JPH08131403A

JPH08131403A - 医用画像処理装置

Info

Publication number: JPH08131403A
Application number: JP27512394A
Authority: JP
Inventors: Hiroko Tanaka; 裕子田中
Original assignee: Toshiba Corp; Toshiba Medical Systems Engineering Co Ltd
Current assignee: Toshiba Corp; Canon Medical Systems Corp
Priority date: 1994-11-09
Filing date: 1994-11-09
Publication date: 1996-05-28

Abstract

(57)【要約】【目的】本発明の目的は、複数の３次元画像データの座
標系を統一することができる医用画像処理装置を提供す
ることである。【構成】本発明の医用画像処理装置は、同一被検体及び
同一部位に関する第１、第２の３次元画像データとを記
憶する画像記憶部２と、第１、第２の３次元画像データ
各々から少なくとも３つずつ特徴点を抽出し、第１の３
次元画像データの特徴点の座標と、対応する第２の３次
元画像データの特徴点の座標とが近似するように第１、
第２の３次元画像データの少なくとも一方を座標変換す
る画像処理部３とを具備する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、医用分野で取り扱われ
る、ＣＴ装置（Ｘ線コンピュータトモグラフィ装置）、
ＭＲＩ装置（磁気共鳴イメージング装置）、核医学装置
（ガンマカメラやＳＰＥＣＴ）、超音波診断装置、Ｘ線
装置等の各種画像診断装置（以下、これらのの装置各々
をモダリティという）により得られる画像情報から画像
処理を行い、それを表示することによって医師に診断、
治療上有効な情報を提供する医用画像処理装置に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】ＣＴ装置などから得られる画像は２次元
の断面画像であり、１枚の断面画像では立体的な人体内
部の構造を把握、診断することはできない。したがっ
て、臨床では１枚だけの断層画像を撮影することは少な
く、関心となる臓器を含む複数断面（マルチスライス）
を撮影し、これらの画像を並べて表示、診断を行ってい
る。

【０００３】近年、ＣＴ装置では撮影技術の向上によ
り、ヘリカルスキャンに代表されるような、人体の複数
断面を高速に収集できるようになってきた。ＭＲＩ装
置、ＳＰＥＣＴにおいても同様に複数断面を収集するこ
とが可能である。

【０００４】臨床の場では、撮影時期の異なった画像ど
うしを比較して、病変部位の進行状況等に基づき診断、
治療計画をたてることが多い。また、同一種類のモダリ
ティ間での画像比較だけでなく、異なる種類のモダリテ
ィで得た画像間で比較検討したい又は、しなければなら
ない、つまり過去の画像に他のモダリティで得た画像し
かない場合がある。

【０００５】このような画像間での比較を行うために
は、当然、画像の位置関係が同一である必要がある。し
かし、同じ患者であっても撮影する度に、特別な固定器
具をつけない限り寝台に寝る体位姿勢は同じにならず、
つまり撮影方向が相違し、さらに多くの場合で、スライ
ス厚、スライスピッチ、画像サイズなどの諸条件も同じ
でない。したがって、異なった画像どうしを比較する場
合には、医師は自己の知識と経験に基づいて両画像間の
位置合わせを行い診断している。

【０００６】とろこで、形成外科において、従来は、規
格写真と言われる顔面に対して正面、側面から撮影した
Ｘ線画像上で、解剖学的な特徴点から構成される基準の
座標系に基づいて距離、角度の計測をおこない、顔面形
状の解析をしているが、最近、ＣＴ画像を使った３次元
での形状解析の試みがなされつつある。しかし、ＣＴ画
像は、Ｘ線写真と異なり断面画像であるため撮影時期の
異なる画像間で位置関係を統一することは、熟練した医
師であっても困難であった。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、同じ
患者の同じ領域で撮影された異なる３次元画像データか
ら共通の解剖学的特徴点の位置情報を抽出し、これらの
３次元画像データの位置関係が同じになるような相対座
標系を設定して、この相対座標系を統一座標系として位
置合わせを行ない、両３次元画像データ間で位置整合を
可能にして、画像を変換、表示することによって、診
断、治療計画の精度を向上させることのできる医用画像
処理装置を提供することである。

【０００８】本発明の他の目的は、様々な患者の同じ領
域で撮影された３次元画像データから共通の解剖学的特
徴点の位置情報を抽出し、これらの３次元画像データの
位置関係が同じになるような相対座標系を設定して、こ
の相対座標系を統一座標系として位置合わせを行ない、
両３次元画像データ間で位置整合を可能にして、人体形
状の解析における精度と信頼性を向上させることのでき
る医用画像処理装置を提供することである。

【０００９】

【課題を解決するための手段】請求項１の医用画像処理
装置は、同一被検体及び同一部位に関する第１の３次元
画像データと第２の３次元画像データとを記憶する記憶
手段と、前記第１の３次元画像データと前記第２の３次
元画像データ各々から少なくとも３つずつ特徴点を抽出
する特徴点抽出手段と、前記第１の３次元画像データの
特徴点の座標と、対応する前記第２の３次元画像データ
の特徴点の座標とが近似するように前記第１の３次元画
像データと前記第２の３次元画像データの少なくとも一
方を座標変換する座標変換手段とを具備する。

【００１０】請求項７の医用画像処理装置は、同一部位
に関する第１の３次元画像データと第２の３次元画像デ
ータとを記憶する記憶手段と、前記第１の３次元画像デ
ータと前記第２の３次元画像データ各々から少なくとも
３つずつ特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、前記第１
の３次元画像データと前記第２の３次元画像データ各々
のとる座標系間の相対関係を求め、同一座標系を設定す
る同一座標系設定手段と、前記同一座標系に従って前記
第１の３次元画像データと前記第２の３次元画像データ
から表示画像を作成し、表示する表示画像作成表示手段
とを具備する。

【００１１】請求項１２の医用画像処理装置は、３次元
画像データを記憶する記憶手段と、前記３次元画像デー
タから解剖学的な特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、
前記特徴点抽出手段によって抽出された特徴点に基づい
て、解剖学的に見て一義的に決まる基準座標系を設定す
る基準座標系設定手段と、前記３次元画像データを前記
基準座標系に変換する座標系変換手段とを具備する。

【００１２】請求項１９の医用画像処理装置は、複数の
３次元画像データ間の空間的相対関係に基づいて前記複
数の３次元画像データ間で位置整合し、位置整合後の３
次元画像データに対して所定の補正を実行することを特
徴とする。

【００１３】

【作用】請求項１の医用画像処理装置によれば、同一被
検体及び同一部位に関する第１の３次元画像データと第
２の３次元画像データとの間で、各々の特徴点が近似す
るように第１の３次元画像データと第２の３次元画像デ
ータの少なくとも一方を座標変換するので、両３次元画
像データ間で位置整合をとることができる。

