(57)【要約】【課題】  ３次元以上の画像データの歪み情報を出力させることのできる展開画像投影方法、展開画像投影プログラム、展開画像投影装置を提供する。【解決手段】  展開画像作成時に投射する仮想光線の位置と基準となる仮想光線の位置との差に応じて歪み量を算出し（ステップＳ１−１０）、その仮想光線に歪み量に応じた色付けをし（ステップＳ１−１５）、その色付けされた仮想光線を投射して展開画像データＤ１を生成する（ステップＳ１−２０）。そして、同じ仮想光線を投射して透視投影画像データＤ２を生成し（ステップＳ１−２５）、それら展開画像データＤ１及び透視投影画像データＤ２を後処理することにより（ステップＳ１−３０）、展開画像ＵＰ及び透視投影画像ＯＰをモニタに出力する（ステップＳ１−３５）。【選択図】        図１５
2006302103.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つのコンピュータが単独処理でまたは複数のコンピュータが単独処理と分散処理とのうち少なくとも１つの処理で、３次元以上の画像データを円筒投影面に投影し、前記円筒投影面を該円筒投影面に対応した投影平面に展開した展開画像を生成する展開画像投影方法において、
少なくとも１つのコンピュータが、
前記展開画像を構成する複数の画素にそれぞれ加わる歪みを算出する歪み算出段階と、
前記歪みと同歪みの発生箇所とを歪み情報として前記展開画像と共に出力部に出力する出力段階と
を備えたことを特徴とする展開画像投影方法。
【請求項２】
請求項１に記載の展開画像投影方法において、
前記歪み算出段階は、前記展開画像を構成する複数の画素間の対応する３次元上の位置関係を用いて前記歪みを算出することを特徴とする展開画像投影方法。
【請求項３】
請求項２に記載の展開画像投影方法において、
前記位置関係は、前記円筒投影面の中心線から前記３次元以上の画像データを構成する複数の３次元以上の画素にそれぞれ投射される仮想光線の投射角度及び投射位置の少なくとも一方であることを特徴とする展開画像投影方法。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の展開画像投影方法において、
前記歪みが生じる仮想光線に前記歪みに応じた色情報を付加する色情報付加段階と、
前記色情報が付加された仮想光線を前記３次元以上の画素に投射して、同３次元以上の画素を円筒投影面に投影し、前記円筒投影面を該円筒投影面に対応した投影平面に展開した展開画像を生成する展開画像生成段階と
をさらに備えたことを特徴とする展開画像投影方法。
【請求項５】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の展開画像投影方法において、
前記歪みが生じる仮想光線が投射される前記３次元以上の画素に前記歪みに応じた色情報を付加する色情報付加段階と、
前記色情報が付加された前記３次元以上の画素からなる３次元以上の画像データを円筒投影面に投影し、前記円筒投影面を該円筒投影面に対応した投影平面に展開した展開画像を生成する展開画像生成段階と
をさらに備えたことを特徴とする展開画像投影方法。
【請求項６】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の展開画像投影方法において、
前記歪み情報を表現する歪み画像を生成する歪み画像生成段階と、
前記歪み画像と前記展開画像とを合成して合成画像を生成する合成段階とをさらに備え、
前記出力段階は、前記合成画像を新たな展開画像として出力部に出力することを特徴とする展開画像投影方法。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれか１項に記載の展開画像投影方法において、
前記出力段階は、歪みが発生した原因毎に前記歪み情報を出力することを特徴とする展開画像投影方法。
【請求項８】
請求項１乃至７のいずれか１項に記載の展開画像投影方法において、
前記出力段階は、歪みが所定の基準値を超えたとき、前記歪み情報を出力部に出力することを特徴とする展開画像投影方法。
【請求項９】
請求項１乃至８のいずれか１項に記載の展開画像投影方法において、
前記出力段階は、歪みが所定の基準値を超えたとき、前記歪み情報を強調して出力することを特徴とする展開画像投影方法。
【請求項１０】
請求項１乃至９のいずれか１項に記載の展開画像投影方法において、
前記３次元以上の画素のアスペクト比と前記投影平面を構成する画素のアスペクト比とが異なるか否かを判断する判断段階をさらに備え、
前記アスペクト比が異なると判断したとき、前記出力段階は、前記歪み情報を特に強調して出力することを特徴とする展開画像投影方法。
【請求項１１】
請求項６乃至１０のいずれか１項に記載の展開画像投影方法において、
前記歪み情報は、前記歪みの発生個所に付加された指標であることを特徴とする展開画像投影方法。
【請求項１２】
請求項６乃至１０のいずれか１項に記載の展開画像投影方法において、
前記歪み情報は、前記歪みの発生個所を線で囲むことによって表現することを特徴とする展開画像投影方法。
【請求項１３】
請求項６乃至１０のいずれか１項に記載の展開画像投影方法において、
前記歪み情報は、前記歪みの発生個所を点滅させることによって表現することを特徴とする展開画像投影方法。
【請求項１４】
請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の展開画像投影方法において、
前記３次元以上の画像データの内部を表現した透視投影画像または平行投影画像を生成する投影画像生成段階をさらに備え、
前記出力段階は、前記展開画像と共に前記透視投影画像または前記平行投影画像を出力部に出力することを特徴とする展開画像投影方法。
【請求項１５】
請求項１４に記載の展開画像投影方法において、
前記展開画像に付加した歪み情報と同じ歪み情報を前記透視投影画像または前記平行投影画像に付加する歪み付加段階をさらに備えたことを特徴とする展開画像投影方法。
【請求項１６】
請求項１に記載の展開画像投影方法において、
前記３次元以上の画像データは、管体であることを特徴とする展開画像投影方法。
【請求項１７】
請求項１に記載の展開画像投影方法において、
前記展開画像は、ボリュームレンダリングによって、前記３次元以上の画像データを円筒投影面に投影し、前記円筒投影面を該円筒投影面に対応した投影平面に展開することにより生成されることを特徴とする展開画像投影方法。
【請求項１８】
請求項１に記載の展開画像投影方法において、
前記展開画像は、サーフィスレンダリングによって、前記３次元以上の画像データを円筒投影面に投影し、前記円筒投影面を該円筒投影面に対応した投影平面に展開することにより生成されることを特徴とする展開画像投影方法。
【請求項１９】
１つのコンピュータが単独処理でまたは複数のコンピュータが単独処理と分散処理とのうち少なくとも１つの処理で、３次元以上の画像データを円筒投影面に投影し、前記円筒投影面を該円筒投影面に対応した投影平面に展開した展開画像を生成する展開画像投影プログラムにおいて、
前記１つのコンピュータまたは複数のコンピュータを、
前記展開画像を構成する複数の画素にそれぞれ加わる歪みを算出する歪み算出手段と、
前記歪みと同歪みの発生箇所とを歪み情報として前記展開画像と共に出力部に出力する出力手段と
を備えたことを特徴とする展開画像投影プログラム。
【請求項２０】
請求項１９に記載の展開画像投影プログラムにおいて、
前記歪み算出手段は、前記展開画像を構成する複数の画素間の対応する３次元上の位置関係を用いて前記歪みを算出することを特徴とする展開画像投影プログラム。
【請求項２１】
請求項２０に記載の展開画像投影プログラムにおいて、
前記位置関係は、前記円筒投影面の中心線から前記３次元以上の画像データを構成する複数の３次元以上の画素にそれぞれ投射される仮想光線の投射角度及び投射位置の少なくとも一方であることを特徴とする展開画像投影プログラム。
【請求項２２】
請求項１９乃至２１のいずれか１項に記載の展開画像投影プログラムにおいて、
前記歪みが生じる仮想光線に前記歪みに応じた色情報を付加する色情報付加手段と、
前記色情報が付加された仮想光線を前記３次元以上の画素に投射して、同３次元以上の画素を円筒投影面に投影し、前記円筒投影面を該円筒投影面に対応した投影平面に展開した展開画像を生成する展開画像生成手段と
してさらに機能させることを特徴とする展開画像投影プログラム。
【請求項２３】
請求項１９乃至２１のいずれか１項に記載の展開画像投影プログラムにおいて、
前記歪みが生じる仮想光線が投射される前記３次元以上の画素に前記歪みに応じた色情報を付加する色情報付加手段と、
前記色情報が付加された前記３次元以上の画素からなる３次元以上の画像データを円筒投影面に投影し、前記円筒投影面を該円筒投影面に対応した投影平面に展開した展開画像を生成する展開画像生成手段と
してさらに機能させることを特徴とする展開画像投影プログラム。
【請求項２４】
請求項１９乃至２１のいずれか１項に記載の展開画像投影プログラムにおいて、
前記歪み情報を表現する歪み画像を生成する歪み画像生成手段と、
前記歪み画像と前記展開画像とを合成して合成画像を生成する合成手段としてさらに機能させ、
前記出力手段は、前記合成画像を新たな展開画像として出力部に出力することを特徴とする展開画像投影プログラム。
【請求項２５】
請求項１９乃至２４のいずれか１項に記載の展開画像投影プログラムにおいて、
前記出力手段は、歪みが発生した原因毎に前記歪み情報を出力することを特徴とする展開画像投影プログラム。
【請求項２６】
請求項１９乃至２５のいずれか１項に記載の展開画像投影プログラムにおいて、
前記出力手段は、歪みが所定の基準値を超えたとき、前記歪み情報を出力部に出力することを特徴とする展開画像投影プログラム。
【請求項２７】
請求項１９乃至２６のいずれか１項に記載の展開画像投影プログラムにおいて、
前記出力手段は、歪みが所定の基準値を超えたとき、前記歪み情報を強調して出力することを特徴とする展開画像投影プログラム。
【請求項２８】
請求項１９乃至２７のいずれか１項に記載の展開画像投影プログラムにおいて、
前記３次元以上の画素のアスペクト比と前記投影平面を構成する画素のアスペクト比とが異なるか否かを判断する判断手段としてさらに機能させ、
前記アスペクト比が異なると判断したとき、前記出力手段は、前記歪み情報を特に強調して出力することを特徴とする展開画像投影プログラム。
【請求項２９】
請求項２４乃至２８のいずれか１項に記載の展開画像投影プログラムにおいて、
前記歪み情報は、前記歪みの発生個所に付加された指標であることを特徴とする展開画像投影プログラム。
【請求項３０】
請求項２４乃至２８のいずれか１項に記載の展開画像投影プログラムにおいて、
前記歪み情報は、前記歪みの発生個所を線で囲むことによって表現することを特徴とする展開画像投影プログラム。
【請求項３１】
請求項２４乃至２８のいずれか１項に記載の展開画像投影プログラムにおいて、
前記歪み情報は、前記歪みの発生個所を点滅させることによって表現することを特徴とする展開画像投影プログラム。
【請求項３２】
請求項１９乃至３１のいずれか１項に記載の展開画像投影プログラムにおいて、
前記３次元以上の画像データの内部を表現した透視投影画像または平行投影画像を生成する投影画像生成手段としてさらに機能させ、
前記出力手段は、前記展開画像と共に前記透視投影画像または平行投影画像を出力部に出力することを特徴とする展開画像投影プログラム。
【請求項３３】
請求項３２に記載の展開画像投影プログラムにおいて、
前記展開画像に付加した歪み情報と同じ歪み情報を前記透視投影画像または前記平行投影画像に付加する歪み付加手段としてさらに機能させることを特徴とする展開画像投影プログラム。
【請求項３４】
請求項１９に記載の展開画像投影プログラムにおいて、
前記３次元以上の画像データは、管体であることを特徴とする展開画像投影プログラム。
【請求項３５】
請求項１９に記載の展開画像投影プログラムにおいて、
前記展開画像は、ボリュームレンダリングによって、前記３次元以上の画像データを円筒投影面に投影し、前記円筒投影面を該円筒投影面に対応した投影平面に展開することにより生成されることを特徴とする展開画像投影プログラム。
【請求項３６】
請求項１９に記載の展開画像投影プログラムにおいて、
前記展開画像は、サーフィスレンダリングによって、前記３次元以上の画像データを円筒投影面に投影し、前記円筒投影面を該円筒投影面に対応した投影平面に展開することにより生成されることを特徴とする展開画像投影プログラム。
【請求項３７】
１つのコンピュータが単独処理でまたは複数のコンピュータが単独処理と分散処理とのうち少なくとも１つの処理で、３次元以上の画像データを円筒投影面に投影し、前記円筒投影面を該円筒投影面に対応した投影平面に展開した展開画像を生成する展開画像投影装置において、
前記展開画像を構成する複数の画素にそれぞれ加わる歪みを算出する歪み算出手段と、
前記歪みと同歪みの発生箇所とを歪み情報として前記展開画像と共に出力部に出力する出力手段と
を備えたことを特徴とする展開画像投影装置。
【請求項３８】
請求項３７に記載の展開画像投影装置において、
前記歪み算出手段は、前記展開画像を構成する複数の画素間の対応する３次元上の位置関係を用いて前記歪みを算出することを特徴とする展開画像投影装置。
