(57)【要約】      （修正有）【課題】最適な対象物の濃淡値を抽出できる三次元濃淡画像抽出方法、装置、媒体の提供。【解決手段】対象物を含む三次元濃淡画像にボクセルスペースを生成し、ボクセルスペースの１つのボクセルｉを選択し、選択されたボクセルを中心とする所定サイズｍ×ｍ×ｍの領域内のボクセルの濃淡値Ｇｉの平均値もしくはその関数をしきい値Ｇｔｈとして演算し、選択されたボクセルの濃淡値をしきい値と比較して物体領域Ｆｉを判別し、物体領域に応じて対象物の三次元濃淡画像を抽出する。【選択図】        図１
2005218645.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物を含む三次元濃淡画像にボクセルスペースを生成する工程と、
該ボクセルスペースの１つのボクセル（ｉ）を選択する工程（１２０１）と、
該選択されたボクセルを中心とする所定サイズの領域内のボクセルの濃淡値（Ｇｉ）の平均値もしくはその関数をしきい値（Ｇｔｈ）として演算する工程（１０１）と、
前記選択されたボクセルの濃淡値を前記しきい値と比較して物体領域（Ｆｉ）を判別する工程（１２０２、１２０３、１２０４）と、
該物体領域に応じて前記対象物の三次元濃淡画像を抽出する工程（１２０８）と
を具備する三次元濃淡画像抽出方法。
【請求項２】
対象物を含む三次元濃淡画像にボクセルスペースを生成する工程と、
該ボクセルスペースの１つのボクセル（ｉ）を選択する工程（１２０１）と、
該選択されたボクセルを中心とする所定サイズの領域内のボクセルの濃淡値（Ｇｉ）の平均値もしくはその関数をしきい値（Ｇｔｈ）として演算する工程（１０１）と、
前記選択されたボクセルの濃淡値を前記しきい値と比較して物体領域（Ｆｉ）を判別する工程（１２０２、１２０３、１２０４）と、
該判別された物体領域に対してラベリング処理を施す工程（１２０６）と、
該ラベリング処理された物体領域から対象物領域（Ｆｉ’）を抽出する工程（１２０７）と、
該対象物領域に応じて前記対象物の三次元濃淡画像を抽出する工程（１２０８）と
を具備する三次元濃淡画像抽出方法。
【請求項３】
対象物を含む三次元濃淡画像にボクセルスペースを生成する工程と、
該ボクセルスペースの１つのボクセル（ｉ）を選択する工程（１２０１）と、
該選択されたボクセルを中心とする所定サイズの領域内のボクセルの濃淡値（Ｇｉ）の平均値もしくはその関数をしきい値（Ｇｔｈ）として演算する工程（１０１）と、
前記選択されたボクセルの濃淡値を前記しきい値と比較して物体領域（Ｆｉ）を判別する工程（１２０２、１２０３、１２０４）と、
該判別された物体領域に対してラベリング処理を施す工程（１２０６）と、
該ラベリング処理された物体領域から対象物領域（Ｆｉ’）を抽出する工程（１２０７）と、
前記対象物領域の表面形状及び厚さに依存する形状因子（Ｖｓｊ）を演算する工程（１０２）と、
該形状因子に応じて前記対象物領域の穴を閉塞して該穴の領域を対象物領域（Ｆｉ”）として更新する工程（１０３）と、
該更新された対象物領域に応じて前記対象物の三次元濃淡画像を抽出する工程（１２０８）と
を具備する三次元濃淡画像抽出方法。
【請求項４】
前記物体領域判別工程が前記選択されたボクセルの濃淡値が前記しきい値より大きいときに前記物体領域内のボクセルとする請求項１，２もしくは３に記載の三次元濃淡画像抽出方法。
【請求項５】
前記物体領域判別工程が前記選択されたボクセルの濃淡値が前記しきい値より小さいときに前記物体領域内のボクセルとする請求項１，２もしくは３に記載の三次元濃淡画像抽出方法。
【請求項６】
さらに、前記しきい値を演算する前に前記ボクセルの濃淡値を反転させる工程を具備する請求項１，２もしくは３に記載の三次元濃淡画像抽出方法。
【請求項７】
前記形状因子演算工程が、
前記対象物領域の表面上のボクセルを選択する工程（４０１）と、
該選択されたボクセルを中心とする所定サイズの探索領域内にあって前記対象物領域内のボクセル数（Nｖｊ）を演算する工程（４０２）と、
該演算されたボクセル数と基準値(NＲＥＦ)との差により前記形状因子(Vｓｊ)を演算する工程（４０３）と、
を具備する請求項３に記載の三次元濃淡画像抽出方法。
【請求項８】
