JP6021340B2 - 医用画像処理装置及び制御プログラム - Google Patents
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Description
本発明の実施形態は、医用画像処理装置に関する。
現在、Ｘ線ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：コンピュータ断層撮影）
装置やＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ ＲｅｏｎａｎｃｅＩｍａｇｉｎｇ：磁気共鳴画像）装
置等のモダリティを使用して被検体を撮像し、三次元画像を用いて疾病等の診断を行う画
像診断が多用されている。そしてその三次元画像データから二次元画面上に画像を表示さ
せるとき、多断面再構成（ＭＰＲ：Ｍｕｌｔｉ Ｐｌａｎｅｒ Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔ
ｉｏｎ）法、加算平均法、最大値投影（ＭＩＰ：Ｍａｘｉｍｕｍ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ
Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）法、最小値投影（ＭｉｎＩＰ：Ｍｉｎｉｍｕｍ Ｉｎｔｅｎｓｉ
ｔｙ Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）法、等のレンダリング手法が使われる。それらの技法は多
種多様であり、用途に応じて使い分ける必要がある。
装置やＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ ＲｅｏｎａｎｃｅＩｍａｇｉｎｇ：磁気共鳴画像）装
置等のモダリティを使用して被検体を撮像し、三次元画像を用いて疾病等の診断を行う画
像診断が多用されている。そしてその三次元画像データから二次元画面上に画像を表示さ
せるとき、多断面再構成（ＭＰＲ：Ｍｕｌｔｉ Ｐｌａｎｅｒ Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔ
ｉｏｎ）法、加算平均法、最大値投影（ＭＩＰ：Ｍａｘｉｍｕｍ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ
Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）法、最小値投影（ＭｉｎＩＰ：Ｍｉｎｉｍｕｍ Ｉｎｔｅｎｓｉ
ｔｙ Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）法、等のレンダリング手法が使われる。それらの技法は多
種多様であり、用途に応じて使い分ける必要がある。
ここでレンダリングとは、三次元データ構築で作成された三次元画像データから二次元
画面上に写実的画像を作り上げる方法である。
画面上に写実的画像を作り上げる方法である。
最大値投影法は造影剤注入後の血管を撮像するときによく用いられる手法であるが、Ｘ
線吸収値の大きい血管の画素値が高くなって浮き出てしまい、血管の周りの臓器が見えづ
らくなってしまう。一方で加算平均法によって撮像した場合は、血管と臓器の画素の平均
値になってしまい、細い血管はあまり目立たなくなってしまう。血管と臓器をそれぞれし
っかり確認できる最大値投影画像と加算平均画像とを合成し、必要に応じてそれらの合成
率を変化させることによって、同一画面にて血管及び臓器の確認を行うこともできるが、
これでは診断の際に手間がかかってしまう。
線吸収値の大きい血管の画素値が高くなって浮き出てしまい、血管の周りの臓器が見えづ
らくなってしまう。一方で加算平均法によって撮像した場合は、血管と臓器の画素の平均
値になってしまい、細い血管はあまり目立たなくなってしまう。血管と臓器をそれぞれし
っかり確認できる最大値投影画像と加算平均画像とを合成し、必要に応じてそれらの合成
率を変化させることによって、同一画面にて血管及び臓器の確認を行うこともできるが、
これでは診断の際に手間がかかってしまう。
また、血管は三次元に蛇行しており、その走行具合を調べるために、一度画像を生成し
た後も撮像の条件を変更する場合がある。このとき、血管を所望の条件で観察しようとす
ると、同時に臓器領域の条件も変わってしまう。
た後も撮像の条件を変更する場合がある。このとき、血管を所望の条件で観察しようとす
ると、同時に臓器領域の条件も変わってしまう。
故に、血管及び臓器の両方を満足に撮像された画像を取得し、且つそれぞれの条件を個
別に設定するための技術が現在求められている。
別に設定するための技術が現在求められている。
本発明が解決しようとする課題は、細い血管及びその血管周りの臓器の両方を満足に確
認することが可能な所望の画像を得る方法を提供するものである。
認することが可能な所望の画像を得る方法を提供するものである。
上記の課題を解決するために、一実施形態の医用画像処理装置は、三次元画像データを二次元画像データに変換するための少なくとも二種類のレンダリング方法のうち、どのレンダリング方法を用いて変換するか、二次元領域における単位領域毎に判別する判別部と、前記単位領域毎に判別された前記レンダリング方法に基づいて、前記三次元画像データにおける複数位置のデータを変換して前記二次元画像データを生成する画像生成部と、を有し、前記判別部は、前記三次元画像データから得た任意の断層像に基づいて生成された最大値投影画像中に設定された注目点におけるデータと、前記注目点の近傍の点におけるデータとに基づいて、レンダリング方法の判別を行う。
以下、発明を実施するための実施形態について説明する。
（第１の実施形態）
第１の実施形態の医用画像処理装置を説明するにあたり、図１を参照して医用画像を得
るための仕組みを、Ｘ線ＣＴ装置を例にとって概要を説明する。
第１の実施形態の医用画像処理装置を説明するにあたり、図１を参照して医用画像を得
るための仕組みを、Ｘ線ＣＴ装置を例にとって概要を説明する。
図１は、本実施形態において合成処理を施すための画像を得るためのＸ線ＣＴ装置の全
体構成を示した構成図である。
体構成を示した構成図である。
図１において画像診断装置１０とは、例えばＸ線ＣＴ装置やＭＲＩ装置である。ここで
はＸ線ＣＴ装置を例に挙げる。Ｘ線ＣＴ装置はガントリ１１を備え、このガントリ１１内
には回転リング１２が設けられ、回転機構（図示なし）によって回転する。回転リング１
２内にはＸ線管１３とＸ線検出器１４が対向して配置されており、回転リング１２の中心
部は開口し、そこに寝台に備わる天板１５に載置された被検体Ｐが挿入される。
はＸ線ＣＴ装置を例に挙げる。Ｘ線ＣＴ装置はガントリ１１を備え、このガントリ１１内
には回転リング１２が設けられ、回転機構（図示なし）によって回転する。回転リング１
２内にはＸ線管１３とＸ線検出器１４が対向して配置されており、回転リング１２の中心
部は開口し、そこに寝台に備わる天板１５に載置された被検体Ｐが挿入される。
