JP5554028B2 - Medical image processing apparatus, a medical image processing program, and the x-ray ct device - Google Patents

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JP5554028B2 JP2009175877A JP2009175877A JP5554028B2 JP 5554028 B2 JP5554028 B2 JP 5554028B2 JP 2009175877 A JP2009175877 A JP 2009175877A JP 2009175877 A JP2009175877 A JP 2009175877A JP 5554028 B2 JP5554028 B2 JP 5554028B2
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達郎 前田
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東芝メディカルシステムズ株式会社
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この発明は、X線CT装置やMRI装置などの医用画像診断装置によって得られた画像データに基づいて、管状組織の内部を表す画像データを生成する医用画像処理装置、及び医用画像処理プログラムに関する。 This invention is based on the image data obtained by the medical image diagnostic apparatus such as X-ray CT apparatus or an MRI apparatus, a medical image processing apparatus for generating image data representing an interior of the tubular tissue, and to a medical image processing program. また、この発明は、被検体にX線を曝射して得られたX線投影データに基づいて、管状組織の内部を表す画像データを生成するX線CT装置に関する。 Further, the present invention is based on the X-ray projection data obtained by irradiation with X-rays to a subject, an X-ray CT apparatus for generating image data representing an interior of the tubular tissue.

X線CT装置などの医用画像取得装置によって取得された画像データに基づいて、いわゆる仮想内視鏡表示(virtual endoscopy;VE)を行うことで、血管、腸、気管支などの管状組織の内部を観察することが行われている。 Based on the acquired image data by the medical image acquisition device such as X-ray CT apparatus, a so-called virtual endoscopic display; by performing the (virtual endoscopy VE), blood vessels, intestine, inside of the tubular tissue, such as bronchial observation it has been done for. 仮想内視鏡表示によると、観察者の視点を管状組織の内部で自由に移動させて管状組織の内部を表示することができ、更に、任意位置における形態情報から腫瘍などの状態を確認して診断を行うことができる。 According to virtual endoscopic display, freely moving the observer's viewpoint within the tubular tissue can be displayed inside the tubular tissue, further, to check the status of such a tumor from the form information at an arbitrary position it is possible to make a diagnosis. 従来、仮想内視鏡表示を実行する場合、管状組織の内部を観察しながら視点を動かし、腫瘍などの領域を探す作業を行っていた。 Conventionally, when performing a display virtual endoscopy, moving the view point while observing the interior of the tubular tissue, it was working to find an area, such as a tumor.

また、X線CT装置を用いて、被検体の体位を撮影によって変えて、被検体の体位を各体位にした状態で大腸を撮影することで、各体位における大腸を3次元的に表わすボリュームデータを取得し、各体位におけるボリュームデータにおいて視点位置を一致させて仮想内視鏡表示を実行する試みがなされている(例えば特許文献1)。 Further, by using the X-ray CT apparatus, by changing the shooting position of the subject, by taking the large intestine in a state in which the body position of the subject in each Positions, volume data representing the colon in each Positions three-dimensionally acquires, attempt to execute endoscopic display virtual match the viewpoint position in the volume data at each positions have been made (for example, Patent Document 1). このように被検体の体位を変えて撮影することで、大腸に残渣物が残っている場合に、その残渣物を避けて大腸を表す画像データを取得することが可能となる。 By thus to change the shooting position of the subject, when there remains residual material in the colon, it is possible to acquire the image data representing the colon while avoiding the residue. 例えば、被検体を仰向けにした状態で撮影することで取得された大腸を表すボリュームデータと、被検体をうつ伏せにした状態で撮影することで取得された大腸を表すボリュームデータとにおいて、視点位置を合わせて仮想内視鏡表示を実行していた。 For example, the volume data representing are colon acquired by photographing while supine a subject, in a volume data representing are colon acquired by shooting while prone the subject, the viewpoint position It was running display virtual endoscopy together.

上記特許文献1に記載されている視点位置を一致させる方法について、図5を参照して説明する。 How to match the viewpoint position are described in Patent Document 1 will be described with reference to FIG. 図5は、従来技術において、被検体の体位を変えて撮影を行うことで取得された大腸領域を表す画像を模式的に示す図である。 5, in the prior art, is a diagram schematically showing an image representing the large intestine region obtained by performing the shooting by changing the body position of the subject.

(1)まず、X線CT装置を用いて、被検体の体位を撮影ごとに変えて、被検体の体位を各体位にした状態で大腸を撮影することで、各体位における大腸を表わすボリュームデータを取得する。 (1) First, using the X-ray CT apparatus, instead by shooting the body position of the subject, by taking the large intestine in a state in which the body position of the subject in each Positions, volume data representing the colon in each Positions to get. 図5に示す例では、被検体を仰向けにした状態(Supine)で撮影することで、仰向け状態における大腸を表すボリュームデータ800を取得し、被検体をうつ伏せにした状態(Prone)で撮影することで、うつ伏せ状態における大腸を表すボリュームデータ900を取得する。 In the example shown in FIG. 5, by photographing while supine a subject (Supine), acquires volume data 800 representing the large intestine in a supine condition, to shoot while prone a subject (Prone) in, and acquires the volume data 900 representing the colon in prone state.

(2)次に、仰向け状態で取得されたボリュームデータ800に基づいて、3次元的な芯線810を抽出する。 (2) Next, based on the volume data 800 acquired in the supine state, it extracts the three-dimensional core 810. 同様に、うつ伏せ状態で取得されたボリュームデータ900に基づいて、3次元的な芯線910を抽出する。 Similarly, based on the volume data 900 acquired in prone state, it extracts the three-dimensional core 910. 1例として、大腸の中心を通る中心線を芯線として抽出する。 As an example, to extract a center line passing through the center of the large intestine as a core.

(3)次に、各体位における芯線の始点を設定し、芯線に沿って始点からの距離を求める。 (3) Next, to set the starting point of the core wire in each Positions, obtains the distance from the start point along the core line. 例えば、大腸における肛門の位置を始点として、芯線に沿って肛門(始点)からの距離を求める。 For example, as the starting point the position of the anus in the large intestine, obtains the distance from the anus (the starting point) along the core line. 図5に示す例の場合、芯線810の端部の特徴点820を肛門の位置として、特徴点820を始点に設定する。 In the example shown in FIG. 5, to set the feature point 820 of the end portion of the core wire 810 as the position of the anus, the feature point 820 to the starting point. そして、芯線810に沿って始点(特徴点820)からの距離L を求める。 Then, along the core line 810 determine the distance L 1 from the starting point (feature point 820). さらに、3次元の直交座標系(x、y、z)を定義し、距離L と芯線810のx軸上の座標位置xとの関係を曲線で表すグラフ(L −x)、距離L と芯線810のy軸上の座標位置yとの関係を曲線で表すグラフ(L −y)、及び、距離L と芯線810のz軸上の座標位置zとの関係を曲線で表すグラフ(L −z)を求める。 Furthermore, 3-dimensional orthogonal coordinate system (x, y, z) defining a graph showing the relationship between the distance L 1 and the coordinate position x on the x-axis of the core wire 810 in a curve (L 1 -x), the distance L represents a graph showing the relationship between the coordinate position y on the y-axis of 1 and the core wire 810 in a curve (L 1 -y), and, in the distance L 1 and the core wire 810 the relationship between the coordinate position z on the z-axis with a curve Request graph (L 1 -z). 同様に、芯線910の端部の特徴点920を肛門の位置として、特徴点920を始点に設定する。 Similarly, to set the feature point 920 of the end portion of the core wire 910 as the position of the anus, the feature point 920 to the starting point. そして、芯線910に沿って始点(特徴点920)からの距離L を求める。 Then, along the core line 910 determine the distance L 2 from the start point (feature point 920). さらに、距離L と芯線910のx軸上の座標位置xとの関係を曲線で表すグラフ(L −x)、距離L と芯線910のy軸上の座標位置yとの関係を曲線で表すグラフ(L −y)、及び、距離L と芯線910のz軸上の座標位置zとの関係を曲線で表すグラフ(L −z)を求める。 Further, a graph representing the relationship between the distance L 2 and the coordinate position x on the x-axis of the core wire 910 in a curve (L 2 -x), the distance L 2 and the core wire 910 the relationship between the coordinate position y on the y axis curve graph represented by (L 2 -y), and obtains a graph (L 2 -z) representing the relationship between the distance L 2 and the coordinate position z on the z-axis of the core wire 910 in a curve.

(4)次に、(3)で求められた各グラフにおいて、各座標位置x、y、zがピークを形成する距離を求める。 (4) In each graph obtained in (3), determine the distance to each coordinate position x, y, z forms a peak. 具体的には、グラフ(L −x)を対象にして、座標位置xを距離L で微分することで、座標位置xがピークを形成する距離L 1xを求める。 More specifically, the graph (L 1 -x) to the subject, by differentiating the coordinate position x at a distance L 1, obtains the distance L 1x the coordinate position x to form a peak. 同様に、グラフ(L −y)を対象にして、座標位置yを距離L で微分することで、座標位置yがピークを形成する距離L 1yを求める。 Similarly, graph (L 1 -y) to the subject, by differentiating the coordinate position y at a distance L 1, obtains the distance L 1y the coordinate position y forms a peak. 同様に、グラフ(L −z)を対象にして、座標位置zを距離L で微分することで、座標位置zがピークを形成する距離L 1zを求める。 Similarly, graph (L 1 -z) to the subject, by differentiating the coordinate position z at a distance L 1, obtains the distance L 1z the coordinate position z to form a peak. また、グラフ(L −x)を対象にして、座標位置xを距離L で微分することで、座標位置xがピークを形成する距離L 2xを求める。 Further, to chart the (L 2 -x) to the subject, by differentiating the coordinate position x at a distance L 2, obtains a distance L 2x the coordinate position x to form a peak. 同様に、グラフ(L −y)を対象にして、座標位置yを距離L で微分することで、座標位置yがピークを形成する距離L 2yを求める。 Similarly, to chart the (L 2 -y) to the subject, by differentiating the coordinate position y at a distance L 2, obtains a distance L 2y the coordinate position y forms a peak. 同様に、グラフ(L −z)を対象にして、座標位置zを距離L で微分することで、座標位置zがピークを形成する距離L 2zを求める。 Similarly, to chart the (L 2 -z) to the subject, by differentiating the coordinate position z at a distance L 2, obtains a distance L 2z the coordinate position z to form a peak.

そして、座標位置xがピークを形成する距離L 1xと、座標位置yがピークを形成する距離L 1yと、座標位置zがピークを形成する距離L 1zとが一致する芯線810上の点を、芯線810における特徴点(大腸の形状が変化している点)として定義する。 Then, the distance L 1x the coordinate position x to form a peak, and the distance L 1y the coordinate position y forms a peak, a point on the core line 810 that coordinates z matches the distance L 1z to form a peak, It is defined as a feature point (the point where the shape of the large intestine is changing) in the core wire 810. この方法によって、芯線810上の特徴点821〜824を、大腸の形状が変化している点として定義する。 This method defines the feature point 821 to 824 on the core 810, as the point where the shape of the large intestine is changing. 同様に、座標位置xがピークを形成する距離L 2xと、座標位置yがピークを形成する距離L 2yと、座標位置zがピークを形成する距離L 2zとが一致する芯線910上の点を、芯線910における特徴点(大腸の形状が変化している点)として定義する。 Similarly, the distance L 2x the coordinate position x to form a peak, and the distance L 2y the coordinate position y forms a peak, a point on the core line 910 that coordinates z matches the distance L 2z to form a peak It is defined as a feature point in the core 910 (that is the shape of the large intestine is changing). これにより、芯線910上の特徴点921〜924を、大腸の形状が変化している点として定義する。 Thus, defining the feature points 921 to 924 on the core 910, as the point where the shape of the large intestine is changing. また、芯線810において、始点として設定された特徴点820とは反対側の端部の点を終点(特徴点825)として定義する。 Further, in the core wire 810, and the feature point 820 which is set as the starting point to define a point in the opposite end as the end point (feature point 825). 同様に、芯線910において、始点として設定された特徴点920とは反対側の端部の点を終点(特徴点925)として定義する。 Similarly, in the core wire 910, and the feature point 920 which is set as the starting point to define a point in the opposite end as the end point (feature point 925).

(5)次に、仰向け状態で取得されたボリュームデータ800における特徴点820〜825と、うつ伏せ状態で取得されたボリュームデータ900における特徴点920〜925とを対応付ける。 (5) Next, correspondence between feature points 820-825 in the volume data 800 acquired in the supine state, the feature point 920-925 in the volume data 900 acquired in prone state. 例えば、始点として設定された特徴点820及び特徴点920は同じ位置にある特徴点であるとして、特徴点820と特徴点920とを対応付ける。 For example, feature points 820 and characteristic points 920 is set as the starting point as a feature point in the same position, associating the feature point 820 and the feature point 920. また、芯線810に沿って特徴点820の次の特徴点821と、芯線910に沿って次の特徴点921とは、同じ位置にある特徴点であるとして、特徴点821と特徴点921とを対応付ける。 Moreover, the next characteristic point 821 of the feature point 820 along the core line 810, the next feature point 921 along the core line 910, as a characteristic point in the same position, the feature point 821 and the feature point 921 associates. 同様に、特徴点822と特徴点922とを対応付け、特徴点823と特徴点923とを対応付け、特徴点824と特徴点924とを対応付け、特徴点825と特徴点925とを対応付ける。 Similarly, it associates the feature point 822 and the feature point 922, associates the feature point 823 and the feature point 923, associates the feature point 824 and the feature point 924, associates the feature point 825 and the feature point 925. このようにして、大腸の形状が変化している点(特徴点)の位置を、仰向け状態で取得されたボリュームデータ800と、うつ伏せ状態で取得されたボリュームデータ900とで対応付ける。 Thus, associated with that form of the large intestine is changing the position of the (feature point), and the volume data 800 acquired in supine state, the volume data 900 acquired in prone state.

そして、仰向け状態で取得されたボリュームデータ800と、うつ伏せ状態で取得されたボリュームデータ900とにおいて、視点位置を合わせて仮想内視鏡表示を行う。 Then, the volume data 800 acquired in the supine state, in volume data 900 Metropolitan acquired in a prone position, a virtual endoscopic displayed together viewpoint position. 例えば、ボリュームデータ800において、芯線810に沿って特徴点821から特徴点822まで視点を移動させながら、特徴点821と特徴点822との間の各位置における大腸の内部を仮想内視鏡表示する。 For example, in the volume data 800, while moving the viewpoint from the feature point 821 along the core line 810 until the feature point 822, and displays the virtual endoscopic internal colon at each position between the characteristic point 821 and the feature point 822 . 一方、ボリュームデータ900においても、芯線910に沿って、特徴点821に対応する特徴点921から、特徴点822に対応する特徴点922に向かって視点を移動させながら、特徴点921と特徴点922との間の各位置における大腸の内部を仮想内視鏡表示する。 On the other hand, in the volume data 900, along the core line 910, from the feature point 921 corresponding to the feature point 821, while moving the viewpoint toward the feature point 922 corresponding to the feature point 822, feature point 921 and the feature point 922 displaying virtual endoscopy inside of the large intestine at each position between the. このようにして、仰向け状態で取得されたボリュームデータ800と、うつ伏せ状態で取得されたボリュームデータ900とにおいて、視点位置を合わせて仮想内視鏡表示を行う。 In this way, it performs a volume data 800 acquired in the supine state, in volume data 900 Metropolitan acquired in prone state, the virtual endoscopic display together viewpoint position.

米国特許第7224827号明細書 US Pat. No. 7224827

しかしながら、上記特許文献1に記載の方法によると、仰向け状態における大腸の長さと、うつ伏せ状態における大腸の長さとで差がある場合に、その差分に相当する領域については、視点位置を合わせて仮想内視鏡表示することが困難である。 However, according to the method described in Patent Document 1, the length of the large intestine in a supine state, if there is a difference in the length of large intestine in a prone state, the area corresponding to the difference, move the viewpoint position Virtual it is difficult to display the endoscope. 例えば、ボリュームデータ800においては、特徴点821と特徴点822との間の距離が60cmであり、ボリュームデータ900においては、特徴点921と特徴点922との間の距離が65cmであった場合について説明する。 For example, in the volume data 800, the distance is 60cm between the feature points 821 and the feature point 822 in the volume data 900, for the case the distance between the feature points 921 and the feature point 922 was 65cm explain. すなわち、ボリュームデータ900に表わされている大腸の方が、ボリュームデータ800に表わされている大腸よりも、対応する区間(特徴点821(921)〜特徴点822(922))において5cm長い場合について説明する。 In other words, towards the large intestine represented in the volume data 900, than colon represented in the volume data 800, corresponding sections (feature point 821 (921) ~ feature point 822 (922)) 5 cm long in case will be described. この場合、ボリュームデータ800については、特徴点821(0cm地点)から特徴点822(60cm地点)まで芯線810に沿って視点を移動させながら、特徴点821(0cm地点)と特徴点822(60cm地点)との間の各座標位置における大腸の内部を仮想内視鏡表示する。 In this case, the volume data 800, while along the core line 810 until the feature point 822 (60cm point) by moving the view point from the feature point 821 (0 cm point), the feature point 821 (0 cm point) feature point 822 (60cm point ) and displaying virtual endoscopy inside of the large intestine at each coordinate position between. すなわち、0cmから60cmまでの領域を対象にして仮想内視鏡表示を行う。 That is, the virtual endoscopic display in the target area to 60cm from 0 cm.

一方、ボリュームデータ900については、特徴点921(0cm地点)から特徴点922(65cm地点)に向かって芯線910に沿って視点を移動させながら、特徴点921(0cm地点)と特徴点922(65cm地点)との間の各座標位置における大腸の内部を仮想内視鏡を行う。 On the other hand, the volume data 900, while moving the viewpoint along the core wire 910 toward the feature point 922 (65cm point) from the feature point 921 (0 cm point), the feature point 921 (0 cm point) feature point 922 (65cm performing virtual endoscopy inside of the large intestine at each coordinate position between the point). この場合において、仰向け状態で取得されたボリュームデータ800と、うつ伏せ状態で取得されたボリュームデータ900とにおいて、視点位置を合わせて0cm地点から60cm地点まで仮想内視鏡表示を行おうとすると、ボリュームデータ900については、60cmの地点(仮想点930)までしか、仮想内視鏡表示を行わないことになる。 In this case, the volume data 800 acquired in supine condition, prone in volume data 900 Metropolitan acquisition state, and if you try to virtual endoscopic displayed together viewpoint position from 0cm point to 60cm point, volume data for 900, only to 60cm point (virtual point 930), it will not perform the virtual endoscopy view. つまり、ボリュームデータ800については、特徴点821(0cm地点)から特徴点822(60cm地点)までの区間すべてを対象にして仮想内視鏡表示が行われるが、ボリュームデータ900については、その区間に対応するのは、特徴点921(0cm地点)から仮想点930(60cm地点)までの区間であるため、特徴点921(0cm地点)から仮想点930(60cm地点)までの区間についてのみ仮想内視鏡表示を行うことになる。 That is, for the volume data 800, although section virtual endoscopic directed to display all up feature point 822 (60cm point) is carried out from the feature point 821 (0 cm point), the volume data 900, to the interval corresponding to are the section from the feature point 921 (0 cm point) to the virtual point 930 (60cm point), virtual endoscopy only segment between the virtual point 930 (60cm point) from the feature point 921 (0 cm point) It will be performed in the mirror display.

