JP2001526806A - デジタルデータ処理パラメータの迅速な評価のための方法および装置 - Google Patents

デジタルデータ処理パラメータの迅速な評価のための方法および装置

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Abstract

(57)【要約】 本発明は、例えばデスクトップコンピュータ上で、ホログラムの特定のビューをシミューレーションするための方法および装置を含む。本発明の好ましい実施態様は、医療用画像処理において、輝度変換（ウィンドウ化およびレベル化）、領域（クロッピング）、およびビュー（軸、冠状、および側面）の操作、ならびに実質的にリアルタイムで、得られたシミュレーションの表示を適切に可能にする。本発明の１つの局面にしたがって、実質的に正確なピクセル強度の近似が、ホログラムを構成する際に一般的に必要とされるような周辺パターンの複雑な合計を構成する必要なしに、３次元データを２次元ビューにおとすことによって達成される。べき関数がデータセット中の各ボクセルに適切に適用される。次に、特定のｘ、ｙ座標に対する値がｚ軸に沿って合計され、得られた合計値がｘおよびｙのすべての値に対して合計バッファ中に格納される。合計バッファの最大値が決定され、次に合計バッファ値がこの最大値によって規格化される。最後に、逆べき関数が規格化された合計に適用され、次に結果が出力バッファの値の範囲にわたり倍率を変えられる。結果として、操作者は、実質的にリアルタイムで、選択されたパラメータから作成されたホログラムの単一ビューのシミュレーションを見ることができる。

Description

【発明の詳細な説明】 デジタルデータ処理パラメータの 迅速な評価のための方法および装置 発明の技術分野 本発明は、広義にはデジタルデータ処理に関し、より具体的には、デジタルデ ータ処理パラメータの迅速な評価のための方法および装置に関する。 発明の背景 ホログラムは物理的システムの３次元レコード（例えば、フィルムレコード） であり、再生された場合に、そのシステムの実際の３次元画像を生成する。ホロ グラフィは立体的な写真とは異なる。それは、ホログラム画像が、平行および垂 直の双方、ならびに完全な展望といった、全ての角度からの、画像に対する視点 の全域を観察者に付与することにより、十分な視差を示すためである（すなわち 、ホログラム画像は、近距離から、遠距離の、全ての距離からの画像の展望の全 域を、観察者に付与する）。したがって、画像のホログラム表現は、同一画像の 立体的表現よりも顕著な利点を提供する。これは、容積データの検討および理解 が、適切な医療処置にとって重要となる医療診断においては、特にそうである。 ３次元空間を満たすデータの検討は、芸術、科学、およびエンジニアリングの 全分野において発生するが、おそらく最もなじみのある例は医療造影を伴い、例 えば、体軸断層撮影装置（ＣＴまたはＣＡＴ）、磁気共鳴（ＭＲ）、および他の スキャン様式が、人体の１部についての複数の断面画像を得るために用いられる 。放射線科医、内科医、および患者は、それらの２次元データ「切片」を観察し 、２次元データが、そのデータによって表されている３次元の器官および組織に ついて何を意味しているのかを理解する。大量の２次元データ切片の統合は、容 積を表す比較的単純な画像であっても、ヒトの視覚系に大きな負担を付与する。 調査中の器官および組織がより複雑になるにしたがって、大容量の二次元データ を適切に統合し、それにより意味のある且つ理解可能な三次元の画像を頭の中で 生 成する能力は、その許容範囲を越え得る。 物理的システムに対応する容積のデータを生成するための、現在公知の様式は 、とりわけ、コンピュータ制御軸断層撮影（ＣＴまたはＣＡＴ）スキャン、磁気 共鳴（ＭＲ）、３次元超音波（ＵＳ）、ポジロトロン放出断層撮影（ＰＥＴ）な どを含む。本明細書中、本発明の好適な実施態様は、体内部位（例えば、脳、脊 髄、および他の様々な骨および器官）を調査するために典型的に用いられる医療 造影システムに関連して説明される。しかし、本発明は、データについての任意 の三次元分散を規定する任意の適切なデータセットに関して用いられ得、そのデ ータセットが、例えば数量的、図形的など、物理的システムを表すかどうかにか かわらず用いられ得ることが、当業者には理解される。 典型的なデータセットは、１０から７０程度（ＣＴシステム用）の二次元デー タ切片１４、または１２から１２８程度（ＭＲ用）の二次元データ切片１４を含 む。当業者には、データ切片１４の間の厚さおよび間隔は構成可能であり、ＣＴ 技術者によって調整され得ることが理解される。典型的な切片厚は、１．５ｍｍ から１０ｍｍの範囲であり、最も典型的には約５ｍｍである。切片厚は、必要に 応じて選択され、それにより、連続するデータ切片のそれぞれの間で、小規模の 重なりしか有さないことになる。 ＣＴまたはＭＲスキャンに対応するデータセットは、典型的には、複数（例え ば、５０〜１００）の２次元透明画像の形で再形成され、その画像は、光ボック ス上に搭載された場合に、観察者（例えば、内科医）が各データ切片を見ること を可能にする。複数の連続するデータ切片１４を検討することにより、観察者は 、頭の中での３次元画像、または容積１６内の物理的システムのモデルを構築し 得る。観察者の頭の中に構築された３次元モデルの精密度は、観察者の技術程度 、理解力、および経験、ならびに容積１６内の体の部位における異常性の複雑さ および程度に相関的である。 角度を有したガントリの使用に加えて、データセットを生成するために他の技 術が用いられ得る。そのデータセットにおいては、各データ切片の平面は、必ず しも他の全てのデータ切片の平面と平行ではなく、また、必ずしもデータセット の軸に対して直角をなすわけでもない。実際、データセットの軸は、必ずしも直 線を含み得ない。例えば、特定のコンピュータ制御された技術が開発されてきた 。その技術は、データの様々な展望および視点を、例えば図式的にデータを回転 させることにより生成するために、データを人工的に操作するものである。その ような状況において、以上のことにかかわらず、本発明の場合の３次元データセ ットを複製することが可能である。特に、オブジェクトビームがフィルム上に投 射される角度を慎重に調整することによって、特定のデータ切片の平面が、他の データ切片の平面に対して、且つデータセットの軸に対して、例えばスクリーン ３２６をその平行軸または垂直軸に対して傾けることで、適切に配向され得る。 現在公知のＣＴスキャンシステムは、例えば２５６または５１２四方のピクセ ルマトリクスによって規定される解像度を有するデータ切片を発生する。更に、 マトリクス内の各アドレスは、典型的には、１２ビットのグレーレベル値によっ て規定される。従来は、ＣＴスキャナは、Ｈｏｕｎｄｓｆｉｅｌｄ Ｕｎｉｔｓ で較正され、それにより、空気の密度は−１，０００、および水の密度は０とな る。したがって、データ切片内の各ピクセルは、従来のＣＴシステムの場合には 、−１，０００から３，０９５（包括的）の間のグレーレベル値を有し得る。ヒ トの眼は、最大で、純白と純黒との間の約１００グレーレベルを同時に知覚し得 るので、データ切片内の各データ点が約５０から１００グレーレベル値（利用可 能な４，０９６のグレーレベル値に対して）のうちの１つを示すように、データ セットを操作することが好ましい。これらのグレーレベル値を再規定するプロセ スは、それぞれ「ウィンドウ化（widowing）」と称される。 本願発明者は、最適なコントラストは、各データ切片の内容によってその切片 をウィンドウ化することで獲得され得ると判断した。例えば、骨が検査の対象で ある場合、その骨の断面を表すＣＴデータ切片では、関連するデータは典型的に は−６００から１，４００の範囲のグレーレベル値を示す。−６００より少ない グレーレベル値、または１，４００より大きいグレーレベル値を示すデータ切片 の領域は検査には関係ないので、１，４００より大きいグレーレベル値の全てを 、純白に対応する高い値に、且つ−６００より低いグレーレベル値を有するデー タ点を、純黒に対応する低い値に、まとめることが好ましい。 更なる例として、脳物質についての通常のグレーレベル値は、典型的には、約 ４０の範囲内にあり、肺瘍性の組織に対応するグレーレベル値は１２０の範囲内 にある。これらの値がグレーレベル値４，０９６の範囲内で表現された場合、ヒ トの眼には、普通の脳と肺瘍性組織との区別をすることが非常に困難になる。