JP2014151107A - 画像処理装置及び予測プロット方法 - Google Patents

Abstract

【課題】２次元画像上の血管を少ない操作数で明瞭に表示することが可能な画像処理装置及び予測プロット方法を提供する。
【解決手段】３次元原画像に基づいて生成された２次元画像上の複数の点をマウスクリック等により指定すると、画像処理装置１００は、指定された複数点を既得点とし、既得点の位置情報及び所定の誘導条件（画素値条件）に基づいて次の点の誘導方向及び位置を予測する。予測された点を既得点に含め、誘導条件が不成立となるまで次の点の位置の予測を繰り返し行う。予測により得た各既得点に対応する点を上述の２次元画像に重畳表示する。
【選択図】図４

Description

本発明は、画像処理装置及び予測プロット方法に係り、詳細には、２次元画像に含まれる血管の走行を明瞭に示す画像処理装置及び予測プロット方法に関する。

従来より、Ｘ線ＣＴ（ｃｏｍｐｕｔｅｄ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置やＭＲＩ（ｍａｇｎｅｔｉｃ ｒｅｓｏｎａｎｃｅ ｉｍａｇｉｎｇ）装置等によって撮影される一連の断層像に基づいて、診断に適した各種の画像を生成する方法が知られている。例えば、血管の走行を観察する場合には、最大値投影法（ＭＩＰ；Ｍａｘｉｍｕｍ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）を使うことがある。最大値投影法とは、断層像を積み上げてなる３次元原画像を所定の投影面に投影する際に、投影方向にある画素のうち最大の画素値を選択して投影面の画素値とするものである。

また、画像から関心領域を抽出する方法としては、画像の局所的な濃度差を参照して関心領域の輪郭を追跡する輪郭追跡法、関心領域の内部の点から所定の拡張条件を満たす画素を順に取り込んで領域を拡張していく領域拡張方法、画素値の度数分布グラフを作成して濃度閾値の範囲を決定し、閾値範囲内の画素を抽出する方法等がある。特許文献１には、２次元画像または３次元画像を対象として、血管等の分岐枝領域を抽出する方法が開示されている。特許文献１の領域抽出方法では、分岐枝領域を含む領域中に分岐開始点と関心領域方向を表すターゲット領域点とを操作者が指定する。演算装置は分岐開始点から関心領域方向へ向かって拡張条件に該当する画素を探索し、領域拡張する。拡張条件は、同一領域内では各点の濃度値はある濃度範囲に属し、また隣接点同士の濃度差は小さい、というものである。

特開２０００−１６３５５５号公報

しかしながら、２次元画像の場合、複数の血管が重なって表示される。そのため、上述の領域抽出方法では重なった血管の中から一本の血管を他の血管と分けて抽出するのは困難であった。また、血管上の各点を操作者がマウス等でプロットすることで血管位置を指定することは可能である。しかし、血管は細長く、曲がりくねっているため、血管上の全ての点を手動でプロットするのは容易な作業ではない。

本発明は、以上の問題点に鑑みてなされたものであり、２次元画像上の血管を少ない操作数で明瞭に表示することが可能な画像処理装置及び予測プロット方法を提供することを目的とする。

前述した目的を達成するために第１の発明は、被検体を撮影した複数の断層像を積み重ねた３次元原画像に基づいて生成された２次元画像を表示する画像表示部と、前記２次元画像上の複数の点の指定を受け付ける入力部と、前記入力部で指定された複数点を既得点とし、既得点の位置情報及び所定の誘導条件に基づいて次の点の誘導方向及び位置を予測する予測点演算部と、前記予測点演算部により予測された点を既得点に含め、前記誘導条件が不成立となるまで次の点の位置の予測を繰り返し行う演算制御部と、前記既得点を前記２次元画像に重畳表示する既得点表示部と、を備えることを特徴とする画像処理装置である。

第２の発明は、コンピュータを用いて画像上に予測点をプロットする予測プロット方法であって、被検体を撮影した複数の断層像を積み重ねた３次元原画像に基づいて生成された２次元画像を表示する画像表示ステップと、前記２次元画像上の複数の点の指定を受け付ける入力ステップと、指定された複数点を既得点とし、既得点の位置情報及び所定の誘導条件に基づいて次の点の誘導方向及び位置を予測し、予測された点を既得点に含め、前記誘導条件が不成立となるまで次の点の位置の予測を繰り返し行う演算制御ステップと、前記既得点を前記２次元画像に重畳表示する既得点表示ステップと、を含むことを特徴とする予測プロット方法である。

本発明の画像処理装置及び予測プロット方法により、２次元画像上の血管を少ない操作数で明瞭に表示することが可能となる。

画像処理装置１００の全体構成を示す図 操作画面２の一例 本発明において処理対象とする２次元画像と３次元原画像３０との関係を示す図 画像処理装置１００が実行する予測点演算処理（予測プロット処理）の手順を説明するフローチャート クリック点Ｐ_１、Ｐ_２の位置関係に基づいて次の予測点Ｐ_３を演算する際の探索範囲５４について説明する図 クリック点Ｐ_１、Ｐ_２及び予測点Ｐ_３〜Ｐ_１０を示す図 予測点の誘導方向を変更する際に入力する分岐点Ｑについて説明する図 分岐点Ｑと既得点列との角度を考慮して誘導方向を変更し再予測する再予測処理の流れを説明するフローチャート 分岐点Ｑと既得点列との角度を考慮して誘導方向を変更し再予測する再予測処理について説明する図 分岐点Ｑと既得点とを結ぶ距離の差に基づいて誘導方向を変更し再予測する再予測処理の流れを説明するフローチャート 分岐点Ｑと既得点とを結ぶ距離の差に基づいて誘導方向を変更し再予測する再予測処理について説明する図 再予測処理の結果を示す図 図４に示す予測点演算処理により求められた既得点列を元の２次元画像に重畳表示した図 既得点を中心として設定される切り出しＲＯＩについて説明する図 切り出しＲＯＩ内のデータを使用して２次元画像を生成する際の処理の流れを説明する図 切り出しＲＯＩ内のデータを使用して生成されたＭＩＰ画像 切り出しＲＯＩ内のデータを使用して生成されたＭＩＰ画像と、周囲の２次元画像とを合成した２次元画像 誤って別の臓器上にプロットされた予測点を修正する修正処理の流れを説明するフローチャート 誤って別の臓器上にプロットされた予測点の一例 修正処理において操作者が入力するＲＯＩ７１を示す図