Ｘ線管１３から曝射されたＸ線は被検体Ｐを透過し、減衰してＸ線検出器１４によって
検出され、その後電気信号に変換され、データ収集部１６にて増幅、デジタルデータに変
換され、データ伝送装置１７を介して投影データが伝送される。
検出され、その後電気信号に変換され、データ収集部１６にて増幅、デジタルデータに変
換され、データ伝送装置１７を介して投影データが伝送される。
コンピュータシステム２０において、まずデータ伝送装置１７からのデータが前処理部
２１に送られる。前処理部２１では信号強度の補正や信号欠落の補正等の処理を行い、投
影データをバスライン３００上に出力する。バスライン３００上にはシステム制御部２２
、キーボード等の操作部２３、そしてデータ処理部２４及びデータを保存するデータ保存
部２５並びに再構成処理部２６を有する画像処理部３１、画像表示部２７等が接続される
。
２１に送られる。前処理部２１では信号強度の補正や信号欠落の補正等の処理を行い、投
影データをバスライン３００上に出力する。バスライン３００上にはシステム制御部２２
、キーボード等の操作部２３、そしてデータ処理部２４及びデータを保存するデータ保存
部２５並びに再構成処理部２６を有する画像処理部３１、画像表示部２７等が接続される
。
システム制御部２２はコンピュータシステム２０の各部の動作や、ガントリ駆動部（図
示なし）及びＸ線制御部（図示なし）を制御するものであり、データ保存部２５は断層画
像等のデータを記憶するものであり、再構成処理部２６は投影データに基づいて断層画像
データを再構成する。データ処理部２４はデータ保存部２５に保存されたデータを用いて
各種データ処理を行う。画像表示部２７は医用画像等を表示し、操作部２３は医師等の操
作者によって操作され、画像処理する上で各種の指示を入力したり、被検体Ｐの状態や検
査方法等の情報を入力する。
示なし）及びＸ線制御部（図示なし）を制御するものであり、データ保存部２５は断層画
像等のデータを記憶するものであり、再構成処理部２６は投影データに基づいて断層画像
データを再構成する。データ処理部２４はデータ保存部２５に保存されたデータを用いて
各種データ処理を行う。画像表示部２７は医用画像等を表示し、操作部２３は医師等の操
作者によって操作され、画像処理する上で各種の指示を入力したり、被検体Ｐの状態や検
査方法等の情報を入力する。
画像診断装置１０で撮影され、データ伝送装置１７を介して伝送された投影データは、
前処理部２１で補正され、再構成処理部２６で断層像データが再構成され、この再構成さ
れた画像に基づく三次元画像データがデータ保存部２５に保存される。この三次元画像デ
ータを用いて様々な画像データを生成する。
前処理部２１で補正され、再構成処理部２６で断層像データが再構成され、この再構成さ
れた画像に基づく三次元画像データがデータ保存部２５に保存される。この三次元画像デ
ータを用いて様々な画像データを生成する。
図２は、本実施形態における画像処理に関する全体構成を示したブロック図である。各
要素は図１のものと対応しており、画像の合成処理はデータ処理部２４にて行われる。デ
ータ処理部２４は第１条件設定部３０、比較部３２、第１画像生成部３６、第２画像生成
部３７、第３画像生成部３８、第３画像保存部３９、第２条件設定部４０、第３条件設定
部４１を備える。
要素は図１のものと対応しており、画像の合成処理はデータ処理部２４にて行われる。デ
ータ処理部２４は第１条件設定部３０、比較部３２、第１画像生成部３６、第２画像生成
部３７、第３画像生成部３８、第３画像保存部３９、第２条件設定部４０、第３条件設定
部４１を備える。
第１条件設定部３０は、操作者が操作することにより、三次元画像データから任意の三
次元領域である、断層厚（以下、厚み）を持った断層像における厚みの条件を設定する。
ここで、第１条件設定部３０において設定する断層像の角度は画像を生成するためのレン
ダリング手法に依らず同一とするが、厚みはそれぞれ異なる厚みを設定してもよい。任意
の角度や断面の設定とは、例えば被検体Ｐ体軸方向に撮影した複数枚のスライス画像（ア
キシャル像）から、補間処理を行いサジタル像などの異なる断面のスライス画像を再構成
することを言う。
次元領域である、断層厚（以下、厚み）を持った断層像における厚みの条件を設定する。
ここで、第１条件設定部３０において設定する断層像の角度は画像を生成するためのレン
ダリング手法に依らず同一とするが、厚みはそれぞれ異なる厚みを設定してもよい。任意
の角度や断面の設定とは、例えば被検体Ｐ体軸方向に撮影した複数枚のスライス画像（ア
キシャル像）から、補間処理を行いサジタル像などの異なる断面のスライス画像を再構成
することを言う。
第１画像生成部３６は、第１条件設定部３０にて三次元画像データから得た任意の断層
像に基づいて最大値投影画像を生成する。ここで、断層の断面と垂直の方向から見てその
直線状の各ボクセルにおける最大の画素値（ＣＴではＣＴ値、ＭＲＩでは信号強度）を投
影して表示しているのが最大値投影画像である。つまり、厚みが変わるとその直線状の画
素数も変わるため、最大画素値が変化し得る。
像に基づいて最大値投影画像を生成する。ここで、断層の断面と垂直の方向から見てその
直線状の各ボクセルにおける最大の画素値（ＣＴではＣＴ値、ＭＲＩでは信号強度）を投
影して表示しているのが最大値投影画像である。つまり、厚みが変わるとその直線状の画
素数も変わるため、最大画素値が変化し得る。
第２画像生成部３７は、第１条件設定部３０にて三次元画像データから得た任意の断層
像に基づいて加算平均画像を生成する。ここで、断層の断面と垂直の方向から見てその直
線状の各ボクセルにおける全ての画素値の加算平均値を投影して表示しているのが加算平
均画像である。この場合においても上記と同様に、厚みが変わるとその直線上の画素数も
変わるため、加算平均値が変化し得る。
像に基づいて加算平均画像を生成する。ここで、断層の断面と垂直の方向から見てその直
線状の各ボクセルにおける全ての画素値の加算平均値を投影して表示しているのが加算平
均画像である。この場合においても上記と同様に、厚みが変わるとその直線上の画素数も
変わるため、加算平均値が変化し得る。
比較部３２は、予め画素値の比較対照となる閾値を設定し、その閾値と、第１画像生成
部３６で得られた最大値投影画像の画素値とを単位領域毎に比較し、その結果に基づき、
最大値投影法によって血管領域を、そして加算平均法によって臓器領域の画素値を選択す
る。ここで本実施形態において、血管を撮像するために造影剤の注入を行っているものと
する。つまり造影剤が注入された血管はＸ線があまり透過せず、高画素値となる。故に三
次元画像データにおけるある直線上にある全ボクセルの中で、血管の画素値が最大画素値
となる可能性が高いため、最大値投影画像から血管領域が抽出されやすい。単位領域毎の
画素値と閾値を比較し、単位領域毎に最大値投影法若しくは加算平均法によって画素値の
決定を行い、画像を生成することに関して述べたが、詳細は後述する。なお１つのピクセ
