JP2018175431A

JP2018175431A - 医用画像処理装置、医用画像処理装置の制御方法、およびプログラム

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Publication number: JP2018175431A
Application number: JP2017079653A
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Inventors: 祐介今杉; Yusuke Imasugi
Original assignee: Aze Ltd
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Priority date: 2017-04-13
Filing date: 2017-04-13
Publication date: 2018-11-15
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Abstract

【課題】１つのシリーズ画像から、診断に必要な画像を提示することのできる仕組みを提供すること。【解決手段】シリーズ画像の指定を受け付け、第１のシリーズ画像に基づいて第２のシリーズ画像を生成し、生成された第２のシリーズ画像に対して、フィルタ処理を実行する。フィルタ処理が実行された第２のシリーズ画像に基づいて、第１のシリーズ画像で表示するボクセルの情報であるマスク情報を生成し、第１のシリーズ画像に対して、マスク情報を適用して表示するよう制御する。【選択図】図５

Description

１つのシリーズ画像から、診断に必要な画像を提示することのできる医用画像処理装置、医用画像処理装置の制御方法、およびプログラムに関する。

ＣＴ装置などのモダリティは、撮影により収集された投影データに対して再構成関数と畳込み演算を行い、逆投影処理をしてシリーズ画像を構成する。モダリティで構成されたシリーズ画像を医用画像処理装置がディスプレイに表示するよう制御することで、画像診断が行われる。

ＣＴ装置で出力されるシリーズ画像の分解能は、再構成関数の特性に依拠している。例えば、高周波成分が比較的強く現れる高空間分解能寄りの骨用関数、高周波成分が比較的弱く現れる低ノイズ寄りの軟部用関数、これらの中間的な性質を持つ標準関数などが、ＣＴ装置には用意されている。ユーザは目的に応じてこれらの異なる再構成関数により得られたシリーズ画像を用途により使い分けていることが下記の特許文献１に開示されている。

特開２００４−７３４３２号公報

分解能が高いシリーズ画像は、分解能が標準のシリーズ画像に比べて骨折などを医師が診断することに適しているが、その分ノイズなども多く、診断に必要な部位の抽出などが行いにくかった。そのため、より部位の抽出が容易なシリーズ画像である、分解能が標準であるシリーズ画像を用いて診断を行うことが多かった。

高分解能のシリーズ画像と分解能が標準のシリーズ画像との２つを、あらかじめ医用画像処理装置がＣＴ装置から取得してあれば、両者のシリーズ画像を医師に提示することができる。しかしながら医用画像処理装置がＣＴ装置で出力されたシリーズ画像を、分解能が標準のシリーズ画像だけしか取得していなかったり、分解能が高いシリーズ画像しか取得していなかったりした場合には、上述のことができなかった。

そこで本発明の目的は、１つのシリーズ画像から、診断に必要な画像を提示することのできる仕組みを提供することである。

上記の目的を達成するために本発明の医用画像処理装置は、シリーズ画像の指定を受け付ける受付手段と、前記受付手段で受け付けた前記第１のシリーズ画像に基づいて第２のシリーズ画像を生成する画像生成手段と、前記画像生成手段で生成された前記第２のシリーズ画像に対して、フィルタ処理を実行する実行手段と、前記実行手段でフィルタ処理が実行された前記第２のシリーズ画像に基づいて、前記第１のシリーズ画像で表示するボクセルの情報であるマスク情報を生成するマスク情報生成手段と、前記第１のシリーズ画像に対して、前記マスク情報生成手段で生成された前記マスク情報を適用して表示するよう制御する表示制御手段とを備えることを特徴とする。

本発明によれば、１つのシリーズ画像から、診断に必要な画像を提示することができる。

本実施形態における医用画像処理装置１００のハードウェア構成を示す構成図である。本実施形態における医用画像処理装置１００の機能構成を示す構成図である。第１の実施形態における詳細な処理の流れを説明するフローチャートである。設定画面４００の画面例である。第１の実施形態における処理の流れを模式的に示す模式図である。第１の実施形態における処理の流れを模式的に示す模式図である。実行画面７００の画面例である。第２の実施形態における詳細な処理の流れを説明するフローチャートである。第２の実施形態における処理の流れを模式的に示す模式図である。標準分解能の画像に対してマスク情報を適用せずにエッジ強調処理を実行した場合の画像の例である。

