JP2022087789A - 医用画像処理装置および医用画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】レンダリング画像への影響を低減可能に、ボリュームデータを圧縮すること。【解決手段】本実施形態に係る医用画像処理装置は、処理回路を備える。処理回路は、圧縮対象であるボリュームデータを取得する。処理回路は、色値とオパシティ値とのうち少なくとも一つを前記ボリュームデータの各データ値に関連付ける関数を取得する。処理回路は、前記ボリュームデータの領域毎の圧縮率を、各領域の複数の色値と複数のオパシティ値とのうち少なくとも一つに基づいて決定する。【選択図】図２

Description

本明細書に記載の実施形態は、概して、例えば、グラディエントビジビリティ（ｇｒａｄｉｅｎｔ ｖｉｓｉｂｉｌｉｔｙ：可視性勾配）に依存する複数の圧縮率を用いて画像データボリュームを圧縮する画像データ処理のための医用画像処理装置および医用画像処理方法に関する。

例えば、ＣＴ、ＰＥＴ、ＭＲＩ、超音波、Ｘ線など様々な画像診断法のいずれかを用いて３次元医用イメージングデータを生成可能なボリューメトリック医用イメージング技術が、イメージングまたは診断用途として広く使われている。

ボリューメトリック医用画像データ（ボリュームデータ）は、各ボクセルが３次元空間の特定の位置を表し、各ボクセルが１つまたは複数のデータ値を有するボクセルの３次元アレイを備えるかもしれない。例えば、ＣＴデータの場合では、各ボクセルは、当該ボクセルが表すロケーションに付与された、適用されたＸ線照射の減衰を表す関連付けられた強度値を有するかもしれない。当該強度値を画像値、グレイ値、グレイレベル、ボクセル値、または、ＣＴ値と称するかもしれない。当該強度値はハウンズフィールド単位（Ｈｏｕｎｓｆｉｅｌｄ ｕｎｉｔｓ：ＨＵ）で測定してもよい。

いくつかのデータ処理方法において、グラフィック処理装置（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ：ＧＰＵ）は、例えば、医用イメージングスキャナから取得するボリューメトリックイメージングデータなどのボリューメトリックデータのボリュームレンダリングを行うために使われる。

典型的なＧＰＵは、グラフィックカードに位置し得る専用のグラフィックメモリを有する。典型的なＧＰＵによって操作されるデータにおいて、当該データは当該専用のグラフィックメモリでアクセス可能でなければならない。入力データは、操作のために当該グラフィックカードにアップロードされる。

典型的なＧＰＵは、異なる入力に対して同一の計算を多数回同時に実行できるパラレルアーキテクチャを有する。例えば、ＧＰＵは、各ピクセル位置で同一のアルゴリズムを適用することにより、画像の全てのピクセルを同時に計算するかもしれない。

ＧＰＵボリュームレンダリングは、例えば多断面リフォーマッティング（Ｍｕｌｔｉ－Ｐｌａｎａｒ Ｒｅｆｏｒｍａｔｔｉｎｇ：ＭＰＲ（断面変換））、影付きボリュームレンダリング（Ｓｈａｄｅｄ Ｖｏｌｕｍｅ Ｒｅｎｄｅｒｉｎｇ：ＳＶＲ）、強度投影（Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ：ＩＰ）、またはスラブレンダリングなどの標準のボリュームレンダリング技術を促進するために、ＧＰＵの利用を必然的に伴うかもしれない。

ボリュームレンダリング（ＳＶＲ）は、任意の所与のデータ値に対する色値とオパシティ値を特定するための伝達関数を用いる３次元ボクセルデータセットのレンダリングを含む。伝達関数は、取り得る一連のボクセル値のそれぞれを、個別のオパシティ値と色値（通常は、赤、緑、青の色値の組み合わせによって表される）に対してマッピングする。伝達関数は、典型的には、特定のマテリアルまたは特徴をシミュレートするように選択される。例えば、筋肉を赤でレンダリングし、骨を白でレンダリングするかもしれない。

典型的には、ボリュームの大部分は完全に透明であるかもしれない。ボリュームは、色および／または透明さにおいて類似する広い領域を有するかもしれない。

大量のイメージングボリュームを使用することが増々一般的になりつつある。例えば、医用イメージングの場合において、上昇した医用スキャナ解像度により、非常に大きいイメージングボリュームとなるかもしれない。大きすぎて、全体がＧＰＵの専用のグラフィックメモリに適合できないボリュームがあるかもしれない。

より大きな画像マトリクスが医用イメージングにおいて使用される。例えば、スライスは、５１２×５１２、１０２４×１０２４、または、２０４８×２０４８ピクセルを備えるかもしれない。より多くのスライスを取得するかもしれない。例として、２０４８×２０４８×６０００ボリュームは、４７ＧＢのストレージを必要とする。５１２×５１２より大きなマトリクスサイズをラージスケール（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ）と称することがある。

ボリュームから画像を直ちにレンダリングすることが望ましく、時には、リアルタイムで画像をレンダリングすることが望ましい。

データ周辺の移動の処理コストは高いかもしれない。大きなデータボリュームは、典型的なグラフィック処理装置（ＧＰＵ）のデータ容量よりも大きいかもしれない。高性能なＧＰＵであっても、最大のボリュームを収納するには苦労するかもしれない。モバイルおよび仮想現実（ＶＲ）装置は、典型的には、５１２マトリクスのボリュームがメモリおよび容量を広げる程度にメモリにおいて限定されている。

既存の圧縮方式には、受け入れがたいほどの非可逆圧縮がある。例えば、そうした圧縮方式により可視のブロッキングアーチファクト（ｂｌｏｃｋｉｎｇ ａｒｔｅｆａｃｔｓ）が結果として生じるかもしれない。既存の圧縮方式には、リアルタイムレンダリングの使用に適用できないものがある。既存の圧縮方式には、オンザフライでの復号にコストがかかりすぎるものがある。既存の圧縮方式には、データ値をレンダリングすることで得られる画像よりも、データ値そのものにより関心を置くものがある。

例えば、マルチマップ・アトラスベース方法などのアトラスベースの方法は、大きなボリュームをレンダリングするために使用されることがある。アトラスベース方法の例が米国特許１０，７１９，９０７に説明されている。米国特許１０，７１９，９０７は参照により本願に含まれる。

アトラスベース方法では、全てのボリュームデータを同時にアップロードする代わりに、ボリュームデータのサブ領域がレンダリングでの必要に応じて装置メモリへ送信される。アトラスベースのシステムでは、現在の圧縮システムが良いパフォーマンスを得るために必ずしも十分であるとは限らない。アップロード処理が比較的遅く、レンダリング処理にボトルネックがあるかもしれない。各フレームをレンダリングするために、システムが全てのボリュームデータをレンダリング装置にアップロードする必要がないことが、良いパフォーマンスをもつシステムのひとつの基準であるかもしれない。

メモリ容量が過重にオーバーサブスクライブ（ｈｅａｖｉｌｙ ｏｖｅｒ－ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｄ）であるとき、データ転送オーバーヘッドが支配的になるかもしれない。各フレームをレンダリングするためにアップロードが必要なデータが大きすぎるときに、メモリ容量がオーバーサブスクライブであると言われることがある。レンダリング対象のデータがレンダリング装置によって記憶可能な量の２倍であるときに、メモリ容量は過重にオーバーサブスクライブであるとみなされるかもしれない。画像をレンダリングするために必要なデータがレンダリング装置の使用可能なメモリの２倍より大きい場合は、全体のボリュームがフレームごとにアップロードされるかもしれない。

レンダリング対象のデータがメモリ容量の２倍を下回るようにデータを圧縮することが望ましいかもしれない。ラージスケールデータの場合には、データボリュームサイズが、標準的な可逆圧縮手法では当該データボリュームサイズを十分に縮小されない程度に大きいかもしれない。

いくつかの状況では、現在実装している圧縮方式では、データサイズをメモリ容量の２倍より小さくボリュームを圧縮することができないかもしれない。システムは、レンダリング対象のフレーム毎に、合計データボリュームの少なくとも５０％を転送する必要があるかもしれない。

例えば、レンダリング対象のデータボリュームのサイズが１２GBである場合、標準的な可逆圧縮方法では当該データボリュームのサイズを１０GBに縮小するだけかもしれない。圧縮データをレンダリングするために使用されるレンダリング装置のメモリのサイズが４GBであれば、レンダリング処理は、アップロードデータのオーバーヘッドにより、非常に効率が悪いだろう。

最良条件でのＧＰＵ転送速度は、例えば、約８ＧＢ／ｓかもしれない。ラージスケールボリュームの場合において、最良条件でのＧＰＵ転送速度であっても、１秒またはそれ以上の遅滞を生じるかもしれない。

中国特許出願公開第１０２０９６９３９号明細書 米国特許出願公開第２０１３／３１４４１７号明細書

本明細書及び図面に開示の実施形態が解決しようとする課題の一つは、レンダリング画像への影響を低減可能に、ボリュームデータを圧縮することである。ただし、本明細書及び図面に開示の実施形態により解決しようとする課題は上記課題に限られない。後述する実施形態に示す各構成による各効果に対応する課題を他の課題として位置づけることもできる。

本実施形態に係る医用画像処理装置は、処理回路を備える。処理回路は、圧縮対象であるボリュームデータを取得する。処理回路は、色値とオパシティ値とのうち少なくとも一つを前記ボリュームデータの各データ値に関連付ける関数を取得する。処理回路は、ボリュームデータの領域毎の圧縮率を、各領域の複数の色値と複数のオパシティ値とのうち少なくとも一つに基づいて決定する。

図１は、実施形態に従う装置の概略図である。 図２は、実施形態に従う方法の概略を示すフローチャートである。 図３は、実施形態に従う伝達関数のプロットである。 図４は、実施形態に従うグラディエントビジビリティ（ｇｒａｄｉｅｎｔ ｖｉｓｉｂｉｌｉｔｙ）曲線のプロットである。 図５は、単純化した合計グラディエントビジビリティテーブル（ｓｉｍｐｌｉｆｉｅｄ ｓｕｍｍｅｄ ｇｒａｄｉｅｎｔ ｖｉｓｉｂｉｌｉｔｙ ｔａｂｌｅ）の例である。 図６は、単純化した疎な八分木構造（ｓｉｍｐｌｉｆｉｅｄ ｓｐａｒｓｅ ｏｃｔｒｅｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）の表現である。

