投影画像処理方法、投影画像処理プログラム、投影画像処理装置
【課題】 投影画像の画質を向上させることのできる投影画像処理方法、投影画像処理プログラム、投影画像処理装置を提供する。
【解決手段】 CT画像等から作成されたボクセルデータに、2次元画面を構成するピクセル毎に視線方向を示すレイを入力した。次に、レイ上のボクセルのボクセル値のうち最大のボクセル値をMIP値としてMIP値グリッド記憶部に記憶し、MIP値を持つボクセルの座標をMIP位置としてMIP位置グリッド記憶部に記憶し(ステップS25)、そのMIP位置の形状から雑音位置を判定した(ステップS70)。そして、雑音位置のボクセル以外のボクセルデータについて同様にMIP値及びMIP位置を算出して、それぞれMIP値グリッド記憶部及びMIP位置グリッド記憶部に記憶し、そのMIP値グリッド記憶部に記憶したMIP値に対して後処理をすることにより(ステップS125)、雑音がほぼ除去されたMIP画像を得る。
【解決手段】 CT画像等から作成されたボクセルデータに、2次元画面を構成するピクセル毎に視線方向を示すレイを入力した。次に、レイ上のボクセルのボクセル値のうち最大のボクセル値をMIP値としてMIP値グリッド記憶部に記憶し、MIP値を持つボクセルの座標をMIP位置としてMIP位置グリッド記憶部に記憶し(ステップS25)、そのMIP位置の形状から雑音位置を判定した(ステップS70)。そして、雑音位置のボクセル以外のボクセルデータについて同様にMIP値及びMIP位置を算出して、それぞれMIP値グリッド記憶部及びMIP位置グリッド記憶部に記憶し、そのMIP値グリッド記憶部に記憶したMIP値に対して後処理をすることにより(ステップS125)、雑音がほぼ除去されたMIP画像を得る。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、投影画像処理方法、投影画像処理プログラム、投影画像処理装置に関する。
【背景技術】
【0002】
従来、診断・治療等の医療行為を行う場で、X線診断装置、X線CT装置、核磁気共鳴イメージング装置(MRI装置)等の医用画像診断装置で作成した医用画像情報を、3次元的な表示ができるように画像処理し、診断若しくは治療の目的として3次元的に観察することが行われていた。この3次元的な表示方法としては、次の2種類の方法が挙げられる。
【0003】
1つは、医用画像情報から表示したい臓器等の領域を抽出し、抽出した領域の画像データから臓器等の表面の画像を作成する方法(以下、表面表示法)であり、もう1つはボリュームレンダリング(Volume Rendering)である。表面表示法及びボリュームレンダリングでは、医用画像情報(2次元断層画像(スライス)の集まりである3次元データ)を用いて、立体画素(ボクセル Voxel )からなるボリュームデータを作成する。そして、表面表示法では、ボリュームデータから表示対象物(例えば、骨、臓器等)を関心領域として抽出し、その関心領域についてのみ観察を行っていた。
【0004】
関心領域を抽出する方法としては、まず、濃淡値を有するボクセルからなるボクセルデータを所定のしきい値で二値化して、二値ボクセルデータを作成する。その後、二値ボクセルデータに対して垂直に光線をのばし、光線が「1」の値を持つボクセル(関心領域のボクセル)に到達するまでの長さを求め、各画素における光線の長さからなる深さ画像を作成していた。そして、その深さ画像から表示対象物の表面の座標を逆算し、あるボクセルデータのボクセル値とその近傍のボクセルデータのボクセル値に基づいて面法線を求めて影付けし、表面表示画像を作成していた(例えば、特許文献1)。
【0005】
一方、ボリュームレンダリングは、ボリュームデータに直接光線を投射して画像を作成するものである。その中で特に良く使われる方法としてMIP(Max Intensity Projection)がある。MIPでは、前記表面表示法と同様にボクセルデータを作成し、そのボクセルデータを通過する光路を設定する。そして、その光路に直角な投影面である2次元平面上に光路上の最大のデータ(医用画像情報の各画素の画素値)をMIP画像として表示していた。
【特許文献1】米国特許第5793375号明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
しかしながら、表面表示法では、元の医用画像情報に雑音が含まれていると、その雑音が前記しきい値を超えた場合にその雑音を関心領域として誤認識するため、要求と異なる画像が表示されていた。また、MIPでも、元の医用画像情報に含まれた雑音を光路上の最大のデータとして誤認識することがあった。そのため、例えば、図15に示すような画像をMIP画像MP1として表示したい場合にも、図16に示すように、MIP画像MP2に斑点状の雑音Nが表示されてしまっており、診断や治療の妨げとなっていた。
【0007】
本発明は、上記問題点を解消するためになされたものであって、その目的は、投影画像の画質を向上させることのできる投影画像処理方法、投影画像処理プログラム、投影画像処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0008】
上記問題点を解決するために、請求項1に記載の発明は、1つのコンピュータが単独処理でまたは複数のコンピュータが単独処理と分散処理とのうち少なくとも1つの処理で、3次元以上の画像データを2次元画面上に投影して投影画像を得る投影画像処理方法において、少なくとも1つのコンピュータが、被写体を表す複数の3次元以上の画素からなる3次元以上の画像データに対して、2次元画面を構成するピクセル毎に視線方向を示すレイを任意に入力するレイ設定段階と、少なくとも1つのコンピュータが、前記レイ上にある前記複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素の画素値を投影値として投影値グリッド記憶手段に記憶する投影値算出段階と、少なくとも1つのコンピュータが、前記任意の1個の画素の座標を投影値位置として投影値位置グリッド記憶手段に記憶する投影値位置算出段階と、少なくとも1つのコンピュータが、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記投影値位置から雑音位置を判定する雑音判定段階とを備えたことを要旨とする。
【0009】
この発明によれば、被写体を表す複数の3次元以上の画素からなる3次元以上の画像データに対して、2次元画面を構成するピクセル毎に視線方向を示すレイを任意に入力し、そのレイ上にある複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素の画素値を投影値として算出しながらも、投影値位置グリッド記憶手段に記憶したその投影値位置から雑音位置を判定することができる。
【0010】
請求項2に記載の発明は、請求項1に記載の投影画像処理方法において、前記投影値算出段階は、前記雑音判定段階において雑音位置を判定したとき、前記レイ上にあって、前記雑音位置にある画素以外の複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素の画素値を新たな投影値として投影値グリッド記憶手段に記憶し、前記投影値位置算出段階は、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値を持つ前記画素の座標を新たな投影値位置として投影値位置グリッド記憶手段に記憶し、前記雑音判定段階は、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値位置から雑音位置を再度判定し、さらに、少なくとも1つのコンピュータが、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した前記投影値に対して後処理を行い、投影画像を生成する後処理段階と、少なくとも1つのコンピュータが、前記投影画像を出力部に出力する出力段階とを備えたことを要旨とする。
【0011】
この発明によれば、雑音位置にある画素以外の画素に対して投影値算出、投影値位置算出、雑音判定を行った後の投影値グリッド記憶手段に記憶した投影値に対して後処理を行い、投影画像を生成する。この結果、雑音位置にある画素以外の画素から投影画像を生成することができるため、投影画像の画質を向上することができる。
【0012】
請求項3に記載の発明は、請求項1または2に記載の投影画像処理方法において、前記雑音判定段階は、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した投影値と、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した投影値位置のうちの少なくとも一方の連続性により前記雑音位置を判定することを要旨とする。
【0013】
この発明によれば、雑音判定段階は、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した投影値と、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した投影値位置とのうちの少なくとも一方の連続性により、雑音位置を判定することができる。この結果、例えば、投影値の分布や投影値位置の位置関係を利用して、雑音位置を判定することができるので、簡単でありながらも正確に雑音位置を判定することができる。
【0014】
請求項4に記載の発明は、請求項1乃至3のいずれか1項に記載の投影画像処理方法において、前記雑音判定段階は、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した任意の1点の投影値位置と前記任意の1点の投影値位置の近傍の投影値位置との距離が所定のしきい値
を超えた場合に不連続と判断し、その任意の1点の投影値位置を雑音位置とすることを要旨とする。
【0015】
この発明によれば、投影値位置グリッド記憶手段に記憶した任意の1点の投影値位置と任意の1点の投影値位置の近傍の投影値位置との距離が所定のしきい値を超えた場合に不連続と判断するので、例えば、CT画像等において骨と臓器との境界等で投影値位置が大きく異なることがあっても、しきい値を超えなければ不連続として判断されない。従って、正確に雑音位置を判定することができる。
【0016】
請求項5に記載の発明は、請求項1乃至4のいずれか1項に記載の投影画像処理方法において、前記雑音判定段階は、前記3次元以上の画像データを修正し、前記雑音位置にある画素以外の複数の3次元以上の画素を3次元以上の画像データとして画像データ記憶手段に記憶することを要旨とする。
【0017】
この発明によれば、雑音判定段階は、前記3次元以上の画像データを修正し、雑音位置にある画素以外の複数の3次元以上の画素を3次元以上の画像データとして画像データ記憶手段に記憶する。この結果、例えば、レイの向きを変更して、再度投影画像を算出する場合には、修正後の3次元以上の画像データである雑音位置の画素以外の複数の3次元以上の画素に対してレイを入力する。従って、雑音位置と判定された画素については再度雑音判定処理を行う必要がないので、雑音判定処理に要する時間を短縮することができるため、投影画像算出処理時間を短縮することができる。
【0018】
請求項6に記載の発明は、請求項2乃至5のいずれか1項に記載の投影画像処理方法において、前記投影値算出段階、前記投影値位置算出段階、前記雑音判定段階を繰り返すことを要旨とする。
【0019】
この発明によれば、投影値算出段階、投影値位置算出段階、雑音判定段階を繰り返すので、繰り返すにしたがって投影画像の画質を向上することができる。
請求項7に記載の発明は、請求項2に記載の投影画像処理方法において、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値位置を領域抽出に利用することを要旨とする。
【0020】
この発明によれば、投影値位置グリッド記憶手段に記憶した新たな投影値位置を領域抽出に利用することができるので、投影画像を作成しながらも、雑音をほぼ除去した投影値位置を領域抽出に利用することができる。従って、投影画像の画質を向上しながらも、精度良い領域抽出ができる。
【0021】
請求項8に記載の発明は、請求項2に記載の投影画像処理方法において、前記投影値位置グリッド記憶手段は、Z‐Bufferであることを要旨とする。
この発明によれば、投影値位置グリッド記憶手段はZ‐Bufferであるため、投影値位置を雑音判定に利用しながらも、例えば、投影値位置を隠面消去等に利用することができる。
【0022】
請求項9に記載の発明は、請求項1乃至8のいずれか1項に記載の投影画像処理方法において、前記複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素は、前記レイ上にある前記複数の3次元以上の画素のうち画素値が最大の画素であることを要旨とする。
【0023】
この発明によれば、複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素は、レイ上にある前記複数の3次元以上の画素のうち画素値が最大の画素であるため、例えば、MIP(Max Intensity Projection)画像の画質を向上することができる。
【0024】
請求項10に記載の発明は、請求項1乃至8のいずれか1項に記載の投影画像処理方法において、前記複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素は、前記レイ上にある前記複数の3次元以上の画素のうち画素値が最小の画素であることを要旨とする。
【0025】
この発明によれば、複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素は、レイ上にある前記複数の3次元以上の画素のうち画素値が最小の画素であるため、例えば、MinIP(Minimum Intensity Projection)画像の画質を向上することができる。
【0026】
請求項11に記載の発明は、1つのコンピュータが単独処理でまたは複数のコンピュータが単独処理と分散処理とのうち少なくとも1つの処理で、3次元以上の画像データを2次元画面上に投影して投影画像を得る投影画像処理プログラムであって、前記1つのコンピュータまたは複数のコンピュータを、被写体を表す複数の3次元以上の画素からなる3次元以上の画像データに対して、2次元画面を構成するピクセル毎に視線方向を示すレイを任意に入力するレイ設定手段と、前記レイ上にある前記複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素の画素値を投影値として投影値グリッド記憶手段に記憶する投影値算出手段と、前記任意の1個の画素の座標を投影値位置として投影値位置グリッド記憶手段に記憶する投影値位置算出手段と、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記投影値位置から雑音位置を判定する雑音判定手段として機能させることを要旨とする。この発明によれば、請求項1に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【0027】
請求項12に記載の発明は、請求項11に記載の投影画像処理プログラムにおいて、前記投影値算出手段は、前記雑音判定手段において雑音位置を判定したとき、前記レイ上にあって、前記雑音位置にある画素以外の複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素の画素値を新たな投影値として投影値グリッド記憶手段に記憶する機能を、前記投影値位置算出手段は、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値を持つ前記画素の座標を新たな投影値位置として投影値位置グリッド記憶手段に記憶する機能を、前記雑音判定手段は、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値位置から雑音位置を再度判定する機能をさらに備え、前記1つのコンピュータまたは複数のコンピュータを、さらに、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した前記投影値に対して後処理を行い、投影画像を生成する後処理手段と、前記投影画像を出力部に出力する出力手段として機能させることを要旨とする。この発明によれば、請求項2に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【0028】
請求項13に記載の発明は、請求項11または12に記載の投影画像処理プログラムにおいて、前記雑音判定手段は、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した投影値と、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した投影値位置のうちの少なくとも一方の連続性により前記雑音位置を判定することを要旨とする。この発明によれば、請求項3に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【0029】
請求項14に記載の発明は、請求項11乃至13のいずれか1項に記載の投影画像処理プログラムにおいて、前記雑音判定手段は、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した任意の1点の投影値位置と前記任意の1点の投影値位置の近傍の投影値位置との距離が所定のしきい値を超えた場合に不連続と判断し、その任意の1点の投影値位置を雑音位置とすることを要旨とする。この発明によれば、請求項4に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【0030】
請求項15に記載の発明は、請求項11乃至14のいずれか1項に記載の投影画像処理プログラムにおいて、前記雑音判定手段は、前記3次元以上の画像データを修正し、前記雑音位置にある画素以外の複数の3次元以上の画素を3次元以上の画像データとして画像
データ記憶手段に記憶することを要旨とする。この発明によれば、請求項5に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【0031】
請求項16に記載の発明は、請求項12乃至15のいずれか1項に記載の投影画像処理プログラムにおいて、前記投影値算出手段、前記投影値位置算出手段、前記雑音判定手段を繰り返すことを要旨とする。この発明によれば、請求項6に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【0032】
請求項17に記載の発明は、請求項12に記載の投影画像処理プログラムにおいて、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値位置を領域抽出に利用することを要旨とする。この発明によれば、請求項7に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【0033】
請求項18に記載の発明は、請求項12に記載の投影画像処理プログラムにおいて、前記投影値位置グリッド記憶手段は、Z‐Bufferであることを要旨とする。この発明によれば、請求項8に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【0034】
請求項19に記載の発明は、請求項11乃至18のいずれか1項に記載の投影画像処理プログラムにおいて、前記複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素は、前記レイ上にある前記複数の3次元以上の画素のうち画素値が最大の画素であることを要旨とする。この発明によれば、請求項9に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【0035】
請求項20に記載の発明は、請求項11乃至18のいずれか1項に記載の投影画像処理プログラムにおいて、前記複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素は、前記レイ上にある前記複数の3次元以上の画素のうち画素値が最小の画素であることを要旨とする。この発明によれば、請求項10に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【0036】