本発明を実施するための第１の実施形態について、以下、図面を参照しながら説明を行う。なお、本実施形態では、モダリティ１０００の例としてＣＴ（ＣｏｍｐｕｔｅｄＴｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置を例として説明するが、本発明はＭＲＩ（ＭａｇｎｅｔｉｃＲｅｓｏｎａｎｃｅＩｍａｇｉｎｇ）装置などの他のモダリティであってもよいものとする。

図１は本発明の実施形態における医用画像処理装置１００のハードウェア構成を説明する図である。尚、図１の医用画像処理装置１００のハードウェアの構成は一例であり、用途や目的に応じて様々な構成例がある。

医用画像処理装置１００は、ＣＰＵ２０１、ＲＡＭ２０２、ＲＯＭ２０３、システムバス２０４、入力コントローラ２０５、ビデオコントローラ２０６、メモリコントローラ２０７、通信Ｉ／Ｆコントローラ２０８、入力デバイス２０９、ディスプレイ２１０、外部メモリ２１１等を備える。

ＣＰＵ２０１は、システムバス２０４に接続される各デバイスやコントローラを統括的に制御する。

ＲＡＭ２０２は、ＣＰＵ２０１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。ＣＰＵ２０１は、処理の実行に際して必要なプログラム等をＲＡＭ２０２にロードして、プログラムを実行することで各種動作を実現するものである。

ＲＯＭ２０３あるいは外部メモリ２１１には、ＣＰＵ２０１の制御プログラムであるＢＩＯＳ（ＢａｓｉｃＩｎｐｕｔ／ＯｕｔｐｕｔＳｙｓｔｅｍ）やオペレーティングシステムや、各種装置の実行する機能を実現するために必要な後述する各種プログラム等が記憶されている。

入力コントローラ２０５は、キーボードやマウス等のポインティングデバイス（入力デバイス２０９）からの入力を制御する。

ビデオコントローラ２０６はディスプレイ２１０等の表示装置の表示を制御する。ディスプレイ２１０（表示部）は例えばＣＲＴや液晶ディスプレイである。

メモリコントローラ２０７は、ブートプログラム、ブラウザソフトウェア、各種のアプリケーション、フォントデータ、ユーザファイル、各種データ等を記憶するハードディスクやフレキシブルディスク或いはＰＣＭＣＩＡカードスロットにアダプタを介して接続されるカード型メモリ等の外部メモリ２１１へのアクセスを制御する。

尚、ＣＰＵ２０１は、例えばＲＡＭ２０２内の表示情報用領域へアウトラインフォントの展開（ラスタライズ）処理を実行することにより、ディスプレイ２１０上での表示を可能としている。また、ＣＰＵ２０１は、ディスプレイ２１０上の不図示のマウスカーソル等でのユーザ指示を可能とする。

本実施形態の医用画像処理装置１００が後述する各種処理を実行するために用いられる各種プログラム等はそれぞれ外部メモリ２１１（記憶手段に相当する）に記憶されており、必要に応じてＲＡＭ２０２にロードされることにより、ＣＰＵ２０１によって実行されるものである。さらに、本発明に係るプログラムが用いる定義ファイルや各種情報テーブル、医用画像等は外部メモリ２１１に格納されている。尚、医用画像は外部サーバ等に記憶されており、医用画像処理装置１００が外部サーバから医用画像を取得するような構成としてもよい。

以上で、図１に示す医用画像処理装置１００のハードウェア構成の説明を終了する。

次に図２を用いて医用画像処理装置１００の機能構成について説明を行う。

医用画像処理装置１００は、画像取得部１０１、画像記憶部１０２、画像生成部１０３、表示制御部１０４を備える。

画像取得部１０１は、モダリティ１０００からシリーズ画像を含む医用画像を取得する機能部である。画像記憶部１０２は、画像取得部１０１で取得された医用画像を記憶する機能部である。画像生成部１０３は、画像記憶部１０２に記憶された医用画像にもとづいて、診断用の画像を生成する機能部である。表示制御部１０４は、画像生成部１０３で生成された画像を表示するよう制御する機能部である。

