JP7095409B2

JP7095409B2 - 医用画像処理装置、医用画像処理方法、プログラム、及びｍｐｒ像生成方法

Info

Publication number: JP7095409B2
Application number: JP2018103905A
Authority: JP
Inventors: 敏雄茂出木
Original assignee: Dai Nippon Printing Co Ltd
Current assignee: Dai Nippon Printing Co Ltd
Priority date: 2018-05-30
Filing date: 2018-05-30
Publication date: 2022-07-05
Anticipated expiration: 2038-05-30
Also published as: JP2019205796A

Description

本開示は、医用画像処理装置、医用画像処理方法、プログラム、及びＭＰＲ像生成方法に関する。

医用画像診断において、特定の被写体（人体組織）の観察に適したＭＰＲ像を得たい場面がある。例えば、胸部や頭部にある内臓や脳等の所定の人体組織の観察を行いたい場合に、内臓や脳等は骨に囲まれており、骨領域はむしろ診断の妨げになる。ＣＴ画像から生成されるＭＰＲ像では一般に骨が鮮明に描写され、内臓や血管は隠れてしまうことがあるため、可視化にあたっては切断を行うなど工夫が必要となることがある。

たとえば、下記の特許文献１では、ＣＴ画像の信号値に基づいて領域の抽出とラベリングを行い、ラベリングされた各肋骨領域が適正か否かを、別途構築した統計上の肋骨の体軸方向の高さ幅情報を有する統計データベースを用いた手法が開示されている。これにより、骨領域（肋骨領域）を検出して除去させることができるが、特許文献１の方法では、肋骨に先天性の奇形があったり、骨折を伴う場合には判定誤りが発生し、適切に除去できなくなる。

また、領域拡張法（リージョングローイング法）を用いて非観察対象としたい骨領域を抽出した３次元マスクを作成し、３次元マスクを参照しながらマスク処理により非観察対象としたい骨領域を除去する方法が開示されている（特許文献２、３参照）。領域拡張法とは、非観察対象領域の画素を指定し、その画素を開始点（拡張開始点）として、近傍画素を次々と抽出する方法である。

特開２００９－２４０５６９号公報特許４０８７５１７号公報特許５２５７９５８号公報

しかしながら、領域拡張法を用いた３次元マスクの作成は、ユーザによる複数の拡張開始点の指示が必須で、拡張の打ち切り段階もユーザが指示する必要があるため、自動化が難しく、ユーザごとに結果にバラつきが発生するという問題がある。また領域拡張法に限らず、３次元マスクの作成は、ユーザのスキルや経験が必要であり、その作成に時間や手間がかかる。

本開示は、前述した問題点に鑑みてなされたものであり、その目的とすることは、特定の領域を鮮明に可視化することが可能な、医用画像処理装置等を提供することである。

本開示の一実施形態によると、複数の断層画像を取得する画像取得手段と、前記断層画像毎に、断層画像の被写体領域の外郭を所定の幾何形状で近似し、当該幾何形状の情報を取得する幾何情報取得手段と、前記断層画像の各画素の信号値を、当該断層画像に対応する幾何形状の情報に基づいて補正し、信号値が補正された全ての前記断層画像に基づいてＭＰＲ像を生成するＭＰＲ像生成手段と、を備える医用画像処理装置が提供される。

本開示の一実施形態によれば、断層画像の各画素の信号値を、断層画像の被写体領域の外郭を近似した幾何形状の情報に基づいて補正し、信号値が補正された断層画像に基づいてＭＰＲ像を生成する。このように、被写体形状（幾何形状）に基づいて信号値をコントロールすることで、容易に特定の領域を鮮明に可視化させたＭＰＲ像を得ることができる。

また、前記断層画像毎に、断層画像の各画素に対応する補正倍率を、当該断層画像に対応する幾何形状の情報に基づいて算出する補正倍率算出手段と、を更に備え、前記ＭＰＲ像生成手段は、前記断層画像の各画素の信号値に対して、前記補正倍率算出手段により算出された補正倍率を乗算するようにしても良い。これにより、断層画像の各画素の信号値に対して、幾何形状の情報に基づいて算出された補正倍率を乗算することで、信号値を補正することができる。

また、前記補正倍率算出手段は、算出した補正倍率を格納する補正テーブルを作成するテーブル作成手段と、を更に備え、前記ＭＰＲ像生成手段は、前記断層画像の各画素の信号値に対して、前記補正テーブルを参照して得られる補正倍率を乗算するようにしても良い。これにより、補正倍率を格納した補正テーブルを参照して、信号値を補正することができる。

また、前記補正倍率算出手段は、前記補正倍率を、前記幾何形状の幾何中心から遠ざかるにつれ小さくするようにしても良い。これにより、被写体領域の中心から遠ざかるにつれ信号値が減衰するので、被写体領域の中心部から離れた骨領域や体表が不可視となり、被写体領域の中心部に近い臓器等が鮮明に可視化される。

また、前記幾何形状は楕円であり、前記幾何情報取得手段は、前記幾何形状の情報として、楕円の中心座標、楕円の横方向のサイズ、及び楕円の縦方向のサイズを取得し、前記補正倍率算出手段は、前記中心座標、前記横方向のサイズ、及び前記縦方向のサイズに基づいて、前記補正倍率を算出するようにしても良い。これにより、被写体領域の外郭を楕円で近似し、楕円パラメータ（中心座標、横方向のサイズ、縦方向のサイズ）に基づいて、補正倍率を算出することができる。なお本開示において、横方向とは、断層画像の座標系を規定する２つの座標軸方向（Ｘ軸方向、Ｙ軸方向）のうち、該断層画像に映る被写体の左右軸の方向と近いほうの座標軸方向のことを指す。また、縦方向とは、断層画像の座標系を規定する２つの座標軸方向（Ｘ軸方向、Ｙ軸方向）のうち、該断層画像に映る被写体の背腹軸（前後軸）の方向と近いほうの座標軸方向のことを指す。ここで、断層画像のＸ軸およびＹ軸は、例えば、モダリティでの撮影時に適宜設定されるが、本開示では、被写体の左右軸と方向が近いほうの座標軸をＸ軸、被写体の背腹軸（前後軸）と方向が近いほうの座標軸をＹ軸とする。すなわち、本開示では、横方向は断層画像のＸ軸方向に相当し、縦方向は断層画像のＹ軸方向に相当するものとして説明する。

また、前記補正倍率算出手段は、前記中心座標における前記補正倍率を最大とし、前記中心座標と前記横方向のサイズ及び前記縦方向のサイズの比が同一となる前記楕円内部の各同心楕円上の前記補正倍率を、各同心楕円の横方向のサイズ及び縦方向のサイズが大きくなるにつれ小さくするようにしても良い。これにより、楕円内部の補正倍率が好適に算出される。

また、前記補正倍率算出手段は、前記中心座標に所定のオフセットを加算して前記中心座標を補正し、前記横方向のサイズ及び前記縦方向のサイズに所定の横方向のサイズに対する倍率及び縦方向のサイズに対する倍率を乗算して前記横方向のサイズ及び前記縦方向のサイズを補正し、補正された前記中心座標、前記横方向のサイズ、及び前記縦方向のサイズに基づいて、前記補正倍率を算出するようにしても良い。これにより、楕円パラメータ（中心座標、横方向のサイズ、縦方向のサイズ）を補正したうえで、補正倍率を算出することができる。

また、前記オフセット、前記横方向のサイズに対する倍率、及び前記縦方向のサイズに対する倍率をユーザに調整させる調整手段と、を更に備えるようにしても良い。これにより、楕円パラメータの補正量をユーザが調整することができる。

また、前記ＭＰＲ像生成手段は、前記断層画像の各画素の信号値を、当該断層画像に対応する幾何形状の情報、及び当該断層画像のスライス位置の情報に基づいて補正するようにしても良い。これにより、断層画像の幾何形状の情報（幾何パラメータ）に加え、断層画像のスライス位置の情報（スライスパラメータ）を考慮して信号値を補正することができる。

前記断層画像毎に、断層画像の各画素に対応する補正倍率を、当該断層画像に対応する幾何形状の情報、及び当該断層画像のスライス位置の情報に基づいて算出する補正倍率算出手段と、を更に備え、前記ＭＰＲ像生成手段は、前記断層画像の各画素の信号値に対して、前記補正倍率算出手段により算出された補正倍率を乗算するようにしても良い。これにより、断層画像の各画素の信号値に対して、幾何形状の情報及びスライス位置の情報に基づいて算出された補正倍率を乗算することで、信号値を補正することができる。

また、前記補正倍率算出手段は、前記補正倍率を、前記幾何形状の幾何中心から遠ざかるにつれ小さくし、かつ、スライス位置が中央から末端に位置するほど小さくするようにしても良い。これにより、被写体領域の中心から遠ざかるつれ信号値が減衰するので、被写体領域の中心部から離れた骨領域や体表が不可視となり、被写体領域の中心部に近い臓器等が鮮明に可視化される。また、スライス位置が中央から遠ざかるにつれ信号値が減衰するので、特にスライス末端近くで被写体領域に占める骨領域（頭頂骨や顎骨）が増大する頭部ＣＴにおいて、骨領域を効果的に除去することができる。

また、前記幾何形状は楕円であり、前記幾何情報取得手段は、前記幾何形状の情報として、楕円の中心座標、楕円の横方向のサイズ、及び楕円の縦方向のサイズを取得し、前記スライス位置の情報は、スライス総数、及びスライス順位であり、前記補正倍率算出手段は、前記中心座標、前記横方向のサイズ、前記縦方向のサイズ、前記スライス総数、及び前記スライス順位に基づいて、補正倍率を算出するようにしても良い。これにより、楕円パラメータ（中心座標、横方向のサイズ、縦方向のサイズ）、及びスライスパラメータ（スライス総数、スライス順位）に基づいて、補正倍率を算出することができる。

また、前記補正倍率算出手段は、前記中心座標における前記補正倍率を最大とし、前記中心座標と前記横方向のサイズ及び前記縦方向のサイズの比が同一となる前記楕円内部の各同心楕円上の前記補正倍率を、各同心楕円の横方向のサイズ及び縦方向のサイズが大きくなるにつれ小さくし、かつ、前記スライス総数／２とスライス順位との差が大きくなるにつれ前記補正倍率を小さくするようにしても良い。これにより、楕円内部の補正倍率がスライス方向を考慮して好適に算出される。

また、前記補正倍率算出手段は、前記中心座標に所定のオフセットを加算して前記中心座標を補正し、前記横方向のサイズ及び前記縦方向のサイズに所定の横方向のサイズに対する倍率及び縦方向のサイズに対する倍率を乗算して前記横方向のサイズ及び前記縦方向のサイズを補正し、前記スライス総数に所定のスライス総数に対する倍率を乗算して補正し、前記スライス順位を所定のスライスオフセットを加算して補正し、補正された前記中心座標、前記横方向のサイズ、前記縦方向のサイズ、前記スライス総数、及び前記スライス順位に基づいて、前記補正倍率を算出するようにしても良い。これにより、楕円パラメータ（中心座標、横方向のサイズ、縦方向のサイズ）、及びスライスパラメータ（スライス総数、スライス順位）を補正したうえで、補正倍率を算出することができる。

また、前記オフセット、前記横方向のサイズに対する倍率、前記縦方向のサイズに対する倍率、前記スライス総数に対する倍率、及び前記スライスオフセットをユーザに調整させる調整手段と、を更に備えるようにしても良い。これにより、楕円パラメータ（中心座標、横方向のサイズ、縦方向のサイズ）、及びスライスパラメータ（スライス総数、スライス順位）の補正量をユーザが調整することができる。

また、前記断層画像の幾何形状の近似精度を所定の基準で判断し、所定の基準に満たない前記断層画像の幾何形状の情報を、所定の基準を満たす他の前記断層画像の幾何形状の情報に基づいて補正する幾何情報補正手段と、を更に備えるようにしても良い。これにより、近似精度が良好でない断層画像の幾何形状の情報（幾何パラメータ）を補正することができる。

また、前記幾何形状は楕円であり、前記幾何情報取得手段は、前記幾何形状の情報として、楕円の中心座標、楕円の横方向のサイズ及び楕円の縦方向のサイズを取得し、前記幾何情報補正手段は、楕円の横方向のサイズが画像の横方向のサイズと一致する前記断層画像における楕円の横方向のサイズを、楕円の横方向のサイズが画像の横方向のサイズより小さい他の前記断層画像における楕円の横方向のサイズ及び縦方向のサイズの比と同一となるように、補正するようにしても良い。これにより、被写体領域が画像範囲に収まらない断層画像であっても、幾何パラメータ（楕円パラメータ）を良好に算出することができる。

また、信号値と色値及び不透明度との対応関係を定義するカラーマップを取得するカラーマップ取得手段と、前記カラーマップを参照することで、前記断層画像の各画素の信号値を、信号値に応じた色値及び不透明度に変換し、色値及び不透明度を保持するボクセルの集合であるボクセルデータを作成するボクセル作成手段と、前記ボクセルデータに基づいてボリュームレンダリング像を生成するレンダリング手段と、を備えるようにしても良い。これにより、断層画像に基づいてボリュームレンダリング像を生成することができる。

また、前記ボクセル作成手段は、前記断層画像の各画素の信号値に応じた前記不透明度を、当該断層画像に対応する幾何形状の情報に基づいて補正するようにしても良い。これにより、カラーマップを参照して断層画像の各画素の信号値を色値及び不透明度に変換してボクセルデータを作成する際、カラーマップ（オパシティカーブ）に定義された不透明度を、断層画像の被写体領域の外郭を近似した幾何形状の情報に基づいて補正する。このように、被写体形状（幾何形状）に基づいて不透明度をコントロールすることで、容易に特定の領域を鮮明に可視化させたレンダリング像を得ることができる。

また、前記ボクセル作成手段は、前記断層画像の各画素の信号値に応じた前記不透明度を、更に、当該断層画像のスライス位置の情報に基づいて補正するようにしても良い。これにより、断層画像のスライス位置の情報を更に考慮して不透明度を補正することができる。

また、信号値と所定の閾値との差分値に応じて当該信号値に対応する不透明度を減衰させるように前記カラーマップを調整するカラーマップ調整手段と、を更に備え、前記ボクセル作成手段は、調整された前記カラーマップを参照して、ボクセルデータを作成するようにしても良い。これにより、カラーマップ（オパシティカーブ）の不透明度を信号値に応じて調整することができる。

また、代表的な信号値と色値及び不透明度との対応関係に基づいて、所定範囲の信号値と色値及び不透明度との対応関係を定義するカラーマップを作成するカラーマップ作成手段と、を更に備え、前記カラーマップ取得手段は、作成した前記カラーマップを取得するようにしても良い。これにより、例えば、代表的な信号値（例えば、１０箇所程度の特徴的な信号値）と当該信号値に対する色値及び不透明度をユーザが設定するだけで、自動でカラーマップを作成することができる。

また、本開示の一実施形態によると、コンピュータの制御部が、複数の断層画像を取得する画像取得ステップと、前記断層画像毎に、断層画像の被写体領域の外郭を所定の幾何形状で近似し、当該幾何形状の情報を取得する幾何情報取得ステップと、前記断層画像の各画素の信号値を、当該断層画像に対応する幾何形状の情報に基づいて補正し、信号値が補正された全ての前記断層画像に基づいてＭＰＲ像を生成するＭＰＲ像生成ステップと、を含む医用画像処理方法が提供される。

また、本開示の一実施形態によると、コンピュータを、複数の断層画像を取得する画像取得手段、前記断層画像毎に、断層画像の被写体領域の外郭を所定の幾何形状で近似し、当該幾何形状の情報を取得する幾何情報取得手段、前記断層画像の各画素の信号値を、当該断層画像に対応する幾何形状の情報に基づいて補正し、信号値が補正された全ての前記断層画像に基づいてＭＰＲ像を生成するＭＰＲ像生成手段、として機能させるプログラムが提供される。本開示の一実施形態に係るプログラムを汎用のコンピュータにインストールすることによって、本開示の一実施形態に係る医用画像処理装置を得ることができる。

また、本開示の一実施形態によると、断層画像に基づいてＭＰＲ像を生成するＭＰＲ像生成装置が実行するＭＰＲ像生成方法であって、複数の断層画像を取得する画像取得ステップと、前記断層画像毎に、断層画像の被写体領域の外郭を所定の幾何形状で近似し、当該幾何形状の情報を取得する幾何情報取得ステップと、前記断層画像の各画素の信号値を、当該断層画像に対応する幾何形状の情報に基づいて補正し、信号値が補正された前記断層画像に基づいてＭＰＲ像を生成するＭＰＲ像生成ステップと、を含むＭＰＲ像生成方法が提供される。

