JP4598910B2

JP4598910B2 - 3D image display device

Info

Publication number: JP4598910B2
Application number: JP36110999A
Authority: JP
Inventors: 雅彦畑中
Original assignee: 雅彦畑中
Priority date: 1999-12-20
Filing date: 1999-12-20
Publication date: 2010-12-15
Anticipated expiration: 2019-12-20
Also published as: JP2001175847A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、３次元画像表示装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
最近の電子計算機の記憶大容量化とプロセス処理の高速化等の技術発展は、「D.D.Stark, W.G.Bradley:"Magnetic Resonance Imaging"2nd ed.,1,Mosby Year Book,pp.299-334(1992)」、「町田好男：“血管イメージング技術の進歩−ＭＲＩ”日獨医報，41,4,pp.17-23(1997)」、「片田和廣：“ヘリカルスキャンＣＴを中心とした３次元画像診断の現状と問題点”日本医用画像工学会誌，13,3,pp.208-214(1995)」に記載されているように、磁気共鳴映像装置（ＭＲＩ）やＸ線コンピュータ断層撮影装置（Ｘ線ＣＴ）により収集した３次元データ（ボリュームデータ）を使った３次元画像診断の実用化を促進している。
【０００３】
３次元画像表示にはいくつかの方法があるが、その主流は、表面表示と、断面変換である。断面変換処理は、一般的には多断面で行われるため、通常、多断面変換（multi-planar reformat ；ＭＰＲ）と呼ばれている（岩井喜典，斎藤雄督，今里悠一：“医用画像診断装置”コロナ社，pp.160-161(1988)）。
【０００４】
このＭＰＲは、多くの断面画像を得るためのくり返し撮影が不要であり、１度に撮影された３次元データに対して任意の方向の断面画像を再構成することができる。このＭＰＲ技術の応用として、仮想化された人体をコンピュータ・グラフィックスの手法で用いて任意の方向の視線で観察する方法、特に血管等の管状組織の内部に視点をおいて管の壁面を内部から観察する仮想的内視鏡が診断の新しいツールとして着目されている（鳥脇純一郎：“３次元画像と仮想化された人体に基づく診断・治療支援”日本医用画像工学会誌，15,4,pp.317-327(1997) ）。
【０００５】
この方法は、壁面のボリュームレンダリングを行うため、その形状を認識するに適している。
【０００６】
血管系の造影法であるMagnetic Resonance Angiography（ＭＲＡ）においては、それが登場した当初では画質が不十分であったことや画像値の統一規格が無いといった様々な事情による制限を受けて、最大値投影（Maximum Intensity Projection：ＭＩＰ）法による３次元画像表示が一般的であった（Jeffrey S.Ross:“MR angiography furnishes detaild vascular images”DIAGNOSTIC IMAGING,10,8,pp.96-103(1988) ）。
【０００７】
しかし、ＭＩＰでは、複雑に入り組んだ構造の脳血管を良好に表現することはできない。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の目的は、複雑な構造、例えば複雑に入り組んだ構造の脳血管を良好に表現し得る３次元画像表示装置を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明による３次元画像表示装置は、被検体の線状又は管状組織を含む３次元データから線状又は管状組織の芯線に関する離散的な３次元の点列を抽出する手段と、前記離散的な３次元の点列を曲線で近似する手段と、前記近似曲線に沿って連続する互いに平行でない複数の局所断面に関して断面画像データを順番に前記３次元データから再構成する手段と、前記断面画像データを動画として順番に表示する表示手段とを具備し、前記局所断面各々は前記近似曲線を中心として設定される。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明による３次元画像表示装置を実施形態により図面を参照して詳細に説明する。発明者らは、ＭＲＡにおける脳血管の表現法に関する研究（「引地政征，竹内靖雄，畑中雅彦，町田好男，児島富美敏：“3D MRAにおける脳血管の自動追跡処理について”信学技報，MBE98-31,pp.35-42(1998)」、「引地政征，久保田隆，畑中雅彦，町田好男，児島富美敏：“3D MRAにおける脳血管の補間曲線表現について”平１０北海道連大，pp.340-341(1998)」、「郷六亮浩，鈴木智，引地政征，畑中雅彦：“3D MRAにおける脳血管の補間曲線表現について（２）”開発技術研究会，pp.19-20(1998)」）と共に、ＭＲＡにおける脳血管の臨床上有効な３次元（３Ｄ）表示法（仮想的内視鏡の視点に着目した脳血管の連続断面変換法）について開発した。
【００１１】
図１は本発明の実施形態に係る３次元画像表示装置の構成を示す図である。図２にはその処理手順が示されている。なお、生体内の線状又は管状組織として、ここでは、複雑に入り組んだ構造を持つ脳血管を例に説明するが、線状又は管状の他の組織や臓器を３次元画像表示の対照としてもよい。
【００１２】
３Ｄ頭部ＭＲＡデータ記憶部１１には、磁気共鳴映像装置でＭＲＡにより収集された３Ｄ頭部ＭＲＡデータが予め記憶されている。前処理部１３には、３Ｄ頭部ＭＲＡデータからセグメンテーション処理により脳血管ボクセル領域を抽出するセグメンテーション処理部１５が設けられている。セグメンテーション処理には、一般的に、隣接ボクセル間の濃度差が大きい点の連結により領域を分割する「微分法」と、適当なしきい値に対する濃度値の大小により領域を分割する「しきい値法」とがあるが、その何れを採用してもよく、また両者を併用するものであってもよい。しきい値処理では、そのしきい値は、例えば、濃度値の平均値ａｖｇにデータの画像値から所定の計算式で導出される値を加えた値に調整される。
【００１３】
また、前処理部１３に設けられた脳血管の自動追跡処理部１７は、抽出された脳血管ボクセルに基づいて血管芯線を求めるもので、その処理手順としては、（１）薄面化処理において、局所的な投影像に対して細線化処理を行い、薄面化データとする、（２）曲断面生成処理において、薄面化データを切り出し、曲断面とする、（３）３次元点列取得処理において、曲断面上の血管データを細線化処理することで得られる離散的な点列を血管芯線とする、というものである。この血管芯線データは、３次元の点列して、追跡した血管毎に保存される。
【００１４】
さらに、前処理部１３に設けられた脳血管の補間曲線表現部１９は、自動追跡処理部１７で得られた血管芯線（離散的な点列）を曲線近似手法を使って補間曲線で表現することで、データ圧縮の効果と血管走行方向の平滑化を実現している。補間曲線の表現方法には様々あるが、ここでは、Ｂ−Spline（又はベジエ曲線）による補間曲線表現を採用する。その処理の手順を以下に示す。
【００１５】
（ステップ１）制御点の抽出
まず、血管芯線から血管形状を表す以下のような制御点を抽出する。本実施形態の制御点抽出のルールでは、曲率半径の大きな部分では制御点数を少なく、曲率半径の小さな部分では多数の制御点が保存される。
【００１６】
１）；各座標方向で追跡方向が反転する点
２）；１）で得られた制御点の中間の追跡点
（ステップ２）制御点の移動
４点（ｘ₀，…，ｘ₃）のデータを用い、その間の２点間（ｘ₁〜ｘ₂）の補間を行うＢ−Spline曲線は次の式で表される（Steven Harrington:“COMPUTER GRAPHICS,A Programming Approach”McGraw-Hill Book Company,pp.410-415(1987)）。
【００１７】
【数１】