実施形態に従った医用画像処理装置１０が、図１に概略的に示される。装置１０は、複数の医用イメージングスキャナ（図示せず）の任意の１つまたは複数のスキャナにより取得される画像データのボリュームレンダリングを行うように構成される。医用イメージングスキャナは、ＣＴ（コンピュータ断層撮影）スキャナ、ＭＲＩ（磁気共鳴イメージング）スキャナ、Ｘ線スキャナ、ＰＥＴ（陽電子放出断層撮影）スキャナ、ＳＰＥＣＴ（単一光子放射コンピュータ断層撮影）スキャナ、超音波スキャナ、または任意の好適なスキャナのうちの少なくとも１つを備えるかもしれない。他の実施形態において、装置１０は任意の好適な２次元または３次元画像データを処理するように構成されるかもしれない。

装置１０は、本例ではパーソナルコンピュータ（ＰＣ）またはワークステーションであるコンピューティング装置１２を備える。他の実施形態において、コンピューティング装置１２は、例えば、サーバ、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、モバイル装置などの、任意の好適なコンピューティング装置であるかもしれない。更なる実施形態において、コンピューティング装置１２の機能は２つまたはそれ以上のコンピューティング装置によって与えられるかもしれない。

コンピューティング装置１２は、ディスプレイスクリーン１６、または、他の表示装置と、コンピュータキーボードやマウスなどの１つまたは複数の入力装置１８とに接続される。代替の実施形態において、ディスプレイスクリーン１６は、入力装置１８としても機能するタッチスクリーンである。

本実施形態において、コンピューティング装置１２は、データ記憶部２０から処理対象の医用画像データを受け取るように構成される。データ記憶部２０は複数の医用イメージングスキャナによって取得されるデータを記憶する。

代替の実施形態において、コンピューティング装置１２は、データ記憶部２０の代わりに、または、データ記憶部２０に加えて、１つまたは複数の更なるデータ記憶部（図示せず）からデータを受け取る。例えば、コンピューティング装置１２は、医用画像保管伝送システム（Ｐｉｃｔｕｒｅ Ａｒｃｈｉｖｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ：ＰＡＣＳ）、または、例えば、臨床検査値アーカイブ、電子医療記録（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｒｅｃｏｒｄ：ＥＭＲ）システム、入院・退院・転院（Ａｄｍｉｓｓｉｏｎ Ｄｉｓｃｈａｒｇｅ ａｎｄ Ｔｒａｎｓｆｅｒ：ＡＤＴ）システムなどの他の情報システムの一部を形成し得る１つまたは複数の遠隔のデータ記憶部（図示せず）からデータを受け取るかもしれない。更なる実施形態において、コンピューティング装置１２は１つまたは複数のスキャナからデータを直接受け取るかもしれない。

コンピューティング装置１２は中央処理装置（ＣＰＵ）２２とグラフィック処理装置（ＧＰＵ）３０とを備える。ＣＰＵ２２はメモリ２４を備える。ＣＰＵ２２は、画像データセットのダウンサイズ版を作成するように構成されるダウンサイジング回路２６と、伝達関数から合計グラディエントビジビリティ（ｓｕｍｍｅｄ ｇｒａｄｉｅｎｔ ｖｉｓｉｂｉｌｉｔｙ）テーブルを決定し、ダウンサイズされたデータセットのブロック毎のビジビリティを決定するために合計グラディエントビジビリティテーブルを使用するビジビリティ回路２７と、ダウンサイズされたデータセットの混合解像度版から画像をレンダリングするように構成されるレンダリング回路２８と、を備える処理回路を更に備える。ＧＰＵ３０はグラフィックメモリ３２を備える。ＧＰＵ３０は、グラフィックメモリ３２に記憶されたデータの高速並列処理を実行するように構成される。

ＣＰＵ２２とＧＰＵ３０は共に、自動的に、または、半自動で医療イメージングデータを処理するための処理リソースを提供する。

本実施形態において、回路２６，２７，２８は各々、実施形態の方法を実行するために実行可能であるコンピュータが読み出し可能な命令を有するコンピュータプログラムにより、コンピューティング装置１２に実装される。しかし、他の実施形態では、種々の回路が、１つまたは複数の特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）またはフィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ：ＦＰＧＡ）として実装されてよい。

コンピューティング装置１２は、ハードドライブと、ＲＡＭ、ＲＯＭ、データバス、種々のデバイスドライバを含むオペレーティングシステム、および、グラフィックカードを含むハードウェア装置を含んだＰＣの他のコンポーネントとを有する。その様なコンポーネントは、明瞭化のために、図１には示されない。

図１の装置は、図２に示す医用画像データ処理方法を実行するように構成される。

ステージ４０において、ダウンサイジング回路２６は画像データセットを受け取る。本実施形態において、画像データセットはＣＴスキャンから得るボリューメトリック画像データを含む。ボリューメトリック画像データセットは、データボリューム、ボリュームデータまたは画像データボリュームとも称することがある。すなわち、処理回路は、圧縮対象であるボリュームデータを取得する。

画像データセットは、当該画像データセットの複数のボクセルの個別の強度値を備える。更なる実施形態において、画像データセットは、任意の好適な医用画像データまたは非医用画像データを備えてよい。

いくつかの実施形態において、ステージ４０で受け取るデータセットには、例えば、スペックル雑音を低減するプレフィルタリングなどの前処理を行っているかもしれない。

ステージ４１において、ダウンサイジング回路２６はダウンサイズされたボリュームのセットを作成する。ダウンサイズされたボリュームのそれぞれは、ステージ４０で受け取る画像データセットのダウンサイズ版である。ダウンサイズされたボリュームそれぞれにおけるダウンサイジングのレベルは、前回のレベルの解像度の半分である。すなわち、処理回路は、ボリュームデータから、異なる解像度を用いて、複数のダウンサイズされたボリュームを生成する。例えば、オリジナルの画像データセットのサイズが２０４８×２０４８×３０００であれば、第１のダウンサイズされたボリュームのサイズは１０２４×１０２４×１５００であり、第２のダウンサイズされたボリュームのサイズは５１２×５１２×７５００、等々。本実施形態において、オリジナルボリュームに加えて４つのダウンサイズされたボリュームが作成される。他の実施形態において、例えば、５，６，７，８，９，または、１０個など、任意の好適な数のダウンサイズされたボリュームを作成してよい。

ダウンサイズされたボリュームを作成するために、任意の好適なダウンサイジング方法を使用してよい。例えば、平均ダウンサイジング法（ａｖｅｒａｇｉｎｇ ｄｏｗｎｓｉｚｉｎｇ ｓｃｈｅｍｅ）を使用してもよい。

ダウンサイジング回路２６は画像データセットとダウンサイズされたボリュームをビジビリティ（ｖｉｓｉｂｉｌｉｔｙ）回路２７に与える。

いくつかの実施形態において、ダウンサイズされたボリュームは、インタラクティブなレンダリングモードに使用する他の回路によって既に作成されている。そのような実施形態において、ビジビリティ回路２７は、ステージ４０で画像データセットとダウンサイズされたボリュームを受け取り、ステージ４１を省略してもよい。ダウンサイジング回路２６は、いくつかの実施形態において省略され得る。

他の実施形態において、ダウンサイジング回路２６によって作成されたダウンサイズされたボリュームは、インタラクティブなレンダリングモードに使用するために、レンダリング回路２８にも与えられる。

ステージ４２において、ビジビリティ回路２７は、伝達関数ｔｆを受け取る。例えば、処理回路は、色値とオパシティ値とのうち少なくとも一つをボリュームデータの各データ値に関連付ける関数を取得する。当該関数は、オパシティ値をボリュームデータの各データ値にさらに関連付ける。具体的には、当該関数に対応する伝達関数ｔｆは、データ値を対応するオパシティ値と色値にマッピングする。本実施形態において、データ値はハウンズフィールド単位のＣＴ値である。伝達関数は、整数である各ＣＴ値を、対応するオパシティ値と色値にマッピングする。他の実施形態において、任意の好適なタイプのデータ値を使用してよい。

伝達関数ｔｆは、例えばデータ記憶部２０またはメモリ２４に記憶される所定の伝達関数であるかもしれない。他の実施形態において、伝達関数ｔｆはユーザによって特定され、ユーザ入力を介して得られるかもしれない。

図３は、伝達関数ｔｆの例を示す。伝達関数ｔｆはオパシティ曲線５０Ａから５０Ｆおよび色勾配（ｃｏｌｏｒ ｇｒａｄｉｅｎｔ）５２を備え、それぞれが、本実施形態ではボクセルＣＴ値であるデータ値の同一の水平軸５４に対してプロットされる。図３に示す例において、データ値のスケールは０から１６００である。垂直軸５６はマテリアルのオパシティである。オパシティ値のスケールは０から１である。

オパシティ曲線は６つのセクション５０Ａ，５０Ｂ，５０Ｃ，５０Ｄ，５０Ｅ，５０Ｆを含み、それぞれのセクションは個別のオパシティ値の勾配を有する。

セクション５０Ａは０から４０までのデータ値からなる。セクション５０Ａにおいて、オパシティの値は低く、ほぼ一定である。セクション５０Ｂにおいて、データ値は４０から２６０までであり、オパシティはゆっくりと上昇する。セクション５０Ｃにおいて、データ値は２６０から５５０までであり、オパシティはセクション５０Ｂよりは早く上昇する。セクション５０Ｄにおいて、データ値は５５０から１０２０までであり、オパシティは急激に上昇する。セクション５０Ｅにおいて、データ値は１０２０から１４７０までであり、オパシティの上昇率は下がる。セクション５０Ｆにおいて、データ値は１４７０から１６００であり、オパシティはほぼ一定である。