さらに、前記対象物領域によって周囲が囲まれた領域を対象物領域（Ｆｉ’’’）として更新する工程（１０４）を具備する請求項１，２もしくは３に記載の三次元濃淡画像抽出方法。
【請求項９】
さらに、前記ボクセルの選択の前に該選択に適さない程度に大きい濃淡値を有するボクセルを排除する工程を具備する請求項１，２もしくは３に記載の三次元濃淡画像抽出方法。
【請求項１０】
さらに、前記ボクセルの選択の前に該選択に適さない程度に小さい濃淡値を有するボクセルを排除する工程を具備する請求項１，２もしくは３に記載の三次元濃淡画像抽出方法。
【請求項１１】
対象物を含む三次元濃淡画像にボクセルスペースを生成する手段と、
該ボクセルスペースの１つのボクセル（ｉ）を選択する手段と、
該選択されたボクセルを中心とする所定サイズの領域内のボクセルの濃淡値（Ｇｉ）の平均値もしくはその関数をしきい値（Ｇｔｈ）として演算する手段と、
前記選択されたボクセルの濃淡値を前記しきい値と比較して物体領域（Ｆｉ）を判別する手段と、
該物体領域に応じて前記対象物の三次元濃淡画像を抽出する手段と
を具備する三次元濃淡画像抽出装置。
【請求項１２】
対象物を含む三次元濃淡画像にボクセルスペースを生成する手段と、
該ボクセルスペースの１つのボクセル（ｉ）を選択する手段と、
該選択されたボクセルを中心とする所定サイズの領域内のボクセルの濃淡値（Ｇｉ）の平均値もしくはその関数をしきい値（Ｇｔｈ）として演算する手段と、
前記選択されたボクセルの濃淡値を前記しきい値と比較して物体領域（Ｆｉ）を判別する手段と、
該判別された物体領域に対してラベリング処理を施す手段と、
該ラベリング処理された物体領域から対象物領域（Ｆｉ’）を抽出する手段と、
該対象物領域に応じて前記対象物の三次元濃淡画像を抽出する手段と
を具備する三次元濃淡画像抽出装置。
【請求項１３】
対象物を含む三次元濃淡画像にボクセルスペースを生成する手段と、
該ボクセルスペースの１つのボクセル（ｉ）を選択する手段と、
該選択されたボクセルを中心とする所定サイズの領域内のボクセルの濃淡値（Ｇｉ）の平均値もしくはその関数をしきい値（Ｇｔｈ）として演算する手段と、
前記選択されたボクセルの濃淡値を前記しきい値と比較して物体領域（Ｆｉ）を判別する手段と、
該判別された物体領域に対してラベリング処理を施す手段と、
該ラベリング処理された物体領域から対象物領域（Ｆｉ’）を抽出する手段と、
前記対象物領域の表面形状及び厚さに依存する形状因子（Ｖｓｊ）を演算する手段と、
該形状因子に応じて前記対象物領域の穴を閉塞して該穴の領域を対象物領域（Ｆｉ”）として更新する手段と、
該更新された対象物領域に応じて前記対象物の三次元濃淡画像を抽出する手段と
を具備する三次元濃淡画像抽出装置。
【請求項１４】
前記物体領域判別手段が前記選択されたボクセルの濃淡値が前記しきい値より大きいときに前記物体領域内のボクセルとする請求項１１，１２もしくは１３に記載の三次元濃淡画像抽出装置。
【請求項１５】
前記物体領域判別手段が前記選択されたボクセルの濃淡値が前記しきい値より小さいときに前記物体領域内のボクセルとする請求項１１，１２もしくは１３に記載の三次元濃淡画像抽出装置。
【請求項１６】
さらに、前記しきい値を演算する前に前記ボクセルの濃淡値を反転させる工程を具備する請求項１１，１２もしくは１３に記載の三次元濃淡画像抽出装置。
【請求項１７】
前記形状因子演算手段が、
前記対象物領域の表面上のボクセルを選択する手段と、
該選択されたボクセルを中心とする所定サイズの探索領域内にあって前記対象物領域内のボクセル数（Nｖｊ）を演算する手段と、
該演算されたボクセル数と基準値(NＲＥＦ)との差により前記形状因子(Vｓｊ)を演算する手段と
を具備する請求項１３に記載の三次元濃淡画像抽出装置。
【請求項１８】
さらに、前記対象物領域によって周囲が囲まれた領域を対象物領域（Ｆｉ’’’）として更新する手段を具備する請求項１１，１２もしくは１３に記載の三次元濃淡画像抽出装置。
【請求項１９】
さらに、前記ボクセルの選択の前に該選択に適さない程度に大きい濃淡値を有するボクセルを排除する手段を具備する請求項１１，１２もしくは１３に記載の三次元濃淡画像抽出装置。
【請求項２０】