請求項21に記載の発明は、3次元以上の画像データを2次元画面上に投影して投影画像を得る投影画像処理装置であって、被写体を表す複数の3次元以上の画素からなる3次元以上の画像データに対して、2次元画面を構成するピクセル毎に視線方向を示すレイを任意に入力するレイ設定手段と、前記レイ上にある前記複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素の画素値を投影値として投影値グリッド記憶手段に記憶する投影値算出手段と、前記任意の1個の画素の座標を投影値位置として投影値位置グリッド記憶手段に記憶する投影値位置算出手段と、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記投影値位置から雑音位置を判定する雑音判定手段とを備えたことを要旨とする。この発明によれば、請求項1、11に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【0037】
請求項22に記載の発明は、請求項21に記載の投影画像処理装置において、前記投影値算出手段は、前記雑音判定手段において雑音位置を判定したとき、前記レイ上にあって、前記雑音位置にある画素以外の複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素の画素値を新たな投影値として投影値グリッド記憶手段に記憶し、前記投影値位置算出手段は、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値を持つ前記画素の座標を新たな投影値位置として投影値位置グリッド記憶手段に記憶し、前記雑音判定手段は、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値位置から雑音位置を再度判定し、さらに、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した投影値に対して後処理を行い、投影画像を生成する後処理手段と、前記投影画像を出力部に出力する出力手段とを備えたことを要旨とする。この発明によれば、請求項2、12に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【0038】
請求項23に記載の発明は、請求項21または22に記載の投影画像処理装置において、前記雑音判定手段は、前記雑音位置をボリュームマスクデータとして記憶する記憶手段
をさらに備えたことを要旨とする。
【0039】
この発明によれば、雑音判定手段は、雑音位置をボリュームマスクデータとして記憶する記憶手段をさらに備えたので、例えば、雑音であるか否かの情報を複数の3次元以上の画素のそれぞれの付加情報として記憶することができる。
【0040】
請求項24に記載の発明は、請求項21または22に記載の投影画像処理装置において、前記雑音判定手段は、前記雑音位置をリスト化して記憶する記憶手段をさらに備えたことを要旨とする。
【0041】
この発明によれば、雑音判定手段は、雑音位置をリスト化して記憶する記憶手段をさらに備えたので、少ないメモリ量で雑音位置を記憶することができる。
請求項25に記載の発明は、請求項21乃至24のいずれか1項に記載の投影画像処理装置において、前記雑音判定手段は、前記3次元以上の画像データを修正し、前記雑音位置にある画素以外の複数の3次元以上の画素を3次元以上の画像データとして記憶する画像データ記憶手段をさらに備えたことを要旨とする。この発明によれば、請求項5、15に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【0042】
請求項26に記載の発明は、請求項21乃至25のいずれか1項に記載の投影画像処理装置において、前記投影値算出手段、前記投影値位置算出手段、前記雑音判定手段の一部または全部は、GPUであることを要旨とする。
【0043】
この発明によれば、投影値算出手段、投影値位置算出手段、雑音判定手段の一部または全部は、GPUであるので、投影値の算出、投影値位置の算出、雑音判定に要する時間を短縮することができる。
【0044】
請求項27に記載の発明は、請求項21乃至26のいずれか1項に記載の投影画像処理装置において、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した投影値を前記出力手段を介して出力部に出力可能な形式に変換する後処理は、GPUで行うことを要旨とする。
【0045】
この発明によれば、投影値グリッド記憶手段に記憶した投影値を出力手段を介して出力部に出力可能な形式に変換する後処理をGPUで行うので、後処理に要する時間を短縮することができる。
【発明の効果】
【0046】
本発明によれば、投影画像の画質を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【0047】
(第1実施形態)
以下、本発明を具体化した第1実施形態を図1〜図11、図15、図16に従って説明する。
【0048】
図1に示すように、画像表示装置1は、画像データ記憶手段としてのデータベース2から例えば、CT(Computerized Tomography )画像撮影装置により撮影されたCT画像データを読み取って、医療診断用の各種画像を生成し画面に表示する。本実施形態では、CT画像データを例に説明するが、これに限定されない。すなわち、使用される画像データは、CTに限らず、MRI(Magnetic Resonance Imaging)等の医用画像処理装置より得られるデータ及びそれらを組み合わせたり加工したりしたものである。
【0049】
画像表示装置1は、計算機(コンピュータ、ワークステーション、パーソナルコンピュ
ータ)3と、モニタ4と、キーボード5及びマウス6などの入力装置とを備えている。計算機3はデータベース2と接続されている。
【0050】
図2は、画像表示装置の概略構成を示す。計算機(コンピュータ)3にはCPU(中央処理装置)7、ハードディスク等からなるメモリ8が備えられており、メモリ8には、MIP画像算出処理を実行するためのプログラム(アプリケーションソフト)9が記憶されている。メモリ8はデータベース2又はハードディスクから読み取ったCT画像データから得られた3次元以上の画像データとしてのボクセルデータを一時記憶するメモリ部8aを備えている。また、メモリ8は、2次元画面上の全てのピクセルの投影値としてのMIP値を記憶するMIP値グリッド記憶部VGを備えている。さらに、メモリ8は、MIP値グリッド記憶部VGに記憶したMIP値のそれぞれの座標である投影値位置としてのMIP位置を記憶するMIP位置グリッド記憶部PGと、雑音位置を記憶した雑音位置リスト記憶部NLとを備えている。
【0051】
CPU7は、このプログラム9を実行することにより、データベース2から取得したCT画像データから得られたボクセルデータを用いてMIP画像を生成するMIP画像算出処理を実行する。すなわち、本実施形態では、投影画像処理装置としてのCPU7(計算機3)が、投影画像処理としてのMIP画像算出処理(レイ設定段階、投影値算出段階、投影値位置算出段階、雑音判定段階、後処理段階、出力段階等)の投影画像処理プログラムを実行する。これにより、CPU7(計算機3)は、レイ設定手段、投影値算出手段、投影値位置算出手段、雑音判定手段、後処理手段、出力手段等として機能する。
【0052】
ここで、ボクセルデータVDとは、図3に示すように、立方体の3次元以上の画素としてのボクセル(Voxel )の集合であり、3次元の格子点にボクセル値として濃度値が割り当てられている。本実施形態では、例えば、CT画像データの画素値、すなわちCT値をそのまま濃度値としている。
【0053】
CT画像データは、被写体としての患者等の人体を断層撮影したもので、1枚については骨、血管、臓器等の2次元断層画像であるが、多数の隣接するスライス(断層)について得られていることから、これら全体では3次元の画像データと言える。従って、以下、CT画像データは、複数のスライスを含んだ3次元の画像データを意味する。
【0054】
また、CT画像データは、被写体としての組織(骨、血管、臓器等)毎に異なるCT値を持っている。CT値は、水を基準として表現した組織のX線減弱係数であり、CT値により組織や病変の種類等が判断できるようになっている。また、CT画像データには、CT撮影装置によりCTスキャンされた人体の断層画像(スライス画像)の座標データもすべてあり、視線方向(奥行き方向)における異なる組織間の位置関係は、座標データから判別できるようになっている。すなわち、ボクセルデータは、CT値(以下、ボクセル値という。)及び座標データを備えている。
【0055】
図3は、ボクセルデータを用いてMIPにてMIP画像を作成する処理を示すものである。
MIPとはMaximum Intensity Projectionの略であり、最大値投影法とも呼ばれている。これは、3次元画像データを2次元画像データに変換する方法の1つであり、例えば、平行投影法の場合、図3に示すように、2次元画面としての2次元平面(フレーム)FのピクセルP毎に、観察対象であるボクセルデータVDに視線方向からレイ(仮想光線)Rを照射する。そして、そのレイR上にあるN個のボクセルV1,V2・・・Vnのボクセル値D1,D2・・・Dnの最大値(以下、MIP値という。)を2次元画像データとするものである。すなわち、同じボクセルデータVDを観察対象としても、レイRの向きによって投影される2次元画像データが異なる。また、中心投影法のように、ある1点の視
点からボクセルデータVDに対して放射状にレイRを照射することにより、例えば、血管等の管状臓器の内側を内視鏡のように観察するような画像を得られる。さらに、円筒投影法のように、ボクセルデータVDの周囲に仮想的に配置した円筒面に対して、円筒の中心線に分布する視点からボクセルデータVDに放射状にレイRを照射することにより、例えば、管状臓器(例えば、血管、気管、消化管等)の内側を展開したような画像を得る。本実施形態では、3次元画像データの外部の観察に最も適している平行投影法を用いたものとする。なお、レイ到達位置が格子上にない場合は、その周りのボクセルVのボクセル値Dから補間処理を行ってその位置でのボクセル値Dを計算する。
【0056】
詳しくは、1ピクセルについての各ボクセルV1〜Vnのボクセル値D1〜Dnは、例えば、図4に示すように表現できる。図4は、ピクセル毎に視線方向から1本のレイRを照射したときにレイRが通過したボクセルVのボクセル値Dを表現しており、図3における1本のレイRに対応している。そして、横軸にボクセルVの奥行き(距離)を、縦軸にボクセル値Dを示している。図4に示すように、あるピクセルPnについてはレイR上にはV1〜V13の13個のボクセルがあり、そのうちボクセルV11のボクセル値D11が最も大きいため、これがピクセルPnのMIP値となり、ピクセルPnが対応するMIP値グリッド記憶部VGに記憶される。
【0057】
また、ボクセルV11が位置する、すなわちボクセル値DがMIP値であるボクセルの3次元格子点が、MIP位置としてピクセルPnの対応するMIP位置グリッド記憶部PGに記憶される。すなわち、MIP位置グリッド記憶部PGは、2次元画像データに対応する奥行き情報(距離)を記憶するという点ではZバッファ法(Z-buffer method )のZバッファと同様の機能である。しかしながら、Zバッファ法においては、手前側のデータのみ2次元画像データとして表示されるが、MIP画像においては、奥行き情報(距離)に関係なく最もボクセル値の高いデータが2次元画像データとして表示される。なお、ここで言う距離はユークリッド距離に限定されず、z方向の距離のみや方向に重率を加えた距離等、一般化された非ユークリッド距離も含む。
【0058】
そして、同様にフレームF上の全てのピクセルについてMIP値を求めて、MIP値グリッド記憶部VGにそれぞれ記憶し、これが2次元画像(MIP画像)となる。また、MIP画像の全ピクセルの全てのMIP値に対応したMIP位置が、MIP位置グリッド記憶部PGに記憶される。
【0059】
雑音位置リスト記憶部NLは、ボクセルデータVDに含まれる雑音の位置をリスト化(雑音位置リスト)して記憶する記憶部(記憶手段)であり、MIP値を算出中に雑音判定処理を行うことにより、雑音位置リストが作成される。本実施形態では、雑音か否かは、前記MIP位置グリッド記憶部PGに記憶したMIP位置の形状によって判定される。
【0060】
詳しくは、MIP位置グリッド記憶部PGに記憶したMIP位置の形状は、例えば、図5に示すように表現できる。図5は、フレームFの一部分であるピクセルP1〜P9のMIP位置グリッド記憶部PGに記憶したMIP位置の形状を2次元で模式的に示しており、矢印の根元から先にいくにしたがって、奥側に位置するようになっている。臓器や骨等はそれぞれ連続的な形状であるため、ボクセルに雑音が含まれない場合、MIP位置グリッド記憶部PGに記憶したMIP位置の形状、すなわち、奥行き(距離)のデータは連続的な値をとる。しかしながら、ボクセルに雑音が含まれており、そのボクセルのボクセル値がMIP値として判断された場合は、そのMIP値が投影されたピクセルにおいて、MIP位置は隣接したMIP位置(以下、隣接MIP位置という。)と比較して大きく異なる値をとる。例えば、図5に示すように、ピクセルP6及びピクセルP8と比較してピクセルP7は大きく異なる値をとっており、1点だけMIP値が奥側にあるように表示される。すなわち、隣接MIP位置と比較して1点だけMIP値が手前側、または奥側にある
ように表示されて不連続なMIP画像となるため、そのMIP値は雑音であると判定される。そして、その雑音と判定されたボクセル値Dを持つボクセルVは、雑音ボクセルNVとしてラベリングされ、その座標が雑音位置リスト記憶部NLに記憶される。
【0061】
つまり、この雑音位置リスト記憶部NLは、雑音ボクセルNVの座標がリスト化されたものが記憶される。これを、ボリュームマスクデータとして、元のボクセルデータVDの付加情報として記憶されるようにしてもよい。すなわち、ボクセルデータVDに含まれているボクセルVの付加情報として、雑音であるか否かの情報が付加される。そして、一度雑音としてラベリングされた雑音ボクセルNVは、その後はMIP位置を算出する対象から除外される。
【0062】
また、前記雑音判定処理においてMIP位置グリッド記憶部PGの形状を判断するときに、雑音でなくても、例えば、骨と臓器の境界等でMIP位置が大きく異なることがある。詳しくは、図5に示すように、ピクセルP4とピクセルP5とのMIP位置間の距離は他の隣接MIP位置間の距離と比較して大きく異なっているが、ピクセルP1〜P4、ピクセルP5,P6はそれぞれ連続であり、ピクセルP5は雑音ではないと考えられる。これを雑音として判定するのを防ぐために、所定のしきい値としてのしきい値Tを設ける。そして、あるMIP位置とその各隣接MIP位置との距離が、1つでもしきい値Tより大きい値であるときは、そのMIP位置を雑音として判定する。
【0063】
なお、このしきい値Tは、MIP画像を生成する対象によって変えてもよい。すなわち、例えば、骨と臓器を両方とも含むCT画像をMIP画像として表示する場合には、しきい値Tを大きくして骨と臓器の境界が雑音と判定されるのを防ぎ、一方、臓器のみ、骨のみのCT画像をMIP画像として表示する場合は、しきい値Tを小さくするようにしてもよい。
【0064】
処理回数カウンタ9a(図2参照)は、雑音判定処理の回数をカウントするためのカウンタであり、プログラム9によりソフト的に実装されている。ボクセルデータVDに含まれる雑音Nは1つではないため、ボクセルデータVDから雑音Nを除去するためには、何度か雑音判定処理を行う必要がある。一方、スムーズにMIP画像を見るために、MIP画像表示に要する時間を短縮する必要がある。そのため、処理回数カウンタ9aで雑音判定処理の回数をカウントし、ある一定の回数、雑音判定処理を行ったら、まだ雑音Nを含んだボクセルVがボクセルデータVD内に残っていたとしても、雑音判定処理を終了する。
【0065】
この処理回数カウンタ9aのカウンタ値は、予め決められた値に固定してもよいし、処理内容等によって可変にしてもよい。すなわち、多少の雑音Nが残っていてもMIP画像の概要を短時間で見たいとき等は、カウンタ値を少なくし、雑音判定処理に要する時間を短縮する。一方、時間がかかっても精度の良いMIP画像を見たいときは、カウンタ値を多くして、雑音判定処理を複数回行い、雑音Nの除去数を多くする。
【0066】
また、図2に示すように、計算機(コンピュータ)3は、GPU(Graphics Processing Unit)10を備えている。GPU10は、主に3次元の高度なグラフィックス機能をサポートしたグラフィックス用のコントローラ・チップであり、ユーザから与えられたプログラム等に基づいて2次元や3次元のグラフィックス描画を高速化する機能を持つ。本実施形態では、GPU10により後処理が実行される。これにより、MIP画像の表示に要する時間を短縮することができる。
【0067】
後処理は、算出したMIP画像をモニタ4等の出力装置に表示するために色、コントラスト及び明るさ等を補正する処理である。詳しくは、多くの医用画像装置の出力(CT画
像、MRI画像等)は12bit階調データであるため、MIP画像算出処理で算出されたMIP画像(MIP値グリッド記憶部VGに記憶したMIP値)も12bit階調データであるが、コンピュータ3等のモニタ4はRGB各色を8bitで表現する画像を表示することが多い。そのため、WL変換(Window Level Transformation )やLUT変換(Color Look-Up Table Transformation)等を行い、色、コントラスト及び明るさ等をモニタ4に表示できるように変換する。また、画面の大きさ等に合わせてアフィン変換(Affine Transformation )を行い、それぞれのモニタ4に表示できるように変換する。
【0068】
次に、このように構成されたMIP画像算出処理の作用について説明する。
図6は、MIP画像算出処理の全体のフローチャートを示している。まず、ユーザは、MIP画像を作成したい場合には、モニタ4の画面4a(図1参照)上に表示された複数のCT画像から、MIP画像を作成したいCT画像をキーボード5やマウス6を操作して選択する(ステップS10)。詳しくは、CT画像は複数枚のスライス画像で構成されているので、ユーザは、該スライス画像のうちMIP画像を作成したい範囲を指定する。この指定されたスライス画像がボクセルデータVDとなり、メモリ部8aに記憶される。次に、ユーザは、レイRの向きを選択する(ステップS15)。詳しくは、CT画像のうち、どの向きから見たCT画像をMIP画像にして観察したいかによってレイRの向きを、マウス6を操作して決定する。そして、CPU7は、雑音位置リスト記憶部NLを初期化する(ステップS20)。
【0069】
次に、CPU7は、MIP位置グリッドの算出(MIP位置算出処理)を行う(ステップS25)。MIP位置グリッドの算出は、フレームF上のピクセルP1〜Pn毎に、図7のステップS30〜ステップS65に示すような処理を行う。まず、ボクセルデータVDをメモリ部8aから読み出し、レイRを選択した向きに向かってそのボクセルデータVDに照射する(ステップS30)。そして、MIP値及びMIP位置を初期化する(ステップS35)。本実施形態では、初期化後のMIP値を−1000とし、MIP位置を座標(0,0,0)とする。そして、CPU7は、レイRが通過したボクセルV1〜VnについてMIP位置を算出する。ボクセルV1〜VnにレイRが通過する様子を簡易的に2次元で表現すると、図8に示す通りである。図8は、1本のレイRが通過したボクセルV1〜Vnを示しており、横軸に奥行き方向の距離、縦軸にボクセル値を表している。そして、本実施形態では、手前側から奥行き側にV1〜V16の16個のボクセルがある。そして、図7に示すように、各ボクセルについて、現ボクセルが雑音ボクセルNVとラベリングされていない、且つ、現ボクセル値がMIP値より大きいか否かを判断する(ステップS40)。
【0070】
詳しくは、例えば、最も手前にある1番目のボクセルV1について判定すると、まだ雑音位置リスト記憶部NLには何も記憶されていないので、現ボクセルであるボクセルV1は、雑音ボクセルNVとラベリングされていないと判断する。また、このときMIP値は初期値であるため、現ボクセル値であるボクセルV1のボクセル値D1はMIP値より大きい(ステップS40でYES)。従って、現ボクセル値、すなわちボクセルV1のボクセル値D1がMIP値となる。そして、MIP位置は、ボクセルV1の座標(x1,y1,z1)となる(ステップS45)。次に、1ピクセルについてMIP値を算出したか否かを判断する(ステップS50)。まだ1ピクセルのうち、1個目のボクセルV1であるため(ステップS50でNO)、次のボクセルV2について判定する。
【0071】
2個目のボクセルV2についても同様に、現ボクセルが雑音ボクセルNVとラベリングされていない、且つ、現ボクセル値がMIP値より大きいか否かを判断する(ステップS40)。まだ雑音位置リスト記憶部NLには何も記憶されていないため、現ボクセルであるボクセルV2は、雑音ボクセルNVとラベリングされていないと判断される。そして、図8に示すように、MIP値であるボクセルV1のボクセル値D1よりも現ボクセル値で