図３に示す例において、赤、緑、青の全てに対して共通のオパシティ値が使用されている。ｔｆ_{ｏｐａｃｉｔｙ，ｒ}＝ｔｆ_{ｏｐａｃｉｔｙ，ｇ}＝ｔｆ_{ｏｐａｃｉｔｙ，ｂ}における他の実施形態において、色に依存するオパシティ値を使用してもよい。

色勾配５２はＣＴ値ごとの色マッピングである。色勾配５２の色値は、図３において、再現の容易性のためグレイスケールで表されている。色勾配５２のフルカラー版においては、５００を下回るデータ値は徐々にオレンジへ変化する赤として表されるだろう。約６００のデータ値は黄に着色される。７５０より上では、色値はグレイとなり、その後最終的には白になる。

ステージ４３において、ビジビリティ回路２７は、合計グラディエントビジビリティテーブル（ｓｕｍｍｅｄ ｇｒａｄｉｅｎｔ ｖｉｓｉｂｉｌｉｔｙ ｔａｂｌｅ）を作成するために伝達関数ｔｆを使う。合計グラディエントビジビリティテーブルは、ピクセルまたはボクセルのブロックを分析してピクセルまたはボクセルの所与のブロックにおいて可視の色勾配が存在するかを判断するために使用するように設計される。

合計グラディエントビジビリティテーブルを構築するために、ビジビリティ回路２７は、まず、合計グラディエントビジビリティテーブルの最小データ値ＤａｔａＭｉｎと最大データ値ＤａｔａＭａｘとを決定する。本実施形態において、合計グラディエントビジビリティテーブルは、関心対象の伝達関数ｔｆと等しい長さをもつ。最小データ値ＤａｔａＭｉｎは伝達関数で最も低いデータ値であり、図３の伝達関数ではゼロである。最大データ値ＤａｔａＭａｘは伝達関数で最も高いデータ値であり、図３の伝達関数では１６００である。ビジビリティ回路２７は、ＤａｔａＭｉｎからＤａｔａＭａｘまでの整数のデータ値ｉのセットを検討する。

伝達関数ｔｆにおける各データ値ｉの合計グラディエントビジビリティ値ｓｇｖ（ｉ）は下記のように算出され、合計グラディエントビジビリティテーブルに記憶される。合計グラディエントビジビリティ値ｓｇｖ（ｉ）は指標値として説明されてもよい。処理回路は、上記関数を用いて各データ値の指標値を決定する。指標値は、例えば、色値とオパシティ値とのうち少なくとも一つに依存する。指標値は、合計グラディエントビジビリティ値を含む。

ビジビリティ回路２７は、整数データ値ｉごとに、当該データ値の色値ｔｆ_{ｃｏｌｏｒ}（ｉ）とオパシティ値ｔｆ_{ｏｐａｃｉｔｙ}（ｉ）を乗算することにより、乗算前色ｔｆ_{ｐｒｅｍｕｌ}（ｉ）を算出するために、伝達関数ｔｆを用いる。乗算前色は、所与のデータ値の色値とオパシティ値の組み合わせである。

本実施形態において、色はＲＧＢ（赤、緑、青）色空間を用いて記載される。ｔｆ_{ｃｏｌｏｒ}（ｉ）は３つの色成分ｔｆ_{ｃｏｌｏｒ}（ｉ）_ｒ、ｔｆ_{ｃｏｌｏｒ}（ｉ）_ｇ、ｔｆ_{ｃｏｌｏｒ}（ｉ）_ｂを有し、これらはまとめてｔｆ_{ｃｏｌｏｒ}（ｉ）_ｒｇｂと記載されることがある。ｔｆ_{ｏｐａｃｉｔｙ}（ｉ）は３つの色成分ｔｆ_{ｏｐａｃｉｔｙ}（ｉ）_ｒ、ｔｆ_{ｏｐａｃｉｔｙ}（ｉ）_ｇ、ｔｆ_{ｏｐａｃｉｔｙ}（ｉ）_ｂを有し、これらはまとめてｔｆ_{ｏｐａｃｉｔｙ}（ｉ）_ｒｇｂと記載されることがある。

色差の効果はオパシティに依存するため、オパシティは乗算前色に含まれる。透明度が高い領域での大きな色差であっても、なお多少の視覚的インパクトを有することがある。

他の実施形態において、色値を表すために、任意の好適な色空間を用いてもよい。いくつかの実施形態において、ＲＧＢの代わりにＣＩＥＬＡＢカラースケールを使用する。ＣＩＥＬＡＢカラースケールは、黒から白の明度（Ｌｉｇｈｔｎｅｓｓ）Ｌ^*、緑から赤のａ^*、青から黄色のｂ^*である三成分で色を表す。ＣＩＥＬＡＢは視覚的に均等な色空間として表現されてもよい。ＣＩＥＬＡＢ色空間は、Ｌ^*、ａ^*、またはｂ^*の値における所与の数値的変化が、当該数値的変化が当該色空間のどこで発生しても、視聴者が一貫している知覚するだろう色変化量を引き起こすように設計される。

合計グラディエントビジビリティテーブルの各エントリは下記式を用いて算出される。

ここで、ｇｔは受付可能な勾配の閾値である。図２の実施形態において、閾値はｇｔ＝０．０００３１である。

閾値ｇｔはメモリ２４に記憶される。他の実施形態において、閾値ｇｔは任意の好適なデータ記憶部に記憶されてよい。更なる実施形態において、閾値ｇｔはユーザにより入力されてよい。

まとめると、式２は、式１に示すように色とオパシティとが乗算された乗算前値を比較する。所与のデータ値の乗算前色と直前のデータ値の乗算前色との差が閾値 gt より小さい場合は、当該所与のデータ値のインターバルグラディエントビジビリティ値（ｉｎｔｅｒｖａｌ ｇｒａｄｉｅｎｔ ｖｉｓｉｂｉｌｉｔｙ ｖａｌｕｅ）を０に設定する。所与のデータ値と直前のデータ値との乗算前値の差が閾値ｇｔ以上であれば、インターバルグラディエントビジビリティ値は１に設定される。データ値iの合計グラディエントビジビリティｓｇｖ（ｉ）は、ＤａｔａＭｉｎからｉまでのデータ値に対応する全てのインターバルグラディエントビジビリティ値の合計である。すなわち、処理回路は、所与のデータ値の指標値の決定においては、所与のデータ値の色およびオパシティの組み合わせと、直前のデータ値の色およびオパシティの組み合わせとの差を得て、所与のデータ値のインターバルグラディエントビジビリティを決定するために当該差を使用する。具体的には、処理回路は、当該差と閾値とを比較して、インターバルグラディエントビジビリティを決定する。次いで、処理回路は、複数のインターバルグラディエントビジビリティ値を、最小データ値から所与のデータ値まで加算することで、所与のデータ値の合計グラディエントビジビリティ値を得る。なお、処理回路は、複数の指標値を、ＣＩＥＬＡＢ色空間で計算してもよい。

結果として、乗算前伝達関数の有意な勾配がない全てのロケーションにおいて、平坦な関数が得られる。

図４は、図３の伝達関数で得た合計グラディエントビジビリティ値の曲線を示す。水平軸５４は図３と同じスケール上のデータ値を示す。垂直軸５８は合計グラディエントビジビリティｓｇｖ（ｉ）を示す。合計グラディエントビジビリティ関数の垂直軸５８は合計である。伝達関数の最小ＣＴ値とｘ軸上に示される現在のＣＴ値との間の、伝達関数における可視のカラートランジション（ｃｏｌｏｒ ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ）の数のカウントである。

合計グラディエントビジビリティ曲線６０Ａ，６０Ｂ，６０Ｃが図３の伝達関数ｔｆおよび閾値ｇｔ＝０．０００３１に対して示される。

合計グラディエントビジビリティ曲線の第１セクション６０Ａは、データ値０から１２０である。０から１２０までの乗算前伝達関数には有意な勾配がないため、合計グラディエントビジビリティ曲線は平坦である。

合計グラディエントビジビリティ曲線の第２セクション６０Ｂは、データ値１２０から１５２０である。この領域において、合計グラディエントビジビリティは、伝達関数の勾配のため増加する。セクション６０Ｂにおいて、この領域の全てのカラートランジションは可視であるように計算されるため、データ値ごとに１の増加がみられる。ｓｇｖ（ｘ）関数の値は、ｘ軸の増分ごとに１増加する。

合計グラディエントビジビリティ曲線の第３セクション６０Ｃは、データ値１５２０から１６００である。１５２０から１６００には乗算前伝達関数に有意な勾配がないため、合計グラディエントビジビリティ曲線は平坦である。

ビジビリティ回路２７は合計グラディエントビジビリティテーブルをメモリ２４に記憶する。すなわち、メモリ２４は、ボリュームデータにおける複数のデータ値と複数の指標値を記憶する。他の実施形態において、合計グラディエントビジビリティテーブルは任意の好適なロケーションに記憶してよい。更なる実施形態において、合計グラディエントビジビリティを記憶するために任意の好適な方法を用いてよい。例えば、合計グラディエントビジビリティはリスト、ルックアップテーブル、または、関数として記憶してもよい。

図５は合計グラディエントビジビリティテーブル７０の単純化版を示す。図５の合計グラディエントビジビリティテーブルは、０から１０までの１１個のデータ値のみを有する。図５のデータ値は、図３に示す伝達関数と無関係である。図５の合計グラディエントビジビリティテーブルは、合計グラディエントビジビリティの値の算出方法の簡単な例のために示されている。

合計グラディエントビジビリティテーブル７０の第１行７１は、本例では０であるＤａｔａＭｉｎから、本例では１０であるＤａｔａＭａｘまでのデータ値を含む。合計グラディエントビジビリティテーブル７０の第２行７２は、適切な伝達関数（不図示）から得た第１行７０の各データ値の色値を含む。色値は、図５において、例えば（ｘ，ｘ，ｘ）などの文字で表現されるＲＧＢ値を含む。例示的な合計ビジビリティテーブル７０で使用する表記法では、例えば（ｘ，ｘ，ｘ）と（ｘ，ｘ，ｘ’）など、非常に類似する値を示すためにプライム記号が使われる。例えば（ｘ，ｘ，ｘ）と（ｘ，ｘ，ｙ）など、より違いがある色を示すためには、異なる文字が使われる。

