JP2007152109A

JP2007152109A - 超音波映像システム及び方法

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Publication number: JP2007152109A
Application number: JP2006326141A
Authority: JP
Inventors: Nam Choru Kim; ナムチョルキム; Sang-Hyun Kim; サンヒョンキム; Eui Chul Kwon; イチョルグォン; Tien Dung Nguyen; テンジュンウンウェン
Original assignee: Medison Co Ltd
Current assignee: Samsung Medison Co Ltd
Priority date: 2005-12-01
Filing date: 2006-12-01
Publication date: 2007-06-21
Anticipated expiration: 2026-12-01
Also published as: US20070167760A1; EP1793350B1; KR20070058070A; KR100870412B1; JP4899837B2; EP1793350A1

Abstract

【課題】対象体の３次元超音波映像を形成する超音波映像システム及び方法を得る。
【解決手段】複数のフレームからなる３次元ボリュームデータを提供するための超音波診断部と、前記複数のフレームから所定個数のキーフレームを選択するための前処理部と、各キーフレームを対象領域と非対象領域に分割するための分割部と、前記対象領域と前記非対象領域を質感によって対象下部領域と非対象下部領域に分類した後、各キーフレームから前記非対象下部領域を除去し、前記対象下部領域を合併するための質感基盤領域分類及び合併部と、前記キーフレームから前記対象体の輪郭を抽出し、前記抽出された輪郭を連結して前記対象体の３次元表面を決定するための表面決定部と、前記決定された３次元表面からなるマスクボリュームを形成し、前記マスクボリュームをレンダリングして前記対象体の３次元超音波映像を形成するためのレンダリング部とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、超音波映像システム及び方法に関するもので、特に胎児の３次元超音波映像を形成するための超音波システム及び方法に関するものである。

超音波診断装置は重要な診断装置の一つとして多様に応用されている。特に、超音波診断装置は対象体に対して無侵襲及び非破壊特性を有するため、医療分野で広く用いられている。最近、高性能超音波診断システム及び技術は、対象体の内部形状の２次元または３次元診断映像を生成するのに用いられている。超音波診断装置は、超音波信号を送信及び受信するために広帯域の変換素子を一般に用いている。超音波診断装置は、音響変換素子や音響変換素子アレイを電気的に刺激して対象体に伝達される超音波信号を生成して内部組織の映像を形成する。超音波信号が伝搬される方向に不連続的な内部組織から超音波信号が反射されて超音波エコー信号が生成される。多様な超音波エコー信号は変換素子に伝達されて電気的信号に変換される。変換された電気的信号を増幅及び信号処理して内部組織の映像のための超音波映像データを生成する。

最近、急進的に発展した３次元超音波映像は医療分野、特に産科の診断に重要な影響を及ぼしている。産婦人科では３次元超音波映像システムを用いて複雑な解剖学的な構造を容易に判断し、表面の小さな欠陥をスキャン分析し、器官のサイズを測定し、骨格を３次元的に調査する。さらに、３次元超音波映像システムは３次元映像に基づいて胎児を彫刻のように再構成して示す透視映像を生成することもできる。

３次元胎児映像には、一般に相当量の腹壁または羊水内に胎児と共にある浮遊物が胎児と共に示される。従って、データのサイズを減少させながら異物により識別されない胎児の映像を得るためには、３次元超音波映像から胎児の領域を分離しなければならない。一般に、３次元超音波映像から胎児領域とその周辺の領域を分離する方法は、関心領域（region of interest, ROI）の選択、表面抽出及び望まないデータを除去するための領域分割を備える。

３次元超音波映像システムはボリュームデータをなす２次元スライス、即ちフレーム内に対象体を取り囲んでいるＲＯＩを決定し、ＲＯＩを結合してＶＯＩ（volume of interest）を形成する。ＲＯＩの手動的選択の場合、ユーザは幾何学的な形状を編集、コンピューティングのための編集手段を用いてＲＯＩを選択する。一方、ＲＯＩの自動的選択は対象体に関する先験的な特性が知られた時に実行することができる。胎児の表面を抽出するために、各フレームから胎児の領域を分離し、胎児の輪郭を抽出して合成する。

一方、妊娠期間によって胎児の超音波映像は多様に変化する。その理由は妊娠期間によって羊水の高さ、胎児の形状、母体内の胎児の位置が変わるためである。相対的に低い精度を要求するＲＯＩの自動的選択は妊娠期間による羊水の高さと胎児の形状情報などに基づいて進行され得るが、高い精度を要求する輪郭の抽出は自動的に進行され難い。

