JPH06189952A - Ｉｐ画像処理装置 - Google Patents
Ｉｐ画像処理装置Info
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- JPH06189952A JPH06189952A JP4344150A JP34415092A JPH06189952A JP H06189952 A JPH06189952 A JP H06189952A JP 4344150 A JP4344150 A JP 4344150A JP 34415092 A JP34415092 A JP 34415092A JP H06189952 A JPH06189952 A JP H06189952A
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- mip
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- data
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Landscapes
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 患部，血管の関連を立体的に表示することが
可能なIP画像処理装置を実現する。 【構成】 画像再構成されて生成されたイメージデータ
のうち関心領域のイメージデータを抽出する前処理手段
１４１と、前処理手段１４１で抽出されたイメージデー
タに対して MIP処理を行なうことにより MIPイメージデ
ータを生成する MIP処理手段１４２と、前記前処理手段
１４１で抽出されたイメージデータに対してMin IP処理
を行なうことによりMin IPイメージデータを生成するMi
n IP処理手段１４３と、前記 MIP処理手段１４２で生成
された MIPイメージデータ及び前記Min IP処理手段１４
３で生成されたMin IPイメージデータの同一ピクセルで
合成を行なう合成処理手段１４４と、この合成処理手段
１４４で合成された各イメージデータから最終投影画像
を生成する画像生成手段１４５とを備えたことを特徴と
するIP画像処理装置。
可能なIP画像処理装置を実現する。 【構成】 画像再構成されて生成されたイメージデータ
のうち関心領域のイメージデータを抽出する前処理手段
１４１と、前処理手段１４１で抽出されたイメージデー
タに対して MIP処理を行なうことにより MIPイメージデ
ータを生成する MIP処理手段１４２と、前記前処理手段
１４１で抽出されたイメージデータに対してMin IP処理
を行なうことによりMin IPイメージデータを生成するMi
n IP処理手段１４３と、前記 MIP処理手段１４２で生成
された MIPイメージデータ及び前記Min IP処理手段１４
３で生成されたMin IPイメージデータの同一ピクセルで
合成を行なう合成処理手段１４４と、この合成処理手段
１４４で合成された各イメージデータから最終投影画像
を生成する画像生成手段１４５とを備えたことを特徴と
するIP画像処理装置。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は画像診断装置におけるIP
画像処理装置に関する。
画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】画像診断装置における３次元的な画像表
示として、最も簡単なものとして MIP（または、Max I
P、Maximum Intensity Projectionの略）処理が知られ
ている。そして、幾つかの方向から得られた MIPイメー
ジにより、病変部を立体的に観察することが可能にな
る。これにより、腫瘍の大きさと悪性／良性の精密判断
に役立つと考えられる。また、ヘリカルスキャンにより
得られる多数のイメージデータから、一枚の立体感のあ
る画像を得ることで診断が容易になるとしても期待され
ている。
示として、最も簡単なものとして MIP（または、Max I
P、Maximum Intensity Projectionの略）処理が知られ
ている。そして、幾つかの方向から得られた MIPイメー
