(57)【要約】【課題】観察対象の断層像から心臓の心室や心筋などの領域を正確に抽出することができ、また、抽出した各領域に基づいて心筋の厚さなどが反映された、直感的に分かりやすい画像を表示することができるようにする。【解決手段】複数の断層像をそれぞれ閾値処理して二値化画像を得（ステップＳ１０）、各二値化画像から心室の形状を基に類似する形状を選別する（ステップＳ１２）。各二値化画像ごとに選別した領域のうちから各二値化画像において、共通する画素位置を含む領域（心室の領域）を求める（ステップＳ１３）。前記複数の断層像からそれぞれ心室の領域を所定の領域を限定し（ステップＳ１５）、その限定領域内において閾値処理により心筋の領域を抽出する（ステップＳ１６）。【選択図】　図１
2004141612.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
観察対象のスライス位置の異なる複数の断層像をそれぞれ閾値処理して二値化画像を得る二値化ステップと、
各二値化画像からそれぞれ閉じた所定の領域を選別する選別ステップと、
各二値化画像ごとに選別した領域のうちから各二値化画像において共通性を有する第１の領域を求めるステップと、
前記複数の断層像からそれぞれ前記第１の領域を含む所定の領域を限定するステップと、
前記限定した領域内において前記第１の領域と異なる第２の領域を抽出するステップと、
を含むことを特徴とする領域抽出方法。
【請求項２】
請求項１の領域抽出方法によって抽出した複数の断層像の第２の領域の外周画像を、所定の投影面に投影するとともに、前記第２の領域の厚さを示す変移長の方向を陰影付けのパラメータの１つとする陰影付けのアルゴリズムによって陰影付けして擬似三次元画像として表示することを特徴とする領域表示方法。
【請求項３】
請求項１の領域抽出方法によって抽出した複数の断層像の第２の領域の外周画像を、所定の投影面に投影するとともに、前記第２の領域の厚さを示す変移長に基づいて前記投影した画像上に前記第２の領域の厚さの分布を示すため等厚線を表示するようにしたことを特徴とする領域表示方法。
【請求項４】
観察対象のスライス位置の異なる複数の断層像をそれぞれ閾値処理して二値化画像を得る手段と、
各二値化画像からそれぞれ閉じた所定の領域を選別する手段と、
各二値化画像ごとに選別した領域のうちから各二値化画像において共通性を有する第１の領域を求める手段と、
前記複数の断層像からそれぞれ前記第１の領域を含む所定の領域を限定する手段と、
前記限定した領域内において前記第１の領域と異なる第２の領域を抽出する手段と、
前記抽出された複数の断層像の第２の領域の外周画像を、所定の投影面に投影するとともに、前記第２の領域の厚さを示す変移長の方向を陰影付けのパラメータの１つとする陰影付けのアルゴリズムによって陰影付けした擬似三次元画像、又は前記第２の領域の厚さを示す変移長に基づいて前記投影した画像上に前記第２の領域の厚さの分布を示すため等厚線を表示する手段と、
を備えたことを特徴とする画像表示装置。
【請求項５】
断面位置が同じであって互いに時相の異なる断層像について該断層像の特徴量の差分を算出する差分算出ステップと、
前記断層像の画像データに対して、前記差分の大きさに応じた色付けと前記差分の大きさに応じた濃淡付けとのうち少なくとも一つの画像処理を施す画像処理ステップと、
前記画像処理が施された画像データに基づく画像を表示する画像表示ステップと、
を含むことを特徴とする画像表示方法。
【請求項６】
前記差分の大きさに対するしきい値を設定するしきい値設定ステップを備え、前記差分の大きさが該しきい値を超えているか否かに応じて異なる画像処理を施す画像表示方法であって、前記画像処理は前記差分の大きさに応じた色付けと前記差分の大きさに応じた濃淡付けとのうち少なくとも一つであることを特徴とする請求項５に記載の画像表示方法。
【請求項７】
断面位置が同じであって互いに時相の異なる断層像について該断層像の特徴量の差分を算出する差分算出手段と、
前記断層像の画像データに対して、前記差分の大きさに応じた色付けと前記差分の大きさに応じた濃淡付けとのうち少なくとも一つの画像処理を施す画像処理手段と、
前記画像処理が施された画像データに基づく画像を表示する画像表示手段と、
を含むことを特徴とする画像表示装置。
【請求項８】
前記差分の大きさに対するしきい値を設定するしきい値設定手段を備え、前記差分の大きさが該しきい値を超えているか否かに応じて異なる画像処理を施す画像表示装置であって、前記画像処理は前記差分の大きさに応じた色付けと前記差分の大きさに応じた濃淡付けとのうち少なくとも一つであることを特徴とする請求項７に記載の画像表示装置。
【請求項９】
画像データから代表点を抽出する代表点抽出ステップと、
前記代表点に基づいて画像データから領域を抽出する領域抽出ステップと、を含む領域抽出方法において、
前記代表点抽出ステップは、任意の時相における断層像を基準画像とし、該基準画像と断面位置が同じであって時相が異なる断層像の画像データについて該基準画像の画像データに対する差分データを抽出する差分抽出ステップと、前記差分データをしきい値処理して二値化データを求める二値化ステップと、前記二値化データから代表点を求める代表点算出ステップと、
を含むことを特徴とする領域抽出方法。
【請求項１０】
任意の時相における断層像を基準画像とし、該基準画像と断面位置が同じであって時相が異なる断層像の画像データについて該基準画像の画像データに対する差分データを抽出する差分抽出手段と、前記差分データをしきい値処理して二値化データを求める二値化手段と、前記二値化データから代表点を求める代表点算出手段と、を含む代表点抽出手段と、
前記代表点に基づいて画像データから領域を抽出する領域抽出手段と、
前記画像データに基づく画像と前記代表点と前記領域抽出手段により抽出された領域とのうち少なくとも一つを表示する表示手段と、
を備えることを特徴とする領域抽出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は領域抽出方法、領域表示方法及び画像表示装置に係り、特にＭＲ画像、ＣＴ画像をコンピュータ処理して心臓の心室、心筋などの領域を抽出し、これを表示する領域抽出方法、領域表示方法及び画像表示装置に関する。
【０００２】