実際には、第２行は赤、緑、青の色値である３つの数字のセットを記憶する。

合計グラディエントビジビリティテーブル７０の第３行７３は、適切な伝達関数（不図示）から得た第1行７０の各データ値のオパシティ値を含む。図５に示す例において、データ値０，１，９，１０のオパシティ値はゼロである。他のデータ値のオパシティ値は、０．１である。

合計グラディエントビジビリティテーブル７０の第４行７４は、データ値ごとに０または１の値を含む。これらは、合計する前のグラディエントビジビリティ値である。ｔｆ_{ｐｒｅｍｕｌ}（ｉ）とｔｆ_{ｐｒｅｍｕｌ}（ｉ－１）との差が閾値ｇｔより小さい場合は、第４行７４での対応するインターバルグラディエントビジビリティは０であり、ｔｆ_{ｐｒｅｍｕｌ}（ｉ）とｔｆ_{ｐｒｅｍｕｌ}（ｉ－１）との差が閾値ｇｔ以上である場合は、第４行７４での対応するインターバルグラディエントビジビリティは１である。

合計グラディエントビジビリティテーブル７０の第５行７５は、合計グラディエントビジビリティ値の値を含む。第５行の値は、ＤａｔａＭｉｎからｉまでのインターバルグラディエントビジビリティ値を加算して得られる。

図２のフローチャートに戻り、ステージ４４にてビジビリティ回路２７は、ステージ４１で得たダウンサイズされたボリュームそれぞれのブロック毎のグラディエントビジビリティを計算する。

ダウンサイズされたボリュームの例を検討する。ビジビリティ回路２７は、ダウンサイズされたボリューム内の複数のブロックを検討する。例えば、処理回路は、ボリュームデータを、それぞれが複数のピクセルまたはボクセルを有する複数のブロックに分割する。具体的には、処理回路は、ダウンサイズされた複数のボリュームのそれぞれを、個別の複数のブロックに分割する。各ブロックはｋ×ｋ×ｋピクセルまたはボクセルのブロックサイズを有する。ｋ×ｋ×ｋは、ｋ^３と記載してよい。本実施形態において、ブロックサイズは８×８×８ボクセルである。他の実施形態において、任意の好適なブロックサイズを使用してよい。ブロックサイズが小さいほど、結果として圧縮は大きくなるかもしれないが、ブロックのビジビリティを計算するために必要なオーバーヘッドが大きくなる。いくつかの実施形態において、小さなブロックサイズ１×１×１であってもよい。

ダウンサイズされたボリュームのレベルごとに、ビジビリティ回路２７は、ソースデータが可視の勾配を表示するだろう領域をみつけるために、合計グラディエントビジビリティテーブルを用いる。ブロック内のボクセルごとに、ビジビリティ回路２７は、合計グラディエントビジビリティテーブルに対して、最小および最大の補間データ値をチェックする。例えば、処理回路は、ブロック内の複数のピクセルまたは複数のボクセルの複数のデータ値の補間によって取得可能な複数のデータ値の範囲を決定する。

ブロック内の個々のボクセルを検討する。各ボクセルは個別の座標値セット（ｘ，ｙ，ｚ）を有する。ビジビリティ回路２７は、ボクセル近傍とも称される、当該ボクセル周辺の関心領域を設定する。例えば、関心領域は、関心ボクセルと、当該関心ボクセルの最近傍ボクセルと、を含むかもしれない。関心領域は、補間中に、選択されたボクセルに組み合わされる可能性があるボクセルを含むかもしれない。本実施形態において、関心領域のサイズはブロックサイズと同一である。他の実施形態において、任意の好適な関心領域を用いてよい。例えば、関心領域はブロックサイズよりも大きくてもよい。

ビジビリティ回路２７は、関心領域内のボクセルのデータ値を読出し、関心領域内のボクセルの最小データ値を決定する。ビジビリティ回路２７は、（ｘ，ｙ，ｚ）にあるボクセル周辺の関心領域内の最小データ値の合計グラディエントビジビリティ値ｇｖ_ｍｉｎ（ｘ，ｙ，ｚ）を取得するために、記憶された合計グラディエントビジビリティテーブルをルックアップする。

式３により、ブロックサイズがｋ^３であり、ｘからｘ＋ｋ、ｙからｙ＋ｋ、ｚからｚ＋ｋの３Ｄ領域のボリューム内の最小データ値をみつけ、最小データ値の合計グラディエントビジビリティを決定する。

ビジビリティ回路２７は、関心領域内のボクセルのデータ値を読出し、関心領域内のボクセルの最大データ値を決定する。ビジビリティ回路２７は、（ｘ，ｙ，ｚ）にあるボクセル周辺の関心領域内の最大データ値の合計グラディエントビジビリティ値ｇｖ_ｍａｘ（ｘ，ｙ，ｚ）を取得するために、記憶された合計グラディエントビジビリティテーブルをルックアップする。

式４により、ブロックサイズがｋ^３であり、ｘからｘ＋ｋ、ｙからｙ＋ｋ、ｚからｚ＋ｋの３Ｄ領域のボリューム内の最大データ値をみつけ、最大データ値の合計グラディエントビジビリティを決定する。

最小データ値と最大データ値が、可能な補間データ値の範囲を定めると考えてよい。他の実施形態において、最大データ値と最小データ値をみつけるために、任意の好適な方法を用いてよい。

最小データ値の合計グラディエントビジビリティｇｖ_ｍｉｎ（ｘ，ｙ，ｚ）が最大データ値の合計グラディエントビジビリティｇｖ_ｍａｘ（ｘ，ｙ，ｚ）と等しい場合は、ビジビリティ回路２７は、当該ボクセルを不可視に指定する。

最小データ値の合計グラディエントビジビリティｇｖ_ｍｉｎ（ｘ，ｙ，ｚ）が最大データ値の合計グラディエントビジビリティｇｖ_ｍａｘ（ｘ，ｙ，ｚ）と等しくない場合は、ビジビリティ回路２７は、当該ボクセルを可視に指定する。

生成した値が異なる場合は、当該ボクセルは潜在的に可視である勾配を含むと判断し、ＶｏｘｅｌＶｉｓｉｂｌｅ（ｘ，ｙ，ｚ）は真に設定される。生成された値が等しい場合は、当該ボクセルは潜在的に可視である勾配を含まないと判断し、ＶｏｘｅｌＶｉｓｉｂｌｅ（ｘ，ｙ，ｚ）は偽に設定される。

最小データ値の合計グラディエントビジビリティが最大データ値の合計グラディエントビジビリティと等しい場合は、当該ボクセルの近傍には閾値を上回る色勾配がないとみなされるかもしれない。色値とオパシティ値の組み合わせは、当該ボクセルの近傍において可能な補間データ値の全てで類似するだろう。当該ボクセルの近傍は、均質だとみなされるだろう。

潜在的に可視である勾配を有するブロックを、最終レンダリングにおいて保持することを意図している。ブロック内のボクセルのいずれかが可視に指定される場合は、ビジビリティ回路２７は当該ブロックを可視に指定する。

ビジビリティ回路２７は、ダウンサイズされたボリュームそれぞれのブロックにおける、ブロックごとのグラディエントビジビリティを決定する。ダウンサイジングのレベルが高いボリュームは、ダウンサイジングのレベルが低いボリュームよりも少ないブロックで形成される。

図２の実施形態において、合計グラディエントビジビリティ値は、ブロックごとのビジビリティ（可視性）を決定する際の指標値として使われる。すなわち、処理回路は、ブロック内の複数のピクセルまたは複数のボクセルの複数のデータ値に対応する複数の指標値を用いて、各ブロックにおいて、可視勾配を含むこと、または、可視勾配を含まないこととして指定する。例えば、処理回路は、複数のデータ値の範囲内の複数の指標値に差分がない場合、ブロックを可視勾配が含まないこととして指定し、複数のデータ値の範囲内の複数の指標値に差分がある場合、ブロックを可視勾配が含むこととして指定する。より詳細には、処理回路は、ダウンサイズされたボリュームのそれぞれの各ブロックを、可視勾配を含むこと、または、可視勾配を含まないこととして指定する。他の実施形態において、任意の好適な指標値を使用してよい。ビジビリティは、各データ値のインターバルグラディエントビジビリティ値に基づいて決定されるかもしれない。ビジビリティは、オパシティと色値、若しくは、オパシティと色値に基づくパラメータまたは関数の任意で好適な組み合わせから決定されてもよい。指標値は、例えば任意の好適なテーブル、リスト、または、関数など、任意の好適なフォーマットで記憶してよい。なお、処理回路は、更に低減した閾値を用いて、複数の指標値を再計算してもよい。

ステージ４５において、ビジビリティ回路２７は疎な八分木構造を計算する。疎な八分木構造は、ダウンサイズされたボリュームと同数のレベルを有する。本実施形態において、疎な八分木構造は、４つのダウンサイズされたレベルと、オリジナルのダウンサイズされていないボリュームを表すレベルとを有する。疎な八分木構造は、ステージ４４で算出したブロックごとのビジビリティ値を用いて計算される。すなわち、処理回路は、ボリュームデータの領域毎に、可視勾配を含まないこととして指定された当該領域における最もダウンサイズされたブロックを示す疎な八分木を計算する。

八分木構造は、各ノードが８つの子ノードに分岐するノード構造である。八分木構造は、３次元レンダリングにしばしば使われる。

本実施形態において、八分木構造の第１レベルのノードは、最もダウンサイズされたボリュームのブロックを表わす。

最もダウンサイズされたボリュームのブロックが閾値より大きな勾配を有さず、ステージ４４で不可視に指定された場合は、第１レベルの当該ブロックを表すノードから子ノードを生成しない。

最もダウンサイズされたボリュームのブロックが閾値より大きな勾配を有し、ステージ４４で可視に指定された場合は、第１レベルの当該ブロックを表すノードから、第２レベルの８つの子ノードが生成される。８つの子ノードのそれぞれは、ダウンサイジング率が２番目に高いレベルであり、最もダウンサイズされたレベルのブロックのサイズの８分の１である。

