JPH03147082A - Three-dimensional data display method - Google Patents
Three-dimensional data display methodInfo
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- JPH03147082A JPH03147082A JP1282958A JP28295889A JPH03147082A JP H03147082 A JPH03147082 A JP H03147082A JP 1282958 A JP1282958 A JP 1282958A JP 28295889 A JP28295889 A JP 28295889A JP H03147082 A JPH03147082 A JP H03147082A
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Abstract
Description
［産業上の利用分野］
本発明は、核磁気共鳴現象を利用した断層像撮影装置に
係わり、とくに、３次元データにより血管像を表示する
際に有効な３次元表示方法に関する。[Industrial Field of Application] The present invention relates to a tomographic imaging apparatus that utilizes nuclear magnetic resonance phenomena, and particularly relates to a three-dimensional display method that is effective in displaying blood vessel images using three-dimensional data.
【従来の技術ｌ
従来、ＭＲＩより得られる３次元データから３次元血管
像を表示する方法は、公知例： 「三次元位相対比血管
造影法Ｊ ’ Ｔ ｈｒｅｅ Ｄ ｉｍｅｎｓｉｏｎ
ａｌＰｈａｓｅ Ｃｏｎｔｒａｓｔ Ａｎｇｉｏｇｒａ
ｐｈｙ’ （ＭａｇｎｅｔｉｃＲｅｓｏｎａｎｃｅ
ｉｎ ＭｅｄｉｃｉｎｅＶｏｌ、 ９ 、 Ｎｏ、 Ｉ
Ｊａｎｕａｒｙ １９８９ ）で論じられている。３次
元血管像は、３次元データを２次元データに投影する処
理により得られ、その表示方法を第２図に示す。投影面
上の画素値Ｔ （ｘ、ｙ）は、第２図（ｂ）に示される
ようにある視点から投影面に至るライン上の画素値Ｓｉ
（ｘ、ｙ）を１次元データと見なし、その画素を用い
て処理を行なうことにより得られる。従来は、そのライ
ン上の画素値に対して以下の投影処理を行なっている。
■ 視点から投影面に至る画素値を加算する加算値方式
％式％）
■ 視点から投影面に至る画素値の最大値をとる最大値
方式
％式％
■ 視点から投影面に至る画素値の大きな値からｎ個を
加算する方式
％式％
：
Ｓ２：２番目の最大値
Ｓｎ：ｎ番目の最大値
■ 視点から投影面に至る画素値の標準偏差値を用いる
方式
％式％
：
上記投影処理の中で一般によく使用さ九ている処理は、
最大値方式である。血管は、背景部より高い濃度値をも
つので、ライン上の最大値をとることにより血管を抽出
することができる。最大値方式は、視点から投影面に至
るライン上の１画素のみ表示するため、ノイズの濃度値
とわずかな違いしかない細い血管もノイズに埋もれず表
示できると共に、血管部では加算値方式のようなノイズ
成分の混入がなくＳ／Ｎが良い。
【発明がＭ決しようとする課題】
上記従来技術は、ライン上の画素値の加算値、又は最大
値を表示しているため、血管が重なっている部分の前後
関係が不明確であるという問題があった。特に、■■の
方式は、誤った前後関係を示す。最大値方式では、血管
の位置に無関係に視点から投影面に至るライン上の最大
値を表示するため、血管の前後関係を無視しており、加
算値方式においても１位置情報とは無関係に加算してい
るため、血管の前後関係を正確に表示することができな
い。
（課題を解決するための手段）
Ｓ／Ｎを劣化させずかつ、血管の前後関係を正確に表示
する」２記目的を達成するために、血管の前後関係を保
ったまま表示する。血管の３次元表示において、血管の
重なりのある場合は血管が重なっている部分を認識し、
その手前の血管を抽出する処理が必要である。抽出には
、しきい値処理が用いられるのが一般的であるが、単純
なしきい値では上置に血管を抽出することができない。
そこで、本方式は、単一のしきい値を設定するのではな
く、動的にしきい値を変化させ１表示に有効な血管のみ
を抽出する。このしきい値を用いると、視点から投影面
に至るライン上で手前の血管より常に大きな値を持つ画
素を血管の候補として抽出することができる。
投影面上の各画素に関して上記血管抽出処理を行なった
後、最大値を持つ血管による画像、２番目の最大値を持
つ血管による画像、・・・・・・、というようにｎ個の
血管画像を作成する。このとき抽出された画素が１本１
本の血管とは限らず、太い血管はいくつかの画素にまた
がっているので、連続して画素を抽出している場合は、
１本の血管とみなすことが必要である。この血管の代表
値に対して投影処理を行なうことで、血管の前後関係を
正確に表示することができる。[Prior art l] Conventionally, a method for displaying a three-dimensional blood vessel image from three-dimensional data obtained from MRI is a known example: "Three-dimensional phase contrast angiography".
