JP4335817B2

JP4335817B2 - 関心領域指定方法、関心領域指定プログラム、関心領域指定装置

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Publication number: JP4335817B2
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Description

本発明は、関心領域指定方法、関心領域指定プログラム、関心領域指定装置に関する。

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３次元以上の医用画像情報（ボクセルデータ）を可視化し、診断若しくは治療に用いることが行われていた。ボクセルデータは３次元以上に密に詰まった画素のデータであるので内部を効果的に可視化するのは難しい。かかる問題に対処するためにボリュームデータを可視化する際にボクセルデータＶＤの可視化したい範囲を関心領域（Region of Interest）として選定した上で可視化することや、ボクセルデータより２次元面を切り出して２次元画像として扱うことが一般的に行われている。

関心領域は領域抽出（Region Extraction ）を行うことによって設定できるが、領域抽出法は対象となる臓器や物体にあわせて数々の方法が考案されている。領域抽出の一例を示す。まず、濃淡値を有するボクセルからなるボクセルデータを所定のしきい値で２値化して、２値ボクセルデータを作成する。その後、２値ボクセルデータに対して垂直に光線をのばし、光線が「１」の値を持つボクセル（関心領域のボクセル）に到達するまでの長さを求め、各画素における光線の長さからなる深さ画像を作成する。そして、その深さ画像から表示対象物の表面の座標を逆算し、あるボクセルデータのボクセル値とその近傍のボクセルデータのボクセル値に基づいて面法線を求めて影付けし、表面表示画像を作成する（例えば、特許文献１）。

一方、２次元面の切り出し方法としてＭＰＲ（Multi Planar Reconstruction ）がある。ＭＰＲとは、ボクセルデータ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。
米国特許第５７９３３７５号明細書

しかしながら、ＭＰＲは、任意の断平面を表現したものであるため、例えば臓器表面の血管のように曲面上にあって平面上に乗らない物体の観察が困難であった。そこで、ボリュームデータから任意の２つの平面間の関心領域を切り出して、その関心領域に対してＭＩＰ（Max Intensity Projection）処理を行う厚み付きＭＩＰがあった。ＭＩＰでは、ボクセルデータに対して、そのボクセルデータを通過する光路を設定する。そして、その光路に直角な投影面である２次元平面上に光路上の最大のデータ（医用画像情報の各画素の画素値）をＭＩＰ画像として表示していた。厚み付きＭＩＰは上記ＭＩＰ処理をボクセルデータのうちの２つの平面間の関心領域に限定して行うもので、厚みのある平面領域が表現できるという点において前記関心領域を用いる可視化方法と２次元面を切り出す可視化方法の中間的な方法である。厚み付きＭＩＰは、血管のように任意の２つの平面間の領域を蛇行する物体を観察しやすいが、その観察可能な範囲が予め定めた領域内に限定されていた。

そこで、さらに、ＣＰＲ（Curved Multi Planar Reconstruction）によって曲断面を可視化することができる。ＣＰＲとは、ボクセルデータの断曲面を抽出して表示する方法であって、例えば、血管を観察する際に、常にその血管を断面上に表示することのできる断
曲面を抽出して表示できる。ところが、ＣＰＲによって作成される曲面は１本の曲線上に乗った互いに平行な直線の集合として表現されるため、曲面としての自由度が限定されている。その為に例えば一本の血管を含む断曲面を生成することは可能であるが、血管が枝分かれするなど、複数の曲線を含んだ曲面の表現ができないという欠点がある。また、１本の血管を表示する場合であっても、ＣＰＲで表示する際には、その血管に沿った面をユーザの操作によって指定する必要があり、表示、観察に手間を要していた。

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から関心領域を指定することのできる関心領域指定方法、関心領域指定プログラム、関心領域指定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分散処理で、３次元以上の画像データから関心領域を指定する関心領域指定方法において、少なくとも１つのコンピュータが、前記３次元以上の画像データを構成する複数の３次元以上の画素の座標から任意の座標を指定点としてユーザが指定したのを受け付ける指定段階と、前記指定点を互いに接続して前記指定点を含む曲面を生成する曲面生成段階と、前記曲面に対して所定の厚みを付加して３次元的な関心領域とする関心領域指定段階と、前記３次元的な関心領域をＭＩＰ処理もしくはＭｉｎＩＰ処理により２次元面に平行投影法もしくは中心投影法もしくは円筒投影法によって投影して投影面を得る投影面生成段階と、前記投影面上の点に対応する前記３次元以上の画像データ上の３次元以上の画素の座標から指定点をユーザが指定したのを受け付け、関心領域を再指定する関心領域再指定段階とを備えたことを要旨とする。

この発明によれば、３次元以上の画像データを構成する複数の３次元以上の画素の座標から任意の座標を指定点として指定し、それら指定点を互いに接続して指定点を含む曲面を生成し、その曲面に対して所定の厚みを付加して関心領域とする。この結果、３次元以上の画像データから関心領域を指定することができるので、例えば、臓器の表面に複数存在する血管を観察する際に、その表面を関心領域として指定することにより、それぞれの血管を個別に指定することなしに、関心領域上で一度に観察することができる。

さらに、この発明によれば、３次元以上の画像データを２次元面に投影して得た投影面上の点に対応する３次元以上の画像データ上の３次元以上の画素の座標から指定点を指定し、関心領域を再指定する。この結果、投影面も参考にして指定点を指定し、関心領域を再指定することができる。従って、所望の観察対象のある領域を容易でありながらも正確に関心領域として指定することができる。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の関心領域指定方法において、前記関心領域再指定段階は、さらに、複数の３次元以上の画素からなる前記関心領域に対して、前記投影面上の点からレイを入力するレイ設定段階と、前記レイ上にある前記関心領域の画素のうち任意の１個の画素の座標を新たに指定点として指定する新指定点指定段階とを備え、新たに指定した前記指定点を含む曲面を新たに生成し、その新たに生成した曲面に対して前記所定の厚みを設定することにより新たな関心領域を指定することを要旨とする。

この発明によれば、関心領域再指定段階は、複数の３次元以上の画素からなる関心領域に対して、投影面上の点からレイを入力し、そのレイ上にある関心領域の画素のうち任意の１個の画素の座標を新たに指定点として指定する。そして、新たに指定した指定点を含む曲面を新たに生成し、その新たに生成した曲面に対して所定の厚みを設定することによ
り新たな関心領域を指定する。この結果、曲面上に乗っていなくても関心領域内にある観察対象は投影面上に投影されるので、そのレイ上にある関心領域の画素のうち任意の１個の画素の座標を新たに指定点として指定し、新たに曲面を生成することにより、新たな関心領域を再指定することができる。従って、例えば、３次元以上の画像データにおいて大雑把に関心領域を指定し、その後投影面において、特に投影面と直交する方向において精度良く関心領域を指定することができる。

請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の関心領域指定方法において、新たに指定した前記指定点は、前記レイ上にある前記複数の３次元以上の画素のうち画素値が最大の画素の座標であることを要旨とする。

この発明によれば、複数の３次元以上の画素のうち任意の１個の画素は、レイ上にある複数の３次元以上の画素のうち画素値が最大の画素であるので、例えば、ＭＩＰ（Max Intensity Projection）画像において所望の観察対象を観察することができる。

請求項４に記載の発明は、請求項２に記載の関心領域指定方法において、新たに指定した前記指定点は、前記レイ上にある前記複数の３次元以上の画素のうち画素値が最小の画素の座標であることを要旨とする。

この発明によれば、複数の３次元以上の画素のうち任意の１個の画素は、レイ上にある複数の３次元以上の画素のうち画素値が最小の画素であるので、例えば、ＭｉｎＩＰ（Minimum Intensity Projection）画像において所望の観察対象を観察することができる。

請求項５に記載の発明は、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の関心領域指定方法において、前記関心領域指定段階は、前記指定点からなる点群により曲面を生成するアルゴリズムを用い、当該曲面を生成するアルゴリズムは、前記指定点の指定順序には関係なく指定される前記関心領域指定は同一になるようにするアルゴリズムであることを要旨とする。

この発明によれば、指定段階において、指定点の指定順序には関係なく指定される関心領域は同一であるので、例えば、一度関心対象領域を指定した後に新たな関心対象領域を再指定したいとき、指定点を追加、削除、変更することが容易になる。

請求項６に記載の発明は、請求項１乃至５のいずれか１項に記載の関心領域指定方法において、前記指定点を編集することができることを要旨とする。
この発明によれば、指定点を編集することができるので、観察対象に合わせて指定点を編集することにより、所望の観察対象を観察することができる。