ジにより、病変部を立体的に観察することが可能にな
る。これにより、腫瘍の大きさと悪性／良性の精密判断
に役立つと考えられる。また、ヘリカルスキャンにより
得られる多数のイメージデータから、一枚の立体感のあ
る画像を得ることで診断が容易になるとしても期待され
ている。
【０００３】ここで、 MIP処理とは、処理対象である全
ての原画像に対して、それぞれのピクセルについて最大
値を取り出して得られた投影画像（IPイメージ）を得る
処理である。
ての原画像に対して、それぞれのピクセルについて最大
値を取り出して得られた投影画像（IPイメージ）を得る
処理である。
【０００４】この MIP処理においては、抽出したい組織
（例えば、血管）より強いIntensity を持つ組織（例え
ば、骨など）は邪魔になる。従って、前もってそれらを
取り除く作業が必要になる。このため、得られた画像は
骨が除かれ、血管のみが抽出されることになる。
（例えば、血管）より強いIntensity を持つ組織（例え
ば、骨など）は邪魔になる。従って、前もってそれらを
取り除く作業が必要になる。このため、得られた画像は
骨が除かれ、血管のみが抽出されることになる。
【０００５】一方、Min IP（Minimum Intensity Projec
tion）処理も３次元的な画像表示処理として知られてい
る。このMin IP処理は、処理対象である全ての原画像に
対して、それぞれのピクセルについて最小値を取り出し
て得られた投影画像（IPイメージ）を得る処理である。
tion）処理も３次元的な画像表示処理として知られてい
る。このMin IP処理は、処理対象である全ての原画像に
対して、それぞれのピクセルについて最小値を取り出し
て得られた投影画像（IPイメージ）を得る処理である。
【０００６】このMin IP処理においては、抽出したい組
織（例えば、患部）より弱いIntensity を持つ組織（例
えば、空気など）は邪魔になる。従って、前もってそれ
らを取り除く作業が必要になる。このため、得られた画
像は患部が抽出されることになる。尚、以上の邪魔な組
織を取り除く処理として、しきい値の設定とマスク処理
とが考えられる。
織（例えば、患部）より弱いIntensity を持つ組織（例
えば、空気など）は邪魔になる。従って、前もってそれ
らを取り除く作業が必要になる。このため、得られた画
像は患部が抽出されることになる。尚、以上の邪魔な組
織を取り除く処理として、しきい値の設定とマスク処理
とが考えられる。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】放射線ＣＴで得られた
イメージデータを用いて MIP処理を行なった場合、血管
のみが検出される。一方、同様に放射線ＣＴで得られた
イメージデータを用いてMin IP処理を行なった場合、患
部が検出される。従って、いずれの処理においても診断
に重要な患部と血管との関係が不明である。
イメージデータを用いて MIP処理を行なった場合、血管
のみが検出される。一方、同様に放射線ＣＴで得られた
イメージデータを用いてMin IP処理を行なった場合、患
部が検出される。従って、いずれの処理においても診断
に重要な患部と血管との関係が不明である。
【０００８】また、ＭＲＩで得られたイメージデータを
用いて MIP処理を行なった場合、血管のみが検出され、
骨と患部とが検出されない状態になるので、立体的な把
握が困難になる。
用いて MIP処理を行なった場合、血管のみが検出され、
骨と患部とが検出されない状態になるので、立体的な把
握が困難になる。
【０００９】本発明は上記の点に鑑みてなされたもの
で、その目的は、患部及び血管の関連を立体的に表示す
ることが可能なIP画像処理装置を実現することである。
で、その目的は、患部及び血管の関連を立体的に表示す
ることが可能なIP画像処理装置を実現することである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】前記の課題を解決する本
発明は、画像診断のためのデータを採集するデータ採集
手段と、このデータ採集手段で採集されたデータから画
像再構成を行なうことによりイメージデータを生成する
画像再構成手段と、画像再構成手段により生成されたイ
