JPH11313802A - 構造の二次元画像化用の医療診断方法 - Google Patents
構造の二次元画像化用の医療診断方法Info
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- JPH11313802A JPH11313802A JP11037498A JP3749899A JPH11313802A JP H11313802 A JPH11313802 A JP H11313802A JP 11037498 A JP11037498 A JP 11037498A JP 3749899 A JP3749899 A JP 3749899A JP H11313802 A JPH11313802 A JP H11313802A
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- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10072—Tomographic images
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- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
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- Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 二次元画像が与えられた構造を特に強調する
一方で三次元検査ゾーンを再現するデータ組から得られ
る医療診断方法を提供する。 【解決手段】 データ組はフィルタリング操作され、二
次元画像内の同一の画素上に投影されるボクセルから第
二のデータ組の画像値に依存してボクセルが選択され
る。このボクセルは二次元画像内の元の画像値で再現さ
れる。
一方で三次元検査ゾーンを再現するデータ組から得られ
る医療診断方法を提供する。 【解決手段】 データ組はフィルタリング操作され、二
次元画像内の同一の画素上に投影されるボクセルから第
二のデータ組の画像値に依存してボクセルが選択され
る。このボクセルは二次元画像内の元の画像値で再現さ
れる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は ａ） 三次元検査ゾーン内のボクセルに対するボクセル
画像値を決定するために対象から第一のデータ組を収集
し、 ｂ） 構造を強調するフィルタリング処理により第一の
データ組から第二のデータ組を発生する各段階を含む対
象に現れる構造の二次元画像化のための医療診断方法に
関する。
画像値を決定するために対象から第一のデータ組を収集
し、 ｂ） 構造を強調するフィルタリング処理により第一の
データ組から第二のデータ組を発生する各段階を含む対
象に現れる構造の二次元画像化のための医療診断方法に
関する。
【０００２】この場合にはボクセルは三次元検査ゾーン
内の体積要素を意味するものであり、画素は二次元画像
の画像要素である。ボクセル画像値はボクセルに関する
数値的な値であり、例えばＸ線吸収又は核磁化のような
ボクセルに関する物理的な量を特徴とする。本発明は画
像処理方法と同様にこの方法を実施するためのシステム
にも関する。
内の体積要素を意味するものであり、画素は二次元画像
の画像要素である。ボクセル画像値はボクセルに関する
数値的な値であり、例えばＸ線吸収又は核磁化のような
ボクセルに関する物理的な量を特徴とする。本発明は画
像処理方法と同様にこの方法を実施するためのシステム
にも関する。
【０００３】
【従来の技術】この種の方法は文献ＣＡＲ’９６，Ｐａ
ｒｉｓ，ｐｐ．６７−６８（１９９６）から既に知られ
ている。知られている方法はフィルタリングにより二次
元画像は観察者にかなり異様な画像の印象を与えるとい
う欠点を有する。更にまた論文”Ｓｙｓｔｅｍｓ ａｎ
ｄ Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ ｉｎ Ｊａｐａｎ”，ＶＯ
