feature points at the same position, the feature point 820 and the feature point 920 are associated with each other. Further, the feature point 821 next to the feature point 820 along the core line 810 and the next feature point 921 along the core line 910 are assumed to be feature points at the same position, and the feature point 821 and the feature point 921 are Associate. Similarly, the feature point 822 is associated with the feature point 922, the feature point 823 is associated with the feature point 923, the feature point 824 is associated with the feature point 924, and the feature point 825 is associated with the feature point 925. In this manner, the position of the point (characteristic point) where the shape of the large intestine is changed is associated with the volume data 800 acquired in the supine state and the volume data 900 acquired in the prone state.

そして、仰向け状態で取得されたボリュームデータ８００と、うつ伏せ状態で取得されたボリュームデータ９００とにおいて、視点位置を合わせて仮想内視鏡表示を行う。例えば、ボリュームデータ８００において、芯線８１０に沿って特徴点８２１から特徴点８２２まで視点を移動させながら、特徴点８２１と特徴点８２２との間の各位置における大腸の内部を仮想内視鏡表示する。一方、ボリュームデータ９００においても、芯線９１０に沿って、特徴点８２１に対応する特徴点９２１から、特徴点８２２に対応する特徴点９２２に向かって視点を移動させながら、特徴点９２１と特徴点９２２との間の各位置における大腸の内部を仮想内視鏡表示する。このようにして、仰向け状態で取得されたボリュームデータ８００と、うつ伏せ状態で取得されたボリュームデータ９００とにおいて、視点位置を合わせて仮想内視鏡表示を行う。   Then, the virtual endoscope display is performed by matching the viewpoint positions in the volume data 800 acquired in the supine state and the volume data 900 acquired in the prone state. For example, in the volume data 800, the inside of the large intestine at each position between the feature point 821 and the feature point 822 is displayed with a virtual endoscope while moving the viewpoint from the feature point 821 to the feature point 822 along the core line 810. . On the other hand, in the volume data 900, the feature point 921 and the feature point 922 are moved along the core line 910 while moving the viewpoint from the feature point 921 corresponding to the feature point 821 toward the feature point 922 corresponding to the feature point 822. The inside of the large intestine at each position between and is displayed with a virtual endoscope. In this manner, the virtual endoscope display is performed by matching the viewpoint positions in the volume data 800 acquired in the supine state and the volume data 900 acquired in the prone state.

米国特許第７２２４８２７号明細書US Pat. No. 7,224,827

しかしながら、上記特許文献１に記載の方法によると、仰向け状態における大腸の長さと、うつ伏せ状態における大腸の長さとで差がある場合に、その差分に相当する領域については、視点位置を合わせて仮想内視鏡表示することが困難である。例えば、ボリュームデータ８００においては、特徴点８２１と特徴点８２２との間の距離が６０ｃｍであり、ボリュームデータ９００においては、特徴点９２１と特徴点９２２との間の距離が６５ｃｍであった場合について説明する。すなわち、ボリュームデータ９００に表わされている大腸の方が、ボリュームデータ８００に表わされている大腸よりも、対応する区間（特徴点８２１（９２１）〜特徴点８２２（９２２））において５ｃｍ長い場合について説明する。この場合、ボリュームデータ８００については、特徴点８２１（０ｃｍ地点）から特徴点８２２（６０ｃｍ地点）まで芯線８１０に沿って視点を移動させながら、特徴点８２１（０ｃｍ地点）と特徴点８２２（６０ｃｍ地点）との間の各座標位置における大腸の内部を仮想内視鏡表示する。すなわち、０ｃｍから６０ｃｍまでの領域を対象にして仮想内視鏡表示を行う。   However, according to the method described in Patent Document 1, when there is a difference between the length of the large intestine in the supine state and the length of the large intestine in the prone state, the region corresponding to the difference is virtually combined with the viewpoint position. Endoscopy is difficult to display. For example, in the volume data 800, the distance between the feature point 821 and the feature point 822 is 60 cm, and in the volume data 900, the distance between the feature point 921 and the feature point 922 is 65 cm. explain. That is, the large intestine represented in the volume data 900 is 5 cm longer in the corresponding section (feature point 821 (921) to feature point 822 (922)) than the large intestine represented in the volume data 800. The case will be described. In this case, for the volume data 800, the feature point 821 (0 cm point) and the feature point 822 (60 cm point) are moved while moving the viewpoint along the core line 810 from the feature point 821 (0 cm point) to the feature point 822 (60 cm point). ) To display the inside of the large intestine at each coordinate position with a virtual endoscope. That is, virtual endoscopy display is performed for the region from 0 cm to 60 cm.

一方、ボリュームデータ９００については、特徴点９２１（０ｃｍ地点）から特徴点９２２（６５ｃｍ地点）に向かって芯線９１０に沿って視点を移動させながら、特徴点９２１（０ｃｍ地点）と特徴点９２２（６５ｃｍ地点）との間の各座標位置における大腸の内部を仮想内視鏡を行う。この場合において、仰向け状態で取得されたボリュームデータ８００と、うつ伏せ状態で取得されたボリュームデータ９００とにおいて、視点位置を合わせて０ｃｍ地点から６０ｃｍ地点まで仮想内視鏡表示を行おうとすると、ボリュームデータ９００については、６０ｃｍの地点（仮想点９３０）までしか、仮想内視鏡表示を行わないことになる。つまり、ボリュームデータ８００については、特徴点８２１（０ｃｍ地点）から特徴点８２２（６０ｃｍ地点）までの区間すべてを対象にして仮想内視鏡表示が行われるが、ボリュームデータ９００については、その区間に対応するのは、特徴点９２１（０ｃｍ地点）から仮想点９３０（６０ｃｍ地点）までの区間であるため、特徴点９２１（０ｃｍ地点）から仮想点９３０（６０ｃｍ地点）までの区間についてのみ仮想内視鏡表示を行うことになる。   On the other hand, with respect to the volume data 900, while moving the viewpoint along the core line 910 from the feature point 921 (0 cm point) toward the feature point 922 (65 cm point), the feature point 921 (0 cm point) and the feature point 922 (65 cm). A virtual endoscope is performed on the inside of the large intestine at each coordinate position. In this case, if the volume data 800 acquired in the supine state and the volume data 900 acquired in the prone state are to be subjected to a virtual endoscope display from the 0 cm point to the 60 cm point together with the viewpoint position, the volume data For 900, virtual endoscope display is performed only up to a point of 60 cm (virtual point 930). That is, for volume data 800, virtual endoscope display is performed for all sections from feature point 821 (0 cm point) to feature point 822 (60 cm point). Since it corresponds to the section from the feature point 921 (0 cm spot) to the virtual point 930 (60 cm spot), only the virtual endoscopic view of the section from the feature point 921 (0 cm spot) to the virtual point 930 (60 cm spot). A mirror display will be performed.

従って、仰向け状態で取得されたボリュームデータ８００と、うつ伏せ状態で取得されたボリュームデータ９００とで、視点位置を合わせて仮想内視鏡表示を行う場合、うつ伏せ状態で取得されたボリュームデータ９００については、６０ｃｍから６５ｃｍまでの領域において、仰向け状態で取得されたボリュームデータ８００に対応させて仮想内視鏡表示が行われないことになる。その結果、従来技術に係る方法では、仰向け状態で取得されたボリュームデータ８００に対応させて、うつ伏せ状態で取得されたボリュームデータ９００において表示されない領域が発生することになる。そのことにより、被検体の***を各***にした状態で大腸を撮影して、各***で取得されたボリュームデータにおいて視点位置を合わせて仮想内視鏡表示を行う場合に、いずれかのボリュームデータにおいて観察されない領域が発生するおそれがあった。つまり、大腸を仮想内視鏡表示で観察する場合に、その観察において見落としが発生するおそれがあった。   Therefore, when performing the virtual endoscope display by matching the viewpoint position with the volume data 800 acquired in the supine state and the volume data 900 acquired in the prone state, the volume data 900 acquired in the prone state is In the region from 60 cm to 65 cm, the virtual endoscope display is not performed in correspondence with the volume data 800 acquired in the supine state. As a result, in the method according to the conventional technique, an area that is not displayed in the volume data 900 acquired in the prone state is generated in correspondence with the volume data 800 acquired in the supine state. As a result, if the large intestine is imaged while the subject's body position is in each body position, and the volume data acquired in each body position is used for virtual endoscope display with the viewpoint position aligned, any volume data There was a possibility that a region that was not observed was generated. That is, when observing the large intestine with a virtual endoscope display, there is a possibility that an oversight may occur in the observation.

この発明は上記の問題を解決するものであり、被検体の***を撮影ごとに変えて同じ撮影対象を撮影することで取得された各***における画像データについて、視点位置を合わせて仮想内視鏡表示を行う場合に、各***における画像データにおいて、観察されない領域の発生を抑制することが可能な医用画像処理装置、医用画像処理プログラム、及びＸ線ＣＴ装置を提供することを目的とする。   The present invention solves the above-described problem, and a virtual endoscope that matches the viewpoint position of image data in each posture acquired by photographing the same subject to be photographed while changing the posture of the subject for each photographing. An object of the present invention is to provide a medical image processing apparatus, a medical image processing program, and an X-ray CT apparatus capable of suppressing the occurrence of an unobserved region in image data in each body position when displaying.

請求項１に記載の発明は、管状組織がそれぞれ異なる状態で表わされた第１ボリュームデータと第２ボリュームデータとを受けて、前記第１ボリュームデータから前記管状組織の第１芯線を抽出し、前記第２ボリュームデータから前記管状組織の第２芯線を抽出する芯線抽出手段と、前記第１芯線が表す前記管状組織の形状に基づいて前記管状組織の第１の特徴点を特定し、前記第２芯線が表す前記管状組織の形状に基づいて前記管状組織の第２の特徴点を特定する特定手段と、前記第１芯線上に設定された始点から前記第１の特徴点までの距離と、前記第２芯線上に設定された始点から前記第２の特徴点までの距離との差が、予め設定された所定距離以内に含まれる前記第１の特徴点と前記第２の特徴点とを対応付ける対応付け手段と、隣り合う前記第１の特徴点間の距離を規格化し、隣り合う前記第２の特徴点間の距離を規格化し、前記規格化された隣り合う前記第１の特徴点の間の第１区間と、前記第１の特徴点と対応付けられた隣り合う前記第２の特徴点の間の第２区間とにおいて、前記規格化された距離が同じ位置にそれぞれ視点を設定し、前記第１ボリュームデータと前記第２ボリュームデータとに対してボリュームレンダリングを施すことで、前記第１ボリュームデータに基づく前記管状組織の内部を表す第１の３次元画像データと前記第２ボリュームデータに基づく前記管状組織の内部を表す第２の３次元画像データとを生成する画像生成手段と、前記第１の３次元画像データに基づく第１の３次元画像と、前記第２の３次元画像データに基づく第２の３次元画像とを並べて表示手段に表示させる表示制御手段と、を有し、前記特定手段は、前記第１芯線上に始点を設定し、前記第１芯線上の位置と前記第１芯線に沿った前記始点からの距離との関係を第１曲線で表した第１グラフと、前記第２芯線上に始点を設定し、前記第２芯線上の位置と前記第２芯線に沿った前記始点からの距離との関係を第２曲線で表した第２グラフとを求めるグラフ作成手段と、前記第１曲線の傾きに基づいて前記第１曲線の特徴点を前記第１の特徴点として特定し、前記第２曲線の傾きに基づいて前記第２曲線の特徴点を前記第２の特徴点として特定する特徴点特定手段と、からなり、前記特徴点特定手段は、前記第１曲線を前記第１芯線における距離によって２次微分することで得られた２次微分値が、予め設定された第１閾値以下となる前記第１芯線上の位置を前記第１の特徴点として特定し、前記第２曲線を前記第２芯線における距離によって２次微分することで得られた２次微分値が、前記第１閾値以下となる前記第２芯線上の位置を前記第２の特徴点として特定することを特徴とする医用画像処理装置である。
また、請求項３に記載の発明は、コンピュータに、管状組織がそれぞれ異なる状態で表わされた第１ボリュームデータと第２ボリュームデータとを受けて、前記第１ボリュームデータから前記管状組織の第１芯線を抽出し、前記第２ボリュームデータから前記管状組織の第２芯線を抽出する芯線抽出機能と、前記第１芯線が表す前記管状組織の形状に基づいて前記管状組織の第１の特徴点を特定し、前記第２芯線が表す前記管状組織の形状に基づいて前記管状組織の第２の特徴点を特定する特定機能と、前記第１芯線上に設定された始点から前記第１の特徴点までの距離と、前記第２芯線上に設定された始点から前記第２の特徴点までの距離との差が、予め設定された所定距離以内に含まれる前記第１の特徴点と前記第２の特徴点とを対応付ける対応付け機能と、隣り合う前記第１の特徴点間の距離を規格化し、隣り合う前記第２の特徴点間の距離を規格化し、前記規格化された隣り合う前記第１の特徴点の間の第１区間と、前記第１の特徴点と対応付けられた隣り合う前記第２の特徴点の間の第２区間とにおいて、前記規格化された距離が同じ位置にそれぞれ視点を設定し、前記第１ボリュームデータと前記第２ボリュームデータとに対してボリュームレンダリングを施すことで、前記第１ボリュームデータに基づく前記管状組織の内部を表す第１の３次元画像データと前記第２ボリュームデータに基づく前記管状組織の内部を表す第２の３次元画像データとを生成する画像生成機能と、前記第１の３次元画像データに基づく第１の３次元画像と、前記第２の３次元画像データに基づく第２の３次元画像とを並べて表示手段に表示させる表示制御機能と、を実行させるものであって、前記特定機能は、前記第１芯線上に始点を設定し、前記第１芯線上の位置と前記第１芯線に沿った前記始点からの距離との関係を第１曲線で表した第１グラフと、前記第２芯線上に始点を設定し、前記第２芯線上の位置と前記第２芯線に沿った前記始点からの距離との関係を第２曲線で表した第２グラフとを求めるグラフ作成機能と、前記第１曲線の傾きに基づいて前記第１曲線の特徴点を前記第１の特徴点として特定し、前記第２曲線の傾きに基づいて前記第２曲線の特徴点を前記第２の特徴点として特定する特徴点特定機能と、を有し、前記特徴点特定機能は、前記第１曲線を前記第１芯線における距離によって２次微分することで得られた２次微分値が、予め設定された第１閾値以下となる前記第１芯線上の位置を前記第１の特徴点として特定し、前記第２曲線を前記第２芯線における距離によって２次微分することで得られた２次微分値が、前記第１閾値以下となる前記第２芯線上の位置を前記第２の特徴点として特定すること、を特徴とする医用画像処理プログラムである。
また、請求項４に記載の発明は、管状組織を有する被検体の***を第１***にした状態で前記被検体を撮影することで、前記第１***における前記被検体を表す第１ボリュームデータを取得し、前記被検体の***を前記第１***とは異なる第２***にした状態で前記被検体を撮影することで、前記第２***における前記被検体を表す第２ボリュームデータを取得する画像取得手段と、前記第１ボリュームデータから前記管状組織の第１芯線を抽出し、前記第２ボリュームデータから前記管状組織の第２芯線を抽出する芯線抽出手段と、前記第１芯線が表す前記管状組織の形状に基づいて前記管状組織の第１の特徴点を特定し、前記第２芯線が表す前記管状組織の形状に基づいて前記管状組織の第２の特徴点を特定する特定手段と、前記第１芯線上に設定された始点から前記第１の特徴点までの距離と、前記第２芯線上に設定された始点から前記第２の特徴点までの距離との差が、予め設定された所定距離以内に含まれる前記第１の特徴点と前記第２の特徴点とを対応付ける対応付け手段と、隣り合う前記第１の特徴点間の距離を規格化し、隣り合う前記第２の特徴点間の距離を規格化し、前記規格化された隣り合う前記第１の特徴点の間の第１区間と、前記第１の特徴点と対応付けられた隣り合う前記第２の特徴点の間の第２区間とにおいて、前記規格化された距離が同じ位置にそれぞれ視点を設定し、前記第１ボリュームデータと前記第２ボリュームデータとに対してボリュームレンダリングを施すことで、前記第１ボリュームデータに基づく前記管状組織の内部を表す第１の３次元画像データと前記第２ボリュームデータに基づく前記管状組織の内部を表す第２の３次元画像データとを生成する画像生成手段と、前記第１の３次元画像データに基づく第１の３次元画像と、前記第２の３次元画像データに基づく第２の３次元画像とを並べて表示手段に表示させる表示制御手段と、を有し、前記特定手段は、前記第１芯線上に始点を設定し、前記第１芯線上の位置と前記第１芯線に沿った前記始点からの距離との関係を第１曲線で表した第１グラフと、前記第２芯線上に始点を設定し、前記第２芯線上の位置と前記第２芯線に沿った前記始点からの距離との関係を第２曲線で表した第２グラフとを求めるグラフ作成手段と、前記第１曲線の傾きに基づいて前記第１曲線の特徴点を前記第１の特徴点として特定し、前記第２曲線の傾きに基づいて前記第２曲線の特徴点を前記第２の特徴点として特定する特徴点特定手段と、からなり、前記特徴点特定手段は、前記第１曲線を前記第１芯線における距離によって２次微分することで得られた２次微分値が、予め設定された第１閾値以下となる前記第１芯線上の位置を前記第１の特徴点として特定し、前記第２曲線を前記第２芯線における距離によって２次微分することで得られた２次微分値が、前記第１閾値以下となる前記第２芯線上の位置を前記第２の特徴点として特定することを特徴とするＸ線ＣＴ装置である。 In the first aspect of the present invention, the first core data of the tubular tissue is extracted from the first volume data in response to the first volume data and the second volume data represented in different states of the tubular tissue. Identifying a first feature point of the tubular tissue based on a shape of the tubular tissue represented by the first core wire, and a core wire extracting means for extracting a second core wire of the tubular tissue from the second volume data, A specifying means for specifying a second feature point of the tubular tissue based on a shape of the tubular tissue represented by a second core line; and a distance from a start point set on the first core line to the first feature point; The difference between the start point set on the second core line and the distance from the second feature point is within a predetermined distance, and the first feature point and the second feature point are Associating means for associating Normalizing a distance between the matching first feature points, normalizing a distance between the adjacent second feature points, and a first section between the standardized adjacent first feature points; In the second section between the adjacent second feature points associated with the first feature points, viewpoints are respectively set at the same normalized distances, and the first volume data and By applying volume rendering to the second volume data, the inside of the tubular tissue based on the first three-dimensional image data representing the inside of the tubular tissue based on the first volume data and the second volume data Image generating means for generating second 3D image data representing the first 3D image based on the first 3D image data, and a second 3D based on the second 3D image data. Dimensional image A display control unit for displaying on the display unit side by side, the specifying unit from the first to set the starting point on the core wire, the start point along the first wire and a position on the first core wire The first graph representing the relationship with the distance of the first curve, a start point on the second core line, a position on the second core line and a distance from the start point along the second core line A graph creating means for obtaining a second graph representing the relationship by a second curve; a feature point of the first curve is specified as the first feature point based on an inclination of the first curve; and the second curve Characteristic point specifying means for specifying the characteristic point of the second curve as the second characteristic point based on the inclination of the characteristic point, and the characteristic point specifying means determines the first curve according to the distance in the first core line. The secondary differential value obtained by the secondary differentiation is a preset first value. A position on the first core line that is equal to or lower than a threshold is specified as the first feature point, and a second-order differential value obtained by second-order differentiation of the second curve according to a distance in the second core line is The medical image processing apparatus is characterized in that a position on the second core line that is equal to or lower than a first threshold is specified as the second feature point .
According to a third aspect of the present invention, the computer receives the first volume data and the second volume data in which the tubular tissues are represented in different states, and from the first volume data, the first volume data of the tubular tissues is received. Based on the core line extraction function for extracting one core line and extracting the second core line of the tubular tissue from the second volume data, and the shape of the tubular tissue represented by the first core line, the first feature point of the tubular tissue The first feature from the specifying function for specifying the second feature point of the tubular tissue based on the shape of the tubular tissue represented by the second core wire and the starting point set on the first core wire The difference between the distance to the point and the distance from the start point set on the second core line to the second feature point is within a predetermined distance set in advance, and the first feature point and the first Corresponding to 2 feature points Normalizing the distance between the first feature points adjacent to each other, normalizing the distance between the second feature points adjacent to each other, and In the first interval between and the second interval between the second feature points adjacent to each other corresponding to the first feature point, the viewpoints are respectively set at the same standardized distances. First volume data representing the inside of the tubular tissue based on the first volume data and the second volume data by performing volume rendering on the first volume data and the second volume data An image generation function for generating second 3D image data representing the inside of the tubular tissue based on the first 3D image, a first 3D image based on the first 3D image data, and the second 3D image To the data Brute a display control function of displaying on the display unit side by side and the second three-dimensional image, there is to be executed, wherein the specific function, set the start point on the first core, on the first core wire A first graph representing a relationship between a position and a distance from the start point along the first core line by a first curve; a start point on the second core line; and a position on the second core line and the first line A graph creation function for obtaining a second graph representing a relationship with a distance from the starting point along a two-core line by a second curve; and a feature point of the first curve based on an inclination of the first curve. A feature point identifying function that identifies the feature point of the second curve as the second feature point based on the slope of the second curve, and the feature point identifying function includes: The first curve is obtained by second-order differentiation according to the distance in the first core wire. A position on the first core line at which the obtained secondary differential value is equal to or lower than a preset first threshold is specified as the first feature point, and the second curve is quadratic according to the distance in the second core line. A medical image processing program characterized by specifying, as the second feature point, a position on the second core line where a second-order differential value obtained by differentiation is equal to or less than the first threshold value .
According to a fourth aspect of the present invention, the first volume data representing the subject in the first body position is obtained by imaging the subject in a state where the body posture of the subject having a tubular tissue is in the first body position. And acquiring the second volume data representing the subject in the second body position by photographing the subject in a state where the body posture of the subject is in a second body position different from the first body position. Image acquisition means; core line extraction means for extracting a first core wire of the tubular tissue from the first volume data; and extracting a second core wire of the tubular tissue from the second volume data; and the first core wire represents Identifying means for identifying a first feature point of the tubular tissue based on the shape of the tubular tissue, and identifying a second feature point of the tubular tissue based on the shape of the tubular tissue represented by the second core wire; The first core The difference between the distance from the start point set above to the first feature point and the distance from the start point set on the second core line to the second feature point is within a preset predetermined distance The association means for associating the first feature point and the second feature point included in each other, the distance between the adjacent first feature points, and the distance between the adjacent second feature points , And the standardized first section between the adjacent first feature points and the second section between the adjacent second feature points associated with the first feature points In the above, the viewpoints are respectively set at the positions where the standardized distances are the same, and volume rendering is performed on the first volume data and the second volume data, so that the tube based on the first volume data is obtained. The first 3 representing the inside of the organization Image generating means for generating original image data and second 3D image data representing the inside of the tubular tissue based on the second volume data; and a first 3D image based on the first 3D image data And display control means for displaying the second 3D image based on the second 3D image data side by side on the display means, and the specifying means sets a starting point on the first core line. A first graph representing a relationship between a position on the first core line and a distance from the start point along the first core line by a first curve; a start point on the second core line; Graph creating means for obtaining a second graph representing a relationship between a position on a core line and a distance from the starting point along the second core line by a second curve, and the first based on the slope of the first curve A feature point of a curve is specified as the first feature point, and the second feature point Feature point specifying means for specifying the feature point of the second curve as the second feature point based on the slope of the curve, wherein the feature point specifying means is a distance between the first curve and the first curve. A position on the first core line where the second-order differential value obtained by second-order differentiation is equal to or less than a preset first threshold is specified as the first feature point, and the second curve is A second differential value obtained by performing a second order differentiation with respect to a distance in the second core line specifies a position on the second core line that is equal to or lower than the first threshold value as the second feature point. X-ray CT apparatus.

