JPH05266214A - 画像表示方法 - Google Patents
画像表示方法Info
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- JPH05266214A JPH05266214A JP4059978A JP5997892A JPH05266214A JP H05266214 A JPH05266214 A JP H05266214A JP 4059978 A JP4059978 A JP 4059978A JP 5997892 A JP5997892 A JP 5997892A JP H05266214 A JPH05266214 A JP H05266214A
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- Image Generation (AREA)
- Controls And Circuits For Display Device (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】空間内に３次元的に分布した数値情報を表示す
る際、空間に含まれる物体の近くでの数値情報の変化
を、容易に把握可能な画像表示方法を提供する。 【構成】軸ベクトル算出手段５で、物体の中心を表す中
心線の座標列を格納した形状情報２から中心線の方向を
表す軸ベクトルを算出した後、線分抽出処理６で、数値
情報１を軸ベクトルに垂直な線分に沿って抽出した１次
元数値情報を生成し、さらに線分合成処理７で、軸ベク
トルの位置を中心線上に変化させて生成した複数の１次
元数値情報を、線分と垂直な方向に順次並べて２次元数
値情報に変換し、最後に表示手段４で、生成した２次元
数値情報を表示する。
る際、空間に含まれる物体の近くでの数値情報の変化
を、容易に把握可能な画像表示方法を提供する。 【構成】軸ベクトル算出手段５で、物体の中心を表す中
心線の座標列を格納した形状情報２から中心線の方向を
表す軸ベクトルを算出した後、線分抽出処理６で、数値
情報１を軸ベクトルに垂直な線分に沿って抽出した１次
元数値情報を生成し、さらに線分合成処理７で、軸ベク
トルの位置を中心線上に変化させて生成した複数の１次
元数値情報を、線分と垂直な方向に順次並べて２次元数
値情報に変換し、最後に表示手段４で、生成した２次元
数値情報を表示する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】空間内に３次元的に分布した数値
情報を、空間内のある曲面に沿って抽出して表示可能な
画像表示方法に関する。
情報を、空間内のある曲面に沿って抽出して表示可能な
画像表示方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、空間内に３次元的に分布した数値
情報を可視化する画像表示方法として、例えば、アイ・
イー・イー・イー、トランザクションズ オン メディ
カルイメージング８，３（１９８９）第２１７〜２２６
頁（IEEE，Transactions onMedical Imaging,８，３(１
９８９)ｐｐ２１７−２２６）において論じられている
方法がある。この方法は、先ずある平面上の数値情報の
分布を濃淡の形で表示（断面表示）し、次にこの平面上
に任意の曲線を入力すると、この曲線を通り且つ平面に
垂直な曲面上での数値情報の分布を、濃淡の形で表示す
るものである。
情報を可視化する画像表示方法として、例えば、アイ・
イー・イー・イー、トランザクションズ オン メディ
カルイメージング８，３（１９８９）第２１７〜２２６
頁（IEEE，Transactions onMedical Imaging,８，３(１
９８９)ｐｐ２１７−２２６）において論じられている
方法がある。この方法は、先ずある平面上の数値情報の
分布を濃淡の形で表示（断面表示）し、次にこの平面上
に任意の曲線を入力すると、この曲線を通り且つ平面に
垂直な曲面上での数値情報の分布を、濃淡の形で表示す
るものである。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上記の画像表示方法で
は、空間に含まれる物体に沿って、数値情報の分布を濃
淡の形で表示しようとする場合、例えば、脊髄のように
同一平面上に表現可能な構造を有する物体は表示可能で
あるが、３次元的な構造を有する、例えば血管のような
物体の表示に関しては、対応できなかった。
は、空間に含まれる物体に沿って、数値情報の分布を濃
淡の形で表示しようとする場合、例えば、脊髄のように
同一平面上に表現可能な構造を有する物体は表示可能で
あるが、３次元的な構造を有する、例えば血管のような
物体の表示に関しては、対応できなかった。
【０００４】本発明の目的は、任意の３次元的構造を有
する物体に沿って、数値情報の分布を濃淡の形で表示可
能な画像表示方法を提供することにある。
する物体に沿って、数値情報の分布を濃淡の形で表示可
能な画像表示方法を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明の画像表示方法は、空間内に３次元的に分布
した数値情報を、前記空間内のある曲面に沿って抽出し
て表示せしめる画像表示方法であって、前記空間に含ま
れる物体の形状情報を予め用意し、前記曲面を決定する
際に、前記形状情報を用いる。また、前記予め用意した
物体の形状情報を表示画面の座標軸に対する空間内の位