ルを単位領域としてもよいし、複数のピクセルによって形成されたクラスタを単位領域と
してもよい。
部３６で得られた最大値投影画像の画素値とを単位領域毎に比較し、その結果に基づき、
最大値投影法によって血管領域を、そして加算平均法によって臓器領域の画素値を選択す
る。ここで本実施形態において、血管を撮像するために造影剤の注入を行っているものと
する。つまり造影剤が注入された血管はＸ線があまり透過せず、高画素値となる。故に三
次元画像データにおけるある直線上にある全ボクセルの中で、血管の画素値が最大画素値
となる可能性が高いため、最大値投影画像から血管領域が抽出されやすい。単位領域毎の
画素値と閾値を比較し、単位領域毎に最大値投影法若しくは加算平均法によって画素値の
決定を行い、画像を生成することに関して述べたが、詳細は後述する。なお１つのピクセ
ルを単位領域としてもよいし、複数のピクセルによって形成されたクラスタを単位領域と
してもよい。
第３画像生成部３８は、最大値投影法及び加算平均法などの複数の異なる手法によって
単位領域毎にそれぞれ選択された画素値にて構成される画像データを生成する。
単位領域毎にそれぞれ選択された画素値にて構成される画像データを生成する。
第３画像保存部３９は、第３画像生成部３８にて生成された画像データを保存する。ま
た第２条件設定部４０若しくは第３条件設定部４１にて条件が変更された場合、その変更
を保存する。
た第２条件設定部４０若しくは第３条件設定部４１にて条件が変更された場合、その変更
を保存する。
第２条件設定部４０は最大値投影法によって選択された画素値の領域部分、そして第３
条件設定部４１は加算平均法によって選択された画素値の領域部分の条件を、それぞれ変
更する。ここでいう条件とはウィンドウ条件（ＷＷ／ＷＬ：ウィンドウ幅／ウィンドウレ
ベル）や、三次元データからそれぞれ最大値投影画像や加算平均画像を生成するときに用
いる、それぞれの厚みである。
条件設定部４１は加算平均法によって選択された画素値の領域部分の条件を、それぞれ変
更する。ここでいう条件とはウィンドウ条件（ＷＷ／ＷＬ：ウィンドウ幅／ウィンドウレ
ベル）や、三次元データからそれぞれ最大値投影画像や加算平均画像を生成するときに用
いる、それぞれの厚みである。
ＷＷ／ＷＬ値とは、最大値投影画像や加算平均画像のように濃淡で表現される画像にお
いて、表示の明るさとコントラストを調整するためのパラメータである。例えば、ＣＴ値
が16bit（65536階調）で与えられているときに、その内の特に診断に必要な範囲を切り出
して8bit（256階調）に変換することをＷＷ／ＷＬ変換といい、このときの切り出し範囲
の幅をＷＷ、切り出し範囲の中心値をＷＬという。
いて、表示の明るさとコントラストを調整するためのパラメータである。例えば、ＣＴ値
が16bit（65536階調）で与えられているときに、その内の特に診断に必要な範囲を切り出
して8bit（256階調）に変換することをＷＷ／ＷＬ変換といい、このときの切り出し範囲
の幅をＷＷ、切り出し範囲の中心値をＷＬという。
厚みとは、三次元画像データから切り出した断層像における厚みのことをいい、厚みの
範囲における画素値の情報を厚み情報という。蛇行する血管を観察するにあたり、厚みを
もたせることで厚み分の情報を投影し、血管の走行具合を確認する。ちなみに厚みを１画
素分とすると当然画素値は一つしか存在しないため、そこから生成した最大値投影画像及
び加算平均画像は同様の画像となる。
範囲における画素値の情報を厚み情報という。蛇行する血管を観察するにあたり、厚みを
もたせることで厚み分の情報を投影し、血管の走行具合を確認する。ちなみに厚みを１画
素分とすると当然画素値は一つしか存在しないため、そこから生成した最大値投影画像及
び加算平均画像は同様の画像となる。
ここで、単位領域毎に最大値投影法若しくは加算平均法によって画素値を決定すること
に関して詳細を述べる。
に関して詳細を述べる。
第１条件設定部３０において、三次元画像データから任意の厚みを持つ断層像を得る。
そして比較部３２は、予め設定された任意の閾値を用い、各単位領域の最大値投影画像用
の厚みにおける最大画素値とその閾値とを比較する。これにより、比較部は単位領域毎に
、最大値投影法によって画素値を得るか、若しくは加算平均法によって画素値を得るかを
判別する。ここでは比較部３２は、最大値投影画像用の厚みにおける最大画素値が閾値よ
り高かった場合は、その単位領域における最大画素値は血管の画素値に該当し得ると判別
する。一方で最大画素値が閾値より低かった場合は、比較部３２は、その単位領域におい
て加算平均画像用の厚みから得られる加算平均値は、臓器の画素値に該当し得ると判別す
る。ここで得られる画素値は例えば臓器の領域などの、血管以外の領域である。
そして比較部３２は、予め設定された任意の閾値を用い、各単位領域の最大値投影画像用
の厚みにおける最大画素値とその閾値とを比較する。これにより、比較部は単位領域毎に
、最大値投影法によって画素値を得るか、若しくは加算平均法によって画素値を得るかを
判別する。ここでは比較部３２は、最大値投影画像用の厚みにおける最大画素値が閾値よ
り高かった場合は、その単位領域における最大画素値は血管の画素値に該当し得ると判別
する。一方で最大画素値が閾値より低かった場合は、比較部３２は、その単位領域におい
て加算平均画像用の厚みから得られる加算平均値は、臓器の画素値に該当し得ると判別す
る。ここで得られる画素値は例えば臓器の領域などの、血管以外の領域である。
その後、比較部３２の判別結果に基づいて、第１画像生成部は、最大値投影画像用の厚
みにおける最大画素値が閾値以上であった場合、当該単位領域における画素値として決定
する。そして第２画像生成部は、最大値投影画像用の厚みにおける最大画素値が閾値未満
であった場合、加算平均画像用の厚みにおける加算平均値を、当該単位領域における画素
値として決定する。
みにおける最大画素値が閾値以上であった場合、当該単位領域における画素値として決定
する。そして第２画像生成部は、最大値投影画像用の厚みにおける最大画素値が閾値未満
であった場合、加算平均画像用の厚みにおける加算平均値を、当該単位領域における画素
値として決定する。
そして比較部３２が全単位領域に対して上記処理を施し、第１画像生成部及び第２画像
生成部によって各単位領域の画素値が決定した後、第３画像生成部は異なるレンダリング
手法から得られた画素値の領域が存在する一枚の画像を生成する。以下、図３を用い、単
位領域毎に閾値と画素値を比較する説明を行う。
生成部によって各単位領域の画素値が決定した後、第３画像生成部は異なるレンダリング
手法から得られた画素値の領域が存在する一枚の画像を生成する。以下、図３を用い、単
位領域毎に閾値と画素値を比較する説明を行う。
図３は単位領域毎に画素値を閾値と比較している様子を示した概略図である。ここでの
単位領域は１ピクセルとする。Ｘ１〜Ｘ４、Ｙ１〜Ｙ４で示すように、各単位領域は(Ｘ,
Ｙ)の情報によって位置が把握され、それぞれの場所には画素値が示されている。例えば