し たがって、例えば１４０より大きいグレーレベル値を有するデータ点の全てを、 純白に対応する非常に高いレベルにまとめ、且つ、例えば−３０より低いグレー スケール値を有するデータ点を、純黒に対応する非常に低い値にまとめることが 好適であり得る。データセットをこの方法でウィンドウ化することは、鮮明で、 はっきりしたホログラムの生成に奇与する。 データセットをその切片毎にウィンドウ化することに加えて、特定の状況下で は、例えばピクセルからピクセルへと、特定の切片内において差動的ウィンドウ 化を行うこともまた、利点となり得る。例えば、特定の切片または切片の連続は 脳内における深い腫瘍を示し得、その腫瘍は、例えば１つ以上の放射ビームによ って腫瘍を照射するなど、放射線療法によって処置されるものである。照射され ない領域では、切片は、比較的暗い状態でウィンドウ化され得る。低い放射レベ ルから中間の放射レベルを有する領域では、切片は若干明るめにウィンドウ化さ れ得る。放射の集中が高い領域では、切片は、より一層明るくウィンドウ化され 得る。最後に、実際に腫瘍を含んでいる領域では、切片は最も明るくウィンドウ 化され得る。 診断用造影様式（例えば、コンピュータ断層撮影法、コンピュータ断層撮影法 による血管造影、磁気共鳴、磁気共鳴による血管造影、超音波、デジタル消去血 管造影など）は、典型的には、複雑なデジタルデータを獲得する。そのデータは 、表示または印刷される場合には、通常、スキャナデータの大きい動的な範囲（ 典型的には１２ビット）をディスプレイデバイスの範囲（典型的には８ビット） にマップするように処理される。デジタルデータの処理は、しばしば、データを 様々な制御パラメータ（例えば、ウィンドウ化、レベル化、クロッピングなど） に従属させることを含み、それはデジタルデータの臨床的な有用性を増強するた めに行われる。普通、データはデジタル画像の形で処理され、１つの容積データ セットにおいて、１から数百の個別の２次元デジタル画像（「切片」と称される ）を含み得る。 典型的には、分析を介して、表現に用いられるデジタル画像が選択され、且つ 制御パラメータが適用され、さらに、結果として生じる画像を最大化するために 調整される。結果のフィードバックは、通常、制御パラメータによるリアルタイ ムの調整を補助するために可能な限り迅速なものである。選択された制御パラメ ータは、表示される画像のそれぞれについて調整される必要があり得る。または 、制御パラメータの１つの組が、しばしば、獲得された切片の全てにわたって適 用される。次いで、結果は、内科医による診断を補助するために、または医療記 録を作成するために典型的には印刷される。 従来技術には、処理されたデジタルデータの切片による表現を表示する方法が ある。しかし、多くの場合、操作者は頭の中で、操作者が有する既存の解剖学的 知識を用いて、２次元的切片を容積の画像に再構築しなければばらない。更に、 データの各切片についてのパラメータの調整、およびその後の切片の組み合わせ は、通常、データの全容積についての複合的パラメータを的確に反映しない。処 理されたデジタルデータの全容積についての正確な表現の表示（「容積表現」） は、最終的な画像が、データ容積内の全データ要素についての実質的な情報を含 むという点で、しばしば、より一層有利である。操作者が、デジタルデータの最 終的な容積全てについての選択されたパラメータの効果に関して、フィードバッ クを受け取り得る場合、操作者は、非常に良い診断画像を生成し得る。リアルタ イム容積画像デバイスが利用可能でないので、リアルタイムでコンピュータ処理 され得る、容積データの２次元投影が、上述のパラメータを選択するためにしば しば用いられる。それらのパラメータが、静的な３次元ホログラムの印刷物を生 成するために用いられる場合において、容積データの投影は、ホログラムの表示 を必要に応じてシミュレートする必要がある。 容積データへのパラメータを変更することによる効果の投影は、しばしば、最 大輝度投影（ＭＩＰ）、単純平均、閾値平均、不透明関数および／あるいはその ようなものなどの使用を介して試みられてきた。これらの方法のそれぞれは、特 定の状況下において、容積データの実質的に正確なシミュレーションを提供する のみであり、且つ、リアルタイムでの執行には、大量のコンピュータ処理力を必 要とし得る。例えば、平均は、しばしば、実質的に正確なシミュレーションを非 常に広いウィンドウに対して提供し、ＭＩＰは、しばしば、実施的に正確なシミ ュレーションを低密度の血管データの非常に狭いウィンドウに対して提供する。 通常、不透明関数は画像を圧潰するために用いられ、それは、既に規定されてい る輝度レベルのある範囲にそった、異なる組織の分類に色を割り当てることによ って行われる。不透明関数において、組織によって反射される光束は、組織を透 過する光束と組み台わせられる。通常存在する問題点は、各ボクセル（voxel） が最終的な映像に対していくらかの効果を有するためには、典型的には、ボクセ ルはそのボクセルを通過する光線のいくらかを、そのボクセルの後部に位置する ボクセルを隠すことなく、吸収または散乱させる必要がある。しかし、不透明関 数は、典型的には、実際の生データを使用せずに、仮定の光の反射から光束を算 出する。容積の生データに輝度値を割り当てる方法および装置が必要とされる。 最大輝度投影（ＭＩＰ）は、典型的には、光線キャスティング技術であり、そ れにより、平行の光線が、任意に選ばれた視野方向から、完全なデータセットを 介して渡される。通常、輝度値は、光線にそって交差するボクセルのそれぞれに ついて算出される。通常、ＭＩＰは光線に沿って実行し、アレイに沿う連続する ピクセルの輝度値を比較し、それにより、最大の輝度値を有するピクセルを決定 する。典型的には、最大の輝度値のみが視野平面における最終的な画像のために 用いられる。より具体的には、Ｎが、任意の投影の１つからの再形成の区分の数 である場合、典型的には、ＭＩＰアルゴリズムは１／Ｎ以外を全て削除し、それ により、完全なデータセットの約１〜２％を維持することになる。したがって、 ＭＩＰアルゴリズムは通常、各ＭＩＰ投影につき、所定の視野方向から最も明る く見えるボクセルのみを維持する。 しかし、典型的には、ＭＩＰアルゴリズムの使用は、最も明るいボクセルが診 断上最も重要な情報部分であると仮定する。多くの場合、この仮定は危険な結果 を生じ、すなわち、圧潰されたＭＩＰは、外部頚動脈の頭皮ブランチを、それが 内在の血管であるかのごとく、実際にはそのような関係が全く存在し得ない場合 に、脳内実質組織として上書きし得る。更に、ＭＩＰ画像のより低い輝度特徴は しばしば失われ、それは、例えば、血管の直径の見かけ上の減少、血流の乱れの 過大評価、または狭窄および流れの遅いより小さい血管の可視化の損失などを生 じる。加えて、インターフェースにおけるボクセルは１つの対象物または別の対 象物に独占的に属し得ず、そのため、それらの輝度値は、その位置の近傍に位置 する全物質の平均を表す。閾輝度値は、典型的には、インターフェースにおける 容積データを操作するように設定されるが、閾値の変動は人為的結果を生じ得る 。したがって、ＭＩＰは典型的には、デジタルデータの結果的な容積全てに対す る選択されたパラメータの効果についての一貫した正確なフィードバックを提供 しない。より良いホログラム画像を生成するために、選択されたパラメータの効 果についての正確なフィードバックを提供する方法および装置が必要とされる。 発明の要旨 本発明は、例えばデスクトップコンピュータ上で、ホログラムの特定の表示を シミュレートする方法および装置を含む。本発明の好適な実施態様は、医療造影 における、輝度変換（ウィンドウ化およびレベル化）、領域（クロッピング）、 および表示（軸状、環状および側方）の操作を適切に可能にし、且つ、結果的な シミュレーションの実質的にリアルタイムでの表示を適切に可能にする。 本発明の１つの局面によると、実質的に正確なピクセル輝度の近似は、３次元 データを２次元データの表示に圧潰することで達成され、それは、ホログラムを 作成する場合に典型的には必要とされるような、フリンジパターンの複雑な相加 の構築の必要なしに達成される。べき関数は、データセット内の各ボクセルに適 切に適用される。次いで、特定のｘ、ｙ座標の値がｚ軸に沿って合計され、合計 の結果の値は、全てのｘおよびｙ値について、合計バッファに格納される。