(57)【要約】【課題】光音響信号から再構成された三次元画像に含まれる表在血管と体毛の分別精度を向上する。【解決手段】画像処理装置は、被検体について取得された光音響信号から再構成された三次元画像に含まれる被検体の表面近傍領域を抽出する抽出部と、抽出された表面近傍領域から深さ方向に予め定めた空間内に全体が含まれ、かつ、予め定めた第１の閾値より短い連続領域を分別する分別部とを有する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体について取得された光音響信号から再構成された三次元画像に含まれる当該被検体の表面近傍領域を抽出する抽出部と、
抽出された前記表面近傍領域から深さ方向に予め定めた空間内に全体が含まれ、かつ、予め定めた第１の閾値より短い連続領域を分別する分別部と
を有する画像処理装置。
【請求項２】
前記分別部は、予め定められた第２の閾値により２値化された前記三次元画像を分別処理の対象とする、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記分別部は、細線化処理された後の前記三次元画像に含まれる前記連続領域を分別処理の対象とする、請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記分別部は、前記細線化処理の後に予め定めた条件を満たす複数の連続領域を結合する処理を実行し、当該処理の後に得られた前記連続領域を分別処理の対象とする、請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記条件は、異なる連続領域の隣接した端部同士の距離が予め定めた第３の閾値より短いことである、請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記抽出部は、前記三次元画像を構成するボクセル群の輝度勾配を用い、前記表面近傍領域を規定する連続面を抽出する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記抽出部は、質量を有する格子点をバネにより相互に連結した格子点群を前記三次元画像の上方から重力により自由落下させる物理モデルを、前記輝度勾配の分布に適用することにより前記連続面を抽出する、請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記抽出部は、前記輝度勾配の分布に基づいて各ボクセルの法線方向を求め、当該法線方向を前記物理モデルに作用する抗力の方向として使用する、請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
分別された前記連続領域を、前記三次元画像の輝度、透明度又は色相を変更して表示する表示制御部を更に有する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記表示制御部は、ユーザインタフェース画面を通じ、前記予め定めた空間の範囲を受け付ける、請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記表示制御部は、ユーザインタフェース画面を通じ、前記第１の閾値を受け付ける、請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
被検体について取得された光音響信号から再構成された三次元画像に含まれる当該被検体の表面近傍領域を抽出する抽出処理と、
抽出された前記表面近傍領域から深さ方向に予め定めた空間内に全体が含まれ、かつ、予め定めた第１の閾値より短い連続領域を分別する分別処理と、
分別された前記連続領域を、前記三次元画像の輝度、透明度又は色相を変更して表示する表示処理と
を有する画像処理方法。
【請求項１３】
被検体について取得された光音響信号から再構成された三次元画像と、当該三次元画像から分別された領域の輝度、透明度又は色相を変更した三次元画像とを並べて表示する画像表示方法。
【請求項１４】
コンピュータに、
被検体について取得された光音響信号から再構成された三次元画像に含まれる当該被検体の表面近傍領域を抽出する抽出機能と、
抽出された前記表面近傍領域から深さ方向に予め定めた空間内に全体が含まれ、かつ、予め定めた第１の閾値より短い連続領域を分別する分別機能と、
分別された前記連続領域を、前記三次元画像の輝度、透明度又は色相を変更して表示する表示機能と
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法、画像表示方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、光音響波検出信号を画像化した画像から体表面を含む浅い領域部分を求め、この表面近傍領域の情報を減衰又は除去して体の深部に存在する血管（以下「深層血管」ともいう）の読影を容易にする技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−１８８４６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
現在、光音響信号を用いて撮影された画像から被検体の表在血管を読影する要望があるが、特許文献１に記載の技術は、深層血管の読影を目的とした技術であり、体毛と表在血管の分別は想定されていない。このため、特許文献１に記載の技術では、体毛の多い部位を撮影した場合に、体毛の存在によって表在血管の読影が困難になる。
【０００５】
本発明は、光音響信号から再構成された三次元画像に含まれる表在血管と体毛の分別精度を向上することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１に記載の発明は、被検体について取得された光音響信号から再構成された三次元画像に含まれる当該被検体の表面近傍領域を抽出する抽出部と、抽出された前記表面近傍領域から深さ方向に予め定めた空間内に全体が含まれ、かつ、予め定めた第１の閾値より短い連続領域を分別する分別部とを有する画像処理装置である。
請求項２に記載の発明は、前記分別部は、予め定められた第２の閾値により２値化された前記三次元画像を分別処理の対象とする、請求項１に記載の画像処理装置である。
請求項３に記載の発明は、前記分別部は、細線化処理された後の前記三次元画像に含まれる前記連続領域を分別処理の対象とする、請求項１又は２に記載の画像処理装置である。
請求項４に記載の発明は、前記分別部は、前記細線化処理の後に予め定めた条件を満たす複数の連続領域を結合する処理を実行し、当該処理の後に得られた前記連続領域を分別処理の対象とする、請求項３に記載の画像処理装置である。
請求項５に記載の発明は、前記条件は、異なる連続領域の隣接した端部同士の距離が予め定めた第３の閾値より短いことである、請求項４に記載の画像処理装置である。