置を決定する際に用いる。ここで、前記形状情報は、物
体の構造を表現する構造線の位置情報を有する。
に、本発明の画像表示方法は、空間内に３次元的に分布
した数値情報を、前記空間内のある曲面に沿って抽出し
て表示せしめる画像表示方法であって、前記空間に含ま
れる物体の形状情報を予め用意し、前記曲面を決定する
際に、前記形状情報を用いる。また、前記予め用意した
物体の形状情報を表示画面の座標軸に対する空間内の位
置を決定する際に用いる。ここで、前記形状情報は、物
体の構造を表現する構造線の位置情報を有する。
【０００６】前記構造線の位置情報は、構造線上の画素
の位置を、連結関係にある画素間の位置関係を基にコー
ド化した方向コードを用いて表現することが可能であ
る。また、前記曲面は、物体の構造線を含む曲面であ
り、前記曲面の決定は、少なくとも、前記形状情報を基
に、中心線の方向を表すベクトルである軸ベクトルを算
出する軸ベクトル算出処理と、前記数値情報を、前記軸
ベクトルに垂直な線分に沿って抽出して、１次元数値情
報を生成する線分抽出処理と、複数の前記１次元数値情
報を、線分と垂直な方向に並べて２次元数値情報に変換
する線分合成処理とを用いて行なうことができる。
の位置を、連結関係にある画素間の位置関係を基にコー
ド化した方向コードを用いて表現することが可能であ
る。また、前記曲面は、物体の構造線を含む曲面であ
り、前記曲面の決定は、少なくとも、前記形状情報を基
に、中心線の方向を表すベクトルである軸ベクトルを算
出する軸ベクトル算出処理と、前記数値情報を、前記軸
ベクトルに垂直な線分に沿って抽出して、１次元数値情
報を生成する線分抽出処理と、複数の前記１次元数値情
報を、線分と垂直な方向に並べて２次元数値情報に変換
する線分合成処理とを用いて行なうことができる。
【０００７】さらに、前記空間内のある曲面に沿って抽
出した数値情報に加えて、前記曲面とは別の曲面あるい
は平面に沿って抽出した数値情報を、同時に表示でき
る。
出した数値情報に加えて、前記曲面とは別の曲面あるい
は平面に沿って抽出した数値情報を、同時に表示でき
る。
【０００８】
【作用】本発明では、空間内に３次元的に分布した数値
情報を、前記空間内のある曲面に沿って抽出して表示可
能な画像表示方法において、前記空間に含まれる物体の
形状情報を予め用意し、前記曲面を決定する際に、少な
くとも前記形状情報を用いるようにした。これによっ
て、前記物体に沿って数値情報の分布を抽出し、これを
濃淡の形で表示可能になる。その結果、物体の近くの数
値情報の変化を、物体に沿って把握できるようになるの
で、数値情報を大局的に観察でき、且つ位置に対する微
妙な変化を容易に捕えることができるようになる。
情報を、前記空間内のある曲面に沿って抽出して表示可
能な画像表示方法において、前記空間に含まれる物体の
形状情報を予め用意し、前記曲面を決定する際に、少な
くとも前記形状情報を用いるようにした。これによっ
て、前記物体に沿って数値情報の分布を抽出し、これを
濃淡の形で表示可能になる。その結果、物体の近くの数
値情報の変化を、物体に沿って把握できるようになるの
で、数値情報を大局的に観察でき、且つ位置に対する微
妙な変化を容易に捕えることができるようになる。
【０００９】
＜実施例１＞図１は、本発明の一実施例の処理手順を示
したものである。１は、空間内に３次元的に分布した数
値情報であり、例えば３次元配列の形で表現される。２
は、空間に含まれる物体の形状情報であり、本実施例で
は物体の中心位置の画素列で表現した中心線で表現す
る。表現方法の詳細については後述する。３は曲断面像
生成手段であって、形状情報２を用いて空間内の曲面を
決定した後、数値情報１から曲面上の数値情報を抽出し
て、２次元の数値情報を生成する。４は、生成した２次
元の数値情報を濃淡情報に変換して、その分布を濃淡の
形で表示する表示手段である。
したものである。１は、空間内に３次元的に分布した数
値情報であり、例えば３次元配列の形で表現される。２
は、空間に含まれる物体の形状情報であり、本実施例で
は物体の中心位置の画素列で表現した中心線で表現す
る。表現方法の詳細については後述する。３は曲断面像
生成手段であって、形状情報２を用いて空間内の曲面を
決定した後、数値情報１から曲面上の数値情報を抽出し
て、２次元の数値情報を生成する。４は、生成した２次
元の数値情報を濃淡情報に変換して、その分布を濃淡の
形で表示する表示手段である。
【００１０】曲断面像生成手段３は、例えば、形状情報
２を基に物体の中心線の方向を表すベクトルである軸ベ
クトルを算出する軸ベクトル算出処理５と、数値情報１
を軸ベクトルに垂直な線分に沿って抽出して１次元の数
値情報を生成する線分抽出処理６と、複数の１次元の数
値情報を線分と垂直な方向に並べて２次元の数値情報に
変換する線分合成処理７とを用いて実現される。
２を基に物体の中心線の方向を表すベクトルである軸ベ
クトルを算出する軸ベクトル算出処理５と、数値情報１
を軸ベクトルに垂直な線分に沿って抽出して１次元の数
値情報を生成する線分抽出処理６と、複数の１次元の数
値情報を線分と垂直な方向に並べて２次元の数値情報に
変換する線分合成処理７とを用いて実現される。
【００１１】形状情報２での物体の形状の表現は、例え
ば図２に示す３次元の方向コードにより行なう。
ば図２に示す３次元の方向コードにより行なう。
【００１２】物体の中心となる曲線である中心線を抽出
し、この中心線を画素列、ａ0,ａ1,…，ａi，…，ａnで