メージデータのうち関心領域のイメージデータを抽出す
る前処理手段と、前処理手段で抽出されたイメージデー
タに対して MIP処理を行なうことによりMIPイメージデ
ータを生成する MIP処理手段と、前記前処理手段で抽出
されたイメージデータに対してMin IP処理を行なうこと
によりMin IPイメージデータを生成するMin IP処理手段
と、前記 MIP処理手段で生成された MIPイメージデータ
及び前記Min IP処理手段で生成されたMin IPイメージデ
ータの同一ピクセルで合成を行なう合成処理手段と、こ
の合成処理手段で合成された各イメージデータから最終
投影画像を生成する画像生成手段とを備えたことを特徴
とするものである。
発明は、画像診断のためのデータを採集するデータ採集
手段と、このデータ採集手段で採集されたデータから画
像再構成を行なうことによりイメージデータを生成する
画像再構成手段と、画像再構成手段により生成されたイ
メージデータのうち関心領域のイメージデータを抽出す
る前処理手段と、前処理手段で抽出されたイメージデー
タに対して MIP処理を行なうことによりMIPイメージデ
ータを生成する MIP処理手段と、前記前処理手段で抽出
されたイメージデータに対してMin IP処理を行なうこと
によりMin IPイメージデータを生成するMin IP処理手段
と、前記 MIP処理手段で生成された MIPイメージデータ
及び前記Min IP処理手段で生成されたMin IPイメージデ
ータの同一ピクセルで合成を行なう合成処理手段と、こ
の合成処理手段で合成された各イメージデータから最終
投影画像を生成する画像生成手段とを備えたことを特徴
とするものである。
【００１１】
【作用】画像再構成手段で画像再構成されたイメージデ
ータが入力されると、前処理手段により関心領域のみが
抽出される。そして、抽出されたイメージデータに対し
て、 MIP処理手段では MIPイメージデータが生成され、
Min IP処理手段ではMinIPイメージデータが生成され
る。そして、各IPイメージデータを合成処理手段で合成
した後に画像生成手段で最終投影画像を生成する。これ
により、注目領域内では患部，骨及び血管の関連の様子
を立体的に表示することが可能になる。
ータが入力されると、前処理手段により関心領域のみが
抽出される。そして、抽出されたイメージデータに対し
て、 MIP処理手段では MIPイメージデータが生成され、
Min IP処理手段ではMinIPイメージデータが生成され
る。そして、各IPイメージデータを合成処理手段で合成
した後に画像生成手段で最終投影画像を生成する。これ
により、注目領域内では患部，骨及び血管の関連の様子
を立体的に表示することが可能になる。
【００１２】
【実施例】以下、図面を参照して本発明の実施例を詳細
に説明する。図１は本発明の一実施例のIP画像処理装置
の概略構成を示す構成図、図２は図１のIP画像処理装置
を用いた放射線（Ｘ線）ＣＴスキャナの全体構成を示す
構成図である。
に説明する。図１は本発明の一実施例のIP画像処理装置
の概略構成を示す構成図、図２は図１のIP画像処理装置
を用いた放射線（Ｘ線）ＣＴスキャナの全体構成を示す
構成図である。
【００１３】まず、図２を用いて全体構成を説明する。
ガントリ１はＸ線ＣＴの機構部分であり、Ｘ線管２と検
出器３とを被検体の周囲で各種のスキャン方式に応じた
動作をさせる。テーブル４は被検体５が載置された状態
でガントリ１の内部に送り込まれる。ガントリ１のティ
ルト並びにテーブル４の移動等はテーブル・ガントリ制
御装置６によって制御される。また、Ｘ線管２はＸ線管
駆動発生制御装置７の制御により回転停止及びＸ線の発
生／休止を行うよう制御される。
ガントリ１はＸ線ＣＴの機構部分であり、Ｘ線管２と検
出器３とを被検体の周囲で各種のスキャン方式に応じた
動作をさせる。テーブル４は被検体５が載置された状態
でガントリ１の内部に送り込まれる。ガントリ１のティ
ルト並びにテーブル４の移動等はテーブル・ガントリ制
御装置６によって制御される。また、Ｘ線管２はＸ線管
駆動発生制御装置７の制御により回転停止及びＸ線の発
生／休止を行うよう制御される。
【００１４】検出器３は検出器駆動装置８の制御により
被検体５の周囲を回転する。Ｘ線管２の照射により被検
