CN109643441A - 图像处理装置、图像处理方法、图像处理程序、图像处理系统 - Google Patents

图像处理装置、图像处理方法、图像处理程序、图像处理系统 Download PDF

Info

Publication number
CN109643441A
CN109643441A CN201780053301.2A CN201780053301A CN109643441A CN 109643441 A CN109643441 A CN 109643441A CN 201780053301 A CN201780053301 A CN 201780053301A CN 109643441 A CN109643441 A CN 109643441A
Authority
CN
China
Prior art keywords
voxel
value
coordinate
brightness value
image processing
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201780053301.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109643441B (zh
Inventor
关口博之
梅泽孝太郎
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Canon Inc
Original Assignee
Canon Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Canon Inc filed Critical Canon Inc
Publication of CN109643441A publication Critical patent/CN109643441A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109643441B publication Critical patent/CN109643441B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T15/00—3D [Three Dimensional] image rendering
    • G06T15/08—Volume rendering
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
    • A61B6/03—Computed tomography [CT]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T1/00—General purpose image data processing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T19/00—Manipulating 3D models or images for computer graphics
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
    • G06T3/4007—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting based on interpolation, e.g. bilinear interpolation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/40—Image enhancement or restoration using histogram techniques
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/90—Dynamic range modification of images or parts thereof
    • G06T5/92—Dynamic range modification of images or parts thereof based on global image properties
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2210/00—Indexing scheme for image generation or computer graphics
    • G06T2210/41—Medical

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Image Generation (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本发明即使在使用处理能力小的PC的情况下，也能够在最大强度投影图像的移动、放大、缩小、旋转显示时，以短的处理时间显示图像质量高的最大强度投影图像。本发明提出一种图像处理装置，仅抽取三维体数据中的亮度值高的一部分的体素来作为描绘对象，将这些体素的亮度值应用于对应的像素，从而描绘最大强度投影图像。