また、本発明は画像表示方法及び装置に係り、特に断層像等の医用画像の表示を行う画像表示方法及び装置に関するものである。
【０００３】
さらに、本発明は領域抽出方法及び装置に係り、特に画像から特定の領域を抽出する領域抽出方法及び装置に関するものである。
【０００４】
【従来の技術】
従来の心臓の心壁厚の変化等を表示する方法として、ブルズアイ表示が使用されていた（例えば、非特許文献１参照）。
【０００５】
ブルズアイ表示とは、心臓の機能情報を同心円状のマップで表したものであり、深度と角度からなる極座標上に展開するという手法である。この深度とは、心臓の断面位置を表すものであり、プルズアイ表示部の中心からの距離が深度に対応している。
【０００６】
ブルズアイ表示部に記される値は、自動抽出された内膜面の近傍、例えば面から１ｃｍ以内の画素の中の最大値とか平均値とかの代表値であり、心臓壁運動の様子を組織ドプラの速度値を基にして求めたものや、造影剤を使用したハーモニック法による染影を基にして求めたものが用いられる。
【０００７】
また、ＭＲＩ装置やＣＴ装置等の医用装置で取得された断層像から特定の領域を抽出する領域抽出方法及び装置として、図２４の例に示すように、操作者が断層像中の代表点を指定し、該指定された代表点に基づいて領域を抽出するものが知られている。
【０００８】
【非特許文献１】
医療と画像の総合情報誌　インナービジョン（６・９）２００１（第１５頁〜第１８頁）
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記ブルズアイ表示は、心臓の形を直接表現したものではなく、直感的には分かりにくいという問題があった。
【００１０】
さらに、上記ブルズアイ表示では、心筋厚等、断層像の特徴量が同心円状のマップで表されるため、マップ上の位置と実際の心臓上の位置との対応関係が分かりにくく、マップ上に表示された心筋厚等、断層像の特徴量を把握しづらい。
【００１１】
このため、観察者が心筋梗塞などの病変部等、断層像中の異常部分を識別することが困難である。
【００１２】
また、従来の技術による領域抽出では、操作者が自ら代表点を指定しているが、このような操作は操作者にとって煩雑なものであり、代表点を基にして行う領域抽出を速やかに実施することは困難である。
【００１３】
本発明の目的は、観察対象の断層像から心臓の心室や心筋などの領域を正確に抽出することができ、また、抽出した各領域に基づいて心筋の厚さなどが反映された画像を表示することができる領域抽出方法、領域表示方法及び画像表示装置を提供することにある。
【００１４】
本発明の他の目的は、観察者が画像の特徴量を迅速に把握でき、画像中の異常部分を容易に識別できる画像表示方法及び装置を提供することにある。
【００１５】
本発明のさらに他の目的は、操作者が代表点を指定することなく領域抽出を行う領域抽出方法及び装置を提供することにある。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
前記目的を達成するために請求項１に係る領域抽出方法は、観察対象のスライス位置の異なる複数の断層像をそれぞれ閾値処理して二値化画像を得る二値化ステップと、各二値化画像からそれぞれ閉じた所定の領域を選別する選別ステップと、各二値化画像ごとに選別した領域のうちから各二値化画像において共通性を有する第１の領域を求めるステップと、前記複数の断層像からそれぞれ前記第１の領域を含む所定の領域を限定するステップと、前記限定した領域内において前記第１の領域と異なる第２の領域を抽出するステップと、を含むことを特徴としている。
【００１７】
前記二値化画像は、血管やノイズ等によって各領域が繋がってしまう場合があるため、前記選別ステップの前に繋がってしまっている領域どうしを切断するステップを設けることが好ましい。
【００１８】
前記第１の領域を求めるステップでは、各二値化画像ごとに選別した領域のアンド条件を求め、アンド条件が成立する領域を求める領域とする。尚、全ての二値化画像において、アンド条件が成立する領域に限らず、大部分の二値化画像において、アンド条件が成立する領域でもよい。
【００１９】
上記のようにして第１の領域が求まると、この第１の領域を含む所定の領域を限定する。前記限定する所定の領域としては、例えば、第１の領域の中心から観察対象の大きさに応じて予め決めた半径内の領域としたり、第１の領域から所定の肉厚だけ大きい領域とする。そして、前記所定の領域から形状等を基に第１の領域と異なる第２の領域を抽出するようにしている。
【００２０】
観察対象を心臓とした場合には、前記第１の領域は心室に対応し、第２の領域はその心室の周りの心筋に対応する。心筋は、心室の周囲にあるため、心室の縁の画素の周辺に心筋（第２の領域）に含まれる画素があるかどうかを判定する。そして、心室の全ての縁の画素において、各画素の周辺に心筋が含まれていると判定される割合が或る大きさ以上ある場合には、心室（第１の領域）と心筋（第２の領域）とは正しく抽出されたと判定する。
【００２１】
請求項２に係る領域表示方法は、請求項１の領域抽出方法によって抽出した複数の断層像の第２の領域の外周画像を、所定の投影面に投影するとともに、前記第２の領域の厚さを示す変移長の方向を陰影付けのパラメータの１つとする陰影付けのアルゴリズムによって陰影付けして擬似三次元画像として表示することを特徴としている。即ち、前記第１の領域の厚さの変化が大きい部分で前記変移長の方向が大きく変化し、これが擬似三次元画像における陰影付けに反映される。
【００２２】
請求項３に係る領域表示方法は、請求項１の領域抽出方法によって抽出した複数の断層像の第２の領域の外周画像を、所定の投影面に投影するとともに、前記第２の領域の厚さを示す変移長に基づいて前記投影した画像上に前記第２の領域の厚さの分布を示すため等厚線を表示するようにしたことを特徴としている。
【００２３】
請求項４に係る画像表示装置は、観察対象のスライス位置の異なる複数の断層像をそれぞれ閾値処理して二値化画像を得る手段と、各二値化画像からそれぞれ閉じた所定の領域を選別する手段と、各二値化画像ごとに選別した領域のうちから各二値化画像において共通性を有する第１の領域を求める手段と、前記複数の断層像からそれぞれ前記第１の領域を含む所定の領域を限定する手段と、前記限定した領域内において前記第１の領域と異なる第２の領域を抽出する手段と、前記抽出された複数の断層像の第２の領域の外周画像を、所定の投影面に投影するとともに、前記第２の領域の厚さを示す変移長の方向を陰影付けのパラメータの１つとする陰影付けのアルゴリズムによって陰影付けした擬似三次元画像、又は前記第２の領域の厚さを示す変移長に基づいて前記投影した画像上に前記第２の領域の厚さの分布を示すため等厚線を表示する手段と、を備えたことを特徴としている。
