(57)【要約】【課題】人体と寝台等の人体以外の被写体とが接触していても、医用画像において、人体の領域とそれ以外の領域とを分離する。【解決手段】画像取得部１が、被写体の頭部を複数の切断位置で切断したときの各輪切の画像からなる複数のＣＴ画像を取得する。多値化部２が、複数のＣＴ画像のそれぞれを多値化して多値化画像を生成し、結合部３が、多値化画像の連結成分同士を結合する。削除部４が、ＣＴ画像から人体以外の領域を削除し、疑似３次元医用画像生成部５が、人体以外の領域が削除されたＣＴ画像の人体の領域を表す画像情報に基づいて、例えばｍｉｎＩＰ法を実行することにより疑似３次元医用画像を生成する。表示部６が、疑似３次元医用画像生成部３により生成された疑似３次元医用画像を表示する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
人体を撮影することにより取得した医用画像を多値化して多値化画像を生成する多値化手段と、
前記多値化画像の連結成分同士を、該連結成分同士の接触状況に基づいて結合する結合手段と、
前記結合結果に基づいて、前記医用画像から前記人体以外の領域を削除する削除手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記医用画像は、ＣＴ画像であることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記多値化手段は、前記医用画像を輝度域が異なる３つの連結成分に分離するよう多値化する手段であり、
前記結合手段は、前記３つの連結成分のうちの輝度域が隣接する２つの連結成分同士が接触している部分の長さを測定し、前記２つの連結成分において前記接触している部分の長さの、該２つの連結成分のうちの一方の連結成分の周囲長に対する比率を算出し、該比率が所定のしきい値以上の場合に、該接触している２つの連結成分を１つの連結成分に結合する手段であり、
前記削除手段は、前記結合された連結成分および前記３つの連結成分のうち、最大領域となる連結成分以外の連結成分を前記医用画像から削除する手段であることを特徴とする請求項１または２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記医用画像がＣＴ画像である場合、前記多値化手段は、該医用画像を低ＣＴ値領域からなる第１の連結成分、中ＣＴ値領域からなる第２の連結成分および高ＣＴ値領域からなる第３の連結成分に多値化する手段であり、
前記結合手段は、前記第２の連結成分と前記第３の連結成分における前記接触している部分の長さを測定し、前記第２および前記第３の連結成分が接触している部分の長さの、該第２または該第３の連結成分の周囲長に対する比率を算出し、該比率が所定のしきい値以上の場合に、該接触している前記第２および前記第３の連結成分を１つの連結成分に結合する手段であり、
前記削除手段は、前記第２の連結成分、前記第３の連結成分、および前記結合された第２および第３の連結成分のうち、最大領域となる連結成分以外の連結成分を前記医用画像から削除する手段であることを特徴とする請求項３記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記削除手段は、前記人体の横断面を示す複数の医用画像のそれぞれから前記人体以外の領域を削除する手段であり、
前記人体以外の領域が削除された前記複数の医用画像に基づき画像投影法を実行することにより、３次元医用画像を生成する３次元医用画像生成手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項５記載の画像処理装置。
【請求項６】
多値化画像生成手段が、人体を撮影することにより取得した医用画像を多値化して多値化画像を生成し、
結合手段が、前記多値化画像の連結成分同士を、該連結成分同士の接触状況に基づいて結合し、
削除手段が、前記結合結果に基づいて、前記医用画像から前記人体以外の領域を削除することを特徴とする画像処理方法。
【請求項７】
人体を撮影することにより取得した医用画像を多値化して多値化画像を生成する手順と、
前記多値化画像の連結成分同士を、該連結成分同士の接触状況に基づいて結合する手順と、
前記結合結果に基づいて、前記医用画像から前記人体以外の領域を削除する手順とを有する画像処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医用画像から不要な部分を削除する画像処理装置および方法並びに画像処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