alPhase Contrast Angiogra
phy' (Magnetic Resonance
in Medicine Vol. 9, No. I
January 1989). A three-dimensional blood vessel image is obtained by a process of projecting three-dimensional data onto two-dimensional data, and a method for displaying the image is shown in FIG. The pixel value T (x, y) on the projection plane is the pixel value Si on the line from a certain viewpoint to the projection plane as shown in FIG. 2(b).
It is obtained by regarding (x, y) as one-dimensional data and performing processing using its pixels. Conventionally, the following projection processing is performed on the pixel values on that line. ■ Addition method that adds pixel values from the viewpoint to the projection surface (% formula) ■ Maximum value method that takes the maximum value of the pixel values from the viewpoint to the projection surface (% formula) ■ Large pixel values from the viewpoint to the projection surface % formula %: S2: 2nd maximum value Sn: nth maximum value ■ Method using standard deviation value of pixel values from the viewpoint to the projection plane % formula %: The above projection process The nine most commonly used processes are:
This is the maximum value method. Blood vessels have higher density values than the background, so blood vessels can be extracted by taking the maximum value on the line. Since the maximum value method displays only one pixel on the line from the viewpoint to the projection plane, it is possible to display small blood vessels that have only a slight difference in density value from the noise without being buried in noise, and it is possible to display blood vessels in the same way as the additive value method. There is no noise component mixed in, and the S/N ratio is good. [Problem to be solved by the invention] The above conventional technology displays the sum or maximum value of pixel values on a line, so there is a problem that the front-back relationship of the portion where blood vessels overlap is unclear. was there. In particular, the method ■■ indicates incorrect context. In the maximum value method, the maximum value on the line from the viewpoint to the projection plane is displayed regardless of the position of the blood vessel, so the anteroposterior relationship of the blood vessel is ignored, and in the addition method, the value is added regardless of the position information. Therefore, it is not possible to accurately display the anteroposterior relationship of blood vessels. (Means for Solving the Problem) In order to achieve the second objective of "accurately displaying the anteroposterior relationship of blood vessels without deteriorating the S/N ratio," the anteroposterior relationship of blood vessels is displayed while maintaining them. In the 3D display of blood vessels, if there are overlapping vessels, the system recognizes the overlapping part of the blood vessels,
Processing to extract the blood vessels in front of this is required. Threshold processing is generally used for extraction, but blood vessels cannot be extracted using a simple threshold. Therefore, this method does not set a single threshold value, but dynamically changes the threshold value to extract only blood vessels that are effective for one display. By using this threshold, pixels that always have a value larger than the blood vessel in the foreground on the line from the viewpoint to the projection plane can be extracted as blood vessel candidates. After performing the above-mentioned blood vessel extraction processing for each pixel on the projection plane, n blood vessel images are generated, such as an image of the blood vessel with the maximum value, an image of the blood vessel with the second maximum value, and so on. Create. At this time, each pixel extracted is 1
Not necessarily real blood vessels, but large blood vessels span several pixels, so if you are extracting pixels continuously,
It is necessary to consider it as one blood vessel. By performing projection processing on this representative value of the blood vessel, the anteroposterior relationship of the blood vessel can be accurately displayed.
