JP2004529719A - 変形可能な3次元対象の画像系列を時間における前記対象壁の変形の表示を生ずるために処理する方法 - Google Patents

変形可能な3次元対象の画像系列を時間における前記対象壁の変形の表示を生ずるために処理する方法 Download PDF

Info

Publication number
JP2004529719A
JP2004529719A JP2002592068A JP2002592068A JP2004529719A JP 2004529719 A JP2004529719 A JP 2004529719A JP 2002592068 A JP2002592068 A JP 2002592068A JP 2002592068 A JP2002592068 A JP 2002592068A JP 2004529719 A JP2004529719 A JP 2004529719A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
region
sequence
dimensional object
relaxation
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.)
Pending
Application number
JP2002592068A
Other languages
English (en)
Inventor
マリー ヤコブ
オリバー ゲラルド
アントイネ コレット−ビロン
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Koninklijke Philips NV
Original Assignee
Koninklijke Philips Electronics NV
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Koninklijke Philips Electronics NV filed Critical Koninklijke Philips Electronics NV
Publication of JP2004529719A publication Critical patent/JP2004529719A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T13/00Animation
    • G06T13/203D [Three Dimensional] animation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/002D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/001Texturing; Colouring; Generation of texture or colour
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012Biomedical image inspection
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/20Analysis of motion
    • G06T7/246Analysis of motion using feature-based methods, e.g. the tracking of corners or segments
    • G06T7/251Analysis of motion using feature-based methods, e.g. the tracking of corners or segments involving models
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/30Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
    • G06T7/33Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration using feature-based methods
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2200/00Indexing scheme for image data processing or generation, in general
    • G06T2200/04Indexing scheme for image data processing or generation, in general involving 3D image data
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004Biomedical image processing
    • G06T2207/30048Heart; Cardiac
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
    • Y10STECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10S128/00Surgery
    • Y10S128/92Computer assisted medical diagnostics
    • Y10S128/922Computer assisted medical diagnostics including image analysis

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Abstract

変形可能な3次元対象の画像の系列を処理する画像処理方法が、領域を用いて表される前記3次元対象の画像を構成するステップと表示するステップとを持ち、各画像が、前記系列の時間間隔内の対応する画像時刻において登録され、各領域が、前記時間間隔内の最大の収縮又は弛緩に関する数量的表示を示す。前記構成及び表示された画像の各領域は、前記領域の収縮又は弛緩の最大に関する計算された前記数量的表示の関数であるカラー符号化スケールの対応する色を付与される。前記数量的表示は、面又は領域が収縮又は弛緩の最大を持つ時刻、前記最大に対応する位相値、又は前記最大に達するまでの遅延であってもよい。