通常、Ｘ線ＣＴ装置等で人体を撮影する場合、被験者を寝台により支えて撮影を行うため、撮影により取得される医用画像には、人体の領域とともに寝台の領域が含まれることとなる。このような寝台の領域は、医用画像においては診断の邪魔となるため、診断前に除去することが好ましい。このため、特許文献１，２に示すように、医用画像を二値化処理し、医用画像を人体の領域とそれ以外の領域とに分離し、人体以外の領域を医用画像から削除する手法が提案されている。
【０００３】
一方、医療分野においては、複数の医用画像に対して、３次元的な画像の構築を可能とする画像投影法（Intensity Projection法、以下ＩＰ法という）を実行することにより、疑似３次元医用画像を生成することが行われている。
【０００４】
画像投影法は、処理対象であるすべての医用画像に対して、対応するそれぞれのピクセルについて最大値（もしくは最小値，特定値）を取り出して投影することで得られた疑似３次元医用画像を得る処理である。すなわち、図１１に示すような場合、奥行き方向に得られた第１番目から第Ｎ番目までの医用画像に対して、同一ピクセルでの最大値（もしくは最小値，特定値）を取り出す処理を全ピクセルについて行うことにより、疑似３次元医用画像を得ることを可能としている。
【０００５】
この画像投影法としては、複数の医用画像のそれぞれから最大値を取り出して疑似３次元医用画像を生成するＭＩＰ（Maximum Intensity Projection）法、および複数の医用画像のそれぞれから最小値を取り出して疑似３次元医用画像を生成するｍｉｎＩＰ（Minimum Intensity Projection）法が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平９−１８７４４４号公報
【特許文献２】特開２００３−７０７８２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記特許文献１，２に記載された手法は二値化処理により人体とそれ以外の領域とを分離するものであるため、人体と寝台とが接触していると、人体と寝台とが同一の領域となるようにラベリングされてしまう。このため、人体と寝台とが接触している場合、特許文献１，２に記載された手法によっては、人体と寝台とを分離することができず、その結果、医用画像から寝台の領域を削除することができない。このように医用画像から寝台の領域を削除できないと、とくに、上述した疑似３次元医用画像を生成する場合においては、３次元医用画像に寝台が含まれてしまうことから、診断の妨げとなる。
【０００８】
本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、人体と寝台等の人体以外の被写体とが接触していても、医用画像において、人体の領域と人体以外の領域とを分離することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明による画像処理装置は、人体を撮影することにより取得した医用画像を多値化して多値化画像を生成する多値化手段と、
前記多値化画像の連結成分同士を、該連結成分同士の接触状況に基づいて結合する結合手段と、
前記結合結果に基づいて、前記医用画像から前記人体以外の領域を削除する削除手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００１０】
なお、本発明による画像処理装置においては、前記医用画像はＣＴ画像であってもよい。
【００１１】
また、本発明による画像処理装置においては、前記多値化手段を、前記医用画像を輝度域が異なる３つの連結成分に分離するよう多値化する手段とし、
前記結合手段を、前記３つの連結成分のうちの輝度域が隣接する２つの連結成分同士が接触している部分の長さを測定し、前記２つの連結成分において前記接触している部分の長さの、該２つの連結成分のうちの一方の連結成分の周囲長に対する比率を算出し、該比率が所定のしきい値以上の場合に、該接触している２つの連結成分を１つの連結成分に結合する手段とし、
前記削除手段を、前記結合された連結成分および前記３つの連結成分のうち、最大領域となる連結成分以外の連結成分を前記医用画像から削除する手段としてもよい。
【００１２】
また、本発明による画像処理装置においては、前記医用画像がＣＴ画像である場合、前記多値化手段を、該医用画像を低ＣＴ値領域からなる第１の連結成分、中ＣＴ値領域からなる第２の連結成分および高ＣＴ値領域からなる第３の連結成分に多値化する手段とし、
