画像処理方法および画像処理プログラム
【課題】観察対象を正確に描画することができる画像処理方法を提供する。
【解決手段】（ａ）は、残渣の含まれる臓器の描画において、腸等の組織１２と、内腔に残っている造影剤による造影部分領域を抽出した抽出領域１１を示す。また、（ｂ）は、抽出領域１１上の点ｐ３、組織１２の内壁面上の点ｐ４、および組織１２内の点ｐ５を通るプロファイル線ｐ３−ｐ５上のＣＴ値および不透明度を示す。本発明では、矢印Ａで示す抽出領域１１を画一的に描画するのではなく、ＣＴ値および不透明度の情報を加味して描画する。なお、矢印Ｂで示す組織１２の領域は通常通り描画する。
【解決手段】（ａ）は、残渣の含まれる臓器の描画において、腸等の組織１２と、内腔に残っている造影剤による造影部分領域を抽出した抽出領域１１を示す。また、（ｂ）は、抽出領域１１上の点ｐ３、組織１２の内壁面上の点ｐ４、および組織１２内の点ｐ５を通るプロファイル線ｐ３−ｐ５上のＣＴ値および不透明度を示す。本発明では、矢印Ａで示す抽出領域１１を画一的に描画するのではなく、ＣＴ値および不透明度の情報を加味して描画する。なお、矢印Ｂで示す組織１２の領域は通常通り描画する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ボリュームデータを用いて観察対象を描画する画像処理方法および画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、コンピュータを用いた画像処理技術の進展に伴い、３次元物体の内部を可視化する技術が注目されている。特に、医療分野では、生体内部を可視化することにより病巣を早期に発見することができるＣＴ（Computed Tomography）装置もしくはＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置による医療診断が広く行われている。
【０００３】
また、物体内部の３次元画像を得る方法として、ボリュームレンダリングという方法が知られている。このボリュームレンダリングでは、３次元のボクセル（微小体積要素）空間に対して光（レイ）を照射することにより投影面に画像が投影される。この操作をレイキャスティングと称する。このレイキャスティングでは、レイの経路に沿って一定間隔でサンプリングし、各サンプリング点のボクセルからボクセル値を取得する。
【０００４】
ボクセルは、物体の３次元領域の構成単位であり、ボクセル値は、ボクセルの濃度値等の特性を表わす固有のデータである。物体全体はボクセル値の３次元配列であるボリュームデータで表現される。通常、ＣＴ装置により得られる２次元の断層画像データを断層面に垂直な方向に沿って積層し、必要な補間を行うことにより３次元配列のボリュームデータが得られる。
【０００５】
図１２は、ボリュームデータを用いて臓器を描画する状況を示す。残渣（residual）の含まれる臓器の描画において、腸５０内の残渣を洗浄及び可視化するのに造影剤を注入し腸５０内を洗浄すると、造影剤が腸５０内に残り、図１２（ａ）に示すように、造影部分領域５６が現れる。そこで、造影部分領域５６の領域抽出（segmentation）を行い、抽出された抽出領域を用いて造影部分領域５６を除去して、図１２（ｂ）に示すように描画したいという要求がある。
【０００６】
造影部分領域５６を描画対象から除去するには、抽出領域のＣＴ値を描画の対象とならない値に変換するという方法が従来から行われている。図１３は、従来の画像処理方法における抽出領域の変換前のＣＴ値と変換後のＣＴ値の対応関係を示すグラフである。同図に示すように、従来は、領域内の空気、組織および造影範囲のＣＴ値を一律に同じ値（空気のＣＴ値）に変換していた。すなわち、領域抽出処理において造影部分領域であると判断された領域は、一律のＣＴ値に変換するというものである。
【０００７】
図１４は、従来の画像処理方法のフローチャートを示す。従来の画像処理方法では、ＣＴ装置から臓器のボリュームデータを取得し（ステップＳ５１）、例えば、腸内に残った造影剤の含まれる残渣の領域（造影部分領域）を領域抽出する（ステップＳ５２）。そして、抽出領域のＣＴ値を空気のＣＴ値と同じになるように変換し（ステップＳ５３）、変換したＣＴ値を用いて臓器を描画していた（ステップＳ５４）。尚、ＣＴ値の変換を行わずにマスクを用いて、抽出領域を仮想光線の計算対象から除く方法もある。
【０００８】
次に、人体内部の組織の領域に対する用語について図１５により説明する。ここでは、大腸のような人体内部およびその周辺の組織５１に対して、５３の領域を「内腔」、５４の壁面を「内壁面」、５５の領域を「壁の内部」と呼ぶ。また、内腔５３は、空気領域５２と、造影部分領域５６に分けられる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
図１６は、従来の画像処理方法の問題点を説明するための図である。従来の画像処理方法によって造影部分領域の領域抽出を行い、抽出領域を用いて造影部分領域を除去した領域５７を描画しようとすると、矢印Ｄに示すように、描画時に空気領域５２と造影部分領域を除去した領域５７との界面の位置で段差が生じてしまい、その部分に存在するポリープ等を明瞭に観察することができなかった。
【００１０】
図１７は、組織、空気領域及び造影部分領域にかけてのＣＴ値の変化のプロファイルを示す。また、図１７（ａ）は、残渣の含まれる臓器の描画において、腸等の組織５１と、内腔の空気領域５２と、内腔に残っている造影剤による造影部分領域５６を示す。
【００１１】
図１７（ｂ）は、内腔の空気領域５２上の点ｐ０、組織５１の内壁面上の点ｐ１、および組織５１内の点ｐ２を通るプロファイル線Ｐ０−ｐ２上のＣＴ値および不透明度を示す。また、図１７（ｃ）は、内腔の造影部分領域５６上の点ｐ３、組織５１の内壁面上の点ｐ４、および組織５１内の点ｐ５を通るプロファイル線ｐ３−ｐ５上のＣＴ値および不透明度を示す。尚、通常は不透明度はＣＴ値からルックアップテーブル（ＬＵＴ：Look Up Table）を用いて一意に計算される。
【００１２】
点ｐ０から点ｐ２に伸びるプロファイル線ｐ０−ｐ２上のＣＴ値および不透明度は、図１７（ｂ）に示すように、空気領域５２と組織５１間でなめらかに遷移する。一方、点ｐ３から点ｐ５に伸びるプロファイル線ｐ３−ｐ５上のＣＴ値および不透明度は、図１７（ｃ）の矢印Ｅに示すように、組織５１に残った造影部分領域５６と組織５１のＣＴ値が接近している場合には、造影部分領域５６と組織５１間の識別が難しくなり、また、造影部分領域５６内の不透明度の高い箇所によって仮想光線が遮られてしまう。このように、従来の画像処理方法では、造影部分領域５６の存在によってボリュームレンダリングの品質が損なわれる。
【００１３】
図１８は、従来の画像処理方法における問題の原因（１）を説明するための図である。また、図１８（ａ）は、残渣の含まれる臓器の描画において、腸等の組織５１と、内腔の空気領域５２と、造影部分領域を除去した領域（抽出領域）５７を示す。
【００１４】
図１８（ｂ）は、内腔の空気領域５２上の点ｐ０、組織５１の内壁面上の点ｐ１、および組織５１内の点ｐ２を通るプロファイル線ｐ０−ｐ２上のＣＴ値および不透明度を示す。また、図１８（ｃ）は、抽出領域５７上の点ｐ３、組織５１の内壁面上の点ｐ４、および組織５１内の点ｐ５を通るプロファイル線ｐ３−ｐ５上のＣＴ値および不透明度を示す。
【００１５】
点ｐ０から点ｐ２に伸びるプロファイル線ｐ０−ｐ２上のＣＴ値および不透明度は、図１８（ｂ）の矢印Ｆに示すように、空気領域５２と組織５１の境界部分において解像度の関係でなめらかに遷移する。一方、点ｐ３から点ｐ５に伸びるプロファイル線ｐ３−ｐ５上のＣＴ値および不透明度は、図１８（ｃ）の矢印Ｇに示すように、二値的な抽出に起因し不連続に変化するので段差が生じ、抽出領域５７の内部を一律に描画する方法ではなめらかさが失われる。
【００１６】
図１９は、従来の画像処理方法における問題の原因（２）を説明するための図であり、抽出領域を補正することによって対処する場合を示す。図１９（ａ）は補正前の造影部分領域５６を示し、ここには矢印Ｈで示す病変部（ポリープ）等が存在する。図１９（ｂ）は、補正後の領域５７を示し、矢印Ｊで示す病変部等の形状が変形している。このように、領域の補正によって病変部等の形状も変化してしまうので正確な診断が阻害され、正確な変形量の算出が困難になる場合がある。その為に、抽出領域を補正することによって対処することは望ましくない。また、この方法であっても不透明度の二値的な抽出に起因した不連続な変化は完全には除去できないので本質的な解決にはならない。