体５を透過したＸ線は検出器３で検出され、データ採集
装置９でデータが採集される。採集されたデータは画像
再構成装置１０に転送される。画像再構成装置１０は入
力されたデータを画像再構成してイメージデータを表示
装置１１に表示し、同時にデータ格納装置１２に格納す
る。
被検体５の周囲を回転する。Ｘ線管２の照射により被検
体５を透過したＸ線は検出器３で検出され、データ採集
装置９でデータが採集される。採集されたデータは画像
再構成装置１０に転送される。画像再構成装置１０は入
力されたデータを画像再構成してイメージデータを表示
装置１１に表示し、同時にデータ格納装置１２に格納す
る。
【００１５】データ格納装置１２に格納されたイメージ
データは読み出されて３Ｄ構成装置１３において集団検
診に適した３Ｄ像が形成され、その投影イメージは表示
装置１１に表示される。
データは読み出されて３Ｄ構成装置１３において集団検
診に適した３Ｄ像が形成され、その投影イメージは表示
装置１１に表示される。
【００１６】本発明の特長部分となる画像処理装置１４
はデータ格納装置１２からイメージデータを読み出し、
マスク処理やしきい値によるマスク処理等の前処理を行
った後、多数枚のイメージデータの同一ピクセルのデー
タから MIP処理及びMin IP処理を実行して１枚の画像を
生成する画像処理装置である。
はデータ格納装置１２からイメージデータを読み出し、
マスク処理やしきい値によるマスク処理等の前処理を行
った後、多数枚のイメージデータの同一ピクセルのデー
タから MIP処理及びMin IP処理を実行して１枚の画像を
生成する画像処理装置である。
【００１７】次に本実施例の画像処理装置１４の行うIP
画像処理を図１を参照して説明する。この図１におい
て、図２と同一の部分には同一の符号を付してある。前
処理回路１４１はしきい値設定及びマスク処理を行なう
ことで特定の組織（患部等）を抽出し、 MIP処理回路１
４２は処理対象である複数の全ての原画像に対して、そ
れぞれのピクセルについて最大値を取り出して得られた
投影画像（ MIPイメージ）を得る MIP処理を行ない、Mi
n IP処理回路１４３は処理対象である複数の全ての原画
像に対して、それぞれのピクセルについて最小値を取り
出して得られた投影画像（Min IPイメージ）を得るMin
IP処理を行ない、合成処理回路１４４は MIPイメージと
Min IPイメージとを合成することにより患部，骨，血管
などが合成された立体的なイメージを得るため合成処理
を行い、画像生成回路１４５は合成処理されたイメージ
データから最終投影画像を生成するものである。
画像処理を図１を参照して説明する。この図１におい
て、図２と同一の部分には同一の符号を付してある。前
処理回路１４１はしきい値設定及びマスク処理を行なう
ことで特定の組織（患部等）を抽出し、 MIP処理回路１
４２は処理対象である複数の全ての原画像に対して、そ
れぞれのピクセルについて最大値を取り出して得られた
投影画像（ MIPイメージ）を得る MIP処理を行ない、Mi
n IP処理回路１４３は処理対象である複数の全ての原画
像に対して、それぞれのピクセルについて最小値を取り
出して得られた投影画像（Min IPイメージ）を得るMin
IP処理を行ない、合成処理回路１４４は MIPイメージと
Min IPイメージとを合成することにより患部，骨，血管
などが合成された立体的なイメージを得るため合成処理
を行い、画像生成回路１４５は合成処理されたイメージ
データから最終投影画像を生成するものである。
【００１８】次に、図３のフローチャートも参照して本
実施例の動作を説明する。まず、周知の方法により画像
再構成（図３ステップ）されてデータ格納装置１２に
格納されたイメージデータが読みだされて、前処理回路
１４１が前処理を行なう（図３ステップ，′）。 M
IP処理に先立っては、抽出したい組織より強いIntensit
y を持つ組織（骨など）を取り除く作業を行なう。ま
た、Min IP処理に先立っては、抽出したい組織（患部
等）より弱いIntensity を持つ組織を取り除く作業を行
なう。例えば、この作業はしきい値の設定，マスク処理
などにより行なう。例えば、腹部の肝臓を中心とするイ
メージの場合、正常な肝臓のＣＴ値が１００前後である
