JP4018679B2 - レンダリング処理方法、レンダリング処理プログラム、レンダリング処理装置 - Google Patents

Description

本発明は、レンダリング処理方法、レンダリング処理プログラム、レンダリング処理装置に関する。

従来、診断・治療等の医療行為を行う場で、Ｘ線診断装置、Ｘ線ＣＴ装置、核磁気共鳴イメージング装置（ＭＲＩ装置）等の医用画像診断装置で作成した臓器に関する医用画像情報を、３次元的な表示ができるように画像処理し、診断若しくは治療の目的として３次元的に観察することが行われていた。例えば、臓器の中でも血管、気管、消化管等の管状臓器についてはこの３次元的な表示方法として、次の方法があった。

１つは、管状臓器に対してその外部から平行光線を照射し、管状臓器を２次元平面上に投影する平行投影法（Parallel Projective Method）である。図１９に示すように、平行投影法による平行投影画像Ｐ１は、管状臓器を外部から観察するのに適しているが、その内部を観察することはできなかった。そこで、管状臓器の内部に視点を設定し、その視点から放射状に光線を照射して管状臓器の内部の画像を２次元平面上に投影する中心投影法（Perspective Projective Method ）により、中心投影画像Ｐ２を作成していた。図２０に示すように、この中心投影画像Ｐ２は、管状臓器の内側を恰も内視鏡による画像のように観察できるため、仮想内視鏡として使用されていた。中心投影画像Ｐ２では、管状臓器の内側を見ることはできるが、診断時に管状臓器の内周全てを注意深く見ないと、ポリープ等を見落とす虞があった。また、管状臓器の襞の裏等が見えにくかった。

そこで、円筒投影法、屈曲円筒投影法により、管状臓器の周囲に仮想的に配置した円筒投影面に管状臓器を投影し、その投影画像を円筒投影面の側面を切開してできた２次元平面上に展開する展開画像表示が行われていた（例えば、非特許文献１）。図２１に示すように、この展開画像Ｐ３では、管状臓器の内壁面を２次元平面上で見ることができるので、ポリープ等を発見しやすかった。
アー・フィラノヴァ・バルトローリ（A. Vilanova Bartroli），エル・ヴェゲンキットル（R. Wegenkittl ），アー・ケニッヒ（A. Konig），エー・グレーレル（E. Groller），「仮想大腸展開方法（Virtual Colon Unfolding ）」，米国電気電子学会論文誌(IEEE Visualization)，米国，2001年，p411-420

ところで、ボリュームレンダリング等により人体の組織の断面を数種類の異なる表示方法で表示し、それぞれを比較して診断等を行うことがあった。例えば、管状臓器を含む人体の断面の画像として中心投影画像Ｐ２を作成し、さらに、その中心投影画像Ｐ２に表示された管状臓器の展開画像Ｐ３を作成し、その中心投影画像Ｐ２と展開画像Ｐ３とを並べて表示して診察等を行うことがあった。しかしながら、その中心投影画像Ｐ２が展開画像Ｐ３として表示された画像上でどの位置の断面の画像であるかが分かりにくいため、中心投影画像Ｐ２と展開画像Ｐ３との対応が付きにくかった。すなわち、例えば、中心投影画像Ｐ２で観察している断面の位置が展開画像Ｐ３上ではどこに位置しているか、反対に、展開画像Ｐ３上で観察している位置が中心投影画像Ｐ２ではどこに位置しているかが分かりにくかった。

本発明は、上記問題点を解消するためになされたものであって、その目的は、３次元以
上の画像データの面情報を出力させることのできるレンダリング処理方法、レンダリング処理プログラム、レンダリング処理装置を提供することにある。

上記問題点を解決するために、請求項１に記載の発明は、１つのコンピュータが単独処理でまたは複数のコンピュータが単独処理と分散処理とのうち少なくとも１つの処理で、複数の３次元以上の画素からなる３次元以上の画像データのうちの任意の複数の画素を円筒投影面に投影し、前記円筒投影面を該円筒投影面に対応した投影平面に展開した展開画像と、前記任意の複数の画素を含む３次元以上の画像データの任意の断面を表現する断面画像とを得るレンダリング処理方法において、少なくとも１つのコンピュータが、前記円筒投影面の中心線を利用して仮想円筒を作成する仮想円筒作成段階と、前記任意の断面中の前記各画素であって、前記仮想円筒と交差する各画素の位置データを使って前記任意の断面の位置を前記展開画像に示すための面情報を算出する面情報算出段階と、前記面情報と前記展開画像とを合成して合成画像を生成する合成段階と、前記合成画像に基づいて前記面情報を含む新たな展開画像を出力部に出力する出力段階とを備えたことを要旨とする。

この発明によれば、任意の断面中の各画素であって、仮想円筒と交差する各画素の位置データを使って任意の断面の位置を展開画像に示すための面情報を算出する。そして、その面情報と展開画像とを合成して合成画像を生成し、その合成画像に基づいて面情報を含む新たな展開画像を出力部に出力する。従って、展開画像と断面画像との対応関係を容易に把握することができる。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載のレンダリング処理方法において、前記各位置データは前記複数の３次元以上の画素のデカルト座標系の座標データであって、前記面情報算出段階は、前記各画素のデカルト座標系の座標データを使って面情報を算出することを要旨とする。

この発明によれば、各位置データは複数の３次元以上の画素のデカルト座標系の座標データであって、面情報算出段階は、各画素のデカルト座標系の座標データを使って面情報を算出するので、例えば、位置データを出力部に出力して視認できる。また、さらに、その位置データは、デカルト座標系で表現されているため、面情報を直感的に把握することができる。

請求項３に記載の発明は、請求項１に記載のレンダリング処理方法において、前記面情報を前記展開画像上と前記断面画像上のうち少なくとも一方で可視化されるように合成することを要旨とする。

この発明によれば、合成段階は、面情報を展開画像上と断面画像上のうち少なくとも一方で可視化されるように合成するので、展開画像上と断面画像上のうち少なくとも一方で面情報を視認することができる。従って、展開画像と断面画像との対応関係を容易に把握することができる。

請求項４に記載の発明は、請求項１に記載のレンダリング処理方法において、前記面情報は、前記仮想円筒と、前記任意の断面との交線で表現されることを要旨とする。
この発明によれば、面情報は、仮想円筒と、任意の断面との交線で表現されるので、簡単でありながらも、例えば、展開画像と断面画像との対応を容易に付けることができる。

請求項５に記載の発明は、請求項１に記載のレンダリング処理方法において、前記面情報は、前記断面画像として表現される前記任意の断面における方向であることを要旨とする。

この発明によれば、面情報は、断面画像として表現される前記任意の断面における方向であるので、例えば、断面画像における方向を展開画像上で表示することができる。従って、簡単でありながらも展開画像と断面画像との対応を容易に付けることができる。

請求項６に記載の発明は、請求項１乃至５のいずれか１項に記載のレンダリング処理方法において、前記任意の複数の画素は、管体であることを要旨とする。
この発明によれば、任意の複数の画素は、管体であるため、例えば、展開画像上で管体の内部を把握しながらも面情報を視認できる。従って、管体の内部を把握しながらも、断面画像と展開画像との対応関係を容易に把握することができる。

請求項７に記載の発明は、請求項１に記載のレンダリング処理方法において、前記任意の断面は、前記３次元以上の画像データから少なくとも１つの任意の一部の領域の３次元以上の画像データを抽出した領域抽出結果の断面であることを要旨とする。

この発明によれば、任意の断面は、３次元以上の画像データから少なくとも１つの任意の一部の領域の３次元以上の画像データを抽出した領域抽出結果の断面であるので、例えば、複数の領域抽出結果の断面であったり、断面の形状が任意の形状であったりしても、断面画像と展開画像との対応を容易に付けることができる。

請求項８に記載の発明は、請求項１に記載のレンダリング処理方法において、前記任意の断面は、前記３次元以上の画像データから抽出した任意の断平面であることを要旨とする。

この発明によれば、例えば、ＭＰＲ（Multi Planar Reconstruction ）で生成した断面画像と展開画像との対応を容易に付けることができる。
請求項９に記載の発明は、請求項１に記載のレンダリング処理方法において、前記任意の断面は、前記３次元以上の画像データから抽出した任意の断曲面であることを要旨とする。

この発明によれば、例えば、ＣＰＲ（Curved Multi Planar Reconstruction）で生成した断面画像と展開画像との対応を容易に付けることができる。
請求項１０に記載の発明は、請求項１に記載のレンダリング処理方法において、前記任意の断面は、前記３次元以上の画像データから抽出した中心投影画像を含む断平面であることを要旨とする。

この発明によれば、例えば、管体を中心投影法（Perspective Projective Method）で
表示した中心投影画像と、その管体の周辺の断面の画像を合成して生成した断面画像と展開画像との対応を容易に付けることができる。

請求項１１に記載の発明は、請求項１乃至１０のいずれか１項に記載のレンダリング処理方法において、前記展開画像と前記断面画像のうち少なくとも一方は、ボリュームレンダリングによって生成されることを要旨とする。

この発明によれば、展開画像と断面画像のうち少なくとも一方は、ボリュームレンダリ
ングによって生成されるので、３次元以上の画像データを基に正確で滑らかな展開画像、断面画像を生成することができる。