以下図面に基づいて、本発明の実施形態を詳細に説明する。
まず、図１を参照して、本発明の画像処理装置１００を適用した画像処理システム１の構成について説明する。

図１に示すように、画像処理システム１は、表示装置１０７、入力装置１０９を有する画像処理装置１００と、画像処理装置１００にネットワーク１１０を介して接続される画像データベース１１１と、医用画像撮影装置１１２とを備える。

画像処理装置１００は、画像生成、画像解析等の処理を行うコンピュータである。画像処理装置１００は、図１に示すように、ＣＰＵ１０１（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０１、主メモリ１０２、記憶装置１０３、通信インタフェース（通信Ｉ／Ｆ）１０４、表示メモリ１０５、マウス１０８等の外部機器とのインタフェース（Ｉ／Ｆ）１０６を備え、各部はバス１１３を介して接続されている。

ＣＰＵ１０１は、主メモリ１０２または記憶装置１０３等に格納されるプログラムを主メモリ１０２のＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス１１３を介して接続された各部を駆動制御し、画像処理装置１００が行う各種処理を実現する。

またＣＰＵ１０１は、２次元画像に含まれる血管の走行を明瞭に表示するために、血管上に点を描く（プロット）処理である予測点演算処理（図２参照）を実行する。予測点演算処理の詳細については後述する。

主メモリ１０２は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等により構成される。ＲＯＭはコンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。また、ＲＡＭは、ＲＯＭ、記憶装置１０３等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、ＣＰＵ１０１が各種処理を行う為に使用するワークメモリ領域を備える。

記憶装置１０３は、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）や他の記録媒体へのデータの読み書きを行う記憶装置であり、ＣＰＵ１０１が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（オペレーティングシステム）等が格納される。プログラムに関しては、ＯＳに相当する制御プログラムや、アプリケーションプログラムが格納されている。これらの各プログラムコードは、ＣＰＵ１０１により必要に応じて読み出されて主メモリ１０２のＲＡＭに移され、各種の手段として実行される。

通信Ｉ／Ｆ１０４は、通信制御装置、通信ポート等を有し、画像処理装置１００とネットワーク１１０との通信を媒介する。また通信Ｉ／Ｆ１０４は、ネットワーク１１０を介して、画像データベース１１１や、他のコンピュータ、或いは、Ｘ線ＣＴ装置、ＭＲＩ装置等の医用画像撮影装置１１２との通信制御を行う。
Ｉ／Ｆ１０６は、周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器とのデータの送受信を行う。例えば、マウス１０８やスタイラスペン等のポインティングデバイスをＩ／Ｆ１０６を介して接続させるようにしてもよい。

表示メモリ１０５は、ＣＰＵ１０１から入力される表示データを一時的に蓄積するバッファである。蓄積された表示データは所定のタイミングで表示装置１０７に出力される。

表示装置１０７は、液晶パネル、ＣＲＴモニタ等のディスプレイ装置と、ディスプレイ装置と連携して表示処理を実行するための論理回路で構成され、表示メモリ１０５を介してＣＰＵ１０１に接続される。表示装置１０７はＣＰＵ１０１の制御により表示メモリ１０５に蓄積された表示データを表示する。

入力装置１０９は、例えば、キーボード等の入力装置であり、操作者によって入力される各種の指示や情報をＣＰＵ１０１に出力する。操作者は、表示装置１０７、入力装置１０９、及びマウス１０８等の外部機器を使用して対話的に画像処理装置１００を操作する。

ネットワーク１１０は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、イントラネット、インターネット等の各種通信網を含み、画像データベース１１１やサーバ、他の情報機器等と画像処理装置１００との通信接続を媒介する。

画像データベース１１１は、医用画像撮影装置１１２によって撮影された画像データを蓄積して記憶するものである。図１に示す画像処理システム１では、画像データベース１１１はネットワーク１１０を介して画像処理装置１００に接続される構成であるが、画像処理装置１００内の例えば記憶装置１０３に画像データベース１１１を設けるようにしてもよい。

次に、画像処理装置１００が実行する予測点演算処理について説明する。
予測点演算処理とは、操作者が２次元画像上で指定した血管上の複数点の位置情報と所定の誘導条件に基づいて血管の走行方向を予測し、次の点位置（予測点）を順次求めてプロットする処理である。
画像処理装置１００のＣＰＵ１０１は、主メモリ１０２から図４の予測点演算処理に関するプログラム及びデータを読み出し、このプログラム及びデータに基づいて処理を実行する。

なお、予測点演算処理の実行開始に際して、処理対象とする２次元画像の元となる３次元原画像データは画像データベース１１１等からネットワーク１１０及び通信Ｉ／Ｆ１０４を介して取り込まれ、画像処理装置１００の記憶装置１０３に記憶されているものとする。

まず、画像処理装置１００のＣＰＵ１０１は、例えば図２に示すような操作画面２を表示装置１０７に表示する。

操作画面２には、第１画像表示エリア２１、第２画像表示エリア２２、「演算」ボタン２３、「終了」ボタン２４、使用データ選択エリア２５、サジタル選択エリア２６、表示／修正操作エリア２７、重ね合わせ表示選択エリア２８、画像表示選択エリア２９等が設けられる。

第１画像表示エリア２１には、処理対象とする２次元画像が表示される。処理対象とする２次元画像は、ＣＴ画像やＭＲ画像等の被検体断層像を積み上げてなる３次元原画像に基づいて生成される。例えば、ＭＩＰ画像、デプス画像、レントゲン画像、サーフェイス３Ｄ画像等が好適である。以下の説明では、血管の観察に好適な画像の一例として骨を除去したＭＩＰ画像を用いる。第１画像表示エリア２１に表示された２次元画像に対して、操作者により少なくとも２つ以上の点（既得点）が指定入力される。操作者は２次元画像の血管上の比較的近い２点を例えばマウス１０８のクリック操作により指定する。

第２画像表示エリア２２には、予測点演算処理の処理結果として生成される画像や、第１画像表示エリア２１に表示される２次元画像を別の投影方向から投影した２次元画像等が表示される。第２画像表示エリア２２に表示する画像は、画像表示選択エリア２９で選択できる。

画像表示選択エリア２９は、第２画像表示エリア２２に表示する画像を選択するエリアである。画像表示選択エリア２９には、「Ａ方向」、「Ｂ方向」、「Ａ／切り出し 並列」、「Ｂ／切り出し 合成」、「Ｂ画像を動画」のように複数の選択肢がラジオボタンとともに表示される。「Ａ方向」が選択された場合は、第１画像表示エリア２１に表示されている画像と同様に第１の投影方向（便宜的にＡ方向と呼ぶ）から投影した２次元画像が表示される。「Ｂ方向」が選択された場合は、第１画像表示エリア２１に表示されている画像と別の第２の投影方向（便宜的にＢ方向と呼ぶ）から投影した２次元画像が表示される。

