(57)【要約】【課題】MIP処理等の医療画像の計算時に、石灰化領域等の障害領域を除去しつつ、障害領域の輪郭を動的に判断して描画することができる画像処理方法を提供する。【解決手段】注目する組織、例えば血液のボクセル値よりいくぶん大きいしきい値Tを決定する（ステップＳ１１）。次に、仮想光線を投射し（ステップＳ１２）、仮想光線の上のボクセル値を配列A1（元配列）として取得する（ステップＳ１３）。次に、配列A1のしきい値T以上の値をしきい値Tで折り返した配列A2（置き換え配列）を作成し（ステップＳ１４）、配列A2上で一部データ、例えば、石灰化領域の中心部分に相当する折り返えされたデータを除外する（ステップＳ１５）。次に、配列A2上で最大値となる値M1を求め（ステップＳ１６）、配列A1上で値M1に対応する値M2を求める（ステップＳ１７）。そして、値M2をこの仮想光線に対するピクセル値とする（ステップＳ１８）。【選択図】  図２２
2006238938.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ボリュームレンダリングによる画像処理方法であって、
第１のベクトル情報と第２のベクトル情報とを用いて、仮想光線上の、位置関係が相互交換可能な１以上の点の値を選択し、
選択した１以上の点の値を用いて画素値を決定する画像処理方法。
【請求項２】
請求項１記載の画像処理方法であって、
前記第１のベクトル情報は、仮想光線方向ベクトルである画像処理方法。
【請求項３】
請求項１記載の画像処理方法であって、
前記第２のベクトル情報は、勾配情報である画像処理方法。
【請求項４】
請求項１記載の画像処理方法であって、
選択する点の数は１である画像処理方法。
【請求項５】
請求項１記載の画像処理方法であって、
１以上の点の値を選択するのに仮想光線上のデータを置き換えたデータを用いる画像処理方法。
【請求項６】
請求項５記載の画像処理方法であって、
前記置き換えデータの値は、元データ値をしきい値で折り返したものである画像処理方法。
【請求項７】
請求項１記載の画像処理方法であって、
１以上の点の値を選択するのに第２のベクトル情報の大きさを用いる画像処理方法。
【請求項８】
請求項１記載の画像処理方法であって、
１以上の点の値を選択するのに第１のベクトル情報と第２のベクトル情報の間の角度関係を用いる画像処理方法。
【請求項９】
請求項１記載の画像処理方法であって、
描画対象に含まれる物体の２次元的輪郭を表示させる画像処理方法。
【請求項１０】
ボリュームレンダリングによる画像処理方法であって、
画素値の決定に当たって仮想光線上の１以上の点の値を利用し、
仮想光線上の前記１以上の点の値の画素値を決定する処理への寄与度を変更する画像処理方法。
【請求項１１】
請求項１０記載の画像処理方法であって、
前記寄与度は０である画像処理方法。
【請求項１２】
請求項１０記載の画像処理方法であって、
前記１以上の点の寄与度を決定するのに仮想光線上のデータを置き換えたデータを用いる画像処理方法。
【請求項１３】
請求項１２記載の画像処理方法であって、
前記置き換えデータの値は元データ値をしきい値で折り返したものである画像処理方法。
【請求項１４】
請求項１０記載の画像処理方法であって、
前記１以上の点の寄与度を決定するのに、点の位置に対応するボリューム上の勾配ベクトルと仮想光線の進行方向ベクトルとを更に用いる画像処理方法。
【請求項１５】
請求項１０記載の画像処理方法であって、
前記１以上の点の寄与度を決定するのに、仮想光線上のボクセル値の変化を用いる画像処理方法。
【請求項１６】
請求項１０記載の画像処理方法であって、
描画対象に含まれる物体の２次元的輪郭を表示させる画像処理方法。
【請求項１７】
請求項１０記載の画像処理方法であって、
描画対象に含まれる物体を非表示とする画像処理方法。
【請求項１８】
請求項１ないし１７のいずれか一項記載の画像処理方法であって、
画像を並べて表示、重ねて表示、または差分を表示させる画像処理方法。
【請求項１９】
請求項１ないし１７のいずれか一項記載の画像処理方法であって、
ユーザの指定した箇所にのみ適応する画像処理方法。
【請求項２０】
請求項１ないし１７のいずれか一項記載の画像処理方法であって、
画面上に設けた小窓内にのみ適用する画像処理方法。
【請求項２１】
請求項１ないし１７のいずれか一項記載の画像処理方法であって、
輪郭の表現を連続的に変更する画像処理方法。
【請求項２２】
請求項１ないし１７のいずれか一項記載の画像処理方法であって、
並列処理を行う画像処理方法。
【請求項２３】
請求項１ないし１７のいずれか一項記載の画像処理方法であって、
GPUにより処理を行う画像処理方法。
【請求項２４】
請求項１ないし１７のいずれか一項記載の画像処理方法であって、
パラメータが変更可能なGUIにより処理を行う画像処理方法。
【請求項２５】
請求項１記載の画像処理方法であって、
MIP、MinIP、Raysum、または平均値法により処理を行う画像処理方法。
【請求項２６】
請求項１０記載の画像処理方法であって、
MIP、MinIP、Raysum、平均値法、またはレイキャストにより処理を行う画像処理方法。
【請求項２７】
請求項１ないし１７のいずれか一項記載の画像処理方法であって、
仮想光線を含む断面画像に前記１以上の選択された点を表示させる画像処理方法。
【請求項２８】
コンピュータに、請求項１ないし２７のいずれか一項記載の各ステップを実行させるための画像処理プログラム。
【請求項２９】
画素値の決定に当たって仮想光線上のデータの１以上の点の値を用い、１以上の点の位置関係が相互交換可能なボリュームレンダリング画像を表示する画像処理装置であって、描画対象に含まれる物体の２次元的輪郭を表示させる画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ボリュームレンダリングによる画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、コンピューター断層撮影（CT：computed tomography）装置、核磁気共鳴映像（MRI：magnetic resonance imaging）装置等で得られる３次元画像を、所望の方向に投影して投影画像を得ることが行われている。このような投影画像を得るための処理としてはボリュームレンダリングが広く用いられている。ボリュームレンダリングには例えば、投影方向について最大画素値を抽出して投影するMIP（Maximum Intensity Projection）処理や最小画素値を抽出して投影するMinIP（Minimum Intensity Projection）処理、投影方向に仮想光線を投射し物体からの反射光を計算するレイキャスト法等が知られている。
【０００３】
図３１は、MIP処理の説明図であり、描画対象のボクセル値に対応する３Ｄデータと、表示データとして選択される最大値との関係を示す。MIP処理では、図の矢印で示す投影線上の３Ｄデータの最大値を表示データとするため、図３１（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ）では、それぞれ３Ｄデータの最大値である４，８，８，８が表示データとなる。
【０００４】
図３２は、レイキャスト（Raycast）画像とMIP画像を示す。図３２（ａ）に示すレイキャスト画像は、ボユームレンダリング画像の一種であり、仮想光線上の複数のボクセルからの反射光を蓄積することによって画素を決定する。このため輪郭の描画に優れ写実的な画像が得られる。また、仮想光線がボクセルデータ間を通過する場合はボクセルデータそのものではなく、ボクセルデータを補間した情報を元に計算を行うこともある。
【０００５】
一方、図３２（ｂ）に示すMIP画像は、前述のように、仮想光線上から単一のボクセルを選択してその情報を用いて画素を決定し、ボクセル値をそのまま描画するので客観性に優れ、計算が高速である。このため、血管の描画にはMIP画像を用いることが多い。なお、補間値を用いる場合は、複数のボクセルを参照することになるが仮想光線上の一点の情報のみを用いるという点では変わらない。ただ、ボクセル値に特徴の無い臓器の描画が困難になる場合がある。
【０００６】
図３３は、MIP画像において、血管内に石灰化領域５０が付着し血流５２に障害が生じた箇所の状況を説明するための図である。また、同図の（ａ）、（ｂ）は、血管の同じ箇所を９０度異なる方向から観察した場合を示す。
【０００７】
図３３（ａ）に示すMIP画像では、血管内における高CT値の石灰化領域５０の大きさは把握できるが、石灰化領域５０で塞がれている狭窄箇所５１の血流５２を正確に測定できない場合がある。また、図３３（ｂ）に示すMIP画像では、石灰化領域５０が障害になって血流５２の観察が難しくなり、実際には石灰化領域５０の奥あるいは手前に血流５２があっても、その血流５２を観察することができない。
【０００８】
図３４は、血管内に高CT値の石灰化領域が存在する箇所における仮想光線上のボクセル値の変化を示す図である。仮想光線上において石灰化領域のボクセル値は、値が大きくかつ鋭角状のピークを持った値となる。一方、血流のボクセル値は、値が小さくなだらかな形状の値となる。
【０００９】
したがって、MIP画像では、仮想光線上のボクセル値の最大値を表示データとするため、石灰化領域が存在する血管を観察する場合に、ボクセル値が大きい石灰化領域が表示され、石灰化領域の奥あるいは手前に存在する血流を表示することができない。
【００１０】
図３５は、MIP画像において石灰化領域の奥あるいは手前に存在する血流を観察する場合における従来の解決法を説明するための図である。従来は、同図に示すように、石灰化領域のCT値をなんらかの値に置き換えた置き換えボリュームデータ（例えば空気のボリュームデータ）を作成し、石灰化領域に対応するボクセル値を下げて血流を表示できるようにしていた。或いは、石灰化領域に相当する領域を描画対象から除くことによってもほぼ同様の効果が得られていた。しかし、上記二つの手法であってはあらかじめ石灰化領域を特定する領域抽出処理を行う必要があった。
【００１１】