前記結合手段を、前記第２の連結成分と前記第３の連結成分における前記接触している部分の長さを測定し、前記第２および前記第３の連結成分が接触している部分の長さの、該第２または該第３の連結成分の周囲長に対する比率を算出し、該比率が所定のしきい値以上の場合に、該接触している前記第２および前記第３の連結成分を１つの連結成分に結合する手段とし、
前記削除手段を、前記第２の連結成分、前記第３の連結成分、および前記結合された第２および第３の連結成分のうち、最大領域となる連結成分以外の連結成分を前記医用画像から削除する手段としてもよい。
【００１３】
また、本発明による画像処理装置においては、前記削除手段を、前記人体の横断面を示す複数の医用画像のそれぞれから前記人体以外の領域を削除する手段とし、
前記人体以外の領域が削除された前記複数の医用画像に基づき画像投影法を実行することにより３次元医用画像を生成する３次元医用画像生成手段をさらに備えるものとしてもよい。
【００１４】
「３次元医用画像生成部」は、画像投影法のうち、ｍｉｎＩＰ法またはＭＩＰ法いずれかの手法を実行するものであってもよい。
【００１５】
本発明による画像処理方法は、多値化画像生成手段が、人体を撮影することにより取得した医用画像を多値化して多値化画像を生成し、
結合手段が、前記多値化画像の連結成分同士を、該連結成分同士の接触状況に基づいて結合し、
削除手段が、前記結合結果に基づいて、前記医用画像から前記人体以外の領域を削除することを特徴とするものである。
【００１６】
なお、本発明による画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして提供してもよい。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、医用画像が多値化されて多値化画像が生成される。多値化画像においては、多値化する際のしきい値を適切に設定することにより、人体と、骨および寝台等の不要部分と、何も存在しない（空気のみが存在する）部分とをそれぞれ別個の連結領域とすることができる。ここで、撮影時に人体を寝台により支えた場合、人体と寝台との接触部分は、人体または寝台の全領域の周囲長と比較して小さいものとなる。このため、多値化画像の連結成分同士を、連結成分同士の接触状況に基づいて結合し、結合結果に基づいて、医用画像における人体以外の領域を削除することにより、人体と寝台等の人体以外の被写体とが接触していても、医用画像から人体以外の領域を削除することができる。
【００１８】
また、医用画像を輝度域が異なる３つの連結成分に分離するように多値化し、３つの連結成分のうちの輝度域が隣接する２つの連結成分同士が接触している部分の長さを測定し、これら２つの連結成分において接触している部分の長さの、２つの連結成分のうちの一方の連結成分の周囲長に対する比率を算出し、その比率が所定のしきい値以上の場合に、接触している２つの連結成分を１つの連結成分に結合することにより、人体の連結成分と、寝台の連結成分とが１つの連結成分に結合されることがなくなる。したがって、人体と寝台等の人体以外の被写体とが接触していても、医用画像から寝台等の人体以外の領域を確実に削除することができる。
【００１９】
とくに、医用画像をＣＴ画像とした場合において、医用画像を低ＣＴ値領域からなる第１の連結成分、中ＣＴ値領域からなる第２の連結成分および高ＣＴ値領域からなる第３の連結成分に多値化し、第２の連結成分と第３の連結成分における接触している部分の長さを測定し、第２および第３の連結成分が接触している部分の長さの、第２または第３の連結成分の周囲長に対する比率を算出し、比率が所定のしきい値以上の場合に、接触している第２および第３の連結成分を１つの連結成分に結合し、第２の連結成分、第３の連結成分、および結合された第２および第３の連結成分のうち、最大領域以外の連結成分を医用画像から削除することにより、医用画像から寝台を確実に削除することができる。
【００２０】
また、予め撮像された人体の横断面を示す複数の医用画像のそれぞれから人体以外の領域を削除し、人体以外の領域が削除された複数の医用画像に基づき画像投影法を実行して３次元医用画像を生成することにより、生成された３次元医用画像には寝台が含まれることがなくなる。したがって、３次元医用画像を用いての診断を、寝台に邪魔されることなく、効率よく行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の実施形態による画像処理装置の構成を示す概略ブロック図
【図２】ＣＴ画像の例を示す図
【図３】図２に示すＣＴ画像を多値化することにより生成した多値化画像を示す図
【図４】撮影時の頭部と寝台との関係を示す図
