(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の断層画像から３次元画像データとなる全領域を作る画像形成部と、
前記全領域から大動脈に繋がる主領域を抽出する主領域抽出部と
前記主領域から大動脈だけを示す大動脈領域を抽出する大動脈領域抽出部と、
前記全領域から患部を含む患部領域を求める患部領域抽出部と、
前記患部領域から前記大動脈領域までをつなぐ目的血管領域を求める目的血管抽出部とを有し、
前記主領域抽出部は、
前記断層画像の１枚を２値化処理し、
前記２値化処理された断層画像上の各画素に対して最も近い画素値がゼロの点までの距離を求める距離変換処理を行い、
前記距離が最も大きかった画素を含む体積画素を中心画素とし、前記中心画素から領域拡張処理によって大動脈に繋がる主領域を抽出し、
前記大動脈領域抽出部は、
前記主領域を所定の回数だけ収縮処理し、
前記収縮された主領域に対して前記中心画素から領域拡張処理を行い芯部領域を求め、
前記芯部領域を所定の回数だけ膨張処理を行い、
前記患部領域抽出部は、
前記全領域から前記患部に含まれる患部体積画素を指定し、前記患部体積画素から所定の範囲に含まれる体積画素を前記患部領域に含め、
前記目的血管抽出部は、
前記患部領域と前記主領域の共通部分である重なり領域を求め、
前記重なり領域から前記大動脈領域までを領域拡張の履歴を残しながら領域拡張処理を行い、
前記患部領域から前記大動脈領域までの拡張履歴に沿った体積画素を領域拡張処理し、
前記目的血管領域を求めることを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は人体断層撮影三次元画像のような被検体断層撮影三次元画像の画像処理装置、画像処理方法、及びコンピュータプログラムに関する。詳しくは、例えば、コンピュータ断層撮影（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ、ＣＴ）や、核磁気共鳴画像法（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ、  ＭＲＩ）で撮影された被検体断層撮影三次元画像を画像処理することにより、大動脈から枝分かれした血管であって、腫瘍や出血部等と大動脈とをつなぐ血管の経路を特定するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
悪性腫瘍（がん）患者の治療方法の一つとして、カテーテルを用いて大動脈に抗がん剤を注液し、大動脈から枝分かれした血管につながる腫瘍に抗がん剤を送ることにより腫瘍の増殖を抑制させる方法が知られている。しかしながら、このような方法によれば、腫瘍の細胞だけでなく、腫瘍のない正常な臓器の細胞にまで抗がん剤が送られてしまい、抗がん剤の副作用により正常な細胞まで傷つけてしまうという問題があった。このような問題を解決する方法として、大動脈と腫瘍とをつなぐ血管の経路を特定し、大動脈からその血管のみを介して腫瘍のみに抗がん剤を送り届ける方法が試みられている。【０００３】
また、外傷性の出血などが発生した場合、血管の出血部分から大動脈につながる血管を特定して止血処置を早期に施すことにより、傷病者の症状の悪化を抑制できることも多い。【０００４】
ところで、血管脈は複雑な網状構造を有している。また、その網状構造は、個人差が大きい。そのために、大動脈と腫瘍とをつなぐ血管を探し当てたり、大動脈と出血源とをつなぐ血管経路を特定したりすることは困難であった。従来は、訓練された放射線技師等の医療従事者が、時間をかけて被検体断層撮影三次元画像から大動脈と腫瘍とをつなぐ血管を読み取ることも行われていた。しかしながら、医療従事者の不足から、医療現場においてこのような技能を有する人材を多く育てることは困難である。そこで、個人の技能によらず、より効率的に大動脈と腫瘍とをつなぐ血管を探し当てる技術が求められていた。【０００５】
画像処理技術により、画像データから対象の血管構造を抽出する方法は、すでに提案さされているものがある。例えば、特許文献１は、画像データから対象の血管構造の画像的特徴を有する領域を検出し、検出された領域を細線化処理して得られた細線を分枝点および所定の距離等により分割することによりグラフを作成し、作成されたグラフに対して対象の血管構造の一般的な形状を表す木構造の形状モデルをフィッティングさせることにより、血管の木構造を抽出することが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１１−９８１９５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、被検体断層撮影三次元画像を画像処理することにより、医療従事者の個人の技能によらず、腫瘍や血管の出血部と大動脈とをつなぐ血管を効率的に特定できる技術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】
【０００８】
すなわち、本発明の一局面の画像処理装置は、
複数の断層画像から三次元画像データとなる全領域を作る画像形成部と、
前記全領域から大動脈に繋がる主領域を抽出する主領域抽出部と
前記主領域から大動脈だけを示す大動脈領域を抽出する大動脈領域抽出部と、
前記全領域から患部を含む患部領域を求める患部領域抽出部と、
前記患部領域から前記大動脈領域までをつなぐ目的血管領域を求める目的血管抽出部とを有することを特徴とする。【０００９】
本発明の画像処理装置によれば、被検体の腫瘍（若しくは出血部）及び大動脈を含む対象領域を断層撮影して得られた複数の断層画像からなる断層画像群から構成された三次元画像を全領域とし、この全領域に対して一連の画像処理が実行される。【００１０】
具体的には、中心抽出部により、例えば、断層画像群から選択された少なくとも１枚の断層画像を２値化し、距離変換処理するような方法により大動脈の断面の中心を抽出し、主領域抽出部により、その中心を初期領域として領域拡張処理することにより、大動脈と大動脈から分岐する枝血管や骨や臓器等のその他の領域を含むような主領域が抽出される。【００１１】
そして、主領域を収縮処理することにより、大動脈の芯部の領域と枝血管や骨や臓器等のその他の領域を分離する。そして、芯部抽出部により抽出された芯部の領域とその他の領域を含む領域に対して、上記中心を初期領域として領域拡張処理を施すことにより、枝血管や骨や臓器等のその他の領域を消去して大動脈の芯部のみの領域が抽出される。そして、膨張処理部により、抽出された芯部の領域を膨張処理することにより大動脈の領域（大動脈領域）が復元される。【００１２】
一方で、腫瘍位置設定部において、三次元画像上で目的とする腫瘍上の任意の設定点を指定し、腫瘍領域抽出部において、その設定点を初期領域として徐々に領域拡張処理することにより腫瘍（若しくは出血部）の領域（患部領域）を抽出する。【００１３】
そして、重なり領域検出部により、患部領域と主領域とが重なり合った部分である重なり領域を検出する。そして、目的血管抽出部により、三次元画像に対して重なり領域を初期領域として領域拡張処理することにより腫瘍（若しくは出血部）と大動脈とをつなぐ目的とする血管を抽出できる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、例えば、ＣＴやＭＲＩで撮影した被検体の断層撮影三次元画像を画像処理することにより、大動脈と腫瘍や出血部等とをつなぐ血管を容易に特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】図１は、第一実施形態の画像処理装置１００を備えた医用画像診断システムの装置構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、画像処理装置１００の画像処理部を説明する説明図である。
【図３】図３は、第一実施形態の画像処理方法の処理の一連の流れを示すフローチャートを示す。
【図４】図４は、第一実施形態の画像処理方法の各工程による処理を図示した模式図である。
【図５】図５は、領域拡張処理のフローチャートを示す。
【図６】図６は、履歴付き領域拡張処理のフローチャートを示す。
【図７】図７は、履歴付き領域拡張処理を二次元で説明する説明図である。
【図８】図８は、図７から履歴付き領域拡張処理を複数回繰り返した状態を示す図である。
【図９】図９は、体積画素ｃ１について隣接する体積画素が調べられる状態を説明する図である。
【図１０】図１０は、新たに拡張された体積画素ｄ１〜ｄ４が求められた状態を説明する図である。
【図１１】図１１は、体積画素ｃ２について隣接する体積画素が調べられる状態を説明する図である。
