JP2020516413A - 3d画像をカラーで結合するシステム及び方法 - Google Patents

3d画像をカラーで結合するシステム及び方法 Download PDF

Info

Publication number
JP2020516413A
JP2020516413A JP2019556353A JP2019556353A JP2020516413A JP 2020516413 A JP2020516413 A JP 2020516413A JP 2019556353 A JP2019556353 A JP 2019556353A JP 2019556353 A JP2019556353 A JP 2019556353A JP 2020516413 A JP2020516413 A JP 2020516413A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
array
density
density array
processed
row
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2019556353A
Other languages
English (en)
Other versions
JP6854919B2 (ja
Inventor
サマニエゴ,レイモンド
トミッチ,ジョン,エル.
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Raytheon Co
Original Assignee
Raytheon Co
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Raytheon Co filed Critical Raytheon Co
Publication of JP2020516413A publication Critical patent/JP2020516413A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6854919B2 publication Critical patent/JP6854919B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T19/00Manipulating 3D models or images for computer graphics
    • G06T19/20Editing of 3D images, e.g. changing shapes or colours, aligning objects or positioning parts
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T15/003D [Three Dimensional] image rendering
    • G06T15/08Volume rendering
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T15/003D [Three Dimensional] image rendering
    • G06T15/50Lighting effects
    • G06T15/506Illumination models
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/60Rotation of whole images or parts thereof
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10024Color image
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10072Tomographic images
    • G06T2207/10081Computed x-ray tomography [CT]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20212Image combination
    • G06T2207/20224Image subtraction
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004Biomedical image processing
    • G06T2207/30096Tumor; Lesion
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2210/00Indexing scheme for image generation or computer graphics
    • G06T2210/41Medical

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Architecture (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Abstract

透過性放射線を用いて3次元スキャンを実行することによって取得されたデータを可視化するシステム及び方法が提供される。スキャンから、各ロー(未加工)密度アレイが3次元アレイである複数のロー密度アレイが形成される。例えば2つのロー密度アレイ間の差分を取ることといった1つ以上の処理によって、処理された密度アレイが形成され、処理された密度アレイが回転され、処理された密度アレイに前方照明アレイが乗算され、そして、処理された密度アレイが平面上に投影されて、画像が形成される。この投影を行うことは、各々が画像のピクセルに対応する一組のベクトルの各々について、複数の統計のうちの1つ以上を計算することを含み、該複数の統計は、ベクトル平均、ベクトル最大、及びベクトル標準偏差を含む。

