JP4653938B2 - ボリュームレンダリング画像処理方法、ボリュームレンダリング画像処理装置及びプログラム - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ボリュームレンダリング画像処理方法、ボリュームレンダリング画像処理装置及びプログラムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
ＣＴ画像を用いた医療診断に使用される画像処理装置では、３次元以上のデータを２次元画像として立体的に表示させるボリュームレンダリングという技術が用いられている（特許文献１及び特許文献２を参照）。例えば医療診断などでは、頭蓋骨とその内側の血管の様子のように、外側の物体と内側の物体との位置関係が重要となる場合、内側の物体も見たいし、外側の物体も見たいという要求がある。この場合、外側の物体と内側の物体を同時に明瞭に３次元表示したいが、内側物体と外側物体を同時に明瞭に表示することが難しかった。つまり、例えば骨を見るときは血管が薄くなって見えなくなり、一方、血管をみるときは骨が薄くなって見えなくなる。
【０００３】
図１６は、３次元ボクセルデータを用いて２次元画像を作成する処理を示すものである。例としては頭蓋骨５０とその内側の血管５１を見る画像の作成処理を示す。頭蓋骨５０と血管５１がＸ線撮影されたＣＴ画像データ（ボクセルデータ）は、３次元格子点に画素（ボクセル）をもつ画素群からなる。視線方向から１本のレイ（光線）を照射し、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２次元平面（フレーム）５２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。入射された１本のレイは、同図に示すように骨部B1、血管部K1、骨部B2、血管部K2、骨部B3の順に進み、そのときこれらを構成するボクセルに当たって一部反射しながらボクセルを順次透過して進むことになる。なお、レイの軌跡上に空気や脳があるが、後述する不透明度を「0」に設定することにより透明とみなされるため、この部分は出力画像に反映されない。
【０００４】
【特許文献１】
特開２００１−４３３９５号公報
【特許文献２】
特開２００２−１８３７４９号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
図１７は、1本のレイが、骨部B1、血管部K1、骨部B2、血管部K2、骨部B3を順に進み、これら各組織でレイが反射・透過される様子を示すものである。ここで、注目したい組織を表示させるときはその組織のボクセル値に対し不透明度（オパシティ値）を設定する。ここで、オパシティ値とは、不透明度を「０〜１」の範囲の数値で示すもので、「０」が透明、「１」が不透明、その間の数値が半透明として表される。骨５０と血管５１が共によく見える表示としたい場合、血管５１をよく見えるようにするため、骨部B1,B2,B3のボクセル値には骨がほぼ透明となる低いオパシティ値（例えば「0.2」）を設定し、血管５１のボクセル値には血管部K1,K2が不透明となる高いオパシティ値（例えば「１」）を設定する。しかし、この場合、同図（ａ）における右端の図に示す画像のように、血管５１はくっきり見えるが、骨５０の輪郭がかすれてしまう。
【０００６】
一方、図１７（ｂ）に示すように、骨５０がよく見えることを考慮し、骨部B1,B2,B3のボクセル値には骨がやや不透明となるように高いオパシティ値（例えば「0.8」）を設定し、血管５１のボクセル値には血管部K1,K2が不透明となるように高いオパシティ値（例えば「１」）を設定する。しかし、この場合、骨５０がくっきり見えるが、血管５１がほとんど見えない。これは外側の骨50がレイを反射してしまうため内部まで透過するレイの光量が殆ど無くなり、血管51を表示するためにはレイの光量が少ないからである。また、奥の方まで透過するレイの光量はさらに少ないため、骨部B2,B3や血管部K1,K2を表示するレイがほとんど無くなり画像上に奥の方の組織の様子がほとんど反映されなくなってしまう。
【０００７】
外側の物体と内側の物体を同時表示したいときは、外側にも内側にも不透明度を設定することになるが、外側の物体をはっきり見たいときは外側の物体の不透明度を上げてやらなければならない。しかし、外側の物体の不透明度を上げると、内側に照射される光が少なくなるので、仮に内側の物体の不透明度が高くても反射光が少ないので内側の物体が見えなくなる。これが従来のボリュームレンダリング手法の問題であった。
【０００８】
つまり、各画素について１本のレイでしか画像を作成していないので、手前を表示させようとすると光を反射させるしかなく、手前で光を反射させると奥に光が届かず奥が見えにくくなる。逆に奥を表示させようとすると手前を透過させなければならず光が手前で反射しなくなるので手前がはっきり表示できなくなるというジレンマがあった。従って、手前の物体と奥の物体が共にぼやっと表示された画像となる。つまり、骨５０を見るときに血管５１が薄くなり、一方、血管５１を見るときに骨５０が薄くなるという問題があった。
【０００９】
特に外側の物体の厚みが一定でない場合は、厚い部分と薄い部分とで透過する光の量に違いがあるので、外側の物体の厚い部分で内側の物体が薄く見え、外側の物体の薄い部分で内側の物体がはっきり見えるというばらつきがあった。
【００１０】
このようにパラメータ（オパシティ値）の設定で対処しようとすると、その設定を医者や技師が値を微妙に調節しながら設定することになるが、これを巧く値を設定するには熟練を要するとともに熟練者でも非常に面倒な作業となっていた。熟練者でも、少し設定が違うと手前の物体が薄くなったり奥の物体が薄くなったりするので、微妙な設定が必要なので所望の画像がなかなか得られにくいという問題があった。
【００１１】
本発明は上記問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、視線方向に重なる複数の物体(組織等)を共によく見える画像を提供できるボリュームレンダリング画像処理方法、ボリュームレンダリング画像処理装置及びプログラムを提供することにある。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために請求項１に記載の発明は、一つのコンピュータが単独処理で又は複数のコンピュータが分散処理で、表示対象とされる複数の物体のうち視線方向から見たときに少なくとも一部が重なり合う物体が存在する３次元以上の画像データを基に少なくともボリュームレンダリング処理を実行して画像を得るボリュームレンダリング画像処理方法であって、少なくとも一のコンピュータが、前記画像データにおいて表示対象とされる複数の物体のうち視線方向から見たときに少なくとも一部が重なり合う物体に対して、入力手段により入力されたパラメータであって、当該重なり合う複数の物体のいずれかが明瞭に描かれるように、当該重なり合う個々の物体ごとに異なる不透明度のパラメータを割り当てた組合せからなる不透明度パラメータを物体ごとに設定し、前記いずれかの物体に応じた所定の不透明度パラメータに基づき、ボリュームレンダリング処理をそれぞれ個別に実行することで、前記重なり合ういずれかの物体を明瞭に描くとともに、それぞれ物体ごとに異なる色彩を付した画像をそれぞれ取得する段階と、当該取得された複数の画像をメモリに記憶する段階と、予め入力手段から入力設定された画像合成用のブレンド比率に基づいて、前記メモリに記憶された前記複数の画像を読み出して、前記物体に応じて付された異なる色彩に基づいて、前記複数の画像を前記ブレンド比率でアルファブレンディング処理することで少なくとも一部が重なり合う物体のうち任意の画像が明瞭に表示されるように１つの画像に合成する画像合成処理を実行する段階とを備えたことを要旨とする。
【００１３】
ここで、「一つのコンピュータが単独処理で又は複数のコンピュータが分散処理で、」とは、「一つのコンピュータが単独処理で」、「複数のコンピュータのうちの一のコンピュータが単独処理で」、「複数のコンピュータが分散処理で」、「複数のコンピュータのうちから数を絞られた複数のコンピュータが分散処理で」、「複数のコンピュータのうちの一のコンピュータが特定の段階の処理については単独処理で、複数のコンピュータ又は該複数のコンピュータのうちから数を絞られた複数のコンピュータが他の特定の段階の処理については分散処理で」の各種の処理態様を含む。従って、各段階の処理を行う「少なくとも一のコンピュータが」とは、上記各種の処理態様における動作主体の全てのケースを含む。すなわち、「一つのコンピュータが」、「複数のコンピュータのうちの一のコンピュータが」、「複数のコンピュータが」、「複数のコンピュータのうちから数を絞られた複数のコンピュータが」のうちのいずれかのケースとなる。しかも各処理の段階ごとに動作主体が異なることも厭わない。つまり各処理の段階ごとにコンピュータである動作主体が同じであることばかりか異なる場合も含まれる。
【００１４】
また、「表示対象とされる複数の物体」とは、画像に表示させるべきものとして指定されたものである。例えば骨と臓器のみを選択して画像に表示させる設定の下では、骨と臓器は表示対象といえるが、たとえ画像データ中に脂肪が存在しても表示の指定がない限り、この脂肪は表示対象には含まれない。よって、この脂肪のような表示対象でないものが表示されないように所定のパラメータは設定されることになる。また、「複数の物体」とは、３次元以上の画像データのその次元のうち少なくとも１つの次元から見て物理的に複数あればよく、これは空間的にみて物体が複数あるだけではなく、時間的にみて物体が複数ある場合も含まれる。時間的にみて物体が複数ある場合には、同一物体が異なる時刻に存在する場合も含まれる。但し、空間的に複数箇所に点在する物体でも、画素値などの使用可能なデータを用いても別々の物体であるとの認識が不可能なときは、複数箇所に点在するそれらの物体すべてが同一物体とみなされ得る。例えば２つの腎臓を画素値をもってしても区別できず座標データを使用してまで区別することのないことが前提で物体の区別が行われる構成では、この２つの腎臓は同一物体として扱われる。もちろん、座標データに基づき物体を区別する構成では２つの腎臓は別物体として区別されることになる。このように別物体であるかどうかの区別はそのシステムの設定条件に従うことになる。
【００１５】
また、「物体」とは、例えば画像データの画素値で区分されるものであれば足り、他の物と独立して存在する物である必要はない。例えば１つの物体（人体など）における部分（骨、臓器、血管等の組織など、さらには１つの臓器における更に細かな組織や癌など）であっても画素値で区分できるものである限り、ここでいう物体とみなし得る。さらに例えば物体（組織）の内部、あるいは物体（組織）と物体（組織）との間に溜まった水や体液などの液体あるいは気体も、画素値で区分される限りにおいてここでいう物体に含まれる。また、画像合成処理とは、別々の画像にある物体が、同一空間に共存して描かれるように画像を合成する処理を指し、物体同士の表示（光）の強さが所定の割合となるように合成されることを意味する。具体的には、本願ではアルファブレンディング処理により画像合成処理が行われる。なお、上記定義は、以下の請求項においても同様である。
【００１６】
また、この発明によれば、画像データにおいて表示対象とされる複数の物体に対し不透明度の組合せが異なるように不透明度のパラメータがユーザにより入力手段から個別に入力設定される。例えばユーザは、表示対象とされる複数の物体について不透明度を個々に入力設定することが可能なので、個々の物体が個別に明瞭に描かれた画像合成の元となる複数の画像を得るため、その複数の画像を得るうえで必要となる不透明度のパラメータを個別に入力設定することになる。そして、ユーザにより入力手段から個別に入力設定された不透明度のパラメータを基にボリュームレンダリング処理を個別に実行することで、例えば個々の物体が明瞭に描かれた複数の画像（画像データ）を取得することになり、これら取得した画像（画像データ）をメモリに記憶する。その後、入力手段から入力設定された画像合成用のブレンド比率を基に画像合成処理を実行することで、メモリから読み出した複数の画像を１つの画像に合成する。
【００１７】
ここで「不透明度パラメータ」とは、ボリュームレンダリング処理するうえで使用され設定されるパラメータのうち物体を明瞭に描くのに寄与するパラメータを指し、具体的には不透明度（オパシティ値）であるが、透明度、透過度、反射率、光吸収率など同等のパラメータも挙げることができる。この定義は、以下の請求項においても同様である。
【００１８】
この発明によれば、表示対象とされる複数の物体が個々に明瞭に描かれるように所定のパラメータを当該物体ごと個別に設定してボリュームレンダリング処理を個別に実行することで、個々の物体が明瞭に描かれた複数の画像を取得する。そして、これら複数の画像を１つの画像に合成するので、表示対象とされる複数の物体が共によく見える画像を得ることが可能となる。
【００１９】
ここで、「少なくとも一部が重なり合う物体」とは、３次元以上の画像データのその次元のうち少なくとも１つの次元から見て物理的に少なくとも一部が重なり合う物体であればよく、これは空間的に見て重なり合う物体だけではなく、時間的に見て重なり合う物体も含まれる。また、時間的に重なる場合は同一物体であっても別物体として扱うこととなり、また空間的に物体が重なる場合は複数箇所に点在する物体でも、画素値で区分できない限り同一物体とみなされる。また、「予め指定された合成比率」とは、予めデフォルトとしてメモリに記憶された設定合成比率、入力手段（マウスやキーボード、マイクなど）から予め指定された合成比率、さらにコンピュータが画像データと所定の条件式等を用いて予め割り出しておいた合成比率などを含む。さらにここでいう「合成比率」とは、一定値であることに限定されず、画像内で比率が変化して画像内の場所によって合成比率が異なるような指定値であってもよい。なお、上記定義は、以下の請求項においても同様である。
【００２０】
この発明によれば、視線方向から見て少なくとも一部が重なり合う物体が個々に明瞭に描かれるように所定のパラメータを当該物体ごと個別に設定してボリュームレンダリング処理を個別に実行することで、個々の物体が明瞭に描かれた複数の画像を取得する。そして、これら複数の画像を予め指定された合成比率で合成するので、少なくとも一部が重なり合う物体が共によく見える画像を得ることが可能となる。
【００２１】
ここでいう「ブレンド比率」とは、一定値であることに限定されず、画像内で比率が変化して画像内の場所によってブレンド比率が異なるような指定値であってもよい。
請求項２に記載の発明は、前記複数の物体は前記画像データの画素値で区分されることを要旨とする。
請求項３に記載の発明は、前記少なくとも一のコンピュータが、前記画像データにおいて表示対象とされる複数の物体のうち視線方向から見たときに少なくとも一部が重なり合う物体が存在するか否かを判断する判断段階を備えることを要旨とする。
【００２２】
請求項４に記載の発明は、前記ボリュームレンダリング処理において、前記複数の物体のうち、視線方向から見て手前側にある物体の不透明度を相対的に高く設定したうえでボリュームレンダリング処理の演算を実行して手前側にある物体が明瞭となる第１画像を取得し、さらに、前記表示対象とされる複数の物体のうち、視線方向から見て奥側にある物体の不透明度を相対的に高く設定するとともに、それ以外の物体の不透明度を相対的に低く設定したうえでボリュームレンダリング処理の演算を実行して奥側にある物体が明瞭となる第２画像を取得する段階を備えたことを要旨とする。
この発明によれば、視線方向から見て手前側にある物体の不透明度を相対的に高く設定してボリュームレンダリング処理が実行されることで、手前側にある物体が明瞭となる第１画像が得られる。また、視線方向から見て奥側にある物体の不透明度を相対的に高く設定してそれ以外の物体の不透明度を相対的に低く設定したうえでボリュームレンダリング処理が実行されることで、奥側にある物体が明瞭となる第２画像が得られる。そして、手前側にある物体が明瞭となる第１画像と、奥側にある物体が明瞭となる第２画像が、予め指定されたブレンド比率でアルファブレンディング処理されるため、視線方向から見て手前側にある物体と、奥側にある物体とが共によく見える画像を得ることが可能となる。
【００２３】
請求項５に記載の発明は、入力装置とメモリと表示装置とを有する一つのコンピュータ又は複数のコンピュータを備え、表示対象とされる複数の物体のうち視線方向から見たときに少なくとも一部が重なり合う物体が存在する３次元以上の画像データを基に少なくともボリュームレンダリング処理を実行して画像を得るボリュームレンダリング画像処理装置であって、前記画像データにおいて表示対象とされる複数の物体のうち視線方向から見たときに少なくとも一部が重なり合う物体に対して、当該重なり合う複数の物体のいずれかが明瞭に描かれるように、当該重なり合う個々の物体ごとに異なる不透明度のパラメータを割り当てた組合せからなる不透明度パラメータを物体ごとに設定するために入力する第１の入力手段と、前記いずれかの物体に応じた所定の不透明度パラメータに基づき、ボリュームレンダリング処理をそれぞれ個別に実行することで、前記重なり合ういずれかの物体を明瞭に描くとともに、それぞれ物体ごとに異なる色彩を付した画像をそれぞれ取得する手段と、当該取得された複数の画像をメモリに記憶する手段と、画像合成用のブレンド比率を予め入力設定する第２の入力手段と、前記メモリに記憶された前記複数の画像を読み出して、前記物体に応じて付された異なる色彩に基づいて、前記複数の画像を前記ブレンド比率でアルファブレンディング処理することで少なくとも一部が重なり合う物体のうち任意の画像が明瞭に表示されるように１つの画像に合成する画像合成処理を実行する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に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【００２４】
請求項６に記載の発明は、前記複数の物体は前記画像データの画素値で区分されることを要旨とする。
請求項７に記載の発明は、前記少なくとも一のコンピュータが、前記画像データにおいて表示対象とされる複数の物体のうち視線方向から見たときに少なくとも一部が重なり合う物体が存在するか否かを判断する判断手段を備えることを要旨とする。
【００２８】
請求項８に記載の発明は、前記ボリュームレンダリング処理において、
前記複数の物体のうち、視線方向から見て手前側にある物体の不透明度を相対的に高く設定したうえでボリュームレンダリング処理の演算を実行して手前側にある物体が明瞭となる第１画像を取得し、さらに、前記表示対象とされる複数の物体のうち、視線方向から見て奥側にある物体の不透明度を相対的に高く設定するとともに、それ以外の物体の不透明度を相対的に低く設定したうえでボリュームレンダリング処理の演算を実行して奥側にある物体が明瞭となる第２画像を取得する手段を備えたことを要旨とする。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。
【００３３】