Description

【技術分野】
【0001】
本発明は、変形可能な3次元対象の画像系列を、所定の時間間隔の間に前記対象壁の変形の表示を生ずるために処理する方法に関する。特に、本発明は、時間において内部又は外部の何れかに動く壁を持つ人体器官の3次元超音波画像の系列を、収縮又は弛緩中の前記器官壁の運動、及び前記画像系列における時間間隔内に登録された他の可能な運動の表示を生ずるために処理する方法に関する。
【0002】
本発明は、特に、前記器官壁が3次元超音波画像の系列が登録される間の時間遅延にわたって動く方向の情報を表示するために、前記超音波医療機器又はシステムにより生成される超音波3次元画像系列を処理するために、前記超音波医療機器又はシステムの分野において応用される。
【背景技術】
【0003】
3次元対象のモデル化の技法は、“Proceedings of the International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR’94), 20-24 June 1994, Seattle, USA”において出版された“Simplex Meshes: a General Representation for 3D shape Reconstruction”と題された出版物においてH. Delingetteにより既に開示されている。この論文において、3次元対象を再生する物理に基づくアプローチ(physically based approach)が提示されている。このアプローチは、“シンプレックスメッシュ(Simplex Meshes)”の幾何学に基づく。前記メッシュの弾性のある性質は、各頂点(前記メッシュの交点)において引き出されたシンプレックス角度(simplex angle)を介して平均曲率を制御する局所安定化関数によりモデル化される。これらの関数は、視点に対し不変であり、固有であり、スケール感受性である。規則的なグリッド上に定義された変形可能な表面とは異なり、シンプレックスメッシュは、非常に適応的な構造である。大いに曲がった又は不正確な部分においてメッシュ解像度を増加する細分化過程も、開示されている。複雑なモデルを再生するためにシンプレックスメッシュを接続するための操作が、より単純な形状を持つ部分を使用して実行されてもよい。
【0004】
シンプレックスメッシュは、一定の頂点接続性を持つ。3次元表面を表すために、各頂点が3つの隣接した頂点と接続される2次元シンプレックスメッシュが使用される。シンプレックスメッシュの構造は、前記引用された出版物の図1により図示されるように三角形分割の構造に対してデュアルである。これは全ての種類の回転可能な表面を表すことができる。シンプレックスメッシュにおいて外形は、前記シンプレックスメッシュ上の隣接した頂点から構成される閉じた多角形の鎖として定義される。前記外形は、自身と交差しないように制限される。外形は変形可能なモデルであり、前記外形が埋め込まれる前記シンプレックスメッシュと独立に処理される。4つの独立な変換が、可能なメッシュ変換の全範囲を達成するために定義される。前記変換は、表面における辺を挿入又は削除することである。前記シンプレックスメッシュの記述は、平面幾何学において使用される角度を一般化したシンプレックス角度の定義と、前記頂点が3つの隣接点に対してどのように配置されるかを記述する計量パラメータとをも有する。各頂点の動力学は、ニュートンの運動法則により与えられる。変形は、形状を滑らかであるように束縛する力と、前記メッシュを3次元データに近くなるように束縛する力とを意味し、内部力は、外部の束縛に対する物理に基づくモデルの応答を決定する。前記内部力は、これらが固有の視点に対して不変であり、スケール依存であるように表出される。同様な種類の束縛は、外形に対して適用できる。この故に、前記引用された出版物は、関心のある3次元対象を表すための単純なモデルを提供する。これは、前記力を前記モデルを関心のある前記3次元対象に再構成及び調整するために加えられるものと定義する。“シンプレックスメッシュ技法”は、頑健な分割技法である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
本発明は、変形可能な3次元対象の画像系列を処理する画像処理方法であり、各画像は前記系列の時間間隔内の対応する画像時刻において登録される。3次元対象境界の内部への運動は収縮と呼ばれ、外部への運動は弛緩と呼ばれる。本発明の目的は、領域を用いて表された前記3次元対象の画像を構成するステップと表示するステップとを持つこのような処理方法を提案することであり、各領域は、前記時間間隔内の最大収縮又は弛緩に関する数量的表示を表す。
【課題を解決するための手段】
【0006】
このような画像処理方法は、請求項1に記載されている。
【0007】
表示された画像は、所定の時間間隔内に3次元対象境界にわたって変形の伝播の容易な推定を生じるという利点を提供する。前記表示された画像において、各領域は、前記領域の運動を表す所定の周期関数の位相の数量的表示を示してもよく、前記位相表示は、前記領域の前記最大収縮又は弛緩が推定されている系列の画像に対応する。前記表示された画像において、各領域は、前記領域が所定の基準から最大収縮又は弛緩に達するのに必要な遅延に対応する数量的表示を示してもよい。前記表示された画像において、各領域は、前記領域が前記画像時刻と対応する画像と前記系列における隣接した画像との間の最大収縮又は弛緩を持った前記画像時刻の数量的表示を示してもよい。
【0008】
また、本発明の目的は、このような数量的表示を持つ、領域を用いて表される器官壁の仮想画像を構成及び表示するために、時間において内部又は外部の何れかに動く領域を用いて壁を持つ人体器官の3次元超音波画像の系列を処理する画像処理方法を提案することである。また本発明の目的は、前記数量的表示が符号化された仕方において、好ましくはカラー符号化された仕方において与えられるような画像処理方法を提案することである。特に、本発明の目的は、心周期の間隔の間に登録された画像の系列から、前記心臓の空洞の収縮及び弛緩中の前記変形の伝播を容易に推定するために、カラー符号化形式において、前記心臓の領域の最大変形に関する数量的情報を生ずるために、3次元超音波画像に対して本方法を適用する。従って、本発明は、また、画像処理手段をもつ超音波検査装置と、前記方法を実行するプログラムプロダクトとにも関する。
【0009】
本発明は、以下の概略的な図面を参照して詳細に以下に記述される。
【発明を実施するための最良の形態】
【0010】
本発明は、画像系列にわたり変形可能な3次元対象の壁領域の変位の振幅及び方向を解析し、且つ前記領域を用いて表された前記3次元対象の仮想画像を構成及び表示する画像処理方法に関し、各領域は、前記画像系列の時間間隔内の最大収縮又は弛緩に関する数量的表示を示す。前記表示は、好ましくは、カラー符号化様式のような符号化様式において与えられる。本発明は、このような数量的表示を持つ、領域を用いて表される前記器官の壁の仮想画像を構成及び表示するために、時間において内側又は外側の何れかへ移動する領域を用いる壁を持つ人体器官の3次元超音波画像の系列に適用されてもよく、前記器官は、周期的に近い運動をする。本発明は特に、心周期の時間間隔中の収縮及び/又は弛緩の運動をする心臓の空洞の壁を表す3次元超音波画像の系列に対して有利に適用される。3次元超音波画像法を使用して、本方法は、前記心臓の前記収縮及び弛緩の解析を可能にする。本方法は、前記心周期の前記時間間隔中に登録された画像の系列から、前記空洞の収縮及び弛緩中に前記心臓壁にわたる局所変形の伝播を容易に推定するために、カラー符号化形式において、前記心臓の空洞の領域の最大変形に関する数量的情報を生ずる。
