CN104299222A - 医用图像处理装置以及医用图像处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种医用图像处理装置，能够在绘制处理中，减少年轮伪影并提高色调的准确性。本实施方式所涉及的医用图像处理装置(50)具备：边界确定部，根据与沿着规定的方向的多个采样点的每一个对应的体素值，确定上述采样点中的相邻的两个采样点之间的不透明区域的边界；不透明度决定部，根据不透明度相对于包含上述边界的上述两个采样点之间的多个体素值的关系，决定上述边界中的不透明度；绘制处理部，使用与在上述不透明区域中不包含的上述采样点的每一个对应的上述体素值、上述边界处的不透明度、以及不透明度相对于沿着上述规定的方向的上述体素值的第1对应表，对体数据执行绘制处理。

Description

医用图像处理装置以及医用图像处理方法

技术领域

本发明的实施方式涉及一种例如与绘制体数据相关的医用图像处理装置以及医用图像处理方法。

背景技术

目前，能够使用各种摄影方式中的任意的一个方式，例如，使用CT(Computed Tomography：计算机断层扫描)、PET(Positron Emissioncomputed Tomography：正电子发射计算机断层扫描)、MRI(MagneticResonance Imaging：磁共振成像)、超声波以及X射线制作三维医用摄影数据(以下，称为体数据)的体医用摄影技术以摄影或者诊断为目的而被广泛地使用。

体数据也可以具备多个体素的三维排列。多个体素分别表示三维空间内的特定的位置。多个体素的每一个具有1个或者多个数据值。例如，在CT数据的情况下，多个体素的每一个可以具备表示在由体素表示的位置提供的施加X射线辐射的衰减的强度值，例如，可以具备表示存在于该位置的患者的解剖学构造的部分的衰减的强度值。

已知有多种多样的绘制技术，这些绘制技术用于处理体数据，以显示患者或者其他的物体的所希望的表现。例如，绘制体数据，以显示体数据的二维投影。二维投影可以包含所希望的纹理或者阴影效应，也可以对观察者提供表面是三维的印象。

一般使用的体绘制技术使用转换函数，对不透明度值以及颜色值(通常，由红色、绿色以及蓝色的颜色值表示)分别映射一系列的所采样到的体素值。在光线投射以及类似的技术中，对2D投影的各像素(pixel)，通过二维虚拟图像面上的对应的点，且通过由体数据表示的体积，从观察者的视点投射虚拟光线。

为了实时地准确地进行评估，有时完整的体绘制积分很复杂。因此，已知如图1概略地所示那样，返回简单的数值的方法，在该简单的数值方法中，沿着通过体而投射的光线以离散的步长对c(s)(采样的颜色)进行采样。对于沿着通过体的光线路径的一系列的(通常，均等地空出间隔)采样点，为了对采样提取点分配不透明度值以及颜色值能够使用转换函数。接着，进行沿着光线路径依次组合采样提取点的颜色值以及不透明度值，制作相对于该像素的单一的颜色值的过程。

例如，当根据对第1采样提取点测量出的强度值通过转换函数决定的不透明度高时，事实上，虚拟光线不会越过不透明度高的第1采样提取点而贯穿体，因此，对应的像素的颜色应该完全地、或者大致完全地根据第1采样提取点的颜色值来决定。当一系列的采样提取点的第1点的不透明度值比较低时，直到所蓄积的不透明度达到足够高的值，与其对应的像素的颜色应该由一系列的采样提取点的颜色值的组合来决定。

图1所示的简单的采样的方法容易受到转换函数以及所采样的数据中的变动性的影响。代替的已知的方法使用说明了几个转换函数和绘制器所接收的数据采样中的变动性的预积分(pre-integration)方法。如图2A以及2B所概略地所示的那样，预积分伴随有使用保存在2D查找表(前部采样(切片)、后部采样(切片))中的计算的结果以及对于采样间隔预先计算出的颜色。使用转换函数预先计算与考虑强度值以及采样间隔的对分别对应的不透明度值以及颜色值，并保存在2D查找表中。

分别对于沿着图2A以及2B中示出为前部切片(Sf)以及后部切片(Sb)的光线路径的采样的连续的对，绘制器从2D查找表中检索与所采样的强度值的对以及采样间隔对应的预先计算出的颜色值以及不透明度值。

图2A是具有红色10、绿色12、蓝色14以及不透明度16的通道的转换函数的表现。特定的采样提取点Sf以及Sb的强度在图2A中由虚线示出。分别对于Sf以及Sb独立地计算颜色以及不透明度，接着，作为结果并不包含在积分过程中，在预积分方法中，从2D查找表中直接读出相对于采样提取点Sf以及Sb的值的对的不透明度值以及颜色值。2D查找表作为2D强度绘制而被图示地表现在图2B中。事实上，方法对于所采样的强度值的各对，推定强度在采样提取点之间的间隔内线性地(或者，以其他的任何所指定的形式)变动。因此，认为对于所采样的强度值的特定的对保存于2D查找表中的值，对于2个所采样的强度值之间的强度范围，表示转换函数的平均化后的不透明度值以及颜色值。

通过使用2D预积分，能够使通过图1的采样方法提供的推定值(也在图3A中示出)变化为图3B中概略地示出的那样的更平滑的推定值。然而，存在噪音的数据依然可能是不准确性的原因。事实上，在此，各块被置换为(2个采样间的)转换函数的预先计算出的积分。该计算与体数据、视角以及其他的所有的绘制参数无关，只将采样率以及转换函数作为前提。事实上，2D预积分方法不提供对于各像素的每个切片(slice)的绘制过程，而提供每个层(slab)的绘制过程。因此，能够提供使转换函数以及被采样提取出的数据中的变动性抵消的平滑化。

例如，如参照图1记载的那样，简单的数值的采样方法由于与简单的数值的方法相关的离散化而可能导致在特定范围内由于没有被采样的薄的皮肤层而造成的图4A所示的那样的年轮状伪影等伪影。另一方面，如图4B所示，2D预积分方法能够准确地捕捉皮肤的细节。

2D预积分方法的一个限界在于精密的2D预积分可能过于消耗存储器。例如，对于16位的无符号整数的范围，在浮点RGBA表现中需要128位×65536²＝64GB字节。即使在组合前，与存储器相关的该要素和与任何的段化建立关联的处理上的要素(有时每个目标需要1个转换函数)通常意味着无法容忍的负担。

2D预积分方法的计算时间也变长。积分的性质伴随着幂函数(x^y)等大量的计算速度慢的步骤。每当采样率变化时，该计算必须重新进行，通常，该操作被委托给应用程序开发者管理。

由于用于医疗从事者使用的医用摄影应用程序等的大量的实用目的，速度以及存储器的要素是重要的因素。医师、放射线科医师、护士以及X光操作技师等医疗从事者不希望在制作出绘制图像之前需要长时间的等待，实际上，有时期待利用在台式终端中能够利用的处理资源，大致瞬间地制作该绘制。另外，医疗从事者一般希望进行与转换函数的变更相关联的绘制参数的变更，或者希望一边观察图像一边导出绘制参数。另外，通常，直到在该变更后制作新的绘制为止，医疗从事者不希望浪费任何的有意义的时间。

提出了以一边减轻存储器以及处理的负担，一边与2D预积分方法的功能性近似的方式，根据1D查找表，采用1D预积分方法的方法。该1D方法的一个例子记载在H.Kye等的“InteractiveClassification for Pre-Integrated Volume Rendering ofHigh-Precision Volume Data”(Graphical Models，70(2008)，125～132)中。

在H.Kye等的1D预积分方法中，设1D查找表与和测量到的图像数据相关的可能的每一个值(例如，能够测量到的每一个强度值)对应，具有预先计算出的颜色以及不透明度的值。根据情况，1D查找表有时具有低于测量出的图像数据的分辨率(例如，有时只保存对于整数强度值的输入)，但如果希望，也可以对所保存的值进行插补。事实上，1D查找表也可以与2D预积分方法同样地，考虑保存使用转换函数对所采样到的强度值的对预先计算出的颜色值以及不透明度值，此时，对的强度值之一通常被设定为零或者其他的任意的共用值。