Description

本発明に従った実施形態の1つ以上の態様は、撮像に関し、より具体的には、被写体の内部構造を表す画像を表示することに関する。
コンピュータアキシャル断層撮影(computerized axial tomography;CAT)スキャンは、例えば患者などの被写体の内部構造についての情報を取得するために使用され得る診断手順である。CATスキャンは、がんの徴候を検出するために用いられることがある。例えば膵臓など一部の臓器におけるがんは、体内での臓器の位置と周囲組織の均一性とに起因して、CATスキャンで検出することが困難であり得る。これらの特徴は、CATスキャン画像内で認知可能な細部を減少させてしまい得る。
故に、CATスキャンからのデータを処理するための改良されたシステム及び方法が望まれる。
本開示の実施形態の態様は、例えば透過性放射線を用いて、1つ以上の3次元スキャンを実行することによって取得されたデータを可視化するシステム及び方法に向けられる。スキャンから、各ロー(未加工)密度アレイが3次元アレイである複数のロー密度アレイが形成される。例えば2つのロー密度アレイ間の差分を取ることといった1つ以上の処理によって、処理された密度アレイが形成され、処理された密度アレイが回転され、処理された密度アレイに前方照明(front-lighting)アレイが乗算され、そして、処理された密度アレイが平面上に投影されて、画像が形成される。この投影を行うことは、各々が画像のピクセルに対応する一組のベクトルの各々について、複数の統計のうちの1つ以上を計算することを含み、該複数の統計は、ベクトル平均、ベクトル最大、及びベクトル標準偏差を含む。
本発明の一実施形態によれば、スキャンデータを可視化する方法が提供され、当該方法は、複数のロー密度アレイから第1の処理された密度アレイを形成し、前記第1の処理された密度アレイ及び前記ロー密度アレイの各々が、複数のアレイ要素を持つ3次元アレイであり、前記複数のロー密度アレイの各々の各要素が、被写体のスキャン部分の密度を表し、前記第1の処理された密度アレイを平面上に投影して、複数のピクセル位置に複数の第1ピクセル値を形成し、前記投影を行うことは、各ピクセルについてベクトルを形成し、該ベクトルは、前記第1の処理された密度アレイの前記複数のアレイ素子のうちの、前記平面に対して垂直であり且つそのピクセル位置を通る直線、に沿ったアレイ素子に対応し、各ベクトルについて複数の統計を計算し、各ベクトルについて、前記複数の統計の統計値の加重和として、前記第1ピクセル値を計算する、ことを含み、そして、対応する前記第1ピクセル値に等しい第1の値を各ピクセルが持つ複数のピクセルを有する画像を表示する、ことを含む。
一実施形態において、前記複数の統計は、ベクトル平均、ベクトル最大、及びベクトル標準偏差からなる群から選択される2つの統計を含み、当該方法は更に、前記複数のロー密度アレイから第2の処理された密度アレイを形成し、前記第2の処理された密度アレイを前記平面上に投影して、前記複数のピクセル位置に複数の第2ピクセル値を形成し、前記複数のロー密度アレイから第3の処理された密度アレイを形成し、前記第3の処理された密度アレイを前記平面上に投影して、前記複数のピクセル位置に複数の第3ピクセル値を形成する、ことを含み、前記画像を表示することは、前記画像の各ピクセルを、対応する前記第1ピクセル値に比例する第1色強度、対応する前記第2ピクセル値に比例する第2色強度、及び対応する前記第3ピクセル値に比例する第3色強度で表示することを含む。
一実施形態において、前記複数のロー密度アレイから前記第1の処理された密度アレイを形成することは、前記複数のロー密度アレイのうちの第1のロー密度アレイを、前記複数のロー密度アレイのうちの第2のロー密度アレイから減算することを含み、前記複数のロー密度アレイから前記第2の処理された密度アレイを形成することは、前記第1のロー密度アレイを、前記複数のロー密度アレイのうちの第3のロー密度アレイから減算することを含み、前記複数のロー密度アレイから前記第3の処理された密度アレイを形成することは、前記第1のロー密度アレイを、前記複数のロー密度アレイのうちの第4のロー密度アレイから減算することを含む。
一実施形態において、前記第1のロー密度アレイは、前記被写体への造影剤の導入前に行われたスキャンの結果であり、前記第2のロー密度アレイは、前記被写体への造影剤の導入後に第1の時間間隔で行われたスキャンの結果であり、前記第3のロー密度アレイは、前記被写体への造影剤の導入後に第2の時間間隔で行われたスキャンの結果であり、前記第4のロー密度アレイは、前記被写体への造影剤の導入後に第3の時間間隔で行われたスキャンの結果であり、前記第2の時間間隔は前記第1の時間間隔よりも長く、前記第3の時間間隔は前記第2の時間間隔よりも長い。
一実施形態において、前記複数のロー密度アレイから前記第1の処理された密度アレイを形成することは、前記複数のロー密度アレイのうちの第1のロー密度アレイを、前記複数のロー密度アレイのうちの第2のロー密度アレイから減算して、第3の処理された密度アレイを形成し、前記第3の処理された密度アレイを、前記第1のロー密度アレイの前記3次元のうちの1つに対して平行な軸の周りで第1の角度にわたって回転させて、第4の処理された密度アレイを形成する、ことを含む。
一実施形態において、前記軸は前記平面に対して平行である。
一実施形態において、前記第3の処理された密度アレイは、複数の2次元スライスで構成され、各スライスが、前記軸に対して垂直な2次元アレイであり、前記第3の処理された密度アレイの前記回転を行うことは、前記スライスの各々を前記第1の角度にわたって回転させて、前記第4の処理された密度アレイの対応するスライスを形成することを含む。
一実施形態において、前記第3の処理された密度アレイのスライスの前記回転を行うことは、前記第3の処理された密度アレイの該スライスの複数の要素から、前記第4の処理された密度アレイの対応するスライスの要素の値を補間することを含む。
一実施形態において、前記補間することは双一次補間法を用いることを含む。
一実施形態において、各ベクトルが、前記第1の処理された密度アレイの1次元サブアレイであり、前記平面は、前記アレイの前記3次元のうちの第1の次元に垂直であり、前記1次元サブアレイは前記第1の次元に沿っている。
一実施形態において、前記第1の処理された密度アレイの前記形成を行うことは、第1のロー密度アレイを第2のロー密度アレイから減算することによって第3の処理された密度アレイを形成し、該第3の処理された密度アレイは、複数の2次元スライスで構成され、各スライスが、前記平面に対して垂直な2次元アレイであり、各スライスに、要素ごとに、前記スライスと同じ次元を持つ前方照明アレイを乗算し、前記平面に対して垂直な直線に沿って前記第3の処理された密度アレイから離隔された仮想観察点に近い方の前記前方照明アレイの第1のアレイ要素は、前記仮想観察点から遠い方の前記前方照明アレイの第2のアレイ要素の値よりも小さい値を持つ、ことを含む。
一実施形態において、前記前方照明アレイの要素のうち連続したサブセット内で、前記前方照明アレイの前記要素の各々が、該要素の第1座標の二乗に比例する値を持ち、前記第1座標は、前記平面に対して垂直な方向における座標である。
一実施形態において、前記前方照明アレイの要素のうち第1の連続したサブセット内で、前記前方照明アレイの前記要素の各々が、該要素の第1座標の4乗に比例する値を持ち、前記第1座標は、前記平面に対して垂直な方向における座標である。
一実施形態において、当該方法は、前記前方照明アレイの要素のうち前記第1の連続したサブセットを含み、閾値を超える第1座標を持つ前記前方照明アレイの前記要素の各々が、ゼロの値を持つ。
本発明の一実施形態によれば、被写体の内部を見たものを生成するシステムが提供され、当該システムは、透過性放射線で前記被写体をスキャンして、前記被写体中の前記透過性放射線の透過率を測定するスキャナと、プロセッシング回路と、ディスプレイと、を含み、前記プロセッシング回路は、複数のロー密度アレイから第1の処理された密度アレイを形成し、前記第1の処理された密度アレイ及び前記ロー密度アレイの各々が、複数のアレイ要素を含む3次元アレイであり、前記複数のロー密度アレイの各々の各要素が、スキャンされた被写体の密度を表し、前記第1の処理された密度アレイを平面上に投影して、複数のピクセル位置に複数の第1ピクセル値を形成し、前記投影を行うことは、各ピクセルについてベクトルを形成し、該ベクトルは、前記第1の処理された密度アレイの前記複数のアレイ素子のうちの、前記平面に対して垂直であり且つそのピクセル位置を通る直線、に沿ったアレイ素子に対応し、各ベクトルについて複数の統計を計算し、各ベクトルについて、前記複数の統計の統計値の加重和として、前記第1ピクセル値を計算する、ことを含み、そして、対応する前記第1ピクセル値に等しい第1の値を各ピクセルが持つ複数のピクセルを含む画像を表示する、ように構成される。
一実施形態において、前記複数の統計は、ベクトル平均、ベクトル最大、及びベクトル標準偏差からなる群から選択される2つの統計を含み、前記複数のロー密度アレイからの前記第1の処理された密度アレイの前記形成を行うことは、前記複数のロー密度アレイのうちの第1のロー密度アレイを、前記複数のロー密度アレイのうちの第2のロー密度アレイから減算して、第3の処理された密度アレイを形成し、前記第3の処理された密度アレイを、前記第1のロー密度アレイの前記3次元のうちの1つに対して平行な軸の周りで第1の角度にわたって回転させて、第4の処理された密度アレイを形成する、ことを含む。
一実施形態において、前記第3の処理された密度アレイは、複数の2次元スライスで構成され、各スライスが、前記軸に対して垂直な2次元アレイであり、前記第3の処理された密度アレイの前記回転を行うことは、前記スライスの各々を前記第1の角度にわたって回転させて、前記第4の処理された密度アレイの対応するスライスを形成することを含む。
一実施形態において、前記第1の処理された密度アレイの前記形成を行うことは、第1のロー密度アレイを第2のロー密度アレイから減算することによって第3の処理された密度アレイを形成し、該第3の処理された密度アレイは、複数の2次元スライスで構成され、各スライスが、前記平面に対して垂直な2次元アレイであり、各スライスに、要素ごとに、前記スライスと同じ次元を持つ前方照明アレイを乗算し、前記平面に対して垂直な直線に沿って前記第3の処理された密度アレイから離隔された仮想観察点に近い方の前記前方照明アレイの第1のアレイ要素は、前記仮想観察点から遠い方の前記前方照明アレイの第2のアレイ要素の値よりも小さい値を持つ、ことを含む。
一実施形態において、前記前方照明アレイの要素のうち連続したサブセット内で、前記前方照明アレイの前記要素の各々が、該要素の第1座標の二乗に比例する値を持ち、前記第1座標は、前記平面に対して垂直な方向における座標である。
本発明の一実施形態によれば、被写体の内部を見たものを生成するシステムが提供され、当該システムは、プロセッシング回路と、ディスプレイと、を含み、前記プロセッシング回路は、複数のロー密度アレイから第1の処理された密度アレイを形成し、前記第1の処理された密度アレイ及び前記ロー密度アレイの各々が、複数のアレイ要素を含む3次元アレイであり、前記複数のロー密度アレイの各々の各要素が、スキャンされた被写体の密度を表し、前記第1の処理された密度アレイを平面上に投影して、複数のピクセル位置に複数の第1ピクセル値を形成し、前記投影を行うことは、各ピクセルについてベクトルを形成し、該ベクトルは、前記第1の処理された密度アレイの前記複数のアレイ素子のうちの、前記平面に対して垂直であり且つそのピクセル位置を通る直線、に沿ったアレイ素子に対応し、各ベクトルについて複数の統計を計算し、各ベクトルについて、前記複数の統計の統計値の加重和として、前記第1ピクセル値を計算する、ことを含み、そして、対応する前記第1ピクセル値に等しい第1の値を各ピクセルが持つ複数のピクセルを含む画像を表示する、ように構成される。