【００１７】
本発明は、上記従来の事情に鑑みてなされたものであって、観察対象の情報を正確に提示することができる画像処理方法および画像処理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】
【００１８】
本発明の画像処理方法は、ボリュームデータを用いた画像処理方法であって、前記ボリュームデータの所定の領域を抽出するステップと、抽出した前記領域内のボクセル値を少なくとも２以上のボクセル値に変換するステップと、変換したボクセル値を用いて前記領域の情報を提示するステップと、を有する。
【００１９】
上記構成によれば、抽出した所定の領域を、変換した２以上のボクセル値を用いて描画することにより、抽出した領域を画一的に描画することに起因する情報の損失の影響をなくし、また、輪郭部分の変形を防止できるため、観察対象の正確な診断に資することができる。
【００２０】
また、本発明の画像処理方法は、ボリュームデータを用いた画像処理方法であって、前記ボリュームデータの所定の領域を抽出するステップと、抽出した前記領域内のボクセル値を利用して不透明度を取得するステップと、前記不透明度を、前記ボクセル値を利用して少なくとも２以上の不透明度に変換するステップと、変換した不透明度を用いて前記領域の情報を提示するステップと、を有する。
【００２１】
上記構成によれば、抽出した所定の領域を、変換した透明度を用いて描画することにより、抽出した所定の領域を画一的に描画することに起因する情報の損失の影響をなくし、また、輪郭部分の変形を防止できるため、観察対象の正確な診断に資することができる。また、色情報は変えず、不透明度だけを変えることができ、観察対象の臓器に応じて適切な画像診断を行うことができる。また、陰影付け(シェーディング)は変えず、不透明度だけを変えることができ、観察対象の臓器に応じて適切な画像診断を行うことができる。
【００２２】
また、本発明の画像処理方法は、抽出した前記領域内のボクセル値の統計情報を用いて変換式を作成するステップを有し、作成した変換式を用いて、前記ボクセル値または前記不透明度を変換するものである。
【００２３】
上記構成によれば、変換式を観察対象の特性に合わせて自動的に調整できるため、観察対象を正確にかつ迅速に描画することができる。
【００２４】
また、本発明の画像処理方法は、前記領域を２以上抽出するステップを有し、それぞれの前記領域ごとに、前記ボクセル値または前記不透明度を変換するものである。
【００２５】
上記構成によれば、観察対象をより正確に描画できる。
【００２６】
また、本発明の画像処理方法は、前記情報の提示を描画画像の提示で行うものである。また、本発明の画像処理方法は、前記情報の提示を計測結果の提示で行うものである。また、本発明の画像処理方法は、ネットワーク分散処理を行うものである。また、本発明の画像処理方法は、ＧＰＵを使用するものである。また、本発明の画像処理方法は、処理対象が医療画像であるものである。また、本発明の画像処理プログラムは、コンピュータに、本発明の各ステップを実行させるための画像処理プログラムである。
【発明の効果】
【００２７】
本発明によれば、抽出した所定の領域の情報を、変換したボクセル値（または透明度）を用いて提示することにより、抽出した領域を画一的に描画することに起因する情報の損失の影響をなくし、また、輪郭部分の変形を防止できるため、観察対象の正確な診断に資することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
図１は、本発明の一実施形態にかかる画像処理方法で使用されるコンピュータ断層撮影（ＣＴ）装置を概略的に示す。コンピュータ断層撮影装置は、被検体の組織等を可視化するものである。Ｘ線源１０１からは同図に鎖線で示す縁部ビームを有するピラミッド状のＸ線ビーム束１０２が放射される。Ｘ線ビーム束１０２は、例えば患者１０３である被検体を透過しＸ線検出器１０４に照射される。Ｘ線源１０１及びＸ線検出器１０４は、本実施形態の場合にはリング状のガントリー１０５に互いに対向配置されている。リング状のガントリー１０５は、このガントリーの中心点を通るシステム軸線１０６に対して、同図に示されていない保持装置に回転可能（矢印a参照）に支持されている。
【００２９】
患者１０３は、本実施形態の場合には、Ｘ線が透過するテーブル１０７上に寝ている。このテーブルは、図示されていない支持装置によりシステム軸線１０６に沿って移動可能（矢印ｂ参照）に支持されている。
【００３０】
従って、Ｘ線源１０１及びＸ線検出器１０４は、システム軸線１０６に対して回転可能でありかつシステム軸線１０６に沿って患者１０３に対して相対的に移動可能である測定システムを構成するので、患者１０３はシステム軸線１０６に関して種々の投影角及び種々の位置のもとで投射されることができる。その際に発生するＸ線検出器１０４の出力信号は、ボリュームデータ生成部１１１に供給され、ボリュームデータに変換される。
【００３１】
シーケンス走査の場合には患者１０３の層毎の走査が行なわれる。その際に、Ｘ線源１０１及びＸ線検出器１０４はシステム軸線１０６を中心に患者１０３の周りを回転し、Ｘ線源１０１及びＸ線検出器１０４を含む測定システムは患者１０３の２次元断層を走査するために多数の投影を撮影する。その際に取得された測定値から、走査された断層を表示する断層像が再構成される。相連続する断層の走査の間に、患者１０３はその都度システム軸線１０６に沿って移動される。この過程は全ての関心断層が捕捉されるまで繰り返される。
【００３２】
一方、スパイラル走査中は、Ｘ線源１０１及びＸ線検出器１０４を含む測定システムはシステム軸線１０６を中心に回転し、テーブル１０７は連続的に矢印ｂの方向に移動する。すなわち、Ｘ線源１０１及びＸ線検出器１０４を含む測定システムは、患者１０３に対して相対的に連続的にスパイラル軌道上を、患者１０３の関心領域が全部捕捉されるまで移動する。本実施形態の場合、同図に示されたコンピュータ断層撮影装置により、患者１０３の診断範囲における多数の相連続する断層信号がボリュームデータ生成部１１１に供給される。
【００３３】
ボリュームデータ生成部１１１で生成されたボリュームデータは、画像処理部１１７内の領域抽出部１１２に導かれる。領域抽出部１１２は、ボリュームデータの所定の領域を抽出するものである。ＬＵＴ生成部１１４は、ＬＵＴ（Look Up Table）関数を生成する。
【００３４】
ボリュームレンダリング部１１５は、領域抽出部１１２で領域抽出された所定の領域内のボリュームデータに対して、ＬＵＴ生成部１１４で作成されたＬＵＴ関数を用いてボリュームレンダリング画像を作成する。ボリュームレンダリング部１１５で処理されたボリュームレンダリング画像はディスプレイ１１６に供給され表示される。また、ディスプレイ１１６にはボリュームレンダリング画像の他、臓器機能解析結果、複数種の画像の並列表示、複数の画像を順次表示するアニメーション表示、あるいは仮想内視鏡（ＶＥ）画像との同時表示などを行う。
【００３５】
また、操作部１１３は、キーボードやマウスなどからの操作信号に応じて、領域抽出の対象となる所定の領域の設定や、ボリュームレンダリング画像の表示角度の設定等を行い、設定値の制御信号を生成し領域抽出部１１２、ＬＵＴ関数生成部１１４、ボリュームレンダリング部１１５に供給する。これにより、ディスプレイ１１６に表示された画像を見ながら画像をインタラクティブに変更し、病巣を詳細に観察することができる。
【００３６】
図２は、本発明の実施形態にかかる画像処理方法を説明するための図であり、抽出領域内のＣＴ値を利用して画像を生成する場合を示す。図２（ａ）は、残渣の含まれる臓器（観察対象）の描画において、腸等の組織１２と、内腔に残っている造影剤による造影部分領域を領域抽出した抽出領域１１を示す。なお、同図の段差は領域抽出した造影部分領域を表現したものであって、同図は最終的に表示される画像ではない。描画結果はボリュームレンダリング画像である。
【００３７】
