画像表示装置、画像表示装置の制御方法、および画像表示装置の制御プログラム
【課題】課題の一例として、医療画像表示装置の操作に熟練していないユーザ（医師等）であっても、医療画像表示装置に表示された画像を直感的であって容易にユーザが観察を希望している複数の画像として明瞭に区別して認識することができる画像表示装置等を提供することにある。
【解決手段】レイキャスト法により少なくとも一つのボリュームデータを可視化する医療画像表示装置において、前記ボリュームデータの一つに含まれるボクセルについて可視化する時の色を与える、少なくとも2以上の色取得関数による色取得手段と、前記色取得関数の少なくとも一つについて、その前記色取得関数に対応する新たな前記色取得関数を演算する色取得手段演算手段と、を備え、少なくとも１つ以上の新たな前記色取得関数を用いて、前記レイキャスト法によって前記少なくとも一つのボリュームデータを可視化する可視化手段と、を備える構成を有する。
【解決手段】レイキャスト法により少なくとも一つのボリュームデータを可視化する医療画像表示装置において、前記ボリュームデータの一つに含まれるボクセルについて可視化する時の色を与える、少なくとも2以上の色取得関数による色取得手段と、前記色取得関数の少なくとも一つについて、その前記色取得関数に対応する新たな前記色取得関数を演算する色取得手段演算手段と、を備え、少なくとも１つ以上の新たな前記色取得関数を用いて、前記レイキャスト法によって前記少なくとも一つのボリュームデータを可視化する可視化手段と、を備える構成を有する。
【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可視化する画像表示装置、画像表示方法および画像表示プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータを用いた画像処理技術の進展により人体の内部構造を直接観測することを可能にしたＣＴ（ C o m p u t e d T o m o g r a p h y）、ＭＲＩ（ M a g n e t i c R e s o n a n c e I m a g i n g） の出現は医療分野に革新をもたらし、生体の断層画像を用いた医療診断が広く行われている。さらに、近年では、断層画像だけでは分かりにくい複雑な人体内部の３次元構造を可視化する技術として、例えば、ＣＴにより得られた物体の３次元デジタルデータ(ボリュームデータ)から３次元構造のイメージを直接描画するボリュームレンダリングが医療診断に使用されている。
【０００３】
ボリュームレンダリングにおける３次元画像処理として、ボリュームデータから任意断面を切り出し、その断面を表示するＭＰＲ（ M u l t i P l a n a r R e c o n s t r u c t i o n）などが一般に使用されている。
【０００４】
ボリュームレンダリングの優れた手法としてレイキャスト法が知られている。レイキャスト法は、仮想始点から物体に対して仮想光線（レイ）を照射し、物体内部からの仮想反射光の画像を仮想投影面に形成することにより、物体内部の３次元構造を透視するイメージ画像を形成する手法である。
【０００５】
また、ボリュームデータに対するレイキャスト法による画像は、ボリュームデータのボクセル値に対する不透明度設定、色相、色彩、明度等の出力される色に関する色設定、あるいは描画領域であるマスクの設定によってそれぞれの画像が異なってくる。
【０００６】
ここで、医療分野においては、複数の関心対象の空間的位置関係（ 前後関係、交わり、等）の把握が診断に特に重要である。
【０００７】
例えば、病変部位の様子を見る場合、病変部位と周辺組織との位置関係及び大きさにより病変を把握する。そのため、複数の関心対象の形状を同時に１つの画像の中に、明瞭に再現することが非常に重要である。それは、手術を行なう場合における施術者の治療方針（どのようにメスを進行させて手術を進めるか）に対して医療用画像が非常に大きな役割を果たし、手術が施される患者に対して行なう説明（インフォームドコンセント）に対して医療用画像が非常に重要な意義を有する等の観点から重要性が認識されるのである。
【０００８】
そこで、ボリュームデータにおいて着目する臓器または病変部位それぞれについて区別して描画することが行われている。具体的にはＣＴ値などのボクセル値が異なる臓器に対してそれぞれ異なる不透明度設定、色相、色彩、明度等を設定することによって区別して描画する。一方、ＣＴ値などのボクセル値が共通する臓器に対しては臓器抽出アルゴリズムなどにより領域抽出を行い、抽出された領域を描画領域として、描画領域毎にそれぞれ異なる不透明度設定、色相、色彩、明度等を設定することによって区別して描画する。また、上記の組み合わせによって区別して描画する。
【０００９】
また、造影条件の異なる複数のボリュームデータを準備することにより複数の血管、及びその血管の栄養している臓器を区別して描画することが出来る。また、異なる種類の撮影装置から取得された複数のボリュームデータを用いて描画するマルチモダリティフュージョンという手法もある（例えば、特許文献１および２参照）。
【特許文献１】特開２００３−１０９０３０号公報
【特許文献２】特開２００７−１４７０６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
上記において説明した従来のレイキャスト法では、ボリュームデータにおいて着目する臓器または病変部位それぞれについて区別して描画するためのユーザ（医療オペレータ）の操作が煩雑であり、ユーザに対して大きなストレスがかり、また好適な画像の選択が困難（相当の時間をかければ好適な選択をすることもできる場合がある）であったり、表示された画像を直感的に認識することが困難であったり、処理できるデータ量に限界があるという難点があった。特に、抽出された領域毎に区別して描画するのは煩雑であった。これは、領域毎に異なるＬＵＴ関数を作成する必要があるからである。また、ユーザの主観によっても不透明度設定、色相、色彩、明度等の設定が左右されるのも問題であった。
【００１１】
そこで、本発明は上記の問題点に鑑みて為されたもので、その目的の一例は、医療画像表示装置の操作に熟練していないユーザ（オペレータとなる医師等）であっても、医療画像表示装置に表示された画像をポインティングデバイス等の入力装置を用いて操作することにより、直感的であって容易にユーザが観察を希望している複数の画像（表示対象物の部位）を明瞭に区別して認識することができる画像表示装置、画像表示装置の制御方法、および画像表示装置の制御プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記問題点を解決するために、請求項１に記載の発明は、レイキャスト法により少なくとも一つのボリュームデータを可視化する医療画像表示装置において、前記ボリュームデータの一つに含まれるボクセルについて色を与える少なくとも２以上の色取得関数により色取得手段と、前記色取得関数の少なくとも一つについて、その前記色取得関数に対応する新たな前記色取得関数を演算する色取得手段演算手段と、を備え、少なくとも１つ以上の前記新たな前記色取得関数を用いて、前記レイキャスト法によって前記少なくとも一つのボリュームデータを可視化する可視化手段と、を備えることを特徴とする。
【００１３】
この発明によれば、複数の観察部位を含むボリュームデータをレイキャスト法によって可視化するときに、それぞれの観察部位を独立して観察するときには適切であった色の設定が、複数の観察部位を同時に観察するときに、その複数の観察部位の色の設定が互いに近似するために互いに識別が出来ず不適切であるときであったとしても、新たな色取得関数によって他の色に可視化されるので、画像に表示された複数の部位の判別がユーザにとって容易になる。
【００１４】
さらに、新たな色取得関数を求める演算はユーザの判断によらず自動的に行なわれるので、一日に数多くの医療用画像を処理しなければならないユーザ（オペレータ）は、どの色に変換するかを一つ一つユーザインターフェースを介して操作する手間が省略できるので、ユーザの労力の軽減、判断ミスおよび操作ミスを大幅に減少することが可能となる。また、複数のユーザによって画像が取り扱われる場合でも、画一的な処理が行えるので結果画像の客観性を増すことが出来る。
【００１５】
上記問題点を解決するために、請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の医療画像表示装置において、前記色取得手段演算手段は、前記色取得関数によって得られる前記２以上の色取得関数が与える色が互いに近似する場合には、前記可視化手段が用いる前記色取得関数及び前記新たな色取得関数が与える色の色相、彩度、および明度の少なくとも何れか一つが相互に異なるように、少なくとも一つ以上の当該前記新たな色取得関数を演算させることを特徴とする。
【００１６】
この発明によれば、色取得手段は、色取得関数を用いて一つの臓器等を構成する部位またはその一部毎に独立して可視化するので、異なる部位にも係らず同系統の（近似する）色を用いる場合もあるが、色取得手段演算手段が自動的に異なる部位（または同じ部位の一部毎）をユーザにとって視認しやすい色とするので、ユーザは異なる部位または同じ部位の一部を同時に表示した画面を見やすくなり、適切な判断に基づく治療、適切な患者への病変の説明を行なうことが可能になった。
【００１７】
また、色取得手段演算手段によって新たな色取得関数を求める演算はユーザの判断によらず自動的に行なわれるので、一日に数多くの医療用画像を処理しなければならないユーザ（オペレータ）は、どの色に変換するかを一つ一つユーザインターフェースを介して操作する手間が省略できるので、ユーザの労力の軽減、判断ミスおよび操作ミスを大幅に減少することが可能となる。
【００１８】
上記問題点を解決するために、請求項３に記載の発明は、１乃至２の何れかに記載の医療画像表示装置において、ユーザによって予め定められた前記色取得関数が有る場合には、前記色取得手段演算手段は、ユーザによって予め定められた前記色取得関数でない他の前記色取得関数に対応する前記新たな色取得関数を演算することを演算することを特徴とする。
【００１９】
この発明によれば、それぞれの観察部位を独立して観察するときの色取得関数が与える色を予めユーザが決めていた場合（ユーザが自分の好みで可視化される画像の色を決めている場合）には、そのユーザの指示を尊重し、そのユーザが指定した一方の観察部位を独立して観察するときの色取得関数が与える色は、複数の観察部位を同時に観察するときにも用い、他方の観察部位の可視化に用いる色取得関数を新たに演算することによってユーザが期待するであろう結果が得られ、ユーザは再度ユーザが好む色に設定する必要がなく、ユーザ操作が少なく、ユーザに余計な負担および労力をかけることがなくなる（ユーザフレンドリーな設計となる）。
【００２０】
上記問題点を解決するために、請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の医療画像表示装置において、前記色取得手段演算手段は、前記ユーザによって予め定められた色取得関数が与える色と前記新たな色取得関数が与える色とが、色相、彩度、および明度の少なくとも何れか一つが相互に異なるように演算することを特徴とする。
【００２１】
この発明によれば、それぞれの観察部位を独立して観察するときの色取得関数が与える色をユーザが予め決めていた場合（ユーザが自分の好みで表示される画像の色を決めている場合）であっても、他方の観察部位の可視化に用いる色取得関数が与える色が、ユーザが予め定めた色とは異なる色（色相、明度、彩度の少なくとも何れか一つ以上が異なる色）を表示するように、異なる部位又は同じ部位の他の部分を表示するので、ユーザが期待するであろう結果が得られ、ユーザに対してユーザインターフェースを操作する負担をかけることなく、かつユーザにとって見やすい画像を提供することが可能になる。
【００２２】
上記問題点を解決するために、請求項５に記載の発明は、請求項１乃至４の何れか一項に記載の医療画像表示装置は更に、それぞれの前記色取得関数に対応するマスクを取得するマスク取得手段を有し、前記可視化手段は前記マスクを用い、前記レイキャスト法によって前記一つのボリュームデータを可視化することを特徴とする。
【００２３】
この発明によれば、表示しようとしている一つの臓器等を構成する部位またはその一つの臓器等の一部(例:肺の中の腫瘍組織)を抽出し、演算する場合に、マスク（ボリュームデータ内の特定の領域のみ描画の対象にし、又は特定の領域のみ描画の対象にしない手段）を使用するので、一つの臓器等を構成する部位またはその同じ部位に含まれる一部等の特定領域を正確に表示する（所望していない他の領域の画像を表示しない）ことが可能になる。
【００２４】
これは、特に、複数の観察部位に重複する範囲のＣＴ値が存在する場合に、それぞれの観察部位を区別して描画したい場合に有効である。この場合は、巧妙な一つの色取得手段を作成することでは対応できないので、複数の色取得手段を持つ本発明は有効である。
【００２５】
上記問題点を解決するために、請求項６に記載の発明は、請求項１乃至５の何れか一項に記載の医療画像表示装置において、前記色取得関数は区分連続関数によって実現されることを特徴とする。
【００２６】
上記問題点を解決するために、請求項７に記載の発明は、請求項１乃至６の何れか一項に記載の医療画像表示装置において、前記色取得関数に係る区分連続関数はルックアップテーブル（Look Up Table（L.U.T.））によって実現されることを特徴とする。
【００２７】
この発明によれば、区分連続関数は与えられた数値を演算することにより、求められるべき数値を出力するのではなく、予め定められた表から与えられた数値を選択するだけであるので、高速で柔軟な連続関数の実現が可能となる。
【００２８】
上記問題点を解決するために、請求項９に記載の発明は、請求項８に記載の医療画像表示装置の制御方法において、前記色取得工程演算工程は、前記２以上の色取得関数が与える色が互いに近似する場合には、前記可視化工程において用いられる前記色取得関数及び前記新たな前記色取得関数が与える色の色相、彩度、および明度の少なくとも何れか一つが相互に異なるように、少なくとも一つ以上の当該新たな前記色取得関数を演算させることを特徴とする。
【００２９】
上記問題点を解決するために、請求項１０に記載の発明は、請求項８又は９に記載の医療画像表示装置の制御方法において、前記色取得工程演算工程において、ユーザによって予め定められた前記色取得関数が有る場合には、前記色取得工程演算工程は、ユーザによって予め定められた前記色取得関数ではない他の前記色取得関数に対応する前記新たな前記色取得関数を演算することを特徴とする。
【００３０】
上記問題点を解決するために、請求項１１に記載の発明は、請求項１０に記載の医療画像表示装置の制御方法において、前記色取得工程演算工程は、前記ユーザによって予め定められた前記色取得関数が与える色と前記新たな前記色取得関数が与える色とが、色相、彩度、および明度の少なくとも何れか一つが相互に異なるように演算することを特徴とする。
【００３１】
上記問題点を解決するために、請求項１２に記載の発明は、請求項８乃至１１の何れか一項に記載の医療画像表示装置の制御方法は更に、それぞれの前記色取得関数に対応するマスクを取得するマスク取得工程を有し、前記可視化工程において前記マスクを用い、前記レイキャスト法によって前記一つのボリュームデータを可視化することを特徴とする。
【００３２】
上記問題点を解決するために、請求項１３に記載の発明は、請求項８乃至１２の何れか一項に記載の医療画像表示装置の制御方法において、前記色取得関数は区分連続関数によって実現されることを特徴とする。
【００３３】
上記問題点を解決するために、請求項１４に記載の発明は、請求項１３に記載の医療画像表示装置の制御方法において、前記色取得関数に係る区分連続関数はルックアップテーブル（Look Up Table（L.U.T.））によって実現されることを特徴とする。
【００３４】
上記問題点を解決するために、請求項１５に記載の発明は、レイキャスト法により少なくとも一つのボリュームデータを可視化する医療画像表示装置に含まれるコンピュータを、前記ボリュームデータの一つに含まれるボクセルについて可視化する時の色を与える、少なくとも２以上の色取得関数による色取得手段、前記色取得関数の少なくとも一つについて、その前記色取得関数に対応する新たな前記色取得関数を演算する色取得手段演算手段、として機能させ、少なくとも１つ以上の新たな前記色取得関数を用いて、前記レイキャスト法によって前記少なくとも一つのボリュームデータを可視化する可視化手段、として機能させることを特徴とする。
【００３５】
上記問題点を解決するために、請求項１６に記載の発明は、請求項１５に記載の医療画像表示装置の制御プログラムにおいて、前記色取得手段演算手段は、前記２以上の色取得関数が与える色が互いに近似する場合には、前記可視化手段が用いる前記色取得関数及び前記新たな前記色取得関数が与える色の色相、彩度、および明度の少なくとも何れか一つが相互に異なるように、少なくとも一つ以上の当該新たな前記色取得関数を演算することを特徴とする。
【００３６】
上記問題点を解決するために、請求項１７に記載の発明は、請求項１５又は１６に記載の医療画像表示装置の制御プログラムにおいて、前記色取得手段演算手段は、ユーザによって予め定められた前記色取得関数が有る場合には、前記色取得手段演算手段は、ユーザによって予め定められた前記色取得関数でない他の前記色取得関数に対応する前記新たな前記色取得関数を演算することを特徴とする。
【００３７】
上記問題点を解決するために、請求項１８に記載の発明は、請求項１７に記載の医療画像表示装置の制御プログラムにおいて、前記色取得手段演算手段は、前記ユーザによって予め定められた前記色取得関数が与える色と前記新たな前記色取得関数が与える色とが、色相、彩度、および明度の少なくとも何れか一つが相互に異なるように演算することを特徴とする。
【００３８】
上記問題点を解決するために、請求項１９に記載の発明は、請求項１５乃至１８の何れか一項に記載の医療画像表示装置の制御プログラムは更に、それぞれの前記色取得関数に対応するマスクを取得するように機能させるマスク取得手段を有し、前記可視化手段は前記マスクを用い、前記レイキャスト法によって前記一つのボリュームデータを可視化することを特徴とする。
【００３９】
上記問題点を解決するために、請求項２０に記載の発明は、請求項１５乃至１９の何れか一項に記載の医療画像表示装置の制御プログラムにおいて、前記色取得関数は区分連続関数によって実現されることを特徴とする。
【００４０】
