【課題】計算負荷を増やすことなく、中心パスに沿って画像上の縮尺が揺らぐことを防止するとともに、中心パスが大きく曲がる部分で同じ観察対象が重複して表示されることを防止する。
【解決手段】大腸１２の最大半径(R)の円盤１３Ａ〜２２Ａを作成し、それぞれの円盤の輪郭同士を仮想バネ３１ａ〜３９ｂで繋ぐ。次に、仮想バネエネルギーＥが最小になるように円盤の向きを調整することにより、隣り合う円盤同士が交差しないようにする。そして、それぞれの円盤を通って仮想光線を投射することにより、大腸１２内の画像を生成する。これにより、中心パス１１に沿った仮想光線の揺らぎが小さくなり、中心パス１１に沿って画像上の縮尺が揺らぐことを防止できるとともに、中心パス１１が大きく曲がる部分で同じ観察対象が重複して表示されることを防止することができる。 （もっと読む）

本発明は、ボリュームデータ記録を用いた被調査脳の構造的変化の局所解剖図的表示方法に関する。本発明に従って、この方法は以下の特徴により識別される。断面の抽出により機能領域をマッピングし、該断面により被調査脳の２つの機能領域の境界を記録される。２つの機能領域の境界は多変量距離測定の計算によって記録される。そして２つの皮質領域の境界の部位は記録されるとともに、少なくとも１つの参照脳の境界部位の微細構造と比較される。個人間の変動性を考慮しての様々な脳の様々な領域の比較可能性を増加するため、弾性レジストレーション法を用いてボリュームデータ記録を標的ボリュームデータ記録へ変換することが適切である。
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【課題】 効率的に多数の画像を収集することを可能とする。
【解決手段】 記憶管理部２６は、二次データの作成方法を表す作成方法データを作成する。作成方法データは、記憶部２５に記憶する。記憶管理部２６は、二次画像の表示のためなどで二次データの読み出しが必要になったことに応じて、読み出しの対象となる二次データの作成方法を記憶部２５に記憶された作成方法データに基づいて判断し、この作成方法での二次データの作成を二次データ作成部２３に要求する。記憶管理部２６は、作成の要求に応じて二次データ作成部２３により作成された画像データを読み出しデータとして出力する。 （もっと読む）

【課題】診断部位と周辺組織との位置関係の把握を可能としつつ、診断部位の詳細な画像を得ることが可能な画像処理装置を提供する。
【解決手段】ボリュームデータについて、３ＤＲＯＩ１８内を対象としてＭＩＰ処理を行うことでＭＩＰ画像データを作成する。３ＤＲＯＩ１８以外の領域については、２ＤＲＯＩ１５を投影方向（画面１３ａの奥行き方向）に投影することで形成された領域以外を対象としてボリュームレンダリングを行うことでＶＲ画像データを作成する。ＭＩＰ画像とＶＲ画像とを重畳させて表示部に表示させる。ＭＩＰ画像の前後の領域については画像が形成されていないため、３ＤＲＯＩ１８内の病変部について詳細な画像が得られ、ＶＲ画像を観察することで周辺組織との位置関係を把握することができる。 （もっと読む）

【課題】３次元医療画像診断の妨げとなる骨領域を除去することで、診断に適した医療画像を作成する画像処理装置を提供する。
【解決手段】画像処理装置の制御部７は、医用画像撮影装置で撮影された被検体の複数のスライス画像を読み込み（Ｓ１００１）、肺野領域に相当する基準スライス画像を選定する。当該基準スライス画像を基にして、体表に近い領域に位置する骨（肋骨等）を抽出するための骨抽出領域を、体領域から肺野領域を差分して得る（Ｓ１００２）。制御部７は、読み込んだ複数のスライス画像から大動脈領域を抽出し（Ｓ１００３）、当該大動脈領域を骨領域と区別する。制御部７は、読み込んだ複数のスライス画像毎に骨抽出領域を重ねて当該骨抽出領域の画素値を検索して骨領域を抽出する（Ｓ１００４）。骨領域を除外した複数のスライス画像を再構成して、目的とする臓器（例えば肝臓）のみの３次元表示画像を得る（Ｓ１００５）。 （もっと読む）

【課題】左右で異なる状態を自動的に検出するために、左右対称の器官系の三次元画像の評価が広い部分で自動化される方法を提供する。
【解決手段】三次元画像（１）で左右対称の器官系（１１）をセグメント化し、セグメント化された器官系（１１）を変形させて、変形された器官系（１１’）がその外形に関して鏡面対称な２つの半分となるようにし、変形された器官系（１１’）の鏡面対称な両半分間の相違（１７）を、一方の半分と他方の半分との比較に基づいて求め、求められた相違（１７）を表示する。 （もっと読む）

