JP4188900B2 - 医療画像処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、ボリュームレンダリングにより生体情報を可視化する画像処理方法に関する。

コンピュータを用いた画像処理技術の進展により人体の内部構造を直接観測することを可能にしたＣＴ（Computed Tomography）、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）の出現は医療分野に革新をもたらし、生体の断層画像を用いた医療診断が広く行われている。さらに、近年では、断層画像だけでは分かりにくい複雑な人体内部の３次元構造を可視化する技術として、例えば、ＣＴにより得られた物体の３次元デジタルデータから輪郭抽出処理を経ずに３次元構造のイメージを直接描画するボリュームレンダリング（Volume Rendering）が医療診断に使用されている。

ボリューム（物体の３次元領域）の構成単位となる微小立体画素をボクセル（Voxel）と称し、ボクセルの特性を表す固有のデータをボクセル値と称する。物体全体はボクセル値の３次元配列データで表現され、これをボリュームデータ（Volume Data）と称する。ボリュームレンダリングに用いるボリュームデータは、物体の断層面に垂直な方向に沿って順次得られる２次元の断層画像データを積層することにより得られる。特にＣＴ画像の場合は、ボクセル値は当該ボクセルが物体中に占める位置における放射線の吸収度を表し、ＣＴ値と称する。

ボリュームレンダリングの代表的な計算方法としてレイキャスト法（RayCasting）が知られている。レイキャスト法は、物体に対して投影面から仮想的な光線を照射し、ボクセル値に対応したα値（不透明度）や色情報値（色）等に基づいて、物体内部からの仮想的な反射光による３次元画像を作成することにより、投影面に物体内部の３次元構造を透視するイメージ画像を形成する手法である。

また、ボリュームレンダリングには仮想光線上のボクセル値の最大値を取得する最大値投影法（Maximum Intensity Projection：MIP法）や、最小値に基づく最小値投影法（Minimum Intensity Projection：MinIP法）、平均値に基づく平均値投影法、加算値に基づく加算値投影法等に基づいて画像を作成する方法がある。また、ボリュームデータより任意の断面の画像を作成する断面再構成法（ Multi Planer Reconstruction：MPR法）などがある。

ボリュームレンダリング処理においてはマスクを作成しボリュームデータのうち一部領域を選択して描画すると言うことが行われている。図１３は、人体の内部組織を可視化する場合として、心臓をボリュームレンダリングレイキャスト法により表示した例を示す。ここで、図１３（ａ）は、心臓１１１を含むボリュームデータをそのまま描画した画像である。また、図１３（ｂ）は、心臓１１１の領域だけをマスクを利用して前後の肋骨を排して描画した画像である。

図１４は、対象臓器の領域を抽出して描画するためのマスク処理の説明図である。図１４（ａ）は、対象臓器１２１を含む領域の元データである。このように、マスク処理を行わない画像では、対象臓器１２１の周囲の臓器が画面に表示されてしまい、三次元表示においては対象臓器１２１の観察に支障が生じる場合がある。

そこで、２値マスクを作成し図１４（ｂ）に示すような対象領域１２２に含まれる部分を１としてマスク値を設定し、それ以外の部分をマスク値０と設定し、図１４（ｃ）に示すように、マスク値１の部分のみを描画すると対象臓器１２１のみを抽出して描画することができる。なお、図では画像を２次元で表示しているが、ボリュームレンダリングは対象を３次元データとして処理するため、図１４（ｂ）に示すマスクも３次元のボリュームデータとなる。

このように、ボリュームレンダリング法によれば、対象臓器の断層面に垂直な方向に沿って順次得られる２次元の断層画像データとマスクデータとから、対象臓器だけの３次元構造を透視するイメージ画像を形成することができる。

また、一般的な公知技術として、サーフィスレンダリングでのアンチエイリアッシング、レンダリング手法の工夫によるボリュームレンダリングでのアンチエイリアッシング（例えば、非特許文献１参照）が知られている。

Anti-Aliased Volume Extraction G.-P. Bonneau, S. Hahmann, C. D. Hansen (Editors) Joint EUROGRAPHICS - IEEE TCVG Symposium on Visualization (2003)

