JP2018121857A - 医用画像処理装置、医用画像処理方法、及び医用画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】連続的に明瞭な部分から不明瞭な部分に遷移する物体の描画精度を向上できる医用画像処理装置を提供する。【解決手段】医用画像処理装置は、観察対象の器官を含むボリュームデータを取得するポート１１０と、ボリュームデータに基づいて、器官の第１部分に対してサーフィスレンダリングを行い、器官の第２部分に対してレイキャスティングを行い、サーフィスレンダリングにより得られる第１の中間値とレイキャスティングにより得られる第２の中間値とが混然一体と反映された表示画像を生成するプロセッサ１４０と、表示画像を表示するディスプレイ１３０と、を備える。【選択図】図１４

Description

本開示は、医用画像処理装置、医用画像処理方法、及び医用画像処理プログラムに関する。

従来、様々なレンダリング手法により、被検体の３次元画像の生成が行われている。従来、レイキャスティング手法を用いたボリュームレンダリング及びサーフィスレンダリングにより医用画像を生成して表示する画像処理装置が知られている。この画像処理装置は、同じ３次元空間にボリュームモデルとサーフィスモデルとを生成する。画像処理装置は、画面のボリュームレンダリング画像において、視点位置が指定されると、この視点位置に対応するボリュームモデルの３次元位置をサーフィスモデルから求める。そして、画像処理装置は、この３次元位置でボリュームモデルを投影したボリュームレンダリング画像を画面に表示させる（特許文献１参照）。

特開２０００−１０５８３８号公報

従来の画像処理装置では、連続的に明瞭な部分から不明瞭な部分に遷移する物体を適切に描画することが困難である。

本開示は、上記事情に鑑みてなされたものであり、連続的に明瞭な部分から不明瞭な部分に遷移する物体の描画精度を向上できる医用画像処理装置、医用画像処理方法、及び医用画像処理プログラムを提供する。

本開示の医用画像処理装置は、観察対象の器官を含むボリュームデータを取得するポートと、ボリュームデータに基づいて、器官の第１部分に対してサーフィスレンダリングを行い、器官の第２部分に対してレイキャスティングを行い、サーフィスレンダリングにより得られる第１の中間値とレイキャスティングにより得られた第２の中間値とが混然一体と反映された表示画像を生成するプロセッサと、表示画像を表示するディスプレイと、を備える。

本開示の医用画像処理方法は、医用画像処理装置における医用画像処理方法であって、観察対象の器官を含むボリュームデータを取得し、ボリュームデータに基づいて、器官の第１部分に対してサーフィスレンダリングを行い、器官の第２部分に対してレイキャスティングを行い、サーフィスレンダリングにより得られる第１の中間値とレイキャスティングにより得られる第２の中間値とが混然一体と反映された表示画像を生成し、前記表示画像をディスプレイに表示する。

本開示の医用画像処理プログラムは、上記医用画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

本開示によれば、連続的に明瞭な部分から不明瞭な部分に遷移する物体の描画精度を向上できる。

第１の実施形態における医用画像処理装置の構成例を示すブロック図 輪郭が明瞭な器官に対するサーフィスレンダリングを説明するための模式図 輪郭が明瞭な器官に対するレイキャスティングを説明するための模式図 輪郭が不明瞭な器官に対するサーフィスレンダリングを説明するための模式図 輪郭が不明瞭な器官に対するレイキャスティングを説明するための模式図 サーフィスレンダリングでの半透明について説明するための模式図 レイキャスティングでの半透明について説明するための模式図 脾臓及び脾臓と接続される血管を含むレンダリング画像を示す図 血管又は気管支のサーフィスレンダリングとレイキャスティングとの間の遷移例を示す模式図 一般的な臓器のサーフィスレンダリングとレイキャスティングとの間の遷移例を示す模式図 腎臓、腎臓に接続される血管、及び周辺器官を示す断面図 医用画像処理装置によるボクセル毎の混合比決定時の動作例を示すフローチャート 医用画像処理装置によるレンダリング時の動作例を示すフローチャート 医用画像処理装置によるレンダリング画像のピクセル毎のピクセル値算出時の動作例を示すフローチャート 医用画像処理装置による選択的にサーフィスを生成する場合の動作例を示すフローチャート 医用画像処理装置による合成によりレンダリング画像を生成する場合の動作例を示すフローチャート 合成比マップの生成処理の一例を示すフローチャート

以下、本開示の実施形態について、図面を用いて説明する。

（本開示の一形態を得るに至った経緯）
脾臓や肝臓の周辺では、臓器（例えば、肝臓、脾臓）と臓器に接続される血管（例えば肝動脈、肝静脈、肝門脈、脾動脈、脾静脈）とでは、同じ臓器系（器官）であっても、器官の部分によって、又は器官を形成する物質に応じて、明瞭さや不明瞭さ（曖昧さ）が異なる。例えば、臓器内に血管がある場合や毛細血管の領域では、複雑に血管が入り組むことで明瞭に表現することが困難である。そのため、レイキャスティングを行うことで視認性が良くなる。また、比較的太い血管では、血管壁を明瞭に表現することが可能である。そのため、サーフィスレンダリングを行うことで視認性が良くなる。

特許文献１の画像処理装置は、同一の器官の同一の部分について、ボリュームレンダリング及びサーフィスレンダリングにより医用画像を生成する。しかし、ボリュームレンダリングを用いる領域とサーフィスレンダリングを用いる領域とを区分することを想定していない。そのため、同一の器官において異なる特性を有する部分について、この特性に応じたレンダリングを行うことが困難である。また、ボリュームレンダリング画像での指定位置がボリュームレンダリング画像に対する奥行方向のどの位置に相当するかを考慮しているが、物体の描画精度等の画質の改善は考慮されていない。また、ボリュームレンダリング画像とサーフィスレンダリング画像を独立して作成してから一様に合成を行っている。

以下、連続的に明瞭な部分と不明瞭な部分との間を遷移する物体の描画精度を向上できる医用画像処理装置、医用画像処理方法、及び医用画像処理プログラムについて説明する。

（第１の実施形態）
本実施形態では、器官は、骨、血管等の臓器や、肺葉、心室などの臓器の一部、腫瘍、嚢胞などの病変組織、その他の器官、を含んでもよい。また、器官は、胆嚢と肝臓の組み合わせ、左右の肺のような複数の臓器の組み合わせ、を含んでもよい。また、器官は、無数の肺胞など、それぞれの微小要素が必ずしも空間上で連続していない器官を含んでもよい。また、器官は、臓器とその臓器に接続される血管とを含んでもよい。また、臓器に対してその臓器に入り込んでいる血管を除去したものであってもよい。また、器官は、血管であっても良い。また、器官は、気管支であってもよい。また、器官は、消化器官であってもよい。

図１は、第１の実施形態における医用画像処理装置１００の構成例を示すブロック図である。医用画像処理装置１００は、ポート１１０、ユーザインタフェース（ＵＩ：Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）１２０、ディスプレイ１３０、プロセッサ１４０、及びメモリ１５０を備える。

医用画像処理装置１００には、ＣＴ装置２００が接続される。医用画像処理装置１００は、ＣＴ装置２００からボリュームデータを取得し、取得されたボリュームデータに対して処理を行う。医用画像処理装置１００は、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）とＰＣに搭載されたソフトウェアにより構成されてもよい。また、医用画像処理装置１００は、ＣＴ装置２００の付属装置として提供されてもよい。

ＣＴ装置２００は、生体へＸ線を照射し、体内の組織によるＸ線の吸収の違いを利用して、画像（ＣＴ画像）を撮像する。生体としては人体等が挙げられる。生体は、被写体の一例である。

ＣＴ画像は、時系列に複数撮像されてもよい。ＣＴ装置２００は、生体内部の任意の箇所の情報を含むボリュームデータを生成する。生体内部の任意の箇所は、各種臓器（例えば心臓、腎臓）を含んでもよい。ＣＴ画像が撮像されることにより、ＣＴ画像における各画素（ボクセル）の画素値（ＣＴ値）が得られる。ＣＴ装置２００は、ＣＴ画像としてのボリュームデータを医用画像処理装置１００へ、有線回線又は無線回線を介して送信する。

ＣＴ装置２００は、連続的に撮像することで３次元のボリュームデータを複数取得し、動画を生成することも可能である。複数の３次元画像による動画のデータは、４Ｄ（４次元）データとも称される。

医用画像処理装置１００内のポート１１０は、通信ポートや外部装置接続ポートを含み、ＣＴ画像から得られたボリュームデータを取得する。取得されたボリュームデータは、直ぐにプロセッサ１４０に送られて各種処理されてもよいし、メモリ１５０において保管された後、必要時にプロセッサ１４０へ送られて各種処理されてもよい。

ＵＩ１２０は、タッチパネル、ポインティングデバイス、キーボード、又はマイクロホンを含んでもよい。ＵＩ１２０は、医用画像処理装置１００のユーザから、任意の入力操作を受け付ける。ユーザは、医師、放射線技師、又はその他医療従事者（Ｐａｒａｍｅｄｉｃ Ｓｔａｆｆ）を含んでもよい。

ＵＩ１２０は、ボリュームデータにおける関心領域（ＲＯＩ：Ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）の指定や輝度条件の設定等の操作を受け付ける。関心領域は、病変や組織（例えば、血管、臓器、器官、骨）の領域を含んでもよい。

ディスプレイ１３０は、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）を含んでもよく、各種情報を表示する。各種情報は、ボリュームデータから得られる３次元画像を含む。３次元画像は、ボリュームレンダリング画像、サーフェスレンダリング画像、及びＭＰＲ（Ｍｕｔｉ Ｐｌａｎａｒ Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）画像を含んでもよい。

メモリ１５０は、各種ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）の一次記憶装置を含む。メモリ１５０は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）の二次記憶装置を含んでもよい。メモリ１５０は、ＵＳＢメモリやＳＤカードの三次記憶装置を含んでもよい。メモリ１５０は、各種情報やプログラムを記憶する。各種情報は、ポート１１０により取得されたボリュームデータ、プロセッサ１４０により生成された画像、プロセッサ１４０により設定された設定情報、を含んでもよい。

プロセッサ１４０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、又はＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）を含んでもよい。

プロセッサ１４０は、メモリ１５０に記憶された医用画像処理プログラムを実行することにより、各種処理や制御を行う。また、プロセッサ１４０は、医用画像処理装置１００の各部を統括する。

プロセッサ１４０は、ボリュームデータにおいて、セグメンテーション処理を行ってよい。この場合、ＵＩ１２０がユーザからの指示を受け付け、指示の情報がプロセッサ１４０に送られる。プロセッサ１４０は、指示の情報に基づいて、公知の方法により、ボリュームデータから、セグメンテーション処理を行い、関心領域を抽出（ｓｅｇｍｅｎｔ）してもよい。また、ユーザからの詳細な指示により、手動で関心領域を設定（ｓｅｔ）しても良い。また、観察対象の器官が予め定められている場合、プロセッサ１４０は、ユーザ指示なしでボリュームデータから、セグメンテーション処理を行い、観察対象の器官を含む関心領域を抽出してもよい。