根据情况，1D查找表由一个1D查找表保存0与一系列的图像数据值(例如，强度值)之间的一系列的累积积分，另一个1D查找表包含无限大(或者极大值)与一系列的图像数据值(例如，强度值)之间的反累积积分这样的2个相关联的1D查找表构成，例如，由2个交替配置的1D查找表构成。

在上述的2个段落中记载的1D预积分方法能够收敛于仅仅需要保存所使用的分类符程度的大小的1D查找表那样的存储器制限内。涉及的计算不是指数函数而是加法，计算更快速，因此，计算时间一般比2D预积分方法的情况更短。通过1D预积分方法提供的画质也比通过图1的简单的采样的方法提供的画质更好。

但是，H.Kye等已知的1D预积分方法(1D方法)一般在不透明度高时使用不准确的被采样的颜色的不透明度的近似。图5A以及5B的曲线图是不透明度的等高线绘制，该不透明度的等高线绘制被推定为本来的不透明度(x轴)、相对于以准确的步长尺寸加权了的不透明度(图5A)和在1D方法中使用的近似(图5B)的光线的步长尺寸(y轴)的函数。可知在接近1.0(接近完全不透明)的不透明度值的情况下，绘制进一步不同，即，在1D方法中使用的近似进一步恶化，与实情相比较导致过高的透明度(过低的不透明度)。

例如能够在H.Kye等的“Interactive Classification forPre-Integrated Volume Rendering of High-Precision Volume Data”(Graphical Models，70(2008)，125～132)“(Graphical Models，70(2008)，125～132)的图6中看到对于高不透明度值的不完全的不透明度近似的影响。因此，转换函数被设定为绘制被检体的皮肤。1D方法比本来应该的状态更透明地绘制皮肤。其结果，1D方法绘制骨等的内部构造，此时，成为不希望的不同的观点。在1D方法中对于某一区域计算出的不透明度例如有时表示该区域内的不透明度的平均。因此，包含不透明间隔以及非不透明(透明)间隔的区域被判定为非不透明的区域。

同样地，针对1D方法中的高的不透明度值的不完全的不透明度的近似，在更敏锐地、不透明度被更准确地近似时，有时导致绘制与本来应该的状态不同的颜色的结果。该影响能够参照本发明的图6来理解。在图6中，作为不透明度20的绘制而示出转换函数，另外，作为强度的函数示出红色22、绿色24以及蓝色26的颜色值。此时，在采样点之一(由图6的箭头30表示)，当来自图像数据的强度值具有比不透明度按照转换函数而最初到达1.0的值的位置(图6的箭头28所示的)的强度值略高的强度值时，作为结果而制作的颜色将具有比本来应该的状态高的绿色的值以及高的蓝色的值。

如上所述，在1D预积分方法的情况下，与对于特定的被采样的强度值存储于1D查找表的不透明度、和红色、绿色以及蓝色相关的预先计算出的而值事实上是对于所采样的值以下的所有的强度值根据转换函数而得到的不透明度、以及红色、绿色和蓝色的值的平均。另外，与存储于1D查找表的不透明度、以及红色、绿色和蓝色相关的预先计算出的值事实上是对于从无限大或者极大值采样而得到的值以上的所有的强度值，通过转换函数得到的这些值的平均。在图6的例子中，对于采样点的强度30，存储于1D查找表的不透明度、以及红色、绿色和蓝色的值包含不透明度最初达到其极大值1.0的点28之后的、来自转换函数上的点的贡献。但是，实际上，被检体在点28中被认为完全不透明，因此，光不会越过该点而浸透。因此，在图6的例子中，由于预绘制过程事实上对处于不透明的区域背后的区域的值进行采样，并继续拾取作为其结果而错误了的颜色贡献的事实，作为结果所得到的颜色与预期相比较，绿色以及蓝色变强。

在代替的方法中，使用在高梯度范围中以更高速进行采样的适应采样。但是，该方法一般不能捕捉转换函数中的高频，另外，由于与并列化/预测模型以及当前的绘制技术相关的其他的假定相干扰，所以与预想相比，可能大大地降低性能。

大多数情况下，已知的绘制过程对绘制图像带来阴影效应以及照明效应，将颜色或者灰度设定为适合各像素的值。阴影效应以及照明效应通常指定1个或者多个虚拟光源的位置。接着，作为绘制过程的一部分，通过决定相对于绘制图像的各像素的亮度的光源(1个或者多个)的效应来提供。例如，通过像素的亮度等级表示的合适的阴影，关于各像素，通常通过对沿着通过该像素的体的光线路径的、每一个采样点的周边的表面的朝向进行分析来决定。梯度体(例如，4×4×4的体素量)也可以由各采样点的周边来定义，已知的梯度决定过程根据针对梯度体的每一个体素的强度值来进行。因此，对于采样提取点作为结果得到的梯度值包含在后续的积分过程中。后续的积分过程沿着光线路径依次组合采样提取点的颜色值、不透明度值以及此时组合梯度值，对于该像素制作单一的颜色以及阴影/亮度值。

如上所述，对于采样的已知的1D预积分方法可能导致近似误差。近似误差有时会造成不透明度对于高不透明度值的近似的过低评估。事实上，由于该不透明度的近似误差，虚拟光线可能沿着光线路径过于行进到远处。当决定在阴影/亮度绘制中使用的局部的梯度时，这可能导致来自位于附近的表面的干扰。即使是小的遍历误差(traversalerrors)，根据情况，也会造成灾难性的阴影误差。

关于由于1D方法中的不透明度的过低评估而造成的阴影误差，作为一个例子，在图7A～7C中示出，这些画面示出与图1相关联记载的那样的图像(图7A)、使用1D查找表方法绘制的图像(图7B)、以及使用2D查找表方法绘制的图像(图7C)的等使用分类方法而绘制的头盖骨的图像。图7B的箭头是指包含伪影的图像区域，该伪影具备由于1D查找表方法中的不透明度的过低评估而造成的、不希望的纹理特征。图像的放大部分在图8A～8C中示出。

由于不透明度相对于1D查找表方法中的高不透明度的过低评估造成的、绘制图像的误差还能够参照图9A～9D来理解。图9A是表示沿着通过由摄影数据、例如CT摄影数据的一系列的体素表示的体而投射的虚拟光线路径42的采样点40a的概略图。摄影数据具备高强度(以及，此时，根据转换函数，为高不透明度)的区域44，其他的区域均为低强度(因此，此时，根据转换函数，为低不透明度)。采样点40a的周围的梯度体46a在图9A中示出。为了决定任意的表面的朝向，梯度体46a内的体素包含在梯度计算过程中。通过梯度计算过程得到的梯度数据与采样点40a建立关联，包含于后续的积分过程中。积分过程为了对于最终的绘制图像的像素生成单一的颜色以及阴影/亮度值，沿着光线路径42依次组合一系列的采样提取点40a～40b的颜色值、不透明度值，以及此时的梯度值。

图9A～9D表示与采样沿着光线路径42移动相伴的一系列的另外的采样点40b～40d。对于各个采样位置，由1D查找表得到不透明度以及颜色数据。梯度数据是通过对相对于该采样位置的梯度体46b～46d中的体素，处理强度数据而得到的。

在图9C中可知，采样点40c到达高不透明度区域44。由于区域44的高不透明度，一系列的采样点的蓄积不透明度是光线不应当能够进一步浸透的不透明度(在该例子中，之前的点40a、40b的不透明度低，因此，能够注意到蓄积不透明度与点40c的不透明度相等)。

但是，1D查找表对于高不透明度区域过低地评估不透明度，因此，如图9D所示，采样点向下一位置40d前进。在该采样点40d，区域44的另外的等值面(iso-surface)进入梯度体46d。其结果，对相对于该采样位置40d的梯度数据的计算产生影响，因此，在与该光线路径42对应的最终的绘制图像的像素中，引起阴影误差。

现有技术文献

非专利文献

非专利文献1：Heewon Kye，Byeong-Seok Shin，Yeong Gil Shin(2008)Interactive Classification for Pre-Integrated VolumeRendering of High-Precision Volume Data Graphical Models，70(2008)，125-132