あるボクセルV2のボクセル値D2の方が大きいため(ステップS40でYES)、MIP値はボクセルV2のボクセル値D2となる。そして、MIP位置はボクセルV2の座標(x2,y2,z2)となる(ステップS45)。まだ1ピクセルのうち、2個目のボクセルV2であるため(ステップS50でNO)、次のボクセルV3について判定する。
【0072】
3個目のボクセルV3についても同様に、現ボクセルが雑音ボクセルNVとラベリングされていない、且つ、現ボクセル値がMIP値より大きいか否かを判断する(ステップS40)。まだ雑音位置リスト記憶部NLには何も記憶されていないため、現ボクセルであるボクセルV3は、雑音ボクセルNVとラベリングされていないと判断する。そして、図8に示すように、MIP値であるボクセルV2のボクセル値D2よりも現ボクセル値であるボクセルV3のボクセル値D3の方が小さいため(ステップS40でNO)、MIP値及びMIP位置の更新は行われない(ステップS55)。まだ1ピクセルのうち、3個目のボクセルV3についてしか判定していないので(ステップS50でNO)、次のボクセルV4について判定する。
【0073】
そして、同様に、ボクセルV4〜V16について同様の判定を行い、16個のボクセルV1〜V16について同様に判定が終わった、すなわち1ピクセルについて判定が終わったとする(ステップS50でYES)。このとき、図8に示すように、MIP値は、15個目のボクセルV15のボクセル値D15であり、MIP位置は、ボクセルV15の座標(x15,y15,z15)となっている。そして、CPU7は、MIP値であるボクセル値D15をMIP値グリッド記憶部VGに、MIP位置(x15,y15,z15)をMIP位置グリッド記憶部PGに書き込む(ステップS60)。その後、全ピクセルについてMIP位置グリッドの算出が終わったか否かを判断する(ステップS65)。このとき、まだ1ピクセルについてしかMIP位置グリッドの算出が終了していないため、各ピクセルについて同様のMIP位置グリッドの算出(ステップS30〜ステップS60)を行うが、その詳細な説明は省略する。
【0074】
全ピクセルについて判定が終わると(ステップS65でYES)、図6に示すように、雑音判定処理を行う(ステップS70)。雑音判定処理では、図9に示すフローチャートのステップS75〜ステップS100の処理が実行される。まず、雑音判定処理の対象となる問題MIP位置を決定する(ステップS75)。本実施形態では、フレームF上のピクセルP1〜Pnについて、それぞれのMIP位置をこの記載順に問題MIP位置と決定する。この順序は他の順序であってもよく、例えば、逆順(Pn,Pn−1,・・・P2,P1)であってもよい。そして、問題MIP位置と各隣接MIP位置との距離がしきい値T以上のものがあるか否かを判断する(ステップS80)。
【0075】
詳しくは、図5に示すように、あるMIP位置と隣接MIP位置のMIP位置を比較し、MIP位置が不連続な箇所があるか否かを判断する。図5は簡単のため、全ピクセルのうち、ピクセルP1〜ピクセルP9までの奥行き情報(距離)を模式的に示している。そして、ピクセルP1とピクセルP2との距離を隣接距離L1、ピクセルP2とピクセルP3との距離を隣接距離L2とする。同様に隣接MIP位置間の距離をそれぞれ隣接距離L3〜L8とする。そして、隣接距離L1〜L8の値をそれぞれしきい値Tと比較する。図5に示すように、本実施形態では、ピクセルP7の付近が不連続であるため、ピクセルP7のMIP位置を問題MIP位置と決定して詳細に説明する。例えば、本実施形態では、隣接距離L6が10cmであり、しきい値Tが7cmであったとすると、隣接距離L6はしきい値T以上あるので、不連続と判断される(図9のステップS80でYES)。すなわち、ピクセルP7は雑音であると判定される(ステップS85)。そして、雑音と判定されたMIP位置を雑音位置リスト記憶部NLに追加し、そのMIP位置であるボクセルV(現ボクセル)は雑音ボクセルNVとしてラベリングされる(ステップS90)。ここで、本実施形態では、ピクセルP7のMIP位置であるボクセルVは、図8の15番目の
ボクセルV15であるとすると、ボクセルV15が雑音ボクセルNVとしてラベリングされる。そして、同様の雑音判定処理を繰り返し、全ピクセルについて判定すると(ステップS95でYES)、雑音判定処理を終了する。
【0076】
雑音判定処理が終了すると、図6に示すように、雑音があるか否か判断する(ステップS110)。まだ雑音判定処理を1度しか実行しておらず、ボクセルデータVDに雑音Nが残っているため(ステップS110でYES)、処理回数カウンタ9aをカウントアップし(ステップS115)、カウント値が5以上であるか否かを判断する(ステップS120)。このとき、カウント値はまだ1であるためカウント値は5以下であり(ステップS120でNO)、雑音のあったMIP位置に対応したピクセルについて、再度MIP位置グリッドの算出を行う(ステップS25)。
【0077】
そして、同様に図7に示すように、MIP位置グリッドの算出(ステップS30〜ステップS65)を実行する。ピクセルP7についてステップS30〜ステップS50を実行すると、図8に示すように、ボクセルV1〜ボクセルV14については、現ボクセルが雑音ボクセルNVとしてラベリングされておらず(ステップS40でYES)、MIP値は12個目のボクセルであるボクセルV12のボクセル値D12である(ステップS45)。また、MIP位置は、ボクセルV12の座標(x12,y12,z12)となっている。次に、ボクセルV15については、雑音ボクセルNVとしてラベリングされているため(ステップS40でNO)、MIP値及びMIP位置はボクセルV12のボクセル値D12及びその座標のままである(ステップS55)。また、16番目のボクセルV16のボクセル値D16はボクセルV12のボクセル値D12よりも小さいため(ステップS40でNO)、MIP値及びMIP位置はボクセルV12のボクセル値D12及びその座標のままである(ステップS55)。
【0078】
1ピクセルについてMIP位置グリッドの算出が終了すると(ステップS50でYES)、MIP値をMIP値グリッド記憶部VGに、MIP位置をMIP位置グリッド記憶部PGに書き込む(ステップS60)。その後、全ピクセルについて判定が終わったか否かを判断する(ステップS65)。
【0079】
全ピクセルについて判定が終わると(ステップS65でYES)、再び、図6に示すように、雑音判定処理を行う(ステップS70)。同様に雑音判定処理(図9のステップS75〜ステップS100)を行う。1回目の雑音判定処理のときと比較して問題MIP位置と隣接MIP位置との間の距離が小さくなったため、ピクセルP7については、図10に示すように、ピクセルP6のMIP位置とピクセルP7のMIP位置との隣接距離L6aは、隣接距離L6(図5参照)と比較してやや小さくなる。本実施形態では、隣接距離L6aが8.5cmであり、しきい値Tが7cmであったとすると、まだ隣接距離L6aはしきい値T以上あるので、不連続と判断される(図9のステップS80でYES)。すなわち、ボクセルV12は雑音であると判定される(ステップS85)。そして、雑音と判定されたMIP位置を雑音位置リスト記憶部NLに追加し、そのMIP位置のボクセルV12は雑音ボクセルNVとしてラベリングされる(ステップS90)。
【0080】
同様に全ピクセルについて判定すると(ステップS95でYES)、雑音があるか否かを判断する(図6のステップS110)。まだ雑音が残っているため(ステップS110でYES)、処理回数カウンタ9aをカウントアップし(ステップS115)、カウント値が5以上であるか否かを判断する(ステップS120)。このとき、カウント値はまだ2であるため、カウント値は5以下であり(ステップS120でNO)、雑音のあったMIP位置に対応したピクセルについて、再度MIP位置グリッドの算出を行う(ステップS25)。
【0081】
同様に、図7に示すように、MIP位置グリッドの算出(ステップS30〜ステップS65)を実行する。図8に示すように、新たな投影値としてのMIP値は7個目のボクセルであるボクセルV7であり、新たな投影値位置としてのMIP位置は、ボクセルV7の座標(x7,y7,z7)となる。そして、MIP値をMIP値グリッド記憶部VGに、MIP位置をMIP位置グリッド記憶部PGに書き込む(図7のステップS60)。このとき、同様に、ボクセルV12及びボクセルV15は、雑音ボクセルNVとしてラベリングされているため(ステップS40でNO)、MIP位置グリッドの算出対象から除外される。なお、ここで、図8に示すように、ボクセルV7とボクセルV8のボクセル値D7,D8は等しくなっているが、本実施形態では、視線側から見て最初のボクセルのボクセル値をMIP値とするため、MIP値はボクセルV7のボクセル値D7となる。これを最大のボクセル値を持つボクセルVが複数あるときに、視線側から見て最も奥側にあるボクセルのボクセル値としてもよいし、視線側から2番目、3番目等のボクセルのボクセル値としてもよい。つまり、レイR上のボクセルV1〜Vnのうち、任意の1個のボクセルであればよい。
【0082】
同様に、全ピクセルについて判定が終わると(図7のステップS65でYES)、雑音判定処理を行う(図6のステップS70)。同様に、図9に示すように、雑音判定処理(ステップS75〜ステップS100)を行うと、図11に示すように、ピクセルP7については、MIP位置間の距離がしきい値T以上あるものがない。詳しくは、本実施形態では、ピクセルP6のMIP位置とピクセルP7のMIP位置との隣接距離L6bが6cm、しきい値Tが7cmであったとすると、しきい値Tよりも問題MIP位置と隣接MIP位置との間の距離が小さい(ステップS80でNO)。そのため、問題MIP位置のボクセル、すなわちボクセルV7は雑音でないと判定される(ステップS100)。同様に、全ピクセルについて雑音か否かを判定する(ステップS75〜ステップS100)。
【0083】
全ピクセルについて算出し(ステップS95でYES)、すべての問題MIP位置が非雑音であると(ステップS100)、まだ雑音があるか否か判断する(図6のステップS110)。このとき、雑音は残っていないので(ステップS110でNO)、MIP値グリッド記憶部VGに記憶されているMIP値、すなわち投影画像としてのMIP画像に対してGPU10は後処理を行う(ステップS125)。後処理が終了すると、MIP画像をモニタ4に表示する(ステップS130)。このとき、MIP値グリッド記憶部VGに記憶したMIP値は雑音が除去されているため、図16のMIP画像MP2に示すような斑点状の雑音Nは表示されておらず、図15に示すような綺麗なMIP画像MP1となる。
【0084】
なお、雑音判定処理が終了し、雑音がほぼ除去されたMIP値のMIP位置はMIP位置グリッド記憶部PGに記憶されている。このMIP位置グリッド記憶部PGは、奥行き情報(距離)のためのメモリ領域として考えられることから、Zバッファ(Z-Buffer)と同様に領域抽出に使用することができる。例えば、骨を表示したMIP画像のMIP位置をMIP位置グリッド記憶部PGに記憶しておけば、その骨を再表示したい場合やその骨を除いた臓器等を表示したい場合に、ボクセルデータVDからそのMIP位置グリッド記憶部PGを参考に骨のデータのみを取り出すことができる。このとき、MIP画像算出処理後のMIP位置グリッド記憶部PGに記憶したMIP位置は、雑音が除去されているため、所望の領域を正確に領域抽出することができる。
【0085】
また、雑音を含んだボクセルVは、雑音ボクセルNVとして雑音位置リスト記憶部NLに記憶されている。これを、MIP画像算出処理毎に初期化せずに、記憶しておくことにより、雑音除去にかかる時間を短縮することができる。すなわち、レイRの方向が変わったときや選択するCT画像の枚数が変わったりしてボクセルデータVDの大きさが変わったときであっても、雑音位置リスト記憶部NLに記憶されているボクセルVは雑音ボクセ
ルNVとラベリングされており、MIP位置の算出対象から除くことができる。この結果、雑音除去に要する時間を短縮することができるため、MIP画像の算出、表示にかかる時間を短縮することができる。
【0086】
上記実施形態によれば、以下のような効果を得ることができる。
(1)本実施形態によれば、MIP画像を算出時に、ボクセル値DがMIP値であるボクセルVの座標をMIP位置グリッド記憶部PGに記憶した。そして、問題MIP位置とその隣接MIP位置との距離がしきい値T以上である場合は、その問題MIP位置においてMIP位置グリッド記憶部PGに記憶したMIP位置の形状が不連続であり、問題MIP位置は雑音であると判定した。従って、MIP画像を算出しながらも、MIP位置グリッド記憶部PGに記憶したMIP位置の連続性によって、ボクセルデータVD内に含まれた雑音位置を判定することができる。
【0087】
(2)本実施形態によれば、雑音ボクセルNVとしてラベリングされ、雑音位置リスト記憶部NLに記憶したボクセルVをMIP画像算出対象から除外することができる。その結果、MIP画像に含まれる雑音Nを低減することができる。
【0088】
(3)本実施形態によれば、雑音位置を雑音位置リスト記憶部NLに記憶することができる。その結果、レイRの向きが変化したり、選択するCT画像の枚数が変化したりして、ボクセルデータVDの大きさが変化したときにも、一度雑音ボクセルNVとしてラベリングされたボクセルVをMIP画像算出対象から除外することができる。従って、MIP画像の算出時間を短縮しながらも、雑音Nを低減することができる。
【0089】
(4)本実施形態によれば、MIP画像を算出しながらも雑音Nを除去し、雑音除去後のMIP位置をMIP位置グリッド記憶部PGに記憶した。従って、その雑音除去後のMIP位置グリッド記憶部PGに記憶したMIP位置を領域抽出に利用することができる。(第2実施形態)
前記第1実施形態では、1台のワークステーションなどの計算機(コンピュータ)3が単独でMIP画像算出処理を行ったが、本実施形態では、MIP画像算出処理を構成する各処理のうち少なくとも1つの段階を複数のコンピュータが分散処理で行う。以下の実施形態において、前記第1の実施形態と同様の部分については、同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。
【0090】
例えば、複数台のワークステーションが接続された病院内ネットワークにおいて、少なくとも1つの処理を複数台のワークステーションが分散処理で行う構成を採用できる。以下、MIP画像算出処理を分散処理で行う場合の例として、レイRの本数を分割する場合と、後処理だけ分割する場合と、MIP位置算出処理と雑音判定処理とで分割する場合の3つを示す。なお、説明の便宜上、図12〜図14に示すように、2台のワークステーションWS1,WS2を用いて、サイズ512×512の画像をつくる場合を例とするが、これを複数台のワークステーションで分散処理を行ってもよい。また、本実施形態では、ワークステーションWS2にのみGPU10を搭載しているとする。
【0091】
(例1)例1は、レイRをレイRA(レイR1〜レイRk)とレイRB(レイRk+1〜レイRn)とに分割する場合である。図12に示すように、レイRAが通過するボクセルV1〜Vkと、レイRBが通過するVk+1〜Vnとに分割する。また、レイRAとレイRBの分割は、ボクセルデータVDの一部データが重複するように分割し、冗長性を持たせている。これは、レイRA,RBが格子点上に到達しなかった場合に、ボクセル値Dを求める際の補間計算や、雑音判定処理の際に問題MIP位置と隣接MIP位置とを比較する際等に周囲のボクセルが必要になるからである。この場合、それぞれのワークステーションWS1,WS2でMIP位置算出処理と雑音判定処理を行う。このようにすれば、
ワークステーション毎のMIP値グリッド記憶部VG及びMIP位置グリッド記憶部PGのメモリ量、転送量が全体のMIP画像サイズの半分で済む。処理の手順は以下のようになる。
(1‐1)ワークステーションWS1は、レイRA上のボクセルデータVD(ボクセルV1〜Vk)について、MIP位置算出処理と雑音判定処理を行う。そして、MIP値、MIP位置及び雑音ボクセルNVを求め、これらMIP値、MIP位置及び雑音ボクセルNVを、それぞれMIP値グリッド記憶部VGA、MIP位置グリッド記憶部PGA、雑音位置リスト記憶部NLAに記憶させる。一方、ワークステーションWS2は、レイRB上のボクセルデータVD(ボクセルVk+1〜Vn)について、MIP位置算出処理と雑音判定処理を行い、MIP値グリッド記憶部VGB、MIP位置グリッド記憶部PGB、雑音位置リスト記憶部NLBを作成する。
(1−2)ワークステーションWS2のMIP値グリッド記憶部VGB、MIP位置グリッド記憶部PGB、雑音位置リスト記憶部NLBにそれぞれ記憶したMIP値、MIP位置及び、雑音ボクセルNVをワークステーションWS1に転送する。このときの転送サイズは512×256で済む。
(1−3)ワークステーションWS1は、MIP値グリッド記憶部VGAのMIP値と、MIP値グリッド記憶部VGBのMIP値とを合成したMIP値を記憶したMIP値グリッド記憶部VGに対して後処理を行い、雑音Nが除去されたMIP画像MP1を得る。
【0092】
(例2)例2は、後処理だけ分割する場合である。図13に示すように、この場合、ワークステーションWS1でボクセルデータVD全体に対してMIP位置算出処理と雑音判定処理を行う。そして、高速画像処理に適しているGPU10を搭載したワークステーションWS2で後処理を行うようにすれば、後処理に要する時間を短縮できる。処理の手順は以下のようになる。
(2−1)ワークステーションWS1は、レイR上のボクセルデータVDについて、MIP位置算出処理と雑音判定処理を行う。そして、MIP値、MIP位置及び、雑音ボクセルNVを求め、これらMIP値、MIP位置及び雑音ボクセルNVを、それぞれMIP値グリッド記憶部VG、MIP位置グリッド記憶部PG、雑音位置リスト記憶部NLに記憶する。
(2−2)ワークステーションWS1のMIP値グリッド記憶部VG、MIP位置グリッド記憶部PG、雑音位置リスト記憶部NLにそれぞれ記憶したMIP値、MIP位置及び、雑音ボクセルNVをワークステーションWS2に転送する。このときの転送サイズは512×512である。
(2−3)ワークステーションWS2は、MIP値グリッド記憶部VGに記憶したMIP値に対して後処理を行い、雑音Nが除去されたMIP画像MP1を得る。
【0093】
(例3)例3は、MIP位置算出と雑音判定処理とで分割する場合である。図14に示すように、この場合、ワークステーションWS1,WS2間でのデータ転送回数が多くなるが、MIP位置算出と並列して雑音判定処理を行うことにより、全体の処理速度の向上を図ることができる。また、MIP位置グリッド記憶部PGに記憶されるMIP位置は、ワークステーションWS2に記憶される。
(3−1)ワークステーションWS1は、レイR上のボクセルデータVDについて、MIP位置算出処理を行う。そして、ピクセル毎のMIP位置が算出されると、ワークステーションWS2に転送し、各MIP位置は、ワークステーションWS2のMIP位置グリッド記憶部PGに記憶される。
(3−2)ワークステーションWS2は、ワークステーションWS1のMIP位置算出処理と並列に雑音判定処理を行う。そして、雑音があったピクセルについてはワークステーションWS1において再度MIP位置算出処理させる。
(3−3)ワークステーションWS1は、ワークステーションWS2が一定回数雑音判定処理を実行した後にMIP値グリッド記憶部VGに記憶したMIP値に対して後処理を行
い、雑音Nが除去されたMIP画像MP1を得る。このとき、後処理をGPU10を搭載したワークステーションWS2で実行すると、さらに全体の処理速度を向上することができる。
【0094】
上記実施形態によれば、第1実施形態の効果に加えて、以下のような効果を得ることができる。
(1)本実施形態によれば、複数の計算機(コンピュータ)3による分散処理を採用するためMIP画像算出処理の速度向上を図ることができるので、例えば、モニタ4に表示されるMIP画像MP1のリアルタイム性を確保し易くなる。
【0095】
(2)本実施形態によれば、複数の計算機(コンピュータ)3による分散処理を採用するため、MIP値グリッド記憶部VG及びMIP位置グリッド記憶部PG、雑音位置リスト記憶部NLのために使用するメモリ量を低減することができる。
【0096】
なお、上記各実施形態は以下のように変更してもよい。
○上記第2実施形態では、ネットワークを介して接続されたワークステーションWS1,WS2によってネットワーク分散処理を行った。これを、1台のコンピュータに多数のプロセッサを搭載して分散処理を行ってもよい。
【0097】
○上記各実施形態では、3次元画像データに対してMIP画像算出処理を行ったが、これを4次元画像データ等の3次元以上の画像データに対して行ってもよい。