しかしながら、上記従来の２値マスク処理による領域描出では、対象領域のみの画像が得られるものの、各ボクセルが領域に含まれるか否かの２値で判断するために、その画像を拡大し個々のボクセルが大きく表示されるようになると対象領域の輪郭部分のジャギー（Jaggy）が目立ってしまう。

図１５は、２次元画像を拡大した場合における輪郭のジャギーを示す。同図に示すように、２次元画像を拡大すると、対象領域１３１の領域境界面１３２でギザギザが発生しまう。

図１６は、３次元画像を拡大した場合におけるジャギーを示す。図１６（ａ）は、ＭＩＰ法で取得した3次元画像のジャギーを、また図１６（ｂ）は、レイキャスト法で取得した3次元画像のジャギーを示す。

このように、３次元のボリュームレンダリング画像を拡大すると、領域境界のボクセルが目立つようになり、ジャギーの効果が３次元的に現れる。したがって、血管などの微細臓器を詳細に観察する際不都合な場合がある。

本発明は、上記従来の事情に鑑みてなされたものであって、ボリュームレンダリング画像を拡大しても、対象領域の輪郭部分のジャギー（Jaggy）を目立たないようにすることができる画像処理方法を提供することを目的としている。

本発明の画像処理方法は、ボリュームレンダリングにより生体情報を可視化する画像処理方法であって、３値以上のマスク値を有する多値マスクに基づいて対象領域を描出するものである。上記構成によれば、３値以上のマスク値を有する多値マスクに基づいて対象領域を描出することにより、対象領域の境界面近傍においてマスク値を段階的に設定することができる為、ボリュームレンダリング画像を拡大しても、対象領域の輪郭部分のジャギーを目立たないようにすることができる。

また、本発明の画像処理方法は、ボクセル値から不透明度と色情報値とを取得し、マスク値と取得した不透明度とに基づいて算出した合成不透明度と、取得した色情報値とに基づいて、対象領域を描出するものである。

また、本発明の画像処理方法は、複数の前記多値マスクを組み合わせて対象領域を描出するものである。また、本発明の画像処理方法であって、前記多値マスクと、２値のマスク値を有する２値マスクとを組み合わせて対象領域を描出するものである。

また、本発明の画像処理方法は、レイキャスト法を用いて前記ボリュームレンダリングを行うものである。また、本発明の画像処理方法は、仮想光線を透視投影法若しくは平行投影法で投射するものである。また、本発明の画像処理方法は、最大値投影法または最小値投影法を用いて前記ボリュームレンダリングを行うものである。

また、本発明の画像処理方法は、前記多値マスクを、動的に算出するものである。また、本発明の画像処理方法は、多値マスクを、２値マスクに変換するものである。また、本発明の画像処理方法は、前記ボリュームレンダリングを、ネットワーク分散処理により行うものである。また、本発明の画像処理方法は、前記ボリュームレンダリングを、ＧＰＵを使用して行うものである。さらに、本発明の画像処理プログラムは、コンピュータに、本発明の画像処理方法を実行させるためのプログラムである。

本発明によれば、３値以上のマスク値を有する多値マスクに基づいて対象領域を描出することにより、対象領域の境界面近傍においてマスク値を段階的に設定することができる為、ボリュームレンダリング画像を拡大しても、対象領域の輪郭部分のジャギーを目立たないようにすることができる。

（第１の実施の形態）
最良の実施の形態を説明する前に従来の２値マスクによる詳細な計算方法を説明する。図１は、従来の２値マスクによるボクセル値の計算方法を示す概略のフローチャートである。従来の２値マスクによるボクセル値の計算方法は、仮想光線を投射し（ステップＳ４１）、ボクセルに対応するマスク値が１であるか判断し（ステップＳ４２）、１の場合は（ｙｅｓ）ボクセルがマスク選択領域に含まれるので、ボクセル値から不透明度αとＲＧＢ値（色情報値）とを取得する（ステップＳ４３）。そして、仮想光線に不透明度αとＲＧＢ値とを作用させ（ステップＳ４４）、次の計算位置に移る。そして、０の場合は（ステップＳ４２：Ｎｏ）ボクセルがマスク選択領域に含まれないので該当ボクセルの計算をしないで、次の計算位置に移る。

しかし、図１に示す従来のボクセル値の計算方法では、マスクが０（透明）か１（不透明）のいずれかであるため、対象領域の輪郭部分のジャギー（Jaggy）が目立ってしまう。