发明内容

目的在于，提供一种在绘制处理中，能够减少年轮状伪影并提高色调的准确性的医用图像处理装置以及医用图像处理方法。

本实施方式所涉及的医用图像处理装置具备：边界确定部，根据与沿着规定的方向的多个采样点的每一个对应的体素值，确定上述采样点中的相邻的2个采样点之间的不透明区域的边界；不透明度决定部，根据不透明度对于包含上述边界的上述2个采样点之间的多个体素值的关系，决定上述边界处的不透明度；绘制处理部，使用与在上述不透明区域中不包含的上述采样点的每一个对应的上述体素值、上述边界处的不透明度、以及不透明度相对于沿着上述规定的方向的上述体素值的第1对应表，对体数据执行绘制处理。

附图说明

图1是表示沿着通过体的光线路径的采样的概略的图。

图2A是表示转换函数的图。

图2B是表示对不透明度、颜色映射所采样的强度的对的2D查找表的图。

图3A是表示沿着通过体的光线路径的采样的另外的概略的图。

图3B是表示沿着通过体的光线路径的采样的另外的概略的图。

图4A是表示按照数值的采样绘制的图像的图。

图4B是表示按照2D预积分方法绘制的图像的图。

图5A是表示作为实际的不透明度以及光线的步长相对于以准确的步长加权了的不透明度的函数的推定不透明度的等高线绘制的图。

图5B是表示作为实际的不透明度以及作为光线的步长相对于在已知的1D预积分方法中使用的近似的函数的推定不透明度的等高线绘制的图。

图6是表示另外的转换函数的图。

图7A是表示使用预分类绘制出的图像的图。

图7B是表示使用1D查找表绘制出的图像的图。

图7C是表示使用2D查找表绘制出的图像的图。

图8A是表示使用预分类绘制出的图像的图。

图8B是表示使用1D查找表绘制出的图像的图。

图8C是表示使用2D查找表绘制出的图像的图。

图9A是概略地表示沿着光线路径的采样点和与该采样点相关联的梯度区域的图。

图9B是概略地表示沿着光线路径的接着图9A的采样点和与该采样点相关联的梯度区域的图。

图9C概略地表示沿着光线路径的接着图9B的采样点和与该采样点相关联的梯度区域的图。

图9D是概略地表示沿着光线路径的接着图9C的采样点和与该采样点相关联的梯度区域的图。

图10是概略地表示本实施方式所涉及的医用图像处理装置的概略的图。

图11是概略地表示本实施方式所涉及的、确定来自多个高不透明度区域、或者向多个高不透明度区域的过渡点的处理的流程图。

图12是表示本实施方式所涉及的、另外的转换函数的图。

图13是表示本实施方式所涉及的、绘制处理的概要的流程图。

图14是概略地表示本实施方式所涉及的、沿着光线路径的采样点和与该采样点相关联的转换函数的图。

图15是概略地表示沿着光线路径的接着图14的采样点和与该采样点相关联的转换函数的图。

图16A是概略地表示沿着光线路径的接着图15的采样点和与该采样点相关联的转换函数的图。

图16B是概略地表示沿着光线路径的接着图16A的采样点和与该采样点相关联的转换函数的图。

图17是表示本实施方式所涉及的、另外的转换函数的图。

图18A是表示使用已知的绘制方法得到的绘制图像的图。

图18B是表示使用与图13相关联地记载的处理而得到的绘制图像的图。

图19是表示本实施方式所涉及的、绘制处理的概要的流程图。

图20是表示本实施方式所涉及的、沿着光线路径的采样点和与该采样点相关联的梯度区域的概略图。

图21是概略地表示沿着光线路径的接着图20的采样点和与该采样点相关联的梯度区域的图。

图22是概略地表示沿着光线路径的接着图21的采样点和与该采样点相关联的梯度区域的图。

图23是概略地表示沿着光线路径的接着图22的采样点和与该采样点相关联的梯度区域的图。

图24是概略地表示沿着光线路径的接着图23的采样点和与该采样点相关联的梯度区域的图。

图25是概略地表示沿着光线路径的接着图24的采样点和与该采样点相关联的梯度区域的图。

图26A是表示使用已知的绘制方法得到的绘制图像的图。

图26B是表示使用与图19相关联而记载的过程得到的绘制图像的图。

符号说明

50…医用图像处理装置、52…处理装置、54…显示设备、56…CT扫描仪、58…输入设备、60…存储器、62…CPU、64…绘制单元、66…预绘制单元、68…图像数据处理单元。

具体实施方式

根据一实施例，提供一种用于根据表示体的图像数据集绘制图像的图像绘制装置(医用图像处理装置)。图像绘制装置具有构成为进行采样过程的绘制单元。采样过程包含：决定相对于沿着通过体的指定路径的多个采样位置的不透明度值的步骤；a)对于沿着指定路径的多个采样位置决定颜色/灰度值、和b)对于沿着指定路径的多个梯度位置决定梯度值中的至少一方的步骤；决定是否存在来自高不透明度状态的过渡或者向高不透明度状态的过渡、和是否存在修正采样过程的至少一部分的来自高不透明度状态的过渡或者向高不透明度状态的过渡的步骤。绘制单元为了决定相对于图像的像素的像素值，对所决定的不透明度值、颜色/灰度值、和/或梯度值进行处理。

根据一实施例，提供一种根据表示体的图像数据集绘制图像的方法。该方法具有执行采样处理的步骤、和为了决定相对于图像的像素的像素值，而对所决定的不透明度值、颜色/灰度值、和/或梯度值进行处理的步骤。采样处理具有决定相对于沿着通过体的指定路径的多个采样位置的不透明度值的步骤；a)对于沿着上述指定路径的上述多个采样位置决定颜色/灰度值的步骤、和b)对于沿着上述指定路径的多个梯度位置决定梯度值的步骤中的至少一方；决定是否存在来自高不透明度状态的过渡或者向高不透明度状态的过渡、和是否存在修正采样过程的至少一部分的来自高不透明度状态的过渡或者向高不透明度状态的过渡的步骤。

根据一实施例，提供一种对表示体的图像数据进行处理的装置。该装置具有预绘制单元。预绘制单元取得转换函数，按照转换函数决定与高不透明度区域之间的至少1个过渡的位置，保存表示与高不透明度区域之间的上述至少1个过渡的所决定的位置的至少1个标志。

图10中概略地示出基于一实施例的医用图像处理装置。医用图像处理装置50构成为执行在上述段落中记载的方法。医用图像处理装置50具备处理装置52(此时，是与显示设备54连接的个人计算机(PC)或者工作站)、和1个或者多个输入设备58(此时，是计算机的键盘以及鼠标)。根据图10，对医用图像处理装置连接有CT扫描仪56。

也可以使用能够对患者或者其他的被检体进行三维CT测量的任意的合适的类型的CT扫描仪。图10的实施例与CT扫描数据相关联而进行了记载，但在代替实施例中，也可以将合适的预处理作为条件，使用制作任意的合适的类型的图像数据的扫描仪，例如，也可以使用制作合适的形态的MR、PET、超声波、或者X射线图像数据的其他的任意的合适的类型的扫描仪。

处理装置52提供用于自动地或者半自动地对图像数据进行处理的处理资源。处理装置52具备中央处理装置(CPU)62。中央处理装置(CPU)62能够进行动作，以使得下载以及执行进行后面详细地叙述的那样的方法的各种单元或者其他的构成要素。

单元包含图像数据处理单元68，该图像数据处理单元68用于进行各种图像数据过程的任意一个，例如，进行位置确定步骤、段化步骤，如果期望则进行测量或诊断步骤。单元还包含用于根据接收到的体数据绘制显示图像的绘制单元64、和用于在基于绘制单元64的绘制之前，进行相关联的过程的预绘制单元66。

处理装置52还包含RAM、ROM、数据总线、具备各种设备驱动器的操作系统、以及具备包括显卡的硬件设备的硬盘驱动器以及其他的构成要素。为了清晰，图10中没有示出该构成要素。也可以在不同的实施例中使用任意的合适的CPU以及处理装置的其他的构成要素。

在图10的实施例中，图像数据集在进行了基于扫描仪56的扫描之后，由处理装置52从CT扫描仪56接收，并保存在存储器60中，通过处理装置进行处理。在图10的实施例中示出的扫描仪56是CT扫描仪，但在代替实施例中，为了得到图像数据集能够使用其他的任意的合适的类型的扫描仪，例如，能够使用PET、MRI、超声波、或者X射线扫描仪中的一个或者多个。

