(57)【要約】  本発明は、３Ｄ画像データセットから体の構造の孤立した視覚化されたものを形成する方法に関連し、３Ｄ画像データセット中に存在する全ての画像素子が孤立した形で視覚化されるべき画像素子と、視覚化されるべきでない画像素子とに細分化され、画像値のフィルタリングが限界値によって行われ、３Ｄ画像データセットに含まれ所定の寸法よりも小さい画像構造のバイナリデータセットの全画像素子が選択される、バイナリデータセットを形成する段階と、バイナリデータセット中に孤立した形で視覚化されるべき画像素子として特徴付けられる画像素子に元の３Ｄ画像データセットの画像値を入れることで、フィルタリングされたデータセットを形成する段階と、フィルタリングされたデータセットから孤立した体の構造の視覚化されたものを形成する段階とを含む。本発明はまた、本発明の方法を実行する装置並びにコンピュータ上で実行される本発明の方法の段階を実行するプログラム手段に関連する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
３次元画像データセットから体の構造の孤立した視覚化されたものを形成する方法であって、
３次元画像データセット中に存在する全ての画像素子が孤立した形で視覚化されるべき画像素子と、視覚化されるべきでない画像素子とに細分化され、
（ａ１）画像値のフィルタリングは限界値によって行われ、
（ａ２）前記３次元画像データセットに含まれ所定の寸法よりも小さい画像構造のバイナリデータセットの全ての画像素子が選択される、バイナリデータセットを形成する段階と、
前記バイナリデータセット中に孤立した形で視覚化されるべき画像素子として特徴付けられる画像素子に元の３次元画像データセットの画像値を入れることによって、フィルタリングされたデータセットを形成する段階と、
前記フィルタリングされたデータセットから、孤立した体の構造の視覚化されたものを形成する段階とを含む方法。
【請求項２】
孤立した形で視覚化されるべき全ての画像素子の位置データ及び関連する画像値を有する画像素子のリストは前記フィルタリングされたデータセットから形成され、
前記孤立した体の構造は前記リストから形成されることを特徴とする、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記バイナリデータセットの形成のために、孤立した形で視覚化されるべき画像素子領域と、視覚化されるべきでない画像素子領域とは、領域成長方法によって互いに分離されることを特徴とする、請求項１記載の方法。
【請求項４】
孤立した形で視覚化されるべき画像素子領域と、視覚化されるべきでない画像素子領域とを選択するよう、モルフォロジカル・オープニング法が適用されることを特徴とする、請求項１記載の方法。
【請求項５】
孤立した形で視覚化されるべき画像素子領域と、視覚化されるべきでない画像素子領域とを選択するよう、望ましくは整数型面取り距離を含む、距離変換法が適用される、請求項１記載の方法。
【請求項６】
スライス中の２次元データセットの処理は方法の少なくとも１つの段階で行われ、これらの段階において画像素子は画素であることを特徴とする、請求項１記載の方法。
【請求項７】
前記画像素子のリストの前記画像素子の視覚化のために、特に最大強度投影法（ＭＩＰ）又は最近接血管投影法（ＣＶＰ）といった視覚化法が、反対の形式で、即ち、前記画像素子のリストに含まれる画像素子から観察者の仮想的な目へと経路が辿られるように適用されることを特徴とする、請求項２記載の方法。
【請求項８】
肺が孤立した形で視覚化されることを特徴とする、請求項１記載の方法。
【請求項９】
３次元画像データセットから体の構造の孤立した視覚化されたものを形成する装置であって
３次元画像データセット中に存在する全ての画像素子が孤立した形で視覚化されるべき画像素子と、視覚化されるべきでないとに細分化される、バイナリデータセットを形成する手段と、
前記画像値の限界値によって画像値を選択するフィルタリング手段と、
所定の寸法よりも小さい３次元画像データセットに含まれる画像構造のバイナリデータセットの全ての画像素子を選択する手段と、