本開示により、特定の領域を鮮明に可視化させることできる。

医用画像処理装置１のハードウェア構成を示す図医用画像処理装置１の機能構成を示す図補正テーブル作成部２３の内部構成を示す図体軸断面、冠状断面、矢状断面について説明する図医用画像処理装置１の全体動作を示すフローチャート補正テーブル作成処理を示すフローチャート楕円パラメータＰ（ｚ）を取得する処理を説明する図楕円パラメータＰ（ｚ）の補正について説明する図断層画像Ｄｏ（ｚ）毎に、被写体形状の外郭が楕円形状で近似されていく様子を示す図補正倍率Ｓの分布パターンを示す図ＸＹ方向の振幅倍率と補正倍率との関係を示す図ＭＰＲ像の表示例を示す図ＭＰＲ像の表示例を示す図第２の実施の形態における補正倍率Ｓ（ｘ、ｙ、ｚ）の分布パターンを示す図ＸＹＺ方向の振幅倍率と補正倍率との関係を示す図第３の実施形態における医用画像処理装置１の機能構成を示す図第３の実施形態における医用画像処理装置１ａの全体動作を示すフローチャートパラメータ調整画面４０の表示例を示す図第４の実施形態における医用画像処理装置１ｂの機能構成を示す図レンダリング部３２の内部構成を示す図第４の実施形態における医用画像処理装置１ｂの全体動作を示すフローチャート調整されたカラーマップＣｍａｐの性質を示す図ボクセル作成処理を示すフローチャートレイキャスティング法の概要を示す図レイキャスティング法によるレンダリング処理を示すフローチャート探索制御マスク算出処理を示すフローチャート探索制御マスク算出処理を説明する図不透明ボクセル探索処理を示すフローチャートレイキャスティング処理を示すフローチャート３Ｄテクスチャマッピング法ついて説明する図色補正処理を示すフローチャート３Ｄテクスチャマッピング法によるレンダリング処理を示すフローチャート投影画面設定処理を示すフローチャートレンダリング処理を示すフローチャート従来手法により生成したレンダリング像（正面）提案手法により生成したレンダリング像（正面）提案手法により生成したレンダリング像（背面）提案手法により生成したレンダリング像（側面）

以下図面に基づいて、本開示の実施の形態を詳細に説明する。本実施の形態では、Ｘ線ＣＴ装置により撮影されたＣＴ画像に基づいてＭＰＲ像を生成する場合について説明するが、本開示はＣＴ画像以外の医用画像（ＭＲＩ画像やＰＥＴ画像等）に基づいてＭＰＲ像を生成する場合にも適用可能である。

［第１の実施の形態］

図１は、本実施の形態における医用画像処理装置１（ＭＰＲ像生成装置）のハードウェア構成を示すブロック図である。図１に示すように、医用画像処理装置１は、制御部１１、記憶部１２、メディア入出力部１３、通信制御部１４、入力部１５、表示部１６、周辺機器Ｉ／Ｆ部１７等が、バス１８を介して接続される汎用のコンピュータで実現される。但し、これに限ることなく、用途、目的に応じて様々な構成を採ることが可能である。

制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only
Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フレームメモリ(Frame Memory)等によって構成される。ＣＰＵ、ＧＰＵは、記憶部１２、ＲＯＭ、記録媒体等に格納されるプログラムをＲＡＭ、フレームメモリ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス１８を介して接続された各装置を駆動制御し、医用画像処理装置１が行う後述する処理を実現する。

ＧＰＵ及びフレームメモリは、医用画像処理装置１のビデオカードに搭載されている。ＲＯＭは、不揮発性メモリであり、コンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。ＲＡＭ、フレームメモリは、揮発性メモリであり、記憶部１２、ＲＯＭ、記録媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部１１が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。

記憶部１２は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等であり、制御部１１が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（Operating System）等が格納される。プログラムに関しては、ＯＳに相当する制御プログラムや、後述する処理をコンピュータに実行させるためのアプリケーションプログラムが格納されている。これらの各プログラムコードは、制御部１１により必要に応じて読み出されてＲＡＭ、フレームメモリに移され、ＣＰＵ、ＧＰＵに読み出されて各種の手段として実行される。

メディア入出力部１３（ドライブ装置）は、データの入出力を行い、例えば、ＣＤドライブ（－ＲＯＭ、－Ｒ、－ＲＷ等）、ＤＶＤドライブ（－ＲＯＭ、－Ｒ、－ＲＷ等）等のメディア入出力装置を有する。通信制御部１４は、通信制御装置、通信ポート等を有し、コンピュータとネットワーク間の通信を媒介する通信インタフェースであり、ネットワークを介して、他のコンピュータ間との通信制御を行う。ネットワークは、有線、無線を問わない。

入力部１５は、データの入力を行い、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、テンキー等の入力装置を有する。入力部１５を介して、コンピュータに対して、操作指示、動作指示、データ入力等を行うことができる。表示部１６は、液晶パネル等のディスプレイ装置、ディスプレイ装置と連携してコンピュータのビデオ機能を実現するための論理回路等（ビデオアダプタ等）を有する。なお、入力部１５及び表示部１６は、タッチパネルディスプレイのように、一体となっていてもよい。

周辺機器Ｉ／Ｆ（Interface）部１７は、コンピュータに周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器Ｉ／Ｆ部１７を介してコンピュータは周辺機器とのデータの送受信を行う。周辺機器Ｉ／Ｆ部１７は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＩＥＥＥ１３９４やＲＳ－２３２Ｃ等によって構成されており、通常複数の周辺機器Ｉ／Ｆを有する。周辺機器との接続形態は有線、無線を問わない。バス１８は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。

医用画像処理装置１は、１台のコンピュータで構成されてもよいし、複数のコンピュータがネットワークを介して構成されてもよい。例えば、医用画像処理装置１が、サーバとクライアント端末で構成される場合、クライアント端末においてデータの入力を受け付けて、サーバが各種の処理を行い、クライアント端末が処理結果を表示するようにしてもよい。以下の説明では、簡素な構成例として、医用画像処理装置１が１台のコンピュータで構成された例を説明する。

図２は、医用画像処理装置１の機能構成を示す図である。図２に示すように、医用画像処理装置１は、画像取得部２１、階調圧縮部２２、補正テーブル作成部２３、ＭＰＲ生成部２４、ＭＰＲ表示部２５、及びデータ出力部２６を備える。

画像取得部２１は、ＣＴ装置により撮影された断層画像群Ｄｏを取得する。断層画像群Ｄｏは、被写体（人体）を頭尾軸に沿って所定のスライス間隔で連続的に撮影した複数の断層画像（ＣＴ画像）からなる。各断層画像はＤＩＣＯＭ形式の２次元の画像データである。ＤＩＣＯＭ形式は、１ファイルにヘッダ部と画像データ部を含む医療画像で一般的に用いられる画像フォーマットであり、画像撮影時のパラメータや診断情報を保存しておくことができる。

１つの断層画像は、例えば、５１２×５１２ピクセルの画像（ＣＴ画像）である。断層画像の各画素には、信号値ｖが付与されており、ＣＴ画像の場合、信号値ｖはＣＴ値である。本実施の形態では、信号値ｖ（ＣＴ値）は１６ビット（－３２７６８≦ｖ≦３２７６７）のデータとする（但し、信号値ｖのビット数は特に限定されない）。

ＣＴ値は、水を基準として表現した組織のＸ線減弱係数であり、ＣＴ値により組織や病変の種類等が判断できるようになっている(単位はＨＵ（Hounsfield Unit））。ＣＴ値は、水と空気のＸ線減弱係数で標準化されており、水のＣＴ値は０、空気のＣＴ値を－１０００である。また、脂肪のＣＴ値は－１２０～－１００程度であり、通常組織のＣＴ値は０～１２０程度であり、骨のＣＴ値は１０００前後を示す。

断層画像群Ｄｏは、ＸＹの２次元データである断層画像をＺ軸方向に積層したものであり、ＸＹＺの３次元データとして表現可能である。例えば断層画像群Ｄｏは、以下のように、ＸＹＺの３次元データ（Ｄｏ（ｘ、ｙ、ｚ））として定義される。尚、本開示において、Ｘ軸は人体の左右軸、Ｙ軸は人体の背腹軸（前後軸）、Ｚ軸は人体の頭尾軸（上下軸）に相当するものとする。

（式１）
－３２７６８≦Ｄｏ（ｘ、ｙ、ｚ）≦３２７６７
０≦ｘ≦Ｓｘ－１、０≦ｙ≦Ｓｙ－１、０≦ｚ≦Ｓｚ－１
解像度：Ｒｘｙ、解像度Ｒｚ

（式１）において、Ｓｘは断層画像の横方向（Ｘ軸方向）の画素数、Ｓｙは断層画像の縦方向（Ｙ軸方向）の画素数、Ｓｚはスライス枚数（断層画像の枚数）を表す。ＲｘｙはＸ軸方向及びＹ軸方向の断層画像の解像度であり、画素の間隔の逆数、すなわち単位距離あたりの画素数を示す。Ｒｚはスライスの解像度であり、断層画像のスライス間隔（例えば、０．５ｍｍや１ｍｍ）の逆数、すなわち単位距離あたりのスライス枚数を表す。

尚、断層画像群Ｄｏのうち、所定のｚ番目（０≦ｚ≦Ｓｚ－１）の断層画像を表す場合は、「断層画像Ｄｏ（ｚ）」と表記することがある。

階調圧縮部２２は、画像取得部２１により取得した断層画像群Ｄｏの信号値を、必要に応じて８ビットに階調圧縮する（後述の（式６）参照）。８ビットに階調圧縮された断層画像Ｄｏ（ｘ、ｙ、ｚ）は以下のように定義される。

（式２）
０≦Ｄｏ（ｘ、ｙ、ｚ）≦２５５
０≦ｘ≦Ｓｘ－１、０≦ｙ≦Ｓｙ－１、０≦ｚ≦Ｓｚ－１
解像度：Ｒｘｙ、解像度Ｒｚ

補正テーブル作成部２３は、断層画像群Ｄｏの各画素に対応する補正倍率を格納した補正テーブルＳを作成し、ボクセル作成部３１に出力する。

補正テーブル作成部２３は、図３に示すように、幾何情報取得部２３ａ、幾何情報補正部２３ｂ、及び補正倍率算出部２３ｃから構成される。
幾何情報取得部２３ａは、断層画像Ｄｏ（ｚ）毎に、断層画像Ｄｏ（ｚ）の被写体領域の外郭を所定の幾何形状で近似し、幾何形状の情報（幾何パラメータＰ（ｚ）、後述の（式４）参照）を取得する。

幾何情報補正部２３ｂは、幾何形状の近似精度を所定の基準で判断し、近似精度が良好でない断層画像Ｄｏ（ｚ）の幾何パラメータＰ（ｚ）を、近似精度が良好な他の断層画像Ｄｏ（ｚ）の幾何パラメータＰ（ｚ）に基づいて補正する（後述の（式５）参照）。

補正倍率算出部２３ｃは、断層画像Ｄｏ（ｚ）毎に、断層画像Ｄｏ（ｚ）に対応する幾何パラメータＰ（ｚ）に基づいて、断層画像Ｄｏ（ｚ）の各画素（ｘ、ｙ、ｚ）に対応する補正倍率Ｓ（ｘ、ｙ、ｚ）を算出し、補正倍率Ｓ（ｘ、ｙ、ｚ）を格納した３次元の補正テーブルＳを作成する（後述の（式６）参照）。

この際、補正倍率Ｓ（ｘ、ｙ、ｚ）は、断層画像Ｄｏ（ｚ）の被写体領域の外郭を近似した幾何形状の幾何中心（後述する実施例では、楕円の中心）から遠ざかるにつれその倍率が小さくなるように算出される。

尚、補正倍率Ｓ（ｘ、ｙ、ｚ）は３次元のデータ配列であり、そのままデータテーブル（補正テーブル）として扱えるため、補正倍率と補正テーブルは実質的に同一である。このため、補正倍率と補正テーブルは同一の符号「Ｓ」で表す。

ＭＰＲ生成部２４は、断層画像群Ｄｏに基づいて、任意断面の画像を生成し表示する。例えば、図４に示すように、ＸＹ平面に平行な体軸断面（アキシャル（Ａｘｉａｌ）断面）、ＸＺ平面に平行な冠状断面（コロナル（Ｃｏｒｏｎａｌ）断面）、ＺＹ平面に平行な矢状断面（サジタル（Ｓａｇｉｔｔａｌ）断面）のＭＰＲ像を生成する。また、ＸＹＺ空間を斜めに切断した斜断面（オブリーク（Ｏｂｌｉｑｕｅ）断面）のＭＰＲ像を生成しても良い。

特に本開示では、ＭＰＲ生成部２４は、断層画像群Ｄｏの各画素（ｘ、ｙ、ｚ）の信号値ｖに対して、各画素（ｘ、ｙ、ｚ）に対応する補正倍率Ｓ（ｘ、ｙ、ｚ）を乗算することで信号値ｖを補正し、補正された信号値ｖに基づいてＭＰＲ像を生成する。

前述したように、補正倍率Ｓ（ｘ、ｙ、z）は、被写体領域の外郭を近似した幾何形状の幾何中心（重心）から遠ざかるにつれ倍率が小さくなるので、被写体領域の中心から離れた画素ほど信号値が減衰する。これにより、骨領域（胸骨や頭蓋骨）や皮膚、外部の寝台、固定用治具等が不可視となり、被写体領域の中心付近にある臓器等が鮮明に可視化されたＭＰＲ像を得ることができる。

ＭＰＲ表示部２５は、ＭＰＲ生成部２４により生成されたＭＰＲ像を表示部１６に表示する。また、信号値補正前と補正後の結果を比較するために、補正前の断層画像群Ｄｏ（原画像）に基づいて生成したＭＰＲ像を併せて表示しても良い。

データ出力部２６は、ユーザからデータの保存操作を受け付けることによって、各種データを出力して記憶部１２に保存する。例えば、データ出力部２６は、ＭＰＲ生成部２４、ＭＰＲ表示部２５により生成し表示されたＭＰＲ像を出力して保存する。

次に、図５～図１３を参照しながら、医用画像処理装置１の動作について説明する。
図５は、医用画像処理装置１の全体動作を示すフローチャートである。

まず、医用画像処理装置１の制御部１１（画像取得部２１）は、ＭＰＲ像の生成対象となるＤＩＣＯＭ形式の複数の断層画像（断層画像群）Ｄｏを取得する（図５のステップＳ１）。断層画像群Ｄｏの取得方法は任意であるが、例えば、断層画像群Ｄｏが予め記憶部１２に記憶されている場合は、制御部１１は、記憶部１２から断層画像群Ｄｏを読込み取得することができる。

また、断層画像群ＤｏがＵＳＢ等の記憶媒体に記憶されている場合は、制御部１１は、周辺機器Ｉ／Ｆ部１７に接続した当該記憶媒体から断層画像群Ｄｏを読込み取得することができる。或いは、サーバに断層画像群Ｄｏが記憶されている場合は、制御部１１は、通信制御部１４を介して当該サーバから断層画像群Ｄｏをダウンロードして取得することができる。

続いて、制御部１１（階調圧縮部２２）は、必要に応じて、断層画像群Ｄｏに対して階調圧縮処理を施す（図５のステップＳ２）。具体的には、制御部１１は、以下の手順で１６ビットの断層画像群Ｄｏ（（式１）参照）を８ビットの断層画像群Ｄｏ（（式２）参照）に変換する。

（式３）
（１）断層画像群ＤｏのＳｚ／２番目の中間スライスＤｏ（ｚ／２）における全ての画素の最小値Ｄｍｉｎ、最大値Ｄｍａｘを算出する。
（２）下限値Ｌｍｉｎ＝（Ｄｍａｘ－Ｄｍｉｎ）・γ＋Ｄｍｉｎ、上限値Ｌｍａｘ＝（Ｄｍａｘ－Ｄｍｉｎ）・（１－γ）＋Ｄｍｉｎを設定する。ここで、γは階調圧縮画像のコントラスト調整幅で、０に近いほどコントラストが増大する（但し、輝度が小さくなる）。通常はγ＝０．１に設定する。
（３）断層画像群Ｄｏを以下の計算式で８ビットの断層画像群Ｄｏに変換する（下限値Ｌｍｉｎ～上限値Ｌｍａｘの範囲で２５６段階に圧縮する）。
Ｄｏ（ｘ、ｙ、ｚ）
＝（Ｄｏ（ｘ、ｙ、ｚ）－Ｌｍｉｎ）・２５５／（Ｌｍａｘ－Ｌｍｉｎ）
但し、Ｄｏ（ｘ、ｙ、ｚ）＞２５５の場合はＤｏ（ｘ、ｙ、ｚ）＝２５５、Ｄｏ（ｘ、ｙ、ｚ）＜０の場合はＤｏ（ｘ、ｙ、ｚ）＝０に飽和させる。

続いて、制御部１１（補正テーブル作成部２３）は、断層画像群Ｄｏの各画素に対応する補正倍率を格納した補正テーブルＳを作成する（図５のステップＳ３）。
ここで、図６～図１１を参照して、ステップＳ３における補正テーブルＳを作成する処理について説明する。

図６は、補正テーブルＳを作成する処理を示すフローチャートである。
まず、制御部１１（幾何情報取得部２３ａ）は、断層画像Ｄｏ（ｚ）（０≦ｚ≦Ｓｚ－１）毎に、断層画像Ｄｏ（ｚ）の被写体形状の外郭を所定の幾何形状で近似し、幾何パラメータＰ（ｚ）を取得する（図６のステップＳ２１）。本実施の形態では、被写体形状の外郭を楕円で近似し、幾何パラメータＰ（ｚ）として楕円のパラメータ（楕円パラメータＰ（ｚ））を取得するものとする。

図７は、断層画像Ｄｏ（ｚ）の楕円パラメータＰ（ｚ）を取得する処理を説明する図である。
制御部１１は、図７（ａ）に示すように、断層画像Ｄｏ（ｚ）に対して、信号値が所定の閾値以上の画素を「白」、閾値未満の画素を「黒」で塗りつぶして２値化し、被写体領域を抽出する。図７（ａ）の例では、２値化された断層画像Ｄｏ（ｚ）の「白」の領域が被写体領域である。閾値としては、例えば、空気以外を被写体領域として抽出する場合には、信号値ｖが１６ビットの場合は「－７００」、信号値ｖが８ビットの場合には「１０」などに設定する。