合計 バッファの最大値が決定され、次いで、合計バッファ値はこの最大値によって規 格化される。最後に、逆べき関数が規格化された合計に適用され、次いで、その 結果は、出力バッファの値の範囲にスケーリングされる。結果として、操作者は 、選択されたパラメータから作成されたホログラムの１つの表示のシミュレーシ ョンを実質的にリアルタイムで見ることができる。 図面の簡単な説明 本発明の好適な例示的実施態様は、添付の図面に関連して以下に説明される。 図面中、同一の参照符号は同一の要素を表す。 図１は、本発明の概括的なプロセスの例示的なフロー図を示す。 図２ａは、本発明の第１の実施態様のための例示的な装置の図を示す。 図２ｂは、本発明の第２の実施態様のための例示的な装置の図を示す。 図３は、本発明の第１の実施態様の例示的なフロー図を示す。 図４は、本発明の第２の実施態様の例示的なフロー図を示す。 図５は、異なる投影技術によって生成された例示的な容積画像を示す。 好適な例示的実施態様の詳細な説明 本発明の様々な局面による装置および方法は適切に構成され、それにより、ホ ログラムの単眼の表示についての近似を得る。それは、（デスクトップコンピュ ータ上で）三次元データを二次元データに圧潰することにより、フリンジパター ンの複雑な相加の構築を必要とせず行われる。本発明は、任意の容積データセッ トのシミュレーションに適用可能である。しかし、好適な例示的実施態様におい て、このシミュレーションは、１９９４年１０月１７日に出願された、Ｈａｒｔ による米国特許出願番号第０８／３２３，５６８号に開示されるホログラムを作 成する方法および装置に関連して有益な、ホログラム画像に適切に適用される。 更に、本明細書中に説明されるように、容積データセットは医療データセットに 限定されるものではなく、また、Ｈａｒｔの特許出願において説明されるホログ ラムのシミュレーションに限定されるものではない。例えば、データの表現は様 々な解剖学的特徴の色または非常に大きいデータセットを含み得る。 式（１）は、本発明に含まれるデータ処理技術の、記号表現である。 図１を参照して、フロー図は式（１）を実行するための好適な概括的工程（動 作）を示し、それにより、ホログラム画像の表示をシミュレートする。デジタル の前計算されたデータ５は、適切に獲得され（工程１０１）、輝度関数を介して 変換される（工程１０２）。特に、容積データセットは、複数の２次元データ切 片として適切に表される。２次元データ切片のそれぞれは、複数のピクセル（例 えば、２５６×２５６、５１２×５１２）を含む。各ピクセルは、例えば12ビッ ト数というように表される、関連する輝度値を有する。べき関数は、入ってくる データ点（ピクセル）のそれぞれに適切に適用され（工程１０３）、且つ同一の ｘ、ｙ座標を有するピクセルのそれぞれについてｚ軸に沿って合計された結果に 適切に適用される（工程１０４）（この場合、「ｚ」はデータセットを「通って 」（ｔｈｒｏｕｇｈ）延びる軸に対応し、すなわち、典型的な容積データセット において、ｚ軸は各データ切片に対して本質的に直角をなす。）。合計の最大値 は適切に決定され（工程１０５）、その後、各合計はこの最大値によって規格化 される（工程１０６）。逆べき関数は、規格化された合計に適切に適用され（工 程１０７）、その結果は、出力バッファの値の範囲に好適にスケーリングされる （工程１０８）。次いで、この規格化された、スケーリングされた合計は、操作 者によって観察されるためにモニタ上に適切に表示される（工程１０９）。 図１の概括的フロー図は、任意の数々の方法で実行され得る。本発明の場合は 、２つの異なる実施態様が詳細に示される。第１の実施態様は、本明細書中に示 される本発明の基本的な実施に対応し、それは、パラメータの所定の組からのホ ログラム画像のシミュレーションを生成するための、図３のプロセスおよび図２ ａの装置Ｉに関して説明される。パラメータの所定の組を用いることで、第１の 実施態様は、制御パラメータ（ウィンドウ化、レベル化、クロッピングなど）の 固定された構成を有するデータセットについて特に有用であり、したがって、処 理ハードウェアを必要としない（後述の、図２ｂのコンピュータシステム１２と 比較して）。しかし、第１の実施態様における削減された数の要素では、シミュ レーションを得るためにより長い処理時間を要する。したがって、例示的な第１ の実施態様は、シミュレーションが直ぐに必要でない場合に（例えば、シミュレ ーションがハードコピーに印刷される場合）、好適に用いられる。または、本明 細書中に、図４のプロセスおよび図２ｂの拡張された装置３に関して説明される 第２の実施態様は処理モジュールを適切に含み、且つ、したがってホログラムシ ミュレーションの生成に関する処理時間を実質的に削減するように構成される。 図２ｂを参照して、装置３（例示的な第２の実施態様）は更に、第２の記憶装置 ６、 ３Ｄ入力バッファ９、ＬＵＴ１３、合計レジスタ１６（プロセッサ１１の１部と して）、コントローラ２０およびＬＵＴ１４を含む。装置３（第２の実施態様） は、操作者がパラメータを相互作用的に操作させ、且つ、実施的にリアルタイム で、ホログラムの結果的なシミュレーションを好適に見ることを適切に可能にし 、それにより、操作者が、実際のホログラムを作成することなしに、動的に、最 適なパラメータを相互作用的に選択することを可能にする。 図２ａを参照すると、第１の実施形態では、より詳細には、例示的な処理シス テム１は、好適には、スキャナ７、前計算されたデジタルデータ５をコンピュー タシステム８に伝送するように構成されたワークステーション２、およびディス プレイデバイス２２を特に含む。好適には、コンピュータシステム８はプロセッ サ１１、ネットワークインターフェース４、２−Ｄ合計バッファ１５、および出 力バッファ１９を含む。好適には、プロセッサ１１は、他の公知のＣＰＵ機能と 共に最大値レジスタ１７を含む。好適には、合計バッファ１５は２次元浮動小数 点アレイである。好適には、出力バッファ１９はディスプレイ可能な色素指数の ２次元アレイである。異なる実施形態において、ネットワークインターフェース ４は、除去可能なデジタル記憶読み取り装置２４と置き換えられ得るかまたはデ ジタル記憶読み取り装置２４によって補強され得る。別の異なる実施形態におい て、ディスプレイデバイス２２は２−Ｄプリンタと置き換えられ得るかまたはデ ィスプレイデバイス２２で追加され得る。 図３および図２ａを参照すると、スキャナ７は、対象、例えば、人体をスキャ ンするか、または問い合わせることにより、スキャンされた対象の代表的な画像 に対応するデータセットを生成するように適切に構成される。次に、データセッ トはコンピュータ２５を適切にスキャンすることによってフォーマットされる。 コンピュータ２５は、スキャナ７と一体化され得るか、スキャナ７に接続される か、さもなければ、スキャナ７と動作可能に関連付けられる。 コンピュータ２５によってフォーマットされたデータセットを、ウィンドウ化 、レベル化、またはクロッピング等に適応するように前計算されていないという 意味で、未処理（未加工）データ１０と呼ぶ。未処理データ１０は、スキャニン グコンピュータ１０から、例えばＰＣ等の前計算ワークステーション２へと適切 に 伝送される。通常、スキャニングコンソール２５がスキャニング機能の制御およ び実行を主に行うので、スキャナ７からの未加工データ１０の計算的な集中処理 を軽減(off-load)するためにワークステーション２（つまり独立コンソール上） がしばしば使用される。好適な実施形態において、ワークステーション２は、例 えばデータを（ｎ）個の連続データ切片の連続体として編成することによって、 未加工データ１０を処理されたデータ５に適切に変換する。ここで、各切片はピ クセルの２次元マトリクスを含み、各ピクセルは関連する輝度値を有する。更に 、処理済みデータ１０は任意の輝度関数（例えば、ウィンドウ化およびレベル化 ）および／または例えばワークステーション２を介して操作者によってデータセ ットに使用し得たクロッピングを反映する。更に、前計算済みデジタルデータ５ は、好適には正の値に制限され、好適には、例えば、各切片におけるｘｙ次元(x and y dimension)および容積のデータセット内の複数の切片等の様々なフォー マット印(formatting indicia)を含むヘッダ部１８を含む。