上記問題点を解決するために、請求項２１に記載の発明は、請求項１５に記載の医療画像表示装置の制御プログラムにおいて、前記色取得関数に係る区分連続関数はルックアップテーブル（Look Up Table（L.U.T.））によって実現されることを特徴とする。
【発明の効果】
【００４１】
この発明によれば、複数の観察部位を含むボリュームデータをレイキャスト法によって可視化するときに、それぞれの観察部位を独立して観察するときには適切であった色の設定が、複数の観察部位を同時に観察するときに、その複数の観察部位の色の設定が互いに近似するために互いに識別が出来ず不適切であるときであったとしても、新たな色取得関数によって他の色に可視化されるので、画像に表示された複数の部位の判別がユーザにとって容易になる。
【００４２】
さらに、新たな色取得関数を求める演算はユーザの判断によらず自動的に行なわれるので、一日に数多くの医療用画像を処理しなければならないユーザ（オペレータ）は、どの色に変換するかを一つ一つユーザインターフェースを介して操作する手間が省略できるので、ユーザの労力の軽減、判断ミスおよび操作ミスを大幅に減少することが可能となる。また、複数のユーザによって画像が取り扱われる場合でも、画一的な処理が行えるので結果画像の客観性を増すことが出来る。
【００４３】
この発明によれば、色取得手段は、色取得関数を用いて一つの臓器等を構成する部位またはその一部毎に独立して可視化するので、異なる部位にも係らず同系統の（近似する）色を用いる場合もあるが、色取得手段演算手段が自動的に異なる部位（または同じ部位の一部毎）をユーザにとって視認しやすい色とするので、ユーザは異なる部位または同じ部位の一部を同時に表示した画面を見やすくなり、適切な判断に基づく治療、適切な患者への病変の説明を行なうことが可能になった。
【００４４】
また、色取得手段演算手段によって新たな色取得関数を求める演算はユーザの判断によらず自動的に行なわれるので、一日に数多くの医療用画像を処理しなければならないユーザ（オペレータ）は、どの色に変換するかを一つ一つユーザインターフェースを介して操作する手間が省略できるので、ユーザの労力の軽減、判断ミスおよび操作ミスを大幅に減少することが可能となる。
【００４５】
この発明によれば、それぞれの観察部位を独立して観察するときの色取得関数が与える色を予めユーザが決めていた場合（ユーザが自分の好みで可視化される画像の色を決めている場合）には、そのユーザの指示を尊重し、そのユーザが指定した一方の観察部位を独立して観察するときの色取得関数が与える色は、複数の観察部位を同時に観察するときにも用い、他方の観察部位の可視化に用いる色取得関数を新たに演算することによってユーザが期待するであろう結果が得られ、ユーザは再度ユーザが好む色に設定する必要がなく、ユーザ操作が少なく、ユーザに余計な負担および労力をかけることがなくなる（ユーザフレンドリーな設計となる）。
【００４６】
この発明によれば、それぞれの観察部位を独立して観察するときの色取得関数が与える色をユーザが予め決めていた場合（ユーザが自分の好みで表示される画像の色を決めている場合）であっても、他方の観察部位の可視化に用いる色取得関数が与える色が、ユーザが予め定めた色とは異なる色（色相、明度、彩度の少なくとも何れか一つ以上が異なる色）を表示するように、異なる部位又は同じ部位の他の部分を表示するので、ユーザが期待するであろう結果が得られ、ユーザに対してユーザインターフェースを操作する負担をかけることなく、かつユーザにとって見やすい画像を提供することが可能になる。
【００４７】
この発明によれば、表示しようとしている一つの臓器等を構成する部位またはその一つの臓器等の一部(例:肺の中の腫瘍組織)を抽出し、演算する場合に、マスク（ボリュームデータ内の特定の領域のみ描画の対象にし、又は特定の領域のみ描画の対象にしない手段）を使用するので、一つの臓器等を構成する部位またはその同じ部位に含まれる一部の特定領域を正確に表示する（所望していない他の領域の画像を表示しない）ことが可能になる。
【００４８】
これは、特に、複数の観察部位に重複する範囲のＣＴ値が存在する場合に、それぞれの観察部位を区別して描画したい場合に有効である。この場合は、巧妙な一つの色取得手段を作成することでは対応できないので、複数の色取得手段を持つ本発明は有効である。
【００４９】
この発明によれば、区分連続関数は与えられた数値を演算することにより、求められるべき数値を出力するのではなく、予め定められた表から与えられた数値を選択するだけであるので、高速で柔軟な連続関数の実現が可能となる。
【００５０】
従って、ユーザインターフェースの操作性が大幅に向上し、より効率的なユーザインターフェースを実現することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５１】
以下、本発明の最良の実施形態を図面に基づいて説明する。
［１．システム構成の一例］
図１は、本発明のシステム構成の構成例（一実施形態）を示すブロック図である。
【００５２】
図１（Ａ）に示すように、画像表示装置１は、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。
【００５３】
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。
【００５４】
図１（Ｂ）は本発明方法を実現する画像表示装置１のハードウェア構成例を示すブロック図である。同図に示すように、この画像表示装置は、主として磁気ディスク１０と、主メモリ１５と、不透明度区分連続関数演算手段、色取得手段、新たな色取得手段、可視化手段、マスク取得手段としての中央処理装置（ＣＰＵ）１４と、表示メモリ１６と、表示手段としてのモニタ４と、キーボード５、各種の操作指令、位置指令、メニュー選択指令を入力するためのポインティングデバイスとしてのマウス６、マウスコントローラ２４と、これらの各構成要素を接続する共通バス２６とから構成されている。
【００５５】
磁気ディスク１０には、複数の断層像、画像作成プログラム等が記憶され、必要に応じて共通バス２６の外部に設けられているデータベース２から断層像を読み出して記憶される。主メモリ１５には、装置の制御プログラムが格納されるとともに、演算処理用の領域等が設けられている。ＣＰＵ１４は、複数の断層像や各種のプログラムを読み出し、主メモリ１５を用いて疑似三次元画像や展開表示する断面像等の作成を行い、その作成した画像を示す画像データを表示メモリ１６に送り、モニタ４に表示させる。
【００５６】
次にデータベース２に蓄積されるデータについて、図２を用いて説明する。図２では、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（部位）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。
【００５７】
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。
【００５８】
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。
【００５９】
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。
【００６０】
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データベース２に供給される。
［２．ボリュームデータを構成するボクセルの説明］
ここで、３次元以上の画像データとしてのボリュームデータとは、図３に示すように、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、ＣＴ画像データの画素値、すなわちＣＴ値をそのままボクセルデータＶＤの濃度値としている。また、同様に、ＰＥＴ画像データの画素値をそのままボクセルデータＶＤの濃度値とすることも可能である。医療画像ではボクセルは−２０４８〜２０４７の値をとるスカラー値（モノクロ）で表現されることが多い。
【００６１】
ＣＴ画像データは、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、臓器等の観察対象の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(ボリュームデータ)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。
【００６２】
また、ＣＴ画像データの画素値であるＣＴ値は、被写体としての組織の組成（骨、血液、脂質等）に応じた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(単位はＨＵ（Hounsfield Unit））。ＣＴ値は、水と空気のＸ線減弱係数で標準化されており、水のＣＴ値を０、空気のＣＴ値を−１０００としている。この場合、脂肪のＣＴ値は−１２０〜−１００程度であり、通常組織のＣＴ値は０〜１２０程度であり、骨のＣＴ値は１０００前後を示す。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ＶＤは、ボクセル値(ＣＴ装置の場合はＣＴ値)及び座標データを備えている。
［３．ボクセル値と不透明度との関係の説明］
図４は、レイキャスト法におけるボクセル値と不透明度との関係を図に示したものである。レイキャスト法においては組織を三次元的に描画するに当たってＣＴ値に応じてそれぞれ不透明度を設定することによって、不透明と設定された組織を３次元的に描画する。ここで、ボクセル値を不透明度に変換する関数は区分連続関数を用いることが出来る（ボクセル値と不透明度との関係を不透明度区分連続関数と称する）。横軸はボクセル値を示し、図４において右側へ行くほどボクセル値が大きくなっている(この場合はＣＴ値)。
【００６３】
図４では各部位ごとに不透明度を設定している。通常組織（ボクセル値は０〜１２０程度）の不透明度を１に設定（不透明度１は不透明（光がすべて反射される）であることを示す）し、骨（ボクセル値は１０００前後）の不透明度を０〜１の中間値に設定（不透明度０〜１は半透明（入射光の一部が反射され、その他は透過する）であることを示す）し、その他の組織等の部位を不透明度０と設定（不透明度０は透明（入射光の全てが透過する）であることを示す）されている。
【００６４】
従って、図４では組織が不透明になり、骨が半透明な状態で可視化されることになる。不透明度はオパシティ値とも呼ばれるが、次にオパシティ値とボクセル値との対応関係によって、ユーザが所望する部位を可視化する方法について更に具体的に説明する。
【００６５】
以上述べてきたように、確認したい臓器等を含むボクセル値の範囲のオパシティ値（不透明度）を１に近づけ、画像として表示させる必要のない臓器等を含むボクセル値の範囲のオパシティ値（不透明度）を０に近づけることによって、ユーザは所望の臓器等の部位画像を鮮明に観察することが可能になる。
［４．レイキャスト法の説明］
次に、レイキャスト法について説明する。ボリュームレンダリングの一種にレイキャスト法がある。レイキャスト法とは、図５に示すように、観察する側（フレームＦＲ側）から仮想の光の経路を考えるもので、フレームＦＲ側のピクセルＰＸから光線（仮想光線Ｒ） を飛ばし、一定距離を進むごとにその位置での反射光を計算する（ 図５ では「… 、Ｖ１、Ｖ２、Ｖ３、…」の符号が各到達位置のボクセルに対応している）。
【００６６】
視線方向からボクセルデータに１本の仮想光線Ｒを照射すると、仮想光線Ｒは第１ ボクセルデータＶＤ１に当たって一部反射しながら第１ボクセルデータＶＤ１を構成するボクセルを順次透過して進むことになる。そして、ボクセル毎に光の吸収・反射の離散的な計算をし、その反射光を合計することでフレームＦＲに投影される画像のピクセル値（画素値）を求めて２次元画像を生成する。
【００６７】
図５において、投影位置Ｘｎ（仮想光線到達位置の現在位置）が格子上になかったとすると、まず、その投影位置Ｘｎ（仮想光線到達位置の現在位置）の周りのボクセルのボクセル値から補間処理を行ってその位置でのボクセル値Ｄｎを計算する。
【００６８】
補間処理が行なわれたボクセル値は補間ボクセル値と呼ばれる。補間ボクセル値を求める演算は、一例として、近傍のボクセル値からの加重平均値を演算することにより求められる。
【００６９】
図５において光Ｉがボクセルへ入射してきた場合、投影位置Ｘｎでの勾配を求めたい。勾配を利用してボリュームデータに含まれる臓器などの表面に陰影を付けて描画するためである。投影位置Ｘｎの近傍にあるボクセル値をいくつか使用して投影位置Ｘｎの勾配（グラジエント）Ｇが演算される。
【００７０】
次に、光に対する特性パラメータ（ 以下、光パラメータＰという）を決定する。
【００７１】
光パラメータＰとは、不透明度情報としての不透明度（オパシティ（opacity）値）αn およびシェーディング係数βn、色情報としての色γnであって、それぞれ独立した光学的特性を表す情報である。ここで、不透明度αnは、０≦αn≦１を満たす数値で表され、値（１−α n）は透明度（transparency）を示す。不透明度αn＝１は不透明、αn＝０は透明、０＜αn＜１は半透明にそれぞれ対応する。なお、前述の通り各ボクセル値に対して不透明度αnとの関係付けが予めなされており、その関係付け情報に基づきボクセル値から不透明度αnを得ている。例えば、前述したように骨のボリュームレンダリング画像を得たい場合、骨に対応したボクセル値には不透明度“１”を対応付け、他のボクセル値には不透明度“０”を対応付けることで、骨を表示することができる。このようにある値に対応する別の値に導く変換は区分連続関数で一般化されるが、実用上はＬＵＴ(Look Up Table)関数を用いることが多い。
【００７２】
シェーディング係数β nは、ボクセルデータの表面の凹凸（陰影）を表すパラメータであり、勾配（グラジエント）Ｇと光の進行方向ベクトルの内積が用いられる。
【００７３】
そして、色γnは、不透明度αnと同様に区分連続関数で表現することが出来、ボクセルデータの組織情報、すなわち、ボクセルデータが骨、血液、内臓、あるいは腫瘍であるかの情報を色で表すようにしている。これによって、色情報を含まない濃淡情報にすぎないボクセル値に対して、仮想的に色を与えることによって、ユーザが認識しやすい画像を提供することが出来る。また、客観性を優先させたい場合には色情報を与えずに白色のみを用いて描画することもある。また、図１２にて後述するように、臓器抽出アルゴリズムなどにより領域抽出を行い、抽出された領域を描画領域として、描画領域毎にそれぞれ異なる区分連続関数を用いて組織を描画することが可能である。
【００７４】
レイキャスト法による計算方法について図６を用いて説明する。
【００７５】
ステップＳ１において、投影開始点Ｏ（ｘ、ｙ、ｚ）、および投影開始点からの光の進行方向における計算ステップΔＳ（ｘ、ｙ、ｚ）を設定する。
【００７６】
ステップＳ２において、反射光Ｅ、残存光Ｉ、現在計算位置Ｘを初期設定する。すなわち、投影開始点において反射する光はないので反射光Ｅ＝０であり、また投影開始点においては減少している光はないので残存光は１となる（１で正規化されている）。また、現在計算位置Ｘを投影開始点とし、現在計算位置Ｘ＝Ｏに設定し初期化する。
【００７７】
ステップＳ３において、投影開始点から計算ステップΔＳ進んだ位置を現在計算位置Ｘとして、周囲のボクセルデータ（周囲のボクセル値）より現在計算位置Ｘの補間ボクセル値Ｖを求める。これは、ボクセル値が存在する位置は格子状に配置されるのに対して、光はこの格子状の頂点間をも自由に通過するので、現在計算位置Ｘは必ずしもＣＴ等から得られた格子状の頂点にはないからである。補間ボクセル値Ｖは３次元的に現在計算位置Ｘの周囲にあるボクセル値からの平均値、加重平均値およびその他の方法により演算によって求めることができる。
【００７８】
ステップＳ４において、ステップＳ３において求められた補間ボクセル値Ｖから、補間ボクセル値Ｖに対応する不透明度αを求める。不透明度αとボクセル値との関係は前述した通りであるが、ユーザが画像として見ることを所望する臓器等の部位に対応するボクセル値近辺を不透明度１とすることによって、ユーザが所望する部位を明瞭に画像として観察することができる。
【００７９】
この補間ボクセル値Ｖと不透明度との関係は、区分連続関数を用いてボクセル値ごとに演算する。通常は効率のために補間ボクセル値に対応する不透明度を表（ルックアップテーブル：Look Up Table（LUT））として予め用意して、表（LUT）を参照して補間ボクセル値から不透明度を抽出することによって高速に不透明度を求めることができる。以下、この不透明度を求める関数をオパシティＬＵＴと呼ぶ。
【００８０】
ステップＳ５において、補間ボクセル値に対応するカラー値Ｃを得る（ボクセル値又は補間ボクセル値と、色又はカラー値、との対応関係を色の区分連続関数又は新たな色の区分連続関数と称する）。カラー値Ｃは色相、彩度、明度から成り立っているが、一例としてカラー値Ｃは白黒でもよい。また他の一例として、彩度、明度を予め定められた値としておき、色相のみを変化させるようにしてもよい。また、固定された一色であっても良い。以下、このカラー値を求める関数をカラーＬＵＴと呼ぶ。
【００８１】
ステップＳ６において、現在計算位置Ｘの周辺のボクセルデータ（ボクセル値）から現在計算位置ＸのグラジエントＧを求める。演算されたグラジエントＧと光の進行方向（Ｏ−Ｘ（光の開始点Ｏから現在計算位置Ｘの方向）とからシェーディング係数βを演算する。シェーディング係数は光の進行方向Ｏ−ＸとグラジエントＧとの角度から演算する（内積）。しかし、内積に限定されるわけはなく光の進行方向Ｏ−ＸとグラジエントＧとの任意の関数として任意の値を設定することができる。
【００８２】
ステップＳ７において、現在計算位置Ｘの減衰光Ｄおよび部分反射光Ｆを演算する。減衰光Ｄは残存光Ｉに該当する入射光が現在計算位置Ｘにおいてどれだけ反射するか（現在計算位置Ｘを透過する透過光に対してどれだけ減衰するか）を示す光の量であるから、減衰光Ｄは、残存光Ｉ（現在計算位置Ｘに入射する光）に不透明度αを乗算した値になる（減衰光Ｄ＝残存光Ｉ×不透明度α）。
【００８３】
ここで、減衰光Ｄの全てが、光の進行方向Ｏ−Ｘに対して戻り光となる訳ではなく、ステップＳ６において演算された現在計算位置Ｘにおけるシェーディング係数βによって、減衰光の内で、光の進行方向Ｏ−Ｘに対する戻り光となる割合が決まる。従って、光の進行方向Ｏ−Ｘに対する戻り光を部分反射光Ｆとすると、部分反射光Fはシェーディング係数βと減衰光Dを乗算した値に、カラー（色）の割合であるカラー値Ｃを乗算した値（部分反射光F＝シェーディング係数β×減衰光Ｄ×カラー値Ｃ）となる。