請求項６に記載の発明は、前記抽出部は、前記三次元画像を構成するボクセル群の輝度勾配を用い、前記表面近傍領域を規定する連続面を抽出する、請求項１に記載の画像処理装置である。
請求項７に記載の発明は、前記抽出部は、質量を有する格子点をバネにより相互に連結した格子点群を前記三次元画像の上方から重力により自由落下させる物理モデルを、前記輝度勾配の分布に適用することにより前記連続面を抽出する、請求項６に記載の画像処理装置である。
請求項８に記載の発明は、前記抽出部は、前記輝度勾配の分布に基づいて各ボクセルの法線方向を求め、当該法線方向を前記物理モデルに作用する抗力の方向として使用する、請求項７に記載の画像処理装置である。
請求項９に記載の発明は、分別された前記連続領域を、前記三次元画像の輝度、透明度又は色相を変更して表示する表示制御部を更に有する、請求項１に記載の画像処理装置である。
請求項１０に記載の発明は、前記表示制御部は、ユーザインタフェース画面を通じ、前記予め定めた空間の範囲を受け付ける、請求項９に記載の画像処理装置である。
請求項１１に記載の発明は、前記表示制御部は、ユーザインタフェース画面を通じ、前記第１の閾値を受け付ける、請求項９に記載の画像処理装置である。
請求項１２に記載の発明は、被検体について取得された光音響信号から再構成された三次元画像に含まれる当該被検体の表面近傍領域を抽出する抽出処理と、抽出された前記表面近傍領域から深さ方向に予め定めた空間内に全体が含まれ、かつ、予め定めた第１の閾値より短い連続領域を分別する分別処理と、分別された前記連続領域を、前記三次元画像の輝度、透明度又は色相を変更して表示する表示処理とを有する画像処理方法である。
請求項１３に記載の発明は、被検体について取得された光音響信号から再構成された三次元画像と、当該三次元画像から分別された領域の輝度、透明度又は色相を変更した三次元画像とを並べて表示する画像表示方法である。
請求項１４に記載の発明は、コンピュータに、被検体について取得された光音響信号から再構成された三次元画像に含まれる当該被検体の表面近傍領域を抽出する抽出機能と、抽出された前記表面近傍領域から深さ方向に予め定めた空間内に全体が含まれ、かつ、予め定めた第１の閾値より短い連続領域を分別する分別機能と、分別された前記連続領域を、前記三次元画像の輝度、透明度又は色相を変更して表示する表示機能とを実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【０００７】
請求項１記載の発明によれば、光音響信号から再構成された三次元画像に含まれる表在血管と体毛の分別精度を向上できる。
請求項２記載の発明によれば、２値化によって処理対象とする画像からノイズ成分を除去することができる。
請求項３記載の発明によれば、細線化によって三次元画像内に出現する連続領域の分別を容易にできる。
請求項４記載の発明によれば、細線化の際に分断された複数の連続領域の結合により、表在血管と体毛との分別精度を一段と向上できる。
請求項５記載の発明によれば、細線化の際に分断された複数の連続領域の結合により、表在血管と体毛との分別精度を一段と向上できる。
請求項６記載の発明によれば、被検体の体表面に相当する界面を規定する連続面を推定できるため、三次元画像に含まれる表在血管と体毛の分別精度を向上できる。
請求項７記載の発明によれば、界面の推定精度の向上により、三次元画像に含まれる表在血管と体毛の分別精度を向上できる。
請求項８記載の発明によれば、界面の推定精度の向上により、三次元画像に含まれる表在血管と体毛の分別精度を向上できる。
請求項９記載の発明によれば、光音響信号から再構成された三次元画像に含まれる表在血管の読影を簡便な操作により容易にできる。
請求項１０記載の発明によれば、光音響信号から再構成された三次元画像に含まれる表在血管の読影を一段と容易にできる。
請求項１１記載の発明によれば、光音響信号から再構成された三次元画像に含まれる表在血管の読影を一段と容易にできる。
請求項１２記載の発明によれば、光音響信号から再構成された三次元画像に含まれる表在血管の読影を容易にできる。
請求項１３記載の発明によれば、光音響信号から再構成された三次元画像に含まれる表在血管の読影を視覚的に容易にできる。
請求項１４記載の発明によれば、光音響信号から再構成された三次元画像に含まれる表在血管の読影を容易にできる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】光音響信号から三次元画像を再構成して表示する画像処理システムのハードウェア構成例を示す図である。
【図２】本実施の形態における制御部の機能構成を説明する図である。
【図３】被検体の血管（浅在血管と深部血管を含む）と体毛とを含むボリュームデータの表示例である。
【図４Ａ】体表面よりも上部まで成長した体毛の例を示す図である。
【図４Ｂ】成長初期の体毛の例を示す図である。
【図５】体毛の生える向きの違いを説明する図である。
【図６Ａ】三次元細線化部による処理前の線分を表す図である。
【図６Ｂ】三次元細線化部による処理後の線分を表す図である。
【図６Ｃ】結合すべき線分を探索する様子を説明する図である。
【図７Ａ】体毛に相当する線分の端部と、血管に相当する線分の端部との距離が再結合の判定に用いる閾値より短い例を示す図である。
【図７Ｂ】線分の延長方向の情報を加味して結合する線分を決定する手法を説明する図である。
【図８】体毛と分別する際に用いる基準を説明する図である。
【図９】分別された体毛を除去した後のボリュームデータの表示例である。
【図１０】表示制御部により表示部に表示される表示画面の他の例を示す図である。
【図１１】表示部に表示されるユーザインタフェース画面の一例を説明する図である。
【図１２】本実施の形態における体表面抽出部の機能構成を説明する図である。
【図１３Ａ】最低輝度を与える中心に向けて輝度値が同心円状に小さくなる場合の輝度勾配を表す図である。
【図１３Ｂ】線を挟んで左側と右側とで異なる輝度変化がある場合の輝度勾配を表す図である。
【図１４】クロスシミュレーションを説明するための図である。
【図１５】布モデルの構造例を説明する図である。
【図１６】クロスシミュレーションの計算で必要となる各節点に作用する力を説明する図である。
【図１７】本実施の形態で説明するクロスシミュレーションによって推定される連続面としての体表マスクを説明する図である。
【図１８】比較例によって抽出される表面の一例を説明する図である。
【図１９】光音響断層イメージング法により手のひらを撮影して得られるボリュームデータと体表マスクを重ねて表示した画面例を示す図である。
【図２０】図１９におけるＸＩＸ−ＸＩＸ断面における表在血管と体表マスクの位置関係を説明する図である。
【図２１】表示部に表示されるユーザインタフェース画面の一例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
【００１０】
＜実施の形態１＞
＜システム構成＞
図１は、光音響信号から三次元画像を再構成して表示する画像処理システム１０のハードウェア構成例を示す図である。