本発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、その目的は、ＳＶＭ基盤質感分類を用いて対象領域と非対象領域とを自動的に容易に分離してより正確に対象体の表面を抽出し、その抽出された表面に基づいて対象体の３次元超音波映像を形成する超音波映像システム及び方法を得るものである。

本発明の一様態による超音波映像システムは、対象体と前記対象体の周辺に対する３次元ボリュームデータであって複数のフレームからなる３次元ボリュームデータを提供するための超音波診断部と、前記複数のフレームから所定個数のキーフレームを選択するための前処理部と、各キーフレームを対象領域と非対象領域とに分割するための分割部と、前記対象領域と前記非対象領域とを質感によって対象下部領域と非対象下部領域とに分類した後、各キーフレームから前記非対象下部領域を除去し、前記対象下部領域を合併するための質感基盤領域分類及び合併部と、前記キーフレームから前記対象体の輪郭を抽出し、前記抽出された輪郭を連結して前記対象体の３次元表面を決定するための表面決定部と、及び前記決定された３次元表面からなるマスクボリュームを形成し、前記マスクボリュームをレンダリングして前記対象体の３次元超音波映像を形成するためのレンダリング部とを備える。

本発明の他の様態による超音波映像形成方法は、ａ）対象体と前記対象体の周辺に対する３次元ボリュームデータであって複数のフレームからなる３次元ボリュームデータを提供する段階と、ｂ）前記複数のフレームから所定個数のキーフレームを選択する段階と、ｃ）各キーフレームを対象領域と非対象領域とに分割する段階と、ｄ）前記対象領域と前記非対象領域とを質感によって対象下部領域と非対象下部領域とに分類した後、各キーフレームから前記非対象下部領域を除去し、前記対象下部領域を合併する段階と、ｅ）前記キーフレームから前記対象体の輪郭を抽出し、前記抽出された輪郭を連結して前記対象体の３次元表面を決定する段階と、ｆ）前記決定された３次元表面からなるマスクボリュームを形成し、前記マスクボリュームをレンダリングして前記対象体の３次元超音波映像を形成する段階とを備える。

本発明によって対象体の３次元ボリュームデータからユーザの介入なしに対象体の表面を自動的に抽出し、抽出された表面に基づいてより鮮明な対象体の３次元超音波映像を得ることができる。

以下、添付した図面を参照して本発明の実施例を説明する。図１は本発明の実施例による超音波映像システムの構成を示すブロック図である。

図１に示した通り、本発明の実施例による超音波システムは、超音波診断部１０、前処理部（pre-processing unit）２０、分割部（segmentation unit）３０、質感基盤領域分類及び合併部（texture-based region classifying and merging unit）４０、表面決定部５０及びレンダリング部（rendering unit）６０を備える。

超音波診断部１０は対象体とその周辺のボリュームデータを提供する。超音波診断部１０は対象体に超音波を送信し、対象体から反射される受信信号に基づいて形成されたボリュームデータを形成する。ボリュームデータは複数の２次元スライス即ち、フレームからなる。本発明の実施例において対象体は胎児であり、対象体の周辺は母体の腹部、羊水及び羊水内の浮遊物などである。

前処理部２０は前記複数のフレームから所定個数のキーフレームを選択する。通常、胎児領域と関連した情報が多く含まれたフレームはボリュームの中心に位置し、相対的に胎児領域に関する情報が少ないフレームはボリュームの末に位置する。このような特性を用いて前処理部２０は、ボリュームデータをなす複数のフレームから中心フレームの周辺のフレームをキーフレームとして選択する。より詳細に説明すると、中心フレームを基準に左右に位置するフレームから明るさの平均値が中心フレームの明るさの平均値としきい値以上に差がある２つのフレームを境界フレームとして選択する。中心フレームを備えて両境界フレーム間の全てのフレームをキーフレームとして選択する。図２ａはボリュームデータをなすフレームが同一の間隔で位置することを示し、図２ｂはフレームから選択された５つのキーフレームを示している。

分割部３０は、中心フレーム内に胎児領域と非胎児領域を正確に分離するためのＲＯＩを設定する。この時、ＲＯＩの左側境界（left limit）が胎児と母体腹部間の羊水領域に位置するようにＲＯＩを設定する。ＲＯＩには胎児領域と非胎児領域の一部が含まれ、非胎児領域には羊水領域の一部が含まれる。設定されたＲＯＩを各キーフレームに反映させ、各キーフレームのＲＯＩにＬｏＧ演算を行って各キーフレームのＲＯＩにおいて胎児領域と非胎児領域との境界を区分し、ＬｏＧ演算が行われたキーフレームのＲＯＩから羊水領域を除去するための概略分割（coarse segmentation）を実施し、概略分割された領域を同質性を有する下部領域に微細分割（fine segmentatioｎ）を行う。

