JPH10283496A - スライス画像のスライス間補間方法 - Google Patents
スライス画像のスライス間補間方法Info
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- JPH10283496A JPH10283496A JP9089696A JP8969697A JPH10283496A JP H10283496 A JPH10283496 A JP H10283496A JP 9089696 A JP9089696 A JP 9089696A JP 8969697 A JP8969697 A JP 8969697A JP H10283496 A JPH10283496 A JP H10283496A
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- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 51
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000005266 casting Methods 0.000 description 4
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 2
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 1
Abstract
(57)【要約】
【課題】 生成した補間画像が濃淡値を有しながら、か
つ、２値化した際にアーチファクトが生じにくいように
したスライス画像のスライス間補間方法を提供する。 【達成手段】 上下のスライス画像１、２を線形補間し
た補間画像３を生成し、スライス画像１、２のしきい値
とは別に補間画像３に固有のしきい値を設定し、スライ
ス画像を所定のしきい値で２値化し、対象領域を抽出す
るとともに、補間画像を前記固有のしきい値で２値化し
対象領域を抽出する。
つ、２値化した際にアーチファクトが生じにくいように
したスライス画像のスライス間補間方法を提供する。 【達成手段】 上下のスライス画像１、２を線形補間し
た補間画像３を生成し、スライス画像１、２のしきい値
とは別に補間画像３に固有のしきい値を設定し、スライ
ス画像を所定のしきい値で２値化し、対象領域を抽出す
るとともに、補間画像を前記固有のしきい値で２値化し
対象領域を抽出する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、Ｘ線ＣＴ、ＭＲＩ
などのスライス画像から三次元画像を構成する際に画像
精度を向上させるために行うスライス間補間方法に関す
る。
などのスライス画像から三次元画像を構成する際に画像
精度を向上させるために行うスライス間補間方法に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】三次元画像処理の医療分野への応用とし
て、脳や臓器のＸ線ＣＴ、ＭＲＩなどのスライス画像か
ら構成した三次元画像が診断に利用されている。三次元
画像の精度を上げるためには、スライス間隔をできるだ
け狭めることが有効であるので、見かけ上、スライス分
解能を高める画像処理が行われている。この画像処理
は、スライス間に人工的に生成したスライス画像を挿入
することによって、スライス間を補間するものである。
従来、スライス補間方法としては、補間するスライス画
像の値を上下のスライス間隔の距離比で内挿する方法
や、補間するスライス画像の上下のスライス画像を距離
画像に変換し、変換した画像をスライス間隔の距離比で
内挿補間する方法が知られている（周藤 安造著 医学
における三次元画像処理 87頁〜88頁）。
て、脳や臓器のＸ線ＣＴ、ＭＲＩなどのスライス画像か
ら構成した三次元画像が診断に利用されている。三次元
画像の精度を上げるためには、スライス間隔をできるだ
け狭めることが有効であるので、見かけ上、スライス分
解能を高める画像処理が行われている。この画像処理
は、スライス間に人工的に生成したスライス画像を挿入
することによって、スライス間を補間するものである。
従来、スライス補間方法としては、補間するスライス画
像の値を上下のスライス間隔の距離比で内挿する方法
や、補間するスライス画像の上下のスライス画像を距離
画像に変換し、変換した画像をスライス間隔の距離比で
内挿補間する方法が知られている（周藤 安造著 医学