【請求項３９】
請求項３８に記載の展開画像投影装置において、
前記位置関係は、前記円筒投影面の中心線から前記３次元以上の画像データを構成する複数の３次元以上の画素にそれぞれ投射される仮想光線の投射角度及び投射位置の少なくとも一方であることを特徴とする展開画像投影装置。
【請求項４０】
請求項３７乃至３９のいずれか１項に記載の展開画像投影装置において、
前記歪みが生じる仮想光線に前記歪みに応じた色情報を付加する色情報付加手段と、
前記色情報が付加された仮想光線を前記３次元以上の画素に投射して、同３次元以上の画素を円筒投影面に投影し、前記円筒投影面を該円筒投影面に対応した投影平面に展開した展開画像を生成する展開画像生成手段と
をさらに備えたことを特徴とする展開画像投影装置。
【請求項４１】
請求項３７乃至３９のいずれか１項に記載の展開画像投影装置において、
前記歪みが生じる仮想光線が投射される前記３次元以上の画素に前記歪みに応じた色情報を付加する色情報付加手段と、
前記色情報が付加された前記３次元以上の画素からなる３次元以上の画像データを円筒投影面に投影し、前記円筒投影面を該円筒投影面に対応した投影平面に展開した展開画像を生成する展開画像生成手段と
をさらに備えたことを特徴とする展開画像投影装置。
【請求項４２】
請求項３７乃至３９のいずれか１項に記載の展開画像投影装置において、
前記歪み情報を表現する歪み画像を生成する歪み画像生成手段と、
前記歪み画像と前記展開画像とを合成して合成画像を生成する合成手段とをさらに備え、
前記出力手段は、前記合成画像に基づいて新たな展開画像を出力部に出力することを特徴とする展開画像投影装置。
【請求項４３】
請求項３７乃至４２のいずれか１項に記載の展開画像投影装置において、
前記３次元以上の画像データの内部を表現した透視投影画像または平行投影画像を生成する投影画像生成手段と、
前記展開画像に付加した歪み情報と同じ歪み情報を前記透視投影画像または前記平行投影画像に付加する歪み付加手段とをさらに備え、
前記出力手段は、前記展開画像と共に前記透視投影画像または前記平行投影画像を出力部に出力することを特徴とする展開画像投影装置。
【請求項４４】
請求項４０または４１に記載の展開画像投影装置において、
前記展開画像生成手段の一部または全部は、ＧＰＵであることを特徴とする展開画像投影装置。
【請求項４５】
請求項４２に記載の展開画像投影装置において、
前記歪み画像生成手段、前記合成手段の一部または全部は、ＧＰＵであることを特徴とする展開画像投影装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、展開画像投影方法、展開画像投影プログラム、展開画像投影装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、診断・治療等の医療行為を行う場で、Ｘ線診断装置、Ｘ線ＣＴ装置、核磁気共鳴イメージング装置（ＭＲＩ装置）等の医用画像診断装置で作成した臓器に関する医用画像情報を、３次元的な表示ができるように画像処理し、診断若しくは治療の目的として３次元的に観察することが行われていた。例えば、臓器の中でも血管、気管、消化管等の管状臓器についてはこの３次元的な表示方法として、次の方法があった。
【０００３】
１つは、管状臓器に対してその外部から平行光線を照射し、管状臓器を２次元平面上に投影する平行投影法（Parallel Projective Method）である。図２４に示すように、平行投影法による平行投影画像Ｐ１は、管状臓器を外部から観察するのに適しているが、その内部を観察することはできなかった。そこで、管状臓器の内部に視点を設定し、その視点から放射状に光線を照射して管状臓器の内部の画像を２次元平面上に投影する透視投影法（Perspective Projective Method ）により、透視投影画像Ｐ２を作成していた。図２５に示すように、この透視投影画像Ｐ２は、管状臓器の内側を恰も内視鏡による画像のように観察できるため、仮想内視鏡として使用されていた。透視投影画像Ｐ２では、管状臓器の内側を見ることはできるが、診断時に管状臓器の内周全てを注意深く見ないと、ポリープ等を見落とす虞があった。また、管状臓器の襞の裏等が見えにくかった。
【０００４】
そこで、円筒投影法、屈曲円筒投影法により、管状臓器の周囲に仮想的に配置した円筒投影面に管状臓器を投影し、その投影画像を円筒投影面の側面を切開してできた２次元平面上に展開する展開画像表示が行われていた（例えば、非特許文献１）。図２６に示すように、この展開画像Ｐ３では、管状臓器の内壁面を２次元平面上で見ることができるので、ポリープ等を発見しやすかった。
【非特許文献１】アー・フィラノヴァ・バルトローリ（A. Vilanova Bartroli），エル・ヴェゲンキットル（R. Wegenkittl ），アー・ケニッヒ（A. Konig），エー・グレーレル（E. Groller），「仮想大腸展開方法（Virtual Colon Unfolding ）」，米国電気電子学会論文誌(IEEE Visualization)，米国，2001年，p411-420
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、展開画像Ｐ３では、その展開画像上での所定の部分の面積が実際の管状臓器の面積と比例しないことがあった。例えば、図２７に示すように、管状臓器５０が屈曲している場合、円筒投影面を切開してできた２次元平面上にその屈曲部分を展開するため、実線の矢印で示すように屈曲部分の内側は展開画像Ｐ３において伸張されて、実際の管状臓器よりも大きく表示される。一方、破線の矢印で示すように、屈曲部分の外側は展開画像Ｐ３において圧縮されて実際の管状臓器よりも小さく表示される。また、例えば、内側の伸張と外側の圧縮が同程度であり、展開画像として展開した部分の面積と実際の管状臓器の面積とが全体として変わらないときであっても、そのアスペクト比が実際の管状臓器と異なっているため、展開画像Ｐ３上では歪んで表示されていた。そして、それらの歪みによって、伸張されたポリープが管状臓器内部の襞のように見えることがあったり、圧縮された襞がポリープのように見えることがあったりするため、誤診の原因となっていた。このとき、展開画像Ｐ３上で歪んでいても、ポリープとして認識できれば、展開画像Ｐ３と透視投影画像Ｐ２とを見比べることによって診察が可能であるが、ポリープを襞と誤認して見落としてしまうと診察することができないので、歪みのある箇所を目立たせて
注意喚起する必要があった。
【０００６】
本発明は、上記問題点を解消するためになされたものであって、その目的は、３次元以上の画像データの歪み情報を出力させることのできる展開画像投影方法、展開画像投影プログラム、展開画像投影装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記問題点を解決するために、請求項１に記載の発明は、１つのコンピュータが単独処理でまたは複数のコンピュータが単独処理と分散処理とのうち少なくとも１つの処理で、３次元以上の画像データを円筒投影面に投影し、前記円筒投影面を該円筒投影面に対応した投影平面に展開した展開画像を生成する展開画像投影方法において、少なくとも１つのコンピュータが、前記展開画像を構成する複数の画素にそれぞれ加わる歪みを算出する歪み算出段階と、前記歪みと同歪みの発生箇所とを歪み情報として前記展開画像と共に出力部に出力する出力段階とを備えたことを要旨とする。
【０００８】
この発明によれば、展開画像を構成する複数の画素にそれぞれ加わる歪みを算出し、その歪みと歪みの発生箇所とを歪み情報として前記展開画像と共に出力部に出力するので、３次元以上の画像データの観察者に対して歪みの発生箇所について注意を喚起することができる。従って、観察者が歪みの発生箇所を注意して観察することによって歪みによる誤認等を低減することから、一層正確な観察をすることができる。
【０００９】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の展開画像投影方法において、前記歪み算出段階は、前記展開画像を構成する複数の画素間の対応する３次元上の位置関係を用いて前記歪みを算出することを要旨とする。この発明によれば、歪み算出段階は、展開画像を構成する複数の画素間の対応する３次元上の位置関係を用いて歪みを算出するので、簡単な演算で歪みを算出することができる。
【００１０】
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の展開画像投影方法において、前記位置関係は、前記円筒投影面の中心線から前記３次元以上の画像データを構成する複数の３次元以上の画素にそれぞれ投射される仮想光線の投射角度及び投射位置の少なくとも一方であることを要旨とする。
【００１１】
この発明によれば、位置関係は、円筒投影面の中心線から３次元以上の画像データを構成する複数の３次元以上の画素にそれぞれ投射される仮想光線の投射角度及び投射位置の少なくとも一方であるので、仮想光線と歪みを対応付けることができる。従って、例えば、展開画像以外の画像であって、３次元以上の画像データから生成する画像にも歪み情報を出力することができる。
【００１２】
請求項４に記載の発明は、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の展開画像投影方法において、前記歪みが生じる仮想光線に前記歪みに応じた色情報を付加する色情報付加段階と、前記色情報が付加された仮想光線を前記３次元以上の画素に投射して、同３次元以上の画素を円筒投影面に投影し、前記円筒投影面を該円筒投影面に対応した投影平面に展開した展開画像を生成する展開画像生成段階とをさらに備えたことを要旨とする。
【００１３】
この発明によれば、歪みが生じる仮想光線に歪み情報に応じた色情報を付加し、色情報が付加された仮想光線を３次元以上の画素に投射して、展開画像を生成する。この結果、歪み情報と展開画像とが一体に生成されることから、展開画像の観察方向を変化させたときも、歪み情報が展開画像から乖離することがない。従って、多種多様な観察方向から歪み情報と共に展開画像を観察することができるので、一層正確な観察をすることができる。
【００１４】
請求項５に記載の発明は、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の展開画像投影方法において、前記歪みが生じる仮想光線が投射される前記３次元以上の画素に前記歪みに応じた色情報を付加する色情報付加段階と、前記色情報が付加された前記３次元以上の画素からなる３次元以上の画像データを円筒投影面に投影し、前記円筒投影面を該円筒投影面に対応した投影平面に展開した展開画像を生成する展開画像生成段階とをさらに備えたことを要旨とする。
【００１５】
この発明によれば、歪みの生じる仮想光線が投射される３次元以上の画素に歪み情報に応じた色情報を付加し、その３次元以上の画素からなる３次元以上の画像データを円筒投影面に投影し、円筒投影面を該円筒投影面に対応した投影平面に展開した展開画像を生成する。この結果、歪み情報と展開画像が一体に生成されることから、その仮想光線を投射することによって生成された展開画像の観察方向を変化させたときも、歪み情報が展開画像から乖離することがない。従って、多種多様な観察方向から歪み情報と共に展開画像を観察することができるので、一層正確な観察をすることができる。
【００１６】
請求項６に記載の発明は、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の展開画像投影方法において、前記歪み情報を表現する歪み画像を生成する歪み画像生成段階と、前記歪み画像と前記展開画像とを合成して合成画像を生成する合成段階とをさらに備え、前記出力段階は、前記合成画像を新たな展開画像として出力部に出力することを要旨とする。
【００１７】
この発明によれば、歪み情報を表現する歪み画像を生成し、その歪み画像と展開画像とを合成して合成画像を生成し、新たな展開画像として出力部に出力する。この結果、例えば、歪み情報を展開画像とは異なる画像で出力するので、一層観察者に注意を喚起することができる。従って、観察者が歪みの発生箇所を注意して観察することによって歪みによる誤診や見落としが低減されることから、一層正確な観察をすることができる。
【００１８】
請求項７に記載の発明は、請求項１乃至６のいずれか１項に記載の展開画像投影方法において、前記出力段階は、歪みが発生した原因毎に前記歪み情報を出力することを要旨とする。
【００１９】
この発明によれば、歪みが発生した原因毎に歪み情報を出力するので、歪み情報のみならず、その発生原因も直感的に把握することができる。この結果、例えば、展開画像と３次元以上の画像データと見比べても把握することのできない歪みのみを歪み情報として出力し、３次元以上の画像データの屈曲による歪みを出力しないことが可能である。従って、必要最低限の歪み情報を出力するので、展開画像の観察を妨げることなく、一層正確な観察をすることができる。
【００２０】
請求項８に記載の発明は、請求項１乃至７のいずれか１項に記載の展開画像投影方法において、前記出力段階は、歪みが所定の基準値を超えたとき、前記歪み情報を出力部に出力することを要旨とする。
【００２１】
