JP5958931B2 - Left ventricular wall information extraction device, method, and program - Google Patents
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Description
本発明は、心臓部の画像から左心室壁の輪郭を抽出する左心室壁情報抽出装置、方法、及びプログラムに係り、特に、四腔断面画像における左心室壁の輪郭を抽出するのに好適な左心室壁情報抽出装置、方法、及びプログラムに関するものである。 The present invention relates to a left ventricular wall information extracting apparatus, method, and program for extracting a left ventricular wall contour from a heart image, and particularly suitable for extracting a left ventricular wall contour in a four-chamber cross-sectional image. The present invention relates to a left ventricular wall information extraction device, method, and program.
近年、虚血性心疾患による死亡者の増加等により、虚血性心疾患の診断のために、画像による心壁の動きの解析が行なわれている。特に、心臓部の画像から左心室壁の輪郭を抽出することは、疾患の診断に重要である。 In recent years, due to an increase in the number of deaths due to ischemic heart disease, analysis of heart wall motion using images has been performed for diagnosis of ischemic heart disease. In particular, extracting the contour of the left ventricular wall from the heart image is important for disease diagnosis.
心臓部の画像から左心室壁の輪郭を抽出する場合、心腔内のノイズなどの問題により、初期輪郭を適切に設定しないと高精度な輪郭抽出結果は得られない。しかし、心臓断面の形には個人差があるため効果的に初期輪郭を少ない手間で設定することは困難である。 When the contour of the left ventricle wall is extracted from the heart image, a highly accurate contour extraction result cannot be obtained unless the initial contour is appropriately set due to problems such as noise in the heart chamber. However, since there are individual differences in the shape of the heart cross section, it is difficult to set the initial contour effectively with little effort.
心臓部の画像から左心室壁の輪郭等を抽出する技術としては、例えば、特許文献１，２に開示されている。 For example, Patent Documents 1 and 2 disclose techniques for extracting the contour of the left ventricular wall from the heart image.
特許文献１においては、心臓部の画像から左心室壁の輪郭等を抽出する技術として、対象物の撮像された画像を入力する第１のステップと、入力された前記画像に対し、３点以上の前記対象物の特徴点を入力する第２のステップと、入力された特徴点に基づき前記対象物の初期輪郭を生成する第３のステップと、前記特徴点の位置を変化させずに、前記対象物の輪郭形状の特徴量と前記画像の特徴量と必要に応じて与えられる前記初期輪郭の変化量との総和が最小になるように前記初期輪郭を変形することにより、前記画像中の対象物の輪郭を抽出する第４のステップと、を有し、前記第３のステップは、前記第４のステップで抽出された過去の複数のサンプル輪郭のそれぞれから、当該サンプル輪郭を抽出する際に入力された隣り合う特徴点間を結んで得られる各線分上の点から当該サンプル輪郭までの方向と距離を示すベクトルを求めるステップと、前記複数のサンプル輪郭のそれぞれから求めた複数の前記ベクトルを統計処理して、前記各線分に対応し、当該線分を外側に広げる広げ方を定める代表ベクトルを生成するステップと、前記代表ベクトルを記憶手段に記憶するステップと、前記第２のステップで入力された隣り合う特徴点間を結んで得られる各線分上の点を、前記記憶手段で記憶された当該線分に対応する前記代表ベクトルの示す方向へ当該代表ベクトルの示す距離だけ移動させて、前記初期輪郭を生成するための各点を求めるステップと、前記第２のステップで入力された各特徴点と、求めた各点を通る円弧とをつないで前記初期輪郭を生成するステップと、を有することを特徴とする画像処理方法が記載されている。しかしながら、この技術においては、予め特徴点の位置を指定する必要がある。 In Patent Document 1, as a technique for extracting the contour or the like of the left ventricular wall from an image of the heart, a first step of inputting an imaged image of an object and three or more points for the inputted image A second step of inputting a feature point of the target object, a third step of generating an initial contour of the target object based on the input feature point, and without changing the position of the feature point, By deforming the initial contour so that the sum of the feature amount of the contour shape of the object and the feature amount of the image and the change amount of the initial contour given as necessary is minimized, the object in the image A fourth step of extracting a contour of an object, wherein the third step is to extract the sample contour from each of a plurality of past sample contours extracted in the fourth step. Input adjacent features A step of obtaining a vector indicating a direction and a distance from a point on each line segment obtained by connecting them to the sample outline, and a plurality of the vectors obtained from each of the plurality of sample outlines, and statistically processing each of the lines. Corresponding to the minute and generating a representative vector that defines how to spread the line segment outward, storing the representative vector in a storage means, and between adjacent feature points input in the second step To move the point on each line segment obtained by connecting the lines in the direction indicated by the representative vector corresponding to the line segment stored in the storage unit by the distance indicated by the representative vector to generate the initial contour. Generating each initial point by connecting each feature point input in the second step and an arc passing through each determined point; It describes a image processing method characterized in that it comprises. However, in this technique, it is necessary to specify the position of the feature point in advance.