【００１４】請求項７の医用画像処理装置によれば、同
一部位に関する第１の３次元画像データと第２の３次元
画像データ各々から少なくとも３つずつ特徴点を抽出
し、両データ間の座標系間の相対関係を求め、同一座標
系を設定し、この同一座標系に従って第１の３次元画像
データと第２の３次元画像データから表示画像を作成し
表示するので、解剖学的に見て同じ位置の画像を表示す
ることができる。

【００１５】請求項１２の医用画像処理装置によれば、
３次元画像データからの解剖学的な特徴点に基づいて、
解剖学的に見て一義的に決まる基準座標系を設定し、３
次元画像データを基準座標系に変換するので、様々な被
検体であってもこれらの３次元画像データ間で位置整合
をとることができる。

【００１６】請求項１９の医用画像処理装置によれば、
複数の３次元画像データ間の空間的相対関係に基づいて
複数の３次元画像データ間で位置整合し、位置整合後の
３次元画像データに対して所定の補正を実行することが
できるので、補正の精度を向上できる。

【００１７】

【実施例】以下図面を参照して本発明の好適な実施例を
説明する。（第１実施例）本実施例のハードウェア構成は図１に示
す通り、システム全体を管理するシステムコントローラ
（ホストコントローラ）としてのＣＰＵ１にはバス６を
介して、複数の３次元画像データを記憶する画像メモリ
としての画像記憶部２と、３次元画像データの位置整合
処理の他に表面表示画像、断面変換画像、投影画像等の
表示画像作成処理を実行することが可能な画像処理部３
と、画像処理部３で作成された画像を表示する画像表示
部４と、画像表示部４に表示される画像上で座標位置を
指定するためのマウス等のポインティング装置５とが接
続される。さらにバス６には、画像データ入力インタフ
ェース７が接続され、この画像データ入力インタフェー
ス７を介して図示しない各種モダリティから直接、また
はハードディスク装置（ＨＤＤ）や光ディスク装置（Ｏ
ＤＤ）等の図示しない記憶装置から複数の３次元画像デ
ータをオフラインで取り込むこともできるように構成さ
れている。

【００１８】ここで以降の説明で使用される用語につい
て定義する。位置整合とは、複数の３次元画像データ間
において、それぞれ同じ部位は互いに同じ座標で表現さ
れるように座標系を統一することと定義する。相対座標
系とは、複数の３次元画像データ間で、最終的に統一さ
れるべき座標系として定義される。具体的には、相対座
標系としては、位置整合を実施する複数の３次元画像デ
ータのうち、いずれか一つの世界座標系をもとに設定し
てもよいし、世界座標系とは異なる新たな別の座標系を
設定してもよい。ここでは、一つの３次元画像データに
対して規定された世界座標系を相対座標系として、他の
３次元画像データをこの相対的座標系に合わせるように
位置整合するものとして説明する。

【００１９】世界座標系とは、図２（ａ）乃至図２
（ｄ）に示すように、各々のデータを撮影する際のモダ
リティ上に設定された実空間の座標系であって、たとえ
ばＣＴ装置の例では電源投入時でのガントリ中心を原点
とし、寝台移動方向をＺ軸、鉛直方向をＹ軸、水平方向
をＸ軸とする実寸法を有する直交座標系として定義され
る。

【００２０】また、位置整合の対象とされる複数の３次
元画像データの属性について定義する。第１に、複数の
３次元画像データは、撮影モダリティが異なっていて
も、同じであってもよい。ただし、以降の説明では、モ
ダリティは同じＣＴ装置である仮定する。第２に、複数
の３次元画像データは、撮影時期が異なっているべきで
ある。なお、撮影時期が異なっているとは、２つの３次
元画像データ間において、撮影時の被検体の姿勢、チル
ト角、スライスピッチ、拡大率等の撮影条件が異なり、
両データ間で位置整合が取れていないこととして定義す
る。第３に、複数の３次元画像データは、同じ被検体に
関する同一部位のデータである。

【００２１】上記定義した位置整合の処理は、全て画像
処理部３で実行され、この処理手順を大まかに見ると以
下の手順で段階的に行なわれる。なお、以下では、２つ
の３次元画像データ間の位置整合について考える。複数
の３次元画像データ間での位置整合の実現は、２つの３
次元画像データ間の位置整合処理を各３次元画像データ
に対して繰り返すことで可能となる。

【００２２】位置整合処理の第１段階では、図１２
（ｃ），（ｄ）に示すように、各３次元画像データにお
いて、特徴点を少なくとも３点ずつ抽出する。この特徴
点としては、解剖学的な特徴点の他に人為的な特徴点が
存在する可能性がある。解剖学的な特徴点とは、解剖学
的に見て全ての人体に存在し、且つ一点に収束できる点
として定義される。また、人為的な特徴点とは、位置整
合を目論んで撮影時に被検体の特定位置に取り付けられ
た画像化可能な一片（マーカ部材）が画像化された点で
あると定義される。

【００２３】第２段階では、各３次元画像データの座標
データが、同じデータ構造で表現されるように、各々の
世界座標系に変換する。第３段階では、図１２（ｅ）に
示すように、各３次元画像データ間で、対応する特徴点
どうしが同じ座標になるような変換行列を求める。

【００２４】最終的な第４段階として、図１２（ｆ），
（ｇ）に示すように、この変換行列を用いて各３次元画
像データを統一座標系としての相対座標系に変換する。
このような段階的な処理を経て最終的に位置整合が成さ
れる。図３に、このような位置整合を実現するための画
像処理部３のブロック図を示す。２つの３次元画像デー
タ（ＤａｔａＡ、ＤａｔａＢ）が特徴情報抽出部８の作
業メモリに装填される。なお、特徴点の抽出処理の前
に、特徴点の存在する領域の大まかな指定、閾値など抽
出条件がオペレータの判断にしたがって入力され設定さ
れることは、効率的な特徴点の抽出処理を可能にすると
いう点で有効である。これは、画像表示部４に表示され
た画像上にマウスなどのポインティング装置５を介して
入力される。そして、世界座標変換部９では、特徴情報
抽出部８で算出された特徴点の位置情報を各々のデータ
に関する実空間上の直交座標系である世界座標系の座標
に変換し、両３次元画像データ間での座標データの構造
を統一化する。変換行列算出部１０では、ＤａｔａＡ、
ＤａｔａＢの特徴点の座標データを用いて相対座標系へ
の変換行列を求め、この変換行列を用いて両３次元画像
データを相対座標系によって位置整合する。次に、相対
座標系に位置整合された３次元画像データから画像作成
部１１で表示する画像を作成し、画像表示部４に表示す
る。画像作成部１１で作成される画像の表示方向、位置
は、マウスなどのポインティング装置５によって入力さ
れる。