すなわち、従来の解決法にあっては、ボリュームレンダリングの前段階で、しきい値あるいは他のアルゴリズムによる領域抽出法を用いて石灰化領域の検出を行い、領域抽出の結果を用いて、ボリュームデータを改変（石灰化領域を除去）したり、あるいはマスクデータ（マスクボリュームを用いて非描画領域を指定）を作成し、血流を表示できるようにしていた。
【００１２】
図３６は、従来のレイキャスト法における画面上の各ピクセルの計算を示すフローチャートである。従来のレイキャスト法では、以下の計算を画像上の全ピクセル分行う。まず、投影位置より、投影開始点O(x,y,z)、およびサンプリング間隔ΔS(x,y,z)を設定する（ステップＳ２０１）。
【００１３】
次に、反射光Eを「0」、残存光Iを「1」、現在計算位置X（x,y,z）を「O」に初期化する（ステップＳ２０２）。そして、X(x,y,z)位置周辺のボクセルデータよりX位置、補完ボクセル値Vを求める（ステップＳ２０３）。また、補完ボクセル値Vに対応する不透明度αを得る（ステップＳ２０４）。この場合、α=f( V)なる関数をあらかじめ準備しておく（ステップＳ２１２）。
【００１４】
次に、補完ボクセル値Vに対応するカラー値Cを得る（ステップＳ２０５）。そして、X(x,y,z)位置周辺のボクセルデータよりX位置およびグラディントGを求め、光線方向X-OとグラディントGよりシェーディング係数βを求める（ステップＳ２０６）。
【００１５】
次に、X(x,y,z)位置の減衰光D（Ｄ＝Ｉ＊α）及び部分反射光F（Ｆ=β＊Ｄ＊Ｃ）を計算する（ステップＳ２０７）。そして、反射光Eおよび残存光Iを更新し（I=I-D，E=E+F）、現在計算位置を進行させる（X=X+ΔS）（ステップＳ２０８）。
【００１６】
次に、Xが終了位置まで来たかどうか、または残存光Iが「0」になったかどうかを判断し（ステップＳ２０９）、Xが終了位置でなく、残存光Iが「0」でない場合（ｎｏ）は、X(x,y,z)にΔS(x,y,z)を加算し、現在計算位置を前進させ（ステップＳ２１０）、ステップＳ２０３以降の処理を繰り返す。一方、Xが終了位置まで来たか、または残存光Iが「0」になった場合（ｙｅｓ）は、反射光Eを計算ピクセルのピクセル値として計算を終了する（ステップＳ２１１）。
【００１７】
図３７は、従来のMIP処理において、画面上の各ピクセルを計算するフローチャートを示す。従来のMIP処理では以下の計算を画像上の全ピクセル分行う。まず、投影位置より、投影開始点O(x,y,z)、およびサンプリング間隔ΔS(x,y,z)を設定する（ステップＳ２２１）。
【００１８】
次に、最大値Mをシステム最小値に、また現在計算位置X（x,y,z）を「O」に初期化する（ステップＳ２２２）。そして、X(x,y,z)位置周辺のボクセルデータよりX位置、補完ボクセル値Vを求める（ステップＳ２２３）。
【００１９】
次に、最大値Mと補完ボクセル値Vを比較し（ステップＳ２２４）、最大値Mが補完ボクセル値Vより小さい場合（ｙｅｓ）は、最大値Mを補完ボクセル値Vとする（ステップＳ２２５）。そして、現在計算位置Xが終了位置まで来たかどうかを判断し（ステップＳ２２６）、現在計算位置Xが終了位置まで来ていない場合（ｎｏ）は、X(x,y,z)にΔS(x,y,z)を加算して現在計算位置を前進させ（ステップＳ２２７）、ステップＳ２２３以降の処理を繰り返す。一方、現在計算位置Xが終了位置まで来た場合（ｙｅｓ）は、最大値Mを計算ピクセルのピクセル値とする（ステップＳ２２８）。
【００２０】
また、特許文献１にあっては障害領域を含まない第２ボリュームデータを作成し、第２ボリュームデータにおける最大値を求め、最大値の位置のに対応する元のボリュームデータの位置における値を描画に用いている。
【特許文献１】Medical diagnostic method for the two-dimensional imaging of structures  US-6205350, U.S. Philips Corporation
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２１】
しかしながら、上記従来の方法にあっては、ボリュームデータの置き換えにより石灰化領域等の障害領域が除去され、障害領域そのものの情報が完全に失われてしまう。また、厳密に障害領域のみを排除することは難しく、血流を正確に描画することができない。また、抽出領域はボクセル単位で設定されるので領域の境界にエイリアスが生じ画像の劣化を伴う。また、マスク情報や第２ボリュームデータの保持はシステムによけいなメモリ負荷をかけ、及び、ボリュームデータを改変した場合は元のデータとの比較が困難になる。また、個々の障害領域の抽出に時間がかかり観察者の主観要素が大きい。特に観察者の主観要素に左右されることによって観察者毎の再現性が低く客観的な診断情報としての普遍性に欠くことにつながっていた。その為に診断の現場では用いることが難しく現実にはあまり利用されていないという問題がある。
【００２２】
図３８は、従来のMIP画像における問題点を説明するための図である。従来の方法にあっては、同図の（ａ），（ｂ）に示すように、石灰化領域６１の前後の血流６０を観察するために石灰化領域６１を除去するが、その場合に、血流６０が存在する部分６２も削除してしまう。また、従来の方法では、石灰化領域６１が全く表示されなくなるので、病変部の判断が難しくなるとともに、必要な領域も削除されることが多いので信頼性が低くなってしまう。
【００２３】
この場合は、図３８（ｃ）に示すように、石灰化領域を除去した跡の部分６３の情報が必要であり、特に、石灰化領域の輪郭部分６４の情報が必要である。すなわち、石灰化領域の中身は表示せずに石灰化領域の輪郭のみが表示されると診断に有効である。
【００２４】
なお、石灰化領域は３次元領域であるのでその境界面は３次元空間上の面を構成する。そのために従来のマスク適用やボリュームの改変で石灰化を表現しようとした場合は画像の個々の画素は画素を構成する仮想光線と３次元的境界面との交わりを表現するので２次元的な輪郭を表現することができない。一方、画像を見ながら診察する場合は、画像計算時に石灰化領域の２次元的輪郭部分および石灰化領域の周辺、特に手前及び奥の情報が必要である。２次元的輪郭部分は、三次元的に仮想光線が石灰化領域の縁をかすめる箇所のみを描画できれば診断に有効である。
【００２５】
本発明は、上記従来の事情に鑑みてなされたものであって、MIP処理等の医療画像の計算時に、石灰化領域等の障害領域を除去しつつ、障害領域の２次元的輪郭を動的に判断して描画することができる画像処理方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００２６】
本発明の画像処理方法は、ボリュームレンダリングによる画像処理方法であって、第１のベクトル情報と第２のベクトル情報とを用いて、仮想光線上の、位置関係が相互交換可能な１以上の点の値を選択し、選択した１以上の点の値を用いて画素値を決定する。従来はMIP法などの反射光を計算しないボリュームレンダリング法ではベクトル情報を用いることがなかったのに対し、上記構成によれば、ベクトル情報を用いることによって、例えば、仮想光線方向に依存した２次元的効果（２次元的輪郭）を画像に付加することができる。これにより、例えば、２次元的輪郭を利用して障害領域の形状情報とその周辺の情報を一度に観察することが可能になる。
【００２７】
本発明の画像処理方法の処理対象はボリュームレンダリングである。また、画素値に対して「ボクセル」ではなくて「点」としたのは、実際にはボクセル情報を補間した値を用いることが多いためである。また、１以上の点の位置関係が相互交換可能としたのは、MIPのみを対照するのであれば「１の点」を用いても良いが、例えば「Top10MIP」と言う上位10のデータの平均値を表示する方法があり、Top10MIPは複数の点の情報を用いるので「１の点」の定義から外れるためである。また、MIP法では奥行き方向にボリュームデータを反転しても同じ画像がえられる。MIP法などでは仮想光線上の値の位置関係を用いないので不透明度と言う値が定義できない。これは、平均値法であっても同様で、平均値を構成する各値を入れ替えても結果には影響しない。一方、加重平均はボクセルの画素に対する寄与度として表現できるが、これも加重ごと入れ替えれば各値を入れ替えても結果には影響しない。よって、寄与度は多値であってもかまわない。このようなボリュームレンダリング法にあっては光線のシミュレートとは異なる方法で画像を作成するので従来から勾配要素を計算式に組み込むことは考えられていなかった。これに対して、レイキャスト法では不透明度の変更という実施形態になるが、この場合は仮想光線の光量減衰を扱うのでボリュームデータの前後を反転すると異なる画像がえられる。また、第１のベクトル情報は、主には仮想光線の方向ベクトルであるが、それ以外の方向ベクトルを用いるとそれに対応する画像が得られる。一方、第２のベクトル情報は、主にはボクセルの勾配(補間された勾配を含む)であるが、動き情報などのボクセルに結び付けられるベクトル情報があった場合はそれらを使うことができる。
【００２８】
また、本発明の画像処理方法において、前記第１のベクトル情報は、仮想光線方向ベクトルである。また、本発明の画像処理方法において、前記第２のベクトル情報は、勾配情報である。また、本発明の画像処理方法において、選択する点の数は、１である。
【００２９】
また、本発明の画像処理方法は、１以上の点の値を選択するのに仮想光線上のデータを置き換えたデータを用いる。また、本発明の画像処理方法において、前記置き換えデータの値は、元データ値をしきい値で折り返したものである。
【００３０】
また、本発明の画像処理方法は、１以上の点の値を選択するのに第２のベクトル情報の大きさを用いる。また、本発明の画像処理方法は、１以上の点の値を選択するのに第１のベクトル情報と第２のベクトル情報の間の角度関係を用いる。また、本発明の画像処理方法は、描画対象に含まれる物体の２次元的輪郭を表示させる。
【００３１】