また、特許文献２は、本願発明者等によるものであり、この特許文献２に記載の心室壁情報抽出装置では、超音波診断装置のプローブにより心臓の心室壁の超音波断層画像が撮像されると、運動ベクトル計測手段により心室壁の運動ベクトルを複数計測し、初期探索点設定手段により複数の運動ベクトルの延長線の交点領域を初期探索点として設定するため、従来、プローブの操作者が手動で設定することが必要であった心室壁の初期輪郭の初期設定等が一切不要となる。 Patent Document 2 is based on the inventors of the present application. In the ventricular wall information extracting device described in Patent Document 2, an ultrasonic tomographic image of the heart's ventricular wall is captured by the probe of the ultrasonic diagnostic apparatus. Since the motion vector measuring means measures a plurality of motion vectors of the ventricular wall and the initial search point setting means sets the intersection area of the extension lines of the plurality of motion vectors as the initial search point, the probe operator has conventionally been manually operated. The initial setting of the initial contour of the ventricular wall, which had to be set in step 1, becomes unnecessary.
そして、初期探索点設定手段により設定された初期探索点を原点とする極座標により、輪郭点抽出手段により心室壁の輪郭点を複数抽出するため、心室壁の輪郭を含む心室壁情報を容易に抽出することができる。すなわち、初期輪郭等の初期設定が全く不要でありながら、心室壁の輪郭を含む心室壁情報を容易に抽出することができ、その結果、遠隔超音波診断も容易に実現することが可能となる。 Then, a plurality of contour points of the ventricle wall are extracted by the contour point extraction means based on the polar coordinates with the initial search point set by the initial search point setting means as the origin, and ventricular wall information including the contour of the ventricular wall is easily extracted. can do. That is, it is possible to easily extract the ventricular wall information including the contour of the ventricular wall while no initial setting such as the initial contour is required, and as a result, it is possible to easily realize the remote ultrasonic diagnosis. .
また、楕円近似手段と３次元計測手段とを付加して、輪郭点抽出手段が心室壁の輪郭点を複数抽出すると、その複数の輪郭点から心室壁の輪郭に沿った近似楕円を楕円近似手段により描画し、プローブのランダム操作に応じて複数の近似楕円が描画されると、その複数の近似楕円に基づいて３次元計測手段により心室壁の形状及び３次元位置の情報を求めるため、心室壁の形状及び３次元位置を含む心室壁情報を容易に抽出することができ、遠隔超音波診断も容易に実現することが可能となる。 Further, the ellipse approximating means and the three-dimensional measuring means are added, and when the contour point extracting means extracts a plurality of contour points of the ventricular wall, an ellipse approximating the contour of the ventricular wall from the plurality of contour points is ellipse approximating means. When a plurality of approximate ellipses are drawn according to the random operation of the probe, the shape of the ventricle wall and the information of the three-dimensional position are obtained by the three-dimensional measuring means based on the plurality of approximate ellipses. The ventricular wall information including the shape and the three-dimensional position can be easily extracted, and remote ultrasonic diagnosis can be easily realized.
従来、超音波断層像における心機能の計測技術では、通常、内腔形状を手動によって数点クリックする等の初期設定が必要であり、作業の効率化を妨げていたが、特許文献２に記載の技術により、このような初期設定が不要な心室壁形状の自動認識が可能となった。 Conventionally, in the measurement technique of cardiac function in an ultrasonic tomographic image, normally, initial setting such as manually clicking several points on the lumen shape has been required, which hinders work efficiency, but is described in Patent Document 2 This technology enables automatic recognition of ventricular wall shapes that do not require such initial settings.