における三次元画像処理 87頁〜88頁）。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
スライス間補間方法のうち、前者の線形補間した画像を
スライス間隔の距離比で内挿する方法は、ある注目する
領域を抽出して三次元表示するときに、補間した画像を
含む全スライス画像に対して同一のしきい値でしきい値
処理をする。このため、上下のスライス画像の間隔や、
画像の相違が大きい場合には、三次元表示した画像にア
ーチファクトが生じやすいという問題があった。
スライス間補間方法のうち、前者の線形補間した画像を
スライス間隔の距離比で内挿する方法は、ある注目する
領域を抽出して三次元表示するときに、補間した画像を
含む全スライス画像に対して同一のしきい値でしきい値
処理をする。このため、上下のスライス画像の間隔や、
画像の相違が大きい場合には、三次元表示した画像にア
ーチファクトが生じやすいという問題があった。
【０００４】これに対して、後者の補間方法は、あらか
じめ注目する領域を一定のしきい値でしきい値処理をし
て２値画像とてから、距離画像に変換する。そして、上
下の距離画像を内挿補間して補間画像を生成する。
じめ注目する領域を一定のしきい値でしきい値処理をし
て２値画像とてから、距離画像に変換する。そして、上
下の距離画像を内挿補間して補間画像を生成する。
【０００５】この方法によれば、三次元表示したときに
アーチファクトが生じにくい。しかし、レイキャスティ
ング法などを利用して三次元表示を行う場合には、補間
した画像は、距離値しか持っていないため、新たに濃淡
値を持った補間画像を生成しなくてはならないという問
題があった。
アーチファクトが生じにくい。しかし、レイキャスティ
ング法などを利用して三次元表示を行う場合には、補間
した画像は、距離値しか持っていないため、新たに濃淡
値を持った補間画像を生成しなくてはならないという問
題があった。
【０００６】そこで、本発明の目的は、前記従来技術の
有する問題点を解消し、生成した補間画像が濃淡値を有
しながら、かつ、２値化した際にアーチファクトが生じ
にくいようにしたスライス画像のスライス間補間方法を
提供することにある。
有する問題点を解消し、生成した補間画像が濃淡値を有
しながら、かつ、２値化した際にアーチファクトが生じ
にくいようにしたスライス画像のスライス間補間方法を
提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】前記の目的を達成するた
めに、本発明は、上下二つのスライス画像のスライス間
に人工的に生成した補間画像を挿入して三次元画像を構
成するスライス間補間方法であって、上下のスライス画
像を線形補間した補間画像を生成し、前記スライス画像
のしきい値とは別に前記補間画像に固有のしきい値を設
定し、前記スライス画像を所定のしきい値で２値化し、
対象領域を抽出するとともに、前記補間画像を前記固有
のしきい値で２値化し対象領域を抽出することを特徴と
するものである。
めに、本発明は、上下二つのスライス画像のスライス間
に人工的に生成した補間画像を挿入して三次元画像を構
成するスライス間補間方法であって、上下のスライス画
像を線形補間した補間画像を生成し、前記スライス画像
のしきい値とは別に前記補間画像に固有のしきい値を設
定し、前記スライス画像を所定のしきい値で２値化し、
対象領域を抽出するとともに、前記補間画像を前記固有
のしきい値で２値化し対象領域を抽出することを特徴と
するものである。
【０００８】本発明の補間方法によれば、補間画像を固
有のしきい値でしきい値処理することにより、上下のス
ライス画像の形状差が取り除かれるので、アーチファク
トの生じない画像を得ることができる。また、補間画像
が距離画像ではないので、補間処理して得た画像をその
ままレイキャスティング法などに利用することができ
る。
有のしきい値でしきい値処理することにより、上下のス
ライス画像の形状差が取り除かれるので、アーチファク
トの生じない画像を得ることができる。また、補間画像
が距離画像ではないので、補間処理して得た画像をその
ままレイキャスティング法などに利用することができ
る。
【０００９】本発明の補間方法では、全画素値の総和に
対するしきい値以上の画素値の総和の比をそれぞれ前記
上下のスライス画像について求め、この画素値の比をス
ライス間の間隔比で線形補間して、前記補間画像におけ
る全画素値の総和に対する固有のしきい値以上の画素値
