(57)【要約】【課題】医学生物学教育向けに、理想的な人体や動物の３次元解剖画像等をコンピューターで作り出すためには、実際に人体や動物やファントム等を撮影したデータを基にして作ったのでは、綺麗に作れない。それは各ピクセルや各ボクセルのデータにばらつきやノイズが多い為である。このようにノイズや、ばらつきのあるデータを基に３次元画像を作成しようとしても、臓器別や組織別に綺麗に分離できず、明瞭な画像が作れない。【解決手段】３次元画像作成コンピューター用のＣＴ画像のＣＴ値やＭＲＩ画像のコントラスト値等の濃度値データを、人体解剖や動物解剖の立体的な位置関係に基づいて、３次元画像作成用人体動物解剖濃度値データ群を人工的に創造する。そしてこのような濃度値データ群に於いて、それぞれのピクセルやボクセルに濃度値データとは別に、各臓器や各組織の名前に相当する名称値データを持たせた人体動物解剖名称値データ群を人工的に創造する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＣＴ画像のＣＴ値やＭＲＩ画像のコントラスト値等の濃度値データを基にして、３次元的な解析から、人体や動物の３次元解剖画像や断面解剖画像等を作成する３次元画像作成コンピューター用の、計算の基になる各スライスの各ピクセルや各ボリュームの各ボクセルにそれぞれ割り当てられる濃度値データを、医学生物学教育向けとして人工的に、人体解剖や動物解剖の立体的な位置関係に基づいて、３次元的にそれぞれのピクセルやボクセルに、人体や動物の各組織や各臓器、または各臓器の各区域や亜区域、任意的に作った病変部等として割り当て、それぞれのピクセルやボクセルに、ＣＴ画像のＣＴ値やＭＲＩ画像のコントラスト値等の濃度値データをそれぞれ割り当てて作った、人体解剖や動物解剖の立体的な位置関係に基づく、医学生物学教育向け３次元画像作成用人工的人体動物解剖濃度値データ群。
【請求項２】
請求項１記載の、人体解剖や動物解剖の立体的な位置関係に基づく、医学生物学教育向け３次元画像作成用人工的人体動物解剖濃度値データ群のように、各スライスの各ピクセルや各ボリュームの各ボクセルにそれぞれ割り当てられる、ＣＴ画像のＣＴ値やＭＲＩ画像のコントラスト値等の濃度値データとは別に、それぞれのピクセルやボクセルに、人体や動物の各組織や各臓器、または各臓器の各区域や亜区域、病変部等に付けられている医学生物学用名称に相当する文字や数字、記号等の名称値データを、医学生物学教育向けとして人工的に、人体解剖や動物解剖の立体的な位置関係に基づいて、３次元的にそれぞれのピクセルやボクセルに、人体や動物の各組織や各臓器、または各臓器の各区域や亜区域、任意的に作った病変部等として割り当て、それぞれのピクセルやボクセルに、文字や数字、記号等の名称値データをそれぞれ割り当てて作った、人体解剖や動物解剖の立体的な位置関係に基づく、医学生物学教育向け３次元画像作成用人工的人体動物解剖名称値データ群。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  この発明は、医学生物学教育向けに、３次元画像作成コンピューター用に人工的に作った、人体解剖や動物解剖の立体的な位置関係に基づく、人工的人体動物解剖データ群に関するものである。
【背景技術】
【０００２】  従来の医学生物学向けの人体や動物の解剖教育は、紙等に印刷された人体や動物のイラスト風な解剖図、又は人体や動物の立体的な解剖模型等によって行われていた。また最近になって、医療の現場では、ＣＴ検査の断面画像等から３次元的な画像を作成できる医療用ワークステーション等のコンピューターにより、ボリュームレンダリング法やサーフェスレンダリング法等を用いて、人体や動物の３次元的な画像を作成表示できるようになった。しかし、せっかくこのような高度なコンピューターによる人体や動物の３次元画像も、作成に使われる基のデータは、実際の人間や動物、ファントム等を撮影したＣＴ検査で得られたＣＴ値やＭＲＩ検査で得られたコントラスト値等からなる濃度値データから、３次元画像や断面画像が作られている。