図２は、本実施形態における多値マスクの表現を示す説明図である。図２を参照して、対象画像にマスクを作用させて対象領域を描出する際の従来の２値マスクと本実施形態の多値マスクとの違いについて説明する。図２（ａ）、図２（ｄ）は、対象領域を拡大した対象画像で、１ラインのボクセル値が「２，３，３，２，１，２，３，４，４，５，５，４」の場合を示す同一の画像である。

この対象画像に対し、本実施形態の画像処理方法においては、例えば、図２（ｅ）に示すような多値マスクを作用させる。従来の２値マスクのマスク値が、図２（ｂ）に示すように、「０」及び「１」のいずれか（「１，１，１，１，１，１，１，１，１，０，０，０」）であったのに対し、本実施形態の多値マスクのマスク値は、図２（ｅ）に示すように、各ボクセルに対応して「０」から「１」の実数値（「１，１，１，１，１，１，０．８，０．６，０．４，０．２，０，０」）を持ち、特に、対象画像の境界領域で実数値を持つ。

このため従来の対象画像に従来のマスクを作用させた合成画像の合成ボクセル値は、図２（ｃ）に示すように「２，３，３，２，１，２，３，４，４，０，０，０」となり、対象領域の輪郭でジャギーが目立っている。

ここで２次元画像でのアルファブレンド処理に倣って、
ピクセル値＝（１−α）背景ＲＧＢ値＋α×前景ＲＧＢ値・・・式１
の式においてマスク値をα値とした計算を行うと、合成画像の合成ボクセル値が、図２（ｆ）に示すように「２，３，３，２，１，２，２．４，１．６，１．６，１，０，０」となり、対象領域の輪郭のジャギーを目立たないものにすることができると考えられる。

しかしながら、上記発想をそのままの形態で実装すると不都合が発生する。これは、ボクセル値にはそれぞれの値に医療画像装置に固有の意味が結び付けられており、ボクセル値を改変すると言うことはボクセル値の意味を没却することになるからである。

例えばＣＴ装置において、ボクセル値はＣＴ値を表現し、ＣＴ値−１０００は空気、ＣＴ値０は水、ＣＴ値１０００は骨のように情報が割り当てられているので、前景が空気（−１０００）、背景が骨（１０００）、不透明度α＝０．５（半透明）を式１に適用すると、そのボクセル値は、
ボクセル値＝（１−０．５）×１０００＋０．５×（−１０００）＝０・・・式２
となり、「空気」と「骨」の境界は「水」とみなされてしまい不適切な処理となる。したがって、従来の２次元で使用される多値マスクを３次元のボクセルデータにそのまま転用することはできない。

図３は、マスクの不透明度α２を考慮しているものの適切な結果が得られない計算方法のフローチャートを示す。この計算方法では、ボクセル値を計算する場合、仮想光線を投射し（ステップＳ５１）、マスクの不透明度α２を取得し（ステップＳ５２）、マスクの不透明度α２＝０（透明）の場合は、次の計算位置に移行する。一方、マスクの不透明度α２≠０（透明でない）の場合は、ボクセル値にマスク不透明度α２を作用させる（ステップＳ５３）。そして、マスク不透明度α２を作用させた合成ボクセル値からボクセルの不透明度αとＲＧＢ値とを取得し（ステップＳ５４）、仮想光線に不透明度αとＲＧＢ値とを作用させる（ステップＳ５５）。そして、次の計算位置に移行する。

図４は、図３に示した計算方法の処理過程の説明図である。この計算方法では、（ａ）元ボクセル値に、（ｂ）マスク値（マスク不透明度α２）を作用させて、（ｃ）マスク値ボクセル値合成（合成ボクセル値）を求めている。しかし、この計算方法では、ボクセル値には不透明度情報と色情報の両方が含まれているので、上記説明の通り単純に合成するとマスク値と色情報が誤ったものになり、適切なボクセル値が得られない。特に不透明度αは合成ボクセル値より求めることになるので想定外の結果となる。

かかる困難を克服するために、本発明においては、多値マスクを用いてボリュームレンダリング処理を行うに際して、合成ボクセル値を計算することをしないで、ボクセル値から求められるボクセル不透明度αとマスク不透明度α２を直接作用させ、ボクセル値から求められる色情報値には一切の変更を加えない。