従って、仰向け状態で取得されたボリュームデータ800と、うつ伏せ状態で取得されたボリュームデータ900とで、視点位置を合わせて仮想内視鏡表示を行う場合、うつ伏せ状態で取得されたボリュームデータ900については、60cmから65cmまでの領域において、仰向け状態で取得されたボリュームデータ800に対応させて仮想内視鏡表示が行われないことになる。 Accordingly, the volume data 800 acquired in supine state in the volume data 900 acquired in a prone position, when performing a virtual endoscopy displayed together viewpoint position, the volume data 900 acquired in prone state in the region of from 60cm to 65cm, so that the endoscope displayed virtual is not performed in correspondence with the volume data 800 acquired in the supine state. その結果、従来技術に係る方法では、仰向け状態で取得されたボリュームデータ800に対応させて、うつ伏せ状態で取得されたボリュームデータ900において表示されない領域が発生することになる。 As a result, in the method according to the prior art, corresponding to the volume data 800 acquired in the supine state, area that is not displayed in the volume data 900 acquired in prone state will occur. そのことにより、被検体の体位を各体位にした状態で大腸を撮影して、各体位で取得されたボリュームデータにおいて視点位置を合わせて仮想内視鏡表示を行う場合に、いずれかのボリュームデータにおいて観察されない領域が発生するおそれがあった。 By that, when in a state of being in the posture of the body position of the subject by imaging the colon, performing virtual endoscopy displayed together viewpoint position in the volume data obtained by the posture, either volume data region which is not observed in the may occur. つまり、大腸を仮想内視鏡表示で観察する場合に、その観察において見落としが発生するおそれがあった。 That is, when observing the large intestine in virtual endoscopic display, there is a possibility that oversight occurs in the observation.

この発明は上記の問題を解決するものであり、被検体の体位を撮影ごとに変えて同じ撮影対象を撮影することで取得された各体位における画像データについて、視点位置を合わせて仮想内視鏡表示を行う場合に、各体位における画像データにおいて、観察されない領域の発生を抑制することが可能な医用画像処理装置、医用画像処理プログラム、及びX線CT装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made to solve the above problems, the image data in each Positions obtained by photographing the same imaging target instead by shooting the body position of the subject, a virtual endoscopic combined viewpoint position in case of displaying the image data in each Positions, we observed no area medical image processing apparatus capable of suppressing the occurrence of, and an object thereof is to provide a medical image processing program, and an X-ray CT apparatus.

請求項1に記載の発明は、管状組織がそれぞれ異なる状態で表わされた第1ボリュームデータと第2ボリュームデータとを受けて、前記第1ボリュームデータから前記管状組織の第1芯線を抽出し、前記第2ボリュームデータから前記管状組織の第2芯線を抽出する芯線抽出手段と、前記第1芯線が表す前記管状組織の形状に基づいて前記管状組織の第1の特徴点を特定し、前記第2芯線が表す前記管状組織の形状に基づいて前記管状組織の第2の特徴点を特定する特定手段と、前記第1芯線上に設定された始点から前記第1の特徴点までの距離と、前記第2芯線上に設定された始点から前記第2の特徴点までの距離との差が、予め設定された所定距離以内に含まれる前記第1の特徴点と前記第2の特徴点とを対応付ける対応付け手段と、隣 The invention of claim 1 receives the first volume data and the second volume data tubular tissue represented by a different state respectively, to extract the first core line of the tubular tissue from the first volume data the core wire extraction means from the second volume data to extract the second core of the tubular tissue, and identifying a first characteristic point of the tubular tissue based on the shape of the tubular tissue represented by the first core, wherein specifying means for specifying a second characteristic point of the tubular tissue based on the shape of the tubular tissue represented by the second core, and the distance from the set start point on said first core to the first characteristic point , the difference between the distance from the set start point on said second wire to said second characteristic point, and the second feature points and the first feature points included within a predetermined distance set in advance and associating means that associates, next to 合う前記第1の特徴点間の距離を規格化し、隣り合う前記第2の特徴点間の距離を規格化し、前記規格化された隣り合う前記第1の特徴点の間の第1区間と、前記第1の特徴点と対応付けられた隣り合う前記第2の特徴点の間の第2区間とにおいて、前記規格化された距離が同じ位置にそれぞれ視点を設定し、前記第1ボリュームデータと前記第2ボリュームデータとに対してボリュームレンダリングを施すことで、前記第1ボリュームデータに基づく前記管状組織の内部を表す第1の3次元画像データと前記第2ボリュームデータに基づく前記管状組織の内部を表す第2の3次元画像データとを生成する画像生成手段と、前記第1の3次元画像データに基づく第1の3次元画像と、前記第2の3次元画像データに基づく第2の3次元画像 And said distance between the first feature point normalized, normalizing the distance between the adjacent second feature points, the first section between the first feature points adjacent to the normalized fit, in a second section between the first and the second feature points adjacent associated feature points, the distance said standardized sets each viewpoint at the same position, said first volume data by performing volume rendering with respect to said second volume data, the interior of the tubular tissue with the first three-dimensional image data representing an interior of the tubular tissue based on the first volume data based on the second volume data image generating means for generating a second three-dimensional image data representing a a first 3-dimensional image based on the first three-dimensional image data, a second 3 based on the second three-dimensional image data dimensional image を並べて表示手段に表示させる表示制御手段と、 を有し、前記特定手段は、前記第1芯線上に始点を設定し、前記第1芯線上の位置と前記第1芯線に沿った前記始点からの距離との関係を第1曲線で表した第1グラフと、前記第2芯線上に始点を設定し、前記第2芯線上の位置と前記第2芯線に沿った前記始点からの距離との関係を第2曲線で表した第2グラフとを求めるグラフ作成手段と、前記第1曲線の傾きに基づいて前記第1曲線の特徴点を前記第1の特徴点として特定し、前記第2曲線の傾きに基づいて前記第2曲線の特徴点を前記第2の特徴点として特定する特徴点特定手段と、からなり、前記特徴点特定手段は、前記第1曲線を前記第1芯線における距離によって2次微分することで得られた2次微分値が、予め設定された第1 A display control unit for displaying on the display unit side by side, the specifying unit from the first to set the starting point on the core wire, the start point along the first wire and a position on the first core wire a first graph the relationship between the distance, expressed in the first curve, the second to set the starting point on the core, and the distance from the start point along the position and the second core on the second core wire a graph generator for second seek and graph showing the relationship between the second curve, the feature point of the first curve identified as the first feature point based on the inclination of the first curve, the second curve a feature point specifying means for specifying as a feature point slope characteristic points of the second curve and the second based on the consist, the feature point specifying means, the distance the first curve in the first core wire secondary differential values obtained by second-order differentiation, a preset first 閾値以下となる前記第1芯線上の位置を前記第1の特徴点として特定し、前記第2曲線を前記第2芯線における距離によって2次微分することで得られた2次微分値が、前記第1閾値以下となる前記第2芯線上の位置を前記第2の特徴点として特定することを特徴とする医用画像処理装置である。 To locate on the first core to be a threshold value or less as the first feature point, the second derivative obtained by second-order differential by the distance to the second curve in the second core wire, the a medical image processing apparatus characterized by specifying the position on the second core to be less than the first threshold value as said second feature point.
また、請求項に記載の発明は、コンピュータに、管状組織がそれぞれ異なる状態で表わされた第1ボリュームデータと第2ボリュームデータとを受けて、前記第1ボリュームデータから前記管状組織の第1芯線を抽出し、前記第2ボリュームデータから前記管状組織の第2芯線を抽出する芯線抽出機能と、前記第1芯線が表す前記管状組織の形状に基づいて前記管状組織の第1の特徴点を特定し、前記第2芯線が表す前記管状組織の形状に基づいて前記管状組織の第2の特徴点を特定する特定機能と、前記第1芯線上に設定された始点から前記第1の特徴点までの距離と、前記第2芯線上に設定された始点から前記第2の特徴点までの距離との差が、予め設定された所定距離以内に含まれる前記第1の特徴点と前記第2の特徴点とを対応付 The invention according to claim 3, the computer receives the first volume data and the second volume data tubular tissue represented by a different state, respectively, first from the first volume data of the tubular tissue extracting 1 core, and the core wire extracting function from the second volume data to extract the second core of the tubular tissue, the first feature point of the tubular tissue based on the shape of the tubular tissue represented by the first core wire identify the the specific function of specifying a second characteristic point of the tubular tissue based on the shape of the tubular tissue second core is expressed, the first feature from the set start point on said first core wherein the distance to the point, the difference between the distance from the set start point on said second wire to said second characteristic point, preset to the first feature points included within a predetermined distance a with corresponding and two of the feature points る対応付け機能と、隣り合う前記第1の特徴点間の距離を規格化し、隣り合う前記第2の特徴点間の距離を規格化し、前記規格化された隣り合う前記第1の特徴点の間の第1区間と、前記第1の特徴点と対応付けられた隣り合う前記第2の特徴点の間の第2区間とにおいて、前記規格化された距離が同じ位置にそれぞれ視点を設定し、前記第1ボリュームデータと前記第2ボリュームデータとに対してボリュームレンダリングを施すことで、前記第1ボリュームデータに基づく前記管状組織の内部を表す第1の3次元画像データと前記第2ボリュームデータに基づく前記管状組織の内部を表す第2の3次元画像データとを生成する画像生成機能と、前記第1の3次元画像データに基づく第1の3次元画像と、前記第2の3次元画像データに That the association function, normalizing the distance between the adjacent first feature points, and normalizing the distance between the adjacent second feature points, the normalized the adjacent first feature points a first section between, in a second section between said first of said adjacent associated feature points second feature points, the distance that the standardized sets each viewpoint at the same position , by performing volume rendering said first volume data to said second volume data, the first three-dimensional image data and the second volume data representing an interior of the tubular tissue based on the first volume data said tubular and an image generating function of generating a second three-dimensional image data representing the interior of the tissue, the first three-dimensional image based on the first three-dimensional image data, the second three-dimensional image based on to data づく第2の3次元画像とを並べて表示手段に表示させる表示制御機能と、を実行させるものであって、前記特定機能は、前記第1芯線上に始点を設定し、前記第1芯線上の位置と前記第1芯線に沿った前記始点からの距離との関係を第1曲線で表した第1グラフと、前記第2芯線上に始点を設定し、前記第2芯線上の位置と前記第2芯線に沿った前記始点からの距離との関係を第2曲線で表した第2グラフとを求めるグラフ作成機能と、前記第1曲線の傾きに基づいて前記第1曲線の特徴点を前記第1の特徴点として特定し、前記第2曲線の傾きに基づいて前記第2曲線の特徴点を前記第2の特徴点として特定する特徴点特定機能と、を有し、前記特徴点特定機能は、前記第1曲線を前記第1芯線における距離によって2次微分することで得 Brute a display control function of displaying on the display unit side by side and the second three-dimensional image, there is to be executed, wherein the specific function, set the start point on the first core, on the first core wire wherein a first graph showing the relationship between the distance from the start point along the position and the first wire in the first curve, to set the starting point on the second core, and a position on the second core first a graphing function of finding a second graph the relationship between the distance from the start point along two core represented in the second curve, the characteristic points of the first curve on the basis of the slope of the first curve a identified as a feature point 1, anda specific function feature points to identify the feature points as the second feature point of the second curve and the second curve based on the inclination of the feature point specifying function , obtained by second-order differentiating the first curve by a distance in the first core wire られた2次微分値が、予め設定された第1閾値以下となる前記第1芯線上の位置を前記第1の特徴点として特定し、前記第2曲線を前記第2芯線における距離によって2次微分することで得られた2次微分値が、前記第1閾値以下となる前記第2芯線上の位置を前記第2の特徴点として特定すること、を特徴とする医用画像処理プログラムである。 Was second-order differential value, it identifies the predetermined position on the first core wire comprising a first threshold value or lower, as the first feature point, the secondary of the second curve by the distance in the second core secondary differential values obtained by differentiating is possible to specify a position on the second core to be less than the first threshold value as the second characteristic point, a medical image processing program characterized.
また、請求項に記載の発明は、管状組織を有する被検体の体位を第1体位にした状態で前記被検体を撮影することで、前記第1体位における前記被検体を表す第1ボリュームデータを取得し、前記被検体の体位を前記第1体位とは異なる第2体位にした状態で前記被検体を撮影することで、前記第2体位における前記被検体を表す第2ボリュームデータを取得する画像取得手段と、前記第1ボリュームデータから前記管状組織の第1芯線を抽出し、前記第2ボリュームデータから前記管状組織の第2芯線を抽出する芯線抽出手段と、前記第1芯線が表す前記管状組織の形状に基づいて前記管状組織の第1の特徴点を特定し、前記第2芯線が表す前記管状組織の形状に基づいて前記管状組織の第2の特徴点を特定する特定手段と、前記第1芯 The invention described in Claim 4, the body position of the subject having a tubular tissue by photographing the subject in a state where the first posture, a first volume data representing the subject in the first Positions acquires, said by photographing the subject in a state of being different from the second posture to the first posture the body position of the subject, to obtain the second volume data representing the subject in the second Positions an image acquisition means, wherein the first volume data and extracting a first core line of the tubular tissue, and the second core line extraction means from the volume data to extract the second core line of the tubular tissue, the representative said first wire based on the shape of the tubular tissue to identify the first feature point of the tubular tissue, and identifying means for identifying a second characteristic point of the tubular tissue based on the shape of the tubular tissue represented by the second core, said first core 上に設定された始点から前記第1の特徴点までの距離と、前記第2芯線上に設定された始点から前記第2の特徴点までの距離との差が、予め設定された所定距離以内に含まれる前記第1の特徴点と前記第2の特徴点とを対応付ける対応付け手段と、隣り合う前記第1の特徴点間の距離を規格化し、隣り合う前記第2の特徴点間の距離を規格化し、前記規格化された隣り合う前記第1の特徴点の間の第1区間と、前記第1の特徴点と対応付けられた隣り合う前記第2の特徴点の間の第2区間とにおいて、前記規格化された距離が同じ位置にそれぞれ視点を設定し、前記第1ボリュームデータと前記第2ボリュームデータとに対してボリュームレンダリングを施すことで、前記第1ボリュームデータに基づく前記管状組織の内部を表す第1の3 The distance from the set start point to the top to the first characteristic point, the difference between the distance from the set start point on said second wire to said second characteristic point within a predetermined distance set in advance wherein the correlating means for first associating feature points and the second feature points, the distance between the adjacent first feature points is normalized, the distance between the adjacent second feature points included in the the normalized first section and a second section between said second characteristic point adjacent associated with said first characteristic point between the first feature point adjacent said normalized It said tubular at a distance of said standardized sets each viewpoint at the same position, by performing volume rendering said first volume data to said second volume data, based on the first volume data and first 3 showing the internal tissue 元画像データと前記第2ボリュームデータに基づく前記管状組織の内部を表す第2の3次元画像データとを生成する画像生成手段と、前記第1の3次元画像データに基づく第1の3次元画像と、前記第2の3次元画像データに基づく第2の3次元画像とを並べて表示手段に表示させる表示制御手段と、 を有し、前記特定手段は、前記第1芯線上に始点を設定し、前記第1芯線上の位置と前記第1芯線に沿った前記始点からの距離との関係を第1曲線で表した第1グラフと、前記第2芯線上に始点を設定し、前記第2芯線上の位置と前記第2芯線に沿った前記始点からの距離との関係を第2曲線で表した第2グラフとを求めるグラフ作成手段と、前記第1曲線の傾きに基づいて前記第1曲線の特徴点を前記第1の特徴点として特定し、前記第2 Image generating means for generating a second three-dimensional image data representing an interior of the tubular tissue with the original image data based on the second volume data, the first three-dimensional image based on the first three-dimensional image data When, a display control unit for displaying on the display unit side by side and the second three-dimensional image based on the second three-dimensional image data, the specifying means sets the starting point on the first core a first graph showing the relationship between the distance from the start point along the first wire and a position on the first wire in the first curve, to set the starting point on the second core, the second wherein the relationship between the distance from the start point along the second core and the position on the core wire and the graph generator for determining a second graph representing the second curve, based on the slope of the first curve first identifying a feature point of the curve as the first feature point, the second 曲線の傾きに基づいて前記第2曲線の特徴点を前記第2の特徴点として特定する特徴点特定手段と、からなり、前記特徴点特定手段は、前記第1曲線を前記第1芯線における距離によって2次微分することで得られた2次微分値が、予め設定された第1閾値以下となる前記第1芯線上の位置を前記第1の特徴点として特定し、前記第2曲線を前記第2芯線における距離によって2次微分することで得られた2次微分値が、前記第1閾値以下となる前記第2芯線上の位置を前記第2の特徴点として特定することを特徴とするX線CT装置である。 A feature point specifying means for specifying a feature point of the second curve as the second characteristic point based on the slope of the curve, made, the feature point specifying means, the distance the first curve in the first core wire the secondary differential values obtained by second-order differential to identify the predetermined position on the first core to be less than the first threshold value as the first feature point, the second curve by secondary differential values obtained by second-order differential by the distance of the second core wire, and identifies the position on the second core to be less than the first threshold value as the second characteristic point it is an X-ray CT apparatus.

この発明によると、第1区間の距離と、その第1区間に対応する第2区間の距離とを規格化し、第1区間と第2区間とにおいて、規格化された距離が同じ位置にそれぞれ視点を設定して、第1ボリュームデータと第2ボリュームデータとに対してボリュームレンダリングを施すことで、第1ボリュームデータと第2ボリュームデータとで、それぞれ対応する位置における3次元画像データを生成して表示することが可能となる。 According to the invention, the length of the first section, the a length of the second section corresponding to the first interval normalized, in the first zone and the second zone, respectively viewpoint distances normalized the same position set the, by performing volume rendering with respect to the first volume data and the second volume data, in the first volume data and the second volume data, respectively to generate a 3-dimensional image data at the corresponding position it is possible to display. そのことにより、第1区間の長さと第2区間の長さとが異なっていても、第1区間及び第2区間の全体に亘って3次元画像データを生成して表示することが可能となる。 By thereof be different lengths of the first section and the length of the second interval, it is possible to generate and display three-dimensional image data over the entire first zone and the second zone. その結果、管状組織がそれぞれ異なる状態で表わされた第1の3次元画像と第2の3次元画像とにおいて、管状組織の観察における見落としの発生を抑制することが可能となる。 As a result, in the first three-dimensional image and the second three-dimensional image tubular tissue represented by a different state, respectively, it is possible to suppress the occurrence of oversights in the observation of the tubular tissue.

この発明の実施形態に係る医用画像処理装置を示すブロック図である。 Is a block diagram showing a medical image processing apparatus according to an embodiment of the present invention. この発明の実施形態において、被検体の体位を変えて撮影を行うことで取得された大腸領域を表す画像を模式的に示す図である。 In embodiments of the present invention, it is a diagram schematically showing an image representing the large intestine region obtained by performing the shooting by changing the body position of the subject. この発明の実施形態に係る医用画像処理装置によって、大腸の形状が変化している箇所を特定する処理を説明するためのグラフである。 The medical image processing apparatus according to an embodiment of the present invention, is a graph for explaining the process of identifying the location where the shape of the large intestine is changing. この発明の実施形態に係る医用画像処理装置によって、大腸の形状が変化している箇所を特定する処理を説明するためのグラフである。 The medical image processing apparatus according to an embodiment of the present invention, is a graph for explaining the process of identifying the location where the shape of the large intestine is changing. 従来技術において、被検体の体位を変えて撮影を行うことで取得された大腸領域を表す画像を模式的に示す図である。 In the prior art, it is a diagram schematically showing an image representing the large intestine region obtained by performing the shooting by changing the body position of the subject.

この発明の実施形態に係る医用画像処理装置について、図1を参照して説明する。 The medical image processing apparatus according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. 図1は、この発明の実施形態に係る医用画像処理装置を示すブロック図である。 Figure 1 is a block diagram showing a medical image processing apparatus according to an embodiment of the present invention.

この発明の実施形態に係る医用画像処理装置1は、画像データ記憶部2、芯線抽出部3、グラフ作成部4、特徴点特定部5、対応付け部6、画像生成部7、表示制御部9、及び表示部10を備えている。 The medical image processing apparatus 1 according to an embodiment of the invention, the image data storage unit 2, centerline extraction section 3, the graph creation unit 4, the feature point detection part 5, correlating unit 6, the image generation unit 7, the display control unit 9 , and a display unit 10. また、医用画像処理装置1は、医用画像診断装置50に接続されている。 Further, the medical image processing apparatus 1 is connected to the medical image diagnostic apparatus 50.