胎児の超音波映像において、通常、胎児と母体の腹部領域は超音波パルスを強く反射する高強度の明るい領域に該当する。反面、胎児を取り囲んでいる羊水は超音波パルスが吸収される低強度の暗い領域である。このように、胎児領域と非胎児領域は大きな明るさの変化があるため、ＲＯＩ内で明確な境界を有する明るい部分を感知して胎児の領域を区分することができる。明確な境界を有する胎児領域を非胎児領域と区分するためにＬｏＧ演算を用いる。

ＬｏＧ演算によって胎児領域と非胎児領域とに区分された各キーフレームのＲＯＩ領域から羊水部分に該当する暗い領域を除去するために概略分割を実施する。本発明の実施例においては、概略分割としてゼロ−交差感知（zero-crossing detection）を実施し、キーフレームから暗い領域である羊水領域を除去する。概略分割により、各キーフレームは母体の腹部及び浮遊物のような非胎児領域、胎児領域、胎児領域と非胎児領域の混合領域とに分割される。図３ａは、本来キーフレームを示し、図３ｂは図３ａのようなキーフレームにおいて左側境界により定められたＲＯＩを示し、図３ｃは図３ｂのＲＯＩにＬｏＧ演算子を用いた分割により得た縁部マップを示し、図３ｄは概略分割を実施した状態を示す。

微細分割は、概略分割された領域を同質性を有する下部領域に分割するために実施する。超音波映像の特性上、腹部または羊水が胎児領域と共にある時、境界が不明確な縁部とスペックルが概略分割された領域内に存在することができる。境界が不明確な縁部とスペックルは中心連結領域成長（centroid linkage region growing, CLRG）を用いて概略分割された領域を同質性の下部領域に微細分割して除去することができる。即ち、微細分割はより純粋に胎児領域を抽出するために、概略分割された領域をさらに同質性を有する下部領域に分割するためである。

概略分割された領域を同質性を有する下部領域に分割するためのＣＬＲＧにおいて、両領域間の同質性は領域間の距離により測定されると仮定する。ラスタースキャンを通じて近隣領域に対する目標ピクセルの距離を計算する。この距離が十分に近ければ目標ピクセルは近隣領域に併合され、目標ピクセルが併合された領域が他の近隣領域と十分に近ければ両領域は併合される。本発明の実施例においては距離測定のためにＣＬＲＧは増加歪み（incremental distortion）を用いる。併合が進行される時、式１のような増加歪みが生じる。

質感基盤領域分類及び合併部４０は、微細分割された下部領域を質感によって胎児下部領域と非胎児下部領域とに分類し、非胎児下部領域を除去し、各キーフレームにおいて互いに隣接した胎児下部領域を併合して一つの胎児映像を形成する。同じ明るさの平均値を有する胎児領域と腹部領域とが併合される時に下部領域の分類問題が発生する。しかし、胎児の骨と組織が超音波パルスに対して異なる反射度を示すことによって、胎児領域と母体の腹部領域とはそれぞれ異なる明るさの変化及び質感平坦度（texture smoothness）を有する。映像検索に効果的な特徴を有すると知られたＢＤＩＰ（block difference inverse probabilities）とＢＶＬＣ（block variation of local correlation coefficients）とを用いて下部領域の質感を測定し、これに基づいたＳＶＭを用いて下部領域を胎児領域と非胎児領域とに分類する。より精密な測定のために下部領域の質感は多重ウィンドーＢＤＩＰとＢＶＬＣのモーメントで測定することができる。

以下、ＢＤＩＰとＢＶＬＣについて説明する。
ＢＤＩＰは微細分割されたフレームのブロック内で明るさの変化を測定する。ＢＤＩＰはブロック内の最大のピクセル値からブロック内のピクセル値を差し引いた値の和に対するブロック内の最大のピクセル値の比で定義される。一般に、Ｗ×Ｗのサイズを有するブロックのＢＤＩＰは式４の通り定義される。

ＢＶＬＣはＷ×Ｗのサイズを有するブロックの四方向（−９０°，０°，−４５°，４５°）による位置相関係数（local correlation coefficients, LCCs）の変化と定義される。各方向でのＬＣＣは式５の通り与えられる。

