(57)【要約】  3次元画像に対し、等方的な3次元適応型フィルタを用いたノイズ除去が行える技術を提供するために、被検体の3次元再構成像40を含む医用画像上において、着目画素を中心とする3次元の関心領域41a〜41dを設定し、3次元の関心領域に含まれる画素値の分布を基に、3次元の関心領域に含まれる構造体42a〜42cの走行方向を検出し、構造体の走行方向に沿った形状を有する3次元空間フィルタ、構造体がない場合は構造の形状を考慮しない3次元平滑化フィルタを設定し、それら3次元空間フィルタを用いて3次元の関心領域に対しノイズ除去処理を行う。
2014119412.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体の3次元再構成像を含む医用画像上において、着目画素を中心とする3次元の関心領域を設定する関心領域設定部と、
前記3次元の関心領域に含まれる画素値の分布を基に、前記3次元の関心領域に含まれる構造体の走行方向を検出する構造体検出部と、
前記構造体の走行方向に沿った形状を有する3次元空間フィルタを設定し、その3次元空間フィルタを用いて、前記3次元再構成像に対しノイズ除去処理を行うフィルタ処理部と、
を有することを特徴とする医用画像処理装置。
【請求項２】
前記構造体検出部は、前記3次元の関心領域に含まれる線状構造体及び面状構造体の少なくとも一つの走行方向を検出する、
ことを特徴とする請求項1に記載の医用画像処理装置。
【請求項３】
前記フィルタ処理部は、前記線状構造体の走行方向に沿って並ぶ画素の画素値の重みを相対的に重くする線フィルタと、前記面状構造体の走行方向に沿って並ぶ画素の画素値の重みを相対的に重くする面フィルタとを設定し、前記線フィルタ及び面フィルタの少なくとも一方を用いて前記3次元の関心領域に含まれる画素値に対しコンボリューション演算を行うことを特徴とする請求項2に記載の医用画像処理装置。
【請求項４】
前記フィルタ処理部は、前記線フィルタ及び面フィルタを所定の強度比率で合成して、前記3次元空間フィルタを生成することを特徴とする請求項3に記載の医用画像処理装置。
【請求項５】
前記線フィルタ及び面フィルタの強度を設定する入力手段をさらに備えたことを特徴とする請求項4に記載の医用画像処理装置。
【請求項６】
前記構造体検出部は、前記3次元の関心領域に含まれる画素の座標値の偏差と、当該画素の画素値と、の積を用いた共分散を基に、前記線状構造体及び前記面状構造体の少なくとも一つの走行方向を検出する、
ことを特徴とする請求項2に記載の医用画像処理装置。
【請求項７】
前記構造体検出部は、前記共分散を用いた3次正方行列を生成し、当該3次正方行列の3つの固有値及び各固有値に対する固有ベクトルを算出し、これら3つの固有値及び固有ベクトルを用いて、前記線状構造体の走行方向及び前記面状構造体の走行方向の少なくとも一つを検出する、
ことを特徴とする請求項6に記載の医用画像処理装置。
【請求項８】
前記構造体検出部は、前記3つの固有値のうち、絶対値が最も大きい固有値に対応する固有ベクトルの方向を、前記3次元の関心領域に含まれる前記線状構造体の走行方向として算出する、
ことを特徴とする請求項7に記載の医用画像処理装置。
【請求項９】
前記構造体検出部は、前記3つの固有値のうち、絶対値が最も小さい固有値に対応する固有ベクトルに直交する平面を、前記3次元の関心領域に含まれる前記面状構造体の走行方向として算出する、
ことを特徴とする請求項7に記載の医用画像処理装置。
【請求項１０】
前記3つの固有値を用いて前記線状構造体及び／又は前記面状構造体の走行方向を検出するための閾値を設定する入力手段をさらに備えたことを特徴とする請求項7に記載の医用画像処理装置。
【請求項１１】
前記構造体検出部は、前記共分散を用いた3次正方行列を生成し、当該3次正方行列の3つの固有値及び各固有値に対する固有ベクトルを算出し、これら3つの固有値及び固有ベクトルを用いて、前記3次元の関心領域内の背景領域に対する前記線状構造体のコントラスト、及び前記3次元の関心領域内の背景領域に対する前記面状構造体のコントラストの少なくとも一つを算出し、
前記フィルタ処理部は、前記線状構造体のコントラスト及び前記面状構造体のコントラストに応じて、前記3次元空間フィルタ内の画素値に乗じる重み係数を増減する、
ことを特徴とする請求項6に記載の医用画像処理装置。
【請求項１２】
前記構造体検出部は、前記3つの固有値のうち、絶対値が最も大きい固有値と、絶対値が2番目に大きい固有値及び最も小さい固有値の積の平方根と、の比を、前記3次元の関心領域に含まれる線状構造体の前記コントラストとして算出する、
ことを特徴とする請求項11に記載の医用画像処理装置。
【請求項１３】
前記構造体検出部は、前記3つの固有値のうち、絶対値が最も大きい固有値及び2番目に大きい固有値の積の平方根と、絶対値が最も小さい固有値と、の比を、前記3次元の関心領域における面状構造体の前記コントラストとして算出する、
ことを特徴とする請求項11に記載の医用画像処理装置。
【請求項１４】
前記フィルタ処理部は、前記3つの固有値のうち、絶対値が最も大きい固有値と、絶対値が2番目に大きい固有値と、に基づいた指向性を有する面フィルタを生成する、
ことを特徴とする請求項13に記載の医用画像処理装置。
【請求項１５】
被検体を撮像して画像データを生成する撮像部と、
前記画像データを基に再構成演算を行い、被検体の3次元再構成像を生成する画像再構成部と、
前記3次元再構成像を含む医用画像上において、着目画素を中心とする3次元の関心領域を設定する関心領域設定部と、
前記3次元の関心領域に含まれる画素値の分布を基に、前記3次元の関心領域に含まれる構造体の走行方向を検出する構造体検出部と、
前記構造体の走行方向に沿った形状を有する3次元空間フィルタを設定し、その3次元空間フィルタを用いて、前記3次元再構成像に対しノイズ除去処理を行うフィルタ処理部と、
前記ノイズ除去処理後の3次元再構成像を表示するための制御を行う表示制御部と、