【００２４】
また、上記目的を達成するために、請求項５に係る画像表示方法は、断層像を基に設定された基準画像と、該基準画像と断面位置が同じであって時相の異なる断層像とについて、前記基準画像の特徴量と前記断層像の特徴量との差分を算出する差分算出ステップと、前記断層像の画像データに対して、前記差分の大きさに応じた色付けと前記差分の大きさに応じた濃淡付けとのうち少なくとも一つの画像処理を施す画像処理ステップと、前記画像処理が施された画像データに基づく画像を表示する画像表示ステップと、を含むことを特徴としている。
【００２５】
請求項５に係る画像表示方法では、断層像について基準画像との特徴量の差分が算出され、その差分の大きさに応じて、画像データに色付けと濃淡付けとのうち少なくとも一つの画像処理が施され、該画像処理の施された画像データに基づく画像が表示される。ここで、表示される画像は、任意の時相における断層像、断層像を基に求められた任意の時相における３次元画像、およびこれらの動画像（時相順に再生される画像）とすることができる。
【００２６】
これにより観察者は視覚により画像の特徴量を迅速に把握でき、画像中の異常部分を容易に識別できる。
【００２７】
請求項６に係る画像表示方法は、請求項５に係る画像表示方法において、前記差分の大きさに対するしきい値を設定するしきい値設定ステップを備え、前記差分の大きさが該しきい値を超えているか否かに応じて異なる画像処理を施す画像表示方法であって、前記画像処理は前記差分の大きさに応じた色付けと前記差分の大きさに応じた濃淡付けとのうち少なくとも一つであることを特徴としている。
【００２８】
請求項６に係る画像表示方法では、特徴量の差分の大きさがしきい値を超えているか否かが画像処理により明確に表示され、観察者は、画像の特徴量の把握および画像中の異常部分の識別をさらに迅速かつ容易に行うことができる。
【００２９】
請求項７に係る画像表示装置は、断層像を基に設定された基準画像と、該基準画像と断面位置が同じであって時相の異なる断層像とについて、前記基準画像の特徴量と前記断層像の特徴量との差分を算出する差分算出手段と、前記断層像の画像データに対して、前記差分の大きさに応じた色付けと前記差分の大きさに応じた濃淡付けとのうち少なくとも一つの画像処理を施す画像処理手段と、前記画像処理が施された画像データに基づく画像を表示する画像表示手段と、を含むことを特徴としている。
【００３０】
請求項７に係る画像表示装置では、断層像について基準画像との特徴量の差分が算出され、その差分の大きさに応じて、画像データに色付けと濃淡付けとのうち少なくとも一つの画像処理が施され、該画像処理の施された画像データに基づく画像が表示される。ここで、表示される画像は、任意の時相における断層像、断層像を基に求められた任意の時相における３次元画像、およびこれらの動画像（時相順に再生される画像）とすることができる。
【００３１】
これにより観察者は視覚により画像の特徴量を迅速に把握でき、画像中の異常部分を容易に識別できる。
【００３２】
請求項８に係る画像表示装置は、請求項７に係る画像表示装置において、前記差分の大きさに対するしきい値を設定するしきい値設定手段を備え、前記差分の大きさが該しきい値を超えているか否かに応じて異なる画像処理を施す画像表示装置であって、前記画像処理は前記差分の大きさに応じた色付けと前記差分の大きさに応じた濃淡付けとのうち少なくとも一つであることを特徴としている。
【００３３】
請求項８に係る画像表示装置では、特徴量の差分の大きさがしきい値を超えているか否かが画像処理により明確に表示され、観察者は、画像の特徴量の把握および画像中の異常部分の識別をさらに迅速かつ容易に行うことができる。
【００３４】
さらに、上記目的を達成するために、請求項９に係る領域抽出方法は、画像データから代表点を抽出する代表点抽出ステップと、前記代表点に基づいて画像データから領域を抽出する領域抽出ステップと、を含む領域抽出方法において、前記代表点抽出ステップは、任意の時相における断層像を基準画像とし、該基準画像と断面位置が同じであって時相が異なる断層像の画像データについて該基準画像の画像データに対する差分データを抽出する差分抽出ステップと、前記差分データをしきい値処理して二値化データを求める二値化ステップと、前記二値化データから代表点を求める代表点算出ステップと、を含むことを特徴としている。
【００３５】
請求項９に係る領域抽出方法では、任意の時相における画像を基準画像とし、該基準画像と異なる時相における断層像について差分データを抽出し、該差分データに基づいて代表点を求める。ここで、代表点は例えば差分データの重心とすることができる。また、領域抽出は従来と同様の方法により、操作者によらず行うことができる。
【００３６】
したがって、操作者が代表点を指定することなく領域抽出を行うことができる。
【００３７】
請求項１０に係る領域抽出装置は、任意の時相における断層像を基準画像とし、該基準画像と断面位置が同じであって時相が異なる断層像の画像データについて該基準画像の画像データに対する差分データを抽出する差分抽出手段と、前記差分データをしきい値処理して二値化データを求める二値化手段と、前記二値化データから代表点を求める代表点算出手段と、を含む代表点抽出手段と、前記代表点に基づいて画像データから領域を抽出する領域抽出手段と、前記画像データに基づく画像と前記代表点と前記領域抽出手段により抽出された領域とのうち少なくとも一つを表示する表示手段と、を備えることを特徴としている。
【００３８】
したがって、操作者が代表点を指定することなく領域抽出を行い、画像、代表点、抽出した領域を表示することができる。
【００３９】
【発明の実施の形態】
（第一の実施の形態）
以下添付図面に従って本発明に係る領域抽出方法、領域表示方法及び画像表示装置の好ましい実施の形態について詳説する。
【００４０】