【００１８】
補間曲線が血管内を通過しない部分に対して、制御点の移動を行う。移動は、２６ボクセル近傍の範囲で行い、補間曲線が血管内部を最も多く通る場所を選択する。
【００１９】
（ステップ３）制御点の追加
制御点の移動においても、補間曲線が血管内を通過しない部分が存在する場合には、制御点を追加する。
【００２０】
このように前処理部１３で求めた補間曲線を使って連続断面変換処理部２１で、補間曲線に沿って連続する複数の断面に関して断面画像データを順番に３Ｄ脳血管ＭＲＡデータから再構成する。この連続断面変換処理の詳細について以下に手順に従って順番に説明する。
【００２１】
（断面位置決定処理部２３と断面方向決定処理部２５とによる断面位置と断面方向の決定）
まず、断面変換画像を表示するための断面位置と断面方向を決定する。血管断面は、血管走行に対して略直交するように配置する。補間曲線で表現された血管芯線上の断面位置を取る場合、その接線方向を求めることは容易である。図３に示すように、この接線方向に対して略直交するように、且つ補間曲線に対して血管断面中心で交差するように血管断面を設定する。補間曲線における接線ベクトルは（１）式の１次微分により求められる。その結果を（２）式に示す。
【００２２】
【数２】

【００２３】
（断面座標系）
断面画像の座標系は断面位置と断面方向によって決定される。本実施形態では、血管断面の連続的な表示を目的としているため、断面変換する領域は血管付近の限られた部分だけなので、大きさ一定の局所的な断面画像を表示領域に大きく表示できるように、所定の大きさの単位座標系を回転移動と平行移動することにより血管断面を決定する。これを断面座標系と呼ぶ。単位座標系の大きさは血管断面の表示に十分な大きさに取る。図４に単位座標系と断面座標系の関係を示している。
【００２４】
まず、座標系の回転は、回転行列により行う。Ｘ，Ｙ，Ｚの３軸それぞれに対して単位座標系Ｄ（ｘ，ｙ，ｚ）を回転させる。単位座標系Ｄ（ｘ，ｙ，ｚ）を回転行列Ｒで回転移動した後、断面位置Ｌ（ｉ，ｊ，ｋ）に平行移動した断面座標系Ｄ′（ｘ，ｙ，ｚ）とすると（３）式となる。
【００２５】
【数３】