前記バイナリデータセット中にバイナリの形で視覚化されるべき画像素子として特徴付けられる画像素子に元の３次元画像データセットの画像値を入れることによってフィルタリングされたデータセットを形成する手段と、
前記フィルタリングされたデータセットから、孤立した体の構造の視覚化されたものを形成する表示手段とを含む装置。
【請求項１０】
３次元画像データセットから体の構造の孤立した視覚化されたものを形成するコンピュータプログラムであって、
コンピュータ上で実行されたときに請求項１に記載の方法の段階を実行するプログラム手段を含む、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【発明の詳細な説明】
【０００１】
本発明は、３次元画像データセットから体の構造の孤立した視覚化されたものを形成する方法、装置、及びコンピュータプログラムに関する。
【０００２】
体の構造を視覚化する方法が知られている。現在の医療診断技術は、関連する検査のために様々な撮像法を用いる。コンピュータ断層撮影法及び磁気共鳴断層撮影法といった断層撮影法は、今日、非常に重要となっており、このような方法は、互いに距離をおいた複数の別個のスライス画像の形で体全体又は体の部分を規則的に視覚化する。医師は、複数のスライス画像を観察することにより体の中の構造の３次元の状態の印象を得る。
【０００３】
スライス画像中、関連のある撮像方法に関して互いに異なる性質を有する体の構造は、グレー値、色、又は他のグラフィックな区別手段といった異なる画像値によって互いに区別される。
【０００４】
現在の方法の高い解像率により、断層撮影画像は、多くの情報を正しく含む。この情報内容は、造影剤の投与、マーカ技術、及び異なる技術によって取得された画像の重ね合わせといった現在の技術の適用によって更に増加されうる。従って、制御されたフィルタリングによって断層撮影画像の情報内容を減少させる様々な方法が知られており、従って、医師が、信頼性の高い診断を行うこと及び／又は、例えば許容可能な時間期間内にはっきりとした３次元画像を形成することを可能とする。
【０００５】
体の画像のフィルタリングに対して従来行われていた段階は、スライス選択又はコントラスト選択である。また、限界値を選択することにより画像をフィルタリングすることが知られている。限界値は、画像値を、視覚化されるべき画像値と、視覚化されるべきでない画像値とへ分ける。視覚化されるべき画像値の区別された選択は、上限値及び下限値を定義することによって行われうる。
【０００６】
国際公開０１／５４０６５号パンフレットは、実質的に自動化されたアプローチにより肺の中のはっきりとした小結節構造を検出するのに役立つ方法を開示する。この方法によれば、肺のセグメンテーションは、限界値に基づく複数のフィルタリング操作と、輪郭検出操作とによって行われ、セグメンテーションされた構造の大きさを決定し、病的な構造であろう構造を孤立させるために、画像素子が数えられる。方法は、プログラムによって見いだされた疑わしい構造を含む減少された画像データセットを医師に与え、従って診断上の支援となる。この方法は、肺の異常を検出するために複雑な計算を必要とし、予め評価されたデータセットが医師に与えられるという欠点を有する。しかしながら、医師はもはや除去された構造を制御できないため、医師はこのような種類の自動化された予備評価をありがたいと思わないことが多い。
【０００７】
上述の方法は、体の画像を再調査している間の医師に対する所定の支援となりうる。しかしながら、医師がその持続時間が受け入れがたい時間を費やしてのみ３次元画像データセット中の所定の体の構造の概観を得ることができるという欠点がある。従って、医師に予備フィルタリングされているが病的な部分の予備評価はされていないデータセットを与え、従って、医師が評価を行うことができる、ディジタル方法が必要とされる。時間と費用に関する要請が高まっているため、更に、追加的な診断支援部は、大きい計算上の努力を必要としてはならず、データの量の減少を生じさせるべきである。