続いて、制御部１１は、図７（ｂ）に示すように、抽出した被写体領域（白領域）を全て含む最小の矩形領域Ｒ（ｚ）を特定し、図７（ｃ）のように、矩形領域Ｒ（ｚ）に内接する楕円Ｅ（ｚ）を、被写体形状の外郭を近似する楕円として求める。そして、制御部１１は、図７（ｃ）に示すように、楕円Ｅ（ｚ）の楕円パラメータＰ（ｚ）として、楕円Ｅ（ｚ）の中心座標（Ｃｘ（ｚ）、Ｃｙ（ｚ））、横方向のサイズＷ（ｚ）、及び縦方向のサイズＨ（ｚ）を以下のように算出する。尚、図７（ｃ）に示すように、矩形領域Ｒ（ｚ）の最小座標を（Ｘｍｉｎ、Ｙｍｉｎ）、最大座標を（Ｘｍａｘ、Ｙｍａｘ）とする。

（式４）
中心座標Ｃｘ（ｚ）＝（Ｘｍａｘ＋Ｘｍｉｎ）／２
Ｃｙ（ｚ）＝（Ｙｍａｘ＋Ｙｍｉｎ）／２
横方向のサイズＷ（ｚ）＝Ｘｍａｘ－Ｘｍｉｎ＋１
縦方向のサイズＨ（ｚ）＝Ｙｍａｘ－Ｙｍｉｎ＋１

制御部１１は、全ての断層画像Ｄｏ（ｚ）（０≦ｚ≦Ｓｚ－１）について、被写体領域の外郭を近似する楕円Ｅ（ｚ）を求め、楕円パラメータＰ（ｚ）を算出する。

続いて、制御部１１（幾何情報補正部２３ｂ）は、幾何形状（楕円）の近似精度が良好でない断層画像Ｄｏ（ｚ）について、幾何パラメータＰ（ｚ）（楕円パラメータＰ（ｚ））の補正を行う（図６のステップＳ２２）。

図８は、断層画像Ｄｏ（ｚ）の楕円パラメータＰ（ｚ）の補正について説明する図である。図８（ａ）の断層画像Ｄｏ（ｚ）は、楕円近似が良好に行えない断層画像の例である。図８（ａ）の断層画像は、被写体領域（幅方向）の両端が切れており、被写体領域が画像範囲に収まっていない（撮影時の条件によってこのような画像が得られる場合がある）。このような場合、被写体領域を正確に楕円近似できない。

すなわち、図８（ｂ）に示すように、断層画像から得られる楕円Ｅ（ｚ）の横方向のサイズＷ（ｚ）が、断層画像の横方向のサイズＳｘと同一となり（Ｗ（ｚ）＝Ｓｘ）、実際の被写体領域の幅（Ｓｘより大きい幅）を正確に反映したものでなくなる。このため、本実施の形態では、被写体領域（幅方向）の両端が切れた断層画像Ｄｏ（ｚ）について横方向のサイズＷ（ｚ）の補正を行う。

具体的には、制御部１１は、まず、ステップＳ２１により取得された楕円の横方向のサイズＷ（ｚ）がＷ（ｚ）＝Ｓｘとなる１以上の断層画像Ｄｏ（ｚ）を、被写体領域の両端が切れた断層画像（幾何形状の近似精度が良好でない断層画像）として特定する。

次に、制御部１１は、特定された断層画像Ｄｏ（ｚ）毎に、断層画像Ｄｏ（ｚ）とスライス位置が最も近く、かつ、ステップＳ２１により取得された楕円の横方向のサイズＷ（ｚ）がＷ（ｚ）＜Ｓｘを満たす断層画像（「断層画像Ｄｏ（ｚ’）」と表記）を特定する。

断層画像Ｄｏ（ｚ’）は、楕円Ｅ（ｚ’）の横方向のサイズＷ（ｚ’）が画像サイズＳｘより小さいため、被写体領域（幅方向）が画像範囲に収まっている断層画像（幾何形状の近似精度が良好な断層画像）である。そして、制御部１１は、被写体領域の両端が切れた断層画像Ｄｏ（ｚ）から得られる楕円Ｅ（ｚ）の横方向のサイズＷ（ｚ）を、断層画像Ｄｏ（ｚ’）から得られる楕円Ｅ（ｚ’）の横方向のサイズＷ（ｚ’）及び縦方向のサイズＨ（ｚ’）の比と同一となるように、以下の式で補正する。

（式５）
Ｗ（ｚ）＝Ｈ（ｚ）・Ｗ（ｚ’）／Ｈ（ｚ’）

これにより、図８（ｃ）に示すように、横方向のサイズＷ（ｚ）が、真の被写体領域の外郭を近似するような楕円Ｅ（ｚ）の横方向のサイズＷ（ｚ）に補正され、被写体領域（幅方向）が画像範囲に収まらない場合でも、楕円パラメータＰ（ｚ）を良好に算出することができる。

以上、図６のステップＳ２１及びＳ２２の処理により、図９に示すように、断層画像Ｄｏ（ｚ）毎に、被写体形状の外郭が楕円形状で近似され、全ての断層画像Ｄｏ（ｚ）（０≦ｚ≦Ｓｚ－１）について楕円パラメータＰ（ｚ）（０≦ｚ≦Ｓｚ－１）が得られる。

そして、制御部１１（補正倍率算出部２３ｃ）は、断層画像Ｄｏ（ｚ）毎に、断層画像Ｄｏ（ｚ）に対応する幾何パラメータＰ（ｚ）（楕円パラメータＰ（ｚ））に基づいて、断層画像Ｄｏ（ｚ）の各画素（ｘ、ｙ、ｚ）に対応する補正倍率Ｓ（ｘ、ｙ、ｚ）を算出し、補正テーブルＳを作成する（図６のステップＳ２３）。
例えば、ｚ番目の断層画像Ｄｏ（ｚ）の各画素（ｘ、ｙ、ｚ）の補正倍率Ｓ（ｘ、ｙ、ｚ）は、以下のように算出される。

（式６）
Ｓ（ｘ、ｙ、ｚ）＝１－ｋ・ｒ（ｘ、ｙ、ｚ）ａｍｐ
但し、０≦Ｓ（ｘ、ｙ、ｚ）≦１
ｒ（ｘ、ｙ、ｚ）＝｛（ｘ－Ｃｘ（ｚ）－ｘｏｆｆｓｅｔ）／（ａ・Ｗ（ｚ）／２）｝^２＋｛（ｙ－Ｃｙ（ｚ）－ｙｏｆｆｓｅｔ）／（ｂ・Ｈ（ｚ）／２）｝^２

（式６）において、ｋは減衰係数であり初期値は１．０である。ｋ＝１．０の場合、骨及び寝台が不可視となる。ａは横方向のサイズＷ（ｚ）の補正係数、ｂは縦方向のサイズＨ（ｚ）の補正係数である。補正しない場合はａ＝ｂ＝１．０に設定する。
ｘｏｆｆｓｅｔ、ｙｏｆｆｓｅｔはＸＹ面におけるオフセット値であり、初期値はｘｏｆｆｓｅｔ＝ｙｏｆｆｓｅｔ＝０（単位：ボクセル）である。

図１０は、（式６）により算出される補正倍率Ｓ（ｘ、ｙ、ｚ）の分布パターン（同心楕円分布）を示す図である。図に示すように、楕円の中心（Ｃｘ（ｚ）、Ｃｙ（ｚ））の補正倍率Ｓは１（最大）となり、楕円内部は中心から遠ざかるにつれ補正倍率Ｓが小さくなる。具体的には、楕円の中心（Ｃｘ（ｚ）、Ｃｙ（ｚ））と横方向のサイズＷ（ｚ）及び縦方向のサイズＨ（ｚ）の比が同一となる各同心楕円上の補正倍率Ｓが、各同心楕円の径（横方向のサイズ及び縦方向のサイズ）が大きい程小さくなる（径の２乗に反比例して小さくなる）。楕円外部の補正倍率Ｓは一律に０とする。

尚、（式６）のａｍｐはＸＹ平面の振幅倍率であり、初期値はａｍｐ＝１．０である。図１１に示すように、被写体中心部の補正倍率を平坦にし、飽和領域を広くしたい場合は、ａｍｐ＞１．０に設定する（但し、陰影感が弱くなる）。

制御部１１は、全ての断層画像Ｄｏ（ｚ）について、補正倍率Ｓ（ｘ、ｙ、ｚ）（０≦ｘ≦Ｓｘ－１、０≦ｙ≦Ｓｙ－１、０≦ｚ≦Ｓｚ－１）を算出し、算出された補正倍率Ｓ（ｘ、ｙ、ｚ）を格納する３次元の補正テーブルＳを作成する。尚、前述したように、補正倍率Ｓ（ｘ、ｙ、ｚ）は３次元のデータ配列であり、そのままデータテーブル（補正テーブル）として扱えるため、補正倍率と補正テーブルは実質的に同一である。

以上、図６～図１１を参照して、補正テーブルＳを作成する処理について説明した。
図５のフローチャートの説明に戻る。

続いて、制御部１１（ＭＰＲ生成部２４、ＭＰＲ表示部２５）は、ＭＰＲ像を生成し表示部１６に表示する（図５のステップＳ４）。具体的には、以下のように、断層画像群Ｄｏの信号値ｖ（＝Ｄｏ（ｘ、ｙ、ｚ））を補正したうえで、ＭＰＲ像を生成し表示する。

断層画像群Ｄｏの信号値が１６ビットの場合（（式１）参照）には、制御部１１は、次の手順で断層画像群Ｄｏの信号値ｖ（＝Ｄｏ（ｘ、ｙ、ｚ））を補正する。

（式７）
（１）断層画像群Ｄｏの中で、Ｓｚ／２番目の中間スライスＤｏ（ｚ／２）における全ての画素の最小値Ｄｍｉｎ、最大値Ｄｍａｘを算出する。
（２）下限値Ｌｍｉｎ＝（Ｄｍａｘ－Ｄｍｉｎ）・γ＋Ｄｍｉｎを設定する。ここで、γは階調圧縮画像のコントラスト調整幅で、０に近いほどコントラストが増大するが輝度が小さくなる。通常はγ＝０．１に設定する。
（３）次のように、断層画像群Ｄｏの信号値ｖ（＝Ｄｏ（ｘ、ｙ、ｚ））を補正する。
Ｄｏ（ｘ、ｙ、ｚ）≧Ｌｍｉｎの場合：
Ｄｏ（ｘ、ｙ、ｚ）＝（Ｄｏ（ｘ、ｙ、ｚ）－Ｌｍｉｎ）・Ｓ（ｘ、ｙ、ｚ）＋Ｌｍｉｎ
Ｄｏ（ｘ、ｙ、ｚ）≦Ｌｍｉｎの場合：
Ｄｏ（ｘ、ｙ、ｚ）＝Ｌｍｉｎ

一方、断層画像群Ｄｏの信号値が８ビットの場合（（式２）参照）には、制御部１１は、次のように信号値ｖ（Ｄｏ（ｘ、ｙ、ｚ））を補正する。

（式８）
Ｄｏ（ｘ、ｙ、ｚ）＝Ｄｏ（ｘ、ｙ、ｚ）・Ｓ（ｘ、ｙ、ｚ）

（式７）のＤｏ（ｘ、ｙ、ｚ）＝（Ｄｏ（ｘ、ｙ、ｚ）－Ｌｍｉｎ）・Ｓ（ｘ、ｙ、ｚ）＋Ｌｍｉｎ、及び（式８）のＤｏ（ｘ、ｙ、ｚ）＝Ｄｏ（ｘ、ｙ、ｚ）・Ｓ（ｘ、ｙ、ｚ）は、本開示の要旨に係る処理であり、これにより、断層画像群Ｄｏの各画素の信号値に対して補正倍率Ｓが乗算され、信号値が補正される。特に、補正倍率Ｓ（ｘ、ｙ、z）は、被写体領域の外郭を近似した楕円の中心から遠ざかるにつれその倍率が小さくなるので、被写体領域の中心から離れた画素ほど信号値が減衰する。

図１２、図１３は、頭部ＣＴ画像に基づいて生成されたＭＰＲ像の表示例を示す図である。図１２、図１３は、補正前の断層画像群Ｄｏ（原画像）に基づいて生成されたＭＰＲ像と、補正後の断層画像Ｄｏに基づいて生成されたＭＰＲ像と、を体軸断面、冠状断面、矢状断面の各断面について比較表示した例である。図に示すように、補正倍率Ｓにより信号値ｖを補正することによって、頭蓋領域の信号値が顕著に減衰する。

制御部１１（データ出力部２６）は、ユーザからデータの保存操作を受け付けることによって、各種データを出力して記憶部１２に保存することができる（図５のステップＳ５）。例えば、制御部１１は、ステップＳ４において生成し表示されたＭＰＲ像（３次元画像）を出力して保存する。

以上、本開示の第１の実施の形態について説明した。第１の実施の形態によれば、断層画像群Ｄｏの各画素（ｘ、ｙ、ｚ）の信号値ｖを、被写体領域の外郭を近似した楕円の情報（楕円パラメータＰ（ｚ））に基づいて算出された補正倍率Ｓ（ｘ、ｙ、ｚ）を乗算することで信号値を補正する（（式７）（式８）参照）。そして、信号値が補正された断層画像群Ｄｏに基づいてＭＰＲ像を生成し表示する。これにより、従来のように３次元マスクを作成することなく、特定の領域を鮮明に可視化させたＭＰＲ像を得ることができる。従来の３次元マスクの代わりに、本開示では補正倍率Ｓ（ｘ、ｙ、ｚ）に関する補正テーブルの作成を必要とするが、これらは前述のように事前に補正テーブルを作成する方法をとらず、断層画像群Ｄｏの各画素ごとに（式６）で都度算出する方法をとることもでき、３次元マスクのようにメモリ上に確保する必要はない。

また、補正倍率Ｓは、被写体領域の外郭を近似した楕円の中心から遠ざかるにつれその倍率が小さくなるので、被写体領域の中心から外側にいくにつれ信号値が減衰し、骨領域（胸骨や頭蓋骨）や皮膚、外部の寝台、固定用治具等が不可視となり、被写体領域の中心付近にある臓器等が鮮明に可視化される。

また、補正倍率Ｓは、被写体領域の外郭の形状を少数の変数で表現可能な楕円パラメータＰ（ｚ）（中心座標、横方向のサイズ、縦方向のサイズ）に基づいて解析的に算出されるので、複雑な処理を伴わずに、信号値の制御を行える。

また、楕円の近似精度が良好でない断層画像Ｄｏ（ｚ）の楕円パラメータＰ（ｚ）を、近似精度が良好な他の断層画像Ｄｏ（ｚ）の楕円パラメータＰ（ｚ）に基づいて補正することで、撮影条件等によって楕円近似が良好に行えない場合でも、楕円パラメータＰ（ｚ）を良好に算出することができる。

［第２の実施の形態］
頭部は球形状に近いため、胸部に比べ、被写体領域に占める骨領域の面積比がスライス方向（Ｚ軸方向）に大きく変化する。特にスライス末端近くでは被写体領域に占める骨領域（頭頂骨や顎骨）の面積比が増大するため、骨領域（頭頂骨や顎骨）の信号値を減衰させて脳の頭頂領域や脳幹領域を精度よく可視化することが困難となる場合がある。例えば、頭頂部では断層像の中心領域も骨領域であるため、同心楕円のパターンでは骨領域を不可視とすることはできない。そこで、第２の実施の形態では、断層画像のスライス位置を更に考慮して補正倍率Ｓを算出することで、特に頭部ＣＴにおけるＭＰＲ像の精度向上を図る。

第２の実施の形態では、第１の実施形態における図６のステップＳ２３の処理（補正テーブルＳを作成する処理）が次のように変わる。すなわち、図６のステップＳ２３において、制御部１１（補正倍率算出部２３ｃ）は、断層画像Ｄｏ（ｚ）毎に、断層画像Ｄｏ（ｚ）に対応する幾何パラメータＰ（ｚ）（楕円パラメータＰ（ｚ））及び断層画像Ｄｏ（ｚ）のスライス位置の情報（以下、「スライスパラメータＰｓ（ｚ）」と表記）に基づいて、断層画像Ｄｏ（ｚ）の各画素（ｘ、ｙ）に対応する補正倍率Ｓ（ｘ、ｙ、ｚ）を算出し、算出した補正倍率Ｓ（ｘ、ｙ、ｚ）が格納された３次元の補正テーブルＳを作成する。
例えば、ｚ番目の断層画像Ｄｏ（ｚ）の各画素（ｘ、ｙ）の補正倍率Ｓ（ｘ、ｙ、ｚ）は、以下のように算出される。

まず、図６のステップＳ２３の（式６）と同様に、制御部１１は、断層画像Ｄｏ（ｚ）に対応する幾何パラメータＰ（ｚ）（楕円パラメータＰ（ｚ））に基づいて、補正倍率Ｓ（ｘ、ｙ、ｚ）を、次のように算出する。