請求項７に記載の発明は、請求項１乃至６のいずれか１項に記載の関心領域指定方法において、前記曲面は、前記指定点の指定に伴って変更できることを要旨とする。
この発明によれば、曲面は、指定点の指定に伴って変更できるので、例えば、一度関心対象領域を指定した後に新たな関心対象領域を再指定したいとき等、後から指定点を追加、削除、変更したときにも、その指定点の追加等の指定に応じて曲面を変更することができる。

請求項８に記載の発明は、請求項１乃至７のいずれか１項に記載の関心領域指定方法において、前記曲面は、凸包を構成する曲面の一部であることを要旨とする。
この発明によれば、曲面は、凸包を構成する曲面の一部であるので、例えば、指定点の接続関係を一意に定めることができる。

請求項９に記載の発明は、請求項１乃至７のいずれか１項に記載の関心領域指定方法において、前記曲面には、凹んだ部分があることを要旨とする。
この発明によれば、曲面には、凹んだ部分があるので、例えば、曲面が、凸包を構成する曲面の一部でないものであっても、指定点の接続関係を一意に定めることができる。

請求項１０に記載の発明は、請求項１乃至９のいずれか１項に記載の関心領域指定方法において、少なくとも１つのコンピュータが、前記曲面に対して陰面処理を行い、前記曲面のうち陰面として割り当てられた領域以外を関心対象領域として選択する関心領域選択段階を備えることを要旨とする。

この発明によれば、曲面に対して陰面処理を行い、曲面のうち陰面として割り当てられた領域以外を関心対象領域として選択する。この結果、観察時に陰面となる領域以外を関心対象領域とすることができるので、観察時に前後関係が把握し難い曲面を生成したときも、観察対象を容易に観察することができる。

請求項１１に記載の発明は、請求項１０に記載の関心領域指定方法において、前記陰面処理は、前記曲面のうち視線方向において手前側に位置する領域を関心対象領域を作成するときに用いる曲面として選択することができることを要旨とする。

この発明によれば、陰面処理は、曲面のうち視線方向において手前側に位置する領域を関心対象領域を作成するときに用いる曲面として選択する。この結果、例えばＭＩＰ画像等のように視線方向における前後関係が把握し難い投影面を生成したときにも、観察対象を容易に観察することができる。

請求項１２に記載の発明は、請求項１１に記載の関心領域指定方法において、前記関心対象領域の選択は、前記視線方向の変化に伴って実行されることを要旨とする。
この発明によれば、関心対象領域の選択は、視線方向の変化に伴って実行されることから、観察対象について観察したい向きに合わせて関心対象領域を選択するので、異なる向きの観察対象についても、前後関係の把握が可能な画像において容易に観察対象を観察することができる。

請求項１３に記載の発明は、請求項１に記載の関心領域指定方法において、前記３次元以上の画像データは、臓器を含むことを要旨とする。
この発明によれば、３次元以上の画像データは、臓器を含むので、例えば、臓器の表面に複数存在する血管を観察する際に、その臓器の表面を関心領域として指定することにより、それぞれの血管を個別に指定することなしに、関心領域上で一度に観察することができる。

請求項１４に記載の発明は、請求項１または２に記載の関心領域指定方法において、前記所定の厚みはＧＵＩで変更することができることを要旨とする。
この発明によれば、所定の厚みはＧＵＩ(Graphical User Interface)で変更することができるので、例えば、観察対象を観察する際の精度に合わせて関心領域の厚みを変更することができる。

請求項１５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分散処理で、３次元以上の画像データから関心領域を指定する関心領域指定プログラムであって、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３次元以上の画像データを構成する複数の３次元以上の画素の座標から任意の座標を指定点としてユーザが指定したのを受け付ける指定手段と、前記指定点を互いに接続して前記指定点を含む曲面を生成する曲面生成手段と、前記曲面に対して所定の厚みを付加して３次元的な関心領域とする関心領域指定手段と、前記３次元的な関心領域をＭＩＰ処理もしくはＭｉｎＩＰ処理により２次元面に平行投影法もしくは中心投影法もしくは円筒投影法によって投影して投影面を得る投影面生成手段と、前記投影面上の点に対応する前記３次元以上の画像データ上の３次元以上の画素の座標から指定点をユーザが指定したのを受け付け、関心領域を再指定する関心領域再指定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１６に記載の発明は、請求項１５に記載の関心領域指定プログラムであって、前記関心領域再指定手段は、さらに、複数の３次元以上の画素からなる前記関心領域に対して、前記投影面上の点からレイを入力するレイ設定手段と、前記レイ上にある前記関心領域の画素のうち任意の１個の画素の座標を新たに指定点として指定する新指定点指定手段とを備え、新たに指定した前記指定点を含む曲面を新たに生成し、その新たに生成した曲面に対して前記所定の厚みを設定することにより新たな関心領域を指定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１７に記載の発明は、請求項１６に記載の関心領域指定プログラムであって、新たに指定した前記指定点は、前記レイ上にある前記複数の３次元以上の画素のうち画素値が最大の画素の座標であ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１８に記載の発明は、請求項１６に記載の関心領域指定プログラムであって、新たに指定した前記指定点は、前記レイ上にある前記複数の３次元以上の画素のうち画素値が最小の画素の座標であ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１９に記載の発明は、請求項１５乃至１８のいずれか１項に記載の関心領域指定プログラムであって、前記関心領域指定手段は、前記指定点からなる点群により曲面を生成するアルゴリズムを用い、当該曲面を生成するアルゴリズムは、前記指定点の指定順序には関係なく指定される前記関心領域指定は同一になるようにするアルゴリズム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２０に記載の発明は、請求項１５乃至１９のいずれか１項に記載の関心領域指定プログラムであって、前記指定点を編集することができ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２１に記載の発明は、請求項１５乃至２０のいずれか１項に記載の関心領域指定プログラムであって、前記曲面は、前記指定点の指定に伴って変更でき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２２に記載の発明は、請求項１５乃至２１のいずれか１項に記載の関心領域指定プログラムであって、前記曲面は、凸包を構成する曲面の一部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２３に記載の発明は、請求項１５乃至２１のいずれか１項に記載の関心領域指定プログラムであって、前記曲面には、凹んだ部分が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２４に記載の発明は、請求項１５乃至２３のいずれか１項に記載の関心領域指定プログラムであって、前記１つのコンピュータまたは複数のコンピュータを、前記曲面に対して陰面処理を行い、前記曲面のうち陰面として割り当てられた領域以外を関心対象領域として選択する関心領域選択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１０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、請求項２４に記載の関心領域指定プログラムであって、前記陰面処理は、前記曲面のうち視線方向において手前側に位置する領域を関心対象領域を作成するときに用いる曲面として選択す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２６に記載の発明は、請求項２５に記載の関心領域指定プログラムであって、前記関心対象領域の選択は、前記視線方向の変化に伴って実行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２７に記載の発明は、請求項１５または１６のいずれか１項に記載の関心領域指定プログラムであって、前記３次元以上の画像データは、臓器を含むことを要旨とする。この発明によれば、請求項１３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１５または１６に記載の関心領域指定プログラムであって、前記所定の厚みはＧＵＩで変更することができることを要旨とする。この発明によれば、請求項１４に記載の発明と同様の作用効果が得られる。

請求項２９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分散処理で、３次元以上の画像データから関心領域を指定する関心領域指定装置であって、前記３次元以上の画像データを構成する複数の３次元以上の画素の座標から任意の座標を指定点としてユーザが指定したのを受け付ける指定手段と、前記指定点を互いに接続して前記指定点を含む曲面を生成する曲面生成手段と、前記曲面に対して所定の厚みを付加して３次元的な関心領域とする関心領域指定手段と、前記３次元的な関心領域をＭＩＰ処理もしくはＭｉｎＩＰ処理により２次元面に平行投影法もしくは中心投影法もしくは円筒投影法によって投影して投影面を得る投影面生成手段と、前記投影面上の点に対応する前記３次元以上の画像データ上の３次元以上の画素の座標から指定点をユーザが指定したのを受け付け、関心領域を再指定する関心領域再指定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、１５に記載の発明と同様の作用効果が得られる。