【0011】
前記表示された仮想画像は、所定の時間間隔内の3次元対象境界にわたる前記変形の前記伝播の容易な推定を生じるという利点を提供する。前記表示された仮想画像において、各領域は、前記領域の運動を表す所定の周期関数の位相の数量的表示を示してもよく、前記位相表示は、前記領域の前記最大収縮及び弛緩が前記時間間隔内に推定されている系列の画像に対応する。代わりに、前記表示された仮想画像において、各領域は、所定の基準から最大収縮又は弛緩に達するのに前記領域に対して必要な遅延に対応する数量的表示を示してもよい。他の実施例において、前記表示された仮想画像において、各領域は、前記領域が前記画像時刻と前記系列の隣接した画像との間に最大収縮又は弛緩を持った場合に、前記系列内の前記画面時刻の数量的表示を示してもよい。
【0012】
3次元画像系列において表される前記心臓壁領域の収縮及び弛緩に対応する局所心臓変形の定量的な推定は、前記心臓壁における心筋細胞の能力の査定に対する重要な臨床上の関連性を持つ。前記心臓の収縮及び前記心臓の弛緩は、前記心筋細胞における電位の一時的な変化により活性される複雑な時空的な現象である。収縮中に、前記心臓壁のねじり運動をも生ずる。これらの検討は、前記心臓壁の時間的半径収縮又は弛緩として単純に記述されてもよい前記変形の複雑さを強調する。この故に、良い空間的解像度は、前記収縮又は前記弛緩を調査する場合に要求される。さらに、前記収縮の振幅だけではなく、収縮又は弛緩が起こる時間及びこれが伝播していく方向を局所的に示す前記位相も調査されるべきである。伝導系の疾患による幾つかの心臓病理がある。即ち頻脈及び心房又は心室細動が幾つかの例である。前記局所心臓収縮の解析は、前記心臓の状態の情報を提供し、このような心臓病理と同様に、例えば心筋梗塞のような伝導系の異常を引き起こすものの研究に対して有用である。
【0013】
前記方法は、再構成又はリアルタイム3次元心エコー検査法を使用して実行されることができ、前記画像は、胸腔を通しての又は食道を通してのプローブを使用して形成される。本発明の前記方法は、超音波システム若しくは超音波装置により、又は当業者に既知である他の医療画像化システムにより形成されることができる人体の他の器官の3次元画像の系列に適用されることもできる。
【0014】
以下に記述される例において、前記心臓壁の運動の解析は、前記心臓の3次元超音波画像の分割から得られた左心室体積の3次元単純化モデルの系列から実行される。表示されるべき前記仮想画像の構成のため、及び前記仮想画像において表されるべき前記心臓の領域の前記収縮又は弛緩に関する数量的表示の推定のために、前記3次元の分割された画像の系列は、2つの異なる技法の1つ、又はこれらの技法の両方を使用してさらに処理される。
【0015】
第1技法は、前記3次元の分割された系列の前記モデルにわたる前記運動のフーリエ解析である。前記左心室の基準モデルと呼ばれる第1モデルは、前記3次元単純化モデルの系列の異なる連続した画像の中の第1画像と呼ばれる画像においてまず選択される。前記左心室の体積は、ある画像から次の画像に変化する。従って、対応するモデルは、ある画像から次の画像に対して変化する。この第1技法は、表示されるべき前記仮想画像又はモデルの各領域に対して、前記画像系列の各モデル上の対応する領域の定義を有する。次いで、この第1技法は、前記系列の前記画像の各モデル上に定義された前記対応する領域と、この運動が周期的であるという過程に基づいて、前記第1画像の前記基準モデル上の前記対応する領域との間の前記運動の計算を有する。この第1技法は、さらに、前記系列を形成する画像のセットから位相の連続な情報を推定するために、運動の周期関数の定義と、フーリエ解析からの前記運動と関連付けられた位相の導出とを有する。前記位相の連続な情報は、前記基準モデルから、前記仮想モデルの各領域に対して、前記収縮又は弛緩の最大に達するまでの遅延を示す。
【0016】
第2技法は、基準モデルに対して前記系列の各モデルを検討する代わりに、前記系列の2つの連続した画像の、対のモデルと呼ばれる2つの連続したモデルの対応する領域間の前記運動の振幅の計算を有する。各対のモデルに対して時刻、例えば、前記対の前記2つの画像の時間における最後が前記系列の前記時間間隔において登録される画像時刻が、関連付けられる。この第2技法において、“距離”と呼ばれる前記運動の振幅は、各対のモデルの前記領域に対して推定される。この運動が最大の場合の前記系列の前記時間間隔内の前記画像時刻は、対の前記検討されたモデル上の対応する領域間において、収縮又は弛緩の最大に対応する。
【0017】
これらの2つの技法は、相補的である。即ち、前記第1技法は、前記系列を通して前記運動の大域的な時間解析と、前記心臓の運動が周期的であるという仮定に基づいて局所的な位相の数量的情報を与え、前記第2技法は、運動の最大が2つのモデル間に生ずる時刻の局所的な数量的情報を与え、従って時間次元において、より正確な前記運動の解析に基づく。
【0018】
前記画像系列における最大収縮又は弛緩の前記局所的な数量的情報を表すためには、所定のカラーマップが使用される。前記カラーマップは、第2技法により推定された各領域に関する前記最大の収縮若しくは弛緩の時刻に、又は第1に提案された技法により推定された各領域に関する前記位相に、色を関連付け、次いで、前記左心室の仮想モデルと呼ばれる一般的又は平均モデルの前記対応する領域に前記色を適合させ、このように前記収縮又は弛緩が前記心筋において伝播する方向の情報を生ずる。さらに、前記収縮又は弛緩の伝播の経路は、この表現上に重ねられることができる。
【0019】
本画像処理方法は、以下のステップを有する。
【0020】
1)3次元対象の3次元画像の系列の取得のステップ。
【0021】
例において、心臓の空洞壁、例えば前記心臓の左心室の壁の3次元画像は、超音波検査装置を使用して取得される。図1Aは、このような画像の1つを示す。これらの画像は、画像の系列において集められる。前記系列画像は、15ないし30又は50画像毎秒の速度で取得されることができ、前記系列の各画像は、好ましくは、前記心周期の時刻と関連付けられる。形状又は寸法が時間にわたり変化する異なる器官の3次元画像の系列を形成する他の例は、超音波装置又は他の画像取得システムのオペレータにより見つけられてもよい。
【0022】
2)前記系列の前記3次元画像の分割のステップ。
【0023】