【００８４】
ステップＳ８において、光の進行方向Ｏ−Ｘに計算ステップΔＳだけ進んだ位置におけるステップＳ３からステップＳ７の演算を行なうために、反射光Ｅ、残存光Ｉ、および現在計算位置Ｘを更新する。すなわち、新たな反射光Ｅ-＝Ｅ＋Ｆ、新たな残存光Ｉ＝Ｉ−Ｄ、新たな現在計算位置Ｘ＝Ｘ＋ΔＳとする。
【００８５】
ステップＳ９において、現在計算位置Ｘが予め演算を終了させるべき位置になったか、或いは、残存光Ｉが０になったか（残存光Ｉが０になると先に進むべき光がなくなる。）を判断し、現在計算位置Ｘが予め演算を終了させるべき位置になったか、或いは、残存光Ｉが０になった場合（ステップＳ９：ＹＥＳ）には、ステップＳ１０に進み、現在計算位置Ｘが予め演算を終了させるべき位置になった場合、或いは、残存光Ｉが０になった場合（ステップＳ９：ＮＯ）には、ステップＳ３に進む。
【００８６】
ステップＳ１０において、全ての現在計算位置Ｘにおける反射光の和となっている反射光Ｅを投影開始点Ｏにおける演算されたピクセル（画面中の画素に対応）のピクセル値として描画される。
［５．第１実施形態の概要］
第１実施形態として、ＣＴ値などのボクセル値が異なる臓器に対してそれぞれ異なる不透明度設定、色相、色彩、明度等を設定することによって区別して描画する時に、それぞれの臓器に対応するカラーＬＵＴをそれぞれ動的に作成する場合を説明する。
図７（Ａ）は、オパシティＬＵＴとして、骨を表現するボクセル値を不透明とするオパシティＬＵＴを用いて人体のボクセルデータから肋骨周辺の骨を描画した図である。また、図７（Ｂ）は、オパシティＬＵＴとして、空気(肺)を表現するボクセル値を不透明とするオパシティＬＵＴを用いて人体のボクセルデータから左右の肺を描画した図である。図７（Ａ）において描画された骨および図７（Ｂ）における肺は、白黒画像で描画されている。
【００８７】
ここで、上記２のオパシティＬＵＴを合成すれば、図７（Ａ）において描画された骨および図７（Ｂ）における肺を同時に同一画面上に描画することができる。この場合、従来はオペレータが特別な操作（マウス、キーボード等のヒューマンインターフェースによる操作）をしない場合には、図７（Ｃ）において描画されるように、白黒の部位として骨および肺が同時に表示された。
【００８８】
このように、異なる部位をユーザが識別して観察しようとしても図７（Ｃ）に描画されるように異なる部位が同じ色（若しくは同系統（近似）の識別が難しい色）で描画されると的確な部位の識別ができず、ユーザである医師等の医療関係者および患者にとって不都合な表示であった（ユーザフレンドリーではない表示）。
【００８９】
そこで、一例として、図８に本願の一実施形態を図示する。
【００９０】
図８（Ａ）は、図７（Ａ）と同様に、オパシティＬＵＴとして、骨を表現するボクセル値を不透明とするオパシティＬＵＴを用いて人体のボクセルデータから肋骨周辺の骨を白黒で描画した図である。肋骨周辺の骨のみを観察する場合には、白黒描画によって描画すれば、ユーザは該当部位を十分に観察することができる。
【００９１】
また、図８（Ｂ）は、図７（Ｂ）と同様に、オパシティＬＵＴとして、空気(肺)を表現するボクセル値を不透明とするオパシティＬＵＴを用いて人体のボクセルデータから左右の肺を白黒で描画した図である。左右の肺のみを観察する場合には、白黒描画によって描画すれば、ユーザは充分に該当部位を観察することができる。
【００９２】
しかし、白黒描画で肋骨周辺の骨および左右の肺を同時に描画（表示）したのでは、ユーザにとって部位ごとに（肋骨周辺の骨を一つの部位とし、左右の肺を他の一つの部位とする）明瞭にユーザが観察することが困難になる。従って、肋骨周辺の骨および左右の肺を同時に描画（表示）した本願の一実施形態である図８（Ｃ）では、肋骨周辺の骨を白（色）で表示し、左右の肺を赤（色）し、背景色を水色に変更し、それぞれの部位を表示している。この表示の変更は、図６におけるステップＳ５におけるカラーＬＵＴを描画しようとする部位ごとにそれぞれ作成することにより実現される。
【００９３】
また、図８においては、描画される各部位のみならず、背景色も変更されている。しかし背景色の変更がなくとも、各部位が近接または重なった部分は、赤色と白色との色分けにより良好に識別できるので、ユーザにとっては各部位を容易に識別しやすいようになっている。
［５−１．第１実施形態の概要を示す動作フロー］
図９は、本実施形態の一例である図８における動作を示すフローチャートである。
【００９４】
図９の動作フローについてステップ毎に説明する。
【００９５】
ステップＳ１１において、ＣＰＵ１４はボリュームデータを取得する。
【００９６】
ステップＳ１２において、ＣＰＵ１４は組織１（例えば図８における肋骨周辺の骨）の観察に適したボクセル値とオパシティ値（不透明度）との対応付けを表にしたオパシティＬＵＴ１、およびボクセル値とカラー値との対応付けを表にしたカラーＬＵＴ１を作成する。
【００９７】
ステップＳ１３において、ＣＰＵ１４は組織１のボクセル値からステップＳ１２において作成されたオパシティＬＵＴ１、およびカラーＬＵＴ１を使用して、モニタ４に組織１を描画する(表示する)。そして必要に応じてユーザはモニタ４に描画された組織１を観察して診断、治療等の医療行為を行なう。
【００９８】
ステップＳ１４において、ＣＰＵ１４は組織２（例えば図８における左右の肺）の観察に適したボクセル値とオパシティ値（不透明度）との対応付けを表にしたオパシティＬＵＴ２、およびボクセル値とカラー値との対応付けを表にしたカラーＬＵＴ２を作成する。
【００９９】
ステップＳ１５において、ＣＰＵ１４は組織２のボクセル値からステップＳ１２において作成されたオパシティＬＵＴ２、およびカラーＬＵＴ２を使用して、モニタ４に組織２を描画する（表示する）。そして必要に応じてユーザはモニタ４に描画された組織２を観察して診断、治療等の医療行為を行なう。
【０１００】
次に、ユーザはキーボード５ 、マウス６等のユーザインターフェースを操作し、モニタ４に組織１と組織２との両方を同時に描画するようにＣＰＵ１４に対して描画命令（表示命令）を与える。
【０１０１】
すると、ステップＳ１６において、ＣＰＵ１４は、組織１と組織２とがモニタ４において明瞭に区別できるように、組織１に対応する新たなカラーＬＵＴ１−２、および組織２に対応する新たなカラーＬＵＴ２−２を作成する。カラーＬＵＴ１−２とカラーＬＵＴ２−２とは色の色相、彩度、明度のうち少なくとも一つ以上異なるように設定される。
【０１０２】
例えば、彩度、明度は同一で、ＣＰＵ１４は組織１（図８における肋骨周辺の骨）には色相として白（色）のカラーＬＵＴ１−２を割り当て、組織２（左右の肺）には色相として赤（色）のカラーＬＵＴ２−２を割り当てる。
【０１０３】
ステップＳ１７において、ＣＰＵ１４は、組織１に対しては、オパシティＬＵＴ１およびカラーＬＵＴ１−２を使用してまた、組織２に対しては、オパシティＬＵＴ２およびカラーＬＵＴ２−２を使用して、組織１と組織２をそれぞれ区別できる形で画像を描画しモニタ４に表示する。描画方法の詳細は図１２を用いて後述する。
［５−２．新たな複数のカラーＬＵＴの作成方法］
次に図９における本実施形態の概要を示す動作フローの一部であるステップ１６におけるカラーＬＵＴの作成方法ついて図１０および図１１を用いて詳細に場合を分けて説明する。
【０１０４】
このアルゴリズムは、組織１のカラーＬＵＴ１と組織２のカラーＬＵＴ２とがそれぞれユーザによって予め明示的に定義されているか否かによって動作が異なる。ユーザが明示的に行った操作を尊重するためである。
【０１０５】
まずＣＰＵ１４はカラーＬＵＴ１とカラーＬＵＴ２とが予めユーザが明示的に定めたＬＵＴであるか否かを判断する。カラーＬＵＴ１とカラーＬＵＴ２とがいずれもユーザが定めたＬＵＴでない場合には、Ａ１における処理をＣＰＵ１４は実行する。
【０１０６】
Ａ１において、カラーＬＵＴ１とカラーＬＵＴ２とを使用して描画される画素が互いに識別容易な色か否かを判断する。識別の容易性は、色の色相（hue）、彩度（saturation）、明度（value）で評価する。カラーＬＵＴ１とカラーＬＵＴ２とを使用して描画される画素が互いに識別容易な色でない場合には、例えば、ＣＰＵ１４は赤色と青色とを描画される画素の色として選択する（赤色と青色とは互いに識別容易な色である）。また、例えば、互いに補色を選択する。そして、ＣＰＵ１４はカラーＬＵＴ１を、一方(例えば、青色)を色相の基調としたカラーマップが割り当てられたカラーＬＵＴ１−２に変更する。また、ＣＰＵ１４はカラーＬＵＴ２を、他方(例えば、赤色)を色相の基調としたカラーマップが割り当てられたカラーＬＵＴ２−２に変更する。
【０１０７】
このようにＣＰＵ１４は、組織１に対しては、オパシティＬＵＴ１およびカラーＬＵＴ１−２を使用してまた、組織２に対しては、オパシティＬＵＴ２およびカラーＬＵＴ２−２を使用して、画像を描画し、モニタ４に表示する。
【０１０８】
従って、モニタ４に同時に表示されている赤色の左右の肺と青色の肋骨周辺の骨とをユーザは明確に区別することが可能になる。
【０１０９】
次に、カラーＬＵＴ１のみがユーザによって予め定義されている場合について説明する（Ａ２）。
【０１１０】
ＣＰＵ１４は、ユーザによって予め定義されているカラーＬＵＴ１に使用されている全ての色相を取り込む。そして、カラーＬＵＴ１において使用されている全ての色相と識別容易な他の一つの色相を比較演算等の演算によって算出する。例えば、識別容易な他の一つの色相が緑色である場合には、ＣＰＵ１４はカラーＬＵＴ２を、緑色を色相の基調としたカラーマップが割り当てられたカラーＬＵＴ２−２に変更する。
【０１１１】
そして、ＣＰＵ１４はカラーＬＵＴ１−２の内容をカラーＬＵＴ１の内容とする（カラーＬＵＴ１−２とカラーＬＵＴ１とは同一の内容となる）。
【０１１２】
従って、ＣＰＵ１４がカラーＬＵＴ１−２とカラーＬＵＴ２−２を用いて描画される画像の画素は、ユーザによって予め定義（選択）された緑色を色相の基礎とした画素と、算出された緑色と識別が容易な色相を基礎とした画素と、であるのでユーザは明確に２つの組織（部位）を区別することが可能になる。
【０１１３】
次に、カラーＬＵＴ２のみがユーザによって予め定義されている場合について説明する（Ａ３）。
【０１１４】
ＣＰＵ１４は、ユーザによって予め定義されているカラーＬＵＴ２に使用されている全ての色相を取り込む。そして、カラーＬＵＴ２において使用されている全ての色相と識別容易な他の一つの色相を比較演算等の演算によって算出する。例えば、識別容易な他の一つの色相が緑色である場合には、ＣＰＵ１４はカラーＬＵＴ１を、緑色を色相の基調としたカラーマップが割り当てられたカラーＬＵＴ１−２に変更する。
【０１１５】
そして、ＣＰＵ１４はカラーＬＵＴ２−２の内容をカラーＬＵＴ２の内容とする（カラーＬＵＴ２−２とカラーＬＵＴ２とは同一の内容となる）。
【０１１６】
従って、ＣＰＵ１４がカラーＬＵＴ１−２とカラーＬＵＴ２−２を用いて描画される画像の画素は、ユーザによって予め定義（選択）された緑色を色相の基礎とした画素と、算出された緑色と識別が容易な色相を基礎とした画素と、であるのでユーザは明確に２つの組織（部位）を区別することが可能になる。
【０１１７】
次に、図１１を用いて、カラーＬＵＴ１およびカラーＬＵＴ２の両方がユーザによって予め定義されている場合について説明する。
【０１１８】
最初にＣＰＵ１４は、ユーザによって予め定義されているカラーＬＵＴ１及びカラーＬＵＴ２に使用されている全ての色相を取り込む。そして、カラーＬＵＴ１とカラーＬＵＴ２とに同一の色相が全部又は一部に含まれているか否かを判断する。同一の色相が全部又は一部に含まれている場合には、ＣＰＵ１４がカラーＬＵＴ１およびカラーＬＵＴ２を用いて異なる組織（部位）をモニタ４に表示した場合には、図７において、異なる組織（部位）をユーザが識別することが困難になる可能性が高いのでいずれかのカラーＬＵＴを変更する必要がある。
【０１１９】
以下の説明では、ＣＰＵ１４は、カラーＬＵＴ２を変更する場合について説明するが、ＣＰＵ１４はカラーＬＵＴ２を変更せずに、以下の説明のようにカラーＬＵＴ１を変更することも可能である。
【０１２０】
次にＣＰＵ１４は、カラーＬＵＴ１において使用されている全ての色相と識別容易な他の一つの色相を比較演算等の演算によって算出する。例えば、識別容易な他の一つの色相が緑色である場合には、ＣＰＵ１４はカラーＬＵＴ２を、緑色を色相の基調としたカラーマップが割り当てられたカラーＬＵＴ２−２に変更する（ユーザが予め定めたカラーＬＵＴ２の内容を反映しない。）。
【０１２１】
そして、ＣＰＵ１４はカラーＬＵＴ１−２の内容をカラーＬＵＴ１の内容とする（カラーＬＵＴ１−２とカラーＬＵＴ１とは同一の内容とし、ユーザが予め定めたカラーＬＵＴ１の内容をそのまま反映する。）。
【０１２２】
すると、ＣＰＵ１４がカラーＬＵＴ１−２とカラーＬＵＴ２−２を用いて描画される画像の画素によって表示された組織（部位）は、ユーザによって予め定義（選択）された緑色を色相の基礎とした画素と、算出された緑色と識別が容易な色相を基礎とした画素と、によって表示されるのでユーザは明確に２つの組織（部位）を区別することが可能になる。
［６．第１実施形態における描画手法］
図１２は、本実施形態の一例である図９における動作を含む描画動作を示すフローチャートである。このアルゴリズムにより一つのボリュームデータに対して複数のカラーＬＵＴを用いたレンダリングが可能である。
【０１２３】
図１２の動作フローについてステップ毎に説明する。
【０１２４】
ステップＳ２０において、ＣＰＵ１４はボリュームデータＶ１における投影開始点Ｏ、およびサンプリング間隔（投影開始点からの光の進行方向における演算間隔）を設定する。
【０１２５】
ステップＳ２１において、ＣＰＵ１４は反射光Ｅ、残存光Ｉ、現在計算位置Ｘを初期設定する。投影開始点において反射する光はないので反射光Ｅ＝０であり、また投影開始点においては減少している光はないので残存光は１となる（１で正規化されている）。また、現在計算位置Ｘを投影開始点とし、現在計算位置Ｘ＝Ｏに設定し初期化する。
【０１２６】
ステップＳ２２において、投影開始点から最初にボリュームデータＶ１における演算すべき位置を現在計算位置Ｘとして、周囲のボクセルデータ（周囲のボクセル値）から現在計算位置Ｘの補間ボクセル値Ｖを求める。これは、現在計算位置Ｘは必ずしもＣＴ等から得られた格子状の頂点にはないからである。
【０１２７】
また、ＣＰＵ１４は、現在計算位置Ｘの周辺のボクセルデータ（ボクセル値）から現在計算位置Ｘのグラジエント（勾配）gを求める。
【０１２８】
ステップＳ２３において、ステップＳ２２において演算された補間ボクセル値Ｖから、予め演算されたオパシティＬＵＴ１（オパシティＬＵＴ１は、ボリュームデータＶ１から、組織（部位）１を単独で表示する場合に予め定められている（一例として図８（Ａ）における肋骨および周辺の骨を単独で表示する場合である。））および図９乃至図１１を用いて説明したカラーＬＵＴ１−２から、現在計算位置Ｘにおける組織（部位）１に対応する不透明度α１とカラー値Ｃ１とを演算する。
【０１２９】
ステップＳ２４において、ステップＳ２２において演算された補間ボクセル値Ｖから、予め演算されたオパシティＬＵＴ２（オパシティＬＵＴ２は、ボリュームデータＶ１から、組織（部位）２を単独で表示する場合に予め定められている（一例として図８（Ｂ）における左右の肺を単独で表示する場合である。））および図９乃至図１１を用いて説明した予め演算されたカラーＬＵＴ２−２から、現在計算位置Ｘにおける組織（部位）２に対応する不透明度α２とカラー値Ｃ２とを演算する。
【０１３０】
ステップＳ２５において、ステップＳ２２において演算された勾配ｇからシェーディング係数βを演算する。
【０１３１】
ステップＳ２６において、ステップＳ２３において演算された不透明度α１と、ステップＳ２４において演算された不透明度α２とから現在計算位置Ｘにおける組織（部位）１と組織（部位）２とを同時に表示する場合の新たな不透明度αを演算する。新たな不透明度αは、不透明度α１および不透明度α２のうち大きい方の値とする。
【０１３２】
すなわち、不透明度α１＞不透明度α２の場合には新たな不透明度α＝不透明度α１となり、不透明度α１＜不透明度α２の場合には新たな不透明度α＝不透明度α２となり、不透明度α１＝不透明度α２の場合には新たな不透明度α＝不透明度α１＝不透明度α２となる。
【０１３３】
さらに、ステップＳ２３において演算された不透明度α１並びにカラー値Ｃ１、およびステップＳ２４において演算された不透明度α２並びにカラー値Ｃ２とから現在計算位置Ｘにおける組織（部位）１と組織（部位）２とを同時に表示する場合の新たなカラー値Ｃを演算する（カラー値Ｃは一例として式（１）によって演算される）。
（数１）
Ｃ＝（α１×Ｃ１＋α２×Ｃ２）／（α１＋α２） ・・・ （式１）
ステップＳ２７において、現在計算位置Ｘの減衰光Ｄおよび部分反射光Ｆを演算し、光の進行方向Ｏ−Ｘにサンプリング間隔ΔＳだけ進んだ位置におけるステップＳ２２からステップＳ２６の演算を行なうために、反射光Ｅ、および残存光Ｉを更新する。
【０１３４】
ここで、減衰光Ｄは残存光Ｉに該当する入射光が現在計算位置Ｘにおいてどれだけ反射するか（現在計算位置Ｘから透過する透過光に対してどれだけ減衰するか）を示す光の量であるから、減衰光Ｄは、残存光Ｉ（現在計算位置Ｘに入射する光）に不透明度αを乗算した値になる（減衰光Ｄ＝残存光Ｉ×不透明度α）。
【０１３５】
また、減衰光Ｄの全てが、光の進行方向Ｏ−Ｘに対して戻り光となる訳ではなく、ステップＳ２５において演算された現在計算位置Ｘにおけるシェーディング係数βによって、減衰光の内で、光の進行方向Ｏ−Ｘに対する戻り光となる割合が決まる。従って、光の進行方向Ｏ−Ｘに対する戻り光を部分反射光Ｆとすると、部分反射光Ｆはシェーディング係数βと減衰光Ｄを乗算した値に、カラー（色）の割合であるカラー値Ｃを乗算した値（部分反射光Ｆ＝シェーディング係数β×減衰光Ｄ×カラー値Ｃ）となる。
【０１３６】
さらに、新たな反射光Ｅ＝Ｅ＋Ｆ、新たな残存光Ｉ＝Ｉ−Ｄ、と設定する。
【０１３７】
ステップＳ２８において、現在計算位置Ｘをサンプリング間隔ΔＳだけ更新する。すなわち、Ｘ＝Ｘ＋ΔＳと設定する。
【０１３８】
ステップＳ２９において、現在計算位置Ｘが予め演算を終了させるべき位置になったか、或いは、残存光Ｉが０になったか（残存光Ｉが０になると先に進むべき光がなくなる。）を判断し、現在計算位置Ｘが予め演算を終了させるべき位置になったか、或いは、残存光Ｉが０になった場合（ステップＳ２９：ＮＯ）には、ステップＳ２２に進み、現在計算位置Ｘが予め演算を終了させるべき位置になった場合、或いは、残存光Ｉが０になった場合（ステップＳ９：ＹＥＳ）には、ステップＳ３０に進む。