図５は、本実施形態の画像処理方法と上記不適切な画像処理方法との違いを説明するための図である。ボリュームレンダリングでは、図に示すように、ボリューム２１に仮想光線２２を照射し、ボリューム２１のボクセル値に対応したα値（不透明度）やＲＧＢ値（色情報値）等に基づいて、物体内部からの仮想的な反射光により３次元画像を作成する。このため、多値マスクを３次元で実装するには、（１）境界の半透明部分での適切な処理、（２）メモリ量の増加に対処、（３）グラディエントの補正等が必要となる。

図６は、本実施形態の画像処理方法におけるボクセル値の計算方法を示す。この計算方法では、ボクセル値を計算する場合に、仮想光線を投射し（ステップＳ７１）、ボクセル値から不透明度αとＲＧＢ値（色情報値）とを取得し（ステップＳ７２）、更に、そのボクセル値に対応するマスクの不透明度α２を取得する（ステップＳ７３）。

そして、合成不透明度α３＝ボクセル不透明度α＊マスク不透明度α２・・・式３
を計算する（ステップＳ７４）。このステップでは、マスク不透明度α２＝0で完全に透明の場合は合成不透明度α３＝0となるので分岐が不要になる。次に、仮想光線に、ステップＳ７４で計算した合成不透明度α３と、ステップＳ７２で取得したＲＧＢ値とを作用させ（ステップＳ７５）、次の計算位置に移行する。

図７は、図６に示した計算方法の処理過程の説明図である。この計算方法においては、（ａ）元ボクセル値に、（ｂ）マスク値による不透明度α２、（ｃ）ボクセル値によるＲＧＢ値、（ｄ）ボクセル値による不透明度αをそれぞれ独立して計算するので、適切なボクセル値を取得することができる。

よって、本実施形態の画像処理方法によれば、３値以上のマスク値を有する多値マスクに基づいて対象領域を描出することにより、対象領域の境界面近傍においてマスク値を段階的、或いは無段階的に設定することができる為、ボリュームレンダリング画像を拡大しても、対象領域の輪郭部分のジャギーを目立たないようにすることができる。

（第２の実施の形態）
図８は、本発明の第２の実施形態にかかる画像処理方法において、多値マスクを動的に生成する場合の説明図を示す。本実施形態では、多値マスクを用意することなく、２値マスクを保存し、例えば画像拡大時に補間処理を行うことで多値マスクを動的に生成する。

図８（ａ）に示す２値マスクに基づき、仮想光線投射時に、通過ボクセルでのみ例えば線形補間の計算を行ない、図８（ｂ）に示すような多値マスクを動的に生成する。２値マスクを使用して、例えば画像拡大時に補間処理を行うことで多値マスクを動的に生成することにより、画像拡大時のジャギーを目立たないようにすることができるとともに、多値マスクを格納するためのメモリ容量を削減することができる。

図９は、本実施形態において、補間により多値マスクを動的に生成する処理の説明図である。従来は、マスク不透明度α２が定義されていない位置のマスク不透明度α２は、近傍の２値情報をそのまま使用していたが、本実施形態においては、ボリュームのＶ（ｘ，ｙ，ｚ）の整数位置でのみ定義されているマスク情報から、任意の位置Ｖａ（ｘ，ｙ，ｚ）でのマスク不透明度α２を求める。

ボクセル点Ｖ（ｘ，ｙ，ｚ）において２値で定義されているマスクを保存しておき、マスクが定義されていない中間領域Ｖａ（ｘ，ｙ，ｚ）では補間によって多値マスク値を求める。この場合の補間は、線形補間やスプライン補間等公知の補間方法を用いればよい。

（第３の実施の形態）
上記実施形態はレイキャスト法についての実施形態であるが、本発明はMIP法にも適用することができる。しかし、MIP法においてはボクセル値から不透明度αを算出するプロセスが存在しないので処理の詳細は異なる。

MIP法においては仮想光線上の最大値を画面に表示するものであるので、MIP値より色情報値を算出して、色情報値にマスク値を作用させることによって画像が得られる。また、MIP値の取得に当たって各ボクセルのボクセル値と対応するマスク値を乗算した値の最大値を求めることによって取得されるMIP候補値を用いることによって、マスク値の大きいボクセルを優先させることができる。本実施例は、前記発想を複合したものである。