を有することを特徴とする医用画像撮像装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医用画像処理装置及び医用画像撮像装置に係り、特に、3次元再構成像におけるノイズ成分の除去に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献1には、2次元のX線撮影像に対し、線状陰影もしくはエッジ状陰影コントラストを落とさずに、ノイズ成分を選択的に低減する、2次元の適応型フィルタ処理を施す、X線診断装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許4112762号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、上記の適応型フィルタ処理は、2次元の適応型フィルタ処理であり、3次元像に施そうとする場合、引用文献1では3次元での構造体を考慮していないため、適正なノイズ除去処理がされた画像を取得することが出来なかった。【０００５】
本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、3次元画像に対しても適正なノイズ除去処理がされた画像を取得す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】
【０００６】
本発明は、被検体の3次元再構成像を含む医用画像上において、着目画素を中心とする3次元の関心領域を設定し、3次元の関心領域に含まれる画素値の分布を基に、前記3次元の関心領域に含まれる構造体の走行方向を検出し、構造体の走行方向に沿った形状を有する3次元空間フィルタを設定し、その3次元空間フィルタを用いて3次元の関心領域に対しノイズ除去処理を行う、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、3次元画像に対しても適正なノイズ除去処理がされた3次元画像を取得する技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明が適用される医用画像処理装置の機能ブロック図
【図２】第一実施形態に係る医用画像処理装置の処理の流れを示すフローチャート
【図３】図2のステップS3の詳細を示すフローチャート
【図４】第一実施形態に係る医用画像処理装置の処理を示す説明図
【図５】線構造コントラスト及び面構造コントラストを設定する操作画面の一例を示す説明図
【図６】線状構造体を検出するための閾値TH1及び面状構造体を検出するための閾値TH2を設定するための操作画面の一例を示す説明図
【図７】本発明が適用されるコーンビームX線CT装置(Cアーム方式)の機能ブロック図
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本実施形態に係る医用画像処理装置は、被検体の3次元再構成像を含む医用画像上において、着目画素を中心とする3次元の関心領域を設定する関心領域設定部と、前記3次元の関心領域に含まれる画素値の分布を基に、前記3次元の関心領域に含まれる構造体の走行方向を検出する構造体検出部と、前記構造体の走行方向に沿った形状を有する3次元空間フィルタを設定し、その3次元空間フィルタを用いて、前記3次元再構成像に対しノイズ除去処理を行うフィルタ処理部と、を有することを特徴とする。
【００１０】
また、前記構造体検出部は、前記3次元の関心領域に含まれる線状構造体又は面状構造体の少なくとも一つの走行方向を検出することができる。なお、面状構造体は、面状に広がる構造であり、その走行方向とは面状に広がる方向を意味する。
【００１１】
また、前記フィルタ処理部は、前記線状構造体の走行方向に平行な軸方向のコンボリューション演算を行う線フィルタと、前記面状構造体の走行方向に平行な面方向のコンボリューション演算を行う面フィルタと、を、所定の強度比率で合成することにより、前記3次元空間フィルタを生成することができる。
【００１２】
また、前記構造体検出部は、前記3次元の関心領域に含まれる画素の座標値の偏差と、当該画素の画素値と、の積を用いた共分散を基に、前記線状構造体及び前記面状構造体の少なくとも一つの走行方向を検出してもよい。その際、前記構造体検出部は、前記共分散を用いた3次正方行列を生成し、当該3次正方行列の3つの固有値及び各固有値に対する固有ベクトルを算出し、これら3つの固有値及び固有ベクトルを用いて、前記線状構造体の走行方向及び前記面状構造体の走行方向の少なくとも一つを検出してもよい。
【００１３】
また、前記構造体検出部は、前記3つの固有値のうち、絶対値が最も大きい固有値に対応する固有ベクトルの方向を、前記3次元の関心領域に含まれる前記線状構造体の走行方向として算出してもよい。また、前記3つの固有値のうち、絶対値が最も小さい固有値に対応する固有ベクトルに直交する平面を、前記3次元の関心領域に含まれる前記面状構造体の走行方向として算出してもよい。
【００１４】
また、前記構造体検出部は、前記共分散を用いた3次正方行列を生成し、当該3次正方行列の3つの固有値及び各固有値に対する固有ベクトルを算出し、これら3つの固有値及び固有ベクトルを用いて、前記3次元の関心領域内の背景領域に対する前記線状構造体のコントラスト、及び前記3次元の関心領域内の背景領域に対する前記面状構造体のコントラストの少なくとも一つを算出し、前記フィルタ処理部は、前記線状構造体のコントラスト及び前記面状構造体のコントラストに応じて、前記3次元空間フィルタ内の画素値に乗じる重み係数を増減してもよい。
【００１５】
また、前記構造体検出部は、前記3つの固有値のうち、絶対値が最も大きい固有値と、絶対値が2番目に大きい固有値及び最も小さい固有値の積の平方根と、の比を、前記3次元の関心領域に含まれる線状構造体の前記コントラストとして算出してもよい。また、前記構造体検出部は、前記3つの固有値のうち、絶対値が最も大きい固有値及び2番目に大きい固有値の積の平方根と、絶対値が最も小さい固有値と、の比を、前記3次元の関心領域における面状構造体の前記コントラストとして算出してもよい。
【００１６】
更に、前記フィルタ処理部は、前記3つの固有値のうち、絶対値が最も大きい固有値と、絶対値が2番目に大きい固有値と、に基づいた指向性を有する面フィルタを生成してもよい。
【００１７】
また、前記構造体検出部は、前記3次元の関心領域の走行方向を、当該3次元の関心領域の周辺に位置する関心領域から算出される走行方向を用いて重み付け平均して求めてもよい。
【００１８】
また、前記構造体検出部は、前記3次元の関心領域から算出される線状構造体のコントラスト又は面状構造体のコントラストを、当該3次元の関心領域の周辺に位置する関心領域から算出される線状構造体のコントラスト又は面状構造体のコントラストを用いて重み付け平均して求めてもよい。
【００１９】