画像処理システム１０は、被検体について取得された光音響信号から再構成された三次元画像データ（以下「ボリュームデータ」という）を処理する画像処理装置１００と、三次元画像データやその生成に用いた光音響信号などを保存するファイルサーバ１１０と、光音響効果を用いて被検体の内部を撮影する撮像装置１２０とを有している。
【００１１】
ここでの被検体にはヒトや動物が含まれる。
また、光音響信号には例えば光音響断層画像データが含まれる。本実施の形態では、光音響断層イメージング法によって取得された断層画像データを光音響断層画像データという。
因みに、光音響信号を検出する撮像方法は、光音響イメージング（Photoacoustic Imaging: PAI）や光音響断層イメージング（Photo Acoustic Tomography：PAT）と呼ばれる。
【００１２】
画像処理装置１００は、装置全体の動作を制御する制御部１０１と、処理対象とする画像データを記憶する記憶部１０５と、操作受付画面やボリュームデータの表示に使用される表示部１０６と、ユーザの入力操作を受け付ける操作受付部１０７と、ファイルサーバ１１０や撮像装置１２０と通信する通信部１０８とを有している。これらの各部はバス１０９で接続されており、データの受け渡しはバス１０９を通じて実行される。
【００１３】
制御部１０１は、いわゆるコンピュータであり、プログラムを実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）１０２と、ＢＩＯＳ（Basic Input / Output System）などのプログラムやデータを記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）１０３と、プログラムの作業エリアとして使用されるＲＡＭ（Random Access Memory）１０４とにより構成される。ＣＰＵ１０２によるプログラムの実行を通じて実現される機能については後述する。
【００１４】
記憶部１０５は、ハードディスク装置や半導体メモリなどの記憶装置により構成され、ファイルサーバ１１０や撮像装置１２０から取得したデータを記憶する。
表示部１０６は、例えば液晶ディスプレイで構成される。液晶ディスプレイは、液晶パネル、バックライトなどで構成される。なお、表示部１０６は、有機ＥＬ（electroluminescence）ディスプレイなどであってもよい。有機ＥＬディスプレイは、自発光素子を配列したパネルで構成される。表示部１０６に、被検体について取得された光音響信号から再構成された三次元画像が表示される。
【００１５】
操作受付部１０７は、ユーザによる操作の受け付けに用いられるマウスやポインティングデバイスなどの入力装置である。操作受付部１０７は、例えばユーザインタフェース上に表示される機能ボタンに対する操作や入力用の枠内への数値の入力に使用される。
通信部１０８は、有線インターフェース回路や無線インターフェース回路で構成される。本実施の形態の場合、通信部１０８は、画像処理装置１００とファイルサーバ１１０及び撮像装置１２０との間の通信に使用される。
【００１６】
ファイルサーバ１１０は、断層画像データを積み重ねて生成したボリュームデータや個々の断層画像データをファイルデータとして格納するネットワーク上の記憶装置であり、例えば大容量のハードディスク装置で構成される。
ボリュームデータは、３次元空間内の単位画素を与えるボクセルの集合体（ボクセル群）で構成される。個々のボクセルは、座標値と輝度値などで構成される。ここでのボリュームデータは、光音響信号から再構成された三次元画像の一例である。
【００１７】
ファイルサーバ１１０には、例えば撮像装置１２０から出力された断層画像データが直接格納される。また、ファイルサーバ１１０には、画像処理装置１００による再構成処理（断層画像データの積み重ね処理）によって作成されたボリュームデータが格納される場合もあれば、不図示の画像処理装置による再構成処理によって作成されたボリュームデータが格納される場合もある。
【００１８】
撮像装置１２０は、例えば光音響断層イメージング法により生体組織などの被検体の断層画像を取得する装置である。
光音響断層イメージング法に対応する撮像装置１２０は、例えば波長が５００〜１２００ｎｍの可視から近赤外のナノ秒オーダーのパルス光を被検体に照射する光源と、光音響効果によって被検体から発生される超音波を検出する多チャンネルの広帯域超音波探触子（プローブ）とで構成される。
【００１９】
＜機能構成＞
図２は、本実施の形態における制御部１０１の機能構成を説明する図である。
図２に示す機能構成は、プログラムの実行を通じて実現される。本実施の形態における制御部１０１は、処理対象とするボリュームデータを受け付ける受付部２００と、ボリュームデータから被検体の体表面を抽出する体表面抽出部３００と、ボリュームデータを予め定めた閾値と比較して２値化する２値化部４００と、２値化後のボリュームデータを細線化する三次元細線化部５００と、細線化後のボリュームデータに含まれる個々の線分やネットワークに対してラベルを付けるラベリング部６００と、個々の線分のうち予め定めた条件を満たす線分同士を結合する線分結合部７００と、抽出された体表面と結合処理後の線分とを用いて体毛に相当する線分を分別する体毛分別部８００と、体毛として分別された線分をボリュームデータから除去する分別領域除去部９００と、体毛を除去したボリュームデータ等を表示部１０６（図１参照）に表示する表示制御部１０００とを有している。
以下では、各機能部における処理内容の詳細について説明する。
【００２０】
受付部２００は、表示部１０６の画面上に一覧表示されたファイル名の中から処理対象とするファイル名を受け付けると、対応するボリュームデータをファイルサーバ１１０（図１参照）から読み出して記憶部１０５（図１参照）に格納する処理機能を実行する。
図３は、被検体の血管（浅在血管と深部血管の両方を含む）と体毛とを含むボリュームデータの表示例である。具体的には、被検体の太ももを撮像したボリュームデータの表示例である。図中、短い線分や曲線が体毛に相当し、一つながりのネットワークが血管に相当する。
【００２１】
図４Ａは、体表面１１よりも上部まで成長した体毛１２の例を示す図である。毛根１３には毛細血管１４がつながっている。なお、毛細血管１４は浅在血管の一例である。太ももの場合、体毛１２は、体表面から３．５ｍｍの深さまでの範囲に存在する。因みに、３．５ｍｍとの数値は代表例であり、個人差もある。
図４Ａに示す例では、毛細血管１４が毛根１３よりも深い領域に存在しているが、実際には、毛根１３よりも浅い領域を通る毛細血管１４も存在する（図５参照）。
このため、体表面１１からの深さを条件に用いるだけでは、ボリュームデータから体毛１２と毛細血管１４を分別することは難しい。
因みに、図４Ｂは、成長初期の体毛１２の例を示す図である。図４Ｂの場合、体毛１２は十分な長さまで成長していないため、その全体が表皮内部に存在している。