好適な実施形態にお いて、データセットを含む全ての切片が同じ次元からなり、各ボクセルは固定さ れたビットストリングとして適切に表わされる。合計バッファ１５は、様々な医 療画像処理様式に使用されるタイプのデータセットを収容するのに十分な広さの 範囲を有する、１アレイの浮動小数点表示を適切に含む。異なる実施形態におい て、ボクセルの値は、合計バッファ１５内のエレメントがオーバーフローするの を確実に防ぐために（つまり、合計バッファ「レジスタ」のビット長(bit lengt h)が固定されたビット長データを収容するのに十分に大きいことを確実にするた めに）、べき関数を使用する前に前もってスケーリングされ得る（規格化され得 る）。 シミュレーションを初期化するために、プロセッサ１１は各ボクセルのヘッダ 部分１８を適切に読み出し（工程３１５）、合計バッファ１５を入来切片の次元 に初期化し、合計バッファ１５の全ての値をゼロ（０，０）に設定する（工程３ １７）。ヘッダ１８の読み出しの後、前計算済みデジタルデータ５の切片のボク セル値が読み出され（工程３１９）、べき関数Ｋ1が、好適には、全ての入来ボ クセルに関連するデータ値（輝度）に使用され、それにより、各ボクセル輝度表 示の値をＫ1のべき乗にまで上昇させ、従って、データ５を変換させる（工程３ ２１）。各ｘｙ座標点について、連続する変換されたデータの値は、連続する切 片についてのピクセルｘｙ値が合計バッファに適切に追加されるように、合計バ ッファ１５内の対応するレジスタに順次追加される（工程３２３）。このプロセ スは、好適には、（ｎ）個の切片全てについての全てのｘｙ座標ボクセルが合計 バッファ１５に追加されるまで繰り返される（工程３２５）。このプロセスを通 して、輝度分散の合計は、以下のように、３次元アレイの前計算されたデータ５ を２次元アレイの合計に変換する。 全ての前計算されたデジタルデータ５が一旦合計バッファ１５内に読み出され ると、合計バッファ１５内の最大値は以下のように適切に発見される（工程３２ ７）。 最大値を発見するために、レジスタ変数（最大値レジスタ１７）が合計バッフ ァ１５内の第１の値に好適に設定される。次に、他の全ての合計バッファ値が、 最大値レジスタ１７と適切に比較される。合計バッファ１５が最大値レジスタ１ ７よりも大きい場合、合計バッファ値１５は新たな最大値レジスタ１７として適 切に設定される。好適な実施形態において、最大値レジスタ１７は、浮動小数点 最大値レジスタである。 最大合計バッファ値１７を決定した後に、合計バッファ１５は、以下のように 、合計バッファ１５内の全ての値を最大値レジスタ１７によって分割することに よって、合計バッファ１５を最大値で適切に規格化する（工程３２９）。 次に、プロセッサ１１が、以下のように、値を１／Ｋ2のべき乗にまで上昇さ せることにより、全ての規格化された合計バッファ１５の値について、逆べき関 数を適切に計算する（工程３３１）。 以下のように、次にプロセッサ１１は得られた合計バッファ１５の値を、所望 のディスプレイの出力範囲にスケールする（工程３３３）。それにより、Ｒはグ レースケールディスプレイの動的範囲である。 好適な実施形態において、Ｋ1およびＫ2が約２．８〜５である場合に、Ｋ1お よびＫ2は最高の結果を生む。しかし最適には、Ｋ1およびＫ2は等しく、且つ、 約３．２の値を有する。最終的に、スケールされた値は、好適には、ディスプレ イデバイス２２（工程３３５）および／またはプリンタバッファに送られる。 上記のように、そのより長い処理時間のために、装置１（第１の実施形態）は シミュレーションがすぐに必要でない場合に有利である。更に、ホログラフィの シミュレーションが生成可能となるより前に、装置１は（未加工データ１０が前 計算する必要なく最適状態にあるのでない限り）前計算されたデータ５を要求す る。未加工データ１０の前計算に必要なパラメータを得るために、好適には、操 作者は予め作成されたリストから前計算パラメータを選択する。しかし、最適な シミュレーションを発見する前に、通常、多くのパラメータが評価されるので、 前計算されたリストの作成は、通常、遅いプロセスである。第１の実施形態のほ とんどの処理集中部分が各画像切片の合，計バッファ１５への順次的追加である ために、合計バッファ１５を通るｎ本の通路を要求するので、装置１での実質的 なリアルタイム表示は過剰且つ高価な処理能力を要求する。 操作者がこれらのパラメータを操作し、得られたホログラフィのシミュレーシ ョンを実質的にリアルタイムで見ることができる場合、最適な解決方法をより速 く得ることができる。リアルタイム操作により、操作者は多くのバージョンに素 早くアクセスし、特定のデータセットについて最適な処理パラメータを選択する ことができる。診断上有用な画像は最適なパラメータを含む必要があるので、も し存在するならば、任意の病理構造は明らかである。リアルタイム操作からのフ ィードバックはまた、パラメータ選択のアンダーシュートおよびオーバーシュー トを減少するために重要である。医療的画像において、例えば、パラメータの素 早い選択が、診断用画像の撮影に要求される時間を最小化する。 本発明の第２の例示的な実施形態は、医療的撮像において、輝度変換の操作（ ウィンドウ化およびレベル化）、領域の操作（クロッピング）、および表示の操 作（軸方向、冠状および横方向）、ならびに得られたシミュレーションのディス プレイを、実質的にリアルタイムで可能にする。スキャナ７によって測定された 輝度値は所定の組織の特徴を示すので、輝度変換の操作（つまり医療的セッティ ングにおけるウィンドウおよびレベル）が、診断の対象である組織を選択し強調 するために重要である。スキャナ７の輝度値は通常広い動的範囲を有するので、 輝度変換はまた、輝度値をディスプレイ可能範囲にマッピングするためにも使用 される。領域の操作は、不明瞭な組織領域を除去するか、または、重要な解剖領 域を特定の表示からマスクする。表示の操作は、重要な組織に対する最小の妨害 で表示を選択することのために、および、異なる表示からのみ操作され得る選択 された投影軸に沿ったクロップ領域の選択のために重要である。表示の操作は、 獲得された表示に制限される代わりに、標準的な放射線表示の選択を可能にする 。しかし、（他のいずれかの実施形態に従って）第２の実施形態は医療上の撮像 の領域内のアプリケーションに限定されない。概して、図２ｂおよび図４を参照 すると、処理工程および更なる装置を第１の実施形態に追加することによって、 上述の操作が実質的にリアルタイムで達成される（つまり２次的記憶装置６、３ -Ｄ入力バッファ９、ＬＵＴ１３、（プロセッサ１１の部分としての）合計レジ スタ１６、コントローラ２０および逆ＬＵＴ１４）。 デジタルデータ１０についてより詳細に説明すると、未加工デジタルデータ１ ０は３次元オブジェクトフィーチャの代表例であり、実質的に人体の横方向の切 片に対応する。未加工デジタルデータ１０は複数の切片（ｎ）をふくみ、それに より各切片は複数のボクセルを含む。各ボクセルからの未加工デジタルデータ１ ０は、ボクセル内に含まれる物理的特徴（つまり組織、器官および骨）の部分の スキャンされた輝度値（Ｉx,y,z）を示す。ボクセルは３つの軸(x，y，z)の間に 分散されるので、これら３軸のいずれか１つに沿った投影が３つの標準的表示の うちの１つを生成する。各軸はいずれかの端部から表示され得るので、６つの自 然な表示が存在する。各表示は各ボクセルをそれ自体の上にマッピングする４つ の単純な向きを有する。そのため、ボクセルを簡単に順序付け、データを１つの 軸に沿って投影することにより、１セットの対象の未加工デジタルデータ１０を 表示するために少なくとも２４の方法が存在する。より複雑で、計算的な集中再 サンプリング手続きの場合、データの任意の表示が生成され得る。本発明が組織 の医療的撮像に応用される場合、通常、軸に沿った３つの標準的な表示（軸方向 、冠状および横方向）が医師によってリクエストされる。操作者は好適には表示 を操作して、３つの軸のいずれかに沿ったクロップ領域の投影を見て、印刷媒体 に記録される前の表示のいずれかのシミュレーションを見るする。 結果として未加工デジタルデータ１０は、好適には、対象の様々な表示を正確 に表示するために再編成される。本発明のアルゴリズムを素早く応用するために 、データ１０は、好適には、平面の、平行な容積に構成される。スキャニング断 面図が対象またはスキャナ７の動きの方向に対して垂直でない場合、切片は垂直 な容積を形成する必要がある。