この発明によれば、歪みが所定の基準値を超えたとき、歪み情報を出力部に出力するので、例えば、微小な歪みであって、展開画像の観察に殆ど影響を与えない歪みを出力しない。従って、必要最低限の歪み情報のみ出力するので、展開画像の観察を妨げることなく一層正確な観察をすることができる。
【００２２】
請求項９に記載の発明は、請求項１乃至８のいずれか１項に記載の展開画像投影方法において、前記出力段階は、歪みが所定の基準値を超えたとき、前記歪み情報を強調して出力することを要旨とする。
【００２３】
この発明によれば、歪みが所定の基準値を超えたとき、歪み情報を強調して出力するので、例えば、特に注意の必要な歪みのみ歪み情報として出力することによって、展開画像を観察する観察者に対して注意を喚起することができる。従って、一層正確な観察をすることができる。
【００２４】
請求項１０に記載の発明は、請求項１乃至９のいずれか１項に記載の展開画像投影方法において、前記３次元以上の画素のアスペクト比と前記投影平面を構成する画素のアスペクト比とが異なるか否かを判断する判断段階をさらに備え、前記アスペクト比が異なると判断したとき、前記出力段階は、前記歪み情報を特に強調して出力することを要旨とする。
【００２５】
この発明によれば、３次元以上の画素のアスペクト比と投影平面を構成する画素のアスペクト比とが異なるとき、歪み情報を特に強調して出力する。この結果、例えば、歪みが小さくてもアスペクト比が異なるために展開画像が３次元以上の画像データと著しく異なるとき、観察者に対して特に注意を喚起することができる。従って、一層正確な観察をすることができる。
【００２６】
請求項１１に記載の発明は、請求項６乃至１０のいずれか１項に記載の展開画像投影方法において、前記歪み情報は、前記歪みの発生個所に付加された指標であることを要旨とする。この発明によれば、歪み情報は、歪みの発生個所に付加された指標であるので、展開画像の観察において歪み情報を直感的に把握することができる。従って、一層正確な観察をすることができる。
【００２７】
請求項１２に記載の発明は、請求項６乃至１０のいずれか１項に記載の展開画像投影方法において、前記歪み情報は、前記歪みの発生個所を線で囲むことによって表現することを要旨とする。この発明によれば、歪み情報は、歪みの発生個所を線で囲むことによって表現するので、展開画像の観察において歪み情報を直感的に把握しながらも、その歪み情報は線であるため、展開画像の観察を妨げにくい。従って、一層正確な観察をすることができる。
【００２８】
請求項１３に記載の発明は、請求項６乃至１０のいずれか１項に記載の展開画像投影方法において、前記歪み情報は、前記歪みの発生個所を点滅させることによって表現することを要旨とする。この発明によれば、歪み情報は、歪みの発生個所を点滅させることによって表現するので、歪み情報が強調されることから、展開画像の観察において歪み情報を直感的に把握することができる。従って、一層正確な観察をすることができる。
【００２９】
請求項１４に記載の発明は、請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の展開画像投影方法において、前記３次元以上の画像データの内部を表現した透視投影画像または平行投影画像を生成する投影画像生成段階をさらに備え、前記出力段階は、前記展開画像と共に前記透視投影画像または前記平行投影画像を出力部に出力することを要旨とする。
【００３０】
この発明によれば、展開画像と共に３次元以上の画像データの内部を表現した透視投影画像または平行投影画像を出力部に出力する。この結果、例えば、観察対象の展開画像が３次元以上の画像データのうち、どの部分であるかを把握することができる。従って、歪み情報の付加された展開画像と３次元以上の画像データを関連付けて観察することができるので、一層正確に観察することができる。
【００３１】
請求項１５に記載の発明は、請求項１４に記載の展開画像投影方法において、前記展開画像に付加した歪み情報と同じ歪み情報を前記透視投影画像または前記平行投影画像に付
加する歪み付加段階をさらに備えたことを要旨とする。
【００３２】
この発明によれば、展開画像に付加した歪み情報と同じ歪み情報を透視投影画像または平行投影画像に付加するので、展開画像上で歪みの生じている箇所の透視投影画像または平行投影画像における箇所を把握することができる。従って、展開画像と３次元以上の画像データを関連付けて観察しながらも、歪み情報を確認することができるので、一層正確に観察することができる。
【００３３】
請求項１６に記載の発明は、請求項１に記載の展開画像投影方法において、前記３次元以上の画像データは、管体であることを要旨とする。この発明によれば、３次元以上の画像データは、管体であるため、例えば、展開画像上で管体の内部を把握しながらも歪み情報を視認することができるので、一層正確に観察することができる。
【００３４】
請求項１７に記載の発明は、請求項１に記載の展開画像投影方法において、前記展開画像は、ボリュームレンダリングによって、前記３次元以上の画像データを円筒投影面に投影し、前記円筒投影面を該円筒投影面に対応した投影平面に展開することにより生成されることを要旨とする。
【００３５】
この発明によれば、展開画像は、ボリュームレンダリングによって、３次元以上の画像データを円筒投影面に投影し、円筒投影面をその円筒投影面に対応した投影平面に展開することにより生成されるので、３次元以上の画像データを基に正確で滑らかな展開画像を生成することができる。
【００３６】
請求項１８に記載の発明は、請求項１に記載の展開画像投影方法において、前記展開画像は、サーフィスレンダリングによって、前記３次元以上の画像データを円筒投影面に投影し、前記円筒投影面を該円筒投影面に対応した投影平面に展開することにより生成されることを要旨とする。
【００３７】
この発明によれば、展開画像は、サーフィスレンダリングによって、３次元以上の画像データを円筒投影面に投影し、円筒投影面をその円筒投影面に対応した投影平面に展開することにより生成されるので、少ない計算量で展開画像を生成することができる。従って、展開画像の出力に要する時間を短縮することができる。
【００３８】
請求項１９に記載の発明は、１つのコンピュータが単独処理でまたは複数のコンピュータが単独処理と分散処理とのうち少なくとも１つの処理で、３次元以上の画像データを円筒投影面に投影し、前記円筒投影面を該円筒投影面に対応した投影平面に展開した展開画像を生成する展開画像投影プログラムにおいて、前記１つのコンピュータまたは複数のコンピュータを、前記展開画像を構成する複数の画素にそれぞれ加わる歪みを算出する歪み算出手段と、前記歪みと同歪みの発生箇所とを歪み情報として前記展開画像と共に出力部に出力する出力手段とを備えたことを要旨とする。この発明によれば、請求項１に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【００３９】
請求項２０に記載の発明は、請求項１９に記載の展開画像投影プログラムにおいて、前記歪み算出手段は、前記展開画像を構成する複数の画素間の対応する３次元上の位置関係を用いて前記歪みを算出することを要旨とする。この発明によれば、請求項２に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【００４０】
請求項２１に記載の発明は、請求項２０に記載の展開画像投影プログラムにおいて、前記位置関係は、前記円筒投影面の中心線から前記３次元以上の画像データを構成する複数の３次元以上の画素にそれぞれ投射される仮想光線の投射角度及び投射位置の少なくとも
一方であることを要旨とする。この発明によれば、請求項３に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【００４１】
請求項２２に記載の発明は、請求項１９乃至２１のいずれか１項に記載の展開画像投影プログラムにおいて、前記歪みが生じる仮想光線に前記歪みに応じた色情報を付加する色情報付加手段と、前記色情報が付加された仮想光線を前記３次元以上の画素に投射して、同３次元以上の画素を円筒投影面に投影し、前記円筒投影面を該円筒投影面に対応した投影平面に展開した展開画像を生成する展開画像生成手段としてさらに機能させることを要旨とする。この発明によれば、請求項４に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【００４２】
請求項２３に記載の発明は、請求項１９乃至２１のいずれか１項に記載の展開画像投影プログラムにおいて、前記歪みが生じる仮想光線が投射される前記３次元以上の画素に前記歪みに応じた色情報を付加する色情報付加手段と、前記色情報が付加された前記３次元以上の画素からなる３次元以上の画像データを円筒投影面に投影し、前記円筒投影面を該円筒投影面に対応した投影平面に展開した展開画像を生成する展開画像生成手段としてさらに機能させることを要旨とする。この発明によれば、請求項５に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【００４３】
請求項２４に記載の発明は、請求項１９乃至２１のいずれか１項に記載の展開画像投影プログラムにおいて、前記歪み情報を表現する歪み画像を生成する歪み画像生成手段と、前記歪み画像と前記展開画像とを合成して合成画像を生成する合成手段としてさらに機能させ、前記出力手段は、前記合成画像を新たな展開画像として出力部に出力することを要旨とする。この発明によれば、請求項６に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【００４４】
請求項２５に記載の発明は、請求項１９乃至２４のいずれか１項に記載の展開画像投影プログラムにおいて、前記出力手段は、歪みが発生した原因毎に前記歪み情報を出力することを要旨とする。この発明によれば、請求項７に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【００４５】
請求項２６に記載の発明は、請求項１９乃至２５のいずれか１項に記載の展開画像投影プログラムにおいて、前記出力手段は、歪みが所定の基準値を超えたとき、前記歪み情報を出力部に出力することを要旨とする。この発明によれば、請求項８に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【００４６】
請求項２７に記載の発明は、請求項１９乃至２６のいずれか１項に記載の展開画像投影プログラムにおいて、前記出力手段は、歪みが所定の基準値を超えたとき、前記歪み情報を強調して出力することを要旨とする。この発明によれば、請求項９に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【００４７】
請求項２８に記載の発明は、請求項１９乃至２７のいずれか１項に記載の展開画像投影プログラムにおいて、前記３次元以上の画素のアスペクト比と前記投影平面を構成する画素のアスペクト比とが異なるか否かを判断する判断手段としてさらに機能させ、前記アスペクト比が異なると判断したとき、前記出力手段は、前記歪み情報を特に強調して出力することを要旨とする。この発明によれば、請求項１０に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【００４８】
請求項２９に記載の発明は、請求項２４乃至２８のいずれか１項に記載の展開画像投影プログラムにおいて、前記歪み情報は、前記歪みの発生個所に付加された指標であることを要旨とする。この発明によれば、請求項１１に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【００４９】
請求項３０に記載の発明は、請求項２４乃至２８のいずれか１項に記載の展開画像投影プログラムにおいて、前記歪み情報は、前記歪みの発生個所を線で囲むことによって表現することを要旨とする。この発明によれば、請求項１２に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【００５０】
請求項３１に記載の発明は、請求項２４乃至２８のいずれか１項に記載の展開画像投影プログラムにおいて、前記歪み情報は、前記歪みの発生個所を点滅させることによって表現することを要旨とする。この発明によれば、請求項１３に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【００５１】
請求項３２に記載の発明は、請求項１９乃至３１のいずれか１項に記載の展開画像投影プログラムにおいて、前記３次元以上の画像データの内部を表現した透視投影画像または平行投影画像を生成する投影画像生成手段としてさらに機能させ、前記出力手段は、前記展開画像と共に前記透視投影画像または平行投影画像を出力部に出力することを要旨とする。この発明によれば、請求項１４に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【００５２】
請求項３３に記載の発明は、請求項３２に記載の展開画像投影プログラムにおいて、前記展開画像に付加した歪み情報と同じ歪み情報を前記透視投影画像または前記平行投影画像に付加する歪み付加手段としてさらに機能させることを要旨とする。この発明によれば、請求項１５に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【００５３】