Description

图像处理装置、图像处理方法、图像处理程序、图像处理系统
技术领域
本发明涉及执行通过最大值投影法(maximum intensity projection：MIP，最大强度投影法)描绘出的图像的移动、放大、缩小、旋转显示等的图像处理装置。
背景技术
作为三维图像处理方法之一，有最大值投影法。最大值投影法是如下手法：将在与投影面上的各像素正交的方向上排列的三维空间上的像元列内的最大亮度值，作为投影面上的各像素的亮度值而显示。图1示出一般使用的最大值投影法的处理情形。
在此，数据空间1是立体的像元单位(以下称为“体素”。)2在x方向、y方向、z方向的各个方向上排列而成的三维空间，是规定作为投影对象的立体图像的空间。另一方面，投影面3是平面的单位像元(以下称为“像素”。)4在X方向和Y方向的各个方向上排列而成的二维空间，是形成前述立体图像的投影像的空间。在此的投影像是最大强度投影图像。
图1示出了投影面3与数据空间1的xy平面平行的情况。在一般的最大值投影法中，首先，在投影面3上指定像素4，接下来确定具有与该像素4相同的坐标值的体素2的列(在z方向上排列的N个体素的集合)，进而作为该N个体素2之中的被指定最大亮度值的像素4的亮度值而显示。
图2示出作为数据空间1而使用光声图像(Photoacoustic Imaging)数据的情况下的最大强度投影图像的一个例子。在此的光声图像数据由1024×1024×200个体素构成。通常亮度数据利用(x，y，z)坐标系而按照(0，0，0)、(1，0，0)、(2，0，0)…(1023，0，0)、(0，1，0)、(1，1，0)…(1023，1，0)、(0，2，0)…(1023，1023，0)、(0，0，1)…(1023，1023，200)的顺序，仅亮度数据存储于存储器。在该空间构造中，测量出直至制作出z轴方向、y轴方向、x轴方向的最大强度投影图像为止的时间。于是，在使用单核的PC的情况下，存储器上的数据位置与x轴方向、y轴方向、z轴方向分离，为了限制高速缓存容量，向x方向的扫描需要2.15秒，向y方向的扫描需要2.44秒，向z方向的扫描需要5.25秒。
然而，在由用户指示了显示于投影面3上的最大强度投影图像的旋转显示的情况下，变化成投影面3与数据空间1的xy平面以任意的角度交叉的位置关系。图3示出投影面3与数据空间1的xy平面不平行的情况。在该情况下，为了确定与投影面3上的像素4对应的体素2的列，需要根据像素4的坐标值来求出对应的体素2的坐标值的运算处理(坐标变换处理)。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2001-236492号公报
专利文献2：日本特开2009-189489号公报
专利文献3：日本特开2010-152609号公报
发明内容
然而，在由用户任意地变更观察方向的情况下，为了在数据空间1上确定与各像素4对应的体素2的列来探索其最大亮度值，需要非常大的计算量。这是因为即使体素2在数据空间1上属于相同的列，该体素在数据上也不连续地存在，所以对存储容量有限的高速缓存存储器的数据的读写次数必然增加，与各体素列对应的最大亮度值的探索所要求的运算量飞跃式地增大。
特别是在处理能力小的笔记本PC(Personal Computer)中，无法使数据量大的(例如数百MB)图像实时地旋转、放大、缩小、移动显示。图4示出使与图2相同的最大强度投影图像旋转显示的例子。当测量直至制作出最大强度投影图像为止的时间时，在使用单核的CPU的情况下，需要13.2秒。但是，如果在从施加1个旋转量起至描绘出最大强度投影图像为止需要13.2秒，则非常难以使用。
另外，在为处理能力比笔记本PC高的台式PC的情况下，在旋转显示时，为了缩短描绘所需的计算时间，也采用对数据进行间隔剔除而计算(降低分辨率、图像质量)等措施。图5示出将数据的间隔剔除处理进行组合而降低分辨率的情况下的例子。图5的左端的图像相当于不进行间隔剔除而制作最大强度投影图像的情况，从左起第2个图像相当于按每1个像元而对像素进行间隔剔除来制作最大强度投影图像的情况，从左起第3个图像相当于按每两个像元而对像素进行间隔剔除来制作最大强度投影图像的情况，右端的图像相当于按每3个像元而对像素进行间隔剔除来制作最大强度投影图像的情况。
上栏的4个图是应用各手法而描绘的最大强度投影图像的整体图像，下栏的4个图是将各图像的一部分放大后的图像。从图5可明确，通过增加间隔剔除的像元数，能够缩短处理时间。另一方面，被认为越增加间隔剔除的像元数，图像质量越下降。像这样，在数据的间隔剔除处理中，难以维持足够的图像质量并进行图像的旋转显示。
因而，在本发明中，提供即使在使用处理能力小的PC的情况下，在最大强度投影图像的移动、放大、缩小、旋转显示时等所需的处理时间也短，同时图像质量良好的技术。
作为用于解决前述技术课题的手段的一个例子，提出一种图像处理装置，具有：体素坐标数据生成部，生成将各体素的亮度值与该各体素的坐标值对应关联的体素坐标数据；以及坐标变换部，至少关于具有比预定的阈值高的亮度值的体素、或者从亮度值大的一方起按顺序至预定个数个为止的体素，将各坐标值变换为对应的投影面上的像素的各坐标值，对通过变换而得到的所述像素的各坐标值显示对应的所述体素的亮度值。
另外，作为用于解决前述技术课题的手段的另一个例子，提出一种图像处理装置，具有：体素坐标数据生成部，生成针对每个亮度值对应关联了具有相同大小的亮度值的1个或者多个体素的坐标值而成的体素坐标数据；以及坐标变换部，至少关于具有比预定的阈值高的亮度值的体素、或者从亮度值大的一方起按顺序至预定个数个为止的体素，将各坐标值变换为对应的投影面上的像素的各坐标值，对通过变换而得到的所述像素的各坐标值显示对应的所述体素的亮度值。
另外，作为用于解决前述技术课题的手段的另一个例子，提出一种图像处理方法，具有：体素坐标数据生成工序，生成将各体素的亮度值与该各体素的坐标值对应关联的体素坐标数据；坐标值变换工序，至少关于具有比预定的阈值高的亮度值的体素、或者从亮度值大的一方起按顺序至预定个数个为止的体素，将各坐标值变换为对应的投影面上的像素的各坐标值；以及亮度显示工序，对通过变换而得到的所述像素的各坐标值显示对应的所述体素的亮度值。
另外，作为用于解决前述技术课题的手段的另一个例子，提出一种图像处理程序，其特征在于，使图像处理装置的计算机执行如下步骤，该图像处理装置的计算机用于使显示部描绘基于三维体数据的投影图像：体素坐标数据生成步骤，生成将构成所述三维体数据的各体素的亮度值与该各体素的坐标值对应关联的体素坐标数据；坐标值变换步骤，至少关于具有比预定的阈值高的亮度值的体素、或者从亮度值大的一方起按顺序至预定个数个为止的体素，将各坐标值变换为对应的投影面上的像素的各坐标值；以及亮度显示步骤，对通过变换而得到的所述像素的各坐标值显示对应的所述体素的亮度值。
另外，作为用于解决前述技术课题的手段的另一个例子，提出一种图像处理系统，用于使显示部描绘基于三维体数据的投影图像，所述图像处理系统的特征在于，具备存储有所述三维体数据的服务器、图像处理装置、以及将所述服务器与所述图像处理装置进行连接的网络，所述图像处理装置具有：体素坐标数据生成部，生成将构成所述三维体数据的各体素的亮度值与该各体素的坐标值对应关联的体素坐标数据；以及坐标变换部，至少关于具有比预定的阈值高的亮度值的体素、或者从亮度值大的一方起按顺序至预定个数个为止的体素，将各坐标值变换为对应的投影面上的像素的各坐标值，对通过变换而得到的所述像素的各坐标值显示对应的所述体素的亮度值。