「Ａ／切り出し 並列」が選択された場合は、ＣＰＵ１０１は第１画像表示エリア２１に表示されている画像と同一の投影方向（Ａ方向）であって、後述する切り出しＲＯＩ内のデータを用いて生成された２次元画像（例えばＭＩＰ画像）を表示する（図１６参照）。図２の操作画面２の第２画像表示エリア２は、この「Ａ／切り出し 並列」が選択された状態を示している。

「Ｂ／切り出し 合成」が選択された場合は、ＣＰＵ１０１は第１画像表示エリア２１に表示されている画像と別の投影方向（Ｂ方向）の２次元画像と、上述の切り出しＲＯＩ内のデータを用いて生成された２次元画像（例えばＭＩＰ画像）とを合成して表示する（図１７参照）。

「Ｂ画像を動画」が選択されている場合は、ＣＰＵ１０１は上述した切り出しＲＯＩ内のデータを用いて生成された画像の投影方向を連続的に変化させた切り出し動画像を表示する。

「演算」ボタン２３は、予測点演算処理の開始を指示する際に操作されるボタンである。
「終了」ボタン２４は、予測点演算処理を終了する際に操作されるボタンである。

使用データ選択エリア２５は、処理対象とする２次元画像を生成する際に使用する３次元原画像のデータ範囲を選択するための操作エリアである。選択肢として「全データ」、「分割データ」、及び「切り出しデータ」等が設けられる。

ここで、図３を参照して２次元画像を生成する際に使用するデータ範囲について説明する。
処理対象とする２次元画像（血管に点をプロットする画像）は、上述したように被検体の断層像を積み上げてなる３次元原画像のデータを使用して生成される。使用データ選択エリア２５の各選択肢は、３次元原画像の全範囲のデータである「全データ」を使用するか、所定の平面または曲面（以下、限定面という）で分割された「分割データ」を使用するか、一部のデータである「切り出しデータ」を使用するかを選択するためのものである。

一例として、ＭＩＰ画像を生成する場合の使用データについて説明する。図３は、３次元原画像３０と投影面Ｓ_Ａ、Ｓ_Ｂとの位置関係の例を示している。被検体の体軸方向をＺ軸、体幅方向をＸ方向、前後方向をＹ方向としている。

３次元原画像３０は複数の断層像３０ａ、３０ｂ、…３０ｊを積み上げてなるボリュームデータである。処理対象とする２次元画像は、投影面及び投影方向を任意の位置及び方向に設定してよい。例えば、被検体の前から後ろ方向（Ａ方向）に投影方向を設定し、投影方向に対して直交する面を投影面Ｓ_Ａに設定する。或いは、被検体の左右方向（Ｂ方向）に投影方向を設定し、投影方向に対して直交する面を投影面Ｓ_Ｂに設定する。

頭部の血管３１、３２を描出する場合は、使用するデータ範囲のデータに対して骨除去処理を施した後にＭＩＰ処理することが好適である（骨抜きＭＩＰ処理）。骨除去処理とは、骨に該当する画素値の画素を除く処理である。ＭＩＰ処理とは、投影方向で最大の画素値を投影面の該当する画素に投影する処理である。

操作画面２の使用データ選択エリア２５において「全データ」が選択されている場合は、ＣＰＵ１０１は３次元原画像３０全体のデータを使用して骨抜きＭＩＰ処理を行う。「分割データ」が選択されている場合は、ＣＰＵ１０１は３次元原画像３０のデータのうち、例えば限定面βｍからβｎまでの間にあるデータを使用して骨抜きＭＩＰ処理を行う。限定面βｍ、βｎは平面としてもよいし、曲面としてもよい。「切り出しデータ」が選択された場合は、ＣＰＵ１０１は３次元原画像３０に対して設定された３次元ＲＯＩ内のデータを使用して骨抜きＭＩＰ処理を行う。

操作画面２には、上述の限定面βｍ、βｎや３次元ＲＯＩをどの位置に設けるかを設定するためのＧＵＩ等を更に設けるようにしてもよい。また、血管３１、３２のうち一方の血管３２を描出しようとする場合には、血管３２を含むように限定面βｍ、βｎや３次元ＲＯＩを設定することが望ましい。また、限定面βｍ、βｎや３次元ＲＯＩは、操作者による点指定操作（クリック操作）に連動して設定されるようにしてもよい。すなわち、血管位置で操作者がマウス１０８をクリックすると、ＣＰＵ１０１がクリック位置の座標値に基づいて２つの限定面βｍ、βｎの位置を決定し、限定面βｍ、βｎで挟まれる範囲を「分割データ」の範囲としてもよい。

サジタル選択エリア２６は、サジタル断面のＭＩＰ画像を作成するときに用いる画像データの指定に関する設定を行うエリアである。「左」が選択されている場合は、ＣＰＵ１０１はボリュームデータの左側半分を投影してＭＩＰ画像を作成する。「右」が選択されている場合は、ＣＰＵ１０１はボリュームデータの右側半分を投影してＭＩＰ画像を作成する。「全」が選択されている場合は、ＣＰＵ１０１はボリュームデータ全体を投影してＭＩＰ画像を作成する。「連動」が選択されている場合は、ＣＰＵ１０１は予測点演算処理により求められた予測点を中心に設定した範囲を投影してＭＩＰ画像を作成する。特に、ボリュームデータの左側半分のデータを使用したＭＩＰ画像と、右側半分のデータを使用したＭＩＰ画像とを作成し、第１画像表示エリア２１及び第２画像表示エリア２２にそれぞれ表示すれば、左右比較をしながらの診断が可能となる。頭部は概ね左右対称であるので左右の画像が大きく異なっていれば異常の存在が分かり易くなる。また、データ全体を使用してＭＩＰ画像を作成した場合には、血管の走行が分かりにくい場合があるが、左右のデータのうちいずれか一方のデータに限定することにより血管の走行を予測しやすくなる。

表示／修正選択エリア２７は、第１画像表示エリア２１、第２画像表示エリア２２に表示される各画像に、予測点演算処理の予測結果である既得点列を表示させるか、修正するかを選択入力するエリアである。「対応点表示」が選択されている場合は、ＣＰＵ１０１は第１画像表示エリア２１、第２画像表示エリア２２に表示される各画像の対応点に既得点列を表示する。「対応点修正」は、第１画像表示エリア２１、第２画像表示エリア２２に表示されている既得点列を修正する場合に選択される。