請求項９に記載の発明は、一つのコンピュータに単独処理で又は複数のコンピュータに分散処理で、表示対象とされる複数の物体のうち視線方向から見たときに少なくとも一部が重なり合う物体が存在する３次元以上の画像データを基に少なくともボリュームレンダリング処理を実行させて画像を得るボリュームレンダリング画像処理プログラムであって、少なくとも一のコンピュータに、前記画像データにおいて表示対象とされる複数の物体のうち視線方向から見たときに少なくとも一部が重なり合う物体に対して、入力手段により入力されたパラメータであって、当該重なり合う複数の物体のいずれかが明瞭に描かれるように、当該重なり合う個々の物体ごとに異なる不透明度のパラメータを割り当てた組合せからなる不透明度パラメータを物体ごとに設定し、前記いずれかの物体に応じた所定の不透明度パラメータに基づき、ボリュームレンダリング処理をそれぞれ個別に実行することで、前記重なり合ういずれかの物体を明瞭に描くとともに、それぞれ物体ごとに異なる色彩を付した画像をそれぞれ取得する段階と、当該取得された複数の画像をメモリに記憶する段階と、予め入力手段から入力設定された画像合成用のブレンド比率に基づいて、前記メモリに記憶された前記複数の画像を読み出して、前記物体に応じて付された異なる色彩に基づいて、前記複数の画像を前記ブレンド比率でアルファブレンディング処理することで少なくとも一部が重なり合う物体のうち任意の画像が明瞭に表示されるように１つの画像に合成する画像合成処理を実行する段階とを実行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。
【００３４】
請求項１０に記載の発明は、前記複数の物体は前記画像データの画素値で区分させることを要旨とする。
【００３５】
請求項１１に記載の発明は、前記少なくとも一のコンピュータに、前記画像データにおいて表示対象とされる複数の物体のうち視線方向から見たときに少なくとも一部が重なり合う物体が存在するか否かを判断する判断段階を実行させることを要旨とする。
【００３７】
請求項１２に記載の発明は、前記ボリュームレンダリング処理において、前記複数の物体のうち、視線方向から見て手前側にある物体の不透明度を相対的に高く設定したうえでボリュームレンダリング処理の演算を実行して手前側にある物体が明瞭となる第１画像を取得し、さらに、前記表示対象とされる複数の物体のうち、視線方向から見て奥側にある物体の不透明度を相対的に高く設定するとともに、それ以外の物体の不透明度を相対的に低く設定したうえでボリュームレンダリング処理の演算を実行して奥側にある物体が明瞭となる第２画像を取得する段階を実行させ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。
【００３９】
【発明の実施の形態】
（第１の実施形態）
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ＣＴ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。使用される画像データは、ＣＴ画像に限らず、ＭＲI画像でも勿論よいが、本実施形態ではＣＴ画像を例に説明する。
【００４０】
画像表示装置１は、計算機（コンピュータ）３（ワークステーションやパーソナルコンピュータ）と、表示装置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。
【００４１】
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、ボリュームレンダリング画像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画像の画像データ（ボクセルデータ）を一時記憶するメモリ部８ａと、ＣＰＵ７がプログラム９を実行し、画像データ（３Ｄ座標データ含む）を用いて行われる画像処理によって生成された画像処理データを一時記憶するメモリ部８ｂとを備えている。ＣＰＵ７は、このプログラムを実行することにより、データベース２から取得したＣＴ画像データを用いて所定の画像を生成する画像処理を実行する。３次元画像データは、患者等の人体を断層撮影したもので、骨と血管の位置関係を知りたいときなどの画像診断に使用する。なお、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。
【００４２】
まずユーザは表示装置４の画面４ａ上でキーボード５やマウス６を操作して患者の所定の画像ファイルを選択しＣＴ画像を表示する。ＣＴ画像として画面４ａに描き出された組織の中から表示対象とする組織(物体)を選択する。例えば頭蓋骨と血管をマウス６等で選択したとして以下の説明を進める。
【００４３】
図３は、本実施形態におけるボリュームレンダリング処理内容を説明する図である。ここで、頭蓋骨と血管は視線方向（レイの照射方向）において重なる位置関係にある。すなわち、頭蓋骨の中に血管が張り巡らされているように延びる状態にある。
【００４４】
図３は、３次元画像データ（ボクセルデータ）を用いて２次元画像を作成する処理を示すものである。例としては頭蓋骨５０とその内側の血管５１を見る画像の作成処理を示す。頭蓋骨５０と血管５１がＸ線撮影されたＣＴ画像データ（ボクセルデータ）は、３次元格子点に画素（ボクセル）をもつ画素群からなる。視線方向から１本のレイ（光線）を照射し、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２次元平面（フレーム）５２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。なお、頭蓋骨５０が外側の物体、血管５１が内側の物体に相当する。
【００４５】
入射された１本のレイは、同図に示すように骨部B1、血管部K1、骨部B2、血管部K2、骨部B3の順に進み、そのときこれらを構成するボクセルに当たって一部反射しながらボクセルを順次透過して進むことになる。本実施形態では、レイキャスティングの処理を、骨５０と血管５１のボクセルに対する不透明度の設定を変えて２回実施する。１回目は、骨部B1,B2,B3の不透明度を高くし、血管部K1,K2の不透明度を低くする（つまり透明とする）。２回目は、骨部B1,B2,B3の不透明度を低くし（つまり透明とし）、血管部K1,K2の不透明度を高くする。
【００４６】
ここで、レイキャスティング法によるボリュームレンダリング処理について説明する。図４（ａ），（ｂ）に示すように、ボリュームレンダリング処理には、「平行投影法」と「透視投影法」とがある。平行投影法の方が計算負荷が軽いため、通常この投影法がよく用いられる。透視投影法では内視鏡から得られるような画像を生成するため、血管など組織内の様子を観察したい場合に用いられる。
【００４７】
図４に示すように、ボクセルデータＶＤは３次元（但し同図では２次元的に描かれている）の格子点にボクセル値（例えばＣＴ値）を持つデータである。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、観察する側（フレーム側）から光の経路を考えるもので、フレーム側のピクセルから光のレイを飛ばし、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４では「…，Ｖn- 1 ，Ｖn ，Ｖn+1 ，Ｖn+2 ，…」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。
【００４８】
図５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４における1本のレイに対応した処理である。同図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。
【００４９】
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、フレーム側におけるピクセルの輝度に相当する。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 ＝αn Ｉn で表されるため、部分反射光Ｒn は、式 Ｒn ＝βn Ｄn ＝βn αn Ｉn 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Ｐは、次式により表される。
Ｐ＝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、血管のボリュームレンダリング画像を得たい場合、血管のＣＴ値(HU)が例えば「40〜60」に分布しているとすると、ＣＴ値で表されるボクセル値「40〜60」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、血管５１を表示することができる。
【００５０】
本実施形態では、組織の画像は、各組織に応じた色でカラー表示されるようになっている。例えば骨は「白」、血管は「赤」に予め指定されている。例えば、色が256階調である場合、骨のＣＴ値「100〜1000」を有するボクセルについては、(R,G,B)＝（255,255,255）（「白」）が設定され、血管のＣＴ値「40〜60」を有するボクセルについては、(R,G,B)＝（255,0,0）（「赤」）が設定される。
【００５１】
従来手法では１つのボクセルに照射するレイは１本だけであったが、この実施形態では、１つのボクセルに複数本のレイを照射することで複数のボリュームレンダリング画像を取得し、その取得した複数の画像をアルファブレンディング処理により合成する手法を採用する。
【００５２】
図３に示すレイＲ１は骨５０を重点的に見るようにオパシティ値「１」を設定している。骨５０は「白」で骨５０以外の組織は透明にする。一方、レイＲ２は血管５１を重点的に見るようにオパシティ値「１」を設定している。血管５１は「赤」で血管以外の組織は透明にする。
【００５３】
図６（ａ）は、1本のレイＲ１が、骨部B1、血管部K1、骨部B2、血管部K2、骨部B3を順に進み、これら各組織でレイＲ１が反射・透過される様子を示すものである。ここで、注目したい組織を表示させるときはその組織のボクセル値に対し不透明度（オパシティ値）を高く設定する。骨５０が重点的に見えるように表示させたい場合、骨部B1,B2,B3のボクセル値には骨５０がやや不透明となるように高いオパシティ値（例えば「0.9」）を設定し、血管５１のボクセル値には血管部K1,K2が透明となるように低いオパシティ値（例えば「０」）を設定する。但し、血管部K1,K2のオパシティ値は「１」としてもよく、本実施形態では後述する理由から「１」を設定する。この場合、ボリュームレンダリング処理の結果、同図（ａ）における右端の図に示すように、骨５０がくっきり見える第１画像３１が得られる。
【００５４】
一方、図６（ｂ）に示すように、血管５１が重点的によく見えるようにするため、骨部B1,B2,B3のボクセル値には骨部B1,B2,B3が透明となる低いオパシティ値（例えば「０」）を設定し、血管５１のボクセル値には血管部K1,K2が不透明となる高いオパシティ値（例えば「１」）を設定する。この場合、ボリュームレンダリング処理の結果、血管５１がくっきり見える第２画像３２が得られる。
【００５５】
次に図７に示すように、骨５０だけが見える画像３１と血管５１だけが見える画像３２を、アルファブレンディング処理で合成する。
例えば２つの物体のボリュームレンダリング画像（第１画像，第２画像）をアルファブレンディングする場合を考える。まず第１画像中のピクセル（画素値）を（Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１）、第２画像中のピクセル（画素値）を（Ｒ２，Ｇ２，Ｂ２）とおく。第１画像と第２画像のブレンド比率を「α：（１−α）」（但し０≦α≦１）とした場合、アルファブレンディング後の画像中のピクセル（画素値）（ｒ，ｇ，ｂ）は以下のように表される。
【００５６】
ｒ＝αＲ1＋（１−α）Ｒ2 … (1)
ｇ＝αＧ1＋（１−α）Ｇ2 … (2)
ｂ＝αＢ1＋（１−α）Ｂ2 … (3)
図７（ａ）に示すように、血管５１をくっきり見せて骨５０は薄くてよい場合は、骨５０と血管５１の両画像３１，３２をアルファブレンディングするときのパラメータ（ブレンド比率）を、例えば骨５０の画像３１を「0.25」、血管５１の画像３２を「0.75」に設定する。すると、骨５０は薄く血管５１がくっきり見える画像３５が作成される。
【００５７】
また同図（ｂ）に示すように、骨５０と血管５１の両画像３１，３２が半分ずつぐらいの重み付けにパラメータ（ブレンド比率）を「0.5:0.5」に設定する。すると、骨５０と血管５１の両方がよく見える画像３６が作成される。
【００５８】
さらに同図（ｃ）に示すように、骨５０の画像をくっきりで血管５１は薄く表示されるようにパラメータ（ブレンド比率）を「0.75:0.25」に設定する。すると、骨５０はくっきり血管５１は薄く見える画像３７が作成される。
【００５９】
従来手法では、骨５０と血管５１が同時に巧く表現されるように、両方の不透明度を同時に巧く設定しなければならず、大変煩雑である上に、相互の設定が互いに影響し合うためどのように設定しても両方を巧く表示することができない場合もあった。
【００６０】
本実施形態の新規手法であると、骨５０をよく見えるように設定してやり、次に血管５１をよく見えるように設定するという具合にそれぞれ個別に最適の画像を設定すれば良いので簡便であるだけでなく、より目的に適した画像を作成することが可能になる。そして、それぞれがよく見えるように設定した後は、アルファブレンディングのパラメータを設定すれば、骨５０と血管５１の見え方を自由に簡単に設定することができる。
【００６１】
また従来手法では、外側の物体の厚みの違いにより内部の物体の見え方が変わるという欠点があった。これは外側の物体の厚みにより内部まで透過するレイの光量が変わるためで、外側の物体が厚い場合は内部まで透過するレイの光量が少なくなり内側の物体は淡く表示され、外側の物体が薄い場合は透過するレイの光量が多くなり内側の物体は少し濃く表示される。新規手法においては外側、内側の物体それぞれの表示のために個別のレイを投射するため、この欠点が解決されている。
【００６２】
図８〜図１０は、物体Ａと物体Ｂの位置関係と、第１画像と第２画像をアルファブレンディングして物体Ａ，Ｂの両方がよく見える画像を作成する画像処理を説明するものである。
【００６３】
図８（ａ）は、外側の物体Ａに内側の物体Ｂが内包されている例である。同図（ｂ）に示すように、物体Ａが明瞭に描かれた第１画像３１と、物体Ｂが明瞭に描かれた第２画像３２とを取得し、両画像３１，３２をアルファブレンディングして合成画像３６を取得する。ここで、同図において画像３１，３２の上側に表記した「Ａ＋Ｂ」，「Ｂ」は、その画像を得るためにオパシティ値を高く設定する必要がある物体を指す。第１画像３１を得るときは、物体Ａ，Ｂのオパシティ値を共に「１」に設定する方法を採る。もちろん、物体Ａのみオパシティ値「１」とし物体Ｂについてはオパシティ値「０」とする設定でもよい。どちらの設定の下でもボリュームレンダリング処理で得られる画像は、外側の物体Ａのみが明瞭に描き出されたものとなる。また第２画像３２を得るときは、内側の物体Ｂが明瞭に描かれるように物体Ｂのオパシティ値のみ「１」とし、外側の物体Ａについては透明になるようにオパシティ値「０」に設定する。ここで、合成画像３６は、物体Ａがよく見えるとともにその物体Ａが半分透けてその内側の物体Ｂもよく見える画像となる。
【００６４】
また図９（ａ）は、視線方向から見て手前側に物体Ａ、奥側に物体Ｂが存在し、物体Ｂが物体Ａの後側に完全に隠れる例である。同図（ｂ）に示すように、物体Ａ，Ｂのオパシティ値を共に「１」に設定して第１画像３１を取得し、物体Ｂのオパシティ値「１」、手前の物体Ａのオパシティ値「０」に設定して第２画像３２を取得し、両画像３１，３２をアルファブレンディングすることで合成画像３６を取得する。この合成画像３６は、物体Ａがよく見えるとともにその物体Ａが半分透けてその奥側の物体Ｂもよく見える画像となる。なお、第１画像３１を得るときは、物体Ａのみオパシティ値「１」とし物体Ｂについてはオパシティ値「０」とする設定でもよい。
【００６５】
さらに図１０（ａ）は、外側の物体Ａに棒状の物体Ｂが一部はみ出た状態に配置された例である。同図（ｂ）は第１画像３１を得るときに、物体Ａ，Ｂ共にオパシティ値「１」に設定した例で、一方の同図（ｃ）は外側の物体Ａのみオパシティ値「１」とし内側の物体Ｂについてはオパシティ値「０」に設定した例である。同図（ｂ）に示す第１画像３１では物体Ｂの物体Ａからはみ出ている部分も明瞭に描かれた画像となるので、アルファブレンディング後に得られる画像３６では、物体Ａと共に物体Ｂのはみ出ている部分もはっきり見える。これに対し、同図（ｃ）に示す第１画像３８には物体Ａのみしか描かれていないため、これと物体Ｂのみ描かれた第２画像３２とをアルファブレンディングして得られた合成画像３９では、物体Ｂのはみ出ている部分も半透明になってしまう。このため、内側または奥側の物体Ｂにも高いオパシティ値を設定して第１画像３１を得ることが、アルファブレンディング後に適切な合成画像３６を得るうえで都合がよい。このような理由から、本実施形態では、外側又は手前側の物体Ａが明瞭に描かれた第１画像を得るときは、表示対象とする物体のすべてのオパシティ値を高く設定するようにしている。
【００６６】
次にＣＰＵ７が実行するこのプログラムについて説明する。図１１にフローチャートで示したものが本実施形態の画像表示処理プログラム（画像表示処理ルーチン）である。ＣＰＵ７がこのプログラムを実行することで図６，図７等に示す処理が実行される。なお、組織（物体）に視線方向の重なりが存在するか否かはボクセルデータが有する座標データから判断され、重なりが存在する場合に以下の処理を実行する。もちろん、この処理をする設定が選択されているときは常にこの処理を実行する方法を採用してもよいし、さらにはこの処理を実行する必要があるかどうかはユーザが組織の画像などを見て決めるものであってもよい。
【００６７】
ユーザは画面４ａ上で視線方向を決める。そして、画面４ａ上で表示対象とする組織を選択する。組織の選択はボクセル値（ＣＴ値）を指定することで行われる。ここで、オパシティ値の設定方法は、以下のものの中から選択された適切なものがプログラムに書き込まれている。
1)マウスで設定する方法
2)装置（プログラム）に予め設定してあるデフォルト値で設定する方法
3)予め用意された複数のデフォルト値の中から適当なものをユーザが選ぶ方法。
例えばデフォルト値としては、心臓用パラメータ、肝臓用パラメータ、脳用パラメータ、肺用パラメータなどが挙げられる。
【００６８】
但し、オパシティ値は上記3)のような設定方法を採用する方が好ましい。これは、現実的には物体を意図どおりに表示させるためには手動で設定しなければならない場合が殆どであり、同じ臓器に対して同じパラメータを設定しても、患者や撮影状況により表示が異なる場合が殆どだからである。また、最初からパラメータを設定するのは大変なので、臓器ごとに用意してあるデフォルト値を選んで大まかにパラメータを設定してから、人手で微調整して最適な表示にする。アルファブレンド比率の設定方法についても、基本的に上記1),2),3)のうちから選択された適切なものがプログラムとして書き込まれている。なお、前記3)の方法を採用する場合は、予め用意された複数の中からユーザが選ぶデフォルト値としては、アルファブレンド比率として幾種か用意されたパラメータとする。例えば「1:0」，「0.9:0.1」，「0.8:0.2」，「0.7:0.3」，「0.6:0.4」，「0.5:0.5」パラメータを用意し、ユーザがマウスで選択した物体Ａ，ＢについてＡ：Ｂのブレンド比率を設定する場合、これらのパラメータ（デフォルト値）の中から１つ選んで設定する。もちろん３つ以上の物体に対応するブレンド比率についても幾種か予め用意しておいてもよい。また、オパシティ値やブレンド比率のパラメータは、その数値そのものでなくてもよく、パラメータ（予め設定された数値）と対応付けられた番号や記号、文字、アイコン、入力選択子（ラジオボタン、プルダウンリストボックス等）、ランク値などでもよい。
