医用画像生成装置および医用画像生成プログラム
【課題】ノイズ成分の影響を受けにくくすることで、表示対象物体の厚みに拘らずその内部を透明に表示させることが可能な医用画像生成装置および医用画像生成プログラムを得る。
【解決手段】医用画像生成装置は、画像診断装置により撮影して取得された医用画像データに基づき所望の観察用画像を生成する装置であって、医用画像データの信号値を基にして、取得された医用画像データの中から、表示対象物体としての肝臓を示す閉曲領域に対応する画像データ群を抽出する物体抽出手段１２と、画像データ群の信号値を基にして、肝臓を示す閉曲領域の表面形状モデルを生成する表面形状モデル生成手段１３と、表面形状モデルに所定の不透明度を設定することで、所望の観察用画像を生成する不透明度設定手段１４ａとを備えている。
【解決手段】医用画像生成装置は、画像診断装置により撮影して取得された医用画像データに基づき所望の観察用画像を生成する装置であって、医用画像データの信号値を基にして、取得された医用画像データの中から、表示対象物体としての肝臓を示す閉曲領域に対応する画像データ群を抽出する物体抽出手段１２と、画像データ群の信号値を基にして、肝臓を示す閉曲領域の表面形状モデルを生成する表面形状モデル生成手段１３と、表面形状モデルに所定の不透明度を設定することで、所望の観察用画像を生成する不透明度設定手段１４ａとを備えている。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像診断を支援する画像生成技術に関するものであり、特に、ＣＴ（Computed Tomography）、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）等の画像診断装置により得られた３次元画像データに基づき、診断支援に好適な観察用画像（２次元可視画像）を生成し得る医用画像生成装置および医用画像生成プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、医療分野において用いられる医用画像構成手法は、画像診断装置により得られた断層画像群に基づき、コンピュータ上で被観察体（表示対象物体）の３次元画像モデルを構築し、この３次元画像モデルを２次元平面上に投影した２次元可視画像を構成するものが一般的であり、その手法の一例としてボリュームレンダリング法が知られている（例えば、特許文献１を参照）。
【０００３】
ボリュームレンダリング法では、画像診断装置により得られたＣＴ値等の信号値がそれぞれ対応付けられた、ボクセル（voxel）と称される画像構成要素の集合体を用いて３次元画像モデルが構成され、２次元可視画像を構成する際には各画像構成要素に対し、色や不透明度等の画像化に必要とされる表示特性が各信号値に応じて与えられるようになっている。そのため、表示対象物体に応じて表示特性を適切に設定することで、例えば臓器中における血管の走行状態を立体的に把握することが可能となり、特に手術等のリスクを伴う治療の術前評価用としてボリュームレンダリング法は有効活用されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−５７４１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、ボリュームレンダリング法の１つとして、αブレンディングによるボリュームレンダリング法が知られているが、この方法では、物体の表面側から光を入射させ、光の透過方向に並ぶボクセル各々の不透明度を積算し、積算して求められた値に基づいて２次元可視画像を表示させるようになっている。このαブレンディングによるボリュームレンダリング法においては、上述のように不透明度を積算して得られた値に基づいて表示させるために、信号値にノイズ成分が含まれる場合には、光の透過方向にボクセル各々のノイズ成分も積算されて、表示対象物体の厚みに略比例してノイズ成分の影響が増大することとなる。
【０００６】
そのため、例えば図９に示すように、門脈５２０および静脈５３０が肝臓実質５１０内を複雑に走行する肝臓５００を表示させる場合、門脈５２０および静脈５３０に比較して厚みのある肝臓実質５１０では、その肝臓実質５１０に対応した信号値に含まれるノイズ成分の影響が、特に問題となる。よって、肝臓実質５１０部分を透明にして透かすように表示特性を設定したとしても、ノイズ成分の影響を受けて肝臓実質５１０部分が設定通りに透明に表示されず、その結果、肝臓実質５１０の内部や背後に位置する門脈５２０や静脈５３０を鮮明に表示させることが難しいという課題があった。
【０００７】
本発明は上記のような課題に鑑みてなされたものであり、ノイズ成分の影響を受けにくくすることで、表示対象物体の厚みに拘らずその内部を透明に表示させることが可能な医用画像生成装置および医用画像生成プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するため、本発明に係る医用画像生成装置および医用画像生成プログラムは、以下のように構成されている
【０００９】
すなわち、本発明に係る医用画像生成装置は、
被観察体を含む観察領域を画像診断装置により撮影して取得された医用画像データ（例えば、ＣＴ画像データやＭＲＩ画像データ）に基づき、所望の観察用画像を生成する医用画像生成装置であって、
前記医用画像データの信号値を基にして、取得された前記医用画像データの中から、前記被観察体を示す閉曲領域に対応する被観察体画像データ群を抽出するデータ抽出手段と、
前記被観察体画像データ群の信号値を基にして、前記閉曲領域の表面形状モデルを生成する表面形状モデル生成手段と、
前記表面形状モデルに所定の不透明度を設定することで、前記所望の観察用画像を生成する不透明度設定手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１０】
本発明に係る医用画像生成装置において、
前記表面形状モデル生成手段は、
前記被観察体画像データ群の信号値を、前記閉曲領域を構成する複数の領域構成空間の頂点にそれぞれ対応付け、前記領域構成空間の１辺の両端に対応付けられた前記被観察体画像データ群の信号値と、前記１辺の両端の各々に対応して予め設定された所定の閾値とを比較することで、前記１辺の各々について前記表面形状モデルとの交差位置を特定し、特定された前記交差位置同士を繋ぐことで前記表面形状モデルを生成する構成が好ましい。
【００１１】
なお、前記表面形状モデル生成手段が、マーチンキューブス法を用いた構成とされても良い。
【００１２】
さらに、前記表面形状モデルに対して、シェーディング処理およびレンダリング処理の少なくともいずれかを施すことが可能な表示設定手段を備えた構成が好ましい。
【００１３】
本発明に係る医用画像生成プログラムは、
被観察体を含む観察領域を画像診断装置により撮影して取得された医用画像データに基づき、所望の観察用画像を生成する処理を、コンピュータにおいて実行せしめる医用画像生成プログラムであって、
前記医用画像データの信号値を基にして、取得された前記医用画像データの中から、前記被観察体を示す閉曲領域に対応する被観察体画像データ群を抽出するデータ抽出ステップと、
前記被観察体画像データ群の信号値を基にして、前記閉曲領域の表面形状モデルを生成する表面形状モデル生成ステップと、
前記表面形状モデルに所定の不透明度を設定することで、前記所望の観察用画像を生成する不透明度設定ステップと、をコンピュータにおいて実行せしめることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明に係る医用画像生成装置は、被観察体を示す閉曲領域に対応する被観察体画像データ群を抽出するデータ抽出手段と、表面形状モデルを生成する表面形状モデル生成手段と、表面形状モデルに不透明度を設定することで観察用画像を生成する不透明度設定手段とを備えている。このため、内部構造に関する信号値を備えず表面形状に関する信号値のみを備える表面形状モデルに不透明度が設定されるので、例えばαブレンディングによるボリュームレンダリング法を用いて観察用画像を生成する場合に、内部構造に関する信号値に含まれるノイズ成分の影響を排除して、表示対象物体の厚みに拘らずその内部を透明に表示させることが可能になる。