【図１２】図１２は、パスが求められた状態を説明する図である。
【図１３】図１３は、第一実施形態の画像処理装置により得られた画像を説明するための説明図である。
【図１４】図１４は、画像処理装置２００の画像処理部を説明する説明図である。
【図１５】図１５は、第二実施形態の画像処理方法の処理の一連の流れを示すフローチャートを示す。
【図１６】図１６は、第二実施形態の画像処理方法の各工程による処理を図示した模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
［第一実施形態］
以下、本発明に係る画像処理装置、画像処理方法及びコンピュータプログラムの第一実施形態について、図面を参照しながら説明する。
【００１７】
図１は、第一実施形態の画像処理装置１００を備えた医用画像診断システムの装置構成を示すブロック図であり、図２は、画像処理装置１００の画像処理部を説明する説明図であり、図３は、画像処理方法の処理の一連の流れを示すフローチャートであり、図４は、画像処理方法の各工程による処理を図示した模式図である。
【００１８】
図１を参照して、医用画像診断システム１０００は、画像処理装置（図１では「ＩＰＥ」と記した。）１００に、医用画像診断装置（図１には「Ｄｉａ」と記した。）１６０及び医用画像診断装置１６０により撮影された画像を保管する医用画像保管装置（図１には「ＩＳ」と記した。）１５０が、無線ネットワークまたは有線ネットワークを介して接続されて構成されている。
【００１９】
医用画像診断装置１６０は、被検体の腫瘍及び大動脈を含む対象領域を断層撮影して複数の断層画像からなる断層画像群を生成する。医用画像診断装置１６０の具体例としては、例えば、Ｘ線ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ）装置、ＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置、またはこれらを組み合わせた装置等が挙げられる。
【００２０】
医用画像保管装置１５０は、医用画像診断装置１６０により撮影された断層画像群を医用画像診断装置１６０から受信し、保管する装置である。医用画像診断装置１６０は、医用画像保管装置１５０に断層画像群を送信する際に、例えば、患者、装置、検査の種類、シリーズ等を識別する識別子（ＩＤ）等を合わせて送信してもよい。このようなＩＤ等は、ユーザーが必要な断層画像群を取得するための検索に用いられる。また、医用画像保管装置１５０は、画像処理装置１００として、大容量の画像を保管可能なワークステーション型のコンピュータを用いる場合には、コンピュータに統合されていてもよい。
【００２１】
図１に示すように、画像処理装置１００は、例えば汎用のコンピュータに三次元画像の画像処理を行うための画像処理プログラム（図１では「Ｐｒｏｇ」と記した）７１をインストールすることにより実現される。コンピュータは、標準的な構成として、ＣＰＵ等のプロセッサである演算制御部（図１では「Ａｃｕ」と記した。）５０と、ＲＯＭ及びＲＡＭ等の主記憶部（図１では「ＭＭ」と記した。）６０と、ＨＤＤやＳＳＤ等の補助記憶部（図１では「ＥＭ」と記した。）７０と、ユーザーが実空間から必要な指示や入力を与えるための、キーボードやマウス等の入力部（図１では「Ｉｎｐｕｔ」と記した。）８０と、例えばＣＲＴディスプレイや、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、プラズマディスプレイ等のディスプレイデバイスである画像表示部（図１では「Ｄｓｐ」と記した）９０とを備える。
【００２２】
補助記憶部７０は、後述する各画像処理を行うための画像処理プログラム７１を記憶する。演算制御部５０はコンピュータの起動時に補助記憶部７０から画像処理プログラム７１を読み出して主記憶部６０にロードする。
【００２３】
画像処理装置１００は、コンピュータにインストールされた画像処理プログラム７１に規定された一連の画像処理のプロセスを実行する。画像処理プログラム７１は、コンピュータに実行させる処理として、
被検体の腫瘍及び大動脈を含む対象領域を断層撮影して得られた複数の断層画像からなる断層画像群を積層した三次元画像データを生成する画像形成工程（ステップｓ１）と、
断層画像群から選択された少なくとも１枚の断層画像から、大動脈の断面の中心画素を抽出する中心抽出工程（ステップｓ２）と、
上記三次元画像データに対して、中心画素を初期領域として領域拡張処理することにより、大動脈と大動脈から分岐する枝血管や骨や臓器等のその他の領域を含むような主領域を抽出する主領域抽出工程（ステップｓ３）と、
抽出された主領域を収縮処理することにより、大動脈の芯部の領域とその他の部分を分離する収縮処理工程（ステップｓ４）と、
分離された芯部の領域とその他の領域とを含む領域に対して、上記中心画素を初期領域として領域拡張処理することにより、芯部の領域のみを抽出する芯部抽出工程（ステップｓ５）と、
芯部の領域を膨張処理することにより大動脈の領域を復元させる膨張処理工程（ステップｓ６）と、
ユーザーから指示された上記三次元画像データ中の腫瘍上の任意の点を、設定点として設定する腫瘍位置設定工程（ステップｓ７）と、
三次元画像データに対して、設定点を初期領域として領域拡張処理することにより、腫瘍の領域を抽出する腫瘍領域抽出工程（ステップｓ８）と、
抽出された腫瘍の領域と主領域とが重なる領域を検出する重なり領域検出工程（ステップｓ９）と、
上記三次元画像データに対して、重なり領域を初期領域として領域拡張処理することにより、腫瘍と大動脈とをつなぐ目的血管の領域を抽出する目的血管抽出工程（ステップｓ１０）、を規定している。
【００２４】
画像処理プログラム７１は、コンピュータにインストールされることにより、コンピュータ内に画像形成部１０１、中心抽出部１０２、主領域抽出部１０３、収縮処理部１０４、芯部抽出部１０５、膨張処理部１０６、腫瘍位置設定部１０７、腫瘍領域抽出部１０８、重なり領域検出部１０９、目的血管抽出部１１０を構成する。図２には、コンピュータ内にこれらの各部が構成され、画像処理装置１００となった状態を示す。
【００２５】
また、画像処理プログラム７１は、記録媒体に記録することができる。記録媒体の種類は特に限定されない。
【００２６】
このような画像処理装置１００を用いて実行される画像処理を一連の処理の流れを図３を参照しながら説明する。
【００２７】
（被検体の三次元画像データを形成するための断層画像群の取得（ｓ０））
はじめに、医用画像診断装置１６０で被検体の腫瘍及び大動脈を含む対象領域を断層撮影する。得られた投影データやＭＲ信号等のデータから断層画像が再構成され、断層画像群として医用画像保管装置１５０に記憶される（ステップｓ０）。
【００２８】
１つの断層画像群は、ｎ枚の断層画像によって構成される。ｋ番目に撮影された断層画像をＬｋとし、１つの断層画像群をＳｅｔ｛Ｌｎ｝と表す。なお、断層撮影は、ほとんど１枚の断層画像の１つの画素の単位の距離毎に撮影される。
【００２９】
以降の一連の画像処理は、一連の画像処理プロセスを実行しうる画像処理プログラム７１をインストールしたコンピュータである画像処理装置１００により実行される。画像処理装置１００のユーザーは、医用画像保管装置１５０に記憶されている複数の断層画像群Ｓｅｔ｛Ｌｎ｝の中から目的とする断層画像群Ｓｅｔ｛Ｌｎ｝のＩＤを選択または入力する操作により選択し、画像処理装置１００の補助記憶部７０に記憶させる。
【００３０】
そして、画像処理を実行する際に、処理の対象とする断層画像群Ｓｅｔ｛Ｌｎ｝は、主記憶部６０に記憶される。主記憶部６０に記憶された断層画像群Ｓｅｔ｛Ｌｎ｝は、以下の一連の処理が実行される。図３では、ステップｓ０に「Ｓｅｔ｛Ｌｎ｝取得」と記載した。
【００３１】
（画像形成工程（ｓ１））
本プロセスでは、ステップｓ０で得られた被検体の腫瘍及び大動脈を含む対象領域の断層画像群Ｓｅｔ｛Ｌｎ｝から三次元画像データを生成させる。具体的には、画像形成部１０１により、複数の断層画像からなる断層画像群Ｓｅｔ｛Ｌｎ｝を体軸方向に沿って積層することにより三次元画像のボリュームデータを生成させる。
【００３２】
上記に説明したように、断層撮影は、１枚の断層画像の１つの画素の単位長さ程度の距離毎に撮影される。したがって、断層画像の１つの画素は、断層画像の積層方向の体積画素とみなしてよい。これは、１つの画素の輝度（画素値）が、１つの体積画素の輝度（画素値）と見なせることを示す。
【００３３】
つまり、断層画像群Ｓｅｔ｛Ｌｎ｝の同一断層画像の各画素にｘ座標、ｙ座標を振り当て、断層画像毎に異なるｚ座標を割り当てることで、１つの体積画素を特定することができる。そして、その体積画素の値として、断層画像の１つの画素の輝度を割り当てると、断層画像群Ｓｅｔ｛Ｌｎ｝を三次元画像データとして扱うことができる。このように三次元座標と各座標毎の輝度を関連付けた三次元画像データがボリュームデータである。
