(57)【要約】      （修正有）【課題】演算負荷を増加させず且つ鮮明度を低減させない画像生成を実現する医用画像診断装置等を提供すること。【解決手段】医用画像診断装置は、取得部と、処理部とを具備する。取得部は、ボリュームデータを取得する５０。処理部は、前記ボリュームデータに対して仮想光源を設定し、前記仮想光源から放射される複数の光線をシミュレートし、前記ボリュームデータの各ボクセルについて、ボクセル内の基準点と前記複数の光線のうちの少なくとも一つとの間の距離に基づいて照明精度を計算し、前記照明精度に基づいて、前記ボリュームデータのレンダリング画像を処理する５６。【選択図】図４
2019181168.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ボリュームデータを取得する取得部と、
前記ボリュームデータに対して仮想光源を設定し、前記仮想光源から放射される複数の光線をシミュレートし、前記ボリュームデータの各ボクセルについて、ボクセル内の基準点と前記複数の光線のうちの少なくとも一つとの間の距離に基づいて照明精度を計算し、前記照明精度に基づいて、前記ボリュームデータのレンダリング画像を処理する処理部と、
を具備する医用画像診断装置。
【請求項２】
前記処理部は、
前記各ボクセルについて計算された前記照明精度に基づく照明精度ボリュームをレンダリング処理することでガイド画像を生成し、
前記ガイド画像に基づいて、前記レンダリング画像を処理する、
請求項１記載の医用画像診断装置。
【請求項３】
前記処理部は、前記照明精度が低い領域に対応する前記レンダリング画像上の領域に対して、フィルタ処理を実行する請求項１又は２記載の医用画像診断装置。
【請求項４】
前記ボクセル内の基準点はボクセル中心である請求項１乃至３のうちいずれか一項記載の医用画像診断装置。
【請求項５】
前記処理部は、
確率的ライティングシミュレーションを用いて前記シミュレートを実行して照射ボリュームを取得し、
前記照射ボリュームを用いて、前記照明精度を計算する、
請求項２記載の医用画像診断装置。
【請求項６】
前記処理部は、前記レンダリング処理において、前記照射ボリュームからの画像をレンダリングし、前記複数の参照点に対する前記照明精度について前記決定された値に基づいて、前記レンダリング画像における複数のピクセルのうちのそれぞれに対する個別の前記照明精度を計算する請求項５記載の医用画像診断装置。
【請求項７】
前記処理部は、前記レンダリングにおいて、前記照明精度に基づいて、前記画像の少なくとも一つのより精度の低い領域を決定し、前記画像の少なくとも一つの更なる領域に比べて前記画像の前記より精度の低い領域によって少なくとも部分的に異なるように前記画像へフィルタリング処理を適用する、請求項６記載の医用画像診断装置。
【請求項８】
前記処理部は、前記レンダリングにおいて、前記決定されたピクセル精度値のうちの少なくとも幾つかに基づいた高解像度で、前記画像を改良するかどうかを決定する請求項６記載の医用画像診断装置。
【請求項９】
前記処理部は、各ピクセルに対する前記照明精度の計算は、前記照射ボリュームへの個別のサンプルレイを投影し、前記個別のサンプルレイに沿って前記照明精度に対する値を蓄積して前記ピクセルに対する前記照明精度を取得する、請求項６記載の医用画像診断装置。
【請求項１０】
前記処理部は、前記蓄積において、前記個別のサンプルレイに沿った複数のサンプル点のうちのそれぞれに対して、近傍の参照点での前記照明精度に関する値に基づいた、前記複数のサンプル点のそれぞれで前記照明精度に対する値を、
【数１】
2019181168.tif 000009
に従って、前記蓄積を計算すること、ここで、Ａｃｃｕｒａｃｙｆｉｎａｌは、前記サンプルレイに対する前記照明精度であり、Ｎは前記サンプルレイ上のサンプル点数、Ａｃｃｕｒａｃｙｉは、前記サンプルレイのサンプル点ｉでの前記照明精度に関する値、そしてαｉは、前記サンプルレイのサンプル点で不透明度についての値である、
請求項９記載の医用画像診断装置。
【請求項１１】
前記処理部は、前記サンプルレイに沿ったカラー値を蓄積して前記各ピクセルに対するカラー値を決定する請求項９記載の医用画像診断装置。
【請求項１２】
前記処理部は、前記ボリュームデータへ複数の仮想レイを投影して前記照射ボリュームを取得する請求項５記載の医用画像診断装置。
【請求項１３】
前記処理部は、前記複数の仮想レイの位置に基づいて前記照明精度を計算する請求項１２記載の医用画像診断装置。
【請求項１４】
前記処理部は、前記複数の仮想レイのうちの一つについて最も近い距離に基づいて前記照明精度を計算する請求項１３記載の医用画像診断装置。
【請求項１５】
前記処理部は、前記仮想レイの局所密度に基づいて前記照明精度を計算する請求項１３記載の医用画像診断装置。
【請求項１６】
前記処理部は、前記フィルタリング処理において、相対的に前記照明精度の高い領域についてはより強く、相対的に前記照明精度の低い領域についてはより弱く前記フィルタリング処理する請求項７記載の医用画像診断装置。
【請求項１７】
前記処理部は、前記フィルタリング処理において、相対的に前記照明精度の高い領域と相対的に前記照明精度の低い領域との間で、フィルタ処理に関する少なくとも一つのパラメータを変更する請求項７記載の医用画像診断装置。
【請求項１８】
前記フィルタリング処理に用いるフィルタは、拡散フィルタ、相互的フィルタ、非局所的平均フィルタのうちの少なくとも一つを有する請求項１６又は１７記載の医用画像診断装置。
【請求項１９】
前記処理部は、前記フィルタリング処理において拡散フィルタを利用し、
相対的に前記照明精度の高い領域と相対的に前記照明精度の低い領域との間で、前記拡散フィルタの強さパラメータに対する値を変更する請求項１６又は１７記載の医用画像診断装置。
【請求項２０】
前記処理部は、前記フィルタリング処理において、相対的に前記照明精度の高い領域と相対的に前記照明精度の低い領域との間で、種類又は強さが異なるフィルタを使用する請求項１６又は１７記載の医用画像診断装置。
【請求項２１】
前記処理部は、前記決定された照明精度を用いて、前記少なくとも一つのより精度の低い領域を表すガイド画像を取得する請求項７記載の医用画像診断装置。
【請求項２２】
前記処理部は、前記決定された照明精度を用いて閾値処理を実行して複数のピクセルを抽出し、前記抽出された複数のピクセルに対して拡張処理又は平滑化処理を実行して、前記ガイド画像を取得する、請求項２１記載の医用画像診断装置。
【請求項２３】
ボリュームデータを取得する取得部と、
前記ボリュームデータに対して仮想光源を設定し、前記仮想光源から放射される複数の光線をシミュレートし、前記ボリュームデータの各ボクセルについて、ボクセル内の基準点と前記複数の光線のうちの少なくとも一つとの間の距離に基づいて照明精度を計算し、前記照明精度に基づいて、前記ボリュームデータのレンダリング画像を処理する処理部と、
を具備する医用画像処理装置。
【請求項２４】
コンピュータに、
ボリュームデータを取得させる取得機能と、
前記ボリュームデータに対して仮想光源を設定させ、前記仮想光源から放射される複数の光線をシミュレートさせ、前記ボリュームデータの各ボクセルについて、ボクセル内の基準点と前記複数の光線のうちの少なくとも一つとの間の距離に基づいて照明精度を計算させ、前記照明精度に基づいて、前記ボリュームデータのレンダリング画像を処理させる処理機能と、
を実現させる医用画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本実施形態は、医用画像診断装置、医用画像処理装置及び医用画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
画像の被検体が三次元的に見えるレンダリング画像を生み出すために、ボリューメトリック撮像データセットをレンダリングすることが知られている。係るボリューメトリック撮像データセットは、それぞれが関連した輝度を有する、ボクセルの三次元アレイを具備することが出来る。係るレンダリング画像は、ピクセルの二次元アレイを具備することが出来る。当該レンダリング画像は、係るレンダリング画像における被検体の三次元的な見た目のために、時々３Ｄ画像と呼ばれることがある。
【０００３】
医用撮像のコンテキストにおいて、ボリューメトリック撮像データセットは、医用撮像スキャンから直接的に、或いは再構成及びフィルタリング等の更なる処理を通して、取得することが出来る。係るボリューメトリック撮像データのボクセルの輝度は、例えば組織タイプ等、スキャンの被検体の物理的特性に対応する場合がある。輝度は、例えば変換関数を使用することにより、不透明度やカラー値へとマッピングすることが出来る。この不透明度やカラー値は、その後例えば異なる色で異なる組織タイプをレンダリングすることによりそれらを区別するため、レンダリング処理において使用することが出来る。
【０００４】
ライティング効果は、画像の被検体が所定の位置及び／又は方向から照らされて見える様に、３Ｄ画像へと付加することが出来る。近年では、３Ｄ医用画像は、以前まで使用されていたものに比べてより物理的に精確なモデルで照明をシミュレートする、進歩したライティング技術（グローバルイルミネーション、勾配の影響を受けないライティング、表面下散乱或いは光子マッピングと呼ばれる）の使用を通して、よりリアルに作られるようになっている。
【０００５】
グローバルイルミネーション（Ｇｌｏｂａｌ  Ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎ：ＧＩ）は、光源から直接向かって来るライトによる直接照明と、例えば別の面から散乱したライトによる照明等の間接照明との両方を含む、ライティングモデルを使用することがある。