また、図２（ｂ）は、抽出領域１１上の点ｐ３、組織１２の内壁面上の点ｐ４、および組織１２内の点ｐ５を通るプロファイル線ｐ３−ｐ５上のＣＴ値および不透明度を示す。本実施形態では、矢印Ａで示す抽出領域１１のＣＴ値及び不透明度を何らかの値で画一的に変換して描画するのではなく、ＣＴ値および不透明度の情報を加味して柔軟に変換して（２以上のＣＴ値及び不透明度に変換して）描画する。なお、矢印Ｂで示す組織１２の領域は通常通り（ＣＴ値または不透明度を変換することなく）描画する。
【００３８】
本実施形態によれば、抽出領域１１を画一的に描画するのではなく、変換前のＣＴ値および不透明度の情報を加味して描画するので、抽出領域１１の輪郭部分に含まれるポリープの形状等の重要な情報を保存したまま、臓器を正確に描画することができる。
（第１の実施形態）
【００３９】
図３は、本発明の第１の実施形態にかかる画像処理方法を説明するための図である。図３（ａ）は、残渣の含まれる臓器の描画において、腸等の組織１２と、内腔に残っている造影剤による造影部分領域を抽出した抽出領域１１を示す。
【００４０】
また、図３（ｂ）は、抽出領域１１上の点ｐ３、組織１２の内壁面上の点ｐ４、および組織１２内の点ｐ５を通るプロファイル線ｐ３−ｐ５上のＣＴ値およびＣＴ値から求められる不透明度を示す。本実施形態では、抽出領域１１内のＣＴ値を参照して新たなＣＴ値を生成し、図３（ｃ）に示すようなプロファイルを作成する。図３（ｃ）では、ＣＴ値とＣＴ値から求められる不透明度が、抽出領域と組織の間でなめらかに遷移しており、臓器を明瞭に描画することができる。
【００４１】
このように本実施形態によれば、抽出領域を画一的に描画するのではなく、抽出領域１１内のＣＴ値を参照して新たなＣＴ値を生成し、新たなＣＴ値に基づいて抽出領域１１を描画するため、造影部分領域の抽出領域１１の画一的な描画によって発生する情報の損失の影響をなくして臓器を正確に描画することができる。
【００４２】
図４は、本発明の第１の実施形態にかかる画像処理方法のフローチャートを示す。本実施形態では、ＣＴ装置からボリュームデータを取得し（ステップＳ１１）、造影剤が残っている造影部分領域を領域抽出する（ステップＳ１２）。
【００４３】
次に、ルックアップテーブル（ＬＵＴ：Look Up Table）を作成し（ステップＳ１３）、抽出領域のＣＴ値を、ルックアップテーブルを用いて変換する（ステップＳ１４）。そして、変換したＣＴ値に基づいて臓器を描画する（ステップＳ１５）。
【００４４】
本実施形態によれば、抽出領域を画一的に描画するのではなく、造影部分領域を領域抽出してルックアップテーブルを作成し、そのルックアップテーブルを用いて抽出領域のＣＴ値を変換するので、造影部分領域の抽出領域の画一的な描画によって発生する情報の損失の影響をなくして臓器を正確に描画することができる。
【００４５】
図５は、本発明の実施形態にかかる画像処理方法における変換ルックアップテーブル関数を示す。この変換ルックアップテーブル関数は、空気と組織のＣＴ値範囲では変換を行わず、造影範囲のＣＴ値を、抽出領域内のＣＴ値の統計情報を利用した変換関数に従って変換する。
【００４６】
本実施形態によれば、造影部分領域内のルックアップテーブルを抽出領域のＣＴ値の統計情報を利用して決定するため、2値的な領域抽出に起因する段差を生じることなく、抽出領域の輪郭部分に含まれるポリープの形状等の重要な情報を保存したまま、臓器を正確に描画することができる。更に変換式を観察対象の特性に合わせて自動的に調整できるため、観察対象を正確にかつ迅速に描画することができる。
【００４７】
図６は、本発明の実施形態にかかる画像処理方法におけるＣＴ値の変換に抽出領域の統計情報を利用したルックアップテーブルの例（１）を示す。本実施形態では、空気と組織のＣＴ値範囲では変換を行わず、造影範囲のＣＴ値を、点Ｐを通る折れ線で変換する。点Pのx座標の値は、抽出領域内のボクセルのＣＴ値を統計情報の標本とし、例えば、標本上位１０％の値、（標本平均値＋分散値の平方根）、（標本平均値＋標本最大値）／２とする。y座標の値は、抽出領域内のボクセルのＣＴ値を統計情報の標本とし、例えば、造影範囲の標本下位１０％の値、（造影範囲の標本平均値−標本の分散値の平方根）、（標本平均値＋標本最小値）／２とする。抽出領域内のボクセルのＣＴ値を統計情報の標本とし、また、x、y座標のそれぞれの値は指定の値であっても良い、例えば、空気と組織の境界とする値やユーザが指定した値でも良い。
【００４８】
本実施形態によれば、抽出領域のＣＴ値の統計情報に基づいて点Pのx、ｙ座標を決定することにより、抽出領域の輪郭部分の厚さを設定することができ、抽出領域の輪郭部分に含まれるポリープの形状等の重要な情報を保存したまま、臓器を正確に描画することができる。更に変換式を観察対象の特性に合わせて自動的に調整できるため、観察対象を正確にかつ迅速に描画することができる。
【００４９】
図７は、本発明の実施形態にかかる画像処理方法におけるＣＴ値の変換に抽出領域の統計情報を利用したルックアップテーブルの例（２）を示す。本実施形態では、空気と組織の変換前のＣＴ値を線形に変換し、造影範囲のＣＴ値を、点Ｐを通る曲線で変換する。
【００５０】
本実施形態によれば、抽出領域のＣＴ値の統計情報に基づいて点Pのx、ｙ座標を決定して抽出領域の輪郭部分の厚さを設定するとともに、点Ｐを通る曲線によりＣＴ値を変換するので、離散的な処理によって発生するアーチファクトを軽減した画像を描画することができ、抽出領域の輪郭部分に含まれるポリープ等を正確に描画することができる。
【００５１】
図８は、本発明の実施形態にかかる画像処理方法におけるＣＴ値の変換に抽出領域の統計情報を利用したルックアップテーブルの例（３）を示す。本実施形態では、空気と組織の変換前のＣＴ値を線形に変換し、造影範囲のＣＴ値を曲線により変換するとともに、矢印Ｃで示すように、変換後のＣＴ値が組織と造影範囲の間で連続的に遷移するようにする。
【００５２】
本実施形態によれば、組織と造影範囲の間を連続的に遷移する曲線によりＣＴ値を変換するので、離散的な処理によって発生するアーチファクトを軽減した画像を描画することができ、抽出領域の輪郭部分に含まれるポリープ等を正確に描画することができる。
（第２の実施形態）
【００５３】
図９は、本発明の第２の実施形態にかかる画像処理方法を説明するための図である。第１の実施形態では、造影剤が残っている抽出領域のＣＴ値を所定の変換式で変換することにより、造影剤の影響をなくして臓器を描画したが、第２の実施形態では、造影剤が残っている抽出領域の不透明度を所定の変換式で変換することにより、造影剤の影響をなくして臓器を描画する。なお、不透明度は、色情報や陰影付け(シェーディング)情報とともにＣＴ値から導かれるものである。
【００５４】
図９（ａ）は、残渣の含まれる臓器（観察対象）の描画において、腸等の組織１２と、内腔に残っている造影剤による造影部分領域を抽出した抽出領域１１を示す。また、図９（ｂ）は、抽出領域１１上の点ｐ３、組織１２の内壁面上の点ｐ４、および組織１２内の点ｐ５を通るプロファイル線ｐ３−ｐ５上のＣＴ値および不透明度を示す。本実施形態では、図９（ｂ）に示すプロファイルの抽出領域内の不透明度を、ＣＴ値及び不透明度を利用したルックアップテーブル関数によって変換することによって下げ、図９（ｃ）に示すようなプロファイルを作成する。図９（ｃ）では、抽出領域と組織の不透明度がなめらかに遷移しており、臓器を明瞭に描画することができる。
【００５５】
本実施形態によれば、抽出領域内の不透明度を下げることにより、2値的な領域抽出に起因する段差を生じることなく、臓器を正確に描画することができる。また、不透明度を色情報や陰影付け(シェーディング)情報から独立して変換することにより、例えば、抽出領域内の組織を半透明に表示するときにその組織のＣＴ値に応じた色や陰影を与えることによって、対象の状態を正確に利用者に伝達することができる。
【００５６】
図１０は、本発明の第２の実施形態にかかる画像処理方法のフローチャートを示す。本実施形態では、ＣＴ装置からボリュームデータを取得し（ステップＳ２１）、造影部分領域を領域抽出する（ステップＳ２２）。
【００５７】
次に、抽出領域のＣＴ値より不透明度を取得し（ステップＳ２３）、ルックアップテーブルを作成する（ステップＳ２４）。そして、抽出領域の不透明度を、ルックアップテーブルを用いて変換し（ステップＳ２５）、変換した不透明度を用いて描画する（ステップＳ２６）。
【００５８】