請求項３０に記載の発明は、請求項２９に記載の関心領域指定装置であって、前記関心領域再指定手段は、さらに、複数の３次元以上の画素からなる前記関心領域に対して、前記投影面上の点からレイを入力するレイ設定手段と、前記レイ上にある前記関心領域の画素のうち任意の１個の画素の座標を新たに指定点として指定する新指定点指定手段とを備え、新たに指定した前記指定点を含む曲面を新たに生成し、その新たに生成した曲面に対して前記所定の厚みを設定することにより新たな関心領域を指定することを要旨とする。この発明によれば、請求項２、１６に記載の発明と同様の作用効果が得られる。

請求項３１に記載の発明は、請求項３０に記載の関心領域指定装置であって、前記指定手段、前記曲面生成手段、前記関心領域指定手段、前記投影面生成手段、前記関心領域再指定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、指定手段、曲面生成手段、関心領域指定手段、投影面生成手段、関心領域再指定手段の一部または全部は、ＧＰＵであるので、関心領域の指定等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から関心領域を指定することができる。

（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１７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、関心領域指定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３次元以上の画像データとしてのボクセルデータ、そのボクセルデータをボリュームレンダリング処理したボリュームレンダリング画像、関心領域の厚みを一時記憶するメモリ部８ａを備えている。また、メモリ８は、２次元画面上の全てのピクセルのＭＩＰ値を記憶するＭＩＰ値グリッド記憶部ＶＧと、そのＭＩＰ値グリッド記憶部ＶＧに記憶したＭＩＰ値のそれぞれの座標であるＭＩＰ位置を記憶するＭＩＰ位置グリッド記憶部ＰＧを備えている。さらに、メモリ８は、ボリュームレンダリング処理したボクセルデータのうち所望の領域を指定するための指定点の３次元座標を記憶する指定点記憶部Ａを備えている。また、それら指定点を全て互いに接続して曲面を生成する際の、それら指定点の接続関係を記憶する接続関係記憶部Ｃ、指定点を全て含んだ関心領域を記憶する関心領域記憶部Ｉ、関心領域のうち描画対象となる領域を記憶する描画対象領域記憶部ＤＭ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から関心領域を指定する関心領域指定処理を実行する。すなわち、本実施形態では、関心領域指定装置としてのＣＰＵ７（計算機３）が、関心領域指定処理（指定段階、曲面生成段階、関心領域指定段階、投影面生成段階、関心領域再指定段階、関心領域選択段階、レイ設定段階、新指定点指定段階等）の関心領域指定プログラムを実行する。これにより、ＣＰＵ７（計算機３）は、指定手段、曲面生成手段、関心領域指定手段、投影面生成手段、関心領域再指定手段、関心領域選択手段、レイ設定手段、新指定点指定手段等として機能する。

ここで、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 ）の集合であり、３次元の格子点にボクセル値として画素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値をそのまま画素値としている。

ＣＴ画像データは、被写体としての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。

本実施形態では、前記ボクセルデータＶＤについて、ＣＰＵ７によってボリュームレンダリング画像生成処理が実行され、予め図１７に示すようなボリュームレンダリング画像（以下、ＶＲ画像という）ＶＰが生成され、メモリ部８ａに記憶されている。なお、ＶＲ画像ＶＰは、ボリュームレンダリング等の公知の方法を用いて生成されるため、その詳細な説明は省略する。そして、モニタ４（画面４ａ）には、後述する関心領域指定処理を実行後に、図１７に示すように、ＶＲ画像ＶＰと、そのＶＲ画像ＶＰ（ボクセルデータＶＤ）のうち関心領域についてＭＩＰ処理した画像である投影面としてのＭＩＰ画像ＭＰ２が並べて表示される。

関心領域は、臓器等の表面のような任意の曲面に所定の厚みを有した領域の一部である。関心領域は、関心領域指定処理によって生成され、その関心領域についてＭＩＰ処理を行うことによって関心領域内にある観察対象を観察するためのＭＩＰ画像ＭＰ１（図１０参照）が表示される。一方、そのＭＩＰ画像ＭＰ１上で同様に関心領域指定処理を実行することにより新たな関心領域を指定することができ、さらにその関心領域についてＭＩＰ処理を行うことによって新たなＭＩＰ画像ＭＰ２（図１７参照）を表示することができる。なお、本実施形態では、観察対象は臓器の表面にある複数の血管であるとする。

詳述すると、関心領域指定処理とは、ＶＲ画像ＶＰ（ボクセルデータＶＤ）から所定の厚みのある関心領域を指定する処理である。関心領域指定処理において、ユーザは、モニタ４の画面４ａ上に表示されたＶＲ画像ＶＰをマウス６でクリックすることによって、図１０に示すように、ＶＲ画像ＶＰ（ボクセルデータＶＤ）を構成する３次元座標を有した複数の画素の座標のうちの任意の指定点１５を指定することができる。そして、その任意の指定点１５を含む曲面を後述する曲面生成処理で生成し、その曲面に予め定めた厚みを設定することにより、関心領域が生成される。なお、関心領域指定処理は、ＶＲ画像ＶＰにおいてだけでなく、他の画像処理方法で得た画像において、また、ボクセルデータＶＤにおいてもできるが、本実施形態では、説明の便宜上、ＶＲ画像ＶＰにおいて関心領域指定処理を行ったとする。

このとき、画面４ａ上に、同じボクセルデータＶＤに対して複数の異なる視点に対して生成した互いに関連づけられたＶＲ画像（例えば、正面から見た画像と上から見た画像等）を複数用意し、それら複数のＶＲ画像においてそれぞれ任意の指定点を指定することにより、任意の立体の表面全てに対して関心領域を生成することができる。

また、簡単に画面４ａ上に、同じボクセルデータＶＤに対してのアキシアル（上又は下から見た像）、サジタル（横から見た像）、コロナル（前から見た像）に代表される二次元断面によって二次元断面上の点に対応するボクセルデータＶＤ上の座標を指定することによって、任意の立体の表面全てに対して関心領域を生成することもできる。

すなわち、これら指定した任意の指定点は、それぞれ３次元座標と共にメモリ８の指定点記憶部Ａに記憶されている。そのため、例えば、視点の変化にしたがって画面４ａ上に異なる視点から見たＶＲ画像が表示されたとき、一度指定した任意の指定点がその視点の
変化後のＶＲ画像に乗っていれば、その任意の指定点はその視点変化後のＶＲ画像上に表示される。つまり、これら任意の指定点は３次元座標を有しており、任意の指定点の指定は任意の立体のうち画面４ａ上に表示されている面に対してだけでなく、任意の立体の表面全てに対して行うことができるので、恰も任意の立体の表面に沿った３次元的な膜のように関心領域を指定することができる。

図４〜図７は、複数の指定点をそれぞれ接続し、それら複数の指定点を含んだ任意の曲面を生成する曲面生成処理を説明するものである。なお、説明の便宜上、図４〜図７においてＶＲ画像ＶＰの図示を省略している。

例えば、図４に示すように、ＶＲ画像上で複数の指定点２１，２２，２３，２４，２５，２６がこの順番で指定されたとすると、ＣＰＵ７は、図５に示すように、それら複数の指定点２１〜２６の外接球面２８を仮定する。そして、その外接球面２８の重心に光源３０を仮定すると、図６に示すように、その光源３０から複数の指定点２１〜２６をそれぞれ外接球面２８上に射影する。次に、その外接球面２８上において２次元デローネ分割（Delaunay 2D ）を行う。

すなわち、それら射影後の複数の指定点２１〜２６（以下、射影指定点２１ａ〜２６ａという）の隣接した指定点同士をそれぞれ接続し、その接続関係をメモリ８の接続関係記憶部Ｃに保存する。そして、図７に示すように、元の複数の指定点２１〜２６においてそれら射影指定点２１ａ〜２６ａの接続関係を適用する。従って、接続関係は自動的に設定される。つまり、外接球面２８に射影された射影指定点２１ａ〜２６ａを接続するので、臓器表面のように凸包を構成する曲面としての凹凸を含む曲面を一意に自動的に定めることができる。そのため、一度曲面を生成した後にその曲面に対して指定点を追加しても、その追加した指定点は各指定点２１〜２６を含んだ曲面に別個に接続されるのではなく、各指定点２１〜２６と追加した指定点を含んだ多角形となる曲面が生成されるように接続される。また、このとき多角形が凸多角形に限定されることがない。

