画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置
【課題】被検体の対象範囲における部分によって好ましい手法が異なる場合にも適当な３次元画像データを得る。
【解決手段】画像処理装置は、表示される画像を形成する元になる仮想３次元画像を生成する画像処理装置であって、被検体Ｐの撮影画像データに基づいて特定の処理方法で被検体Ｐの第１の３次元画像データ５１を構成する第１画像再構成部と、第１構成手段とは異なる処理方法で被検体の第２の３次元画像データ５２を構成する第２画像再構成部と、前記仮想３次元画像の所定の第１領域Ａ１に第１の３次元画像データ５１を当てはめるとともに第１領域Ａ１と異なる第２領域Ａ２に前記第２の３次元画像データ５２を当てはめて第１の３次元画像データ５１と第２の３次元画像データ５２とを合成することにより第１領域Ａ１及び第２領域Ａ２を含む第３領域Ａ３における第３の３次元画像データ５３を構成する第３画像再構成部と、を備えた。
【解決手段】画像処理装置は、表示される画像を形成する元になる仮想３次元画像を生成する画像処理装置であって、被検体Ｐの撮影画像データに基づいて特定の処理方法で被検体Ｐの第１の３次元画像データ５１を構成する第１画像再構成部と、第１構成手段とは異なる処理方法で被検体の第２の３次元画像データ５２を構成する第２画像再構成部と、前記仮想３次元画像の所定の第１領域Ａ１に第１の３次元画像データ５１を当てはめるとともに第１領域Ａ１と異なる第２領域Ａ２に前記第２の３次元画像データ５２を当てはめて第１の３次元画像データ５１と第２の３次元画像データ５２とを合成することにより第１領域Ａ１及び第２領域Ａ２を含む第３領域Ａ３における第３の３次元画像データ５３を構成する第３画像再構成部と、を備えた。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置に係り、例えば複数の被検体の画像から３次元画像データを構成するものに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、Ｘ線源と検出器を被験者のまわりに回転させて多方向から撮影した異なる撮影方向からの複数のＸ線撮影画像データから、３次元画像データを再構成する技術として、多種の手法が検討されている。
【０００３】
このような手法としては、例えば２方向の２次元撮影画像データから３次元の画像データを再構成するＣｏｒｏｎａｒｙＴｒｅｅと呼ばれる手法がある。このＣｏｒｏｎａｒｙＴｒｅｅでは、簡易に立体構築ができるという利点がある。また、心臓等の動きのある被検体を対象として、心位相の一致する多方向の２次元画像から３次元再構成するＥＣＧ ｇａｔｅｄ ＶＣＴ等の手法がある。この手法によれば心臓が動いていないとみなすことにより心臓の動きによる画像のぼけ（ぼやけ）を低減できる。さらに、心臓の動きを補正して再構成するＭｏｔｉｏｎ ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ ＶＣＴ手法も知られている。この手法によると、動き補正された心臓部位が精度よく再構成される。
【０００４】
このように、複数の手法はそれぞれ処理速度や画像の正確さ等に特徴を有し、通常被検体の部位や使用状況に応じて好ましい手法が採用される。
【特許文献１】米国特許第６５０１８４８号明細書
【特許文献２】米国特許第６０４７０８０号明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら上記技術には以下のような問題がある。被検体の対象範囲に、複数の臓器が含まれている場合や、関心のある特定領域とその周囲の対応関係を観察したい場合等、対象範囲の部位によって好ましい手法が異なる場合がある。例えば、心臓や心臓冠状動脈等の動く臓器と、骨や大動脈等の動かない臓器の両方を対象として含む場合や、対象範囲の一部分のみに高精度の画像を得る必要がある場合等が挙げられる。このような場合には、上述のいずれの手法を用いても、被検体の良好な画像を得ることは困難である。すなわち例えば、動き補正を用いない手法によれば動いている臓器の画像がぼけてしまう。一方で、動き補正を用いた手法では動いている臓器はシャープに構成されるが、動き補正の影響により、動かない臓器の画像がぼけてしまうという問題がある。また、関心のある特定領域の詳細な画像を得るためにその周囲を含めた対象範囲の全てについて高精度の画像を構成すると、処理量の増加や処理速度の低下を招く。
【０００６】
本発明は、このような問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、被検体の対象範囲における部分によって好ましい手法が異なる場合にも適当な３次元画像データを得ることができる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置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】
【０００７】
本発明の一形態に係る画像処理装置は、表示される画像を形成する元になる仮想３次元画像を生成する画像処理装置であって、被検体の撮影画像データに基づいて特定の処理方法で前記被検体の第１の３次元画像データを構成する第１構成手段と、第１構成手段とは異なる処理方法で前記被検体の第２の３次元画像データを構成する第２構成手段と、前記仮想３次元画像の所定の第１領域に前記第１の３次元画像データを当てはめるとともに前記第１領域と異なる第２領域に前記第２の３次元画像データを当てはめて前記第１の３次元画像データと前記第２の３次元画像データとを合成することにより前記第１領域及び第２領域を含む第３領域における第３の３次元画像データを構成する第３構成手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００８】
本発明の一形態に係る画像処理方法は、表示される画像を形成する元になる仮想３次元画像を生成する画像処理方法であって、被検体の撮影画像データに基づいて前記被検体の第１の３次元画像データを構成し、前記第１の３次元画像データとは異なる処理方法で前記被検体の第２の３次元画像データを構成し、所定の第１領域に前記第１の３次元画像データを適用するとともに前記第１領域と異なる第２領域に前記第２の３次元画像データを適用して前記第１の３次元画像データと前記第２の３次元画像データとを合成することにより前記第１領域及び第２領域を含む前記被検体の第３領域における第３の３次元画像データを構成することを特徴とする。
【０００９】
本発明の一形態に係るＸ線診断装置は、表示される画像を形成する元になる仮想３次元画像を生成するＸ線診断装置であって、被検体に対してＸ線の照射と検出を行ない被検体のデータを得る撮影手段と、被検体の撮影画像データに基づいて前記被検体の第１の３次元画像データを構成する第１構成手段と、第１構成手段とは異なる処理方法で前記被検体の第２の３次元画像データを構成する第２構成手段と、所定の第１領域に前記第１の３次元画像データを適用するとともに前記第１領域と異なる第２領域に前記第２の３次元画像データを適用して前記第１の３次元画像データと前記第２の３次元画像データとを合成することにより前記第１領域及び第２領域を含む前記被検体の第３領域における第３の３次元画像データを構成する第３構成手段と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、被検体の対象範囲によって好ましい手法が異なる場合にも適当な３次元画像データを得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
［第１実施形態］
以下、図面を参照して本発明の実施例による画像処理装置及びＸ線診断装置を図１及び図２を参照して説明する。なお、ここでは、画像処理装置はＸ線診断装置に組み込まれるものとして説明するが、もちろん単独で構成可能である。また、画像処理装置の機能をコンピュータに実現させるためのプログラムとして構成可能であり、またそれを記憶したコンピュータで読み取り可能な記憶媒体として提供され得る。またこの実施形態においては対象となる被検体は、動く臓器としての心臓血管と動かない臓器としての骨と大動脈を含む心臓周辺部位を例にとって述べるが、もちろんこれに限定されるものではなく、心臓血管以外の臓器や、ステントなど体内に挿入するデバイスでも３次元画像処理が可能である。
【００１２】
図１は本実施例に係るＸ線診断装置１を示している。Ｘ線診断装置１はＸ線撮影装置１０と、Ｘ線撮影装置１０で取得した撮影画像データを再構成するための画像処理装置２０とを備える。
【００１３】
図２に示すＸ線撮影装置１０は、Ｘ線管１１とＸ線検出器１２とを備えている。Ｘ線管１１は例えば床置き型のスタンド１４に回転自在に支持されるＣアーム１３の一端に取り付けられ、Ｘ線検出器１２はＣアーム１３の他端に取り付けられる。一端側には、さらに、Ｘ線管１１の電極間に印加するための高電圧を発生する高電圧発生部１５が設けられている。Ｘ線管１１は高電圧の印加を受けてＸ線を発生する。
【００１４】
Ｘ線検出器１２は、典型的には、入射Ｘ線を直接的又は間接的に電荷に変換する複数の検出素子（画素）が２次元状に配列されてなる固体平面検出器である。Ｘ線検出器１２は、寝台１６上に載置された被検体Ｐを挟んでＸ線管１１に対向する。Ｃアーム１３が回転しながら撮影を繰り返すことで、３次元画像データ再構成に必要な多方向の撮影画像データ（Ｘ線投影画像データ）を取得することができる。
【００１５】
Ｃアーム１３の回転、高電圧発生部１５からＸ線管１１への高電圧の印加、及びＸ線検出器１２の信号読み出しは制御部２１により制御され、それにより撮影動作が実行され、撮影画像データが発生される。
【００１６】
また、撮影画像データを表示するためのモニタ２２ａで構成される表示部２２、被検体情報や各種コマンド信号の入力、Ｘ線照射条件や撮影条件の設定、心拍時相の選択、画像表示モードの選択、特徴点の入力等を行なう入力デバイスで構成される入力部２３が設けられている。
【００１７】
さらに、撮影された画像や生成された画像データや心位相のデータ等の付帯情報及び各制御に必要な各種情報を記憶するための記憶部２４と、記憶部２４に記憶された多方向の撮影画像データから３次元画像データを再構成するための画像再構成部２５が設けられる。
【００１８】
画像再構成部２５は、ＥＣＧ ｇａｔｅｄ ＶＣＴ （ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｐａｓｓ）手法により第１の３次元画像データ５１を再構成する第１の３次元画像データ再構成部２６（第１構成手段）、Ｍｏｔｉｏｎ ｃｏｍｐｅｎｓａｔｅｄ ＶＣＴ手法により第２の３次元画像データを再構成する第２の３次元画像データ再構成部２７（第２構成手段）、第１の３次元画像データのデータと第２の３次元画像データのデータから第３の３次元画像データのデータを再構成する第３の３次元画像データ再構成部２８（第３構成手段）を有する。第１の３次元画像データ及び第２の３次元画像データの切り出しを行う切出部３９、重み付け処理をする重付部４０が設けられている。
【００１９】
さらに、第１の３次元画像データ再構成部２６や第２の３次元画像データ再構成部２７において呼吸や心拍動等に起因する多方向の撮影画像データ間での画像座標系における被検体像の位置ずれを補正するためのシステムとして、心電図解析部３１、特徴点指定画像選択部３２、特徴点指定支援部３３、特徴点３次元座標計算部３４、特徴点投影処理部３５、特徴点抽出部（トラッキング部）３６、位置ズレ計算部３７、動き補正部３８、が設けられている。上述した各部は、制御部２１によって統括して制御される。
【００２０】
心電図解析部６は、被検体Ｐに装着された心電計（不図示）で得られる心電図４１から撮影画像データを撮影した時の心位相を同定する。心位相とはＲ波とＲ波の間隔における各時点を表し、通常は百分率で表す。各々の撮影画像データ４２には撮影時の心位相のデータが関連付けられる。
【００２１】
特徴点指定画像選択部３２は、画像記憶部に記憶された多方向の撮影画像データから同じ心位相に対応する少なくとも２フレームの撮影画像データ（キー画像データ４２ａ）を選択する。初期的条件のもとでは、例えば拡張末期に取得された５フレームの撮影画像データが、キー画像データ４２ａとして、選択される。
【００２２】
特徴点３次元座標計算部３４は、複数のキー画像データ４２ａについて、表示画像上において指定された複数の特徴点４３ａの２次元座標と、各々の撮影方向とに基づいて、幾何学的計算により特徴点４３ａの３次元座標（３次元位置）を計算する。特徴点投影処理部は、計算された特徴点４３ａの３次元座標と、キー画像以外の残りの画像データ（ノンキー画像データ）４２ｂの撮影方向とに基づいて、ノンキー画像データ４２ｂ各々に投影される特徴点４３ｂの２次元座標を計算する。特徴点トラッキング部は、ノンキー画像データ４２ｂ各々から特徴点４３ｂを抽出する。位置ズレ計算部３７は、特徴点投影処理部により計算された特徴点４３ａの２次元座標に対する、特徴点抽出部によりノンキー画像データ４２ｂから抽出した特徴点４３ｂの２次元座標の位置ズレをノンキー画像データ４２ｂ毎に計算する。動き補正部は、位置ズレ計算部で計算された位置ズレに従って、ノンキー画像データ４２ｂの位置を補正する。キー画像データ４２ａと、位置補正されたノンキー画像データ４２ｂとに基づいて、３次元の第２の３次元画像データ５２が再構成される。
【００２３】
撮影装置で得られた複数の撮影画像データ４２から３次元画像データを再構成する手法の例を説明する。
【００２４】
図３及び図４に示すＣｏｒｏｎａｒｙ ｔｒｅｅ（ｃｏｒｏｎａｒｙ ３Ｄ， ｃｏｒｏｎａｒｙ ｔｒｅｅ）手法は、心臓血管立体表示であり、２方向から造影された血管を撮影し、撮影データからＥｐｉｐｏｌａｒ幾何理論を用いて立体構築を実現したものである。
【００２５】
図３のフロー図に示すように、まず、２方向から被検体Ｐの対象範囲の撮影を行い（ＳＴ１０１）、二つの動画を取得し（ＳＴ１０２）、２フレームの画像を選択する（ＳＴ１０３）。得られた２フレームの投影画像上で対応点をマニュアルで指定し（ＳＴ１０４）、Ｅｐｉｐｏｌａｒ幾何の理論により、血管を立体構築（ＳＴ１０５）する。
【００２６】
図４を用いて説明すると、点Ａに投影されるｏｂｊｅｃｔは、３次元空間内では線Ｂのどこかに存在するが、特定できない。一方、異なる方向から撮影した投影画像をＦｒｏｎｔａｌ画像とすると、線Ｂは線Ｃのように投影されることから、ｏｂｊｅｃｔは線Ｃ上のどこかに投影されていることになる。Ｆｒｏｎｔａｌ面でユーザが対応点を指定すると、そのｏｂｊｅｃｔの３次元空間内の位置が定まる。すなわち、３次元位置を特定するには、ｌａｔｅｒａｌ画像上とＦｒｏｎｔａｌ画像上での対応点座標を指定することが必要となる。
【００２７】
このＣｏｒｏｎａｒｙ ｔｒｅｅ手法は、２次元投影画像から簡易に立体構築ができるという利点がある。なお、上記のように２方向で構成する場合は仮定される血管断面は楕円となるが、２方向からのみならず多方向画像を用いても構成可能である。多方向の場合はより次元の高い血管断面が仮定可能になる。
【００２８】
ＶＣＴ手法は、図５に示すように、被検体Ｐの周りでＸ線管１１と検出器１２を回転して撮影した複数枚（複数フレーム、複数方向）の撮影画像データ４２を用いて再構成する手法である。具体的には、例えば５秒間かけて２００方向から２００枚の撮影画像データを撮影し、その約２００枚からＦｅｌｄｋａｍｐ法などの再構成手法を用いて再構成処理を行い、３次元画像データを得る。この処理方法は主に静止臓器に対して用いられている。
【００２９】
ＥＣＧ ｇａｔｅｄ ＶＣＴ手法は、上記ＶＣＴ手法と同様に図５に示すように被検体Ｐの周りにＸ線管１１と検出器１２を回転して撮影した複数枚（複数フレーム、複数方向）の撮影画像データ４２のうち、図６に示す被検体の心電図４１における心位相がほぼ一致するフレーム４２ａのみを使用して再構成する手法である。すなわち、この心位相における画像が特定の動作状態における画像となる。
【００３０】
具体的には例えば、４秒間かけて２００方向から２００枚を撮影し、その間に心臓が３心拍したとする。１心拍のうちほぼ同じ心位相（特定の動作状態）とみなしてよいのを約２割とすると、約４０枚の撮影画像データ４２が選択でき、約４０枚の撮影画像データ４２から再構成画像を得る。
【００３１】
本手法によると、ＣｏｒｏｎａｒｙＴｒｅｅより多い枚数から再構成するため、画質は向上する。一方で、略同一心位相のフレームを使っているため、若干の心臓動きボケの影響が含まれてしまい、心臓血管がぼける。さらに再構成は一部フレームが存在しない再構成（歯抜け再構成）となるため、アーチファクトが発生する。
【００３２】