本发明仅抽取构成三维体数据的体素中的亮度值高的一部分的体素来作为描绘对象，将这些体素的亮度值应用于对应的像素，从而描绘最大强度投影图像。根据该手法，在使最大强度投影图像旋转显示等的情况下也能够在短时间内描绘高图像质量的最大强度投影图像。
附图说明
图1是说明基于一般的最大值投影法的描绘原理的图。
图2是示出能够通过图1的手法而得到的最大强度投影图像的一个例子的图。
图3是说明一般的最大值投影法中的旋转显示时的描绘原理的图。
图4是示出能够通过图3的手法而得到的最大强度投影图像的旋转显示例的图。
图5是说明与间隔剔除量相应的描绘速度与图像质量的关系的图。
图6是说明光声图像数据的稀疏性的图。
图7是示出实施例1的图像处理装置的结构例的图。
图8是示出实施例1的体素坐标数据的数据构造例的图。
图9是说明实施例1的坐标变换动作的情形的图。
图10是说明实施例1的描绘处理动作的流程图。
图11是说明基于实施例1的描绘处理手法的最大亮度值图像的描绘所需的时间与图像质量的关系的图。
图12是示出实施例2的体素坐标数据的数据构造例的图。
图13是说明实施例2的描绘处理动作的流程图。
图14是用于说明实施例5的描绘处理动作的图。
图15是示出实施例6的显示画面的例子的图。
图16是示出实施例7的显示画面的例子的图。
附图标记说明
1：数据空间；2：体素；3：投影面；100：图像处理系统；110：服务器；120：网络；130：图像处理装置；131：体素坐标数据生成部；132：体素坐标数据存储部；133：体素坐标数据；134：坐标变换部；135：输入部；136：显示部；140：投影面。
具体实施方式
以下，根据附图，说明本发明的实施方式。此外，本发明的实施方式并不限定于后述方式例子，能够在其技术思想的范围进行各种变形。
(1)原理
发明者着眼于相当于用于描绘最大强度投影图像的原始数据的三维体数据的稀疏性，提出后述处理手法。此外，在实施例中的三维体数据中，除了包括前述光声图像数据之外，例如还包括通过X线CT(Computed Tomography，计算机断层扫描)装置、MRI(MagneticResonance Imaging，磁共振成像)装置构成的三维图像数据、通过PET(Positron EmissionTomography，正电子发射断层扫描)装置构成的三维图像数据等。
另外，实施例中的三维体数据并不限于医疗图像数据，也可以为关于除了人体以外的物体等而得到的图像数据。三维体数据取决于原始数据的取得方法，但或大或小都具有稀疏性。稀疏性是指在影像解读上重要的或者有意义的数据稀疏地存在于全部数据中。
例如图6示出光声图像数据的情况下的亮度值的分布。图6的横轴为亮度值，纵轴为对应像元数与全部像元数的比例(百分比)。如前所述，作为影像解读对象的血管被识别为高亮度像元。然而，如图的曲线所示从亮度值小的一方起包含90％的像元的亮度值最大也只为“26”。亮度值为“26”的像元在现实中暗到无法进行影像解读。也就是说，光声图像数据的90％为不影响最大强度投影图像的像元。
因而，发明者提出作为在影像解读上重要的或者有意义的数据而仅着眼于亮度值高的一部分的体素，仅使该体素的亮度反映到投影面上的像素的手法。在以往手法中，为了确定与投影面上的像素对应的体素列，需要将所有的体素作为处理对象，但在以下的实施例中说明的手法中，仅凭构成三维空间数据的全部体素的一部分就可以。因此，能够大幅削减坐标变换处理等描绘所需的计算量。此外，本说明书中的“最大强度投影图像”不仅包括最大强度，还包括由依照最大强度的亮度值(即前述亮度值高的一部分的体素的亮度值)构成的图像。
在以下说明的各实施例中，以亮度值为例进行讨论，但也可以不采用亮度值，而例如采用颜色。因而，能够将它们总称为体素值来表现。
(2)实施例1
(2－1)装置结构
图7示出本实施例的图像处理系统100的结构例。图像处理系统100包括服务器110和图像处理装置130。服务器110与图像处理装置130经由网络120连接。图像处理装置130被用作针对服务器110的输入输出装置。此外，还能够为服务器110与图像处理装置130一体化的结构。
在服务器110中存储有前述三维体数据111。服务器110由硬盘或其他的存储装置构成。三维体数据111例如为根据亮度值的不同而表现出浓淡的剖面图像的集合。在本实施例的情况下，设想剖面图像仅按照亮度值表现的情况，但也可以使用颜色信息(红色(R)、绿色(G)、蓝色(B)、或者青色(C)、品红色(M)、黄色(Y)、黑色(K))来表现。
图像处理装置130由所谓的计算机构成。即，图像处理装置130包括主存储装置、运算装置、控制装置、输入输出装置。图像处理装置130通过对应的程序的执行来实现后述各种功能。此外，也可以由硬件实现功能的一部分或者全部。
对于构成图像处理装置130的CPU的处理能力没有限制，但CPU的处理能力越低，实施例的处理手法的效果越显著。因而，在本实施例中，图像处理装置130由搭载单核的CPU的笔记本PC构成。另外，在图像处理装置130中搭载有Windows7(注册商标)以后的64位OS。
本实施例中的图像处理装置130具有体素坐标数据生成部131、体素坐标数据存储部132、坐标变换部134、输入部135以及显示部136。当然，也可以在安装时，将除了它们以外的功能部搭载于图像处理装置130。在作为构成图像处理程序的软件模块而构成这些功能部的情况下，将这些各功能部储存于存储装置，并且通过由图像处理装置130所具备的运算装置执行这些软件模块，能够实现图像处理装置130的功能。
体素坐标数据生成部131将构成三维体数据111的各体素的坐标值与对应的亮度值进行组合，来生成体素坐标数据133。图8示出在本实施例中使用的体素坐标数据133的数据构造例。在本实施例的情况下，z坐标、y坐标、x坐标分别以16位表示。另外，亮度值也以16位表示。即，与1个体素对应的体素坐标数据133的1个记录由64位(＝16位×4)构成。
体素坐标数据存储部132为存储体素坐标数据133的存储区域。体素坐标数据存储部132由硬盘或其他的存储装置构成。在体素坐标数据存储部132中存储与构成三维空间的所有的体素对应的体素坐标数据133。
体素坐标数据生成部131还执行按照亮度值由大到小的顺序重新排列存储于体素坐标数据存储部132的体素坐标数据133的处理。通过该重新排列，能够使读出到高速缓存存储器的亮度值的大小一致成大致相同大小。这意味着针对高速缓存存储器的数据的读写变得高效化，有助于读写次数的降低。另一方面，在体素坐标数据存储部132中排列的体素坐标数据133的坐标值变更为与亮度值对应的坐标值的顺序。
然而，基于亮度值的体素坐标数据133的重新排列未必需要为严格的意义下的重新排列。本实施例中的图像处理装置130将作为在影像解读上重要的或者有意义的数据的高亮度值用于最大强度投影图像的描绘处理，所以即使不按照亮度值的顺序严格地排列，也能够实现足够的描绘速度和图像质量。
换言之，体素坐标数据133的重新排列只要按照亮度值的大致由大到小的顺序重新排列即可。此外，重新排列处理只要在体素坐标数据133的生成时仅执行一次即可。该重新排列所需的计算量小，所以即使是笔记本PC也能够在短时间内完成处理。因此，体素坐标数据133的重新排列所致的描绘速度的变慢基本能够忽略。
此外，在体素坐标数据133的生成在服务器110侧已经完成的情况下，体素坐标数据生成部131只需要执行要被读出的体素坐标数据133的重新排列处理即可。
接下来，图9示出坐标变换的影像。坐标变换部134执行如下处理：将重新排列后的体素坐标数据133每预定的个数地读出到高速缓存存储器，将对应的坐标值变换为投影面140上的像素的坐标值。如图9所示，在本实施例的情况下，坐标变换的方向为从体素的坐标值至像素的坐标值，与以往方式相反。即，在本实施例的情况下，与坐标(从属变量)由亮度(独立变量)的函数表现而亮度(从属变量)由坐标(独立变量)的函数表现的以往方式不同。因此，多个体素坐标数据133的坐标值还有可能会变换为1个像素4的坐标值。