の総和の比について予測値を算出し、この画素値の比の
予測値に基づいて当該補間画像の固有のしきい値が決定
される。このように補間画像固有のしきい値を決定する
ことにより、スライス間隔の距離比に応じた適切なしき
い値を決定できるので、確実にアーチファクトの原因を
除去できる。
対するしきい値以上の画素値の総和の比をそれぞれ前記
上下のスライス画像について求め、この画素値の比をス
ライス間の間隔比で線形補間して、前記補間画像におけ
る全画素値の総和に対する固有のしきい値以上の画素値
の総和の比について予測値を算出し、この画素値の比の
予測値に基づいて当該補間画像の固有のしきい値が決定
される。このように補間画像固有のしきい値を決定する
ことにより、スライス間隔の距離比に応じた適切なしき
い値を決定できるので、確実にアーチファクトの原因を
除去できる。
【００１０】
【発明の実施形態】以下、本発明によるスライス画像の
スライス間補間方法の一実施形態について、添付の図面
を参照して説明する。図１は、二枚のスライス画像から
線形補間処理を行うことによって、補間画像を生成する
原理を示す図であり、図２は、コンピュータによる線形
補間の処理手順を示すフローチャートである。図１にお
いて、１、２は、Ｘ線ＣＴ、ＭＲＩなどのマルチスライ
ス画像で、スライス番号ｉ、ｉ＋１の画像である。３は
補間処理により生成される補間画像である。スライス番
号ｉ、ｉ＋１の画像において、表示されている数値は、
画像を構成する画素値である。この画素値は濃淡を表
し、値が大きいほど濃いことを示している。
スライス間補間方法の一実施形態について、添付の図面
を参照して説明する。図１は、二枚のスライス画像から
線形補間処理を行うことによって、補間画像を生成する
原理を示す図であり、図２は、コンピュータによる線形
補間の処理手順を示すフローチャートである。図１にお
いて、１、２は、Ｘ線ＣＴ、ＭＲＩなどのマルチスライ
ス画像で、スライス番号ｉ、ｉ＋１の画像である。３は
補間処理により生成される補間画像である。スライス番
号ｉ、ｉ＋１の画像において、表示されている数値は、
画像を構成する画素値である。この画素値は濃淡を表
し、値が大きいほど濃いことを示している。
【００１１】まず、補間処理を実行する前に、スライス
番号ｉ、ｉ＋１の入力画像から注目する領域を抽出する
ため、画像を２値化するときの適当なしきい値Ｓtを決
定しておく（ステップＳ１０）。ここでは、しきい値Ｓ
tは１００としておく。
番号ｉ、ｉ＋１の入力画像から注目する領域を抽出する
ため、画像を２値化するときの適当なしきい値Ｓtを決
定しておく（ステップＳ１０）。ここでは、しきい値Ｓ
tは１００としておく。
【００１２】次に、スライス番号ｉと、ｉ＋１の画像を
次式によって線形補間し、補間画像３を生成する（ステ
ップＳ１１）。
次式によって線形補間し、補間画像３を生成する（ステ
ップＳ１１）。
【００１３】
【数１】 ここで、Ｓi（ｘ，ｙ），Ｓi+1（ｘ，ｙ）は、スライス
番号ｉ、ｉ＋１の画像における座標（ｘ，ｙ）の画素値
である。Ｔ（ｘ，ｙ）は、補間された画像３の画素値で
ある。ｌ，ｍは、それぞれ補間画像３と上下のスライス
画像１、２との距離比である。ここでは、１：１として
いる。
番号ｉ、ｉ＋１の画像における座標（ｘ，ｙ）の画素値
である。Ｔ（ｘ，ｙ）は、補間された画像３の画素値で
ある。ｌ，ｍは、それぞれ補間画像３と上下のスライス
画像１、２との距離比である。ここでは、１：１として
いる。
【００１４】たとえば、スライス番号ｉ、ｉ＋１の画像
１、２で、座標原点に一番近い５９、２６の画素値をも
つ部分は、４３の画素値をもつ部分に線形補間される。
これを（１）式によってすべての座標の画素値について
実行した結果が線形画像３の各座標（ｘ，ｙ）に示す数
値である。
１、２で、座標原点に一番近い５９、２６の画素値をも
つ部分は、４３の画素値をもつ部分に線形補間される。
これを（１）式によってすべての座標の画素値について
実行した結果が線形画像３の各座標（ｘ，ｙ）に示す数
値である。
【００１５】次に、生成した補間画像３について、前記
のしきい値Ｓtとは別に、固有のしきい値ＳＴを決定す
る（ステップＳ１２）。図３は、この補間画像に固有の
しきい値ＳＴを決定する処理の手順を示すフローチャー
トである。まず、スライス番号ｉ、ｉ＋１の画像１、２
について画素値のヒストグラムを作成する。図４は、ス
ライス番号ｉ＋１の画像２について作成したヒストグラ
ムである。同じようなヒストグラムがスライス番号ｉの
画像１についても作成される。