３次元データから２次元データを投影する処理において
、視点から投影面に至るライン上の画素を１次元−タ（
第３図（ａ））と見なし、視点から順次、ピーク値を保
持した変化曲線（第３図（ｂ））を求める。この変化曲
線の差分（第３図（Ｃ））が非零となる位置に存在する
物体を血管と見なし、さらに、連続して非零となる物体
を１本の血管とみなす。このような処理を用いることで
、常に手前の血管より大きな値を持つ血管のみ抽出する
ことができるのでノイズ低減をはかると同時に濃度の低
い血管も見逃すことはなくなる。
これら血管の代表値に対して投影処理を行なうことによ
り血管の前後関係を正確に表示することができる。
［実施例１
以下、本発明の実施例を図面にて詳細に説明する。
第４図は１本発明を実施するハードウェアの構成を示す
ブロック図の例である。第４図において、４０１は、３
次元データを計測するＭＨＩ等の医用画像計測装置、４
０２は、計測データから３次元画像を再生する画像処理
装置、４０３は、再生結果を表示するＣＲＴである。処
理装置４０２を用いて１本発明の投影処理を行なう。
第１図は、処理装置４０２での本発明の一実施例の処理
手順を示すフローチャートである。以下。
表示対象物として血管を例に説明するが、もちろん他の
例でも良い。
ステップ１０１：ある視点から投影面に至るライン上で
常に手前より大きな値を
持つ血管のみを抽出する。
ステップ１０２：上記で抽出される血管において、視点
から最も奥に存在するｎ個
の血管像を求める。
ステップ１０３：上記で得られるｎ個の血管像を用いて
２次元平面に投影処理を
行い３次元血管像を表示する。
各ステップにおける詳細処理を以下に述べる。
第１図のステップ１０１における血管抽出の詳細の処理
手順を第５図のフローチャートを用いて以下に述べる。
ステップ５０１：視点から投影面に至るライン上の各画
素を１次元データ（第３
図（ａ））と見なし、視点から
出発して順次ピークを保持した
変化曲線（第３図（ｂ））を作
成する。
ステップ５０２：上記変化曲線の差分を求め、ピーク差
分（第３図（Ｃ））を作
成する。
ステップ５ｏ３：上記ピーク差分が連続して非零になる
表示対象物を１つのプロ
ツクとし各ブロックに分割する。
ステップ５０４：各ブロックの位置の画素を血管として
抽出する。
ステップ５０４では、ブロック内の画素をすべて血管と
見なしているが、その他次の様な変形例が考えられる。
（ステップ５０１〜５０３は同じ）［変形例１−１］
ステップ５０４−１８ブロツク内の最大値を持つ画素を
血管とする。
［変形例１−２コ
ステップ５０’４−２ニブロツク内の１番目の最大値を
持つ画素を血管とする。
［変形例１−３］
ステップ５０４−３ ニブロック内の先頭に位置する画
素を血管とする。
第１図のステップ１０２における血管抽出の詳細の処理
手１＠を第６図のフローチャートを用いて以下に述べる
。
ステップ６０１：抽出した血管において、視点より最も
奥の位置に存在する血管
像Ｂ１を求める。
ステップ６ｏ２：上記血管を取り除いたデータより、同
様に最も奥に存在する血
骨休Ｂ２を求める。ここで、取
り除く血管とは、血管が持つす
べての画素である７
：上記操作をｎ回繰り返すことに
より、血管像Ｂｊ （ｉ＝１．２゜
・・・・・ｕｎ）を求める。
Ｂ、：視点から最も遠い血管像
Ｂ、：Ｂ工の血管を取り除いた中の視点から最も遠い血
管像
ステップ６０３
Ｂｎ：Ｂ工、Ｂ２．・・・・・・、Ｂｎの血管を取り除
いた中の視点から最も遠い血管像
実際の投影処理には、上記処理で得られるすべての血管
か、もしくは視点から最も奥のｎ個（ｎ≧１）の血管を
使用する。
抽出した血管に対する第１図のステップ１０３における
投影処理の詳細を以下に示す３視点から見て最初の血管
に投影面に対して垂直に光が入射すると仮定すると、入
射した光のうちいくらかの光が反射して、残りがすべて
透過する。
つぎに、最初の血管を透過してきた光が次の血管で反射
し、残りが透過する。以上の操作を繰り返すことにより
いくつかの反射光が得られる。この反射光を加算し投影
面上の画素値Ｔ（ｘ、ｙ）を求めることにより、３次元
血管像が表示される。
これを透過光方式と呼ぶ、以下、その手順を第７図のフ
ローチャートを用いて以下説明する。
ステップ７０１：透過する光量を左右する不透明度Ｇを
入力する。
ステップ７０２：投影面の１画素ごとに以下の処理を行
ない、投影面の各画素に
ついて同様の処理を繰り返す。
ステップ７０３：３次元画像データの最大値によりその
他の各画素値を正規化す
る。
ステップ７０４：最初の入射光をＬ□、正規化した画素
値をＰ ｉ （ｘ＋ ｙ）とす
ると、最初の血管により、反射
する光ＳＬは。
５１＝Ｌ、零Ｇ＊Ｐｘ （Ｘ＋ ｙ）ステップ７ｏ５
ニ
ステップ７０６；
となる。但し、Ｇは不透明度を
表し、Ｇが大きな値を持つほど
反射する光の量が多く、小さな
値はど、反射する光の量が少な
い。ＰＬ（Ｘ１３／）は、１番目
の血管の画素値であり、入射光
の初期値Ｌ１は１とする。
ｎ個の血管に対して以下の処理
を行なう。
血管があるしきい値ｐｔｈａ下の
場合は、以下の処理を行なうこ
とにより画質の向上をはかる。
もし、Ｐｉ（Ｘ＋ｙ）≧ｐｔｈなら Ｐ ｘ（ｘ＋ｙ）
＝Ｐｊ（ｘ＋ｙ）もし、Ｐｉ（ｘｐｙ）≦ｐｔｈなら
Ｐｉ（ｘ、ｙ）＝０ステップ７０７：最初の血管を透
過した光Ｌ２により２番目の血管を反射する光
はＳ２は、
５２＝Ｌ、＊Ｇ＊Ｐ２（ｘ、ｙ）
但し、ｒ、２＝Ｌ１（１−ｐｌ（ｘｔｙ））Ｐｔ（ｘ、
ｙ）： ２番目の血管画素値となる。
一般にｊ番目の血管により反射
する光Ｓｉは、
５ｉ＝Ｌｉ＊Ｇ＊Ｐｉ（ｘ＋３’）
但し、Ｌ ｊ、 ＝ Ｌｉ−＋（１−Ｐｉ−ｔ（ｘ ＋
’ｔ ））ステップ７０８：
である。
上記の操作を繰り返すことによ
り得られる反射光を加算するこ
とにより、投影面上の画素値
Ｔ（ｘ、ｙ）が得られる。
Ｔ（Ｘ ｖ ｙ ） ＝ΣＳｉ
透過光方式を用いると、高画質に血管の航後関係を表示
することができる。
また、第１図のステップ１０３の処理として、次のよう
な航の血管に置き換える方式を用いても良い。
［変形例３−１１置き換え方式
ｉ−１番目に遠い血管Ｐｉ−，があるしきい値以上の場
合には、ｉ番目の血管Ｐｉと置き換えることにより投影
面の画素値Ｔ（ｘ、ｙ）を決定する。
第８図にフローチャートを示す。
ステップ８０１：投影面の１画素ごとに以下の処理を行
ない、投影面の各画素に
ついて同様の処理を繰り返す。
ステップ８０２：視点からｎ番目に遠い血管を求める。
ステップ８０３：視点からｎ−１番目に遠い血管を求め
る。
ステップ８０４：ｎ−１番目に遠い血管Ｐｎ−１（ｘｔ
ｙ）があるしきい
値以下の場合は、ｎ−１番目に
遠い血管より手前にある血管は
全てしきい値以下なので、処理
を終える。
ステップ８０５：上記しきい値処理で得られる血管をｎ
番目の血管と置き換え。
投影面の画素値Ｔ（ｘ、ｙ）と
する。
ステップ８０６：ｎ番目の血管より手前の血管について
同様の処理を行なう。
ステップ８０７：視点より一番手前にある血管まで処理
を行なう。
置き換え方式を用いると、単純な処理で血管の前後関係
を正確に表示できる。
また、第１図のステップ１０３の処理として、抽出した
血管に対して従来手法の加算値方式や標準偏差値方式を
適用しても良い。
［変形例３−２］加加算値式
ｎ個の血管を加算することにより、３次元血管像を表示
する。第９図にフローチャートを示す。
ステップ９０１：投影面の１画素ごとに以下の処理を行
ない、投影面の各画素に
ついて同様の処理を繰り返す。
ステップ９０２：投影面上の画素値Ｔ（ｘ、ｙ）の初期
値をＯとする。
ステップ９０３：ｎ個の血管を用いて以下の処理を行な
う。
ステップ９０４：血管があるしきい値ｐｔｈ以下の場合
は、以下の処理を行なうこ
とにより画質の向上をはかる。
もし、Ｐｘ（ｘ、ｙ）≧ｐｔｈなら Ｐ １（ｘｔｙ）
＝Ｐｉ（ｘｔｙ）もし、Ｐｔ（ｘｔｙ）≦ｐｔｈなら
Ｐ ｘ（ｘｔｙ） ＝０ステップ９ｏ５：上記しきい
値処理で得られた血管のみを加算し投影面上の画素
値Ｔ （Ｘ＋ ｙ）とする。