また、本発明の画像処理方法は、ボリュームレンダリングによる画像処理方法であって、画素値の決定に当たって仮想光線上の１以上の点の値を利用し、仮想光線上の前記１以上の点の値の画素値を決定する処理への寄与度を変更する。従来のボリュームレンダリング法では、画素値を決定する処理への寄与度はマスク情報などを通して与えられていた為、寄与度は３次元的に決定され２次元的効果を付加することができなかったのに対し、上記構成によれば、仮想光線上で寄与度を判断するので２次元的効果を画像に付加することができる。
【００３２】
また、本発明の画像処理方法において、前記寄与度は０である。また、本発明の画像処理方法は、前記１以上の点の寄与度を決定するのに仮想光線上のデータを置き換えたデータを用いる。また、本発明の画像処理方法は、前記置き換えデータの値は元データ値をしきい値で折り返したものである。
【００３３】
また、本発明の画像処理方法は、前記１以上の点の寄与度を決定するのに、点の位置に対応するボリューム上の勾配ベクトルと仮想光線の進行方向ベクトルとを更に用いるものである。また、本発明の画像処理方法は、前記１以上の点の寄与度を決定するのに、仮想光線上のボクセル値の変化を用いるものである。
【００３４】
また、本発明の画像処理方法は、描画対象に含まれる物体の２次元的輪郭を表示させる。また、本発明の画像処理方法は、描画対象に含まれる物体を非表示とする。
【００３５】
また、本発明の画像処理方法は、画像を並べて表示、重ねて表示、または差分を表示させる。また、本発明の画像処理方法は、ユーザの指定した箇所にのみ適応する。また、本発明の画像処理方法は、画面上に設けた小窓内にのみ適用する。
【００３６】
また、本発明の画像処理方法は、輪郭の表現を連続的に変更する。また、本発明の画像処理方法は、並列処理を行う。また、本発明の画像処理方法は、GPUにより処理を行う。また、本発明の画像処理方法は、パラメータが変更可能なGUIにより処理を行う。
【００３７】
また、本発明の画像処理方法は、MIP、MinIP、Raysum、または平均値法により処理を行う。また、本発明の画像処理方法は、IP、MinIP、Raysum、平均値法、またはレイキャストにより処理を行う。また、本発明の画像処理方法は、距離で判断し、1Dグラディエントを行う。また、本発明の画像処理方法は、仮想光線を含む断面画像に選択された点を表示させる。
【００３８】
また、本発明の画像処理装置は、画素値の決定に当たって仮想光線上のデータの１以上の点の値を用い、１以上の点の位置関係が相互交換可能なボリュームレンダリング画像を表示する画像処理装置であって、描画対象に含まれる物体の２次元的輪郭を表示させるものである。
【発明の効果】
【００３９】
本発明の画像処理方法によれば、仮想光線の投射時に、仮想光線上のボクセルデータにおける一部のボクセルデータ、例えば障害領域の２次元的中心部分を非表示データとし、障害領域の２次元的輪郭を表示データとすることにより、診断対象を的確に表示することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４０】
図１は、本実施形態の画像処理方法において仮想光線がボリュームデータを通過するときの仮想光線上のボクセル値(補間されたボクセル値を含む)の動き(プロファイルパターン)を表す。プロファイルパターンは仮想光線毎に定まり、仮想光線が通過する物体毎に特徴がある。ここでは、仮想光線が石灰化領域等の障害領域を通過する場合のボクセル値のプロファイルパターンを示す。図１（ａ）に示すように仮想光線が障害領域１０の中心部分を通過する場合は、障害領域１０に対応するボクセル値は大きく跳ね上がる。一方、図１（ｂ）に示すように仮想光線が障害領域１０の縁１１をかすめる場合は、障害領域１０に対応するボクセル値の上昇は限定的で比較的平坦である。
【００４１】
図２は、仮想光線が石灰化領域２０の中心部分、その縁２１および血流２２を通過する場合のボクセル値のプロファイルパターンを示す。仮想光線が石灰化領域２０の中心部分を通過する場合は、ボクセル値は高いピーク（最大値）を持ち、仮想光線が石灰化領域の縁２１を通過する場合は、ボクセル値は低いピークを持つ。また、血流２２に対応するボクセル値は、平坦な丘状になる。
【００４２】
図５は、本実施形態の画像処理方法において、MIP処理に勾配（グラディエント）を用いる場合の説明図である。本実施形態では、除外の計算をするのに、しきい値を二つ用意し、ボクセル値を値によって３つに区分する。すなわち、完全除外（十分にボクセル値の高い箇所は石灰化と見なし除去）、除外可能（ボクセル値のみでは判断がつかない領域）、非除去（通常組織）の３つに区分し、除外可能な領域のみを勾配を用いて判断する。
【００４３】
本実施例では仮想光線の方向ベクトルと仮想光線の通過するボクセルの勾配情報を用いることによって、石灰化領域そのものと石灰化領域の２次元的輪郭の両方を識別できる。ボクセルの勾配情報は対象ボクセルの周辺３×３×３ボクセル領域の差分を求めることによって求めることができる。
これに対して、従来の勾配による判断を行わない一定範囲の除去を行った場合は、ボクセル値の一定値以上が自動的に除去されるので、仮想光線上の最大値は必ず除去の判断のしきい値に固定されてしまう。それでは、石灰化領域の前後に存在する血流などが観察できない。本実施例では中間領域を設けて、その間では勾配を用いることによって中間領域が石灰化領域に属するのか否かの判断を行って望ましい箇所の最大値が得られる。
【００４４】
図１７は、本実施形態の画像処理方法において、仮想光線に対応するボクセル値を除外するかどうかの判断方法の説明図である。この場合は、石灰化領域の中心部分を除外し、その縁だけを採用するための判断方法として、三次元的なボクセル値の勾配ベクトルＧを用いる。
【００４５】
図１７（ａ）に示すように、仮想光線が石灰化領域２０の中心部分を通過する場合は、ボクセルの勾配ベクトルＧ３０が仮想光線の進行方向と平行に近くなる。したがって、勾配ベクトルＧ３０が仮想光線の進行方向と平行に近くなっている部分は、石灰化領域２０の中心部分であると判断し、その部分を表示データから除外する。
【００４６】
一方、図１７（ｂ）に示すように、仮想光線が石灰化領域の縁２１をかすめる場合には、ボクセルの勾配ベクトルＧ３１が仮想光線の進行方向と垂直に近くなる。したがって、勾配ベクトルＧ３１が仮想光線の進行方向と垂直に近くなっている部分は、石灰化領域の縁２１であると判断し、その部分を表示データとして採用する。
【００４７】
この場合、仮想光線の進行方向ベクトルＭと、ボクセル値の最大値の候補位置における勾配ベクトルＧとの内積（Ｍ・Ｇ）を求め、その絶対値｜Ｍ・Ｇ｜を許容平行度しきい値ＴＰ（図２４において詳述する）と比較することにより、表示データの除外／採用の判断を行うことができる。また、許容平行度しきい値ＴＰは、観察者がGUIにより動的に変更することができ、表示された画像を見ながら石灰化領域の除去の程度を変更することができる。
【００４８】
図６は、本実施形態の画像処理方法において、除外可能の判断を行う場合の説明図である。除外可能の判断は、勾配ベクトルＧと仮想光線ベクトルDを用いた評価関数ｆを用いて判断する。すなわち、
f(G,  D) > 一定値
の条件式を満たせば除外と判断できる。例えば、
f(G, D) = (1-(1-G・D / |G|・|D|)^2 * h(|G|))
ここで、1-(1-G・D / |G|・|D|)は、勾配ベクトルＧと仮想光線ベクトルDの交差角に関わる値であり、h(|G|) は、勾配ベクトルＧの大きさを正規化したものである。
【００４９】
図７は、本実施形態の画像処理方法において、勾配（グラディエント）を用いたMIP処理（折り返し無し）のフローチャートである。これは、画面上の各ピクセルの計算の仕方であり、以下の計算を画像上の全ピクセル分行う。まず、投影位置より、投影開始点O(x,y,z)、およびサンプリング間隔ΔS(x,y,z)仮想光線方向D(x,y,z)を設定する（ステップＳ３０１）。
【００５０】
次に、最大値M=システム最小値、現在計算位置X（x,y,z）=Oに初期化する（ステップＳ３０２）。そして、X(x,y,z)位置周辺のボクセルデータよりX位置、補完ボクセル値 Vを求める（ステップＳ３０３）。
【００５１】
次に、Vの値を判断し（ステップＳ３０４）、Vの値が除去可能な場合は、VのX位置の勾配Gを計算する（ステップＳ３０５）。そして、一定値Tと比較し（ステップＳ３０６）、f(G,D)>一定値Tでない場合（ｎｏ）は、MとVを比較し（ステップＳ３０７）、M < V の場合（ｙｅｓ）は、M=V とする（ステップＳ３０８）。
【００５２】
次に、Xは終了位置まで来たかどうかを判断し（ステップＳ３０９）、Xが終了位置まで来ていない場合（ｎｏ）は、X(x,y,z)にΔS(x,y,z)加算し、計算現在位置を前進させ（ステップＳ３１０）、ステップＳ３０３以降を繰り返す。一方、Xが終了位置まで来た場合（ｙｅｓ）は、最大値Mを計算ピクセルのピクセル値とする（ステップＳ３１１）。
【００５３】
図８は、本実施形態の画像処理方法において、MIP処理に勾配（グラディエント）および折り返しを用いる場合の説明図である。本実施形態の画像処理方法では、プロファイルパターンを「折り返し」と「勾配要素」を用いて改変する。それにより、最大値位置が変わるのでそれを利用する。すなわち、プロファイルパターン上のデータを置き換えることによって第２のプロファイルパターンを作成できる。このような処理を行うことによってより仮想光線上の障害物を除去するのに範囲を決定して除外するのと比較してより、なめらかな変化を画像に与えることができ、除外領域の境界がエイリアスとして描画されることを防ぐことができる。更に、画像処理のより柔軟性を与えることができる。
【００５４】
本実施形態では、第１のプロファイルパターンに処理を加えて第２のプロファイルパターンを作成し、第２のプロファイルパターン上での最大値を求める。従来のMIP処理では第１のプロファイルパターン上の最大値を求めるという処理を行っていたが、最大値は必ずしも観察したい箇所ではないので石灰化領域が画面に表示されると言う結果をもたらしていた。これに対して、置き換えを行うと最大値の位置がプロファイルパターン上で動くため、これを利用してより適切な値が最大値として採用される。