以上、図２に示す医用画像処理装置１００の機能構成の説明を終了する。

次に本実施形態の詳細な処理の流れを図３のフローチャートを用いて説明する。

ステップＳ３０１では、医用画像処理装置１００のＣＰＵ２０１が、シリーズ画像の指定を受け付ける（受付手段に相当する）。例えば図４に示す設定画面４００をディスプレイ２１０に表示する。設定画面４００には、入力項目４０２、入力項目４０３が存在し、入力項目４０２または入力項目４０３に対してシリーズ画像を一意に示す情報を入力デバイスなどにより入力させることで、ユーザからシリーズ画像の指定を受け付ける。シリーズ画像の指定の受け付け方法はこの方法以外でも構わない。本実施形態では、便宜上、入力項目４０２に入力されたシリーズ画像を基準画像とし、入力項目４０３に入力されたシリーズ画像をマスク用画像として説明する。

ステップＳ３０２では、医用画像処理装置１００のＣＰＵ２０１が、画像処理の実行指示を受け付けたか否かを判定する。例えば、設定画面４００に表示されている実行指示ボタン４０１の押下を受け付けた場合に画像処理の実行指示を受け付けたと判定する。画像処理の実行指示を受け付けたと判定された場合には処理をステップＳ３０３に進め、そうでない場合には画像処理の実行指示を受け付けるまで待機する。

ステップＳ３０３では、医用画像処理装置１００のＣＰＵ２０１が、ステップＳ３０１で指定を受け付けたシリーズ画像の数を判定し、シリーズ画像が一つの場合には処理をステップＳ３０９に進め、シリーズ画像が二つの場合には処理をステップＳ３０４に進める。このように、指定を受け付けたシリーズ画像の数に応じて処理を異ならせることによって、ユーザがシリーズ画像の数を意識せずとも、適切な画像処理を行うことのできる仕組みを提供することができる。

ステップＳ３０４では、医用画像処理装置１００のＣＰＵ２０１が、ステップＳ３０１で指定を受け付けた基準画像（入力項目４０２）を外部メモリ２１１から読み込む。

ステップＳ３０５では、医用画像処理装置１００のＣＰＵ２０１が、ステップＳ３０１で指定を受け付けたマスク用画像（入力項目４０３）を外部メモリ２１１から読み込む。基準画像とマスク用画像とは、互いに撮像条件が異なり、同一部位が撮影された画像とする。例えば再構成関数の異なるシリーズ画像や、造影・非造影のシリーズ画像である。

ステップＳ３０６では、医用画像処理装置１００のＣＰＵ２０１が、ステップＳ３０５で読み込んだ基準画像について、領域の抽出を行う。領域の抽出は、例えばＣＴ値に基づいて骨の領域を抽出したり、手動でユーザが領域を抽出したりしてもよい。

ステップＳ３０７では、医用画像処理装置１００のＣＰＵ２０１が、ステップＳ３０１で指定を受け付けた基準画像（入力項目４０２）を外部メモリ２１１から読み込む。基準画像の例としては例えば、図５に示す基準画像Ａである。図５、図６は、ステップＳ３０３でシリーズ画像の数が一つであると判定された場合の、本実施形態における画像処理とそれにより得られた画像を模式的に示す図である。図５は判定されたシリーズ画像が高分解能のシリーズ画像を例として説明する図であり、図６は判定されたシリーズ画像が標準分解能であるシリーズ画像を例として説明する図である。

ステップＳ３０８では、医用画像処理装置１００のＣＰＵ２０１が、ステップＳ３０１で指定を受け付けた基準画像（入力項目４０２）を、マスク用画像として複製する（画像生成手段に相当する）。このマスク用画像は、フィルタ処理などを実行するための画像である。マスク用画像の例としては図５に示すマスク用画像Ａである。

ステップＳ３０６やステップＳ３０７で読み込まれた画像は、実行画面７００Ａの画像表示領域７０１に表示される。例えば図７に示すように実行画面７００Ａには、画像表示領域７０１、基準画像ボタン７０２、マスク用画像ボタン７０３、フィルタ表示欄７０４、標準偏差７０５、半径７０６、コピーボタン７０７が存在する。基準画像ボタン７０２がユーザから選択されると、画像表示領域７０１に標準画像が表示され、マスク用画像ボタン７０３がユーザから選択されると、画像表示領域７０１にマスク用画像が表示される。このようにユーザはボタンを押下することで、ボタンに対応する画像を切り替えて表示させることができる。図７の実行画面７００Ａは基準画像ボタン７０２が押下された状態の実行画面であり、実行画面７００Ｂはマスク用画像ボタン７０３が押下された状態の実行画面である。フィルタ表示欄７０４はマスク用画像に適用するためのフィルタが表示されており、標準偏差７０５と半径７０６はフィルタのパラメータを示す領域であり、パラメータを変更可能にユーザからの入力を受け付けることが可能である。コピーボタン７０７については後述する。