表現する。そして、ａi から見たａi+1 の方向を、図２
に従って、０から２５の数値でコード化する。すると、
最初のａ0 の位置とｎ個のコードにより画素列、即ち物
体全体が表現できる。この方向コードにより、例えば、
図３に示す物体は、表１のように表現できる。
し、この中心線を画素列、ａ0,ａ1,…，ａi，…，ａnで
表現する。そして、ａi から見たａi+1 の方向を、図２
に従って、０から２５の数値でコード化する。すると、
最初のａ0 の位置とｎ個のコードにより画素列、即ち物
体全体が表現できる。この方向コードにより、例えば、
図３に示す物体は、表１のように表現できる。
【００１３】
【表１】
【００１４】図３において、１１，１２が物体であり、
１３〜２０はこれら物体の位置（中心のみ）を、各ｘｙ
面毎に２値（白と黒）で表現したものである。表１にお
いて、物体番号とは複数の物体を区別するための番号
で、大分類は結合関係にある物体毎に割り当てられる。
本例では、物体１１に１、物体１２に２を割り当ててい
る。小分類は、例えば、物体１１のように中心線が分岐
する場合、これを区別するための番号で、分岐が生じる
毎に新たな番号が割り当てられる。
１３〜２０はこれら物体の位置（中心のみ）を、各ｘｙ
面毎に２値（白と黒）で表現したものである。表１にお
いて、物体番号とは複数の物体を区別するための番号
で、大分類は結合関係にある物体毎に割り当てられる。
本例では、物体１１に１、物体１２に２を割り当ててい
る。小分類は、例えば、物体１１のように中心線が分岐
する場合、これを区別するための番号で、分岐が生じる
毎に新たな番号が割り当てられる。
【００１５】次に、曲断面像生成手段３での２次元の数
値情報を生成手順を、詳細に説明する。最初に、形状情
報２を基に、物体の中心線の方向を表すベクトルである
軸ベクトルを算出する、軸ベクトル算出処理５を行な
う。その手順の一例を、図４での画素２１の軸ベクトル
２５の算出方法を例に説明する。
値情報を生成手順を、詳細に説明する。最初に、形状情
報２を基に、物体の中心線の方向を表すベクトルである
軸ベクトルを算出する、軸ベクトル算出処理５を行な
う。その手順の一例を、図４での画素２１の軸ベクトル
２５の算出方法を例に説明する。
【００１６】画素２１は、物体の中心線上の画素であ
る。その前後の画素２２，２３の位置は、方向コードの
内容から容易に決定できる。本例では、画素２２から２
１への方向コードが１２、画素２１から画素２３への方
向コードが１１の場合を示している。そこで、画素２２
から画素２３へのベクトル２４の各成分を求める。本例
では、（−２，１，２）となる。このベクトル２４は、
軸ベクトル２５と平行であると考えられる。よって軸ベ
クトル２５は、始点が画素２１の位置で方向がベクトル
２４の成分として算出できる。
る。その前後の画素２２，２３の位置は、方向コードの
内容から容易に決定できる。本例では、画素２２から２
１への方向コードが１２、画素２１から画素２３への方
向コードが１１の場合を示している。そこで、画素２２
から画素２３へのベクトル２４の各成分を求める。本例
では、（−２，１，２）となる。このベクトル２４は、
軸ベクトル２５と平行であると考えられる。よって軸ベ
クトル２５は、始点が画素２１の位置で方向がベクトル
２４の成分として算出できる。
【００１７】次に、数値情報１を軸ベクトルに垂直な線
分に沿って抽出して、１次元の数値情報を生成する線分
抽出処理６を行なう。先ず、軸ベクトルに垂直な線分の
決定方法の一例を図５での画素３１の線分３５の決定を
例に説明する。
分に沿って抽出して、１次元の数値情報を生成する線分
抽出処理６を行なう。先ず、軸ベクトルに垂直な線分の
決定方法の一例を図５での画素３１の線分３５の決定を
例に説明する。
【００１８】図５において、画素４１は画素３１の１つ
手前の画素であり、４２はその軸ベクトルである。４５
は、画素４１での軸ベクトル４２に垂直な線分であり、
４６はその１端点である。３２は画素３１の軸ベクトル
であり、３５，３６は求めようとする線分およびその１
端点である。
手前の画素であり、４２はその軸ベクトルである。４５
は、画素４１での軸ベクトル４２に垂直な線分であり、
４６はその１端点である。３２は画素３１の軸ベクトル
であり、３５，３６は求めようとする線分およびその１
端点である。
【００１９】先ず、画素４１の軸ベクトル４２の方向
を、画素３１の軸ベクトル３２の方向と一致させる座標
変換を行なう座標変換行列Ｒを導出する。この座標変換
行列Ｒは、例えば、以下の手順１及び手順２により導出
できる。
を、画素３１の軸ベクトル３２の方向と一致させる座標
変換を行なう座標変換行列Ｒを導出する。この座標変換
行列Ｒは、例えば、以下の手順１及び手順２により導出
できる。
【００２０】手順１ 軸ベクトル３２を画素４１の位置に平行移動させたベク
トル５１と、軸ベクトル４２が作る平面を考え、これに
垂直なベクトル５２の単位ベクトル（ａ，ｂ，ｃ）を求
める。この平面の方程式は、画素４１の位置を原点と考
えると、 ａｘ＋ｂｙ＋ｃｚ＝０ …(１) となり、 ａ＝(ｙ1ｚ0−ｙ0ｚ1)／Ｈ ｂ＝(ｚ1ｘ0−ｚ0ｘ1)／Ｈ ｃ＝(ｘ1ｙ0−ｘ0ｙ1)／Ｈ …(２) で導出できる。但し、軸ベクトル３２，４２の各成分を
（ｘ1，ｙ1，ｚ1）,(x0，ｙ0，ｚ0）とし、Ｈは、次式
の平方根である。
トル５１と、軸ベクトル４２が作る平面を考え、これに
垂直なベクトル５２の単位ベクトル（ａ，ｂ，ｃ）を求