【０００８】
本発明は、３次元画像データセットから体の構造の孤立した視覚化を可能とする方法及び装置を提供することを目的とする。
【０００９】
この目的は、本発明によれば、以下の段階、即ち、
３次元画像データセット中に存在する全ての画像素子が孤立した形で視覚化されるべき画像素子と、視覚化されるべきでない画像素子とに細分化され、画像値のフィルタリングは限界値によって行われ、３次元画像データセットに含まれ所定の寸法よりも小さい画像構造のバイナリデータセットの全ての画像素子が選択される、バイナリデータセットを形成する段階と、
バイナリデータセット中に孤立した形で視覚化されるべき画像素子として特徴付けられる画像素子に元の３次元画像データセットの画像値を入れることによって、フィルタリングされたデータセットを形成する段階とが、
３次元画像データセットに対して順次に行われることで達成される。
【００１０】
本発明は、特に体の構造の画像素子、特に線条構造の微細に分岐した体の構造を、所定のフィルタリング操作の連続的な適用によって、当該の体の構造の視覚化されたものがそこからより簡単且つより高速に形成されうるような減少されたデータセットを取得するように選択することができることが可能であるという認識に基づく。
【００１１】
方法の第１の段階では、コンピュータ断層撮影法又は磁気共鳴断層撮影法といった断層撮影法によって取得され、所定の画像値（例えばグレー値）を有する多数の画像素子として体の構造を含む元のデータセットからバイナリデータセットが形成される。このバイナリデータセット中、３次元画像データセットの全ての画像素子は、視覚化されるべき画像素子と、視覚化されるべきではない画像素子とへ細分化される。
【００１２】
この細分化のため、まず、続くフィルタリング操作のための限界値として役に立つ画像値が決定される。この限界画像値よりも高い画像値を有する全ての画像素子に、同じバイナリ値（例えば１）が割り当てられる。この限界画像を下回る画像値を有する全ての画像素子には、異なるバイナリ値（例えば０）が割り当てられる。
【００１３】
このようにフィルタリングされたバイナリデータセットは、方法の第２の段階において、所与の所定の寸法よりも小さい寸法の画像構造を形成する全ての画像素子のバイナリ値が変更されるよう、更にフィルタリングされる。例えば限界値の後に画像値１を有する構造は、第２のフィルタリング段階の後に画像値０を有するようフィルタ除去されうる。
【００１４】
このように形成された細分化されたバイナリデータセット中で、孤立した構造の視覚化に必要な全ての画像素子は、同じ画像値（例えば１）を有し、視覚化されるべきでない全ての画像素子は異なる画像値（例えば０）を有する。このように細分化されたバイナリデータセットから、視覚化されるべき全ての画像素子が元のデータセットに含まれるのと同じ画像値を有するフィルタリングされた画像値を有する。このために、孤立した構造の視覚化に必要な全ての画像素子（即ち、画像値１を有する全ての画像素子）に、元の３次元画データセット中の対応する位置においてこの画像素子に対して入れられた画像値が用いられる。
【００１５】
このようにフィルタリングされたデータセットは、孤立した構造の視覚化に必要とされる、元の画像値を有する、全ての画像値を含む。孤立した体の構造は、従来の方法（例えば最大強度投影法（Maximum  Intensity  Projection））によってこのデータセットから形成されうる。
【００１６】
本発明による方法は、上述のフィルタリング段階の連続的な適用が、大きな計算努力を必要とすることなく視覚化されるべき（おそらくは微細に分岐した）構造の画像素子の選択されたものを与えるという利点がある。選択された画像素子の数は、しばしば、元の３次元画像データセット中に含まれる画像素子の数のうちの非常に小さい割合となる。この減少により、必要とされる記憶空間及び画像素子の処理に必要な計算努力は、いずれもかなり減少される。医師はこのように、特に微細に分岐した構造の評価に対する高速且つ簡単な撮像方法を提供する。
【００１７】