また、本実施形態に係る医用画像撮像装置は、被検体を撮像して画像データを生成する撮像部と、前記画像データを基に再構成演算を行い、被検体の3次元再構成像を生成する画像再構成部と、前記3次元再構成像を含む医用画像上において、着目画素を中心とする3次元の関心領域を設定する関心領域設定部と、前記3次元の関心領域に含まれる画素値の分布を基に、前記3次元の関心領域に含まれる構造体の走行方向を検出する構造体検出部と、前記構造体の走行方向に沿った形状を有する3次元空間フィルタを設定し、その3次元空間フィルタを用いて、前記3次元再構成像に対しノイズ除去処理を行うフィルタ処理部と、前記ノイズ除去処理後の3次元再構成像を表示するための制御を行う表示制御部と、を有することを特徴とする。
【００２０】
前記撮像部は、X線を発生させるX線源と、前記X線を検出する検出素子を2次元アレイ状に並べて構成したX線平面検出器と、を備え、前記関心領域設定部は、前記検出素子の受像面を360°回転して形成される再構成視野の形状と、同一形状からなる前記3次元の関心領域を設定してもよい。以下、本発明の実施形態について図面を用いて詳述する。
【００２１】
＜第一実施形態＞
第一実施形態は、3次元再構成像上において、着目画素を中心とする3次元関心領域内の構造体の走行方向を検出し、その走行方向に沿った3次元空間フィルタを設定し、ノイズ除去処理を行う実施形態である。以下、図1乃至図4に基づいて、第一実施形態について説明する。図1は、本実施形態に係る医用画像処理装置の機能ブロック図である。図2は、第一実施形態に係る医用画像処理装置の処理の流れを示すフローチャートである。図3は、図2のステップS3の処理の詳細を示すフローチャートである。図4は、第一実施形態に係る医用画像処理装置の処理の内容を示す説明図である。
【００２２】
図1に示す医用画像処理装置1は、3次元再構成画像に対し、3次元空間フィルタを設定してノイズ除去処理を行う制御演算部20と、各種パラメータや指示を入力するためのマウス、キーボード、あるいはトラックボール等からなる情報入力装置30と、画像を表示する表示装置40と、を備える。制御演算部20は、ノイズ除去処理の対象となる3次元再構成画像を取得する再構成画像取得部21と、その3次元再構成像上の着目画素を中心とする3次元の関心領域(以下「3次元関心領域」という)を設定する関心領域設定部22と、3次元関心領域に含まれる構造体の走行方向を検出する構造体検出部23と、検出された構造体の走行方向に基づいて3次元空間フィルタを設定し、ノイズ除去処理を行うフィルタ処理部24と、フィルタ処理後の3次元再構成像の表示制御を行う表示制御部25と、を備える。上記再構成画像取得部21は、被検体を撮像して画像データを生成する撮像部10から画像データを取得し、これを基に再構成演算を行い、3次元再構成画像を生成する画像再構成部として構成してもよいし、予め生成された3次元再構成画像を記憶した画像記憶部(又は画像データベース)11から、ノイズ除去の対象となる3次元再構成画像を読み出したり、受信したりする画像読出部として構成してもよい。
【００２３】
次に、図2及び図3のステップに沿って、医用画像処理装置1の処理内容について説明する。
【００２４】
(ステップS1)
再構成画像取得部21が、ノイズ除去処理の対象となる3次元再構成画像を読み込む、又は生成する(S1)。
【００２５】
(ステップS2)
関心領域設定部22が、ステップS1で読み込み、または生成した被検体の3次元再構成上の着目画素を中心とする3次元関心領域を設定する(S2)。以下の説明では、着目画素の座標を(I,j,k)、着目画素の画素値をv(I,j,k)と表す。そして、着目画素を中心とする5×5×5画素からなる立方体形状の3次元関心領域を設定するが、3次元関心領域に含まれる画素数や3次元関心領域の形状はこれらに限定されない。例えば、本実施形態に係る医用画像処理装置1をX線CT装置に搭載する場合、3次元関心領域の形状を、上記X線CT装置に搭載されるX線検出器の検出素子のX線受像面を360°回転して得られる再構成視野の形状と同一形状をなすように構成してもよい。例えば、X線受像面が矩形状の場合、3次元関心領域は、上記矩形状面を回転させて構成される円柱状に構成してもよい。また、X線検出器としてイメージインテンシファイアを用い、そのX線受像面が円形である場合には、3次元再構成領域が球形となるので、3次元関心領域の形状も球形状に構成してもよい。
【００２６】
(ステップS3)
構造体検出部23は、3次元関心領域内の画素値の分布を基に、当該3次元関心領域における構造体の走行方向を検出する(S3)。本実施形態では、3次元関心領域内の画素値の分布を、共分散行列の固有値及び固有ベクトルを用いて検出する処理例を挙げて説明する。本ステップの処理を、図3のステップ順に沿って説明する。
【００２７】
(ステップS3-1)
構造体検出部23は、3次元関心領域内に含まれる各画素の座標値の偏差(モーメント)と画素値との積を用い、座標値の偏差(モーメント)を画素値で重み付した3次元関心領域の共分散を求め、3×3の共分散行列を生成する(S3-1)。下式(1)に3×3の共分散行列を示す。
【００２８】
【数１】
2014119412.tif 000003
となる。
そこで、以下(1)の共分散行列を式(1)’で表すこととする。
【００２９】
【数２】
2014119412.tif 000004
【００３０】
(ステップS3-2)
構造体検出部23は、3×3の共分散行列の固有方程式を解き、固有値及び各固有値に応じた固有ベクトルを求める(S3-2)。そのため、まず上記の共分散行列(1)’から、下式(2)に示す固有方程式を得る。
【００３１】
【数３】
2014119412.tif 000005
【００３２】
式(2)の固有方程式を展開し、3つの固有値λ＝(α,β,γ)に対する3次方程式(下式(3)参照)を得る。
【００３３】
【数４】
2014119412.tif 000006
【００３４】
3次方程式a・λ3＋b・λ2＋c・λ＋d＝0の解λ＝(α,β,γ)は、1の3乗根をωとすると、下式(4)で与えられる。
【００３５】
【数５】
2014119412.tif 000007
【００３６】
上記(4)のλの式において、内側の平方根(R2−Q3)を(-22・33)倍したものは、次式(5)で定義される3次方程式の判別式Dとなっている。
【００３７】
【数６】
2014119412.tif 000008
【００３８】
