特許 7129754 画像処理装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2022-08-25

(45)【発行日】2022-09-02

(54)【発明の名称】画像処理装置

(51)【国際特許分類】

   A61B 6/03 20060101AFI20220826BHJP

【ＦＩ】

A61B6/03 360T

A61B6/03 360A

【請求項の数】 1

(21)【出願番号】P 2016229215

(22)【出願日】2016-11-25

(65)【公開番号】P2018082996

(43)【公開日】2018-05-31

【審査請求日】2019-11-20

(73)【特許権者】

【識別番号】515290343

【氏名又は名称】医療法人社団皓有会

(74)【代理人】

【識別番号】100081972

【弁理士】

【氏名又は名称】吉田 豊

(74)【代理人】

【識別番号】100154380

【弁理士】

【氏名又は名称】西村 隆一

(72)【発明者】

【氏名】小山 和泉

【審査官】佐藤 秀樹

(56)【参考文献】

【文献】特開平０３－１４０１４０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００７－０１８４７８（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１６／１８５５６６（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２００６－０１０７３２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１２－０７５７４７（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ａ６１Ｂ ６／００－６／１４

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

臓器をＸ線ＣＴ撮影して得られる複数枚の２次元画像を構成する画像データを処理する画像処理装置であって、
前記複数枚の２次元画像は、それぞれ、前記複数枚の２次元画像上の１ピクセルに対応して分割された複数の領域からなり、
前記画像データは、前記複数枚の２次元画像に順次付された識別番号と、前記複数枚の２次元画像上の前記複数の領域のそれぞれの座標情報および白から黒までの濃淡情報と、を含み、
前記識別番号と前記座標情報と前記濃淡情報との対応関係と、前記臓器の形状データと、を記憶する記憶部と、
前記記憶部によって記憶された前記識別番号と前記座標情報と前記濃淡情報と、前記臓器の形状データと、の比較結果に基づいて、前記領域の属性情報を決定する属性決定部と、
前記属性決定部によって決定された前記属性情報を、前記領域に関連付ける属性付加部と、を備え、
前記属性付加部は、前記２次元画像の解像度を所定解像度に変更し、前記属性決定部によって決定された前記属性情報を、前記所定解像度に応じて明部および暗部が所定の規則に従って配列される２次元コード記号に変換し、前記領域を、変換された２次元コード記号に置き換えた属性情報付き２次元画像を生成するとともに、前記明部の濃淡が白より濃く、かつ、前記暗部の濃淡が黒より淡く、かつ、前記２次元コード記号を構成するすべての前記明部および前記暗部の濃淡の平均値が前記領域の全体の濃淡と一致するように、前記明部および前記暗部の濃淡を調整することを特徴とする画像処理装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、ＣＴ画像などの医用画像を処理する画像処理装置に関する。

【背景技術】

【0002】

従来より、ユーザの入力に応じて３次元画像内における所定の位置（座標値）を指定し、その座標値を含む領域を示す指示領域として、指示領域を覆い隠す遮蔽領域の表示を薄くする画像処理を行うことで、３次元画像の全体像と一部の内部構造とを同時に把握できるようにした画像処理装置が知られている（例えば特許文献１参照）。この特許文献１記載の装置では、ユーザがモニタ上の３次元画像を見ながら所定の位置を指定すると、ユーザが観測したいと考えられる領域が推定され、その領域が全体像から露出して表示される。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】国際公開ＷＯ２０１３／０２１４４０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、上記特許文献１記載の装置では、ユーザが３次元画像上で指示領域を観測するため、例えば、Ｘ線ＣＴ（Computerized Tomography）装置によって撮影された２次元画像群の各２次元画像から、各部位あるいは各点が何の臓器に属すのかといった、臓器の属性情報を得ることはできない。