フィルタリングの後、孤立した形で視覚化されるべき体の構造を形成するよう、元の３次元画像データセットの幾つかの画像素子のみが残る。従って、データ減少のため及びフィルタリングされたデータセットの管理を容易とするため、フィルタリングされたデータセットから画像素子のリストを形成することが有利である。画像素子のリストは、孤立した形で視覚化されるべき体の構造の画像素子の位置データ及び画像値を含む。孤立した体の構造の視覚化は、このリストから容易に形成されうる。
【００１８】
簡単化された管理及びデータの減少の結果として、リアルタイム処理は、診断画像の処理及び評価のために現在のコンピュータの中で既に利用可能な計算能力を用いて実行されえ、従って、医師がリアルタイムで拡大係数及びビューイング方向を変化させることを可能とする。
【００１９】
いわゆる領域成長法は、孤立した形で視覚化されるべき画像素子を視覚化されるべきでない画像素子と分離するために適用されうる。画像の所定の領域、例えばアーティファクト領域は、このためにフィルタリングされる。このために、成長点はアーティファクト領域中で手動で又は自動的に設定され、成長点と同じ画像素子値を有しそこから異なる画像素子値を有する画像素子を通ることなく到達されうる全ての画像素子はフィルタ除去される。アーティファクト領域又は撮像方法によって完全に網羅される領域の外側に位置する領域は、このように簡単且つ高速にフィルタ除去される。
【００２０】
所定の寸法よりも小さい画像構造の画像素子は、いわゆるモルフォロジカル・オープニング（morphological  opening）法又は距離変換法によって選択されることが望ましい。微細に分岐した構造の視覚化に必要な小さい構造の画像素子は、このように高速な方法によって予めフィルタリングされたデータセットから選択されうる。モルフォロジカル・オープニング法の第１の段階中、画像領域全体は、適当な寸法のテンプレートによってスキャンされ、これは１つ又はそれ以上の方向でテンプレートを完全に埋めない全ての画像構造がフィルタ除去されるよう、所定の寸法よりも小さい構造をフィルタ除去するためである。第１のフィルタリング段階中のフィルタリングされた後になお存在する大きい画像構造のエッジ領域から所定の量がフィルタ除去されているため、これらのエッジ領域中の大きい構造は第２の段階においてこの所定の量によって再び拡大される。
【００２１】
距離変換法によれば、各画像素子には、画像素子と、異なる画像値を有する最近傍画像素子との間の距離を表わす距離値が割り当てられる。これは、大きい構造の中心における画像素子が大きい距離値を有し、一方で小さい構造中の画像値が小さい距離値を有するレリーフ画像を生じさせる。小さい構造は、小さい距離値を有する画像素子をフィルタ除去することによってフィルタ除去されうる。この方法では、フィルタリングの後に残る大きい構造のエッジは再び、第２の段階中の所定の量によって拡大されねばならない。
【００２２】
処理の速度を高めるため、距離変換法は、整数型面取り距離を用いた距離変換を含むことが望ましい。
【００２３】
画像データは、慣習通り、３次元画像データセットの形で表わされる。この画像データセットは、有利には、画像データがスライスで取り扱われるよう、本発明による方法で処理される。３次元データセットから、任意の方法で配置されえ、また、変換されうるスライス画像が形成される。個々のスライス画像中の画像素子は、この場合は画素である。個々のスライス画像は、夫々のバイナリデータがこれらのスライス画像の各々から形成されるよう処理され、上述の様々なフィルタリング段階が実行される。個々のスライス画像は、連続して又は並列に処理されうる。フィルタリングされたデータセットがスライス画像から形成された場合、これらのデータセットは、再び、フィルタリングされた３次元画像データセットを形成するよう組み合わされる。体の構造の孤立した視覚化されたものは、上述の方法と同様にこのフィルタリングされた３次元画像データセットから形成されえ及び／又は画像データは、先ず画像素子のリストへ転送されうる。
【００２４】