ｌ．２５，Ｎｏ．２，１９９４，ｐｐ／６７−８０から
いわゆるＭＩＰ（最大強度投影）により三次元データ組
から医療診断の目的用の二次元画像を得ることが知られ
ている。ＭＩＰは二次元画像の同一画素上に投影された
ボクセルの画像値の最大値を考慮に入れる。この方法は
検査ゾーンが画像化される構造のみならず、その画像値
が画像化される構造の画像値と同じ範囲にある更なる構
造をも含むときに適切な画像化を提供しない。この問題
を解決するために知られている方法では所望の構造を含
むゾーンが自動的に形成された画像マスクによりセグメ
ント化される。しかしながらそのような画像値に基づく
自動的なセグメント化はボクセルが構造の一部分に属す
るか否かを決定することは不正確にしかなされ得ない；
しかしながら手動のセグメント化は非常に煩雑である。
ｒｉｓ，ｐｐ．６７−６８（１９９６）から既に知られ
ている。知られている方法はフィルタリングにより二次
元画像は観察者にかなり異様な画像の印象を与えるとい
う欠点を有する。更にまた論文”Ｓｙｓｔｅｍｓ ａｎ
ｄ Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ ｉｎ Ｊａｐａｎ”，ＶＯ
ｌ．２５，Ｎｏ．２，１９９４，ｐｐ／６７−８０から
いわゆるＭＩＰ（最大強度投影）により三次元データ組
から医療診断の目的用の二次元画像を得ることが知られ
ている。ＭＩＰは二次元画像の同一画素上に投影された
ボクセルの画像値の最大値を考慮に入れる。この方法は
検査ゾーンが画像化される構造のみならず、その画像値
が画像化される構造の画像値と同じ範囲にある更なる構
造をも含むときに適切な画像化を提供しない。この問題
を解決するために知られている方法では所望の構造を含
むゾーンが自動的に形成された画像マスクによりセグメ
ント化される。しかしながらそのような画像値に基づく
自動的なセグメント化はボクセルが構造の一部分に属す
るか否かを決定することは不正確にしかなされ得ない；
しかしながら手動のセグメント化は非常に煩雑である。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は画像化
される構造が変更されず、望ましくない構造は二次元画
像内で抑制されるような方法で上記の種類の方法を提供
することにある。
される構造が変更されず、望ましくない構造は二次元画
像内で抑制されるような方法で上記の種類の方法を提供
することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】この目的は ｃ） 二次元画像の同一の画素上に投影されたボクセル
を決定し、 ｄ） 第二のデータ組内のそのボクセル画像値）に依存
してこれらのボクセルの少なくとも一つを選択し、 ｅ） 画素に対する画像値が第一のデータ組内の選択さ
れたボクセルのボクセル画像値から得られた二次元画像
を形成する各段階を更に含むことを特徴とする医療診断
方法により達成される。
を決定し、 ｄ） 第二のデータ組内のそのボクセル画像値）に依存
してこれらのボクセルの少なくとも一つを選択し、 ｅ） 画素に対する画像値が第一のデータ組内の選択さ
れたボクセルのボクセル画像値から得られた二次元画像
を形成する各段階を更に含むことを特徴とする医療診断
方法により達成される。
【０００６】適切にフィルタリング方法を選択すること
により画像化される構造を再構成するボクセルは画像内
で再現される構造上に望ましくなく重畳される望ましく
ない構造を含むボクセルと異なる（例えばより大きな）
ボクセル画像値を割り当てられ得る。しかしながら本発
明によりそのようなフィルタリングは画像化される構造
に幾分属するらしいボクセルの識別に対してのみ用いら
れる。この構造の画像化はこれらのボクセルに関係した
元の画像値（第一のデータ組からの）を用いる。従って
再構成される構造及び望ましくない構造は相互に分離さ
れ、再構成された構造は元の画像値（又はグレーレベ
ル）で画像化され、それによりこれらの構造に関して二
次元画像はユーザーに正常な画像印象を提供する。