【課題を解決するための手段】

【0005】

本発明の一態様は、臓器をＸ線ＣＴ撮影して得られる複数枚の２次元画像を構成する画像データを処理する画像処理装置であって、複数枚の２次元画像は、それぞれ、複数枚の２次元画像上の１ピクセルに対応して分割された複数の領域からなり、画像データは、複数枚の２次元画像に順次付された識別番号と、複数枚の２次元画像上の複数の領域のそれぞれの座標情報および白から黒までの濃淡情報と、を含み、識別番号と座標情報と濃淡情報との対応関係と、臓器の形状データと、を記憶する記憶部と、記憶部によって記憶された識別番号と座標情報と濃淡情報と、臓器の形状データと、の比較結果に基づいて、領域の属性情報を決定する属性決定部と、属性決定部によって決定された属性情報を、領域に関連付ける属性付加部と、を備える。属性付加部は、２次元画像の解像度を所定解像度に変更し、属性決定部によって決定された属性情報を、所定解像度に応じて明部および暗部が所定の規則に従って配列される２次元コード記号に変換し、領域を、変換された２次元コード記号に置き換えた属性情報付き２次元画像を生成するとともに、明部の濃淡が白より濃く、かつ、暗部の濃淡が黒より淡く、かつ、２次元コード記号を構成するすべての明部および暗部の濃淡の平均値が領域の全体の濃淡と一致するように、明部および暗部の濃淡を調整する。

【発明の効果】

【0006】

本発明によれば、画像データに基づいて得られる臓器の属性情報を、画像データに付加するように構成したので、２次元画像を、臓器の属性情報を有する２次元画像に変換することができる。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】本発明の実施形態に係る画像処理装置の全体構成を示す概略図。

【図2】図１の画像処理装置の制御構成を示すブロック図。

【図3】図２の属性決定部と属性付加部とによる属性情報の決定と付加の説明図。

【図4A】属性情報を付加する前の画像データの説明図。

【図4B】属性情報を付加した後の画像データの説明図。

【図5】図２の属性付加部による属性情報の符号化の説明図。

【図6】濃淡情報と図１の表示部の明るさとの関係を示す図。

【図7】属性情報を付加する前後のピクセルの説明図。

【図8】図２に示す処理部で実行される処理の一例を示すフローチャート。

【図9】図２の処理部の変形例の制御構成を示すブロック図。

【図10】図９に示す処理部の変形例で実行される処理の一例を示すフローチャート。

【図11】図４Ｂの属性情報を付加した後の画像データの変形例を示す説明図。

【発明を実施するための形態】

【0008】

以下、図１～図１０を参照して本発明の実施形態について説明する。図１は、本発明の実施形態に係る画像処理装置（以下、装置という）１０の概略構成を示す図である。装置１０は、ＣＰＵ（処理部）１２ａ、ＲＯＭ，ＲＡＭ（メモリ）１２ｂ、その他の周辺回路などを有する演算処理装置を含んで構成されるコンピュータ１２を有する。装置１０には、Ｘ線ＣＴ装置２０が接続される。

【0009】

図２は、装置１０の制御構成を示すブロック図である。装置１０には、Ｘ線ＣＴ装置２０から、Ｘ線ＣＴ撮影して得られた一連のＣＴスライス画像（画像データ）２２が入力される。装置１０は、画像データ２２に基づき所定の処理を実行し、ＣＴスライス画像２２の各領域Ｐが何の臓器に属すかといった臓器の属性情報を決定して画像データ（ＣＴスライス画像）２２に付加し、属性情報が付加された属性情報付きＣＴスライス画像２４をコンピュータ１２の表示部１２ｃに出力する。装置１０は、コンピュータ１２の機能的構成として、記憶部１３と、属性決定部１４と、属性付加部１６とを有する。

【0010】

記憶部１３は、Ｘ線ＣＴ装置２０から入力された画像データ２２を記憶する。記憶部１３は、例えば、コンピュータ１２のメモリ１２ｂによって構成される。記憶部１３は、必ずしもコンピュータ１２の一部である必要はなく、例えば、外付けのハードディスクやフラッシュメモリなどでもよいし、ネットワーク上の別のコンピュータのメモリなどでもよい。