本実施形態によれば、抽出領域のＣＴ値より不透明度を取得してルックアップテーブルを作成し、そのルックアップテーブルを用いて抽出領域の不透明度を変換するので、色情報は同一で不透明度だけを変えることができ、観察対象の臓器に応じて適切な画像診断を行うことができる。
（第３の実施形態）
【００５９】
図１１は、本発明の第３の実施形態にかかる画像処理方法を説明するための図である。図１１（ａ）は、残渣の含まれる臓器（観察対象）の描画において、腸等の組織１２と、内腔に残っている造影剤による造影部分領域を抽出した抽出領域１１、および抽出領域１１内の辺縁部である遷移部１３を示す。
【００６０】
また、図１１（ｂ）は、抽出領域１１上の遷移部ではない点ｐ３、遷移部１３の点ｐ４、組織１２の内壁面上の点ｐ６、および組織１２内の点ｐ５を通るプロファイル線ｐ３−ｐ５上のＣＴ値および不透明度を示す。本実施形態では、抽出領域１１の辺縁部は、遷移部１３として異なるルックアップテーブルを用いる。このようにすることによって、より自然に不透明度を遷移させることが出来る。また、遷移部１３は多段階であってもよい。また、遷移部１３は組織内の場所によって異なっても良い。
【００６１】
本実施形態によれば、抽出領域を複数の領域に分割し、それぞれの領域ごとに異なるルックアップテーブルを用いて不透明度またはＣＴ値を変換することにより、辺縁部の段差をなくして描画するとともに、例えば、抽出領域の中央部等に誤って泡等が表示されることを防止し、臓器の正確な画像を描画することができる。
【００６２】
なお、第１の実施形態では、ＣＴ値の統計情報によるルックアップテーブルを用いてＣＴ値を変換する例を示したが、ＣＴ値の統計情報によるルックアップテーブルを用いて、不透明度を変換してもよい。色情報は同一で不透明度だけを変えることができ、観察対象の臓器に応じて適切な画像診断を行うことができる。
【００６３】
また、画像を生成する計算処理は、ＧＰＵ（Graphic Processing Unit）により行うことができる。ＧＰＵは、汎用のＣＰＵと比較して特に画像処理に特化した設計がなされている演算処理装置で、通常ＣＰＵとは別個にコンピュータに搭載される。
【００６４】
また、本実施形態の画像処理方法は、ボリュームレンダリングの計算を所定の角度単位、画像の領域、ボリュームの領域等で分割し、後で重ね合わせることができるので、パラレル処理やネットワーク分散処理、専用プロッセッサ、或いはそれらの複合により行うことができる。
【００６５】
なお、以上の説明では、造影部分領域のＣＴ値や不透明度を、ルックアップテーブルを用いて変換する例を示したが、ルックアップテーブル以外の区間連続関数を実現する他の手法で変換してもよい。例えば、スプライン曲線や、多項式などを用いることができる。
【００６６】
なお、第２の実施形態では、ＣＴ値より導かれる不透明度を用いて、出領域内の組織を半透明及び透明に表示したが、多値のマスクを用いても良い。何らかの手段で不透明度を表現できればよいからである。
【００６７】
なお、本実施形態の画像処理方法では、ＣＴ装置より得られるＣＴ値を用いたが、一般的なボリュームデータのボクセル値に対して用いることができる。例えば、ＭＲＩ装置によって得られるボリュームデータや、ＰＥＴ装置によって得られるボリュームデータ、前記の組み合わせや計算によって求められるボリュームデータを用いても良い。
【００６８】
なお、本実施形態の画像処理方法では、腸での実施例について説明したが、胃を含めた消化器官に対しても用いることができる。すなわち、中空の臓器であれば何でも良い。
【００６９】
なお、本実施形態の画像処理方法では、画像の描画を行ったが、描画に限らず、ユーザに情報を提示するのであれば何でも良い。例えば、変換後や変換前後のボクセル値や、不透明度の数値の計測結果を提示しても良い。また、変換前後のボクセル値や、不透明度を利用してポリープなどの病変部位の解析を行い、該当ポリープなどの直径、曲率、大きさなどの計測結果を提示しても良い。このようにすれば本実施形態の画像処理方法の画像表示と一致した計測結果が得られ、より正確な診断が行えるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】本発明の一実施形態にかかる画像処理方法で使用されるコンピュータ断層撮影（ＣＴ）装置の概略図
【図２】本発明の実施形態にかかる画像処理方法を説明するために、抽出領域内のＣＴ値を利用して画像を生成する場合を示す図
【図３】本発明の第１の実施形態にかかる画像処理方法を説明するための図
【図４】本発明の第１の実施形態にかかる画像処理方法のフローチャート
【図５】本発明の実施形態にかかる画像処理方法における変換ルックアップテーブル関数を示す図
【図６】本発明の実施形態にかかる画像処理方法における造影部分領域のＣＴ値の統計情報によるルックアップテーブルの例（１）
【図７】本発明の実施形態にかかる画像処理方法における造影部分領域のＣＴ値の統計情報によるルックアップテーブルの例（２）
【図８】本発明の実施形態にかかる画像処理方法における造影部分領域のＣＴ値の統計情報によるルックアップテーブルの例（３）
【図９】本発明の第２の実施形態にかかる画像処理方法を説明するための図
【図１０】本発明の第２の実施形態にかかる画像処理方法のフローチャート
【図１１】本発明の第３の実施形態にかかる画像処理方法を説明するための図
【図１２】ボリュームデータを用いて臓器を描画する状況を示す図
【図１３】従来の画像処理方法における変換前のＣＴ値と変換後のＣＴ値の対応関係を示すグラフ
【図１４】従来の画像処理方法のフローチャート
【図１５】人体内部の組織の領域に対する用語の説明図
【図１６】従来の画像処理方法の問題点を説明するための図
【図１７】組織のプロファイルを示す図
【図１８】従来の画像処理方法における問題の原因（１）を説明するための図
【図１９】従来の画像処理方法における問題の原因（２）を説明するための図
【符号の説明】
【００７１】
１１ 抽出領域
１２，５１ 組織
１３ 遷移部
５０ 腸
５２ 空気領域
５３ 内腔
５４ 内壁面
５５ 壁の内部
５６ 造影部分領域
５７ 造影部分領域を除去した領域
１０１ Ｘ線源
１０２ Ｘ線ビーム束
１０３ 患者
１０４ Ｘ線検出器
１０５ ガントリー
１０６ システム軸線
１０７ テーブル
１１１ ボリュームデータ生成部
１１２ 中心パス生成部
１１３ 操作部
１１４ 平面生成部
１１５ 円筒投影部
１１６ ディスプレイ
１１７ 画像処理部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ボリュームデータを用いて観察対象を描画する画像処理方法および画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、コンピュータを用いた画像処理技術の進展に伴い、３次元物体の内部を可視化する技術が注目されている。特に、医療分野では、生体内部を可視化することにより病巣を早期に発見することができるＣＴ（Computed Tomography）装置もしくはＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置による医療診断が広く行われている。
【０００３】
また、物体内部の３次元画像を得る方法として、ボリュームレンダリングという方法が知られている。このボリュームレンダリングでは、３次元のボクセル（微小体積要素）空間に対して光（レイ）を照射することにより投影面に画像が投影される。この操作をレイキャスティングと称する。このレイキャスティングでは、レイの経路に沿って一定間隔でサンプリングし、各サンプリング点のボクセルからボクセル値を取得する。
【０００４】
ボクセルは、物体の３次元領域の構成単位であり、ボクセル値は、ボクセルの濃度値等の特性を表わす固有のデータである。物体全体はボクセル値の３次元配列であるボリュームデータで表現される。通常、ＣＴ装置により得られる２次元の断層画像データを断層面に垂直な方向に沿って積層し、必要な補間を行うことにより３次元配列のボリュームデータが得られる。
【０００５】
図１２は、ボリュームデータを用いて臓器を描画する状況を示す。残渣（residual）の含まれる臓器の描画において、腸５０内の残渣を洗浄及び可視化するのに造影剤を注入し腸５０内を洗浄すると、造影剤が腸５０内に残り、図１２（ａ）に示すように、造影部分領域５６が現れる。そこで、造影部分領域５６の領域抽出（segmentation）を行い、抽出された抽出領域を用いて造影部分領域５６を除去して、図１２（ｂ）に示すように描画したいという要求がある。