により画像化される構造を再構成するボクセルは画像内
で再現される構造上に望ましくなく重畳される望ましく
ない構造を含むボクセルと異なる（例えばより大きな）
ボクセル画像値を割り当てられ得る。しかしながら本発
明によりそのようなフィルタリングは画像化される構造
に幾分属するらしいボクセルの識別に対してのみ用いら
れる。この構造の画像化はこれらのボクセルに関係した
元の画像値（第一のデータ組からの）を用いる。従って
再構成される構造及び望ましくない構造は相互に分離さ
れ、再構成された構造は元の画像値（又はグレーレベ
ル）で画像化され、それによりこれらの構造に関して二
次元画像はユーザーに正常な画像印象を提供する。
【０００７】種々の可能性が特徴ｄ）に適用して画像化
されるボクセルの選択に関して存在する。請求項２に規
定された選択はＭＩＰに対応し、一方では請求項３に対
応する選択はＣＶＰに対応する（再近接血管投影）。Ｃ
ＶＰにより観察者の最も近くに位置している構造（例え
ば動脈システム）のボクセルが画像化される。請求項４
に規定されるバージョンでは構造により覆われていない
背景は抑制され、例えば画像内で黒に再生される。解剖
学的な向きに対しての可能性は請求項５に適用されるよ
うに実現されうる。
されるボクセルの選択に関して存在する。請求項２に規
定された選択はＭＩＰに対応し、一方では請求項３に対
応する選択はＣＶＰに対応する（再近接血管投影）。Ｃ
ＶＰにより観察者の最も近くに位置している構造（例え
ば動脈システム）のボクセルが画像化される。請求項４
に規定されるバージョンでは構造により覆われていない
背景は抑制され、例えば画像内で黒に再生される。解剖
学的な向きに対しての可能性は請求項５に適用されるよ
うに実現されうる。
【０００８】第一のデータ組は請求項６に記載されるよ
うに例えばＭＲ（ＭＲ＝磁気共鳴）により種々の方法で
収集され、又は請求項７に記載されるようにＸ線ＣＴに
より収集される。請求項８に開示されるのは第一の組か
ら所望の二次元画像を得る画像処理方法であり、請求項
９には本発明の方法を実施する装置が記載されている。
うに例えばＭＲ（ＭＲ＝磁気共鳴）により種々の方法で
収集され、又は請求項７に記載されるようにＸ線ＣＴに
より収集される。請求項８に開示されるのは第一の組か
ら所望の二次元画像を得る画像処理方法であり、請求項
９には本発明の方法を実施する装置が記載されている。
【０００９】
【発明の実施の形態】本発明は以下に図面を参照して詳
細に説明される。図１は移動可能なテーブルトップ２上
に配置された患者３を検査するためのＸ線コンピュータ
トモグラフィを示す。患者の三次元ゾーンは平行な隣接
する一連のスライス画像又はテーブルトップ画素の長手
方向（ｚ）に連続的に移動中に螺旋状スキャンにより検
査される。この動作は検査ゾーンのボクセルのＸ線の吸
収を表す第一のデータ組Ｉ（ｘ，ｙ，ｚ）を得る。この
データ組は記憶され画像処理コンピュータ４により処理
され、斯くして形成された二次元画像がモニタ５上に表
示される。
細に説明される。図１は移動可能なテーブルトップ２上
に配置された患者３を検査するためのＸ線コンピュータ
トモグラフィを示す。患者の三次元ゾーンは平行な隣接
する一連のスライス画像又はテーブルトップ画素の長手
方向（ｚ）に連続的に移動中に螺旋状スキャンにより検
査される。この動作は検査ゾーンのボクセルのＸ線の吸
収を表す第一のデータ組Ｉ（ｘ，ｙ，ｚ）を得る。この
データ組は記憶され画像処理コンピュータ４により処理
され、斯くして形成された二次元画像がモニタ５上に表
示される。
【００１０】本発明はまた例えば超音波装置又はＭＲ装
置のような三次元検査ゾーン内の与えられた物理的なパ
ラメータを特徴づけるデータセットの収集を含む他の検
査システムに対しても用いられる。画像処理コンピュー
タ４内で実施されたこの画像処理は図２を参照して以下
に詳細に説明する。第一の段階１０１は第一のデータ組
Ｉ（ｘ、ｙ、ｚ）の記載された収集を表し、これはＸ線
コンピュータトモグラフィ装置の場合には位置ｘ、ｙ、
ｚの関数としてＸ線の吸収を決定する。
置のような三次元検査ゾーン内の与えられた物理的なパ