、(Ｘ２,Ｙ１)＝５０である。ここで例えば閾値が５０に設定され血管領域を決定する場
合は、単位領域の画素値が５０以上の場合は最大値投影法によって最大画素値を決定し、
５０未満の場合は加算平均法によって画素値を決定する。これにより、最大値投影法にて
血管１００の画素値領域、加算平均法にて臓器２００の画素値領域が構成された一枚の画
像を得る。すなわち、ここでは図３に示すとおり（Ｘ２、Ｙ１）、（Ｘ２、Ｙ２）、（Ｘ
２、Ｙ３）、（Ｘ２、Ｙ４）、（Ｘ３、Ｙ４）を最大値投影法で画素値を決定し、その他
の単位領域は加算平均法によって画素値を決定する。
単位領域は１ピクセルとする。Ｘ１〜Ｘ４、Ｙ１〜Ｙ４で示すように、各単位領域は(Ｘ,
Ｙ)の情報によって位置が把握され、それぞれの場所には画素値が示されている。例えば
、(Ｘ２,Ｙ１)＝５０である。ここで例えば閾値が５０に設定され血管領域を決定する場
合は、単位領域の画素値が５０以上の場合は最大値投影法によって最大画素値を決定し、
５０未満の場合は加算平均法によって画素値を決定する。これにより、最大値投影法にて
血管１００の画素値領域、加算平均法にて臓器２００の画素値領域が構成された一枚の画
像を得る。すなわち、ここでは図３に示すとおり（Ｘ２、Ｙ１）、（Ｘ２、Ｙ２）、（Ｘ
２、Ｙ３）、（Ｘ２、Ｙ４）、（Ｘ３、Ｙ４）を最大値投影法で画素値を決定し、その他
の単位領域は加算平均法によって画素値を決定する。
図４は加算平均画像、最大値投影画像、及びそれら二枚の画像を得るときに用いる加算
平均法及び最大値投影法によって、それぞれの単位領域毎に画素値決定の方法を変えて生
成した概略図である。図４（ａ）は加算平均画像であり、血管１００が薄くなってしまい
見えづらくなっている。一方で図４（ｂ）は最大値投影画像であり、血管１００は見える
ものの、周りの臓器２００の特徴が無くなってしまうか、若しくは見えづらくなってしま
う。そしてそれら画像をもとに、上述の閾値を用いた方法によって処理を施したものが図
４（ｃ）である。図４（ａ）、図４（ｂ）における画像の欠点を補い、血管１００及び臓
器２００共に観察しやすい画像となる。
平均法及び最大値投影法によって、それぞれの単位領域毎に画素値決定の方法を変えて生
成した概略図である。図４（ａ）は加算平均画像であり、血管１００が薄くなってしまい
見えづらくなっている。一方で図４（ｂ）は最大値投影画像であり、血管１００は見える
ものの、周りの臓器２００の特徴が無くなってしまうか、若しくは見えづらくなってしま
う。そしてそれら画像をもとに、上述の閾値を用いた方法によって処理を施したものが図
４（ｃ）である。図４（ａ）、図４（ｂ）における画像の欠点を補い、血管１００及び臓
器２００共に観察しやすい画像となる。
次に、本実施形態に係る医用画像処理装置の動作を説明する。
図５は本実施形態のフローチャートである。
ステップＳ１において、第１条件設定部３０は、Ｘ線ＣＴ装置にて得られ、データ保存
部２５に保存された複数のボクセルからなる三次元画像データにおいて切り出す断層や厚
みを設定する。ここで、切り出す断層の角度は最大値投影画像用と加算平均画像用とで同
一のものとするが、厚みはそれぞれ異なる厚みを設定する。
部２５に保存された複数のボクセルからなる三次元画像データにおいて切り出す断層や厚
みを設定する。ここで、切り出す断層の角度は最大値投影画像用と加算平均画像用とで同
一のものとするが、厚みはそれぞれ異なる厚みを設定する。
ステップＳ２において、比較部３２は、ステップＳ１にて設定された断層の断面におい
て、単位領域毎の最大画素値と、予め設定しておいた閾値とを比較する。
て、単位領域毎の最大画素値と、予め設定しておいた閾値とを比較する。
ここで、断層の断面とは断層の厚み方向に対して垂直な面のことを指し、その面におけ
る単位領域には、厚み情報が入っているものとする。
る単位領域には、厚み情報が入っているものとする。
そして閾値を超えた画素値の領域（Ｙ）はステップＳ３Ａへ。最大画素値が閾値未満の
画素値の領域（Ｎ）はステップＳ３Ｂへ。なお、このとき閾値と比較する最大画素値は最
大値投影画像用の厚み範囲から取るものとする。
画素値の領域（Ｎ）はステップＳ３Ｂへ。なお、このとき閾値と比較する最大画素値は最
大値投影画像用の厚み範囲から取るものとする。
ステップＳ３Ａにおいて、第１画像生成部３６は、ステップＳ２で最大画素値が閾値を
超えた単位領域に対して、その最大画素値をその単位領域における画素値として決定する
。三次元画像データにおける厚み情報の中から最大画素値を決定しているため、高画素値
の血管領域が鮮明に映し出されている。
超えた単位領域に対して、その最大画素値をその単位領域における画素値として決定する
。三次元画像データにおける厚み情報の中から最大画素値を決定しているため、高画素値
の血管領域が鮮明に映し出されている。
ステップＳ３Ｂにおいて、第２画像生成部３７は、ステップＳ２で最大画素値が閾値未
満だった単位領域に対して加算平均法によって画素値を決定する。ステップＳ３Ａで用い
たものとは異なる厚みを用いて加算平均法によって画素値を得ているため、臓器領域が鮮
明に映し出されている。
満だった単位領域に対して加算平均法によって画素値を決定する。ステップＳ３Ａで用い
たものとは異なる厚みを用いて加算平均法によって画素値を得ているため、臓器領域が鮮
明に映し出されている。
ステップＳ４において、比較部３２は、ステップＳ１にて得られた断面の全単位領域に
おいて、ステップＳ２を施したかどうかを判断する。まだステップ２を行っていない単位
領域がある場合は、（Ｘ、Ｙ）を（Ｘ＋１、Ｙ）若しくは（Ｘ、Ｙ＋１）に更新して再び
ステップＳ２へ。もう全単位領域に対してステップＳ２を施している場合はステップＳ５
へ。
おいて、ステップＳ２を施したかどうかを判断する。まだステップ２を行っていない単位
領域がある場合は、（Ｘ、Ｙ）を（Ｘ＋１、Ｙ）若しくは（Ｘ、Ｙ＋１）に更新して再び
ステップＳ２へ。もう全単位領域に対してステップＳ２を施している場合はステップＳ５
へ。
ステップＳ５において、第３画像生成部３８は、ステップＳ３Ａ及びステップＳ３Ｂに
てそれぞれの単位領域毎に決定した画素値をもとに、単位領域毎に異なる手法（最大値投
影法又は加算平均法）によって得られた画素値からなる画像を生成し、その画像は第３画
像保存部３９へと送る。ここで、画像生成後にＷＷ／ＷＬの変更があった場合も第３画像
生成部３８にて再び画像を生成し、その画像は第３画像保存部３９へと送る。
てそれぞれの単位領域毎に決定した画素値をもとに、単位領域毎に異なる手法（最大値投
影法又は加算平均法）によって得られた画素値からなる画像を生成し、その画像は第３画
像保存部３９へと送る。ここで、画像生成後にＷＷ／ＷＬの変更があった場合も第３画像
生成部３８にて再び画像を生成し、その画像は第３画像保存部３９へと送る。
ステップＳ６において、第３画像保存部３９はステップＳ５で生成された画像を保存し
、ステップＳ７へ。
、ステップＳ７へ。
ステップＳ７において、画像表示部２７はステップＳ５で第３画像保存部３９にて保存
された画像を表示する。そしてステップＳ８へ。