在图10的实施例的变形例中，处理装置52不是从扫描仪56而是从未图示的远程数据储存器接收图像数据集。远程数据储存器将涵盖某一期间而从多个不同的扫描仪得到的多个不同的数据集与和其相关联的患者数据一起保存，数据储存器可以是保存大量的患者数据的服务器，也可以形成图像数据保管通信系统(PACS)等。

图10的系统构成为从存储器60、扫描仪56或者远程数据源接收体数据，对体数据的二维投影进行绘制。二维投影可以包含所希望的纹理或者阴影效应，也可以对观察者提供三维的表面的印象。

绘制单元64进行基于任意的合适的绘制技术的直接体绘制，例如，进行基于光线投射或者光线跟踪技术的直接体绘制，使用转换函数，对于不透明度值以及颜色值映射体数据的强度或者其他的体素值。接着，绘制单元为了决定相对于绘制图像的像素的像素值，对相对于沿着光线路径采样而得到的体素作为结果而得到的不透明度值以及颜色值进行处理。绘制单元为了对绘制图像的像素的每一个制作像素值，对于多个光线路径重复该过程。

图10的实施例的特征在于，用于决定采样位置的不透明度值以及颜色值的体素值的采样基于1D查找表的使用。1D查找表将图像数据值(例如体素值、例如强度值)对颜色值以及不透明度值映射，例如，向红色、绿色、蓝色以及α值映射。在代替实施例中，1D查找表对于不透明度值和灰度值映射图像数据值，而不是对于不透明度值和颜色值映射图像数据值。

在图10实施例中，1D查找表保存在存储器60中。1D查找表使用记载在H.Kye等的“Interactive Classification forPre-Integrated Volume Rendering of High-Precision Volume Data”(Graphical Models，70(2008)，125～132)中的那样的处理而产生。

1D查找表根据绘制所使用的转换函数而产生。1D查找表也可以在每当转换函数发生变化时重新产生。转换函数也可以经由输入设备58由用户进行修正或者选择。例如，用户为了依次修正由转换函数表现的绘制的图像参数(配色、或者对象的强度范围等)，也可以操作1个或者多个滑块、按钮、或者其他的控制。作为另一方法，或者除了该方法之外，转换函数以及伴随着转换函数而相关联的1D查找表也可以从多个保存的转换函数(以及与其相关联的1D查找表)中选择。

图11是表示为了生成1D查找表，确定与其相关联的高不透明度区域的过渡点(不透明区域中的边界)，而通过预绘制单元66执行的预绘制过程的概要的流程图。

在第1阶段100中，预绘制单元66取得与当前要求的绘制相关的转换函数。例如，转换函数可以从存储器60得到，或者例如也可以响应要求绘制的所希望的特性的用户输入，通过图像数据处理单元68生成。

在第2阶段102中，作为体素强度的函数，预绘制单元66产生保存颜色以及不透明度的值的1D查找表。在该实施例中，1D查找表例如使用记载在H.Kye等的“Interactive Classification forPre-Integrated Volume Rendering of High-Precision VolumeData”(Graphical Models，70(2008)，125～132)中的那样的过程来生成。

接着，在阶段104中，预绘制单元66为了确定高不透明度区域，对转换函数进行分析。在该例子中，高不透明度区域被看作具有等于1.0的不透明度值的区域。在另一实施例中，高不透明度区域也可以是其他的任何的具有不透明度阈值以上的不透明度的区域。

接着，在阶段106中，预绘制单元66确定从任意的高不透明度区域过渡的、和/或向任意的高不透明度区域过渡的点(此时，体素强度值)。所确定的这些点分别被看作表示来自高不透明度状态的、或者向高不透明度状态的过渡点的点。作为不透明度相对于体素强度(此时，CT值)的绘制，图12示出该例子中的转换函数。此时，预绘制单元66确定比作为表示高不透明度区域(不透明区域)的点而由箭头110所示的点的强度值高的所有的强度值。预绘制单元66确定作为向高不透明度区域的过渡的那样的通过箭头110表示的点处的强度值。预绘制单元66将确定过渡点110的过渡点数据保存在存储器60中。预绘制单元66将所保存的过渡点数据与和所确定的过渡点对应的转换函数以及1D查找表建立关联。

事实上，也可以探索1D查找表，记录转换函数变为不透明或者转换函数变为透明的点。由此，能够在记录中留下这些间隔(不透明区域)位于转换函数的何处(未修正的方法的精度最显著的区域)，并能够具体地对这些进行处理。

为了对于沿着路径的一系列的采样点决定颜色以及不透明度，能够使用1D查找表和与其对应的转换函数以及所保存的过渡点。接着，为了决定与该路径对应的像素的像素色，所决定的颜色以及不透明度由绘制单元64一起进行处理。该过程参照图13的流程图更详细地记载，图13包含具备阶段122、124、126、128、130、132、134的采样过程。

在第1阶段120中，绘制单元64接收作为采样以及绘制过程的对象的体数据。在下一阶段122中，绘制单元64与虚拟图像面上的像素位置对应，对沿着通过体的虚拟光线路径的一系列的采样点的每一个的体素强度值进行采样。

在下一阶段124中，绘制单元64对于采样点中的第1点，决定过渡点是否位于与对于该采样点决定的强度值对应的采样间隔内。在本实施例中，对于所决定的特定的强度值的采样间隔具备对于所决定的强度值以下的所有的强度值的转换函数。

绘制单元64根据所保存的过渡点数据与构成采样间隔的强度值范围的比较，决定在采样间隔内是否存在过渡点(阶段126)。

在图13的例子中，沿着光线路径152的第1采样点(S0)的位置在图14中概略地示出。图14还示出作为强度(此时，CT值)相对于该例子中的转换函数的函数的不透明度的绘制。可知与采样点(S0)150a相关的强度相当于基于转换函数的不透明度值0.0。

此时，采样点(S0)的采样间隔154a包含0和与采样点(S0)150a相关的值之间的所有的强度值。对于采样点(S0)150a的采样间隔的不透明度值均等于0.0，因此，可知在第1采样点(S0)150a的采样间隔154a中，不存在与高不透明度区域之间的过渡点。因此，不存在向高不透明度状态的过渡，过程向阶段128转移，采样点(S0)150a的颜色值以及不透明度值根据采样点(S0)150a的强度由1D查找表决定。此时，与采样间隔154a内的所有的强度值对应的不透明度值为零，因此，由1D查找表决定的不透明度为零，其与涵盖采样间隔154a的不透明度值的平均大致相等。

接着，在阶段132中，决定采样点是否是最后的采样点。此时，采样点(S0)不是最后的采样点，因此，过程进入图15中的下一采样点(S1)150b(阶段134)。接着，过程返回到阶段124，对于下一采样点(S1)150b决定在采样间隔内是否存在过渡点。

在该例子中，沿着光线路径152的下一采样点(S1)150b的位置在图15中概略地示出。图15再次示出作为相对于转换函数的强度的函数的不透明度的绘制。采样点(S1)150b中的强度略高于与最初的采样点(S0)150a相关的强度。但是，由图15可知，第2采样点(S1)150b中的强度按照转换函数也再次与0.0的不透明度值对应。另外，对于采样点(S1)150b，在采样间隔154b内不存在与高不透明度区域之间的过渡。因此，过程进入图16A所示的下一采样点(S2)150c(阶段134)。并且，过程返回到阶段124，对于下一采样点(S2)150c决定在采样间隔内是否存在过渡点。

沿着光线路径152的下一采样点(S2)150c的位置在图16A中示出。采样点(S2)150c中的强度大幅度地高于之前的2个采样点(S0)150a以及(S1)150b中的强度。另外，采样点(S2)150c中的强度高于在图16A中在转换函数上示出的过渡点156。在该点(采样点(S2)150c)，不存在向高不透明度区域(不透明区域：此时，不透明度＝1.0)的过渡。因此，在从采样点S1到采样点S2之间，存在向高不透明度状态的过渡(不透明区域的边界)。

在阶段128中由1D查找表通过通常的方法决定了采样点(S2)150c的不透明度时，此时，所要制作的不透明度的近似值成为0.6(表示涵盖相对于采样点(S2)150c的采样间隔150c的转换函数的所有的不透明度值的平均)。但是，实际上，光束不会超过不透明度最初达到1.0的值的点156而前进，因此，由于包含该点之后的不透明度(以及颜色值)，所以有时不透明度(以及颜色)值变得不准确。因此，采用不同的方法，因为存在向高不透明度状态(不透明区域)的过渡156，所以修正采样过程，过程不向阶段128转移，而向阶段130转移。