【０００６】
グローバルイルミネーション撮像アルゴリズムは、二つのパスへと分割することが出来る。第一のパスは、ボリュームへのライトの順シミュレーションである。ライト情報は、ライトボリューム或いは照明ボリュームと呼ぶことの出来る、中間ボリューメトリック構造に格納される。第二のパスは、カメラから逆行するライトを追跡する。第二のパスは、表示用の画像をレンダリングするために、ライトボリュームにおけるライト情報を使用する。
【０００７】
２パスシステムは、単一のライトボリュームが異なる観察角度で多数のレンダリングパスについて使用されることを許可することが出来、この様にして各レンダリングに関してライトボリュームを再計算する必要を回避する。
【０００８】
まずＧＩ撮像アルゴリズムの例において、少なくとも一つの光源の位置が、ボリューメトリック撮像データセットを参考に決定される。第一のパスにおいて、仮想ライトは、グローバルイルミネーションライティングモデルを使用して少なくとも一つの光源からボリューメトリック撮像データセットへと投げ掛けられる。係る仮想ライトは、光子或いは光子レイの観点から言及することが出来る。第一のパスは、光子マッピングパスと呼ばれる場合がある。
【０００９】
次に少なくとも一つの光源が原因の照射は、ボクセル輝度に依存してボクセルに割り当てられた吸収特性を使用して、ボリューメトリック撮像データセットにおける点の大きなアレイのそれぞれで決定される。点のアレイでの照射値は、ライトボリュームとして格納され、照射ボリュームとも呼ぶ場合がある。係る照射ボリュームは、ボリューメトリック撮像データセットへのライトの投げ掛けを表す。ライトボリュームにおける各ボクセルの照射は、ボクセルを通して通過した光子数によって決定される。
【００１０】
次に観察点（カメラと呼ぶことが出来る）の位置が決定される。第二のパスにおいて、レイは、カメラから照射ボリュームへと投げ掛けられる（例えば、結果として生じるレンダリング画像の各ピクセルに対する一つのレイ）。各レイに沿った点からの照射は、最終的なレンダリング画像に対するピクセルカラー値を提供するために、積分（統合）される。
【００１１】
多くのグローバルイルミネーションアルゴリズムは、構造化したアーチファクトを減らす或いは除去しようと、確率的ライティングシミュレーションを使用する。グローバルイルミネーション法の第一のパスにおいて、光子は、確率的分布に従って、ボリュームに向かって出すことが出来る。任意で、グローバルイルミネーション法の第二のパスも、確率的シミュレーションを使用することが出来る。
【００１２】
状況次第で、確率的シミュレーションは、画像粒子の粗いノイズを画像に取り込むことがあり、その結果最終画像に斑点のついたような見た目になることがある。画像粒子の粗いノイズは、観察者にとって不愉快な場合がある。状況次第で、画像粒子の粗いノイズは、観察者にとって画像を読み取ることをより難しくさせる場合もある。例えば、動く被検体を示す一連の画像において、画像粒子の粗いノイズの位置は、ある画像から次の画像へと予測不可能な形でシフトすることがあり、観察者にとって気を散らすものになる場合がある。
【００１３】
画像粒子の粗いノイズは、比較的数の少ない光子レイによって横切られた照射ボリュームの領域に対応する、画像のエリアにおいて特に広く行き渡っていることがある。例えば、幾つかの領域は、陰影（シャドーイング）が原因の数の少ない光子レイによって横切られている場合がある。また幾つかの領域は、例えば多数散乱等、散乱効果が原因の数の少ない光子レイによって横切られている場合もある。
【００１４】
画像粒子の粗いノイズを低減する一つ方法としては、大きな逐次数に対するライティングシミュレーションを走らせることである。図１ａ、１ｂ、及び１ｃは、異なる数の光子マッピングパスを使用する、同じボリューメトリック撮像データセットのレンダリングである。図１ａは、一つの光子マッピングパスを使用する。図１ｂは、二つの光子マッピングパスを使用する。図１ｃは、三十二の光子マッピングパスを使用する。
【００１５】
各光子マッピングパスにおいて、仮想ライトの光子は、ライトの空間へと投影されたボリュームのフットプリントにわたって、均一ではあるが確率的なパターンで分布される。ボリュームに向かって出される光子レイの数は、光子マッピングの通過する数と釣り合う。横切る光子レイの数が比較的少ない領域であっても、光子レイの数は増えるということが、多数のパスにわたって予測される場合もある。
【００１６】
図１ａ、１ｂ、１ｃから、画像における画像粒子の粗いノイズ量は、光子マッピングの通過する数が増えるとともに減る。図１ｂは、図１ａに比べて画像粒子の粗いノイズが少ない。また図１ｃは、図１ｂに比べて画像粒子の粗いノイズが少ない。図１ａ、１ｂ、１ｃのそれぞれには、画像粒子の粗いノイズをより効果的に見せるために、画像の拡大部分を示す挿入を具備する。図１ａ、１ｂ、１ｃの拡大部分では、左眼窩Ｂ１〜Ｂ３の拡大図が表されている。図１ａの左眼窩Ｂ１の上底及び下底の領域で特に顕著に確認されるノイズは、図１ｂの左眼窩Ｂ２、及び図１ｃの左眼窩Ｂ３へ移行する毎に減少することが確認できる。
【００１７】
例えば結果が収束するまで、多数の逐次を走らせることにより、画像粒子の粗いノイズを低減することが可能な場合がある。しかし、多数の逐次を走らせることは、時間及び／又はコストに関して現実的ではない。更に、利用可能な情報の大部分が、第一の逐次或いは第一の幾つかの逐次で取得される場合がある。逐次数を増やすことにより、多くの付加的な情報をもたらすことなく、状況次第で付加的な時間及びコストを招く場合がある。
【００１８】
確率的なパラメータに依存して、カメラへと反射した放射は、放射分布のサンプルとして考えることが出来る。フィルタリングは、分布を平滑化するためのツールとして使用することが出来る。
【００１９】
多くのアルゴリズムにおいて、フィルタリングは、レンダリング画像についてのポスト処理パスとして実行される。この様なフィルタリングは、三次元ボリュームにというよりは、レンダリング画像のピクセルの二次元アレイに実行される。レンダリング画像のピクセルの二次元アレイのフィルタリングが速い場合がある。レンダリング画像のフィルタリングとは、フィルタリングが画像において視覚可能なデータの部分について操作するだけということを意味する場合がある。データの関連性のある部分のみをフィルタリングすることにより、フィルタリングのスピードを上げる及び／又はその複雑さを減らすことが出来る。
【００２０】
レンダリング画像のフィルタリングは、状況次第ではあまりに無差別な場合がある、ということが分かっている。フィルタリングにおいて、意味のある特徴、例えばシャープに輪郭を定義された特徴を保ちながら、ノイズを取り除くことが望ましい場合がある。また、レンダリング画像のフィルタリングは、状況によってシャープな構造が期待されるエリアのフィルタリング（例えば、平滑化）を含む場合があるということも分かっている。そのようなシャープな構造の見た目が、望まれていない方法でフィルタリングすることにより、平滑化されてしまう場合がある。
【００２１】
状況次第で、エッジを意識した（ｅｄｇｅ−ａｗａｒｅ、エッジアウェア）フィルタリング法が、所望の構造の望まれないフィルタリングを減らそうとする試みのために使用することが出来る。しかし、エッジを意識したフィルタリング法であっても、フィルタリングが望まぬ効果を発揮するエリアを、状況次第でフィルタすることがある。
【００２２】
状況によっては、非局所的平均フィルタがかなり上手く働くこともある。しかし、非局所的平均フィルタは、ライティングクオリティが低い斑な作用を生み出すことがある。
【００２３】
二次元レンダリング画像の代わりに、三次元ボリュームのフィルタリングが、可能である。幾つかの方法において、三次元照射ボリュームをフィルタリングすることが出来る。しかし、状況によって、リアルタイムで三次元ボリュームをフィルタリングすることが難しかったり、或いは不可能だったりする場合がある。例えば、所謂４Ｄ超音波画像は、秒毎に何度もアップデートされることがある。そのようなフィルタリングをリアルタイム４Ｄ超音波画像へと適用するのに、三次元ボリュームを十分速くフィルタすることが不可能な場合がある。そのようなフィルタリングを４Ｄ超音波画像へと適用するにはあまりにも早すぎるので、三次元ボリュームをフィルタすることは可能ではない場合がある。幾つかの複雑なフィルタは、単一の画像をレンダリングするために多数の秒を取ることがある。
【００２４】
更に、ボリューメトリックフィルタは、特に光子データ構造（照射ボリューム）が複雑な場合があるため、二次元フィルタに比べてより困難なことがある。
【００２５】
図２ａ、２ｂ、２ｃは、異なる後処理フィルタがレンダリング画像におけるピクセルの二次元アレイへと適用された場合の、同じレンダリング画像の比較を提供する。図２ａの画像には、フィルタリングは何ら適用されていない。また画像粒子の粗いノイズが、図２ａの画像に表れている。図２ｂの画像には、中程度のプロファイルフィルタリングが適用されている。図２ｃの画像には高程度のプロファイルフィルタリングが適用されている。図２ｃの画像は、図２ｂの画像に比べてより強くフィルタが掛かっている。図２ｂ及び２ｃの例において、使用されたフィルタは異方性拡散フィルタ（特徴保存画像フィルタの部類に入る）である。
【００２６】
