JP2020525118A - 超音波撮像方法及びシステム - Google Patents

Abstract

ボリュームを持つ解剖学的領域の超音波画像を生成する方法が提供される。先ず、低解像度の画像データが、３Ｄ解剖学的モデルを当該画像データに適応させることによって増強されて、より大量の第２の量の、解剖学的領域に関する超音波画像データが生成される。そして、増強されたボリューム情報が表示される。従って、部分的な画像データを、解剖学的モデルを用いて完成させ、それにより画像解像度を増加させ、その結果、短縮された画像キャプチャ時間で高解像度ボリューム画像を表示することができる。

Description

本発明は、超音波撮像方法及び装置に関する。

多種多様な用途で超音波撮像がますます使用されるようになっている。スキャンされる被検体の現実的な解釈をユーザに与えるよう、超音波システムによって作成される画像が可能な限り明瞭で正確であることが重要である。このことは、特に、問題にしている被検体が医療用超音波スキャンを受ける患者である場合に当てはまる。この状況において、医師が正確な診断を行うことができることは、超音波システムによって作成される画像の質に依存する。

超音波は、その優れた時間分解能及び非侵襲性のために、心血管撮像において重要な役割を果たす。最も一般的には、例えば体積又は駆出率などの左心室量を求めるために経胸壁エコー（Transthoracic Echo；ＴＴＥ）撮像が使用される。手作業の労力及びユーザばらつきを最小化するために、このプロセスは、解剖学的インテリジェントなモデルベースのセグメンテーション（Ｏ．Ｅｃａｂｅｒｔ他，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ，２００８，２７，ｐｐ．１１８９−１２０１；非特許文献１）を採用することによって自動化されている。

経時的に３Ｄスキャンを収集することの診断的価値は、サンプリングレートに強く依存する。サンプリングレートは、主に、一度のスキャンで収集されるボリュームデータの量によって制限される。

故に、記録の速さと収集画像の品質との間に妥協が存在する。しかしながら、診断的に意味のある動き及びその異常を十分に捕捉及び判断するために、高いフレームレートが必要なときがある。従って、特定の臨床応用は、完全な３Ｄスキャンを用いることよりも、速い記録の必要性をなおも伴っており、視野を制限することによって、価値があり得る３Ｄボリューム情報を犠牲にしている。

従って、短縮された時間内に高解像度画像データを取得することを可能にする方法及びシステムが望まれる。故に、本発明は、高速さ及び大ボリューム収集の双方を同時に達成することができないというジレンマを解消することを狙いとする。

ＷＯ２０１７／０４２３０４号（特許文献１）は、可変周波数の超音波ビームが生成され、関心領域内で撮像するときに、関心領域外で撮像するときよりも、高い周波数が使用される超音波システムを開示している。従って、関心領域の外では、より広い視野及びより深い浸透深さが使用され、関心領域の中では、より高い解像度の画像が取得される。

国際公開第２０１７／０４２３０４号パンフレット

Ｏ．Ｅｃａｂｅｒｔ他，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ，２００８，２７，ｐｐ．１１８９−１２０１

本発明は、請求項によって規定される。

一態様によれば、ボリュームを持つ解剖学的領域の超音波画像を生成するリアルタイム撮像方法が提供され、当該方法は、
解剖学的領域に関する画像データを、解剖学的領域のボリュームに関する第１の量の超音波画像データの形態で受信することと、
解剖学的領域を表現したものであり且つ解剖学的領域の複数の解剖学的部分の空間的広がりを規定するものである３Ｄモデルにアクセスすることと、
３Ｄモデルを画像データに適応させることと、
適応させた３Ｄモデルを用いて画像データの処理を実行し、それにより、解剖学的領域に関する、より大量の、第２の量の超音波画像データを生成することと、
第２の量の超音波画像データを用いてボリューム情報を表示することと、
を有する。

この方法は、部分的な画像データを、解剖学的モデルを用いて完成させ、それにより画像解像度を増加させ、その結果、短縮された画像キャプチャ時間で高解像度ボリューム画像を表示することができる。これは、特定の患者、疾患又は病理に特有であり得るものである空間−時間的動きパターンが検出され得るようなリアルタイム撮像を可能にする。例えば、これは、弁膜性心疾患の診断及び治療プランニングのために特に関心あるものであり得る。

用語“適応させる”は、故に、粗い（空間的又は時間的に）画像データであり得るものである受信した画像データに解剖学的モデルをフィッティングさせることに関係して使用される。用語“画像データの処理”は、適応させた３Ｄモデルからの情報を用いた、すなわち、解剖学的情報を考慮に入れた、受信した（例えば、粗い）画像データの、より高い解像度のデータ（より高い空間分解能又は時間分解能を持つ）への変換を指して使用される。

３Ｄモデルは、任意の被検体に対するもの、又は特定のクラスの患者（例えば、年齢、性別、大きさ、又は医学的状態による）に適合させたもののいずれかの、解剖学的領域の一般的表現とし得る。

３Ｄモデル表現は、例えば三角メッシュであり、超音波画像は、ボクセルのセットを含み、両方とも３Ｄ空間内にある。従って、モデルは、低解像度画像をフィッティングするために変形されることができる。これをモデル適応と呼ぶ。

メッシュモデルは、訓練用の母集団に基づいて作り出される。（第２の量の超音波データの）目標解像度は、ユーザによって定められ得る。典型的な臨床解像度は、０．３−１．０ｍｍのボクセルエッジ長である。画像キャプチャ解像度を下げること又はデータの特定の部分を落とすことによって、より高いキャプチャレートが達成される。解剖学的インテリジェントなボリューム完成（すなわち、画像データの処理）を使用することによって、データは、その後の視覚化段階において、依然として所望の臨床解像度を有する。

３Ｄモデルを画像データに適応させることは、
３Ｄモデルを参照せずに、画像データから修正（modified）画像データを生成することと、
３Ｄモデルを修正画像データに適応させることと、
を有し得る。

この修正画像データを作り出すために、特定のボクセルを、記録された撮像情報で埋めることができる。疎らなやり方でのデータ収集に起因するこれらボクセル間の隙間が、単純な（これにより、解剖学的インテリジェントではないことが意味される）補間（例えば、最近傍補間又はトリリニア補間など）を用いて埋められ得る。