【０１３９】
ステップＳ３０において、全ての現在計算位置Ｘにおける反射光の和となっている反射光Ｅを投影開始点Ｏにおいて演算されたピクセル（画面中の画素に対応）のピクセル値として描画する。
【０１４０】
これにより、新たなカラーＬＵＴを作成することによって複数の観察対象が存在する場合に容易にそれぞれを区別して描画することできる。特に、それぞれの観察対象を表現する場合にオパシティＬＵＴの不透明部分に重複する箇所がある場合には、複数のカラーＬＵＴを用いることによって、単一のカラーＬＵＴに複雑な設定を行う事無く、複数の観察対象を区別して描画することできる。また、いずれかの観察対象のオパシティＬＵＴ、カラーＬＵＴに行った変更を即座に、複数の観察対象を表示する画像に反映させることが出来る。
［７．第２実施形態］
第２実施形態としてCT値などのボクセル値が共通する臓器に対しては臓器抽出アルゴリズムなどにより領域抽出を行い、抽出された領域を描画領域として、描画領域毎にそれぞれ異なる不透明度設定、色相、色彩、明度等を設定することによって区別して描画する場合に、それぞれの臓器に対応するカラーＬＵＴをそれぞれ動的に作成する場合について図１３乃至図１６を用いて説明する。
【０１４１】
図１３は、人体のボリュームデータから臓器抽出アルゴリズムなどにより領域抽出を行い腎臓および腎臓に結合する血管３０の外形を白黒画像（又はカラー色）を用いてモニタ４に表示した図である。
【０１４２】
図１４は、図１３における人体のボリュームデータから臓器抽出アルゴリズムなどにより領域抽出を行い腎臓および肝臓周辺の太い血管３２の外形を白黒画像（（又は図１３と同一カラー色）（色相、彩度、明度が同一であることを意味する））を用いてモニタ４に表示した図である。
【０１４３】
図１５は、図１３における人体のボリュームデータから臓器抽出アルゴリズムなどにより領域抽出を行い肝臓および肝臓に結合する血管３１の外形を白黒画像（（又は図１３と同一カラー色（色相、彩度、明度が同一であることを意味する））を用いてモニタ４に表示した図である。
【０１４４】
臓器抽出アルゴリズムなどにより領域抽出を行っているのは、腎臓および腎臓に結合する血管３０、肝臓および肝臓に結合する血管３１、および腎臓および肝臓周辺の太い血管３２は近いＣＴ値を有するのでＣＴ値のみによる単純な区分けは出来ない。その為に臓器抽出アルゴリズムなどにより領域抽出を行いそれぞれの組織の領域を取得している。また、取得された領域をマスクとし、マスクされた領域のみを描画することによって、それぞれの組織の画像を作成する。
【０１４５】
また、図１３、１４、および１５に表示された腎臓および腎臓に結合する血管３０の外形、肝臓および肝臓に結合する血管３１の外形、および腎臓および肝臓周辺の太い血管３２の外形を白黒画像（（又は図１３と同一カラー色）（色相、彩度、明度が同一であることを意味する））を用いて同時に表示した場合には、ユーザは腎臓および腎臓に結合する血管３０、肝臓および肝臓に結合する血管３１、および腎臓および肝臓周辺の太い血管３２を相互に区別して認識することは難しい。
【０１４６】
また、腎臓および腎臓に結合する血管３０、肝臓および肝臓に結合する血管３１、および腎臓および肝臓周辺の太い血管３２の相互位置関係（どの部分が視点位置から前にあるのか後ろにあるのかという位置関係を含む。）をユーザが認識することが難しく、ユーザが適切な医療行為を実施することが困難になる場合、また、ユーザが画像の識別性を向上するために煩雑な操作を行うことに伴って、円滑かつ的確な医療行為を実施することが困難になる場合がある。
【０１４７】
一方で、それぞれの組織は近いＣＴ値を有するので単一のカラーＬＵＴでは組織を区別して描画することが出来ない。
【０１４８】
しかし、図１６に示すように、腎臓および腎臓に結合する血管３０の外形、肝臓および肝臓に結合する血管３１の外形、および腎臓および肝臓周辺の太い血管３２の外形を少なくとも色相、彩度、明度のいずれか一つを異なるように（望ましくは色相が相互に類似しない色相を基調として各部位を同時に表示する）同時に表示した場合には、ユーザは腎臓および腎臓に結合する血管３０、肝臓および肝臓に結合する血管３１、および腎臓および肝臓周辺の太い血管３２を相互に区別して認識するが容易になり、ユーザは腎臓および腎臓に結合する血管３０、肝臓および肝臓に結合する血管３１、および腎臓および肝臓周辺の太い血管３２の人体内の空間的な位置関係を容易に認識することが可能となる（視点からの各部位の前後関係も容易に識別することが可能になる）。
【０１４９】
また、実施形態２では、腎臓および腎臓に結合する血管３０、肝臓および肝臓に結合する血管３１、および腎臓および肝臓周辺の太い血管３２のそれぞれの外形を表示するように説明したが、本願はこれに限定されるわけではなく、例えば、腎臓および腎臓に結合する血管３０、肝臓および肝臓に結合する血管３１、および腎臓および肝臓周辺の太い血管３２の形状をマスクとして使用し、腎臓および腎臓に結合する血管３０、肝臓および肝臓に結合する血管３１、および腎臓および肝臓周辺の太い血管３２で囲まれる部分の内側の部位（組織）を同時に表示することも可能である。
【０１５０】
マスク(領域抽出を行いそれぞれの組織の領域) を用いてレイキャスト法によって描画するには、図１２のアルゴリズムのステップＳ２３、Ｓ２４において、不透明度α１α２を求めるときに、その位置Ｘがマスクに含まれない場合(組織に含まれない場合)に、その含まれない方の不透明度を0とすることで描画できる。
【０１５１】
これによって単一のカラーＬＵＴでは組織を区別して描画することが出来ない場合であったとしても、ユーザが複数のカラーＬＵＴを明示的に作成させる事無く描画できる。
［８．その他の実施形態］
図９または図１６で説明したように、２つの組織（部位）または３つの組織（部位）を同時に表示する場合を説明したが、同時に表示される組織（部位）に制限があるわけではなく組織（部位）は任意の数まで同時に表示されることが可能であり、それぞれの組織（部位）に対応したカラーＬＵＴが生成される。
【０１５２】
また、図９では、２つの組織（部位）が同時に表示される状態で説明が終了しているが、本願においては、２つの組織（部位）が同時に表示された後に、再び各組織（部位）を別々に表示する場合には、新たに生成されたカラーＬＵＴ１−２およびカラーＬＵＴ２−２を継続して使用するようにしてもよい。
【０１５３】
また、図９では、２つの組織（部位）が同時に表示される状態で説明が終了しているが、本願においては、２つの組織（部位）が同時に表示された後に、再び各組織（部位）を別々に表示する場合に、新たに生成されたカラーＬＵＴ１−２およびカラーＬＵＴ２−２を継続して使用するよりも、各組織（部位）を別々に表示する場合に使用されていたカラーＬＵＴ１およびカラーＬＵＴ２を使用することをユーザが所望する場合には、カラーＬＵＴ１およびカラーＬＵＴ２を使用するようにしてもよい。このようにすることによって、それぞれの組織を単独で観察するときには客観性の高い描画を行いつつ、２つの組織を同時に観察するときには識別性の高い描画を行うことが簡単にできる。
【０１５４】
また、図９において、カラーＬＵＴ１−２はカラーＬＵＴ１と異なるように設定したが、カラーＬＵＴ１−２をカラーＬＵＴ１と同じにしてもよい。または、カラーＬＵＴ２−２をカラーＬＵＴ２と同じにしてもよい。
【０１５５】
また、各組織（部位）の色の設定はＬＵＴを用いて行なっているが、本願はこれに限定されるわけではなく、各組織（部位）の色の設定を任意の関数等の他の手法を用いて設定するようにしてもよい。
【０１５６】
また、各組織（部位）の色の設定はＬＵＴを用いて行なっているが、本願はこれに限定されるわけではなく、各組織（部位）の色は一定色であっても良い。これは本願ではそれぞれの組織に対して色を決定するために、ボクセル値に応じた色を設定する必要がないからである。このようにした場合はカラーＬＵＴ変換処理が省略できるので描画速度が向上する。
【０１５７】
また、新たなカラーＬＵＴを生成する場合には、一つのカラーＬＵＴに複数の色相を設定し、複数の色相を含むカラーＬＵＴを少なくとも一つ以上用いて、複数の組織（部位）を表示するようにしてもよい。
【０１５８】
また、図１２では典型的なレイキャスト法のアルゴリズムを示したが、レイキャスト法は勾配Ｇを使用しない形態、並列実行させる形態、カラーＬＵＴを用いず色が固定値である形態、副光源が設定してある形態、透視投影法によって描画する形態などの多種多様な形態がある。すなわち、ボクセルの不透明度を利用することと、ボリュームデータからの反射光を用いて画像の画素を決定する方法であればレイキャスト法とする。
【０１５９】
また、図１２では典型的なレイキャスト法のアルゴリズムとして、ボクセルの不透明度はボクセル値から算出したが、ボクセルにあらかじめ不透明度が割り当てられていても良い。マスクの実装方法の一つだからである。
【０１６０】
なお、図６、および図９乃至図１２における動作手順を、ハードディスク等の記録媒体に予め記録しておき、或いはインターネット等のネットワークを介して予め記録しておき、これを汎用のマイクロコンピュータ等により読み出して実行することにより、当該汎用のマイクロコンピュータ等を実施形態に係わるＣＰＵとして機能させることも可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１６１】
【図１】（Ａ）本実施形態におけるシステム構成の一例を示す図である。（Ｂ）本実施形態におけるハードウェア構成の一例を示す図である。
【図２】本実施形態における画像撮像システムの一例である。
【図３】ボリュームデータとボクセルとを説明する図である。
【図４】ボクセル値と不透明度との関係を説明する図である。
【図５】ボリュームレンダリングを説明する図である。
【図６】本実施形態におけるレイキャスト法の動作の一例を示すフローチャートである。
【図７】従来における一実施例の画面を示す図である。
【図８】本実施形態における一実施例を示す画面を示す図である。
【図９】第１実施形態における動作の一例の概要を示すフローチャートである。
【図１０】第１実施形態における複数のＬＵＴの作成方法を説明する図である。
【図１１】第１実施形態における複数のＬＵＴの作成方法を説明する図である。
【図１２】第１実施形態における動作の一例を示すフローチャートである。
【図１３】第２実施形態における組織（部位）の一部を表示した画面を示す図である。
【図１４】第２実施形態における組織（部位）の一部を表示した画面を示す図である。
【図１５】第２実施形態における組織（部位）の一部を表示した画面を示す図である。
【図１６】第２実施形態における組織（部位）を同時描画した画面を示す図である。
【符号の説明】
【０１６２】
１ ・・・ 画像表示装置
２ ・・・ データベース
３・・・ 計算機
４ ・・・ モニタ
５ ・・・ キーボード
６ ・・・ マウス
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ボリュームデータを可視化する画像表示装置、画像表示方法および画像表示プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータを用いた画像処理技術の進展により人体の内部構造を直接観測することを可能にしたＣＴ（ C o m p u t e d T o m o g r a p h y）、ＭＲＩ（ M a g n e t i c R e s o n a n c e I m a g i n g） の出現は医療分野に革新をもたらし、生体の断層画像を用いた医療診断が広く行われている。さらに、近年では、断層画像だけでは分かりにくい複雑な人体内部の３次元構造を可視化する技術として、例えば、ＣＴにより得られた物体の３次元デジタルデータ(ボリュームデータ)から３次元構造のイメージを直接描画するボリュームレンダリングが医療診断に使用されている。
【０００３】
ボリュームレンダリングにおける３次元画像処理として、ボリュームデータから任意断面を切り出し、その断面を表示するＭＰＲ（ M u l t i P l a n a r R e c o n s t r u c t i o n）などが一般に使用されている。
【０００４】
ボリュームレンダリングの優れた手法としてレイキャスト法が知られている。レイキャスト法は、仮想始点から物体に対して仮想光線（レイ）を照射し、物体内部からの仮想反射光の画像を仮想投影面に形成することにより、物体内部の３次元構造を透視するイメージ画像を形成する手法である。
【０００５】
また、ボリュームデータに対するレイキャスト法による画像は、ボリュームデータのボクセル値に対する不透明度設定、色相、色彩、明度等の出力される色に関する色設定、あるいは描画領域であるマスクの設定によってそれぞれの画像が異なってくる。
【０００６】
ここで、医療分野においては、複数の関心対象の空間的位置関係（ 前後関係、交わり、等）の把握が診断に特に重要である。
【０００７】
例えば、病変部位の様子を見る場合、病変部位と周辺組織との位置関係及び大きさにより病変を把握する。そのため、複数の関心対象の形状を同時に１つの画像の中に、明瞭に再現することが非常に重要である。それは、手術を行なう場合における施術者の治療方針（どのようにメスを進行させて手術を進めるか）に対して医療用画像が非常に大きな役割を果たし、手術が施される患者に対して行なう説明（インフォームドコンセント）に対して医療用画像が非常に重要な意義を有する等の観点から重要性が認識されるのである。
【０００８】
そこで、ボリュームデータにおいて着目する臓器または病変部位それぞれについて区別して描画することが行われている。具体的にはＣＴ値などのボクセル値が異なる臓器に対してそれぞれ異なる不透明度設定、色相、色彩、明度等を設定することによって区別して描画する。一方、ＣＴ値などのボクセル値が共通する臓器に対しては臓器抽出アルゴリズムなどにより領域抽出を行い、抽出された領域を描画領域として、描画領域毎にそれぞれ異なる不透明度設定、色相、色彩、明度等を設定することによって区別して描画する。また、上記の組み合わせによって区別して描画する。
【０００９】
また、造影条件の異なる複数のボリュームデータを準備することにより複数の血管、及びその血管の栄養している臓器を区別して描画することが出来る。また、異なる種類の撮影装置から取得された複数のボリュームデータを用いて描画するマルチモダリティフュージョンという手法もある（例えば、特許文献１および２参照）。
【特許文献１】特開２００３−１０９０３０号公報
【特許文献２】特開２００７−１４７０６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
上記において説明した従来のレイキャスト法では、ボリュームデータにおいて着目する臓器または病変部位それぞれについて区別して描画するためのユーザ（医療オペレータ）の操作が煩雑であり、ユーザに対して大きなストレスがかり、また好適な画像の選択が困難（相当の時間をかければ好適な選択をすることもできる場合がある）であったり、表示された画像を直感的に認識することが困難であったり、処理できるデータ量に限界があるという難点があった。特に、抽出された領域毎に区別して描画するのは煩雑であった。これは、領域毎に異なるＬＵＴ関数を作成する必要があるからである。また、ユーザの主観によっても不透明度設定、色相、色彩、明度等の設定が左右されるのも問題であった。
【００１１】
そこで、本発明は上記の問題点に鑑みて為されたもので、その目的の一例は、医療画像表示装置の操作に熟練していないユーザ（オペレータとなる医師等）であっても、医療画像表示装置に表示された画像をポインティングデバイス等の入力装置を用いて操作することにより、直感的であって容易にユーザが観察を希望している複数の画像（表示対象物の部位）を明瞭に区別して認識することができる画像表示装置、画像表示装置の制御方法、および画像表示装置の制御プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記問題点を解決するために、請求項１に記載の発明は、レイキャスト法により少なくとも一つのボリュームデータを可視化する医療画像表示装置において、前記ボリュームデータの一つに含まれるボクセルについて色を与える少なくとも２以上の色取得関数により色取得手段と、前記色取得関数の少なくとも一つについて、その前記色取得関数に対応する新たな前記色取得関数を演算する色取得手段演算手段と、を備え、少なくとも１つ以上の前記新たな前記色取得関数を用いて、前記レイキャスト法によって前記少なくとも一つのボリュームデータを可視化する可視化手段と、を備えることを特徴とする。
【００１３】
この発明によれば、複数の観察部位を含むボリュームデータをレイキャスト法によって可視化するときに、それぞれの観察部位を独立して観察するときには適切であった色の設定が、複数の観察部位を同時に観察するときに、その複数の観察部位の色の設定が互いに近似するために互いに識別が出来ず不適切であるときであったとしても、新たな色取得関数によって他の色に可視化されるので、画像に表示された複数の部位の判別がユーザにとって容易になる。
【００１４】
さらに、新たな色取得関数を求める演算はユーザの判断によらず自動的に行なわれるので、一日に数多くの医療用画像を処理しなければならないユーザ（オペレータ）は、どの色に変換するかを一つ一つユーザインターフェースを介して操作する手間が省略できるので、ユーザの労力の軽減、判断ミスおよび操作ミスを大幅に減少することが可能となる。また、複数のユーザによって画像が取り扱われる場合でも、画一的な処理が行えるので結果画像の客観性を増すことが出来る。
【００１５】
上記問題点を解決するために、請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の医療画像表示装置において、前記色取得手段演算手段は、前記色取得関数によって得られる前記２以上の色取得関数が与える色が互いに近似する場合には、前記可視化手段が用いる前記色取得関数及び前記新たな色取得関数が与える色の色相、彩度、および明度の少なくとも何れか一つが相互に異なるように、少なくとも一つ以上の当該前記新たな色取得関数を演算させることを特徴とする。
【００１６】
この発明によれば、色取得手段は、色取得関数を用いて一つの臓器等を構成する部位またはその一部毎に独立して可視化するので、異なる部位にも係らず同系統の（近似する）色を用いる場合もあるが、色取得手段演算手段が自動的に異なる部位（または同じ部位の一部毎）をユーザにとって視認しやすい色とするので、ユーザは異なる部位または同じ部位の一部を同時に表示した画面を見やすくなり、適切な判断に基づく治療、適切な患者への病変の説明を行なうことが可能になった。
【００１７】