める。この平面の方程式は、画素４１の位置を原点と考
えると、 ａｘ＋ｂｙ＋ｃｚ＝０ …(１) となり、 ａ＝(ｙ1ｚ0−ｙ0ｚ1)／Ｈ ｂ＝(ｚ1ｘ0−ｚ0ｘ1)／Ｈ ｃ＝(ｘ1ｙ0−ｘ0ｙ1)／Ｈ …(２) で導出できる。但し、軸ベクトル３２，４２の各成分を
（ｘ1，ｙ1，ｚ1）,(x0，ｙ0，ｚ0）とし、Ｈは、次式
の平方根である。
【００２１】 （ｙ1ｚ0−ｙ0ｚ1)×(ｙ1ｚ0−ｙ0ｚ1） ＋（ｚ1ｘ0−ｚ0ｘ1)×(ｚ1ｘ0−ｚ0ｘ1） ＋（ｘ1ｙ0−ｘ0ｙ1)×(ｘ1ｙ0−ｘ0ｙ1） …(３) 手順２ ベクトル５２を回転軸とし、軸ベクトル４２がベクトル
５１と重なるように、座標を回転する座標変換行列Ｒを
導出する。このように、空間内の任意の直線を回転軸と
する回転に対する座標変換行列の導出方法については、
例えば、ハリントン著，郡山彬訳，「アルゴリズムとプ
ログラムによるコンピュータグラフィックス（II）」第
３３９頁から第３４４頁に詳細に述べられている。その
方法を簡単に述べると、はじめにｚ軸が回転軸となるベ
クトル５２と重なるように、ｘ軸及びｙ軸回りに回転す
る。本例では、座標系の原点は、予め画素４１の位置に
平行移動済みと考えて良い。すると、軸ベクトル４２と
ベクトル５１は、ｘｙ平面上に位置するようになるの
で、ｚ軸（即ち、ベクトル５２）回りの回転により、二
つのベクトルを重ねる。最後に、ｘ軸及びｙ軸回りに回
転を、はじめに回転した方向とは逆の方向に行ない、回
転前の位置に戻す。以上のｘ軸，ｙ軸，ｚ軸の回転に用
いた座標変換行列を、回転の順に乗じると、ベクトル５
２を回転軸とした座標変換行列Ｒが導出できる。
５１と重なるように、座標を回転する座標変換行列Ｒを
導出する。このように、空間内の任意の直線を回転軸と
する回転に対する座標変換行列の導出方法については、
例えば、ハリントン著，郡山彬訳，「アルゴリズムとプ
ログラムによるコンピュータグラフィックス（II）」第
３３９頁から第３４４頁に詳細に述べられている。その
方法を簡単に述べると、はじめにｚ軸が回転軸となるベ
クトル５２と重なるように、ｘ軸及びｙ軸回りに回転す
る。本例では、座標系の原点は、予め画素４１の位置に
平行移動済みと考えて良い。すると、軸ベクトル４２と
ベクトル５１は、ｘｙ平面上に位置するようになるの
で、ｚ軸（即ち、ベクトル５２）回りの回転により、二
つのベクトルを重ねる。最後に、ｘ軸及びｙ軸回りに回
転を、はじめに回転した方向とは逆の方向に行ない、回
転前の位置に戻す。以上のｘ軸，ｙ軸，ｚ軸の回転に用
いた座標変換行列を、回転の順に乗じると、ベクトル５
２を回転軸とした座標変換行列Ｒが導出できる。
【００２２】次に、画素４１での軸ベクトル４２に垂直
な線分４５の１端点４６の座標（ｘs，ｙs，ｚs)に、得
られた座標変換行列Ｒを作用させ、さらに画素３１の位
置に平行移動させると、画素３１での軸ベクトル３２に
垂直な線分３５の１端点３６の座標（ｘt，ｙt，ｚt）
が得られる。これを式で表現すると、 （ｘt，ｙt，ｚt)＝(ｘs，ｙs，ｚs)Ｒ＋ｒ …(４) となる。ｒは、画素４１から画素３１へのベクトル５３
である。よって、線分３５は、媒介変数ｔを用いて表現
すると、 ｘ＝ｘp＋(ｘt−ｘp)ｔ ｙ＝ｙp＋(ｙt−ｙp)ｔ ｚ＝ｚp＋(ｚt−ｚp)ｔ …(５) となる。(ｘp，ｙp，ｚp）は、画素３１の座標である。
以上の手順により、軸ベクトルに垂直な線分が決定され
た。
な線分４５の１端点４６の座標（ｘs，ｙs，ｚs)に、得
られた座標変換行列Ｒを作用させ、さらに画素３１の位
置に平行移動させると、画素３１での軸ベクトル３２に
垂直な線分３５の１端点３６の座標（ｘt，ｙt，ｚt）
が得られる。これを式で表現すると、 （ｘt，ｙt，ｚt)＝(ｘs，ｙs，ｚs)Ｒ＋ｒ …(４) となる。ｒは、画素４１から画素３１へのベクトル５３
である。よって、線分３５は、媒介変数ｔを用いて表現
すると、 ｘ＝ｘp＋(ｘt−ｘp)ｔ ｙ＝ｙp＋(ｙt−ｙp)ｔ ｚ＝ｚp＋(ｚt−ｚp)ｔ …(５) となる。(ｘp，ｙp，ｚp）は、画素３１の座標である。
以上の手順により、軸ベクトルに垂直な線分が決定され
た。
【００２３】次に、数値情報１を軸ベクトル３２に垂直
な線分３５に沿って抽出する。この抽出は、線分３５が
式（５）で表現されるので、例えば、媒介変数ｔを−１
から１の間で適当に変化させ、得られる座標値に対する
数値情報を、数値情報１から選択することにより行なう
ことができる。このとき、線形補間法，３次補間法など
の離散データに対する補間法を、必要に応じて利用して
もよい。
な線分３５に沿って抽出する。この抽出は、線分３５が
式（５）で表現されるので、例えば、媒介変数ｔを−１
から１の間で適当に変化させ、得られる座標値に対する
数値情報を、数値情報１から選択することにより行なう
ことができる。このとき、線形補間法，３次補間法など
の離散データに対する補間法を、必要に応じて利用して
もよい。
【００２４】以上の処理の結果、線分抽出処理６におけ
る処理が完了し、１次元の数値情報を生成することがで
きる。
る処理が完了し、１次元の数値情報を生成することがで
きる。
【００２５】最後に、複数の１次元の数値情報を線分と
垂直な方向に並べて２次元の数値情報に変換する、線分
合成処理７を行なう。この処理は、例えば、２次元のバ
ッファメモリを用意し、線分抽出処理６の結果得られた
１次元の数値情報を、物体の中心線の画素列の順序に対
応させて、バッファメモリに逐次格納することにより実
現できる。