【００１５】
また、表面形状モデル生成手段は、被観察体画像データ群の信号値を、閉曲領域を構成する複数の領域構成空間の頂点に対応付けた上で、領域構成空間を構成する１辺の両端に設定された所定の閾値と比較することにより、該１辺と表面形状モデルとの交差位置を特定し、特定された交差位置同士を繋ぐことで表面形状モデルを生成する構成であることが好ましい。この構成の場合には、医用画像生成装置における演算処理負担を増大させることなく、信号値と閾値との大小関係に基づいて被観察体の表面形状モデルを比較的簡単に生成できる。
【００１６】
なお、表面形状モデル生成手段が、マーチンキューブス法を用いたものであっても良く、この場合において、例えば８つの頂点を備えた直方体状の領域構成空間を設定することで、閉曲領域内に位置する頂点の組み合わせを１４通りに限定することができる。そのため、この１４パターンをテーブルにして記憶させておくことで、領域構成空間と表面形状モデルとの交差位置を簡単に特定できて、表面形状モデルの生成が容易となる。
【００１７】
さらに、表面形状モデルに対して、シェーディング処理およびレンダリング処理の少なくともいずれかを施すことが可能な表示設定手段を備えた構成とすることで、立体的で視覚効果の高い観察用画像を生成することが可能になる。
【００１８】
本発明に係る医用画像生成プログラムは、被観察体を示す閉曲領域に対応する被観察体画像データ群を抽出するデータ抽出ステップと、閉曲領域の表面形状モデルを生成する表面形状モデル生成ステップと、表面形状モデルに不透明度を設定することで観察用画像を生成する不透明度設定ステップとをコンピュータにおいて実行せしめるように構成されている。このため、例えばαブレンディングによるボリュームレンダリング法を用いて観察用画像を自動的に生成する場合に、内部構造に関する信号値に含まれるノイズ成分の影響を排除して、表示対象物体の厚みに拘らず自動的にその内部を透明に表示させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の一実施形態に係る医用画像生成装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示す演算処理装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図３】図１に示す演算処理装置が実行する処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】表面形状モデル生成処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】（ａ）、（ｂ）および（ｃ）はそれぞれ、表面形状モデル生成の処理過程についての説明図である。
【図６】（ａ）、（ｂ）および（ｃ）はそれぞれ、表面形状モデル生成の処理過程についての説明図である。
【図７】医用画像データの信号値の処理手順の概要を示す図である。
【図８】本発明の一実施形態に係る医用画像生成装置を用いて生成された肝臓の２次元可視画像である。
【図９】従来の医用画像生成装置を用いて生成された肝臓の２次元可視画像である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本発明の実施形態について上述の図面を参照しつつ詳細に説明する。まず、図１および図２を参照しながら、本発明の一実施形態に係る医用画像生成装置１の装置構成について説明する。
【００２１】
図１に示す医用画像生成装置１は、医用画像データに基づき表示対象物体の画像を生成して表示させるものであり、コンピュータ等からなる演算処理装置１０と、マウスやキーボード等からなる入力装置２０と、画像表示装置等からなる出力装置３０とを備えてなる。
【００２２】
上記演算処理装置１０は、図２に示すように、医用画像データ記憶手段１１、物体抽出手段１２、表面形状モデル生成手段１３、表示設定手段１４および画像生成手段１５を備えており、表示設定手段１４は、不透明度設定手段１４ａ、シェーディング手段１４ｂおよびレンダリング手段１４ｃを有している。これらの手段は、各種の演算処理を行うＣＰＵ、ハードディスクやＲＯＭ等の記憶装置、該記憶装置に格納された制御プログラム（本発明の一実施形態に係る医用画像生成プログラムを含む）およびＲＡＭ等の一時記憶装置等により構成されるものを、概念的に示したものである。
【００２３】
上記医用画像データ記憶手段１１は、表示対象物体を含む観察領域をＸ線ＣＴ装置またはＭＲＩ装置等の画像診断装置により断層撮影して取得された医用画像データ（ＣＴ画像データまたはＭＲＩ画像データ）と、上述の物体抽出手段１２、表面形状モデル生成手段１３、表示設定手段１４および画像生成手段１５により得られた各種データと、を記憶するものである。
【００２４】
物体抽出手段１２は、画像診断装置により断層撮影して取得された医用画像データの中から、表示対象物体の閉曲領域に対応する画像データ群を３次元的に抽出するものである。なお、この物体抽出手段１２により抽出された画像データ群により特定される領域を、以下において「マスク領域」と称する。
【００２５】
表面形状モデル生成手段１３は、上記物体抽出手段１２により抽出された画像データ群を用いて、表示対象物体の表面形状モデルを生成するものであり、詳細については後述する。
【００２６】
表示設定手段１４を構成する不透明度設定手段１４ａは、例えば入力装置２０に対する外部操作に基づいて、上記表面形状モデル生成手段１３により生成された表面形状モデルに不透明度を与えるものである。表示設定手段１４を構成するシェーディング手段１４ｂは、表面形状モデルにシェーディング（影付け）処理を施すものである。表示設定手段１４を構成するレンダリング手段１４ｃは、表面形状モデルにレンダリング（色付け）処理を施すものである。
【００２７】
画像生成手段１５は、ボリュームレンダリング法を用いて、表示設定手段１４により各処理が施された表面形状モデルの２次元可視画像を生成するものである。
【００２８】
次に、本実施形態の医用画像生成装置１による表示対象物体の表面形状モデルの生成、およびこの表面形状モデルの２次元可視画像の生成手順について、主に図３〜図７を参照しながら説明する。次述する表面形状モデルの生成、および２次元可視画像の生成手順は、本発明の一実施形態に係る医用画像生成プログラムに従って実行されるものである。
【００２９】
なお、以下の説明では、臓器や血管、骨等の複数種の生体組織を含んだ被検体の腹部を画像診断装置により断層撮影し、断層撮影して得られた複数の医用画像データの信号値に基づいて、図８に示すような肝臓実質１１０、門脈１２０および静脈１３０からなる肝臓１００の２次元可視画像を生成する場合を例に挙げて説明する。
【００３０】
〈１〉被検体の腹部から胸部に亘る医用画像データ（ＣＴ画像データまたはＭＲＩ画像データ）を取得する（医用画像データ取得ステップ；図３のステップＳ１参照）。本実施形態では、必要な医用画像データが、予め上記医用画像データ記憶手段１１（図２参照）に記憶されていることを想定しているが、ＣＤやＤＶＤ等の情報記憶媒体に記録された医用画像データを必要に応じて読み出すようにしてもよい。
【００３１】
〈２〉物体抽出手段１２により、医用画像データから表示対象としての肝臓１００の閉曲領域に対応する画像データ群を抽出する（肝臓抽出ステップ；図３のステップＳ２参照）。この肝臓抽出ステップでは、肝臓１００を構成する組織毎（肝臓実質１１０、門脈１２０および静脈１３０毎）に区別されて画像データ群が抽出される。
【００３２】
この抽出方法に関しては、例えば医用画像データの信号値（ボクセル値）が一般に、生体組織毎に異なる値を示すことを利用し、予め設定した閾値（ここでの閾値は画像データ抽出に用いられるものであり、図５（ａ）〜（ｃ）に示される、表面形状モデルを生成する際の閾値とは異なるものである）に基づいて生体組織毎の画像データ群を抽出する方法（閾値物体選択法）や、生体組織内部の点から同一領域に属すると想定される連結領域を順次取り込みながら領域拡張を行うことで、生体組織の画像データ群を抽出するリージョングローイング法等を適用することが可能である。なお、本実施形態における信号値とは、ＣＴにより得られた医用画像データの場合には濃度値のことであり、一方、ＭＲＩにより得られた医用画像データの場合には相対強度のことである。