重ね合わせ表示選択エリア２８は、予測点演算の結果として得た既得点列をどのように表示するかを選択するための操作エリアである。「ずらす」が選択されると、ＣＰＵ１０１は既得点列に対応する各点を所定の画素数だけ右または左にずらして表示する。何画素分ずらすかは、重ね合わせ表示選択エリア２８内の数値入力欄にて指定可能である。既得点列を対象（血管）からずらして重ね合わせ表示することにより、元の画像の血管を観察しやすくなる。「真上」が選択されると、ＣＰＵ１０１は既得点列に対応する点をずらさずに血管の上に表示する。

マウスポインタ８は、マウス１０８の移動操作に伴って移動される。第１画像表示エリア２１に表示されている画像上でマウスポインタ８が任意の位置に移動され、マウス１０８の左ボタンが押下された場合は、ＣＰＵ１０１はマウスポインタ８が指し示す位置の座標をクリックデータとして読み取る。

次に、図４のフローチャートを参照しながら、予測点演算処理について説明する。
ＣＰＵ１０１は、まず操作画面２の第１画像表示エリア２１に処理対象とする画像を表示する（ステップＳ１０１）。表示する画像は、上述したように、Ｘ線ＣＴ装置やＭＲ装置、或いは超音波装置等により被検体の内部を計測した３次元原画像（ボリュームデータ）に基づいて生成される２次元画像である。例えば、ＭＩＰ画像、デプス画像、レントゲン画像等が表示される。

図２の操作画面２の例では、骨除去ＭＩＰ処理したＭＩＰ画像が第１画像表示エリア２１に表示されている。このＭＩＰ画像は、被検体の頭部の前後方向（Ｙ方向）を投影方向、投影面をＸ−Ｚ面としている。なお、上述したように投影方向及び投影面は任意の位置及び方向を投影面としてよい。例えば、被検体の左右方向（Ｘ方向）を投影方向とし、投影面をＹ-Ｚ面としてもよい。また、本実施形態では処理対象を頭部として説明するが、本発明の適用範囲は頭部に限定されず、その他の部位を処理対象としても良い。

ＣＰＵ１０１は、第１画像表示エリア２１に表示されているＭＩＰ画像に対するクリック操作を検知すると（ステップＳ１０２；Ｙｅｓ）、クリックされた点Ｐ_１の２次元座標位置を最初の既得点として読み込む（ステップＳ１０３）。なお、本実施形態では点を指定する操作の一例として「クリック」操作を例示しているが、「クリック」操作に限定されるものではなく、その他の方法でもよい。入力装置１０９としてタッチパネルを使用する場合は、クリックに該当する操作として例えば「タップ」操作等も含まれる。

また、ＣＰＵ１０１は、第１画像表示エリア２１に表示されているＭＩＰ画像に対する２回目のクリック操作（点指定操作）を検知すると、クリックされた点の２次元座標位置を２番目の既得点Ｐ_２として読み込む（ステップＳ１０４）。一般には、ｎ回目のクリック操作（点指定操作）をｎ番目の既得点として読み込む。

クリック操作により指定されたｎ個（少なくとも２個）の既得点の２次元座標情報を読み込むと、ＣＰＵ１０１は読み込んだ既得点の２次元座標情報と誘導条件に基づいて予測点を演算する（ステップＳ１０５）。

図５は、ＭＩＰ画像に描画されている血管５を対象とする予測点演算の具体的な方法を説明する図である。
図５の黒丸で示す各点はクリックにより指定された点である。点Ｐ_１は１回目のクリック操作による指定点、点Ｐ_２は２回目のクリック操作による指定点である。以下、クリック操作により指定された点を「クリック点」と呼ぶ。
ＣＰＵ１０１は既得点Ｐ_１、Ｐ_２の並び方（位置情報）と誘導条件に基づいて既得点Ｐ_２の次の点Ｐ_３の位置を予測する。

点Ｐ_ｎまでが既得点として指定（或いは予測）され、次の点Ｐ_ｎ＋１を探索する場合の誘導条件を以下に示す。
（ａ）１つ前の既得点Ｐ_ｎ−１を含まない角度範囲であって、点Ｐ_ｎから所定距離離れた距離範囲を探索範囲とする。
（ｂ１）処理対象となる２次元画像がＭＩＰ画像の場合は、画素値が最大となる画素を含む角度を誘導方向とする。
（ｂ２）処理対象となる２次元画像がデプス画像の場合は、画素値（デプス距離）が極大または極小となる画素を含む角度を誘導方向とする。
（ｂ３）処理対象となる２次元画像がレントゲン画像（ｒａｙ ｓｕｍ画像）の場合は、画素値が最大または最小となる画素を含む角度を誘導方向とする。

図５に示す「×」マークはサンプリング点Ｓ_１、Ｓ_２、Ｓ_３、Ｓ_４である。ＣＰＵ１０１は、既得点の終点Ｐ_ｎ（図５ではＰ_２）を基点として所定の探索範囲内の複数の方向に１または複数のサンプリング点Ｓ_１（またはＳ_１、Ｓ_２、Ｓ_３、Ｓ_４）を設定する。そして、サンプリング点Ｓ_１（またはＳ_１、Ｓ_２、Ｓ_３、Ｓ_４）の画素値を取得する。ＣＰＵ１０１は、サンプリング点の画素値が誘導条件に合致するか否かを判別する。誘導条件に合致する場合は、点Ｐ_ｎからサンプリング点へ向かうベクトルを誘導方向とする。そして、誘導方向にある点であって点Ｐ_ｎから所定距離離れた点を予測点とする。

図５を参照して具体的に説明する。
ＣＰＵ１０１は、まず探索範囲を設定する。探索範囲は、既得点Ｐ_２の一つ前の点Ｐ_１を含まない角度範囲５４であって、点Ｐ_２から所定距離離れた範囲とする。角度範囲５４の設定例としては、例えば、既得点の終点（図５の例では点Ｐ_２）とその一つ手前の既得点（図５の例では点Ｐ_１）とを結ぶ直線に直交し、点Ｐ_１を通る直線上であって、少なくとも着目する血管の幅を除く点を設定範囲５４の端部５３、５５とする。或いは、点Ｐ_１から点Ｐ_２に向かうベクトルの方向を前方とし、点Ｐ_２を基点とする視野範囲（１８０°＋α）を角度範囲５４としてもよい。