本実施形態で第１の３次元画像データとして用いるＥＣＧ ｇａｔｅｄ ＶＣＴ（ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｐａｓｓ）は、ＥＣＧ ｇａｔｅｄ ＶＣＴ手法と同様に図５に示すように被検体Ｐの周りにＸ線管１１と検出器１２を回転させて撮影を行い、同一心位相のフレームの撮影画像データ４２を用いるものであるが、ここでは図７に示すように複数回回動させて撮影を行い、それらを組みあせて、再構成することにより、歯抜け再構成の影響を低減する手法である。詳細は後述する。
【００３３】
本手法で再構成される第１の３次元画像データ５１は、ＣｏｒｏｎａｒｙＴｒｅｅや単純ＥＣＧ ｇａｔｅｄ ＶＣＴより多い枚数から再構成するため、画質は向上する。しかし略同一心位相のフレームを使っているため、若干の心臓動きボケの影響が含まれてしまい、動きを伴う心臓血管がぼける画像となる。
【００３４】
本実施形態で第２の３次元画像データとして用いるＭｏｔｉｏｎ ｃｏｍｐｅｎｓａｔｅｄ ＶＣＴ手法は、観察対象領域の動きを補正する方法である。一般に、２Ｄ画像で補正してから再構成する手法と、再構成後に３Ｄで動き補正する手法が知られている。詳細は後述の第２再構成処理で説明する。本手法によると、全方向画像から再構成するため画質は最も良い。一方、動き補正処理を要するため、処理時間は長い。さらに、心臓はねじれるような運動をするため、心臓のある部分ではうまく動き補正できたとしても、他の部分にはうまく補正することが困難となる。この手法で得られる第２の３次元画像データ５２は、観察対象の領域は画質が良いものの、周囲の画質は劣化する画像となる。
【００３５】
図８には本実施例において全体的な動作概要を示している。図８に示すように、本実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置は、上述した異なる手法によって再構成された第１及び第２の３次元画像データのデータから、それぞれ所定の領域を切り出し、これらを合成して第３の３次元画像データ５３を再構成する。例えば第１の３次元画像データ５１は、ＥＣＧ ｇａｔｅｄ ＶＣＴ（ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｐａｓｓ）手法を採用して構成された骨と大動脈がシャープな３次元画像データである。一方、第２の３次元画像データ５２は動き補正をするＭｏｔｉｏｎ ｃｏｍｐｅｎｓａｔｅｄ ＶＣＴ手法を採用して構成された心臓部分がシャープな３次元画像データである。これらを合成することにより心臓部分と周囲の骨や大動脈が両方ともシャープな第３の３次元画像データ５３を得る。
【００３６】
図９及び図１０には本実施形態にかかる制御部の制御に基づく画像処理装置の一連の処理手順を流れ図で示している。
【００３７】
［画像収集処理］
まず、ＳＴ１（ステップ１）において、制御部の制御のもとで撮影装置が作動し、Ｘ線投影画像である撮影画像データを収集する。すなわち、図５に示すようにＣアーム１３が連続的に回転し、その間に撮影が繰り返される。例えば、Ｃアーム１３は５０度／秒の速度で回転される。それにより撮影方向の異なる複数の撮影画像データのデータが収集される。例えばＣアーム１３が４秒間に２００度回転する間に２００フレームの２次元の撮影画像データ４２を収集する。
【００３８】
収集された撮影画像データのデータに、撮影方向のデータ等の付帯情報が関連付けられて記憶部に記憶され保存される（ＳＴ２）。
【００３９】
なお、ここでいう２次元の撮影画像データ４２とは、収集したデータ、もしくは収集後に加工されたデータ、これらの２次元画像データが複数方向（複数枚）（複数フレーム）集まったものを含む意味で用いている。
【００４０】
また、第１、第２、第３の３次元画像データ５１，５２，５３は、表示される画像を作成する元になる仮想３次元画像として図示及び説明するとともに第１、第２、第３領域Ａ１，Ａ２，Ａ３は、その仮想３次元画像における範囲として対応させて示している。
【００４１】
また、撮影画像データ４２、第１、第２、第３の３次元画像データ５１，５２，５３、表示用画像データ５４を元にした３次元あるいは２次元の画像について、符号にそれぞれＭを追加した対応する撮影画像Ｍ４２、第１画像Ｍ５１，第２画像Ｍ５２，第３画像Ｍ５３、表示画像５４として示す。
【００４２】
［第１再構成処理］
第１再構成部では、記憶部に記憶された撮影画像データ４２から、ＥＣＧ ｇａｔｅｄ−ＶＣＴ手法を用いて、第３領域Ａ３における３次元の第１の３次元画像データ５１を再構成する。第１の３次元画像データ５１、第２の３次元画像データ５２、第３の３次元画像データ５３は、上記収集した２次元の撮影画像データ４２を再構成して得られるもので、３次元（ｘ、ｙ、ｚ）のデータから成る画像データである。
【００４３】
第１領域Ａ１、第２領域Ａ２、第３領域Ａ３は、収集された撮影画像データ４２に関する情報や入力デバイス５の入力や各種設定等の条件に基づいて決定される。
【００４４】
例えば図１１に示すように、撮影画像データ４２の中心Ｃ１（ｘ１，ｙ１，ｚ１）を中心を基準として決定され、アイソセンターＣ１を中心とした１５３．６ｘ１５３．６ｘ１５３．６ｍｍの領域を第３３次元画像データの作成対象となる第３領域Ａ３とする。また、アイソセンターＣ１を中心とした５１．２ｘ５１．２ｘ５１．２ｍｍの領域を第２領域Ａ２とし、第３領域Ａ３から第２領域Ａ２を除いた周辺領域を第１領域Ａ１とする。例えば、心臓が撮影画像データ４２の中心に位置し、骨などの動かない臓器は周辺に位置している、と仮定できる場合等に用いられる。
【００４５】
図６に示すように、被検体の心電図４１における心位相がほぼ一致するフレームを選択する（ＳＴ３）。同じ心位相では、例えば血管はほぼ同じ三次元位置にある。選択されたほぼ同位相の画像データ４２ａから、第１の３次元画像データ５１としての三次元データを構成する（ＳＴ４）。再構成された第１の３次元画像データ５１は記憶部に保存される（ＳＴ５）。
【００４６】
再構成された第１の３次元画像データ５１は、例えば図１２に示すように、アイソセンターＣ１を中心とした１５３．６ｘ１５３．６ｘ１５３．６ｍｍの領域をカバーし、２５６ｘ２５６ｘ２５６、ボクセルピッチ０．６０ｍｍの３次元画像データとする。この第１の３次元画像データには心臓血管と骨を含む全体が描出されている。この第１の３次元画像データ５１では、心臓周辺の骨部分は正確に構成されているが、心臓の血管位置が動くため、血管が１点に結像されず、動きぼけが生じている。
【００４７】
［第２再構成処理］
一方、第２再構成部において、ＳＴ１３において記憶部に記憶された２次元投影データから、第１の３次元画像データ５１とは異なるｍｏｔｉｏｎ ｃｏｍｐｅｎｓａｔｅｄ ＶＣＴ手法によって、少なくとも第２領域Ａ２における第２の３次元画像データが再構成される。ここでは第２領域Ａ２と第１領域Ａ１を含む第３領域Ａ３に対応する全範囲について第２の３次元画像データを再構成する場合について説明する。上述したように、第２領域Ａ２は、アイソセンターＣ１を中心とした５１．２ｘ５１．２ｘ５１．２ｍｍの領域である。
【００４８】
図１３に示すように、上記第１のデータを生成する際に撮影した拡張末期の数フレームのキー画像データ４２ａが入力順番に１フレームずつ表示され、操作者による入力デバイス５の指定操作に従って各キー画像上で特徴点４３が指定される（ＳＴ６）。
【００４９】
特徴点４３としては、解剖学上（形態上）で比較的識別容易な例えば血管分岐部、狭窄部、ステントのマーカーが採用される。
【００５０】
全てのキー画像データ４２ａについて特徴点４３の指定が完了すると、特徴点３次元座標計算部９により特徴点４３の３次元座標が計算される（ＳＴ７）。計算された特徴点の３次元座標と、キー画像データ４２ａ以外の残りのノンキー画像データ４２ｂの撮影方向とに基づいて、再投影処理により、特徴点４３が投影されるノンキー画像データ４２ｂ上での特徴点４３ｂの２次元座標が計算される（ＳＴ８）。
【００５１】
続いて、複数のノンキー画像データ４２ｂにて特徴点が抽出される（ＳＴ９）。抽出された特徴点の２次元座標を、実際上の特徴点の２次元座標と称して、上記計算の特徴点の２次元座標と区別する。抽出処理としては、画像に映っている被検体像はフレーム間でほんの少ししか移動しない状況において、特徴点として第Ｎフレーム目の画像において例えば３１×３１程度の小さな領域を設定した場合、隣接する第（Ｎ＋１）フレーム目のノンキー画像において最も形態類似した領域を探すことであり、これを逐次繰りかえすことにより、最初に設定した小領域の特徴点の移動軌跡を得ることができる（トラッキング）。類似度の計算方法としては、Ｓｕｍ ｏｆ ｓｑｕａｒｅ ｄｉｓｔａｎｃｅ、 Ｓｕｍ ｏｆ ｓｑｕａｒｅ ｄｉｓｔａｎｃｅ、相互相関法、Ｍｕｔｕａｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎなどの周知の計算方法を任意に採用すればよい。
【００５２】
位置ズレ計算部３７では、計算の特徴点の２次元座標に対する実際上の特徴点の２次元座標の位置ズレが動き補正関数として計算される（ＳＴ１０）。計算された位置ズレに従ってノンキー画像を位置補正し（ＳＴ１１）、補正したノンキー画像データ４２ｂとキー画像データ４２ａとに基づいて３次元画像データのデータが再構成される（ＳＴ１２）。
【００５３】
生成された第２の３次元画像データは、記憶部に保存される（ＳＴ１３）。
【００５４】
再構成された第２の３次元画像データ５２は第１の３次元画像データと同じ２次元画像から異種法で生成された画像データである。例えば図１４に示すように、アイソセンターＣ１を中心とし、５１．２ｘ５１．２ｘ５１．２ｍｍの領域をカバーし、２５６ｘ２５６ｘ２５６、ボクセルピッチ０．２０ｍｍの３次元画像データとなる。
【００５５】
この処理をした場合は、図１６に示すように、ａをｂに動かす処理がおこなわれるため、ｂからの逆投影とｃからの逆投影が１点ｄに結像され、血管はシャープな３次元画像データとなる。
【００５６】
一方で図１６に示すように、骨などの静止臓器については、本来はｉの部分に再構成されるべきものであるが、血管のための動き補正のため、ｅがｆに移動され、ｆからの逆投影とｇからの逆投影がｈに結像されてしまう。よって本来ｉにあるべきものがｈの場所にいわゆる虚像としてでてしまう。
【００５７】
したがって、図１４に示すように、第２の３次元画像データ５２では、中心部分の心臓血管がシャープに描出されている一方で、周辺の骨等の部分はぼやけている。
【００５８】
［第３再構成処理］
第３再構成部において、上記異なる手法で再構成された第１の３次元画像データ５１と第２の３次元画像データ５２とを合成し、第３の３次元画像データ５３を再構成する。
【００５９】
まず、重付部４０において、入力部２３の入力内容や設定内容等の各条件にしたがって、重み付け処理をする（ＳＴ１４）。ここでは図１７に示すように、第３の３次元画像データにおける割合である重み付け係数を決定し、この重み付け係数に応じて合成処理を行う。すなわち、重み付け係数が１００または０でない範囲においては、第１領域Ａ１と第２領域Ａ２が重なっていることになる。
【００６０】
ここでは、第２の３次元画像データ重み付け係数は、第２領域Ａ２においては１００％、第１領域Ａ１においては０％とし、同様に第１の３次元画像データの重み付け係数は第１領域において１００％、第２領域において０％とするため、はっきりと領域毎に画像が異なるものとなる。なお、図１７においては、説明のため２次元で示している。
【００６１】
切出部３９において、領域と重み付けを含む各種条件に基づき、第１の３次元画像データ５１と第２の３次元画像データ５２の必要な領域に対応する部分を切り出す。ここでは、第３領域Ａ３について構成された第１の３次元画像データ５１から第１領域Ａ１に対応する部分を切り出し処理する（ＳＴ１５）。
【００６２】
切り出した各画像を合成する（ＳＴ１６）。まず、アイソセンターＣ１を中心とした５１．２ｘ５１．２ｘ５１．２の第２領域Ａ２に、第２の三次元画像データ５２を当てはめる。ついで、全体領域（第３領域Ａ３）から第２領域Ａ２を除いた周囲の第１領域Ａ１に第１の３次元画像データ５１を補間して当てはめて合成する。すなわち、第１領域Ａ１と前記第２領域Ａ２とは互いに連続する隣り合う領域となる。
【００６３】
ここで、第３の３次元画像データ５３のボクセルピッチは、第１の３次元画像データ５１と第２の３次元画像データ５２の小さいほうに合わせることとする。例えば、第１の３次元画像データはＮｍｍ／ｖｏｘｅｌとし、第２の３次元画像データはＭｍｍ／ｖｏｘｅｌとし、Ｎ＞Ｍとすると、第３の３次元画像データ５３はＭｍｍ／ｖｏｘｅｌとする。
【００６４】
以上により再構成された第３の３次元画像データ５３は例えば図１８に示すように、１５３．６ｘ１５３．６ｘ１５３．６ｍｍの第３領域Ａ３をカバーし、７６８ｘ７６８ｘ７６８、ボクセルピッチ０．２０ｍｍの３次元画像データとする。この第３の３次元画像データ５３は、中心部の心臓冠動脈部分には動き補正をする手法を用い、周囲の骨部分は動き補正をしない手法による画像を用いたため双方ともはっきりと表示される。これにより、動いている臓器も動いていない臓器もシャープに表示される。
【００６５】
なお、本実施形態の第１の３次元画像データと第２の３次元画像データは同じ撮影系にて撮影された画像に基づくため、両者の座標軸は等しいので、合成のためのｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ等の特別な手続きは必要としない。
【００６６】
なお、このとき、立方体となる第２領域Ａ２の境界のボクセルのアウトライン４４が黒色等の濃い色で示されるようにする。
【００６７】
［保存処理］
ついで第３の３次元画像データに関する情報が記憶部に保存される（ＳＴ１７）。ここでは、第３の３次元画像自体は保存せず、第１の３次元画像データ５３のファイル名、第１の３次元画像データ５１の付帯情報ファイル名、第２の３次元画像データのファイル名、第２の３次元画像データの付帯情報ファイル名、合成方法、デフォルト表示方法、等の情報で構成される組み合わせルールのみが保存される。この手法によれば、新たな画像保存が不要なためディスクサイズを無駄にしない。また、第１の３次元画像データ５１のみの表示や第２の３次元画像データ５２のみ表示といった操作が可能になる。
【００６８】
［表示処理］
制御部２１の制御に基づき、第３の３次元画像データを記憶部から読み出し、第３の３次元画像データ５３から、表示用の画像データ５４を生成する（Ｓ１８）。例えば、ボリュームレンダリング法やＭＰＲ（Ｍｕｌｔｉ−Ｐｌａｎａｒ−Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）法、更には、ＭＩＰ（Ｍａｘｉｍｕｍ−Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ−Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）法を適用して表示用の３次元画像や２次元画像である表示画像Ｍ５４が生成される。表示部において、この生成された表示画像Ｍ５４を表示する（ＳＴ１９）。
【００６９】
図１９に表示画像Ｍ５４を示す。この表示画像Ｍ５４は第３の３次元画像データ５３に対応する第３画像Ｍ５３としての２次元投影画像を含んでいる。
【００７０】
第３画像Ｍ５３の隣には複数のボタン４５が表示されている。このボタン４５は入力部２３のインターフェイスであって、３つのボタン４５に夫々「１のみ表示」「２のみ表示」「３（両方）表示」と記載されている。ユーザーがこのボタン４５をクリックすることで、第１の３次元画像データ５１から生成される第１画像Ｍ５１、第２の３次元画像データ５２から生成される第２画像Ｍ５２、第３の３次元画像データ５３から生成される第３画像Ｍ５３とを切り替えて表示することができるようになっている。
【００７１】
本実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置によれば、以下のような効果が得られる。
【００７２】
周辺領域については第１の３次元画像データ５１を用いるとともに中心の領域については第２の３次元画像データ５２を用いて合成することにより、中心部分で動作する心臓血管も、周辺部分で静止している骨も大動脈もシャープになった再構成像が得られる。
【００７３】
このため、診断の際には、臓器同士の前後左右の関係がつかみやすくなり、どちらから見た画像か、どちらから見たら病変がはっきり見えるか、が直感的にわかりやすくなる。また、病変と骨（ランドマーク）の位置関係がわかるため、病変が肋骨の何番目と何番目の間にあるか、がわかりやすくなり、その後の手術をやる時の位置の目安となる。
【００７４】
特に心臓血管のインターベンション治療時の画像観察において利用されると、手技時間を早くする効果を生む。
【００７５】
例えば、エコー信号は骨で反射されてしまうため、心臓を狙う場合には骨と骨の間にビームを通す必要があるが、本手法の画像を見ると、肋骨と心臓血管の位置関係がわかるため、どの角度でエコーのプローブを向けたら心臓血管上の病変が描出できるかが簡単にわかり、エコーを投射する角度を決定しやすい。