【００５５】
図９は、勾配要素によるプロファイルパターンの改変を示す説明図である。また、図１０は、折り返しによるプロファイルパターンの改変を示す説明図である。プロファイルパターンの変換はプロファイルパターン上の各点を関数で変換することに等しい。すなわち、ボクセル値をV、折り返したボクセル値をflipV、仮想光線方向ベクトルをR、勾配をG = grad(V)、勾配大きさをL = |G|、仮想光線との角度をθ = arccos(G・R / |G|・|R|)として、上記を用いて、変換プロファイルパターンのボクセル値V2 = f(flipV, L, θ)を計算する。この場合、fはいかなる関数であっても良いが、f(flipV, L, θ) = flipV*LUT(L, θ) : lookup tableを例示する。
【００５６】
図１１は、LUT関数例と石灰化領域の表示のされ方の説明図である。通常の石灰化領域表示では輪郭が不明瞭となるのに対して、本手法による石灰化領域の表示では輪郭が明瞭になる。また、勾配の方向と大きさの両方を考慮することによってより望ましい画像がえられる様子を示した。更に、LUT関数は説明のために２値のものを例示したが、LUT関数は多値であっても良い。そのようにすれば、よりなめらかな結果画像が得られる。
【００５７】
図１２は、本実施形態の画像処理方法において、勾配（グラディエント）および折り返しを用いたMIP処理のフローチャートを示す。これは、画面上の各ピクセルの計算の仕方であり、以下の計算を画像上の全ピクセル分行う。まず、投影位置より、投影開始点O(x,y,z)、およびサンプリング間隔ΔS(x,y,z)、仮想光線方向D(x,y,z)を設定する（ステップＳ３２１）。
【００５８】
次に、最大値M=システム最小値、最大値M2=システム最小値、最大値位置VXを初期化し、現在計算位置X（x,y,z）=Oに初期化し、折り返ししきい値Tを設定する（ステップＳ３２２）。そして、X(x,y,z)位置周辺のボクセルデータよりX位置、補完ボクセル値 Vを求める（ステップＳ３２３）。
【００５９】
次に、VのX位置の勾配Gを計算し（ステップＳ３２４）、flipV =折り返し関数(V, T)を計算し（ステップＳ３２５）、L = |G|を計算し（ステップＳ３２６）、θ= arccos(G・R / |G|・|R|)を計算し、（ステップＳ３２７）、V2 = f(flipV, L, θ)を計算する（ステップＳ３２８）。なお、プロファイルパターンはあらかじめ準備しないで動的に計算しても良い。
【００６０】
次に、M2とV2を比較し（ステップＳ３２９）、  M2 < V2の場合（ｙｅｓ）は、M=V、M2=V2とする（ステップＳ３３０）。そして、Xは終了位置まで来たかを判断し（ステップＳ３３１）、Xが終了位置まで来ていない場合（ｎｏ）は、X(x,y,z)にΔS(x,y,z)加算し、計算現在位置を前進させ（ステップＳ３３２）、ステップＳ３２３以降の処理を繰り返す。一方、Xが終了位置まで来た場合（ｙｅｓ）は、最大値Mを計算ピクセルのピクセル値とする（ステップＳ３３３）。
【００６１】
図１３は、本実施形態の画像処理方法において、石灰化領域の除外の判断として、プロファイルパターンの局所的な傾きの大きさを計算する処理をする。更に局所的な傾きの大きさを顕在化させるために第２のプロファイルパターンを作成する。本実施例では第２のプロファイルパターンは元となる仮想光線のプロファイルパターンの一定値以上を折り返しによって置き換えたものである。手順１では、例えば、ボクセル値の一定値（しきい値Ｔ：図２２において詳述する）以上を折り返して置き換えデータである第２のプロファイルパターンを作成する。これは、ボクセル値の高い石灰化領域が描画されるのを防止し、かつ次の手順２で、ボクセル値の変化が大きい箇所を除外するのに用いるためであり、さらに、描画対象の輪郭を明らかにするためである。本処理の特徴として石灰化領域の境界を厳密に求める必要がないという点がある。また、勾配を用いる方法と比較して仮想光線上のデータのみで処理が完結するので計算が簡単で高速である。
【００６２】
これにより本実施形態の画像処理方法では、輪郭を描画しつつ、ボクセル値が高い石灰化領域が描画されることを防止することができる。また、最大値（しきい値Ｔ）の設定が容易となり再現性を高くすることができる。また、しきい値Ｔは、観察者がGUIにより動的に変更することができ、表示された画像を見ながら石灰化領域の除去の程度を変更することができる。
【００６３】
図３は、本実施形態の画像処理方法により取得するプロファイルパターン（１）を示す。プロファイルパターンは仮想光線上のボクセル値(補間されたボクセル値を含む)を表す。すなわち、図３（ａ）に示すように、血流２２を通過する仮想光線には血流２２に対応するボクセル値がプロファイルパターンに現れる。また、図３（ｂ）に示すように、石灰化領域の縁２１を通過する仮想光線には石灰化領域の縁２１に対応するボクセル値がプロファイルパターンに現れる。また、図３（ｃ）に示すように、石灰化領域２０の中心部分を通過する仮想光線には、石灰化領域２０ではなく血流２２に対応するボクセル値がプロファイルパターンに現れる。
【００６４】
このため、表示画像に、図３（ｄ）に示すように、石灰化領域２０の中心部分を表示させずに、血流２２と石灰化領域の縁（輪郭）２１を表示させ、石灰化領域２０の中心部分の領域には、その石灰化領域２０の奥に存在する血流２２を表示させることができる。これにより、石灰化領域２０の大きさ（輪郭）と、石灰化領域２０によって狭められた血管の血流２２を同時に把握することができる。
【００６５】
図４は、本実施形態の画像処理方法により取得するプロファイルパターン（２）を示す。すなわち、図４（ａ）に示すように、血流２２がほとんど存在しない場合は周辺の組織と同じボクセル値を用いる。また、図４（ｂ）に示すように、石灰化領域の縁２１を通過する仮想光線には石灰化領域の縁２１に対応するボクセル値を用いる。また、図４（ｃ）に示すように、石灰化領域２０の中心部分を通過する仮想光線には、前後に血流２２がないため、除外された範囲以外の最大値、例えば石灰化領域２０の近辺に対応するボクセル値を用いる。これにより、観察者が、画像を見ながら石灰化領域２０の大きさ（輪郭）を的確に把握することができる。
【００６６】
図１４は、本実施形態の画像処理方法における手順２を示す。手順２では、変化の大きい箇所を描画対象に含めないようにするために、例えば、仮想光線上における二階微分の絶対値の大きさがしきい値より大きい箇所を除外する。これにより、石灰化領域の縁を描画して石灰化領域の大きさを把握できるようにするとともに、従来は描画できなかった石灰化領域の前後の血流を描画することができる。この処理を行うことによって手順１のような置き換え、折り返し処理を行っても結果的に図１３のように折り返しを行ったしきい値が必ず最大値として得られるにとどまってしまうと言う問題を克服できる。
【００６７】
図１５は、本実施形態の画像処理方法において、仮想光線に対応するボクセル値を除外するかどうかの判断方法（１）の説明図である。また、同図（ａ）は、仮想光線が石灰化領域の縁を通過する場合のボクセル値を示す。この場合は、例えば、ボクセル値の上下変動の大きさ、あるいは勾配の大きさを測り、例えば、許容変化しきい値TD（図２３において詳述する）と比較することにより、仮想光線が通過した領域が石灰化領域の縁であることを検出し、そのボクセルは表示すべきデータ（採用データ）と判断する。
【００６８】
一方、図１５（ｂ）は、仮想光線が石灰化領域の中央部分を通過する場合のプロファイルパターンを示す。この場合は、ボクセル値の上下変動の大きさ、あるいは勾配の大きさを測ることにより、仮想光線が通過した領域が石灰化領域の中央部分であることを検出し、プロファイルパターン上の一定範囲をボクセルを表示すべきデータから除外する。これにより、石灰化領域の中央部分を描画せず、その縁すなわち輪郭だけを描画し、さらに石灰化領域の中央部分の前後に存在する血流を描画することができる。また、許容変化しきい値TDは、観察者がGUIにより動的に変更することができ、表示された画像を見ながら石灰化領域の除去の程度を変更することができる。
【００６９】
図１６は、本実施形態の画像処理方法において、仮想光線に対応するボクセル値を除外するかどうかの判断方法（２）の説明図であり、仮想光線が石灰化領域の縁を通過する場合のボクセル値を示す。この場合には、折り返し点（スパイク）前後の勾配の大きさを参照し、折り返し点前後の勾配の片側だけが大きいので、この部分は石灰化領域の縁であると判断し、表示データとして採用する。簡単化のために、折り返し点前後のボクセル値を用いて二階差分値を取得してもよい。
p0 − 2*p1 ＋ p2 ＞ threshold
【００７０】
図１８は、本実施形態の画像処理方法において、しきい値を用いた折り返し以外の変換方法を用いて石灰化領域の縁を検出する場合の説明図を示す。すなわち、ボクセル値をしきい値で折り返すのではなく、ボクセル値を所定のしきい値で丸め込み、丸め込まれたグラフの勾配（グラディエント）を計算し、その勾配の変化により表示データの除外／採用を判断する。
【００７１】
すなわち、図１８（ａ）に示すように、所定のしきい値に丸め込まれたボクセル値の勾配が小さい場合、その領域は石灰化領域の縁であると判断して表示データとして採用する。一方、図１８（ｂ）に示すように、所定のしきい値に丸め込まれたボクセル値の勾配が大きい場合は、その領域は石灰化領域の中央部分であると判断して表示データから除外する。この方法によれば、しきい値での折り返し処理を行わずに、表示データの除外／採用を判断することができる。
【００７２】
図１９は、本実施形態の画像処理方法において、石灰化領域の縁の表示データとして、折り返す前の元データを用いる場合の手順（３）を示す。本実施形態において、折り返しの基準となる最大値は、観察者がGUIにより動的に設定することができるが、仮想光線の通過位置によっては、図１９（ｂ）に示すように、石灰化領域の縁に対応するボクセル値も折り返しの対象になることがある。この場合は、図１９（ａ）に示すように、折り返し処理を行う前の石灰化領域の縁に対応するボクセル値（元データ）を用いることにより、石灰化領域の縁を明瞭に描画することができる。