垂直な方向に並べて２次元の数値情報に変換する、線分
合成処理７を行なう。この処理は、例えば、２次元のバ
ッファメモリを用意し、線分抽出処理６の結果得られた
１次元の数値情報を、物体の中心線の画素列の順序に対
応させて、バッファメモリに逐次格納することにより実
現できる。
【００２６】以上述べた一連の処理の結果、曲断面像生
成手段３における処理が完了し、２次元の数値情報を生
成することができる。
成手段３における処理が完了し、２次元の数値情報を生
成することができる。
【００２７】表示手段４は、曲断面生成手段３で生成し
た２次元の数値情報を濃淡情報に変換して、例えば、小
さな数値は暗く、大きな数値は明るく表示するように
し、その分布を濃淡の形で表示する。その結果、例えば
図６に示すような画像が得られる。図６において、６１
が物体の中心線に相当する。そして、左右方向が物体の
中心線上の位置を、上下方向が軸ベクトルに垂直な線分
上の位置を表す。数値情報１が物体の形状と何らかの相
関を有する場合、形状に応じた濃淡の変化を観察するこ
とができる。
た２次元の数値情報を濃淡情報に変換して、例えば、小
さな数値は暗く、大きな数値は明るく表示するように
し、その分布を濃淡の形で表示する。その結果、例えば
図６に示すような画像が得られる。図６において、６１
が物体の中心線に相当する。そして、左右方向が物体の
中心線上の位置を、上下方向が軸ベクトルに垂直な線分
上の位置を表す。数値情報１が物体の形状と何らかの相
関を有する場合、形状に応じた濃淡の変化を観察するこ
とができる。
【００２８】このように、本発明の画像表示方法では、
空間内に３次元的に分布した数値情報を、空間内のある
曲面に沿って抽出して表示可能な画像表示方法におい
て、空間に含まれる物体の形状情報を予め用意し、曲面
を決定する際に、少なくとも形状情報を用いるようにし
た。これによって、物体に沿って数値情報の分布を抽出
し、これを濃淡の形で表示可能になる。その結果、物体
の近くの数値情報の変化を、物体に沿って把握できるよ
うになるので、数値情報を大局的に観察でき、且つ位置
に対する微妙な変化を容易に捕えることができるように
なる。
空間内に３次元的に分布した数値情報を、空間内のある
曲面に沿って抽出して表示可能な画像表示方法におい
て、空間に含まれる物体の形状情報を予め用意し、曲面
を決定する際に、少なくとも形状情報を用いるようにし
た。これによって、物体に沿って数値情報の分布を抽出
し、これを濃淡の形で表示可能になる。その結果、物体
の近くの数値情報の変化を、物体に沿って把握できるよ
うになるので、数値情報を大局的に観察でき、且つ位置
に対する微妙な変化を容易に捕えることができるように
なる。
【００２９】また、物体の形状情報を３次元の方向コー
ドを用いて表現するようにした。これによって、画素列
そのもので表現する場合に比較して、データ量を削減す
ることができるので、処理を高速化できるようになる。
ドを用いて表現するようにした。これによって、画素列
そのもので表現する場合に比較して、データ量を削減す
ることができるので、処理を高速化できるようになる。
【００３０】＜実施例２＞第１の実施例では、形状情報
２を用いて物体の中心線を含む曲面を決定した後、曲面
上の数値情報を濃淡情報に変換して表示するようにした
が、曲面上の濃淡情報だけでなく、他の平面や曲面の数
値情報を濃淡情報に変換し、合わせて表示することも可
能である。例えば、図７において７１は物体の中心線上
の画素、７２は軸ベクトル算出処理５で求めた画素７１
での軸ベクトルであり、この軸ベクトル７１に垂直な
（即ち中心線に垂直な）平面７３上の数値情報を濃淡情
報に変換して、同時に表示することも可能である。
２を用いて物体の中心線を含む曲面を決定した後、曲面
上の数値情報を濃淡情報に変換して表示するようにした
が、曲面上の濃淡情報だけでなく、他の平面や曲面の数
値情報を濃淡情報に変換し、合わせて表示することも可
能である。例えば、図７において７１は物体の中心線上
の画素、７２は軸ベクトル算出処理５で求めた画素７１
での軸ベクトルであり、この軸ベクトル７１に垂直な
（即ち中心線に垂直な）平面７３上の数値情報を濃淡情
報に変換して、同時に表示することも可能である。
【００３１】平面７３は、軸ベクトル７２の各成分を
(ｌ，ｍ，ｎ）、画素７１の座標を原点と考えると、 ｌｘ＋ｍｙ＋ｎｚ＝０ …(６) で表現できる。従って、平面上の互いに垂直な二つの座
標軸７４，７５をｕ，ｖとし、座標軸（正側）と平面と
の境界位置の座標を（ｘu，ｙu，ｚu），（ｘv，ｙv，
ｚv）とすると、平面７３は、媒介変数ｔu，ｔvを用い
て表現でき、 ｘ＝ｘp＋(ｘu−ｘp)ｔu＋(ｘv−ｘp)ｔv y=yp＋(ｙu−ｙp)ｔu＋(ｙv−ｙp)ｔv ｚ＝ｚp＋(ｚu−ｚp)ｔu＋(ｚv−ｚp)ｔv …(７) となる。(ｘp，ｙp，ｚp）は、画素７１の座標である。
また、座標軸と平面との境界位置の座標を（ｘu，ｙu，
ｚu)，(ｘv，ｙv，ｚv）は、線分抽出処理６における軸
ベクトルに垂直な線分の１端点の決定手順と同様な手順
により導出できる。従って、数値情報１から、式（７）
より得られる平面上の座標での数値情報を抽出し、その
結果を濃淡情報に変換して表示することができる。
(ｌ，ｍ，ｎ）、画素７１の座標を原点と考えると、 ｌｘ＋ｍｙ＋ｎｚ＝０ …(６) で表現できる。従って、平面上の互いに垂直な二つの座
標軸７４，７５をｕ，ｖとし、座標軸（正側）と平面と
の境界位置の座標を（ｘu，ｙu，ｚu），（ｘv，ｙv，