ＣＰＵ１０１は、設定した角度範囲５４内であって、点Ｐ_２から所定の距離だけ離れた位置にある点をサンプリング点Ｓ_１として同心円状に走査する。複数のサンプリング点に基づいて誘導方向を探索する場合は、点Ｐ_２からそれぞれ所定距離だけ離れた位置にある複数の点をサンプリング点Ｓ_１、Ｓ_２、Ｓ_３、Ｓ_４，…として同心円状に走査する。ＣＰＵ１０１は、各サンプリング点Ｓ_１（、Ｓ_２、Ｓ_３、Ｓ_４、…）からは画素値情報を取得する。
そして、各サンプリング点Ｓ_１（、Ｓ_２、Ｓ_３、Ｓ_４、…）の画素値情報のうち上記条件（ｂ１）〜（ｂ３）を満たす点を探索する。

処理対象とする画像がＭＩＰ画像の場合は、ＣＰＵ１０１は各サンプリング点Ｓ_１（、Ｓ_２、Ｓ_３、Ｓ_４，…）の画素値が最大となる角度を見つける。この角度を誘導方向とする（上述の誘導条件（ｂ１））。

一つのサンプリング点Ｓ_１の情報に基づいて上記誘導条件を判定する場合は、探索する角度範囲５４から画素値最大となるサンプリング点Ｓ_１を見つけて、その角度方向を予測点の誘導方向とする。

複数のサンプリング点Ｓ_１、Ｓ_２、Ｓ_３、Ｓ_４，…に基づいて上記誘導条件を判定する場合は、既得点の終点（図５の点Ｐ_２）から同一方向であって距離の異なる複数のサンプリング点Ｓ_１、Ｓ_２、Ｓ_３、Ｓ_４、…を参照し、各サンプリング点の画素値の平均値に基づいて上記条件を満たす角度を見つける。なお、サンプリング点数は任意である。おおむね１０個〜５０個程度が望ましい。また、複数の点からサンプリングした画素値の平均値を判定パラメータとする場合は、平均値が大きいもの（或いは小さいもの）を上記条件を満たす角度として決定する。更に、サンプリングした画素値の標準偏差を判定パラメータに含めてもよい。この場合は、平均値が大きく、標準偏差が小さいものを上記条件を満たす角度として決定する。

更に、誘導条件（ｂ１）〜（ｂ３）は組み合わせて判定してもよい。
この場合、（ｂ１）、（ｂ２）、（ｂ３）で異なる誘導方向が得られた場合は、例えば、各誘導条件で得られる結果（誘導方向）のうち、近い結果のものがあれば、それらの平均を誘導方向とする。或いは、誘導条件に優先順位を設けておき、優先順位の高い条件から得られる結果を採用するようにしてもよい。

ＣＰＵ１０１は、探索範囲内に誘導条件を満たす点を見つけると（ステップＳ１０６；Ｙｅｓ）、この点（予測により求めた予測点）を既得点Ｐ_３とする（ステップＳ１０７）。なお、予測演算の結果、求められた点を「予測点」と呼ぶが、これは「クリック点」と区別するための呼び方である。「予測点」及び「クリック点」は、いずれも同様に「既得点」としてＣＰＵ１０１に認識される。

ＣＰＵ１０１はステップＳ１０５へ戻り、次の予測点Ｐ_４の演算を行う。次の予測点Ｐ_４を演算する際も、上述の処理と同様に既得点Ｐ_３とその直前の既得点Ｐ_２の位置情報及び画素値情報に基づいて次の予測点Ｐ_４を予測する。これを上記誘導条件を満たす点がなくなるまで繰り返す（ステップＳ１０５〜ステップＳ１０７）。

なお、ｎ＋１番目の予測点Ｐ_ｎ＋１を予測する際は、上述したように、既得点Ｐ_ｎとその一つ手前の点Ｐ_ｎ−１との位置関係を参照してもよいが、最大ｎ個の既得点Ｐ_１〜Ｐ_ｎの位置関係を参照してもよい。
以上のようにして、ＣＰＵ１０１は、誘導条件を満たす予測点を順次繰り返し探索する。

探索範囲内に誘導条件を満たす予測点を見つけられない場合は（ステップＳ１０６；Ｎｏ）、予測点の演算を終了する。そしてＣＰＵ１０１は、ステップＳ１０６までの処理で得た既得点列（Ｐ_３、Ｐ_４、…、Ｐ_ｎ、Ｐ_ｎ＋１、…）を第１画像表示エリア２１に表示されている２次元画像に重ねて表示する（ステップＳ１０８）。

図６の黒丸Ｐ_１、Ｐ_２はクリック点、白丸Ｐ_３、Ｐ_４、Ｐ_５、・・・は算出された予測点を示している。
なお、各クリック点及び予測点（既得点列）の間を補間して、点数を多く表示しても良い。既得点列の表示態様については後述する。

図２の操作画面２に示すように、第２画像表示エリア２２に第１画像表示エリア２１の画像とは異なる種類の画像を表示するようにしてもよい。図２の例では、第２画像表示エリア２２には、切り出しＭＩＰ画像が表示されている。切り出しＭＩＰ画像は既得点列の周囲に設定された３次元ＲＯＩを処理範囲としてＭＩＰ処理された画像である。切り出しＭＩＰ画像については後述する。

このように、本発明に係る画像処理装置１００は、血管上の少なくとも２点を操作者が指定すると、指定された複数点の位置情報を参照して所定の誘導条件に基づいて次の点位置を予測する。これを繰り返すことにより、血管の走行に沿って点を前進させることができる。そして、予測の結果得られた各既得点は２次元画像の対応する位置に重畳表示される。このため、血管の位置が明瞭に表示されることとなる。複数の既得点の位置を参照して次の点を予測してプロットするため、複数の血管が重なっている領域でも、１本の血管を取り出してその血管の走行に沿ってプロットすることが可能であり、血管走行を明瞭に示すことが可能となる。

図４のステップＳ１０９以降の処理は、ステップＳ１０７までの処理で得た予測点（既得点）の誘導方向を修正して、操作者が指定した分岐点の誘導方向に再予測して予測点を前進させる処理（再予測処理）である。
図７は、血管５が矢印５１の方向と矢印５２の方向とに分岐している。そして図４のステップＳ１０７までの処理で矢印５２の方向に予測点Ｐ_３〜Ｐ_１０が前進した状態を示している。