特徴、態様、及び実施形態を、添付の図面とともに説明する。
本発明の一実施形態に従った、被写体の内部の画像を生成するシステムである。 本発明の一実施形態に従った、被写体の内部の画像を生成する方法のフローチャートである。
添付の図面に関連して以下に記載される詳細な説明は、本発明に従って提供される3次元撮像データを表示するシステム及び方法の例示的な実施形態の説明として意図したものであり、本発明が構築又は利用され得る最良の形態を表すことを意図したものではない。ここでの記載は、図示する実施形態に関連して本発明の特徴を説明する。しかしながら、理解されるべきことには、同じ又は等価な機能及び構造が、やはり本発明の精神及び範囲に包含されることが意図される異なる実施形態によって達成されてもよい。本明細書中の別のところに示されるように、似通った参照符号は、同様の要素又は機構を指し示すことを意図したものである。
コンピュータアキシャル断層撮影(CAT)スキャンは、被写体(例えば、患者)が、放射線源からの透過性(例えば、X線)放射線で幾つかの方向から照射され、そして、各インスタンスにて、透過した放射線のロー(未加工)スキャン画像が検出器によって形成されて、各々が2次元アレイとして表され得る複数のロースキャン画像が形成される手順である。放射線は、異なる種類の物質内では異なる率で減衰され、従って、各画像内の各点は、放射線源から検出器へと放射線がそれに沿って進行した経路上の物質の組成の減衰率に依存した、透過した放射線強度に対応し得る。複数のロースキャン画像の組み合わせから、被写体の“密度”の3次元モデルが形成され得る。ここでCATスキャンに関して使用されるとき、“密度”は、透過性放射線の局所的な減衰率を指す。本開示においては、ヒト患者のCATスキャンの文脈で例が説明されるが、本発明は、それに限定されるものではなく、一部の実施形態では、例えば磁気共鳴撮像スキャン若しくは陽電子放出断層撮影スキャンなどの、3次元密度データを提供する他の種類のスキャン、又はヒト患者以外の被写体のスキャンが同様にして処理され得る。他の実施形態では、例えば、空間的にサブボクセルレベルまで3次元でレジストレーションされる複数のスキャンであって、それらのスキャンの値の間に、3色表示に役立つ差異が存在する複数のスキャン、を生成する別のスキャン方法が使用される。他の種類のスキャンの場合には、密度が然るべく定義され、例えば、陽電子放出断層撮影スキャンの場合、密度は、ベータプラス放出によって崩壊する核の密度とし得る。ここで使用されるとき、用語“被写体”は、スキャンされ得る如何なるものをも含み、限定することなく、ヒト患者、動物、植物、無生物、及びこれらの組み合わせを包含する。
撮像される被写体がヒト患者(又は他の生物)であるとき、一部の組織の密度を選択的に変化させるために造影剤が使用され(例えば、患者に注入され又は患者によって摂取され)得る。造影剤は、例えば、比較的不透明(すなわち、透過性放射線に対して比較的不透明)な物質を含み得る。結果として、造影剤を含む組織の密度が増加されることができ、それは、組織内の造影剤の濃度に依存する程度まで増加され得る。図1は、一実施形態に従った、スキャンを実行して結果を処理及び表示するシステムのブロック図を示している。このシステムは、スキャナ110と、プロセッシング回路115(更に詳細に後述する)と、画像を表示する又はムービーの形態で画像のシーケンスを表示するディスプレイ120と、システムを操作するため及び表示される画像の処理に影響を及ぼすパラメータを設定するためにオペレータ(例えば、放射線医)が使用し得る例えばキーボード又はマウスなどの1つ以上の入力装置125とを含んでいる。なお、プロセッシング回路115、ディスプレイ120、及び入力装置125は、単一システムの一部であってもよいし、あるいは、例えば、プロセッシング回路115が、ディスプレイ120及び入力装置125とは別個であって、それらに通信可能に結合されるなどの、分散システムであってもよい。一部の実施形態において、サーバが画像を格納し、クライアントが画像を呼び出し、画像処理が、サーバ上若しくはクライアント上、又はそれら双方で実行される。
複数のスキャンが実行され、一緒に分析され得る。例えば、造影剤が注入される前に最初のスキャンが実行され、そして、造影剤の注入後の様々な時点(例えば、一定間隔)で、造影剤の濃度が変化するにつれて、幾つかの後続スキャンが実行され得る。当初に造影剤の濃度が上昇する速さ、到達されるピーク濃度、及びその後に造影剤の濃度が低下する速さは全て、組織の種類に依存し得る。
一部の実施形態において、診断ツールとしてのCATスキャンの使用を支援するためにCATスキャンデータから画像を生成することには、様々な方法が使用され得る。例えば、4つのスキャンの組からカラームービーを形成するために、図2に示して以下で更に詳細に説明する一連のステップすなわち“アクト”が使用され得る。一部の実施形態では、4つよりも多数又は少数のスキャンが使用される。一部の実施形態において、3次元スキャンデータを含むアレイが、アクト205にて(スキャナ110から、ロースキャン画像をロー密度アレイへと変換するプロセッシング回路115の一部を介して、又は、プロセッシング回路115にて実行されてこの変換を行うプロセスを介して)受信され、アクト210にて、差分を形成するように減算され、アクト215にて、(オプションのバイアス付加の後に)フィルタリングされ、クリッピングされ得る。その結果が、次いで、アクト220にて回転され、アクト225にて前方照明プロセスにかけられ、そして、アクト230にて平面上に投影され得る。幾つかのそのような投影(例えば、3つの投影)が、アクト235にて組み合わされて、カラー画像(例えば、3つの投影がカラー画像の赤、緑、及び青の成分に対応する)を形成し得る。アクト220−230を繰り返すことによってカラー画像のシーケンス(各々が、例えば、僅かに異なる角度に回転されている)が形成され、次いで、アクト240にてムービー(例えば、スキャンされた被写体が回転していることを示すムービー)へと結合され得る。アクト245にて、このムービーがオペレータに表示され得る。アクト205−240は、プロセッシング回路115によって実行され得る。
リスト1にリスト化されるコードは、ムービーとして見られ得る画像のシーケンスを生成するためのMATLAB(登録商標)コードを示している。リスト1のコードは、入力として、複数のCATスキャンデータファイルを受信する。sample_patient_1_a3_no_filt.mat、sample_patient_2_a3_no_filt.mat、sample_patient_3_a3_no_filt.mat、及びsample_patient_4_a3_no_filt.matというファイルの各々が、変数a3にて、ここで“ロー密度アレイ”(例えば、第1のロー密度アレイ、第2のロー密度アレイ、第3のロー密度アレイ、及び第4のロー密度アレイ)として参照している3次元アレイを規定する。各ロー密度アレイの各要素が、その要素の座標に対応する患者の物理的位置にある小さいボリュームすなわち“ボクセル”内の組織の密度を表す。
これらの(3次元)ロー密度アレイは、(2次元)ロースキャン画像から、例えば、スキャンされる被写体(例えば、患者)の密度を3次元で推測するためのデコンボリューションプロセスを用いて生成され得る(その後、アクト205で受信され得る)。1つめのファイルは、造影剤が患者に注入される前に実行されたスキャンからのデータを含み、残りの3つのファイルは、造影剤が患者に注入された後に2分間隔で実行されたスキャンからのデータを含み得る。しかしながら、理解されるべきことには、造影剤の使用は要求されるものではなく、及び/又は他のタイミング間隔又は画像数が使用されてもよい。例えば、単一のスキャンから、更に詳細に後述する方法を用いて、単色投影及び単色ムービーが形成されてもよい。リスト1の第34−41行は、4つのデータファイルを読み込んで、それぞれの3次元アレイを4つのそれぞれの変数scan1、scan2、scan3、及びscan4にコピーする作用を持つ。リスト1の第43−45行にて、第1のスキャン(造影剤なしで撮影)が、他の3つのスキャンの各々から減算(例えば、要素ごとに減算)されて、3つの密度アレイすなわち“処理された”密度アレイを、それぞれ、変数scan21、scan31、及びscan41に形成する。ここで使用されるとき、“処理された密度アレイ”は、1つ以上のロー密度アレイから直接的又は間接的に形成されて、画像上への投影を形成するため又は更なる処理によって他の処理された密度アレイを形成するために使用される任意の3次元密度アレイである。ロー密度アレイ又は他の処理された密度アレイを(一部はオプションとし得る1つ以上のプロセッシングステップによって)処理することから得られる処理された密度アレイは、それらを互いに区別するために、第1の処理された密度アレイ、第2の処理された密度アレイ、第3の処理された密度アレイ、第4の処理された密度アレイ、第5の処理された密度アレイ、第6の処理された密度アレイなどとして参照され得る。
上述のように、各密度アレイの各ボクセルは、被写体内(例えば、患者内)の或る物理的位置に対応し得る。その位置は、X、Y、及びZ軸を有する3次元(例えば、デカルト)座標系における座標によって特定され得る。従って、全てのボクセルが、座標系の原点(患者内のどこかとし得る)に対するその位置(例えば、センチメートル単位又はミリメートル単位)によって指定され得るX、Y、及びZ座標を持ち得る。密度アレイの各要素は、3つの整数のタプル(すなわち3タプル)によってインデックス付けされることができ、各要素はまた、それが対応するボクセルの座標(簡潔さのために、これをアレイ要素の座標として参照することがある)によって識別され得る。この3タプルは、(x、y、z)と記述され得るとともに、1とNxとの間の範囲のxインデックス、1からNyの範囲のyインデックス、及び1からNzの範囲のzインデックスを含むことができ、ここで、Nx、Ny、Nzは、リスト1の第64行で規定されて、ロー密度アレイのサイズを記述する整数である。
リスト1の第50−52行にて、3つの差分スキャンであるscan21、scan31、及びscan41の各々が、3次元メジアンフィルタでフィルタリングされる。このフィルタ出力の各ボクセルは、フィルタ入力における対応するボクセルの周りm×m×m近傍の中央値とすることができ、変数“NMED”がスカラーmを含む。なお、リスト1の関数medfilt3()は、MATLAB(登録商標)に組み込まれた同じ名前の関数ではなく、同様の作用を持つ別の関数である(ベクトルの代わりに、NMEDのスカラー値を受け取る)。これら3つのフィルタ出力が、リスト1の後続部分での表示のために、それぞれの色に割り当てられる(変数redは赤に対応し、変数grnは緑に対応し、変数bluは青に対応する)。
第55−57行にて、カラー割り当てされたフィルタ出力のうち0未満の値を持つ要素がゼロに切り上げられ(すなわち“クリッピング”され)、第60−62行にて、3つの新たなアレイが(処理速度のため及び過剰なメモリ使用を回避するために単精度数に)初期化される。フィルタ及びカラー割り当てステップにおけるコントラストを調整するためにバイアス(可変バイアス)が使用されてもよく、例えば、クリッピング処理の前に負バイアスを加えることによって、低めの強度値がゼロに設定され得るようにすることができ、コントラストが上昇される。バイアスは、リスト1では−1050に設定されており、一部の実施形態において、バイアスは、例えば入力装置125を用いて、オペレータによって設定され、あるいは、使用される造影剤又は撮像される身体部分に基づき得る。