この発明によると、第１区間の距離と、その第１区間に対応する第２区間の距離とを規格化し、第１区間と第２区間とにおいて、規格化された距離が同じ位置にそれぞれ視点を設定して、第１ボリュームデータと第２ボリュームデータとに対してボリュームレンダリングを施すことで、第１ボリュームデータと第２ボリュームデータとで、それぞれ対応する位置における３次元画像データを生成して表示することが可能となる。そのことにより、第１区間の長さと第２区間の長さとが異なっていても、第１区間及び第２区間の全体に亘って３次元画像データを生成して表示することが可能となる。その結果、管状組織がそれぞれ異なる状態で表わされた第１の３次元画像と第２の３次元画像とにおいて、管状組織の観察における見落としの発生を抑制することが可能となる。   According to the present invention, the distance of the first section and the distance of the second section corresponding to the first section are normalized, and the standardized distance is the same in both the first section and the second section. And performing volume rendering on the first volume data and the second volume data to generate three-dimensional image data at corresponding positions in the first volume data and the second volume data, respectively. It is possible to display. As a result, even if the length of the first section is different from the length of the second section, it is possible to generate and display 3D image data over the entire first section and second section. As a result, it is possible to suppress the occurrence of oversight in the observation of the tubular tissue in the first three-dimensional image and the second three-dimensional image in which the tubular tissues are represented in different states.

この発明の実施形態に係る医用画像処理装置を示すブロック図である。1 is a block diagram illustrating a medical image processing apparatus according to an embodiment of the present invention. この発明の実施形態において、被検体の***を変えて撮影を行うことで取得された大腸領域を表す画像を模式的に示す図である。In embodiment of this invention, it is a figure which shows typically the image showing the large intestine area | region acquired by imaging by changing the body posture of a subject. この発明の実施形態に係る医用画像処理装置によって、大腸の形状が変化している箇所を特定する処理を説明するためのグラフである。It is a graph for demonstrating the process which specifies the location where the shape of the large intestine is changing by the medical image processing apparatus which concerns on embodiment of this invention. この発明の実施形態に係る医用画像処理装置によって、大腸の形状が変化している箇所を特定する処理を説明するためのグラフである。It is a graph for demonstrating the process which specifies the location where the shape of the large intestine is changing by the medical image processing apparatus which concerns on embodiment of this invention. 従来技術において、被検体の***を変えて撮影を行うことで取得された大腸領域を表す画像を模式的に示す図である。In a prior art, it is a figure which shows typically the image showing the large intestine area | region acquired by imaging | photography while changing the body posture of a subject.

この発明の実施形態に係る医用画像処理装置について、図１を参照して説明する。図１は、この発明の実施形態に係る医用画像処理装置を示すブロック図である。   A medical image processing apparatus according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a block diagram showing a medical image processing apparatus according to an embodiment of the present invention.

この発明の実施形態に係る医用画像処理装置１は、画像データ記憶部２、芯線抽出部３、グラフ作成部４、特徴点特定部５、対応付け部６、画像生成部７、表示制御部９、及び表示部１０を備えている。また、医用画像処理装置１は、医用画像診断装置５０に接続されている。   A medical image processing apparatus 1 according to an embodiment of the present invention includes an image data storage unit 2, a core line extraction unit 3, a graph creation unit 4, a feature point identification unit 5, an association unit 6, an image generation unit 7, and a display control unit 9. And a display unit 10. The medical image processing apparatus 1 is connected to a medical image diagnostic apparatus 50.

（医用画像診断装置５０）
医用画像診断装置５０は例えばＸ線ＣＴ装置やＭＲＩ装置であり、被検体を撮影することで、撮影対象を３次元的に表わすボリュームデータを取得する。例えば、医用画像診断装置５０としてＸ線ＣＴ装置を用いて、被検体の***を撮影ごとに変えて、被検体の大腸（管状組織）を撮影することで、各***における大腸領域を含む組織を３次元的に表すボリュームデータを取得する。この実施形態では、１例として、医用画像診断装置５０によって、被検体を仰向けにした状態（Ｓｕｐｉｎｅ）で撮影することで、仰向け状態における大腸領域を含む組織を表すボリュームデータを取得する。また、医用画像診断装置５０によって、被検体をうつ伏せにした状態（Ｐｒｏｎｅ）で撮影することで、うつ伏せ状態における大腸領域を含む組織を表すボリュームデータを取得する。なお、仰向け状態の***が、この発明の「第１***」の１例に相当し、うつ伏せ状態の***が、この発明の「第２***」の１例に相当する。また、仰向け状態におけるボリュームデータが、この発明の「第１ボリュームデータ」の１例に相当し、うつ伏せ状態におけるボリュームデータが、この発明の「第２ボリュームデータ」の１例に相当する。 (Medical image diagnostic apparatus 50)
The medical image diagnostic apparatus 50 is, for example, an X-ray CT apparatus or an MRI apparatus, and acquires volume data that three-dimensionally represents an imaging target by imaging a subject. For example, by using an X-ray CT apparatus as the medical image diagnostic apparatus 50, the body position of the subject is changed for each imaging, and the large intestine (tubular tissue) of the subject is imaged, so that a tissue including the large intestine region in each body position is obtained. Volume data expressed three-dimensionally is acquired. In this embodiment, as an example, the medical image diagnostic apparatus 50 captures volume data representing a tissue including a large intestine region in a supine state by photographing the subject in a supine state (Supine). Further, the medical image diagnostic apparatus 50 captures volume data representing a tissue including a large intestine region in a prone state by photographing the subject in a prone state (Prone). The posture in the supine state corresponds to one example of the “first body position” of the present invention, and the body position in the prone state corresponds to one example of the “second body position” of the present invention. The volume data in the supine state corresponds to an example of “first volume data” of the present invention, and the volume data in a prone state corresponds to an example of “second volume data” of the present invention.

医用画像診断装置５０は、各***におけるボリュームデータを医用画像処理装置１に出力する。この実施形態では、医用画像診断装置５０は、仰向け状態における大腸領域を含む組織を表すボリュームデータと、うつ伏せ状態における大腸領域を含む組織を表すボリュームデータとを医用画像処理装置１に出力する。   The medical image diagnostic apparatus 50 outputs volume data for each posture to the medical image processing apparatus 1. In this embodiment, the medical image diagnostic apparatus 50 outputs volume data representing a tissue including a large intestine region in a supine state and volume data representing a tissue including a large intestine region in a prone state to the medical image processing apparatus 1.

（画像データ記憶部２）
画像データ記憶部２は、医用画像診断装置５０から画像データを受けて、その画像データを記憶する。この実施形態では、画像データ記憶部２は、仰向け状態で取得された大腸領域を含む組織を表すボリュームデータと、うつ伏せ状態で取得された大腸領域を含む組織を表すボリュームデータとを記憶する。なお、画像データ記憶部２は、ハードディスクやメモリなどの記憶装置によって構成されている。 (Image data storage unit 2)
The image data storage unit 2 receives image data from the medical image diagnostic apparatus 50 and stores the image data. In this embodiment, the image data storage unit 2 stores volume data representing a tissue including a large intestine region acquired in a supine state and volume data representing a tissue including a large intestine region acquired in a prone state. The image data storage unit 2 is configured by a storage device such as a hard disk or a memory.

（芯線抽出部３）
芯線抽出部３は、大腸領域を含む組織を表わすボリュームデータを画像データ記憶部２から読み込んで、大腸領域を含む組織を表すボリュームデータから、大腸領域を３次元的に表すボリュームデータを抽出する。この実施形態では、芯線抽出部３は、仰向け状態で取得された大腸領域を含む組織を表すボリュームデータから、仰向け状態における大腸領域を表すボリュームデータを抽出する。また、芯線抽出部３は、うつ伏せ状態における大腸領域を含む組織を表すボリュームデータから、うつ伏せ状態における大腸領域を含む組織を表すボリュームデータを抽出する。大腸領域を表すボリュームデータを抽出方法は、公知の抽出方法を採用することができる。例えば、芯線抽出部３は、ボリュームデータを形成する画素の画素値について閾値処理を実行することで、大腸に相当する画像領域（大腸領域）を抽出する。閾値処理で用いる閾値は、医用画像処理装置１に設けられている図示しない記憶装置に予め記憶させておけば良い。 (Core extraction unit 3)
The core line extraction unit 3 reads volume data representing a tissue including the large intestine region from the image data storage unit 2, and extracts volume data representing the large intestine region three-dimensionally from the volume data representing the tissue including the large intestine region. In this embodiment, the core wire extraction unit 3 extracts volume data representing the large intestine region in the supine state from the volume data representing the tissue including the large intestine region acquired in the supine state. Further, the core line extraction unit 3 extracts volume data representing a tissue including a large intestine region in a lying state from volume data representing a tissue including a large intestine region in a lying state. A known extraction method can be adopted as a method for extracting volume data representing the large intestine region. For example, the core line extraction unit 3 extracts an image region corresponding to the large intestine (colon region) by executing threshold processing on the pixel values of the pixels forming the volume data. The threshold used in the threshold processing may be stored in advance in a storage device (not shown) provided in the medical image processing apparatus 1.

ここで、大腸領域を表す画像について、図２を参照して説明する。図２は、この発明の実施形態において、被検体の***を変えて撮影を行うことで取得された大腸領域を表す画像を模式的に示す図である。例えば図２に示すように、芯線抽出部３は、仰向け状態（Ｓｕｐｉｎｅ）における大腸領域を表すボリュームデータ１００と、うつ伏せ状態（Ｐｒｏｎｅ）における大腸領域を表すボリュームデータ２００とをそれぞれ抽出する。   Here, an image representing the large intestine region will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a diagram schematically showing an image representing a large intestine region acquired by performing imaging while changing the posture of a subject in the embodiment of the present invention. For example, as illustrated in FIG. 2, the core line extraction unit 3 extracts volume data 100 representing the large intestine region in the supine state (Supine) and volume data 200 representing the large intestine region in the prone state (Prone).

さらに、芯線抽出部３は、仰向け状態で取得されたボリュームデータ１００に基づいて、３次元的な芯線１１０を抽出する。同様に、芯線抽出部３は、うつ伏せ状態で取得されたボリュームデータ２００に基づいて、３次元的な芯線２１０を抽出する。１例として、芯線抽出部３は、大腸領域の中心を通る中心線を芯線として、芯線１１０と芯線２１０とを抽出する。例えば、特開２００６−２４６９４１号公報に記載の方法や、特開２００４−２３００８６号公報に記載の方法によって、大腸領域を表すボリュームデータから芯線を抽出することができる。なお、大腸領域において、途絶している領域がある場合には、芯線抽出部３は、その途絶している区間を直線で繋げることで芯線を抽出する。そして、芯線抽出部３は、仰向け状態における芯線１１０の座標情報と、うつ伏せ状態における芯線２１０の座標情報とを、グラフ作成部４と画像生成部７とに出力する。なお、芯線１１０が、この発明の「第１芯線」の１例に相当し、芯線２１０が、この発明の「第２芯線」の１例に相当する。また、芯線抽出部３が、この発明の「芯線抽出手段」の１例に相当する。   Furthermore, the core wire extraction unit 3 extracts a three-dimensional core wire 110 based on the volume data 100 acquired in the supine state. Similarly, the core line extraction unit 3 extracts a three-dimensional core line 210 based on the volume data 200 acquired in a prone state. As an example, the core line extraction unit 3 extracts the core line 110 and the core line 210 using a center line passing through the center of the large intestine region as a core line. For example, a core line can be extracted from volume data representing a large intestine region by a method described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2006-246941 or a method described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2004-230086. When there is a discontinuous region in the large intestine region, the core line extraction unit 3 extracts the core line by connecting the discontinuous sections with a straight line. Then, the core line extraction unit 3 outputs the coordinate information of the core wire 110 in the supine state and the coordinate information of the core wire 210 in the prone state to the graph creation unit 4 and the image generation unit 7. The core wire 110 corresponds to an example of the “first core wire” of the present invention, and the core wire 210 corresponds to an example of the “second core wire” of the present invention. The core wire extraction unit 3 corresponds to an example of the “core wire extraction unit” of the present invention.

（グラフ作成部４）
グラフ作成部４は、始点設定部４１と距離算出部４２とを備えている。グラフ作成部４は、芯線抽出部３によって抽出された芯線の座標情報に基づいて、芯線上の各座標位置と芯線の長さとの関係を曲線で表すグラフを作成する。以下、グラフ作成部４の詳細を説明する。 (Graph generator 4)
The graph creation unit 4 includes a start point setting unit 41 and a distance calculation unit 42. The graph creation unit 4 creates a graph representing the relationship between each coordinate position on the core line and the length of the core line as a curve based on the coordinate information of the core line extracted by the core line extraction unit 3. Details of the graph creation unit 4 will be described below.

（始点設定部４１）
始点設定部４１は、芯線抽出部３によって抽出された各***における芯線に対して、始点を設定する。図２に示す例の場合、始点設定部４１は、芯線１１０の端部の位置にある特徴点１２０を始点として設定する。同様に、始点設定部４１は、芯線２１０の端部にある特徴点２２０を始点として設定する。なお、特徴点１２０及び特徴点２２０は、大腸における肛門の位置に相当する。このように、始点設定部４１は、芯線１１０と芯線２１０とにおいて、同じ位置に始点を設定する。例えば、始点設定部４１は、芯線１１０において特徴点１２０を始点に設定した場合、特徴点１２０の座標位置と、芯線２１０における特徴点２２０及び特徴点２２５の座標位置とを比べて、座標位置が特徴点１２０と比較的近い特徴点を、芯線２１０における始点として設定する。座標位置が比較的近い場合には、芯線２１０において特徴点１２０と同じ位置を示していると推定されるからである。図２に示す例の場合、特徴点２２０の座標位置が特徴点１２０の座標位置と比較的近いため、始点設定部４１は、特徴点２２０を芯線２１０における始点に設定する。なお、始点設定部４１は、芯線１１０において、特徴点１２０とは反対側の端部にある特徴点１２５を始点として設定し、芯線２１０において、特徴点２２０とは反対側の端部にある特徴点２２５を始点として設定しても良い。または、始点設定部４１は、図示しない操作部によって操作者が指定した点を始点として設定しても良い。 (Start point setting unit 41)
The start point setting unit 41 sets a start point for the core line in each body position extracted by the core line extraction unit 3. In the case of the example illustrated in FIG. 2, the start point setting unit 41 sets the feature point 120 at the end position of the core wire 110 as the start point. Similarly, the start point setting unit 41 sets a feature point 220 at the end of the core wire 210 as a start point. Note that the feature point 120 and the feature point 220 correspond to the position of the anus in the large intestine. Thus, the start point setting unit 41 sets the start point at the same position in the core wire 110 and the core wire 210. For example, when the feature point 120 is set as the start point in the core line 110, the start point setting unit 41 compares the coordinate position of the feature point 120 with the coordinate positions of the feature point 220 and the feature point 225 in the core line 210, and the coordinate position is A feature point that is relatively close to the feature point 120 is set as the start point of the core line 210. This is because when the coordinate positions are relatively close, it is estimated that the core line 210 indicates the same position as the feature point 120. In the example shown in FIG. 2, since the coordinate position of the feature point 220 is relatively close to the coordinate position of the feature point 120, the start point setting unit 41 sets the feature point 220 as the start point of the core line 210. The start point setting unit 41 sets the feature point 125 at the end opposite to the feature point 120 in the core line 110 as the start point, and the feature at the end opposite to the feature point 220 in the core line 210. You may set the point 225 as a starting point. Alternatively, the start point setting unit 41 may set a point designated by the operator using an operation unit (not shown) as the start point.