【００７６】
また、Ｘ線撮影する際に、縦隔と病変が重なる方向からＸ線を照射すると、画像で重なってしまい見にくいため、縦隔にかからない角度で撮影したい場合にも、本手法を適応すれば縦隔が３次元画像データで表現されるため、その後の撮影の撮影方法の選択が容易となる。すなわち、縦隔にかからないＶｉｅｗ Ａｎｇｌｅが直感的に容易に決定できる。
【００７７】
さらに、他の装置で撮影した３次元画像データと位置あわせする際、心臓が動くために位置合わせが困難な場合にも、本手法を用いれば骨が描出されるため、骨での位置あわせが可能となる。したがって、ＣＴやＭＲと骨を用いたｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎができる。
【００７８】
また、心臓血管と他の血管をバイパス手術する場合、動き補正したほうが良く見える心臓血管側の端と、補正しないほうがよい他血管側の端の両方が同時に良くみえるようになる。
【００７９】
Ｂｉｏｐｓｙのように体外から針を刺して手術や検査をおこなう場合、肋骨の間など針が通るパスを手術計画しやすくなり、戦略決定が容易になる。
【００８０】
［第２実施形態］
次に、本発明の第２実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置について図２０及び図２１を参照して説明する。なお、本実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置において、切り出し処理以外は上記第１実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置と同様であるため説明を省略する。
【００８１】
本実施形態では、図２０、図２１に示されるように、第２の３次元画像データを構成する際に、特徴点指定（ＳＴ６）の前に、先に撮影画像データ４２から第２の３次元画像データが必要な領域である第２領域の２次元画像を切り出す切出処理を行う（ＳＴ２１）。すなわち、小さい領域である第２領域Ａ２に対応する２次元画像データ４２ｃを先に切り出してから、第２の３次元画像データ５２を再構成する。以下、ＳＴ６以降は上記第１実施形態と同様である。
【００８２】
一方、第１の３次元画像データ５１は、上記第１実施形態と同様に第３領域Ａ３に対応する範囲について構成する。
【００８３】
第３の３次元画像データ５３を再構成する際には、これら第３領域Ａ３についての第１の３次元画像データ５１から第１領域に対応する部分を切り出し処理するとともに、予め第２領域Ａ２のみについて構成された第２の３次元画像データ５２をそれぞれの領域に当てはめることにより合成処理を行う。
【００８４】
本実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置においても上記第１実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置と同様の効果を得られる。さらに、第２の３次元画像データについては、小さい範囲の第２領域Ａ２のみについて再構成を行うため、処理速度の向上及び第２の３次元画像データ５２の保存領域の節約が可能となる。
【００８５】
［第３実施形態］
次に、本発明の第３実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置について図２２を参照して説明する。なお、本実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置において、被検体の対象以外は上記第１及び第２実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置と同様であるため説明を省略する。
【００８６】
本実施形態では、被検体の心臓部位を第３領域Ａ３とする。また、この心臓部位の血管のうちの例えば狭窄等の病変部位や分岐部分である特定の位置を第２領域Ａ２として第２の３次元画像データを採用し、それ以外の周囲の血管部分を第１領域Ａ１として第１の３次元画像データを適用する。
【００８７】
なお、切り出し処理については第２実施形態と同様とし、少ない範囲である第２領域についてのみ第２の３次元画像データを構成する手法を採用する。
【００８８】
一方、第１及び第２の３次元画像データを構成する手法は上記第１実施形態と同様であり、第１の３次元画像データはＥＣＧ ｇａｔｅｄ ＶＣＴ（ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｐａｓｓ）手法により構成し、第２の３次元画像データはＭｏｔｉｏｎ ｃｏｍｐｅｎｓａｔｅｄ ＶＣＴ手法により構成するものとする。
【００８９】
上記手法により再構成された第１の３次元画像データ５１は、図２２に示すように、造影した心臓血管全体が起始部から末梢部までの全体が描出されているが、全体的にぼけた画像となっている。一方、第２の３次元画像データ５２は、狭窄部位である特定の領域のみであるが描出されておりシャープな画像になっている。これらを合成して再構成された第３の３次元画像データ５３は、小領域である第２領域Ａ２に対応する一部分の血管のみ、動き補正された精巧な画像で描出され、周囲の血管については動き補正処理が行われていない画像で描出されている。
【００９０】
本実施形態によれば、対象とする被検体の範囲において、例えば狭窄等の病変や分岐等、特に観察したい特定の一部分のみに精巧な画像を得たい場合等に、処理量を必要最低限に抑えることができるため、処理速度の低下を防止することができる。
【００９１】
［第４実施形態］
次に、本発明の第４実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置について図２３を参照して説明する。なお、本実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置において、領域の決定方法以外は第１乃至第３実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置と同様であるため説明を省略する。
【００９２】
本実施形態では、図２３に示されるように、第１及び第２領域Ａ１，Ａ２は、ユーザーによって指定される特定点Ｃ２に基づいて決定される。なお、第３領域は、第１実施形態と同様に収集された撮影画像データ４２のアイソセンターＣ１を中心とした所定範囲とされる。
【００９３】
図２４のフローに示すように、本実施形態においては、ＳＴ２の処理の後、ユーザは、入力デバイス５の操作により、例えば画面表示された撮影画像データ上の特定の位置をクリックする等により、特定点Ｃ２（ランドマーク）を指定する（ＳＴ２１）。この特定点Ｃ２（ｘ２，ｙ２，ｚ２）を中心とした所定の領域が第２領域とされ、第３領域のうち第２領域を除いた範囲を第１領域Ａ１とする。以降の処理は上記第１実施形態と同様である。
【００９４】
例えば、上記第１実施形態のように心臓等の動く臓器と周囲の臓器と区別したい場合には撮影画像データにおける心臓の位置が特定点として入力され、第２実施形態のように特定の病変を観察したい場合には血管における狭窄や分岐の位置が特定点Ｃ２として選択指定されることとなる。
【００９５】
本実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置においても他の実施形態と同様の効果を得られる。
【００９６】
さらに、被検体の種類や部位に応じた適当な領域を決定でき、例えば第２の３次元画像データを得たい心臓部位や、血管のうちの狭窄や分岐部分等の観察したい特定の部位が、撮影画像データの中心から外れている場合にも適用できる。
【００９７】
［第５実施形態］
次に、本発明の第５実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置について図２５を参照して説明する。なお、本実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置において、各領域に当てはめる画像の決定方法以外は上記各実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置と同様であるため説明を省略する。
【００９８】
本実施形態においては、第３の３次元画像データの第３領域Ａ３において、各部位に当てはめる画像は、第１の３次元画像データ５１と第２の３次元画像データ５２のヒストグラム（不図示）を用いて、それぞれの画素輝度に応じて決定される。例えば、第２領域Ａ２には、心臓血管のＣＴ値に近い輝度の画像を適用し、第１領域には、骨のＣＴ値に近い輝度の画像を適用して、合成することができる。また、この輝度が基準の値にどれだけ近いかによってその重み付けを変更してもよい。例えば第２領域Ａ２には、心臓血管のＣＴ値に近い輝度の画像を強調し、第１領域には、骨のＣＴ値に近い輝度の画像を強調して合成する。
【００９９】
本実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置においても他の実施形態と同様の効果を得られる。さらに、本実施形態の画像決定方法によれば、ノイズ低減という効果が得られる。
【０１００】
［第６実施形態］
次に、本発明の第６実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置について図２６乃至図２８を参照して説明する。なお、本実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置において、重み付け処理以外は第１実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置と同様であるため説明を省略する。
【０１０１】
本実施形態では、重み付け係数は第２領域Ａ２の中心Ｃ２からの半径Ｒに依存した関数としてあらかじめ定めた関数を用いて決定される。関数とは、２値（図２６）、リニア（図２７）、γ関数（図２８）、シグモイド関数、ＬＵＴ（ｌｏｏｋ ｕｐ ｔａｂｌｅ）、などである。
【０１０２】
この場合、図２６乃至図２８に示されるように、領域の中心からの距離に応じて重み付け係数が変わるため、第３の３次元画像データ５３においては、第１の３次元画像データと第２の３次元画像データの境界がはっきりせず、除序に変化するように合成される。
【０１０３】
本実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置においても他の実施形態と同様の効果を得られる。さらに、境界領域にて違和感なく画像がつながっているように見えるという効果が得られる。
【０１０４】
［第７実施形態］
次に、本発明の第７実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置について図２９を参照して説明する。なお、本実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置において、領域の決定方法以外は第１実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置と同様であるため説明を省略する。
【０１０５】
本実施形態では、第２領域の範囲は、図２９に示されるように、第２の３次元画像データの動き補正の量（動かす距離）に応じて決定される。
【０１０６】
ここでは、第２の３次元画像データ構成の際にＳＴ１０で算出した動き補正量の情報を元に、動き補正量が小さければ第２の３次元画像データの使用領域である第２領域Ａ２を小さくし、動き補正量を大きければ第２の３次元画像データの使用領域である第２領域Ａ２を広くとって第３の３次元画像データ構成（合成）の際の切り出し処理を行うこととする。
【０１０７】
すなわち、もし血管のための動き補正の量が小さければ、動き補正をして構成された第２の３次元画像データにおいて、虚像が生成される位置も本来の臓器位置から近いため、広い領域までも精度よく再構成できていると考えられる。一方、動き補正量が大きい場合には虚像が生成される位置が本来の臓器位置から遠くなると考えられる。
【０１０８】
したがって、動き補正量が小さい場合には、動き補正量が大きい場合よりも、第２の３次元画像データを適用できる範囲が広いと考えられる。一方、動き補正量が大きい場合は、小さい場合に比べて、特徴点（注目する心臓血管）近傍の極めて小領域のみについてのみ第２の３次元画像データが適用できる。
【０１０９】
本実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置においても上記各実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置と同様の効果を得られる。さらに本実施形態では動き補正量に応じた適切な範囲で領域を決定することができるため、心臓の動きの度合いを考慮することで、より適切な第３の３次元画像データを得ることができる。
【０１１０】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。変形例として、例えば以下の実施形態がある。
【０１１１】
上述した実施形態においては第３領域Ａ３の中に第２領域は一箇所のみである場合について説明したが、これに限られるものではなく、複数箇所に別れていてもよい。例えば、図３０に示すように、第３の３次元画像データ５３に、第２の３次元画像データを２箇所以上用いることとしてもよい。この複数の第２領域は、例えば、第５実施形態における特定点Ｃ２の指定に加えて第２の特定点Ｃ３が指定されて決定され、あるいは、各種設定により予め決定されている。
【０１１２】
第３の３次元画像データ５３は、第１の３次元画像データと、２箇所における第２の３次元画像データ５２，５５がそれぞれ第１領域Ａ１及び２箇所の第２領域Ａ２に当てはめられて合成される。
【０１１３】
したがって、表示状態において、第３の３次元画像データ５３は、第３領域Ａ３の中に第２領域Ａ２が２箇所あり、一方に第２の３次元画像データ５２、他方に別の第２の３次元画像データ５５が配置されている。第３領域Ａ３から、これら２箇所の第２領域Ａ２を除いた領域を第１領域としている。このときの表示画像Ｍ５４においては図３１に示すように、２箇所の第２領域Ａ２と、第１領域の境界のアウトライン４４の色を分けて、異なる色で表示している。さらに、第３画像Ｍ５３から構成された表示画像Ｍ５４の隣には、２つの第２画像Ｍ５２が並列して表示されている。
【０１１４】
さらに上記では２種類の手法で構成した第１の３次元画像データ及び第２の３次元画像データを用いて第３の３次元画像データを構成した場合について説明したが、さらに異なる手法で用いた画像を採用して３種類以上の画像から１つの画像を再構成する場合にも本発明が適用できる。
【０１１５】
もちろん、表示方法も上記実施形態に限られるものではない。例えば、図３２、３３に示すように第１、第２、第３画像Ｍ５１，Ｍ５２，Ｍ５３、収集した撮影画像Ｍ４２のいずれか２つ以上を並列して表示しても良い。例えば図３２では、第３画像Ｍ５３と、第２画像Ｍ５２を並列している表示例を示す。また、図３３では、収集した撮影画像Ｍ４１と二つの第２画像Ｍ５２を並列するとともに、第２領域（ここでは２箇所ある場合を示す）と第１領域の境界のアウトライン４４を撮影画像Ｍ４１上に表示している。
【０１１６】
これらの実施形態の表示の際、複数の表示用の画像データ５１、５２、５３、５４、４２等の観察角度を合わせ、同一方向から観察した画像を表示するようにする。また、一方の画像を進めると（回転させると）他方の表示用の画像データも回転することとして動作を連携させる。
【０１１７】
第２画像Ｍ５２のオリエンテーションは第３画像Ｍ５３と同一としてもよい。この場合には、直感的にわかりやすいという効果が得られる。一方で、第２の３次元画像データのオリエンテーションは第３の３次元画像データと異なるものとしてもよい。この場合にはより見やすい方向から観察できるという効果が得られる。
【０１１８】
表示された状態で重み付け係数を任意に変更できるインターフェイス４６をさらに備えてもよい。たとえば図３４、図３５に示すように、第２領域Ａ２において、第１の３次元画像データと第２の３次元画像データの重み付け係数（この形態では）を変更できるボタンなどのインターフェイス４６を備えている。ユーザのボタン操作により「１００％」が選ばれると第２の３次元画像データの画素値で表示され、「０％」が選ばれると第１の３次元画像データの画素値で表示され、「５０％」が選ばれると第１の３次元画像データの値と第２の３次元画像データの値の平均値で表示される。
【０１１９】
図３６に示すように、第３の３次元画像データ自体を表示せず、第３領域Ａ３に対応する第１の３次元画像データ５１において、第２領域の境界のアウトライン４４だけを表示するとともに、その隣に第３の３次元画像データ５３と第２の３次元画像データ５２を並べて表示してもよい。
【０１２０】