【図５】本実施形態において生成されるマスク画像を示す図
【図６】本実施形態によりＣＴ画像から寝台が削除された状態を示す図
【図７】本実施形態において行われる処理を示すフローチャート
【図８】図２に示すＣＴ画像を二値化することにより生成した二値化画像を示す図
【図９】二値化処理により生成されるマスク画像を示す図
【図１０】二値化処理を行った場合におけるＣＴ画像から寝台が削除された状態を示す図
【図１１】疑似３次元医用画像上の指定点と対応する医用画像の対応点との一例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図１は本発明の実施形態による画像処理装置の構成を示す概略ブロック図である。図１に示すように、本実施形態による画像処理装置１０は、人体の横断面を示す複数の医用画像を取得する画像取得部１、複数の医用画像のそれぞれを多値化する多値化部２、多値化画像の連結成分同士を結合する結合部３、結合結果に基づいて、各医用画像から人体以外の領域を削除する削除部４、人体以外の領域が削除された医用画像における人体の領域を表す画像情報に基づき、画像投影法を実行することにより疑似３次元医用画像を生成する疑似３次元医用画像生成部５、および疑似３次元医用画像および／または医用画像を表示する表示部６を備える。
【００２３】
画像取得部１は、複数の医用画像（例えば、ＣＴ画像やＭＲＩ画像等）を記録した記録媒体を読み取ることにより、もしくはＣＴ装置（コンピュータ断層撮影装置；Computed Tomography）やＭＲＩ装置（核磁気共鳴撮像装置）から通信回線を経由することにより、複数の医用画像を取得するものである。なお、画像取得部１が、ＣＴ装置やＭＲＩ装置であってもよい。ここで、本実施形態においては、被写体の頭部を複数の切断位置で切断したときの各輪切の画像からなる複数のＣＴ画像を医用画像として取得するものとする。
【００２４】
多値化部２は、複数のＣＴ画像のそれぞれを多値化する。ここで、ＣＴ画像におけるＣＴ値は−１０００（空気のＣＴ値）から＋４０００までの範囲に分布している。また、ＣＴ画像において、被写体が存在せず空気のみが存在するすぬけ部、骨の内部の空間部分および照射野外の領域はＣＴ値が−２００より低く、人体組織はＣＴ値が−２００〜＋４００に分布し、寝台、骨および造影血管等はＣＴ値が＋４００よりも高くなる。したがって、多値化部２は、−２００程度の第１のしきい値Ｔｈ１および＋４００程度の第２のしきい値Ｔｈ２によりＣＴ画像を多値化する。具体的には、ＣＴ画像において、ＣＴ値が第１のしきい値Ｔｈ１未満の低ＣＴ値を有する画素を０に、ＣＴ値が第１のしきい値Ｔｈ１以上第２のしきい値Ｔｈ２未満の中ＣＴ値を有する画素を０．５に、ＣＴ値が第２のしきい値Ｔｈ２以上の高ＣＴ値を有する画素を１に置き換える処理を行って多値化画像を生成する。なお、多値化画像における画素値は、１が最高輝度（白）、０が最低輝度（黒）、０．５がグレーとなって表現される。
【００２５】
図２はＣＴ画像の例を示す図、図３は図２に示すＣＴ画像を第１のしきい値Ｔｈ１および第２のしきい値Ｔｈ２により多値化することにより生成した多値化画像を示す図である。なお、図２に示すＣＴ画像は、図４に示すようにクッション２１を介して寝台２０に載せた人体の頭部２２をＣＴ装置により撮影することにより取得したものであり、ＣＴ画像には、頭部２２に対応する頭部領域、および寝台２０に対応する寝台領域が含まれている。なお、クッション２１はＸ線を透過するため、ＣＴ画像にはクッション２１は現れないこととなる。また、ＣＴ画像における頭部領域内には、頭部組織、骨、骨内部の空間および造影血管等が含まれる。
【００２６】
なお、図３に示すように多値化画像においては、ＣＴ画像における空気の領域は最低輝度、寝台、骨および造影血管の領域は最高輝度、人体組織の領域は中間輝度のグレーとなっている。
【００２７】
結合部３は、まず多値化画像をラベリング処理する。ラベリング処理とは、繋がっているすべての画素（連結成分）に同じ番号（ラベル）を付与し、異なる連結成分には別の番号を付与する処理である。例えば、隣接する画素が互いに０．５の場合には、これらの画素は繋がっていることになる。これにより、多値化画像は、低ＣＴ値の連結成分（第１の連結成分とする）、中ＣＴ値の連結成分（第２の連結成分とする）、および高ＣＴ値の連結成分（第３の連結成分とする）にラベリングされる。
【００２８】