（距離算出部４２）
距離算出部４２は、各***における芯線に沿って始点からの距離を求める。具体的には、距離算出部４２は、仰向け状態における芯線１１０に沿って、始点設定部４１によって設定された始点（特徴点１２０）からの距離Ｌ１を求める。同様に、距離算出部４２は、うつ伏せ状態における芯線２１０に沿って、始点設定部４１によって設定された始点（特徴点２２０）からの距離Ｌ２を求める。 (Distance calculation unit 42)
The distance calculation part 42 calculates | requires the distance from a starting point along the core line in each body position. Specifically, the distance calculation unit 42 calculates the distance L 1 from the start point (feature point 120) set by the start point setting unit 41 along the core line 110 in the supine state. Similarly, the distance calculation unit 42, face down along the core line 210 in a state, it obtains the distance L 2 from the starting point set by the starting point setting unit 41 (feature point 220).

以上のように距離Ｌ１及び距離Ｌ２が求められると、グラフ作成部４は、芯線上の各座標位置と芯線の長さ（距離Ｌ１、距離Ｌ２）との関係を曲線で表すグラフを作成する。具体的には、グラフ作成部４は、３次元の直交座標系（ｘ、ｙ、ｚ）を定義し、距離Ｌ１と芯線１１０のｘ軸上の座標位置ｘとの関係を曲線で表すグラフ（Ｌ１−ｘ）を求める。同様に、グラフ作成部４は、距離Ｌ１と芯線１１０のｙ軸上の座標位置ｙとの関係を曲線で表すグラフ（Ｌ１−ｙ）を求め、距離Ｌ１と芯線１１０のｚ軸上の座標位置ｚとの関係を曲線で表すグラフ（Ｌ１−ｚ）を求める。また、グラフ作成部４は、距離Ｌ２と芯線２１０のｘ軸上の座標位置ｘとの関係を曲線で表すグラフ（Ｌ２−ｘ）、距離Ｌ２と芯線２１０のｙ軸上の座標位置ｙとの関係を曲線で表すグラフ（Ｌ２−ｙ）、及び、距離Ｌ２と芯線２１０のｚ軸上の座標位置ｚとの関係を曲線で表すグラフ（Ｌ２−ｚ）を求める。 When the distance L 1 and the distance L 2 are obtained as described above, the graph creating unit 4 is a graph that represents the relationship between each coordinate position on the core wire and the length of the core wire (distance L 1 , distance L 2 ) as a curve. Create Graph Specifically, the graph creation unit 4, represented by curve the relationship between to define the three-dimensional orthogonal coordinate system (x, y, z), the distance L 1 and the coordinate position x on the x-axis of the core wire 110 (L 1 -x) is obtained. Similarly, the graph creation unit 4 obtains a graph (L 1 −y) that represents the relationship between the distance L 1 and the coordinate position y of the core wire 110 on the y axis as a curve, and the distance L 1 and the core wire 110 on the z axis. Request graph (L 1 -z) representing the relationship between the coordinate position z of the curve. Further, the graph creation unit 4 is a graph (L 2 -x) that represents the relationship between the distance L 2 and the coordinate position x on the x-axis of the core wire 210, and the coordinate position on the y-axis of the distance L 2 and the core wire 210. A graph (L 2 -y) representing the relationship with y as a curve and a graph (L 2 -z) representing the relationship between the distance L 2 and the coordinate position z of the core wire 210 on the z axis as a curve are obtained.

グラフ作成部４によって作成された各グラフを図３及び図４に示す。図３及び図４は、この発明の実施形態に係る医用画像処理装置によって、大腸の形状が変化している箇所を特定する処理を説明するためのグラフである。図３には、距離Ｌ１と芯線１１０の各軸の座標位置との関係を示すグラフが示されている。また、図４には、距離Ｌ２と芯線２１０の各軸の座標位置との関係を示すグラフが示されている。 Each graph created by the graph creation unit 4 is shown in FIGS. FIG. 3 and FIG. 4 are graphs for explaining processing for specifying a portion where the shape of the large intestine is changed by the medical image processing apparatus according to the embodiment of the present invention. FIG. 3 shows a graph showing the relationship between the distance L 1 and the coordinate position of each axis of the core wire 110. Further, in FIG. 4 is a graph showing the relationship between the coordinate position of each axis of the distance L 2 and the core wire 210 is shown.

図３において、グラフ３００は、距離Ｌ１とｘ軸上の座標位置ｘとの関係を曲線で表すグラフ（Ｌ１−ｘ）であり、グラフ３１０は、距離Ｌ１とｙ軸上の座標位置ｙとの関係を曲線で表すグラフ（Ｌ１−ｙ）であり、グラフ３２０は、距離Ｌ１とｚ軸上の座標位置ｚとの関係を曲線で表すグラフ（Ｌ１−ｚ）である。一方、図４において、グラフ４００は、距離Ｌ２とｘ軸上の座標位置ｘとの関係を曲線で表すグラフ（Ｌ２−ｘ）であり、グラフ４１０は、距離Ｌ２とｙ軸上の座標位置ｙとの関係を曲線で表すグラフ（Ｌ２−ｙ）であり、グラフ４２０は、距離Ｌ２とｚ軸上の座標位置ｚとの関係を曲線で表すグラフ（Ｌ２−ｚ）である。 In FIG. 3, a graph 300 is a graph (L 1 −x) that represents the relationship between the distance L 1 and the coordinate position x on the x-axis by a curve, and the graph 310 is a coordinate position on the y-axis and the distance L 1. A graph (L 1 -y) representing the relationship with y as a curve, and a graph 320 is a graph (L 1 -z) representing the relationship between the distance L 1 and the coordinate position z on the z axis as a curve. On the other hand, in FIG. 4, a graph 400 is a graph (L 2 −x) that represents the relationship between the distance L 2 and the coordinate position x on the x axis by a curve, and the graph 410 is a graph on the distance L 2 and the y axis. The graph is a graph (L 2 -y) representing the relationship with the coordinate position y as a curve, and the graph 420 is a graph (L 2 -z) representing the relationship between the distance L 2 and the coordinate position z on the z axis as a curve. is there.

以上のようにして、グラフ作成部４は、仰向け状態における芯線１１０に基づいて、各軸上の座標位置と距離Ｌ１との関係を曲線で表すグラフを作成し、また、うつ伏せ状態における芯線２１０に基づいて、各軸上の座標位置と距離Ｌ２との関係を曲線で表すグラフを作成する。そして、グラフ作成部４は、各グラフの曲線を示す情報を特徴点特定部５に出力する。なお、グラフ３００、３１０、３２０が、この発明の「第１グラフ」の１例に相当し、グラフ３００、３１０、３２０にそれぞれ表わされた曲線が、この発明の「第１曲線」に相当する。また、グラフ４００、４１０、４２０が、この発明の「第２グラフ」の１例に相当し、グラフ４００、４１０、４２０にそれぞれ表わされた曲線が、この発明の「第２曲線」に相当する。また、グラフ作成部４が、この発明の「グラフ作成手段」の１例に相当する。 As described above, the graph creation unit 4, based on the core wire 110 in a supine condition, creates a graph representing the relationship between the coordinate position and the distance L 1 on each axis a curve, also the core wire 210 in a prone state based on, to create a graph showing the relationship between the coordinate position and the distance L 2 on each axis with a curve. Then, the graph creating unit 4 outputs information indicating the curve of each graph to the feature point specifying unit 5. The graphs 300, 310, and 320 correspond to an example of the “first graph” of the present invention, and the curves respectively represented by the graphs 300, 310, and 320 correspond to the “first curve” of the present invention. To do. The graphs 400, 410, and 420 correspond to an example of the “second graph” of the present invention, and the curves represented by the graphs 400, 410, and 420 correspond to the “second curve” of the present invention. To do. The graph creating unit 4 corresponds to an example of “graph creating means” of the present invention.

（特徴点特定部５）
特徴点特定部５は、微分処理部５１と、個別ピーク点特定部５２と、個別変化点特定部５５と、形状変化点特定部５８とを備えている。特徴点特定部５は、グラフ作成部４によって作成されたグラフが表す曲線に基づいて、大腸の形状が変化している箇所（特徴点）を特定する。例えば、特徴点特定部５は、各グラフが表す曲線のピーク点を特定し、そのピーク点を大腸の形状が変化している箇所（特徴点）として定義する。また、特徴点特定部５は、各グラフが表す曲線の傾きの変化量が予め設定された閾値以上となっている点を、大腸の形状が変化している箇所（特徴点）として定義する。以下、特徴点特定部５の各部について説明する。 (Feature point identification unit 5)
The feature point specifying unit 5 includes a differentiation processing unit 51, an individual peak point specifying unit 52, an individual change point specifying unit 55, and a shape change point specifying unit 58. The feature point specifying unit 5 specifies a location (feature point) where the shape of the large intestine changes based on the curve represented by the graph created by the graph creating unit 4. For example, the feature point specifying unit 5 specifies a peak point of a curve represented by each graph, and defines the peak point as a location (feature point) where the shape of the large intestine changes. Further, the feature point specifying unit 5 defines a point where the amount of change in the slope of the curve represented by each graph is equal to or greater than a preset threshold value as a location where the shape of the large intestine changes (a feature point). Hereinafter, each part of the feature point specifying unit 5 will be described.

（微分処理部５１）
微分処理部５１は、グラフ作成部４によって作成された各グラフが表す曲線を示す情報を受けて、各グラフが表す曲線に対して距離による微分処理を行う。この実施形態では、微分処理部５１は、各グラフが表す曲線に対して距離による１次微分と２次微分とを行う。そして、微分処理部５１は、微分処理によって得られた１次微分値と２次微分値とを、個別ピーク点特定部５２と個別変化点特定部５５とに出力する。 (Differential processing part 51)
The differentiation processing unit 51 receives information indicating the curve represented by each graph created by the graph creation unit 4, and performs a differentiation process based on the distance on the curve represented by each graph. In this embodiment, the differentiation processing unit 51 performs primary differentiation and secondary differentiation based on the distance with respect to the curve represented by each graph. Then, the differential processing unit 51 outputs the primary differential value and the secondary differential value obtained by the differential processing to the individual peak point specifying unit 52 and the individual change point specifying unit 55.

例えば、微分処理部５１は、距離Ｌ１とｘ軸上の座標位置ｘとの関係を曲線で表すグラフ３００に対して、距離Ｌ１による１次微分処理と２次微分処理とを行い、１次微分値と２次微分値とを個別ピーク点特定部５２と個別変化点特定部５５とに出力する。同様に、微分処理部５１は、距離Ｌ１とｙ軸上の座標位置ｙとの関係を曲線で表すグラフ３１０に対して、距離Ｌ１による１次微分処理と２次微分処理とを行い、１次微分値と２次微分値とを個別ピーク点特定部５２と個別変化点特定部５５とに出力する。同様に、微分処理部５１は、距離Ｌ１とｚ軸上の座標位置ｚとの関係を曲線で表すグラフ３２０に対して、距離Ｌ１による１次微分処理と２次微分処理とを行い、１次微分値と２次微分値とを個別ピーク点特定部５２と個別変化点特定部５５とに出力する。また、微分処理部５１は、距離Ｌ２とｘ軸上の座標位置ｘとの関係を曲線で表すグラフ４００に対して、距離Ｌ２による１次微分処理と２次微分処理とを行い、１次微分値と２次微分値とを個別ピーク点特定部５２と個別変化点特定部５５とに出力する。同様に、微分処理部５１は、距離Ｌ２とｙ軸上の座標位置ｙとの関係を曲線で表すグラフ４１０に対して、距離Ｌ２による１次微分処理と２次微分処理とを行い、１次微分値と２次微分値とを個別ピーク点特定部５２と個別変化点特定部５５とに出力する。同様に、微分処理部５１は、距離Ｌ２とｚ軸上の座標位置ｚとの関係を曲線で表すグラフ４２０に対して、距離Ｌ２による１次微分処理と２次微分処理とを行い、１次微分値と２次微分値とを個別ピーク点特定部５２と個別変化点特定部５５とに出力する。 For example, the differential processing unit 51 performs a primary differential process and a secondary differential process based on the distance L 1 on the graph 300 that represents the relationship between the distance L 1 and the coordinate position x on the x axis as a curve. The secondary differential value and the secondary differential value are output to the individual peak point specifying unit 52 and the individual change point specifying unit 55. Similarly, the differential processing unit 51 performs a primary differential process and a secondary differential process based on the distance L 1 on the graph 310 that represents the relationship between the distance L 1 and the coordinate position y on the y-axis as a curve, The primary differential value and the secondary differential value are output to the individual peak point specifying unit 52 and the individual change point specifying unit 55. Similarly, the differential processing unit 51 performs a primary differential process and a secondary differential process with the distance L 1 on the graph 320 that represents the relationship between the distance L 1 and the coordinate position z on the z-axis as a curve, The primary differential value and the secondary differential value are output to the individual peak point specifying unit 52 and the individual change point specifying unit 55. In addition, the differential processing unit 51 performs a primary differential process and a secondary differential process based on the distance L 2 on the graph 400 that represents the relationship between the distance L 2 and the coordinate position x on the x-axis as a curve. The secondary differential value and the secondary differential value are output to the individual peak point specifying unit 52 and the individual change point specifying unit 55. Similarly, the differential processing unit 51 performs a primary differential process and a secondary differential process based on the distance L 2 on the graph 410 that represents the relationship between the distance L 2 and the coordinate position y on the y-axis as a curve, The primary differential value and the secondary differential value are output to the individual peak point specifying unit 52 and the individual change point specifying unit 55. Similarly, the differential processing unit 51 performs a primary differential process and a secondary differential process based on the distance L 2 on the graph 420 that represents the relationship between the distance L 2 and the coordinate position z on the z axis as a curve. The primary differential value and the secondary differential value are output to the individual peak point specifying unit 52 and the individual change point specifying unit 55.

（個別ピーク点特定部５２）
個別ピーク点特定部５２は、ピーク点特定部５３とピーク点推定部５４とを備えている。個別ピーク点特定部５２は、各グラフの１次微分値と２次微分値とを微分処理部５１から受けて、各グラフが表す曲線において座標位置ｘ、ｙ、ｚがそれぞれピークを形成するピーク点（グラフの傾きの符号が変化する点）を特定する。 (Individual peak point specifying unit 52)
The individual peak point specifying unit 52 includes a peak point specifying unit 53 and a peak point estimating unit 54. The individual peak point specifying unit 52 receives the primary differential value and the secondary differential value of each graph from the differential processing unit 51, and the peak at which the coordinate positions x, y, and z each form a peak in the curve represented by each graph. Specify a point (a point where the sign of the slope of the graph changes).

（ピーク点特定部５３）
ピーク点特定部５３は、各グラフが表す曲線において、２次微分値が「０」となる点をピーク点として特定する。具体的には、ピーク点特定部５３は、グラフ３００が表す曲線の２次微分値が「０」となる点３０１（Ｌ１ｘａ、Ｘ１ａ）をピーク点として特定する。また、ピーク点特定部５３は、グラフ３００が表す曲線の２次微分値が「０」となる点３０３をピーク点として特定する。同様に、ピーク点特定部５３は、グラフ３１０が表す曲線の２次微分値が「０」となる点３１１（Ｌ１ｙａ、Ｙ１ａ）をピーク点として特定する。同様に、ピーク点特定部５３は、グラフ３２０が表す曲線の２次微分値が「０」となる点３２１（Ｌ１ｚａ、Ｚ１ａ）をピーク点として特定する。このように、ピーク点特定部５３は、仰向け状態における大腸の長さ（距離Ｌ１）と、座標位置ｘ、ｙ、ｚとの関係に基づいて、仰向け状態において座標位置ｘ、ｙ、ｚのそれぞれがピークを形成するピーク点を特定する。 (Peak point identification part 53)
The peak point specifying unit 53 specifies a point where the secondary differential value is “0” in the curve represented by each graph as a peak point. Specifically, the peak point specifying unit 53 specifies a point 301 (L 1xa , X 1a ) where the secondary differential value of the curve represented by the graph 300 is “0” as a peak point. In addition, the peak point specifying unit 53 specifies a point 303 at which the secondary differential value of the curve represented by the graph 300 is “0” as a peak point. Similarly, the peak point specifying unit 53 specifies a point 311 (L 1ya , Y 1a ) where the secondary differential value of the curve represented by the graph 310 is “0” as a peak point. Similarly, the peak point specifying unit 53 specifies a point 321 (L 1za , Z 1a ) where the secondary differential value of the curve represented by the graph 320 is “0” as a peak point. As described above, the peak point specifying unit 53 determines the coordinates of the coordinate positions x, y, and z in the supine state based on the relationship between the length of the large intestine (distance L 1 ) in the supine state and the coordinate positions x, y, and z. The peak point where each forms a peak is specified.

さらに、ピーク点特定部５３は、グラフ４００が表す曲線の２次微分値が「０」となる点４０１（Ｌ２ｘａ、Ｘ２ａ）をピーク点として特定する。また、ピーク点特定部５３は、グラフ４００が表す曲線の２次微分値が「０」となる点４０３をピーク点として特定する。同様に、ピーク点特定部５３は、グラフ４１０が表す曲線の２次微分値が「０」となる点４１１（Ｌ２ｙａ、Ｙ２ａ）をピーク点として特定する。同様に、ピーク点特定部５３は、グラフ４２０が表す曲線の２次微分値が「０」となる点４２１（Ｌ２ｚａ、Ｚ２ａ）をピーク点として特定する。このように、ピーク点特定部５３は、うつ伏せ状態における大腸の長さ（距離Ｌ２）と、座標位置ｘ、ｙ、ｚとの関係に基づいて、うつ伏せ状態において座標位置ｘ、ｙ、ｚのそれぞれがピークを形成するピーク点を特定する。 Furthermore, the peak point specifying unit 53 specifies a point 401 (L 2xa , X 2a ) where the secondary differential value of the curve represented by the graph 400 is “0” as a peak point. Further, the peak point specifying unit 53 specifies a point 403 where the secondary differential value of the curve represented by the graph 400 is “0” as a peak point. Similarly, the peak point specifying unit 53 specifies a point 411 (L 2ya , Y 2a ) where the secondary differential value of the curve represented by the graph 410 is “0” as a peak point. Similarly, the peak point specifying unit 53 specifies a point 421 (L 2za , Z 2a ) where the secondary differential value of the curve represented by the graph 420 is “0” as a peak point. As described above, the peak point specifying unit 53 determines the coordinate position x, y, z in the prone state based on the relationship between the length of the large intestine (distance L 2 ) in the prone state and the coordinate positions x, y, z. The peak point where each forms a peak is specified.