スキャナが変換の方向に対して垂直でない場合、 データ切片１０は延長され、（対象空間内で）平面の、垂直な容積に構成される 必要がある。例えば、ガントリーチルト(gantry tilt)が終了する場合、画像は 、画像がｚ軸に沿った深さに対応する所定の量によって容積内に置換されるよう に、入力バッファ９に入力される。従って、２次的記憶装置からの読み出しが、 ネットワークインターフェース４を介したスキャナ７からの読み出しよりも速い 。 過剰且つ高価な処理能力を必要とせずに実質的にリアルタイムでのシミュレー ションの表示を達成するために、第１の実施形態のほとんどの処理集中部分（未 加工デジタルデータ１０の合計バッファ１５への変換および追加）が、より効率 的に形成される必要がある。プロセッサ１１によるメモリ位置の効率的なアクセ スを与え、合計バッファ１５を介した複数の通路（ｎ）を減らすために、装置３ （第２の実施形態）は、好適には、３-Ｄ入力バッファ９および（プロセッサ１ １の部分として）合計レジスタ１６をコンピュータシステム１２内に含む。未加 工デジタルデータ１０の３-Ｄ入力バッファ９内への再順序付けが、効率的なア クセスをボクセルに与え、合計レジスタ１６の使用により、合計バッファの各エ レメントについてｎ−１回のアクセスを１回のアクセスにまで減少させる。 とりわけ、光線を合計する場合、通常、最速変動指数（つまり１の因数によっ て指数化することにより、１つのボクセルから次のボクセルへと増加する）が、 ボクセルのメモリアドレスが増加する場合にボクセルが訪問される順序を決定す る。より大きな合計効率のために、（好適には２次的記憶装置６から読み出され る）未加工デジタルデータ１０が、最速変動指数が単一の画像の行と交差しない が、その代わりに、最速変動指数が合計される画像のスタックの下方へと構成さ れるように、適切に再構成される。入来データ１０の再構成は、ボクセルが順次 的順序となるようにメモリ内のボクセルを再構成することによって適切に達成さ れる。ボクセルが順次的順序となった後に、プロセッサ１１はメモリ位置に順次 アクセスする。メモリ位置の順次アクセスは実質的により速いプロセスであるの で、プロセス全体の速度は上昇する。更に、再構成は、合計バッファ１５を介し た複数の通路を組み込む必要を効率的に除去する。順次構成は、プロセッサ１１ が容積をスキャンしつつ合計バッファ１５の各位置で一度だけ好適に機能するよ うに構成されているので、複数の通路は必要ではない。順次構成でない場合、プ ロセッサ１１は、不規則な位置を解析且つ指数化して、それらのランキングを決 定し、その後、適切なシーケンスの決定後に位置に戻る必要がある。好適な順次 構成の場合、プロセッサ１１は他の位置を訪れ、指標複数時間(index multiple time)に戻る必要はない。１つの合計レジスタ１６において、好適には、現在の 合計を含むメモリのアドレスではなく、現在の合計の実測値が格納される。言い 換えると、１つの合計レジスタ１６で光線を合計する際に、ボクセルについての 全ての切片が特定の部位で横切られる。更に、次の最速変動軸が表示の向きを決 定する間に最速変動軸（ｚ）の選択が選択される表示の投影（軸方向、冠状およ び横方向）を決定するので、（上述のように）未加工デジタルデータ１０の再順 序付けは表示の選択を可能にする。 図２ｂを参照すると、好適には、第２の実施形態はＬＵＴ１３および逆ＬＵＴ １４を含む。ＬＵＴ１３は、３-Ｄ入力バッファ９内の変換された値を示す値の アレイであり、これにより、３-Ｄ入力バッファ９内のデータ値の範囲は、好適 には、ＬＵＴ１３が割り当てられる前に分かる。ＬＵＴ１３は、ウィンドウおよ びレベル値の関数、ならびに１つの工程でＬＵＴ１３が輝度関数（ウィンドウお よびレベル）の操作を素早く実行し、３-Ｄ入力バッファ９内に得られる変換さ れたボクセルの乗数を上昇させるべき関数Ｋ１である。ＬＵＴ１３による複雑な 関数（規格化）の実行と同様に、ＬＵＴ１４および二等分探索アルゴリズムが、 合計バッファ１５内のピクセル値のディスプレイバッファ１９への逆変換および スケーリングを大幅に簡略化する。 従って第２の実施形態は、（ａ）再順序付けプロセスと、（ｂ）入力バッファ ９への素早いアクセスと、（ｃ）合計バッファ１５への各画像切片の順次追加の 除去と、（ｄ）変換を実行するＬＵＴ１３および１４、とを併用することによっ て、第１の実施形態の最も処理が集中する部分を簡略化する。以上のように、第 ２の実施形態は、過剰且つ高価な処理能力を必要とせずに、実質的にリアルタイ ムでのシミュレーションのビューイングを実現する。上述の変更／追加は、好適 には、図２ｂの追加的な装置を組み込み、図４の処理工程に従うことによって達 成される。 図４はシミュレーションの実質的なリアルタイムの視点を達成するために好適 な処理工程の概要を述べる。第２に実施態様において、適当な画像デバイス（ス キャナ）７は（ワークステーション２でなくスキャナ７によって処理された）未 処理のデータ値を適切に収集し、且つデジタル化し、それによって、デジタルデ ータ１０を生成する。例えば、スキャナ７は好適には、コンピュータ断層撮影法 、コンピュータ断層撮影法による血管造影法、磁気共鳴、磁気共鳴血管造影、超 音波デジタル控除血管造影などを含む。別の実施態様において、スキャナ７は容 積測定データセットのコンピュータシミュレーションによって置き換えられる。 好適な実施態様において、デジタルデータ１０は適当なデバイス（すなわち、取 り外し可能記憶装置媒体２４、ネットワーク４など）から何度も適切に読み返さ れ（工程４０２）、適当に速いアクセス第２の記憶装置６（すなわち、速いアク セスのランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、または速いアクセス磁気ディスク記 憶装置、またはそれらの組み合わせ）に変換される（工程４０４）。従って、シ ス テム１２は未処理のデジタルデータ１０を急速に読み返し、各時間においてネッ トワーク４上でスキャナ７から送られる未処理のデジタルデータ１０なしに可能 な表示でデータ１０をマップする。好適な実施態様において、ネットワークリー ダ４はデジタルデータ１０を読み取り、速いアクセスのランダムアクセスメモリ （ＲＡＭ）からなる第２の記憶装置６にデジタルデータ１０を変換する。 データ１０は好適には第２の記憶装置６から読み取られ、認識され、スケーリ ングされ、次いでバッファ９に３-Ｄで記憶される（工程４０６）。好適な実施 態様において、デジタルデータ１０の量は制限され、それにより過剰処理の減少 の理由でマッピングプロセスのスピードが増加する。先行技術において、ＬＵＴ はデジタルデータ１０を何度もプロセッサ１１のパフォーマンスに依存する第２ に変換する。しかし、存在するデータが増えるほど、所定の時間量に変換および ／または処理されなければならないデータは増え、それでデータ量の増加の理由 でリフレッシュ速度は犠牲になる。入力バッファ９内の大量のデータ１０および ／または遅いプロセッサ１１に伴い、更新は頻繁に起こらず、また画像のリアル タイムリフレッシュは実質的に犠牲になる。リフレッシュ速度は適切なディスプ レイ（一般的には２５６×２５６×６０）に必要とされるボクセルの数によって 分割される（プロセッサに依存する）秒あたりに処理され得る可能なボクセル数 に依存する。遅いリフレッシュ速度は、調整されたパラメータを含むリフレッシ ュされた画像のディスプレイに対してリフレッシュに要求される（すなわち、ス クロールバーウィンドウの移動）時間からリフレッシュ測定可能な遅延を生じる 。 従来技術において、多くの診断スキャナは１２ビット画像データ５をルーチン 的に生成し、それにより医療画像データ１０が８ビットグレースケールＣＲＴデ ィスプレイ上で視聴者に提示する前に、一般的には輝度処理（「ウィンドウイン グ」）を必要とする。好適な実施態様において、処理の特定速度のための管理可 能な量に対して画像データ１０を減らすために、切片の数は好適には切片の数を より小さく計算することによって、各画像のサイズを減らすことによって、およ び／またはスラビング技術によって制限される。切片のより小さい数はスキャナ ７からボクセルを組み合わせることにより適切に計算される。各画像のサイズは プロセッサ１１が最小のリフレッシュ速度を達成し得るそのような量によって適 切に減少される。