【０００６】
造影部分領域５６を描画対象から除去するには、抽出領域のＣＴ値を描画の対象とならない値に変換するという方法が従来から行われている。図１３は、従来の画像処理方法における抽出領域の変換前のＣＴ値と変換後のＣＴ値の対応関係を示すグラフである。同図に示すように、従来は、領域内の空気、組織および造影範囲のＣＴ値を一律に同じ値（空気のＣＴ値）に変換していた。すなわち、領域抽出処理において造影部分領域であると判断された領域は、一律のＣＴ値に変換するというものである。
【０００７】
図１４は、従来の画像処理方法のフローチャートを示す。従来の画像処理方法では、ＣＴ装置から臓器のボリュームデータを取得し（ステップＳ５１）、例えば、腸内に残った造影剤の含まれる残渣の領域（造影部分領域）を領域抽出する（ステップＳ５２）。そして、抽出領域のＣＴ値を空気のＣＴ値と同じになるように変換し（ステップＳ５３）、変換したＣＴ値を用いて臓器を描画していた（ステップＳ５４）。尚、ＣＴ値の変換を行わずにマスクを用いて、抽出領域を仮想光線の計算対象から除く方法もある。
【０００８】
次に、人体内部の組織の領域に対する用語について図１５により説明する。ここでは、大腸のような人体内部およびその周辺の組織５１に対して、５３の領域を「内腔」、５４の壁面を「内壁面」、５５の領域を「壁の内部」と呼ぶ。また、内腔５３は、空気領域５２と、造影部分領域５６に分けられる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
図１６は、従来の画像処理方法の問題点を説明するための図である。従来の画像処理方法によって造影部分領域の領域抽出を行い、抽出領域を用いて造影部分領域を除去した領域５７を描画しようとすると、矢印Ｄに示すように、描画時に空気領域５２と造影部分領域を除去した領域５７との界面の位置で段差が生じてしまい、その部分に存在するポリープ等を明瞭に観察することができなかった。
【００１０】
図１７は、組織、空気領域及び造影部分領域にかけてのＣＴ値の変化のプロファイルを示す。また、図１７（ａ）は、残渣の含まれる臓器の描画において、腸等の組織５１と、内腔の空気領域５２と、内腔に残っている造影剤による造影部分領域５６を示す。
【００１１】
図１７（ｂ）は、内腔の空気領域５２上の点ｐ０、組織５１の内壁面上の点ｐ１、および組織５１内の点ｐ２を通るプロファイル線Ｐ０−ｐ２上のＣＴ値および不透明度を示す。また、図１７（ｃ）は、内腔の造影部分領域５６上の点ｐ３、組織５１の内壁面上の点ｐ４、および組織５１内の点ｐ５を通るプロファイル線ｐ３−ｐ５上のＣＴ値および不透明度を示す。尚、通常は不透明度はＣＴ値からルックアップテーブル（ＬＵＴ：Look Up Table）を用いて一意に計算される。
【００１２】
点ｐ０から点ｐ２に伸びるプロファイル線ｐ０−ｐ２上のＣＴ値および不透明度は、図１７（ｂ）に示すように、空気領域５２と組織５１間でなめらかに遷移する。一方、点ｐ３から点ｐ５に伸びるプロファイル線ｐ３−ｐ５上のＣＴ値および不透明度は、図１７（ｃ）の矢印Ｅに示すように、組織５１に残った造影部分領域５６と組織５１のＣＴ値が接近している場合には、造影部分領域５６と組織５１間の識別が難しくなり、また、造影部分領域５６内の不透明度の高い箇所によって仮想光線が遮られてしまう。このように、従来の画像処理方法では、造影部分領域５６の存在によってボリュームレンダリングの品質が損なわれる。
【００１３】
図１８は、従来の画像処理方法における問題の原因（１）を説明するための図である。また、図１８（ａ）は、残渣の含まれる臓器の描画において、腸等の組織５１と、内腔の空気領域５２と、造影部分領域を除去した領域（抽出領域）５７を示す。
【００１４】
図１８（ｂ）は、内腔の空気領域５２上の点ｐ０、組織５１の内壁面上の点ｐ１、および組織５１内の点ｐ２を通るプロファイル線ｐ０−ｐ２上のＣＴ値および不透明度を示す。また、図１８（ｃ）は、抽出領域５７上の点ｐ３、組織５１の内壁面上の点ｐ４、および組織５１内の点ｐ５を通るプロファイル線ｐ３−ｐ５上のＣＴ値および不透明度を示す。
【００１５】
点ｐ０から点ｐ２に伸びるプロファイル線ｐ０−ｐ２上のＣＴ値および不透明度は、図１８（ｂ）の矢印Ｆに示すように、空気領域５２と組織５１の境界部分において解像度の関係でなめらかに遷移する。一方、点ｐ３から点ｐ５に伸びるプロファイル線ｐ３−ｐ５上のＣＴ値および不透明度は、図１８（ｃ）の矢印Ｇに示すように、二値的な抽出に起因し不連続に変化するので段差が生じ、抽出領域５７の内部を一律に描画する方法ではなめらかさが失われる。
【００１６】
図１９は、従来の画像処理方法における問題の原因（２）を説明するための図であり、抽出領域を補正することによって対処する場合を示す。図１９（ａ）は補正前の造影部分領域５６を示し、ここには矢印Ｈで示す病変部（ポリープ）等が存在する。図１９（ｂ）は、補正後の領域５７を示し、矢印Ｊで示す病変部等の形状が変形している。このように、領域の補正によって病変部等の形状も変化してしまうので正確な診断が阻害され、正確な変形量の算出が困難になる場合がある。その為に、抽出領域を補正することによって対処することは望ましくない。また、この方法であっても不透明度の二値的な抽出に起因した不連続な変化は完全には除去できないので本質的な解決にはならない。
【００１７】
本発明は、上記従来の事情に鑑みてなされたものであって、観察対象の情報を正確に提示することができる画像処理方法および画像処理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】
【００１８】
本発明の画像処理方法は、ボリュームデータを用いた画像処理方法であって、前記ボリュームデータの所定の領域を抽出するステップと、抽出した前記領域内のボクセル値を少なくとも２以上のボクセル値に変換するステップと、変換したボクセル値を用いて前記領域の情報を提示するステップと、を有する。
【００１９】
上記構成によれば、抽出した所定の領域を、変換した２以上のボクセル値を用いて描画することにより、抽出した領域を画一的に描画することに起因する情報の損失の影響をなくし、また、輪郭部分の変形を防止できるため、観察対象の正確な診断に資することができる。
【００２０】
また、本発明の画像処理方法は、ボリュームデータを用いた画像処理方法であって、前記ボリュームデータの所定の領域を抽出するステップと、抽出した前記領域内のボクセル値を利用して不透明度を取得するステップと、前記不透明度を、前記ボクセル値を利用して少なくとも２以上の不透明度に変換するステップと、変換した不透明度を用いて前記領域の情報を提示するステップと、を有する。
【００２１】
上記構成によれば、抽出した所定の領域を、変換した透明度を用いて描画することにより、抽出した所定の領域を画一的に描画することに起因する情報の損失の影響をなくし、また、輪郭部分の変形を防止できるため、観察対象の正確な診断に資することができる。また、色情報は変えず、不透明度だけを変えることができ、観察対象の臓器に応じて適切な画像診断を行うことができる。また、陰影付け(シェーディング)は変えず、不透明度だけを変えることができ、観察対象の臓器に応じて適切な画像診断を行うことができる。
【００２２】
また、本発明の画像処理方法は、抽出した前記領域内のボクセル値の統計情報を用いて変換式を作成するステップを有し、作成した変換式を用いて、前記ボクセル値または前記不透明度を変換するものである。
【００２３】
上記構成によれば、変換式を観察対象の特性に合わせて自動的に調整できるため、観察対象を正確にかつ迅速に描画することができる。
【００２４】
また、本発明の画像処理方法は、前記領域を２以上抽出するステップを有し、それぞれの前記領域ごとに、前記ボクセル値または前記不透明度を変換するものである。
【００２５】
上記構成によれば、観察対象をより正確に描画できる。
【００２６】
また、本発明の画像処理方法は、前記情報の提示を描画画像の提示で行うものである。また、本発明の画像処理方法は、前記情報の提示を計測結果の提示で行うものである。また、本発明の画像処理方法は、ネットワーク分散処理を行うものである。また、本発明の画像処理方法は、ＧＰＵを使用するものである。また、本発明の画像処理方法は、処理対象が医療画像であるものである。また、本発明の画像処理プログラムは、コンピュータに、本発明の各ステップを実行させるための画像処理プログラムである。