（式９）
Ｓ（ｘ、ｙ、ｚ）＝１－ｋ・ｒ（ｘ、ｙ、ｚ）・ａｍｐ
但し、０≦Ｓ（ｘ、ｙ、ｚ）≦１
ｒ（ｘ、ｙ、ｚ）＝｛（ｘ－Ｃｘ（ｚ）－ｘｏｆｆｓｅｔ）／（ａ・Ｗ（ｚ）／２）｝^２＋｛（ｙ－Ｃｙ（ｚ）－ｙｏｆｆｓｅｔ）／（ｂ・Ｈ（ｚ）／２）｝^２ｓ

更に第２の実施の形態では、制御部１１は、次のように、スライスパラメータＰｓ（ｚ）に基づいて、Ｚ方向の補正倍率Ｓｚ（ｚ）を算出し、Ｓ（ｘ、ｙ、ｚ）に乗算する。ここで、スライスパラメータＰｓ（ｚ）とは、スライス総数Ｓｚ及びスライス順位ｚのことを言う。

（式１０）
Ｓｚ（ｚ）＝１．０－ｋｚ・｛（ｚ－Ｓｚ／２－ｚｏｆｆｓｅｔ）／Ｓｚ・ｃ／２｝｝^２・ａｍｐｚ
Ｓ（ｘ、ｙ、ｚ）＝Ｓ（ｘ、ｙ、ｚ）・Ｓｚ（ｚ）
但し、０≦Ｓ（ｘ、ｙ、ｚ）、Ｓｚ（ｚ）≦１

（式９）（式１０）において、ｋはＸＹ平面、ｋｚはＺ方向の減衰係数である。初期値はｋ＝１．０、ｋｚ＝０．０であり、この場合、骨及び寝台が不可視となる。頭部ＣＴの場合はｋｚ＞０．０に設定する。
ａ、ｂはそれぞれ横方向のサイズＷ（ｚ）、縦方向のサイズＨ（ｚ）の補正係数であり、ｃはＺ方向幅Ｓｚ／２の補正係数（スライス総数倍率）である。補正しない場合はａ＝ｂ＝
ｃ＝１．０に設定する。
ｘｏｆｆｓｅｔ、ｙｏｆｆｓｅｔはＸＹ面、ｚｏｆｆｓｅｔはＺ方向のオフセット値であり、初期値はｘｏｆｆｓｅｔ＝ｙｏｆｆｓｅｔ＝ｚｏｆｆｓｅｔ＝０（単位：ボクセル）である。

（式１０）によって、断層画像Ｄｏ（ｚ）のスライス位置が中央から末端に位置するにつれ（スライス総数Ｓｚ／２とスライス順位ｚとの差が大きくなるにつれ）、補正倍率Ｓ（ｘ、ｙ、ｚ）が一律に減衰し、楕円の中心であってもＳ（ｘ、ｙ、ｚ）は１未満の値をとる。これによって、スライス末端近くの骨領域（頭頂骨や顎骨）の信号値を効果的に減衰させることができる。

図１４は、補正倍率Ｓ（ｘ、ｙ、ｚ）の分布パターンを示す図である。
図１４の上図は、（式９）で算出される楕円パラメータＰ（ｚ）のみに基づいた補正倍率Ｓ（ｘ、ｙ、ｚ）の分布パターン（同心楕円分布）を示し、図１４の下図は、（式１０）で算出される楕円パラメータＰ（ｚ）及びスライスパラメータＰｓ（ｚ）に基づいた補正倍率Ｓ（ｘ、ｙ、ｚ）の分布パターン（同心楕円分布）を示す。図１４に示すように、Ｚ方向の補正倍率Ｓｚ（ｚ）が乗算されることによって、補正倍率Ｓ（ｘ、ｙ、ｚ）がスライス位置に応じて一律に減衰する。すなわち、補正倍率Ｓの分布パターンが、第１の実施の形態では２次元の同心楕円分布であったのに対し、第２の実施の形態では３次元の同心楕円体分布に拡張される。

尚、（式９）のａｍｐはＸＹ面、（式１０）のａｍｐｚはＺ方向の振幅倍率であり、初期値はａｍｐ＝ａｍｐｚ＝１．０である。図１５に示すように、被写体中心部の補正倍率を平坦にし、飽和領域を広くしたい場合は、ａｍｐ、ａｍｐｚ＞１．０に設定する（但し、陰影感が弱くなる）。

制御部１１は、全ての断層画像Ｄｏ（ｚ）について、（式９）（式１０）によりＺ方向の補正倍率Ｓｚ（ｚ）を乗算した補正倍率Ｓ（ｘ、ｙ、ｚ）（０≦ｘ≦Ｓｘ－１、０≦ｙ≦Ｓｙ－１、０≦ｚ≦Ｓｚ－１）を算出し、算出された補正倍率Ｓ（ｘ、ｙ、ｚ）を格納する３次元の補正テーブルＳを作成する。

以上のように第２の実施の形態によれば、断層画像のスライス位置を考慮して補正倍率Ｓを算出するので、更に柔軟な信号値の制御を行うことができる。特に、頭部ＣＴ画像に基づいてＭＰＲ像を生成する際に有効である。頭部は球形状に近いため、胸部に比べ、被写体領域に占める骨領域の面積比がスライス方向（Ｚ軸方向）に大きく変化し、特に骨領域の面積比が大きくなるスライス末端近くの頭頂骨や顎骨の領域の信号値を減衰させて脳の頭頂領域や脳幹領域を精度よく可視化することが困難となる場合がある。第２の実施の形態によれば、断層画像のスライス位置が中央から末端に位置するにつれ、当該断層画像の全画素に対応する補正倍率Ｓを一律に小さくするので、スライス末端近くで被写体領域に占める骨領域（頭頂骨や顎骨）が増大する頭部においても、骨領域の信号値を効果的に減衰させることができる。

［第３の実施の形態］
第３の実施の形態は、ＧＵＩ上で、補正テーブルＳを作成する際の各種パラメータをユーザが調整できるようにしたものである。

図１６は、第３の実施の形態における医用画像処理装置１ａの機能構成を示す図である。図１６に示すように、第３の実施形態では、第１の実施の形態における医用画像処理装置１の機能構成（図２参照）に加え、パラメータ調整部２７を更に備える。

パラメータ調整部２７は、パラメータ調整画面４０を表示し、補正倍率Ｓを算出する際の各種パラメータをユーザに調整させる。具体的には、補正倍率Ｓが（式６）に示したように楕円パラメータＰ（ｚ）に基づいて算出される場合（第１の実施の形態の場合）には、楕円の横方向のサイズの補正係数ａ、縦方向のサイズの補正係数ｂ、Ｘ方向のオフトセットｘｏｆｆｓｅｔ、Ｙ方向のオフセットｙｏｆｆｓｅｔ、ＸＹ平面の減衰係数ｋを調整させる。

一方、補正倍率Ｓが（式９）（式１０）に示したように楕円パラメータＰ（ｚ）及びスライスパラメータＰｓ（ｚ）に基づいて算出される場合（第２の実施の形態の場合）には、上記パラメータに加え、スライス総数倍率ｃ、及びＺ方向のオフセットｚｏｆｆｓｅｔ、Ｚ方向の減衰係数ｋｚを更に調整可能とする。

図１７は、第３の実施の形態における医用画像処理装置１ａの全体動作を示すフローチャートである。ＭＰＲ像を生成し表示する処理（ステップＳ３１～ステップＳ３４）は、図５の第１の実施の形態のステップＳ１～ステップＳ４と同様である。第３の実施の形態では、ステップＳ３４においてＭＰＲ像を生成し表示部１６に表示した後、ユーザがパラメータの調整が必要と判断した場合（ステップＳ３５；「Ｙｅｓ」）、パラメータ調整画面４０においてパラメータをユーザに調整させる（ステップＳ３６）。

図１８は、パラメータ調整画面４０の例を示す。図に示すように、パラメータ調整画面４０において、ＸＹ平面の減衰係数ｋ（図のＸＹ方向減衰［％］）、Ｚ方向の減衰係数ｋｚ（図のＺ方向減衰［％］）、横方向のサイズの補正係数ａ（図の楕円倍率Ｘ）、縦方向のサイズの補正係数ｂ（図の楕円倍率Ｙ）、スライス総数倍率ｃ（図の楕円倍率Ｚ）、Ｘ方向のオフトセットｘｏｆｆｓｅｔ（図の中心オフセットＸ）、Ｙ方向のオフセットｙｏｆｆｓｅｔ（図の中心オフセットＹ）、Ｚ方向のオフセットｚｏｆｆｓｅｔ（図の中心オフセットＺ）を調整することができる。

パラメータの調整が終了すると（パラメータ調整画面４０の「ＯＫ」ボタンを押下すると）、ステップＳ３３に戻り、制御部１１は、ステップＳ３３～ステップＳ３４の処理を再度実行する。すなわち、制御部１１は、調整されたパラメータに基づいて、再度、補正テーブルＳを作成し直した上で（ステップＳ３３）、ＭＰＲ像を生成し表示する（ステップＳ３４）。ステップＳ３３～ステップＳ３４の処理は、ステップＳ３４において生成し表示されるＭＰＲ像を確認しながら、ユーザがパラメータの調整が十分と判断するまで（ステップＳ３５；「Ｎｏ」）、繰り返し実行する。良好なＭＰＲ像の結果が得られ、ユーザがパラメータの調整が十分と判断すると（ステップＳ３５；「Ｎｏ」）、制御部１１は、必要に応じてＭＰＲ像等のデータを出力し（ステップＳ３７）、処理を終了する。ステップＳ３７のデータの出力処理は、図５の第１の実施の形態のステップＳ５と同様である。

以上、第３の実施の形態によれば、補正テーブルＳを作成する際の各種パラメータをＧＵＩ上でユーザが調整できる。特に、被写体領域に撮影治具（寝台、固定具等）が映りこむと、被写体領域の外郭を近似する楕円の径が実際の被写体幅（頭幅や胸幅）より大きめに算出されたり、楕円の中心位置がズレたりし、楕円の近似精度が悪化する場合がある。第３の実施の形態によれば、ＧＵＩ上で楕円の径や中心位置等を適宜調整することができるので、上記のような場合でも、良好なＭＰＲ像を得ることができる。

尚、本実施の形態では、ＭＰＲ像を見ながらパラメータの調整が行えるよう、ＭＰＲ像表示後にパラメータを調整可能とする例を説明したが、パラメータはＭＰＲ表示後だけでなく、補正テーブルＳを作成する前の任意の段階で調整可能である。また、ステップＳ３３における調整されたパラメータに基づく補正テーブルＳの再作成を行わずに、ステップＳ３４におけるＭＰＲ像の再生成の段階で、（式９）（式１０）に基づいて補正倍率を断層画像群Ｄｏの各画素ごとに都度算出する方法をとることもできる。

［第４の実施の形態］
第４の実施の形態は、更にボリュームレンダリング像を生成し表示することを特徴とする。

図１９は、第４の実施の形態における医用画像処理装置１ｂの機能構成を示す図である。図１９に示すように、第４の実施の形態では、第３の実施の形態における医用画像処理装置１ａの機能構成（図１６参照）に加え、領域指定部２８、カラーマップ取得部２９、カラーマップ調整部３０、ボクセル作成部３１、レンダリング部３２の構成を更に備える。

領域指定部２８は、ユーザから被写体の関心領域（ＲＯＩ：Region of
Interest）の指定を受け付ける。例えば、関心領域ＲＯＩを直方体で指定する場合は、以下のように、Ｘ方向ＲＯＩ（Ｘ方向の開区間）、Ｙ方向ＲＯＩ（Ｙ方向の開区間）、Ｚ方向ＲＯＩ（Ｚ方向の開区間）を指定する。

（式１１）
Ｘ方向ＲＯＩ＝（Ｘｓ、Ｘｅ）
Ｙ方向ＲＯＩ＝（Ｙｓ、Ｙｅ）
Ｚ方向ＲＯＩ＝（Ｚｓ、Ｚｅ）
尚、関心領域を指定しない場合は、Ｘｓ＝０、Ｘｅ＝Ｓｘ－１、Ｙｓ＝０、Ｙｅ＝Ｓｙ－１、Ｚｓ＝０、Ｚｅ＝Ｓｚ－１となる。

カラーマップ取得部２９は、断層画像群Ｄｏに適用するカラーマップＣｍａｐを取得する。カラーマップ取得部２９は、取得したカラーマップＣｍａｐを更に調整する場合には、カラーマップ調整部３０に出力し、カラーマップＣｍａｐの調整を行わない場合には、ボクセル作成部３１に出力する。

カラーマップＣｍａｐは、信号値ｖと色値（具体的にはＲＧＢ値）及び不透明度(α値)との対応関係を定義するものであり、信号値ｖを２４ビットの色値（ＲＧＢ値）及び８ビットの不透明度（α値）に変換する関数（実体的には２次元のデータテーブル）として表現可能である。例えば、１６ビットの断層画像群Ｄｏ（（式１）参照）に適用されるカラーマップＣｍａｐは次のように定義される。

（式１２）
０≦Ｃｍａｐ（ｖ、ｎ）≦２５５
－３２７６８≦ｖ≦３２７６７
ｎ＝０（Ｒ）、１（Ｇ）、２（Ｂ）、３（α）

また、８ビットの断層画像群Ｄｏ（（式２）参照）に適用されるカラーマップＣｍａｐ（ｖ、ｎ）は次のように定義される。

（式１３）
０≦Ｃｍａｐ（ｖ、ｎ）≦２５５
０≦ｖ≦２５５
ｎ＝０（Ｒ）、１（Ｇ）、２（Ｂ）、３（α）

（式１２）、（式１３）に示すカラーマップＣｍａｐ（ｖ、ｎ）（０≦ｎ≦３）のうち、特にカラーマップＣｍａｐ（ｖ、ｎ）（０≦ｎ≦２）は、信号値ｖを色値（ＲＧＢ値）に変換する関数に相当する。本開示では、信号値ｖを色値に変換するカラーマップＣｍａｐ（ｖ、ｎ）（０≦ｎ≦２）を「カラーパレット」と称する。

また、（式１２）、（式１３）に示すカラーマップＣｍａｐ（ｖ、ｎ）（０≦ｎ≦３）のうち、特にカラーマップＣｍａｐ（ｖ、３）は、信号値ｖを不透明度に変換する関数に相当し、一般的に「オパシティカーブ」と呼ばれる。

カラーマップＣｍａｐ（ｖ、３）（オパシティカーブ）は、例えば、通常組織（１６ビットの信号値ｖ＝０～１２０程度）の不透明度が２５５に設定（不透明度＝２５５は不透明（光がすべて反射）であることを示す）され、骨領域（１６ビットの信号値ｖ＝１０００前後）の不透明度が１～２５４の中間値に設定（不透明度＝１～２５４は半透明（入射光の一部が反射され、その他は透過）であることを示す）され、その他の組織等の部位を不透明度が０に設定（不透明度＝０は透明（入射光の全てが透過）であることを示す）される。

カラーマップ調整部３０は、必要に応じて、カラーマップＣｍａｐ（ｖ、ｎ）のうち、信号値ｖと不透明度との対応関係を定義するＣｍａｐ（ｖ、３）（オパシティカーブともいう）を信号値に応じて調整し（後述の（式１４）（式１５）参照）、調整したカラーマップＣｍａｐをボクセル作成部３１に出力する。

ボクセル作成部３１は、断層画像群Ｄｏ、カラーマップ取得部２９により取得されたカラーマップＣｍａｐ（又はカラーマップ調整部３０により調整されたカラーマップＣｍａｐ）、補正テーブル作成部２３により作成された補正テーブルＳ、及び領域指定部２８により指定された関心領域ＲＯＩに基づいて、ボクセル構造体Ｖ（ボクセルデータ）を作成し、レンダリング部３２に出力する。

具体的には、ボクセル作成部３１は、カラーマップＣｍａｐを参照することで、断層画像群Ｄｏの各画素（ｘ、ｙ、ｚ）の信号値ｖを、信号値ｖに応じた色値及び不透明度に変換し、色値及び不透明度を保持するボクセルの集合であるボクセル構造体Ｖ（ボクセルデータ）を作成する。

特に本実施の形態では、ボクセル作成部３１は、カラーマップＣｍａｐを参照して断層画像群Ｄｏの各画素（ｘ、ｙ、ｚ）の信号値ｖを色値及び不透明度に変換してボクセル構造体Ｖ（ボクセルデータ）を作成する際、カラーマップＣｍａｐ（ｖ、３）（オパシティカーブ）に定義された不透明度をそのまま用いるのではなく、各画素（ｘ、ｙ、ｚ）に対応する補正倍率Ｓ（ｘ、ｙ、ｚ）を乗算することで不透明度を補正する（後述の（式１７）参照）。

前述したように、補正倍率Ｓ（ｘ、ｙ、z）は、被写体領域の外郭を近似した幾何形状の幾何中心（重心）から遠ざかるにつれ倍率が小さくなるので、被写体領域の中心から離れたボクセルほど不透明度が減衰する。これにより、骨領域（胸骨や頭蓋骨）や皮膚、外部の寝台、固定用治具等が透明化され、被写体領域の中心付近にある臓器等が鮮明に可視化されたレンダリング像を得ることができる。

レンダリング部３２は、ボクセル作成部３１により作成されたボクセル構造体Ｖ（ボクセルデータ）に基づいて、ボリュームレンダリング処理を実行し、ボリュームレンダリング像（３次元画像）を生成し表示する。レンダリング部３２は、ボリュームレンダリング像として、遠位の視点から被写体を観察する全体レンダリング像や視点を被写体内に自由に移動させて気管支や大腸等を観察する仮想内視鏡像を生成する。