また、色取得手段演算手段によって新たな色取得関数を求める演算はユーザの判断によらず自動的に行なわれるので、一日に数多くの医療用画像を処理しなければならないユーザ（オペレータ）は、どの色に変換するかを一つ一つユーザインターフェースを介して操作する手間が省略できるので、ユーザの労力の軽減、判断ミスおよび操作ミスを大幅に減少することが可能となる。
【００１８】
上記問題点を解決するために、請求項３に記載の発明は、１乃至２の何れかに記載の医療画像表示装置において、ユーザによって予め定められた前記色取得関数が有る場合には、前記色取得手段演算手段は、ユーザによって予め定められた前記色取得関数でない他の前記色取得関数に対応する前記新たな色取得関数を演算することを演算することを特徴とする。
【００１９】
この発明によれば、それぞれの観察部位を独立して観察するときの色取得関数が与える色を予めユーザが決めていた場合（ユーザが自分の好みで可視化される画像の色を決めている場合）には、そのユーザの指示を尊重し、そのユーザが指定した一方の観察部位を独立して観察するときの色取得関数が与える色は、複数の観察部位を同時に観察するときにも用い、他方の観察部位の可視化に用いる色取得関数を新たに演算することによってユーザが期待するであろう結果が得られ、ユーザは再度ユーザが好む色に設定する必要がなく、ユーザ操作が少なく、ユーザに余計な負担および労力をかけることがなくなる（ユーザフレンドリーな設計となる）。
【００２０】
上記問題点を解決するために、請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の医療画像表示装置において、前記色取得手段演算手段は、前記ユーザによって予め定められた色取得関数が与える色と前記新たな色取得関数が与える色とが、色相、彩度、および明度の少なくとも何れか一つが相互に異なるように演算することを特徴とする。
【００２１】
この発明によれば、それぞれの観察部位を独立して観察するときの色取得関数が与える色をユーザが予め決めていた場合（ユーザが自分の好みで表示される画像の色を決めている場合）であっても、他方の観察部位の可視化に用いる色取得関数が与える色が、ユーザが予め定めた色とは異なる色（色相、明度、彩度の少なくとも何れか一つ以上が異なる色）を表示するように、異なる部位又は同じ部位の他の部分を表示するので、ユーザが期待するであろう結果が得られ、ユーザに対してユーザインターフェースを操作する負担をかけることなく、かつユーザにとって見やすい画像を提供することが可能になる。
【００２２】
上記問題点を解決するために、請求項５に記載の発明は、請求項１乃至４の何れか一項に記載の医療画像表示装置は更に、それぞれの前記色取得関数に対応するマスクを取得するマスク取得手段を有し、前記可視化手段は前記マスクを用い、前記レイキャスト法によって前記一つのボリュームデータを可視化することを特徴とする。
【００２３】
この発明によれば、表示しようとしている一つの臓器等を構成する部位またはその一つの臓器等の一部(例:肺の中の腫瘍組織)を抽出し、演算する場合に、マスク（ボリュームデータ内の特定の領域のみ描画の対象にし、又は特定の領域のみ描画の対象にしない手段）を使用するので、一つの臓器等を構成する部位またはその同じ部位に含まれる一部等の特定領域を正確に表示する（所望していない他の領域の画像を表示しない）ことが可能になる。
【００２４】
これは、特に、複数の観察部位に重複する範囲のＣＴ値が存在する場合に、それぞれの観察部位を区別して描画したい場合に有効である。この場合は、巧妙な一つの色取得手段を作成することでは対応できないので、複数の色取得手段を持つ本発明は有効である。
【００２５】
上記問題点を解決するために、請求項６に記載の発明は、請求項１乃至５の何れか一項に記載の医療画像表示装置において、前記色取得関数は区分連続関数によって実現されることを特徴とする。
【００２６】
上記問題点を解決するために、請求項７に記載の発明は、請求項１乃至６の何れか一項に記載の医療画像表示装置において、前記色取得関数に係る区分連続関数はルックアップテーブル（Look Up Table（L.U.T.））によって実現されることを特徴とする。
【００２７】
この発明によれば、区分連続関数は与えられた数値を演算することにより、求められるべき数値を出力するのではなく、予め定められた表から与えられた数値を選択するだけであるので、高速で柔軟な連続関数の実現が可能となる。
【００２８】
上記問題点を解決するために、請求項９に記載の発明は、請求項８に記載の医療画像表示装置の制御方法において、前記色取得工程演算工程は、前記２以上の色取得関数が与える色が互いに近似する場合には、前記可視化工程において用いられる前記色取得関数及び前記新たな前記色取得関数が与える色の色相、彩度、および明度の少なくとも何れか一つが相互に異なるように、少なくとも一つ以上の当該新たな前記色取得関数を演算させることを特徴とする。
【００２９】
上記問題点を解決するために、請求項１０に記載の発明は、請求項８又は９に記載の医療画像表示装置の制御方法において、前記色取得工程演算工程において、ユーザによって予め定められた前記色取得関数が有る場合には、前記色取得工程演算工程は、ユーザによって予め定められた前記色取得関数ではない他の前記色取得関数に対応する前記新たな前記色取得関数を演算することを特徴とする。
【００３０】
上記問題点を解決するために、請求項１１に記載の発明は、請求項１０に記載の医療画像表示装置の制御方法において、前記色取得工程演算工程は、前記ユーザによって予め定められた前記色取得関数が与える色と前記新たな前記色取得関数が与える色とが、色相、彩度、および明度の少なくとも何れか一つが相互に異なるように演算することを特徴とする。
【００３１】
上記問題点を解決するために、請求項１２に記載の発明は、請求項８乃至１１の何れか一項に記載の医療画像表示装置の制御方法は更に、それぞれの前記色取得関数に対応するマスクを取得するマスク取得工程を有し、前記可視化工程において前記マスクを用い、前記レイキャスト法によって前記一つのボリュームデータを可視化することを特徴とする。
【００３２】
上記問題点を解決するために、請求項１３に記載の発明は、請求項８乃至１２の何れか一項に記載の医療画像表示装置の制御方法において、前記色取得関数は区分連続関数によって実現されることを特徴とする。
【００３３】
上記問題点を解決するために、請求項１４に記載の発明は、請求項１３に記載の医療画像表示装置の制御方法において、前記色取得関数に係る区分連続関数はルックアップテーブル（Look Up Table（L.U.T.））によって実現されることを特徴とする。
【００３４】
上記問題点を解決するために、請求項１５に記載の発明は、レイキャスト法により少なくとも一つのボリュームデータを可視化する医療画像表示装置に含まれるコンピュータを、前記ボリュームデータの一つに含まれるボクセルについて可視化する時の色を与える、少なくとも２以上の色取得関数による色取得手段、前記色取得関数の少なくとも一つについて、その前記色取得関数に対応する新たな前記色取得関数を演算する色取得手段演算手段、として機能させ、少なくとも１つ以上の新たな前記色取得関数を用いて、前記レイキャスト法によって前記少なくとも一つのボリュームデータを可視化する可視化手段、として機能させることを特徴とする。
【００３５】
上記問題点を解決するために、請求項１６に記載の発明は、請求項１５に記載の医療画像表示装置の制御プログラムにおいて、前記色取得手段演算手段は、前記２以上の色取得関数が与える色が互いに近似する場合には、前記可視化手段が用いる前記色取得関数及び前記新たな前記色取得関数が与える色の色相、彩度、および明度の少なくとも何れか一つが相互に異なるように、少なくとも一つ以上の当該新たな前記色取得関数を演算することを特徴とする。
【００３６】
上記問題点を解決するために、請求項１７に記載の発明は、請求項１５又は１６に記載の医療画像表示装置の制御プログラムにおいて、前記色取得手段演算手段は、ユーザによって予め定められた前記色取得関数が有る場合には、前記色取得手段演算手段は、ユーザによって予め定められた前記色取得関数でない他の前記色取得関数に対応する前記新たな前記色取得関数を演算することを特徴とする。
【００３７】
上記問題点を解決するために、請求項１８に記載の発明は、請求項１７に記載の医療画像表示装置の制御プログラムにおいて、前記色取得手段演算手段は、前記ユーザによって予め定められた前記色取得関数が与える色と前記新たな前記色取得関数が与える色とが、色相、彩度、および明度の少なくとも何れか一つが相互に異なるように演算することを特徴とする。
【００３８】
上記問題点を解決するために、請求項１９に記載の発明は、請求項１５乃至１８の何れか一項に記載の医療画像表示装置の制御プログラムは更に、それぞれの前記色取得関数に対応するマスクを取得するように機能させるマスク取得手段を有し、前記可視化手段は前記マスクを用い、前記レイキャスト法によって前記一つのボリュームデータを可視化することを特徴とする。
【００３９】
上記問題点を解決するために、請求項２０に記載の発明は、請求項１５乃至１９の何れか一項に記載の医療画像表示装置の制御プログラムにおいて、前記色取得関数は区分連続関数によって実現されることを特徴とする。
【００４０】
上記問題点を解決するために、請求項２１に記載の発明は、請求項１５に記載の医療画像表示装置の制御プログラムにおいて、前記色取得関数に係る区分連続関数はルックアップテーブル（Look Up Table（L.U.T.））によって実現されることを特徴とする。
【発明の効果】
【００４１】
この発明によれば、複数の観察部位を含むボリュームデータをレイキャスト法によって可視化するときに、それぞれの観察部位を独立して観察するときには適切であった色の設定が、複数の観察部位を同時に観察するときに、その複数の観察部位の色の設定が互いに近似するために互いに識別が出来ず不適切であるときであったとしても、新たな色取得関数によって他の色に可視化されるので、画像に表示された複数の部位の判別がユーザにとって容易になる。
【００４２】
さらに、新たな色取得関数を求める演算はユーザの判断によらず自動的に行なわれるので、一日に数多くの医療用画像を処理しなければならないユーザ（オペレータ）は、どの色に変換するかを一つ一つユーザインターフェースを介して操作する手間が省略できるので、ユーザの労力の軽減、判断ミスおよび操作ミスを大幅に減少することが可能となる。また、複数のユーザによって画像が取り扱われる場合でも、画一的な処理が行えるので結果画像の客観性を増すことが出来る。
【００４３】
この発明によれば、色取得手段は、色取得関数を用いて一つの臓器等を構成する部位またはその一部毎に独立して可視化するので、異なる部位にも係らず同系統の（近似する）色を用いる場合もあるが、色取得手段演算手段が自動的に異なる部位（または同じ部位の一部毎）をユーザにとって視認しやすい色とするので、ユーザは異なる部位または同じ部位の一部を同時に表示した画面を見やすくなり、適切な判断に基づく治療、適切な患者への病変の説明を行なうことが可能になった。
【００４４】
また、色取得手段演算手段によって新たな色取得関数を求める演算はユーザの判断によらず自動的に行なわれるので、一日に数多くの医療用画像を処理しなければならないユーザ（オペレータ）は、どの色に変換するかを一つ一つユーザインターフェースを介して操作する手間が省略できるので、ユーザの労力の軽減、判断ミスおよび操作ミスを大幅に減少することが可能となる。
【００４５】
この発明によれば、それぞれの観察部位を独立して観察するときの色取得関数が与える色を予めユーザが決めていた場合（ユーザが自分の好みで可視化される画像の色を決めている場合）には、そのユーザの指示を尊重し、そのユーザが指定した一方の観察部位を独立して観察するときの色取得関数が与える色は、複数の観察部位を同時に観察するときにも用い、他方の観察部位の可視化に用いる色取得関数を新たに演算することによってユーザが期待するであろう結果が得られ、ユーザは再度ユーザが好む色に設定する必要がなく、ユーザ操作が少なく、ユーザに余計な負担および労力をかけることがなくなる（ユーザフレンドリーな設計となる）。
【００４６】
この発明によれば、それぞれの観察部位を独立して観察するときの色取得関数が与える色をユーザが予め決めていた場合（ユーザが自分の好みで表示される画像の色を決めている場合）であっても、他方の観察部位の可視化に用いる色取得関数が与える色が、ユーザが予め定めた色とは異なる色（色相、明度、彩度の少なくとも何れか一つ以上が異なる色）を表示するように、異なる部位又は同じ部位の他の部分を表示するので、ユーザが期待するであろう結果が得られ、ユーザに対してユーザインターフェースを操作する負担をかけることなく、かつユーザにとって見やすい画像を提供することが可能になる。
【００４７】
この発明によれば、表示しようとしている一つの臓器等を構成する部位またはその一つの臓器等の一部(例:肺の中の腫瘍組織)を抽出し、演算する場合に、マスク（ボリュームデータ内の特定の領域のみ描画の対象にし、又は特定の領域のみ描画の対象にしない手段）を使用するので、一つの臓器等を構成する部位またはその同じ部位に含まれる一部の特定領域を正確に表示する（所望していない他の領域の画像を表示しない）ことが可能になる。
【００４８】
これは、特に、複数の観察部位に重複する範囲のＣＴ値が存在する場合に、それぞれの観察部位を区別して描画したい場合に有効である。この場合は、巧妙な一つの色取得手段を作成することでは対応できないので、複数の色取得手段を持つ本発明は有効である。
【００４９】
この発明によれば、区分連続関数は与えられた数値を演算することにより、求められるべき数値を出力するのではなく、予め定められた表から与えられた数値を選択するだけであるので、高速で柔軟な連続関数の実現が可能となる。
【００５０】
従って、ユーザインターフェースの操作性が大幅に向上し、より効率的なユーザインターフェースを実現することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５１】
以下、本発明の最良の実施形態を図面に基づいて説明する。
［１．システム構成の一例］
図１は、本発明のシステム構成の構成例（一実施形態）を示すブロック図である。
【００５２】
図１（Ａ）に示すように、画像表示装置１は、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。
【００５３】
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。
【００５４】
図１（Ｂ）は本発明方法を実現する画像表示装置１のハードウェア構成例を示すブロック図である。同図に示すように、この画像表示装置は、主として磁気ディスク１０と、主メモリ１５と、不透明度区分連続関数演算手段、色取得手段、新たな色取得手段、可視化手段、マスク取得手段としての中央処理装置（ＣＰＵ）１４と、表示メモリ１６と、表示手段としてのモニタ４と、キーボード５、各種の操作指令、位置指令、メニュー選択指令を入力するためのポインティングデバイスとしてのマウス６、マウスコントローラ２４と、これらの各構成要素を接続する共通バス２６とから構成されている。
【００５５】
磁気ディスク１０には、複数の断層像、画像作成プログラム等が記憶され、必要に応じて共通バス２６の外部に設けられているデータベース２から断層像を読み出して記憶される。主メモリ１５には、装置の制御プログラムが格納されるとともに、演算処理用の領域等が設けられている。ＣＰＵ１４は、複数の断層像や各種のプログラムを読み出し、主メモリ１５を用いて疑似三次元画像や展開表示する断面像等の作成を行い、その作成した画像を示す画像データを表示メモリ１６に送り、モニタ４に表示させる。
【００５６】
次にデータベース２に蓄積されるデータについて、図２を用いて説明する。図２では、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（部位）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。
【００５７】
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。
【００５８】
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。
【００５９】
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。
【００６０】
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データベース２に供給される。
［２．ボリュームデータを構成するボクセルの説明］
ここで、３次元以上の画像データとしてのボリュームデータとは、図３に示すように、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、ＣＴ画像データの画素値、すなわちＣＴ値をそのままボクセルデータＶＤの濃度値としている。また、同様に、ＰＥＴ画像データの画素値をそのままボクセルデータＶＤの濃度値とすることも可能である。医療画像ではボクセルは−２０４８〜２０４７の値をとるスカラー値（モノクロ）で表現されることが多い。
【００６１】
ＣＴ画像データは、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、臓器等の観察対象の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(ボリュームデータ)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。
【００６２】
また、ＣＴ画像データの画素値であるＣＴ値は、被写体としての組織の組成（骨、血液、脂質等）に応じた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(単位はＨＵ（Hounsfield Unit））。ＣＴ値は、水と空気のＸ線減弱係数で標準化されており、水のＣＴ値を０、空気のＣＴ値を−１０００としている。この場合、脂肪のＣＴ値は−１２０〜−１００程度であり、通常組織のＣＴ値は０〜１２０程度であり、骨のＣＴ値は１０００前後を示す。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ＶＤは、ボクセル値(ＣＴ装置の場合はＣＴ値)及び座標データを備えている。
［３．ボクセル値と不透明度との関係の説明］
