(57)【要約】【課題】ボリュームデータに含まれる複数のオブジェクトの管理をデータ量を増やすことなく行なうことができる画像処理装置を提供する。【解決手段】３次元ボリュームデータ１００から抽出された各オブジェクトobject0、object1、object2、・・・を構成するボクセルの画素値から、各オブジェクトbject0、object1、object2、・・・内に現れる画素値のうち出現頻度の高い画素値の範囲を各オブジェクトbject0、object1、object2、・・・毎に求め、各オブジェクトbject0、object1、object2、・・・を構成する全てのボクセルの画素値を、異なるオブジェクトbject0、object1、object2、・・・を構成するボクセルの画素値の範囲が互いに重ならないように各オブジェクトbject0、object1、object2、・・・毎に一括してシフトする。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のオブジェクトを含む３次元ボリュームデータの各オブジェクトを識別して画像処理を施す画像処理装置において、
前記３次元ボリュームデータから抽出された各オブジェクトを構成するボクセルの画素値から、各オブジェクト内に現れる画素値のうち出現頻度の高い画素値の範囲を各オブジェクト毎に求める画素値範囲算出手段と、
前記各オブジェクトを構成するボクセルのうち画素値が各オブジェクトの前記範囲を超えるボクセルの画素値を該範囲内の値に置き換える画素値置き換え手段と、
前記各オブジェクトを構成する全てのボクセルの画素値を、異なるオブジェクトを構成するボクセルの画素値の範囲が互いに重ならないように各オブジェクト毎に一括してシフトする画素値シフト手段とを備え、
前記画素値置き換え手段が、前記各オブジェクトを構成するボクセルのうち画素値が各オブジェクトの前記範囲の最大値を超えるボクセルの画素値を前記最大値もしくは最大値近傍の値に置き換え、前記各オブジェクトを構成するボクセルのうち画素値が各オブジェクトの前記範囲の最小値を超えるボクセルの画素値を前記最小値もしくは最小値近傍の値に置き換えるものであることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
複数のオブジェクトを含む３次元ボリュームデータの各オブジェクトを識別して画像処理を施す画像処理装置のコンピュータを、
前記３次元ボリュームデータから抽出された各オブジェクトを構成するボクセルの画素値から、各オブジェクト内に現れる画素値のうち出現頻度の高い画素値の範囲を各オブジェクト毎に求める画素値範囲算出手段と、
前記各オブジェクトを構成するボクセルのうち画素値が各オブジェクトの前記範囲を超えるボクセルの画素値を該範囲内の値に置き換える画素値置き換え手段と、
前記各オブジェクトを構成する全てのボクセルの画素値を、異なるオブジェクトを構成するボクセルの画素値の範囲が互いに重ならないように各オブジェクト毎に一括してシフトする画素値シフト手段として機能させるプログラムであり、
前記画素値置き換え手段が、前記各オブジェクトを構成するボクセルのうち画素値が各オブジェクトの前記範囲の最大値を超えるボクセルの画素値を前記最大値もしくは最大値近傍の値に置き換え、前記各オブジェクトを構成するボクセルのうち画素値が各オブジェクトの前記範囲の最小値を超えるボクセルの画素値を前記最小値もしくは最小値近傍の値に置き換えるものであることを特徴とするプログラム。
【請求項３】
複数のオブジェクトを含む３次元ボリュームデータの各オブジェクトを識別して画像処理を施す画像処理方法において、
前記３次元ボリュームデータから抽出された各オブジェクトを構成するボクセルの画素値から、各オブジェクト内に現れる画素値のうち出現頻度の高い画素値の範囲を各オブジェクト毎に求める画素値範囲算出ステップと、
前記各オブジェクトを構成するボクセルのうち画素値が各オブジェクトの前記範囲を超えるボクセルの画素値を該範囲内の値に置き換える画素値置き換えステップと、
前記各オブジェクトを構成する全てのボクセルの画素値を、異なるオブジェクトを構成するボクセルの画素値の範囲が互いに重ならないように各オブジェクト毎に一括してシフトする画素値シフトステップとを備え、
