JP2008017906A - 画像処理方法および画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】観察対象のエッジの陰影を強調した画像を生成することができる画像処理方法および画像処理プログラムを提供する。
【解決手段】ポリープ１２の表面のグラディエント値Ｇと仮想光線１１の方向Ｓに対してシェーディング係数β１（矢印Ｃ：β１＝Ｇ・Ｓ［・は内積］）を取得する。そして、例えば、ルックアップテーブル（ＬＵＴ）を用いた変換関数ｆにより、シェーディング係数β１をβ２に変換し（矢印Ｄ：β２＝ｆ（β１），β２＜β１）、擬似的に小さくしたシェーディング係数β２を利用して、あたかも膨らみの大きいポリープ１４のような陰影で描画し、そのエッジの陰影部分を強調する。
【選択図】図５

Description

本発明は、観察対象に仮想光線を投射し、前記観察対象からの仮想反射光を計算して画像を生成する画像処理方法および画像処理プログラムに関する。

近年、コンピュータを用いた画像処理技術の進展に伴い、３次元物体の内部を可視化する技術が注目されている。特に、医療分野では、生体内部を可視化することにより病巣を早期に発見することができるＣＴ（Computed Tomography）装置もしくはＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置による医療診断が広く行われている。

また、物体内部の３次元画像を得る方法として、ボリュームレンダリングという方法が知られている。このボリュームレンダリングでは、３次元のボクセル（微小体積要素）空間に対して光（レイ）を照射することにより投影面に画像が投影される。この操作をレイキャスティングと称する。このレイキャスティングでは、レイの経路に沿って一定間隔でサンプリングし、各サンプリング点のボクセルからボクセル値を取得する。

ボクセルは、物体の３次元領域の構成単位であり、ボクセル値は、ボクセルの濃度値等の特性を表わす固有のデータである。物体全体はボクセル値の３次元配列であるボクセルデータで表現される。通常、ＣＴにより得られる２次元の断層画像データを断層面に垂直な方向に沿って積層し、必要な補間を行うことにより３次元配列のボクセルデータが得られる。

レイキャスティングでは、仮想視点から物体に対して照射された仮想光線に対する仮想反射光は、ボクセル値に対して人為的に設定される不透明度に応じて生ずるものとされる。そして、仮想的な表面を捕捉するためにボクセルデータのグラディエントすなわち法線ベクトルを求め、仮想光線と法線ベクトルのなす角の余弦から陰影付けのシェーディング係数を計算する。仮想反射光は、ボクセルに照射される仮想光線の強度にボクセルの不透明度とシェーディング係数を乗じて算出される。

図８（ａ）は、人体内部の管状組織を可視化する場合として、大腸をボリュームレンダリングの平行投影法により表示した例を示す。このようなボリュームレンダリングによれば、腹部の断層面に垂直な方向に沿って順次得られる２次元の断層画像データから、大腸の３次元構造を透視するイメージ画像を形成することができる。しかしながら、平行投影法による画像は、外部からの観察には適しているが内側からの観察には適していない。

図８（ｂ）は、ボリュームレンダリングで大腸内部の透視投影画像を作成することによって仮想内視鏡（Virtual Endoscope）を構成した例を示す。このように、ボクセルデータを管状組織の内部の視点から再構成することによって、内視鏡検査を模擬することができ、管状組織内部のポリープ等を発見することができる。しかし、仮想内視鏡画像には一度に表示される領域が狭いので、診断を行うには多数の仮想内視鏡画像を参照する必要があるという欠点がある。

図９は、円筒座標系を利用した管状組織の展開表示の例を示す。上述のように、透視投影法によれば大腸等の内視鏡検査を模擬することができるが、仮想光線を放射状に照射するため、大腸の内部を移動しながら検査する場合に、ポリープ等の管壁における位置あるいはポリープ等の大きさを正確に把握することが難しい。

そこで、図９（ａ）に示すように、管状組織（大腸等）２２の中心線２３上に仮想視点２１をとり、仮想視点２１から仮想光線１１を中心線２３に垂直な方向に放射することにより、管状組織２２の内壁面の画像を生成する。そして、その画像を中心線２３に平行に切り開いて、図９（ｂ）に示すような、管状組織２２の内壁面の展開表示を行う。

このように円筒座標系を利用した円筒投影法では、管状組織２２の内部に円筒座標系を仮定し、その中心線２３より放射状に投影を行うことにより、管状組織２２の内壁面の３６０度パノラマ画像を作成することができる。これにより、管状組織２２の内壁面にあるポリープの位置および大きさを正確に把握することができる。