プロセッサ１４０は、ポート１１０により取得されたボリュームデータに基づいて、３次元画像を生成する。プロセッサ１４０は、ポート１１０により取得されたボリュームデータから、指定された領域に基づいて、３次元画像を生成してもよい。

３次元画像は、ボリュームレンダリング画像である場合、レイサム（ＲａｙＳｕｍ）画像、ＭＩＰ(Ｍａｘｉｍｕｍ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ)画像、ＭｉｎＩＰ(Ｍｉｎｉｍｕｍ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ)画像、平均値（Ａｖｅｒａｇｅ）画像、又はレイキャスト（Ｒａｙｃａｓｔ）画像を含んでもよい。

尚、サーフィスレンダリング画像とボリュームレンダリング画像に含まれるレイキャスト画像とは、いずれも、目標物に仮想光線が投射され、仮想光線が減衰し、反射光が加算されて得られるという点で共通する。レイキャスト画像を除くボリュームレンダリング画像では、仮想光線の減衰や反射光の加算を伴わない。レイキャスト画像は、ボリュームレンダリングの１つであるレイキャスティングにより得られる。

次に、サーフィスレンダリング及びレイキャスティングのそれぞれの特徴について説明する。

図２は、輪郭が明瞭な器官に対するサーフィスレンダリングを説明するための模式図である。図２では、輪郭は、器官の外形状としてのサーフィスＳ１を示す。

プロセッサ１４０は、各ボクセルＶＸの画素値を基に、サーフィスレンダリングに係るサーフィスＳ１を生成する。プロセッサ１４０は、例えばＭａｒｃｈｉｎｇ Ｃｕｂｅ法に従って、ボリュームデータからポリゴンデータを生成し、ポリゴンデータから器官のサーフィスＳ１を生成してもよい。

１つのサーフィスＳ１は、明瞭でかつ広い範囲にわたる輪郭を形成している。これにより、互いに隣接する仮想光線ＶＲ１がサーフィスＳ１とそれぞれ交差する三次元座標は近くなる。互いに隣接する仮想光線ＶＲ１の双方がサーフィスＳ１と交差する場合、交差点における仮想光線ＶＲ１に対する法線方向も近くなる。一方、互いに隣接する仮想光線ＶＲ１のいずれか一方が交差しない場合は、この２つの仮想光線ＶＲ１の間にサーフィスＳ１が存在し、この２つの仮想光線ＶＲ１の間において明確な輪郭がサーフィスレンダリング画像に形成される。これにより、滑らかなサーフィスレンダリング画像が得られる。また、１つの仮想光線ＶＲ１がサーフィスＳ１と交差する回数は比較的少ないために、光量を減衰させる機会も少ない。これにより、サーフィスレンダリング画像の形成に影響するボクセルＶＸの数が少なくなり、描画された対象が明確となる。

また、サーフェスレンダリングにより、サーフィスＳ１を示す輪郭が連続的に繋がり、サーフィスＳ１が平滑化される。また、サーフィスＳ１が連続的に繋がっているので、生成されたサーフィスＳ１により定義される面の方向が明確となる。

尚、図２では、ボクセルＶＸは、ボクセルＶＸ１，ＶＸ２，ＶＸ３を含んでよい。ボクセルＶＸ１は、観察対象の器官内に位置するか器官外に位置するか不明なボクセルである。ボクセルＶＸ２は、観察対象の器官内に位置するボクセルである。ボクセルＶＸ３は、観察対象の器官外に位置するボクセルである。

図３は、輪郭が明瞭な器官に対するレイキャスティングを説明するための模式図である。

プロセッサ１４０は、レイキャスティングを実施する際、各仮想光線ＶＲ１上の各サンプリングポイントにおいて、ボクセルＶＸの勾配（Ｇｒａｄｉｅｎｔ）や透明度（又は不透明度）を計算する。勾配は、ボクセルＶＸにおけるボクセル値の変化率を指し、対象ボクセルの近傍の各ボクセルＶＸでの各ボクセル値に基づき算出される。

３次元空間のボリュームデータに対して進行する複数の仮想光線ＶＲ１は、サーフィスレンダリングの場合と異なり、ボクセルＶＸを通過するときにサンプリングポイント毎に減衰しつつ透過する。よって、サーフィスＳ１に相当する面（サーフィス相当面Ｓ２ともいう）が比較的多く発生する。これにより、互いに隣接する仮想光線ＶＲ１がサーフィス相当面Ｓ２とそれぞれ交差する三次元座標は、サンプリングポイントの位置に応じて分かれ、例えばモアレ画像と同じように不連続となる。また、互いに隣接する仮想光線ＶＲ１の双方がサーフィス相当面Ｓ２とそれぞれ交差する場合、各交差点における法線方向も異なり、不連続となる。つまり、サーフィス相当面Ｓ２の法線方向はボクセルＶＸの勾配を示すので、この勾配がサンプリングポイントの位置によって異なることを意味する。一方、互いに隣接する仮想光線ＶＲ１のいずれか一方がサーフィス相当面Ｓ２と交差し、他方が交差しない場合も、明確にはサーフィス相当面Ｓ２が発生しないことがある。これは、仮想光線ＶＲ１が複数回サーフィス相当面Ｓ２と交差する場合から、一切交差しない場合まで段階があるからである。

よって、図３に示すように、描画される物体の実空間におけるある１つの面においてサーフィス相当面Ｓ２が同一の仮想光線ＶＲ１上に複数存在する場合がある等、描画される物体の面を示す位置は、複数のサーフィス相当面Ｓ２が合成（例えば平滑化）されて示されるので、不明瞭となる。また、図３に示すように、複数の仮想光線ＶＲ１のボクセルＶＸの勾配の法線方向もそれぞれ異なり、サーフィス相当面Ｓ２の方向が一定せず、ばらついている。

このように、器官の輪郭が明瞭である場合には、レイキャスティングでは、サーフィス相当面Ｓ２としての等値面が不連続となるが、サーフィスレンダリングでは、明瞭なサーフィスＳ１が生成され得る。よって、器官の輪郭が明瞭である場合には、サーフィスレンダリングを適用することが好ましいと言える。

図４は、輪郭が不明瞭な器官に対するサーフィスレンダリングを説明するための模式図である。

ボリュームデータにおいて、描画対象の器官が明瞭に識別できない画素値で撮影されている場合、画素値が所定の閾値以上であるか所定の閾値未満であるかで器官の領域を抽出すると、例えば市松模様の領域が形成される。画素値が閾値以上となるボクセルと閾値未満となるボクセルとが混在するためである。この所定の閾値は、例えば、描画対象の器官の各位置の画素値と同程度の画素値である。ここで、Ｍａｒｃｈｉｎｇ Ｃｕｂｅ法に従ってボクセルデータからポリゴンデータを生成すると、図４に示すように輪郭を示すサーフィスＳ１が空間的に不連続になる。図４では、ボクセル値が等値となるボクセルＶＸの位置が入り組んでおり、等値のボクセルＶＸを結ぶと、市松模様となる。よって、レイキャスティングによって得られる画像は、サーフィスＳ１を反映して生成されるので、描画対象の器官の実際の形態からかけ離れたものとなる。

図５は、輪郭が不明瞭な器官に対するレイキャスティングを説明するための模式図である。

図４と同様に、図５においても器官の輪郭が不明瞭であるが、レイキャスティングでは等値面としてのサーフィスＳ１が描画されないため、不連続なサーフィスＳ１を生成する必要がない。また、レイキャスティングでは、各ボクセルＶＸの透明度に応じて仮想光線ＶＲ１の光量が減衰するので、不明瞭な箇所は不明瞭なまま扱われることが可能である。

このように、器官の輪郭が不明瞭である場合には、サーフィスレンダリングでは、強制的に不連続なサーフィスＳ１が生成されるが、レイキャスティングでは不明瞭な器官を不明瞭なまま表現できる。よって、器官の輪郭が不明瞭である場合には、レイキャスティングを適用することが好ましいと言える。

次に、レイキャスティング及びサーフィスレンダリングにおける半透明処理の違いについて説明する。

図６は、サーフィスレンダリングでの半透明について説明するための模式図である。図６に示すサーフィスレンダリングでは、器官の表面（サーフィスＳ１）を仮想光線ＶＲ１が通過すると、その位置で仮想光線ＶＲ１の光量が大きく減衰する。サーフィスレンダリングでの半透明処理によれば、器官の表面形状が明瞭に描画可能である。一方、器官の内部はあまり描画されない。

図７では、レイキャスティングでの半透明について説明するための模式図である。図７に示すレイキャスティングでは、器官の内部のボクセルＶＸを進行しながら各サンプリングポイントにおいて仮想光線ＶＲ１の光量が徐々に減衰するので、器官の内部が描画される。一方、器官の表面（サーフィス相当面Ｓ２）はあまり描画されない。レイキャスティングでの半透明処理によれば、不明瞭な観察対象を、不明瞭なまま可視化することができる。

次に、本実施形態の医用画像処理装置１００の動作について説明する。

医用画像処理装置１００では、プロセッサ１４０は、体内の観察対象となる１つの器官又は１つの器官の一部において、ある部分（第１の部分）に対してサーフィスレンダリングし、他のある部分（第２の部分）に対してレイキャスティングする。プロセッサ１４０は、サーフィスレンダリングの結果とレイキャスティングの結果とが混然一体としたレンダリング画像を生成する。

また、プロセッサ１４０は、体内の観察対象となる１つの器官又は１つの器官の一部の等質部において、ある部分（第１の部分）に対してサーフィスレンダリングし、他のある部分（第２の部分）に対してレイキャスティングしてもよい。ここで、等質部とは、同等の組成又は連続的に遷移する組成からなる部分を指す。１つの器官には、等質部と、等質部ではない非等質部と、が含まれ得る。

プロセッサ１４０は、観察対象に対して異なるレンダリング手法であるサーフィスレンダリング及びレイキャスティングを混在して実施する。これにより、医用画像処理装置１００は、連続的に明瞭から曖昧に遷移する物体を精度良く描画できる。

また、この１つの観察対象において、サーフィスレンダリングにより決定されたピクセル値とレイキャスティングにより決定されたピクセル値とが混在する混在領域が存在してもよい。

等質部には、気管支の基部（比較的太い根本部分）及び気管支の端部（比較的細かな先端部分）が含まれてもよい。この場合、気管支の基部には、サーフィスレンダリングが施され、気管支の端部には、レイキャスティングが施されてもよい。