請求項１２に記載の発明は、請求項１乃至１０のいずれか１項に記載のレンダリング処理方法において、前記展開画像と前記断面画像のうち少なくとも一方は、サーフィスレンダリングによって生成されることを要旨とする。

この発明によれば、展開画像と断面画像のうち少なくとも一方は、サーフィスレンダリングによって生成されるので、少ない計算量で展開画像、断面画像を生成することができる。従って、展開画像、断面画像の出力に要する時間を短縮することができる。

請求項１３に記載の発明は、１つのコンピュータが単独処理でまたは複数のコンピュータが単独処理と分散処理とのうち少なくとも１つの処理で、複数の３次元以上の画素からなる３次元以上の画像データのうちの任意の複数の画素を円筒投影面に投影し、前記円筒投影面を該円筒投影面に対応した投影平面に展開した展開画像と、前記任意の複数の画素を含む３次元以上の画像データの任意の断面を表現する断面画像とを得るレンダリング処理プログラムにおいて、前記１つのコンピュータまたは複数のコンピュータを、前記円筒投影面の中心線を利用して仮想円筒を作成する仮想円筒作成手段と、前記任意の断面中の前記各画素であって、前記仮想円筒と交差する各画素の位置データを使って前記任意の断面の位置を前記展開画像に示すための面情報を算出する面情報算出手段と、前記面情報と前記展開画像とを合成して合成画像を生成する合成手段と、前記合成画像に基づいて前記面情報を含む新たな展開画像を出力部に出力する出力手段として機能させることを要旨とする。この発明によれば、請求項１に記載の発明と同様の作用効果が得られる。

請求項１４に記載の発明は、請求項１３に記載のレンダリング処理プログラムにおいて、前記各位置データは前記複数の３次元以上の画素のデカルト座標系の座標データであって、前記面情報算出手段は、前記各画素のデカルト座標系の座標データを使って面情報を算出することを要旨とする。この発明によれば、請求項２に記載の発明と同様の作用効果が得られる。

請求項１５に記載の発明は、請求項１３に記載のレンダリング処理プログラムにおいて、前記合成手段は、前記面情報を前記展開画像上と前記断面画像上のうち少なくとも一方で可視化されるように合成することを要旨とする。この発明によれば、請求項３に記載の発明と同様の作用効果が得られる。

請求項１６に記載の発明は、請求項１３に記載のレンダリング処理プログラムにおいて、前記面情報は、前記仮想円筒と、前記任意の断面との交線で表現されることを要旨とする。この発明によれば、請求項４に記載の発明と同様の作用効果が得られる。

請求項１７に記載の発明は、請求項１３に記載のレンダリング処理プログラムにおいて、前記面情報は、前記断面画像として表現される前記任意の断面における方向であることを要旨とする。この発明によれば、請求項５に記載の発明と同様の作用効果が得られる。

請求項１８に記載の発明は、請求項１３乃至１７のいずれか１項に記載のレンダリング処理プログラムにおいて、前記任意の複数の画素は、管体であることを要旨とする。この発明によれば、請求項６に記載の発明と同様の作用効果が得られる。

請求項１９に記載の発明は、請求項１３に記載のレンダリング処理プログラムにおいて、前記任意の断面は、前記３次元以上の画像データから少なくとも１つの任意の一部の領域の３次元以上の画像データを抽出した領域抽出結果の断面であることを要旨とする。この発明によれば、請求項７に記載の発明と同様の作用効果が得られる。

請求項２０に記載の発明は、請求項１３に記載のレンダリング処理プログラムにおいて、前記任意の断面は、前記３次元以上の画像データから抽出した任意の断平面であることを要旨とする。この発明によれば、請求項８に記載の発明と同様の作用効果が得られる。

請求項２１に記載の発明は、請求項１３に記載のレンダリング処理プログラムにおいて、前記任意の断面は、前記３次元以上の画像データから抽出した任意の断曲面であることを要旨とする。この発明によれば、請求項９に記載の発明と同様の作用効果が得られる。

請求項２２に記載の発明は、請求項１３に記載のレンダリング処理プログラムにおいて、前記任意の断面は、前記３次元以上の画像データから抽出した中心投影画像を含む断平面であることを要旨とする。この発明によれば、請求項１０に記載の発明と同様の作用効果が得られる。

請求項２３に記載の発明は、請求項１３乃至２２のいずれか１項に記載のレンダリング処理プログラムにおいて、前記展開画像と前記断面画像のうち少なくとも一方は、ボリュームレンダリングによって生成されることを要旨とする。この発明によれば、請求項１１に記載の発明と同様の作用効果が得られる。

請求項２４に記載の発明は、請求項１３乃至２２のいずれか１項に記載のレンダリング処理プログラムにおいて、前記展開画像と前記断面画像のうち少なくとも一方は、サーフィスレンダリングによって生成されることを要旨とする。この発明によれば、請求項１２に記載の発明と同様の作用効果が得られる。

請求項２５に記載の発明は、複数の３次元以上の画素からなる３次元以上の画像データのうちの任意の複数の画素を円筒投影面に投影し、前記円筒投影面を該円筒投影面に対応した投影平面に展開した展開画像と、前記任意の複数の画素を含む３次元以上の画像データの任意の断面を表現する断面画像とを得るレンダリング処理装置において、前記円筒投影面の中心線を利用して仮想円筒を作成する仮想円筒作成手段と、前記任意の断面中の前記各画素であって、前記仮想円筒と交差する各画素の位置データを使って前記任意の断面の位置を前記展開画像に示すための面情報を算出する面情報算出手段と、前記面情報と前記展開画像とを合成して合成画像を生成する合成手段と、前記合成画像に基づいて前記面情報を含む新たな展開画像を出力部に出力する出力手段とを備えたことを要旨とする。この発明によれば、請求項１、１３に記載の発明と同様の作用効果が得られる。

請求項２６に記載の発明は、請求項２５に記載のレンダリング処理装置において、前記各位置データは前記複数の３次元以上の画素のデカルト座標系の座標データであって、前記面情報算出手段は、前記各画素のデカルト座標系の座標データを使って面情報を算出することを要旨とする。この発明によれば、請求項２、１４に記載の発明と同様の作用効果が得られる。

請求項２７に記載の発明は、請求項２５に記載のレンダリング処理装置において、前記合成手段は、前記面情報を前記展開画像上と前記断面画像上のうち少なくとも一方で可視化されるように合成することを要旨とする。この発明によれば、請求項３、１５に記載の発明と同様の作用効果が得られる。

請求項２８に記載の発明は、請求項２５乃至２７のいずれか１項に記載のレンダリング処理装置において、前記面情報算出手段、前記合成手段の一部または全部は、ＧＰＵであることを要旨とする。

この発明によれば、面情報算出手段、合成手段の一部または全部は、ＧＰＵであるので、面情報算出、合成に要する時間を短縮することができる。

本発明によれば、３次元以上の画像データの面情報を出力させることができる。

（第１実施形態）
以下、本発明を具体化した第１実施形態を図１〜図１０に従って説明する。
図１に示すように、画像表示装置１は、データベース２から例えば、ＣＴ（Computerized Tomography ）画像撮影装置により撮影されたＣＴ画像データを読み取って、医療診断用の各種画像を生成し画面に表示する。本実施形態では、ＣＴ画像データを例に説明するが、これに限定されない。すなわち、使用される画像データは、ＣＴに限らず、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）等の医用画像処理装置より得られるデータ及びそれらを組み合わせたり加工したりしたものである。

画像表示装置１は、計算機（コンピュータ、ワークステーション、パーソナルコンピュータ）３と、モニタ４と、キーボード５及びマウス６などの入力装置とを備えている。計算機３はデータベース２と接続されている。

図２は、画像表示装置１の概略構成を示す。計算機（コンピュータ）３にはＣＰＵ（中央処理装置）７、ハードディスク等からなるメモリ８が備えられており、メモリ８には、レンダリング処理を実行するためのプログラム（アプリケーションソフト）９が記憶されている。メモリ８はデータベース２又はハードディスクから読み取ったＣＴ画像データから得られたボクセルデータを一時記憶するメモリ部８ａを備えている。また、メモリ部８ａは、図６（ａ）に示すような管状組織Ｔの中心を表す中心線ＣＰを記憶している。また、メモリ８は、管状組織Ｔを含む人体の断面観察画像（図９に示す断面画像としての元断面観察画像ＯＲ１）の画像データを記憶する断面観察画像記憶部ＯＣを備えている。さらに、メモリ８は、管状組織Ｔの展開画像（図９に示す展開画像としての元展開画像ＵＲ１、図１０に示す新たな展開画像としての新展開画像ＵＰ１）の画像データを記憶する展開画像記憶部ＵＦ及び面情報を記憶する面情報記憶部ＤＩとを備えている。

ＣＰＵ７は、このプログラム９を実行することにより、データベース２から取得したＣＴ画像データから得られたボクセルデータを用いて管状組織Ｔの展開画像の面情報を算出
し、出力するレンダリング処理を実行する。すなわち、本実施形態では、ＣＰＵ７（計算機３）が、レンダリング処理（仮想円筒作成段階、面情報算出段階、合成段階、出力段階等）のレンダリング処理プログラムを実行する。これにより、計算機３は、仮想円筒作成手段、面情報算出手段、合成手段、出力手段等として機能する。