【００６９】
例えば頭蓋骨とその中の血管の様子（位置関係）を見たい場合は、キーボード５やマウス６を用いて画面４ａ上で頭蓋骨５０と血管５１を選択する。また、ユーザはキーボード５やマウス６を用いてアルファブレンディングのブレンド比率を入力して設定する。このブレンド比率の設定は、ブレンド比率の合計が「１」になるように各物体（組織）ごとの画像に対して１以内の数値を自由に設定する方法や、予め設定されたデフォルト値を使用する方法、予めソフトウェア側で複数種用意された所定のブレンド比率を選択入力する方法など各種設定方法の中から採用される。
【００７０】
視線方向に重なりのある２つの物体、すなわちこの例でいう頭蓋骨５０と血管５１のボリュームレンダリング画像を画面４ａ上に表示させる処理手順には次の２通りがある。１つは、ユーザが従来通りマウス６等を用いた手動操作でオパシティ値を設定して２つの物体が個別に明瞭に描かれた第１画像３１と第２画像３２を取得し、取得した２つの画像３１，３２を、その後、ユーザがマウス６等を用いて手動操作で設定したブレンド比率でアルファブレンディング処理を行う方法である。他の１つは、表示対象とされる２つの物体がマウス６等を用いて選択されると、選択された２つの物体のパラメータ（物体毎に予め設定された不透明度のデフォルト値）を自動設定し、その自動設定されたオパシティ値のパラメータを基にボリュームレンダリング処理が実行され、第１画像３１と第２画像を取得する。そして、２つの画像３１，３２を画像合成するために使うブレンド比率（デフォルト値で例えば「0.5:0.5」（設定変更は可能））を自動設定し、その自動設定されたブレンド比率でアルファブレンディングを行う方法である。以下のプログラムの処理説明は、オパシティ値とブレンド比率の各種パラメータを自動設定する方法を基本としているが、手動操作によりパラメータを設定する方法も合わせて以下のフローチャートを用いて説明することにする。
【００７１】
表示対象となる複数の物体５０，５１の選択が終わった後、パラメータ自動設定の場合は、ユーザが画像処理実行を選択すると、ＣＰＵ７がプログラムを実行することで、頭蓋骨５０と血管５１のボリュームレンダリング画像が画面４ａ上に表示される。この処理は以下のように進められる。
【００７２】
まずステップ（以下単に「Ｓ」と記す）１０では、表示対象として指定された物体の数（物体数）Ｎを読み取る。この例では、頭蓋骨５０と血管５１の２つが選択指定されているので、物体数Ｎは「２」となる。
【００７３】
次のＳ２０では、表示対象とされる物体の重なりの有無を判断する。この例では、視線方向から見たときに頭蓋骨５０と血管５１が重なり合わないか否かを、現在の視線方向と両物体５０，５１の各座標データに基づき演算して判断する。両物体が視線方向から見たときに少なくとも一部重なり合うと判断すれば、Ｓ３０に進み、全く重なり合わないと判断すればＳ１１０に進む。Ｓ１１０では、従来通りの通常のボリュームレンダリング処理が行われることになる。
【００７４】
Ｓ３０では、ｎ＝１を設定する。ここで「ｎ」は各物体の画像を取得するための処理のカウントをするためのもので、ここでは１回目の処理をこれから行うので初期値「１」を設定する。視線方向から見て手前側または外側の物体から奥側または内側へ向かうに連れて順番に第１物体（第１組織），第２物体（第２組織），…，第Ｎ物体（第Ｎ組織）とし、第１物体（第１組織）から第Ｎ物体（第Ｎ組織）まで順に１回目，２回目，…，Ｎ回目の画像取得処理を実行する。なお、表示対象とされる各物体（各組織）の視線方向における位置関係は、各物体(各組織)のＣＴ値と座標データとに基づき判断され、この例では頭蓋骨５０が第１組織、血管５１が第２組織と判定される。
【００７５】
次のＳ４０では、第ｎ組織の画像を取得するためのオパシティ値を設定する。まずｎ＝１である最初は第１組織である頭蓋骨５０について骨のＣＴ値(HU)「100〜1000」が選択され、そのＣＴ値の範囲に対して高いオパシティ値（例えば「0.9〜１」の範囲内の所定値（デフォルト値））が設定される。また、本実施形態では、第ｎ物体の内側または奥側にある、第（ｎ＋１）物体，…，第Ｎ物体についてもその組織を示すＣＴ値に対して高いオパシティ値（例えば（「0.9〜１」の範囲内の所定値（デフォルト値））が設定される。従って、この例では、第２組織である血管５１についても血管のＣＴ値(HU)「40〜60」に対して高いオパシティ値（例えば「0.9〜１」の範囲内の所定値（デフォルト値））が設定される。なお、オパシティ値は、例えばその組織を示すＣＴ値の範囲内の中心値を最大値とする傾斜をつけた値に設定される。また、オパシティ値以外にもボリュームレンダリング処理するうえで必要な各種パラメータ(例えばシェーディング係数βなど)がこの処理で一緒に設定される。また、骨や血管のＣＴ値は、組織の質や形態、その他種々の条件から適宜な値が決定されるべきもので、上記各組織（骨や血管）のＣＴ値はあくまで一例に過ぎない。
【００７６】
なお、オパシティ値のパラメータをユーザが手動操作で設定する方法の場合は、このＳ４０の処理内容は次のようになる。すなわち、ユーザが表示対象として選択した物体別にオパシティ値の入力を要求する所定表示を画面４ａに表示し、この要求に応答すべくユーザがキーボード５又はマウス６を用いてオパシティ値に関するデータを入力すると、その入力されたデータに応じたオパシティ値を設定する。ここで、オパシティ値に関するデータとは、上記1),3)に示す設定方法により入力されるデータである。つまり、予め用意された複数の中からユーザが選ぶデフォルト値、オパシティ値の数値そのもの、パラメータと対応付けられた番号や記号、文字、アイコン、入力選択子（ラジオボタン、プルダウンリストボックス等）、ランク値などである。オパシティ値を確定するときはキーボード５又はマウス６を用いてその確定操作をする。このＳ４０における手動操作で入力されるデータを基にオパシティ値を設定する処理（プログラム部）及びこの処理を実行するコンピュータ３が、第１設定手段を構成する。
【００７７】
Ｓ５０では、第ｎ組織の画像取得用のオパシティ値の設定の下でボリュームレンダリング処理を実行して第ｎ画像を取得する。図６（ａ）に示すようにレイが照射され、その反射光Ｒ１を計算して第１組織である頭蓋骨５０が明瞭に表示された同図に示す第１画像３１が得られる。ここで、血管のオパシティ値も「１」に設定されている場合、外側の頭蓋骨５０でレイが反射されてしまうため、血管５１のオパシティ値が「０」に設定された場合と同様に第１画像３１は頭蓋骨５０だけがくっきり見える画像となる。このボリュームレンダリング処理で得られた第ｎ画像（ここでは第１画像３１）（画像データ）は、メモリ部８ｂに記憶する。好ましくは、ユーザにオパシティ値の設定か適切であったかどうか画像を見て確認できるように第ｎ画像を画面４ａに表示し、オパシティ値が不適切である場合は、適切な値が設定されるまでオパシティ値を変更し直せる機能を備えるとよい。
【００７８】
Ｓ６０では、Ｎ個の画像（第１〜第Ｎ画像）をすべて取得したか否かを判断する。ここまでの処理では、第１画像を取得しただけなのでＳ７０に進む。
Ｓ７０では、ｎの値をインクリメント（ｎ＝ｎ＋１）し、Ｓ４０に移行する。
【００７９】
Ｓ４０では、第２組織の明瞭な画像（第２画像）が得られるようにオパシティ値を設定する。この例では、第２組織である血管５１のＣＴ値「40〜60」に対して高いオパシティ値（例えば（「0.9〜１」の範囲内の所定値）を設定するとともにそれ以外の組織のＣＴ値（つまり血管のＣＴ値「40〜60」以外のＣＴ値）についてはオパシティ値「０」を設定する。但し、第２組織を明瞭に表示する画像を得るためのオパシティ値の設定は、この第２組織よりも視線方向奥側に隠れて存在する組織（第３組織，…，第ｎ組織）についても高いオパシティ値（例えば（「0.9〜１」の範囲内の所定値）を設定する。この例では、表示対象として選択された組織が、頭蓋骨と血管の２つで第２組織までしかないので、血管のＣＴ値「40〜60」に対して高いオパシティ値（例えば（「0.9〜１」の範囲内の所定値）を設定し、その他の組織のＣＴ値に対して「０」を設定する。また、オパシティ値以外にもボリュームレンダリング処理するうえで必要な各種パラメータ(例えばシェーディング係数βなど)がこの処理で一緒に設定される。
【００８０】
なお、オパシティ値のパラメータをユーザが手動操作で設定する方法の場合は、このＳ４０の処理において、ユーザが表示対象として選択した物体別にオパシティ値の入力を要求する所定表示を画面４ａに表示し、この要求に応答してユーザがマウス６等を用いて入力したデータに応じたオパシティ値を設定する。この設定されたオパシティ値が第２画像を得るために使われるパラメータとなる。
【００８１】
Ｓ５０では、第２画像を取得するためのオパシティ値の設定の下でボリュームレンダリング処理を実行して第２画像を取得する。図６（ｂ）に示すようにレイが照射され、反射光Ｒ２を計算して第１組織である頭蓋骨５０が透明となって第２組織である血管５１が明瞭に表示された同図に示す第２画像３２が得られる。ここで、オパシティ値「０」に設定された外側の頭蓋骨をレイが透過してしまうため、第２画像３２は血管だけがくっきり見える画像となる。このボリュームレンダリング処理で得られた第２画像３２（画像データ）は、メモリ部８ｂに記憶する。
【００８２】
Ｓ６０では、表示対象として選択された組織の画像をすべて取得したか否かを判断する。この例では、表示対象として選択された物体数（組織数）「Ｎ」が「２」であり、頭蓋骨５０と血管５１の２つの画像（第１画像３１と第２画像３２）を取得し終わっているので、必要な画像はすべて取得したと判断し、次のＳ８０に進む。ここで、物体数（組織数）Ｎが３以上である場合は、さらにＳ７０，Ｓ４０，Ｓ５０の処理を繰り返し、表示対象として選択された物体数（組織数）Ｎに一致する数の各組織の画像のすべてを取得し終わるまで処理を継続する。
【００８３】
Ｓ８０では、ブレンド比率を読み取る。つまり、ユーザが予め入力設定してメモリ部８ｂに記憶されていたブレンド比率の設定データを読み取る。なお、ブレンド比率のパラメータをユーザが手動操作で設定する方法の場合は、このＳ８０の処理内容は次のようになる。すなわち、ユーザが表示対象として選択した物体が個別に明瞭に描かれた複数（Ｎ）の画像をアルファブレンディングする際のブレンド比率の入力を要求する所定表示を画面４ａに表示する。そして、この要求に応答すべくユーザがキーボード５又はマウス６を用いてブレンド比率に関するデータを入力すると、その入力されたデータに応じたブレンド比率を設定する。ここで、ブレンド比率に関するデータとは、上記1),3)に示す設定方法により入力されるデータである。つまり、予め用意された複数の中からユーザが選ぶデフォルト値、ブレンド比率の数値そのもの、パラメータと対応付けられた番号や記号、文字、アイコン、入力選択子（ラジオボタン、プルダウンリストボックス等）、ランク値などである。ブレンド比率を確定するときはキーボード５又はマウス６を用いてその確定操作をする。このＳ８０における手動操作で入力されるデータを基にブレンド比率を設定する処理（プログラム部）及びこの処理を実行するコンピュータ３が、第２設定手段を構成する。
【００８４】
Ｓ９０では、アルファブレンディング処理を実行する。すなわち、表示対象とされる各物体（各組織）が明瞭に描かれた第１〜第Ｎ画像をアルファブレンディングする。アルファブレンディング処理では、各組織の画像の画素値にその組織に設定されたブレンド比率を乗じた値を、第１〜第Ｎ画像間で加算し、その加算結果として得られた値を、アルファブレンディング後の画素値として採用する（式(1)〜(3)を参照）。このアルファブレンディング処理で得られた合成画像のデータ（画像データ）はメモリ部８ｂに一時的に記憶する。
【００８５】
Ｓ１００では、アルファブレンディング処理結果の画像を画面４ａに表示する画像表示処理を実行する。すなわち、メモリ部８ｂに一時記憶していた画像データをメモリ部８ｂから読み出し、その読み出した画像データを画面４ａに表示する画像表示処理を実行する。
【００８６】
例えば骨を薄く血管をくっきり表示させたいときは、図７（ａ）に示すように骨と血管のブレンド比率を、例えば「0.25：0.75」と設定する。この場合、アルファブレンディング処理の結果、骨と血管のブレンド比率「0.25：0.75」で第１画像３１と第２画像３２がアルファブレンディングされ、同図に示すように骨５０が薄く血管５１がくっきり表示された画像３５が画面４ａに表示される。
【００８７】
また、例えば骨と血管が共によく見えるように表示させたいときは、図７（ｂ）に示すように骨と血管のブレンド比率を、例えば「0.5：0.5」と設定する。この場合、アルファブレンディング処理の結果、骨と血管のブレンド比率「0.5：0.5」で第１画像３１と第２画像３２がアルファブレンディングされ、同図に示すように骨５０と血管５１が共によく見える画像３６が画面４ａに表示される。
【００８８】
さらに例えば骨をくっきり血管を薄く表示させたいときは、図７（ｃ）に示すように骨と血管のブレンド比率を、例えば「0.75：0.25」と設定する。この場合、アルファブレンディング処理の結果、骨と血管のブレンド比率「0.75：0.25」で第１画像３１と第２画像３２がアルファブレンディングされ、同図に示すように骨５０がくっきり血管５１が薄く表示された画像３７が画面４ａに表示される。
【００８９】
なお、明瞭に表示させるためにオパシティ値「0.9〜１」、透明に表示させるためにオパシティ値「０〜0.1」を設定したが、設定されるオパシティ値は、必要な明瞭さまたは必要な透明さで表示されるのであればこれらの値に限定されない。例えば、注目する物体（組織）を明瞭に表示させるためのオパシティ値は「0.8〜１」の範囲内の値が好ましいが、「0.6〜１」の範囲内の値でも許容範囲である。また、注目する物体（組織）を透明に表示させるためのオパシティ値は「０〜0.2」の範囲内の値が好ましいが、「０〜0.4」の範囲内の値でも許容範囲である。
【００９０】
以上説明したように本実施形態によれば以下の効果が得られる。
（１）表示対象とする複数の組織をそれぞれ明瞭に表示する画像３１，３２を個別のボリュームレンダリング処理で取得し、明瞭な各画像３１，３２をアルファブレンディング処理により１つの画像３６に合成する方法を採用したので、各組織が共によく見える画像３６を提供できる。従来は、複数の組織が共によく見える画像を表示させるうえで微妙な設定が要求されるためオパシティ値の設定が難しかったが、本実施形態によれば、複数の組織の見え具合をブレンド比率で指定するだけの簡単な操作で、複数の組織が共によく見える所望の画像３６を画面４ａに表示させることができる。
【００９１】
（２）アルファブレンディング処理を採用するので、各組織の不透明度の違う画像に変更したいときでも、ブレンド比率を変えるだけで簡単な操作で見たい画像に簡単に切り換えることもできる。
【００９２】
（３）視線方向から見て一番手前に存在する物体（組織）Ａを明瞭に表示させる画像(第1画像)３１を取得するときは、その内側又は奥側の物体（組織）Ｂについてもオパシティ値を高く設定した。よって、外側又は手前の物体Ａから内側又は奥側の物体Ｂのはみ出た部分を明瞭に表示できるとともに外側又は手前の物体Ａに隠れる部分を半透明に表示させることができる。このため、実際の見え方に合致した画像３６を提供することができる。
【００９３】
（第２の実施形態）
前記第１の実施形態では、１台のワークステーションなどのコンピュータが単独でボリュームレンダリング画像処理を行ったが、本実施形態は、ボリュームレンダリング画像処理のうち少なくとも一の段階の処理については複数のコンピュータが分散処理で行う。つまり、ボリュームレンダリング画像処理方法（プログラム）を構成する各処理（段階）のうち少なくとも１つの段階（ステップ）を、複数のコンピュータが分散処理で行う。
【００９４】
例えば複数台のワークステーションＷＳが接続された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ＷＳが分散処理で行う構成を採用できる。特にボリュームレンダリングは処理すべきデータ量が膨大であるため分散処理することで画像処理速度を向上でき、画像表示のリアルタイム性を確保し易くなる。
【００９５】
ボリュームレンダリングを分散処理で行う場合には、ボクセルデータを分割する処理と、分割した各データを各コンピュータがボリュームレンダリングする処理と、その結果画像を１つのコンピュータに転送する処理と、その１つのコンピュータが各結果画像を１つの表示画像に合成する処理とが必要となる。この場合、データ分割の仕方によってアルファブレンディングを行うコンピュータの数も変化し、各結果画像を最終的に取得した１つのコンピュータがアルファブレンディングを行う場合と、各結果画像を生成した複数のコンピュータ自体がアルファブレンディングも分散処理で行う場合とがある。アルファブレンディング自体は軽い処理なので、ネットワークの転送量を減らすためにアルファブレンディングも分散して行えば、データ転送時間の短縮により画像処理速度の向上に寄与する。
【００９６】
以下、少なくともボリュームレンダリングに分散処理を採用する場合の例を３つ示す。ボクセルデータ分割の仕方によって、アルファブレンドを１つのコンピュータによる単独処理とするか、複数のコンピュータによる分散処理とするかが決まる。なお、説明を簡単にするため、ここでは図１２〜図１４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5 12x512の画像をつくる場合を例とする。画像処理対象とするボクセルデータには「外側物体Ａ」と「内側物体Ｂ」が存在し、両物体Ａ，Ｂの各結果画像（レンダリング画像）をアルファブレンドする。以下の各例では、ボリュームレンダリング（以下の例では単にレンダリングと称す）におけるオパシティ値の設定やアルファブレンディング（アルファブレンド）におけるブレンド比率の設定など各処理内容の詳細は、前記第１の実施形態と同様である。よって、ここでは、分散処理やデータ転送がどのように行われるかその手順を中心に述べる。
【００９７】
（例１）「外側物体Ａ」と「内側物体Ｂ」のレンダリングを別々のコンピュータに分けて処理する場合（図１２）。この場合、アルファブレンドを１台のコンピュータで行うようにすれば、転送量が全体のレンダリング画像サイズ１つ分で済むので効率的である。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、物体Ａのレンダリングを実行し、結果画像RAを生成する。一方、ワークステーションWS2は、物体Ｂのレンダリングを実行し、結果画像RBを生成する。
(1-2)ワークステーションWS2からワークステーションWS1に結果画像RBを転送する。このときの転送サイズは512x512となる。
(1-3)ワークステーションWS1は、結果画像RAとRBをアルファブレンドする。
【００９８】
（例２）一方、空間的に２分割してそれぞれのコンピュータで物体Ａの一部、物体Ｂの一部のレンダリングをする場合（図１３）。この場合、アルファブレンドも分散させて行うほうが効率的である。転送量が全体のレンダリング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。
(2-1)ワークステーションWS1は、物体Ａの下半分のレンダリングを実行し、結果画像RA0を生成するとともに、物体Bの下半分のレンダリングを実行し、結果画像RB0を生成する。そして、各結果画像RA0とRB0をアルファブレンドし、結果画像RABを生成する。