【発明の効果】
【００２７】
本発明によれば、抽出した所定の領域の情報を、変換したボクセル値（または透明度）を用いて提示することにより、抽出した領域を画一的に描画することに起因する情報の損失の影響をなくし、また、輪郭部分の変形を防止できるため、観察対象の正確な診断に資することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
図１は、本発明の一実施形態にかかる画像処理方法で使用されるコンピュータ断層撮影（ＣＴ）装置を概略的に示す。コンピュータ断層撮影装置は、被検体の組織等を可視化するものである。Ｘ線源１０１からは同図に鎖線で示す縁部ビームを有するピラミッド状のＸ線ビーム束１０２が放射される。Ｘ線ビーム束１０２は、例えば患者１０３である被検体を透過しＸ線検出器１０４に照射される。Ｘ線源１０１及びＸ線検出器１０４は、本実施形態の場合にはリング状のガントリー１０５に互いに対向配置されている。リング状のガントリー１０５は、このガントリーの中心点を通るシステム軸線１０６に対して、同図に示されていない保持装置に回転可能（矢印a参照）に支持されている。
【００２９】
患者１０３は、本実施形態の場合には、Ｘ線が透過するテーブル１０７上に寝ている。このテーブルは、図示されていない支持装置によりシステム軸線１０６に沿って移動可能（矢印ｂ参照）に支持されている。
【００３０】
従って、Ｘ線源１０１及びＸ線検出器１０４は、システム軸線１０６に対して回転可能でありかつシステム軸線１０６に沿って患者１０３に対して相対的に移動可能である測定システムを構成するので、患者１０３はシステム軸線１０６に関して種々の投影角及び種々の位置のもとで投射されることができる。その際に発生するＸ線検出器１０４の出力信号は、ボリュームデータ生成部１１１に供給され、ボリュームデータに変換される。
【００３１】
シーケンス走査の場合には患者１０３の層毎の走査が行なわれる。その際に、Ｘ線源１０１及びＸ線検出器１０４はシステム軸線１０６を中心に患者１０３の周りを回転し、Ｘ線源１０１及びＸ線検出器１０４を含む測定システムは患者１０３の２次元断層を走査するために多数の投影を撮影する。その際に取得された測定値から、走査された断層を表示する断層像が再構成される。相連続する断層の走査の間に、患者１０３はその都度システム軸線１０６に沿って移動される。この過程は全ての関心断層が捕捉されるまで繰り返される。
【００３２】
一方、スパイラル走査中は、Ｘ線源１０１及びＸ線検出器１０４を含む測定システムはシステム軸線１０６を中心に回転し、テーブル１０７は連続的に矢印ｂの方向に移動する。すなわち、Ｘ線源１０１及びＸ線検出器１０４を含む測定システムは、患者１０３に対して相対的に連続的にスパイラル軌道上を、患者１０３の関心領域が全部捕捉されるまで移動する。本実施形態の場合、同図に示されたコンピュータ断層撮影装置により、患者１０３の診断範囲における多数の相連続する断層信号がボリュームデータ生成部１１１に供給される。
【００３３】
ボリュームデータ生成部１１１で生成されたボリュームデータは、画像処理部１１７内の領域抽出部１１２に導かれる。領域抽出部１１２は、ボリュームデータの所定の領域を抽出するものである。ＬＵＴ生成部１１４は、ＬＵＴ（Look Up Table）関数を生成する。
【００３４】
ボリュームレンダリング部１１５は、領域抽出部１１２で領域抽出された所定の領域内のボリュームデータに対して、ＬＵＴ生成部１１４で作成されたＬＵＴ関数を用いてボリュームレンダリング画像を作成する。ボリュームレンダリング部１１５で処理されたボリュームレンダリング画像はディスプレイ１１６に供給され表示される。また、ディスプレイ１１６にはボリュームレンダリング画像の他、臓器機能解析結果、複数種の画像の並列表示、複数の画像を順次表示するアニメーション表示、あるいは仮想内視鏡（ＶＥ）画像との同時表示などを行う。
【００３５】
また、操作部１１３は、キーボードやマウスなどからの操作信号に応じて、領域抽出の対象となる所定の領域の設定や、ボリュームレンダリング画像の表示角度の設定等を行い、設定値の制御信号を生成し領域抽出部１１２、ＬＵＴ関数生成部１１４、ボリュームレンダリング部１１５に供給する。これにより、ディスプレイ１１６に表示された画像を見ながら画像をインタラクティブに変更し、病巣を詳細に観察することができる。
【００３６】
図２は、本発明の実施形態にかかる画像処理方法を説明するための図であり、抽出領域内のＣＴ値を利用して画像を生成する場合を示す。図２（ａ）は、残渣の含まれる臓器（観察対象）の描画において、腸等の組織１２と、内腔に残っている造影剤による造影部分領域を領域抽出した抽出領域１１を示す。なお、同図の段差は領域抽出した造影部分領域を表現したものであって、同図は最終的に表示される画像ではない。描画結果はボリュームレンダリング画像である。
【００３７】
また、図２（ｂ）は、抽出領域１１上の点ｐ３、組織１２の内壁面上の点ｐ４、および組織１２内の点ｐ５を通るプロファイル線ｐ３−ｐ５上のＣＴ値および不透明度を示す。本実施形態では、矢印Ａで示す抽出領域１１のＣＴ値及び不透明度を何らかの値で画一的に変換して描画するのではなく、ＣＴ値および不透明度の情報を加味して柔軟に変換して（２以上のＣＴ値及び不透明度に変換して）描画する。なお、矢印Ｂで示す組織１２の領域は通常通り（ＣＴ値または不透明度を変換することなく）描画する。
【００３８】
本実施形態によれば、抽出領域１１を画一的に描画するのではなく、変換前のＣＴ値および不透明度の情報を加味して描画するので、抽出領域１１の輪郭部分に含まれるポリープの形状等の重要な情報を保存したまま、臓器を正確に描画することができる。
（第１の実施形態）
【００３９】
図３は、本発明の第１の実施形態にかかる画像処理方法を説明するための図である。図３（ａ）は、残渣の含まれる臓器の描画において、腸等の組織１２と、内腔に残っている造影剤による造影部分領域を抽出した抽出領域１１を示す。
【００４０】
また、図３（ｂ）は、抽出領域１１上の点ｐ３、組織１２の内壁面上の点ｐ４、および組織１２内の点ｐ５を通るプロファイル線ｐ３−ｐ５上のＣＴ値およびＣＴ値から求められる不透明度を示す。本実施形態では、抽出領域１１内のＣＴ値を参照して新たなＣＴ値を生成し、図３（ｃ）に示すようなプロファイルを作成する。図３（ｃ）では、ＣＴ値とＣＴ値から求められる不透明度が、抽出領域と組織の間でなめらかに遷移しており、臓器を明瞭に描画することができる。
【００４１】
このように本実施形態によれば、抽出領域を画一的に描画するのではなく、抽出領域１１内のＣＴ値を参照して新たなＣＴ値を生成し、新たなＣＴ値に基づいて抽出領域１１を描画するため、造影部分領域の抽出領域１１の画一的な描画によって発生する情報の損失の影響をなくして臓器を正確に描画することができる。
【００４２】
図４は、本発明の第１の実施形態にかかる画像処理方法のフローチャートを示す。本実施形態では、ＣＴ装置からボリュームデータを取得し（ステップＳ１１）、造影剤が残っている造影部分領域を領域抽出する（ステップＳ１２）。
【００４３】
次に、ルックアップテーブル（ＬＵＴ：Look Up Table）を作成し（ステップＳ１３）、抽出領域のＣＴ値を、ルックアップテーブルを用いて変換する（ステップＳ１４）。そして、変換したＣＴ値に基づいて臓器を描画する（ステップＳ１５）。
【００４４】
本実施形態によれば、抽出領域を画一的に描画するのではなく、造影部分領域を領域抽出してルックアップテーブルを作成し、そのルックアップテーブルを用いて抽出領域のＣＴ値を変換するので、造影部分領域の抽出領域の画一的な描画によって発生する情報の損失の影響をなくして臓器を正確に描画することができる。
【００４５】
図５は、本発明の実施形態にかかる画像処理方法における変換ルックアップテーブル関数を示す。この変換ルックアップテーブル関数は、空気と組織のＣＴ値範囲では変換を行わず、造影範囲のＣＴ値を、抽出領域内のＣＴ値の統計情報を利用した変換関数に従って変換する。
【００４６】