そして、モニタ４（画面４ａ）には、図９に示すように、レンダリング処理を実行する前の画像である元展開画像ＵＲ１が、元断面観察画像ＯＲ１と並べて表示される。さらに、モニタ４（画面４ａ）には、図１０に示すように、レンダリング処理を実行した後の画像である新展開画像ＵＰ１が、元断面観察画像ＯＲ１と並べて表示されるようになっている。

ここで、３次元以上の画像データとしてのボクセルデータＶＤとは、図３に示すように、３次元以上の画素としてのボクセル（Voxel ）の集合（複数の３次元以上の画素）であり、３次元の格子点にボクセル値として濃度値が割り当てられている。本実施形態では、例えば、ＣＴ画像データの画素値、すなわちＣＴ値をそのまま濃度値としている。

ＣＴ画像データは、患者等の人体を断層撮影したもので、１枚については骨、血管、臓器等の２次元断層画像であるが、多数の隣接するスライス（断層）について得られていることから、これら全体では３次元の画像データと言える。従って、以下、ＣＴ画像データは、複数のスライスを含んだ３次元の画像データを意味する。

また、ＣＴ画像データは、被写体としての組織（骨、血管、臓器等）毎に異なるＣＴ値を持っている。ＣＴ値は、水を基準として表現した組織のＸ線減弱係数であり、ＣＴ値により組織や病変の種類等が判断できるようになっている。また、ＣＴ画像データには、ＣＴ撮影装置によりＣＴスキャンされた人体の断層画像（スライス画像）の座標データもすべてあり、視線方向（奥行き方向）における異なる組織間の位置関係は、座標データから判別できるようになっている。すなわち、ボクセルデータＶＤは、ＣＴ値（以下、ボクセル値という。）及び座標データを備えている。

また、任意の複数の画素としての管状組織（Tubular Tissue）Ｔとは、例えば、血管、気管、消化管（食道、胃、小腸、大腸）等の管状の臓器である。本実施形態では、例えば、大腸を例に挙げて説明するが、これに限定されない。すなわち、管状組織としては、血管、気管、消化管等の臓器に限らず、管体であればよい。

元断面観察画像ＯＲ１とは、ボリュームレンダリング処理等の３次元画像投影方法で作成される管状組織Ｔを含む人体等の断面画像であって、観察位置や観察内容に応じて３次元画像データのうちの任意の断面を表示した画像である。図９に示すように、元断面観察画像ＯＲ１は、管状組織の中心投影画像Ｐ２（図２０参照）だけでは管状組織Ｔと周囲の組織との関係が分かりにくいので、管状組織Ｔの中心投影画像Ｐ２と管状組織Ｔの周囲の組織の断平面の画像とを合成している。その結果、管状組織Ｔの内部の様子を把握しながらも管状組織Ｔとその周囲の組織との関係も把握することのできる画像となっている。

元展開画像ＵＲ１とは、前記元断面観察画像ＯＲ１に表示された管状組織Ｔの内壁面を２次元平面上に投影した画像であって、本実施形態では、ボリュームレンダリング処理のうち、円筒座標系等を利用する方法である円筒投影法または類似の投影法、例えば屈曲円筒投影法により生成される。

まず、ボリュームレンダリング処理について説明する。ボリュームレンダリングには一般的にレイキャスティング法が用いられる。レイキャスティング法とは、図３に示すように、観察する側（フレームＦ側）から光の経路を考えるもので、フレームＦ側のピクセル
ＰＸから光線（レイＲ）を飛ばし、一定距離を進むごとにその位置での反射光を計算する（図３では「…、Ｖ１、Ｖ２、Ｖ３、…」の符号が各到達位置のボクセルに対応している）。レイ到達位置が格子上にない場合はその周りのボクセルのボクセル値から補間処理を行ってその位置でのボクセル値を計算する。

視線方向からボクセルデータに１本のレイＲを照射すると、レイＲはボクセルデータＶＤに当たって一部反射しながらボクセルデータＶＤを構成するボクセルを順次透過して進むことになる。そして、ボクセル毎に光の吸収・反射の離散的な計算をし、その反射光を演算することでフレームＦに投影される画像のピクセル値を求めて２次元画像を生成する。

図４は、レイキャスティング法の計算方法を説明するもので、図３における１本のレイに対応した処理である。図４におけるブロックはボクセルに相当するもので、これら各ボクセルは光に対する特性パラメータとして不透明度（オパシティ（opacity ）値）αｎおよびシェーディング係数βｎを有する。ここで、不透明度αｎは、０≦αｎ≦１を満たす数値で表され、値（１−αｎ）は透明度（transparency）を示す。不透明度αｎ＝１は不透明、αｎ＝０は透明、０＜αｎ＜１は半透明にそれぞれ対応する。シェーディング係数は色、グラディエントなどシェーディングに関する情報を持つ。

初期入射光（光線）Ｉ１は、各ボクセルを順次透過してゆくとともに各ボクセルで一部反射および吸収されることによりその残存光（透過光）は徐々に減衰する。各ボクセルにおける部分反射光Ｒｎ（ｎ＝１，２，…）の積算値（積算反射光）が、フレームＦ側におけるピクセルＰＸの輝度に相当する。ここで、減衰光Ｄｎ（ｎ＝１，２，…）は、ｎ番目のボクセルの入射光Ｉｎを用いて、式 Ｄｎ＝αｎＩｎ で表されるため、部分反射光Ｒｎは、式 Ｒｎ＝βｎＤｎ＝βｎαｎＩｎ で表される。また各ボクセルにおける入射光と残存光（透過光）との関係式から、式 Ｉｎ＋１＝（１−αｎ）Ｉｎ が成り立つ。よって積算反射光であるピクセル値Ｐｖは、次式により表される。

Ｐｖ＝β１α１Ｉ１＋β２α２Ｉ２＋・・・＋βｎαｎＩｎ＝ΣβｎαｎＩｎ
なお、各ボクセル値に対して不透明度αｎとの関係付けが予めなされており、その関係付け情報に基づきボクセル値から不透明度αｎを得ている。例えば、大腸のボリュームレンダリング画像を得たい場合、大腸に対応したボクセル値には不透明度「１」を関連付け、他のボクセル値には不透明度「０」を関連付けることで、大腸を表示することができる。

図５（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、ボクセルデータを用いて円筒投影法にて管状組織Ｔの元展開画像ＵＲ１を作成する処理を説明するための図である。
円筒投影法は、図５（ａ）に示すように、円筒座標系を仮定し、投影対象１１の周囲に配設された円筒投影面１２（図５（ｂ）参照）の中心軸１４上（紙面と垂直方向）に連続的に分布する視点を仮定する。そして、その視点から、投影対象１１内であって円筒投影面の中心軸と直交する平面１３内にレイＲを放射状に照射し、図５（ｂ）に示すように、投影対象を円筒投影面１２に投影する。そして、その円筒投影面１２に投影された投影画像に対して、図５（ｃ）に示すように、投影平面としての２次元平面１６に座標変換を行うことにより、図９に示すように、管状組織Ｔの内部が表示された元展開画像（Original
Unfolding Picture）ＵＲ１を得る。

ここで、一般に管状組織Ｔは屈曲しているため、屈曲している管状組織Ｔ全体を円筒投影面に投影すると互いに重なり合ってしまう。このような管状組織Ｔを投影する方法として挙げられるのが屈曲円筒投影法である。

図６（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、ボクセルデータを用いて屈曲円筒投影法にて管状組織Ｔの元展開画像ＵＲ１を作成する処理を説明するための図である。
屈曲円筒投影法は、図６（ａ）に示すように、管体としての管状組織Ｔの中心線（Central Path）に沿った中心線ＣＰを仮定する。そして、その中心線ＣＰ上に連続的に分布する視点を仮定する。そして、その視点から、中心線ＣＰと直交する平面２２内にレイＲを照射し、投影対象を投影対象の外側を覆う図示しない円柱投影面に投影する。そして、その円柱投影面に投影された投影画像に対して２次元平面に座標変換を行うことにより、図９に示すように、円筒投影面を切り開いたように管状組織の内部が表示された元展開画像ＵＲ１を得る。このように、中心線ＣＰを管状組織Ｔの屈曲に合わせて屈曲させ、さらにその中心線ＣＰに直交する平面間の距離を短くすることにより、屈曲した管状組織Ｔについても２次元平面上に投影した元展開画像ＵＲ１を作成することができる。

この屈曲円筒投影法において、管状組織Ｔの屈曲が大きいと、図６（ｂ）に示すように、中心線ＣＰと直交する平面２３，２４，２５と平面２６とが交差してしまう。この結果、管状組織Ｔの内壁面において、元展開画像ＵＲ１上に複数回表示される部分や、表示し損なう部分ができてしまう。例えば、図６（ｂ）に示すように、ポリープ２７については平面２４及び平面２６において投影されるため、元展開画像ＵＲ１上において２回表示される。また、ポリープ２８については直交する平面がないため、管状組織Ｔ上に存在しているのにも関わらず、元展開画像ＵＲ１上では１度も表示されない。これを避けるために、非直線レイキャスティングが行われる。