【００２５】次に各段階について詳細に説明する。（特徴点の抽出）特徴情報抽出部８では、各３次元画像
データから、位置整合に必要な解剖学的及び人為的な特
徴点の中から少なくとも３つの特徴点を抽出する。特徴
点としては、後述するように様々な部位が使用可能であ
り、各々抽出方法が若干異なる。特徴点の算出の一例と
して、最初に、ＣＴ画像から歯髄領域の位置を特徴点と
して抽出する抽出方法を説明する。歯髄は歯の内部にあ
り、ＣＴ画像上ではＸ線透過率の低い歯に囲まれた閉領
域として認識することができる。歯髄領域の位置すなわ
ち特徴点は、この閉領域の重心と定義する。図４に歯髄
領域の重心を算出する手順を示す。（（Ｓｔｅｐ＃１））まず、画像ディスプレイ上に３次
元画像データのうちの１断面の画像を表示する。図５
（ａ）は体軸に垂直な断面像（アキシャル像）の例であ
り、歯髄領域を含む大まかな領域を設定するためにマウ
ス操作（ポインティング装置５の操作）によって表示断
面の位置を体軸方向に変化させ、歯髄領域が写っている
断面画像を表示させる。図５（ｂ）はＭＰＲ表示の例で
ある。１画面の左上にアキシャル像、左下に体軸に平行
で正面からみた断面画像（コロナル像）、右上にこれら
に垂直な断面画像（サジタル像）を表示する。図５
（ａ）と同様に、各断面画像の表示位置をマウス操作
（ポインティング装置５の操作）によって変化させ歯髄
領域が写っている画像を表示させる。（（Ｓｔｅｐ＃２））歯髄領域の内部にある１点をマウ
スによって指示する。歯髄領域は、この指示された１点
を領域探索開始点として抽出される。（（Ｓｔｅｐ＃３））領域探索開始点を中心にして、後
述するデータ座標系のＸｄ、Ｙｄ、Ｚｄ３方向にＣＴ値
のプロファイルを求める、それぞれのプロファイルでＣ
Ｔ値の極大値、極小値を求め、次の（１）式によって歯
髄領域の閾値を算出する（データ座標系については後
述）。

【００２６】Ｔ＝ＭＩＮ＋ｐ・（ｍａｘ−ＭＩＮ） …（１）ただし、Ｔ：閾値ＭＩＮ：Ｘｄ、Ｙｄ、Ｚｄ方向の極小値のうちでいちば
ん小さい値ｍａｘ：Ｘｄ、Ｙｄ、Ｚｄ方向の極大値のうちでいちば
ん大きい値ｐ：閾値を決定する条件（たとえば経験値から 0.2 ）（（Ｓｔｅｐ＃４））閾値Ｔ以下の画素を１とし、それ
以外を０としてＣＴ画像を２値化する。（（Ｓｔｅｐ＃５））２値化した領域に対して、領域探
索開始点に連結している領域を求める。これが歯髄領域
となる。（（Ｓｔｅｐ＃６））抽出された歯髄領域の重心の座標
（ＸｄＧ，ＹｄＧ，ＺｄＧ）は次の（２）式によって求
める。

【００２７】

【数１】

【００２８】次に、特徴点としてＣＴ画像から眼球領域
を抽出する手順を述べる。眼球は、筋肉、脂肪などの軟
組織さらに眼窩の骨に囲まれている。ＣＴ画像では眼球
辺縁、水晶体の領域は眼球内部よりＣＴ値が高くなって
おり、眼球の回りの軟組織の部分は、眼球よりもＣＴ値
が低くなっていることに注目したい。図６（ａ）に眼球
の中心を特徴点として算出する手順を示す。（（Ｓｔｅｐ＃１１））画像ディスプレイ上に３次元画
像データのうちの１断面の画像を表示する。歯髄の場合
と同様にマウス操作によって表示断面の位置を変化さ
せ、図６（ｂ）のように眼球領域が写っている断面画像
を表示させる。（（Ｓｔｅｐ＃１２））眼球領域の内部にある１点（以
下探索開始点という）をマウスによって指示する。（（Ｓｔｅｐ３））探索開始点を中心にして、データ座
標系のＸｄ、Ｙｄ面内で放射状に複数方向、例えば８方
向にＣＴ値のプロファイルを求める（図６（ｃ））。そ
れぞれのプロファイルでＣＴ値の極大値をとる画素を眼
球辺縁の画素とする。探索開始点の上方（Ｚｄ負方向）
下方（Ｚｄ正方向）の眼球領域を含む他の面においても
同様にプロファイルを求め眼球辺縁の画素を求める。（（Ｓｔｅｐ＃１４））図６（ｄ）のように、すべての
眼球辺縁の画素の座標から最小２乗近似法により球近似
をおこない、次の（３）式における球の中心の座標（ｘ
ｏ，ｙｏ，ｚｏ）を求める。この球の中心を眼球中心と
する。（Ｘ−ｘｏ）２＋（Ｙ−ｙｏ）２＋（Ｚ−ｚｏ）２＝ｒ２ …（３）球を表す（４）式を、（５）式で示す最小２乗条件を満
たすように、（６）式のようにa,b,c,d の値を求め、球
中心の座標を計算する。 f = x2 + y2 + z2 + ax + by + cz + d = 0 …（４）

【００２９】

【数２】

【００３０】なお、歯髄の重心、眼球中心を抽出する際
に、画像の拡大、高域強調フィルタ処理を行なうこと
は、探索開始点の指定の精度を高める点で有効である。
なお、３次元画像データと共に、再構成前の生データ
（ＣＴプロジェクションデータ）がある場合には、画像
拡大の代わりに生データから再度歯、眼球を含む関心領
域の拡大再構成をおこなって３次元画像データをつく
り、それに対して特徴点の抽出処理をおこなうことも、
同様に探索開始点の指定の精度を高める点で有効であ
る。

【００３１】以上の説明では、特徴点の大まかな領域の
設定に、オペレータが介在しているが、例えば頭蓋骨の
形状から、歯髄や眼球などを含む大まかな領域をコンピ
ュータで自動的に推定することが容易であることを利用
して、特徴点の大まかな領域の設定を自動化することは
容易に実現可能である。