図３７に示すように、境界のアウトライン４４の表示を省略してもよい。例えば重み付け係数を１００％と０％の間の中間の値を用いて両者の境界を曖昧にする場合等に適している。
【０１２１】
第２の３次元画像データと第１の３次元画像データを別ウインドに表示した場合に、第１の３次元画像データ表示に変えて、第３の３次元画像データを表示するように変更するインターフェイスを備えてもよい。
【０１２２】
第５実施形態における特定点Ｃ２の代わりに、入力デバイス５においてドラッグ等により、一定の範囲を入力し、この範囲を第２領域Ａ２としてもよい。
【０１２３】
第２実施形態では第２領域Ａ２のみについて、先に切り出し処理を行ったが、上記第２領域Ａ２の切り出しに代えて、あるいはこれに加えて、第１領域Ａ１についても同様に撮影画像データ４２の段階で切り出し処理をしてから第１の３次元画像データ５１を再構成することとしてもよい。
【０１２４】
また上述した実施形態では、動く臓器として心臓血管を動かない臓器として骨と大動脈を例にとって述べたがこれに限定されるものではない。また、被検体の心拍情報を得るためにＥＣＧ信号の収集を行なったが、例えば左室容積変化曲線など他の生体情報であってもよい。
【０１２５】
一方、特定の動作状態として、拡張末期の画像を用いたが、これに限定されるものではなく、例えば収縮末期であってもよい。
【０１２６】
更に、上記の実施例では、撮影系を回動させながら所定間隔でＸ線撮影を行なって得られた投影データの中から拡張末期に得られた投影データを選択して再構成処理したが、所定心拍時相（拡張末期）においてのみＸ線撮影を行なうこととしてもよい。この場合被検体に対するＸ線の被曝量が減少する利点を有している。
【０１２７】
第１の３次元画像データと第２の３次元画像データを得る再構成の手法は、一方を動き補正を用いる手法とし、他方を動き補正をしない手法としたが、これに限られるものではなく、第１の３次元画像データのいずれかが他方よりも分解能が高い画像を用いることとしてもよい。たとえば、第１の３次元画像データは８ｂｉｔ画像とし、第２の３次元画像データは８ｂｉｔ以上の画像であることを特徴とする手法を用いてもよい。この実施形態では例えば一部の領域のみ詳しく見たい等の場合に適しており、処理時間の短縮という効果を得ることができる。
【０１２８】
上述の実施例では表示用の画像データ５４は、再構成によって得られた第３の３次元画像データを、ボリュームデータをボリュームレンダリング処理した３次元画像データや、ＭＩＰ画像データあるいはＭＰＲ画像データなどの２次元画像データを生成する場合について述べたが、これらに限定されない。
【０１２９】
表示データ構成部２９は、第３の３次元画像データ再構成部２８に含まれることとしてもよい。すなわち、第１及び第２の３次元画像データを合成して第３の３次元画像データを構成する際に、領域の境界を示すライン４４を付加して表示用の３次元画像データを構成することも可能である。
【０１３０】
なお、上記の領域決定方法に代えて、２種類の第１及び第２の３次元画像データのうち画素値の大きい方の画像を採用することもできる。
【０１３１】
また、保存処理に関し、上記実施形態に代えて、新しい画像として第３の３次元画像データ５３を保存することとしてもよい。第３の３次元画像データにおけるボクセルピッチは均一とし、第１と第２の細かいほうにあわせる。本手法によれば、保存した画像を読み出す際に特殊な手続きが不要なため汎用性が高い。
【０１３２】
一方、新しい画像として第３の３次元画像データを保存する際、第３の３次元画像データ５３におけるボクセルピッチは不均一とし、別途保存する付帯情報データに画素ごとのボクセルピッチを記載する。本手法によれば、ディスクサイズが節約できる。
【０１３３】
なお、境界の表示は、表示用処理として保存後に行ったが、これに代えて、第３の３次元画像データの再構成の際に第１領域Ａ１と第２領域Ａ２の境界を含めて構成してもよい。
【０１３４】
さらに各手順の順番や位置づけについても、上記各実施形態に限定されるものではない。
【０１３５】
また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１３６】
【図１】本発明の第１実施形態にかかるＸ線診断装置の構成を示すブロック図。
【図２】同実施形態にかかるＸ線撮影装置の構成を示す説明図。
【図３】ｃｏｒｏｎａｒｙ３Ｄ手法を説明するフロー図。
【図４】ｃｏｒｏｎａｒｙ３Ｄ手法の説明図。
【図５】ＥＣＧ ｇａｔｅｄ ＶＣＴ手法の説明図。
【図６】ＥＣＧ ｇａｔｅｄ ＶＣＴ手法の説明図。
【図７】ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｐａｓｓ ＥＣＧ ｇａｔｅｄ ＶＣＴ手法の説明図。
【図８】本発明の第１実施形態にかかる画像処理方法の全体的な動作概要を示す説明図。
【図９】同実施形態にかかる画像処理方法の手順を示すフロー図。
【図１０】同実施形態にかかる画像処理方法の手順を示すフロー図。
【図１１】同実施形態にかかる領域の説明図。
【図１２】同実施形態にかかる第１の３次元画像データを示す説明図。
【図１３】同実施形態にかかる第２の３次元画像の再構成処理の概要を示す説明図。
【図１４】同実施形態にかかる第１の３次元画像データを示す説明図。
【図１５】同実施形態にかかる第２の３次元画像データの再構成処理の概要を示す説明図。
【図１６】同実施形態にかかる第２の３次元画像データの再構成処理の概要を示す説明図。
【図１７】同実施形態にかかる第３の３次元画像データの再構成処理の概要を示す説明図。
【図１８】同実施形態にかかる第３の３次元画像データを示す説明図。
【図１９】同実施形態にかかる表示画像を表示したモニタの表示例を示す説明図。
【図２０】本発明の第２実施形態にかかる画像処理方法の全体的な動作概要を示す説明図。
【図２１】同実施形態にかかる画像処理方法の手順を示すフロー図。
【図２２】本発明の第３実施形態にかかる画像処理方法を示す説明図。
【図２３】本発明の第４実施形態にかかる画像処理方法を示す説明図。
【図２４】同実施形態にかかる画像処理方法の手順を示すフロー図。
【図２５】本発明の第５実施形態にかかる画像処理方法を示す説明図。
【図２６】本発明の第６実施形態にかかる画像処理方法における重み付け処理の一例を示す説明図。
【図２７】本発明の第６実施形態にかかる画像処理方法における重み付け処理の一例を示す説明図。
【図２８】本発明の第６実施形態にかかる画像処理方法における重み付け処理の一例を示す説明図。
【図２９】本発明の第７実施形態にかかる画像処理方法における重み付け処理の一例を示す説明図。
【図３０】本発明の他の実施形態にかかる表示例を示す説明図。
【図３１】本発明の他の実施形態にかかる表示例を示す説明図。
【図３２】本発明の他の実施形態にかかる表示例を示す説明図。
【図３３】本発明の他の実施形態にかかる表示例を示す説明図。
【図３４】本発明の他の実施形態にかかる表示例を示す説明図。
【図３５】同実施形態にかかる画像処理方法における重み付け処理の一例を示す説明図。
【図３６】本発明の他の実施形態にかかる表示例を示す説明図。
【図３７】本発明の他の実施形態にかかる表示例を示す説明図。
【符号の説明】
【０１３７】
１…Ｘ線診断装置、５…入力デバイス、６…心電図解析部、７…特徴点指定画像選択部、９…次元座標計算部、１０…Ｘ線撮影装置、１１…Ｘ線管、１２…Ｘ線検出器、
２０…画像処理装置、２１…制御部、２２ａ…モニタ、２２…表示部、２３…入力部、
２４…記憶部、２５…画像再構成部、２６…第１の３次元画像データ再構成部、
２７…第２の３次元画像データ再構成部、２８…第３の３次元画像データ再構成部、
２９…表示データ構成部、３１…心電図解析部、３９…切出部、４０…重付部、
４２…撮影画像データ、４４…アウトライン、５１…第１の３次元画像データ、
５２．５５…第２の３次元画像データ、５３…第３の３次元画像データ、
５４…表示用画像データ、Ｐ…被検体、Ｍ４２…撮影画像、Ｍ５１…第１画像、
Ｍ５２…第２画像、Ｍ５３…第３画像、Ｍ５４…表示画像、Ａ１…第１領域、
Ａ２…第２領域、Ａ３…第３領域、Ｃ１…アイソセンター（中心）。
【技術分野】
【０００１】
本発明は画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置に係り、例えば複数の被検体の画像から３次元画像データを構成するものに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、Ｘ線源と検出器を被験者のまわりに回転させて多方向から撮影した異なる撮影方向からの複数のＸ線撮影画像データから、３次元画像データを再構成する技術として、多種の手法が検討されている。
【０００３】
このような手法としては、例えば２方向の２次元撮影画像データから３次元の画像データを再構成するＣｏｒｏｎａｒｙＴｒｅｅと呼ばれる手法がある。このＣｏｒｏｎａｒｙＴｒｅｅでは、簡易に立体構築ができるという利点がある。また、心臓等の動きのある被検体を対象として、心位相の一致する多方向の２次元画像から３次元再構成するＥＣＧ ｇａｔｅｄ ＶＣＴ等の手法がある。この手法によれば心臓が動いていないとみなすことにより心臓の動きによる画像のぼけ（ぼやけ）を低減できる。さらに、心臓の動きを補正して再構成するＭｏｔｉｏｎ ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ ＶＣＴ手法も知られている。この手法によると、動き補正された心臓部位が精度よく再構成される。
【０００４】
このように、複数の手法はそれぞれ処理速度や画像の正確さ等に特徴を有し、通常被検体の部位や使用状況に応じて好ましい手法が採用される。
【特許文献１】米国特許第６５０１８４８号明細書
【特許文献２】米国特許第６０４７０８０号明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら上記技術には以下のような問題がある。被検体の対象範囲に、複数の臓器が含まれている場合や、関心のある特定領域とその周囲の対応関係を観察したい場合等、対象範囲の部位によって好ましい手法が異なる場合がある。例えば、心臓や心臓冠状動脈等の動く臓器と、骨や大動脈等の動かない臓器の両方を対象として含む場合や、対象範囲の一部分のみに高精度の画像を得る必要がある場合等が挙げられる。このような場合には、上述のいずれの手法を用いても、被検体の良好な画像を得ることは困難である。すなわち例えば、動き補正を用いない手法によれば動いている臓器の画像がぼけてしまう。一方で、動き補正を用いた手法では動いている臓器はシャープに構成されるが、動き補正の影響により、動かない臓器の画像がぼけてしまうという問題がある。また、関心のある特定領域の詳細な画像を得るためにその周囲を含めた対象範囲の全てについて高精度の画像を構成すると、処理量の増加や処理速度の低下を招く。
【０００６】
本発明は、このような問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、被検体の対象範囲における部分によって好ましい手法が異なる場合にも適当な３次元画像データを得ることができる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置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】
【０００７】
本発明の一形態に係る画像処理装置は、表示される画像を形成する元になる仮想３次元画像を生成する画像処理装置であって、被検体の撮影画像データに基づいて特定の処理方法で前記被検体の第１の３次元画像データを構成する第１構成手段と、第１構成手段とは異なる処理方法で前記被検体の第２の３次元画像データを構成する第２構成手段と、前記仮想３次元画像の所定の第１領域に前記第１の３次元画像データを当てはめるとともに前記第１領域と異なる第２領域に前記第２の３次元画像データを当てはめて前記第１の３次元画像データと前記第２の３次元画像データとを合成することにより前記第１領域及び第２領域を含む第３領域における第３の３次元画像データを構成する第３構成手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００８】
本発明の一形態に係る画像処理方法は、表示される画像を形成する元になる仮想３次元画像を生成する画像処理方法であって、被検体の撮影画像データに基づいて前記被検体の第１の３次元画像データを構成し、前記第１の３次元画像データとは異なる処理方法で前記被検体の第２の３次元画像データを構成し、所定の第１領域に前記第１の３次元画像データを適用するとともに前記第１領域と異なる第２領域に前記第２の３次元画像データを適用して前記第１の３次元画像データと前記第２の３次元画像データとを合成することにより前記第１領域及び第２領域を含む前記被検体の第３領域における第３の３次元画像データを構成することを特徴とする。
【０００９】
本発明の一形態に係るＸ線診断装置は、表示される画像を形成する元になる仮想３次元画像を生成するＸ線診断装置であって、被検体に対してＸ線の照射と検出を行ない被検体のデータを得る撮影手段と、被検体の撮影画像データに基づいて前記被検体の第１の３次元画像データを構成する第１構成手段と、第１構成手段とは異なる処理方法で前記被検体の第２の３次元画像データを構成する第２構成手段と、所定の第１領域に前記第１の３次元画像データを適用するとともに前記第１領域と異なる第２領域に前記第２の３次元画像データを適用して前記第１の３次元画像データと前記第２の３次元画像データとを合成することにより前記第１領域及び第２領域を含む前記被検体の第３領域における第３の３次元画像データを構成する第３構成手段と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、被検体の対象範囲によって好ましい手法が異なる場合にも適当な３次元画像データを得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
［第１実施形態］
以下、図面を参照して本発明の実施例による画像処理装置及びＸ線診断装置を図１及び図２を参照して説明する。なお、ここでは、画像処理装置はＸ線診断装置に組み込まれるものとして説明するが、もちろん単独で構成可能である。また、画像処理装置の機能をコンピュータに実現させるためのプログラムとして構成可能であり、またそれを記憶したコンピュータで読み取り可能な記憶媒体として提供され得る。またこの実施形態においては対象となる被検体は、動く臓器としての心臓血管と動かない臓器としての骨と大動脈を含む心臓周辺部位を例にとって述べるが、もちろんこれに限定されるものではなく、心臓血管以外の臓器や、ステントなど体内に挿入するデバイスでも３次元画像処理が可能である。
【００１２】
図１は本実施例に係るＸ線診断装置１を示している。Ｘ線診断装置１はＸ線撮影装置１０と、Ｘ線撮影装置１０で取得した撮影画像データを再構成するための画像処理装置２０とを備える。
【００１３】
図２に示すＸ線撮影装置１０は、Ｘ線管１１とＸ線検出器１２とを備えている。Ｘ線管１１は例えば床置き型のスタンド１４に回転自在に支持されるＣアーム１３の一端に取り付けられ、Ｘ線検出器１２はＣアーム１３の他端に取り付けられる。一端側には、さらに、Ｘ線管１１の電極間に印加するための高電圧を発生する高電圧発生部１５が設けられている。Ｘ線管１１は高電圧の印加を受けてＸ線を発生する。
【００１４】
Ｘ線検出器１２は、典型的には、入射Ｘ線を直接的又は間接的に電荷に変換する複数の検出素子（画素）が２次元状に配列されてなる固体平面検出器である。Ｘ線検出器１２は、寝台１６上に載置された被検体Ｐを挟んでＸ線管１１に対向する。Ｃアーム１３が回転しながら撮影を繰り返すことで、３次元画像データ再構成に必要な多方向の撮影画像データ（Ｘ線投影画像データ）を取得することができる。
【００１５】
Ｃアーム１３の回転、高電圧発生部１５からＸ線管１１への高電圧の印加、及びＸ線検出器１２の信号読み出しは制御部２１により制御され、それにより撮影動作が実行され、撮影画像データが発生される。
【００１６】
また、撮影画像データを表示するためのモニタ２２ａで構成される表示部２２、被検体情報や各種コマンド信号の入力、Ｘ線照射条件や撮影条件の設定、心拍時相の選択、画像表示モードの選択、特徴点の入力等を行なう入力デバイスで構成される入力部２３が設けられている。
【００１７】
さらに、撮影された画像や生成された画像データや心位相のデータ等の付帯情報及び各制御に必要な各種情報を記憶するための記憶部２４と、記憶部２４に記憶された多方向の撮影画像データから３次元画像データを再構成するための画像再構成部２５が設けられる。
【００１８】