【００７３】
図２０は、本実施形態の画像処理方法における望ましい実施例を示す。図２０（ａ）は、仮想光線上に石灰化領域の中心部分、石灰化領域の縁および血流が存在する場合であり、最大値における折り返し処理を行ってボクセル値の変化の大きさを検出することにより、仮想光線が通過した領域が石灰化領域の中心部分か、あるいは石灰化領域の縁かを判断し、石灰化領域の中心部分を表示せずに石灰化領域の縁だけを表示することができる。
【００７４】
また、図２０（ｂ）は、仮想光線上に石灰化領域の中心部分および血流が存在する場合であり、最大値における折り返し処理を行ってボクセル値の変化の大きさを検出することにより、石灰化領域の中心部分を判断し、石灰化領域の中心部分を表示せずにその奥の血流を表示することができる。
【００７５】
図２１は、通常のMIP画像（ａ）と本実施形態の画像処理方法によって作成したMIP画像（ｂ）の例を示す。図２１（ａ）に示す通常のMIP画像では、石灰化の存在によって石灰化の前後の血流がどのようになっているかわからないが、図２１（ｂ）に示す本実施形態のMIP画像では、石灰化は輪郭のみが表示され、前後に血流が残っているか否かが把握できるようになっている。
【００７６】
図２２は、本実施形態の画像処理方法において、処理の全体像を示すフローチャートを示す。画像の各ピクセル値を求めるには、まず、図１３に示したように、注目する組織、例えば血液のボクセル値よりいくぶん大きいしきい値Tを決定する（ステップＳ１１）。
【００７７】
次に、仮想光線を投射し（ステップＳ１２）、仮想光線の上のボクセル値を配列A1（元の（第１の）プロファイルパターン）として取得する（ステップＳ１３）。次に、配列A1のしきい値T以上の値をしきい値Tで折り返した配列A2（第２のプロファイルパターン）を作成し（ステップＳ１４）、配列A2上で一部データ、例えば、石灰化領域の中心部分に相当する折り返えされたデータを除外する（ステップＳ１５）。
【００７８】
次に、配列A2上で最大値となる値M1を求め（ステップＳ１６）、配列A1上で値M1に対応する値M2（図１９（ａ）の元データ）を求める（ステップＳ１７）。そして、値M2をこの仮想光線に対するピクセル値とする（ステップＳ１８）。
【００７９】
本実施形態では、ステップＳ１４において、バッファを作成して置き換え配列A2を求め、続くステップＳ１５において、配列A2上の一部データを除外しているが、GUIによる観察者からの指示に応答し、仮想光線の進行にあわせて動的に置き換え配列A2を求め、一部データを除外することもできる。これにより、観察者が、注目する対象や観察する方向を変えながら対象を詳細に観察することができる。
【００８０】
図２３は、本実施形態の画像処理方法において、ボクセルデータの変化を用いてデータ除外の判断を行う場合のフローチャートを示す。まず、図１５に示したように、ボクセルデータの変化（グラフの傾斜）の大きさを判断するための許容変化しきい値TDを決定する（ステップＳ２１）。
【００８１】
次に、配列A2上を走査開始し（ステップＳ２２）、配列A2上の位置Pを用いて走査する（ステップＳ２３）。次に、配列A2上の位置Ｐ−１の値V0、配列A2上の位置Pの値V1、配列A2上の位置Ｐ＋１の値V2をそれぞれ取得する（ステップＳ２４）。
【００８２】
次に、変化D0 = |V1-V0|、変化D1 = |V2-V1|をそれぞれ取得し（ステップＳ２５）、変化D0および変化D1と許容変化しきい値TDの大きさを比較する（ステップＳ２６）。そして、変化D0および変化D1が許容変化しきい値TDより大きい場合（ｙｅｓ）は、位置P上の点を除外する（ステップＳ２７）。
【００８３】
一方、変化D0および変化D1が許容変化しきい値TDより大きくない場合（ｎｏ）は、位置Pが配列の末尾まで来たかどうかを判断し（ステップＳ２８）、位置Pが配列の末尾でない場合（ｎｏ）は、位置Pを＋１前進させ（ステップＳ３０）、ステップＳ２４以降の処理を繰り返す。一方、ステップＳ２８において、位置Pが配列の末尾まで来た場合（ｙｅｓ）は、配列A2上の走査を終了する（ステップＳ２９）。
【００８４】
これにより、石灰化領域の中央部分を描画せず、その縁すなわち輪郭だけを描画し、さらに石灰化領域の中央部分の前後に存在する血流を描画することができる。また、許容変化しきい値TDは、観察者がGUIにより動的に変更することができ、表示された画像を見ながら石灰化領域の除去の程度を変更することができる。
【００８５】
図２４は、本実施形態の画像処理方法において、勾配を用いてデータ除外を判断する場合のフローチャートを示す。この場合は、図１７に示したように、まず、仮想光線の進行方向ベクトルMを取得し（ステップＳ４１）、許容平行度しきい値TPを決定する（ステップＳ４２）。
【００８６】
次に、配列A2上を走査開始し（ステップＳ４３）、配列A2上の位置Pを用いて走査する（ステップＳ４４）。また、配列A2上の位置Pに対応するボリュームデータ上のボクセルより勾配ベクトルGを求める（ステップＳ４５）。
【００８７】
次に、仮想光線の進行方向ベクトルM とボリュームデータの勾配ベクトルGとの内積の絶対値と許容平行度しきい値TPを比較し（ステップＳ４６）、進行方向ベクトルM と勾配ベクトルGの内積の絶対値が許容平行度しきい値TPより大きい場合（ｙｅｓ）は、位置P上の点を除外する（ステップＳ４７）。
【００８８】
一方、進行方向ベクトルM と勾配ベクトルGの内積の絶対値が許容平行度しきい値TPより大きくない場合（ｎｏ）は、位置Pが配列の末尾まで来たかどうかを判断し（ステップＳ４８）、位置Pが配列の末尾でない場合（ｎｏ）は、位置Pを＋１前進させ（ステップＳ５０）、ステップＳ４５以降の処理を繰り返す。一方、位置Pが配列の末尾まで来た場合（ｙｅｓ）は、配列A2上の走査を終了する（ステップＳ４９）。
【００８９】
これにより、勾配ベクトルＧが仮想光線の進行方向ベクトルMと平行に近くなっている部分は、石灰化領域の中心部分であると判断して表示データから除外し、一方、勾配ベクトルＧが仮想光線の進行方向ベクトルMと垂直に近くなっている部分は、石灰化領域の縁であると判断してその部分を表示データとして採用することができる。また、許容平行度しきい値ＴＰは、観察者がGUIにより動的に変更することができ、表示された画像を見ながら石灰化領域の除去の程度を変更することができる。
【００９０】
さて、レイキャスト法であっては各ボクセルに不透明度が設定可能である。そこで、仮想光線上の範囲を除外するのではなく、仮想光線上のデータに不透明度を割り当てることができる。
【００９１】
これによれば、例えば、ボクセル値の勾配の急な場所を硬い場所、ボクセル値の勾配の緩やか場所を柔らかい場所、と言った表現が行えるようになる。また、これによって勾配の急な場所を選択して表示しないことが可能になる。さらに、勾配の急な場所（石灰化の境界面）を検出することができるようになるので、マスク処理などを伴わずに石灰化部分の除去された画像を提示することができる。
【００９２】
図２５は、障害領域の透明度を変更し、傷害領域の中心部分を表示させないようにする場合（レイキャスト法に対する応用１）の説明図を示す。描画対象のボクセル値の透明度を変更することによっても、障害となる領域を除外することができる。すなわち、描画対象の除外の度合いαを計算し、除外の度合いαを透明度と関連付ける。
【００９３】
この場合は、折り返したデータの仮想光線の方向ベクトルVと勾配ベクトルGの内積を用いて、除外の度合いα＝｜Ｇ＊Ｖ｜を計算し、方向ベクトルVと勾配ベクトルGが平行で除外の度合いαが高い部分は、石灰化領域の中心部分なので、そのボクセル値の透明度を高くして石灰化領域を表示しないようにする。これによれば、折り返し計算等の処理を行うことなく、石灰化領域の中心部分を表示せずに、石灰化領域の縁および石灰化領域の前後の血流を表示することが可能である。
【００９４】
図２６は、ボクセル値の勾配（グラディエント）を用いて透明度を変更する場合（レイキャスト法に対する応用）のフローチャートを示す。この処理は画面上の各ピクセルの計算であり、以下の計算を画像上の全ピクセル分行う。まず、投影位置より、投影開始点O(x,y,z)、およびサンプリング間隔ΔS(x,y,z)を設定する（ステップＳ１０１）。
【００９５】
次に、反射光Eを「0」、残存光Iを「1」、現在計算位置X（x,y,z）を「O」に初期化する（ステップＳ１０２）。そして、現在計算位置X(x,y,z)の周辺のボクセルデータより現在計算位置X、補完ボクセル値Vを求める（ステップＳ１０３）。また、補完ボクセル値Vに対応する不透明度αを得る（ステップＳ１０４）。この場合、α1=f(V)，α2=1-G*(X-O)，α=α1* (1-α2)により、位置Xの除外度合いを計算する（ステップＳ１１２）。
【００９６】
次に、補完ボクセル値Vに対応するカラー値Cを得る（ステップＳ１０５）。そして、X(x,y,z)位置周辺のボクセルデータよりX位置および勾配Gを求める。また、光線方向X-Oと勾配Gよりシェーディング係数βを求める（ステップＳ１０６）。
【００９７】
次に、X(x,y,z)位置の減衰光D（Ｄ＝Ｉ＊α）及び部分反射光F（Ｆ=β＊Ｄ＊Ｃ）を計算する（ステップＳ１０７）。そして、反射光Eと残存光Iを更新し（I=I-D，E=E+F）、現在計算位置を進行させる（X=X+ΔS）（ステップＳ１０８）。
【００９８】
次に、現在計算位置Xが終了位置まで来たかどうか、または残存光Iが「0」になったかどうかを判断し（ステップＳ１０９）、現在計算位置Xが終了位置でなく、残存光Iが「0」でない場合（ｎｏ）は、X(x,y,z)にΔS(x,y,z)を加算し、現在計算位置を前進させ（ステップＳ１１０）、ステップＳ１０３以降の処理を繰り返す。
【００９９】
一方、現在計算位置Xが終了位置まで来たか、または残存光Iが「0」になった場合（ｙｅｓ）は、反射光Eを計算ピクセルのピクセル値として計算を終了する（ステップＳ１１１）。このように、従来はレイキャスト法であっては反射光量を計算するためにボクセルの勾配と光源方向を掛け合わせたシェーディング係数を用いたのだが、勾配の物理的意味を離れて勾配と仮想光線方向を掛け合わせることによって石灰化領域とその２次元的境界面が検出可能である。更に検出された情報によってボクセルの不透明度を変更することによって、石灰化領域の中心部分を表示せずに、石灰化領域の縁および石灰化領域の前後の血流を表示することが可能である。