【００２６】
上記（２）式で得られる断面方向は、ベクトルで表される。接線ベクトルから回転角を導出する必要がある。単位座標系が、Ｘ−Ｙ平面上に存在している場合、その法線ベクトルはＺ軸方向である。この法線ベクトルを回転操作により接線ベクトルの方向に一致させる。これは幾何学的な変換により行うことができる。接線ベクトルをｎ＝（ｎ_x，ｎ_y，ｎ_z）とすると、Ｙ軸の回転とＸ軸の回転の２段階で回転を行う場合の回転角（φ，θ）は、（４）式、（５）式のように表される。
【００２７】
【数４】

【００２８】
単位座標系の法線ベクトルはＺ軸方向であるので、Ｘ軸，Ｙ軸の回転の前に行われるＺ軸の回転は、法線ベクトルの移動には影響を及ぼさない。断面座標系の水平方向成分がボリュームデータの水平方向と一致する条件を加味した場合、Ｚ軸の回転角ψは、次の（６）式のように表される。図５に法線ベクトルと回転角の関係を示している。
【００２９】
【数５】

【００３０】
（断面変換／補間処理部２７による断面変換と補間処理）
一般に回転座標の格子点と原画像の格子点は一致しないので、単純に原画像の画像値から断面を取り出すことは出来ない。原画像と回転座標の格子点の関係を考慮して、取り出す格子点の周りの３Ｄ脳血管ＭＲＡの実際に取得した実データ値から補間処理により断面画像を求める。また、断面画像として取り出す格子点の数を増やすことで、断面画像の拡大も同時に行うことができる。補間処理は各種知られているが、本実施形態では、cubic convolution法（浦井稔，坂上勝彦，細村宰，桝田彰一，渡辺宏：“画像データの処理と解析（１）”（財）資源観測解析センター，pp.140-141(1989)参照）を使用する。
【００３１】
１次元の場合は、前後４点の格子点ｆ_i（ｉ＝１，２，３，４）から非格子点の画像値を求める方法であり、ｆ₂とｆ₃の間の点ｕの画像値ｇ_xは（７）式で表される。
【００３２】
【数６】

【００３３】
３次元空間に存在する非格子点の画像値を求める場合は、（ｕ，ｖ，ｗ）を囲む周囲６４点の格子点ｆ_ijkを使用する。（７）式を３次元空間に拡張した（８）式を用いる。
【００３４】
【数７】