非直線レイキャスティングは、屈曲円筒投影法において、中心線ＣＰからレイＲを照射する際に、中心線ＣＰと直交する平面上ではなく、図６（ｃ）に示すように、中心線ＣＰに近い側では中心線ＣＰと直交しながらも湾曲している平面３１〜３６上にレイＲを照射する。すなわち、中心線ＣＰから非直線のレイＲを照射する。これにより、図６（ｃ）に示すように、ポリープ２７を投影する面は１つであるため、元展開画像ＵＲ１上にはポリープ２７が１回のみ表示される。また、ポリープ２８については、中心線ＣＰと直交する平面の枚数を増やすことにより、元展開画像ＵＲ１上に投影することができる。

面情報とは、図１０においてモニタ４（画面４ａ）に表示される元断面観察画像ＯＲ１、すなわち管状組織Ｔの断面が新展開画像ＵＰ１（元展開画像ＵＲ１）上ではどこに位置しているかを示すためのものである。面情報は、元断面観察画像ＯＲ１の断面位置を表す交線ＣＬ（図１０参照）と元断面観察画像ＯＲ１における方向を示す方向としての方向指標Ｄ（図１０参照）を備えている。

交線ＣＬは、図７に示すように、元断面観察画像ＯＲ１（観察断面４２）と仮想円筒４０との交線である。詳述すると、元断面観察画像ＯＲ１、すなわち元断面観察画像ＯＲ１を作成する断面である任意の断面としての観察断面４２上には、任意の断面としての管状組織Ｔの断面Ｓを含む組織が投影（構成）されているとする。一方、管状組織Ｔは、仮想円筒４０に投影することができるので、仮想円筒４０（管状組織Ｔ）と観察断面４２とは断面Ｓにおいて交差し、断面Ｓの円周は仮想円筒４０と観察断面４２との交線ＣＬとなる。すなわち、この交線ＣＬは、仮想円筒４０（管状組織Ｔ）と観察断面４２とで共有しているため、図１０に示すように、この交線ＣＬを面情報として新展開画像ＵＰ１上で表示すれば、観察断面４２（元断面観察画像ＯＲ１）が新展開画像ＵＰ１上のどこに位置しているかを把握できる。この結果、新展開画像ＵＰ１と元断面観察画像ＯＲ１とを対応付けることができる。なお、仮想円筒４０と観察断面４２は、いずれも位置データ、座標データとしての３次元座標を有しているため、その３次元座標から交線ＣＬを算出し、前記面情報記憶部ＤＩに記憶される。

ここで、仮想円筒４０とは、中心線ＣＰ（円筒投影面の中心軸）を中心として、例えば
、レンダリング処理プログラムを適用するアプリケーション指定の一定値の半径を有する仮想円筒である。詳述すると、円筒投影法、屈曲円筒投影法において、管状組織Ｔの周囲に配設された円筒投影面は仮想的なものであり、その円筒投影面に向かって中心線ＣＰから無限遠にレイＲが照射されており、円筒投影面の半径は無限大である。従って、その円筒投影面と観察断面４２との交線は存在しない。そこで、本実施形態では、円筒投影面と同心円状に位置する仮想円筒４０を作成し、元断面観察画像ＯＲ１（観察断面４２）と仮想円筒４０とで面情報としての交線ＣＬを算出する。

方向指標Ｄは、元断面観察画像ＯＲ１における方向を示すものであって、例えば、図１０に示すように、元断面観察画像ＯＲ１における上下左右等の方向を方向指標Ｄとして新展開画像ＵＰ１上に示す。方向指標Ｄにより、元断面観察画像ＯＲ１が新展開画像ＵＰ１上でどこに位置するかを把握できるのみならず、元断面観察画像ＯＲ１における方向を新展開画像ＵＰ１上で容易に把握することができる。なお、元断面観察画像ＯＲ１における上下左右の３次元座標を算出し、その上下左右を表示した画像が、その３次元座標とともに方向指標Ｄとして前記面情報記憶部ＤＩに記憶される。

また、図２に示すように、計算機（コンピュータ）３は、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）１０を備えている。ＧＰＵ１０は、主に３次元の高度なグラフィックス機能をサポートしたグラフィックス用のコントローラ・チップであり、ユーザから与えられたプログラム等に基づいて２次元や３次元のグラフィックス描画を高速化する機能を持つ。本実施形態では、ＧＰＵ１０により後処理が実行される。これにより、面情報の表示に要する時間を短縮することができる。

後処理は、算出した面情報をモニタ４等の出力装置に表示するために色、コントラスト及び明るさ等を補正する処理である。詳しくは、多くの医用画像装置の出力（ＣＴ画像、ＭＲＩ画像等）は１２ｂｉｔ階調データであるため、レンダリング処理で算出された面情報を含んだ新展開画像ＵＰ１も１２ｂｉｔ階調データであるが、コンピュータ３等のモニタ４はＲＧＢ各色を８ｂｉｔで表現する画像を表示することが多い。そのため、ＷＬ変換（Window Level Transformation ）やＬＵＴ変換（Color Look-Up Table Transformation）等を行い、色、コントラスト及び明るさ等をモニタ４に表示できるように変換する。また、画面の大きさ等に合わせてアフィン変換（Affine Transformation ）を行い、それぞれのモニタ４に表示できるように変換する。

次に、このように構成されたレンダリング処理の作用について説明する。
本実施形態では、例えば、展開画像算出処理、すなわち屈曲円筒投影法により展開された元展開画像ＵＲ１は既にメモリ８の展開画像記憶部ＵＦに記憶されているとする。また、元断面観察画像ＯＲ１は断面観察画像記憶部ＯＣに記憶されているとする。元断面観察画像ＯＲ１及び元展開画像ＵＲ１の算出処理は公知の方法で行われるため、その詳細な作用の説明は省略する。そして、新展開画像ＵＰ１上に表示する面情報をレンダリング処理によって算出する。

図８は、レンダリング処理の全体のフローチャートを示している。
まず、ＣＰＵ７は、仮想円筒４０を作成する（ステップＳ５）。すなわち、中心線ＣＰを中心として、アプリケーション指定の一定値の半径を持った仮想円筒４０を作成し、メモリ部８ａに記憶する。次に、その仮想円筒４０と観察断面４２との交線ＣＬを算出し（ステップＳ１０）、算出した交線ＣＬを面情報として面情報記憶部ＤＩに記憶する。次に、ＣＰＵ７は観察断面４２における方向指標Ｄを算出し（ステップＳ１５）、算出した方向指標Ｄを面情報として面情報記憶部ＤＩに記憶する。

そして、ＣＰＵ７は、展開画像記憶部ＵＦから元展開画像ＵＲ１を読み出す。また、面
情報記憶部ＤＩから交線ＣＬ、方向指標Ｄを読み出す。そして、ＣＰＵ７は、元展開画像ＵＲ１と面情報（交線ＣＬ、方向指標Ｄ）とを合成して、元展開画像ＵＲ１上に交線ＣＬ、方向指標Ｄをオーバレイ表示した第１の合成画像としての合成画像ＣＩ１を生成する（ステップＳ２０）。

その合成画像ＣＩ１に対して、ＧＰＵ１０が後処理を行い、新たな展開画像としての新展開画像ＵＰ１（図１０参照）を生成する（ステップＳ５０）。後処理が終了すると、元断面観察画像ＯＲ１と新展開画像ＵＰ１を並べてモニタ４の画面４ａに出力する（ステップＳ５５）。レンダリング処理終了後の新展開画像ＵＰ１には面情報、すなわち交線ＣＬ、方向指標Ｄが付加されているため、図１０に示すように、管状組織Ｔの内壁面が観察しやすく、さらにその観察位置や観察方向が元断面観察画像ＯＲ１と対応付けられた新展開画像ＵＰ１を得ることができる。

すなわち、元断面観察画像ＯＲ１に表示されている管状組織Ｔの断面が、新展開画像ＵＰ１上ではどこに対応しているかが交線ＣＬで表示されているため、元断面観察画像ＯＲ１と新展開画像ＵＰ１との対応関係を直感的に把握することができる。また、元断面観察画像ＯＲ１における上下左右等の方向が方向指標Ｄとして表示されているため、新展開画像ＵＰ１上で元断面観察画像ＯＲ１における方向を直感的に把握することができる。

さらに、面情報が表示された新展開画像ＵＰ１を利用して、観察位置の予想をすることができる。すなわち、例えば、図１０に示すように、新展開画像ＵＰ１上にポリープ４４が表示されている場合に、どの位置の観察断面を見れば元断面観察画像ＯＲ１においてポリープ４４を観察することができるかを予想することができる。この結果、元断面観察画像ＯＲ１において観察したい位置を短時間で特定し、表示することができる。

上記実施形態によれば、以下のような効果を得ることができる。
（１）本実施形態によれば、屈曲円筒投影法により展開した管状組織Ｔの元展開画像ＵＲ１と３次元画像データのうちの任意の断面（観察断面４２）を表示した元断面観察画像ＯＲ１との対応情報である面情報を、交線ＣＬで表現した。すなわち、元断面観察画像ＯＲ１に表示されている管状組織Ｔの断面が元展開画像ＵＲ１上のどこに対応しているかが、新展開画像ＵＰ１上に交線ＣＬで表示されているため、元断面観察画像ＯＲ１と新展開画像ＵＰ１との対応関係を直感的に把握することができる。この結果、元断面観察画像ＯＲ１と新展開画像ＵＰ１とを並べて表示して診断するとき等に、元断面観察画像ＯＲ１と新展開画像ＵＰ１とを容易に対応付けることができる。従って、展開画像でありながらも観察位置や観察方向を特定することができる。