在阶段130中，作为图16B所示的过渡点156的结束(S_opaque)决定部分步长。此时，假设强度从之前的采样点(S1)150b的值到当前的采样点(S2)150c线性地增加(或者减少)。因此，横穿的光线以(S2-S1)/(S_opaque-S1)，到达不透明间隔S_opaque的起点。这仅仅是到达不透明点之前的最后的阶段的比率。

接着，进行转换函数的检索，将对于点(S_opaque)156的不透明度决定为相对于过渡点156中的强度值以下的强度值的转换函数的不透明度值的平均(通过实质上与1D查找表中的值的决定相同的方法)。此时，所决定的不透明度值是0.48(与对于位置(S2)150c由1D查找表决定的值0.60相比较)。

同样地，进行转换函数的检索，对于点(S_opaque)156的颜色值(例如，红色、绿色以及蓝色的颜色值)被决定为相对于(不是点(S2)150c中的过渡值以下)过渡点156的强度值以下的强度值的转换函数的颜色值的平均。

事实上，之前的采样(采样点(S2)150c)事先与不透明度过渡点156(得到到达不透明度区域的紧前面的颜色)合并(预积分)，按照计算出的步长部分进行换算，在计算出的颜色下与成为不透明的点的转换函数值合成。

采样点的位置能够认为从(S2)150c变更为过渡点(S_opaque)156。通过该例子中的采样点的位置的修正，修正了相对于采样点的不透明度值以及颜色值。

在代替实施例中，关于相对于修正完成的采样点(Sopaque)156的不透明度值以及颜色值，对于紧前面以及紧后面的(未修正)采样点，此时为对于(S1)150b以及(S2)150c，插补来自1D查找表的值来决定。

在下一阶段132中，决定采样点是否是最后的采样点。在该例子中，光线不会越过高不透明度过渡点156而前进，因此，理解为点(S2)150c(与点(S_opaque)156置换)是最后的采样点。在下一阶段136中，对于采样点，此时是对(S0)150a、(S1)150b、以及(S_opaque)156决定的不透明度以及颜色，使用已知的绘制技术同时进行处理，决定所绘制的图像的像素的颜色。

接着，对于与绘制的图像的各像素对应的光线路径重复图13的过程。

包含与来自高不透明度状态的过渡、或者向高不透明度状态的过渡相关的确认的图13的方法也可以通过几个实施例来执行，该几个实施例是作为相对于所产生的过渡点的二分查找而执行的。二分查找通过任一数据值(保存有上限阈值以及下限阈值)，确定从转换函数的不透明间隔向外或者向不透明间隔内交叉、且横穿体的光线。在各采样点，将当前的采样与阈值进行比较，当与该点交叉时(实质上，当采样出入不透明物体时)，添加标志。

与图13相关联而记载的例子被与具有伴随着强度的增加的向高不透明度(不透明区域)的过渡的图12的转换函数相关联地进行了记载。在大多数的绘制中，根据可视化的解剖学构造或者物质，转换函数随着强度的增加，有时不向高不透明度区域(不透明区域)过渡，而从高透明度区域(不透明区域)过渡。图13的过程相同地探索来自高不透明度区域的过渡，而不是向高不透明度区域的过渡，当检测到该过渡时，如上述那样，能够修正采样过程。

在图13中示出概要的过程对于在医用可视化(低不透明度部分、不透明部分、以及使用这两个之间的过渡的大部分)中通常使用的类型的转换函数能够实现良好的结果。在绘制器的内部中，方法也可以具有局部探索方法(local heuristics)。在其他的情况下，该方法具有高的性能成本。但是，在其他的情况下，根据情况，该方法有时仅设置大致0～5个的点的低频率的探索，在每个步长中只设置2个逻辑比较而已。实践该操作对性能的影响是对于至少几个数据集能够忽视的程度，可见获得了显著的图像精度。

在图17中示出另外的转换函数。图17表示作为测量到的强度的函数的不透明度170、红色172、绿色174以及蓝色176的值的不同。转换函数例如在气管内部的3D绘制中使用。

例如，此时，参照图1记载的那样的简单的数值的采样方法导致图18A所示的那样的年轮状或者等高线伪影。伪影是由于简单的数值的方法的离散化，气管的表面上的薄层在特定范围中未被采样而产生的。2D查找表的方法也导致绘制图像的颜色的误差。此时，淡粉色的等值面存在于气管的内表面，但在该等值面后存在白色的物质(可知在图17的转换函数中，在不透明度峰值之后绿色以及蓝色的通道上升)。由于通过已知的2D查找表的方法作为结果而得到的向高不透明度(不透明区域)的过渡后的区域的采样，绘制图像看上去不是粉色而是白色。对照性地，图13的过程更准确地捕捉气管表面的细节，制作不包含年轮状或者等高线伪影、且具有所希望的颜色表现(此时，粉色)的图18B所示的图像。

图13的方法与局部的转换函数信息组合而使用预积分。图13的方法，根据情况，有时为能够忽视对于内存占用的影响的程度，性能成本非常少，且几乎没有对于绘制器的构造的剩余的部分的干涉或者侵入，能够实现画质中的大幅度的增益。

特定的实施例的特征在于为了在存在高不透明度状态(不透明区域)下提供梯度位置的校正，或者代替地提供颜色以及不透明度的校正，绘制单元64以及预绘制单元66构成为对采样过程进行修正的方面。在该实施例中进行的过程在图19的流程图中示出概要，图19包含具备阶段202、204、206、208、210、212、214、216、218的采样过程。

在第1阶段200中，绘制单元64接收作为采样以及绘制过程的对象的体数据。在下一阶段202中，绘制单元64对沿着通过体的虚拟的光线路径的一系列的采样点的每一个的体素强度值进行采样。光线路径与虚拟图像面上的像素位置对应。

在下一阶段204中，绘制单元64针对采样点中的第1采样点，由1D查找表决定不透明度值以及颜色值。绘制单元64也可以使用关于图13记载的那样的过程决定不透明度值以及颜色值。在上述过程中，当存在来自高不透明度区域(不透明区域)的过渡、或者向高不透明度区域(不透明区域)的过渡时，对不透明度值以及颜色值进行修正。其结果，提供颜色误差的校正。在代替实施例中，如果希望，绘制单元64也可以不进行修正而从1D查找表读出不透明度值以及颜色值。

在下一阶段206中，绘制单元64对于采样点以及任意的之前的多个采样点决定累积不透明度值。例如，该值也可以是对于当前的采样点以及任意的之前的多个采样点的不透明度的简单的合计。

接着，在阶段208中，决定累积不透明度是否超过规定的阈值。当累积不透明度超过阈值时，理解为存在向高不透明度状态(不透明区域)的过渡。该例子中的第1采样点230a在图20中示出。第1采样点230a沿着通过由摄影数据(例如，CT摄影数据)的一系列的体素表示的体而投射的虚拟光线的路径232来定位。摄影数据(体数据)具备高强度(以及，此时，根据变换系数为高不透明度)的区域234，其他的区域均为低强度(因此，此时，根据转换函数为低不透明度)。在图20所示的那样的情况下，第1采样点230a处于低不透明度区域。因此，可知累积不透明度(其是第1点，因此，只等于点230a的不透明度)低于累积不透明度阈值。

点230a的累积不透明度低于阈值，因此，过程转移到阶段210。并且，梯度区域236a以采样点230a为中心，确定在采样点230a的周围。此时，采样点230a也作为决定强度数据的梯度的梯度位置来发挥作用。在该例子中，梯度区域236a是以采样点230a为中心的4体素×4体素×4体素的立方体，但在其他的实施例中，也可以使用梯度区域的其他的任意的合适的尺寸或者形状。

在下一阶段212中，通过对与梯度区域236a中的多个体素相关的多个体素强度值进行处理，来对于采样点决定梯度值。梯度值表示梯度区域内的体素强度值的三维的变化率。当梯度区域内存在明确定义的表面时，梯度值例如表示表面的陡坡以及朝向。在采样点230a的情况下，所有的体素具有相同的低的强度值，因此，梯度值将具有表示均质的区域的零的值。