予測点の誘導方向を矢印５１の方向に修正する場合は、操作者は誘導方向としたい血管の付け根（分岐点）でクリック操作する。

ＣＰＵ１０１は、予測点の予測がある程度進行した状態でクリック操作を検知すると（ステップＳ１０９；Ｙｅｓ）、クリックされた点を分岐点Ｑとして、その２次元座標情報を読み込む（ステップＳ１１０）。
そして、分岐点Ｑの位置に基づいて既得点列のどの点から先を修正するかを決定する。そして修正すべき既得点の位置を再予測する（ステップＳ１１１）。

以下、再予測処理（ステップＳ１１１）について説明する。
分岐点Ｑでの再予測の方法としては、以下の２つの方法が考えられる。
（１）既得点列と分岐点との角度に基づいて再予測する方法
（２）既得点と分岐点との距離の差分に基づいて再予測する方法

既得点列とは、分岐点がクリックされた段階で既に求められている既得点の集合（ステップＳ１０７の処理により「既得点」と認識されている点の集合）、またはこれらの既得点を結ぶ線のことをいう。

まず、図８及び図９を参照して、上述の（１）既得点列と分岐点との角度に基づいて再予測する方法について説明する。

ＣＰＵ１０１は、まず分岐点としてクリックされた点Ｑから近傍にあるいくつかの各既得点に向けて直線を下す。そしてこの直線と既得点同士を結ぶ線（既得点列）とのなす角度θを求める。図９には、分岐点Ｑと既得点Ｐ_ｎとを結ぶ直線と既得点列との角度と、分岐点Ｑと既得点Ｐ_ｎ＋１とを結ぶ直線と既得点列との角度とが例示されている。
ＣＰＵ１０１は、θ＞９０°であって、分岐点Ｑに最も近い既得点Ｐ_ｎを見つける（ステップＳ２０１）。

図９に示すように、上記条件（θ＞９０°、かつ分岐点Ｑに最も近い）を満たす既得点はＰ_ｎである。
ＣＰＵ１０１は、上記条件を満たす点Ｐ_ｎを見つけると、点Ｐ_ｎより先の（番号が大きい）既得点Ｐ_ｎ＋１、Ｐ_ｎ＋２、…を削除する（ステップＳ２０２）。

次にＣＰＵ１０１は、分岐点Ｑをｎ＋１番目の既得点Ｐ_ｎ＋１に再設定する（ステップＳ２０３）。その後、次の点Ｐ_ｎ＋２を再予測する。
つまり、分岐点Ｑを既得点Ｐ_ｎ＋１とし、既得点Ｐ_ｎ→分岐点Ｑ（既得点Ｐ_ｎ＋１）の順に点列がつながるようにする。そして、少なくとも既得点Ｐ_ｎ、Ｐ_ｎ＋１（分岐点Ｑ）の位置情報と上述の誘導条件に基づいて、次の予測点を求める。既得点Ｐ_ｎより手前の（番号が小さい）既得点の位置情報を参照してもよい。このようにして、図７の矢印５１の方向に誘導方向が変更される。

ＣＰＵ１０１は予測点の演算を続行する（ステップＳ２０４）。予測点の演算方法は図３のステップＳ１０５〜ステップＳ１０７と同様である。

次に、図１０、図１１を参照して、上述の（２）既得点列に含まれる既得点と分岐点との長さの差分に基づいて再予測する方法について説明する。

まず、ＣＰＵ１０１は、隣り合う２つの既得点Ｐ_ｉ、Ｐ_ｉ＋１について分岐点Ｑからの長さの差（Ｒ_ｉ−Ｒ_ｉ＋１）を求める。そして、長さの差（Ｒ_ｉ−Ｒ_ｉ＋１）が正、かつ最小となる点Ｐ_ｉを見つける（ステップＳ３０１）。

「長さの差」により分岐点Ｑの一つ手前の既得点を見つける理由は、もし「長さ」に基づいて決定すると、例えば図１１の点Ｐ_ｉ＋１のように分岐点の直近の点で接続されてしまい、急カーブになる。多くの血管のカーブ形状としてはふさわしくないからである。

次にＣＰＵ１０１は、ステップＳ３０１の条件を満たす点Ｐ_ｉ以降の予測点（既得点）Ｐ_ｉ＋１、Ｐ_ｉ＋２、…を削除する（ステップＳ３０２）。

次にＣＰＵ１０１は、分岐点Ｑをｉ＋１番目の既得点Ｐ_ｉ＋１に再設定する（ステップＳ３０３）。その後、次の点Ｐ_ｉ＋２を再予測する。
つまり、分岐点Ｑを既得点Ｐ_ｉ＋１とし、少なくとも既得点Ｐ_ｉ、Ｐ_ｉ＋１の位置情報と上述の誘導条件に基づいて次の予測点を求める。既得点Ｐ_ｉより手前の既得点の位置情報を参照してもよい。図７の矢印５１の方向が誘導方向となる。

ＣＰＵ１０１は、予測点の演算を続行する（ステップＳ３０４）。予測点の演算方法は図３のステップＳ１０５〜ステップＳ１０７と同様である。

クリックされた分岐点の位置での既得点の再予測が終了すると、図４のフローチャートのステップＳ１０８へ戻り、再予測により得た既得点を表示する。

図１２に、分岐点Ｑで誘導方向を修正し、再予測する処理の結果を示す。
図１２の「×」マークは図８のステップＳ２０２、または図１０のステップＳ３０２で削除した点、「○」は予測点、「●」はクリック点である。
図４のステップＳ１０８で予測結果を表示する際、予測点とクリック点とを異なる色やマークで表示しても良い。削除点は、図１２に示すようにマークを表示してもよいし、非表示としてもよい。

このように、既得点列に含まれない分岐点を操作者が指定すると、画像処理装置１００は、指定された分岐点と各既得点との位置関係に基づいて分岐点以降の点の誘導方向を修正して再予測する。このため、予測が誤った場合にも、数少ない操作で誘導方向を改めて、点を前進させることができるようになる。

図１３は、２次元画像上に重ねて表示されている既得点列の例を示している。
図２に示す操作画面２の重ね合わせ表示エリア２８で「ずらす」が選択されている場合は、図１３に示すように、ＣＰＵ１０１は既得点列に対応する点を所定の画素数だけ右または左にずらして表示する。操作画面２の重ね合わせ表示エリア２８で「真上」が選択されている場合は、ＣＰＵ１０１は既得点列に対応する点をずらさずに表示する。すなわち、血管の真上に既得点列を示す点群が表示される。