○上記各実施形態では、3次元画像データを2次元平面に投影する方法として、MIPについて説明したが、他の方法でもよい。例えば、レイRの通過したボクセルVのボクセル値Dの最小値を2次元平面Fに投影するMinIP(Minimum Intensity Projection)であってもよい。要は、レイRの通過したボクセルVのボクセル値Dのうち特定の1個のボクセルVのボクセル値Dを投影する方法であればよく、例えば、レイRの通過したボクセルVのボクセル値Dのうち2番目に小さいボクセル値を持つボクセルV、レイRの通過したボクセルVのボクセル値Dのうち勾配の最大のボクセル値を持つボクセルV等であってもよい。
【0098】
○上記各実施形態では、問題MIP位置とその隣接MIP位置との距離がしきい値T以上である場合に、問題MIP位置は雑音であると判定した。これを、問題MIP位置と隣接MIP位置との前後関係により雑音位置を判定するようにしてもよい。すなわち、例えば、隣接MIP位置のうち1点のみが後ろにあるときに、その1点のMIP位置を雑音位置として判定するようにしてもよい。
【0099】
○上記各実施形態では、問題MIP位置とその隣接MIP位置との距離がしきい値T以上である場合に、問題MIP位置は雑音であると判定した。これを、隣接MIP位置ではなく、問題MIP位置の近傍のMIP位置(以下、近傍MIP位置という)との距離により雑音位置を判定するようにしてもよい。また、近傍MIP位置と問題MIP位置との前後関係や、問題MIP値の近傍のMIP値と問題MIP値との連続性により雑音位置を判定するようにしてもよい。
【0100】
○上記各実施形態では、問題MIP位置とその隣接MIP位置との距離がしきい値T以上である場合に、その問題MIP位置においてMIP位置グリッド記憶部PGに記憶したMIP位置は不連続であり、問題MIP位置は雑音であると判定した。他に、MIP位置の連続性の判断には、問題MIP位置と近傍MIP位置との距離の変化等の一次微分や多次微分に対してしきい値Tを用いて判断したり、MIP位置の特定方向成分に重率をかけて前記の判断を行ったりしてもよい。また、近傍MIP位置に視点(フレームF)からの距離から計算される成分を付加したり、近傍MIP位置にあらかじめ定められた位置から
の距離から計算される成分を付加したりしたものに対してしきい値Tを用いて判断してもよい。さらに、近傍MIP位置の平均で表現される位置と問題MIP位置との距離に対してしきい値Tを用いて判断したり、問題MIP位置と近傍MIP位置との距離の分散値に対してしきい値Tを用いて判断したり、これらを複合した判断を行ったりしてもよい。
【0101】
○上記各実施形態では、問題MIP位置とその隣接MIP位置との距離がしきい値T以上である場合に、問題MIP位置は雑音であると判定した。これを、MIP値の分布状態により雑音位置を判定するようにしてもよい。すなわち、例えば、MIP値をCT値とすると、ある組織(骨、血管、臓器等)を表現するMIP値は一定の範囲の値である。そして、あるMIP値(以下、問題MIP値という)と問題MIP値に隣接したMIP値(以下、隣接MIP値という)は大きく異ならないため、問題MIP値と隣接MIP値との差が大きい場合は、その問題MIP値は雑音であると判定することができる。
【0102】
○上記各実施形態では、問題MIP位置とその隣接MIP位置とが不連続である場合に、問題MIP位置は雑音であると判定した。これを、問題MIP位置とその隣接MIP位置(または、近傍MIP位置)との連続性と、問題MIP値とその隣接MIP値(または、問題MIP値の近傍のMIP値)との連続性の両方により雑音位置を判定するようにしてもよい。これにより、より正確に雑音位置を判定することができる。
【0103】
○上記各実施形態では、問題MIP位置とその隣接MIP位置との距離がしきい値T以上である場合に、問題MIP位置は雑音であると判定した。これを、MIP値の連続性により雑音位置を判定するようにしてもよい。つまり、MIP値とあらかじめ定められた値との差に対してしきい値Tを用いて判断したり、MIP値と問題MIP値の近傍のMIP値(以下、近傍MIP値という)との値の変化等の一次微分や多次微分にしきい値Tを用いて判断したり、MIP値にMIP位置と関連付けられた係数を加えた上で前記の判断を行ったりしてもよい。また、近傍MIP値に視点(フレームF)からの距離から計算される成分を付加したり、近傍MIP値にあらかじめ定められた位置からの距離から計算される成分を付加したりしたものに対して、しきい値Tを用いて判断してもよい。さらに、近傍MIP値の平均で表現される値と問題MIP値との差にしきい値Tを用いて判断したり、近傍MIP値の分散値にしきい値Tを用いて判断したり、これらを複合した判断を行ったりしてもよい。
【0104】
○上記各実施形態では、MIP位置グリッド記憶部PGに記憶したMIP位置から雑音位置を判定し、そのMIP位置をMIP位置グリッド記憶部PGから除外した。これを、データベース2又はハードディスクに記憶されたCT画像データ(ボクセルデータVD)から雑音ボクセルNVを除去するようにしてもよい。なお、これが3次元以上の画像データを修正し、雑音位置にある画素以外の複数の3次元以上の画素を3次元以上の画像データとして画像データ記憶手段に記憶することに相当する。これにより、例えば、レイRの向きを変更して、再度MIP画像MP1を算出する場合に、雑音判定処理に要する時間を短縮することができるため、MIP画像算出処理に要する時間を短縮することができる。従って、モニタ4に表示されるMIP画像MP1のリアルタイム性を確保し易くなる。
【0105】
○上記各実施形態では、MIP位置グリッド記憶部PGに記憶したMIP位置から雑音位置を判定し、そのMIP位置をMIP位置グリッド記憶部PGから除外した。これを、データベース2又はハードディスクに記憶されたCT画像データ(ボクセルデータVD)から雑音ボクセルNVを除去するようにしてもよい。これは、例えば、ボクセルデータVDの雑音ボクセルNVに、データ無しを表現する情報を挿入することにより、再計算時に雑音ボクセルNVのボクセルVについては計算を行わないことによって表現できる。また、ボクセルデータVDの雑音ボクセルNVに近傍のボクセルVから計算される値(例えば
メジアン値や補間値)を挿入することによって、再計算時に非雑音であると判断されるよ
うにすることによっても表現できる。
【0106】
○上記各実施形態では、骨や臓器等の人体の部分について撮影されたCT画像に対してMIP画像算出処理を行ったが、CT撮影等が可能であれば、特に人体や動物、植物等の生物の組織に限らず、地質調査、鉱物探査、機械や装置類の構造材、電気回路のパターンを見る画像処理、LSIの故障診断等にも適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【0107】
【図1】第1実施形態の画像表示装置の概略構成図。
【図2】同じく、画像表示装置の概略構成を示すブロック図。
【図3】同じく、MIPを説明するための説明図。
【図4】同じく、1ピクセルについてのMIP値を説明するための模式図。
【図5】同じく、MIP位置の連続性を説明するための模式図。
【図6】同じく、MIP画像算出処理を説明するためのフローチャート。
【図7】同じく、MIP位置グリッドの算出処理を説明するためのフローチャート。
【図8】同じく、1ピクセルについてのMIP値を説明するための模式図。
【図9】同じく、雑音判定処理を説明するためのフローチャート。
【図10】同じく、MIP位置の連続性を説明するための模式図。
【図11】同じく、MIP位置の連続性を説明するための模式図。
【図12】第2実施形態の、MIP画像算出処理の分散処理を示すブロック図。
【図13】同じく、MIP画像算出処理の分散処理を示すブロック図。
【図14】同じく、MIP画像算出処理の分散処理を示すブロック図。
【図15】MIP画像算出処理後のMIP画像を説明するための模式図。
【図16】MIP画像算出処理前のMIP画像を説明するための模式図。
【符号の説明】
【0108】
D,D1〜Dn…ボクセル値、F…フレーム、L1〜L8,L6a,L6b…隣接距離、NL,NLA,NLB…雑音位置リスト記憶部、P,P1〜Pn…ピクセル、R,RA,RB…レイ、T…しきい値、V,V1〜Vn…ボクセル、VD…ボクセルデータ、PG…投影値位置グリッド記憶手段としてのMIP位置グリッド記憶部、VG…投影値グリッド記憶手段としてのMIP値グリッド記憶部、WS1,WS2…ワークステーション、1…画像表示装置、3…計算機(コンピュータ)、4…出力部としてのモニタ、7…CPU、10…GPU。
【技術分野】
【0001】
本発明は、投影画像処理方法、投影画像処理プログラム、投影画像処理装置に関する。
【背景技術】
【0002】
従来、診断・治療等の医療行為を行う場で、X線診断装置、X線CT装置、核磁気共鳴イメージング装置(MRI装置)等の医用画像診断装置で作成した医用画像情報を、3次元的な表示ができるように画像処理し、診断若しくは治療の目的として3次元的に観察することが行われていた。この3次元的な表示方法としては、次の2種類の方法が挙げられる。
【0003】
1つは、医用画像情報から表示したい臓器等の領域を抽出し、抽出した領域の画像データから臓器等の表面の画像を作成する方法(以下、表面表示法)であり、もう1つはボリュームレンダリング(Volume Rendering)である。表面表示法及びボリュームレンダリングでは、医用画像情報(2次元断層画像(スライス)の集まりである3次元データ)を用いて、立体画素(ボクセル Voxel )からなるボリュームデータを作成する。そして、表面表示法では、ボリュームデータから表示対象物(例えば、骨、臓器等)を関心領域として抽出し、その関心領域についてのみ観察を行っていた。
【0004】
関心領域を抽出する方法としては、まず、濃淡値を有するボクセルからなるボクセルデータを所定のしきい値で二値化して、二値ボクセルデータを作成する。その後、二値ボクセルデータに対して垂直に光線をのばし、光線が「1」の値を持つボクセル(関心領域のボクセル)に到達するまでの長さを求め、各画素における光線の長さからなる深さ画像を作成していた。そして、その深さ画像から表示対象物の表面の座標を逆算し、あるボクセルデータのボクセル値とその近傍のボクセルデータのボクセル値に基づいて面法線を求めて影付けし、表面表示画像を作成していた(例えば、特許文献1)。
【0005】
一方、ボリュームレンダリングは、ボリュームデータに直接光線を投射して画像を作成するものである。その中で特に良く使われる方法としてMIP(Max Intensity Projection)がある。MIPでは、前記表面表示法と同様にボクセルデータを作成し、そのボクセルデータを通過する光路を設定する。そして、その光路に直角な投影面である2次元平面上に光路上の最大のデータ(医用画像情報の各画素の画素値)をMIP画像として表示していた。
【特許文献1】米国特許第5793375号明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
しかしながら、表面表示法では、元の医用画像情報に雑音が含まれていると、その雑音が前記しきい値を超えた場合にその雑音を関心領域として誤認識するため、要求と異なる画像が表示されていた。また、MIPでも、元の医用画像情報に含まれた雑音を光路上の最大のデータとして誤認識することがあった。そのため、例えば、図15に示すような画像をMIP画像MP1として表示したい場合にも、図16に示すように、MIP画像MP2に斑点状の雑音Nが表示されてしまっており、診断や治療の妨げとなっていた。
【0007】
本発明は、上記問題点を解消するためになされたものであって、その目的は、投影画像の画質を向上させることのできる投影画像処理方法、投影画像処理プログラム、投影画像処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0008】
上記問題点を解決するために、請求項1に記載の発明は、1つのコンピュータが単独処理でまたは複数のコンピュータが単独処理と分散処理とのうち少なくとも1つの処理で、3次元以上の画像データを2次元画面上に投影して投影画像を得る投影画像処理方法において、少なくとも1つのコンピュータが、被写体を表す複数の3次元以上の画素からなる3次元以上の画像データに対して、2次元画面を構成するピクセル毎に視線方向を示すレイを任意に入力するレイ設定段階と、少なくとも1つのコンピュータが、前記レイ上にある前記複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素の画素値を投影値として投影値グリッド記憶手段に記憶する投影値算出段階と、少なくとも1つのコンピュータが、前記任意の1個の画素の座標を投影値位置として投影値位置グリッド記憶手段に記憶する投影値位置算出段階と、少なくとも1つのコンピュータが、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記投影値位置から雑音位置を判定する雑音判定段階とを備えたことを要旨とする。
【0009】
この発明によれば、被写体を表す複数の3次元以上の画素からなる3次元以上の画像データに対して、2次元画面を構成するピクセル毎に視線方向を示すレイを任意に入力し、そのレイ上にある複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素の画素値を投影値として算出しながらも、投影値位置グリッド記憶手段に記憶したその投影値位置から雑音位置を判定することができる。
【0010】
請求項2に記載の発明は、請求項1に記載の投影画像処理方法において、前記投影値算出段階は、前記雑音判定段階において雑音位置を判定したとき、前記レイ上にあって、前記雑音位置にある画素以外の複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素の画素値を新たな投影値として投影値グリッド記憶手段に記憶し、前記投影値位置算出段階は、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値を持つ前記画素の座標を新たな投影値位置として投影値位置グリッド記憶手段に記憶し、前記雑音判定段階は、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値位置から雑音位置を再度判定し、さらに、少なくとも1つのコンピュータが、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した前記投影値に対して後処理を行い、投影画像を生成する後処理段階と、少なくとも1つのコンピュータが、前記投影画像を出力部に出力する出力段階とを備えたことを要旨とする。
【0011】
この発明によれば、雑音位置にある画素以外の画素に対して投影値算出、投影値位置算出、雑音判定を行った後の投影値グリッド記憶手段に記憶した投影値に対して後処理を行い、投影画像を生成する。この結果、雑音位置にある画素以外の画素から投影画像を生成することができるため、投影画像の画質を向上することができる。
【0012】
請求項3に記載の発明は、請求項1または2に記載の投影画像処理方法において、前記雑音判定段階は、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した投影値と、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した投影値位置のうちの少なくとも一方の連続性により前記雑音位置を判定することを要旨とする。
【0013】
この発明によれば、雑音判定段階は、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した投影値と、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した投影値位置とのうちの少なくとも一方の連続性により、雑音位置を判定することができる。この結果、例えば、投影値の分布や投影値位置の位置関係を利用して、雑音位置を判定することができるので、簡単でありながらも正確に雑音位置を判定することができる。
【0014】
請求項4に記載の発明は、請求項1乃至3のいずれか1項に記載の投影画像処理方法において、前記雑音判定段階は、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した任意の1点の投影値位置と前記任意の1点の投影値位置の近傍の投影値位置との距離が所定のしきい値
を超えた場合に不連続と判断し、その任意の1点の投影値位置を雑音位置とすることを要旨とする。
【0015】
この発明によれば、投影値位置グリッド記憶手段に記憶した任意の1点の投影値位置と任意の1点の投影値位置の近傍の投影値位置との距離が所定のしきい値を超えた場合に不連続と判断するので、例えば、CT画像等において骨と臓器との境界等で投影値位置が大きく異なることがあっても、しきい値を超えなければ不連続として判断されない。従って、正確に雑音位置を判定することができる。
【0016】
請求項5に記載の発明は、請求項1乃至4のいずれか1項に記載の投影画像処理方法において、前記雑音判定段階は、前記3次元以上の画像データを修正し、前記雑音位置にある画素以外の複数の3次元以上の画素を3次元以上の画像データとして画像データ記憶手段に記憶することを要旨とする。
【0017】
この発明によれば、雑音判定段階は、前記3次元以上の画像データを修正し、雑音位置にある画素以外の複数の3次元以上の画素を3次元以上の画像データとして画像データ記憶手段に記憶する。この結果、例えば、レイの向きを変更して、再度投影画像を算出する場合には、修正後の3次元以上の画像データである雑音位置の画素以外の複数の3次元以上の画素に対してレイを入力する。従って、雑音位置と判定された画素については再度雑音判定処理を行う必要がないので、雑音判定処理に要する時間を短縮することができるため、投影画像算出処理時間を短縮することができる。
【0018】
請求項6に記載の発明は、請求項2乃至5のいずれか1項に記載の投影画像処理方法において、前記投影値算出段階、前記投影値位置算出段階、前記雑音判定段階を繰り返すことを要旨とする。
【0019】
この発明によれば、投影値算出段階、投影値位置算出段階、雑音判定段階を繰り返すので、繰り返すにしたがって投影画像の画質を向上することができる。
請求項7に記載の発明は、請求項2に記載の投影画像処理方法において、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値位置を領域抽出に利用することを要旨とする。
【0020】
この発明によれば、投影値位置グリッド記憶手段に記憶した新たな投影値位置を領域抽出に利用することができるので、投影画像を作成しながらも、雑音をほぼ除去した投影値位置を領域抽出に利用することができる。従って、投影画像の画質を向上しながらも、精度良い領域抽出ができる。
【0021】
請求項8に記載の発明は、請求項2に記載の投影画像処理方法において、前記投影値位置グリッド記憶手段は、Z‐Bufferであることを要旨とする。
この発明によれば、投影値位置グリッド記憶手段はZ‐Bufferであるため、投影値位置を雑音判定に利用しながらも、例えば、投影値位置を隠面消去等に利用することができる。
【0022】
請求項9に記載の発明は、請求項1乃至8のいずれか1項に記載の投影画像処理方法において、前記複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素は、前記レイ上にある前記複数の3次元以上の画素のうち画素値が最大の画素であることを要旨とする。
【0023】
この発明によれば、複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素は、レイ上にある前記複数の3次元以上の画素のうち画素値が最大の画素であるため、例えば、MIP(Max Intensity Projection)画像の画質を向上することができる。
【0024】
請求項10に記載の発明は、請求項1乃至8のいずれか1項に記載の投影画像処理方法において、前記複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素は、前記レイ上にある前記複数の3次元以上の画素のうち画素値が最小の画素であることを要旨とする。
【0025】
この発明によれば、複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素は、レイ上にある前記複数の3次元以上の画素のうち画素値が最小の画素であるため、例えば、MinIP(Minimum Intensity Projection)画像の画質を向上することができる。
【0026】