坐标变换部134执行对通过变换而得到的像素的坐标值分配作为变换源的体素坐标数据133的亮度值的处理。在对同一的像素已经分配有其它亮度值的情况下，坐标变换部134使亮度值高的一方优先。这是为了描绘最大强度投影图像。此外，当在严格的意义下执行了前述重新排列处理的情况下，之后分配的亮度值不会比已经分配的亮度值大。因而，在严格地执行了重新排列处理的情况下，能够省略判定与已经分配的亮度值的大小关系的处理。
进而，即使在向投影面140的最大亮度值的描绘的中途，在经由输入部135被输入了观察朝向的变更(投影面140的旋转或者三维体数据111的旋转)的情况下，坐标变换部134也中止当前的描绘，执行与新指定的观察朝向相应的坐标变换的执行和描绘处理。如后所述，最大强度投影图像的描绘在短时间内完成，所以能够实质性地(或者体感性地)连续地更新追随于用户的操作而描绘的最大强度投影图像的内容。
然而，本实施例中的坐标变换部134以两个阶段执行前述坐标变换处理。在第1阶段的处理中，以具有比预先提供的预定的阈值高的亮度值的体素为对象、或者以从亮度值大的一方起按顺序至预定个数个为止的体素为对象，执行前述坐标变换和亮度值的分配。
亮度值的阈值、个数的阈值取决于用于最大强度投影图像的描绘的三维体数据111中的亮度值的分布，但在本实施例的情况下，设定成从亮度值高的一侧起几％左右，例如10％。这是因为如前所述，在最大强度投影图像的情况下，即使将低亮度值用于描绘，观察的图像自身也几乎不改变。此外，最好利用者能够自由地变更该阈值。
在第2阶段的处理中，关于未成为第1阶段的处理对象的剩余的体素坐标数据133而执行坐标变换处理。将剩余的所有的体素坐标数据133的坐标值变换为投影面140上的像素4的坐标值，分配对应的亮度值，从而理论上能够提高最大强度投影图像的细节部分的描写性。此外，亮度值连续地变小，所以不进行关于已经分配有亮度值的像素的亮度值的分配。
在坐标变换部134中还搭载放大图像或者缩小图像的描绘功能。在放大描绘于投影面140上的最大强度投影图像的情况下，坐标变换部134根据放大率对描绘于投影面140的最大强度投影图像的部分区域进行线性插补，生成放大图像。另一方面，在缩小描绘于投影面140上的最大强度投影图像的情况下，坐标变换部134通过对根据缩小率缩小后的投影面140上的像素应用体素坐标数据133的亮度值，从而生成缩小图像。总之，计算负荷小，所以都能够在短时间内变更描绘内容。
输入部135用于观察方向的输入、阈值的输入等。作为观察方向的输入方法，存在输入与作为固定面的投影面140相对的三维体数据111的旋转方向的方法、和输入与固定的三维体数据111相对的投影面140的旋转方向的方法。可以由用户选择使用哪个方法。显示部136由液晶显示器或其他的显示装置构成。在显示部136显示如图2、图4所示的接口画面。在此，显示部136无需与图像处理装置130为一体，也可以外置于图像处理装置130。
(2－2)描绘处理动作
使用图10，说明本实施例的描绘处理动作。该处理动作通过由图像处理装置130执行程序来实现。首先，体素坐标数据生成部131从服务器110读出三维体数据111，生成图8所示的数据构造的体素坐标数据133(步骤SP1)。接着，体素坐标数据生成部131按照亮度值由大到小的顺序重新排列体素坐标数据133(步骤SP2)。
之后，坐标变换部134受理经由输入部135输入的投影面140与三维体数据111的位置关系，求出用于将三维体数据111上的体素的坐标值变换为投影面140上的像素的坐标值的变换式(步骤SP3)。
之后，坐标变换部134将重新排列后的体素坐标数据133从亮度值大的一方起按顺序各预定的个数地读出到高速缓存存储器，将对应的坐标值变换为投影面上的像素的坐标值(步骤SP4)。另外，坐标变换部134对与变换后的坐标值应用对应的亮度值而进行画面显示(步骤SP5)。此时，坐标变换部134关于相同的像素而始终使亮度值大的一方优先。
之后，坐标变换部134判定剩余的体素的亮度值是否比阈值小或者已处理的个数是否比阈值大，在得到否定结果的期间返回到步骤SP4，重复描绘(步骤SP6)。另一方面，当在步骤SP6中得到肯定结果的情况下，坐标变换部134结束最大强度投影图像的描绘处理。此外，在此的描绘处理的结束为前述第1阶段的描绘处理的结束，在未由用户输入观察方向的变更等的情况下，开始第2阶段的描绘处理。
(2－3)效果
如以上说明，若使用本实施例的图像处理系统100，则相比于以往的手法，能够在短时间内显示高图像质量的最大强度投影图像。图11示出本实施例的最大强度投影图像的描绘所需的时间与图像质量的关系。图11与前述图2以及图4的情况同样地，表示三维体数据111由1024×1024×200个体素构成，投影面140由1024×1024个像素构成的情况。
从图11可知，在使用从全部体素数中的亮度值大的一方起上位10％的情况下，最大强度投影图像的描绘需要0.56秒，同样地在使用上位5％的情况下，最大强度投影图像的描绘需要0.31秒，同样地在使用上位2.5％的情况下，最大强度投影图像的描绘需要0.18秒，同样地在使用上位1.25％的情况下，最大强度投影图像的描绘需要0.12秒。无论哪个秒数都为比使用图5而说明的间隔剔除处理的情况短的时间。此外，图11的上栏为了与图5的比较，是使用单核的CPU而计算出的结果。
另外，在图11的下栏，是为了强调图像质量的劣化而对上栏的图像的亮度等级加上50而显示的图像，但在图11所示的4个事例的任意事例之间都看不出图像质量的差异。这与被认为越增加间隔剔除数则图像质量越下降的图5所示的以往的手法有大的不同。即，本实施例的手法不仅能够在短时间内描绘最大强度投影图像，还能够实现高的图像质量下的描绘。况且，即使减少所描绘的体素数，描绘的最大强度投影图像的图像质量也几乎不下降，所以即使增加处置的体素数，也能够使描绘所需的时间限于在实用上没有障碍的范围。
另外，在本实施例的图像处理系统100中，仅将数据大小比三维体数据111小的体素坐标数据133保存于图像处理装置130侧即可，所以能够避免对于硬件资源有限制的图像处理装置130中的动作速度下降。
(3)实施例2
(3－1)装置结构
本实施例的图像处理系统100的基本结构与实施例1相同。不同的是体素坐标数据133的数据构造。在前述实施例1中，说明了采用将由三维体数据111构成的数据空间中的各体素的坐标值与对应的亮度值进行了组合的数据构造(图8)的情况。
另一方面，在本实施例中，使用图12所示的数据构造的体素坐标数据133。从图12可知，在本实施例中，采用以亮度值为单位将体素的坐标值汇总的手法。即，将1个或者多个坐标值与1个亮度值(值1，值2，…)对应关联保存。
图12中的1个记录为32位，对z坐标、y坐标、x坐标分别分配有10位。此外，对各记录分配有2位的标志f。标志f是为了识别各记录是浓度值还是坐标值而使用的。
在图12的情况下，在第2个记录(从上方起第2个记录)中储存有体素数。此外，在上位的记录中配置比配置于下位的记录的亮度值高的亮度值。因此，通过从上位记录起按顺序进行处理，从而能够消除比较已经分配给像素的亮度值与新分配的亮度值的大小关系的必要性。
另外，在为图12所示的数据构造的情况下，构成1个记录的比特数为实施例1的数据构造(图8)的一半即可。因此，在本实施例中使用的数据构造适于在存储容量少的图像处理装置130中使用。
(3－2)描绘处理动作