（２）本実施形態によれば、元断面観察画像ＯＲ１における上下左右の方向を方向指標Ｄとして管状組織Ｔの元展開画像ＵＲ１上に表示した新展開画像ＵＰ１を生成した。従って、新展開画像ＵＰ１上で元断面観察画像ＯＲ１における方向を直感的に把握することができる。

（３）本実施形態によれば、元展開画像ＵＲ１上に３次元画像データの任意の断面（観察断面４２）との対応情報である面情報を表示した新展開画像ＵＰ１を生成したので、管状組織Ｔの内壁面を観察しやすく、さらに、その観察方向や観察位置を元断面観察画像ＯＲ１と対応付けて直感的に把握することができる。

（４）本実施形態によれば、面情報は、仮想円筒４０と観察断面４２とが交差する交線ＣＬの座標と、元断面観察画像ＯＲ１における方向を示す座標から算出した。従って、簡単な演算で、新展開画像ＵＰ１と元断面観察画像ＯＲ１とを対応付ける面情報を算出することができる。
（第２実施形態）
次に、本発明を具体化した第２実施形態を図１１〜図１３に従って説明する。なお、第２実施形態は、元展開画像ＵＲ１として表示されている管状組織Ｔを観察断面４２上で特定する面情報を新たな断面画像としての新断面観察画像ＯＰ１（図１１参照）上に表示することに特徴がある。そのため、第１実施形態と同様の部分については同一の符号を付し、その詳細な説明を省略する。また、本実施形態では、図１１に示すような新断面観察画像ＯＰ１を実現するために、メモリ８の断面観察画像記憶部ＯＣには、ＣＰＵ７及びＧＰＵ１０によって作成する新断面観察画像ＯＰ１の画像データが記憶される。

本実施形態では、例えば、図１２に示すように、新断面観察画像ＯＰ２上に複数の管状組織Ｔが表示されている場合に、どの管状組織Ｔが元展開画像ＵＲ１で表示されているかを把握できるように、図１１に示すように、画面４ａに表示された新断面観察画像ＯＰ１に対して元展開画像ＵＲ１の情報を面情報として表示する。

面情報は、交点Ｎと軌跡ＴＲを備えている。詳述すると、新断面観察画像ＯＰ１上の交点Ｎは、管状組織Ｔの中心線ＣＰと観察断面４２（図７参照）との交点である。すなわち、元展開画像ＵＲ１上に表示されている管状組織Ｔの中心線であって仮想円筒４０における中心線ＣＰ（図１１参照）を設定し、図１１に示すように、その中心線ＣＰと観察断面４２との交点が、交点Ｎ（十字の指標ＤＮ）として新断面観察画像ＯＰ１上に表示される。なお、中心線ＣＰと観察断面４２は、それぞれ３次元座標を有しているため、その交点Ｎをそれら３次元座標から算出し、交点Ｎを表す画像として十字の指標ＤＮの画像を形成する。そしてその十字の指標ＤＮの画像を３次元座標とともに面情報として面情報記憶部ＤＩに記憶する。

軌跡ＴＲは、管状組織Ｔが新断面観察画像ＯＰ１においてどの方向に向かって位置しているかを示すものであって、例えば、図１１に示すように、仮想円筒４０の中心線ＣＰの軌跡ＴＲ（指標ＤＴ）を観察断面４２上、すなわち、新断面観察画像ＯＰ１上に表示する。なお、中心線ＣＰは３次元座標を有しているので、中心線ＣＰのうちの予め定めた長さＬの３次元座標のみを算出し、その長さＬの軌跡ＴＲに対応した指標ＤＴの画像を、その３次元座標とともに面情報として面情報記憶部ＤＩに記憶する。

次に、このように構成されたレンダリング処理の作用について説明する。図１３は、レンダリング処理の全体のフローチャートを示している。
本実施形態でも、第１実施形態と同様に、屈曲円筒投影法により展開された元展開画像ＵＲ１を既に展開画像記憶部ＵＦに記憶しているとする。また、元断面観察画像ＯＲ１を断面観察画像記憶部ＯＣに記憶しているとする。まず、ＣＰＵ７は、管状組織Ｔ（仮想円筒４０）における中心線ＣＰを設定する（ステップＳ２５）。次に、その中心線ＣＰと観察断面（元断面観察画像ＯＲ１）との交点Ｎを算出し（ステップＳ３０）、中心線ＣＰの軌跡ＴＲを算出する（ステップＳ３５）。そして、その交点Ｎの指標ＤＮ及び、軌跡ＴＲの指標ＤＴと元断面観察画像ＯＲ１とを合成し、第２の合成画像としての合成画像ＣＩ２を生成する（ステップＳ４０）。

そして、その合成画像ＣＩ２に対して、ＧＰＵ１０が後処理を行い、新断面観察画像ＯＰ１を生成する（ステップＳ５０）。後処理が終了すると、新断面観察画像ＯＰ１と元展開画像ＵＲ１を並べてモニタ４の画面４ａに出力する（ステップＳ５５）。このとき、図１１に示すように、元断面観察画像ＯＲ１（図９参照）上に中心線ＣＰとの交点Ｎの指標ＤＮが表示されている新断面観察画像ＯＰ１が表示される。そのため、図１２に示すように、新断面観察画像上に複数の管状組織Ｔが表示されている場合にも、画面４ａに表示されている元展開画像ＵＲ１がどの管状組織Ｔのものかを直感的に容易に把握できる。また、新断面観察画像ＯＰ１上に軌跡ＴＲの指標ＤＴを表示することにより、元展開画像ＵＲ
１として表示されている管状組織Ｔが、新断面観察画像ＯＰ１上でどの方向に向かって位置しているかを直感的に把握することができる。

上記実施形態によれば、以下のような効果を得ることができる。
（１）本実施形態によれば、元断面観察画像ＯＲ１上に仮想円筒４０の中心線ＣＰとの交点Ｎの指標ＤＮが表示されている新断面観察画像ＯＰ１が表示される。従って、新断面観察画像ＯＰ１上に複数の管状組織Ｔが表示されている場合にも、画面４ａに新断面観察画像ＯＰ１と関連付けられて表示されている元展開画像ＵＲ１が、複数の管状組織Ｔのうちのどの管状組織Ｔのものかを直感的に容易に把握できる。

（２）本実施形態によれば、元断面観察画像ＯＲ１上に仮想円筒４０の中心線ＣＰの軌跡ＴＲの指標ＤＴが表示されている新断面観察画像ＯＰ１が表示される。従って、新断面観察画像ＯＰ１上に複数の管状組織Ｔが表示されている場合にも、画面４ａに新断面観察画像ＯＰ１と関連付けられて表示されている元展開画像ＵＲ１に対応する管状組織Ｔが、新断面観察画像ＯＰ１上でどの方向に向かって位置しているかを直感的に把握することができる。

（３）本実施形態によれば、元断面観察画像ＯＲ１上に元展開画像ＵＲ１との対応情報である面情報（交点Ｎの指標ＤＮ及び軌跡ＴＲの指標ＤＴ）を表示した新断面観察画像ＯＰ１を生成した。従って、画面４ａに表示された新断面観察画像ＯＰ１が複数の管状組織Ｔが含まれた新断面観察画像ＯＰ１であっても、管状組織Ｔの位置や方向を特定することができ、新断面観察画像ＯＰ１と元展開画像ＵＲ１とを対応付けて直感的に把握することができる。

（４）本実施形態によれば、面情報は、仮想円筒４０の中心線ＣＰと観察断面（元断面観察画像ＯＲ１）とが交差する交点Ｎの座標と、中心線ＣＰを示す座標から算出した。従って、簡単な演算で、元展開画像ＵＲ１と新断面観察画像ＯＰ１とを対応付ける面情報を算出することができる。
（第３実施形態）
前記第１及び第２実施形態では、１台のワークステーションなどの計算機（コンピュータ）３が単独でレンダリング処理を行ったが、本実施形態では、レンダリング処理を構成する各処理のうち少なくとも１つの段階を複数のコンピュータが分散処理で行う。以下の実施形態において、前記第１及び第２実施形態と同様の部分については、同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。

例えば、複数台のワークステーションが接続された病院内ネットワークにおいて、少なくとも１つの処理を複数台のワークステーションが分散処理で行う構成を採用できる。以下、レンダリング処理を分散処理で行う場合の例として、中心線ＣＰの長さを分割する場合と、後処理だけ分割する場合と、展開画像算出処理と面情報算出処理とで分割する場合の３つを示す。なお、説明の便宜上、図１４〜図１６に示すように、２台のワークステーションＷＳ１，ＷＳ２を用いて、サイズ５１２×５１２の画像をつくる場合を例とするが、これを複数台のワークステーションで分散処理を行ってもよい。また、本実施形態では、ワークステーションＷＳ２にのみＧＰＵ１０を搭載しているとする。