画像再構成部２５は、ＥＣＧ ｇａｔｅｄ ＶＣＴ （ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｐａｓｓ）手法により第１の３次元画像データ５１を再構成する第１の３次元画像データ再構成部２６（第１構成手段）、Ｍｏｔｉｏｎ ｃｏｍｐｅｎｓａｔｅｄ ＶＣＴ手法により第２の３次元画像データを再構成する第２の３次元画像データ再構成部２７（第２構成手段）、第１の３次元画像データのデータと第２の３次元画像データのデータから第３の３次元画像データのデータを再構成する第３の３次元画像データ再構成部２８（第３構成手段）を有する。第１の３次元画像データ及び第２の３次元画像データの切り出しを行う切出部３９、重み付け処理をする重付部４０が設けられている。
【００１９】
さらに、第１の３次元画像データ再構成部２６や第２の３次元画像データ再構成部２７において呼吸や心拍動等に起因する多方向の撮影画像データ間での画像座標系における被検体像の位置ずれを補正するためのシステムとして、心電図解析部３１、特徴点指定画像選択部３２、特徴点指定支援部３３、特徴点３次元座標計算部３４、特徴点投影処理部３５、特徴点抽出部（トラッキング部）３６、位置ズレ計算部３７、動き補正部３８、が設けられている。上述した各部は、制御部２１によって統括して制御される。
【００２０】
心電図解析部６は、被検体Ｐに装着された心電計（不図示）で得られる心電図４１から撮影画像データを撮影した時の心位相を同定する。心位相とはＲ波とＲ波の間隔における各時点を表し、通常は百分率で表す。各々の撮影画像データ４２には撮影時の心位相のデータが関連付けられる。
【００２１】
特徴点指定画像選択部３２は、画像記憶部に記憶された多方向の撮影画像データから同じ心位相に対応する少なくとも２フレームの撮影画像データ（キー画像データ４２ａ）を選択する。初期的条件のもとでは、例えば拡張末期に取得された５フレームの撮影画像データが、キー画像データ４２ａとして、選択される。
【００２２】
特徴点３次元座標計算部３４は、複数のキー画像データ４２ａについて、表示画像上において指定された複数の特徴点４３ａの２次元座標と、各々の撮影方向とに基づいて、幾何学的計算により特徴点４３ａの３次元座標（３次元位置）を計算する。特徴点投影処理部は、計算された特徴点４３ａの３次元座標と、キー画像以外の残りの画像データ（ノンキー画像データ）４２ｂの撮影方向とに基づいて、ノンキー画像データ４２ｂ各々に投影される特徴点４３ｂの２次元座標を計算する。特徴点トラッキング部は、ノンキー画像データ４２ｂ各々から特徴点４３ｂを抽出する。位置ズレ計算部３７は、特徴点投影処理部により計算された特徴点４３ａの２次元座標に対する、特徴点抽出部によりノンキー画像データ４２ｂから抽出した特徴点４３ｂの２次元座標の位置ズレをノンキー画像データ４２ｂ毎に計算する。動き補正部は、位置ズレ計算部で計算された位置ズレに従って、ノンキー画像データ４２ｂの位置を補正する。キー画像データ４２ａと、位置補正されたノンキー画像データ４２ｂとに基づいて、３次元の第２の３次元画像データ５２が再構成される。
【００２３】
撮影装置で得られた複数の撮影画像データ４２から３次元画像データを再構成する手法の例を説明する。
【００２４】
図３及び図４に示すＣｏｒｏｎａｒｙ ｔｒｅｅ（ｃｏｒｏｎａｒｙ ３Ｄ， ｃｏｒｏｎａｒｙ ｔｒｅｅ）手法は、心臓血管立体表示であり、２方向から造影された血管を撮影し、撮影データからＥｐｉｐｏｌａｒ幾何理論を用いて立体構築を実現したものである。
【００２５】
図３のフロー図に示すように、まず、２方向から被検体Ｐの対象範囲の撮影を行い（ＳＴ１０１）、二つの動画を取得し（ＳＴ１０２）、２フレームの画像を選択する（ＳＴ１０３）。得られた２フレームの投影画像上で対応点をマニュアルで指定し（ＳＴ１０４）、Ｅｐｉｐｏｌａｒ幾何の理論により、血管を立体構築（ＳＴ１０５）する。
【００２６】
図４を用いて説明すると、点Ａに投影されるｏｂｊｅｃｔは、３次元空間内では線Ｂのどこかに存在するが、特定できない。一方、異なる方向から撮影した投影画像をＦｒｏｎｔａｌ画像とすると、線Ｂは線Ｃのように投影されることから、ｏｂｊｅｃｔは線Ｃ上のどこかに投影されていることになる。Ｆｒｏｎｔａｌ面でユーザが対応点を指定すると、そのｏｂｊｅｃｔの３次元空間内の位置が定まる。すなわち、３次元位置を特定するには、ｌａｔｅｒａｌ画像上とＦｒｏｎｔａｌ画像上での対応点座標を指定することが必要となる。
【００２７】
このＣｏｒｏｎａｒｙ ｔｒｅｅ手法は、２次元投影画像から簡易に立体構築ができるという利点がある。なお、上記のように２方向で構成する場合は仮定される血管断面は楕円となるが、２方向からのみならず多方向画像を用いても構成可能である。多方向の場合はより次元の高い血管断面が仮定可能になる。
【００２８】
ＶＣＴ手法は、図５に示すように、被検体Ｐの周りでＸ線管１１と検出器１２を回転して撮影した複数枚（複数フレーム、複数方向）の撮影画像データ４２を用いて再構成する手法である。具体的には、例えば５秒間かけて２００方向から２００枚の撮影画像データを撮影し、その約２００枚からＦｅｌｄｋａｍｐ法などの再構成手法を用いて再構成処理を行い、３次元画像データを得る。この処理方法は主に静止臓器に対して用いられている。
【００２９】
ＥＣＧ ｇａｔｅｄ ＶＣＴ手法は、上記ＶＣＴ手法と同様に図５に示すように被検体Ｐの周りにＸ線管１１と検出器１２を回転して撮影した複数枚（複数フレーム、複数方向）の撮影画像データ４２のうち、図６に示す被検体の心電図４１における心位相がほぼ一致するフレーム４２ａのみを使用して再構成する手法である。すなわち、この心位相における画像が特定の動作状態における画像となる。
【００３０】
具体的には例えば、４秒間かけて２００方向から２００枚を撮影し、その間に心臓が３心拍したとする。１心拍のうちほぼ同じ心位相（特定の動作状態）とみなしてよいのを約２割とすると、約４０枚の撮影画像データ４２が選択でき、約４０枚の撮影画像データ４２から再構成画像を得る。
【００３１】
本手法によると、ＣｏｒｏｎａｒｙＴｒｅｅより多い枚数から再構成するため、画質は向上する。一方で、略同一心位相のフレームを使っているため、若干の心臓動きボケの影響が含まれてしまい、心臓血管がぼける。さらに再構成は一部フレームが存在しない再構成（歯抜け再構成）となるため、アーチファクトが発生する。
【００３２】
本実施形態で第１の３次元画像データとして用いるＥＣＧ ｇａｔｅｄ ＶＣＴ（ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｐａｓｓ）は、ＥＣＧ ｇａｔｅｄ ＶＣＴ手法と同様に図５に示すように被検体Ｐの周りにＸ線管１１と検出器１２を回転させて撮影を行い、同一心位相のフレームの撮影画像データ４２を用いるものであるが、ここでは図７に示すように複数回回動させて撮影を行い、それらを組みあせて、再構成することにより、歯抜け再構成の影響を低減する手法である。詳細は後述する。
【００３３】
本手法で再構成される第１の３次元画像データ５１は、ＣｏｒｏｎａｒｙＴｒｅｅや単純ＥＣＧ ｇａｔｅｄ ＶＣＴより多い枚数から再構成するため、画質は向上する。しかし略同一心位相のフレームを使っているため、若干の心臓動きボケの影響が含まれてしまい、動きを伴う心臓血管がぼける画像となる。
【００３４】
本実施形態で第２の３次元画像データとして用いるＭｏｔｉｏｎ ｃｏｍｐｅｎｓａｔｅｄ ＶＣＴ手法は、観察対象領域の動きを補正する方法である。一般に、２Ｄ画像で補正してから再構成する手法と、再構成後に３Ｄで動き補正する手法が知られている。詳細は後述の第２再構成処理で説明する。本手法によると、全方向画像から再構成するため画質は最も良い。一方、動き補正処理を要するため、処理時間は長い。さらに、心臓はねじれるような運動をするため、心臓のある部分ではうまく動き補正できたとしても、他の部分にはうまく補正することが困難となる。この手法で得られる第２の３次元画像データ５２は、観察対象の領域は画質が良いものの、周囲の画質は劣化する画像となる。
【００３５】
図８には本実施例において全体的な動作概要を示している。図８に示すように、本実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置は、上述した異なる手法によって再構成された第１及び第２の３次元画像データのデータから、それぞれ所定の領域を切り出し、これらを合成して第３の３次元画像データ５３を再構成する。例えば第１の３次元画像データ５１は、ＥＣＧ ｇａｔｅｄ ＶＣＴ（ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｐａｓｓ）手法を採用して構成された骨と大動脈がシャープな３次元画像データである。一方、第２の３次元画像データ５２は動き補正をするＭｏｔｉｏｎ ｃｏｍｐｅｎｓａｔｅｄ ＶＣＴ手法を採用して構成された心臓部分がシャープな３次元画像データである。これらを合成することにより心臓部分と周囲の骨や大動脈が両方ともシャープな第３の３次元画像データ５３を得る。
【００３６】
図９及び図１０には本実施形態にかかる制御部の制御に基づく画像処理装置の一連の処理手順を流れ図で示している。
【００３７】
［画像収集処理］
まず、ＳＴ１（ステップ１）において、制御部の制御のもとで撮影装置が作動し、Ｘ線投影画像である撮影画像データを収集する。すなわち、図５に示すようにＣアーム１３が連続的に回転し、その間に撮影が繰り返される。例えば、Ｃアーム１３は５０度／秒の速度で回転される。それにより撮影方向の異なる複数の撮影画像データのデータが収集される。例えばＣアーム１３が４秒間に２００度回転する間に２００フレームの２次元の撮影画像データ４２を収集する。
【００３８】
収集された撮影画像データのデータに、撮影方向のデータ等の付帯情報が関連付けられて記憶部に記憶され保存される（ＳＴ２）。
【００３９】
なお、ここでいう２次元の撮影画像データ４２とは、収集したデータ、もしくは収集後に加工されたデータ、これらの２次元画像データが複数方向（複数枚）（複数フレーム）集まったものを含む意味で用いている。
【００４０】
また、第１、第２、第３の３次元画像データ５１，５２，５３は、表示される画像を作成する元になる仮想３次元画像として図示及び説明するとともに第１、第２、第３領域Ａ１，Ａ２，Ａ３は、その仮想３次元画像における範囲として対応させて示している。
【００４１】
また、撮影画像データ４２、第１、第２、第３の３次元画像データ５１，５２，５３、表示用画像データ５４を元にした３次元あるいは２次元の画像について、符号にそれぞれＭを追加した対応する撮影画像Ｍ４２、第１画像Ｍ５１，第２画像Ｍ５２，第３画像Ｍ５３、表示画像５４として示す。
【００４２】
［第１再構成処理］
第１再構成部では、記憶部に記憶された撮影画像データ４２から、ＥＣＧ ｇａｔｅｄ−ＶＣＴ手法を用いて、第３領域Ａ３における３次元の第１の３次元画像データ５１を再構成する。第１の３次元画像データ５１、第２の３次元画像データ５２、第３の３次元画像データ５３は、上記収集した２次元の撮影画像データ４２を再構成して得られるもので、３次元（ｘ、ｙ、ｚ）のデータから成る画像データである。
【００４３】
第１領域Ａ１、第２領域Ａ２、第３領域Ａ３は、収集された撮影画像データ４２に関する情報や入力デバイス５の入力や各種設定等の条件に基づいて決定される。
【００４４】
例えば図１１に示すように、撮影画像データ４２の中心Ｃ１（ｘ１，ｙ１，ｚ１）を中心を基準として決定され、アイソセンターＣ１を中心とした１５３．６ｘ１５３．６ｘ１５３．６ｍｍの領域を第３３次元画像データの作成対象となる第３領域Ａ３とする。また、アイソセンターＣ１を中心とした５１．２ｘ５１．２ｘ５１．２ｍｍの領域を第２領域Ａ２とし、第３領域Ａ３から第２領域Ａ２を除いた周辺領域を第１領域Ａ１とする。例えば、心臓が撮影画像データ４２の中心に位置し、骨などの動かない臓器は周辺に位置している、と仮定できる場合等に用いられる。
【００４５】
図６に示すように、被検体の心電図４１における心位相がほぼ一致するフレームを選択する（ＳＴ３）。同じ心位相では、例えば血管はほぼ同じ三次元位置にある。選択されたほぼ同位相の画像データ４２ａから、第１の３次元画像データ５１としての三次元データを構成する（ＳＴ４）。再構成された第１の３次元画像データ５１は記憶部に保存される（ＳＴ５）。
【００４６】
再構成された第１の３次元画像データ５１は、例えば図１２に示すように、アイソセンターＣ１を中心とした１５３．６ｘ１５３．６ｘ１５３．６ｍｍの領域をカバーし、２５６ｘ２５６ｘ２５６、ボクセルピッチ０．６０ｍｍの３次元画像データとする。この第１の３次元画像データには心臓血管と骨を含む全体が描出されている。この第１の３次元画像データ５１では、心臓周辺の骨部分は正確に構成されているが、心臓の血管位置が動くため、血管が１点に結像されず、動きぼけが生じている。
【００４７】
［第２再構成処理］
一方、第２再構成部において、ＳＴ１３において記憶部に記憶された２次元投影データから、第１の３次元画像データ５１とは異なるｍｏｔｉｏｎ ｃｏｍｐｅｎｓａｔｅｄ ＶＣＴ手法によって、少なくとも第２領域Ａ２における第２の３次元画像データが再構成される。ここでは第２領域Ａ２と第１領域Ａ１を含む第３領域Ａ３に対応する全範囲について第２の３次元画像データを再構成する場合について説明する。上述したように、第２領域Ａ２は、アイソセンターＣ１を中心とした５１．２ｘ５１．２ｘ５１．２ｍｍの領域である。
【００４８】
図１３に示すように、上記第１のデータを生成する際に撮影した拡張末期の数フレームのキー画像データ４２ａが入力順番に１フレームずつ表示され、操作者による入力デバイス５の指定操作に従って各キー画像上で特徴点４３が指定される（ＳＴ６）。
【００４９】
特徴点４３としては、解剖学上（形態上）で比較的識別容易な例えば血管分岐部、狭窄部、ステントのマーカーが採用される。
【００５０】
全てのキー画像データ４２ａについて特徴点４３の指定が完了すると、特徴点３次元座標計算部９により特徴点４３の３次元座標が計算される（ＳＴ７）。計算された特徴点の３次元座標と、キー画像データ４２ａ以外の残りのノンキー画像データ４２ｂの撮影方向とに基づいて、再投影処理により、特徴点４３が投影されるノンキー画像データ４２ｂ上での特徴点４３ｂの２次元座標が計算される（ＳＴ８）。
【００５１】
続いて、複数のノンキー画像データ４２ｂにて特徴点が抽出される（ＳＴ９）。抽出された特徴点の２次元座標を、実際上の特徴点の２次元座標と称して、上記計算の特徴点の２次元座標と区別する。抽出処理としては、画像に映っている被検体像はフレーム間でほんの少ししか移動しない状況において、特徴点として第Ｎフレーム目の画像において例えば３１×３１程度の小さな領域を設定した場合、隣接する第（Ｎ＋１）フレーム目のノンキー画像において最も形態類似した領域を探すことであり、これを逐次繰りかえすことにより、最初に設定した小領域の特徴点の移動軌跡を得ることができる（トラッキング）。類似度の計算方法としては、Ｓｕｍ ｏｆ ｓｑｕａｒｅ ｄｉｓｔａｎｃｅ、 Ｓｕｍ ｏｆ ｓｑｕａｒｅ ｄｉｓｔａｎｃｅ、相互相関法、Ｍｕｔｕａｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎなどの周知の計算方法を任意に採用すればよい。
【００５２】
位置ズレ計算部３７では、計算の特徴点の２次元座標に対する実際上の特徴点の２次元座標の位置ズレが動き補正関数として計算される（ＳＴ１０）。計算された位置ズレに従ってノンキー画像を位置補正し（ＳＴ１１）、補正したノンキー画像データ４２ｂとキー画像データ４２ａとに基づいて３次元画像データのデータが再構成される（ＳＴ１２）。
【００５３】
生成された第２の３次元画像データは、記憶部に保存される（ＳＴ１３）。
【００５４】
再構成された第２の３次元画像データ５２は第１の３次元画像データと同じ２次元画像から異種法で生成された画像データである。例えば図１４に示すように、アイソセンターＣ１を中心とし、５１．２ｘ５１．２ｘ５１．２ｍｍの領域をカバーし、２５６ｘ２５６ｘ２５６、ボクセルピッチ０．２０ｍｍの３次元画像データとなる。
【００５５】
この処理をした場合は、図１６に示すように、ａをｂに動かす処理がおこなわれるため、ｂからの逆投影とｃからの逆投影が１点ｄに結像され、血管はシャープな３次元画像データとなる。
【００５６】
一方で図１６に示すように、骨などの静止臓器については、本来はｉの部分に再構成されるべきものであるが、血管のための動き補正のため、ｅがｆに移動され、ｆからの逆投影とｇからの逆投影がｈに結像されてしまう。よって本来ｉにあるべきものがｈの場所にいわゆる虚像としてでてしまう。
【００５７】
したがって、図１４に示すように、第２の３次元画像データ５２では、中心部分の心臓血管がシャープに描出されている一方で、周辺の骨等の部分はぼやけている。
【００５８】
［第３再構成処理］
第３再構成部において、上記異なる手法で再構成された第１の３次元画像データ５１と第２の３次元画像データ５２とを合成し、第３の３次元画像データ５３を再構成する。
【００５９】