図４は、レイキャスト法におけるボクセル値と不透明度との関係を図に示したものである。レイキャスト法においては組織を三次元的に描画するに当たってＣＴ値に応じてそれぞれ不透明度を設定することによって、不透明と設定された組織を３次元的に描画する。ここで、ボクセル値を不透明度に変換する関数は区分連続関数を用いることが出来る（ボクセル値と不透明度との関係を不透明度区分連続関数と称する）。横軸はボクセル値を示し、図４において右側へ行くほどボクセル値が大きくなっている(この場合はＣＴ値)。
【００６３】
図４では各部位ごとに不透明度を設定している。通常組織（ボクセル値は０〜１２０程度）の不透明度を１に設定（不透明度１は不透明（光がすべて反射される）であることを示す）し、骨（ボクセル値は１０００前後）の不透明度を０〜１の中間値に設定（不透明度０〜１は半透明（入射光の一部が反射され、その他は透過する）であることを示す）し、その他の組織等の部位を不透明度０と設定（不透明度０は透明（入射光の全てが透過する）であることを示す）されている。
【００６４】
従って、図４では組織が不透明になり、骨が半透明な状態で可視化されることになる。不透明度はオパシティ値とも呼ばれるが、次にオパシティ値とボクセル値との対応関係によって、ユーザが所望する部位を可視化する方法について更に具体的に説明する。
【００６５】
以上述べてきたように、確認したい臓器等を含むボクセル値の範囲のオパシティ値（不透明度）を１に近づけ、画像として表示させる必要のない臓器等を含むボクセル値の範囲のオパシティ値（不透明度）を０に近づけることによって、ユーザは所望の臓器等の部位画像を鮮明に観察することが可能になる。
［４．レイキャスト法の説明］
次に、レイキャスト法について説明する。ボリュームレンダリングの一種にレイキャスト法がある。レイキャスト法とは、図５に示すように、観察する側（フレームＦＲ側）から仮想の光の経路を考えるもので、フレームＦＲ側のピクセルＰＸから光線（仮想光線Ｒ） を飛ばし、一定距離を進むごとにその位置での反射光を計算する（ 図５ では「… 、Ｖ１、Ｖ２、Ｖ３、…」の符号が各到達位置のボクセルに対応している）。
【００６６】
視線方向からボクセルデータに１本の仮想光線Ｒを照射すると、仮想光線Ｒは第１ ボクセルデータＶＤ１に当たって一部反射しながら第１ボクセルデータＶＤ１を構成するボクセルを順次透過して進むことになる。そして、ボクセル毎に光の吸収・反射の離散的な計算をし、その反射光を合計することでフレームＦＲに投影される画像のピクセル値（画素値）を求めて２次元画像を生成する。
【００６７】
図５において、投影位置Ｘｎ（仮想光線到達位置の現在位置）が格子上になかったとすると、まず、その投影位置Ｘｎ（仮想光線到達位置の現在位置）の周りのボクセルのボクセル値から補間処理を行ってその位置でのボクセル値Ｄｎを計算する。
【００６８】
補間処理が行なわれたボクセル値は補間ボクセル値と呼ばれる。補間ボクセル値を求める演算は、一例として、近傍のボクセル値からの加重平均値を演算することにより求められる。
【００６９】
図５において光Ｉがボクセルへ入射してきた場合、投影位置Ｘｎでの勾配を求めたい。勾配を利用してボリュームデータに含まれる臓器などの表面に陰影を付けて描画するためである。投影位置Ｘｎの近傍にあるボクセル値をいくつか使用して投影位置Ｘｎの勾配（グラジエント）Ｇが演算される。
【００７０】
次に、光に対する特性パラメータ（ 以下、光パラメータＰという）を決定する。
【００７１】
光パラメータＰとは、不透明度情報としての不透明度（オパシティ（opacity）値）αn およびシェーディング係数βn、色情報としての色γnであって、それぞれ独立した光学的特性を表す情報である。ここで、不透明度αnは、０≦αn≦１を満たす数値で表され、値（１−α n）は透明度（transparency）を示す。不透明度αn＝１は不透明、αn＝０は透明、０＜αn＜１は半透明にそれぞれ対応する。なお、前述の通り各ボクセル値に対して不透明度αnとの関係付けが予めなされており、その関係付け情報に基づきボクセル値から不透明度αnを得ている。例えば、前述したように骨のボリュームレンダリング画像を得たい場合、骨に対応したボクセル値には不透明度“１”を対応付け、他のボクセル値には不透明度“０”を対応付けることで、骨を表示することができる。このようにある値に対応する別の値に導く変換は区分連続関数で一般化されるが、実用上はＬＵＴ(Look Up Table)関数を用いることが多い。
【００７２】
シェーディング係数β nは、ボクセルデータの表面の凹凸（陰影）を表すパラメータであり、勾配（グラジエント）Ｇと光の進行方向ベクトルの内積が用いられる。
【００７３】
そして、色γnは、不透明度αnと同様に区分連続関数で表現することが出来、ボクセルデータの組織情報、すなわち、ボクセルデータが骨、血液、内臓、あるいは腫瘍であるかの情報を色で表すようにしている。これによって、色情報を含まない濃淡情報にすぎないボクセル値に対して、仮想的に色を与えることによって、ユーザが認識しやすい画像を提供することが出来る。また、客観性を優先させたい場合には色情報を与えずに白色のみを用いて描画することもある。また、図１２にて後述するように、臓器抽出アルゴリズムなどにより領域抽出を行い、抽出された領域を描画領域として、描画領域毎にそれぞれ異なる区分連続関数を用いて組織を描画することが可能である。
【００７４】
レイキャスト法による計算方法について図６を用いて説明する。
【００７５】
ステップＳ１において、投影開始点Ｏ（ｘ、ｙ、ｚ）、および投影開始点からの光の進行方向における計算ステップΔＳ（ｘ、ｙ、ｚ）を設定する。
【００７６】
ステップＳ２において、反射光Ｅ、残存光Ｉ、現在計算位置Ｘを初期設定する。すなわち、投影開始点において反射する光はないので反射光Ｅ＝０であり、また投影開始点においては減少している光はないので残存光は１となる（１で正規化されている）。また、現在計算位置Ｘを投影開始点とし、現在計算位置Ｘ＝Ｏに設定し初期化する。
【００７７】
ステップＳ３において、投影開始点から計算ステップΔＳ進んだ位置を現在計算位置Ｘとして、周囲のボクセルデータ（周囲のボクセル値）より現在計算位置Ｘの補間ボクセル値Ｖを求める。これは、ボクセル値が存在する位置は格子状に配置されるのに対して、光はこの格子状の頂点間をも自由に通過するので、現在計算位置Ｘは必ずしもＣＴ等から得られた格子状の頂点にはないからである。補間ボクセル値Ｖは３次元的に現在計算位置Ｘの周囲にあるボクセル値からの平均値、加重平均値およびその他の方法により演算によって求めることができる。
【００７８】
ステップＳ４において、ステップＳ３において求められた補間ボクセル値Ｖから、補間ボクセル値Ｖに対応する不透明度αを求める。不透明度αとボクセル値との関係は前述した通りであるが、ユーザが画像として見ることを所望する臓器等の部位に対応するボクセル値近辺を不透明度１とすることによって、ユーザが所望する部位を明瞭に画像として観察することができる。
【００７９】
この補間ボクセル値Ｖと不透明度との関係は、区分連続関数を用いてボクセル値ごとに演算する。通常は効率のために補間ボクセル値に対応する不透明度を表（ルックアップテーブル：Look Up Table（LUT））として予め用意して、表（LUT）を参照して補間ボクセル値から不透明度を抽出することによって高速に不透明度を求めることができる。以下、この不透明度を求める関数をオパシティＬＵＴと呼ぶ。
【００８０】
ステップＳ５において、補間ボクセル値に対応するカラー値Ｃを得る（ボクセル値又は補間ボクセル値と、色又はカラー値、との対応関係を色の区分連続関数又は新たな色の区分連続関数と称する）。カラー値Ｃは色相、彩度、明度から成り立っているが、一例としてカラー値Ｃは白黒でもよい。また他の一例として、彩度、明度を予め定められた値としておき、色相のみを変化させるようにしてもよい。また、固定された一色であっても良い。以下、このカラー値を求める関数をカラーＬＵＴと呼ぶ。
【００８１】
ステップＳ６において、現在計算位置Ｘの周辺のボクセルデータ（ボクセル値）から現在計算位置ＸのグラジエントＧを求める。演算されたグラジエントＧと光の進行方向（Ｏ−Ｘ（光の開始点Ｏから現在計算位置Ｘの方向）とからシェーディング係数βを演算する。シェーディング係数は光の進行方向Ｏ−ＸとグラジエントＧとの角度から演算する（内積）。しかし、内積に限定されるわけはなく光の進行方向Ｏ−ＸとグラジエントＧとの任意の関数として任意の値を設定することができる。
【００８２】
ステップＳ７において、現在計算位置Ｘの減衰光Ｄおよび部分反射光Ｆを演算する。減衰光Ｄは残存光Ｉに該当する入射光が現在計算位置Ｘにおいてどれだけ反射するか（現在計算位置Ｘを透過する透過光に対してどれだけ減衰するか）を示す光の量であるから、減衰光Ｄは、残存光Ｉ（現在計算位置Ｘに入射する光）に不透明度αを乗算した値になる（減衰光Ｄ＝残存光Ｉ×不透明度α）。
【００８３】
ここで、減衰光Ｄの全てが、光の進行方向Ｏ−Ｘに対して戻り光となる訳ではなく、ステップＳ６において演算された現在計算位置Ｘにおけるシェーディング係数βによって、減衰光の内で、光の進行方向Ｏ−Ｘに対する戻り光となる割合が決まる。従って、光の進行方向Ｏ−Ｘに対する戻り光を部分反射光Ｆとすると、部分反射光Fはシェーディング係数βと減衰光Dを乗算した値に、カラー（色）の割合であるカラー値Ｃを乗算した値（部分反射光F＝シェーディング係数β×減衰光Ｄ×カラー値Ｃ）となる。
【００８４】
ステップＳ８において、光の進行方向Ｏ−Ｘに計算ステップΔＳだけ進んだ位置におけるステップＳ３からステップＳ７の演算を行なうために、反射光Ｅ、残存光Ｉ、および現在計算位置Ｘを更新する。すなわち、新たな反射光Ｅ-＝Ｅ＋Ｆ、新たな残存光Ｉ＝Ｉ−Ｄ、新たな現在計算位置Ｘ＝Ｘ＋ΔＳとする。
【００８５】
ステップＳ９において、現在計算位置Ｘが予め演算を終了させるべき位置になったか、或いは、残存光Ｉが０になったか（残存光Ｉが０になると先に進むべき光がなくなる。）を判断し、現在計算位置Ｘが予め演算を終了させるべき位置になったか、或いは、残存光Ｉが０になった場合（ステップＳ９：ＹＥＳ）には、ステップＳ１０に進み、現在計算位置Ｘが予め演算を終了させるべき位置になった場合、或いは、残存光Ｉが０になった場合（ステップＳ９：ＮＯ）には、ステップＳ３に進む。
【００８６】
ステップＳ１０において、全ての現在計算位置Ｘにおける反射光の和となっている反射光Ｅを投影開始点Ｏにおける演算されたピクセル（画面中の画素に対応）のピクセル値として描画される。
［５．第１実施形態の概要］
第１実施形態として、ＣＴ値などのボクセル値が異なる臓器に対してそれぞれ異なる不透明度設定、色相、色彩、明度等を設定することによって区別して描画する時に、それぞれの臓器に対応するカラーＬＵＴをそれぞれ動的に作成する場合を説明する。
図７（Ａ）は、オパシティＬＵＴとして、骨を表現するボクセル値を不透明とするオパシティＬＵＴを用いて人体のボクセルデータから肋骨周辺の骨を描画した図である。また、図７（Ｂ）は、オパシティＬＵＴとして、空気(肺)を表現するボクセル値を不透明とするオパシティＬＵＴを用いて人体のボクセルデータから左右の肺を描画した図である。図７（Ａ）において描画された骨および図７（Ｂ）における肺は、白黒画像で描画されている。
【００８７】
ここで、上記２のオパシティＬＵＴを合成すれば、図７（Ａ）において描画された骨および図７（Ｂ）における肺を同時に同一画面上に描画することができる。この場合、従来はオペレータが特別な操作（マウス、キーボード等のヒューマンインターフェースによる操作）をしない場合には、図７（Ｃ）において描画されるように、白黒の部位として骨および肺が同時に表示された。
【００８８】
このように、異なる部位をユーザが識別して観察しようとしても図７（Ｃ）に描画されるように異なる部位が同じ色（若しくは同系統（近似）の識別が難しい色）で描画されると的確な部位の識別ができず、ユーザである医師等の医療関係者および患者にとって不都合な表示であった（ユーザフレンドリーではない表示）。
【００８９】
そこで、一例として、図８に本願の一実施形態を図示する。
【００９０】
図８（Ａ）は、図７（Ａ）と同様に、オパシティＬＵＴとして、骨を表現するボクセル値を不透明とするオパシティＬＵＴを用いて人体のボクセルデータから肋骨周辺の骨を白黒で描画した図である。肋骨周辺の骨のみを観察する場合には、白黒描画によって描画すれば、ユーザは該当部位を十分に観察することができる。
【００９１】
また、図８（Ｂ）は、図７（Ｂ）と同様に、オパシティＬＵＴとして、空気(肺)を表現するボクセル値を不透明とするオパシティＬＵＴを用いて人体のボクセルデータから左右の肺を白黒で描画した図である。左右の肺のみを観察する場合には、白黒描画によって描画すれば、ユーザは充分に該当部位を観察することができる。
【００９２】
しかし、白黒描画で肋骨周辺の骨および左右の肺を同時に描画（表示）したのでは、ユーザにとって部位ごとに（肋骨周辺の骨を一つの部位とし、左右の肺を他の一つの部位とする）明瞭にユーザが観察することが困難になる。従って、肋骨周辺の骨および左右の肺を同時に描画（表示）した本願の一実施形態である図８（Ｃ）では、肋骨周辺の骨を白（色）で表示し、左右の肺を赤（色）し、背景色を水色に変更し、それぞれの部位を表示している。この表示の変更は、図６におけるステップＳ５におけるカラーＬＵＴを描画しようとする部位ごとにそれぞれ作成することにより実現される。
【００９３】
また、図８においては、描画される各部位のみならず、背景色も変更されている。しかし背景色の変更がなくとも、各部位が近接または重なった部分は、赤色と白色との色分けにより良好に識別できるので、ユーザにとっては各部位を容易に識別しやすいようになっている。
［５−１．第１実施形態の概要を示す動作フロー］
図９は、本実施形態の一例である図８における動作を示すフローチャートである。
【００９４】
図９の動作フローについてステップ毎に説明する。
【００９５】
ステップＳ１１において、ＣＰＵ１４はボリュームデータを取得する。
【００９６】
ステップＳ１２において、ＣＰＵ１４は組織１（例えば図８における肋骨周辺の骨）の観察に適したボクセル値とオパシティ値（不透明度）との対応付けを表にしたオパシティＬＵＴ１、およびボクセル値とカラー値との対応付けを表にしたカラーＬＵＴ１を作成する。
【００９７】
ステップＳ１３において、ＣＰＵ１４は組織１のボクセル値からステップＳ１２において作成されたオパシティＬＵＴ１、およびカラーＬＵＴ１を使用して、モニタ４に組織１を描画する(表示する)。そして必要に応じてユーザはモニタ４に描画された組織１を観察して診断、治療等の医療行為を行なう。
【００９８】
ステップＳ１４において、ＣＰＵ１４は組織２（例えば図８における左右の肺）の観察に適したボクセル値とオパシティ値（不透明度）との対応付けを表にしたオパシティＬＵＴ２、およびボクセル値とカラー値との対応付けを表にしたカラーＬＵＴ２を作成する。
【００９９】
ステップＳ１５において、ＣＰＵ１４は組織２のボクセル値からステップＳ１２において作成されたオパシティＬＵＴ２、およびカラーＬＵＴ２を使用して、モニタ４に組織２を描画する（表示する）。そして必要に応じてユーザはモニタ４に描画された組織２を観察して診断、治療等の医療行為を行なう。
【０１００】
次に、ユーザはキーボード５ 、マウス６等のユーザインターフェースを操作し、モニタ４に組織１と組織２との両方を同時に描画するようにＣＰＵ１４に対して描画命令（表示命令）を与える。
【０１０１】
すると、ステップＳ１６において、ＣＰＵ１４は、組織１と組織２とがモニタ４において明瞭に区別できるように、組織１に対応する新たなカラーＬＵＴ１−２、および組織２に対応する新たなカラーＬＵＴ２−２を作成する。カラーＬＵＴ１−２とカラーＬＵＴ２−２とは色の色相、彩度、明度のうち少なくとも一つ以上異なるように設定される。
【０１０２】
例えば、彩度、明度は同一で、ＣＰＵ１４は組織１（図８における肋骨周辺の骨）には色相として白（色）のカラーＬＵＴ１−２を割り当て、組織２（左右の肺）には色相として赤（色）のカラーＬＵＴ２−２を割り当てる。
【０１０３】
ステップＳ１７において、ＣＰＵ１４は、組織１に対しては、オパシティＬＵＴ１およびカラーＬＵＴ１−２を使用してまた、組織２に対しては、オパシティＬＵＴ２およびカラーＬＵＴ２−２を使用して、組織１と組織２をそれぞれ区別できる形で画像を描画しモニタ４に表示する。描画方法の詳細は図１２を用いて後述する。
［５−２．新たな複数のカラーＬＵＴの作成方法］
次に図９における本実施形態の概要を示す動作フローの一部であるステップ１６におけるカラーＬＵＴの作成方法ついて図１０および図１１を用いて詳細に場合を分けて説明する。
【０１０４】
このアルゴリズムは、組織１のカラーＬＵＴ１と組織２のカラーＬＵＴ２とがそれぞれユーザによって予め明示的に定義されているか否かによって動作が異なる。ユーザが明示的に行った操作を尊重するためである。
【０１０５】
まずＣＰＵ１４はカラーＬＵＴ１とカラーＬＵＴ２とが予めユーザが明示的に定めたＬＵＴであるか否かを判断する。カラーＬＵＴ１とカラーＬＵＴ２とがいずれもユーザが定めたＬＵＴでない場合には、Ａ１における処理をＣＰＵ１４は実行する。
【０１０６】
Ａ１において、カラーＬＵＴ１とカラーＬＵＴ２とを使用して描画される画素が互いに識別容易な色か否かを判断する。識別の容易性は、色の色相（hue）、彩度（saturation）、明度（value）で評価する。カラーＬＵＴ１とカラーＬＵＴ２とを使用して描画される画素が互いに識別容易な色でない場合には、例えば、ＣＰＵ１４は赤色と青色とを描画される画素の色として選択する（赤色と青色とは互いに識別容易な色である）。また、例えば、互いに補色を選択する。そして、ＣＰＵ１４はカラーＬＵＴ１を、一方(例えば、青色)を色相の基調としたカラーマップが割り当てられたカラーＬＵＴ１−２に変更する。また、ＣＰＵ１４はカラーＬＵＴ２を、他方(例えば、赤色)を色相の基調としたカラーマップが割り当てられたカラーＬＵＴ２−２に変更する。
【０１０７】
このようにＣＰＵ１４は、組織１に対しては、オパシティＬＵＴ１およびカラーＬＵＴ１−２を使用してまた、組織２に対しては、オパシティＬＵＴ２およびカラーＬＵＴ２−２を使用して、画像を描画し、モニタ４に表示する。
【０１０８】
従って、モニタ４に同時に表示されている赤色の左右の肺と青色の肋骨周辺の骨とをユーザは明確に区別することが可能になる。
【０１０９】
次に、カラーＬＵＴ１のみがユーザによって予め定義されている場合について説明する（Ａ２）。
【０１１０】
ＣＰＵ１４は、ユーザによって予め定義されているカラーＬＵＴ１に使用されている全ての色相を取り込む。そして、カラーＬＵＴ１において使用されている全ての色相と識別容易な他の一つの色相を比較演算等の演算によって算出する。例えば、識別容易な他の一つの色相が緑色である場合には、ＣＰＵ１４はカラーＬＵＴ２を、緑色を色相の基調としたカラーマップが割り当てられたカラーＬＵＴ２−２に変更する。