本発明に係る領域抽出方法は、ＭＲＩ装置やＸ線ＣＴ装置等の三次元計測の可能な画像診断装置によって取得した複数の断層像から所望の領域（この実施の形態では、心室の領域Ａとその周囲の心筋の領域Ｂ）を抽出する方法である。
【００４１】
図１は本発明に係る領域抽出方法の実施の形態を示すフローチャートである。
〔ステップＳ１０〕
観察対象のスライス位置の異なる複数の断層像を、予め設定した閾値により閾値処理し、複数の二値化画像を得る。尚、断層像の陰影の境界のみをハイレベル「１」、それ以外を「０」としてもよい。
【００４２】
図２のａ０，ｂ０，…ｎ０は、それぞれスライス位置の異なる複数の二値化画像である。
〔ステップＳ１１〕
二値化画像は、血管部分やノイズ等によって複数の領域が連結している場合があるため、この場合には、領域間を切断する。
【００４３】
この切断方法について図３を参照しながら説明する。
【００４４】
まず、図３（ａ）において、領域１の重心位置を求める。この重心を中心にして動径２を矢印３の方向に回転させながら、領域１における最小長Ｒｍｉｎ　を求める。この最小長Ｒｍｉｎ　に定数を乗じた値を切断長Ｌとする。この切断長Ｌに基づいて図３（ｂ）に示すように血管部分の切断を行う。
【００４５】
即ち、横（Ｘ軸）方向又は縦（Ｙ軸）方向において切断長Ｌに対応した画素数の判定領域４、５を設定し、領域１、１ａ、１ｂ（１ａ、１ｂは血管陰影の領域）が判定領域４、５よりも小さいか否かの判定を行う。図３（ｂ）における横方向の判定領域４の場合、画素ｘ１の画素値は「１」であり、画素ｘｃの画素値は「０」であるため、この判定領域４は切断の対象とはならずに、画素ｘ１〜ｘｃの画素はそのまま残される。
【００４６】
一方、縦方向の判定領域５の場合、画素ｙ１及び画素ｙｃの画素値は共に「０」であるため、この判定領域５は切断の対象となり、画素ｙ１〜ｙｃの画素値は「０」に変換される。以上の処理を判定領域４、５を移動させながら行うことで、血管陰影の領域１ａ，１ｂが切断され、領域１のみが残されるようになる。
〔ステップＳ１２〕
心室は他の臓器に比べて円形に近いので、形を利用して心室と思われる領域を選別する。
【００４７】
この選別方法について図４を参照しながら説明する。
【００４８】
図４（ａ）において、領域６の中心付近を回転中心として角度θ＝０°からθ＝３６０°まで約１°ずつ所定長の半径を回転させる。このときに、その半径が各角度において陰影と交わる長さを求める。求められた長さの最小値をｒとする。即ち、領域６の短径ｒを求める。この短径ｒで領域６の面積Ｓを除算する。即ち、Ｓ／ｒ２　を求める。この値と所定値と比較して領域６が円形に近いかどうかを判別する。領域６が円形の場合には、図４（ｂ）に示すようにＳ／ｒ２　の値はπとなり、正方形の場合には、図４（ｃ）に示すようにＳ／ｒ２　の値は４となる。また、図４（ｄ）に示すように縦横比が１：２の長方形の場合には、Ｓ／ｒ２　の値は８となる。
【００４９】
従って、各領域のＳ／ｒ２　の値を求め、例えば、その値が８以下のものだけを選別することで、心室と思われる領域の選別が可能となる。
【００５０】
図２のａ１，ｂ１，…ｎ１は、それぞれ選別後の領域ａ１ｔ１，　ａ１ｔ２、領域ｂ１ｔ１，ｂ２ｔ２　、領域ｎ１ｔ１，ｎ１ｔ２，ｎ１ｔ３を示している。
〔ステップＳ１３〕
上記のようにして選別した各断層像ごとの領域の相関（アンド）を求め、共通領域を取り出す。尚、このようにして取り出される領域は、全ての断層像にわたって共通する領域に限らず、ある程度の断層像の範囲にわたって共通する領域も含む。
〔ステップＳ１４〕
各画像において、取り出した共通領域と相関がない領域は消去する。これにより、各画像において、心室の領域のみが抽出される。
〔ステップＳ１５〕
取り出した共通領域の重心を求め、図５（ａ）に示すように重心を中心として一定半径ｒの領域を限定する。一定半径ｒは、観察対象の大きさに応じて観察対象が含まれるように予め設定された半径である。
【００５１】
尚、限定領域は、ステップＳ１４によって抽出された心室の外周に対して心筋の厚さやマージンを加えた領域としてもよい。
〔ステップＳ１６〕
限定領域内の断層像を、予め設定した閾値により閾値処理し、図５（ｂ）に示すように心筋の二値化画像を取り出す。
【００５２】
次に、上記のようにして各断層像から取り出した心室の領域及び心筋の領域が正しく抽出されたか否かの判定方法について説明する。
【００５３】
図６（ａ）は心室を示し、同図（ｂ）は心筋を示す。これらを個別に観察しても心室及び心筋の抽出が正しかったかどうかは分からない。
【００５４】
図６（ｂ）に示すように解剖学的に、心筋は心室の周辺にある。従って、心室の周辺に心筋が位置しているかどうかを判定することで、心室及び心筋の抽出が正しかったかどうかが分かる。
【００５５】
図６（ｃ）に示すように心室を示す領域の外周（縁）と思われる縁上の全画素数をｎとし、縁の或る画素ｉ（１≦ｉ≦ｎ）を中心にして上、右、下、左の画素をａ，ｂ，ｃ，ｄとする。画素ｉが心室の縁に位置するかどうかは、画素ｉの周囲の画素ａ〜ｄに心室でない画素が存在するかどうかで分かる。例えば、図６（ｃ）に示す画素ｉの場合には、その周囲の画素ｂ，ｃが心室でない画素であるため、画素ｉは心室の縁の画素である。
【００５６】
このようにして心室の縁と思われると全ての画素（ｎ個）について、心室の縁の画素かどうかを判定し、心室の縁の画素と判定された画素の総数ｍ（ｍ≦ｎ）を求める。
【００５７】
同様にして、画素ｉが心筋に接しているかどうかの判定は、画素ｉの周囲の画素ａ〜ｄのうちのいずれかに心筋の画素が含まれているかどうかで分かる。例えば、図６（ｃ）に示す画素ｉの場合には、その周囲の画素ｂ，ｃが心筋の画素であるため、画素ｉは心筋の縁の画素である。
【００５８】
このようにして心室の縁と思われると全ての画素（ｎ個）について、心筋の縁の画素かどうかを判定し、心筋の縁の画素と判定された画素の総数ｏ（ｏ≦ｎ）を求める。
【００５９】
そして、心筋の縁の画素と判定された画素の総数ｏと、心室の縁の画素と判定された画素の総数ｍとの割合が一定値（例えば、９０％）以上（ｏ／ｍ≧一定値）のときに、心室の領域及び心筋の領域がそれぞれ正しく抽出されたと判定する。
【００６０】
図７は心室の領域及び心筋の領域を正しく抽出するための手順を示すフローチャートである。
〔ステップＳ５０〕
図１に示したステップＳ１０、ステップＳ１６における閾値処理に使用する閾値などのパラメータを設定する。
〔ステップＳ５１〕