まず、重付部４０において、入力部２３の入力内容や設定内容等の各条件にしたがって、重み付け処理をする（ＳＴ１４）。ここでは図１７に示すように、第３の３次元画像データにおける割合である重み付け係数を決定し、この重み付け係数に応じて合成処理を行う。すなわち、重み付け係数が１００または０でない範囲においては、第１領域Ａ１と第２領域Ａ２が重なっていることになる。
【００６０】
ここでは、第２の３次元画像データ重み付け係数は、第２領域Ａ２においては１００％、第１領域Ａ１においては０％とし、同様に第１の３次元画像データの重み付け係数は第１領域において１００％、第２領域において０％とするため、はっきりと領域毎に画像が異なるものとなる。なお、図１７においては、説明のため２次元で示している。
【００６１】
切出部３９において、領域と重み付けを含む各種条件に基づき、第１の３次元画像データ５１と第２の３次元画像データ５２の必要な領域に対応する部分を切り出す。ここでは、第３領域Ａ３について構成された第１の３次元画像データ５１から第１領域Ａ１に対応する部分を切り出し処理する（ＳＴ１５）。
【００６２】
切り出した各画像を合成する（ＳＴ１６）。まず、アイソセンターＣ１を中心とした５１．２ｘ５１．２ｘ５１．２の第２領域Ａ２に、第２の三次元画像データ５２を当てはめる。ついで、全体領域（第３領域Ａ３）から第２領域Ａ２を除いた周囲の第１領域Ａ１に第１の３次元画像データ５１を補間して当てはめて合成する。すなわち、第１領域Ａ１と前記第２領域Ａ２とは互いに連続する隣り合う領域となる。
【００６３】
ここで、第３の３次元画像データ５３のボクセルピッチは、第１の３次元画像データ５１と第２の３次元画像データ５２の小さいほうに合わせることとする。例えば、第１の３次元画像データはＮｍｍ／ｖｏｘｅｌとし、第２の３次元画像データはＭｍｍ／ｖｏｘｅｌとし、Ｎ＞Ｍとすると、第３の３次元画像データ５３はＭｍｍ／ｖｏｘｅｌとする。
【００６４】
以上により再構成された第３の３次元画像データ５３は例えば図１８に示すように、１５３．６ｘ１５３．６ｘ１５３．６ｍｍの第３領域Ａ３をカバーし、７６８ｘ７６８ｘ７６８、ボクセルピッチ０．２０ｍｍの３次元画像データとする。この第３の３次元画像データ５３は、中心部の心臓冠動脈部分には動き補正をする手法を用い、周囲の骨部分は動き補正をしない手法による画像を用いたため双方ともはっきりと表示される。これにより、動いている臓器も動いていない臓器もシャープに表示される。
【００６５】
なお、本実施形態の第１の３次元画像データと第２の３次元画像データは同じ撮影系にて撮影された画像に基づくため、両者の座標軸は等しいので、合成のためのｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ等の特別な手続きは必要としない。
【００６６】
なお、このとき、立方体となる第２領域Ａ２の境界のボクセルのアウトライン４４が黒色等の濃い色で示されるようにする。
【００６７】
［保存処理］
ついで第３の３次元画像データに関する情報が記憶部に保存される（ＳＴ１７）。ここでは、第３の３次元画像自体は保存せず、第１の３次元画像データ５３のファイル名、第１の３次元画像データ５１の付帯情報ファイル名、第２の３次元画像データのファイル名、第２の３次元画像データの付帯情報ファイル名、合成方法、デフォルト表示方法、等の情報で構成される組み合わせルールのみが保存される。この手法によれば、新たな画像保存が不要なためディスクサイズを無駄にしない。また、第１の３次元画像データ５１のみの表示や第２の３次元画像データ５２のみ表示といった操作が可能になる。
【００６８】
［表示処理］
制御部２１の制御に基づき、第３の３次元画像データを記憶部から読み出し、第３の３次元画像データ５３から、表示用の画像データ５４を生成する（Ｓ１８）。例えば、ボリュームレンダリング法やＭＰＲ（Ｍｕｌｔｉ−Ｐｌａｎａｒ−Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）法、更には、ＭＩＰ（Ｍａｘｉｍｕｍ−Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ−Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）法を適用して表示用の３次元画像や２次元画像である表示画像Ｍ５４が生成される。表示部において、この生成された表示画像Ｍ５４を表示する（ＳＴ１９）。
【００６９】
図１９に表示画像Ｍ５４を示す。この表示画像Ｍ５４は第３の３次元画像データ５３に対応する第３画像Ｍ５３としての２次元投影画像を含んでいる。
【００７０】
第３画像Ｍ５３の隣には複数のボタン４５が表示されている。このボタン４５は入力部２３のインターフェイスであって、３つのボタン４５に夫々「１のみ表示」「２のみ表示」「３（両方）表示」と記載されている。ユーザーがこのボタン４５をクリックすることで、第１の３次元画像データ５１から生成される第１画像Ｍ５１、第２の３次元画像データ５２から生成される第２画像Ｍ５２、第３の３次元画像データ５３から生成される第３画像Ｍ５３とを切り替えて表示することができるようになっている。
【００７１】
本実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置によれば、以下のような効果が得られる。
【００７２】
周辺領域については第１の３次元画像データ５１を用いるとともに中心の領域については第２の３次元画像データ５２を用いて合成することにより、中心部分で動作する心臓血管も、周辺部分で静止している骨も大動脈もシャープになった再構成像が得られる。
【００７３】
このため、診断の際には、臓器同士の前後左右の関係がつかみやすくなり、どちらから見た画像か、どちらから見たら病変がはっきり見えるか、が直感的にわかりやすくなる。また、病変と骨（ランドマーク）の位置関係がわかるため、病変が肋骨の何番目と何番目の間にあるか、がわかりやすくなり、その後の手術をやる時の位置の目安となる。
【００７４】
特に心臓血管のインターベンション治療時の画像観察において利用されると、手技時間を早くする効果を生む。
【００７５】
例えば、エコー信号は骨で反射されてしまうため、心臓を狙う場合には骨と骨の間にビームを通す必要があるが、本手法の画像を見ると、肋骨と心臓血管の位置関係がわかるため、どの角度でエコーのプローブを向けたら心臓血管上の病変が描出できるかが簡単にわかり、エコーを投射する角度を決定しやすい。
【００７６】
また、Ｘ線撮影する際に、縦隔と病変が重なる方向からＸ線を照射すると、画像で重なってしまい見にくいため、縦隔にかからない角度で撮影したい場合にも、本手法を適応すれば縦隔が３次元画像データで表現されるため、その後の撮影の撮影方法の選択が容易となる。すなわち、縦隔にかからないＶｉｅｗ Ａｎｇｌｅが直感的に容易に決定できる。
【００７７】
さらに、他の装置で撮影した３次元画像データと位置あわせする際、心臓が動くために位置合わせが困難な場合にも、本手法を用いれば骨が描出されるため、骨での位置あわせが可能となる。したがって、ＣＴやＭＲと骨を用いたｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎができる。
【００７８】
また、心臓血管と他の血管をバイパス手術する場合、動き補正したほうが良く見える心臓血管側の端と、補正しないほうがよい他血管側の端の両方が同時に良くみえるようになる。
【００７９】
Ｂｉｏｐｓｙのように体外から針を刺して手術や検査をおこなう場合、肋骨の間など針が通るパスを手術計画しやすくなり、戦略決定が容易になる。
【００８０】
［第２実施形態］
次に、本発明の第２実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置について図２０及び図２１を参照して説明する。なお、本実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置において、切り出し処理以外は上記第１実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置と同様であるため説明を省略する。
【００８１】
本実施形態では、図２０、図２１に示されるように、第２の３次元画像データを構成する際に、特徴点指定（ＳＴ６）の前に、先に撮影画像データ４２から第２の３次元画像データが必要な領域である第２領域の２次元画像を切り出す切出処理を行う（ＳＴ２１）。すなわち、小さい領域である第２領域Ａ２に対応する２次元画像データ４２ｃを先に切り出してから、第２の３次元画像データ５２を再構成する。以下、ＳＴ６以降は上記第１実施形態と同様である。
【００８２】
一方、第１の３次元画像データ５１は、上記第１実施形態と同様に第３領域Ａ３に対応する範囲について構成する。
【００８３】
第３の３次元画像データ５３を再構成する際には、これら第３領域Ａ３についての第１の３次元画像データ５１から第１領域に対応する部分を切り出し処理するとともに、予め第２領域Ａ２のみについて構成された第２の３次元画像データ５２をそれぞれの領域に当てはめることにより合成処理を行う。
【００８４】
本実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置においても上記第１実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置と同様の効果を得られる。さらに、第２の３次元画像データについては、小さい範囲の第２領域Ａ２のみについて再構成を行うため、処理速度の向上及び第２の３次元画像データ５２の保存領域の節約が可能となる。
【００８５】
［第３実施形態］
次に、本発明の第３実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置について図２２を参照して説明する。なお、本実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置において、被検体の対象以外は上記第１及び第２実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置と同様であるため説明を省略する。
【００８６】
本実施形態では、被検体の心臓部位を第３領域Ａ３とする。また、この心臓部位の血管のうちの例えば狭窄等の病変部位や分岐部分である特定の位置を第２領域Ａ２として第２の３次元画像データを採用し、それ以外の周囲の血管部分を第１領域Ａ１として第１の３次元画像データを適用する。
【００８７】
なお、切り出し処理については第２実施形態と同様とし、少ない範囲である第２領域についてのみ第２の３次元画像データを構成する手法を採用する。
【００８８】
一方、第１及び第２の３次元画像データを構成する手法は上記第１実施形態と同様であり、第１の３次元画像データはＥＣＧ ｇａｔｅｄ ＶＣＴ（ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｐａｓｓ）手法により構成し、第２の３次元画像データはＭｏｔｉｏｎ ｃｏｍｐｅｎｓａｔｅｄ ＶＣＴ手法により構成するものとする。
【００８９】
上記手法により再構成された第１の３次元画像データ５１は、図２２に示すように、造影した心臓血管全体が起始部から末梢部までの全体が描出されているが、全体的にぼけた画像となっている。一方、第２の３次元画像データ５２は、狭窄部位である特定の領域のみであるが描出されておりシャープな画像になっている。これらを合成して再構成された第３の３次元画像データ５３は、小領域である第２領域Ａ２に対応する一部分の血管のみ、動き補正された精巧な画像で描出され、周囲の血管については動き補正処理が行われていない画像で描出されている。
【００９０】
本実施形態によれば、対象とする被検体の範囲において、例えば狭窄等の病変や分岐等、特に観察したい特定の一部分のみに精巧な画像を得たい場合等に、処理量を必要最低限に抑えることができるため、処理速度の低下を防止することができる。
【００９１】
［第４実施形態］
次に、本発明の第４実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置について図２３を参照して説明する。なお、本実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置において、領域の決定方法以外は第１乃至第３実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置と同様であるため説明を省略する。
【００９２】
本実施形態では、図２３に示されるように、第１及び第２領域Ａ１，Ａ２は、ユーザーによって指定される特定点Ｃ２に基づいて決定される。なお、第３領域は、第１実施形態と同様に収集された撮影画像データ４２のアイソセンターＣ１を中心とした所定範囲とされる。
【００９３】
図２４のフローに示すように、本実施形態においては、ＳＴ２の処理の後、ユーザは、入力デバイス５の操作により、例えば画面表示された撮影画像データ上の特定の位置をクリックする等により、特定点Ｃ２（ランドマーク）を指定する（ＳＴ２１）。この特定点Ｃ２（ｘ２，ｙ２，ｚ２）を中心とした所定の領域が第２領域とされ、第３領域のうち第２領域を除いた範囲を第１領域Ａ１とする。以降の処理は上記第１実施形態と同様である。
【００９４】
例えば、上記第１実施形態のように心臓等の動く臓器と周囲の臓器と区別したい場合には撮影画像データにおける心臓の位置が特定点として入力され、第２実施形態のように特定の病変を観察したい場合には血管における狭窄や分岐の位置が特定点Ｃ２として選択指定されることとなる。
【００９５】
本実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置においても他の実施形態と同様の効果を得られる。
【００９６】
さらに、被検体の種類や部位に応じた適当な領域を決定でき、例えば第２の３次元画像データを得たい心臓部位や、血管のうちの狭窄や分岐部分等の観察したい特定の部位が、撮影画像データの中心から外れている場合にも適用できる。
【００９７】
［第５実施形態］
次に、本発明の第５実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置について図２５を参照して説明する。なお、本実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置において、各領域に当てはめる画像の決定方法以外は上記各実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置と同様であるため説明を省略する。
【００９８】
本実施形態においては、第３の３次元画像データの第３領域Ａ３において、各部位に当てはめる画像は、第１の３次元画像データ５１と第２の３次元画像データ５２のヒストグラム（不図示）を用いて、それぞれの画素輝度に応じて決定される。例えば、第２領域Ａ２には、心臓血管のＣＴ値に近い輝度の画像を適用し、第１領域には、骨のＣＴ値に近い輝度の画像を適用して、合成することができる。また、この輝度が基準の値にどれだけ近いかによってその重み付けを変更してもよい。例えば第２領域Ａ２には、心臓血管のＣＴ値に近い輝度の画像を強調し、第１領域には、骨のＣＴ値に近い輝度の画像を強調して合成する。
【００９９】
本実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置においても他の実施形態と同様の効果を得られる。さらに、本実施形態の画像決定方法によれば、ノイズ低減という効果が得られる。
【０１００】
［第６実施形態］
次に、本発明の第６実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置について図２６乃至図２８を参照して説明する。なお、本実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置において、重み付け処理以外は第１実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置と同様であるため説明を省略する。
【０１０１】
本実施形態では、重み付け係数は第２領域Ａ２の中心Ｃ２からの半径Ｒに依存した関数としてあらかじめ定めた関数を用いて決定される。関数とは、２値（図２６）、リニア（図２７）、γ関数（図２８）、シグモイド関数、ＬＵＴ（ｌｏｏｋ ｕｐ ｔａｂｌｅ）、などである。
【０１０２】
この場合、図２６乃至図２８に示されるように、領域の中心からの距離に応じて重み付け係数が変わるため、第３の３次元画像データ５３においては、第１の３次元画像データと第２の３次元画像データの境界がはっきりせず、除序に変化するように合成される。
【０１０３】
本実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置においても他の実施形態と同様の効果を得られる。さらに、境界領域にて違和感なく画像がつながっているように見えるという効果が得られる。