接着，在阶段214中，绘制单元64决定采样点是否是最后的采样点。此时，采样点230a不是最后的采样点，因此，过程进入下一采样点(阶段216)，在阶段206中，对于下一采样点决定累积不透明度。

该例子中的下一采样点230b在图21中示出。再次由1D查找表以及/或者与图13相关联而记载的过程决定采样点230b的不透明度。接着，计算累积不透明度。该累积不透明度是对于采样点230a以及230b的不透明度的合计。

此时，采样点230b的不透明度低。累积不透明度低于累积不透明度阈值。因此，过程进入阶段210，绘制单元64决定以采样点以及梯度位置230b为中心的梯度区域236b。梯度区域236b是与梯度区域236a相同的尺寸以及形状。接着，在阶段212中，根据梯度区域236b内的体素的强度数据，计算梯度数据。此时，根据图21可知，梯度区域236b的1个角进入高强度区域234。因此，对于位置230b的梯度数据的值被计算为与相对于位置230a的梯度数据的值略有不同的值。

采样点230b不是最后的采样点。因此，绘制单元64进入下一采样点，在阶段206中，对于下一采样点决定累积不透明度。下一采样点230c在图22中示出。此时，采样点230c的不透明度值也低。另外，累积不透明度值低于阈值，因此，绘制单元64经由阶段210以及阶段212，由以采样点230c为中心的梯度区域236c决定对于采样点230c的梯度值。此时，关于高强度区域(不透明区域)234，更大的部分包含于梯度区域236c。因此，对于采样点230c的梯度值与对于采样点230a以及230b的梯度值不同。

采样点230c不是最后的采样点。因此，绘制单元64进入下一采样点，在阶段206中，对于下一采样点决定累积不透明度。下一采样点230d在图23中示出。

根据图23得知，采样点230d进入高强度区域(不透明区域)。相对于由1D查找表决定的采样点230d的不透明度值与相对于之前的采样点230a、230b、230c的值相比较，相对于采样点230d的值大幅度地高出。但是，累积不透明度(此时，对于采样点230a、230b、230c、230d决定的不透明度的合计)依然低于阈值。因此，绘制单元64经过阶段210以及212，以采样点230d为中心由梯度区域236d决定对于采样点230d的梯度值。此时，关于高强度区域234，更大的部分包含于梯度区域236d，因此，相对于采样点230d的梯度值与相对于采样点230a、230b以及230c的梯度值不同。

采样点230d不是最后的采样点，因此，绘制单元64进入下一采样点，在阶段206中，对于下一采样点决定累积不透明度。下一采样点230e在图24中示出。

根据图24可知，采样点230e此时也位于高强度区域内。相对于采样点230e的不透明度值高。此时，累积不透明度(对于采样点230a、230b、230c、230d、230e决定的不透明度的合计)在此超过阈值。因此，进入高不透明度状态。

当累积不透明度超过阈值时，修正采样过程，绘制单元不进入阶段210而进入阶段218。在阶段218中，绘制单元使梯度区域236e推迟到采样位置230e之后。

此时，绘制单元64例如使用梯度位置＝sample_position-ray_increment×(0.5+已经蓄积的不透明度值)这样的式子，计算对于采样位置的梯度区域的推迟。此时，光线增量表示连续的采样点之间的距离。不透明度值为0.0～1.0的范围(0.0表示完全透明，1.0表示完全不透明)。

在图24的例子中可知，绘制单元64以采样点230e成为梯度区域236e的边缘部的外侧的方式，通过梯度区域236e(以梯度位置为中心)推迟采样点230e。

接着，在阶段212中，根据梯度区域236e内的体素的强度数据，计算梯度数据。即使在采样点230e位于梯度区域236e的外部的情况下，梯度数据也与采样点230e建立关联。因此，相对于绘制的与采样点230e相关的颜色的贡献即使在采样点位于为了决定梯度数据而使用的梯度区域的外部的情况下，也受到该颜色的贡献造成的阴影的影响，由此，接着也决定与阴影相关的贡献。

发现梯度对于评估位置(即，梯度区域的位置)的不连续性的影响非常敏感，但对于评估位置本身的影响却没有那么敏感。一般而言，有时绘制的算法以及参数越连续，作为结果得到的绘制变得越良好。图24所示的推迟的过程可能使由体数据定义的任意的等值面(图14的区域234的表面等)逐渐地对梯度位置产生影响。由此，能够得到图像伪影减少了的更平滑的绘制。

在下一阶段214中，决定采样点230e是否是最后的采样点。此时，采样点230e不是最后的采样点。绘制单元64向图25所示的下一采样点230f移动，决定颜色值以及不透明度值。当然，采样点230f的累积不透明度高于阈值，因此，绘制单元64转移到阶段218，决定梯度区域236f的位置。梯度区域236f继续推迟到采样点230f之后。此时，由图25得知，梯度区域236f略向前方移动。尽管沿着光线路径232向采样点继续前进，但梯度区域236f依然存在于高强度以及高不透明度区域234的等值面的前方的一部分的周围。

在采样位置230e以及230f的情况下，梯度区域236e、236f的推迟意味着梯度区域236e、236f并未扩展为包含强度(以及，根据本实施方式的转换函数，不透明度)再次降低的区域234的远的表面。此时，不包含远的表面能够有助于避免阴影伪影。

接着，在阶段212中，对于梯度区域236f计算梯度数据，与对于采样位置230f决定的颜色值以及不透明度值建立关联。

采样位置230f被认为是最后的采样位置，因此，绘制单元64从阶段214向阶段220转移，合成对于采样位置230a、230b、230c、230d、230e、230f决定的颜色、不透明度以及梯度，决定相对于绘制图像的像素之一的像素色以及阴影。对于通过由图像数据表示的体的其他的一系列的光线路径重复图19的过程。由此，决定分别对于绘制图像的像素的颜色值以及阴影值。

根据情况，图19的梯度区域推迟过程能够排除通过已知的1D预积分方法产生的重大的图像伪影。另外，梯度区域推迟过程几乎不存在或者完全不存在性能的劣化。梯度区域推迟过程对于CPU绘制与GPU绘制的双方有用。特别地，梯度区域推迟过程能够改善薄的表面以及小的粒子的绘制图像的外观。

图26A表示按照图19的过程绘制出的、被检体的躯干区域的骨以及血管系统的绘制图像。图26B表示不存在梯度区域推迟的、按照已知的1D预积分方法绘制的相同的区域的绘制图像，特别地该绘制图像在骨的区域包含各种等高线状的图像伪影的图像。

与图19相关联而记载的梯度推迟过程按照能够使梯度区域逐渐地推迟到采样位置之后的方式，使梯度区域推迟到采样位置之后，根据是哪种成的迅速或者急速，增加蓄积不透明度。在代替实施例中，也可以使用用于决定梯度区域推迟的任意的合适的方式。例如，根据情况，一旦蓄积不透明度超过阈值，则梯度区域也可以自动地固定。因此，梯度区域在采样点通过体进一步行进的期间，停留在相同的位置。

图10的实施例在绘制中能够进行图13与图19的双方的过程。当存在来自高不透明度状态(不透明区域)的过渡、或者向高不透明度状态(不透明区域)的过渡时，图13和图19的双方的过程具有采样过程的修正。在图13的过程的情况下，来自高不透明度状态(不透明区域)的过渡、或者向高不透明度状态(不透明区域)的过渡在转换函数的采样间隔中，具有来自高不透明度区域(不透明区域)的过渡、或者向高不透明度状态(不透明区域)的过渡。另一方面，在图19的过程的情况下，向高不透明度状态(不透明区域)的过渡也可以包括蓄积不透明度值与阈值一致或者超过阈值的情况。在代替实施例或者代替的动作模式中，能够不伴随着另一方而进行图13以及图19的过程的某一个。因此，在存在来自高不透明度区域(不透明区域)的过渡、或者向高不透明度状态(不透明区域)的过渡的状态下，不一定进行梯度区域推迟过程，而能够得到颜色校正。同样地，在存在来自高不透明度区域(不透明区域)的过渡、或者向高不透明度状态(不透明区域)的过渡的状态下，不一定进行颜色和/或不透明度的校正过程，而能够进行梯度区域推迟过程。