【０１１１】
そして、ＣＰＵ１４はカラーＬＵＴ１−２の内容をカラーＬＵＴ１の内容とする（カラーＬＵＴ１−２とカラーＬＵＴ１とは同一の内容となる）。
【０１１２】
従って、ＣＰＵ１４がカラーＬＵＴ１−２とカラーＬＵＴ２−２を用いて描画される画像の画素は、ユーザによって予め定義（選択）された緑色を色相の基礎とした画素と、算出された緑色と識別が容易な色相を基礎とした画素と、であるのでユーザは明確に２つの組織（部位）を区別することが可能になる。
【０１１３】
次に、カラーＬＵＴ２のみがユーザによって予め定義されている場合について説明する（Ａ３）。
【０１１４】
ＣＰＵ１４は、ユーザによって予め定義されているカラーＬＵＴ２に使用されている全ての色相を取り込む。そして、カラーＬＵＴ２において使用されている全ての色相と識別容易な他の一つの色相を比較演算等の演算によって算出する。例えば、識別容易な他の一つの色相が緑色である場合には、ＣＰＵ１４はカラーＬＵＴ１を、緑色を色相の基調としたカラーマップが割り当てられたカラーＬＵＴ１−２に変更する。
【０１１５】
そして、ＣＰＵ１４はカラーＬＵＴ２−２の内容をカラーＬＵＴ２の内容とする（カラーＬＵＴ２−２とカラーＬＵＴ２とは同一の内容となる）。
【０１１６】
従って、ＣＰＵ１４がカラーＬＵＴ１−２とカラーＬＵＴ２−２を用いて描画される画像の画素は、ユーザによって予め定義（選択）された緑色を色相の基礎とした画素と、算出された緑色と識別が容易な色相を基礎とした画素と、であるのでユーザは明確に２つの組織（部位）を区別することが可能になる。
【０１１７】
次に、図１１を用いて、カラーＬＵＴ１およびカラーＬＵＴ２の両方がユーザによって予め定義されている場合について説明する。
【０１１８】
最初にＣＰＵ１４は、ユーザによって予め定義されているカラーＬＵＴ１及びカラーＬＵＴ２に使用されている全ての色相を取り込む。そして、カラーＬＵＴ１とカラーＬＵＴ２とに同一の色相が全部又は一部に含まれているか否かを判断する。同一の色相が全部又は一部に含まれている場合には、ＣＰＵ１４がカラーＬＵＴ１およびカラーＬＵＴ２を用いて異なる組織（部位）をモニタ４に表示した場合には、図７において、異なる組織（部位）をユーザが識別することが困難になる可能性が高いのでいずれかのカラーＬＵＴを変更する必要がある。
【０１１９】
以下の説明では、ＣＰＵ１４は、カラーＬＵＴ２を変更する場合について説明するが、ＣＰＵ１４はカラーＬＵＴ２を変更せずに、以下の説明のようにカラーＬＵＴ１を変更することも可能である。
【０１２０】
次にＣＰＵ１４は、カラーＬＵＴ１において使用されている全ての色相と識別容易な他の一つの色相を比較演算等の演算によって算出する。例えば、識別容易な他の一つの色相が緑色である場合には、ＣＰＵ１４はカラーＬＵＴ２を、緑色を色相の基調としたカラーマップが割り当てられたカラーＬＵＴ２−２に変更する（ユーザが予め定めたカラーＬＵＴ２の内容を反映しない。）。
【０１２１】
そして、ＣＰＵ１４はカラーＬＵＴ１−２の内容をカラーＬＵＴ１の内容とする（カラーＬＵＴ１−２とカラーＬＵＴ１とは同一の内容とし、ユーザが予め定めたカラーＬＵＴ１の内容をそのまま反映する。）。
【０１２２】
すると、ＣＰＵ１４がカラーＬＵＴ１−２とカラーＬＵＴ２−２を用いて描画される画像の画素によって表示された組織（部位）は、ユーザによって予め定義（選択）された緑色を色相の基礎とした画素と、算出された緑色と識別が容易な色相を基礎とした画素と、によって表示されるのでユーザは明確に２つの組織（部位）を区別することが可能になる。
［６．第１実施形態における描画手法］
図１２は、本実施形態の一例である図９における動作を含む描画動作を示すフローチャートである。このアルゴリズムにより一つのボリュームデータに対して複数のカラーＬＵＴを用いたレンダリングが可能である。
【０１２３】
図１２の動作フローについてステップ毎に説明する。
【０１２４】
ステップＳ２０において、ＣＰＵ１４はボリュームデータＶ１における投影開始点Ｏ、およびサンプリング間隔（投影開始点からの光の進行方向における演算間隔）を設定する。
【０１２５】
ステップＳ２１において、ＣＰＵ１４は反射光Ｅ、残存光Ｉ、現在計算位置Ｘを初期設定する。投影開始点において反射する光はないので反射光Ｅ＝０であり、また投影開始点においては減少している光はないので残存光は１となる（１で正規化されている）。また、現在計算位置Ｘを投影開始点とし、現在計算位置Ｘ＝Ｏに設定し初期化する。
【０１２６】
ステップＳ２２において、投影開始点から最初にボリュームデータＶ１における演算すべき位置を現在計算位置Ｘとして、周囲のボクセルデータ（周囲のボクセル値）から現在計算位置Ｘの補間ボクセル値Ｖを求める。これは、現在計算位置Ｘは必ずしもＣＴ等から得られた格子状の頂点にはないからである。
【０１２７】
また、ＣＰＵ１４は、現在計算位置Ｘの周辺のボクセルデータ（ボクセル値）から現在計算位置Ｘのグラジエント（勾配）gを求める。
【０１２８】
ステップＳ２３において、ステップＳ２２において演算された補間ボクセル値Ｖから、予め演算されたオパシティＬＵＴ１（オパシティＬＵＴ１は、ボリュームデータＶ１から、組織（部位）１を単独で表示する場合に予め定められている（一例として図８（Ａ）における肋骨および周辺の骨を単独で表示する場合である。））および図９乃至図１１を用いて説明したカラーＬＵＴ１−２から、現在計算位置Ｘにおける組織（部位）１に対応する不透明度α１とカラー値Ｃ１とを演算する。
【０１２９】
ステップＳ２４において、ステップＳ２２において演算された補間ボクセル値Ｖから、予め演算されたオパシティＬＵＴ２（オパシティＬＵＴ２は、ボリュームデータＶ１から、組織（部位）２を単独で表示する場合に予め定められている（一例として図８（Ｂ）における左右の肺を単独で表示する場合である。））および図９乃至図１１を用いて説明した予め演算されたカラーＬＵＴ２−２から、現在計算位置Ｘにおける組織（部位）２に対応する不透明度α２とカラー値Ｃ２とを演算する。
【０１３０】
ステップＳ２５において、ステップＳ２２において演算された勾配ｇからシェーディング係数βを演算する。
【０１３１】
ステップＳ２６において、ステップＳ２３において演算された不透明度α１と、ステップＳ２４において演算された不透明度α２とから現在計算位置Ｘにおける組織（部位）１と組織（部位）２とを同時に表示する場合の新たな不透明度αを演算する。新たな不透明度αは、不透明度α１および不透明度α２のうち大きい方の値とする。
【０１３２】
すなわち、不透明度α１＞不透明度α２の場合には新たな不透明度α＝不透明度α１となり、不透明度α１＜不透明度α２の場合には新たな不透明度α＝不透明度α２となり、不透明度α１＝不透明度α２の場合には新たな不透明度α＝不透明度α１＝不透明度α２となる。
【０１３３】
さらに、ステップＳ２３において演算された不透明度α１並びにカラー値Ｃ１、およびステップＳ２４において演算された不透明度α２並びにカラー値Ｃ２とから現在計算位置Ｘにおける組織（部位）１と組織（部位）２とを同時に表示する場合の新たなカラー値Ｃを演算する（カラー値Ｃは一例として式（１）によって演算される）。
（数１）
Ｃ＝（α１×Ｃ１＋α２×Ｃ２）／（α１＋α２） ・・・ （式１）
ステップＳ２７において、現在計算位置Ｘの減衰光Ｄおよび部分反射光Ｆを演算し、光の進行方向Ｏ−Ｘにサンプリング間隔ΔＳだけ進んだ位置におけるステップＳ２２からステップＳ２６の演算を行なうために、反射光Ｅ、および残存光Ｉを更新する。
【０１３４】
ここで、減衰光Ｄは残存光Ｉに該当する入射光が現在計算位置Ｘにおいてどれだけ反射するか（現在計算位置Ｘから透過する透過光に対してどれだけ減衰するか）を示す光の量であるから、減衰光Ｄは、残存光Ｉ（現在計算位置Ｘに入射する光）に不透明度αを乗算した値になる（減衰光Ｄ＝残存光Ｉ×不透明度α）。
【０１３５】
また、減衰光Ｄの全てが、光の進行方向Ｏ−Ｘに対して戻り光となる訳ではなく、ステップＳ２５において演算された現在計算位置Ｘにおけるシェーディング係数βによって、減衰光の内で、光の進行方向Ｏ−Ｘに対する戻り光となる割合が決まる。従って、光の進行方向Ｏ−Ｘに対する戻り光を部分反射光Ｆとすると、部分反射光Ｆはシェーディング係数βと減衰光Ｄを乗算した値に、カラー（色）の割合であるカラー値Ｃを乗算した値（部分反射光Ｆ＝シェーディング係数β×減衰光Ｄ×カラー値Ｃ）となる。
【０１３６】
さらに、新たな反射光Ｅ＝Ｅ＋Ｆ、新たな残存光Ｉ＝Ｉ−Ｄ、と設定する。
【０１３７】
ステップＳ２８において、現在計算位置Ｘをサンプリング間隔ΔＳだけ更新する。すなわち、Ｘ＝Ｘ＋ΔＳと設定する。
【０１３８】
ステップＳ２９において、現在計算位置Ｘが予め演算を終了させるべき位置になったか、或いは、残存光Ｉが０になったか（残存光Ｉが０になると先に進むべき光がなくなる。）を判断し、現在計算位置Ｘが予め演算を終了させるべき位置になったか、或いは、残存光Ｉが０になった場合（ステップＳ２９：ＮＯ）には、ステップＳ２２に進み、現在計算位置Ｘが予め演算を終了させるべき位置になった場合、或いは、残存光Ｉが０になった場合（ステップＳ９：ＹＥＳ）には、ステップＳ３０に進む。
【０１３９】
ステップＳ３０において、全ての現在計算位置Ｘにおける反射光の和となっている反射光Ｅを投影開始点Ｏにおいて演算されたピクセル（画面中の画素に対応）のピクセル値として描画する。
【０１４０】
これにより、新たなカラーＬＵＴを作成することによって複数の観察対象が存在する場合に容易にそれぞれを区別して描画することできる。特に、それぞれの観察対象を表現する場合にオパシティＬＵＴの不透明部分に重複する箇所がある場合には、複数のカラーＬＵＴを用いることによって、単一のカラーＬＵＴに複雑な設定を行う事無く、複数の観察対象を区別して描画することできる。また、いずれかの観察対象のオパシティＬＵＴ、カラーＬＵＴに行った変更を即座に、複数の観察対象を表示する画像に反映させることが出来る。
［７．第２実施形態］
第２実施形態としてCT値などのボクセル値が共通する臓器に対しては臓器抽出アルゴリズムなどにより領域抽出を行い、抽出された領域を描画領域として、描画領域毎にそれぞれ異なる不透明度設定、色相、色彩、明度等を設定することによって区別して描画する場合に、それぞれの臓器に対応するカラーＬＵＴをそれぞれ動的に作成する場合について図１３乃至図１６を用いて説明する。
【０１４１】
図１３は、人体のボリュームデータから臓器抽出アルゴリズムなどにより領域抽出を行い腎臓および腎臓に結合する血管３０の外形を白黒画像（又はカラー色）を用いてモニタ４に表示した図である。
【０１４２】
図１４は、図１３における人体のボリュームデータから臓器抽出アルゴリズムなどにより領域抽出を行い腎臓および肝臓周辺の太い血管３２の外形を白黒画像（（又は図１３と同一カラー色）（色相、彩度、明度が同一であることを意味する））を用いてモニタ４に表示した図である。
【０１４３】
図１５は、図１３における人体のボリュームデータから臓器抽出アルゴリズムなどにより領域抽出を行い肝臓および肝臓に結合する血管３１の外形を白黒画像（（又は図１３と同一カラー色（色相、彩度、明度が同一であることを意味する））を用いてモニタ４に表示した図である。
【０１４４】
臓器抽出アルゴリズムなどにより領域抽出を行っているのは、腎臓および腎臓に結合する血管３０、肝臓および肝臓に結合する血管３１、および腎臓および肝臓周辺の太い血管３２は近いＣＴ値を有するのでＣＴ値のみによる単純な区分けは出来ない。その為に臓器抽出アルゴリズムなどにより領域抽出を行いそれぞれの組織の領域を取得している。また、取得された領域をマスクとし、マスクされた領域のみを描画することによって、それぞれの組織の画像を作成する。
【０１４５】
また、図１３、１４、および１５に表示された腎臓および腎臓に結合する血管３０の外形、肝臓および肝臓に結合する血管３１の外形、および腎臓および肝臓周辺の太い血管３２の外形を白黒画像（（又は図１３と同一カラー色）（色相、彩度、明度が同一であることを意味する））を用いて同時に表示した場合には、ユーザは腎臓および腎臓に結合する血管３０、肝臓および肝臓に結合する血管３１、および腎臓および肝臓周辺の太い血管３２を相互に区別して認識することは難しい。
【０１４６】
また、腎臓および腎臓に結合する血管３０、肝臓および肝臓に結合する血管３１、および腎臓および肝臓周辺の太い血管３２の相互位置関係（どの部分が視点位置から前にあるのか後ろにあるのかという位置関係を含む。）をユーザが認識することが難しく、ユーザが適切な医療行為を実施することが困難になる場合、また、ユーザが画像の識別性を向上するために煩雑な操作を行うことに伴って、円滑かつ的確な医療行為を実施することが困難になる場合がある。
【０１４７】
一方で、それぞれの組織は近いＣＴ値を有するので単一のカラーＬＵＴでは組織を区別して描画することが出来ない。
【０１４８】
しかし、図１６に示すように、腎臓および腎臓に結合する血管３０の外形、肝臓および肝臓に結合する血管３１の外形、および腎臓および肝臓周辺の太い血管３２の外形を少なくとも色相、彩度、明度のいずれか一つを異なるように（望ましくは色相が相互に類似しない色相を基調として各部位を同時に表示する）同時に表示した場合には、ユーザは腎臓および腎臓に結合する血管３０、肝臓および肝臓に結合する血管３１、および腎臓および肝臓周辺の太い血管３２を相互に区別して認識するが容易になり、ユーザは腎臓および腎臓に結合する血管３０、肝臓および肝臓に結合する血管３１、および腎臓および肝臓周辺の太い血管３２の人体内の空間的な位置関係を容易に認識することが可能となる（視点からの各部位の前後関係も容易に識別することが可能になる）。
【０１４９】
また、実施形態２では、腎臓および腎臓に結合する血管３０、肝臓および肝臓に結合する血管３１、および腎臓および肝臓周辺の太い血管３２のそれぞれの外形を表示するように説明したが、本願はこれに限定されるわけではなく、例えば、腎臓および腎臓に結合する血管３０、肝臓および肝臓に結合する血管３１、および腎臓および肝臓周辺の太い血管３２の形状をマスクとして使用し、腎臓および腎臓に結合する血管３０、肝臓および肝臓に結合する血管３１、および腎臓および肝臓周辺の太い血管３２で囲まれる部分の内側の部位（組織）を同時に表示することも可能である。
【０１５０】
マスク(領域抽出を行いそれぞれの組織の領域) を用いてレイキャスト法によって描画するには、図１２のアルゴリズムのステップＳ２３、Ｓ２４において、不透明度α１α２を求めるときに、その位置Ｘがマスクに含まれない場合(組織に含まれない場合)に、その含まれない方の不透明度を0とすることで描画できる。
【０１５１】
これによって単一のカラーＬＵＴでは組織を区別して描画することが出来ない場合であったとしても、ユーザが複数のカラーＬＵＴを明示的に作成させる事無く描画できる。
［８．その他の実施形態］
図９または図１６で説明したように、２つの組織（部位）または３つの組織（部位）を同時に表示する場合を説明したが、同時に表示される組織（部位）に制限があるわけではなく組織（部位）は任意の数まで同時に表示されることが可能であり、それぞれの組織（部位）に対応したカラーＬＵＴが生成される。
【０１５２】
また、図９では、２つの組織（部位）が同時に表示される状態で説明が終了しているが、本願においては、２つの組織（部位）が同時に表示された後に、再び各組織（部位）を別々に表示する場合には、新たに生成されたカラーＬＵＴ１−２およびカラーＬＵＴ２−２を継続して使用するようにしてもよい。
【０１５３】
また、図９では、２つの組織（部位）が同時に表示される状態で説明が終了しているが、本願においては、２つの組織（部位）が同時に表示された後に、再び各組織（部位）を別々に表示する場合に、新たに生成されたカラーＬＵＴ１−２およびカラーＬＵＴ２−２を継続して使用するよりも、各組織（部位）を別々に表示する場合に使用されていたカラーＬＵＴ１およびカラーＬＵＴ２を使用することをユーザが所望する場合には、カラーＬＵＴ１およびカラーＬＵＴ２を使用するようにしてもよい。このようにすることによって、それぞれの組織を単独で観察するときには客観性の高い描画を行いつつ、２つの組織を同時に観察するときには識別性の高い描画を行うことが簡単にできる。
【０１５４】
また、図９において、カラーＬＵＴ１−２はカラーＬＵＴ１と異なるように設定したが、カラーＬＵＴ１−２をカラーＬＵＴ１と同じにしてもよい。または、カラーＬＵＴ２−２をカラーＬＵＴ２と同じにしてもよい。
【０１５５】
また、各組織（部位）の色の設定はＬＵＴを用いて行なっているが、本願はこれに限定されるわけではなく、各組織（部位）の色の設定を任意の関数等の他の手法を用いて設定するようにしてもよい。
【０１５６】
また、各組織（部位）の色の設定はＬＵＴを用いて行なっているが、本願はこれに限定されるわけではなく、各組織（部位）の色は一定色であっても良い。これは本願ではそれぞれの組織に対して色を決定するために、ボクセル値に応じた色を設定する必要がないからである。このようにした場合はカラーＬＵＴ変換処理が省略できるので描画速度が向上する。
【０１５７】
また、新たなカラーＬＵＴを生成する場合には、一つのカラーＬＵＴに複数の色相を設定し、複数の色相を含むカラーＬＵＴを少なくとも一つ以上用いて、複数の組織（部位）を表示するようにしてもよい。
【０１５８】
また、図１２では典型的なレイキャスト法のアルゴリズムを示したが、レイキャスト法は勾配Ｇを使用しない形態、並列実行させる形態、カラーＬＵＴを用いず色が固定値である形態、副光源が設定してある形態、透視投影法によって描画する形態などの多種多様な形態がある。すなわち、ボクセルの不透明度を利用することと、ボリュームデータからの反射光を用いて画像の画素を決定する方法であればレイキャスト法とする。
【０１５９】
また、図１２では典型的なレイキャスト法のアルゴリズムとして、ボクセルの不透明度はボクセル値から算出したが、ボクセルにあらかじめ不透明度が割り当てられていても良い。マスクの実装方法の一つだからである。
【０１６０】
なお、図６、および図９乃至図１２における動作手順を、ハードディスク等の記録媒体に予め記録しておき、或いはインターネット等のネットワークを介して予め記録しておき、これを汎用のマイクロコンピュータ等により読み出して実行することにより、当該汎用のマイクロコンピュータ等を実施形態に係わるＣＰＵとして機能させることも可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１６１】
【図１】（Ａ）本実施形態におけるシステム構成の一例を示す図である。（Ｂ）本実施形態におけるハードウェア構成の一例を示す図である。