公知の視覚化方法は、画像素子の視覚化に使用されうる。この種類の視覚化方法は、最大強度投影（ＭＩＰ）法である。ＭＩＰ法によれば、観察者の目から出る仮想視線上に最大画像値を有する画像素子が、視覚化されるよう探索される。
【００２５】
他の公知の視覚化法は、最近接血管投影（ＣＶＰ：Closest  Vessel  Projection）法である。ＣＶＰ法によれば、観察者の目から出る仮想視線上で目に最も近く配置される画像素子が、視覚化のために選択されるよう探索される。次に、画像の格子の形で多数の視線が追跡され、視線の数は、画像データセットの解像度及び／又は観察者によって所望の画像解像度に依存する。
【００２６】
本発明の方法に従うとき、フィルタリングされた画像データセットは、孤立した形で視覚化されるべき全ての画像素子の空間座標及び画像値を含むリスト中に入れられ、上述の種類の視覚化方法は、反対の形で有利に適用されうる。このような反対の形の適用によれば、観察者の仮想的な目から画像素子へ向かう方向で視線を取り扱う代わりに、視線は、画像素子から観察者の仮想的な目の方向へ進む間に取り扱われる。孤立した形で視覚化されるべき体の構造の画像素子のリストはわずかな画像素子のみを含むため、取り扱われるべき視線の数は減少され、従って必要とされる計算努力も減少されうる。画像データのより高速な処理がこのように達成されうる。
【００２７】
要求される計算努力の量の更なる減少を達成するために、視線の取り扱い中に当該視線上に配置されている画像素子は、画像データセットの画像素子又は画像素子のリストの視覚化中に特徴付けられ得る。このように特徴付けられる画像素子は、視覚化のより遅い処理段階中にもはや取り扱われる必要はない。
【００２８】
本発明はまた、３次元画像データセットから体の構造の孤立した視覚化されたものを形成する装置に関連し、装置は、３次元画像データセット中に存在する全ての画像素子が孤立した形で視覚化されるべき画像素子と、視覚化されるべきでないとに細分化される、バイナリデータセットを形成する手段と、画像値の限界値によって画像値を選択するフィルタリング手段と、所定の寸法よりも小さい３次元画像データセットに含まれる画像構造のバイナリデータセットの全ての画像素子を選択する手段と、バイナリデータセット中にバイナリの形で視覚化されるべき画像素子として特徴付けられる画像素子に元の３次元画像データセットの画像値を入れることによってフィルタリングされたデータセットを形成する手段と、フィルタリングされたデータセットから、孤立した体の構造の視覚化されたものを形成する表示手段とを含む。
【００２９】
本発明はまた、３次元画像データセットから体の構造の孤立した視覚化を形成するコンピュータプログラムに関連し、このプログラムはコンピュータ上で実行されたときに請求項１に記載の方法の段階を実行するプログラム手段を含む。
【００３０】
コンピュータプログラムは、
３次元画像データセットからバイナリデータセットを形成し、
画像素子値の限界値により画像素子をフィルタリングし、
所定の寸法よりも小さい画像構造の画像素子を選択し、
フィルタリングされたデータセットを形成し、
孤立した体の構造の視覚化されたものを形成する、
プログラム手段を含む。
【００３１】
プログラム手段は、コンピュータ上で実行されたときに、請求項１に記載の方法の段階を実行する。
【００３２】
本発明の望ましい実施例について、図面を参照して詳述する。図１を参照するに、本発明による方法の望ましいバージョンのための入力データは、胸部の３次元データセットの画像データによって形成される。データセットは、コンピュータ断層撮影照射によって取得される。画像値は、この３次元画像データセットの各画像素子に関連付けられる。この画像値は、通常は、ＣＴ番号、又は、水の減衰値に対する組織の減衰値の尺度であるいわゆるＨｏｕｎｓｆｉｅｌｄ単位で表わされる。
【００３３】
３次元画像データセットは、複数の水平に配置されたスライス画像へ細分化される。これらのスライス画像は、本発明の方法に従って個々に処理される。
【００３４】