本実施の形態で処理対象とするボリュームデータには、図４Ａに示す体毛１２だけでなく、図４Ｂに示す体毛１２も含まれている。
【００２２】
図５は、体毛１２（１２Ａ、１２Ｂ）の生える向きの違いを説明する図である。図５に示すように体毛１２（１２Ａ、１２Ｂ）の生える方向は様々である。例えば体毛１２Ａは体表面１１との交差角が大きい例（体毛１２が略垂直に生える例）を表しており、体毛１２Ｂは体表面１１との交差角が小さい例（体毛１２が斜めに生える例）を表している。
なお、図中では説明を容易にするため毛細血管１４を一様な太さを有する一本の曲線として表しているが、実際の毛細血管１４の太さは部位によっても異なり、多数の分岐も伴う。すなわち、ネットワーク形状を有する。
このため、体表面１１に対する線分の向きを条件に用いるだけでは、ボリュームデータから体毛１２と毛細血管１４を分別することは難しい。
【００２３】
図２の説明に戻る。
体表面抽出部３００は、分別処理で必要になる体表面をボリュームデータから抽出する機能（抽出機能）を実行する。
ここでの体表面抽出部３００は抽出部の一例である。また、体表面は表面近傍領域の一例である。
なお、体表面抽出部３００によって抽出される体表面は、計算上推定された体表面であって物理的な体表面とは必ずしも一致しない。因みに、表面近傍領域は、体毛の分別処理で使用する基準面を示す造語であり、物理的な体表面の近傍領域程度の意味である。
【００２４】
例えば体表面に体毛１２（図５参照）が均一かつ高密度に出現する部位を撮像領域とする場合、体表面抽出部３００は、撮像方向から推定される体表面側において、予め定めた閾値より大きい輝度値を有するボクセルの分布情報に基づいて体表面を抽出する。
ここで、体毛が均一に出現するとは、体表面の位置に応じて生えている体毛の本数の違いが少ないことをいう。また、高密度とは、単位面積内に現れる体毛の本数が予め定めた閾値より多いことをいう。これらの閾値は、被検体に応じて設定することが望ましいが、初期値として与えられてもよい。
なお、体表面抽出部３００は、後述する実施の形態２で説明するクロスシミュレーション手法を用いてボリュームデータの体表面を抽出してもよい。
【００２５】
２値化部４００は、例えばボリュームデータのうち予め定めた閾値より小さい輝度値を０（ゼロ）に置換し、閾値以上の輝度値を１に置換する。この処理は、閾値より小さい輝度値を有するボクセルをノイズ成分とみなして除去する処理に相当する。ここでの閾値は第２の閾値の一例である。
本実施の形態では、２値化部４００を用いてボリュームデータを２値化しているが、階層情報を保持したまま後続の処理を実行することも可能である。また、２値化部４００に代えてノイズ除去部を用いてもよい。ノイズ除去部は、閾値より小さいボクセルの輝度値を０（ゼロ）に置換する点では２値化部４００と共通するが、閾値以上の輝度値については階調情報を維持するため、後続の処理で階調情報を用いることができる。なお、ノイズの除去対象は、低輝度値を有するボクセルだけでなく、高輝度値を有するボクセルでもよい。
【００２６】
三次元細線化部５００は、２値化されたボリュームデータに現れる連続領域（同じ輝度値を有するボクセルがつながった領域）の芯線を抽出するアルゴリズムを実行する処理機能を提供する。芯線の抽出には、Hilditchのアルゴリズム、Rosenfeldのアルゴリズム、田村のアルゴリズム、Zhang-Suenのアルゴリズム、Nagerdraprasad-Wang-Guptaのアルゴリズム等、既知のアルゴリズムを用いればよい。
細線化処理により、様々な線幅を有する連続領域（線幅が部位によって変化する連続領域も含む）は、全長に亘って線幅（太さ）が１ボクセルに統一される。
なお、細線化処理では、トポロジー（すなわち連続領域が有している分岐の情報）が保持される。従って、細線化によって、２値化後のボリュームデータは、線幅が１ボクセルの線分又はネットワークの集合体に変換される。
本実施の形態における三次元細線化部５００は、線分結合部７００による結合処理の計算量を低減し、処理時間を短縮するために設けられている。もっとも、細線化処理を実行しない処理アルゴリズムを採用することも可能である。
【００２７】
ラベリング部６００は、細線化後のボリュームデータに現れる個々の線分やネットワークに管理用の名前（ラベル）を付与する機能を提供する。ラベルの付与により、個々の線分又はネットワークの識別が可能になる。
線分結合部７００は、細線化処理の過程で複数に分割された線分やネットワークを可能な範囲で復元する機能を提供する。
細線化処理は、芯を残すように線幅を狭める処理であるので断線は生じ難いはずであるが、処理対象とするボリュームデータに階調情報が保持されている場合には、輝度値が小さい（低輝度）ボリュームが細線化の際に除去される可能性もある。また、後段の体毛分別部８００は、分別の基準の一つとして線分の長さを用いるため、細線化の過程で短い線分に分断された血管の一部が体毛と誤判断される可能性が高くなる。
そこで、本実施の形態では、線分結合部７００を用いて、予め定めた条件を満たす線分同士を結合する。
【００２８】
図６Ａ〜図６Ｃを用いて線分結合部７００（図２参照）で実行される処理を説明する。図６Ａは、三次元細線化部５００（図２参照）による細線化前の線分７０１を表す図である。図６Ｂは、三次元細線化部５００による細線化後の線分７０１を表す図である。この例では、１本の線分７０１は、３本の線分７０２、７０３及び７０４に分割されている。  なお、線分７０２及び７０４の実際の長さは線分７０３よりも長いものとする。この場合に、線分７０３の長さＬが体毛分別部８００で使用する閾値ＬＴＨ１よりも短いと、線分７０１の一部分であるべき線分７０３が体毛であると判定されてしまう。ここでの閾値ＬＴＨ１は第１の閾値の一例である。
【００２９】
図６Ｃは、結合すべき線分を探索する様子を説明する図である。図６Ｃでは、探索範囲を破線で示している。本実施の形態の場合、他の線分の探索は、各線分の端部から全方位について等距離の範囲（すなわち球の範囲）に他の線分が含まれるか否かにより行われる。隣接する端部同士の距離が閾値ＬＴＨ２以内であることは、線分同士を結合するために予め定めた条件の一例である。ここでの閾値ＬＴＨ２は第３の閾値の一例である。
本実施の形態では、ラベルが付された全ての線分を処理対象とするが、処理対象とする線分は、長さが体毛分別部８００（図２参照）で使用する閾値ＬＴＨ１よりも短い線分に限定してもよい。この場合、個別に線分の長さを計算する必要が生じるが、結合処理に要する時間を全体として短縮できる場合もある。
【００３０】
細線化後の線分やネットワークでは、端部を１点で特定できるため、他の線分やネットワークの端部との距離計算が少なく済む。
一方、三次元細線化部５００（図２参照）を設けない場合には、個々の線分やネットワークについて端部とみなす範囲を特定する処理と、特定された範囲間の距離を計算する処理と、計算された距離に基づいて２つの領域を結合するか判定する処理とが必要になる。この場合、端部とみなす範囲が複数のボクセルで特定されるため、計算量が本実施の形態よりも多くなる。