解剖学的モデルの使用前の画像データの処理を、“修正（modification）”と呼ぶこととする。このような処理は、抽出された解剖学的情報を使用しない。この修正は、故に、異なる特徴的な解剖学的特性又は超音波特性の領域の描出を伴わない。

得られる修正画像データは段差を有し得るとともに、画像情報を見るときに粗いままであり得るが、モデル適応（すなわち、フィッティング）はなおも可能である。画像データ修正（解剖学的インテリジェントではない補間とし得る）は、ボリュームデータを解剖学的モデルに適応させる適応ステップの目的でのみ使用される。

画像データは一組の２Ｄスライス画像を有することができ、第２の量の超音波画像データは、２Ｄスライス画像間の追加の画像データを有する３Ｄボリューム画像を有する。

それに代えて、画像データは、第１の解像度の３Ｄボリューム画像を有していてもよく、第２の量の超音波画像データは、より高い第２の解像度の３Ｄボリューム画像を規定する。

この方法は、２Ｄスライス間の追加データを提供することによって、又は低めの解像度の３Ｄ画像データに対する追加データを提供することによって、高解像度３Ｄ画像データを生成する。

これら２つのケースは、データが収集される手法に由来する。データは、典型的に、極座標で収集された後にデカルト座標に補間され、この新たなデカルト空間内で、ある（例えば、低い）解像度の画像ボリューム又は一組のスライスのいずれかを生じさせる。その後、このデータに対して直接的に又は修正画像（上で説明した解剖学的インテリジェントではない補間から得られる）に対してのいずれかで、モデルが、既知のデータに基づいて適応される。モデルが適応され、及びそれ故に、解剖学的領域／セグメントが画成された後に、画像データを完成させるために解剖学的インテリジェントな画像処理が実行される。

低解像度画像データは、例えば、完全な全体ボリュームのスキャンラインの部分ぶぶんが省略されること（例えば、チェッカーボード方式にて）に基づいて取得される。物理的なビーム幅は、フル解像度画像のために使用されるものと同じとし得る。従って、低解像度画像は、例えば、高解像度画像の場合と同じビーム幅及び同じ焦点を有し得る。

低解像度データがスライスのサブセットである場合、２つの直交方向の各々において例えば３個から１０個の画像スライスが存在し得る。低解像度データが部分的なスキャンラインに基づく場合、低解像度画像は、スキャンラインのうち例えば２５％又は５０％を有し得る。

超音波システムは、より高い解像度の能力を有するときに、画像収集を高速化する目的で、低解像度モードで使用され得る。それに代えて、より低コストの超音波システムをそのフル解像度で使用することで、システムが高解像度画像を届けることができるためのシステムコストが低く保たれるようにしてもよい。

３Ｄモデルを画像データに適応させることは、異なる領域間の解剖学的境界を特定することを有することができ、画像データの処理は、異なる領域内の第１の量の超音波画像データのデータを処理することを有する。

画像データの処理（すなわち、データボリューム完成）は、故に、解剖学的領域内で、それらの領域間の境界（遷移）を横切ることなく実行されることができ、境界が残って、それらの解剖学的意味にリンク付けられるそれらの区別可能な特性を維持することができるようにされる。領域はまた、より広い（解剖学的）コンテキストに関する情報を共有してもよく、それは、例えば、異なる領域間での、すなわち、遷移における、画像データ処理を支援するために使用されることができる。

適応ステップによる領域の特定は、“セグメンテーション”と呼ばれることがある。領域は、例えば心筋の筋組織といった区別可能な解剖学的領域とし得るが、２つの解剖学的領域／組織間の結合であってもよい。領域は、超音波画像の観点で区別可能な特性を持つ領域として画成される。

従って、同様の解剖学的領域が考慮に入れられる（例えば、画像データ処理において、心筋に関して、心筋内であることが分かっているボクセルのみが使用され、血液プールに関して、血液プール内であることが分かっているボクセルのみが使用され、筋肉と血液プールとの間の結合に関して、そのような結合上にもあるボクセルのみが使用される、等々）。適応ステップのセグメンテーションに基づいて解剖学的領域を画成することによって、解剖学的インテリジェントなボリューム完成が存在するようにデータ処理に制約が課される。

データ処理は、故に、空間的制約（関心ボクセルの近傍内の情報のみを使用する）及び解剖学的制約（関心ボクセルと同様の解剖学的意味を持つボクセルに関する情報を使用する）を有する。

異なる領域内の画像データの処理は、
最近傍補間、
線形補間、又は
非線形補間、
を有し得る。

これら異なる補間法は、特定された領域内で、追加の画像データを作成するために使用され得る。

領域内の画像データの処理は、代わりに、
空間的又は解剖学的な近傍における超音波信号統計に基づく補間、
を有していてもよい。

統計分析が、ボクセルの超音波信号の大きさを、特定の学習されたパラメータを有する確率分布からの最も可能性ある値でモデル化するアプローチを提供する。最終的に、一組の確率分布が、モデルベースのセグメンテーション出力と共に使用される補間モデルが、欠けた隙間を埋めて、より高い解像度の画像を作り出すことを可能にする。

画像データの処理は、点散乱体の位置及び特性を決定することと、点広がり関数との畳み込みとを有し得る。

このアプローチは、例えば、超音波ボリュームにわたって一組の点散乱体をランダムに定め、そして、得られた散乱マップを、３Ｄ空間的に変化する点広がり関数（point spread function；ＰＳＦ）と畳み込むことを伴い得る。ＰＳＦの見た目及び分散は、超音波撮像パラメータ及びトランスデューサによって定められる。

本発明はまた、コンピュータプログラムコードを有するコンピュータプログラムを提供し、コンピュータプログラムコードは、当該コンピュータプログラムがコンピュータ上で実行されるときに、上で規定された方法を実行するように適応される。

本発明はまた、ボリュームを持つ解剖学的領域のリアルタイム超音波画像の生成を制御するプロセッサを提供し、当該プロセッサは、
解剖学的領域に関する画像データを、解剖学的領域のボリュームに関する第１の量の超音波画像データの形態で受信し、
解剖学的領域を表現したものであり且つ解剖学的領域の複数の解剖学的部分の空間的広がりを規定するものである３Ｄモデルにアクセスし、
３Ｄモデルを画像データに適応させ、
適応させた３Ｄモデルを用いて画像データの処理を実行し、それにより、解剖学的領域に関する、より大量の、第２の量の超音波画像データを生成し、そして、
第２の量の超音波画像データを用いてボリューム情報を表示する、
ように適応される。