さらに、前記ボクセルの選択の前に該選択に適さない程度に小さい濃淡値を有するボクセルを排除する手段を具備する請求項１１，１２もしくは１３に記載の三次元濃淡画像抽出装置。
【請求項２１】
対象物を含む三次元濃淡画像にボクセルスペースを生成する手順と、
該ボクセルスペースの１つのボクセル（ｉ）を選択する手順と、
該選択されたボクセルを中心とする所定サイズの領域内のボクセルの濃淡値（Ｇｉ）の平均値もしくはその関数をしきい値（Ｇｔｈ）として演算する手順と、
前記選択されたボクセルの濃淡値を前記しきい値と比較して物体領域（Ｆｉ）を判別する手順と、
該物体領域に応じて前記対象物の三次元濃淡画像を抽出する手順と
を実行させるためのプログラムを記憶した記憶媒体。
【請求項２２】
対象物を含む三次元濃淡画像にボクセルスペースを生成する手順と、
該ボクセルスペースの１つのボクセル（ｉ）を選択する手順と、
該選択されたボクセルを中心とする所定サイズの領域内のボクセルの濃淡値（Ｇｉ）の平均値もしくはその関数をしきい値（Ｇｔｈ）として演算する手順と、
前記選択されたボクセルの濃淡値を前記しきい値と比較して物体領域（Ｆｉ）を判別する手順と、
該判別された物体領域に対してラベリング処理を施す手順と、
該ラベリング処理された物体領域から対象物領域（Ｆｉ’）を抽出する手順と、
該対象物領域に応じて前記対象物の三次元濃淡画像を抽出する手順と
を実行させるためのプログラムを記憶した記憶媒体。
【請求項２３】
対象物を含む三次元濃淡画像にボクセルスペースを生成する手順と、
該ボクセルスペースの１つのボクセル（ｉ）を選択する手順と、
該選択されたボクセルを中心とする所定サイズの領域内のボクセルの濃淡値（Ｇｉ）の平均値もしくはその関数をしきい値（Ｇｔｈ）として演算する手順と、
前記選択されたボクセルの濃淡値を前記しきい値と比較して物体領域（Ｆｉ）を判別する手順と、
該判別された物体領域に対してラベリング処理を施す手順と、
該ラベリング処理された物体領域から対象物領域（Ｆｉ’）を抽出する手順と、
前記対象物領域の表面形状及び厚さに依存する形状因子（Ｖｓｊ）を演算する手順と、
該形状因子に応じて前記対象物領域の穴を閉塞して該穴の領域を対象物領域（Ｆｉ”）として更新する手順と、
該更新された対象物領域に応じて前記対象物の三次元濃淡画像を抽出する手順と
を実行させるためのプログラムを記憶した記憶媒体。
【請求項２４】
前記物体領域判別手順が前記選択されたボクセルの濃淡値が前記しきい値より大きいときに前記物体領域内のボクセルとする請求項２１，２２もしくは２３に記載の記憶媒体。
【請求項２５】
前記物体領域判別手順が前記選択されたボクセルの濃淡値が前記しきい値より小さいときに前記物体領域内のボクセルとする請求項２１，２２もしくは２３に記載の記憶媒体。
【請求項２６】
さらに、前記しきい値を演算する前に前記ボクセルの濃淡値を反転させる手順を実行させるためのプログラムを記憶した請求項２１，２２もしくは２３に記載の記憶媒体。
【請求項２７】
前記形状因子演算手順が、
前記対象物領域の表面上のボクセルを選択する手順と、
該選択されたボクセルを中心とする所定サイズの探索領域内にあって前記対象物領域内のボクセル数（Nｖｊ）を演算する手順と、
該演算されたボクセル数と基準値(NＲＥＦ)との差により前記形状因子(Vｓｊ)を演算する手順と
を具備する請求項２３に記載の記憶媒体。
【請求項２８】
さらに、前記対象物領域によって周囲が囲まれた領域を対象物領域（Ｆｉ’’’）として更新する手順を実行させるためのプログラムを記憶した請求項２１，２２もしくは２３に記載の記憶媒体。
【請求項２９】
さらに、前記ボクセルの選択の前に該選択に適さない程度に大きい濃淡値を有するボクセルを排除する手順を実行させるためのプログラムを記憶した請求項２１，２２もしくは２３に記載の記憶媒体。
【請求項３０】
さらに、前記ボクセルの選択の前に該選択に適さない程度に小さい濃淡値を有するボクセルを排除する手順を実行させるためのプログラムを記憶した請求項２１，２２もしくは２３に記載の記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は対象物を含む三次元濃淡画像から該対象物の濃淡画像を抽出するための三次元濃淡画像抽出方法、装置及び三次元濃淡画像抽出プログラムを記憶した記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