ステップＳ３０９では、医用画像処理装置１００のＣＰＵ２０１が、ステップＳ３０１で指定を受け付けた基準画像のＤＩＣＯＭ情報を参照し、ＤＩＣＯＭ情報に含まれる再構成関数の分解能の情報に基づいて、適当なフィルタを特定する。具体的には、ＤＩＣＯＭ情報に含まれる分解能の情報が高分解能を示す情報である場合には、平滑化処理を行うためのフィルタを特定する。高分解能の情報から平滑化処理が特定される理由としては、基準画像が分解能の高い画像であるならば、平滑化処理を実行することで仮想的に分解能を落とし、ノイズの影響を除去することで必要な領域を抽出しやすくすることが必要な処理であると推測できるためである。また、ＤＩＣＯＭ情報に含まれる分解能の情報が、標準の分解能を示す情報である場合には、エッジ強調処理を行うためのフィルタを特定する。分解能が高分解能の画像に比べて低い、標準の分解能と情報に基づいてエッジ強調処理が特定される理由としては、エッジ強調処理を実行することで仮想的に高分解能の画像を作成し、より診断しやすい画像を生成すること望まれていると推測できるためである。このように、ＤＩＣＯＭ情報に含まれる情報に基づいて自動的に適切なフィルタを特定することで、ユーザが適切なフィルタを特定して指定する手間を軽減することができる。フィルタの特定の際には、平滑化であれば標準偏差７０５の値や半径７０６の値などについても自動的に特定するなど、標準偏差７０５の値や半径７０６の値などの、フィルタにかかるパラメータの値も自動的に特定するようにすればより、ユーザの手間を軽減させることもできる。

ステップＳ３１０では、医用画像処理装置１００のＣＰＵ２０１が、ステップＳ３０１で指定を受け付けた基準画像のＤＩＣＯＭ情報を参照し、ＤＩＣＯＭ情報に含まれる再構成関数の分解能が高いか低いかを判定する。高分解能であると判定された場合には処理をステップＳ３１１に進め、標準分解能以下であると判定された場合には処理をステップＳ３１２に進める。

ステップＳ３１１では、医用画像処理装置１００のＣＰＵ２０１が、ステップＳ３０９で特定されたフィルタを、ステップＳ３０８で生成されたマスク用画像に対して適用し、フィルタ処理を実行する（実行手段に相当する）。図５を例に説明する。マスク用画像Ａに対してフィルタを適用した後の画像が、マスク用画像Ｂである。このように、フィルタを適用する前に存在していたノイズが低減されており、マスク用画像Ｂはマスク用画像Ａに比べて、例えば骨などの部位を抽出しやすい状態となっている。ユーザからフィルタのパラメータの変更を受け付けて、フィルタを適用するようにしてもよい。

ステップＳ３１２では、医用画像処理装置１００のＣＰＵ２０１が、ステップＳ３０９で特定されたフィルタを、ステップＳ３０７で読み込んだ基準画像に対して適用する。図６を例に説明する。図６の基準画像ＰがステップＳ３０７で読み込んだ基準画像、ステップＳ３０８で複製されたシリーズ画像がマスク用画像Ｐである。基準画像Ｐは部位の抽出はし易いが、分解能は標準であることからより精密な医師の診断のためにはより分解能が高い方が望まれている。ステップＳ３０９で特定されたフィルタ（分解能が標準であるためエッジ強調処理のフィルタ）が、ステップＳ３１２で基準画像Ｐに対して適用されたシリーズ画像が、基準画像Ｑである。