(医用画像診断装置50) (Medical image diagnostic apparatus 50)
医用画像診断装置50は例えばX線CT装置やMRI装置であり、被検体を撮影することで、撮影対象を3次元的に表わすボリュームデータを取得する。 The medical image diagnostic apparatus 50 is, for example, X-ray CT apparatus or an MRI apparatus, by imaging a subject, it acquires volume data representing the photographed object in three dimensions. 例えば、医用画像診断装置50としてX線CT装置を用いて、被検体の体位を撮影ごとに変えて、被検体の大腸(管状組織)を撮影することで、各体位における大腸領域を含む組織を3次元的に表すボリュームデータを取得する。 For example, using the X-ray CT apparatus as a medical image diagnostic apparatus 50, instead of each taking body position of the subject, by taking a subject colon (tubular tissue), the tissue containing the large intestine regions in each Positions It acquires volume data representing three-dimensionally. この実施形態では、1例として、医用画像診断装置50によって、被検体を仰向けにした状態(Supine)で撮影することで、仰向け状態における大腸領域を含む組織を表すボリュームデータを取得する。 In this embodiment, as an example, the medical image diagnostic apparatus 50, by photographing while supine a subject (Supine), acquires volume data representing the tissue containing the large intestine regions in supine state. また、医用画像診断装置50によって、被検体をうつ伏せにした状態(Prone)で撮影することで、うつ伏せ状態における大腸領域を含む組織を表すボリュームデータを取得する。 Further, the medical image diagnostic apparatus 50, by shooting while prone a subject (Prone), acquires volume data representing the tissue containing the large intestine region in prone state. なお、仰向け状態の体位が、この発明の「第1体位」の1例に相当し、うつ伏せ状態の体位が、この発明の「第2体位」の1例に相当する。 Incidentally, Positions supine state, corresponds to an example of the "first Positions" of the present invention, Positions of prone state, it corresponds to an example of the "second posture" of the present invention. また、仰向け状態におけるボリュームデータが、この発明の「第1ボリュームデータ」の1例に相当し、うつ伏せ状態におけるボリュームデータが、この発明の「第2ボリュームデータ」の1例に相当する。 Further, the volume data in the supine state, corresponds to an example of the "first volume data" of the present invention, the volume data in the prone state, it corresponds to an example of the "second volume data" of the present invention.

医用画像診断装置50は、各体位におけるボリュームデータを医用画像処理装置1に出力する。 The medical image diagnostic apparatus 50 outputs the volume data in each Positions to the medical image processing apparatus 1. この実施形態では、医用画像診断装置50は、仰向け状態における大腸領域を含む組織を表すボリュームデータと、うつ伏せ状態における大腸領域を含む組織を表すボリュームデータとを医用画像処理装置1に出力する。 In this embodiment, the medical image diagnostic apparatus 50 outputs the volume data representing the tissue containing the colon region in the supine state, and the volume data representing the tissue containing the large intestine region in prone state to the medical image processing apparatus 1.

(画像データ記憶部2) (Image data storage unit 2)
画像データ記憶部2は、医用画像診断装置50から画像データを受けて、その画像データを記憶する。 Image data storage unit 2 receives the image data from the medical image diagnostic apparatus 50, and stores the image data. この実施形態では、画像データ記憶部2は、仰向け状態で取得された大腸領域を含む組織を表すボリュームデータと、うつ伏せ状態で取得された大腸領域を含む組織を表すボリュームデータとを記憶する。 In this embodiment, the image data storage unit 2 stores the volume data representing the tissue containing the volume data representing the tissue containing the large intestine region acquired in the supine state, the large intestine region acquired in prone state. なお、画像データ記憶部2は、ハードディスクやメモリなどの記憶装置によって構成されている。 The image data storage unit 2 is constituted by a storage device such as a hard disk or a memory.

(芯線抽出部3) (Shenzhen extraction unit 3)
芯線抽出部3は、大腸領域を含む組織を表わすボリュームデータを画像データ記憶部2から読み込んで、大腸領域を含む組織を表すボリュームデータから、大腸領域を3次元的に表すボリュームデータを抽出する。 Centerline extraction unit 3 reads the volume data representing the tissue containing the large intestine region from the image data storage unit 2, from the volume data representing the tissue containing the large intestine region, extracts the volume data showing the large intestine region three-dimensionally. この実施形態では、芯線抽出部3は、仰向け状態で取得された大腸領域を含む組織を表すボリュームデータから、仰向け状態における大腸領域を表すボリュームデータを抽出する。 In this embodiment, centerline extraction section 3, from the volume data representing the tissue containing the large intestine region acquired in supine state, extracts the volume data showing the large intestine regions in supine state. また、芯線抽出部3は、うつ伏せ状態における大腸領域を含む組織を表すボリュームデータから、うつ伏せ状態における大腸領域を含む組織を表すボリュームデータを抽出する。 Further, centerline extraction section 3, from the volume data representing the tissue containing the large intestine region in prone state, extracts the volume data representing the tissue containing the large intestine region in prone state. 大腸領域を表すボリュームデータを抽出方法は、公知の抽出方法を採用することができる。 Extraction method volumetric data indicative of the large intestine regions can be any conventional extraction methods. 例えば、芯線抽出部3は、ボリュームデータを形成する画素の画素値について閾値処理を実行することで、大腸に相当する画像領域(大腸領域)を抽出する。 For example, centerline extraction unit 3, by executing threshold processing for the pixel value of the pixels forming the volume data, extracts an image region (large intestine region) corresponding to the large intestine. 閾値処理で用いる閾値は、医用画像処理装置1に設けられている図示しない記憶装置に予め記憶させておけば良い。 Thresholding threshold value used, the it is sufficient stored in advance in a storage device (not shown) provided to the medical image processing apparatus 1.

ここで、大腸領域を表す画像について、図2を参照して説明する。 Here, the image representing the large intestine region, will be described with reference to FIG. 図2は、この発明の実施形態において、被検体の体位を変えて撮影を行うことで取得された大腸領域を表す画像を模式的に示す図である。 Figure 2, in embodiments of the present invention, is a diagram schematically showing an image representing the large intestine region obtained by performing the shooting by changing the body position of the subject. 例えば図2に示すように、芯線抽出部3は、仰向け状態(Supine)における大腸領域を表すボリュームデータ100と、うつ伏せ状態(Prone)における大腸領域を表すボリュームデータ200とをそれぞれ抽出する。 For example, as shown in FIG. 2, the core wire extraction unit 3, the volume data 100 representing the colon region in supine state (Supine), extracts respectively the volume data 200 representing the colon region in the state (Prone) prone.

さらに、芯線抽出部3は、仰向け状態で取得されたボリュームデータ100に基づいて、3次元的な芯線110を抽出する。 Further, centerline extraction unit 3, based on the volume data 100 acquired in the supine state, extracts the three-dimensional core 110. 同様に、芯線抽出部3は、うつ伏せ状態で取得されたボリュームデータ200に基づいて、3次元的な芯線210を抽出する。 Similarly, centerline extraction unit 3, based on the volume data 200 acquired in prone state, extracts the three-dimensional core 210. 1例として、芯線抽出部3は、大腸領域の中心を通る中心線を芯線として、芯線110と芯線210とを抽出する。 As an example, centerline extraction section 3, the core center line passing through the center of the large intestine region, extracts the core 110 and the core wire 210. 例えば、特開2006−246941号公報に記載の方法や、特開2004−230086号公報に記載の方法によって、大腸領域を表すボリュームデータから芯線を抽出することができる。 For example, a method described in JP-A-2006-246941, by the method described in JP-A-2004-230086, it is possible to extract the core from the volume data representing the colon region. なお、大腸領域において、途絶している領域がある場合には、芯線抽出部3は、その途絶している区間を直線で繋げることで芯線を抽出する。 Incidentally, in the large intestine region, if there is a region in which disrupted the centerline extraction section 3 extracts a core line by connecting a section that the disruption in a straight line. そして、芯線抽出部3は、仰向け状態における芯線110の座標情報と、うつ伏せ状態における芯線210の座標情報とを、グラフ作成部4と画像生成部7とに出力する。 The centerline extraction unit 3 outputs the coordinate information of the core wire 110 in a supine condition, the coordinate information of the core wire 210 in the prone state, on the graph creation unit 4 and the image generation unit 7. なお、芯線110が、この発明の「第1芯線」の1例に相当し、芯線210が、この発明の「第2芯線」の1例に相当する。 Incidentally, the core wire 110 corresponds to an example of the "first core" of the present invention, the core wire 210 corresponds to one example of the "second core" of the present invention. また、芯線抽出部3が、この発明の「芯線抽出手段」の1例に相当する。 Further, the centerline extraction unit 3 corresponds to an example of the "core line extraction unit" of the present invention.

(グラフ作成部4) (Graph creation unit 4)
グラフ作成部4は、始点設定部41と距離算出部42とを備えている。 Graph forming unit 4, and a starting point setting unit 41 and the distance calculating unit 42. グラフ作成部4は、芯線抽出部3によって抽出された芯線の座標情報に基づいて、芯線上の各座標位置と芯線の長さとの関係を曲線で表すグラフを作成する。 Graph forming unit 4, based on the coordinate information of the core extracted by the core line extraction unit 3, to create a graph showing the relationship between the length of each coordinate position and the core wire on the core wire by a curve. 以下、グラフ作成部4の詳細を説明する。 Hereinafter, details of the graph creation unit 4.

(始点設定部41) (The starting point setting section 41)
始点設定部41は、芯線抽出部3によって抽出された各体位における芯線に対して、始点を設定する。 Start setting unit 41, to the core wire at each Positions extracted by core line extraction unit 3 sets the start point. 図2に示す例の場合、始点設定部41は、芯線110の端部の位置にある特徴点120を始点として設定する。 In the example shown in FIG. 2, the start point setting unit 41 sets the feature point 120 located at the position of the end portion of the core wire 110 as a starting point. 同様に、始点設定部41は、芯線210の端部にある特徴点220を始点として設定する。 Similarly, the starting point setting unit 41 sets the feature point 220 at the end of the core wire 210 as a starting point. なお、特徴点120及び特徴点220は、大腸における肛門の位置に相当する。 The feature points 120 and feature point 220 corresponds to the position of the anus in the large intestine. このように、始点設定部41は、芯線110と芯線210とにおいて、同じ位置に始点を設定する。 Thus, the starting point setting unit 41, the core wire 110 and the core wire 210., sets the starting point to the same position. 例えば、始点設定部41は、芯線110において特徴点120を始点に設定した場合、特徴点120の座標位置と、芯線210における特徴点220及び特徴点225の座標位置とを比べて、座標位置が特徴点120と比較的近い特徴点を、芯線210における始点として設定する。 For example, the starting point setting unit 41, if you set the starting point of the feature point 120 in the core 110, as compared with the coordinate position of the feature point 120 and the coordinate position of the feature point 220 and the feature point 225 in the core 210, the coordinate position relatively close feature points and the feature point 120 is set as the starting point in the core 210. 座標位置が比較的近い場合には、芯線210において特徴点120と同じ位置を示していると推定されるからである。 If the coordinate position is relatively short, since it is estimated that indicates the same position as the feature point 120 in the core wire 210. 図2に示す例の場合、特徴点220の座標位置が特徴点120の座標位置と比較的近いため、始点設定部41は、特徴点220を芯線210における始点に設定する。 In the example shown in FIG. 2, for the coordinate position of the feature point 220 is relatively close to the coordinate position of the feature point 120, the starting point setting unit 41 sets the feature point 220 to the starting point in the core 210. なお、始点設定部41は、芯線110において、特徴点120とは反対側の端部にある特徴点125を始点として設定し、芯線210において、特徴点220とは反対側の端部にある特徴点225を始点として設定しても良い。 The feature start point setting unit 41, the core wire 110, and the feature point 120 to set the feature point 125 at the opposite end as the starting point, the core wire 210, and the feature point 220 at the opposite end it may be set point 225 as a starting point. または、始点設定部41は、図示しない操作部によって操作者が指定した点を始点として設定しても良い。 Or, the starting point setting unit 41 may set a point designated by the operator through the operation unit (not shown) as a start point.

(距離算出部42) (The distance calculation unit 42)
距離算出部42は、各体位における芯線に沿って始点からの距離を求める。 The distance calculator 42 calculates the distance from the start point along the core line in each Positions. 具体的には、距離算出部42は、仰向け状態における芯線110に沿って、始点設定部41によって設定された始点(特徴点120)からの距離L を求める。 Specifically, the distance calculation unit 42 along the core wire 110 in a supine condition, obtains a distance L 1 from the starting point set by the starting point setting unit 41 (feature point 120). 同様に、距離算出部42は、うつ伏せ状態における芯線210に沿って、始点設定部41によって設定された始点(特徴点220)からの距離L を求める。 Similarly, the distance calculation unit 42, prone along the core wire 210 in a state, obtains the distance L 2 from the starting point set by the starting point setting unit 41 (feature point 220).

以上のように距離L 及び距離L が求められると、グラフ作成部4は、芯線上の各座標位置と芯線の長さ(距離L 、距離L )との関係を曲線で表すグラフを作成する。 When the distance L 1 and the distance L 2 is obtained as described above, the graph creation unit 4 is a graph showing the relationship between the coordinate position and the core wire length of the core (distance L 1, the distance L 2) in curve to create a. 具体的には、グラフ作成部4は、3次元の直交座標系(x、y、z)を定義し、距離L と芯線110のx軸上の座標位置xとの関係を曲線で表すグラフ(L −x)を求める。 Graph Specifically, the graph creation unit 4, represented by curve the relationship between to define the three-dimensional orthogonal coordinate system (x, y, z), the distance L 1 and the coordinate position x on the x-axis of the core wire 110 seek (L 1 -x). 同様に、グラフ作成部4は、距離L と芯線110のy軸上の座標位置yとの関係を曲線で表すグラフ(L −y)を求め、距離L と芯線110のz軸上の座標位置zとの関係を曲線で表すグラフ(L −z)を求める。 Similarly, the graph creation unit 4, the distance L 1 and obtains a graph (L 1 -y) representing the relationship between the coordinate position y on the y-axis of the core wire 110 in a curve, the distance L 1 and the z-axis of the core wire 110 Request graph (L 1 -z) representing the relationship between the coordinate position z of the curve. また、グラフ作成部4は、距離L と芯線210のx軸上の座標位置xとの関係を曲線で表すグラフ(L −x)、距離L と芯線210のy軸上の座標位置yとの関係を曲線で表すグラフ(L −y)、及び、距離L と芯線210のz軸上の座標位置zとの関係を曲線で表すグラフ(L −z)を求める。 Further, the graph creation unit 4, the coordinate position on the y-axis of the graph (L 2 -x), the distance L 2 and the core wire 210 which represents the relationship between the coordinate position x on the x-axis distance L 2 and the core wire 210 in a curve graph showing the relationship between y in curve (L 2 -y), and obtains a graph (L 2 -z) representing the relationship between the distance L 2 and the coordinate position z on the z-axis of the core wire 210 in a curve.

グラフ作成部4によって作成された各グラフを図3及び図4に示す。 Each graph created by the graph creation unit 4 shown in FIGS. 図3及び図4は、この発明の実施形態に係る医用画像処理装置によって、大腸の形状が変化している箇所を特定する処理を説明するためのグラフである。 3 and 4, the medical image processing apparatus according to an embodiment of the present invention, is a graph for explaining the process of identifying the location where the shape of the large intestine is changing. 図3には、距離L と芯線110の各軸の座標位置との関係を示すグラフが示されている。 Figure 3 is a graph showing the relationship between the coordinate position of each axis of the distance L 1 and the core wire 110 is shown. また、図4には、距離L と芯線210の各軸の座標位置との関係を示すグラフが示されている。 Further, in FIG. 4 is a graph showing the relationship between the coordinate position of each axis of the distance L 2 and the core wire 210 is shown.

図3において、グラフ300は、距離L とx軸上の座標位置xとの関係を曲線で表すグラフ(L −x)であり、グラフ310は、距離L とy軸上の座標位置yとの関係を曲線で表すグラフ(L −y)であり、グラフ320は、距離L とz軸上の座標位置zとの関係を曲線で表すグラフ(L −z)である。 3, graph 300 is a graph showing the relationship between the distance L 1 and the coordinate position x on the x-axis by the curve (L 1 -x), the graph 310, the distance L 1 and the coordinate position on the y-axis is a graph showing the relationship between y in curve (L 1 -y), graph 320 is a graph showing the relationship between the coordinate position z on the distance L 1 and the z-axis by the curve (L 1 -z). 一方、図4において、グラフ400は、距離L とx軸上の座標位置xとの関係を曲線で表すグラフ(L −x)であり、グラフ410は、距離L とy軸上の座標位置yとの関係を曲線で表すグラフ(L −y)であり、グラフ420は、距離L とz軸上の座標位置zとの関係を曲線で表すグラフ(L −z)である。 On the other hand, in FIG. 4, graph 400 is a graph showing the relationship between the distance L 2 and the coordinate position x on the x-axis by the curve (L 2 -x), the graph 410, the distance L 2 and y on the axis of is a graph representing the relationship between the coordinate position y in curve (L 2 -y), graph 420 shows the relationship between the coordinate position z on the distance L 2 and z-axis in the graph represented by the curve (L 2 -z) is there.

以上のようにして、グラフ作成部4は、仰向け状態における芯線110に基づいて、各軸上の座標位置と距離L との関係を曲線で表すグラフを作成し、また、うつ伏せ状態における芯線210に基づいて、各軸上の座標位置と距離L との関係を曲線で表すグラフを作成する。 As described above, the graph creation unit 4, based on the core wire 110 in a supine condition, creates a graph representing the relationship between the coordinate position and the distance L 1 on each axis a curve, also the core wire 210 in a prone state based on, to create a graph showing the relationship between the coordinate position and the distance L 2 on each axis with a curve. そして、グラフ作成部4は、各グラフの曲線を示す情報を特徴点特定部5に出力する。 Then, the graph creation unit 4 outputs curve feature point specifying unit 5 information indicating of each graph. なお、グラフ300、310、320が、この発明の「第1グラフ」の1例に相当し、グラフ300、310、320にそれぞれ表わされた曲線が、この発明の「第1曲線」に相当する。 The graph 300, 310, and 320 may correspond to the equivalent to an example of the "first graph", respectively represented curve in the graph 300, 310, and 320, the "first curve" of the present invention of the invention to. また、グラフ400、410、420が、この発明の「第2グラフ」の1例に相当し、グラフ400、410、420にそれぞれ表わされた曲線が、この発明の「第2曲線」に相当する。 A graph 400, 410, 420 is equivalent to and corresponds to an example of the "second graph", respectively represented curve in the graph 400, 410, 420, "second curve" of the present invention of the invention to. また、グラフ作成部4が、この発明の「グラフ作成手段」の1例に相当する。 Further, the graph creation unit 4 corresponds to an example of the "graph creation" of the present invention.

(特徴点特定部5) (Feature point specifying unit 5)
特徴点特定部5は、微分処理部51と、個別ピーク点特定部52と、個別変化点特定部55と、形状変化点特定部58とを備えている。 Point identifying section 5, characterized, and a differential processing unit 51, an individual peak point specifying unit 52, the individual change point specifying section 55, the shape change point specifying section 58. 特徴点特定部5は、グラフ作成部4によって作成されたグラフが表す曲線に基づいて、大腸の形状が変化している箇所(特徴点)を特定する。 Point specifying unit 5, wherein, based on the curve represented by the graph created by the graph creation unit 4, to identify the location (point features) that the shape of the large intestine is changing. 例えば、特徴点特定部5は、各グラフが表す曲線のピーク点を特定し、そのピーク点を大腸の形状が変化している箇所(特徴点)として定義する。 For example, point identifying unit 5 features, to identify the peak of the curve represented by each chart, defining the peak point as a portion where the shape of the large intestine has changed (feature point). また、特徴点特定部5は、各グラフが表す曲線の傾きの変化量が予め設定された閾値以上となっている点を、大腸の形状が変化している箇所(特徴点)として定義する。 Also, point identifying unit 5 features, defines a point at which the amount of change in the slope of the curve represented by each chart is a preset threshold or more, a portion where the shape of the large intestine has changed (feature point). 以下、特徴点特定部5の各部について説明する。 The following describes each component of the feature point detection part 5.