（ピーク点推定部５４）
一方、ピーク点推定部５４は、各グラフが表す曲線の２次微分値が予め設定された第１閾値以下となる距離の範囲を特定し、その距離の範囲において中心となる距離の点をピーク点として推定する。例えば、各グラフが表す曲線において明確なピーク点を特定することが困難な場合には、ピーク点推定部５４によって各グラフが表す曲線のピーク点を推定すれば良い。具体的には、ピーク点推定部５４は、グラフ３００が表す曲線の２次微分値が第１閾値以下となる距離の範囲ΔＬ１を特定し、その距離の範囲ΔＬ１において中心となる距離Ｌ１ｘａの点３０１（Ｌ１ｘａ、Ｘ１ａ）をピーク点として推定する。同様に、ピーク点推定部５４は、グラフ３１０が表す曲線の２次微分値が第１閾値以下となる距離の範囲ΔＬ１を特定し、その距離の範囲ΔＬ１において中心となる距離Ｌ１ｙａの点３１１（Ｌ１ｙａ、Ｙ１ａ）をピーク点として推定する。同様に、ピーク点推定部５４は、グラフ３２０が表す曲線の２次微分値が第１閾値以下となる距離の範囲ΔＬ１を特定し、その距離の範囲ΔＬ１において中心となる距離Ｌ１ｚａの点３２１（Ｌ１ｚａ、Ｚ１ａ）をピーク点として推定する。このように、ピーク点推定部５４は、仰向け状態における大腸の長さ（距離Ｌ１）と、座標位置ｘ、ｙ、ｚとの関係に基づいて、座標位置ｘ、ｙ、ｚのそれぞれがピークを形成するピーク点を推定する。 (Peak point estimation unit 54)
On the other hand, the peak point estimation unit 54 specifies a distance range in which the secondary differential value of the curve represented by each graph is equal to or less than a preset first threshold value, and peaks the distance point at the center in the distance range. Estimate as a point. For example, when it is difficult to specify a clear peak point in the curve represented by each graph, the peak point estimation unit 54 may estimate the peak point of the curve represented by each graph. Specifically, the peak point estimation unit 54 specifies a distance range ΔL 1 in which the second-order differential value of the curve represented by the graph 300 is equal to or less than the first threshold value, and the distance L becomes the center in the distance range ΔL 1 . 1XA the point 301 (L 1xa, X 1a) is estimated as the peak point. Similarly, the peak point estimation unit 54 specifies a distance range ΔL 1 in which the secondary differential value of the curve represented by the graph 310 is equal to or less than the first threshold, and the center of the distance L 1ya in the distance range ΔL 1 is obtained . A point 311 (L 1ya , Y 1a ) is estimated as a peak point. Similarly, the peak point estimation unit 54 specifies a distance range ΔL 1 in which the second-order differential value of the curve represented by the graph 320 is equal to or less than the first threshold, and the distance L 1za that is the center in the distance range ΔL 1 is determined . A point 321 (L 1za , Z 1a ) is estimated as a peak point. In this way, the peak point estimation unit 54 peaks the coordinate positions x, y, and z based on the relationship between the length of the large intestine (distance L 1 ) in the supine state and the coordinate positions x, y, and z. Is estimated.

さらに、ピーク点推定部５４は、グラフ４００が表す曲線の２次微分値が第１閾値以下となる距離の範囲ΔＬ２を特定し、その距離の範囲ΔＬ２において中心となる距離Ｌ２ｘａの点４０１（Ｌ２ｘａ、Ｘ２ａ）をピーク点として推定する。同様に、ピーク点推定部５４は、グラフ４１０が表す曲線の２次微分値が第１閾値以下となる距離の範囲ΔＬ２を特定し、その距離の範囲ΔＬ２において中心となる距離Ｌ２ｙａの点４１１（Ｌ２ｙａ、Ｙ２ａ）をピーク点として推定する。同様に、ピーク点推定部５４は、グラフ４２０が表す曲線の２次微分値が第１閾値以下となる距離の範囲ΔＬ２を特定し、その距離の範囲ΔＬ２において中心となる距離Ｌ２ｚａの点４２１（Ｌ２ｚａ、Ｚ２ａ）をピーク点として推定する。このように、ピーク点推定部５４は、うつ伏せ状態における大腸の長さ（距離Ｌ２）と、座標位置ｘ、ｙ、ｚとの関係に基づいて、座標位置ｘ、ｙ、ｚのそれぞれがピークを形成するピーク点を推定する。なお、第１閾値、距離の範囲ΔＬ１、及び距離の範囲ΔＬ２は、経験的に求められる値であり、図示しない記憶部に予め記憶されている。 Further, the peak point estimation unit 54 specifies a distance range ΔL 2 in which the second-order differential value of the curve represented by the graph 400 is equal to or less than the first threshold, and the point of the distance L 2xa that is the center in the distance range ΔL 2 401 (L 2xa , X 2a ) is estimated as a peak point. Similarly, the peak point estimation unit 54 specifies a distance range ΔL 2 in which the second derivative of the curve represented by the graph 410 is equal to or less than the first threshold, and the center of the distance L 2ya in the distance range ΔL 2 is determined . A point 411 (L 2ya , Y 2a ) is estimated as a peak point. Similarly, the peak point estimation unit 54 specifies a distance range ΔL 2 in which the second derivative of the curve represented by the graph 420 is equal to or smaller than the first threshold, and the distance L 2za that is the center in the distance range ΔL 2 is determined . A point 421 (L 2za , Z 2a ) is estimated as a peak point. In this way, the peak point estimation unit 54 determines that the coordinate positions x, y, and z are peaks based on the relationship between the length of the large intestine (distance L 2 ) in the prone state and the coordinate positions x, y, and z. Is estimated. Note that the first threshold value, the distance range ΔL 1 , and the distance range ΔL 2 are empirically obtained values, and are stored in advance in a storage unit (not shown).

この実施形態においては、ピーク点特定部５３によって２次微分値が「０」となる点をピーク点として特定しても良いし、ピーク点推定部５４によってピーク点を推定しても良い。以上のようにして、各座標位置ｘ、ｙ、ｚのそれぞれがピークを形成するピーク点が特定又は推定されると、個別ピーク点特定部５２は、各ピーク点の距離と座標位置とを示す情報を形状変化点特定部５８に出力する。すなわち、個別ピーク点特定部５２は、仰向け状態における座標位置ｘ、ｙ、ｚのそれぞれのピーク点の距離と座標位置とを示す情報を形状変化点特定部５８に出力する。具体的には、個別ピーク点特定部５２は、点３０１（Ｌ１ｘａ、Ｘ１ａ）を示す情報、点３１１（Ｌ１ｙａ、Ｙ１ａ）を示す情報、及び点３２１（Ｌ１ｚａ、Ｚ１ａ）を示す情報を形状変化点特定部５８に出力する。また、個別ピーク点特定部５２は、うつ伏せ状態における座標位置ｘ、ｙ、ｚのそれぞれのピーク点の距離と座標位置とを示す情報を形状変化点特定部５８に出力する。具体的には、個別ピーク点特定部５２は、点４０１（Ｌ２ｘａ、Ｘ２ａ）を示す情報、点４１１（Ｌ２ｙａ、Ｙ２ａ）を示す情報、及び点４２１（Ｌ２ｚａ、Ｚ２ａ）を示す情報を形状変化点特定部５８に出力する。 In this embodiment, the point where the secondary differential value is “0” may be specified as the peak point by the peak point specifying unit 53, or the peak point may be estimated by the peak point estimating unit 54. As described above, when the peak point at which each coordinate position x, y, z forms a peak is specified or estimated, the individual peak point specifying unit 52 indicates the distance and coordinate position of each peak point. The information is output to the shape change point specifying unit 58. That is, the individual peak point specifying unit 52 outputs information indicating the distance and coordinate position of each peak point of the coordinate positions x, y, and z in the supine state to the shape change point specifying unit 58. Specifically, the individual peak point identification unit 52 obtains information indicating the point 301 (L 1xa , X 1a ), information indicating the point 311 (L 1ya , Y 1a ), and the point 321 (L 1za , Z 1a ). The indicated information is output to the shape change point specifying unit 58. Further, the individual peak point specifying unit 52 outputs information indicating the distance and coordinate position of each peak point of the coordinate positions x, y, and z in the prone state to the shape change point specifying unit 58. Specifically, the individual peak point specifying unit 52 obtains information indicating the point 401 (L 2xa , X 2a ), information indicating the point 411 (L 2ya , Y 2a ), and the point 421 (L 2za , Z 2a ). The indicated information is output to the shape change point specifying unit 58.

（個別変化点特定部５５）
個別変化点特定部５５は、変化点特定部５６と変化点推定部５７とを備えている。個別変化点特定部５５は、各グラフの１次微分値と２次微分値を微分処理部５１から受けて、各グラフの傾きの変化量が閾値以上となっている箇所を、大腸の形状が変化している箇所（変化点）として定義する。 (Individual change point identification unit 55)
The individual change point specifying unit 55 includes a change point specifying unit 56 and a change point estimating unit 57. The individual change point specifying unit 55 receives the primary differential value and the secondary differential value of each graph from the differential processing unit 51, and determines the location where the change amount of the slope of each graph is equal to or greater than the threshold as the shape of the large intestine. It is defined as a changing point (change point).

（変化点特定部５６）
変化点特定部５６は、各グラフが表す曲線において、１次微分値の変化量が大きい点を大腸の形状が変化している箇所（変化点）として定義する。例えば、変化点特定部５６は、各グラフが表す曲線において、２次微分値がピークを形成する点を特定する。具体的には、変化点特定部５６は、グラフ３００が表す曲線の２次微分値がピークを形成する点３０２（Ｌ１ｘｂ、Ｘ１ｂ）を特定する。同様に、変化点特定部５６は、グラフ３１０が表す曲線の２次微分値がピークを形成する点３１２（Ｌ１ｙｂ、Ｙ１ｂ）を特定する。同様に、変化点特定部５６は、グラフ３２０が表す曲線の２次微分値がピークを形成する点３２２（Ｌ１ｚｂ、Ｚ１ｂ）を特定する。このように、変化点特定部５６は、仰向け状態における大腸の長さ（距離Ｌ１）と、座標位置ｘ、ｙ、ｚとの関係に基づいて、仰向け状態における大腸の形状（芯線の形状）が変化している箇所（変化点）を特定する。 (Change point identification unit 56)
The change point specifying unit 56 defines a point where the amount of change in the primary differential value is large in the curve represented by each graph as a location where the shape of the large intestine is changing (change point). For example, the change point specifying unit 56 specifies a point where the secondary differential value forms a peak in the curve represented by each graph. Specifically, the change point specifying unit 56 specifies a point 302 (L 1xb , X 1b ) at which the secondary differential value of the curve represented by the graph 300 forms a peak. Similarly, the change point specifying unit 56 specifies a point 312 (L 1yb , Y 1b ) at which the second derivative of the curve represented by the graph 310 forms a peak. Similarly, the change point specifying unit 56 specifies a point 322 (L 1zb , Z 1b ) at which the second derivative of the curve represented by the graph 320 forms a peak. As described above, the change point specifying unit 56 determines the shape of the large intestine in the supine state (the shape of the core wire) based on the relationship between the length of the large intestine in the supine state (distance L 1 ) and the coordinate positions x, y, and z. The part (change point) where is changing is specified.

さらに、変化点特定部５６は、グラフ４００が表す曲線の２次微分値がピークを形成する点４０２（Ｌ２ｘｂ、Ｘ２ｂ）を特定する。同様に、変化点特定部５６は、グラフ４１０が表す曲線の２次微分値がピークを形成する点４１２（Ｌ２ｙｂ、Ｙ２ｂ）を特定する。同様に、変化点特定部５６は、グラフ４２０が表す曲線の２次微分値がピークを形成する点４２２（Ｌ２ｚｂ、Ｚ２ｂ）を特定する。このように、変化点特定部５６は、うつ伏せ状態における大腸の長さ（距離Ｌ２）と、座標位置ｘ、ｙ、ｚとの関係に基づいて、うつ伏せ状態における大腸の形状（芯線の形状）が変化している箇所（変化点）を特定する。 Further, the change point specifying unit 56 specifies a point 402 (L 2xb , X 2b ) where the second derivative value of the curve represented by the graph 400 forms a peak. Similarly, the change point specifying unit 56 specifies a point 412 (L 2yb , Y 2b ) where the second derivative value of the curve represented by the graph 410 forms a peak. Similarly, the changing point specifying unit 56 specifies a point 422 (L 2zb , Z 2b ) where the second derivative value of the curve represented by the graph 420 forms a peak. As described above, the change point specifying unit 56 determines the shape of the large intestine (the shape of the core wire) in the prone state based on the relationship between the length of the large intestine (distance L 2 ) in the prone state and the coordinate positions x, y, and z. The part (change point) where is changing is specified.

（変化点推定部５７）
一方、変化点推定部５７は、各グラフが表す曲線の傾きの変化量が予め設定された第２閾値以上となる距離の範囲を特定し、その距離の範囲において中心となる距離の箇所を、大腸の形状が変化している箇所（変化点）として推定する。具体的には、変化点推定部５７は、各グラフが表す曲線の２次微分値が予め設定された第２閾値以上となる距離の範囲を特定し、その距離の範囲において中心となる距離の箇所を、大腸の形状が変化している箇所（変化点）として推定する。例えば、各グラフにおいて明確な変化点を特定することが困難な場合には、変化点推定部５７によって各グラフが表す曲線の変化点を推定すれば良い。具体的には、変化点推定部５７は、グラフ３００が表す曲線の２次微分値が第２閾値以上となる距離の範囲ΔＬ３を特定し、その距離の範囲ΔＬ３において中心となる距離Ｌ１ｘｂの点３０２（Ｌ１ｘｂ、Ｘ１ｂ）を変化点として推定する。同様に、変化点推定部５７は、グラフ３１０が表す曲線の２次微分値が第２閾値以上となる距離の範囲ΔＬ３を特定し、その距離の範囲ΔＬ３において中心となる距離Ｌ１ｙｂの点３１２（Ｌ１ｙｂ、Ｙ１ｂ）を変化点として推定する。同様に、変化点推定部５７は、グラフ３２０が表す曲線の２次微分値が第２閾値以上となる距離の範囲ΔＬ３を特定し、その距離の範囲ΔＬ３において中心となる距離Ｌ１ｚｂの点３２２（Ｌ１ｚｂ、Ｚ１ｂ）を変化点として推定する。このように、変化点推定部５７は、仰向け状態における大腸の長さ（距離Ｌ１）と、座標位置ｘ、ｙ、ｚとの関係に基づいて、仰向け状態における大腸の形状（芯線の形状）が変化している箇所（変化点）を推定する。 (Change point estimation unit 57)
On the other hand, the change point estimation unit 57 specifies a distance range in which the amount of change in the slope of the curve represented by each graph is equal to or greater than a preset second threshold value, and determines the location of the center distance in the distance range as follows. It is estimated as a location where the shape of the large intestine changes (change point). Specifically, the change point estimation unit 57 identifies a distance range in which the second derivative value of the curve represented by each graph is equal to or greater than a preset second threshold, and the center distance in the distance range is determined. A location is estimated as a location (change point) where the shape of the large intestine changes. For example, when it is difficult to specify a clear change point in each graph, the change point estimation unit 57 may estimate the change point of the curve represented by each graph. Specifically, the change point estimation unit 57 specifies a distance range ΔL 3 in which the second-order differential value of the curve represented by the graph 300 is equal to or greater than the second threshold value, and the distance L is the center in the distance range ΔL 3 . A 1 × b point 302 (L 1xb , X 1b ) is estimated as a change point. Similarly, the change point estimation unit 57 identifies a distance range ΔL 3 in which the second-order differential value of the curve represented by the graph 310 is equal to or greater than the second threshold, and the center of the distance L 1yb in the distance range ΔL 3 is determined . A point 312 (L 1yb , Y 1b ) is estimated as a change point. Similarly, the change point estimation unit 57 specifies a distance range ΔL 3 in which the second-order differential value of the curve represented by the graph 320 is equal to or greater than the second threshold, and the center of the distance L 1zb in the distance range ΔL 3 is determined . A point 322 (L 1zb , Z 1b ) is estimated as a change point. As described above, the change point estimation unit 57 determines the shape of the large intestine in the supine state (the shape of the core wire) based on the relationship between the length of the large intestine in the supine state (distance L1) and the coordinate positions x, y, and z. Estimate the changing part (change point).

さらに、変化点推定部５７は、グラフ４００が表す曲線の２次微分値が第２閾値以上となる距離の範囲ΔＬ４を特定し、その距離の範囲ΔＬ４において中心となる距離Ｌ２ｘｂの点４０２（Ｌ２ｘｂ、Ｘ２ｂ）を変化点として推定する。同様に、変化点推定部５７は、グラフ４１０が表す曲線の２次微分値が第２閾値以上となる距離の範囲ΔＬ４を特定し、その距離の範囲ΔＬ４において中心となる距離Ｌ２ｙｂの点４１２（Ｌ２ｙｂ、Ｙ２ｂ）を変化点として推定する。同様に、変化点推定部５７は、グラフ４２０が表す曲線の２次微分値が第２閾値以上となる距離の範囲ΔＬ４を特定し、その距離の範囲ΔＬ４において中心となる距離Ｌ２ｚｂの点４２２（Ｌ２ｚｂ、Ｚ２ｂ）を変化点として推定する。このように、変化点推定部５７は、うつ伏せ状態における大腸の長さ（距離Ｌ２）と、座標位置ｘ、ｙ、ｚとの関係に基づいて、うつ伏せ状態における大腸の形状（芯線の形状）が変化している箇所（変化点）を推定する。なお、第２閾値、距離の範囲ΔＬ３、及び距離の範囲ΔＬ４は、経験的に求められる値であり、図示しない記憶部に予め記憶されている。 Furthermore, the change point estimation unit 57 specifies a distance range ΔL 4 in which the second derivative of the curve represented by the graph 400 is equal to or greater than the second threshold, and a point of the distance L 2xb that is the center in the distance range ΔL 4 402 (L 2xb , X 2b ) is estimated as a change point. Similarly, the change point estimation unit 57 specifies a distance range ΔL 4 in which the second-order differential value of the curve represented by the graph 410 is equal to or greater than the second threshold, and the center of the distance L 2yb in the distance range ΔL 4 is determined . A point 412 (L 2yb , Y 2b ) is estimated as a change point. Similarly, the change point estimation unit 57 identifies a distance range ΔL 4 in which the second derivative of the curve represented by the graph 420 is equal to or greater than the second threshold, and the distance L 2zb that is the center in the distance range ΔL 4 is determined . A point 422 (L 2zb , Z 2b ) is estimated as a change point. As described above, the change point estimation unit 57 determines the shape of the large intestine in the prone state (core shape) based on the relationship between the length of the large intestine in the prone state (distance L 2 ) and the coordinate positions x, y, and z. Estimate the location (change point) where is changing. The second threshold value, the distance range ΔL 3 , and the distance range ΔL 4 are empirically obtained values and are stored in advance in a storage unit (not shown).