【００３３】
〈３〉抽出された画像データ群の信号値に基づき、表面形状モデル生成手段１３により、肝臓実質１１０、門脈１２０および静脈１３０毎の表面形状モデルを生成する（表面形状モデル生成ステップ；図３のステップＳ３および図４のステップＳ３１〜ステップＳ３５参照）。なお、以下の説明においては、マーチンキューブス法を適用して表面形状モデルを生成する場合を例示している。
【００３４】
〈３−１〉具体的には、まず、医用画像データにより構築されるデータ空間内に、各々８つの頂点を持つ微小な直方体を、仮想的に複数設定する（直方体設定ステップ；図４のステップＳ３１参照）。ここで設定される直方体の各頂点には、生体組織毎に異なる信号値を示すことを利用して、肝臓実質１１０、門脈１２０および静脈１３０の各々の生体組織に対応させた閾値が設定されている。そのため、信号値と閾値とを比較することで、該信号値を示す頂点位置が生体組織のマスク領域の内外どちらに位置するのかを判別できる。
【００３５】
なお、本実施形態では、微小な直方体を設定する構成例を示して説明を行っているが、演算処理装置１０における演算処理負担を低減させるために、データ空間内に各々８つの頂点を持つ立方体を設定する構成としても良い。
【００３６】
〈３−２〉抽出された画像データ群の各信号値（ボクセル値）を、データ空間内に設定された直方体の頂点位置に対応付ける（信号値を頂点位置に対応付けるステップ；図４のステップＳ３２参照）。
【００３７】
〈３−３〉データ空間内に設定された直方体の任意の辺において、該辺の両端（頂点）に各々予め設定された閾値と、上記ステップＳ３２において対応付けられた信号値とが比較される（閾値との比較ステップ；図４のステップＳ３３参照）。ここでの比較結果に基づいて、該辺の両端がマスク領域内に位置するのか、該辺の両端がマスク領域外に位置するのか、または、該辺の一端がマスク領域内に位置し他端がマスク領域外に位置するのかが判別される。
【００３８】
上記ステップＳ３３における判別について、図５および図６を参照しながら具体的に説明する。図５（ａ）〜（ｃ）には、データ空間内に設定された直方体の側面図を示しており、これらの図では信号値の閾値が５０に設定された場合を例示している。また、各頂点に対応付けられた信号値を各頂点に隣接する括弧内に記載し、信号値が閾値を上回ることで、その頂点がマスク領域内に位置する場合を例示している。
【００３９】
図５（ａ）に例示する場合においては、第１頂点５１に対応付けられた信号値が３５、第２頂点５２に対応付けられた信号値が３５、第３頂点５３に対応付けられた信号値が３５、第４頂点５４に対応付けられた信号値が３５となっている。いずれの頂点に対応付けられた信号値も、閾値である５０を下回っているので、第１頂点５１〜第４頂点５４は全てマスク領域の外側に位置すると判別できる。なお、図５（ａ）では、マスク領域の外側に位置する各頂点５１〜５４を「×」印で表記して、マスク領域の外側に位置することを分かり易く図示している。
【００４０】
図５（ｂ）に例示する場合においては、第１頂点６１に対応付けられた信号値が３０、第２頂点６２に対応付けられた信号値が６０、第３頂点６３に対応付けられた信号値が６０、第４頂点６４に対応付けられた信号値が４０となっている。ここで、第１頂点６１と第２頂点６２とを結ぶ第１辺６５に着目すると、閾値よりも小さな信号値が対応付けられた第１頂点６１はマスク領域の外側に位置し（「×」印で表記）、一方、閾値よりも大きな信号値が対応付けられた第２頂点６２は、マスク領域の内側に位置すると判別できる（「○」印で表記）。このことから、マスク領域表面ＭＳが第１辺６５上に位置することが分かり、マスク領域表面ＭＳと第１辺６５との交差位置６５ａが、各頂点の信号値を基にして直線補間により求められる。
【００４１】
また、第３頂点６３と第４頂点６４とを結ぶ第３辺６７に着目すると、閾値よりも大きな信号値が対応付けられた第３頂点６３はマスク領域の内側に位置し（「○」印で表記）、一方、閾値よりも小さな信号値が対応付けられた第４頂点６４は、マスク領域の外側に位置すると判別できる（「×」印で表記）。このことから、マスク領域表面ＭＳが第３辺６７上に位置することが分かり、マスク領域表面ＭＳと第３辺６７との交差位置６７ａが、各頂点の信号値を基にして直線補間により求められる。
【００４２】
図５（ｃ）に例示する場合においては、第１頂点７１に対応付けられた信号値が４０、第２頂点７２に対応付けられた信号値が６０、第３頂点７３に対応付けられた信号値が７０、第４頂点７４に対応付けられた信号値が６０となっている。ここで、第１頂点７１と第２頂点７２とを結ぶ第１辺７５に着目すると、閾値よりも小さな信号値が対応付けられた第１頂点７１はマスク領域の外側に位置し（「×」印で表記）、一方、閾値よりも大きな信号値が対応付けられた第２頂点７２は、マスク領域の内側に位置すると判別できる（「○」印で表記）。このことから、マスク領域表面ＭＳが第１辺７５上に位置することが分かり、マスク領域表面ＭＳと第１辺７５との交差位置７５ａが、各頂点の信号値を基にして直線補間により求められる。
【００４３】
また、第１頂点７１と第４頂点７４とを結ぶ第４辺７８に着目すると、上記の通り第１頂点７１はマスク領域の外側に位置し、一方、閾値よりも大きな信号値が対応付けられた第４頂点７４は、マスク領域の内側に位置すると判別できる（「○」印で表記）。このことから、マスク領域表面ＭＳが第４辺７８上に位置することが分かり、マスク領域表面ＭＳと第４辺７８との交差位置７８ａが、各頂点の信号値を基にして直線補間により求められる。なお、第３頂点７３は、対応付けられた信号値が閾値よりも大きいので、マスク領域の内側に位置すると判別される（「○」印で表記）。
【００４４】
ところで、直方体における８つの頂点のうちで、マスク領域内に位置する頂点の組み合わせは、反転や回転を考慮した場合１４通りに限定される。そのため、この１４通りのパターンに対応したテーブルを予め記憶させておき、必要に応じてこのテーブルを参照するようにすれば、演算処理装置１０における演算処理負担を低減させつつ、マスク領域表面ＭＳと辺との交差位置を算出可能になる。
【００４５】
〈３−４〉上述したステップＳ３３の処理が、設定された全ての直方体を構成する辺の各々について実行されたか否かが判定される（実行済み判定ステップ；図４のステップＳ３４参照）。このステップＳ３４において、ステップＳ３３の処理が実行されていない辺が存在すると判定された場合にはステップＳ３３に戻り、設定された全ての直方体を構成する辺の各々についてステップＳ３３の処理が実行される。
【００４６】
なお、本実施形態においては、ステップＳ３３の処理を設定された直方体の全てに対して実行する方法を例示しているが、この方法に代えて、あるマスク領域表面ＭＳの位置を一旦特定した後は、その近傍に位置する辺を中心にステップＳ３３の処理を実行する方法でも良い。この方法によれば、ステップＳ３３の処理対象となる辺を減らして、演算処理装置１０における演算処理負担を低減させることができる。
【００４７】
〈３−５〉設定された全ての直方体を構成する辺の各々についてステップＳ３３の処理が実行されると、ステップＳ３３で求められた交差位置同士を連結することで、肝臓実質１１０、門脈１２０および静脈１３０毎の表面形状モデルを生成する（交差位置同士の連結ステップ；図４のステップＳ３５参照）。
【００４８】
このステップＳ３５では、ステップＳ３３で求められた交差位置同士を連結するときに、例えば図６（ａ）に示すように、隣接する交差位置同士を優先して連結することで、複数の直方体に跨った滑らかな表面形状モデル（マスク領域表面ＭＳ）を生成する。また、このステップＳ３５における交差位置同士の連結は、図６（ｂ）および図６（ｃ）に示すように３次元的に実行されて、３次元的な表面形状モデルが生成される。
【００４９】
〈４〉上述のようにして生成された肝臓実質１１０、門脈１２０および静脈１３０の表面形状モデルの各々に対し、表示設定手段１４により不透明度が設定されるとともに、シェーディング処理およびレンダリング処理が施される（表示設定ステップ；図３のステップＳ４参照）。
【００５０】