在图13中说明本实施例的描绘处理动作。该处理动作也通过图像处理装置130执行程序来实现。首先，体素坐标数据生成部131从服务器110读出三维体数据111，生成图12所示的数据构造的体素坐标数据133(步骤SP11)。在本实施例的情况下，在生成了体素坐标数据133的时间点，坐标的由大到小的顺序的重新排列结束。
接下来，坐标变换部134受理经由输入部135输入的投影面140与三维体数据111的位置关系，求出用于将三维体数据111上的体素的坐标值变换为投影面140上的像素的坐标值的变换式(步骤SP12)。
接着，坐标变换部134将与亮度值的大小顺序对应的体素的坐标值读出到高速缓存存储器，将它们变换为投影面140上的像素的坐标值(步骤SP13)。另外，坐标变换部134对与变换后的坐标值应用对应的亮度值而进行画面显示(步骤SP14)。在本实施例的情况下，由于之后分配的亮度值始终小，所以即使产生分配给相同的像素的亮度值，坐标变换部134也不进行比较处理。
之后，坐标变换部134判定剩余的体素的亮度值是否比阈值小或者已处理的个数是否比阈值大，在得到否定结果的期间返回到步骤SP13，重复描绘(步骤SP15)。另一方面，当在步骤SP15中得到肯定结果的情况下，坐标变换部134结束最大强度投影图像的描绘处理。在本实施例的情况下，在此的描绘处理的结束也为前述第1阶段的描绘处理的结束，在未由用户输入观察方向的变更等的情况下，开始第2阶段的描绘处理。
(3－3)效果
如以上说明，若使用本实施例的图像处理系统100，能够得到与实施例1同样的效果。即，相比于以往的最大强度投影手法，能够在短时间内制作高图像质量的最大强度投影图像。况且，在本实施例的情况下，体素坐标数据133的数据大小为实施例1的一半即可，所以适于搭载到存储容量小的图像处理装置130。
(4)实施例3
(4－1)装置结构
本实施例的图像处理系统100的基本结构与实施例1相同。与实施例1主要的不同点在于用于使显示部136显示体素坐标数据133的描绘处理动作。
本实施例的体素坐标数据133的数据构造既可以使用实施例1以及实施例2所示的数据构造中的任意数据构造，也可以采用除了它们以外的数据构造。
(4－2)描绘处理动作
说明本实施例的描绘处理动作。在实施例1以及实施例2中，关于具有比所设定的亮度值的阈值大的亮度值的体素、或者从亮度值大的一方起按顺序至预定个数个为止的体素，变换为投影面上的像素的坐标值。然而，由于投影方向，有时会产生如下情况：体素仅与构成投影面的像素中的极小一部分的像素对应关联，构成投影面的像素的大半都不具有对应关联的体素。假设当将没有对应关联的体素的像素的亮度值例如设为0而显示时，在用户改变投影方向的情况下，亮度值为0的像素的数量因投影方向改变而改变，所以用户有可能会感觉到不协调。因而，在本实施例中，对与体素对应关联的投影面上的像素的数量设置阈值。
作为一个例子，在将阈值设定为构成投影面的像素数的70％以上的情况下，在体素与整体的70％以上的像素对应关联之前，从亮度值大的体素起按顺序将坐标值变换为投影面上的像素的坐标值。由此，即使用户任意地变更观察朝向，由于对相同程度的数量的像素分配除了0以外的亮度值，所以用户仍能够感觉不到不协调地进行观察。
进而，也可以与实施例1或者实施例2同样地，形成为设定亮度值的阈值、进而对与体素对应关联的投影面上的像素的数量设定阈值的结构。
作为一个例子，对亮度值设定阈值，以使得关于构成三维体数据的体素中的、具有上位5％的亮度值的体素，以变换为投影面上的像素的坐标值。另外，对像素的数量设定阈值，以使体素与构成投影面的像素的50％以上的数量的像素对应关联。此时，在将体素的坐标变换为第一投影面上的坐标的情况下，有可能即使将具有上位5％的亮度值的体素投影到第一投影面，体素也只与构成第一投影面的像素的小于50％的数量的像素对应关联。在该情况下，图像处理装置130也可以使与像素的数量相关的阈值比亮度值的阈值优先，关于比具有上位5％的亮度值的体素多的体素，进行向第一投影面的坐标变换。图像处理装置130既可以每当关于低于亮度值的阈值的1个体素而进行坐标变换时，进行是否满足与像素的数量相关的条件的判定，也可以每当关于预定的单位、例如每1％的数量的体素而进行坐标变换时，进行是否满足与像素的数量相关的条件的判定。
此外，关于与亮度值相关的阈值、与像素的数量相关的阈值，也可以使得能够由用户经由输入部135输入。这与实施例1以及2相同。
(4－3)效果
如以上说明，根据本实施例，能够得到与实施例1同样的效果，并且不论观察朝向如何，都能够提供用户不易感觉到不协调的显示。
(5)实施例4
说明本发明的另一实施例。
在先前所述的实施例中，关于具有比预定的阈值高的亮度值的体素、或者从亮度值大的一方起按顺序至预定个数个为止的体素，进行了将各坐标值变换为对应的投影面上的像素的坐标值的处理。考虑高速缓存存储器的存储容量而设定预定的阈值或者体素的预定个数，从而能够缩短最大强度投影图像的处理时间。
如先前所述，高速缓存存储器的存储容量有限。因此，以使供坐标值的变换的数据量收敛于高速缓存存储器的容量的方式，决定针对亮度值的预定的阈值、或者体素的预定的个数，从而能够减少数据对高速缓存存储器的读写次数。
作为一个例子，图像处理装置130决定与高速缓存存储器的容量相应的阈值、或者个数，对依照该决定的值而决定的体素进行向投影面上的坐标变换。
图像处理装置130另外也可以在用户经由输入部135输入了阈值或者个数的情况下，与和预先存储于存储装置的高速缓存存储器的容量相应的阈值或者个数进行比较。图像处理装置130也可以将该比较结果通知给用户。例如，在根据用户输入的值确定的体素的数据量比根据预先存储的值确定的体素的数据量多的情况下，用户变更阈值或者个数，从而使供坐标变换的体素的数据量收敛于高速缓存存储器的容量，能够实现高速的处理。另一方面，在根据用户输入的值确定的体素的数据量比根据预先存储的值确定的体素的数据量多的情况下，用户变更阈值或者个数，从而不会对描绘处理的速度造成大的损失，能够观察分辨率更高的图像。
图像处理装置130也可以构成为将与高速缓存存储器的容量相应的阈值或者个数用作默认值。
根据本实施例，通过降低数据向高速缓存存储器的读写的频率，能够得到缩短投影图像的描绘所需的时间这样的效果。
(6)实施例5
说明本发明的又一实施例。
在本实施例中，图像处理装置130根据图像处理装置130的处理能力来设定预定的阈值以及体素的预定个数中的至少一方。
如果遵循用户经由输入部135输入的阈值或者体素的个数，则凭借图像处理装置130的处理能力的话，有可能对于投影图像的绘制过度地花费时间。因而，在本实施例中，在用户为了从多个观察方向观察图像而进行了变更观察朝向的输入的情况下，以使观察朝向被变更后的投影图像在预定的时间内显示于显示部的方式，设定阈值以及体素的预定个数中的至少一方。预定时间例如为显示装置的刷新率。图像处理装置130能够在受理了变更观察朝向的输入之后，在预定帧内显示观察朝向变更后的图像。
本实施例的图像处理装置130具备处理能力取得单元，例如取得构成图像处理装置130的CPU的动作频率、核数、高速缓存存储器容量、存储装置的容量、访问速度、显示部16的刷新率等与图像显示相关的处理能力信息。处理能力取得单元既可以以主存储装置预先存储上述处理能力信息的形式实现，也可以作为搭载的OS的功能的一部分而实现。
图像处理装置130也可以将用户输入的阈值或者体素的个数与和处理能力信息相应的阈值或者个数进行比较。图像处理装置130也可以将该比较结果通知给用户。用户能够根据通知的比较结果，变更阈值或者体素个数。
另外，在无法在上述预定时间内对依照用户输入的阈值或者体素的个数而确定的、供坐标变换的全部体素进行显示处理的情况下，也可以使能够在预定时间内显示的体素先显示，使无法在预定时间内显示的体素在其之后显示。