【図２】本実施形態における画像撮像システムの一例である。
【図３】ボリュームデータとボクセルとを説明する図である。
【図４】ボクセル値と不透明度との関係を説明する図である。
【図５】ボリュームレンダリングを説明する図である。
【図６】本実施形態におけるレイキャスト法の動作の一例を示すフローチャートである。
【図７】従来における一実施例の画面を示す図である。
【図８】本実施形態における一実施例を示す画面を示す図である。
【図９】第１実施形態における動作の一例の概要を示すフローチャートである。
【図１０】第１実施形態における複数のＬＵＴの作成方法を説明する図である。
【図１１】第１実施形態における複数のＬＵＴの作成方法を説明する図である。
【図１２】第１実施形態における動作の一例を示すフローチャートである。
【図１３】第２実施形態における組織（部位）の一部を表示した画面を示す図である。
【図１４】第２実施形態における組織（部位）の一部を表示した画面を示す図である。
【図１５】第２実施形態における組織（部位）の一部を表示した画面を示す図である。
【図１６】第２実施形態における組織（部位）を同時描画した画面を示す図である。
【符号の説明】
【０１６２】
１ ・・・ 画像表示装置
２ ・・・ データベース
３・・・ 計算機
４ ・・・ モニタ
５ ・・・ キーボード
６ ・・・ マウス
【特許請求の範囲】
【請求項１】
レイキャスト法により少なくとも一つのボリュームデータを可視化する医療画像表示装置において、
前記ボリュームデータの一つに含まれるボクセルについて可視化する時の色を与える、少なくとも２以上の色取得関数による色取得手段と、
前記色取得関数の少なくとも一つについて、その前記色取得関数に対応する新たな前記色取得関数を演算する色取得手段演算手段と、を備え、
少なくとも１つ以上の新たな前記色取得関数を用いて、前記レイキャスト法によって前記少なくとも一つのボリュームデータを可視化する可視化手段と、
を備えることを特徴とする医療画像表示装置。
【請求項２】
請求項１に記載の医療画像表示装置において、
前記色取得手段演算手段は、前記２以上の色取得関数が与える色が互いに近似する場合には、前記可視化手段が用いる前記色取得関数及び前記新たな前記色取得関数が与える色の色相、彩度、および明度の少なくとも何れか一つが相互に異なるように、少なくとも一つ以上の当該新たな前記色取得関数を演算させることを特徴とする医療画像表示装置。
【請求項３】
請求項１乃至２の何れかに記載の医療画像表示装置において、
前記色取得手段演算手段は、ユーザによって予め定められた前記色取得関数が有る場合には、前記色取得手段演算手段は、ユーザによって予め定められた前記色取得関数でない他の前記色取得関数に対応する前記新たな前記色取得関数を演算することを特徴とする医療画像表示装置。
【請求項４】
請求項３に記載の医療画像表示装置において、
前記色取得手段演算手段は、前記ユーザによって予め定められた前記色取得関数が与える色と前記新たな前記色取得関数が与える色とが、色相、彩度、および明度の少なくとも何れか一つが相互に異なるように演算することを特徴とする医療画像表示装置。
【請求項５】
請求項１乃至４の何れか一項に記載の医療画像表示装置は更に、
それぞれの前記色取得関数に対応するマスクを取得するマスク取得手段を有し、
前記可視化手段は前記マスクを用い、前記レイキャスト法によって前記一つのボリュームデータを可視化することを特徴とする医療画像表示装置。
【請求項６】
請求項１乃至５の何れか一項に記載の医療画像表示装置において、
前記色取得関数は区分連続関数によって実現されることを特徴とする医療画像表示装置。
【請求項７】
請求項６に記載の医療画像表示装置において、
前記色取得関数に係る区分連続関数はルックアップテーブル（Look Up Table（L.U.T.））によって実現されることを特徴とする医療画像表示装置。
【請求項８】
レイキャスト法により少なくとも一つのボリュームデータを可視化する医療画像表示装置の制御方法において、
前記ボリュームデータの一つに含まれるボクセルについて可視化する時の色を与える、少なくとも２以上の色取得関数による色取得工程と、
前記色取得関数の少なくとも一つについて、その前記色取得関数に対応する新たな前記色取得関数を演算する色取得工程演算工程と、を備え、
少なくとも１つ以上の新たな前記色取得関数を用いて、前記レイキャスト法によって前記少なくとも一つのボリュームデータを可視化する可視化工程と、
を備えることを特徴とする医療画像表示装置の制御方法。
【請求項９】
請求項８に記載の医療画像表示装置の制御方法において、
前記色取得工程演算工程は、前記２以上の色取得関数が与える色が互いに近似する場合には、前記可視化工程において用いられる前記色取得関数及び前記新たな前記色取得関数が与える色の色相、彩度、および明度の少なくとも何れか一つが相互に異なるように、少なくとも一つ以上の当該新たな前記色取得関数を演算させることを特徴とする医療画像表示装置の制御方法。
【請求項１０】
請求項８又は９に記載の医療画像表示装置の制御方法において、
前記色取得工程演算工程において、ユーザによって予め定められた前記色取得関数が有る場合には、前記色取得工程演算工程は、ユーザによって予め定められた前記色取得関数ではない他の前記色取得関数に対応する前記新たな前記色取得関数を演算することを特徴とする医療画像表示装置の制御方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の医療画像表示装置の制御方法において、
前記色取得工程演算工程は、前記ユーザによって予め定められた前記色取得関数が与える色と前記新たな前記色取得関数が与える色とが、色相、彩度、および明度の少なくとも何れか一つが相互に異なるように演算することを特徴とする医療画像表示装置の制御方法。
【請求項１２】
請求項８乃至１１の何れか一項に記載の医療画像表示装置の制御方法は更に、
それぞれの前記色取得関数に対応するマスクを取得するマスク取得工程を有し、
前記可視化工程において前記マスクを用い、前記レイキャスト法によって前記一つのボリュームデータを可視化することを特徴とする医療画像表示装置の制御方法。
【請求項１３】
請求項８乃至１２の何れか一項に記載の医療画像表示装置の制御方法において、
前記色取得関数は区分連続関数によって実現されることを特徴とする医療画像表示装置の制御方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の医療画像表示装置の制御方法において、
前記色取得関数に係る区分連続関数はルックアップテーブル（Look Up Table（L.U.T.））によって実現されることを特徴とする医療画像表示装置の制御方法。
【請求項１５】
レイキャスト法により少なくとも一つのボリュームデータを可視化する医療画像表示装置に含まれるコンピュータを、
前記ボリュームデータの一つに含まれるボクセルについて可視化する時の色を与える、少なくとも２以上の色取得関数による色取得手段、
前記色取得関数の少なくとも一つについて、その前記色取得関数に対応する新たな前記色取得関数を演算する色取得手段演算手段、として機能させ、
少なくとも１つ以上の新たな前記色取得関数を用いて、前記レイキャスト法によって前記少なくとも一つのボリュームデータを可視化する可視化手段、として機能させることを特徴とする医療画像表示装置の制御プログラム。
【請求項１６】
請求項１５に記載の医療画像表示装置の制御プログラムにおいて、
前記色取得手段演算手段は、前記２以上の色取得関数が与える色が互いに近似する場合には、前記可視化手段が用いる前記色取得関数及び前記新たな前記色取得関数が与える色の色相、彩度、および明度の少なくとも何れか一つが相互に異なるように、少なくとも一つ以上の当該新たな前記色取得関数を演算することを特徴とする医療画像表示装置の制御プログラム。
【請求項１７】
請求項１５又は１６に記載の医療画像表示装置の制御プログラムにおいて、
前記色取得手段演算手段は、ユーザによって予め定められた前記色取得関数が有る場合には、前記色取得手段演算手段は、ユーザによって予め定められた前記色取得関数でない他の前記色取得関数に対応する前記新たな前記色取得関数を演算することを特徴とする医療画像表示装置の制御プログラム。
【請求項１８】
請求項１７に記載の医療画像表示装置の制御プログラムにおいて、
前記色取得手段演算手段は、前記ユーザによって予め定められた前記色取得関数が与える色と前記新たな前記色取得関数が与える色とが、色相、彩度、および明度の少なくとも何れか一つが相互に異なるように演算することを特徴とする医療画像表示装置の制御プログラム。
【請求項１９】
請求項１５乃至１８の何れか一項に記載の医療画像表示装置の制御プログラムは更に、
それぞれの前記色取得関数に対応するマスクを取得するように機能させるマスク取得手段を有し、
前記可視化手段は前記マスクを用い、前記レイキャスト法によって前記一つのボリュームデータを可視化することを特徴とする医療画像表示装置の制御プログラム。
【請求項２０】
請求項１５乃至１９の何れか一項に記載の医療画像表示装置の制御プログラムにおいて、
前記色取得関数は区分連続関数によって実現されることを特徴とする医療画像表示装置の制御プログラム。
【請求項２１】
請求項１５に記載の医療画像表示装置の制御プログラムにおいて、
前記色取得関数に係る区分連続関数はルックアップテーブル（Look Up Table（L.U.T.））によって実現されることを特徴とする医療画像表示装置の制御プログラム。
【請求項１】
レイキャスト法により少なくとも一つのボリュームデータを可視化する医療画像表示装置において、
前記ボリュームデータの一つに含まれるボクセルについて可視化する時の色を与える、少なくとも２以上の色取得関数による色取得手段と、
前記色取得関数の少なくとも一つについて、その前記色取得関数に対応する新たな前記色取得関数を演算する色取得手段演算手段と、を備え、
少なくとも１つ以上の新たな前記色取得関数を用いて、前記レイキャスト法によって前記少なくとも一つのボリュームデータを可視化する可視化手段と、
を備えることを特徴とする医療画像表示装置。
【請求項２】
請求項１に記載の医療画像表示装置において、
前記色取得手段演算手段は、前記２以上の色取得関数が与える色が互いに近似する場合には、前記可視化手段が用いる前記色取得関数及び前記新たな前記色取得関数が与える色の色相、彩度、および明度の少なくとも何れか一つが相互に異なるように、少なくとも一つ以上の当該新たな前記色取得関数を演算させることを特徴とする医療画像表示装置。
【請求項３】
請求項１乃至２の何れかに記載の医療画像表示装置において、
前記色取得手段演算手段は、ユーザによって予め定められた前記色取得関数が有る場合には、前記色取得手段演算手段は、ユーザによって予め定められた前記色取得関数でない他の前記色取得関数に対応する前記新たな前記色取得関数を演算することを特徴とする医療画像表示装置。
【請求項４】
請求項３に記載の医療画像表示装置において、
前記色取得手段演算手段は、前記ユーザによって予め定められた前記色取得関数が与える色と前記新たな前記色取得関数が与える色とが、色相、彩度、および明度の少なくとも何れか一つが相互に異なるように演算することを特徴とする医療画像表示装置。
【請求項５】
請求項１乃至４の何れか一項に記載の医療画像表示装置は更に、
それぞれの前記色取得関数に対応するマスクを取得するマスク取得手段を有し、
前記可視化手段は前記マスクを用い、前記レイキャスト法によって前記一つのボリュームデータを可視化することを特徴とする医療画像表示装置。
【請求項６】
請求項１乃至５の何れか一項に記載の医療画像表示装置において、
前記色取得関数は区分連続関数によって実現されることを特徴とする医療画像表示装置。
【請求項７】
請求項６に記載の医療画像表示装置において、
前記色取得関数に係る区分連続関数はルックアップテーブル（Look Up Table（L.U.T.））によって実現されることを特徴とする医療画像表示装置。
【請求項８】
レイキャスト法により少なくとも一つのボリュームデータを可視化する医療画像表示装置の制御方法において、
前記ボリュームデータの一つに含まれるボクセルについて可視化する時の色を与える、少なくとも２以上の色取得関数による色取得工程と、
前記色取得関数の少なくとも一つについて、その前記色取得関数に対応する新たな前記色取得関数を演算する色取得工程演算工程と、を備え、
少なくとも１つ以上の新たな前記色取得関数を用いて、前記レイキャスト法によって前記少なくとも一つのボリュームデータを可視化する可視化工程と、
を備えることを特徴とする医療画像表示装置の制御方法。
【請求項９】
請求項８に記載の医療画像表示装置の制御方法において、
前記色取得工程演算工程は、前記２以上の色取得関数が与える色が互いに近似する場合には、前記可視化工程において用いられる前記色取得関数及び前記新たな前記色取得関数が与える色の色相、彩度、および明度の少なくとも何れか一つが相互に異なるように、少なくとも一つ以上の当該新たな前記色取得関数を演算させることを特徴とする医療画像表示装置の制御方法。
【請求項１０】
請求項８又は９に記載の医療画像表示装置の制御方法において、
前記色取得工程演算工程において、ユーザによって予め定められた前記色取得関数が有る場合には、前記色取得工程演算工程は、ユーザによって予め定められた前記色取得関数ではない他の前記色取得関数に対応する前記新たな前記色取得関数を演算することを特徴とする医療画像表示装置の制御方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の医療画像表示装置の制御方法において、
前記色取得工程演算工程は、前記ユーザによって予め定められた前記色取得関数が与える色と前記新たな前記色取得関数が与える色とが、色相、彩度、および明度の少なくとも何れか一つが相互に異なるように演算することを特徴とする医療画像表示装置の制御方法。
【請求項１２】
請求項８乃至１１の何れか一項に記載の医療画像表示装置の制御方法は更に、
それぞれの前記色取得関数に対応するマスクを取得するマスク取得工程を有し、
前記可視化工程において前記マスクを用い、前記レイキャスト法によって前記一つのボリュームデータを可視化することを特徴とする医療画像表示装置の制御方法。
【請求項１３】
請求項８乃至１２の何れか一項に記載の医療画像表示装置の制御方法において、
前記色取得関数は区分連続関数によって実現されることを特徴とする医療画像表示装置の制御方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の医療画像表示装置の制御方法において、
前記色取得関数に係る区分連続関数はルックアップテーブル（Look Up Table（L.U.T.））によって実現されることを特徴とする医療画像表示装置の制御方法。
【請求項１５】
レイキャスト法により少なくとも一つのボリュームデータを可視化する医療画像表示装置に含まれるコンピュータを、
前記ボリュームデータの一つに含まれるボクセルについて可視化する時の色を与える、少なくとも２以上の色取得関数による色取得手段、
前記色取得関数の少なくとも一つについて、その前記色取得関数に対応する新たな前記色取得関数を演算する色取得手段演算手段、として機能させ、
少なくとも１つ以上の新たな前記色取得関数を用いて、前記レイキャスト法によって前記少なくとも一つのボリュームデータを可視化する可視化手段、として機能させることを特徴とする医療画像表示装置の制御プログラム。
【請求項１６】
請求項１５に記載の医療画像表示装置の制御プログラムにおいて、
前記色取得手段演算手段は、前記２以上の色取得関数が与える色が互いに近似する場合には、前記可視化手段が用いる前記色取得関数及び前記新たな前記色取得関数が与える色の色相、彩度、および明度の少なくとも何れか一つが相互に異なるように、少なくとも一つ以上の当該新たな前記色取得関数を演算することを特徴とする医療画像表示装置の制御プログラム。
【請求項１７】
請求項１５又は１６に記載の医療画像表示装置の制御プログラムにおいて、
前記色取得手段演算手段は、ユーザによって予め定められた前記色取得関数が有る場合には、前記色取得手段演算手段は、ユーザによって予め定められた前記色取得関数でない他の前記色取得関数に対応する前記新たな前記色取得関数を演算することを特徴とする医療画像表示装置の制御プログラム。
【請求項１８】
請求項１７に記載の医療画像表示装置の制御プログラムにおいて、
前記色取得手段演算手段は、前記ユーザによって予め定められた前記色取得関数が与える色と前記新たな前記色取得関数が与える色とが、色相、彩度、および明度の少なくとも何れか一つが相互に異なるように演算することを特徴とする医療画像表示装置の制御プログラム。
【請求項１９】
請求項１５乃至１８の何れか一項に記載の医療画像表示装置の制御プログラムは更に、
それぞれの前記色取得関数に対応するマスクを取得するように機能させるマスク取得手段を有し、
前記可視化手段は前記マスクを用い、前記レイキャスト法によって前記一つのボリュームデータを可視化することを特徴とする医療画像表示装置の制御プログラム。
【請求項２０】
請求項１５乃至１９の何れか一項に記載の医療画像表示装置の制御プログラムにおいて、
前記色取得関数は区分連続関数によって実現されることを特徴とする医療画像表示装置の制御プログラム。
【請求項２１】
請求項１５に記載の医療画像表示装置の制御プログラムにおいて、
前記色取得関数に係る区分連続関数はルックアップテーブル（Look Up Table（L.U.T.））によって実現されることを特徴とする医療画像表示装置の制御プログラム。
【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２００９−１６０３０６（Ｐ２００９−１６０３０６Ａ）
【公開日】平成２１年７月２３日（２００９．７．２３）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−２３６５（Ｐ２００８−２３６５）
【出願日】平成２０年１月９日（２００８．１．９）
【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２１年７月２３日（２００９．７．２３）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年１月９日（２００８．１．９）
【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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