【００３２】なお、特徴点としては、上述した以外に
も、図７、図８に示すように、歯の重心、耳小骨の重
心、前床突起の先端、後床突起の先端、筋突起の先端、
前鼻棘の先端、後鼻棘の先端、棘突起の先端、横突起の
先端、上関節突起の先端、肋骨突起の先端、下関節突起
の先端、オトガイ孔の入り口中心、眼窩上孔の入り口中
心、眼窩下孔の入り口中心、耳孔の入り口中心、鼻孔の
入り口中心、骨表面の法線ベクトルが局所的に変化する
点の集まりとして認識できる縫合線等が好ましいものと
考えられる。さらに、体表面の形状も解剖学的な特徴点
（の集まり）として、一整合の基準として活用可能であ
る。なお、体表面に関して、ＣＴ装置やＭＲＩ装置では
画像上で人体と外部との境界（体表面）は明確に区別す
ることができるが、核医学装置では放射性同位体が集ま
る領域を画像化するため、体表面が認識できないので、
通常の画像再構成には用いない散乱線の情報も用いて画
像再構成し、体表面の形状情報を取り込むようにするこ
とが必要になると考えられる。

【００３３】なお、位置整合の特徴点としては、上述し
たように撮影時に人為的に被検体の特定位置に装着した
マーカ部材を用いることも可能である。マーカ部材は、
撮影時に位置がずれないよう、例えば被検体の歯形にあ
わせて作成したマウスピースにマーカ部材を固定するよ
うな撮影時期が異なっても常に同じ位置に装着すること
が可能なものがよい。マーカ部材の素材としては、各モ
ダリティにおいて画像化が可能な例えばＣＴ装置ではセ
ラミック球、ＭＲＩ装置では水を封入したカプセル、核
医学装置では、放射性同位体の試薬を封入したカプセル
などを用いるとよい。（特徴点の位置情報の世界座標系への変換）特徴情報抽
出部８で求めた特徴点の位置情報は、各モダリティで生
成された３次元画像データの座標系、（以下データ座標
系という）の値として求められている。データ座標系は
無名数であり、画像のピクセル番号と画像番号に従って
設定された座標系である。ＣＴの例では図９のように寝
台の移動方向がＺｄ軸、Ｘｄ−Ｙｄ平面が断層面で、断
層面はマトリックス状のピクセルの集まりからなりピク
セルに番号が割り当てられる。画像番号は、寝台の移動
に伴って得られる１組の断面画像群に対して順に割り当
てられる。データ座標系での無名数の位置情報は、撮影
位置、ピクセルサイズ、寝台位置、チルト角によって実
寸法を有する世界座標系に変換される（図１０（ａ），
（ｂ）参照）。

【００３４】ここで、撮影位置は３次元画像データの先
頭画像（画像番号１の画像）の第１画素の世界座標系で
の座標と仮定する。また、ピクセルサイズは、画像のマ
トリックス数と画像のサイズによって決定される。ピクセルサイズ＝画像サイズ／画像マトリックス数例えば、画像サイズ：２４０ｍｍ、画像マトリックス
数：５１２画素のときは、ピクセルサイズ（Ｐｓｉｚ
ｅ）＝２４０／５１２＝０．４６８７５ｍｍとなる。

【００３５】さらに、チルト角は寝台移動方向に垂直と
なる面と撮影面（ガントリ）とのなす角である。画像番
号ｍの断面上の点Ｐｍ（Ｄｘｍ，Ｄｙｍ）の座標は世界
座標系の座標（Ｗｘ，Ｗｙ，Ｗｚ）に以下の（７）式の
ように変換される。（Ｗx ，Ｗy ，Ｗz ）＝（Ｏx ，Ｏy ，Ｏz ）＋（Ｄxm・Psize ，cos θ・Ｄym・Psize ，sin θ・Ｄym・Psize ＋Tps(m) −Tps(1) ） …（７）ただし、θ：チルト角 Tps(i)：画像番号ｉの寝台位置 Psize ：ピクセルサイズまた、特徴点の位置情報の世界座標系への変換は、上記
のように特徴情報抽出後に行なってもよいし、変換行列
算出後に行なうことも可能である。変換行列算出後に行
なう場合の画像処理部３の構成を図１１に示す。（変換行列の算出）ＤａｔａＡ、ＤａｔａＢそれぞれか
ら抽出され、世界座標変換部９で世界座標系に変換され
た特徴点の座標データは変換行列算出部１０に入力され
る。変換行列算出部１０では、ＤａｔａＡの複数の特徴
点の座標データがＤａｔａＢの対応する特徴点の座標デ
ータに一致するように、ＤａｔａＡの座標系を変換する
変換行列、あるいは逆行列を算出する。この場合、相対
座標系とは、ＤａｔａＢの世界座標系に設定している。
すなわち、ＤａｔａＡの特徴点ＰA ｉ（ｉ＝１〜ｎ）が
変換行列ＴＡｔｏＢによって変換された座標をＰA ｉ’
として、相対するＤａｔａＢのすべての特徴点ＰB ｉと
ＰA ｉ’との距離が最小となるよう最小２乗近似によ
って変換行列ＴＡｔｏＢを、次の（８）式にしたがっ
て、求める。

【００３６】

【数３】

【００３７】この変換行列は、Ｘ，Ｙ，Ｚ３軸について
の回転成分と平行移動成分からなり次の（９）式により
与えられる。ＴＡｔｏＢ＝Ｒｘ（α）・Ｒｙ（β）・Ｒｚ（γ）・Ｔｘ（ｔｘ）・Ｔｙ（ｔｙ）・Ｔｚ（ｔｚ） …（９）ただし、Ｒｘ（α）：Ｘ軸回り角度αの回転行列Ｒｙ（β）：Ｙ軸回り角度βの回転行列Ｒｚ（γ）：Ｚ軸回り角度γの回転行列Ｔｘ（ｔｘ）：Ｘ軸方向への移動量ｔｘの平行移動行列Ｔｙ（ｔｙ）：Ｘ軸方向への移動量ｔｙの平行移動行列Ｔｚ（ｔｚ）：Ｘ軸方向への移動量ｔｚの平行移動行列なお、ＤａｔａＡとＤａｔａＢのデータ間で、画像拡大
率が異なる場合は、（９）式を変形した次の（１０）式
で与えられる。ＴＡｔｏＢ＝Ｒｘ（α）・Ｒｙ（β）・Ｒｚ（γ）・Ｔｘ（ｔｘ）・Ｔｙ（ｔｙ）・Ｔｚ（ｔｚ）・Ｓｘ（ｓｘ）・Ｓｙ（ｓｙ）・Ｓｚ（ｓｚ） …（１０）ただし、Ｓｘ（ｓｘ）：Ｘ軸方向の拡大率ｓｘのスケー
リングＳｙ（ｓｙ）：Ｙ軸方向の拡大率ｓｙのスケーリングＳｚ（ｓｚ）：Ｚ軸方向の拡大率ｓｚのスケーリングここで、ＤａｔａＡ、ＤａｔａＢの座標系と変換行列の
関係を図１２で再度確認されたい。