(2-2)一方、ワークステーションWS2は、物体Ａの上半分のレンダリングを実行し、結果画像RA1を生成するとともに、物体Bの上半分のレンダリングを実行し、結果画像RB1を生成する。そして、各結果画像RA１とRB１をアルファブレンドし、結果画像RAB1を生成する。
(2-3)ワークステーションWS2からワークステーションWS1に結果画像RAB1を転送する。このときの転送サイズは512x256で済む。
(2-4)ワークステーションWS1は、各結果画像RAB0とRAB1を結合して画像RABを生成する。
【００９９】
（例３）アルファブレンディングを分散処理しない場合（図１４）。この場合の処理の手順は以下のようになる。
(3-1)ワークステーションWS1は、物体Ａの下半分のレンダリングを実行し、結果画像RA0を生成するとともに、物体Bの下半分のレンダリングを実行し、結果画像RB0を生成する。
(3-2)ワークステーションWS2は、物体Ａの上半分のレンダリングを実行し、結果画像RA 1を生成するとともに、物体Bの上半分のレンダリングを実行し、結果画像RB1を生成する。
(3-3)ワークステーションWS2からワークステーションWS1に各結果画像RA1とRB1を転送する。このときの転送サイズは512x512となる。
(3-4)ワークステーションWS1は、各結果画像RA0とRA1を結合して結果画像RAを生成するとともに、結果画像RB0とRB1を結合して結果画像RBを生成する。
(3-5)さらにワークステーションWS1は、各結果画像RAとRBをアルファブレンドする。
【０１００】
なお、上記３つの例は２つのコンピュータを用いた分散処理を説明したが、３つ以上の複数コンピュータを用いて上記各例と同様の分散処理を行うこともできる。例えば４つのコンピュータが、４分割（例えば上下左右の分割）したデータをそれぞれ外側物体Ａと内側物体Ｂについてレンダリングして８つの結果画像を生成し、これら８つの結果画像RA0,RB0とRA1,RB1とRA2,RB2とRA3,RB3の２つずつを個々にアルファブレンドする。そして、得られたアルファブレンド後の４つの結果画像RU0,RU1,RL0,RL1を２つのコンピュータに半分ずつ集まるように転送し、２つのコンピュータが２つずつの画像（上側左右と下側左右の各画像）RU0,RU1とRL0,RL1を個々に結合して２つの画像RUとRLを生成する。さらに一つのコンピュータに集まるように一方の画像を他方のコンピュータへ転送してその１つのコンピュータが２つの結合画像(上側と下側の各画像)RUとRLを１つの最終画像に結合する。この場合、ボリュームレンダリングとアルファブレンドだけでなく画像結合（画像合成）についても最終処理を除く処理については分散処理が行われる。よって、前記第１の実施形態および上記各例から、ボリュームレンダリングとアルファブレンドと画像結合の各処理は、少なくとも一のコンピュータが行うことになる。この場合、各処理を行う少なくとも一のコンピュータは、各処理（段階）ごとに異なってもよいし同じでもよい。
【０１０１】
例えば図１２〜図１４の各例において、２つのコンピュータ３による分散処理の後、これら２つのコンピュータから他の１つのコンピュータに画像データを転送し、他の１つのコンピュータが２つのコンピュータから転送された各結果画像RA,RB（又はRAB0,RAB1）をアルファブレンドする構成でも構わない。さらにボリュームレンダリングを行うコンピュータと、アルファブレンドを行うコンピュータと、画像結合を行うコンピュータとが、すべて異なる構成でも構わない。
【０１０２】
もちろん画像処理速度上の効率を無視すれば、次の処理手順を採用しても構わない。すなわち１つのワークステーションWS1がレンダリングして得た物体Ａと物体Ｂの結果画像RA,RBのそれぞれを２つずつの画像RA0,RA1とRB0,RB1に分割し、そのうちの２つの画像RA1,RB1を他の１つのワークステーションWS2に転送する。そして２つのワークステーションWS1,WS2が各結果画像RA0,RB0とRA1,RB1をアルファブレンドして結果画像RAB0，RAB1を得ると、ワークステーションWS2は結果画像RAB1をワークステーションWS1に転送し、さらにワークステーションWS1は各結果画像RAB0，RAB1を結合する。
【０１０３】
この第２の実施形態によれば、前記第１の実施形態と同様の効果が得られる他、複数のコンピュータによる分散処理を採用するため、画像処理速度向上を図ることができ、例えば画面に表示される画像のリアルタイム性を確保し易くなる。特に前記例２（図１３）の方法であるとデータ転送量を減らせるので、画像処理速度向上に一層寄与する。
【０１０４】
なお、実施の形態は上記に限定されず、以下の変形例も採用できる。
・４次元画像データでもよい。４次元画像データは３次元画像データを時系列に並べて得られる。図１５に示すように、同一物体の時刻の違う複数のものを１つの画像として描く。例えば心臓４０の鼓動を0.1秒毎に３次元画像をとればそれが鼓動として見えてくる。具体的には各時刻のボリュームレンダリング画像（立体画像）を作り、時刻０（t=0）、時刻１（t=1）と時刻２（t=2）の各画像を、今回の発明を適用してアルファブレンディングする。同図では時刻ｔn〜時刻ｔn+2のように時刻の異なる３つの画像４１ａ，４１ｂ，４１ｃをアルファブレンディングして合成画像４２を得ている。もちろん、画像取得の時間間隔や、合成する画像数は適宜設定できる。例えば時刻の異なる各物体の不透明度を同じにして色を違うものにすれば経時的なずれをみることができる。
【０１０５】
・ 前記実施形態（図１１のフローチャート参照）では、１回目のボリュームレンダリング処理の後、２回目用のオパシティ値を設定して２回目のボリュームレンダリング処理を実行する処理手順を採った。これに対し、全てのボリュームレンダリング処理回数分のオパシティ値を予め先に設定してから、順次ボリュームレンダリングを実行する処理手順を採用することもできる。
【０１０６】
・ 少なくとも一部が重なり合う物体と、重なりの全くない物体とが表示対象として指定されているときは以下の処理方法を採用してもよい。まず少なくとも一部が重なり合う物体についてのみアルファブレンディング処理を適用する。そして、重なりの全くない物体については、少なくとも一部が重なり合う物体の不透明度を「０」に設定したうえで通常のボリュームレンダリング処理を実行する。その後、先のアルファブレンディング画像と、通常のボリュームレンダリング画像とを１つの画像に合成する。
【０１０７】
・ 表示対象とされる物体が３つ以上存在する場合で、視線方向から見てそのうち少なくとも３つが重なり合う場合は、その重なり合う３つ以上の物体の明瞭画像を個々に得るために３つ以上の物体個々にボリュームレンダリング処理する必要はない。例えば視線方向から見て手前又は外側寄りとなる複数の物体と、奥側又は内側寄りとなる複数の物体とに分け、ボリュームレンダリング処理を２回で済ますなど、少なくとも一部重なり合う物体の数より少ない回数のボリュームレンダリング処理で済ませても構わない。
【０１０８】
・ アルファブレンディングのブレンド比率は、一定値であることに限定されない。ブレンド比率は画像内でその値が変化し、画像内の場所によってブレンド比率が異なるような指定値であってもよい。
【０１０９】
・ 物体は、骨や血管などの組織に限定されない。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、装置類の構造材、電気回路の回路を見る画像処理に適用することもできる。
【０１１０】
以下、前記各実施形態及び変形例から把握される技術的思想を記載する。
（１）一つのコンピュータが単独処理で又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分散処理を含む少なくとも一の処理で、３次元以上の画像データを基に少なくともボリュームレンダリング処理を実行して画像を得るボリュームレンダリング画像処理方法であって、少なくとも一のコンピュータが、前記画像データにおいて表示対象とされる複数の物体に対し入力手段により個々の物体が明瞭に描かれる画像を個別に得るべく個別に入力設定された所定のパラメータを基にボリュームレンダリング処理を個別に実行することで前記物体が個々に明瞭に描かれた複数の画像を取得してメモリに記憶する段階と、少なくとも一のコンピュータが、入力手段から入力設定された画像合成用の合成比率を基に前記メモリから読み出した前記複数の画像を１つの画像に合成する画像合成処理を実行する段階とを備えたことを特徴とするボリュームレンダリング画像処理方法。
【０１１１】
（２）３次元以上の画像データを基に少なくともボリュームレンダリング処理を、一つのコンピュータに単独処理で又は複数のコンピュータに単独処理と分散処理とのうち少なくとも分散処理を含む少なくとも一の処理で実行させるプログラムであって、少なくとも一のコンピュータが、前記画像データにおいて表示対象とされる複数の物体に対し入力手段により個々の物体が明瞭に描かれる画像を個別に得るべく個別に入力設定された所定のパラメータを基にボリュームレンダリング処理を個別に実行することで前記物体が個々に明瞭に描かれた複数の画像を取得してメモリに記憶する段階と、少なくとも一のコンピュータが、入力手段から入力設定された画像合成用の合成比率を基に前記メモリから読み出した前記複数の画像を１つの画像に合成する画像合成処理を実行する段階とをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【０１１２】
（３）一つのコンピュータが単独処理で又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分散処理を含む少なくとも一の処理で、３次元以上の画像データを基に少なくともボリュームレンダリング処理を実行して画像を得るボリュームレンダリング画像処理方法であって、少なくとも一のコンピュータが、表示対象とされるとともに視線方向において少なくとも一部が重なり合う物体について個別に不透明度を高くしてボリュームレンダリング処理を実行することで前記視線方向に重なり合う物体の明瞭な画像を個別に取得する段階と、少なくとも一のコンピュータが、前記個別に取得した複数の画像を１つの画像に合成する画像合成処理を実行する段階とを備えたことを特徴とするボリュームレンダリング画像処理方法。
【０１１３】
（４） 請求項１〜３及び前記技術的思想（１），（３）のいずれか一項に記載のボリュームレンダリング画像処理方法において、少なくとも一のコンピュータが、前記画像合成処理で得られた画像合成後の画像を画面に表示する表示処理を実行する段階とを備えたことを特徴とするボリュームレンダリング画像処理方法。
【０１１４】
（５） 請求項４に記載のボリュームレンダリング画像処理方法において、一のコンピュータが、前記アルファブレンディング処理により得られた画像を画面に表示する表示処理を実行する段階とを備えたことを特徴とするボリュームレンダリング画像処理方法。
【０１１５】
（６）請求項５〜８のいずれか一項に記載のボリュームレンダリング画像処理装置において、前記画像合成処理で得られた画像を画面に表示する表示処理を実行する表示処理手段とを備えたことを特徴とするボリュームレンダリング画像処理装置。
【０１１６】
（７）請求項９に記載のボリュームレンダリング画像処理装置において、前記アルファブレンディング処理により得られた画像を画面に表示する表示処理を実行する表示処理手段とを備えたことを特徴とするボリュームレンダリング画像処理装置。
【０１１７】
（８）請求項１３〜１６及び前記技術的思想（３）のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、一のコンピュータが前記画像合成処理で得られた画像を画面に表示する表示処理を実行する段階とをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【０１１８】
（９）請求項１７に記載のプログラムにおいて、一のコンピュータが前記アルファブレンディング処理により得られた画像を画面に表示する表示処理を実行する段階とをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【０１１９】
（１０）請求項１〜１８及び前記技術的思想（１）〜（９）のいずれか一項において、前記物体は、前記画像データにおける画素値で区分されるものである。
（１１）請求項４において、前記第１画像を取得する前記ボリュームレンダリング処理は、前記表示対象とされる複数の物体のすべてについて不透明度を相対的に高く設定したうえで実行されることを特徴とするボリュームレンダリング画像処理方法。この発明によれば、視線方向から見て手前側又は外側にある物体だけでなく表示対象とされるすべての物体の不透明度が相対的に高くされたうえでボリュームレンダリング処理が実行されることで第１画像が取得される。この第１画像には、例えば視線方向から見て奥側又は内側にある物体のうち手前側又は外側にある物体からはみ出た部分も明瞭に描かれる。従って、アルファブレンディング処理された後の画像で、奥側又は内側にある物体のうち手前側又は外側にある物体からはみ出た部分までもが、奥側や内部に隠れた部分と同様に半透明に表示される不都合を回避できる。
【０１２０】
【発明の効果】
以上詳述したように本発明によれば、視線方向に重なる複数の物体(組織等)を共によく見える画像を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施形態における画像表示装置の概略構成図。
【図２】画像表示装置の概略構成を示すブロック図。
【図３】レイキャスティングを説明する模式図。
【図４】（ａ）「平行投影法」、（ｂ）「透視投影法」を示す説明図。
【図５】ボリュームレンダリング処理を説明するブロック図。
【図６】（ａ），（ｂ）はボリュームレンダリング処理を説明する画像図。
【図７】アルファブレンディング処理を説明する画像図。
【図８】（ａ）物体の位置関係図、（ｂ）画像処理の説明図。
【図９】（ａ）物体の位置関係図、（ｂ）画像処理の説明図。
【図１０】（ａ）物体の位置関係図、（ｂ）画像処理の説明図。
【図１１】表示画像処理ルーチンを示すフローチャート。
【図１２】画像処理の分散処理を示すブロック図。
【図１３】画像処理の分散処理を示すブロック図。
【図１４】画像処理の分散処理を示すブロック図。
【図１５】４次元画像データを用いたアルファブレンディング処理を説明する画像図。
【図１６】従来技術におけるレイキャスティングを説明する模式図。
【図１７】従来技術のボリュームレンダリング処理を説明する画像図。
【符号の説明】
１…画像表示装置、２…データベース、３…ボリュームレンダリング画像処理装置、画像取得手段、画像合成手段、表示処理手段、第１設定手段、第２設定手段および検出手段としての計算機（コンピュータ）、４…表示装置、４ａ…画面、５…入力手段としてのキーボード、６…入力手段としてのマウス、７…コンピュータを構成するＣＰＵ、８…メモリ、８ｂ…メモリ部、９…プログラム、３１…第１画像、３２…第２画像、３５〜３７，４２…アルファブレンディング処理後の画像（合成画像）、４１ａ…第１画像、４１ｂ…第２画像、４１ｃ…第３画像、５０…物体、第１物体（第１組織）、外側の物体としての頭蓋骨（骨）、５１…物体、第２物体（第２組織）、内側の物体としての血管、Ａ…物体（外側の物体、手前側の物体），Ｂ…物体（内側の物体、奥側の物体）、αn…不透明度、WS1,WS2…ワークステーション、RA,RB…第１画像としての画像、RAB…アルファブレンディングで１つに合成された画像、RA0,RA1…第１画像としての画像、RB0,RB1…第２画像としての画像、RAB0,RAB1…アルファブレンディングで１つに合成された画像。
【発明の属する技術分野】
本発明は、ボリュームレンダリング画像処理方法、ボリュームレンダリング画像処理装置及びプログラムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
ＣＴ画像を用いた医療診断に使用される画像処理装置では、３次元以上のデータを２次元画像として立体的に表示させるボリュームレンダリングという技術が用いられている（特許文献１及び特許文献２を参照）。例えば医療診断などでは、頭蓋骨とその内側の血管の様子のように、外側の物体と内側の物体との位置関係が重要となる場合、内側の物体も見たいし、外側の物体も見たいという要求がある。この場合、外側の物体と内側の物体を同時に明瞭に３次元表示したいが、内側物体と外側物体を同時に明瞭に表示することが難しかった。つまり、例えば骨を見るときは血管が薄くなって見えなくなり、一方、血管をみるときは骨が薄くなって見えなくなる。
【０００３】
図１６は、３次元ボクセルデータを用いて２次元画像を作成する処理を示すものである。例としては頭蓋骨５０とその内側の血管５１を見る画像の作成処理を示す。頭蓋骨５０と血管５１がＸ線撮影されたＣＴ画像データ（ボクセルデータ）は、３次元格子点に画素（ボクセル）をもつ画素群からなる。視線方向から１本のレイ（光線）を照射し、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２次元平面（フレーム）５２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。入射された１本のレイは、同図に示すように骨部B1、血管部K1、骨部B2、血管部K2、骨部B3の順に進み、そのときこれらを構成するボクセルに当たって一部反射しながらボクセルを順次透過して進むことになる。なお、レイの軌跡上に空気や脳があるが、後述する不透明度を「0」に設定することにより透明とみなされるため、この部分は出力画像に反映されない。
【０００４】
【特許文献１】
特開２００１−４３３９５号公報
【特許文献２】
特開２００２−１８３７４９号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
図１７は、1本のレイが、骨部B1、血管部K1、骨部B2、血管部K2、骨部B3を順に進み、これら各組織でレイが反射・透過される様子を示すものである。ここで、注目したい組織を表示させるときはその組織のボクセル値に対し不透明度（オパシティ値）を設定する。ここで、オパシティ値とは、不透明度を「０〜１」の範囲の数値で示すもので、「０」が透明、「１」が不透明、その間の数値が半透明として表される。骨５０と血管５１が共によく見える表示としたい場合、血管５１をよく見えるようにするため、骨部B1,B2,B3のボクセル値には骨がほぼ透明となる低いオパシティ値（例えば「0.2」）を設定し、血管５１のボクセル値には血管部K1,K2が不透明となる高いオパシティ値（例えば「１」）を設定する。しかし、この場合、同図（ａ）における右端の図に示す画像のように、血管５１はくっきり見えるが、骨５０の輪郭がかすれてしまう。
【０００６】
一方、図１７（ｂ）に示すように、骨５０がよく見えることを考慮し、骨部B1,B2,B3のボクセル値には骨がやや不透明となるように高いオパシティ値（例えば「0.8」）を設定し、血管５１のボクセル値には血管部K1,K2が不透明となるように高いオパシティ値（例えば「１」）を設定する。しかし、この場合、骨５０がくっきり見えるが、血管５１がほとんど見えない。これは外側の骨50がレイを反射してしまうため内部まで透過するレイの光量が殆ど無くなり、血管51を表示するためにはレイの光量が少ないからである。また、奥の方まで透過するレイの光量はさらに少ないため、骨部B2,B3や血管部K1,K2を表示するレイがほとんど無くなり画像上に奥の方の組織の様子がほとんど反映されなくなってしまう。
【０００７】