請求項11に記載の発明は、1つのコンピュータが単独処理でまたは複数のコンピュータが単独処理と分散処理とのうち少なくとも1つの処理で、3次元以上の画像データを2次元画面上に投影して投影画像を得る投影画像処理プログラムであって、前記1つのコンピュータまたは複数のコンピュータを、被写体を表す複数の3次元以上の画素からなる3次元以上の画像データに対して、2次元画面を構成するピクセル毎に視線方向を示すレイを任意に入力するレイ設定手段と、前記レイ上にある前記複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素の画素値を投影値として投影値グリッド記憶手段に記憶する投影値算出手段と、前記任意の1個の画素の座標を投影値位置として投影値位置グリッド記憶手段に記憶する投影値位置算出手段と、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記投影値位置から雑音位置を判定する雑音判定手段として機能させることを要旨とする。この発明によれば、請求項1に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【0027】
請求項12に記載の発明は、請求項11に記載の投影画像処理プログラムにおいて、前記投影値算出手段は、前記雑音判定手段において雑音位置を判定したとき、前記レイ上にあって、前記雑音位置にある画素以外の複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素の画素値を新たな投影値として投影値グリッド記憶手段に記憶する機能を、前記投影値位置算出手段は、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値を持つ前記画素の座標を新たな投影値位置として投影値位置グリッド記憶手段に記憶する機能を、前記雑音判定手段は、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値位置から雑音位置を再度判定する機能をさらに備え、前記1つのコンピュータまたは複数のコンピュータを、さらに、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した前記投影値に対して後処理を行い、投影画像を生成する後処理手段と、前記投影画像を出力部に出力する出力手段として機能させることを要旨とする。この発明によれば、請求項2に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【0028】
請求項13に記載の発明は、請求項11または12に記載の投影画像処理プログラムにおいて、前記雑音判定手段は、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した投影値と、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した投影値位置のうちの少なくとも一方の連続性により前記雑音位置を判定することを要旨とする。この発明によれば、請求項3に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【0029】
請求項14に記載の発明は、請求項11乃至13のいずれか1項に記載の投影画像処理プログラムにおいて、前記雑音判定手段は、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した任意の1点の投影値位置と前記任意の1点の投影値位置の近傍の投影値位置との距離が所定のしきい値を超えた場合に不連続と判断し、その任意の1点の投影値位置を雑音位置とすることを要旨とする。この発明によれば、請求項4に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【0030】
請求項15に記載の発明は、請求項11乃至14のいずれか1項に記載の投影画像処理プログラムにおいて、前記雑音判定手段は、前記3次元以上の画像データを修正し、前記雑音位置にある画素以外の複数の3次元以上の画素を3次元以上の画像データとして画像
データ記憶手段に記憶することを要旨とする。この発明によれば、請求項5に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【0031】
請求項16に記載の発明は、請求項12乃至15のいずれか1項に記載の投影画像処理プログラムにおいて、前記投影値算出手段、前記投影値位置算出手段、前記雑音判定手段を繰り返すことを要旨とする。この発明によれば、請求項6に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【0032】
請求項17に記載の発明は、請求項12に記載の投影画像処理プログラムにおいて、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値位置を領域抽出に利用することを要旨とする。この発明によれば、請求項7に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【0033】
請求項18に記載の発明は、請求項12に記載の投影画像処理プログラムにおいて、前記投影値位置グリッド記憶手段は、Z‐Bufferであることを要旨とする。この発明によれば、請求項8に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【0034】
請求項19に記載の発明は、請求項11乃至18のいずれか1項に記載の投影画像処理プログラムにおいて、前記複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素は、前記レイ上にある前記複数の3次元以上の画素のうち画素値が最大の画素であることを要旨とする。この発明によれば、請求項9に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【0035】
請求項20に記載の発明は、請求項11乃至18のいずれか1項に記載の投影画像処理プログラムにおいて、前記複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素は、前記レイ上にある前記複数の3次元以上の画素のうち画素値が最小の画素であることを要旨とする。この発明によれば、請求項10に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【0036】
請求項21に記載の発明は、3次元以上の画像データを2次元画面上に投影して投影画像を得る投影画像処理装置であって、被写体を表す複数の3次元以上の画素からなる3次元以上の画像データに対して、2次元画面を構成するピクセル毎に視線方向を示すレイを任意に入力するレイ設定手段と、前記レイ上にある前記複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素の画素値を投影値として投影値グリッド記憶手段に記憶する投影値算出手段と、前記任意の1個の画素の座標を投影値位置として投影値位置グリッド記憶手段に記憶する投影値位置算出手段と、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記投影値位置から雑音位置を判定する雑音判定手段とを備えたことを要旨とする。この発明によれば、請求項1、11に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【0037】
請求項22に記載の発明は、請求項21に記載の投影画像処理装置において、前記投影値算出手段は、前記雑音判定手段において雑音位置を判定したとき、前記レイ上にあって、前記雑音位置にある画素以外の複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素の画素値を新たな投影値として投影値グリッド記憶手段に記憶し、前記投影値位置算出手段は、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値を持つ前記画素の座標を新たな投影値位置として投影値位置グリッド記憶手段に記憶し、前記雑音判定手段は、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値位置から雑音位置を再度判定し、さらに、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した投影値に対して後処理を行い、投影画像を生成する後処理手段と、前記投影画像を出力部に出力する出力手段とを備えたことを要旨とする。この発明によれば、請求項2、12に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【0038】
請求項23に記載の発明は、請求項21または22に記載の投影画像処理装置において、前記雑音判定手段は、前記雑音位置をボリュームマスクデータとして記憶する記憶手段
をさらに備えたことを要旨とする。
【0039】
この発明によれば、雑音判定手段は、雑音位置をボリュームマスクデータとして記憶する記憶手段をさらに備えたので、例えば、雑音であるか否かの情報を複数の3次元以上の画素のそれぞれの付加情報として記憶することができる。
【0040】
請求項24に記載の発明は、請求項21または22に記載の投影画像処理装置において、前記雑音判定手段は、前記雑音位置をリスト化して記憶する記憶手段をさらに備えたことを要旨とする。
【0041】
この発明によれば、雑音判定手段は、雑音位置をリスト化して記憶する記憶手段をさらに備えたので、少ないメモリ量で雑音位置を記憶することができる。
請求項25に記載の発明は、請求項21乃至24のいずれか1項に記載の投影画像処理装置において、前記雑音判定手段は、前記3次元以上の画像データを修正し、前記雑音位置にある画素以外の複数の3次元以上の画素を3次元以上の画像データとして記憶する画像データ記憶手段をさらに備えたことを要旨とする。この発明によれば、請求項5、15に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【0042】
請求項26に記載の発明は、請求項21乃至25のいずれか1項に記載の投影画像処理装置において、前記投影値算出手段、前記投影値位置算出手段、前記雑音判定手段の一部または全部は、GPUであることを要旨とする。
【0043】
この発明によれば、投影値算出手段、投影値位置算出手段、雑音判定手段の一部または全部は、GPUであるので、投影値の算出、投影値位置の算出、雑音判定に要する時間を短縮することができる。
【0044】
請求項27に記載の発明は、請求項21乃至26のいずれか1項に記載の投影画像処理装置において、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した投影値を前記出力手段を介して出力部に出力可能な形式に変換する後処理は、GPUで行うことを要旨とする。
【0045】
この発明によれば、投影値グリッド記憶手段に記憶した投影値を出力手段を介して出力部に出力可能な形式に変換する後処理をGPUで行うので、後処理に要する時間を短縮することができる。
【発明の効果】
【0046】
本発明によれば、投影画像の画質を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【0047】
(第1実施形態)
以下、本発明を具体化した第1実施形態を図1〜図11、図15、図16に従って説明する。
【0048】
図1に示すように、画像表示装置1は、画像データ記憶手段としてのデータベース2から例えば、CT(Computerized Tomography )画像撮影装置により撮影されたCT画像データを読み取って、医療診断用の各種画像を生成し画面に表示する。本実施形態では、CT画像データを例に説明するが、これに限定されない。すなわち、使用される画像データは、CTに限らず、MRI(Magnetic Resonance Imaging)等の医用画像処理装置より得られるデータ及びそれらを組み合わせたり加工したりしたものである。
【0049】
画像表示装置1は、計算機(コンピュータ、ワークステーション、パーソナルコンピュ
ータ)3と、モニタ4と、キーボード5及びマウス6などの入力装置とを備えている。計算機3はデータベース2と接続されている。
【0050】
図2は、画像表示装置の概略構成を示す。計算機(コンピュータ)3にはCPU(中央処理装置)7、ハードディスク等からなるメモリ8が備えられており、メモリ8には、MIP画像算出処理を実行するためのプログラム(アプリケーションソフト)9が記憶されている。メモリ8はデータベース2又はハードディスクから読み取ったCT画像データから得られた3次元以上の画像データとしてのボクセルデータを一時記憶するメモリ部8aを備えている。また、メモリ8は、2次元画面上の全てのピクセルの投影値としてのMIP値を記憶するMIP値グリッド記憶部VGを備えている。さらに、メモリ8は、MIP値グリッド記憶部VGに記憶したMIP値のそれぞれの座標である投影値位置としてのMIP位置を記憶するMIP位置グリッド記憶部PGと、雑音位置を記憶した雑音位置リスト記憶部NLとを備えている。
【0051】
CPU7は、このプログラム9を実行することにより、データベース2から取得したCT画像データから得られたボクセルデータを用いてMIP画像を生成するMIP画像算出処理を実行する。すなわち、本実施形態では、投影画像処理装置としてのCPU7(計算機3)が、投影画像処理としてのMIP画像算出処理(レイ設定段階、投影値算出段階、投影値位置算出段階、雑音判定段階、後処理段階、出力段階等)の投影画像処理プログラムを実行する。これにより、CPU7(計算機3)は、レイ設定手段、投影値算出手段、投影値位置算出手段、雑音判定手段、後処理手段、出力手段等として機能する。
【0052】
ここで、ボクセルデータVDとは、図3に示すように、立方体の3次元以上の画素としてのボクセル(Voxel )の集合であり、3次元の格子点にボクセル値として濃度値が割り当てられている。本実施形態では、例えば、CT画像データの画素値、すなわちCT値をそのまま濃度値としている。
【0053】
CT画像データは、被写体としての患者等の人体を断層撮影したもので、1枚については骨、血管、臓器等の2次元断層画像であるが、多数の隣接するスライス(断層)について得られていることから、これら全体では3次元の画像データと言える。従って、以下、CT画像データは、複数のスライスを含んだ3次元の画像データを意味する。
【0054】
また、CT画像データは、被写体としての組織(骨、血管、臓器等)毎に異なるCT値を持っている。CT値は、水を基準として表現した組織のX線減弱係数であり、CT値により組織や病変の種類等が判断できるようになっている。また、CT画像データには、CT撮影装置によりCTスキャンされた人体の断層画像(スライス画像)の座標データもすべてあり、視線方向(奥行き方向)における異なる組織間の位置関係は、座標データから判別できるようになっている。すなわち、ボクセルデータは、CT値(以下、ボクセル値という。)及び座標データを備えている。
【0055】
図3は、ボクセルデータを用いてMIPにてMIP画像を作成する処理を示すものである。
MIPとはMaximum Intensity Projectionの略であり、最大値投影法とも呼ばれている。これは、3次元画像データを2次元画像データに変換する方法の1つであり、例えば、平行投影法の場合、図3に示すように、2次元画面としての2次元平面(フレーム)FのピクセルP毎に、観察対象であるボクセルデータVDに視線方向からレイ(仮想光線)Rを照射する。そして、そのレイR上にあるN個のボクセルV1,V2・・・Vnのボクセル値D1,D2・・・Dnの最大値(以下、MIP値という。)を2次元画像データとするものである。すなわち、同じボクセルデータVDを観察対象としても、レイRの向きによって投影される2次元画像データが異なる。また、中心投影法のように、ある1点の視
点からボクセルデータVDに対して放射状にレイRを照射することにより、例えば、血管等の管状臓器の内側を内視鏡のように観察するような画像を得られる。さらに、円筒投影法のように、ボクセルデータVDの周囲に仮想的に配置した円筒面に対して、円筒の中心線に分布する視点からボクセルデータVDに放射状にレイRを照射することにより、例えば、管状臓器(例えば、血管、気管、消化管等)の内側を展開したような画像を得る。本実施形態では、3次元画像データの外部の観察に最も適している平行投影法を用いたものとする。なお、レイ到達位置が格子上にない場合は、その周りのボクセルVのボクセル値Dから補間処理を行ってその位置でのボクセル値Dを計算する。
【0056】
詳しくは、1ピクセルについての各ボクセルV1〜Vnのボクセル値D1〜Dnは、例えば、図4に示すように表現できる。図4は、ピクセル毎に視線方向から1本のレイRを照射したときにレイRが通過したボクセルVのボクセル値Dを表現しており、図3における1本のレイRに対応している。そして、横軸にボクセルVの奥行き(距離)を、縦軸にボクセル値Dを示している。図4に示すように、あるピクセルPnについてはレイR上にはV1〜V13の13個のボクセルがあり、そのうちボクセルV11のボクセル値D11が最も大きいため、これがピクセルPnのMIP値となり、ピクセルPnが対応するMIP値グリッド記憶部VGに記憶される。
【0057】
また、ボクセルV11が位置する、すなわちボクセル値DがMIP値であるボクセルの3次元格子点が、MIP位置としてピクセルPnの対応するMIP位置グリッド記憶部PGに記憶される。すなわち、MIP位置グリッド記憶部PGは、2次元画像データに対応する奥行き情報(距離)を記憶するという点ではZバッファ法(Z-buffer method )のZバッファと同様の機能である。しかしながら、Zバッファ法においては、手前側のデータのみ2次元画像データとして表示されるが、MIP画像においては、奥行き情報(距離)に関係なく最もボクセル値の高いデータが2次元画像データとして表示される。なお、ここで言う距離はユークリッド距離に限定されず、z方向の距離のみや方向に重率を加えた距離等、一般化された非ユークリッド距離も含む。
【0058】
そして、同様にフレームF上の全てのピクセルについてMIP値を求めて、MIP値グリッド記憶部VGにそれぞれ記憶し、これが2次元画像(MIP画像)となる。また、MIP画像の全ピクセルの全てのMIP値に対応したMIP位置が、MIP位置グリッド記憶部PGに記憶される。
【0059】
雑音位置リスト記憶部NLは、ボクセルデータVDに含まれる雑音の位置をリスト化(雑音位置リスト)して記憶する記憶部(記憶手段)であり、MIP値を算出中に雑音判定処理を行うことにより、雑音位置リストが作成される。本実施形態では、雑音か否かは、前記MIP位置グリッド記憶部PGに記憶したMIP位置の形状によって判定される。
【0060】
詳しくは、MIP位置グリッド記憶部PGに記憶したMIP位置の形状は、例えば、図5に示すように表現できる。図5は、フレームFの一部分であるピクセルP1〜P9のMIP位置グリッド記憶部PGに記憶したMIP位置の形状を2次元で模式的に示しており、矢印の根元から先にいくにしたがって、奥側に位置するようになっている。臓器や骨等はそれぞれ連続的な形状であるため、ボクセルに雑音が含まれない場合、MIP位置グリッド記憶部PGに記憶したMIP位置の形状、すなわち、奥行き(距離)のデータは連続的な値をとる。しかしながら、ボクセルに雑音が含まれており、そのボクセルのボクセル値がMIP値として判断された場合は、そのMIP値が投影されたピクセルにおいて、MIP位置は隣接したMIP位置(以下、隣接MIP位置という。)と比較して大きく異なる値をとる。例えば、図5に示すように、ピクセルP6及びピクセルP8と比較してピクセルP7は大きく異なる値をとっており、1点だけMIP値が奥側にあるように表示される。すなわち、隣接MIP位置と比較して1点だけMIP値が手前側、または奥側にある
ように表示されて不連続なMIP画像となるため、そのMIP値は雑音であると判定される。そして、その雑音と判定されたボクセル値Dを持つボクセルVは、雑音ボクセルNVとしてラベリングされ、その座標が雑音位置リスト記憶部NLに記憶される。
【0061】
つまり、この雑音位置リスト記憶部NLは、雑音ボクセルNVの座標がリスト化されたものが記憶される。これを、ボリュームマスクデータとして、元のボクセルデータVDの付加情報として記憶されるようにしてもよい。すなわち、ボクセルデータVDに含まれているボクセルVの付加情報として、雑音であるか否かの情報が付加される。そして、一度雑音としてラベリングされた雑音ボクセルNVは、その後はMIP位置を算出する対象から除外される。
【0062】
また、前記雑音判定処理においてMIP位置グリッド記憶部PGの形状を判断するときに、雑音でなくても、例えば、骨と臓器の境界等でMIP位置が大きく異なることがある。詳しくは、図5に示すように、ピクセルP4とピクセルP5とのMIP位置間の距離は他の隣接MIP位置間の距離と比較して大きく異なっているが、ピクセルP1〜P4、ピクセルP5,P6はそれぞれ連続であり、ピクセルP5は雑音ではないと考えられる。これを雑音として判定するのを防ぐために、所定のしきい値としてのしきい値Tを設ける。そして、あるMIP位置とその各隣接MIP位置との距離が、1つでもしきい値Tより大きい値であるときは、そのMIP位置を雑音として判定する。