ｚv）とすると、平面７３は、媒介変数ｔu，ｔvを用い
て表現でき、 ｘ＝ｘp＋(ｘu−ｘp)ｔu＋(ｘv−ｘp)ｔv y=yp＋(ｙu−ｙp)ｔu＋(ｙv−ｙp)ｔv ｚ＝ｚp＋(ｚu−ｚp)ｔu＋(ｚv−ｚp)ｔv …(７) となる。(ｘp，ｙp，ｚp）は、画素７１の座標である。
また、座標軸と平面との境界位置の座標を（ｘu，ｙu，
ｚu)，(ｘv，ｙv，ｚv）は、線分抽出処理６における軸
ベクトルに垂直な線分の１端点の決定手順と同様な手順
により導出できる。従って、数値情報１から、式（７）
より得られる平面上の座標での数値情報を抽出し、その
結果を濃淡情報に変換して表示することができる。
【００３２】図８は、本実施例での表示画像の一例であ
り、８１は形状情報２を用いて物体の中心線を含む曲面
を決定した後、曲面上の数値情報を濃淡情報に変換して
表示した画像で、８２は物体の中心線に相当する。８３
は垂直な平面上の数値情報を濃淡情報に変換して表示し
た画像で、８４，８５は平面上の座標軸ｕ，ｖである。
画像８１より、中心線方向での濃淡の変化を観察するこ
とができ、画像８３より、中心線に垂直な方向での濃淡
の変化を観察することもできる。
り、８１は形状情報２を用いて物体の中心線を含む曲面
を決定した後、曲面上の数値情報を濃淡情報に変換して
表示した画像で、８２は物体の中心線に相当する。８３
は垂直な平面上の数値情報を濃淡情報に変換して表示し
た画像で、８４，８５は平面上の座標軸ｕ，ｖである。
画像８１より、中心線方向での濃淡の変化を観察するこ
とができ、画像８３より、中心線に垂直な方向での濃淡
の変化を観察することもできる。
【００３３】また、本実施例では、他の平面や曲面の数
値情報を濃淡情報に変換し、合わせて表示するだけでな
く、表示する平面や曲面に関する情報の提示や指示に利
用することもできる。例えば、画像８３で表示している
平面の位置を、画像８１上のカーソル８６の位置で示す
ようにできる。同様に、画像８１で表示している曲面の
位置を、画像８３上のカーソル８７の位置で示すように
できる。さらに、画像８１上のカーソル８６の位置を８
８で示す方向に移動させると、画面８３に新たな位置の
平面を表示するようにできる。同様に、画像８３上のカ
ーソル８７の位置を８８で示す方向に移動させると、画
面８１に新たな位置の曲面を表示するようにできる。こ
こで、曲面の位置の変更は、線分抽出処理６で導出した
軸ベクトルに垂直な線分を、軸ベクトル回りに回転させ
ることで実現できる。
値情報を濃淡情報に変換し、合わせて表示するだけでな
く、表示する平面や曲面に関する情報の提示や指示に利
用することもできる。例えば、画像８３で表示している
平面の位置を、画像８１上のカーソル８６の位置で示す
ようにできる。同様に、画像８１で表示している曲面の
位置を、画像８３上のカーソル８７の位置で示すように
できる。さらに、画像８１上のカーソル８６の位置を８
８で示す方向に移動させると、画面８３に新たな位置の
平面を表示するようにできる。同様に、画像８３上のカ
ーソル８７の位置を８８で示す方向に移動させると、画
面８１に新たな位置の曲面を表示するようにできる。こ
こで、曲面の位置の変更は、線分抽出処理６で導出した
軸ベクトルに垂直な線分を、軸ベクトル回りに回転させ
ることで実現できる。
【００３４】また、第１の実施例及び第２の実施例で
は、数値情報を濃淡情報に変換して、その分布を濃淡の
形で表示するようにしたが、観察者が視覚的に識別可能
な他の表示方法を利用することもできる。例えば、数値
情報を色情報に変換して、その分布を色の違いで表示す
ることもできる。
は、数値情報を濃淡情報に変換して、その分布を濃淡の
形で表示するようにしたが、観察者が視覚的に識別可能
な他の表示方法を利用することもできる。例えば、数値
情報を色情報に変換して、その分布を色の違いで表示す
ることもできる。
【００３５】また、第１の実施例及び第２の実施例で
は、形状情報を物体の中心位置の画素列で表現した中心
線で表現したが、必ずしも中心線である必要はなく、物
体の構造を表す他の表現方法を利用することもできる。
例えば、人体の脊椎のように多関節から構成される部位
の場合、各関節の中心を結んだ線を利用して表現するこ
ともできる。あるいは、例えば、人体の頭蓋の形状測定
に用いる耳眼窩水平線などの物体特有の基準軸を利用し
て表現することもできる。
は、形状情報を物体の中心位置の画素列で表現した中心
線で表現したが、必ずしも中心線である必要はなく、物
体の構造を表す他の表現方法を利用することもできる。
例えば、人体の脊椎のように多関節から構成される部位
の場合、各関節の中心を結んだ線を利用して表現するこ
ともできる。あるいは、例えば、人体の頭蓋の形状測定
に用いる耳眼窩水平線などの物体特有の基準軸を利用し
て表現することもできる。
【００３６】また、第１の実施例及び第２の実施例で
は、線分抽出手段での軸ベクトルに垂直な線分の決定
を、線分の端点の座標に対する座標変換により行った
が、線分もベクトルであると考え、その各成分に対する
座標変換により行うことも可能である。
は、線分抽出手段での軸ベクトルに垂直な線分の決定
を、線分の端点の座標に対する座標変換により行った
が、線分もベクトルであると考え、その各成分に対する
座標変換により行うことも可能である。
【００３７】さらに、第１の実施例及び第２の実施例で
は、表示する数値情報は、例えば３次元配列の形で予め
用意されているとしたが、線分抽出処理で軸ベクトルに