また、結合部３は、第２および第３の連結成分同士の接触部分の長さを算出し、その長さの第３の連結成分の周囲長の対する割合がしきい値Ｔｈ３以上（例えば４０％以上）となる場合に、その第２および第３の連結成分を結合する。例えば、図３に示す多値化画像において、頭部領域内における頭部組織は主に第２の連結成分となるが、頭部領域の内部には骨等の第３の連結成分が存在する。頭部領域内部の第３の連結成分の、頭部組織の第２の連結成分と接触する部分の長さは、第３の連結成分の周囲長と略一致するものとなっている。このため、結合部３は、頭部領域の内部においては、第２および第３の連結成分を結合する。なお、第２および第３の連結成分同士の接触部分の長さの、第２の連結成分の周囲長の対する割合がしきい値Ｔｈ３以上となる場合に、その第２および第３の連結成分を結合するようにしてもよい。
【００２９】
一方、図３に示す多値化画像において、その左側にある左耳の領域は左側の寝台領域と接触している。ここで、左耳の領域と左側の寝台領域との接触部分の長さは非常に短く、左側の寝台領域の周囲長に対するその接触部分の長さの割合は非常に小さいものとなっている。したがって、左耳の領域に対応する第２の連結成分と、左側の寝台領域に対応する第３の連結成分とは接触しているものの、その接触部分の長さの左側の寝台領域の周囲長に対する割合はしきい値Ｔｈ３未満となることから、結合部３は、左耳の領域に対応する第２の連結成分と、左側の寝台領域に対応する第３の連結成分とを結合しない。
【００３０】
なお、右耳の領域は右側の寝台領域と接触していないため、結合部３は、右耳の領域に対応する第２の連結成分と右側の寝台領域に対応する第３の連結成分とを結合しない。
【００３１】
削除部４は、各ＣＴ画像の多値化画像に含まれる第２の連結成分、第３の連結成分、および結合された第２および第３の連結成分（以下結合成分とする）のうち、最も画素数が多い連結成分（最大連結成分）を人体の領域に設定し、各ＣＴ画像から人体の領域以外の領域を削除する。
【００３２】
具体的には、削除部４は、多値化画像において、最大連結成分を残し、それ以外の連結成分の画素を０に置き換える。具体的には、ラベリングした多値化画像を走査し、最も画素数が多かったラベル値を有する画素を残し、それ以外の画素を０に置き換える。
【００３３】
そして、削除部４は、最大連結成分の輪郭を追跡し、最大連結成分の最外周の輪郭線を抽出する。具体的には、最大連結成分のみが残された多値化画像の左上隅画素から横に走査し、最初に出会った非ゼロのラベル値を有する画素を開始点として反時計回り方向に輪郭を追跡し、開始点に戻ったら追跡を終了する。上記輪郭線上の画素にはラベル値とは異なる値、例えば１を代入しておく。
【００３４】
さらに削除部４は、輪郭線の内部を１で塗りつぶし、マスク画像を作成する。図５はマスク画像を示す図である。図５に示すようにマスク画像におけるマスク領域は、ＣＴ画像における頭部領域にのみ相当するものとなっている。
【００３５】
そして削除部４は、ＣＴ画像とマスク画像とを掛け合わせて、マスク領域外の画素をＣＴ画像から削除する。具体的には、マスク画像を１画素ずつ調べ、ゼロの画素を検出したら、その画素の座標に対応するＣＴ画像の画素を最低輝度（ＣＴ画像の場合は−１０００）に置き換える処理をする。これを全画素について行えば、マスク領域外の画素がＣＴ画像から削除される。
【００３６】
これにより、ＣＴ画像からは図６に示すように寝台に相当する領域が削除され、頭部領域のみが残ることとなる。
【００３７】
疑似３次元医用画像生成部５は、寝台の領域が削除された複数のＣＴ画像に基づき、画像投影法を実行することにより疑似３次元医用画像を生成する。画像投影法としては、例えば、ｍｉｎＩＰ法またはＭＩＰ法を用いる。
【００３８】
表示部６は、医用画像や疑似３次元医用画像を表示するモニタ、ＣＲＴ画面、液晶画面等である。
【００３９】
次いで、本実施形態において行われる処理について説明する。図７は本実施形態において行われる処理を示すフローチャートである。
【００４０】
まず、画像取得部１が複数のＣＴ画像を取得する（ステップＳＴ１）。次いで、多値化部２が、複数のＣＴ画像のそれぞれを多値化して多値化画像を生成し（ステップＳＴ２）、結合部３が、多値化画像の連結成分同士を結合する（ステップＳＴ３）。そして削除部４が、各ＣＴ画像から人体以外の領域を削除し（ステップＳＴ４）、疑似３次元医用画像生成部５が、人体以外の領域が削除された各ＣＴ画像の人体領域を表す画像情報に基づいて、上述したｍｉｎＩＰ法を実行することにより疑似３次元医用画像を生成する（ステップＳＴ５）。そして、表示部６が、疑似３次元医用画像生成部３により生成された疑似３次元医用画像を表示し（ステップＳＴ６）、処理を終了する。
【００４１】