【0063】
なお、このしきい値Tは、MIP画像を生成する対象によって変えてもよい。すなわち、例えば、骨と臓器を両方とも含むCT画像をMIP画像として表示する場合には、しきい値Tを大きくして骨と臓器の境界が雑音と判定されるのを防ぎ、一方、臓器のみ、骨のみのCT画像をMIP画像として表示する場合は、しきい値Tを小さくするようにしてもよい。
【0064】
処理回数カウンタ9a(図2参照)は、雑音判定処理の回数をカウントするためのカウンタであり、プログラム9によりソフト的に実装されている。ボクセルデータVDに含まれる雑音Nは1つではないため、ボクセルデータVDから雑音Nを除去するためには、何度か雑音判定処理を行う必要がある。一方、スムーズにMIP画像を見るために、MIP画像表示に要する時間を短縮する必要がある。そのため、処理回数カウンタ9aで雑音判定処理の回数をカウントし、ある一定の回数、雑音判定処理を行ったら、まだ雑音Nを含んだボクセルVがボクセルデータVD内に残っていたとしても、雑音判定処理を終了する。
【0065】
この処理回数カウンタ9aのカウンタ値は、予め決められた値に固定してもよいし、処理内容等によって可変にしてもよい。すなわち、多少の雑音Nが残っていてもMIP画像の概要を短時間で見たいとき等は、カウンタ値を少なくし、雑音判定処理に要する時間を短縮する。一方、時間がかかっても精度の良いMIP画像を見たいときは、カウンタ値を多くして、雑音判定処理を複数回行い、雑音Nの除去数を多くする。
【0066】
また、図2に示すように、計算機(コンピュータ)3は、GPU(Graphics Processing Unit)10を備えている。GPU10は、主に3次元の高度なグラフィックス機能をサポートしたグラフィックス用のコントローラ・チップであり、ユーザから与えられたプログラム等に基づいて2次元や3次元のグラフィックス描画を高速化する機能を持つ。本実施形態では、GPU10により後処理が実行される。これにより、MIP画像の表示に要する時間を短縮することができる。
【0067】
後処理は、算出したMIP画像をモニタ4等の出力装置に表示するために色、コントラスト及び明るさ等を補正する処理である。詳しくは、多くの医用画像装置の出力(CT画
像、MRI画像等)は12bit階調データであるため、MIP画像算出処理で算出されたMIP画像(MIP値グリッド記憶部VGに記憶したMIP値)も12bit階調データであるが、コンピュータ3等のモニタ4はRGB各色を8bitで表現する画像を表示することが多い。そのため、WL変換(Window Level Transformation )やLUT変換(Color Look-Up Table Transformation)等を行い、色、コントラスト及び明るさ等をモニタ4に表示できるように変換する。また、画面の大きさ等に合わせてアフィン変換(Affine Transformation )を行い、それぞれのモニタ4に表示できるように変換する。
【0068】
次に、このように構成されたMIP画像算出処理の作用について説明する。
図6は、MIP画像算出処理の全体のフローチャートを示している。まず、ユーザは、MIP画像を作成したい場合には、モニタ4の画面4a(図1参照)上に表示された複数のCT画像から、MIP画像を作成したいCT画像をキーボード5やマウス6を操作して選択する(ステップS10)。詳しくは、CT画像は複数枚のスライス画像で構成されているので、ユーザは、該スライス画像のうちMIP画像を作成したい範囲を指定する。この指定されたスライス画像がボクセルデータVDとなり、メモリ部8aに記憶される。次に、ユーザは、レイRの向きを選択する(ステップS15)。詳しくは、CT画像のうち、どの向きから見たCT画像をMIP画像にして観察したいかによってレイRの向きを、マウス6を操作して決定する。そして、CPU7は、雑音位置リスト記憶部NLを初期化する(ステップS20)。
【0069】
次に、CPU7は、MIP位置グリッドの算出(MIP位置算出処理)を行う(ステップS25)。MIP位置グリッドの算出は、フレームF上のピクセルP1〜Pn毎に、図7のステップS30〜ステップS65に示すような処理を行う。まず、ボクセルデータVDをメモリ部8aから読み出し、レイRを選択した向きに向かってそのボクセルデータVDに照射する(ステップS30)。そして、MIP値及びMIP位置を初期化する(ステップS35)。本実施形態では、初期化後のMIP値を−1000とし、MIP位置を座標(0,0,0)とする。そして、CPU7は、レイRが通過したボクセルV1〜VnについてMIP位置を算出する。ボクセルV1〜VnにレイRが通過する様子を簡易的に2次元で表現すると、図8に示す通りである。図8は、1本のレイRが通過したボクセルV1〜Vnを示しており、横軸に奥行き方向の距離、縦軸にボクセル値を表している。そして、本実施形態では、手前側から奥行き側にV1〜V16の16個のボクセルがある。そして、図7に示すように、各ボクセルについて、現ボクセルが雑音ボクセルNVとラベリングされていない、且つ、現ボクセル値がMIP値より大きいか否かを判断する(ステップS40)。
【0070】
詳しくは、例えば、最も手前にある1番目のボクセルV1について判定すると、まだ雑音位置リスト記憶部NLには何も記憶されていないので、現ボクセルであるボクセルV1は、雑音ボクセルNVとラベリングされていないと判断する。また、このときMIP値は初期値であるため、現ボクセル値であるボクセルV1のボクセル値D1はMIP値より大きい(ステップS40でYES)。従って、現ボクセル値、すなわちボクセルV1のボクセル値D1がMIP値となる。そして、MIP位置は、ボクセルV1の座標(x1,y1,z1)となる(ステップS45)。次に、1ピクセルについてMIP値を算出したか否かを判断する(ステップS50)。まだ1ピクセルのうち、1個目のボクセルV1であるため(ステップS50でNO)、次のボクセルV2について判定する。
【0071】
2個目のボクセルV2についても同様に、現ボクセルが雑音ボクセルNVとラベリングされていない、且つ、現ボクセル値がMIP値より大きいか否かを判断する(ステップS40)。まだ雑音位置リスト記憶部NLには何も記憶されていないため、現ボクセルであるボクセルV2は、雑音ボクセルNVとラベリングされていないと判断される。そして、図8に示すように、MIP値であるボクセルV1のボクセル値D1よりも現ボクセル値で
あるボクセルV2のボクセル値D2の方が大きいため(ステップS40でYES)、MIP値はボクセルV2のボクセル値D2となる。そして、MIP位置はボクセルV2の座標(x2,y2,z2)となる(ステップS45)。まだ1ピクセルのうち、2個目のボクセルV2であるため(ステップS50でNO)、次のボクセルV3について判定する。
【0072】
3個目のボクセルV3についても同様に、現ボクセルが雑音ボクセルNVとラベリングされていない、且つ、現ボクセル値がMIP値より大きいか否かを判断する(ステップS40)。まだ雑音位置リスト記憶部NLには何も記憶されていないため、現ボクセルであるボクセルV3は、雑音ボクセルNVとラベリングされていないと判断する。そして、図8に示すように、MIP値であるボクセルV2のボクセル値D2よりも現ボクセル値であるボクセルV3のボクセル値D3の方が小さいため(ステップS40でNO)、MIP値及びMIP位置の更新は行われない(ステップS55)。まだ1ピクセルのうち、3個目のボクセルV3についてしか判定していないので(ステップS50でNO)、次のボクセルV4について判定する。
【0073】
そして、同様に、ボクセルV4〜V16について同様の判定を行い、16個のボクセルV1〜V16について同様に判定が終わった、すなわち1ピクセルについて判定が終わったとする(ステップS50でYES)。このとき、図8に示すように、MIP値は、15個目のボクセルV15のボクセル値D15であり、MIP位置は、ボクセルV15の座標(x15,y15,z15)となっている。そして、CPU7は、MIP値であるボクセル値D15をMIP値グリッド記憶部VGに、MIP位置(x15,y15,z15)をMIP位置グリッド記憶部PGに書き込む(ステップS60)。その後、全ピクセルについてMIP位置グリッドの算出が終わったか否かを判断する(ステップS65)。このとき、まだ1ピクセルについてしかMIP位置グリッドの算出が終了していないため、各ピクセルについて同様のMIP位置グリッドの算出(ステップS30〜ステップS60)を行うが、その詳細な説明は省略する。
【0074】
全ピクセルについて判定が終わると(ステップS65でYES)、図6に示すように、雑音判定処理を行う(ステップS70)。雑音判定処理では、図9に示すフローチャートのステップS75〜ステップS100の処理が実行される。まず、雑音判定処理の対象となる問題MIP位置を決定する(ステップS75)。本実施形態では、フレームF上のピクセルP1〜Pnについて、それぞれのMIP位置をこの記載順に問題MIP位置と決定する。この順序は他の順序であってもよく、例えば、逆順(Pn,Pn−1,・・・P2,P1)であってもよい。そして、問題MIP位置と各隣接MIP位置との距離がしきい値T以上のものがあるか否かを判断する(ステップS80)。
【0075】
詳しくは、図5に示すように、あるMIP位置と隣接MIP位置のMIP位置を比較し、MIP位置が不連続な箇所があるか否かを判断する。図5は簡単のため、全ピクセルのうち、ピクセルP1〜ピクセルP9までの奥行き情報(距離)を模式的に示している。そして、ピクセルP1とピクセルP2との距離を隣接距離L1、ピクセルP2とピクセルP3との距離を隣接距離L2とする。同様に隣接MIP位置間の距離をそれぞれ隣接距離L3〜L8とする。そして、隣接距離L1〜L8の値をそれぞれしきい値Tと比較する。図5に示すように、本実施形態では、ピクセルP7の付近が不連続であるため、ピクセルP7のMIP位置を問題MIP位置と決定して詳細に説明する。例えば、本実施形態では、隣接距離L6が10cmであり、しきい値Tが7cmであったとすると、隣接距離L6はしきい値T以上あるので、不連続と判断される(図9のステップS80でYES)。すなわち、ピクセルP7は雑音であると判定される(ステップS85)。そして、雑音と判定されたMIP位置を雑音位置リスト記憶部NLに追加し、そのMIP位置であるボクセルV(現ボクセル)は雑音ボクセルNVとしてラベリングされる(ステップS90)。ここで、本実施形態では、ピクセルP7のMIP位置であるボクセルVは、図8の15番目の
ボクセルV15であるとすると、ボクセルV15が雑音ボクセルNVとしてラベリングされる。そして、同様の雑音判定処理を繰り返し、全ピクセルについて判定すると(ステップS95でYES)、雑音判定処理を終了する。
【0076】
雑音判定処理が終了すると、図6に示すように、雑音があるか否か判断する(ステップS110)。まだ雑音判定処理を1度しか実行しておらず、ボクセルデータVDに雑音Nが残っているため(ステップS110でYES)、処理回数カウンタ9aをカウントアップし(ステップS115)、カウント値が5以上であるか否かを判断する(ステップS120)。このとき、カウント値はまだ1であるためカウント値は5以下であり(ステップS120でNO)、雑音のあったMIP位置に対応したピクセルについて、再度MIP位置グリッドの算出を行う(ステップS25)。
【0077】
そして、同様に図7に示すように、MIP位置グリッドの算出(ステップS30〜ステップS65)を実行する。ピクセルP7についてステップS30〜ステップS50を実行すると、図8に示すように、ボクセルV1〜ボクセルV14については、現ボクセルが雑音ボクセルNVとしてラベリングされておらず(ステップS40でYES)、MIP値は12個目のボクセルであるボクセルV12のボクセル値D12である(ステップS45)。また、MIP位置は、ボクセルV12の座標(x12,y12,z12)となっている。次に、ボクセルV15については、雑音ボクセルNVとしてラベリングされているため(ステップS40でNO)、MIP値及びMIP位置はボクセルV12のボクセル値D12及びその座標のままである(ステップS55)。また、16番目のボクセルV16のボクセル値D16はボクセルV12のボクセル値D12よりも小さいため(ステップS40でNO)、MIP値及びMIP位置はボクセルV12のボクセル値D12及びその座標のままである(ステップS55)。
【0078】
1ピクセルについてMIP位置グリッドの算出が終了すると(ステップS50でYES)、MIP値をMIP値グリッド記憶部VGに、MIP位置をMIP位置グリッド記憶部PGに書き込む(ステップS60)。その後、全ピクセルについて判定が終わったか否かを判断する(ステップS65)。
【0079】
全ピクセルについて判定が終わると(ステップS65でYES)、再び、図6に示すように、雑音判定処理を行う(ステップS70)。同様に雑音判定処理(図9のステップS75〜ステップS100)を行う。1回目の雑音判定処理のときと比較して問題MIP位置と隣接MIP位置との間の距離が小さくなったため、ピクセルP7については、図10に示すように、ピクセルP6のMIP位置とピクセルP7のMIP位置との隣接距離L6aは、隣接距離L6(図5参照)と比較してやや小さくなる。本実施形態では、隣接距離L6aが8.5cmであり、しきい値Tが7cmであったとすると、まだ隣接距離L6aはしきい値T以上あるので、不連続と判断される(図9のステップS80でYES)。すなわち、ボクセルV12は雑音であると判定される(ステップS85)。そして、雑音と判定されたMIP位置を雑音位置リスト記憶部NLに追加し、そのMIP位置のボクセルV12は雑音ボクセルNVとしてラベリングされる(ステップS90)。
【0080】
同様に全ピクセルについて判定すると(ステップS95でYES)、雑音があるか否かを判断する(図6のステップS110)。まだ雑音が残っているため(ステップS110でYES)、処理回数カウンタ9aをカウントアップし(ステップS115)、カウント値が5以上であるか否かを判断する(ステップS120)。このとき、カウント値はまだ2であるため、カウント値は5以下であり(ステップS120でNO)、雑音のあったMIP位置に対応したピクセルについて、再度MIP位置グリッドの算出を行う(ステップS25)。
【0081】
同様に、図7に示すように、MIP位置グリッドの算出(ステップS30〜ステップS65)を実行する。図8に示すように、新たな投影値としてのMIP値は7個目のボクセルであるボクセルV7であり、新たな投影値位置としてのMIP位置は、ボクセルV7の座標(x7,y7,z7)となる。そして、MIP値をMIP値グリッド記憶部VGに、MIP位置をMIP位置グリッド記憶部PGに書き込む(図7のステップS60)。このとき、同様に、ボクセルV12及びボクセルV15は、雑音ボクセルNVとしてラベリングされているため(ステップS40でNO)、MIP位置グリッドの算出対象から除外される。なお、ここで、図8に示すように、ボクセルV7とボクセルV8のボクセル値D7,D8は等しくなっているが、本実施形態では、視線側から見て最初のボクセルのボクセル値をMIP値とするため、MIP値はボクセルV7のボクセル値D7となる。これを最大のボクセル値を持つボクセルVが複数あるときに、視線側から見て最も奥側にあるボクセルのボクセル値としてもよいし、視線側から2番目、3番目等のボクセルのボクセル値としてもよい。つまり、レイR上のボクセルV1〜Vnのうち、任意の1個のボクセルであればよい。
【0082】
同様に、全ピクセルについて判定が終わると(図7のステップS65でYES)、雑音判定処理を行う(図6のステップS70)。同様に、図9に示すように、雑音判定処理(ステップS75〜ステップS100)を行うと、図11に示すように、ピクセルP7については、MIP位置間の距離がしきい値T以上あるものがない。詳しくは、本実施形態では、ピクセルP6のMIP位置とピクセルP7のMIP位置との隣接距離L6bが6cm、しきい値Tが7cmであったとすると、しきい値Tよりも問題MIP位置と隣接MIP位置との間の距離が小さい(ステップS80でNO)。そのため、問題MIP位置のボクセル、すなわちボクセルV7は雑音でないと判定される(ステップS100)。同様に、全ピクセルについて雑音か否かを判定する(ステップS75〜ステップS100)。
【0083】
全ピクセルについて算出し(ステップS95でYES)、すべての問題MIP位置が非雑音であると(ステップS100)、まだ雑音があるか否か判断する(図6のステップS110)。このとき、雑音は残っていないので(ステップS110でNO)、MIP値グリッド記憶部VGに記憶されているMIP値、すなわち投影画像としてのMIP画像に対してGPU10は後処理を行う(ステップS125)。後処理が終了すると、MIP画像をモニタ4に表示する(ステップS130)。このとき、MIP値グリッド記憶部VGに記憶したMIP値は雑音が除去されているため、図16のMIP画像MP2に示すような斑点状の雑音Nは表示されておらず、図15に示すような綺麗なMIP画像MP1となる。
【0084】
なお、雑音判定処理が終了し、雑音がほぼ除去されたMIP値のMIP位置はMIP位置グリッド記憶部PGに記憶されている。このMIP位置グリッド記憶部PGは、奥行き情報(距離)のためのメモリ領域として考えられることから、Zバッファ(Z-Buffer)と同様に領域抽出に使用することができる。例えば、骨を表示したMIP画像のMIP位置をMIP位置グリッド記憶部PGに記憶しておけば、その骨を再表示したい場合やその骨を除いた臓器等を表示したい場合に、ボクセルデータVDからそのMIP位置グリッド記憶部PGを参考に骨のデータのみを取り出すことができる。このとき、MIP画像算出処理後のMIP位置グリッド記憶部PGに記憶したMIP位置は、雑音が除去されているため、所望の領域を正確に領域抽出することができる。
【0085】
また、雑音を含んだボクセルVは、雑音ボクセルNVとして雑音位置リスト記憶部NLに記憶されている。これを、MIP画像算出処理毎に初期化せずに、記憶しておくことにより、雑音除去にかかる時間を短縮することができる。すなわち、レイRの方向が変わったときや選択するCT画像の枚数が変わったりしてボクセルデータVDの大きさが変わったときであっても、雑音位置リスト記憶部NLに記憶されているボクセルVは雑音ボクセ
ルNVとラベリングされており、MIP位置の算出対象から除くことができる。この結果、雑音除去に要する時間を短縮することができるため、MIP画像の算出、表示にかかる時間を短縮することができる。
【0086】
上記実施形態によれば、以下のような効果を得ることができる。
(1)本実施形態によれば、MIP画像を算出時に、ボクセル値DがMIP値であるボクセルVの座標をMIP位置グリッド記憶部PGに記憶した。そして、問題MIP位置とその隣接MIP位置との距離がしきい値T以上である場合は、その問題MIP位置においてMIP位置グリッド記憶部PGに記憶したMIP位置の形状が不連続であり、問題MIP位置は雑音であると判定した。従って、MIP画像を算出しながらも、MIP位置グリッド記憶部PGに記憶したMIP位置の連続性によって、ボクセルデータVD内に含まれた雑音位置を判定することができる。
【0087】
(2)本実施形態によれば、雑音ボクセルNVとしてラベリングされ、雑音位置リスト記憶部NLに記憶したボクセルVをMIP画像算出対象から除外することができる。その結果、MIP画像に含まれる雑音Nを低減することができる。
【0088】
(3)本実施形態によれば、雑音位置を雑音位置リスト記憶部NLに記憶することができる。その結果、レイRの向きが変化したり、選択するCT画像の枚数が変化したりして、ボクセルデータVDの大きさが変化したときにも、一度雑音ボクセルNVとしてラベリングされたボクセルVをMIP画像算出対象から除外することができる。従って、MIP画像の算出時間を短縮しながらも、雑音Nを低減することができる。
【0089】
(4)本実施形態によれば、MIP画像を算出しながらも雑音Nを除去し、雑音除去後のMIP位置をMIP位置グリッド記憶部PGに記憶した。従って、その雑音除去後のMIP位置グリッド記憶部PGに記憶したMIP位置を領域抽出に利用することができる。(第2実施形態)
前記第1実施形態では、1台のワークステーションなどの計算機(コンピュータ)3が単独でMIP画像算出処理を行ったが、本実施形態では、MIP画像算出処理を構成する各処理のうち少なくとも1つの段階を複数のコンピュータが分散処理で行う。以下の実施形態において、前記第1の実施形態と同様の部分については、同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。
【0090】