垂直な線分が決定した時点で、必要な数値情報（即ち、
導出した線分に沿った数値情報）を外部から入力して表
示することもできる。例えば、ＭＲＩ（核磁気共鳴診断
装置）を利用すれば、必要な数値情報の位置に応じて傾
斜磁場の強度を変更すれば、線分上の数値情報（緩和時
間）を入手することができ、これを表示することもでき
る。
は、表示する数値情報は、例えば３次元配列の形で予め
用意されているとしたが、線分抽出処理で軸ベクトルに
垂直な線分が決定した時点で、必要な数値情報（即ち、
導出した線分に沿った数値情報）を外部から入力して表
示することもできる。例えば、ＭＲＩ（核磁気共鳴診断
装置）を利用すれば、必要な数値情報の位置に応じて傾
斜磁場の強度を変更すれば、線分上の数値情報（緩和時
間）を入手することができ、これを表示することもでき
る。
【００３８】
【発明の効果】本発明の画像表示方法では、空間内に３
次元的に分布した数値情報を、空間内のある曲面に沿っ
て抽出して表示可能な画像表示方法において、空間に含
まれる物体の形状情報を予め用意し、曲面を決定する際
に、少なくとも形状情報を用いるようにした。これによ
って、物体に沿って数値情報の分布を抽出し、これを濃
淡の形で表示可能になる。その結果、物体の近くの数値
情報の変化を、物体に沿って把握できるようになるの
で、数値情報を大局的に観察でき、且つ位置に対する微
妙な変化を容易に捕えることが可能である。
次元的に分布した数値情報を、空間内のある曲面に沿っ
て抽出して表示可能な画像表示方法において、空間に含
まれる物体の形状情報を予め用意し、曲面を決定する際
に、少なくとも形状情報を用いるようにした。これによ
って、物体に沿って数値情報の分布を抽出し、これを濃
淡の形で表示可能になる。その結果、物体の近くの数値
情報の変化を、物体に沿って把握できるようになるの
で、数値情報を大局的に観察でき、且つ位置に対する微
妙な変化を容易に捕えることが可能である。
【００３９】また、物体の形状情報を３次元の方向コー
ドを用いて表現するようにした。これによって、画素列
そのもので表現する場合に比較して、データ量を削減す
ることができるので、処理を高速化できる。
ドを用いて表現するようにした。これによって、画素列
そのもので表現する場合に比較して、データ量を削減す
ることができるので、処理を高速化できる。
【００４０】さらに、形状情報を用いて決定した曲面上
の数値情報だけでなく、関連する他の平面や曲面の数値
情報を同時に表示するようにした。これによって、物体
近くの数値情報の変化を、物体に沿った複数の方向から
把握できるようになるので、数値情報のより的確な観察
が可能になる。また、表示する平面や曲面に関する情報
の提示や指示に利用できるようにもなる。
の数値情報だけでなく、関連する他の平面や曲面の数値
情報を同時に表示するようにした。これによって、物体
近くの数値情報の変化を、物体に沿った複数の方向から
把握できるようになるので、数値情報のより的確な観察
が可能になる。また、表示する平面や曲面に関する情報
の提示や指示に利用できるようにもなる。
【図１】本発明の処理手順の一例の説明図。
【図２】形状情報の表現方法の一例の説明図。
【図３】形状情報の一例の説明図。
【図４】軸ベクトルの算出方法の一例の説明図。
【図５】軸ベクトルに垂直な線分の決定方法の一例の説
明図。
明図。
【図６】表示手段での表示方法の一例の説明図。
【図７】同時に表示する平面の一例の説明図。
【図８】平面上の数値情報を同時に表示する表示方法の
一例の説明図。
一例の説明図。
１…数値情報、２…形状情報、３…曲断面像生成手段、
４…表示手段、５…軸ベクトル算出処理、６…線分抽出
処理、７…線分合成処理。
４…表示手段、５…軸ベクトル算出処理、６…線分抽出
処理、７…線分合成処理。
Claims (7)
- 【請求項１】空間内に３次元的に分布した数値情報を、
前記空間内のある曲面に沿って抽出して表示可能な画像
表示方法であって、前記空間に含まれる物体の形状情報
を予め用意し、前記曲面を決定する際に、少なくとも前
記形状情報を用いることを特徴とする画像表示方法。 - 【請求項２】空間内に３次元的に分布した数値情報を、
前記空間内のある曲面に沿って抽出して表示可能な画像
表示方法であって、前記空間に含まれる物体の形状情報
を予め用意し、表示画面の座標軸に対する空間内の位置
を決定する際に、少なくとも前記形状情報を用いること
を特徴とする画像表示方法。 - 【請求項３】請求項１または２において、前記形状情報
は、前記物体の構造を表現する構造線の位置情報を、少
なくとも有する画像表示方法。 - 【請求項４】請求項３において、前記構造線の位置情報
は、構造線上の画素の位置を、連結関係にある画素間の
位置関係を基にコード化した方向コードを用いて表現す
る画像表示方法。 - 【請求項５】請求項１，２，３または４において、前記
曲面は、前記物体の構造線を含む曲面である画像表示方
法。 - 【請求項６】請求項１，２，３，４または５において、
前記曲面の決定は、少なくとも、前記形状情報を基に、
中心線の方向を表すベクトルである軸ベクトルを算出す
る軸ベクトル算出処理と、前記数値情報を、前記軸ベク
トルに垂直な線分に沿って抽出して、１次元数値情報を
生成する線分抽出処理と、複数の前記１次元数値情報
を、線分と垂直な方向に並べて２次元数値情報に変換す
る線分合成処理とを用いて行なう画像表示方法。 - 【請求項７】請求項１，２，３，４，５または６におい