方法の第１の段階（図１中のＳ１）では、限界値として所与のＨＵを用いてフィルタリングが行われる。望ましくは肺構造の視覚化では−４００ＨＵとなるこの限界値よりも小さい値ＨＵを有する全ての画像素子の画像値は、０に設定され、この限界値よりも大きい全ての画像素子の画像値は、１に設定される。図２からわかるように、この段階の後、骨、脂肪、肝臓、及び血液といった体の構造３０は、１に設定されており、一方、体を囲む空気１０、肺の中にある空気、及び、肺柔組織２０は、０に設定されている。
【００３５】
方法の続く段階の間（図１中のＳ２）、スライス画像の４つのコーナに設定された４つの成長点から領域成長が開始する。しかしながら、４つよりも多い成長点を設定することも可能である。成長点は、領域中の０に設定された画像素子が１に設定されるよう設定される。続いて、当該の画像素子を囲み、やはり値０を有する全ての画像素子は１に設定され、領域成長は、これらの画像素子の夫々から続けられる。患者の体の回りの、患者が置かれているマット４０を含む、空気の空間全体と、体を囲む円形のノイズリング５０は、１に設定される。方法のこの段階は、図３に示すようにバイナリ表現を生じさせる。
【００３６】
更なる成長点は、非常に小さいＨＵ（−１０００ＨＵに近い）を有する小さい領域として認識される、気道といった構造中に選択可能に設定されうる。領域成長法はまた、同様に、小さい気道を１に設定する。方法のこの領域成長段階に続き、所定の寸法よりも小さい全ての小さい肺構造は、方法の更なる段階（図１中のＳ３ａ，Ｓ３ｂ）において０に設定される。モルフォロジカル・オープニング法が適用されうる（図１中のＳ３ａ）。この方法によれば、バイナリスライス画像は、所定の直径を有する円といった構造要素によって格子状とされ、これは所定の寸法よりも小さい関心となる肺構造を囲むほど大きい。構造要素を完全に満たさない全ての構造の画像素子は、０に設定される。構造要素（又は円の直径）の２倍である全ての構造は、０に設定される。更に、構造要素の２倍よりも大きい全ての構造のエッジ領域では、構造要素の寸法に対応する厚さのエッジ領域は１に設定される。従って、格子状とする操作に先行する方法の段階では、エッジ領域内の全ての残る構造は、構造要素の寸法に対応する量だけ再び拡大される。
【００３７】
このステップはまた、モルフォロジカル・オープニング法の代わりに、距離変換法（図１中のＳ３ｂ）を使用しうる。距離変換法によれば、各画像素子には、当該の画像素子と、異なる画像値を有する最近傍画像素子との間の距離に対応する画像値が割り当てられる。この割り当ての結果、バイナリスライス画像からレリーフ状の画像が形成される。このレリーフ画像中、大きい構造のエッジ領域の画像素子及び小さい構造の画像素子は低い値を有し、一方、大きい構造の中心からの画像素子は高い値を有する。所与の値よりも小さい全ての画像素子が０に設定されるとき、小さい構造は、このように完全にゼロに設定されえ、一方、大きい構造の場合は、エッジ領域のみがゼロに設定される。後者は、続く段階において再び元に戻すことができ、即ち、モルフォロジカル・オープニング法と同じ方法で再び残る構造を拡大することができる。
【００３８】
方法のこの段階は、図４に示すバイナリ表現を生じさせる。
【００３９】
上述のフィルタリング操作が行われた後、孤立した形で視覚化されるべき画像素子は、論理ＡＮＤ結合（図１のＳ４）によって選択されうる。この操作は、
一方では、モルフォロジカル・オープニング法（又は距離変換法）の最後の段階の後に得られたバイナリデータセット（図１中のバイナリデータセットＢ）の中に値０を有し、
また、限界値によるフィルタリングの方法の最初の段階の後に得られるバイナリデータセット（図１中のバイナリデータセットＡ）中に値１を有する、
全ての画像素子が選択されるように行われる。
【００４０】
図５に示すようなバイナリデータセットの視覚化が得られる。これらの画像素子（関心ボクセル）には、当該の画像素子に対する元の３Ｄ画像データセット中に含まれる画像値が割り当てられる（図１中のＳ５）。
【００４１】