図１０は、本実施形態の画像処理方法（最大値投影法：MIP法）におけるボクセル値の計算方法を説明するためのフローチャートである。本計算方法では、仮想光線を投射し（ステップＳ１１１）、ボクセル値×マスク値＝ＭＩＰ候補値が最大のボクセルを取得する（ステップＳ１１２）。そして、マスク値（不透明度α２）を取得するとともに（ステップＳ１１３）、ボクセル値からＲＧＢ値を取得し（ステップＳ１１４）、不透明度α２とＲＧＢ値を作用させる（ステップＳ１１５）。

その他にも、一定値以上のマスク値を持つボクセルの最大値を求めてもよい。また、マスク値の最大値を求めて、マスク値の最大値からボクセルの最大値を求めてもよい。いずれにしろ決定された最大値から計算される色情報値と不透明度を作用させればよい。また不透明度を作用させる時に他のボクセルから計算される色情報値や背景色の値を用いることもできる。

(第４の実施の形態)
第２の実施形態にあってはボクセルに割り当てられた二値マスクの間の値を動的に多値マスクとして求めたが、この多値マスクは再び二値化してもよい。図１１は動的な多値マスクの生成した上で二値化する処理によってマスク境界面が滑らかに表示されることを説明したものである。図１１（ａ）はボクセルに割り当てられた二値マスクを拡大した様子であって、それを補間法を用いて拡大すると図１１（ｂ）のようになる。これを更に二値化すると図１１（ｃ）のように比較的滑らかな境界面が得られる。これは、あらかじめ計算しておく必要はなく必要になった点にのみ計算すれば足りるので効率的である。

上記処理に加え、境界面の向きを画像内で表現できると更に効果的である。その為に本実施形態では反射光の表現にグラディエントを用いている。

図１２は、本発明の第４の実施形態にかかる画像処理方法において、多値マスクを不透明度、及び反射光の計算に利用する場合の説明図を示す。本実施方法では反射光に多値マスクを反映させることによってマスク境界部分でより滑らかな曲面が描画できる。本実施形態は第３の実施形態の動的な多値マスクの生成と組み合わせると特に効果的である。また、反射光の表現にグラディエント値を用いる。

図１２は、本実施形態の画像処理方法におけるボクセル値の計算方法を説明するためのフローチャートである。本計算方法では、マスクを二値化するためのマスクしきい値ＴＨを設定する（ステップＳ１６１）、仮想光線を投射し（ステップＳ１６２）、仮想光線上の計算に用いる点毎に計算を行う。各点の計算は、計算位置Pの周辺にマスクしきい値THの両側のマスク値が存在するかを判断し（ステップＳ１６３）、片側にしか存在しなければそのまま二値化する（ステップＳ１６７、Ｓ１６８、Ｓ１６９）。

両側に存在すれば計算位置Pの周辺のマスク値を補間して位置Pの補間マスク値Mを求め、補間マスク値Mがマスクしきい値ＴＨより大きいかを判断する（ステップＳ１６５）。

もし、条件を満たさなければ二値化して不透明度0であるのでマスク値０として処理してしまう（ステップＳ１６８）。もし、条件を満たせば二値化して不透明度1であるのでマスク値１として処理し、更に通常の処理に加えてグラディエント値にマスク情報を加味した計算を行う（ステップＳ１６６）。

グラディエント値にマスク情報を加味する方法を例示する。マスク情報を加味しないレイキャスト処理において、グラディエント値は計算位置PのXYZ軸方向に対する近傍のボクセル値6つを補間によって求めて、それらの差分を計算することによって求めることができる（例えば、特開2002-312809号公報参照）。マスク情報を加味したグラディエント値を取得するには前記近傍の6つのボクセル値に対して、それぞれの位置に対応するマスク値を掛けた上で前記差分を計算すればよい。

また、マスク情報を加味したグラディエント値を取得するには前記近傍の6つのマスク値の前記差分を計算することによっても求まる。この場合、精度が落ちるが計算速度は速くなる。