そのため計算の基になるデータにノイズが多かったり、各臓器、各組織のデータにばらつき（標準偏差）等が多かったりして、必ずしも各臓器や各組織が容易で綺麗に分離表示できるものではなかった。そのために、表示される３次元画像や断面画像も明瞭で分かり易くなく、このようにして得られた画像を書籍等にサンプル画像として載せているが、結局はイラスト風の人体解剖図や動物解剖図等を片手に読みながら、表示される画像が何を表示しているのかを見比べているのが現状である。まして、このようなデータを基にして組織別や臓器別、または各臓器の区域別、亜区域別のように抽出して表示したり、組織別や臓器別、または各臓器の区域別等に色分けして、分かり易く表示しようとしても、人体解剖や動物解剖が良く分かる３次元画像や断面画像を作り出すには困難であった。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】  医学生物学教育向けに、理想的な人体や動物の３次元解剖画像等をコンピューターで作り出すためには、実際に人体や動物、ファントムを撮影したデータを基にして作ったのでは、綺麗に作れない。それは各ピクセルや各ボクセルのデータにばらつきやノイズが多い為である。このように、ノイズや、ばらつきのあるデータを基にコンピューターで人体や動物の３次元画像を作成しようとしても、臓器別や組織別に綺麗に分離できず、ある臓器や組織を簡単に抽出できない。しかし、もしノイズが著しく低く、臓器別、組織別にばらつきの少ない均一なデータであれば、今よりもっと簡単で綺麗に、臓器別や組織別に分離が可能な人体や動物の３次元解剖画像等が作り出せる。また、各ピクセルや各ボクセルのデータにあらかじめ臓器名や組織名に相当する名称値データを持っていれば、名称からその臓器や組織を簡単に抽出表示できるようになるばかりか、表示された画像に於いて、名前の知りたい部分を指定するだけで、その部分がどんな臓器名か組織名かの名称を示す事ができるようになるので、人体解剖や動物解剖の知識を向上する事が出来る。
【課題を解決するための手段】
【０００４】  上記目的を達成するために、ＣＴ画像のＣＴ値やＭＲＩ画像のコントラスト値等の濃度値データを使って３次元的な解析から、ボリュームレンダリング法やサーフェスレンダリング法等を用いて、人体や動物の３次元解剖画像や断面解剖画像等を作成するコンピューターに於いて、計算の基になる各ピクセルや各ボクセルの濃度値データに関して、各臓器や各組織に於いて、濃度値データにばらつきやノイズ等の著しく低い均一な濃度値データにより、臓器別や組織別の分離が容易で綺麗な、医学生物学教育向けの人体や動物の３次元解剖画像等を作り出せるようにするため、３次元画像作成コンピューター用のＣＴ画像のＣＴ値やＭＲＩ画像のコントラスト値等の濃度値データ群を、人体解剖や動物解剖の立体的位置関係に基づいて、人工的に創造する。そしてまた、このような人工的人体動物解剖濃度値データ群に於いて、それぞれのピクセルやボクセルが持っている、ＣＴ画像のＣＴ値やＭＲＩ画像のコントラスト値等の濃度値データとは別に、各臓器や各組織の名前に相当する文字や数字、記号等の名称値データを持たせた、人体動物解剖名称値データ群を、人体解剖や動物解剖の立体的位置関係に基づいて、人工的に創造する。
【発明の効果】
【０００５】  このようにして人工的に作った人体動物解剖データ群を基にする事で、３次元画像作成用コンピューターで解析して画像表示すれば、従来では表示することが困難であった人体や動物の明瞭な３次元画像や断面画像等が、より簡単で綺麗に臓器別、組織別に分離表示する事ができ、またそれぞれの濃度値や名称値に色を割り当てれば、簡単で綺麗に組織別、臓器別に色分け表示する事もできるため、人体解剖の知識を向上する事ができる。また臓器名や組織名から、その臓器や組織の画像を抽出表示できたり、表示された画像に於いて、名前の知りたい部分を指定すれば、臓器名や組織名の名称を示す事もできるので、紙等に印刷された人体解剖図を見るよりも、詳しく分かる。そして、各臓器や各組織を抽出し、その境界線から、それらを一つの物体として扱い、その臓器等の内部の一つ又は複数の濃度値データをひとくくりにして、単一の色や濃度、エアブラシで塗ったような階調性のある色でイラスト風な画像を作る事もできる。