図１０は、観察対象の管状組織２２が屈曲している場合の屈曲円筒投影法を説明するための図である。屈曲円筒投影法は、図１０（ａ），（ｂ）に示すように、観察対象の管状組織２２が屈曲している場合に、屈曲した中心線２３から仮想光線１１を放射して投影する方法である。このように屈曲円筒投影法によれば、屈曲している実際の人間の臓器に沿った中心線（Central Path）２３を仮定し、それを中心に投影することにより、ＣＴデータにより仮想内視鏡検査を行うことができる。なお、屈曲円筒投影法は円筒投影法に含まれる。

図１１は、従来のレイキャストにおけるフローチャートを示す。このフローチャートは、画面上の各ピクセルの計算方法を示しており、以下の計算が画像上の全ピクセル分行われる。

従来のレイキャストでは、まず、仮想光線の投影開始点O（x,y,z）、および計算ステップΔS（x,y,z）を設定し（ステップＳ５１）、反射光E=0、残存光I=1、現在計算位
置X（x,y,z）=Oに初期化する（ステップＳ５２）。

次に、X（x,y,z）位置周辺のボクセルデータよりX位置、補間ボクセル値 Vを求め（ステップＳ５３）、補間ボクセル値 V に対応する不透明度αを得る（ステップＳ５４）。また、補間ボクセル値 V に対応するカラー値Cを得る（ステップＳ５５）。

次に、X（x,y,z）位置周辺のボクセルデータよりX位置、グラディエントベクトル値Gを求め、光線方向X-OとGよりシェーディング係数βを求める（ステップＳ５６）。グラディエントベクトル値は計算箇所周辺のボクセル値の勾配であり、ボリュームデータ上に表現されるオブジェクトの表面の方向を表現する。本例ではグラディエントベクトル値は単位ベクトルに変換したものを用いている。これは、グラディエントベクトル値が方向成分であることを明確にするためであり、単位ベクトルであることは必要な条件ではない。また、シェーディング係数は仮想的な陰影を数値化したものである。また、X（x,y,z）位置の減衰光D及び部分反射光Fを、D=I *α、F=β*D*Cにより計算する（ステップＳ５７）。そして、反射光E、残存光IをI = I -D、E = E + Fにより更新し、現在計算位置をX = X + ΔSにより進行させる（ステップＳ５８）。

次に、Xは終了位置まで来たか、または残存光Iが0になったかを判断し（ステップＳ５９）、Xが終了位置でなく、残存光Iが0でない場合（ｎｏ）は、ステップＳ５３にもどる。一方、Xが終了位置に来たか、または残存光Iが0になった場合は（ｙｅｓ）は、反射光Eを計算ピクセルのピクセル値として計算を終了する（ステップＳ６０）。

しかしながら、従来の円筒投影法では、観察対象に対して管状組織の中心線から垂直に仮想光線を投射するので、膨らみの少ないポリープ等の陰影が描画されず、医療診断において小さなポリープを早期に発見することが困難な場合があった。

図１２は、従来の円筒投影法の問題点を説明するための図であり、図１２（ａ）は、管状組織２２に対して中心線２３から仮想光線１１を垂直に投射する様子を示す。また、図１２（ｂ）は、管状組織２２の内部表面における膨らみの少ないポリープＥ、および膨らみの大きいポリープＦを示す。膨らみの少ないポリープＥには傾斜の少ないエッジ３１，３２があり、膨らみの大きいポリープＦには傾斜の大きいエッジ３３，３４がある。また、図１２（ｃ）は、円筒投影法による管状組織２２の内部表面の画像である。図１２（ｃ）に示すように、膨らみの大きいポリープＦは、エッジの陰影が明瞭で発見しやすいが、膨らみの少ないポリープＥは、エッジの陰影が不明瞭で発見しにくい。

管状組織２２の内部表面を円筒投影法により画像化する目的の一つは、管状組織２２の内部表面のポリープを早期発見することにあるが、従来の円筒投影法では、中心線２３から組織に対して垂直に仮想光線１１を投射するので、エッジの陰影が目立たないポリープＥが見逃されがちであった。

一方、従来から並行投影法や透視投影法では、観察対象の凹凸を目立たせるために、観察対象の斜め方向から副光源を照射することが行われている。図１３は、従来技術において副光源を利用した場合の問題点を説明するための図である。同図に示すように、仮想光線１１を管状組織２２に垂直に投射して画像を作成する場合に、仮想副光源３５を仮想光線１１とは異なる方向から照射し、観察対象の影を生成して凹凸を目立たせる場合がある。