Ｘ線ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置あるいはＭＲＩ法（磁気共鳴画像法）から取得されたマルチスライス画像群等の三次元濃淡画像から個体別の有限要素モデルを構築し、信頼性の高い力学的解析を行うことにより、各個体の強度及び運動を非破壊的に検査できる。
【０００３】
上述の個体別の有限要素モデルを構築するためには、三次元濃淡画像から予め対象とする個体（以下、対象物）の濃淡画像を抽出する必要がある。
【０００４】
図１１はＸ線ＣＴ画像に基づく一般的な三次元濃淡画像抽出装置を示すブロック回路図である。図１１において、１１０１はＸ線発生装置１１０１ａ及びＸ線検査装置１１０１ｂよりなるガントリ、１１０２はガントリ１１０１を制御するコンピュータ、１１０３はコンピュータ１１０２により制御されるディスプレイ装置である。
【０００５】
次に、従来の三次元濃淡画像抽出方法を図１２及び図１３を参照して説明する。尚、図１２は図１１のコンピュータ１２０２の動作を示すフローチャート、図１３は図１２のフローチャートを補足説明するための表である。また、ここでは、物体として骨体を想定する。
【０００６】
始めに、ステップ１２０１において、予め設定されたボクセルスペースから立方体ボクセルｉを選択する。尚、立方体ボクセルの単位長さはマルチスライス画像群の間隔たとえば０．１４９ｍｍである。
【０００７】
次に、ステップ１２０２において、立方体ボクセルｉのＣＴ値である濃淡値Ｇｉが一定のしきい値Ｇｔｈより大きいか否かを判別する。この結果、Ｇｉ＞Ｇｔｈであれば立方体ボクセルｉは物体領域内つまり骨体内と判別してステップ１２０３に進み、物体領域フラグＦｉを“１”とする。他方、Ｇｉ≦Ｇｔｈであれば立方体ボクセルｉは物体領域外つまり骨体外と判別してステップ１２０４に進み、物体領域フラグＦｉを“０”とする。つまり、しきい値Ｇｔｈは骨体の大きい濃淡値とその周囲の軟組織の小さい濃淡値とを識別する値に設定されている。
【０００８】
次に、ステップ１２０５はステップ１２０１〜１２０４の動作をすべての立方体ボクセルについて繰り返させる。
【０００９】
次に、ステップ１２０６において、物体領域内つまり骨体内と判別された立方体ボクセルｉ（Ｆｉ＝“１”）についてラベリング処理をする。ここで、ラベリング処理とは、物体領域フラグＦｉが“１”である立方体ボクセルｉの連結性を有する集合に対して同一のラベルを与えることである。たとえば、図１３において、連結性を有する立方体ボクセル１，２，３に対して“骨Ａ”のラベルを与え、連結性を有する立方体ボクセル６，８，９，１０，１１，１２，１４，１５に対して“骨Ｂ”のラベルを与える。尚、図１３の“骨Ｂ”において、立方体ボクセル６は立方体８，９，１０，１１，１２，１４，１５と図示しない立方体ボクセルを介して連結性を有するものとし、立方体ボクセル１３は“骨Ｂ”の海綿骨組織のために濃淡値が小さく、この結果、物体領域として判別されないものとする。
【００１０】
次に、ステップ１２０７において、ラベル画像である“骨Ａ”，“骨Ｂ”，…から対象物領域を抽出する。たとえば“骨Ｂ”を対象物領域として抽出する場合、“骨Ｂ”内の立方体ボクセルｉ（ｉ＝６，８，９，１０，１１，１２，１４，１５）の対象物領域フラグＦｉ’を“１”とし、他の立方体ボクセルｉの対象物領域フラグＦｉ’を“０”とする。
【００１１】
次に、ステップ１２０８において、対象物画像を抽出する。たとえば、“骨Ｂ”の濃淡値Ｇｉ（ｉ＝６，８，９，１０，１１，１２，１４，１５）を、
Ｇｉ’←Ｇｉ・Ｆｉ’
により演算して抽出する。
【００１２】
そして、ステップ１２０９により図１２のルーチンは終了する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
しかしながら、上述の従来の三次元濃淡画像抽出方法によれば、物体領域か否かの判別を一定のしきい値Ｇｔｈを用いているので、濃淡値の変化量が大きい場合、最適な対象物領域を抽出できず、従って、最適な対象物の濃淡値を抽出できないという課題がある。