さらに、図４の指定点２５のように、他の指定点２１〜２４，２６よりも凹んでいる（重心側に位置している）指定点があるときにも、それらの接続順序を一意に定めることができる。つまり、指定点２５が他の指定点２１〜２４，２６よりも凹んでいるときには、従来の方法では指定点２３は指定点２５、または指定点２６のどちらにも接続される可能性がある。従って、自動的に接続すると指定点２３は指定点２５，２６と接続されるため、所望の曲面を得ることができない。しかし、前述の曲面生成処理により、外接球面２８上に投影後に隣接する射影指定点２１ａ〜２６ａを互いに接続し、その接続関係を指定点２１〜２６において適用することにより、他の指定点２１〜２４，２６よりも凹んでいる指定点２５があるときにもそれらの接続関係を一意に定めることができる。

上記処理を行うことによって、従来の例えば３次元デローネ分割（Delaunay 3D ）法を利用した方法における凹んだ箇所が存在すると指定を接続した結果が一意に定まらない、凹んだ箇所が存在すると処理できない、指定点の追加に対して生成した曲面が大きく変わってしまう等の弊害を克服することができる。

このようにして指定点２１〜２６を結ぶことにより生成された領域は立体であるため、２次元面上に描画したときに、視点からの前後関係の把握が困難であるため、陰面処理をする必要がある。さらに、本実施形態で生成した領域は立体であって面ではないため、例えばサーフィスレンダリングで用いるＺバッファ法（Z-buffer Method ）等の陰面処理手段は使用できない。

そのため、本実施形態では、ＶＲ画像ＶＰに表示されている曲面について前記視点の変
化に合わせて陰面処理を行い、描画される領域、すなわち図８に示すように、視線方向（図８の矢印方向）から見て手前に位置する面を関心対象領域としての描画対象領域３５（図８実線部分）として選択する。そして、その描画対象領域３５を描画対象領域記憶部ＤＭに記憶する。

このようにして生成された描画対象領域３５に対して、所定の厚みとしての厚みＴ（図１１参照）を設定することにより、関心領域が確定する。本実施形態では、メモリ部８ａに予め記憶された厚みＴを前記曲面の内外にそれぞれ設けるが、これを任意曲面の外側にのみ厚みＴを設けてもよい。また、この厚みＴを例えば観察対象や観察精度に合わせてユーザがその都度指定してもよい。

そして、このように生成された関心領域をＭＩＰ処理することにより、ＭＩＰ画像を生成する。
図９は、ＭＩＰ処理にてＭＩＰ画像を生成する処理を示すものである。

ＭＩＰとはMaximum Intensity Projectionの略であり、最大値投影法とも呼ばれている。これは、３次元画像データを２次元画像データに変換する方法の１つであり、例えば、平行投影法の場合、図３に示すように、２次元面（フレーム）ＦのピクセルＰ毎に、観察対象であるボクセルデータＶＤに視線方向からレイ（仮想光線）Ｒを照射する。そして、そのレイＲ上にあるＮ個のボクセルＶ１，Ｖ２・・・Ｖｎのボクセル値Ｄ１，Ｄ２・・・Ｄｎの最大値（以下、ＭＩＰ値という。）を２次元画像データとするものである。

すなわち、同じボクセルデータＶＤを観察対象としても、レイＲの向きによって投影される２次元画像データが異なる。また、中心投影法のように、ある１点の視点からボクセルデータＶＤに対して放射状にレイＲを照射することにより、例えば、血管等の管状臓器の内側を内視鏡のように観察するような画像を得られる。さらに、円筒投影法のように、ボクセルデータＶＤの周囲に仮想的に配置した円筒面に対して、円筒の中心線に分布する視点からボクセルデータＶＤに放射状にレイＲを照射することにより、例えば、管状臓器（例えば、血管、気管、消化管等）の内側を展開したような画像を得る。本実施形態では、３次元画像データの外部の観察に最も適している平行投影法を用いたものとする。なお、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Ｖのボクセル値Ｄから補間処理を行ってその位置でのボクセル値Ｄを計算する。

詳しくは、１ピクセルについての各ボクセルＶ１〜Ｖｎのボクセル値Ｄ１〜Ｄｎは、例えば、図９に示すように表現できる。図９は、ピクセル毎に視線方向から１本のレイＲを照射したときにレイＲが通過したボクセルＶのボクセル値Ｄを表現しており、図３における１本のレイＲに対応している。そして、横軸にボクセルＶの奥行き（距離）を、縦軸にボクセル値Ｄを示している。図９に示すように、あるピクセルＰｎについてはレイＲ上にはＶ１〜Ｖ１３の１３個のボクセルがあり、そのうちボクセルＶ１１のボクセル値Ｄ１１が最も大きいため、これがピクセルＰｎのＭＩＰ値となり、ピクセルＰｎが対応するＭＩＰ値グリッド記憶部ＶＧに記憶される。

また、ボクセルＶ１１が位置する、すなわちボクセル値ＤがＭＩＰ値であるボクセルの３次元格子点が、ＭＩＰ位置としてピクセルＰｎの対応するＭＩＰ位置グリッド記憶部ＰＧに記憶される。すなわち、ＭＩＰ位置グリッド記憶部ＰＧは、２次元画像データに対応する奥行き情報（距離）を記憶するという点ではＺバッファ法（Z-buffer method ）のＺバッファと同様の機能である。しかしながら、Ｚバッファ法においては、手前側のデータのみ２次元画像データとして表示されるが、ＭＩＰ画像においては、奥行き情報（距離）に関係なく最もボクセル値の高いデータが２次元画像データとして表示される。なお、ここで言う距離はユークリッド距離に限定されず、ｚ方向の距離のみや方向に重率を加えた
距離等、一般化された非ユークリッド距離も含む。

そして、同様に描画対象領域３５上の全てのピクセルについてＭＩＰ値を求めて、ＭＩＰ値グリッド記憶部ＶＧにそれぞれ記憶する。また、ＭＩＰ画像の全ピクセルの全てのＭＩＰ値に対応したＭＩＰ位置が、ＭＩＰ位置グリッド記憶部ＰＧに記憶される。

このようにして描画対象領域３５が指定されると、図１０に示すように、モニタ４の画面４ａ上には、ＶＲ画像ＶＰと並んでＶＲ画像ＶＰ上で指定した描画対象領域３５をＭＩＰ処理したＭＩＰ画像ＭＰ１が、それぞれユーザが指定した複数の指定点１５と共に表示される。なお、この複数の指定点１５（描画対象領域３５）を画面４ａ上に表示するか否かをユーザの指示により選択することができ、複数の指定点１５を表示しないとき、図１７に示すように、画面４ａ上にはＶＲ画像ＶＰとＭＩＰ画像ＭＰ２とが並んで表示される。このＭＩＰ画像ＭＰ２において、例えば、観察対象として臓器の表面にある血管を観察する際に、血管は常にその臓器の表面上を直進しているわけではないため、特に視線の奥行き方向においてＶＲ画像ＶＰ上で指定点を指定して生成した曲面上に乗らないときがある。

そこで、本実施形態では、曲面に厚みＴを設定した関心領域に対してＭＩＰ処理を行うようにしているので、関心領域内にある観察対象であれば、曲面上に乗っていなくてもＭＩＰ画像上に表示することができる。従って、その曲面に乗っていなくても関心領域内にある観察対象のＭＩＰ位置を新たな指定点として指定すれば（関心領域再指定処理）、その新たな指定点を含んだ新たな曲面、すなわち観察対象が乗っている新たな曲面が生成される。

詳述すると、関心領域再指定処理とは、関心領域指定処理によって指定された関心領域をＭＩＰ処理したＭＩＰ画像において、関心領域を再指定する処理である。本実施形態では、例えば、図１１〜図１４のように関心領域４５内に観察対象４１のうちの一部が位置しているとする。なお、図１１〜図１４は観察対象４１、関心領域、曲面の奥行き方向（ｚ方向）の位置関係を説明するための説明図である。

図１１に示すように、観察対象４１は、その全ては曲面４３上には乗っていないが、一部４１ａが関心領域４５内にあるため、その一部４１ａがＭＩＰ画像ＭＰ２上に表示される。そして、関心領域４５外にある観察対象４１の一部４１ｂは、ＭＩＰ画像ＭＰ２（図１７参照）上に表示されないので、ＭＩＰ画像ＭＰ２上には観察対象４１が一部途切れているように表示される。ユーザは、ＭＩＰ画像ＭＰ２を見て、その観察対象４１が途切れた箇所をマウス６でクリックする。このとき、ＭＩＰ画像ＭＰ２として表示されている各画素にはそれぞれ対応するＭＩＰ位置があることから、ＭＩＰ画像ＭＰ２の任意の画素の座標を指定することによりその任意の画素の座標のＭＩＰ位置が新たな指定点４７として指定されるので、その新たな指定点４７をメモリ８の指定点記憶部Ａに記憶する。