Ｔ （ｘ ＊ ｙ ） ＝ΣＰ ｘ （ｘ ｒ ｙ ）
最も単純な加算処理により、血管の重なりを表示できる
。
［変形例３−３］標標準偏差六方
ｎ個の血管を用いた標準偏差を表示することにより、３
次元血管像を表示する。第１０図にフローチャートを示
す。
ステップ１００１：投影面の１画素ごとに以下の処理を
行ない、投影面の各画
素について同様の処理を繰り
返す。
ステップ１００２：ｎ個の血管より平均値Ｐ ｍｅａｎ
を算出する。
Ｐ ｒａｅａｎ ＝ΣＰｉ（ｘ、ｙ）／ｎステップ１０
０３ ：投影面上の画素値′ｒ（ｘ、ｙ）の初期値をＯ
とする。
ステップ１００４ ： ｎ個の血管を用いて以下の処理
を行なう。
ステップ１００５：上記血管のみを用いて２乗和を算出
する。
ステップ１００６：上記２乗和の平均をとり、投影面上
の画素値Ｔ （ｘ、ｙ）
とする。
Ｔ （Ｘ ｒ ｙ ） ＝Σ（Ｐ ｉ（ｘ ＋ ｙ ）
Ｐ ｍｅａｎ）” ／ ｎ但し、Ｐｍｅａｎ：平均
値
標準偏差を用いると、しきい値処理なしに血管の前後関
係を正確に表示できる。In the process of projecting 2D data from 3D data, pixels on the line from the viewpoint to the projection plane are converted into 1D data (
Fig. 3(a)) is assumed, and a change curve (Fig. 3(b)) in which the peak value is maintained is determined sequentially from the viewpoint. An object existing at a position where the difference between the change curves (FIG. 3(C)) is non-zero is regarded as a blood vessel, and an object where the difference is continuously non-zero is regarded as one blood vessel. By using such processing, it is possible to always extract only blood vessels with a value larger than the blood vessel in the foreground, thereby reducing noise and at the same time ensuring that blood vessels with low density are not overlooked. By performing projection processing on the representative values of these blood vessels, the anteroposterior relationship of the blood vessels can be accurately displayed. [Embodiment 1] Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. FIG. 4 is an example of a block diagram showing the configuration of hardware for implementing the present invention. In FIG. 4, 401 is 3
Medical image measuring device such as MHI that measures dimensional data, 4
02 is an image processing device that reproduces a three-dimensional image from measurement data, and 403 is a CRT that displays the reproduction results. A projection process according to the present invention is performed using the processing device 402. FIG. 1 is a flowchart showing the processing procedure of one embodiment of the present invention in the processing device 402. below. Although blood vessels will be described as an example of the display target, other examples may of course be used. Step 101: Extract only blood vessels that always have a larger value than the one in front on the line from a certain viewpoint to the projection plane. Step 102: Obtain images of the n blood vessels located furthest from the viewpoint among the blood vessels extracted above. Step 103: Using the n blood vessel images obtained above, projection processing is performed on a two-dimensional plane to display a three-dimensional blood vessel image. Detailed processing in each step will be described below. The detailed processing procedure for blood vessel extraction in step 101 of FIG. 1 will be described below using the flowchart of FIG. Step 501: Regard each pixel on the line from the viewpoint to the projection plane as one-dimensional data (Fig. 3 (a)), and create a change curve (Fig. 3 (b)) starting from the viewpoint and sequentially maintaining peaks. create. Step 502: Find the difference between the change curves and create a peak difference (FIG. 3(C)). Step 5o3: The display object in which the peak difference is continuously non-zero is treated as one block and divided into blocks. Step 504: Extract pixels at the position of each block as blood vessels. In step 504, all pixels in the block are considered to be blood vessels, but the following modifications are possible. (Steps 501 to 503 are the same) [Modification 1-1] Step 504-18 