【００１４】
たとえば、対象物が骨体の場合、骨体の濃淡値Ｇｉはその部所に応じて異なる。骨体が関節の場合、関節付近は濃淡値の小さい海綿骨が多く、関節から離れると濃淡値の大きい緻密骨が多くなる。また、骨体内部は骨体の周囲軟組織と同程度の小さい濃淡値を有する。従って、しきい値Ｇｔｈを大きくすると、緻密骨しか抽出できず、他方、しきい値Ｇｔｈを小さくすると、海綿骨を抽出できるが骨体の周囲軟組織をも骨体として抽出することになる。
【００１５】
また、上述の従来の三次元濃淡画像抽出方法によれば、対象物内部に微小な穴及び濃淡値の小さい領域がある場合に、その穴の領域及び濃淡値の小さい領域を対象物領域外として判別し、対象物から除外されるという課題もある。
【００１６】
たとえば、対象物が骨体の場合、骨体内部には、神経、血管等を通す穴が存在する。このような穴は骨体内部として抽出できることが好ましいが、上述の従来の三次元濃淡画像抽出方法によればこのような穴は塞がれずに穴として抽出されることになる。
【００１７】
また、上述の穴と同様に、対象物内部に存在する濃淡値の小さい領域も対象物領域外として判別される。たとえば濃淡値の大きい緻密骨によって周囲が囲まれた海綿骨領域も骨体領域外として判別される。この結果、骨体内部の海綿骨が骨体として認識されないことになる。
【００１８】
さらに、上述の従来の三次元濃淡画像抽出方法によれば、濃淡値が同等の値を有する２つの物体が密接している場合には、これら２つの物体に別々のラベルを与えることが困難であり、この結果、対象物を抽出できないという課題もある。
【００１９】
たとえば、対象物が関節の骨体の場合、２つの骨体が密接しており、連結性を有する１つの集合となり、同一のラベルが与えられることになる。
【００２０】
上述の課題は、手作業によりしきい値を変更すれば解決し得る。しかしながら、ＣＴ装置は、ファンビームＣＴ装置からＭＤＣＴ装置、コーンビームＣＴ装置へ移行しつつあり、この結果、マルチスライス画像群の間隔が著しくなり、立方体ボクセル数は増加するので、労力の面で困難である。
【００２１】
従って、本発明の目的は、最適な対象物の濃淡値を抽出できる三次元濃淡画像抽出方法、装置及び三次元濃淡画像抽出プログラムを格納した記憶媒体を提供することにある。
【００２２】
本発明の他の目的は、微小な穴及び小さい濃淡値の領域を有する対象物の濃淡値を抽出する場合に、その穴の領域及び小さい濃淡値の領域を対象物領域として判別できる三次元濃淡画像抽出方法、装置及び三次元濃淡画像抽出プログラムを格納した記憶媒体を提供することにある。
【００２３】
さらに、本発明の他の目的は、物体が密接していても最適な対象物の濃淡値を抽出できる三次元濃淡画像抽出方法、装置及び三次元濃淡画像抽出プログラムを格納した記憶媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２４】
上述の目的を達成するために本発明に係る三次元濃淡画像抽出方法は、対象物を含む三次元濃淡画像にボクセルスペースを生成する工程と、このボクセルスペースの１つのボクセルを選択する工程と、選択されたボクセルを中心とする所定サイズの領域内のボクセルの濃淡値の平均値もしくはその関数をしきい値として演算する工程と、選択されたボクセルの濃淡値を前記しきい値と比較して物体領域を判別する工程と、物体領域に応じて対象物の三次元濃淡画像を抽出する工程とを具備する。
【００２５】
また、判別された物体領域に対してラベリング処理を施す工程と、ラベリング処理された物体領域から対象物領域を抽出する工程とを具備し、対象物領域に応じて対象物の三次元濃淡画像を抽出するようにする。
【００２６】
さらに、判別された物体領域に対してラベリング処理を施す工程と、ラベリング処理された物体領域から対象物領域を抽出する工程と、対象物領域の表面形状及び厚さに依存する形状因子を演算する工程と、形状因子に応じて前記対象物領域の穴を閉塞して対象物領域を更新する工程とを具備し、更新された対象物領域に応じて対象物の三次元濃淡画像を抽出するようにする。
【００２７】
さらに、対象物領域によって周囲が囲まれた領域を対象物領域として更新する工程を具備し、更新された対象物領域に応じて対象物の三次元濃淡画像を抽出するようにする。