ラメータを特徴づけるデータセットの収集を含む他の検
査システムに対しても用いられる。画像処理コンピュー
タ４内で実施されたこの画像処理は図２を参照して以下
に詳細に説明する。第一の段階１０１は第一のデータ組
Ｉ（ｘ、ｙ、ｚ）の記載された収集を表し、これはＸ線
コンピュータトモグラフィ装置の場合には位置ｘ、ｙ、
ｚの関数としてＸ線の吸収を決定する。
【００１１】次の段階１０２はフィルタ操作により表示
された構造を強調することからなり、それにより第一の
組Ｉ（ｘ，ｙ，ｚ）から第二のデータ組Ｆ（ｘ、ｙ、
ｚ）を形成する。フィルタリング処理は再生される構造
を目的としなければならない。例えば患者の体の動脈シ
ステム（コントラスト媒体で満たされているかもしれな
い）又は患者の頭蓋骨に埋め込まれた電極が画像化され
るときにフィルタリング方法はそれが線状の構造を強調
するように考慮されなければならない。そのようなフィ
ルタリング方法は例えばＣｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎ
ｃｅ １２０５（Ｓｐｒｉｎｇｅｒ Ｖｅｒｌａｇ、Ｂ
ｅｒｌｉｎ、１９９７），ｐｐ．２３３−２４２のＣＶ
ＲＭｅｄ、ＭＲＣＡＳレクチャーノートから知られてい
る。
された構造を強調することからなり、それにより第一の
組Ｉ（ｘ，ｙ，ｚ）から第二のデータ組Ｆ（ｘ、ｙ、
ｚ）を形成する。フィルタリング処理は再生される構造
を目的としなければならない。例えば患者の体の動脈シ
ステム（コントラスト媒体で満たされているかもしれな
い）又は患者の頭蓋骨に埋め込まれた電極が画像化され
るときにフィルタリング方法はそれが線状の構造を強調
するように考慮されなければならない。そのようなフィ
ルタリング方法は例えばＣｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎ
ｃｅ １２０５（Ｓｐｒｉｎｇｅｒ Ｖｅｒｌａｇ、Ｂ
ｅｒｌｉｎ、１９９７），ｐｐ．２３３−２４２のＣＶ
ＲＭｅｄ、ＭＲＣＡＳレクチャーノートから知られてい
る。
【００１２】フィルタリング方法によりボクセルｘ、
ｙ、ｘに割り当てられたボクセル画像値Ｆ（ｘ、ｙ、
ｚ）は問題のボクセルが問題の構造に属する可能性の測
度（ｍｅａｓｕｒｅ）を構成する。以下に高いボクセル
画像値は問題の構造に属する可能性が高いと仮定する。
段階１０３は投影のパラメータを決定し、それにより第
一又は第二のデータ組により決定された三次元検査ゾー
ンが二次元画像に変換される。最も簡単な場合はｘ、
ｙ、ｚの座標方向の一つに平行に延在する投影方向に平
行な投影を含む。しかしながら中心投影はまた可能であ
り、湾曲した投影ラインを有する投影もまた可能であ
る。
ｙ、ｘに割り当てられたボクセル画像値Ｆ（ｘ、ｙ、
ｚ）は問題のボクセルが問題の構造に属する可能性の測
度（ｍｅａｓｕｒｅ）を構成する。以下に高いボクセル
画像値は問題の構造に属する可能性が高いと仮定する。
段階１０３は投影のパラメータを決定し、それにより第
一又は第二のデータ組により決定された三次元検査ゾー
ンが二次元画像に変換される。最も簡単な場合はｘ、
ｙ、ｚの座標方向の一つに平行に延在する投影方向に平
行な投影を含む。しかしながら中心投影はまた可能であ
り、湾曲した投影ラインを有する投影もまた可能であ
る。
【００１３】更にまた段階１０３中にボクセルは選択さ
れた投影ジオメトリーに対して二次元画像内の同じ画素
上に投影される（破線により示される）。説明の目的の
ためにブロック１０３はあるボクセルがその上に位置す
る投影ラインｐを示し、このラインはまた投影ライン上
に位置する二次元画像の画素で終端する。これらのボク
セルの少なくとも一つが例えばｖ１が、第二のデータ組
のボクセル画像値Ｆ（ｘ、ｙ、ｚ）に依存して選択され
る。
れた投影ジオメトリーに対して二次元画像内の同じ画素
上に投影される（破線により示される）。説明の目的の
ためにブロック１０３はあるボクセルがその上に位置す
る投影ラインｐを示し、このラインはまた投影ライン上
に位置する二次元画像の画素で終端する。これらのボク