このように、ステップＳ３０９で特定されたフィルタが適用すべきシリーズ画像が、分解能の高さに応じて決定されるため、ユーザの手間をより軽減させることができる。

ステップＳ３１３では、医用画像処理装置１００のＣＰＵ２０１が、マスク用画像を用いて、領域の抽出を行う。図５では、領域の抽出を行った結果が、マスク用画像Ｃである。マスク用画像Ｃでは骨が抽出されている。領域の抽出方法は、ユーザの指定によるものでもよいし、リージョングローイング法やＣＴ値の閾値による抽出などの手法を用いて自動化してもよい。一方、図６では、マスク用画像Ｐを用いて領域の抽出を行う。マスク用画像Ｐでは骨を抽出する。

ステップＳ３１４では、医用画像処理装置１００のＣＰＵ２０１が、実行画面７００Ａのコピーボタン７０７の押下を受け付けたか否かを判定する。コピーボタン７０７の押下を受け付けたと判定した場合には処理をステップＳ３１５に進め、そうでない場合にはコピーボタン７０７の押下を受け付けるまで待機する。

ステップＳ３１５では、医用画像処理装置１００のＣＰＵ２０１が、ステップＳ３０６または、ステップＳ３１３においてマスク用画像で抽出された領域に対応するボクセルを表示させるための情報であるマスク情報を生成する（マスク情報生成手段に相当する）。マスク情報は、表示すべきボクセルの位置だけを記憶する情報でもよいし、全ボクセルについて表示するか否かのフラグからなる情報にしてもよい。

ステップＳ３１６では、医用画像処理装置１００のＣＰＵ２０１が、ステップＳ３１５で生成されたマスク情報を、基準画像に対して適用する。図５で説明をする。マスク用画像Ｃから生成されたマスク情報を、基準画像Ａに対して適用した結果が、基準画像Ｂである。基準画像Ｂは、高分解能で診断がしやすい画像でありながら、必要な部位のみが表示されているため、診断の効率向上に繋がる画像となっている。分解能が高いシリーズ画像から、仮想的に標準分解能の画像を生成することで、必要な部位が抽出された高分解能のシリーズ画像を求めることができる。まとめると、診断に必要な部位が抽出しにくい高分解能の再構成関数を用いて再構成されたシリーズ画像しか医用画像処理装置１００に記憶されていなかった場合でも、仮想的に部位を抽出しやすいシリーズ画像を作成し、そのシリーズ画像から求められたマスク情報を、高分解能で再構成されたシリーズ画像に対して適用することができるものである。

図６で説明する。マスク用画像Ｐから生成されたマスク情報を、基準画像Ｑに対して適用して得られる画像が、基準画像Ｒである。基準画像Ｒは、標準分解能の画像から仮想的に作られた画像である。基準画像Ｒは、高分解能で診断がしやすい画像でありながら、必要な部位のみが表示されているため、診断の効率向上になる画像となっている。

このように図６では、分解能が標準のシリーズ画像だけで、仮想的に分解能が高いシリーズ画像を生成することができる。分解能が標準のシリーズ画像に対して本実施形態のようにマスク情報を適用せずに、エッジ強調処理を実行した場合には、図１０のような画像が得られる。マスク情報を適用せずにエッジ強調処理をすることにより、ノイズのようなものが発生してしまう。このように分解能が標準のシリーズ画像であっても仮想的に高分解能のシリーズ画像を求めることができる。

つまり、１つの再構成関数で再構成されたシリーズ画像しか存在しない場合であっても他の再構成関数で再構成されたかのような画像を生成することができる。

また、ユーザからコピーボタンの押下を受け付けるだけで、マスク用画像からマスク情報を作成し、作成されたマスク用情報をマスク用画像とは異なるシリーズ画像である標準画像に対して半自動的に適用することができるため、従来のようにマスク情報を生成して保存し、保存されたマスク情報を適用すべき医用画像を読みだしてマスク情報を適用するという手間を軽減させることができる。つまり、第１のシリーズ画像から生成されたマスク情報を第２のシリーズ画像に対して適用するという処理を一つのボタンで実現することができるため、ユーザの作業効率の向上に寄与するという効果がある。

ステップＳ３１７では、医用画像処理装置１００のＣＰＵ２０１が、実行画面７００の基準画像ボタン７０２とマスク用画像ボタン７０３とのいずれのボタンの押下を受け付けたかを判定する。基準画像ボタン７０２の押下を受け付けたと判定された場合には処理をステップＳ３１８に進め、マスク用画像ボタン７０３の押下を受け付けたと判定された場合には処理をステップＳ３１９に進める。