フィルタリングが画像粒子の粗いノイズを低減する一方で、それにより画像における詳細のレベルを低減するのも見られる場合がある。例えば、三枚の画像全てに血管１０が示されている。係る血管１０は、図２ａに比べて図２ｂの方が、シャープさがより抑えられたように見える。また係る血管１０は、図２ｂに比べて図２ｃの方が、シャープさがより抑えられているようにも見える。図２ａ、２ｂ、２ｃの例において、画像粒子の粗いノイズが完全に除去される前に、詳細な特徴（例えば、血管１０）の鮮明度が失われている。一般的に、鮮明度は、ノイズが完全に解消される前に失われることがある。また状況によって、ノイズの大きさがかなり高いものになる場合がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００２７】
【特許文献１】特開２０１６−１３４３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００２８】
一般に、光線（レイ）の数を増加させれば鮮明度（或いは解像度）は向上するものの、演算負荷も増えることになる。その一方で、フィルタリングによればノイズは低減されるものの、鮮明度が低下することとなる。演算負荷を増加させずに鮮明度を低減させない手法が期待されるところである。
本実施形態は、上記課題に鑑みてなされたものであり、演算負荷を増加させず且つ鮮明度を低減させない画像生成を実現する医用画像診断装置、医用画像処理装置及び医用画像処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００２９】
実施形態に係る医用画像診断装置は、取得部と、処理部とを具備する。取得部は、ボリュームデータを取得する。処理部は、前記ボリュームデータに対して仮想光源を設定し、前記仮想光源から放射される複数の光線をシミュレートし、前記ボリュームデータの各ボクセルについて、ボクセル内の基準点と前記複数の光線のうちの少なくとも一つとの間の距離に基づいて照明精度を計算し、前記照明精度に基づいて、前記ボリュームデータのレンダリング画像を処理する。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】一つの光子マッピングパス（図１ａ）、二つの光子マッピングパス（図１ｂ）、そして三十二の光子マッピングパス（図１ｃ）をそれぞれ用いて確率的シミュレーションを使用して生み出された画像である。
【図２】後処理フィルタリング無しの画像（図２ａ）、中程度プロファイル後処理フィルタリングでの画像（図２ｂ）、高程度プロファイル後処理フィルタリングでの画像（図２ｃ）を表す図である。
【図３】実施形態に係る医用画像診断装置２０の概略的な図である。
【図４】実施形態に係る方法を描いているフローチャートである。
【図５】最も近いシミュレートされた光子レイからボクセル中心までの距離の決定を示している概略的なダイヤグラム（図５ａ）、図５ａの拡大部分（図５ｂ）を表す図である。
【図６】３本線の補間を表す概略的なダイヤグラムである。
【図７】不精確なライティングの領域のボリュームレンダリングマップ（図７ａ）、図７ａの画像にしきい値が画像へと適用された後のバージョン（図７ｂ）、最終ガイド画像を取得するために、図７ｂの画像に、しきい化されたピクセルが拡張且つ平滑化されたバージョン（図７ｃ）を表す図である。
【図８】高程度プロファイル後処理フィルタリングを有する画像（図８ａ）、中程度プロファイル後処理フィルタリングを有する画像（図８ｂ）、実施形態に従ってフィルタされた画像（図８ｃ）を表す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
以下、本実施形態について説明する。実施形態に係る医用画像診断装置２０が、図３に概略的に示されている。本実施形態において、医用画像診断装置２０は、収集されたボリューメトリック撮像データを処理し且つ係る処理されたボリューメトリック撮像データから画像をレンダリングするために、超音波スキャンからボリューメトリック撮像データを収集するよう構成されている。代わりの実施形態において、医用処理装置は、受け取ったボリューメトリック撮像データを処理し且つ係る処理されたボリューメトリック撮像データから画像をレンダリングするために、スキャナ（撮像系：例えば、超音波スキャナ、Ｘ線スキャナ、コンピュータ断層撮像（ＣＴ）スキャナ、コーンビームＣＴスキャナ、磁気共鳴（ＭＲ）スキャナ、陽電子放出断層撮像（ＰＥＴ）スキャナ、或いは単光子放出コンピュータ断層撮像（ＳＰＥＣＴ）スキャナによって以前に収集されたようなボリューメトリック撮像データを受け取るよう構成されている。
【００３２】
本実施形態において、医用画像診断装置２０は、超音波診断装置２２及び関連する計測プローブ２４を具備する。任意の適切なタイプの超音波診断装置２２と計測プローブ２４とを使用することが出来るが、例えば３Ｄ或いは４Ｄ撮像に適切な超音波画像データを取得するよう構成された任意の超音波診断装置２２とトランスデューサプローブ２４である。その他の実施形態において医用画像診断装置２０は、例えばＸ線スキャナ、ＣＴスキャナ、コーンビームＣＴスキャナ、ＭＲスキャナ、ＰＥＴスキャナ、或いはＳＰＥＣＴスキャナ等の代わりのモダリティのスキャナ装置を具備することが出来る。
【００３３】
なお、図３に示した本実施形態に係る医用画像診断装置２０は、撮像系の構成として超音波診断装置２２を具備するものを例示した。一方、図１（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、図２（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、図７（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、図８（ａ）、（ｂ）、（ｃ）に示した図は、実際に本実施形態に係る医用画像診断装置２０を用いて得られた超音波画像ではなく、ＣＴ画像を用いたものとなっている。これは、課題、効果等をわかりやすくするという便宜のために過ぎない。すなわち、本実施形態に係る医用画像診断装置２０は、撮像系の構成がいずれのモダリティであっても、本実施形態で説明する内容と同等の作用効果を実現することができる。
【００３４】
超音波診断装置２２は、メイン超音波画像表示用のメイン表示スクリーン２６、制御情報表示用のコントロールスクリーン２８、そしてスキャナコンソール３０を具備する。本実施形態において、スキャナコンソール３０は、入力ボタン又はツマミ、コンピュータキーボード、マウス又はトラックボール等の入力デバイス又は複数の入力デバイスを具備する。別の実施形態において、コントロールスクリーン２８は、表示デバイスとユーザ入力デバイスとを兼ねるタッチスクリーンである。更なる実施形態は、コントロールスクリーン２８を具備することが出来、表示スクリーン又はメイン表示スクリーン２６は超音波診断装置２２の部分を形成しない。／更なる実施形態は、超音波診断装置２２の部分を形成しない、コントロールスクリーン２８、表示スクリーン又はメイン表示スクリーン２６を具備しない。また超音波診断装置２２は、ボリューメトリック撮像データ格納用のデータ格納４０も具備する。
【００３５】
超音波診断装置２２は、画像データを含むデータ処理用の処理回路３２を具備する。処理回路３２は、中央処理ユニット（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ：ＣＰＵ）とグラフィックス処理ユニット（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ：ＧＰＵ）とを具備する。処理回路３２は、光子マッピング回路３４、レンダリング回路３６、そしてフィルタリング回路３８を含む。光子マッピング回路３４、レンダリング回路３６、そしてフィルタリング回路３８は、ＣＰＵで、ＧＰＵで、そしてそれら二つの組み合わせで、それぞれ実行することが出来る。
【００３６】
代わりの実施形態において、光子マッピング回路３４、レンダリング回路３６、そしてフィルタリング回路３８を具備する処理回路３２は、任意の適切な医用診断装置（例えば、ＣＴスキャナ又はＭＲスキャナ）又は画像処理装置（例えば、ＰＣ又はワークステーション）の一部分となる場合がある。処理回路３２は、例えば超音波データ、Ｘ線データ、ＣＴデータ、コーンビームＣＴデータ、ＭＲデータ、ＰＥＴデータ又はＳＰＥＣＴデータ等のボリューメトリック撮像データの任意の適当なモダリティを処理するよう構成することが出来る。
【００３７】
本実施形態において、様々な回路は、実施形態の方法を実行することが実行可能なコンピュータ読み取り可能命令を有するコンピュータプログラムの方法で、処理回路３２のＣＰＵ及び／又はＧＰＵで、それぞれ実行される。しかし、その他の実施形態で、各回路は、ソフトウェア、ハードウェア、又はそれら二つの任意の適切な組み合わせで実行することが出来る。実施形態の中には、様々な回路が一つ又は複数のＡＳＩＣｓ（特定用途向け集積回路：ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ｃｉｒｃｕｉｔｓ）又はＦＰＧＡｓ（フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ：ｆｉｅｌｄ  ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｇａｔｅ  ａｒｒａｙｓ）として、実行することが出来るものがある。
【００３８】
処理回路３２は、ハードドライブや、ＲＡＭ、ＲＯＭ、データバスを含むＰＣのその他の構成要素、様々なデバイスドライバを含むオペレーティングシステム、そしてグラフィックスカードを含むハードウェアデバイスも包括する。この様な構成要素は、明確にするため図３には図示されていない。