【０１０４】
［第７実施形態］
次に、本発明の第７実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置について図２９を参照して説明する。なお、本実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置において、領域の決定方法以外は第１実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置と同様であるため説明を省略する。
【０１０５】
本実施形態では、第２領域の範囲は、図２９に示されるように、第２の３次元画像データの動き補正の量（動かす距離）に応じて決定される。
【０１０６】
ここでは、第２の３次元画像データ構成の際にＳＴ１０で算出した動き補正量の情報を元に、動き補正量が小さければ第２の３次元画像データの使用領域である第２領域Ａ２を小さくし、動き補正量を大きければ第２の３次元画像データの使用領域である第２領域Ａ２を広くとって第３の３次元画像データ構成（合成）の際の切り出し処理を行うこととする。
【０１０７】
すなわち、もし血管のための動き補正の量が小さければ、動き補正をして構成された第２の３次元画像データにおいて、虚像が生成される位置も本来の臓器位置から近いため、広い領域までも精度よく再構成できていると考えられる。一方、動き補正量が大きい場合には虚像が生成される位置が本来の臓器位置から遠くなると考えられる。
【０１０８】
したがって、動き補正量が小さい場合には、動き補正量が大きい場合よりも、第２の３次元画像データを適用できる範囲が広いと考えられる。一方、動き補正量が大きい場合は、小さい場合に比べて、特徴点（注目する心臓血管）近傍の極めて小領域のみについてのみ第２の３次元画像データが適用できる。
【０１０９】
本実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置においても上記各実施形態にかかる画像処理装置、画像処理方法及びＸ線診断装置と同様の効果を得られる。さらに本実施形態では動き補正量に応じた適切な範囲で領域を決定することができるため、心臓の動きの度合いを考慮することで、より適切な第３の３次元画像データを得ることができる。
【０１１０】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。変形例として、例えば以下の実施形態がある。
【０１１１】
上述した実施形態においては第３領域Ａ３の中に第２領域は一箇所のみである場合について説明したが、これに限られるものではなく、複数箇所に別れていてもよい。例えば、図３０に示すように、第３の３次元画像データ５３に、第２の３次元画像データを２箇所以上用いることとしてもよい。この複数の第２領域は、例えば、第５実施形態における特定点Ｃ２の指定に加えて第２の特定点Ｃ３が指定されて決定され、あるいは、各種設定により予め決定されている。
【０１１２】
第３の３次元画像データ５３は、第１の３次元画像データと、２箇所における第２の３次元画像データ５２，５５がそれぞれ第１領域Ａ１及び２箇所の第２領域Ａ２に当てはめられて合成される。
【０１１３】
したがって、表示状態において、第３の３次元画像データ５３は、第３領域Ａ３の中に第２領域Ａ２が２箇所あり、一方に第２の３次元画像データ５２、他方に別の第２の３次元画像データ５５が配置されている。第３領域Ａ３から、これら２箇所の第２領域Ａ２を除いた領域を第１領域としている。このときの表示画像Ｍ５４においては図３１に示すように、２箇所の第２領域Ａ２と、第１領域の境界のアウトライン４４の色を分けて、異なる色で表示している。さらに、第３画像Ｍ５３から構成された表示画像Ｍ５４の隣には、２つの第２画像Ｍ５２が並列して表示されている。
【０１１４】
さらに上記では２種類の手法で構成した第１の３次元画像データ及び第２の３次元画像データを用いて第３の３次元画像データを構成した場合について説明したが、さらに異なる手法で用いた画像を採用して３種類以上の画像から１つの画像を再構成する場合にも本発明が適用できる。
【０１１５】
もちろん、表示方法も上記実施形態に限られるものではない。例えば、図３２、３３に示すように第１、第２、第３画像Ｍ５１，Ｍ５２，Ｍ５３、収集した撮影画像Ｍ４２のいずれか２つ以上を並列して表示しても良い。例えば図３２では、第３画像Ｍ５３と、第２画像Ｍ５２を並列している表示例を示す。また、図３３では、収集した撮影画像Ｍ４１と二つの第２画像Ｍ５２を並列するとともに、第２領域（ここでは２箇所ある場合を示す）と第１領域の境界のアウトライン４４を撮影画像Ｍ４１上に表示している。
【０１１６】
これらの実施形態の表示の際、複数の表示用の画像データ５１、５２、５３、５４、４２等の観察角度を合わせ、同一方向から観察した画像を表示するようにする。また、一方の画像を進めると（回転させると）他方の表示用の画像データも回転することとして動作を連携させる。
【０１１７】
第２画像Ｍ５２のオリエンテーションは第３画像Ｍ５３と同一としてもよい。この場合には、直感的にわかりやすいという効果が得られる。一方で、第２の３次元画像データのオリエンテーションは第３の３次元画像データと異なるものとしてもよい。この場合にはより見やすい方向から観察できるという効果が得られる。
【０１１８】
表示された状態で重み付け係数を任意に変更できるインターフェイス４６をさらに備えてもよい。たとえば図３４、図３５に示すように、第２領域Ａ２において、第１の３次元画像データと第２の３次元画像データの重み付け係数（この形態では）を変更できるボタンなどのインターフェイス４６を備えている。ユーザのボタン操作により「１００％」が選ばれると第２の３次元画像データの画素値で表示され、「０％」が選ばれると第１の３次元画像データの画素値で表示され、「５０％」が選ばれると第１の３次元画像データの値と第２の３次元画像データの値の平均値で表示される。
【０１１９】
図３６に示すように、第３の３次元画像データ自体を表示せず、第３領域Ａ３に対応する第１の３次元画像データ５１において、第２領域の境界のアウトライン４４だけを表示するとともに、その隣に第３の３次元画像データ５３と第２の３次元画像データ５２を並べて表示してもよい。
【０１２０】
図３７に示すように、境界のアウトライン４４の表示を省略してもよい。例えば重み付け係数を１００％と０％の間の中間の値を用いて両者の境界を曖昧にする場合等に適している。
【０１２１】
第２の３次元画像データと第１の３次元画像データを別ウインドに表示した場合に、第１の３次元画像データ表示に変えて、第３の３次元画像データを表示するように変更するインターフェイスを備えてもよい。
【０１２２】
第５実施形態における特定点Ｃ２の代わりに、入力デバイス５においてドラッグ等により、一定の範囲を入力し、この範囲を第２領域Ａ２としてもよい。
【０１２３】
第２実施形態では第２領域Ａ２のみについて、先に切り出し処理を行ったが、上記第２領域Ａ２の切り出しに代えて、あるいはこれに加えて、第１領域Ａ１についても同様に撮影画像データ４２の段階で切り出し処理をしてから第１の３次元画像データ５１を再構成することとしてもよい。
【０１２４】
また上述した実施形態では、動く臓器として心臓血管を動かない臓器として骨と大動脈を例にとって述べたがこれに限定されるものではない。また、被検体の心拍情報を得るためにＥＣＧ信号の収集を行なったが、例えば左室容積変化曲線など他の生体情報であってもよい。
【０１２５】
一方、特定の動作状態として、拡張末期の画像を用いたが、これに限定されるものではなく、例えば収縮末期であってもよい。
【０１２６】
更に、上記の実施例では、撮影系を回動させながら所定間隔でＸ線撮影を行なって得られた投影データの中から拡張末期に得られた投影データを選択して再構成処理したが、所定心拍時相（拡張末期）においてのみＸ線撮影を行なうこととしてもよい。この場合被検体に対するＸ線の被曝量が減少する利点を有している。
【０１２７】
第１の３次元画像データと第２の３次元画像データを得る再構成の手法は、一方を動き補正を用いる手法とし、他方を動き補正をしない手法としたが、これに限られるものではなく、第１の３次元画像データのいずれかが他方よりも分解能が高い画像を用いることとしてもよい。たとえば、第１の３次元画像データは８ｂｉｔ画像とし、第２の３次元画像データは８ｂｉｔ以上の画像であることを特徴とする手法を用いてもよい。この実施形態では例えば一部の領域のみ詳しく見たい等の場合に適しており、処理時間の短縮という効果を得ることができる。
【０１２８】
上述の実施例では表示用の画像データ５４は、再構成によって得られた第３の３次元画像データを、ボリュームデータをボリュームレンダリング処理した３次元画像データや、ＭＩＰ画像データあるいはＭＰＲ画像データなどの２次元画像データを生成する場合について述べたが、これらに限定されない。
【０１２９】
表示データ構成部２９は、第３の３次元画像データ再構成部２８に含まれることとしてもよい。すなわち、第１及び第２の３次元画像データを合成して第３の３次元画像データを構成する際に、領域の境界を示すライン４４を付加して表示用の３次元画像データを構成することも可能である。
【０１３０】
なお、上記の領域決定方法に代えて、２種類の第１及び第２の３次元画像データのうち画素値の大きい方の画像を採用することもできる。
【０１３１】
また、保存処理に関し、上記実施形態に代えて、新しい画像として第３の３次元画像データ５３を保存することとしてもよい。第３の３次元画像データにおけるボクセルピッチは均一とし、第１と第２の細かいほうにあわせる。本手法によれば、保存した画像を読み出す際に特殊な手続きが不要なため汎用性が高い。
【０１３２】
一方、新しい画像として第３の３次元画像データを保存する際、第３の３次元画像データ５３におけるボクセルピッチは不均一とし、別途保存する付帯情報データに画素ごとのボクセルピッチを記載する。本手法によれば、ディスクサイズが節約できる。
【０１３３】
なお、境界の表示は、表示用処理として保存後に行ったが、これに代えて、第３の３次元画像データの再構成の際に第１領域Ａ１と第２領域Ａ２の境界を含めて構成してもよい。
【０１３４】
さらに各手順の順番や位置づけについても、上記各実施形態に限定されるものではない。
【０１３５】
また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１３６】
【図１】本発明の第１実施形態にかかるＸ線診断装置の構成を示すブロック図。
【図２】同実施形態にかかるＸ線撮影装置の構成を示す説明図。
【図３】ｃｏｒｏｎａｒｙ３Ｄ手法を説明するフロー図。
【図４】ｃｏｒｏｎａｒｙ３Ｄ手法の説明図。
【図５】ＥＣＧ ｇａｔｅｄ ＶＣＴ手法の説明図。
【図６】ＥＣＧ ｇａｔｅｄ ＶＣＴ手法の説明図。
【図７】ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｐａｓｓ ＥＣＧ ｇａｔｅｄ ＶＣＴ手法の説明図。
【図８】本発明の第１実施形態にかかる画像処理方法の全体的な動作概要を示す説明図。
【図９】同実施形態にかかる画像処理方法の手順を示すフロー図。
【図１０】同実施形態にかかる画像処理方法の手順を示すフロー図。
【図１１】同実施形態にかかる領域の説明図。
【図１２】同実施形態にかかる第１の３次元画像データを示す説明図。
【図１３】同実施形態にかかる第２の３次元画像の再構成処理の概要を示す説明図。
【図１４】同実施形態にかかる第１の３次元画像データを示す説明図。
【図１５】同実施形態にかかる第２の３次元画像データの再構成処理の概要を示す説明図。
【図１６】同実施形態にかかる第２の３次元画像データの再構成処理の概要を示す説明図。
【図１７】同実施形態にかかる第３の３次元画像データの再構成処理の概要を示す説明図。
【図１８】同実施形態にかかる第３の３次元画像データを示す説明図。
【図１９】同実施形態にかかる表示画像を表示したモニタの表示例を示す説明図。
【図２０】本発明の第２実施形態にかかる画像処理方法の全体的な動作概要を示す説明図。
【図２１】同実施形態にかかる画像処理方法の手順を示すフロー図。
【図２２】本発明の第３実施形態にかかる画像処理方法を示す説明図。
【図２３】本発明の第４実施形態にかかる画像処理方法を示す説明図。
【図２４】同実施形態にかかる画像処理方法の手順を示すフロー図。
【図２５】本発明の第５実施形態にかかる画像処理方法を示す説明図。
【図２６】本発明の第６実施形態にかかる画像処理方法における重み付け処理の一例を示す説明図。
【図２７】本発明の第６実施形態にかかる画像処理方法における重み付け処理の一例を示す説明図。
【図２８】本発明の第６実施形態にかかる画像処理方法における重み付け処理の一例を示す説明図。
【図２９】本発明の第７実施形態にかかる画像処理方法における重み付け処理の一例を示す説明図。
【図３０】本発明の他の実施形態にかかる表示例を示す説明図。
【図３１】本発明の他の実施形態にかかる表示例を示す説明図。
【図３２】本発明の他の実施形態にかかる表示例を示す説明図。
【図３３】本発明の他の実施形態にかかる表示例を示す説明図。
【図３４】本発明の他の実施形態にかかる表示例を示す説明図。
【図３５】同実施形態にかかる画像処理方法における重み付け処理の一例を示す説明図。
【図３６】本発明の他の実施形態にかかる表示例を示す説明図。
【図３７】本発明の他の実施形態にかかる表示例を示す説明図。
【符号の説明】
【０１３７】
１…Ｘ線診断装置、５…入力デバイス、６…心電図解析部、７…特徴点指定画像選択部、９…次元座標計算部、１０…Ｘ線撮影装置、１１…Ｘ線管、１２…Ｘ線検出器、
２０…画像処理装置、２１…制御部、２２ａ…モニタ、２２…表示部、２３…入力部、
２４…記憶部、２５…画像再構成部、２６…第１の３次元画像データ再構成部、
２７…第２の３次元画像データ再構成部、２８…第３の３次元画像データ再構成部、
２９…表示データ構成部、３１…心電図解析部、３９…切出部、４０…重付部、
４２…撮影画像データ、４４…アウトライン、５１…第１の３次元画像データ、
５２．５５…第２の３次元画像データ、５３…第３の３次元画像データ、
５４…表示用画像データ、Ｐ…被検体、Ｍ４２…撮影画像、Ｍ５１…第１画像、
Ｍ５２…第２画像、Ｍ５３…第３画像、Ｍ５４…表示画像、Ａ１…第１領域、
Ａ２…第２領域、Ａ３…第３領域、Ｃ１…アイソセンター（中心）。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
表示される画像を形成する元になる仮想３次元画像を生成する画像処理装置であって、
被検体の撮影画像データに基づいて特定の処理方法で前記被検体の第１の３次元画像データを構成する第１構成手段と、
第１構成手段とは異なる処理方法で前記被検体の第２の３次元画像データを構成する第２構成手段と、
前記仮想３次元画像の所定の第１領域に前記第１の３次元画像データを当てはめるとともに前記第１領域と異なる第２領域に前記第２の３次元画像データを当てはめて前記第１の３次元画像データと前記第２の３次元画像データとを合成することにより前記第１領域及び第２領域を含む第３領域における第３の３次元画像データを構成する第３構成手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記第３領域から、前記第２領域を除いた領域が前記第１領域であることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記第３の３次元画像データに基づき２次元または３次元の表示用の画像データを作成する表示データ構成手段と、
前記表示用の画像データを表示する表示手段と、をさらに備えたことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記第１の３次元画像データ及び前記第２の３次元画像データのうちの少なくとも一方は、前記被検体の複数方向からのＸ線撮影画像データに基づいて、ｃｏｒｏｎａｒｙ３Ｄ手法，ｃｏｒｏｎａｒｙ ｔｒｅｅ手法、ＶＣＴ手法、ＥＣＧ ｇａｔｅｄ ＶＣＴ手法、ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｐａｓｓ ＥＣＧ ｇａｔｅｄ ＶＣＴ手法、及びＭｏｔｉｏｎ ｃｏｍｐｅｎｓａｔｅｄ ＶＣＴ手法、のうち少なくともいずれかの手法を用いて構成されることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記第１領域及び前記第２領域のうち小さい領域を構成する前記第１または第２の３次元画像データは、少なくとも前記小さい領域に対応する被検体の撮影画像データから構成されることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記第３領域における前記第１領域及び前記第２領域は、第３の３次元画像データの中心位置からの距離に基づいて決定されることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記第３領域における前記第１領域及び前記第２領域は、前記第１の３次元画像データと前記第２の３次元画像データの輝度に基づいて決定されることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記第２の３次元画像データが被検体の動きによる位置ずれを補正する動き補正処理を伴う手法で構成され、