图14示出坐标变换以及显示处理的例子。图14(a)是示出将体素的坐标值变换为投影面上的像素的坐标值的坐标变换处理和投影图像的显示处理的时间序列的图。
在期间T1，没有观察方向的变更、放大、缩小等指示，所以在时刻t0，显示依照比其靠前的指示的图像。图14(b)示出在时刻t1显示的图像的例子。
当在时刻t1用户进行了改变观察朝向的指示时，图像处理装置130执行坐标变换处理，关于能够在期间T2内处理的数量的体素而进行坐标变换处理，在接着期间T2的定时进行显示处理。图14(c)示出在时刻t2显示的图像。在此，能够在期间T2内进行坐标变换的体素数有限，所以没有对应关联的体素的像素被涂黑显示。
接下来，设为在时刻t2从用户有了放大指示。图像处理装置130依照放大指示，执行针对放大后的投影面的体素的坐标变换处理，在接着期间T3的定时进行显示处理。图14(d)示出在时刻t3显示的图像。在此，能够在期间T3内处理的体素数有限，所以没有对应关联的体素的像素被涂黑显示。
在时刻t3，没有来自用户的指示，所以在期间T4内针对在期间T3内未完成坐标变换处理的体素而执行坐标变换处理。然后，在接着期间T4的定时进行显示处理。图14(e)示出在时刻t4显示的图像。能够理解即使针对在图14(d)中涂黑的像素也对应关联了体素的状况。
通过进行使用图14(a)～(e)说明的动作，从而图像处理装置130能够一边快速地追随于来自用户的指示，一边使无法在预定的时间内(在此为图像的显示间隔内)处理的体素在不再有来自用户的指示之后显示。
图像处理装置130也可以构成为将与处理能力信息相应的阈值以及体素的个数中的至少一方用作默认值。
根据本实施例，能够在进行了变更观察朝向的输入的情况下，以使观察朝向被变更后的投影图像在预定的时间内显示于显示部的方式，根据处理能力信息来设定阈值以及体素的预定个数中的至少一方。因此，能够抑制直至显示变更观察朝向之后的图像为止的时间变长。
本实施例在图像处理装置130使用笔记本PC、平板PC、智能手机等处理能力低的装置而构成的情况下特别有用。例如，通过在预定帧内显示变更观察朝向之后的图像，用户能够不感觉到压力地对观察方向进行各种变更。
(7)实施例6
说明本发明的又一实施例。
本实施例的图像处理装置130针对亮度值的阈值以及体素的预定个数中的至少一方而具有多个该一方，用户能够经由输入部选择阈值或者预定个数。
图像处理装置130设为将多个阈值存储于主存储装置。在图像处理装置130中，针对体素的亮度值，在主存储装置中存储有第1阈值和比第1阈值低的第2阈值。
如图15(a)所示，图像处理装置130将显示模式选择单元与投影图像一起显示于显示部136。在此，能够用单选按钮排他地选择“高阈值”和“低阈值”。在图15(a)中，表示选择了“高阈值”的状态，具有比第1阈值大的阈值的体素坐标变换为构成投影面的像素坐标。用户能够经由输入部135选择任意的模式。
图15(b)是示出选择了“低阈值”的情况下的显示画面的例子的图。在该例中，为采用了第2阈值的状态，所以可知与图15(a)相比，直至亮度值更低的体素为止进行了向投影面的对应关联。典型而言，在选择了“低阈值”的情况下，与选择了“高阈值”的情况相比，体素与更多的像素对应关联。
另外，图像处理装置130也可以将根据不同的阈值进行了坐标变换处理的多个图像并排地显示于同一画面，当用户选择了一个图像时，将选择出的图像放大而显示、或者结束未被选择的图像的显示。
在本实施例中，说明了用户能够选择阈值的方案，但也可以使用户能够选择投影面处的像素中的、对应关联了体素的像素的多寡。
根据本实施例，由于能够切换阈值，所以用户能够观察与目的相适的投影图像。
(8)实施例7
参照图16，说明本发明的又一实施例。
图16(a)示出某个投影面的图像的例子。在该图中，白色的单元格表示具有对应关联的体素的像素，黑色的单元格表示不具有对应关联的体素的像素。为了简化说明，白色单元格设为具有三维体数据111内的最大的亮度值。
如图16(a)所示，当不具有对应关联的体素的像素与邻接的像素的亮度值之差大时，其边界被强调，所以用户有时感觉到不协调。因而，在本实施例中，图像处理装置130在对应关联了体素的像素与未对应关联体素的像素因坐标变换处理而邻接的情况下，进行例如使用周围的像素的亮度值对未对应关联体素的像素的亮度值进行插补的处理。其结果，能够如图16(b)那样使边界看起来平滑。
(9)另一实施例
在前述实施例中，说明了在体素坐标数据存储部132中存储与构成三维空间的所有的体素对应的体素坐标数据133的情况，但在用于最大强度投影图像的描绘的体素数或者亮度值的范围确定的情况下，也可以仅存储满足条件的体素数或者满足亮度值的范围的数量的体素坐标数据133。
在前述实施例中，说明了设想三维体数据111为光声图像数据的情况，将用于最大强度投影图像的描绘的体素数的比例设为全部体素数的10％等的情况，但这些阈值只需根据被用作三维体数据111的三维图像数据的种类、亮度值的分布来使用最佳的值即可。
在前述实施例中，说明了以两个阶段执行由坐标变换部134进行坐标变换处理和描绘的情况，但也可以仅执行前述第1阶段。即使采用这样的结构，最大强度投影图像的图像质量也没有大的变化。
在前述实施例中，说明了在多个体素与同一的像素对应关联的情况下显示具有最大的亮度值的体素的亮度值的情况，但只要为作为显示对象的高亮度体素群(亮度值比预定的阈值高的体素或者从亮度值大的一方起按顺序至预定的个数为止的体素)的亮度值，就无需限于最大的亮度值。这是因为如果为属于高亮度体素群的体素，则其亮度的差异小，无法在视觉上识别亮度的差异，或者亮度的差异小到能够忽略的程度。
该显示手法例如意味着也可以在属于高亮度体素群的两个体素与1个像素对应关联的情况下，显示亮度低的一方的体素的亮度值。关于该显示手法，例如只要为高亮度体素群的体素，则不论其它体素是否已经与对应关联的像素对应关联，都能够通过将新对应关联的体素的亮度对应关联而实现。即使在采用该手法的情况下，对被视觉辨认的图像质量和处理速度都不产生实质性的影响。
在前述实施例中，说明了以受理经由输入部135输入的投影面140与三维体数据111的位置关系为条件，关于前述高亮度体素群而执行与被指定的旋转角相应的最大强度投影图像的描绘，之后关于低亮度体素群而继续最大强度投影图像的描绘的情况。但是，关于图像处理系统100，在搭载有有限次数的自动旋转功能的情况下，也可以应用基于高亮度体素群的最大强度投影图像的描绘处理动作。此外，在自动旋转功能方面，设为事先决定各次使用的旋转方向以及旋转量。另外，也可以在与自动旋转相应的最大强度投影图像的描绘处理的结束后，与前述实施例同样地，执行使用低亮度体素群来提高描绘品质的处理。
在前述实施例中，例示性地说明了观察朝向的变更，但只要没有特别限定，关于图像的放大或者缩小就也能够同样地应用。
在前述实施例中，说明了关于具有比预定的阈值高的亮度值的体素、或者从亮度值大的一方至预定个数个为止的体素，变换为投影面上的像素的坐标值。但是，本发明不限于它们，也可以关于具有预定的范围的亮度值的体素、或者预定数的体素，进行坐标值的变换。例如，在如三维体素数据中的、最大亮度值及其附近的亮度值为噪声所引起的分量那样的情况下，当包括最大亮度值在内投影到投影面时，反而可能成为使视觉辨认性下降的主要原因。因而，也可以将除了最大亮度值之外的亮度值的范围所包含的体素作为投影对象。
本发明并不被上述实施方式限制，能够不脱离本发明的精神以及范围而进行各种变更以及变形。因而，为了公开本发明的范围，添加以下的权利要求。
本申请以在2016年08月30日提出的日本专利申请特愿2016－167790为优先权，将其记载内容全部引用于此。