【００３８】したがって、ＤａｔａＢに対して規定され
た世界座標系（ＸＢ−ＹＢ−ＺＢ）を相対座標系とした
場合、ＤａｔａＡの相対座標系は、ＤａｔａＡに対して
規定された世界座標系（ＸＡ−ＹＡ−ＺＡ）に変換行列
ＴＡｔｏＢをかけることによって求められる。逆に、Ｄ
ａｔａＡに対して規定された世界座標系（ＸＡ−ＹＡ−
ＺＡ）を相対座標系とした場合、ＤａｔａＢの相対座標
系は、ＤａｔａＢに対して規定された世界座標系（ＸＢ
−ＹＢ−ＺＢ）に変換行列ＴＢｔｏＡをかけることによ
って求められる。

【００３９】このように２つの３次元画像データ間で位
置整合が完了される。この位置整合が完了すると、様々
な画像表示法を適用して、比較診断が可能になる。以下
に比較診断に好適な画像表示法の一例を説明するが、表
示法としては周知されている全ての表示法が適用可能で
あるのは当然である。（画像表示）位置整合がなされたＤａｔａＡ、Ｄａｔａ
Ｂの同一断面を求め、画像表示、画像処理を行なう。表
示断面位置算出部１２では、同一断面の位置を算出す
る。ＤａｔａＡ上にある断面Ａを設定するとする。断面
Ａは、ＤａｔａＡの世界座標系において断面を張るベク
トルｒA 、ｃA （ｒA 、ｃA は直交する）と断面内の１
点ＰA で決定される。断面Ａと同じ位置のＤａｔａＢで
の断面ＢはベクトルｒA、ｃA 、点ＰA と変換行列ＴＡ
ｔｏＢを用いて求められる。すなわちＰｌａｎｅＢのベ
クトルｒB 、ｃB 、点ＰB は、それぞれ（１１）式、
（１２）式、（１３）式のように求められる。ｒB ＝ｒA ・ＴＡｔｏＢ …（１１）ｃB ＝ｃA ・ＴＡｔｏＢ …（１２）ＰB ＝ＰA ・ＴＡｔｏＢ …（１３）断面の設定方法は、医用画像処理の分野で一般におこな
われている方法、すなわち表面表示画像上で断面位置を
指定してもよいし、断面変換表示で設定してもよい。

【００４０】以上のように求められた同一断面の位置に
従って、画像作成部１１で作成した断面画像は、画像表
示部４の一画面内に並べて表示又は合成して表示する。
並べて表示する場合には、１方の断面画像上で、点、
線、矩形、楕円、多角形ＲＯＩを設定するともう１方の
断面画像上にも同様なＲＯＩを自動的に表示することが
可能に画像作成部１１及び表示断面位置算出部１２が構
成されている。これにより、位置の対応付けがより容易
にできる。さらに画像作成部１１は平均値算出、面積算
出などの画像解析処理、計測処理も可能に構成されてい
る。合成して表示する場合は、和、差の画像として、あ
るいは１方の画像を白黒、もう１方の画像をカラー画像
として合成する。このとき、合成する割合は任意に変化
させることができる。そのほかの表示方法として、同一
位置のＭＰＲ画像、同一断面位置の算出方法と同様な方
法で算出した同一投影方向の表面表示画像、ＭＩＰ画像
を並列、合成表示することも可能である。なお、ＭＰＲ
（Multi Planar Reconstruction の略）とは、３次元デ
ータに対して互いに直交する３断面を任意の位置、角度
に設定しその断面を表示、さらに断面位置を連続的に変
化させて断面を連続的に表示することによって３次元デ
ータの内部構造を表示する画像表示方法であり、画像診
断で多く用いられている。ＭＰＲ画像とはＭＰＲ表示で
表示される画像をいう。また、ＭＩＰ（Maximum Intens
ity Projection あるいは Minimum Intensity Project
ion ）画像とは、ＭＲＩアンギオグラフィ（ＭＲＡとも
いう）、最近では、ＣＴ血管造影の表示方法として用い
られている方法で、３次元画像データに対して任意方向
に最大値または最小値の画素を投影して作成する画像で
ある。いずれの表示方法においても、１方の画像上で、
点、線、矩形、楕円、多角形ＲＯＩ、立体ＲＯＩを設定
すると、もう１方の断面画像上にも同様なＲＯＩが同位
置に自動的に表示される。３種類の表示例を、図１３
（ａ）乃至図１３（ｃ）それぞれ示す。これらはいずれ
も画像作成部１１で作成される。

【００４１】ところで、撮影領域に関節が含まれている
脊椎などの可動領域での３次元画像データ間で位置整合
を行なう場合、相対座標系の設定に工夫が必要である。
つまり、撮影領域に関節が含まれている脊椎などの可動
領域での３次元画像データ間では、脊椎を構成する椎体
１個１個に対して相対座標系を設定し、これらの相対座
標系間の関係を線形に補間して、補間脊椎全体の相対関
係を求める。

【００４２】以下、脊椎領域の位置整合方法について、
図１４（ａ），（ｂ）、図１５（ａ），（ｂ）を参照し
て説明する。図１４（ａ）に示すように、不動領域に対
する相対座標系の設定と同様に、椎体１個１個に対して
少なくとも３つの特徴点を抽出し、さらに３つの特徴点
の座標に基づいて椎体の代表点を求める。椎体の代表点
とは、１つの椎体で抽出された３つ以上の特徴点座標の
平均値とする。椎体の代表点として、この他に椎体の重
心を用いることもできる。椎体の重心は、椎体の内部の
骨密度の低い領域を閾値を用いて抽出し、歯髄の重心算
出と同様な方法で求める。

【００４３】次に、図１４（ｂ）に示すように、求めた
椎体の特徴点、代表点から位置整合をする領域に存在す
る各椎体のＤａｔａＡ、ＤａｔａＢ間の変換行列を求め
る。すなわちＤａｔａＡ、ＤａｔａＢにおいて、相対す
る椎体の数がｎ個あるとき、求める変換行列は、Ｄａｔ
ａＡからＤａｔａＢへの変換行列とＤａｔａＢからＤａ
ｔａＡへの変換行列（逆行列）で２×ｎ個求めることに
なる。