が、このＣＴ値が３０前後になることもある。一方、空
気のＣＴ値が−１０００である。従って、空気の影響を
取り除くために、しきい値εを−８００程度にして組織
の抽出を行なう。
実施例の動作を説明する。まず、周知の方法により画像
再構成（図３ステップ）されてデータ格納装置１２に
格納されたイメージデータが読みだされて、前処理回路
１４１が前処理を行なう（図３ステップ，′）。 M
IP処理に先立っては、抽出したい組織より強いIntensit
y を持つ組織（骨など）を取り除く作業を行なう。ま
た、Min IP処理に先立っては、抽出したい組織（患部
等）より弱いIntensity を持つ組織を取り除く作業を行
なう。例えば、この作業はしきい値の設定，マスク処理
などにより行なう。例えば、腹部の肝臓を中心とするイ
メージの場合、正常な肝臓のＣＴ値が１００前後である
が、このＣＴ値が３０前後になることもある。一方、空
気のＣＴ値が−１０００である。従って、空気の影響を
取り除くために、しきい値εを−８００程度にして組織
の抽出を行なう。
【００１９】次に MIP処理回路１４２が MIP処理を、同
時にMin IP処理回路１４３がMin IP処理を行なう（図３
ステップ，′）。この MIP処理により血管が抽出さ
れる。また、Min IP処理により患部が抽出される。この
ようにして抽出されたそれぞれの MIPイメージとMin IP
イメージとを、合成処理回路１４４が合成することによ
り患部及び血管が合成された立体的なイメージを得る。
時にMin IP処理回路１４３がMin IP処理を行なう（図３
ステップ，′）。この MIP処理により血管が抽出さ
れる。また、Min IP処理により患部が抽出される。この
ようにして抽出されたそれぞれの MIPイメージとMin IP
イメージとを、合成処理回路１４４が合成することによ
り患部及び血管が合成された立体的なイメージを得る。
【００２０】この合成処理は、MIPイメージのデータをD
ATA_Max(I,J) とし、Min IPイメージのデータをDATA_Mi
n(I,J) とし、合成されたイメージデータをDATA_Mix(I,
J) とすると、 DATA_Mix(I,J)=DATA_Max(I,J)+DATA_Min(I,J) … となる。あるいは、 DATA_Mix(I,J)=(DATA_Max(I,J)+DATA_Min(I,J))/2 … となる。
ATA_Max(I,J) とし、Min IPイメージのデータをDATA_Mi
n(I,J) とし、合成されたイメージデータをDATA_Mix(I,
J) とすると、 DATA_Mix(I,J)=DATA_Max(I,J)+DATA_Min(I,J) … となる。あるいは、 DATA_Mix(I,J)=(DATA_Max(I,J)+DATA_Min(I,J))/2 … となる。
【００２１】このようにすることで、 MIPイメージとMi
n IPイメージとを合成することができる。この結果、患
部と血管との関連を立体的にかつ鮮明に表示することが
可能になる。
n IPイメージとを合成することができる。この結果、患
部と血管との関連を立体的にかつ鮮明に表示することが
可能になる。
【００２２】また、単にデータの加算による合成ではな
く、それぞれのIPイメージで色を変えて合成することも
可能である。例えば、 MIPイメージによるデータを赤、
MinIPイメージによるデータを緑として合成を行なうよ
うにする。このようにすると、それぞれのIPイメージ
（患部と血管）を識別することも可能になる。そして、
患部と血管とが重なっている部分では、赤と緑が合成さ
れて黄色として表示される。
く、それぞれのIPイメージで色を変えて合成することも
可能である。例えば、 MIPイメージによるデータを赤、
MinIPイメージによるデータを緑として合成を行なうよ
うにする。このようにすると、それぞれのIPイメージ
（患部と血管）を識別することも可能になる。そして、
患部と血管とが重なっている部分では、赤と緑が合成さ
れて黄色として表示される。
【００２３】尚、患部を含む一部のIPイメージを合成す
ることも考えられる。例えば、患部を含む処理したいMi