【0011】

図３は、属性決定部１４と属性付加部１６とによる属性情報の決定と付加の説明図である。属性決定部１４と属性付加部１６とは、例えば、コンピュータ１２の処理部１２ａによって構成される。属性決定部１４は、図３左上側に示すような、Ｘ線ＣＴ装置２０から入力されて記憶部１３によって記憶された画像データ２２を読み込み、図３右側に示すような３次元画像として認識する。なお、図３には簡略化して示すが、ＣＴスライス画像２２，２４および３次元画像は、グレースケールによる濃淡表示画像である。属性決定部１４は、認識した３次元画像と、記憶部１３に予め格納された臓器の形状パターン情報とに基づいて、パターン解析により、３次元画像あるいはＣＴスライス画像２２の各領域Ｐが何の臓器に属するかを決定する。すなわち、属性決定部１４は、パターン解析により、３次元画像あるいはＣＴスライス画像２２の各領域Ｐが何の臓器に属するかといった臓器の情報（属性情報）ＡＴＲを決定する。

【0012】

パターン解析に関する技術として、３次元濃淡画像から線図形を抽出する手順を自動生成する３次元画像処理エキスパートシステム３Ｄ－ＩＭＰＲＥＳＳが知られている。このシステムでは、３次元画像とそこから抽出したい図形（サンプル図形）の組を与えると、その図形を抽出するための３次元画像処理手順を自動生成する。詳細な説明は当業者にとって周知であるため省略する。

【0013】

図４Ａ，４Ｂは、それぞれ属性情報ＡＴＲを付加する前後の画像データ２２，２４の説明図である。属性情報ＡＴＲを付加する前の画像データ２２（図３左上側）には、図４Ａに示すように、一連のＣＴスライス画像２２に順次付された識別番号ＮＵＭと、各ＣＴスライス画像２２の各領域Ｐの座標情報（ｘ，ｙ）と、濃淡情報ＣＮＴとが含まれる。領域Ｐは、例えば、各ＣＴスライス画像２２における１ピクセル、あるいは、３次元画像における１ボクセルに対応する。例えば、５１２×５１２ピクセルの各ＣＴスライス画像２２は、座標情報（１，１）～（５１２，５１２）のピクセル（領域Ｐ）で構成される。また、例えば、全体のスライス枚数が３０枚の３次元ＣＴ画像は、（１，１，１）～（５１２，５１２，３０）のボクセル（領域Ｐ）で構成される。領域Ｐは、必ずしも１ピクセルあるいは１ボクセルに対応させる必要はなく、例えば、２×２ピクセルあるいは２×２×２ボクセルに対応させてもよい。

【0014】

濃淡情報ＣＮＴは、各領域Ｐの濃淡に対応し、例えば、２５６諧調のグレースケールで表される。画像データ２２は、これらの値の集合であり、例えば、ＣＳＶデータなどのテキストデータとして、記憶部１３によって記憶され、属性決定部１４、属性付加部１６によって処理される。

【0015】

属性付加部１６は、図４Ｂに示すように、属性決定部１４によって決定された属性情報ＡＴＲを、領域Ｐに関連付ける。例えば、図３に示す領域Ｐについて考える。領域Ｐの含まれる２次元画像の識別番号ＮＵＭを２０、領域Ｐの座標情報（ｘ，ｙ）を（１００，２００）、濃淡情報ＣＮＴを１２８とする。属性決定部１４によって、領域Ｐを含む画像データ２２のパターン解析がなされ、領域Ｐは、例えば、肝臓（ｌｉｖｅｒ）に属するという属性情報ＡＴＲが決定される。属性付加部１６は、図４Ｂに示すように、領域Ｐに対応する識別番号、座標情報に、属性情報ＡＴＲとして、臓器名称の“ｌｉｖｅｒ”を関連付ける。換言すれば、属性付加部１６は、画像データ２２に、属性情報ＡＴＲを付加する。

【0016】

図５は、属性付加部１６による属性情報ＡＴＲの符号化の説明図である。図５は、属性情報ＡＴＲを付加した後の属性情報付きＣＴスライス画像２４（図３左下側）の領域Ｐ付近の拡大図である。属性付加部１６は、図４Ａ，４Ｂに示すように、テキストデータとして属性情報ＡＴＲの関連付けを行なった後、各領域Ｐに対応する属性情報ＡＴＲを含むデータを符号化し、ＣＴスライス画像２２の各領域Ｐに対応するピクセルと置き換える。符号化を行うデータ範囲は、属性情報ＡＴＲのみでもよいが、識別番号や座標情報を含めてもよい。