しかしながら、この方法では、仮想副光源３５の反対側にあるポリープＥ，Ｆのエッジ３２，３４は強調されるが、仮想副光源３５が直接照射されるポリープＥ，Ｆのエッジ３１，３３の影はかえって薄くなって輪郭が不明瞭になる。このため、ポリープの早期発見を目的とする医療診断には不適格である。

本発明は、上記従来の事情に鑑みてなされたものであって、観察対象のエッジの陰影を強調した画像を生成することができる画像処理方法および画像処理プログラムを提供することを目的としている。

本発明の画像処理方法は、ボリュームデータを用いた画像処理方法であって、前記ボリュームデータに仮想光線を投射するステップと前記ボリュームデータ内の陰影情報を有するもしくは構成する１以上のパラメータを取得するステップと、前記パラメータを変換するステップと、変換したパラメータに基づいて、仮想反射光を計算するステップと、を有する。上記構成によれば、擬似的に、陰影情報が大きいものとして仮想反射光を計算することができるため、観察対象のエッジの陰影を強調した画像を生成することができる。

また、本発明の画像処理方法は、前記パラメータを変換するステップが、仮想反射光、グラディエント、シェーディング係数、残存光量、および、グラディエントと仮想光線との間の角度から選択した少なくとも一つのパラメータを変換するものである。

また、本発明の画像処理方法は、前記パラメータを変換するステップが、陰影情報を強調するのが目的であるものである。また、本発明の画像処理方法は、前記ボリュームデータには、臓器を表現するボリュームデータが含まれるものである。上記構成によれば、人体内部の大腸等の管状組織表面のエッジの陰影を強調した画像を生成することができる。

また、本発明の画像処理方法は、前記パラメータを変換するステップが、区分連続関数によりパラメータを変換するものである。上記構成によれば、簡易な計算処理で、エッジの陰影を強調した画像を生成することができる。

また、本発明の画像処理方法は、前記ボリュームデータを円筒投影法により描画するものである。また、本発明の画像処理方法は、ネットワーク分散処理により画像を生成するものである。また、本発明の画像処理方法は、ＧＰＵを使用して画像を生成するものである。また、本発明の画像処理プログラムは、コンピュータに、本発明の各ステップを実行させるための画像処理プログラムである。

本発明によれば、擬似的に、陰影情報が大きいものとして仮想反射光を計算することができるため、観察対象のエッジの陰影を強調した画像を生成することができる。

図１は、本発明の一実施形態にかかる画像処理方法で使用されるコンピュータ断層撮影（ＣＴ）装置を概略的に示す。コンピュータ断層撮影装置は、被検体の組織等を可視化するものである。Ｘ線源１０１からは同図に鎖線で示す縁部ビームを有するピラミッド状のＸ線ビーム束１０２が放射される。Ｘ線ビーム束１０２は、例えば患者１０３である被検体を透過しＸ線検出器１０４に照射される。Ｘ線源１０１及びＸ線検出器１０４は、本実施形態の場合にはリング状のガントリー１０５に互いに対向配置されている。リング状のガントリー１０５は、このガントリーの中心点を通るシステム軸線１０６に対して、同図に示されていない保持装置に回転可能（矢印a参照）に支持されている。

患者１０３は、本実施形態の場合には、Ｘ線が透過するテーブル１０７上に寝ている。このテーブルは、図示されていない支持装置によりシステム軸線１０６に沿って移動可能（矢印ｂ参照）に支持されている。

従って、Ｘ線源１０１及びＸ線検出器１０４は、システム軸線１０６に対して回転可能でありかつシステム軸線１０６に沿って患者１０３に対して相対的に移動可能である測定システムを構成するので、患者１０３はシステム軸線１０６に関して種々の投影角及び種々の位置のもとで投射されることができる。その際に発生するＸ線検出器１０４の出力信号は、ボリュームデータ生成部１１１に供給され、ボリュームデータに変換される。

シーケンス走査の場合には患者１０３の層毎の走査が行なわれる。その際に、Ｘ線源１０１及びＸ線検出器１０４はシステム軸線１０６を中心に患者１０３の周りを回転し、Ｘ線源１０１及びＸ線検出器１０４を含む測定システムは患者１０３の２次元断層を走査するために多数の投影を撮影する。その際に取得された測定値から、走査された断層を表示する断層像が再構成される。相連続する断層の走査の間に、患者１０３はその都度システム軸線１０６に沿って移動される。この過程は全ての関心断層が捕捉されるまで繰り返される。