3次方程式の判別式(式(5))において、a、b、c、dは上記式(4)の但し書きのように規定されており、正(特別な場合は0)となる。したがって、3次方程式の解(式(4)参照)の公式における2つの立方根の中は、共役複素数(特別な場合は等しい値R)となり、上式(2)の固有方程式を解いて得られる3つの固有値λ(＝α,β,γ)は、共分散行列の値によらず、全て実数である。固有値3つの固有値λ(＝α,β,γ)は、下式(6)のように書ける。
【００３９】
【数７】
2014119412.tif 000009
【００４０】
次に、3つの固有値α,β,γに対する固有ベクトルを求める。
固有ベクトルを
【００４１】
【数８】
2014119412.tif 000010
とおく。式(7)の3つの固有ベクトルはそれぞれ
【００４２】
【数９】
2014119412.tif 000011
をみたす。
式(7)の3つの固有ベクトルを列にもつような、次式(9)の3×3の直交行列Uを構成すると、
【００４３】
【数１０】
2014119412.tif 000012
【００４４】
共分散行列(1)は、直交行列Uと、Uを転置することにより得られる逆行列U-1を用いて、対角化される(式(10))。
【００４５】
【数１１】
2014119412.tif 000013
【００４６】
式(9)の直交行列Uは、オイラー(Euler)パラメータと呼ばれる4つのパラメータe0,e1,e2,e3(但し、e02＋e12＋e22＋e32＝1)を用いて、式(11)で表される。
【００４７】
【数１２】
2014119412.tif 000014
【００４８】
直交行列Uは、3次元空間でベクトル(l,m,n)を回転軸とする角度φの回転行列となっている。式(11)のオイラーパラメータe0,e1,e2,e3と、回転軸(l,m,n)、回転角度φは、次式の関係式(12)で結びつけられる。
【００４９】
【数１３】
2014119412.tif 000015
【００５０】
式(7)の3つの固有ベクトルは直交する。以下、3つの固有値λ＝(α,β,γ)をその絶対値が|α|＞|β|＞|γ|となるように並べる場合を考える。式(10)により、固有値αに対する固有ベクトルはX軸方向の単位ベクトルを直交行列Uで回転したもの、固有値βに対する固有ベクトルはY軸方向の単位ベクトルを直交行列Uで回転したもの、固有値γに対する固有ベクトルはZ軸方向の単位ベクトルを直交行列Uで回転したもの、として求められる。
【００５１】
以上の演算により、共分散行列(1)から、3つの固有値と固有ベクトルが求まり、ステップS2で設定した3次元関心領域での、構造体の走行方向を決定することができる。
【００５２】
(ステップS3-3)
構造体検出部23は、ステップS3-2で求めた3つの固有値及び固有ベクトルを用いて、構造体の走行方向を検出する。ここでいう構造体は、線状の構造体及び面状の構造体を含む。線状構造体には、例えば、血管やカテーテル、及びカテーテルをガイドするガイドワイヤーなどがあり、面状の構造体には、骨、臓器の表面や、軟部組織の境界面などがある。以下、面状の構造体とは、臓器や組織の境界面のことを意味しており、必ずしも平らな形状の構造体を指しているものではないことを付記しておく。本実施形態では、まず線状構造体の有無を判断し(S3-3)、続いて面状構造体の有無を判断するが、この順序を入れ替えて、面状構造体の有無を判断し、その後線状構造体の有無を判断してもよい。
【００５３】
線状構造体の有無を判断するために、構造体検出部23は、3つの固有値λ(＝α,β,γ)の絶対値のうち、最も大きいものと2番目に大きいものと、を比較し、その比が第一閾値TH1以上か否かを判断する。第一閾値TH1が小さいほど、線状構造体をより多く認識しやすくなる一方、第一閾値TH1が大きいほど、より鮮明に撮像された線状構造体のみを認識しやすくなる。肯定であればステップS3-4へ、否定であればステップS3-5へ進む。
【００５４】
(ステップS3-4、S3-5)
面状構造体の有無の判断を行う(S3-4,S3-5)。構造体検出部23は、3つの固有値λ(＝α,β,γ)の絶対値のうち、最も大きいものと最も小さいものとの比、2番目に大きいものと最も小さいものとの比が、共に第二閾値TH2以上であるか否かを判断する。第二閾値TH2が小さいほど、面状構造体をより多く認識しやすくなる一方、第二閾値TH2が大きいほど、より鮮明に撮像された面状構造体を認識しやすくなる。肯定であればステップS3-6へ(S3-5の場合はS3-8へ)、否定であればステップS3-7へ(S3-5の場合はS3-9へ)進む。
【００５５】
(ステップS3-6)
線状構造体及び面状構造体の双方が含まれていると判断する(S3-6)。構造体検出部23は、上記3つの固有値λ(＝α,β,γ)のうち、絶対値が最も大きい固有値に対応する固有ベクトルの方向を、3次元関心領域内にある線状構造体の走行方向として算出する。更に、構造体検出部23は、上記3つの固有値λ(＝α,β,γ)のうち、絶対値が最も小さい固有値に対応する固有ベクトルに直交する平面を、3次元関心領域における面状構造体の走行方向として三種tる検出する。
【００５６】
(ステップS3-7)
構造体検出部23は、線状構造体のみが含まれていると判断し、上記同様、線状構造体の走行方向を算出する(S3-7)。
【００５７】
(ステップS3-8)
構造体検出部23は、面状構造体のみが含まれると判断し、上記同様、面状構造体の走行方向を算出する(S3-8)。
【００５８】
(ステップS3-9)
構造体検出部23は、3次元関心領域内に、構造体が含まれないと判断する(S3-9)。
【００５９】
(ステップS4)
フィルタ処理部24は、構造体の走行方向に沿った形状の3次元空間フィルタを生成する(S4)。図4を基に、本ステップのフィルタ処理の内容を説明する。図4のフィルタ処理前の3次元再構成画像40に、3次元関心領域41a,41b,41c,41dが設定されているとする。3次元関心領域41a内には線状構造体42aのみが含まれ、3次元関心領域41b内には線状構造体及び面状構造体42bが含まれ、3次元関心領域41c内には面状構造体42cのみが含まれる。また、3次元関心領域41d内には構造体が含まれていない。3次元関心領域41a,41b,41c,41dに対してステップS3の処理を行うと、3次元関心領域41aに対してはステップS3-7、3次元関心領域41bに対してはステップS3-6、3次元関心領域41cに対してはステップS3-8、3次元関心領域41dに対してはステップS3-9との判断結果が得られる。
【００６０】