The pixel having the maximum value within the block is defined as a blood vessel. [Modification 1-2 Co-step 50' 4-2 Let the pixel with the first maximum value in the block be the blood vessel. [Modification 1-3] Step 504-3 The pixel located at the head of the second block is set as a blood vessel. The detailed processing procedure 1 for blood vessel extraction in step 102 of FIG. 1 will be described below using the flowchart of FIG. Step 601: Obtain a blood vessel image B1 located at the deepest position from the viewpoint among the extracted blood vessels. Step 6o2: From the data from which the blood vessels have been removed, blood-bone break B2, which exists in the deepest part, is similarly determined. Here, the blood vessels to be removed are all pixels possessed by the blood vessels.7: By repeating the above operation n times, a blood vessel image Bj (i=1.2° . . . un) is obtained. B,: Image of the blood vessel farthest from the viewpoint B,: Image of the blood vessel furthest from the viewpoint after removing the blood vessels of B engineer Step 603 Bn: B engineer, B2.・・・・・・The image of the blood vessel furthest from the viewpoint after removing the blood vessels of Bn In actual projection processing, all the blood vessels obtained by the above processing or the n furthest blood vessels from the viewpoint (n≧1 ) blood vessels are used. The details of the projection process in step 103 in FIG. 1 for the extracted blood vessels are viewed from the three viewpoints shown below. Assuming that light is incident on the first blood vessel perpendicular to the projection plane, some of the incident light is is reflected and all the rest is transmitted. Next, the light that has passed through the first blood vessel is reflected by the next blood vessel, and the rest is transmitted. By repeating the above operations, several reflected lights can be obtained. A three-dimensional blood vessel image is displayed by adding up this reflected light to obtain a pixel value T(x,y) on the projection plane. This is called a transmitted light method, and its procedure will be explained below using the flowchart of FIG. Step 701: Input the opacity G that controls the amount of transmitted light. Step 702: Perform the following process for each pixel on the projection plane, and repeat the same process for each pixel on the projection plane. Step 703: Normalize each other pixel value by the maximum value of the three-dimensional image data. Step 704: Let L□ be the first incident light and P i (x+y) be the normalized pixel value, then the light SL reflected by the first blood vessel is. 51=L, zero G*Px (X+ y) step 7o5
Ni step 706; becomes. However, G represents opacity, and the larger the value of G, the more light is reflected, and the smaller the value, the less the amount of light is reflected. PL(X13/) is the pixel value of the first blood vessel, and the initial value L1 of the incident light is 1. The following processing is performed on n blood vessels. When the blood vessel is below a certain threshold ptha, the image quality is improved by performing the following processing. If Pi(X+y)≧pth, P x(x+y)
=Pj(x+y) If Pi(xpy)≦pth then Pi(x,y)=0Step 707: The light reflected from the second blood vessel by the light L2 transmitted through the first blood vessel is S2, 52=L, *G*P2(x,y) However, r,2=L1(1-pl(xty))Pt(x,
y): Second blood vessel pixel value. Generally, the light Si reflected by the j-th blood vessel is 5i=Li*G*Pi(x+3') However, Lj, = Li-+(1-Pi-t(x+