(微分処理部51) (Differential processing unit 51)
微分処理部51は、グラフ作成部4によって作成された各グラフが表す曲線を示す情報を受けて、各グラフが表す曲線に対して距離による微分処理を行う。 Differential processing unit 51 receives the information indicating the curve represented by each graph created by the graph creation unit 4, it performs a differential processing by a distance with respect to the curve represented by each chart. この実施形態では、微分処理部51は、各グラフが表す曲線に対して距離による1次微分と2次微分とを行う。 In this embodiment, differential processing unit 51 performs first-order differential and the second-order differential by the distance to the curve represented by each chart. そして、微分処理部51は、微分処理によって得られた1次微分値と2次微分値とを、個別ピーク点特定部52と個別変化点特定部55とに出力する。 The differential processing unit 51, and a first-order differential value and second-order differential value obtained by differentiating processing, and outputs the individual peak point specifying unit 52 and the individual change point specifying section 55.

例えば、微分処理部51は、距離L とx軸上の座標位置xとの関係を曲線で表すグラフ300に対して、距離L による1次微分処理と2次微分処理とを行い、1次微分値と2次微分値とを個別ピーク点特定部52と個別変化点特定部55とに出力する。 For example, differential processing unit 51 performs the relationship between the distance L 1 and the coordinate position x on the x-axis relative to the graph 300 represented by the curve, the distance primary differential treatment by L 1 and the secondary differential processing, 1 and it outputs the next differential value and second-order differential value and to the individual change point specifying section 55 individual peak point specifying unit 52. 同様に、微分処理部51は、距離L とy軸上の座標位置yとの関係を曲線で表すグラフ310に対して、距離L による1次微分処理と2次微分処理とを行い、1次微分値と2次微分値とを個別ピーク点特定部52と個別変化点特定部55とに出力する。 Similarly, differential processing unit 51 performs a relation between the coordinate position y on the distance L 1 and the y-axis relative to the graph 310 representing a curve, a by a distance L 1 1-order differential processing and the second-order differential treatment, It outputs the first-order differential value and second-order differential value and to the individual change point specifying section 55 individual peak point specifying unit 52. 同様に、微分処理部51は、距離L とz軸上の座標位置zとの関係を曲線で表すグラフ320に対して、距離L による1次微分処理と2次微分処理とを行い、1次微分値と2次微分値とを個別ピーク点特定部52と個別変化点特定部55とに出力する。 Similarly, differential processing unit 51 performs the relationship between the distance L 1 and the coordinate position z on the z-axis relative to the graph 320 representing a curve, a by a distance L 1 1-order differential processing and the second-order differential treatment, It outputs the first-order differential value and second-order differential value and to the individual change point specifying section 55 individual peak point specifying unit 52. また、微分処理部51は、距離L とx軸上の座標位置xとの関係を曲線で表すグラフ400に対して、距離L による1次微分処理と2次微分処理とを行い、1次微分値と2次微分値とを個別ピーク点特定部52と個別変化点特定部55とに出力する。 Further, differential processing unit 51 performs a relation between the coordinate position x of the distance L 2 and the x-axis relative to the graph 400 represented by the curve, the distance primary differential process according to L 2 and the second-order differential treatment, 1 and it outputs the next differential value and second-order differential value and to the individual change point specifying section 55 individual peak point specifying unit 52. 同様に、微分処理部51は、距離L とy軸上の座標位置yとの関係を曲線で表すグラフ410に対して、距離L による1次微分処理と2次微分処理とを行い、1次微分値と2次微分値とを個別ピーク点特定部52と個別変化点特定部55とに出力する。 Similarly, differential processing unit 51 performs a relation between the coordinate position y on the distance L 2 and y-axis relative to the graph 410 representing a curve, a by a distance L 2 1-order differential processing and the second-order differential treatment, It outputs the first-order differential value and second-order differential value and to the individual change point specifying section 55 individual peak point specifying unit 52. 同様に、微分処理部51は、距離L とz軸上の座標位置zとの関係を曲線で表すグラフ420に対して、距離L による1次微分処理と2次微分処理とを行い、1次微分値と2次微分値とを個別ピーク点特定部52と個別変化点特定部55とに出力する。 Similarly, differential processing unit 51 performs a relation between the coordinate position z on the distance L 2 and z-axis relative to the graph 420 representing a curve, a by a distance L 2 1-order differential processing and the second-order differential treatment, It outputs the first-order differential value and second-order differential value and to the individual change point specifying section 55 individual peak point specifying unit 52.

(個別ピーク点特定部52) (Specific individual peak point 52)
個別ピーク点特定部52は、ピーク点特定部53とピーク点推定部54とを備えている。 Specifying part 52 separate peaks points and a peak point specifying unit 53 and the peak point estimating portion 54. 個別ピーク点特定部52は、各グラフの1次微分値と2次微分値とを微分処理部51から受けて、各グラフが表す曲線において座標位置x、y、zがそれぞれピークを形成するピーク点(グラフの傾きの符号が変化する点)を特定する。 Specifying part 52 individual peak point, the peak of the first derivative and second derivative of each graph receives from the differential processing unit 51, the coordinate position x in the curve represented by each chart, y, z forms a peak, respectively identifying a point (the slope of code points to the change in the graph).

(ピーク点特定部53) (Peak point specifying unit 53)
ピーク点特定部53は、各グラフが表す曲線において、2次微分値が「0」となる点をピーク点として特定する。 Peak point specifying section 53, the curve represented by each chart, the second derivative is identified as a peak point that is "0". 具体的には、ピーク点特定部53は、グラフ300が表す曲線の2次微分値が「0」となる点301(L 1xa 、X 1a )をピーク点として特定する。 Specifically, the peak point specifying unit 53, the secondary differential value of the curve represented by the graph 300 is "0" and becomes the point 301 (L 1xa, X 1a) is identified as a peak point. また、ピーク点特定部53は、グラフ300が表す曲線の2次微分値が「0」となる点303をピーク点として特定する。 The peak point specifying unit 53 specifies a point 303 which the second derivative of the curve represented by the graph 300 becomes "0" as the peak point. 同様に、ピーク点特定部53は、グラフ310が表す曲線の2次微分値が「0」となる点311(L 1ya 、Y 1a )をピーク点として特定する。 Similarly, the peak point specifying unit 53 specifies the point the second derivative of the curve graph 310 represents becomes "0" 311 (L 1ya, Y 1a) as a peak point. 同様に、ピーク点特定部53は、グラフ320が表す曲線の2次微分値が「0」となる点321(L 1za 、Z 1a )をピーク点として特定する。 Similarly, the peak point specifying unit 53, the secondary differential value of the curve represented by the graph 320 is "0" and becomes the point 321 (L 1za, Z 1a) is identified as a peak point. このように、ピーク点特定部53は、仰向け状態における大腸の長さ(距離L )と、座標位置x、y、zとの関係に基づいて、仰向け状態において座標位置x、y、zのそれぞれがピークを形成するピーク点を特定する。 Thus, the peak point specifying section 53, the length of the large intestine in the supine state (distance L 1), based on the relationship between the coordinate position x, y, z, coordinate position x in a supine state, y, and z each of which identifies a peak point to form a peak.

さらに、ピーク点特定部53は、グラフ400が表す曲線の2次微分値が「0」となる点401(L 2xa 、X 2a )をピーク点として特定する。 Further, the peak point specifying unit 53 specifies the point the second derivative of the curve represented by the graph 400 becomes "0" 401 (L 2xa, X 2a) as the peak point. また、ピーク点特定部53は、グラフ400が表す曲線の2次微分値が「0」となる点403をピーク点として特定する。 The peak point specifying unit 53 specifies a point 403 which the second derivative of the curve represented by the graph 400 becomes "0" as the peak point. 同様に、ピーク点特定部53は、グラフ410が表す曲線の2次微分値が「0」となる点411(L 2ya 、Y 2a )をピーク点として特定する。 Similarly, the peak point specifying unit 53 specifies the point the second derivative of the curve represented by the graph 410 becomes "0" 411 (L 2ya, Y 2a) as the peak point. 同様に、ピーク点特定部53は、グラフ420が表す曲線の2次微分値が「0」となる点421(L 2za 、Z 2a )をピーク点として特定する。 Similarly, the peak point specifying unit 53, the secondary differential value of the curve represented by the graph 420 is "0" and becomes the point 421 (L 2za, Z 2a) is identified as a peak point. このように、ピーク点特定部53は、うつ伏せ状態における大腸の長さ(距離L )と、座標位置x、y、zとの関係に基づいて、うつ伏せ状態において座標位置x、y、zのそれぞれがピークを形成するピーク点を特定する。 Thus, the peak point specifying section 53, the length of the large intestine in a prone state (distance L 2), based on the relationship between the coordinate position x, y, z, prone coordinate position x in the state, y, and z each of which identifies a peak point to form a peak.

(ピーク点推定部54) (Peak point estimating portion 54)
一方、ピーク点推定部54は、各グラフが表す曲線の2次微分値が予め設定された第1閾値以下となる距離の範囲を特定し、その距離の範囲において中心となる距離の点をピーク点として推定する。 On the other hand, the peak point estimation unit 54 first specifies a range of distances equal to or less than the threshold value, the peak points of the distance that is central in the range of the distance the second derivative of the curve represented by each chart is set in advance It estimated as a point. 例えば、各グラフが表す曲線において明確なピーク点を特定することが困難な場合には、ピーク点推定部54によって各グラフが表す曲線のピーク点を推定すれば良い。 For example, when it is difficult to identify a distinct peak point in the curve represented by each chart may be estimated peak of the curve represented by each chart by the peak point estimating portion 54. 具体的には、ピーク点推定部54は、グラフ300が表す曲線の2次微分値が第1閾値以下となる距離の範囲ΔL を特定し、その距離の範囲ΔL において中心となる距離L 1xaの点301(L 1xa 、X 1a )をピーク点として推定する。 Specifically, the distance the peak point estimation unit 54 identifies the range [Delta] L 1 distance the second derivative of the curve represented by the graph 300 is equal to or less than the first threshold value, the center in the range [Delta] L 1 of the distance L 1XA the point 301 (L 1xa, X 1a) is estimated as the peak point. 同様に、ピーク点推定部54は、グラフ310が表す曲線の2次微分値が第1閾値以下となる距離の範囲ΔL を特定し、その距離の範囲ΔL において中心となる距離L 1yaの点311(L 1ya 、Y 1a )をピーク点として推定する。 Similarly, the peak point estimation unit 54 identifies the distance range [Delta] L 1 of the second derivative of the curve graph 310 represents becomes less than the first threshold value, the distance L 1 yA that is central in the range [Delta] L 1 of the distance point 311 (L 1ya, Y 1a) is estimated as the peak point. 同様に、ピーク点推定部54は、グラフ320が表す曲線の2次微分値が第1閾値以下となる距離の範囲ΔL を特定し、その距離の範囲ΔL において中心となる距離L 1zaの点321(L 1za 、Z 1a )をピーク点として推定する。 Similarly, the peak point estimation unit 54 identifies the distance range [Delta] L 1 of the second derivative of the curve represented by the graph 320 is equal to or less than the first threshold value, the distance L 1 zA that is central in the range [Delta] L 1 of the distance point 321 (L 1za, Z 1a) is estimated as a peak point. このように、ピーク点推定部54は、仰向け状態における大腸の長さ(距離L )と、座標位置x、y、zとの関係に基づいて、座標位置x、y、zのそれぞれがピークを形成するピーク点を推定する。 Thus, the peak point estimating portion 54, the length of the large intestine in the supine state (distance L 1), based on the relationship between the coordinate position x, y, z, coordinates x, y, peaks each z estimating a peak point to form a.

さらに、ピーク点推定部54は、グラフ400が表す曲線の2次微分値が第1閾値以下となる距離の範囲ΔL を特定し、その距離の範囲ΔL において中心となる距離L 2xaの点401(L 2xa 、X 2a )をピーク点として推定する。 Further, the peak point estimation unit 54 identifies the distance range [Delta] L 2 of the second derivative of the curve becomes less than the first threshold value indicated by the graph 400, the point of distance L 2xa that is central in the range [Delta] L 2 of that distance 401 (L 2xa, X 2a) is estimated as the peak point. 同様に、ピーク点推定部54は、グラフ410が表す曲線の2次微分値が第1閾値以下となる距離の範囲ΔL を特定し、その距離の範囲ΔL において中心となる距離L 2yaの点411(L 2ya 、Y 2a )をピーク点として推定する。 Similarly, the peak point estimation unit 54 identifies the distance range [Delta] L 2 of the second derivative of the curve becomes less than the first threshold value indicated by the graph 410, the distance L 2ya that is central in the range [Delta] L 2 of that distance point 411 (L 2ya, Y 2a) is estimated as the peak point. 同様に、ピーク点推定部54は、グラフ420が表す曲線の2次微分値が第1閾値以下となる距離の範囲ΔL を特定し、その距離の範囲ΔL において中心となる距離L 2zaの点421(L 2za 、Z 2a )をピーク点として推定する。 Similarly, the peak point estimation unit 54 identifies the distance range [Delta] L 2 of the second derivative of the curve becomes less than the first threshold value indicated by the graph 420, the distance L 2Za that is central in the range [Delta] L 2 of that distance point 421 (L 2za, Z 2a) is estimated as a peak point. このように、ピーク点推定部54は、うつ伏せ状態における大腸の長さ(距離L )と、座標位置x、y、zとの関係に基づいて、座標位置x、y、zのそれぞれがピークを形成するピーク点を推定する。 Thus, the peak point estimation unit 54, the length of the large intestine in a prone state (distance L 2), based on the relationship between the coordinate position x, y, z, coordinates x, y, peaks each z estimating a peak point to form a. なお、第1閾値、距離の範囲ΔL 、及び距離の範囲ΔL は、経験的に求められる値であり、図示しない記憶部に予め記憶されている。 The first threshold value, the range [Delta] L 1, and the distance range [Delta] L 2 of the distance is a value empirically obtained, it is previously stored in the storage unit, not shown.

この実施形態においては、ピーク点特定部53によって2次微分値が「0」となる点をピーク点として特定しても良いし、ピーク点推定部54によってピーク点を推定しても良い。 In this embodiment, to the peak point locator 53 secondary differential value may be specified as the point peak point becomes "0", may be estimated peak point by the peak point estimating portion 54. 以上のようにして、各座標位置x、y、zのそれぞれがピークを形成するピーク点が特定又は推定されると、個別ピーク点特定部52は、各ピーク点の距離と座標位置とを示す情報を形状変化点特定部58に出力する。 As described above, the coordinate position x, y, the respective z peak point to form a peak is identified or estimated, individual peak point specifying unit 52, shows the distance and the coordinate position of each peak point and outputs the information on the shape change point specifying section 58. すなわち、個別ピーク点特定部52は、仰向け状態における座標位置x、y、zのそれぞれのピーク点の距離と座標位置とを示す情報を形状変化点特定部58に出力する。 That is, the specifying unit 52 individual peak point outputs coordinate position x in a supine condition, y, each of the information indicating the distance and the coordinate position of the peak point on the shape change point specifying section 58 of the z. 具体的には、個別ピーク点特定部52は、点301(L 1xa 、X 1a )を示す情報、点311(L 1ya 、Y 1a )を示す情報、及び点321(L 1za 、Z 1a )を示す情報を形状変化点特定部58に出力する。 Specifically, the specifying unit 52 individual peak point, the point 301 (L 1xa, X 1a) information indicating the point 311 (L 1ya, Y 1a) information indicating, and point 321 (L 1za, Z 1a) and and outputs information indicating the shape change point specifying section 58. また、個別ピーク点特定部52は、うつ伏せ状態における座標位置x、y、zのそれぞれのピーク点の距離と座標位置とを示す情報を形状変化点特定部58に出力する。 Further, certain portions 52 individual peak point outputs coordinate position x, y, each of the information indicating the distance and the coordinate position of the peak point on the shape change point specifying section 58 of the z in a prone state. 具体的には、個別ピーク点特定部52は、点401(L 2xa 、X 2a )を示す情報、点411(L 2ya 、Y 2a )を示す情報、及び点421(L 2za 、Z 2a )を示す情報を形状変化点特定部58に出力する。 Specifically, the specifying unit 52 individual peak point, the point 401 (L 2xa, X 2a) information indicating the point 411 (L 2ya, Y 2a) information indicating, and point 421 (L 2za, Z 2a) and and outputs information indicating the shape change point specifying section 58.

(個別変化点特定部55) (Individual changing point specifying section 55)
個別変化点特定部55は、変化点特定部56と変化点推定部57とを備えている。 Individual change point specifying section 55 is provided with a change point identifying section 56 and the change point estimation unit 57. 個別変化点特定部55は、各グラフの1次微分値と2次微分値を微分処理部51から受けて、各グラフの傾きの変化量が閾値以上となっている箇所を、大腸の形状が変化している箇所(変化点)として定義する。 Individual change point specifying section 55, a first-order differential value and second-order differential value of each graph receives from the differential processing unit 51, a portion where the amount of change in the slope of the graph is equal to or greater than the threshold value, the shape of the large intestine defined as a change to that point (change point).

(変化点特定部56) (Changing point specifying section 56)
変化点特定部56は、各グラフが表す曲線において、1次微分値の変化量が大きい点を大腸の形状が変化している箇所(変化点)として定義する。 Change point specifying unit 56 defines the curve represented by each chart, the location where the point of change the primary differential value is large shape of the large intestine has changed (change point). 例えば、変化点特定部56は、各グラフが表す曲線において、2次微分値がピークを形成する点を特定する。 For example, the change point specifying section 56, the curve represented by each chart, the second derivative is to identify the points forming the peak. 具体的には、変化点特定部56は、グラフ300が表す曲線の2次微分値がピークを形成する点302(L 1xb 、X 1b )を特定する。 Specifically, the change point specifying unit 56, 302 that the second derivative of the curve represented by the graph 300 to form a peak (L 1xb, X 1b) to identify the. 同様に、変化点特定部56は、グラフ310が表す曲線の2次微分値がピークを形成する点312(L 1yb 、Y 1b )を特定する。 Similarly, the change point specifying unit 56, 312 that the second derivative of the curve graph 310 represents forms a peak (L 1yb, Y 1b) to identify the. 同様に、変化点特定部56は、グラフ320が表す曲線の2次微分値がピークを形成する点322(L 1zb 、Z 1b )を特定する。 Similarly, the change point specifying unit 56, 322 that the second derivative of the curve represented by the graph 320 to form a peak (L 1zb, Z 1b) to identify the. このように、変化点特定部56は、仰向け状態における大腸の長さ(距離L )と、座標位置x、y、zとの関係に基づいて、仰向け状態における大腸の形状(芯線の形状)が変化している箇所(変化点)を特定する。 Thus, the change point specifying unit 56, the length of the large intestine in the supine state (distance L 1), on the basis of the coordinate position x, y, the relationship is z, the shape of the colon in a supine state (shape of core wire) There identifies the locations have changed (change point).

さらに、変化点特定部56は、グラフ400が表す曲線の2次微分値がピークを形成する点402(L 2xb 、X 2b )を特定する。 Furthermore, the change point specifying unit 56, 402 that the second derivative of the curve represented by the graph 400 to form a peak (L 2xb, X 2b) to identify the. 同様に、変化点特定部56は、グラフ410が表す曲線の2次微分値がピークを形成する点412(L 2yb 、Y 2b )を特定する。 Similarly, the change point specifying unit 56, 412 that the second derivative of the curve represented by the graph 410 to form a peak (L 2yb, Y 2b) to identify the. 同様に、変化点特定部56は、グラフ420が表す曲線の2次微分値がピークを形成する点422(L 2zb 、Z 2b )を特定する。 Similarly, the change point specifying unit 56, 422 that the second derivative of the curve represented by the graph 420 to form a peak (L 2zb, Z 2b) to identify the. このように、変化点特定部56は、うつ伏せ状態における大腸の長さ(距離L )と、座標位置x、y、zとの関係に基づいて、うつ伏せ状態における大腸の形状(芯線の形状)が変化している箇所(変化点)を特定する。 Thus, the change point specifying unit 56, the length of the large intestine in a prone state (distance L 2) and the coordinate position x, y, on the basis of the relationship is z, the shape of the colon in prone state (shape of core wire) There identifies the locations have changed (change point).