（例１）例１は、前記中心線ＣＰを中心線ＣＰＡと中心線ＣＰＢとに分割する場合である。図１４に示すように、中心線ＣＰＡからレイが照射されるボクセルＶ１〜Ｖｋと、中心線ＣＰＢからレイが照射されるボクセルＶｋ＋１〜Ｖｎとに分割する。この場合、それぞれのワークステーションＷＳ１，ＷＳ２で展開画像算出処理と面情報算出処理を行う。このようにすれば、ワークステーション毎の展開画像記憶部ＵＦ及び面情報記憶部ＤＩのメモリ量、転送量が全体の展開画像サイズの半分で済む。処理の手順は以下のようになる
。
（１‐１）ワークステーションＷＳ１は、中心線ＣＰＡ上のボクセルデータＶＤ（ボクセルＶ１〜Ｖｋ）について、展開画像算出処理と面情報算出処理を行う。そして、算出した展開画像、面情報を、それぞれ展開画像記憶部ＵＦ、面情報記憶部ＤＩに記憶する。一方、ワークステーションＷＳ２は、中心線ＣＰＢ上のボクセルデータＶＤ（ボクセルＶｋ＋１〜Ｖｎ）について、展開画像算出処理と面情報算出処理を行い、算出した展開画像、面情報を、それぞれ展開画像記憶部ＵＦ、面情報記憶部ＤＩに記憶する。
（１−２）ワークステーションＷＳ２の展開画像記憶部ＵＦ、面情報記憶部ＤＩにそれぞれ記憶した展開画像、面情報を合成した合成画像ＣＩ１ＢをワークステーションＷＳ１に転送する。このときの転送サイズは５１２×２５６で済む。
（１−３）ワークステーションＷＳ１は、展開画像記憶部ＵＦ、面情報記憶部ＤＩにそれぞれ記憶した展開画像、面情報を合成した合成画像ＣＩ１Ａを生成する。そして、ワークステーションＷＳ１は、自身で生成した合成画像ＣＩ１ＡとワークステーションＷＳ２で生成した合成画像ＣＩ１Ｂとを合成（結合）した合成画像ＣＩ１に対して後処理を行い、面情報が可視化された新展開画像ＵＰ１を得る。

（例２）例２は、後処理だけ分割する場合である。図１５に示すように、この場合、ワークステーションＷＳ１でボクセルデータＶＤ全体に対して展開画像算出処理と面情報算出処理を行う。そして、高速画像処理に適しているＧＰＵ１０を搭載したワークステーションＷＳ２で後処理を行うようにすれば、後処理に要する時間を短縮できる。処理の手順は以下のようになる。
（２−１）ワークステーションＷＳ１は、ボクセルデータＶＤについて、展開画像算出処理と面情報算出処理を行う。そして、算出した元展開画像ＵＲ１、面情報を、それぞれ展開画像記憶部ＵＦ、面情報記憶部ＤＩに記憶する。
（２−２）ワークステーションＷＳ１の展開画像記憶部ＵＦ、面情報記憶部ＤＩにそれぞれ記憶した元展開画像ＵＲ１、面情報を合成した合成画像ＣＩ１を生成し、その合成画像ＣＩ１をワークステーションＷＳ２に転送する。このときの転送サイズは５１２×５１２である。
（２−３）ワークステーションＷＳ２は、合成画像ＣＩ１に対して後処理を行い、面情報が可視化された新展開画像ＵＰ１を得る。

（例３）例３は、展開画像算出処理と面情報算出処理とで分割する場合である。図１６に示すように、この場合、ワークステーションＷＳ１，ＷＳ２間でのデータ転送回数が多くなるが、展開画像算出処理と並列して面情報算出処理を行うことにより、全体の処理速度の向上を図ることができる。
（３−１）ワークステーションＷＳ１は、ボクセルデータＶＤの断面毎について、展開画像算出処理を行う。そして、断面毎の元展開画像ＵＲ１が算出されると、ワークステーションＷＳ２に転送し、各元展開画像ＵＲ１は、ワークステーションＷＳ２の展開画像記憶部ＵＦに記憶される。
（３−２）ワークステーションＷＳ２は、ワークステーションＷＳ１の展開画像算出処理と並列に面情報算出処理を行う。そして、展開画像算出処理、面情報算出処理が終了した断面については、元展開画像ＵＲ１と面情報とを合成した合成画像ＣＩ１を生成する。
（３−３）ワークステーションＷＳ２は、ボクセルデータＶＤ全体に対応した合成画像ＣＩ１を生成すると、その合成画像ＣＩ１をワークステーションＷＳ１に転送する。そして、ワークステーションＷＳ１は、その合成画像ＣＩ１に対して後処理を行い、面情報が可視化された新展開画像ＵＰ１を得る。このとき、後処理をＧＰＵ１０を搭載したワークステーションＷＳ２で実行すると、さらに全体の処理速度を向上することができる。

上記実施形態によれば、第１及び第２実施形態の効果に加えて、以下のような効果を得ることができる。
（１）本実施形態によれば、複数の計算機（コンピュータ）３による分散処理を採用するためレンダリング処理の速度向上を図ることができるので、例えば、モニタ４の画面４ａに表示される面情報がオーバレイ表示された新展開画像ＵＰ１のリアルタイム性を確保し易くなる。

（２）本実施形態によれば、複数の計算機（コンピュータ）３による分散処理を採用するため、展開画像記憶部ＵＦ、面情報記憶部ＤＩのために使用するメモリ量を低減することができる。

なお、上記各実施形態は以下のように変更してもよい。
○上記第１実施形態では、元断面観察画像ＯＲ１における上下左右を新展開画像ＵＰ１上で方向指標Ｄとして表示した。これを、上下左右に限らず、アンギオ撮影のように斜め方向からの画像で観察する場合のために、斜め方向を表示してもよい。すなわち、方向を表す面情報であればよい。

○上記第１実施形態では、交線ＣＬと方向指標Ｄとを両方とも新展開画像ＵＰ１上に面情報として表示した。これを交線ＣＬ、方向指標Ｄのいずれか一方のみを表示するようにしてもよい。

○上記第２実施形態では、交点Ｎの指標ＤＮと軌跡ＴＲの指標ＤＴとを両方とも新断面観察画像ＯＰ１上に面情報として表示した。これを、これを交点Ｎの指標ＤＮ、軌跡ＴＲの指標ＤＴのいずれか一方のみを表示するようにしてもよい。

○上記第２実施形態では、交点Ｎの指標ＤＮは十字で表現したが、十字以外でもよく、要は交点Ｎを視認できる形状であればよい。
○上記第１実施形態では、交線ＣＬと方向指標Ｄとを両方とも新展開画像ＵＰ１上に面情報として表示し、上記第２実施形態では、交点Ｎの指標ＤＮと軌跡ＴＲの指標ＤＴとを両方とも新断面観察画像ＯＰ１上に面情報として表示した。これを、新展開画像ＵＰ１上には交線ＣＬと方向指標Ｄを、新断面観察画像ＯＰ１には交点Ｎの指標ＤＮと軌跡ＴＲの指標ＤＴとを表示し、新展開画像ＵＰ１と新断面観察画像ＯＰ１とを並べてモニタ４の画面４ａ上に表示するようにしてもよい。これにより、より容易に新展開画像ＵＰ１と新断面観察画像ＯＰ１との対応を付けることができ、管状組織Ｔの観察位置や観察方向等をより容易に直感的に把握することができる。

また、これら交線ＣＬ、方向指標Ｄ、交点Ｎの指標ＤＮ、軌跡ＴＲの指標ＤＴのうちユーザが把握したい面情報を、キーボード５やマウス６等を使ったユーザの操作によってユーザが選択するようにしてもよい。これにより、新展開画像ＵＰ１と新断面観察画像ＯＰ１との対応が容易に付きながらも、ユーザが把握したい面情報のみ表示された、見やすい画像となる。

さらに、交線ＣＬ、方向指標Ｄ、交点Ｎの指標ＤＮ、軌跡ＴＲの指標ＤＴを、一定時間毎に切り換えて表示するようにしてもよい。これにより、新展開画像ＵＰ１と新断面観察画像ＯＰ１との対応が容易に付きながらも、見やすい画像となる。

○上記第３実施形態では、ネットワークを介して接続されたワークステーションＷＳ１，ＷＳ２によってネットワーク分散処理を行った。これを、１台のコンピュータに多数のプロセッサを搭載して分散処理を行ってもよい。

○上記第３実施形態では、レンダリング処理を分散処理で行う場合の例として、中心線ＣＰの長さを分割する場合と、後処理だけ分割する場合と、展開画像算出処理と面情報算
出処理とで分割する場合の３つを示した。これを、元展開画像ＵＲ１や元断面観察画像ＯＲ１等をライン（モニタ４の走査線）毎にレンダリングするときのそのライン毎にレンダリング処理を分割するようにしてもよい。

○上記各実施形態では、元断面観察画像ＯＲ１は管状組織Ｔの中心投影画像Ｐ２を含む任意の断平面とした。これを平面ではなく、図１７に示すように、臓器や球や角柱等の任意の立体形状をマスクした領域抽出結果の表面、すなわち、任意の形状の断面の元断面観察画像ＯＲ２としてもよい。また、その任意の形状の断面は複数あってもよいし、領域抽出された領域やマスクの境界面であってもよい。

このとき、面情報（交線ＣＬ）は、例えば、図１７のように新展開画像ＵＰ２上に表示されるので、直感的に元断面観察画像ＯＲ２と新展開画像ＵＰ２との対応関係を把握することができる。