【００３４】
ボリュームデータはＶｏｌ｛Ｌｎ｝と表し、「全領域」とも呼ぶ。図３では、ステップｓ１に「Ｖｏｌ｛Ｌｎ｝生成」と記載した。より具体的には、断層画像の１枚にＡ×Ｂ個の画素があったとすると、全領域Ｖｏｌ｛Ｌｎ｝は、Ａ×Ｂ×ｎ個の座標を含み、それぞれの座標の体積画素に対して断層画像群Ｓｅｔ｛Ｌｎ｝の画素値を有するデータの集合である。なお、全領域Ｖｏｌ｛Ｌｎ｝の各体積画素には、画素値以外のデータを含めても良い。
【００３５】
全領域Ｖｏｌ｛Ｌｎ｝を三次元表示することで、図４（ａ）に示すような被検体の腫瘍及び大動脈を含む三次元画像を得ることができる。なお、図４（ａ）の画像中、符号１は大動脈、符号２は大動脈から分岐する枝血管、符号３は腫瘍を含まない臓器，符号４は腫瘍８を含む臓器、符号５は肋骨、符号６は脊椎をそれぞれ示す領域である。
【００３６】
（中心抽出工程（ｓ２））
再び図３を参照する。本プロセスでは、ステップｓ１で得られた、三次元画像データＶｏｌ｛Ｌｎ｝から選択された少なくとも１層の断層画像に基づいて、大動脈の断面の中心画素Ｐ１を抽出する。中心抽出部１０２は、三次元画像データＶｏｌ｛Ｌｎ｝から選択された少なくとも１層の断層画像に基づいて大動脈の断面の中心画素Ｐ１を抽出する。図４（ｂ）中の符号１０は、三次元画像データＶｏｌ｛Ｌｎ｝を構成する、大動脈の中心画素Ｐ１が特定された１層の断層画像１０を示している。
【００３７】
なお、図４（ｂ）では、断層画像１０は１層目の断層画像Ｌ１であるとして例示した。断層画像Ｌ１の下には、断層画像Ｌ２、Ｌ３、・・・が積層されている。各断層画像の積層方向は体軸方向である。図４（ｂ）では、Ｌ１、Ｌ２といった平面画像が並んでいるように示したが、各層の間は体積画素のｚ軸方向の厚みであり、断層画像の１画素の１辺に相当する程度の距離である。
【００３８】
中心画素Ｐ１を抽出するための１層の断層画像としては、例えば、最も頭部側の１層が選択されたり、またはユーザーの指定により選択される。中心抽出部１０２は、例えば、選択された断層画像を２値化し、距離変換処理により大動脈の断面の中心画素Ｐ１を抽出する。
【００３９】
距離変換処理とは、例えば、２値画像の１の画素の画素値を、その画素から最も近い画素値０の画素までの距離に置換える変換のことである。したがって、距離変換処理を行う前には、対象とする断層画像に対して、２値化処理を施す。２値化処理は、ある閾値Ｖｔｈと対象とする断層画像の全ての画素の画素値を比較し、閾値Ｖｔｈ以上であれば画素値を１とし、閾値Ｖｔｈより小さければ画素値をゼロとする処理である。この処理は中心抽出部１０２が行ってよい。本実施形態においては、距離変換処理は、具体的には、次のようにして行われる。なお、全領域Ｖｏｌ｛Ｌｎ｝から中心画素Ｐ１を求めるために選ばれた１層の断層画像をＬ１とする。断層画像Ｌ１とは、全領域Ｖｏｌ｛Ｌｎ｝のｚ座標が１（Ｌｎ＝１）のデータの集合と言っても良い。
【００４０】
はじめに、断層画像Ｌ１に対して、全ての体積画素を２値変換する。画素値０である画素に隣接する画素値１である画素群（Ｄ１と称する：図４（ｂ）参照）を探索する。そして、画素群Ｄ１に隣接する領域の画素値１である画素群（Ｄ２と称する）を特定する。さらに、画素群Ｄ２に隣接する領域の画素群（Ｄ３と称する）を特定する。
【００４１】
このような操作を画像全体の画素値１である画素に対して繰り返し、画素群Ｄ１から最も離れた画素群Ｄｎを求める。ｎは画素群Ｄ１に隣接する画素値０である画素からの画素数であり、これを画素値０の画素までの距離とする。そして、最もｎが大きくなる画素群Ｄｎが、大動脈の中心付近の位置になる。
【００４２】
すなわち、断層画像Ｌ１において、大動脈の部分はその他の部分と比べ輝度（画素値）が高く大きな構造物であるため、大動脈の境界線から最も距離の大きい領域を大動脈の中心とみなすことができる。求めた画素群Ｄｎが１つの画素であればその画素を中心画素Ｐ１とする。求めた画素群Ｄｎに複数の画素が含まれている場合は、何れか１を選択し中心画素Ｐ１とする。
【００４３】
なお、この方法は、断層画像Ｌ１の全ての体積画素について、次々と求めることができる。従って、ユーザーの判断を必要としないので便利である。図３ではステップｓ２を「Ｐ１抽出」と記載した。
【００４４】
また、断層画像Ｌ１に対してユーザーが手動で大動脈の中心付近を指定してもよい。この中心画素Ｐ１は、以後の大動脈を抽出する工程の起点となればよい。したがって、断層画像Ｌ１上の大動脈部分において、正確な中心画素でなくてもよいからである。すなわち、中心抽出工程は、距離変換処理を使わなくても良い。
【００４５】
（主領域抽出工程（ｓ３））
図３を再び参照する。本プロセスでは、中心抽出工程（ステップｓ２）で得られた断層画像１０の中心画素Ｐ１を初期領域（開始点）として、全領域Ｖｏｌ｛Ｌｎ｝の体積画素に領域拡張処理を施すことにより、大動脈及び大動脈から分岐する枝血管や骨や臓器等のその他の領域を含む主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝を抽出する。なお、主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝は少なくとも大動脈を含み、また、大動脈に接し、かつ画素値が近いために大動脈から分離しにくいその他の領域を含む。
【００４６】
抽出された主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝の模式図を図４（ｃ）に示す。図４（ｃ）において斜線でハッチングした部分が主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝である。図４（ｃ）中、符号１は大動脈、符号２は大動脈から分岐する枝血管、符号３は腫瘍を含まない臓器，符号４は腫瘍８を含む臓器、符号５は肋骨、符号６は脊椎を示す領域である。なお、ハッチングのかかっていない肋骨５は主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝に含まれない。つまり、この例の全領域Ｖｏｌ｛Ｌｎ｝では、ハッチングのかかっていない肋骨５と大動脈１とを結合する体積画素が存在しない。
【００４７】
主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝の抽出は、中心抽出工程（ステップｓ２）で得られた断層画像１０の中心画素Ｐ１を初期領域として全領域Ｖｏｌ｛Ｌｎ｝に対して、領域拡張処理を実行する。領域拡張処理は、全領域Ｖｏｌ｛Ｌｎ｝から、大動脈と大動脈から分岐する枝血管や骨や臓器等のその他の領域を含む主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝を抽出する。
【００４８】
また、主領域抽出部１０３は、中心画素Ｐ１の画素を初期領域とし、領域拡張処理を施すことにより、三次元画像のボリュームデータ（全領域Ｖｏｌ｛Ｌｎ｝）から大動脈と、大動脈に接し、かつ画素値が近いために大動脈から明確に分離しにくいその他の領域を抽出する。
【００４９】
領域拡張処理の具体的な処理例は、図５に示すフローによる。図５を参照して、処理がスタートすると（ステップＳ１００）、領域拡張処理を行う開始点の体積画素Ｐｓｔを体積画素Ｐｘとする（ステップＳ１０２）。なお、ここでは、Ｐｓｔは中心画素Ｐ１であり、画素Ｐｘは中心画素Ｐ１の座標データ及び画素値がコピーされる。
【００５０】
次に体積画素Ｐｘの周囲２６個の体積画素ＰＰｘの画素値を閾値ＶＰｔｈと比較する（ステップＳ１０４）。体積画素ＰＰｘは、体積画素Ｐｘを３×３の体積画素の集まりの中心に置いた場合の周囲の体積画素を示す。図５では、体積画素ＰＰｘの画素値を「｜ＰＰｘ｜」と表した。体積画素ＰＰｘの画素値が閾値ＶＰｔｈ以上であれば（ステップＳ１０４のＹ分岐）、その体積画素ＰＰｘは主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝に含める（ステップＳ１０６）。
【００５１】
なお、ここで「含める」とは、主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝が最初にメインメモリ上に割り当てられた時に全ての画素値をゼロにしておき、体積画素ＰＰｘと同じ座標上の体積画素に画素値｜ＰＰｘ｜を代入するとしてよい。
【００５２】