n IPイメージの一部をＡとすると、Ａの範囲内で、 DATA_Mix(I,J)=DATA_Max(I,J)+DATA_Min(I,J) … あるいは、 DATA_Mix(I,J)=(DATA_Max(I,J)+DATA_Min(I,J))/2 … Ａ以外の範囲で、 DATA_Mix(I,J)=2*DATA_Max(I,J) … あるいは、 DATA_Mix(I,J)=DATA_Max(I,J) … とする。ここで、ととはデータのレベルが異なる
が、レベルシフトを行なうことで等価になる。また、
と、ととが対になっており、いずれか一方の処理
を行なえば良い。
ることも考えられる。例えば、患部を含む処理したいMi
n IPイメージの一部をＡとすると、Ａの範囲内で、 DATA_Mix(I,J)=DATA_Max(I,J)+DATA_Min(I,J) … あるいは、 DATA_Mix(I,J)=(DATA_Max(I,J)+DATA_Min(I,J))/2 … Ａ以外の範囲で、 DATA_Mix(I,J)=2*DATA_Max(I,J) … あるいは、 DATA_Mix(I,J)=DATA_Max(I,J) … とする。ここで、ととはデータのレベルが異なる
が、レベルシフトを行なうことで等価になる。また、
と、ととが対になっており、いずれか一方の処理
を行なえば良い。
【００２４】ところで、上の〜式で得られた合成画
像は、Ａの部分とそれ以外の部分との境界部分で段差を
生じることになる。そこで、以下のようにすることで、
段差を解消することができる。Ａの範囲内で、 DATA_Mix(I,J)=DATA_Max(I,J)+DATA_Min(I,J) … あるいは、 DATA_Mix(I,J)=(DATA_Max(I,J)+DATA_Min(I,J))/2 … Ａ以外の範囲で、 DATA_Mix(I,J)=DATA_Max(I,J)+Min_MEAN … あるいは、 DATA_Mix(I,J)=(DATA_Max(I,J)+Min_MEAN)/2 … とする。ここで、ととはデータのレベルが異なる
が、レベルシフトを行なうことで等価になる。また、
と、ととが対になっており、いずれか一方の処理
を行なえば良い。
像は、Ａの部分とそれ以外の部分との境界部分で段差を
生じることになる。そこで、以下のようにすることで、
段差を解消することができる。Ａの範囲内で、 DATA_Mix(I,J)=DATA_Max(I,J)+DATA_Min(I,J) … あるいは、 DATA_Mix(I,J)=(DATA_Max(I,J)+DATA_Min(I,J))/2 … Ａ以外の範囲で、 DATA_Mix(I,J)=DATA_Max(I,J)+Min_MEAN … あるいは、 DATA_Mix(I,J)=(DATA_Max(I,J)+Min_MEAN)/2 … とする。ここで、ととはデータのレベルが異なる
が、レベルシフトを行なうことで等価になる。また、
と、ととが対になっており、いずれか一方の処理
を行なえば良い。
【００２５】尚、ここでのMin_MEANは、それぞれ抽出し
たい患部と同一組織の正常部分のDATA_Min(I,J)の平均
値である。そして、画像生成回路１４５は、以上のよう
に合成処理されたイメージデータから最終投影画像を生
成する。
たい患部と同一組織の正常部分のDATA_Min(I,J)の平均
値である。そして、画像生成回路１４５は、以上のよう
に合成処理されたイメージデータから最終投影画像を生
成する。
【００２６】以上説明したように、IPイメージを合成す
ることで重ねて表示することになり、血管と患部との関
係を鮮明に合成することが可能になる。尚、以上の実施
例ではＣＴによるIPイメージ同士を合成する場合につい
て説明したが、IPイメージと原画像の合成も可能であ
る。更に、ＭＲによるIPイメージとＣＴによるIPイメー
ジとを合成することも可能である。また、 特定値のIP
イメージを用いることも可能である。
ることで重ねて表示することになり、血管と患部との関
係を鮮明に合成することが可能になる。尚、以上の実施
例ではＣＴによるIPイメージ同士を合成する場合につい
て説明したが、IPイメージと原画像の合成も可能であ
る。更に、ＭＲによるIPイメージとＣＴによるIPイメー
ジとを合成することも可能である。また、 特定値のIP
イメージを用いることも可能である。