幾つかの対象物のスキャンデータから生体構造の一部のモデルを作成する方法が開示される。この方法は、スキャンデータを収集する段階；スキャンデータに特徴検出器を適用する段階；特徴検出器の出力を共通の基準座標系に変換する段階；及び変換されたデータを累積してモデルを生成する段階を有する。この方法は、故に、幾つかの対象物のスキャンデータから自動的にモデルを作成することができる。この方法はまた、必要に応じて、累積されたデータの何れが最終的なモデルに含められるべきかを選択するユーザ入力を受け取る段階を含んでいてもよい。このユーザ入力は、手作業での輪郭抽出より遙かに少ない労力のみを必要とし、また、モデルを作成するために使用される対象物の数とは実質的に無関係である。
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画像化される対象物の異なるクラスの特性を識別する、2次元画像用のデータを生成する方法および装置が開示され、これは、異なるクラスに分類されたボリュームデータを別個にレンダリングし、この別個のレンダリングの全てから、2次元画像で使用するための1つのデータを画像ピクセルとして選択することによって行われる。これは、2次元画像で使用されるそれぞれのデータについて繰り返され、それにより、たとえば、異なるクラスのデータの混合/組合せとして、2次元画像全体についてデータが選択的に構築される。2次元画像用のデータは、異なるクラスのデータを視覚的に区別するために、色別化されてもよい。そのため、造影剤を受ける組織の画像強調に適用されると、患者摂取動態情報が、ボリュームレンダリングに組み込まれて、異なる強調および動態特徴の組織が、識別されることが可能になってもよい。
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【課題】再構成の責務を僅かな計算時間で成し遂げる反復式の再構成方法を提供する。
【解決手段】移動される線源の、対象を通って検出器により測定された投影データから、対象の断層撮影画像を解析的に反復再構成（ＡＲＴ）するために、再構成法における反復補正が、算出された投影データからの表示すべき対象の逆投影により行なわれる対象の断層撮影画像の再構成方法において、補正が投影上で行なわれる。 （もっと読む）

診断画像の自動処理方法およびその処理された画像の評価方法は、コンピュータハードウェアで実行可能な画像処理ソフトウェアプログラムを実行してデジタル入力画像を処理することにより、画像化された身体領域の特定の部位が有する特徴をグラフィック形式および／または英数字形式で強調表示した修正デジタル出力画像を生成する。画像処理ソフトウェアプログラムは、ノンエキスパート画像処理アルゴリズムに基づいて、修正画像を出力する第１画像処理モジュールと、第１画像処理モジュールが出力した修正画像をさらに修正して、所定の特徴を有する画像オブジェクトのピクセルまたはボクセルが強調表示された画像ファイルを出力する、分類・予測アルゴリズムなどのエキスパート画像処理アルゴリズムに基づいた、第２画像処理モジュールとしての分類・評価モジュールと、を備えている。
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【課題】 高解像度の画像データから得られる診断対象の微細構造情報を利用した診断支援が可能な画像診断支援装置等を提供すること。
【解決手段】 高解像度の画像データから得られた診断画像において、診断対象の微細構造における形状の特徴と疾病との関係を表すパラメータを数値化し、これに基づいて癌の発生部位、癌の発育様式等を判別する。従って、肺癌診断の場合には、ルーペによる病理像とほぼ対応させ、腫瘤の性状・病変と既存肺構造との関係に関する評価を用いて、終末細気管支の小型腺癌か肺胞領域の小型腺癌かを判別でき、小型腺癌の画像所見から細胞型分類候補を自動抽出する。 （もっと読む）

【課題】少ない計算量で、複数のフェーズの画像における異常を検出することができる画像処理方法および画像処理プログラムを提供する。
【解決手段】算出した構造情報を利用して異常箇所を検出する。図は、パスの分岐の位置、数、枝の長さや位置を比較することにより、異常箇所を検出する様子を示す。すなわち、フェーズＮの構造情報Ｎでは、分岐ａ２，ａ３が存在するが、前のフェーズＮ−１および後のフェーズＮ＋１には対応する分岐が存在しないことを検出する。また、フェーズＮの構造情報Ｎでは、前のフェーズＮ−１に存在する分岐ａ１、および後のフェーズＮ＋１に存在する分岐ａ５が、対応する箇所ａ４に存在しないことを検出する。 （もっと読む）

【課題】画像の対を位置合わせする方法と、プログラムを具現化してこの方法を実施するプログラム記憶装置とを提供して、例えばマルチモダリティで得られた３次元医用画像を精確にレジストレーションすること。
【解決手段】画像の対を位置合わせする方法において、第1画像および第２画像を有する画像の対を用意し、ここで該画像には、３次元空間におけるピクセルのドメインに相応する複数の輝度が含まれており、前記の第１画像および第２画像の両方にて顕著特徴領域を識別し、ここで各領域には空間スケールが関連付けられており、各領域の中心点によって特徴領域を表し、局所的な輝度に基づいて、一方の画像の特徴点と、他方の画像の特徴点とをレジストレーションし、前記特徴対を類似性の尺度で順序付け、前記の中心点をサブピクセル精度に改善することによって特徴対の結合形対応付け集合を最適化する。 （もっと読む）