子ノードが閾値より大きな勾配を有さない場合は、当該子ノードから孫ノードを生成しない。当該子ノードが閾値より大きな勾配を有する場合は、当該子ノードから、第３レベルの８つの孫ノードを生成する。

各ポイントでの八分木の深さは、閾値より大きい勾配を表示しない領域における最もダウンサイズされたブロックと等しい。閾値より大きい勾配があるところでは、八分木は下へ進み、閾値より大きい勾配がなくなるまで、または、オリジナルのダウンサイズされていないボリュームに至るまで、更なるノードを生成する。

図６は、疎な八分木構造８０の一部の単純化した例を示す。疎な八分木構造８０の第１レベルのノード８２は、最もダウンサイズされたボリュームのブロックに対応する。疎な八分木構造の第１レベルはまた、図５に図示されていないが、最もダウンサイズされたボリュームのその他のブロックに対応する他のノードを含む。

図６の例では、ノード８２によって表されるブロックは、少なくとも１つの可視勾配を含むことが、ステージ４４で判断された。このため、ノード８２から８つの子ノード８４Ａから８４Ｈが生成される。当該８つの子ノードは、ノード８２によって表されるブロックと同一のボリュームを共に占めるブロックを表す。当該８つの子ノードは、疎な八分木構造８０の第２レベルである。第２レベルの各ブロックは、第１レベルのブロックのサイズの８分の１である。

ビジビリティ回路２７は、ステージ４４にて、８つの子ノード８４Ａから８４Ｈそれぞれのビジビリティを決定する。図５の例では、子ノード８４Ａと８４Ｇのブロックは、それぞれ可視勾配を含むと判断される。子ノード８４Ｂ，８４Ｃ，８４Ｄ，８４Ｅ，８４Ｆ，８４Ｈのブロックは、可視勾配を含まないと判断される。このため、子ノード８４Ａと８４Ｇから孫ノードを生成するが、子ノード８４Ｂ，８４Ｃ，８４Ｄ，８４Ｅ，８４Ｆ，８４Ｈからは孫ノードを生成しない。八分木構造８０は、八分木の所与のレベルにあるノードの一部だけが子ノードを有するため、疎である。

８つの孫ノード８６Ａから８６Ｈは、子ノード８４Ａから生成される。８つの孫ノード８８Ａから８８Ｈは、子ノード８４Ｇから生成される。

実際には、疎な八分木構造８０は、３レベルより多くをもつ可能性が高い。ステージ４４のビジビリティ決定は、疎な八分木構造８０のどのノードが子ノードを有するかを判断するために使われる。

疎な八分木構造８０は、より大きなカラーバリエーション（ｃｏｌｏｒ ｖａｒｉａｔｉｏｎ）がある画像ボリュームの領域において、より深くなる。これは、これらの領域により詳しい解剖学的詳細があることを示唆するかもしれない。疎な八分木構造８０は、色が実質的に均質である画像ボリュームの領域において、浅くなる。

疎な八分木構造８０は、画像ボリュームの疎な空間ルックアップを行う迅速な方法を与えるかもしれない。当該空間ルックアップを行うために、全てのデータをインデックス化する必要がないだろう。

ステージ４６において、レンダリング回路２８は、ボリューメトリック画像データセットからの画像を、ステージ４５で決定した疎な八分木構造８０を用いてレンダリングする。

レンダリング回路２８は、疎な八分木構造８０を用いて、混合解像度データセットを決定する。混合解像度データセットは、混合解像度データボリュームまたは混合解像度ボリュームデータとも称することがある。混合解像度データセットは、画像ボリュームの領域ごとに、可視勾配を含まない領域の最もダウンサイズされたブロックを含む。よって、混合解像度データセットの異なる部分は、ダウンサイズされた異なるボリュームに由来する。混合解像度データセットのいくつかの領域は、他の領域よりも圧縮率が高い。

例えば、処理回路は、混合解像度ボリュームデータがダウンサイズされた複数のボリュームの異なるものからの複数のブロックを含むように、混合解像度ボリュームデータを、疎な八分木を用いて計算する。すなわち、処理回路は、ボリュームデータの領域毎の圧縮率を、各領域の複数の色値と複数のオパシティ値とのうち少なくとも一つに基づいて決定する。換言すれば、処理回路は、圧縮率を、各ブロックの複数の色値と複数のオパシティ値とのうち少なくとも一つに依存して決定する。例えば、処理回路は、ボリュームデータの領域毎の圧縮率を、各領域の複数の色値と複数のオパシティ値とに基づいて決定する。具体的には、処理回路は、各領域内の複数のデータ値に対応する複数の指標値に依存して、圧縮率を決定する。なお、更に低減した閾値を用いて複数の指標値が再計算された場合、処理回路は、更に低減した閾値に基づいて混合解像度データボリュームを更新する。

疎な八分木構造８０は、ボリューメトリックイメージングデータセットの使用中ブロックごとに、使用する最良のダウンサイジングレベルを究明する。レンダリング回路２８は、ステージ４４で不可視に指定された最もダウンサイズされたブロックをみつけるように、疎な八分木構造８０に問い合わせを行う。

サンプリング時にダウンサイジングレベルを参照することにより、可視勾配を含まない最もダウンサイズされたレベルを用いて、レンダリングを行うかもしれない。例えば、処理回路は、異なる圧縮率を用いて異なる領域がレンダリングされるように、各領域の複数の色値と複数のオパシティ値とのうち少なくとも一つに基づく圧縮率を用いて、ボリュームデータをレンダリングする。ほとんどカラーバリエーションを含まない領域のレンダリングに、ボリューメトリックイメージングデータセットのダウンサイジング率が高いバージョンを使い、カラーバリエーションを多く含む領域のレンダリングに、ダウンサイジング率が低いバージョンまたはダウンサイズされていないバージョンを使うかもしれない。

レンダリング回路２８は、混合解像度データセットをＧＰＵメモリ３２に渡す。ＧＰＵ３０は、従来のサンプリング方法を用いて、混合解像度データセットをサンプリングする。本実施形態において、各種ボリュームデータブロックの管理およびアップロードに対処するためにアトラスベースのシステムを使用する。アトラスベースのシステムの一例が、米国特許１０，７１９，９０７に記載されており、参照することにより本願に組み込まれる。ＧＰＵ３０上のメモリの領域は、ボリュームデータの、および、指定されたロケーションのメモリロケーションを与える指標のストレージとして前もって割り当てられている。上記のように算出された許容可能な圧縮に基づき、当該データのダウンサイズされた領域が、当該ダウンサイズされたデータを示すように更新された指標と共に、ＧＰＵに送られる。

本実施形態において、使用されるレンダリング方法は、レイトレーシングを含む影付きボリュームレンダリング（Ｓｈａｄｅｄ Ｖｏｌｕｍｅ Ｒｅｎｄｅｒｉｎｇ：ＳＶＲ）である。ブロックをレンダリングするときは、レンダリング回路２８は、当該ブロックに使用されるダウンサイジングレベルをみつけるために、疎な八分木構造８０をルックアップする。レイトレーシングで使用する光線のステップサイズは、現在使用中のブロックのダウンサイジングレベルに基づいて修正される。光線が通過するブロックがダウンサイズされていない場合は、光線サンプリングポイントの間の第１の光線ステップサイズが用いられる。光線が通過するブロックがダウンサイズされている場合は、光線サンプリングポイントの間の光線ステップサイズを増大するかもしれない。例えば、２×ダウンサイズされたボリュームからのサンプリングのときは、使用する光線ステップサイズは、第１の光線ステップサイズの２倍であるかもしれない。増大した光線ステップサイズを使用することで、レンダリングが加速するかもしれない。例えば、処理回路は、疎な八分木に基づくレイトラバーサルのために光線のステップサイズを選択して、混合解像度ボリュームデータをレンダリングする。

いくつかの状況において、疎な八分木構造８０のルックアップが、レンダリング速度の低下を引き起こすかもしれない。ダウンサイズされたブロックにおける光線ステップサイズの減少は、このような低下を補償するかもしれない。

ステージ４７にて、レンダリング回路２８はレンダリングされた画像をディスプレイスクリーン１６に表示する。

図２の方法により、利用可能な装置メモリよりもずっと大きなボリュームのレンダリングが可能になるかもしれない。ラージスケールのメモリ要求が大きく低下するかもしれない。ＧＰＵにアップロードされるデータ量が著しく減少するかもしれない。

図２の方法は、現実的なケースで１０：１オーダーの圧縮を達成し得る、ボリュームレンダリングのための伝達関数で認識するブロックベースの圧縮方式（ｔｒａｎｓｆｅｒ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ａｗａｒｅ ｂｌｏｃｋ－ｂａｓｅｄ ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ ｓｃｈｅｍｅ）を提供するかもしれない。すなわち、図２に示す手順により本実施形態に係る技術的思想を医用画像処理方法で実現する場合、当該医用画像処理方法は、圧縮対象であるボリュームデータを取得し、ボリュームデータの各データ値に色値とオパシティ値とのうち少なくとも一つを関連付ける関数を取得し、ボリュームデータの領域毎の圧縮率を、各領域の複数の色値と複数のオパシティ値とのうち少なくとも一つに基づいて決定する。例えば、圧縮範囲は、使用するデータと適用する伝達関数に依存して、３：１から３０：１であるかもしれない。較正値（閾値ｇｔ）は、圧縮の度合いを変更するために使用されるかもしれない。

図２の方法は、ボリュームが大きくなるほど、適切にスケールする（ｓｃａｌｅ）ことがわかっている。

疎な八分木構造８０は、全てのデータをインデックス化せずに、疎な空間ルックアップを行う迅速な方法を提供するかもしれない。当該データセットの同様のエリアを、疎な八分木構造８０のより高いレベルのノード、すなわち、より高いレベルの圧縮に、さらに分割せずに使ってよい。

例示的な大きいマトリクスボリュームが、図２を参照して上で説明した方法を用いて圧縮された。最大解像度１０２４×１０２４×２２１では、ボリューメトリック画像データセットのサイズは４４２ＭＢであった。画像ボリュームの各領域の解像度が図２の方法を用いて決定される混合解像度では、ボリューメトリック画像データセットのサイズは４５ＭＢであった。最大解像度を用いてレンダリングされた画像と、混合解像度を用いてレンダリングされた画像は、酷似している。よって、図２の方法を使って、有意なレベルの圧縮が達成された。以上により、本実施形態によれば、レンダリング画像への影響を低減可能に、ボリュームデータを圧縮することができる。