【００２７】すなわち、最大値や最小値以外の特定値を
用いた特定値イメージと MIPイメージとの合成、ＣＴに
よるIPイメージとＭＲによるIPイメージとの合成、ＣＴ
原画像イメージとＭＲによるIPイメージとの合成、ＣＴ
によるIPイメージとＭＲ原画像イメージとの合成が可能
である。このように各種イメージを選択して合成する場
合には、前処理回路１４１が上記の所望のイメージデー
タを抽出し、必要に応じてIPイメージを生成し、これを
合成処理回路１４４が合成する。このように目的に応じ
て合成するイメージを選択することで、ＣＴによるIPイ
メージ同士の合成では得られないような所望の部位の表
示に有効な最終投影画像が生成される。
用いた特定値イメージと MIPイメージとの合成、ＣＴに
よるIPイメージとＭＲによるIPイメージとの合成、ＣＴ
原画像イメージとＭＲによるIPイメージとの合成、ＣＴ
によるIPイメージとＭＲ原画像イメージとの合成が可能
である。このように各種イメージを選択して合成する場
合には、前処理回路１４１が上記の所望のイメージデー
タを抽出し、必要に応じてIPイメージを生成し、これを
合成処理回路１４４が合成する。このように目的に応じ
て合成するイメージを選択することで、ＣＴによるIPイ
メージ同士の合成では得られないような所望の部位の表
示に有効な最終投影画像が生成される。
【００２８】
【発明の効果】以上詳細に説明したように本発明によれ
ば、患部を検出されたMin IPイメージと血管が検出され
た MIPイメージとを合成することで、患部と血管との関
係を鮮明に表示することが可能なIP画像処理装置を実現
することができる。また、他の種類のイメージを前処理
で抽出しておき、これらを合成することにより所望の部
位を表示することができるようになる。
ば、患部を検出されたMin IPイメージと血管が検出され
た MIPイメージとを合成することで、患部と血管との関
係を鮮明に表示することが可能なIP画像処理装置を実現
することができる。また、他の種類のイメージを前処理
で抽出しておき、これらを合成することにより所望の部
位を表示することができるようになる。
【図１】本発明の一実施例の装置のブロック図である。
【図２】本発明の一実施例のIP画像処理装置を用いた放
射線ＣＴのブロック図である。
射線ＣＴのブロック図である。
【図３】IP画像処理装置の動作のフローチャートであ
る。
る。
１４ 画像処理装置 １４１ 前処理回路 １４２ MIP処理回路 １４３ Min IP処理回路 １４４ 合成処理回路 １４５ 画像生成回路
Claims (5)
- 【請求項１】 画像再構成されて生成されたＣＴイメー
ジデータのうち関心領域のイメージデータを抽出する前
処理手段（１４１）と、 前記前処理手段（１４１）で抽出された複数のイメージ
データに対して各ピクセルについてのデータの最大値を
取り出して投影画像を得る MIP処理により MIPイメージ
データを生成する MIP処理手段（１４２）と、 前記前処理手段（１４１）で抽出された複数のイメージ
データに対して各ピクセルについてのデータの最小値を
取り出して投影画像を得るMin IP処理によりMin IPイメ
ージデータを生成するMin IP処理手段（１４３）と、 前記 MIP処理手段（１４２）で生成された MIPイメージ
データ及び前記Min IP処理手段（１４３）で生成された
Min IPイメージデータの同一ピクセルで合成を行なう合
成処理手段（１４４）と、 この合成処理手段（１４４）で合成された各イメージデ
ータから最終投影画像を生成する画像生成手段（１４
５）とを備えたことを特徴とするIP画像処理装置。 - 【請求項２】 画像再構成されて生成されたＣＴイメー
ジデータのうち関心領域のイメージデータを抽出する前
処理手段と、 前記前処理手段で抽出された複数のイメージデータに対
して各ピクセルについてのデータの最大値を取り出して
投影画像を得る MIP処理により MIPイメージデータを生
成する MIP処理手段と、 前記前処理手段で抽出された複数のイメージデータに対
して各ピクセルについてのデータの特定の値を取り出し
て投影画像を得るIP処理によりIPイメージデータを生成
する特定値IP処理手段と、 前記 MIP処理手段で生成された MIPイメージデータ及び