【発明の効果】
【００２８】
本発明によれば、物体領域か否かの判別を可変のしきい値を用いているので、濃淡値の変化量が大きい場合にも、最適な対象物領域を抽出でき、従って、最適な対象物の濃淡値を抽出できる。
【００２９】
また、対象物内部に微小な穴がある場合に、その穴を閉塞し、この結果、対象物の一部として判別できる。
【００３０】
さらに、対象物内部に濃淡値の小さい領域がある場合に、その領域を対象物の一部として判別できる。
【００３１】
さらに、濃淡値が同等の値を有する２つの物体が密接している場合にも、これら２つの物体に別々のラベルを与えることが容易であり、この結果、対象物を抽出できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
図１は本発明に係る三次元濃淡画像抽出方法の一実施の形態を示すフローチャート、図２は図１のフローチャートを補足説明するためのテーブルである。図１においては、図１２のフローチャートにおいて、ステップ１０１〜１０４を付加したものである。
【００３３】
始めに、ステップ１２０１において、予め設定されたボクセルスペースから立方体ボクセルｉを選択する。
【００３４】
次に、ステップ１０１において、立方体ボクセルｉの濃淡値Ｇｉのしきい値Ｇｔｈを、当該立方体ボクセルｉを中心とする所定サイズたとえば立方体ｍ×ｍ×ｍ（ｍ＝２，３，…）の領域の立方体ボクセルの濃淡値Ｇｉの平均値により演算する。つまり、
Ｇｔｈ←ΣＧｉ／ｍ３
これにより、しきい値Ｇｔｈを選択立方体ボクセルｉの場所に応じて可変とし、骨体の緻密骨、海綿骨及び骨体内部のいずれも骨体周囲の軟組織から識別し得るようにする。尚、ボクセルスペースの立方体ボクセルｉの濃淡値Ｇｉの一例はたとえば図３の（Ａ）に示される。
【００３５】
次に、ステップ１２０２において、立方体ボクセルｉのＣＴ値である濃淡値Ｇｉが可変のしきい値Ｇｔｈより大きいか否かを判別する。この結果、Ｇｉ＞Ｇｔｈであれば立方体ボクセルｉは物体領域内つまり骨体内と判別してステップ１２０３に進み、物体領域フラグＦｉを“１”とする。他方、Ｇｉ≦Ｇｔｈであれば立方体ボクセルｉは物体領域外つまり骨体外と判別してステップ１２０４に進み、物体領域フラグＦｉを“０”とする。これにより、濃淡値が比較的大きい骨体の緻密骨に対して物体領域フラグＦｉが“１”とされる。尚、物体領域フラグＦｉ（＝“１”）によって形成される物体領域の一例は図３の（Ｂ）に示される。
【００３６】
次に、ステップ１２０５はステップ１２０１，１０１，１２０３〜１２０４の動作をすべての立方体ボクセルについて繰り返させる。
【００３７】
次に、ステップ１２０６において、物体領域内たとえば骨体内と判別された立方体ボクセルｉ（Ｆｉ＝“１”）についてラベリング処理をする。たとえば、図２において、連結性を有する立方体ボクセル１，２，３に対して“骨Ａ”のラベルを与え、連結性を有する立方体ボクセル６，８，９，１０，１１，１２，１４，１５に対して“骨Ｂ”のラベルを与える。尚、図２の“骨Ｂ”において、立方体ボクセル６は立方体８，９，１０，１１，１２，１４，１５と図示しない立方体ボクセルを介して連結性を有するものとし、立方体ボクセル１３は“骨Ｂ”の海綿骨組織のために濃淡値が小さく、この結果、物体領域として判別されないものとする。
【００３８】
次に、ステップ１２０７において、ラベル画像である“骨Ａ” ，“骨Ｂ” ，…から対象物領域を抽出する。たとえば“骨Ｂ”を対象物領域として抽出する場合、“骨Ｂ”内の立方体ボクセルｉ（ｉ＝６，８，９，１０，１１，１２，１４，１５）の対象物領域フラグＦｉ’を“１”とし、他の立方体ボクセルｉの対象物領域フラグＦｉ’を“０”とする。尚、対象物領域フラグＦｉ’（＝“１”）によって形成される対象物領域の一例は図３の（Ｃ）に示される。
【００３９】
次に、ステップ１０２において、対象物領域の立方体ボクセルについて形状因子を演算する。形状因子は対象物の表面形状及び厚さに依存する因子であり、具体的には、曲率の高い表面形状を有する箇所、肉厚が薄い箇所に反応する因子であり、その演算については後述する。
【００４０】