【0017】

具体的には、属性付加部１６は、属性情報ＡＴＲを含むデータを、例えば、ＤａｔａＭａｔｒｉｘ（登録商標）やＱＲコード（登録商標）などの２次元コード記号（２次元画像）に変換する。次いで、属性付加部１６は、ＣＴスライス画像２２の各領域Ｐを、２次元コード記号に置き換えて、属性情報付きＣＴスライス画像２４（図３左下側）を生成する。換言すれば、属性付加部１６は、ＣＴスライス画像２２を、臓器の属性情報ＡＴＲを有する属性情報付きＣＴスライス画像２４に変換することができる。なお、例えば、１６×１６の２次元コードに変換する場合は、元の画像データ２２の解像度を１６×１６倍に変更しておく。すなわち、領域Ｐを、元の画像データ２２の１ピクセルから、属性情報付きＣＴスライス画像２４の１６×１６ピクセル（以下、セルと呼ぶ）に分割する。この際、識別番号ＮＵＭ、座標情報（ｘ，ｙ）、濃淡情報ＣＮＴはそのまま維持される。

【0018】

属性付加部１６は、属性情報ＡＴＲを含むデータを符号化する際、通常の符号化処理に加えて、元の領域Ｐの濃淡情報ＣＮＴを維持するための処理、換言すれば、表示部１２ｃにおける元の領域Ｐの明るさＢＲＴを維持するための処理を行う。

【0019】

図６は、濃淡情報ＣＮＴと表示部１２ｃの明るさＢＲＴとの関係を示す図、図７は、属性情報ＡＴＲを付加する前後の領域Ｐの説明図である。なお、図７では、一例として、１ピクセル（ＰＢ，ＰＡ）を２×２セル（ＬＣ，ＤＣ）に分割している。グレースケールの濃淡情報ＣＮＴと、表示部１２ｃの明るさＢＲＴとの関係は、ガンマ値γ（例えば、γ＝２．２）を用いて次式（ｉ）で表される。
ＢＲＴ＝ＣＮＴ＾γ ・・・（ｉ）

【0020】

属性付加部１６は、属性情報ＡＴＲ付加前の領域ＰＢの明るさＢＲＴと、属性情報ＡＴＲ付加後の領域ＰＡ（２次元コード記号）全体の明るさＢＲＴの平均値とが同じになるように、２次元コード記号における明部ＬＣおよび暗部ＤＣの濃淡情報ＣＮＴを調整する。すなわち、属性情報ＡＴＲ付加前の領域ＰＢの明るさＢＲＴと、属性情報ＡＴＲ付加後の領域ＰＡ、すなわち、２次元コード記号の各セル（明部ＬＣ×２セル、暗部ＤＣ×２セル）の明るさＢＲＴの平均値とが同じになるようにする。例えば、属性情報ＡＴＲ付加前の領域ＰＢの濃淡情報ＣＮＴが１２８であれば、式（ｉ）に基づいて、例えば、明部ＬＣの濃淡情報ＣＮＴは１５０、暗部ＤＣの濃淡情報ＣＮＴは１００のように調整する。

【0021】

ＣＴスライス画像２２（２次元画像）における元の領域Ｐを、２次元コード記号に置き換える、あるいは、ＣＴスライス画像２２を、臓器の属性情報ＡＴＲを有する属性情報付きＣＴスライス画像２４に変換することで、２次元画像である属性情報付きＣＴスライス画像２４から臓器の属性情報ＡＴＲを得ることができる。しかしながら、属性情報ＡＴＲ付加前後のＣＴスライス画像２２，２４に見え方の違いが生じた場合には、その画像を診断に用いたユーザ（医師など）が誤診をするおそれがある。元の画像の最小単位であるピクセルに対応する領域Ｐの濃淡情報ＣＮＴを維持することで、属性情報ＡＴＲを付加する前後のＣＴスライス画像２２，２４に、見え方の違いが生じることを防ぐことができる。すなわち、ユーザがＣＴスライス画像２２，２４を拡大するときの倍率は診断の内容によって異なるが、実際の診断に用いられるような倍率の範囲内では、ユーザが１ピクセルに相当する大きさの２次元コード記号を視認することは難しいため、ユーザに違和感を与えることがない。