例えば、５１２×５１２から２５６×２５６の画像サイズの減 少は４つの要因によってボクセルの数を減少し、それにより４つの要因によって リフレッシュ速度が増加する。スラビング技術に関して、実際のホログラムを構 成する場合、一般的にスラビングは公開および／またはフリンジパターンを制限 する。従って、ホログラムをシミュレーションする場合、スラビングは同様にデ ータ５を減らすために利用される。データが減少した場合、好適にはスラビング は平均閾値機能を含み、それによって平均は適切に計算される。平均閾値機能は 適切には所定の閾値の下の値を含有することなしに計算される。別の実施態様に おいて、スラビングはスラブ内で最も明るいボクセルを取り込むＭＩＰ機能を含 む。 リフレッシュ速度の増加に伴い、装置３はより正確な輝度変換パラメータ表現 およびほぼ任意のクロップ領域を実質的にリアルタイムに示し、一方パラメータ または領域は調整される。例えば、好適な実施態様において、リフレッシュ速度 は秒あたり約４画像である。更に、データを操作する場合、データ量の変数制御 は速度および／または質に対する操作者の優先度を満足させることができる。素 早く処理された結果を表示するために、大量のパラメータを調整する一方、操作 者は適切にデータ１０の量を制限し、それによりリフレッシュ速度は増加する。 高い質の画像プリントを得るために、操作者はデータの数を適切に増加させる。 それによりリフレッシュ速度は減少するが画像の質が向上する。 続けて図４を参照して（工程４０８）、べき関数Ｋ1は好適には入力バッファ ９のグリッド内で入来のボクセル輝度表現１０毎に付与され、それによりＫ1の べき乗に対して入来のボクセル輝度表現１０の値を上昇させる。好適な実施態様 において、べき関数Ｋ1の実行はＬＶＴ１３機能の使用を介して適切に達成され る。べき関数が付与された後、本発明は線（デジタルデータ１０のｚ要素）を線 に沿った単一観点の輝度を（線合計に）合計することによって単一画像に圧縮す る。更に詳細には、切片は好適には線に再構築され、それによって、各線は各切 片から同様にボクセルに位置する線を含み、それで各ボクセルからの輝度データ １０は最終的に表示される画像で結果として起きる輝度に貢献する。シミュレー トされた画像結果において各ピクセルの結果として起きる輝度（Ｉ’x,yまたは 「線合計）は好ましくは、合計バッファ１５のデジタルデータ１０の容積におい て切片（ｎ）のすべてから輝度の寄与の各々を合計することによって達成される 。輝度の寄与の合計はデータ１０の３次元アレイを合計の２次元アレイに変換す る（工程４０８）。 図４の変換に関してより詳細には（工程４０８）、べき関数は好適には入来ピ クセル値の変換スピードを実現する。しかし、各データポイントのべき関数の付 与および入力バッファ９におけるボクセルの全ての合計はプロセスを消費するの に時間がかかる。先行技術において、シェーディングアルゴリズム、数学関数お よび／または同様のものは一般的に各ボクセルに付与される。アルゴリズムは一 般には近接ボクセルからのシェーディング効果を補償し、一方、各ボクセルは一 般にはすべての光源を補償し、ここで各光源は独自の数学関数を含む。代わりに 、好適な実施態様において、単純に前計算されたＬＵＴ１３および合計は各ボク セルに対して適切に計算される。データ容積に必要とされる値の範囲より大きい 合計されたボクセル数におけるデータセット１０に対して、入来値の範囲にわた って変換値のＬＵＴ１３の前計算は（インデックス動作および追加に対する計算 プログラムの最も内側のループを減らす）処理時間の減少に対して好ましい。先 行技術において、各ボクセルに対してこの変換を実行する一般的な関数の使用は 、好適な実施態様においてピクセルの値を使用したように簡単さより実質的な処 理サイクルを必要とする。それによって、ピクセルの値は前計算値のアレイにイ ンデックスを付ける。ＬＵＴ１３バッファは新しく確立された線合計値の最小値 と最大値との間の合計バッファ１５における全ての値に適切に形成される。例え ば、１２ビットディスプレイで、４０９６個のあり得る値は一般的なデータ１０ セットに存在する。処理時間を保存するために、必要な場合に４０９６データポ イント１０のそれぞれに逆指数関数を付与する代わりに、本発明は前計算をし且 つＬＵＴ１３内の全ての４０９６値の逆指数関数にインデックスを付ける。従っ て、インデックスの単純な選択は素早く前計算値を得る。 引き続き図４を参照にすると（工程４０８）、線に沿った輝度を合計する場合 、レジスタ変数１６は好適に利用される。レジスタ変数合計１６は好適には最も 頻繁にアクセスされた変数を記憶する。（上述したように）データ１０の再配列 の 理由で、レジスタ変数１６は、線経路全体が完全であるまで線に沿った各ボクセ ルを適切に登録する。より詳細には、出力画像における各ピクセル（ｘ，ｙ）に 対して、レジスタ変数合計１６はＫ1のべき乗を上昇させる第１ボクセル（x,y,z ）に適切に初期化する。出力ピクセルに寄与するボクセル（ｎ切片−１）の残り に対して、Ｋ1のべき乗まで上昇する残存するボクセルは好適にはレジスタ変数 合計１６を加えられる。レジスタ変数１６が線全体を合計すると、レジスタ変数 合計１６は好適には線合計値に相当するピクセル位置で合計バッファ１５におい て記憶される。合計バッファ１５における線合計値を記憶した後、新しいレジス タ変数合計１６は合計バッファ１５において新しいピクセル位置で適切に始めら れる。従って、各ピクセルは好適には（ｘ，ｙ）ピクセル位置のｚ軸に沿って全 てのボクセルの合計を含む。レジスタ変数合計１６の使用は合計バッファ１５メ モリにアクセスする必要性を制限し且つ各ボクセル値で合計バッファ１５を一杯 にするのを避ける。 更に、複数のパスを実質的に除去することによって、単一レジスタ１６が好適 には現在の合計を保つために使用される。単一レジスタ１６において、現在の合 計は好適には現在の合計を含むメモリのアドレスでなくレジスタ１６で記憶され る。つまり、単一レジスタ１６で線を合計した場合、ボクセルに対する切片の全 ては特定の位置にトラバースされる。 しばしば、輝度を合計した場合、各ピクセルの輝度（Ｉx,y）は式（１）でわ かるように、一定のノイズ寄与（Ｎr）によって更に増加する。ノイズ寄与はデ ジタルデータセットで切片（ｎ）の番号の関数、すなわちＮr＝ｋ*ｌｏｇ（ｎ） である。更に詳細には、ホログラムは一般的にソースに対してオブジェクトの各 切片を公開することによって構築され、それによって各公開はノイズを画像の結 果に寄与する。各公開は各画像化されたオブジェクトの切片に対してホログラフ ィックエマルションにおいて異なるフリンジパターンをしばしば形成し、各フリ ンジパターンは一般にノイズを含む。結果として、オブジェクトの新しい公開の それぞれは一般に付加的ノイズを現存するフリンジパターンに寄与する。従って 、結果として起きる輝度を計算した場合、各切片へのノイズ寄与はしばしば要因 となる。しかし、好適な実施態様において、ノイズ寄与は最小で計算を簡 略化するために、ノイズ寄与は零に等しいと仮定する。 図４を参照にして（工程４１０）、輝度寄与を合計した後、プロセッサ１１は 合計バッファ１５における最大（最も明るい）値を適切に決定する。好適な実施 態様において、線合計バッファ１５における最大値は線合計の最大値として第１ の線合計を一時的に割り当て、最大値レジスタ１７にその値を記憶することによ って決定される。一時的に記憶された線合計値だけでなく、線合計の位置もまた レジスタ１７に好適に記憶される。最大値レジスタ１７における一時的な最大値 は第２の線合計値が大きい場合、異なる位置で第２の線合計値と適切に比較し決 定する。第２の線合計値が大きい場合、始めの線合計値は好適により大きい値に 置き換えられる。結果として、全ての線合計値を比較した後、最大値レジスタ１ ７はデータセット５全体の最大線合計値を含む。 図４（工程４１２）を参照すると、変化するパラメータの正確な近似を得る ために、指数曲線は最大輝度値を含まなければならない。最大輝度値の正確な決 定により、プロセッサ１１は、表示された画像が、描かれたオブジェクトの実際 の特徴を正確に近似することを実質的に保証する。先行技術においては、平均化 は真の最大値を生じなくてもよい。なぜなら最大値は非現実的な高い値であるの で、単純な平均化は一般に一定の逆指数曲線を計算し、そして最大値の位置を推 測することを包含するからである。