【００３５】
こうして再構成された血管断面画像は、その再構成順に従って動画として表示部２９に表示される。
【００３６】
ここで、上述したように決定された断面位置に従って血管断面を連続的に動画として表示する。上記補間曲線で表現された血管の場合、制御点の間隔は一定でない。同時に複数の血管を比較しながら表示する用途では、等間隔で表示ができることが望ましい。しかし、（１）式により与えられる補間曲線では、任意の区間に対する長さの解析解を求めることは困難である。一定間隔ではない制御点においては、媒介変数ｕの変化に対する補間曲線上の変化が制御点の区間毎に異なるので、さらに難しくなる。
【００３７】
そこで、断面変換像を生成する間隔Δｌ_iを一定に取る場合、対応する媒介変数ｕの変化量Δｕ_iを近似的に決定する方法を用いる。媒介変数ｕの微小変化量δｕを固定して、対応する補間曲線上の微小区間δｌを計算し、その積分値が断面間隔Δｌ_iを越えるまでのｕの変化量をΔｕ_iとする。積分値を近似計算するために、δｕはΔｌ_iに対して十分小さくする。図６に補間曲線と媒介変数の関係を示す。
【００３８】
求められた媒介変数ｕの変化から断面位置と断面方向が決定される。断面間隔Δｌ_iを小さくすることで、連続する断面画像の表示間隔を小さくでき、血管走行における断面画像の変化をスムーズに表示する事ができる。以上の操作を血管毎に並列に処理することで、複数血管の断面画像を同時に追跡表示する効果が得られる。
【００３９】
なお、上記の近似曲線における媒介変数の変位を３次元画像空間へマッピングするためのルックアップテーブルを作成することにより、演算の高速化を図ることができる。
【００４０】
（表示）
図７に実際にＭＲＡデータを使用した連続断面変換表示画面の一例を示している。画面内の上部には、断面変換／補間処理部２７又は図示しない専用処理部で生成されたアキシャル、サジタル、コロナルといった複数の投影方向に対する複数のＭＩＰ（最大値投影）像が表示され、その画面の下部に、追跡表示している血管断面画像が動画として同時表示される。ここでは、２本の血管について３Ｄ表示の対照として設定されている。投影画像には、動画として表示している血管断面画像に対応する血管断面の位置及び方向を表している枠ＣＲ１，ＣＲ２が、血管走行を表す接線ベクトルを表す線と共に重畳表示される。つまり、上部の投影画像で示されている枠ＣＲ１，ＣＲ２で囲まれた部分を断面変換により拡大表示している。なお、使用したデータは、マトリクスサイズ２５６×２５６×１２８、ボクセルサイズ０．７×０．７×０．７［ｍｍ³］の正常ボランティアの頭部３ＤＴＯＦＭＲＡ（Laub G.A.他の著、“MR angiography with gradient motion refocusing” J.Comput.Assist.Tomogr.vol.12,p377(1988)）データである。
【００４１】
血管断面は原画像から１４×１４［ｍｍ²］の断面領域を取り出し、６倍に補間拡大して画素数１２８×１２８として表示している。図８（ａ）と図８（ｂ）に連続断面変換による表示結果の一部を示す。図８（ａ），図８（ｂ）はそれぞれ別の血管の追跡表示した結果であり、図７に示した２つの枠ＣＲ１，ＣＲ２に対応している。追跡順の断面画像を左から右に並べている。血管断面の間隔は、１．４［ｍｍ］である。
【００４２】
なお、今回実験したシステムは、RedHat LinuxのＸ−Window環境上で構築した。計算機性能は、ＤＥＣ Alpha chip ２１１６４／６００ＭＨｚである。長さ４０［ｍｍ］の血管に対してボクセルサイズの２０％の０．１４［ｍｍ］間隔で約２９０枚の断面変換像を表示した場合、処理にかかる時間は約８０秒程度であった。
【００４３】
以上述べたように本実施形態によると、脳血管の自動追跡の結果を利用して、診断支援に有用な連続断面変換表示方法が提供され、仮想的内視鏡様の視点でボリュームデータの画像値をそのまま利用しつつ動的に血管断面を表示する特徴を有している。また、血管芯線の補間曲線表現を利用することで、スムーズな断面追跡が可能であり、２本の血管を比較しながら追跡することで診断の支援に役立つものと期待できる。
【００４４】
また、本実施形態による連続断面変換表示方法は、血管系、特に複雑な構造を持っている脳血管系の観察、診断等に有用である。それは、次に例示する具体的な特徴により達成されるものである。
（ａ）血管芯線（補間曲線）を使うことで血管に対して常に直交する断面で血管断面画像を生成できる。
（ｂ）単位断面の中心を血管芯線（補間曲線）に合わせることで、常に表示領域の中央に血管断面画像を配置することができる。
（ｃ）単位座標系のサイズ調整により、血管を表示領域内で適正なサイズで表示することができる。
（ｄ）血管断面画像が表示領域の中央にしかも適正なサイズで表示されるので、２本又はそれ以上の血管を比較することが容易になる。
（ｅ）単位座標系の移動に伴って、血管断面画像をアニメーションのように表示することができる。
（ｆ）断面の移動の間隔を曲線的距離でほぼ一定に揃えることができる。（ｇ）血管断面画像と同画面に、直交する３枚の投影画像（ＭＩＰ）が断面フレームと共に表示されるので、現在表示中の脳血管断面画像の位置を動的に確認することが容易である。
【００４５】
本発明は、上述した実施形態に限定されることなく、種々変形して実施可能である。
【００４６】
【発明の効果】
本発明によると、複雑な構造、例えば複雑に入り組んだ構造の脳血管を良好に表現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に係る３次元３次元画像表示装置の構成を示すブロック図。
【図２】本実施形態の動作を示すフローチャート。
【図３】図２の断面位置決定処理と断面方向決定処理によって決定される血管芯線（補間曲線）に対する断面の位置及び方向を模式的に示す図。
【図４】図２の断面位置決定処理と断面方向決定処理において、断面サイズを規定する単位座標系と断面座標系との関係を示す図。
【図５】図２の断面位置決定処理と断面方向決定処理において、単位座標系の放線ベクトルと回転角との関係を示す図。
【図６】図２の断面位置決定処理と断面方向決定処理において、補間曲線上で断面間隔を略一定にする処理を簡易化するため媒介変数の補間曲線に対する関係を示す図。
【図７】図１の表示部の表示画面例を示す図。
【図８】図７の断面画像の断面移動に伴う動的な変化を示す模式図。
【符号の説明】
１１…３Ｄ頭部ＭＲＡデータ記憶部、
１３…前処理部、
１５…セグメンテーション処理部、
１７…脳血管自動追跡処理部、
１９…脳血管補間曲線表現部、
２１…連続断面変換処理部、
２３…断面位置決定処理部、
２５…断面方向決定処理部、
２７…断面変換／補間処理部、
２９…表示部。[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a three-dimensional image display device.
[0002]
[Prior art]
Recent technological developments such as increasing the storage capacity of computers and speeding up process processing are described in "DDStark, WGBradley:" Magnetic Resonance Imaging "2nd ed., 1, Mosby Year Book, pp. 299-334 (1992)" , “Yoshio Machida:“ Advances in blood vessel imaging technology-MRI ”Nichirin Medical Bulletin, 41, 4, pp. 17-23 (1997)”, “Kazuaki Katada:“ Three-dimensional images centering on helical scan CT Current Status and Problems of Diagnosis As described in “Journal of Japanese Society for Medical Image Engineering, 13, 3, pp. 208-214 (1995)”, magnetic resonance imaging (MRI) and X-ray computed tomography (X 3D image diagnosis using 3D data (volume data) collected by line CT) is being promoted.
[0003]
There are several methods for displaying a three-dimensional image, but the mainstream is surface display and cross-sectional conversion. Since the cross-section conversion processing is generally performed in multi-sections, it is generally called multi-planar reformat (MPR) (Yoshinori Iwai, Yusuke Saito, Junichi Imazato: “Medical image diagnostic apparatus” "Corona, pp. 160-161 (1988)).
[0004]
This MPR does not require repeated imaging to obtain many cross-sectional images, and can reconstruct a cross-sectional image in an arbitrary direction with respect to three-dimensional data captured at a time. As an application of this MPR technology, a method of observing a virtualized human body with a line of sight in an arbitrary direction using a computer graphics technique, particularly the interior of the wall of a tube with a viewpoint inside a tubular tissue such as a blood vessel The virtual endoscopy observed from the viewpoint is attracting attention as a new diagnostic tool (Junichiro Toriwaki: “Diagnosis and Treatment Support Based on 3D Images and Virtualized Human Body”, Journal of Japanese Society for Medical Image Engineering, 15, 4, pp .317-327 (1997)).
[0005]
This method is suitable for recognizing the shape of the volume rendering of the wall surface.
[0006]
In Magnetic Resonance Angiography (MRA), which is an angiographic method of the vascular system, the maximum value is limited due to various reasons such as insufficient image quality at the time of its appearance and lack of a unified standard for image values. 3D image display by the projection (Maximum Intensity Projection: MIP) method was common (Jeffrey S. Ross: “MR angiography furnishes detailed vascular images” DIAGNOSTIC IMAGING, 10, 8, pp. 96-103 (1988)) .
[0007]
However, in MIP, it is not possible to express a cerebral blood vessel having a complicated and complicated structure well.
[0008]
[Problems to be solved by the invention]
An object of the present invention is to provide a three-dimensional image display apparatus that can satisfactorily represent a complex structure, for example, a cerebrovascular having a complicated structure.
[0009]
[Means for Solving the Problems]
The three-dimensional image display apparatus according to the present invention includes a means for extracting a discrete three-dimensional point sequence relating to a core line of a linear or tubular tissue from three-dimensional data including the linear or tubular tissue of the subject; Means for approximating a three-dimensional point sequence with a curve; means for reconstructing cross-sectional image data sequentially from the three-dimensional data for a plurality of non-parallel local cross-sections along the approximate curve; and the cross-sectional image data Are displayed in order as moving images, and each of the local cross sections is set around the approximate curve.
[0010]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, a three-dimensional image display apparatus according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings. The inventors have conducted research on cerebral vascular expression in MRA ("Hikiji Masayuki, Takeuchi Yasuo, Hatanaka Masahiko, Machida Yoshio, Kojima Tomitoshi:" On automatic cerebral vascular tracking in 3D MRA " , MBE98-31, pp.35-42 (1998) "," Masada Hikiji, Takashi Kubota, Masahiko Hatanaka, Yoshio Machida, Tomitoshi Kojima: "Representation of interpolated curve of cerebrovascular in 3D MRA" Dai, pp.340-341 (1998) ”,“ Ryohiro Goro, Satoshi Suzuki, Masayuki Hikiji, Masahiko Hatanaka: “On the Interpolation Curve of Cerebrovascular in 3D MRA (2)” Development Technology Study Group, pp.19 -20 (1998) "), we developed a clinically effective three-dimensional (3D) display method for cerebral blood vessels in MRA (a continuous cross-section transformation method for cerebral blood vessels focusing on the viewpoint of a virtual endoscope).
[0011]
FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a three-dimensional image display apparatus according to an embodiment of the present invention. FIG. 2 shows the processing procedure. Here, as a linear or tubular tissue in a living body, here, a cerebral blood vessel having a complicated structure will be described as an example. However, another linear or tubular tissue or organ may be used as a reference for three-dimensional image display. Good.
[0012]
The 3D head MRA data storage unit 11 stores in advance 3D head MRA data collected by MRA using a magnetic resonance imaging apparatus. The pre-processing unit 13 is provided with a segmentation processing unit 15 that extracts a cerebrovascular voxel region from the 3D head MRA data by segmentation processing. In the segmentation process, generally, a “differential method” that divides an area by connecting points having a large density difference between adjacent voxels and a “threshold method that divides an area by the magnitude of a density value with respect to an appropriate threshold value”. However, any of them may be adopted, or both may be used in combination. In the threshold processing, the threshold is adjusted to, for example, a value obtained by adding a value derived from a data image value by a predetermined calculation formula to an average value avg of density values.
[0013]
In addition, the cerebral blood vessel automatic tracking processing unit 17 provided in the preprocessing unit 13 obtains a blood vessel core line based on the extracted cerebral blood vessel voxels. As a processing procedure thereof, (1) in the thinning process, Thinning processing is performed on a local projection image to obtain thinned data. (2) In the curved cross-section generating process, the thinned data is cut out and formed into a curved cross-section. (3) In the three-dimensional point sequence obtaining process. A discrete point sequence obtained by thinning blood vessel data on a curved section is used as a blood vessel core line. This blood vessel core line data is stored for each tracked blood vessel as a three-dimensional dot sequence.
[0014]
Further, the cerebral blood vessel interpolation curve expression unit 19 provided in the preprocessing unit 13 expresses the blood vessel core line (discrete point sequence) obtained by the automatic tracking processing unit 17 as an interpolation curve using a curve approximation method. Thus, the effect of data compression and smoothing of the blood vessel running direction are realized. Although there are various methods for expressing an interpolation curve, here, an interpolation curve expression by B-Spline (or Bezier curve) is adopted. The processing procedure is shown below.
[0015]
(Step 1) Extraction of control points First, the following control points representing the blood vessel shape are extracted from the blood vessel core line. According to the control point extraction rule of this embodiment, the number of control points is small in a portion with a large curvature radius, and a large number of control points are stored in a portion with a small curvature radius.
[0016]
1); the point where the tracking direction is reversed in each coordinate direction 2); the data of the tracking point in the middle of the control point obtained in 1) (step 2) the data of four control point movements (x ₀ ,..., X ₃ ) A B-Spline curve that interpolates between two points (x _{1 to} x ₂ ) is expressed by the following equation (Steven Harrington: “COMPUTER GRAPHICS, A Programming Approach” McGraw-Hill Book Company, pp .410-415 (1987)).
[0017]
[Expression 1]