請求項３４に記載の発明は、請求項１９に記載の展開画像投影プログラムにおいて、前記３次元以上の画像データは、管体であることを要旨とする。この発明によれば、請求項１６に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【００５４】
請求項３５に記載の発明は、請求項１９に記載の展開画像投影プログラムにおいて、前記展開画像は、ボリュームレンダリングによって、前記３次元以上の画像データを円筒投影面に投影し、前記円筒投影面を該円筒投影面に対応した投影平面に展開することにより生成されることを要旨とする。この発明によれば、請求項１７に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【００５５】
請求項３６に記載の発明は、請求項１９に記載の展開画像投影プログラムにおいて、前記展開画像は、サーフィスレンダリングによって、前記３次元以上の画像データを円筒投影面に投影し、前記円筒投影面を該円筒投影面に対応した投影平面に展開することにより生成されることを要旨とする。この発明によれば、請求項１８に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【００５６】
請求項３７に記載の発明は、１つのコンピュータが単独処理でまたは複数のコンピュータが単独処理と分散処理とのうち少なくとも１つの処理で、３次元以上の画像データを円筒投影面に投影し、前記円筒投影面を該円筒投影面に対応した投影平面に展開した展開画像を生成する展開画像投影装置において、前記展開画像を構成する複数の画素にそれぞれ加わる歪みを算出する歪み算出手段と、前記歪みと同歪みの発生箇所とを歪み情報として前記展開画像と共に出力部に出力する出力手段とを備えたことを要旨とする。この発明によれば、請求項１、１９に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【００５７】
請求項３８に記載の発明は、請求項３７に記載の展開画像投影装置において、前記歪み算出手段は、前記展開画像を構成する複数の画素間の対応する３次元上の位置関係を用いて前記歪みを算出することを要旨とする。この発明によれば、請求項２、２０に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【００５８】
請求項３９に記載の発明は、請求項３８に記載の展開画像投影装置において、前記位置関係は、前記円筒投影面の中心線から前記３次元以上の画像データを構成する複数の３次元以上の画素にそれぞれ投射される仮想光線の投射角度及び投射位置の少なくとも一方であることを要旨とする。この発明によれば、請求項３、２１に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【００５９】
請求項４０に記載の発明は、請求項３７乃至３９のいずれか１項に記載の展開画像投影装置において、前記歪みが生じる仮想光線に前記歪みに応じた色情報を付加する色情報付加手段と、前記色情報が付加された仮想光線を前記３次元以上の画素に投射して、同３次元以上の画素を円筒投影面に投影し、前記円筒投影面を該円筒投影面に対応した投影平面に展開した展開画像を生成する展開画像生成手段とをさらに備えたことを要旨とする。この発明によれば、請求項４、２２に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【００６０】
請求項４１に記載の発明は、請求項３７乃至３９のいずれか１項に記載の展開画像投影装置において、前記歪みが生じる仮想光線が投射される前記３次元以上の画素に前記歪みに応じた色情報を付加する色情報付加手段と、前記色情報が付加された前記３次元以上の画素からなる３次元以上の画像データを円筒投影面に投影し、前記円筒投影面を該円筒投影面に対応した投影平面に展開した展開画像を生成する展開画像生成手段とをさらに備えたことを要旨とする。この発明によれば、請求項５、２３に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【００６１】
請求項４２に記載の発明は、請求項３７乃至３９のいずれか１項に記載の展開画像投影装置において、前記歪み情報を表現する歪み画像を生成する歪み画像生成手段と、前記歪み画像と前記展開画像とを合成して合成画像を生成する合成手段とをさらに備え、前記出力手段は、前記合成画像に基づいて新たな展開画像を出力部に出力することを要旨とする。この発明によれば、請求項６、２４に記載の発明と同様の作用効果が得られる。
【００６２】
請求項４３に記載の発明は、請求項３７乃至４２のいずれか１項に記載の展開画像投影装置において、前記３次元以上の画像データの内部を表現した透視投影画像または平行投影画像を生成する投影画像生成手段と、前記展開画像に付加した歪み情報と同じ歪み情報を前記透視投影画像または前記平行投影画像に付加する歪み付加手段とをさらに備え、前記出力手段は、前記展開画像と共に前記透視投影画像または前記平行投影画像を出力部に出力することを要旨とする。
【００６３】
この発明によれば、３次元以上の画像データの内部を表現した透視投影画像または平行投影画像を生成し、展開画像に付加した歪み情報と同じ歪み情報を付加した透視投影画像または平行投影画像と展開画像とを共に出力部に出力する。この結果、例えば、観察対象の展開画像が３次元以上の画像データのうち、どの部分であるかを把握し、展開画像上で歪みの生じている箇所の透視投影画像または平行投影画像における箇所を把握することができる。従って、展開画像と３次元以上の画像データを関連付けて観察しながらも、歪み情報を確認することができるので、一層正確に観察することができる。
【００６４】
請求項４４に記載の発明は、請求項４０または４１に記載の展開画像投影装置において、前記展開画像生成手段の一部または全部は、ＧＰＵであることを要旨とする。この発明によれば、展開画像生成手段の一部または全部は、ＧＰＵであるので、展開画像生成に要する時間を短縮することができる。
【００６５】
請求項４５に記載の発明は、請求項４２に記載の展開画像投影装置において、前記歪み画像生成手段、前記合成手段の一部または全部は、ＧＰＵであることを要旨とする。この
発明によれば、歪み画像生成手段、前記合成手段の一部または全部は、ＧＰＵであるので、歪み画像生成、合成に要する時間を短縮することができる。
【発明の効果】
【００６６】
本発明によれば、３次元以上の画像データの歪み情報を出力させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００６７】
（第１実施形態）
以下、本発明を具体化した第１実施形態を図１〜図１７に従って説明する。
図１に示すように、画像表示装置１は、データベース２から例えば、ＣＴ（Computerized Tomography ）画像撮影装置により撮影されたＣＴ画像データを読み取って、医療診断用の各種画像を生成し画面に表示する。本実施形態では、ＣＴ画像データを例に説明するが、これに限定されない。すなわち、使用される画像データは、ＣＴに限らず、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）等の医用画像処理装置より得られるデータ及びそれらを組み合わせたり加工したりしたものである。
【００６８】
画像表示装置１は、計算機（コンピュータ、ワークステーション、パーソナルコンピュータ）３と、モニタ４と、キーボード５及びマウス６などの入力装置とを備えている。計算機３はデータベース２と接続されている。
【００６９】
図２は、画像表示装置１の概略構成を示す。計算機（コンピュータ）３にはＣＰＵ（中央処理装置）７、ハードディスク等からなるメモリ８が備えられており、メモリ８には、展開画像生成処理、歪み情報表示処理を実行するためのプログラム（アプリケーションソフト）９が記憶されている。メモリ８はデータベース２又はハードディスクから読み取ったＣＴ画像データから得られたボクセルデータ及びボクセルデータに対応した記録用サブボクセルデータを一時記憶するメモリ部８ａを備えている。また、メモリ部８ａは、図６（ａ）に示すような管状組織Ｔの中心を表す中心線ＣＰを記憶している。
【００７０】
メモリ８は、展開画像生成時に管状組織Ｔに投射する仮想光線Ｒの位置を記憶する実位置記憶部ＲＤと、管状組織から展開画像を生成するときに発生する歪み量を算出する際に基準となる仮想光線Ｒの位置を記憶する基準位置記憶部ＳＤを備えている。また、メモリ８は、展開画像生成時に展開画像を構成する各画素に付加される歪みの量を記憶する歪み量記憶部ＤＩと、歪み情報として表示すべき歪み量を判断するための基準値を記憶する基準値記憶部ＳＶを備えている。さらに、メモリ８は、仮想光線Ｒの色に関する情報を記憶する色情報記憶部ＣＩを備えている。
【００７１】
そして、ＣＰＵ７は、プログラム９を実行することにより、データベース２から取得したＣＴ画像データから得られたボクセルデータを用いて管状組織Ｔから展開画像を作成する際に生じる歪み情報を算出し、出力する歪み情報表示処理を実行する。すなわち、本実施形態では、ＣＰＵ７（計算機３）が、展開画像処理（歪み算出段階、色情報付加段階、展開画像生成段階、歪み画像生成段階、合成段階、出力段階、投影画像生成段階、歪み付加段階等）の展開画像処理プログラムを実行する。これにより、計算機３は、歪み算出手段、色情報付加手段、展開画像生成手段、歪み画像生成手段、合成手段、出力手段、投影画像生成手段、歪み付加手段等として機能する。そして、モニタ４（画面４ａ）には、図１４に示すように、歪み情報表示処理を実行した後の画像である展開画像ＵＰが、透視投影画像ＯＰと並べて表示されるようになっている。
【００７２】
ここで、３次元以上の画像データとしてのボクセルデータＶＤとは、図３に示すように、３次元以上の画素としてのボクセル（Voxel ）の集合（複数の３次元以上の画素）であり、３次元の格子点にボクセル値として濃度値が割り当てられている。本実施形態では、
例えば、ＣＴ画像データの画素値、すなわちＣＴ値をそのまま濃度値としている。
【００７３】
ＣＴ画像データは、患者等の人体を断層撮影したもので、１枚については骨、血管、臓器等の２次元断層画像であるが、多数の隣接するスライス（断層）について得られていることから、これら全体では３次元の画像データと言える。従って、以下、ＣＴ画像データは、複数のスライスを含んだ３次元の画像データを意味する。
【００７４】
また、ＣＴ画像データは、被写体としての組織（骨、血管、臓器等）毎に異なるＣＴ値を持っている。ＣＴ値は、水を基準として表現した組織のＸ線減弱係数であり、ＣＴ値により組織や病変の種類等が判断できるようになっている。また、ＣＴ画像データには、ＣＴ撮影装置によりＣＴスキャンされた人体の断層画像（スライス画像）の座標データもすべてあり、視線方向（奥行き方向）における異なる組織間の位置関係は、座標データから判別できるようになっている。すなわち、ボクセルデータＶＤは、ＣＴ値（以下、ボクセル値という。）及び座標データを備えている。
【００７５】
また、３次元以上の画素データとしての管状組織（Tubular Tissue）Ｔとは、例えば、血管、気管、消化管（食道、胃、小腸、大腸）等の管状の臓器である。本実施形態では、例えば、大腸を例に挙げて説明するが、これに限定されない。すなわち、管状組織としては、血管、気管、消化管等の臓器に限らず、管体であればよい。
【００７６】
展開画像ＵＰとは、図１４に示すように、前記透視投影画像ＯＰに表示された管状組織Ｔの内壁面を２次元平面上に投影した画像であって、本実施形態では、ボリュームレンダリング処理のうち、円筒座標系等を利用する方法である円筒投影法または類似の投影法、例えば屈曲円筒投影法により生成される。
【００７７】
まず、ボリュームレンダリング処理について説明する。ボリュームレンダリングには一般的にレイキャスティング法が用いられる。レイキャスティング法とは、図３に示すように、観察する側（フレームＦ側）から光の経路を考えるもので、フレームＦ側のピクセルＰＸから光線（仮想光線Ｒ）を飛ばし、一定距離を進むごとにその位置での反射光を計算する（図３では「…、Ｖ１、Ｖ２、Ｖ３、…」の符号が各到達位置のボクセルに対応している）。仮想光線到達位置が格子上にない場合はその周りのボクセルのボクセル値から補間処理を行ってその位置でのボクセル値を計算する。
【００７８】
視線方向からボクセルデータに１本の仮想光線Ｒを照射すると、仮想光線ＲはボクセルデータＶＤに当たって一部反射しながらボクセルデータＶＤを構成するボクセルを順次透過して進むことになる。そして、ボクセル毎に光の吸収・反射の離散的な計算をし、その反射光を演算することでフレームＦに投影される画像のピクセル値を求めて２次元画像を生成する。
【００７９】
図４は、レイキャスティング法の計算方法を説明するもので、図３における１本の仮想光線Ｒに対応した処理である。図４におけるブロックはボクセルに相当するもので、これら各ボクセルは光に対する特性パラメータとして不透明度（オパシティ（opacity ）値）αｎおよびシェーディング係数βｎを有する。ここで、不透明度αｎは、０≦αｎ≦１を満たす数値で表され、値（１−αｎ）は透明度（transparency）を示す。不透明度αｎ＝１は不透明、αｎ＝０は透明、０＜αｎ＜１は半透明にそれぞれ対応する。シェーディング係数は色、グラディエントなどシェーディングに関する情報を持つ。
