JP2003250804A - 画像処理装置及び超音波診断装置 - Google Patents
画像処理装置及び超音波診断装置Info
- Publication number
- JP2003250804A JP2003250804A JP2002059160A JP2002059160A JP2003250804A JP 2003250804 A JP2003250804 A JP 2003250804A JP 2002059160 A JP2002059160 A JP 2002059160A JP 2002059160 A JP2002059160 A JP 2002059160A JP 2003250804 A JP2003250804 A JP 2003250804A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- interest
- region
- tracking
- image
- image processing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/08—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings
- A61B8/0883—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings for diagnosis of the heart
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/13—Tomography
- A61B8/14—Echo-tomography
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/12—Edge-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/20—Analysis of motion
- G06T7/246—Analysis of motion using feature-based methods, e.g. the tracking of corners or segments
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10132—Ultrasound image
- G06T2207/10136—3D ultrasound image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20112—Image segmentation details
- G06T2207/20132—Image cropping
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30048—Heart; Cardiac
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Pathology (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Cardiology (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
ッキング)すべき初期位置あるいは領域を指定すること
を要せずに、特徴点を簡便に抽出でき、安価に心臓等の
収縮、拡張能等の解析を簡便にかつ精度良く行い得る画
像処理装置及び超音波診断装置を提供する。 【解決手段】 被検体内の情報を表した画像データを処
理する画像処理装置である。画像処理手段が被検体内の
情報を表した画像データを求める。抽出手段が前記画像
データに基づいて、位置の移動が追跡可能な複数の特徴
点を抽出する。さらに、追跡手段が前記特徴点の移動を
追跡する。そして、物理パラメータ算出手段が前記追跡
手段による追跡結果に基づいて、特定の物理パラメータ
(変位・速度・加速度・歪など)を算出する。これによ
り、特徴点を簡便に抽出して安価で精度の良い解析を行
うことができる。
Description
超音波診断装置に関し、特に、生体画像上で得られる特
徴点(Tag)についての動きを追跡し、これを元に組
織の種々の局所機能情報を推定し出力することで臨床上
有用な情報を提供することが可能な超音波診断装置に関
する。
を定量的に評価することは、その機能を知る上で非常に
重要である。例えば虚血性心疾患などにおいては冠動脈
から供給される血流の不足に応じて、局所の壁運動変化
が生じることがよく知られている。
は、従来から数多くの方法が提案されており、例えば、
特開平7―184877号に開示された「MRIタギン
グ(磁気標識)法」、「Bモード画像による2次元移動
ベクトル検出」、「組織ドプラ法」等が挙げられる。
RI(核磁気共鳴断層法)特有の方法であり、MRI画
像上に電磁波による磁気標識<目印(Tag)>を格子
状に付加し、これの経時的な変化を定量化することによ
り、生体の動きを画像化したり、歪みを可視化する手法
である。この「MRIタギング法」は、例えば、心筋上
にタグ(Tag)とよばれる磁気的な目印である格子点
に着目して運動を検出し、その格子が歪んでいく様子を
表示する手法であり、物理学(連続体力学)的にはラグ
ランジュ法とよばれる解析法に相当する。すなわち、ラ
グランジュ法によれば、着目した点を時間的に追跡(ト
ラッキング)することで、心筋などの伸び縮みなどをテ
ンソル量として直接計算可能である。
検出」によるものとしては、超音波ビームと直交する方
向の動きを検出する方法としては従来から2D相互相関
係数のピーク位置から移動ベクトルを推定する方法や、
画像の濃度勾配を利用したオプティカルフローなどの方
法がある。推定表示する情報量としては移動ベクトル、
軌跡、相互相関値などがある。
法あるいはカラードプラ法を用いて組織の動きを検出す
る方法で、基本的には超音波ビーム方向の成分のみを検
出する。動きの方向を仮定することで、2次元的な運動
成分を求める方法なども提案されている。推定表示する
情報量としては、2点間の速度差や、これを積分した歪
みなどがある。
ギング法」では、従来検出が難しかった心筋のねじれや
歪の解析が可能であるが、MRI装置は、装置そのもの
が高価であるばかりでなく、タギングによる画像収集も
実時間で行うことはできないという問題点があった。
心拍の平均的な画像となり、心拍毎の壁運動評価は不可
能であった。特に、拡張能評価には非常に時間分解能が
要求されることが知られており、MRIの時間分解能
(50ms〜100ms)では、十分な解析を行うこと
が難しかった。
クトル検出」は、心内膜や弁輪など輪郭のはっきりした
比較的大きな構造物を対象とするか、あるいはスペック
ルパターンとよばれるランダムな超音波散乱による干渉
パターンについてトラッキングすることはできたが、追
跡可能な特徴点を判別することが難しかった。
うに、心筋内の任意の格子点について時間的にトラッキ
ングすることはできなかった。
徴点について、これらの時間的な変化(軌跡など)を表
示するのみであった。さらに、追跡のアルゴリズム自体
についても種々の改善法、例えば、単純な相互相関演算
に複合処理を加える手法等が提案されているが、精度が
悪く、臨床には普及していない。精度良くトラッキング
するためには、トラッキングに適した点を指定する必要
があった。
は、ドプラ用の相関演算回路を持つ必要があるために装
置が高価となるという問題がある。
る位相変化(半波長以内の距離変化)は、心筋局所の移
動量(1〜10mm程度)に比べて小さいために、巨視
的に心筋がどれだけ動作したのかを知るためには、検出
された瞬時の位相(速度)を時間積分することにより心
筋の変位を求める必要が生じる。
よる蓄積誤差が問題となり、ある一点に目印(Tag)
を付加して、その移動を直接的に追従する必要があるラ
グランジェ解析を行う場合の問題となる。(特に時間空
間分解能が不充分な場合には、移動量を算出するために
データの内挿処理が必要となり、その精度がまた最終的
な計測精度にも影響を与える。)また、前記いずれの手
法であっても、現状では心筋内の任意の部位についてト
ラッキングが行えるわけではなく、マニュアルでトラッ
キングすべき初期位置あるいは領域を指定することが必
要であり、煩雑である。つまり、ある点上にポインタ等
を置けば、当該点をトラッキングすることはできるが、
何もない所に点をおいてトラッキングを行なおうとする
と、上手く追従できないので、場所を変えて置きなおさ
なければならず、マニュアル操作で1つ1つトラッキン
グ可能な点を選んで見つけ出す作業が大変であり、装置
使用者に負担となっていた。
依存性の問題である。例えば同じ心筋であっても繊維方
向とそれに直交する方向では伸縮が混在しており、解析
方向によって異なる結果が得られるために誤診にもつな
がる問題である。つまり、「組織ドプラ法」では、基本
的に組織を1次元で解析し、ビーム方向の速度を計測す
るが、1次元情報になっているので、法線方向の射影成
分等により他の動きの方向を仮定(推定)しなければな
らないという問題点があった。また、前記他の方向では
トラッキングは採りずらい。
であり、その目的とするところは、マニュアル操作によ
り追跡(トラッキング)すべき初期位置あるいは領域を
指定することを要せずに、特徴点を簡便に抽出でき、安
価に心臓等の収縮、拡張能等の解析を簡便にかつ精度良
く行い得る画像処理装置及び超音波診断装置を提供する
ことにある。
に、請求項1に記載の発明は、被検体内の情報を表した
画像データを求める画像処理手段と、前記画像データに
基づいて、位置の移動が追跡可能な複数の特徴点を抽出
する抽出手段と、前記特徴点の移動を追跡する追跡手段
と、前記追跡手段による追跡結果に基づいて、特定の物
理パラメータを算出する物理パラメータ算出手段と、を
含むことを特徴としている。
内の情報を表した画像データを求める画像処理手段と、
前記画像データに含まれる複数の特徴点の位置の移動を
追跡する追跡手段と、前記画像データに複数の関心領域
を設定するものであって、複数の前記特徴点の情報に基
づいて関心領域の位置を順次変更する関心領域設定手段
と、を含むことを特徴としている。
の一例について、図面を参照して具体的に説明する。
の特徴は、超音波画像上で多数の追跡(トラッキング)
可能な特徴点を全て同時に自動的に抽出して表示させる
ことで、簡便に特徴点の選択を行えるようにするもので
ある。
ング)を行った複数のトラッキング点での移動量の代表
値から、任意の場所(格子点)での移動量を推定するこ
とで、複数の特徴点を使うことによる精度向上を図り、
加えて、格子点に対応させることで歪みなどの演算が簡
便、直感的把握が可能であり、タギングによる心機能情
報を得ることが出来るシステムを、安価で時間分解能の
良い超音波診断装置により構築したものである。
なる超音波診断装置の全体のハードウエアの概略構成に
ついて、図1を参照して説明する。図1は、本実施の形
態の超音波診断装置の構成の一例を示すブロック図であ
る。
ードウエア構成は、図1に示すように、被検体との間で
超音波信号の送受信を担う超音波プローブ2と、この超
音波プローブ12を駆動し且つ超音波プローブ12の受
信信号を処理する装置本体10と、この装置本体10に
接続され且つ操作者からの指示情報を装置本体10に入
力可能な操作入力部3と、画像及び関心領域(ROI)
並びに抽出された特徴点及び追跡(トラッキング)結果
等を表示する表示部4と、を具備する。
えられるパルス駆動電圧を超音波パルス信号に変換して
被検体のスキャン領域内の所望方向に送信する一方で、
被検体から反射してきた超音波エコー信号をこれに対応
する電圧のエコー信号に変換する。
関心時相を設定することの可能な、マウス、ボタン、キ
ーボード、トラックボール等が含まれる。これらの操作
デバイスは、操作者が患者情報、装置条件、関心領域
(ROI)、関心時相、トラッキング開始の有無などを
入力又は設定するために使用される他、必要な送受信条
件、表示態様の選択情報、などを入力するために使用さ
れる。
全体の制御中枢として、超音波プローブ2に接続された
送信系11及び受信系12、被検体のBモード断層像を
得るためのBモード処理部13、ドプラ処理部14、出
力側に置かれたDSC(デジタルスキャンコンバータ)
部21、イメージメモリ22、抽出された特徴点の追跡
(トラッキング)を行うためのトラッキング演算部2
4、イメージメモリ22の画像情報に対して特徴点、格
子状の関心領域などのグラフィックデータ等の画像合成
などの処理を行うメモリ制御部25、前記特徴点や格子
状の関心領域の表示態様(色や形状)などのグラフィッ
クデータをコントローラ34の指示に応答して生成する
データ発生部26(カラーコーディング回路等を搭載す
る)、操作インターフェース31、装置制御プログラム
・(本発明で主要な)特徴点を抽出するための演算プロ
グラム、物理パラメータを算出するためのプログラム等
の各種プログラムを記憶した記憶媒体32、その他のイ
ンターフェース33、操作入力部3からの操作信号を操
作インターフェース31を介して受けるコントローラ3
4、を具備している。これらは集積回路などのハードウ
ェアで構成されることもあるが、ソフトウェア的にモジ
ュール化されたソフトウェアプログラムである場合もあ
る。
パルサ回路といった送信回路から構成されており、ま
た、受信系12は、A/D変換器、加算器といった受信
回路からなり、パルス状の超音波を生成してプローブ2
の振動素子に送り、被検体内の組織で散乱したエコー信
号を再びプローブ2で受信することで受信信号を得る。
13に送られる。ここで、エコー信号は、種々のフィル
タリング処理、対数増幅、包絡線検波処理などが施さ
れ、信号強度が輝度の明るさで表現されるデータとな
る。ドプラ処理部14は、エコー信号から速度情報を周
波数解析し、解析結果をDSC部21に送る。
線信号列から、テレビなどに代表される一般的なビデオ
フォーマットの走査線信号列に変換される。また、デー
タ発生部26などにて生成された種々の設定パラメータ
の文字情報や目盛、あるいは、関心領域を示すグラフィ
ックデータ、トラッキング等を行う場合には、自動的に
抽出された特徴点を示す種々のグラフィックデータ並び
にトラッキング結果に基づいて算出された物理パラメー
タの計算結果を示すグラフ等のデータなどと共にイメー
ジメモリ22及びメモリ制御部25を利用して画像合成
され、当該合成画像が表示部4に出力する。かくして被
検体組織形状を表す断層像が表示部4に表示される。
像データは、例えば診断の後に操作者が呼び出すことが
可能となっている。
備えた情報処理装置(計算機)の機能を持ち、予めプロ
グラムされている手順に従って本超音波診断装置本体の
動作を制御する制御手段である。
を介して指令した診断モード、送受信条件、関心領域等
の表示態様などに対する処理が含まれ、送信系に対する
送信制御(送信タイミング、送信遅延など)、受信系に
対する受信制御(受信遅延など)、データ発生部に対す
る表示データ生成の指令の他、本発明の特徴点抽出、ト
ラッキング等において必要なプログラムやデータを記憶
媒体32から呼び出して実行し、トラッキング演算部2
4にトラッキング処理を行うよう指示したり、トラッキ
ング結果に基づいて歪み等の物理パラメータを算出する
プログラム等を実行するように促したり、ソフトウエア
モジュールを統合的に制御する処理も含まれる。
う他、前述の種々の特徴点抽出ソフトウェアプログラ
ム、物理パラメータ算出プログラム等の各種プログラム
を保管している。
直後の出力信号、もしくはBモード処理部13通過後の
画像輝度信号を読み込み、後述する本発明の特徴点抽出
処理や追跡(トラッキング)処理、物理パラメータ算出
処理等を行い、その結果をDSC部21を経由して表示
部4に表示する、或いは画像ファイルとして記憶媒体3
2に保存する、若しくはその他のインターフェース33
を経由して外部の情報処理装置(PC)、プリンタ、装
置外部の記憶媒体、診断データベース、電子カルテシス
テム等に転送する。
音波診断装置1において、概略以下のように作用する。
すると、超音波プローブ22を介して受信系12で受信
されたエコー信号は、Bモード処理部13によりビデオ
信号に変換され、画像データとしてDSC部21に入力
される。DSC部21に送られた画像データは、スムー
ジングなどのポスト処理に付された後、ビデオフォーマ
ットのBモードの画像データにスキャン変換される。こ
のBモードの画像データは更に表示部4にリアルタイム
に送られる。この際、必要なグラフィックデータが重畳
された状態でBモード像として表示部4に表示される。
発生する、スキャン変換前の超音波スキャンに係る画像
データ及びスキャン変換後のビデオフォーマットの画像
データのうち、少なくとも一方が、例えば複数フレーム
分、イメージメモリ22に記憶される。
データは、スキャン後(つまり、リアルタイムな診断
後)に操作者が読み出して表示などに再利用可能であ