前記画像系列の取得の後、前記画像は分割される。前記系列の前記画像内の3次元対象を分割することができる分割のいかなる方法でも使用されることができる。分割操作の結果は、前記3次元対称の前記壁、例えば前記左心室の内壁のボクセルの位置を決めることを可能にする。図1Bを参照すると、好ましくは、“シンプレックスメッシュ”の分割技法は、これが頑健であり、素晴らしい結果を与えるので、使用される。このシンプレックスメッシュ技法は、技術の現状として上で引用した前記出版物に関して以前記述された。使用される“シンプレックスメッシュモデル”は、図1Bにより図示される。前記分割ステップは、前記シンプレックスメッシュモデルを図1Aの前記3次元対象上に写像することである。心臓の空洞の場合には、例えば球であってもよい基本3次元メッシュモデルは、前記3次元の空洞の内部に配置され、次いで、前記空洞の内壁に写像されるまで、上述の内部及び外部の力を使用して変形及び再構成される。この操作は、前記系列の各画像に対して実行され、これにより分割された3次元対象を表す画像の系列が形成される。これらの画像の各々において、前記関心のある対象の前記壁は、面や辺を用いてシンプレックスメッシュモデルにより表される。前記面は一般的に平面ではない。前記分割の過程において前記分割された3次元対称が前記メッシュモデルの前記面及び辺により表されることは注目すべきである。前記面は前記3次元対象の領域を定義する。前記メッシュモデルの前記3次元対象上への前記写像を改良するために、前記面は分離されてもよい。従って、前記系列の他の画像におけるモデルに対する面の数は、所定の画像におけるモデルと異なってもよい。ある画像と他の画像で前記分割された3次元対象を表す前記モデルの面の数を変化させることによる困難を避けるために、分割の所定のレベルに対応する特有の面の数が、前記系列の前記画像の全てのモデルに対して好ましく選択され、このように検討されるべき領域の数を定義する。
【0024】
これらの分割された画像は、前記3次元の分割された対象を表す各モデルをバイナリモデルに変換するために処理されてもよい。例えば、前記モデル内側のボクセルは、値1であるとし、前記モデル外側のボクセルは、値0であるとする。前記3次元バイナリモデルの境界は、0と1との間に位置し、前記器官壁の位置を表す。境界をバイナリの対象に帰する他の可能性は、当業者に既知であるように使用され得る。バイナリモデルの系列の形成は、オプション的であるが、しかし前記画像処理方法のさらに他のステップにおける計算量を最小化することを可能にする。
【0025】
前記分割された画像において、前記シンプレックスメッシュモデルを使用して分割された前記3次元対象は、ZCにより表示される重心を持つZにより表示される面を持つ。点ZCは、代わりに前記単純化モデルの領域の基準点であってもよい。
【0026】
3)前記領域の最大収縮又は弛緩に関する数量的表示を推定するための壁の運動の解析のステップ。
【0027】
収縮及び弛緩中の前記心臓壁の運動の局所的な解析は、上記引用された2つの異なる相補的な技法を使用して実行される。
【0028】
3.1)前記壁の運動のフーリエ解析を使用するステップ。
【0029】
前記系列の前記画像における前記分割された(又はバイナリの)3次元対象の壁は、前記モデルの異なる“体積”を異なる登録時刻において定義する。前記モデルの体積は、生理学的原因のため周期的に変化する。本例において、前記左心室の体積は、前記心周期中に心拍の関数において周期的に変化する。図3A,3B,3Cを参照すると、フーリエ解析を包含する前記第1技法において、分割された(又はバイナリ)画像の前記系列において検討される前記モデルの壁の間の“距離”の決定のための方法が提案される。この距離の情報は、時間の関数として、前記モデルの各面又は領域の運動の振幅を推定することを可能にするために定義される。幾つかの面は、前記心周期中の運動の顕著な振幅を示してもよいし、幾つかの他の面は、前記心周期中の運動の非常に小さな振幅を示してもよいし、幾つかは、幾らかの心周期にわたる運動の規則的な振幅を持ってもよいし、他の面は、幾らかの心周期にわたる運動の不規則な運動を持ってもよい。また、前記系列の前記分割された画像における前記モデルの重心C0、C1、C2、...、CNが検討される。図3Aを参照すると、例において、前記第1及び第2の分割された画像における前記モデルの重心C0、C1が、一致して又は一致せずに配置されることがわかってもよい。もしこれらが一致して配置されていないならば、平行移動の操作がこれらの点C0、C1を重ね合わせるように実行され得る。この第1技法において、前記関心のある3次元対象、例えば前記心臓の左心室は、まず第1の分割された画像と呼ばれる前記系列の1つの分割された(又はバイナリ)画像において検討される。一度前記第1の分割された画像が選択されると、前記左心室が前記心周期中に形状及び寸法において変化する前記系列の他の分割された(又はバイナリ)画像が、1つずつさらに検討される。図3Aを参照すると、前記第1の分割された(又はバイナリ)3次元対象の前記壁は、第1時刻における前記モデルの第1“体積”V0と呼ばれる第1空洞体積を定義する。図3Bを参照すると、前記第2の分割された(又はバイナリ)3次元対象の前記壁は、第2時刻における前記モデルの“体積”V1と呼ばれる第2空洞体積を定義する。この第1技法において、例として、前記仮想画像において定義され、輪郭を描かれた領域の、前記心周期中の、前記運動の情報を得るために、2つの過程が提案される。
【0030】
第1過程において、対応する領域は、異なるモデルにおいて選択され、これらの領域は、また前記仮想画像の領域にも対応する。前記“距離”は、この場合、前記モデルの各領域と共通の中心との間の計算された距離として定義される。図3Aを参照すると、各領域から前記共通の中心までの“距離”は、まず第1体積V0に対して計算される。この距離は、D0により表示される。続いて図3Bを参照すると、各面から前記共通の中心までの“距離”が、第2体積V1に対して計算される。この距離は、D1により表示される。図3Cを参照すると、各面から前記共通の中心までの“距離”は、前記分割された(又はバイナリの)3次元対象の系列の全ての体積に対して計算される。面又は領域から前記共通の中心までの“距離”を推定する単純な方法は、前記面又は領域の基準点と前記共通の中心との間の距離を計算することである。
【0031】
第2過程において、前記異なるモデルは全てバイナリモデルである。これらのモデル及び前記仮想モデルの重心は、共通の重心を形成するように重ねられることができる。この場合、図3Aないし3Cにより図示されるように、前記仮想画像の各領域に対して、前記異なるバイナリモデルに関する距離は、前記仮想モデル上の検討される領域の重心を前記共通の重心である前記仮想モデルの重心と繋ぐ線に沿って計算され得る。
【0032】
運動の関数と呼ばれる関数は、これらの計算された距離からさらに推定される。前記異なる体積の前記対応する領域に対する前記距離の変化が周期的であると仮定すると、前記推定された関数は、周期関数である。モデルの各面又は領域に対して、前記関数の位相は、フーリエ解析から導かれる。この場合、位相の連続した情報は、前記画像系列を形成する前記画像のセットから前記対応する面又は領域にわたり推定される。この位相の連続な情報は、前記モデルの各面又は各領域に対する最大収縮又は弛緩を達成するまでの遅延を推定することを可能にする。前記位相は、度、グレード又はラジアンにおいて推定され得る。前記遅延は、前記系列における画像取得と同時に、又はその時刻の関数において推定され得る。この位相計算の技法において、前記位相の情報は、このように、前記心臓の左心室の収縮の最大又は弛緩の最大の時刻を推定するのに使用され得る。前記系列を通した運動の大域的な時間解析に基づく、このフーリエ解析の技法は、前記心臓の運動が周期的であるという仮定に基づいて情報を与える。