等質部には、門脈の基部（比較的太い根本部分）及び門脈の端部（比較的細かな先端部分）が含まれてもよい。この場合、門脈の基部には、サーフィスレンダリングが施され、門脈の端部には、レイキャスティングが施されてもよい。

等質部には、脳血管の基部（比較的太い根本部分）及び脳血管の端部（比較的細かな先端部分）が含まれてもよい。この場合、脳血管の基部には、サーフィスレンダリングが施され、脳血管の端部には、レイキャスティングが施されてもよい。

等質部には、動きの少ない箇所及び動きの多い箇所が含まれてもよい。この場合、組織における動きの少ない箇所には、サーフィスレンダリングが施され、組織における動きの多い（ブレの大きい）箇所には、レイキャスティングが施されてもよい。例えば、等質部が１つの器官としての心臓に含まれる場合、心尖部及び弁付近は動きの少ない箇所に該当し、心筋は動きの多い箇所に該当する。

等質部には、乳頭筋の基部（比較的太い根本部分）及び乳頭筋の端部（比較的細い先端部分）が含まれてもよい。この場合、乳頭筋の基部には、サーフィスレンダリングが施され、乳頭筋の端部には、レイキャスティングが施されてもよい。

等質部には、心室と乳頭筋とが含まれてもよい。心室には、サーフィスレンダリングが施され、乳頭筋にはレイキャスティングが施されてもよい。

尚、等質部には、骨及び臓器の組み合わせは含まれない。

同一の器官における同等の組成の部分は、ＣＴ装置２００やＭＰＩ装置に撮像されることで、概ね同一のボクセル値を有すると考えられる。そのため，１つの観察対象としての塊として可視化することは有益である。

また、同一の器官における連続的に遷移する組成は、例えば、血管内の造影剤が不均一に拡散し、画素値が空間的に遷移する組成を含む。組成は、血流等の液体を含んでもよい。尚、血管壁に発生するプラークや石灰化は、等質部に含まれない。また、肺動脈のように、肺の外側から始まり肺の末梢に向かって分岐する器官は、連続的に遷移する器官の一部と言える。

図８は、脾臓１０及び脾臓１０と接続される血管を含むレンダリング画像を示す図である。

脾臓１０では、脾臓１０に接続される血管や脾臓１０自体の形状によって雑然としており、輪郭が入り組んで表現される。そのため、プロセッサ１４０は、脾臓１０に対してレイキャスティングを実施する。これにより、医用画像処理装置１００は、脾臓１０特有の雑然として様子を、明瞭にさせずに曖昧な状態で表現できる。

また、脾臓１０に接続される血管に含まれる脾門脈１１は、比較的太く輪郭の明確な基部１２と、比較的細く輪郭の不明確な端部１３と、を含む。基部１２は、肝臓側の血管と接続され、端部１３は、脾臓１０に接続される。プロセッサ１４０は、脾門脈１１の基部１２に対して、サーフィスレンダリングを実施する。これにより、医用画像処理装置１００は、基部１２を鮮明に表現できる。プロセッサ１４０は、脾門脈１１の端部１３に対して、レイキャスティングを実施する。これにより、医用画像処理装置１００は、端部１３が鮮明となることで、恣意的に表現されることを抑制できる。

また、脾門脈１１の基部１２と端部１３との中間の領域１４では、プロセッサ１４０は、サーフィスレンダリングとレイキャスティングとの混在の割合（混合比）を調整しながら、レンダリング方法を遷移して表現してもよい。例えば、プロセッサ１４０は、中間の領域１４における位置に応じて、混合比を決定してもよい。この場合、プロセッサ１４０は、中間の領域１４における脾門脈１１の基部１２側では、サーフィスレンダリングの割合をレイキャスティングよりも高くしてレンダリングしてもよい。また、プロセッサ１４０は、中間の領域１４における脾門脈１１の端部１３側では、レイキャスティングの割合をサーフィスレンダリングよりも高くしてレンダリングしてもよい。

図９は、血管又は気管支に対するサーフィスレンダリングとレイキャスティングとの間の遷移例を示す模式図である。

血管や気管支では、図８に示した脾門脈１１の基部１２と端部１３のように、輪郭が明瞭な部分から不明瞭な部分に徐々に移行することがある。そのため、サーフィスレンダリングとレイキャスティングとを任意の割合で混合して実施することが考えられる。

図９では、ＳＲ領域（図９では「ＳＲ」と表記）は、例えば脾門脈１１の基部１２に相当し、サーフィスレンダリングが実施される領域である。

ＳＲ＋ＶＲ領域（図９では「ＳＲ＋ＶＲ」と表記）は、例えば脾門脈１１の基部１２と端部１３との間の中間の領域１４であり、明瞭と不明瞭との間の状態の領域である。図９では、ＳＲ＋ＶＲ領域においてＳＲ領域側（左側）である程、血管や気管支が太くて輪郭が明瞭な箇所である。ＳＲ＋ＶＲ領域においてＶＲ領域側（右側）である程、血管や気管支が細くて輪郭が不明瞭な箇所である。

また、ＶＲ領域（図９では「ＶＲ」と表記）は、例えば脾門脈１１の端部１３に相当し、レイキャスティングが実施される領域である。

尚、ＳＲ領域、ＳＲ＋ＶＲ領域、及びＶＲ領域のいずれであるかは、例えば、後述するレンダリング処理の実施によって識別可能である（例えば図１４参照）。

図１０は、臓器（例えば肝臓、腎臓、脾臓）に対するサーフィスレンダリングとレイキャスティングとの間の遷移例を示す模式図である。

臓器の（ＶＲ領域Ｄ２１側の）先端部では、臓器の輪郭は凸凹形状を多数有するために輪郭線がかなり複雑となり、Ｓ／Ｎ比（Ｓｉｇｎａｌ ｔｏ Ｎｏｉｓｅ ｒａｔｉｏ）が大きくなる。例えば、腎臓に血管がつながっている腎臓の内側は、腎小体が集合し複雑な形状をしており、場合によってはボリュームデータの解像度を超えた複雑さである。この場合、サーフィスレンダリングすると、輪郭は明瞭となるが必ずしも臓器の真の凸凹形状を反映しないものとなる。従って、プロセッサ１４０は、臓器の先端部に対してレイキャスティングを施す。つまり、臓器の先端部は、ＶＲ領域Ｄ２１となる。これにより、医用画像処理装置１００は、明確な輪郭線をやや曖昧に表現でき、輪郭線の描画を適度に明確な状態にできる。

臓器の表面等において滑らかな輪郭の部分では、ＳＲ領域Ｄ２２となる。これにより、医用画像処理装置１００は、例えば、臓器の輪郭が複雑な凸凹の形状を有さず、滑らかな部分において、明瞭な箇所を明瞭に表現できる。

対象の臓器に動きがあったり、対象の臓器と対象の臓器に隣接する臓器との画素値の差異が少ない場合は、対象の臓器と対象の臓器の周囲との濃淡差が小さくなり、対象の臓器の輪郭線が不明瞭となることがある。臓器に多数の血管が接続される箇所で、濃淡差が小さくなることもある。プロセッサ１４０は、この箇所に対してレイキャスティングを施す。つまり、臓器に多数の血管が接続される箇所では、ＶＲ領域２３となる。これにより、医用画像処理装置１００は、不明瞭な当該箇所を不明瞭なまま表現でき、当該箇所が恣意的な表現となることを抑制できる。

ＶＲ領域Ｄ２１とＳＲ領域Ｄ２２との間の領域は、ＳＲ＋ＶＲ領域Ｄ２４となる。ＳＲ＋ＶＲ領域Ｄ２４は、臓器の輪郭がかなり明瞭な箇所に相当する。ここでは、臓器は複雑な形状をしつつも、概ねボリュームデータの解像度を超えたとまではいえない複雑さであるが、一部においては越えることもある。ＳＲ＋ＶＲ領域Ｄ２４では、サーフィスレンダリングとレイキャスティングとの割合を任意の割合（例えば１：１）としてもよいし、ＳＲ＋ＶＲ領域Ｄ２４の位置に応じて、混合比が調整されてもよい。例えば、プロセッサ１４０は、ＳＲ＋ＶＲ領域Ｄ２４において、ＶＲ領域Ｄ２１側である程、レイキャスティングの割合を大きくし、ＳＲ領域Ｄ２２側である程、サーフィスレンダリングの割合を大きくしてもよい。

ＳＲ領域Ｄ２２とＶＲ領域Ｄ２３との間の領域は、ＳＲ＋ＶＲ領域Ｄ２５となる。ＳＲ＋ＶＲ領域Ｄ２４は、臓器の輪郭がやや不明瞭な箇所に相当する。ＳＲ＋ＶＲ領域Ｄ２５では、サーフィスレンダリングとレイキャスティングとの割合を任意の割合（例えば１：１）としてもよいし、ＳＲ＋ＶＲ領域Ｄ２５の位置に応じて、混合比が調整されてもよい。例えば、プロセッサ１４０は、ＳＲ＋ＶＲ領域Ｄ２５において、ＶＲ領域Ｄ２３側である程、レイキャスティングの割合を大きくし、ＳＲ領域Ｄ２２側である程、サーフィスレンダリングの割合を大きくしてもよい。

図１１は、腎臓２０、腎臓２０に接続される血管、及び周辺器官を含む断面図（コロナル断面図）である。

領域Ｄ１１は、消化器官の内側である。消化器官には内容物が入っており雑然としている。そのため、プロセッサ１４０は、領域Ｄ１１をレイキャスティングで可視化することが出来る。領域Ｄ１２では、腎臓２０の腎小体が集合し複雑な形状をしている。そのため、プロセッサ１４０は、領域Ｄ１２をレイキャスティングで可視化することが出来る。領域Ｄ１３は、血管が腎臓２０に入っていくところで、造影された血流が器官に流入し境界が不明瞭である。そのため、プロセッサ１４０は、領域Ｄ１３をレイキャスティングで可視化することが出来る。領域Ｄ１４では、腎臓２０の輪郭が滑らかで明瞭である。そのため、プロセッサ１４０は、領域Ｄ１４をサーフィスレンダリングで可視化することができる。領域Ｄ１５は、静脈であり、造影が薄く輪郭がやや不明瞭である。そのため、プロセッサ１４０は、領域Ｄ１５をレイキャスティングで可視化することが出来る。領域Ｄ１６は、動脈であり、造影が濃く輪郭が明瞭である。そのため、プロセッサ１４０は、領域Ｄ１６をサーフィスレンダリングで可視化することができる。

このように、医用画像処理装置１００は、臓器の表面形状や血管との接続関係に応じて複数のレンダリングを使い分け、又は複数のレンダリングを混合してレンダリング画像を生成する。これにより、ユーザは、レンダリング画像を観察し易くなる。