図１に示した手順にしたがって断層像から心室及び心筋を抽出する。
〔ステップＳ５２〕
図６（ｃ）で説明した方法により、心室の領域及び心筋の領域が正しく抽出されたかどうかの抽出チェックを行う。
〔ステップＳ５３〕
心室の領域及び心筋の領域が正しく抽出された場合には終了し、正しく抽出されなかった場合にはステップ５４に移行する。
〔ステップＳ５４〕
閾値等のパラメータを変更し、ステップ５１に跳ぶ。
【００６１】
次に、各断層像から抽出した心筋の外周の画像と心室の外周の画像から心臓の画像を表示する表示方法について説明する。
【００６２】
図８に示すように心壁厚を示す変移長を求め、その変移長の一端を基準線５０（図８では心室の外周）に合わせる。変移長の他端で構成される最大変移線５１（図８では心筋の外周）の各画素点の法線ベクトルを求めるとともに、この法線ベクトルと任意に設定した投影面５２とのなす角度θを求める。
【００６３】
また、各画素点が投影面５２に投影される垂線と、前記変移長を表す線に垂直な直線とのなす角度ηを求める。そして、心筋の外周の各画素点の投影面５２上に投影される画素点に対し、ｃｏｓ　θのべき乗とｃｏｓ　ηのべき乗の積に比例した濃度を付加して投影面５２上の画素値を決定する。
【００６４】
これにより、投影面５２上には、例えば、図９に示すように陰影付けされた擬似三次元画像が表示される。尚、図９上で、１は投影面に対して正面を向いており、心筋の厚さの変化がない箇所であり、２は心筋が薄く変移長が短くなっている箇所に相当する。
【００６５】
ここでは変位長に合わせる基準線は心室の外周に合わせて説明したが、心室の大きさは心拍によって変わるため、心室を含むようにした任意の円筒を求め、その外周に上記基準線を合わせても良い。この円筒に基準線を合わせることにより、その合わせのための操作を心拍毎に行わなくてよくなり操作性が向上する。また、使用する全画像の平均、最大、最小の外周を基準線に合わせても良い。これにより合わせ操作を心拍の基準値毎に行えるので操作性がやはり向上する。
【００６６】
また、図１０は他の表示例を示している。同図に示すように、投影面上に投影された画素点のうちの心臓の輪郭に相当する画素点（輪郭線）を表示するとともに、心筋の厚さを示す変移長に基づいて前記投影した心臓の輪郭線内に、心筋の厚さの分布を示すため等厚線を表示するようにしている。尚、図１０上で、３は心筋の最も厚い部分を示しており、４は心筋の最も薄い部分を示している。
【００６７】
図１１は複数の断層像が所定の時間間隔（例えば、８０ｍ秒）で取得される様子を示している。時相０、時相１、…の各時相ごとの複数の断層像について、前述した心室、心筋の抽出等の処理を行い、図１０又は図１１に示したような表示をリアルタイムで行うことで、心筋が運動している状態（特に心筋の厚みが変化する様子など）を表示することができる。これにより、梗塞を起こしている部分（心筋の厚みの変化がない部分）などが容易に認識することができる。
【００６８】
図１２は本発明に係る領域抽出方法及び領域表示方法を実施するための装置のハードウェア構成を示す概略図である。
【００６９】
この装置は、中央処理装置（ＣＰＵ）１０、主メモリ１２、磁気ディスク１４、表示メモリ１６、ディスプレイ１８、コントローラ２０、マウス２２、キーボード２４、及び共通バス２６から構成されており、この装置はネットワーク（ＬＡＮ）２８を介してＭＲ装置３０と接続されている。
【００７０】
磁気ディスク１４には、ネットワーク２８を介してＭＲ装置３０から取得した被検体の各断層像が格納されており、主メモリ１２の領域抽出や領域表示ソフトウェアに従って、ＣＰＵ１０が所定の処理を行う。この処理では、コントローラ２０に付加されているマウス２２やキーボード２４を使用した入出力処理や処理操作が行われる。処理結果は表示メモリ１６を介してディスプレイ１８に表示され、また、処理結果及び表示内容は磁気ディクス１４に格納され、再表示に利用される。
【００７１】
尚、断層像は、ＭＲ装置３０から得られるものに限らず、Ｘ線ＣＴ装置や超音波診断装置などの他の画像診断装置により取得したものでもよい。また、観察対象としては、この実施の形態で説明した心臓に限定されない。
（第二の実施の形態）
以下、添付図面に従って、本発明に係る画像表示方法及び装置の好ましい実施の形態について詳説する。
【００７２】
図１３に、本実施の形態が適用された画像表示システム７０の全体構成を示す。
【００７３】
画像表示システム７０は、画像表示装置７２と、ＣＴ装置９４と、ＭＲ装置９６と、画像データサーバ９８とを含み、これらがネットワーク９２を介して接続されている。
【００７４】
画像表示装置７２は、本発明に係る画像表示装置の一の実施の形態であり、ＣＴ装置９４およびＭＲ装置９６は、断層像等の画像を取得する装置である。また、画像データサーバ９８は画像データの蓄積や管理等を行うものである。画像表示装置７２、ＣＴ装置９４、ＭＲ装置９６および画像データサーバ９８は、ネットワーク９２を介して画像データの送受信等を行う。
【００７５】
なお、画像表示装置７２は、臓器の種類や部位等について種々の条件で撮影された断層像等の画像を処理の対象とすることができる。
【００７６】
また、ネットワーク９２としては、ＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）やインターネット等、種々のネットワークを利用することができ、画像データサーバ９８についても、上記ネットワークに接続された１乃至複数のサーバを利用することができる。
【００７７】
画像表示装置７２は、各構成要素の制御を行う中央処理装置（以下、ＣＰＵという）７６を備えており、ＣＰＵ７６は共通バス７４に接続されている。この共通バス７４には、画像表示装置７２の制御プログラムを格納するとともに画像処理やデータ処理のための記憶領域として使用される主メモリ７８と、画像ファイルやデータベース、プログラム等が格納された磁気ディスク８０と、表示用の画像データを一時的に記憶する表示メモリ８２と、コントローラ８６と、各種パラメータ設定用のキーやスイッチを備えたキーボード９０とが接続されている。また、表示メモリ８２には画像等を表示する表示用ディスプレイ（以下、ＣＲＴという）８４が接続されており、コントローラ８６にはＣＲＴ８４の画面上で各種操作を行う手段としてのマウス８８が接続されている。