【００４４】Ｔi ＡｔｏＢ：ＤａｔａＡからＤａｔａＢへの変換行列Ｔi ＢｔｏＡ：ＤａｔａＢからＤａｔａＡへの変換行列Ｇi Ａ、Ｇi Ｂ：椎体の代表点の位置ベクトルｉ：１〜ｎ次に図１５（ａ）に示すように、ＤａｔａＡの各椎体の
代表点を通る脊椎の軸に垂直でｉ番目の椎体代表点Ｇi
Ａを通る面内にある任意の点ＰＡに一致するＤａｔａＢ
上の点の座標ＰＢは、次の（１４）式で求められる。ＰＢ＝ＰＡ・Ｔi ＡｔｏＢ …（１４）そして、図１５（ｂ）に示すように、位置整合をする点
ＰＡが椎体の代表点を通る面上にないときは、脊椎の軸
に垂直で点を通る平面を仮定し、この平面と脊椎の軸と
の交点ＱＡを求め、点ＱＡに隣接する椎体の代表点Ｇi
ＡとＧi+1 Ａとの距離から変換行列Ｔ’ＡｔｏＢを線形
補間によって、（１５）式及び（１６）式を満たすと
き、（１７）式で求められる。

【００４５】ｉ番目、ｉ＋１番目の椎体の変換行列が、Ｔi ＡｔｏＢ＝Ｒｘ（αi ）・Ｒｙ（βi ）・Ｒｚ（γi ）・Ｔｘ（ｔｘi ）・Ｔｙ（ｔｙi ）・Ｔｚ（ｔｚi ） …（１５）Ｔi+1 ＡｔｏＢ＝Ｒｘ（αi+1 ）・Ｒｙ（βi+1 ）・Ｒｚ（γi+1 ）・Ｔｘ（ｔｘi+1 ）・Ｔｙ（ｔｙi+1 ）・Ｔｚ（ｔｚi+1 ） …（１６）であるとき、Ｔ’ＡｔｏＢ＝Ｒｘ（α’）・Ｒｙ（β’）・Ｒｚ（γ’）・Ｔｘ（ｔｘ’）・Ｔｙ（ｔｙ’）・Ｔｚ（ｔｚ’） …（１７）ただし、α’＝αi × ｄ／Ｄ＋αi+1 × （Ｄ−ｄ）
／Ｄ β’＝βi × ｄ／Ｄ＋βi+1 × （Ｄ−ｄ）／Ｄ γ’＝γi × ｄ／Ｄ＋γi+1 × （Ｄ−ｄ）／Ｄｔｘ’＝ｔｘi × ｄ／Ｄ＋ｔｘi+1 × （Ｄ−ｄ）／
Ｄｔｙ’＝ｔｙi × ｄ／Ｄ＋ｔｙi+1 × （Ｄ−ｄ）／
Ｄｔｚ’＝ｔｚi × ｄ／Ｄ＋ｔｚi+1 × （Ｄ−ｄ）／
ＤＤ：Ｇi ＡとＧi+1 Ａとの間の距離ｄ：ＱＡとＧi+1 Ａとの間の距離このように撮影領域に関節が含まれている脊椎などの可
動領域での３次元画像データ間で位置整合を行なう場
合、脊椎を構成する椎体１個１個に対して相対座標系を
設定し、これらの相対座標系間の関係を線形に補間し
て、補間脊椎全体の相対関係を求めることで位置整合を
行なうことが可能となる。（第２実施例）本実施例では、基準座標系の概念が導入
される。位置整合の対象とされる全ての３次元画像デー
タが基準座標系に変換される。基準座標系とは、３次元
画像データに対し、解剖学的特徴から一定のルールに基
づいて設定した解剖学的に意味があり、つまり全ての人
体に対して解剖学的に見て一義的に決まるような絶対座
標系をいい、したがって、第１実施例と異なり本実施例
では異なる被検体に関する３次元画像データ間での位置
整合が可能となる。臨床上では、この基準座標系に基づ
いて画像表示、画像データの計測を行ない、例えば左右
の眼球位置が異なる被検体への形成外科手術の計画立案
時に、正中線に対して左右の眼球がどれだけずれている
かという計測を行ない、手術に反映させること等の判断
が可能となる。また、基準座標系を解剖図の座標系と同
じにとれば、被検体の画像データと解剖図との整合がと
れるため、診断が容易となる。また、この基準座標系
（絶対座標系）を相対座標系として用い、前述した異な
る３次元画像データ間どうしの位置整合をすることも可
能である。このとき、３次元画像データは同一被検体で
なくても、撮影領域が同じであれば位置整合が可能とな
る。

【００４６】図１６に本実施例の画像処理部３のブロッ
ク図を示すが、他の部分は図１と同じであるので説明は
省略する。まず、相対座標系の算出と同様に特徴情報抽
出部８により解剖学的特徴点の抽出を行ない、特徴点座
標を世界座標系変換部９により世界座標系に変換する。
次に、解剖学的特徴点をもとに基準座標系算出部２９に
より規定されたルールに基づいて基準座標系を求める。

【００４７】例えば頭部であれば、その基準座標系とし
て、例えば図１８（ａ），（ｂ）に示すように、原点：左右の耳孔を結ぶ線分の中点Ｘ軸：左右眼球中心を通る直線に平行Ｙ軸：左右眼球中心を通る直線とＺ軸に垂直Ｚ軸：左右眼球中心、原点を通る面に垂直という一定のルールにしたがって規定する。このルール
に従えば、Ｙ−Ｚ平面は人体の正中面、Ｘ−Ｙ平面はＯ
Ｍ面にほぼ対応することになる。ＯＭ面（ＯＭラインと
もいう）は画像診断でよく用いられる基準面で、左右の
耳孔、左右眼窩下縁を結ぶ面である。例えば頭部ＣＴ撮
影のときには、この基準面に平行となるように撮影断面
を設定することが多い。

【００４８】また、脊椎であれば、その基準座標系とし
ては、原点：椎体の重心Ｘ軸：左右の肋骨突起を結ぶ直線に平行Ｙ軸：椎体重心と棘突起を通るＺ軸：Ｘ，Ｙ軸に垂直という一定のルールにしたがって規定する。