セルの少なくとも一つが例えばｖ１が、第二のデータ組
のボクセル画像値Ｆ（ｘ、ｙ、ｚ）に依存して選択され
る。
【００１４】選択は図３の（ａ）にしめされ、ここで第
二のデータ組Ｆ（ｘ、ｙ、ｚ）のボクセル画像値Ｆ
（ｐ）の変化が同じ投影ラインｐ上に位置するボクセル
に対して示され、２つの異なる曲線Ｆ１，Ｆ２（２つの
異なる投影ライン）と同じピクセル上に投影される。選
択に対する可能性の一つは最大のボクセル画像値を有す
るボクセル、即ち第二のデータ組Ｆ（ｘ、ｙ、ｚ）に関
して、問題の構造に属する最も高い可能性を選択するこ
とからなり、これはＭＩＰに対応する。他の可能性は第
二のデータ組に関して閾値Ｆｓ以上のボクセル画像値Ｆ
（ｐ）である投影ラインｐ上の最初の一つを有するボク
セルを選択することからなり、これはＣＶＰに対応す
る。しかしながら、他の選択もまた可能である。
二のデータ組Ｆ（ｘ、ｙ、ｚ）のボクセル画像値Ｆ
（ｐ）の変化が同じ投影ラインｐ上に位置するボクセル
に対して示され、２つの異なる曲線Ｆ１，Ｆ２（２つの
異なる投影ライン）と同じピクセル上に投影される。選
択に対する可能性の一つは最大のボクセル画像値を有す
るボクセル、即ち第二のデータ組Ｆ（ｘ、ｙ、ｚ）に関
して、問題の構造に属する最も高い可能性を選択するこ
とからなり、これはＭＩＰに対応する。他の可能性は第
二のデータ組に関して閾値Ｆｓ以上のボクセル画像値Ｆ
（ｐ）である投影ラインｐ上の最初の一つを有するボク
セルを選択することからなり、これはＣＶＰに対応す
る。しかしながら、他の選択もまた可能である。
【００１５】選択されたボクセルを用いて二次元画像Ｂ
１は段階１０４で形成される。画像Ｂ１の画素に対する
画像値は前に選択されたボクセルから得られる。しかし
ながら第二のデータ組Ｆ内のこのボクセルに関連し、こ
のボクセルを選択するために用いられたボクセル画像値
Ｆ（ｐ）の代わりにこのボクセルに対して第一のデータ
組内に記憶されたボクセル画像値Ｉ（ｐ）が用いられ、
それにより画像Ｂ１での忠実な再現が得られる。このボ
クセル画像値はまた同一の投影ライン上に配置された他
のボクセルの画像値より小さい。
１は段階１０４で形成される。画像Ｂ１の画素に対する
画像値は前に選択されたボクセルから得られる。しかし
ながら第二のデータ組Ｆ内のこのボクセルに関連し、こ
のボクセルを選択するために用いられたボクセル画像値
Ｆ（ｐ）の代わりにこのボクセルに対して第一のデータ
組内に記憶されたボクセル画像値Ｉ（ｐ）が用いられ、
それにより画像Ｂ１での忠実な再現が得られる。このボ
クセル画像値はまた同一の投影ライン上に配置された他
のボクセルの画像値より小さい。
【００１６】上記のことはまた図３の（ｂ）に示され、
これは曲線Ｆ１は図３の（ａ）に関連する投影ラインｐ
に沿ってボクセル画像値Ｉ（ｐ）の空間的な変化を示
す。ボクセル画像値Ｉ（ｐ）は第二のデータ組の最大値
又は閾値Ｆｓを越える第一の値（図３の（ａ））と同じ
投影ラインｐ上の位置にあるものが用いられる。本発明
による方法は検査ゾーン内の妨害構造は、通常投影によ
り問題の構造に重畳されるが、低い画像値が第二のデー
タ組Ｆのそれに関連する故に除去される。この目的に対
して要求される元のデータ組のフィルタリングにもかか
わらず、再現される構造はその元のコントラスト比を有
して画像Ｂ１内に現れる。何故ならば元の（フィルタさ
れない又は第一の）データ組Ｉはフィルタされたデータ
組Ｆの代わりに選択されたボクセルに対して用いられる
からである。
これは曲線Ｆ１は図３の（ａ）に関連する投影ラインｐ
に沿ってボクセル画像値Ｉ（ｐ）の空間的な変化を示
す。ボクセル画像値Ｉ（ｐ）は第二のデータ組の最大値
又は閾値Ｆｓを越える第一の値（図３の（ａ））と同じ
投影ラインｐ上の位置にあるものが用いられる。本発明
による方法は検査ゾーン内の妨害構造は、通常投影によ
り問題の構造に重畳されるが、低い画像値が第二のデー
タ組Ｆのそれに関連する故に除去される。この目的に対
して要求される元のデータ組のフィルタリングにもかか
わらず、再現される構造はその元のコントラスト比を有