この実施形態においては、変化点特定部５６によって２次微分値がピークを形成する点を変化点として特定しても良いし、変化点推定部５７によって変化点を推定しても良い。以上のように、変化点が特定又は推定されると、個別変化点特定部５５は、各変化点の距離と座標位置とを示す情報を形状変化点特定部５８に出力する。すなわち、個別変化点特定部５５は、仰向け状態における変化点の距離と座標位置とを示す情報を形状変化点特定部５８に出力する。具体的には、個別変化点特定部５５は、点３０２（Ｌ１ｘｂ、Ｘ１ｂ）を示す情報、点３１２（Ｌ１ｙｂ、Ｙ１ｂ）を示す情報、点３２２（Ｌ１ｚｂ、Ｚ１ｂ）を示す情報を形状変化点特定部５８に出力する。また、個別変化点特定部５５は、うつ伏せ状態における変化点の距離と座標位置とを示す情報を形状変化点特定部５８に出力する。具体的には、個別変化点特定部５５は、点４０２（Ｌ２ｘｂ、Ｘ２ｂ）を示す情報、点４１２（Ｌ２ｙｂ、Ｙ２ｂ）を示す情報、及び点４２２（Ｌ２ｚｂ、Ｚ２ｂ）を示す情報を形状変化点特定部５８に出力する。 In this embodiment, the point where the secondary differential value forms a peak may be specified as the changing point by the changing point specifying unit 56, or the changing point may be estimated by the changing point estimating unit 57. As described above, when the change point is specified or estimated, the individual change point specifying unit 55 outputs information indicating the distance and the coordinate position of each change point to the shape change point specifying unit 58. That is, the individual change point specifying unit 55 outputs information indicating the distance and the coordinate position of the change point in the supine state to the shape change point specifying unit 58. Specifically, the individual change point specifying unit 55 indicates information indicating the point 302 (L 1xb , X 1b ), information indicating the point 312 (L 1yb , Y 1b ), and point 322 (L 1zb , Z 1b ). The information is output to the shape change point specifying unit 58. Further, the individual change point specifying unit 55 outputs information indicating the distance and coordinate position of the change point in the prone state to the shape change point specifying unit 58. Specifically, the individual change point specifying unit 55 obtains information indicating the point 402 (L 2xb , X 2b ), information indicating the point 412 (L 2yb , Y 2b ), and point 422 (L 2zb , Z 2b ). The indicated information is output to the shape change point specifying unit 58.

（形状変化点特定部５８）
形状変化点特定部５８は、個別ピーク点特定部５２によって求められた各座標軸（ｘ、ｙ、ｚ）のピーク点に基づいて、３次元空間において大腸の形状が変化している箇所（特徴点）を特定する。すなわち、形状変化点特定部５８は、仰向け状態における各座標軸のピーク点に基づいて、仰向け状態において大腸の形状が変化している箇所（特徴点）を特定する。また、形状変化点特定部５８は、うつ伏せ状態における各座標軸のピーク点に基づいて、うつ伏せ状態において大腸の形状が変化している箇所（特徴点）を特定する。 (Shape change point identification unit 58)
The shape change point specifying unit 58 is a portion (feature point) where the shape of the large intestine changes in the three-dimensional space based on the peak point of each coordinate axis (x, y, z) obtained by the individual peak point specifying unit 52. ). That is, the shape change point specifying unit 58 specifies a location (feature point) where the shape of the large intestine changes in the supine state based on the peak point of each coordinate axis in the supine state. Further, the shape change point specifying unit 58 specifies a location (characteristic point) where the shape of the large intestine changes in the prone state based on the peak point of each coordinate axis in the prone state.

例えば、形状変化点特定部５８は、ピーク点の距離が３つの座標軸で一致している座標位置（ｘ、ｙ、ｚ）を、３次元空間における大腸の特徴点として特定する。例えば、形状変化点特定部５８は、仰向け状態における座標位置ｘのピーク点の距離Ｌ１ｘａ、座標位置ｙのピーク点の距離Ｌ１ｙａ、及び座標位置ｚのピーク点の距離Ｌ１ｚａが一致している場合に（距離Ｌ１ｘａ＝距離Ｌ１ｙａ＝距離Ｌ１ｚａ）、その距離Ｌ１ｘａの座標位置（Ｘ１ａ、Ｙ１ａ、Ｚ１ａ）を、３次元空間において大腸の形状が変化している特徴点として特定する。また、形状変化点特定部５８は、ピーク点の距離が２つの座標軸で一致している場合に、その一致している距離の座標位置（ｘ、ｙ、ｚ）を、３次元空間において大腸の形状が変化している特徴点として特定する。例えば、形状変化点特定部５８は、仰向け状態における座標位置ｘのピーク点の距離Ｌ１ｘａと、座標位置ｙのピーク点の距離Ｌ１ｙａとが一致している場合に（距離Ｌ１ｘａ＝距離Ｌ１ｙａ）、その距離Ｌ１ｘａの座標位置（Ｘ１ａ、Ｙ１ａ、ｚ）を、３次元空間において大腸の形状が変化している特徴点として特定する。 For example, the shape change point specifying unit 58 specifies the coordinate position (x, y, z) at which the distance of the peak point coincides with the three coordinate axes as the feature point of the large intestine in the three-dimensional space. For example, the shape change point specifying section 58, the distance L 1XA the peak point of the coordinate position x in a supine condition, the distance of the peak point of the coordinate position y L 1 yA, and the distance L 1 zA peak points of the coordinate position z is coincident (distance L 1XA = distance L 1 yA = distance L 1 zA), the coordinate position of the distance L 1xa (X 1a, Y 1a , Z 1a) , and feature points shape of the large intestine is changing in a three-dimensional space when you are As specified. In addition, when the distance between the peak points is coincident with the two coordinate axes, the shape change point specifying unit 58 determines the coordinate position (x, y, z) of the coincident distance in the three-dimensional space. It is specified as a feature point whose shape is changing. For example, the shape change point specifying section 58, the distance of the peak point of the coordinate position x in a supine state L 1XA and, in the case where the distance L 1 yA peak points of the coordinate position y are coincident (distance L 1XA = distance L 1 yA), specifying the coordinate position (X 1a of the distance L 1xa, Y 1a, a z), as a feature point shape of the large intestine is changed in the three-dimensional space.

同様に、形状変化点特定部５８は、うつ伏せ状態における座標位置ｘのピーク点の距離Ｌ２ｘａ、座標位置ｙのピーク点の距離Ｌ２ｙａ、及び座標位置ｚのピーク点の距離Ｌ２ｚａが一致している場合（距離Ｌ２ｘａ＝距離Ｌ２ｙａ＝距離Ｌ２ｚａ）、その距離Ｌ２ｘａの座標位置（Ｘ２ａ、Ｙ２ａ、Ｚ２ａ）を、３次元空間において大腸の形状が変化している特徴点として特定する。また、形状変化点特定部５８は、うつ伏せ状態における座標位置ｘのピーク点の距離Ｌ２ｘａと、座標位置ｙのピーク点の距離Ｌ２ｙａとが一致している場合に（距離Ｌ２ｘａ＝距離Ｌ２ｙａ）、その距離Ｌ２ｘａの座標位置（Ｘ２ａ、Ｙ２ａ、ｚ）を、３次元空間において大腸の形状が変化している特徴点として特定しても良い。 Similarly, the shape change point specifying section 58, the distance L 2xa the peak point of the coordinate position x in a prone state, the distance of the peak point of the coordinate position y L 2ya, and the distance L 2Za the peak point of the coordinate position z matches If it has (distance L 2xa = distance L 2ya = distance L 2za), the coordinate position of the distance L 2xa (X 2a, Y 2a , Z 2a) , and feature points shape of the large intestine is changing in a three-dimensional space As specified. The shape change point specifying section 58, when the distance L 2xa the peak point of the coordinate position x in a prone position, and the distance L 2ya the peak point of the coordinate position y are coincident (distance L 2xa = distance L 2ya), the coordinate position (X 2a of the distance L 2xa, Y 2a, a z), may be identified as a feature point shape of the large intestine is changed in the three-dimensional space.

また、形状変化点特定部５８は、ピーク点の距離が３つの座標軸で一致していない場合であっても、３つの座標軸におけるピーク点の距離が予め設定された所定距離の範囲内に含まれている場合に、３つの座標軸におけるピーク点の距離の平均距離を算出し、その平均距離の座標位置（ｘ、ｙ、ｚ）を、３次元空間における大腸の特徴点として定義しても良い。例えば、形状変化点特定部５８は、３つの座標軸におけるピーク点の距離の差を求め、その距離の差が予め設定された距離差ΔＬ５以内となる場合に、３つの座標軸におけるピーク点の距離の平均距離を求め、その平均距離の座標位置（ｘ、ｙ、ｚ）を大腸の特徴点として定義する。なお、距離差ΔＬ５は、経験的に求められる値であり、図示しない記憶部に予め記憶されている。 Further, the shape change point specifying unit 58 includes the distances of the peak points on the three coordinate axes within a predetermined distance range even when the distances of the peak points do not match on the three coordinate axes. In this case, the average distance of the peak point distances on the three coordinate axes may be calculated, and the coordinate position (x, y, z) of the average distance may be defined as the feature point of the large intestine in the three-dimensional space. For example, the shape change point specifying unit 58 obtains the difference between the peak points on the three coordinate axes, and when the difference between the distances is within a preset distance difference ΔL 5, the distance between the peak points on the three coordinate axes. And the coordinate position (x, y, z) of the average distance is defined as a feature point of the large intestine. The distance difference ΔL 5 is a value obtained empirically and is stored in advance in a storage unit (not shown).

１例として、仰向け状態における座標位置ｘのピーク点の距離Ｌ１ｘａ、座標位置ｙのピーク点の距離Ｌ１ｙａ、及び座標位置ｚのピーク点の距離Ｌ１ｚａが一致していない場合について説明する。この場合、形状変化点特定部５８は、距離Ｌ１ｘａ、距離Ｌ１ｙａ、及び距離Ｌ１ｚａのそれぞれの差を求める。そして、形状変化点特定部５８は、その距離の差が予め設定された距離差ΔＬ５以内となる場合に、距離Ｌ１ｘａ、距離Ｌ１ｙａ、及び距離Ｌ１ｚａの平均距離を求め、その平均距離の座標位置（ｘ、ｙ、ｚ）を仰向け状態における大腸の特徴点として定義する。また、うつ伏せ状態における座標位置ｘのピーク点の距離Ｌ２ｘａ、座標位置ｙのピーク点の距離Ｌ２ｙａ、及び座標位置ｚのピーク点の距離Ｌ２ｚａが一致していない場合も、形状変化点特定部５８は、距離Ｌ２ｘａ、距離Ｌ２ｙａ、及び距離Ｌ２ｚａのそれぞれの差を求める。そして、形状変化点特定部５８は、その距離の差が予め設定された距離差ΔＬ５以内となる場合に、距離Ｌ２ｘａ、距離Ｌ２ｙａ、及び距離Ｌ２ｚａの平均距離を求め、その平均距離の座標位置（ｘ、ｙ、ｚ）をうつ伏せ状態における大腸の特徴点として定義する。 As an example, the distance L 1XA the peak point of the coordinate position x in a supine condition, the distance L 1 yA peak points of the coordinate position y, and the case where the distance L 1 zA peak points of the coordinate position z does not match will be described. In this case, the shape change point specifying section 58, the distance L 1XA, distance L 1 yA, and each of the difference in distance L 1 zA determined. The shape change point specifying section 58, when the difference between the distance is within a distance difference [Delta] L 5 which is set in advance, the distance L 1XA, distance L 1 yA, and obtains the average distance of the distance L 1 zA, the average distance Are defined as feature points of the large intestine in the supine state. The distance L 2xa the peak point of the coordinate position x in a prone state, the distance of the peak point of the coordinate position y L 2ya, and even if the distance L 2Za the peak point of the coordinate position z does not match, the shape change point particular part 58, the distance L 2xa, distance L 2ya, and each of the difference in distance L 2Za determined. The shape change point specifying section 58, when the difference between the distance is within a distance difference [Delta] L 5 which is set in advance, the distance L 2xa, distance L 2ya, and obtains the average distance of the distance L 2Za, the average distance Is defined as a feature point of the large intestine in the prone state.

また、形状変化点特定部５８は、２つの座標軸におけるピーク点の距離の差を求め、その距離の差が予め設定された距離差ΔＬ５以内となる場合に、その２つの座標軸におけるピーク点の距離の平均距離を求め、その平均距離の座標位置（ｘ、ｙ、ｚ）を大腸の特徴点として定義しても良い。 In addition, the shape change point specifying unit 58 obtains the difference between the peak points on the two coordinate axes, and when the difference between the distances is within a preset distance difference ΔL 5 , An average distance may be obtained, and the coordinate position (x, y, z) of the average distance may be defined as a feature point of the large intestine.

例えば、形状変化点特定部５８は、仰向け状態における距離Ｌ１ｘａ、距離Ｌ１ｙａ、及び距離Ｌ１ｚａのそれぞれの差を求める。そして、形状変化点特定部５８は、距離Ｌ１ｘａと距離Ｌ１ｙａとの差が予め設定された距離差ΔＬ５以内となる場合に、距離Ｌ１ｘａと距離Ｌ１ｙａとの平均距離を求め、その平均距離の座標位置（ｘ、ｙ、ｚ）を仰向け状態における大腸の特徴点として定義しても良い。同様に、形状変化点特定部５８は、うつ伏せ状態における距離Ｌ２ｘａ、距離Ｌ２ｙａ、及び距離Ｌ２ｚａのそれぞれの差を求める。そして、形状変化点特定部５８は、距離Ｌ２ｘａと距離Ｌ２ｙａとの差が予め設定された距離差ΔＬ５以内となる場合に、距離Ｌ２ｘａと距離Ｌ２ｙａとの平均距離を求め、その平均距離の座標位置（ｘ、ｙ、ｚ）をうつ伏せ状態における大腸の特徴点として定義しても良い。 For example, the shape change point specifying section 58 obtains the distance in the supine state L 1XA, distance L 1 yA, and each of the difference in distance L 1 zA. The shape change point specifying section 58, when the difference between the distance L 1XA and the distance L 1 yA is within distance difference [Delta] L 5 which is set in advance, an average distance between the distance L 1XA and the distance L 1 yA, its The coordinate position (x, y, z) of the average distance may be defined as a feature point of the large intestine in the supine state. Similarly, the shape change point specifying section 58, the distance L 2xa in prone state, the distance L 2ya, and determine the respective differences of the distance L 2za. The shape change point specifying section 58, when the difference between the distance L 2xa and the distance L 2ya is within distance difference [Delta] L 5 which is set in advance, an average distance between the distance L 2xa and the distance L 2ya, its The coordinate position (x, y, z) of the average distance may be defined as a feature point of the large intestine in the prone state.

また、形状変化点特定部５８は、個別変化点特定部５５によって求められた各座標軸（ｘ、ｙ、ｚ）の変化点に基づいて、３次元空間において大腸の形状が変化している特徴点を特定する。すなわち、形状変化点特定部５８は、仰向け状態における各座標軸の変化点に基づいて、仰向け状態において大腸の形状が変化している特徴点を特定する。また、形状変化点特定部５８は、うつ伏せ状態における各座標軸の変化点に基づいて、うつ伏せ状態において大腸の形状が変化している特徴点を特定する。   In addition, the shape change point specifying unit 58 is a feature point in which the shape of the large intestine changes in the three-dimensional space based on the change points of the coordinate axes (x, y, z) obtained by the individual change point specifying unit 55. Is identified. That is, the shape change point specifying unit 58 specifies a feature point where the shape of the large intestine changes in the supine state based on the change point of each coordinate axis in the supine state. Further, the shape change point specifying unit 58 specifies a feature point where the shape of the large intestine changes in the prone state based on the change point of each coordinate axis in the prone state.

例えば、形状変化点特定部５８は、変化点の距離が３つの座標軸で一致している座標位置（ｘ、ｙ、ｚ）を、３次元空間における大腸の特徴点として定義する。例えば、形状変化点特定部５８は、仰向け状態における座標位置ｘの変化点の距離Ｌ１ｘｂ、座標位置ｙの変化点の距離Ｌ１ｙｂ、及び座標位置ｚの変化点の距離Ｌ１ｚｂが一致している場合に（距離Ｌ１ｘｂ＝距離Ｌ１ｙｂ＝距離Ｌ１ｚｂ）、その距離Ｌ１ｘｂの座標位置（Ｘ１ｂ、Ｙ１ｂ、Ｚ１ｂ）を、３次元空間において大腸の形状が変化している特徴点として定義する。また、形状変化点特定部５８は、変化点の距離が２つの座標軸で一致している場合に、その一致している距離の座標位置（ｘ、ｙ、ｚ）を、３次元空間において大腸の形状が変化している特徴点として定義しても良い。例えば、形状変化点特定部５８は、仰向け状態における座標位置ｘの変化点の距離Ｌ１ｘｂと、座標位置ｙの変化点の距離Ｌ１ｙｂとが一致している場合に（距離Ｌ１ｘｂ＝距離Ｌ１ｙｂ）、その距離Ｌ１ｘｂの座標位置（Ｘ１ｂ、Ｙ１ｂ、ｚ）を、３次元空間において大腸の形状が変化している特徴点として定義する。 For example, the shape change point specifying unit 58 defines the coordinate position (x, y, z) at which the distance of the change point coincides with the three coordinate axes as the feature point of the large intestine in the three-dimensional space. For example, the shape change point specifying section 58, the distance L 1xb change point coordinate position x in a supine condition, the distance of the change point of the coordinate position y L 1yb, and the distance L 1Zb change point coordinate position z is coincident (Distance L 1xb = distance L 1yb = distance L 1zb ), the coordinate position (X 1b , Y 1b , Z 1b ) of the distance L 1xb is the feature point where the shape of the large intestine changes in the three-dimensional space Define as In addition, when the distance between the change points coincides on the two coordinate axes, the shape change point specifying unit 58 determines the coordinate position (x, y, z) of the coincidence distance in the three-dimensional space of the large intestine. It may be defined as a feature point whose shape is changing. For example, when the distance L 1xb of the change point of the coordinate position x in the supine state coincides with the distance L 1yb of the change point of the coordinate position y, the shape change point specifying unit 58 (distance L 1xb = distance L) 1yb ), and the coordinate position (X 1b , Y 1b , z) of the distance L 1xb is defined as a feature point where the shape of the large intestine changes in the three-dimensional space.