【0033】
3.2)2つの連続したモデル間の運動の振幅を使用するステップ。
【0034】
図2を参照すると、一度点C0、C1が重ねられると、前記第1及び第2画像の時刻間の、前記第1モデルに対する前記第2モデルの壁の変位は、第1及び第2体積V0、V1の前記共通の重心C0、C1から発せられ前記第2体積の所定の領域又は面の基準点を繋ぐ線に沿って測定される第1体積V0の境界と第2体積V1の境界との間のD’1により表示される“距離”を与える。第2体積V1に対する次の体積V2の壁の変位は、前記共通の重心C0から発せられる同じ線に沿って測定される前記第2体積V1の境界と第3体積V2の境界との間の距離D’2を与える。この技法において、異なる分割された画像の異なるモデル間の異なる距離が計算される。前記モデルは、2つずつ検討され、このように、前記“距離”が計算される前記対応する面又は領域間で、対を形成する。2つの連続した体積間の前記距離の情報は、これら2つの体積間の前記運動の振幅を計算するために使用される。この運動の振幅が最大D’MAX又は体積の最小に対応するような前記画像系列の時刻は、収縮又は弛緩の最大に対応する。この技法は、時間的次元において、より正確に前記運動を解析することを可能にする。
【0035】
興味深い特徴は、この振幅の情報を、この心室の最小の“体積”又は最大の“体積”及び前記心周期の対応する時刻を決定するために使用することである。
【0036】
4)仮想的な分割された対象の画像を構成するステップ。
【0037】
前記仮想モデルの画像は、前記系列の前記連続したモデルの面又は領域に対応し得る所定数の面又は領域を持つように構成され、上述されたように前記モデルの所定レベルの分割を提供する。
【0038】
5)最大の運動に関する前記数量的表示に対して所定の色を関連付けるステップ。
【0039】
図4を参照すると、このステップにおいて、カラーテーブルは、前記連続した単純化モデルの系列から計算される前記数量的表示に対して色を関連付ける。このカラー符号化操作を使用して、異なる色は、心周期中に(前記心周期の時間と同時に又はその時間区分において)登録された前記系列の異なる画像時刻に、位相の値(度、グレード又はラジアンにおいて)に、又は時間の遅延(前記心周期の時間と同時に又はその時間区分において)に関連付けられることができる。多数の他のカラー符号化技法が、このステップを実行するために当業者により使用されてもよい。図4は前記カラー符号化された対象を符号化されたグレースケールの濃淡において表す。
【0040】
6)カラー符号化された仮想モデルの画像を表示するステップ。
【0041】
カラー符号化操作により定義されるカラー符号化写像を使用して、前記収縮又は弛緩の最大の前記数量的表示に対応する適切な色は、各領域又は面が前記第1又は第2技法の何れかを用いて上で計算された数量的表示を用いて表されるために、前記仮想モデルの面又は領域に適合される。これらの表示は、面又は領域が前記第2技法において測定された収縮又は弛緩の最大を持つ時刻であってもよいし、前記第1に提案された技法において測定された収縮又は弛緩の最大に対応する位相値であってもよいし、又は前記第1に提案された技法において測定された収縮又は弛緩の最大に達するまでの遅延であってもよい。
【0042】
カラー符号化写像の関数において前記面又は領域に色をつけるこの操作は、前記収縮又は弛緩が心筋において伝播する方向の情報を生じる。さらに、前記収縮又は弛緩の伝播の経路は、この表現の上に重ねられることができる。図4を参照すると、この操作は、仮想カラー符号化画像を提供する。前記関心のある対象を表す前記モデルの各面又は各領域Zは、前記数量的表示特有の色であるとされる。前記カラー符号化仮想画像は、例えば画面上に表示される。これは登録又は記憶されてもよい。好ましくは、時刻、位相、遅延のような使用される前記数量的表示を表す色のスケールは、前記仮想モデルと一緒に表示される。これは、医者に心周期中の心臓壁にわたる運動の伝播を推定することを可能にする。前記左心室の表現の例において、心周期中の心拍変化曲線を表示することは好ましい。
【0043】
本方法は、例えば3次元対象の3次元画像の断面である2次元画像に容易に適用されることができる。前記シンプレックスメッシュ分割方法の場合には、前記系列の2次元分割された対象は、基準の2次元対象の境界までの距離の関数において色付けされる辺を持つポリゴンである。3次元の画像系列に対して、3つの直交する断面画像系列を提供してもよい。他の分割方法が使用される場合、前記2次元画像は、前記分割された3次元対象の壁のトレースを表す。これらの2次元画像において、前記壁は、色が前記基準の対象の境界に対する測定された距離の関数である色付けされたピクセル又は色付けされた部分を持つ。前記3次元又は2次元の方法は、超音波画像と同様にX線画像又はどんな種類の画像系列に対しても適用され得る。
【0044】
図5を参照すると、医療検査装置150は、デジタル画像系列を取得する手段と、上述された処理方法によってこれらのデータを処理するデジタル処理システム120とを有する。前記検査装置は、表示及び/又は記憶手段130、140に対して画像データを提供する少なくとも1つの出力106を持つ処理システム120に対して画像データを提供する手段を有する。前記表示及び記憶手段は、それぞれワークステーション110の画面140及びメモリ130であるかもしれない。前記記憶手段は、代わりに外部記憶手段であってもよい。この画像処理システム120は、ワークステーション110の適切にプログラムされたコンピュータ、又は本発明による前記方法のステップの機能を実行する論理的装置テーブル、メモリ、フィルタ、論理操作子のような回路手段を持つ特殊用途プロセッサであってもよい。ワークステーション110は、また、キーボード131及びマウス132をも有する。この医療検査装置150は、標準超音波装置であってもよい。処理システム120は、上述の方法を実行するために前記処理システムの計算手段により実行されるべきプログラム命令を持つコンピュータプログラムプロダクトを使用してもよい。
【図面の簡単な説明】
【0045】
【図1A】変形可能な対象として心臓の左心室の超音波3次元画像を示す。
【図1B】この対象を分割する3次元シンプレックスメッシュモデルを示す。
【図2】所定の時間間隔中に2つの画像の間に見つかる前記対象壁の所定の領域に対する最大“距離”の決定を図示する。
【図3A】画像系列の異なる時刻における前記対象壁の所定の領域に対する“距離”の決定を図示する。
【図3B】画像系列の異なる時刻における前記対象壁の所定の領域に対する“距離”の決定を図示する。
【図3C】画像系列の異なる時刻における前記対象壁の所定の領域に対する“距離”の決定を図示する。
【図4】心周期中の心臓の運動に対応する本発明によって表示された前記心臓の仮想画像のカラー符号化画像の白黒における再現である。
【図5】本方法を実行する装置の図を示す。