Claims (18)

1.一种图像处理装置，具有：
体素坐标数据生成部，生成将各体素的亮度值与该各体素的坐标值对应关联的体素坐标数据；以及
坐标变换部，至少关于具有比预定的阈值高的亮度值的体素、或者从亮度值大的一方起按顺序至预定个数个为止的体素，将各坐标值变换为对应的投影面上的像素的各坐标值，对通过变换而得到的所述像素的各坐标值显示对应的所述体素的亮度值。
2.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，
在存在多个与同一的所述像素的坐标值对应的体素的情况下，所述坐标变换部显示具有更高的亮度值的体素、或者亮度值更大的体素的亮度值。
3.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，
所述坐标变换部预先执行按照亮度值由大到小的顺序或者按照大致的由大到小的顺序重新排列所述体素坐标数据的处理，
所述坐标变换部从亮度值高的一方起按顺序以1个或者多个体素为单位，计算对应的像素的坐标值，对计算出的坐标值的所述像素应用对应的所述体素的亮度值而显示。
4.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，
所述坐标变换部在仅将具有比所述预定的亮度值高的亮度值的体素或者仅将从亮度值大的一方起按顺序至预定个数个为止的体素用作处理对象的显示结束后，执行使用了剩余的体素的亮度值的显示处理。
5.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，
在被指示了所述投影面的放大显示的情况下，所述坐标变换部根据放大率对所述投影面的部分区域进行线性插补而显示。
6.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，
在被指示了所述投影面的缩小显示的情况下，所述坐标变换部对根据缩小率而缩小后的所述投影面上的各像素应用进行了坐标变换的所述体素的亮度值而显示。
7.一种图像处理装置，具有：
体素坐标数据生成部，生成针对每个亮度值对应关联了具有相同大小的亮度值的1个或者多个体素的坐标值而成的体素坐标数据；以及
坐标变换部，至少关于具有比预定的阈值高的亮度值的体素、或者从亮度值大的一方起按顺序至预定个数个为止的体素，将各坐标值变换为对应的投影面上的像素的各坐标值，对通过变换而得到的所述像素的各坐标值显示对应的所述体素的亮度值。
8.根据权利要求7所述的图像处理装置，其特征在于，
所述坐标变换部从亮度值高的一方起按顺序以1个或者多个体素为单位，计算对应的像素的坐标值，对计算出的坐标值的所述像素应用对应的所述体素的亮度值而显示。
9.根据权利要求7所述的图像处理装置，其特征在于，
所述坐标变换部在仅将具有比所述预定的亮度值高的亮度值的体素或者仅将从亮度值大的一方起按顺序至预定个数个为止的体素用作处理对象的显示结束后，执行使用了剩余的体素的亮度值的显示处理。
10.根据权利要求7所述的图像处理装置，其特征在于，
在被指示了所述投影面的放大显示的情况下，所述坐标变换部根据放大率对所述投影面的部分区域进行线性插补而显示。
11.一种图像处理方法，具有：
体素坐标数据生成工序，生成将各体素的亮度值与该各体素的坐标值对应关联的体素坐标数据；
坐标值变换工序，至少关于具有比预定的阈值高的亮度值的体素、或者从亮度值大的一方起按顺序至预定个数个为止的体素，将各坐标值变换为对应的投影面上的像素的各坐标值；以及
亮度显示工序，对通过变换而得到的所述像素的各坐标值显示对应的所述体素的亮度值。
12.根据权利要求11所述的图像处理方法，其特征在于，
所述图像处理方法还具有重新排列工序，在该重新排列工序中，执行按照亮度值由大到小的顺序或者按照大致的由大到小的顺序重新排列所述体素坐标数据的处理，
在所述坐标值变换工序中，从亮度值高的体素坐标数据起按顺序以1个或者多个体素为单位，计算对应的像素的坐标值，
在所述亮度显示工序中，对计算出的坐标值的所述像素应用对应的所述体素的亮度值而显示。
13.一种图像处理程序，其特征在于，使图像处理装置的计算机执行如下步骤，该图像处理装置的计算机用于使显示部描绘基于三维体数据的投影图像：
体素坐标数据生成步骤，生成将构成所述三维体数据的各体素的亮度值与该各体素的坐标值对应关联的体素坐标数据；
坐标值变换步骤，至少关于具有比预定的阈值高的亮度值的体素、或者从亮度值大的一方起按顺序至预定个数个为止的体素，将各坐标值变换为对应的投影面上的像素的各坐标值；以及
亮度显示步骤，对通过变换而得到的所述像素的各坐标值显示对应的所述体素的亮度值。
14.根据权利要求13所述的图像处理程序，其特征在于，
所述图像处理程序使所述计算机还执行重新排列步骤，在该重新排列步骤中，执行按照亮度值由大到小的顺序或者按照大致的由大到小的顺序重新排列所述体素坐标数据的处理，
在所述坐标值变换步骤中，使所述计算机执行从亮度值高的体素坐标数据起按顺序以1个或者多个体素为单位，计算对应的像素的坐标值的步骤，
在所述亮度显示步骤中，使所述计算机执行对计算出的坐标值的所述像素应用对应的所述体素的亮度值而显示的步骤。
15.一种图像处理系统，用于使显示部描绘基于三维体数据的投影图像，所述图像处理系统的特征在于，
具备存储有所述三维体数据的服务器、图像处理装置、以及将所述服务器与所述图像处理装置进行连接的网络，
所述图像处理装置具有：
体素坐标数据生成部，生成将构成所述三维体数据的各体素的亮度值与该各体素的坐标值对应关联的体素坐标数据；以及
坐标变换部，至少关于具有比预定的阈值高的亮度值的体素、或者从亮度值大的一方起按顺序至预定个数个为止的体素，将各坐标值变换为对应的投影面上的像素的各坐标值，对通过变换而得到的所述像素的各坐标值显示对应的所述体素的亮度值。
16.一种图像处理装置，将三维体素数据变换为向任意的投影面的二维像素数据，所述图像处理装置的特征在于，
具有坐标变换部，该坐标变换部关于所述三维体素数据中的、具有预定的范围的体素值的体素、或者预定数个体素，将各体素的坐标值变换为所述投影面上的像素的坐标值，将对应的所述体素的体素值与该变换后的像素的坐标值对应关联。
17.根据权利要求16所述的图像处理装置，其特征在于，
还具有重新排列部，该重新排列部依照体素值的大小而重新排列所述三维体素数据的多个体素，
所述坐标变换部关于由所述重新排列部重新排列的三维体素数据，进行所述变换以及对应关联。
18.根据权利要求16或者17所述的图像处理装置，其特征在于，
所述三维体素数据为根据光声波而构成的被检体的三维体素数据。
CN201780053301.2A 2016-08-30 2017-08-30 图像处理装置、图像处理方法、计算机可读取的存储介质、图像处理系统 Active CN109643441B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016-167790 2016-08-30
JP2016167790 2016-08-30
PCT/JP2017/031242 WO2018043594A1 (ja) 2016-08-30 2017-08-30 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、画像処理システム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109643441A true CN109643441A (zh) 2019-04-16
CN109643441B CN109643441B (zh) 2023-07-18