り、例えば、複数フレーム分の読み出し画像データを動
画再生することができる。
される画像は、フレームレートを変更できるようになっ
ており、スロー再生、コマ送り再生、静止像表示等が可
能となっている。通常は、エンドレス再生となってお
り、例えば10心拍分の画像が表示されると、再度、1
心拍目の画像から再生されるようになっている。
(関心期間範囲)」を操作入力部3内の関心時相設定手
段により設定する。これにより、イメージメモリ22の
うち所定の部分が関心時相範囲として指定される。関心
時相の設定が終了し、操作者により再生開始が指示され
ることにより、関心時相範囲のみの画像がループ再生さ
れる。例えば、関心時相をある心拍の収縮期に設定すれ
ば、この収縮期についてのみの表示が行えることにな
る。
ち、この関心時相範囲内の画像上において特徴点抽出用
の関心領域(ROI)を操作入力部3によって設定す
る。特徴点抽出用の関心領域(ROI)は、メモリ制御
部25及びDSC部21からの制御により、生体画像上
に重畳表示されるものとする。
徴点を自動表示させるためのモードに移行することによ
り、イメージメモリ22に記憶された画像データに基づ
いて、特徴点抽出プログラムによる特徴点抽出処理が行
われ、前記関心時相の関心領域についての前記特徴点の
表示が行われる。そして、当該特徴点に基づいてトラッ
キング演算部24により時間的に追跡(トラッキング)
演算が行われ、この結果に基づいて、物理パラメータ算
出プログラムは、歪み等の種々の物理パラメータを算出
する。演算結果は表示部4上に表示される。
リ22において一旦記憶し、その画像上において抽出さ
れた特徴点を重畳表示できるようになっており、必要な
特徴点に対して時間的にトラッキングを行い、トラッキ
ング結果に基づいて歪み等の物理パラメータを算出が行
われるものとなっている。ここで言う物理パラメータと
は、組織の歪み、距離、速度、加速度等である。
指令に応答して特徴点や関心領域、物理パラメータ算出
結果を示すグラフ等のグラフィックスデータを発生し、
メモリ制御部25によりイメージメモリ22の画像デー
タに対して画像合成等の各種処理が施される。
れてくるBモード像の画像データ、更には画像を補佐す
るデータとしてのグラフィックデータ、計算結果を表わ
すグラフ及び又は数値などのデータを受け、コントロー
ラ34から指令される、画像と重なる又は並べるなどの
適宜な表示態様の画像データに合成する。
タは、表示部4に送られる。表示部4では、被検体の組
織性状の像及び又は抽出された特徴点を含む画像として
表示される。この画像においては、必要に応じて所望部
位及び又はデータにカラーが付与される。
めのさらに詳細なソフトウエア構成について以下に詳述
する。
形態では、設定した任意の関心領域内に含まれる特徴点
について、簡便に精度良くトラッキングを行うため、下
記のようなソフトウエア構成を有する。
を設定し、そこに含まれる多数の特徴点を追跡すること
で比較的局所(例えば5mm程度)の領域についての物理
パラメータを演算・表示する場合について詳述する。
フトウエアモジュール構成40は、図2に示すように、
超音波画像取得手段41a、関心時相設定手段42a、
第1の関心領域設定部42b、第2の関心領域設定部4
2c、画像処理手段41b、前処理手段43、特徴点抽
出手段44、特徴点追跡手段45、代表値算出手段46
a、その他各種演算処理46b、物理パラメータ算出手
段47、各種処理48、表示処理手段49を含む。
は本発明にいう「抽出手段」に該当し、また、本実施の
形態の「特徴点追跡手段」は本発明にいう「追跡手段」
に該当する。加えて、本実施の形態の「第1の関心領域
設定部」と「第2の関心領域設定部」とで、本発明にい
う「関心領域設定手段」を構成し得、また、本実施の形
態の「第2の関心領域設定部」には、本発明にいう「補
正手段」が含まれる。すなわち、本発明の「関心領域設
定手段」には、「補正手段」が含まれる。
は、超音波のBモード画像取得を実施するものであり、
概略次のような機能を有する。乃ち、超音波プローブか
ら送信された超音波は、生体からの反射信号として再び
超音波プローブにて受信される。受信回路に整相加算さ
れたエコー信号はBモード演算部において対数増幅、包
絡線検波を受けて振幅情報が輝度情報として出力され、
画像としてDSC部にて再構成表示される。ここでは、
通常の2次元断層像を得る超音波診断装置について詳述
するが、3次元画像再構成手段を用いることで、3次元
的な心機能解析に拡張可能である。
のある動画像に対して、解析のための時相(解析範囲)
を設定する機能を有する。関心時相の設定は、心電図な
どにより自動的にN心拍あるいは収縮期又は拡張期のみ
など特定の時間範囲をとりだしても良いし、あるいは、
操作者がマニュアルにて指定しても良い。(ストレスエ
コーなどでは、心拍数に応じて収縮期の長さを指定する
テーブルが用意されている)なお、解析範囲の指定など
はイメージメモリ上に一旦保存された画像上にて指定さ
れることが好ましい。
の情報を表した画像データ上に、追跡用の関心領域を設
定するものであり、例えば、図6に示すように、点線に
より略格子状に表示形成された追跡用の関心領域ROI
1を設定するものである。
の情報を表した画像データに、例えば、図6に示すよう
に、実線により周期的な格子状に表示形成された関心領
域ROI2を設定するためのものである。そして、第2
の関心領域設定分42cは、前記追跡用の関心領域RO
I1内または空間的近傍における複数の特徴点TPの移
動情報に基づいて、格子点KPを移動させるようにして
関心領域ROI2の位置を順次変更移動させる。
複数の特徴点TPがトラッキングにより移動するのに伴
い、関心領域ROI2の形状も形状変化し、この格子状
の関心領域ROI2の移動量から、後述する物理パラメ
ータ(歪み量、回転量、ズレ量等)の算出を行うことが
できる。
に、Bモード組織画像に対して2次元的な格子状の関心
領域(ROI)を設定する。本関心領域は、操作者がマ
ニュアルにて設定するか、あるいはあらかじめBモード
画像に重畳表示されるように設定してもよい。格子の間
隔は数mm程度が好適である。後述するように、格子の
大きさ(空間分解能)と測定精度(安定性)は相反する
関係にあるので、測定対象の特性に応じて自動的に大き
さを決めることも可能である。
は心筋部分に対応した領域についてのみ設定することが
好ましい。これにより、必要な領域を制限することで後
述する特徴点の追跡演算のための演算時間を短縮するだ
けでなく、心腔内などの不要な結果を表示しないで済む
という利点がある。
手法としては、例えば特開平7―320068号公報等
に代表されるような自動輪郭抽出処理を行うことが好ま
しい。この自動輪郭抽出処理は、心内膜を画像の統計的
性質を利用して抽出するものである。心筋の領域を抽出
するためには、さらに外膜側を知ることが必要である
が、外膜は通常非常に不明瞭であり、抽出が難しい場合
も多い。このような場合には、自動輪郭抽出で求められ
た内膜から所定の距離、例えば15mm等の外側に外膜
側を設定し、これらに挟まれる領域を簡易的に心筋領域
とすることで、比較的精度良く簡便に演算領域を制限可
能である。
ては、画像輝度値による領域分割による手法を用いても
良い。超音波画像においては、心筋部分は心腔部分より
も輝度値が高く映像化されるのが一般的であるので、適
切に設定されたしきい値よりも高い輝度値をもつ領域を
抽出することで心筋部分を取り出すことができる。
42aにて設定された超音波画像上に、関心領域設定手
段42bにて設定された関心領域を形成できるように画
像処理する。
の追跡処理の前に、(ダイナミックレンジを狭める処
理、2値化処理等)の各種前処理を行なうものであり、
これにより、後段の追跡(トラッキング)を行なうこと
を容易にして精度を向上させることができる。つまり、
患者に応じて多様な状態で収集された画像が取得される
ことが予想されるが、如何なる入力画像であったとして
も、精度良く後工程のトラッキングアルゴリズムが上手
く働きやすいように、種々の処理を行うことにより、追
跡処理における再現性を高めることができる。
ように、入力画像に対して例えば2値化処理を行って、
トラッキングし易い状態を作るのである。あるいは、ダ
イナミックレンジを狭める処理を行う場合も同様の効果
がある。さらに、高周波の送信を設定する等、画像処理
だけでなく送受信条件までも含めて制御し、トラッキン
グアルゴリズムが働き易いような最適な条件を設定する
ようにしてもよい。
点(タグ:Tag)を抽出するものである。ここに、M
RIにおいては、生体に高周波電磁場を印加すること
で、画像上で追跡(トラッキング)可能な格子状の標識
(タグ)が付加され、時間とともにこの正方格子が歪んで
いく様子が観察可能である。しかし、従来超音波におい
てはこのような標識を付加することが不可能であった。
g)を定義する。乃ち、特徴点は、時間的にその位置を
追跡するために用いるため、後述する所定のアルゴリズ
ムにより追跡可能な点である必要がある。本実施の形態
においては、構造物を抽出するための手法として、例え
ばコーナー点を検出するコーナー検出等を用いるものと
する。
向それぞれについて輝度値が大きく変化する点と言え
る。このため、コーナーを検出して特徴点とすることに
より、向かう方向の判別ができる。このコーナー検出に
は種々の方法があるが、例えば次式に示すヘッセ行列の
行列式を用いる手法を用いることができる。
I(x,y)のx方向、y方向の2次微分であり、I
xyは輝度値I(x,y)のx方向とy方向の2次微分
である。
少させるために平滑化後に各点の|H|を計算し、その
極大点をコーナー点として検出する。
SUSANオペレータ等を用いることが好ましい。SU
SANオペレータは、円形のマスク領域を考え、円形マ
スクの中心点における輝度値に近い輝度値をもつ画素の
画素数を円形マスク領域内でカウントする。マスクの中
心がコーナーにある場合にカウント値は極小となる性質
がある。従って、各点におけるSUSANオペレータの
カウント値を算出し、その極小点をコーナー点として検
出する。
向、Y方向にも輝度の変化があるものに適用できる反
面、ノイズの影響を受けてしまうが、SUSANオペレ
ータでは、ノイズの影響を受けずにコーナー点の検出を
行うことができるのでより好ましい。
コーナー検出以外にも種々の手法が考えられ、どれを用
いても良い。例えば、最も単純にはコーナー検出の例と
しては、画像のx方向、y方向それぞれについての1次
微分、Δx(i,j)=f(i,j)―f(i―1,j)、
Δy(i,j)=f(i,j)―f(i,j―1)の値が所
定の値以上を持つ点として定義できる。ここで、f
(i,j)は、デジタル画像上の(i,j)座標上におけ
る画素(輝度)値である。
図3に示すように、通常、不等間隔であるが、後述する
ように追跡結果を格子点と対応付けすることが可能であ
る。
ての特徴点(Tag)を時間的に追跡するものである。
Bモード画像上の特徴点を追跡する手法(パターンマッ
チング)としては、例えば相互相関法や濃度勾配法(O
ptical Flow法)等を基本として種々の手法
を用いてよい。抽出された個々の特徴点は、通常のパタ
ーンマッチング法によりフレーム毎に追跡可能である
が、一般に1点のみによる追跡では精度が不充分であり
安定した計測家結果が得られにくい。例えば心臓領域に
おいては従来から輪郭や弁輪など大きな構造物のトラッ
キングは成功しているが、心筋内部の多数の特徴点をト
ラッキングすることは難しい。
近接する心筋部位は同様の運動をするという物理的制約
に基づき、近接する複数の特徴点の追跡(トラッキン
グ)結果から関心領域における代表点の移動量を推定す
ることで、トラッキング精度と安定性の向上が図れる。
(格子内)に含まれる複数の特徴点の追跡結果からそれ
らの代表値を算出する機能を有する。図3に示したよう
に、検出された特徴点は、一般に不等間隔に分布してお
り、前述の格子状の関心領域との対応が難しい。最も単
純には、格子点に最も近い1点のトラッキング結果を、
格子点の追跡結果として出力することが可能であるが、
望ましくは、複数点の特徴点を追跡(トラッキング)し
てその代表値を出力することで、安定性の向上が可能で
ある。例えば、所定の格子間隔(例えば5mm)につい
て複数個の特徴点(例えば5個)が含まれるような領域
について、各々のトラッキング結果の平均値をその格子
点の代表値として出力する。
る算出に代えて、その他各種演算処理46bを行うこと
も可能である。例えば、図5に示すように、互いに近接
した複数個の特徴点で検出された移動量の分布(統計的
分布)を用い、当該分布から大きく外れた特徴点を除外
するような除外処理を行うことが好ましい。これによ
り、信頼度を向上させることができる。
1個だけノイズ等の理由で、違ったトラッキング結果を
示してしまうような場合、通常の処理では、当該1個の
トラッキング結果の特徴点を加味した平均値を算出して
しまうが、除外処理なる除外専用のプログラムを利用す
ることにより、当該1個の特徴点を除外して平均値等の
算出を行うようにする。これにより、精度の低い特徴点
を除外して、より高精度の算出結果を得ることができ
る。
ば、分散、標準偏差等に基づく分布であることが好まし
く、このような分布において、例えば1個の点のみが信
頼区間の外にあるような場合、当該点を除外するような
処理を行うことを意味する。
キング点に関して、統計的分布にて信頼区間外に生じた
トラッキング点を除外する処理を行うことにより、上述
の各トラッキング点の代表値、平均値等を算出する際の
精度を向上させることができる。
は、少なくともN個の特徴点が含まれるように、(仮想
的な)格子間隔を自動的に調整する格子間隔調整処理
(手段)を行ってもよい。なお、格子間隔が大きいほど
含まれる特徴点も多くなり安定性が向上するが、計測の
空間分解能は犠牲になる。そこで、X方向Y方向につい
て要求される空間分解能が異なる場合にはXY方向で異
なる大きさの(仮想的な)格子を作成し、格子に含まれ
る特徴点の数を増大させることにより、必要な分解能を
損なわずに安定性良く特徴点を追跡可能である。
知であれば、格子状の関心領域の間隔の程度を定量化で
きる。つまり、格子間隔の過大あるいは過小の程度の範
囲を規定できる。例えば、心筋の厚さは、略10mmか
ら略15mm程度である場合に、当該心筋の領域内に格
子が複数個含まれる必要があり、また、空間分解能を高
くして各格子間隔を小さくすると、格子の中に数多くの
複数点を含めることができない。一方、各格子間隔を大
きくすると、空間分解能が低下する。従って、格子間隔
は、空間分解能が低下せず、かつ、複数点を含めること
ができる例えば、略5mm程度とするのが好ましい。な
お、各格子間隔内に特徴点がない場合には、特徴点がな
い旨を表示すればよいので問題ない。
徴点の数が多いほど、当該各特徴点の追跡結果による代
表値の精度が高くなることから、格子に含まれる特徴点
の数に応じて精度の信頼性示す指標を、例えば異なる色
で表示したりすることも可能である。
ラッキング)手法に限るものではなく他の追跡(トラッ
キング)手法を用いても良い。
の特徴点の移動情報に基づいて、第2の関心領域設定部
42cは、関心領域の各格子点を移動させる。これによ
り、画像上の関心領域は変形する。この際、前記特徴点
のトラッキング結果に対して、その他各種演算処理46
bにより、特徴点を統計的分布などを用いて補正等の処
理がなされた場合には、関心領域の(各格子点の)位置
は、補正処理された前記特徴点の移動情報に基づいて変
更処理されることとなる。
心領域内の複数の特徴点の統計的分布に基づいて、関心
領域の位置を補正する補正手段を含むように構成するこ
とが好ましい。これにより、前記統計的分布に基づく関
心領域の位置の補正処理を行うことができる。
領域それぞれに含まれている複数の前記特徴点の情報、
あるいは追跡結果の代表値に基づいて特定の物理パラメ
ータ(変位・速度・加速度・歪など)を算出する機能を
有する。また、前記物理パラメータ算出手段47は、前
記関心領域の変形、関心領域の移動情報に基づいて物理
パラメータを算出するものである。上述の追跡法によ
り、各特徴点(図6に示すTP)あるいは格子点(図6
に示すKP)の時間的な位置変化を計測可能となる。
的に重要な物理パラメータを算出する。本実施の形態に
おいては、例えば変位・速度・加速度・歪・収縮開始時
相について、心臓での解析を例に詳述する。
て、その時相での格子点の位置からの格子点の位置変化
の(2次元的あるいは3次元的な)距離を算出することで
求められる。一般に、変位が大きいほど、収縮能は保た
れているとされる。
点に対応した組織の運動速度として算出する。この速度
は、ベクトル量(大きさおよび方向)として計算しても
良いし、スカラー量(変位の大きさについての微分値)
として定義しても良い。一般に、収縮速度・拡張速度の
大きさや血流速度との比などが心機能を反映するとされ
る。
子点に対応した組織の運動加速度として算出する。各格
子点での加速度を表示することで、収縮や拡張開始のタ
イミングなどを知る手がかりとなる。