Claims (19)

  1. 変形可能な3次元対象の画像の系列を処理する画像処理方法であって、各画像が、前記系列の時間間隔内の対応する画像時刻において登録され、前記方法が、領域を用いて表される前記3次元対象の画像を構成するステップ及び表示するステップを持ち、各領域が、前記時間間隔内の最大の収縮又は弛緩に関する数量的表示を示す画像処理方法。
  2. 数量的表示が、領域が2つの連続した画像間において収縮又は弛緩の最大を持つ前記系列の時刻である、請求項1に記載の画像処理方法。
  3. 前記画像の系列を通して前記3次元対象の連続した対応する領域間の運動の振幅が、距離として計算され、最大距離が、連続した領域の各セットに対して検出され、前記最大距離が生じる前記系列の時刻が、領域が2つの連続した画像間の収縮又は弛緩の最大を持つ前記系列の時刻の前記数量的表示として識別される、請求項2に記載の画像処理方法。
  4. 数量的表示が、領域の収縮又は弛緩の最大に対応する位相値である請求項1に記載の画像処理方法。
  5. 前記連続した画像における対応する領域と全ての画像に対してあらかじめ定義される共通の基準点との間の運動の振幅が、距離として計算され、運動の周期関数が、前記連続した画像における前記対応する領域に対するこれらの距離から推定され、前記方法が、前記関数のフーリエ解析から位相値を導き、前記系列の前記画像における前記3次元対象の前記対応する領域に対する前記収縮又は弛緩の最大に関する位相の前記数量的表示として前記運動の周期関数の位相値を識別する、請求項4に記載の画像処理方法。
  6. 領域と前記共通の基準点との間の距離が、前記領域の基準点と前記系列を通して表される前記3次元対象の共通の重心との間の距離の計算を有する、請求項5に記載の画像処理方法。
  7. 数量的表示が、収縮又は弛緩の最大に達するまでの領域に対する遅延である、請求項1に記載の画像処理方法。
  8. 数量的表示が、収縮又は弛緩の最大に達するまでの領域に対する遅延であり、前記表示を計算するために、位相の連続な情報が各運動関数から導かれ、遅延が前記位相の連続な情報から推定される、請求項5又は6の一項に記載の画像処理方法。
  9. 前記構成及び表示された画像の各領域が、前記領域の前記収縮又は弛緩の最大に関する前記計算された数量的表示の関数であるカラー符号化スケールの対応する色を付与される、請求項1ないし8の何れか一項に記載の画像処理方法。
  10. 画像系列の画像データを取得するステップと、前記3次元対象の壁の位置を決めるために前記系列の前記画像における前記3次元対象を分割するステップと、前記領域の前記収縮又は弛緩の最大に関する前記計算された数量的表示の関数において前記壁の領域を色付けするステップとを有する、請求項1ないし9の一項に記載の画像処理方法。
  11. 前記系列における前記分割された3次元対象が、基準の前記3次元対象の前記壁を表す境界を持つバイナリ対象を提供するために処理される、請求項10に記載の装置。
  12. 前記系列の前記分割された画像における前記3次元対象壁が、対応する面又は領域のセットにより表される、請求項10又は11に記載の画像処理方法。
  13. 2次元画像が、前記系列における前記3次元対象の断面を表すように形成され、前記分割された3次元対象の画像が、色が前記領域の前記収縮又は弛緩の最大に関する前記計算された数量的表示の関数である色付けされた部分を持つように構成及び表示される、請求項1ないし12の一項に記載の画像処理方法。
  14. 前記3次元対象が左心室である、請求項1ないし13の何れか一項に記載の画像処理方法。
  15. 前記カラー符号化された3次元対象が、2次元又は3次元画像において表示される、請求項1ないし14の何れか一項に記載の画像処理方法。
  16. 適切にプログラムされたコンピュータ又は請求項1ないし15の何れか一項に記載された前記方法によって画像データを処理するように構成された回路手段を持つ特殊用途プロセッサを有するシステム。
  17. 医療画像データを取得する手段を持つ装置であって、前記医療画像データとアクセスを持ち、且つ前記画像データを処理する請求項16に記載のシステムを持ち、構成された仮想画像を表示する手段を持つ装置。
  18. 請求項1ないし15の一項に記載の画像処理方法を実行する手段を持つ超音波検査装置であって、変形可能な3次元対象の画像の系列を、領域を用いて表される前記3次元対象の画像を構成及び表示するために処理する手段を持ち、各領域が前記系列の時間間隔内の収縮又は弛緩の最大に関する数量的表示を示す、超音波検査装置。
  19. 請求項1ないし15の一項に記載の方法を実行するための命令のセットを有するコンピュータプログラム。
JP2002592068A 2001-05-22 2002-05-21 変形可能な3次元対象の画像系列を時間における前記対象壁の変形の表示を生ずるために処理する方法 Pending JP2004529719A (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP01401348 2001-05-22
PCT/IB2002/001826 WO2002095683A2 (en) 2001-05-22 2002-05-21 Method for processing an image sequence of a distortable 3-d object to yield indications of the object wall deformations in the time