図２の方法をテストする実験において、図３の伝達関数を使って、９．８：１の圧縮率が達成されたことがわかった。３０：１の圧縮率は、フラッシュなしで骨だけが可視化されるボックスボーン（ｂｏｘ ｂｏｎｅ）伝達関数を用いるときに、達成された。圧縮率３：１は、全てのボリュームが可視化されるが、一部はうっすらとだけ視覚するフォギー（ｆｏｇｇｙ）伝達関数を用いるときに、達成された。

グラディエントビジビリティ閾値ｇｔを修正することで、圧縮率は、視覚忠実度に対してトレードオフされるかもしれない。閾値ｇｔが高いほど圧縮率が高くなるが、最大解像度で生成した画像とは幾分異なるかもしれない。ある状況では、このような画像の変化がユーザに受け入れられるかもしれない。いくつかの実施形態において、ユーザが直接グラディエントビジビリティ閾値ｇｔを選択できる、または、受け入れられるレベルの画像低下を選択できる。

一例では、同一のボリューメトリック画像データセットから、閾値ｇｔの異なる値を用いて、複数の画像がレンダリングされる。最大サイズのボリュームのサイズは４２２ＭＢである。

第１画像は、ｇｔ＝０．００１を用いてレンダリングされる。結果として得られる圧縮されたデータセットのサイズは、１４．３ＭＢであり、圧縮率は、３０．８：１である。

第２画像は、ｇｔ＝０．０００３を用いてレンダリングされる。結果として得られる圧縮されたデータセットのサイズは、２０．２ＭＢであり、圧縮率は、２１．９：１である。

第３画像は、ｇｔ＝０．００００５を用いてレンダリングされる。結果として得られる圧縮されたデータセットのサイズは、３３．４ＭＢであり、圧縮率は、１３．２：１である。

４画像は、ｇｔ＝０．００００２５を用いてレンダリングされる。結果として得られる圧縮されたデータセットのサイズは、８２．２ＭＢであり、圧縮率は、５．４：１である。

第１画像から第４画像のそれぞれに対して、当該画像と、最大の圧縮されていないデータセットでレンダリングされた画像との差を表す個別の差分画像が得られる。閾値 gt が低下するに従って、個別の差分画像が示す差が小さくなる。最も低い閾値では、ユーザが画像で差を知覚することが非常に困難であるかもしれない。

第５画像は、２×ダウンサイジングを用いてダウンサイズされたボリュームを使ってレンダリングされた。ダウンサイズされたボリュームは、混合解像度ではなく固定解像度を有する。ダウンサイズされたボリュームは、図２の方法を用いて取得されたものではない。ダウンサイズされたボリュームのサイズは５５ＭＢである。圧縮率は、８：１である。

最大サイズボリュームを用いてレンダリングされる画像と、２×ダウンサイズされたボリュームを用いてレンダリングされる第５画像との差を取得する。

第６画像は、図２の方法と、gt＝０．００００２７５を用いてレンダリングされる。閾値は、第５画像をレンダリングするために使用する２×ダウンサイズされたデータセットと同じ程度のサイズのデータセットを結果として得るように選択される。第６画像をレンダリングするときに使用される混合解像度データセットのデータセットは、５４ＭＢである。圧縮率は、８．２：１である。

最大サイズボリュームを用いてレンダリングされる画像と、図２の方法を使って得た混合解像度データセットからレンダリングされる第６画像との差を取得する。

（図２の方法を使ってレンダリングされる）第６画像と最大サイズボリュームからレンダリングされる画像との差は、（固定解像度の２×ダウンサイズを使ってレンダリングされる）第５画像と最大サイズボリュームからレンダリングされる画像との差よりも、ずっと小さい。図２の方法を使ってレンダリングされる第６画像は、純粋なダウンサイジングを使って取得される第５画像よりも、ずっと多くの細部を維持している。

図２の方法を使うことにより、固定した圧縮率ではなくデータセットの領域毎に変化する圧縮率を用いることにより、同程度のデータサイズから、より向上した画像品質を得るだろう。

図２の方法のアプリケーションは、ラージスケールのボリュームデータだけに限定されないだろう。より小さいマトリクスのボリュームは典型的にはより大きな勾配を含むため、より小さいマトリクスのボリュームのための圧縮の度合いは低下するかもしれない。しかし、より大きなマトリクスのボリュームのための圧縮と同様の方法で、より小さいマトリクスのボリュームのための圧縮がなお達成されるかもしれない。

図２の方法はまた、利用可能なメモリが更に限られているハードウェア上のアプリケーションに使用されるかもしれない。携帯装置、拡張現実（ａｕｇｍｅｎｔｅｄ ｒｅａｌｉｔｙ ：ＡＲ）、または、仮想現実（ｖｉｒｔｕａｌ ｒｅａｌｉｔｙ ：ＶＲ）では、従来のデータ解像度であっても、レンダリングされたデータの圧縮から利益を得るかもしれない。例えば、レンダリングされたデータの実際の６：１圧縮は、携帯装置による大きな従来のボリュームのレンダリングを可能にするという点で、非常に有用かもしれない。

いくつかの実施形態において、図２の方法は、装置間のデータ転送を促進するために使用される。例えば、混合解像度データセットは、第１装置により図２の方法を用いて取得されるかもしれない。当該混合解像度データセットは、レンダリングのために第２装置へ転送されるかもしれない。

最大データボリュームではなく圧縮されたデータセットを送信することで、例えば、従来的データボリュームをブラウザ内で非常に高速でレンダリングすることが可能になるかもしれない。例えば、ネットワークを介した４００ＭＢの従来ボリューム（５１２×５１２×８００）の転送には、高い費用がかかるかもしれない。ネットワークを介した４０ＭＢの圧縮されたボリュームの転送は、ずっと速いかもしれない。

いくつかの実施形態において、閾値ｇｔを変更することにより、ボリューム品質が徐々にリファインされる。例えば、ある実施形態において、第１装置が第１閾値 gt を用いてオリジナルのデータボリュームを圧縮することにより、第１データセットを作成する。例えば、第１データセットは３０：１の圧縮を有するかもしれない。第１装置は、第１データセットを第２装置に転送する。第２装置は、第１データセットから画像をレンダリングし、レンダリングされた画像を表示する。

第２装置が第１データセットから画像をレンダリングする間に、第１装置は、オリジナルのデータボリュームのより低い圧縮率で圧縮した表現である第２データセットを作成し転送する。第２データセットは、第２の、より低い閾値 gt を用いて圧縮される。第２データセットは、第１データセットより大きい。第２装置は、第２データセットをレンダリングして、表示されたデータをリファインする。

異なる圧縮の度合いをもつ、任意の数のデータセットが送信されてもよい。閾値 gt が低下すると、レンダリングされた画像における細部のレベルが向上する。

いくつかの実施形態において、全てのレンダリングを１つの装置で実行する場合であっても、閾値の低下をレンダリングにおいて使用するかもしれない。はじめに高い度合いの圧縮を用いることにより、ユーザが受容可能だと考えられる時間で画像が表示されるだろう。その後、時間をかけて当該画像をリファインしてもよい。

図２の方法において、レンダリングはＳＶＲを用いて実行される。他の実施形態において、グローバルイルミネーション（Ｇｌｏｂａｌ Ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎ）レンダリングが実行される。グローバルイルミネーションを使用するシステムにおいて、メモリはボリューメトリック画像データとフォトンマップとで共有される。多くの場合、メモリの５０％がボリューメトリック画像データに割り当てられ、メモリの５０％がフォトンマップに割り当てられる。ボリューメトリック画像データを有意に圧縮することにより、システム全体のメモリ要求において有意なゆとりとなるかもしれない。

いくつかの実施形態において、合計グラディエントビジビリティロジックが、フォトンマッピング時に使用する透過率伝達関数に適用される。透過率伝達関数は、マテリアルを通過可能な光の色を説明する。透過率伝達関数は、当該透過率をモデル化して現実的な影を得ることでより現実的にすることを目的とするフォトンレンダリングの方法を実行するために使用される。フォトンレンダリングは、一次レンダリング前のフォトンマッピングステージを含む。フォトンマッピングステージでは、当該シーンでの個々の光子の経路がトレースされる。マテリアルを通過する際の光子のエネルギー損失がモデル化される。合計グラディエントビジビリティ方法を用いてフォトンボリュームを圧縮するために、透過率伝達関数が使われる。

いくつかの実施形態において、強度投影（ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ ：ＩＰ）ビューがレンダリングされる。レンダリングは、多断面再構成（ｍｕｌｔｉ－ｐｌａｎａｒ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を含んでもよい。合計グラディエントビジビリティテーブルは、ウィンドウ幅とウィンドウレベルを用いて構築される。いくつかの実施形態において、ＩＰビューは、データ値からグレイスケールシェードへのマッピングを用いてレンダリングされる。他の実施形態において、フルカラー伝達関数がデータ値に適用される。各インターバルの色値（色はグレイスケールを含んでもよい）の差を得て、色値の差と閾値とを比較して、インターバルビジビリティ値が決定される。その後インターバルビジビリティ値は、最小値から所与のデータ値までを加算して、当該データ値の合計グラディエントビジビリティ値を得る。合計グラディエントビジビリティ値を用いて、上記のように圧縮が実行される。

いくつかの実施形態において、ｍｉｎ－ｍａｘ木を用いて、各ブロックに必要なダウンサンプリングの計算を高速化してもよい。ｍｉｎ－ｍａｘ木は、各ブロックの最小および最大データ値を含む。