そこで、フィルタ処理部24は、3次元関心領域41aに対しては線フィルタを、3次元関心領域41bに対しては線フィルタ及び面フィルタを、3次元関心領域41cに対しては面フィルタを、3次元関心領域41dに対しては、構造の形状を考慮しない3次元平滑化フィルタを設定する。
【００６１】
3次元空間フィルタは、3次元関心領域に含まれる画素の画素値をコンボリューション演算して注目画素の画素値を決定する際に、各画素に設定する重み係数を決定する関数であり、線フィルタでは、線状構造体の走行方向に平行な軸方向のコンボリューション演算を行うように重み係数が決定され、面フィルタでは、面状構造体の走行方向に平行な面方向のコンボリューション演算を行うように重み係数が決定される。具体的には、線フィルタは、関心領域に含まれる画素のうち、注目画素から線状構造体の走行方向に平行な方向に並ぶ画素の画素値に対し、相対的に重みが重くなるような重み係数w1(w1＞0)を設定し、それ以外の画素には相対的に重みが小さくなるような重み係数w2(w1＞w2、またはw2＝0)を設定した関数である。面フィルタは、関心領域に含まれる画素のうち、注目画素を中心として面状構造体の走行方向(面の広がり方向)に位置する画素の画素値に対し、相対的に重みが重くなるような重み係数を設定し、それ以外の画素には相対的に重みが小さくなるような重み係数を設定した関数である。
【００６２】
次いで、フィルタ処理部24は、3次元関心領域41a,41b,41c,41dに含まれる各画素に対し、それぞれ設定した3次元空間フィルタの重み係数を乗算し、コンボリューション演算を行う。その結果得られる値を、着目画素Ｐのフィルタ後の画素値として算出する。図4に示す関心領域41bのように、領域内に線状構造体と面状構造体の両方が含まれると判断された場合には(多くの組織がこの場合に該当する)、線フィルタと面フィルタの両方を適用する。この場合、検査の対象に応じて、線フィルタと面フィルタの強度を異ならせていずれかを優先することも可能である。フィルタの強度の設定については別の実施形態で説明する。
【００６３】
(ステップS5)
フィルタ処理部24は、3次元再構成像の全画素について、ステップS2からS4までの処理が終了したか否かを判断する。肯定であれば、ステップS6へ進み、否定であればステップS2へ戻り、以後の処理を繰り返す(S5)。すなわち、3次元関心領域を、3次元再構成画像の全領域に亘って走査しながら、ステップS2からステップS4の処理を実行する。
【００６４】
(ステップS6)
表示制御部25は、フィルタ処理後の3次元再構成像を表示装置80の画面に表示する(S6)。
【００６５】
本実施形態によれば、3次元関心領域内の構造体の走行方向に沿った形状の3次元方向の空間型フィルタを用いてノイズ除去処理を行うことにより、背景領域(3次元関心領域内における構造体を除く領域)のノイズのみを選択的に低減する。そのため、線状・面状構造のコントラストを落とさずに、3次元再構成像のノイズ成分を選択的に低減することができる。換言すれば、相対的に、線状構造体及び面状構造体の抽出能を高めることができる。
【００６６】
なお、図2のフローチャートでは、ステップS5で全画素の処理が終了すると、フィルタ処理後の再構成画像を表示するとしたが、全画素の処理が終了した後に、再度、ステップS1へ戻り、一つの3次元再構成像に対して複数回のフィルタ処理を施してもよい。この場合にも、本実施形態によれば、背景領域に対し、選択的にノイズを除去するので、複数回フィルタ処理を行っても、構造体の抽出能を高めることができる。
【００６７】
＜第二実施形態＞
第二実施形態は、3次元空間フィルタ内で、上記重み係数w1を変化させる実施形態である。重み係数w1の変化のさせ方には、主に以下の3つの態様がある。
【００６８】
(2-1)3次元関心領域内の構造体と、背景領域と、のコントラストを用いる態様
構造体検出部23は、3次元関心領域の共分散行列の3つの固有値のうち、絶対値が最も大きい固有値と、絶対値が2番目に大きい固有値及び最も小さい固有値の積の平方根と、の比を、3次元関心領域における線状構造体のコントラストC1(以下「線構造コントラスト」という)として算出する(下式(13)参照)。
【００６９】
【数１４】
2014119412.tif 000016
但し、|α|＞|β|＞|γ|
【００７０】
また、構造体検出部23は、3次元関心領域の共分散行列の3つの固有値のうち、絶対値が最も大きい固有値及び2番目に大きい固有値の積の平方根と、絶対値が最も小さい固有値と、の比を、3次元関心領域における面状構造体のコントラストC2(以下「面構造コントラスト」という)として算出する(下式(14)参照)。
【００７１】
【数１５】
2014119412.tif 000017
但し、|α|＞|β|＞|γ|
【００７２】
線構造コントラストC1及び面構造コントラストC2が大きいほど、3次元関心領域内の構造体の画素値と、背景領域画素の画素値と、の差が大きいことを意味する。そこで、フィルタ処理部24は、線構造コントラストC1が大きいほど重み係数w1と重み係数w2との差が大きくなるように、重み係数を設定する。例えば、重み係数w1を相対的に「1」に近い値とし、重み係数w2を相対的に「0」に近い値または0とする。面構造コントラストC2についても同様である。これにより、線構造コントラストC1及び面構造コントラストC2が大きい3次元関心領域内では、構造体を構成する画素の画素値の寄与率をより高くして、コンボリューション演算後の着目画素の画素値を算出することができ、構造体の鮮明度の低下を抑止しつつ、ノイズ除去が行える。
【００７３】
(2-2)面状構造体内で重み係数w1を変化させる態様
面フィルタは、絶対値が最も大きい固有値と、絶対値が2番目に大きい固有値と、に基づいた指向性を有してもよい。例えば、絶対値が最も大きい固有値に対する固有ベクトルに沿って位置する画素の画素値には重み係数w11(w11＞0)を、絶対値が2番目に大きい固有値に対する固有ベクトルに沿って位置する画素の画素値には重み係数w12(0＜w12＜w11)を乗算してもよい。これにより、同一面においても、指向性がより強い画素値の寄与率を相対的に高くしつつ、コンボリューション演算後の着目画素の画素値を算出することができる。
【００７４】
(2-3)着目画素からの距離に応じて重み係数w1を変化させる態様