レンダリング部３２は、図２０に示すように、第１レンダリング部３２ａ及び第２レンダリング部３２ｂを含む。
第１レンダリング部３２ａは、ＣＰＵによりレンダリング処理を実行するレンダリング部であり、第２レンダリング部３２ｂは、コンピュータグラフィックスＡＰＩのオープン標準規格であるＯｐｅｎＧＬ（Open Graphics Library）を用いてＧＰＵによりレンダリング処理を実行するレンダリング部である。レンダリング処理は、第１レンダリング部３２ａ又は第２レンダリング部３２ｂにより実行される。

図２１は、第４の実施の形態における医用画像処理装置１ｂの全体動作を示すフローチャートである。ステップＳ４１～ステップＳ４６の処理は、図１７の第３の実施の形態のステップＳ３１～ステップＳ３６と同様であるので、ステップＳ４７以降から説明する。

制御部１１（領域指定部２８）は、必要に応じて、ユーザから被写体の関心領域ＲＯＩの指定を受け付ける（図２１のステップＳ４７）。例えば、前記した（式１１）のように、関心領域ＲＯＩを直方体等で指定する。

続いて、制御部１１（カラーマップ取得部２９）は、断層画像群Ｄｏに適用するカラーマップＣｍａｐを取得する（図２１のステップＳ４８）。ここで、断層画像群Ｄｏの信号値が１６ビットの場合（（式１）参照）は、１６ビット対応のカラーマップＣｍａｐ（（式１２）参照）を取得し、断層画像群Ｄｏの信号値が８ビットに圧縮されている場合（（式２）参照）は、８ビット対応のカラーマップＣｍａｐ（（式１３）参照）を取得する。

カラーマップＣｍａｐの取得方法は特に限定されず、例えば、制御部１１は、予め用意されている複数のカラーマップＣｍａｐの中から、断層画像群Ｄｏに適用するカラーマップＣｍａｐをユーザに選択させることで取得することができる。また、制御部１１は、前回レンダリング時に使用したカラーマップＣｍａｐを記憶部１２から読込み、断層画像群Ｄｏに適用するカラーマップＣｍａｐとして取得しても良い。

また、制御部１１は、カラーマップ作成画面（不図示）においてユーザが作成したカラーマップＣｍａｐを取得しても良い。この場合、制御部１１は、カラーマップ作成画面において、代表的な信号値ｖ（例えば、１０箇所程度の特徴的な信号値）と当該信号値ｖに対する色値（ＲＧＢ値）及び不透明度（α値）をユーザに設定させ、ユーザが設定した代表的な信号値ｖと色値及び不透明度との対応関係に基づいて所定範囲の信号値ｖを色値及び不透明度に変換するカラーマップＣｍａｐを自動生成する。

続いて、制御部１１は、ステップＳ４８において取得したカラーマップＣｍａｐを更に調整する場合（ステップＳ４９；「Ｙｅｓ」）、ステップＳ５０へ移行し、カラーマップＣｍａｐの調整を行う。具体的には、制御部１１（カラーマップ調整部３０）は、以下のように、カラーマップＣｍａｐ（ｖ、ｎ）のうち、信号値ｖと不透明度との対応関係を定義するカラーマップＣｍａｐ（ｖ、３）（オパシティカーブ）を調整する。

断層画像群Ｄｏの信号値が１６ビットの場合（（式１）参照）は、制御部１１は、次の手順で、１６ビット対応のカラーマップＣｍａｐ（ｖ、３）（（式１２）参照）を調整する。

（式１４）
（１）断層画像群Ｄｏの中で、Ｓｚ／２番目の中間スライスＤｏ（ｚ／２）における全ての画素の最小値Ｄｍｉｎ、最大値Ｄｍａｘを算出する。
（２）下限値Ｌｍｉｎ＝（Ｄｍａｘ－Ｄｍｉｎ）・γ＋Ｄｍｉｎ、上限値Ｌｍａｘ＝（Ｄｍａｘ－Ｄｍｉｎ）・（１－γ）＋Ｄｍｉｎを設定する。ここで、γは階調圧縮画像のコントラスト調整幅で、０に近いほどコントラストが増大する（但し、輝度が小さくなる）。通常はγ＝０．１に設定する。
（３）１６ビットの信号値ｖを以下の計算式で８ビットの信号値ｖ８に変換する（下限値Ｌｍｉｎ～上限値Ｌｍａｘの範囲で２５６段階に圧縮する）。
ｖ８＝（ｖ－Ｌｍｉｎ）・２５５／（Ｌｍａｘ－Ｌｍｉｎ）
但し、ｖ８＞２５５の場合はｖ８＝２５５、ｖ８＜０の場合はｖ８＝０に飽和させる。
（４）次のように、１６ビット対応のカラーマップＣｍａｐ（ｖ、３）（（式１２）参照）を調整する。
ｖ８＞Ｓｖの場合：Ｃｍａｐ（ｖ、３）←Ｃｍａｐ（ｖ、３）（ｖ８－Ｓｖ）^δｖ８≦Ｓｖの場合：調整しない

尚、Ｃｍａｐ（ｖ、ｎ）（０≦Ｃｍａｐ（ｖ、ｎ）≦２５５、－３２７６８≦ｖ≦３２７６７、ｎ＝０（Ｒ）、１（Ｇ）、２（Ｂ）、３（α））であり、８ビット換算の閾値をＳｖとし、減衰係数をδとする（δは負の実数で、通常はδ＝－０．５）。閾値Ｓｖは、不透明度を減衰させる信号値の閾値であり、骨領域を減衰させる場合には、Ｓｖ＝１２８程度に設定する。

一方、断層画像群Ｄｏの信号値が８ビットの場合（（式２）参照）は、制御部１１は、次のように、８ビット対応のカラーマップＣｍａｐ（（式１３）参照）を調整する。

（式１５）
ｖ＞Ｓｖの場合：Ｃｍａｐ（ｖ、３）←Ｃｍａｐ（ｖ、３）（ｖ－Ｓｖ）^δ
ｖ≦Ｓｖの場合：調整しない

尚、Ｃｍａｐ（ｖ、ｎ）（０≦Ｃｍａｐ（ｖ、ｎ）≦２５５、０≦ｖ≦２５５、ｎ＝０（Ｒ）、１（Ｇ）、２（Ｂ）、３（α））であり、閾値をＳｖとし、減衰係数をδとする（δは負の実数で、通常はδ＝－０．５）。閾値Ｓｖは、不透明度を減衰させる信号値の閾値であり、骨領域を減衰させる場合には、Ｓｖ＝１２８程度に設定する。

図２２（ａ）は、（式１４）においてＣｍａｐ（ｖ、３）（オパシティカーブ）に乗算される（ｖ８－Ｓｖ）^δの減衰特性を示す図である。図に示すように、信号値ｖ８＞閾値Ｓｖの場合、信号値ｖ８と閾値Ｓｖとの差分値（ｖ８－Ｓｖ）に応じた減衰比率（ｖ８－Ｓｖ）^δで不透明度が減衰する。例えば、図２２（ｂ）に示すように、内臓領域と骨領域の中心からの距離に差が無い場合、両者の不透明度に対して後述のステップＳ５１の補正テーブルに基づく補正を加えても、内臓領域は骨領域に被ってしまう。そこで同図に示すように、内臓領域と骨領域の信号値の差を利用し、閾値Ｓｖを内臓領域と骨領域の信号値の境界に設定することで、骨領域の不透明度を効果的に減衰させることができ、内臓領域が鮮明に可視化される。

一方、カラーマップＣｍａｐを調整しない場合には（ステップＳ４９；「Ｎｏ」）、制御部１１は、上記したカラーマップＣｍａｐの調整を省略し、ステップＳ５１へ移行する。

制御部１１（ボクセル作成部３１）は、ステップＳ４１において取得された断層画像群Ｄｏ（又はステップＳ４２において階調圧縮された断層画像群Ｄｏ）、ステップＳ４８において取得されたカラーマップＣｍａｐ（又はステップＳ５０において調整されたカラーマップＣｍａｐ）、ステップＳ４３において作成された補正テーブルＳ、及びステップＳ４７において指定された関心領域ＲＯＩに基づいて、ボクセル構造体Ｖ（ボクセルデータ）を作成する（図２１のステップＳ５１）。

本実施の形態では、ボクセル構造体Ｖ（ボクセルデータ）は、２４ビットの色値（ＲＧＢ値）を保持するボクセル構造体Ｖｃと、８ビットの不透明度（α値）を保持するボクセル構造体Ｖαとの２つのボクセル構造体から構成されるものとする。このようにボクセル構造体を２つに分けて作成することで、色値及び不透明度に関するボクセル処理を個別に実行できるため、メモリアクセス等の向上が図られる。

図２３は、ボクセル構造体Ｖ（Ｖｃ、Ｖα）を作成する処理を示すフローチャートである。
まず、制御部１１は、カラーマップＣｍａｐ（ｖ、ｎ）（０≦ｎ≦２）（＝カラーパレット）、及び関心領域ＲＯＩに基づいて、２４ビットのＲＧＢ値を保持するボクセル構造体Ｖｃ（ｘ、ｙ、ｚ、ｎ）（０≦Ｖ（ｘ、ｙ、ｚ、ｎ）≦２５５、０≦ｎ≦２、０≦ｘ≦Ｓｘ－１、０≦ｙ≦Ｓｙ－１、０≦ｚ≦Ｓｚ－１；解像度：Ｒｘｙ、Ｒｚ）を以下のように作成する（図２３のステップＳ６１）。

（式１６）
（１）Ｘｓ＜ｘ＜Ｘｅ、Ｙｓ＜ｙ＜Ｙｅ、及びＺｓ＜ｚ＜Ｚｅを全て満たす場合（関心領域ＲＯＩ内の場合）
Ｖｃ（ｘ、ｙ、ｚ、ｎ）＝Ｃｍａｐ（Ｄｏ（ｘ、ｙ、ｚ）、ｎ）（０≦ｎ≦２）
（２）ｘ≦Ｘｓ、ｘ≧Ｘｅ、ｙ≦Ｙｓ、ｙ≧Ｙｅ、ｚ≦Ｚｓ、又はｚ≧Ｚｅのいずれかを満たす場合（関心領域ＲＯＩ外の場合）
Ｖｃ（ｘ、ｙ、ｚ、ｎ）＝０（０≦ｎ≦２）

次に、制御部１１は、カラーマップＣｍａｐ（ｖ、３）（＝オパシティカーブ）、補正テーブルＳ、及び関心領域ＲＯＩに基づいて、８ビットの不透明度を保持するボクセル構造体Ｖα（ｘ、ｙ、ｚ）（０≦Ｖα（ｘ、ｙ、ｚ）≦２５５、０≦ｘ≦Ｓｘ－１、０≦ｙ≦Ｓｙ－１、０≦ｚ≦Ｓｚ－１；解像度：Ｒｘｙ、Ｒｚ）を以下のように作成する（図２３のステップＳ６２）。

（式１７）
（１）Ｘｓ＜ｘ＜Ｘｅ、Ｙｓ＜ｙ＜Ｙｅ、及びＺｓ＜ｚ＜Ｚｅを全て満たす場合（関心領域ＲＯＩ内の場合）
Ｖα（ｘ、ｙ、ｚ）＝Ｃｍａｐ（Ｄｏ（ｘ、ｙ、ｚ）、３）
Ｖα（ｘ、ｙ、ｚ）＝Ｖα（ｘ、ｙ、ｚ）・Ｓ（ｘ、ｙ、ｚ）
（２）ｘ≦Ｘｓ、ｘ≧Ｘｅ、ｙ≦Ｙｓ、ｙ≧Ｙｅ、ｚ≦Ｚｓ、又はｚ≧Ｚｅのいずれかを満たす場合（関心領域ＲＯＩ外の場合）
Ｖα（ｘ、ｙ、ｚ）＝０

（式１７）のＶα（ｘ、ｙ、ｚ）＝Ｖα（ｘ、ｙ、ｚ）・Ｓ（ｘ、ｙ、ｚ）の処理より、カラーマップＣｍａｐに定義された不透明度に対して補正倍率Ｓが乗算され、不透明度が補正される。特に、補正倍率Ｓ（ｘ、ｙ、z）は、被写体領域の外郭を近似した楕円の中心から遠ざかるにつれその倍率が小さくなるので、被写体領域の中心から離れたボクセルほど不透明が減衰する。

尚、メモリアクセスの向上等を目的に、３２ビットのボクセル構造体Ｖを色値を保持するボクセル構造体Ｖｃと不透明度を保持するボクセル構造体Ｖαとに分けているが、ボクセル構造体を分けなくてもよい。この場合、制御部１１は、以下のように、３２ビットの色値及び不透明度を保持する１つのボクセル構造体Ｖ（ｘ、ｙ、ｚ、ｎ）（０≦Ｖ（ｘ、ｙ、ｚ、ｎ）≦２５５、０≦ｎ≦３、０≦ｘ≦Ｓｘ－１、０≦ｙ≦Ｓｙ－１、０≦ｚ≦Ｓｚ－１；解像度：Ｒｘｙ、Ｒｚ）を作成する。

（式１８）
（１）Ｘｓ＜ｘ＜Ｘｅ、Ｙｓ＜ｙ＜Ｙｅ、及びＺｓ＜ｚ＜Ｚｅを全て満たす場合（関心領域ＲＯＩ内の場合）
Ｖ（ｘ、ｙ、ｚ、ｎ）＝Ｃｍａｐ（Ｄｏ（ｘ、ｙ、ｚ）、ｎ）（０≦ｎ≦３）
Ｖ（ｘ、ｙ、ｚ、３）＝Ｖ（ｘ、ｙ、ｚ、３）・Ｓ（ｘ、ｙ、ｚ）
（２）ｘ≦Ｘｓ、ｘ≧Ｘｅ、ｙ≦Ｙｓ、ｙ≧Ｙｅ、ｚ≦Ｚｓ、又はｚ≧Ｚｅのいずれかを満たす場合（関心領域ＲＯＩ外の場合）
Ｖ（ｘ、ｙ、ｚ、ｎ）＝０（０≦ｎ≦３）

上記した（式１６）～（式１８）に示すボクセル構造体を作成する処理は、断層画像群Ｄｏの信号値が１６ビット（（式１）参照）の場合は、１６ビット対応のカラーマップＣｍａp（（式１２）参照）を用いて実行され、断層画像群Ｄｏの信号値が８ビット（（式２）参照）に階調圧縮されている場合は、８ビット対応のカラーマップＣｍａp（（式１３）参照）を用いて実行される。

制御部１１は、ボクセル構造体Ｖ（Ｖｃ、Ｖα）を作成した後、必要に応じてボクセル構造体Ｖ（Ｖｃ、Ｖα）に対して、公知のスムーシング処理を施したり、公知の陰影処理を施しても良い。

続いて、制御部１１（レンダリング部３２）は、ボクセル構造体Ｖに基づいて、ボリュームレンダリング像を生成する（図２１のステップＳ５２）。以降、ＣＰＵ（第１レンダリング部３２ａ）により実行されるレイキャスティング法によるレンダリング処理と、ＧＰＵ（第２レンダリング部３２ｂ）により実行される３Ｄテクスチャマッピング法によるレンダリング処理について順に説明する。

最初に、図２４～図２９を参照しながら、レイキャスティング法によるレンダリング処理について説明する。
図２４は、レイキャスティング法の概要を示す図である。図２４（ａ）に示すように、投影面（レンダリング像）の各点からボクセルデータに対して任意の方向にレイを発射し、最深点（レイ方向で光が届く最も深い点）よりその軌跡を逆にたどり、投影面上の点の輝度値を算出する。
また、図２４（ｂ）に示すように、計算を簡単にするため、ボクセルデータに座標変換を施し、投影面の各点よりＺ軸負方向の最深点までレイを進め、同時に累積輝度計算を行う。

図２５は、レンダリング処理を示すフローチャートである。まず、制御部１１は、座標変換パラメータを設定する（ステップＳ７１）。後述する探索制御マスクの算出（ステップＳ７２）、レイキャスティング処理（ステップＳ７３）の各処理で、視点座標系からボクセル座標系への座標変換処理を行う。そのため、制御部１１は、以下のように、座標変換処理に共通する座標変換パラメータを事前に設定・算出しておく。

＜座標変換パラメータ＞
回転パラメータ行列Ｒ：
Ｒ＝［Ｒ１１Ｒ１２Ｒ１３；
Ｒ２１Ｒ２２Ｒ２３；
Ｒ３１Ｒ３２Ｒ３３］
（ボクセル座標系から視点座標系への座標変換を行うための３×３の行列の逆行列、ＧＵＩ側はボクセル座標系から視点座標系への座標変換を指示するが、レンダリング側は視点座標系からボクセル座標系に座標変換を行う。）
Ｘ軸方向のオフセットＸｏｆｆ
Ｙ軸方向のオフセットＹｏｆｆ
Ｚ軸方向のオフセットＺｏｆｆ
Ｘ軸方向のＲＯＩ：Ｘｓ－Ｘｅ（０≦Ｘｓ、Ｘｅ≦Ｓｘ－１）
Ｙ軸方向のＲＯＩ：Ｙｓ－Ｙｅ（０≦Ｙｓ、Ｙｅ≦Ｓｙ－１）
Ｚ軸方向のＲＯＩ：Ｚｓ－Ｚｅ（０≦Ｚｓ、Ｚｅ≦Ｓｚ－１）
透視変換パラメータ：原点からＺ軸方向の距離Ｄｉｓｔ（正の実数値、平行投影の場合はＤｉｓｔ＝０）
拡大縮小倍率Ｓｃａｌｅ（ＸＹＺ軸方向で同一）
Ｚ方向変倍率Ｓｃｚ＝Ｒｘｙ／Ｒｚ
Ｚ方向変倍後のＺ方向サイズＳｚ’＝Ｓｚ・Ｓｃｚ
座標変換サブサンプル・オフセット：Ｘ軸方向ｄｘ、Ｙ軸方向ｄｙ、Ｚ軸方向ｄｚ