【００４９】今、ＤａｔａＡにおいて、左右の耳孔、眼
球中心の世界座標系での位置（座標９を，ＰA ：左耳（ｘ左耳，ｙ左耳，ｚ左耳）ＰA ：右耳（ｘ右耳，ｙ右耳，ｚ右耳）ＰA ：左目（ｘ左目，ｙ左目，ｚ左目）ＰA ：右目（ｘ右目，ｙ右目，ｚ右目）とする。このとき、ＤａｔａＡの世界座標系から基準座
標系への変換行列ＴＡｔｏＴは、次の（１８）で求めら
れる。ＴＡｔｏＴ＝Ｒｘ（α）・Ｒｙ（β）・Ｒｚ（γ）・Ｔｘ（ｔｘ）・Ｔｙ（ｔｙ）・Ｔｚ（ｔｚ） …（１８）ただし、α：Ｘ−Ｙ平面とＰA 左目、ＰA 右目の中点と
ＰA 左耳、ＰA 右耳の中点を結ぶ直線とのなす角 β：Ｘ−Ｙ平面とＰA 左目、ＰA 右目を結ぶ直線とのな
す角 γ：Ｘ−Ｚ平面とＰA 左目、ＰA 右目を結ぶ直線とのな
す角ｔｘ＝（ｘ左耳−ｘ右耳）／２ｔｙ＝（ｙ左耳−ｙ右耳）／２ｔｚ＝（ｚ左耳−ｚ右耳）／２求められた変換行列、基準座標系によって、基準座標系
に基づいた画像表示、画像処理が行なわれる。

【００５０】表示断面算出部１２では、例えば人体正中
断面を表示する場合には、基準座標系のＹ−Ｚ平面に対
応するＤａｔａＡの位置を算出する。ＤａｔａＡ上の断
面Ａは、ＤａｔａＡの世界座標系において断面を張るベ
クトルｒA 、ｃA （ｒA 、ｃA は直交する）と断面内の
１点ＰA で決定される。従って、正中断面の位置は、次
の（１９）式、（２０）式、（２１）式で求められる。

【００５１】ｒA ＝［０，１，０］・ＴTtoA …（１９）ｃA ＝［０，０，１］・ＴTtoA …（２０）ＰA ＝［０，０，０］・ＴTtoA …（２１）断面位置に従って、画像作成部１１で作成した断面画像
は画像表示部４に、図１９（ａ），（ｂ）に示すよう
に、表示される。表示した断面画像上では、座標計測、
距離計測、角度計測などの各種計測処理が絶対値演算と
して行なうことができる。計測結果は、基準座標系の座
標値で、画像表示部４に表示される。表示される画像
は、断面画像のほかに、第一実施例と同様に、ＭＰＲ画
像、表面表示画像、ＭＩＰ画像でも可能であり、計測も
同様にできる。また、基準座標系を相対座標系として位
置合わせをおこなう場合では、異なる画像を並べてある
いは合成して表示することが可能で、各種画像解析、処
理を同時に行なうこともできる。

【００５２】なお、撮影領域に関節がふくまれている脊
椎などの可動領域での３次元画像データ間では、第１実
施例でも延べたように、図２０（ａ）乃至（ｄ）に示す
ように、相対座標系の設定と同様に脊椎を構成する椎体
１個１個に対して基準座標系を設定し、これらの基準座
標系間の関係を線形に補間して脊椎全体の相対関係を求
めることにより位置整合を行なう。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のは勿
論である。

【００５３】

【発明の効果】請求項１の医用画像処理装置は、同一被
検体及び同一部位に関する第１の３次元画像データと第
２の３次元画像データとを記憶する記憶手段と、前記第
１の３次元画像データと前記第２の３次元画像データ各
々から少なくとも３つずつ特徴点を抽出する特徴点抽出
手段と、前記第１の３次元画像データの特徴点の座標
と、対応する前記第２の３次元画像データの特徴点の座
標とが近似するように前記第１の３次元画像データと前
記第２の３次元画像データの少なくとも一方を座標変換
する座標変換手段とを具備したので、同一被検体及び同
一部位に関する第１の３次元画像データと第２の３次元
画像データとの間で、各々の特徴点が近似するように第
１の３次元画像データと第２の３次元画像データの少な
くとも一方を座標変換することで、両３次元画像データ
間で位置整合をとることができる。

【００５４】請求項７の医用画像処理装置は、同一部位
に関する第１の３次元画像データと第２の３次元画像デ
ータとを記憶する記憶手段と、前記第１の３次元画像デ
ータと前記第２の３次元画像データ各々から少なくとも
３つずつ特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、前記第１
の３次元画像データと前記第２の３次元画像データ各々
のとる座標系間の相対関係を求め、同一座標系を設定す
る同一座標系設定手段と、前記同一座標系に従って前記
第１の３次元画像データと前記第２の３次元画像データ
から表示画像を作成し、表示する表示画像作成表示手段
とを具備したので、同一部位に関する第１の３次元画像
データと第２の３次元画像データ各々から少なくとも３
つずつ特徴点を抽出し、両データ間の座標系間の相対関
係を求め、同一座標系を設定し、この同一座標系に従っ
て第１の３次元画像データと第２の３次元画像データか
ら表示画像を作成し表示して、解剖学的に見て同じ位置
の画像を表示することができる。

【００５５】請求項１２の医用画像処理装置は、３次元
画像データを記憶する記憶手段と、前記３次元画像デー
タから解剖学的な特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、
前記特徴点抽出手段によって抽出された特徴点に基づい
て、解剖学的に見て一義的に決まる基準座標系を設定す
る基準座標系設定手段と、前記３次元画像データを前記
基準座標系に変換する座標系変換手段とを具備したの
で、３次元画像データからの解剖学的な特徴点に基づい
て、解剖学的に見て一義的に決まる基準座標系を設定
し、３次元画像データを基準座標系に変換して、様々な
被検体であってもこれらの３次元画像データ間で位置整
合をとることができる。

【００５６】請求項１９の医用画像処理装置は、複数の
３次元画像データ間の空間的相対関係に基づいて前記複
数の３次元画像データ間で位置整合し、位置整合後の３
次元画像データに対して所定の補正を実行することを特
徴として、補正の精度を向上できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】第１実施例による医用画像処理装置のブロック
図。

【図２】世界座標系の説明図。

【図３】図１の画像処理部のブロック図。

【図４】特徴点としての歯髄重心の算出手順を示すフロ
ーチャート。

【図５】図４の探索開始点の指定の説明図。

【図６】特徴点としての眼球中心の算出方法の説明図。

【図７】解剖学的特徴点になり得る他の例を示す図。

【図８】解剖学的特徴点になり得るさらに他の例を示す
図。

【図９】データ座標系の説明図。

【図１０】データ座標系から世界座標系への変換の説明
図。

【図１１】変形された画像処理部のブロック図。

【図１２】位置整合処理の概要説明図。

【図１３】表示例を示す図。

【図１４】対象が脊椎の場合の位置整合処理の説明図。

【図１５】線形補間処理の説明図。

【図１６】第２実施例の画像処理部のブロック図。

【図１７】第２実施例による基準座標系への変換処理の
概要説明図。

【図１８】対象が頭部の場合の基準座標系を示す図。

【図１９】表示例を示す図。

【図２０】対象が脊椎の場合の基準座標系への変換処理
の説明図。

【符号の説明】

１…ＣＰＵ、２…画像記憶
部、３…画像処理部、４…画像
表示部、５…ポインティング装置、６…
バス、７…画像データ入力インターフェース。

───────────────────────────────────────────────────── 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Ｇ０６Ｆ 19/00 Ｇ０６Ｔ 1/00