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2004529719A true JP2004529719A (ja) 2004-09-30

Family

ID=8182739

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2002592068A Pending JP2004529719A (ja) 2001-05-22 2002-05-21 変形可能な3次元対象の画像系列を時間における前記対象壁の変形の表示を生ずるために処理する方法

Country Status (4)

Country Link
US (1) US7526113B2 (ja)
EP (1) EP1395956A2 (ja)
JP (1) JP2004529719A (ja)
WO (1) WO2002095683A2 (ja)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2006098354A1 (ja) * 2005-03-15 2006-09-21 Kabushiki Kaisha Toshiba 超音波診断装置及びその制御方法
JP2009039429A (ja) * 2007-08-10 2009-02-26 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
JP2011527586A (ja) * 2008-07-10 2011-11-04 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 心臓の同時性及び生存能力の超音波評価

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1588325B1 (en) * 2003-01-15 2006-10-11 Koninklijke Philips Electronics N.V. Image processing method for automatic adaptation of 3-d deformable model onto a subtantially tubular surface of a 3-d object
JP4707559B2 (ja) * 2003-12-16 2011-06-22 株式会社日立メディコ 領域抽出装置及び領域抽出方法
US7715627B2 (en) * 2005-03-25 2010-05-11 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Automatic determination of the standard cardiac views from volumetric data acquisitions
EP2059173B1 (en) * 2006-09-01 2017-01-04 Koninklijke Philips N.V. System and method for measuring left ventricular torsion
US8135189B2 (en) * 2007-10-03 2012-03-13 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. System and method for organ segmentation using surface patch classification in 2D and 3D images
US20090105578A1 (en) * 2007-10-19 2009-04-23 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Interactive Medical Imaging Processing and User Interface System
JP5187139B2 (ja) * 2008-10-30 2013-04-24 セイコーエプソン株式会社 画像処理装置およびプログラム
US10192032B2 (en) * 2016-11-09 2019-01-29 General Electric Company System and method for saving medical imaging data
US11308627B1 (en) 2021-09-17 2022-04-19 King Abdulaziz University Method for 3D ultrasound reconstruction of supraspinatus (SSP) tendon