【００３９】
図３のシステムは、図４のフローチャートにおける概要に図示された様な、一連のステージを有する処理を実行するよう構成されている。
【００４０】
ステージ５０で、ボリューメトリック撮像データセットが、光子マッピング回路３４により取得される。係る撮像データセットは、超音波診断装置２２及びトランスデューサプローブ２４によって取得されたスキャンデータを表す。係るボリューメトリック撮像データセットは、関連した色（赤、緑、青）及び不透明度（アルファ）値をそれぞれが有する、複数のボクセルを具備する。例えば、変換関数は、ボクセルのそれぞれと関連した輝度を、対応する色及び不透明度へと関連付けるために使用することが出来る。
【００４１】
２パスレンダリング処理の第一のパスであると考えることが出来るステージ５２で、光子マッピング回路３４は、照射ボリューム（「ライトボリューム」或いは「光子ボリューム」とも呼ぶことが出来る）を取得するために、ボリューメトリック撮像データセットに関して光子マッピングを実行する。係る照射ボリュームは、ボリューメトリック撮像データセットのボリュームにおけるライトエネルギー分布を示す。光子マッピングは、図５ａを参照し下記に詳細が述べられる。
【００４２】
図５ａは、ボリューメトリック撮像データセットを通したスライスを表す概略的なダイヤグラムである。図５ａは、それぞれ個別のボクセル中心点７２を有する、複数のボクセル７０（図５ａでは四角形で表されている）を示している。
【００４３】
ボクセル７０のそれぞれは、ボクセルに対する不透明度値に依存する、関連した吸収機能を有する。実施形態の中には、係る吸収が色に依存するものもある。例えば、青及び緑のライトは、赤のライトに比べて、より強く吸収される場合がある。
【００４４】
光子マッピング回路３４は、計算される予定である照射での参照点のアレイを具備する参照グリッドを決定する。本実施形態において、参照点の位置は、ボクセル中心７２の位置と一致する。その為、照射の計算を説明する際には（そして精確な値の計算を説明する際には）、ボクセル中心７２の位置を指すこととする。その他の実施形態において、異なる参照点を使用することが出来る。例えば、照射は、ダウンサンプルされたグリッドについて計算することが出来る。
【００４５】
照射ボリュームは、疎な場合がある。疎な照射ボリュームにおいて、特定のエリアに対して照射が何ら格納されない場合がある。特定のエリアとは、例えばそれらのエリアの照射が最終画像に影響を及ぼすことが出来ないエリアである。幾つかのエリアに対して照射が何ら格納されないことにより、空間の節約に繋がる場合がある。
【００４６】
実施形態の中に、照射ボリュームのデータ構造に対して必要とされる空間を節約するために、複雑なスパースネス論理（complex sparseness logic）を使用するものがある。照射ボリュームは、非均一な解像度（今後の方向性）を有するものがある。
【００４７】
光子マッピング回路３４は、ボリューメトリック撮像データセットに関して、少なくとも一つの仮想光源（図示せず）の位置を決定する。図５ａの概略的なダイヤグラムにおいて、単一の仮想光源は、ボリューメトリック撮像データセットの境界の外側に位置する。
【００４８】
光子マッピング回路３４は、仮想光源からボリューメトリック撮像データセットへとライトを投げ掛けることをシミュレートする。係るライトは、仮想光源からボリューメトリック撮像データセットへと放射する仮想レイのセット７４として考えることが出来る。係る仮想レイ７４は、光子レイ７４或いは仮想レイと呼ばれる。
【００４９】
本実施形態において、実質的に並行な光子レイ７４は、単一の仮想光源から投げ掛けられる。代替的な実施形態において、光子レイ７４は、任意の適切な角度で仮想光源から投げ掛けることが出来る。更なる実施形態で、任意の仮想光源数を使用することが出来る。光子レイ７４は、任意の適切な角度で各仮想光源から投げ掛けることが出来る。
【００５０】
本実施形態において、光子レイ７４の投げ掛けは、確率的である。係る光子レイ７４は、規則的な間隔があけられておらず、代わりにランダムな間隔で間隔があけられている。光子レイの位置は、特定の分布を伴う少なくとも一つの確率的な変数に従うことがある。また光子レイの位置は、少なくとも一つの統計的関数に従うこともある。更に光子レイの位置は、ランダム或いは疑似ランダムの場合もある。
【００５１】
実施形態の中に、光子は、ランダムな方法でライトのフットプリントにわたって分布される。しかし、その様なランダムな分布は、あまり効果的ではない場合がある。
【００５２】
その他の実施形態において、光子はグリッド上に配置され、その後ｘ及びｙ（そして任意でｚ）に適用されたランダムオフセットを有する。
【００５３】
更なる実施形態において、光子は、例えばＷａｎｇタイルを使用して、構造化された類似ランダムな方法で分布される。Ｗａｎｇタイルは、注意深く構成されたタイルのセットに対し、タイル張りパターンを繰り返さない方法と組み合わせられて、一見するとランダムな分布を作り出すような方法を提供することが出来る。これは、点の間の均一な距離を持つ、点のランダムな分布の様な見た目を与える。構造化された類似ランダムの使用により、規則的な分布に加えて、アーチファクトを抑えて作り出すことが出来る。この様なアプローチは、ブルーノイズの集団的な名のもとに収まると考えることが出来る。
【００５４】
各光子レイ７４は、ボリューメトリック撮像データセットと交差するようにして、仮想光源から追跡される。光子レイ７４が仮想光源からボリューメトリック撮像データセットを横切りながら、光子レイ７４は通り過ぎる点周辺の局所的なボクセル近傍へと仮想ライトエネルギー（照射）を分布する。係る照射は、各ボクセルの吸収機能に従って、分布される。任意の適切な方法は、光子レイ上の点から近傍ボクセルまでの照射を分布するために、使用することが出来る。例えば、光子レイ上の複数の点のそれぞれに対し、照射は、ある一つの点への最も近い八つのボクセルに対して分布することがある。照射は、３本線の補間に類似すると考えることが出来るような重み付け方法を使用して分布することが出来る。
【００５５】
光子レイ７４が進むにつれて、吸収されるライトの量が計算され、光子レイ７４のライトの高い割合が吸収された場合（例えば、ライトの９０％、９５％、９９％、或いは実質的に全て）に、光子レイ７４の横断は終結する。
【００５６】
単一のボクセル７０は、多数の光子レイ７４からライトエネルギーを受け取ることが出来る。また単一のボクセル７０は、多数仮想光源からの起源である光子レイ７４からライトエネルギーを受け取ることも出来る。
本実施形態において、ステージ５２の光子マッピング処理は、直接照明と同様に、散乱をシミュレートする。幾つかの光子は、吸収されるというよりも、散乱する場合がある。実施形態の中では、単一の散乱のみが考慮に入れられるものがある。また実施形態の中で、多数の散乱が考慮に入れられるものもある。更に実施形態の中で、反射も考慮に入れられるものもある。
【００５７】
ステージ５２の光子マッピング処理の結果は、複数の参照点のそれぞれ（本実施形態では、ボクセル中心７２）が個別の照射値に関連付けられた、照射ボリュームである。当該説明において、簡単にするため参照点ごとの単一の照射値について言及することとする。しかし、実施形態の中に、別々の照射値が色毎に（例えば、赤、緑、青）ついて計算することが出来るものもある。
【００５８】
照射ボリュームは、観察点から独立し、仮想光源位置及びボクセル特性にのみ依存する。従って、照射ボリュームの計算は、異なる観察点から多数レンダリングのために使用出来る。照射ボリュームにおける任意の点で照射をクエリする（問合せを行う）ことが可能である。
【００５９】
図４の処理のステージ５４で、光子マッピング回路３４は、各ボクセルに対し、精度計測についての値を計算する。係る精度計測についての値は、精度値（ボクセル精度値、又はピクセル精度値）や、照明精度（ライティング精度）計測、或いはボクセル照明精度因子と呼ぶことも出来る。また精度計測は、ライティングクオリティの計測、収束の計測、エントロピーの計測と呼ぶことも出来る。
【００６０】
ボクセルに対する精度計測は、係るボクセルについての決定された照射値の精度を表すと考えることが出来る。決定された照射値は、ボクセル近くを通り過ぎる光子レイ７４から蓄積される。従って、より少ない数の光子レイ７４が通り過ぎた領域におけるボクセルに対しては、照射値の精度が低い、という場合があるかもしれない。ボリュームへと通り過ぎる光子レイ７４の数が増えると、照射の精度を上げる場合があるので、精度計測は収束を計測すると考えることも出来る。精度計測に対する値は、逐次の増加と共に増加する場合がある。
【００６１】
任意の適切な精度計測は、決定された照射値の精度を表すのに使用することが出来る。係る精度計測は、各ボクセル近くを通り過ぎる光子レイ７４の数の計測とすることが出来る。所定の点での精度計測は、係る所定の点での、或いはその点近く（例えば、その点周囲の局所領域における）での、照射計算の精度の計測であると考えることが出来る。
【００６２】
本実施形態（図５に図示されている）で、最も近いシミュレートされた光子レイ７４への距離が精度計測として使用されている。図５ｂは、図５ａの概略的な図示の拡大部分であり、図５ａのボクセル７０のうちの一つをより詳細に示している。図５ｂに示された例において、二つの光子レイ７４ａ及び７４ｂがボクセル７０を通過している。精度計測に対する値は、ボクセル中心７２から最も近い光子レイ７４ａへの距離である。
【００６３】