一方、スパイラル走査中は、Ｘ線源１０１及びＸ線検出器１０４を含む測定システムはシステム軸線１０６を中心に回転し、テーブル１０７は連続的に矢印ｂの方向に移動する。すなわち、Ｘ線源１０１及びＸ線検出器１０４を含む測定システムは、患者１０３に対して相対的に連続的にスパイラル軌道上を、患者１０３の関心領域が全部捕捉されるまで移動する。本実施形態の場合、同図に示されたコンピュータ断層撮影装置により、患者１０３の診断範囲における多数の相連続する断層信号がボリュームデータ生成部１１１に供給される。

ボリュームデータ生成部１１１で生成されたボリュームデータは、画像処理部１１７内の中心パス設定部１１２に導かれる。中心パス設定部１１２は、ボリュームデータに含まれる管状組織の中心パスを設定するものである。平面生成部１１４は、設定された中心パス及びボリュームデータから円筒投影に用いる仮想光線が通過する平面を決定する。平面生成部１１４で生成された平面は、円筒投影部１１５に供給される。

円筒投影部１１５は、ボリュームデータを平面生成部１１４で作成された平面に従って円筒投影を行い、円筒投影画像を生成する。円筒投影部１１５で処理された円筒投影画像はディスプレイ１１６に供給され表示される。また、ディスプレイ１１６には円筒投影画像の他、ヒストグラムの合成表示、複数の画像の並列表示、複数の画像を順次表示するアニメーション表示、あるいは仮想内視鏡（ＶＥ）画像との同時表示などを行う。

また、操作部１１３はＧＵＩ（Graphical User Interface）を含み、キーボードやマウスなどからの操作信号に応じて、中心パスの設定や、平面生成の設定や、球面円筒投影における表示角度の設定を行い、設定値の制御信号を生成し中心パス設定部１１２、平面生成部１１４、円筒投影部１１５に供給する。これにより、ディスプレイ１１６に表示された画像を見ながら画像をインタラクティブに変更し、病巣を詳細に観察することができる。

図２は、本発明の概念である陰影強調を説明するための図である。図２（ａ）に示すように、円筒投影法では、仮想光線１１は観察対象であるポリープ１２に垂直に投射される。このとき本発明では、ポリープ１２の膨らみが小さい場合に、図２（ｂ）に示すように、擬似的に膨らみが大きいポリープ１３として描画する。

すなわち、観察対象であるポリープ１２に仮想光線１１を投射し、ポリープ１２から反射される仮想反射光を計算して画像を生成する場合に、ポリープ１２の表面におけるグラディエントベクトル値から陰影を計算する際に、陰影が強調されるように、すなわち、ポリープ１２が擬似的に膨らみが大きいポリープ１３であったかのように、ポリープ１２のパラメータを変換し、変換したパラメータに基づいてポリープ１２からの仮想反射光を計算する。パラメータの変換量は、グラディエントベクトル値および仮想光線の方向ベクトルを用いて決定する。

本発明の実施形態によれば、擬似的に、グラディエントと仮想光線の方向ベクトルの角度が大きいものとして仮想反射光を計算することができるため、観察対象のエッジの陰影を強調した画像を生成し、観察対象の輪郭を明瞭に表示することができる。

図３は、本発明の画像処理方法の実施例１を説明するための図である。本実施例では、ポリープ１２の表面を構成するボクセルにおけるグラディエントベクトル値の方向を利用して、図３（ａ）に示すように、ポリープ１２の組織表面と仮想光線１１との間の角度θ１（矢印Ａ）を取得する。

そして、図３（ｂ）に示すように、例えば、ルックアップテーブル（ＬＵＴ）または区間連続関数などの変換関数ｆにより、角度θ１を角度θ２に変換し（矢印Ｂ：θ２＝ｆ（θ１），θ２＞θ１）、角度θ２を擬似的に角度θ１より大きくし、あたかも膨らみの大きいポリープ１４のように描画しその陰影を強調する。

図４は、本実施例のＬＵＴ関数の例を示す。同図に示すように、エッジ部分の角度θ１が小さい場合に、ＬＵＴ関数によりその角度をθ１からθ２に擬似的に大きくなるように変換して描画する。また、ＬＵＴ関数は、ＧＵＩにより変更可能とし、ユーザがエッジの陰影の強調の程度やエッジの見え方を容易に変更することができる。