胎児領域及び非胎児領域の質感特性をより十分に用いるために、多様なサイズを有するウィンドーのＢＤＩＰ及びＢＶＬＣのモーメントが計算される。このような、ＢＤＩＰ及びＢＶＬＣのモーメントは多重ウィンドーＢＤＩＰ（ＭＷ−ＢＤＩＰ）及び多重ウィンドーＢＶＬＣ（ＭＷ−ＢＶＬＣ）のモーメントと呼ばれる。ＭＷ−ＢＤＩＰ及びＭＷ−ＢＶＬＣのモーメントは映像検索の効率的な質感特徴を有すると知られている。本実施例においては、ＳＶＭを用いて下部領域を胎児領域と非胎児領域に分類するが、ＭＷ−ＢＤＩＰ及びＭＷ−ＢＶＬＣのモーメントに基づいてＳＶＭの特徴ベクトルを得て、この特徴ベクトルを用いて胎児領域と腹部領域の明るさの変化と組織の平坦度を特徴化する。

前述した通り、各キーフレームから分類された下部領域から非胎児領域を除去した後、互いに隣接した胎児領域を合併することによって胎児映像が形成される。図５はＳＶＭ分類後、胎児領域に分類された領域を合併した結果を示す図面である。

表面決定部５０は、各キーフレームから胎児輪郭を抽出し、その抽出された胎児の輪郭を連結することによって、胎児の３次元表面を決定する。即ち、各キーフレームから水平検索で胎児の表面に属する各水平ライン上の１番目のピクセルを探して胎児の輪郭を得る。図６はキーフレームから抽出した胎児の輪郭を示し、図７ａ〜図７ｄは他のキーフレームから胎児の表面を抽出した結果を示す。

レンダリング部６０はマスクボリュームを形成し、マスクボリュームをレンダリングして胎児の３次元映像を形成する。マスクボリュームは母体の腹部と浮遊物などが除去された３次元表面のみになる。

胎児表面の空間的連続性を考慮すると、キーフレームから抽出された胎児の輪郭を用いて胎児の３次元映像を形成することができる。隣接する２つのキーフレームから得た胎児の輪郭は、２つのキーフレーム間の全ての挿入フレームの線状内挿のために用いられる。終端の２つのキーフレームから表面輪郭を抽出し、その後のフレームを外挿する。このようなフレームは少ない視角情報を有しているため、具現された映像の質に影響を及ぼさない。決定された３次元表面からマスクボリュームデータを生成することができる。３次元表面の外はデータがないとみなす。図８ａ，図９ａ，図１０ａ，図１１ａ及び図１２ａは、本来ボリュームデータから得られた２次元キーフレームを示し、図８ｂ，図９ｂ，図１０ｂ，図１１ｂ及び図１２ｂは、２次元キーフレームから生成されたマスクされたボリュームを示す。

以下、本発明の実験例を説明する。
１．事前準備
本発明による自動表面抽出の効果を評価するために、妊娠期間が異なる多様なサイズの３次元胎児映像４０個を準備した。各３次元胎児映像において、サジタル方向に分割された複数のフレームのうち、中心フレーム周辺の１０個のフレームを選択して全てのフレームの数が４００個になるようにした。

４００個全体のフレームにおいて、胎児領域と母体の腹部領域からそれぞれ二つの非重畳領域を選択した。非重畳領域のサイズはＭ×Ｍであった。非重畳領域のサイズはフレーム全体で非重畳領域に腹部の周辺と浮遊物が含まれないように決定しなければならない。本実験ではＭは３２と決定した。選択された１６００個の領域を両グループに分け、各グループが４００個の胎児領域と４００個の非胎児領域からなるようにした。

ＢＤＩＰ及びＢＶＬＣ計算のために、ブロックのサイズは２×２とした。ガウシアンＲＢＦカーネルを用いたＳＶＭ分類器を選択する時、訓練群に対する４重交差検証過程（four-fold cross-validation procedure）により幅（ｗ）及び調節因子（regularization factor）Ｃの最適変数のためのグリッド検索（grid search）を実施する。最も精度が高い交差−検証で、領域分類のために標準偏差が２であり、調節因子が１５である（σ＝２，Ｃ＝１５）ＳＶＭ分類器が用いられる。ＢＤＩＰとＢＶＬＣのモーメント計算でブロック分類のためのクラス数は４と決定した。