外側の物体と内側の物体を同時表示したいときは、外側にも内側にも不透明度を設定することになるが、外側の物体をはっきり見たいときは外側の物体の不透明度を上げてやらなければならない。しかし、外側の物体の不透明度を上げると、内側に照射される光が少なくなるので、仮に内側の物体の不透明度が高くても反射光が少ないので内側の物体が見えなくなる。これが従来のボリュームレンダリング手法の問題であった。
【０００８】
つまり、各画素について１本のレイでしか画像を作成していないので、手前を表示させようとすると光を反射させるしかなく、手前で光を反射させると奥に光が届かず奥が見えにくくなる。逆に奥を表示させようとすると手前を透過させなければならず光が手前で反射しなくなるので手前がはっきり表示できなくなるというジレンマがあった。従って、手前の物体と奥の物体が共にぼやっと表示された画像となる。つまり、骨５０を見るときに血管５１が薄くなり、一方、血管５１を見るときに骨５０が薄くなるという問題があった。
【０００９】
特に外側の物体の厚みが一定でない場合は、厚い部分と薄い部分とで透過する光の量に違いがあるので、外側の物体の厚い部分で内側の物体が薄く見え、外側の物体の薄い部分で内側の物体がはっきり見えるというばらつきがあった。
【００１０】
このようにパラメータ（オパシティ値）の設定で対処しようとすると、その設定を医者や技師が値を微妙に調節しながら設定することになるが、これを巧く値を設定するには熟練を要するとともに熟練者でも非常に面倒な作業となっていた。熟練者でも、少し設定が違うと手前の物体が薄くなったり奥の物体が薄くなったりするので、微妙な設定が必要なので所望の画像がなかなか得られにくいという問題があった。
【００１１】
本発明は上記問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、視線方向に重なる複数の物体(組織等)を共によく見える画像を提供できるボリュームレンダリング画像処理方法、ボリュームレンダリング画像処理装置及びプログラムを提供することにある。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために請求項１に記載の発明は、一つのコンピュータが単独処理で又は複数のコンピュータが分散処理で、表示対象とされる複数の物体のうち視線方向から見たときに少なくとも一部が重なり合う物体が存在する３次元以上の画像データを基に少なくともボリュームレンダリング処理を実行して画像を得るボリュームレンダリング画像処理方法であって、少なくとも一のコンピュータが、前記画像データにおいて表示対象とされる複数の物体のうち視線方向から見たときに少なくとも一部が重なり合う物体に対して、入力手段により入力されたパラメータであって、当該重なり合う複数の物体のいずれかが明瞭に描かれるように、当該重なり合う個々の物体ごとに異なる不透明度のパラメータを割り当てた組合せからなる不透明度パラメータを物体ごとに設定し、前記いずれかの物体に応じた所定の不透明度パラメータに基づき、ボリュームレンダリング処理をそれぞれ個別に実行することで、前記重なり合ういずれかの物体を明瞭に描くとともに、それぞれ物体ごとに異なる色彩を付した画像をそれぞれ取得する段階と、当該取得された複数の画像をメモリに記憶する段階と、予め入力手段から入力設定された画像合成用のブレンド比率に基づいて、前記メモリに記憶された前記複数の画像を読み出して、前記物体に応じて付された異なる色彩に基づいて、前記複数の画像を前記ブレンド比率でアルファブレンディング処理することで少なくとも一部が重なり合う物体のうち任意の画像が明瞭に表示されるように１つの画像に合成する画像合成処理を実行する段階とを備えたことを要旨とする。
【００１３】
ここで、「一つのコンピュータが単独処理で又は複数のコンピュータが分散処理で、」とは、「一つのコンピュータが単独処理で」、「複数のコンピュータのうちの一のコンピュータが単独処理で」、「複数のコンピュータが分散処理で」、「複数のコンピュータのうちから数を絞られた複数のコンピュータが分散処理で」、「複数のコンピュータのうちの一のコンピュータが特定の段階の処理については単独処理で、複数のコンピュータ又は該複数のコンピュータのうちから数を絞られた複数のコンピュータが他の特定の段階の処理については分散処理で」の各種の処理態様を含む。従って、各段階の処理を行う「少なくとも一のコンピュータが」とは、上記各種の処理態様における動作主体の全てのケースを含む。すなわち、「一つのコンピュータが」、「複数のコンピュータのうちの一のコンピュータが」、「複数のコンピュータが」、「複数のコンピュータのうちから数を絞られた複数のコンピュータが」のうちのいずれかのケースとなる。しかも各処理の段階ごとに動作主体が異なることも厭わない。つまり各処理の段階ごとにコンピュータである動作主体が同じであることばかりか異なる場合も含まれる。
【００１４】
また、「表示対象とされる複数の物体」とは、画像に表示させるべきものとして指定されたものである。例えば骨と臓器のみを選択して画像に表示させる設定の下では、骨と臓器は表示対象といえるが、たとえ画像データ中に脂肪が存在しても表示の指定がない限り、この脂肪は表示対象には含まれない。よって、この脂肪のような表示対象でないものが表示されないように所定のパラメータは設定されることになる。また、「複数の物体」とは、３次元以上の画像データのその次元のうち少なくとも１つの次元から見て物理的に複数あればよく、これは空間的にみて物体が複数あるだけではなく、時間的にみて物体が複数ある場合も含まれる。時間的にみて物体が複数ある場合には、同一物体が異なる時刻に存在する場合も含まれる。但し、空間的に複数箇所に点在する物体でも、画素値などの使用可能なデータを用いても別々の物体であるとの認識が不可能なときは、複数箇所に点在するそれらの物体すべてが同一物体とみなされ得る。例えば２つの腎臓を画素値をもってしても区別できず座標データを使用してまで区別することのないことが前提で物体の区別が行われる構成では、この２つの腎臓は同一物体として扱われる。もちろん、座標データに基づき物体を区別する構成では２つの腎臓は別物体として区別されることになる。このように別物体であるかどうかの区別はそのシステムの設定条件に従うことになる。
【００１５】
また、「物体」とは、例えば画像データの画素値で区分されるものであれば足り、他の物と独立して存在する物である必要はない。例えば１つの物体（人体など）における部分（骨、臓器、血管等の組織など、さらには１つの臓器における更に細かな組織や癌など）であっても画素値で区分できるものである限り、ここでいう物体とみなし得る。さらに例えば物体（組織）の内部、あるいは物体（組織）と物体（組織）との間に溜まった水や体液などの液体あるいは気体も、画素値で区分される限りにおいてここでいう物体に含まれる。また、画像合成処理とは、別々の画像にある物体が、同一空間に共存して描かれるように画像を合成する処理を指し、物体同士の表示（光）の強さが所定の割合となるように合成されることを意味する。具体的には、本願ではアルファブレンディング処理により画像合成処理が行われる。なお、上記定義は、以下の請求項においても同様である。
【００１６】
また、この発明によれば、画像データにおいて表示対象とされる複数の物体に対し不透明度の組合せが異なるように不透明度のパラメータがユーザにより入力手段から個別に入力設定される。例えばユーザは、表示対象とされる複数の物体について不透明度を個々に入力設定することが可能なので、個々の物体が個別に明瞭に描かれた画像合成の元となる複数の画像を得るため、その複数の画像を得るうえで必要となる不透明度のパラメータを個別に入力設定することになる。そして、ユーザにより入力手段から個別に入力設定された不透明度のパラメータを基にボリュームレンダリング処理を個別に実行することで、例えば個々の物体が明瞭に描かれた複数の画像（画像データ）を取得することになり、これら取得した画像（画像データ）をメモリに記憶する。その後、入力手段から入力設定された画像合成用のブレンド比率を基に画像合成処理を実行することで、メモリから読み出した複数の画像を１つの画像に合成する。
【００１７】
ここで「不透明度パラメータ」とは、ボリュームレンダリング処理するうえで使用され設定されるパラメータのうち物体を明瞭に描くのに寄与するパラメータを指し、具体的には不透明度（オパシティ値）であるが、透明度、透過度、反射率、光吸収率など同等のパラメータも挙げることができる。この定義は、以下の請求項においても同様である。
【００１８】
この発明によれば、表示対象とされる複数の物体が個々に明瞭に描かれるように所定のパラメータを当該物体ごと個別に設定してボリュームレンダリング処理を個別に実行することで、個々の物体が明瞭に描かれた複数の画像を取得する。そして、これら複数の画像を１つの画像に合成するので、表示対象とされる複数の物体が共によく見える画像を得ることが可能となる。
【００１９】
ここで、「少なくとも一部が重なり合う物体」とは、３次元以上の画像データのその次元のうち少なくとも１つの次元から見て物理的に少なくとも一部が重なり合う物体であればよく、これは空間的に見て重なり合う物体だけではなく、時間的に見て重なり合う物体も含まれる。また、時間的に重なる場合は同一物体であっても別物体として扱うこととなり、また空間的に物体が重なる場合は複数箇所に点在する物体でも、画素値で区分できない限り同一物体とみなされる。また、「予め指定された合成比率」とは、予めデフォルトとしてメモリに記憶された設定合成比率、入力手段（マウスやキーボード、マイクなど）から予め指定された合成比率、さらにコンピュータが画像データと所定の条件式等を用いて予め割り出しておいた合成比率などを含む。さらにここでいう「合成比率」とは、一定値であることに限定されず、画像内で比率が変化して画像内の場所によって合成比率が異なるような指定値であってもよい。なお、上記定義は、以下の請求項においても同様である。
【００２０】
この発明によれば、視線方向から見て少なくとも一部が重なり合う物体が個々に明瞭に描かれるように所定のパラメータを当該物体ごと個別に設定してボリュームレンダリング処理を個別に実行することで、個々の物体が明瞭に描かれた複数の画像を取得する。そして、これら複数の画像を予め指定された合成比率で合成するので、少なくとも一部が重なり合う物体が共によく見える画像を得ることが可能となる。
【００２１】
ここでいう「ブレンド比率」とは、一定値であることに限定されず、画像内で比率が変化して画像内の場所によってブレンド比率が異なるような指定値であってもよい。
請求項２に記載の発明は、前記複数の物体は前記画像データの画素値で区分されることを要旨とする。
請求項３に記載の発明は、前記少なくとも一のコンピュータが、前記画像データにおいて表示対象とされる複数の物体のうち視線方向から見たときに少なくとも一部が重なり合う物体が存在するか否かを判断する判断段階を備えることを要旨とする。
【００２２】
請求項４に記載の発明は、前記ボリュームレンダリング処理において、前記複数の物体のうち、視線方向から見て手前側にある物体の不透明度を相対的に高く設定したうえでボリュームレンダリング処理の演算を実行して手前側にある物体が明瞭となる第１画像を取得し、さらに、前記表示対象とされる複数の物体のうち、視線方向から見て奥側にある物体の不透明度を相対的に高く設定するとともに、それ以外の物体の不透明度を相対的に低く設定したうえでボリュームレンダリング処理の演算を実行して奥側にある物体が明瞭となる第２画像を取得する段階を備えたことを要旨とする。
この発明によれば、視線方向から見て手前側にある物体の不透明度を相対的に高く設定してボリュームレンダリング処理が実行されることで、手前側にある物体が明瞭となる第１画像が得られる。また、視線方向から見て奥側にある物体の不透明度を相対的に高く設定してそれ以外の物体の不透明度を相対的に低く設定したうえでボリュームレンダリング処理が実行されることで、奥側にある物体が明瞭となる第２画像が得られる。そして、手前側にある物体が明瞭となる第１画像と、奥側にある物体が明瞭となる第２画像が、予め指定されたブレンド比率でアルファブレンディング処理されるため、視線方向から見て手前側にある物体と、奥側にある物体とが共によく見える画像を得ることが可能となる。
【００２３】
請求項５に記載の発明は、入力装置とメモリと表示装置とを有する一つのコンピュータ又は複数のコンピュータを備え、表示対象とされる複数の物体のうち視線方向から見たときに少なくとも一部が重なり合う物体が存在する３次元以上の画像データを基に少なくともボリュームレンダリング処理を実行して画像を得るボリュームレンダリング画像処理装置であって、前記画像データにおいて表示対象とされる複数の物体のうち視線方向から見たときに少なくとも一部が重なり合う物体に対して、当該重なり合う複数の物体のいずれかが明瞭に描かれるように、当該重なり合う個々の物体ごとに異なる不透明度のパラメータを割り当てた組合せからなる不透明度パラメータを物体ごとに設定するために入力する第１の入力手段と、前記いずれかの物体に応じた所定の不透明度パラメータに基づき、ボリュームレンダリング処理をそれぞれ個別に実行することで、前記重なり合ういずれかの物体を明瞭に描くとともに、それぞれ物体ごとに異なる色彩を付した画像をそれぞれ取得する手段と、当該取得された複数の画像をメモリに記憶する手段と、画像合成用のブレンド比率を予め入力設定する第２の入力手段と、前記メモリに記憶された前記複数の画像を読み出して、前記物体に応じて付された異なる色彩に基づいて、前記複数の画像を前記ブレンド比率でアルファブレンディング処理することで少なくとも一部が重なり合う物体のうち任意の画像が明瞭に表示されるように１つの画像に合成する画像合成処理を実行する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に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【００２４】
請求項６に記載の発明は、前記複数の物体は前記画像データの画素値で区分されることを要旨とする。
請求項７に記載の発明は、前記少なくとも一のコンピュータが、前記画像データにおいて表示対象とされる複数の物体のうち視線方向から見たときに少なくとも一部が重なり合う物体が存在するか否かを判断する判断手段を備えることを要旨とする。
【００２８】
請求項８に記載の発明は、前記ボリュームレンダリング処理において、
前記複数の物体のうち、視線方向から見て手前側にある物体の不透明度を相対的に高く設定したうえでボリュームレンダリング処理の演算を実行して手前側にある物体が明瞭となる第１画像を取得し、さらに、前記表示対象とされる複数の物体のうち、視線方向から見て奥側にある物体の不透明度を相対的に高く設定するとともに、それ以外の物体の不透明度を相対的に低く設定したうえでボリュームレンダリング処理の演算を実行して奥側にある物体が明瞭となる第２画像を取得する手段を備えたことを要旨とする。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。
【００３３】
請求項９に記載の発明は、一つのコンピュータに単独処理で又は複数のコンピュータに分散処理で、表示対象とされる複数の物体のうち視線方向から見たときに少なくとも一部が重なり合う物体が存在する３次元以上の画像データを基に少なくともボリュームレンダリング処理を実行させて画像を得るボリュームレンダリング画像処理プログラムであって、少なくとも一のコンピュータに、前記画像データにおいて表示対象とされる複数の物体のうち視線方向から見たときに少なくとも一部が重なり合う物体に対して、入力手段により入力されたパラメータであって、当該重なり合う複数の物体のいずれかが明瞭に描かれるように、当該重なり合う個々の物体ごとに異なる不透明度のパラメータを割り当てた組合せからなる不透明度パラメータを物体ごとに設定し、前記いずれかの物体に応じた所定の不透明度パラメータに基づき、ボリュームレンダリング処理をそれぞれ個別に実行することで、前記重なり合ういずれかの物体を明瞭に描くとともに、それぞれ物体ごとに異なる色彩を付した画像をそれぞれ取得する段階と、当該取得された複数の画像をメモリに記憶する段階と、予め入力手段から入力設定された画像合成用のブレンド比率に基づいて、前記メモリに記憶された前記複数の画像を読み出して、前記物体に応じて付された異なる色彩に基づいて、前記複数の画像を前記ブレンド比率でアルファブレンディング処理することで少なくとも一部が重なり合う物体のうち任意の画像が明瞭に表示されるように１つの画像に合成する画像合成処理を実行する段階とを実行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。
【００３４】
請求項１０に記載の発明は、前記複数の物体は前記画像データの画素値で区分させることを要旨とする。
【００３５】
請求項１１に記載の発明は、前記少なくとも一のコンピュータに、前記画像データにおいて表示対象とされる複数の物体のうち視線方向から見たときに少なくとも一部が重なり合う物体が存在するか否かを判断する判断段階を実行させることを要旨とする。
【００３７】
請求項１２に記載の発明は、前記ボリュームレンダリング処理において、前記複数の物体のうち、視線方向から見て手前側にある物体の不透明度を相対的に高く設定したうえでボリュームレンダリング処理の演算を実行して手前側にある物体が明瞭となる第１画像を取得し、さらに、前記表示対象とされる複数の物体のうち、視線方向から見て奥側にある物体の不透明度を相対的に高く設定するとともに、それ以外の物体の不透明度を相対的に低く設定したうえでボリュームレンダリング処理の演算を実行して奥側にある物体が明瞭となる第２画像を取得する段階を実行させ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。
【００３９】
【発明の実施の形態】
（第１の実施形態）
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ＣＴ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。使用される画像データは、ＣＴ画像に限らず、ＭＲI画像でも勿論よいが、本実施形態ではＣＴ画像を例に説明する。
【００４０】
画像表示装置１は、計算機（コンピュータ）３（ワークステーションやパーソナルコンピュータ）と、表示装置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。
【００４１】
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、ボリュームレンダリング画像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画像の画像データ（ボクセルデータ）を一時記憶するメモリ部８ａと、ＣＰＵ７がプログラム９を実行し、画像データ（３Ｄ座標データ含む）を用いて行われる画像処理によって生成された画像処理データを一時記憶するメモリ部８ｂとを備えている。ＣＰＵ７は、このプログラムを実行することにより、データベース２から取得したＣＴ画像データを用いて所定の画像を生成する画像処理を実行する。３次元画像データは、患者等の人体を断層撮影したもので、骨と血管の位置関係を知りたいときなどの画像診断に使用する。なお、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。
【００４２】
まずユーザは表示装置４の画面４ａ上でキーボード５やマウス６を操作して患者の所定の画像ファイルを選択しＣＴ画像を表示する。ＣＴ画像として画面４ａに描き出された組織の中から表示対象とする組織(物体)を選択する。例えば頭蓋骨と血管をマウス６等で選択したとして以下の説明を進める。
【００４３】