[0018]
The control point is moved to a portion where the interpolation curve does not pass through the blood vessel. The movement is performed in the vicinity of 26 voxels, and the place where the interpolation curve passes most inside the blood vessel is selected.
[0019]
(Step 3) Addition of control points In the movement of the control points, if there is a portion where the interpolation curve does not pass through the blood vessel, a control point is added.
[0020]
In this way, the continuous cross-section conversion processing unit 21 reconstructs the cross-sectional image data from the 3D cerebral blood vessel MRA data in order for a plurality of cross-sections continuous along the interpolation curve using the interpolation curve obtained by the preprocessing unit 13. Details of this continuous section conversion processing will be described in order according to the following procedure.
[0021]
(Determination of cross-sectional position and cross-sectional direction by the cross-sectional position determination processing unit 23 and the cross-sectional direction determination processing unit 25)
First, a cross-sectional position and a cross-sectional direction for displaying a cross-sectional conversion image are determined. The blood vessel cross section is arranged so as to be substantially orthogonal to the blood vessel running. When taking the cross-sectional position on the blood vessel core line represented by the interpolation curve, it is easy to obtain the tangential direction. As shown in FIG. 3, the blood vessel cross section is set so as to be substantially orthogonal to the tangential direction and to intersect the interpolation curve at the blood vessel cross section center. The tangent vector in the interpolation curve is obtained by the first derivative of equation (1). The result is shown in equation (2).
[0022]
[Expression 2]