前記第３領域における前記第２領域は、前記動き補正処理における補正量に基づいて決定されることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記第１領域と前記第２領域の一部が共通し、
前記第３構成手段は、前記合成の際に、前記第１の３次元画像データと前記第２の３次元画像データの境界を滑らかにするための重み付け処理をすることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記重み付け処理の度合いは、前記第１領域と前記第２領域との境界からの距離に基づいて決定されることを特徴とする請求項９記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記表示データまたは前記第３の三次元画像における前記第１領域と前記第２領域との間には境界表示がされることを特徴とする請求項３記載の画像処理装置。
【請求項１２】
被検体に対してＸ線の照射と検出を行ない前記被検体の撮影画像データを取得する撮影手段と、
前記撮影手段を前記被検体の周囲に設定された所定の回動経路に沿って複数回回動させる移動手段と、を備えたことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。。
【請求項１３】
表示される画像を形成する元になる仮想３次元画像を生成する画像処理方法であって、
被検体の撮影画像データに基づいて前記被検体の第１の３次元画像データを構成し、
前記第１の３次元画像データとは異なる処理方法で前記被検体の第２の３次元画像データを構成し、
所定の第１領域に前記第１の３次元画像データを適用するとともに前記第１領域と異なる第２領域に前記第２の３次元画像データを適用して前記第１の３次元画像データと前記第２の３次元画像データとを合成することにより前記第１領域及び第２領域を含む前記被検体の第３領域における第３の３次元画像データを構成することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１４】
前記第３領域から、前記第２領域を除いた領域が前記第１領域であることを特徴とする請求項１３記載の画像処理方法。
【請求項１５】
前記第３の３次元画像データから２次元または３次元の表示用の画像データを作成し、
前記表示用の画像データを表示することを特徴とする請求項１３記載の画像処理方法。
【請求項１６】
前記第１の３次元画像データ及び前記第２の３次元画像データのうちの少なくとも一方は、前記被検体の複数方向からのＸ線撮影画像データに基づいて、ｃｏｒｏｎａｒｙ３Ｄ手法，ｃｏｒｏｎａｒｙ ｔｒｅｅ手法、ＶＣＴ手法、ＥＣＧ ｇａｔｅｄ ＶＣＴ手法、ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｐａｓｓ ＥＣＧ ｇａｔｅｄ ＶＣＴ手法、及びＭｏｔｉｏｎ ｃｏｍｐｅｎｓａｔｅｄ ＶＣＴ手法、のうち少なくともいずれかの手法を用いて構成されることを特徴とする請求項１３記載の画像処理方法。
【請求項１７】
前記第１領域及び前記第２領域のうち小さい領域を構成する前記第１または第２の３次元画像データは、少なくとも前記小さい領域に対応する被検体の撮影画像データから構成されることを特徴とする請求項１３記載の画像処理方法。
【請求項１８】
表示される画像を形成する元になる仮想３次元画像を生成するＸ線診断装置であって、
被検体に対してＸ線の照射と検出を行ない被検体のデータを得る撮影手段と、
被検体の撮影画像データに基づいて前記被検体の第１の３次元画像データを構成する第１構成手段と、
第１構成手段とは異なる処理方法で前記被検体の第２の３次元画像データを構成する第２構成手段と、
所定の第１領域に前記第１の３次元画像データを適用するとともに前記第１領域と異なる第２領域に前記第２の３次元画像データを適用して前記第１の３次元画像データと前記第２の３次元画像データとを合成することにより前記第１領域及び第２領域を含む前記被検体の第３領域における第３の３次元画像データを構成する第３構成手段と、
を備えたことを特徴とするＸ線診断装置。
【請求項１９】
前記撮影手段を前記被検体の周囲に設定された所定の回動経路に沿って複数回回動させる移動手段をさらに備え、
前記第１構成手段において、前記撮影手段が被検体の周囲で回動しながら被検体に対してＸ線の照射と検出を行なうことにより得られる前記被検体の所定の動作状況における前記被検体のデータから、前記第１の３次元画像データが構成され、
前記第２構成手段において、前記所定の動作状況における被検体のデータに動き補正処理がなされて前記第２の３次元画像データが生成されることを特徴とする請求項１８記載のＸ線診断装置。
【請求項２０】
前記第３の３次元画像データに基づき２次元または３次元の表示用の画像データ）を作成する表示データ構成手段と、
前記表示用の画像データを表示する表示手段と、をさらに備えたことを特徴とする請求項１８記載のＸ線診断装置。
【請求項２１】
前記第１の３次元画像データ及び前記第２の３次元画像データのうちの少なくとも一方は、前記被検体の複数方向からのＸ線撮影画像データに基づいて、ｃｏｒｏｎａｒｙ３Ｄ手法，ｃｏｒｏｎａｒｙ ｔｒｅｅ手法、ＶＣＴ手法、ＥＣＧ ｇａｔｅｄ ＶＣＴ手法、ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｐａｓｓ ＥＣＧ ｇａｔｅｄ ＶＣＴ手法、及びＭｏｔｉｏｎ ｃｏｍｐｅｎｓａｔｅｄ ＶＣＴ手法、のうち少なくともいずれかの手法を用いて構成されることを特徴とする請求項１８記載のＸ線診断装置。
【請求項２２】
前記第１領域及び前記第２領域のうち小さい領域を構成する前記第１または第２の３次元画像データは、少なくとも前記小さい領域に対応する被検体の撮影画像データから構成されることを特徴とする請求項１８記載のＸ線診断装置。
【請求項１】
表示される画像を形成する元になる仮想３次元画像を生成する画像処理装置であって、
被検体の撮影画像データに基づいて特定の処理方法で前記被検体の第１の３次元画像データを構成する第１構成手段と、
第１構成手段とは異なる処理方法で前記被検体の第２の３次元画像データを構成する第２構成手段と、
前記仮想３次元画像の所定の第１領域に前記第１の３次元画像データを当てはめるとともに前記第１領域と異なる第２領域に前記第２の３次元画像データを当てはめて前記第１の３次元画像データと前記第２の３次元画像データとを合成することにより前記第１領域及び第２領域を含む第３領域における第３の３次元画像データを構成する第３構成手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記第３領域から、前記第２領域を除いた領域が前記第１領域であることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記第３の３次元画像データに基づき２次元または３次元の表示用の画像データを作成する表示データ構成手段と、
前記表示用の画像データを表示する表示手段と、をさらに備えたことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記第１の３次元画像データ及び前記第２の３次元画像データのうちの少なくとも一方は、前記被検体の複数方向からのＸ線撮影画像データに基づいて、ｃｏｒｏｎａｒｙ３Ｄ手法，ｃｏｒｏｎａｒｙ ｔｒｅｅ手法、ＶＣＴ手法、ＥＣＧ ｇａｔｅｄ ＶＣＴ手法、ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｐａｓｓ ＥＣＧ ｇａｔｅｄ ＶＣＴ手法、及びＭｏｔｉｏｎ ｃｏｍｐｅｎｓａｔｅｄ ＶＣＴ手法、のうち少なくともいずれかの手法を用いて構成されることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記第１領域及び前記第２領域のうち小さい領域を構成する前記第１または第２の３次元画像データは、少なくとも前記小さい領域に対応する被検体の撮影画像データから構成されることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記第３領域における前記第１領域及び前記第２領域は、第３の３次元画像データの中心位置からの距離に基づいて決定されることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記第３領域における前記第１領域及び前記第２領域は、前記第１の３次元画像データと前記第２の３次元画像データの輝度に基づいて決定されることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記第２の３次元画像データが被検体の動きによる位置ずれを補正する動き補正処理を伴う手法で構成され、
前記第３領域における前記第２領域は、前記動き補正処理における補正量に基づいて決定されることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記第１領域と前記第２領域の一部が共通し、
前記第３構成手段は、前記合成の際に、前記第１の３次元画像データと前記第２の３次元画像データの境界を滑らかにするための重み付け処理をすることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記重み付け処理の度合いは、前記第１領域と前記第２領域との境界からの距離に基づいて決定されることを特徴とする請求項９記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記表示データまたは前記第３の三次元画像における前記第１領域と前記第２領域との間には境界表示がされることを特徴とする請求項３記載の画像処理装置。
【請求項１２】
被検体に対してＸ線の照射と検出を行ない前記被検体の撮影画像データを取得する撮影手段と、
前記撮影手段を前記被検体の周囲に設定された所定の回動経路に沿って複数回回動させる移動手段と、を備えたことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。。
【請求項１３】
表示される画像を形成する元になる仮想３次元画像を生成する画像処理方法であって、
被検体の撮影画像データに基づいて前記被検体の第１の３次元画像データを構成し、
前記第１の３次元画像データとは異なる処理方法で前記被検体の第２の３次元画像データを構成し、
所定の第１領域に前記第１の３次元画像データを適用するとともに前記第１領域と異なる第２領域に前記第２の３次元画像データを適用して前記第１の３次元画像データと前記第２の３次元画像データとを合成することにより前記第１領域及び第２領域を含む前記被検体の第３領域における第３の３次元画像データを構成することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１４】
前記第３領域から、前記第２領域を除いた領域が前記第１領域であることを特徴とする請求項１３記載の画像処理方法。
【請求項１５】
前記第３の３次元画像データから２次元または３次元の表示用の画像データを作成し、
前記表示用の画像データを表示することを特徴とする請求項１３記載の画像処理方法。
【請求項１６】
前記第１の３次元画像データ及び前記第２の３次元画像データのうちの少なくとも一方は、前記被検体の複数方向からのＸ線撮影画像データに基づいて、ｃｏｒｏｎａｒｙ３Ｄ手法，ｃｏｒｏｎａｒｙ ｔｒｅｅ手法、ＶＣＴ手法、ＥＣＧ ｇａｔｅｄ ＶＣＴ手法、ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｐａｓｓ ＥＣＧ ｇａｔｅｄ ＶＣＴ手法、及びＭｏｔｉｏｎ ｃｏｍｐｅｎｓａｔｅｄ ＶＣＴ手法、のうち少なくともいずれかの手法を用いて構成されることを特徴とする請求項１３記載の画像処理方法。
【請求項１７】
前記第１領域及び前記第２領域のうち小さい領域を構成する前記第１または第２の３次元画像データは、少なくとも前記小さい領域に対応する被検体の撮影画像データから構成されることを特徴とする請求項１３記載の画像処理方法。
【請求項１８】
表示される画像を形成する元になる仮想３次元画像を生成するＸ線診断装置であって、
被検体に対してＸ線の照射と検出を行ない被検体のデータを得る撮影手段と、
被検体の撮影画像データに基づいて前記被検体の第１の３次元画像データを構成する第１構成手段と、
第１構成手段とは異なる処理方法で前記被検体の第２の３次元画像データを構成する第２構成手段と、
所定の第１領域に前記第１の３次元画像データを適用するとともに前記第１領域と異なる第２領域に前記第２の３次元画像データを適用して前記第１の３次元画像データと前記第２の３次元画像データとを合成することにより前記第１領域及び第２領域を含む前記被検体の第３領域における第３の３次元画像データを構成する第３構成手段と、
を備えたことを特徴とするＸ線診断装置。
【請求項１９】
前記撮影手段を前記被検体の周囲に設定された所定の回動経路に沿って複数回回動させる移動手段をさらに備え、
前記第１構成手段において、前記撮影手段が被検体の周囲で回動しながら被検体に対してＸ線の照射と検出を行なうことにより得られる前記被検体の所定の動作状況における前記被検体のデータから、前記第１の３次元画像データが構成され、
前記第２構成手段において、前記所定の動作状況における被検体のデータに動き補正処理がなされて前記第２の３次元画像データが生成されることを特徴とする請求項１８記載のＸ線診断装置。
【請求項２０】
前記第３の３次元画像データに基づき２次元または３次元の表示用の画像データ）を作成する表示データ構成手段と、
前記表示用の画像データを表示する表示手段と、をさらに備えたことを特徴とする請求項１８記載のＸ線診断装置。
【請求項２１】
前記第１の３次元画像データ及び前記第２の３次元画像データのうちの少なくとも一方は、前記被検体の複数方向からのＸ線撮影画像データに基づいて、ｃｏｒｏｎａｒｙ３Ｄ手法，ｃｏｒｏｎａｒｙ ｔｒｅｅ手法、ＶＣＴ手法、ＥＣＧ ｇａｔｅｄ ＶＣＴ手法、ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｐａｓｓ ＥＣＧ ｇａｔｅｄ ＶＣＴ手法、及びＭｏｔｉｏｎ ｃｏｍｐｅｎｓａｔｅｄ ＶＣＴ手法、のうち少なくともいずれかの手法を用いて構成されることを特徴とする請求項１８記載のＸ線診断装置。
【請求項２２】
前記第１領域及び前記第２領域のうち小さい領域を構成する前記第１または第２の３次元画像データは、少なくとも前記小さい領域に対応する被検体の撮影画像データから構成されることを特徴とする請求項１８記載のＸ線診断装置。
【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１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３２】
【図３３】
【図３４】
【図３５】
【図３６】
【図３７】
【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２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３２】
【図３３】
【図３４】
【図３５】
【図３６】
【図３７】
【公開番号】特開２００９−２４０７２３（Ｐ２００９−２４０７２３Ａ）
【公開日】平成２１年１０月２２日（２００９．１０．２２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−９４２７８（Ｐ２００８−９４２７８）
【出願日】平成２０年３月３１日（２００８．３．３１）
【出願人】（０００００３０７８）株式会社東芝 (54,554)
【出願人】（５９４１６４５４２）東芝メディカルシステムズ株式会社 (4,066)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２１年１０月２２日（２００９．１０．２２）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年３月３１日（２００８．３．３１）
【出願人】（０００００３０７８）株式会社東芝 (54,554)
【出願人】（５９４１６４５４２）東芝メディカルシステムズ株式会社 (4,066)
【Ｆターム（参考）】
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