このプロセッサは、上述の方法を実装する。

プロセッサは、３Ｄモデルを画像データに、
３Ｄモデルを参照せずに、画像データから修正画像データを生成し、そして、
３Ｄモデルを修正画像データにフィッティングする、
ことによって適応させる、ように適応され得る。

上で説明したように、プロセッサは、異なる領域間の解剖学的境界を特定することによって３Ｄモデルを画像データに適応させ、そして、異なる領域内の第１の量の超音波画像データの画像データの処理を実行する、ように適応され得る。そして、異なる領域内の画像データの処理は、最近傍補間、線形補間、非線形補間、空間的若しくは解剖学的な近傍における超音波信号統計に基づく補間、又は、点散乱体の位置及び特性の決定並びに点広がり関数との畳み込み、を用いて行われ得る。

本発明はまた、ボリュームを持つ解剖学的領域のリアルタイム超音波画像を生成する超音波システムを提供し、当該システムは、
超音波トランスデューサアレイであり、解剖学的領域のボリュームに関する第１の量の超音波画像データを提供する超音波信号を発生及び受信することができる超音波トランスデューサアレイと、
解剖学的領域を表現したものであり且つ解剖学的領域の複数の解剖学的部分の空間的広がりを規定するものである３Ｄモデルを格納するデータベースと、
上で規定したプロセッサと、
第２の量の超音波画像データを用いてボリューム情報を表示するディスプレイと、
を有する。

画像サンプリング速度をユーザが設定することを可能にするユーザインタフェースが設けられ得る。

本発明の実施形態が、添付の図面を参照して、より詳細に、非限定的な例により記述される。
全般的動作を説明するための超音波診断撮像システムを示している。 心臓を通る２Ｄ画像スライス位置を示している 図２のスライスの１つの２Ｄ画像を示している。 超音波撮像方法を示している。

図面を参照して本発明を説明する。

理解されるべきことには、詳細な説明及び具体例は、装置、システム及び方法の例示的な実施形態を示しているが、説明の目的のみに意図されており、本発明の範囲を限定することは意図していない。本発明の装置、システム及び方法のこれら及び他の特徴、態様、及び利点が、以下の説明、添付の請求項、及び添付の図面からよりよく理解されることになる。理解されるべきことには、図は単に概略的なものであり、縮尺通りに描かれていない。これまた理解されるべきことには、同じ又は同様の部分を指し示すために、複数の図を通して同じ参照符号が使用されている。

ボリュームを持つ解剖学的領域の超音波画像を生成する方法が提供される。先ず、低解像度の画像データが、３Ｄ解剖学的モデルを当該画像データに適応させることによって増強されて、より大量の第２の量の、解剖学的領域に関する超音波画像データが生成される。そして、増強されたボリューム情報が表示される。従って、部分的な画像データを、解剖学的モデルを用いて完成させ、それにより画像解像度を増加させ、その結果、短縮された画像キャプチャ時間で高解像度ボリューム画像を表示することができる。

本発明は、画像収集の速さと画像の品質との間の妥協を改善することを狙いとする。ボリューム全体を記録することに代えて、選択された像（ビュー）平面又はスキャンラインのみを疎らにサンプリングすることにより、収集時間が短縮され得る。そして、解剖学的インテリジェントなモデルベースのセグメンテーションが、３Ｄモデルをデータにフィッティングすることによって、関連する解剖学的構造を輪郭描写することができる。サンプリングされたサブセットからのエコー情報と共に、関心領域（例えば、臓器）のこの３Ｄモデルを用いることで、各時点での完全な３Ｄ超音波ボリュームを近似し、最終的に描画することができる。

具体的には、３Ｄモデルは、解剖学的コンテキストの境界条件として寄与し、例えば、特定の位置において期待されるタイプの組織及び場合によりその特性に関する情報を提供することによって、純粋に強度ドリブンのデータ完成を補強する。この情報は、様々に使用されることができ、より現実的で、事例特有でもある結果を生み出す。

全体的に、解剖学的インテリジェントな３Ｄボリューム完成は、完全な３Ｄスキャンの場合よりも高い収集速さで、完全な３Ｄデータセットを推定する手法を提供する。これは、診断にとって意味ある解剖学的効果を特定するのに十分な時間分解能をなおも提供しながら、３Ｄ可視化のオプションを構成する。

先ず、図１を参照して、例示的な超音波診断撮像システムの全般的動作を説明することとする。

このシステムは、超音波を送信してエコー情報を受信するＣＭＵＴトランスデューサアレイ１００を有したアレイトランスデューサプローブ１０を有している。トランスデューサアレイ１００は、それに代えて、例えばＰＺＴ又はＰＶＤＦなどの材料で形成された圧電トランスデューサを有していてもよい。トランスデューサアレイ１００は、２Ｄ平面内で、又は３Ｄ撮像では３次元で、スキャンすることが可能なトランスデューサ１１０の２次元アレイである。他の一例において、トランスデューサアレイ１００は、１Ｄアレイであってもよい。

トランスデューサアレイ１００は、ＣＭＵＴアレイセル又は圧電素子による信号の受信を制御するプローブ内のマイクロビームフォーマ１２に結合されている。マイクロビームフォーマは、米国特許第５，９９７，４７９号（Ｓａｖｏｒｄ他）、米国特許第６，０１３，０３２号（Ｓａｖｏｒｄ）、及び米国特許第６，６２３，４３２号（Ｐｏｗｅｒｓ他）に記載されているように、トランスデューサのサブアレイ（又は“グループ”若しくは“パッチ”）によって受信される信号の少なくとも部分的なビームフォーミングが可能である。

なお、マイクロビームフォーマは完全にオプションである。以下の例は、アナログビームフォーミングを想定していない。

マイクロビームフォーマ１２は、プローブケーブルによって送信／受信（Ｔ／Ｒ）スイッチ１６に結合され、Ｔ／Ｒスイッチ１６は、送信と受信との間で切り換わるとともに、マイクロビームフォーマが使用されずに、トランスデューサアレイ１００がメインシステムビームフォーマによって直接的に動作されるとき、メインビームフォーマ２０を高エネルギー送信信号から保護する。トランスデューサアレイ１００からの超音波ビームの送信は、Ｔ／Ｒスイッチ１６によってマイクロビームフォーマに結合されるトランスデューサコントローラ１８と、ユーザインタフェース又は制御パネル３８のユーザ操作からの入力を受信するものであるメイン送信ビームフォーマ（図示せず）とによって指示される。