例えば、ヒト患者の縦軸(すなわち、高さ軸)はZ軸として、前後軸はX軸として、そして、左右軸はY軸として規定され得る。次いで、可変量だけ回転された3次元アレイの平面上への一連の投影として、一連の画像が形成され得る。各投影が、上記平面に対して垂直な直線(“模擬された観察方向”)に沿って患者から離隔される“仮想観察点”に位置する“仮想観察者”が、患者の内部の臓器が見えるように患者が部分的に透明であった場合に見ることができるものを近似し得る。例えば、組織密度を表すアレイが、Z軸を中心に回転されてY−Z平面上に投影されることで、患者が部分的に透明であった場合に、且つX軸に沿う模擬された観察方向から仮想観察者が患者を見ていて、回転プラットフォーム上で患者が仮想観察者の前に立っているとした場合に、仮想観察者が見ることができるものに対応する一連の画像を生成し得る。他の実施形態において、3次元アレイの回転軸は、Z軸の代わりにX軸又はY軸であってもよく、模擬された方向はY軸又はZ軸に沿っていてもよい。
リスト1では、(i)組織密度を表すアレイがその周りで回転される軸と、(ii)仮想観察者の観察方向との異なる組み合わせを特定するために、定数ROTXY、ROTXZ及びROTYZが使用されている。一部の実施形態において、模擬された観察方向は、回転軸に対して垂直であるように選択され(すなわち、処理された密度行列がその上に投影される平面が、回転軸に対して平行であるように選択され)、その結果、密度アレイが回転されるときに一部の臓器が他の臓器の前又は後ろを通るようになる。上記平面は、計算の容易さのために、システムの軸のうち1つに対して(及び処理された密度アレイの次元のうち1つに対して)垂直であるように選択され得る。この場合、投影は、一度に、処理された密度アレイの1つのベクトルに対して作用することができ、各ベクトルは、上記平面に対して垂直な1次元サブアレイである。他の実施形態において、上記平面は、上記平面に垂直であり且つ或るピクセル位置を通り抜ける各直線が、処理された密度アレイの3つの次元のいずれとも整列されることがないような任意の角度にあり、そのような場合、直線が通り抜けるピクセルへの投影を実行する前に、そのような直線の各々に沿った密度値のベクトルを形成するために補間が使用され得る。
各投影において、例えば特定の臓器などの特定の特徴又は例えば腫瘍などの異常の可視性を高めるために、重み付けが使用されてもよい。例えば、前面視において、高い密度を持ち得るが仮想観察者からいっそう遠くにある脊椎が、仮想観察者にいっそう近くにある臓器を覆い隠してしないで済むように、仮想観察者の近くにある特徴が強調され得るとともに、より遠くにある特徴が抑圧され得る。
リスト1の第70−72行は、組織密度を表すアレイがZ軸周りに回転されてY−Z平面上に投影される場合に対応する。回転軸がZ軸であり且つ模擬された観察方向がX軸に沿っているときに、仮想観察者のいっそう近くにある被写体部分を強調するために、変数front_lighting(前方照明)の重み付けアレイが使用され得る。例えば、第71及び72行は、Xインデックスの値の或る範囲(X方向の最初の120個の要素及び最後の50個の要素を除く範囲)にわたってXインデックスの4乗として変化し且つそれ以外ではゼロである(すなわち、X方向の最初の120個の要素及び最後の50個の要素はゼロである)ものであるX−Y平面内の2次元アレイ(すなわち、X方向に関連付けられた第1の座標及びY方向に関連付けられた第2の座標を有する)を形成している。斯くして、例えば、前面視において、脊椎が仮想観察者から最も離れた50個の要素内に完全に入る場合、回転された3次元アレイにアレイfront_lightingが乗算された後には、脊椎は投影から完全に除去されることができる。同様に、これまた高い密度と、それに対応した、内部器官を覆い隠す高い可能性とを有し得るものである患者の肋骨の一部が、仮想観察者に最も近い120個の要素内に配置されることがあるが、それも、第71及び72行のfront_lightingアレイの使用によって除去され得る。他の類似のfront_lightingアレイ(これは4乗としての代わりに2乗で変化する)が、Y軸周りの回転(第67行)又はX軸周りの回転(第69行)でZ方向に沿って観察するために形成されている。リスト1では、ROTXZ及びROTYZの場合に2乗重み付けが使用され、ROTXYの場合に4乗重み付けが使用されているが、他の実施形態では、回転軸及び模擬観察方向の任意の組み合わせとともに、どちらの種類の重み付け(又は例えば3条重み付けといった他の種類の重み付け)が使用されてもよい。
第87−169行は、各々が処理された密度アレイの異なる回転角度に関する(及び患者を通る異なる観察方向を模擬する)各繰り返し(イテレーション)で、一連の画像のうちの1つの画像を生成するループ(ここでは“角度ループ”として参照する)を規定している。角度の範囲及び角度の増分(インクリメント)は、第75−80行に規定されている。
各角度において、3つの処理された密度アレイ(赤、緑、及び青に対応する)の各々が、スライスインデックスnをインデックスとして第89−123行まで延びるforループ(ここでは“スライスループ”として参照する)にて、一度に1つのスライスで処理される。各スライスは、回転軸に沿った或る位置に対応するインデックスnの1つの値での、回転軸に対して垂直な2次元アレイである。例えば、Y軸周りの回転(第91−94行)の場合、XZ平面に対して平行なスライスが、処理された密度アレイred_temp、grn_temp、及びblu_tempの各々から抽出される。
次いで、これらのスライスの各々が、第106−108行での対応したimrotate()の呼び出しにて、現在の角度だけ回転される。MATLAB(登録商標)関数imrotate()は、関数の第1引数である2次元アレイを、第2引数で指定される角度にわたって、第3引数で指定されて、第4引数で指定されるサイズを持つ補間方法を用いて回転させる。第106−108行のコード例では、双一次(バイリニア)補間が指定されているとともに、値“crop”が、この関数から返されるアレイが、第1引数としてこの関数に渡されるアレイと同じサイズであることを指定している。
第110−122行にて、これらのスライスから3つの新たな3次元アレイが組み立てられるとともに、仮想観察者に近い方にある3次元アレイの部分を強調するために前方照明が適用される。前方照明は、回転された各スライスに、(上述のように)仮想観察者の方で大きめの値を含み得るものであるアレイfront_lightingを乗算することによって遂行される。このアレイも、上述のように、一部の要素に値0を含むことができ、これは、スライスのゼロ領域(例えば、観察者から最も遠いボクセル群のストライプ内にあるもの、及び/又は、仮想観察者に最も近いボクセル群のストライプ内にあるもの)を設定する効果を有し得る。
3つの“単色(モノクロ)”アレイred_im、grn_im、及びblu_imが、第128−130行(Z軸に対して平行な観察方向の場合、すなわち、ROTXZ又はROTYZのいずれかの場合)又は第150−152行(X軸に対して平行な観察方向の場合、すなわち、ROTXZの場合)で形成される。各単色アレイの各ピクセルは、観察方向に対して平行であり且つそのピクセル位置を通り抜けるボクセルのベクトルの最大3つの統計の加重和に等しく設定され、上記3つの統計は、ベクトル平均、ベクトル最大、及びベクトル標準偏差である。例えば、第128行を参照するに、アレイred_imの座標(27,52)にあるピクセル(ここでは例示の目的で、任意の値として座標27及び52を使用している)が、1からNzまでの範囲のインデックスnで座標(27,53,n)を持つボクセルのベクトルの3つの統計(すなわち、ベクトル平均、ベクトル最大、及びベクトル標準偏差)の加重和として形成される。ボクセルのこのベクトルは、観察方向に対して平行であるとともに、単色アレイred_imを形成するために3次元アレイred1がその上に投影された平面に対して垂直である。MATLAB(登録商標)関数mean()は、その第1引数であるアレイの平均をその第2引数である次元に沿って計算して、第1引数であるアレイよりも1つ少ない次元を持つアレイを返す。例えば、3次元アレイの場合、第3の次元(例えば、Z次元)に沿った平均は2次元アレイであり、該2次元アレイの各要素は、上記3次元アレイ内での、Z軸に対して平行な対応するベクトルの平均である。同様に、MATLAB(登録商標)関数max()及びstd()は、それぞれ、入力アレイ内のベクトルの最大値のアレイ又は入力アレイ内の対応するベクトルの標準偏差(例えば、サンプル標準偏差)のアレイを返す。重みc1、c2、及びc3は、関心のある被写体部分の可視性を高めるため及び関心のない部分を抑圧するために、(例えば、システム設計者によって、システムによって自動的に、又は、操作中に好適なユーザインタフェースを介してユーザによって)選択され得る。例えば、ある特定の臓器が他の組織よりも速く造影剤を吸収することがあり、結果として、その臓器は、造影剤の注入後の最初のスキャンで、他の組織よりも有意に高い密度を持ち得る。これは、その臓器を通る抜けるベクトルに関して大きい値の標準偏差をもたらすことができ、そして、投影において標準偏差が重く重み付けられる場合(すなわち、c3が比較的高く設定される場合)、その臓器は、各投影において、造影剤の注入後の最初のスキャンに対応する色にて、明るい領域として現れ得る。
第132−140行及び第144−147行は、(リスト1のコードに他の変更が加えられるときの)診断に使用されるコードの行であり、リスト1のコードの実行には影響を及ぼさない。
第157−159行にて、各ピクセルが第1ピクセル値(例えば、赤色強度)、第2ピクセル値(例えば、緑色強度)、及び第3ピクセル値(例えば、青色強度)を持つ複数のピクセルを有するカラー画像が形成される。カラー画像は、3次元アレイcol_imに組み立てられ、その最初の2つの次元はピクセル座標に対応し、その最後の次元(1、2、又は3の値をとる)は3つの色(例えば、それぞれ、赤、緑、及び青)に対応する。col_imの3つの色成分は、3つの“単色”アレイred_im、grn_im、blu_imである。
リスト1の第161−167行は、現在のカラー画像を1つのフレームとしてムービーに追加し、該ムービーは、再生されるときに、角度ループによって生成された一連の画像を表示することになり、結果として、該ムービーは、スキャンされた被写体を回転軸周りで回転させて示すことになる。gainと名付けられた変数が、画像の(及びムービーの)明るさを調節する。この変数は、第11行で設定されているが、他の実施形態では、例えば入力装置125を用いて、オペレータによって設定される。
リスト1
1 % 複数のCATスキャンを読み込み、それらのスキャンを積み重ねることによって3D画像を形成する
2 % 複数のスキャンをカラーで結合し、3D画像を2Dプロット上にレンダリングする
3 % イニシャル画像をその他から減算して、望ましくないものの一部を除去する
4 % 例えば肋骨などを返す
5
6 clear
7 close all
8
9 % コントラスト設定
10 bias = -1050;
11 gain = 0.3;
12
13 % 減算する第1の画像の量を選択する(0-1)
14 subtraction_fraction = 0;
15
16 ROTXY = 1;
17 ROTXZ = 2;
18 ROTYZ = 3;
19
20 % このラン(run)での回転の方向を選択する
21 rot_axis = ROTXY;
22
23 % 3D画像を2Dに投影するのに使用される統計に関する重みを選択する
24 c1 = 0;
25 c2 = 1;
26 c3 = 0;
27 c4 = 0;
28
29 % メジアンフィルタ(3次元フィルタ)の幅を選択する
30 NMED = 3;
31
32 % スキャンを読み込む
33