図３は、本実施形態におけるボリュームレンダリング処理内容を説明する図である。ここで、頭蓋骨と血管は視線方向（レイの照射方向）において重なる位置関係にある。すなわち、頭蓋骨の中に血管が張り巡らされているように延びる状態にある。
【００４４】
図３は、３次元画像データ（ボクセルデータ）を用いて２次元画像を作成する処理を示すものである。例としては頭蓋骨５０とその内側の血管５１を見る画像の作成処理を示す。頭蓋骨５０と血管５１がＸ線撮影されたＣＴ画像データ（ボクセルデータ）は、３次元格子点に画素（ボクセル）をもつ画素群からなる。視線方向から１本のレイ（光線）を照射し、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２次元平面（フレーム）５２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。なお、頭蓋骨５０が外側の物体、血管５１が内側の物体に相当する。
【００４５】
入射された１本のレイは、同図に示すように骨部B1、血管部K1、骨部B2、血管部K2、骨部B3の順に進み、そのときこれらを構成するボクセルに当たって一部反射しながらボクセルを順次透過して進むことになる。本実施形態では、レイキャスティングの処理を、骨５０と血管５１のボクセルに対する不透明度の設定を変えて２回実施する。１回目は、骨部B1,B2,B3の不透明度を高くし、血管部K1,K2の不透明度を低くする（つまり透明とする）。２回目は、骨部B1,B2,B3の不透明度を低くし（つまり透明とし）、血管部K1,K2の不透明度を高くする。
【００４６】
ここで、レイキャスティング法によるボリュームレンダリング処理について説明する。図４（ａ），（ｂ）に示すように、ボリュームレンダリング処理には、「平行投影法」と「透視投影法」とがある。平行投影法の方が計算負荷が軽いため、通常この投影法がよく用いられる。透視投影法では内視鏡から得られるような画像を生成するため、血管など組織内の様子を観察したい場合に用いられる。
【００４７】
図４に示すように、ボクセルデータＶＤは３次元（但し同図では２次元的に描かれている）の格子点にボクセル値（例えばＣＴ値）を持つデータである。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、観察する側（フレーム側）から光の経路を考えるもので、フレーム側のピクセルから光のレイを飛ばし、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４では「…，Ｖn- 1 ，Ｖn ，Ｖn+1 ，Ｖn+2 ，…」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。
【００４８】
図５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４における1本のレイに対応した処理である。同図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。
【００４９】
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、フレーム側におけるピクセルの輝度に相当する。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 ＝αn Ｉn で表されるため、部分反射光Ｒn は、式 Ｒn ＝βn Ｄn ＝βn αn Ｉn 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Ｐは、次式により表される。
Ｐ＝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、血管のボリュームレンダリング画像を得たい場合、血管のＣＴ値(HU)が例えば「40〜60」に分布しているとすると、ＣＴ値で表されるボクセル値「40〜60」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、血管５１を表示することができる。
【００５０】
本実施形態では、組織の画像は、各組織に応じた色でカラー表示されるようになっている。例えば骨は「白」、血管は「赤」に予め指定されている。例えば、色が256階調である場合、骨のＣＴ値「100〜1000」を有するボクセルについては、(R,G,B)＝（255,255,255）（「白」）が設定され、血管のＣＴ値「40〜60」を有するボクセルについては、(R,G,B)＝（255,0,0）（「赤」）が設定される。
【００５１】
従来手法では１つのボクセルに照射するレイは１本だけであったが、この実施形態では、１つのボクセルに複数本のレイを照射することで複数のボリュームレンダリング画像を取得し、その取得した複数の画像をアルファブレンディング処理により合成する手法を採用する。
【００５２】
図３に示すレイＲ１は骨５０を重点的に見るようにオパシティ値「１」を設定している。骨５０は「白」で骨５０以外の組織は透明にする。一方、レイＲ２は血管５１を重点的に見るようにオパシティ値「１」を設定している。血管５１は「赤」で血管以外の組織は透明にする。
【００５３】
図６（ａ）は、1本のレイＲ１が、骨部B1、血管部K1、骨部B2、血管部K2、骨部B3を順に進み、これら各組織でレイＲ１が反射・透過される様子を示すものである。ここで、注目したい組織を表示させるときはその組織のボクセル値に対し不透明度（オパシティ値）を高く設定する。骨５０が重点的に見えるように表示させたい場合、骨部B1,B2,B3のボクセル値には骨５０がやや不透明となるように高いオパシティ値（例えば「0.9」）を設定し、血管５１のボクセル値には血管部K1,K2が透明となるように低いオパシティ値（例えば「０」）を設定する。但し、血管部K1,K2のオパシティ値は「１」としてもよく、本実施形態では後述する理由から「１」を設定する。この場合、ボリュームレンダリング処理の結果、同図（ａ）における右端の図に示すように、骨５０がくっきり見える第１画像３１が得られる。
【００５４】
一方、図６（ｂ）に示すように、血管５１が重点的によく見えるようにするため、骨部B1,B2,B3のボクセル値には骨部B1,B2,B3が透明となる低いオパシティ値（例えば「０」）を設定し、血管５１のボクセル値には血管部K1,K2が不透明となる高いオパシティ値（例えば「１」）を設定する。この場合、ボリュームレンダリング処理の結果、血管５１がくっきり見える第２画像３２が得られる。
【００５５】
次に図７に示すように、骨５０だけが見える画像３１と血管５１だけが見える画像３２を、アルファブレンディング処理で合成する。
例えば２つの物体のボリュームレンダリング画像（第１画像，第２画像）をアルファブレンディングする場合を考える。まず第１画像中のピクセル（画素値）を（Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１）、第２画像中のピクセル（画素値）を（Ｒ２，Ｇ２，Ｂ２）とおく。第１画像と第２画像のブレンド比率を「α：（１−α）」（但し０≦α≦１）とした場合、アルファブレンディング後の画像中のピクセル（画素値）（ｒ，ｇ，ｂ）は以下のように表される。
【００５６】
ｒ＝αＲ1＋（１−α）Ｒ2 … (1)
ｇ＝αＧ1＋（１−α）Ｇ2 … (2)
ｂ＝αＢ1＋（１−α）Ｂ2 … (3)
図７（ａ）に示すように、血管５１をくっきり見せて骨５０は薄くてよい場合は、骨５０と血管５１の両画像３１，３２をアルファブレンディングするときのパラメータ（ブレンド比率）を、例えば骨５０の画像３１を「0.25」、血管５１の画像３２を「0.75」に設定する。すると、骨５０は薄く血管５１がくっきり見える画像３５が作成される。
【００５７】
また同図（ｂ）に示すように、骨５０と血管５１の両画像３１，３２が半分ずつぐらいの重み付けにパラメータ（ブレンド比率）を「0.5:0.5」に設定する。すると、骨５０と血管５１の両方がよく見える画像３６が作成される。
【００５８】
さらに同図（ｃ）に示すように、骨５０の画像をくっきりで血管５１は薄く表示されるようにパラメータ（ブレンド比率）を「0.75:0.25」に設定する。すると、骨５０はくっきり血管５１は薄く見える画像３７が作成される。
【００５９】
従来手法では、骨５０と血管５１が同時に巧く表現されるように、両方の不透明度を同時に巧く設定しなければならず、大変煩雑である上に、相互の設定が互いに影響し合うためどのように設定しても両方を巧く表示することができない場合もあった。
【００６０】
本実施形態の新規手法であると、骨５０をよく見えるように設定してやり、次に血管５１をよく見えるように設定するという具合にそれぞれ個別に最適の画像を設定すれば良いので簡便であるだけでなく、より目的に適した画像を作成することが可能になる。そして、それぞれがよく見えるように設定した後は、アルファブレンディングのパラメータを設定すれば、骨５０と血管５１の見え方を自由に簡単に設定することができる。
【００６１】
また従来手法では、外側の物体の厚みの違いにより内部の物体の見え方が変わるという欠点があった。これは外側の物体の厚みにより内部まで透過するレイの光量が変わるためで、外側の物体が厚い場合は内部まで透過するレイの光量が少なくなり内側の物体は淡く表示され、外側の物体が薄い場合は透過するレイの光量が多くなり内側の物体は少し濃く表示される。新規手法においては外側、内側の物体それぞれの表示のために個別のレイを投射するため、この欠点が解決されている。
【００６２】
図８〜図１０は、物体Ａと物体Ｂの位置関係と、第１画像と第２画像をアルファブレンディングして物体Ａ，Ｂの両方がよく見える画像を作成する画像処理を説明するものである。
【００６３】
図８（ａ）は、外側の物体Ａに内側の物体Ｂが内包されている例である。同図（ｂ）に示すように、物体Ａが明瞭に描かれた第１画像３１と、物体Ｂが明瞭に描かれた第２画像３２とを取得し、両画像３１，３２をアルファブレンディングして合成画像３６を取得する。ここで、同図において画像３１，３２の上側に表記した「Ａ＋Ｂ」，「Ｂ」は、その画像を得るためにオパシティ値を高く設定する必要がある物体を指す。第１画像３１を得るときは、物体Ａ，Ｂのオパシティ値を共に「１」に設定する方法を採る。もちろん、物体Ａのみオパシティ値「１」とし物体Ｂについてはオパシティ値「０」とする設定でもよい。どちらの設定の下でもボリュームレンダリング処理で得られる画像は、外側の物体Ａのみが明瞭に描き出されたものとなる。また第２画像３２を得るときは、内側の物体Ｂが明瞭に描かれるように物体Ｂのオパシティ値のみ「１」とし、外側の物体Ａについては透明になるようにオパシティ値「０」に設定する。ここで、合成画像３６は、物体Ａがよく見えるとともにその物体Ａが半分透けてその内側の物体Ｂもよく見える画像となる。
【００６４】
また図９（ａ）は、視線方向から見て手前側に物体Ａ、奥側に物体Ｂが存在し、物体Ｂが物体Ａの後側に完全に隠れる例である。同図（ｂ）に示すように、物体Ａ，Ｂのオパシティ値を共に「１」に設定して第１画像３１を取得し、物体Ｂのオパシティ値「１」、手前の物体Ａのオパシティ値「０」に設定して第２画像３２を取得し、両画像３１，３２をアルファブレンディングすることで合成画像３６を取得する。この合成画像３６は、物体Ａがよく見えるとともにその物体Ａが半分透けてその奥側の物体Ｂもよく見える画像となる。なお、第１画像３１を得るときは、物体Ａのみオパシティ値「１」とし物体Ｂについてはオパシティ値「０」とする設定でもよい。
【００６５】
さらに図１０（ａ）は、外側の物体Ａに棒状の物体Ｂが一部はみ出た状態に配置された例である。同図（ｂ）は第１画像３１を得るときに、物体Ａ，Ｂ共にオパシティ値「１」に設定した例で、一方の同図（ｃ）は外側の物体Ａのみオパシティ値「１」とし内側の物体Ｂについてはオパシティ値「０」に設定した例である。同図（ｂ）に示す第１画像３１では物体Ｂの物体Ａからはみ出ている部分も明瞭に描かれた画像となるので、アルファブレンディング後に得られる画像３６では、物体Ａと共に物体Ｂのはみ出ている部分もはっきり見える。これに対し、同図（ｃ）に示す第１画像３８には物体Ａのみしか描かれていないため、これと物体Ｂのみ描かれた第２画像３２とをアルファブレンディングして得られた合成画像３９では、物体Ｂのはみ出ている部分も半透明になってしまう。このため、内側または奥側の物体Ｂにも高いオパシティ値を設定して第１画像３１を得ることが、アルファブレンディング後に適切な合成画像３６を得るうえで都合がよい。このような理由から、本実施形態では、外側又は手前側の物体Ａが明瞭に描かれた第１画像を得るときは、表示対象とする物体のすべてのオパシティ値を高く設定するようにしている。
【００６６】
次にＣＰＵ７が実行するこのプログラムについて説明する。図１１にフローチャートで示したものが本実施形態の画像表示処理プログラム（画像表示処理ルーチン）である。ＣＰＵ７がこのプログラムを実行することで図６，図７等に示す処理が実行される。なお、組織（物体）に視線方向の重なりが存在するか否かはボクセルデータが有する座標データから判断され、重なりが存在する場合に以下の処理を実行する。もちろん、この処理をする設定が選択されているときは常にこの処理を実行する方法を採用してもよいし、さらにはこの処理を実行する必要があるかどうかはユーザが組織の画像などを見て決めるものであってもよい。
【００６７】
ユーザは画面４ａ上で視線方向を決める。そして、画面４ａ上で表示対象とする組織を選択する。組織の選択はボクセル値（ＣＴ値）を指定することで行われる。ここで、オパシティ値の設定方法は、以下のものの中から選択された適切なものがプログラムに書き込まれている。
1)マウスで設定する方法
2)装置（プログラム）に予め設定してあるデフォルト値で設定する方法
3)予め用意された複数のデフォルト値の中から適当なものをユーザが選ぶ方法。
例えばデフォルト値としては、心臓用パラメータ、肝臓用パラメータ、脳用パラメータ、肺用パラメータなどが挙げられる。
【００６８】
但し、オパシティ値は上記3)のような設定方法を採用する方が好ましい。これは、現実的には物体を意図どおりに表示させるためには手動で設定しなければならない場合が殆どであり、同じ臓器に対して同じパラメータを設定しても、患者や撮影状況により表示が異なる場合が殆どだからである。また、最初からパラメータを設定するのは大変なので、臓器ごとに用意してあるデフォルト値を選んで大まかにパラメータを設定してから、人手で微調整して最適な表示にする。アルファブレンド比率の設定方法についても、基本的に上記1),2),3)のうちから選択された適切なものがプログラムとして書き込まれている。なお、前記3)の方法を採用する場合は、予め用意された複数の中からユーザが選ぶデフォルト値としては、アルファブレンド比率として幾種か用意されたパラメータとする。例えば「1:0」，「0.9:0.1」，「0.8:0.2」，「0.7:0.3」，「0.6:0.4」，「0.5:0.5」パラメータを用意し、ユーザがマウスで選択した物体Ａ，ＢについてＡ：Ｂのブレンド比率を設定する場合、これらのパラメータ（デフォルト値）の中から１つ選んで設定する。もちろん３つ以上の物体に対応するブレンド比率についても幾種か予め用意しておいてもよい。また、オパシティ値やブレンド比率のパラメータは、その数値そのものでなくてもよく、パラメータ（予め設定された数値）と対応付けられた番号や記号、文字、アイコン、入力選択子（ラジオボタン、プルダウンリストボックス等）、ランク値などでもよい。
【００６９】
例えば頭蓋骨とその中の血管の様子（位置関係）を見たい場合は、キーボード５やマウス６を用いて画面４ａ上で頭蓋骨５０と血管５１を選択する。また、ユーザはキーボード５やマウス６を用いてアルファブレンディングのブレンド比率を入力して設定する。このブレンド比率の設定は、ブレンド比率の合計が「１」になるように各物体（組織）ごとの画像に対して１以内の数値を自由に設定する方法や、予め設定されたデフォルト値を使用する方法、予めソフトウェア側で複数種用意された所定のブレンド比率を選択入力する方法など各種設定方法の中から採用される。
【００７０】
視線方向に重なりのある２つの物体、すなわちこの例でいう頭蓋骨５０と血管５１のボリュームレンダリング画像を画面４ａ上に表示させる処理手順には次の２通りがある。１つは、ユーザが従来通りマウス６等を用いた手動操作でオパシティ値を設定して２つの物体が個別に明瞭に描かれた第１画像３１と第２画像３２を取得し、取得した２つの画像３１，３２を、その後、ユーザがマウス６等を用いて手動操作で設定したブレンド比率でアルファブレンディング処理を行う方法である。他の１つは、表示対象とされる２つの物体がマウス６等を用いて選択されると、選択された２つの物体のパラメータ（物体毎に予め設定された不透明度のデフォルト値）を自動設定し、その自動設定されたオパシティ値のパラメータを基にボリュームレンダリング処理が実行され、第１画像３１と第２画像を取得する。そして、２つの画像３１，３２を画像合成するために使うブレンド比率（デフォルト値で例えば「0.5:0.5」（設定変更は可能））を自動設定し、その自動設定されたブレンド比率でアルファブレンディングを行う方法である。以下のプログラムの処理説明は、オパシティ値とブレンド比率の各種パラメータを自動設定する方法を基本としているが、手動操作によりパラメータを設定する方法も合わせて以下のフローチャートを用いて説明することにする。
【００７１】
表示対象となる複数の物体５０，５１の選択が終わった後、パラメータ自動設定の場合は、ユーザが画像処理実行を選択すると、ＣＰＵ７がプログラムを実行することで、頭蓋骨５０と血管５１のボリュームレンダリング画像が画面４ａ上に表示される。この処理は以下のように進められる。
【００７２】
まずステップ（以下単に「Ｓ」と記す）１０では、表示対象として指定された物体の数（物体数）Ｎを読み取る。この例では、頭蓋骨５０と血管５１の２つが選択指定されているので、物体数Ｎは「２」となる。
【００７３】
次のＳ２０では、表示対象とされる物体の重なりの有無を判断する。この例では、視線方向から見たときに頭蓋骨５０と血管５１が重なり合わないか否かを、現在の視線方向と両物体５０，５１の各座標データに基づき演算して判断する。両物体が視線方向から見たときに少なくとも一部重なり合うと判断すれば、Ｓ３０に進み、全く重なり合わないと判断すればＳ１１０に進む。Ｓ１１０では、従来通りの通常のボリュームレンダリング処理が行われることになる。
【００７４】
Ｓ３０では、ｎ＝１を設定する。ここで「ｎ」は各物体の画像を取得するための処理のカウントをするためのもので、ここでは１回目の処理をこれから行うので初期値「１」を設定する。視線方向から見て手前側または外側の物体から奥側または内側へ向かうに連れて順番に第１物体（第１組織），第２物体（第２組織），…，第Ｎ物体（第Ｎ組織）とし、第１物体（第１組織）から第Ｎ物体（第Ｎ組織）まで順に１回目，２回目，…，Ｎ回目の画像取得処理を実行する。なお、表示対象とされる各物体（各組織）の視線方向における位置関係は、各物体(各組織)のＣＴ値と座標データとに基づき判断され、この例では頭蓋骨５０が第１組織、血管５１が第２組織と判定される。
【００７５】