好適な実施態様では、単純な平均化よりも実 質的により正確な結果を得るために、指数曲線は好適には最大輝度値を含む指数 曲線のように適切につくられる。ＬＵＴ１３関数において、最大輝度値は指数曲 線の関数の計算のための公式の一部であり、それにより指数関数が最大輝度値を 含むことが実質的に保証される。 指数曲線は好適には、出力バッファ１９において最大であり得る値および合計 バッファ１５における最大値により定義または限定される。好適な実施態様にお いては、最大値は約２５５である。最大ピクセル輝度値は好適には、指数関数内 に定められるので、最大ピクセル輝度はべき関数によって影響されない。これは 最大ピクセル輝度が周囲のピクセル輝度への測定可能な影響を有するとしてもで ある。線合計（ｒａｙｓｕｍ）バッファ１５における残りの値は、全て指数曲線 上に実質的に定められ、指数曲線は最大値によって定義されるので、最大値は残 りの値に影響する。しかし、周囲の輝度上の影響は周囲の輝度値において示され ない。周囲のピクセル輝度上への影響を十分に示すために、逆べき関数は輝度値 への重み因子としての役割を果たすことによって各ピクセルの輝度値を適切に区 別し、それにより周囲のピクセル輝度を変化させる。さらに、前計算が最大ピク セル輝度の出現という結果を生じる場合、逆べき関数は、各周囲のピクセル輝度 を同様に変化する間に新しい最大値を適切に選択する。従って好適な実施態様に おいて、逆べき関数は、表示された画像が、描かれたオブジェクトの実際の特徴 を正確に近似することを実質的に保証する。 より詳しくは、引き続いて図４（工程４１２）を参照して、スケーリングによ る合計バッファ１５の規格化は、逆ＬＵＴ１４への合計バッファ１５のそれぞれ の値の整合を含む。逆ＬＵＴ１４（シーケンシャルオーダーにおける対数値０〜 ２５５を含む）を使用することにより、適切なサーチ関数は、合計バッファ１５ と逆ＬＵＴ１４との間の整合を決定する。好適な実施態様においては、二分探索 法はサーチ関数として利用され、それによりサーチ領域は連続的に半分に分割さ れ、従って約８比較（ｅｉｇｈｔ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ）にサーチを限定する 。異なる実施態様においては、二分探索ルックアップ関数は、逆べき関数として 同一の結果を達成するために利用され、それにより逆べき関数は、合計された値 を表示可能な輝度へ適切にマップする。二分探索法は、ユーザがウィンドウ／レ ベルをすばやく変更し、表示を目的の特定の領域へ限定することを適切に許容す る。二分探索法の深さは好適には様々であるので（そして出力表示２２における ビット数に依存しているので）、操作者は得られる表示のためのスピードおよび ／または質のオプションを選択する。例えば、ユーザがウィンドウを適切に動か す間、深さは「浅く」あり得る。一旦ユーザがウィンドウを動かすことを止める と、タイマーは最大画像忠実度への全深さまたは「深い」二分探索を適切に引き 起こす。通常、逆べき（ｉｎｖｅｒｓｅ ｐｏｗｅｒ）を計算する時間は二分探 索関数の２倍の時間であるので、二分探索法はしばしばより効率的である。例え ば、二分探索関数は、出力バッファ１９の２５６輝度値の画像へのマッピングの ために、ほぼ８比較ルーチン（出力バッファ１９の各ビットへの一つ）まで低減 する。 引き続き図４（工程４１２）を参照して、ノイズ関数がほぼゼロに等しいとす ると、式（１）からの合計バッファ（sum buffer）１５のコンテンツは、最大結 果輝度値（最も明るい結果となったピクセル（I'x,y））によって適切に規格化 される。式（１）からの線合計（raysum）グリッドのダイナミックレンジは、典 型的に人間の目がモニタ上で見るには大きすぎるので、合計バッファ１５におけ る線合計値を規格化することで、線合計値のダイナミックレンジが制限され、適 切な視界を許容する。線合計値を規格化することは、好適には２５６グレー値（ 典型的な表示装置画像２２のダイナミックレンジ）の公知の出力範囲に見合う最 大値によって線合計値をスケーリングすることを含む。逆指数関数（Ｋ2のルー ト）を各線合計値に適切に適用することによって、規格化された線合計グリッド は、好適には出力バッファ１９に変換される。図４（工程４１４）を参照すると 、プロセッサ１１は、適切に出力バッファ１９における値を表示装置２２（すな わちＣＲＴ、プリンタおよび／またはそのようなもの）にマッピングする。 図４（工程４１６）を参照すると、好ましい第２の実施態様では、コントロー ラ２０は、操作者がウィンドウ、レベル、クロップ領域および／またはそのよう なものなどの制御パラメータを相互作用的に設定することを許容する。操作者が 前もって規定したプロトコルをウィンドウおよびクロップパラメータの初期セッ トに適用する場合、適切な制御パラメータのセットを決定する時間は、実質的に 減少される。前もって規定したプロトコルを適用した後、受容可能な制御パラメ ータの組合せの数は減少され、そのため操作者が制御パラメータと多くの組合せ を見る必要がなくなる。従って、最適な制御パラメータのセットを見つけるため の時間量は、低減される。 図４（工程４１８）を参照して、元のクロップ領域よりも少ないボクセル（vo xel）を含むクロッピングが適切に適用されると、認識される更新速度は典型的 により大きくなる。特定のクロップ領域についてのウィンドウおよびレベルの結 果をフィードバックする場合に検討されなければならないより少ないボクセルが 存在するので、更新速度はより大きくなる。他方で、クロップされた領域につい てのウィンドウおよびレベルの適用は、好適にはユーザが制御パラメータを変更 することを止めるまで遅延される。好適な実施態様において、認識される更新速 度を増大した後、操作者は、好適にはアプリケーションの焦点をクロップされた 領域に合わせる。それによって、相互作用的なウィンドウ方式の計算部分におい て考慮されることが必要なボクセルの数を削減する。クロップ領域内に位置する ボクセルを更新した後（工程４１８）、操作者は次にウィンドウを更新する。一 旦、操作者がコントロールバーを動かすことを止めると、コンピュータシステム １２は、所望のクロッピングエリアの外側の領域を適切に埋める。 図４（ループ４２２）を参照して、クロップ領域が調節される場合（工程４１ ８）、新たに露出される領域は適切に再チェックされ（ループ４２２）、露出さ れた領域の最大値が前の領域における値よりも大きいかどうかを判定する。新た に露出された合計バッファ１５の領域が、クロップされた領域における最大値よ りも大きい値をここで含み得るので、露出された領域はチェックされる。最大値 がより大きい場合、規格化ＬＵＴ１４は、適切に再演算され、そして好適には合 計バッファ１５に適用される。最大値がより大きくない場合、既存の最大の再規 格化は露出された領域に適用される。その後、再規格化のためにクロップ変化は もはや前の最大値を含まず、それにより新たな最大値が決定され、再規格化が適 切に新たな領域に対して演算される。 図４（ループ424）を参照すると、ウィンドウおよびレベル制御パラメータが 操作者によって変更される場合、これらの新しい値は、好ましくは、ＬＵＴ１３ によって表される変換を更新するために使用され、そして工程４０８〜４１４は 、再び順次行われる。図４（ループ４２６）を参照すると、選択されたビューが 変更される場合、好ましくは、工程４０６は、二次ストレージ６からデータを読 み出し、そのデータを３-Ｄストレージバッファ９内にマッピングし、そして新 しいビューが工程４０８〜４１４が順次行われた後に適切にシミュレートされる 。図４（ループ４２０）を参照すると、一旦操作者がボリュームとの相互作用を 実質的に停止すると、任意の新しいウィンドウ値または新しい再規格化最大値が クロップされた領域にバックグラウンドタスクとして適切に付与される。より詳 細には、コンピュータシステム１２が、好ましくは、いくつかの待ち行列のタス ク、ただしフォアグラウンドタスクは１つだけ、を含み、任意のある時刻に実行 する。バックグラウンドタスクは、好ましくは、待ち行列の低優先度タスクであ り、そして他のより重要なタスクが完了したときに実行することが適切に許され る。こ のバックグラウンドタスクの間の任意の時刻において、操作者がパラメータ変更 を開始する場合、バックグラウンドタスクは、好ましくは、終了され、そして処 理制御に適切なループが再割り当てされる。 