34 load sample_patient_1_a3_no_filt.mat
35 scan1 = a3;
36 load sample_patient_2_a3_no_filt.mat
37 scan2 = a3;
38 load sample_patient_3_a3_no_filt.mat
39 scan3 = a3;
40 load sample_patient_4_a3_no_filt.mat
41 scan4 = a3;
42
43 scan21=scan2-subtraction_fraction*scan1;
44 scan31=scan3-subtraction_fraction*scan1;
45 scan41=scan4-subtraction_fraction*scan1;
46
47 [Nx,Ny,Nz] = size(scan21);
48
49 % バイアスし、フィルタリングし、そして、色に割り当てる
50 red = medfilt3(scan21+bias,NMED);
51 grn = medfilt3(scan31+bias,NMED);
52 blu = medfilt3(scan41+bias,NMED);
53
54 % ゼロ未満のものをクリッピング
55 red = max(red,0);
56 grn = max(grn,0);
57 blu = max(blu,0);
58
59 % アレイを初期化
60 red1=zeros(size(red),'single');
61 grn1=zeros(size(grn),'single');
62 blu1=zeros(size(blu),'single');
63
64 [Nx,Ny,Nz] = size(red);
65
66 if rot_axis == ROTXZ
67 front_lighting = ones(Nx,1) * (1:Nz).^2;
68 elseif rot_axis == ROTYZ
69 front_lighting = ones(Ny,1) * (1:Nz).^2;
70 elseif rot_axis == ROTXY
71 front_lighting = [zeros(1,120) (Nx-120-50:-1:1) zeros(1,50)]' * ones(1,Ny);
72 front_lighting = front_lighting.^4 ./ Nx/Nx/Nx;
73 end
74
75 ANG_LIMIT = 90;
76
77 ANG_STEP = round( ANG_LIMIT/45);
78
79 ang_array = [(0:-ANG_STEP:-ANG_LIMIT),...
80 (-ANG_LIMIT+1:ANG_STEP:ANG_LIMIT),(ANG_LIMIT-1:-ANG_STEP:1)];
81
82 img_count = 0;
83
84 % 多数の観察角度にわたってループさせて、3D画像が以下のように観察され得るようにする
85 % 多数の2D画像にてスクリーン上に投影される
86
87 for ang = ang_array
88
89 for n = 1 : Ny*(rot_axis==ROTXZ) + Nx*(rot_axis==ROTYZ) + Nz*(rot_axis==ROTXY)
90
91 if rot_axis == ROTXZ
92 red_temp = squeeze( red(:,n,:) );
93 grn_temp = squeeze( grn(:,n,:) );
94 blu_temp = squeeze( blu(:,n,:) );
95 elseif rot_axis == ROTYZ
96 red_temp = squeeze( red(n,:,:) );
97 grn_temp = squeeze( grn(n,:,:) );
98 blu_temp = squeeze( blu(n,:,:) );
99 elseif rot_axis == ROTXY
100 red_temp = squeeze( red(:,:,n) );
101 grn_temp = squeeze( grn(:,:,n) );
102 blu_temp = squeeze( blu(:,:,n) );
103 end
104
105 % 観察のために3つの軸のいずれかでスクリーン上で画像を回転させる
106 red_tempr = imrotate(red_temp,ang,'bilinear','crop');
107 grn_tempr = imrotate(grn_temp,ang,'bilinear','crop');
108 blu_tempr = imrotate(blu_temp,ang,'bilinear','crop');
109
110 if rot_axis == ROTXZ
111 red1(:,n,:) = red_tempr .* front_lighting;
112 grn1(:,n,:) = grn_tempr .* front_lighting;
113 blu1(:,n,:) = blu_tempr .* front_lighting;
114 elseif rot_axis == ROTYZ
115 red1(n,:,:) = red_tempr .* front_lighting;
116 grn1(n,:,:) = grn_tempr .* front_lighting;
117 blu1(n,:,:) = blu_tempr .* front_lighting;
118 elseif rot_axis == ROTXY
119 red1(:,:,n) = red_tempr .* front_lighting;
120 grn1(:,:,n) = grn_tempr .* front_lighting;
121 blu1(:,:,n) = blu_tempr .* front_lighting;
122 end
123 end
124
125 if rot_axis == ROTXZ || rot_axis == ROTYZ
126
127 % 統計を用いて画像を3Dから2Dへと投影
128 red_im =
squeeze(c1*mean(red1,3)+c2*max(red1,[],3)+c3*std(red1,[],3));
129 grn_im =
squeeze(c1*mean(grn1,3)+c2*max(grn1,[],3)+c3*std(grn1,[],3));
130 blu_im =
squeeze(c1*mean(blu1,3)+c2*max(blu1,[],3)+c3*std(blu1,[],3));
131
132 col_im(:,:,1) = red_im;
133 col_im(:,:,2) = grn_im;
134 col_im(:,:,3) = blu_im;
135
136 if rot_axis == ROTXZ
137 image(max(0,min(1,gain*col_im/mean(red_im(:)))))
138 else
139 image(max(0,min(1,gain*col_im/mean(red_im(:)))))
140 end
141
142 elseif rot_axis == ROTXY
143
144 front_lighting1 = zeros(size(red1));
145 for z = 1 : Nz
146 front_lighting1(:,:,z) = front_lighting;
147 end
148
149 % 統計を用いて画像を3Dから2Dへと投影
150 red_im =
squeeze(c1*mean(red1,1)+c2*max(red1,[],1)+c3*std(red1,[],1))';
151 grn_im =
squeeze(c1*mean(grn1,1)+c2*max(grn1,[],1)+c3*std(grn1,[],1))';
152 blu_im =
squeeze(c1*mean(blu1,1)+c2*max(blu1,[],1)+c3*std(blu1,[],1))';
153 end
154
155 % 画像をMatlab RGBアレイに入れる 1=red, 2=grn, 3=blu in 3rd dimension
156 % imresizeを用いてスクリーン上で拡大する
157 col_im(:,:,1) = imresize(red_im,850/size(red_im,1),'bicubic');
158 col_im(:,:,2) = imresize(grn_im,850/size(red_im,1),'bicubic');
159 col_im(:,:,3) = imresize(blu_im,850/size(red_im,1),'bicubic');
160
161 image(max(0,min(1,gain*col_im/mean(red_im(:)))))
162 truesize
163 drawnow
164
165 img_count = img_count + 1;
166
167 Mov(img_count) = getframe;
168
169 end
用語“プロセッシング回路”は、ここでは、データ又はデジタル信号を処理するために使用されるハードウェア、ファームウェア、及びソフトウェアの如何なる組み合わせをも含むように使用される。プロセッシング回路ハードウェアは、例えば、特定用途向け集積回路(ASIC)、汎用又は専用の中央演算処理ユニット(CPU)、デジタル信号プロセッサ(DSP)、グラフィックスプロセッシングユニット(GPU)、及び例えばフィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)などのプログラム可能なロジックデバイスを含み得る。プロセッシング回路においては、ここで使用されるとき、各機能は、その機能を実行するように構成されたハードウェア、すなわち、ハードワイヤードのハードウェア、又は、非一時的記憶媒体に格納された命令を実行するように構成された、例えばCPUなどの、もっと汎用のハードウェア、のいずれかによって実行される。プロセッシング回路は、単一のプリント配線基板(PWB)上に製造されてもよいし、幾つかの相互接続されたPWBにわたって分散されてもよい。プロセッシング回路は、他の複数のプロセッシング回路を含んでいてもよく、例えば、プロセッシング回路は、PWB上で相互接続されたFPGA及びCPUという2つのプロセッシング回路を含んでいてもよい。プロセッシング回路は、地理的に離隔されて、例えばインターネットなどのネットワークによって接続された、複数のプロセッシングユニットを含み得る。
理解されることには、ここでは用語“第1の”、“第2の”、“第3の”などが、様々な要素、コンポーネント、領域、アレイ、及び/又はセクションを記述するために使用されることがあるが、これらの要素、コンポーネント、領域、層、及び/又はセクションは、これらの用語によって限定されるべきでない。これらの用語は、単に、1つの要素、コンポーネント、領域、層又はセクションを、別の要素、コンポーネント、領域、アレイ又はセクションから区別するために使用される。故に、例えば、説明される第1の要素、コンポーネント、領域、アレイ又はセクションは、本発明概念の精神及び範囲から逸脱することなく、第2の要素、コンポーネント、領域、アレイ又はセクションと称されてもよい。
ここでは、3次元撮像データを表示するシステム及び方法の限られた実施形態を具体的に説明して図示したが、当業者には数多くの変更及び変形が明らかとなる。従って、理解されるべきことには、本発明の原理に従って使用される3次元撮像データを表示するシステム及び方法は、ここに具体的に記載したもの以外でも具現化され得る。本発明はまた、以下の請求項及びそれに均等なものにて定められる。