【００７８】
なお、記憶装置としては、磁気ディスク８０以外にＣＤ−ＲＯＭドライブ、光磁気ディスク（ＭＯ）ドライブ、ＤＶＤドライブ等の装置を接続することが可能であり、また、これらの装置に挿抜可能な記憶媒体を介して、画像ファイル等の入出力を行うようにしてもよい。
【００７９】
次に、上記実施の形態の作用を説明する。図１４に、画像表示装置７２で実行される処理ルーチンを示す。
【００８０】
まず、ステップ２００において、磁気ディスク８０から、マウス８８やキーボード９０を介してあらかじめ設定された条件に該当する断層像の画像ファイルを読み込む。
【００８１】
なお、画像ファイルは、磁気ディスク８０から読み込むほか、ネットワーク９２を介して画像データサーバ９８から読み込んだり、画像表示装置７２に上述のような記憶装置を設け、記憶媒体を介して読み込むようにしてもよい。
【００８２】
次のステップ２０２では、断層像を抽出するための基準が、心臓領域断面積、心筋部分面積、心筋厚平均値のいずれであるかを判断する。この判断は、マウス８８やキーボード９０を介した入力により行われる。断層像の抽出基準が心臓領域断面積である場合はステップ２０４へ進み、心筋部分面積である場合はステップ２１２へ進み、心筋厚平均値である場合はステップ２２０へ進む。
【００８３】
断層像の抽出基準が心臓領域断面積である場合は、ステップ２０４および次のステップ２０６により、全ての断層像について心臓領域の断面積を求め、その後ステップ２０８へ進んで該断面積が最大／最小である断層像を抽出する。
【００８４】
次のステップ２１０では、上記心臓領域断面積が最大／最小である断層像について心筋厚の差分を算出し、記憶する。算出する心筋厚の差分は、図１５の例に示すように、心臓領域または心室の中心、あるいは重心から動径方向に測定した極座標表示の角度における差分である。
【００８５】
一方、ステップ２０２において断層像の抽出基準が心筋部分面積である場合は、ステップ２１２へ進む。ステップ２１２およびステップ２１４により、全ての断層像について心筋部分の面積を求め、その後ステップ２１６へ進んで該面積が最大／最小である断層像を抽出する。
【００８６】
次のステップ２１８では、ステップ２１０と同様にして、上記心筋部分面積が最大／最小である断層像について心筋厚の差分を算出し、記憶する。
【００８７】
また、ステップ２０２において断層像の抽出基準が心筋厚平均値である場合は、ステップ２２０へ進む。ステップ２２０およびステップ２２２により、全ての断層像について各断層像における心筋厚平均値を求め、その後ステップ２２４へ進んで該平均値が最大／最小である断層像を抽出する。
【００８８】
次のステップ２２６では、ステップ２１０および２１８と同様にして、上記心筋厚平均値が最大／最小である断層像について心筋厚の差分を算出し、記憶する。
【００８９】
ステップ２０４からステップ２１０、ステップ２１２からステップ２１８、ステップ２２０からステップ２２６のいずれかにより心筋厚の差分が算出されると、ステップ２２８へ進む。
【００９０】
ステップ２２８では、心筋厚の差分に対するしきい値の設定があるか否かを判断する。この判断は、マウス８８やキーボード９０を介したしきい値の入力の有無により行うことができる。判断が肯定された場合はステップ２３０へ進み、否定された場合はステップ２３６へ進む。
【００９１】
なお、上記しきい値は心筋厚の差分の他、心臓領域断面積、心筋領域面積等について設定することが可能である。
【００９２】
ステップ２２８において判断が肯定された場合、ステップ２３０においてしきい値に基づいて画像強調範囲を設定する。例えば、しきい値よりも大きい差分を画像強調範囲とする。
【００９３】
次のステップ２３２では、心筋厚の差分を色に変換する。この処理は、ステップ２１０、ステップ２１８、またはステップ２２６で算出し記憶した心筋厚の差分に対して、差分の大きさに応じて異なる色を割り当てる処理であり、上記ステップ２３０で設定した画像強調範囲が考慮される。例えばしきい値よりも小さい差分（画像強調範囲外）に赤色、最も大きい差分に青色を割り当て、その間の差分（画像強調範囲）には赤色から青色のカラー階調を割り当てる。
【００９４】
その後、ステップ２３４へ進み、ステップ２００で入力された各断層像に対して、上記ステップ２３２において割り当てられた色を、対応する心筋の部分に付加する。
【００９５】
一方、ステップ２２８で判断が否定された場合はステップ２３６に進み、ステップ２３２と同様にして心筋厚の差分を色に変換する。例えば、最も小さい心筋厚の差分に赤色、最も大きい差分に青色を割り当て、その間の心筋厚の差分には、赤色から青色までのカラー階調を割り当てる。
【００９６】
その後、ステップ２３８へ進み、ステップ２００で入力された各断層像に対して、上記ステップ２３６において割り当てられた色を、対応する心筋の部分に付加する。
【００９７】
ステップ２４０では、ステップ２３４またはステップ２３８において色づけされた画像を表示する。この表示は、図１６の例に示すように任意の時相における断層像を静止画像として選択的に表示するほか、図１７の例に示すように動画像として時相順に表示してもよいし、図１８の例に示すように、しきい値に基づいて設定された画像強調範囲を考慮して色づけされた画像を表示するようにしてもよい。
【００９８】
なお、図２に示すフローチャートおよび上述の説明では、しきい値を設定し、該しきい値を基に断層像を色付けして画像を表示する場合について説明しているが、図１８の例に示すように、画像を表示した後、再度しきい値を設定し、これに基づいて色付けされた画像を表示するようにしてもよい。
【００９９】
また、表示に際しては、図１６、図１７および図１８の例に示すように、心筋厚の差分の大きさとカラー階調の対応、表示する画像の時相方向の番号、設定したしきい値の値などを画像と併せて表示することができる。
【０１００】
さらに、画像表示の開始／終了、しきい値の設定、静止画像または動画像表示の選択および切換、表示する画像の時相の選択、動画像表示の場合の表示速度の設定等は、画像表示装置７２の操作者が、マウス８８やキーボード９０を介してＣＲＴ８４の画面上に表示されたボタンやスクロールバー等を操作することにより、繰り返し自由に行うことができる。
【０１０１】
ステップ２４０において画像の表示を終了すると、ステップ２４２へ進む。
【０１０２】