○上記各実施形態では、元断面観察画像ＯＲ１は、管状組織Ｔの中心投影画像Ｐ２を含む任意の断平面とした。これを、図１２に示すように、ＭＰＲ（Multi Planar Reconstruction ）によって生成した元断面観察画像に面情報を表示した新断面観察画像ＯＰ２であってもよい。ＭＰＲとは、３次元画像データ（ボクセルデータＶＤ）の任意の断平面を抽出して表示する方法で、例えば、横断面で撮影した複数枚のスライス画像（ＣＴ画像）からそれとは異なる平断面のスライス画像を再構成することができる。

このとき、面情報（交線ＣＬ）は、例えば、図１７のように新展開画像ＵＰ２上に表示されるので、新断面観察画像ＯＰ２と新展開画像ＵＰ２との対応が付きやすい。また、交点Ｎの指標ＤＮ及び軌跡ＴＲの指標ＤＴは、図１２のように表示されるので、新展開画像ＵＰ２として表示されている管状組織Ｔの新断面観察画像ＯＰ２上の位置や方向を容易に直感的に把握することができる。

○上記各実施形態では、元断面観察画像ＯＲ１は、管状組織Ｔの中心投影画像Ｐ２を含む任意の断平面とした。これを、図１８に示すように、ＣＰＲ（Curved Multi Planar Reconstruction）によって生成した元断面観察画像に面情報を表示した新断面観察画像ＯＰ３であってもよい。ＣＰＲとは、３次元画像データ（ボクセルデータＶＤ）の任意断曲面を抽出して表示する方法であって、例えば、血管等の細い管状組織Ｔを観察する際に、常にその細い管状組織Ｔを断面上に表示するために、任意の断曲面を抽出して表示する。

このとき、面情報（交線ＣＬ）は、例えば、図１８のように新展開画像ＵＰ３上に表示されるので、新断面観察画像ＯＰ３と新展開画像ＵＰ３との対応が付きやすい。また、交点Ｎの指標ＤＮ及び軌跡ＴＲの指標ＤＴは、図１８のように表示されるので、新展開画像ＵＰ３として表示されている管状組織Ｔが新断面観察画像ＯＰ３上でどこに位置しているかを容易に直感的に把握することができる。

○上記各実施形態では、元断面観察画像ＯＲ１は、管状組織Ｔの中心投影画像Ｐ２を含む任意の断平面とした。これを管状組織Ｔの平行投影画像を含む任意の断面としてもよい。

○上記各実施形態では、仮想円筒４０は、アプリケーション指定の一定値の半径を持った中心線ＣＰを中心とした仮想円筒であったが、これをユーザ指定の値の半径を持った中心線ＣＰを中心とした仮想円筒４０としてもよい。すなわち、ユーザが、キーボード５やマウス６等を使った操作によって仮想円筒４０の半径を指定してもよい。

○上記各実施形態では、仮想円筒４０は、アプリケーション指定の一定値の半径を持っ
た中心線ＣＰを中心とした仮想円筒であったが、これを、管状組織Ｔそのものを仮想円筒４０としてもよい。

○上記各実施形態では、仮想円筒４０は、アプリケーション指定の一定値の半径を持った中心線ＣＰを中心とした仮想円筒であったが、これを、複数の仮想円筒を組み合わせた仮想円筒を仮想円筒４０としてもよい。これにより、複雑な形状の管状組織Ｔに対しても、その周囲にその形状に合わせて複数の仮想円筒を組み合わせて作成された仮想円筒４０を配設することができる。

○上記各実施形態では、仮想円筒４０は、アプリケーション指定の一定値の半径を持った中心線ＣＰを中心とした仮想円筒であったが、仮想円筒４０は真っ直ぐでなくてもよく、例えば中心線ＣＰが曲線の場合は、その中心線ＣＰに沿って仮想円筒４０が曲がるようにしてもよい。

○上記各実施形態では、仮想円筒４０は、アプリケーション指定の一定値の半径を持った中心線ＣＰを中心とした仮想円筒であったが、半径は一定値でなくてもよく、管状組織Ｔの太さ等に応じて変化させてもよい。

○上記各実施形態では、仮想円筒４０は、アプリケーション指定の一定値の半径を持った中心線ＣＰを中心とした仮想円筒であったが、中心線ＣＰを中心としていなくてもよく、管状組織Ｔの太さ等に応じて仮想円筒４０の中心が中心線ＣＰから外れて偏心するようにしてもよい。

○上記各実施形態では、仮想円筒４０は、アプリケーション指定の一定値の半径を持った中心線ＣＰを中心とした仮想円筒であったが、この仮想円筒４０に厚さを持たせてもよい。これにより、観察断面４２と仮想円筒４０との交線を幅を持った線で表現することができるので、例えば、仮想円筒４０を管状組織Ｔそのものにしたときに、管状組織Ｔの内径の変化を新展開画像上で表現することができる。従って、新展開画像と新断面観察画像とをより容易に直感的に対応付けることができる。

○上記各実施形態では、仮想円筒４０は、アプリケーション指定の一定値の半径を持った中心線ＣＰを中心とした仮想円筒であったが、この仮想円筒４０は、臓器の表面形状などの画像抽出によって得られる面であってもかまわない。これにより、臓器表面と臓器断面との対応を表現することができる。

○上記各実施形態では、仮想円筒４０は、アプリケーション指定の一定値の半径を持った中心線ＣＰを中心とした仮想円筒であったが、複数の仮想円筒４０を使用することができる。これにより、図１２に示すように、新断面観察画像ＯＰ２の中に複数の管状組織Ｔが存在したときにも、元展開画像ＵＲ１と新断面観察画像ＯＰ２とを容易に直感的に対応付けることができる。

○上記各実施形態では、円筒投影法（屈曲円筒投影法）のうち、中心線ＣＰより直線のレイＲを投射した場合を説明したが、レイＲは曲線、折れ線であってもよい。
○上記各実施形態では、円筒投影法（屈曲円筒投影法）のうち、中心線ＣＰ上の点からレイＲが同一平面上に投射される場合を説明したが、レイＲが同一平面上でなく、例えば斜めに投射されていてもよい。

○上記各実施形態では、円筒投影法（屈曲円筒投影法）のうち、中心線ＣＰよりレイＲを投射した場合を説明したが、中心線ＣＰ近傍の点から投射されてもよく、さらに、その中心線ＣＰ近傍の点は複数であってもよい。

○上記各実施形態では、ボリュームレンダリングによって元展開画像ＵＲ１、元断面観察画像ＯＲ１，ＯＲ２を生成したが、サーフィスレンダリングによって元展開画像ＵＲ１、元断面観察画像ＯＲ１，ＯＲ２を生成してもよい。また、ボリュームレンダリング及びサーフィスレンダリングの組み合わせによって元展開画像ＵＲ１、元断面観察画像ＯＲ１，ＯＲ２を生成してもよい。

○上記各実施形態では、３次元画像データに対して面情報算出処理を行ったが、これを４次元以上の画像データに対して行ってもよい。
○上記各実施形態では、骨や臓器等の人体の部分について撮影されたＣＴ画像に対してレンダリング処理を行ったが、ＣＴ撮影等が可能であれば、特に人体や動物、植物等の生物の組織に限らず、地質調査、鉱物探査、機械や装置類の構造材、電気回路のパターンを見る画像処理、ＬＳＩの故障診断等にも適用することができる。

○上記各実施形態では、骨や臓器等の人体の部分について撮影されたＣＴ画像に対してレンダリング処理を行い、面情報を可視化したが、これを、計算機支援エンジニアリングシステムや科学技術計算の結果の可視化に適用してもよい。

第１実施形態の画像表示装置の概略構成図。 同じく、画像表示装置の概略構成を示すブロック図。 同じく、ボリュームレンダリングを説明する説明図。 同じく、ボリュームレンダリングを説明するブロック図。 同じく、（ａ）〜（ｃ）は、それぞれ円筒投影法を示す説明図。 同じく、（ａ）〜（ｃ）は、それぞれ屈曲円筒投影法を示す説明図。 同じく、面情報について説明する模式図。 同じく、レンダリング処理について説明するフローチャート。 同じく、元断面観察画像と元展開画像について説明する模式図。 同じく、新展開画像について説明する模式図。 第２実施形態の新断面観察画像について説明する模式図。 同じく、新断面観察画像について説明する模式図。 同じく、レンダリング処理について説明するフローチャート。 第３実施形態のレンダリング処理の分散処理を示すブロック図。 同じく、レンダリング処理の分散処理を示すブロック図。 同じく、レンダリング処理の分散処理を示すブロック図。 別例における元断面観察画像と新展開画像を示す説明図。 同じく、新断面観察画像と新展開画像について説明する模式図。 平行投影法による管状組織の投影画像を説明するための模式図。 中心投影法による管状組織の投影画像を説明するための模式図。 管状組織の展開画像を説明するための模式図。