続いて、孤立した形で視覚化されるべき画像素子を含み、複数のスライス画像から形成された画像データセットから、各画像素子に夫々の空間座標及び画像値が入れられたリストが形成される（図１中のＳ６）。
【００４２】
孤立した形で視覚化されるべきボクセルのリスト（関心ボクセル）は、このように、５１２スライスで０．６８ｍｍ2×０．６ｍｍ3の解像度の、約１億３８００万ボクセルを含む胸部の画像の典型的なデータセットから形成される。このリストは、典型的には、１００万ボクセルよりも少ないボクセルを含み、即ち元のデータの量の１％よりも少ない。
【００４３】
図６に示すように、３次元構造の２次元投影は、最大強度投影法（ＭＩＰ）の適用により、このリストから形成されうる。ビュー角度は、リスト中に含まれる各画素に対して計算され、ビュー方向に最も高い画像値を有するボクセルが決定される。このように決定されたボクセルは、２次元投影で視覚化される。
【００４４】
或いは、最近接血管投影法（ＣＶＰ）もまた、ビュー方向上で観察者に最も近くに配置されているボクセルを決定し、これを２次元投影で視覚化するために使用されうる。
【００４５】
観察者に孤立した体の構造の３次元の印象又は奥行き情報を与えるため、ビュー角度は自動的に連続的に変化されえ、それにより体の構造があたかも空間軸にあるかのように回転する印象が得られる。上述したデータ減少の結果として、この観察モードに必要な異なるビュー方向からからだの構造の多数の２次元投影は、従来から利用可能な計算能力によりリアルタイムで実現されうる。このように、均一且つ平滑な回転の印象を達成することができる。
【００４６】
また、ユーザによって制御されうるビュー角度及び画像の詳細の選択（ズーム機能）を変化させることが有利に可能である。このような制御は、コンピュータのキーボード又はマウスを介して行われうる。上述のデータ減少により、ユーザによって制御されるビュー角度の制御、及び、ユーザによって選択される細部の拡大又は縮小は、リアルタイムで、従来から利用可能な計算能力によって実行されうる。計算努力又は計算時間のために、視覚化されるべき画像素子がこの計算の前に画像素子のリストの形で記憶されることが特に有利である。
【００４７】
所与の状況で利用可能な計算応力がリアルタイムでの計算に適していない場合、第１の段階において異なるビュー方向からの所与の２次元投影を計算し、一方で、第２の段階において、以前に計算された投影を用いて、体の構造の均一且つ平滑な回転を伴う視覚化されたものが形成されることが可能である。
【００４８】
このようにして予め計算されたビュー方向の場合、ユーザに利用可能な回転が所与の軸周りの、例えばｚ軸の回りのみの、回転に限られるため、また、この制限された回転に関して可能なビュー方向が予め計算されうるため、限られた形のユーザ制御を実現することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】本発明による方法を示すフローチャートである。
【図２】−４００ＨＵの限界値を用いたフィルタリングの後の胸部のバイナリデータセットの２次元スライス画像を示す図である。
【図３】画像の４隅からの領域成長方法によるフィルタリング後の図２のバイナリ画像データセットの２次元スライス画像を示す図である。
【図４】所定の寸法よりも小さい全ての構造をフィルタ除去した後の図３のバイナリデータセットの２次元スライス画像を示す図である。
【図５】孤立した形で視覚化されるべき画像素子の２次元スライス画像を示す図である。
【図６】孤立した形で視覚化されるべき３次元画像データセットの画像素子の最大強度投影法を用いた視覚化を示す図である。
【図１】
2005511177.tif 000003
【図２】
2005511177.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【国際調査報告】
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2005511177.tif 000010
2005511177.tif 000011
2005511177.tif 000012