サーフィスレンダリングとレイキャスティングとの切り替え、又はサーフィスレンダリングとレイキャスティングとの混合比は、以下に例示される。

観察対象が細分化された管状器官（例えば血管、気管支）であったり、複雑に入り組んだ微細な構造を有する器官（例えば骨軟部、腎臓の内側）であったりすることで、輪郭の凹凸がＣＴ装置２００の撮像のための分解能を上回ると、器官の輪郭が不鮮明に表現されることが予想される。

これに対し、プロセッサ１４０は、観察対象の器官の太さ又は厚さに基づいて、観察対象のボクセルＶＸでのサーフィスレンダリング及びレイキャスティングの混合比を導出（例えば算出）可能である。器官の太さ又は厚さは、後述する距離マップや太さマップにより導出される。

また、何らかの原因でＳ／Ｎ比が小さくなると、器官の輪郭がノイズに埋没し、不明瞭となることが予想される。同様に、何らかの原因でＳ／Ｎ比が小さくなり、アーチファクトが存在する場合も、器官の輪郭が不明瞭となることが予想される。

これに対し、プロセッサ１４０は、輪郭近傍でのＳ／Ｎ比に基づいて、観察対象としての器官のボクセルＶＸでのサーフィスレンダリング及びレイキャスティングの混合比を導出（例えば算出）可能である。輪郭は、サーフィスＳ１やサーフィス相当面Ｓ２に相当する。輪郭近傍とは、例えば、サーフィスＳ１やサーフィス相当面Ｓ２が存在するボクセルの近傍に存在するボクセルである。Ｓ／Ｎ比は、後述するノイズマップにより導出される。

また、観察対象の器官に係るボクセル値とその器官周辺の観察対象外の領域に係るボクセル値との差異が小さい場合、器官の実際の輪郭がボクセル値に十分に反映されていないと考えられ、器官の輪郭が不明瞭となることが予想される。ＣＴ装置２００により撮像する際の器官の造影が薄い場合にも、観察対象と観察対象外とで得られる上記のボクセル値の差異が小さくなることが予想される。

これに対し、プロセッサ１４０は、観察対象としての器官の輪郭における勾配の大きさに基づいて、観察対象のボクセルＶＸでのサーフィスレンダリング及びレイキャスティングの混合比を導出（例えば算出）可能である。勾配の大きさは、後述する勾配マップにより導出される。

次に、医用画像処理装置１００の具体的な動作について説明する。

まず、医用画像処理装置１００によるボクセルＶＸ毎の混合比決定時の動作について説明する。図１２は、医用画像処理装置１００によるボクセルＶＸ毎の混合比決定時の動作例を示すフローチャートである。

まず、ポート１１０は、ＣＴ装置２００から送信されたボリュームデータＶを取得する（Ｓ１１）。

プロセッサ１４０は、既知のセグメンテーション処理によって、ボリュームデータＶに含まれる観察対象（例えば対象臓器）の領域Ｉを抽出する（Ｓ１２）。この場合、例えば、ユーザがＵＩ１２０を介して大まかに領域を指定した後、プロセッサ１４０が正確に領域Ｉを抽出してもよい。また、プロセッサ１４０が抽出した領域ＩにユーザがＵＩ１２０を介して変更を加えても良い。

プロセッサ１４０は、対象臓器の太さマップＤ’を生成する（Ｓ１３）。具体的には、プロセッサ１４０は、対象臓器の領域Ｉについて、距離マップＤを生成する。距離マップＤは、対象臓器における各ボクセルＶＸでの対象臓器の表面からの距離を示すボリュームデータである。プロセッサ１４０は、距離マップＤのグレースケール値に対してＤｉｌａｔｉｏｎ処理を行い、Ｄｉｌａｔｉｏｎ処理の結果を対象臓器の太さマップＤ’として生成する。太さマップＤ’は、対象臓器の表面近傍のボクセルＶＸにおいて、対象臓器の太さを示すボリュームデータである。

プロセッサ１４０は、対象臓器のノイズマップＮを生成する（Ｓ１４）。ノイズマップは、対象臓器における各ボクセルＶＸでのノイズを示すボリュームデータである。

具体的には、プロセッサ１４０は、ボリュームデータＶに対してバイラテラルフィルタ（Ｂｉｌａｔｅｒａｌ Ｆｉｌｔｅｒ）処理を行う。プロセッサ１４０は、バイラテラルフィルタ処理により、対象臓器の輪郭を維持して、つまり輪郭を不明瞭化せずに、ノイズを除去したボリュームデータＶ’を生成する。プロセッサ１４０は、観察対象のボクセルＶＸのうち、対象ボクセルに隣接するボクセルを含めた２７個のボクセルＶＸについて、バイラテラルフィルタ処理の処理前後におけるボクセル値を比較する。つまり、プロセッサ１４０は、上記２７個のボクセルＶＸに係るボリュームデータＶとＶ’とを比較し、このボリュームデータＶとＶ’の差分値をノイズ量として取得（例えば算出）する。プロセッサ１４０は、対象ボクセルを順次変更し、ボクセルＶＸ毎のノイズ量を導出し、ノイズマップＮとする。尚、ノイズマップＮの代わりに、Ｓ／Ｎ比マップが生成されてもよい。

プロセッサ１４０は、対象臓器の勾配マップＧを生成する（Ｓ１５）。具体的には、プロセッサ１４０は、バイラテラルフィルタ処理されたボリュームデータＶ’を用いて、各ボクセルＶＸの勾配の絶対値を示す勾配マップＧを取得（例えば算出）する。

プロセッサ１４０は、各ボクセルＶＸの混合比を算出する（Ｓ１６）。具体的には、プロセッサ１４０は、各ボクセルＶＸでの対象臓器の太さ情報、ノイズ情報、及び勾配情報を基に、（式１）を用いて、各ボクセルＶＸの混合比ＭＲ（ｘ，ｙ，ｚ）を算出してもよい。

尚、（ｘ，ｙ，ｚ）は、３次元直交座標系での３次元空間におけるｘ座標、ｙ座標、ｚ座標を示す。混合比ＭＲ（ｘ，ｙ，ｚ）は、０〜１の範囲の値である。ＭＲ（ｘ，ｙ，ｚ）＝０の場合、このボクセルＶＸはＶＲ領域である。ＭＲ（ｘ，ｙ，ｚ）＝１の場合、このボクセルＶＸはＳＲ領域である。Ｃｐ（）は、この関数の出力を値０〜１の範囲にクリップする関数である。ｄ０、ｎ０、ｇ０は、係数であり、任意の値を有する。Ｄ’（ｘ，ｙ，ｚ）は、太さマップＤ’の座標（ｘ，ｙ，ｚ）に対応するボクセルＶＸでの値である。Ｎ（ｘ，ｙ，ｚ）は、ノイズマップＮの座標（ｘ，ｙ，ｚ）に対応するボクセルＶＸでの値である。Ｇ（ｘ，ｙ，ｚ）は、勾配マップＧの座標（ｘ，ｙ，ｚ）に対応するボクセルＶＸでの値である。

このように、医用画像処理装置１００は、ボクセルＶＸ毎に混合比を決定することで、ボクセルＶＸ毎にサーフィスレンダリング及びレイキャスティングの割合を調整できる。例えば、器官が比較的太いボクセルＶＸでは、サーフィスレンダリングの割合を高くできる。また、ノイズが比較的多く含まれるボクセルＶＸでは、レイキャスティングの割合を高くできる。また、勾配が比較的大きなボクセルＶＸでは、サーフィスレンダリングの割合を高くできる。これにより、医用画像処理装置１００は、器官の明瞭さに適したレンダリング手法を混在させて、器官の描画精度を向上できる。

尚、プロセッサ１４０は、対象臓器の領域Ｉに到達した仮想光線ＶＲ１を、混合比を基に、サーフィスレンダリング及びレイキャスティングにより減衰させる。そして、プロセッサ１４０は、混合比を基に、サーフィスレンダリングによる反射光とレイキャスティングによる反射光とを得る。

尚、図１２に示した混合比決定の処理は、後述するレンダリング処理の前に予め実施されてもよいし、レンダリング処理中に実施されてもよい。

続いて、医用画像処理装置１００によるレンダリング時の動作について説明する。図１３は、医用画像処理装置１００によるレンダリング時の動作例を示すフローチャートである。

まず、医用画像処理装置１００は、図１２に示した混合比決定処理を行う（Ｓ２１）。混合比決定処理は、例えば、先に説明したＳ１１〜Ｓ１６の処理を含む。

プロセッサ１４０は、領域Ｉに含まれる対象臓器の表面形状（輪郭）を示すサーフィスＳ１を生成する（Ｓ２２）。この場合、プロセッサ１４０は、サーフィスＳ１の基準となる閾値ｔｈを設定する。プロセッサ１４０は、領域Ｉに含まれる各ボクセルＶＸにおいて、閾値ｔｈを用いて、Ｍａｒｃｈｉｎｇ Ｃｕｂｅ法に従ってボクセルデータからポリゴンデータを生成し、ポリゴンデータから対象臓器のサーフィスＳ１を生成する。よって、サーフィスＳ１と領域Ｉの表面とは異なってもよい。

プロセッサ１４０は、画像が形成される投影面のピクセル毎に、ピクセル値を算出する（Ｓ２３）。

図１４は、医用画像処理装置１００によるレンダリング画像のピクセル毎のピクセル値算出時の動作例を示すフローチャートである。図１４の処理は、図１３のＳ２３のピクセル値算出処理に含まれる。

まず、プロセッサ１４０は、仮想光線ＶＲ１に係る各パラメータを初期化する（Ｓ３１）。ここでは、パラメータには、光線位置ｖ（仮想光線ＶＲ１上の位置）、仮想光線ＶＲ１のサンプリング間隔ｔ、投影方向ベクトルｄ、減衰光量ＡＴ、反射光ＳＰ、等が含まれる。プロセッサ１４０は、光線位置ｖを光線初期位置ｖ０に設定し、サンプリング間隔ｔを設定し、投影方向ベクトルｄの大きさをサンプリング間隔ｔに設定する。サンプリング間隔ｔは、サンプリングポイントの間隔を示す。プロセッサ１４０は、減衰光量ＡＴを値１に設定し、反射光ＳＰを値０に設定する。各パラメータの情報は、メモリ１５０に保持される。