符号の説明

ＣＬ…面情報としての交線、ＣＩ１，ＣＩ２，ＣＩ１Ａ，ＣＩ１Ｂ…合成画像、ＣＰ，ＣＰＡ，ＣＰＢ…中心線、ＤＩ…面情報記憶部、Ｄ…面情報としての方向指標、ＤＮ…指標、ＤＴ…指標、Ｎ…交点、ＯＲ１，ＯＲ２…元断面観察画像、ＯＰ１，ＯＰ２，ＯＰ３…新断面観察画像、ＵＲ１…元展開画像、ＵＰ１，ＵＰ２，ＵＰ３…新展開画像、Ｒ…レイ、Ｓ…断面、Ｔ…管状組織、ＴＲ…軌跡、ＯＣ…断面観察画像記憶部、ＵＦ…展開画像記憶部、Ｖ１〜Ｖｎ…ボクセル、ＶＤ…ボクセルデータ、ＷＳ１，ＷＳ２…ワークステーション、１…画像表示装置、３…計算機（コンピュータ）、４…出力部としてのモニタ、７…ＣＰＵ、１０…ＧＰＵ、１２…円筒投影面、１６…２次元平面、４０…仮想円筒、４
２…観察断面。

Claims (28)

1. １つのコンピュータが単独処理でまたは複数のコンピュータが単独処理と分散処理とのうち少なくとも１つの処理で、複数の３次元以上の画素からなる３次元以上の画像データのうちの任意の複数の画素を円筒投影面に投影し、前記円筒投影面を該円筒投影面に対応した投影平面に展開した展開画像と、前記任意の複数の画素を含む３次元以上の画像データの任意の断面を表現する断面画像とを得るレンダリング処理方法において、
   少なくとも１つのコンピュータが、
   前記円筒投影面の中心線を利用して仮想円筒を作成する仮想円筒作成段階と、
   前記任意の断面中の前記各画素であって、前記仮想円筒と交差する各画素の位置データを使って前記任意の断面の位置を前記展開画像に示すための面情報を算出する面情報算出段階と、
   前記面情報と前記展開画像とを合成して合成画像を生成する合成段階と、
   前記合成画像に基づいて前記面情報を含む新たな展開画像を出力部に出力する出力段階と
   を備えたことを特徴とするレンダリング処理方法。
2. 請求項１に記載のレンダリング処理方法において、
   前記各位置データは前記複数の３次元以上の画素のデカルト座標系の座標データであって、前記面情報算出段階は、前記各画素のデカルト座標系の座標データを使って面情報を算出することを特徴とするレンダリング処理方法。
3. 請求項１に記載のレンダリング処理方法において、
   前記合成段階は、前記面情報を前記展開画像上と前記断面画像上のうち少なくとも一方で可視化されるように合成することを特徴とするレンダリング処理方法。
4. 請求項１に記載のレンダリング処理方法において、
   前記面情報は、前記仮想円筒と、前記任意の断面との交線で表現されることを特徴とするレンダリング処理方法。
5. 請求項１に記載のレンダリング処理方法において、
   前記面情報は、前記断面画像として表現される前記任意の断面における方向であることを特徴とするレンダリング処理方法。
6. 請求項１乃至５のいずれか１項に記載のレンダリング処理方法において、
   前記任意の複数の画素は、管体であることを特徴とするレンダリング処理方法。
7. 請求項１に記載のレンダリング処理方法において、
   前記任意の断面は、前記３次元以上の画像データから少なくとも１つの任意の一部の領域の３次元以上の画像データを抽出した領域抽出結果の断面であることを特徴とするレンダリング処理方法。
8. 請求項１に記載のレンダリング処理方法において、
   前記任意の断面は、前記３次元以上の画像データから抽出した任意の断平面であることを特徴とするレンダリング処理方法。
9. 請求項１に記載のレンダリング処理方法において、
   前記任意の断面は、前記３次元以上の画像データから抽出した任意の断曲面であることを特徴とするレンダリング処理方法。
10. 請求項１に記載のレンダリング処理方法において、
    前記任意の断面は、前記３次元以上の画像データから抽出した中心投影画像を含む断平面であることを特徴とするレンダリング処理方法。
11. 請求項１乃至１０のいずれか１項に記載のレンダリング処理方法において、
    前記展開画像と前記断面画像のうち少なくとも一方は、ボリュームレンダリングによって生成されることを特徴とするレンダリング処理方法。
12. 請求項１乃至１０のいずれか１項に記載のレンダリング処理方法において、
    前記展開画像と前記断面画像のうち少なくとも一方は、サーフィスレンダリングによって生成されることを特徴とするレンダリング処理方法。
13. １つのコンピュータが単独処理でまたは複数のコンピュータが単独処理と分散処理とのうち少なくとも１つの処理で、複数の３次元以上の画素からなる３次元以上の画像データのうちの任意の複数の画素を円筒投影面に投影し、前記円筒投影面を該円筒投影面に対応した投影平面に展開した展開画像と、前記任意の複数の画素を含む３次元以上の画像データの任意の断面を表現する断面画像とを得るレンダリング処理プログラムにおいて、
    前記１つのコンピュータまたは複数のコンピュータを、
    前記円筒投影面の中心線を利用して仮想円筒を作成する仮想円筒作成手段と、
    前記任意の断面中の前記各画素であって、前記仮想円筒と交差する各画素の位置データを使って前記任意の断面の位置を前記展開画像に示すための面情報を算出する面情報算出手段と、
    前記面情報と前記展開画像とを合成して合成画像を生成する合成手段と、
    前記合成画像に基づいて前記面情報を含む新たな展開画像を出力部に出力する出力手段と
    して機能させることを特徴とするレンダリング処理プログラム。
14. 請求項１３に記載のレンダリング処理プログラムにおいて、
    前記各位置データは前記複数の３次元以上の画素のデカルト座標系の座標データであって、前記面情報算出手段は、前記各画素のデカルト座標系の座標データを使って面情報を算出することを特徴とするレンダリング処理プログラム。
15. 請求項１３に記載のレンダリング処理プログラムにおいて、
    前記合成手段は、前記面情報を前記展開画像上と前記断面画像上のうち少なくとも一方で可視化されるように合成することを特徴とするレンダリング処理プログラム。
16. 請求項１３に記載のレンダリング処理プログラムにおいて、
    前記面情報は、前記仮想円筒と、前記任意の断面との交線で表現されることを特徴とするレンダリング処理プログラム。
17. 請求項１３に記載のレンダリング処理プログラムにおいて、
    前記面情報は、前記断面画像として表現される前記任意の断面における方向であることを特徴とするレンダリング処理プログラム。
18. 請求項１３乃至１７のいずれか１項に記載のレンダリング処理プログラムにおいて、
    前記任意の複数の画素は、管体であることを特徴とするレンダリング処理プログラム。
19. 請求項１３に記載のレンダリング処理プログラムにおいて、
    前記任意の断面は、前記３次元以上の画像データから少なくとも１つの任意の一部の領域の３次元以上の画像データを抽出した領域抽出結果の断面であることを特徴とするレンダリング処理プログラム。
20. 請求項１３に記載のレンダリング処理プログラムにおいて、
    前記任意の断面は、前記３次元以上の画像データから抽出した任意の断平面であることを特徴とするレンダリング処理プログラム。
21. 請求項１３に記載のレンダリング処理プログラムにおいて、
    前記任意の断面は、前記３次元以上の画像データから抽出した任意の断曲面であることを特徴とするレンダリング処理プログラム。
22. 請求項１３に記載のレンダリング処理プログラムにおいて、
    前記任意の断面は、前記３次元以上の画像データから抽出した中心投影画像を含む断平面であることを特徴とするレンダリング処理プログラム。
23. 請求項１３乃至２２のいずれか１項に記載のレンダリング処理プログラムにおいて、
    前記展開画像と前記断面画像のうち少なくとも一方は、ボリュームレンダリングによって生成されることを特徴とするレンダリング処理プログラム。
24. 請求項１３乃至２２のいずれか１項に記載のレンダリング処理プログラムにおいて、
    前記展開画像と前記断面画像のうち少なくとも一方は、サーフィスレンダリングによって生成されることを特徴とするレンダリング処理プログラム。
25. 複数の３次元以上の画素からなる３次元以上の画像データのうちの任意の複数の画素を円筒投影面に投影し、前記円筒投影面を該円筒投影面に対応した投影平面に展開した展開画像と、前記任意の複数の画素を含む３次元以上の画像データの任意の断面を表現する断面画像とを得るレンダリング処理装置において、
    前記円筒投影面の中心線を利用して仮想円筒を作成する仮想円筒作成手段と、
    前記任意の断面中の前記各画素であって、前記仮想円筒と交差する各画素の位置データを使って前記任意の断面の位置を前記展開画像に示すための面情報を算出する面情報算出手段と、
    前記面情報と前記展開画像とを合成して合成画像を生成する合成手段と、
    前記合成画像に基づいて前記面情報を含む新たな展開画像を出力部に出力する出力手段と
    を備えたことを特徴とするレンダリング処理装置。
26. 請求項２５に記載のレンダリング処理装置において、
    前記各位置データは前記複数の３次元以上の画素のデカルト座標系の座標データであって、前記面情報算出手段は、前記各画素のデカルト座標系の座標データを使って面情報を算出することを特徴とするレンダリング処理装置。
27. 請求項２５に記載のレンダリング処理装置において、
    前記合成手段は、前記面情報を前記展開画像上と前記断面画像上のうち少なくとも一方で可視化されるように合成することを特徴とするレンダリング処理装置。
28. 請求項２５乃至２７のいずれか１項に記載のレンダリング処理装置において、
    前記面情報算出手段、前記合成手段の一部または全部は、ＧＰＵであることを特徴とするレンダリング処理装置。

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