【００８０】
初期入射光（光線）Ｉ１は、各ボクセルを順次透過してゆくとともに各ボクセルで一部反射および吸収されることによりその残存光（透過光）は徐々に減衰する。各ボクセルにおける部分反射光Ｒｎ（ｎ＝１，２，…）の積算値（積算反射光）が、フレームＦ側にお
けるピクセルＰＸの輝度に相当する。ここで、減衰光Ｄｎ（ｎ＝１，２，…）は、ｎ番目のボクセルの入射光Ｉｎを用いて、式  Ｄｎ＝αｎＩｎ  で表されるため、部分反射光Ｒｎは、式  Ｒｎ＝βｎＤｎ＝βｎαｎＩｎ  で表される。また各ボクセルにおける入射光と残存光（透過光）との関係式から、式  Ｉｎ＋１＝（１−αｎ）Ｉｎ  が成り立つ。よって積算反射光であるピクセル値Ｐｖは、次式により表される。
【００８１】
Ｐｖ＝β１α１Ｉ１＋β２α２Ｉ２＋・・・＋βｎαｎＩｎ＝ΣβｎαｎＩｎ
なお、各ボクセル値に対して不透明度αｎとの関係付けが予めなされており、その関係付け情報に基づきボクセル値から不透明度αｎを得ている。例えば、大腸のボリュームレンダリング画像を得たい場合、大腸に対応したボクセル値には不透明度「１」を関連付け、他のボクセル値には不透明度「０」を関連付けることで、大腸を表示することができる。
【００８２】
図５（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、ボクセルデータを用いて円筒投影法にて管状組織Ｔの展開画像ＵＰを生成する処理を説明するための図である。
円筒投影法は、円筒座標系を仮定し、投影対象１１の周囲に配設された所定の半径の円筒投影面１２（図５（ｂ）参照）の中心軸１４上（紙面と垂直方向）に連続的に分布する視点を仮定する。そして、その視点から、投影対象１１内であって円筒投影面の中心軸と直交する平面１３内に仮想光線Ｒを放射状に照射し、図５（ｂ）に示すように、投影対象を円筒投影面１２に投影する。そして、その円筒投影面１２に投影された投影画像に対して、図５（ｃ）に示すように、投影平面としての２次元平面１６に座標変換を行うことにより、図１４に示すように、管状組織Ｔの内部が表示された展開画像（Unfolding Picture ）ＵＰを得る。
【００８３】
ここで、一般に管状組織Ｔは屈曲しているため、屈曲している管状組織Ｔ全体を円筒投影面に投影すると互いに重なり合ってしまう。このような管状組織Ｔを投影する方法として挙げられるのが屈曲円筒投影法である。
【００８４】
図６（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、ボクセルデータを用いて屈曲円筒投影法にて管状組織Ｔの展開画像ＵＰを生成する処理を説明するための図である。
屈曲円筒投影法は、円筒投影法の一部であって、まず、図６（ａ）に示すように、管体としての管状組織Ｔの中心線（Central Path）に沿った中心線ＣＰを仮定する。そして、その中心線ＣＰ上に連続的に分布する視点を仮定する。そして、その視点から、中心線ＣＰと直交する平面２２内に仮想光線Ｒを照射し、投影対象の外側を覆う図示しない円筒投影面に投影対象を投影する。そして、その円筒投影面に投影された投影画像に対して２次元平面に座標変換を行うことにより、図１４に示すように、円筒投影面を切り開いたように管状組織の内部が表示された展開画像ＵＰを得る。このように、中心線ＣＰを管状組織Ｔの屈曲に合わせて屈曲させ、さらにその中心線ＣＰに直交する平面間の距離を短くすることにより、屈曲した管状組織Ｔについても２次元平面上に投影した展開画像ＵＰを作成することができる。
【００８５】
この屈曲円筒投影法において、管状組織Ｔの屈曲が大きいと、図６（ｂ）に示すように、中心線ＣＰと直交する平面２３，２４，２５と平面２６とが交差してしまう。この結果、管状組織Ｔの内壁面において、展開画像ＵＰ上に複数回表示される部分や、表示し損なう部分ができてしまう。例えば、図６（ｂ）に示すように、ポリープ２７については平面２４及び平面２６において投影されるため、展開画像ＵＰ上において２回表示される。また、ポリープ２８については直交する平面がないため、管状組織Ｔ上に存在しているのにも関わらず、展開画像ＵＰ上では１度も表示されない。これを避けるために、非直線レイキャスティングが行われる。
【００８６】
非直線レイキャスティングは、屈曲円筒投影法において、中心線ＣＰから仮想光線Ｒを照射する際に、中心線ＣＰと直交する平面上ではなく、図６（ｃ）に示すように、中心線ＣＰに近い側では中心線ＣＰと直交しながらも湾曲している平面３１〜３６上に仮想光線Ｒを照射する。すなわち、中心線ＣＰから非直線の仮想光線Ｒを照射する。これにより、図６（ｃ）に示すように、ポリープ２７を投影する面は１つであるため、展開画像ＵＰ上にはポリープ２７が１回のみ表示される。また、ポリープ２８については、中心線ＣＰと直交する平面の枚数を増やすことにより、展開画像ＵＰ上に投影することができる。
【００８７】
または、この非直線レイキャスティングを行わずに、仮想光線Ｒが直線であっても、図６（ｄ）に示すように、平面２５を平面４１の位置に、平面２６を平面４２の位置に修正してそれぞれの平面２３〜２６が互いに交差するのを防ぐことによって照射される直線の仮想光線Ｒの間隔を修正し、ポリープ２７が複数回表示されるのを回避することができる。
【００８８】
このように、屈曲円筒投影法によって、屈曲している管状組織Ｔであっても、管状組織Ｔに沿った中心線ＣＰから仮想光線Ｒを投射することによって２次元平面１６に投影することができるが、２次元平面１６を構成する複数の画素としての各ピクセルが正方形であるのに対し、仮想光線Ｒは屈曲しているため表示の際に歪みが発生する。すなわち、屈曲部分の内側であって圧縮されている側と屈曲部分の外側であって伸張している側を同じ面積のピクセルに投影するため、屈曲部分の内側は伸張されて歪みが発生する。一方、屈曲部分の外側は圧縮されて歪みが発生する。さらに、図６（ｃ）に示すように非直線レイキャスティングを行ったときや図６（ｄ）に示すように照射される仮想光線Ｒの間隔を修正したとき等の仮想光線Ｒの修正による歪みが発生する。すなわち、投影対象１１が投影される２次元平面１６を構成する各ピクセルは正方形であるのに対し、仮想光線Ｒはそれら正方形のピクセルの各辺の長さと異なる間隔で照射されたり、非直線の仮想光線Ｒを照射されたりするため、表示の際に歪みが生じる。
【００８９】
ここで、管状組織Ｔの屈曲によって発生する歪みについては、例えば、展開画像と平行投影画像とを同時に観察して、展開画像として表示されている箇所が屈曲しているか否かを把握することによって、歪みが発生しているか否かを予測することが可能である。しかし、図６（ｃ）に示すように非直線レイキャスティングを行ったときや図６（ｄ）に示すように照射される仮想光線Ｒの間隔を修正したときは、その結果得られた展開画像上に仮想光線Ｒの修正の有無や仮想光線Ｒが非直線であるか否か等が表示されていないため、歪みの有無を判断することができない。従って、この仮想光線Ｒの修正による歪みを歪み情報として展開画像上に表示することによって、歪みの有無を直感的に把握することができる。また、管状組織Ｔの屈曲によって発生している歪みも合わせて展開画像上に表示することによって、例えば、平行投影画像と見比べて観察することなく、展開画像のみで直感的に歪みの有無を把握することができる。
【００９０】
なお、このとき、管状組織Ｔ自体は歪んでおらず、また、２次元平面１６も正方形のピクセルの集合であって歪んでいない。すなわち、屈曲している物体を正方形のピクセルに投影するため、仮想光線Ｒが等間隔で投射されずにそれぞれ異なる間隔で投射するために仮想的に発生する歪みであって、本実施形態では、この仮想的な歪みを歪み情報として展開画像と共に表示する。
【００９１】
歪み情報は、横間隔歪みｄθ、縦間隔歪みｄｙ、横剪断歪みｄｓｘ、縦剪断歪みｄｓｙ、面積歪みｄＡから構成され、それぞれ中心線ＣＰから投射する複数の仮想光線Ｒについて、それぞれの仮想光線Ｒの位置のずれを歪み量として算出して可視化することによって表現される。詳述すると、図７に示すように、歪み情報の算出の際、仮想光線Ｒのうちいずれか１つに着目し、その仮想光線Ｒを仮想光線Ｒ００とする。一方、その仮想光線Ｒ０
０に隣接する仮想光線Ｒを計算に用いる隣接仮想光線Ｒ０１，Ｒ１１，Ｒ１０とする。そして、中心線ＣＰから投射される複数の仮想光線Ｒはそれぞれ管状組織Ｔの半径方向の投射角度θ（図１１参照）、中心軸方向の投射角度φ（図８参照）、投射位置としての視点位置ｙ（図７参照）で表現され、例えば、仮想光線Ｒ００の投射角度θはＲ００θ、投射角度φはＲ００φ、視点位置ｙはＲ００ｙとして表現される。また、管状組織Ｔに屈曲がなく、中心線ＣＰが直線であると仮定したときに、その中心線ＣＰ（直線中心線）から管状組織Ｔの半径方向にそれぞれ投射される仮想光線Ｒの投射角度を第１基準投射角度θ０とする。同様に、中心線ＣＰ（直線中心線）から管状組織Ｔの軸方向にそれぞれ投射される仮想光線Ｒの投射角度を第２基準投射角度φ０とする。一方、中心線ＣＰ（直線中心線）から管状組織Ｔに投射される各仮想光線Ｒの中心線ＣＰ上の距離（投射間隔）を縦方向の基準距離ｙ０とする。本実施形態では、これら第１基準投射角度θ０、第２基準投射角度φ０、基準距離ｙ０は予め基準位置記憶部ＳＤに登録されている。
【００９２】
そして、実際に投射された横方向に隣接する仮想光線Ｒのそれぞれの投射角度θの差分である第１実投射角度を実位置記憶部ＲＤに登録し、その第１実投射角度と第１基準投射角度θ０との差分が横間隔歪みｄθ（＝Ｒ１０θ―Ｒ００θ―θ０）として表現される。また、実際に投射された縦方向に隣接する仮想光線Ｒのそれぞれの視点位置ｙの差分である実視点位置を実位置記憶部ＲＤに登録し、同様に、それぞれの投射角度φの差分である第２実投射角度を実位置記憶部ＲＤに登録する。そして、その実視点位置と基準距離ｙ０との差分、第２実投射角度と第２基準投射角度φ０との差分が縦間隔歪みｄｙ（＝Ｒ０１ｙ―Ｒ００ｙ―ｙ０＋ａ×（Ｒ０１φ―Ｒ００φ））として表現される。ここで、図８に示すように、ａは円筒半径定数であって、管状組織Ｔの半径を仮定するための定数である。すなわち、縦間隔歪みｄｙは中心線ＣＰ上の視点位置ｙのズレ（＝Ｒ０１ｙ―Ｒ００ｙ）のみならず、中心軸方向の投射角度φのズレ（＝Ｒ０１φ―Ｒ００φ）によっても生じる。このとき、展開画像ＵＰにおける投射角度φのズレに対応した距離（縦間隔歪みｄｙ）は、管状組織Ｔの半径によって変化することから、縦間隔歪みｄｙの算出の便宜上、円筒半径定数ａを定める。
【００９３】
また、横剪断歪みｄｓｘは、管状組織Ｔがねじれたとき等、図９に示すように、縦方向に隣接する仮想光線Ｒが異なる投射方向に投射されたとき、生じる歪みである。なお、図９では説明の便宜上、管状組織Ｔは図示せず、仮想光線Ｒが投射される平面のみ図示している。そして、図１０に示すように、縦方向に隣接する仮想光線Ｒの投射角度θの差分が横剪断歪みｄｓｘ（＝Ｒ０１θ―Ｒ００θ）として表現される。一方、縦剪断歪みｄｓｙは、管状組織Ｔの屈曲部における投射角度φの調整によって生じる歪みである。すなわち、上述のように、管状組織Ｔの屈曲部において、中心線ＣＰと直交し、中心線ＣＰから照射される仮想光線Ｒを含む平面が互いに重なり合うとき、図１１に示すように、平面４５の角度を点線で示す角度から実線で示す角度に調整する。その平面の調整によって生じる横方向に隣接する仮想光線Ｒの投射角度φの差分が、図１２に示すように、縦剪断歪みｄｓｙ（＝Ｒ１０φ―Ｒ００φ）として表現される。さらに、展開画像ＵＰに表示されたときに各ピクセルのアスペクト比が変化したように表現される歪みは面積歪みｄＡ（＝ｄθ×ｄｙ）として表現される。そして、これら横間隔歪みｄθ、縦間隔歪みｄｙ、横剪断歪みｄｓｘ、縦剪断歪みｄｓｙ、面積歪みｄＡを総称して歪み量ＤＱとし、ＣＰＵ７によって算出された複数の仮想光線Ｒに対応した歪み量ＤＱを、それぞれ歪み量記憶部ＤＩに登録する。
【００９４】
そして、本実施形態では、このようにして表現される歪み量ＤＱのうち、一定量を超えた歪み量を歪み情報として表示する。詳述すると、歪み量ＤＱのうち、基準値記憶部ＳＶに記憶された所定の基準値としての第１基準値Ｓ１を超える歪み量ＤＱは、本実施形態では、歪みが負の値、すなわち圧縮方向に一定量を超えた歪みであるとして表示対象となる。一方、歪み量ＤＱのうち、基準値記憶部ＳＶに記憶された所定の基準値としての第２基
準値Ｓ２を超える歪み量ＤＱは、歪みが正の値、すなわち伸張方向に一定量を超えた歪みであるとして表示対象となる。
【００９５】
そして、歪み情報は、展開画像データＤ１を生成時に投射する仮想光線Ｒの色を歪み量ＤＱに応じて異ならせることによって、生成された展開画像データＤ１の歪みに対応する箇所がその仮想光線Ｒの色に対応して色付けされるようになっている。すなわち、仮想光線Ｒ０１，Ｒ００に対応した歪み量ＤＱが第１基準値Ｓ１を超えたとき、図１３に示すように、仮想光線Ｒ０１，Ｒ００の色を濃いグレーとする。一方、仮想光線Ｒ１１，Ｒ１０の歪み量ＤＱが第２基準値Ｓ２を超えたとき、仮想光線Ｒ１１，Ｒ１０の色を薄いグレーとする。一方、歪みが発生していない箇所や、歪みが発生していてもその歪み量ＤＱが第１及び第２基準値Ｓ１，Ｓ２以下であるとき、仮想光線Ｒの色は初期状態のままである。これにより、歪み量ＤＱが第１及び第２基準値Ｓ１，Ｓ２を超えた箇所については濃いグレーまたは薄いグレーに色付けられ、歪み量ＤＱが第１及び第２基準値Ｓ１，Ｓ２を超えない箇所については管状組織の色そのものが表示される。そして、それら仮想光線Ｒの色は、色情報として色情報記憶部ＣＩに登録される。