次のＳ４０では、第ｎ組織の画像を取得するためのオパシティ値を設定する。まずｎ＝１である最初は第１組織である頭蓋骨５０について骨のＣＴ値(HU)「100〜1000」が選択され、そのＣＴ値の範囲に対して高いオパシティ値（例えば「0.9〜１」の範囲内の所定値（デフォルト値））が設定される。また、本実施形態では、第ｎ物体の内側または奥側にある、第（ｎ＋１）物体，…，第Ｎ物体についてもその組織を示すＣＴ値に対して高いオパシティ値（例えば（「0.9〜１」の範囲内の所定値（デフォルト値））が設定される。従って、この例では、第２組織である血管５１についても血管のＣＴ値(HU)「40〜60」に対して高いオパシティ値（例えば「0.9〜１」の範囲内の所定値（デフォルト値））が設定される。なお、オパシティ値は、例えばその組織を示すＣＴ値の範囲内の中心値を最大値とする傾斜をつけた値に設定される。また、オパシティ値以外にもボリュームレンダリング処理するうえで必要な各種パラメータ(例えばシェーディング係数βなど)がこの処理で一緒に設定される。また、骨や血管のＣＴ値は、組織の質や形態、その他種々の条件から適宜な値が決定されるべきもので、上記各組織（骨や血管）のＣＴ値はあくまで一例に過ぎない。
【００７６】
なお、オパシティ値のパラメータをユーザが手動操作で設定する方法の場合は、このＳ４０の処理内容は次のようになる。すなわち、ユーザが表示対象として選択した物体別にオパシティ値の入力を要求する所定表示を画面４ａに表示し、この要求に応答すべくユーザがキーボード５又はマウス６を用いてオパシティ値に関するデータを入力すると、その入力されたデータに応じたオパシティ値を設定する。ここで、オパシティ値に関するデータとは、上記1),3)に示す設定方法により入力されるデータである。つまり、予め用意された複数の中からユーザが選ぶデフォルト値、オパシティ値の数値そのもの、パラメータと対応付けられた番号や記号、文字、アイコン、入力選択子（ラジオボタン、プルダウンリストボックス等）、ランク値などである。オパシティ値を確定するときはキーボード５又はマウス６を用いてその確定操作をする。このＳ４０における手動操作で入力されるデータを基にオパシティ値を設定する処理（プログラム部）及びこの処理を実行するコンピュータ３が、第１設定手段を構成する。
【００７７】
Ｓ５０では、第ｎ組織の画像取得用のオパシティ値の設定の下でボリュームレンダリング処理を実行して第ｎ画像を取得する。図６（ａ）に示すようにレイが照射され、その反射光Ｒ１を計算して第１組織である頭蓋骨５０が明瞭に表示された同図に示す第１画像３１が得られる。ここで、血管のオパシティ値も「１」に設定されている場合、外側の頭蓋骨５０でレイが反射されてしまうため、血管５１のオパシティ値が「０」に設定された場合と同様に第１画像３１は頭蓋骨５０だけがくっきり見える画像となる。このボリュームレンダリング処理で得られた第ｎ画像（ここでは第１画像３１）（画像データ）は、メモリ部８ｂに記憶する。好ましくは、ユーザにオパシティ値の設定か適切であったかどうか画像を見て確認できるように第ｎ画像を画面４ａに表示し、オパシティ値が不適切である場合は、適切な値が設定されるまでオパシティ値を変更し直せる機能を備えるとよい。
【００７８】
Ｓ６０では、Ｎ個の画像（第１〜第Ｎ画像）をすべて取得したか否かを判断する。ここまでの処理では、第１画像を取得しただけなのでＳ７０に進む。
Ｓ７０では、ｎの値をインクリメント（ｎ＝ｎ＋１）し、Ｓ４０に移行する。
【００７９】
Ｓ４０では、第２組織の明瞭な画像（第２画像）が得られるようにオパシティ値を設定する。この例では、第２組織である血管５１のＣＴ値「40〜60」に対して高いオパシティ値（例えば（「0.9〜１」の範囲内の所定値）を設定するとともにそれ以外の組織のＣＴ値（つまり血管のＣＴ値「40〜60」以外のＣＴ値）についてはオパシティ値「０」を設定する。但し、第２組織を明瞭に表示する画像を得るためのオパシティ値の設定は、この第２組織よりも視線方向奥側に隠れて存在する組織（第３組織，…，第ｎ組織）についても高いオパシティ値（例えば（「0.9〜１」の範囲内の所定値）を設定する。この例では、表示対象として選択された組織が、頭蓋骨と血管の２つで第２組織までしかないので、血管のＣＴ値「40〜60」に対して高いオパシティ値（例えば（「0.9〜１」の範囲内の所定値）を設定し、その他の組織のＣＴ値に対して「０」を設定する。また、オパシティ値以外にもボリュームレンダリング処理するうえで必要な各種パラメータ(例えばシェーディング係数βなど)がこの処理で一緒に設定される。
【００８０】
なお、オパシティ値のパラメータをユーザが手動操作で設定する方法の場合は、このＳ４０の処理において、ユーザが表示対象として選択した物体別にオパシティ値の入力を要求する所定表示を画面４ａに表示し、この要求に応答してユーザがマウス６等を用いて入力したデータに応じたオパシティ値を設定する。この設定されたオパシティ値が第２画像を得るために使われるパラメータとなる。
【００８１】
Ｓ５０では、第２画像を取得するためのオパシティ値の設定の下でボリュームレンダリング処理を実行して第２画像を取得する。図６（ｂ）に示すようにレイが照射され、反射光Ｒ２を計算して第１組織である頭蓋骨５０が透明となって第２組織である血管５１が明瞭に表示された同図に示す第２画像３２が得られる。ここで、オパシティ値「０」に設定された外側の頭蓋骨をレイが透過してしまうため、第２画像３２は血管だけがくっきり見える画像となる。このボリュームレンダリング処理で得られた第２画像３２（画像データ）は、メモリ部８ｂに記憶する。
【００８２】
Ｓ６０では、表示対象として選択された組織の画像をすべて取得したか否かを判断する。この例では、表示対象として選択された物体数（組織数）「Ｎ」が「２」であり、頭蓋骨５０と血管５１の２つの画像（第１画像３１と第２画像３２）を取得し終わっているので、必要な画像はすべて取得したと判断し、次のＳ８０に進む。ここで、物体数（組織数）Ｎが３以上である場合は、さらにＳ７０，Ｓ４０，Ｓ５０の処理を繰り返し、表示対象として選択された物体数（組織数）Ｎに一致する数の各組織の画像のすべてを取得し終わるまで処理を継続する。
【００８３】
Ｓ８０では、ブレンド比率を読み取る。つまり、ユーザが予め入力設定してメモリ部８ｂに記憶されていたブレンド比率の設定データを読み取る。なお、ブレンド比率のパラメータをユーザが手動操作で設定する方法の場合は、このＳ８０の処理内容は次のようになる。すなわち、ユーザが表示対象として選択した物体が個別に明瞭に描かれた複数（Ｎ）の画像をアルファブレンディングする際のブレンド比率の入力を要求する所定表示を画面４ａに表示する。そして、この要求に応答すべくユーザがキーボード５又はマウス６を用いてブレンド比率に関するデータを入力すると、その入力されたデータに応じたブレンド比率を設定する。ここで、ブレンド比率に関するデータとは、上記1),3)に示す設定方法により入力されるデータである。つまり、予め用意された複数の中からユーザが選ぶデフォルト値、ブレンド比率の数値そのもの、パラメータと対応付けられた番号や記号、文字、アイコン、入力選択子（ラジオボタン、プルダウンリストボックス等）、ランク値などである。ブレンド比率を確定するときはキーボード５又はマウス６を用いてその確定操作をする。このＳ８０における手動操作で入力されるデータを基にブレンド比率を設定する処理（プログラム部）及びこの処理を実行するコンピュータ３が、第２設定手段を構成する。
【００８４】
Ｓ９０では、アルファブレンディング処理を実行する。すなわち、表示対象とされる各物体（各組織）が明瞭に描かれた第１〜第Ｎ画像をアルファブレンディングする。アルファブレンディング処理では、各組織の画像の画素値にその組織に設定されたブレンド比率を乗じた値を、第１〜第Ｎ画像間で加算し、その加算結果として得られた値を、アルファブレンディング後の画素値として採用する（式(1)〜(3)を参照）。このアルファブレンディング処理で得られた合成画像のデータ（画像データ）はメモリ部８ｂに一時的に記憶する。
【００８５】
Ｓ１００では、アルファブレンディング処理結果の画像を画面４ａに表示する画像表示処理を実行する。すなわち、メモリ部８ｂに一時記憶していた画像データをメモリ部８ｂから読み出し、その読み出した画像データを画面４ａに表示する画像表示処理を実行する。
【００８６】
例えば骨を薄く血管をくっきり表示させたいときは、図７（ａ）に示すように骨と血管のブレンド比率を、例えば「0.25：0.75」と設定する。この場合、アルファブレンディング処理の結果、骨と血管のブレンド比率「0.25：0.75」で第１画像３１と第２画像３２がアルファブレンディングされ、同図に示すように骨５０が薄く血管５１がくっきり表示された画像３５が画面４ａに表示される。
【００８７】
また、例えば骨と血管が共によく見えるように表示させたいときは、図７（ｂ）に示すように骨と血管のブレンド比率を、例えば「0.5：0.5」と設定する。この場合、アルファブレンディング処理の結果、骨と血管のブレンド比率「0.5：0.5」で第１画像３１と第２画像３２がアルファブレンディングされ、同図に示すように骨５０と血管５１が共によく見える画像３６が画面４ａに表示される。
【００８８】
さらに例えば骨をくっきり血管を薄く表示させたいときは、図７（ｃ）に示すように骨と血管のブレンド比率を、例えば「0.75：0.25」と設定する。この場合、アルファブレンディング処理の結果、骨と血管のブレンド比率「0.75：0.25」で第１画像３１と第２画像３２がアルファブレンディングされ、同図に示すように骨５０がくっきり血管５１が薄く表示された画像３７が画面４ａに表示される。
【００８９】
なお、明瞭に表示させるためにオパシティ値「0.9〜１」、透明に表示させるためにオパシティ値「０〜0.1」を設定したが、設定されるオパシティ値は、必要な明瞭さまたは必要な透明さで表示されるのであればこれらの値に限定されない。例えば、注目する物体（組織）を明瞭に表示させるためのオパシティ値は「0.8〜１」の範囲内の値が好ましいが、「0.6〜１」の範囲内の値でも許容範囲である。また、注目する物体（組織）を透明に表示させるためのオパシティ値は「０〜0.2」の範囲内の値が好ましいが、「０〜0.4」の範囲内の値でも許容範囲である。
【００９０】
以上説明したように本実施形態によれば以下の効果が得られる。
（１）表示対象とする複数の組織をそれぞれ明瞭に表示する画像３１，３２を個別のボリュームレンダリング処理で取得し、明瞭な各画像３１，３２をアルファブレンディング処理により１つの画像３６に合成する方法を採用したので、各組織が共によく見える画像３６を提供できる。従来は、複数の組織が共によく見える画像を表示させるうえで微妙な設定が要求されるためオパシティ値の設定が難しかったが、本実施形態によれば、複数の組織の見え具合をブレンド比率で指定するだけの簡単な操作で、複数の組織が共によく見える所望の画像３６を画面４ａに表示させることができる。
【００９１】
（２）アルファブレンディング処理を採用するので、各組織の不透明度の違う画像に変更したいときでも、ブレンド比率を変えるだけで簡単な操作で見たい画像に簡単に切り換えることもできる。
【００９２】
（３）視線方向から見て一番手前に存在する物体（組織）Ａを明瞭に表示させる画像(第1画像)３１を取得するときは、その内側又は奥側の物体（組織）Ｂについてもオパシティ値を高く設定した。よって、外側又は手前の物体Ａから内側又は奥側の物体Ｂのはみ出た部分を明瞭に表示できるとともに外側又は手前の物体Ａに隠れる部分を半透明に表示させることができる。このため、実際の見え方に合致した画像３６を提供することができる。
【００９３】
（第２の実施形態）
前記第１の実施形態では、１台のワークステーションなどのコンピュータが単独でボリュームレンダリング画像処理を行ったが、本実施形態は、ボリュームレンダリング画像処理のうち少なくとも一の段階の処理については複数のコンピュータが分散処理で行う。つまり、ボリュームレンダリング画像処理方法（プログラム）を構成する各処理（段階）のうち少なくとも１つの段階（ステップ）を、複数のコンピュータが分散処理で行う。
【００９４】
例えば複数台のワークステーションＷＳが接続された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ＷＳが分散処理で行う構成を採用できる。特にボリュームレンダリングは処理すべきデータ量が膨大であるため分散処理することで画像処理速度を向上でき、画像表示のリアルタイム性を確保し易くなる。
【００９５】
ボリュームレンダリングを分散処理で行う場合には、ボクセルデータを分割する処理と、分割した各データを各コンピュータがボリュームレンダリングする処理と、その結果画像を１つのコンピュータに転送する処理と、その１つのコンピュータが各結果画像を１つの表示画像に合成する処理とが必要となる。この場合、データ分割の仕方によってアルファブレンディングを行うコンピュータの数も変化し、各結果画像を最終的に取得した１つのコンピュータがアルファブレンディングを行う場合と、各結果画像を生成した複数のコンピュータ自体がアルファブレンディングも分散処理で行う場合とがある。アルファブレンディング自体は軽い処理なので、ネットワークの転送量を減らすためにアルファブレンディングも分散して行えば、データ転送時間の短縮により画像処理速度の向上に寄与する。
【００９６】
以下、少なくともボリュームレンダリングに分散処理を採用する場合の例を３つ示す。ボクセルデータ分割の仕方によって、アルファブレンドを１つのコンピュータによる単独処理とするか、複数のコンピュータによる分散処理とするかが決まる。なお、説明を簡単にするため、ここでは図１２〜図１４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5 12x512の画像をつくる場合を例とする。画像処理対象とするボクセルデータには「外側物体Ａ」と「内側物体Ｂ」が存在し、両物体Ａ，Ｂの各結果画像（レンダリング画像）をアルファブレンドする。以下の各例では、ボリュームレンダリング（以下の例では単にレンダリングと称す）におけるオパシティ値の設定やアルファブレンディング（アルファブレンド）におけるブレンド比率の設定など各処理内容の詳細は、前記第１の実施形態と同様である。よって、ここでは、分散処理やデータ転送がどのように行われるかその手順を中心に述べる。
【００９７】
（例１）「外側物体Ａ」と「内側物体Ｂ」のレンダリングを別々のコンピュータに分けて処理する場合（図１２）。この場合、アルファブレンドを１台のコンピュータで行うようにすれば、転送量が全体のレンダリング画像サイズ１つ分で済むので効率的である。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、物体Ａのレンダリングを実行し、結果画像RAを生成する。一方、ワークステーションWS2は、物体Ｂのレンダリングを実行し、結果画像RBを生成する。
(1-2)ワークステーションWS2からワークステーションWS1に結果画像RBを転送する。このときの転送サイズは512x512となる。
(1-3)ワークステーションWS1は、結果画像RAとRBをアルファブレンドする。
【００９８】
（例２）一方、空間的に２分割してそれぞれのコンピュータで物体Ａの一部、物体Ｂの一部のレンダリングをする場合（図１３）。この場合、アルファブレンドも分散させて行うほうが効率的である。転送量が全体のレンダリング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。
(2-1)ワークステーションWS1は、物体Ａの下半分のレンダリングを実行し、結果画像RA0を生成するとともに、物体Bの下半分のレンダリングを実行し、結果画像RB0を生成する。そして、各結果画像RA0とRB0をアルファブレンドし、結果画像RABを生成する。
(2-2)一方、ワークステーションWS2は、物体Ａの上半分のレンダリングを実行し、結果画像RA1を生成するとともに、物体Bの上半分のレンダリングを実行し、結果画像RB1を生成する。そして、各結果画像RA１とRB１をアルファブレンドし、結果画像RAB1を生成する。
(2-3)ワークステーションWS2からワークステーションWS1に結果画像RAB1を転送する。このときの転送サイズは512x256で済む。
(2-4)ワークステーションWS1は、各結果画像RAB0とRAB1を結合して画像RABを生成する。
【００９９】
（例３）アルファブレンディングを分散処理しない場合（図１４）。この場合の処理の手順は以下のようになる。
(3-1)ワークステーションWS1は、物体Ａの下半分のレンダリングを実行し、結果画像RA0を生成するとともに、物体Bの下半分のレンダリングを実行し、結果画像RB0を生成する。
(3-2)ワークステーションWS2は、物体Ａの上半分のレンダリングを実行し、結果画像RA 1を生成するとともに、物体Bの上半分のレンダリングを実行し、結果画像RB1を生成する。
(3-3)ワークステーションWS2からワークステーションWS1に各結果画像RA1とRB1を転送する。このときの転送サイズは512x512となる。
(3-4)ワークステーションWS1は、各結果画像RA0とRA1を結合して結果画像RAを生成するとともに、結果画像RB0とRB1を結合して結果画像RBを生成する。
(3-5)さらにワークステーションWS1は、各結果画像RAとRBをアルファブレンドする。
【０１００】
なお、上記３つの例は２つのコンピュータを用いた分散処理を説明したが、３つ以上の複数コンピュータを用いて上記各例と同様の分散処理を行うこともできる。例えば４つのコンピュータが、４分割（例えば上下左右の分割）したデータをそれぞれ外側物体Ａと内側物体Ｂについてレンダリングして８つの結果画像を生成し、これら８つの結果画像RA0,RB0とRA1,RB1とRA2,RB2とRA3,RB3の２つずつを個々にアルファブレンドする。そして、得られたアルファブレンド後の４つの結果画像RU0,RU1,RL0,RL1を２つのコンピュータに半分ずつ集まるように転送し、２つのコンピュータが２つずつの画像（上側左右と下側左右の各画像）RU0,RU1とRL0,RL1を個々に結合して２つの画像RUとRLを生成する。さらに一つのコンピュータに集まるように一方の画像を他方のコンピュータへ転送してその１つのコンピュータが２つの結合画像(上側と下側の各画像)RUとRLを１つの最終画像に結合する。この場合、ボリュームレンダリングとアルファブレンドだけでなく画像結合（画像合成）についても最終処理を除く処理については分散処理が行われる。よって、前記第１の実施形態および上記各例から、ボリュームレンダリングとアルファブレンドと画像結合の各処理は、少なくとも一のコンピュータが行うことになる。この場合、各処理を行う少なくとも一のコンピュータは、各処理（段階）ごとに異なってもよいし同じでもよい。
【０１０１】
例えば図１２〜図１４の各例において、２つのコンピュータ３による分散処理の後、これら２つのコンピュータから他の１つのコンピュータに画像データを転送し、他の１つのコンピュータが２つのコンピュータから転送された各結果画像RA,RB（又はRAB0,RAB1）をアルファブレンドする構成でも構わない。さらにボリュームレンダリングを行うコンピュータと、アルファブレンドを行うコンピュータと、画像結合を行うコンピュータとが、すべて異なる構成でも構わない。
【０１０２】
もちろん画像処理速度上の効率を無視すれば、次の処理手順を採用しても構わない。すなわち１つのワークステーションWS1がレンダリングして得た物体Ａと物体Ｂの結果画像RA,RBのそれぞれを２つずつの画像RA0,RA1とRB0,RB1に分割し、そのうちの２つの画像RA1,RB1を他の１つのワークステーションWS2に転送する。そして２つのワークステーションWS1,WS2が各結果画像RA0,RB0とRA1,RB1をアルファブレンドして結果画像RAB0，RAB1を得ると、ワークステーションWS2は結果画像RAB1をワークステーションWS1に転送し、さらにワークステーションWS1は各結果画像RAB0，RAB1を結合する。
【０１０３】