(変化点推定部57) (Change point estimation part 57)
一方、変化点推定部57は、各グラフが表す曲線の傾きの変化量が予め設定された第2閾値以上となる距離の範囲を特定し、その距離の範囲において中心となる距離の箇所を、大腸の形状が変化している箇所(変化点)として推定する。 On the other hand, the change point estimation unit 57 identifies a range of distances to be the second threshold value or more the amount of change the slope of the curve represented by each chart is set in advance, a portion of the distance that the center in the range of the distance, estimated as point (change point) the shape of the large intestine is changing. 具体的には、変化点推定部57は、各グラフが表す曲線の2次微分値が予め設定された第2閾値以上となる距離の範囲を特定し、その距離の範囲において中心となる距離の箇所を、大腸の形状が変化している箇所(変化点)として推定する。 Specifically, the change point estimation unit 57 identifies a range of distances to be the second threshold value or more secondary differential value is set in advance of the curve represented by each graph, the distance at which the center in the range of the distance location and estimated as point (change point) the shape of the large intestine is changing. 例えば、各グラフにおいて明確な変化点を特定することが困難な場合には、変化点推定部57によって各グラフが表す曲線の変化点を推定すれば良い。 For example, if it is difficult to identify a clear change point in each graph, a change point estimation portion 57 may be estimated change of the curve represented by each chart. 具体的には、変化点推定部57は、グラフ300が表す曲線の2次微分値が第2閾値以上となる距離の範囲ΔL を特定し、その距離の範囲ΔL において中心となる距離L 1xbの点302(L 1xb 、X 1b )を変化点として推定する。 Specifically, distance change point estimation unit 57 identifies the distance range [Delta] L 3 of the second derivative of the curve represented by the graph 300 is the second threshold value or more, the center in the range [Delta] L 3 of the distance L 1xb the point 302 (L 1xb, X 1b) is estimated as the change point. 同様に、変化点推定部57は、グラフ310が表す曲線の2次微分値が第2閾値以上となる距離の範囲ΔL を特定し、その距離の範囲ΔL において中心となる距離L 1ybの点312(L 1yb 、Y 1b )を変化点として推定する。 Similarly, the change point estimation unit 57 identifies the range [Delta] L 3 distance second derivative of the curve represented by the graph 310 is the second threshold value or more, the distance L 1Yb that is central in the range [Delta] L 3 of that distance point 312 (L 1yb, Y 1b) is estimated as the change point. 同様に、変化点推定部57は、グラフ320が表す曲線の2次微分値が第2閾値以上となる距離の範囲ΔL を特定し、その距離の範囲ΔL において中心となる距離L 1zbの点322(L 1zb 、Z 1b )を変化点として推定する。 Similarly, the change point estimation unit 57 identifies the distance range [Delta] L 3 of the second derivative of the curve represented by the graph 320 is the second threshold value or more, the distance L 1Zb that is central in the range [Delta] L 3 of that distance point 322 (L 1zb, Z 1b) is estimated as the change point. このように、変化点推定部57は、仰向け状態における大腸の長さ(距離L1)と、座標位置x、y、zとの関係に基づいて、仰向け状態における大腸の形状(芯線の形状)が変化している箇所(変化点)を推定する。 Thus, the change point estimation portion 57, the length of the large intestine in the supine state (distance L1), the coordinate position x, y, on the basis of the relationship is z, the shape of the colon in a supine state (shape of core wire) is changes to that point (change point) estimated.

さらに、変化点推定部57は、グラフ400が表す曲線の2次微分値が第2閾値以上となる距離の範囲ΔL を特定し、その距離の範囲ΔL において中心となる距離L 2xbの点402(L 2xb 、X 2b )を変化点として推定する。 Furthermore, the change point estimation unit 57 identifies the distance range [Delta] L 4 of the second derivative of the curve represented by the graph 400 is the second threshold value or more, in terms of the distance L 2xb that is central in the range [Delta] L 4 of the distance 402 (L 2xb, X 2b) is estimated as the change point. 同様に、変化点推定部57は、グラフ410が表す曲線の2次微分値が第2閾値以上となる距離の範囲ΔL を特定し、その距離の範囲ΔL において中心となる距離L 2ybの点412(L 2yb 、Y 2b )を変化点として推定する。 Similarly, the change point estimation unit 57 identifies the distance range [Delta] L 4 of the second derivative of the curve represented by the graph 410 is the second threshold value or more, the distance L 2Yb that is central in the range [Delta] L 4 of the distance point 412 (L 2yb, Y 2b) is estimated as the change point. 同様に、変化点推定部57は、グラフ420が表す曲線の2次微分値が第2閾値以上となる距離の範囲ΔL を特定し、その距離の範囲ΔL において中心となる距離L 2zbの点422(L 2zb 、Z 2b )を変化点として推定する。 Similarly, the change point estimation unit 57 identifies the distance range [Delta] L 4 of the second derivative of the curve represented by the graph 420 is the second threshold value or more, the distance L 2Zb that is central in the range [Delta] L 4 of the distance point 422 (L 2zb, Z 2b) is estimated as the change point. このように、変化点推定部57は、うつ伏せ状態における大腸の長さ(距離L )と、座標位置x、y、zとの関係に基づいて、うつ伏せ状態における大腸の形状(芯線の形状)が変化している箇所(変化点)を推定する。 Thus, the change point estimation portion 57, the length of the large intestine in a prone state (distance L 2) and the coordinate position x, y, on the basis of the relationship is z, the shape of the colon in prone state (shape of core wire) There estimating the locations have changed (change point). なお、第2閾値、距離の範囲ΔL 、及び距離の範囲ΔL は、経験的に求められる値であり、図示しない記憶部に予め記憶されている。 It should be noted that the second threshold value, a distance in the range [Delta] L 3, and the distance range [Delta] L 4 of a value determined empirically, are previously stored in the storage unit, not shown.

この実施形態においては、変化点特定部56によって2次微分値がピークを形成する点を変化点として特定しても良いし、変化点推定部57によって変化点を推定しても良い。 In this embodiment, to the secondary differential value by the change point specifying unit 56 may specify a change point a point to form a peak, may estimate the change point by the change point estimation portion 57. 以上のように、変化点が特定又は推定されると、個別変化点特定部55は、各変化点の距離と座標位置とを示す情報を形状変化点特定部58に出力する。 As described above, when the change point is specified or estimated, individual change point specifying unit 55 outputs information indicating the distance and the coordinate position of each change point in the shape change point specifying section 58. すなわち、個別変化点特定部55は、仰向け状態における変化点の距離と座標位置とを示す情報を形状変化点特定部58に出力する。 That is, the individual change point specifying unit 55 outputs information indicating the distance and the coordinate position of the change point in the supine state in a shape changing point specifying section 58. 具体的には、個別変化点特定部55は、点302(L 1xb 、X 1b )を示す情報、点312(L 1yb 、Y 1b )を示す情報、点322(L 1zb 、Z 1b )を示す情報を形状変化点特定部58に出力する。 Specifically, the individual change point specifying section 55 shows the point 302 (L 1xb, X 1b) information indicating the point 312 (L 1yb, Y 1b) information indicating the point 322 (L 1zb, Z 1b) a and outputs the information on the shape change point specifying section 58. また、個別変化点特定部55は、うつ伏せ状態における変化点の距離と座標位置とを示す情報を形状変化点特定部58に出力する。 Further, the individual change point specifying unit 55 outputs information indicating the distance and the coordinate position of the change point in the shape change point specifying unit 58 in a prone state. 具体的には、個別変化点特定部55は、点402(L 2xb 、X 2b )を示す情報、点412(L 2yb 、Y 2b )を示す情報、及び点422(L 2zb 、Z 2b )を示す情報を形状変化点特定部58に出力する。 Specifically, the individual change point specifying section 55, the point 402 (L 2xb, X 2b) information indicating the point 412 (L 2yb, Y 2b) information indicating, and point 422 (L 2zb, Z 2b) the and outputs information indicating the shape change point specifying section 58.

(形状変化点特定部58) (Shape change point identification unit 58)
形状変化点特定部58は、個別ピーク点特定部52によって求められた各座標軸(x、y、z)のピーク点に基づいて、3次元空間において大腸の形状が変化している箇所(特徴点)を特定する。 Shape changing point specifying section 58, based on the peak point of each coordinate axis obtained by the individual peak point specifying unit 52 (x, y, z), position in which the shape of the large intestine in a three-dimensional space has changed (feature point ) to identify. すなわち、形状変化点特定部58は、仰向け状態における各座標軸のピーク点に基づいて、仰向け状態において大腸の形状が変化している箇所(特徴点)を特定する。 That is, the shape change point specifying unit 58, based on the peak points of the coordinate axes in the supine state, identifies the location where the shape of the large intestine is changing in supine state (characteristic points). また、形状変化点特定部58は、うつ伏せ状態における各座標軸のピーク点に基づいて、うつ伏せ状態において大腸の形状が変化している箇所(特徴点)を特定する。 The shape change point specifying unit 58, prone on the basis of the peak point of the coordinate axes in the state, to identify where the shape of the large intestine has changed (feature points) in a prone state.

例えば、形状変化点特定部58は、ピーク点の距離が3つの座標軸で一致している座標位置(x、y、z)を、3次元空間における大腸の特徴点として特定する。 For example, the shape change point specifying section 58, a coordinate position where the distance of the peak point is consistent with three coordinate axes (x, y, z) and is specified as characteristic points of the large intestine in three-dimensional space. 例えば、形状変化点特定部58は、仰向け状態における座標位置xのピーク点の距離L 1xa 、座標位置yのピーク点の距離L 1ya 、及び座標位置zのピーク点の距離L 1zaが一致している場合に(距離L 1xa =距離L 1ya =距離L 1za )、その距離L 1xaの座標位置(X 1a 、Y 1a 、Z 1a )を、3次元空間において大腸の形状が変化している特徴点として特定する。 For example, the shape change point specifying section 58, the distance L 1XA the peak point of the coordinate position x in a supine condition, the distance of the peak point of the coordinate position y L 1 yA, and the distance L 1 zA peak points of the coordinate position z is coincident (distance L 1XA = distance L 1 yA = distance L 1 zA), the coordinate position of the distance L 1xa (X 1a, Y 1a , Z 1a) , and feature points shape of the large intestine is changing in a three-dimensional space when you are to identify as. また、形状変化点特定部58は、ピーク点の距離が2つの座標軸で一致している場合に、その一致している距離の座標位置(x、y、z)を、3次元空間において大腸の形状が変化している特徴点として特定する。 The shape change point specifying section 58, when the distance of the peak point is consistent with two coordinate axes, the coordinate position of the distance that the matching (x, y, z) and the large intestine in a three-dimensional space identifying a feature point shape is changing. 例えば、形状変化点特定部58は、仰向け状態における座標位置xのピーク点の距離L 1xaと、座標位置yのピーク点の距離L 1yaとが一致している場合に(距離L 1xa =距離L 1ya )、その距離L 1xaの座標位置(X 1a 、Y 1a 、z)を、3次元空間において大腸の形状が変化している特徴点として特定する。 For example, the shape change point specifying section 58, the distance of the peak point of the coordinate position x in a supine state L 1XA and, in the case where the distance L 1 yA peak points of the coordinate position y are coincident (distance L 1XA = distance L 1 yA), specifying the coordinate position (X 1a of the distance L 1xa, Y 1a, a z), as a feature point shape of the large intestine is changed in the three-dimensional space.

同様に、形状変化点特定部58は、うつ伏せ状態における座標位置xのピーク点の距離L 2xa 、座標位置yのピーク点の距離L 2ya 、及び座標位置zのピーク点の距離L 2zaが一致している場合(距離L 2xa =距離L 2ya =距離L 2za )、その距離L 2xaの座標位置(X 2a 、Y 2a 、Z 2a )を、3次元空間において大腸の形状が変化している特徴点として特定する。 Similarly, the shape change point specifying section 58, the distance L 2xa the peak point of the coordinate position x in a prone state, the distance of the peak point of the coordinate position y L 2ya, and the distance L 2Za the peak point of the coordinate position z matches If it has (distance L 2xa = distance L 2ya = distance L 2za), the coordinate position of the distance L 2xa (X 2a, Y 2a , Z 2a) , and feature points shape of the large intestine is changing in a three-dimensional space to identify as. また、形状変化点特定部58は、うつ伏せ状態における座標位置xのピーク点の距離L 2xaと、座標位置yのピーク点の距離L 2yaとが一致している場合に(距離L 2xa =距離L 2ya )、その距離L 2xaの座標位置(X 2a 、Y 2a 、z)を、3次元空間において大腸の形状が変化している特徴点として特定しても良い。 The shape change point specifying section 58, when the distance L 2xa the peak point of the coordinate position x in a prone position, and the distance L 2ya the peak point of the coordinate position y are coincident (distance L 2xa = distance L 2ya), the coordinate position (X 2a of the distance L 2xa, Y 2a, a z), may be identified as a feature point shape of the large intestine is changed in the three-dimensional space.

また、形状変化点特定部58は、ピーク点の距離が3つの座標軸で一致していない場合であっても、3つの座標軸におけるピーク点の距離が予め設定された所定距離の範囲内に含まれている場合に、3つの座標軸におけるピーク点の距離の平均距離を算出し、その平均距離の座標位置(x、y、z)を、3次元空間における大腸の特徴点として定義しても良い。 The shape change point specifying section 58, even when the distance of the peak point does not coincide with the three axes, contained within a predetermined distance of the distance of the peak point is set in advance in the three coordinate axes If it is, it calculates the average distance of the distance of the peak point in the three coordinate axes, the coordinate position of the average distance (x, y, z) and may be defined as a characteristic point of the large intestine in three-dimensional space. 例えば、形状変化点特定部58は、3つの座標軸におけるピーク点の距離の差を求め、その距離の差が予め設定された距離差ΔL 以内となる場合に、3つの座標軸におけるピーク点の距離の平均距離を求め、その平均距離の座標位置(x、y、z)を大腸の特徴点として定義する。 For example, the shape change point specifying unit 58 obtains a difference between the distance of the peak point in the three coordinate axes, if the difference between the distance is within a distance difference [Delta] L 5 which is set in advance, the distance of the peak point in the three coordinate axes seeking the average distance, defined coordinate positions of the average distance (x, y, z) as a feature point of the large intestine. なお、距離差ΔL は、経験的に求められる値であり、図示しない記憶部に予め記憶されている。 The distance difference [Delta] L 5 is a value obtained empirically, are previously stored in the storage unit, not shown.

1例として、仰向け状態における座標位置xのピーク点の距離L 1xa 、座標位置yのピーク点の距離L 1ya 、及び座標位置zのピーク点の距離L 1zaが一致していない場合について説明する。 As an example, the distance L 1XA the peak point of the coordinate position x in a supine condition, the distance L 1 yA peak points of the coordinate position y, and the case where the distance L 1 zA peak points of the coordinate position z does not match will be described. この場合、形状変化点特定部58は、距離L 1xa 、距離L 1ya 、及び距離L 1zaのそれぞれの差を求める。 In this case, the shape change point specifying section 58, the distance L 1XA, distance L 1 yA, and each of the difference in distance L 1 zA determined. そして、形状変化点特定部58は、その距離の差が予め設定された距離差ΔL 以内となる場合に、距離L 1xa 、距離L 1ya 、及び距離L 1zaの平均距離を求め、その平均距離の座標位置(x、y、z)を仰向け状態における大腸の特徴点として定義する。 The shape change point specifying section 58, when the difference between the distance is within a distance difference [Delta] L 5 which is set in advance, the distance L 1XA, distance L 1 yA, and obtains the average distance of the distance L 1 zA, the average distance defining the coordinate position (x, y, z) as the feature points of the large intestine in a supine state. また、うつ伏せ状態における座標位置xのピーク点の距離L 2xa 、座標位置yのピーク点の距離L 2ya 、及び座標位置zのピーク点の距離L 2zaが一致していない場合も、形状変化点特定部58は、距離L 2xa 、距離L 2ya 、及び距離L 2zaのそれぞれの差を求める。 The distance L 2xa the peak point of the coordinate position x in a prone state, the distance of the peak point of the coordinate position y L 2ya, and even if the distance L 2Za the peak point of the coordinate position z does not match, the shape change point particular part 58, the distance L 2xa, distance L 2ya, and each of the difference in distance L 2Za determined. そして、形状変化点特定部58は、その距離の差が予め設定された距離差ΔL 以内となる場合に、距離L 2xa 、距離L 2ya 、及び距離L 2zaの平均距離を求め、その平均距離の座標位置(x、y、z)をうつ伏せ状態における大腸の特徴点として定義する。 The shape change point specifying section 58, when the difference between the distance is within a distance difference [Delta] L 5 which is set in advance, the distance L 2xa, distance L 2ya, and obtains the average distance of the distance L 2Za, the average distance coordinate position (x, y, z) is defined as the feature points of the large intestine in a prone position to.

また、形状変化点特定部58は、2つの座標軸におけるピーク点の距離の差を求め、その距離の差が予め設定された距離差ΔL 以内となる場合に、その2つの座標軸におけるピーク点の距離の平均距離を求め、その平均距離の座標位置(x、y、z)を大腸の特徴点として定義しても良い。 The shape change point specifying unit 58 obtains a difference between the distance of the peak points in the two coordinate axes, if the difference between the distance is within a distance difference [Delta] L 5 which is set in advance, the peak points in the two coordinate axes that distance obtain the average distance, the coordinate position of the average distance (x, y, z) may be defined as a feature point of the large intestine.

例えば、形状変化点特定部58は、仰向け状態における距離L 1xa 、距離L 1ya 、及び距離L 1zaのそれぞれの差を求める。 For example, the shape change point specifying section 58 obtains the distance in the supine state L 1XA, distance L 1 yA, and each of the difference in distance L 1 zA. そして、形状変化点特定部58は、距離L 1xaと距離L 1yaとの差が予め設定された距離差ΔL 以内となる場合に、距離L 1xaと距離L 1yaとの平均距離を求め、その平均距離の座標位置(x、y、z)を仰向け状態における大腸の特徴点として定義しても良い。 The shape change point specifying section 58, when the difference between the distance L 1XA and the distance L 1 yA is within distance difference [Delta] L 5 which is set in advance, an average distance between the distance L 1XA and the distance L 1 yA, its coordinate position of the average distance (x, y, z) may be defined as a characteristic point of the large intestine in a supine state. 同様に、形状変化点特定部58は、うつ伏せ状態における距離L 2xa 、距離L 2ya 、及び距離L 2zaのそれぞれの差を求める。 Similarly, the shape change point specifying section 58, the distance L 2xa in prone state, the distance L 2ya, and determine the respective differences of the distance L 2za. そして、形状変化点特定部58は、距離L 2xaと距離L 2yaとの差が予め設定された距離差ΔL 以内となる場合に、距離L 2xaと距離L 2yaとの平均距離を求め、その平均距離の座標位置(x、y、z)をうつ伏せ状態における大腸の特徴点として定義しても良い。 The shape change point specifying section 58, when the difference between the distance L 2xa and the distance L 2ya is within distance difference [Delta] L 5 which is set in advance, an average distance between the distance L 2xa and the distance L 2ya, its coordinate position of the average distance (x, y, z) may be defined as a characteristic point of the large intestine in a prone state.