歪みを考えると、格子間隔(あるいは特徴点間隔)の初期
値をL0として、ある時間(t)での格子間隔がL
(t)になったとしたとき、1次元歪みは(L(t)−
L0)/L0(無次元)で定義され、収縮・伸張に応じ
て異なる値を持ち、パーセントで表示される。
いては、変形テンソルDijを、対称部分Eijと反対
称部分Fijとに分けることで、伸縮歪みとずれ歪みと
からなる歪み成分と、回転成分とを分離して得ることが
可能である。
交する方向に座標軸をとることで、臨床的に重要とされ
る壁厚変化と心筋の長軸方向の伸縮と同時に評価可能と
なる。これにより、従来大きな問題であった解析の方向
依存性を取り除くことが可能である。
ためには、自動輪郭抽出技術と組み合わせて使用するの
が望ましい。これによれば、各時相での心内膜を自動的
に抽出することが可能であり、その方向に沿ったあるい
は直交した歪み成分を、格子点により求めた変形テンソ
ルから算出可能となる。簡易的には各方向についての1
次元歪みを求めても良いが、この場合には回転成分を分
離することはできない。
み速度など、組織変形の諸性質を測定に使用することが
多いが、例えば筋肉組織に関連した歪みは、規定時間間
隔中の筋肉組織の長さの変化と、筋肉組織の最初の長さ
との比に対応している。なお、歪みの変化率(歪み率や
歪み速度など)を、変化が様々な歪み速度に対応してい
る着色画像として視覚的に表示してもよい。
力についての直接的かつ量的な尺度を与え、心筋に沿っ
て撮像することにより、心臓の長軸に沿った局所的な歪
み速度成分を測定することができ、さらには、局所的な
歪み速度成分を測定することにより、心臓壁の局所的な
収縮および伸びについての情報を得ることができ、傍胸
骨撮影で撮像することにより、心臓壁に対して垂直な歪
み速度成分を求めることもできる。心臓壁に対して垂直
な歪み速度成分を求めることにより、局所的な筋肉の肥
厚についての情報を得ることができ、歪み速度画像は、
潜在的にいくつかの心臓の診断の助けとなる。
拒絶反応の診断や、例えば心腔中の機械的運動の活性化
状態やなどに利用でき、他の物理パラメータも心臓壁の
肥厚の測定、心房から心室への異常伝導経路の位置決定
(患者をカテーテル法で処置すべきか外科手術で処置す
べきかを決定するため経路の心筋内の深さ等)などに利
用することができる。
出手段47により計算された種々の物理パラメータに対
して、時空間でのフィッティングあるいは補間処理又は
フィルタリング処理を行うことが好ましい。これによ
り、物理パラメータに関してノイズ等の影響を除去する
ことが可能である。
時間方向にフーリエフィッティングなどを利用してある
上限の周波数までの成分のみを取り出すことでノイズに
影響されないデータを得ることが可能である。なお、こ
の他、時間情報を利用した移動平均、ローパスフィルタ
によるフィルタリング、平滑化処理等種々のノイズを減
らす処理であってもよい。このように、時間情報を使っ
て精度を上げることができる。
算出手段47により算出された種々の物理パラメータを
表示部に表示するように表示処理(表示制御)する。
6分画についての平均値などを表示してもよい。あるい
は、臨床的に重要とされる内外膜での物理パラメータの
違い(一般に内膜側の方が収縮拡張運動は大きいが、虚
血などにより内膜側の運動が低下し、代償的に外膜側が
増大することが知られている)を知るために、内膜側と
外膜側とに分けて結果を演算してもよい。また、これら
物理パラメータの値をカラーコーディングして画像に重
畳して表示することで、より直感的に心機能の状態が把
握可能である。
物理パラメータの算出結果を表示した一例を示す説明図
である。操作者が操作入力部を操作することで、所定の
画面が起動され、表示部上に当該算出結果が表示され
る。
囲まれた心筋領域が表示された超音波画像上に、複数の
特徴点Pが表示されている。この際、例えば、予め関心
領域は、心筋領域に設定されているので、心筋領域外の
特徴点は算出表示されない。
度・加速度・歪等が一例として挙げられるが、例えば、
参照すべき物理パラメータ、すなわち時間変化に伴う歪
みの変化等がグラフGhに示すような形式で表示され
る。つまり、時間的に連続した動画像に対して物理パラ
メータの算出を行ったような場合は、当該算出結果をグ
ラフ表示することで、物理パラメータの変化を知ること
ができ、物理パラメータの経時変化を知るための指標と
して有用である。このような物理パラメータの算出結果
は、例えば記憶媒体に記憶される。
を含む)の追加又は取り消しは、操作者が自由に行える
ようにすることが望ましい。また、指定された物理パラ
メータの項目のみを表示することで、画面上の情報量を
適当に調節することができ、操作者にとって見やすい画
面構成にすることができる。
波診断装置のソフトウエア構成は、上記のようであり、
以下のように作用する。
超音波画像上において、関心時相設定手段42aにより
関心時相が設定され、また、第1の関心領域設定部42
b、第2の関心領域設定部42cにより関心領域が設定
されると(自動輪郭抽出処理にて設定してもよい)、画
像処理手段41bでは、前記超音波画像上に当該関心領
域に対応する部分が明確となる処理を行う。
心領域設定部42b、第2の関心領域設定部42cにお
いて設定を行わない処理としてもよく、当該設定が行わ
れない場合には、超音波画像が画像処理手段41bから
出力される。
入力されたとしても、後段の追跡(トラッキング)処理
が精度良く上手く行われるように、前記超音波画像に対
して、前処理手段43は、(ダイナミックレンジを狭め
る、2値化など)等前処理を行なう。
ー検出等により前記超音波画像の中から時間的に追跡
(トラッキング)することの可能な(言い換えればトラ
ッキング失敗のない)特定の複数の特徴点を抽出する。
もちろん、前記第1の関心領域設定手段42bにおいて
追跡用の関心領域ROI1が設定されている場合には、
当該設定された追跡用の関心領域ROI1の範囲内につ
いてのみ複数の特徴点の抽出処理を行うこととなる。
処理手段49により前記超音波画像上に視覚的に視認可
能な表示態様、例えば、カラーの点等により合成表示さ
れるように表示処理される(図3)。なお、格子状の関
心領域が設定されている場合には、図4のようになる。
また、特徴点の表示はなく、格子状の関心領域のみを表
示するようにしてもよく、このようにする方がより見や
すくなる。
れた場合において、追跡(トラッキング)指示がなされ
ると、特徴点追跡手段45は、当該抽出された特徴点に
対して時間的に追跡(トラッキング)処理を行うことと
なる。
表値を算出する場合には、代表値算出手段46aは、代
表値を算出する。
的分布の信頼区間外の特定の特徴点を除外する補正処
理、格子間隔を自動的に調整する等の各種処理を行う場
合には、各種演算処理46bにより各々の処理がなされ
る。
予め特徴点を格子点に対応させておき、トラッキングさ
れた前記特徴点の移動情報に基づいて、関心領域ROI
2の各格子点KPを変更移動させ、この結果、関心領域
ROI2の形状が変形することとなる。
果、すなわち、関心領域の変形量や格子点の移動量など
に基づいて、物理パラメータ算出手段47は、各種物理
パラメータ、例えば、歪み等の算出を行うこととなる。
ルタリング等を各種処理48を行った後に、表示処理手
段49により必要に応じてカラーコーディング等を施さ
れ、表示部に表示されるように表示処理される(図7
(A))。
跡(トラッキング)可能な特徴点を自動的に特徴点抽出
手段により抽出する。これにより、簡便にトラッキング
可能な特徴点を抽出可能である。その抽出された特徴点
についてトラッキングを行い、種々の物理パラメータを
計算することで、計算時間の短縮がなされる。
追跡できるわけではないので、追跡でき易い箇所を、例
えば心筋を含む周辺領域の追跡(トラッキング)可能な
特徴点を画面上に全て同時に自動的に表示させる。この
ため、従来のように、ある心筋内のいくつかの点を、1
点、2点とマニュアル操作により操作して確認する必要
はなく、心筋全体の領域について、トラッキング可能な
複数の点を一度に抽出でき、操作者の負担を低減でき
る。
グ)結果から、任意の場所(例えば格子点)での移動量
を推定する。つまり、特徴点は、不等間隔でランダムに
出てきて表示されるが、それに対して等間隔の格子を対
応させることで、精度を向上させることができる。
点のトラッキングした結果の代表値を格子の点に対応さ
せるようにする。これにより、不等間隔であった所を等
間隔のデータに補間するのに加えて、代表値として局所
での歪み、速度等に対応させて、精度を向上させること
ができる。
プラ法を用いており、一方の点と他方の点の2点間の速
度差を出し((V2―V1)/L0)、それを時間積分
することで距離を算出していた。つまり、ドプラ法によ
り検出できる速度は、非常に小さい位相差、乃ち超音波
の波長より小さい位相差(例えば1mm、0.数mm
等)であり、知りたい心臓の動きよりもはるかに小さい
値であるため、巨視的にどれだけ動作したかを知るため
には、速度を時間積分することが必要となり、蓄積誤差
が発生していた。さらに、ドプラ法では、超音波ビーム
方向の速度に基づいて、法線方向の射影成分等で、他の
方向(ビーム方向と交差する方向)の動きを仮定し角度
補正をして本来の動きを計算するが、前記動きの方向の
仮定が必要であった。さらに、ドプラ法では、2次元の
相互相関による種々の手法が提案されているが、前記他
の方向(特にビーム方向と速度の補正方向とのなす角が
90度に近い所定角度以上になる部分)では、トラッキ
ングが採りにくいという難点があった。
ているのではなく画像ベースなので、前記他の方向(9
0度の方向)に動いたとしても、トラッキングを行い
得、トラッキングする際に有利となり、精度も向上し、
大きな誤差を含む可能性のある部分から誤診する危険性
を回避できる。
含まれる特徴点について、簡便に精度良くトラッキング
を行うことが可能であり、MRIに対しては時間分解能
よく安価に、またドプラ法に対しては、大規模な回路や
積分処理等を必要としないで安価にかつ精度よくラグラ
ンジュ歪などの物理パラメータを算出・表示することが
できる。
応じた特定の方向の情報(収縮・進展など)を解析可能
であり、心機能を簡便に精度良く、客観的に評価するこ
とが可能となる。また、心筋内の特徴点のトラッキング
を可能とし、歪などの物理量を定量化することで診断に
貢献できる。
を追跡(トラッキング)することで、計算時間を短縮で
きる。
を設定し、前記特徴点のトラッキング結果から任意の場
所(格子点上)での移動量を推定することで、不等間隔
の特徴点データを格子点に対応させることができ、歪み
などの演算が簡便、直感的把握が可能である。加えて、
前記関心領域は、周期的な格子点から構成されることが
好ましい。(不等間隔の特徴点について得られた情報か
ら、補間して等間隔の情報に直す)。これにより、格子
点に周期性をもたせることで演算が簡便、直感的把握が
可能となる。
らそれらの代表値(平均値あるいは信頼度の高いものだ
けを取り出す)を算出することで、安定性が向上する。
さらに、関心領域内または空間的近傍における複数特徴
点の移動情報の統計的分布からトラッキング結果を算出
することで精度を高めることができる。加えて、時間軸
方向にフィッティングあるいは補間、フィルタリングし
た結果を算出することにより、精度が向上し、特定の成
分の抽出を行うことができる。
理パラメータを、所定の領域についての代表値(平均値
など)を計算して表示することが好ましい。これによ
り、結果の安定性を向上させることができる。
非対称分とにわけて回転成分と歪み成分とを分離して構
成することにより、1次元歪みのみならず、2次元、3
次元歪みについても把握でき、収縮拡張能を正確に評価
することができる。
を抽出された内膜(面)あるいは外膜面の法泉方向、接線
方向にとることが好ましい。これにより、心筋のSho
rteningとthickeningの影響を分離可
能である。
る第2の実施の形態について、図7(B)に基づいて説
明する。上述の第1の実施の形態では、設定される関心
領域を図4に示すような格子状のものにて形成したが、
これ限らず、本実施の形態にように、例えば、ASE
(American Society Echo)等の
学会で規定する壁運動評価を行う場合の6個のセグメン
トに分割した領域構成としてもよい。
分割領域(セグメント)S1〜S6のように、ある一つ
のセグメントの変位、他の一つのセグメントの変位等各
々6ヶ所の変位が解るように構成される。この際、操作
者は、壁運動の動きの大きさを目視で判定し、「正
常」、「動きが低下している」等の壁運動のスコアリン
グ(1、2、3、4、5)を各セグメント等をクリック
することで行う。そして、各セグメントの領域に対し
て、自動的にどれだけ歪んだのか、あるいは動いたのか
に関する情報が、色等で識別して表示可能に構成する
と、利便性が向上する。もちろん、関心領域が格子状に
設定されている場合にも、このような手法を適用しても
よい。
ば、図7(B)に示すように、輪郭線Tを他の線に比し
て、太線により線幅を変えたり、色を変えたりするよう
にして良い。このような表示を行うことにより、輪郭部
分を操作者が視覚的に、容易に理解できる。
示すように例えば、心壁を表示し、この心壁の内側にお
いて、右弁輪部から心尖部までの分割点と心尖部から左
弁輪部までの分割点をさらにそれぞれ3つに分類し、各
分類の区間毎にS1,S2,S3,S4,S5,S6に
対応する色に輪郭線(心壁輪郭)を色分けして心臓断面
画像上に重ねて表示する。
心尖部の3つといった具合に、診断時に有用な分類とす
ると良い。このように心壁を分類し、各分類の区間毎に
輪郭線を色分けして表示することで、心壁領域を適切に
分割し、画像上での心壁領域の位置を容易にかつ明確に
把握することができるようになる。
して、左弁輪部から心尖部、心尖部から右弁輪部をそれ
ぞれ3つの領域に分類する場合について説明する。
が、これら複数の分割点を、心壁輪郭の所要の区間単位
で領域分類する。例えば、心壁輪郭の左弁輪部から心尖
部、心尖部から右弁輪部をそれぞれ、基部、中部、心尖
部の3つの領域に分類する。
がトラックボール等の操作入力部を使って所望の操作を
行うと、心筋の輪郭、例えば内膜Qに相当する部分を自
動抽出し、輪郭線Tとして強調表示してトレースする。
この心筋の輪郭トレースは、種々の手法を用いて輝度勾
配に基づいて心腔と心筋の境界を自動的に抽出するよう
にする。このトレースにより限定された領域は、関心領
域として扱われる。
合には、関心領域は、前記内膜Tの移動に伴って移動変
形する。そして、その移動変形した関心領域内の特徴点
の情報に基づいて、物理パラメータを算出し、その物理
パラメータの値に応じて関心領域の色付けを行う。
域を分割した場合に、ある分割領域にトラッキング不能
領域が存在した場合には、その部分を除いた範囲の特徴
点からその分割領域の物理パラメータを計算すれば良
い。
り時系列的に被検者の心臓断層像を得、これを元に心臓
の輪郭抽出を行い、この抽出した輪郭像を心壁輪郭情報
としてイメージメモリに記憶され、心壁輪郭情報をもと
に、例えば、心壁輪郭から心尖部や弁輪部といった輪郭
上の点を心壁輪郭の形状から輪郭の曲率等の情報を用い
て自動的に検出する検出部(不図示)により検出し、点
位置を基準にして心壁輪郭を輪郭分割部により分割し、
分割された心壁輪郭を診断に有用な領域毎に分類し、数
値表示、グラフ表示、心壁のカラー表示の少なくとも1
つで表示する。なお、輪郭情報や分割点情報はイメージ
メモリに記憶することもできる。
尖部と弁輪部を特徴点として用いるようすることで、心
尖部、弁輪部の位置を正確に対応付けることができる。
さらには、心尖部、弁輪部を基準にして心壁輪郭の分割
を行なうようにしたので、壁の対応付けが適切に行え
る。
関心領域を格子状に設定したものとみなして、計算して
おき、ユーザーインターフェースとして最終的に表示さ
せる際には、図7(B)のような操作者にとって見やす
い表示態様とするように構成してもよい。
クセル毎に物理パラメータ(歪み等)の変位を示す指標
(色)を付け、滑らかに色が変化するような表示させる
ように構成してもよい。このように、種々のパラメータ
をカラーコーディングして表示することができる。
たは心筋領域の)自動輪郭抽出の結果を利用して自動的
に設定される。この際、前記輪郭抽出は心臓の内膜をト
レースし、内膜から所定の距離(例えば1cm)外膜側
までの間を心筋領域として抽出することが好ましい。こ
れにより、簡便に領域の設定を行うことができる。な
お、外膜のトレースは特になくてもよいが、前記関心領
域が、心筋の内膜または外膜上に設定されると、内外膜
の差(心筋に相当)に関する情報を得ることが可能であ
る。
り抽出することで関心領域を設定する構成とすること
で、関心領域を設定する際に、組織に関する必要な輪郭
が自動的にトレースされ、組織の大きさ等を直感的に理
解し、この情報を元にトラッキングを所望する領域のみ
の指定を感覚的に行うことができ、壁評価を効率良く行
うことができる。