体積画素ＰＰｘの画素値が閾値ＶＰｔｈより小さければ（ステップＳ１０４のＮ分岐）、主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝には含めない。若しくは画素値をゼロとしてもよい。これを全てのＰＰｘについて行う（ステップＳ１０８）。なお、図５にはステップＳ１０４からステップＳ１０８を簡単に記載したが、この間の処理は体積画素Ｐｘの周囲２６個分の体積画素ＰＰｘ全てについて行なわれる。つまりステップＳ１０４とステップＳ１０８は２６回繰り返される。
【００５３】
次に主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝に属する全ての体積画素について、周囲２６個の体積画素が調べられたかを判断する（ステップＳ１１０）。まだ調べられていない体積画素がある場合は、その体積画素を新たなＰｘとして（ステップＳ１１２）、ステップＳ１０４に戻る。主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝の全ての体積画素について、周囲２６体積画素の画素値が閾値ＶＰｔｈと比較された場合（ステップＳ１１０のＹ分岐）は、その他の座標の体積画素の画素値をゼロにし（ステップＳ１１４）、フローを終了する（ステップＳ１１６）。
【００５４】
以上の処理によって、全領域Ｖｏｌ｛Ｌｎ｝中の中心画素Ｐ１に接続する、画素値がＶＰｔｈ以上の体積画素を主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝として抽出することができる。なお、ここで、全領域Ｖｏｌ｛Ｌｎ｝の最も外側の体積画素には、周囲に２６個の体積画素はない。しかし、存在しない体積画素の画素値はゼロとおいてよい。また、図３ではステップｓ３は、「Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝の抽出」と記した。
【００５５】
なお、ステップｓ２の中心抽出工程は、この主領域抽出工程に含めても良い。主領域抽出工程（ステップｓ３）を実行するには、中心画素Ｐ１が必要だからである。また、画像処理装置１００としては、中心部抽出部１０２は、主領域抽出部１０３に含めてもよい。
【００５６】
また、ここでは体積画素の画素値が閾値ＶＰｔｈ以上という条件で体積画素の選別を行ったが、さらに条件を設けても良い。つまり、体積画素の画素値が閾値ＶＰｔｈ以上という条件を満たし、さらにＰＰｘの画素値とＰｘの画素値の差の絶対値が閾値ＶＰｔｈ２以内であれば、体積画素は主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝に含めるという条件をいれてもよい。こうすることで、似た画素値の画素、すなわち血管に近い画素値をもつ画素だけが領域を拡張できるようになる。
【００５７】
（収縮処理工程（ｓ４））
再び図３を参照する。本プロセスでは、主領域抽出工程（ｓ３）で抽出された主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝に対して、収縮処理部１０４により収縮処理を施すことにより、大動脈の芯部とその他の領域とを分離する。すなわち、主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝の画像を収縮処理することにより、大動脈の芯部の領域と、枝血管等の細血管や肋骨や脊椎等のような骨、臓器等のその他の領域とを分離する。
【００５８】
このようにして形成された芯部１ａと、腫瘍を含まない臓器３と、腫瘍８を含む臓器４とを含む三次元画像の模式図を図４（ｄ）に示す。主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝を収縮処理して得られた領域を収縮された主領域ＳＭａｉｎ｛Ｌｎ｝とする。
【００５９】
上述したような収縮処理は、主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝の画像データを収縮処理することにより、枝血管や骨や臓器等の領域の大部分または全部を消去して、主として大動脈の芯部の領域を残すような処理である。
【００６０】
さらに詳しくは、大動脈を含む主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝ではない領域に隣接する主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝の境界の体積画素の画素値を、主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝でない画素値（ゼロであってもよい。）に変換することにより新たな主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝（収縮された主領域ＳＭａｉｎ｛Ｌｎ｝）を形成する。
【００６１】
そして、収縮された主領域ＳＭａｉｎ｛Ｌｎ｝となった部分の境界の体積画素の画素値をさらに収縮された主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝でない画素値に変換する。このような操作を複数回繰り返すことで、細い血管の部分は、画素値が収縮された主領域ＳＭａｉｎ｛Ｌｎ｝以外の領域の画素値と同じになる。つまり、大動脈の領域に繋がる細い血管は、次々に消去される。収縮処理は、予め決まった回数（これをＦ回とする）だけ繰り返す。収縮処理の回数Ｆは、大動脈１に接続する血管が全てなくなる程度の回数を行うのが望ましい。
【００６２】
このようにして、主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝を収縮させることにより大動脈の芯部の領域をその他の領域から分離することができる。なお、収縮された主領域ＳＭａｉｎ｛Ｌｎ｝は、大動脈１の芯部の領域と、主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝の中で、収縮処理で残った領域を含む。具体的には、大動脈に繋がる大きな臓器である。なお、図３では、ステップｓ４を「ＳＭａｉｎ｛Ｌｎ｝を求める」と記載した。
【００６３】
（芯部抽出工程（ｓ５））
本プロセスでは、収縮処理工程（ｓ４）で分離された、収縮された主領域ＳＭａｉｎ｛Ｌｎ｝から、大動脈１の芯部だけを抽出する。収縮された主領域ＳＭａｉｎ｛Ｌｎ｝には、大動脈１の芯部と、収縮処理工程（ｓ４）で残った臓器３（画素値が閾値ＶＰｔｈ以上の体積画素の領域）等が含まれる。そこで、中心抽出工程（ｓ２）で抽出された中心画素Ｐ１を初期領域として領域拡張処理を施すことにより、大動脈１の芯部１ｂだけを抽出する。このようにして得られた領域のデータを芯部領域ＣＭａｉｎ｛Ｌｎ｝とする。
【００６４】
大動脈１の芯部とその他の臓器３等との間には連結する血管に相当する体積画素（画素値が閾値ＶＰｔｈ以上の体積画素）が存在しない。したがって、収縮された主領域ＳＭａｉｎ｛Ｌｎ｝に対して中心画素Ｐ１を初期値とする領域拡張処理を施すと、大動脈１の芯部からその他の臓器にまで領域が拡張せず、大動脈の芯部１ｂだけが抽出される。言い換えると、この芯部抽出工程は、収縮された主領域ＳＭａｉｎ｛Ｌｎ｝から芯部以外の部分を消去して（画素値をゼロにする）芯部の領域（芯部領域ＣＭａｉｎ｛Ｌｎ｝）のみを抽出するといってもよい。このようにして生成された芯部１ｂのみを含む芯部領域ＣＭａｉｎ｛Ｌｎ｝を図４（ｅ）に示す。
【００６５】
芯部抽出部１０５は、収縮処理工程（ステップｓ４）で生成された収縮された主領域ＳＭａｉｎ｛Ｌｎ｝に対して中心画素Ｐ１を初期領域として領域拡張処理を施す。具体的な処理のフローは図５に示したフローと同じである。この処理により、枝血管や骨や臓器等を消去して大動脈１の芯部１ｂのみ（芯部領域ＣＭａｉｎ｛Ｌｎ｝）が抽出される。図３ではステップｓ５を「ＣＭａｉｎ｛Ｌｎ｝を求める」と記載した。
【００６６】
（膨張処理工程（ｓ６））
本プロセスでは、芯部抽出工程（ｓ５）で抽出された芯部領域ＣＭａｉｎ｛Ｌｎ｝に対して膨張処理を施すことにより、大動脈の輪郭を抽出して大動脈の外形を復元させる。この復元した大動脈を表す体積画素を「復元された主領域ＲＭａｉｎ｛Ｌｎ｝」とする。このようにして生成された被検体の大動脈１の領域（復元された主領域ＲＭａｉｎ｛Ｌｎ｝）を図４（ｆ）に示す。
【００６７】
膨張処理は、膨張処理部１０６により、例えば、以下のようにして実行される。上記収縮処理とは逆に、芯部領域ＣＭａｉｎ｛Ｌｎ｝に隣接する芯部領域ＣＭａｉｎ｛Ｌｎ｝ではない領域の体積画素の画素値を、隣接する芯部領域ＣＭａｉｎ｛Ｌｎ｝の体積画素の画素値に置き換える。つまり、芯部領域ＣＭａｉｎ｛Ｌｎ｝が１体積画素分だけ太くなる。つまり、画素値が閾値ＶＰｔｈ以上の体積画素が増える。このようにして、復元された主領域ＲＭａｉｎ｛Ｌｎ｝を得る。