された画像を表示する。そしてステップＳ８へ。
ステップＳ８において、第２条件設定部４０及び第３条件設定部４１は、指示部２３か
らの指示があった場合に、最大値投影画像又は加算平均画像において少なくともどちらか
一方のＷＷ／ＷＬを変更する。ＷＷ／ＷＬを変更する場合（Ｙ）はステップＳ５へ。変更
しない場合（Ｎ）はステップＳ９へ。
らの指示があった場合に、最大値投影画像又は加算平均画像において少なくともどちらか
一方のＷＷ／ＷＬを変更する。ＷＷ／ＷＬを変更する場合（Ｙ）はステップＳ５へ。変更
しない場合（Ｎ）はステップＳ９へ。
ステップＳ９において、第２条件設定部４０及び第３条件設定部４１は、指示部２３か
らの指示があった場合に、最大値投影法によって決定した画素値の領域、又は加算平均法
によって決定した画素値の領域のうち、少なくともどちらか一方の厚みを変更する。どち
らかの厚みの変更があった場合（Ｙ）はステップＳ１へ。どちらの領域に関しても厚みの
変更がなかった場合（Ｎ）は終了する。
らの指示があった場合に、最大値投影法によって決定した画素値の領域、又は加算平均法
によって決定した画素値の領域のうち、少なくともどちらか一方の厚みを変更する。どち
らかの厚みの変更があった場合（Ｙ）はステップＳ１へ。どちらの領域に関しても厚みの
変更がなかった場合（Ｎ）は終了する。
ここで、厚みを変化させると閾値と比較するための画素値の範囲も変化するため、再び
ステップＳ１へ戻る必要がある。ステップＳ１ではステップＳ９にて設定された厚み条件
をもとに、第１条件設定部３０は最大値投影画像用及び加算平均画像用の厚みを変更して
断層像に反映させる。ステップＳ２以降は上記と同様である。
ステップＳ１へ戻る必要がある。ステップＳ１ではステップＳ９にて設定された厚み条件
をもとに、第１条件設定部３０は最大値投影画像用及び加算平均画像用の厚みを変更して
断層像に反映させる。ステップＳ２以降は上記と同様である。
ちなみに加算平均画像の厚みのみを変更した場合、ステップＳ２における最大画素値と
閾値との比較の結果は以前の結果と変わらないため、ステップＳ２を飛ばしてステップＳ
Ｂへ進んでもよい。（点線部分）
厚み変更に関しての概略図を図６に示す。
閾値との比較の結果は以前の結果と変わらないため、ステップＳ２を飛ばしてステップＳ
Ｂへ進んでもよい。（点線部分）
厚み変更に関しての概略図を図６に示す。
図６は、三次元画像データ内において上下に血管１００が走行しており、図６（ａ）で
は血管１００の上部一部分のみを含んだ厚みが設定されている。ここで厚みを変更すると
、図６（ｂ）のように血管１００の湾曲部なども観察範囲となり、その結果各単位領域に
おける最大画素値や加算平均値も変更する。これが、再び閾値と各単位領域における画素
値とを比較する必要が生じる所以である。
は血管１００の上部一部分のみを含んだ厚みが設定されている。ここで厚みを変更すると
、図６（ｂ）のように血管１００の湾曲部なども観察範囲となり、その結果各単位領域に
おける最大画素値や加算平均値も変更する。これが、再び閾値と各単位領域における画素
値とを比較する必要が生じる所以である。
ここで、ステップＳ３Ａ及びステップＳ３Ｂにおいて、単位領域毎に比較を行い、その
都度その単位領域において最大値投影法又は加算平均法によって画素値を決定する例を示
したが、一度それら決定した画素値を抽出し、第１画像生成部３６及び第２画像生成部３
７にて、それぞれ最大値投影画像及び加算平均画像を生成してもよい。つまり、それぞれ
画素の存在しない領域は補間し合う関係である二枚の画像を生成し、その後第３画像生成
部３８にてそれら二枚の画像の合成を行ってもよい。
都度その単位領域において最大値投影法又は加算平均法によって画素値を決定する例を示
したが、一度それら決定した画素値を抽出し、第１画像生成部３６及び第２画像生成部３
７にて、それぞれ最大値投影画像及び加算平均画像を生成してもよい。つまり、それぞれ
画素の存在しない領域は補間し合う関係である二枚の画像を生成し、その後第３画像生成
部３８にてそれら二枚の画像の合成を行ってもよい。
ここで、最大画素値と比較するために設ける閾値は、上限も設定して閾値範囲としても
よい。厚みのある三次元画像データにおいて、観察する方向から見てその直線状のボクセ
ルに存在する血管１００よりも高画素値の骨などを撮像することを防ぐためである。即ち
、予想される血管の画素値以上、骨などの画素値未満の範囲を閾値範囲として設定する。
よい。厚みのある三次元画像データにおいて、観察する方向から見てその直線状のボクセ
ルに存在する血管１００よりも高画素値の骨などを撮像することを防ぐためである。即ち
、予想される血管の画素値以上、骨などの画素値未満の範囲を閾値範囲として設定する。
また、三次元画像データからまずは閾値と最大画素値とを比較し、その結果から単位領
域毎に最大値投影画像及び加算平均画像を生成する方法を述べたが、本実施の形態はこれ
に限ることはない。例えばまず初めに三次元画像データから最大値投影画像及び加算平均
画像を生成し、それらの画像から血管領域及び臓器領域をそれぞれ抽出し、その後合成処
理を行ってもよい。具体的には、閾値を最大値投影画像用と加算平均画像用の二種類用意
しておき、それら閾値は異なる値を設定しておく。つまり異なる値を設定しておくことで
、最大値投影画像からは高い画素値の血管領域を抽出し、一方加算平均画像からは低い画
素値の臓器領域を抽出する。
域毎に最大値投影画像及び加算平均画像を生成する方法を述べたが、本実施の形態はこれ
に限ることはない。例えばまず初めに三次元画像データから最大値投影画像及び加算平均
画像を生成し、それらの画像から血管領域及び臓器領域をそれぞれ抽出し、その後合成処
理を行ってもよい。具体的には、閾値を最大値投影画像用と加算平均画像用の二種類用意
しておき、それら閾値は異なる値を設定しておく。つまり異なる値を設定しておくことで
、最大値投影画像からは高い画素値の血管領域を抽出し、一方加算平均画像からは低い画
素値の臓器領域を抽出する。
また、必ずしも血管１００及び臓器２００の両領域を閾値と比較して抽出する必要は無
い。例えば最大値投影画像から閾値より高い画素値の血管領域を抽出したならば、その領
域情報を用いて一方の加算平均画像から該領域を削除してもよい。それにより、臓器領域
のみを残した加算平均画像を得ることができる。
い。例えば最大値投影画像から閾値より高い画素値の血管領域を抽出したならば、その領
域情報を用いて一方の加算平均画像から該領域を削除してもよい。それにより、臓器領域
のみを残した加算平均画像を得ることができる。
上記、最大値投影画像から抽出した血管領域画像、及び加算平均画像から抽出した臓器
領域画像を合成することで、血管及び臓器がはっきりと写った画像を生成することができ
る。
領域画像を合成することで、血管及び臓器がはっきりと写った画像を生成することができ
る。
本実施形態では最大値投影画像及び加算平均画像を用いて例をあげたが、これに限るこ
とはなく他のレンダリング手法を用いた画像においても本実施形態は適用可能である。例