内膜のみならず、外膜に相当する領域の線をも自動表示
されるように構成しても構わない。この場合には、内膜
と外膜との間の心筋の領域についてのみ、特徴点を探し
出して抽出する処理を行い、前記領域内についてトラッ
キングを行い、不要な部分での特徴点抽出処理にかかる
処理を行わずに済む。
てのトラッキング可能な特徴点を抽出せずとも、関心領
域を設定する際に必要な箇所、領域のみを設定すること
により、不要な部分の演算をせずに済み、効率の良く計
算を行うことができる、処理負担の低減、処理速度の向
上を図ることができる。
抽出処理は、例えば、画像情報に基づいて輪郭を抽出す
る輪郭抽出部(不図示)により対象物の輪郭を抽出する
ことが好ましい。この輪郭抽出部は、幾つかの輪郭抽出
手法を適用可能である。例えば、画像エネルギーや弾性
エネルギーを定義した輪郭モデルに基づく手法、画像を
2値化したのちに閉輪郭を抽出する手法、オペレータが
入力した中心点から放射状にのびる走査線上の輪郭候補
点を繋いで輪郭を抽出する手法等である。このようにし
て抽出された輪郭の座標情報は、記憶媒体に格納され
る。
る第3の実施の形態について、図8〜図10に基づいて
説明する。なお、以下には、前記第1の実施の形態の実
質的に同様の構成に関しては説明を省略し、異なる部分
についてのみ述べる。図8は、本実施の形態の超音波診
断装置の構成の一例を示す機能ブロック図である。
るいは心筋内任意の代表的な部位についての追跡(トラ
ッキング)を実施し、これをもとに例えば心臓のマクロ
な構造に関する臨床的に重要な情報を提供できるように
している。
置におけるソフトウエアモジュール構成100は、前記
第1の実施の形態とほぼ同様の構成である超音波画像取
得手段101a、関心時相設定手段102a、画像処理
手段101b、前処理手段103、特徴点追跡手段10
5、各種処理108、表示処理手段109を含み、複数
の関心領域を設定する関心領域設定手段102b、関心
領域内の複数の特徴点のトラッキング結果の代表値を算
出する代表値算出手段106、物理パラメータ算出手段
107を有する。
領域を設定可能に形成される。図8は、乳頭筋と僧房弁
輪部とに関心領域を設定した様子を示す。ここでは、あ
る所定の大きさの関心領域を操作者が任意の点に設定可
能とする。
まれる複数の特徴点の追跡結果からそれらの代表値を算
出するものである。前述したように、通常のパターンマ
ッチング技術により、特徴的な構造物以外のものを時間
的にトラッキングすることは困難である。
所定の大きなの関心領域に含まれる複数の特徴点を追跡
(トラッキング)することにより、その代表値を演算す
ることで精度よくその関心領域内の構造物を追跡(トラ
ッキング)可能とする。
果の代表値に基づいて、特定の物理パラメータ(変位・
速度・加速度・歪など)を算出するものである。虚血性
の僧房弁逆流疾患では、乳頭筋の収縮不全により、弁輪
との相対的位置関係に変化が生じて逆流を引き起こすこ
とが知られている。
位置関係、すなわち、乳頭筋-弁輪間距離、乳頭筋と弁
輪部との角度など、種々の情報についての時間変化を簡
便に得ることが可能である。従来このような情報を得よ
うとすれば、マニュアルで時相毎に計測する必要があ
り、煩雑であった。
るものである。上記複数の関心領域から得られる情報グ
ラフとしても良いし、幾何的な変化として表示してもよ
い。
域設定手段102bにより複数の関心領域を設定する。
そして、特徴点追跡手段105は、各関心領域内の各特
徴点について各々追跡(トラッキング)する。
り、各関心領域間の距離、角度などを算出し、当該算出
結果は表示処理手段109を介して表示する。
の歪んだ様子を表示するためのものであったが、本実施
の形態では、タギングなどの心臓の筋肉の収縮等の情報
を持つのではなく、心臓の構造を、左室の弁輪、乳頭
筋、心尖というランドマーク(目印になるような領域)
等の大きい領域がどれだけ構造変化したかを見ることが
できるように表示される。
臓の動作により、1周期、1周期で弁がどのように広が
るのか、あるいは、狭くなるのかを見るには、従来はマ
ニュアル操作により、1枚1枚見ていく必要があり、非
常に大変であるという問題があった。
数の関心領域を設定することで、当該関心領域間の距
離、例えば弁輪の動きの間隔、2点の移動した距離、を
トラッキングできる。
しては、図10(A)に示すように、心尖TP1、左弁
輪TP2、右弁輪TP3の3点を中心に複数の関心領域
U1、U2、U3が設定されているものとする。ここ
で、心臓の伸縮、拡張に伴い、心尖TP1、左弁輪TP
2、右弁輪TP2、及び各関心領域U1、U2、U3も
連動して伸縮・拡張を行うこととなる。
0(B)に示すように、各関心領域U1、U2、U3間
の距離が狭まり、各関心領域U1、U2、U3を結ぶ線
からなる略三角形の幾何学形状W1が形成される。
(C)に示すように、各関心領域U1、U2、U3間の
距離が拡大し、各関心領域U1、U2、U3を結ぶ線か
らなる略三角形の(前記W2と異なる)幾何学形状W2
が形成される。
造の中で、各関心領域間の距離の間隔あるいは角度がト
ラッキングされる。例えば、最初所定の三角形であった
のが、トラッキング処理に応じて徐々に歪んで違う形に
なることで、視覚的に心臓の伸縮、拡張度合いを認識で
きる。なお、複数の関心領域を設定し追跡する際には、
上述のような例の3点に限らず、2点であってもよい
し、それ以上(4点、5点)であっても勿論よい。
実施の形態と同様の作用効果を奏しながらも、弁や乳頭
筋、心尖等のマクロな構造のパラメータの変化を出す場
合に有用であり、心筋梗塞などによる心臓形状の特徴的
変化などを精度良く計測可能となる。
る第4の実施の形態について、図11に基づいて説明す
る。図11は、本発明に係る第4の実施の形態を示す機
能ブロック図である。
元画像を表示する超音波診断装置について詳述したが、
近年ではリアルタイムで3次元画像が収集可能な超音波
診断装置が提案されている。この場合、任意の断面を切
り出して2次元像を構成し、これに前記各実施の形態を
適用してもよいし、あるいは3次元のボクセルデータに
対して3次元的な格子状関心領域を作成し、3次元のト
ラッキングを行うことで種々の3次元的物理パラメータ
を演算表示可能である。
の形態の3次元表示可能な超音波診断装置のソフトウエ
アモジュール構成110は、超音波画像取得手段111
a、3次元画像再構成手段111b、関心時相設定手段
112a、関心領域設定手段112b、画像処理手段
(3D)111c、前処理手段(3D)113、特徴点
抽出手段(3D)114、特徴点追跡手段(3D)11
5、代表値算出手段(3D)116a、その他各種演算
処理116b、物理パラメータ算出手段117、各種処
理118、表示処理手段119を含んで構成される。
て、基本的な処理は前記第1の実施の形態と同様である
が、超音波画像取得手段111aにおいて取得された超
音波画像は、3次元画像再構成手段111bにより3次
元表示可能な3次元画像に構成される。
り、関心領域は、3次元的に例えば立方体の格子状に設
定されることとなる。次に、画像処理手段111cは、
前記3次元画像上に3次元的に設定された関心領域を構
成するように所定の処理を行い、前処理手段113によ
る前処理を行った後、特徴点抽出手段114により特徴
点の抽出を行う。この特徴点についても前記3次元画像
上に3次元的な位置関係が把握できるように表示され
る。
手段116aも3次元画像に対応するように各々処理さ
れ、前記第1の実施の形態同様に、その他各種演算11
6bによる演算処理、物理パラメータ算出手段117に
よる算出、各種処理118、表示処理手段119による
表示処理がなされる。
実施の形態と同様の作用効果を奏しながらも、2次元で
は、ある面内での伸縮しか把握できないが、3次元で
は、xyzの立方体の格子がどのように歪んだのかとい
うのを、3次元的な情報で把握できる。この際、リアル
タイムで得られた3次元の情報に対して、上述の第1の
実施の形態と同じ処理を1次元拡張して行うことによ
り、3次元的な歪みを算出して把握することができる。
いくつかの特定の実施の形態に従って説明してきたが、
本発明の主旨および範囲から逸脱することなく本発明の
本文に記述した実施の形態に対して種々の変形が可能で
ある。
置において処理される処理プログラム、例えば、特徴点
抽出処理、や特徴点追跡処理、物理パラメータ算出処理
などの図2、図8、図11で説明された処理は、当該処
理の機能を装備したPCやワークステーシヨンなどコン
ピュータ(画像処理装置)により、超音波診断装置とは
切り離して行っても良い。
(モダリティ)は超音波診断装置等の画像撮像手段(モ
ダリティ)と一体であっても良いし、両者が分離された
構成としても良い。この際、モダリティとしては超音波
診断装置に限定されず、例えば画像取得部が画像のビデ
オ信号を入力する手段であっても良い。
が含まれており、開示される複数の構成要件における適
宜な組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。つま
り、上述の各実施の形態同士、あるいはそれらのいずれ
かと各変形例のいずれかとの組み合わせによる例をも含
むことは言うまでもない。また、実施形態に示される全
構成要件から幾つかの構成要件が削除された構成であっ
てもよい。
の形態の一例のみを開示しており、所定の範囲内で適宜
変形及び/又は変更が可能であるが、各実施の形態は例
証するものであり、制限するものではない。
音波画像上の全ての点の中から時間的に追跡(トラッキ
ング)可能な複数の特徴点(追跡できやすい箇所)を全
て同時に簡便に抽出できる。このため、従来のように、
いくつかの点をマニュアル操作により操作して確認する
必要はなく、組織全体の領域について、トラッキング可
能な複数の点を一度に抽出でき、操作者の負担を低減で
きる。
る特徴点について、簡便に精度良く追跡(トラッキン
グ)を行うことが可能であり、MRIに対しては時間分
解能よく安価に、またドプラ法に対しては、大規模な回
路や積分処理等を必要としないで安価にかつ精度よく物
理パラメータを得ることができる。この際、関心領域内
についてのみ抽出された特徴点について追跡を行い、種
々の物理パラメータを計算することで、計算時間の短縮
がなされる。
は3次元的に、心臓の形状に応じた特定の方向の情報
(収縮・進展など)を解析可能であり、心機能を簡便に
精度良く、客観的に評価することが可能となる。
グ)結果から、任意の場所(例えば格子点)での移動量
を推定することで、精度を向上させることができる。
各関心領域間の距離などを追跡(トラッキング)するこ
とにより、マクロな構造についての定量情報が得られ、
弁や乳頭筋、心尖等のマクロな構造のパラメータの変化
を出す場合に有用であり、心筋梗塞などによる心臓形状
の特徴的変化などを精度良く計測可能となる。
一例を示すブロック図である。
ル構成の一例を示す機能ブロック図である。
特徴点を画像上に表示した例を示す説明図である。
子状の関心領域の例を示す説明図である。
タ抽出を行う場合の処理を概念的に説明するための説明
図である。
例を説明するための説明図である。
に表示される表示態様の一例を説明するための説明図で
ある。
フトウエアモジュール構成の一例を示す機能ブロック図
である。
域を設定した場合の例を示す説明図である。
動きを説明するための説明図である。
ソフトウエアモジュール構成の一例を示す機能ブロック
図である。
Claims (15)
- 【請求項1】 被検体内の情報を表した画像データを求
める画像処理手段と、 前記画像データに基づいて、位置の移動が追跡可能な複
数の特徴点を抽出する抽出手段と、 前記特徴点の移動を追跡する追跡手段と、 前記追跡手段による追跡結果に基づいて、特定の物理パ
ラメータを算出する物理パラメータ算出手段と、 を含むことを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項2】 前記画像データに複数の関心領域を設定
する関心領域設定手段を有し、 前記物理パラメータ算出手段は、前記関心領域それぞれ
に含まれている複数の前記特徴点の情報に基づいて前記
物理パラメータを求めるものであることを特徴とする請
求項1に記載の画像処理装置。 - 【請求項3】 前記関心領域設定手段は、心臓又は心筋
領域の輪郭を抽出し、この抽出結果に基づいて前記関心
領域を前記画像上に設定するものであることを特徴とす
る請求項2に記載の画像処理装置。 - 【請求項4】 前記抽出手段及び前記追跡手段は、前記
関心領域として設定された領域についてのみ特徴点の抽
出及び追跡を行うように構成されたことを特徴とする請
求項3に記載の画像処理装置。 - 【請求項5】 前記関心領域設定手段は、前記関心領域
内または空間的近傍における複数の前記特徴点の移動情
報に基づいて、前記関心領域の位置を移動するように構
成されたことを特徴とする請求項2に記載の画像処理装
置。 - 【請求項6】 複数の関心領域を周期的な格子状に設定
し、この格子状の関心領域を前記追跡結果に基づいて変
形する関心領域設定手段を有し、 前記物理パラメータ算出手段は、前記関心領域の変形に
係る物理パラメータを算出するものであることを特徴と
する請求項1に記載の画像処理装置。 - 【請求項7】 前記物理パラメータ算出手段は、前記関
心領域の変形から求めた変形テンソルを、対称部分と非
対称分とにわけて回転成分と歪み成分とを分離するよう
にして演算処理することを特徴とする請求項2に記載の
画像処理装置。 - 【請求項8】 前記物理パラメータは、その主軸の方向
を、抽出された心筋の内膜面あるいは外膜面の法線方
向、接線方向にとることを特徴とする請求項7に記載の
画像処理装置。 - 【請求項9】 前記物理パラメータは、格子状の関心領
域の変形より算出される変位、歪あるいは歪速度である
ことを特徴とする請求項7に記載の画像処理装置。 - 【請求項10】 前記抽出手段は、前記画像に対してコ
ーナー検出により前記特徴点を抽出することを特徴とす
る請求項1に記載の画像処理装置。 - 【請求項11】 被検体内の情報を表した画像データを
求める画像処理手段と、 前記画像データに含まれる複数の特徴点の位置の移動を
追跡する追跡手段と、 前記画像データに複数の関心領域を設定するものであっ
て、複数の前記特徴点の情報に基づいて関心領域の位置
を順次変更する関心領域設定手段と、 を含むことを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項12】 前記関心領域の移動情報に基づいて、
物理パラメータを求めることを特徴とする請求項11に
記載の画像処理装置。 - 【請求項13】 前記関心領域設定手段は、前記関心領
域内の複数の前記特徴点の統計的分布に基づいて、前記
関心領域の位置を補正する補正手段を含むことを特徴と
する請求項12に記載の画像処理装置。 - 【請求項14】 前記画像データは、3次元画像データ
であることを特徴とする請求項1乃至請求項14のいず
れか1項に記載の画像処理装置。 - 【請求項15】 前記画像処理装置を装置本体内に備え
たことを特徴とする請求項1乃至請求項15のいずれか
1項記載の超音波診断装置。
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2002059160A JP4060615B2 (ja) | 2002-03-05 | 2002-03-05 | 画像処理装置及び超音波診断装置 |
US10/377,800 US8480582B2 (en) | 2002-03-05 | 2003-03-04 | Image processing apparatus and ultrasonic diagnosis apparatus |
CNB031107923A CN100525714C (zh) | 2002-03-05 | 2003-03-05 | 图像处理设备和超声诊断设备 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2002059160A JP4060615B2 (ja) | 2002-03-05 | 2002-03-05 | 画像処理装置及び超音波診断装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2003250804A true JP2003250804A (ja) | 2003-09-09 |
JP4060615B2 JP4060615B2 (ja) | 2008-03-12 |
Family
ID=27800147
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2002059160A Expired - Lifetime JP4060615B2 (ja) | 2002-03-05 | 2002-03-05 | 画像処理装置及び超音波診断装置 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US8480582B2 (ja) |
JP (1) | JP4060615B2 (ja) |