【００６８】
そして、復元された主領域ＲＭａｉｎ｛Ｌｎ｝に新たに隣接することとなった、復元された主領域ＲＭａｉｎ｛Ｌｎ｝でない領域の体積画素の画素値をさらに復元された主領域ＲＭａｉｎ｛Ｌｎ｝の画素値に置き換える。このような操作を複数回繰り返し、芯部領域ＣＭａｉｎ｛Ｌｎ｝を膨張させることにより大動脈１だけの外形（復元された主領域ＲＭａｉｎ｛Ｌｎ｝）を復元する。
【００６９】
なお、芯部領域ＣＭａｉｎ｛Ｌｎ｝から復元された主領域ＲＭａｉｎ｛Ｌｎ｝へ膨張処理が行なわれる際、主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝に含まれない（つまり画素値がゼロの）体積画素が復元された主領域ＲＭａｉｎ｛Ｌｎ｝に含まれないようにするのが望ましい。膨張処理は収縮処理工程（ステップｓ４）で行った収縮工程の回数（Ｆ回）行っても良い。大動脈の領域がほぼ元通りになると考えられるからである。もちろん、Ｆ回以外の回数であってもよい。図３では、ステップｓ６を「ＲＭａｉｎ｛Ｌｎ｝を求める」と記載した。
【００７０】
ステップｓ４の収縮処理工程、ステップｓ５の芯部抽出工程、ステップｓ６の膨張処理工程によって、大動脈だけを示す（それ以外の部分の体積画素の画素値がゼロ）復元された主領域ＲＭａｉｎ｛Ｌｎ｝が求められた。復元された主領域ＲＭａｉｎ｛Ｌｎ｝は、「大動脈領域」と呼んでも良い。したがって、これら３つの工程は、「大動脈領域抽出工程」と呼んでよい。また同様に、画像処理装置１００としては、収縮処理部１０４、芯部抽出部１０５、膨張処理部１０６によって、大動脈領域抽出部が構成される。
【００７１】
（腫瘍位置設定工程（ｓ７））
本プロセスでは、腫瘍位置設定部１０７により、画像形成部１０１で形成された全領域Ｖｏｌ｛Ｌｎ｝中の腫瘍上の任意の設定点Ｐ２を位置設定する。また、医用画像診断装置１６０で撮影した断層画像群Ｓｅｔ｛Ｌｎ｝で設定点Ｐ２を位置設定してもよい。いずれにしても、本プロセスでは、全領域Ｖｏｌ｛Ｌｎ｝中で腫瘍と判断される箇所の体積画素の座標が指定される。なお、設定点Ｐ２の指定は、画像処理によってソフト的に自動指定してもよいし、ユーザーが断層画像群Ｓｅｔ｛Ｌｎ｝を見ながら直接指定してもよい。
【００７２】
具体的な手順としては、三次元画像データである全領域Ｖｏｌ｛Ｌｎ｝において、腫瘍が映っていると考えられる断面画像を二次元画像として画像表示部９０に表示させる。断面画像は、全領域Ｖｏｌ｛Ｌｎ｝においてｚ座標が同一のデータである。このデータは、ｘ座標、ｙ座標、ｚ座標と画素値の４つの成分を含む。ユーザーは、画像表示部９０を確認しながら入力部８０であるマウス等のポインティングデバイスを操作することにより、画像表示部９０上の目的とする腫瘍上の任意の点を設定点Ｐ２として指定する。設定点Ｐ２は、患部体積画素である。
【００７３】
なお、設定点Ｐ２は腫瘍上の点であればその位置は特に限定されない。しかし、腫瘍は球形状であることが多く、次工程で行う領域拡張処理は全方向に向かって領域を拡張する。したがって、腫瘍領域を効率的に抽出するためには、腫瘍の中心付近の点を設定点Ｐ２とすることが特に好ましい。
【００７４】
腫瘍位置設定部１０７は、ユーザーにより指定された腫瘍上の任意の位置を識別し、その点を設定点Ｐ２として設定する。このようにして設定された設定点Ｐ２を表した被検体の腫瘍付近の領域を図４（ｇ）に示す。図４（ｇ）では、臓器４の中の腫瘍８に対して、その中心付近に設定点Ｐ２が指定された様子を示した。図３ではステップｓ７を「Ｐ２を設定する」と記載した。
【００７５】
（腫瘍領域抽出工程（ｓ８））
本プロセスでは、腫瘍領域抽出部１０８により、画像形成工程（ｓ１）で生成された三次元画像のボリュームデータＶｏｌ｛Ｌｎ｝に対して、腫瘍位置設定工程（ｓ７）で設定された設定点Ｐ２を初期領域として領域拡張処理を所定回数だけ繰り返すことにより、腫瘍領域Ｃ｛Ｌｎ｝を決める。領域拡張処理の繰り返し回数は、腫瘍領域Ｃ｛Ｌｎ｝が腫瘍周囲の血管を含む程度までの回数であることが必要である。図３ではステップｓ８を「Ｃ｛Ｌｎ｝を決める」と記載した。なお、腫瘍領域Ｃ｛Ｌｎ｝は、患部領域Ｃ｛Ｌｎ｝と言っても良い。領域拡張処理の具体的処理フローは図５に示したフローと同じである。つまり、腫瘍領域Ｃ｛Ｌｎ｝は、メインメモリに上に割り当てられたときに、各体積画素の画素値がゼロになっているデータである。
【００７６】
また、腫瘍位置設定工程（ｓ７）で設定された設定点Ｐ２から領域を拡張する範囲をユーザーが指定しても良い。具体的には、設定点Ｐ２が設定された後、ユーザーの指示によって、設定点Ｐ２から拡張させる半径ｒが入力される。これは具体的な数値を入力部８０から入力してもよい。また、画像表示部９０上でマウス等のポインティングデバイスを操作することにより、拡張させたい範囲をさらにユーザーに指定させてもよい。
【００７７】
設定点Ｐ２と拡張する半径が決まったら、設定点Ｐ２を中心とした半径ｒの球状の領域に含まれる体積画素のうち、閾値ＶＰｔｈＣ以上の画素値である体積画素を、腫瘍領域Ｃ｛Ｌｎ｝に含める。なお、ここで含めるとは、該当する体積画素の画素値を腫瘍領域Ｃ｛Ｌｎ｝の対応する体積画素の画素値とすることである。この処理は、領域拡張処理若しくは膨張処理といった１体積画素毎に領域を拡張するのではなく、指定された球状領域に含まれる閾値ＶＰｔｈＣの体積画素を一気に腫瘍領域Ｃ｛Ｌｎ｝に含めるので、処理時間の短縮を測れる。また、ある範囲内に腫瘍が複数あった場合は、それらをまとめて腫瘍領域Ｃ｛Ｌｎ｝として処理できるという効果もある。
【００７８】
さらに、このようにして得られた腫瘍領域Ｃ｛Ｌｎ｝に対して、所定回数だけ領域拡張処理を行ってもよい。
【００７９】
また、ステップｓ７の腫瘍位置設定工程、ステップｓ８の腫瘍領域抽出工程を「患部領域抽出工程」としてもよい。画像処理装置１００では、腫瘍位置設定部１０７と腫瘍領域抽出部１０８が「患部領域抽出部」を構成する。また、患部領域抽出部には入力部８０を含めても良い。
【００８０】
（重なり領域検出工程（ｓ９））
本プロセスでは、重なり領域検出部１０９により、腫瘍領域抽出工程（ｓ８）により特定された腫瘍８を表す腫瘍領域（患部領域）Ｃ｛Ｌｎ｝と、主領域抽出工程（ｓ３）により抽出された主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝との重なり領域Ｌ｛Ｌｎ｝を検出する。この処理により、特定された腫瘍８の大動脈１に繋がる血管の起点を抽出できる。図４（ｇ）中、Ｌ｛Ｌｎ｝は、腫瘍８から伸びる大動脈１に繋がる血管を含む重なり領域Ｌ｛Ｌｎ｝である。具体的にはそれぞれの領域に共通する画素値がＶＰｔｈ以上若しくは、画素値がＶＰｔｈＣ以上の体積画素を見つければ良い。
【００８１】
なお、重なり領域Ｌ｛Ｌｎ｝は、複数箇所あってもよい。腫瘍８は複数の血管から血液を得る場合もあるからである。図３のステップｓ９には「重なり領域Ｌ｛Ｌｎ｝を求める」と記載した。
【００８２】
（目的血管抽出工程（ｓ１０））
本プロセスでは、目的血管抽出部１１０により、重なり領域検出工程（ｓ９）で検出された重なり領域Ｌ｛Ｌｎ｝を初期領域として、画像形成工程（ｓ１）で生成された三次元画像のボリュームデータＶｏｌ｛Ｌｎ｝に対して、初期領域から大動脈１に到達する血管を抽出するように履歴付き領域拡張処理を施す。また、主領域抽出工程（ステップｓ３）で求めた主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝から目的とする血管を抽出してもよい。ここでは主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝を対象として説明を続ける。
【００８３】
履歴付き領域拡張処理とは、初期領域から１体積画素ずつ主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝に属する画素をワーク領域Ｗ｛Ｌｎ｝に取り込み領域を広げてゆく。その際に、新たにワーク領域Ｗ｛Ｌｎ｝に属することになった体積画素は、どの体積画素から広がったのかを記録しておく。そして、腫瘍に設けられた初期領域から、復元された主領域ＲＭａｉｎ｛Ｌｎ｝まで通じるパスを見つける。
【００８４】