のしきい値Ｓtとは別に、固有のしきい値ＳＴを決定す
る（ステップＳ１２）。図３は、この補間画像に固有の
しきい値ＳＴを決定する処理の手順を示すフローチャー
トである。まず、スライス番号ｉ、ｉ＋１の画像１、２
について画素値のヒストグラムを作成する。図４は、ス
ライス番号ｉ＋１の画像２について作成したヒストグラ
ムである。同じようなヒストグラムがスライス番号ｉの
画像１についても作成される。
【００１６】次に、これらのヒストグラムからスライス
番号ｉ、ｉ＋１の画像１、２における全画素値の総和Ｔ
Ｓi、ＴＳi+1と、スライス番号ｉ、ｉ＋１の画像１、２
におけるしきい値Ｓt（１００）以上の画素値の総和Ｔ
Ｓti、ＴＳti+1を演算する（ステップＳ２１）。
番号ｉ、ｉ＋１の画像１、２における全画素値の総和Ｔ
Ｓi、ＴＳi+1と、スライス番号ｉ、ｉ＋１の画像１、２
におけるしきい値Ｓt（１００）以上の画素値の総和Ｔ
Ｓti、ＴＳti+1を演算する（ステップＳ２１）。
【００１７】さらに、スライス番号ｉ、ｉ＋１の画像
１、２について、全画素値の総和に対するしきい値Ｓt
以上の画素値の比 Ｐi ＝ ＴＳti／ＴＳi Ｐi+1 ＝ ＴＳti+1／ＴＳi+1 をそれぞれ演算する（ステップＳ２２）。
１、２について、全画素値の総和に対するしきい値Ｓt
以上の画素値の比 Ｐi ＝ ＴＳti／ＴＳi Ｐi+1 ＝ ＴＳti+1／ＴＳi+1 をそれぞれ演算する（ステップＳ２２）。
【００１８】続く、ステップＳ２３では、画素値の比Ｐ
i，Ｐi+1を次式によって線形補間し、補間画像３につい
て全画素値に対するしきい値以上の画素値の比の予測値
ＰTを求める（ステップＳ２３）。
i，Ｐi+1を次式によって線形補間し、補間画像３につい
て全画素値に対するしきい値以上の画素値の比の予測値
ＰTを求める（ステップＳ２３）。
【００１９】
【数２】 補間画像３の固有のしきい値ＳＴは、求めた予測値ＰT
に基づいて、これから逆算して決定されるもので、その
手順がステップＳ２４以下である。まず、補間画像３に
ついて、画素値のヒストグラムを図５に示すように作成
する（ステップＳ２４）。最初は、補間画像３の固有し
きい値の仮の値Ｓをスライス番号ｉ、ｉ＋１の画像１、
２のしきい値Ｓtと同じ値として（＝１００）、画素値
の総和ＴＳおよびこのしきい値Ｓ以上の画素値の和ＴＳ
tを演算する（ステップＳ２５、Ｓ２６）。
に基づいて、これから逆算して決定されるもので、その
手順がステップＳ２４以下である。まず、補間画像３に
ついて、画素値のヒストグラムを図５に示すように作成
する（ステップＳ２４）。最初は、補間画像３の固有し
きい値の仮の値Ｓをスライス番号ｉ、ｉ＋１の画像１、
２のしきい値Ｓtと同じ値として（＝１００）、画素値
の総和ＴＳおよびこのしきい値Ｓ以上の画素値の和ＴＳ
tを演算する（ステップＳ２５、Ｓ２６）。
【００２０】
【表１】 ここで、表１は、スライス番号ｉ、ｉ＋１の画像１、２
についてのこれまでの演算結果を示す。補間画像３の固
有のしきい値の予測値ＰTは０．５６４８であった。仮
のしきい値を１００として、補間画像３についてＴＳ，
ＴＳtを求め、その比を計算すると、０．２６８１とな
る。ステップＳ２７では、予測値ＰTと、計算した比を
比較する。この場合、予測値ＰTとかなり異なるので、
固有しきい値を１００に決定せずに（ステップＳ２８の
Ｎｏ）、前後に値に変えてしきい値決定の処理を繰り返
す。
についてのこれまでの演算結果を示す。補間画像３の固
有のしきい値の予測値ＰTは０．５６４８であった。仮
のしきい値を１００として、補間画像３についてＴＳ，
ＴＳtを求め、その比を計算すると、０．２６８１とな
る。ステップＳ２７では、予測値ＰTと、計算した比を
比較する。この場合、予測値ＰTとかなり異なるので、
固有しきい値を１００に決定せずに（ステップＳ２８の
Ｎｏ）、前後に値に変えてしきい値決定の処理を繰り返
す。
【００２１】すなわち、ステップＳ２９において、予測
値ＰTがＴＳt／ＴＳよりも大きければ、仮のしきい値Ｓ
が実際よりも大きかったことを意味しているので、ステ
ップＳ３０に進んで、仮のしきい値Ｓを１だけ減じて、
また、前述したステップＳ２６以下の手順を繰り返す。
値ＰTがＴＳt／ＴＳよりも大きければ、仮のしきい値Ｓ
が実際よりも大きかったことを意味しているので、ステ
ップＳ３０に進んで、仮のしきい値Ｓを１だけ減じて、
また、前述したステップＳ２６以下の手順を繰り返す。
【００２２】
【表２】 表２は、このようにして仮のしきい値Ｓの値を変えて演