この第２の実施形態によれば、前記第１の実施形態と同様の効果が得られる他、複数のコンピュータによる分散処理を採用するため、画像処理速度向上を図ることができ、例えば画面に表示される画像のリアルタイム性を確保し易くなる。特に前記例２（図１３）の方法であるとデータ転送量を減らせるので、画像処理速度向上に一層寄与する。
【０１０４】
なお、実施の形態は上記に限定されず、以下の変形例も採用できる。
・４次元画像データでもよい。４次元画像データは３次元画像データを時系列に並べて得られる。図１５に示すように、同一物体の時刻の違う複数のものを１つの画像として描く。例えば心臓４０の鼓動を0.1秒毎に３次元画像をとればそれが鼓動として見えてくる。具体的には各時刻のボリュームレンダリング画像（立体画像）を作り、時刻０（t=0）、時刻１（t=1）と時刻２（t=2）の各画像を、今回の発明を適用してアルファブレンディングする。同図では時刻ｔn〜時刻ｔn+2のように時刻の異なる３つの画像４１ａ，４１ｂ，４１ｃをアルファブレンディングして合成画像４２を得ている。もちろん、画像取得の時間間隔や、合成する画像数は適宜設定できる。例えば時刻の異なる各物体の不透明度を同じにして色を違うものにすれば経時的なずれをみることができる。
【０１０５】
・ 前記実施形態（図１１のフローチャート参照）では、１回目のボリュームレンダリング処理の後、２回目用のオパシティ値を設定して２回目のボリュームレンダリング処理を実行する処理手順を採った。これに対し、全てのボリュームレンダリング処理回数分のオパシティ値を予め先に設定してから、順次ボリュームレンダリングを実行する処理手順を採用することもできる。
【０１０６】
・ 少なくとも一部が重なり合う物体と、重なりの全くない物体とが表示対象として指定されているときは以下の処理方法を採用してもよい。まず少なくとも一部が重なり合う物体についてのみアルファブレンディング処理を適用する。そして、重なりの全くない物体については、少なくとも一部が重なり合う物体の不透明度を「０」に設定したうえで通常のボリュームレンダリング処理を実行する。その後、先のアルファブレンディング画像と、通常のボリュームレンダリング画像とを１つの画像に合成する。
【０１０７】
・ 表示対象とされる物体が３つ以上存在する場合で、視線方向から見てそのうち少なくとも３つが重なり合う場合は、その重なり合う３つ以上の物体の明瞭画像を個々に得るために３つ以上の物体個々にボリュームレンダリング処理する必要はない。例えば視線方向から見て手前又は外側寄りとなる複数の物体と、奥側又は内側寄りとなる複数の物体とに分け、ボリュームレンダリング処理を２回で済ますなど、少なくとも一部重なり合う物体の数より少ない回数のボリュームレンダリング処理で済ませても構わない。
【０１０８】
・ アルファブレンディングのブレンド比率は、一定値であることに限定されない。ブレンド比率は画像内でその値が変化し、画像内の場所によってブレンド比率が異なるような指定値であってもよい。
【０１０９】
・ 物体は、骨や血管などの組織に限定されない。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、装置類の構造材、電気回路の回路を見る画像処理に適用することもできる。
【０１１０】
以下、前記各実施形態及び変形例から把握される技術的思想を記載する。
（１）一つのコンピュータが単独処理で又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分散処理を含む少なくとも一の処理で、３次元以上の画像データを基に少なくともボリュームレンダリング処理を実行して画像を得るボリュームレンダリング画像処理方法であって、少なくとも一のコンピュータが、前記画像データにおいて表示対象とされる複数の物体に対し入力手段により個々の物体が明瞭に描かれる画像を個別に得るべく個別に入力設定された所定のパラメータを基にボリュームレンダリング処理を個別に実行することで前記物体が個々に明瞭に描かれた複数の画像を取得してメモリに記憶する段階と、少なくとも一のコンピュータが、入力手段から入力設定された画像合成用の合成比率を基に前記メモリから読み出した前記複数の画像を１つの画像に合成する画像合成処理を実行する段階とを備えたことを特徴とするボリュームレンダリング画像処理方法。
【０１１１】
（２）３次元以上の画像データを基に少なくともボリュームレンダリング処理を、一つのコンピュータに単独処理で又は複数のコンピュータに単独処理と分散処理とのうち少なくとも分散処理を含む少なくとも一の処理で実行させるプログラムであって、少なくとも一のコンピュータが、前記画像データにおいて表示対象とされる複数の物体に対し入力手段により個々の物体が明瞭に描かれる画像を個別に得るべく個別に入力設定された所定のパラメータを基にボリュームレンダリング処理を個別に実行することで前記物体が個々に明瞭に描かれた複数の画像を取得してメモリに記憶する段階と、少なくとも一のコンピュータが、入力手段から入力設定された画像合成用の合成比率を基に前記メモリから読み出した前記複数の画像を１つの画像に合成する画像合成処理を実行する段階とをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【０１１２】
（３）一つのコンピュータが単独処理で又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分散処理を含む少なくとも一の処理で、３次元以上の画像データを基に少なくともボリュームレンダリング処理を実行して画像を得るボリュームレンダリング画像処理方法であって、少なくとも一のコンピュータが、表示対象とされるとともに視線方向において少なくとも一部が重なり合う物体について個別に不透明度を高くしてボリュームレンダリング処理を実行することで前記視線方向に重なり合う物体の明瞭な画像を個別に取得する段階と、少なくとも一のコンピュータが、前記個別に取得した複数の画像を１つの画像に合成する画像合成処理を実行する段階とを備えたことを特徴とするボリュームレンダリング画像処理方法。
【０１１３】
（４） 請求項１〜３及び前記技術的思想（１），（３）のいずれか一項に記載のボリュームレンダリング画像処理方法において、少なくとも一のコンピュータが、前記画像合成処理で得られた画像合成後の画像を画面に表示する表示処理を実行する段階とを備えたことを特徴とするボリュームレンダリング画像処理方法。
【０１１４】
（５） 請求項４に記載のボリュームレンダリング画像処理方法において、一のコンピュータが、前記アルファブレンディング処理により得られた画像を画面に表示する表示処理を実行する段階とを備えたことを特徴とするボリュームレンダリング画像処理方法。
【０１１５】
（６）請求項５〜８のいずれか一項に記載のボリュームレンダリング画像処理装置において、前記画像合成処理で得られた画像を画面に表示する表示処理を実行する表示処理手段とを備えたことを特徴とするボリュームレンダリング画像処理装置。
【０１１６】
（７）請求項９に記載のボリュームレンダリング画像処理装置において、前記アルファブレンディング処理により得られた画像を画面に表示する表示処理を実行する表示処理手段とを備えたことを特徴とするボリュームレンダリング画像処理装置。
【０１１７】
（８）請求項１３〜１６及び前記技術的思想（３）のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、一のコンピュータが前記画像合成処理で得られた画像を画面に表示する表示処理を実行する段階とをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【０１１８】
（９）請求項１７に記載のプログラムにおいて、一のコンピュータが前記アルファブレンディング処理により得られた画像を画面に表示する表示処理を実行する段階とをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【０１１９】
（１０）請求項１〜１８及び前記技術的思想（１）〜（９）のいずれか一項において、前記物体は、前記画像データにおける画素値で区分されるものである。
（１１）請求項４において、前記第１画像を取得する前記ボリュームレンダリング処理は、前記表示対象とされる複数の物体のすべてについて不透明度を相対的に高く設定したうえで実行されることを特徴とするボリュームレンダリング画像処理方法。この発明によれば、視線方向から見て手前側又は外側にある物体だけでなく表示対象とされるすべての物体の不透明度が相対的に高くされたうえでボリュームレンダリング処理が実行されることで第１画像が取得される。この第１画像には、例えば視線方向から見て奥側又は内側にある物体のうち手前側又は外側にある物体からはみ出た部分も明瞭に描かれる。従って、アルファブレンディング処理された後の画像で、奥側又は内側にある物体のうち手前側又は外側にある物体からはみ出た部分までもが、奥側や内部に隠れた部分と同様に半透明に表示される不都合を回避できる。
【０１２０】
【発明の効果】
以上詳述したように本発明によれば、視線方向に重なる複数の物体(組織等)を共によく見える画像を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施形態における画像表示装置の概略構成図。
【図２】画像表示装置の概略構成を示すブロック図。
【図３】レイキャスティングを説明する模式図。
【図４】（ａ）「平行投影法」、（ｂ）「透視投影法」を示す説明図。
【図５】ボリュームレンダリング処理を説明するブロック図。
【図６】（ａ），（ｂ）はボリュームレンダリング処理を説明する画像図。
【図７】アルファブレンディング処理を説明する画像図。
【図８】（ａ）物体の位置関係図、（ｂ）画像処理の説明図。
【図９】（ａ）物体の位置関係図、（ｂ）画像処理の説明図。
【図１０】（ａ）物体の位置関係図、（ｂ）画像処理の説明図。
【図１１】表示画像処理ルーチンを示すフローチャート。
【図１２】画像処理の分散処理を示すブロック図。
【図１３】画像処理の分散処理を示すブロック図。
【図１４】画像処理の分散処理を示すブロック図。
【図１５】４次元画像データを用いたアルファブレンディング処理を説明する画像図。
【図１６】従来技術におけるレイキャスティングを説明する模式図。
【図１７】従来技術のボリュームレンダリング処理を説明する画像図。
【符号の説明】
１…画像表示装置、２…データベース、３…ボリュームレンダリング画像処理装置、画像取得手段、画像合成手段、表示処理手段、第１設定手段、第２設定手段および検出手段としての計算機（コンピュータ）、４…表示装置、４ａ…画面、５…入力手段としてのキーボード、６…入力手段としてのマウス、７…コンピュータを構成するＣＰＵ、８…メモリ、８ｂ…メモリ部、９…プログラム、３１…第１画像、３２…第２画像、３５〜３７，４２…アルファブレンディング処理後の画像（合成画像）、４１ａ…第１画像、４１ｂ…第２画像、４１ｃ…第３画像、５０…物体、第１物体（第１組織）、外側の物体としての頭蓋骨（骨）、５１…物体、第２物体（第２組織）、内側の物体としての血管、Ａ…物体（外側の物体、手前側の物体），Ｂ…物体（内側の物体、奥側の物体）、αn…不透明度、WS1,WS2…ワークステーション、RA,RB…第１画像としての画像、RAB…アルファブレンディングで１つに合成された画像、RA0,RA1…第１画像としての画像、RB0,RB1…第２画像としての画像、RAB0,RAB1…アルファブレンディングで１つに合成された画像。
Claims (12)
- 一つのコンピュータが単独処理で又は複数のコンピュータが分散処理で、表示対象とされる複数の物体のうち視線方向から見たときに少なくとも一部が重なり合う物体が存在する３次元以上の画像データを基に少なくともボリュームレンダリング処理を実行して画像を得るボリュームレンダリング画像処理方法であって、
少なくとも一のコンピュータが、
前記画像データにおいて表示対象とされる複数の物体のうち視線方向から見たときに少なくとも一部が重なり合う物体に対して、入力手段により入力されたパラメータであって、当該重なり合う複数の物体のいずれかが明瞭に描かれるように、当該重なり合う個々の物体ごとに異なる不透明度のパラメータを割り当てた組合せからなる不透明度パラメータを物体ごとに設定し、前記いずれかの物体に応じた所定の不透明度パラメータに基づき、ボリュームレンダリング処理をそれぞれ個別に実行することで、前記重なり合ういずれかの物体を明瞭に描くとともに、それぞれ物体ごとに異なる色彩を付した画像をそれぞれ取得する段階と、
当該取得された複数の画像をメモリに記憶する段階と、
予め入力手段から入力設定された画像合成用のブレンド比率に基づいて、前記メモリに記憶された前記複数の画像を読み出して、前記物体に応じて付された異なる色彩に基づいて、前記複数の画像を前記ブレンド比率でアルファブレンディング処理することで少なくとも一部が重なり合う物体のうち任意の画像が明瞭に表示されるように１つの画像に合成する画像合成処理を実行する段階とを備えたことを特徴とするボリュームレンダリング画像処理方法。 - 前記複数の物体は前記画像データの画素値で区分されることを特徴とする請求項１に記載のボリュームレンダリング画像処理方法。
- 前記少なくとも一のコンピュータが、前記画像データにおいて表示対象とされる複数の物体のうち視線方向から見たときに少なくとも一部が重なり合う物体が存在するか否かを判断する判断段階を備えることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載のボリュームレンダリング画像処理方法。
- 前記ボリュームレンダリング処理において、
前記複数の物体のうち、視線方向から見て手前側にある物体の不透明度を相対的に高く設定したうえでボリュームレンダリング処理の演算を実行して手前側にある物体が明瞭となる第１画像を取得し、
さらに、前記表示対象とされる複数の物体のうち、視線方向から見て奥側にある物体の不透明度を相対的に高く設定するとともに、それ以外の物体の不透明度を相対的に低く設定したうえでボリュームレンダリング処理の演算を実行して奥側にある物体が明瞭となる第２画像を取得する段階
を備えたことを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載のボリュームレンダリング画像処理方法。 - 入力装置とメモリと表示装置とを有する一つのコンピュータ又は複数のコンピュータを備え、表示対象とされる複数の物体のうち視線方向から見たときに少なくとも一部が重なり合う物体が存在する３次元以上の画像データを基に少なくともボリュームレンダリング処理を実行して画像を得るボリュームレンダリング画像処理装置であって、
前記画像データにおいて表示対象とされる複数の物体のうち視線方向から見たときに少なくとも一部が重なり合う物体に対して、当該重なり合う複数の物体のいずれかが明瞭に描かれるように、当該重なり合う個々の物体ごとに異なる不透明度のパラメータを割り当てた組合せからなる不透明度パラメータを物体ごとに設定するために入力する第１の入力手段と、
前記いずれかの物体に応じた所定の不透明度パラメータに基づき、ボリュームレンダリング処理をそれぞれ個別に実行することで、前記重なり合ういずれかの物体を明瞭に描くとともに、それぞれ物体ごとに異なる色彩を付した画像をそれぞれ取得する手段と、
当該取得された複数の画像をメモリに記憶する手段と、
画像合成用のブレンド比率を予め入力設定する第２の入力手段と、
前記メモリに記憶された前記複数の画像を読み出して、前記物体に応じて付された異なる色彩に基づいて、前記複数の画像を前記ブレンド比率でアルファブレンディング処理することで少なくとも一部が重なり合う物体のうち任意の画像が明瞭に表示されるように１つの画像に合成する画像合成処理を実行する手段とを備えたことを特徴とするボリュームレンダリング画像処理装置。 - 前記複数の物体は前記画像データの画素値で区分されることを特徴とする請求項５に記載のボリュームレンダリング画像処理装置。
- 前記少なくとも一のコンピュータが、前記画像データにおいて表示対象とされる複数の物体のうち視線方向から見たときに少なくとも一部が重なり合う物体が存在するか否かを判断する判断手段を備えることを特徴とする請求項５又請求項６に記載のボリュームレンダリング画像処理装置。
- 前記ボリュームレンダリング処理において、
前記複数の物体のうち、視線方向から見て手前側にある物体の不透明度を相対的に高く設定したうえでボリュームレンダリング処理の演算を実行して手前側にある物体が明瞭となる第１画像を取得し、
さらに、前記表示対象とされる複数の物体のうち、視線方向から見て奥側にある物体の不透明度を相対的に高く設定するとともに、それ以外の物体の不透明度を相対的に低く設定したうえでボリュームレンダリング処理の演算を実行して奥側にある物体が明瞭となる第２画像を取得する手段
を備えたことを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載のボリュームレンダリング画像処理装置。 - 一つのコンピュータに単独処理で又は複数のコンピュータに分散処理で、表示対象とされる複数の物体のうち視線方向から見たときに少なくとも一部が重なり合う物体が存在する３次元以上の画像データを基に少なくともボリュームレンダリング処理を実行させて画像を得るボリュームレンダリング画像処理プログラムであって、
少なくとも一のコンピュータに、
前記画像データにおいて表示対象とされる複数の物体のうち視線方向から見たときに少なくとも一部が重なり合う物体に対して、入力手段により入力されたパラメータであって、当該重なり合う複数の物体のいずれかが明瞭に描かれるように、当該重なり合う個々の物体ごとに異なる不透明度のパラメータを割り当てた組合せからなる不透明度パラメータを物体ごとに設定し、前記いずれかの物体に応じた所定の不透明度パラメータに基づき、ボリュームレンダリング処理をそれぞれ個別に実行することで、前記重なり合ういずれかの物体を明瞭に描くとともに、それぞれ物体ごとに異なる色彩を付した画像をそれぞれ取得する段階と、
当該取得された複数の画像をメモリに記憶する段階と、
予め入力手段から入力設定された画像合成用のブレンド比率に基づいて、 前記メモリに記憶された前記複数の画像を読み出して、前記物体に応じて付された異なる色彩に基づいて、前記複数の画像を前記ブレンド比率でアルファブレンディング処理することで少なくとも一部が重なり合う物体のうち任意の画像が明瞭に表示されるように１つの画像に合成する画像合成処理を実行する段階とを実行させることを特徴とするボリュームレンダリング画像処理プログラム。 - 前記複数の物体は前記画像データの画素値で区分させることを特徴とする請求項９に記載のボリュームレンダリング画像処理プログラム。
- 前記少なくとも一のコンピュータに、前記画像データにおいて表示対象とされる複数の物体のうち視線方向から見たときに少なくとも一部が重なり合う物体が存在するか否かを判断する判断段階を実行させることを特徴とする請求項９又は請求項１０に記載のボリュームレンダリング画像処理プログラム。
- 前記ボリュームレンダリング処理において、
前記複数の物体のうち、視線方向から見て手前側にある物体の不透明度を相対的に高く設定したうえでボリュームレンダリング処理の演算を実行して手前側にある物体が明瞭となる第１画像を取得し、
さらに、前記表示対象とされる複数の物体のうち、視線方向から見て奥側にある物体の不透明度を相対的に高く設定するとともに、それ以外の物体の不透明度を相対的に低く設定したうえでボリュームレンダリング処理の演算を実行して奥側にある物体が明瞭となる第２画像を取得する段階
を実行させることを特徴とする請求項９乃至請求項１１いずれか一項に記載のボリュームレンダリング画像処理プログラム。
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