また、形状変化点特定部58は、個別変化点特定部55によって求められた各座標軸(x、y、z)の変化点に基づいて、3次元空間において大腸の形状が変化している特徴点を特定する。 The shape change point specifying section 58, the individual change points each coordinate axis obtained by the identifying unit 55 (x, y, z) on the basis of the change point of the feature point shape of the large intestine is changing in a three-dimensional space to identify. すなわち、形状変化点特定部58は、仰向け状態における各座標軸の変化点に基づいて、仰向け状態において大腸の形状が変化している特徴点を特定する。 That is, the shape change point specifying unit 58, based on the change points of the coordinate axes in the supine state, identifies the feature points shape of the large intestine is changing in supine state. また、形状変化点特定部58は、うつ伏せ状態における各座標軸の変化点に基づいて、うつ伏せ状態において大腸の形状が変化している特徴点を特定する。 The shape change point specifying unit 58, prone on the basis of the change point of each coordinate axis in the state, to identify the feature points shape of the large intestine is changing in a prone state.

例えば、形状変化点特定部58は、変化点の距離が3つの座標軸で一致している座標位置(x、y、z)を、3次元空間における大腸の特徴点として定義する。 For example, the shape change point specifying section 58, a coordinate position where the distance is the same on the three axes of the change point (x, y, z) and is defined as a feature point of the large intestine in three-dimensional space. 例えば、形状変化点特定部58は、仰向け状態における座標位置xの変化点の距離L 1xb 、座標位置yの変化点の距離L 1yb 、及び座標位置zの変化点の距離L 1zbが一致している場合に(距離L 1xb =距離L 1yb =距離L 1zb )、その距離L 1xbの座標位置(X 1b 、Y 1b 、Z 1b )を、3次元空間において大腸の形状が変化している特徴点として定義する。 For example, the shape change point specifying section 58, the distance L 1xb change point coordinate position x in a supine condition, the distance of the change point of the coordinate position y L 1yb, and the distance L 1Zb change point coordinate position z is coincident (distance L 1xb = distance L 1yb = distance L 1zb), the coordinate position of the distance L 1xb (X 1b, Y 1b , Z 1b) , and feature points shape of the large intestine is changing in a three-dimensional space when you are It is defined as. また、形状変化点特定部58は、変化点の距離が2つの座標軸で一致している場合に、その一致している距離の座標位置(x、y、z)を、3次元空間において大腸の形状が変化している特徴点として定義しても良い。 The shape change point specifying section 58, when the distance change point is matched with two coordinate axes, the coordinate position of the distance that the matching (x, y, z) and the large intestine in a three-dimensional space shape may be defined as a feature point is changed. 例えば、形状変化点特定部58は、仰向け状態における座標位置xの変化点の距離L 1xbと、座標位置yの変化点の距離L 1ybとが一致している場合に(距離L 1xb =距離L 1yb )、その距離L 1xbの座標位置(X 1b 、Y 1b 、z)を、3次元空間において大腸の形状が変化している特徴点として定義する。 For example, the shape change point identifying section 58 (distance in the case where the distance L 1xb change point coordinate position x in supine state, the distance L 1Yb change point coordinate position y matches L 1xb = distance L 1yb), defines the distance L coordinate position 1xb (X 1b, Y 1b, a z), as a feature point shape of the large intestine is changed in the three-dimensional space.

同様に、形状変化点特定部58は、うつ伏せ状態における座標位置xの変化点の距離L 2xb 、座標位置yの変化点の距離L 2yb 、及び座標位置zの変化点の距離L 2zbが一致している場合(距離L 2xb =距離L 2yb =距離L 2zb )、その距離L 2xbの座標位置(X 2b 、Y 2b 、Z 2b )を、3次元空間において大腸の形状が変化している特徴点として定義する。 Similarly, the shape change point specifying section 58, the distance L 2xb change point coordinate position x in a prone state, the distance of the change point of the coordinate position y L 2yb, and the distance L 2Zb change point coordinate position z matches If it has (distance L 2xb = distance L 2yb = distance L 2zb), the coordinate position of the distance L 2xb (X 2b, Y 2b , Z 2b) , and feature points shape of the large intestine is changing in a three-dimensional space It is defined as. また、形状変化点特定部58は、うつ伏せ状態における座標位置xの変化点の距離L 2xbと、座標位置yの変化点の距離L 2ybとが一致している場合に(距離L 2xb =距離L 2yb )、その距離L 2xbの座標位置(X 2b 、Y 2b 、z)を、3次元空間において大腸の形状が変化している特徴点として定義しても良い。 The shape change point specifying section 58, when the distance L 2xb change point coordinate position x in a prone position, and the distance L 2Yb change point coordinate position y are coincident (distance L 2xb = distance L 2yb), the distance L coordinate position 2xb (X 2b, Y 2b, a z), it may be defined as a feature point shape of the large intestine is changed in the three-dimensional space.

また、形状変化点特定部58は、変化点の距離が3つの座標軸で一致していない場合であっても、3つの座標軸における変化点の距離が予め設定された所定距離の範囲内に含まれている場合に、3つの座標軸における変化点の距離の平均距離を算出し、その平均距離の座標位置(x、y、z)を、3次元空間における大腸の特徴点として定義しても良い。 The shape change point specifying section 58, even when the distance change point does not coincide with the three axes, contained within a predetermined distance of a distance change point is set in advance in the three coordinate axes If it is, calculates the average distance of the distance change point in the three coordinate axes, the coordinate position of the average distance (x, y, z) and may be defined as a characteristic point of the large intestine in three-dimensional space. 例えば、形状変化点特定部58は、3つの座標軸における変化点の距離の差を求め、その距離の差が予め設定された距離差ΔL 以内となる場合に、3つの座標軸における変化点の距離の平均距離を求め、その平均距離の座標位置(x、y、z)を大腸の特徴点として定義する。 For example, the shape change point specifying unit 58 obtains a difference in the distance change points in the three coordinate axes, if the difference between the distance is within a distance difference [Delta] L 5 which is set in advance, the distance of the transition points in the three coordinate axes seeking the average distance, defined coordinate positions of the average distance (x, y, z) as a feature point of the large intestine.

1例として、仰向け状態における座標位置xの変化点の距離L 1xb 、座標位置yの変化点の距離L 1yb 、及び座標位置zの変化点の距離L 1zaが一致していない場合について説明する。 As an example, the distance L 1xb change point coordinate position x in a supine condition, the distance L 1Yb change point coordinate position y, and the case where the distance L 1 zA change point coordinate position z it does not match will be described. この場合、形状変化点特定部58は、距離L 1xb 、距離L 1yb 、及び距離L 1zbのそれぞれの差を求める。 In this case, the shape change point specifying section 58, the distance L 1xb, distance L 1Yb, and each of the difference in distance L 1Zb determined. そして、形状変化点特定部58は、その距離の差が予め設定された距離差ΔL 以内となる場合に、距離L 1xb 、距離L 1yb 、及び距離L 1zbの平均距離を求め、その平均距離の座標位置(x、y、z)を仰向け状態における大腸の特徴点として定義する。 The shape change point specifying section 58, when the difference between the distance is within a distance difference [Delta] L 5 which is set in advance, the distance L 1xb, distance L 1Yb, and obtains the average distance of the distance L 1Zb, the average distance defining the coordinate position (x, y, z) as the feature points of the large intestine in a supine state. また、うつ伏せ状態における座標位置xの変化点の距離L 2xb 、座標位置yの変化点の距離L 2yb 、及び座標位置zの変化点の距離L 2zbが一致していない場合も、形状変化点特定部58は、距離L 2xb 、距離L 2yb 、及び距離L 2zbのそれぞれの差を求める。 The distance L 2xb change point coordinate position x in a prone state, the distance of the change point of the coordinate position y L 2yb, and even if the distance L 2Zb change point coordinate position z does not match, the shape change point particular part 58, the distance L 2xb, distance L 2Yb, and each of the difference in distance L 2Zb determined. そして、形状変化点特定部58は、その距離の差が予め設定された距離差ΔL 以内となる場合に、距離L 2xb 、距離L2 yb 、及びL 2zbの平均距離を求め、その平均距離の座標位置(x、y、z)をうつ伏せ状態における大腸の特徴点として定義する。 The shape change point specifying section 58, when the difference between the distance is within a distance difference [Delta] L 5 which is set in advance, the distance L 2xb, distance L2 yb, and obtains the average distance L 2Zb, the average distance coordinate position (x, y, z) is defined as the feature points of the large intestine in a prone position to.

また、形状変化点特定部58は、2つの座標軸における変化点の距離の差を求め、その距離の差が予め設定された距離差ΔL 以内となる場合に、その2つの座標軸における変化点の距離の平均距離を求め、その平均距離の座標位置(x、y、z)を大腸の特徴点として定義しても良い。 The shape change point specifying unit 58 obtains a difference in the distance change points in the two coordinate axes, if the difference between the distance is within a distance difference [Delta] L 5 which is set in advance, the change points in the two coordinate axes that distance obtain the average distance, the coordinate position of the average distance (x, y, z) may be defined as a feature point of the large intestine.

例えば、形状変化点特定部58は、仰向け状態における距離L 1xb 、距離L 1yb 、及び距離L 1zbのそれぞれの差を求める。 For example, the shape change point specifying section 58 obtains the distance in the supine state L 1xb, distance L 1Yb, and each of the difference in distance L 1zb. そして、形状変化点特定部58は、距離L 1xbと距離L 1ybとの差が予め設定された距離差ΔL 以内となる場合に、距離L 1xbと距離L 1ybとの平均距離を求め、その平均距離の座標位置(x、y、z)を仰向け状態における大腸の特徴点として定義しても良い。 The shape change point specifying section 58, when the difference between the distance L 1xb and the distance L 1Yb is within distance difference [Delta] L 5 which is set in advance, an average distance between the distance L 1xb and the distance L 1Yb, its coordinate position of the average distance (x, y, z) may be defined as a characteristic point of the large intestine in a supine state. 同様に、形状変化点特定部58は、うつ伏せ状態における距離L 2xb 、距離L 2yb 、及び距離L 2zbのそれぞれの差を求める。 Similarly, the shape change point specifying section 58, the distance L 2xb in prone state, the distance L 2Yb, and determine the respective differences of the distance L 2zb. そして、形状変化点特定部58は、距離L 2xbと距離L 2ybとの差が予め設定された距離差ΔL 以内となる場合に、距離L 2xbと距離L 2ybとの平均距離を求め、その平均距離の座標位置(x、y、z)をうつ伏せ状態における大腸の特徴点として定義しても良い。 The shape change point specifying section 58, when the difference between the distance L 2xb and the distance L 2Yb is within distance difference [Delta] L 5 which is set in advance, an average distance between the distance L 2xb and the distance L 2Yb, its coordinate position of the average distance (x, y, z) may be defined as a characteristic point of the large intestine in a prone state.

以上のようにして、特徴点特定部5は、大腸の形状が変化している特徴点を、異なる体位で取得されたボリュームデータについてそれぞれ求める。 As described above, point identifying unit 5 features, feature points shape of the large intestine is changing, respectively obtained for the volume data obtained in different posture. この実施形態では、特徴点特定部5は、大腸の形状が変化している特徴点を、仰向け状態のボリュームデータとうつ伏せ状態のボリュームデータとについてそれぞれ求める。 In this embodiment, it points identifying unit 5 features, feature points shape of the large intestine is changing, respectively obtained for the volume data a prone position and supine state volume data. そして、特徴点特定部5は、仰向け状態における大腸の特徴点の位置を示す位置情報と、うつ伏せ状態における大腸の特徴点の位置を示す位置情報とを対応付け部6に出力する。 Then, the specification unit 5 feature points, and outputs the position information indicating the position of the feature point of the large intestine in a supine state, and position information indicating the position of the feature point of the large intestine in association unit 6 in a prone state. 特徴点の位置を示す位置情報には、3次元直交座標系で表わされる座標情報(位置x、位置y、位置z)と、芯線の始点からの距離とが含まれている。 The position information indicating the position of the feature point coordinate information represented by three-dimensional orthogonal coordinate system (position x, position y, position z) and are included and the distance from the starting point of the core wire.

特徴点特定部5によって特定された特徴点について、図2を参照して説明する。 The feature points identified by the feature point specifying unit 5 will be described with reference to FIG. 仰向け状態におけるボリュームデータ100については、特徴点121、特徴点122、特徴点123、及び特徴点124が、特徴点特定部5によって特定された特徴点である。 The volume data 100 in a supine condition, the feature point 121, feature point 122, feature point 123, and the feature point 124, a feature point that has been identified by the feature point identification unit 5. なお、ボリュームデータ100において、特徴点120は、始点設定部41にて設定された芯線110の始点であり、特徴点125は芯線110の終点である。 Incidentally, in the volume data 100, feature point 120 is the starting point of core 110 is set at the start point setting unit 41, a feature point 125 is the end point of the core wire 110. また、うつ伏せ状態におけるボリュームデータ200については、特徴点221、特徴点222、特徴点223、及び特徴点224が、特徴点特定部5によって特定された特徴点である。 Also, the volume data 200 in a prone state, the feature point 221, feature point 222, feature point 223, and the feature point 224 is a point feature identified by the feature point detection part 5. なお、ボリュームデータ200において、特徴点220は、始点設定部41にて設定された芯線210の始点であり、特徴点225は芯線210の終点である。 Incidentally, in the volume data 200, feature point 220 is the starting point of the core wire 210 which is set at the start point setting unit 41, a feature point 225 is the end point of the core wire 210.

この実施形態においては、特徴点特定部5は、仰向け状態における特徴点120、特徴点121、特徴点122、特徴点123、特徴点124、及び特徴点125の位置を示す位置情報(xyzの座標情報と始点からの距離とを含む情報)と、うつ伏せ状態における特徴点220、特徴点221、特徴点222、特徴点223、特徴点224、及び特徴点225の位置を示す位置情報とを、対応付け部6に出力する。 In this embodiment, the feature point specifying unit 5, the feature point 120 in a supine condition, the feature point 121, feature point 122, feature point 123, the position information (xyz showing feature points 124, and the position of the feature point 125 coordinates information) including the distance from the information and the starting point, the feature point 220 in a prone state, the feature point 221, feature point 222, feature point 223, feature point 224, and the position information indicating the position of the feature point 225, corresponding and outputs it to the attached part 6. なお、仰向け状態における特徴点120、特徴点121、特徴点122、特徴点123、特徴点124、及び特徴点125が、この発明の「第1の特徴点」の1例に相当する。 Incidentally, the feature point 120 in a supine condition, the feature point 121, feature point 122, feature point 123, feature point 124, and the feature point 125 corresponds to an example of the "first feature points" of the present invention. また、うつ伏せ状態における特徴点220、特徴点221、特徴点222、特徴点223、特徴点224、及び特徴点225が、この発明の「第2の特徴点」の1例に相当する。 Further, the feature point 220 in a prone position, the feature point 221, feature point 222, feature point 223, feature point 224, and the feature point 225 corresponds to an example of the "second feature points" of the present invention. また、特徴点特定部5が、この発明の「特徴点特定手段」の1例に相当する。 Further, the feature point detection part 5 corresponds to an example of the "feature points specifying part" of the present invention. また、グラフ作成部4と特徴点特定部5とによって、この発明の「特定手段」の1例を構成する。 Further, by a graph creation unit 4 and the feature point identifying section 5, constitute one example of the "specifying part" of the present invention.

(対応付け部6) (Association unit 6)
対応付け部6は、異なる体位における大腸の特徴点を、異なる体位同士で対応付ける。 Correlating unit 6, a characteristic point of the large intestine in different Positions associates in different Positions together. この実施形態では、対応付け部6は、仰向け状態における大腸の特徴点と、うつ伏せ状態における大腸の特徴点とを対応付ける。 In this embodiment, the association unit 6 associates the feature points of the large intestine in a supine condition, and a feature point of the large intestine in a prone state. 具体的には、対応付け部6は、仰向け状態における特徴点の位置情報に含まれる始点からの距離と、うつ伏せ状態における特徴点の位置情報に含まれる始点からの距離とを比べて、仰向け状態における特徴点の距離とうつ伏せ状態における特徴点の距離との差が、予め設定された距離差ΔL 以内に含まれる特徴点同士を対応付ける。 Specifically, the association unit 6, as compared with the distance from the start point included in the position information of the feature points in the supine state, the distance from the start point included in the position information of the feature points in a prone state, supine state the difference between the distance of the feature points at the distance a prone state of feature points in the associates the feature point with each other included within distance difference [Delta] L 6, which is set in advance. 仰向け状態における特徴点の距離と、うつ伏せ状態における特徴点の距離の差が、距離差ΔL 以内であれば、2つの特徴点は大腸において同一部位の位置を示していると考えられるため、対応付け部6は、距離の差が距離差ΔL 以内となる2つの特徴点同士を対応付ける。 Since the distance of the feature points in the supine state, the difference between the distance of the feature points in the prone state, if the distance difference [Delta] L 6 within the two feature points is considered to indicate the position of the same site in the large intestine, the corresponding attaching portion 6 associates the two feature points between which the difference in distance is within distance difference [Delta] L 6. なお、距離差ΔL は、経験的に求められる値であり、図示しない記憶部に予め記憶されている。 The distance difference [Delta] L 6 is a value determined empirically, are previously stored in the storage unit, not shown.

例えば図2に示すように、対応付け部6は、仰向け状態における特徴点121と、うつ伏せ状態における特徴点221とを対応付ける。 For example, as shown in FIG. 2, correlating unit 6, the feature point 121 in a supine condition, associating the feature point 221 in a prone state. すなわち、芯線110に沿って始点(特徴点120)から特徴点121までの距離と、芯線210に沿って始点(特徴点220)から特徴点221までの距離との差が、距離差ΔL 以内となっているため、対応付け部6は、特徴点121と特徴点221とを対応付ける。 That is, the distance from the start point along the core line 110 (minutia 120) to the feature point 121, the difference between the distance from the start point along the core line 210 (feature point 220) until the feature point 221, the distance difference [Delta] L 6 within since that is the, correlating unit 6 associates the feature point 121 and the feature point 221. 同様に、対応付け部6は、仰向け状態における特徴点122と、うつ伏せ状態における特徴点222とを対応付ける。 Similarly, correlating unit 6, the feature point 122 in a supine condition, associating the feature point 222 in a prone state. また、対応付け部6は、仰向け状態における特徴点123と、うつ伏せ状態における特徴点223とを対応付ける。 Moreover, correlating unit 6, the feature point 123 in a supine condition, associating the feature point 223 in a prone state. また、対応付け部6は、仰向け状態における特徴点124と、うつ伏せ状態における特徴点224とを対応付ける。 Moreover, correlating unit 6, the feature point 124 in a supine condition, associating the feature point 224 in a prone state. また、対応付け部6は、仰向け状態における特徴点125と、うつ伏せ状態における特徴点225とを対応付ける。 Moreover, correlating unit 6, the feature point 125 in a supine condition, associating the feature point 225 in a prone state. 対応付け部6は、特徴点の対応関係を示す対応情報を作成する。 Correlating unit 6 creates the correspondence information indicating the correspondence between feature points. 1例として、対応付け部6は、仰向け状態における特徴点121と、うつ伏せ状態における特徴点221とが対応していることを示す対応情報を作成する。 As an example, correlating unit 6, the feature point 121 in supine state, generate the correspondence information indicating that the feature point 221 in a prone state corresponds.

そして、対応付け部6は、仰向け状態における各特徴点の位置を示す位置情報と、うつ伏せ状態における各特徴点の位置を示す位置情報と、特徴点の対応関係を示す対応情報とを、画像生成部7に出力する。 The correlating unit 6, the position information indicating the position of each feature point in the supine state, the position information indicating the position of each feature point in the prone state, the correspondence information indicating a correspondence between the feature points, the image generating and outputs it to the part 7. なお、対応付け部6が、この発明の「対応付け手段」の1例に相当する。 Incidentally, correlating unit 6 corresponds to an example of the "association" of the present invention.