光子マッピング回路３４は、ボクセル中心７２から第一の光子レイ７４ａ上の最も近い点への距離ｄ１を計算する。また光子マッピング回路３４は、ボクセル中心７２から第二の光子レイ７４ｂ上の最も近い点への距離ｄ２を計算する。距離ｄ１、ｄ２は、図５ｂに示されている。
【００６４】
光子マッピング回路３４は、その後距離ｄ１、ｄ２のうちのより小さいものを選択する。当該例において、より小さい値はｄ１である。光子マッピング回路３４は、従って、このボクセルに対する精度値がｄ１となるように設定する。
【００６５】
光子マッピング回路３４は、ボクセル中心７２から各光子レイ７４までの距離を決定し、且つ最も小さい距離を選択することにより、ボリューメトリック撮像データセットにおけるボクセルのそれぞれについての精度計測に対する個別の値を決定する。これは、光子サンプル位置と、描画したいボクセルの中心との間のユークリッド距離（幾何学的に最も近い距離）に基づいている。係るユークリッド距離は、次の式（１）の様に計算される。
｛（ｘｐｈｏｔｏｎ−ｘｖｏｘｅｌ）２＋（ｙｐｈｏｔｏｎ−ｙｖｏｘｅｌ）２＋（ｚｐｈｏｔｏｎ−ｚｖｏｘｅｌ）２｝１／２・・・・（１）
ここで、（ｘｐｈｏｔｏｎ，ｙｐｈｏｔｏｎ，ｚｐｈｏｔｏｎ，）は、光子サンプルの座標であり、（ｘｖｏｘｅｌ，ｙｖｏｘｅｌ，ｚｖｏｘｅｌ，）は、ボクセルの座標である。
【００６６】
その他の実施形態において、任意の適切な精度計測或いは、精度計測の組み合わせを使用することが出来る。実施形態の中には、精度計測が局所領域における光子レイの密度（局所密度）であるものもある。各ボクセルに対して、光子マッピング回路３４は、各ボクセル周辺の局所領域における光子レイ７４の密度を計算する。係る局所領域は、例えば各ボクセル周辺のボクセルのブロックを具備することが出来る。
【００６７】
本実施形態において、光子マッピング回路３４は、ボリューメトリック撮像データセットにおける各ボクセルについての精度計測に対する個別の値を計算する。その他の実施形態において、光子マッピング回路３４は、参照点のセットのそれぞれについての精度計測に対する個別の値を計算することも出来る。精度計測が計算される参照点は、ボクセル中心７２と一致しない場合がある。幾つかの実施形態の中に、参照点のセットは、ボクセルのセットのダウンサンプルされたバージョンを具備することが出来るものがある。実施形態の中に、照射値を計算するために使用されるというよりも、精度計測に対する値を計算するために、参照点の異なるセットを使用することが出来るものもある。
【００６８】
ステージ５４の出力は、各ボクセルに対する個別の精度値を具備する（或いは、その他の実施形態においては各参照点に対する個別の精度値）照射ボリュームである。係る照射ボリュームは、データ格納４０に格納される。
【００６９】
本実施形態において、ボクセルに対する精度値は、照射ボリュームに格納される。その他の実施形態において、精度値は、照射ボリュームに格納されることの代わりに、或いは格納に加えて、更なるデータ構造に格納することが出来る。
【００７０】
本実施形態において、ステージ５４は、ステージ５２完了後に実行される。更なる実施形態において、ステージ５２及び５４は、実質的に同時に実行することがある、或いは重複することもある。
【００７１】
ステージ５６で（レンダリング処理として、或いは２パスレンダリング処理における第二のパスとして説明することが出来る）、レンダリング回路３６は、照射ボリューム及びボリューメトリック撮像データセットを使用して、二つの画像５８、６０をレンダリングする。
【００７２】
第一の画像は、カラー画像５８である。係るカラー画像５８は、ピクセルの二次元アレイのそれぞれに対する個別のカラー値を具備する、第一の二次元画像データセットによって表される。係るカラー画像５８は、３Ｄ画像として言及することも出来る。それは、係るカラー画像５８は、画像の被検体を三次元的に見えるようにしてレンダリングされるからである。
【００７３】
第二の画像は、ライト精度画像として説明することが出来る、グレースケールライト精度画像６０である。係る第二の画像は、ピクセルの二次元アレイのそれぞれに対する個別のグレースケール値を具備する第二の二次元画像データセットによって表され、各ピクセル値に対する係るグレースケール値は、各ピクセルに対する精度値を表す。第二の画像は、ピクセル毎に精度値を含んでいるマスクとして説明することが出来る。
【００７４】
本実施形態において、カラー画像５８とグレースケールライト精度画像６０とは、同じ解像度でレンダリングされる。その他の実施形態において、グレースケールライト精度画像６０は、カラー画像５８に比べてより低い解像度でレンダリングされる場合もある。
【００７５】
本実施形態において、レンダリング回路３６は、単一のレンダリング処理を使用して第一の及び第二の画像の両方をレンダリングする。
【００７６】
カメラ位置とゲイズ方向とは、レンダリング回路３６によって定義される。係るカメラ位置は、観察位置として説明することが出来る。二次元観察面は、カメラ位置及びゲイズ方向（観察方向と呼ぶことも出来る）に基づいて、定義することが出来る。
【００７７】
レンダリング回路３６は、カメラの方向からボリューメトリック撮像データセットへとレイを投げ掛ける。レンダリング回路３６によりボリュームへと投げ掛けられるレイは、「サンプルレイ」と呼ぶことが出来る。各サンプルレイは、第一の画像の個別のピクセルに対応する。本実施形態において、第一の及び第二の画像は、各サンプルレイも第二の画像の個別のピクセルと対応するように、同じ解像度を有する。
【００７８】
各サンプルレイは、サンプルレイに沿った複数のサンプル点でのボリュームをサンプルする。
【００７９】
カラー値及び精度値は、各サンプル点で決定される。本実施形態において、係るカラー値及び精度値は、３本線の補間を使用して近傍するボクセルのカラー値及び精度値から決定される。その他の実施形態において、任意の適切な方法は、近傍するボクセル或いは参照点のカラー値或いは精度値を使用して、サンプル点のカラー値及び精度値を決定するために使用することが出来る。
【００８０】
図６は、３本線の補間の概略的な図である。周辺のボクセルＣ０００、Ｃ１００、Ｃ１１０、Ｃ０１０、Ｃ００１、Ｃ１０１、Ｃ１１１、Ｃ０１１に対する精度値の３本線の補間を使用しての、点Ｃに対する精度値の決定について検討する。点Ｃに対する各カラー値の決定は、３本線の補間によって同じ様な方法でも決定される。
【００８１】
Ｃ０００、Ｃ１００に対する値の線形補間が、Ｃ００として示された点に対する値を与え、ｘ方向に実行される。Ｃ０１０、Ｃ１１０に対する線形補間が、Ｃ１０として示された点に対する値を与え、ｘ方向に実行される。ｙ方向におけるＣ００及びＣ１０の線形補間が、点Ｃ０に対する値を与える。
【００８２】
Ｃ００１、Ｃ１０１に対する値の線形補間が、Ｃ０１として示された点に対する値を与え、ｘ方向に実行される。Ｃ０１１、Ｃ１１１に対する値の線形補間が、Ｃ１１として示された点に対する値を与え、ｘ方向に実行される。ｙ方向におけるＣ０１及びＣ１１の線形補間が、点Ｃ１に対する値を与える。
【００８３】
点Ｃに対する値を与えるために、ｚ方向においてＣ０及びＣ１に対する値の線形補間が、その後実行される。係る点Ｃに対する値は、従って３本線の補間により取得される。
【００８４】
３本線の補間は、次の式によって表すことが出来る。
【数１】
2019181168.tif 000003
ここでｉは１から８までの範囲であり、voxel accuracy factor[i]は、サンプリング点周辺の八つのボクセルのｉ番目のボクセルに対する精度計測についての値である。
【００８５】
各サンプル点に対するカラー値を取得するために、同様の３本線の補間処理が使用される。照射ボリュームにおける各ボクセル（或いは、参照点）のカラー値は、照射値として呼ばれることもある。
【００８６】
その他の実施形態において、任意のタイプの補間を実行することが出来る。補間点での値は、ボクセル近傍の重み付けられた合計を具備することが出来、ここで係る重みは、近傍に関する補間点の空間的位置により決定される、つまり次の式に従う。
【数２】
2019181168.tif 000004
ここでｖａｌｕｅは補間点での値、ｗｉはｉ番目ボクセルに対する重み、そしてｖｏｘｅｌｉはｉ番目ボクセルに対する値である。
【００８７】
幾つかの実施形態は、照射値の補間にバイアスを掛けるため、ボクセルの照射値に対して補間バイアスが精度計測のより高い値を有するように、精度計測の値が使用される。
【００８８】
例えば、クオリティ重みは、次の補間方程式へと付加することが出来る。
【数３】
2019181168.tif 000005
ここでｑｉは一つ又は複数の精度計測の関数である（例えば、上記で説明された様な精度計測）。
【００８９】
ピクセルの二次元アレイの各ピクセルに対して、レンダリング回路３６は、最終ピクセルに対するサンプルレイに沿ったカラー値及び不透明度値の合計に従って、最終ピクセルカラーを蓄積する。各カラー要素ＲＧＢに対して、レンダリング回路３６は、カラーに対する最終値を、次の式を使用して計算する。
【数４】
2019181168.tif 000006
ここでＣｆｉｎａｌは最終ピクセルカラーであり、Ｎは係るピクセルに対するサンプルレイ上のサンプルされた点の数、Ｃｉはサンプルｉでのピクセルカラー、αｉはサンプルｉでの不透明度である。
【００９０】
ピクセルの二次元アレイの各ピクセルに対して、レンダリング回路３６は、ピクセルに対するサンプルレイに沿った精度値及び不透明度値の合計に従って、最終精度値を計算する。
【００９１】
ピクセルに対する精度値は、ピクセル精度値或いはピクセル照明精度因子としても説明することが出来、次の様に書くことが出来る。
【数５】
2019181168.tif 000007