て、前記空間内のある曲面に沿って抽出した数値情報に
加えて、前記曲面とは別の曲面あるいは平面に沿って抽
出した数値情報を、同時に表示する画像表示方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4059978A JPH05266214A (ja) | 1992-03-17 | 1992-03-17 | 画像表示方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4059978A JPH05266214A (ja) | 1992-03-17 | 1992-03-17 | 画像表示方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05266214A true JPH05266214A (ja) | 1993-10-15 |
Family
ID=13128774
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4059978A Pending JPH05266214A (ja) | 1992-03-17 | 1992-03-17 | 画像表示方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05266214A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1999046733A1 (fr) * | 1998-03-09 | 1999-09-16 | Hitachi Medical Corporation | Procede et dispositif d'affichage d'images |
| JP2006122663A (ja) * | 2004-09-30 | 2006-05-18 | Toshiba Corp | 画像処理装置及び画像処理方法 |
| JP4824034B2 (ja) * | 2004-12-23 | 2011-11-24 | エレクタ、アクチボラグ | 合成記録ベクトルを用いた最適化された画像記録 |
| JP2012085721A (ja) * | 2010-10-18 | 2012-05-10 | Fujifilm Corp | 医用画像処理装置および方法、並びにプログラム |
| WO2014196558A1 (ja) * | 2013-06-07 | 2014-12-11 | 株式会社東芝 | 医用画像処理装置および医用画像処理方法 |
| CN111275022A (zh) * | 2020-03-19 | 2020-06-12 | 山东宜佳成新材料有限责任公司 | 基于遗忘因子型经验模态分解的污渍检测分析方法及应用 |
-
1992
- 1992-03-17 JP JP4059978A patent/JPH05266214A/ja active Pending
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1999046733A1 (fr) * | 1998-03-09 | 1999-09-16 | Hitachi Medical Corporation | Procede et dispositif d'affichage d'images |
| US6807292B1 (en) | 1998-03-09 | 2004-10-19 | Hitachi Medical Corporation | Image displaying method and apparatus |
| JP2006122663A (ja) * | 2004-09-30 | 2006-05-18 | Toshiba Corp | 画像処理装置及び画像処理方法 |
| JP4824034B2 (ja) * | 2004-12-23 | 2011-11-24 | エレクタ、アクチボラグ | 合成記録ベクトルを用いた最適化された画像記録 |
| JP2012085721A (ja) * | 2010-10-18 | 2012-05-10 | Fujifilm Corp | 医用画像処理装置および方法、並びにプログラム |
| WO2014196558A1 (ja) * | 2013-06-07 | 2014-12-11 | 株式会社東芝 | 医用画像処理装置および医用画像処理方法 |
| JP2014236862A (ja) * | 2013-06-07 | 2014-12-18 | 株式会社東芝 | 医用画像処理装置および医用画像処理プログラム |
| US9761048B2 (en) | 2013-06-07 | 2017-09-12 | Toshiba Medical Systems Corporation | Medical image processing apparatus and medical image processing method |
| CN111275022A (zh) * | 2020-03-19 | 2020-06-12 | 山东宜佳成新材料有限责任公司 | 基于遗忘因子型经验模态分解的污渍检测分析方法及应用 |
| CN111275022B (zh) * | 2020-03-19 | 2023-05-16 | 山东宜佳成新材料有限责任公司 | 基于遗忘因子型经验模态分解的污渍检测分析方法及应用 |
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