算した結果を示す。予測値ＰTに最も近づくのは、しき
い値が、８４であることがわかる。ステップＳ２８で
は、仮のしきい値Ｓが８４の時にステップＳ３２に進ん
で、このＳの値を補間画像３の固有しきい値ＳＴと決定
する。
算した結果を示す。予測値ＰTに最も近づくのは、しき
い値が、８４であることがわかる。ステップＳ２８で
は、仮のしきい値Ｓが８４の時にステップＳ３２に進ん
で、このＳの値を補間画像３の固有しきい値ＳＴと決定
する。
【００２３】なお、仮のしきい値で求めた最初の演算結
果が予測値ＰTよりも大きかった場合は、仮のしきい値
を１だけ加算して（ステップＳ３１）、同じようにして
ステップ２６Ｓ以下の手順を繰り返して、予測値ＰTに
近づくしきい値Ｓの値を決定する。
果が予測値ＰTよりも大きかった場合は、仮のしきい値
を１だけ加算して（ステップＳ３１）、同じようにして
ステップ２６Ｓ以下の手順を繰り返して、予測値ＰTに
近づくしきい値Ｓの値を決定する。
【００２４】このようにして、補間画像３について固有
のしきい値ＳＴを決定した後は、図２のフローチャート
に戻って、スライス番号ｉ、ｉ＋１の画像１、２につい
ては、しきい値Ｓt（＝１００）で２値化するしきい値
処理を実行し、領域を抽出する（ステップＳ１３）。ま
た、補間画像３については、固有のしきい値ＳＴ（＝８
４）で２値化するしきい値処理を実行して、領域を抽出
する（ステップＳ１４）。以上のようにして、抽出した
領域は、図１において、太い実線で囲まれた領域であ
る。
のしきい値ＳＴを決定した後は、図２のフローチャート
に戻って、スライス番号ｉ、ｉ＋１の画像１、２につい
ては、しきい値Ｓt（＝１００）で２値化するしきい値
処理を実行し、領域を抽出する（ステップＳ１３）。ま
た、補間画像３については、固有のしきい値ＳＴ（＝８
４）で２値化するしきい値処理を実行して、領域を抽出
する（ステップＳ１４）。以上のようにして、抽出した
領域は、図１において、太い実線で囲まれた領域であ
る。
【００２５】以後、すべてのスライス画像について、補
間処理を繰り返して実行する（ステップＳ１５、１
６）。
間処理を繰り返して実行する（ステップＳ１５、１
６）。
【００２６】図６は、スライス番号ｉ、ｉ＋１の画像
１、２からしきい値処理により抽出した領域４、５と、
補間画像３から抽出した領域６をボクセル表現で立体的
に表した図である。本発明の補間方法との比較のため
に、従来の線形補間方法により、図１と同じ画素値を持
ったスライス番号ｉ、ｉ＋１の画像１、２の画像から補
間画像３を生成し、しきい値処理により領域を抽出する
例を図７に示す。
１、２からしきい値処理により抽出した領域４、５と、
補間画像３から抽出した領域６をボクセル表現で立体的
に表した図である。本発明の補間方法との比較のため
に、従来の線形補間方法により、図１と同じ画素値を持
ったスライス番号ｉ、ｉ＋１の画像１、２の画像から補
間画像３を生成し、しきい値処理により領域を抽出する
例を図７に示す。
【００２７】この従来の線形補間方法の場合、補間画像
３を生成するまでの手順は、本発明の補間方法と同一で
あるが、従来の線形補間方法では、補間画像３から領域
を抽出するときに、スライス番号ｉ、ｉ＋１の画像１、
２で用いるしきい値と同じしきい値を用いる。この図７
では、太い実線で囲んだ領域がしきい値処理で抽出され
た領域である。しきい値は１００である。スライス画像
の画素値の分布によっては、この図７で示すように、ス
ライス番号ｉ＋１の画像２から抽出された領域５と同じ
形状の領域７が補間画像から抽出されてしまうことがあ
る。抽出された領域４、５、７をボクセル表現で立体的
に表した図が図８である。
３を生成するまでの手順は、本発明の補間方法と同一で
あるが、従来の線形補間方法では、補間画像３から領域
を抽出するときに、スライス番号ｉ、ｉ＋１の画像１、
２で用いるしきい値と同じしきい値を用いる。この図７
では、太い実線で囲んだ領域がしきい値処理で抽出され
た領域である。しきい値は１００である。スライス画像
の画素値の分布によっては、この図７で示すように、ス
ライス番号ｉ＋１の画像２から抽出された領域５と同じ
形状の領域７が補間画像から抽出されてしまうことがあ
る。抽出された領域４、５、７をボクセル表現で立体的
に表した図が図８である。
【００２８】図６と図８とを比較すると、従来の線形補
間方法による場合、スライス画像から抽出した領域５
と、補間画像から抽出した領域７が同じ形状になると、