【０１００】
図２７は、透明度を変更する場合（レイキャスト法に対する応用２）の説明図を示す。この場合は、折り返したボクセル値の変化から除外の度合い(α)を求める。すなわち、除去の判定部分において、折り返したデータに対して、例えば、ボクセル値が急変して折り返している箇所をα=1とし、ボクセル値が急変して折り返していない箇所をα=0.5とし、それ以外の箇所をα=0とする。そして、α=1の領域を障害領域として表示せず、α=0.5の領域を障害領域の輪郭部分として表示する。このように、折り返したボクセル値の変化から除外の度合い(α)を求めることにより、石灰化領域の中心部分を表示せずに、石灰化領域の縁および石灰化領域の前後の血流を表示することが可能である。
【０１０１】
図２８は、ボクセル値の変化を用いて透明度を変更する場合（レイキャスト法に対する応用）のフローチャートを示す。この処理は画面上の各ピクセルの計算であり、以下の計算を画像上の全ピクセル分行う。まず、投影位置より、投影開始点O(x,y,z)、およびサンプリング間隔ΔS(x,y,z)を設定する（ステップＳ１２１）。
【０１０２】
次に、反射光Eを「0」、残存光Iを「1」、現在計算位置X（x,y,z）を「O」に初期化する（ステップＳ１２２）。そして、X(x,y,z)位置周辺のボクセルデータよりX位置、補完ボクセル値Vを求める（ステップＳ１２３）。また、補完ボクセル値Vと「除外」を考慮した不透明度αを得る（ステップＳ１２４）。この場合、α1 = f( V)，α2 = g(X)，α = α1 * (1-α2)により位置Xの除外度合いを計算する（ステップＳ１３２）。
【０１０３】
次に、補完ボクセル値Vに対応するカラー値Cを得る（ステップＳ１２５）。そして、X(x,y,z)位置周辺のボクセルデータよりX位置、および勾配Gを求める。また、光線方向X-Oと勾配Gよりシェーディング係数βを求める（ステップＳ１２６）。
【０１０４】
次に、X(x,y,z)位置の減衰光D（Ｄ＝Ｉ＊α）及び部分反射光F （Ｆ=β＊Ｄ＊Ｃ）を計算する（ステップＳ１２７）。そして、反射光Eと残存光Iを更新し（I=I-D，E=E+F）、現在計算位置を進行させる（X=X+ΔS）（ステップＳ１２８）。
【０１０５】
次に、Xが終了位置まで来たかどうか、または残存光Iが「0」になったかどうかを判断し（ステップＳ１２９）、Xが終了位置でなく、残存光Iが「0」でない場合（ｎｏ）は、X(x,y,z)にΔS(x,y,z)を加算して現在計算位置を前進させ（ステップＳ１３０）、ステップＳ１２３以降の処理を繰り返す。
【０１０６】
一方、Xが終了位置まで来たか、または残存光Iが「0」になった場合（ｙｅｓ）は、反射光Eを計算ピクセルのピクセル値として計算を終了する（ステップＳ１３１）。このように、ボクセル値の変化を用いて透明度を変更することにより、石灰化領域の中心部分を表示せずに、石灰化領域の縁および石灰化領域の前後の血流を表示することが可能である。
【０１０７】
図２９は、勾配処理と折り返し処理を行うMIPフローチャートを示す。この処理は画面上の各ピクセルの計算であり、以下の計算を画像上の全ピクセル分行う。まず、投影位置より、投影開始点O(x,y,z)、およびサンプリング間隔ΔS(x,y,z)を設定する（ステップＳ１４１）。
【０１０８】
次に、最大値Mをシステム最小値に、現在計算位置X（x,y,z）を「O」に初期化し（ステップＳ１４２）、X(x,y,z)位置周辺のボクセルデータよりX位置、補完ボクセル値Vを求める（ステップＳ１４３）。次に、X位置周辺のボクセルデータVS1を取得し（ステップＳ１４４）、折り返しデータVS2をVS1から計算する（ステップＳ１４５）。
【０１０９】
次に、折り返しデータVS2のX位置の勾配Gを計算し（ステップＳ１４６）、光線方向X-Oと勾配Gの内積Iを求める（ステップＳ１４７）。そして、一定値Tに対して -T<I<T の条件を満たすかどうかを判断し（ステップＳ１４８）、その条件を満たす場合（ｙｅｓ）は、最大値M と補完ボクセル値Vを比較し（ステップＳ１４９）、最大値M が補完ボクセル値Vより小さい場合（ｙｅｓ）は、最大値Mを補完ボクセル値Vとする（ステップＳ１５０）。
【０１１０】
次に、Xが終了位置まで来たかどうかを判断し（ステップＳ１５１）、Xが終了位置まで来ていない場合（ｎｏ）は、X(x,y,z)にΔS(x,y,z)を加算して現在計算位置を前進させ（ステップＳ１５２）、ステップＳ１４３以降の処理を繰り返す。また、Xが終了位置まで来た場合（ｙｅｓ）は、最大値Mを計算ピクセルのピクセル値として終了する（ステップＳ１５３）。このように、勾配処理と折り返し処理を組み合わせることにより、石灰化領域の中心部分を表示せずに、石灰化領域の縁および石灰化領域の前後の血流を表示することが可能である。
【０１１１】
また、本実施形態の画像処理方法は、ＧＰＵ（Graphic Processing Unit）により行うことができる。ＧＰＵは、汎用のＣＰＵと比較して特に画像処理に特化した設計がなされている演算処理装置で、通常ＣＰＵとは別個にコンピュータに搭載される。
【０１１２】
また、本実施形態の画像処理方法は、ボリュームレンダリングの計算を所定の画像領域、ボリュームの領域等で分割し、後で重ね合わせることができるので、並列処理やネットワーク分散処理、専用プロッセッサ、或いはそれらの複合により行うことができる。
【０１１３】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記の実施形態に限定されるものではなく、以下の態様も可能である。
【０１１４】
（その１）
例えば、観察対象付近のコントラストの強い塊をAとし、投影方法およびその方向に応じて定まるベクトルをBとする。ここで、Bは平行投影の場合は見る方向、VE(Virtual Endoscope)の場合は放射状ベクトル、あるいは見る方向と直行するベクトルである。
【０１１５】
この場合に、レイキャストによるレンダリング処理において、Aが観察対象を観察する妨げになることを防ぐ目的で、レイキャストの各ステップにおいて動的にAの外殻部が特に選択的に強調される機構を持ち、強調された結果とBに応じて、(1)当該ステップをスキップする、または(2)元のデータ値を他の値と置換して処理をする、または(3)光の減衰をシミュレートするレンダリング法の場合に、減衰量を変化させる、のいずれかの処理を行う。
【０１１６】
（その２）
観察対象付近のコントラストの強い塊をAとし、観察したい対象物体をBとし、投影方法およびその方向に応じて定まるベクトルをCとする。ここで、Cは平行投影なら見る方向、VEなら放射状ベクトル、または見る方向と直行するベクトルである。
【０１１７】
この場合に、レイキャストによるレンダリング処理において、AがBの観察の妨げになっている状況において、(1)Aと重ならない部分ではBの画像を損ねることなく、(2)Aと重なる部分ではAの特徴を簡潔に示すAの画像の一部を残して除去あるいは半透明にして、(3)Bの全体像をAに妨げられず観察できるようにするという目的で、レイキャストの各ステップにおいて動的にAの外殻部が特に選択的に強調される機構を持ち、強調された結果とCに応じて、(1)当該ステップをスキップする、または(2)元のデータ値を他の値と置換して処理をする、または(3)光の減衰をシミュレートするレンダリング法の場合、減衰量を変化させる、のいずれかの処理を行う。
【０１１８】
（その３）
例えば大腸のエアー像（半透明で輪郭だけ見え易くしたVR像）にも応用できる。エアー像の場合、「A＝B」であり「Aの特徴を簡潔に示す部分＝Bの観察したい部分」となる。
【０１１９】
この場合、コントラストの強い塊をAとし、観察したい対象物体をB（BがAと同一である場合もある）とし、投影方法およびその方向に応じて定まるベクトルをCとする。Cは平行投影なら見る方向、VEなら放射状ベクトル、あるいは見る方向と直行するベクトルである。
【０１２０】
レイキャストによるレンダリング処理において、AがBの観察の妨げになっている状況において、(1)AとBが重ならない部分ではBの観察に対して悪影響を及ぼすような変化をBの画像に与えること無く、(2)AとBが重なる部分ではAの特徴を簡潔に示すAの画像の一部を残して除去あるいは半透明にして、(3)Bの全体像をAに妨げられず観察できるようにするという目的で、レイキャストの各ステップにおいて動的にAの外殻部が特に選択的に強調される機構を持ち、強調された結果とCに応じて、(1)当該ステップをスキップする、または(2)元のデータ値を他の値と置換して処理をする、または(3)光の減衰をシミュレートするレンダリング法の場合、減衰量を変化させる、のいずれかの処理を行う。
【０１２１】
（その４）
コントラストの強い塊をAとし、観察したい対象物体をB（BがAと同一である場合もある）とし、投影方法およびその方向に応じて定まるベクトルをCとする。Cは平行投影なら見る方向、VEなら放射状ベクトル、あるいは見る方向と直行するベクトルである。
【０１２２】
この場合、レイキャストによる画像投影方法において、AがBの観察の妨げになっている状況において、(1)AとBが重ならない部分ではBの観察に対して悪影響を及ぼすような変化をBの画像に与えること無く、(2)AとBが重なる部分ではAの特徴を簡潔に示すAの画像の一部を残して除去あるいは半透明にして、(3)Bの全体像をAに妨げられず観察できるようにするという目的で、レイキャストの各ステップにおいて動的にAの外殻部が特に選択的に強調される機構を持ち、強調された結果とCが、あらかじめ定められた条件に適合する場合は、(1)当該ステップをスキップ、または(2)元のデータ値を他の値と置換してから通常処理、または(3)通常処理の前段階として強調結果とCによる変換を付加した処理、または(4)光の減衰をシミュレートするレンダリング法の場合、減衰量を変化させる、のいずれかの処理を通常処理の代用として行う。