【0022】

また、領域Ｐの濃淡情報ＣＮＴを維持したとしても、明部ＬＣおよび暗部ＤＣの濃淡情報ＣＮＴとして白（ＣＮＴ＝２５５）や黒（ＣＮＴ＝０）を用いた場合は、それを見たユーザが違和感を覚える可能性がある。このため、明部ＬＣおよび暗部ＤＣの濃淡情報ＣＮＴは、１００～１８０程度とすることが望ましい。なお、画像処理装置１０は、元の画像データをコピーしたデータを処理するため、元の画像データを損なうことがない。従って、ユーザは、必要に応じて元の画像データを使用して、あるいは、元の画像データと処理後の画像データとを使用して診断を行うこともできる。

【0023】

なお、ユーザが属性情報付きＣＴスライス画像２４から臓器の属性情報ＡＴＲを得るための具体的な手順としては、属性情報ＡＴＲを得たい領域Ｐを拡大表示して各種コード用のリーダで読み取るようにしてもよいが、同様の復号機能を備えた専用のソフトウェアを使用するようにしてもよい。

【0024】

図８は、画像処理装置１０の処理部１２ａで実行される処理の一例を示すフローチャートである。まず、ステップＳ１で、Ｘ線ＣＴ装置２０から入力されて記憶部１３によって記憶された画像データ２２を読み込む。次いで、ステップＳ２，Ｓ３で、属性決定部１４での処理により、パターン解析による各臓器の属性情報ＡＴＲの決定を行う。

【0025】

次いで、ステップＳ４～Ｓ７で、属性付加部１６での処理により、属性決定部１４によって決定された属性情報ＡＴＲの画像データ２２への関連付け、２次元データコード記号の生成、明部ＬＣおよび暗部ＤＣの濃淡情報ＣＮＴの調整、および、濃淡情報ＣＮＴが調整された２次元コード記号による領域Ｐの置換を行い、属性情報付きＣＴスライス画像２４を生成する。次いで、ステップＳ８で、属性情報付きＣＴスライス画像２４を表示部１２ｃに出力する。

【0026】

図９は、画像処理装置１０の処理部１２ａの変形例の制御構成を示すブロック図、図１０は、画像処理装置１０の処理部１２ａの変形例で実行される処理の一例を示すフローチャートである。図９に示すように、装置１０は、コンピュータ１２の機能的構成として、上記した記憶部１３、属性決定部１４、属性付加部１６に加えて、識別番号ＮＵＭと座標情報（ｘ，ｙ）と属性情報ＡＴＲとに基づいて超音波撮影のシミュレーション画像を生成する超音波画像生成部１８を有するようにしてもよい。

【0027】

この場合、属性情報ＡＴＲには、各臓器の名称に加えて、各臓器に対する超音波の透過率や反射率などの物理的特性を含める。そして、図１０に示すように、ステップＳ１０で、超音波画像生成部１８での処理により、ユーザの入力に応じて超音波撮影をシミュレーションする視点を設定し、ステップＳ１１で、属性情報付き画像データ２４（例えば、ＣＳＶデータ）に基づいて、超音波画像を生成し、表示部１２ｃに出力する。視点は、例えば、超音波測定装置のプローブを被験者に当てる位置および角度に相当する。

【0028】

なお、超音波画像を生成する目的に限れば、物理的特性は、少なくとも、超音波の透過率や反射率が変化する臓器と臓器の境界に当たる領域Ｐに付加すればよく、すべての領域Ｐに対して付加する必要はない。具体的には、パターン解析によって抽出された線図形が通過する領域Ｐのみに、物理的特性を含む属性情報ＡＴＲを付加すればよい。