これがアーチファクトを生じさせる原因となる。これに
対して、本発明による線形補間方法では、補間画像を固
有のしきい値で２値化して領域を抽出するために、抽出
された領域６がスライス画像から抽出された領域４、５
と同じ形状になることがなく、形状差（段差）が補間に
より取り除かれる。このためアーチファクトが生じな
い。また、補間画像は、濃淡値をもった画像であるた
め、補間処理した画像をレイキャスティング法などでそ
のまま利用できる利点がある。
間方法による場合、スライス画像から抽出した領域５
と、補間画像から抽出した領域７が同じ形状になると、
これがアーチファクトを生じさせる原因となる。これに
対して、本発明による線形補間方法では、補間画像を固
有のしきい値で２値化して領域を抽出するために、抽出
された領域６がスライス画像から抽出された領域４、５
と同じ形状になることがなく、形状差（段差）が補間に
より取り除かれる。このためアーチファクトが生じな
い。また、補間画像は、濃淡値をもった画像であるた
め、補間処理した画像をレイキャスティング法などでそ
のまま利用できる利点がある。
【００２９】
【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
によれば、補間画像を固有のしきい値でしきい値処理す
ることにより、上下のスライス画像の形状差が取り除か
れるので、アーチファクトの生じない画像を得ることが
できる。また、補間画像が濃淡画像であるから、補間処
理して得た画像をそのままレイキャスティング法などに
利用することができる。
によれば、補間画像を固有のしきい値でしきい値処理す
ることにより、上下のスライス画像の形状差が取り除か
れるので、アーチファクトの生じない画像を得ることが
できる。また、補間画像が濃淡画像であるから、補間処
理して得た画像をそのままレイキャスティング法などに
利用することができる。
【図１】本発明によるスライス画像のスライス間補間方
法の原理を説明する図。
法の原理を説明する図。
【図２】本発明によるスライス間補間方法の処理の手順
を示すフローチャート。
を示すフローチャート。
【図３】本発明によるスライス間補間方法において、補
間画像固有のしきい値を決定する処理の手順を示すフロ
ーチャート。
間画像固有のしきい値を決定する処理の手順を示すフロ
ーチャート。
【図４】スライス番号ｉ＋１についての画素値のヒスト
グラムを示す図。
グラムを示す図。
【図５】補間画像についての画素値のヒストグラムを示
す図。
す図。
【図６】補間した画像をボクセル表現により立体表現し
た図。
た図。
【図７】従来の線形補間方法の原理を示す図。
【図８】従来の線形補間方法による補間した画像をボク
セル表現により立体表現した図。
セル表現により立体表現した図。
１ スライス番号ｉの入力画像 ２ スライス番号ｉ＋１の入力画像 ３ 補間画像 ４ スライス番号ｉの入力画像から抽出された領域 ５ スライス番号ｉ＋１の入力画像から抽出された領域 ６ 補間画像から抽出された領域
Claims (2)
- 【請求項１】上下二つのスライス画像のスライス間に人
工的に生成した補間画像を挿入して三次元画像を構成す
るスライス間補間方法であって、 上下のスライス画像を線形補間した補間画像を生成し、 前記スライス画像のしきい値とは別に前記補間画像に固
有のしきい値を設定し、 前記スライス画像を所定のしきい値で２値化し、対象領
域を抽出するとともに、前記補間画像を前記固有のしき
い値で２値化し対象領域を抽出することを特徴とするス
ライス画像のスライス間補間方法。 - 【請求項２】全画素値の総和に対するしきい値以上の画
素値の総和の比をそれぞれ前記上下のスライス画像につ
いて求め、この画素値の比をスライス間の間隔比で線形
補間して、前記補間画像における全画素値の総和に対す
る固有のしきい値以上の画素値の総和の比について予測
値を算出し、この画素値の比の予測値に基づいて当該補
間画像の固有のしきい値を決定することを特徴とする請
求項1に記載のスライス画像のスライス間補間方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9089696A JPH10283496A (ja) | 1997-04-08 | 1997-04-08 | スライス画像のスライス間補間方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9089696A JPH10283496A (ja) | 1997-04-08 | 1997-04-08 | スライス画像のスライス間補間方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10283496A true JPH10283496A (ja) | 1998-10-23 |