いくつかの実施形態において、合計グラディエントビジビリティの使用は、アトラスベースのシステムの使用と組み合わせられる。あるアトラスベースのシステムが、参照により本願に含まれる米国特許１０，７１９，９０７に説明されている。当該アトラスベースのシステムは、構造ブロックとも説明されることがあるレンガ構造（ｂｒｉｃｋｅｄ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）を採用する。当該アトラスベースのシステムで使用されるオフセット圧縮システムを、図２の方法を用いる合計グラディエントビジビリティ圧縮と併せて使用してもよい。重み付け又はオフセットによりデータ値を変換するために、データセットの領域を、マルチチャネルアトラステクスチャの領域に、変換ベクトルを使って記憶してもよい。その後データ値は、当該変換ベクトルを使って回復される。

アトラスベースの方法を混合解像度データセットと併せて使用することにより、さらに性能が改善されるかもしれない。アップロードの負担が軽減されるかもしれない。

上記実施形態は医用イメージングデータについて説明したが、他の実施形態において、上記方法を用いて任意のデータを圧縮および／またはレンダリングしてかまわない。例えば、当該データはオイルおよびガスデータを含んでよい。当該データは、３次元の顕微鏡データを含んでよい。当該データは、例えば、気候データ、地質調査、人口統計、またはゲームデータを含んでよい。当該方法は、例えば、異なるデータタイプの高速パラレルサンプリングなど、高速パラレルサンプリングが行われる任意のアプリケーションに使用されてもよい。当該方法は、ボクセル化した伝達関数に基づく任意のシステムに使用されてもよい。

特定の回路が本明細書において説明されているが、代替の実施形態において、これらの回路の内の１つまたは複数の機能を、１つの処理リソースまたは他のコンポーネントによって提供することができ、または、１つの回路によって提供される機能を、２つまたはそれより多くの処理リソースまたは他のコンポーネントを組み合わせることによって提供することができる。１つの回路への言及は、当該回路の機能を提供する複数のコンポーネントを包含し、そのようなコンポーネントがお互いに隔たっているか否かにかかわらない。複数の回路への言及は、それらの回路の機能を提供する１つのコンポーネントを包含する。

所定の実施形態が説明されているが、これらの実施形態は、例示のためにのみ提示されており、発明の範囲を限定することは意図されない。実際は、本明細書において説明された新規な方法およびシステムは、様々な他の形態で具体化することができる。更に、本明細書において説明された方法およびシステムの形態における様々な省略、置き換え、および、変更が、発明の要旨を逸脱することなくなされてよい。添付の特許請求の範囲の請求項およびそれらに均等な範囲は、発明の範囲にはいるような形態および変更をカバーすると意図される。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

以上の実施形態等に関し、発明の一側面および選択的な特徴として以下の付記を開示する。
（付記１）
第１の態様において、圧縮対象であるデータボリュームを取得し、色値を前記データボリュームの各データ値に関連付ける関数を取得し、前記データボリュームの領域毎の圧縮率を、各領域の色値に基づいて変更する、ように構成された処理回路を備えた医用画像処理装置を提供する。
（付記２）
前記関数は、オパシティ値を前記データボリュームの各データ値にさらに関連付けてよい。前記データボリュームの前記領域毎の圧縮率の前記変更は、各領域の色値とオパシティ値に基づいてよい。
（付記３）
前記関数は伝達関数であってよい。前記関数は反射率伝達関数であってよい。前記関数は透過率伝達関数であってよい。
（付記４）
前記処理回路は、異なる領域が異なる圧縮率を用いてレンダリングされるように、前記データボリュームからの画像を各領域の色値に基づく圧縮率を用いてレンダリングするようにさらに構成されてよい。前記処理回路は、異なる領域が異なる圧縮率を用いてレンダリングされるように、前記データボリュームからの画像を各領域の色値とオパシティ値に基づく圧縮率を用いてレンダリングするようにさらに構成されてよい。
（付記５）
前記処理回路は、前記データボリュームを、それぞれが複数のピクセルまたはボクセルを有する複数のブロックに分割するようにさらに構成されてよい。前記圧縮率の前記変更は、各ブロックの色値に依存してよい。前記圧縮率の前記変更は、各ブロックの色値とオパシティ値に依存してよい。
（付記６）
前記処理回路は、前記関数を用いて各データ値の指標値を決定するようにさらに構成されてよい。前記指標値は色値に依存してよい。前記指標値は色値とオパシティ値に依存してよい。
（付記７）
前記装置は、前記データ値と指標値を記憶するように構成されるメモリをさらに備えてよい。前記圧縮率の前記変更は、各領域内の前記データ値に対応する前記指標値に依存してよい。
（付記８）
所与のデータ値の前記指標値の前記決定は、前記所与のデータ値の色およびオパシティの組み合わせと、直前のデータ値の色およびオパシティの組み合わせとの差を得て、前記所与のデータ値のインターバルグラディエントビジビリティ（ｉｎｔｅｒｖａｌ ｇｒａｄｉｅｎｔ ｖｉｓｉｂｉｌｉｔｙ）を決定するために前記差を使用することを含んでよい。インターバルグラディエントビジビリティを決定するために前記差を使用することは、前記差と閾値とを比較することを含んでよい。
（付記９）
前記指標値は、合計グラディエントビジビリティ値（ｓｕｍｍｅｄ ｇｒａｄｉｅｎｔ ｖｉｓｉｂｉｌｉｔｙ ｖａｌｕｅ）を含んでよい。所与のデータ値の前記合計グラディエントビジビリティ値は、インターバルグラディエントビジビリティ値を、最小データ値から前記所与のデータ値まで加算することで得られてもよい。
（付記１０）
前記指標値は、ＣＩＥＬＡＢ色空間で計算されてよい。色値はグレイスケール値を含んでよい。
（付記１１）
前記処理回路は、各ブロックを、可視勾配を含む、または、可視勾配を含まないに指定するようにさらに構成されてよい。各ブロックの前記指定は、前記ブロック内のピクセルまたはボクセルの前記データ値に対応する前記指標値を用いて行われてよい。
（付記１２）
可視勾配を含む、または、可視勾配を含まないに各ブロックを前記指定することは、前記ブロック内のピクセルまたはボクセルのデータ値の補間によって取得可能な前記データ値の範囲を決定し、前記データ値の範囲内の指標値に差分がない場合は、前記ブロックを可視勾配が含まれないに指定し、前記データ値の範囲内の指標値に差分がある場合は、前記ブロックを可視勾配が含まれるに指定すること、を含んでよい。
（付記１３）
前記処理回路は、前記データボリュームから複数のダウンサイズされたボリュームを生成するように構成されてよい。前記ダウンサイズされたボリュームのそれぞれは、異なる圧縮率を用いて生成されてよい。
（付記１４）
前記処理回路は、前記ダウンサイズされたボリュームのそれぞれを、個別の複数のブロックに分割し、前記ダウンサイズされたボリュームのそれぞれの各ブロックを、可視勾配を含む、または、可視勾配を含まないに指定するようにさらに構成されてよい。
（付記１５）
前記処理回路は、前記データボリュームの領域毎に、可視勾配を含まないと指定された当該領域における最もダウンサイズされたブロックを示す疎な八分木を計算するようにさらに構成されてよい。
（付記１６）
前記処理回路は、混合解像度データボリュームを前記疎な八分木（ｓｐａｒｓｅ ｏｃｔｒｅｅ）を用いて計算するようにさらに構成されてよい。前記混合解像度データボリュームは、前記ダウンサイズされたボリュームの異なるものからのブロックを含んでよい。
（付記１７）
前記処理回路は、前記疎な八分木に基づくレイトラバーサル（ｒａｙ ｔｒａｖｅｒｓａｌ）のために光線のステップサイズを選択するように構成されてよい。
（付記１８）
前記処理回路は、前記混合解像度データボリュームを、レンダリングのために、ネットワーク接続を介して更なる装置へ送るように構成されてよい。
（付記１９）
前記処理回路は、更に低減した閾値を用いて、前記指標値を再計算するように構成されてよい。
（付記２０）
前記処理回路は、圧縮率が前記更に低減した閾値を用いて計算された指標値に基づく前記データボリュームからの更なる画像をレンダリングするように構成されてよい。
（付記２１）
前記処理回路は、前記更に低減した閾値に基づいて前記混合解像度データボリュームを更新するように構成してよい。前記処理回路は、前記更新された混合解像度データボリュームを前記更なる装置へレンダリングのために前記ネットワーク接続を介して送るように構成されてよい。
（付記２２）
更なる態様において、圧縮対象であるデータボリュームを取得し、色値を前記データボリュームの各データ値に関連付ける関数を取得し、前記データボリュームの領域毎の圧縮率を、各領域の色値に基づいて変更する、ことを備えた医用画像処理方法を提供する。
（付記２３）
前記関数は、オパシティ値を前記データボリュームの各データ値にさらに関連付けてよい。前記データボリュームの前記領域毎の圧縮率の前記変更は、各領域の色値とオパシティ値に基づいてもよい。
（付記２４）
更なる態様において、コンピュータで実行されたときに前記コンピュータに下記の方法を実行させるコンピュータ読取可能な命令をコードされた非一時的なコンピュータ読取可能媒体を提供する。前記方法は、圧縮対象であるデータボリュームを取得し、色値を前記データボリュームの各データ値に関連付ける関数を取得し、前記データボリュームの領域毎の圧縮率を、各領域の色値に基づいて変更する、ことを備える。
（付記２５）
独立して提供され得る更なる態様において、圧縮対象であるデータを取得し、前記データの各データ値に対応する色値とオパシティ値の割り当て情報に基づいて圧縮率を変更する、ように構成された処理回路を備えた医用画像処理装置を提供する。
（付記２６）
前記処理回路は、前記データを複数のボクセルで構成されるブロックに分割し、前記ブロックに含まれる前記複数のボクセルの各データ値に対応する色値とオパシティ値の割り当て情報に基づいて、前記圧縮率を変更する、ようにさらに構成されてよい。
（付記２７）
前記処理回路は、前記ブロック内のボクセルの前記データ値に対応する指標値の差分に基づいて、各ブロックの圧縮の必要性を決定するように、更に構成されてよい。
（付記２８）
前記指標値は、前記データ値に対応する伝達関数の指標値の差分に基づいて決定されるｓｇｖ値により決定されてよい。
（付記２９）
前記指標値は、前記データ値に比例する前記sgv値を加算して決定されてもよい。
（付記３０）
独立して提供され得る更なる態様において、各ブロックのダウンサイジングの必要レベルが、レンダリング伝達関数から生成される合計グラディエントビジビリティテーブルの使用を通して計算され、結果としての混合解像度ボリュームが表示用の画像へとレンダリングされる、圧縮されたブロックベースのデータフォーマットを用いるボリュームデータを視覚化する方法を提供する。
（付記３１）
前記合計グラディエントビジビリティテーブルは、ＣＩＥＬＡＢの視覚的に均等な色空間で計算される色勾配を用いて生成されてよい。
（付記３２）
前記常駐するダウンサンプルされたブロックのスケーリングに合致するように、前記光線ステップサイズを修正してよい。
（付記３３）
前記勾配閾値試験を通過する所与の領域において最もダウンサイズされたブロックを説明し、その後、前記ステップサイズを動的に変化させるためにレイトラバーサルの間に使用される、疎な八分木を計算してよい。
（付記３４）
レンダリングサブシステムは、第２の連結された機械に存在するかもしれない。前記混合解像度データボリュームは、顧客側でレンダリングするためにネットワーク接続を介して送られてもよい。
（付記３５）
追加の高解像度領域が前記ネットワークを介してストリームされるに従って、前記混合解像度データボリュームがゆっくりと細部を得るように、前記合計グラディエントビジビリティテーブルを計算するために使用される前記閾値を、時間をかけて徐々に下げてもよい。
（付記３６）
独立して提供され得る更なる態様において、ボリュームを表すボリューメトリックイメージングデータセットのビューをレンダリングする方法を提供する。前記方法では、圧縮されたブロックベースのデータフォーマットが使用され、前記ボリューメトリックイメージングデータセットは、前記データセットよりも低い解像度のブロックにダウンサイズされる。前記方法は、異なるサイズのブロックに対して、例えば勾配などの潜在的に可視である画像関心特徴が、前記ブロックに適用される前記レンダリングからの結果としての画像に存在するかを判断し；例えば勾配などの潜在的に可視である画像関心特徴が存在するかの前記判断に依存して、ブロックサイズを選択し；画像を作成するために、前記選択されたブロックサイズを用いてレンダリングを行う、ことを備える。
（付記３７）
前記レンダリングは、色および／またはオパシティおよび／または他の画像パラメータを前記データセットの値に基づいて決定する伝達関数を使うことを備えてよい。前記方法は、前記伝達関数に基づきグラディエントビジビリティテーブルを作成し、前記テーブルを用いて前記ブロックサイズの決定を行う、ことを備えてよい。
（付記３８）
異なるサイズのブロックに対して、例えば勾配などの潜在的に可視である画像関心特徴が存在するかの前記判断は、閾値より大きい勾配値を有する勾配が存在するかを判断することを含んでよい。
（付記３９）
異なるダウンサイジングレベルは、前記ボリューム内の異なる領域に対して、前記ダウンサイズされたデータからレンダリングされる画像に閾値より大きい勾配をもたらす異なる領域に対するダウンサイジングレベルに依存して、使用されてもよい。
（付記４０）
前記グラディエントビジビリティテーブルは、視覚的に均等な色空間で計算される色勾配を用いて生成されてよい。
（付記４１）
前記レンダリングは、レイキャスティング処理を使用することを含んでよい。光線のステップサイズを、ダウンサンプルされた１つまたは複数のブロックの前記スケーリングに合致するように、光線のステップサイズを修正してよい。
（付記４２）
前記勾配閾値試験を通過する所与の領域において最もダウンサイズされたブロックを説明し、その後、前記ステップサイズを動的に変化させるためにレイトラバーサルの間に使用される、疎な八分木を計算してよい。
（付記４３）
前記方法は、第１処理リソースを用いて前記ダウンサイジングを行い、前記ダウンサイズされたデータを第２処理リソースにネットワークを介して送信し、前記第２処理リソースで画像を生成するために前記レンダリングを行う、ことを備えてよい。
（付記４４）
高解像度のダウンサイズされたデータがネットワークを介して送信され、レンダリングされるに従って、レンダリングされた画像が時間をかけて細部を得るように、前記またはある勾配閾値が時間をかけて下げてよい。
（付記４５）
ある態様における特徴を、任意の他の態様における特徴として適宜提供してよい。例えば、方法の特徴を装置の特徴として提供してよく、逆も同様である。ある態様の任意の１つ又は複数の特徴を、任意の他の態様における任意の適切な１つ又は複数の特徴と組み合わせて提供してよい。