本実施形態によれば、造影部分領域内のルックアップテーブルを抽出領域のＣＴ値の統計情報を利用して決定するため、2値的な領域抽出に起因する段差を生じることなく、抽出領域の輪郭部分に含まれるポリープの形状等の重要な情報を保存したまま、臓器を正確に描画することができる。更に変換式を観察対象の特性に合わせて自動的に調整できるため、観察対象を正確にかつ迅速に描画することができる。
【００４７】
図６は、本発明の実施形態にかかる画像処理方法におけるＣＴ値の変換に抽出領域の統計情報を利用したルックアップテーブルの例（１）を示す。本実施形態では、空気と組織のＣＴ値範囲では変換を行わず、造影範囲のＣＴ値を、点Ｐを通る折れ線で変換する。点Pのx座標の値は、抽出領域内のボクセルのＣＴ値を統計情報の標本とし、例えば、標本上位１０％の値、（標本平均値＋分散値の平方根）、（標本平均値＋標本最大値）／２とする。y座標の値は、抽出領域内のボクセルのＣＴ値を統計情報の標本とし、例えば、造影範囲の標本下位１０％の値、（造影範囲の標本平均値−標本の分散値の平方根）、（標本平均値＋標本最小値）／２とする。抽出領域内のボクセルのＣＴ値を統計情報の標本とし、また、x、y座標のそれぞれの値は指定の値であっても良い、例えば、空気と組織の境界とする値やユーザが指定した値でも良い。
【００４８】
本実施形態によれば、抽出領域のＣＴ値の統計情報に基づいて点Pのx、ｙ座標を決定することにより、抽出領域の輪郭部分の厚さを設定することができ、抽出領域の輪郭部分に含まれるポリープの形状等の重要な情報を保存したまま、臓器を正確に描画することができる。更に変換式を観察対象の特性に合わせて自動的に調整できるため、観察対象を正確にかつ迅速に描画することができる。
【００４９】
図７は、本発明の実施形態にかかる画像処理方法におけるＣＴ値の変換に抽出領域の統計情報を利用したルックアップテーブルの例（２）を示す。本実施形態では、空気と組織の変換前のＣＴ値を線形に変換し、造影範囲のＣＴ値を、点Ｐを通る曲線で変換する。
【００５０】
本実施形態によれば、抽出領域のＣＴ値の統計情報に基づいて点Pのx、ｙ座標を決定して抽出領域の輪郭部分の厚さを設定するとともに、点Ｐを通る曲線によりＣＴ値を変換するので、離散的な処理によって発生するアーチファクトを軽減した画像を描画することができ、抽出領域の輪郭部分に含まれるポリープ等を正確に描画することができる。
【００５１】
図８は、本発明の実施形態にかかる画像処理方法におけるＣＴ値の変換に抽出領域の統計情報を利用したルックアップテーブルの例（３）を示す。本実施形態では、空気と組織の変換前のＣＴ値を線形に変換し、造影範囲のＣＴ値を曲線により変換するとともに、矢印Ｃで示すように、変換後のＣＴ値が組織と造影範囲の間で連続的に遷移するようにする。
【００５２】
本実施形態によれば、組織と造影範囲の間を連続的に遷移する曲線によりＣＴ値を変換するので、離散的な処理によって発生するアーチファクトを軽減した画像を描画することができ、抽出領域の輪郭部分に含まれるポリープ等を正確に描画することができる。
（第２の実施形態）
【００５３】
図９は、本発明の第２の実施形態にかかる画像処理方法を説明するための図である。第１の実施形態では、造影剤が残っている抽出領域のＣＴ値を所定の変換式で変換することにより、造影剤の影響をなくして臓器を描画したが、第２の実施形態では、造影剤が残っている抽出領域の不透明度を所定の変換式で変換することにより、造影剤の影響をなくして臓器を描画する。なお、不透明度は、色情報や陰影付け(シェーディング)情報とともにＣＴ値から導かれるものである。
【００５４】
図９（ａ）は、残渣の含まれる臓器（観察対象）の描画において、腸等の組織１２と、内腔に残っている造影剤による造影部分領域を抽出した抽出領域１１を示す。また、図９（ｂ）は、抽出領域１１上の点ｐ３、組織１２の内壁面上の点ｐ４、および組織１２内の点ｐ５を通るプロファイル線ｐ３−ｐ５上のＣＴ値および不透明度を示す。本実施形態では、図９（ｂ）に示すプロファイルの抽出領域内の不透明度を、ＣＴ値及び不透明度を利用したルックアップテーブル関数によって変換することによって下げ、図９（ｃ）に示すようなプロファイルを作成する。図９（ｃ）では、抽出領域と組織の不透明度がなめらかに遷移しており、臓器を明瞭に描画することができる。
【００５５】
本実施形態によれば、抽出領域内の不透明度を下げることにより、2値的な領域抽出に起因する段差を生じることなく、臓器を正確に描画することができる。また、不透明度を色情報や陰影付け(シェーディング)情報から独立して変換することにより、例えば、抽出領域内の組織を半透明に表示するときにその組織のＣＴ値に応じた色や陰影を与えることによって、対象の状態を正確に利用者に伝達することができる。
【００５６】
図１０は、本発明の第２の実施形態にかかる画像処理方法のフローチャートを示す。本実施形態では、ＣＴ装置からボリュームデータを取得し（ステップＳ２１）、造影部分領域を領域抽出する（ステップＳ２２）。
【００５７】
次に、抽出領域のＣＴ値より不透明度を取得し（ステップＳ２３）、ルックアップテーブルを作成する（ステップＳ２４）。そして、抽出領域の不透明度を、ルックアップテーブルを用いて変換し（ステップＳ２５）、変換した不透明度を用いて描画する（ステップＳ２６）。
【００５８】
本実施形態によれば、抽出領域のＣＴ値より不透明度を取得してルックアップテーブルを作成し、そのルックアップテーブルを用いて抽出領域の不透明度を変換するので、色情報は同一で不透明度だけを変えることができ、観察対象の臓器に応じて適切な画像診断を行うことができる。
（第３の実施形態）
【００５９】
図１１は、本発明の第３の実施形態にかかる画像処理方法を説明するための図である。図１１（ａ）は、残渣の含まれる臓器（観察対象）の描画において、腸等の組織１２と、内腔に残っている造影剤による造影部分領域を抽出した抽出領域１１、および抽出領域１１内の辺縁部である遷移部１３を示す。
【００６０】
また、図１１（ｂ）は、抽出領域１１上の遷移部ではない点ｐ３、遷移部１３の点ｐ４、組織１２の内壁面上の点ｐ６、および組織１２内の点ｐ５を通るプロファイル線ｐ３−ｐ５上のＣＴ値および不透明度を示す。本実施形態では、抽出領域１１の辺縁部は、遷移部１３として異なるルックアップテーブルを用いる。このようにすることによって、より自然に不透明度を遷移させることが出来る。また、遷移部１３は多段階であってもよい。また、遷移部１３は組織内の場所によって異なっても良い。
【００６１】
本実施形態によれば、抽出領域を複数の領域に分割し、それぞれの領域ごとに異なるルックアップテーブルを用いて不透明度またはＣＴ値を変換することにより、辺縁部の段差をなくして描画するとともに、例えば、抽出領域の中央部等に誤って泡等が表示されることを防止し、臓器の正確な画像を描画することができる。
【００６２】
なお、第１の実施形態では、ＣＴ値の統計情報によるルックアップテーブルを用いてＣＴ値を変換する例を示したが、ＣＴ値の統計情報によるルックアップテーブルを用いて、不透明度を変換してもよい。色情報は同一で不透明度だけを変えることができ、観察対象の臓器に応じて適切な画像診断を行うことができる。
【００６３】
また、画像を生成する計算処理は、ＧＰＵ（Graphic Processing Unit）により行うことができる。ＧＰＵは、汎用のＣＰＵと比較して特に画像処理に特化した設計がなされている演算処理装置で、通常ＣＰＵとは別個にコンピュータに搭載される。
【００６４】
また、本実施形態の画像処理方法は、ボリュームレンダリングの計算を所定の角度単位、画像の領域、ボリュームの領域等で分割し、後で重ね合わせることができるので、パラレル処理やネットワーク分散処理、専用プロッセッサ、或いはそれらの複合により行うことができる。
【００６５】
なお、以上の説明では、造影部分領域のＣＴ値や不透明度を、ルックアップテーブルを用いて変換する例を示したが、ルックアップテーブル以外の区間連続関数を実現する他の手法で変換してもよい。例えば、スプライン曲線や、多項式などを用いることができる。
【００６６】
なお、第２の実施形態では、ＣＴ値より導かれる不透明度を用いて、出領域内の組織を半透明及び透明に表示したが、多値のマスクを用いても良い。何らかの手段で不透明度を表現できればよいからである。
【００６７】
なお、本実施形態の画像処理方法では、ＣＴ装置より得られるＣＴ値を用いたが、一般的なボリュームデータのボクセル値に対して用いることができる。例えば、ＭＲＩ装置によって得られるボリュームデータや、ＰＥＴ装置によって得られるボリュームデータ、前記の組み合わせや計算によって求められるボリュームデータを用いても良い。