CN (1) | CN100525714C (ja) |
Cited By (62)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005253636A (ja) * | 2004-03-11 | 2005-09-22 | Hitachi Medical Corp | 画像診断装置 |
JP2005338551A (ja) * | 2004-05-28 | 2005-12-08 | Olympus Corp | 工業用内視鏡装置 |
JP2005342006A (ja) * | 2004-05-31 | 2005-12-15 | Toshiba Corp | 超音波診断装置、超音波画像処理装置、及び超音波信号処理プログラム |
JP2006095002A (ja) * | 2004-09-29 | 2006-04-13 | Fuji Photo Film Co Ltd | 超音波画像境界抽出方法及び超音波画像境界抽出装置、並びに、超音波撮像装置 |
JP2007044499A (ja) * | 2005-07-15 | 2007-02-22 | Toshiba Corp | 超音波診断装置及び超音波画像処理プログラム |
JP2007117611A (ja) * | 2005-10-31 | 2007-05-17 | Toshiba Corp | 心機能解析装置及びその方法 |
JP2007125152A (ja) * | 2005-11-02 | 2007-05-24 | Hitachi Medical Corp | 超音波診断装置 |
JP2007143606A (ja) * | 2005-11-24 | 2007-06-14 | Aloka Co Ltd | 超音波診断装置 |
JP2007222533A (ja) * | 2006-02-27 | 2007-09-06 | Aloka Co Ltd | 超音波診断装置及び超音波画像処理方法 |
JP2007236606A (ja) * | 2006-03-08 | 2007-09-20 | Toshiba Corp | 超音波信号解析装置、超音波信号解析方法、超音波解析プログラム、超音波診断装置、及び超音波診断装置の制御方法 |
JP2007296335A (ja) * | 2006-05-05 | 2007-11-15 | General Electric Co <Ge> | 超音波システムに表示させた関連情報を特定するためのユーザインタフェース及び方法 |
JP2007319203A (ja) * | 2006-05-30 | 2007-12-13 | Toshiba Corp | 超音波診断装置およびその制御処理プログラム |
JP2008073282A (ja) * | 2006-09-22 | 2008-04-03 | Toshiba Corp | 超音波画像診断装置 |
JP2008100073A (ja) * | 2006-10-18 | 2008-05-01 | Medison Co Ltd | 対象体の大きさを測定するための超音波診断装置及び方法 |
JP2008301920A (ja) * | 2007-06-06 | 2008-12-18 | Toshiba Corp | 超音波診断装置、超音波画像処理装置、及び超音波画像処理プログラム |
JP2009000448A (ja) * | 2007-06-25 | 2009-01-08 | Toshiba Corp | 超音波診断装置、超音波画像処理装置、及び超音波画像処理プログラム |
JP2009078122A (ja) * | 2007-09-04 | 2009-04-16 | Toshiba Corp | 超音波診断装置、超音波画像処理装置、及び超音波画像処理プログラム |
JP2009078136A (ja) * | 2007-09-07 | 2009-04-16 | Toshiba Corp | 超音波診断装置、超音波画像処理装置及び超音波画像処理方法 |
JP2009106548A (ja) * | 2007-10-30 | 2009-05-21 | Toshiba Corp | 超音波診断装置及び画像データ生成装置 |
US7577281B2 (en) | 2004-08-30 | 2009-08-18 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Medical kinematic analysis apparatus and a medical kinematic analysis method |
JP2009211330A (ja) * | 2008-03-03 | 2009-09-17 | Sony Corp | 画像処理装置、画像処理方法およびコンピュータプログラム |
JP2009538172A (ja) * | 2006-05-25 | 2009-11-05 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 心室壁濃厚部の定量化及び表示 |
JP2010000199A (ja) * | 2008-06-19 | 2010-01-07 | Toshiba Corp | 超音波診断装置、超音波画像処理装置及び超音波画像処理プログラム |
JP2010502245A (ja) * | 2006-09-01 | 2010-01-28 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 左心室のねじれを測定するシステム及び方法 |
EP2157546A2 (en) | 2008-08-18 | 2010-02-24 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Medical image processing apparatus, ultrasound imaging apparatus, X-ray CT (Computed Tomography) apparatus, and method of processing medical image |
JP2010115372A (ja) * | 2008-11-13 | 2010-05-27 | Toshiba Corp | 3次元超音波診断装置 |
WO2010092918A1 (ja) * | 2009-02-10 | 2010-08-19 | 株式会社 日立メディコ | 医用画像処理装置、医用画像処理方法、医用画像診断装置、医用画像診断装置の作動方法及び医用画像表示方法 |
JP2010194299A (ja) * | 2009-01-30 | 2010-09-09 | Toshiba Corp | 超音波診断装置、超音波画像処理装置、医用画像診断装置及び医用画像処理装置 |
WO2010116965A1 (ja) * | 2009-04-06 | 2010-10-14 | 株式会社 日立メディコ | 医用画像診断装置、関心領域設定方法、医用画像処理装置、及び関心領域設定プログラム |
WO2010128579A1 (ja) * | 2009-05-07 | 2010-11-11 | パナソニック株式会社 | 電子カメラ、画像処理装置及び画像処理方法 |
WO2010134512A1 (ja) * | 2009-05-20 | 2010-11-25 | 株式会社 日立メディコ | 医用画像診断装置とその関心領域設定方法 |
JP2011019993A (ja) * | 2010-11-04 | 2011-02-03 | Toshiba Corp | 超音波診断装置、超音波画像処理装置、及び超音波信号処理プログラム |
JP2011040859A (ja) * | 2009-08-07 | 2011-02-24 | Casio Computer Co Ltd | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
US7907764B2 (en) | 2004-08-09 | 2011-03-15 | Hirochika Matsuoka | Apparatus, program and method for motion analysis in internal body |
JP2011519090A (ja) * | 2008-04-23 | 2011-06-30 | ミツビシ・エレクトリック・アールアンドディー・センター・ヨーロッパ・ビーヴィ | 画像識別のためのスケールにロバストな特徴に基づく識別子 |
JP2011177338A (ja) * | 2010-03-01 | 2011-09-15 | Yamaguchi Univ | 超音波診断装置 |
JP2011239813A (ja) * | 2010-05-14 | 2011-12-01 | Toshiba Corp | 医用画像診断装置及び制御プログラム |
JP2012090820A (ja) * | 2010-10-27 | 2012-05-17 | Ge Medical Systems Global Technology Co Llc | 超音波診断装置 |
JP2012090819A (ja) * | 2010-10-27 | 2012-05-17 | Ge Medical Systems Global Technology Co Llc | 超音波診断装置 |
JP2012090821A (ja) * | 2010-10-27 | 2012-05-17 | Ge Medical Systems Global Technology Co Llc | 超音波診断装置 |
JP2012130789A (ja) * | 2012-04-09 | 2012-07-12 | Toshiba Corp | 超音波診断装置、超音波画像処理装置及び超音波画像処理プログラム |
JP2012152601A (ja) * | 2012-05-21 | 2012-08-16 | Toshiba Corp | 超音波診断装置、超音波画像処理装置、及び超音波画像処理プログラム |
JP5031758B2 (ja) * | 2006-10-04 | 2012-09-26 | 株式会社日立メディコ | 医用画像診断装置 |
JP2012523910A (ja) * | 2009-04-14 | 2012-10-11 | ソノサイト インコーポレイテッド | 適合体積撮像のためのシステムおよび方法 |
JP2012242282A (ja) * | 2011-05-20 | 2012-12-10 | Omron Corp | 検出対象物について頭部分の位置および軸部分の方向を算出する方法、装置およびプログラム |
JP2013138886A (ja) * | 2013-03-11 | 2013-07-18 | Toshiba Corp | 超音波診断装置、超音波画像処理装置及び超音波画像処理プログラム |
US8526696B2 (en) | 2009-02-05 | 2013-09-03 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Medical imaging apparatus, medical image processing apparatus, ultrasonic imaging apparatus, ultrasonic image processing apparatus and method of processing medical images |
JP2013212419A (ja) * | 2013-07-16 | 2013-10-17 | Toshiba Corp | 超音波診断装置、超音波画像処理装置、及び超音波画像処理プログラム |
US8565504B2 (en) | 2007-04-26 | 2013-10-22 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Ultrasonic image processing apparatus and ultrasonic image processing method |
JP2013542046A (ja) * | 2010-11-10 | 2013-11-21 | エコーメトリックス,エルエルシー | 超音波画像処理のシステムおよび方法 |
WO2014080833A1 (ja) * | 2012-11-21 | 2014-05-30 | 株式会社東芝 | 超音波診断装置、画像処理装置及び画像処理方法 |
US8798387B2 (en) | 2010-11-11 | 2014-08-05 | Panasonic Intellectual Property Corporation Of America | Image processing device, image processing method, and program for image processing |
US8888703B2 (en) | 2008-04-25 | 2014-11-18 | Toshiba Medical Systems Corporation | Ultrasound imaging apparatus and method for processing image with motion tracking and error correction |
KR101525433B1 (ko) * | 2014-01-09 | 2015-06-09 | 서강대학교산학협력단 | 병소 상태 모니터링 방법 및 의료 영상 시스템 |
US9138200B2 (en) | 2008-08-29 | 2015-09-22 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Ultrasonic diagnosis method and apparatus image processing for calculating rotational angles in a space by three-dimensional position tracking |
KR20160016460A (ko) * | 2014-08-05 | 2016-02-15 | 삼성전자주식회사 | 관심영역의 시각화 장치 및 방법 |
JP2017092730A (ja) * | 2015-11-11 | 2017-05-25 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、プログラム及び情報処理システム |
US10117636B2 (en) | 2009-01-30 | 2018-11-06 | Toshiba Medical Systems Corporation | Ultrasonic diagnostic apparatus, ultrasonic image processing apparatus, medical image diagnostic apparatus, and medical image processing apparatus |
CN110599560A (zh) * | 2019-08-05 | 2019-12-20 | 上海联影医疗科技有限公司 | 磁共振成像方法、装置、存储介质及计算机设备 |
WO2020194663A1 (ja) * | 2019-03-28 | 2020-10-01 | オリンパス株式会社 | トラッキング装置、学習済モデル、内視鏡システム及びトラッキング方法 |
US11786209B2 (en) | 2019-09-25 | 2023-10-17 | Canon Medical Systems Corporation | Ultrasonic diagnostic apparatus and image processing apparatus |
US11790537B2 (en) | 2019-03-28 | 2023-10-17 | Olympus Corporation | Tracking device, endoscope system, and tracking method |
Families Citing this family (55)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8167802B2 (en) * | 2002-09-12 | 2012-05-01 | Hitachi Medical Corporation | Biological tissue motion trace method and image diagnosis device using the trace method |
JP3872424B2 (ja) * | 2002-12-20 | 2007-01-24 | アロカ株式会社 | 超音波診断装置 |
US6994673B2 (en) * | 2003-01-16 | 2006-02-07 | Ge Ultrasound Israel, Ltd | Method and apparatus for quantitative myocardial assessment |