【００９６】
そして、２次元平面１６（図５参照）を構成する全ピクセルについて同様に歪み量ＤＱを算出し、歪み量ＤＱが第１及び第２基準値Ｓ１，Ｓ２を超えたピクセルに投射する仮想光線Ｒの色を決定し、その決定した仮想光線Ｒを管状組織Ｔに投射することによって、展開画像データＤ１が生成される。また、透視投影画像データＤ２を生成する際にも、展開画像データＤ１生成時と同じ歪み情報に応じて色付けされた仮想光線Ｒを投射することによって、同じ管状組織Ｔに対応した透視投影画像データＤ２に歪み情報を表示することができる。
【００９７】
詳述すると、透視投影画像データＤ２を生成する際には、ボクセルデータＶＤに対応した記録用のサブボクセルデータＶＤＲを作成する。サブボクセルデータＶＤＲは、本実施形態では、ボクセルデータＶＤと同じボクセルの集合であって、それぞれのボクセルにボクセルデータＶＤを構成するボクセルと同じボクセル値が割り当てられている。そして、円筒投影法での歪み量ＤＱが計算されると、円筒投影法で仮想光線Ｒの通過したボクセルデータＶＤ上のボクセルに対応するサブボクセルデータＶＤＲ上のボクセルに歪み量ＤＱを記録する。そして、透視投影法でのレンダリングを実行する際、仮想光線Ｒの通過するボクセルデータＶＤ上のボクセルに対応するサブボクセルデータＶＤＲ上のボクセルの歪み量ＤＱを読み出す。そして、透視投影法でのレンダリングの仮想光線Ｒ上での計算にその読み出した歪み量ＤＱを反映させることによって、展開画像データＤ１を生成した管状組織Ｔに対応した透視投影画像データＤ２に展開画像データＤ１に付加した歪み情報と同じ歪み情報を表示することができる。
【００９８】
また、図２に示すように、計算機（コンピュータ）３は、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）１０を備えている。ＧＰＵ１０は、主に３次元の高度なグラフィックス機能をサポートしたグラフィックス用のコントローラ・チップであり、ユーザから与えられたプログラム等に基づいて２次元や３次元のグラフィックス描画を高速化する機能を持つ。本実施形態では、ＧＰＵ１０により後処理が実行される。これにより、歪み情報の表示に要する時間を短縮することができる。
【００９９】
後処理は、算出した歪み情報をモニタ４等の出力装置に表示するために色、コントラスト及び明るさ等を補正する処理である。詳しくは、多くの医用画像装置の出力（ＣＴ画像、ＭＲＩ画像等）は１２ｂｉｔ階調データであるため、展開画像処理で算出された歪み情報を含んだ展開画像ＵＰも１２ｂｉｔ階調データであるが、コンピュータ３等のモニタ４はＲＧＢ各色を８ｂｉｔで表現する画像を表示することが多い。そのため、ＷＬ変換（Window Level Transformation ）やＬＵＴ変換（Color Look-Up Table Transformation）等
を行い、色、コントラスト及び明るさ等をモニタ４に表示できるように変換する。また、画面の大きさ等に合わせてアフィン変換（Affine Transformation ）を行い、それぞれのモニタ４に表示できるように変換する。
【０１００】
次に、このように構成された歪み情報表示処理の作用について説明する。
図１５は、歪み情報表示処理の全体のフローチャートを示している。
まず、ＣＰＵ７は、歪み量算出処理を行う（ステップＳ１−１０）。歪み量算出処理は、図１６に示すような処理が実行される。まず、ＣＰＵ７は、横間隔歪みｄθを算出する（ステップＳ２−１０）。すなわち、ＣＰＵ７は、基準位置記憶部ＳＤから第１基準投射角度θ０を、実位置記憶部ＲＤから第１実投射角度を読み出して、それらの差分を算出し、横間隔歪みｄθとして歪み量記憶部ＤＩ及びサブボクセルデータＶＤＲに登録する（ステップＳ２−１５）。次に、同様に、ＣＰＵ７は、縦間隔歪みｄｙを算出する（ステップＳ２−２０）。すなわち、ＣＰＵ７は、基準位置記憶部ＳＤから基準距離ｙ０を、実位置記憶部ＲＤから実視点位置を読み出して、それらの差分を算出する。また、基準位置記憶部ＳＤから第２基準投射角度φ０を、実位置記憶部ＲＤから第２実投射角度を読み出して、それらの差分を算出する。そして、それら差分を縦間隔歪みｄｙとして歪み量記憶部ＤＩ及びサブボクセルデータＶＤＲに登録する（ステップＳ２−２５）。そして、ＣＰＵ７は、横剪断歪みｄｓｘを算出する（ステップＳ２−３０）。すなわち、ＣＰＵ７は、縦方向に隣接する仮想光線Ｒの投射角度θの差分を算出し、歪み量記憶部ＤＩ及びサブボクセルデータＶＤＲに登録する（ステップＳ２−３５）。また、ＣＰＵ７は、縦剪断歪みｄｓｙを算出する（ステップＳ２−４０）。すなわち、ＣＰＵ７は、横方向に隣接する仮想光線Ｒの投射角度φの差分を算出し、歪み量記憶部ＤＩ及びサブボクセルデータＶＤＲに登録する（ステップＳ２−４５）。さらに、ＣＰＵ７は、面積歪みｄＡを算出する（ステップＳ２−５０）。すなわち、ＣＰＵ７は、歪み量記憶部ＤＩから横間隔歪みｄθ及び縦間隔歪みｄｙを読み出し、面積歪みｄＡを算出し、歪み量記憶部ＤＩ及びサブボクセルデータＶＤＲに登録する（ステップＳ２−５５）。
【０１０１】
１ピクセルについてこれら横間隔歪みｄθ、縦間隔歪みｄｙ、横剪断歪みｄｓｘ、縦剪断歪みｄｓｙ、面積歪みｄＡ（歪み量ＤＱ）を算出すると、ＣＰＵ７は、２次元平面１６を構成する全ピクセルについて歪み量ＤＱを算出したか否かを判断する（ステップＳ２−６０）。全ピクセルについて算出していないとき（ステップＳ２−６０でＮＯ）、ＣＰＵ７は、再度歪み量ＤＱを算出する（ステップＳ２−１０〜ステップＳ２−５５）。全ピクセルについて算出したとき（ステップＳ２−６０でＹＥＳ）、ＣＰＵ７は、この歪み量算出処理を終了する。
【０１０２】
歪み量算出処理が終了すると、図１５に示すように、ＣＰＵ７は、色情報決定処理を実行する（ステップＳ１−１５）。色情報決定処理は、図１７に示すような処理が実行される。まず、ＣＰＵ７は、歪み量記憶部ＤＩから歪み量算出処理によって算出された歪み量ＤＱのうち横間隔歪みｄθを読み出し（ステップＳ３−１０）、１ピクセル毎に横間隔歪みｄθが第１基準値Ｓ１または第２基準値Ｓ２を超えているか否かを判断する（ステップＳ３−１５）。横間隔歪みｄθが第１基準値Ｓ１または第２基準値Ｓ２を超えていると判断したとき（ステップＳ３−１５でＹＥＳ）、ＣＰＵ７は、仮想光線Ｒの色情報を決定する（ステップＳ３−２０）。すなわち、横間隔歪みｄθが第１基準値Ｓ１を超えたとき、または第２基準値Ｓ２を超えたときについて仮想光線Ｒの色情報を決定する。詳述すると、ＣＰＵ７は、例えば、横間隔歪みｄθが第１基準値Ｓ１を超えたと判断したとき、仮想光線Ｒの色を濃いグレーにする。同様に、例えば、横間隔歪みｄθが第２基準値Ｓ２を超えたと判断したとき、仮想光線Ｒの色を薄いグレーにする。このようにして歪み量ＤＱに応じて仮想光線Ｒの色情報を決定すると、ＣＰＵ７は、その色情報を色情報記憶部ＣＩ及びサブボクセルデータＶＤＲに登録する（ステップＳ３−２５）。一方、歪み量ＤＱが第１基準値Ｓ１または第２基準値Ｓ２を超えていないと判断したとき（ステップＳ３−１５
でＮＯ）、仮想光線Ｒの色は、白色とする。そして、ＣＰＵ７は、歪み量ＤＱの全成分（横間隔歪みｄθ、縦間隔歪みｄｙ、横剪断歪みｄｓｘ、縦剪断歪みｄｓｙ、面積歪みｄＡ）について仮想光線Ｒの色情報を決定したか否かを判断する（ステップＳ３−３０）。すなわち、横間隔歪みｄθのみならず縦間隔歪みｄｙ、横剪断歪みｄｓｘ、縦剪断歪みｄｓｙ、面積歪みｄＡについても仮想光線Ｒの色情報を決定したか否かを判断する。歪み量ＤＱの全成分について仮想光線Ｒの色情報を決定していないとき（ステップＳ３−３０でＮＯ）、ＣＰＵ７は、歪み量ＤＱの他の成分を歪み量記憶部ＤＩから読み出し、仮想光線Ｒの色情報を決定する（ステップＳ３−１０〜ステップＳ３―２５）。一方、歪み量ＤＱの全成分について仮想光線Ｒの色情報を決定したとき（ステップＳ３−３０でＹＥＳ）、ＣＰＵ７は、２次元平面１６を構成する全ピクセルについて仮想光線Ｒの色情報を決定したか否かを判断する（ステップＳ３−３５）。全ピクセルについて仮想光線Ｒの色情報を決定していないとき（ステップＳ３−３５でＮＯ）、ＣＰＵ７は、再度他のピクセルについて歪み量ＤＱを歪み量記憶部ＤＩから読み出し、仮想光線Ｒの色情報を決定する（ステップＳ３−１０〜ステップＳ３−２５）。一方、全ピクセルについて仮想光線Ｒの色情報を決定したとき（ステップＳ３−３５でＹＥＳ）、ＣＰＵ７は、この仮想光線Ｒの色情報決定処理を終了する。
【０１０３】
仮想光線Ｒの色情報決定処理が終了すると（図１５のステップＳ１−１５）、展開画像データＤ１を生成する（ステップＳ１−２０）。すなわち、ＣＰＵ７は、色情報決定処理で決定した色情報を持つ仮想光線ＲをボクセルデータＶＤに投射し、展開画像データＤ１を生成する。本実施形態では、色情報決定処理で決定された色情報を持つ仮想光線Ｒを投射して展開画像データＤ１を生成すること以外は、公知の方法を用いて展開画像データＤ１を生成するので、その詳細な説明を省略する。次に、ＣＰＵ７は、透視投影画像データＤ２を生成する（ステップＳ１−２５）。すなわち、ＣＰＵ７は、仮想光線Ｒの通過するボクセルＶに対応するサブボクセルＶＲに登録した歪み量ＤＱを読み出し、透視投影法でのレンダリングの際、その歪み量ＤＱを付加した透視投影画像データＤ２を生成する。歪み量ＤＱを付加するには、例えば、仮想光線Ｒが通過するボクセルの色に対して、歪み量ＤＱに応じた色彩を合成付加することによってできる。本実施形態では、歪み量ＤＱを付加した透視投影画像データＤ２を生成すること以外は、公知の方法を用いて透視投影画像データＤ２を生成するので、その詳細な説明を省略する。
【０１０４】
展開画像データＤ１及び透視投影画像データＤ２を生成すると、ＧＰＵ１０は、後処理を行い、展開画像ＵＰ及び透視投影画像ＯＰを生成する（ステップＳ１−３０）。後処理が終了すると、図１４に示すように、展開画像ＵＰと透視投影画像ＯＰを並べてモニタ４の画面４ａに出力する（ステップＳ１−３５）。このとき、展開画像処理終了後の展開画像ＵＰ及び透視投影画像ＯＰには、歪み情報として歪みの発生箇所がその歪み量ＤＱに応じて色付けされているため、管状組織Ｔの内壁面が観察しやすく、さらにその管状組織Ｔの展開画像ＵＰ生成時に生じた歪みが表示された展開画像ＵＰ及び透視投影画像ＯＰを得ることができる。
【０１０５】
すなわち、展開画像ＵＰにおいて歪んでいる箇所が色付けされているため、観察者が注意喚起され、直感的に歪んでいる箇所を把握することができる。また、同様の色付けが透視投影画像ＯＰにもされているため、観察者は歪みの発生箇所の管状組織Ｔにおける位置を直感的に把握することができる。さらに、その歪みが、展開画像生成時に圧縮されて生じた歪みであるか、伸張されて生じた歪みであるかを色によって直感的に把握することができる。従って、その色付けされている部分を注意深く見ることによって、一層正確に診断することができる。
【０１０６】
上記第１実施形態によれば、以下のような効果を得ることができる。
（１）  第１実施形態によれば、歪み情報が付加された展開画像ＵＰを生成した。この
結果、展開画像ＵＰ上で歪みの発生箇所を直感的に把握することができるので、例えば、観察者が、ポリープを歪みによって大腸の襞と誤認して見落とすことがないことから、一層正確に診断することができる。
【０１０７】
（２）  第１実施形態によれば、歪み情報を色付けして展開画像ＵＰと共に生成した。この結果、歪みの発生箇所を直感的に把握することができるため、リアルタイムに観察者に対して注意を喚起することができる。従って、一層正確に診断することができる。
【０１０８】
（３）  第１実施形態によれば、展開画像ＵＰに付加した歪み情報と同じ歪み情報を透視投影画像ＯＰに付加し、その展開画像ＵＰと透視投影画像ＯＰをモニタ４の画面４ａに並べて表示した。この結果、歪みの発生箇所について展開画像ＵＰと透視投影画像ＯＰとを見比べて診断することができるので、一層正確に診断することができる。
【０１０９】
（４）  第１実施形態によれば、展開画像ＵＰ生成時に投射する仮想光線Ｒの位置、角度と基準となる仮想光線Ｒの位置、角度との差に応じて歪み量ＤＱを決定し、その仮想光線Ｒに歪み量ＤＱに応じた色付けをし、その色付けされた仮想光線Ｒを投射して展開画像ＵＰを生成した。この結果、複雑な計算をすることなく、歪み量ＤＱを決定することができる。従って、リアルタイムに歪み情報を表示することができる。
【０１１０】
（５）  第１実施形態によれば、歪み量ＤＱに応じて仮想光線Ｒを色付けし、その色付けされた仮想光線Ｒを投射することによって展開画像ＵＰを生成した。この結果、起伏のある観察対象であって、生成された展開画像ＵＰにも起伏があるときであっても、例えば、歪み情報を表示する層を別途設けて展開画像ＵＰと重ねて表示するときと比較して、展開画像ＵＰを観察する視線方向を変えても歪み量ＤＱが展開画像ＵＰから乖離することがない。従って、管状組織Ｔの種類等によらず正確に歪み情報を把握することができる。
【０１１１】