新たな指定点４７は、図１２に示すように、曲面４３上には乗っていないが、関心領域４５内にあるため、その新たな指定点４７のＭＩＰ値はＭＩＰ画像ＭＰ２上に表示されている。そして、それら新たな指定点４７に対して前述の曲面生成処理を実行することにより、図１３に示すように、その新たな指定点４７を含む新たな曲面４９が新たに生成され、この新たな曲面４９に対して所定の厚みＴを設定することにより新たな関心領域５１が生成される。この新たな関心領域５１には、観察対象４１のほとんどが含まれているため、再度ＭＩＰ処理を実行すると観察対象４１のほとんどがＭＩＰ画像上に表示される。このような処理を繰り返して新たな曲面５５を生成することにより、図１４に示すように、所望の観察対象４１を全て関心領域５３内に位置させることができる、すなわち、所望の観察対象４１をＭＩＰ画像ＭＰ２（図１７参照）として表示させることができる。

モニタ４の画面４ａ上のＶＲ画像ＶＰにて新たな指定点を指定する際、ＶＲ画像ＶＰは２次元面上に表示されているため、ユーザがマウス６でクリックすることによって指定した指定点に対する奥行き情報（ｚ座標）を一意に定めるには工夫が必要である。例えば、ＭＩＰ画像であれば、同様にモニタ４の画面４ａ上のＭＩＰ画像ＭＰ２にて新たな指定点を指定する際には、２次元面上に表示されていながらも、ＭＩＰ画像を構成する各画素はそれぞれ奥行き情報（ｚ座標）をＭＩＰ位置として記憶しているので、奥行き情報を指定することができる。また、そのＭＩＰ位置はボクセルデータＶＤと対応付けられた３次元座標であることから、このＭＩＰ位置の座標はＶＲ画像ＶＰの各画素の３次元座標と対応付けられる。つまり、そのＭＩＰ位置を新たな指定点とすることで、観察対象４１をＭＩＰ画像上で観察できるように、ＶＲ画像ＶＰ上で指定した曲面、描画対象領域３５を再指定、再生成することができる。

なお、このとき、指定点の指定はそれら指定点の接続順とは関係なく任意の順序で指定することができるので、一度曲面を生成した後にＭＩＰ画像ＭＰ２において新たに指定点を追加しても、元の曲面に対してその追加した点を含んだ新たな曲面が再生成される。

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、ＭＩＰ画像ＭＰ１，ＭＰ２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ＭＩＰ画像ＭＰ１，ＭＰ２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、ＭＩＰ処理で算出されたＭＩＰ画像ＭＰ１，ＭＰ２（ＭＩＰ値グリッド記憶部ＶＧに記憶したＭＩＰ値）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関心領域指定処理の作用について説明する。
図１５は、関心領域指定処理のフローチャートを示している。まず、ユーザは、ＭＩＰ画像ＭＰ１を生成したい場合には、モニタ４の画面４ａ（図１参照）上に表示された複数のＣＴ画像から、ＭＩＰ画像ＭＰ１を生成したいＣＴ画像をキーボード５やマウス６を操作して選択する（ステップＳ１０）。詳しくは、ＣＴ画像は複数枚のスライス画像で構成されているので、ユーザは、該スライス画像のうちＭＩＰ画像ＭＰ１を生成したい範囲を指定する。この指定されたスライス画像がボクセルデータＶＤとなり、メモリ部８ａに記憶される。また、このボクセルデータＶＤに対してボリュームレンダリング処理したＶＲ画像ＶＰがメモリ部８ａに記憶される。

次に、ユーザがマウス６でＶＲ画像ＶＰをクリックすることによって複数の指定点を指定すると（ステップＳ１５）、ＣＰＵ７は、その複数の指定点を含む曲面を曲面生成処理により生成する（ステップＳ２０）。そして、得られた曲面に対して陰面処理を行い（ステップＳ２２）、視線方向において手前側にある領域のみ描画対象領域３５としてメモリ８の描画対象領域記憶部ＤＭに記憶する。なお、本実施形態では、陰面処理は、視点を変
更する毎に実行する。この描画対象領域３５に対して厚みＴを設定する（ステップＳ２５）。すなわち、メモリ部８ａから予め定めた厚みＴを読み出し、前記曲面に対して設定する。これにより、関心領域が確定する（ステップＳ３０）。そして、この関心領域に対してＭＩＰ処理を行い（ステップＳ４０）、ＧＰＵ１０が後処理を行い、ＭＩＰ画像ＭＰ１，ＭＰ２を得る。このＭＩＰ画像ＭＰ２に対して関心領域再指定処理（ステップＳ４２）を実行する。

次に、関心領域再指定処理の作用について説明する。
図１６は、関心領域再指定処理のフローチャートを示している。
まず、ユーザは関心領域指定処理で生成したＭＩＰ画像ＭＰ２上をマウス６でクリックする（ステップＳ５０）。次に、そのクリックした位置に対応したＭＩＰ位置を求める（ステップＳ５５）。このＭＩＰ位置は３次元座標で表現されているので、ＶＲ画像ＶＰにおいてそのＭＩＰ位置と対応した３次元座標を新たな指定点４７とし、指定点記憶部Ａに記憶する（ステップＳ６０）。そして、それら得られた新たな指定点４７を元に前記曲面生成処理により、曲面を再計算する（ステップＳ６５）。曲面を再計算後、ＣＰＵ７は、上述の関心領域指定処理を実行する。ユーザは、所望の観察対象が観察可能なＭＩＰ画像ＭＰ２を得られるまで、適宜関心領域指定処理、関心領域再指定処理を繰り返す。そして、図１７に示すように、モニタ４の画面４ａ上には、ＶＲ画像ＶＰと共に所望の観察対象が表示されたＭＩＰ画像ＭＰ２が表示される（図１５のステップＳ４５）。なお、このとき、指定点１５、新たな指定点４７を共に表示したＶＲ画像ＶＰ（図１０参照）をＭＩＰ画像ＭＰ２と並べて画面４ａ上に表示してもよい。これにより、画面４ａ上に表示されているＭＩＰ画像ＭＰ２が、ＶＲ画像ＶＰ上のどの部分のＭＩＰ画像であるかの対応付けが容易となる。また、ＭＩＰ画像ＭＰ２のみを画面４ａ上に表示してもよい。

これにより、ＶＲ画像ＶＰ上でユーザが表示したい領域を任意の順番でマウス６でクリックするだけの簡単な操作でありながらも、観察対象を含んだ関心領域を正確に指定することができる。また、例えば、臓器表面等の複雑な形状の曲面上の複数の血管を観察するときに、それら複数の血管に対して個別に面指定等をして観察しなくても、１つの関心領域で１度に観察することができる。

さらに、例えば、心臓など、心臓表面の血管よりも心臓内部に存在する血液の方がＭＩＰ値が高いとき、心臓全体をＭＩＰ処理すると、心臓内部のみがＭＩＰ画像として表示されてしまうが、臓器の表面に沿った３次元的な膜を生成することにより、心臓表面の血管のみ、すなわち観察したい領域のみをＭＩＰ画像として表示することができる。しかも、その得られたＭＩＰ画像上でさらに関心領域（描画対象領域３５）を再指定するので、特に奥行き方向における関心領域の指定の精度を向上させることができる。

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、複雑な形状の曲面である臓器等の表面である曲面に所定の厚みＴを設けて関心領域として指定し、その関心領域のうち視線方向において手前側である描画対象領域３５に対してＭＩＰ処理を行った。この結果、例えば、臓器等の表面にある複数の血管を含む曲面をユーザの指示によりそれぞれ個別に指定しなくても、１つのＭＩＰ画像ＭＰ２で同時に観察することができる。

（２）本実施形態によれば、画面４ａ上に表示されたＶＲ画像ＶＰのうちユーザが表示したい領域をマウス６でクリックすることによって、簡単でありながらも、曲がりくねった臓器等の複雑な形状の表面の一部を関心領域として指定することができる。

（３）本実施形態によれば、曲面生成のために指定点を指定する順序に関係なく、所定の凸多角形を形成するようにそれぞれの指定点１５（２１〜２６）を接続するので、曲
面生成を自動化することができる。