トランスデューサコントローラ１８によって制御される機能の１つは、ビームがステアリング及びフォーカシングされる方向である。ビームは、トランスデューサアレイ１００から（直角に）まっすぐ前方に、又はより広い視野に対して複数の異なる角度で、ステアリングされ得る。トランスデューサコントローラ１８は、ＣＭＵＴアレイのためのＤＣバイアス制御部４５を制御するように結合されることができる。ＤＣバイアス制御部４５は、ＣＭＵＴセルに印加される（１つ以上の）ＤＣバイアス電圧を設定する。

受信チャネルにおいて、部分的にビームフォーミングされた信号が、マイクロビームフォーマ１２によって生成されて、メイン受信ビームフォーマ２０に結合され、そこで、トランスデューサの個々のパッチからの部分的にビームフォーミングされた信号が、完全にビームフォーミングされた信号へと結合される。例えば、メインビームフォーマ２０は、１２８チャンネルを有することができ、その各々が、数十個又は数百個のＣＭＵＴトランスデューサセル又は圧電素子のパッチから部分的にビームフォーミングされた信号を受信する。斯くして、トランスデューサアレイ１００の何千個ものトランスデューサによって受信された信号が、単一のビームフォーミングされた信号に効率的に寄与することができる。

ビームフォーミングされた受信信号は信号プロセッサ２２に結合される。信号プロセッサ２２は、受信したエコー信号を、例えば帯域通過フィルタリング、デシメーション、Ｉ及びＱ成分分離、並びに高調波信号分離などの様々な手法で処理することができる。高調波信号分離は、組織及びマイクロバブルから返された非線形（基本周波数の高調波）エコー信号の識別を可能にするように、線形信号と非線形信号とを分離するように作用する。信号プロセッサはまた、例えばスペックル抑制、信号合成、及びノイズ除去などの更なる信号エンハンスメントを実行し得る。信号プロセッサ内の帯域通過フィルタは、トラッキングフィルタとすることができ、その通過帯域が、ますます増す深さからエコー信号が受信されるにつれて、より高い周波数帯域からより低い周波数帯域へとスライドし、それにより、より大きい深さ（そこでは、高めの周波数は解剖学的情報を持たない）からの高めの周波数のノイズを退ける。

送信用及び受信用のビームフォーマは、異なるハードウェアで実装され、異なる機能を持つことができる。当然ながら、受信器ビームフォーマは、送信ビームフォーマの特性を考慮に入れて設計される。図１では、単純化のために、受信器ビームフォーマ１２、２０のみが示されている。完全なるシステムでは、送信マイクロビームフォーマ及びメイン送信ビームフォーマを有する送信チェーンも存在することになる。

マイクロビームフォーマ１２の機能は、アナログ信号経路の数を減少させるために、信号の初期結合を提供することである。これは典型的に、アナログドメインで実行される。

最終的なビームフォーミングは、メインビームフォーマ２０にて行われ、典型的にデジタル化の後である。

送信及び受信チャネルは、固定された周波数帯域を持つ同じトランスデューサアレイ１００を使用する。しかしながら、送信パルスが占める帯域幅は、使用されている送信ビームフォーミングに依存して変わり得る。受信チャネルは、トランスデューサ帯域幅全体をキャプチャすることができ（これは、古典的なアプローチである）、あるいは、帯域通過処理を用いることによって、有用な情報（例えば、主調波の高調波）を含む帯域幅のみを抽出することができる。

処理された信号が、Ｂモード（すなわち、輝度モード、又は２Ｄ撮像モード）プロセッサ２６及びドップラープロセッサ２８に結合される。Ｂモードプロセッサ２６は、例えば体内の臓器及び血管の組織などの体内の構造の画像化のために、受信した超音波信号の振幅の検出を使用する。体の構造のＢモード画像は、高調波画像モード若しくは基本画像モードのいずれか、又は米国特許第６，２８３，９１９号（Ｒｏｕｎｄｈｉｌｌ他）及び米国特許第６，４５８，０８３号（Ｊａｇｏ他）に記載されているように双方の組み合わせで形成され得る。ドップラープロセッサ２８は、例えば画像フィールド内の血液細胞の流れなどの物質の動きの検出のために、組織運動及び血流からの時間的に異なる信号を処理する。ドップラープロセッサ２８は典型的に、体内の選択されたタイプの物質から返されるエコーを通過させる及び／又は退けるように設定され得るパラメータを有するウォールフィルタを含む。

Ｂモードプロセッサ及びドップラープロセッサによって生成された構造信号及び運動信号が、スキャンコンバータ３２及びマルチプレーナ（多断面）リフォーマッタ４４に結合される。スキャンコンバータ３２は、受信された空間的関係にあるエコー信号を所望の画像フォーマットにて配置する。例えば、スキャンコンバータは、エコー信号を、２次元（２Ｄ）セクター形状フォーマット又はピラミッド状３次元（３Ｄ）画像へと配置し得る。スキャンコンバータは、Ｂモード構造画像に、ドップラー推定速度を有する画像フィールド内の点における動きに対応する色を重ねて、画像フィールド内の組織及び血流の動きを描写するカラードップラー画像を生成することができる。マルチプレーナリフォーマッタは、米国特許第６，４４３，８９６（Ｄｅｔｍｅｒ）に記載されているように、体のボリューム領域内の共通の平面内の点から受信されたエコーを、その平面の超音波画像へと変換する。ボリュームレンダラ４２が、米国特許第６，５３０，８８５号（Ｅｎｔｒｅｋｉｎ他）に記載されているように、３Ｄデータセットのエコー信号を、所与の基準点から見た投影３Ｄ画像へと変換する。