ステップ２４２では処理を終了するか否かを判断する。肯定されると本処理ルーチンを終了し、否定されるとステップ２００へ戻る。
【０１０３】
以上説明したように、本実施の形態が適用された画像表示システム７０では、画像表示装置７２に入力された断層像が心筋厚の差分の大きさに応じた色付けをされて表示されるので、観察者は、心筋梗塞（梗塞部位は心筋厚の変化が少なく、差分が小さい）等、断層像中における病変部分の識別を迅速かつ容易に行うことができる。
【０１０４】
さらに、本実施の形態が適用された画像表示システム７０では、画像の強調処理を行った状態、すなわち病変部が識別可能な状態で動画再生することにより、心臓の機能的観察を行うことができる。
【０１０５】
なお、本実施の形態では、画像表示として色付けされた断層像を表示する場合について説明しているが、画像の表示は断層像に限らず、図１９の例に示すように、ボリュームレンダリングやサーフェスレンダリング等の手法を用いて作成され色付けされた３次元画像であってもよい。また、このようにして作成された３次元画像は、任意の時相における画像を静止画像として表示してもよいし、動画像として時相順に表示してもよい。
【０１０６】
また、本実施の形態では、画像処理を心筋厚の差分の大きさに応じた赤色から青色までのカラー階調を割り当てとする場合について説明しているが、画像強調処理はこれに限らず、差分の大きさに応じて濃淡を割り当てるようにしてもよい。
（第三の実施の形態）
以下、添付図面に従って、本発明に係る領域抽出方法及び装置の好ましい実施の形態について詳説する。
【０１０７】
図２０に、本実施の形態が適用された領域抽出システム４０の全体構成を示す。
【０１０８】
領域抽出システム４０は、領域抽出装置４２と、ＣＴ装置６４と、ＭＲ装置６６と、画像データサーバ６８とを含み、これらがネットワーク６２を介して接続されている。
【０１０９】
領域抽出装置４２は、本発明に係る領域抽出装置の一の実施の形態であり、ＣＴ装置６４およびＭＲ装置６６は、断層像等の画像を取得する装置である。また、画像データサーバ６８は画像データの蓄積や管理等を行うものである。領域抽出装置４２、ＣＴ装置６４、ＭＲ装置６６および画像データサーバ６８は、ネットワーク６２を介して画像データの送受信等を行う。
【０１１０】
なお、領域抽出装置４２は、臓器の種類や部位等について種々の条件で撮影された断層像等の画像を処理の対象とすることができる。
【０１１１】
また、ネットワーク６２としては、ＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）やインターネット等、種々のネットワークを利用することができ、画像データサーバ６８についても、上記ネットワークに接続された１乃至複数のサーバを利用することができる。
【０１１２】
領域抽出装置４２は、各構成要素の制御を行う中央処理装置（以下、ＣＰＵという）４６を備えており、ＣＰＵ４６は共通バス４４に接続されている。この共通バス４４には、領域抽出装置４２の制御プログラムを格納するとともに画像処理やデータ処理のための記憶領域として使用される主メモリ４８と、画像ファイルやデータベース、プログラム等が格納された磁気ディスク５０と、表示用の画像データを一時的に記憶する表示メモリ５２と、コントローラ５６と、各種パラメータ設定用のキーやスイッチを備えたキーボード６０とが接続されている。また、表示メモリ５２には画像等を表示する表示用ディスプレイ（以下、ＣＲＴという）５４が接続されており、コントローラ５６にはＣＲＴ５４の画面上で各種操作を行う手段としてのマウス５８が接続されている。
【０１１３】
なお、記憶装置としては、磁気ディスク５０以外にＣＤ−ＲＯＭドライブ、光磁気ディスク（ＭＯ）ドライブ、ＤＶＤドライブ等の装置を接続することが可能であり、また、これらの装置に挿抜可能な記憶媒体を介して、画像ファイル等の入出力を行うようにしてもよい。
【０１１４】
次に、上記実施の形態の作用を説明する。図２１に、領域抽出装置４２で実行される処理ルーチンを示す。
【０１１５】
まず、ステップ１００において、磁気ディスク５０から、マウス５８やキーボード６０を介してあらかじめ設定された条件に該当する断層像の画像ファイルを読み込む。
【０１１６】
なお、画像ファイルは、磁気ディスク５０から読み込むほか、ネットワーク６２を介して画像データサーバ６８から読み込んだり、画像表示装置４２に上述のような記憶装置を設け、記憶媒体を介して読み込むようにしてもよい。
【０１１７】
次のステップ１０２では、代表点の指定が自動であるか否かを判断する。この判断は、図２２の例に示すように、ＣＲＴ５４の画面表示およびマウス５８やキーボード６０を介した入力により行うことができる。判断が肯定されるとステップ１０４以降のステップにおいて代表点の抽出を自動的に行い、否定されるとステップ１１８以降のステップにおいて操作者の指定により代表点を設定する。
【０１１８】
上記ステップ１０２で判断が肯定された場合、ステップ１０４へ進んで加算メモリ（主メモリ４８のうち差分データの加算に用いられる記憶領域）をクリアし、ステップ１０６へ進む。
【０１１９】
ステップ１０６では、基準画像を設定する。基準画像は、入力された断層像のうち任意の時相のもの、例えば最初の時相における断層像であってよい。
【０１２０】
次のステップ１０８では、入力された断層像のうち、基準画像と時相が異なる断層像について、画素毎に画像データの差分を算出し、絶対値をとる。
【０１２１】
次のステップ１１０では、上記ステップ１０８で求められた差分の絶対値を加算メモリに加え、その後ステップ１１２へ進む。
【０１２２】
上述のステップ１０８およびステップ１１０の処理は、基準画像と時相が異なる全ての断層像について行われる。
【０１２３】
ここで、入力が心臓の断層像である場合、心臓は時間とともに大きさが変位（変形）するが、心室以外の部分は基本的にわずかしか変位しない。例えば図２３の例に示すように、１、２、５、６の部分はほとんど変化せず、心室３および心筋４が変化し、特に心室３が大きく変化する。したがって、時相の異なる断層像間で差分を算出しこれを加算していくと、変位の大きな心室部分の画素値だけが大きな値になる。
【０１２４】
ステップ１１２では、全断層像について処理が終了したか否かを判断する。肯定された場合はステップ１１４へ進み、否定された場合はステップ１０８へ戻る。