レンダリング回路３６は、次の式を使用して精度計測に対する最終値を計算する。
【数６】
2019181168.tif 000008
ここでＡｃｃｕｒａｃｙｆｉｎａｌは最終精度値であり、Ｎはレイ上のサンプルされた点の数、Ａｃｃｕｒａｃｙｉはステージ５４で決定されたサンプルｉでの精度値、そしてαｉはサンプルｉでの不透明度である。
【００９２】
積分の同じ様な処理がカラー及び精度の両方へと適用される。精度があたかも四番目のカラーであるかのように扱われる、ということを検討することが出来る。照射ボリュームに格納された精度値は、ボリューメトリック撮像データセットに格納されたカラー値と同じ様な方法で取り扱われる。なお、本実施形態においては、精度値は、照射ボリュームに格納されているとして、説明している。しかしながら、これに限定されず、例えば精度値は別々のデータセットとして格納するようにしてもよい。
レンダリング回路３６は、上記で説明されたようなサンプルレイを使用して各ピクセルに対する個別のカラー値及び精度値を計算する。レンダリング回路３６は、それにより、カラー画像５８の二次元画像データセットにおける各ピクセルに対するカラー値と、グレースケールライト精度画像６０の二次元画像データセットにおける各ピクセルに対する精度計測についての値と、を決定する。その他の実施形態において、ピクセル毎に一つ以上のサンプルレイを使用することが出来る。多数精度及び／又はカラー値は、カラー画像５８及び／又はグレースケールライト精度画像６０の各ピクセルに寄与することがある。更なる実施形態において、ライト精度は、カラーに比べてより低い解像度で決定することが出来る。例えば、精度値は、カラー画像５８におけるピクセルのグリッドに比べて、より低い解像度を有する点の二次元グリッドに対して決定することが出来る。
【００９３】
任意で、レンダリング回路３６は、メイン表示スクリーン２６上に、或いは更なるスクリーン上に、カラー画像５８を表示することが出来る。実施形態の中には、レンダリング処理は、上記で説明された通りステージ５６で実行されるものの、画像が何ら表示されないものもある。
【００９４】
図７ａは、グレースケールライト精度画像６０の例を示している。図７ａにおいて、グレースケールライト精度画像６０は、頭蓋骨の画像である。係るグレースケールライト精度画像６０は、不精確なライティングのボリュームレンダリングされたマップとして説明することもある。
【００９５】
図７ａにおいて、精度に関しより低い値を有するピクセルは、白で示されている。片や精度に関しより高い値を有するピクセルは、濃灰で示されている。
【００９６】
情報が何も利用出来ないピクセル（ゼロ精度値を有すると説明されることがある）は、薄灰（頭蓋骨の内側の場合）或いは黒（背景の場合）で示されている。
【００９７】
より精度の低いピクセルは、画像の特定のエリアに集まっていることが見受けられる。これらのエリアのうちの幾つかに、対応するカラー画像において影にあるように見えるようなエリアがある。しかし、影付きのエリアだからといって、必ずしも精度がより低い（或いは、より精度が低いエリアが影付きである）とは限らない場合がある。精度の低い領域は、影にある訳では無いが、ライトから離れて傾くような面上に見える場合がある。低精度領域は、ライトの経路が屈折／反射或いは散乱でシミュレートされた場合にも、発生する場合がある。係るライトは、輝度値変動の大きな度合いを有するような場合である。状況次第で、光子が発散する様なライトのこともある。ライト近くの領域は、ボリューメトリック領域毎に多くの光子を有する場合がある。片やライトから更に遠い領域は、どんな吸収も起こることなく、ボリューム毎に低カウントを有する場合がある。
【００９８】
一般的に、グローバルイルミネーションは、構造における小さな変化が照射ボリュームにおいて大きな変化を生じさせる場合がある、という性質を有する。従って、より精度の低いピクセルのエリアであっても、それらのピクセルはまるで構造に依存するかのように表面的には見えることがあり、より精度の低いピクセルの位置は、フレームからフレームまでの移動が小さいものであったとしてもフレームからフレームまでの著しい変化となるかもしれない場合がある。
【００９９】
より低い精度のピクセルは、若干散乱するので、より低い精度の領域を丸々（solid）形成する訳ではない。ステージ６２で、フィルタリング回路３８は、ガイド画像６４を生み出すために、グレースケールライト精度画像６０を処理する。係るガイド画像６４は、より低い精度の領域として特定された、画像の領域のセットを具備する。
【０１００】
本実施形態において、ステージ６２の処理は、しきい値ステップ、拡張ステップ、そして平滑化ステップを具備する。
【０１０１】
しきい値ステップにおいて、フィルタリング回路３８は、しきい値を精度計測の値へと適用する。係るフィルタリング回路３８は、ゼロに比べて大きく且つしきい値に比べて小さい精度計測の値を有する、グレースケールライト精度画像６０のピクセルを選択する。任意の適切なしきい値を選択することが出来る。
【０１０２】
図７ｂは、白でのしきい化により選択されたピクセルを示す。残りのピクセルは、図７ｂにおいて中間の灰色で示されている。
【０１０３】
本実施形態において、単一のしきい値は、より低い精度のピクセルを特定するために使用される。更なる実施形態において、一つ以上のしきい値を使用する場合がある。例えば、第一のしきい値は、より低い精度のピクセルを特定するために使用され、且つ第二の、より高いしきい値は、中間の精度のピクセルを特定するために使用することが出来る。
【０１０４】
拡張ステップにおいて、フィルタリング回路３８は、選択されたピクセル（実施形態においては、しきい値を使用して特定されたより低い精度のピクセルである）を拡張する。平滑化ステップにおいて、フィルタリング回路３８は、ガイド画像６４を取得するために、拡張されたピクセルを平滑化する。図７ｃは、ガイド画像６４を示す。ガイド画像６４は、薄灰領域のセット８０を具備することが見受けられる。係る薄灰領域８０は、より低い精度の領域８０と呼ぶことが出来る。係る薄灰領域８０は、図７ａ及び７ｂの白いピクセルの、拡張且つ平滑化されたバージョンを具備する。
【０１０５】
その他の実施形態において、ガイド画像６４を取得するために、任意の適切な処理がグレースケールライト精度画像６０へと適用することが出来る。例えば、しきい化、拡張及びフィルタリング（例えば平滑化）の任意の組み合わせを使用することが出来る。ガイド画像６４は、少なくとも一つのより低い精度の領域８０を具備する。係るガイド画像６４は、より低い精度の領域ではない、少なくとも一つの更なる領域８２（図７ｃにおいて中間の灰で表されている）も具備する。
【０１０６】
より低い精度の領域８０は、精度計測に対する比較的低い値、例えば精度計測に対してしきい値を下回る値を有する、ピクセルのかなりの部分の領域にある。
【０１０７】
図４のフローチャートへと戻って、ステージ６６でフィルタリング回路３８は、ガイド画像６４を使用してカラー画像５８を（モンテカルロ後処理）フィルタを用いて処理する。フィルタリング回路３８は、係るフィルタされた画像をメイン表示スクリーン２６上に表示する。その他の実施形態において、係るフィルタされた画像は、異なるスクリーン上に表示されることもあるし、或いは全く表示されないこともある。実施形態の中に、ガイド画像６４も表示されるものがある。例えば、実施形態の中に、ガイド画像６４は、フィルタされた画像及び／又はオリジナルカラー画像５８と並んで表示されるものがある。
【０１０８】
フィルタリング回路３８は、カラー画像５８の、対応するより低い精度の領域８０及び更なる領域８２を特定するために、ガイド画像６４の、より低い精度の領域８０及び更なる領域８２を使用する。本実施形態において、ガイド画像６４及びカラー画像５８は、同じ数のピクセルを有するので、ガイド画像６４の各ピクセルがカラー画像５８の対応するピクセル上へと直接マップする。ガイド画像６４の、より低い精度の領域８０及び更なる画像８２は、カラー画像５８へと直接マップすることが出来る。その他の実施形態において、ガイド画像６４及びカラー画像５８は、異なるピクセル数を有することがある。例えば、ガイド画像６４及びカラー画像５８は、異なる解像度で決定することが出来る。
【０１０９】
フィルタリング回路３８は、第一のフィルタを使用して、カラー画像５８のより低い精度の領域８０をフィルタする。本実施形態における第一のフィルタは、異方性フィルタである。
【０１１０】
フィルタリング回路３８は、第二のフィルタを使用して、カラー画像５８の更なる領域８２をフィルタする。本実施形態における第二のフィルタも、異方性フィルタである。しかし、第一の及び第二のフィルタは、少なくとも一つのパラメータに対して異なる値を有する。特に、第一のフィルタは、第二のフィルタに比べてより強くなるように、強さパラメータに対してより高い値を有する。
【０１１１】
フィルタリング回路３８は、従って更なる領域８２に比べて、より低い精度の領域８０をより積極的にフィルタする。
【０１１２】
より低い精度の領域８０は、低いライティングクオリティとして呼ぶことも出来る、比較的低い精度を有すると特定されたピクセルを具備する。係るより低い精度領域は、比較的低い情報コンテントを有するであろうということが予期出来る。従って、係る情報は、更なる領域８２をフィルタリングすることで失われる可能性があるというよりも、より低い精度の領域８０をフィルタリングすることで失われてしまうが可能性が低いということである。
【０１１３】