't)) Step 708: By adding the reflected lights obtained by repeating the above operations, the pixel value T(x, y) on the projection plane is obtained. T(X v y ) =ΣSi When the transmitted light method is used, the longitudinal relationship of blood vessels can be displayed with high image quality. Furthermore, as the process of step 103 in FIG. 1, the following method of replacing the blood vessel with a straight blood vessel may be used. [Modification 3-11 Replacement method i-If the first farthest blood vessel Pi- is equal to or higher than a certain threshold, the pixel value T(x, y) on the projection plane is changed by replacing it with the i-th blood vessel Pi. decide. A flowchart is shown in FIG. Step 801: Perform the following process for each pixel on the projection plane, and repeat the same process for each pixel on the projection plane. Step 802: Find the nth farthest blood vessel from the viewpoint. Step 803: Find the n-1th blood vessel farthest from the viewpoint. Step 804: n-1th farthest blood vessel Pn-1(xt
If y) is below a certain threshold, all blood vessels before the n-1th farthest blood vessel are below the threshold, so the process ends. Step 805: The blood vessels obtained by the above threshold processing are
Replaced with the second blood vessel. Let the pixel value of the projection plane be T(x, y). Step 806: Perform similar processing for blood vessels before the n-th blood vessel. Step 807: Process up to the blood vessel closest to the viewpoint. By using the replacement method, the anteroposterior relationship of blood vessels can be accurately displayed with simple processing. Further, as the process of step 103 in FIG. 1, the conventional addition value method or standard deviation value method may be applied to the extracted blood vessels. [Modification 3-2] Addition Value Expression A three-dimensional blood vessel image is displayed by adding n blood vessels. A flowchart is shown in FIG. Step 901: Perform the following process for each pixel on the projection plane, and repeat the same process for each pixel on the projection plane. Step 902: Set the initial value of the pixel value T(x,y) on the projection plane to O. Step 903: Perform the following processing using n blood vessels. Step 904: If the blood vessel is below a certain threshold value pth, the image quality is improved by performing the following processing. If Px (x, y) ≧ pth, then P 1 (xty)
= Pi (xty) If Pt (xty) ≦ pth, then P do. T (x * y) = ΣP x (x ry)
Overlapping blood vessels can be displayed using the simplest addition process. [Modification 3-3] By displaying the standard deviation using n blood vessels in hexagonal standard deviation, 3
Display dimensional blood vessel images. A flowchart is shown in FIG. Step 1001: Perform the following process for each pixel on the projection plane, and repeat the same process for each pixel on the projection plane. Step 1002: Average value P mean from n blood vessels
Calculate. P raean =ΣPi(x,y)/nStep 10
03: Set the initial value of the pixel value 'r(x, y) on the projection plane to O
shall be. Step 1004: Perform the following processing using n blood vessels. Step 1005: Calculate the sum of squares using only the blood vessels. Step 1006: Take the average of the above sums of squares and set it as the pixel value T (x, y) on the projection plane. T (X ry ) = Σ(P i (x + y )
P mean)''/n However, by using Pmean: mean value standard deviation, the anteroposterior relationship of blood vessels can be accurately displayed without threshold processing.
本発明によれば、３次元データを２次元データに投影す
る際に、視点から投影面に至るライン上の画素値のピー
ク値を保持した変化曲線を用いたので重なりのある血管
部において血管の前後関係を正確に表示することができ
た。また、変化曲線を用いることにより視点からみた意
味のある血管のみを考慮するため、血管以外のノイズ成
分を無視することになりＳ／Ｎが向上している。
この変化曲線は、血管だけでなくその他の３次元表示に
も適用可能である。According to the present invention, when projecting three-dimensional data onto two-dimensional data, a change curve that maintains the peak value of pixel values on the line from the viewpoint to the projection plane is used, so that blood vessels in overlapping blood vessel areas are I was able to accurately display the context. Further, by using a change curve, only meaningful blood vessels seen from the viewpoint are considered, and noise components other than blood vessels are ignored, resulting in an improvement in S/N. This change curve is applicable not only to blood vessels but also to other three-dimensional displays.
第１図は本発明の全体の処理手順を示すフローチャート
、第２図は３次元データから２次元データへの投影処理
の概念図、第３図は本発明の血管抽出の概念図、第４図
は本発明を実施するハードウェアの構成を示すブロック
図、第５図は本発明の血管抽出の処理手順を示すフロー
チャート、第６図は本発明の血管像作成の処理手順を示
すフローチャート、第７図は本発明の投影処理の一実施
例である透過光方式のフローチャート、第８図は本発明
の投影処理の一実施例である置き換え方式のフローチャ
ート、第９図は本発明の投影処理の一実施例である加算
値方式のフローチャート、第】０図は、本発明の投影処
理の一実施例である標準偏差値方式のフローチャートで
ある。
烏３図
不
図
３、玩亘表ア“−７９
２文セ味面
（ａ）
↑
（シ２
め５回
め
乙
図
系Ｆ図Fig. 1 is a flowchart showing the overall processing procedure of the present invention, Fig. 2 is a conceptual diagram of projection processing from 3D data to 2D data, Fig. 3 is a conceptual diagram of blood vessel extraction of the present invention, and Fig. 4 5 is a block diagram showing the configuration of hardware for implementing the present invention, FIG. 5 is a flowchart showing the processing procedure for blood vessel extraction according to the present invention, FIG. 6 is a flowchart showing the processing procedure for creating a blood vessel image according to the present invention, and FIG. The figure is a flowchart of a transmitted light method which is an embodiment of the projection processing of the present invention, FIG. 8 is a flowchart of a replacement method which is an embodiment of the projection processing of the present invention, and FIG. FIG. 0 is a flowchart of the standard deviation value method, which is an embodiment of the projection processing of the present invention. Karasu 3 diagram Fuzu 3, Towata table A"-79 2 sentences set side (a) ↑ (S2 5th Otsu diagram F diagram
Claims (1)
て、表示対象物を抽出する処理と、表示対象物が重なっ
た領域において、視点と表示する対象物との間に表示す
る対象物の濃度よりも高い物体がない対象物のみを用い
て投影処理を行うことを特徴とする３次元データ表示方
法。 ２、３次元データを２次元データに投影する処理におい
て、 （１）視点から投影面の各点に至るライン上の各画素を
１次元データと見なした時、視点 から順次、値を見ていき、そのピーク値を 保持していった時の変化曲線を得る処理と、（２）前記
変化曲線の差分情報から表示対象物の位置を表わす位置
情報を得る処理と、 （３）前記位置における表示対象物に対して投影処理を
行うことを特徴とする３次元デー タ表示方法。 ３、請求項第２項の方法において、前記差分情報が非零
となる位置の物体を表示対象物として、連続した非零物
体を１つのブロックとしてブロックに分割し、その分割
したブロックに対してのみ投影処理を行う。 ４、請求項第３項の方法において、ブロック内の代表値
に対してのみ投影処理を行う。 ５、請求項第４項の方法において、ブロックの代表値と
してブロック内の最大値をとり、投影処理を行う。 ６、請求項第４項の方法において、ブロックの代表値と
してブロック内のｉ番目（ｉ≧２）の最大値をとり、投
影処理を行う。 ７、請求項第４項の方法において、視点から最も奥のｉ
個（ｉ≧１）のブロックからの代表値に対して投影処理
を行う。 ８、請求項第４項から７項の方法において、前記投影処
理として、ブロックの代表値に対して入射光を仮定し、
その対象物を反射する光を用いて表示する。 ９、請求項第４項から７項の方法において、前記投影処
理として、視点から最も遠いブロックの代表値を表示す
る際に、そのブロックより手前のブロックの代表値があ
るしきい値以上の場合には、そのブロックの代表値を表
示する。 １０、請求項第４項から７項の方法において、前記投影
処理として、ブロックの代表値を加算する。 １１、請求項第４項から７項の方法において、前記投影
処理として、ブロックの代表値を用いて２乗和平均を行
なう。 １２、請求項第４項から１１項の方法において、前記投
影処理として、しきい値処理を行う。[Claims] 1. In the process of projecting three-dimensional data onto two-dimensional data, the process of extracting a display target and the display between the viewpoint and the display target in an area where the display targets overlap. A three-dimensional data display method characterized in that projection processing is performed using only objects for which there are no objects whose density is higher than that of the objects. 2. In the process of projecting three-dimensional data onto two-dimensional data, (1) When each pixel on the line from the viewpoint to each point on the projection plane is considered as one-dimensional data, the values are sequentially looked at from the viewpoint. (2) processing to obtain position information representing the position of the display object from difference information of the change curve; (3) at the position; A three-dimensional data display method characterized by performing projection processing on a display target. 3. In the method of claim 2, an object at a position where the difference information is non-zero is used as a display target, a continuous non-zero object is divided into blocks as one block, and the divided block is Performs projection processing only. 4. In the method of claim 3, projection processing is performed only on representative values within the block. 5. In the method of claim 4, the maximum value within the block is taken as the representative value of the block, and projection processing is performed. 6. In the method of claim 4, the maximum value of the i-th (i≧2) in the block is taken as the representative value of the block, and projection processing is performed. 7. In the method of claim 4, the innermost i from the viewpoint
Projection processing is performed on representative values from (i≧1) blocks. 8. In the method according to claims 4 to 7, the projection process assumes that the incident light is a representative value of the block;
The object is displayed using reflected light. 9. In the method of claims 4 to 7, when displaying the representative value of the block farthest from the viewpoint as the projection process, if the representative value of the block in front of the block is equal to or greater than a certain threshold value; displays the representative value of that block. 10. In the method according to claims 4 to 7, representative values of blocks are added as the projection process. 11. In the method according to claims 4 to 7, the projection process is performed by averaging the sum of squares using representative values of the blocks. 12. In the method according to claims 4 to 11, threshold processing is performed as the projection processing.
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| JP (1) | JP3028822B2 (en) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2003042921A1 (en) * | 2001-11-13 | 2003-05-22 | Koninklijke Philips Electronics Nv | Method and apparatus for three-dimensional filtering of angiographic volume data |
| JP2006238938A (en) * | 2005-02-28 | 2006-09-14 | Ziosoft Inc | Image processing method |
| WO2010134481A1 (en) * | 2009-05-18 | 2010-11-25 | 株式会社 日立メディコ | Medical image display device and medical image display method |
-
1989
- 1989-11-01 JP JP1282958A patent/JP3028822B2/en not_active Expired - Fee Related
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| JP2006238938A (en) * | 2005-02-28 | 2006-09-14 | Ziosoft Inc | Image processing method |
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| JP5701208B2 (en) * | 2009-05-18 | 2015-04-15 | 株式会社日立メディコ | Medical image display device and medical image display method |
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