えば、本実施形態に示した通り造影剤を注入して血管を撮影する場合には高い画素値とな
るために最大値投影法が適しているが、他の撮影部位によっては最小値投影法を用いるの
が適していることもある。例えば、膵管を撮像する場合は最小値投影法の技術が有効にな
る。
とはなく他のレンダリング手法を用いた画像においても本実施形態は適用可能である。例
えば、本実施形態に示した通り造影剤を注入して血管を撮影する場合には高い画素値とな
るために最大値投影法が適しているが、他の撮影部位によっては最小値投影法を用いるの
が適していることもある。例えば、膵管を撮像する場合は最小値投影法の技術が有効にな
る。
次に、本実施形態に係る医用画像処理装置の効果を説明する。
以上説明した通り、本実施形態による医用画像処理装置を用いることによって、血管１
００と臓器２００の両方を満足に観察できる診断画像を得ることができる。それらは異な
るレンダリング手法による複数枚の画像を合成処理することで実現している。また、合成
した画像は最大値投影画像又は加算平均画像毎に厚みやＷＷ／ＷＬの調整が可能であるた
め、診断者は診断に合わせて血管領域と臓器領域をともにコントラストの良い状態で認識
し、所望の観察を行うことができる。例えば血管領域の画像、即ち最大値投影画像のみの
厚みを変更することによって、図６（ａ）、図６（ｂ）に示すように血管の走行が確認で
き、臓器領域の画像はそのままで、厚み変更後の血管領域を表示させることができる。こ
れにより、診断者は一枚の画像上において、所望の部位を所望の画質にて観察することが
できる。
００と臓器２００の両方を満足に観察できる診断画像を得ることができる。それらは異な
るレンダリング手法による複数枚の画像を合成処理することで実現している。また、合成
した画像は最大値投影画像又は加算平均画像毎に厚みやＷＷ／ＷＬの調整が可能であるた
め、診断者は診断に合わせて血管領域と臓器領域をともにコントラストの良い状態で認識
し、所望の観察を行うことができる。例えば血管領域の画像、即ち最大値投影画像のみの
厚みを変更することによって、図６（ａ）、図６（ｂ）に示すように血管の走行が確認で
き、臓器領域の画像はそのままで、厚み変更後の血管領域を表示させることができる。こ
れにより、診断者は一枚の画像上において、所望の部位を所望の画質にて観察することが
できる。
ここで、臓器を観察する場合は厚みをあまり厚くしないほうが観察に適しているため、
厚みを薄くする。一方で最大値投影画像を利用して血管の走行を見るためは、少なくとも
臓器観察のための加算平均画像の厚みよりも厚い方が好ましい。故に、各手法における画
像毎に条件を変更できる本実施形態は非常に有用である。
厚みを薄くする。一方で最大値投影画像を利用して血管の走行を見るためは、少なくとも
臓器観察のための加算平均画像の厚みよりも厚い方が好ましい。故に、各手法における画
像毎に条件を変更できる本実施形態は非常に有用である。
最後に、従来の課題及び本実施形態の効果を簡単に纏める。
Ｘ線ＣＴ装置による血管１００の撮像にあたり、造影剤を血管１００に注入した後にＸ
線を被検体に曝射して撮像している。これによって造影剤が浸透した部分はＸ線の透過が
抑制され、画像においてコントラストが増強する効果がある。しかし従来の加算平均法の
みによって得られた画像だと、厚みのある単位領域の他の画素値に引きつられ、血管１０
０はあまり目立たなくなってしまう。一方で最大値投影法によって画像を生成した場合は
、臓器２００部分が所望の画像とならない。
線を被検体に曝射して撮像している。これによって造影剤が浸透した部分はＸ線の透過が
抑制され、画像においてコントラストが増強する効果がある。しかし従来の加算平均法の
みによって得られた画像だと、厚みのある単位領域の他の画素値に引きつられ、血管１０
０はあまり目立たなくなってしまう。一方で最大値投影法によって画像を生成した場合は
、臓器２００部分が所望の画像とならない。
故に、血管１００部分と臓器２００部分が異なる手法によってそれぞれ適切な画素値と
なって画像に表れる本実施形態によって得られる医用画像は、診断時に非常に役立ち、そ
して医者はその医用画像に基づいて適切な医療行為を行うことが可能となる。
なって画像に表れる本実施形態によって得られる医用画像は、診断時に非常に役立ち、そ
して医者はその医用画像に基づいて適切な医療行為を行うことが可能となる。
（第２の実施形態）
次に図７を用いて第２の実施形態を説明する。
次に図７を用いて第２の実施形態を説明する。
図７は第２の実施形態の医用画像処理装置における画像処理に関する全体構成を示した
ブロック図である。第１の実施例と比較して、特定の領域を抽出する方法が異なるが、そ
の後領域毎に最大値投影法若しくは加算平均法によって決定される画像を生成し、それら
領域毎にウィンドウ条件及び厚みを変更する点は同様である。
ブロック図である。第１の実施例と比較して、特定の領域を抽出する方法が異なるが、そ
の後領域毎に最大値投影法若しくは加算平均法によって決定される画像を生成し、それら
領域毎にウィンドウ条件及び厚みを変更する点は同様である。
第２の実施形態の医用画像処理装置は、領域を抽出するための部位指定部３５が備わる
。
。
部位指定部３５は、画像中のある単位領域を指定する。これはマウス等のポインティン
グデバイスを用いて操作者が行っても良い。
グデバイスを用いて操作者が行っても良い。
第１の実施形態と比べて、最大値投影画像から特定領域を抽出する方法が相違する。閾
値を設けて画素値と比較して領域を抽出するのではなく、部位指定部３５にてある一点を
注目点として指定し、その注目点における近傍画素値を抽出する連結領域抽出などの方法
によって領域を抽出する。ここで近傍画素値とは、ある単位領域が注目点として指定され
たとき、その周りの単位領域にある画素値のことをいう。
値を設けて画素値と比較して領域を抽出するのではなく、部位指定部３５にてある一点を
注目点として指定し、その注目点における近傍画素値を抽出する連結領域抽出などの方法
によって領域を抽出する。ここで近傍画素値とは、ある単位領域が注目点として指定され
たとき、その周りの単位領域にある画素値のことをいう。
図８は本実施形態におけるフローチャートである。
ステップＳ１０において、第１の実施形態のステップＳ１と同様に、第１条件設定部３
０は三次元画像データから、厚みのある断層像を設定する。次のステップＳ１１における
、第１画像生成部３６にて最大値投影画像を生成する点から第１の実施形態と異なる。
０は三次元画像データから、厚みのある断層像を設定する。次のステップＳ１１における
、第１画像生成部３６にて最大値投影画像を生成する点から第１の実施形態と異なる。
ステップＳ１１において、第１画像生成部３６はステップＳ１０にて得られた断層像か
ら、最大値投影画像を生成する。
ら、最大値投影画像を生成する。
ステップＳ１２において、部位指定部３５は最大値投影画像中の任意の領域を指定する
。本実施形態では最大値投影画像における画素値の高い領域、即ち血管領域を、連結領域