図７には、履歴付き領域拡張処理を説明するため、二次元での履歴付き領域拡張処理の模式図を示し、図６には、処理のフローを示す。図７を参照する。５×８個のマスを示す。個々のマスは画素とする。実際は体積画素であるが、ここでは説明のために平面画素を使う。白塗りのマスは主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝の一部である。黒塗りのマスは、主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝以外の領域であり、画素値がゼロである事を示す。主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝に属する体積画素の画素値は閾値ＶＰｔｈ以上である。
【００８５】
重なり領域Ｌ｛Ｌｎ｝に属する始点体積画素Ｓｔ１は履歴付き領域拡張処理の始点である。つまり体積画素Ｓｔ１は、腫瘍領域Ｃ｛Ｌｎ｝の体積画素である。体積画素ＰＰｃｍは、復元された主領域ＲＭａｉｎ｛Ｌｎ｝に属する体積画素とする。つまり、体積画素ＰＰｃｍは大動脈１の体積画素である。体積画素Ｓｔ１とＰＰｃｍ以外の白いマスは、主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝は腫瘍領域Ｃ｛Ｌｎ｝と復元された主領域ＲＭａｉｎ｛Ｌｎ｝の間に存在する血管である。
【００８６】
図６も参照する。処理がスタートすると（ステップＳ２００）初期設定が行われる（ステップＳ２０２）。初期設定では、ワーク領域Ｗ｛Ｌｎ｝に始点体積画素Ｓｔ１を含める。なおここで「含める」とは、始点体積画素Ｓｔ１の画素値を、ワーク領域Ｗ｛Ｌｎ｝中の対応する体積画素の画素値に代入することである。また、処理対象ＰＰｃｉ（図では１番目なのでＰＰｃ１と記載した。）にＳｔ１を代入する。ワーク領域Ｗ｛Ｌｎ｝は、履歴付き領域拡張処理の結果、拡張された体積画素が集められる記憶領域である。
【００８７】
したがって、ワーク領域Ｗ｛Ｌｎ｝に属する体積画素は、どの体積画素から拡張された画素であるかの履歴情報を有している。履歴情報は拡張履歴と言っても良い。ただし、始点体積画素Ｓｔ１は、最初の始点であるので、履歴情報は有していない。図６では、処理対象ＰＰｃｉは１つだけ（Ｓｔ１）なので、ＰＰｃ１＝Ｓｔ１である。
【００８８】
処理対象ＰＰｃｉは、履歴付き領域拡張処理を行う元になる体積画素である。履歴付き領域拡張処理は、処理対象ＰＰｃｉに隣接する体積画素をワーク領域Ｗ｛Ｌｎ｝に含めるか否かの判断を行う。なお、体積画素ＰＰｃｉは処理が進むにつれて、数が増える。添字のｉはその数を表す。
【００８９】
ステップＳ２０４では、処理対象ＰＰｃｉを体積画素変数Ｐｘｋに代入する。図７では、処理対象ＰＰｃ１の座標データ、画素値、履歴情報は体積画素変数Ｐｘ１に代入される。以下、ＰＰｃ２のデータはＰｘ２へ、ＰＰｃ３のデータはＰｘ３へ、処理対象ＰＰｃｉの個数分だけ体積画素変数Ｐｘｋが生成される。履歴付き領域拡張処理の準備のためである。図７では、Ｐｘ１＝Ｓｔ１だけである。
【００９０】
ステップＳ２０６では、処理対象ＰＰｃｉのデータがすべてクリアされる。後のステップで、新たに拡張された体積画素のデータを代入できるようにするためである。
【００９１】
ステップＳ２０８では、全ての体積画素変数Ｐｘｋについて、周囲２６の体積画素ＰＰｘｋｌの画素値および履歴情報の有無を調べる。体積画素ＰＰｘｋｌは、１つの体積画素変数Ｐｘｋについて２６個存在する。つまり、ＰＰｘｋ１からＰＰｘｋ２６までである。そして、主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝に含まれていて、履歴情報を持たない体積画素変数ＰＰｘｋｌに対して、体積画素Ｐｘｋから拡張されたとする履歴情報を付加し、ＰＰｃｉに代入する。
【００９２】
図６では、主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝に含まれていて、履歴情報を持たないという条件を満たした体積画素ＰＰｘｋｌを「ＯＫ［ＰＰｘｋｌ］」と表した。また「＋α」は履歴情報が付加されたことを示す。処理対象ＰＰｃｉは、ＰＰｃ１、ＰＰｃ２、ＰＰｃ３、・・・といったように、生成される毎に順次番号を付与される。全ての体積画素変数Ｐｘｋについて周囲２６の体積画素の検査が終了したら、このステップを終了する。
【００９３】
図７では、Ｐｘ１（＝Ｓｔ１）の周囲の画素のうち、主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝に属し、履歴情報を持たない体積画素ａ１、ａ２、ａ３が拡張された体積画素に相当する。体積画素ａ１、ａ２、ａ３は、すべて体積画素Ｓｔ１から領域拡張されたので、これらの画素の履歴情報はすべてＳｔ１である。この３つの体積画素は、新たな処理対象となるべくＰＰｃｉに代入される（ステップ２０８）。具体的にはＰＰｃ１＝ａ１、ＰＰｃ２＝ａ２、ＰＰｃ３＝ａ３である。
【００９４】
次に、ステップＳ２１０では、ステップＳ２０８で求めた処理対象ＰＰｃｉをすべてワーク領域Ｗ｛Ｌｎ｝に記憶させる。処理対象ＰＰｃｉは体積画素変数Ｐｘｋから新たに拡張された体積画素であり、大動脈に繋がる臓器を含む主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝に属し、尚且つ履歴情報を有する体積画素である。
【００９５】
ステップＳ２１２では、新たに拡張された処理対象ＰＰｃｉの何れかが、復元された主領域ＲＭａｉｎ｛Ｌｎ｝に属するか否かが判断される。つまり、拡張された体積画素ＰＰｃｉが大動脈に届いたか否かが判断される。つまり図７で示した体積画素ａ１、ａ２、ａ３が大動脈の体積画素か否かが判断される。図７では、体積画素ａ１〜ａ３の中でＰＰｃｍがあるか否かが判断される。図７ではもちろん届いていないと判断される。
【００９６】
この判定がＮｏであればステップＳ２０４に戻り、拡張された処理対象ＰＰｃｉを新たなスタートの体積画素変数Ｐｘｋとして上記の処理を継続する（ステップＳ２１２のＮ分岐）。
【００９７】
この判定がＹｅｓであれば、最初の始点である始点体積画素Ｓｔ１から大動脈１までのパスが発見されたことを意味する。図７では、体積画素ＰＰｃｉの中で復元された主領域ＲＭａｉｎ｛Ｌｎ｝に属する体積画素ＰＰｃｍと一致するものが見つかったということである。この状態は後述する図１２に示す。
【００９８】
次に上記の処理が繰り返された状態の具体例を説明する。図８は、ステップ２０４からステップ２１２を３回繰り返した状態を示す。体積画素ｂ１、ｂ２、ｂ３、ｂ４は体積画素ａ１から領域拡張された体積画素である。体積画素ｃ１、ｃ２、ｃ３、ｃ４は体積画素ｂ１から領域拡張された体積画素である。この時点での処理対象ＰＰｃｉを顕に記載すると、ＰＰｃ１＝ｃ１、ＰＰｃ２＝ｃ２、ＰＰｃ３＝ｃ３、ＰＰｃ４＝ｃ４となっている。
【００９９】
図６も参照して、ステップＳ２０４に戻ると、体積画素変数Ｐｘｋに処理対象ＰＰｃｉが代入される。したがって、Ｐｘ１＝ｃ１、Ｐｘ２＝ｃ２、Ｐｘ３＝ｃ３、Ｐｘ４＝ｃ４となる。ステップＳ２０６では、ＰＰｃ１からＰＰｃ４はクリアされる。
【０１００】
ステップＳ２０８に進んで、全ての体積画素変数Ｐｘｋについて順次周囲の体積画素ＰＰｘｋｌが調べられる。図９では、Ｐｘ１（＝ｃ１）の画素について、隣接する周囲の画素が調べられる様子を示す。体積画素ｃ１にとっては、ＰＰｘ１１からＰＰｘ１８体積画素が調べる対象となる。なお、「ＰＰｘ１１」は、体積画素ｃ１の周囲にある１番目の体積画素を意味する。体積画素ｃ２の周囲にある３番目の体積画素なら「ＰＰｘ２３」である。周囲の体積画素の番号の振り順は任意であってよい。ここでは二次元だけにしているので８つの体積画素だが、実際は２６個の体積画素を調べる。
【０１０１】
このＰＰｘ１１からＰＰｘ１８のなかで、主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝に含まれていて、履歴情報を持たない体積画素ＰＰｘｋｌに該当するのは、ＰＰｘ１１、ＰＰｘ１２、ＰＰｘ１３、ＰＰｘ１８の４つの体積画素である。したがって、（新たな）処理対象ＰＰｃｉには拡張元は体積画素ｃ１であるという履歴情報と共にこれら４つの体積画素が入力される。これら４つの画素をｄ１〜ｄ４とし、処理対象ＰＰｃｉを顕に記載すると、ＰＰｃ１＝ｄ１、ＰＰｃ２＝ｄ２、ＰＰｃ３＝ｄ３、ＰＰｃ４＝ｄ４である。図１０にこの状態を示す。
【０１０２】
このようにして他の体積画素変数Ｐｘｋ（ｃ２、ｃ３、ｃ４）についても調べられる。しかし、ここでは、これらの体積画素の周囲は、全て主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝に含まれていない若しくは、履歴情報がすでに付与された体積画素になっている。例えば、図１１に体積画素ｃ２（＝Ｐｘ２とする。）の周囲の画素ＰＰｘｋｌを示した。具体的にはＰＰｘ２１〜ＰＰｘ２８である。これら８つの体積画素は、全て履歴情報がすでに作成されているか、主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝に属していない。したがって、この回の処理で新たに拡張された体積画素となるのは、ｄ１、ｄ２、ｄ３、ｄ４の４つの体積画素で、これらの履歴情報はｃ１となる。