【００６８】
なお、本実施形態の画像処理方法では、腸での実施例について説明したが、胃を含めた消化器官に対しても用いることができる。すなわち、中空の臓器であれば何でも良い。
【００６９】
なお、本実施形態の画像処理方法では、画像の描画を行ったが、描画に限らず、ユーザに情報を提示するのであれば何でも良い。例えば、変換後や変換前後のボクセル値や、不透明度の数値の計測結果を提示しても良い。また、変換前後のボクセル値や、不透明度を利用してポリープなどの病変部位の解析を行い、該当ポリープなどの直径、曲率、大きさなどの計測結果を提示しても良い。このようにすれば本実施形態の画像処理方法の画像表示と一致した計測結果が得られ、より正確な診断が行えるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】本発明の一実施形態にかかる画像処理方法で使用されるコンピュータ断層撮影（ＣＴ）装置の概略図
【図２】本発明の実施形態にかかる画像処理方法を説明するために、抽出領域内のＣＴ値を利用して画像を生成する場合を示す図
【図３】本発明の第１の実施形態にかかる画像処理方法を説明するための図
【図４】本発明の第１の実施形態にかかる画像処理方法のフローチャート
【図５】本発明の実施形態にかかる画像処理方法における変換ルックアップテーブル関数を示す図
【図６】本発明の実施形態にかかる画像処理方法における造影部分領域のＣＴ値の統計情報によるルックアップテーブルの例（１）
【図７】本発明の実施形態にかかる画像処理方法における造影部分領域のＣＴ値の統計情報によるルックアップテーブルの例（２）
【図８】本発明の実施形態にかかる画像処理方法における造影部分領域のＣＴ値の統計情報によるルックアップテーブルの例（３）
【図９】本発明の第２の実施形態にかかる画像処理方法を説明するための図
【図１０】本発明の第２の実施形態にかかる画像処理方法のフローチャート
【図１１】本発明の第３の実施形態にかかる画像処理方法を説明するための図
【図１２】ボリュームデータを用いて臓器を描画する状況を示す図
【図１３】従来の画像処理方法における変換前のＣＴ値と変換後のＣＴ値の対応関係を示すグラフ
【図１４】従来の画像処理方法のフローチャート
【図１５】人体内部の組織の領域に対する用語の説明図
【図１６】従来の画像処理方法の問題点を説明するための図
【図１７】組織のプロファイルを示す図
【図１８】従来の画像処理方法における問題の原因（１）を説明するための図
【図１９】従来の画像処理方法における問題の原因（２）を説明するための図
【符号の説明】
【００７１】
１１ 抽出領域
１２，５１ 組織
１３ 遷移部
５０ 腸
５２ 空気領域
５３ 内腔
５４ 内壁面
５５ 壁の内部
５６ 造影部分領域
５７ 造影部分領域を除去した領域
１０１ Ｘ線源
１０２ Ｘ線ビーム束
１０３ 患者
１０４ Ｘ線検出器
１０５ ガントリー
１０６ システム軸線
１０７ テーブル
１１１ ボリュームデータ生成部
１１２ 中心パス生成部
１１３ 操作部
１１４ 平面生成部
１１５ 円筒投影部
１１６ ディスプレイ
１１７ 画像処理部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ボリュームデータを用いた画像処理方法であって、
前記ボリュームデータの所定の領域を抽出するステップと、
抽出した前記領域内のボクセル値を少なくとも２以上のボクセル値に変換するステップと、
変換したボクセル値を用いて前記領域の情報を提示するステップと、
を有する画像処理方法。
【請求項２】
ボリュームデータを用いた画像処理方法であって、
前記ボリュームデータの所定の領域を抽出するステップと、
抽出した前記領域内のボクセル値を利用して不透明度を取得するステップと
前記不透明度を、前記ボクセル値を利用して少なくとも２以上の不透明度に変換するステップと、
変換した不透明度を用いて前記領域の情報を提示するステップと、
を有する画像処理方法。
【請求項３】
請求項１または２記載の画像処理方法であって、
抽出した前記領域内のボクセル値の統計情報を用いて変換式を作成するステップを有し、
作成した変換式を用いて、前記ボクセル値または前記不透明度を変換する画像処理方法。
【請求項４】
請求項１または２記載の画像処理方法であって、
前記領域を２以上抽出するステップを有し、
それぞれの前記領域ごとに、前記ボクセル値または前記不透明度を変換する画像処理方法。
【請求項５】
請求項１または２記載の画像処理方法であって、
前記提示は描画画像の提示である画像処理方法。
【請求項６】
請求項１または２記載の画像処理方法であって、
前記提示は計測結果の提示である画像処理方法。
【請求項７】
請求項１または２記載の画像処理方法であって、
ネットワーク分散処理を行う画像処理方法。
【請求項８】
請求項１または２記載の画像処理方法であって、
ＧＰＵを使用する画像処理方法。
【請求項９】
請求項１または２記載の画像処理方法であって、
処理対象は医療画像である画像処理方法。
【請求項１０】
コンピュータに、請求項１ないし９のいずれか一項記載の各ステップを実行させるための画像処理プログラム。
【請求項１】
ボリュームデータを用いた画像処理方法であって、
前記ボリュームデータの所定の領域を抽出するステップと、
抽出した前記領域内のボクセル値を少なくとも２以上のボクセル値に変換するステップと、
変換したボクセル値を用いて前記領域の情報を提示するステップと、
を有する画像処理方法。
【請求項２】
ボリュームデータを用いた画像処理方法であって、
前記ボリュームデータの所定の領域を抽出するステップと、
抽出した前記領域内のボクセル値を利用して不透明度を取得するステップと
前記不透明度を、前記ボクセル値を利用して少なくとも２以上の不透明度に変換するステップと、
変換した不透明度を用いて前記領域の情報を提示するステップと、
を有する画像処理方法。
【請求項３】
請求項１または２記載の画像処理方法であって、
抽出した前記領域内のボクセル値の統計情報を用いて変換式を作成するステップを有し、
作成した変換式を用いて、前記ボクセル値または前記不透明度を変換する画像処理方法。
【請求項４】
請求項１または２記載の画像処理方法であって、
前記領域を２以上抽出するステップを有し、
それぞれの前記領域ごとに、前記ボクセル値または前記不透明度を変換する画像処理方法。
【請求項５】
請求項１または２記載の画像処理方法であって、
前記提示は描画画像の提示である画像処理方法。
【請求項６】
請求項１または２記載の画像処理方法であって、
前記提示は計測結果の提示である画像処理方法。
【請求項７】
請求項１または２記載の画像処理方法であって、
ネットワーク分散処理を行う画像処理方法。
【請求項８】
請求項１または２記載の画像処理方法であって、
ＧＰＵを使用する画像処理方法。
【請求項９】
請求項１または２記載の画像処理方法であって、
処理対象は医療画像である画像処理方法。
【請求項１０】
コンピュータに、請求項１ないし９のいずれか一項記載の各ステップを実行させるための画像処理プログラム。
【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１７】
【図１８】
【図１９】
【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１７】
【図１８】
【図１９】
【公開番号】特開２００７−２０９５３８（Ｐ２００７−２０９５３８Ａ）
【公開日】平成１９年８月２３日（２００７．８．２３）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００６−３２７５７（Ｐ２００６−３２７５７）
【出願日】平成１８年２月９日（２００６．２．９）
【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１９年８月２３日（２００７．８．２３）
【国際特許分類】
【出願日】平成１８年２月９日（２００６．２．９）
【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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