JP2020516413A - 3d画像をカラーで結合するシステム及び方法 - Google Patents
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Abstract
Description
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
Claims (20)
- 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。 - 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。
- 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。
- 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。
- 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。 - 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。 - 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。
- 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。 - 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。
- 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。
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