【０１０３】
再び図６を参照して、ステップＳ２１４では、具体的なパスを求める。拡張された体積画素ＰＰｃｉの中に体積画素ＰＰｃｍが存在したということは、体積画素ＰＰｃｍに履歴情報が付加されたことを意味する。この履歴情報により、隣接している拡張元の体積画素がわかる。拡張元の体積画素はワーク領域Ｗ｛Ｌｎ｝に記録されているので、その体積画素の履歴情報もわかる。このようにして、体積画素ＰＰｃｍから始点体積画素Ｓｔ１に至る体積画素の並びを求めることができる。これがパスである。これらの体積画素をパスＰ｛ＰＳｋ｝とする。ＰＳ１は始点体積画素Ｓｔ１であり、ＰＳｎは体積画素ＰＰｃｍである。なお、ＰＳｋはｎ個あるとした。
【０１０４】
図１２には、パスの具体例を示した。図１０から更に履歴付き領域拡張処理を行うと、図１２が得られる。体積画素変数Ｐｘｋがｆ１〜ｆ４であるときに、履歴付き領域拡張処理を行った結果ｇ１〜ｇ３で示す拡張された体積画素（処理対象）ＰＰｃｉが求められた（ステップＳ２０８）。そして、この中の１つの体積画素ｇ１が、大動脈１だけを表す復元された主領域（大動脈領域）ＲＭａｉｎ｛Ｌｎ｝に属するＰＰｃｍに一致した（ステップＳ２１２）。そこで、体積画素ＰＰｃｍ（ｇ１）から履歴情報を辿って、始点体積画素Ｓｔ１までのパスが求まる。図１２では、Ｓｔ１、ａ１、ｂ１、ｃ１、ｄ１、ｅ１、ｆ１、ＰＰｃｍ（ｇ１）がパスＰ｛ＰＳｋ｝に属する体積画素である。
【０１０５】
図６を参照して、ステップＳ２１６では、パスＰ｛ＰＳｋ｝の全ての体積画素について、主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝に含まれない点が見つかるまで膨張処理を行う。また、ここで、復元された主領域ＲＭａｉｎ｛Ｌｎ｝と腫瘍領域Ｃ｛Ｌｎ｝まで領域拡張処理が進んだらそれ以上の領域拡張処理は行わない。また、決まった回数だけ領域拡張処理を行ってもよい。領域拡張処理は、画素値がＶＰｔｈより小さい体積画素は選択されないので、目的血管領域が撮影された以上に太くなることはないからである。領域拡張された体積画素の画素値は目的血管領域Ｏｂ｛Ｌｎ｝の対応する体積画素の画素値として記録する。言い換えると、患部領域Ｃ｛Ｌｎ｝から大動脈領域ＲＭａｉｎ｛Ｌｎ｝までの拡張履歴に沿った体積画素を領域拡張処理して目的血管領域Ｏｂ｛Ｌｎ｝を求める。
【０１０６】
以上の処理により、腫瘍８と大動脈１とをつなぐ目的血管のみを表す目的血管領域Ｏｂ｛Ｌｎ｝を抽出することができる。このようにして抽出された被検体の大動脈１（復元された主領域ＲＭａｉｎ｛Ｌｎ｝）と腫瘍８（腫瘍領域Ｃ｛Ｌｎ｝）とそれらをつなぐ血管２０の領域（目的血管領域Ｏｂ｛Ｌｎ｝）を含む抽出された画像を図４（ｈ）に示す。なお、ここでは、目的血管２０は１本を示したが、目的血管２０は複数本あってもよい。図３でステップｓ１０は「目的血管領域Ｏｂ｛Ｌｎ｝を求める」と記載した。
【０１０７】
なお、ステップｓ９の重なり領域検出工程はステップｓ１０の目的血管抽出工程に含めても良い。また、画像処理装置１００では、重なり領域検出部１０９は、目的血管抽出部１１０に含めても良い。
【０１０８】
（画像表示工程（ｓ１１））
本プロセスでは、目的血管抽出工程（ｓ１０）により抽出されて生成された画像を三次元画像として画像表示部９０に表示する。少なくとも大動脈領域である復元された主領域ＲＭａｉｎ｛Ｌｎ｝、腫瘍領域Ｃ｛Ｌｎ｝、目的血管領域Ｏｂ｛Ｌｎ｝の３つのデータを表示するのが望ましい。また、主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝や全領域Ｖｏｌ｛Ｌｎ｝をこれら３つのデータに重ねて若しくは差し引いて表示してもよい。もちろん、これらのデータは適宜着色若しくは輝度を変化させて表示することができる。
【０１０９】
このような処理により、腫瘍８と大動脈１とをつなぐ目的血管である血管２０を選択的に表示することができる。生成された三次元画像を図１３に例示する。なお、図１３では、点線で、肋骨５及び脊椎６の画像を重ねたときの図を示している。
【０１１０】
図１３に示したように、本実施形態の画像処理装置及び画像処理方法によれば、被検体断層撮影三次元画像を画像処理することにより、大動脈１から腫瘍８への経路に至る血管を特定して表示させることができる。このような画像によれば、大動脈１の分岐点や屈曲点等の形状特徴、または、肋骨５や脊椎６の画像と重ねること等により、それらを目印として、腫瘍８等への経路に至る血管２０の位置を明示することができる。
【０１１１】
以上、本実施形態の画像処理装置、画像処理方法及びコンピュータプログラムの一例を詳しく説明した。本実施形態の画像処理装置等は上記例に限られず、種々の改変が加えられて用いてもよい。例えば、断層画像群Ｓｅｔ｛Ｌｎ｝から生成される三次元画像データＶｏｌ｛Ｌｎ｝に複数の腫瘍が存在する場合には、図３の破線で示したように、画像表示工程（ｓ１１）の後、さらに、腫瘍位置設定工程（ｓ７）に戻り、他の腫瘍を指定してもよい。
【０１１２】
その後、上述したのと同様に目的血管抽出工程（ｓ１０）までの工程、または画像表示工程（ｓ１１）までの工程を腫瘍の数と同じだけ複数回繰り返すことにより、複数の腫瘍につながる目的血管をそれぞれ抽出することもできる。
【０１１３】
さらに、複数の血管につながる腫瘍の場合には、各血管毎に重なり領域検出工程（ｓ９）から目的血管抽出工程（ｓ１０）までの工程、または画像表示工程（ｓ１１）までの工程を血管の数と同じだけ複数回繰り返すことにより、各血管毎の大動脈につながる目的血管をそれぞれ抽出してもよい。
【０１１４】
［第二実施形態］
本実施形態の画像処理装置、画像処理方法及びコンピュータプログラムは、被検体の三次元画像データを形成するための断層画像群Ｓｅｔ｛Ｌｎ｝の取得（ｓ０）から膨張処理工程（ｓ６）までは第一実施形態と同様である。第一実施形態においては、腫瘍から伸びる血管の起点を特定するために、ユーザーが既知の腫瘍上に腫瘍の位置を特定するために設定点Ｐ２を指定した。なお、以下の説明において、「領域に含める」、「領域に属する」といった表現は第一実施形態の場合と同じである。
【０１１５】
次に、設定点Ｐ２から領域拡張処理することにより腫瘍領域Ｃ｛Ｌｎ｝を抽出し、血管の起点となる重なり領域Ｌ｛Ｌｎ｝を腫瘍領域Ｃ｛Ｌｎ｝と主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝との重なりから検出した。そして、この重なり領域Ｌ｛Ｌｎ｝からさらに大動脈１（復元された主領域ＲＭａｉｎ｛Ｌｎ｝）まで履歴付き領域拡張することにより、腫瘍８と大動脈１とをつなぐ血管２０を特定した。
【０１１６】
一方、本実施形態においては、予め、既知の血管や出血を示す領域が認識できている場合に、そのような既知の体積画素を始点として指定して、その始点から履歴付き領域拡張処理することにより、始点と大動脈１とをつなぐ血管を抽出する例について説明する。なお、第一実施形態と同様の工程については説明を省略する。また、第一実施形態と同じ符号の要素は、第一実施形態と同様の要素を示す。
【０１１７】
図１４は、画像処理装置２００の画像処理部を説明する説明図であり、図１５は、画像処理方法の処理の一連の流れを示すフローチャートであり、図１６は、画像処理方法の各工程による処理を図示した模式図である。なお、画像処理装置２００は、図１に示した画像処理装置１００と実質的に同様の装置構成を有する。
【０１１８】
また、画像処理プログラムは、第一実施形態の画像処理プログラム７１の代わりに、図１５のフローチャートに示したプロセスで画像処理を行う画像処理プログラム７２が用いられる。すなわち、本実施形態の画像処理プログラム７２は、コンピュータに実行させる処理として、第一実施形態と同様に、画像形成工程（ステップｓ１）と、中心抽出工程（ステップｓ２）と、主領域抽出工程（ステップｓ３）と、収縮処理工程（ステップｓ４）と、芯部抽出工程（ステップｓ５）と、膨張処理工程（ステップｓ６）とを規定している。
【０１１９】
一方、腫瘍位置設定工程（ステップｓ７）と、腫瘍領域抽出工程（ステップｓ８）と、重なり領域検出工程（ステップｓ９）と、目的血管抽出工程（ステップｓ１０）の代わりに、ユーザーから指示された三次元画像データ中の枝血管または出血を示す領域の任意の点を、始点として設定する始点設定工程（ステップｓ２０）と、三次元画像データに対して、始点を初期領域として領域拡張処理することにより、始点と大動脈とをつなぐ目的血管の領域を抽出する目的血管抽出工程（ステップｓ２１）とを規定する。