更なる領域８２に比べてより低い精度の領域８０をより強くフィルタリングすることで、ノイズはより低い精度の領域８０から除去される一方で、更なる領域８２における情報を保持することが出来る。より低い精度の領域８０は、より多量のノイズが表されている領域の可能性がある。
【０１１４】
その他の実施形態において、フィルタリング回路３８は、任意の適当な第一のフィルタを使用してより低い精度の領域８０をフィルタすることが出来る。フィルタリング回路３８は、任意の適当な第二の、異なるフィルタを使用して、更なる領域８２をフィルタすることが出来る。「フィルタリング」及び「フィルタ」の用語は、カラー画像５８の少なくとも一部分を変更する任意の処理、例えば任意の平滑化処理について言及する場合がある。
【０１１５】
実施形態の中に、第一の及び第二のフィルタは、同じタイプのフィルタであるが、異なるパラメータ値とするものもある。例えば、第一及び第二のフィルタは、両方とも異方性フィルタの場合があるが、第一のフィルタの強さパラメータに対する値は、第二のフィルタにおける強さパラメータに対する値に比べて、より大きいことがある。ガイド画像は、異方性フィルタの偏微分方程式を修正するために使用することが出来る。
【０１１６】
第一の及び第二のフィルタは、両方が非局所的平均フィルタの場合があり、第一の非局所的平均フィルタの強さパラメータに対する値は、第二の非局所的平均フィルタにおける強さパラメータに対する値に比べて、より大きい場合がある。ガイド画像は、ウィンドウ、検索ウィンドウ及び／又は非局所的平均フィルタのフィルタ強さを修正するために使用することが出来る。
【０１１７】
第一の及び第二のフィルタが相互的フィルタである実施形態も幾つかある。相互的フィルタは、境界にわたってフィルタしない、というような拘束を有することがある。これらの境界の位置は、ガイド画像６４に依存して調整することが出来る。
【０１１８】
更なる実施形態において、第一の及び第二のフィルタは異なるフィルタタイプというものがある。例えば、第一のフィルタは異方性フィルタで、且つ第二のフィルタは相互的フィルタ、という場合がある。相互的フィルタのシグマ因子は、第一の及び第二のフィルタ間で調整することが出来る。
【０１１９】
第一のフィルタ及び／又は第二のフィルタは、例えば異方性フィルタ、相互的フィルタ、或いは非局所的平均フィルタ等、任意の適切なタイプのフィルタを具備することが出来る。
【０１２０】
更なる実施形態において、フィルタリング回路３８は、更なる領域８２に対してというよりも、より低い精度の領域８０に対して、フィルタリング処理を異なって適用する。例えば、フィルタは、更なる領域８２に対しては適用されない、より低い精度の領域８０に対して適用することが出来る。ガイド画像６４は、二つ以上のフィルタリングアルゴリズム間を局所的に切り替えるために使用することが出来る。
【０１２１】
図７ｃに示された本実施形態においては、より低い精度の領域８０のセットがガイド画像６４において特定される。ガイド画像６４の残りは、更なる領域或いは複数の更なる領域として特定される。
【０１２２】
その他の実施形態において、更なる領域又は複数の更なる領域８２は、ガイド画像６４の残りの全体をカバーしきれないことがある。実施形態の中に、特定の領域が全くフィルタされないもの（例えば、背景のみを示す領域）もある。また実施形態の中に、領域の多数セット（例えば、低精度、中精度、高精度の三つの領域）が特定され、且つ異なるフィルタが領域の各セットへと適用されるものがある。異なる領域或いは異なる複数の領域の複数のセットは、領域におけるピクセルの計算された精度に依存しながら異なってフィルタされる。実施形態の中に、例えば画像粒子の粗いノイズと詳細との好みのバランスを取得するために、ユーザはしきい値を選択及び／又は変更することの出来るものがある。
【０１２３】
より低い精度の領域を特定する特定の方法が図４に関連して上記で説明されたものの、その他の実施形態ではより低い精度の領域を特定する任意の方法を使用することが出来る。
【０１２４】
異なる精度の領域を異なる方法でフィルタリングすることにより、より強いフィルタリングとより弱いフィルタリングとの間でバランスがもたらされる（平衡状態に達成する）ことがある。より強いフィルタリングは、ノイジーな領域からより多くのノイズを除去することが出来るが、その他の領域における詳細の程度を下げる可能性がある。片やより弱いフィルタリングは、より詳細に保つことが出来るものの、ノイズをそれほど多く除去しない可能性がある。異なる領域で異なるフィルタを使用することにより、その他の領域における詳細を削減すること無しに、ノイジーな領域におけるより多くのノイズ削減を許可することが出来る。図４の方法は、異なる精度を有する領域間を識別する、フィルタリングの方法を提供することが出来る。
【０１２５】
図４を参照し上記で説明されたより低い精度の領域を特定する方法は、より低い精度の領域を正しく特定する方法を提供することが出来る。より低い精度の領域を特定する係る方法は、確率的なコンテキストに対して適当な場合がある。精度は、光子レイの数、距離、或いは密度に基づいて、決定することが出来る。精度は、それにより、光子レイの数が増加されるにつれて、改善するように見える場合がある。
【０１２６】
より低い精度領域を特定する方法は、非常に低い計算的コストを招くことがある。精度は、同様の方法でカラーへと積分（統合）することが出来る。精度の計算を付加する場合に、計算的コストにおける増加が実質的には何ら無いことがある。より低い精度の領域を特定する方法は、データ格納必要条件におけるほんの小さな増加を招くこともある。
【０１２７】
図４の方法は、より複雑なフィルタリング、例えば三次元ボリュームのフィルタリングに比べ、はるかに速い場合がある。図４の方法は、付加的な逐次を実行することにより提供されるであろう方法に比べて、画像を改善する更に速い方法を提供することが出来る。また図４の方法は、低計算的コストで改善された画像を生み出すことが出来る。
【０１２８】
より複雑なグローバルイルミネーションアルゴリズムの使用により、画像粒子の粗いより多くのノイズが存在するという結果になる場合が、予期される。図４の方法は、高度なグローバルイルミネーションアルゴリズムと特に関連することがある。
【０１２９】
図４の方法を使用して生み出された画像により、ユーザはより画像を容易に読み取ることが出来る。画像は、見た目の美しさにもより満足のいくものとなる場合がある（例えば、胎児超音波撮像に関連することがある）。
【０１３０】
改善された画像は、リアルタイムで画像をレンダリングしながらであっても、取得することが出来る。状況次第で、図４の方法は、例えば５ミリ秒又はそれ以下の時間でのフィルタリング等、リアルタイムでの極端に低い待ち時間（latency）フィルタリングを提供する場合がある。
【０１３１】
よく知られた状況として、被検体又は画像の動き及び／又はユーザと画像との相互作用（例えば画像パラメータの変更）により、短い周期のために画像の画質が落とされることを生じさせる場合がある。画像をレンダリングするために使用されたパラメータは、レンダリング回路がより良い画像へと逐次することを許可する期間に対し、安定した状態であることが必要な場合がある。
【０１３２】
状況次第で、図４の方法は、例えば動き或いはパラメータ変更に追従して生み出される画像等を、逐次するための機会をレンダリングが有していたよりも前に生み出された、初期画像の画質を改善するために使用することが出来る。より多くのフィルタリングを画像のより低い精度の領域へと適用するための図４の方法を使用するということは、滑らかに見える（情報が少なく、従って強いフィルタが適用される）ことで開始し、且つその後よりシャープに及び／又は情報コンテントが増えるに従ってより詳細になるような領域がある程度あるということを意味することがある。
【０１３３】
被検体が動いた場合に、画像全体を再レンダリングすることがある。係る被検体における小さな変化は、照射ボリュームにおける大きな変化へと繋がる場合がある。図４の方法を使用することで、容認可能な画像が非常に素早く生み出されることを許可することが出来る。
【０１３４】
実施形態の中に、ガイド画像６４を形成するためのグレースケールライト精度画像６０の処理は、動作（モーション）に依存することが出来る。例えば、被検体がフレームからフレームへと動いた場合に、ガイド画像６４は、係るガイド画像６４が決定されるフレームと以前のフレーム（又は複数の以前のフレーム）との間で動作に依存して不鮮明になることがある。また画像の被検体が右から左へと動いている場合に、ガイド画像６４も同じ方向で不鮮明になる場合がある。
【０１３５】
全体の画像に対して、図４の方法を使用するフィルタリングと、単一のフィルタを使用するフィルタリングとの比較が、図８ａから８ｃに提供されている。
【０１３６】
図８ａは、画像全体にわたって、高いプロファイルフィルタでフィルタされた画像である。係る図８ａの画像は、図２ｃの画像と似ている。図２ｃを参考に上記で説明された通り、フィルタリングの強さにより、詳細が多少失われている。
【０１３７】
図８ｂは、画像全体にわたり、中間のプロファイルフィルタでフィルタされた画像である。図８ｂは、図２ｂの画像と似ている。図２ｂを参考に上記で説明された通り、図８ｂの画像における詳細の損失は、図８ａの画像に比べて少ない。しかし、画像粒子の粗いノイズが多少残っている。
【０１３８】
図８ｃは、図４を参考に上記で説明されたフィルタリング法を使用してフィルタリングされた画像である。ノイズが低い精度領域から除去された一方で、より高い精度領域における詳細は保持されていることが見て取れる。
【０１３９】