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】同一被検体及び同一部位に関する第１の
３次元画像データと第２の３次元画像データとを記憶す
る記憶手段と、前記第１の３次元画像データと前記第２の３次元画像デ
ータ各々から少なくとも３つずつ特徴点を抽出する特徴
点抽出手段と、前記第１の３次元画像データの特徴点の座標と、対応す
る前記第２の３次元画像データの特徴点の座標とが近似
するように前記第１の３次元画像データと前記第２の３
次元画像データの少なくとも一方を座標変換する座標変
換手段とを具備することを特徴とする医用画像処理装
置。
【請求項２】前記特徴点の抽出が高精度でなされるよ
うに前記第１の３次元画像データと前記第２の３次元画
像データの再構成条件の変更、再構成領域の拡大、高周
波数成分の強調の少なくとも１つの処理を実行する手段
をさらに具備することを特徴とする請求項１記載の医用
画像処理装置。
【請求項３】前記特徴点抽出手段は、前記第１の３次
元画像データと前記第２の３次元画像データ各々から特
定断面の２次元画像データを求め、前記２次元画像デー
タを用いて特徴点を抽出することにより特徴点を高精度
で抽出することを特徴とする請求項１記載の医用画像処
理装置。
【請求項４】前記特徴点として面の形状情報が用いら
れることを特徴とする請求項１記載の医用画像処理装
置。
【請求項５】前記第１の３次元画像データ及び前記第
２の３次元画像データが核医学装置によって得られたデ
ータであれば、前記体表面の形状情報は散乱線由来の画
像情報から抽出されることを特徴とする請求項４記載の
医用画像処理装置。
【請求項６】前記特徴点は、撮影時に被検体の特定位
置に装着された画像化可能なマーカ片であることを特徴
とする請求項１記載の医用画像処理装置。
【請求項７】同一部位に関する第１の３次元画像デー
タと第２の３次元画像データとを記憶する記憶手段と、前記第１の３次元画像データと前記第２の３次元画像デ
ータ各々から少なくとも３つずつ特徴点を抽出する特徴
点抽出手段と、前記第１の３次元画像データと前記第２の３次元画像デ
ータ各々のとる座標系間の相対関係を求め、同一座標系
を設定する同一座標系設定手段と、前記同一座標系に従って前記第１の３次元画像データと
前記第２の３次元画像データから表示画像を作成し、表
示する表示画像作成表示手段とを具備することを特徴と
する医用画像処理装置。
【請求項８】前記第１の３次元画像データと前記第２
の３次元画像データは、同一被検体であって、撮影時期
と撮影モダリティの少なくとも一方が異なるデータであ
る請求項７記載の医用画像処理装置。
【請求項９】前記同一座標系設定手段は、前記第１の
３次元画像データの特徴点と、対応する前記第２の３次
元画像データの特徴点間の位置の差が最小になるよう、
最小二乗法により相対関係を求めて前記同一座標系を設
定することを特徴とする請求項７の医用画像処理装置。
【請求項１０】前記表示画像作成表示手段は、前記第
１の３次元画像データと前記第２の３次元画像データ各
々を座標変換によって前記同一座標系で表現し、前記第
１の３次元画像データの第１の表示画像と前記第２の３
次元画像データの第２の表示画像とを両表示画像間の位
置関係が対応可能に表示することを特徴とする請求項７
記載の画像処理装置。
【請求項１１】前記同一座標系設定手段は、被検体の
可動部を不動領域の複合体ととらえて複数の不動領域毎
に分割し、不動領域毎に特徴点を抽出し、特徴点の位置
に基づいて不動領域毎に座標系を設定し、不動領域毎の
座標系間の位置関係を定義することによって前記同一座
標系を設定することを特徴とする請求項７記載の医用画
像処理装置。
【請求項１２】３次元画像データを記憶する記憶手段
と、前記３次元画像データから解剖学的な特徴点を抽出する
特徴点抽出手段と、前記特徴点抽出手段によって抽出された特徴点に基づい
て、解剖学的に見て一義的に決まる基準座標系を設定す
る基準座標系設定手段と、前記３次元画像データを前記基準座標系に変換する座標
系変換手段とを具備することを特徴とする医用画像処理
装置。
【請求項１３】前記特徴点抽出手段は前記特徴点を少
なくとも３点抽出することを特徴とする請求項１２記載
の医用画像処理装置。
【請求項１４】前記基準座標系設定手段は、前記３次
元画像データが頭部領域に関するとき、トルコ鞍の中央
を原点とし、左右の眼球の重心を結ぶ直線に平行に第１
軸、左右の眼球重心と左右の耳孔の中心を結ぶ線分の中
点の３点からなる平面に垂直に第２軸、前記第１軸及び
前記第２軸に垂直に第３軸をとる直交座標系を前記基準
座標系として設定することを特徴とする請求項１２記載
の医用画像処理装置。
【請求項１５】前記記憶手段は第１の３次元画像デー
タと第２の３次元画像データとを記憶し、前記基準座標
系設定手段は、前記基準座標系を前記第１の３次元画像
データと前記第２の３次元画像データとの間で統一座標
系として設定することを特徴とする請求項１２記載の医
用画像処理装置。
【請求項１６】前記３次元画像データを前記基準座標
系に座標変換し、前記基準座標系に基づいて表示画像を
作成し、表示する表示手段をさらに備えることを特徴と
する請求項１２記載の画像処理装置。
【請求項１７】標準化された人体解剖図の座標系と、
前記基準座標系との相対関係を設定し、前記３次元画像
データの任意の位置を解剖図上に表す手段をさらに備え
ることを特徴とする請求項１２記載の医用画像処理装
置。
【請求項１８】前記基準座標系設定手段は、被検体の
可動部を不動領域の複合体ととらえて複数の不動領域毎
に分割し、不動領域毎に特徴点を抽出し、特徴点の位置
に基づいて不動領域毎に座標系を設定し、不動領域毎の
座標系間の位置関係を定義することによって前記基準座
標系を設定することを特徴とする請求項１２記載の医用
画像処理装置。
【請求項１９】複数の３次元画像データ間の空間的相
対関係に基づいて前記複数の３次元画像データ間で位置
整合し、位置整合後の３次元画像データに対して所定の
補正を実行することを特徴とした医用画像処理装置。