【０１２０】
そして、図１４に示すように、コンピュータに、上記各工程を実行させる画像処理プログラムがインストールされることにより、画像形成部１０１、中心抽出部１０２、主領域抽出部１０３、収縮処理部１０４、芯部抽出部１０５、膨張処理部１０６、始点設定部２０７、目的血管抽出部２１０を構成する。
【０１２１】
このような画像処理装置２００を用いて実行される画像処理を一連の処理の流れに沿って説明する。
【０１２２】
上述のように、画像処理装置２００を用いて実行される画像処理は、図１５に示す、被検体の三次元画像データを形成するための断層画像群Ｓｅｔ｛Ｌｎ｝の取得（ｓ０）から膨張処理工程（復元された主領域ＲＭａｉｎ｛Ｌｎ｝を求める）（ｓ６）までは、第一実施形態と同様に処理が進められる。この結果、図１６に示す、（ａ）〜（ｅ）までも第一実施形態と同様に処理が進められる。従って、ユーザーから指示された三次元画像データ中の枝血管または出血を示す領域の任意の点を、始点として設定する始点設定工程以降の工程について、詳しく説明する。
【０１２３】
（始点設定工程（ｓ２０））
本プロセスでは、始点設定部２０７により、画像形成部１０１で形成された全領域Ｖｏｌ｛Ｌｎ｝中の、既知の目的とする血管上の点（Ｐ３）や、出血を示す領域上の点（Ｐ４）を始点として設定する。また、医用画像診断装置１６０で撮影した断層画像群Ｓｅｔ｛Ｌｎ｝で血管上の点（Ｐ３）や出血を示す領域（Ｐ４）を位置設定してもよい。いずれにしても、本プロセスでは、全領域Ｖｏｌ｛Ｌｎ｝中で始点（Ｐ３、Ｐ４）と判断される箇所の体積画素の座標が指定される。なお、この指定は、ユーザーの直接指示で行っても良い。なお、始点（Ｐ３、Ｐ４）は患部体積画素である。
【０１２４】
具体的な手順としては、三次元画像データである全領域Ｖｏｌ｛Ｌｎ｝において、既知の血管や出血を示す部分が映っていると考えられる断面画像を二次元画像として画像表示部９０に表示させる。断面画像は、全領域Ｖｏｌ｛Ｌｎ｝においてｚ座標が同一のデータである。このデータは、ｘ座標、ｙ座標、ｚ座標と画素値の４つの成分を含む。ユーザーは、画像表示部９０を確認しながら入力部８０であるマウス等のポインティングデバイスを操作することにより、画像表示部９０上の目的とする血管上の点や出血を示す領域上の点を始点（Ｐ３またはＰ４）として指定する。
【０１２５】
始点設定部２０７は、ユーザーにより指定された点を識別し、その点を目的とする血管上の点（Ｐ３）や、認識されている出血を示す領域上の点（Ｐ４）として設定する。このようにして設定された点Ｐ３、Ｐ４を図１６（ｆ）に示す。
【０１２６】
（目的血管抽出工程（ｓ２１））
本プロセスでは、目的血管抽出部２１０により、始点設定工程（ｓ２０）で設定された既知の目的とする血管上の点（Ｐ３）や、出血を示す領域上の点（Ｐ４）を初期領域として、画像形成工程（ｓ１）で生成された三次元画像のボリュームデータＶｏｌ｛Ｌｎ｝に対して、初期領域（Ｐ３若しくはＰ４）から大動脈１に到達する目的血管領域Ｏｂ｛Ｌｎ｝を抽出する。また、主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝から目的血管領域Ｏｂ｛Ｌｎ｝を抽出してもよい。
【０１２７】
処理手順は第一実施形態と同じで、初期領域（Ｐ３若しくはＰ４）から大動脈だけを示す復元された主領域ＲＭａｉｎ｛Ｌｎ｝に含まれる体積画素が見つかるまで履歴付き領域拡張処理を施す。そして、パスＰ｛ＰＳｋ｝が発見されたら、パスに含まれる全ての体積画素について、主領域Ｍａｉｎ｛Ｌｎ｝に含まれない点が見つかるまで、復元された主領域ＲＭａｉｎ｛Ｌｎ｝と患部領域Ｃ｛Ｌｎ｝に到達するまで領域拡張処理を行う。
【０１２８】
また、決まった回数だけ領域拡張処理をおこなってもよい。領域拡張処理は、画素値がＶＰｔｈより小さい体積画素は選択されないので、目的血管領域が撮影された以上に太くなることはないからである。なお、履歴付き領域拡張処理は、第一実施形態で説明した履歴付き領域拡張処理と同じである。
【０１２９】
このような処理により、目的血管領域Ｏｂ｛Ｌｎ｝が求められる。図１６（ｇ）には、目的血管領域Ｏｂ｛Ｌｎ｝として求められた、血管上の点（Ｐ３）と大動脈１とをつなぐ枝血管２０や、出血を示す領域上の点（Ｐ４）と大動脈１とをつなぐ枝血管３０を例示する。
【０１３０】
（画像表示工程（ｓ１１））
本プロセスでは、目的血管抽出工程（ｓ２１）により抽出されて生成された目的血管領域Ｏｂ｛Ｌｎ｝のデータを三次元画像として画像表示部９０に表示する。このような処理により、血管上の点（Ｐ３）と大動脈１とをつなぐ枝血管２０や、出血を示す領域上の点（Ｐ４）と大動脈１とをつなぐ枝血管３０を表示することができる。
【０１３１】
以上、本実施形態の画像処理装置、画像処理方法及びコンピュータプログラムの一例を詳しく説明した。本実施形態の画像処理装置等は上記例に限られず、種々の改変が加えられて用いてもよい。例えば、断層画像群Ｓｅｔ｛Ｌｎ｝から生成される三次元画像データＶｏｌ｛Ｌｎ｝に複数の出血領域が存在する場合には、図１５の破線で示したように、画像表示工程（ｓ１１）の後、さらに、始点設定工程（ｓ２０）に戻り、他の始点を指定してもよい。
【０１３２】
その後、上述したのと同様に目的血管抽出工程（ｓ２１）までの工程、または画像表示工程（ｓ１１）までの工程を出血領域の数と同じだけ複数回繰り返すことにより、各出血領域につながる目的血管をそれぞれ抽出することもできる。
【０１３３】
なお、第一実施形態で示したように、設定点Ｐ２と拡張する領域の半径ｒをユーザーが指定することで、患部領域Ｃ｛Ｌｎ｝を求める手法は、本実施形態における始点設定工程（ｓ２０）で用いても良い。すなわち、始点設定工程（ｓ２０）で始点（Ｐ３，Ｐ４）が求められたら、患部領域Ｃ｛Ｌｎ｝の範囲（半径ｒ）をユーザーが入力する。その後の処理は第一実施形態と同じにする。つまり、第一実施形態で示した本発明は、腫瘍の代わりに本実施形態で示した血管上の点や出血を示す領域に対しても適用することができる。
【産業上の利用可能性】
【０１３４】
本発明によれば、被検体断層撮影から得た三次元画像データを画像処理することにより、大動脈から腫瘍や出血箇所等への経路に至る血管を選択的に表示させることができる。このようにして得られる画像によれば、大動脈の分岐点や屈曲点、または、肋骨像を重ねる等により、それらを目印として、腫瘍や出血箇所等への経路に至る血管の位置を特定することが簡便にできる。それにより、特殊な技能を有する放射線技師等が、時間をかけて大動脈と腫瘍や出血箇所とをつなぐ血管を読み取る必要もなく、個人の技能によらず、それらの血管の位置を明示することができる。【０１３５】
したがって、本発明に係る画像処理装置および画像処理方法を利用すれば、個人の技能によらなくとも、目的とする腫瘍までの血管を見つけ出し、腫瘍にだけ抗がん剤を送り届けることができる。また、出血部分と動脈との間の血管を特定し、効率的に止血処置を施すこと等が可能になる。
【符号の説明】
【０１３６】
１                大動脈
２                枝血管
３                腫瘍のない臓器
４                腫瘍のある臓器
５                肋骨
６                脊椎
８                腫瘍
２０，３０        枝血管
５０              演算制御部
６０              主記憶部
７０              補助記憶部
７１              画像処理プログラム
８０              入力部
９０              画像表示部
１００，２００    画像処理装置
１０１            画像形成部
１０２            中心抽出部
１０３            主領域抽出部
１０４            収縮処理部
１０５            芯部抽出部
１０６            膨張処理部
１０７            腫瘍位置設定部
２０７            始点設定部
１０８            腫瘍領域抽出部
１０９            重なり領域検出部
１１０，２１０    目的血管抽出部
１５０            医用画像保管装置
１６０            医用画像診断装置
１０００          医用画像診断システム
【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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