【０１２３】
（その５）
以上は、Ａの輪郭を残すことを前提としているが、Ａの輪郭を残さない態様も可能である。すなわち、コントラストの強い塊をAとし、観察したい対象物体をB（BがAと同一である場合もある）とし、投影方法およびその方向に応じて定まるベクトルをCとする。ここで、Cは平行投影なら見る方向、VEなら放射状ベクトル、あるいは見る方向と直行するベクトルである。
【０１２４】
この場合、レイキャストによる画像投影方法において、AがBの観察の妨げになっている状況において、(1)AとBが重ならない部分ではBの観察に対して悪影響を及ぼすような変化をBの画像に与えること無く、(2)AとBが重なる部分では、(2.1)Aの特徴を簡潔に示すAの投影像の一部以外、あるいは(2.2)Aの投影像の全てを除去あるいは半透明にして、(3)Bの全体像をAに妨げられず観察できるようにするという目的で、レイキャストの各ステップにおいて動的にAの外殻部が特に選択的に強調される機構を持ち、レイキャストの各ステップが対象とする位置とその近傍における「元データ値／強調された結果／C」が、あらかじめ定められた条件に適合する場合は、(1)当該ステップをスキップ、(2)元のデータ値を他の値と置換してから通常処理、(3)通常処理の前段階として強調結果とCによる変換を付加した処理、(4)光の減衰をシミュレートするレンダリング法の場合、減衰量を変化させる、のいずれかの処理を通常処理の代用として行う。
【０１２５】
（その６）
本発明の画像処理方法は、（Ａ）ボリュームレンダリングにおいて、（Ｂ）仮想光線の上の各サンプル点において対象サンプル点の値を用いるか否か（除外）判断するステップを保有する。（Ｃ）目的は障害領域の輪郭のみを描画することである。また、（Ｄ）除外の判断にはボリュームデータから作成したデータを用いるとより望ましい（これは必須要素ではない）。
【０１２６】
本発明の特徴として、従来はボリュームを改変したり、マスクボリュームを作成することによって障害領域を除去してきたが、本発明においては仮想光線投射時に動的に障害領域を計算するので投影方向を加味した画像（視点方向から見ての輪郭の描出）が作成できる。その為に、視線方向を動かしたときに輪郭表現が視線に追従し望ましい画像が容易に得られる。
【０１２７】
本発明の画像処理方法は、（Ａ）ボリュームレンダリング全般で使用できるが、特にMIP法、レイキャスト法において有効に機能する。ボリュームレンダリングでは、MIP法に代表される（A1）仮想光線上のデータから一点のサンプル点を選択して画素を決定するMIP法、MinIP法等の手法と、レイキャスト法に代表される（A2）仮想光線上の複数のサンプル点を用いて画素を決定するレイキャスト法、RaySUM法、平均値法等の手法がある。
【０１２８】
本発明はいずれの方法であっても適用が可能であり、A1であってはBのステップを経て「仮想光線上のデータ」からBで選択されたサンプル点を除外することで実装できる(MIP法での実装例)。一方、A2であってはBのステップを経て「仮想光線上の複数の点」からBで選択されたサンプル点を除外することで実装できる。
【０１２９】
また、レイキャスト法等のA2の方法であっては、上記のようにＡ，Ｂ，Ｃをそのまま実装することもできるが、必ずしもサンプル点を除外する必要はなく、画素決定に対する寄与度を下げることもできる。
【０１３０】
例えば、レイキャスト法では仮想光線が通過するサンプル点に対してボクセル値を元に不透明度αを計算する。ここで、Bで選択されたサンプル点に対して不透明度αの値を操作することができる。
【０１３１】
（Ｂ）仮想光線の上の各サンプル点において対象サンプル点の値を用いるか否か(除外)判断するステップには、上述した（B1）勾配を用いた方法（注：折り返したデータでは勾配は全サンプル点において計算しても、一部だけ(しきい値近傍など)計算しても良い）、および（B2）変化を用いる方法のほかに、仮想光線上のデータを（ａ）周波数解析して高周波成分を除外する。（ｂ）データの分散を計算して、分散の一定値以上のサンプル点を除外する。（ｃ）雑音除去フィルターの使用等の方法によって除外の判断ができる。また、除去は「除く」「除かない」の二値ではなく「除去の度合い」として多値で求めることもできる。
【０１３２】
（Ｃ）本発明の目的は、障害領域の輪郭のみを描画することであるが、そのほか、輪郭に限らず、データの二次元的特徴を表現することができる。また、輪郭に関わりなく動的に除外を計算することによって医療画像における新しい画像を作成することも可能である。
【０１３３】
（Ｄ）また、除外の判断にはボリュームデータから作成したデータを用いるとより望ましい（これは必須要素ではない）。この場合、（D1）折り返しデータを用いる。（D2）しきい値以上を切ったデータを用いる(勾配を用いるの場合)。（D3）勾配を用いる場合、折り返しを全く行わず、（１）ボクセル値がしきい値よりだいぶ大きい時は除去、（２）ボクセル値がしきい値近傍の時は勾配を計算して除去を判断、（３）ボクセル値がしきい値よりだいぶ小さい時は非除去としても同等の効果が得られる。
【０１３４】
（D4）マスクデータを用いる。すなわち、マスクデータに対して勾配を計算しても同等の効果が得られる。（D5）ボリュームデータから作成したデータは、（ａ）仮想光線投射時に計算してもいいし、（ｂ）あらかじめ第二のボリュームデータとして作成しておいても良い。
【０１３５】
上記各実施形態では、石灰化領域の識別を行ったが障害領域であれば何でも良い。例えばステント、医療クリップ、医療コイルなどの人体に挿入した医療器具の観察には特に有効である。また、血流や臓器の領域でもよい。また、造影剤によって信号を強調された造影領域であっても良い。造影領域は低濃度造影による造影領域を含む。また、障害領域は高信号領域に限らず、例えば気泡のような低信号領域の２次元的輪郭を表示するのにも用いることができる。また、脂肪のような中間的な信号強度をもつ領域の２次元的輪郭を表示するのにも用いることができる。
【０１３６】
上記各実施形態では、障害領域は塊状領域であったが障害領域であればいかなる毛上であっても良い。例えば、図３０のように血流が複雑に交錯する画像であれば血流の２次元的輪郭を表示することによって血流を正確に認識することが可能となる。また、腸の造影であれば、腸の２次元的輪郭を表示することによって複雑に折りたたまれている腸壁の位置関係や形状がよくわかる。
【０１３７】
上記各実施形態では、本発明による画像を単独で表示したが本発明による画像はその他の画像と組み合わせて表示しても良い。例えば、本発明の画像と従来画像を並べて表示したり、重ね合わせて表示したりしても良い。この場合、同じ画角、平行投影法、透視投影法、円筒投影法による画像、仮想光線上のデータは一括して取得しても良いし、計算の必要に応じて逐次取得してもかまわない。
【０１３８】
上記各実施形態では、画像全体を同一の計算手法で作成していたが、画像の一部にのみ本手法による画像処理を適用しても良い。例えば、マウスなどのポインティングデバイスの周辺に対してのみ本手法による画像処理を行っても良い。このようにすれば、従来手法による画像処理と本手法による画像処理を比較しつつ観察することが容易になる。
【０１３９】
上記各実施形態では、画像全体を同一の計算手法で作成していたが、画像の一部にのみ本手法による画像処理を適用しても良い。特に本手法であっては障害領域の存在しない箇所では従来手法と同一の画像を得ることができるので、あらかじめ、従来の方法で画像を作成し、特に障害領域が含まれている領域を自動的に求めることによって、処理速度を上げることができる。特にMIP法を用いた実施例に関しては、仮想光線上の最大値が一定値以上の箇所でのみ本手法を適用することができる。
【０１４０】
上記各実施形態では、勾配情報を対象ボクセルの周辺３×３×３ボクセル領域の差分を求めることによって求めたが、勾配情報であれば求め方は問わない。例えば対象ボクセルではなく、仮想光線の通過する点の値を周辺ボクセルの補間によって求める場合は対象ボクセルの周辺３×３×３ボクセルもそれぞれ補間によって求めて良い。また、３×３×３ボクセルでなくとも２×２×２領域であっても良い。また、仮想光線方向にボクセルを正規化した上で勾配を求めて良い。
【０１４１】
上記各実施形態では、仮想光線上のボクセルの画像に対する寄与度が直感的に判断することが難しいので、ボリュームデータに含まれるボクセルの画像に対する寄与度を別個に可視化した画像を表示することができる。例えば、仮想光線上のボクセルの寄与度を表現したグラフを表示することができる。また、複数の仮想光線上に関して一括して表示することもできる。例えば、画像上の線に対応する仮想光線群で構成される面を用いたＣＰＲ(Curved Multi Planer Reconstruction)画像を作成し、ＣＰＲ画像上のそれぞれの点に関わる仮想光線上のボクセルの寄与度を重ね合わせてマップすることができる。
【０１４２】
上記各実施形態では、仮想光線上のボクセルの画像計算において用いられたか除外されたかを直感的に判断することが難しいので、ボリュームデータに含まれるボクセルが画像作成において用いられたか除外されたかを別個に可視化した画像を表示することができる。例えば、仮想光線上のボクセルが画像作成において用いられたか除外されたかグラフを表示することができる。また、複数の仮想光線上に関して一括して表示することもできる。例えば、画像上の線に対応する仮想光線群で構成される面を用いたＣＰＲ(Curved Multi Planer Reconstruction)画像を作成し、ＣＰＲ画像上のそれぞれの点に関わる仮想光線上のボクセルが画像作成において用いられたか除外されたかを重ね合わせてマップすることができる。
【０１４３】
上記各実施形態では、仮想光線上のプロファイルパターンがどのように置き換えられたかを直感的に判断することが難しいので、仮想光線上の置き換え後のプロファイルパターンを表示しても良い。例えば、ポインティングデバイスの指し示す点に対応する仮想光線上の置き換え後プロファイルパターンを画像に重ね合わせ表示することや別ウィンドウ上に表示することができる。また、元のプロファイルパターンも重ねて表示することもできる。