【0029】

ＣＴ画像などの２次元画像を処理して、診断用の３次元画像を再構成するソフトウェアとして、ＯｓｉｒｉＸが知られている。このソフトウェアでは、２次元ＣＴ画像に基づいて内視鏡画像を生成することができるが、２次元ＣＴ画像に基づいて超音波画像を生成することはできない。超音波の透過率や反射率は、体内の場所ごとに異なるため、これらの物理的特性を考慮しなければ超音波画像を算出することはできない。本願の画像処理装置１０は、２次元画像データ群に、各座標における超音波の透過率や反射率などの物理的特性を含む属性情報ＡＴＲを付加するため、それに基づいて超音波画像を算出して生成することができる。

【0030】

超音波画像に何の臓器が映っているかを的確に判断するには、ユーザの習熟が必要となるが、習熟には多くの画像を撮影、判断する経験が不可欠である。しかしながら、実際の患者などを被験者として撮影を行う場合には、被験者の身体的な負担を考慮しなければならないため、無制限に撮影を行うことは難しい。この点、属性情報付き画像データ２４に基づく超音波撮影画像のシミュレーションであれば、そのような制限がないため、様々な臓器について、様々な視点からの、シミュレーション画像を生成することができる。

【0031】

本発明の実施形態によれば以下のような作用効果を奏することができる。
（１）画像処理装置（装置）１０は、臓器をＸ線ＣＴ撮影して得られる複数枚の２次元画像（一連のＣＴスライス画像）２２を構成する画像データ２２を処理する画像処理装置であって、画像データ２２は、複数枚の２次元画像に順次付された識別番号ＮＵＭと複数枚の２次元画像（ＣＴスライス画像）２２上の領域Ｐの座標情報（ｘ，ｙ）と濃淡情報ＣＮＴとを含み、識別番号ＮＵＭと座標情報（ｘ，ｙ）と濃淡情報ＣＮＴとの対応関係を記憶する記憶部１３と、記憶部１３によって記憶された識別番号ＮＵＭと座標情報（ｘ，ｙ）と濃淡情報ＣＮＴと、予め定められた臓器の形状データとの比較結果に基づいて領域Ｐの属性情報ＡＴＲを決定する属性決定部１４と、属性決定部によって決定された属性情報ＡＴＲを、領域Ｐに関連付ける属性付加部１６と、を備える（図２）。

【0032】

すなわち、画像データ２２に基づいて得られる臓器の属性情報ＡＴＲを、画像データ２２に付加するように構成したので、２次元ＣＴスライス画像から、各部位あるいは各点が何の臓器に属すのかといった臓器の属性情報ＡＴＲを得ることができる。

【0033】

（２）領域Ｐは、複数枚の２次元画像（ＣＴスライス画像）２２上の１ピクセルに対応する。このため、元の画像の最小単位であるピクセルに対応する領域Ｐの濃淡情報ＣＮＴを維持することで、属性情報ＡＴＲを付加する前後のＣＴスライス画像２２，２４に、見え方の違いが生じることを防ぐことができる。

【0034】

（３）属性付加部１６は、属性決定部１４によって決定された属性情報を、明部ＬＣおよび暗部ＤＣが所定の規則に従って配列されてなる２次元コード記号（一例として、ＱＲコード（登録商標））に変換するとともに、領域の全体の濃淡に応じて、明部ＬＣおよび暗部ＤＣの濃淡を調整する。従って、属性情報ＡＴＲ付加前後で２次元画像の濃淡情報ＣＮＴを維持することができ、属性情報ＡＴＲを付加する前後の２次元画像に見え方の違いが生じることを防ぐことができる。

【0035】

（４）属性付加部１６は、２次元コード記号を構成するすべての明部ＬＣおよび暗部ＤＣの濃淡の平均値が、領域Ｐ全体の濃淡と一致するように、明部ＬＣおよび暗部ＤＣの濃淡を調整するため、属性情報ＡＴＲを付加する前後の２次元画像に見え方の違いが生じることを、より確実に防ぐことができる。