また、前記マスク値は補間によって計算された多値マスク値であっても、それを更に二値化したマスク値であってもよい。

また、マスク情報を加味したグラディエント値とマスク情報を加味しないグラディエント値の平均を求めるなどの処理をしてもかまわない。

なお、サーフィスレンダリングでは、最終画像より高い解像度で計算した後に解像度を落とすアンチエイリアッシング処理によってジャギー解消を行う技術がある。しかし、ボリュームレンダリングで同等の処理をした場合ジャギーは解消されない。これは、解像度を上げて計算した場合、対象マスクボクセルも拡大されて計算されるので、その結果、解像度に合わせた大きさのボクセルが描画されるにとどまるからである。これは、サーフィスレンダリングにおいて解像度を上げて計算をしてもポリゴン数自体は変わらないので画質向上は十分には期待できないことと同等である。なお、サーフィスレンダリングは、ポリゴンなどの面を構成する要素を単位としてサーフィスデータを構成し３次元的物体を可視化する方法である。

また、本実施形態の画像処理の一部若しくは全部を、ＧＰＵ（Graphic Processing Unit）により行うことができる。ＧＰＵは、汎用のＣＰＵと比較して特に画像処理に特化した設計がなされている演算処理装置で、通常ＣＰＵとは別個にコンピュータに搭載される。

また、本実施形態の画像処理方法は、ボリュームレンダリングの計算を所定の画像領域、ボリュームの領域等で分割し、後で重ね合わせることができるので、パラレル処理やネットワーク分散処理、専用プロッセッサ、或いはそれらの複合により行うことができる。

また、本実施形態の画像処理は画像の投影方法については仮想光線投影法においても用いることができる。例えば、平行投影法、透視投影法、円筒投影法を用いることができる。

また、第３の実施形態の画像処理は最大値投影法（MIP法）についての例であったが、同様に最小値投影法、平均値投影法、加算値投影法に用いることができる。

また、本実施形態の画像処理は多値マスクを利用した画像処理であったが、多値マスクを例えば、しきい値を用いて２値化して２値マスクに変換することができる。これにより、例えばボリュームを拡大して描出している時にのみ多値マスクを使用し、そうでない時は２値化したマスクを用いることによって計算量を軽減することができる。

また、本実施形態の画像処理は色情報値としてRGB値を用いたが、CMY値、HSV値、HLS値、モノクロ階調値など、色を表現できる形式であるならばいかなる形式を用いることができる。また、モノクロ表現でもかまわない。

また、本実施例ではマスク値は一つであったが、複数の多値マスクを用いることができる。この場合、マスク不透明度はそれぞれのマスク値の乗算であったり、最大値であったり、最小値であったり、種々の組み合わせが考えられる。

また、本実施例ではマスク値は一つであったが、多値マスクと２値マスクを組み合わせて用いることができる。この場合、２値マスク値が不透明であるボクセルに対してのみ本計算手法を適用する、２値マスク値にマスク不透明度を割り当てて複数の多値マスクが存在するとみなす、などの方法によって画像処理を行う。

また、第２第４の実施形態では、２値マスクを補間して多値マスクを作成したが、多値マスクを更に補間して多値マスクを作成しても良い。

従来のボクセル値の計算方法を示す概略のフローチャート 本発明の第１の実施形態における多値マスクを利用した画像処理方法を示す説明図 マスクの不透明度α２を考慮しているものの適切な結果が得られない計算方法のフローチャート マスクの不透明度α２を考慮しているものの適切な結果が得られない計算方法の処理過程の説明図 本発明の第１の実施形態にかかる画像処理方法と従来技術との違いを説明するための図 本発明の第１の実施形態にかかる画像処理方法におけるボクセル値の計算方法 本発明の第１の実施形態にかかる画像処理方法における計算方法の処理過程の説明図 本発明の第２の実施形態にかかる画像処理方法において多値マスクを動的に生成する場合の説明図 本発明の第２の実施形態において補間により多値マスクを動的に生成する処理の説明図 本発明の第３の実施形態にかかる画像処理方法の計算方法を示すフローチャート 動的に多値マスクを生成した後に二値化する場合の説明図 本発明の第４の実施形態においてグラディエント値への適用計算方法を示すフローチャート 人体の内部組織を可視化する場合として心臓をボリュームレンダリングレイキャスト法により表示した例 対象臓器の領域を描出して描画するためのマスク処理の説明図 ２次元画像を拡大した場合における輪郭のジャギーを示す説明図 ３次元画像を拡大した場合におけるジャギーを示す説明図