前記画素値置き換えステップが、前記各オブジェクトを構成するボクセルのうち画素値が各オブジェクトの前記範囲の最大値を超えるボクセルの画素値を前記最大値もしくは最大値近傍の値に置き換え、前記各オブジェクトを構成するボクセルのうち画素値が各オブジェクトの前記範囲の最小値を超えるボクセルの画素値を前記最小値もしくは最小値近傍の値に置き換えるものであることを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、３次元のボリュームデータに対して画像処理をする画像生成装置、方法およびそのプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、コンピュータの処理能力の向上に伴って、３次元ボリュームデータを投影した画像を生成して視覚化する３次元画像表示装置が普及してきた。３次元ボリュームデータを視覚化して表示する手法として、ボリュームレンダリング(Volume Rendering)が良く知られている。このボリュームレンダリングには、レイキャスティング(Ray Casting)法と呼ばれる手法があり、この手法では観察する側の投影面を基準に画像を生成している。
【０００３】
レイキャスティングは、図９に示すように、３次元空間内に仮想的な投影面Ｐを配置し、投影面Ｐの各ピクセルからレイｌと呼ばれる仮想的な光線を照射して、ボリュームデータ１００内部からの仮想的な反射光の画像を形成することにより、投影面Ｐ上にボリュームデータ１００内部の３次元構造を透視する投影画像を生成する方法である。具体的には、投影面Ｐから光が照射され、その光がボクセル値によって表現されるボリュームデータ１００によって反射・減衰・吸収される光のシミュレーションを行う。このようなボリュームレンダリングを用いて、ボリュームデータから物体構造を描画することができる。骨や内蔵などの組織が複雑に入り組んでいる人体の構造を現すボリュームデータ１００である場合には、透過率を調整（不透明度（オパシティ）を調整）することにより、これらの組織を分離して描画することができる。つまり、透視する部位については、その部位を構成する各ボクセルのオパシティを高める一方、透視しない部位についてはオパシティを低下させて観察したい部位のみを観察することができる投影画像を生成することができる。例えば、表皮などのオパシティを低く設定すれば、血管や骨や内臓などの各臓器を透かして観察することが可能になる。
【０００４】
しかし、このような３次元ボリュームデータはデータ量が膨大であり、三次元画像表示装置では磁気ディスク容量、磁気ディスクからメモリへの転送時間、メモリの所要量などに問題が発生している。そこで、画像データを圧縮して圧縮画像データとして保持して，三次元画像処理が指定するボクセルデータを順次部分的に解凍しながら，圧縮画像データから直接三次元画像を作成することで、上記の問題に対応する方法を提案したものがある（例えば、特許文献１など）。
【０００５】
前述のように３次元ボリュームデータを観察する際、３次元ボリュームデータに含まれる構造物のうち注目する構造物（オブジェクト）だけを抽出して観察することが行なわれる。この抽出した結果を一旦記憶しておくようにすれば、毎回抽出処理を行なう必要がない。そこで、各オブジェクトを識別するには、図１０に示すように、画像を現す３次元ボリュームデータ１００の各ボクセルが血管や骨や内臓のどのオブジェクトに該当するかを表す識別用のボリュームデータ１１０を持たせている。例えば、各ボクセルの画素値が２ｂｙｔｅで表されるとき、その２ｂｙｔｅとは別に各ボクセルに対して１ｂｙｔｅの識別用データを持たせ、各ｂｉｔ毎にオブジェクトを対応させて、各ｂｉｔのｏｎ／ｏｆｆを切り替えることによって、各ボクセルがどのオブジェクトに対応しているかを表すようにしている。
【特許文献１】特開２００６−３３８６３０公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上述のように１ボクセルに対して１ｂｙｔｅ分の識別用データを持たせると、データ量がさらに多くなり、磁気ディスク容量、磁気ディスクからメモリへの転送時間、メモリの所要量に問題が出てくる。また、１ｂｙｔｅの識別用データでは、最大８個分のオブジェクトにしか分けることができない。
【０００７】
そこで、本発明では、ボリュームデータに含まれる複数のオブジェクトの管理をデータ量を増やすことなく行なうことができる画像処理装置、方法およびそのプログラムを提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の画像処理装置は、複数のオブジェクトを含む３次元ボリュームデータの各オブジェクトを識別して画像処理を施す画像処理装置において、