具体的には、不透明度設定手段１４ａにより、肝臓実質１１０、門脈１２０および静脈１３０表面形状モデルの各々に対して、個別に不透明度が設定される。例えば、肝臓実質１１０の内部や肝臓実質１１０の背後に位置する門脈１２０や静脈１３０の状態を観察する場合には、門脈１２０や静脈１３０の手前側に位置する肝臓実質１１０を透かして透明に表示させるように、肝臓実質１１０の表面形状モデルに対して門脈１２０や静脈１３０よりも低い不透明度が設定される。
【００５１】
また、シェーディング手段１４ｂにより、図７に示す視点５から、３次元空間Ｋ３の空間座標点を構成する各ボクセルに向かう視線６を想定したときに、表面形状モデルにおける法線ベクトルの視線６方向成分の大きさに対応させて、色の濃度（白〜黒）が変調されて設定される。さらに、レンダリング手段１４ｃにより、肝臓実質１１０、門脈１２０および静脈１３０の表面形状モデルの各々に対し、例えば互いを見分け易いように色付け（レンダリング）処理が行われる。
【００５２】
〈５〉ボリュームレンダリング法により、表示対象物体としての肝臓１００の２次元可視画像を生成する（２次元可視画像生成ステップ；図３のステップＳ５参照）。
【００５３】
具体的には、このステップＳ５では、図７に示すように、各視線６と、投影用の２次元平面（可視化面）Ｋ２（例えば、ＣＣＤ等の撮像平面やディスプレイ等の画像平面）の各平面座標点を表す画素（ピクセル）とが、対応付けられている。そして、視線６上に位置する全ボクセル（表面形状モデル）の各々の色および不透明度を、αブレンディングルールに基づき視線６毎に積算し、この積算値を各視線６上に位置する２次元平面Ｋ２の画素にそれぞれ反映させることで、表示対象物体としての肝臓１００の２次元可視画像が生成され、図３に示すフローは終了する。
【００５４】
以上説明したように、本実施形態に係る医用画像生成装置１においては、内部構造に関する信号値を持たず表面形状に関する信号値のみを備えた表面形状モデルに対して、不透明度等を設定するように構成されている。そのため、例えば肝臓実質１１０を透明に表示させて、その内部または背後に位置する門脈１２０や静脈１３０の状態を観察する場合に、肝臓実質１１０の内部構造に関する信号値に含まれるノイズ成分の影響を排除し、門脈１２０や静脈１３０の手前側に位置する肝臓実質１１０を表示設定通りに透かして表示させることができるので、門脈１２０や静脈１３０の３次元表面形状を鮮明に表示させることが可能になる。図８に示すように、仮に肝臓実質１１０の背後に隠れるように腫瘍１４０が存在する場合であっても、肝臓実質１１０を透明に表示させることで、腫瘍１４０を鮮明に表示させることが可能である。
【００５５】
また、本実施形態に係る医用画像生成装置１により生成された肝臓１００の２次元可視画像は、マーチンキューブス法によって滑らかな面に生成された表面形状モデルを基にして生成される。そのため、２次元可視画像はノイズ成分の影響を受けにくく、例えば門脈１２０や静脈１３０の形状が複雑であっても２次元可視画像が極端に暗くなることがない。さらに、例えば肝臓実質１１０のように、視線６方向に奥行きの大きな物体の２次元可視画像を生成する場合であっても、ノイズ成分の影響を排除することで、門脈１２０のように視線６方向に奥行きの小さな物体の２次元可視画像を生成する場合と同様に、透かして表示させることが可能である。
【００５６】
本発明に係る医用画像生成装置１により生成された肝臓１００の２次元可視画像（図８参照）と、従来の医用画像生成装置により生成された肝臓５００の２次元可視画像（図９参照）とは、シェーディングに関するパラメータを統一することで、比較参照しやすいように図示している。具体的には、図８および図９ではそれぞれ、物体に対して一様に光を与える環境光を０．０、物体の形状を考慮して影を与える拡散光を１．０、上記拡散光において考慮される反射光を計算するための鏡面光を０．０、物体を透かせて表示させるための不透明度を０．１に設定している。なお、環境光、拡散光、鏡面光および不透明度については、それぞれ０．０〜１．０の範囲で任意に設定可能である。
【００５７】
上記シェーディングに関するパラメータのうちで、特に拡散光を高く設定するとノイズ成分の影響が顕著に現れやすい。そこで、図８と図９との間で、この拡散光の設定を統一することにより、表面形状モデルを基にして２次元可視画像を生成する本実施形態に係る医用画像生成装置１の効果が、分かりやすいように図示している。また、図８と図９とで不透明度の設定が異なる場合、２次元可視画像の明るさの違いが、ノイズ成分に起因するものなのか、または不透明度の差に起因するものなのかが分かりにくくなる虞がある。そこで、図８と図９との間で不透明度の設定を統一することで、ノイズ成分が２次元可視画像の明るさに与える影響を分かりやすく図示している。
【００５８】
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、種々に態様を変更することが可能である。
【００５９】
上述の実施形態では、肝臓１００の２次元可視画像を生成する場合を例示して説明しているが、本発明に係る医用画像生成装置１および医用画像生成プログラムを用いることで、他の表示対象物体、例えば心臓や肺等の２次元可視画像を生成することも可能である。
【符号の説明】
【００６０】
１ 医用画像生成装置
５ 視点
６ 視線
１０ 演算処理装置
１１ 医用画像データ記憶手段
１２ 物体抽出手段（データ抽出手段）
１３ 表面形状モデル生成手段
１４ 表示設定手段
１４ａ 不透明度設定手段
１４ｂ シェーディング手段
１４ｃ レンダリング手段
１５ 画像生成手段
２０ 入力装置
３０ 出力装置
５１〜５４ 第１頂点〜第４頂点
６１〜６４ 第１頂点〜第４頂点
６５ 第１辺
６５ａ 交差位置
６７ 第３辺
６７ａ 交差位置
７１〜７４ 第１頂点〜第４頂点
７５ 第１辺
７５ａ 交差位置
７８ 第４辺
７８ａ 交差位置
１００ 肝臓（被観察体）
１１０ 肝臓実質
１２０ 門脈
１３０ 静脈
１４０ 腫瘍
ＭＳ マスク領域表面
Ｋ２ ２次元平面
Ｋ３ ３次元空間
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像診断を支援する画像生成技術に関するものであり、特に、ＣＴ（Computed Tomography）、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）等の画像診断装置により得られた３次元画像データに基づき、診断支援に好適な観察用画像（２次元可視画像）を生成し得る医用画像生成装置および医用画像生成プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、医療分野において用いられる医用画像構成手法は、画像診断装置により得られた断層画像群に基づき、コンピュータ上で被観察体（表示対象物体）の３次元画像モデルを構築し、この３次元画像モデルを２次元平面上に投影した２次元可視画像を構成するものが一般的であり、その手法の一例としてボリュームレンダリング法が知られている（例えば、特許文献１を参照）。
【０００３】
ボリュームレンダリング法では、画像診断装置により得られたＣＴ値等の信号値がそれぞれ対応付けられた、ボクセル（voxel）と称される画像構成要素の集合体を用いて３次元画像モデルが構成され、２次元可視画像を構成する際には各画像構成要素に対し、色や不透明度等の画像化に必要とされる表示特性が各信号値に応じて与えられるようになっている。そのため、表示対象物体に応じて表示特性を適切に設定することで、例えば臓器中における血管の走行状態を立体的に把握することが可能となり、特に手術等のリスクを伴う治療の術前評価用としてボリュームレンダリング法は有効活用されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−５７４１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、ボリュームレンダリング法の１つとして、αブレンディングによるボリュームレンダリング法が知られているが、この方法では、物体の表面側から光を入射させ、光の透過方向に並ぶボクセル各々の不透明度を積算し、積算して求められた値に基づいて２次元可視画像を表示させるようになっている。このαブレンディングによるボリュームレンダリング法においては、上述のように不透明度を積算して得られた値に基づいて表示させるために、信号値にノイズ成分が含まれる場合には、光の透過方向にボクセル各々のノイズ成分も積算されて、表示対象物体の厚みに略比例してノイズ成分の影響が増大することとなる。