スキャンコンバータ３２、マルチプレーナリフォーマッタ４４、及びボリュームレンダラ４２から、２Ｄ又は３Ｄ画像が、表示装置４０上での表示のための更なるエンハンスメント、バッファリング、及び一時記憶のために、画像プロセッサ３０に結合される。画像化のために使用されることに加えて、ドップラープロセッサ２８によって生成される血流値及びＢモードプロセッサ２６によって生成される組織構造情報は、定量化プロセッサ３４に結合される。定量化プロセッサ３４は、例えば血流の体積速度などの様々な流れ状態の度合いと、例えば臓器の大きさ及び在胎期間など構造的測定値とを生成する。定量化プロセッサ３４は、画像の解剖学的構造内の測定を行うべき点などの入力をユーザ制御パネル３８から受け取り得る。定量化プロセッサ３４からの出力データが、ディスプレイ４０上の画像での測定グラフィックス及び値の再現のために、及び表示装置４０からのオーディオ出力のために、グラフィックスプロセッサ３６に結合される。グラフィックスプロセッサ３６はまた、超音波画像と共に表示するためのグラフィックオーバーレイを生成することができる。これらのグラフィックオーバーレイは、例えば患者名、画像の日付及び時刻、撮像パラメータ、及びこれらに類するものなどの、標準的な識別情報を含むことができる。これらの目的のために、グラフィックスプロセッサは、例えば患者名などの入力をユーザインタフェース３８から受け取る。ユーザインタフェース３８はまた、トランスデューサアレイ１００からの超音波信号の生成、ひいては、トランスデューサアレイ１００及び超音波システムによって生成される画像の生成を制御するために、送信コントローラ１８に結合される。コントローラ１８の送信制御機能は、実行される機能のうちの１つにすぎない。コントローラ１８はまた、動作モード（ユーザによって与えられる）と、それに対応する必要な送信器設定及び受信器アナログ−デジタル変換器における帯域通過設定とを考慮する。コントローラ１８は、複数の一定の状態を有する状態マシンとすることができる。

ユーザインタフェース３８はまた、マルチプレーナリフォーマット（multi-planar reformatted；ＭＰＲ）画像の画像フィールド内で定量化測定を実行するために使用され得る複数のＭＰＲ画像の平面の選択及び制御のために、マルチプレーナリフォーマッタ４４に結合される。

後述（図４を参照して）する方法の任意の部分を実行するようにプロセッサ装置が適応され得る。プロセッサ装置は、例えばコントローラ１８、定量化プロセッサ３４、及びグラフィックスプロセッサ３６などの、先述のプロセッサのうちの１つ以上に含められ得る。それに代えて、プロセッサ装置は、追加のモジュールであってもよい。

一実施形態において、後述する方法は、コンピュータ上で実行されるものであるコンピュータプログラムプロダクトに含められたコンピュータプログラムコードによって実装され得る。

既知の超音波プローブは、技術的に、ボリューム全体の複数の特定の平面のみを記録することが可能である。例えば、マトリクスアレイプローブは、予め定められた複数の垂直面又は水平面、又はこれらの平面のセグメントをサンプリングできるのみである。従って、最低限必要とされるサンプリング速度を所与として、サンプリングされるボリューム情報の量が、この速度を満足することができるように調整され得る。

図２は、本着想を、ボリューム全体の代わりに扇状配置の平面像（平面ビュー）を示すことによって示している。マトリクスプローブの特定の素子のみをアクティブにすることにより、超音波収集を、ボリューム全体の代わりに複数の平面像に制限させることができる。そして、本発明に従って、３Ｄ解剖学的インテリジェントなモデルが、データにフィッティングされ、最終的に、空いた隙間を近似するために使用される。

図３は、関連する解剖学的境界の輪郭を３Ｄモデルの表面が切り抜ける平面例として四腔像を示している。この像は、故に、区別可能な解剖学的領域への画像のセグメンテーションを可能にする。

図４は、例えば図２に示したようなボリュームを持つ解剖学的領域の超音波画像を生成する方法２００を示している。

ステップ２１０にて、解剖学的領域について、画像データが、解剖学的領域ボリュームに関する第１の量の超音波画像データの形態で受信される。この第１の量のデータは、低解像度の又は粗い画像に対応する。それは、一組の２Ｄスライス画像又は３Ｄボリューム画像を有し得る。典型的な臨床解像度は、０．３−１．０ｍｍのボクセルエッジ長である。より低い解像度のデータが得られるように画像キャプチャ分解能を下げるか、又はデータの特定の部分を落とすかすることによって、より高いキャプチャレートが達成される。低解像度画像は、例えば、一組の平面像といった、ボリュームある物体のサブセットを選択的にサンプリングすることに基づく。それに代えて、例えば各次元において一つおきの利用可能ビームのみとするなど、スキャンラインの密度を減らして、３Ｄボリュームの完全な視野がサンプリングされてもよい。これは、例えば、チェッカーボードパターンを生み出す。物理的なビーム幅は、その場合、フル解像度画像のために使用されるものと同じとし得る。低解像度データがスライスのサブセットである場合、２つの直交方向の各々において例えば３個から１０個の画像スライスが存在し得る。低解像度画像は、例えば、スキャンラインのうち２５％又は５０％を有し得る。

ステップ２２０にて、解剖学的領域を表現したものである３Ｄモデルがアクセスされる。３Ｄモデルは、任意の被検体に対するもの、又は特定のクラスの患者（例えば、年齢、性別、大きさ、又は医学的状態による）に適合させたもののいずれかの、解剖学的領域（例えば、心臓）の一般的表現とし得る。３Ｄモデル表現は、例えば三角メッシュである。メッシュモデルは、例えば、訓練用の母集団に基づいて作り出される。３Ｄモデルは、それぞれの解剖学的部分の空間的広がりを規定する。各三角形が、データドリブン手法で訓練された情報に関連付けられる。この情報は、その三角形に関しての、典型的な所望の近傍が超音波画像内にどのように現れることになるかの識別を提供する。

ステップ２４０にて、３Ｄモデルが画像データに適応される。これは、解剖学的モデルを粗い画像データに対してフィッティングすることを伴う。

この適応は、関心領域（例えば、臓器）のモデル表現を、粗くサンプリングされたデータに対して、又は（例えば、疎らにサンプリングされたスキャンライン間の補間を用いて）既に単純補間されたその単純補間バージョンに対して適応させる解剖学的インテリジェントなセグメンテーションアルゴリズムを利用する。後者の例は、オプションのステップ２３０に示すように、先ず、３Ｄモデルを参照せずに修正画像データを生成し、次いで、該修正画像データに３Ｄモデルを適応させることを伴う。この修正画像データを作り出すために、特定のボクセルを、記録された撮像情報で埋めることができる。疎らなやり方でのデータ収集に起因するこれらボクセル間の隙間が、単純な補間（例えば、最近傍補間又は線形補間など）を用いて埋められ得る。この画像修正は、解剖学的モデルの使用の前である。