前記３次元ボリュームデータから抽出された各オブジェクトを構成するボクセルの画素値から、各オブジェクト内に現れる画素値のうち出現頻度の高い画素値の範囲を各オブジェクト毎に求める画素値範囲算出手段と、
前記各オブジェクトを構成するボクセルのうち画素値が各オブジェクトの前記範囲を超えるボクセルの画素値を該範囲内の値に置き換える画素値置き換え手段と、
前記各オブジェクトを構成する全てのボクセルの画素値を、異なるオブジェクトを構成するボクセルの画素値の範囲が互いに重ならないように各オブジェクト毎に一括してシフトする画素値シフト手段とを備え、
前記画素値置き換え手段が、前記各オブジェクトを構成するボクセルのうち画素値が各オブジェクトの前記範囲の最大値を超えるボクセルの画素値を前記最大値もしくは最大値近傍の値に置き換え、前記各オブジェクトを構成するボクセルのうち画素値が各オブジェクトの前記範囲の最小値を超えるボクセルの画素値を前記最小値もしくは最小値近傍の値に置き換えるものであることを特徴とするものである。
【０００９】
また、本願発明のプログラムは、複数のオブジェクトを含む３次元ボリュームデータの各オブジェクトを識別して画像処理を施す画像処理装置のコンピュータを、
前記３次元ボリュームデータから抽出された各オブジェクトを構成するボクセルの画素値から、各オブジェクト内に現れる画素値のうち出現頻度の高い画素値の範囲を各オブジェクト毎に求める画素値範囲算出手段と、
前記各オブジェクトを構成するボクセルのうち画素値が各オブジェクトの前記範囲を超えるボクセルの画素値を該範囲内の値に置き換える画素値置き換え手段と、
前記各オブジェクトを構成する全てのボクセルの画素値を、異なるオブジェクトを構成するボクセルの画素値の範囲が互いに重ならないように各オブジェクト毎に一括してシフトする画素値シフト手段として機能させるプログラムであり、
前記画素値置き換え手段が、前記各オブジェクトを構成するボクセルのうち画素値が各オブジェクトの前記範囲の最大値を超えるボクセルの画素値を前記最大値もしくは最大値近傍の値に置き換え、前記各オブジェクトを構成するボクセルのうち画素値が各オブジェクトの前記範囲の最小値を超えるボクセルの画素値を前記最小値もしくは最小値近傍の値に置き換えることを特徴とするものである。
【００１０】
また、本発明の画像処理方法は、複数のオブジェクトを含む３次元ボリュームデータの各オブジェクトを識別して画像処理を施す方法において、
前記３次元ボリュームデータから抽出された各オブジェクトを構成するボクセルの画素値から、各オブジェクト内に現れる画素値のうち出現頻度の高い画素値の範囲を各オブジェクト毎に求める画素値範囲算出ステップと、
前記各オブジェクトを構成するボクセルのうち画素値が各オブジェクトの前記範囲を超えるボクセルの画素値を該範囲内の値に置き換える画素値置き換えステップと、
前記各オブジェクトを構成する全てのボクセルの画素値を、異なるオブジェクトを構成するボクセルの画素値の範囲が互いに重ならないように各オブジェクト毎に一括してシフトする画素値シフトステップとを備え、
前記画素値置き換えステップが、前記各オブジェクトを構成するボクセルのうち画素値が各オブジェクトの前記範囲の最大値を超えるボクセルの画素値を前記最大値もしくは最大値近傍の値に置き換え、前記各オブジェクトを構成するボクセルのうち画素値が各オブジェクトの前記範囲の最小値を超えるボクセルの画素値を前記最小値もしくは最小値近傍の値に置き換えるものであることを特徴とするものである。
【００１１】
「最大値近傍の値」とは、投影画像の生成など種々の画像処理を施す際に最大値でなくとも差し障りのない範囲の値をいい、「最小値近傍の値」とは、投影画像の生成など種々の画像処理を施す際に最小値でなくとも差し障りのない範囲の値をいう。「最大値近傍の値」および「最小値近傍の値」は、オブジェクトの種類や画像処理に応じて変えてもよい。
【００１２】