上記構成によれば、区分連続関数またはＬＵＴ関数により、観察対象の表面形状に依存するパラメータ（組織表面と仮想光線との間の角度）を変換することにより、観察対象のエッジの陰影を簡易な計算処理で強調することができ、観察対象の輪郭を明瞭に表示することができる。また、ＬＵＴ関数をＧＵＩにより変更するので、医療診断において観察対象の見え方を医師が簡単に設定することができる。

図５は、本発明の画像処理方法の実施例２を説明するための図である。本実施例では、ポリープ１２の表面を構成するボクセルにおけるグラディエントベクトル値の方向を利用して、図５（ａ）に示すように、ポリープ１２の表面のグラディエント値Ｇと仮想光線１１の方向Ｓに対して陰影を表現するシェーディング係数β１（矢印Ｃ：β１＝|Ｇ・Ｓ|［・は内積］）を取得する。

そして、図５（ｂ）に示すように、例えば、ルックアップテーブル（ＬＵＴ）を用いた変換関数ｆにより、シェーディング係数β１をβ２に変換し（矢印Ｄ：β２＝ｆ（β１），β２＜β１）、擬似的に小さくしたシェーディング係数β２を利用して、あたかも膨らみの大きいポリープ１４のような陰影で描画し、そのエッジ部分を強調する。

図６は、本実施例のＬＵＴ関数の例を示す。同図に示すように、エッジ部分のシェーディング係数ｐが小さい場合に、ＬＵＴ関数によりそのシェーディング係数をｐからｑに擬似的に小さくして描画する。また、ＬＵＴ関数は、ＧＵＩにより変更可能とし、エッジの陰影の強調の程度やエッジの見え方をユーザが容易に変更することができる。

上記構成によれば、ＬＵＴ関数により、観察対象の表面形状に依存するパラメータを変換することにより、観察対象のエッジの陰影を簡易な計算処理で強調することができ、観察対象の輪郭を明瞭に表示することができる。また、ＬＵＴ関数をＧＵＩにより変更するので、医療診断において観察対象の見え方を医師が簡単に設定することができる。

図７は、本実施形態の画像処理方法におけるレイキャストのフローチャートを示す。このフローチャートは、画面上の各ピクセルの計算方法を示し、以下の計算が画像上の全ピクセル分行われる。

本実施形態の画像処理方法では、まず、仮想光線の投影開始点O（x,y,z）、および計算ステップΔS（x,y,z）を設定し（ステップＳ１１）、反射光E=0、残存光I=1、現在
計算位置X（x,y,z）=Oに初期化する（ステップＳ１２）。

次に、X（x,y,z）位置周辺のボクセルデータよりX位置、補間ボクセル値 Vを求め（ステップＳ１３）、補間ボクセル値 V に対応する不透明度αを得る（ステップＳ１４）。また、補間ボクセル値 V に対応するカラー値Cを得る（ステップＳ１５）。

次に、X（x,y,z）位置周辺のボクセルデータよりX位置、グラディエントベクトル値 G を求め、光線方向X-OとGよりシェーディング係数β1を求める（ステップＳ１６）。そして、陰影情報を有するパラメータであるシェーディング係数をβ2=f（β1）により変換する（ステップＳ１７）。

次に、X（x,y,z）位置の減衰光D及び部分反射光Fを、D = I * α、F = β2*D* Cにより計算し（ステップＳ１８）、反射光E、残存光Iを、I = I -D、E = E + Fにより更新し、現在計算位置を、X = X + ΔSにより進行させる（ステップＳ１９）。

次に、Xが終了位置まで来たかどうか、または残存光Iが0になったかどうかを判断し（ステップＳ２０）、Xが終了位置でなく、残存光Iが0になっていない場合（ｎｏ）は、ステップＳ１３に戻り、Xが終了位置まで来たか、または残存光Iが0になった場合（ｙｅｓ）は、反射光Eを計算ピクセルのピクセル値として計算を終了する（ステップＳ２１）。

このように本実施形態にかかる画像処理方法によれば、ボリュームデータ内の陰影情報を有するもしくは構成する１以上のパラメータを取得し、取得したパラメータを変換して、変換したパラメータに基づいて、仮想反射光を計算することにより、擬似的に、陰影(シェーディング係数)が大きいものとして仮想反射光を計算することができるため、観察対象のエッジの陰影を強調した画像を生成することができる。これにより、観察対象が人体内部の臓器であり、特に、大腸等の屈曲部を有する管状組織を可視化する場合、組織の内壁表面に存在するポリープ等のエッジ部分を擬似的に強調表示してポリープ等の輪郭を明瞭に表示することができるため、ポリープ等の存在を明確に把握することができる。