制御部１１は、上記した回転パラメータ行列Ｒに対して、初期値として単位行列を設定する。すなわち、Ｒ１１＝１、Ｒ１２＝０、Ｒ１３＝０、Ｒ２１＝０、Ｒ２２＝１、Ｒ２３＝０、Ｒ３１＝０、Ｒ３２＝０、Ｒ３３＝１と設定する。
そして、ＧＵＩの指示に従い、Ｘ軸中心回転Ｒｘ、Ｙ軸中心回転Ｒｙ、Ｚ軸中心回転Ｒｚ（角度単位：ラジアン）のいずれかを逐次指定し、以下のように、各々回転行列Ａを生成して回転パラメータ行列Ｒに右から乗算して、回転パラメータ行列Ｒを更新する。これにより、ＧＵＩの指示により生成されるボクセル座標系から視点座標系への回転行列の逆行列が算出される。

回転行列Ａを
Ａ＝［Ａ１１Ａ１２Ａ１３；
Ａ２１Ａ２２Ａ２３；
Ａ３１Ａ３２Ａ３３］
とすると、
Ｘ軸中心回転Ｒｘの場合の回転行列Ａの各要素は、
Ａ１１＝１、Ａ１２＝０、Ａ１３＝０
Ａ２１＝０、Ａ２２＝ｃｏｓＲｘ、Ａ２３＝ｓｉｎＲｘ
Ａ３１＝０、Ａ３２＝ｓｉｎＲｘ、Ａ３３＝ｃｏｓＲｘ
Ｙ軸中心回転Ｒｙの場合の回転行列Ａの各要素は、
Ａ１１＝ｃｏｓＲｙ、Ａ１２＝０、Ａ１３＝ｓｉｎＲｙ
Ａ２１＝０、Ａ２２＝１、Ａ２３＝０
Ａ３１＝－ｓｉｎＲｙ、Ａ３２＝０、Ａ３３＝ｃｏｓＲｙ
Ｚ軸中心回転Ｒｚの場合の回転行列Ａの各要素は、
Ａ１１＝ｃｏｓＲｚ、Ａ１２＝ｓｉｎＲｚ、Ａ１３＝０
Ａ２１＝－ｓｉｎＲｚ、Ａ２２＝ｃｏｓＲｚ、Ａ２３＝０
Ａ３１＝０、Ａ３２＝０、Ａ３３＝１
となる。
回転パラメータ行列Ｒは、Ｒ←Ｒ×Ａと更新される。

以上の座標変換処理は、探索制御マスクの算出（ステップＳ７２）、レイキャスティング処理（ステップＳ７３）の各処理の中で逐次実行される。

次に、図２６のフローチャートを参照して、図２５のステップＳ７２における探索制御マスクの算出処理について説明する。
探索制御マスクＭ（ｘ、ｙ、ｌ）（０≦ｘ≦Ｓｘ－１、０≦ｙ≦Ｓｙ－１、０≦ｌ≦Ｌ－１）は、算出するレンダリング像の画素（ｘ、ｙ）毎に先頭の不透明ボクセルのＺ座標を記憶したものである。座標変換時にサブサンプリング（ボリュームレンダリング像のジャギーを除去するため、アンチエリアシングともいわれる）を行う場合は、制御部１１は、以下の処理をＬ回（０≦ｌ≦Ｌ－１）実行する。

まず、制御部１１は、処理回数ｌ＝０とし、サブサンプル・オフセット値をｄｘ＝ｄｙ＝ｄｚ＝０と初期化する（ステップＳ８１）。

続いて、制御部１１は、ｘ＝２ｍ及びｙ＝２ｎ（ｍ、ｎは整数）の値をとる画素（ｘ、ｙ）に対して、Ｚｓ＝Ｓｚ’－１から座標変換を行いながら先頭の不透明ボクセルを探索し、そのＺ座標をＭ（ｘ、ｙ、ｌ）に記録する。ｘ＝Ｓｘ－１又はｙ＝Ｓｙ－１のいずれかの値をもつ画素（ｘ、ｙ）に対しても同様の探索を行う（ステップＳ８２）。これにより、図２７（ａ）のように、縦横偶数番目の画素について不透明ボクセルのＺ座標が算出される。不透明度ボクセルを探索する処理は、図２８にて後述する。

続いて、制御部１１は、ｘ＝２ｍ＋１（ｘ＜Ｓｘ－１）及びｙ＝２ｎ（ｍ、ｎは整数）の値をとる画素（ｘ、ｙ）に対して、Ｍ（ｘ－１、ｙ、ｌ）＝Ｍ（ｘ＋１、ｙ、ｌ）の場合、Ｍ（ｘ、ｙ、ｌ）＝Ｍ（ｘ－１、ｙ、ｌ）を与え、Ｍ（ｘ－１、ｙ、ｌ）≠Ｍ（ｘ＋１、ｙ、ｌ）の場合、上記同様Ｚｓ＝Ｓｚ’－１から座標変換を行いながら先頭の不透明ボクセルを探索（図２８参照）し、そのＺ座標をＭ（ｘ、ｙ、ｌ）に記録する（ステップＳ８３）。これにより、図２７（ｂ）のように、Ｘ方向に奇数番目の画素について不透明ボクセルのＺ座標が算出される。隣接する左右画素の不透明ボクセルのＺ座標が同一の場合、そのＺ座標で補間する（不透明ボクセルの探索は行わない）。

続いて、制御部１１は、全てのｘ（０≦ｘ≦Ｓｘ－１）及びｙ＝２ｎ＋１（ｎは整数）の値をとる画素（ｘ、ｙ）に対して、Ｍ（ｘ、ｙ－１、ｌ）＝Ｍ（ｘ、ｙ＋１、ｌ）の場合、Ｍ（ｘ、ｙ、ｌ）＝Ｍ（ｘ、ｙ－１、ｌ）を与え、Ｍ（ｘ、ｙ－１、ｌ）≠Ｍ（ｘ、ｙ＋１、ｌ）の場合、上記同様Ｚｓ＝Ｓｚ’－１から座標変換を行いながら先頭の不透明ボクセルを探索（図２８参照）し、そのＺ座標をＭ（ｘ、ｙ、ｌ）に記録する（ステップＳ８４）。これにより、図２７（ｃ）のように、Ｙ方向に奇数番目の画素について不透明ボクセルのＺ座標が算出される。隣接する上下画素の不透明ボクセルのＺ座標が同一の場合、そのＺ座標で補間する（不透明ボクセルの探索は行わない）。

続いて、制御部１１は、処理回数をｌ←ｌ＋１に更新し、サブサンプル・オフセット値を、ｄｘ←ｄｘ＋１／Ｌ、ｄｙ←ｄｙ＋１／Ｌ、ｄｚ←ｄｚ＋１／Ｌに更新する（ステップＳ８５）。
制御部１１は、処理回数ｌ＝Ｌ－１となるまで（ステップＳ８６；Ｙｅｓ）、上記したステップＳ８２～Ｓ８５の処理を繰り返す。

次に、図２８のフローチャートを参照して、探索制御マスク算出処理（図２６）において実行される不透明度ボクセルの探索処理について説明する。
まず、制御部１１は、ｚをｚ＝Ｚｓと初期化し、探索対象画素（ｘ、ｙ）を入力する（ステップＳ９１）。続いて、制御部１１は、３次元座標（ｘ、ｙ、ｚ）に対して座標変換を行い、ボクセルα値（ｎ＝３）を算出する（ステップＳ９２）。座標変換を行い、ボクセルα値を算出する処理（座標変換処理）は後述する。

ステップＳ９２において算出されたボクセルα値がα＝０の場合、制御部１１は、ｚ←ｚ－ｍ（例えばｍ＝８）に更新する（ステップＳ９３）。そして、ｚ＜０の場合、制御部１１は、Ｍ（ｘ、ｙ、ｌ）＝－１に設定し（ステップＳ９４）、処理を終了する。ｚ≧０の場合、制御部１１は、ステップＳ９２に戻る。

一方、ステップＳ９２において算出されたボクセルα値がα＞０の場合、制御部１１は、まず、ｉをｉ＝０と初期化する（ステップＳ９５）。続いて、制御部１１は、ｉ←ｉ＋１に更新し（ステップＳ９６）、ｉ＜ｍかつｚ＋ｉ＜Ｚｓの場合、３次元座標（ｘ、ｙ、ｚ＋ｉ）に対して座標変換を行い、ボクセルα値を算出する（ステップＳ９７）。座標変換を行い、ボクセルα値を算出する処理（座標変換処理）は後述する。

一方、ｉ≧ｍまたはｚ＋ｉ≧Ｚｓの場合、制御部１１は、Ｍ（ｘ、ｙ、ｌ）＝ｚ＋ｉ－１に設定し（ステップＳ９８）、処理を終了する。

また、ステップＳ９７において算出されたボクセルα値がα＝０の場合、制御部１１は、Ｍ（ｘ、ｙ、ｌ）＝ｚ＋ｉ－１に設定し（ステップＳ９８）、処理を終了する。

一方、ステップＳ９７において算出されたボクセルα値がα＞０の場合、ステップＳ９６に戻り、ステップＳ９８において不透明ボクセルのＺ座標が設定されるまで、ステップＳ９６～Ｓ９７の処理を繰り返す。

不透明度ボクセル探索処理（図２８）のステップＳ９２及びステップＳ９７において実行される座標変換処理について説明する。
座標変換処理は、視点座標系をボクセル座標系に変換する処理であり、ＧＵＩ側の変換処理とは逆になる。ＧＵＩ側では関心領域ＲＯＩによるクリッピング、スケーリング、Ｚ方向変倍処理、オフセット（ＸＹＺ方向同時）、回転、透視変換の順に行うものと仮定し、制御部１１は、与えられた視点座標系の３次元座標値（ｘ、ｙ、ｚ）（整数値）に対応する８ビットのボクセル構造体Ｖα（ｘ、ｙ、ｚ）又は２４ビットのボクセル構造体Ｖｃ（ｘ、ｙ、ｚ、ｎ）の実数の座標値（ｘｒ、ｙｒ、ｚｒ）を以下のように算出する。

制御部１１は、視点座標系の座標値（ｘ、ｙ、ｚ）（整数値）を次のように実数値（ｘｘ、ｙｙ、ｚｚ）に変換する。
ｘｘ＝ｘ－Ｓｘ／２＋ｄｘ
ｙｙ＝ｙ－Ｓｙ／２＋ｄｙ
ｚｚ＝ｚ－Ｓｚ’／２＋ｄｚ

続いて、原点からＺ軸方向の距離Ｄｉｓｔ＞０の場合、制御部１１は、以下のように透視変換を行う。
ｚｚ’＝Ｄｉｓｔ・ｚｚ／（Ｄｉｓｔ＋ｚｚ）
ｘｘ’＝ｘｘ・（Ｄｉｓｔ－ｚｚ’）／Ｄｉｓｔ
ｙｙ’＝ｙｙ・（Ｄｉｓｔ－ｚｚ’）／Ｄｉｓｔ
透視変換後の（ｘｘ’、ｙｙ’、ｚｚ’）を（ｘｘ、ｙｙ、ｚｚ）とする。

続いて、制御部１１は、以下のように、回転パラメータ行列Ｒを用いて回転処理を行う。
ｘｘ’＝Ｒ１１・ｘｘ＋Ｒ１２・ｙｙ＋Ｒ１３・ｚｚ
ｙｙ’＝Ｒ２１・ｘｘ＋Ｒ２２・ｙｙ＋Ｒ２３・ｚｚ
ｚｚ’＝Ｒ３１・ｘｘ＋Ｒ３２・ｙｙ＋Ｒ３３・ｚｚ
回転処理後の（ｘｘ’、ｙｙ’、ｚｚ’）を（ｘｘ、ｙｙ、ｚｚ）とする。

制御部１１は、スケーリング、Ｚ方向変倍処理、及びオフセット（ＸＹＺ方向同時）を同時に行い、次のようにボクセル構造体の対応するボクセルの座標値（ｘｒ、ｙｒ、ｚｒ）（実数値）を取得する。
ｘｒ＝ｘｘ／Ｓｃａｌｅ＋Ｓｘ／２－Ｘｏｆｆ
ｙｒ＝ｙｙ／Ｓｃａｌｅ＋Ｓｙ／２－Ｙｏｆｆ
ｚｒ＝ｚｚ／Ｓｃａｌｅ／Ｓｃｚ＋Ｓｚ／２－Ｚｏｆｆ

続いて、制御部１１は、算出したボクセルの座標値（ｘｒ、ｙｒ、ｚｒ）（実数値）に対して、小数点以下を切り捨て整数化した座標値を（ｘｉ、ｙｉ、ｚｉ）（整数値）とし、切り捨てた小数点以下の端数を（ｗｘ、ｗｙ、ｗｚ）（０≦ｗｘ、ｗｙ、ｗｚ＜１）とする（すなわち、ｘｒ＝ｘｉ＋ｗｘ、ｙｒ＝ｙｉ＋ｗｙ、ｚｒ＝ｚｉ＋ｗｚ）。

そして、制御部１１は、Ｘ軸・Ｙ軸・Ｚ軸方向のＲＯＩを考慮して、視点座標系の３次元座標値（ｘ、ｙ、ｚ）（整数値）に対応するボクセルのα値（Ｖα）を次のように３通りの場合に分けて決定する。

１）ｘｉ＜Ｘｓ、ｘｉ＞Ｘｅ、ｙｉ＜Ｙｓ、ｙｉ＞Ｙｅ、ｚｉ＜Ｚｓ、又はｚｉ＞Ｚｅのいずれかを満たす場合（クリッピング範囲）
Ｖα＝０
２）上記１）の条件を満たさない場合において、ｘｉ＋１＞Ｘｅ、ｙｉ＋１＞Ｙｅ、又はｚｉ＋１＞Ｚｅのいずれかを満たす場合（補間しない）
Ｖα＝Ｖα（ｘｉ、ｙｉ、ｚｉ）

３）上記１）２）の条件を満たさない場合（補間する）
Ｖα＝（１－ｗｚ）（１－ｗｙ）（１－ｗｘ）・Ｖα（ｘｉ、ｙｉ、ｚｉ）＋（１－ｗｚ）（１－ｗｙ）・ｗｘ・Ｖα（ｘｉ＋１、ｙｉ、ｚｉ）＋（１－ｗｚ）・ｗｙ・（１－ｗｘ）・Ｖα（ｘｉ、ｙｉ＋１、ｚｉ）＋（１－ｗｚ）・ｗｙ・ｗｘ・Ｖα（ｘｉ＋１、ｙｉ＋１、ｚｉ）＋ｗｚ・（１－ｗｙ）（１－ｗｘ）・Ｖα（ｘｉ、ｙｉ、ｚｉ＋１）＋ｗｚ・（１－ｗｙ）・ｗｘ・Ｖα（ｘｉ＋１、ｙｉ、ｚｉ＋１）＋ｗｚ・ｗｙ・（１－ｗｘ）・Ｖα（ｘｉ、ｙｉ＋１、ｚｉ＋１）＋ｗｚ・ｗｙ・ｗｘ・Ｖα（ｘｉ＋１、ｙｉ＋１、ｚｉ＋１）

尚、後述するレイキャスティング処理（図２９参照）のようにボクセルのＲＧＢ値を取得する場合は、制御部１１は、視点座標系の３次元座標値（ｘ、ｙ、ｚ）（整数値）に対応するボクセルのＲＧＢ値（Ｖｃ（ｎ））（０≦ｎ≦２）を次のように３通りの場合に分けて決定する。

１）ｘｉ＜Ｘｓ、ｘｉ＞Ｘｅ、ｙｉ＜Ｙｓ、ｙｉ＞Ｙｅ、ｚｉ＜Ｚｓ、又はｚｉ＞Ｚｅのいずれかを満たす場合（クリッピング範囲）
Ｖｃ（ｎ）＝０（０≦ｎ≦２）
２）上記１）の条件を満たさない場合において、ｘｉ＋１＞Ｘｅ、ｙｉ＋１＞Ｙｅ、又はｚｉ＋１＞Ｚｅのいずれかを満たす場合（補間しない）
Ｖｃ（ｎ）＝Ｖｃ（ｘｉ、ｙｉ、ｚｉ、ｎ）（０≦ｎ≦２）