Family
ID=13977939
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9089696A Pending JPH10283496A (ja) | 1997-04-08 | 1997-04-08 | スライス画像のスライス間補間方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH10283496A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2003021294A1 (en) * | 2001-08-28 | 2003-03-13 | Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc | Method and apparatus for identifying and correcting line artifacts in a solid state x-ray detector |
| US8953859B2 (en) | 2005-01-27 | 2015-02-10 | Leica Biosystems Imaging, Inc. | Viewing three dimensional digital slides |
| DE102019108719A1 (de) | 2018-04-06 | 2019-10-10 | Fujifilm Corporation | Vorrichtung, verfahren und programm zur unterstützung der bilddiagnose |
-
1997
- 1997-04-08 JP JP9089696A patent/JPH10283496A/ja active Pending
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2003021294A1 (en) * | 2001-08-28 | 2003-03-13 | Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc | Method and apparatus for identifying and correcting line artifacts in a solid state x-ray detector |
| US6623161B2 (en) | 2001-08-28 | 2003-09-23 | Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc | Method and apparatus for identifying and correcting line artifacts in a solid state X-ray detector |
| US8953859B2 (en) | 2005-01-27 | 2015-02-10 | Leica Biosystems Imaging, Inc. | Viewing three dimensional digital slides |
| US9349208B2 (en) | 2005-01-27 | 2016-05-24 | Leica Biosystems Imaging, Inc. | Viewing three dimensional digital slides |
| DE102019108719A1 (de) | 2018-04-06 | 2019-10-10 | Fujifilm Corporation | Vorrichtung, verfahren und programm zur unterstützung der bilddiagnose |
| US10922786B2 (en) | 2018-04-06 | 2021-02-16 | Fujifilm Corporation | Image diagnosis support apparatus, method, and program |
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