尚、サンプリングポイントの詳細については後述する。サンプリングポイントの間隔は任意であるが、例えば、ボクセルＶＸの間隔である。

プロセッサ１４０は、初期ピクセル位置において、仮想光線ＶＲ１の投射を開始する（Ｓ３２）。仮想光線ＶＲ１上の最初の位置は、光線初期位置Ｖ０である。

プロセッサ１４０は、光線位置ｖが対象臓器の領域Ｉ内に存在するか否かを判定する（Ｓ３３）。

光線位置ｖが対象臓器の領域Ｉ内に存在する場合、プロセッサ１４０は、レイキャスティング（ＲＣ処理）を実施する（Ｓ３４）。

レイキャスティングでは、プロセッサ１４０は、光線位置ｖに対応するボクセルＶＸのボクセル値と勾配ｇとを取得（例えば算出）する。勾配ｇは、勾配マップＧから導出可能である。また、勾配ｇの値を基に、陰影値も得られる。プロセッサ１４０は、ボクセル値に基づいて、不透明度Ｏｐを取得（例えば算出）する。尚、ボクセル値と不透明度Ｏｐとの間には相関関係がある。この相関関係の情報は、メモリ１５０に予め保持され、プロセッサ１４０により参照され得る。

また、プロセッサ１４０は、現在の反射光ＳＰの値に、減衰光量ＡＴ、不透明度Ｏｐ、投影方向ベクトルｄ、勾配ｇ、及び混合比ＭＲに基づく値を加算して、新たな反射光ＳＰの値を導出する。具体的には、プロセッサ１４０は、（式２）を用いて反射光ＳＰを算出してもよい。
ＳＰ＋＝ＡＴ＊Ｏｐ＊（１−ＭＲ（ｘ，ｙ，ｚ））＊ｄ・ｇ ・・・（式２）
尚、「＊」は、乗算符号を示す。「・」は内積符号を示す。混合比ＭＲは、例えばボクセルＶＸ毎に定まる。

また、プロセッサ１４０は、現在の減衰光量ＡＴに、不透明度Ｏｐ及び混合比ＭＲに基づく値を乗算して、新たな減衰光量ＡＴを取得（例えば算出）する。具体的には、プロセッサ１４０は、（式３）を用いて減衰光量ＡＴを算出してもよい。
ＡＴ＊＝１−Ｏｐ＊（１−ＭＲ（ｘ，ｙ，ｚ）） ・・・（式３）

プロセッサ１４０は、現在の光線位置ｖと、光線位置ｖから投影方向ベクトルｄの方向にサンプリング間隔ｔ進んだ位置（ｖ＋ｄ）と、の間に、サーフィスＳ１が存在するか否かを判定する（Ｓ３５）。

これらの位置の間にサーフィスＳ１が存在する場合、プロセッサ１４０は、サーフィスレンダリングを実施する（Ｓ３６）。具体的には、プロセッサ１４０は、光線位置ｖと上記位置（ｖ＋ｄ）との間に存在するサーフィスＳ１について、サーフィスＳ１の不透明度Ｏｐ２及びサーフィスＳ１の法線ベクトルｇ２を取得（例えば算出）する。

尚、不透明度Ｏｐの場合と同様に、サーフィスＳ１での補間値と不透明度Ｏｐ２との間には相関関係がある。この相関関係の情報は、メモリ１５０に予め保持され、プロセッサ１４０により参照され得る。法線ベクトルｇ２は、サーフィスＳ１の面方向を基に算出可能である。

また、プロセッサ１４０は、現在の反射光ＳＰの値に、減衰光量ＡＴ、不透明度Ｏｐ２、投影方向ベクトルｄ、法線ベクトルｇ２、及び混合比ＭＲに基づく値を加算して、新たな反射光ＳＰの値を取得（例えば算出）する。具体的には、プロセッサ１４０は、（式４）を用いて反射光ＳＰを算出してもよい。
ＳＰ＋＝ＡＴ＊Ｏｐ２＊ＭＲ（ｘ，ｙ，ｚ）＊ｄ・ｇ２ ・・・（式４）

また、プロセッサ１４０は、現在の減衰光量ＡＴに、不透明度Ｏｐ２及び混合比ＭＲに基づく値を乗算して、新たな減衰光量ＡＴを取得（例えば算出）する。具体的には、プロセッサ１４０は、（式５）を用いて減衰光量ＡＴを算出してもよい。
ＡＴ＊＝１−Ｏｐ２＊ＭＲ（ｘ，ｙ，ｚ） ・・・（式５）

プロセッサ１４０は、減衰光量ＡＴが所定値ε以下であるか否かを判定する（Ｓ３７）。減衰光量ＡＴが所定値ε以下である場合、反射光ＳＰの値がこれ以上変わらないとして、このピクセルに関する処理を終了する。

減衰光量ＡＴが所定値εより大きい場合、プロセッサ１４０は、仮想光線ＶＲ１における光線位置ｖを次の位置に進める（Ｓ３８）。ここでの次の位置は、例えば、仮想光線ＶＲ１上で投影方向ベクトルｄの方向にサンプリング間隔ｔ進んだ位置である。

プロセッサ１４０は、進行した光線位置ｖがボリュームデータＶの範囲外つまり対象の３次元空間外に存在するか否かを判定する（Ｓ３９）。進行した光線位置ｖがボリュームデータＶの範囲内である場合、さらに同一の仮想光線ＶＲ１上において進行した光線位置ｖでレンダリング処理すべく、Ｓ３３に進む。

進行した光線位置ｖがボリュームデータＶの範囲外である場合、プロセッサ１４０は、このピクセルに関する処理を終了する。

尚、全ピクセルのピクセル値算出時には、Ｓ３９で光線位置ｖがボリュームデータの範囲外の場合、プロセッサ１４０は、ピクセル位置を次の位置に進め、Ｓ３３に進む。

図１４により導出されたピクセル毎の反射光ＳＰの値が、レンダリング画像における各ピクセルのピクセル値となり、投影面に表現される。ディスプレイ１３０は、得られたレンダリング画像を表示する。

このような図１３及び図１４に示したレンダリング処理によれば、医用画像処理装置１００は、ボクセルＶＸ毎（又は後述するサンプリングポイント毎）にサーフィスレンダリング及びレイキャスティングの少なくとも一方を実施し、サーフィスレンダリングとレイキャスティングとが混然一体としたレンダリング画像を描画可能である。

尚、Ｓ３４において、不透明度Ｏｐが値０の場合、ボクセルＶＸにおいて、レイキャスティングが施されずサーフィスレンダリングのみが実施される。例えば、領域Ｉの境界近辺（周端部近辺）では、領域Ｉの外側の領域を透明とする場合、ボクセルＶＸの不透明度Ｏｐが、補間により小さくなり、値０となる又は値０に近付くことが多い。

図１５は、医用画像処理装置１００による選択的にサーフィスＳ１を生成する場合の動作例を示すフローチャートである。

まず、医用画像処理装置１００は、先に説明した図１２のＳ１１〜Ｓ１５の処理を行う。つまり、ポート１１０は、ボリュームデータＶを取得する。プロセッサ１４０は、ボリュームデータＶから対象臓器の領域Ｉを取得し、対象臓器の太さマップＤ’を生成し、対象臓器のノイズマップＮを生成し、対象臓器の勾配マップＧを生成する。

そして、プロセッサ１４０は、先に説明した図１３のＳ２２と同様に、サーフィスＳ１を生成する。

プロセッサ１４０は、生成されたサーフィスＳ１の各頂点、つまりサーフィスＳ１を形成するポリゴンの各頂点の尤度を算出する（Ｓ５１）。具体的には、プロセッサ１４０は、（式６）を用いて尤度ＬＦ（ｘ，ｙ，ｚ）を算出してもよい。

尚、尤度ＬＦ（ｘ，ｙ，ｚ）は、サーフィスレンダリングの相応しさを示し、０〜１の範囲の値である。尚、（式１）と同様の数式部分については、説明を省略又は簡略化している。

尚、ここでの座標（ｘ、ｙ，ｚ）は、サーフィスＳ１の各頂点の座標であるので、Ｄ’（ｘ，ｙ，ｚ）の値は、各ボクセルＶＸの太さ情報を示す太さマップＤ’から補間して生成される。同様に、Ｎ（ｘ，ｙ，ｚ）の値は、各ボクセルＶＸのノイズ情報を示すノイズマップＮから補間して生成される。同様に、Ｇ（ｘ，ｙ，ｚ）の値は、各ボクセルＶＸの勾配情報を示す勾配マップＧから補間して生成される。

プロセッサ１４０は、尤度ＬＦ（ｘ，ｙ，ｚ）＝０の頂点をサーフィスＳ１から削除する（Ｓ５２）。また、プロセッサ１４０は、サーフィスＳ１の各頂点に割り当てる不透明度を、尤度ＬＦ（ｘ，ｙ，ｚ）を基に設定する。不透明度は、下記の（式７）により得られる。

不透明度＝（本来のサーフィスＳ１の不透明度）×（尤度ＬＦ（ｘ，ｙ，ｚ）） ・・・（式７）
尚、本来のサーフィスＳ１の不透明度とは、サーフィスレンダリングのみを行うときに用いるサーフィスの不透明度に相当する。

このような図１５に示した選択的なサーフィス生成によれば、医用画像処理装置１００は、尤度ＬＦに応じてサーフィスＳ１の半透明度を調整できる。そのため、医用画像処理装置１００は、サーフィスＳ１が存在しない可能性が低い場合には、サーフィスＳ１の影響を小さくでき、サーフィスＳ１が存在する可能性が高い場合には、サーフィスＳ１の影響を大きくできる。

また、医用画像処理装置１００は、サーフィスＳ１の不透明度を尤度ＬＦから導出可能であり、尤度ＬＦが値０である場合、つまりそのサーフィスＳ１が描画に寄与しない場合には、そのサーフィスＳ１を削除できる。そのため、医用画像処理装置１００は、各仮想光線ＶＲ１におけるサーフィスレンダリングに係る処理（例えば図１４のＳ３６）を簡略化でき、レンダリングを高速化できる。例えば、医用画像処理装置１００は、サーフィスＳ１から削除される頂点の数が多い程、レンダリングを高速化できる。また、医用画像処理装置１００がサーフィスレンダリングのみに係るピクセル値のみを反映してレンダリング画像を表示し、ユーザが確認する際に、ユーザの利便性が向上する。

また、プロセッサ１４０は、尤度ＬＦを用いてサーフィスＳ１の各頂点の不透明度を導出可能であるので、ボクセルＶＸに対する不透明度を毎回参照しなくてよい。つまり、医用画像処理装置１００は、図１４の演算処理を簡略化しても、レンダリング画像の画質の低下を抑制できる。

図１６は、医用画像処理装置１００による合成によりサーフィスレンダリングとレイキャスティングとの混在の割合を設定したレンダリング画像を生成する場合の動作例を示すフローチャートである。図１６では、プロセッサ１４０は、サーフィスレンダリング及びレイキャスティングを独立して実施し、更に合成比マップによってＳＲ画像とＲＣ画像を合成して、サーフィスレンダリングとレイキャスティングとの混在した画像を生成する。なお、合成は、混合の一態様である。