２．効果評価
ＳＶＭの敏感度と特異度間の交換条件を概括的に表現するために、ＲＯＣ（receiver operating characteristic）分析を用いた。提案された特徴ベクトルの役割に対するＢＤＩＰとＢＶＬＣのモーメントの寄与度を調査するために、この特徴ベクトルを用いて訓練されたＳＶＭのＲＯＩカーブとＢＤＩＰまたはＢＶＬＣを排他的に用いて訓練したＳＶＭカーブを比較した。図１３に示した通り、ＢＤＩＰとＢＶＬＣの組合わせは、他の組合わせより最も優れたＳＶＭ性能を示した（Ａｚ＝０．９４下のカーブ）。

表１は、８００個の胎児領域及び非胎児領域からなるテストセットに対するＳＶＭ分類器の性能を示す。表１に示した通り、精度、感度及び特異性はそれぞれ９３．３８％，９５．５％及び９１．２５％であった。さらに、ＳＶＭ分類器を４００個のキーフレームに適用した時、正確に抽出された表面輪郭は視覚的に３６８／４００、約９２％と観察された。

３．視角化
幾何学的な表現の媒介なしに直接にＶＯＩを処理することによって、３次元映像を形成するために視角化は光−走査法に基づく。マスクされたボリュームにより定義されたデータのみをレンダリングするため、システムは胎児の超音波映像をリアルタイムでディスプレイすることができる。図１４ａ，図１５ａ，図１６ａ及び図１７ａは従来技術によって形成した胎児の３次元超音波写真であり、図１４ｂ，図１５ｂ，図１６ｂ及び図１７ｂは本発明によって形成した胎児の３次元超音波写真である。

本発明の実施例による超音波映像システムの構成を示すブロック図である。ボリュームデータをなすフレームが同一の間隔で位置することを示す例示図である。ボリュームデータをなすフレームから選択された５つのキーフレームを示す例示図である。本来のキーフレームを示す例示図である。図３ａのようなキーフレームで決定されたＲＯＩを示す例示図である。図３ｂのＲＯＩにＬｏＧ演算子を行って得た縁部マップを示す例示図である。概略分割を実施した状態を示す例示図である。ピクセル値が明るさの平均値に近似した微細分割された領域を示す例示図である。微細分割領域に対するＢＤＩＰの結果を示す例示図である。微細分割領域に対するＢＶＬＣの結果を示す例示図である。ＳＶＭ分類後に決定された胎児領域を合併した結果を示す例示図である。キーフレームから抽出された胎児の輪郭を示す例示図である。他のキーフレームから抽出された胎児の輪郭を示す例示図である。また他のキーフレームから抽出された胎児の輪郭を示す例示図である。また他のキーフレームから抽出された胎児の輪郭を示す例示図である。また他のキーフレームから抽出された胎児の輪郭を示す例示図である。本来のボリュームデータから得られた２次元キーフレームを示す例示図である。２次元キーフレームから形成されたマスクボリュームを示す例示図である。本来のボリュームデータから得られた２次元キーフレームを示す例示図である。２次元キーフレームから形成されたマスクボリュームを示す例示図である。本来のボリュームデータから得られた２次元キーフレームを示す例示図である。２次元キーフレームから形成されたマスクボリュームを示す例示図である。本来のボリュームデータから得られた２次元キーフレームを示す例示図である。２次元キーフレームから形成されたマスクボリュームを示す例示図である。本来のボリュームデータから得られた２次元キーフレームを示す例示図である。２次元キーフレームから形成されたマスクボリュームを示す例示図である。ＢＤＩＰ及びＢＶＬＣを排他的に用いて訓練したＳＶＭのＲＯＩカーブを比較して本発明による特徴ベクトルを用いて訓練されたＳＶＭのＲＯＩカーブを示すグラフである。従来技術によって形成した胎児の３次元超音波写真である。本発明によって形成した胎児の３次元超音波写真である。従来技術によって形成した胎児の３次元超音波写真である。本発明によって形成した胎児の３次元超音波写真である。従来技術によって形成した胎児の３次元超音波写真である。本発明によって形成した胎児の３次元超音波写真である。従来技術によって形成した胎児の３次元超音波写真である。本発明によって形成した胎児の３次元超音波写真である。