(画像生成部7、規格化部8) (Image generation unit 7, normalization unit 8)
画像生成部7は、規格化部8を備えている。 Image generation unit 7 is provided with a normalization unit 8. 規格化部8は、同じ体位における各特徴点について、互いに隣り合う特徴点の間の距離を規格化する。 Normalizing unit 8, for each feature point in the same posture, to normalize the distance between the feature points adjacent to each other. すなわち、規格化部8は、芯線に沿って互いに隣り合う特徴点の間の距離を規格化することで、特徴点間の全体の距離を100%として、一方の特徴点を距離が0%の地点とし、他方の特徴点を距離が100%の地点とする。 That is, the normalizing unit 8, by standardizing the distance between the feature points adjacent to each other along the core line, as 100% total distance between the feature points, the distance of 0% one feature point and point to other feature points distance is the point of 100%. 具体的には、規格化部8は、仰向け状態における各特徴点の位置を示す位置情報に基づいて、互いに隣り合う特徴点の間の距離を規格化する。 More specifically, the normalized unit 8, based on the position information indicating the position of each feature point in the supine state, normalizing the distance between the feature points adjacent to each other. 同様に、規格化部8は、うつ伏せ状態における各特徴点の位置を示す位置情報に基づいて、互いに隣り合う特徴点の間の距離を規格化する。 Similarly, normalization unit 8, based on the position information indicating the position of each feature point in the prone state, normalizing the distance between the feature points adjacent to each other.

例えば図2に示すように、規格化部8は、仰向け状態における特徴点121と特徴点122との間の第1区間について、芯線110に沿った距離を規格化する。 For example, as shown in FIG. 2, the normalized unit 8, the first section between a feature point 121 and the feature point 122 in supine state, normalizing the distance along the core wire 110. すなわち、規格化部8は、特徴点121と特徴点122との間の全体の距離を100%とし、特徴点121を距離が0%の地点とし、特徴点122を距離が100%の地点とする。 That is, the normalizing unit 8, and the point of the overall distance is 100%, the feature point 121 distance and a point of 0%, the feature point 122 a distance of 100 percent between the feature points 121 and the feature point 122 to. また、規格化部8は、うつ伏せ状態における特徴点221と特徴点222との間の第2区間について、芯線210に沿った距離を規格化する。 Further, normalization unit 8, the second section between a feature point 221 and the feature point 222 in a prone state, normalizing the distance along the core line 210. すなわち、規格化部8は、特徴点221と特徴点222との間の全体の距離を100%とし、特徴点221を距離が0%の地点とし、特徴点222を距離が100%の地点とする。 That is, the normalizing unit 8, and the point of the overall distance is 100%, the feature point 221 distance and a point of 0%, the feature point 222 a distance of 100 percent between the feature points 221 and the feature point 222 to.

画像生成部7は、ボリュームデータを画像データ記憶部2から読み出して、そのボリュームデータにボリュームレンダリングを施すことで、組織を立体的に表す表示用の3次元画像データを生成する。 Image generation unit 7 reads out the volume data from the image data storage unit 2, by performing volume rendering on the volume data, to generate a three-dimensional image data for display stereoscopically represents the tissue. この実施形態では、画像生成部7は、ボリュームデータに対していわゆる透視投影法に従ったボリュームレンダリングを施すことで、組織の内腔を仮想内視鏡的に表す3次元画像データを生成する。 In this embodiment, the image generation unit 7, by performing volume rendering in accordance with the so-called perspective projection method on the volume data, thereby generating three-dimensional image data representing the lumen of the tissue virtual endoscopic. このような透視投影法によれば、血管、腸、気管支などの管状組織を内面から観察しているかのような3次元画像データを生成することができる。 According to such a perspective projection method, it is possible to generate the blood vessel, intestine, three-dimensional image data as if the tubular tissue is observed from the inner surface, such as bronchi.

画像生成部7は、仰向け状態におけるボリュームデータ100を画像データ記憶部2から読み出して、芯線110上に視点を設定して、ボリュームデータ100に対して透視投影法に従ったボリュームレンダリングを施すことで、その視点から見て大腸の内部を仮想内視鏡的に表す3次元画像データ(パースペクティブ画像データ)を生成する。 Image generation unit 7 reads out the volume data 100 in a supine state from the image data memory 2, and sets a viewpoint on the core wire 110, by performing volume rendering in accordance with the perspective projection method on the volume data 100 , to generate a three-dimensional image data representing the interior of the large intestine virtual endoscopy when viewed from the viewpoint (perspective image data). これにより、仰向け状態における大腸の内腔を3次元的に表す画像データが生成される。 Thus, image data representing the lumen of the colon in a supine state three-dimensionally is produced. 同様に、画像生成部7は、うつ伏せ状態におけるボリュームデータ200を画像データ記憶部2から読み出して、芯線210上に視点を設定して、ボリュームデータ200に対して透視投影法に従ったボリュームレンダリングを施すことで、その視点から見て大腸の内部を仮想内視鏡的に表す3次元画像データを生成する。 Likewise, the image generating unit 7 reads the volume data 200 in a prone state from the image data memory 2, and sets a viewpoint on the core wire 210, a volume rendering in accordance with the perspective projection method on the volume data 200 by applying, to generate a three-dimensional image data a virtual endoscopy represents the inside of the large intestine as viewed from the viewpoint. これにより、うつ伏せ状態における大腸の内腔を3次元的に表す画像データが生成される。 Thus, image data representing the lumen in three dimensions of the colon in the prone state is generated.

例えば、画像生成部7は、仰向け状態におけるボリュームデータ100を対象にして、特徴点121から特徴点122まで芯線110に沿って視点130を移動させながら、各視点130において透視投影法に従ったボリュームレンダリングを実行することで、各視点130から見て大腸の内部を仮想内視鏡的に表す3次元画像データを生成する。 For example, the image generation unit 7, and the volume data 100 in a supine state in the subject, while moving the viewpoint 130 along the core line 110 until the feature point 122 from the feature point 121, in accordance with the perspective projection method in each viewpoint 130 volumes by executing the rendering, to generate a three-dimensional image data representing the interior of the colon endoscopic virtual viewed from each viewpoint 130. また、画像生成部7は、うつ伏せ状態におけるボリュームデータ200を対象にして、特徴点121に対応する特徴点221から、特徴点122に対応する特徴点222まで芯線210に沿って視点230を移動させながら、各視点230において透視投影法に従ったボリュームレンダリングを実行することで、各視点230から見て大腸の内部を仮想内視鏡的に表す3次元画像データを生成する。 The image generation unit 7, intended for volume data 200 in a prone state, from the feature point 221 corresponding to the feature point 121 moves the viewpoint 230 along the core line 210 until the feature point 222 corresponding to the feature point 122 while, by executing the volume rendering in accordance with the perspective projection method in each viewpoint 230, to generate a three-dimensional image data representing the interior of the colon endoscopic virtual viewed from each viewpoint 230.

仰向け状態において互いに隣り合う特徴点間の距離は規格化部8によって規格化され、うつ伏せ状態において互いに隣り合う特徴点間の距離は規格化部8によって規格化されている。 The distance between the feature points that are adjacent to each other in the supine state is normalized by the normalizing unit 8, the distance between the feature points that are adjacent to each other in the prone state is standardized by normalizing unit 8. 上記の例では、特徴点121から特徴点122までの第1区間の長さが規格化され、その第1区間に対応する特徴点221から特徴点222までの第2区間の長さが規格化されている。 In the above example, the length of the first section from the feature points 121 to the feature point 122 is normalized, the length of the second section is normalized from the feature point 221 corresponding to the first section to the feature point 222 It is. 画像生成部7は、特徴点121から特徴点122までの規格化された第1区間と、特徴点221から特徴点222までの規格化された第2区間とにおいて、それぞれ規格化された距離(距離の比率)が同じ位置に視点を設定して、ボリュームデータ100とボリュームデータ200とに対して透視投影法に従ったボリュームレンダリングを施すことで、仰向け状態における3次元画像データとうつ伏せ状態における3次元画像データとを生成する。 Distance image generating unit 7, a first section which is normalized from the feature points 121 to the feature point 122, at a second interval which is normalized from the feature points 221 to the feature point 222, which is respectively normalized ( distance ratio) is set the viewpoint to the same location, the volume data 100 and by performing volume rendering in accordance with the perspective projection method with respect to the volume data 200, 3 in a prone position and the three-dimensional image data in a supine state It generates the dimensional image data.

例えば図2に示すように、画像生成部7は、特徴点121と特徴点122との間の第1区間において全体の50%の距離の地点に視点130を設定した場合、特徴点221と特徴点22との間の第2区間において全体の50%の距離の地点に視点230を設定する。 For example, as shown in FIG. 2, the image generation unit 7, if you set the view point 130 to the point of total 50% of the distance in the first section between a feature point 121 and the feature point 122, feature point 221 and the feature setting the view point 230 to the point of total 50% of the distance in the second section between the point 22. このように、画像生成部7は、ボリュームデータ100とボリュームデータ200とにおいて、それぞれ規格化された距離(距離の比率)が同じ位置に視点を設定して、透視投影法に従ったボリュームレンダリングを実行することで、仰向け状態とうつ伏せ状態とでそれぞれ対応する位置における3次元画像データを生成する。 Thus, the image generation unit 7, in the volume data 100 and the volume data 200. and distances respectively normalized (the ratio of the distance) sets the viewpoint in the same position, a volume rendering in accordance with the perspective projection method by running, to generate a three-dimensional image data at corresponding positions respectively in a state prone and supine state.

また、画像生成部7は、特徴点121と特徴点122との間の区間において、全体の0%の距離の地点(特徴点121)に視点130を設定した場合、特徴点221と特徴点222との間の第1区間において、全体の0%の距離の地点(特徴点221)に視点230を設定する。 The image generation unit 7, in the section between the feature points 121 and the feature point 122, if you set the view point 130 to the point of total 0% of the distance (feature point 121), the feature point 221 and the feature point 222 in the first section between a set viewpoint 230 to a point total of 0% of the distance (feature point 221). そして、画像生成部7は、視点130を芯線110に沿って特徴点121から特徴点122に向けて移動させながら、各視点130において透視投影法に従ったボリュームレンダリングを実行することで、各視点130から見て大腸の内部を仮想内視鏡的に表す3次元画像データを生成する。 Then, the image generation unit 7, while moving toward the characteristic point 122 to viewpoint 130 from the feature point 121 along the core line 110, by executing the volume rendering in accordance with the perspective projection method in each viewpoint 130, each viewpoint generating a 3-dimensional image data a virtual endoscopy represents the inside of the large intestine as seen from the 130. また、画像生成部7は、視点130の移動に合わせて、特徴点221と特徴点222との間の第2区間において、特徴点121と特徴点122との間の第1区間における視点130の位置と規格化された距離(距離の比率)が同じ位置に視点230を設定して、各視点230において透視投影法に従ったボリュームレンダリングを実行することで、各視点230から見て大腸の内部を仮想内視鏡的に表す3次元画像データを生成する。 The image generation unit 7, in accordance with the movement of the viewpoint 130, in the second section between the feature points 221 and the feature point 222, the viewpoint 130 in the first section between a feature point 121 and the feature point 122 position and are normalized distance (the ratio of the distance) sets the viewpoint 230 in the same position, by executing the volume rendering in accordance with the perspective projection method in each viewpoint 230, the inside of the large intestine being viewed from the viewpoints 230 the generating a 3-dimensional image data representing the virtual endoscopic.

以上のように、画像生成部7は、仰向け状態におけるボリュームデータ100とうつ伏せ状態におけるボリュームデータ200とを対象にして、特徴点が対応する第1区間と第2区間とにおいて、区間内の距離の比率(規格化された距離)がそれぞれ同じ位置に視点を設定して、ボリュームデータ100とボリュームデータ200とに透視投影法に従ったボリュームレンダリングを施すことで、仰向け状態における3次元画像データとうつ伏せ状態における3次元画像データとを生成する。 As described above, the image generation unit 7, intended for the volume data 200 in a prone state volume data 100 in a supine condition, in the first zone and the second zone feature points correspond, the distance in the interval ratio by setting the viewpoint (the distance normalized) are each the same position, by performing volume rendering in accordance with the perspective projection method in a volume data 100 and volume data 200, prone three-dimensional image data in a supine state generating a 3-dimensional image data in the state. そして、画像生成部7は、仰向け状態における大腸の内部を仮想内視鏡的に表す3次元画像データと、うつ伏せ状態における大腸の内部を仮想内視鏡的に表す3次元画像データとを表示制御部9に出力する。 Then, the image generation unit 7, display control and the three-dimensional image data representing the interior of the virtual endoscopy of the colon in a supine condition, and a 3-dimensional image data representing the interior of the virtual endoscopy of the colon in the prone state and outputs it to the part 9. なお、画像生成部7が、この発明の「画像生成手段」の1例に相当する。 The image generation unit 7 corresponds to an example of the "image generator" of the present invention. また、仰向け状態における3次元画像データが、この発明の「第1の3次元画像データ」の1例に相当し、うつ伏せ状態における3次元画像データが、この発明の「第2の3次元画像データ」の1例に相当する。 Also, 3-dimensional image data in a supine condition, corresponds to an example of the "first three-dimensional image data" of the present invention, 3-dimensional image data in a prone state, "second three-dimensional image data of the present invention equivalent to one example of the ".

(表示制御部9、表示部10) (Display controller 9, the display unit 10)
表示制御部9は、3次元画像データを画像生成部7から受けて、仰向け状態における3次元画像とうつ伏せ状態における3次元画像とを並べて表示部10に表示させる。 The display control unit 9 receives the three-dimensional image data from the image generation unit 7 to display side by side and the three-dimensional image in a prone state a three-dimensional image on the display unit 10 in a supine state. 例えば、表示制御部9は、仰向け状態における特徴点121から特徴点122までの第1区間内に設定された各視点130における3次元画像(パースペクティブ画像)と、うつ伏せ状態における特徴点221から特徴点222までの第2区間内に設定された各視点230における3次元画像(パースペクティブ画像)とを、視点ごとに順次、表示部10に表示させる。 For example, the display controller 9, the three-dimensional image at each viewpoint 130 set by the feature point 121 in a supine state in the first section between the feature point 122 (perspective image), prone feature points from the feature point 221 in the state and 222 to the second section 3 dimensional in each viewpoint 230 set in the image (perspective image), successively for each viewpoint, is displayed on the display unit 10. なお、表示制御部9が、この発明の「表示制御手段」の1例に相当する。 The display control unit 9 corresponds to an example of the "display control means" of the present invention.

この実施形態によると、特徴点121から特徴点122までの第1区間と、特徴点221から特徴点222までの第2区間とにおいて、規格化された距離(距離の比率)が同じ位置にそれぞれ視点が設定されているため、第1区間の長さと第2区間の長さとが異なっていても、第1区間及び第2区間の全体に亘って3次元画像データを生成して、3次元画像を表示することが可能となる。 According to this embodiment, a first section from the feature points 121 to the feature point 122. In a second section from the feature points 221 to the feature point 222, respectively normalized distance (the ratio of the distance) is the same position since the viewpoint is set, it is different lengths of the first section and the length of the second section is to generate a 3-dimensional image data over the entire first zone and the second zone, the three-dimensional image it is possible to display. そのことにより、仰向け状態における3次元画像とうつ伏せ状態における3次元画像とにおいて、大腸(管状組織)の観察における見落としの発生を抑制することが可能となる。 By them, in the three-dimensional image in a prone position and the three-dimensional image in the supine state, it is possible to suppress the occurrence of oversights in the observation of the large intestine (tubular tissue). その結果、見落とされた箇所を探すための作業を軽減することが可能となるため、診断時間の短縮を図ることが可能となる。 As a result, it becomes possible to reduce the work for finding overlooked portion, it is possible to shorten the diagnosis time.

なお、芯線抽出部3、グラフ作成部4、特徴点特定部5、対応付け部6、画像生成部7、及び表示制御部9は、それぞれ図示しないCPUと、ROM、RAM、HDDなどの記憶装置とによって構成されていても良い。 Incidentally, centerline extraction section 3, the graph creation unit 4, the feature point detection part 5, correlating unit 6, the image generation unit 7 and the display controller 9, includes a CPU (not shown), respectively, ROM, RAM, a storage device such as HDD it may be configured by the. 記憶装置には、芯線抽出部3の機能を実行するための芯線抽出プログラムと、グラフ作成部4の機能を実行するためのグラフ作成プログラムと、特徴点特定部5の機能を実行するための特徴点特定プログラムと、対応付け部6の機能を実行するための対応付けプログラムと、画像生成部7の機能を実行するための画像生成プログラムと、表示制御部9の機能を実行するための表示制御プログラムとが記憶されている。 The storage device stores a centerline extraction program for executing the function of centerline extraction section 3, the graphing program for executing the function of the graph creation unit 4, characterized for executing the function of the feature point specifying unit 5 and the point specifying program, a correspondence program for executing the function of the correlating unit 6, and an image generation program for executing the function of the image generation unit 7, display control for executing the function of the display control unit 9 program and are stored. また、グラフ作成プログラムには、始点設定部41の機能を実行するための始点設定プログラムと、距離算出部42の機能を実行するための距離算出プログラムとが含まれている。 In addition, the charting program includes a distance calculation program for executing the start point setting program for executing the function of the start point setting unit 41, the function of the distance calculation unit 42. また、特徴点特定プログラムには、微分処理部51の機能を実行するための微分処理プログラムと、個別ピーク点特定部52の機能を実行するための個別ピーク点特定プログラムと、個別変化点特定部55の機能を実行するための個別変化点特定プログラムと、形状変化点特定部58の機能を実行するための形状変化点特定プログラムとが含まれている。 Further, the feature point identification program, and the differential processing program for executing the function of the differential processing unit 51, and the individual peak point specifying program for executing the function of the individual peak point specifying unit 52, the individual change point specifying section 55 and the individual change points specifying program for executing the function of, contains the shape change point specifying program for executing the function of the shape change point identification section 58. また、個別ピーク点特定プログラムには、ピーク点特定部53の機能を実行するためのピーク点特定プログラムと、ピーク点推定部54の機能を実行するためのピーク点推定プログラムとが含まれている。 In addition, the individual peak point specifying program includes the peak point estimation program for executing a peak point specifying program for executing the function of the peak point specifying unit 53, the function of the peak point estimating portion 54 . また、個別変化点特定プログラムには、変化点特定部56の機能を実行するための変化点特定プログラムと、変化点推定部57の機能を実行するための変化点推定プログラムとが含まれている。 In addition, the individual change points specific programs include a change point specifying program for executing the change point functionality of a particular unit 56, a change point estimation program for executing the function of the change point estimation portion 57 . また、画像生成プログラムには、規格化部8の機能を実行するための規格化プログラムが含まれている。 The image generation program includes a standardized program for executing a function of the normalized unit 8. そして、CPUが各プログラムを実行することで、各部の機能を実行する。 Then, the CPU executes each program, to perform the function of each part. なお、芯線抽出プログラムと、グラフ作成プログラムと、特徴点特定プログラムと、対応付けプログラムと、画像生成プログラムと、表示制御プログラムとによって、この発明の「画像処理プログラム」の1例を構成する。 Incidentally, constituting a centerline extraction program, a graphing program, and the feature point identification program, and associating program, and an image generation program by a display control program, an example of the "image processing program" of the present invention.

また、医用画像診断装置50に医用画像処理装置1を含ませても良い。 It may also be included a medical image processing apparatus 1 to the medical image diagnostic apparatus 50. 例えば、医用画像診断装置50としてX線CT装置を用い、そのX線CT装置に医用画像処理装置1を含ませても良い。 For example, using an X-ray CT apparatus as a medical image diagnostic apparatus 50 may contain a medical image processing apparatus 1 to the X-ray CT apparatus. X線CT装置は、X線を曝射するX線管球と、被検体を間にしてX線管球と対向して配置されたX線検出器と、再構成処理部とを備え、X線管球からX線を曝射しながらX線管球とX線検出器とを被検体の周りで回転させることで、X線投影データを収集する。 X-ray CT apparatus includes an X-ray tube that radiates an X-ray, and X-ray detector disposed facing the X-ray tube and between a subject and a reconstruction processing unit, X an X-ray tube with exposure to X-ray from the line tube and the X-ray detector is rotated around the subject, acquiring X-ray projection data. そして、再構成処理部は、収集されたX線投影データを再構成することで、被検体を表すボリュームデータを生成する。 The reconstruction processing unit, to reconstruct the acquired X-ray projection data to generate volumetric data indicative of the object. なお、X線管球、X線検出器、及び再構成部によって、この発明の「画像取得手段」の1例を構成する。 Incidentally, X-rays tube, X-rays detector, and the reconstruction unit, constitutes an example of "image acquisition unit" of the present invention.