同様に、形状変化点特定部５８は、うつ伏せ状態における座標位置ｘの変化点の距離Ｌ２ｘｂ、座標位置ｙの変化点の距離Ｌ２ｙｂ、及び座標位置ｚの変化点の距離Ｌ２ｚｂが一致している場合（距離Ｌ２ｘｂ＝距離Ｌ２ｙｂ＝距離Ｌ２ｚｂ）、その距離Ｌ２ｘｂの座標位置（Ｘ２ｂ、Ｙ２ｂ、Ｚ２ｂ）を、３次元空間において大腸の形状が変化している特徴点として定義する。また、形状変化点特定部５８は、うつ伏せ状態における座標位置ｘの変化点の距離Ｌ２ｘｂと、座標位置ｙの変化点の距離Ｌ２ｙｂとが一致している場合に（距離Ｌ２ｘｂ＝距離Ｌ２ｙｂ）、その距離Ｌ２ｘｂの座標位置（Ｘ２ｂ、Ｙ２ｂ、ｚ）を、３次元空間において大腸の形状が変化している特徴点として定義しても良い。 Similarly, the shape change point specifying section 58, the distance L 2xb change point coordinate position x in a prone state, the distance of the change point of the coordinate position y L 2yb, and the distance L 2Zb change point coordinate position z matches (Distance L 2xb = distance L 2yb = distance L 2zb ), the coordinate point of the distance L 2xb (X 2b , Y 2b , Z 2b ) is the feature point where the shape of the large intestine changes in the three-dimensional space Define as The shape change point specifying unit 58 also determines that the distance L 2xb of the change point of the coordinate position x in the prone state matches the distance L 2yb of the change point of the coordinate position y (distance L 2xb = distance L). 2yb ), and the coordinate position (X 2b , Y 2b , z) of the distance L 2xb may be defined as a feature point where the shape of the large intestine changes in the three-dimensional space.

また、形状変化点特定部５８は、変化点の距離が３つの座標軸で一致していない場合であっても、３つの座標軸における変化点の距離が予め設定された所定距離の範囲内に含まれている場合に、３つの座標軸における変化点の距離の平均距離を算出し、その平均距離の座標位置（ｘ、ｙ、ｚ）を、３次元空間における大腸の特徴点として定義しても良い。例えば、形状変化点特定部５８は、３つの座標軸における変化点の距離の差を求め、その距離の差が予め設定された距離差ΔＬ５以内となる場合に、３つの座標軸における変化点の距離の平均距離を求め、その平均距離の座標位置（ｘ、ｙ、ｚ）を大腸の特徴点として定義する。 In addition, the shape change point specifying unit 58 includes the distances of the change points on the three coordinate axes within a predetermined distance range even when the distances of the change points do not match on the three coordinate axes. In this case, the average distance of the changing points on the three coordinate axes may be calculated, and the coordinate position (x, y, z) of the average distance may be defined as the feature point of the large intestine in the three-dimensional space. For example, the shape change point specifying unit 58 obtains a difference in distance between the change points on the three coordinate axes, and when the difference between the distances is within a preset distance difference ΔL 5, the distance between the change points on the three coordinate axes. And the coordinate position (x, y, z) of the average distance is defined as a feature point of the large intestine.

１例として、仰向け状態における座標位置ｘの変化点の距離Ｌ１ｘｂ、座標位置ｙの変化点の距離Ｌ１ｙｂ、及び座標位置ｚの変化点の距離Ｌ１ｚａが一致していない場合について説明する。この場合、形状変化点特定部５８は、距離Ｌ１ｘｂ、距離Ｌ１ｙｂ、及び距離Ｌ１ｚｂのそれぞれの差を求める。そして、形状変化点特定部５８は、その距離の差が予め設定された距離差ΔＬ５以内となる場合に、距離Ｌ１ｘｂ、距離Ｌ１ｙｂ、及び距離Ｌ１ｚｂの平均距離を求め、その平均距離の座標位置（ｘ、ｙ、ｚ）を仰向け状態における大腸の特徴点として定義する。また、うつ伏せ状態における座標位置ｘの変化点の距離Ｌ２ｘｂ、座標位置ｙの変化点の距離Ｌ２ｙｂ、及び座標位置ｚの変化点の距離Ｌ２ｚｂが一致していない場合も、形状変化点特定部５８は、距離Ｌ２ｘｂ、距離Ｌ２ｙｂ、及び距離Ｌ２ｚｂのそれぞれの差を求める。そして、形状変化点特定部５８は、その距離の差が予め設定された距離差ΔＬ５以内となる場合に、距離Ｌ２ｘｂ、距離Ｌ２ｙｂ、及びＬ２ｚｂの平均距離を求め、その平均距離の座標位置（ｘ、ｙ、ｚ）をうつ伏せ状態における大腸の特徴点として定義する。 As an example, the distance L 1xb change point coordinate position x in a supine condition, the distance L 1Yb change point coordinate position y, and the case where the distance L 1 zA change point coordinate position z it does not match will be described. In this case, the shape change point specifying unit 58 obtains differences between the distance L 1xb , the distance L 1yb , and the distance L 1zb . Then, when the difference in distance is within the preset distance difference ΔL 5 , the shape change point specifying unit 58 obtains the average distance of the distance L 1xb , the distance L 1yb , and the distance L 1zb , and the average distance Are defined as feature points of the large intestine in the supine state. The distance L 2xb change point coordinate position x in a prone state, the distance of the change point of the coordinate position y L 2yb, and even if the distance L 2Zb change point coordinate position z does not match, the shape change point particular The unit 58 obtains respective differences between the distance L 2xb , the distance L 2yb , and the distance L 2zb . Then, when the distance difference is within the preset distance difference ΔL 5 , the shape change point specifying unit 58 obtains the average distances of the distance L 2xb , the distance L2 yb , and L 2zb , and calculates the average distance The coordinate position (x, y, z) is defined as a feature point of the large intestine in the prone state.

また、形状変化点特定部５８は、２つの座標軸における変化点の距離の差を求め、その距離の差が予め設定された距離差ΔＬ５以内となる場合に、その２つの座標軸における変化点の距離の平均距離を求め、その平均距離の座標位置（ｘ、ｙ、ｚ）を大腸の特徴点として定義しても良い。 In addition, the shape change point specifying unit 58 obtains a difference between the change points in the two coordinate axes, and when the difference between the distances is within a preset distance difference ΔL 5 , An average distance may be obtained, and the coordinate position (x, y, z) of the average distance may be defined as a feature point of the large intestine.

例えば、形状変化点特定部５８は、仰向け状態における距離Ｌ１ｘｂ、距離Ｌ１ｙｂ、及び距離Ｌ１ｚｂのそれぞれの差を求める。そして、形状変化点特定部５８は、距離Ｌ１ｘｂと距離Ｌ１ｙｂとの差が予め設定された距離差ΔＬ５以内となる場合に、距離Ｌ１ｘｂと距離Ｌ１ｙｂとの平均距離を求め、その平均距離の座標位置（ｘ、ｙ、ｚ）を仰向け状態における大腸の特徴点として定義しても良い。同様に、形状変化点特定部５８は、うつ伏せ状態における距離Ｌ２ｘｂ、距離Ｌ２ｙｂ、及び距離Ｌ２ｚｂのそれぞれの差を求める。そして、形状変化点特定部５８は、距離Ｌ２ｘｂと距離Ｌ２ｙｂとの差が予め設定された距離差ΔＬ５以内となる場合に、距離Ｌ２ｘｂと距離Ｌ２ｙｂとの平均距離を求め、その平均距離の座標位置（ｘ、ｙ、ｚ）をうつ伏せ状態における大腸の特徴点として定義しても良い。 For example, the shape change point specifying unit 58 obtains respective differences between the distance L 1xb , the distance L 1yb , and the distance L 1zb in the supine state. The shape change point specifying section 58, when the difference between the distance L 1xb and the distance L 1Yb is within distance difference [Delta] L 5 which is set in advance, an average distance between the distance L 1xb and the distance L 1Yb, its The coordinate position (x, y, z) of the average distance may be defined as a feature point of the large intestine in the supine state. Similarly, the shape change point specifying unit 58 obtains respective differences between the distance L 2xb , the distance L 2yb , and the distance L 2zb in the prone state. The shape change point specifying section 58, when the difference between the distance L 2xb and the distance L 2Yb is within distance difference [Delta] L 5 which is set in advance, an average distance between the distance L 2xb and the distance L 2Yb, its The coordinate position (x, y, z) of the average distance may be defined as a feature point of the large intestine in the prone state.

以上のようにして、特徴点特定部５は、大腸の形状が変化している特徴点を、異なる***で取得されたボリュームデータについてそれぞれ求める。この実施形態では、特徴点特定部５は、大腸の形状が変化している特徴点を、仰向け状態のボリュームデータとうつ伏せ状態のボリュームデータとについてそれぞれ求める。そして、特徴点特定部５は、仰向け状態における大腸の特徴点の位置を示す位置情報と、うつ伏せ状態における大腸の特徴点の位置を示す位置情報とを対応付け部６に出力する。特徴点の位置を示す位置情報には、３次元直交座標系で表わされる座標情報（位置ｘ、位置ｙ、位置ｚ）と、芯線の始点からの距離とが含まれている。   As described above, the feature point specifying unit 5 obtains feature points whose shape of the large intestine has changed with respect to volume data acquired at different positions. In this embodiment, the feature point specifying unit 5 obtains feature points whose shape of the large intestine has changed for the volume data in the supine state and the volume data in the prone state. Then, the feature point specifying unit 5 outputs position information indicating the position of the feature point of the large intestine in the supine state and position information indicating the position of the feature point of the large intestine in the prone state to the associating unit 6. The position information indicating the position of the feature point includes coordinate information (position x, position y, position z) represented by a three-dimensional orthogonal coordinate system and a distance from the starting point of the core line.

特徴点特定部５によって特定された特徴点について、図２を参照して説明する。仰向け状態におけるボリュームデータ１００については、特徴点１２１、特徴点１２２、特徴点１２３、及び特徴点１２４が、特徴点特定部５によって特定された特徴点である。なお、ボリュームデータ１００において、特徴点１２０は、始点設定部４１にて設定された芯線１１０の始点であり、特徴点１２５は芯線１１０の終点である。また、うつ伏せ状態におけるボリュームデータ２００については、特徴点２２１、特徴点２２２、特徴点２２３、及び特徴点２２４が、特徴点特定部５によって特定された特徴点である。なお、ボリュームデータ２００において、特徴点２２０は、始点設定部４１にて設定された芯線２１０の始点であり、特徴点２２５は芯線２１０の終点である。   The feature points specified by the feature point specifying unit 5 will be described with reference to FIG. Regarding the volume data 100 in the supine state, the feature point 121, the feature point 122, the feature point 123, and the feature point 124 are feature points specified by the feature point specifying unit 5. In the volume data 100, the feature point 120 is the start point of the core line 110 set by the start point setting unit 41, and the feature point 125 is the end point of the core line 110. Further, for the volume data 200 in the prone state, the feature point 221, the feature point 222, the feature point 223, and the feature point 224 are the feature points specified by the feature point specifying unit 5. In the volume data 200, the feature point 220 is the start point of the core line 210 set by the start point setting unit 41, and the feature point 225 is the end point of the core line 210.

この実施形態においては、特徴点特定部５は、仰向け状態における特徴点１２０、特徴点１２１、特徴点１２２、特徴点１２３、特徴点１２４、及び特徴点１２５の位置を示す位置情報（ｘｙｚの座標情報と始点からの距離とを含む情報）と、うつ伏せ状態における特徴点２２０、特徴点２２１、特徴点２２２、特徴点２２３、特徴点２２４、及び特徴点２２５の位置を示す位置情報とを、対応付け部６に出力する。なお、仰向け状態における特徴点１２０、特徴点１２１、特徴点１２２、特徴点１２３、特徴点１２４、及び特徴点１２５が、この発明の「第１の特徴点」の１例に相当する。また、うつ伏せ状態における特徴点２２０、特徴点２２１、特徴点２２２、特徴点２２３、特徴点２２４、及び特徴点２２５が、この発明の「第２の特徴点」の１例に相当する。また、特徴点特定部５が、この発明の「特徴点特定手段」の１例に相当する。また、グラフ作成部４と特徴点特定部５とによって、この発明の「特定手段」の１例を構成する。   In this embodiment, the feature point specifying unit 5 includes position information (xyz coordinates) indicating the positions of the feature point 120, the feature point 121, the feature point 122, the feature point 123, the feature point 124, and the feature point 125 in the supine state. Information and information including the distance from the start point) and position information indicating the positions of the feature point 220, the feature point 221, the feature point 222, the feature point 223, the feature point 224, and the feature point 225 in the prone state Output to the appendix 6. Note that the feature point 120, the feature point 121, the feature point 122, the feature point 123, the feature point 124, and the feature point 125 in the supine state correspond to an example of the “first feature point” of the present invention. Further, the feature point 220, the feature point 221, the feature point 222, the feature point 223, the feature point 224, and the feature point 225 in the prone state correspond to an example of the “second feature point” of the present invention. The feature point specifying unit 5 corresponds to an example of “feature point specifying means” of the present invention. The graph creating unit 4 and the feature point specifying unit 5 constitute an example of the “specifying unit” of the present invention.

（対応付け部６）
対応付け部６は、異なる***における大腸の特徴点を、異なる***同士で対応付ける。この実施形態では、対応付け部６は、仰向け状態における大腸の特徴点と、うつ伏せ状態における大腸の特徴点とを対応付ける。具体的には、対応付け部６は、仰向け状態における特徴点の位置情報に含まれる始点からの距離と、うつ伏せ状態における特徴点の位置情報に含まれる始点からの距離とを比べて、仰向け状態における特徴点の距離とうつ伏せ状態における特徴点の距離との差が、予め設定された距離差ΔＬ６以内に含まれる特徴点同士を対応付ける。仰向け状態における特徴点の距離と、うつ伏せ状態における特徴点の距離の差が、距離差ΔＬ６以内であれば、２つの特徴点は大腸において同一部位の位置を示していると考えられるため、対応付け部６は、距離の差が距離差ΔＬ６以内となる２つの特徴点同士を対応付ける。なお、距離差ΔＬ６は、経験的に求められる値であり、図示しない記憶部に予め記憶されている。 (Association unit 6)
The associating unit 6 associates the feature points of the large intestine in different positions with different positions. In this embodiment, the associating unit 6 associates the feature points of the large intestine in the supine state with the feature points of the large intestine in the prone state. Specifically, the associating unit 6 compares the distance from the start point included in the position information of the feature point in the supine state with the distance from the start point included in the position information of the feature point in the prone state. the difference between the distance of the feature points at the distance a prone state of feature points in the associates the feature point with each other included within distance difference [Delta] L 6, which is set in advance. If the difference between the distance between the feature points in the supine state and the distance between the feature points in the prone state is within a distance difference ΔL 6 , the two feature points are considered to indicate the position of the same part in the large intestine. The attaching unit 6 associates two feature points whose distance difference is within the distance difference ΔL 6 . The distance difference ΔL 6 is a value empirically obtained and is stored in advance in a storage unit (not shown).

例えば図２に示すように、対応付け部６は、仰向け状態における特徴点１２１と、うつ伏せ状態における特徴点２２１とを対応付ける。すなわち、芯線１１０に沿って始点（特徴点１２０）から特徴点１２１までの距離と、芯線２１０に沿って始点（特徴点２２０）から特徴点２２１までの距離との差が、距離差ΔＬ６以内となっているため、対応付け部６は、特徴点１２１と特徴点２２１とを対応付ける。同様に、対応付け部６は、仰向け状態における特徴点１２２と、うつ伏せ状態における特徴点２２２とを対応付ける。また、対応付け部６は、仰向け状態における特徴点１２３と、うつ伏せ状態における特徴点２２３とを対応付ける。また、対応付け部６は、仰向け状態における特徴点１２４と、うつ伏せ状態における特徴点２２４とを対応付ける。また、対応付け部６は、仰向け状態における特徴点１２５と、うつ伏せ状態における特徴点２２５とを対応付ける。対応付け部６は、特徴点の対応関係を示す対応情報を作成する。１例として、対応付け部６は、仰向け状態における特徴点１２１と、うつ伏せ状態における特徴点２２１とが対応していることを示す対応情報を作成する。 For example, as illustrated in FIG. 2, the association unit 6 associates the feature point 121 in the supine state with the feature point 221 in the prone state. That is, the distance from the start point along the core line 110 (minutia 120) to the feature point 121, the difference between the distance from the start point along the core line 210 (feature point 220) until the feature point 221, the distance difference [Delta] L 6 within Therefore, the associating unit 6 associates the feature points 121 and the feature points 221 with each other. Similarly, the associating unit 6 associates the feature point 122 in the supine state with the feature point 222 in the prone state. In addition, the association unit 6 associates the feature point 123 in the supine state with the feature point 223 in the prone state. In addition, the association unit 6 associates the feature point 124 in the supine state with the feature point 224 in the prone state. The association unit 6 associates the feature point 125 in the supine state with the feature point 225 in the prone state. The associating unit 6 creates correspondence information indicating the correspondence between feature points. As an example, the associating unit 6 creates correspondence information indicating that the feature point 121 in the supine state corresponds to the feature point 221 in the prone state.

そして、対応付け部６は、仰向け状態における各特徴点の位置を示す位置情報と、うつ伏せ状態における各特徴点の位置を示す位置情報と、特徴点の対応関係を示す対応情報とを、画像生成部７に出力する。なお、対応付け部６が、この発明の「対応付け手段」の１例に相当する。   Then, the associating unit 6 generates position information indicating the position of each feature point in the supine state, position information indicating the position of each feature point in the prone state, and correspondence information indicating the correspondence between the feature points. Output to unit 7. The association unit 6 corresponds to an example of “association means” of the present invention.

（画像生成部７、規格化部８）
画像生成部７は、規格化部８を備えている。規格化部８は、同じ***における各特徴点について、互いに隣り合う特徴点の間の距離を規格化する。すなわち、規格化部８は、芯線に沿って互いに隣り合う特徴点の間の距離を規格化することで、特徴点間の全体の距離を１００％として、一方の特徴点を距離が０％の地点とし、他方の特徴点を距離が１００％の地点とする。具体的には、規格化部８は、仰向け状態における各特徴点の位置を示す位置情報に基づいて、互いに隣り合う特徴点の間の距離を規格化する。同様に、規格化部８は、うつ伏せ状態における各特徴点の位置を示す位置情報に基づいて、互いに隣り合う特徴点の間の距離を規格化する。 (Image generation unit 7, normalization unit 8)
The image generation unit 7 includes a normalization unit 8. The normalization unit 8 normalizes the distance between adjacent feature points for each feature point in the same body position. That is, the normalization unit 8 normalizes the distance between feature points adjacent to each other along the core line so that the total distance between the feature points is 100%, and one feature point has a distance of 0%. The other feature point is a point with a distance of 100%. Specifically, the normalization unit 8 normalizes the distance between adjacent feature points based on position information indicating the position of each feature point in the supine state. Similarly, the normalization unit 8 normalizes the distance between adjacent feature points based on position information indicating the position of each feature point in the prone state.

例えば図２に示すように、規格化部８は、仰向け状態における特徴点１２１と特徴点１２２との間の第１区間について、芯線１１０に沿った距離を規格化する。すなわち、規格化部８は、特徴点１２１と特徴点１２２との間の全体の距離を１００％とし、特徴点１２１を距離が０％の地点とし、特徴点１２２を距離が１００％の地点とする。また、規格化部８は、うつ伏せ状態における特徴点２２１と特徴点２２２との間の第２区間について、芯線２１０に沿った距離を規格化する。すなわち、規格化部８は、特徴点２２１と特徴点２２２との間の全体の距離を１００％とし、特徴点２２１を距離が０％の地点とし、特徴点２２２を距離が１００％の地点とする。   For example, as illustrated in FIG. 2, the normalization unit 8 normalizes the distance along the core line 110 for the first section between the feature point 121 and the feature point 122 in the supine state. That is, the normalization unit 8 sets the total distance between the feature point 121 and the feature point 122 as 100%, sets the feature point 121 as a point where the distance is 0%, and sets the feature point 122 as a point where the distance is 100%. To do. Moreover, the normalization part 8 normalizes the distance along the core line 210 about the 2nd area between the feature point 221 and the feature point 222 in the prone state. That is, the normalization unit 8 sets the total distance between the feature point 221 and the feature point 222 as 100%, the feature point 221 as a point where the distance is 0%, and the feature point 222 as a point where the distance is 100%. To do.