プロセッサ１４０は、サーフィスレンダリングを用いないレイキャスティングの画像（ＲＣ画像）を生成する（Ｓ６１）。

プロセッサ１４０は、レイキャスティングを用いないサーフィスレンダリングの画像（ＳＲ画像）を生成する（Ｓ６２）。

プロセッサ１４０は、合成比マップを生成する（Ｓ６３）。合成比マップとは、レイキャスティングの画像とサーフィスレンダリングの画像を合成するときの画素毎の合成比を表すマップである。合成比マップは、画像と同一の大きさの、スカラー値を格納する２次元配列で表現されてよい。合成比マップの生成処理の詳細については後述する。

プロセッサ１４０は、ＲＣ画像、ＳＲ画像、及び合成比マップを基に、レンダリング画像としての合成画像（ｘ，ｙ）を生成する（Ｓ６４）。ディスプレイ１３０は、生成された合成画像をレンダリング画像として表示する。合成画像（ｘ，ｙ）は、以下の（式８）で表される。

合成画像（ｘ，ｙ）＝合成比マップ（ｘ，ｙ）＊ＳＲ画像（ｘ，ｙ）＋（１−合成比マップ（ｘ，ｙ））＊ＲＣ画像（ｘ，ｙ） ・・・（式８）
尚、（ｘ，ｙ）は、合成画像における２次元のピクセル位置を示す。画像（ｘ，ｙ）は、（ｘ，ｙ）のピクセル位置におけるピクセル値を示す。

図１７は、Ｓ６３における合成比マップのピクセル値算出の一例を示すフローチャートである。

合成比マップに含まれる各ピクセル値算出の生成では、まず、プロセッサ１４０は、仮想光線ＶＲ１に係る各パラメータを初期化する（Ｓ７１）。ここでは、パラメータには、光線位置ｖ（仮想光線上の位置）、仮想光線ＶＲ１のサンプリング間隔ｔ、投影方向ベクトルｄ、減衰光量ＡＴ、混合比変数ＭＲＶ、等が含まれる。プロセッサ１４０は、光線位置ｖを光線初期位置ｖ０に設定し、サンプリング間隔ｔを設定し、投影方向ベクトルｄの大きさをサンプリング間隔ｔに設定する。プロセッサ１４０は、減衰光量ＡＴを値１に設定し、混合比変数ＭＲＶを値０に設定する。各パラメータの情報は、メモリ１５０に保持される。

プロセッサ１４０は、初期ピクセル位置において、仮想光線ＶＲ１の投射を開始する（Ｓ７２）。仮想光線ＶＲ１上の最初の位置は、光線初期位置Ｖ０である。

プロセッサ１４０は、光線位置ｖが対象臓器の領域Ｉ内に存在するか否かを判定する（Ｓ７３）。

光線位置ｖが対象臓器の領域Ｉ内に存在する場合、プロセッサ１４０は、レイキャスティング（ＲＣ処理）を実施する（Ｓ７４）。

レイキャスティングでは、プロセッサ１４０は、光線位置ｖに対応するボクセルＶＸのボクセル値と勾配ｇとを取得（例えば算出）する。プロセッサ１４０は、ボクセル値に基づいて、不透明度Ｏｐを取得（例えば算出）する。

また、プロセッサ１４０は、現在の減衰光量ＡＴに、不透明度Ｏｐ及び混合比ＭＲに基づく値を乗算して、新たな減衰光量ＡＴを取得（例えば算出）する。具体的には、プロセッサ１４０は、先述の（式３）を用いて減衰光量ＡＴを算出してもよい。

プロセッサ１４０は、現在の光線位置ｖと、光線位置ｖから投影方向ベクトルｄの方向にサンプリング間隔ｔ進んだ位置（Ｖ＋ｄ）と、の間に、サーフィスＳ１が存在するか否かを判定する（Ｓ７５）。

これらの位置の間にサーフィスＳ１が存在する場合、プロセッサ１４０は、サーフィスレンダリングを実施する（Ｓ７６）。具体的には、プロセッサ１４０は、光線位置ｖと上記位置（Ｖ＋ｄ）との間に存在するサーフィスＳ１について、サーフィスＳ１の不透明度Ｏｐ２を取得（例えば算出）する。

また、プロセッサ１４０は、現在の混合比変数ＭＲＶに、減衰光量ＡＴ、不透明度ＯＰ２、及び混合比ＭＲに基づく値を加算して、新たな混合比変数ＭＲＶを取得（例えば算出）する。具体的には、プロセッサ１４０は、（式９）を用いて混合比変数ＭＲＶを算出してもよい。
ＭＲＶ＋＝ＡＴ＊ＯＰ２＊混合比ＭＲ（ｘ，ｙ，ｚ） ・・・（式９）

また、プロセッサ１４０は、プロセッサ１４０は、現在の減衰光量ＡＴに、不透明度Ｏｐ２及び混合比ＭＲに基づく値を乗算して、新たな減衰光量ＡＴを取得（例えば算出）する。具体的には、プロセッサ１４０は、先述の（式５）を用いて減衰光量ＡＴを算出してもよい。

プロセッサ１４０は、減衰光量ＡＴが所定値ε以下であるか否かを判定する（Ｓ７７）。減衰光量ＡＴが所定値ε以下である場合、混合比変数ＭＲＶの値がこれ以上変わらないとして、このピクセルに関する処理を終了する。

減衰光量ＡＴが所定値εより大きい場合、プロセッサ１４０は、仮想光線ＶＲ１における光線位置ｖを次の位置に進める（Ｓ７８）。ここでの次の位置は、例えば、仮想光線ＶＲ１上で投影方向ベクトルｄの方向にサンプリング間隔ｔ進んだ位置である。

プロセッサ１４０は、進行した光線位置ｖがボリュームデータＶの範囲外つまり対象の３次元空間外に存在するか否かを判定する（Ｓ７９）。進行した光線位置ｖがボリュームデータＶの範囲内である場合、同一の仮想光線ＶＲ１上において進行した光線位置ｖでレンダリング処理すべく、Ｓ７３に進む。

進行した光線位置ｖがボリュームデータＶの範囲外である場合、プロセッサ１４０は、このピクセルに関する処理を終了する。

尚、合成比マップの全ピクセルのピクセル値算出時には、Ｓ７９で光線位置ｖがボリュームデータの範囲外の場合、プロセッサ１４０は、ピクセル位置を次の位置に進め、Ｓ７３に進む。

図１７の処理で得られた混合比変数ＭＲＶの値が、合成比マップのピクセル値となる。

このような図１６及び図１７に示した画像生成によれば、医用画像処理装置１００は、ＲＣ画像及びＳＲ画像を独立して生成し、これらの画像を合成比マップとともに合成することによっても、レンダリング画像を生成できる。よって、医用画像処理装置１００は、既存のレイキャスティングエンジン及びサーフィスレンダリングエンジンを利用し、これらのエンジンによるレンダリングに係る品質と同等の品質を継承できる。また、医用画像処理装置１００は、ピクセル毎に混合比変数ＭＲＶの値を決定でき、つまりピクセル毎にＲＣ画像とＳＲ画像との合成比を異なるようにできる。なお、合成比マップは、サーフィスレンダリング画像とレイキャスティング画像と同一のピクセル数を持つ２次元配列を有するとして説明した。この代わりに、プロセッサ１４０が、縮小した２次元配列として合成比マップを作成し、ＲＣ画像とＳＲ画像の合成時に合成比マップを補間して、ＲＣ画像とＳＲ画像を合成してもよい。また、プロセッサ１４０は、合成比マップを任意の点群からなるマップとして作成し、ＲＣ画像とＳＲ画像の合成時に合成比マップを補間して、ＲＣ画像とＳＲ画像を合成してもよい。また、ＲＣ画像とＳＲ画像のピクセル数が同一でなくてもよい。

以上のように、医用画像処理装置１００では、ポート１１０は、観察対象の器官を含むボリュームデータＶを取得する。プロセッサ１４０は、ボリュームデータＶに基づいて、器官の第１部分に対してサーフィスレンダリングを行い、器官の第２部分に対してレイキャスティングを行い、サーフィスレンダリングにより得られる第１の中間値とレイキャスティングにより得られる第２の中間値とが混然一体とした表示画像を生成する。ディスプレイ１３０は、表示画像を表示する。第１の中間値とは、（式４）の右辺の算出値でよい。第２の中間値は、例えば（式２）の右辺の算出値でよい。

これにより、医用画像処理装置１００は、同一の器官における異なる部分（第１部分、第２部分）において異なるレンダリング処理（ＳＲ処理、ＲＣ処理）を行い、それぞれのレンダリング処理の特性を活かした表示画像を生成できる。従って、医用画像処理装置１００は、同一の物体（器官）において、連続的に明瞭な部分と不明瞭な部分とを含む物体の描画精度を向上できる。また、連続的に明瞭な部分から不明瞭な部分に遷移する物体の描画精度も向上できる。

また、第１の中間値は、サーフィスレンダリングによる反射光量を少なくとも含んでよい。第２の中間値は、レイキャスティングによる反射光量を少なくとも含んでよい。プロセッサ１４０は、第１の中間値と第２の中間値を反映した表示画像の画素の画素値を導出することによって、表示画像を生成してよい。反射光量は、例えば反射光ＳＰである。

これにより、医用画像処理装置１００は、サーフィスレンダリング及びレイキャスティングにおける反射光量を用いて、サーフィスレンダリング及びレイキャスティングに基づく混然一体とした表示画像を生成できる。

また、器官の第１部分と第２部分とは、器官を含む３次元空間において重複部分を有してもよい。

これにより、医用画像処理装置１００は、器官についてサーフィスレンダリング及びレイキャスティングの双方が反映された表示画像を生成できる。例えば、サーフィスレンダリングに向いているボクセルＶＸからレイキャスティングに向いているボクセルＶＸに遷移する途中のボクセルＶＸにおいて、同一のボクセルＶＸに対してサーフィスレンダリング及びレイキャスティングの双方が実施されてもよい。また、例えば、重複した範囲（例えば第１部分と第２部分の重複部分）内において、所定の画像処理の順番に従って（例えば任意の順番で）、仮想光線ＶＲ１についてサーフィスレンダリング及びレイキャスティングが実施されてもよい。これらの場合、医用画像処理装置１００は、サーフィスレンダリングに係るボクセル値の成分とレイキャスティングに係るボクセル値の成分とが滑らかに繋がる。従って、表示画像の画素値（ピクセル値）においても、隣接するピクセル同志で滑らかに繋がる。よって、医用画像処理装置１００は、異なるレンダリング手法が実行されても、各ボクセルＶＸにおいてレンダリング手法に起因して、表示画像の特性が急激に変化することを抑制できる。従って、医用画像処理装置１００は、明瞭な部分と不明瞭な部分との間で明瞭さが遷移する物体の描画精度を向上できる。