Claims (20)

  1. スキャンデータを可視化する方法であって、
    複数のロー密度アレイから第1の処理された密度アレイを形成し、前記第1の処理された密度アレイ及び前記ロー密度アレイの各々が、複数のアレイ要素を持つ3次元アレイであり、前記複数のロー密度アレイの各々の各要素が、被写体のスキャン部分の密度を表し、
    前記第1の処理された密度アレイを平面上に投影して、複数のピクセル位置に複数の第1ピクセル値を形成し、前記投影を行うことは、
    各ピクセルについてベクトルを形成し、該ベクトルは、前記第1の処理された密度アレイの前記複数のアレイ素子のうちの、前記平面に対して垂直であり且つそのピクセル位置を通る直線、に沿ったアレイ素子に対応し、
    各ベクトルについて複数の統計を計算し、
    各ベクトルについて、前記複数の統計の統計値の加重和として、前記第1ピクセル値を計算する、
    ことを有し、そして、
    対応する前記第1ピクセル値に等しい第1の値を各ピクセルが持つ複数のピクセルを有する画像を表示する、
    ことを有する方法。
  2. 前記複数の統計は、ベクトル平均、ベクトル最大、及びベクトル標準偏差からなる群から選択される2つの統計を有し、
    当該方法は更に、
    前記複数のロー密度アレイから第2の処理された密度アレイを形成し、
    前記第2の処理された密度アレイを前記平面上に投影して、前記複数のピクセル位置に複数の第2ピクセル値を形成し、
    前記複数のロー密度アレイから第3の処理された密度アレイを形成し、
    前記第3の処理された密度アレイを前記平面上に投影して、前記複数のピクセル位置に複数の第3ピクセル値を形成する、
    ことを有し、
    前記画像を表示することは、前記画像の各ピクセルを、対応する前記第1ピクセル値に比例する第1色強度、対応する前記第2ピクセル値に比例する第2色強度、及び対応する前記第3ピクセル値に比例する第3色強度で表示することを有する、
    請求項1に記載の方法。
  3. 前記複数のロー密度アレイから前記第1の処理された密度アレイを形成することは、前記複数のロー密度アレイのうちの第1のロー密度アレイを、前記複数のロー密度アレイのうちの第2のロー密度アレイから減算することを有し、
    前記複数のロー密度アレイから前記第2の処理された密度アレイを形成することは、前記第1のロー密度アレイを、前記複数のロー密度アレイのうちの第3のロー密度アレイから減算することを有し、
    前記複数のロー密度アレイから前記第3の処理された密度アレイを形成することは、前記第1のロー密度アレイを、前記複数のロー密度アレイのうちの第4のロー密度アレイから減算することを有する、
    請求項2に記載の方法。
  4. 前記第1のロー密度アレイは、前記被写体への造影剤の導入前に行われたスキャンの結果であり、
    前記第2のロー密度アレイは、前記被写体への造影剤の導入後に第1の時間間隔で行われたスキャンの結果であり、
    前記第3のロー密度アレイは、前記被写体への造影剤の導入後に第2の時間間隔で行われたスキャンの結果であり、
    前記第4のロー密度アレイは、前記被写体への造影剤の導入後に第3の時間間隔で行われたスキャンの結果であり、
    前記第2の時間間隔は前記第1の時間間隔よりも長く、前記第3の時間間隔は前記第2の時間間隔よりも長い、
    請求項3に記載の方法。
  5. 前記複数のロー密度アレイから前記第1の処理された密度アレイを形成することは、
    前記複数のロー密度アレイのうちの第1のロー密度アレイを、前記複数のロー密度アレイのうちの第2のロー密度アレイから減算して、第3の処理された密度アレイを形成し、
    前記第3の処理された密度アレイを、前記第1のロー密度アレイの前記3次元のうちの1つに対して平行な軸の周りで第1の角度にわたって回転させて、第4の処理された密度アレイを形成する、
    ことを有する、請求項1に記載の方法。
  6. 前記軸は前記平面に対して平行である、請求項5に記載の方法。
  7. 前記第3の処理された密度アレイは、複数の2次元スライスで構成され、各スライスが、前記軸に対して垂直な2次元アレイであり、前記第3の処理された密度アレイの前記回転を行うことは、前記スライスの各々を前記第1の角度にわたって回転させて、前記第4の処理された密度アレイの対応するスライスを形成することを有する、請求項5に記載の方法。
  8. 前記第3の処理された密度アレイのスライスの前記回転を行うことは、前記第3の処理された密度アレイの該スライスの複数の要素から、前記第4の処理された密度アレイの対応するスライスの要素の値を補間することを有する、請求項7に記載の方法。
  9. 前記補間することは双一次補間法を用いることを有する、請求項8に記載の方法。
  10. 各ベクトルが、前記第1の処理された密度アレイの1次元サブアレイであり、前記平面は、前記アレイの前記3次元のうちの第1の次元に垂直であり、前記1次元サブアレイは前記第1の次元に沿っている、請求項1に記載の方法。
  11. 前記第1の処理された密度アレイの前記形成を行うことは、
    第1のロー密度アレイを第2のロー密度アレイから減算することによって第3の処理された密度アレイを形成し、該第3の処理された密度アレイは、複数の2次元スライスで構成され、各スライスが、前記平面に対して垂直な2次元アレイであり、
    各スライスに、要素ごとに、前記スライスと同じ次元を持つ前方照明アレイを乗算し、前記平面に対して垂直な直線に沿って前記第3の処理された密度アレイから離隔された仮想観察点に近い方の前記前方照明アレイの第1のアレイ要素は、前記仮想観察点から遠い方の前記前方照明アレイの第2のアレイ要素の値よりも小さい値を持つ、
    ことを有する、請求項1に記載の方法。
  12. 前記前方照明アレイの要素のうち連続したサブセット内で、前記前方照明アレイの前記要素の各々が、該要素の第1座標の二乗に比例する値を持ち、前記第1座標は、前記平面に対して垂直な方向における座標である、請求項11に記載の方法。
  13. 前記前方照明アレイの要素のうち第1の連続したサブセット内で、前記前方照明アレイの前記要素の各々が、該要素の第1座標の4乗に比例する値を持ち、前記第1座標は、前記平面に対して垂直な方向における座標である、請求項11に記載の方法。
  14. 前記前方照明アレイの要素のうち前記第1の連続したサブセットを含む前記前方照明アレイの要素の第2の連続したサブセット内で、閾値を超える第1座標を持つ前記前方照明アレイの前記要素の各々が、ゼロの値を持つ、請求項13に記載の方法。
  15. 被写体の内部を見たものを生成するシステムであって、
    透過性放射線で前記被写体をスキャンして、前記被写体中の前記透過性放射線の透過率を測定するスキャナと、
    プロセッシング回路と、
    ディスプレイと、
    を有し、
    前記プロセッシング回路は、
    複数のロー密度アレイから第1の処理された密度アレイを形成し、前記第1の処理された密度アレイ及び前記ロー密度アレイの各々が、複数のアレイ要素を有する3次元アレイであり、前記複数のロー密度アレイの各々の各要素が、スキャンされた被写体の密度を表し、
    前記第1の処理された密度アレイを平面上に投影して、複数のピクセル位置に複数の第1ピクセル値を形成し、前記投影を行うことは、
    各ピクセルについてベクトルを形成し、該ベクトルは、前記第1の処理された密度アレイの前記複数のアレイ素子のうちの、前記平面に対して垂直であり且つそのピクセル位置を通る直線、に沿ったアレイ素子に対応し、
    各ベクトルについて複数の統計を計算し、
    各ベクトルについて、前記複数の統計の統計値の加重和として、前記第1ピクセル値を計算する、
    ことを有し、そして、
    対応する前記第1ピクセル値に等しい第1の値を各ピクセルが持つ複数のピクセルを有する画像を表示する、
    ように構成されている、
    システム。
  16. 前記複数の統計は、ベクトル平均、ベクトル最大、及びベクトル標準偏差からなる群から選択される2つの統計を有し、
    前記複数のロー密度アレイからの前記第1の処理された密度アレイの前記形成を行うことは、
    前記複数のロー密度アレイのうちの第1のロー密度アレイを、前記複数のロー密度アレイのうちの第2のロー密度アレイから減算して、第3の処理された密度アレイを形成し、
    前記第3の処理された密度アレイを、前記第1のロー密度アレイの前記3次元のうちの1つに対して平行な軸の周りで第1の角度にわたって回転させて、第4の処理された密度アレイを形成する、
    ことを有する、
    請求項15に記載のシステム。
  17. 前記第3の処理された密度アレイは、複数の2次元スライスで構成され、各スライスが、前記軸に対して垂直な2次元アレイであり、前記第3の処理された密度アレイの前記回転を行うことは、前記スライスの各々を前記第1の角度にわたって回転させて、前記第4の処理された密度アレイの対応するスライスを形成することを有する、請求項16に記載のシステム。
  18. 前記第1の処理された密度アレイの前記形成を行うことは、
    第1のロー密度アレイを第2のロー密度アレイから減算することによって第3の処理された密度アレイを形成し、該第3の処理された密度アレイは、複数の2次元スライスで構成され、各スライスが、前記平面に対して垂直な2次元アレイであり、
    各スライスに、要素ごとに、前記スライスと同じ次元を持つ前方照明アレイを乗算し、前記平面に対して垂直な直線に沿って前記第3の処理された密度アレイから離隔された仮想観察点に近い方の前記前方照明アレイの第1のアレイ要素は、前記仮想観察点から遠い方の前記前方照明アレイの第2のアレイ要素の値よりも小さい値を持つ、
    ことを有する、請求項15に記載のシステム。
  19. 前記前方照明アレイの要素のうち連続したサブセット内で、前記前方照明アレイの前記要素の各々が、該要素の第1座標の二乗に比例する値を持ち、前記第1座標は、前記平面に対して垂直な方向における座標である、請求項18に記載のシステム。
  20. 被写体の内部を見たものを生成するシステムであって、
    プロセッシング回路と、
    ディスプレイと、
    を有し、
    前記プロセッシング回路は、
    複数のロー密度アレイから第1の処理された密度アレイを形成し、前記第1の処理された密度アレイ及び前記ロー密度アレイの各々が、複数のアレイ要素を有する3次元アレイであり、前記複数のロー密度アレイの各々の各要素が、スキャンされた被写体の密度を表し、
    前記第1の処理された密度アレイを平面上に投影して、複数のピクセル位置に複数の第1ピクセル値を形成し、前記投影を行うことは、
    各ピクセルについてベクトルを形成し、該ベクトルは、前記第1の処理された密度アレイの前記複数のアレイ素子のうちの、前記平面に対して垂直であり且つそのピクセル位置を通る直線、に沿ったアレイ素子に対応し、
    各ベクトルについて複数の統計を計算し、
    各ベクトルについて、前記複数の統計の統計値の加重和として、前記第1ピクセル値を計算する、
    ことを有し、そして、
    対応する前記第1ピクセル値に等しい第1の値を各ピクセルが持つ複数のピクセルを有する画像を表示する、
    ように構成されている、
    システム。
JP2019556353A 2017-04-17 2018-01-29 3d画像をカラーで結合するシステム及び方法 Active JP6854919B2 (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US15/489,652 2017-04-17
US15/489,652 US10102682B1 (en) 2017-04-17 2017-04-17 System and method for combining 3D images in color
PCT/US2018/015693 WO2018194739A1 (en) 2017-04-17 2018-01-29 System and method for combining 3d images in color