ステップＳ１０８の既得点表示処理における表示形態の別の例について、図１４〜図１７を参照して説明する。
図１４は切り出しＲＯＩ３５ａ〜３５ｊについて説明する図、図１５は切り出しＲＯＩ内のデータを用いて２次元画像を生成・表示する処理の手順を説明するフローチャートである。

図１５のフローチャートに示すように、既得点列が求められると、ＣＰＵ１０１は各既得点の３次元位置情報を取得する。そして、３次元原画像３０から既得点を中心として３次元ＲＯＩを切り出す（ステップＳ４０１）。具体的には、図１４に示すように、ＣＰＵ１０１は、３次元原画像３０の各断層像３０ａ、３０ｂ、・・・３０ｊからそれぞれ各既得点を中心とする２次元ＲＯＩ３５ａ、３５ｂ、・・・３５ｊを切り出す。２次元ＲＯＩ３５ａ、３５ｂ、・・・３５ｊを積み重ね上げたものが切り出し３次元ＲＯＩである。２次元ＲＯＩ３５ａ、３５ｂ、・・・３５ｊの形状は、図１４の例では円形としているが、矩形やその他の図形、或いは任意形状としてもよい。また、既得点を含み血管の画素値を示す画素範囲を抽出してもよい。なお、図１４の例では、３次元ＲＯＩの形状は既得点列に沿って湾曲した管状となるが、その他の形状としてもよい。例えば、球、直方体、円柱等となるように３次元ＲＯＩを設定してもよい。

３次元ＲＯＩを切り出すと、ＣＰＵ１０１は切り出したＲＯＩ内のデータを使用して２次元画像を生成する。生成する画像は、ＭＩＰ画像や陰影付け３Ｄ回転画像等が好適である（ステップＳ４０２）。陰影付け３Ｄ回転画像とは、切り出しＲＯＩ内のデータを用いて生成される陰影付け３Ｄ画像の投影方向を連続的に変化させ、回転させて表示する動画像である。

ＣＰＵ１０１はステップＳ４０２で生成した２次元画像を、操作画面２の第２画像表示エリア２２（図２参照）に表示する（ステップＳ４０３）。
切り出しＲＯＩ内のデータのみを使用して生成したＭＩＰ画像の例を図１６に示す。除去しそこなった骨の影響がほとんど無いので、血管を明瞭に表示できる。

また、図１７に示すように、切り出しＲＯＩ内のデータを使用して生成したＭＩＰ画像を、周囲のデータを含めて生成したＭＩＰ画像に合成表示してもよい。図１７は図１４のＢ方向から、全データ範囲を使用して生成したＭＩＰ画像と、切り出しＲＯＩ内のデータを使用して生成したＭＩＰ画像（図１６のＭＩＰ画像）とを合成したものである。図１７のように合成表示すると、血管を観察する際に周囲の臓器との位置関係が確認しやすくなる。

なお、図１７に示す合成表示は、図２の操作画面２の画像表示選択エリア２９にて「Ｂ／切り出し 合成」が選択されている場合に実行される。

次に、図１８〜図２０を参照して、図２の操作画面２の表示／修正選択エリア２７において、「対応点修正」が選択されている場合に実行される修正処理について説明する。

図１８のフローチャートに示すように、まずＣＰＵ１０１は、既得点の対応点をＭＩＰ画像上に重ね合わせ表示する（ステップＳ５０１）。このステップは図４のステップＳ１０８に対応する。
図１９の例では、既得点列のうち矢印で示す点は血管以外の臓器上に誤って予測された点である。ＭＩＰ画像では投影線上で最大値を持つ画素であれば採用となるので、血管陰影中に骨等の陰影が混在している場合がある。そのため、骨の方向に誤って予測点が誘導されることがある。これは誘導条件に「画素値最大」の条件が含まれるためである。

誤って予測された点を修正する場合、ＣＰＵ１０１はＲＯＩの設定を受け付ける（ステップＳ５０２）。図２０の「○」は既得点である。図２０に示すように、操作者は修正しようとする点Ｐ_ｎ−１、Ｐ_ｎを囲むようにＲＯＩ７１を設定する。

ＣＰＵ１０１はＲＯＩ７１内の既得点を削除し、ＲＯＩ７１の外側の隣接点の情報に基づいて削除した既得点の代わりの点を補間する（ステップＳ５０３）。図２０の例では、ＲＯＩ７１内の既得点Ｐ_ｎ−１、Ｐ_ｎを削除し、ＲＯＩ外の両隣の既得点Ｐ_ｎ−２、Ｐ_ｎ＋１の座標情報で補間して修正点を求める。図２０の「△」はそれぞれＰ_ｎ−１、Ｐ_ｎに対応する修正点である。

なお、修正する点は操作者が設定するのではなく、ＣＰＵ１０１が自動検出するようにしてもよい。例えば、隣り合う既得点との距離（３次元の距離）が所定の値より大きい場合は、その既得点を削除する。そして、ＣＰＵ１０１は両隣の既得点の座標情報に基づいて補間することにより修正点を求める。既得点同士がどの程度離れると修正対象とするかは操作者が任意に設定してよい。例えばサンプリング点間の距離に所定の係数を乗じた値等とすればよい。

また、ＣＰＵ１０１は、既得点列の近似曲線を求め、この近似曲線から所定距離以上外れた点を修正対象としてもよい。
これにより、予測により得た既得点を簡単な操作で修正することができる。

以上説明したように、本発明の画像処理装置１００は、３次元原画像に基づいて生成された２次元画像を表示装置１０７に表示し、２次元画像上の複数の点をクリック等の操作により指定すると、指定された複数点を既得点とし、既得点の位置情報及び所定の誘導条件に基づいて次の点の位置を予測する。そして予測した点を既得点に含め、上述の誘導条件が不成立となるまで次の点の位置の予測を繰り返し行う。更に、既得点を元の２次元画像上に重畳表示したり、別の画像の対応する位置に重畳表示する。

また、予測点演算処理により得た既得点列とは別の誘導方向に前進させたい場合は、画像処理装置１００は再予測処理を行う。再予測処理では、既得点列に含まれない分岐点の指定を受け付け、指定された分岐点と上述の既得点列に含まれる各点との位置関係に基づいて既得点列の方向を修正する。

これにより、少ないクリック操作数で血管の走行を予測してプロットすることが可能となる。

以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る画像処理装置等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