US7052460B2 (en) * | 2003-05-09 | 2006-05-30 | Visualsonics Inc. | System for producing an ultrasound image using line-based image reconstruction |
CN1805710A (zh) * | 2003-08-06 | 2006-07-19 | 株式会社日立医药 | 超声波摄像装置和超声波摄像方法 |
JP4594610B2 (ja) * | 2003-10-21 | 2010-12-08 | 株式会社東芝 | 超音波画像処理装置及び超音波診断装置 |
US7809159B2 (en) * | 2003-10-30 | 2010-10-05 | Nec Corporation | Estimation system, estimation method, and estimation program for estimating object state |
GB2407636B (en) * | 2003-11-03 | 2006-08-23 | St George S Healthcare Nhs Tru | Automated measurement in images |
JP2007525299A (ja) * | 2004-03-01 | 2007-09-06 | サニーブルック アンド ウィメンズ カレッジ ヘルス サイエンシーズ センター | Ecgトリガレトロスペクティブカラーフロー超音波イメージングのためのシステムおよび方法 |
EP1762180B1 (en) * | 2004-06-09 | 2015-04-15 | Hitachi Medical Corporation | Elastic image display method and ultrasonographic device |
JP4348310B2 (ja) * | 2004-09-30 | 2009-10-21 | ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー | 超音波イメージング装置、画像処理装置およびプログラム |
JP2006110190A (ja) * | 2004-10-15 | 2006-04-27 | Toshiba Corp | 医用画像データ解析装置及びその方法 |
US20060101072A1 (en) * | 2004-10-21 | 2006-05-11 | International Business Machines Corproation | System and method for interpreting scan data |
US20060100518A1 (en) * | 2004-10-21 | 2006-05-11 | Sriram Krishnan | Automated diastolic function analysis with ultrasound |
CN100493450C (zh) | 2004-11-12 | 2009-06-03 | 株式会社东芝 | 磁共振成像装置、图像数据修正装置和图像数据修正方法 |
US9380994B2 (en) * | 2004-12-24 | 2016-07-05 | Konica Minolta, Inc. | Ultrasonic diagnostic apparatus |
WO2006137016A1 (en) * | 2005-06-21 | 2006-12-28 | Koninklijke Philips Electronics N. V. | Method and device for imaging a blood vessel |
CN1907225B (zh) * | 2005-08-05 | 2011-02-02 | Ge医疗***环球技术有限公司 | 用于脑内出血损伤分割的方法和设备 |
US7682311B2 (en) * | 2005-09-22 | 2010-03-23 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Phase unwrapped velocity display for ultrasound medical imaging |
FR2891153B1 (fr) * | 2005-09-28 | 2008-08-22 | Centre Nat Rech Scient | Dispositif de traitement thermique de tissus biologiques en mouvement |
JP4805669B2 (ja) * | 2005-12-27 | 2011-11-02 | 株式会社東芝 | 超音波画像処理装置及び超音波画像処理装置の制御プログラム |
US9612142B2 (en) | 2006-04-27 | 2017-04-04 | General Electric Company | Method and system for measuring flow through a heart valve |
KR20090013199A (ko) * | 2006-05-25 | 2009-02-04 | 코닌클리케 필립스 일렉트로닉스 엔.브이. | 3차원 심장 초음파 검사의 형상 분석 |
JP5300188B2 (ja) * | 2006-09-11 | 2013-09-25 | 株式会社東芝 | 超音波診断装置及び超音波診断装置の制御プログラム |
JP4493679B2 (ja) * | 2007-03-29 | 2010-06-30 | 富士フイルム株式会社 | 対象領域抽出方法および装置ならびにプログラム |
JP4690361B2 (ja) * | 2007-05-28 | 2011-06-01 | 富士フイルム株式会社 | 心臓機能解析装置、方法およびそのプログラム |
JPWO2009013871A1 (ja) * | 2007-07-20 | 2010-09-30 | パナソニック株式会社 | 超音波診断装置 |
US20090177089A1 (en) * | 2008-01-04 | 2009-07-09 | Assaf Govari | Three-dimensional image reconstruction using doppler ultrasound |
EP2107389B1 (en) * | 2008-04-02 | 2014-05-14 | Samsung Medison Co., Ltd. | Formation of an elastic image in an ultrasound system |
EP2298176A4 (en) * | 2008-06-03 | 2012-12-19 | Hitachi Medical Corp | MEDICAL IMAGE PROCESSING DEVICE AND MEDICAL IMAGE PROCESSING METHOD |
US11298568B2 (en) * | 2008-10-30 | 2022-04-12 | Auris Health, Inc. | System and method for energy delivery to tissue while monitoring position, lesion depth, and wall motion |
US8774906B2 (en) | 2009-05-15 | 2014-07-08 | Koninklijke Philips N.V. | Apparatus, method and computer program for determining a property of a heart |
WO2011021254A1 (ja) * | 2009-08-21 | 2011-02-24 | 株式会社 東芝 | 医用画像処理装置及びその方法 |
JP4914517B2 (ja) * | 2009-10-08 | 2012-04-11 | 富士フイルム株式会社 | 構造物検出装置および方法ならびにプログラム |
CN102074033B (zh) * | 2009-11-24 | 2015-07-29 | 新奥特(北京)视频技术有限公司 | 一种动画制作方法和装置 |
JP5391229B2 (ja) * | 2011-04-27 | 2014-01-15 | 富士フイルム株式会社 | 木構造抽出装置および方法ならびにプログラム |
CN102890824B (zh) * | 2011-07-19 | 2015-07-29 | 株式会社东芝 | 运动对象轮廓跟踪方法和装置 |
JP5837455B2 (ja) * | 2012-05-25 | 2015-12-24 | 富士フイルム株式会社 | 超音波画像診断装置 |
CN103845076B (zh) * | 2012-12-03 | 2019-07-23 | 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 | 超声***及其检测信息的关联方法和装置 |
KR20140102038A (ko) * | 2013-02-13 | 2014-08-21 | 삼성전자주식회사 | 영상 정합 장치 및 영상 정합 방법 |
US11090029B2 (en) * | 2013-07-24 | 2021-08-17 | Koninklijke Philips N.V. | System for automated screening of carotid stenosis |
JP6382036B2 (ja) | 2013-09-30 | 2018-08-29 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 超音波診断装置及び画像処理装置 |
CN106030657B (zh) * | 2014-02-19 | 2019-06-28 | 皇家飞利浦有限公司 | 医学4d成像中的运动自适应可视化 |
KR102244069B1 (ko) | 2014-02-26 | 2021-04-23 | 삼성메디슨 주식회사 | 점액낭의 위치 정보를 표시하는 방법 및 이를 위한 초음파 장치 |
CN105426927B (zh) | 2014-08-26 | 2019-05-10 | 东芝医疗***株式会社 | 医学图像处理装置、医学图像处理方法和医学图像设备 |
CN107004262B (zh) * | 2014-12-03 | 2021-05-18 | 皇家飞利浦有限公司 | 基于设备的运动补偿的数字减影血管造影***和方法 |
JP6404456B2 (ja) * | 2015-03-30 | 2018-10-10 | 富士フイルム株式会社 | 光音響計測装置及びシステム |
WO2017020256A1 (zh) * | 2015-08-04 | 2017-02-09 | 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 | 三维超声流体成像方法及*** |
KR102655299B1 (ko) * | 2016-11-15 | 2024-04-08 | 삼성메디슨 주식회사 | 초음파 영상장치 및 그 제어방법 |
KR102624614B1 (ko) * | 2018-03-21 | 2024-01-15 | 삼성메디슨 주식회사 | 초음파 진단 장치 및 그 제어 방법 |
CN109191523B (zh) * | 2018-08-23 | 2021-11-09 | 南方医科大学南方医院 | 一种用于识别胸部x线平片中心脏方位的方法和装置 |
CN109272438B (zh) * | 2018-09-05 | 2021-05-18 | 联想(北京)有限公司 | 一种数据获取方法、电子设备和计算机可读储存介质 |
WO2021092250A1 (en) * | 2019-11-05 | 2021-05-14 | California Institute Of Technology | Spatiotemporal antialiasing in photoacoustic computed tomography |
CN111449684B (zh) * | 2020-04-09 | 2023-05-05 | 济南康硕生物技术有限公司 | 心脏超声标准扫查切面快速获取方法及*** |
WO2022217348A1 (en) * | 2021-04-12 | 2022-10-20 | Ventripoint Diagnostics Ltd. | Tracking segmental movement of the heart using tensors |
Family Cites Families (22)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4630612A (en) * | 1983-05-25 | 1986-12-23 | Aloka Co., Ltd. | Ultrasonic diagnostic apparatus |
US5457754A (en) * | 1990-08-02 | 1995-10-10 | University Of Cincinnati | Method for automatic contour extraction of a cardiac image |
US5195525A (en) * | 1990-11-26 | 1993-03-23 | Pelc Norbert J | Noninvasive myocardial motion analysis using phase contrast mri maps of myocardial velocity |
JP3258158B2 (ja) | 1993-12-27 | 2002-02-18 | 株式会社東芝 | 画像処理方法及びその装置 |
JP3383072B2 (ja) | 1994-05-24 | 2003-03-04 | 株式会社東芝 | 画像処理方法及び画像処理装置 |
JP3844799B2 (ja) | 1994-07-22 | 2006-11-15 | 株式会社東芝 | 超音波診断装置、超音波診断用のデータ処理方法、及びプログラム |
AU6178696A (en) * | 1995-06-16 | 1997-01-15 | Trustees Of The University Of Pennsylvania, The | Apparatus and method for dynamic modeling of an object |
JP3707882B2 (ja) * | 1995-11-21 | 2005-10-19 | 株式会社東芝 | 超音波診断装置 |
JP3434979B2 (ja) * | 1996-07-23 | 2003-08-11 | 富士通株式会社 | 局所領域画像追跡装置 |
JP3406785B2 (ja) | 1996-09-26 | 2003-05-12 | 株式会社東芝 | 心機能解析支援装置 |
JP3746121B2 (ja) | 1996-11-21 | 2006-02-15 | 株式会社東芝 | 医用画像診断装置 |
US5800356A (en) * | 1997-05-29 | 1998-09-01 | Advanced Technology Laboratories, Inc. | Ultrasonic diagnostic imaging system with doppler assisted tracking of tissue motion |
US5873830A (en) * | 1997-08-22 | 1999-02-23 | Acuson Corporation | Ultrasound imaging system and method for improving resolution and operation |
US6708055B2 (en) * | 1998-08-25 | 2004-03-16 | University Of Florida | Method for automated analysis of apical four-chamber images of the heart |
DE69922317D1 (de) * | 1998-09-29 | 2005-01-05 | Koninkl Philips Electronics Nv | Bildverarbeitungsverfahren für medizinische Ultraschall-Abbildungen der Knochenstruktur, und ein Gerät für rechnerunterstützte Chirurgie |