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2020516413A true JP2020516413A (ja) 2020-06-11
JP6854919B2 JP6854919B2 (ja) 2021-04-07

Family

ID=61244689

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019556353A Active JP6854919B2 (ja) 2017-04-17 2018-01-29 3d画像をカラーで結合するシステム及び方法

Country Status (9)

Country Link
US (3) US10102682B1 (ja)
EP (2) EP4220568A1 (ja)
JP (1) JP6854919B2 (ja)
KR (1) KR102275334B1 (ja)
CN (1) CN110753954B (ja)
CA (1) CA3060256A1 (ja)
IL (1) IL270076B (ja)
TW (1) TWI676024B (ja)
WO (1) WO2018194739A1 (ja)

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10102682B1 (en) * 2017-04-17 2018-10-16 Raytheon Company System and method for combining 3D images in color
CN111164643A (zh) * 2017-08-14 2020-05-15 雷神公司 用于肿瘤检测的减法算法
US10265138B2 (en) * 2017-09-18 2019-04-23 MediVis, Inc. Methods and systems for generating and using 3D images in surgical settings
CN109345580B (zh) * 2018-10-23 2020-03-24 北京字节跳动网络技术有限公司 用于处理图像的方法和装置
US11062512B2 (en) 2019-08-09 2021-07-13 Raytheon Company System and method for generating 3D color representation of 2D grayscale images
US11475558B2 (en) 2019-11-13 2022-10-18 Raytheon Company Organ isolation in scan data
US11282209B2 (en) 2020-01-10 2022-03-22 Raytheon Company System and method for generating contours
US11562512B2 (en) 2020-12-09 2023-01-24 Raytheon Company System and method for generating and displaying contours
US11893745B2 (en) 2020-12-09 2024-02-06 Raytheon Company System and method for generating and displaying contours