３）上記１）２）の条件を満たさない場合（補間する）
Ｖｃ（ｎ）＝（１－ｗｚ）（１－ｗｙ）（１－ｗｘ）・Ｖｃ（ｘｉ、ｙｉ、ｚｉ、ｎ）＋（１－ｗｚ）（１－ｗｙ）・ｗｘ・Ｖｃ（ｘｉ＋１、ｙｉ、ｚｉ、ｎ）＋（１－ｗｚ）・ｗｙ・（１－ｗｘ）・Ｖｃ（ｘｉ、ｙｉ＋１、ｚｉ、ｎ）＋（１－ｗｚ）・ｗｙ・ｗｘ・Ｖｃ（ｘｉ＋１、ｙｉ＋１、ｚｉ、ｎ）＋ｗｚ・（１－ｗｙ）（１－ｗｘ）・Ｖｃ（ｘｉ、ｙｉ、ｚｉ＋１、ｎ）＋ｗｚ・（１－ｗｙ）・ｗｘ・Ｖｃ（ｘｉ＋１、ｙｉ、ｚｉ＋１、ｎ）＋ｗｚ・ｗｙ・（１－ｗｘ）・Ｖｃ（ｘｉ、ｙｉ＋１、ｚｉ＋１、ｎ）＋ｗｚ・ｗｙ・ｗｘ・Ｖｃ（ｘｉ＋１、ｙｉ＋１、ｚｉ＋１、ｎ）（０≦ｎ≦２）

次に、図２９のフローチャートを参照して、図２５のステップＳ７３におけるレイキャスティング処理について説明する。
制御部１１は、まず、生成する２４ビット（ＲＧＢ）のレンダリング画像Ｉｍａｇｅ（ｘ、ｙ、ｎ）の初期値を全て０に設定する（Ｉｍａｇｅ（ｘ、ｙ、ｎ）＝０、ｎ＝０（Ｒ）、１（Ｇ）、２（Ｂ））。そして、サブサンプル回数Ｌとして、各２次元座標（ｘ、ｙ）（０≦ｘ≦Ｓｘ－１、０≦ｙ≦Ｓｙ－１）に対して、以下の処理を実行する。

まず、制御部１１は、光源Ｌｉｇｈｔ（ｎ）（ｎ＝０（Ｒ）、１（Ｇ）、２（Ｂ）、０≦Ｌｉｇｈｔ（ｎ）≦２５５）を設定し、サブサンプル・オフセット値をｄｘ＝ｄｙ＝ｄｚ＝０、処理回数ｌ＝０に初期化する（ステップＳ１０１）。

続いて、制御部１１は、ｚ＝Ｍ（ｘ、ｙ、ｌ）とし（ステップＳ１０２）、ｚ＜０の場合、ステップＳ１１０へ移行し、画素（ｘ、ｙ）におけるＲＧＢ画素値を決定する。

一方、ｚ≧０の場合、制御部１１は、仮想光強度Ｔｒａｎｓ＝１．０、累積輝度値Ｅｎｅｒｇｙ（ｎ）＝０．０（０≦ｎ≦２）に初期化し（ステップＳ１０３）、３次元座標（ｘ、ｙ、ｚ）を座標変換してボクセルα値（Ｖα）を取得し、Ａｌｐｈａ＝Ｖα／２５５を算出する（ステップＳ１０４）。

ステップＳ１０４において算出したＡｌｐｈａがＡｌｐｈａ＝０かつｚ＝０の場合、ステップＳ１１０へ移行し、画素（ｘ、ｙ）におけるＲＧＢ画素値を決定する。

一方、ステップＳ１０４において算出したＡｌｐｈａがＡｌｐｈａ＞０の場合、制御部１１は、３次元座標（ｘ、ｙ、ｚ）を座標変換してボクセルＲＧＢ値Ｖｃ（ｎ）を取得する（ステップＳ１０７）。ボクセルのＲＧＢ値Ｖｃ（ｎ）を取得は、前述した座標変換処理により行われる。

続いて、制御部１１は、累積輝度をＥｎｅｒｇｙ（ｎ）＝Ｅｎｅｒｇｙ（ｎ）＋Ｔｒａｎｓ／Ａｌｐｈａ・Ｖｃ（ｎ）／２５５、透過光強度をＴｒａｎｓ＝Ｔｒａｎｓ・（１．０－Ａｌｐｈａ）と更新する（ステップＳ１０８）。Ａｌｐｈａ＝１．０又はＴｒａｎｓ＜０．００１の場合、ステップＳ１１０へ移行し、画素（ｘ、ｙ）におけるＲＧＢ画素値を決定する。それ以外の場合、制御部１１は、ｚ＝ｚ－１に更新し（ステップＳ１０９）、ｚ≧０の場合、ステップＳ１０４に戻り、ｚ≦０の場合、ステップＳ１１０へ移行し、画素（ｘ、ｙ）におけるＲＧＢ画素値を決定する。

一方、ステップＳ１０４において算出したＡｌｐｈａがＡｌｐｈａ＝０かつｚ＞０の場合、制御部１１は、Ｚｓ＝ｚ－１から座標変換して先頭の不透明ボクセルのＺ座標ｚ’を探索する（ステップＳ１０５）。不透明ボクセルの探索は、前述した不透明ボクセル探索処理（図２８参照）により実行される。

探索されたｚ’がｚ’＜０の場合、ステップＳ１１０へ移行し、画素（ｘ、ｙ）におけるＲＧＢ画素値を決定する。ｚ’≧０の場合、制御部１１は、ｚ＝ｚ'に更新し（ステップＳ１０６）、ステップＳ１０４の処理に戻る。

ステップＳ１１０において、制御部１１は、画素（ｘ、ｙ）におけるＲＧＢ画素値を次のように決定する。
Ｉｍａｇｅ（ｘ、ｙ、ｎ）＝Ｉｍａｇｅ（ｘ、ｙ、ｎ）＋ｋ・Ｅｎｅｒｇｙ（ｎ）・Ｌｉｇｈｔ（ｎ）／Ｌ
ここで、ｋは強度倍率であり、初期値はｋ＝１．０に設定される。

続いて、制御部１１は、処理回数をｌ←ｌ＋１に更新し、サブサンプル・オフセット値を、ｄｘ←ｄｘ＋１／Ｌ、ｄｙ←ｄｙ＋１／Ｌ、ｄｚ←ｄｚ＋１／Ｌに更新する（ステップＳ１１１）。制御部１１は、処理回数ｌ＝Ｌ－１となるまで（ステップＳ１１２；Ｙｅｓ）、上記したステップＳ１０２～Ｓ１１１の処理を繰り返し、最終的なレンダリング画像Ｉｍａｇｅ（ｘ、ｙ、ｎ）（ｎ≦０≦２）を得る。

以上、図２４～図２９を参照しながら、ＣＰＵ（第１レンダリング部３２ａ）により実行されるレイキャスティング法によるレンダリング処理について説明した。

次に、図３０～図３４を参照しながら、ＧＰＵ（第２レンダリング部３２ｂ）により実行される３Ｄテクスチャマッピング法によるレンダリング処理について説明する。

ＧＰＵによるレンダリングはＯｐｅｎＧＬシステムを用いて実行するため、制御部１１は、作成したボクセル構造体Ｖを３ＤテクスチャとしてＯｐｅｎＧＬシステムへ登録する。具体的には、制御部１１は、２４ビットのボクセル構造体Ｖｃ（（式１６）参照）と８ビットのボクセル構造体Ｖα（式（１７）参照）を３２ビットのボクセル構造体Ｖ（（式１８）参照）に統合し、ｇｌＴｅｘＩｍａｇｅ３Ｄ関数を用いて３Ｄテクスチャを生成し、３ＤテクスチャをＯｐｅｎＧＬシステムに登録する。

また、制御部１１は、図３０に示すように、３Ｄテクスチャを構成する各スライスを四角形で定義し、３次元空間のＸＹ座標面上のＺ軸方向に並べた積層四角形を設定し、テクスチャ座標と四角形座標との対応付けを行い、３Ｄテクスチャを各四角形に貼り付ける。３Ｄテクスチャマッピング法では、四角形に貼り付けた３Ｄテクスチャマップを視線方向に合わせて座標変換することで、任意方向のレンダリング像を生成する。

尚、ＧＰＵ（第２レンダリング部３２ｂ）によるレンダリング処理では、レンダリング時にモアレが発生する場合がある。制御部１１は、レンダリング時のモアレの発生を抑えるため、次のように、関心領域ＲＯＩ境界面の透明ボクセルの色補正処理を事前に行う。

図３１は色補正処理のフローチャートである。制御部１１は、境界面ボクセル（ｘ、ｙ、ｚ）を抽出する（ステップＳ１２１）。境界面ボクセル（ｘ、ｙ、ｚ）とは、ｘ＝Ｘｓ、ｘ＝Ｘｅ、ｙ＝Ｙｓ、ｙ＝Ｙｅ、ｚ＝Ｚｓ、又はｚ＝Ｚｅのいずれかを満たすボクセルである。

続いて、制御部１１は、抽出した境界面ボクセルの２７近傍ボクセルより、不透明ボクセルを抽出し、抽出した不透明ボクセルの平均色（Ｒａ、Ｇａ、Ｂａ）を算出する（ステップＳ１２２）。不透明ボクセルとは、Ｖα（ｘ＋ｉ、ｙ＋ｊ、ｚ＋ｋ）＞０（－１≦ｉ≦１、－１≦ｊ≦１、－１≦ｋ≦１）の条件を満たすボクセルである。尚、不透明ボクセルが抽出されない場合は、制御部１１は、Ｒａ＝Ｇａ＝Ｂａ＝０とする。

そして、制御部１１は、以下のように、境界面ボクセルの不透明度を０に設定し、ＲＧＢ値を算出した不透明ボクセルの平均色に設定する（ステップＳ１２３）。
Ｖα（ｘ、ｙ、ｚ）＝０
Ｖｃ（ｘ、ｙ、ｚ、１）＝Ｒａ、Ｖｃ（ｘ、ｙ、ｚ、２）＝Ｇａ、Ｖｃ（ｘ、ｙ、ｚ、３）＝Ｂａ

制御部１１は、全ての境界面ボクセル（ｘ、ｙ、ｚ）について、上記した色補正処理（ステップＳ１２１～１２３）を実行する。

次に、図３２のフローチャートを参照して、３Ｄテクスチャマッピング法によるレンダリング処理の流れを説明する。まず、制御部１１は、ＯｐｅｎＧＬの透視変換パラメータを設定する（ステップＳ１３１）。仮想内視鏡モードでレンダリングを行う場合は、制御部１１は、ＯｐｅｎＧＬシステムに対して、次の透視変換パラメータを設定する。

＜透視変換パラメータ＞
・カメラの視野角度（単位：度、平行投影の場合は０、焦点距離に相当）
・視点座標（カメラの位置、通常はＺ軸上に設定）
・注視点座標（被写体の凝視点、通常はＺ軸上で原点ｚ＝０に固定）
・近方クリッピング位置（視点からの距離、視点より若干距離を置く）
・遠方クリッピング位置（視点からの距離、通常は１０００など無限大に固定しクリッピングしない）

一方、通常のレンダリングを行う際は、カメラの視野角度を０に設定し、平行投影モードに設定する。

続いて、制御部１１は、ＯｐｅｎＧＬの投影画面設定を行う（ステップＳ１３２）。
図３３は、投影画面設定の処理を示すフローチャートである。図３３に示すように、制御部１１は、レンダリング画像のスクリーンサイズ（縦横画素数、縦横アスペクト比率）を設定し（ステップＳ１４１）、平行投影（通常の外観レンダリング）又は透視投影（内視鏡モード）の設定を行う（ステップＳ１４２）。そして、透視投影が設定された場合は、制御部１１は、透視投影パラメータ（カメラの視野角度（焦点距離）、視点座標、注視点座標、近方クリッピング位置、遠方クリッピング位置）の設定を行う（ステップＳ１４３）。

図３２のフローチャートの説明に戻る。
続いて、制御部１１は、以下のように、ＯｐｅｎＧＬの座標変換パラメータ（回転、スケール、移動、Ｚ方向変倍パラメータＲｘｙ／Ｒｚ）を設定する（ステップＳ１３３）。

＜ＯｐｅｎＧＬの座標変換パラメータ＞
回転パラメータ行列Ｒ：
Ｒ＝［Ｒ１１Ｒ１２Ｒ１３Ｒ１４；
Ｒ２１Ｒ２２Ｒ２３Ｒ２４；
Ｒ３１Ｒ３２Ｒ３３Ｒ３４；
Ｒ４１Ｒ４２Ｒ４３Ｒ４４］
（ボクセル座標系から視点座標系への座標変換を行うための４×４の行列で、レンダリング側もＧＵＩ側と同一方向の座標変換をＯｐｅｎＧＬに指示する。実際は３×３の座標変換行列で定義できるが、ＯｐｅｎＧＬの仕様上、４×４の座標変換行列に拡張）
Ｘ軸方向のオフセットＸｏｆｆ
Ｙ軸方向のオフセットＹｏｆｆ
Ｚ軸方向のオフセットＺｏｆｆ
拡大縮小倍率Ｓｃａｌｅ（ＸＹＺ軸方向で同一）
Ｚ方向変倍率Ｓｃｚ＝Ｒｘｙ／Ｒｚ
Ｚ方向変倍後のＺ方向サイズＳｚ’＝Ｓｚ・Ｓｃｚ

制御部１１は、上記した回転パラメータ行列Ｒに対して、初期値として単位行列を設定する。すなわち、Ｒ１１＝１、Ｒ１２＝０、Ｒ１３＝０、Ｒ１４＝０、Ｒ２１＝０、Ｒ２２＝１、Ｒ２３＝０、Ｒ２４＝０、Ｒ３１＝０、Ｒ３２＝０、Ｒ３３＝１、Ｒ４１＝０、Ｒ４２＝０、Ｒ４３＝０、Ｒ４４＝１と設定する。
そして、ＧＵＩの指示に従い、Ｘ軸中心回転Ｒｘ、Ｙ軸中心回転Ｒｙ、Ｚ軸中心回転Ｒｚ（角度単位：ラジアン）のいずれかを逐次指定し、以下のように、各々回転行列Ａを生成して回転パラメータ行列Ｒに左から乗算して、回転パラメータ行列Ｒを更新する。

回転行列Ａを
Ａ＝［Ａ１１Ａ１２Ａ１３Ａ１４；
Ａ２１Ａ２２Ａ２３Ａ２４；
Ａ３１Ａ３２Ａ３３Ａ３４；
Ａ４１Ａ４２Ａ４３Ａ４４］
とすると、
Ｘ軸中心回転Ｒｘの場合の回転行列Ａの各要素は、
Ａ１１＝１、Ａ１２＝０、Ａ１３＝０、Ａ１４＝０
Ａ２１＝０、Ａ２２＝ｃｏｓＲｘ、Ａ２３＝ｓｉｎＲｘ、Ａ２４＝０
Ａ３１＝０、Ａ３２＝ｓｉｎＲｘ、Ａ３３＝ｃｏｓＲｘ、Ａ３４＝０
Ａ４１＝０、Ａ４２＝０、Ａ４３＝０、Ａ４４＝１
Ｙ軸中心回転Ｒｙの場合の回転行列Ａの各要素は、
Ａ１１＝ｃｏｓＲｙ、Ａ１２＝０、Ａ１３＝ｓｉｎＲｙ、Ａ１４＝０
Ａ２１＝０、Ａ２２＝１、Ａ２３＝０、Ａ２４＝０
Ａ３１＝－ｓｉｎＲｙ、Ａ３２＝０、Ａ３３＝ｃｏｓＲｙ、Ａ３４＝０
Ａ４１＝０、Ａ４２＝０、Ａ４３＝０、Ａ４４＝１
Ｚ軸中心回転Ｒｚの場合の回転行列Ａの各要素は、
Ａ１１＝ｃｏｓＲｚ、Ａ１２＝ｓｉｎＲｚ、Ａ１３＝０、Ａ１４＝０
Ａ２１＝－ｓｉｎＲｚ、Ａ２２＝ｃｏｓＲｚ、Ａ２３＝０、Ａ２４＝０
Ａ３１＝０、Ａ３２＝０、Ａ３３＝１、Ａ３４＝０
Ａ４１＝０、Ａ４２＝０、Ａ４３＝０、Ａ４４＝１
となる。
回転パラメータ行列Ｒは、Ｒ←Ａ×Ｒと更新される。

図３２のフローチャートの説明に戻る。
制御部１１は、ＯｐｅｎＧＬによるレンダリング処理を実行する（ステップＳ１３４）。
図３４は、ＯｐｅｎＧＬによるレンダリング処理を示すフローチャートである。図３４に示すように、制御部１１は、拡大縮小倍率Ｓｃａｌｅ（ＸＹＺ軸方向で同一）、及びＺ方向変倍率Ｓｃｚに基づいて３Ｄテクスチャマップに対してスケーリング、及びＺ方向変倍処理を施し（ステップＳ１５１）、回転パラメータ行列Ｒに基づいて３Ｄテスチャマップに対して回転処理を施し（ステップＳ１５２）、Ｘ軸方向のオフセットＸｏｆｆ、Ｙ軸方向のオフセットＹｏｆｆ、及びＺ軸方向のオフセットＺｏｆｆに基づいて３Ｄテスチャマップに対してオフセット処理を施すことで（ステップＳ１５３）、３Ｄテクスチャマップに対して所定の座標変換を行う。

続いて、制御部１１は、３次元空間のＸＹ座標面上の四角形をＺ軸方向に並べた積層四角形をＯｐｅｎＧＬで設定し、３Ｄテスクチャマップの対応付けを行う（ステップＳ１５４、図３０参照）。そして、制御部１１は、ＯｐｅｎＧＬによるレンダリング処理を実行し、積層四角形に３Ｄテクスチャマップを貼り付けながらスキャンコンバージョンし、フレームメモリ上で奥からＺ方向（視点方向）にアルファブレンディング処理を行う（ステップＳ１５５）。すなわち、所定の視点からＺ軸方向に平行な視線上の四角形のＸＹ座標に対応する座標変換後の３Ｄテスクチャマップのボクセルの色値（ＲＧＢ値）を、ボクセルの不透明度（α値）に基づいて視点から遠い四角形の順にアルファブレンディングして取得し、ボリュームレンダリング像の画素値として与える。