重み係数w1は、着目画素からの距離に応じて、変化させてもよい。例えば、着目画素に近い画素の画素値に対して乗算する重み係数w1を相対的に高くしてもよい。これにより、3次元空間フィルタの内、より着目画素に近い画素の寄与率を高くしてコンボリューション演算後の着目画素の画素値を算出することができ、ノイズ除去処理による画像のボケを抑制することができる。この(2-3)に示す態様は、単独でも、又は(2-1)及び(2-2)の何れかと組み合わせも適用することができる。
【００７５】
本実施形態によれば、3次元空間フィルタ内の画素に対して乗算する重み係数を、背景領域との差異や、面フィルタの方向性、及び着目画素からの距離に応じて変化させることができ、より、ボケを生じさせることなく、ノイズ除去処理を施すことができる。
【００７６】
＜第三実施形態＞
第三実施形態は、操作用GUIを用いて、線フィルタ及び面フィルタの強度を設定する実施形態である。以下、図5に基づいて、本実施形態について説明する。図5は、線フィルタ及び面フィルタの強度を設定する操作画面の一例を説明図である。
【００７７】
図5の操作画面50は、撮影部位、撮影条件毎に、線フィルタと面フィルタとの強度を設定するための画面である。操作画面50では、撮像部位選択部として、「頭部」51、「胸部」52、「腹部」53、四肢「54」の4つのタグがあり、更に、撮像部位を追加するための「撮像部位  追加」ボタン55が備えられており、図5は、「腹部」53が選択されている。また、撮影条件別に、「標準再構成像」欄61と「DSA再構成像」欄62と、が備えられる。
【００７８】
「標準再構成像」欄61及び「DSA再構成像」欄62のそれぞれには、線フィルタの強度を設定する設定バー62、65と、面フィルタの強度を設定する設定バー63、66と、がある。図5の例は、設定可能な線フィルタの強度の最小値が0、最大値が1.0、設定可能な面フィルタの強度の最小値が0、最大値が1.0の場合を示している。各設定バー上には、各バーの軸方向に沿って移動可能なスライダー62a、63a、65a、66aが備えられ、スライダーの位置に該当する設定値が、設定値表示欄62b、63b、64b、65b内に表示される。なお、線フィルタの強度と面フィルタの強度は、それぞれ独立して設定してもよいし、一方が強い場合には他方を弱くするというように相関を持たせて設定してもよい。
【００７９】
スライダー62aは、標準再構成画像に対して用いられる3次元空間フィルタの線構造コントラストC1に対して乗じる第一の係数を設定するものであり、スライダー63aは、標準再構成画像に対して用いられる3次元空間フィルタの面構造コントラストC2に対して乗じる第二の係数を設定するものである。第一の係数が相対的に大きいと、線構造コントラストC1も大きくなり、注目画素を中心に線状構造体の走行方向に沿って位置する画素に対して乗算される重み係数w1が大きくなる結果、線フィルタの強度を強くすることができる。線フィルタの強度と面フィルタの強度が相関する場合には、線フィルタに関する第一係数が大きいときには、第二の係数が相対的に小さくなり、面構造コントラストC2も小さくなり、面状構造体の走行方向に沿って設定された3次元空間フィルタ内の画素に対して乗算される重み係数w1が小さくなる結果、面フィルタの強度が弱くなる。DSA再構成像64の第一の係数及び第二の係数についても同様である。
【００８０】
一般に、DSA再構成像では、造影血管だけを強調表示したいという要求があるので、標準再構成像に比べて、構造体(造影血管)を非構造体(造影血管外領域)に対してより鮮明に表示することが望ましい。また、造影血管は線状構造体により近いので、線状構造体の重み係数を、面状構造体の重み係数よりも大きく設定することが望ましい。また、撮影部位によって、線状構造体、面状構造体のどちらをより強調させたいかが異なることがある。例えば一般に四肢では線状構造体をより強く、胸部や腹部では面状構造体をより強く強調させたいこともありうるが、本実施形態によれば、撮影部位や撮影手技に応じて、線フィルタと面フィルタの強度比率を設定でき、診断に必要な部位の形状に合わせてノイズ除去処理を施すことができる。
【００８１】
＜第四実施形態＞
第四実施形態は、操作用GUIを用いて、構造体検出閾値(既述の第一閾値TH1及び第二閾値TH2)を設定する実施形態である。以下、図6に基づいて、本実施形態について説明する。図6は、構造体検出閾値を設定する操作画面の一例を説明図である。
【００８２】
図6の操作画面70は、一方の軸に固有値の種別を、他方の軸に各固有値の絶対値を示したグラフ71と、そのグラフ上で第一閾値TH1を設定するスライダー72と、第二閾値TH2を設定するスライダー73と、を含む。スライダー72を上下すると第一閾値TH1の値を増減でき、スライダー73を上下すると第二閾値TH2の値を増減できる。操作者は、DSA画像のように、面状構造体に比べて線状構造体をより鮮明に描出したいときには、第一閾値TH1を相対的に高く設定する。また例えば、腹部や胸部の標準再構成画像のように、面状構造体をより鮮明に描出したいときには、第二閾値TH2を相対的に低く設定し、面形状をより細かく描出することで滑らかな面で描出された3次元再構成像を生成することができる。
【００８３】
上記実施形態では、設定した3次元関心領域毎に走行方向及びコントラストを求めたが、周辺の3次元関心領域から算出される走行方向及びコントラストでそれぞれ重み付け平均をして、設定した3次元関心領域の走行方向及びコントラストを求めてもよい。例えば、線状構造体が含まれる3次元関心領域(例えば図4の3次元関心領域42a)の場合、線状構造体の走行方向に沿って隣接する周辺の3次元関心領域(例えば図4の3次元関心領域42aを中心とし、図4の紙面上下方向に隣接する3次元関心領域)の走行方向及びコントラストで重み付平均をした値を、当該3次元関心領域の走行方向及びコントラストとして求めてもよい。
【００８４】
また、面状構造体が含まれる3次元関心領域(例えば図4の3次元関心領域42c)の場合、面状構造体の走行方向に沿って隣接する周辺の3次元関心領域(例えば図4の3次元関心領域42cを中心とし、図4の紙面左右方向及び奥行き方向に隣接する3次元関心領域)の走行方向及びコントラストで重み付平均をした値を、当該3次元関心領域の走行方向及びコントラストとして求めてもよい。これにより、隣接する関心領域間での走行方向及びコントラストの変化を滑らかにすることができる。
【００８５】