して画像Ｂ１内に現れる。何故ならば元の（フィルタさ
れない又は第一の）データ組Ｉはフィルタされたデータ
組Ｆの代わりに選択されたボクセルに対して用いられる
からである。
【００１７】本発明による方法がまた問題の構造からの
ボクセルが投影されない（画像背景）画像Ｂ１の画素に
対して用いられる場合に、画像値は例えば投影ラインｐ
に沿った最大値Ｆ（ｘ，ｙ，ｚ）を有するボクセルから
得られる。従って多少のランダムな画像背景は画像内の
構造の外側で生じ、そのような背景は画像の解釈を妨害
する。この可能な関連する画像アーティファクトを回避
するために二次元画像Ｂ１に対して用いられるボクセル
選択（ブロック１０３）は以下のように変更されうる： ａ） フィルタリングにより形成された第一のビームに
沿った全てのボクセルの画像値Ｆ（ｘ，ｙ，ｚ）が例え
ば図３の（ａ）の曲線Ｆ１に対する場合のように少なく
とも一つのボクセルに対して閾値Ｆｏを越えたときにボ
クセルの一つが決定され、第一のデータ組内のその画像
値が上記のような投影ラインｐと関連する画像Ｂ１の画
素に対して用いられる。 ｂ） しかしながら投影ラインｐに沿った全てのボクセ
ルが図３の（ａ）の曲線Ｆ２に対する場合のように制限
値Ｆｏ以下のボクセル画像値Ｆ（ｐ）を有する場合には
Ｆ２と独立な一定の画像値が関連する画素に割り当てら
れる。これはこの場合に問題の構造に属する投影ライン
に沿った任意のボクセルの小さな確率のみが存在するか
らである。これらの背景画像点は例えば白、灰色又は黒
のような二次元画像Ｂ１内で均一に再現されうる。
ボクセルが投影されない（画像背景）画像Ｂ１の画素に
対して用いられる場合に、画像値は例えば投影ラインｐ
に沿った最大値Ｆ（ｘ，ｙ，ｚ）を有するボクセルから
得られる。従って多少のランダムな画像背景は画像内の
構造の外側で生じ、そのような背景は画像の解釈を妨害
する。この可能な関連する画像アーティファクトを回避
するために二次元画像Ｂ１に対して用いられるボクセル
選択（ブロック１０３）は以下のように変更されうる： ａ） フィルタリングにより形成された第一のビームに
沿った全てのボクセルの画像値Ｆ（ｘ，ｙ，ｚ）が例え
ば図３の（ａ）の曲線Ｆ１に対する場合のように少なく
とも一つのボクセルに対して閾値Ｆｏを越えたときにボ
クセルの一つが決定され、第一のデータ組内のその画像
値が上記のような投影ラインｐと関連する画像Ｂ１の画
素に対して用いられる。 ｂ） しかしながら投影ラインｐに沿った全てのボクセ
ルが図３の（ａ）の曲線Ｆ２に対する場合のように制限
値Ｆｏ以下のボクセル画像値Ｆ（ｐ）を有する場合には
Ｆ２と独立な一定の画像値が関連する画素に割り当てら
れる。これはこの場合に問題の構造に属する投影ライン
に沿った任意のボクセルの小さな確率のみが存在するか
らである。これらの背景画像点は例えば白、灰色又は黒
のような二次元画像Ｂ１内で均一に再現されうる。
【００１８】より単調な、より均一な画像背景が斯くの
如く得られるが、与えられた環境で操作者による解剖学
的な方向がより困難になる。方向付けを容易にするため
に二次元画像Ｂ１及び同一の投影ジオメトリーに対して
計算され、例えば各画素がこの画素に関する投影ライン
ｐ上のボクセルに対する画像値の平均値を割り当てられ
た標準の投影画像Ｂ２が加算され、それにより以下に示
す関係に関してＸ線画像と類似の特性が得られる： Ｂ＝Ｂ１＋αＢ２ ここでαは適切に選択された重み付け係数であり、Ｂは
２つの画像の重畳から得られた全体の画像である。これ
は図２に破線により示される。
如く得られるが、与えられた環境で操作者による解剖学
的な方向がより困難になる。方向付けを容易にするため
に二次元画像Ｂ１及び同一の投影ジオメトリーに対して
計算され、例えば各画素がこの画素に関する投影ライン
ｐ上のボクセルに対する画像値の平均値を割り当てられ
た標準の投影画像Ｂ２が加算され、それにより以下に示
す関係に関してＸ線画像と類似の特性が得られる： Ｂ＝Ｂ１＋αＢ２ ここでαは適切に選択された重み付け係数であり、Ｂは
２つの画像の重畳から得られた全体の画像である。これ
は図２に破線により示される。