【０００６】
そのため、例えば図９に示すように、門脈５２０および静脈５３０が肝臓実質５１０内を複雑に走行する肝臓５００を表示させる場合、門脈５２０および静脈５３０に比較して厚みのある肝臓実質５１０では、その肝臓実質５１０に対応した信号値に含まれるノイズ成分の影響が、特に問題となる。よって、肝臓実質５１０部分を透明にして透かすように表示特性を設定したとしても、ノイズ成分の影響を受けて肝臓実質５１０部分が設定通りに透明に表示されず、その結果、肝臓実質５１０の内部や背後に位置する門脈５２０や静脈５３０を鮮明に表示させることが難しいという課題があった。
【０００７】
本発明は上記のような課題に鑑みてなされたものであり、ノイズ成分の影響を受けにくくすることで、表示対象物体の厚みに拘らずその内部を透明に表示させることが可能な医用画像生成装置および医用画像生成プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するため、本発明に係る医用画像生成装置および医用画像生成プログラムは、以下のように構成されている
【０００９】
すなわち、本発明に係る医用画像生成装置は、
被観察体を含む観察領域を画像診断装置により撮影して取得された医用画像データ（例えば、ＣＴ画像データやＭＲＩ画像データ）に基づき、所望の観察用画像を生成する医用画像生成装置であって、
前記医用画像データの信号値を基にして、取得された前記医用画像データの中から、前記被観察体を示す閉曲領域に対応する被観察体画像データ群を抽出するデータ抽出手段と、
前記被観察体画像データ群の信号値を基にして、前記閉曲領域の表面形状モデルを生成する表面形状モデル生成手段と、
前記表面形状モデルに所定の不透明度を設定することで、前記所望の観察用画像を生成する不透明度設定手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１０】
本発明に係る医用画像生成装置において、
前記表面形状モデル生成手段は、
前記被観察体画像データ群の信号値を、前記閉曲領域を構成する複数の領域構成空間の頂点にそれぞれ対応付け、前記領域構成空間の１辺の両端に対応付けられた前記被観察体画像データ群の信号値と、前記１辺の両端の各々に対応して予め設定された所定の閾値とを比較することで、前記１辺の各々について前記表面形状モデルとの交差位置を特定し、特定された前記交差位置同士を繋ぐことで前記表面形状モデルを生成する構成が好ましい。
【００１１】
なお、前記表面形状モデル生成手段が、マーチンキューブス法を用いた構成とされても良い。
【００１２】
さらに、前記表面形状モデルに対して、シェーディング処理およびレンダリング処理の少なくともいずれかを施すことが可能な表示設定手段を備えた構成が好ましい。
【００１３】
本発明に係る医用画像生成プログラムは、
被観察体を含む観察領域を画像診断装置により撮影して取得された医用画像データに基づき、所望の観察用画像を生成する処理を、コンピュータにおいて実行せしめる医用画像生成プログラムであって、
前記医用画像データの信号値を基にして、取得された前記医用画像データの中から、前記被観察体を示す閉曲領域に対応する被観察体画像データ群を抽出するデータ抽出ステップと、
前記被観察体画像データ群の信号値を基にして、前記閉曲領域の表面形状モデルを生成する表面形状モデル生成ステップと、
前記表面形状モデルに所定の不透明度を設定することで、前記所望の観察用画像を生成する不透明度設定ステップと、をコンピュータにおいて実行せしめることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明に係る医用画像生成装置は、被観察体を示す閉曲領域に対応する被観察体画像データ群を抽出するデータ抽出手段と、表面形状モデルを生成する表面形状モデル生成手段と、表面形状モデルに不透明度を設定することで観察用画像を生成する不透明度設定手段とを備えている。このため、内部構造に関する信号値を備えず表面形状に関する信号値のみを備える表面形状モデルに不透明度が設定されるので、例えばαブレンディングによるボリュームレンダリング法を用いて観察用画像を生成する場合に、内部構造に関する信号値に含まれるノイズ成分の影響を排除して、表示対象物体の厚みに拘らずその内部を透明に表示させることが可能になる。
【００１５】
また、表面形状モデル生成手段は、被観察体画像データ群の信号値を、閉曲領域を構成する複数の領域構成空間の頂点に対応付けた上で、領域構成空間を構成する１辺の両端に設定された所定の閾値と比較することにより、該１辺と表面形状モデルとの交差位置を特定し、特定された交差位置同士を繋ぐことで表面形状モデルを生成する構成であることが好ましい。この構成の場合には、医用画像生成装置における演算処理負担を増大させることなく、信号値と閾値との大小関係に基づいて被観察体の表面形状モデルを比較的簡単に生成できる。
【００１６】
なお、表面形状モデル生成手段が、マーチンキューブス法を用いたものであっても良く、この場合において、例えば８つの頂点を備えた直方体状の領域構成空間を設定することで、閉曲領域内に位置する頂点の組み合わせを１４通りに限定することができる。そのため、この１４パターンをテーブルにして記憶させておくことで、領域構成空間と表面形状モデルとの交差位置を簡単に特定できて、表面形状モデルの生成が容易となる。
【００１７】
さらに、表面形状モデルに対して、シェーディング処理およびレンダリング処理の少なくともいずれかを施すことが可能な表示設定手段を備えた構成とすることで、立体的で視覚効果の高い観察用画像を生成することが可能になる。
【００１８】
本発明に係る医用画像生成プログラムは、被観察体を示す閉曲領域に対応する被観察体画像データ群を抽出するデータ抽出ステップと、閉曲領域の表面形状モデルを生成する表面形状モデル生成ステップと、表面形状モデルに不透明度を設定することで観察用画像を生成する不透明度設定ステップとをコンピュータにおいて実行せしめるように構成されている。このため、例えばαブレンディングによるボリュームレンダリング法を用いて観察用画像を自動的に生成する場合に、内部構造に関する信号値に含まれるノイズ成分の影響を排除して、表示対象物体の厚みに拘らず自動的にその内部を透明に表示させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の一実施形態に係る医用画像生成装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示す演算処理装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図３】図１に示す演算処理装置が実行する処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】表面形状モデル生成処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】（ａ）、（ｂ）および（ｃ）はそれぞれ、表面形状モデル生成の処理過程についての説明図である。
【図６】（ａ）、（ｂ）および（ｃ）はそれぞれ、表面形状モデル生成の処理過程についての説明図である。
【図７】医用画像データの信号値の処理手順の概要を示す図である。
【図８】本発明の一実施形態に係る医用画像生成装置を用いて生成された肝臓の２次元可視画像である。
【図９】従来の医用画像生成装置を用いて生成された肝臓の２次元可視画像である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本発明の実施形態について上述の図面を参照しつつ詳細に説明する。まず、図１および図２を参照しながら、本発明の一実施形態に係る医用画像生成装置１の装置構成について説明する。
【００２１】
図１に示す医用画像生成装置１は、医用画像データに基づき表示対象物体の画像を生成して表示させるものであり、コンピュータ等からなる演算処理装置１０と、マウスやキーボード等からなる入力装置２０と、画像表示装置等からなる出力装置３０とを備えてなる。