次に、ステップ１０３において、形状因子の大きい箇所間を結ぶことにより対象物領域内の微小な穴を閉塞する。この結果、微小な穴の領域も物体領域の一部をなすことになる。たとえば、図２において、微小な穴である立方体ボクセル７の対象物領域フラグＦｉ’を“１”として新たな対象物領域フラグＦｉ”とする。その他の対象物領域フラグＦｉ’はそのまま対象物領域フラグＦｉ”となる。
【００４１】
次に、ステップ１０４において、対象物領域フラグＦｉ”（＝“１”）によって囲まれた領域を有効化する。この結果、濃淡値の大きい領域によって周囲が囲まれた濃淡値の小さい領域も物体領域の一部をなすことになる。たとえば、図２において、濃淡値の小さい領域の海綿骨である立方体ボクセル１３の対象物領域フラグＦｉ”を“１”として新たな対象物領域フラグＦｉ’’’とする。その他の対象物領域フラグＦｉ”はそのまま対象物領域フラグＦｉ’’’とする。
【００４２】
ステップ１０３，１０４によって得られた対象物領域フラグＦｉ’’’によって形成される対象物領域の一例は図３の（Ｄ）に示される。
【００４３】
次に、ステップ１２０８において、対象物画像を抽出する。たとえば、“骨Ｂ”の濃淡値Ｇｉ（ｉ＝６，８，９，１０，１１，１２，１３，１４，１５）を、
Ｇｉ’←Ｇｉ・Ｆｉ’’’
により演算して抽出する。尚、対象物の抽出された濃淡値Ｇｉ’の一例は図３の（Ｅ）に示される。
【００４４】
そして、ステップ１２０９により図１のルーチンは終了する。
【００４５】
尚、図１のステップ１０１におけるしきい値Ｇｔｈは所定サイズｍ×ｍ×ｍの領域の立方体ボクセルの濃淡値の平均値としているが、平均値を含む関数たとえば１次関数としてもよい。
【００４６】
また、図１のステップ１２０１の前に、２つのしきい値を設定してボクセルスペースから明らかに骨体でないと考える非常に大きい濃淡値を有する立方体ボクセル及び／または非常に小さい濃淡値を有する立方体ボクセルを予め排除することも可能である。この場合には、ステップ１２０５の対象ボクセル数は減少するので、高速化が可能となる。
【００４７】
また、濃淡値が小さいヒト肺野の濃淡画像を抽出する場合には、濃淡値を予め反転させておく。この場合、ステップ１２０３において、物体領域フラグＦｉを“０”とし、ステップ１２０４において、物体領域フラグＦｉを“１”としてもよい。
【００４８】
図４は、図１の対象物領域の形状因子演算ステップ１０２の詳細なフローチャートである。
【００４９】
始めに、ステップ４０１において、対象物領域の表面つまり骨体の輪郭に対象立方体ボクセルｊを選択する。
【００５０】
次に、ステップ４０２において、対象立方体ボクセルｊを中心として所定サイズたとえば図５に示すｎ×ｎ×ｎ（ｎ＝２，３，…）の探索領域を設定し、この探索領域内にあって対象物領域内つまり骨体内の立方体ボクセル数Ｎｖｊを演算する。尚、立方体ボクセルが骨体内か否かは対象物領域フラグＦｊ’（＝“１”）によって容易に判別できる。
【００５１】
次に、ステップ４０３において、対象立方体ボクセルｊの形状因子Ｖｓｊを字式により演算する。
Ｖｓｊ←｜Ｎｖｊ−ＮＲＥＦ｜
ただし、ＮＲＥＦは基準値であり、たとえばｎ３／２である。
【００５２】
ステップ４０３のおける対象立方体ボクセルｊの形状因子Ｖｓｊを説明簡略化するために二次元の場合を図６を参照して説明する。図６において、ｎ＝１７とすれば、ＮＲＥＦ＝１７×１７／２＝１４４．５である。図６の（Ａ）に示す例においては、Ｎｖｊ＝１４９であり、従って、Ｖｓｊ＝４．５である。また、図６の（B）に示す例においては、Ｎｖｊ＝２５２であり、従って、Ｖｓｊ＝１０７．５である。さらに、図６の（C）に示す例においては、Ｎｖｊ＝３１であり、従って、Ｖｓｊ＝１１３．５である。さらにまた、図６の（D）に示す例においては、Ｎｖｊ＝５３であり、従って、Ｖｓｊ＝９１．５である。このようにして、対象立方体ボクセルｊが存在する骨体表面が複雑な凹凸つまり曲率が大きければ形状因子Ｖｓｊは大きくなり、また、対象立方体ボクセルｊが存在する骨体の厚さが小さければ形状因子Ｖｓｊはやはり大きくなる。逆に、対象立方体ボクセルｊが存在する骨体表面が単調な面つまり曲率が小さければ形状因子Ｖｓｊは小さくなり、また、対象立方体ボクセルｊが存在する骨体の厚さが大きければ形状因子Ｖｓｊはやはり小さくなる。たとえば、図６の（C）のごとく、曲率が大きくかつ厚さも小さい場合には、形状因子Ｖｓｊは非常に大きくなり、図６の（B）のごとく、曲率は大きいが厚さは小さい場合には、形状因子Ｖｓｊはやや大きくなり、図６の（D）のごとく、曲率は小さいが厚さは小さい場合にも、形状因子Ｖｓｊはやや大きくなり、図６の（A）に示すごとく、曲率の小さくかつ厚さの大きい場合には、形状因子Ｖｓｊは非常に小さくなる。このように、曲率が大きくあるいは厚さが小さい場合には、対象立方体ボクセルに応力集中が発生し易いので大きな形状因子Ｖｓｊを割当てるようにしたものである。