符号の説明

１００超音波映像システム
１０超音波診断部
２０前処理部
３０分割部
４０質感基盤領域分類及び合併部
５０表面決定部
６０レンダリング部

Claims

対象体と前記対象体の周辺に対する３次元ボリュームデータであって複数のフレームからなる３次元ボリュームデータを提供するための超音波診断部と、
前記複数のフレームから所定個数のキーフレームを選択するための前処理部と、
各キーフレームを対象領域と非対象領域に分割するための分割部と、
前記対象領域と前記非対象領域を質感によって対象下部領域と非対象下部領域に分類した後、各キーフレームから前記非対象下部領域を除去し、前記対象下部領域を合併するための質感基盤領域分類及び合併部と、
前記キーフレームから前記対象体の輪郭を抽出し、前記抽出された輪郭を連結して前記対象体の３次元表面を決定するための表面決定部と、
前記決定された３次元表面からなるマスクボリュームを形成し、前記マスクボリュームをレンダリングして前記対象体の３次元超音波映像を形成するためのレンダリング部と、
を備えることを特徴とする超音波映像システム。
前記対象体は胎児であり、
前記対象領域は胎児領域であり、
前記非対象領域は羊水領域及び母体腹部領域を含む非胎児領域であることを特徴とする請求項第１記載の超音波映像システム。
前記分割部は、
前記複数のキーフレームの一つのキーフレームにＲＯＩ（region of interest）を設定し、
前記設定されたＲＯＩを各キーフレームに反映させ、
ＬｏＧ（Laplacian-of-Gaussian）演算を用いて各キーフレームのＲＯＩ領域を前記胎児領域及び前記非胎児領域に分割し、
ＬｏＧ演算が行われたＲＯＩ領域を概略分割し、前記ＲＯＩ領域から羊水領域を除去し、
概略分割された領域を同質性を有する下部領域に微細分割することを特徴とする請求項第２記載の超音波映像システム。
前記質感基盤領域分類及び合併部は、
前記各キーフレームを多様なサイズの非重畳ブロックに分割し、
前記各ブロックのＢＤＩＰ（block difference inverse probabilities）のモーメントとＢＶＬＣ（block variation of local correlation coefficients）のモーメントとを求めて前記微細分割によって得られた下部領域の質感を測定し、
ＳＶＭ（support vector machine）を用いて前記下部領域を胎児領域と非胎児領域とに分類することを特徴とする請求項３記載の超音波映像システム。
ａ）対象体と前記対象体の周辺に対する３次元ボリュームデータであって複数のフレームからなる３次元ボリュームデータを提供する段階と、
ｂ）前記複数のフレームから所定個数のキーフレームを選択する段階と、
ｃ）各キーフレームを対象領域と非対象領域とに分割する段階と、
ｄ）前記対象領域と前記非対象領域とを質感によって対象下部領域と非対象下部領域とに分類した後、各キーフレームから前記非対象下部領域を除去し、前記対象下部領域を合併する段階と、
ｅ）前記キーフレームから前記対象体の輪郭を抽出し、前記抽出された輪郭を連結して前記対象体の３次元表面を決定する段階と、
ｆ）前記決定された３次元表面からなるマスクボリュームを形成し、前記マスクボリュームをレンダリングして前記対象体の３次元超音波映像を形成する段階と、
を備えることを特徴とする超音波映像形成方法。
前記対象体は胎児であり、
前記対象領域は胎児領域であり、
前記非対象領域は羊水領域及び母体腹部領域を含む非胎児領域であることを特徴とする請求項第５記載の超音波映像形成方法。
前記段階ｃ）は、
前記複数のキーフレームの一つのキーフレームにＲＯＩを設定する段階と、
前記設定されたＲＯＩを各キーフレームに反映させる段階と、
ＬｏＧ演算を用いて各キーフレームのＲＯＩ領域を前記胎児領域及び前記非胎児領域に分割する段階と、
ＬｏＧ演算が行われたＲＯＩ領域を概略分割し、前記ＲＯＩ領域から羊水領域を除去する段階と、
概略分割された領域を同質性を有する下部領域に微細分割する段階と、
を備えることを特徴とする請求項第６記載の超音波映像形成方法
前記段階ｄ）は、
前記各キーフレームを多様なサイズの非重畳ブロックに分割する段階と、
前記各ブロックのＢＤＩＰ（block difference inverse probabilities）のモーメントとＢＶＬＣ（block variation of local correlation coefficients)のモーメントとを求めて前記微細分割によって得られた下部領域の質感を測定する段階と、
ＳＶＭを用いて前記下部領域を胎児領域と非胎児領域とに分類する段階と、
を備えることを特徴とする請求項第７記載の超音波映像形成方法。