【００２２】
上記演算処理装置１０は、図２に示すように、医用画像データ記憶手段１１、物体抽出手段１２、表面形状モデル生成手段１３、表示設定手段１４および画像生成手段１５を備えており、表示設定手段１４は、不透明度設定手段１４ａ、シェーディング手段１４ｂおよびレンダリング手段１４ｃを有している。これらの手段は、各種の演算処理を行うＣＰＵ、ハードディスクやＲＯＭ等の記憶装置、該記憶装置に格納された制御プログラム（本発明の一実施形態に係る医用画像生成プログラムを含む）およびＲＡＭ等の一時記憶装置等により構成されるものを、概念的に示したものである。
【００２３】
上記医用画像データ記憶手段１１は、表示対象物体を含む観察領域をＸ線ＣＴ装置またはＭＲＩ装置等の画像診断装置により断層撮影して取得された医用画像データ（ＣＴ画像データまたはＭＲＩ画像データ）と、上述の物体抽出手段１２、表面形状モデル生成手段１３、表示設定手段１４および画像生成手段１５により得られた各種データと、を記憶するものである。
【００２４】
物体抽出手段１２は、画像診断装置により断層撮影して取得された医用画像データの中から、表示対象物体の閉曲領域に対応する画像データ群を３次元的に抽出するものである。なお、この物体抽出手段１２により抽出された画像データ群により特定される領域を、以下において「マスク領域」と称する。
【００２５】
表面形状モデル生成手段１３は、上記物体抽出手段１２により抽出された画像データ群を用いて、表示対象物体の表面形状モデルを生成するものであり、詳細については後述する。
【００２６】
表示設定手段１４を構成する不透明度設定手段１４ａは、例えば入力装置２０に対する外部操作に基づいて、上記表面形状モデル生成手段１３により生成された表面形状モデルに不透明度を与えるものである。表示設定手段１４を構成するシェーディング手段１４ｂは、表面形状モデルにシェーディング（影付け）処理を施すものである。表示設定手段１４を構成するレンダリング手段１４ｃは、表面形状モデルにレンダリング（色付け）処理を施すものである。
【００２７】
画像生成手段１５は、ボリュームレンダリング法を用いて、表示設定手段１４により各処理が施された表面形状モデルの２次元可視画像を生成するものである。
【００２８】
次に、本実施形態の医用画像生成装置１による表示対象物体の表面形状モデルの生成、およびこの表面形状モデルの２次元可視画像の生成手順について、主に図３〜図７を参照しながら説明する。次述する表面形状モデルの生成、および２次元可視画像の生成手順は、本発明の一実施形態に係る医用画像生成プログラムに従って実行されるものである。
【００２９】
なお、以下の説明では、臓器や血管、骨等の複数種の生体組織を含んだ被検体の腹部を画像診断装置により断層撮影し、断層撮影して得られた複数の医用画像データの信号値に基づいて、図８に示すような肝臓実質１１０、門脈１２０および静脈１３０からなる肝臓１００の２次元可視画像を生成する場合を例に挙げて説明する。
【００３０】
〈１〉被検体の腹部から胸部に亘る医用画像データ（ＣＴ画像データまたはＭＲＩ画像データ）を取得する（医用画像データ取得ステップ；図３のステップＳ１参照）。本実施形態では、必要な医用画像データが、予め上記医用画像データ記憶手段１１（図２参照）に記憶されていることを想定しているが、ＣＤやＤＶＤ等の情報記憶媒体に記録された医用画像データを必要に応じて読み出すようにしてもよい。
【００３１】
〈２〉物体抽出手段１２により、医用画像データから表示対象としての肝臓１００の閉曲領域に対応する画像データ群を抽出する（肝臓抽出ステップ；図３のステップＳ２参照）。この肝臓抽出ステップでは、肝臓１００を構成する組織毎（肝臓実質１１０、門脈１２０および静脈１３０毎）に区別されて画像データ群が抽出される。
【００３２】
この抽出方法に関しては、例えば医用画像データの信号値（ボクセル値）が一般に、生体組織毎に異なる値を示すことを利用し、予め設定した閾値（ここでの閾値は画像データ抽出に用いられるものであり、図５（ａ）〜（ｃ）に示される、表面形状モデルを生成する際の閾値とは異なるものである）に基づいて生体組織毎の画像データ群を抽出する方法（閾値物体選択法）や、生体組織内部の点から同一領域に属すると想定される連結領域を順次取り込みながら領域拡張を行うことで、生体組織の画像データ群を抽出するリージョングローイング法等を適用することが可能である。なお、本実施形態における信号値とは、ＣＴにより得られた医用画像データの場合には濃度値のことであり、一方、ＭＲＩにより得られた医用画像データの場合には相対強度のことである。
【００３３】
〈３〉抽出された画像データ群の信号値に基づき、表面形状モデル生成手段１３により、肝臓実質１１０、門脈１２０および静脈１３０毎の表面形状モデルを生成する（表面形状モデル生成ステップ；図３のステップＳ３および図４のステップＳ３１〜ステップＳ３５参照）。なお、以下の説明においては、マーチンキューブス法を適用して表面形状モデルを生成する場合を例示している。
【００３４】
〈３−１〉具体的には、まず、医用画像データにより構築されるデータ空間内に、各々８つの頂点を持つ微小な直方体を、仮想的に複数設定する（直方体設定ステップ；図４のステップＳ３１参照）。ここで設定される直方体の各頂点には、生体組織毎に異なる信号値を示すことを利用して、肝臓実質１１０、門脈１２０および静脈１３０の各々の生体組織に対応させた閾値が設定されている。そのため、信号値と閾値とを比較することで、該信号値を示す頂点位置が生体組織のマスク領域の内外どちらに位置するのかを判別できる。
【００３５】
なお、本実施形態では、微小な直方体を設定する構成例を示して説明を行っているが、演算処理装置１０における演算処理負担を低減させるために、データ空間内に各々８つの頂点を持つ立方体を設定する構成としても良い。
【００３６】
〈３−２〉抽出された画像データ群の各信号値（ボクセル値）を、データ空間内に設定された直方体の頂点位置に対応付ける（信号値を頂点位置に対応付けるステップ；図４のステップＳ３２参照）。
【００３７】
〈３−３〉データ空間内に設定された直方体の任意の辺において、該辺の両端（頂点）に各々予め設定された閾値と、上記ステップＳ３２において対応付けられた信号値とが比較される（閾値との比較ステップ；図４のステップＳ３３参照）。ここでの比較結果に基づいて、該辺の両端がマスク領域内に位置するのか、該辺の両端がマスク領域外に位置するのか、または、該辺の一端がマスク領域内に位置し他端がマスク領域外に位置するのかが判別される。
【００３８】
上記ステップＳ３３における判別について、図５および図６を参照しながら具体的に説明する。図５（ａ）〜（ｃ）には、データ空間内に設定された直方体の側面図を示しており、これらの図では信号値の閾値が５０に設定された場合を例示している。また、各頂点に対応付けられた信号値を各頂点に隣接する括弧内に記載し、信号値が閾値を上回ることで、その頂点がマスク領域内に位置する場合を例示している。
【００３９】
図５（ａ）に例示する場合においては、第１頂点５１に対応付けられた信号値が３５、第２頂点５２に対応付けられた信号値が３５、第３頂点５３に対応付けられた信号値が３５、第４頂点５４に対応付けられた信号値が３５となっている。いずれの頂点に対応付けられた信号値も、閾値である５０を下回っているので、第１頂点５１〜第４頂点５４は全てマスク領域の外側に位置すると判別できる。なお、図５（ａ）では、マスク領域の外側に位置する各頂点５１〜５４を「×」印で表記して、マスク領域の外側に位置することを分かり易く図示している。
【００４０】
図５（ｂ）に例示する場合においては、第１頂点６１に対応付けられた信号値が３０、第２頂点６２に対応付けられた信号値が６０、第３頂点６３に対応付けられた信号値が６０、第４頂点６４に対応付けられた信号値が４０となっている。ここで、第１頂点６１と第２頂点６２とを結ぶ第１辺６５に着目すると、閾値よりも小さな信号値が対応付けられた第１頂点６１はマスク領域の外側に位置し（「×」印で表記）、一方、閾値よりも大きな信号値が対応付けられた第２頂点６２は、マスク領域の内側に位置すると判別できる（「○」印で表記）。このことから、マスク領域表面ＭＳが第１辺６５上に位置することが分かり、マスク領域表面ＭＳと第１辺６５との交差位置６５ａが、各頂点の信号値を基にして直線補間により求められる。