抽出などの手法によって抽出する。連結領域抽出とは、ある領域において少なくとも一点
を注目点として指定すると、その注目点から連結している画素を抽出していくといった手
法である。そして指定された注目点付近にある画素の中から、指定された注目点の画素値
に近い任意の範囲にある画素値を選んだ画素の集合を連結領域として抽出する。
。本実施形態では最大値投影画像における画素値の高い領域、即ち血管領域を、連結領域
抽出などの手法によって抽出する。連結領域抽出とは、ある領域において少なくとも一点
を注目点として指定すると、その注目点から連結している画素を抽出していくといった手
法である。そして指定された注目点付近にある画素の中から、指定された注目点の画素値
に近い任意の範囲にある画素値を選んだ画素の集合を連結領域として抽出する。
図９は特定領域を連結領域抽出法で抽出している様子を示す概略図である。部位指定部
３５によってある一点の画素値を指定すると、その画素値に連結された領域を抽出するこ
とができる。この領域の指定は図９に示すようにカーソル４２を用いて画像表示部２７上
で操作者がきっかけの点を指定して行ってもよいし、抽出したい領域の画素値に近い、任
意の画素値を登録しておいてもよい。ここでは最大値投影画像から血管１００の領域を抽
出するため、血管１００に近い画素値を登録しておく。
３５によってある一点の画素値を指定すると、その画素値に連結された領域を抽出するこ
とができる。この領域の指定は図９に示すようにカーソル４２を用いて画像表示部２７上
で操作者がきっかけの点を指定して行ってもよいし、抽出したい領域の画素値に近い、任
意の画素値を登録しておいてもよい。ここでは最大値投影画像から血管１００の領域を抽
出するため、血管１００に近い画素値を登録しておく。
ステップＳ１３において、比較部３２は、ステップＳ１２にて指定された領域か、そう
でない領域か、画素値毎に判断を行う。ここで、指定された領域とそれ以外の領域に関し
て、ステップは二手に分かれる。連結領域抽出法によって画素値の高い領域（血管領域）
を指定された場合（Ｙ）は、その指定された領域の最大値投影画像に関してステップＳ１
４Ａへ。そして指定した領域以外の領域（臓器領域）に関してはステップＳ１４Ｂへ。
でない領域か、画素値毎に判断を行う。ここで、指定された領域とそれ以外の領域に関し
て、ステップは二手に分かれる。連結領域抽出法によって画素値の高い領域（血管領域）
を指定された場合（Ｙ）は、その指定された領域の最大値投影画像に関してステップＳ１
４Ａへ。そして指定した領域以外の領域（臓器領域）に関してはステップＳ１４Ｂへ。
ステップＳ１４Ａにおいて、第１画像生成部３６は、ステップＳ１３にて判断された、
指定された領域を抽出して最大値投影画像を生成する。
指定された領域を抽出して最大値投影画像を生成する。
ステップＳ１４Ｂにおいて、ステップＳ１３にて判断された情報をもとに、ステップＳ
１５において抽出された領域以外の領域について、加算平均画像用の厚み情報から加算平
均画像を生成する。具体的には、ステップＳ１３の連結領域抽出法によって抽出された血
管領域以外の領域に関して、加算平均画像用の厚みを考慮した三次元画像データから、加
算平均画像を生成する。
１５において抽出された領域以外の領域について、加算平均画像用の厚み情報から加算平
均画像を生成する。具体的には、ステップＳ１３の連結領域抽出法によって抽出された血
管領域以外の領域に関して、加算平均画像用の厚みを考慮した三次元画像データから、加
算平均画像を生成する。
ステップＳ１５において、第３画像生成部３８は、ステップＳ１４Ａ及びにおいて得た
最大値投影画像、及びステップＳ１４Ｂにおいて得た加算平均画像に関して合成処理を行
い、合成画像を生成する。その後のウィンドウ条件の変更や厚みの変更に関しては第１の
実施形態と同様である。
最大値投影画像、及びステップＳ１４Ｂにおいて得た加算平均画像に関して合成処理を行
い、合成画像を生成する。その後のウィンドウ条件の変更や厚みの変更に関しては第１の
実施形態と同様である。
ステップＳ１６において、第３画像保存部３９はステップＳ１５で生成された合成画像
を保存し、ステップＳ１７へ。
を保存し、ステップＳ１７へ。
ステップＳ１７において、画像表示部２７はステップＳ１６で第３画像保存部３９にて
保存された合成画像を表示する。そしてステップＳ１８へ。
保存された合成画像を表示する。そしてステップＳ１８へ。
ステップＳ１８において、第２条件設定部４０及び第３条件設定部４１は、指示部２３
からの指示があった場合に、最大値投影画像又は加算平均画像において、それらの画像を
生成するもととなった三次元画像データの厚みのうち、少なくともどちらか一方のＷＷ／
ＷＬを変更する。ＷＷ／ＷＬを変更する場合（Ｙ）はステップＳ１５へ。変更しない場合
（Ｎ）はステップＳ１９へ。
からの指示があった場合に、最大値投影画像又は加算平均画像において、それらの画像を
生成するもととなった三次元画像データの厚みのうち、少なくともどちらか一方のＷＷ／
ＷＬを変更する。ＷＷ／ＷＬを変更する場合（Ｙ）はステップＳ１５へ。変更しない場合
（Ｎ）はステップＳ１９へ。
ステップＳ１９において、第２条件変更部４０及び第３条件変更部４１は、指示部２３
からの指示があった場合に、最大値投影画像又は加算平均画像において、少なくともどち
らか一方の厚みを変更する。厚みの変更があった場合（Ｙ）はステップＳ１０へ。変更が
なかった場合（Ｎ）は終了する。
からの指示があった場合に、最大値投影画像又は加算平均画像において、少なくともどち
らか一方の厚みを変更する。厚みの変更があった場合（Ｙ）はステップＳ１０へ。変更が
なかった場合（Ｎ）は終了する。
ここで、連結領域抽出において画素値の高い血管領域を抽出する例をあげたが、逆に画
素値の低い領域を同様に連結抽出してもよい。その場合はまず三次元画像データから加算
平均画像を生成し、そこから連結領域抽出を行う。そして血管以外の画素値が低い領域を
抽出し、残りの領域から最大値投影画像を生成する。そうすることで、上記最大値投影画
像から血管領域を連結領域抽出によって抽出する場合と同様に、血管領域は最大値投影画
像で、血管以外の臓器領域は加算平均画像でそれぞれ抽出することができ、またそれらを
合成することで血管領域及び臓器領域共に観察しやすい所望の画像を得ることができる。
素値の低い領域を同様に連結抽出してもよい。その場合はまず三次元画像データから加算
平均画像を生成し、そこから連結領域抽出を行う。そして血管以外の画素値が低い領域を
抽出し、残りの領域から最大値投影画像を生成する。そうすることで、上記最大値投影画
像から血管領域を連結領域抽出によって抽出する場合と同様に、血管領域は最大値投影画
像で、血管以外の臓器領域は加算平均画像でそれぞれ抽出することができ、またそれらを
合成することで血管領域及び臓器領域共に観察しやすい所望の画像を得ることができる。
次に、本実施形態に係る医用画像処理装置の効果を説明する。
本実施形態は第１の実施形態と比べて領域の抽出方法が異なっており、予め定めた閾値