【００３１】
なお、結合の判定基準として距離だけを用いると、結合の対象として想定する血管だけでなく体毛１２も結合される可能性がある。
図７Ａは、体毛に相当する線分７０５の端部と、血管に相当する線分７０２及び７０３の端部との距離が再結合の判定に用いる閾値より短い例を示す図である。
線分７０５は、血管から分岐した血管の可能性もあるが、細線化後のボクセルデータに含まれる線分７０５が血管か体毛かを区別することは容易でない。
【００３２】
図７Ｂは、線分の延長方向の情報を加味して結合する線分を決定する手法を説明する図である。元々１本であった線分であれば、例えば三次元空間で互いの端部を延長した線がほぼ重なることを利用する手法である。ほぼ重なるとは、例えば一方の端部を中心軸とする円筒形状を延長した空間内に他方の端部が包含される関係が相互に成立することをいう。ここでの円筒の半径が閾値に相当する。
図７Ｂの例では、線分７０２と線分７０３、線分７０３と線分７０４がこの条件を満たすため互いに結合されている。一方、線分７０５を延長した線は、線分７０２や線分７０３と交差し、前述した条件を満たさないため結合されていない。この手法では、血管の分岐部分で複数に分割された線分を結合できないが、血管の分岐部分で３つに分割されること自体が少ないと考えられる。
なお、図７Ｂのように線分７０２と線分７０３が結合された部分は、線分の端部に当たらないため、線分７０５が結合後の線分７０１に結合されることはない。
【００３３】
図２の説明に戻る。
体毛分別部８００は、体表面抽出部３００によって抽出された体表面を用い、線分結合部７００による結合処理後の各線分のうち体毛に対応する線分を分別する機能（分別機能）を提供する。
図８は、体毛と分別する際に用いる基準を説明する図である。図８は、ボクセルデータに含まれるある部位の断面を表している。なお、図８は、図５に対応している。
体毛分別部８００（図２参照）は、以下に示す２つの基準を満たす線分を体毛と分別する。
・  体表面１１Ａから深さ方向に予め定めた空間内に線分の全体が含まれること
・  線分の長さが予め定めた閾値ＬＴＨ１より短いこと
【００３４】
図８の例では、被検体の体表面１１Ａの高さを０ボクセルとし、深部の方向への距離をボクセルで表している。この例の場合、１７ボクセルと記した破線が体表面１１Ａから３．５ｍｍ（例えば太ももの場合）に相当する深さを表している。ここでの１７ボクセルは、１つ目の基準で用いる閾値ＬＴＨ３に相当する。ここでの閾値ＬＴＨ３は、表面近傍領域から深さ方向に予め定めた空間を規定する数値の一例である。なお、３４ボクセルと記した破線は、体毛が存在しない領域を与える。
この例の場合、体毛１２Ａに相当する線分と体毛１２Ｂに相当する線分は、いずれも全体が１７ボクセルより浅い空間に含まれている。また、体毛１２Ａに相当する線分の長さＬ１と体毛１２Ｂに相当する線分の長さＬ２は２つ目の基準である閾値ＬＴＨ１よりも短い。このため、体毛１２Ａに相当する線分と体毛１２Ｂに相当する線分は、いずれも体毛であると分別される。
【００３５】
一方、血管１４に相当する線分は、その一部分が１７ボクセルよりも浅い空間に存在しているが、血管１４の全体は１７ボクセルより浅い空間に含まれていない。このため、血管１４に相当する線分は体毛ではないと判断される。図８の例では、血管１４に相当する線分は、長さの点でも体毛とは分別されない。
【００３６】
図２の説明に戻る。
分別領域除去部９００は、分別結果を用いて体毛と分別された線分をボリュームデータから除去する。ところで、体毛分別部８００によって体毛であると分別された線分は、線幅が１ボクセルである。このため、体毛に相当する１ボクセルの線分をボリュームデータから除去するだけでは、浅在血管の読影は改善されない。
そこで、分別領域除去部９００は、体毛として分別された線分の線幅を予め定めた太さまで拡張した上でボリュームデータから除去する処理を実行する。この処理後のボリュームデータには、浅在血管と、深層血管と、除去できなかった体毛の情報だけが残る。
【００３７】
表示制御部１０００は、表示部１０６（図１参照）にボリュームデータを表示する機能（表示機能）を提供する。
図９は、分別された体毛を除去した後のボリュームデータの表示例である。図９は、図３と同じ部位の画像である。図９では、短い体毛が除去されており、図３よりも被検体の血管の読影が容易になっている。
なお、図９の例では、剃っていない部位の体毛が残っている。
【００３８】
図１０は、表示制御部１０００により表示部１０６（図１参照）に表示される表示画面の他の例を示す図である。
図１０に示す表示画面１００１は、体毛を除去する処理を実行する前のボリュームデータの画像１００２と体毛を分別して除去した後の画像１００３を並列に表示する例である。２つの画像を１つの画面内に並べて表示することで、除去された体毛の確認や誤って除去された可能性のある血管の読影も容易になる。
なお、表示画面の他の例として、ボリュームデータのうち体毛であると分別された領域部分の輝度、透明度及び色相のいずれか１つ又は複数を変更した画面を表示することもできる。これらの表示画面の採用により、分別処理の結果の確認や観察領域の読影が容易になる。なお、輝度の変更の一態様が、図９に示すように、体毛として分別された領域の除去である。
【００３９】
＜ユーザインタフェース画面の例＞
表示制御部１０００は、体毛の除去処理に関連する各種のパラメータの設定を受け付ける機能も備えている。
図１１は、表示部１０６（図１参照）に表示されるユーザインタフェース画面１１００の一例を説明する図である。ユーザインタフェース画面１１００は、前述した処理のための条件の入力用に設けられた複数の欄で構成される。
【００４０】
処理内容表示欄１１０１は、現在の処理内容の表示に使用される。図１１の例では、現在の処理内容が、三次元細線化部５００による細線化であることを示している。
ロード欄１１０２は、ボリュームデータのロード（読み込みと正規化処理を含む）に関する情報の表示に使用される。この例の場合には、処理に３秒を要したことが示されている。また、ＭＡＸはボリュームデータに含まれる輝度値の最大値を示し、０．１％は輝度値の大きさ順に並び替えた後の高輝度側のボクセル集合の個数が全体のボクセル数に占める割合を示し、近傍の数値はこの割合を与える閾値を示している。０．０１％についても同様である。本実施の形態では、“１２４”より大きい輝度値を有するボクセルはノイズとして扱われる。
【００４１】
細線化欄１１０３は、細線化の際に処理対象とする輝度値の下限の入力に使用される。この例では、“１７”より小さい値はノイズとして除去することを示している。前述した細線化に伴う線分７０１（図６Ｂ参照）の分割は、線分７０１を構成するボクセルの一部がノイズとみなされたことで生じる。