【0036】

－変形例－
本発明は、上記実施形態に限らず、種々の形態に変形することができる。図１１は、図４Ｂの属性情報ＡＴＲを付加した後の画像データ２４の変形例を示す説明図である。属性情報ＡＴＲ、識別番号、座標情報など、より多くの情報を２次元コード記号に変換する場合、２次元コード記号のサイズ、すなわち、２次元コード記号のセル数が増大し、属性情報付きＣＴスライス画像２４の解像度およびデータ容量が増大する。図１１に示すように、変形例では、属性付加部１６は、図４Ｂに示す属性情報ＡＴＲの関連付けを行なったテキストデータに対して、各領域Ｐに対応する連番ＳＲをさらに付加する。属性付加部１６によって属性情報ＡＴＲおよび連番ＳＲが付加されたテキストデータは、データベースＤＢとして記憶部１３によって記憶される。

【0037】

さらに、変形例では、属性付加部１６が符号化を行うデータ範囲を連番ＳＲのみとし、連番ＳＲを利用して属性情報ＡＴＲを含むデータベースＤＢを参照するように構成する。変形例では、属性付加部１６が符号化を行うデータ範囲を連番ＳＲのみとすることで、２次元コード記号のサイズを小さくすることができ、属性情報付きＣＴスライス画像２４のデータ容量を低減することができる。

【0038】

上記実施形態では、図７に示すように、濃淡情報ＣＮＴ（階調）の異なる明部ＬＣおよび暗部ＤＣからなる２次元コード記号を例示したが、２次元コード記号を構成するセルは、明部ＬＣおよび暗部ＤＣの２階調に限らない。２次元コード記号を構成するセルとして３つ以上の異なる濃淡情報ＣＮＴのセルを使用する、多階調の２次元コードを用いてもよい。多階調の２次元コードを用いる場合は、同じ数のセルで表現できる情報量が階調数に応じて整数倍されるため、必要セル数を低減して属性情報付きＣＴスライス画像２４の解像度およびデータ容量を低減することができる。

【0039】

上記実施形態では、装置１０にＸ線ＣＴ装置２０が接続されるようにしたが、Ｘ線ＣＴ装置２０によって撮影される２次元画像データ郡を入力することができれば、Ｘ線ＣＴ装置２０は直接接続されなくてもよい。一連のＣＴスライス画像をスキャンして、２次元画像データ郡を生成するようにしてもよい。

【0040】

上記実施形態では、属性情報ＡＴＲ付加後の２次元画像あるいは超音波画像を、コンピュータ１２の表示部１２ｃに出力して表示するようにしたが、画像データとして別の表示機器に出力または送信するようにしてもよい。

【0041】

本発明の装置１０は、上記で説明した用途以外にも、ＭＲＩ(Magnetic Resonance Imaging)装置によって撮影された画像の歪みの補正に使用することができる。具体的には、同一の被験者に対して、ＭＲＩ撮影とＣＴ撮影とを行い、ＣＴスライス画像を装置１０によって処理して得られた座標情報と臓器の属性情報ＡＴＲとに基づいて、ＭＲＩ画像における歪みの補正を行うことができる。

【0042】

以上の説明はあくまで一例であり、本発明の特徴を損なわない限り、上述した実施形態および変形例により本発明が限定されるものではない。上記実施形態および変形例の構成要素には、発明の同一性を維持しつつ置換可能かつ置換自明なものが含まれる。すなわち、本発明の技術的思想の範囲内で考えられる他の形態についても、本発明の範囲内に含まれる。また、上記実施形態と変形例の１つまたは複数を任意に組み合わせることも可能である。

【符号の説明】

【0043】

１０ 画像処理装置（装置）、１２ コンピュータ、１２ａ 処理部、１２ｂ メモリ、１２ｃ 表示部、１３ 記憶部、１４ 属性決定部、１６ 属性付加部、１８ 超音波画像生成部、２０ Ｘ線ＣＴ装置、２２ ＣＴスライス画像（画像データ）、２４ 属性情報付きＣＴスライス画像（画像データ）

【図1】

【図2】

【図3】

【図4A】

【図4B】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】