与决定相对于像素的颜色值相关联而记载了图13以及图19的过程，但也能够将这些以及其他的实施例同样地用于决定相对于像素的灰度，而不用于决定相对于像素的颜色值。

例如，关于CT数据的处理记载了图13以及图19的过程，但也可以使用其他的任意的合适的体数据，例如，也可以使用通过PET、MRI、超声波或者X射线摄影装置产生的体数据。图像数据也可以是为了制作显示用的图像而能够进行处理的任意的数据。

基于实施例的1D查找表也可以具备将参数值与至少1个其他的参数值建立关联的任意的数据构造。1D查找表例如是一系列的数据库输入和/或一系列的对象或者对象的例子，但并不限定于此，也可以具备任意的合适的数据构造。1D查找表可以保存在单一的物理性的数据存储设备中，或者，也可以涵盖位于相同或者不同的位置的多个物理性数据存储设备而分配。

在几个实施例的情况下，对于各图像数据(体数据)值，转换函数的采样间隔也可以具备该图像数据值以下的图像数据值的范围。是否存在来自高不透明度区域(不透明区域)的过渡、或者向高不透明度状态(不透明区域)的过渡的决定，也可以包括对每个采样点决定是否存在来自高不透明度区域(不透明区域)的过渡、或者向高不透明度状态(不透明区域)的过渡。高不透明度区域例如也可以包括不透明度是不透明度阈值以上的区域。

特定的实施例还提供用于在体绘制器中减少颜色的不准确性的方法以及装置。体绘制器具有：制作转换函数的不透明间隔的稀疏的记录的步骤；搜索并保存用于与采样进行比较的光线的局部的阈值(在此，光线进入不透明材料)的步骤；使用颜色包含不透明点的信息校正通过事先合并(预积分)计算出的该颜色的步骤；使用通过事先合并(预积分)计算出的颜色涵盖局部便利区间(partially-traversedinterval)而推定蓄积颜色的步骤。

特定的实施例还提供用于使用一个或者多个1D预积分转换函数的带有阴影的体绘制的方法。在用于带有阴影的体绘制的方法中，梯度根据从光线位置的偏移进行评估。此时，偏移是蓄积不透明度(例如，α)的函数。另外，梯度也可以是偏移到相邻的等值面的距离的函数。另外，梯度也可以使用转换函数或者预先决定的公式，与不透明度(例如，α)分开计算。

实施例也可以提供根据建立了关联的光线间隔的不透明度的判定，对预积分过程修正采样过程。

存储器(存储部)60存储第1对应表、第2对应表、体数据、阈值(不透明阈值、累积不透明阈值等)、通过绘制处理部产生的绘制图像、经由输入设备(输入部)58输入的各种指示、与绘制处理/各种(边界、不透明度、色调、梯度值、规定区域)决定处理相关的程序等。第1对应表和第2对应表与1D查找表对应。第1对应表是根据不透明度相对于沿着规定的方向的体素值的关系而预先决定的对应表。第2对应表是根据色调相对于沿着规定的方向的体素值的关系而预先决定的对应表。所谓规定的方向，例如是指与绘制处理相关的视线方向。视线方向例如与图14、图15、图16A、图16B的每一个中的152对应。

第1对应表是表示不透明度相对于沿着视线方向的体素值的关系(函数)的对应表。第1对应表例如相当于图14、图15、图16A、图16B的每一个中的下方的曲线图。第2对应表是表示色调相对于沿着视线方向的体素值的关系(函数)的对应表。第2对应表相当于图17中记载的曲线图。第1对应表以及第2对应表与上述的1D查找表的产生相同地产生，且被存储于存储部60。

体数据中的多个体素的每一个中的体素值具有颜色值、灰度值、亮度值中的至少一个。体数据是通过X射线计算机断层摄影装置、磁共振成像装置、超声波诊断装置、X射线诊断装置中的至少一个产生的数据。

预绘制单元66具有边界确定部。边界确定部根据分别与沿着规定的方向的多个采样点对应的体素值，确定采样点中的相邻的2个采样点(以下，称为相邻采样点)之间的不透明区域的边界。所谓不透明区域的边界例如与图16B中的S_opaque对应。边界确定部中的处理例如与图11中的阶段104及阶段106、图13的阶段124对应。

例如，边界确定部根据不透明度阈值、分别与沿着视线方向从体数据采样得到的多个采样点对应的体素值、以及第1对应表，确定不透明区域的边界。不透明区域的边界在体数据中的多个采样点中的相邻采样点之间(以下，称为边界包含范围)被确定。在视线方向中与不透明区域的边界对应的点，例如相当于从透明区域(或者半透明区域)过渡到不透明区域的过渡点(例如，图16A的156、图16B的S_opaque)。

具体而言，边界确定部通过在不透明度对于体素值的关系(第1对应表)中，比较沿着视线方向从视点到采样点的每一个累积不透明度而得到的累积不透明度与规定的阈值，从而确定边界。另外，边界确定部将在规定的方向确定的边界确定为沿着规定的方向排列的采样点的终点。在此，采样点的终点与不透明区域的边界对应，例如，与图16B中的S_opaque对应。

绘制单元64具有不透明度决定部、色调决定部、梯度决定部、以及绘制处理部。另外，不透明度决定部等也可以属于预绘制单元66。另外，绘制单元64也可以具有上述边界确定部。

不透明度决定部根据不透明度相对于在体数据中包含所确定的边界的2个采样点之间的多个体素值的关系，决定所确定的边界(采样点的终点)的不透明度。具体而言，不透明度决定部根据位于体数据中的边界包含范围的两端的2个采样点的体素值和第1对应表，决定相邻采样点的每一个的累积不透明度。

接着，不透明度决定部根据相邻采样点的每一个的累积不透明度和第1对应表，决定所确定的边界处的不透明度。不透明度决定部将所确定的边界的不透明度向绘制处理部输出。另外，不透明度决定部也可以将所决定的不透明度向色调决定部输出。与不透明度的决定相关的处理例如与图13的阶段130以及图16A、图16B对应。

梯度决定部根据与采样点的每一个相关的规定区域中的多个体素值，决定分别与采样点对应的多个梯度值。在此，所谓规定区域与上述的梯度区域对应。具体而言，首先，梯度决定部根据沿着规定的方向(虚拟的光线路径)从视点到各个采样点对不透明度进行累积而得到的累积不透明度、采样点的位置、采样点之间的间隔以及规定的阈值，决定分别与采样点建立对应的规定区域的位置。

接着，梯度决定部根据规定区域所包含的多个体素值，决定分别与采样点对应的多个梯度值。梯度决定部将与采样点的每一个相关的梯度值向绘制处理部输出。另外，梯度决定部也可以将与采样点的每一个相关的梯度值向色调决定部输出。与梯度的决定相关的处理例如与图19的各处理、图20至图25对应。

色调决定部根据色调相对于在体数据中包含确定的边界的2个采样点之间的多个体素值的关系(图17所示的第2对应表)，决定所确定的边界的色调。具体而言，色调决定部根据位于体数据中的边界包含范围的两端的2个采样点的体素值、第1对应表和第2对应表，决定所确定的边界中的色调。

另外，色调决定部也可以代替第1对应表，而使用由不透明度决定部决定的不透明度。色调决定部将在所确定的边界决定出的色调向绘制处理部输出。另外，色调决定部也可以使用与采样点的每一个相关联的梯度值、第1对应表以及第2对应表，来校正边界中的色调。与色调的决定相关的处理例如与图13的阶段130对应。

绘制处理部使用与不透明区域中不包含的采样点的每一个对应的上述体素值、边界中的不透明度、不透明度相对于沿着规定的方向的上述体素值的第1对应表，对于体数据执行绘制处理。例如，绘制处理部通过合成沿着通过体的虚拟的光线路径(规定的方向)的多个采样点的每一个以及终点的不透明度，来执行绘制处理。绘制处理部通过绘制处理，产生绘制图像。绘制处理部将所产生的绘制图像向存储部、显示部等输出。绘制处理例如与图13的阶段136、图19的阶段220对应。

另外，绘制处理部还可以使用与不透明区域中不包含的采样点的每一个对应的体素值、边界的色调、以及色调相对于沿着规定的方向的体素值的第2对应表，执行绘制处理。例如，绘制处理部合成沿着通过体的虚拟的光线路径(规定的方向)的采样点的每一个以及终点的色调，因此执行绘制处理。