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5687737A (en) * 1992-10-09 1997-11-18 Washington University Computerized three-dimensional cardiac mapping with interactive visual displays
US5431161A (en) * 1993-04-15 1995-07-11 Adac Laboratories Method and apparatus for information acquistion, processing, and display within a medical camera system
US6859548B2 (en) * 1996-09-25 2005-02-22 Kabushiki Kaisha Toshiba Ultrasonic picture processing method and ultrasonic picture processing apparatus
WO2001001859A1 (en) * 1999-04-21 2001-01-11 Auckland Uniservices Limited Method and system of measuring characteristics of an organ
US6447454B1 (en) * 2000-12-07 2002-09-10 Koninklijke Philips Electronics N.V. Acquisition, analysis and display of ultrasonic diagnostic cardiac images
WO2002061689A1 (en) * 2001-01-30 2002-08-08 Koninklijke Philips Electronics N.V. Image processing method for displaying an image sequence of a deformable 3-d object with indications of the object wall motion

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2006098354A1 (ja) * 2005-03-15 2006-09-21 Kabushiki Kaisha Toshiba 超音波診断装置及びその制御方法
US9173630B2 (en) 2005-03-15 2015-11-03 Kabushiki Kaisha Toshiba Ultrasonic diagnostic equipment and control method therefor
JP2009039429A (ja) * 2007-08-10 2009-02-26 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
US9504441B2 (en) 2007-08-10 2016-11-29 Toshiba Medical Systems Corporation Ultrasonic diagnostic apparatus, ultrasonic image processing apparatus, and ultrasonic image processing method
US9681855B2 (en) 2007-08-10 2017-06-20 Toshiba Medical Systems Corporation Ultrasonic diagnostic apparatus, ultrasonic image processing apparatus, and ultrasonic image processing method
JP2011527586A (ja) * 2008-07-10 2011-11-04 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 心臓の同時性及び生存能力の超音波評価

Also Published As

Publication number Publication date
US20040125997A1 (en) 2004-07-01
EP1395956A2 (en) 2004-03-10
WO2002095683A3 (en) 2003-09-25
US7526113B2 (en) 2009-04-28
WO2002095683A2 (en) 2002-11-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP4521271B2 (ja) 変形可能な3次元対象の頭頂の動きに関する情報を表示する画像処理システム
US6757423B1 (en) Methods of processing tagged MRI data indicative of tissue motion including 4-D LV tissue tracking
US5151856A (en) Method of displaying coronary function
Ledesma-Carbayo et al. Spatio-temporal nonrigid registration for ultrasound cardiac motion estimation
Cenni et al. The reliability and validity of a clinical 3D freehand ultrasound system
US5435310A (en) Determining cardiac wall thickness and motion by imaging and three-dimensional modeling
Huang et al. Spatio-temporal tracking of myocardial deformations with a 4-D B-spline model from tagged MRI
US7043062B2 (en) Image processing method for displaying an image sequence of a deformable 3-D object with indications of the object wall motion
CN103229210B (zh) 图像配准装置
US20120002840A1 (en) Method of and arrangement for linking image coordinates to coordinates of reference model
JP2013537096A (ja) 興奮伝播図を計算するためのシステムおよび方法
EP1846896A2 (en) A method, a system and a computer program for integration of medical diagnostic information and a geometric model of a movable body
JP2004529719A (ja) 変形可能な3次元対象の画像系列を時間における前記対象壁の変形の表示を生ずるために処理する方法
Segars et al. Improved dynamic cardiac phantom based on 4D NURBS and tagged MRI
WO2000048509A1 (en) Methods of processing tagged mri data indicative of tissue motion including 4-d lv tissue tracking
Porras et al. Improved myocardial motion estimation combining tissue Doppler and B-mode echocardiographic images
Duann et al. Assessment of left ventricular cardiac shape by the use of volumetric curvature analysis from 3D echocardiography
Segars et al. Enhanced 4D heart model based on high resolution dual source gated cardiac CT images
Zhang et al. Left-ventricle segmentation in real-time 3D echocardiography using a hybrid active shape model and optimal graph search approach
Angelini et al. Comparison of segmentation methods for analysis of endocardial wall motion with real-time three-dimensional ultrasound
Robb Visualization of cardiac dynamics using physics-based deformable model
Simon et al. Left ventricle motion estimation in computed tomography imaging
Elen et al. P4a-5 3D cardiac strain estimation using spatio-temporal elastic registration: In silico validation
Bonciu et al. 4D visualization of the left ventricle, using a rotating ultrasound probe during 4 cardiac cycles
Loeckx et al. Spatiotemporal non-rigid image registration for 3D ultrasound cardiac motion estimation

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20050520

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20060113

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20060124

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20060419

A602 Written permission of extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A602

Effective date: 20060511

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20060724

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20061017

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20070213

A911 Transfer of reconsideration by examiner before appeal (zenchi)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911

Effective date: 20070326

A912 Removal of reconsideration by examiner before appeal (zenchi)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A912

Effective date: 20070824

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20090115

A602 Written permission of extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A602

Effective date: 20090120