[0023]
(Cross section coordinate system)
The coordinate system of the cross-sectional image is determined by the cross-sectional position and the cross-sectional direction. Since the present embodiment is intended for continuous display of the blood vessel cross-section, the region to be cross-sectional converted is only a limited portion near the blood vessel, so that a local cross-sectional image having a constant size can be displayed large in the display region. In addition, the blood vessel cross section is determined by moving the unit coordinate system of a predetermined size in parallel with the rotational movement. This is called a cross-sectional coordinate system. The size of the unit coordinate system is set large enough to display the blood vessel cross section. FIG. 4 shows the relationship between the unit coordinate system and the cross-sectional coordinate system.
[0024]
First, the coordinate system is rotated by a rotation matrix. The unit coordinate system D (x, y, z) is rotated with respect to each of the three axes of X, Y, and Z. If the unit coordinate system D (x, y, z) is rotated by the rotation matrix R, then the sectional coordinate system D ′ (x, y, z) is translated to the sectional position L (i, j, k) ( 3)
[0025]
[Equation 3]

[0026]
The cross-sectional direction obtained by the above equation (2) is represented by a vector. It is necessary to derive the rotation angle from the tangent vector. When the unit coordinate system exists on the XY plane, the normal vector is in the Z-axis direction. This normal vector is made to coincide with the direction of the tangent vector by a rotation operation. This can be done by geometric transformation. If the tangent vector is n = ( _nx , _ny , _nz ), the rotation angle (φ, θ) when the rotation is performed in two stages, the rotation of the Y axis and the rotation of the X axis, is given by equation (4): It is expressed as equation (5).
[0027]
[Expression 4]

[0028]
Since the normal vector of the unit coordinate system is in the Z-axis direction, the rotation of the Z-axis performed before the rotation of the X-axis and the Y-axis does not affect the movement of the normal vector. When the condition that the horizontal direction component of the cross-sectional coordinate system matches the horizontal direction of the volume data is taken into consideration, the rotation angle ψ of the Z axis is expressed as the following equation (6). FIG. 5 shows the relationship between the normal vector and the rotation angle.
[0029]
[Equation 5]