（４）本実施形態によれば、曲面生成のために指定点１５（２１〜２６）を指定する順序はそれぞれの指定点１５を接続する順序とは関係なく、所定の凸多角形を形成するようにそれぞれの指定点１５を接続する。この結果、例えば、一度生成した曲面に対して後から新たな指定点４７を追加しても、その新たな指定点４７を含んだ凸多角形を形成するように新たな曲面が生成される。従って、例えば、最初は大雑把に曲面を指定し、その後順次詳細に曲面を指定する等、観察対象やその精度に合わせて何度でも曲面を指定することができる。

（５）本実施形態によれば、面や曲がりの自由度が一自由度でない臓器の表面に対して、３次元座標を用いて曲面を指定し、その曲面に対して所定の厚みＴを設けた関心領域を指定することから、３次元的な関心領域を指定することができる。従って、例えば、臓器の表面等の３次元的な物体の表面にある観察対象であってもＭＩＰ画像ＭＰ１，ＭＰ２として観察することができる。

（６）本実施形態によれば、視線方向において手前にある関心領域のみ描画対象領域３５として指定して、その描画対象領域３５に対してＭＩＰ処理を実行してＭＩＰ画像ＭＰ１，ＭＰ２を生成することができるので、前後の関係をつかみにくいＭＩＰ画像ＭＰ１，ＭＰ２であっても、所望の観察対象のみを表示させることができる。

（７）本実施形態によれば、関心領域は、曲面に対して所定の厚みＴを設けたので、その関心領域をＭＩＰ処理することにより、曲面上に乗っていないが関心領域内に位置する観察対象をＭＩＰ画像ＭＰ１，ＭＰ２として表示させることができる。

（８）本実施形態によれば、ＭＩＰ画像ＭＰ２上をマウス６でクリックした位置の画素の座標のＭＩＰ位置を新たな指定点４７として指定することができる。そして、その新たな指定点４７を含む新たな曲面を生成することにより、観察対象をその新たな曲面上に乗せることができる。

（９）本実施形態によれば、３次元画像であるＶＲ画像ＶＰ上でも、２次元画像であるＭＩＰ画像ＭＰ１上でもそれぞれ指定点を指定することができ、さらに、それら指定した指定点は３次元座標を介して互いに関連づけられている。この結果、ＶＲ画像ＶＰ上で任意の点を指定することによって作成される曲面を用いて関心領域を生成し、その関心領域をＭＩＰ処理したＭＩＰ画像ＭＰ１（ＭＰ２）を生成する。そして、そのＭＩＰ画像ＭＰ２上で任意の点を指定することにより、新たな関心領域を生成することができる。従って、最終的に観察する画像であるＭＩＰ画像ＭＰ１，ＭＰ２を見て、所望の精度の画像が得られているか確認しながらＭＩＰ画像ＭＰ１，ＭＰ２の精度を向上させることができる。
（第２実施形態）
前記第１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が単独で関心領域指定処理、ＭＩＰ処理、関心領域再指定処理を行ったが、本実施形態では、関心領域指定処理、ＭＩＰ処理、関心領域再指定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の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、関心領域指定処理、ＭＩＰ処理、関心領域再指定処理を分散処理で行う場合の例として、後処理だけ分割する場合と、陰面処理だけ分割する場合の２つを示す。なお、説明の
便宜上、図１８、図１９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、後処理だけ分割する場合である。図１８に示すように、この場合、ワークステーションＷＳ１で関心領域生成処理、ＭＩＰ処理、関心領域再指定処理を行う。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。
（１−１）ワークステーションＷＳ１は、レイＲ上のボクセルデータＶＤをボリュームレンダリング画像生成処理したＶＲ画像ＶＰに対して、関心領域生成処理、ＭＩＰ処理を行う。そして、ＭＩＰ処理によって得られたＭＩＰ値を、ワークステーションＷＳ２に転送し、ワークステーションＷＳ２のＭＩＰ値グリッド記憶部ＶＧに記憶する。
（１−２）ワークステーションＷＳ２は、ＭＩＰ値グリッド記憶部ＶＧに記憶したＭＩＰ値に対して後処理を行い、観察対象が表示されたＭＩＰ画像ＭＰ１，ＭＰ２を得る。そして、その得られたＭＩＰ画像ＭＰ１，ＭＰ２をワークステーションＷＳ１に転送する。
（１−３）ワークステーションＷＳ１は、ＭＩＰ画像ＭＰ２に対して、関心領域再指定処理、ＭＩＰ処理を行う。そして、ＭＩＰ処理によって得られたＭＩＰ値を、ワークステーションＷＳ２に転送し、ワークステーションＷＳ２のＭＩＰ値グリッド記憶部ＶＧに記憶する。そして、同様に、ワークステーションＷＳ２は、ＭＩＰ値グリッド記憶部ＶＧに記憶したＭＩＰ値に対して後処理を行い、観察対象が表示されたＭＩＰ画像ＭＰ２を得る。

（例２）例２は、陰面処理だけ分割する場合である。図１９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全体に対して関心領域生成処理、ＭＩＰ処理、関心領域再指定処理を行う。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で陰面処理を行うようにすれば、陰面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、レイＲ上のボクセルデータＶＤについてＶＲ画像ＶＰを生成し、そのＶＲ画像ＶＰ上で関心領域指定処理を行う。そして、関心領域が指定されると、その関心領域をワークステーションＷＳ２に転送し、関心領域は、ワークステーションＷＳ２の関心領域記憶部Ｉに記憶される。
（２−２）ワークステーションＷＳ２は、関心領域に対して陰面処理を行う。そして、陰面処理後に視線方向において手前にある領域のみ描画対象領域３５としてワークステーションＷＳ１に送信する。
（２−３）ワークステーションＷＳ１は、描画対象領域３５に対してＭＩＰ処理を行い、視線方向において手前側のみが表示されたＭＩＰ画像ＭＰ１，ＭＰ２を得る。そして、そのＭＩＰ画像ＭＰ２に対して関心領域再指定処理を適宜実行し、所望のＭＩＰ画像ＭＰ２が得られた後、後処理を実行する。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関心領域指定処理、ＭＩＰ処理、関心領域再指定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に表示されるＭＩＰ画像ＭＰ１，ＭＰ２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、メモリ８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２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。

○上記各実施形態では、３次元画像データに対してＭＩＰ処理を行ったが、これを４次元画像データ等の３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、曲面生成処理において、指定点群をそれら指定点群の外接球面上に射影し、その球面上でDelaunay 2D を行うことによって曲面を生成した。これをActive Contour Modelを用いて曲面を生成してもよい。すなわち、指定点群を含むポリゴン球を生成し、その指定点群に吸引するベクトル場を生成し、ポリゴン球の各点をベクトル場に乗せて移動させることによって曲面を生成してもよい。また、Level Set Method、その他任意の曲面生成アルゴリズムが利用できる。つまり、点群より曲面を生成するアルゴリズムであれば良い。

○上記各実施形態では、曲面はポリゴンで表現されていたが、曲面にはその他、陰関数曲面、ＮＵＲＢＳ曲面、スプライン曲面など多様な表現方法が考えられる。
○上記各実施形態では、３次元画像データを２次元面に投影する方法として、ＭＩＰについて説明したが、他の方法でもよい。例えば、レイＲの通過したボクセルＶのボクセル値Ｄの最小値を２次元面Ｆに投影するＭｉｎＩＰ（Minimum Intensity Projection）であってもよい。要は、レイＲの通過したボクセルＶのボクセル値Ｄのうち特定の１個のボクセルＶのボクセル値Ｄを投影する方法であればよく、例えば、レイＲの通過したボクセルＶのボクセル値Ｄのうち２番目に小さいボクセル値を持つボクセルＶ、レイＲの通過したボクセルＶのボクセル値Ｄのうち勾配の最大のボクセル値を持つボクセルＶ等であってもよい。また、レイキャスト法等他のいかなるボリュームレンダリング手法を用いることができる。

○上記各実施形態では３次元画像上の指定点の座標を２次元画像データから指定するのに、ＭＩＰを用いる方法について説明したが、他の方法でもよい。例えば、レイＲの通過したボクセルＶのボクセル値Ｄから求められる不透明度が一定値を超えたボクセルＶの座標であっても良い。要は、レイＲの通過したボクセルＶのうち特定の１個のボクセルＶの座標が取得できればよい。

○上記各実施形態では３次元画像上の指定点の座標を２次元画像データから指定するのに、レイＲの通過したボクセルＶのうち特定の１個のボクセルＶの座標を利用したが、隣り合う複数のボクセルＶの間の点の座標など、特定のボクセルＶの座標そのものに限らず、ボクセルＶの座標から導かれる座標であってよい。