ロード欄１１０２の数値も細線化欄１１０３の数値も２値化部４００を用いない場合を想定している。２値化部４００を用いる場合には、ロード欄１１０２と細線化欄１１０３に代えて、２値化の際に使用する閾値の入力欄を設けてもよい。
【００４２】
体毛分離欄１１０４は、体毛の分離に関係する各種の条件の入力に用いられる。
「体表面からの距離」欄に対応付けられている数値の“１７”と“３４”はいずれも体表面からのボクセル数で表現された深さ位置を表している。数値の“１７”は、体毛と判断する際に使用する閾値ＬＴＨ３を与える。数値の“３４”は体毛が存在しなくなる領域の最深位置を与える。
「削除最長線」欄に対応付けられている数値の“６２”もボクセルで表現されている。この数値の“６２”は体毛として判断する閾値ＬＴＨ１を表している。
「血管画素ギャップ許容範囲」欄に対応付けられている数値の“４”もボクセルで表現されている。この数値の“４”は、細線化の際に分割された血管を結合する際に用いる検索範囲を規定する閾値ＬＴＨ２を表している。
【００４３】
また、体毛分離欄１１０４には、ボリュームデータから抽出された線分を構成する画素（ボクセル）が３２０２０個であること、体毛（孤立線）と判定された線分の本数が１９４５本であること、結合処理の後に体毛として削除される線分の本数が１９２９本であることが示されている。差分の１６本は、結合処理によって血管と判断されたことを示す。  結果表示ボタン１１０５は、表示画面１００１（図１０参照）の表示を指示するボタンである。
チェックボックス１１０６は、バグのチェックのために処理の途中で結果を出力するために用意されている。
【００４４】
＜実施の形態１の効果＞
実施の形態１に係る画像処理システム１０を用いることで、体毛が多い部位から取得した光音響信号から再構成された三次元画像（ボリュームデータ）に含まれる表在血管と体毛の分別精度を向上できる。
高精度に分別された体毛をボリュームデータから除去すれば、表在血管の読影が容易になる。
なお、本実施の形態の場合、ボリュームデータから分別された体毛を除去するまでに要する処理時間は、おおよそ１０秒（細線化処理に要する４秒と体毛分離に要する２秒を含む）である。また、体毛の除去効果は、ボリュームデータの違いによって顕著な差は認められなかった。勿論、深層血管が除去されることはない。
【００４５】
＜実施の形態２＞
本実施の形態では、体表面抽出部３００（図２参照）による体表面の抽出処理の他の手法について説明する。
図１２は、本実施の形態における体表面抽出部３００の機能構成を説明する図である。図１２に示す機能構成は、プログラムの実行を通じて実現される。
本実施の形態における体表面抽出部３００は、ボリュームデータを構成するボクセル群を輝度値の大きさ順に並び替える並替部３０１と、ボクセル全体に占める割合が予め定める値以下（例えば９９．９％以下）となるように抽出された低輝度側のボクセル集合内での最大輝度値を基準値としてボリュームデータの各輝度値を正規化する正規化部３０２と、輝度値がノイズレベル以下のボクセルを除去するノイズ処理部３０３と、処理対象として抽出されたボクセルについて輝度勾配を算出する輝度勾配算出部３０４と、算出された輝度勾配に基づいて連続面を推定する連続面推定部３０５とで構成される。
【００４６】
並替部３０１は、既知の手法を用いて、ボリュームデータを構成するボクセル群を輝度値の大きさ順に並び替える処理機能を実行する。
正規化部３０２は、低輝度側のボクセル集合を構成するボクセルの数がボクセル全体の数に占める割合が、不図示の操作画面を通じて受け付けた目標割合（例えば９９．９％）を満たす場合に、その低輝度側のボクセル集合内の最大輝度値が基準値（例えば１．０）に変換されるように、全てのボクセルの輝度値を正規化する機能部である。正規化処理は、処理対象とするボリュームデータの輝度分布の違いによらず後段の処理機能を共通化する目的で実行される。基準値の入力に使用される操作画面例については後述する。
【００４７】
ノイズ処理部３０３は、不図示の操作画面を通じて受け付けたノイズレベルを超える輝度値を有するボクセルのみを処理対象として抽出する処理機能を実行する。換言すると、ノイズ処理部３０３は、輝度値がノイズレベル以下のボクセルを除去する処理機能を実行する。閾値としてのノイズレベルは、例えば不図示の操作画面を通じてユーザにより入力される。
輝度勾配算出部３０４は、詳細については後述するが、輝度勾配を処理対象として抽出されたボクセルについて算出する処理機能を実行する。
【００４８】
輝度勾配は、個々のボクセルとその周囲（隣り）に位置するボクセルとの最大輝度差を示す勾配強度と、最大輝度差が得られる方向を示す勾配方向とで表されるベクトル量である。ここで、周囲を与える範囲（ボクセル数）は予め与えられ、その最小値は“１”である。図１３Ａ及び図１３Ｂは、輝度勾配１２００のイメージを説明する図である。図１３Ａ及び図１３Ｂでは、輝度値が高い位置を白色で、輝度値の低い位置を黒色で表している。  
【００４９】
図中のベクトルの長さは各位置での輝度勾配１２００の大きさを示し、ベクトルの向きは各位置での輝度勾配１２００の向きを与える。図１３Ａは、最低輝度を与える中心に向けて輝度値が同心円状に小さくなる場合の輝度勾配１２００を表す図である。図１３Ｂは、線１２０１を挟んで左側と右側とで異なる輝度変化がある場合の輝度勾配１２００を表す図である。因みに、線１２０１の左側は、線１２０１の位置が最も輝度が高く、左方向に輝度値が小さくなる場合の輝度勾配１２００を表している。一方、線１２０１の右側は、線１２０２の位置を挟んで輝度変化が逆向きとなる場合を表している。
【００５０】
輝度勾配１２００は、ボリュームデータを構成する全てのボクセル群について算出してもよいし、ボリュームデータの表層部分に点在するボクセル群についてのみ計算してもよい。ボリュームデータの表層部分についてのみ輝度勾配を計算する場合には、推定可能な連続面は体表面に限られるが、その分、計算量が少なくなり処理時間が短縮される。もっとも、内部構造の界面を規定する連続面を求めたい場合には、少なくとも界面が存在する蓋然性の高い深さのボクセルも計算対象とする。
【００５１】
図１２の説明に戻る。
連続面推定部３０５は、詳細については後述するが、算出された輝度勾配１２００（図１３Ａ及び図１３Ｂ参照）に基づいて連続面を推定する処理機能を実行する。輝度勾配１２００が界面の形状を正確に与え、かつ、輝度勾配１２００が過不足なく与えられる理想的な状態であれば、連続面推定部３０５は、輝度勾配１２００の集合から界面の形状を直接的に再現できるが、本実施の形態で処理対象とするボリュームデータでは、被検体の体表面の情報が存在しないか、情報自体が少ない。すなわち、ボリュームデータの表層部分で利用可能な輝度値の多くは、表在血管、体毛、ノイズに由来する。
【００５２】