図５を参照すると、容積測定画像の例が示され、各画像は、７１個の切片から なるCTA試験データセットを使用する異なる投影技術によって生成される。当業 者は、本発明によって生成されるのが実質的により高い品質の画像であることを 認めるであろう。前述の本発明の好ましい実施態様の詳細な説明が、本発明の範 囲および精神の内でデジタルデータ処理パラメータをシミュレートするための方 法および装置の代表的なものであることは、当業者にとって明らかである。さら に、当業者は、種々の変更および改変が本発明の真の精神および範囲を逸脱せず になされ得ることを認めるであろう。例えば、本シミュレーション技術は、ホロ グラム容積測定データの１０セットに限定されない。別の実施態様において、本 シミュレーション技術は、２次元ディスプレイ、すなわちコンピュータディスプ レイ、印刷物など、に適用される。本シミュレーション技術の他の用途は、地球 物理学的(geophysical)調査、容積測定走査技術（すなわち、共焦点顕微鏡法（c onfocal microscopy））、および連続的な容積測定フィールドが測定または計算 される任意の他の用途を含む。当業者は、本発明が、本明細書中に示されるよう な詳細に限定されないが、添付の請求項の範囲内にある任意の形態または改変に おいて請求されることを認めるであろう。このため、本発明の範囲が以下の請求 項において述べられる。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０９Ｇ 5/10 Ａ６１Ｂ 5/05 ３８０ 5/36 Ｇ０９Ｇ 5/36 ５２０Ｚ (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＤＥ， ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，ＩＴ，Ｌ Ｕ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ，ＣＦ ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＭＬ，ＭＲ，ＮＥ， ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＫＥ，ＬＳ，ＭＷ，Ｓ Ｄ，ＳＺ，ＵＧ，ＺＷ)，ＥＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ ，ＫＺ，ＭＤ，ＲＵ，ＴＪ，ＴＭ)，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ ，ＡＵ，ＡＺ，ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ， ＣＨ，ＣＮ，ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＥ，ＥＳ，Ｆ Ｉ，ＧＢ，ＧＥ，ＧＨ，ＨＵ，ＩＤ，ＩＬ，ＩＳ，ＪＰ ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ， ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ，Ｍ Ｗ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＳＬ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ， ＴＴ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＳ，ＵＺ，ＶＮ，ＹＵ，ＺＷ 【要約の続き】 変えられる。結果として、操作者は、実質的にリアルタ イムで、選択されたパラメータから作成されたホログラ ムの単一ビューのシミュレーションを見ることができ る。

Claims (1)

  1. 【特許請求の範囲】 １．３-Ｄデジタルデータのリアルタイムシミュレーションのための装置であっ て、該装置が、 該データを獲得するように構成される獲得デバイスと、 該データの合計の２次元アレイを計算するように構成されるプロセッサであっ て、該データが直接ｋ1のべき乗され、そして一定量シフトされるプロセッサと 、 該合計のアレイを格納するように構成される合計バッファと、 該合計のアレイに逆べき関数を適用するように構成される該プロセッサと、 該アレイを表示するように構成されるディスプレイデバイスと、 を備える３-Ｄデジタルデータのリアルタイムシミュレーションのための装置。 ２．前記獲得デバイスが、スキャナー、ネットワークインターフェース、高速ア クセス二次ストレージ、容積測定入力バッファ、およびデジタルデータ読み取り 装置のうちの少なくとも１つを備える、請求項１に記載の装置。 ３．前記３-Ｄデジタルデータが容積測定デジタルデータセットを備える、請求 項１に記載の装置。 ４．ルックアップテーブルをさらに包含し、該ルックアップテーブルが輝度関数 の操作を迅速に実装するように構成され、かつ前記３-Ｄデジタルデータにべき 関数を適用するように構成されるルックアップテーブルを含む、請求項１に記載 の装置。 ５．ルックアップテーブルをさらに包含し、該ルックアップテーブルが前記合計 バッファにおける前記アレイの逆変換を加速するように構成される逆ルックアッ プテーブルを含む、請求項１に記載の装置。 ６．前記合計バッファ内の前記アレイの最大値を格納するように構成される最大 値レジスタをさらに備える、請求項１に記載の装置。 れる、請求項１に記載の装置。 ８．Ｋ1およびＫ2がそれぞれ2.8〜5.0の範囲にある値を有する、請求項１７に記 載の装置。 ９．Ｋ1およびＫ2が等しい値である、請求項１８に記載の装置。 １０．Ｋ1およびＫ2がそれぞれ3.2に等しい値を有する、請求項１９に記載の装 置。 １１．３-Ｄデジタルデータのリアルタイムシミュレーションのための方法であ って、該方法が、 該データを獲得する工程であって、該データがヘッダを含む工程と、 該データに直接べき関数を適用する工程と、 一定量だけ該データをシフトする工程と、 該データを合計のアレイへ合計する工程と、 該アレイの最大値を決定する工程と、 該最大値によって該アレイを規格化する工程と、 該アレイに逆べき関数を適用する工程と、 所定範囲の値を有するディスプレイデバイス上に該データを表示する工程と、 を含む、３-Ｄデジタルデータのリアルタイムシミュレーションのための方法。 １２．前記獲得工程が前記データを限定する工程をさらに含み、これによって、 より少数の切片を処理する工程、各画像サイズを低減する工程、およびスラブ技 術のうちの少なくとも１つによって前記変換工程の前記速度を増加させる、請求 項７に記載の方法。 １３．前記データに輝度関数を適用する工程をさらに含む、請求項７に記載の方 法。 １４．平面状で平行な容積において前記データを配置する工程をさらに含む、請 求項７に記載の方法。 １５．前記データが連続な順番となるようにメモリ中の該データを再順列化する 工程および合計される画像のスタックに最も高速な変化インデックスを配置する 工程をさらに含み、これによって、前記合計バッファを通る多重パスを回避し、 そしてビューの選択を可能にする、請求項７に記載の方法。 １６．前記合計工程が、１つの軸に沿うすべてのデータ値を前記合計のアレイ中 へ合計する工程を含む、請求項７に記載の方法。 １７．ルックアップテーブルを予め演算する工程をさらに含む、請求項７に記載 の方法。 １８．前記合計工程が、ボクセルの各線を合計するためのレジスタ可変合計を提 供する工程および前記合計バッファに該レジスタ可変合計を格納する工程を含む 、請求項７に記載の方法。 １９．前記シミュレーションが容積測定投影を作成する工程を含み、これによっ てボクセルの大部分が前記アレイに寄与する、請求項７に記載の方法。 ２０．露出された領域における前記アレイがクロップされた領域における最大値 より大きいかどうかを決定する工程をさらに含む、請求項７に記載の方法。 て適用される、請求項７に記載の方法。 ２２．Ｋ1およびＫ2がそれぞれ2.8〜5.0の範囲にある値を有する、請求項２１に 記載の装置。 ２３．Ｋ1およびＫ2が等しい値である、請求項２２に記載の装置。 ２４．Ｋ1およびＫ2がそれぞれ3.2に等しい値を有する、請求項２３に記載の装 置。
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