例えば、複数台のワークステーションが接続された病院内ネットワークにおいて、少なくとも1つの処理を複数台のワークステーションが分散処理で行う構成を採用できる。以下、MIP画像算出処理を分散処理で行う場合の例として、レイRの本数を分割する場合と、後処理だけ分割する場合と、MIP位置算出処理と雑音判定処理とで分割する場合の3つを示す。なお、説明の便宜上、図12〜図14に示すように、2台のワークステーションWS1,WS2を用いて、サイズ512×512の画像をつくる場合を例とするが、これを複数台のワークステーションで分散処理を行ってもよい。また、本実施形態では、ワークステーションWS2にのみGPU10を搭載しているとする。
【0091】
(例1)例1は、レイRをレイRA(レイR1〜レイRk)とレイRB(レイRk+1〜レイRn)とに分割する場合である。図12に示すように、レイRAが通過するボクセルV1〜Vkと、レイRBが通過するVk+1〜Vnとに分割する。また、レイRAとレイRBの分割は、ボクセルデータVDの一部データが重複するように分割し、冗長性を持たせている。これは、レイRA,RBが格子点上に到達しなかった場合に、ボクセル値Dを求める際の補間計算や、雑音判定処理の際に問題MIP位置と隣接MIP位置とを比較する際等に周囲のボクセルが必要になるからである。この場合、それぞれのワークステーションWS1,WS2でMIP位置算出処理と雑音判定処理を行う。このようにすれば、
ワークステーション毎のMIP値グリッド記憶部VG及びMIP位置グリッド記憶部PGのメモリ量、転送量が全体のMIP画像サイズの半分で済む。処理の手順は以下のようになる。
(1‐1)ワークステーションWS1は、レイRA上のボクセルデータVD(ボクセルV1〜Vk)について、MIP位置算出処理と雑音判定処理を行う。そして、MIP値、MIP位置及び雑音ボクセルNVを求め、これらMIP値、MIP位置及び雑音ボクセルNVを、それぞれMIP値グリッド記憶部VGA、MIP位置グリッド記憶部PGA、雑音位置リスト記憶部NLAに記憶させる。一方、ワークステーションWS2は、レイRB上のボクセルデータVD(ボクセルVk+1〜Vn)について、MIP位置算出処理と雑音判定処理を行い、MIP値グリッド記憶部VGB、MIP位置グリッド記憶部PGB、雑音位置リスト記憶部NLBを作成する。
(1−2)ワークステーションWS2のMIP値グリッド記憶部VGB、MIP位置グリッド記憶部PGB、雑音位置リスト記憶部NLBにそれぞれ記憶したMIP値、MIP位置及び、雑音ボクセルNVをワークステーションWS1に転送する。このときの転送サイズは512×256で済む。
(1−3)ワークステーションWS1は、MIP値グリッド記憶部VGAのMIP値と、MIP値グリッド記憶部VGBのMIP値とを合成したMIP値を記憶したMIP値グリッド記憶部VGに対して後処理を行い、雑音Nが除去されたMIP画像MP1を得る。
【0092】
(例2)例2は、後処理だけ分割する場合である。図13に示すように、この場合、ワークステーションWS1でボクセルデータVD全体に対してMIP位置算出処理と雑音判定処理を行う。そして、高速画像処理に適しているGPU10を搭載したワークステーションWS2で後処理を行うようにすれば、後処理に要する時間を短縮できる。処理の手順は以下のようになる。
(2−1)ワークステーションWS1は、レイR上のボクセルデータVDについて、MIP位置算出処理と雑音判定処理を行う。そして、MIP値、MIP位置及び、雑音ボクセルNVを求め、これらMIP値、MIP位置及び雑音ボクセルNVを、それぞれMIP値グリッド記憶部VG、MIP位置グリッド記憶部PG、雑音位置リスト記憶部NLに記憶する。
(2−2)ワークステーションWS1のMIP値グリッド記憶部VG、MIP位置グリッド記憶部PG、雑音位置リスト記憶部NLにそれぞれ記憶したMIP値、MIP位置及び、雑音ボクセルNVをワークステーションWS2に転送する。このときの転送サイズは512×512である。
(2−3)ワークステーションWS2は、MIP値グリッド記憶部VGに記憶したMIP値に対して後処理を行い、雑音Nが除去されたMIP画像MP1を得る。
【0093】
(例3)例3は、MIP位置算出と雑音判定処理とで分割する場合である。図14に示すように、この場合、ワークステーションWS1,WS2間でのデータ転送回数が多くなるが、MIP位置算出と並列して雑音判定処理を行うことにより、全体の処理速度の向上を図ることができる。また、MIP位置グリッド記憶部PGに記憶されるMIP位置は、ワークステーションWS2に記憶される。
(3−1)ワークステーションWS1は、レイR上のボクセルデータVDについて、MIP位置算出処理を行う。そして、ピクセル毎のMIP位置が算出されると、ワークステーションWS2に転送し、各MIP位置は、ワークステーションWS2のMIP位置グリッド記憶部PGに記憶される。
(3−2)ワークステーションWS2は、ワークステーションWS1のMIP位置算出処理と並列に雑音判定処理を行う。そして、雑音があったピクセルについてはワークステーションWS1において再度MIP位置算出処理させる。
(3−3)ワークステーションWS1は、ワークステーションWS2が一定回数雑音判定処理を実行した後にMIP値グリッド記憶部VGに記憶したMIP値に対して後処理を行
い、雑音Nが除去されたMIP画像MP1を得る。このとき、後処理をGPU10を搭載したワークステーションWS2で実行すると、さらに全体の処理速度を向上することができる。
【0094】
上記実施形態によれば、第1実施形態の効果に加えて、以下のような効果を得ることができる。
(1)本実施形態によれば、複数の計算機(コンピュータ)3による分散処理を採用するためMIP画像算出処理の速度向上を図ることができるので、例えば、モニタ4に表示されるMIP画像MP1のリアルタイム性を確保し易くなる。
【0095】
(2)本実施形態によれば、複数の計算機(コンピュータ)3による分散処理を採用するため、MIP値グリッド記憶部VG及びMIP位置グリッド記憶部PG、雑音位置リスト記憶部NLのために使用するメモリ量を低減することができる。
【0096】
なお、上記各実施形態は以下のように変更してもよい。
○上記第2実施形態では、ネットワークを介して接続されたワークステーションWS1,WS2によってネットワーク分散処理を行った。これを、1台のコンピュータに多数のプロセッサを搭載して分散処理を行ってもよい。
【0097】
○上記各実施形態では、3次元画像データに対してMIP画像算出処理を行ったが、これを4次元画像データ等の3次元以上の画像データに対して行ってもよい。
○上記各実施形態では、3次元画像データを2次元平面に投影する方法として、MIPについて説明したが、他の方法でもよい。例えば、レイRの通過したボクセルVのボクセル値Dの最小値を2次元平面Fに投影するMinIP(Minimum Intensity Projection)であってもよい。要は、レイRの通過したボクセルVのボクセル値Dのうち特定の1個のボクセルVのボクセル値Dを投影する方法であればよく、例えば、レイRの通過したボクセルVのボクセル値Dのうち2番目に小さいボクセル値を持つボクセルV、レイRの通過したボクセルVのボクセル値Dのうち勾配の最大のボクセル値を持つボクセルV等であってもよい。
【0098】
○上記各実施形態では、問題MIP位置とその隣接MIP位置との距離がしきい値T以上である場合に、問題MIP位置は雑音であると判定した。これを、問題MIP位置と隣接MIP位置との前後関係により雑音位置を判定するようにしてもよい。すなわち、例えば、隣接MIP位置のうち1点のみが後ろにあるときに、その1点のMIP位置を雑音位置として判定するようにしてもよい。
【0099】
○上記各実施形態では、問題MIP位置とその隣接MIP位置との距離がしきい値T以上である場合に、問題MIP位置は雑音であると判定した。これを、隣接MIP位置ではなく、問題MIP位置の近傍のMIP位置(以下、近傍MIP位置という)との距離により雑音位置を判定するようにしてもよい。また、近傍MIP位置と問題MIP位置との前後関係や、問題MIP値の近傍のMIP値と問題MIP値との連続性により雑音位置を判定するようにしてもよい。
【0100】
○上記各実施形態では、問題MIP位置とその隣接MIP位置との距離がしきい値T以上である場合に、その問題MIP位置においてMIP位置グリッド記憶部PGに記憶したMIP位置は不連続であり、問題MIP位置は雑音であると判定した。他に、MIP位置の連続性の判断には、問題MIP位置と近傍MIP位置との距離の変化等の一次微分や多次微分に対してしきい値Tを用いて判断したり、MIP位置の特定方向成分に重率をかけて前記の判断を行ったりしてもよい。また、近傍MIP位置に視点(フレームF)からの距離から計算される成分を付加したり、近傍MIP位置にあらかじめ定められた位置から
の距離から計算される成分を付加したりしたものに対してしきい値Tを用いて判断してもよい。さらに、近傍MIP位置の平均で表現される位置と問題MIP位置との距離に対してしきい値Tを用いて判断したり、問題MIP位置と近傍MIP位置との距離の分散値に対してしきい値Tを用いて判断したり、これらを複合した判断を行ったりしてもよい。
【0101】
○上記各実施形態では、問題MIP位置とその隣接MIP位置との距離がしきい値T以上である場合に、問題MIP位置は雑音であると判定した。これを、MIP値の分布状態により雑音位置を判定するようにしてもよい。すなわち、例えば、MIP値をCT値とすると、ある組織(骨、血管、臓器等)を表現するMIP値は一定の範囲の値である。そして、あるMIP値(以下、問題MIP値という)と問題MIP値に隣接したMIP値(以下、隣接MIP値という)は大きく異ならないため、問題MIP値と隣接MIP値との差が大きい場合は、その問題MIP値は雑音であると判定することができる。
【0102】
○上記各実施形態では、問題MIP位置とその隣接MIP位置とが不連続である場合に、問題MIP位置は雑音であると判定した。これを、問題MIP位置とその隣接MIP位置(または、近傍MIP位置)との連続性と、問題MIP値とその隣接MIP値(または、問題MIP値の近傍のMIP値)との連続性の両方により雑音位置を判定するようにしてもよい。これにより、より正確に雑音位置を判定することができる。
【0103】
○上記各実施形態では、問題MIP位置とその隣接MIP位置との距離がしきい値T以上である場合に、問題MIP位置は雑音であると判定した。これを、MIP値の連続性により雑音位置を判定するようにしてもよい。つまり、MIP値とあらかじめ定められた値との差に対してしきい値Tを用いて判断したり、MIP値と問題MIP値の近傍のMIP値(以下、近傍MIP値という)との値の変化等の一次微分や多次微分にしきい値Tを用いて判断したり、MIP値にMIP位置と関連付けられた係数を加えた上で前記の判断を行ったりしてもよい。また、近傍MIP値に視点(フレームF)からの距離から計算される成分を付加したり、近傍MIP値にあらかじめ定められた位置からの距離から計算される成分を付加したりしたものに対して、しきい値Tを用いて判断してもよい。さらに、近傍MIP値の平均で表現される値と問題MIP値との差にしきい値Tを用いて判断したり、近傍MIP値の分散値にしきい値Tを用いて判断したり、これらを複合した判断を行ったりしてもよい。
【0104】
○上記各実施形態では、MIP位置グリッド記憶部PGに記憶したMIP位置から雑音位置を判定し、そのMIP位置をMIP位置グリッド記憶部PGから除外した。これを、データベース2又はハードディスクに記憶されたCT画像データ(ボクセルデータVD)から雑音ボクセルNVを除去するようにしてもよい。なお、これが3次元以上の画像データを修正し、雑音位置にある画素以外の複数の3次元以上の画素を3次元以上の画像データとして画像データ記憶手段に記憶することに相当する。これにより、例えば、レイRの向きを変更して、再度MIP画像MP1を算出する場合に、雑音判定処理に要する時間を短縮することができるため、MIP画像算出処理に要する時間を短縮することができる。従って、モニタ4に表示されるMIP画像MP1のリアルタイム性を確保し易くなる。
【0105】
○上記各実施形態では、MIP位置グリッド記憶部PGに記憶したMIP位置から雑音位置を判定し、そのMIP位置をMIP位置グリッド記憶部PGから除外した。これを、データベース2又はハードディスクに記憶されたCT画像データ(ボクセルデータVD)から雑音ボクセルNVを除去するようにしてもよい。これは、例えば、ボクセルデータVDの雑音ボクセルNVに、データ無しを表現する情報を挿入することにより、再計算時に雑音ボクセルNVのボクセルVについては計算を行わないことによって表現できる。また、ボクセルデータVDの雑音ボクセルNVに近傍のボクセルVから計算される値(例えば
メジアン値や補間値)を挿入することによって、再計算時に非雑音であると判断されるよ
うにすることによっても表現できる。
【0106】
○上記各実施形態では、骨や臓器等の人体の部分について撮影されたCT画像に対してMIP画像算出処理を行ったが、CT撮影等が可能であれば、特に人体や動物、植物等の生物の組織に限らず、地質調査、鉱物探査、機械や装置類の構造材、電気回路のパターンを見る画像処理、LSIの故障診断等にも適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【0107】
【図1】第1実施形態の画像表示装置の概略構成図。
【図2】同じく、画像表示装置の概略構成を示すブロック図。
【図3】同じく、MIPを説明するための説明図。
【図4】同じく、1ピクセルについてのMIP値を説明するための模式図。
【図5】同じく、MIP位置の連続性を説明するための模式図。
【図6】同じく、MIP画像算出処理を説明するためのフローチャート。
【図7】同じく、MIP位置グリッドの算出処理を説明するためのフローチャート。
【図8】同じく、1ピクセルについてのMIP値を説明するための模式図。
【図9】同じく、雑音判定処理を説明するためのフローチャート。
【図10】同じく、MIP位置の連続性を説明するための模式図。
【図11】同じく、MIP位置の連続性を説明するための模式図。
【図12】第2実施形態の、MIP画像算出処理の分散処理を示すブロック図。
【図13】同じく、MIP画像算出処理の分散処理を示すブロック図。
【図14】同じく、MIP画像算出処理の分散処理を示すブロック図。
【図15】MIP画像算出処理後のMIP画像を説明するための模式図。
【図16】MIP画像算出処理前のMIP画像を説明するための模式図。
【符号の説明】
【0108】
D,D1〜Dn…ボクセル値、F…フレーム、L1〜L8,L6a,L6b…隣接距離、NL,NLA,NLB…雑音位置リスト記憶部、P,P1〜Pn…ピクセル、R,RA,RB…レイ、T…しきい値、V,V1〜Vn…ボクセル、VD…ボクセルデータ、PG…投影値位置グリッド記憶手段としてのMIP位置グリッド記憶部、VG…投影値グリッド記憶手段としてのMIP値グリッド記憶部、WS1,WS2…ワークステーション、1…画像表示装置、3…計算機(コンピュータ)、4…出力部としてのモニタ、7…CPU、10…GPU。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
1つのコンピュータが単独処理でまたは複数のコンピュータが単独処理と分散処理とのうち少なくとも1つの処理で、3次元以上の画像データを2次元画面上に投影して投影画像を得る投影画像処理方法において、
少なくとも1つのコンピュータが、被写体を表す複数の3次元以上の画素からなる3次元以上の画像データに対して、2次元画面を構成するピクセル毎に視線方向を示すレイを任意に入力するレイ設定段階と、
少なくとも1つのコンピュータが、前記レイ上にある前記複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素の画素値を投影値として投影値グリッド記憶手段に記憶する投影値算出段階と、
少なくとも1つのコンピュータが、前記任意の1個の画素の座標を投影値位置として投影値位置グリッド記憶手段に記憶する投影値位置算出段階と、
少なくとも1つのコンピュータが、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記投影値位置から雑音位置を判定する雑音判定段階と
を備えたことを特徴とする投影画像処理方法。
【請求項2】
請求項1に記載の投影画像処理方法において、
前記投影値算出段階は、前記雑音判定段階において雑音位置を判定したとき、前記レイ上にあって、前記雑音位置にある画素以外の複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素の画素値を新たな投影値として投影値グリッド記憶手段に記憶し、
前記投影値位置算出段階は、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値を持つ前記画素の座標を新たな投影値位置として投影値位置グリッド記憶手段に記憶し、
前記雑音判定段階は、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値位置から雑音位置を再度判定し、
さらに、
少なくとも1つのコンピュータが、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した前記投影値に対して後処理を行い、投影画像を生成する後処理段階と、
少なくとも1つのコンピュータが、前記投影画像を出力部に出力する出力段階と
を備えたことを特徴とする投影画像処理方法。
【請求項3】
請求項1または2に記載の投影画像処理方法において、
前記雑音判定段階は、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した投影値と、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した投影値位置のうちの少なくとも一方の連続性により前記雑音位置を判定することを特徴とする投影画像処理方法。
【請求項4】
請求項1乃至3のいずれか1項に記載の投影画像処理方法において、
前記雑音判定段階は、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した任意の1点の投影値位置と前記任意の1点の投影値位置の近傍の投影値位置との距離が所定のしきい値を超えた場合に不連続と判断し、その任意の1点の投影値位置を雑音位置とすることを特徴とする投影画像処理方法。
【請求項5】
請求項1乃至4のいずれか1項に記載の投影画像処理方法において、
前記雑音判定段階は、前記3次元以上の画像データを修正し、前記雑音位置にある画素以外の複数の3次元以上の画素を3次元以上の画像データとして画像データ記憶手段に記憶することを特徴とする投影画像処理方法。
【請求項6】
請求項2乃至5のいずれか1項に記載の投影画像処理方法において、
前記投影値算出段階、前記投影値位置算出段階、前記雑音判定段階を繰り返すことを特徴とする投影画像処理方法。
【請求項7】
請求項2に記載の投影画像処理方法において、
前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値位置を領域抽出に利用することを特徴とする投影画像処理方法。
【請求項8】
請求項2に記載の投影画像処理方法において、
前記投影値位置グリッド記憶手段は、Z‐Bufferであることを特徴とする投影画像処理方法。
【請求項9】
請求項1乃至8のいずれか1項に記載の投影画像処理方法において、
前記複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素は、前記レイ上にある前記複数の3次元以上の画素のうち画素値が最大の画素であることを特徴とする投影画像処理方法。
【請求項10】
請求項1乃至8のいずれか1項に記載の投影画像処理方法において、
前記複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素は、前記レイ上にある前記複数の3次元以上の画素のうち画素値が最小の画素であることを特徴とする投影画像処理方法。
【請求項11】
1つのコンピュータが単独処理でまたは複数のコンピュータが単独処理と分散処理とのうち少なくとも1つの処理で、3次元以上の画像データを2次元画面上に投影して投影画像を得る投影画像処理プログラムであって、
前記1つのコンピュータまたは複数のコンピュータを、
被写体を表す複数の3次元以上の画素からなる3次元以上の画像データに対して、2次元画面を構成するピクセル毎に視線方向を示すレイを任意に入力するレイ設定手段と、
前記レイ上にある前記複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素の画素値を投影値として投影値グリッド記憶手段に記憶する投影値算出手段と、
前記任意の1個の画素の座標を投影値位置として投影値位置グリッド記憶手段に記憶する投影値位置算出手段と、
前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記投影値位置から雑音位置を判定する雑音判定手段と
して機能させることを特徴とする投影画像処理プログラム。