また、プロセッサ１４０は、重複部分におけるサーフィスレンダリングとレイキャスティングとの混合比を基に、表示画像を生成してもよい。

これにより、医用画像処理装置１００は、混合比によりサーフィスレンダリングとレイキャスティングとが表示画像の画素値に反映される割合を調整して、表示画像を生成できる。よって、医用画像処理装置１００は、サーフィスレンダリングに係るボクセル値の成分とレイキャスティングに係るボクセル値の成分とを滑らかに繋げることができ、自然な描画が可能となる。

また、サーフィスレンダリングに用いる前記第１部分のサーフィスは、少なくとも一部に半透明な箇所を有してもよい。

これにより、医用画像処理装置１００は、仮想光線ＶＲ１上でサーフィスＳ１よりも奥側の様子を表現できる。よって、ユーザは、明瞭なサーフィスＳ１の奥に観察を希望する箇所が存在する場合でも、観察可能となる。

また、レイキャスティングに用いる第２部分のボクセルＶＸは、少なくとも一部に半透明な箇所を有してもよい。

これにより、医用画像処理装置１００は、仮想光線ＶＲ１上でサーフィス相当面Ｓ２よりも奥側の様子を表現できる。よって、ユーザは、サーフィス相当面Ｓ２の奥に観察を希望する箇所が存在する場合でも、観察可能となる。また、医用画像処理装置１００は、仮想光線上で観察対象が複数存在する場合でも、レイキャスティングが施される不明瞭な観察対象の部位を、不明瞭なまま可視化できる。

また、器官は、同等な組成又は連続的に遷移する組成で形成されてもよい。

これにより、医用画像処理装置１００は、同一の器官において明瞭さが異なる部位が存在する場合でも、それぞれの特性に合わせたレンダリング手法により表示画像の画素値の成分を導出でき、これらの画素値の成分から表示画像の画素値を決定できる。従って、医用画像処理装置１００は、明瞭な部分と不明瞭な部分との間で明瞭さが遷移する器官の描画精度を向上できる。

また、器官は、３次元空間上で連続していてもよい。

これにより、医用画像処理装置１００は、明瞭な部分と不明瞭な部分との間で明瞭さが空間上連続した器官において遷移し、３次元空間上で連続する器官の描画精度を向上できる。

また、器官の第１部分に対するサーフィスレンダリングと器官の第２部分に対するレイキャスティングとは、少なくとも１つの仮想光線ＶＲ１において第１の中間値と第２の中間値との両方が反映されてよい。

これにより、医用画像処理装置１００は、仮想光線ＶＲ１を共用できるので、１つの仮想光線に係る演算で済み、レンダリング処理を高速化できる。

また、サーフィスレンダリング及びレイキャスティングにおける仮想光線ＶＲ１の減衰光量は、共用されてもよい。

これにより、医用画像処理装置１００は、仮想光線ＶＲ１の減衰光量を共用できるので、１つの仮想光線の光量に係る演算で済み、レンダリング処理を高速化できる。また、減衰光量を共通とするので、医用画像処理装置１００は、シームレスなサーフィスレンダリングとレイキャスティングの遷移を表現できる。

また、混合比は、少なくとも器官の太さ情報、ノイズ情報、及び勾配情報のいずれか１つを基に導出されてもよい。太さ情報は、例えば太さマップＤ’である。ノイズ情報は、例えばノイズマップＮである。勾配情報は、例えば勾配マップＧである。

これにより、医用画像処理装置１００は、ボクセルＶＸの明瞭さに影響する各パラメータに基づいて、混合比を導出できる。よって、医用画像処理装置１００は、混合比を用いてピクセル値を決定することで、ボリュームデータＶから想定される器官の明瞭さを加味してレンダリング画像を生成し、表示できる。

また、プロセッサ１４０は、サーフィスレンダリングに用いる第１の透明度の情報及び第１の色の情報の少なくとも１つと、レイキャスティングに用いる第２の透明度の情報及び第２の色の情報の少なくとも１つと、を設定してよい。

これにより、ユーザは、医用画像処理装置１００に診断に適した色彩と透明度を設定することが出来る。

また、プロセッサ１４０は、第１の透明度の情報及び第１の色の情報の少なくとも１つと、第２の透明度の情報及び第２の色の情報の少なくとも１つとを、連動して設定してよい。

これにより、ユーザは、医用画像処理装置１００に診断に適した色彩と透明度をサーフィスレンダリングとレイキャスティングとの双方について一括して設定することが出来る。これにより、サーフィスレンダリングとレイキャスティングの違いによって生じる場合がある色合いや濃淡の違いを減らし、ユーザによる設定を容易にすることが出来る。

（他の実施形態）
以上、図面を参照しながら実施形態について説明したが、本開示はかかる例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例また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開示の技術的範囲に属するものと了解される。

上記実施形態では、領域Ｉをレンダリング手法の区別なく設け、主にボクセルＶＸ毎にレンダリング処理を行いながらどのレンダリングを行うかを判断することを例示したが、領域Ｉをレンダリング手法毎に区別して設けてもよい。具体的には、領域Ｉは、レイキャスティングが実施される領域ＩＲＣと、サーフィスレンダリングが実施される領域ＩＳＲと、を含んでもよい。また、領域Ｉは、領域ＩＲＣ，ＩＳＲとともに、レイキャスティングとサーフィスレンダリングとの双方が実施される混在領域ＩＭを含んでもよい。また、プロセッサ１４０は、ＵＩ１２０を介した入力操作に応じた調整により、領域ＩＶＲを領域ＩＳＲよりも膨らませたり（ｄｉｌａｔｅ）、縮小させたり（ｅｒｏｄｅ）してもよい。

上記実施形態では、混合比が予めボクセル単位又はピクセル単位で設定される場合を例示した。尚、プロセッサ１４０が、混合比を、仮想光線ＶＲ１を用いた投影面への投影時に、仮想光線ＶＲ１上で都度算出してもよい。また、混合比は、ボクセルＶＸに対してではなく、サーフィスＳ１に対して設定されてもよい。また、混合比は、任意の位置のサンプリングポイントにおいて計算されてもよいサーフィスＳ１に対して設定される場合、各サーフィスＳ１の頂点をサンプリングポイントとしてサンプル値が補間で導出され、このサンプル値が用いられてもよい。また、混合比算出以外の場面においても、ボクセルＶＸの代わりにサンプリングポイントのサンプル値が用いられてもよい。

サンプリングポイントは、１つのボクセルＶＸに１つでもよいし、１つのボクセルＶＸに複数でもよいし、複数のボクセルＶＸに１つでもよい。仮想光線ＶＲ１におけるサンプリングポイントの位置は、任意である。

プロセッサ１４０は、サンプリングポイント及びこのサンプリングポイントに隣接するボクセルＶＸの間の距離と、隣接する各ボクセルＶＸのボクセル値と、に基づいて、サンプリングポイントにおけるサンプル値（補間値）を導出してもよい。サンプル値は、例えば、３重線形補間等により補間ボリュームデータとして生成される。

また、プロセッサ１４０は、混合比を明示的に設定せずに、ボクセルＶＸとサーフィスＳ１とで先に仮想光線ＶＲ１が吸収した（当たった）方の計算結果を用いてもよい。計算結果とは、例えば、（式２）〜（式５）の計算結果である。例えば、仮想光線ＶＲ１上を光線位置ｖが進む際、ボクセルＶＸが継続して透明である一方、サーフィスＳ１に半透明な箇所が存在する場合に、サーフィスＳ１に係る計算結果を用いて、仮想光線ＶＲ１が対象とするピクセルのピクセル値が算出されてもよい。また、実質的に又は段階的にボクセルＶＸとサーフィスＳ１とが仮想光線ＳＲ１を吸収してもよい。これは、図１４に示したピクセル値算出時の動作例において、混合比に依らずボクセルＶＸとサーフィスＳ１との両方で光量が減衰する場合を示す。

言い換えると、図１４に示したレンダリング処理において、混合比ＭＲを加味してレイキャスティング（Ｓ３４）及びサーフィスレンダリング（Ｓ３６）を実施することを例示したが、混合比ＭＲを加味しなくてもよい。この場合、（式２）は（式１０）となり、（式３）は（式１１）となり、（式４）は（式１２）となり、（式５）は（式１３）となる。

ＳＰ＋＝ＡＴ＊Ｏｐ＊ｄ・ｇ ・・・（式１０）
ＡＴ＊＝１−Ｏｐ ・・・（式１１）
ＳＰ＋＝ＡＴ＊Ｏｐ２＊ｄ・ｇ２ ・・・（式１２）
ＡＴ＊＝１−Ｏｐ２ ・・・（式１３）

（式１０）〜（式１３）を用いる場合、不透明度Ｏｐが実質的に混合比として機能する。この場合、医用画像処理装置１００は、各式のパラメータの値を工夫することで、混合比ＭＲを明示的に加味しなくてもレンダリング画像の画質の低下を抑制できる。例えば、混合比ＭＲを加味する場合よりも、相関関係の情報においてボクセル値に対する不透明度Ｏｐが低めの値に設定され、相関関係の情報においてサーフィスＳ１での補間値に対する不透明度が高めの値に設定されてもよい。

また、プロセッサ１４０は、モデル（仮想モデル）からの距離が所定距離Ｄｔｈ以上であるボクセルＶＸに対してはサーフィスレンダリングし、モデルからの距離が所定距離Ｄｔｈ未満であるボクセルＶＸに対してはレイキャスティングしてもよい。例えば、モデルが血管の中心パスである場合、血管が比較的太い箇所は、サーフィスレンダリングにより可視化され、血管が比較的細い箇所は、レイキャスティングにより可視化されてもよい。

上記実施形態では、レイキャスティングには、ＳｈｅａｒＷａｒｐ法、ＥａｒｌｙＲａｙＴｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ等の高速化手法が含まれてもよい。レイキャスティングでは、上記実施形態のように勾配の算出結果を考慮してもよいし、勾配の算出を考慮しなくてもよい。レイキャスティングでは、ボリュームデータの補間を考慮しても考慮しなくてもよい。つまり、上記実施形態のレイキャスティングでは、様々な亜種が含まれてもよい。尚、レイキャスティングには、仮想光線上の１以上のボクセルＶＸのボクセル値を用い、２以上のボクセルＶＸを用いる場合には仮想光線上のボクセルの位置関係が相互交換可能な方法（例えばＭＩＰ、ＭｉｎＩＰ法、ＡＶＥ法、ＳＵＭ法）は含まれない。

上記実施形態では、プロセッサ１４０は、Ｍａｒｃｈｉｎｇ Ｃｕｂｅ法に従ってボリュームデータのボクセルデータからポリゴンデータを生成し、ポリゴンデータから組織のサーフィスを取得することを例示したが、他の方法によってサーフィスＳ１を取得してよい。例えば、プロセッサ１４０は、Ａｃｔｉｖｅ Ｃｏｎｔｏｕｒを用いてサーフィスＳ１を取得してもよい。