【００１９】本発明による方法は例えば重畳された頭蓋
骨を画像化することなしに頭蓋内に移植された電極の画
像化に対して適切である。しかしながら、血管に重畳さ
れたコントラスト媒体で満たされた心室なしにコントラ
スト媒体で満たされた冠状血管を再現することもまた可
能である。斯くして両方の場合に線状の構造は再現され
るが、他の構造はまた適切なフィルタリング方法により
強調される場合にはこの方法により再現されうる。
骨を画像化することなしに頭蓋内に移植された電極の画
像化に対して適切である。しかしながら、血管に重畳さ
れたコントラスト媒体で満たされた心室なしにコントラ
スト媒体で満たされた冠状血管を再現することもまた可
能である。斯くして両方の場合に線状の構造は再現され
るが、他の構造はまた適切なフィルタリング方法により
強調される場合にはこの方法により再現されうる。
【００２０】上記の実施例では二次元画像Ｂ１の画素に
対する画像値は通常一ボクセルのボクセル画像値から専
ら得られた。しかしながら複数のボクセルを選択し、例
えば最大の画像値を有するｎ個のボクセル（ｎは１以上
の整数）又はボクセル画像値が最大の和の値を得る投影
ラインｐに沿ったｎ個の連続ボクセルのようなボクセル
画像値を用いることがまた可能である。ノイズによる画
像妨害及び類似のものは斯くして減少可能である。
対する画像値は通常一ボクセルのボクセル画像値から専
ら得られた。しかしながら複数のボクセルを選択し、例
えば最大の画像値を有するｎ個のボクセル（ｎは１以上
の整数）又はボクセル画像値が最大の和の値を得る投影
ラインｐに沿ったｎ個の連続ボクセルのようなボクセル
画像値を用いることがまた可能である。ノイズによる画
像妨害及び類似のものは斯くして減少可能である。
【図１】本発明が用いられる装置の概略を示す。
【図２】本発明の方法の種々の段階の概略を示す。
【図３】（ａ）は第二のデータ組の２つの異なる画素に
対する同じ画素上に投影されたボクセルの画像値の空間
的な変化を示し、（ｂ）は第一のデータ組の対応する変
化を示す。
対する同じ画素上に投影されたボクセルの画像値の空間
的な変化を示し、（ｂ）は第一のデータ組の対応する変
化を示す。
１ Ｘ線コンピュータトモグラフィ ２ テーブルトップ ３ 患者 ４ 画像処理コンピュータ Ｉ（ｘ，ｙ，ｚ） 第一のデータ組 Ｆ（ｘ、ｙ、ｚ） 第二のデータ組 Ｆ１，Ｆ２ 曲線 Ｉ（ｐ） ボクセル画像値 Ｂ１，Ｂ２，Ｂ 画像 ｐ 投影ライン Ｆｏ 制限値 Ｆｓ 閾値
フロントページの続き (71)出願人 590000248 Ｇｒｏｅｎｅｗｏｕｄｓｅｗｅｇ １, 5621 ＢＡ Ｅｉｎｄｈｏｖｅｎ， Ｔｈ ｅ Ｎｅｔｈｅｒｌａｎｄｓ (72)発明者 ユルゲン ヴェーゼ ドイツ連邦共和国，24558 ハンブルク, トレーゲネルク 20
Claims (9)
- 【請求項１】ａ） 三次元検査ゾーン内のボクセルに対
するボクセル画像値を決定するために対象から第一のデ
ータ組（Ｉ（ｘ、ｙ、ｚ））を収集し、 ｂ） 構造を強調するフィルタリング操作により第一の
データ組から第二のデータ組（Ｆ（ｘ、ｙ、ｚ））を発
生する各段階を含む対象に現れる構造の二次元画像化の
ための医療診断方法であって、 ｃ） 二次元画像の同一の画素（ｕ，ｖ）上に投影され
たボクセル（ｘ、ｙ、ｚ）を決定し、 ｄ） 第二のデータ組内のそのボクセル画像値（Ｆ
（ｘ、ｙ、ｚ））に依存してこれらのボクセル（ｘ、
ｙ、ｚ）の少なくとも一つを選択し、 ｅ） 画素（ｕ，ｖ）に対する画像値が第一のデータ組
内の選択されたボクセルのボクセル画像値（Ｉ（ｘ、
ｙ、ｚ））から得られた二次元画像（Ｂ１（ｕ，ｖ））
を形成する各段階を更に含むことを特徴とする医療診断
方法。 - 【請求項２】 段階ｄ）で、ボクセル画像値が第二のデ
ータ組で特に最大値である極値を有するようボクセルが
選択されることを特徴とする請求項１記載の方法。 - 【請求項３】 段階ｄ）で選択されたボクセルは第二の
データ組のボクセル画像値が選択可能な閾値を越える
（又はそれより小さい）第一のボクセルであることを特
徴とする請求項１記載の方法。 - 【請求項４】 画素上に投影されたボクセルのボクセル