画像生成部７は、ボリュームデータを画像データ記憶部２から読み出して、そのボリュームデータにボリュームレンダリングを施すことで、組織を立体的に表す表示用の３次元画像データを生成する。この実施形態では、画像生成部７は、ボリュームデータに対していわゆる透視投影法に従ったボリュームレンダリングを施すことで、組織の内腔を仮想内視鏡的に表す３次元画像データを生成する。このような透視投影法によれば、血管、腸、気管支などの管状組織を内面から観察しているかのような３次元画像データを生成することができる。   The image generation unit 7 reads volume data from the image data storage unit 2 and performs volume rendering on the volume data, thereby generating three-dimensional image data for display that represents the tissue three-dimensionally. In this embodiment, the image generation unit 7 performs volume rendering according to a so-called perspective projection method on the volume data, thereby generating three-dimensional image data representing the lumen of the tissue in a virtual endoscopic manner. According to such a perspective projection method, it is possible to generate three-dimensional image data as if a tubular tissue such as a blood vessel, an intestine, or a bronchus is observed from the inner surface.

画像生成部７は、仰向け状態におけるボリュームデータ１００を画像データ記憶部２から読み出して、芯線１１０上に視点を設定して、ボリュームデータ１００に対して透視投影法に従ったボリュームレンダリングを施すことで、その視点から見て大腸の内部を仮想内視鏡的に表す３次元画像データ（パースペクティブ画像データ）を生成する。これにより、仰向け状態における大腸の内腔を３次元的に表す画像データが生成される。同様に、画像生成部７は、うつ伏せ状態におけるボリュームデータ２００を画像データ記憶部２から読み出して、芯線２１０上に視点を設定して、ボリュームデータ２００に対して透視投影法に従ったボリュームレンダリングを施すことで、その視点から見て大腸の内部を仮想内視鏡的に表す３次元画像データを生成する。これにより、うつ伏せ状態における大腸の内腔を３次元的に表す画像データが生成される。   The image generation unit 7 reads the volume data 100 in the supine state from the image data storage unit 2, sets the viewpoint on the core wire 110, and performs volume rendering according to the perspective projection method on the volume data 100. Then, three-dimensional image data (perspective image data) representing the inside of the large intestine in a virtual endoscopic manner as viewed from the viewpoint is generated. As a result, image data that three-dimensionally represents the lumen of the large intestine in the supine state is generated. Similarly, the image generation unit 7 reads the volume data 200 in the prone state from the image data storage unit 2, sets a viewpoint on the core line 210, and performs volume rendering according to the perspective projection method on the volume data 200. As a result, three-dimensional image data representing the inside of the large intestine in a virtual endoscopic manner as viewed from the viewpoint is generated. Thereby, image data that three-dimensionally represents the lumen of the large intestine in the prone state is generated.

例えば、画像生成部７は、仰向け状態におけるボリュームデータ１００を対象にして、特徴点１２１から特徴点１２２まで芯線１１０に沿って視点１３０を移動させながら、各視点１３０において透視投影法に従ったボリュームレンダリングを実行することで、各視点１３０から見て大腸の内部を仮想内視鏡的に表す３次元画像データを生成する。また、画像生成部７は、うつ伏せ状態におけるボリュームデータ２００を対象にして、特徴点１２１に対応する特徴点２２１から、特徴点１２２に対応する特徴点２２２まで芯線２１０に沿って視点２３０を移動させながら、各視点２３０において透視投影法に従ったボリュームレンダリングを実行することで、各視点２３０から見て大腸の内部を仮想内視鏡的に表す３次元画像データを生成する。   For example, the image generation unit 7 moves the viewpoint 130 along the core line 110 from the feature point 121 to the feature point 122 for the volume data 100 in the supine state, and the volume according to the perspective projection method at each viewpoint 130. By executing rendering, three-dimensional image data representing the inside of the large intestine as viewed from each viewpoint 130 in a virtual endoscopic manner is generated. The image generation unit 7 moves the viewpoint 230 along the core line 210 from the feature point 221 corresponding to the feature point 121 to the feature point 222 corresponding to the feature point 122 for the volume data 200 in the prone state. However, by performing volume rendering in accordance with the perspective projection method at each viewpoint 230, three-dimensional image data representing the inside of the large intestine in a virtual endoscopic manner as viewed from each viewpoint 230 is generated.

仰向け状態において互いに隣り合う特徴点間の距離は規格化部８によって規格化され、うつ伏せ状態において互いに隣り合う特徴点間の距離は規格化部８によって規格化されている。上記の例では、特徴点１２１から特徴点１２２までの第１区間の長さが規格化され、その第１区間に対応する特徴点２２１から特徴点２２２までの第２区間の長さが規格化されている。画像生成部７は、特徴点１２１から特徴点１２２までの規格化された第１区間と、特徴点２２１から特徴点２２２までの規格化された第２区間とにおいて、それぞれ規格化された距離（距離の比率）が同じ位置に視点を設定して、ボリュームデータ１００とボリュームデータ２００とに対して透視投影法に従ったボリュームレンダリングを施すことで、仰向け状態における３次元画像データとうつ伏せ状態における３次元画像データとを生成する。   The distance between the feature points adjacent to each other in the supine state is normalized by the normalization unit 8, and the distance between the feature points adjacent to each other in the prone state is normalized by the normalization unit 8. In the above example, the length of the first section from the feature point 121 to the feature point 122 is normalized, and the length of the second section from the feature point 221 to the feature point 222 corresponding to the first section is normalized. Has been. The image generation unit 7 performs standardized distances (in each of the standardized first section from the feature point 121 to the feature point 122 and the standardized second section from the feature point 221 to the feature point 222 ( The viewpoint is set at the same position (distance ratio), and volume rendering according to the perspective projection method is performed on the volume data 100 and the volume data 200, so that the 3D image data in the supine state and the 3 in the prone state are displayed. Dimensional image data is generated.

例えば図２に示すように、画像生成部７は、特徴点１２１と特徴点１２２との間の第１区間において全体の５０％の距離の地点に視点１３０を設定した場合、特徴点２２１と特徴点２２との間の第２区間において全体の５０％の距離の地点に視点２３０を設定する。このように、画像生成部７は、ボリュームデータ１００とボリュームデータ２００とにおいて、それぞれ規格化された距離（距離の比率）が同じ位置に視点を設定して、透視投影法に従ったボリュームレンダリングを実行することで、仰向け状態とうつ伏せ状態とでそれぞれ対応する位置における３次元画像データを生成する。   For example, as illustrated in FIG. 2, when the viewpoint 130 is set at a point that is 50% of the distance in the first section between the feature point 121 and the feature point 122, the image generation unit 7 and the feature point 221 The viewpoint 230 is set at a point that is 50% of the distance in the second section between the point 22 and the point 22. As described above, the image generation unit 7 sets the viewpoint at a position where the normalized distance (distance ratio) is the same in the volume data 100 and the volume data 200, and performs volume rendering according to the perspective projection method. By executing, three-dimensional image data at positions corresponding to the supine state and the prone state are generated.

また、画像生成部７は、特徴点１２１と特徴点１２２との間の区間において、全体の０％の距離の地点（特徴点１２１）に視点１３０を設定した場合、特徴点２２１と特徴点２２２との間の第１区間において、全体の０％の距離の地点（特徴点２２１）に視点２３０を設定する。そして、画像生成部７は、視点１３０を芯線１１０に沿って特徴点１２１から特徴点１２２に向けて移動させながら、各視点１３０において透視投影法に従ったボリュームレンダリングを実行することで、各視点１３０から見て大腸の内部を仮想内視鏡的に表す３次元画像データを生成する。また、画像生成部７は、視点１３０の移動に合わせて、特徴点２２１と特徴点２２２との間の第２区間において、特徴点１２１と特徴点１２２との間の第１区間における視点１３０の位置と規格化された距離（距離の比率）が同じ位置に視点２３０を設定して、各視点２３０において透視投影法に従ったボリュームレンダリングを実行することで、各視点２３０から見て大腸の内部を仮想内視鏡的に表す３次元画像データを生成する。   Further, when the viewpoint 130 is set at a point of 0% distance (feature point 121) in the section between the feature point 121 and the feature point 122, the image generation unit 7 sets the feature point 221 and the feature point 222. In the first interval between and, a viewpoint 230 is set at a point (feature point 221) having a distance of 0% of the whole. Then, the image generation unit 7 performs volume rendering according to the perspective projection method at each viewpoint 130 while moving the viewpoint 130 along the core line 110 from the feature point 121 toward the feature point 122, thereby Three-dimensional image data representing the inside of the large intestine in a virtual endoscopic manner as viewed from 130 is generated. In addition, the image generation unit 7 moves the viewpoint 130 in the first section between the feature point 121 and the feature point 122 in the second section between the feature point 221 and the feature point 222 as the viewpoint 130 moves. By setting the viewpoint 230 at a position where the position and the standardized distance (distance ratio) are the same, and performing volume rendering according to the perspective projection method at each viewpoint 230, the interior of the large intestine is viewed from each viewpoint 230. Is generated in a virtual endoscopic manner.

以上のように、画像生成部７は、仰向け状態におけるボリュームデータ１００とうつ伏せ状態におけるボリュームデータ２００とを対象にして、特徴点が対応する第１区間と第２区間とにおいて、区間内の距離の比率（規格化された距離）がそれぞれ同じ位置に視点を設定して、ボリュームデータ１００とボリュームデータ２００とに透視投影法に従ったボリュームレンダリングを施すことで、仰向け状態における３次元画像データとうつ伏せ状態における３次元画像データとを生成する。そして、画像生成部７は、仰向け状態における大腸の内部を仮想内視鏡的に表す３次元画像データと、うつ伏せ状態における大腸の内部を仮想内視鏡的に表す３次元画像データとを表示制御部９に出力する。なお、画像生成部７が、この発明の「画像生成手段」の１例に相当する。また、仰向け状態における３次元画像データが、この発明の「第１の３次元画像データ」の１例に相当し、うつ伏せ状態における３次元画像データが、この発明の「第２の３次元画像データ」の１例に相当する。   As described above, the image generation unit 7 targets the volume data 100 in the supine state and the volume data 200 in the prone state, in the first section and the second section corresponding to the feature points, The viewpoint is set at the same ratio (standardized distance), and volume rendering according to the perspective projection method is performed on the volume data 100 and the volume data 200, so that the three-dimensional image data in the supine state is lying down. 3D image data in a state is generated. Then, the image generation unit 7 performs display control on the three-dimensional image data that virtually represents the inside of the large intestine in the supine state and the three-dimensional image data that virtually represents the inside of the large intestine in the prone state. To the unit 9. The image generation unit 7 corresponds to an example of the “image generation unit” of the present invention. The three-dimensional image data in the supine state corresponds to an example of “first three-dimensional image data” of the present invention, and the three-dimensional image data in the prone state is “second three-dimensional image data” of the present invention. Is equivalent to one example.

（表示制御部９、表示部１０）
表示制御部９は、３次元画像データを画像生成部７から受けて、仰向け状態における３次元画像とうつ伏せ状態における３次元画像とを並べて表示部１０に表示させる。例えば、表示制御部９は、仰向け状態における特徴点１２１から特徴点１２２までの第１区間内に設定された各視点１３０における３次元画像（パースペクティブ画像）と、うつ伏せ状態における特徴点２２１から特徴点２２２までの第２区間内に設定された各視点２３０における３次元画像（パースペクティブ画像）とを、視点ごとに順次、表示部１０に表示させる。なお、表示制御部９が、この発明の「表示制御手段」の１例に相当する。 (Display control unit 9, display unit 10)
The display control unit 9 receives the 3D image data from the image generation unit 7 and displays the 3D image in the supine state and the 3D image in the prone state on the display unit 10 side by side. For example, the display control unit 9 displays the three-dimensional image (perspective image) at each viewpoint 130 set in the first section from the feature point 121 to the feature point 122 in the supine state and the feature point 221 in the prone state. A three-dimensional image (perspective image) at each viewpoint 230 set in the second section up to 222 is sequentially displayed on the display unit 10 for each viewpoint. The display control unit 9 corresponds to an example of “display control means” of the present invention.

この実施形態によると、特徴点１２１から特徴点１２２までの第１区間と、特徴点２２１から特徴点２２２までの第２区間とにおいて、規格化された距離（距離の比率）が同じ位置にそれぞれ視点が設定されているため、第１区間の長さと第２区間の長さとが異なっていても、第１区間及び第２区間の全体に亘って３次元画像データを生成して、３次元画像を表示することが可能となる。そのことにより、仰向け状態における３次元画像とうつ伏せ状態における３次元画像とにおいて、大腸（管状組織）の観察における見落としの発生を抑制することが可能となる。その結果、見落とされた箇所を探すための作業を軽減することが可能となるため、診断時間の短縮を図ることが可能となる。   According to this embodiment, the standardized distance (distance ratio) is the same in the first section from the feature point 121 to the feature point 122 and the second section from the feature point 221 to the feature point 222, respectively. Since the viewpoint is set, even if the length of the first section is different from the length of the second section, the three-dimensional image data is generated over the entire first section and the second section. Can be displayed. This makes it possible to suppress the occurrence of oversight in the observation of the large intestine (tubular tissue) in the three-dimensional image in the supine state and the three-dimensional image in the prone state. As a result, it is possible to reduce the work for searching for an overlooked place, and thus it is possible to shorten the diagnosis time.

なお、芯線抽出部３、グラフ作成部４、特徴点特定部５、対応付け部６、画像生成部７、及び表示制御部９は、それぞれ図示しないＣＰＵと、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤなどの記憶装置とによって構成されていても良い。記憶装置には、芯線抽出部３の機能を実行するための芯線抽出プログラムと、グラフ作成部４の機能を実行するためのグラフ作成プログラムと、特徴点特定部５の機能を実行するための特徴点特定プログラムと、対応付け部６の機能を実行するための対応付けプログラムと、画像生成部７の機能を実行するための画像生成プログラムと、表示制御部９の機能を実行するための表示制御プログラムとが記憶されている。また、グラフ作成プログラムには、始点設定部４１の機能を実行するための始点設定プログラムと、距離算出部４２の機能を実行するための距離算出プログラムとが含まれている。また、特徴点特定プログラムには、微分処理部５１の機能を実行するための微分処理プログラムと、個別ピーク点特定部５２の機能を実行するための個別ピーク点特定プログラムと、個別変化点特定部５５の機能を実行するための個別変化点特定プログラムと、形状変化点特定部５８の機能を実行するための形状変化点特定プログラムとが含まれている。また、個別ピーク点特定プログラムには、ピーク点特定部５３の機能を実行するためのピーク点特定プログラムと、ピーク点推定部５４の機能を実行するためのピーク点推定プログラムとが含まれている。また、個別変化点特定プログラムには、変化点特定部５６の機能を実行するための変化点特定プログラムと、変化点推定部５７の機能を実行するための変化点推定プログラムとが含まれている。また、画像生成プログラムには、規格化部８の機能を実行するための規格化プログラムが含まれている。そして、ＣＰＵが各プログラムを実行することで、各部の機能を実行する。なお、芯線抽出プログラムと、グラフ作成プログラムと、特徴点特定プログラムと、対応付けプログラムと、画像生成プログラムと、表示制御プログラムとによって、この発明の「画像処理プログラム」の１例を構成する。   The core line extracting unit 3, the graph creating unit 4, the feature point specifying unit 5, the associating unit 6, the image generating unit 7, and the display control unit 9 are each a CPU and a storage device such as a ROM, a RAM, and an HDD not shown. It may be constituted by. The storage device includes a core line extraction program for executing the function of the core line extraction unit 3, a graph creation program for executing the function of the graph creation unit 4, and a feature for executing the function of the feature point specifying unit 5 A point identification program, an association program for executing the function of the association unit 6, an image generation program for executing the function of the image generation unit 7, and display control for executing the function of the display control unit 9 The program is stored. The graph creation program includes a start point setting program for executing the function of the start point setting unit 41 and a distance calculation program for executing the function of the distance calculation unit 42. The feature point specifying program includes a differentiation processing program for executing the function of the differentiation processing unit 51, an individual peak point specifying program for executing the function of the individual peak point specifying unit 52, and an individual change point specifying unit. An individual change point specifying program for executing the function 55 and a shape change point specifying program for executing the function of the shape change point specifying unit 58 are included. The individual peak point specifying program includes a peak point specifying program for executing the function of the peak point specifying unit 53 and a peak point estimating program for executing the function of the peak point estimating unit 54. . Further, the individual change point specifying program includes a change point specifying program for executing the function of the change point specifying unit 56 and a change point estimating program for executing the function of the change point estimating unit 57. . The image generation program includes a standardization program for executing the function of the standardization unit 8. Then, the function of each unit is executed by the CPU executing each program. The core line extraction program, the graph creation program, the feature point identification program, the association program, the image generation program, and the display control program constitute one example of the “image processing program” of the present invention.

また、医用画像診断装置５０に医用画像処理装置１を含ませても良い。例えば、医用画像診断装置５０としてＸ線ＣＴ装置を用い、そのＸ線ＣＴ装置に医用画像処理装置１を含ませても良い。Ｘ線ＣＴ装置は、Ｘ線を曝射するＸ線管球と、被検体を間にしてＸ線管球と対向して配置されたＸ線検出器と、再構成処理部とを備え、Ｘ線管球からＸ線を曝射しながらＸ線管球とＸ線検出器とを被検体の周りで回転させることで、Ｘ線投影データを収集する。そして、再構成処理部は、収集されたＸ線投影データを再構成することで、被検体を表すボリュームデータを生成する。なお、Ｘ線管球、Ｘ線検出器、及び再構成部によって、この発明の「画像取得手段」の１例を構成する。   Further, the medical image diagnostic apparatus 50 may include the medical image processing apparatus 1. For example, an X-ray CT apparatus may be used as the medical image diagnostic apparatus 50, and the medical image processing apparatus 1 may be included in the X-ray CT apparatus. The X-ray CT apparatus includes an X-ray tube that exposes X-rays, an X-ray detector disposed opposite to the X-ray tube with a subject interposed therebetween, and a reconstruction processing unit. X-ray projection data is collected by rotating the X-ray tube and the X-ray detector around the subject while exposing the X-ray from the tube. Then, the reconstruction processing unit reconstructs the collected X-ray projection data, thereby generating volume data representing the subject. The X-ray tube, the X-ray detector, and the reconstruction unit constitute an example of the “image acquisition unit” of the present invention.