モデルベースのセグメンテーションアプローチによる自動化を用いて関連する解剖学的構造を描出するこのプロセスは、当業者には知られており、例えば、Ｏ．Ｅｃａｂｅｒｔ，Ｊ．Ｐｅｔｅｒｓ，Ｈ．Ｓｃｈｒａｍｍ，Ｃ．Ｌｏｒｅｎｚ，Ｊ．ｖｏｎ Ｂｅｒｇ，Ｍ．Ｗａｌｋｅｒ，Ｍ．Ｖｅｍｂａｒ，Ｍ．Ｏｌｓｚｅｗｓｋｉ，Ｋ．Ｓｕｂｒａｍａｎｙａｎ，Ｇ．Ｌａｖｉ，Ｊ．Ｗｅｅｓｅ，“Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｍｏｄｅｌ−Ｂａｓｅｄ Ｓｅｇｍｅｎｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｈｅａｒｔ ｉｎ ＣＴ Ｉｍａｇｅｓ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ，２００８，２７，ｐｐ．１１８９−１２０１（上記非特許文献１）に開示されている。

要約すると、モデルベースのセグメンテーションは、画像内で例えば心臓といった関心領域を位置決めすることを伴う。位置決めは、例えば一般化ハフ変換（generalized Hough Transform；ＧＨＴ）を用いた、完全に自動化された方法によって達成され得る。このような技術では、当初の三角メッシュモデルの重心が、ＧＨＴによって得られた最適位置に従って３Ｄ画像内に配置される。従って、当初のメッシュモデルが、画像内に位置付けられるように並進及び拡大縮小される。

それに代えて、あるいは加えて、例えば‘ハフフォレスト（Hough forests）’などのその他の位置決め技術及び分類アプローチが使用されてもよい。

位置決めに続いて、モデルを臓器境界に適応させるためにセグメンテーションルーチンが実行される。このセグメンテーションルーチンは、非常に粗いものからより細かいものへと導く、複数ステップで実行され得るモデルベースのセグメンテーションルーチンとし得る。このようなルーチンでは、グローバル相似変換を用いてメッシュ全体を拡大縮小、シフト、及び回転させることによって、当初メッシュが剛体的に適応され得る。これに続いて、モデルデータの圧縮又は伸張を可能にするグローバルアフィン変換と、例えば心室及び心房などの解剖学的領域を個別に適応させるマルチアフィン変換とが行われ得る。そして、それまでの適応反復から得られたメッシュを、デフォーマブル（変形可能）に適応させることができ、すなわち、メッシュの各三角形が独立に動くことが可能にされる。

モデル適応は、故に、全ての三角形が集合的に、超音波ボリュームについての所与の画像データ内で、それらの記憶された情報に近くなる位置へと近づこうとする反復的な最適化である。斯くして、一般的解剖学的メッシュが所与の画像に合わせて変形されて適応される。

その出力は、例えば、表面に基づく臓器の記述である。本質的に、この適応は、低解像度画像（又は修正低解像度画像）に形が適合するようにモデルを変形させることを伴う。斯くして、異なる領域間の解剖学的境界が特定される。

ステップ２５０にて、適応された３Ｄモデルを用いて画像データの処理が実行され、それにより、解剖学的領域に関する第２の、より大きい量の、超音波画像データが生成される。この“画像データの処理”は、適応された３Ｄモデルからの情報を用いての、すなわち、解剖学的情報を考慮に入れての、粗い画像データの、より高い解像度のデータへの変換を提供する。解剖学的インテリジェントなボリューム完成を使用することにより、データは、その後の視覚化段階において、依然として所望の臨床解像度を有する。所望の目標解像度は、例えば、ユーザインタフェースにより、ユーザによって規定されることができる。

画像データの処理は、解剖学的領域が考慮に入れられるように実行される。特に、超音波画像データが、領域間の境界を横切るのではなく、領域ごとに処理され、それにより、境界が残って、それらの解剖学的意味にリンク付けられるそれらの区別可能な特性を維持することができるようにされる。斯くして、適応ステップ２４０のセグメンテーションに基づいて解剖学的領域を画成することによって、解剖学的インテリジェントなボリューム完成（“ボリューム完成”は、解像度を増加させるステップを指す）が存在するようにデータ処理に制約が課される。

異なる領域内の画像データの処理は、
最近傍補間、
線形補間（例えば、３Ｄボリューム空間におけるトリリニア補間）、又は
非線形補間、
を有し得る。

これら異なる補間法は、特定された領域内で、追加の画像データを作成するために使用され得る。従って、補間は、解剖学的境界を用いてローカルに実行される。例えば、左室心筋内の欠けたデータでは、それらも左室心筋内に位置するものである近傍の値のみから導出される。

特定された領域はまた、例えば、より広範な（解剖学的）コンテキストに関する情報を含め、他の領域と情報を共有してもよい。これは、例えば、次の（及びどの）領域がどれほど離れているかについての情報を提供することによって、補間を支援し得る。これは、例えば、規定される必要がある遷移領域の数を減少させることになるので、必要とされる領域の総数を減少させる。従って、主な解剖学的領域における追加情報を提供することによって、領域間の遷移がいっそう滑らかにされ得る。

似たラインに沿って、欠けたボリューム部分各々の近傍について局所的な統計を導出することができる。統計は利用可能なデータから推定され、分布を生成する局所的なデータを構成する。この分布から、サンプリングされたデータを用いて、空間的に近接した欠落部分が埋められる。補間は更に、モデルにエンコードされた事前情報を利用してもよく、例えば、モデルは、組織の典型的な領域特性に関する情報を含み得る。