画像値（Ｆ（ｘ、ｙ、ｚ））が第二のデータ組内の選択
可能な閾値を越えない（又はそれより小さくならない）
場合には一定の画像値が二次元画像（Ｂ１（ｕ，ｖ））
の画素（ｕ，ｖ）に割り当てられることを特徴とする請
求項１記載の方法。 - 【請求項５】 投影画像（Ｂ２（ｕ，ｖ））が第一のデ
ータ組から得られ、この投影画像及び二次元画像（Ｂ１
（ｕ，ｖ））が加算的な方法で重畳されることを特徴と
する請求項１記載の方法。 - 【請求項６】 第一のデータ組はＭＲ方法により収集さ
れることを特徴とする請求項１記載の方法。 - 【請求項７】 第一のデータ組はＸ線ＣＴ方法により収
集されることを特徴とする請求項１記載の方法。 - 【請求項８】ｂ） 構造を強調するフィルタリング操作
により第一のデータ組から第二のデータ組（Ｆ（ｘ、
ｙ、ｚ））を発生する段階を含む三次元検査ゾーン内の
ボクセルに対するボクセル画像値で第一のデータ組によ
り決定された対象の構造の二次元画像化のための医療診
断画像処理方法であって、 ｃ） 二次元画像の同一の画素（ｕ，ｖ）上に投影され
たボクセル（ｘ、ｙ、ｚ）を決定し、 ｄ） 第二のデータ組内のそのボクセル画像値（Ｆ
（ｘ、ｙ、ｚ））に依存してこれらのボクセル（ｘ、
ｙ、ｚ）の少なくとも一つを選択し、 ｅ） 二次元画像を形成する 各段階を更に含むことを特徴とする医療診断画像処理方
法。 - 【請求項９】 三次元検査ゾーン内のボクセルに対する
ボクセル画像値を決定するために対象から第一のデータ
組を収集する手段と、構造を強調するフィルタリング処
理により第一のデータ組から第二のデータ組を発生する
手段を含む対象に現れる構造の二次元画像化のための医
療診断システムであって、 ｃ） 二次元画像の同一の画素上に投影されたボクセル
を決定する手段と ｄ） 第二のデータ組内のそのボクセル画像値に依存し
てこれらのボクセルの少なくとも一つを選択する手段
と、 ｅ） 画素（ｕ，ｖ）に対する画像値（Ｂ１（ｕ，
ｖ））が第一のデータ組内の選択されたボクセルのボク
セル画像値（Ｉ（ｘ、ｙ、ｚ））から得られた二次元画
像を形成する手段とを更に含むことを特徴とする医療診
断システム。
Applications Claiming Priority (2)
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|---|---|---|---|
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| DE19806728A DE19806728A1 (de) | 1998-02-18 | 1998-02-18 | Verfahren zur zweidimensionalen Abbildung von Strukturen für die medizinische Diagnostik |
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|---|---|
| JPH11313802A true JPH11313802A (ja) | 1999-11-16 |
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| JP (1) | JPH11313802A (ja) |
| DE (2) | DE19806728A1 (ja) |
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- 1999-02-09 EP EP99200378A patent/EP0938063B1/de not_active Expired - Lifetime
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Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20060214 |
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