ステップＳ３１８では、医用画像処理装置１００のＣＰＵ２０１が、ステップＳ３１６でマスク情報が適用された基準画像を画像表示領域７０１に表示する。

ステップＳ３１９では、医用画像処理装置１００のＣＰＵ２０１が、ステップＳ３０５で読み込まれたマスク用画像、または、ステップＳ３０８で複製されたマスク用画像を画像表示領域７０１に表示する。（表示制御手段に相当する）
ステップＳ３２０では、医用画像処理装置１００のＣＰＵ２０１が、終了指示を受け付けたか否かを判定する。終了指示を受け付けたと判定された場合には処理を終了させ、そうでない場合には処理をステップＳ３１７に戻す。

以上で図３に示すフローチャートの説明を終了し、第１の実施形態の説明を終了する。

次に第２の実施形態について図８および図９を用いて説明する。第１の実施形態では、ステップＳ３０１で指定を受け付けたシリーズ画像が、標準分解能のシリーズ画像と、高分解能のシリーズ画像とを例として説明をした。本実施形態では、標準分解能のシリーズ画像と、高分解能のシリーズ画像に限らず、造影されたシリーズ画像と、造影されていないシリーズ画像でも発明を適用できることを開示するものである。第１の実施形態とは、医用画像処理装置のハードウェア構成、機能構成などは同様のものとし、シリーズ画像が、造影されたシリーズ画像と造影されていないシリーズ画像である場合の処理について図８のフローチャートと図９とを用いて説明する。

図８は第２の実施形態の処理の流れを説明するフローチャートである。以下、図に沿って第２の実施形態の処理の流れを説明する。

ステップＳ８０１からステップＳ８０２の処理は、図３のステップＳ３０１からステップＳ３０２と処理の内容は同様であるため説明を省略する。

図９は、造影されたシリーズ画像と、造影されていないシリーズ画像に関して、第２の実施形態により得られる画像を模式的に示す図である。

ステップＳ８０１で指定された基準画像を基準画像Ｘ、マスク用画像をマスク用画像Ｘとして説明する。基準用画像Ｘは、造影剤が投与された状態の被検体の下肢のシリーズ画像であり、マスク用画像Ｘは、造影剤が投与されていない状態の該被検体の下肢のシリーズ画像である。従来、造影された血管と骨のＣＴ値が近いため、マスク用画像Ｘから骨を除去された画像を作成することは手間であった。

ステップＳ８０３からステップＳ８０４は、図３のステップＳ３０４からステップＳ３０５と処理の内容は同様であるため説明を省略する。

ステップＳ８０５では、医用画像処理装置１００のＣＰＵ２０１が、フィルタの指定を受け付ける。受け付けるフィルタとは例えば平滑化やエッジ強調などがある。

ステップＳ８０６では、医用画像処理装置１００のＣＰＵ２０１が、ステップＳ８０５で指定を受け付けたフィルタ（平滑化処理）を、ステップＳ８０４で読み込んだマスク用画像Ｘに対して適用する。フィルタを適用した後のマスク用画像の例が、図９のマスク用画像Ｙである。なお、ステップＳ８０５、ステップＳ８０６は必須の構成ではない。

ステップＳ８０７では、医用画像処理装置１００のＣＰＵ２０１が、ステップＳ８０６で適用されたマスク用画像Ｙを用いて、領域の抽出を行う。図９に示すように例えば骨に相当する領域を抽出する。抽出された後のマスク用画像Ｚを図９に示す。

ステップＳ８０８では、医用画像処理装置１００のＣＰＵ２０１が、実行画面７００のコピーボタン７０７の押下を受け付けたか否かを判定する。コピーボタン７０７の押下を受け付けたと判定した場合には処理をステップＳ８０９に進め、そうでない場合にはコピーボタン７０７の押下を受け付けるまで待機する。

ステップＳ８０９では、医用画像処理装置１００のＣＰＵ２０１が、ステップＳ８０７においてマスク用画像Ｚで抽出された領域に対応するボクセルを表示させるための情報であるマスク情報を生成する。マスク情報は、表示すべきボクセルの位置だけを記憶する情報でもよいし、全ボクセルについて表示するか否かのフラグからなる情報にしてもよい。図９の場合には、骨に相当するボクセルを非表示にし、骨に相当するボクセル以外を表示するマスク情報を生成する。