要約すれば、特定の精度計測は、光子マッピングの部分として含まれるということである。精度は、ボリュームレンダリングされ、且つ後処理フィルタリングでの使用のためのガイド画像へと処理される。通常のレンダリング処理と一緒に、低精度ライティングがピクセルに著しい影響を与えた画像ハイライティングエリアを蓄積する。この画像の蓄積は、非常にコストが掛かる場合がある。補間は、この情報を既に考慮に入れていることがある。画像は、全般的なフィルタリング条件を表す滑らかなガイド画像を生成するために、処理される。しきい値は、ガウスフィルタによって追従される可能性のある、グレー拡張によって追跡される。
【０１４０】
ガイド画像は、低収束の領域におけるエッジを無視するために、拡散ＰＤＥを修正することにより、フィルタリング処理に関するガイドとして使用することが出来る。係る収束の領域におけるエッジは、ノイズの場合もある。係るガイドは、拡散フィルタ、相互的フィルタ、非局所的平均フィルタを修正するために使用することが出来る。また係るガイドは、ガイド画像に基づいてフィルタ間を切り替えるために使用することも出来る。
【０１４１】
ピクセル精度値は、余分な計算的コスト無しで、実質的に取得することが出来る。精度は、恰ももう一つの色であるかのようにして実質的に取り扱うことが出来る。
【０１４２】
更なる実施形態において、画像におけるピクセルの精度計測に対して決定された値は、十分高い解像度（高解像度）でレンダリングされた画像であるか、又はレンダリングが改良される必要であるか、を決定するために使用される。
【０１４３】
画像のピクセルに対する精度計測についての値は、図４を参考に上記で説明された通りに決定される。精度計測についての値は、照射ボリュームにおける複数のボクセル或いは参照点のそれぞれに対して、決定される。画像が照射ボリュームからレンダリングされる場合に、精度計測についての値は、各ピクセルに対する個別の精度値の取得のためにカラー値と同様の方法で、積分（統合）される。
【０１４４】
レンダリング回路３６は、その後画像が総じて十分高い精度を有するかどうかを決定するために、ピクセルに対する精度値を処理する。例えば、レンダリング回路３６は、画像のピクセルに対する精度値を合計する、又は均すことが出来る。レンダリング回路３６は、所望のしきい値を下回る精度値を有するピクセルがいくつあるかを数えることが出来る。
【０１４５】
レンダリング回路３６が、画像は十分に高い精度を有さないと決定した場合に、更なる逐次を実行することが出来る。例えば、光子マッピング回路３４は、更なる光子レイ７４を、ボリューメトリック撮像データセットのボリュームへと取り込むことが出来る。
【０１４６】
レンダリング回路３６は、グレースケールライト精度画像６０、又はグレースケールライト精度画像６０の処理されたバージョンを使用して、画像が十分高い精度を有するかどうかを決定することが出来る。
【０１４７】
実施形態の中に、グレースケールライト精度画像６０は、異なる領域について異なるフィルタリングを実行するために、ガイド画像６４を取得するのに使用されていることに加え、より高い解像度で改善される必要がある状況（シーン）かどうかを決定するために使用されるものがある。
【０１４８】
更なる実施形態において、ガイド画像６４が何ら取得されないものがある。画像の全体的な精度が比較的低いと決定された場合に、係る状況はより高い解像度で改善される。画像は、その後画像全体にわたって、単一のフィルタを使用してフィルタすることが出来る。
【０１４９】
上記の考察において、処理がまるで物理的な空間（例えば、ボリュームを通り抜けるライトレイ、或いは面から反射するライト）に発生したかのように言及されることがある。しかし、イルミネーションの場合に、仮想（シミュレートされた）処理を、ボリューメトリック画像データセットに関する数値演算として生じているかのようにして、通常説明する。同様に、ボリューメトリック画像データセットを、まるで物理的な広がりを有する物理的な空間であるかのようにして議論する場合、画像ボリュームのボクセルによって表された座標空間を一般的に言及する。
【０１５０】
上記の考察において、画像の処理について言及した。実際には、画像の処理は、画像を表す二次元的なデータセットの処理を具備することが出来る。状況次第で、データを表すデータは、画像が表示されることなく、処理される。画像は、画像の処理前にも、間にも、そして後にも、表示することがあるし、しないこともある。
【０１５１】
上記実施形態は、図４の方法を使用して医用撮像データのレンダリングを説明するものである。医用撮像データは、任意のヒト又は動物患者又はその他の被検体の医用撮像スキャンによって取得された、任意の適切なモダリティの撮像データを具備することが出来る。その他の実施形態において、図４の方法は、任意のボリューメトリック撮像データをレンダリングするために使用することが出来るが、係る撮像データは医用データではない場合がある。また係る方法は、例えば５ミリ秒又はそれ以下の時間でのフィルタリング等、リアルタイムでの極端に低い待ち時間フィルタリングを提供することが出来る。
【０１５２】
特定の実施形態は、確率的ライティングシミュレーション、係るライティングシミュレーション結果を使用するレンダリングパス、精度因子を格納するライティングデータ構造、を具備する医用撮像方法を提供する。係る方法において、補間された精度因子は、ライティングクオリティ画像を形成するために、主要な不透明度を使用して４番目のカラーチャンネルとしてボリュームレンダリングされる。
【０１５３】
ライティングクオリティ画像は、照明精度に乏しい、大きなエリアを見つけ出すために処理することが出来る。係る処理されたライティングクオリティ画像は、照明精度に乏しいエリアにおいて、より積極的に２Ｄ画像フィルタを適用するために使用することが出来る。ライティングクオリティ画像は、拡散フィルタの偏微分方程式を修正するために使用することが出来る。ライティングクオリティ画像は、相互的フィルタにおけるシグマ因子を局所的に調整するために使用することが出来る。ライティングクオリティ画像は、ウィンドウ、検索ウィンドウ、そして非局所的平均フィルタのフィルタ強さを局所的に修正するために使用することが出来る。ライティングクオリティ画像は、二つ以上のフィルタリングアルゴリズム間を局所的に切り替えるために、使用することが出来る。ライティングクオリティ画像は、より高い解像度で改善される必要がある状況かどうかを決定するために使用することが出来る。
【０１５４】
上記実施形態は、グローバルイルミネーション処理を参考に説明された。その他の実施形態において、上記で説明された方法は、任意の適切なレンダリング法へと適用することが出来る。例えば、グローバルイルミネーション、光子マッピング、ライト空間ボリュームボリューム横断、ディープ影マップ、ハーフ角スライシング、ライト伝播ボリューム、或いは影伝播ボリューム、のうちの少なくとも一つを使用するレンダリング法である。
以上述べた実施形態によれば、ボリュームデータに対して仮想光源を設定し、仮想光源から放射される複数の光線（レイ）をシミュレートし、ボリュームデータの各ボクセルについて、ボクセル内の基準点と複数の光線のうちの少なくとも一つとの間の距離に基づいて照明精度を計算し、照明精度に基づいて、ボリュームデータのレンダリング画像に関する処理、例えば各種フィルタ処理を実行する。従って、例えば、照明精度の高い領域に比して照明精度の低い領域についてはフィルタを相対的に強くする（或いは、照明精度の低い領域に比して照明精度の高い域についてはフィルタを相対的に弱くする）ことで、照明精度に基づいて情報の取捨選択をすることができる。その結果、光線の数を多くし演算負荷を増加させずとも、例えば、照明精度の高い領域の鮮明度を高く維持しつつ、照明精度の低い領域におけるノイズを低減させることができる。
【０１５５】
本実施形態では、特定の回路について説明してきた。代わりの実施形態では、これらの回路のうち１つ又は複数の機能は単一の処理リソース又はその他の構成要素によって提供可能であり、或いは、単一の回路によって提供される機能は、組み合わされた２つ以上の処理リソース又はその他の構成要素によって提供可能である。単一の回路への言及は、その回路の機能を提供する複数の構成要素が互いに遠隔であるかどうかに関わらず、その様な構成要素を包含し、複数の回路への言及は、それらの回路の機能を提供する単一の構成要素を包含する。
【０１５６】
特定の実施形態について説明してきたが、これらの実施形態は、例として提示したにすぎず、本発明の範囲を限定することを意図したものではない。実際、本明細書で説明する新規な方法及びシステムはさまざまなその他の形態で実施することができる。そのうえ、本明細書で説明する方法及びシステムの形態におけるさまざまな省略、置き換え、及び変更は、本発明の趣旨から逸脱することなく行うことができる。添付の特許請求の範囲及びその等価物は、本発明の範囲に含まれるこのような形態又は変形形態を包含することを意図するものである。
【符号の説明】
【０１５７】
１０…血管、２０…医用画像診断装置、２２…超音波診断装置、２４…トランスデューサプローブ、２６…メイン表示スクリーン、２８…コントロールスクリーン、３０…スキャナコンソール、３２…処理回路、３４…光子マッピング回路、３６…レンダリング回路、３８…フィルタリング回路、４０…データ格納、５８…カラー画像、６０…グレースケールライト精度画像、６４…ガイド画像、７０…ボクセル、７２…ボクセル中心、７４…仮想レイ、７４ａ…光子レイ、７４ｂ…光子レイ
【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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