○上記各実施形態では３次元画像上の指定点の座標を２次元画像データから指定するのに、レイＲの通過したボクセルＶのうち特定の１個のボクセルＶの座標を利用したが、隣り合う複数のボクセルＶの間の点の座標など、１個のボクセルＶの座標ではなく複数のボクセルＶの座標から導かれる座標であってよい。

○上記各実施形態では３次元画像データを２次元面に投影する方法としてＭＩＰを用い、３次元画像上の指定点の座標を２次元画像データから指定するのに同じＭＩＰを利用したが、２次元面に投影にレイキャスト、指定点の指定にＭｉｎＩＰを利用するように異なる方式を組み合わせてもよい。

○上記各実施形態では、曲面生成処理における指定点の指定及び関心領域再指定処理は
、ユーザの指示によって行った。これを曲面生成処理において、大雑把な指定点の指定をＣＰＵ７が自動で行い、その後に微調整として関心領域再指定処理をユーザの指示により行うようにしてもよい。これにより、ユーザが指定点を指定する手間を低減しながらも、精度良く任意の曲面を生成することができる。自動処理の方法としては領域抽出法によって作成される領域の表面等の領域抽出法によって作成される領域を用いる方法や過去の指定点の指定情報を用いる方法が考えられる。

○上記各実施形態では、曲面生成処理における関心領域再指定処理は、ユーザの３次元画像上の２次元画像データにおける指示によって行った。これを２次元画像上で直接行ってもかまわない。例えば、アキシアル、サジタル、コロナルに代表される２次元断面や、ＭＰＲやＣＰＲの２次元断面による２次元画像から対応する３次元座標を一意に定めることができるので指定点の再指定ができる。また、２次元画像、２次元画像データを介さずに、数値で指定点の座標を再指定してもよい。

○上記各実施形態では、曲面生成処理における関心領域再指定処理は、ユーザの３次元画像上の２次元画像データにおける指示によって行い、ＭＩＰ位置を求めることによって指定点の３次元座標を求めた。これをＭｉｎＩＰ位置を求めることによって指定点の３次元座標を求めてもよい。ＭｉｎＩＰ位置はレイＲの通過したボクセルＶのボクセル値Ｄの最小値の位置である。

○上記各実施形態では、曲面生成処理における関心領域再指定処理は、ユーザの３次元画像上の２次元画像データにおける指示によって行い、ＭＩＰ位置を求めることによって指定点の３次元座標を求めた。ユーザの３次元画像上の２次元画像データにおける指示はいかなる方法を用いてもよい。例えば、ボクセル値が最初に一定値を超えた座標を用いても良い。また、例えば、レイキャスト法で用いるボクセルの不透明度を用いることによって得た座標を用いてもよい。不透明度を用いる方法としては、例えば、不透明度が最初に一定値を超えた座標や不透明度が最大の座標やそれらの組み合わせがある。

○上記各実施形態では、曲面生成処理にて生成した曲面に対し、予め定めた量の厚みを付加して関心領域を生成した。これを表示する曲面や、所望の精度に合わせて厚みをＧＵＩで変更するようにしてもよい。

○上記各実施形態では、ＭＩＰ画像ＭＰ１上で指定点を追加することによって、曲面及び関心領域（描画対象領域３５）を再生成した。これをＭＩＰ画像ＭＰ１上で指定点を追加するだけでなく、指定点を編集、すなわち、指定点を移動したり、指定点を削除したりしてもよい。

○上記各実施形態では、陰面処理は、関心領域のうち視線方向において手前側の領域のみを描画対象領域３５とする処理であった。これを、ＭＩＰ処理において関心領域に対してレイを照射し、そのレイが一旦関心領域から出力するとＭＩＰ処理を中止することにより、視線方向において奥側にある領域を描画しないようにしてもよい。

○上記各実施形態では、陰面処理は、関心領域の描画に用いたが、陰面処理によって制限される関心領域は関心領域再指定時の指定点の座標を限定するのにも用いてもよい。このようにすれば、関心領域再指定時に指定点が曲面のうちユーザの想定していない箇所に設定されることを防ぐことができる。

○上記各実施形態では、関心領域は曲面に一定の厚さを加えて作成したが、厚さはユーザもしくはプログラムの指定によって変更してもよい。特に新たな指定点の指定を行うときに変更するとより精密に新たな指定点を指定できる。

○上記各実施形態では、指定点の再指定を行うときには指定点は関心領域の内側に設定されたが、この制限は必ずしも適用する必要はない。例えば、ユーザが二次元断面の点を指定することによって新たな指定点を指定するときにはユーザは３次元座標上の単一の座標を明示的に指定しているので特別の限定処理は行わない方がユーザの意に沿った指定点の再指定が行えるからである。

○上記各実施形態では、曲面生成処理における指定点の指定順序にかかわらず同一の曲面が生成されたが、異なる曲面が生成されることにしてもよい。このようにすれば、ユーザやプログラムの指定した順番に指定点を接続することによってより自由度の高い曲面が生成できる。

○上記各実施形態では、関心領域再指定処理において、ユーザが指定した指定点を共に表示したＭＩＰ画像ＭＰ１上で、新たな指定点４７の指定を行った。これを、指定した指定点を表示していないＭＩＰ画像ＭＰ２上で、新たな指定点４７の指定を行ってもよい。

○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ＭＩＰ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。

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、ＭＩＰを説明するための説明図。同じく、曲面生成処理を説明するための模式図。同じく、曲面生成処理を説明するための模式図。同じく、曲面生成処理を説明するための模式図。同じく、曲面生成処理を説明するための模式図。同じく、陰面処理を説明するための模式図。同じく、１ピクセルについてのＭＩＰ値を説明するための模式図。同じく、関心領域指定処理後のＭＩＰ画像を説明するための模式図。同じく、関心領域再指定処理を説明するための模式図。同じく、関心領域再指定処理を説明するための模式図。同じく、関心領域再指定処理を説明するための模式図。同じく、関心領域再指定処理を説明するための模式図。同じく、関心領域指定処理について説明するフローチャート。同じく、関心領域再指定処理について説明するフローチャート。同じく、関心領域再指定処理後のＭＩＰ画像を説明するための模式図。第２実施形態の、関心領域指定処理の分散処理を示すブロック図。同じく、関心領域指定処理の分散処理を示すブロック図。

符号の説明

Ｄ，Ｄ１〜Ｄｎ…ボクセル値、Ｆ…２次元面、ＭＰ１，ＭＰ２…ＭＩＰ画像、Ｐ，Ｐｎ…ピクセル、Ｒ…レイ、Ｖ，Ｖ１〜Ｖｎ…ボクセル、ＶＤ…ボクセルデータ、ＶＰ…ボリュームレンダリング画像（ＶＲ画像）、ＰＧ…ＭＩＰ位置グリッド記憶部、Ｔ…厚み、ＶＧ…ＭＩＰ値グリッド記憶部、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…モニタ、４ａ…画面、７…ＣＰＵ、１０…ＧＰＵ、１５，２１〜２６…指定点、３５…描画対象領域、４１…観察対象、４３，４９，５５…曲面、４５，５１，５３…関心領域、４７…新たな指定点。