【００４１】
また、第３頂点６３と第４頂点６４とを結ぶ第３辺６７に着目すると、閾値よりも大きな信号値が対応付けられた第３頂点６３はマスク領域の内側に位置し（「○」印で表記）、一方、閾値よりも小さな信号値が対応付けられた第４頂点６４は、マスク領域の外側に位置すると判別できる（「×」印で表記）。このことから、マスク領域表面ＭＳが第３辺６７上に位置することが分かり、マスク領域表面ＭＳと第３辺６７との交差位置６７ａが、各頂点の信号値を基にして直線補間により求められる。
【００４２】
図５（ｃ）に例示する場合においては、第１頂点７１に対応付けられた信号値が４０、第２頂点７２に対応付けられた信号値が６０、第３頂点７３に対応付けられた信号値が７０、第４頂点７４に対応付けられた信号値が６０となっている。ここで、第１頂点７１と第２頂点７２とを結ぶ第１辺７５に着目すると、閾値よりも小さな信号値が対応付けられた第１頂点７１はマスク領域の外側に位置し（「×」印で表記）、一方、閾値よりも大きな信号値が対応付けられた第２頂点７２は、マスク領域の内側に位置すると判別できる（「○」印で表記）。このことから、マスク領域表面ＭＳが第１辺７５上に位置することが分かり、マスク領域表面ＭＳと第１辺７５との交差位置７５ａが、各頂点の信号値を基にして直線補間により求められる。
【００４３】
また、第１頂点７１と第４頂点７４とを結ぶ第４辺７８に着目すると、上記の通り第１頂点７１はマスク領域の外側に位置し、一方、閾値よりも大きな信号値が対応付けられた第４頂点７４は、マスク領域の内側に位置すると判別できる（「○」印で表記）。このことから、マスク領域表面ＭＳが第４辺７８上に位置することが分かり、マスク領域表面ＭＳと第４辺７８との交差位置７８ａが、各頂点の信号値を基にして直線補間により求められる。なお、第３頂点７３は、対応付けられた信号値が閾値よりも大きいので、マスク領域の内側に位置すると判別される（「○」印で表記）。
【００４４】
ところで、直方体における８つの頂点のうちで、マスク領域内に位置する頂点の組み合わせは、反転や回転を考慮した場合１４通りに限定される。そのため、この１４通りのパターンに対応したテーブルを予め記憶させておき、必要に応じてこのテーブルを参照するようにすれば、演算処理装置１０における演算処理負担を低減させつつ、マスク領域表面ＭＳと辺との交差位置を算出可能になる。
【００４５】
〈３−４〉上述したステップＳ３３の処理が、設定された全ての直方体を構成する辺の各々について実行されたか否かが判定される（実行済み判定ステップ；図４のステップＳ３４参照）。このステップＳ３４において、ステップＳ３３の処理が実行されていない辺が存在すると判定された場合にはステップＳ３３に戻り、設定された全ての直方体を構成する辺の各々についてステップＳ３３の処理が実行される。
【００４６】
なお、本実施形態においては、ステップＳ３３の処理を設定された直方体の全てに対して実行する方法を例示しているが、この方法に代えて、あるマスク領域表面ＭＳの位置を一旦特定した後は、その近傍に位置する辺を中心にステップＳ３３の処理を実行する方法でも良い。この方法によれば、ステップＳ３３の処理対象となる辺を減らして、演算処理装置１０における演算処理負担を低減させることができる。
【００４７】
〈３−５〉設定された全ての直方体を構成する辺の各々についてステップＳ３３の処理が実行されると、ステップＳ３３で求められた交差位置同士を連結することで、肝臓実質１１０、門脈１２０および静脈１３０毎の表面形状モデルを生成する（交差位置同士の連結ステップ；図４のステップＳ３５参照）。
【００４８】
このステップＳ３５では、ステップＳ３３で求められた交差位置同士を連結するときに、例えば図６（ａ）に示すように、隣接する交差位置同士を優先して連結することで、複数の直方体に跨った滑らかな表面形状モデル（マスク領域表面ＭＳ）を生成する。また、このステップＳ３５における交差位置同士の連結は、図６（ｂ）および図６（ｃ）に示すように３次元的に実行されて、３次元的な表面形状モデルが生成される。
【００４９】
〈４〉上述のようにして生成された肝臓実質１１０、門脈１２０および静脈１３０の表面形状モデルの各々に対し、表示設定手段１４により不透明度が設定されるとともに、シェーディング処理およびレンダリング処理が施される（表示設定ステップ；図３のステップＳ４参照）。
【００５０】
具体的には、不透明度設定手段１４ａにより、肝臓実質１１０、門脈１２０および静脈１３０表面形状モデルの各々に対して、個別に不透明度が設定される。例えば、肝臓実質１１０の内部や肝臓実質１１０の背後に位置する門脈１２０や静脈１３０の状態を観察する場合には、門脈１２０や静脈１３０の手前側に位置する肝臓実質１１０を透かして透明に表示させるように、肝臓実質１１０の表面形状モデルに対して門脈１２０や静脈１３０よりも低い不透明度が設定される。
【００５１】
また、シェーディング手段１４ｂにより、図７に示す視点５から、３次元空間Ｋ３の空間座標点を構成する各ボクセルに向かう視線６を想定したときに、表面形状モデルにおける法線ベクトルの視線６方向成分の大きさに対応させて、色の濃度（白〜黒）が変調されて設定される。さらに、レンダリング手段１４ｃにより、肝臓実質１１０、門脈１２０および静脈１３０の表面形状モデルの各々に対し、例えば互いを見分け易いように色付け（レンダリング）処理が行われる。
【００５２】
〈５〉ボリュームレンダリング法により、表示対象物体としての肝臓１００の２次元可視画像を生成する（２次元可視画像生成ステップ；図３のステップＳ５参照）。
【００５３】
具体的には、このステップＳ５では、図７に示すように、各視線６と、投影用の２次元平面（可視化面）Ｋ２（例えば、ＣＣＤ等の撮像平面やディスプレイ等の画像平面）の各平面座標点を表す画素（ピクセル）とが、対応付けられている。そして、視線６上に位置する全ボクセル（表面形状モデル）の各々の色および不透明度を、αブレンディングルールに基づき視線６毎に積算し、この積算値を各視線６上に位置する２次元平面Ｋ２の画素にそれぞれ反映させることで、表示対象物体としての肝臓１００の２次元可視画像が生成され、図３に示すフローは終了する。
【００５４】
以上説明したように、本実施形態に係る医用画像生成装置１においては、内部構造に関する信号値を持たず表面形状に関する信号値のみを備えた表面形状モデルに対して、不透明度等を設定するように構成されている。そのため、例えば肝臓実質１１０を透明に表示させて、その内部または背後に位置する門脈１２０や静脈１３０の状態を観察する場合に、肝臓実質１１０の内部構造に関する信号値に含まれるノイズ成分の影響を排除し、門脈１２０や静脈１３０の手前側に位置する肝臓実質１１０を表示設定通りに透かして表示させることができるので、門脈１２０や静脈１３０の３次元表面形状を鮮明に表示させることが可能になる。図８に示すように、仮に肝臓実質１１０の背後に隠れるように腫瘍１４０が存在する場合であっても、肝臓実質１１０を透明に表示させることで、腫瘍１４０を鮮明に表示させることが可能である。
【００５５】
また、本実施形態に係る医用画像生成装置１により生成された肝臓１００の２次元可視画像は、マーチンキューブス法によって滑らかな面に生成された表面形状モデルを基にして生成される。そのため、２次元可視画像はノイズ成分の影響を受けにくく、例えば門脈１２０や静脈１３０の形状が複雑であっても２次元可視画像が極端に暗くなることがない。さらに、例えば肝臓実質１１０のように、視線６方向に奥行きの大きな物体の２次元可視画像を生成する場合であっても、ノイズ成分の影響を排除することで、門脈１２０のように視線６方向に奥行きの小さな物体の２次元可視画像を生成する場合と同様に、透かして表示させることが可能である。
【００５６】
本発明に係る医用画像生成装置１により生成された肝臓１００の２次元可視画像（図８参照）と、従来の医用画像生成装置により生成された肝臓５００の２次元可視画像（図９参照）とは、シェーディングに関するパラメータを統一することで、比較参照しやすいように図示している。具体的には、図８および図９ではそれぞれ、物体に対して一様に光を与える環境光を０．０、物体の形状を考慮して影を与える拡散光を１．０、上記拡散光において考慮される反射光を計算するための鏡面光を０．０、物体を透かせて表示させるための不透明度を０．１に設定している。なお、環境光、拡散光、鏡面光および不透明度については、それぞれ０．０〜１．０の範囲で任意に設定可能である。