そして、このようなコンピューターで作成した画像を紙等に印刷したり、書籍の中に載せたりして活用すれば、今以上に人体解剖や動物解剖の知識を向上する事が出来る。また、３次元画像作成用コンピューターで画像表示すれば、いろいろな角度から人体解剖画像を見る事ができるようになるので、人体解剖の知識を向上する事が出来る。また、表示された画像に於いて、名前を知りたい部分を指定するだけで、その部分がどんな臓器名か組織名かの名称を示す事ができるようになるので、人体解剖や動物解剖の知識を向上する事が出来る。そして、このような人工的に作った人体動物解剖濃度値データ群を、普段、医療現場で使っている３次元画像作成用コンピューターにインストールすれば、その場で人体や動物の解剖画像を解剖辞典並に使う事ができるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００６】  この発明の実施の形態を簡単に説明するため、ＣＴ画像を例にして説明する。ＣＴ画像を３次元的に画像化するコンピューターに於いて、そのボリュームデータは一枚一枚のスライス断面画像を積み重ねて、それらをまとまったボリュームデータとして扱い、３次元画像を作成するか、もしくは最初から３次元的なボリュームデータから作成する。その基になる、一枚一枚のスライス断面画像はピクセルというデータの集合体である。それらを３次元的なボリュームデータとしてボクセルの集合体としている。このピクセルやボクセルは、ＣＴ画像であればＣＴ値という濃度値データを持っている。この一つ一つのピクセルやボクセルのＣＴ値データを、組織別や臓器別、各臓器の区域別、亜区域別に医学生物学的な人体解剖や動物解剖の立体的な位置関係に基づき、人工的に割り当てたデータを作る。例えば肝臓の区域Ｓ１に該当するピクセルやボクセルのＣＴ値は６０、膵臓のＣＴ値は５０、胃のＣＴ値は４５というようにである。そうしておけば、胃を表示しようとするなら、ＣＴ値４５の部分を表示すればよい。また各組織や各臓器が、あるＣＴ値の範囲で連続して繋がったデータであれば、組織と組織をコンピューターで分離表示するのは簡単である。また、色分けするのも、ＣＴ値が違うので容易に出来る。このように、臓器毎や組織毎にＣＴ値が一つか二つでも違えば、コンピューターは分離表示し易くなるし、それぞれのＣＴ値に色を割り当てて表示すれば、より分かり易い画像になる。そして、任意的に病変部を人体解剖や動物解剖のデータ群の中に入れておく事もできる。そうすれば、各病変がどのように表示されるかを典型的な例として示せる。また、このピクセルやボクセルにＣＴ値等の濃度値データとは別に、臓器名や組織名、病変名に相当する文字や数字、記号等の名称値データを割り当てる。例えば、中大脳動脈に該当するピクセルやボクセルにはＣＺ１２、前大脳動脈にはＣＺ３４というように文字や数字、記号等の名称値データである。このようにすれば、中大脳動脈を表示したいときは、その該当するピクセルやボクセルを抽出表示すれば良いので、容易に画像表示できる。さらに、表示された画像に於いて、名前の知りたい部分を指定するだけで、その部分がどんな臓器名か組織名かの名称を示す事ができるようになる。また、この名称値データを濃度値に割り当てて、濃度表示やカラー表示等の画像を作成する事もできる。
【実施例】
【０００７】  図１にＣＴ画像を例にした、人体の腹部の横断面ピクセルデータの実施例を示す。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】人体の腹部の横断面ＣＴ画像のピクセルデータ実施例を示した図
【符号の説明】
【０００９】  １    胆のう、    ＣＴ値  ４０、  名称値  ＧＢ２３
２    肝細胞癌、  ＣＴ値  ６５、  名称値  ＨＣＣ５４
３    肝区域Ｓ１、ＣＴ値  ６１、  名称値  ＬＳ４１
４    下大静脈、  ＣＴ値  ３０、  名称値  ＩＶＣ２１
【図１】
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