JP4679729B2 (ja) * | 1999-04-22 | 2011-04-27 | ザ ジョーンズ ホプキンズ ユニバーシティ | Cine高調波位相(harp)磁気共鳴画像法を用いた心臓動きのトラッキング |
AU5446800A (en) * | 1999-05-28 | 2000-12-18 | Vuesonix Sensors, Inc. | Device and method for mapping and tracking blood flow and determining parametersof blood flow |
US6728394B1 (en) * | 2000-02-14 | 2004-04-27 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Dynamic measurement of object parameters |
US6491636B2 (en) * | 2000-12-07 | 2002-12-10 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Automated border detection in ultrasonic diagnostic images |
US6638221B2 (en) * | 2001-09-21 | 2003-10-28 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Ultrasound diagnostic apparatus, and image processing method |
US7346381B2 (en) * | 2002-11-01 | 2008-03-18 | Ge Medical Systems Global Technology Company Llc | Method and apparatus for medical intervention procedure planning |
US7356172B2 (en) * | 2002-09-26 | 2008-04-08 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Methods and systems for motion tracking |
-
2002
- 2002-03-05 JP JP2002059160A patent/JP4060615B2/ja not_active Expired - Lifetime
-
2003
- 2003-03-04 US US10/377,800 patent/US8480582B2/en active Active
- 2003-03-05 CN CNB031107923A patent/CN100525714C/zh not_active Expired - Lifetime
Cited By (90)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005253636A (ja) * | 2004-03-11 | 2005-09-22 | Hitachi Medical Corp | 画像診断装置 |
JP2005338551A (ja) * | 2004-05-28 | 2005-12-08 | Olympus Corp | 工業用内視鏡装置 |
JP2005342006A (ja) * | 2004-05-31 | 2005-12-15 | Toshiba Corp | 超音波診断装置、超音波画像処理装置、及び超音波信号処理プログラム |
CN102488533A (zh) * | 2004-05-31 | 2012-06-13 | 株式会社东芝 | 超声波诊断装置、超声波图像处理装置以及超声波图像处理方法 |
US9797997B2 (en) | 2004-05-31 | 2017-10-24 | Toshiba Medical Systems Corporation | Ultrasonic diagnostic system and system and method for ultrasonic imaging |
US7907764B2 (en) | 2004-08-09 | 2011-03-15 | Hirochika Matsuoka | Apparatus, program and method for motion analysis in internal body |
US7577281B2 (en) | 2004-08-30 | 2009-08-18 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Medical kinematic analysis apparatus and a medical kinematic analysis method |
US7887485B2 (en) | 2004-09-29 | 2011-02-15 | Fujifilm Corporation | Ultrasonic image boundary extracting method, ultrasonic image boundary extracting apparatus, and ultrasonic imaging apparatus |
JP4575738B2 (ja) * | 2004-09-29 | 2010-11-04 | 富士フイルム株式会社 | 超音波画像境界抽出方法及び超音波画像境界抽出装置、並びに、超音波撮像装置 |
JP2006095002A (ja) * | 2004-09-29 | 2006-04-13 | Fuji Photo Film Co Ltd | 超音波画像境界抽出方法及び超音波画像境界抽出装置、並びに、超音波撮像装置 |
JP2007044499A (ja) * | 2005-07-15 | 2007-02-22 | Toshiba Corp | 超音波診断装置及び超音波画像処理プログラム |
JP2007117611A (ja) * | 2005-10-31 | 2007-05-17 | Toshiba Corp | 心機能解析装置及びその方法 |
JP4714000B2 (ja) * | 2005-10-31 | 2011-06-29 | 株式会社東芝 | 心機能解析装置及びその方法 |
JP2007125152A (ja) * | 2005-11-02 | 2007-05-24 | Hitachi Medical Corp | 超音波診断装置 |
JP4758736B2 (ja) * | 2005-11-24 | 2011-08-31 | 日立アロカメディカル株式会社 | 超音波診断装置 |
JP2007143606A (ja) * | 2005-11-24 | 2007-06-14 | Aloka Co Ltd | 超音波診断装置 |
JP2007222533A (ja) * | 2006-02-27 | 2007-09-06 | Aloka Co Ltd | 超音波診断装置及び超音波画像処理方法 |
JP2007236606A (ja) * | 2006-03-08 | 2007-09-20 | Toshiba Corp | 超音波信号解析装置、超音波信号解析方法、超音波解析プログラム、超音波診断装置、及び超音波診断装置の制御方法 |
JP2007296335A (ja) * | 2006-05-05 | 2007-11-15 | General Electric Co <Ge> | 超音波システムに表示させた関連情報を特定するためのユーザインタフェース及び方法 |
JP2009538172A (ja) * | 2006-05-25 | 2009-11-05 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 心室壁濃厚部の定量化及び表示 |
JP2007319203A (ja) * | 2006-05-30 | 2007-12-13 | Toshiba Corp | 超音波診断装置およびその制御処理プログラム |
JP2010502245A (ja) * | 2006-09-01 | 2010-01-28 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 左心室のねじれを測定するシステム及び方法 |
JP2008073282A (ja) * | 2006-09-22 | 2008-04-03 | Toshiba Corp | 超音波画像診断装置 |
JP5031758B2 (ja) * | 2006-10-04 | 2012-09-26 | 株式会社日立メディコ | 医用画像診断装置 |
JP2008100073A (ja) * | 2006-10-18 | 2008-05-01 | Medison Co Ltd | 対象体の大きさを測定するための超音波診断装置及び方法 |
US8565504B2 (en) | 2007-04-26 | 2013-10-22 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Ultrasonic image processing apparatus and ultrasonic image processing method |
US8265358B2 (en) | 2007-06-06 | 2012-09-11 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Ultrasonic image processing apparatus and method for processing ultrasonic image |
JP2008301920A (ja) * | 2007-06-06 | 2008-12-18 | Toshiba Corp | 超音波診断装置、超音波画像処理装置、及び超音波画像処理プログラム |
JP2009000448A (ja) * | 2007-06-25 | 2009-01-08 | Toshiba Corp | 超音波診断装置、超音波画像処理装置、及び超音波画像処理プログラム |
JP2009078122A (ja) * | 2007-09-04 | 2009-04-16 | Toshiba Corp | 超音波診断装置、超音波画像処理装置、及び超音波画像処理プログラム |
JP2009078136A (ja) * | 2007-09-07 | 2009-04-16 | Toshiba Corp | 超音波診断装置、超音波画像処理装置及び超音波画像処理方法 |
JP2009106548A (ja) * | 2007-10-30 | 2009-05-21 | Toshiba Corp | 超音波診断装置及び画像データ生成装置 |
JP4497216B2 (ja) * | 2008-03-03 | 2010-07-07 | ソニー株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法およびコンピュータプログラム |
JP2009211330A (ja) * | 2008-03-03 | 2009-09-17 | Sony Corp | 画像処理装置、画像処理方法およびコンピュータプログラム |
US8831355B2 (en) | 2008-04-23 | 2014-09-09 | Mitsubishi Electric Corporation | Scale robust feature-based identifiers for image identification |
JP2011519090A (ja) * | 2008-04-23 | 2011-06-30 | ミツビシ・エレクトリック・アールアンドディー・センター・ヨーロッパ・ビーヴィ | 画像識別のためのスケールにロバストな特徴に基づく識別子 |
US8888703B2 (en) | 2008-04-25 | 2014-11-18 | Toshiba Medical Systems Corporation | Ultrasound imaging apparatus and method for processing image with motion tracking and error correction |
US9186125B2 (en) | 2008-06-19 | 2015-11-17 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Ultrasonic diagnostic apparatus for generating three dimensional cardiac motion image by setting line segmented strain gauges |
JP2010000199A (ja) * | 2008-06-19 | 2010-01-07 | Toshiba Corp | 超音波診断装置、超音波画像処理装置及び超音波画像処理プログラム |
EP2157546A2 (en) | 2008-08-18 | 2010-02-24 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Medical image processing apparatus, ultrasound imaging apparatus, X-ray CT (Computed Tomography) apparatus, and method of processing medical image |
US9138200B2 (en) | 2008-08-29 | 2015-09-22 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Ultrasonic diagnosis method and apparatus image processing for calculating rotational angles in a space by three-dimensional position tracking |
JP2010115372A (ja) * | 2008-11-13 | 2010-05-27 | Toshiba Corp | 3次元超音波診断装置 |
US10117636B2 (en) | 2009-01-30 | 2018-11-06 | Toshiba Medical Systems Corporation | Ultrasonic diagnostic apparatus, ultrasonic image processing apparatus, medical image diagnostic apparatus, and medical image processing apparatus |
JP2010194299A (ja) * | 2009-01-30 | 2010-09-09 | Toshiba Corp | 超音波診断装置、超音波画像処理装置、医用画像診断装置及び医用画像処理装置 |
US8526696B2 (en) | 2009-02-05 | 2013-09-03 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Medical imaging apparatus, medical image processing apparatus, ultrasonic imaging apparatus, ultrasonic image processing apparatus and method of processing medical images |
US8538103B2 (en) | 2009-02-10 | 2013-09-17 | Hitachi Medical Corporation | Medical image processing device, medical image processing method, medical image diagnostic apparatus, operation method of medical image diagnostic apparatus, and medical image display method |
JP5469101B2 (ja) * | 2009-02-10 | 2014-04-09 | 株式会社日立メディコ | 医用画像処理装置、医用画像処理方法、医用画像診断装置、医用画像診断装置の作動方法及び医用画像表示方法 |
WO2010092918A1 (ja) * | 2009-02-10 | 2010-08-19 | 株式会社 日立メディコ | 医用画像処理装置、医用画像処理方法、医用画像診断装置、医用画像診断装置の作動方法及び医用画像表示方法 |
US8913816B2 (en) | 2009-04-06 | 2014-12-16 | Hitachi Medical Corporation | Medical image dianostic device, region-of-interest setting method, and medical image processing device |