との比較を行う必要がなく、操作者自らの操作によって領域の抽出、並びに合成を行うこ
とができる。これにより、例えば一度抽出・合成を行ったところ、抽出された連結領域が
不十分だと操作者が感じた場合は、再び任意の領域を指定して抽出する領域を設定するこ
とができる。その結果、診断者は所望の画像を得ることができる。
との比較を行う必要がなく、操作者自らの操作によって領域の抽出、並びに合成を行うこ
とができる。これにより、例えば一度抽出・合成を行ったところ、抽出された連結領域が
不十分だと操作者が感じた場合は、再び任意の領域を指定して抽出する領域を設定するこ
とができる。その結果、診断者は所望の画像を得ることができる。
いくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり
、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態
で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え
、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれる
と同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態
で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え
、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれる
と同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
Ｐ 被検体
１０ 画像診断装置（Ｘ線ＣＴ装置）
１１ ガントリ
１２ 回転リング
１３ Ｘ線管
１４ Ｘ線検出器
１５ 天板
１６ データ収集部
１７ データ伝送装置
２０ コンピュータシステム
２１ 前処理部
２２ システム制御部
２３ 操作部
２４ データ処理部
２５ データ保存部
２６ 再構成処理部
２７ 画像表示部
３０ 第１条件設定部
３１ 画像処理部
３２ 比較部
３５ 部位指定部
３６ 第１画像生成部
３７ 第２画像生成部
３８ 第３画像生成部
３９ 第３画像保存部
４０ 第２条件設定部
４１ 第３条件設定部
４２ カーソル
１００ 血管
２００ 臓器
１０ 画像診断装置（Ｘ線ＣＴ装置）
１１ ガントリ
１２ 回転リング
１３ Ｘ線管
１４ Ｘ線検出器
１５ 天板
１６ データ収集部
１７ データ伝送装置
２０ コンピュータシステム
２１ 前処理部
２２ システム制御部
２３ 操作部
２４ データ処理部
２５ データ保存部
２６ 再構成処理部
２７ 画像表示部
３０ 第１条件設定部
３１ 画像処理部
３２ 比較部
３５ 部位指定部
３６ 第１画像生成部
３７ 第２画像生成部
３８ 第３画像生成部
３９ 第３画像保存部
４０ 第２条件設定部
４１ 第３条件設定部
４２ カーソル
１００ 血管
２００ 臓器
Claims (9)
- 三次元画像データを二次元画像データに変換するための少なくとも二種類のレンダリング方法のうち、どのレンダリング方法を用いて変換するか、二次元領域における単位領域毎に判別する判別部と、
前記単位領域毎に判別された前記レンダリング方法に基づいて、前記三次元画像データにおける複数位置のデータを変換して前記二次元画像データを生成する画像生成部と、を有し、
前記判別部は、前記三次元画像データから得た任意の断層像に基づいて生成された最大値投影画像中に設定された注目点におけるデータと、前記注目点の近傍の点におけるデータとに基づいて、レンダリング方法の判別を行う
医用画像処理装置。 - 前記判別部は、前記注目点における画素値及び前記注目点の近傍の点における画素値と、予め設定された画素値範囲との比較に基づいて、前記判別を行う
請求項１記載の医用画像処理装置。 - 三次元画像データを二次元画像データに変換するための少なくとも二種類のレンダリング方法のうち、どのレンダリング方法を用いて変換するか、二次元領域における単位領域毎に判別する判別部と、
前記単位領域毎に判別された前記レンダリング方法に基づいて、前記三次元画像データにおける複数位置のデータを変換して前記二次元画像データを生成する画像生成部と、を有し、
前記画像生成部は、前記判別された前記レンダリング方法それぞれに対応する所定の厚み領域を前記三次元画像データに対して設定し、前記厚み領域内にある前記三次元画像データに基づいて前記二次元画像データを生成する
医用画像処理装置。 - 前記判別部は、前記三次元画像データにおけるある直線上の全ボクセル中の最大画素値に基づいて画素値を決定する判別を行う請求項３のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
- 前記レンダリング方法は、少なくとも最大値投影法及び加算平均法を含む請求項１乃至４のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
- 前記少なくとも二種類あるレンダリング方法のうち、いずれか一種類のレンダリング方法によって画素値が決定された前記単位領域毎にウィンドウ条件若しくは厚み条件をそれぞれ変更する条件変更部を更に有する請求項１または２に記載の医用画像処理装置。
- 前記判別部は、任意の閾値を設定し、前記閾値と前記最大画素値とを比較することによって、前記画素値を決定するための前記レンダリング方法の種類を決定する請求項４に記載の医用画像処理装置。
- 医用画像処理装置に、
三次元画像データを二次元画像データに変換するための少なくとも二種類のレンダリング方法のうち、どのレンダリング方法を用いて変換するか、二次元領域における単位領域毎に判別させる判別手段と、
前記単位領域毎に判別された前記レンダリング方法に基づいて、前記三次元画像データにおける複数位置のデータを変換して前記二次元画像データを生成する画像生成手段と、を動作させるものであって、
前記判別手段は、前記三次元画像データから得た任意の断層像に基づいて生成された最大値投影画像中に設定された注目点におけるデータと、前記注目点の近傍の点におけるデータとに基づいて、レンダリング方法の判別を行う
制御プログラム。 - 医用画像処理装置に、
三次元画像データを二次元画像データに変換するための少なくとも二種類のレンダリング方法のうち、どのレンダリング方法を用いて変換するか、二次元領域における単位領域毎に判別する判別手段と、
前記単位領域毎に判別された前記レンダリング方法に基づいて、前記三次元画像データにおける複数位置のデータを変換して前記二次元画像データを生成する画像生成手段と、を動作させるものであって、
前記画像生成手段は、前記判別された前記レンダリング方法それぞれに対応する所定の厚み領域を前記三次元画像データに対して設定し、前記厚み領域内にある前記三次元画像データに基づいて前記二次元画像データを生成する
制御プログラム。
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