（６）  第１実施形態によれば、歪み量ＤＱに応じて仮想光線Ｒを色付けし、その色付けされた仮想光線Ｒを投射することによって透視投影画像ＯＰを生成した。この結果、例えば、透視投影画像ＯＰにおける歪み量ＤＱを再度算出して、歪み情報として表示するときと比較して、仮想光線Ｒを投射するだけの簡単な処理で透視投影画像ＯＰに歪み情報を表示することができる。従って、リアルタイムに歪み情報を付加した透視投影画像ＯＰを表示することができる。
【０１１２】
（７）  第１実施形態によれば、歪み量ＤＱが第１基準値Ｓ１または第２基準値Ｓ２のいずれかを超えたときのみ、歪み情報として表示した。この結果、歪み量ＤＱが大きく、注意を要する箇所のみ歪み情報として表示されるので、一層、観察者に対して注意喚起することができる。
【０１１３】
（８）  第１実施形態によれば、歪み量ＤＱが第１基準値Ｓ１または第２基準値Ｓ２のいずれかを超えたときのみ、歪み情報として表示した。この結果、歪み情報を表示しながらも、展開画像ＵＰの観察を妨げることない。この結果、展開画像ＵＰの観察に歪み情報を役立てることができる。
【０１１４】
（９）  第１実施形態によれば、歪み情報を歪み量ＤＱに応じた色付けによって表現した。この結果、展開画像ＵＰと歪み情報とが共に表示されても、例えば、歪み量ＤＱに応じた指標を歪み情報として表示するときと比較して、歪み情報によって展開画像ＵＰの観察が妨げられることない。従って、展開画像ＵＰの観察が妨げることなく、歪みの発生箇所について観察者に注意を喚起することができる。
【０１１５】
（１０）  第１実施形態によれば、圧縮方向の歪み量ＤＱを濃いグレー、伸張方向の歪
み量ＤＱを薄いグレーに色付けしたので、生じている歪みが圧縮方向であるか伸張方向であるかの区別を直感的に把握することができる。この結果、例えば、圧縮方向の歪み部分に生じたポリープは圧縮された襞である可能性があると予想したり、伸張方向の歪み部分に生じた襞は伸張されたポリープである可能性があると予想したりすることができる。従って、一層、正確な診断に役立てることができる。
【０１１６】
（第２実施形態）
前記第１実施形態では、１台のワークステーションなどの計算機（コンピュータ）３が単独で展開画像処理を行ったが、本実施形態では、展開画像処理を構成する各処理のうち少なくとも１つの手段を複数のコンピュータが分散処理で行う。以下の実施形態において、前記第１実施形態と同様の部分については、同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。
【０１１７】
例えば、複数台のワークステーションが接続された病院内ネットワークにおいて、少なくとも１つの処理を複数台のワークステーションが分散処理で行う構成を採用できる。以下、展開画像処理を分散処理で行う場合の例として、中心線ＣＰの長さを分割する場合と、後処理だけ分割する場合と、歪み情報算出処理と展開画像生成処理とで分割する場合の３つを示す。なお、説明の便宜上、図１８〜図２０に示すように、２台のワークステーションＷＳ１，ＷＳ２を用いて、サイズ５１２×５１２の画像をつくる場合を例とするが、これを複数台のワークステーションで分散処理を行ってもよい。また、本実施形態では、ワークステーションＷＳ２にのみＧＰＵ１０を搭載しているとする。
【０１１８】
（例１）例１は、前記中心線ＣＰを中心線ＣＰＡと中心線ＣＰＢとに分割する場合である。図１８に示すように、中心線ＣＰＡから仮想光線が照射されるボクセルＶ１〜Ｖｋと、中心線ＣＰＢから仮想光線が照射されるボクセルＶｋ＋１〜Ｖｎとに分割する。この場合、それぞれのワークステーションＷＳ１，ＷＳ２で歪み情報算出処理と展開画像生成処理とを行う。このようにすれば、ワークステーション毎の歪み量記憶部ＤＩのメモリ量、転送量が全体の展開画像サイズの半分で済む。処理の手順は以下のようになる。
（１−１）ワークステーションＷＳ１は、中心線ＣＰＡ上のボクセルデータＶＤ（ボクセルＶ１〜Ｖｋ）について、歪み情報算出処理を行い、算出した歪み情報を歪み量記憶部ＤＩに記憶する。そして、ＣＰＵ７は、その歪み情報を付加した展開画像データＤ１Ａを生成する。一方、ワークステーションＷＳ２は、中心線ＣＰＢ上のボクセルデータＶＤ（ボクセルＶｋ＋１〜Ｖｎ）について、歪み情報算出処理を行い、算出した歪み情報を歪み量記憶部ＤＩに記憶する。そして、ＣＰＵ７は、その歪み情報を付加した展開画像データＤ１Ｂを生成する。
（１−２）ワークステーションＷＳ２は、歪み情報を付加した展開画像データＤ１ＢをワークステーションＷＳ１に転送する。このときの転送サイズは５１２×２５６で済む。
（１−３）ワークステーションＷＳ１は、自身で生成した展開画像データＤ１ＡとワークステーションＷＳ２で生成した展開画像データＤ１Ｂとを合成（結合）した展開画像データＤ１に対して後処理を行い、歪み情報が可視化された展開画像ＵＰを得る。
【０１１９】
（例２）例２は、後処理だけ分割する場合である。図１９に示すように、この場合、ワークステーションＷＳ１でボクセルデータＶＤ全体に対して歪み情報算出処理と展開画像生成処理とを行う。そして、高速画像処理に適しているＧＰＵ１０を搭載したワークステーションＷＳ２で後処理を行うようにすれば、後処理に要する時間を短縮できる。処理の手順は以下のようになる。
（２−１）ワークステーションＷＳ１は、ボクセルデータＶＤについて、歪み情報算出処理を行い、その算出した歪み情報を歪み量記憶部ＤＩに記憶する。
（２−２）ワークステーションＷＳ１の歪み量記憶部ＤＩに記憶した歪み情報を付加した展開画像データＤ１を生成し、その展開画像データＤ１をワークステーションＷＳ２に転
送する。このときの転送サイズは５１２×５１２である。
（２−３）ワークステーションＷＳ２は、展開画像データＤ１に対して後処理を行い、歪み情報が可視化された展開画像ＵＰを得る。
【０１２０】
（例３）例３は、歪み情報算出処理と展開画像生成処理とで分割する場合である。図２０に示すように、この場合、ワークステーションＷＳ１，ＷＳ２間でのデータ転送回数が多くなるが、歪み情報算出処理と並列して展開画像生成処理を行うことにより、全体の処理速度の向上を図ることができる。
（３−１）ワークステーションＷＳ１は、ボクセルデータＶＤの断面毎について、歪み情報算出処理を行う。そして、断面毎の歪み情報が算出されると、ワークステーションＷＳ２に転送し、各歪み情報は、ワークステーションＷＳ２の歪み量記憶部ＤＩに記憶される。
（３−２）ワークステーションＷＳ２は、ワークステーションＷＳ１の歪み情報算出処理と並列に展開画像生成処理を行う。そして、歪み情報算出処理、展開画像生成処理が終了した断面については、歪み情報を付加した展開画像データＤ１が生成される。
（３−３）ワークステーションＷＳ２は、ボクセルデータＶＤ全体に対応した歪み情報が付加された展開画像データＤ１を生成すると、その展開画像データＤ１をワークステーションＷＳ１に転送する。そして、ワークステーションＷＳ１は、その展開画像データＤ１に対して後処理を行い、歪み情報が可視化された展開画像ＵＰを得る。このとき、後処理をＧＰＵ１０を搭載したワークステーションＷＳ２で実行すると、さらに全体の処理速度を向上することができる。
【０１２１】
上記第２実施形態によれば、第１実施形態の（１）〜（１０）の効果に加えて、以下のような効果を得ることができる。
（１１）第２実施形態によれば、複数の計算機（コンピュータ）３による分散処理を採用するため展開画像処理の速度向上を図ることができるので、例えば、モニタ４の画面４ａに表示される歪み情報が表示された展開画像ＵＰのリアルタイム性を確保し易くなる。
【０１２２】
（１２）第２実施形態によれば、複数の計算機（コンピュータ）３による分散処理を採用するため、歪み量記憶部ＤＩのために使用するメモリ量を低減することができる。
なお、上記各実施形態は以下のように変更してもよい。
【０１２３】
○上記第２実施形態では、ネットワークを介して接続されたワークステーションＷＳ１，ＷＳ２によってネットワーク分散処理を行った。これを、１台のコンピュータに多数のプロセッサを搭載して分散処理を行ってもよい。
【０１２４】
○上記第２実施形態では、展開画像処理を分散処理で行う場合の例として、中心線ＣＰの長さを分割する場合と、後処理だけ分割する場合と、歪み情報算出処理と展開画像生成処理とで分割する場合の３つを示した。これを、展開画像ＵＰをライン（モニタ４の走査線）毎にレンダリングするときのそのライン毎に展開画像処理を分割するようにしてもよい。
【０１２５】
○上記各実施形態では、歪み量ＤＱは、横間隔歪みｄθを第１基準投射角度θ０と第１実投射角度の差分から、縦間隔歪みｄｙを第２基準投射角度φ０と第２実投射角度との差分及び実視点位置と基準距離との差分から算出したが、これを、差分でなく比を用いて算出してもよい。
【０１２６】
○上記各実施形態では、歪み量ＤＱに対応した色情報を色情報記憶部ＣＩに登録したが、これを、仮想光線Ｒの投射毎に、その仮想光線Ｒに対応する歪み量ＤＱを色情報として算出し、色情報記憶部ＣＩに登録することなく、その色情報を仮想光線Ｒの色に反映させ
てもよい。
【０１２７】
○上記各実施形態では、歪み量ＤＱとして、実際に投射される仮想光線Ｒの位置と基準となる仮想光線Ｒの位置との差分を算出した。これを、中心線ＣＰの曲率γ、中心線ＣＰの曲がりの方向ｃ、中心線ＣＰから投射される仮想光線Ｒの投射角度間隔ｋ、中心線ＣＰから均等に仮想光線Ｒが投射されたときの投射角度間隔ｋ１、各仮想光線Ｒの方向ベクトルｄｒから歪み量ＤＱ（＝ｄｒ×γ×ｃ×（ｋ／ｋ１―１））を算出してもよい。
【０１２８】
○上記各実施形態では、歪み量ＤＱとして、実際に投射される仮想光線Ｒの位置、角度と基準となる仮想光線Ｒの位置、角度との差分を算出した。これを、円筒投影面１２を構成する各ピクセルの各頂点の座標と２次元平面１６を構成する各ピクセルの各頂点の座標との差を算出し、歪み量ＤＱとしてもよい。
【０１２９】
○上記各実施形態では、横間隔歪みｄθ、縦間隔歪みｄｙ、横剪断歪みｄｓｘ、縦剪断歪みｄｓｙ、面積歪みｄＡがそれぞれ第１基準値Ｓ１を超えたときの仮想光線Ｒの色を全て濃いグレーとし、それぞれ第２基準値Ｓ２を超えたときの仮想光線Ｒの色を全て薄いグレーとした。これを、横間隔歪みｄθ、縦間隔歪みｄｙ、横剪断歪みｄｓｘ、縦剪断歪みｄｓｙ、面積歪みｄＡのそれぞれについて仮想光線Ｒの色を異ならせてもよい。例えば、横間隔歪みｄθに対して青色、縦間隔歪みｄｙに対して赤色、横剪断歪みｄｓｘに対して緑色、縦剪断歪みｄｓｙに対して黄色、面積歪みｄＡに対して紫色などが考えられる。これにより、色によってどの成分の歪みが第１基準値Ｓ１または第２基準値Ｓ２を超えたかを直感的に把握することができる。
【０１３０】
○上記各実施形態では、管状組織Ｔの屈曲によって発生する歪みと、仮想光線Ｒの修正によって発生する歪みを区別せずに、両方とも横間隔歪みｄθ、縦間隔歪みｄｙ、横剪断歪みｄｓｘ、縦剪断歪みｄｓｙ、面積歪みｄＡとして算出し、歪み情報として表示した。これを、管状組織Ｔの屈曲によって発生する歪みと、仮想光線Ｒの修正によって発生する歪みを区別して算出し、仮想光線Ｒの色を異ならせて表示してもよい。これにより、歪み量と共に歪みの発生原因も直感的に把握することができる。さらに、管状組織Ｔの屈曲によって発生する歪み、仮想光線Ｒの修正によって発生する歪みのいずれか一方のみを表示してもよい。このとき、予めいずれか一方を表示するように設定可能にしてもよいし、観察者の選択によってその都度いずれか一方を表示してもよい。これにより、例えば、平行投影画像と共に展開画像を観察することによって、管状組織Ｔの屈曲箇所を把握しながら観察できるとき、管状組織Ｔの屈曲によって発生する歪みを表示しない等の選択が可能となる。従って、必要最低限の歪み情報を表示するので、展開画像の観察を妨げることなく、歪み情報を表示することができる。
【０１３１】
○上記各実施形態では、歪み情報として、仮想光線Ｒに歪み量ＤＱに応じた色情報を付加し、この仮想光線Ｒを用いて展開画像ＵＰを生成することによって、歪み情報を付加した展開画像ＵＰを得た。これを、歪み量ＤＱに応じた色情報を投影対象１１に付加してもよい。すなわち、各ボクセルＶ１〜Ｖｎに割り当てられたシェーディング係数βｎを歪み量ＤＱに応じて変更することによって、各ボクセルＶ１〜Ｖｎに色情報が付加される。例えば、図２１に示すように、歪み量ＤＱが第１基準値Ｓ１を超えた仮想光線Ｒが投射されるボクセルＶ１，Ｖ２には濃いグレーに対応するシェーディング係数βｎを割り当て、歪み量ＤＱが第２基準値Ｓ２を超えた仮想光線Ｒに投射されるボクセルＶ３，Ｖ４には薄いグレーに対応するシェーディング係数βｎを割り当てる。これにより、上記各実施形態と同様に、図１４に示すように、歪み情報が付加された展開画像ＵＰ及び透視投影画像ＯＰを得ることができる。
【０１３２】
○上記各実施形態では、歪み情報として、仮想光線Ｒに歪み量ＤＱに応じた色情報を付
加し、この仮想光線Ｒを用いて展開画像ＵＰを生成することによって、歪み情報を付加した展開画像ＵＰを得た。これを、図２２に示すように、歪み情報を表現する歪み画像ＤＰを生成し、展開画像ＵＰと合成して新たな展開画像ＵＰ１を生成してもよい。このとき、歪み情報算出処理を実行し、歪み画像ＤＰを生成後に展開画像生成処理を行ってもよいし、展開画像生成処理を実行後に、歪み情報算出処理を実行して歪み画像ＤＰを生成してもよい。
【０１３３】