補間は、空間的又は解剖学的な近傍における超音波信号統計に基づいてもよい。統計分析が、ボクセルの超音波信号の大きさを、特定の学習されたパラメータを有する確率分布（例えば、平均及び分散を有するガウス分布）からの最も可能性ある値でモデル化するアプローチを提供する。これらのパラメータは、オフラインデータベースに格納された、又は記録された若しくは既知の現在ボリュームの画像データからの、例からデータドリブン手法で推定されることができる。この分布は、これまたセグメンテーションからの知識を利用し得るものである解剖学的サブ領域ごとに１つの分布が存在するようにされることができる。

また、例えばガウス過程を用いて、ボクセル間の空間的共分散を導入することによって、近傍情報（オプションで、同様の解剖学的領域にも制限される）を考慮に入れることができる。

最終的に、一組の確率分布が、モデルベースのセグメンテーション出力と共に使用される補間モデルが、欠けた隙間を埋めて、より高い解像度の画像を作り出すことを可能にする。

このように、様々な従来からの補間アプローチが使用され得る。

他のアプローチにおいて、（解像度を増加させるための）画像データの処理は、点散乱体の位置及び特性を決定することと、点広がり関数との畳み込みとを有し得る。

このアプローチは、超音波画像をシミュレーションする手法として、Ｍ．Ａｌｅｓｓａｎｄｒｉｎｉ，Ｍ．Ｄ．Ｃｒａｅｎｅ，Ｏ．Ｂｅｒｎａｒｄ，Ｓ．Ｇｉｆｆａｒｄ−Ｒｏｉｓｉｎ，Ｐ．Ａｌｌａｉｎ，Ｊ．Ｗｅｅｓｅ，Ｅ．Ｓａｌｏｕｘ，Ｈ．Ｄｅｌｉｎｇｅｔｔｅ，Ｍ．Ｓｅｒｍｅｓａｎｔ，Ｊ．Ｄ’ｈｏｏｇｅ，“Ａ Ｐｉｐｅｌｉｎｅ ｆｏｒ ｔｈｅ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ｒｅａｌｉｓｔｉｃ ３Ｄ Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ Ｅｃｈｏｃａｒｄｉｏｇｒａｐｈｉｃ Ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ：Ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｏｐｅｎ−Ａｃｃｅｓｓ Ｄａｔａｂａｓｅ”，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ，２０１５，３４，１４３６−１４５１に開示されている。点散乱体の位置は、適応された３Ｄモデルの境界から取得されることができ、それらの特性は、疎らに収集された周囲の画像強度から、及び／又は追加の予備知識としてモデルに添付されている組織タイプ若しくは機械的特性に関する情報から、導出されることができる。

このアプローチは、例えば、超音波ボリュームにわたって一組の点散乱体をランダムに定め、そして、得られた散乱マップを、３Ｄ空間的に変化する点広がり関数（ＰＳＦ）と畳み込むことを伴い得る。ＰＳＦの見た目及び分散は、超音波撮像パラメータ及びトランスデューサによって定められる。それらのエコー輝度によって、超音波画像内の相異なる局所信号（例えば、血液プールに対する心筋）が区別される。

このエコー輝度は、散乱体の密度を操作すること、又は各散乱体に割り当てられる振幅を操作することのいずれかによってシミュレーションされることができる。超音波ボリューム内でこの操作が、どのように、どこで、そして、どの程度まで行われるのかは、その位置の解剖学的ラベルに依存する。この情報は、モデルベースのセグメンテーション及び典型的なテンプレートのデータベースから導出される。低解像度画像の部分はわかっているので、低解像度画像それ自体が基準として機能し得る。そして、後者の情報が、特定の解剖学的領域についての典型的な振幅分布／大きさを規定する。

ステップ２６０にて、第２の量の超音波画像データ、すなわち、より高い解像度の画像データを用いて、ボリューム情報が表示される。

画像は時間をかけて表示され、これは、所与の症例を検査及び診断するためのユーザインタラクションを可能にする。

従って、方法全体で、疎らにサンプリングされたデータが、不完全に収集されたデータの置き換えとして、ユーザへの表示のための、より高い解像度のボリュームの近似を与えることを可能にする。未知のサブボリュームにおける信号の近似が、記録されたサンプルの近傍強度によって支援される。しかしながら、撮像される臓器の典型的な見た目に関する予備知識が用いられることで、より良い推定が提供され、あるいは場合により、必要とされるデータ量が更に減少される。

本発明は、特定の患者、病理学又は疾患に特徴的な、意味のある時空間的な運動パターンを検出するために高いサンプリングレートが必要とされる用途に使用することができる。弁膜性心疾患の例が与えられており、それにおいては、電離放射線を用いずに非侵襲的に収集され得る動的様相が、診断及び治療プランニングにとって非常に意味がある。

最適なサンプリング速度は、ユーザによって、又は所与の用途に関する推奨に基づいて設定されることができる。それが、この要件を満たすために必要なスパース（疎ら）サンプリングの程度を定める。疎らなデータを記録した後に、近似されたボリュームが視覚化され、インタラクションのためにユーザに利用可能にされる。

本発明は、心臓に限定されるものではなく、他のセグメンテーション問題にも同様に適用されることができる。

上述のように、実施形態は、データ処理ステップを実行するためにプロセッサ装置を使用する。プロセッサは、図１のシステムの信号プロセッサ２２によって実装され得る。プロセッサ装置は、必要とされる様々な機能を実行するように、ソフトウェア及び／又はハードウェアを用いて、数多くのやり方で実装され得る。プロセッサは、必要とされる機能を実行するようにソフトウェア（例えば、マイクロコード）を用いてプログラムされ得る１つ以上のマイクロプロセッサを使用するコントローラの一例である。しかしながら、コントローラは、プロセッサを用いて又は用いずのいずれで実装されてもよく、また、一部の機能を実行するための専用ハードウェアと、他の機能を実行するためのプロセッサ（例えば、１つ以上のプログラムされたマイクロプロセッサ及び関連回路）との組み合わせとして実装されてもよい。

本開示の様々な実施形態において使用され得るコントローラコンポーネントの例は、以下に限られないが、コンベンショナルなマイクロプロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）を含む。