この実施形態では、X線CT装置は、被検体を仰向けにした状態で大腸を撮影することで、仰向け状態における大腸を表すボリュームデータを生成する。 In this embodiment, X-ray CT apparatus, by taking the large intestine while supine a subject to generate volumetric data indicative of the large intestine in a supine state. また、X線CT装置は、被検体をうつ伏せにした状態で大腸を撮影することで、うつ伏せ状態における大腸を表すボリュームデータを生成する。 Further, X-ray CT apparatus, by taking the large intestine while prone to subject to generate volumetric data indicative of the large intestine in a prone state. そして、X線CT装置に含まれる医用画像処理装置1によって、仰向け状態における大腸の特徴点とうつ伏せ状態における大腸の特徴点とを特定し、仰向け状態における大腸の特徴点とうつ伏せ状態における大腸の特徴点とを対応付ける。 Then, the medical image processing apparatus 1 included in the X-ray CT apparatus, to identify the characteristic points of the large intestine in a prone position and the feature points of the large intestine in a supine condition, colon in a prone position and the feature points of the large intestine in the supine state wherein It associates the point. さらに、X線CT装置に含まれる医用画像処理装置1によって、同じ体位において互いに隣り合う特徴点間の距離を規格化し、規格化された区間内において、仰向け状態とうつ伏せ状態とで規格化された距離(距離の比率)が同じ位置にそれぞれ視点を設定して、仰向け状態におけるボリュームデータとうつ伏せ状態におけるボリュームデータとに対して、透視投影法に従ったボリュームレンダリングを施すことで、仰向け状態における3次元画像データとうつ伏せ状態における3次元画像データとを生成する。 Further, the medical image processing apparatus 1 included in the X-ray CT apparatus, the same normalized distance between the feature points that are adjacent to each other in the posture, the standardized within an interval, normalized by the state prone and supine state distance by setting the viewpoints to the same position (distance ratio) of, with respect to the volume data in a prone state volume data in supine state, by performing volume rendering in accordance with the perspective projection method, 3 in supine state generating a 3-dimensional image data in a prone position and dimension image data. このように、仰向け状態とうつ伏せ状態とにおいて、規格化された距離(距離の比率)が同じ位置に視点を設定して3次元画像データを生成しているため、仰向け状態における3次元画像とうつ伏せ状態における3次元画像とにおいて、大腸(管状組織)の観察における見落としの発生を抑制することが可能となる。 Thus, in a state prone and supine state, the normalized distance (the ratio of the distance) is generating a three-dimensional image data by setting the viewpoint at the same position, a prone three-dimensional image in the supine state in the three-dimensional image in the state, it is possible to suppress the occurrence of oversights in the observation of the large intestine (tubular tissue).

1 医用画像処理装置 2 画像データ記憶部 3 芯線抽出部 4 グラフ作成部 5 特徴点特定部 6 対応付け部 7 画像生成部 8 規格化部 9 表示制御部 10 表示部 41 始点設定部 42 距離算出部 51 微分処理部 52 個別ピーク点特定部 53 ピーク点特定部 54 ピーク点推定部 55 個別変化点特定部 56 変化点特定部 57 変化点推定部 58 形状変化点特定部 1 the medical image processing apparatus 2 image data storage unit 3 centerline extraction section 4 graph creation unit 5 feature point specifying unit 6 correlation unit 7 the image generator 8 normalizing unit 9 display control unit 10 display unit 41 start point setting unit 42 distance calculation unit 51 differential processing unit 52 separately peak point specifying unit 53 peak point specifying unit 54 peak point estimating unit 55 individually changing point specifying section 56 change point specifying section 57 change point estimating portion 58 shaped changing point specifying section

Claims (4)

  1. 管状組織がそれぞれ異なる状態で表わされた第1ボリュームデータと第2ボリュームデータとを受けて、前記第1ボリュームデータから前記管状組織の第1芯線を抽出し、前記第2ボリュームデータから前記管状組織の第2芯線を抽出する芯線抽出手段と、 Receiving the first volume data and the second volume data tubular tissue represented by a different state respectively, to extract the first core line of the tubular tissue from the first volume data, said tubular from said second volume data a centerline extraction means for extracting a second core of tissue,
    前記第1芯線が表す前記管状組織の形状に基づいて前記管状組織の第1の特徴点を特定し、前記第2芯線が表す前記管状組織の形状に基づいて前記管状組織の第2の特徴点を特定する特定手段と、 First identifying feature points, the tubular tissue second feature points based on the shape of the tubular tissue represented by the second core line of the tubular tissue based on the shape of the tubular tissue represented by the first core wire and specifying means for specifying,
    前記第1芯線上に設定された始点から前記第1の特徴点までの距離と、前記第2芯線上に設定された始点から前記第2の特徴点までの距離との差が、予め設定された所定距離以内に含まれる前記第1の特徴点と前記第2の特徴点とを対応付ける対応付け手段と、 The difference between the distance from the set start point on the first core to the first feature point, the distance from the set start point on said second wire to said second characteristic point, preset and associating means for associating the second feature points and the first feature points included within a predetermined distance,
    隣り合う前記第1の特徴点間の距離を規格化し、隣り合う前記第2の特徴点間の距離を規格化し、前記規格化された隣り合う前記第1の特徴点の間の第1区間と、前記第1の特徴点と対応付けられた隣り合う前記第2の特徴点の間の第2区間とにおいて、前記規格化された距離が同じ位置にそれぞれ視点を設定し、前記第1ボリュームデータと前記第2ボリュームデータとに対してボリュームレンダリングを施すことで、前記第1ボリュームデータに基づく前記管状組織の内部を表す第1の3次元画像データと前記第2ボリュームデータに基づく前記管状組織の内部を表す第2の3次元画像データとを生成する画像生成手段と、 The distance between the adjacent first feature points normalized, normalizing the distance between the adjacent second feature point, a first section between the first feature point adjacent said normalized in a second section between said second characteristic point adjacent associated with the first feature point, the distance the standardized sets each viewpoint at the same position, the first volume data and by performing volume rendering with respect to said second volume data of the tubular tissue with the first three-dimensional image data representing an interior of the tubular tissue based on the first volume data based on the second volume data image generating means for generating a second three-dimensional image data representing an interior,
    前記第1の3次元画像データに基づく第1の3次元画像と、前記第2の3次元画像データに基づく第2の3次元画像とを並べて表示手段に表示させる表示制御手段と、 A first three-dimensional image based on the first three-dimensional image data, and display control means for displaying on the display unit side by side and the second three-dimensional image based on the second three-dimensional image data,
    を有し、 Have,
    前記特定手段は、 It said specifying means,
    前記第1芯線上に始点を設定し、前記第1芯線上の位置と前記第1芯線に沿った前記始点からの距離との関係を第1曲線で表した第1グラフと、前記第2芯線上に始点を設定し、前記第2芯線上の位置と前記第2芯線に沿った前記始点からの距離との関係を第2曲線で表した第2グラフとを求めるグラフ作成手段と、 The first to set the starting point on the core wire, a first graph the relationship between the distance represented by the first curve from the start point along the first wire and a position on the first core, the second core to set the starting point on the line, the graph generator for second seek and graph the relationship between the distance represented by the second curve from the start point along the second core and the position on the second core,
    前記第1曲線の傾きに基づいて前記第1曲線の特徴点を前記第1の特徴点として特定し、前記第2曲線の傾きに基づいて前記第2曲線の特徴点を前記第2の特徴点として特定する特徴点特定手段と、からなり、 Wherein based on the slope of the first curve identified feature points of the first curve as the first feature point, the second curve slope to the second point, wherein the feature point of the second curve based of a feature point specifying means for specifying as made,
    前記特徴点特定手段は、前記第1曲線を前記第1芯線における距離によって2次微分することで得られた2次微分値が、予め設定された第1閾値以下となる前記第1芯線上の位置を前記第1の特徴点として特定し、前記第2曲線を前記第2芯線における距離によって2次微分することで得られた2次微分値が、前記第1閾値以下となる前記第2芯線上の位置を前記第2の特徴点として特定することを特徴とする医用画像処理装置。 The feature point specifying means, second derivative value obtained by second-order differential by the distance to the first curve in the first core wire is preset on the first core to be less than the first threshold value identified position as the first feature point, the second derivative obtained by second-order differential by the distance to the second curve in the second core wire, the second core to be less than the first threshold value the medical image processing apparatus characterized by locating the line as the second feature points.
  2. 前記芯線抽出手段は、前記管状組織を有する被検体の体位を第1体位にした状態で前記被検体が撮影されることで取得された前記第1体位における前記被検体を表すボリュームデータを前記第1ボリュームデータとして受け、前記被検体の体位を前記第1体位とは異なる第2体位にした状態で前記被検体が撮影されることで取得された前記第2体位における前記被検体を表すボリュームデータを前記第2ボリュームデータとして受けて、前記第1ボリュームデータから前記管状組織の前記第1芯線を抽出し、前記第2ボリュームデータから前記管状組織の前記第2芯線を抽出することを特徴とする請求項1に記載の医用画像処理装置。 The core wire extraction means, the volume data representing the subject in the first posture to the subject in a state in which the body position of the subject was first posture is acquired by being photographed with the tubular tissue first receiving as one volume data, the volume data representing the subject said in the second posture in which the subject is acquired by being captured in a state of being different from the second posture to the first posture the body position of the subject receiving a second volume data, from said first volume data extracting said first core line of the tubular tissue, and extracting the second core line of the tubular tissue from the second volume data the medical image processing apparatus according to claim 1.
  3. コンピュータに、 On the computer,
    管状組織がそれぞれ異なる状態で表わされた第1ボリュームデータと第2ボリュームデータとを受けて、前記第1ボリュームデータから前記管状組織の第1芯線を抽出し、前記第2ボリュームデータから前記管状組織の第2芯線を抽出する芯線抽出機能と、 Receiving the first volume data and the second volume data tubular tissue represented by a different state respectively, to extract the first core line of the tubular tissue from the first volume data, said tubular from said second volume data and the core wire extracting function of extracting a second core of tissue,
    前記第1芯線が表す前記管状組織の形状に基づいて前記管状組織の第1の特徴点を特定し、前記第2芯線が表す前記管状組織の形状に基づいて前記管状組織の第2の特徴点を特定する特定機能と、 First identifying feature points, the tubular tissue second feature points based on the shape of the tubular tissue represented by the second core line of the tubular tissue based on the shape of the tubular tissue represented by the first core wire and the specific function to identify,
    前記第1芯線上に設定された始点から前記第1の特徴点までの距離と、前記第2芯線上に設定された始点から前記第2の特徴点までの距離との差が、予め設定された所定距離以内に含まれる前記第1の特徴点と前記第2の特徴点とを対応付ける対応付け機能と、 The difference between the distance from the set start point on the first core to the first feature point, the distance from the set start point on said second wire to said second characteristic point, preset and mapping function for associating the first feature points and the second feature points included within a predetermined distance,
    隣り合う前記第1の特徴点間の距離を規格化し、隣り合う前記第2の特徴点間の距離を規格化し、前記規格化された隣り合う前記第1の特徴点の間の第1区間と、前記第1の特徴点と対応付けられた隣り合う前記第2の特徴点の間の第2区間とにおいて、前記規格化された距離が同じ位置にそれぞれ視点を設定し、前記第1ボリュームデータと前記第2ボリュームデータとに対してボリュームレンダリングを施すことで、前記第1ボリュームデータに基づく前記管状組織の内部を表す第1の3次元画像データと前記第2ボリュームデータに基づく前記管状組織の内部を表す第2の3次元画像データとを生成する画像生成機能と、 The distance between the adjacent first feature points normalized, normalizing the distance between the adjacent second feature point, a first section between the first feature point adjacent said normalized in a second section between said second characteristic point adjacent associated with the first feature point, the distance the standardized sets each viewpoint at the same position, the first volume data and by performing volume rendering with respect to said second volume data of the tubular tissue with the first three-dimensional image data representing an interior of the tubular tissue based on the first volume data based on the second volume data an image generation function of generating a second three-dimensional image data representing an interior,
    前記第1の3次元画像データに基づく第1の3次元画像と、前記第2の3次元画像データに基づく第2の3次元画像とを並べて表示手段に表示させる表示制御機能と、 A first three-dimensional image based on the first three-dimensional image data, and a display control function of displaying the second three-dimensional image display means side by side based on the second three-dimensional image data,
    を実行させるものであって、 It is those for the execution,
    前記特定機能は、 Wherein the specific function,
    前記第1芯線上に始点を設定し、前記第1芯線上の位置と前記第1芯線に沿った前記始点からの距離との関係を第1曲線で表した第1グラフと、前記第2芯線上に始点を設定し、前記第2芯線上の位置と前記第2芯線に沿った前記始点からの距離との関係を第2曲線で表した第2グラフとを求めるグラフ作成機能と、 The first to set the starting point on the core wire, a first graph the relationship between the distance represented by the first curve from the start point along the first wire and a position on the first core, the second core to set the starting point on the line, and the graphing function of obtaining a second graph showing the relationship between the distance from the start point along the second core and the position on the second core wire in a second curve,
    前記第1曲線の傾きに基づいて前記第1曲線の特徴点を前記第1の特徴点として特定し、前記第2曲線の傾きに基づいて前記第2曲線の特徴点を前記第2の特徴点として特定する特徴点特定機能と、を有し、 Wherein based on the slope of the first curve identified feature points of the first curve as the first feature point, the second curve slope to the second point, wherein the feature point of the second curve based of anda certain features characteristic points identified as,
    前記特徴点特定機能は、前記第1曲線を前記第1芯線における距離によって2次微分することで得られた2次微分値が、予め設定された第1閾値以下となる前記第1芯線上の位置を前記第1の特徴点として特定し、前記第2曲線を前記第2芯線における距離によって2次微分することで得られた2次微分値が、前記第1閾値以下となる前記第2芯線上の位置を前記第2の特徴点として特定すること、 The feature point specifying function, quadratic differential value obtained by second-order differential by the distance to the first curve in the first core wire is preset on the first core to be less than the first threshold value identified position as the first feature point, the second derivative obtained by second-order differential by the distance to the second curve in the second core wire, the second core to be less than the first threshold value identifying the position of line as the second characteristic point,
    を特徴とする医用画像処理プログラム。 Medical image processing program characterized.
  4. 管状組織を有する被検体の体位を第1体位にした状態で前記被検体を撮影することで、前記第1体位における前記被検体を表す第1ボリュームデータを取得し、前記被検体の体位を前記第1体位とは異なる第2体位にした状態で前記被検体を撮影することで、前記第2体位における前記被検体を表す第2ボリュームデータを取得する画像取得手段と、 The body position of the subject having a tubular tissue by photographing the subject in a state where the first posture, to get the first volume data representing the subject in the first posture, the postures of the subject by photographing the subject while a different second Positions the first posture, an image obtaining unit for obtaining the second volume data representing the subject in the second posture,
    前記第1ボリュームデータから前記管状組織の第1芯線を抽出し、前記第2ボリュームデータから前記管状組織の第2芯線を抽出する芯線抽出手段と、 A centerline extraction means for extracting a first core line of the tubular tissue from the first volume data, extracts a second core line of the tubular tissue from the second volume data,
    前記第1芯線が表す前記管状組織の形状に基づいて前記管状組織の第1の特徴点を特定し、前記第2芯線が表す前記管状組織の形状に基づいて前記管状組織の第2の特徴点を特定する特定手段と、 First identifying feature points, the tubular tissue second feature points based on the shape of the tubular tissue represented by the second core line of the tubular tissue based on the shape of the tubular tissue represented by the first core wire and specifying means for specifying,
    前記第1芯線上に設定された始点から前記第1の特徴点までの距離と、前記第2芯線上に設定された始点から前記第2の特徴点までの距離との差が、予め設定された所定距離以内に含まれる前記第1の特徴点と前記第2の特徴点とを対応付ける対応付け手段と、 The difference between the distance from the set start point on the first core to the first feature point, the distance from the set start point on said second wire to said second characteristic point, preset and associating means for associating the second feature points and the first feature points included within a predetermined distance,
    隣り合う前記第1の特徴点間の距離を規格化し、隣り合う前記第2の特徴点間の距離を規格化し、前記規格化された隣り合う前記第1の特徴点の間の第1区間と、前記第1の特徴点と対応付けられた隣り合う前記第2の特徴点の間の第2区間とにおいて、前記規格化された距離が同じ位置にそれぞれ視点を設定し、前記第1ボリュームデータと前記第2ボリュームデータとに対してボリュームレンダリングを施すことで、前記第1ボリュームデータに基づく前記管状組織の内部を表す第1の3次元画像データと前記第2ボリュームデータに基づく前記管状組織の内部を表す第2の3次元画像データとを生成する画像生成手段と、 The distance between the adjacent first feature points normalized, normalizing the distance between the adjacent second feature point, a first section between the first feature point adjacent said normalized in a second section between said second characteristic point adjacent associated with the first feature point, the distance the standardized sets each viewpoint at the same position, the first volume data and by performing volume rendering with respect to said second volume data of the tubular tissue with the first three-dimensional image data representing an interior of the tubular tissue based on the first volume data based on the second volume data image generating means for generating a second three-dimensional image data representing an interior,
    前記第1の3次元画像データに基づく第1の3次元画像と、前記第2の3次元画像データに基づく第2の3次元画像とを並べて表示手段に表示させる表示制御手段と、 A first three-dimensional image based on the first three-dimensional image data, and display control means for displaying on the display unit side by side and the second three-dimensional image based on the second three-dimensional image data,
    を有し、 Have,
    前記特定手段は、 It said specifying means,
    前記第1芯線上に始点を設定し、前記第1芯線上の位置と前記第1芯線に沿った前記始点からの距離との関係を第1曲線で表した第1グラフと、前記第2芯線上に始点を設定し、前記第2芯線上の位置と前記第2芯線に沿った前記始点からの距離との関係を第2曲線で表した第2グラフとを求めるグラフ作成手段と、 The first to set the starting point on the core wire, a first graph the relationship between the distance represented by the first curve from the start point along the first wire and a position on the first core, the second core to set the starting point on the line, the graph generator for second seek and graph the relationship between the distance represented by the second curve from the start point along the second core and the position on the second core,
    前記第1曲線の傾きに基づいて前記第1曲線の特徴点を前記第1の特徴点として特定し、前記第2曲線の傾きに基づいて前記第2曲線の特徴点を前記第2の特徴点として特定する特徴点特定手段と、からなり、 Wherein based on the slope of the first curve identified feature points of the first curve as the first feature point, the second curve slope to the second point, wherein the feature point of the second curve based of a feature point specifying means for specifying as made,
    前記特徴点特定手段は、前記第1曲線を前記第1芯線における距離によって2次微分することで得られた2次微分値が、予め設定された第1閾値以下となる前記第1芯線上の位置を前記第1の特徴点として特定し、前記第2曲線を前記第2芯線における距離によって2次微分することで得られた2次微分値が、前記第1閾値以下となる前記第2芯線上の位置を前記第2の特徴点として特定することを特徴とするX線CT装置。 The feature point specifying means, second derivative value obtained by second-order differential by the distance to the first curve in the first core wire is preset on the first core to be less than the first threshold value identified position as the first feature point, the second derivative obtained by second-order differential by the distance to the second curve in the second core wire, the second core to be less than the first threshold value X-ray CT apparatus characterized by locating the line as the second feature points.
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