【００５７】
上記シェーディングに関するパラメータのうちで、特に拡散光を高く設定するとノイズ成分の影響が顕著に現れやすい。そこで、図８と図９との間で、この拡散光の設定を統一することにより、表面形状モデルを基にして２次元可視画像を生成する本実施形態に係る医用画像生成装置１の効果が、分かりやすいように図示している。また、図８と図９とで不透明度の設定が異なる場合、２次元可視画像の明るさの違いが、ノイズ成分に起因するものなのか、または不透明度の差に起因するものなのかが分かりにくくなる虞がある。そこで、図８と図９との間で不透明度の設定を統一することで、ノイズ成分が２次元可視画像の明るさに与える影響を分かりやすく図示している。
【００５８】
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、種々に態様を変更することが可能である。
【００５９】
上述の実施形態では、肝臓１００の２次元可視画像を生成する場合を例示して説明しているが、本発明に係る医用画像生成装置１および医用画像生成プログラムを用いることで、他の表示対象物体、例えば心臓や肺等の２次元可視画像を生成することも可能である。
【符号の説明】
【００６０】
１ 医用画像生成装置
５ 視点
６ 視線
１０ 演算処理装置
１１ 医用画像データ記憶手段
１２ 物体抽出手段（データ抽出手段）
１３ 表面形状モデル生成手段
１４ 表示設定手段
１４ａ 不透明度設定手段
１４ｂ シェーディング手段
１４ｃ レンダリング手段
１５ 画像生成手段
２０ 入力装置
３０ 出力装置
５１〜５４ 第１頂点〜第４頂点
６１〜６４ 第１頂点〜第４頂点
６５ 第１辺
６５ａ 交差位置
６７ 第３辺
６７ａ 交差位置
７１〜７４ 第１頂点〜第４頂点
７５ 第１辺
７５ａ 交差位置
７８ 第４辺
７８ａ 交差位置
１００ 肝臓（被観察体）
１１０ 肝臓実質
１２０ 門脈
１３０ 静脈
１４０ 腫瘍
ＭＳ マスク領域表面
Ｋ２ ２次元平面
Ｋ３ ３次元空間
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被観察体を含む観察領域を画像診断装置により撮影して取得された医用画像データに基づき、所望の観察用画像を生成する医用画像生成装置であって、
前記医用画像データの信号値を基にして、取得された前記医用画像データの中から、前記被観察体を示す閉曲領域に対応する被観察体画像データ群を抽出するデータ抽出手段と、
前記被観察体画像データ群の信号値を基にして、前記閉曲領域の表面形状モデルを生成する表面形状モデル生成手段と、
前記表面形状モデルに所定の不透明度を設定することで、前記所望の観察用画像を生成する不透明度設定手段と、を備えたことを特徴とする医用画像生成装置。
【請求項２】
前記表面形状モデル生成手段は、
前記被観察体画像データ群の信号値を、前記閉曲領域を構成する複数の領域構成空間の頂点にそれぞれ対応付け、前記領域構成空間の１辺の両端に対応付けられた前記被観察体画像データ群の信号値と、前記１辺の両端の各々に対応して予め設定された所定の閾値とを比較することで、前記１辺の各々について前記表面形状モデルとの交差位置を特定し、特定された前記交差位置同士を繋ぐことで前記表面形状モデルを生成することを特徴とする請求項１記載の医用画像生成装置。
【請求項３】
前記表面形状モデル生成手段が、マーチンキューブス法を用いたものであることを特徴とする請求項１または２記載の医用画像生成装置。
【請求項４】
前記表面形状モデルに対して、シェーディング処理およびレンダリング処理の少なくともいずれかを施すことが可能な表示設定手段を備えたことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項記載の医用画像生成装置。
【請求項５】
被観察体を含む観察領域を画像診断装置により撮影して取得された医用画像データに基づき、所望の観察用画像を生成する処理を、コンピュータにおいて実行せしめる医用画像生成プログラムであって、
前記医用画像データの信号値を基にして、取得された前記医用画像データの中から、前記被観察体を示す閉曲領域に対応する被観察体画像データ群を抽出するデータ抽出ステップと、
前記被観察体画像データ群の信号値を基にして、前記閉曲領域の表面形状モデルを生成する表面形状モデル生成ステップと、
前記表面形状モデルに所定の不透明度を設定することで、前記所望の観察用画像を生成する不透明度設定ステップと、をコンピュータにおいて実行せしめることを特徴とする医用画像生成プログラム。
【請求項１】
被観察体を含む観察領域を画像診断装置により撮影して取得された医用画像データに基づき、所望の観察用画像を生成する医用画像生成装置であって、
前記医用画像データの信号値を基にして、取得された前記医用画像データの中から、前記被観察体を示す閉曲領域に対応する被観察体画像データ群を抽出するデータ抽出手段と、
前記被観察体画像データ群の信号値を基にして、前記閉曲領域の表面形状モデルを生成する表面形状モデル生成手段と、
前記表面形状モデルに所定の不透明度を設定することで、前記所望の観察用画像を生成する不透明度設定手段と、を備えたことを特徴とする医用画像生成装置。
【請求項２】
前記表面形状モデル生成手段は、
前記被観察体画像データ群の信号値を、前記閉曲領域を構成する複数の領域構成空間の頂点にそれぞれ対応付け、前記領域構成空間の１辺の両端に対応付けられた前記被観察体画像データ群の信号値と、前記１辺の両端の各々に対応して予め設定された所定の閾値とを比較することで、前記１辺の各々について前記表面形状モデルとの交差位置を特定し、特定された前記交差位置同士を繋ぐことで前記表面形状モデルを生成することを特徴とする請求項１記載の医用画像生成装置。
【請求項３】
前記表面形状モデル生成手段が、マーチンキューブス法を用いたものであることを特徴とする請求項１または２記載の医用画像生成装置。
【請求項４】
前記表面形状モデルに対して、シェーディング処理およびレンダリング処理の少なくともいずれかを施すことが可能な表示設定手段を備えたことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項記載の医用画像生成装置。
【請求項５】
被観察体を含む観察領域を画像診断装置により撮影して取得された医用画像データに基づき、所望の観察用画像を生成する処理を、コンピュータにおいて実行せしめる医用画像生成プログラムであって、
前記医用画像データの信号値を基にして、取得された前記医用画像データの中から、前記被観察体を示す閉曲領域に対応する被観察体画像データ群を抽出するデータ抽出ステップと、
前記被観察体画像データ群の信号値を基にして、前記閉曲領域の表面形状モデルを生成する表面形状モデル生成ステップと、
前記表面形状モデルに所定の不透明度を設定することで、前記所望の観察用画像を生成する不透明度設定ステップと、をコンピュータにおいて実行せしめることを特徴とする医用画像生成プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【公開番号】特開２０１３−２２０８６（Ｐ２０１３−２２０８６Ａ）
【公開日】平成２５年２月４日（２０１３．２．４）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１５７１１２（Ｐ２０１１−１５７１１２）
【出願日】平成２３年７月１５日（２０１１．７．１５）
【出願人】（５０３３１３３７３）株式会社ＡＺＥ (10)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年２月４日（２０１３．２．４）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年７月１５日（２０１１．７．１５）
【出願人】（５０３３１３３７３）株式会社ＡＺＥ (10)
【Ｆターム（参考）】
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