【０１４４】
上記各実施形態では、特に仮想光線上の最大値などの単一の点のみを用いた画像処理方法であっては単一の点の取得された３次元上の位置を直感的に判断することが難しいので、単一の点の取得された３次元上の位置を可視化することができる。例えば、単一の点の取得された３次元上の位置を深度情報としてマップした画像が作成できる。また、マップ画像を本実施方法で作成した画像や従来の計算法を用いて作成した画像と重ね合わせたり並べて表示したりできる。
【０１４５】
上記各実施形態では、単一の演算装置を用いて計算したが複数の演算装置を用いて並列処理しても良い。例えば、本実施方法であっては仮想光線毎に独立して計算が行えるので、仮想光線毎に並列して計算が行える。
【０１４６】
上記各実施形態では、単一の中央演算処理装置を用いて画像処理を行ったが、画像処理はプログラマブルシェーダを装備したＧＰＵ(Graphics Processing Unit)を用いても良い。また、その他の演算処理装置を用いても良い。
【０１４７】
上記各実施形態では、画像処理に用いるパラメータをあらかじめ定めてあったが、ユーザーの操作にあわせて動的に変更されるようにしても良い。例えば、折り返し処理のしきい値を画面上に設定したスライダを操作することによって変化させることができる。
【０１４８】
上記各実施形態では、仮想光線の方向ベクトルを用いたがそれ以外の方向ベクトルであってもかまわない。例えば仮想光線の方向と斜めに交差する方向ベクトルを用いることによってMIP法であっても影に相当する表現ができるようになる。また、例えば血管の中心線の方向ベクトルを用いることで血管の手前の領域と血管の奥の領域とで異なった表現ができるようになる。
【０１４９】
上記各実施形態では、画素値の決定に当たって仮想光線上のデータの１以上の点の値を用い、１以上の点の位置関係が相互交換可能なボリュームレンダリング法として、MIP法を用いたがそれ以外の方法であってもかまわない。例えば、最小値を用いるMinIP法(Minimum Intensity Projection)を用いても良い。また、例えば、１以上の点の平均値を用いる平均値法を用いても良い。また、例えば、１以上の点の合計値を用いるRay Sum法を用いても良い。また、例えば、仮想光線上の上位10の値を取得しそれらの平均値を用いるTop 10 MIP法であっても良い。
【０１５０】
上記各実施形態では、ボリューム内の各位置の勾配を用いたが、ボリューム内の仮想光線の通過点より動かした位置の勾配を用いてもかまわない。このようにすることによって２次元的輪郭の描出される位置が偏差し、２次元的輪郭の存在を観察者に示唆しつつ境界領域の対してより精密な観察が行えるようになる。
【０１５１】
上記各実施形態では、ボリューム内の各位置の勾配を用いたが、勾配情報は画素の決定委に用いるのと他のボリュームを用いても良い。例えば、時系列的に異なる他のボリュームデータを用いることによって、２次元的輪郭の移動を描画できるようになる。また、例えば、事前に作成したマスクボリュームを用いると、輪郭抽出アルゴリズム或いは観察者によって作成された輪郭情報を描画できるようになる。
【０１５２】
上記各実施形態では、静止画を作成したが、動画を作成しても良い、また、観察者の操作にあわせて表示される動画を動的に作成しても良い。例えば、観察対象の周囲を視点が旋回する動画を作成すれば、観察対象の２次元的輪郭をより精密に観察できるようになる。また、例えば、画像処理に関わるパラメータを変化させる動画を用いた場合も２次元的輪郭をより精密に観察できるようになる。
【０１５３】
上記各実施形態では、観察対象の２次元的輪郭を表示したが、表示するのは２次元的輪郭にとどまらない。例えば、仮想光線の方向ベクトルと勾配ベクトルとの角度が小さい箇所を除去するのではなく角度が大きい箇所を除去すれば観察対象の中央部分が強調される。また、例えば、仮想光線の方向ベクトルと勾配ベクトルとの外積ベクトルの方向によって識別すれば２次元的輪郭のうち特定の方向を向いているものを表示することができる。
【０１５４】
上記各実施形態では、レイキャスト法を用いた場合に不透明度を設定することをしたが、不透明度の限らず画像に対する寄与度を設定できる。例えば、平均値法において寄与度を設定し、平均値に代わって加重平均を用いて画像が作成できる。
【０１５５】
上記各実施形態では、石灰化領域の２次元的輪郭を表示したが、表示するのは石灰化領域にとどまらない。例えばステント、医療クリップ、医療コイルなどの人体に挿入した医療器具の観察には特に有効である。また、高信号領域に限らず、例えば気泡のような低信号領域の２次元的輪郭を表示するのにも用いることができる。
【０１５６】
上記各実施形態では、ＣＴ装置より得られたボリュームデータを用いたが、ボリュームデータであれば作成手段は問わない。例えば、ＭＲＩ装置(Magnetic Resonance Imaging),ＰＥＴ装置(Positron Emission Tomography)より得られたボリュームデータを用いることができる。また、ボリュームデータにフィルタなどを作用させて改変したボリュームデータや、複数のボリュームデータを合成したボリュームデータを用いても良い。
【０１５７】
上記各実施形態では、第１のベクトル情報と第２のベクトル情報の角度を計算したが、ここで角度は負の値であっても直角より大きくても良い。このようにすれば手間側の壁のみを表示するようなことができるようになる。
【産業上の利用可能性】
【０１５８】
本発明は、MIP処理等の医療画像の計算時に、石灰化領域等の障害領域を除去しつつ、障害領域の輪郭を動的に判断して描画することができる画像処理方法に利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１５９】
【図１】本実施形態の画像処理方法において利用するボクセル値の特徴を説明するための図
【図２】仮想光線が石灰化領域２０の中心部分、その縁２１および血流２２を通過する場合のボクセル値の変化を示す図
【図３】本実施形態の画像処理方法により取得するプロファイルパターン（１）を示す図
【図４】本実施形態の画像処理方法により取得するプロファイルパターン（２）を示す図
【図５】本実施形態の画像処理方法において、MIP処理に勾配（グラディエント）を用いる場合の説明図
【図６】本実施形態の画像処理方法において、除外可能の判断を行う場合の説明図
【図７】本実施形態の画像処理方法において、勾配（グラディエント）を用いたMIP処理（折り返し無し）のフローチャート
【図８】本実施形態の画像処理方法において、MIP処理に勾配（グラディエント）および折り返しを用いる場合の説明図
【図９】勾配要素によるプロファイルパターンの改変を示す説明図
【図１０】折り返しによるプロファイルパターンの改変を示す説明図
【図１１】LUT関数例と石灰化領域の表示のされ方の説明図
【図１２】本実施形態の画像処理方法において、勾配（グラディエント）および折り返しを用いたMIP処理のフローチャート
【図１３】本実施形態の画像処理方法において、石灰化領域の中心部分を削除してその前後の血流を表示し、かつ石灰化領域の縁を表示する手順１を示す図
【図１４】本実施形態の画像処理方法における手順２を示す図
【図１５】本実施形態の画像処理方法において、仮想光線に対応するボクセル値を除外するかどうかの判断方法（１）の説明図
【図１６】本実施形態の画像処理方法において、仮想光線に対応するボクセル値を除外するかどうかの判断方法（２）の説明図
【図１７】本実施形態の画像処理方法において、仮想光線に対応するボクセル値を除外するかどうかの判断方法（３）の説明図
【図１８】本実施形態の画像処理方法において、しきい値を用いた折り返し以外の変換方法を用いて石灰化領域の縁を検出する場合の説明図
【図１９】本実施形態の画像処理方法において、石灰化領域の縁のデータとして折り返す前の元データを用いる場合の手順（３）を示す図
【図２０】本実施形態の画像処理方法における望ましい実施例を示す図
【図２１】通常のMIP画像（ａ）と本実施形態の画像処理方法によって作成したMIP画像（ｂ）の例を示す図
【図２２】本実施形態の画像処理方法において、画像の各ピクセル値を求める処理を示すフローチャート
【図２３】本実施形態の画像処理方法において、データ変化を用いてデータ除外の判断を行う場合のフローチャート
【図２４】本実施形態の画像処理方法において、勾配を用いてデータ除外を判断する場合のフローチャート
【図２５】透明度を変更する場合（レイキャスト法に対する応用１）の説明図
【図２６】勾配を用いて透明度を変更する場合（レイキャスト法に対する応用）のフローチャート
【図２７】透明度を変更する場合（レイキャスト法に対する応用２）の説明図
【図２８】変化を用いて透明度を変更する場合（レイキャスト法に対する応用）のフローチャート
【図２９】勾配処理と折り返し処理を行うMIPフローチャート
【図３０】交錯する血流を可視化する場合の説明図
【図３１】ボクセル値および３Ｄデータに対するMIP処理の説明図
【図３２】レイキャスト（Raycast）画像とMIP画像の例
【図３３】MIP画像において、血管内に石灰化領域５０が付着し血流５２に障害が生じた箇所の状況を説明するための図
【図３４】血管内に高CT値の石灰化領域が存在する箇所における仮想光線上のボクセル値の変化を示す図
【図３５】MIP画像において石灰化領域の奥あるいは手前に存在する血流を観察する場合における従来の解決法を説明するための図
【図３６】従来のレイキャスト法における画面上の各ピクセルの計算を示すフローチャート
【図３７】従来のMIP処理において画面上の各ピクセルを計算するフローチャート
【図３８】従来のMIP画像における問題点を説明するための図
【符号の説明】
【０１６０】
１０  障害領域
１１  障害領域の縁
２０  石灰化領域
２１  石灰化領域の縁
２２  血流
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３２】
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