【００５３】
次に、ステップ４０４において、ステップ４０１〜４０３の動作を骨体輪郭上の立方体ボクセルにすべてについて繰り返させる。
【００５４】
そして、ステップ４０５にて図１のステップ１０３に戻る。
【００５５】
次に、本発明によって実際に抽出された三次元濃淡画像について説明する。
【００５６】
図７は対象物がヒト大腿骨の場合を示し、（Ａ）はボクセル数５１２×５１２のボクセルスペースのＣＴ濃淡画像（１８５枚）を示し、（Ｂ）は抽出されたヒト大腿骨画像を示す。大腿骨は関節部において濃淡値Ｇｉの変化量が大きいにもかかわらず、抽出時間３分２２秒で明瞭な大腿骨画像が得られた。尚、従来のごとく、しきい値を手作業にて変更した場合には約３０分を要した。
【００５７】
図８は対象物が脊椎骨の後方要素を除去し、上下をエポキシ樹脂で固定したラット脊椎骨の場合を示し、（Ａ）はボクセル数５１２×５１２のボクセルスペースのＣＴ濃淡画像（３１５枚）を示し、（Ｂ）は抽出されたラット脊椎骨画像を示す。後方要素を除去したラット脊椎骨は穴が生じているにもかかわらず、抽出時間２分１７秒で明瞭なラット脊椎骨画像が得られた。尚、従来のごとく、しきい値を手作業にて変更した場合には約６０分を要した。
【００５８】
図９は対象物がヒト頚椎骨の場合を示し、（Ａ）はボクセル数５１２×５１２のボクセルスペースのヒト顔面のＣＴ濃淡画像（５１０枚）を示し、（Ｂ）は抽出されたヒト頚椎骨画像を示す。ヒト頚椎骨の上下には薄い関節円盤が密接しているにもかかわらず、抽出時間３分２９秒で明瞭な頚椎骨画像が得られた。尚、従来のごとく、しきい値を手作業にて変更した場合には約３０分を要した。
【００５９】
図１０は対象物がヒト肺野の場合を示し、（Ａ）はボクセル数５１２×５１２のボクセルスペースのＣＴ濃淡画像（３７５枚）を示し、（Ｂ）は抽出されたヒト肺野画像を示す。ヒト肺野は周辺組織に比べて低くなっているので、濃淡値Ｇｉを反転するか、もしくは、図１のステップ１１０３，１１０４の値Ｆｉを交換することにより、抽出時間３分２６秒で明瞭な肺野画像が得られた。尚、従来のごとく、しきい値を手作業にて変更した場合には約６０分を要した。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】本発明に係る三次元濃淡画像抽出方法の一実施の形態を示すフローチャートである。
【図２】図１を補足説明する表である。
【図３】図１を補足説明する図である。
【図４】図１の対象物領域の形状因子演算ステップの詳細なフローチャートである。
【図５】図４の探索領域を説明する斜視図である。
【図６】図５の形状因子を説明する図である。
【図７】本発明より得られた三次元濃淡画像の第１の例を示す図である。
【図８】本発明より得られた三次元濃淡画像の第２の例を示す図である。
【図９】本発明より得られた三次元濃淡画像の第３の例を示す図である。
【図１０】本発明より得られた三次元濃淡画像の第４の例を示す図である。
【図１１】Ｘ線ＣＴ画像に基づく一般的な三次元濃淡画像抽出装置を示すブロック回路図である。
【図１２】図１１のコンピュータの動作を示し、従来の三次元濃淡画像抽出方法を説明するフローチャートである。
【図１３】図１２を補足説明する表である。
【符号の説明】
【００６１】
１１０１：ガントリ
１１０１ａ：Ｘ線発生装置
１１０１ｂ：Ｘ線検出装置
１１０２：コンピュータ
１１０３：ディスプレイ装置
【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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