【請求項12】
請求項11に記載の投影画像処理プログラムにおいて、
前記投影値算出手段は、前記雑音判定手段において雑音位置を判定したとき、前記レイ上にあって、前記雑音位置にある画素以外の複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素の画素値を新たな投影値として投影値グリッド記憶手段に記憶する機能を、
前記投影値位置算出手段は、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値を持つ前記画素の座標を新たな投影値位置として投影値位置グリッド記憶手段に記憶する機能を、
前記雑音判定手段は、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値位置から雑音位置を再度判定する機能を
さらに備え、
前記1つのコンピュータまたは複数のコンピュータを、さらに、
前記投影値グリッド記憶手段に記憶した前記投影値に対して後処理を行い、投影画像を生成する後処理手段と、
前記投影画像を出力部に出力する出力手段と
して機能させることを特徴とする投影画像処理プログラム。
【請求項13】
請求項11または12に記載の投影画像処理プログラムにおいて、
前記雑音判定手段は、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した投影値と、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した投影値位置のうちの少なくとも一方の連続性により前記雑
音位置を判定することを特徴とする投影画像処理プログラム。
【請求項14】
請求項11乃至13のいずれか1項に記載の投影画像処理プログラムにおいて、
前記雑音判定手段は、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した任意の1点の投影値位置と前記任意の1点の投影値位置の近傍の投影値位置との距離が所定のしきい値を超えた場合に不連続と判断し、その任意の1点の投影値位置を雑音位置とすることを特徴とする投影画像処理プログラム。
【請求項15】
請求項11乃至14のいずれか1項に記載の投影画像処理プログラムにおいて、
前記雑音判定手段は、前記3次元以上の画像データを修正し、前記雑音位置にある画素以外の複数の3次元以上の画素を3次元以上の画像データとして画像データ記憶手段に記憶することを特徴とする投影画像処理プログラム。
【請求項16】
請求項12乃至15のいずれか1項に記載の投影画像処理プログラムにおいて、
前記投影値算出手段、前記投影値位置算出手段、前記雑音判定手段を繰り返すことを特徴とする投影画像処理プログラム。
【請求項17】
請求項12に記載の投影画像処理プログラムにおいて、
前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値位置を領域抽出に利用することを特徴とする投影画像処理プログラム。
【請求項18】
請求項12に記載の投影画像処理プログラムにおいて、
前記投影値位置グリッド記憶手段は、Z‐Bufferであることを特徴とする投影画像処理プログラム。
【請求項19】
請求項11乃至18のいずれか1項に記載の投影画像処理プログラムにおいて、
前記複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素は、前記レイ上にある前記複数の3次元以上の画素のうち画素値が最大の画素であることを特徴とする投影画像処理プログラム。
【請求項20】
請求項11乃至18のいずれか1項に記載の投影画像処理プログラムにおいて、
前記複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素は、前記レイ上にある前記複数の3次元以上の画素のうち画素値が最小の画素であることを特徴とする投影画像処理プログラム。
【請求項21】
3次元以上の画像データを2次元画面上に投影して投影画像を得る投影画像処理装置であって、
被写体を表す複数の3次元以上の画素からなる3次元以上の画像データに対して、2次元画面を構成するピクセル毎に視線方向を示すレイを任意に入力するレイ設定手段と、
前記レイ上にある前記複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素の画素値を投影値として投影値グリッド記憶手段に記憶する投影値算出手段と、
前記任意の1個の画素の座標を投影値位置として投影値位置グリッド記憶手段に記憶する投影値位置算出手段と、
前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記投影値位置から雑音位置を判定する雑音判定手段と
を備えたことを特徴とする投影画像処理装置。
【請求項22】
請求項21に記載の投影画像処理装置において、
前記投影値算出手段は、前記雑音判定手段において雑音位置を判定したとき、前記レイ上にあって、前記雑音位置にある画素以外の複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の
画素の画素値を新たな投影値として投影値グリッド記憶手段に記憶し、
前記投影値位置算出手段は、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値を持つ前記画素の座標を新たな投影値位置として投影値位置グリッド記憶手段に記憶し、
前記雑音判定手段は、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値位置から雑音位置を再度判定し、
さらに、
前記投影値グリッド記憶手段に記憶した投影値に対して後処理を行い、投影画像を生成する後処理手段と、
前記投影画像を出力部に出力する出力手段と
を備えたことを特徴とする投影画像処理装置。
【請求項23】
請求項21または22に記載の投影画像処理装置において、
前記雑音判定手段は、前記雑音位置をボリュームマスクデータとして記憶する記憶手段をさらに備えたことを特徴とする投影画像処理装置。
【請求項24】
請求項21または22に記載の投影画像処理装置において、
前記雑音判定手段は、前記雑音位置をリスト化して記憶する記憶手段をさらに備えたことを特徴とする投影画像処理装置。
【請求項25】
請求項21乃至24のいずれか1項に記載の投影画像処理装置において、
前記雑音判定手段は、前記3次元以上の画像データを修正し、前記雑音位置にある画素以外の複数の3次元以上の画素を3次元以上の画像データとして記憶する画像データ記憶手段をさらに備えたことを特徴とする投影画像処理装置。
【請求項26】
請求項21乃至25のいずれか1項に記載の投影画像処理装置において、
前記投影値算出手段、前記投影値位置算出手段、前記雑音判定手段の一部または全部は、GPUであることを特徴とする投影画像処理装置。
【請求項27】
請求項21乃至26のいずれか1項に記載の投影画像処理装置において、
前記投影値グリッド記憶手段に記憶した投影値を前記出力手段を介して出力部に出力可能な形式に変換する後処理は、GPUで行うことを特徴とする投影画像処理装置。
【請求項1】
1つのコンピュータが単独処理でまたは複数のコンピュータが単独処理と分散処理とのうち少なくとも1つの処理で、3次元以上の画像データを2次元画面上に投影して投影画像を得る投影画像処理方法において、
少なくとも1つのコンピュータが、被写体を表す複数の3次元以上の画素からなる3次元以上の画像データに対して、2次元画面を構成するピクセル毎に視線方向を示すレイを任意に入力するレイ設定段階と、
少なくとも1つのコンピュータが、前記レイ上にある前記複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素の画素値を投影値として投影値グリッド記憶手段に記憶する投影値算出段階と、
少なくとも1つのコンピュータが、前記任意の1個の画素の座標を投影値位置として投影値位置グリッド記憶手段に記憶する投影値位置算出段階と、
少なくとも1つのコンピュータが、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記投影値位置から雑音位置を判定する雑音判定段階と
を備えたことを特徴とする投影画像処理方法。
【請求項2】
請求項1に記載の投影画像処理方法において、
前記投影値算出段階は、前記雑音判定段階において雑音位置を判定したとき、前記レイ上にあって、前記雑音位置にある画素以外の複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素の画素値を新たな投影値として投影値グリッド記憶手段に記憶し、
前記投影値位置算出段階は、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値を持つ前記画素の座標を新たな投影値位置として投影値位置グリッド記憶手段に記憶し、
前記雑音判定段階は、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値位置から雑音位置を再度判定し、
さらに、
少なくとも1つのコンピュータが、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した前記投影値に対して後処理を行い、投影画像を生成する後処理段階と、
少なくとも1つのコンピュータが、前記投影画像を出力部に出力する出力段階と
を備えたことを特徴とする投影画像処理方法。
【請求項3】
請求項1または2に記載の投影画像処理方法において、
前記雑音判定段階は、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した投影値と、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した投影値位置のうちの少なくとも一方の連続性により前記雑音位置を判定することを特徴とする投影画像処理方法。
【請求項4】
請求項1乃至3のいずれか1項に記載の投影画像処理方法において、
前記雑音判定段階は、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した任意の1点の投影値位置と前記任意の1点の投影値位置の近傍の投影値位置との距離が所定のしきい値を超えた場合に不連続と判断し、その任意の1点の投影値位置を雑音位置とすることを特徴とする投影画像処理方法。
【請求項5】
請求項1乃至4のいずれか1項に記載の投影画像処理方法において、
前記雑音判定段階は、前記3次元以上の画像データを修正し、前記雑音位置にある画素以外の複数の3次元以上の画素を3次元以上の画像データとして画像データ記憶手段に記憶することを特徴とする投影画像処理方法。
【請求項6】
請求項2乃至5のいずれか1項に記載の投影画像処理方法において、
前記投影値算出段階、前記投影値位置算出段階、前記雑音判定段階を繰り返すことを特徴とする投影画像処理方法。
【請求項7】
請求項2に記載の投影画像処理方法において、
前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値位置を領域抽出に利用することを特徴とする投影画像処理方法。
【請求項8】
請求項2に記載の投影画像処理方法において、
前記投影値位置グリッド記憶手段は、Z‐Bufferであることを特徴とする投影画像処理方法。
【請求項9】
請求項1乃至8のいずれか1項に記載の投影画像処理方法において、
前記複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素は、前記レイ上にある前記複数の3次元以上の画素のうち画素値が最大の画素であることを特徴とする投影画像処理方法。
【請求項10】
請求項1乃至8のいずれか1項に記載の投影画像処理方法において、
前記複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素は、前記レイ上にある前記複数の3次元以上の画素のうち画素値が最小の画素であることを特徴とする投影画像処理方法。
【請求項11】
1つのコンピュータが単独処理でまたは複数のコンピュータが単独処理と分散処理とのうち少なくとも1つの処理で、3次元以上の画像データを2次元画面上に投影して投影画像を得る投影画像処理プログラムであって、
前記1つのコンピュータまたは複数のコンピュータを、
被写体を表す複数の3次元以上の画素からなる3次元以上の画像データに対して、2次元画面を構成するピクセル毎に視線方向を示すレイを任意に入力するレイ設定手段と、
前記レイ上にある前記複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素の画素値を投影値として投影値グリッド記憶手段に記憶する投影値算出手段と、
前記任意の1個の画素の座標を投影値位置として投影値位置グリッド記憶手段に記憶する投影値位置算出手段と、
前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記投影値位置から雑音位置を判定する雑音判定手段と
して機能させることを特徴とする投影画像処理プログラム。
【請求項12】
請求項11に記載の投影画像処理プログラムにおいて、
前記投影値算出手段は、前記雑音判定手段において雑音位置を判定したとき、前記レイ上にあって、前記雑音位置にある画素以外の複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素の画素値を新たな投影値として投影値グリッド記憶手段に記憶する機能を、
前記投影値位置算出手段は、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値を持つ前記画素の座標を新たな投影値位置として投影値位置グリッド記憶手段に記憶する機能を、
前記雑音判定手段は、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値位置から雑音位置を再度判定する機能を
さらに備え、
前記1つのコンピュータまたは複数のコンピュータを、さらに、
前記投影値グリッド記憶手段に記憶した前記投影値に対して後処理を行い、投影画像を生成する後処理手段と、
前記投影画像を出力部に出力する出力手段と
して機能させることを特徴とする投影画像処理プログラム。
【請求項13】
請求項11または12に記載の投影画像処理プログラムにおいて、
前記雑音判定手段は、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した投影値と、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した投影値位置のうちの少なくとも一方の連続性により前記雑
音位置を判定することを特徴とする投影画像処理プログラム。
【請求項14】
請求項11乃至13のいずれか1項に記載の投影画像処理プログラムにおいて、
前記雑音判定手段は、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した任意の1点の投影値位置と前記任意の1点の投影値位置の近傍の投影値位置との距離が所定のしきい値を超えた場合に不連続と判断し、その任意の1点の投影値位置を雑音位置とすることを特徴とする投影画像処理プログラム。
【請求項15】
請求項11乃至14のいずれか1項に記載の投影画像処理プログラムにおいて、
前記雑音判定手段は、前記3次元以上の画像データを修正し、前記雑音位置にある画素以外の複数の3次元以上の画素を3次元以上の画像データとして画像データ記憶手段に記憶することを特徴とする投影画像処理プログラム。
【請求項16】
請求項12乃至15のいずれか1項に記載の投影画像処理プログラムにおいて、
前記投影値算出手段、前記投影値位置算出手段、前記雑音判定手段を繰り返すことを特徴とする投影画像処理プログラム。
【請求項17】
請求項12に記載の投影画像処理プログラムにおいて、
前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値位置を領域抽出に利用することを特徴とする投影画像処理プログラム。
【請求項18】
請求項12に記載の投影画像処理プログラムにおいて、
前記投影値位置グリッド記憶手段は、Z‐Bufferであることを特徴とする投影画像処理プログラム。
【請求項19】
請求項11乃至18のいずれか1項に記載の投影画像処理プログラムにおいて、
前記複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素は、前記レイ上にある前記複数の3次元以上の画素のうち画素値が最大の画素であることを特徴とする投影画像処理プログラム。
【請求項20】
請求項11乃至18のいずれか1項に記載の投影画像処理プログラムにおいて、
前記複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素は、前記レイ上にある前記複数の3次元以上の画素のうち画素値が最小の画素であることを特徴とする投影画像処理プログラム。
【請求項21】
3次元以上の画像データを2次元画面上に投影して投影画像を得る投影画像処理装置であって、
被写体を表す複数の3次元以上の画素からなる3次元以上の画像データに対して、2次元画面を構成するピクセル毎に視線方向を示すレイを任意に入力するレイ設定手段と、
前記レイ上にある前記複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の画素の画素値を投影値として投影値グリッド記憶手段に記憶する投影値算出手段と、
前記任意の1個の画素の座標を投影値位置として投影値位置グリッド記憶手段に記憶する投影値位置算出手段と、
前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記投影値位置から雑音位置を判定する雑音判定手段と
を備えたことを特徴とする投影画像処理装置。
【請求項22】
請求項21に記載の投影画像処理装置において、
前記投影値算出手段は、前記雑音判定手段において雑音位置を判定したとき、前記レイ上にあって、前記雑音位置にある画素以外の複数の3次元以上の画素のうち任意の1個の
画素の画素値を新たな投影値として投影値グリッド記憶手段に記憶し、
前記投影値位置算出手段は、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値を持つ前記画素の座標を新たな投影値位置として投影値位置グリッド記憶手段に記憶し、
前記雑音判定手段は、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値位置から雑音位置を再度判定し、
さらに、
前記投影値グリッド記憶手段に記憶した投影値に対して後処理を行い、投影画像を生成する後処理手段と、
前記投影画像を出力部に出力する出力手段と
を備えたことを特徴とする投影画像処理装置。
【請求項23】
請求項21または22に記載の投影画像処理装置において、
前記雑音判定手段は、前記雑音位置をボリュームマスクデータとして記憶する記憶手段をさらに備えたことを特徴とする投影画像処理装置。
【請求項24】
請求項21または22に記載の投影画像処理装置において、
前記雑音判定手段は、前記雑音位置をリスト化して記憶する記憶手段をさらに備えたことを特徴とする投影画像処理装置。
【請求項25】
請求項21乃至24のいずれか1項に記載の投影画像処理装置において、
前記雑音判定手段は、前記3次元以上の画像データを修正し、前記雑音位置にある画素以外の複数の3次元以上の画素を3次元以上の画像データとして記憶する画像データ記憶手段をさらに備えたことを特徴とする投影画像処理装置。
【請求項26】
請求項21乃至25のいずれか1項に記載の投影画像処理装置において、
前記投影値算出手段、前記投影値位置算出手段、前記雑音判定手段の一部または全部は、GPUであることを特徴とする投影画像処理装置。
【請求項27】
請求項21乃至26のいずれか1項に記載の投影画像処理装置において、
前記投影値グリッド記憶手段に記憶した投影値を前記出力手段を介して出力部に出力可能な形式に変換する後処理は、GPUで行うことを特徴とする投影画像処理装置。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【公開番号】特開2006−205(P2006−205A)
【公開日】平成18年1月5日(2006.1.5)
【国際特許分類】
【出願番号】特願2004−177166(P2004−177166)
【出願日】平成16年6月15日(2004.6.15)
【出願人】(500109320)ザイオソフト株式会社 (59)
【Fターム(参考)】
【公開日】平成18年1月5日(2006.1.5)
【国際特許分類】
【出願日】平成16年6月15日(2004.6.15)
【出願人】(500109320)ザイオソフト株式会社 (59)
【Fターム(参考)】
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