次に、上記実施形態に係る医用画像処理装置を医用画像撮像装置に搭載した実施形態について説明する。本実施形態では、医用画像撮像装置の例として、Cアーム型X線CT装置を用いて説明するが、ガントリタイプのX線CT装置や、MRI装置、また超音波診断装置など、被検体の3次元再構成像を生成する医用画像撮像装置であれば、その種類を問わず、本発明を適用することができる。以下、図7に基づいて、本実施形態に係るX線図7は、本発明が適用されたコーンビームX線CT装置(Cアーム方式)の機能ブロック図である。
【００８６】
図7のコーンビームX線CT装置200は、被検体2に対してX線を照射し、被検体2の投影データ111を撮影する撮影部10と、撮影部10の各構成要素を制御したり、投影データ111に基づいて被検体2の3次元CT像を再構成したりする制御演算部20と、各種パラメータや指示を入力するためのマウス、キーボード、あるいはトラックボール等からなる情報入力装置30と、画像を表示する表示装置40と、を備える。
【００８７】
撮影部10は、寝台17と、該寝台17に横臥された被検体2にX線を照射するX線源11と、該X線源11に対向して設置され被検体2を透過したX線を検出することにより投影データ111を出力する2次元X線検出器12と、X線源11及び2次元X線検出器12を機械的に接続するC型アーム13と、該C型アーム13を保持するC型アーム保持体14と、該C型アーム保持体14を天井に取り付ける天井支持体15と、該天井支持体15を図示の状態で前後左右の2次元方向に移動可能に支持する天井レール16と、被検体2に造影剤を注入するインジェクタ18と、を備える。
【００８８】
X線源11は、X線を発生するX線管11tと、X線管11tからのX線照射の方向を円錐、四角錐状、あるいは多辺角錐状に制御するコリメータ11cと、を備える。
【００８９】
2次元X線検出器12には、たとえばTFT素子を用いるフラットパネルディテクター(以下「FPD」という)が用いられる。また、2次元X線検出器12の別の例として、X線透過像を可視光像に変換するX線イメージインテンシファイアと、X線イメージインテンシファイアの像を結像する光学レンズ、及び光学レンズにより結像されたX線イメージインテンシファイアの可視光像を撮影するCCDテレビカメラ等の組み合わせから構成される2次元X線検出器を用いてもよい。そして、2次元X線検出器12の撮影視野は円形、方形など、いかなる形状であってもよい。
【００９０】
上記C型アーム13は、被検体2の撮影に際して、所定の投影角度毎に回転中心軸4を中心として回転移動する。これにより、上記X線源11と2次元X線検出器12は対向配置したまま、ほぼ同一の平面状にある円軌道を回転移動し、X線撮影を行う。
【００９１】
制御演算部20は、撮影部10を制御する撮影部制御部100と、撮影部10が出力した投影データ111を収集して格納する画像収集部110と、収集された投影データ111に基づいて3次元再構成像211を再構成する画像再構成部21aと、画像再構成部21aが生成した3次元再構成像211上に、着目画素を中心とする3次元関心領域を設定する関心領域設定部22と、3次元関心領域に含まれる構造体の走行方向を検出する構造体検出部23と、検出された構造体の走行方向に基づいて3次元空間フィルタを設定し、ノイズ除去処理を行うフィルタ処理部24と、フィルタ処理後3次元再構成像241を乗じ装置40に表示するための表示制御を行う表示制御部25と、を備える。
【００９２】
また、情報入力装置30は、構造体検出部23が、3次元関心領域内にある構造体を検出する際に用いる構造体検出閾値(既述の第一閾値TH1及び第二閾値TH2)301と、線フィルタと面フィルタの強調比率を設定するために、線構造コントラストC1に乗じる第一の係数及び面構造コントラストC2に乗じる第二の係数(以下「コントラスト係数」という)302の入力を受け付ける。構造体検出閾値301は、構造体検出部23に引き渡される。また、コントラスト係数302は、フィルタ処理部24に引き渡される。
【００９３】
関心領域設定部22、構造体検出部23、フィルタ処理部24及び表示制御部25が行う処理は、図1に示す制御演算部20について第一実施形態及び第二実施形態で説明した処理と同様であり、ここでは重複する説明を省略する。
【００９４】
撮影部制御部100は、C型アーム13の、回転中心軸4の回りの回転移動を制御する撮影系回転制御部101と、天井支持体15の天井レール16上での位置を制御してC型アーム13の被検体2に対する位置を2次元的に制御する撮影系位置制御部102と、X線管11tに流す管電流のON、OFF等を制御するX線照射制御部103と、インジェクタ18が被検体2に注入する造影剤の注入量及び注入タイミングを制御するインジェクタ制御部104と、寝台17の位置を制御して被検体2の位置を調整するための寝台制御部105と、2次元X線検出器12による投影データ111の撮影を制御する検出系制御部107と、を備える。
【００９５】
本実施形態に係る医用画像撮像装置によれば、撮像部10で得られた投影データ111を基に3次元再構成像211を生成し、これに対し、3次元空間フィルタを適用してノイズ低減処理が行える。そのため、線状及び面状のコントラストを低減することなくノイズ低減処理を行った3次元再構成像が得られる。また、こうして得られる3次元再構成像を用いる事で、低線量のX線撮像装置でも、3次元画像処理、細い血管、カテーテルの抽出が可能となり、患者の被曝X量を低く抑えた、X線撮像装置の提供が、可能となる。
【符号の説明】
【００９６】
1  医用画像処理装置、10  撮像部、20  制御演算部、30  情報入力装置、40  表示装置、200  コーンビームX線CT装置(医用画像撮像装置)
【図１】
2014119412.tif 000018
【図２】
2014119412.tif 000019
【図３】
2014119412.tif 000020
【図４】
2014119412.tif 000021
【図５】
2014119412.tif 000022
【図６】
2014119412.tif 000023
【図７】
2014119412.tif 000024
【手続補正書】
【提出日】平成27年10月29日(2015.10.29)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体の3次元再構成像を含む医用画像上において、着目画素を中心とする3次元の関心領域を設定する関心領域設定部と、
前記3次元の関心領域に含まれる画素値の分布を基に、前記3次元の関心領域に含まれる構造体の走行方向を検出する構造体検出部と、
前記構造体の走行方向に沿った形状を有する3次元空間フィルタを設定し、その3次元空間フィルタを用いて、前記3次元再構成像に対しノイズ除去処理を行うフィルタ処理部と、