Family

ID=61300824

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201780053301.2A Active CN109643441B (zh) 2016-08-30 2017-08-30 图像处理装置、图像处理方法、计算机可读取的存储介质、图像处理系统

Country Status (5)

Country Link
US (2) US10997775B2 (zh)
EP (1) EP3509033B1 (zh)
JP (1) JP7123798B2 (zh)
CN (1) CN109643441B (zh)
WO (1) WO2018043594A1 (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018043594A1 (ja) * 2016-08-30 2018-03-08 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、画像処理システム
JP6862310B2 (ja) * 2017-08-10 2021-04-21 株式会社日立製作所 パラメータ推定方法及びｘ線ｃｔシステム

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09259298A (ja) * 1996-03-25 1997-10-03 Hitachi Medical Corp 疑似三次元画像構成方法
JP2007135843A (ja) * 2005-11-17 2007-06-07 Toshiba Corp 画像処理装置、画像処理プログラム、及び画像処理方法
CN104123754A (zh) * 2014-07-18 2014-10-29 合肥工业大学 一种固态体积式真三维深度抗锯齿算法
US20160155259A1 (en) * 2014-11-28 2016-06-02 Samsung Medison Co., Ltd. Volume rendering apparatus and volume rendering method

Family Cites Families (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06290276A (ja) * 1993-02-15 1994-10-18 Philips Electron Nv ３次元場面の映像化用配置及び方法
JP4526102B2 (ja) 2000-02-24 2010-08-18 株式会社日立メディコ 画像処理方法及び装置
JP4653324B2 (ja) * 2001-02-20 2011-03-16 東芝医用システムエンジニアリング株式会社 画像表示装置、画像表示プログラム、画像処理装置、及び医用画像診断装置
US7301538B2 (en) * 2003-08-18 2007-11-27 Fovia, Inc. Method and system for adaptive direct volume rendering
US7298372B2 (en) * 2004-10-08 2007-11-20 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. Sample rate adaptive filtering for volume rendering
JP4709177B2 (ja) * 2007-04-12 2011-06-22 富士フイルム株式会社 三次元画像処理装置および方法並びにプログラム
US8218905B2 (en) * 2007-10-12 2012-07-10 Claron Technology Inc. Method, system and software product for providing efficient registration of 3D image data
JP5334423B2 (ja) 2008-02-13 2013-11-06 株式会社日立メディコ 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム
JP5245811B2 (ja) 2008-12-25 2013-07-24 大日本印刷株式会社 ボクセル配列可視化装置
JP5127897B2 (ja) 2010-08-27 2013-01-23 キヤノン株式会社 眼科用画像処理装置及びその方法
JP5882218B2 (ja) * 2010-09-21 2016-03-09 株式会社日立メディコ 超音波診断装置および超音波画像の表示方法
US20130222383A1 (en) * 2010-11-12 2013-08-29 Hitachi Medical Corporation Medical image display device and medical image display method
US9384592B2 (en) * 2012-03-22 2016-07-05 Kabushiki Kaisha Toshiba Image processing method and apparatus performing slab multi-planar reformatting rendering of volume data
JP6004714B2 (ja) * 2012-04-12 2016-10-12 キヤノン株式会社 被検体情報取得装置およびその制御方法
US10210956B2 (en) * 2012-10-24 2019-02-19 Cathworks Ltd. Diagnostically useful results in real time
JP5701272B2 (ja) 2012-10-26 2015-04-15 キヤノン株式会社 眼科用画像処理装置及びその方法
EP2929840A4 (en) * 2012-12-06 2016-08-24 Hitachi Aloka Medical Ltd ULTRASONIC DIAGNOSIS DEVICE AND METHOD FOR DISPLAYING ULTRASONIC IMAGES
JP2014151002A (ja) * 2013-02-08 2014-08-25 Toshiba Corp 医用画像処理装置
JP6253962B2 (ja) * 2013-11-28 2017-12-27 富士通株式会社 情報処理装置及び方法
JP6401459B2 (ja) * 2014-02-14 2018-10-10 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法
JP6040193B2 (ja) 2014-03-28 2016-12-07 富士フイルム株式会社 ３次元方向設定装置および方法並びにプログラム
EP3221847B1 (en) * 2014-11-20 2021-01-06 Koninklijke Philips N.V. Method for generation of synthetic mammograms from tomosynthesis data
EP3242586A1 (en) * 2015-01-07 2017-11-15 C/o Canon Kabushiki Kaisha Photoacoustic apparatus, image display method, and program
CN106034212B (zh) 2015-03-10 2019-02-26 深圳富泰宏精密工业有限公司 投影装置、控制装置及穿戴式投影系统
US9672641B2 (en) * 2015-07-09 2017-06-06 Sirona Dental Systems Gmbh Method, apparatus, and computer readable medium for removing unwanted objects from a tomogram
WO2018043594A1 (ja) * 2016-08-30 2018-03-08 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、画像処理システム

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09259298A (ja) * 1996-03-25 1997-10-03 Hitachi Medical Corp 疑似三次元画像構成方法
JP2007135843A (ja) * 2005-11-17 2007-06-07 Toshiba Corp 画像処理装置、画像処理プログラム、及び画像処理方法
CN104123754A (zh) * 2014-07-18 2014-10-29 合肥工业大学 一种固态体积式真三维深度抗锯齿算法
US20160155259A1 (en) * 2014-11-28 2016-06-02 Samsung Medison Co., Ltd. Volume rendering apparatus and volume rendering method

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
MROZ, LUKAS ET AL.: "Real-Time Maximum Intensity Projection", 《SPRINGER》 *
MROZ, LUKAS ET AL.: "Real-Time Maximum Intensity Projection", 《SPRINGER》, 31 December 1999 (1999-12-31) *

Also Published As

Publication number Publication date
JPWO2018043594A1 (ja) 2019-06-24
US20190188898A1 (en) 2019-06-20
CN109643441B (zh) 2023-07-18
WO2018043594A1 (ja) 2018-03-08
US11494972B2 (en) 2022-11-08
JP7123798B2 (ja) 2022-08-23
EP3509033A4 (en) 2020-03-11
EP3509033B1 (en) 2024-02-28
EP3509033A1 (en) 2019-07-10
US10997775B2 (en) 2021-05-04
US20210209834A1 (en) 2021-07-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10275930B2 (en) Combined intensity projection
EP2074499B1 (en) 3d connected shadow mouse pointer
KR101071073B1 (ko) 퀵 픽셀 렌더링 프로세싱
US20090295800A1 (en) Method for direct volumetric rendering of deformable bricked volumes
US7692648B2 (en) System and method for empty space skipping in sliding texture based volume rendering by trimming slab polygons
JP5877833B2 (ja) 多重画像の融合
US20080246770A1 (en) Method of Generating a 2-D Image of a 3-D Object
CN109643441A (zh) 图像处理装置、图像处理方法、图像处理程序、图像处理系统
US6229547B1 (en) System and method for rendering multi-planar reformations using bi-linear interpolation
JP2006000127A (ja) 画像処理方法および装置並びにプログラム
Chen et al. Sketch-based Volumetric Seeded Region Growing.
Marniok et al. Real-time variational range image fusion and visualization for large-scale scenes using GPU hash tables
US11138791B2 (en) Voxel to volumetric relationship
JP2006000126A (ja) 画像処理方法および装置並びにプログラム
Kwon et al. GPU-accelerated 3D mipmap for real-time visualization of ultrasound volume data
JP2006185038A (ja) ４次元ラベリング装置、ｎ次元ラベリング装置、４次元空間フィルタ装置およびｎ次元空間フィルタ装置
Ogiela et al. Brain and neck visualization techniques
WO2008065594A1 (en) Variable alpha blending of anatomical images with functional images
Durisetti et al. Evaluation of Tools Used for 3D Reconstruction of 2D Medical Images
Abdellah et al. Optimized GPU-accelerated framework for x-ray rendering using k-space volume reconstruction
Maisch et al. A comparative study of mipmapping techniques for interactive volume visualization
Ramya et al. Analysis of novel multi-resolution image fusion of CT and MRI images using PYRAMID method in comparison with DWT method
Zheng Efficient Reconstruction and Visualization of CT Data
DE102023104824A1 (de) Instanziierungssteuerung bzw. Regelung einer Grafikverarbeitungseinheit
Wan Fluorender, an interactive tool for confocal microscopy data visualization and analysis

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant