JPH07271997A - 画像処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】本発明は３次元的画像データを処理して、不要
な部分は不可視とし真に観察したい部分のみを表示でき
る画像処理装置を提供することを目的とする。 【構成】３次元的画像データから機能画像を作成し（＃
１２）、機能画像から特定の領域を抽出しこの領域の形
状を求め（＃１４）、この形状を用いて３次元的画像デ
ータにマスキング処理を行い、３次元画像から可視とし
たい領域を求め（＃１６）、可視としたい領域をボリュ
ームレンダリングして画像化し表示する（＃１８）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は３次元的画像データを処
理するための画像処理装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】３次元的画像としては、例えばヘリカル
スキャンを行なうコンピュータ断層撮影装置（以下、Ｃ
Ｔ装置と称する）、磁気共鳴イメージング装置（以下、
ＭＲＩ装置と称する）、シングルフォトンエミッション
ＣＴ機能を有するガンマカメラ（以下、ＳＰＥＣＴと称
する）等で得られる３次元的ＣＴ画像がある。

【０００３】また、静的な３次元的ＣＴ画像データを得
るだけでなく、造影剤を注入する等して被検体の状態を
変化させつつ、同一部位を反復してスキャンして被検体
の導体検査を行なうダイナミックボリュームスキャンも
行なわれている。

【０００４】このような３次元的ＣＴ画像データをもと
に時間・濃度曲線を作成し、ピーク到達時間等の各種パ
ラメータを計算し、これらのパラメータを濃度値に変換
して得た３次元的機能画像（ファンクショナルイメー
ジ）を作成することも行なわれている。

【０００５】このような３次元的画像の表示方法として
は、断面変換（ＭＰＲ）表示、表面表示等がある。ここ
で、ＭＰＲ表示は濃淡画像であり、濃淡は分かるが、１
断面しか表示されな欠点がある。また、表面表示は２値
化画像であり、形状しか分からず、濃淡分布が分からな
い欠点がある。

【０００６】一方、３次元的画像の断面をそのまま表示
するのではなく、特定の３次元領域を抽出し、抽出され
た領域をボリュームレンダリング等の手法を用いて画像
化する、いわゆる３次元表示（実際には２次元のスクリ
ーン、ＣＲＴ等に表示させる）も行なわれている。

【０００７】ボリュームレンダリングとは、仮想のスク
リーンを領域（もしくは３次元的ＣＴ画像データ）に対
して任意の位置に置き、仮想のスクリーン上の各ピクセ
ルについて、このピクセルを通り、仮想のスクリーンに
垂直な直線（仮想の視線）を考える。領域に含まれるボ
クセルのうち、仮想の視線が通過するボクセル全ての濃
淡値からこの仮想の視線に対応するピクセルｐの濃淡値
を算定し、これを全てのピクセルについて行なうことに
よって、仮想のスクリーン上に２次元の画像データを作
成する。この画像データを表示に供する。

【０００８】視線が通過するボクセル全ての濃淡値から
視線に対応するピクセルの濃淡値を算定する方法として
は、(1) それらのボクセルの持つ濃淡値のうち最大のも
のをピクセルｐの濃淡値とする最大値投影法、(2) それ
らのボクセルの持つ濃淡値の合計をピクセルｐの濃淡値
とする単純投影、あるいは総和投影法、(3) 視線上のボ
クセルのうちの１つをｉとし、これと仮想のスクリーン
との距離をｄi 、ボクセルｉの持つ濃淡値をｖi とする
とき、適当な関数ｕi ＝ｆ（ｄi ，ｖi ）によって１つ
の値ｕi を算出し、それらのボクセルのそれぞれについ
てｕi を算出し、その合計をピクセルｐの濃淡値とする
等がある。なお、関数ｆ（ｄi ，ｖi ）の例としては次
のように表わされるものがある。

【０００９】 ｆ（ｄi ，ｖi ）＝（ｖi ＋Ｃ）ｅｘｐ（−ｄi ／Ｄ） ここで、Ｃ、Ｄは定数である。領域抽出の方法の一例と
しては、画像の濃淡値の２値化がある。すなわち、ある
数値の範囲もしくは集合を指定し、３次元的画像データ
の各ボクセル（画像を構成する最小単位の３次元領域）
について、そのボクセルの持つ濃淡値が指定された範
囲、もしくは集合に入る場合は、このボクセルに可視の
属性を与え、濃淡値が指定された範囲、もしくは集合に
入らない場合は、このボクセルに不可視の属性を与え
る。可視の属性を有するボクセルの集合が抽出された領
域となる。

【００１０】領域抽出の他の方法としては、ＲＯＩ（関
心領域）カーソルやによる指定がある。すなわち、３次
元的ＣＴ画像に重なる仮想の立体、例えば円柱を指示
し、この円柱内に含まれるボクセルに可視、含まれない
ボクセルに不可視の属性を与える。

【００１１】さらに、同一の３次元的ＣＴ画像について
複数のＲＯＩカーソルや画像の濃淡値の２値化により何
通りかの指定を行ない、複数の領域（ボクセルの集合）
を定義し、これらの領域同士の間で

【００１２】

【数１】

【００１３】Ａ−Ｂ等の集合演算を行なうことにより、
新たな抽出領域を定義する方法もある。さらに、他の領
域抽出方法としては、ある領域に属する１つのボクセル
を指定し、この領域に含まれるボクセルのうちで指定さ
れたボクセルと連結するボクセルからなる集合を取り出
すことにより領域を定義する方法もある。ここで、ボク
セルａ，ｂが連結であるとは「ボクセルａ，ｂが隣合っ
た位置にある」、もしくは「あるボクセルｃが存在し、
ボクセルａ，ｃは隣合った位置にあり、ボクセルｃ，ｂ
が連結である（ボクセルｃ，ｂの間のボクセルを順次判
定する）」ことによって定義される概念であり、ボクセ
ルが一連、あるいは一塊になっていることを数学的に表
現したものである。

【００１４】また、別の領域抽出方法としては、与えら
れた領域に対して拡大演算、あるいは縮小演算を行なっ
て新しい領域を定義する方法がある。拡大演算とは「薄
皮をかぶせる、あるいは一回り大きくする」ことであ
り、与えられた領域に含まれない全てのボクセルのうち
「このボクセルに隣合っているボクセルのうち１つでも
与えられた領域に含まれるボクセルがある」という命題
を満たすボクセルの集合をもとの与えられた領域に追加
（合併集合）することである。縮小演算とは「薄皮を剥
ぐ、あるいは一回り小さくする」ことであり、与えられ
た領域に含まれる全てのボクセルのうち「このボクセル
に隣合っているボクセルのうち１つでも与えられた領域
に含まれないボクセルがある」という命題を満たすボク
セルの集合をもとの与えられた領域から取り除く（差集
合）ことである。例えば縮小演算を２回繰り返して適用
した後、拡大演算を２回繰り返して適用することによっ
て、細い紐状、あるいは小さな孤立した島状の部分を消
去することができる。

【００１５】しかしながら、このような従来の領域抽出
法は、いずれも所望の領域を正確に抽出することが困難
であるという欠点がある。例えば造影剤を注入して撮影
したＣＴ画像から閾値を用いて領域抽出しても、細い血
管は抽出するのが困難である。

【００１６】

【発明が解決しようとする課題】本発明は上述した事情
に対処すべくなされたもので、その目的は３次元的画像
から所望の領域を正確に抽出することができる画像処理
装置を提供することである。

【００１７】

【課題を解決するための手段】本発明による画像処理装
置は、３次元的画像データとは別の画像から所望の領域
を抽出しマスクを作成し、このマスクを用いて３次元的
画像データから領域を抽出することを特徴とする。

【００１８】

【作用】本発明による画像処理装置によれば、マスクを
作成する画像が処理対象画像とは異なるので、処理対象
画像では正しく所望の領域が抽出できない場合でも、所
望の領域と等しい形状のマスクを正しく作成することが
でき、３次元的画像から所望の領域を正確に抽出するこ
とができる。

【００１９】

【実施例】以下、図面を参照して本発明による画像処理
装置の第１実施例を説明する。図２は第１実施例のブロ
ック図である。本実施例はＣＴ装置により３次元的画像
データを収集するものとするが、画像データのモダリテ
ィはこれに限らず、種々のものが使用可能である。ま
た、ＣＴ装置は第３世代の装置を例にとり説明するが、
これに限らず、第４世代、第５世代の装置でもよい。

【００２０】寝台１２上に載置された被検体１４に対し
て扇状のファンビームＸ線を曝射するＸ線管１６と、被
検体１４を挟んでＸ線管１６と対向して配置され円弧状
に配列された多数の検出器アレイからなる検出器１８が
図示しないガントリの回転部に設けられ、Ｘ線管１６と
検出器１８とは一体として被検体１４の周囲を回転す
る。３次元的画像データを収集するために、Ｘ線の連続
回転中に寝台１２を連続的に移動する、いわゆるヘリカ
ルスキャンが行なわれることが望ましいが、Ｘ線の１回
転毎に寝台１２が間欠的に移動する従来通りのスキャン
により３次元的画像データを収集してもよいことは勿論
である。

【００２１】検出器１８の出力信号はデータ収集部（Ｄ
ＡＳ）２２に供給され、前処理等が施されて、被検体１
４のＸ線透過率を示す投影データが収集される。データ
収集部２２の出力はシステムバス２４を介して再構成演
算部２６に供給され、コンボリューション、バックプロ
ジェクション演算により多数のスライスについての３次
元的ＣＴ画像が再構成される。再構成演算部２６で得ら
れたＣＴ画像データは画像処理部２８で領域抽出、マス
キング、ボリュームレンダリング等が行なわれ、表示部
３０で表示される。なお、システムバス２４には画像メ
モリ３２も接続される。

【００２２】図１を参照して、本実施例の動作を説明す
る。ステップ＃１０で、ダイナミックスキャンを行い、
被検体の時系列的な一連の３次元的ＣＴ画像データＩ1
，Ｉ2 ，…Ｉn を再構成する。ダイナミックスキャン
とは、造影剤を体内に注入し、血液によって造影剤が臓
器に運び込まれ、ついで運び出される過程を時系列的に
調べるために、被検体の同一部位を繰返しスキャンして
造影剤の流入、流出による画像の変化を追跡する検査法
である。

【００２３】画像データＩj （ｊは撮影時刻を示す添字
であり、１，２，…ｎである）はボクセルの集合Ｖ、集
合ＶからＣＴ値への関数μj 、その他撮影時刻ｔj 、患
者名等の情報を有する。例えば集合Ｖは次のように定義
される。

【００２４】

【数２】

【００２５】ステップ＃１２で、３次元的ＣＴ画像デー
タＩj から機能画像データＱを作成する。機能画像デー
タＱはボクセルの集合Ｖ、集合Ｖから機能画像データの
画素値への関数μQ 、その他の情報を有する。関数μQ
はＶ→Ｒ（Ｒは実数）である。

【００２６】ここでは、機能画像とは原画像（３次元Ｃ
Ｔ画像）とは異なる情報を有する画像を指す。一例とし
ては、３次元的ＣＴ画像全体を１ないし数ボクセルから
なる３次元的領域に分割し、各領域毎に時間−濃度（Ｃ
Ｔ値）曲線を作成し、これらの曲線からその領域でのピ
ーク到達時間、ピーク値、曲線下面積等の各種パラメー
タを計算し、これらの夫々のパラメータ値を濃淡値に変
換して作成された狭義の機能画像がある。

【００２７】

【数３】

【００２８】μQ （ｘ，ｙ，ｚ）＝ｍａｘ｛μj （ｘ，
ｙ，ｚ）−μ1 （ｘ，ｙ，ｚ）｝ j=1,2,…ｎ ステップ＃１４で、機能画像データＱから領域抽出を行
ない、領域（ボクセルの集合）Ａを求め、その形状Ｆを
求める。この形状Ｆが後述するマスキング処理における
マスクとなる。

【００２９】領域Ａは画像であるので、ＣＴ画像、機能
画像と同様に、ボクセルの集合Ｖ、集合Ｖから実数への
関数μＡ 、集合Ｖから可視性への関数ｖｉｚ、その他
の情報を有する。関数μA はＶ→Ｒ（Ｒは実数）、
関数ｖｉｚはＶ→［０，１］である。関数ｖｉｚが０、
または１の値しかとらないとした場合は、Ａはクリスプ
な領域であり、ｖｉｚが０〜１のあらゆる中間の値を取
り得るとした場合は、Ａはファジィな領域である。

【００３０】なお、可視性関数ｖｉｚが０と１の中間の
値、例えば０．５をとるということは、可視と不可視の
中間であり、その厳密な意味は後述する画像化（ボリュ
ームレンダリング）においてどう扱われるかによって決
定される。例えばボリュームレンダリングにおいて、
「可視性関数ｖｉｚ（ｘ，ｙ，ｚ）＝αのボクセル」は
「入射光の１００×α％を散乱反射し、１００×（１−
α）％を透過する」というように扱う。

【００３１】このような可視性関数により定義されるフ
ァジィ領域の形状Ｆはファジィ集合であり、ボクセル
（ｘ，ｙ，ｚ）が集合Ｆに属する程度（メンバシップ関
数値）ＭF （ｘ，ｙ，ｚ）は次のように定義される。

【００３２】 ＭF （ｘ，ｙ，ｚ）＝ｖｉｚ（ｘ，ｙ，ｚ） 領域抽出は領域Ａの形状、すなわち領域の要素をなして
いるボクセルの位置だけに着目して行なわれる。すなわ
ち、領域に含まれる各ボクセルは位置（ｘ，ｙ，ｚ）、
濃淡値等の属性を有するが、このうち位置（ｘ，ｙ，
ｚ）だけに注目し、次のように形状Ｆを定義する。

【００３３】Ｆ＝｛（ｘ，ｙ，ｚ）｜（ｘ，ｙ，ｚ）は
Ａに属するボクセルの位置｝ ステップ＃１６で、一連の３次元的ＣＴ画像データＩ1
，Ｉ2 ，…Ｉn の各々について形状Ｆを用いてマスキ
ング処理を行ない、領域Ａj を求める。領域Ａjは画像
であるから、ボクセルの集合Ｖ、集合Ｖから実数への関
数μj 、集合Ｖから可視性への関数ｖｉｚj 、その他の
情報を有する。関数μＡj ：Ｖ→Ｒ（Ｒは実数）、
関数ｖｉｚj ：Ｖ→［０，１］である。

【００３４】関数ｖｉｚj が０、または１の値しかとら
ないとした場合は、Ａj はクリスプな領域であり、０〜
１のあらゆる中間の値をとり得るとした場合は、Ａj は
ファジィな領域である。ファジィな領域Ａj のボクセル
（ｘ，ｙ，ｚ）は可視性ｖｉｚj （ｘ，ｙ，ｚ）＝ＭF
（ｘ，ｙ，ｚ）を持つことになる。

【００３５】領域Ａj の抽出は、具体的には、画像Ｉj
の各ボクセル“ａ”について、ボクセルの位置（ｘa ，
ｙa ，ｚa ）が形状Ｆに含まれるようなボクセルからな
る集合を抽出領域Ａj とする。

【００３６】

【数４】

【００３７】 μAj（ｘ，ｙ，ｚ）＝μj （ｘ，ｙ，ｚ） ｖｉｚj （ｘ，ｙ，ｚ）＝ＭF （ｘ，ｙ，ｚ） なお、これはデータを単にコピーしているに過ぎないの
で、この処理は省いてもよい。この処理を省いた場合
は、ボリュームレンダリングの際にμAj（ｘ，ｙ，ｚ）
を参照する代わりにμj （ｘ，ｙ，ｚ）を、ｖｉｚj
（ｘ，ｙ，ｚ）を参照する代わりにＭF （ｘ，ｙ，ｚ）
をそれぞれ参照すればよい。

【００３８】なお、ステップ＃１４で機能画像から抽出
した領域Ａと、ステップ＃１６でＣＴ画像をマスキング
処理することにより抽出した領域Ａ1 ，Ａ2 ，…Ａn は
形状だけに着目すれば、同じである。

【００３９】機能画像が血管像の場合は、このようにし
て作成された領域Ａ1 ，Ａ2 ，…Ａn はＣＴ画像Ｉ1 ，
Ｉ2 ，…Ｉn から血管以外の部分を全て削除したものと
なる。ステップ＃１８で、領域Ａj をボリュームレンダ
リング（画像化）して、画像Ｐj を作成し、これを表示
する。

【００４０】ボリュームレンダリングにおいては、先
ず、視線方向、照明方向のパラメータを指定する。各ｊ
（ｊ＝１，２，…ｎ）について領域Ａj をボリュームレ
ンダリングして画像データＰj （ｊ＝１，２，…ｎ）を
作成する。ボリュームレンダリングで得られる画像デー
タＰj は２次元の画像であり、ピクセルの集合ｐ、およ
びその画素値ｖａｌj を有する。

【００４１】

【数５】

【００４２】ｖａｌj ：ｐ→Ｒ^k （Ｒは実数）であ
る。ここで、モノクロ画像ならｋ＝１であり、Ｒ−Ｇ−
Ｂカラー画像ならｋ＝３である。

【００４３】例えばカラー画像の場合、ある画素（ｘ，
ｙ）の画素値ｖａｌj は次のように３個の実数ＶR ，Ｖ
G ，ＶB の組で与えられる。 ｖａｌj （ｘ，ｙ）＝（ＶR ，ＶG ，ＶB ） これをボリュームレンダリングすると、血管中の造影剤
の濃度を３次元的に観察することができる一連の画像デ
ータＰ1 ，Ｐ2 ，…Ｐn が得られる。

【００４４】例えば視線方向と同じ方向から照明し、領
域Ａj は無限遠方に置かれるものとし、カラーの画像デ
ータを得る場合のボリュームレンダリングの一例は以下
のようになる。

【００４５】ここでは、ボクセル（ｘ，ｙ，ｚ）のｘ，
ｙ，ｚは３次元的直交座標の座標値であるとする。ま
た、画像Ｐj の画素（Ｘ，Ｙ）は別の３次元座標系Ｘ−
Ｙ−ＺのＸ−Ｙ平面上の位置を示すと考える。Ｚ軸が視
線方向である。ｘ−ｙ−ｚ系とＸ−Ｙ−Ｚ系の関係は次
のように回転で与えられる。なお、ｘ−ｙ−ｚ系とＸ−
Ｙ−Ｚ系とは原点を共有している。

【００４６】

【数６】

【００４７】そのため、θ，φの２つのパラメータを指
定することにより、領域Ａj を見る方向を任意に可変で
きる。ここで、画素（Ｘ，Ｙ）を決めると、Ｚ軸に平行
な直線ｌ（Ｘ，Ｙ）が決まる。この直線が通過するよう
領域Ａj 中のボクセルは多数存在し、それぞれのボクセ
ルは可視性、すなわちＣＴ値を有する。

【００４８】ボリュームレンダリングのためのパラメー
タとして例えばＣＴ値≧１００なら赤色、１００＞ＣＴ
値なら白色（灰色）という色付けを決めておく。直線ｌ
（Ｘ，Ｙ）により串刺しになった一連のボクセルをＺが
小さい順にＶ1 ，Ｖ2 ，…Ｖk とする。直線ｌ（Ｘ，
Ｙ）がボクセルＶj を通過する長さをＬ（Ｖj ）とす
る。そして、以下のようなシミュレーション計算を行な
う。

【００４９】Ｚが小さい方からｌ（Ｘ，Ｙ）に沿って光
を通した場合、光の強度をＩとすると、ボクセルＶ1 に
おいて光の１００×ｖｉｚj （Ｖ1 ）％が反射されて直
線ｌ（Ｘ，Ｙ）上を逆戻りし、残りがボクセルＶ2 へ反
射される。また、反射した光はボクセルＶ1 のＣＴ値で
決まる色（例えばＶ1 のＣＴ値１０００なら赤）にな
る。ボクセルＶ2 では（１−ｖｉｚj （Ｖj ））の光が
入射し、そのうちの１００×ｖｉｚj （Ｖ2 ）％が反射
されて、再びボクセルＶ1 を通過する。

【００５０】しかし、ここでは計算を簡単にするため
に、この反射先はボクセルＶ1 で反射されず、そのまま
ボクセルＶ1 を通過して、直線ｌ（Ｘ，Ｙ）上を逆戻り
するとみなす。ここでも、同様に着色される。

【００５１】このようにして、直線ｌ（Ｘ，Ｙ）上にあ
る一連のボクセルＶ1 ，Ｖ2 ，…Ｖk のそれぞれから着
色された反射光が戻ってくるので、その合計の強度を求
めると、その色と明るさ（強度）が得られる。これを画
素（Ｘ，Ｙ）の色と明るさとする。

【００５２】以上の計算を各画素（Ｘ，Ｙ）について繰
返すと、画像データＰj ができる。同様にして、Ｐ1 ，
…Ｐn が作られる。次に、表示の例としては、画像デー
タＰ1 ，…Ｐn は、例えば時刻ｔ1 ＋ＴにＰ1 を、時刻
ｔ2 ＋ＴにＰ2 を、…時刻ｔn ＋ＴにＰn を表示するこ
とにより動画（シネ表示：４次元的表示）として観察す
ることができる。ｔ1 ，ｔ2 ，…ｔn は画像データＩ1
，Ｉ2 ，…Ｉn を撮影した時刻であり、Ｔは適当な時
刻、例えば現在の時刻を示す値である。これにより、血
管中を造影剤が動いていく様子が動画として観察でき
る。また、これらの撮影時刻の異なる一連の画像をＣＲ
Ｔ画面上に順番に並べて表示（マルチフレーム表示）し
てもよい。

【００５３】以上説明したように本実施例によれば、３
次元的画像から注目する組織（例えば血管、腫瘍）だけ
が描出された別の画像（機能画像）を作成して、それか
ら領域抽出により得たマスクを用いて３次元的画像をマ
スキング処理するので、３次元的に、しかも余分な組織
に邪魔されずに真に観測したい組織のみを可視化でき
る。さらに、形状だけを表示するのではなく、濃淡も表
示するので、その組織での形態も分かる。

【００５４】本発明は上述した実施例に限定されず、種
々変形して実施可能である。例えば上述の説明では、３
次元的画像から機能画像を作成し、機能画像から領域Ａ
を抽出したが、ＣＴ装置とは別のモダリティ、例えばＳ
ＰＥＣＴ、ポジトロンエミッションＣＴ機能を有するガ
ンマカメラ（以下、ＰＥＴと称する）、ＭＲＩ装置等に
より撮影した３次元的ＣＴ画像、もしくはそれから作成
した機能画像から領域Ａを抽出してもよい。すなわち、
上述の実施例は機能画像を作成するためにダイナミック
スキャンを行なったが、必ずしもダイナミックスキャン
を行なう必要はない。なお、ダイナミックスキャンを行
なう場合は、機能画像としては、単にダイナミックスキ
ャンにより得られた第１番目のＣＴ画像Ｉ1 を使用して
もよい。

【００５５】さらに、通常、ダイナミックスキャンは多
数回の繰返しにより行なうが、撮影時刻は２つの時刻の
みのダイナミックスキャン、すなわちｎ＝２でもよい。
画像化の例としてボリュームレンダリングを説明した
が、投影法等を採用してもよい。

【００５６】３次元的画像はヘリカルスキャン方式のＣ
Ｔ装置により撮影するとして説明したが、扇状のＸ線ビ
ームの代わりに錘体状のコーンビームＸ線を曝射するこ
とにより一度に多数スライスの投影データを収集可能な
ＣＴ装置により撮影してもよい。さらに、画像の種類は
医用画像として説明したが、本発明は、これに限らず、
一般的な画像処理装置に適用可能である。

【００５７】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、３
次元的画像から所望の領域を正確に抽出することができ
る画像処理装置を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による画像処理装置の第１実施例の動作
を示すフロー図。

【図２】第１実施例の構成を示すブロック図。

【符号の説明】

１２…寝台、１４…被検体、１６…Ｘ線管、１８…検出
器、２２…データ収集部、２６…再構成演算部、２８…
画像処理部、３０…表示部。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｇ０６Ｔ 1/00 Ｇ０６Ｆ 15/62 ３９０ Ｂ

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 ３次元的画像データから機能画像データ
   を作成する手段と、 前記機能画像データから所定の領域の画像データを抽出
   し、マスクを作成する手段と、 前記マスクを用いて３次元的画像データをマスキング処
   理する手段とを具備することを特徴とする画像処理装
   置。
2. 【請求項２】 前記３次元的画像データはダイナミック
   スキャンにより得られたコンピュータ断層画像データで
   あり、前記機能画像データは時間−濃度曲線のピーク値
   を示すことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
3. 【請求項３】 第１、第２の撮影手段により撮影された
   種類の異なる第１、第２の３次元的画像データの一方か
   ら所定の領域の画像データを抽出し、マスクを作成する
   手段と、 前記マスクを用いて前記第１、第２の３次元的画像デー
   タの他方をマスキングク処理する手段とを具備すること
   を特徴とする画像処理装置。
4. 【請求項４】 前記マスク作成手段は前記第１、第２の
   ３次元的画像データの一方から機能画像データを作成す
   る手段と、 前記機能画像データから所定の領域の画像データを抽出
   し、マスクを作成する手段とを具備することを特徴とす
   る請求項３記載の画像処理装置。