ここで、従来の二値化処理による手法と本実施形態による手法とを比較する。図８は図２に示すＣＴ画像を、１つのしきい値（＝−２００）により二値化することにより生成した二値化画像を示す図である。図８に示すように二値化画像においては、ＣＴ画像における空気の領域は最低輝度、寝台、骨および造影血管の領域、並びに人体組織の領域は最高輝度となっている。
【００４２】
このように生成された二値化画像は、低ＣＴ値の連結成分と、それ以外の連結成分の２つにラベリングされることとなる。このようにラベリングされた二値化画像においては、図３に示す本実施形態により生成した多値化画像と比較して、左耳の領域と左側の寝台領域とが同一の輝度となっている。このため、削除部４において、二値化画像の最大連結成分を残し、それ以外の連結成分の画素を０に置き換えた場合、マスク画像は図９に示すように頭部領域と左側の寝台領域にマスク領域を有するものとなるため、マスク領域外の画素をＣＴ画像から削除した場合、ＣＴ画像には図１０に示すように頭部領域の他に寝台領域が残ってしまう。
【００４３】
本実施形態においては、ＣＴ画像を多値化するようにしたものである。ここで、多値化画像においては、多値化のしきい値を適切に設定することにより、人体と、骨および寝台等の不要部分と、何も存在しない（空気のみが存在する）部分とをそれぞれ別個の連結領域とすることができる。一方、撮影時に人体を寝台により支えた場合、人体と寝台との接触部分は、人体の全領域の周囲長と比較して小さいものとなる。このため、多値化画像の連結成分同士を、連結成分同士の接触状況に基づいて結合し、結合結果に基づいて、医用画像における人体以外の領域を削除することにより、人体と寝台とが接触していても、医用画像から人体以外の寝台等の領域を削除することができる。
【００４４】
したがって、本実施形態によれば、図６に示すように、ＣＴ画像から寝台に相当する領域をすべて削除することができるため、３次元医用画像を生成した際に、生成された３次元医用画像には寝台が含まれることがなくなる。したがって、３次元医用画像を用いての診断を、寝台に邪魔されることなく、効率よく行うことができる。
【００４５】
なお、上記実施形態においては、頭部のＣＴ画像を対象として処理を行っているが、医用画像として、ＭＲＩ画像を用いることも可能である。また、被写体としても頭部に限定されるものではなく、人体の各種部分の医用画像を対象とすることが可能である。
【００４６】
また、上記実施形態においては、複数のＣＴ画像から人体以外の領域を削除して疑似３次元医用画像を生成しているが、疑似３次元医用画像を生成しない場合にも本発明を適用できることはもちろんである。
【００４７】
また、上記実施形態においては、２つのしきい値により医用画像を多値化しているが、３以上のしきい値により医用画像を多値化してもよい。
【００４８】
以上、本発明の実施形態に係る装置１０について説明したが、コンピュータを、上記の画像取得部１、多値化部２、結合部３、削除部４および疑似３次元医用画像生成部５に対応する手段として機能させ、図７に示すような処理を行わせるプログラムも本発明の実施形態の１つである。また、そのようなプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体も、本発明の実施形態の１つである。
【符号の説明】
【００４９】
１    画像取得部
２    多値化部
３    結合部
４    削除部
５    疑似３次元医用画像生成部
６    表示部
１０    画像処理装置
【図１】
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【図４】
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【図７】
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【図１１】
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【図２】
2010172515.tif 000007
【図３】
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【図５】
2010172515.tif 000009
【図６】
2010172515.tif 000010
【図８】
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【図９】
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【図１０】
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