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0454682A (ja) * 1990-06-22 1992-02-21 Toshiba Corp 立体画像処理方法及びその装置
JPH0515525A (ja) * 1991-07-15 1993-01-26 Toshiba Corp 画像位置修正方法
JPH0815415A (ja) * 1994-06-28 1996-01-19 Mitsubishi Electric Corp 距離測定装置
JP2001118057A (ja) * 1999-10-21 2001-04-27 Hitachi Medical Corp 透視像構成表示装置
US6519354B1 (en) * 1998-09-17 2003-02-11 Brigham And Women's Hospital, Inc. Method and apparatus for projecting MR angiographic data
JP2007275277A (ja) * 2006-04-06 2007-10-25 Ge Medical Systems Global Technology Co Llc 最大値投影方法および装置
WO2012144266A1 (ja) * 2011-04-20 2012-10-26 株式会社日立メディコ 医用画像表示装置、医用画像表示方法
JP2013094229A (ja) * 2011-10-28 2013-05-20 Ge Medical Systems Global Technology Co Llc データ処理装置、医用装置、データ処理方法、およびプログラム
JP2014012133A (ja) * 2012-06-07 2014-01-23 Toshiba Corp 画像処理装置及びx線診断装置

Family Cites Families (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4680709A (en) * 1984-11-13 1987-07-14 General Electric Company Back projection image reconstruction apparatus and method
US6002739A (en) * 1998-04-28 1999-12-14 Hewlett Packard Company Computed tomography with iterative reconstruction of thin cross-sectional planes
AU2001251539A1 (en) * 2000-04-11 2001-10-23 Cornell Research Foundation Inc. System and method for three-dimensional image rendering and analysis
US7046831B2 (en) 2001-03-09 2006-05-16 Tomotherapy Incorporated System and method for fusion-aligned reprojection of incomplete data
US6867774B1 (en) * 2002-12-02 2005-03-15 Ngrain (Canada) Corporation Method and apparatus for transforming polygon data to voxel data for general purpose applications
US8045770B2 (en) * 2003-03-24 2011-10-25 Cornell Research Foundation, Inc. System and method for three-dimensional image rendering and analysis
WO2005106773A2 (en) 2004-04-15 2005-11-10 Edda Technology, Inc. Spatial-temporal lesion detection, segmentation, and diagnostic information extraction system and method
JP2006170635A (ja) * 2004-12-13 2006-06-29 Hitachi Engineering & Services Co Ltd 画像処理による欠陥の検出装置および検出方法
US7653264B2 (en) * 2005-03-04 2010-01-26 The Regents Of The University Of Michigan Method of determining alignment of images in high dimensional feature space
GB0902681D0 (en) * 2009-02-18 2009-04-01 Uws Ventures Ltd Rendering caustics in computer graphics
EP2323101A3 (en) * 2009-10-11 2011-06-22 Axs Ingenierie Method for 3D spine and full 3D trunk imaging fusion in standing position
US20110150309A1 (en) * 2009-11-27 2011-06-23 University Health Network Method and system for managing imaging data, and associated devices and compounds
TW201123076A (en) * 2009-12-30 2011-07-01 Pou Yuen Technology Co Ltd Three-dimensional display method of medical images
US9218674B2 (en) * 2011-09-20 2015-12-22 Siemens Aktiengessellschaft Bayesian approach for gas concentration reconstruction based on tunable diode laser absorption spectroscopy
JP5988772B2 (ja) 2012-01-20 2016-09-07 キヤノン株式会社 画像処理装置及び画像処理方法
JP6061555B2 (ja) 2012-08-27 2017-01-18 キヤノン株式会社 画像処理装置及び画像処理方法
WO2014167466A1 (en) * 2013-04-09 2014-10-16 Koninklijke Philips N.V. Layered two-dimensional projection generation and display
TWI517093B (zh) * 2013-10-11 2016-01-11 Univ Nat Yang Ming Computer tomography reconstruction method
JP6507615B2 (ja) 2013-12-13 2019-05-08 株式会社ニデック 光コヒーレンストモグラフィ装置、及びプログラム
TWI509564B (zh) * 2014-10-30 2015-11-21 Inst Nuclear Energy Res Atomic Energy Council 三維成像的投影方法
AU2016222299B1 (en) * 2015-07-09 2016-11-03 Atomic Oncology Pty Ltd Atomic Therapeutic Indicator
US10102682B1 (en) * 2017-04-17 2018-10-16 Raytheon Company System and method for combining 3D images in color

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0454682A (ja) * 1990-06-22 1992-02-21 Toshiba Corp 立体画像処理方法及びその装置
JPH0515525A (ja) * 1991-07-15 1993-01-26 Toshiba Corp 画像位置修正方法
JPH0815415A (ja) * 1994-06-28 1996-01-19 Mitsubishi Electric Corp 距離測定装置
US6519354B1 (en) * 1998-09-17 2003-02-11 Brigham And Women's Hospital, Inc. Method and apparatus for projecting MR angiographic data
JP2001118057A (ja) * 1999-10-21 2001-04-27 Hitachi Medical Corp 透視像構成表示装置
JP2007275277A (ja) * 2006-04-06 2007-10-25 Ge Medical Systems Global Technology Co Llc 最大値投影方法および装置
WO2012144266A1 (ja) * 2011-04-20 2012-10-26 株式会社日立メディコ 医用画像表示装置、医用画像表示方法
JP2013094229A (ja) * 2011-10-28 2013-05-20 Ge Medical Systems Global Technology Co Llc データ処理装置、医用装置、データ処理方法、およびプログラム
JP2014012133A (ja) * 2012-06-07 2014-01-23 Toshiba Corp 画像処理装置及びx線診断装置
US20150071520A1 (en) * 2012-06-07 2015-03-12 Kabushiki Kaisha Toshiba Image processing apparatus and x-ray diagnosis apparatus

Also Published As

Publication number Publication date
EP4220568A1 (en) 2023-08-02
CA3060256A1 (en) 2018-10-25
EP3613019B1 (en) 2023-04-19
CN110753954B (zh) 2023-08-08
US10102682B1 (en) 2018-10-16
CN110753954A (zh) 2020-02-04
WO2018194739A1 (en) 2018-10-25
TW201839389A (zh) 2018-11-01
US20190035164A1 (en) 2019-01-31
IL270076B (en) 2020-09-30
KR20190139968A (ko) 2019-12-18
EP3613019A1 (en) 2020-02-26
US20190295329A1 (en) 2019-09-26
TWI676024B (zh) 2019-11-01
US10650612B2 (en) 2020-05-12
US10366545B2 (en) 2019-07-30
JP6854919B2 (ja) 2021-04-07
KR102275334B1 (ko) 2021-07-08
US20180300956A1 (en) 2018-10-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6854919B2 (ja) 3d画像をカラーで結合するシステム及び方法
JP4421016B2 (ja) 医用画像処理装置
EP3493161B1 (en) Transfer function determination in medical imaging
US20060072821A1 (en) Direct volume rendering of 4D deformable volume images
JP6602574B2 (ja) 医用画像処理装置
JP6688618B2 (ja) 医用画像処理装置及び医用画像診断装置
US8659602B2 (en) Generating a pseudo three-dimensional image of a three-dimensional voxel array illuminated by an arbitrary light source by a direct volume rendering method
US20060103670A1 (en) Image processing method and computer readable medium for image processing
US10706539B2 (en) Subtraction algorithm for detection of tumors
US11062512B2 (en) System and method for generating 3D color representation of 2D grayscale images
JP2006055213A (ja) 画像処理装置、及びプログラム
JP7237623B2 (ja) 医用画像診断装置、医用画像処理装置及び医用画像処理プログラム
Gering et al. Object modeling using tomography and photography
JP7297539B2 (ja) 医用画像処理装置、及びレンダリング方法
JP2008259698A (ja) 画像処理方法および装置並びにプログラム
Lenz Processing and presentation of 3D-images
JP2024028133A (ja) 医療ボリュームデータをレンダリングするためのコンピュータ実施方法
US20080238932A1 (en) Method and device for adjusting color value for a low-noise visualization of volumetric objects

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20191204

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20201021

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20201104

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20210120

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20210216

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20210316

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6854919

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250