そこで、本実施の形態における連続面推定部３０５は、被検体の体表面をボリュームデータの表面に布（クロス）を被せる場合に現れる形状として推定する処理機能を実行する。すなわち、本実施の形態では、いわゆるクロスシミュレーションをボリュームデータに適用する。クロスシミュレーションとは、質量を有する格子点をバネにより相互に連結した格子点群を布に見立て、布を対象物の上方から重力により自由落下させた際に、布の形状を予測するシミュレーションである。
【００５３】
図１４は、クロスシミュレーションを説明するための図である。図１４では、ボクセルデータにおいて高輝度値として現れる表在血管と深部血管の上方に布モデル１３００を配置し、その後、布モデル１３００を自由落下させる物理モデルを適用した場合、布モデル１３００が表在血管と表在血管の間で懸垂線を形成するように変形することを表している。本実施の形態では、布モデル１３００が形成する面を、被検体の体表面とみなす。
【００５４】
図１５は、布モデル１３００（図１４参照）の構造例を説明する図である。図１５は、布モデル１３００をバネ節点モデル１４００として表している。図中の丸印は質量を有する節点１４０１であり、個々の節点１４０１はバネ１４０２によって相互に連結されている。ここでの節点は、格子点の一例である。なお、図１５は構造バネだけを配置する例であるが、対角線方向にせん断バネを追加的に配置してもよい。本実施の形態において、節点１４０１の面内密度は、ボリュームデータを構成するボクセルの面内密度より小さい。すなわち、同じ面積内には、節点１４０１よりも多くのボクセルが存在する。このため、節点１４０１は、いずれかのボクセルと必ず接触する。
【００５５】
図１６は、クロスシミュレーションの計算で必要となる各節点１４０１に作用する力を説明する図である。クロスシミュレーションでは、運動方向に対して反対方向に作用する空気抵抗ｆｖと、質量ｍを有する節点１４０１に作用する重力ｇと、周囲の節点１４０１との間で作用する引力又は斥力−ｋΔｘと、節点１４０１がボクセルとの接点から受ける抗力Ｎとが必要になる。抗力Ｎが作用する方向の算出に、前述した輝度勾配１２００の勾配方向を利用する。具体的には、抗力Ｎが作用する方向を与える物体表面の法線方向として、節点１４０１が接するボクセルについて計算された輝度勾配１２００の方向を使用する。布モデル１３００（図１４参照）の変形を停止させる速度や位置についての情報は、操作受付部１０７（図１参照）を通じて与えられる。
【００５６】
図１７は、本実施の形態で説明するクロスシミュレーションによって推定される連続面としての体表マスク１５００を説明する図である。本実施の形態の場合、表在血管に起因する輝度値を体表面の代わりに用いてクロスシミュレーションを適用し、表在血管に沿って変化する体表マスク１５００を得る。厳密には、体表マスク１５００は、表在血管と体毛に沿って変化する。ここでの体表マスク１５００は、体表面と同じである。
クロスシミュレーションの性質により、輝度値などが周囲とは極端に異なる特異点（ボクセル）は無視される。この結果、体表マスク１５００は、表層部分に離散的に出現する高輝度ボクセルを懸垂曲線で結んだ連続面として与えられる。
【００５７】
図１８は、比較例によって抽出される表面の一例を説明する図である。比較例では、深部方向に向かって直線的にボクセルの輝度値と閾値とを比較し、最初に閾値を超えた輝度値を有するボクセルを結ぶことで生成される抽出面１５０１の例を示している。比較例では、表在血管と深部血管の両方が、閾値を超える輝度値を有するボクセルとして検出されるため、抽出面１５０１が体表面とは類似しない形状になる。
【００５８】
参考までに、クロスシミュレーションによって作成された体表マスク１５００の具体例を例示する。図１９は、光音響断層イメージング法により手のひらを撮影して得られるボリュームデータと体表マスク１５００を重ねて表示した画面例を示す図である。なお、手のひらは、体毛がない部位の代表例である。
図１９では、内部構造の様子を観察できるように、連続面として与えられる体表マスク１５００を、その生成に用いたバネ節点モデル１４００の節点４０１（図１５参照）によって表している。なお、図１９に示すバネ節点モデル１４００は、１万個（１０１×１０１）の節点１４０１で構成されている。
【００５９】
図２０は、図１９におけるＸＩＸ−ＸＩＸ断面における表在血管と体表マスク１５００の位置関係を説明する図である。ＸＩＸ−ＸＩＸ断面は、４本の指を横断的に破断するように位置が定められている。このため、図２０に示す体表マスク１５００は、指の部分では体表面の形状に沿って湾曲し、指と指の間では懸垂線を形成している。
【００６０】
＜ユーザインタフェース画面の例＞
図２１は、表示部１０６（図１参照）に表示されるユーザインタフェース画面１６００の一例を説明する図である。ユーザインタフェース画面１６００は、前述した表示項目や表示条件の入力用に設けられた複数の欄で構成される。
【００６１】
表示領域欄１６０１は、表示態様の選択に使用される。図２１に示す表示領域欄１６０１には、全ての情報の表示を意味する「全体」、表層領域だけの表示を意味する「表層のみ」、深部領域だけの表示を意味する「深部のみ」などを含む。
本実施の形態の場合、表在血管と深部血管の区別は、例えば体表マスク１５００（図１７参照）の位置から深部方向への画素（ボクセル）数によって区別する。表面からの深さによって色分けする場合、体表マスク１５００から最短の法線方向距離にしたがって、色分けするのが望ましい。
【００６２】
例えば体表マスク１５００から深部方向に５０ボクセルまでの範囲を表層領域とし、表層領域に属する体毛以外の高輝度ボクセルを表在血管とする。また、体表マスク１５００から深部方向に５０ボクセルを超える範囲を深部領域とし、深部領域に属する高輝度ボクセルを深部血管とする。
【００６３】
表層領域／深部領域欄１６０２は、表層領域に属するボクセルと深部領域に属するボクセルとの表示割合の入力に使用される。図２１に示す表層領域／深部領域欄１６０２の例では、スライダの移動により、表層領域に属するボクセルと深部領域に属するボクセルの比率が変更される。
なお、深度に応じて表示色を変更するための設定欄を設けてもよい。
【００６４】
深部強調欄１６０３は、深部領域の強調表示の度合いを指定するために使用される。欄内の数値は、深部領域に属するボクセルの輝度値に乗算される輝度係数を表している。輝度係数の値が１．０より大きいほど深部領域の表示輝度が大きくなり、輝度係数の値が１．０より小さいほど深部領域の表示輝度が小さくなる。図２１の場合、輝度係数は“１．５０”である。底部除去欄１６０４は、ボリュームデータの底部（底面）領域に現れる高輝度ボクセルを表示対象から除去するために使用される。チェックボックスにチェックが入っている場合、底部領域の高輝度ボクセルが表示対象から除去される。
【００６５】
底部除去設定欄１６０４Ａは、深部領域に属するボクセルの輝度値に乗算する輝度倍率の設定に使用される。
底部除去設定欄１６０４Ａに記載の２つの設定値は、輝度倍率が変化する範囲の最浅位置と最深位置を特定する体表位置からの距離を与えるためのパラメータであり、いずれも体表面から深度方向へのボリュームデータの幅を１として示している。