另外，绘制处理部还可以使用分别与采样点建立了对应的梯度值，执行绘制处理。此时，绘制处理部根据梯度值，决定绘制图像中的多个像素的每一个的阴影值(阴影的贡献)。绘制处理部使用所决定的阴影值，产生伴随有阴影的绘制图像。

显示设备(显示部)54显示通过绘制处理产生的绘制图像。在显示部中显示的绘制图像例如是图18B示出的图像、图26A中示出的图像。如图18B所示，在通过本实施方式产生的绘制图像中，与图18A不同，几乎没有产生年轮状(等高线)伪影。另外，如图26A所示，在根据本实施方式产生的绘制图像中，与图26B不同，特别地，在骨的区域几乎没有产生年轮状伪影。另外，虽然没有图示，但在根据本实施方式产生的绘制图像中，几乎没有产生阴影伪影。

根据以上所述的结构，能够得到以下那样的效果。

根据本实施方式所涉及的医用图像处理装置50，在透过绘制处理所使用的体数据的多个虚拟的光线路径的每一个中的多个采样点，能够根据相邻采样点的体素值，决定不透明区域的边界。接着，根据本实施方式，能够使用第1对应表，决定虚拟的光线路径的每一个中的边界(采样点的终点)的不透明度。另外，根据本实施方式，能够使用梯度值、第2对应表、所决定的不透明度等决定边界中的色调。另外，根据本实施方式，根据沿着虚拟的光线路径从视点到各个采样点累积不透明度而得到的累积不透明度、采样点的位置、采样点之间的间隔以及规定的阈值，使得通过沿着虚拟的光线路径的采样点的移动推迟，能够移动与梯度值的计算相关的规定区域。即，根据本实施方式，能够使用累积不透明度，较窄地决定沿着虚拟的光线路径的相邻的规定区域之间的间隔。

因此，根据本实施方式所涉及的医用图像处理装置50，在对于体数据的虚拟的光线路径中，能够决定不透明区域的边界，并更准确地决定所决定的边界处的不透明度以及色调。因此，根据本实施方式，不会产生年轮状(等高线状)伪影以及阴影伪影，而能够产生提高了色调的精度以及不透明度的精度的绘制图像。另外，根据本实施方式，不会大量地消费存储区域以及处理速度等的处理资源，能够低成本且高速地产生色调以及形状准确的绘制图像。

本领域的技术人员应该充分理解，几个实施例也可以使用具有用于进行实施例的方法的能够执行的计算机可读命令的计算机程序，来实践特定的功能性，但计算机程序的功能性能够通过以硬件(例如，使用CPU或者基于1个或者多个ASIC(面向特定用途的集成电路))、FPGA(现场可编程门阵列)、或者GPU(图形处理单元)的形式，或者通过硬件与软件的混合来安装。

针对特定的单元在本说明书中进行了记载，但在代替实施例中，能够通过单一的单元、处理资源或者其他的构成要素提供这些单元的1个或者多个功能性，或者，也可以通过2个以上的单元或者其他的构成要素的组合来提供由单一的单元提供的功能性。对于单一的单元的表述包含提供该单元的功能性的单一的构成要素或者多个构成要素，例如包含单元，而不管该构成要素是否相互分离，另外，对于多个单元的表述包含提供这些单元的功能性的单一的构成要素，例如包含单元、或者提供这些单元的功能性的多个构成要素。

虽然记载了特定的实施例,但这些实施例仅是作为一个例子而提示的,并不用于限定本发明的范围。实际上，本说明书中记载的新的方法以及系统可以通过其他的各种方式来具体化，进而，在不脱离发明的要旨的范围内，也可以进行本说明书中记载的方法以及系统的方式中的各种的省略、置换以及变更。关于所附的权利要求及其等效范围，包含相应的方式以及修正都在本发明的范围内。

另外，本发明并不限定于上述实施方式本身，在实施阶段中在不脱离其要旨的范围内能够对构成要素进行变形来具体化。另外，能够通过上述实施方式中公开的多个构成要素的适当的组合来形成各种发明。例如，也可以从实施方式所示的全部构成要素中删除几个构成要素。另外，也可以适当地组合不同的实施方式中的构成要素。

Claims (13)

1.一种医用图像处理装置，其特征在于，具备：

边界确定部，根据与沿着规定的方向的多个采样点的每一个对应的体素值，确定上述采样点中相邻的2个采样点之间的不透明区域的边界；

不透明度决定部，根据不透明度相对于包含上述边界的上述2个采样点之间的多个体素值的关系，决定上述边界处的不透明度；以及

绘制处理部，使用与上述不透明区域中不包含的上述采样点的每一个对应的上述体素值、上述边界中的不透明度、以及不透明度相对于沿着上述规定的方向的上述体素值的第1对应表，对体数据执行绘制处理。

2.根据权利要求1所述的医用图像处理装置，其特征在于，

上述医用图像处理装置还具备色调决定部，上述色调决定部根据色调相对于包含上述边界的上述2个采样点之间的多个体素值的关系，决定上述边界处的色调，

上述绘制处理部还使用与上述不透明区域中不包含的上述采样点的每一个对应的上述体素值、上述边界处的色调、以及色调相对于沿着上述规定的方向的上述体素值的第2对应表，执行上述绘制处理。

3.根据权利要求1所述的医用图像处理装置,其特征在于,

上述医用图像处理装置还具备梯度决定部,上述梯度决定部根据与上述采样点的每一个相关的规定区域中的多个体素值，决定分别与上述采样点对应的多个梯度值，

上述绘制处理部还使用分别与上述采样点建立了对应的上述梯度值，执行上述绘制处理。

4.根据权利要求2所述的医用图像处理装置，其特征在于，

上述医用图像处理装置还具备存储部，上述存储部存储上述第1对应表、上述第2对应表以及上述体数据。

5.根据权利要求2所述的医用图像处理装置，其特征在于，

上述第1对应表根据上述不透明度相对于沿着上述方向的上述体素值的关系而被预先决定，

上述第2对应表根据上述色调相对于沿着上述方向的上述体素值的关系而被预先决定。

6.根据权利要求1所述的医用图像处理装置，其特征在于，

上述边界确定部在上述不透明度相对于上述体素值的关系中，对累积不透明度与规定的阈值进行比较，来确定上述边界，该累积不透明度是沿着上述方向到上述采样点的每一个累积上述不透明度而得到的。

7.根据权利要求3所述的医用图像处理装置，其特征在于，

上述梯度决定部根据累积不透明度、上述采样点的位置、上述采样点之间的间隔以及规定的阈值，决定分别与上述采样点建立了对应的上述规定区域的位置，该累积不透明度是沿着上述方向到上述采样点的每一个累积上述不透明度而得到的。

8.根据权利要求1所述的医用图像处理装置，其特征在于，

上述体素值具有颜色值、灰度值，亮度值中的至少一个。

9.根据权利要1所述的医用图像处理装置，其特征在于，

上述体数据是由X射线计算机断层摄影装置、磁共振成像装置、超声波诊断装置、X射线诊断装置中的至少一个产生的数据。

10.根据权利要求1所述的医用图像处理装置，其特征在于，

上述边界确定部将在上述方向上确定的上述边界确定为沿着上述方向排列的上述采样点的终点。

11.根据权利要求10所述的医用图像处理装置，其特征在于，

上述绘制处理部通过合成上述采样点的每一个以及上述终点的不透明度，来执行上述绘制处理。

12.根据权利要求1所述的医用图像处理装置，其特征在于，

上述医用图像处理装置还具备显示部，上述显示部显示通过上述绘制处理产生的绘制图像。

13.一种医用图像处理方法，其特征在于，

根据与沿着规定的方向的多个采样点的每一个对应的体素值，确定上述采样点中相邻的2个采样点之间的不透明区域的边界，

根据不透明度相对于包含上述边界的上述2个采样点之间的多个体素值的关系，决定上述边界处的不透明度，

使用分别与上述不透明区域中不包含的上述采样点的每一个对应的上述体素值、上述边界处的不透明度、以及不透明度相对于沿着上述规定的方向的上述体素值的第1对应表，对体数据执行绘制处理。