ステップＳ８１０では、医用画像処理装置１００のＣＰＵ２０１が、ステップＳ８０９で生成されたマスク情報を、基準画像Ｘに対して適用する。マスク情報が適用された基準画像Ｘが、図９に示す基準画像Ｙである。このように、ユーザはコピーボタン７０７を押下するだけで、マスク用画像Ｚで生成されたマスク情報を、異なるシリーズ画像である基準画像Ｘに対して適用することができ、診断の効率化に繋がるという効果がある。

ステップＳ８１１からステップＳ８１４までの処理は第１の実施形態と処理の内容は同様であるため説明を省略する。

以上、第２の実施形態の説明を終了する。

以上で本発明の実施形態の説明を終了する。なお、ＣＴ装置の再構成関数の例として、分解能で説明をしたが、分解能以外の指標でも本発明は適用可能である。

本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記憶媒体等としての実施形態も可能であり、具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用してもよいし、また、１つの機器からなる装置に適用してもよい。なお、本発明は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムを、システム或いは装置に直接、或いは遠隔から供給するものを含む。そして、そのシステム或いは装置の情報処理装置が前記供給されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される場合も本発明に含まれる。

したがって、本発明の機能処理を情報処理装置で実現するために、前記情報処理装置にインストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明は、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も含まれる。

その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等の形態であってもよい。

プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷなどがある。また、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−Ｒ）などもある。

その他、プログラムの供給方法としては、クライアントコンピュータのブラウザを用いてインターネットのホームページに接続する。そして、前記ホームページから本発明のコンピュータプログラムそのもの、若しくは圧縮され自動インストール機能を含むファイルをハードディスク等の記録媒体にダウンロードすることによっても供給できる。

また、本発明のプログラムを構成するプログラムコードを複数のファイルに分割し、それぞれのファイルを異なるホームページからダウンロードすることによっても実現可能である。つまり、本発明の機能処理を情報処理装置で実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるＷＷＷサーバも、本発明に含まれるものである。

また、本発明のプログラムを暗号化してＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に格納してユーザに配布し、所定の条件をクリアしたユーザに対し、インターネットを介してホームページから暗号化を解く鍵情報をダウンロードさせる。そして、ダウンロードした鍵情報を使用することにより暗号化されたプログラムを実行して情報処理装置にインストールさせて実現することも可能である。

また、情報処理装置が、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される。その他、そのプログラムの指示に基づき、情報処理装置上で稼動しているＯＳなどが、実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。

さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、情報処理装置に挿入された機能拡張ボードや情報処理装置に接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれる。その後、そのプログラムの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現される。

なお、前述した実施形態は、本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。即ち、本発明はその技術思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。

１００医用画像処理装置
２０１ＣＰＵ
２０２ＲＡＭ
２０３ＲＯＭ
２０４システムバス
２０５入力コントローラ
２０６ビデオコントローラ
２０７メモリコントローラ
２０８通信Ｉ／Ｆコントローラ
２０９キーボード
２１０ディスプレイ
２１１外部メモリ