この実施形態では、Ｘ線ＣＴ装置は、被検体を仰向けにした状態で大腸を撮影することで、仰向け状態における大腸を表すボリュームデータを生成する。また、Ｘ線ＣＴ装置は、被検体をうつ伏せにした状態で大腸を撮影することで、うつ伏せ状態における大腸を表すボリュームデータを生成する。そして、Ｘ線ＣＴ装置に含まれる医用画像処理装置１によって、仰向け状態における大腸の特徴点とうつ伏せ状態における大腸の特徴点とを特定し、仰向け状態における大腸の特徴点とうつ伏せ状態における大腸の特徴点とを対応付ける。さらに、Ｘ線ＣＴ装置に含まれる医用画像処理装置１によって、同じ***において互いに隣り合う特徴点間の距離を規格化し、規格化された区間内において、仰向け状態とうつ伏せ状態とで規格化された距離（距離の比率）が同じ位置にそれぞれ視点を設定して、仰向け状態におけるボリュームデータとうつ伏せ状態におけるボリュームデータとに対して、透視投影法に従ったボリュームレンダリングを施すことで、仰向け状態における３次元画像データとうつ伏せ状態における３次元画像データとを生成する。このように、仰向け状態とうつ伏せ状態とにおいて、規格化された距離（距離の比率）が同じ位置に視点を設定して３次元画像データを生成しているため、仰向け状態における３次元画像とうつ伏せ状態における３次元画像とにおいて、大腸（管状組織）の観察における見落としの発生を抑制することが可能となる。   In this embodiment, the X-ray CT apparatus generates volume data representing the large intestine in the supine state by imaging the large intestine with the subject facing up. Further, the X-ray CT apparatus generates volume data representing the large intestine in the prone state by imaging the large intestine with the subject lying down. Then, the medical image processing apparatus 1 included in the X-ray CT apparatus identifies the feature points of the large intestine in the supine state and the feature points of the large intestine in the prone state, and features the large intestine in the prone state and the features of the large intestine in the prone state. Correlate points. Furthermore, the medical image processing apparatus 1 included in the X-ray CT apparatus standardized the distance between feature points adjacent to each other in the same body position, and normalized in the supine state and the prone state within the standardized section. By setting the viewpoints at the same distance (distance ratio), and performing volume rendering according to the perspective projection method on the volume data in the supine state and the volume data in the prone state, 3 in the supine state is obtained. Three-dimensional image data and three-dimensional image data in a prone state are generated. As described above, the three-dimensional image data is generated by setting the viewpoint at the position where the standardized distance (distance ratio) is the same in the supine state and the prone state. It is possible to suppress the occurrence of oversight in observation of the large intestine (tubular tissue) in the three-dimensional image in the state.

１ 医用画像処理装置
２ 画像データ記憶部
３ 芯線抽出部
４ グラフ作成部
５ 特徴点特定部
６ 対応付け部
７ 画像生成部
８ 規格化部
９ 表示制御部
１０ 表示部
４１ 始点設定部
４２ 距離算出部
５１ 微分処理部
５２ 個別ピーク点特定部
５３ ピーク点特定部
５４ ピーク点推定部
５５ 個別変化点特定部
５６ 変化点特定部
５７ 変化点推定部
５８ 形状変化点特定部 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Medical image processing apparatus 2 Image data memory | storage part 3 Core line extraction part 4 Graph preparation part 5 Feature point specific part 6 Corresponding part 7 Image generation part 8 Normalization part 9 Display control part 10 Display part 41 Start point setting part 42 Distance calculation part 51 Differentiation Processing Unit 52 Individual Peak Point Identification Unit 53 Peak Point Identification Unit 54 Peak Point Estimation Unit 55 Individual Change Point Identification Unit 56 Change Point Identification Unit 57 Change Point Estimation Unit 58 Shape Change Point Identification Unit

Claims (4)

管状組織がそれぞれ異なる状態で表わされた第１ボリュームデータと第２ボリュームデータとを受けて、前記第１ボリュームデータから前記管状組織の第１芯線を抽出し、前記第２ボリュームデータから前記管状組織の第２芯線を抽出する芯線抽出手段と、
前記第１芯線が表す前記管状組織の形状に基づいて前記管状組織の第１の特徴点を特定し、前記第２芯線が表す前記管状組織の形状に基づいて前記管状組織の第２の特徴点を特定する特定手段と、
前記第１芯線上に設定された始点から前記第１の特徴点までの距離と、前記第２芯線上に設定された始点から前記第２の特徴点までの距離との差が、予め設定された所定距離以内に含まれる前記第１の特徴点と前記第２の特徴点とを対応付ける対応付け手段と、
隣り合う前記第１の特徴点間の距離を規格化し、隣り合う前記第２の特徴点間の距離を規格化し、前記規格化された隣り合う前記第１の特徴点の間の第１区間と、前記第１の特徴点と対応付けられた隣り合う前記第２の特徴点の間の第２区間とにおいて、前記規格化された距離が同じ位置にそれぞれ視点を設定し、前記第１ボリュームデータと前記第２ボリュームデータとに対してボリュームレンダリングを施すことで、前記第１ボリュームデータに基づく前記管状組織の内部を表す第１の３次元画像データと前記第２ボリュームデータに基づく前記管状組織の内部を表す第２の３次元画像データとを生成する画像生成手段と、
前記第１の３次元画像データに基づく第１の３次元画像と、前記第２の３次元画像データに基づく第２の３次元画像とを並べて表示手段に表示させる表示制御手段と、
を有し、
前記特定手段は、
前記第１芯線上に始点を設定し、前記第１芯線上の位置と前記第１芯線に沿った前記始点からの距離との関係を第１曲線で表した第１グラフと、前記第２芯線上に始点を設定し、前記第２芯線上の位置と前記第２芯線に沿った前記始点からの距離との関係を第２曲線で表した第２グラフとを求めるグラフ作成手段と、
前記第１曲線の傾きに基づいて前記第１曲線の特徴点を前記第１の特徴点として特定し、前記第２曲線の傾きに基づいて前記第２曲線の特徴点を前記第２の特徴点として特定する特徴点特定手段と、からなり、
前記特徴点特定手段は、前記第１曲線を前記第１芯線における距離によって２次微分することで得られた２次微分値が、予め設定された第１閾値以下となる前記第１芯線上の位置を前記第１の特徴点として特定し、前記第２曲線を前記第２芯線における距離によって２次微分することで得られた２次微分値が、前記第１閾値以下となる前記第２芯線上の位置を前記第２の特徴点として特定することを特徴とする医用画像処理装置。 The first volume data and the second volume data represented in different states of the tubular tissue are received, the first core line of the tubular tissue is extracted from the first volume data, and the tubular shape is extracted from the second volume data. Core extraction means for extracting the second core of the tissue;
A first feature point of the tubular tissue is identified based on the shape of the tubular tissue represented by the first core wire, and a second feature point of the tubular tissue is identified based on the shape of the tubular tissue represented by the second core wire. Identifying means for identifying
A difference between the distance from the start point set on the first core line to the first feature point and the distance from the start point set on the second core line to the second feature point is set in advance. Association means for associating the first feature point and the second feature point included within a predetermined distance;
Normalizing a distance between the adjacent first feature points; normalizing a distance between the adjacent second feature points; and a first section between the normalized adjacent first feature points; In the second section between the adjacent second feature points associated with the first feature points, viewpoints are respectively set at the same normalized distances, and the first volume data And the second volume data are subjected to volume rendering, whereby the first three-dimensional image data representing the inside of the tubular tissue based on the first volume data and the tubular tissue based on the second volume data are displayed. Image generating means for generating second 3D image data representing the interior;
Display control means for displaying a first 3D image based on the first 3D image data and a second 3D image based on the second 3D image data side by side on a display means;
Have
The specifying means is:
A first graph in which a start point is set on the first core line, and a relationship between a position on the first core line and a distance from the start point along the first core line is represented by a first curve; and the second core A graph creation means for setting a start point on a line and obtaining a second graph representing a relationship between a position on the second core line and a distance from the start point along the second core line by a second curve;
The feature point of the first curve is identified as the first feature point based on the slope of the first curve, and the feature point of the second curve is identified as the second feature point based on the slope of the second curve. And a feature point specifying means for specifying
The feature point specifying means has a second derivative value obtained by secondarily differentiating the first curve according to a distance in the first core line on the first core line that is equal to or lower than a preset first threshold value. The second core where the second differential value obtained by specifying the position as the first feature point and secondarily differentiating the second curve by the distance in the second core line is not more than the first threshold value. A medical image processing apparatus that identifies a position on a line as the second feature point . 前記芯線抽出手段は、前記管状組織を有する被検体の***を第１***にした状態で前記被検体が撮影されることで取得された前記第１***における前記被検体を表すボリュームデータを前記第１ボリュームデータとして受け、前記被検体の***を前記第１***とは異なる第２***にした状態で前記被検体が撮影されることで取得された前記第２***における前記被検体を表すボリュームデータを前記第２ボリュームデータとして受けて、前記第１ボリュームデータから前記管状組織の前記第１芯線を抽出し、前記第２ボリュームデータから前記管状組織の前記第２芯線を抽出することを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。 The core line extracting means obtains volume data representing the subject in the first body position obtained by photographing the subject in a state where the body posture of the subject having the tubular tissue is in the first body position. Volume data representing the subject in the second body position acquired as one volume data and acquired by photographing the subject in a state where the body posture of the subject is in a second body position different from the first body position. receiving a second volume data, from said first volume data extracting said first core line of the tubular tissue, and extracting the second core line of the tubular tissue from the second volume data The medical image processing apparatus according to claim 1. コンピュータに、
管状組織がそれぞれ異なる状態で表わされた第１ボリュームデータと第２ボリュームデータとを受けて、前記第１ボリュームデータから前記管状組織の第１芯線を抽出し、前記第２ボリュームデータから前記管状組織の第２芯線を抽出する芯線抽出機能と、
前記第１芯線が表す前記管状組織の形状に基づいて前記管状組織の第１の特徴点を特定し、前記第２芯線が表す前記管状組織の形状に基づいて前記管状組織の第２の特徴点を特定する特定機能と、
前記第１芯線上に設定された始点から前記第１の特徴点までの距離と、前記第２芯線上に設定された始点から前記第２の特徴点までの距離との差が、予め設定された所定距離以内に含まれる前記第１の特徴点と前記第２の特徴点とを対応付ける対応付け機能と、
隣り合う前記第１の特徴点間の距離を規格化し、隣り合う前記第２の特徴点間の距離を規格化し、前記規格化された隣り合う前記第１の特徴点の間の第１区間と、前記第１の特徴点と対応付けられた隣り合う前記第２の特徴点の間の第２区間とにおいて、前記規格化された距離が同じ位置にそれぞれ視点を設定し、前記第１ボリュームデータと前記第２ボリュームデータとに対してボリュームレンダリングを施すことで、前記第１ボリュームデータに基づく前記管状組織の内部を表す第１の３次元画像データと前記第２ボリュームデータに基づく前記管状組織の内部を表す第２の３次元画像データとを生成する画像生成機能と、
前記第１の３次元画像データに基づく第１の３次元画像と、前記第２の３次元画像データに基づく第２の３次元画像とを並べて表示手段に表示させる表示制御機能と、
を実行させるものであって、
前記特定機能は、
前記第１芯線上に始点を設定し、前記第１芯線上の位置と前記第１芯線に沿った前記始点からの距離との関係を第１曲線で表した第１グラフと、前記第２芯線上に始点を設定し、前記第２芯線上の位置と前記第２芯線に沿った前記始点からの距離との関係を第２曲線で表した第２グラフとを求めるグラフ作成機能と、
前記第１曲線の傾きに基づいて前記第１曲線の特徴点を前記第１の特徴点として特定し、前記第２曲線の傾きに基づいて前記第２曲線の特徴点を前記第２の特徴点として特定する特徴点特定機能と、を有し、
前記特徴点特定機能は、前記第１曲線を前記第１芯線における距離によって２次微分することで得られた２次微分値が、予め設定された第１閾値以下となる前記第１芯線上の位置を前記第１の特徴点として特定し、前記第２曲線を前記第２芯線における距離によって２次微分することで得られた２次微分値が、前記第１閾値以下となる前記第２芯線上の位置を前記第２の特徴点として特定すること、
を特徴とする医用画像処理プログラム。 On the computer,
The first volume data and the second volume data represented in different states of the tubular tissue are received, the first core line of the tubular tissue is extracted from the first volume data, and the tubular shape is extracted from the second volume data. A core extraction function for extracting the second core of the tissue;
A first feature point of the tubular tissue is identified based on the shape of the tubular tissue represented by the first core wire, and a second feature point of the tubular tissue is identified based on the shape of the tubular tissue represented by the second core wire. Specific function to identify,
A difference between the distance from the start point set on the first core line to the first feature point and the distance from the start point set on the second core line to the second feature point is set in advance. An association function for associating the first feature point and the second feature point included within a predetermined distance;
Normalizing a distance between the adjacent first feature points; normalizing a distance between the adjacent second feature points; and a first section between the normalized adjacent first feature points; In the second section between the adjacent second feature points associated with the first feature points, viewpoints are respectively set at the same normalized distances, and the first volume data And the second volume data are subjected to volume rendering, whereby the first three-dimensional image data representing the inside of the tubular tissue based on the first volume data and the tubular tissue based on the second volume data are displayed. An image generation function for generating second 3D image data representing the inside;
A display control function for displaying the first three-dimensional image based on the first three-dimensional image data and the second three-dimensional image based on the second three-dimensional image data side by side on a display means;
It is those for the execution,
The specific function is:
A first graph in which a start point is set on the first core line, and a relationship between a position on the first core line and a distance from the start point along the first core line is represented by a first curve; and the second core A graph creation function for setting a start point on a line and obtaining a second graph representing a relationship between a position on the second core line and a distance from the start point along the second core line by a second curve;
The feature point of the first curve is identified as the first feature point based on the slope of the first curve, and the feature point of the second curve is identified as the second feature point based on the slope of the second curve. And a feature point specifying function to be specified as
The feature point specifying function has a second derivative value obtained by secondarily differentiating the first curve according to a distance in the first core line on the first core line that is equal to or lower than a preset first threshold value. The second core where the second differential value obtained by specifying the position as the first feature point and secondarily differentiating the second curve by the distance in the second core line is not more than the first threshold value. Specifying a position on a line as the second feature point;
A medical image processing program characterized by the above. 管状組織を有する被検体の***を第１***にした状態で前記被検体を撮影することで、前記第１***における前記被検体を表す第１ボリュームデータを取得し、前記被検体の***を前記第１***とは異なる第２***にした状態で前記被検体を撮影することで、前記第２***における前記被検体を表す第２ボリュームデータを取得する画像取得手段と、
前記第１ボリュームデータから前記管状組織の第１芯線を抽出し、前記第２ボリュームデータから前記管状組織の第２芯線を抽出する芯線抽出手段と、
前記第１芯線が表す前記管状組織の形状に基づいて前記管状組織の第１の特徴点を特定し、前記第２芯線が表す前記管状組織の形状に基づいて前記管状組織の第２の特徴点を特定する特定手段と、
前記第１芯線上に設定された始点から前記第１の特徴点までの距離と、前記第２芯線上に設定された始点から前記第２の特徴点までの距離との差が、予め設定された所定距離以内に含まれる前記第１の特徴点と前記第２の特徴点とを対応付ける対応付け手段と、
隣り合う前記第１の特徴点間の距離を規格化し、隣り合う前記第２の特徴点間の距離を規格化し、前記規格化された隣り合う前記第１の特徴点の間の第１区間と、前記第１の特徴点と対応付けられた隣り合う前記第２の特徴点の間の第２区間とにおいて、前記規格化された距離が同じ位置にそれぞれ視点を設定し、前記第１ボリュームデータと前記第２ボリュームデータとに対してボリュームレンダリングを施すことで、前記第１ボリュームデータに基づく前記管状組織の内部を表す第１の３次元画像データと前記第２ボリュームデータに基づく前記管状組織の内部を表す第２の３次元画像データとを生成する画像生成手段と、
前記第１の３次元画像データに基づく第１の３次元画像と、前記第２の３次元画像データに基づく第２の３次元画像とを並べて表示手段に表示させる表示制御手段と、
を有し、
前記特定手段は、
前記第１芯線上に始点を設定し、前記第１芯線上の位置と前記第１芯線に沿った前記始点からの距離との関係を第１曲線で表した第１グラフと、前記第２芯線上に始点を設定し、前記第２芯線上の位置と前記第２芯線に沿った前記始点からの距離との関係を第２曲線で表した第２グラフとを求めるグラフ作成手段と、
前記第１曲線の傾きに基づいて前記第１曲線の特徴点を前記第１の特徴点として特定し、前記第２曲線の傾きに基づいて前記第２曲線の特徴点を前記第２の特徴点として特定する特徴点特定手段と、からなり、
前記特徴点特定手段は、前記第１曲線を前記第１芯線における距離によって２次微分することで得られた２次微分値が、予め設定された第１閾値以下となる前記第１芯線上の位置を前記第１の特徴点として特定し、前記第２曲線を前記第２芯線における距離によって２次微分することで得られた２次微分値が、前記第１閾値以下となる前記第２芯線上の位置を前記第２の特徴点として特定することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。 The first volume data representing the subject in the first body position is acquired by imaging the subject in a state where the body posture of the subject having the tubular tissue is in the first body position, and the body posture of the subject is Image acquisition means for acquiring second volume data representing the subject in the second body position by imaging the subject in a second body position different from the first body position;
A core wire extracting means for extracting a first core wire of the tubular tissue from the first volume data and extracting a second core wire of the tubular tissue from the second volume data;
A first feature point of the tubular tissue is identified based on the shape of the tubular tissue represented by the first core wire, and a second feature point of the tubular tissue is identified based on the shape of the tubular tissue represented by the second core wire. Identifying means for identifying
A difference between the distance from the start point set on the first core line to the first feature point and the distance from the start point set on the second core line to the second feature point is set in advance. Association means for associating the first feature point and the second feature point included within a predetermined distance;
Normalizing a distance between the adjacent first feature points; normalizing a distance between the adjacent second feature points; and a first section between the normalized adjacent first feature points; In the second section between the adjacent second feature points associated with the first feature points, viewpoints are respectively set at the same normalized distances, and the first volume data And the second volume data are subjected to volume rendering, whereby the first three-dimensional image data representing the inside of the tubular tissue based on the first volume data and the tubular tissue based on the second volume data are displayed. Image generating means for generating second 3D image data representing the interior;
Display control means for displaying a first 3D image based on the first 3D image data and a second 3D image based on the second 3D image data side by side on a display means;
Have
The specifying means is:
A first graph in which a start point is set on the first core line, and a relationship between a position on the first core line and a distance from the start point along the first core line is represented by a first curve; and the second core A graph creation means for setting a start point on a line and obtaining a second graph representing a relationship between a position on the second core line and a distance from the start point along the second core line by a second curve;
The feature point of the first curve is identified as the first feature point based on the slope of the first curve, and the feature point of the second curve is identified as the second feature point based on the slope of the second curve. And a feature point specifying means for specifying
The feature point specifying means has a second derivative value obtained by secondarily differentiating the first curve according to a distance in the first core line on the first core line that is equal to or lower than a preset first threshold value. The second core where the second differential value obtained by specifying the position as the first feature point and secondarily differentiating the second curve by the distance in the second core line is not more than the first threshold value. An X-ray CT apparatus characterized by specifying a position on a line as the second feature point .
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