１０ 装置
１２ コンピューティング装置
１６ ディスプレイスクリーン
１８ 入力装置
２０ データ記憶部
２２ ＣＰＵ
２４ メモリ
２６ ダウンサイジング回路
２７ ビジビリティ回路
２８ レンダリング回路
３０ ＧＰＵ
３２ グラフィックメモリ

Claims (19)

1. 圧縮対象であるボリュームデータを取得し、
   色値とオパシティ値とのうち少なくとも一つを前記ボリュームデータの各データ値に関連付ける関数を取得し、
   前記ボリュームデータの領域毎の圧縮率を、各領域の複数の色値と複数のオパシティ値とのうち少なくとも一つに基づいて決定する、
   処理回路を備えた医用画像処理装置。
2. 前記関数は、オパシティ値を前記ボリュームデータの各データ値にさらに関連付け、
   前記処理回路は、前記ボリュームデータの前記領域毎の圧縮率を、各領域の複数の色値と複数のオパシティ値とに基づいて決定する、
   請求項１に記載の医用画像処理装置。
3. 前記処理回路は、異なる圧縮率を用いて異なる領域がレンダリングされるように、各領域の複数の色値に基づく圧縮率を用いて、前記ボリュームデータをレンダリングする、
   請求項１または２に記載の医用画像処理装置。
4. 前記処理回路は、
   前記ボリュームデータを、それぞれが複数のピクセルまたはボクセルを有する複数のブロックに分割し、
   前記圧縮率を、各ブロックの複数の色値と複数のオパシティ値とのうち少なくとも一つに依存して決定する、
   請求項１乃至３のうちいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
5. 前記処理回路は、前記関数を用いて各データ値の指標値を決定し、
   前記指標値は色値に依存し、
   前記ボリュームデータにおける複数のデータ値と複数の指標値を記憶するメモリをさらに備え、
   前記処理回路は、各領域内の前記複数のデータ値に対応する前記複数の指標値に依存して、前記圧縮率を決定する、
   請求項４に記載の医用画像処理装置。
6. 前記処理回路は、所与のデータ値の前記指標値の決定において、前記所与のデータ値の色およびオパシティの組み合わせと、直前のデータ値の色およびオパシティの組み合わせとの差を得て、前記所与のデータ値のインターバルグラディエントビジビリティを決定するために前記差を使用する、
   請求項５に記載の医用画像処理装置。
7. 前記処理回路は、前記差と閾値とを比較して、前記インターバルグラディエントビジビリティを決定する、
   請求項６に記載の医用画像処理装置。
8. 前記指標値は、合計グラディエントビジビリティ値を含み、
   前記処理回路は、複数のインターバルグラディエントビジビリティ値を、最小データ値から前記所与のデータ値まで加算することで、前記所与のデータ値の前記合計グラディエントビジビリティ値を取得する、
   請求項７に記載の医用画像処理装置。
9. 前記複数の指標値は、ＣＩＥＬＡＢ色空間で計算される、
   請求項５乃至８のうちいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
10. 前記処理回路は、前記ブロック内の複数のピクセルまたは複数のボクセルの前記複数のデータ値に対応する前記複数の指標値を用いて、各ブロックにおいて、可視勾配を含むこと、または、可視勾配を含まないこととして指定する、
    請求項５乃至９のうちいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
11. 前記処理回路は、
    前記ブロック内の複数のピクセルまたは複数のボクセルの複数のデータ値の補間によって取得可能な前記複数のデータ値の範囲を決定し、
    複数のデータ値の前記範囲内の前記複数の指標値に差分がない場合、前記ブロックを可視勾配が含まないこととして指定し、
    複数のデータ値の前記範囲内の複数の指標値に差分がある場合、前記ブロックを可視勾配が含むこととして指定すること、
    を含む、請求項１０に記載の医用画像処理装置。
12. 前記処理回路は、前記ボリュームデータから、異なる解像度を用いて、複数のダウンサイズされたボリュームを生成する、
    請求項７に記載の医用画像処理装置。
13. 前記処理回路は、
    前記ダウンサイズされた複数のボリュームのそれぞれを、個別の複数のブロックに分割し、
    前記ダウンサイズされたボリュームのそれぞれの各ブロックを、可視勾配を含むこと、または、可視勾配を含まないこととして指定する、
    請求項１２に記載の医用画像処理装置。
14. 前記処理回路は、前記ボリュームデータの領域毎に、可視勾配を含まないこととして指定された当該領域における最もダウンサイズされたブロックを示す疎な八分木を計算する、
    請求項１３に記載の医用画像処理装置。
15. 前記処理回路は、混合解像度ボリュームデータが前記ダウンサイズされた複数のボリュームの異なるものからの複数のブロックを含むように、前記混合解像度ボリュームデータを、前記疎な八分木を用いて計算する、
    請求項１４に記載の医用画像処理装置。
16. 前記処理回路は、前記疎な八分木に基づくレイトラバーサルのために光線のステップサイズを選択して、前記混合解像度ボリュームデータをレンダリングする、
    請求項１５に記載の医用画像処理装置。
17. 前記処理回路は、更に低減した閾値を用いて、前記複数の指標値を再計算する、
    請求項１５に記載の医用画像処理装置。
18. 前記処理回路は、前記更に低減した閾値に基づいて前記混合解像度ボリュームデータを更新する、
    請求項１７に記載の医用画像処理装置。
19. 圧縮対象であるボリュームデータを取得し、
    前記ボリュームデータの各データ値に色値とオパシティ値とのうち少なくとも一つを関連付ける関数を取得し、
    前記ボリュームデータの領域毎の圧縮率を、各領域の複数の色値と複数のオパシティ値とのうち少なくとも一つに基づいて決定すること、
    を備えた医用画像処理方法。

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