「オブジェクト」とは、画像処理の対象となる３次元ボリュームデータを構成する構造物をいい、例えば、３次元ボリュームデータが人体を撮影した画像のデータである場合には、各臓器や各組織、あるいは、各臓器を解剖学的な構造や機能などに応じて分けた各区域それぞれをオブジェクトとすることができる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、各オブジェクトごとに画素値の範囲を求め、各オブジェクトを構成する全てのボクセルの画素値を、異なるオブジェクトの画素値の範囲が互いに重ならないように各オブジェクト毎に画素値を一括してシフトすることにより、ボクセルの画素値がどの範囲にあるかによって、各ボクセルがどのオブジェクトを表しているかを識別することができ、別の識別データを参照する必要がないため識別用のデータのデータ量を節約することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、図面を参照して本発明の画像処理装置の実施の形態を詳細に説明する。図１は本発明の画像処理装置の概略構成図である。なお、図１のような画像処理装置１の構成は、補助記憶装置に読み込まれた画像処理装置プログラムをコンピュータ上で実行することにより実現される。このとき、この画像処理装置プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に記憶され、もしくはインターネット等のネットワークを介して配布され、コンピュータにインストールされる。
【００１５】
画像処理装置１は、３次元ボリュームデータ１００を記憶する記憶手段１０と、３次元ボリュームデータの各オブジェクトを抽出する抽出手段２０と、３次元ボリュームデータ１００から抽出された各オブジェクトを構成するボクセルの画素値から、各オブジェクト内に現れる画素値のうち出現頻度の高い画素値の範囲を各オブジェクト毎に求める画素値範囲算出手段３０と、各オブジェクトを構成するボクセルのうち画素値が各オブジェクトの前記範囲を超えるボクセルの画素値をその範囲内の値に置き換える画素値置き換え手段４０と、各オブジェクトを構成する全てのボクセルの画素値を、異なるオブジェクトを構成するボクセルの画素値の範囲が互いに重ならないように各オブジェクト毎に一括してシフトする画素値シフト手段５０とを備える。
【００１６】
記憶手段１０は、ハードディスクなどの大容量の記憶装置である。記憶手段には３次元のボリュームデータ１００が記憶される。
【００１７】
３次元のボリュームデータ１００は、３次元空間をさいの目に細かく区切ったボクセルの集合で表され、３次元空間内の画像の濃度や密度分布を３次元データ配列で表現したものである。具体的には、ボリュームデータ１００は、対象とする物体の断層面に垂直な方向に沿って順に得られる２次元の断層像データを積層することによって得られ、CT装置やMRI装置などで撮影された複数の断層画像を重ね合わせて生成される。例えば、CT装置を用いて得られたボリュームデータ１００には、ボクセルごとにＸ線の吸収量を蓄えたデータが得られ、各ボクセルに対して１つの画素値（CT装置では、Ｘ線の吸収量を示す値）が与えられたデータとなる。
【００１８】
３次元のボリュームデータ１００は複数のオブジェクトから構成される。例えば、人体をCT装置で撮影したて得られた断層画像から生成されたボリュームデータの場合には、オブジェクトは、心臓、腎臓、骨、血管などの臓器や組織をいう。さらに、臓器を解剖学的な機能や位置によって分けた各区域を１つのオブジェクトとする。例えば、肝臓は、解剖学的に、肝鎌状間膜Ｍと呼ばれる索状物様構造を境に左右の２の区域Ｄ１，Ｄ２に分けたり（図２参照）、血管支配や胆管の走行に基づいて、Cantlie（カントリー）線Ｃ（胆嚢底と肝背面の下大静脈を結ぶ線）を境に左右二葉の区域Ｄ３，Ｄ４に分ける（図３参照）。あるいは、位置的関係を明らかにするにためにいくつかの区域というものに分けることができる。例えば、Healey＆Schrony（図４参照）およびCouinaud （図５参照）の分類法が広く使用されて、前者は左右両葉を分けた2区域（外側区域・内側区域、および前区域・後区域）と尾状葉を合わせ5区域に分け、後者は、外側区域、前区域、後区域を上下に分け、8つの亜区域（Ｓ１〜８）に分けている。このように分けられたそれぞれの区域を１つのオブジェクトとする。
【００１９】
抽出手段２０は、CAD（Computer Aided Diagnose）機能を用いて、各臓器に表れる画素値や形状に基づいて各臓器を抽出してオブジェクトとする。抽出した臓器を、さらに、各臓器の機能、形状、血管の走行、他の臓器との位置関係などから各臓器を複数の区域に分けた各区域をそれぞれオブジェクトとして抽出してもよい。