[0030]
(Section conversion / interpolation processing by section conversion / interpolation processing unit 27)
In general, the lattice point of the rotation coordinate and the lattice point of the original image do not match, so it is not possible to simply extract the cross section from the image value of the original image. Considering the relationship between the original image and the grid points of the rotation coordinates, a cross-sectional image is obtained by interpolation processing from the actual data values actually acquired of the 3D brain blood vessels MRA around the grid points to be extracted. Further, by increasing the number of grid points taken out as a cross-sectional image, the cross-sectional image can be enlarged at the same time. Various interpolation processes are known, but in this embodiment, the cubic convolution method (Satoshi Urai, Katsuhiko Sakagami, Satoshi Hosomura, Shoichi Hirota, Hiroshi Watanabe: “Processing and Analysis of Image Data (1)” (Resources Observation) Analysis Center, pp. 140-141 (1989)).
[0031]
In the case of the one-dimensional case, this is a method of obtaining image values of non-grid points from four lattice points f _i (i = 1, 2, 3, 4) before and after, and an image of a point u between f ₂ and f _3. The value g _x is expressed by equation (7).
[0032]
[Formula 6]

[0033]
When obtaining image values of non-grid points existing in the three-dimensional space, 64 surrounding grid points f _ijk surrounding (u, v, w) are used. Expression (8) obtained by extending Expression (7) to a three-dimensional space is used.
[0034]
[Expression 7]

[0035]
The reconstructed blood vessel cross-sectional image is displayed on the display unit 29 as a moving image according to the reconstruction order.
[0036]
Here, the blood vessel cross-section is continuously displayed as a moving image in accordance with the cross-sectional position determined as described above. In the case of a blood vessel represented by the interpolation curve, the interval between control points is not constant. In applications where a plurality of blood vessels are displayed while being compared at the same time, it is desirable that they can be displayed at equal intervals. However, with the interpolation curve given by the equation (1), it is difficult to obtain an analytical solution of the length for an arbitrary section. At control points that are not at regular intervals, the change on the interpolation curve with respect to the change of the parametric variable u differs for each section of the control points, which makes it more difficult.
[0037]
Therefore, when the interval Δl _i for generating the cross-sectional transformation image is constant, a method of approximately determining the change amount Δu _i of the corresponding parameter u is used. The minute change amount δu of the parameter u is fixed, the minute interval δl on the corresponding interpolation curve is calculated, and the change amount of u until the integral value exceeds the cross-sectional interval Δl _i is Δu _i . In order to approximate the integral value, δu is made sufficiently small with respect to Δl _i . FIG. 6 shows the relationship between the interpolation curve and the parametric variable.
[0038]
The cross-sectional position and the cross-sectional direction are determined from the obtained change in the parameter u. By reducing the cross-sectional interval Δl _i , the display interval of continuous cross-sectional images can be reduced, and changes in the cross-sectional images during blood vessel running can be displayed smoothly. By performing the above operations in parallel for each blood vessel, an effect of simultaneously tracking and displaying cross-sectional images of a plurality of blood vessels can be obtained.
[0039]
Note that by creating a lookup table for mapping the displacement of the parametric variable in the approximate curve to the three-dimensional image space, it is possible to speed up the calculation.
[0040]
(display)
FIG. 7 shows an example of a continuous section conversion display screen that actually uses MRA data. In the upper part of the screen, a plurality of MIP (maximum value projection) images for a plurality of projection directions such as axial, sagittal and coronal generated by the cross-section conversion / interpolation processing unit 27 or a dedicated processing unit (not shown) are displayed. The blood vessel cross-sectional image being tracked and displayed is simultaneously displayed as a moving image at the bottom of the screen. Here, two blood vessels are set as controls for 3D display. In the projected image, frames CR1 and CR2 representing the position and direction of the blood vessel cross section corresponding to the blood vessel cross sectional image displayed as a moving image are superimposed and displayed together with a line representing a tangent vector representing the blood vessel running. That is, the portion surrounded by the frames CR1 and CR2 shown in the upper projected image is enlarged and displayed by cross-sectional conversion. The data used was a 3D TOF MRA head of a normal volunteer with a matrix size of 256 × 256 × 128 and a voxel size of 0.7 × 0.7 × 0.7 [mm ³ ] (Laub GA et al., “MR angiography with gradient motion refocusing ”J. Comput. Assist. Tomogr. vol. 12, p377 (1988)) data.
[0041]
For the blood vessel cross section, a cross-sectional area of 14 × 14 [mm ² ] is extracted from the original image, and is interpolated and enlarged by 6 times and displayed as 128 × 128 pixels. FIG. 8A and FIG. 8B show a part of the display result by continuous cross section conversion. FIGS. 8A and 8B show the results of tracking and displaying different blood vessels, and correspond to the two frames CR1 and CR2 shown in FIG. Cross-sectional images in tracking order are arranged from left to right. The interval of the blood vessel cross section is 1.4 [mm].
[0042]
The system that was tested this time was built on the X-Window environment of RedHat Linux. The computer performance is DEC Alpha chip 21164/600 MHz. When about 290 cross-sectional images are displayed at intervals of 0.14 [mm], which is 20% of the voxel size, for a blood vessel having a length of 40 [mm], the processing time is about 80 seconds.
[0043]
As described above, according to the present embodiment, a continuous cross-section conversion display method useful for diagnosis support is provided using the result of automatic brain blood vessel tracking, and an image of volume data from a virtual endoscopic-like viewpoint is provided. It has a feature of dynamically displaying a blood vessel section while using the value as it is. In addition, smooth cross-section tracking is possible by using the interpolation curve representation of the blood vessel core line, and it can be expected to be useful for diagnosis support by tracking two blood vessels while comparing them.
[0044]
The continuous section conversion display method according to the present embodiment is useful for observation, diagnosis, and the like of the vascular system, particularly the cerebral vascular system having a complicated structure. This is achieved by the specific features exemplified below.
(A) By using a blood vessel core line (interpolation curve), a blood vessel cross-sectional image can be generated with a cross section that is always orthogonal to the blood vessel.
(B) By aligning the center of the unit cross section with the blood vessel core line (interpolation curve), it is possible to always arrange the blood vessel cross section image in the center of the display area.
(C) By adjusting the size of the unit coordinate system, blood vessels can be displayed in an appropriate size within the display area.
(D) Since the blood vessel cross-sectional image is displayed in the center of the display area and in an appropriate size, it is easy to compare two or more blood vessels.
(E) A blood vessel cross-sectional image can be displayed like an animation as the unit coordinate system moves.
(F) The interval of cross-sectional movement can be made almost constant at a curvilinear distance. (G) Since three orthogonal projection images (MIP) are displayed together with the cross-sectional frame on the same screen as the blood vessel cross-sectional image, it is easy to dynamically confirm the position of the currently displayed cerebral blood vessel cross-sectional image. is there.
[0045]
The present invention is not limited to the embodiments described above, and can be implemented with various modifications.
[0046]
【The invention's effect】
According to the present invention, a complicated structure, for example, a cerebral blood vessel having a complicated structure can be expressed well.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a three-dimensional three-dimensional image display apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the embodiment.
3 is a diagram schematically showing the position and direction of a cross section with respect to a blood vessel core line (interpolation curve) determined by the cross section position determination process and the cross section direction determination process of FIG. 2;
4 is a diagram illustrating a relationship between a unit coordinate system that defines a cross-sectional size and a cross-sectional coordinate system in the cross-section position determination process and the cross-section direction determination process of FIG. 2;
5 is a diagram showing a relationship between a normal vector and a rotation angle of a unit coordinate system in the cross-section position determination process and the cross-section direction determination process of FIG.
6 is a diagram showing the relationship of a parametric variable to an interpolation curve in order to simplify the process of making the cross-section interval substantially constant on the interpolation curve in the cross-section position determination process and the cross-section direction determination process of FIG.
7 is a diagram showing an example of a display screen of the display unit in FIG.
8 is a schematic diagram showing a dynamic change associated with cross-sectional movement of the cross-sectional image of FIG. 7;
[Explanation of symbols]
11 ... 3D head MRA data storage unit,
13: Pre-processing unit,
15 ... segmentation processing part,
17 ... cerebrovascular automatic tracking processing unit,
19: Cerebrovascular interpolation curve expression part,
21 ... Continuous section conversion processing unit,
23: Section position determination processing unit,
25 ... cross-sectional direction determination processing unit,
27: Section conversion / interpolation processing unit,
29: Display section.

