JP2014138847A - 診断用超音波イメージングにおける針の強調 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】第1および第2の異なるビーム配向でもって、患者および当該患者体内の針を表す第1および第2の超音波データフレームをそれぞれ取得し30、第1の超音波データフレーム内の針候補を検出し、第2の超音波データフレーム内の針候補を検出し32、第1の超音波データフレーム内の針候補と第2の超音波データフレーム内の針候補とを関連づけ34、関連づけに基づいて強調された針を含む患者のイメージを表示し38、40、針に基づいて、超音波イメージングパラメタを適合させる42。
【選択図】図1
Description
線候補のスコアC(L)は、線Lに沿った全てのピクセルのスコアの合計である:
投票スコアは各フィルタについて[0,1]に正規化されても良い。複数のフィルタが用いられる場合、スコアは組み合わされる。平均化などの任意の組み合わせを用いることができる。重みづけ平均を用いても良い。たとえば、一種類のフィルタはより決定的であるとみなされ、このフィルタリングからのスコアは相対的により重く重みづけされる。最終的な線候補の投票信頼スコアは以下のように与えられる:
式中、wiはi番目のフィルタの重みである。
式中、Tは線Lに沿った部分Sの外側の端部である。各候補線に関して、最大スコアを有する候補部分が選択される。
動きピクセルのシーケンスは針の動きにより生じる一致した動きの軌線を表すために用いられる。一致した動きを定量化するために、最も長い動きピクセルのシーケンスの長さが用いられる。各線上の最も長い動きシーケンスを見いだすことは、有向グラフ内の最長路問題である。
他のスコアを用いても良い。
代替的に、1フレーム内の各針候補は、他のフレーム内の全ての針候補と関連づけられる。変換は、可能なマッチングのそれぞれについて決定される。
各針候補の確率P(X)は、個々の針の検出を形成する確率である。この確率は、機械学習分類器によって出力されるが、別のソースたとえばリッジモデリングから得られても良い。P(T)は2つの候補の間の大きい偏位を罰則付けするよう定義される。一実施形態では、P(T)は1つの針候補を中心としたガウス形であるが、他の重みづけ関数を用いても良い。ガウス形のサイズまたは分布は、偏位および/または配向に基づいた罰則付けが得られるように設定される。複数の罰則項を用いてよく、たとえば、1つを偏位について、1つを配向について用いても良い。
式中、x’bは変換された針であり(すなわち、x’b=T(a,b)(Xib,jb))、a番目のイメージは強調された針を表示するために用いられる。Pbは検出された針Xib,jbの確率であり、これは合成から正規化される:
式中、βiは定数または重みである。フィルタリング結果は、針の検出に用いられたフィルタのすべてまたはサブセットであり、たとえば、選択された部分に最も近く関連づけられた1つの帯域幅についてのおよび/または方向についてのフィルタリング結果である。
式中、s(Li)はLiに沿った針の尤度(例えばスコア)であり、Φ(Lt−1,Li)は大きな角度変化を避けるための正則化項または空間重みづけである。同様の位置およびスコアを有する線の候補は、他のフレーム内で同じ候補として識別される。
式中、s(Si)はSiにおける針の先端の尤度(例えば部分スコア)であり、Φ(St−1,Si)は線に沿った針の先端の大きな偏位を避けるための正則化項である。
Claims (24)
- 医用診断用超音波イメージにおける針を強調する方法であって、
第1および第2の異なるビーム配向でもって、患者および当該患者体内の針を表す第1および第2の超音波データフレームをそれぞれ取得し、
前記第1の超音波データフレーム内の針候補を検出し、
前記第2の超音波データフレーム内の針候補を検出し、
前記第1の超音波データフレーム内の針候補と前記第2の超音波データフレーム内の針候補とを関連づけ、
前記関連づけに基づいて強調された針を含む前記患者のイメージを表示し、
前記針に基づいて、超音波イメージングパラメタを適合させる、
ことを特徴とする方法。 - 前記取得は、ステアリングによる空間合成のための取得を含み、
前記表示は、ステアリングによる空間合成イメージとしてのイメージの表示を含む、
請求項1記載の方法。 - 前記第1および第2の超音波データフレーム内での針候補の検出は、
前記第1および第2の超音波データフレームに、ステアリングによるフィルタリングを施し、
前記ステアリングによるフィルタリングの結果からフィーチャを計算し、
機械学習分類器を用いて前記フィーチャから確率を計算することを含み、
前記針候補は前記確率から検出される、
請求項1記載の方法。 - 前記第1および第2の超音波データフレーム内の針候補の検出は、針の検出の階層的フレームワークを含む、請求項1記載の方法。
- 前記第1および第2の超音波フレーム内の針候補の検出は、方向性フィルタリングと、複数のフィルタリング結果に基づくハフ投票と、複数のフレームからのフィーチャの計算と、階層的検出とを含むデータを含む、請求項4記載の方法。