を有することを特徴とする医用画像処理装置。
【請求項２】
前記構造体検出部は、前記3次元の関心領域に含まれる線状構造体及び面状構造体の少なくとも一つの走行方向を検出する、
ことを特徴とする請求項1に記載の医用画像処理装置。
【請求項３】
前記フィルタ処理部は、前記線状構造体の走行方向に沿って並ぶ画素の画素値の重みを相対的に重くする線フィルタと、前記面状構造体の走行方向に沿って並ぶ画素の画素値の重みを相対的に重くする面フィルタとを設定し、前記線フィルタ及び面フィルタの少なくとも一方を用いて前記3次元の関心領域に含まれる画素値に対しコンボリューション演算を行うことを特徴とする請求項2に記載の医用画像処理装置。
【請求項４】
前記フィルタ処理部は、前記線フィルタ及び面フィルタを所定の強度比率で合成して、前記3次元空間フィルタを生成することを特徴とする請求項3に記載の医用画像処理装置。
【請求項５】
前記線フィルタ及び面フィルタの強度を設定する入力手段をさらに備えたことを特徴とする請求項4に記載の医用画像処理装置。
【請求項６】
前記構造体検出部は、前記3次元の関心領域に含まれる画素の座標値の偏差と、当該画素の画素値と、の積を用いた共分散を基に、前記線状構造体及び前記面状構造体の少なくとも一つの走行方向を検出する、
ことを特徴とする請求項2に記載の医用画像処理装置。
【請求項７】
前記構造体検出部は、前記共分散を用いた3次正方行列を生成し、当該3次正方行列の3つの固有値及び各固有値に対する固有ベクトルを算出し、これら3つの固有値及び固有ベクトルを用いて、前記線状構造体の走行方向及び前記面状構造体の走行方向の少なくとも一つを検出する、
ことを特徴とする請求項6に記載の医用画像処理装置。
【請求項８】
前記構造体検出部は、前記3つの固有値のうち、絶対値が最も大きい固有値に対応する固有ベクトルの方向を、前記3次元の関心領域に含まれる前記線状構造体の走行方向として算出する、
ことを特徴とする請求項7に記載の医用画像処理装置。
【請求項９】
前記構造体検出部は、前記3つの固有値のうち、絶対値が最も小さい固有値に対応する固有ベクトルに直交する平面を、前記3次元の関心領域に含まれる前記面状構造体の走行方向として算出する、
ことを特徴とする請求項7に記載の医用画像処理装置。
【請求項１０】
前記3つの固有値を用いて前記線状構造体及び／又は前記面状構造体の走行方向を検出するための閾値を設定する入力手段をさらに備えたことを特徴とする請求項7乃至9のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
【請求項１１】
前記構造体検出部は、前記共分散を用いた3次正方行列を生成し、当該3次正方行列の3つの固有値及び各固有値に対する固有ベクトルを算出し、これら3つの固有値及び固有ベクトルを用いて、前記3次元の関心領域内の背景領域に対する前記線状構造体のコントラスト、及び前記3次元の関心領域内の背景領域に対する前記面状構造体のコントラストの少なくとも一つを算出し、
前記フィルタ処理部は、前記線状構造体のコントラスト及び前記面状構造体のコントラストに応じて、前記3次元空間フィルタ内の画素値に乗じる重み係数を増減する、
ことを特徴とする請求項6に記載の医用画像処理装置。
【請求項１２】
前記構造体検出部は、前記3つの固有値のうち、絶対値が最も大きい固有値と、絶対値が2番目に大きい固有値及び最も小さい固有値の積の平方根と、の比を、前記3次元の関心領域に含まれる線状構造体の前記コントラストとして算出する、
ことを特徴とする請求項11に記載の医用画像処理装置。
【請求項１３】
前記構造体検出部は、前記3つの固有値のうち、絶対値が最も大きい固有値及び2番目に大きい固有値の積の平方根と、絶対値が最も小さい固有値と、の比を、前記3次元の関心領域における面状構造体の前記コントラストとして算出する、
ことを特徴とする請求項11に記載の医用画像処理装置。
【請求項１４】
前記フィルタ処理部は、前記3つの固有値のうち、絶対値が最も大きい固有値と、絶対値が2番目に大きい固有値と、に基づいた指向性を有する面フィルタを生成する、
ことを特徴とする請求項13に記載の医用画像処理装置。
【請求項１５】
被検体を撮像して画像データを生成する撮像部と、
前記画像データを基に再構成演算を行い、被検体の3次元再構成像を生成する画像再構成部と、
前記3次元再構成像を含む医用画像上において、着目画素を中心とする3次元の関心領域を設定する関心領域設定部と、
前記3次元の関心領域に含まれる画素値の分布を基に、前記3次元の関心領域に含まれる構造体の走行方向を検出する構造体検出部と、
前記構造体の走行方向に沿った形状を有する3次元空間フィルタを設定し、その3次元空間フィルタを用いて、前記3次元再構成像に対しノイズ除去処理を行うフィルタ処理部と、
前記ノイズ除去処理後の3次元再構成像を表示するための制御を行う表示制御部と、
を有することを特徴とする医用画像撮像装置。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００４】
しかし、上記の適応型フィルタ処理は、2次元の適応型フィルタ処理であり、3次元像に施そうとする場合、特許文献1では3次元での構造体を考慮していないため、適正なノイズ除去処理がされた画像を取得することが出来なかった。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５２】
(ステップS3-3)
構造体検出部23は、ステップS3-2で求めた3つの固有値及び固有ベクトルを用いて、構造体の走行方向を検出する。ここでいう構造体は、線状の構造体(線状構造体)及び面状の構造体を含む。線状構造体には、例えば、血管やカテーテル、及びカテーテルをガイドするガイドワイヤーなどがあり、面状の構造体(面状構造体)には、骨、臓器の表面や、軟部組織の境界面などがある。以下、面状の構造体とは、臓器や組織の境界面のことを意味しており、必ずしも平らな形状の構造体を指しているものではないことを付記しておく。本実施形態では、まず線状構造体の有無を判断し(S3-3)、続いて面状構造体の有無を判断するが、この順序を入れ替えて、面状構造体の有無を判断し、その後線状構造体の有無を判断してもよい。
【国際調査報告】
2014119412.tif 000025
2014119412.tif 000026
2014119412.tif 000027
2014119412.tif 000028