○上記各実施形態では、歪み情報として、仮想光線Ｒに歪み量ＤＱに応じた色情報を付加し、この仮想光線Ｒを用いて展開画像ＵＰを生成することによって、歪み情報を付加した展開画像ＵＰを得た。これを、図２３に示すように、色情報ではなく、歪み情報に応じた矢印等の指標Ｄを展開画像ＵＰに付加してもよい。そして、その指標Ｄは、図２３に示すように、歪み量ＤＱに応じて大きさを変えたり、歪みの向き（圧縮、伸張）に応じて矢印の向きを変えたりしてもよい。
【０１３４】
○上記各実施形態では、歪み情報として、仮想光線Ｒに歪み量ＤＱに応じた色情報を付加し、この仮想光線Ｒを用いて展開画像ＵＰを生成することによって、歪み情報を付加した展開画像ＵＰを得た。これを、色情報ではなく、歪みの発生箇所を線で囲ってもよい。これにより、展開画像の観察において歪み情報を直感的に把握しながらも、その歪み情報は線であるため、展開画像の観察を妨げにくい。また、歪み量ＤＱが同じ値である箇所毎に、歪みの発生箇所を線で囲ってもよい。このとき、歪み量ＤＱに応じて異なる色の線や異なる線種で、歪みの発生箇所を囲ってもよい。
【０１３５】
○上記各実施形態では、歪み情報として、仮想光線Ｒに歪み量ＤＱに応じた色情報を付加し、この仮想光線Ｒを用いて展開画像ＵＰを生成することによって、歪み情報を付加した展開画像ＵＰを得た。これを、色情報ではなく、歪みの発生箇所を点滅させてもよい。これにより、一層、観察者に対して歪みの発生箇所について注意を喚起することができる。  ○上記各実施形態では、第１基準値Ｓ１または第２基準値Ｓ２を超えた歪み量ＤＱのみ歪み情報として表示したが、これを歪み量ＤＱ全てを歪み情報として表示してもよい。
【０１３６】
○上記各実施形態では、第１基準値Ｓ１を超えた歪み量ＤＱは濃いグレー、第２基準値Ｓ２を超えた歪み量ＤＱは薄いグレーで歪み情報として表示した。これを、複数の基準値を設け、その複数の基準値毎に色情報を設定してもよい。このとき、例えば、歪み量ＤＱが正の値である歪み情報については赤のグラデーション、歪み量ＤＱが負の値である歪み情報については青のグラデーションで歪み情報として表示することができるので、歪み量ＤＱの分布を把握することができる。また、色情報に限らず、基準値毎に異なる網掛け表示をすることによって、同様に歪み量ＤＱの分布を把握することができる。
【０１３７】
○上記各実施形態では、第１基準値Ｓ１または第２基準値Ｓ２を超えた歪み量ＤＱのみ歪み情報として表示したが、その歪み情報のうち、特に歪み量ＤＱが大きな箇所を点滅させたり、異なる色情報を付加したり等の特異な表示にしてもよい。これにより、歪みが特に大きな箇所について、観察者に対して特に注意を喚起することができる。
【０１３８】
○上記各実施形態では、歪み量ＤＱを歪み情報として表示したが、これを管状組織Ｔと展開画像ＵＰとでアスペクト比が異なる箇所を表示してもよい。これにより、例えば、歪み量ＤＱが小さくてもアスペクト比が異なるために展開画像ＵＰが管状組織Ｔと著しく異なるとき、観察者に対して注意を喚起することができる。また、歪み量ＤＱとアスペクト比の相違を両方とも歪み情報として表示してもよいし、歪み量ＤＱとアスペクト比の相違とで異なる表示をしてもよい。さらに、歪み量ＤＱとアスペクト比の相違を表示するか否かを予め設定するようにしてもよいし、観察者によってその都度設定するようにしてもよい。
【０１３９】
○上記各実施形態では、歪み情報は展開画像ＵＰ及び透視投影画像ＯＰ上に常に表示した。これを、展開画像ＵＰ及び透視投影画像ＯＰ上に表示するか否かを予め設定するようにしてもよいし、観察者によってその都度設定するようにしてもよい。さらに、展開画像ＵＰ、透視投影画像ＯＰのいずれかに歪み情報を表示するか否かを設定するようにしてもよい。
【０１４０】
○上記各実施形態では、歪み情報を付加した展開画像ＵＰと透視投影画像ＯＰとをモニタ４の画面４ａに並べて表示したが、展開画像ＵＰのみを表示してもよい。また、透視投影画像ＯＰを表示するか否かを予め設定するようにしてもよいし、観察者によってその都度設定するようにしてもよい。
【０１４１】
○上記各実施形態では、歪み情報を付加した展開画像ＵＰ及び透視投影画像ＯＰをモニタ４の画面４ａに表示した。これを、透視投影画像ＯＰの代わりに歪み情報を付加した平行投影画像を表示してもよい。
【０１４２】
○上記各実施形態では、歪み情報を付加した展開画像ＵＰ及び透視投影画像ＯＰをモニタ４の画面４ａに表示した。これを、透視投影画像ＯＰの代わりに歪み情報を付加した断面観察画像を表示してもよい。なお、断面観察画像とは、ボリュームレンダリング処理等の３次元画像投影方法で作成される管状組織Ｔを含む人体等の断面画像であって、観察位置や観察内容に応じて３次元画像データのうちの任意の断面を表示した画像である。この断面観察画像は、管状組織Ｔの透視投影画像と管状組織Ｔの周囲の組織の断平面の画像とを合成している。この結果、管状組織Ｔの内部の様子を把握しながらも管状組織Ｔとその周囲の組織との関係も把握することのできる画像となっているため、管状組織Ｔと周囲の組織との関係及び歪み情報を把握することができる。
【０１４３】
○上記各実施形態では、展開画像ＵＰと共に透視投影画像ＯＰをモニタ４の画面４ａに表示した。これを、透視投影画像ＯＰではなく、臓器や球や角柱等の任意の立体形状をマスクした領域抽出結果の表面、すなわち、任意の形状の断面を展開画像ＵＰと共に表示してもよい。また、その任意の形状の断面は複数あってもよいし、領域抽出された領域やマスクの境界面であってもよい。
【０１４４】
○上記各実施形態では、歪み情報を付加した展開画像ＵＰ及び透視投影画像ＯＰをモニタ４の画面４ａに表示した。これを、透視投影画像ＯＰの代わりに、ＭＰＲ（Multi Planar Reconstruction ）によって生成した断面観察画像であってもよい。ＭＰＲとは、３次元画像データ（ボクセルデータＶＤ）の任意の断平面を抽出して表示する方法で、例えば、横断面で撮影した複数枚のスライス画像（ＣＴ画像）からそれとは異なる平断面のスライス画像を再構成することができる。
【０１４５】
○上記各実施形態では、歪み情報を付加した展開画像ＵＰ及び透視投影画像ＯＰをモニタ４の画面４ａに表示した。これを、透視投影画像ＯＰの代わりに、ＣＰＲ（Curved Multi Planar Reconstruction）によって生成した断面観察画像であってもよい。ＣＰＲとは、３次元画像データ（ボクセルデータＶＤ）の任意断曲面を抽出して表示する方法であって、例えば、血管等の細い管状組織Ｔを観察する際に、常にその細い管状組織Ｔを断面上に表示するために、任意の断曲面を抽出して表示することができる。
【０１４６】
○上記各実施形態では、透視投影画像ＯＰは、管状組織Ｔの透視投影画像Ｐ２を含む任意の断平面とした。これを管状組織Ｔの平行投影画像を含む任意の断面としてもよい。
○上記各実施形態では、円筒投影法（屈曲円筒投影法）のうち、中心線ＣＰより直線の仮想光線Ｒを投射した場合を説明したが、仮想光線Ｒは曲線、折れ線であってもよい。
【０１４７】
○上記各実施形態では、円筒投影法（屈曲円筒投影法）のうち、中心線ＣＰ上の点から仮想光線Ｒが同一平面上に投射される場合を説明したが、仮想光線Ｒが同一平面上でなく、例えば斜めに投射されていてもよい。
【０１４８】
○上記各実施形態では、円筒投影法（屈曲円筒投影法）のうち、中心線ＣＰより仮想光線Ｒを投射した場合を説明したが、中心線ＣＰ近傍の点から投射されてもよく、さらに、その中心線ＣＰ近傍の点は複数であってもよい。
【０１４９】
○上記各実施形態では、ボリュームレンダリングによって展開画像ＵＰ、透視投影画像ＯＰを生成したが、サーフィスレンダリングによって展開画像ＵＰ、透視投影画像ＯＰを生成してもよい。また、ボリュームレンダリング及びサーフィスレンダリングの組み合わせによって展開画像ＵＰを生成してもよい。
【０１５０】
○上記各実施形態ではレイキャスト法によってボリュームレンダリングを行った。これを最大値投影法(Maximum Intensity Projection)、最小値投影法(Minimum Intensity Projection)、平均値法、合計値法(Raysum)等の他のボリュームレンダリング方法を用いてボリュームレンダリングを行ってもよい。
【０１５１】
○上記各実施形態では、３次元画像データに対して歪み情報算出処理を行ったが、これを４次元以上の画像データに対して行ってもよい。
○上記各実施形態では、骨や臓器等の人体の部分について撮影されたＣＴ画像に対して展開画像処理を行ったが、ＣＴ撮影等が可能であれば、特に人体や動物、植物等の生物の組織に限らず、地質調査、鉱物探査、機械や装置類の構造材、電気回路のパターンを見る画像処理、ＬＳＩの故障診断等にも適用することができる。
【０１５２】
○上記各実施形態では、骨や臓器等の人体の部分について撮影されたＣＴ画像に対して展開画像処理を行い、歪み情報を可視化したが、これを、計算機支援エンジニアリングシステムや科学技術計算の結果の可視化に適用してもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１５３】
【図１】第１実施形態の画像表示装置の概略構成図。
【図２】同じく、画像表示装置の概略構成を示すブロック図。
【図３】同じく、ボリュームレンダリングを説明する説明図。
【図４】同じく、ボリュームレンダリングを説明するブロック図。
【図５】同じく、（ａ）〜（ｃ）は、それぞれ円筒投影法を示す説明図。
【図６】同じく、（ａ）〜（ｄ）は、それぞれ屈曲円筒投影法を示す説明図。
【図７】同じく、歪み情報について説明する模式図。
【図８】同じく、歪み情報について説明する模式図。
【図９】同じく、歪み情報について説明する模式図。
【図１０】同じく、歪み情報について説明する模式図。
【図１１】同じく、歪み情報について説明する模式図。
【図１２】同じく、歪み情報について説明する模式図。
【図１３】同じく、歪み情報について説明する模式図。
【図１４】同じく、展開画像と透視投影画像を示す説明図。
【図１５】同じく、展開画像処理について説明するフローチャート。
【図１６】同じく、歪み量算出処理について説明するフローチャート。
【図１７】同じく、色情報決定処理について説明するフローチャート。
【図１８】第２実施形態の展開画像処理の分散処理を示すブロック図。
【図１９】同じく、展開画像処理の分散処理を示すブロック図。
【図２０】同じく、展開画像処理の分散処理を示すブロック図。
【図２１】別例における歪み情報について説明する模式図。
【図２２】別例における歪み情報について説明する模式図。
【図２３】別例における歪み情報について説明する模式図。
【図２４】平行投影法による管状臓器の投影画像を説明するための模式図。
【図２５】透視投影法による管状臓器の投影画像を説明するための模式図。
【図２６】管状臓器の展開画像を説明するための模式図。
【図２７】管状臓器の展開画像を説明するための模式図。
【符号の説明】
【０１５４】
θ，φ…投射角度、θ０…第１基準投射角度、φ０…第２基準投射角度、ｙ０…基準距離、ｄθ…横間隔歪み、ｄｙ…縦間隔歪み、ｄｓｘ…横剪断歪み、ｄｓｙ…縦剪断歪み、ｄＡ…面積歪み、ＣＩ…色情報記憶部、ＣＰ，ＣＰＡ，ＣＰＢ…中心線、Ｄ…指標、ＤＰ…歪み画像、ＤＩ…歪み量情報記憶部、Ｄ１，Ｄ１Ａ，Ｄ１Ｂ…展開画像データ、Ｄ２…透視投影画像データ、ＤＱ…歪み量、ＯＰ，Ｐ２…透視投影画像、ＰＸ…ピクセル、Ｒ，Ｒ００，Ｒ０１，Ｒ１０，Ｒ１１…仮想光線、ＲＤ…実位置記憶部、ＳＤ…基準位置記憶部、ＳＶ…基準値記憶部、Ｔ…管状組織、ＵＰ，ＵＰ１…展開画像、Ｖ１〜Ｖｎ…ボクセル、ＶＤ…ボクセルデータ、ＷＳ１，ＷＳ２…ワークステーション、１…画像表示装置、３…計算機（コンピュータ）、４…出力部としてのモニタ、７…ＣＰＵ、１０…ＧＰＵ、１２…円筒投影面、１６…２次元平面。
【図１】
2006302103.tif 000003
【図２】
2006302103.tif 000004
【図３】
2006302103.tif 000005
【図４】
2006302103.tif 000006
【図５】
2006302103.tif 000007
【図６】
2006302103.tif 000008
【図７】
2006302103.tif 000009
【図８】
2006302103.tif 000010
【図９】
2006302103.tif 000011
【図１０】
2006302103.tif 000012
【図１１】
2006302103.tif 000013
【図１２】
2006302103.tif 000014
【図１３】
2006302103.tif 000015
【図１４】
2006302103.tif 000016
【図１５】
2006302103.tif 000017
【図１６】
2006302103.tif 000018
【図１７】
2006302103.tif 000019
【図１８】
2006302103.tif 000020
【図１９】
2006302103.tif 000021
【図２０】
2006302103.tif 000022
【図２１】
2006302103.tif 000023
【図２２】
2006302103.tif 000024
【図２３】
2006302103.tif 000025
【図２４】
2006302103.tif 000026
【図２５】
2006302103.tif 000027
【図２６】
2006302103.tif 000028
【図２７】
2006302103.tif 000029