JP5645811B2 (ja) * | 2009-04-06 | 2014-12-24 | 株式会社日立メディコ | 医用画像診断装置、関心領域設定方法、医用画像処理装置、及び関心領域設定プログラム |
WO2010116965A1 (ja) * | 2009-04-06 | 2010-10-14 | 株式会社 日立メディコ | 医用画像診断装置、関心領域設定方法、医用画像処理装置、及び関心領域設定プログラム |
JP2012523910A (ja) * | 2009-04-14 | 2012-10-11 | ソノサイト インコーポレイテッド | 適合体積撮像のためのシステムおよび方法 |
JP2010263439A (ja) * | 2009-05-07 | 2010-11-18 | Panasonic Corp | 電子カメラ、画像処理装置及び画像処理方法 |
WO2010128579A1 (ja) * | 2009-05-07 | 2010-11-11 | パナソニック株式会社 | 電子カメラ、画像処理装置及び画像処理方法 |
JP5670324B2 (ja) * | 2009-05-20 | 2015-02-18 | 株式会社日立メディコ | 医用画像診断装置 |
WO2010134512A1 (ja) * | 2009-05-20 | 2010-11-25 | 株式会社 日立メディコ | 医用画像診断装置とその関心領域設定方法 |
JP2011040859A (ja) * | 2009-08-07 | 2011-02-24 | Casio Computer Co Ltd | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
US9119556B2 (en) | 2010-03-01 | 2015-09-01 | Hitachi Aloka Medical, Ltd. | Ultrasonic diagnostic apparatus |
JP2011177338A (ja) * | 2010-03-01 | 2011-09-15 | Yamaguchi Univ | 超音波診断装置 |
JP2011239813A (ja) * | 2010-05-14 | 2011-12-01 | Toshiba Corp | 医用画像診断装置及び制御プログラム |
US8475382B2 (en) | 2010-10-27 | 2013-07-02 | Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc | Ultrasound diagnostic apparatus and method for tracing movement of tissue |
US8394024B2 (en) | 2010-10-27 | 2013-03-12 | Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc | Ultrasound diagnostic apparatus and method for tracing movement of tissue |
JP2012090821A (ja) * | 2010-10-27 | 2012-05-17 | Ge Medical Systems Global Technology Co Llc | 超音波診断装置 |
JP2012090820A (ja) * | 2010-10-27 | 2012-05-17 | Ge Medical Systems Global Technology Co Llc | 超音波診断装置 |
JP2012090819A (ja) * | 2010-10-27 | 2012-05-17 | Ge Medical Systems Global Technology Co Llc | 超音波診断装置 |
JP4745455B2 (ja) * | 2010-11-04 | 2011-08-10 | 株式会社東芝 | 超音波診断装置、超音波画像処理装置、及び超音波信号処理プログラム |
JP2011019993A (ja) * | 2010-11-04 | 2011-02-03 | Toshiba Corp | 超音波診断装置、超音波画像処理装置、及び超音波信号処理プログラム |
JP2013542046A (ja) * | 2010-11-10 | 2013-11-21 | エコーメトリックス,エルエルシー | 超音波画像処理のシステムおよび方法 |
US8798387B2 (en) | 2010-11-11 | 2014-08-05 | Panasonic Intellectual Property Corporation Of America | Image processing device, image processing method, and program for image processing |
JP2012242282A (ja) * | 2011-05-20 | 2012-12-10 | Omron Corp | 検出対象物について頭部分の位置および軸部分の方向を算出する方法、装置およびプログラム |
JP2012130789A (ja) * | 2012-04-09 | 2012-07-12 | Toshiba Corp | 超音波診断装置、超音波画像処理装置及び超音波画像処理プログラム |
JP2012152601A (ja) * | 2012-05-21 | 2012-08-16 | Toshiba Corp | 超音波診断装置、超音波画像処理装置、及び超音波画像処理プログラム |
US10376236B2 (en) | 2012-11-21 | 2019-08-13 | Canon Medical Systems Corporation | Ultrasound diagnostic apparatus, image processing apparatus, and image processing method |
WO2014080833A1 (ja) * | 2012-11-21 | 2014-05-30 | 株式会社東芝 | 超音波診断装置、画像処理装置及び画像処理方法 |
CN104080408A (zh) * | 2012-11-21 | 2014-10-01 | 株式会社东芝 | 超声波诊断装置、图像处理装置以及图像处理方法 |
JP2013138886A (ja) * | 2013-03-11 | 2013-07-18 | Toshiba Corp | 超音波診断装置、超音波画像処理装置及び超音波画像処理プログラム |
JP2013212419A (ja) * | 2013-07-16 | 2013-10-17 | Toshiba Corp | 超音波診断装置、超音波画像処理装置、及び超音波画像処理プログラム |
KR101525433B1 (ko) * | 2014-01-09 | 2015-06-09 | 서강대학교산학협력단 | 병소 상태 모니터링 방법 및 의료 영상 시스템 |
KR20160016460A (ko) * | 2014-08-05 | 2016-02-15 | 삼성전자주식회사 | 관심영역의 시각화 장치 및 방법 |
KR102294194B1 (ko) * | 2014-08-05 | 2021-08-26 | 삼성전자주식회사 | 관심영역의 시각화 장치 및 방법 |
US10733741B2 (en) | 2015-11-11 | 2020-08-04 | Sony Corporation | Information processing device, information processing method, program, and information processing system |
JP2017092730A (ja) * | 2015-11-11 | 2017-05-25 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、プログラム及び情報処理システム |
WO2020194663A1 (ja) * | 2019-03-28 | 2020-10-01 | オリンパス株式会社 | トラッキング装置、学習済モデル、内視鏡システム及びトラッキング方法 |
US20210183076A1 (en) * | 2019-03-28 | 2021-06-17 | Olympus Corporation | Tracking device, endoscope system, and tracking method |
JPWO2020194663A1 (ja) * | 2019-03-28 | 2021-10-14 | オリンパス株式会社 | トラッキング装置、学習済モデル、内視鏡システム及びトラッキング方法 |
JP7105369B2 (ja) | 2019-03-28 | 2022-07-22 | オリンパス株式会社 | トラッキング装置、学習済モデル、内視鏡システム及びトラッキング方法 |
US11790537B2 (en) | 2019-03-28 | 2023-10-17 | Olympus Corporation | Tracking device, endoscope system, and tracking method |
US11900615B2 (en) | 2019-03-28 | 2024-02-13 | Olympus Corporation | Tracking device, endoscope system, and tracking method |
CN110599560A (zh) * | 2019-08-05 | 2019-12-20 | 上海联影医疗科技有限公司 | 磁共振成像方法、装置、存储介质及计算机设备 |
US11786209B2 (en) | 2019-09-25 | 2023-10-17 | Canon Medical Systems Corporation | Ultrasonic diagnostic apparatus and image processing apparatus |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP4060615B2 (ja) | 2008-03-12 |
CN100525714C (zh) | 2009-08-12 |
CN1442118A (zh) | 2003-09-17 |
US20030171668A1 (en) | 2003-09-11 |
US8480582B2 (en) | 2013-07-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP4060615B2 (ja) | 画像処理装置及び超音波診断装置 | |
KR102269467B1 (ko) | 의료 진단 이미징에서의 측정 포인트 결정 | |
JP4745133B2 (ja) | 超音波診断装置、医用画像処理装置及び医用画像処理プログラム | |
JP5670324B2 (ja) | 医用画像診断装置 | |
JP5491836B2 (ja) | 超音波診断装置、超音波画像処理装置、医用画像診断装置及び医用画像処理装置 | |
JP4348383B2 (ja) | 生物学的構造体の、湾曲した解剖学的mモード表示を行う装置 | |
US8565504B2 (en) | Ultrasonic image processing apparatus and ultrasonic image processing method | |
JP6173886B2 (ja) | 超音波診断装置、画像処理装置及び画像処理方法 | |
JP5259267B2 (ja) | 超音波診断装置、超音波画像処理装置及び超音波画像処理プログラム | |
JP5627706B2 (ja) | 超音波撮像装置、超音波撮像プログラム | |
CN107427279B (zh) | 使用具有用户控制的心脏模型腔室的心脏功能的超声诊断 | |
JPH1142227A (ja) | 組織の動き追尾方法及び超音波画像処理装置 | |
US10922861B2 (en) | Method and apparatus for correcting dynamic models obtained by tracking methods | |
JP2006068526A (ja) | 心室心房平面の3次元検出 | |
KR20110128197A (ko) | 심장 m-모드 뷰들의 자동 분석 | |
JP2017526467A (ja) | 即時のユーザフィードバックのためのマルチビート心エコー取得のための品質メトリック | |
US11191520B2 (en) | Ultrasonic diagnostic apparatus, image processing apparatus, and image processing method | |
JP6381972B2 (ja) | 医用画像処理装置および医用画像診断装置 | |
US20110301462A1 (en) | Ultrasonic diagnosis apparatus and ultrasonic image processing apparatus | |
JP6835587B2 (ja) | 医用4dイメージングにおける動き適応型可視化 | |
JP4870449B2 (ja) | 超音波診断装置及び超音波画像処理方法 | |
van Stralen et al. | Left Ventricular Volume Estimation in Cardiac Three-dimensional Ultrasound: A Semiautomatic Border Detection Approach1 | |
JP5658296B2 (ja) | 超音波診断装置、超音波画像処理装置及び超音波画像処理プログラム | |
JP2018507738A (ja) | 単一自由度の心腔セグメント化による心臓性能の超音波診断 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20050221 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20060926 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20061031 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20061226 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20071218 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20071220 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20101228 Year of fee payment: 3 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 4060615 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20101228 Year of fee payment: 3 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20111228 Year of fee payment: 4 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20121228 Year of fee payment: 5 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20131228 Year of fee payment: 6 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313117 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313114 |
|
R371 | Transfer withdrawn |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R371 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313117 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313114 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
EXPY | Cancellation because of completion of term |