なお、輝度倍率が変化する範囲の最浅位置と最深位置は、深度方向へのボリュームデータの幅に各設定値（＜１）を乗算した値を体表位置から深度方向に加えることで特定される。
この例の場合、１番目の設定値によって特定される位置（最浅位置）より浅い領域のボクセルに対しては輝度倍率として１（減衰なし）が用いられ、２番目の設定値によって特定される位置（最深位置）より深い領域のボクセルに 対しては輝度倍率として０（輝度値０）が用いられ、１番目と２番目の設定値よって特定される位置の間は、輝度倍率が１から０まで直線的に減少する。
図２１の場合、ボリュームデータの幅に０．４を乗じた距離を体表位置に加えた位置（最浅位置）から輝度倍率の減衰が始まり、ボリュームデータの幅に０．６を乗じた距離を体表位置に加えた位置（最深位置）において輝度倍率が０となるように各ボクセルの輝度値が変換される。
【００６６】
ノイズレベル欄１６０５は、ノイズレベルとして処理する輝度値の値を指定するために使用される。ノイズレベルを適切に与えることにより、体表マスク１５００の推定精度を高めることができる。なお、図２１の例では、ノイズレベルとして扱う低輝度側のボクセルの割合を百分率で与えている。なお、ノイズレベルとして扱う輝度値の最大値を与えてもよい。本実施の形態の場合、ノイズレベルの大きさをユーザが調整できる。このため、ノイズレベルを適切に調整することで、体表マスク１５００の推定精度を調整できる。
【００６７】
体毛除去ボタン１６０６は、体毛を除去する処理（実施の形態１の処理）の実行を指示する場合に使用される。ただし、本実施の形態の場合には、実施の形態１の処理のうち体表面の抽出処理に前述したクロスシミュレーションが適用される。
マスク作成ボタン１６０６Ａは、体表マスク１５００の単独での作成を指示する場合に使用される。マスク作成ボタン１６０６Ａがポインタによってクリック操作されると、図１２に示す処理が単独で実行される。
【００６８】
マスク生成パラメータ欄１６０７は、体表マスク１５００を生成する際に使用される入力欄であり、後述する幾つかの入力欄で構成される。目標割合欄１６０８は、正規化処理の際に用いる目標割合の入力に使用される。図２１の例では、輝度値の大きさ順に並び替えた後の低輝度側のボクセル集合の個数が全体のボクセル数に占める割合として“９９．９％”を指定した例を表している。なお、本発明者は、目標割合が９９．９％の場合に良好な表示結果が得られることを実験により確認したが、この値は９０％以上９９．９９％以下の間で調整できることが望ましい。
【００６９】
クロスシミュレーションパラメータ欄１６０９は、クロスシミュレーションで使用する質点密度、ばね定数、空気抵抗、節点質量の入力に用いられる。図２１の例では、「質点密度」が“１５０”、「ばね定数」が“１０００”、「空気抵抗」が“２００”、「節点質量」が“１．００”である。
【００７０】
停止条件欄１６１０は、停止速度と停止位置の入力に用いられる。これらの項目は、クロスシミュレーションの終了条件、すなわち振動動作を停止させるための条件を与える。マスク表示欄１６１１は、再構成画像を表現するボリュームデータに重ねて体表マスク１５００を表示するか否かの指定に用いられる。チェックボックスにチェックが入った場合、再構成画像に重ねて体表マスク１５００が表示される。この場合、図１９に示すように再構成画像に体表マスク１５００を重ねて示す画面が表示される。作成された体表マスク１５００が再構成画像に重ねて表示されれば、ユーザは、体表マスク１５００の推定結果が適切であるか否かを確認できる。マスク削除ボタン１６１２は、ボリュームデータに重ねて表示されている体表マスク１５００を表示対象から削除するために使用される。
【００７１】
＜実施の形態２の効果＞
本実施の形態に係る体表面１１Ａの推定機能を用いれば、体毛が体表面に均一に存在しない場合も、また、体毛が体表面に高密度に存在しない場合でも、体表面に相当する界面を高い精度で推定できる。
その結果、体毛と浅在血管との分別を高い精度で実現できる。なお、本実施の形態によるクロスシミュレーションでは、体表面をおおよそ６〜１０秒で計算することができる。
【００７２】
＜他の実施の形態＞
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、種々の変更又は改良を加えたものも、本発明の技術的範囲に含まれることは、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【００７３】
前述の実施の形態では、ボリュームデータの例として被検体の太もも（実施の形態１）や被検体の手のひら（実施の形態２）を例示しているが撮像部位はこれらに限られないことは明らかである。また、前述の実施の形態で用いた数値などは一例であり、人種、性別、年齢などによっても異なり得る。
【００７４】
前述の実施の形態２の場合には、連続面の推定時にクロスシミュレーションを使用しているが、輝度勾配１２００の精度が高い場合には、輝度勾配１２００を用いて被検体の界面を規定する連続面を推定してもよい。
前述の実施の形態では、被検体の体表面を規定する連続面を推定しているが、被検体の内部構造に現れる界面を規定する連続面を推定してもよい。
【符号の説明】
【００７５】
１０…画像処理システム、１１…体表面、１２、１２Ａ、１２Ｂ…体毛、１４…毛細血管、１００…画像処理装置、１０１…制御部、１１０…ファイルサーバ、１２０…撮像装置、２００…受付部、３００…体表面抽出部、３０１…並替部、３０２…正規化部、３０３…ノイズ処理部、３０４…輝度勾配算出部、３０５…連続面推定部、４００…２値化部、５００…三次元細線化部、６００…ラベリング部、７００…線分結合部、８００…体毛分別部、９００…分別領域除去部、１０００…表示制御部、１００１…表示画面、１２００…輝度勾配、１３００…布モデル、１４００…バネ節点モデル、１４０１…節点、１４０２…バネ、１５００…体表マスク
【図１】
2019025251.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図６Ｃ】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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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１３Ａ】
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【図１３Ｂ】
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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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