【００２０】
画素値範囲算出手段３０は、抽出された各オブジェクトを構成するボクセルの画素値から、統計的に見て各オブジェクト内で出現頻度が高い画素値の範囲を求める。抽出したオブジェクトに含まれるボクセルの画素値の最大値から最小値の範囲を画素値の範囲とすると、必ずその範囲内に各オブジェクトの画素値が含まれることになるが、被写体を撮影して得られた画素値には各臓器に表れる画素値の範囲を超えた外れ値をもつボクセルが含まれるため、画素値の範囲が必要以上に大きくなる。そこで、抽出したオブジェクト内の出現頻度が高い画素値の範囲を、各オブジェクトの画素値の範囲として求める。具体的には、例えば、１つのオブジェクトを構成する全てのボクセルの画素値の平均ａとその標準偏差σから、オブジェクトの画素値の範囲をａ±ｎ×σ（ｎは常数）とする。通常は、ｎ＝２程度が望ましい。
【００２１】
画素値置き換え手段４０は、画素値範囲算出手段３０により決定された各オブジェクトの画素値の範囲を超えた画素値を持つ画素は、各オブジェクトの画素値の範囲に入るように値を置き換える。各オブジェクト内の画素値には、そのオブジェクト中に通常の表れる画素値の範囲を超えた外れ値を含んでいるが、それらを各オブジェクトの画素値の範囲内に収まるようにクリップする。具体的には、各オブジェクトを構成するボクセルのうち画素値が各オブジェクトの前記範囲の最大値を超えるボクセルの画素値は最大値もしくは最大値付近の値に置き換え、最小値を超えるボクセルの画素値を最小値もしくは最小値付近の値に置き換える。このような外れ値を、最大値や最小値に置き換えても、投影画像を作成して表示したときには画像に違いは現れず、観察をする上で大きな問題となることはない。
【００２２】
画素値シフト手段５０は、各オブジェクトを構成する全てのボクセルの画素値を、異なるオブジェクトを構成するボクセルの画素値の範囲が互いに重ならないように各オブジェクト毎に一括してシフトする。
【００２３】
各ボクセルの画素値を２ｂｙｔｅで表したとき、画素値の範囲は0〜65535となるが、実際に人体をＣＴ装置で撮影した３次元ボクセルデータに含まれる画素値は、通常、O〜4096の範囲内で表される。そこで、図６に示すように、２ｂｙｔｅで表される数値0〜65535を数値の幅を4096で区切っていくと、O〜4096、4097〜8192、8193〜10292、・・・の16個の区間に分けることができる。そこで、各オブジェクトに対して１つの区間を割り当てるようにすれば、オリジナル（元画像）のボリュームデータ１００に含まれる全画素値の範囲O〜4096を除くと15個のオブジェクトの画素値がお互いに重ならないように記憶することができる。
【００２４】
ところで、各臓器ごとにその臓器の画素値が現れる範囲を見ると数百程度の幅しかならない。そこで、上述の画素値範囲算出手段３０で決められた各オブジェクトの画素値の範囲に応じて、２ｂｙｔｅで表される数値0〜65535を区切っていくと１６個以上の区間に分けることができる。このように複数の区間に分けて、各オブジェクトの画素値の範囲が重ならないように、図７に示すように各オブジェクトに含まれる全てのボクセルの画素値を一括してシフトさせて、それぞれの区間の画素値に変換する。
【００２５】
次に本発明の画像処理装置のボリュームデータの画素値の変換方法について、図８のフローチャートに従って具体的に説明する。
【００２６】
CT装置などで撮影した断層画像からボリュームデータ１００を生成し、ハードディスク（記憶手段１０）に記憶する（S100）。
【００２７】
まず、抽出手段２０で、CAD（Computer Aided Diagnose）機能を用いて、Ｎ個のオブジェクトを抽出する（S101）。
【００２８】
次に、画素値範囲算出手段３０で、抽出された各オブジェクトobjectｉ（ｉ＝０,１，２，・・・）毎に、オブジェクトobjectｉ内のボクセルの画素値の平均値ａｉと標準偏差σｉを求め、各オブジェクトobjectｉの画素値の範囲をａｉ±ｎ*σｉに限定する。ｎは定数であり、各オブジェクトobjectｉに現れる大半の画素値を含むように決められればよい。まず、１つ目のオブジェクトobject０（ｉ＝０）として抽出された領域の画素値の平均値がａ０、標準偏差がσ０であるとき、画素値の範囲はａ０±n*σ０になる（S102、S103）。この範囲内に、オブジェクトobject０内の画素値をクリップして、オブジェクトobject０内でａ０-n*σ０以下の画素値はａ０-n*σ０に、ａ０+n*σ０以上の画素値はａ０+n*σ０となるように、画素値置き換え手段４０で画素値を置き換える（S104）。