【課題】十分に高速に動作しかつ良好なフィルタリング結果が生じるようにする。
【解決手段】元の画像ボクセル（Ｉ_org）を有する第１のデータセットに応じて検査対象のボリュームが個別の画像値を有する複数の３次元画像ボクセルに分割され、各ボクセルの画像値が検査対象の対象固有の特性を再現し、ボリューム全体の再構成後に各画像ボクセルついて予め定められた範囲または半径内での画像値の分散が算出され、各画像ボクセルについて最大分散（ｖ→_max）の方向および最小分散（ｖ→_min）の方向が決定され、元の画像ボクセルが、画像範囲全体にわたって同じ２Ｄフィルタと、前もって算出された分散の極値から生じる選択方向を有する２つの異なる線形フィルタとにより処理されることにより、フィルタリングされた画像ボクセル（Ｉ_IF，Ｉ_ALF,min，Ｉ_ALF,⊥）を有する３つのデータセットが生じ、元の画像ボクセルおよびフィルタリングされた画像ボクセルが局所的な重みの使用のもとで混合されて結果画像（Ｉ_final）が形成される。 （もっと読む）

【課題】画像の位置合わせを精度よく行うことを目的とする。
【解決手段】複数の医用画像（現在画像３０と過去画像４０）を読込み（Ｓ１）、読み込んだ各医用画像を複数の小領域Ｓ及びＳ’に分割し（Ｓ３）、分割された小領域の移動範囲を設定し（Ｓ４）、移動範囲内において、過去画像４０の小領域Ｓ’を移動させながら現在画像３０の小領域Ｓとの位置のずれの大きさを示す指標値を算出する（Ｓ５）。移動範囲内において指標値が最小値となるときの小領域Ｓ’の位置を検出し（Ｓ６〜８）、検出された位置に小領域Ｓ’を移動させて、小領域Ｓと小領域Ｓ’との位置合わせを行う（Ｓ９〜１２）。 （もっと読む）

【課題】 医用画像に埋め込まれた付帯情報を好適に自動消去できる技術を提供する。
【解決手段】 本発明に係る医用画像診断装置１は、被検体の内部形態を反映するデータに基づいて医用画像を形成する画像形成部１０と、その医用画像に基づく出力用画像に埋め込まれた付帯情報を抽出する付帯情報抽出部１５と、その抽出された付帯情報を出力用画像から消去する付帯情報消去部１７と、付帯情報が消去された出力用画像を外部データベース３０に出力する通信インターフェイス１８と、付帯情報が消去された出力用画像を画像出力媒体４０に出力する画像出力インターフェイス１９とを備える。 （もっと読む）

デジタル画像をセグメント化する方法は、デジタル画像を準備するステップ（６１）と、事前に定められた閾値より大きい中間増強を有するポイントを選択するステップ（６２）とを含み、造影剤が、前記画像の取得前に前記デジタル画像の内容に適用され、前記画像内の１つの選択されたポイントの形状行列を前記選択されたポイントのまわりの複数のポイントのウィンドウ内の輝度のモーメントから定義するステップ（６３）と、前記形状行列の固有値を計算するステップ（６４）と、前記固有値から前記ポイントの基礎となる構造物の偏心率を決定するステップ（６５）と、前記偏心率値に基づいて前記画像をセグメント化するステップ（６７）とを含み、形状行列を定義するステップと、前記形状行列の固有値を計算するステップと、基礎構造物の偏心率を決定するステップは、前記画像内の全ポイントに対して繰り返される（６６）。
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【課題】標準モデルの初期位置設定を高精度に行う技術を提供する。
【解決手段】領域抽出装置は、標準モデルを用いたモデルフィッティングを実行する前に、領域拡張手法により抽出対象物体を暫定的に抽出し、暫定的に抽出された抽出対象物体を基にして標準モデルの初期位置を決定する。これによれば、標準モデルの初期位置の容易かつ正確な決定が可能となり、モデルフィッティングによる高精度な領域抽出が可能となる。 （もっと読む）

【課題】 従来に比して簡単且つ好適に画像群同士の対応付けを実行することができる画像処理装置及び画像処理プログラムを提供すること。
【解決手段】 重ね合わせ画像生成部は、対応付け対象となる複数のボリュームデータのそれぞれについて、各ボリュームデータが有する情報を所定の方向（例えば体軸と直交する方向）に沿って重ね合わせた二次元重ね合わせ画像を生成する。対応付け処理部は、重ね合わせ画像上の特徴的部位の位置が対応するように、異なるボリュームデータ間の対応付け（位置合わせ）を行うものである。 （もっと読む）

【課題】診断装置から送信される画像データについて、縦横比を１：１に変換する際に必要な複数回の画像処理による画像劣化を最小限に抑えることである。
【解決手段】受信した医用画像情報を埋め込むテンプレートを予め記憶し、そのテンプレートを医用画像情報の縦横比に合わせて変換し、変換したテンプレートに当該医用画像を埋め込んでテンプレートデータを作成し画像形成装置に転送する。画像形成装置は、受信したテンプレートデータについて縦横比が１：１になるように変換する。 （もっと読む）