以上、図３０～図３４を参照しながら、ＧＰＵ（第２レンダリング部３２ｂ）により実行される３Ｄテクスチャマッピング法によるレンダリング処理について説明した。

制御部１１は、ＣＰＵ（第１レンダリング部３２ａ）により実行されるレイキャスティング法によるレンダリング処理（図２５）、又はＧＰＵ（第２レンダリング部３２ｂ）により実行される３Ｄテクスチャマッピング法によるレンダリング処理（図３２）によりボリュームレンダリング像を生成し、生成したボリュームレンダリング像を表示部１６に表示する。

図２１のフローチャートの説明に戻る。
制御部１１（データ出力部２６）は、ユーザからデータの保存操作を受け付けることによって、各種データを出力して記憶部１２に保存することができる（図２１のステップＳ５３）。例えば、制御部１１は、ステップＳ４４において生成し表示されたＭＰＲ像、ステップＳ５２において生成し表示されたボリュームレンダリング像（３次元画像）を出力して保存する。

[実施例]
最後に、従来手法と提案手法により生成されるレンダリング像の比較を行う。従来手法とは、図２１のステップＳ４８において取得したカラーマップＣｍａｐを断層画像群Ｄｏにそのまま適用してボクセル構造体Ｖ（Ｖｃ、Ｖα）を作成し、レンダリング像を生成する手法である。すなわち、従来手法では、以下の（式１９）に基づいてボクセル構造体Ｖ（Ｖｃ、Ｖα）を作成する。

（式１９）
（１）Ｘｓ＜ｘ＜Ｘｅ、Ｙｓ＜ｙ＜Ｙｅ、及びＺｓ＜ｚ＜Ｚｅを全て満たす場合（関心領域ＲＯＩ内の場合）
Ｖｃ（ｘ、ｙ、ｚ、ｎ）＝Ｃｍａｐ（Ｄｏ（ｘ、ｙ、ｚ）、ｎ）（０≦ｎ≦２）
Ｖα（ｘ、ｙ、ｚ）＝Ｃｍａｐ（Ｄｏ（ｘ、ｙ、ｚ）、３）
（２）ｘ≦Ｘｓ、ｘ≧Ｘｅ、ｙ≦Ｙｓ、ｙ≧Ｙｅ、ｚ≦Ｚｓ、又はｚ≧Ｚｅのいずれかを満たす場合（関心領域ＲＯＩ外の場合）
Ｖｃ（ｘ、ｙ、ｚ、ｎ）＝０（０≦ｎ≦２）
Ｖα（ｘ、ｙ、ｚ）＝０

提案手法は、本実施の形態に基づいてレンダリング像を生成する方法（図２１の処理によりレンダリング像を生成する方法）である。ここで、補正倍率Ｓ（（式９）（式１０）参照）を算出する際のパラメータを、ｋ＝１．１（ＸＹ平面の減衰係数）、ｋｚ＝０．０（Ｚ方向の減衰係数）、ａｍｐ＝ａｍｐｚ＝１．０（振幅倍率）、ｘｏｆｆｓｅｔ＝２（Ｘ方向のオフセット）、ｙｏｆｆｓｅｔ＝５（Ｙ方向のオフセット）、ｘｏｆｆｓｅｔ＝０（Ｚ方向のオフセット）、ａ＝０．５８（横方向のサイズの補正係数）、ｂ＝０．５８（縦方向のサイズの補正係数）、ｃ＝１．０（スライス総数倍率）と設定した。
また、提案手法、従来手法の双方ともカラーマップＣｍａｐの調整（図２１のステップＳ５０の処理）は行わないものとし、双方とも第１レンダリング部３２ａを用いてレンダリングを実行した（第２レンダリング部３２ｂを用いても殆ど同様なレンダリング像が得られる）。

図３５は、従来手法により生成したレンダリング像を正面から観察した画像であり、図３６は、提案手法により生成したレンダリング像を正面から観察した画像である。図３５（従来手法）では、肋骨及び胸骨の透明化が不十分であり、内部の臓器等を観察することが困難であるのに対し、図３６（提案手法）では、胸骨は多少残るものの肋骨全体が透明化され、内部の臓器等を良好に観察することができる。図３７、図３８は、それぞれ提案手法により生成したレンダリング像を背面、側面から観察した画像である。図３７、図３８に示すように、椎骨は残るものの、図３６と同様に肋骨が良好に透明化されていることが分かる。

以上、第４の実施の形態について説明した。第４の実施の形態によれば、断層画像群Ｄｏに基づいてボリュームレンダリング像を生成し表示する。特に、カラーマップＣｍａｐを参照して断層画像群Ｄｏの各画素（ｘ、ｙ、ｚ）の信号値ｖを色値及び不透明度に変換してボクセル構造体Ｖ（ボクセルデータ）を作成する際、カラーマップＣｍａｐ（ｖ、３）（オパシティカーブ）に定義された不透明度をそのまま用いるのではなく、被写体領域の外郭を近似した楕円の情報（楕円パラメータＰ（ｚ））に基づいて算出された補正倍率Ｓ（ｘ、ｙ、ｚ）を乗算することで不透明度を補正する（（式１７）参照）。そして、補正された不透明度を用いてボクセル構造体（ボクセルデータ）を作成し、レンダリング像を生成する。これにより、従来のように３次元マスクを作成することなく、特定の領域を鮮明に可視化させたレンダリング像を得ることができる。従来の３次元マスクの代わりに、本開示では補正倍率Ｓ（ｘ、ｙ、ｚ）に関する補正テーブルの作成を必要とするが、これらは前述のように事前に補正テーブルを作成する方法をとらず、ボクセル作成時に各ボクセルごとに（式９）（式１０）で都度算出する方法をとることもでき、３次元マスクのようにメモリ上に確保する必要はない。

また、カラーマップＣｍａｐ（ｖ、３）（オパシティカーブ）を信号値に応じて調整することで、骨領域をより効果的に減衰させることができる（図２１参照）。

また、従来のマスク処理のように、各ボクセルの可視／不可視の制御（オン／オフの制御）では、単一のボクセルに可視の内臓領域と不可視の骨領域が混在する境界領域を表現することができず、自然なレンダリング像が得られない場合があった。これに対して、本実施の形態では、マスク処理のようなオン／オフの制御でなく、被写体領域の外部に向かって不透明度を徐々に減衰させ、オンとオフの中間状態をもたせながら滑らかな制御を行うことで、自然なレンダリング像を得ることができる。

以上、添付図面を参照しながら、本開示に係る医用画像処理装置等の好適な実施形態について説明したが、本開示はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。

１、１ａ、１ｂ：医用画像処理装置
２１：画像取得部
２２：階調圧縮部
２３：補正テーブル作成部
２３ａ：幾何情報取得部
２３ｂ：幾何情報補正部
２３ｃ：補正倍率算出部
２４：ＭＰＲ生成部
２５：ＭＰＲ表示部
２６：データ出力部
２７：パラメータ調整部
２８：領域指定部
２９：カラーマップ取得部
３０：カラーマップ調整部
３１：ボクセル作成部
３２：レンダリング部
３２ａ：第１レンダリング部
３２ｂ：第２レンダリング部
４０：パラメータ調整画面
Ｓ：補正倍率、補正テーブル

Claims

複数の断層画像を取得する画像取得手段と、
前記断層画像毎に、断層画像の被写体領域の外郭を所定の幾何形状で近似し、当該幾何形状の情報を取得する幾何情報取得手段と、
前記断層画像の各画素の信号値を、当該断層画像に対応する幾何形状の情報に基づいて補正し、信号値が補正された前記断層画像に基づいてＭＰＲ像を生成するＭＰＲ像生成手段と、を備える
医用画像処理装置。
前記断層画像毎に、断層画像の各画素に対応する補正倍率を、当該断層画像に対応する幾何形状の情報に基づいて算出する補正倍率算出手段と、を更に備え、
前記ＭＰＲ像生成手段は、前記断層画像の各画素の信号値に対して、前記補正倍率算出手段により算出された補正倍率を乗算する
請求項１に記載の医用画像処理装置。
前記補正倍率算出手段は、算出した補正倍率を格納する補正テーブルを作成するテーブル作成手段と、を更に備え、
前記ＭＰＲ像生成手段は、前記断層画像の各画素の信号値に対して、前記補正テーブルを参照して得られる補正倍率を乗算する
請求項２に記載の医用画像処理装置。
前記補正倍率算出手段は、前記補正倍率を、前記幾何形状の幾何中心から遠ざかるにつれ小さくする
請求項２または請求項３に記載の医用画像処理装置。
前記幾何形状は楕円であり、
前記幾何情報取得手段は、前記幾何形状の情報として、楕円の中心座標、楕円の横方向のサイズ、及び楕円の縦方向のサイズを取得し、
前記補正倍率算出手段は、前記中心座標、前記横方向のサイズ、及び前記縦方向のサイズに基づいて、前記補正倍率を算出する
請求項２から請求項４のいずれかに記載の医用画像処理装置。
前記補正倍率算出手段は、前記中心座標における前記補正倍率を最大とし、前記中心座標と前記横方向のサイズ及び前記縦方向のサイズの比が同一となる前記楕円内部の各同心楕円上の前記補正倍率を、各同心楕円の横方向のサイズ及び縦方向のサイズが大きくなるにつれ小さくする
請求項５に記載の医用画像処理装置。
前記補正倍率算出手段は、前記中心座標に所定のオフセットを加算して前記中心座標を補正し、前記横方向のサイズ及び前記縦方向のサイズに所定の横方向のサイズに対する倍率及び縦方向のサイズに対する倍率を乗算して前記横方向のサイズ及び前記縦方向のサイズを補正し、補正された前記中心座標、前記横方向のサイズ、及び前記縦方向のサイズに基づいて、前記補正倍率を算出する
請求項５または請求項６に記載の医用画像処理装置。
前記オフセット、前記横方向のサイズに対する倍率、及び前記縦方向のサイズに対する倍率をユーザに調整させる調整手段と、を更に備える
請求項７に記載の医用画像処理装置。
前記ＭＰＲ像生成手段は、前記断層画像の各画素の信号値を、当該断層画像に対応する幾何形状の情報、及び当該断層画像のスライス位置の情報に基づいて補正する
請求項１に記載の医用画像処理装置。
前記断層画像毎に、断層画像の各画素に対応する補正倍率を、当該断層画像に対応する幾何形状の情報、及び当該断層画像のスライス位置の情報に基づいて算出する補正倍率算出手段と、を更に備え、
前記ＭＰＲ像生成手段は、前記断層画像の各画素の信号値に対して、前記補正倍率算出手段により算出された補正倍率を乗算する
請求項９に記載の医用画像処理装置。
前記補正倍率算出手段は、算出した補正倍率を格納する補正テーブルを作成するテーブル作成手段と、を更に備え、
前記ＭＰＲ像生成手段は、前記断層画像の各画素の信号値に対して、前記補正テーブルを参照して得られる補正倍率を乗算する
請求項１０に記載の医用画像処理装置。
前記補正倍率算出手段は、前記補正倍率を、前記幾何形状の幾何中心から遠ざかるにつれ小さくし、かつ、スライス位置が中央から末端に位置するほど小さくする
請求項１０または請求項１１に記載の医用画像処理装置。
前記幾何形状は楕円であり、
前記幾何情報取得手段は、前記幾何形状の情報として、楕円の中心座標、楕円の横方向のサイズ、及び楕円の縦方向のサイズを取得し、
前記スライス位置の情報は、スライス総数、及びスライス順位であり、
前記補正倍率算出手段は、前記中心座標、前記横方向のサイズ、前記縦方向のサイズ、前記スライス総数、及び前記スライス順位に基づいて、補正倍率を算出する
請求項１０から請求項１２のいずれかに記載の医用画像処理装置。
前記補正倍率算出手段は、前記中心座標における前記補正倍率を最大とし、前記中心座標と前記横方向のサイズ及び前記縦方向のサイズの比が同一となる前記楕円内部の各同心楕円上の前記補正倍率を、各同心楕円の横方向のサイズ及び縦方向のサイズが大きくなるにつれ小さくし、かつ、前記スライス総数／２とスライス順位との差が大きくなるにつれ前記補正倍率を小さくする
請求項１３に記載の医用画像処理装置。
前記補正倍率算出手段は、前記中心座標に所定のオフセットを加算して前記中心座標を補正し、前記横方向のサイズ及び前記縦方向のサイズに所定の横方向のサイズに対する倍率及び縦方向のサイズに対する倍率を乗算して前記横方向のサイズ及び前記縦方向のサイズを補正し、前記スライス総数に所定のスライス総数に対する倍率を乗算して補正し、前記スライス順位を所定のスライスオフセットを加算して補正し、補正された前記中心座標、前記横方向のサイズ、前記縦方向のサイズ、前記スライス総数、及び前記スライス順位に基づいて、前記補正倍率を算出する
請求項１３または請求項１４に記載の医用画像処理装置。
前記オフセット、前記横方向のサイズに対する倍率、前記縦方向のサイズに対する倍率、前記スライス総数に対する倍率、及び前記スライスオフセットをユーザに調整させる調整手段と、を更に備える
請求項１５に記載の医用画像処理装置。
前記断層画像の幾何形状の近似精度を所定の基準で判断し、所定の基準に満たない前記断層画像の幾何形状の情報を、所定の基準を満たす他の前記断層画像の幾何形状の情報に基づいて補正する幾何情報補正手段と、を更に備える
請求項１から請求項１６のいずれかに記載の医用画像処理装置。
前記幾何形状は楕円であり、
前記幾何情報取得手段は、前記幾何形状の情報として、楕円の中心座標、楕円の横方向のサイズ及び楕円の縦方向のサイズを取得し、
前記幾何情報補正手段は、楕円の横方向のサイズが画像の横方向のサイズと一致する前記断層画像における楕円の横方向のサイズを、楕円の横方向のサイズが画像の横方向のサイズより小さい他の前記断層画像における楕円の横方向のサイズ及び縦方向のサイズの比と同一となるように、補正する
請求項１７に記載の医用画像処理装置。
信号値と色値及び不透明度との対応関係を定義するカラーマップを取得するカラーマップ取得手段と、
前記カラーマップを参照することで、前記断層画像の各画素の信号値を、信号値に応じた色値及び不透明度に変換し、色値及び不透明度を保持するボクセルの集合であるボクセルデータを作成するボクセル作成手段と、
前記ボクセルデータに基づいてボリュームレンダリング像を生成するレンダリング手段と、を備える
請求項１から請求項１８のいずれかに記載の医用画像処理装置。
前記ボクセル作成手段は、前記断層画像の各画素の信号値に応じた前記不透明度を、当該断層画像に対応する幾何形状の情報に基づいて補正する
請求項１９に記載の医用画像処理装置。
前記ボクセル作成手段は、前記断層画像の各画素の信号値に応じた前記不透明度を、更に、当該断層画像のスライス位置の情報に基づいて補正する
請求項２０に記載の医用画像処理装置。
信号値と所定の閾値との差分値に応じて当該信号値に対応する不透明度を減衰させるように前記カラーマップを調整するカラーマップ調整手段と、を更に備え、
前記ボクセル作成手段は、調整された前記カラーマップを参照して、ボクセルデータを作成する
請求項１９から請求項２１のいずれかに記載の医用画像処理装置。
代表的な信号値と色値及び不透明度との対応関係に基づいて、所定範囲の信号値と色値及び不透明度との対応関係を定義するカラーマップを作成するカラーマップ作成手段と、を更に備え、
前記カラーマップ取得手段は、作成した前記カラーマップを取得する
請求項１９から請求項２２のいずれかに記載の医用画像処理装置。
コンピュータの制御部が、
複数の断層画像を取得する画像取得ステップと、
前記断層画像毎に、断層画像の被写体領域の外郭を所定の幾何形状で近似し、当該幾何形状の情報を取得する幾何情報取得ステップと、
前記断層画像の各画素の信号値を、当該断層画像に対応する幾何形状の情報に基づいて補正し、信号値が補正された前記断層画像に基づいてＭＰＲ像を生成するＭＰＲ像生成ステップと、を含む
医用画像処理方法。
コンピュータを、
複数の断層画像を取得する画像取得手段、
前記断層画像毎に、断層画像の被写体領域の外郭を所定の幾何形状で近似し、当該幾何形状の情報を取得する幾何情報取得手段、
前記断層画像の各画素の信号値を、当該断層画像に対応する幾何形状の情報に基づいて補正し、信号値が補正された前記断層画像に基づいてＭＰＲ像を生成するＭＰＲ像生成手段、
として機能させるプログラム。
断層画像に基づいてＭＰＲ像を生成するＭＰＲ像生成装置が実行するＭＰＲ像生成方法であって、
複数の断層画像を取得する画像取得ステップと、
前記断層画像毎に、断層画像の被写体領域の外郭を所定の幾何形状で近似し、当該幾何形状の情報を取得する幾何情報取得ステップと、
前記断層画像の各画素の信号値を、当該断層画像に対応する幾何形状の情報に基づいて補正し、信号値が補正された前記断層画像に基づいてＭＰＲ像を生成するＭＰＲ像生成ステップと、
を含むＭＰＲ像生成方法。