【００２９】
さらに、各オブジェクトobjectｉに含まれるボクセルの画素値の範囲が重ならないようにオブジェクトごとに画素値をシフトする。例えば、図７に示すように、オリジナル（元画像）のボリュームデータ１００の最大画素値がVmaxであるときには、画素値シフト手段５０でオブジェクトobject０内の画素値ＶをVmax+(V-(ａ０-n*σ０)に変換して、画素値を一括してシフトする。このシフトにより、オブジェクトobject０の持つ画素値がVmaxからVmax+2* n*σ０の範囲に変換される（S105）。
【００３０】
次に、２つ目のオブジェクトobject１（ｉ＝１）についても同様に（S107）、オブジェクトobject１として抽出される領域の画素値の平均値がａ１、標準偏差がσ１であるとき、先ほど同様にオブジェクトobject１内の画素値がａ１±n*σ１の範囲内に収まるように画素値を置き換えて、画素値をシフトさせるときは、オリジナルのボリュームデータと1つ目のオブジェクトobject０のもつ画素値に被らないようにVmax＋2*n*σ０＋(V−(ａ１−n*σ１))に変換する（S102〜S105）。
【００３１】
この計算をオブジェクトＮ個分繰り返すことで（S103〜S107）、画素値をシフトさせて複数のオブジェクトの画素値を画素値の範囲が重ならないように格納することができる。
【００３２】
このように変換したボクセルデータを用いて、画像処理装置１では投影画像の生成など種々の画像処理を行なう。
【００３３】
従来の8bit（1byte）識別用マスクデータを用いてオブジェクトを分ける方法では、bit数分のオブジェクトにしか分けられない。そのため、８個以上のオブジェクトに分けるためには、16bit（2byte）以上の識別用データを１ボクセルに対して持つ必要があるが、現状の計算機環境では16bit,32bitの識別用データをボクセルごとに持たせるのは困難である。
【００３４】
そこで、上述で説明したように、このような平均値と標準偏差を用いて、オブジェクトの画素値の範囲を決めて、その範囲内に各オブジェクトの画素値をシフトさせることにより、１ボクセルの画素値をあらわす16bitの数値をいくつかの区間に分けて、15個以上のオブジェクトを管理することができる。
【００３５】
上述では、オブジェクトをCADの機能を用いて自動抽出する方法について説明したが、操作者が画像を見ながら、手動で臓器を抽出したり、複数の区域に分割して、それぞれをオブジェクトとして抽出するようにしてもよい。
【００３６】
上述では全てのオブジェクトを抽出した後に、一度に画素値シフトを行う場合について説明したが、オブジェクトが抽出される度に画素値のシフト処理を行なうようにしてもよい。
【００３７】
あるいは、すでに画素値をシフトさせたオブジェクトに対して再度抽出処理を行なって、画素値をシフトさせたオブジェクトを複数のオブジェクトにさらに分割して、分割した各オブジェクト毎にもう一度画素値のシフト処理を行なうようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】本発明の投影画像生成装置の概略構成図
【図２】肝臓の区域を説明するための図（その１）
【図３】肝臓の区域を説明するための図（その２）
【図４】肝臓の区域を説明するための図（その３）
【図５】肝臓の区域を説明するための図（その４）
【図６】オブジェクトと画素値を区切った範囲との関係を説明するための図
【図７】オブジェクトと各オブジェクトに出現する画素値との範囲の関係を説明するための図
【図８】画像処理装置でボリュームデータの画素値を変換するときの処理流れを説明するためのフローチャート
【図９】ボリュームレンダリングを説明するための図
【図１０】識別用のボリュームデータを説明するための図
【符号の説明】
【００３９】
１０    記憶手段
２０    抽出手段
３０    画素値範囲算出手段
４０    画素値置き換え手段
５０    画素値シフト手段
１００  ３次元ボリュームデータ
【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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