Claims

シリーズ画像の指定を受け付ける受付手段と、
前記受付手段で受け付けた第１のシリーズ画像に基づいて第２のシリーズ画像を生成する画像生成手段と、
前記画像生成手段で生成された前記第２のシリーズ画像に対して、フィルタ処理を実行する実行手段と、
前記実行手段でフィルタ処理が実行された前記第２のシリーズ画像に基づいて、前記第１のシリーズ画像で表示するボクセルの情報であるマスク情報を生成するマスク情報生成手段と、
前記第１のシリーズ画像に対して、前記マスク情報生成手段で生成された前記マスク情報を適用して表示するよう制御する表示制御手段と
を備えることを特徴とする医用画像処理装置。
シリーズ画像の指定を受け付ける受付手段と、
前記受付手段で受け付けた第１のシリーズ画像に基づいて第２のシリーズ画像を生成する画像生成手段と、
前記画像生成手段で生成された前記第１のシリーズ画像に対して、フィルタ処理を実行する実行手段と、
前記第２のシリーズ画像に基づいて、前記第１のシリーズ画像で表示するボクセルの情報であるマスク情報を生成するマスク情報生成手段と、
前記第１のシリーズ画像に対して、前記マスク情報生成手段で生成された前記マスク情報を適用して表示するよう制御する表示制御手段と
を備えることを特徴とする医用画像処理装置。
前記受付手段で受け付けた前記シリーズ画像のＤＩＣＯＭ情報を取得する取得手段と、
前記取得手段で取得された前記ＤＩＣＯＭ情報に基づいて、前記実行手段で実行されるフィルタを特定する特定手段と
を更に備えることを特徴とする請求項１または２に記載の医用画像処理装置。
前記フィルタ処理は、平滑化処理またはエッジ強調処理であることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
前記第１のシリーズ画像と、前記第２のシリーズ画像との表示の切り替え指示を受け付ける切替受付手段を更に備え、
前記表示制御手段は、前記切替受付手段で受け付けた前記切り替え指示に応じて、前記第１のシリーズ画像と、前記第２のシリーズ画像とを切り替えて表示すること
を特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
前記受付手段で受け付けたシリーズ画像の数を判定する判定手段を更に備え、
前記判定手段で前記シリーズ画像の数が一つであると判定された場合には、前記画像生成手段は前記第１のシリーズ画像に基づいた第２のシリーズ画像を生成し、前記判定手段で前記シリーズ画像の数が二つ以上であると判定された場合には、当該第２のシリーズ画像を生成せず、前記受付手段で受け付けたシリーズ画像を前記第２のシリーズ画像とすること
を特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
シリーズ画像の指定を受け付ける受付ステップと、
前記受付ステップで受け付けた第１のシリーズ画像に基づいて第２のシリーズ画像を生成する画像生成ステップと、
前記画像生成ステップで生成された前記第２のシリーズ画像に対して、フィルタ処理を実行する実行ステップと、
前記実行ステップでフィルタ処理が実行された前記第２のシリーズ画像に基づいて、前記第１のシリーズ画像で表示するボクセルの情報であるマスク情報を生成するマスク情報生成ステップと、
前記第１のシリーズ画像に対して、前記マスク情報生成ステップで生成された前記マスク情報を適用して表示するよう制御する表示制御ステップと
を含むことを特徴とする医用画像処理装置の制御方法。
医用画像処理装置を、
シリーズ画像の指定を受け付ける受付手段と、
前記受付手段で受け付けた第１のシリーズ画像に基づいて第２のシリーズ画像を生成する画像生成手段と、
前記画像生成手段で生成された前記第２のシリーズ画像に対して、フィルタ処理を実行する実行手段と、
前記実行手段でフィルタ処理が実行された前記第２のシリーズ画像に基づいて、前記第１のシリーズ画像で表示するボクセルの情報であるマスク情報を生成するマスク情報生成手段と、
前記第１のシリーズ画像に対して、前記マスク情報生成手段で生成された前記マスク情報を適用して表示するよう制御する表示制御手段
として機能させることを特徴とするプログラム。
シリーズ画像の指定を受け付ける受付ステップと、
前記受付ステップで受け付けた第１のシリーズ画像に基づいて第２のシリーズ画像を生成する画像生成ステップと、
前記画像生成ステップで生成された前記第１のシリーズ画像に対して、フィルタ処理を実行する実行ステップと、
前記第２のシリーズ画像に基づいて、前記第１のシリーズ画像で表示するボクセルの情報であるマスク情報を生成するマスク情報生成ステップと、
前記第１のシリーズ画像に対して、前記マスク情報生成ステップで生成された前記マスク情報を適用して表示するよう制御する表示制御ステップと
を含むことを特徴とする医用画像処理装置の制御方法。
医用画像処理装置を、
シリーズ画像の指定を受け付ける受付手段と、
前記受付手段で受け付けた第１のシリーズ画像に基づいて第２のシリーズ画像を生成する画像生成手段と、
前記画像生成手段で生成された前記第１のシリーズ画像に対して、フィルタ処理を実行する実行手段と、
前記第２のシリーズ画像に基づいて、前記第１のシリーズ画像で表示するボクセルの情報であるマスク情報を生成するマスク情報生成手段と、
前記第１のシリーズ画像に対して、前記マスク情報生成手段で生成された前記マスク情報を適用して表示するよう制御する表示制御手段
として機能させることを特徴とするプログラム。