前記Min IP処理手段で生成されたMin IPイメージデータ
の同一ピクセルで合成を行なう合成処理手段と、 この合成処理手段で合成された各イメージデータから最
終投影画像を生成する画像生成手段とを備えたことを特
徴とするIP画像処理装置。 - 【請求項３】 画像再構成されて生成されたＣＴイメー
ジデータ並びにＭＲイメージデータのうち関心領域のイ
メージデータを抽出する前処理手段と、 前記前処理手段で抽出された複数のＣＴイメージデータ
に対して各ピクセルについてのデータ MIP処理により M
IPイメージデータを生成する第一の MIP処理手段と、 前記前処理手段で抽出された複数のＭＲイメージデータ
に対して各ピクセルについてのデータのMIP 処理により
MIPイメージデータを生成する第二のIP処理手段と、 前記第一の MIP処理手段で生成された MIPイメージデー
タ及び前記第二のIP処理手段で生成された MIPイメージ
データの同一ピクセルで合成を行なう合成処理手段と、 この合成処理手段で合成された各イメージデータから最
終投影画像を生成する画像生成手段とを備えたことを特
徴とするIP画像処理装置。 - 【請求項４】 画像再構成されて生成されたＣＴイメー
ジデータ並びにＭＲイメージデータのうち関心領域のイ
メージデータを抽出する前処理手段と、 前記前処理手段で抽出された複数のＣＴイメージデータ
に対して各ピクセルについてのデータの最大値を取り出
して投影画像を得る MIP処理により MIPイメージデータ
を生成する MIP処理手段と、 前記 MIP処理手段で生成された MIPイメージデータ及び
ＭＲイメージデータの同一ピクセルで合成を行なう合成
処理手段と、 この合成処理手段で合成された各イメージデータから最
終投影画像を生成する画像生成手段とを備えたことを特
徴とするIP画像処理装置。 - 【請求項５】 画像再構成されて生成されたＣＴイメー
ジデータ並びにＭＲイメージデータのうち関心領域のイ
メージデータを抽出する前処理手段と、 前記前処理手段で抽出された複数のＭＲイメージデータ
に対して各ピクセルについてのデータの最大値を取り出
して投影画像を得る MIP処理により MIPイメージデータ
を生成する MIP処理手段と、 前記 MIP処理手段で生成された MIPイメージデータ及び
ＣＴイメージデータの同一ピクセルで合成を行なう合成
処理手段と、 この合成処理手段で合成された各イメージデータから最
終投影画像を生成する画像生成手段とを備えたことを特
徴とするIP画像処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4344150A JPH06189952A (ja) | 1992-12-24 | 1992-12-24 | Ｉｐ画像処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4344150A JPH06189952A (ja) | 1992-12-24 | 1992-12-24 | Ｉｐ画像処理装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06189952A true JPH06189952A (ja) | 1994-07-12 |
Family
ID=18367023
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4344150A Pending JPH06189952A (ja) | 1992-12-24 | 1992-12-24 | Ｉｐ画像処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06189952A (ja) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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-
1992
- 1992-12-24 JP JP4344150A patent/JPH06189952A/ja active Pending
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