- 前記関連づけは前記第1の超音波データフレーム内の針候補と前記第2の超音波データフレーム内の各針候補との間の変換を計算することを含む、請求項1記載の方法。
- 前記関連づけは前記第1および第2の超音波データフレームにわたる前記針候補の各異なる組み合わせについての確率を計算することを含み、なお、当該確率は偏位量によって重みづけ処理され、
前記異なる組み合わせの確率に適用されるしきい値に基づいて針候補のサブセットを除外することをさらに含む、
請求項1記載の方法。 - 前記関連づけおよび前記除外を反復することをさらに含み、前記反復は前記除外された針候補のうちで行われる、請求項7記載の方法。
- 重みを計算することをさらに含み、各前記第1および第2の超音波データフレームの重みは正規化された確率を含む、請求項1記載の方法。
- 前記針に基づいた超音波イメージングパラメタの前記適合を、周期的に適合させることを含む、請求項1記載の方法。
- 医用診断用超音波イメージにおいて針を強調するためのプログラムされたプロセッサにより実行可能な命令を表すデータが記録された、コンピュータ読み取り可能な不揮発性記録媒体において、前記記録媒体は、以下の命令すなわち、
異なるイメージについての、超音波データにより表される、推定される複数の針それぞれについて第1の確率を計算し、
前記異なるイメージにわたる、推定される針の各組み合わせについての第2の確率を決定し、なお、前記第2の確率は、前記第1の確率および偏位の罰則に基づいており、
前記第2の確率がしきい値以下である組み合わせを除外し、
前記異なるイメージについて超音波データの重みづけ合成を行い、なお、前記重みづけ処理は、前記組み合わせの他の1つについての前記第2の確率に基づいており、
前記重みづけ合成から1つのイメージを生成する、
ことを含む、コンピュータ読み取り可能な不揮発性記録媒体。 - 前記計算は、前記超音波データの、ステアリングによるフィルタリングからのフィーチャを、機械学習分類器に入力することを含む、請求項11記載のコンピュータ読み取り可能な不揮発性記録媒体。
- 従前の除外に基づいて限定された組み合わせについての決定および除外を反復することをさらに含む、請求項11記載のコンピュータ読み取り可能な不揮発性記録媒体。
- 前記重みづけ合成は、前記第2の確率の正規化を含む、請求項11記載のコンピュータ読み取り可能な不揮発性記録媒体。
- 前記イメージ生成は、ステアリングによる空間合成イメージの生成を含む、請求項11記載のコンピュータ読み取り可能な不揮発性記録媒体。
- 前記第1の確率の計算は、線および部分の検出の階層的フレームワークにおいて、推定される針を検出することを含む、請求項11記載のコンピュータ読み取り可能な不揮発性記録媒体。
- 医用診断用超音波イメージにおいて針を強調するためのシステムであって、前記システムは、
異なる時点における、患者の領域および当該領域内の針を表すデータを記録するメモリと、
前記異なる時点の最初の時点における領域を表すデータ内の線候補を識別し、ピクセルに基づいて前記線候補をスコア化し、候補部分についてしきい値を超えるスコアを有する線候補を検索し、前記異なる時点にわたる動きに基づいておよび基準データからの差分に基づいて候補部分をスコア化し、前記候補部分の1つまたは複数に沿ってデータの強度を高めるプロセッサと、
前記高められた強度に基づいてイメージを表示するディスプレイと、
を備える、ことを特徴とするシステム。 - 前記データはデータフレームシーケンスを含む、請求項17記載のシステム。
- 前記線候補を識別する前記プロセッサは、前記最初の時点についてのデータに、ステアリングによるフィルタリングを施し、前記線候補をスコア化する前記プロセッサは、前記ステアリングによるフィルタリングからの結果に対してハフ変換を適用する、請求項17記載のシステム。
- 前記ピクセルに基づいて前記線候補をスコア化する前記プロセッサは、各線候補について、前記線候補に沿った各ピクセルのスコアを合計することを含む、請求項17記載のシステム。
- 前記異なる時点全体にわたる動きに基づいてスコア化するプロセッサは、各候補部分について、端部から前記候補部分を分ける点の前記線候補に沿った一致した動きを識別することを含む、請求項17記載のシステム。
- 基準データからの差分に基づいてスコア化する前記プロセッサは、前記候補部分に沿って現在のデータフレームから開始データフレームを減算することを含む、請求項17記載のシステム。
- 前記プロセッサは、前記候補部分の少なくとも1つに基づいて、超音波スキャンのためのビームステアリングを制御する,請求項17記載のシステム。
- 強度を高める前記プロセッサは、ステアリングによるフィルタリングに対する応答の大きさおよび配向に適合的に基づいた値を加えることを含む、請求項17記載のシステム。
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