１・・・・・・・・・画像処理システム
１００・・・・・・・画像処理装置
１０１・・・・・・・ＣＰＵ１０１
１０２・・・・・・・主メモリ
１０３・・・・・・・記憶装置
１０４・・・・・・・通信Ｉ／Ｆ
１０５・・・・・・・表示メモリ
１０６・・・・・・・Ｉ／Ｆ
１０７・・・・・・・表示装置
１０８・・・・・・・マウス
１０９・・・・・・・入力装置
１１０・・・・・・・ネットワーク
１１１・・・・・・・画像データベース
１１２・・・・・・・医用画像撮影装置
１１３・・・・・・・バス
２・・・・・・・・・操作画面
２１・・・・・・・・第１画像表示エリア
２２・・・・・・・・第２画像表示エリア
２３・・・・・・・・演算ボタン
２４・・・・・・・・終了ボタン
２５・・・・・・・・使用データ選択エリア
２６・・・・・・・・サジタル選択エリア
２７・・・・・・・・表示／修正選択エリア
２８・・・・・・・・重ね合わせ表示選択エリア
２９・・・・・・・・画像表示選択エリア
３０・・・・・・・・３次元原画像
３０ａ〜３０ｊ・・・断層像
３１、３２・・・・・血管
３５ａ〜３５ｊ・・・切り出しＲＯＩ
５・・・・・・・・・血管
５１・・・・・・・・第１の血管走行方向
５２・・・・・・・・第２の血管走行方向
５３、５５・・・・・探索範囲の端部
５４・・・・・・・・探索範囲（角度範囲）
７１・・・・・・・・ＲＯＩ（修正範囲）
８・・・・・・・・・マウスポインタ
Ｓ_Ａ、Ｓ_Ｂ・・・・・・投影面
βｍ、βｎ・・・・・限定面
Ｐ_１〜Ｐ_ｎ・・・・・既得点
Ｑ・・・・・・・・・分岐点
Ｓ_１〜Ｓ_４・・・・・・サンプリング点

Claims (13)

1. 被検体を撮影した複数の断層像を積み重ねた３次元原画像に基づいて生成された２次元画像を表示する画像表示部と、
   前記２次元画像上の複数の点の指定を受け付ける入力部と、
   前記入力部で指定された複数点を既得点とし、既得点の位置情報及び所定の誘導条件に基づいて次の点の誘導方向及び位置を予測する予測点演算部と、
   前記予測点演算部により予測された点を既得点に含め、前記誘導条件が不成立となるまで次の点の位置の予測を繰り返し行う演算制御部と、
   前記既得点を前記２次元画像に重畳表示する既得点表示部と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記既得点がなす既得点列に含まれない分岐点の指定を受け付ける分岐点入力部と、
   前記分岐点入力部で指定された分岐点と各既得点との位置関係に基づいて分岐点以降の点の誘導方向を修正して予測する再予測部と、
   を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記再予測部は、前記分岐点から前記既得点に下した直線と前記既得点列とのなす角度θが９０度より大きくなる既得点であって、前記分岐点に最も近い点Ｐ_ｎを選出し、選出した既得点Ｐ_ｎの先に設定されている既得点Ｐ_ｎ＋１、Ｐ_ｎ＋２、・・・を削除し、前記分岐点を分岐先の次の既得点Ｐ_ｎ＋１に設定して、次の点の誘導方向及び位置を再予測することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記再予測部は、連続する２つの既得点Ｐ_ｉ＋１、Ｐ_ｉと前記分岐点との各距離の差（Ｒ_ｉ＋１−Ｒ_ｉ）が正かつ最小となる既得点Ｐ_ｉを選出し、選出した既得点Ｐ_ｉの先に設定されている前記既得点列中の既得点Ｐ_ｉ＋１、Ｐ_ｉ＋２、・・・を削除し、前記分岐点を分岐先の次の既得点Ｐ_ｉ＋１に設定して、次の点の誘導方向及び位置を再予測することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
5. 前記誘導条件は、前記２次元画像の種類に応じた画素値情報に関する条件であり、
   前記予測点演算部は、前記既得点列の終点のひとつ手前の既得点を含まない角度範囲を探索範囲として次の点の誘導方向及び位置を予測することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
6. 前記誘導条件は、
   前記２次元画像がＭＩＰ画像の場合は画素値が最大であることであり、
   前記２次元画像がデプス画像の場合は画素値であるデプス値が極大または極小であることであり、
   前記２次元画像がレントゲン画像の場合は画素値が最大または最小であることとし、
   前記予測点演算部は前記誘導条件に基づいて次の点の誘導方向及び位置を予測することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
7. 前記既得点列のうち一部の点の指定を受け付ける既得点指定入力部と、
   前記既得点指定入力部で指定された既得点を消去し、消去した既得点の前後の既得点の３次元位置情報に基づいて消去した既得点の代わりの点の位置を補間する点位置修正部と、
   を更に備えることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
8. 前記既得点列に含まれる既得点のうち、位置を修正する既得点を所定の条件判断により決定する修正点決定部と、
   前記修正点決定部により決定された既得点を消去し、消去した既得点の前後の既得点の３次元位置情報に基づいて消去した既得点の代わりの点の位置を補間する点位置修正部と、
   を更に備えることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
9. 前記既得点列を中心として前記３次元原画像に３次元ＲＯＩを設定するＲＯＩ設定部と、
   前記ＲＯＩ設定部により設定された３次元ＲＯＩ内のデータを使用して結果表示用画像を生成する画像生成部と、
   を更に備えることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
10. 前記３次元原画像のデータのうち前記入力部で指定された複数の点位置に連動して設定される分割領域内のデータを使用して、前記２次元画像を生成することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
11. 前記２次元画像を生成するために使用するデータ範囲を前記３次元原画像の全データ範囲とするか、所定の面で分割された分割データ範囲とするか、一部の切り出されたデータ範囲とするかを選択するデータ範囲選択部を更に備えることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
12. 前記既得点表示部は、前記既得点列を前記２次元画像に重畳表示する際に、前記既得点列を所定画素数だけずらして表示することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
13. コンピュータを用いて画像上に予測点をプロットする予測プロット方法であって、
    被検体を撮影した複数の断層像を積み重ねた３次元原画像に基づいて生成された２次元画像を表示する画像表示ステップと、
    前記２次元画像上の複数の点の指定を受け付ける入力ステップと、
    指定された複数点を既得点とし、既得点の位置情報及び所定の誘導条件に基づいて次の点の誘導方向及び位置を予測し、予測された点を既得点に含め、前記誘導条件が不成立となるまで次の点の位置の予測を繰り返し行う演算制御ステップと、
    前記既得点を前記２次元画像に重畳表示する既得点表示ステップと、
    を含むことを特徴とする予測プロット方法。