上記実施形態では、プロセッサ１４０は、サーフィスＳ１を加工してもよい。例えば、プロセッサ１４０は、ポリゴンデータのＤｅｃｉｍａｔｉｏｎ処理によってポリゴン数を削減してもよいし、移動境界面を用いてもよいし、サーフィスＳ１の形状を平滑化してもよい。

上記実施形態では、サーフィスレンダリングの手法については、各種手法を用いることが可能である。例えば、プロセッサ１４０は、エッジを強調するサーフィスレンダリングを実施してもよいし、エッジを隠すサーフィスレンダリングを実施してもよい。

上記実施形態では、プロセッサ１４０は、サーフィスレンダリング及びレイキャスティングにおいて、色情報を付加してもよい。色情報は、例えば反射光ＳＰに対して付加される。尚、ボクセル値と不透明度Ｏｐとの間に相関関係があることと同様に、ボクセル値と色情報（例えばＲＧＢの情報）との間においても、相関関係がある。また、プロセッサ１４０は、ボクセル値と色情報との間の相関関係及びボクセル値と不透明度Ｏｐとの間の相関関係を、サーフィスレンダリング及びレイキャスティングについて個別独立して、ＵＩ１２０を介してユーザによる指示を受け、設定することができる。この相関関係の情報は、メモリ１５０に予め保持され、プロセッサ１４０により参照され得る。また、プロセッサ１４０は、ＵＩ１２０を介して、これらの情報（例えば色情報、相関関係の情報）を設定してもよい。プロセッサ１４０は、ＵＩ１２０を介して、事細かに色情報、相関関係の情報、等を設定してもよいし、予め準備された複数の設定から選択してもよい。

また、プロセッサ１４０は、サーフィスレンダリングに用いる色及び不透明度の情報と、レイキャスティングに使用する色と不透明度の情報と、を共通化して設定してもよい。また、プロセッサ１４０は、ボクセル値と色情報との間の相関関係及びボクセル値と不透明度Ｏｐとの間の相関関係を、サーフィスレンダリング及びレイキャスティングについて一括して、ＵＩ１２０を介してユーザーによる指示を受け、設定することができる。

また、プロセッサ１４０は、係数等を用いて、サーフィスレンダリングに用いる色と不透明度の情報を、レイキャスティングに用いる色と不透明度の情報に従属（連動）させてもよい。例えば、プロセッサ１４０は、レイキャスティングに対する色情報として青色を設定し、サーフィスレンダリングに対する色情報として水色を設定してもよい。これによって、プロセッサ１４０は、サーフィスレンダリングとレイキャスティングの違いによって生じる場合がある色合いや濃淡の違いを減らすことが出来る。

逆に、プロセッサ１４０は、係数等を用いて、レイキャスティングに用いる色と不透明度の情報を、サーフィスレンダリングに用いる色と不透明度の情報に従属（連動）させてもよい。例えば、プロセッサ１４０は、サーフィスレンダリングに対する色情報として青色を設定し、レイキャスティングに対する色情報として水色を設定してもよい。また、プロセッサ１４０は、ボクセル値と色情報との間の相関関係及びボクセル値と不透明度Ｏｐとの間の相関関係を、サーフィスレンダリング及びレイキャスティングの一方ついて、Ｕ１２０を介してユーザによる指示を受け設定し、他方は設定した一方に連動して設定することができる。

上記実施形態では、混合比が各種マップを用いて導出されることを例示したが、混合比は、ＵＩ１２０を用いて入力されてもよいし、各種マップを用いて導出された混合比からＵＩ１２０を介して微調整されてもよい。この場合、ＵＩ１２０は、混合比を変更や調整可能なスライダＧＵＩを含んでもよい。

上記実施形態では、撮像されたＣＴ画像としてのボリュームデータは、ＣＴ装置２００から医用画像処理装置１００へ送信されることを例示した。この代わりに、ボリュームデータが一旦蓄積されるように、ネットワーク上のサーバ等へ送信され、サーバ等に保管されてもよい。この場合、必要時に医用画像処理装置１００のポート１１０が、ボリュームデータを、有線回線又は無線回線を介してサーバ等から取得してもよいし、任意の記憶媒体（不図示）を介して取得してもよい。

上記実施形態では、撮像されたＣＴ画像としてのボリュームデータは、ＣＴ装置２００から医用画像処理装置１００へポート１１０を経由して送信されることを例示した。これは、実質的にＣＴ装置２００と医用画像処理装置１００とを併せて一製品として成立している場合も含まれるものとする。また、医用画像処理装置１００がＣＴ装置２００のコンソールとして扱われている場合も含む。

上記実施形態では、ＣＴ装置２００により画像を撮像し、生体内部の情報を含むボリュームデータを生成することを例示したが、他の装置により画像を撮像し、ボリュームデータを生成してもよい。他の装置は、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ）装置、ＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置、血管造影装置（Ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ装置）、又はその他のモダリティ装置を含む。また、複数のモダリティ装置と組み合わせて用いられてもよい。また、複数のモダリティ装置から得られた複数のボリュームデータを合成してもよい。また、複数のモダリティ装置から得られた複数のボリュームデータを合成するときに、いわゆるレジストレーション処理をしてもよい。

上記実施形態では、プロセッサ１４０は、ボリュームデータに含まれるボクセルＶＸを用いたが、これにはボクセルＶＸを補間したものも含まれてもよい。

また、上記実施形態では、被検体の一例である生体として人体を例示したが、動物の体でもよい。

また、本開示は、医用画像処理装置の動作を規定した医用画像処理方法として表現することも可能である。さらに、本開示は、上記実施形態の医用画像処理装置の機能を実現するプログラムを、ネットワークあるいは各種記憶媒体を介して医用画像処理装置に供給し、この医用画像処理装置内のコンピュータが読み出して実行するプログラムも適用範囲である。

本開示は、連続的に明瞭な部分から不明瞭な部分に遷移する物体の描画精度を向上できる医用画像処理装置、医用画像処理方法、及び医用画像処理プログラム等に有用である。

１０ 脾臓
１１ 脾門脈
１２ 基部
１３ 端部
２０ 腎臓
１００ 医用画像処理装置
１１０ ポート
１２０ ユーザインタフェース（ＵＩ）
１３０ ディスプレイ
１４０ プロセッサ
１５０ メモリ
２００ ＣＴ装置
Ｄ１１，Ｄ１２，Ｄ１３，Ｄ１４，Ｄ１５，Ｄ１６ 領域
ＶＸ，ＶＸ１，ＶＸ２ ボクセル
Ｓ１ サーフィス
Ｓ２ サーフィス相当面
ＶＲ１ 仮想光線

Claims (15)

1. 観察対象の器官を含むボリュームデータを取得するポートと、
   前記ボリュームデータに基づいて、前記器官の第１部分に対してサーフィスレンダリングを行い、前記器官の第２部分に対してレイキャスティングを行い、前記サーフィスレンダリングにより得られる第１の中間値と前記レイキャスティングにより得られた第２の中間値とが混然一体と反映された表示画像を生成するプロセッサと、
   前記表示画像を表示するディスプレイと、
   を備える医用画像処理装置。
2. 請求項１に記載の医用画像処理装置であって、
   前記第１の中間値は、前記サーフィスレンダリングによる反射光量を少なくとも含み、
   前記第２の中間値は、前記レイキャスティングによる反射光量を少なくとも含み、
   前記プロセッサは、前記第１の中間値と前記第２の中間値を反映した前記表示画像の画素の画素値を導出することによって、前記表示画像を生成する、医用画像処理装置。
3. 請求項１または２に記載の医用画像処理装置であって、
   前記器官の前記第１部分と前記第２部分とは、前記器官を含む３次元空間において重複部分を有する、医用画像処理装置。
4. 請求項３に記載の医用画像処理装置であって、
   前記プロセッサは、前記重複部分における前記サーフィスレンダリングと前記レイキャスティングとの混合比を基に、前記表示画像を生成する、医用画像処理装置。
5. 請求項１〜４のいずれか１項に記載の医用画像処理装置であって、
   前記サーフィスレンダリングに用いる前記第１部分のサーフィスは、少なくとも一部に半透明な箇所を有する、医用画像処理装置。
6. 請求項１〜４のいずれか１項に記載の医用画像処理装置であって、
   前記レイキャスティングに用いる前記第２部分のボクセルは、少なくとも一部に半透明な箇所を有する、医用画像処理装置。
7. 請求項１〜６のいずれか１項に記載の医用画像処理装置であって、
   前記器官は、同等な組成又は連続的に遷移する組成で形成される、医用画像処理装置。
8. 請求項１〜７のいずれか１項に記載の医用画像処理装置であって、
   前記器官は、３次元空間上で連続している、医用画像処理装置。
9. 請求項１〜８のいずれか１項に記載の医用画像処理装置であって、
   前記器官の前記第１部分に対する前記サーフィスレンダリングと前記器官の前記第２部分に対する前記レイキャスティングとは、少なくとも１つの仮想光線において前記第１の中間値と前記第２の中間値との両方が反映された、医用画像処理装置。
10. 請求項９に記載の医用画像処理装置であって、
    前記サーフィスレンダリング及び前記レイキャスティングにおける前記仮想光線の減衰光量は、共用される、医用画像処理装置。
11. 請求項４に記載の医用画像処理装置であって、
    前記混合比は、前記器官の太さ情報、ノイズ情報、及び勾配情報の少なくとも１つを基に導出された、医用画像処理装置。
12. 請求項１〜１１のいずれか１項に記載の医用画像処理装置であって、
    前記プロセッサは、前記サーフィスレンダリングに用いる第１の透明度の情報及び第１の色の情報の少なくとも１つと、前記レイキャスティングに用いる第２の透明度の情報及び第２の色の情報の少なくとも１つと、をユーザインタフェースを介して受け、設定する、医用画像処理装置。
13. 請求項１２に記載の医用画像処理装置であって、
    前記プロセッサは、前記第１の透明度の情報及び前記第１の色の情報の少なくとも１つと、前記第２の透明度の情報及び前記第２の色の情報の少なくとも１つとを、連動して設定する、医用画像処理装置。
14. 医用画像処理装置における医用画像処理方法であって、
    観察対象の器官を含むボリュームデータを取得し、
    前記ボリュームデータに基づいて、前記器官の第１部分に対してサーフィスレンダリングを行い、前記器官の第２部分に対してレイキャスティングを行い、
    前記サーフィスレンダリングにより得られる第１の中間値と前記レイキャスティングにより得られる第２の中間値とが混然一体と反映された表示画像を生成し、
    前記表示画像をディスプレイに表示する、医用画像処理方法。
15. 請求項１４に記載の医用画像処理方法をコンピュータに実行させるための医用画像処理プログラム。