Claims

Means for extracting a discrete three-dimensional point sequence relating to the core of the linear or tubular tissue from the three-dimensional data including the linear or tubular tissue of the subject;
Means for approximating the discrete three-dimensional point sequence by a curve;
Means for sequentially reconstructing cross-sectional image data from the three-dimensional data with respect to a plurality of non-parallel local cross-sections continuous along the approximate curve;
Display means for sequentially displaying the cross-sectional image data as a moving image,
3. The three-dimensional image display device according to claim 1, wherein each of the local cross sections is set around the approximate curve.

The local cross each three-dimensional image display device according to claim 1, wherein the straight interlinked to the approximation curve.

3-dimensional image display apparatus according to claim 1, wherein the straight interlinked to the approximate curve in the center of the said local cross each Waso.

The local cross-section, three-dimensional image display device according to claim 1, characterized in that it is arranged in a constant interval on said approximate curve.

The three-dimensional image display device according to claim 1, further comprising projection image data generation means for generating projection image data from the three-dimensional data.

The three-dimensional image display device according to claim 5, wherein the display unit displays the projection image data on the same screen as the cross-sectional image data.

The projection image data generation unit generates a plurality of projection image data having different projection directions, and the display unit displays the plurality of projection image data on the same screen as the cross-sectional image data. 5. A three-dimensional image display device according to 5.

6. The three-dimensional image according to claim 5, wherein the projection image data generation unit superimposes information representing a position of a local cross section corresponding to the cross section image data displayed on the display unit on the projection image data. Image display device.