なお、以上の説明では、エッジの陰影を強調するために変換するパラメータとして、観察対象表面におけるグラディエントと仮想光線との間の角度、および、シェーディング係数をそれぞれ用いる場合を示したが、他のパラメータを変換してもよい。変換するパラメータとしては、仮想反射光、グラディエントベクトル値、グラディエントと仮想光線との間の角度、および、残存光量のいずれか一つ、及びこれらの組み合わせでもよい。

また、投影画像を生成する計算処理は、ＧＰＵ（Graphic Processing Unit）により行うことができる。ＧＰＵは、汎用のＣＰＵと比較して特に画像処理に特化した設計がなされている演算処理装置で、通常ＣＰＵとは別個にコンピュータに搭載される。

また、本実施形態の画像処理方法は、ボリュームレンダリングの計算を所定の角度単位、画像の領域、ボリュームの領域等で分割し、後で重ね合わせることができるので、パラレル処理やネットワーク分散処理、専用プロッセッサ、或いはそれらの複合により行うことができる。

本発明の一実施形態にかかる画像処理方法で使用されるコンピュータ断層撮影（ＣＴ）装置を概略的に示す図 本発明の概念である陰影強調を説明するための図 本発明の画像処理方法の実施例１を説明するための図 本発明の画像処理方法の実施例１におけるＬＵＴ関数の例を示す図 本発明の画像処理方法の実施例２を説明するための図 本発明の画像処理方法の実施例２におけるＬＵＴ関数の例を示す図 本実施形態の画像処理方法におけるレイキャストのフローチャート 人体内部の管状組織の可視化、および仮想内視鏡（Virtual Endoscope）画像を説明するための図 円筒座標系を利用した管状組織の展開表示の例を示す図 観察対象の管状組織が屈曲している場合の屈曲円筒投影法を説明するための図 従来のレイキャストにおけるフローチャート 従来の円筒投影法の問題点を説明するための図 従来技術において副光源を利用した場合の問題点を説明するための図

符号の説明

１１ 仮想光線
１２，１３，１４ ポリープ
２１ 仮想視点
２２ 管状組織（大腸）
２３ 中心線
３１，３２，３３，３４ エッジ
３５ 副光源
１０１ Ｘ線源
１０２ Ｘ線ビーム束
１０３ 患者
１０４ Ｘ線検出器
１０５ ガントリー
１０６ システム軸線
１０７ テーブル
１１１ ボリュームデータ生成部
１１２ 中心パス生成部
１１３ 操作部
１１４ 平面生成部
１１５ 円筒投影部
１１６ ディスプレイ
１１７ 画像処理部

Claims (9)

1. ボリュームデータを用いた画像処理方法であって、
   前記ボリュームデータに仮想光線を投射するステップと
   前記ボリュームデータ内の陰影情報を有するもしくは構成する１以上のパラメータを取得するステップと、
   前記パラメータを変換するステップと、
   変換したパラメータに基づいて、仮想反射光を計算するステップと、
   を有する画像処理方法。
2. 請求項１記載の画像処理方法であって、
   前記パラメータを変換するステップは、仮想反射光、グラディエント、シェーディング係数、残存光量、および、グラディエントと仮想光線との間の角度から選択した少なくとも一つのパラメータを変換する画像処理方法。
3. 請求項１記載の画像処理方法であって、
   前記パラメータを変換するステップは、陰影情報を強調するのが目的である画像処理方法。
4. 請求項１記載の画像処理方法であって、
   前記ボリュームデータには、臓器を表現するボリュームデータが含まれる画像処理方法。
5. 請求項１記載の画像処理方法であって、
   前記パラメータを変換するステップは、区分連続関数によりパラメータを変換する画像処理方法。
6. 請求項１記載の画像処理方法であって、
   前記ボリュームデータを円筒投影法により描画する画像処理方法。
7. 請求項１記載の画像処理方法であって、
   ネットワーク分散処理により画像を生成する画像処理方法。
8. 請求項１記載の画像処理方法であって、
   ＧＰＵを使用して画像を生成する画像処理方法。
9. コンピュータに、請求項１ないし８のいずれか一項記載の各ステップを実行させるための画像処理プログラム。

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