様々な実装において、プロセッサ又はコントローラは、例えばＲＡＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、及びＥＥＰＲＯＭなどの、揮発性及び不揮発性のコンピュータメモリなどの、１つ以上の記憶媒体と関連付けられ得る。記憶媒体は、１つ以上のプログラムでエンコードされ、該１つ以上のプログラムが、１つ以上のプロセッサ及び／又はコントローラ上で実行されるときに、必要とされる機能を実行する。様々な記憶媒体が、プロセッサ又はコントローラの中に固定されてもよいし、あるいは、格納した１つ以上のプログラムがプロセッサ又はコントローラにロードされ得るように輸送可能であってもよい。

開示の実施形態への他の変形が、図面、本開示及び添付の請求項の検討から、特許請求される発明を実施する際に当業者によって理解されて実現され得る。請求項において、用語“有する”はその他の要素又はステップを排除するものではなく、不定冠詞“ａ”又は“ａｎ”は複数を排除するものではない。特定の複数の手段が相互に異なる従属項に記載されているという単なる事実は、それらの手段の組合せが有利に使用され得ないということを指し示すものではない。請求項中の如何なる参照符号も、範囲を限定するものとして解されるべきでない。

Claims (15)

1. ボリュームを持つ解剖学的領域の超音波画像を生成するリアルタイム撮像方法であって、
   前記解剖学的領域に関する画像データを、前記解剖学的領域の前記ボリュームに関する第１の量の超音波画像データの形態で受信することと、
   前記解剖学的領域を表現したものであり且つ前記解剖学的領域の複数の解剖学的部分の空間的広がりを規定するものである３Ｄモデルにアクセスすることと、
   前記３Ｄモデルを前記画像データに適応させることと、
   前記適応させた３Ｄモデルを用いて前記画像データの処理を実行し、それにより、前記解剖学的領域に関する、より大量の、第２の量の超音波画像データを生成することと、
   前記第２の量の超音波画像データを用いてボリューム情報を表示することと、
   を有する方法。
2. 前記３Ｄモデルを前記画像データに適応させることは、
   前記３Ｄモデルを参照せずに、前記画像データから修正画像データを生成することと、
   前記３Ｄモデルを前記修正画像データに適応させることと、
   を有する、請求項１に記載の方法。
3. 前記画像データは一組の２Ｄスライス画像を有し、前記第２の量の超音波画像データは、前記２Ｄスライス画像間の追加の画像データを有する３Ｄボリューム画像を有する、又は
   前記画像データは、第１の解像度の３Ｄボリューム画像を有し、前記第２の量の超音波画像データは、より高い第２の解像度の３Ｄボリューム画像を規定する、
   請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記３Ｄモデルを前記画像データに適応させることは、異なる領域間の解剖学的境界を特定することを有し、前記画像データの前記処理は、前記異なる領域内の前記第１の量の超音波画像データのデータを処理することを有する、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の方法。
5. 前記異なる領域内の画像データの前記処理は、
   最近傍補間、
   線形補間、又は
   非線形補間、
   を有する、請求項４に記載の方法。
6. 前記領域内の画像データの前記処理は、
   空間的又は解剖学的な近傍における超音波信号統計に基づく補間、
   を有する、請求項４に記載の方法。
7. 前記画像データの前記処理は、点散乱体の位置及び特性を決定することと、点広がり関数との畳み込みとを有する、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の方法。
8. コンピュータプログラムコードを有するコンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムコードは、前記コンピュータプログラムがコンピュータ上で実行されるときに、請求項１乃至７のいずれか一項に記載の方法を実行するように適応されている、コンピュータプログラム。
9. ボリュームを持つ解剖学的領域のリアルタイム超音波画像の生成を制御するプロセッサであって、
   前記解剖学的領域に関する画像データを、前記解剖学的領域の前記ボリュームに関する第１の量の超音波画像データの形態で受信し、
   前記解剖学的領域を表現したものであり且つ前記解剖学的領域の複数の解剖学的部分の空間的広がりを規定するものである３Ｄモデルにアクセスし、
   前記３Ｄモデルを前記画像データに適応させ、
   前記適応させた３Ｄモデルを用いて前記画像データの処理を実行し、それにより、前記解剖学的領域に関する、より大量の、第２の量の超音波画像データを生成し、そして、
   前記第２の量の超音波画像データを用いてボリューム情報を表示する、
   ように適応されているプロセッサ。
10. 前記３Ｄモデルを前記画像データに、
    前記３Ｄモデルを参照せずに、前記画像データから修正画像データを生成し、そして、
    前記３Ｄモデルを前記修正画像データにフィッティングする、
    ことによって適応させる、ように適応されている請求項９に記載のプロセッサ。
11. 前記画像データは一組の２Ｄスライス画像を有し、当該プロセッサは、前記２Ｄスライス画像間の追加の画像データを有する３Ｄボリューム画像を生成するように適応されている、又は
    前記画像データは、第１の解像度の３Ｄボリューム画像を有し、当該プロセッサは、より高い第２の解像度の３Ｄボリューム画像を生成するように適応されている、
    請求項９又は１０に記載のプロセッサ。
12. 当該プロセッサは、異なる領域間の解剖学的境界を特定することによって前記３Ｄモデルを前記画像データに適応させ、そして、前記異なる領域内の前記第１の量の超音波画像データの画像データの処理を実行する、ように適応されている、請求項９乃至１１のいずれか一項に記載のプロセッサ。
13. 当該プロセッサは、前記異なる領域内の前記画像データの前記処理を、
    最近傍補間、
    線形補間、
    非線形補間、
    空間的又は解剖学的な近傍における超音波信号統計に基づく補間、又は
    点散乱体の位置及び特性の決定、並びに点広がり関数との畳み込み、
    を用いて実行するように適応されている、請求項１２に記載のプロセッサ。
14. ボリュームを持つ解剖学的領域のリアルタイム超音波画像を生成する超音波システムであって、
    超音波トランスデューサアレイであり、前記解剖学的領域の前記ボリュームに関する第１の量の超音波画像データを提供する超音波信号を発生及び受信することができる超音波トランスデューサアレイと、
    前記解剖学的領域を表現したものであり且つ前記解剖学的領域の複数の解剖学的部分の空間的広がりを規定するものである３Ｄモデルを格納するデータベースと、
    請求項９乃至１３のいずれか一項に記載のプロセッサと、
    前記第２の量の超音波画像データを用いてボリューム情報を表示するディスプレイと、
    を有するシステム。
15. 画像サンプリング速度をユーザが設定することを可能にするユーザインタフェースを有する請求項１４に記載のシステム。

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