【０１２５】
ステップ１１４では、加算メモリをしきい値処理して０と１の二値画像を求め、その後ステップ１１６へ進んで、上記二値画像のうち、対象とする領域（例えば画素値１の領域）の重心を求める。
【０１２６】
次のステップ１１８では、上記ステップ１１６で求められた重心を代表点として設定する。
【０１２７】
このようにして、本実施の形態が適用された領域抽出システム４０では、操作者が代表点を指定することなく、入力された断層像を基に自動的に代表点を設定することができる。
【０１２８】
一方、ステップ１０２で判断が否定された場合は、ステップ１２０からステップ１２４までの処理により、操作者の指定に基づいて代表点を設定する。
【０１２９】
ステップ１２０では、基準画像を設定する。この基準画像は、ステップ１０６と同様に、任意の時相における断層像を基準画像とすることができる。
【０１３０】
次のステップ１２２では、代表点を設定する。この処理は、図２４の例に示すように、操作者がマウス５８やキーボード６０を介して指定した基準画像中の点を代表点として設定する処理である。
【０１３１】
このように、本実施の形態が適用された領域抽出システム４０では、操作者の指定により代表点を設定することも可能である。
【０１３２】
ステップ１１８またはステップ１２２の処理により代表点が設定されると、ステップ１２４へ進み、代表点を基に領域抽出を行う。この領域抽出処理は、従来と同様の手法により行うことができる。領域抽出が終了すると、ステップ１２６へ進む。
【０１３３】
ステップ１２６では、画像表示を行う。この画像表示においては、入力された断層像、自動的にまたは操作者の指定により設定された代表点、抽出された領域を表示することができる。これらの表示は、操作者がマウス５８やキーボード６０を介して操作することにより、自由に繰り返し行うことができる。また、断層像等に色づけや濃淡付け等の処理を施したり、断層像、代表点、抽出された領域を重ね合せた画像を表示するようにしてもよい。画像表示が終了すると、ステップ１２８へ進む。
【０１３４】
ステップ１２８では、処理を終了するか否かを判断する。肯定されると本処理ルーチンを終了し、否定されるとステップ１００へ戻る。
【０１３５】
以上説明したように、本実施の形態が適用された領域抽出システム４０では、操作者が自ら指定することなく代表点を自動的に設定でき、領域抽出を速やかに実施することができるので、操作者は煩わしさから開放される。
【０１３６】
また、本実施の形態が適用された領域抽出システム４０では、入力された断層像、代表点、抽出された領域を表示するので、操作者は処理の結果を迅速かつ容易に確認することができる。
【０１３７】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、観察対象の断層像から心臓の心室や心筋などの領域を正確に抽出することができ、また、抽出した各領域に基づいて心筋の厚さなどが反映された、直感的に分かりやすい画像を表示することができる。従って、心臓にあっては心筋梗塞などの機能障害の診断に寄与することができる。
【０１３８】
また、本発明によれば、観察者が画像の特徴量を迅速に把握でき、画像中の異常部分を容易に識別できる。
【０１３９】
さらに、本発明によれば、操作者が代表点の指定を行うことなく領域抽出を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る領域抽出方法の実施の形態を示すフローチャート
【図２】本発明に係る領域抽出方法を説明するために用いた図
【図３】複数の領域が連結している場合の切断方法を説明するために用いた図
【図４】形状によって領域を選別する方法を説明するために用いた図
【図５】本発明に係る領域抽出方法を説明するために用いた図
【図６】抽出した複数の領域が正しいかどうかの判定方法を説明するために用いた図
【図７】正しい領域を抽出するまでの手順を示すフローチャート
【図８】本発明に係る領域表示方法を説明するために用いた図
【図９】本発明に係る領域表示方法に基づいて表示された画像の一例を示す図
【図１０】本発明に係る領域表示方法に基づいて表示された画像の他の例を示す図
【図１１】所定の時間間隔ごとに複数の断層像が取り込まれる様子を示す図
【図１２】本発明に係る領域抽出方法及び領域表示方法が適用される装置のハードウェア構成例を示す図
【図１３】本発明の一の実施の形態に係る画像表示システムの構成図
【図１４】本発明の一の実施の形態に係り、画像表示装置での処理を示すフローチャート
【図１５】本発明の一の実施の形態に係り、断層像間での心筋厚の差分の算出を示す概念図
【図１６】本発明の一の実施の形態に係り、断層像を静止画像として表示する場合の例を示す図
【図１７】本発明の一の実施の形態に係り、断層像を動画像として表示する場合のイメージを示す図
【図１８】本発明の一の実施の形態に係り、しきい値に基づいて設定された画像強調範囲を考慮して色づけされた画像の表示の例を示す図
【図１９】本発明の一の実施の形態に係り、３次元画像の表示の例を示す図
【図２０】本発明の一の実施の形態に係る領域抽出システムの構成図
【図２１】本発明の一の実施の形態に係り、領域抽出装置での処理を示すフローチャート
【図２２】代表点設定方法の選択画面の例を示すイメージ図
【図２３】心臓の大きさの時相変化の例を示すイメージ図
【図２４】操作者の指定による代表点設定の例を示すイメージ図
【符号の説明】
１０…中央処理装置（ＣＰＵ）、１２…主メモリ、１４…磁気ディスク、１６…表示メモリ、１８…ディスプレイ、２０…コントローラ、２２…マウス、２４…キーボード、２６…共通バス、２８…ネットワーク、３０…ＭＲ装置、４０…領域抽出システム、４２…領域抽出装置、７０…画像表示システム、７２…画像表示装置
【図１】
2004141612.tif 000003
【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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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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