符号の説明

２１ ボリューム
２２ 仮想光線
１１１ 心臓
１１２ 肋骨
１２１，１３１ 対象領域
１２２ マスク
１３２ 領域境界面

Claims (10)

1. ボリュームデータをボリュームレンダリングにより可視化する医療画像処理プログラムであって、コンピュータを、
   仮想光線をボリュームデータに投射する仮想光線投射手段、
   対象領域の境界面近傍の前記仮想光線が通過する計算位置において、３値以上のマスク値を有する多値マスクよりマスク不透明度を取得するマスク不透明度取得手段、
   前記仮想光線が通過する計算位置において、ボクセル値の色情報値を取得する色情報値取得手段、
   前記色情報値と前記マスク不透明度を作用させてボリュームデータを可視化する可視化手段、
   前記仮想光線が通過する計算位置において、３値以上のマスク値を有する第二の多値マスクより第二のマスク不透明度を取得する第二のマスク不透明度取得手段、
   として機能させ、
   前記可視化手段は、前記色情報値と前記マスク不透明度を作用させる際に、前記マスク不透明度に対して、前記第二のマスク不透明度を乗算した値、ＭＩＰ候補値が最大のボクセル値、及び最小投影法の候補値が最小のボクセル値のうち、いずれか一つを作用させてボリュームデータを可視化するものである医療画像処理プログラム。
2. ボリュームデータをボリュームレンダリングにより可視化する医療画像処理プログラムであって、コンピュータを、
   仮想光線をボリュームデータに投射する仮想光線投射手段、
   前記仮想光線が通過する対象領域の境界面近傍の計算位置において、３値以上のマスク値を有する多値マスクより多値マスク値を取得する多値マスク値取得手段、
   前記多値マスク値を、マスクしきい値を用いて２値化した２値マスク値を取得する２値マスク値取得手段、
   前記仮想光線が通過する計算位置において、ボクセル値の色情報値を取得する色情報値取得手段、
   前記２値マスク値が不透明である計算位置に対してのみ前記色情報値を作用させてボリュームデータを可視化する可視化手段、
   として機能させるための医療画像処理プログラム。
3. 請求項１記載の医療画像処理プログラムであって、
   コンピュータを、さらに、
   前記仮想光線が通過する計算位置において、ボクセル値の不透明度を取得するボクセルデータ不透明度取得手段、
   前記マスク不透明度と、前記第二のマスク不透明度と、前記ボクセルデータ不透明度取得手段で取得したボクセル値の不透明度とに基づいて合成不透明度を算出する合成不透明度算出手段、
   として機能させ、
   前記可視化手段は、前記色情報値と前記合成不透明度を作用させてボリュームデータを可視化するものである医療画像処理プログラム。
4. 請求項２記載の医療画像処理プログラムであって、
   コンピュータを、さらに、
   前記仮想光線が通過する計算位置において、２値のマスク値を有する前記２値マスク値より第二の２値マスク値を取得する第二の２値マスク値取得手段、
   として機能させ、
   前記可視化手段は、前記第二の２値マスク値が不透明である計算位置に対してのみ、前記色情報値を作用させてボリュームデータを可視化するものである医療画像処理プログラム。
5. 請求項１または２記載の医療画像処理プログラムであって、
   レイキャスト法を用いて前記ボリュームレンダリングを行う医療画像処理プログラム。
6. 請求項１または２記載の医療画像処理プログラムであって、
   前記仮想光線を透視投影法若しくは平行投影法で投射する医療画像処理プログラム。
7. 請求項１または２記載の医療画像処理プログラムであって、
   最大値投影法または最小値投影法を用いて前記ボリュームレンダリングを行う医療画像処理プログラム。
8. 請求項１または２記載の医療画像処理プログラムであって、
   前記多値マスクは、２値マスクに補間処理を行うことにより生成されるものである医療画像処理プログラム。
9. 請求項１または２記載の医療画像処理プログラムであって、
   前記ボリュームレンダリングを、ネットワーク分散処理により行う医療画像処理プログラム。
10. 請求項１または２記載の医療画像処理プログラムであって、
    前記ボリュームレンダリングを、ＧＰＵを使用して行う医療画像処理プログラム。