Claims

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分散処理で、３次元以上の画像データから関心領域を指定する関心領域指定方法において、
少なくとも１つのコンピュータが、
前記３次元以上の画像データを構成する複数の３次元以上の画素の座標から任意の座標を指定点としてユーザが指定したのを受け付ける指定段階と、
前記指定点を互いに接続して前記指定点を含む曲面を生成する曲面生成段階と、
前記曲面に対して所定の厚みを付加して３次元的な関心領域とする関心領域指定段階と、
前記３次元的な関心領域をＭＩＰ処理もしくはＭｉｎＩＰ処理により２次元面に平行投影法もしくは中心投影法もしくは円筒投影法によって投影して投影面を得る投影面生成段階と、
前記投影面上の点に対応する前記３次元以上の画像データ上の３次元以上の画素の座標から指定点をユーザが指定したのを受け付け、関心領域を再指定する関心領域再指定段階と
を備えたことを特徴とする関心領域指定方法。
請求項１に記載の関心領域指定方法において、
前記関心領域再指定段階は、
さらに、
複数の３次元以上の画素からなる前記関心領域に対して、前記投影面上の点からレイを入力するレイ設定段階と、
前記レイ上にある前記関心領域の画素のうち任意の１個の画素の座標を新たに指定点として指定する新指定点指定段階とを備え、
新たに指定した前記指定点を含む曲面を新たに生成し、その新たに生成した曲面に対して前記所定の厚みを設定することにより新たな関心領域を指定することを特徴とする関心領域指定方法。
請求項２に記載の関心領域指定方法において、
新たに指定した前記指定点は、前記レイ上にある前記複数の３次元以上の画素のうち画素値が最大の画素の座標であることを特徴とする関心領域指定方法。
請求項２に記載の関心領域指定方法において、
新たに指定した前記指定点は、前記レイ上にある前記複数の３次元以上の画素のうち画素値が最小の画素の座標であることを特徴とする関心領域指定方法。
請求項１乃至４のいずれか１項に記載の関心領域指定方法において、
前記関心領域指定段階は、前記指定点からなる点群により曲面を生成するアルゴリズムを用い、
当該曲面を生成するアルゴリズムは、前記指定点の指定順序には関係なく指定される前記関心領域指定は同一になるようにするアルゴリズムであることを特徴とする関心領域指定方法。
請求項１乃至５のいずれか１項に記載の関心領域指定方法において、
前記指定点を編集することができることを特徴とする関心領域指定方法。
請求項１乃至６のいずれか１項に記載の関心領域指定方法において、
前記曲面は、前記指定点の指定に伴って変更できることを特徴とする関心領域指定方法。
請求項１乃至７のいずれか１項に記載の関心領域指定方法において、
前記曲面は、凸包を構成する曲面の一部であることを特徴とする関心領域指定方法。
請求項１乃至７のいずれか１項に記載の関心領域指定方法において、
前記曲面には、凹んだ部分があることを特徴とする関心領域指定方法。
請求項１乃至９のいずれか１項に記載の関心領域指定方法において、
少なくとも１つのコンピュータが、
前記曲面に対して陰面処理を行い、前記曲面のうち陰面として割り当てられた領域以外を関心対象領域として選択する関心領域選択段階を備えた
ことを特徴とする関心領域指定方法。
請求項１０に記載の関心領域指定方法において、
前記陰面処理は、前記曲面のうち視線方向において手前側に位置する領域を関心対象領域を作成するときに用いる曲面として選択することを特徴とする関心領域指定方法。
請求項１１に記載の関心領域指定方法において、
前記関心対象領域の選択は、前記視線方向の変化に伴って実行されることを特徴とする関心領域指定方法。
請求項１に記載の関心領域指定方法において、
前記３次元以上の画像データは、臓器を含むことを特徴とする関心領域指定方法。
請求項１または２に記載の関心領域指定方法において、
前記所定の厚みはＧＵＩで変更することができることを特徴とする関心領域指定方法。
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分散処理で、３次元以上の画像データから関心領域を指定する関心領域指定プログラムであって、
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３次元以上の画像データを構成する複数の３次元以上の画素の座標から任意の座標を指定点としてユーザが指定したのを受け付ける指定手段と、
前記指定点を互いに接続して前記指定点を含む曲面を生成する曲面生成手段と、
前記曲面に対して所定の厚みを付加して３次元的な関心領域とする関心領域指定手段と、
前記３次元的な関心領域をＭＩＰ処理もしくはＭｉｎＩＰ処理により２次元面に平行投影法もしくは中心投影法もしくは円筒投影法によって投影して投影面を得る投影面生成手段と、
前記投影面上の点に対応する前記３次元以上の画像データ上の３次元以上の画素の座標から指定点をユーザが指定したのを受け付け、関心領域を再指定する関心領域再指定手段と
して機能させることを特徴とする関心領域指定プログラム。
請求項１５に記載の関心領域指定プログラムであって、
前記関心領域再指定手段は、
さらに、
複数の３次元以上の画素からなる前記関心領域に対して、前記投影面上の点からレイを入力するレイ設定手段と、
前記レイ上にある前記関心領域の画素のうち任意の１個の画素の座標を新たに指定点として指定する新指定点指定手段とを備え、
新たに指定した前記指定点を含む曲面を新たに生成し、その新たに生成した曲面に対して前記所定の厚みを設定することにより新たな関心領域を指定することを特徴とする関心領域指定プログラム。
請求項１６に記載の関心領域指定プログラムであって、
新たに指定した前記指定点は、前記レイ上にある前記複数の３次元以上の画素のうち画素値が最大の画素の座標であることを特徴とする関心領域指定プログラム。
請求項１６に記載の関心領域指定プログラムであって、
新たに指定した前記指定点は、前記レイ上にある前記複数の３次元以上の画素のうち画素値が最小の画素の座標であることを特徴とする関心領域指定プログラム。
請求項１５乃至１８のいずれか１項に記載の関心領域指定プログラムであって、
前記関心領域指定手段は、前記指定点からなる点群により曲面を生成するアルゴリズムを用い、
当該曲面を生成するアルゴリズムは、前記指定点の指定順序には関係なく指定される前記関心領域指定は同一になるようにするアルゴリズムであることを特徴とする関心領域指定プログラム。
請求項１５乃至１９のいずれか１項に記載の関心領域指定プログラムであって、
前記指定点を編集することができることを特徴とする関心領域指定プログラム。
請求項１５乃至２０のいずれか１項に記載の関心領域指定プログラムであって、
前記曲面は、前記指定点の指定に伴って変更できることを特徴とする関心領域指定プログラム。
請求項１５乃至２１のいずれか１項に記載の関心領域指定プログラムであって、
前記曲面は、凸包を構成する曲面の一部であることを特徴とする関心領域指定プログラム。
請求項１５乃至２１のいずれか１項に記載の関心領域指定プログラムであって、
前記曲面には、凹んだ部分があることを特徴とする関心領域指定プログラム。
請求項１５乃至２３のいずれか１項に記載の関心領域指定プログラムであって、
前記１つのコンピュータまたは複数のコンピュータを、
前記曲面に対して陰面処理を行い、前記曲面のうち陰面として割り当てられた領域以外を関心対象領域として選択する関心領域選択手段として機能させることを特徴とする関心領域指定プログラム。
請求項２４に記載の関心領域指定プログラムであって、
前記陰面処理は、前記曲面のうち視線方向において手前側に位置する領域を関心対象領域を作成するときに用いる曲面として選択することを特徴とする関心領域指定プログラム。
請求項２５に記載の関心領域指定プログラムであって、
前記関心対象領域の選択は、前記視線方向の変化に伴って実行されることを特徴とする関心領域指定プログラム。
請求項１５または１６のいずれか１項に記載の関心領域指定プログラムであって、
前記３次元以上の画像データは、臓器を含むことを特徴とする関心領域指定プログラム。
請求項１５または１６に記載の関心領域指定プログラムであって、
前記所定の厚みはＧＵＩで変更することができることを特徴とする関心領域指定プログラム
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分散処理で、３次元以上の画像データから関心領域を指定する関心領域指定装置であって、
前記３次元以上の画像データを構成する複数の３次元以上の画素の座標から任意の座標を指定点としてユーザが指定したのを受け付ける指定手段と、
前記指定点を互いに接続して前記指定点を含む曲面を生成する曲面生成手段と、
前記曲面に対して所定の厚みを付加して３次元的な関心領域とする関心領域指定手段と、
前記３次元的な関心領域をＭＩＰ処理もしくはＭｉｎＩＰ処理により２次元面に平行投影法もしくは中心投影法もしくは円筒投影法によって投影して投影面を得る投影面生成手段と、
前記投影面上の点に対応する前記３次元以上の画像データ上の３次元以上の画素の座標から指定点をユーザが指定したのを受け付け、関心領域を再指定する関心領域再指定手段と
を備えたことを特徴とする関心領域指定装置。
請求項２９に記載の関心領域指定装置であって、
前記関心領域再指定手段は、
さらに、
複数の３次元以上の画素からなる前記関心領域に対して、前記投影面上の点からレイを入力するレイ設定手段と、
前記レイ上にある前記関心領域の画素のうち任意の１個の画素の座標を新たに指定点として指定する新指定点指定手段とを備え、
新たに指定した前記指定点を含む曲面を新たに生成し、その新たに生成した曲面に対して前記所定の厚みを設定することにより新たな関心領域を指定することを特徴とする関心領域指定装置。
請求項３０に記載の関心領域指定装置であって、
前記指定手段、前記曲面生成手段、前記関心領域指定手段、前記投影面生成手段、前記関心領域再指定手段の一部または全部は、ＧＰＵであることを特徴とする関心領域指定装置。