しかしながら、特許文献２の技術は、医療現場で得られた左心室短軸断面像の動画ファイルに対して適用したものであり、四腔断面像に適用することは考慮されておらず、このような医療現場で得られた四腔断面像の動画ファイルから、左心室腔の形状を自動抽出することはできない。 However, the technique of Patent Document 2 is applied to a moving image file of a left ventricular short-axis cross-sectional image obtained at a medical site, and is not considered to be applied to a four-chamber cross-sectional image. The shape of the left ventricular cavity cannot be automatically extracted from a moving image file of four-chamber cross-sectional images obtained at a medical site.
なお、短軸断面像の場合、左心室を輪切り状に撮像するため、左心室の断面像が円形状に見え、また、体表面のプローブの押し当て位置を探し易い。しかしながら、左心室の全体を観察するためには、超音波診断装置のプローブを短軸断面に対して平行移動させる必要があるため、左心室の全体の状態を把握するのには不向きである。 In the case of a short-axis cross-sectional image, since the left ventricle is imaged in a circular shape, the cross-sectional image of the left ventricle looks circular and it is easy to find the pressing position of the probe on the body surface. However, in order to observe the entire left ventricle, it is necessary to translate the probe of the ultrasonic diagnostic apparatus with respect to the short-axis cross section, which is not suitable for grasping the entire state of the left ventricle.
これに対して、四腔断面像の場合、左心室を縦切り方向に横断するので、左心室の断面像が楕円状に見え、また、体表面のプローブの押し当て位置を探すのが難しい。しかしながら、プローブを回転させるだけで左心室の全体を観察することができ、総合的な診断に適している。 On the other hand, in the case of a four-chamber cross-sectional image, since the left ventricle crosses in the longitudinal direction, the cross-sectional image of the left ventricle looks elliptical, and it is difficult to find the pressing position of the probe on the body surface. However, the entire left ventricle can be observed simply by rotating the probe, which is suitable for comprehensive diagnosis.
本発明は、上記問題点を解決するためになされたものであり、四腔断面像の動画ファイルから左心室腔の形状を自動抽出することを可能とし、その結果として、超音波診断による左心室の総合的な診断における利便性を向上させることを目的とする。 The present invention has been made in order to solve the above-described problems, and enables the automatic extraction of the shape of the left ventricular cavity from a moving image file of four-chamber cross-sectional images. As a result, the left ventricle by ultrasonic diagnosis can be obtained. The purpose is to improve convenience in comprehensive diagnosis.
上記目的を達成するために、本発明の左心室壁情報抽出装置は、心臓の超音波断層画像である四腔断面像から輝度情報に基づいて左心室内壁の初期輪郭を抽出する初期輪郭抽出手段と、前記初期輪郭抽出手段により抽出された初期輪郭の運動ベクトルを複数算出する運動ベクトル算出手段と、前記運動ベクトル算出手段により算出された複数の運動ベクトルの延長線の交点を複数算出する交点算出手段と、前記交点算出手段により算出された複数の交点の分布から複数交点の重心座標を算出する重心算出手段と、前記重心算出手段により算出された重心座標を左心室内腔の中心点とし、左心室形状を楕円の形状に近似すると共に、近似した近似楕円の内部を二値化して左心室内腔領域を抽出する左心室内腔領域抽出手段と、前記左心室内腔領域抽出手段により近似された近似楕円の２つの僧帽弁の弁輪部を含むよう予め定められた探索範囲で、重心座標から半径方向の直線を円周方向に走査し、左心室壁の座標を探索して特徴点を抽出する弁輪部付近特徴点抽出手段と、前記弁輪部付近特徴点抽出手段により抽出された特徴点を含む領域内における前記四腔断面像の輝度平均値を算出し、探索領域内の輝度平均値が大きい２つの特徴点を第１の弁輪部座標及び第２の弁輪部座標として特定する弁輪部座標特定手段と、前記弁輪部座標特定手段により特定された第１の弁輪部座標と第２の弁輪部座標との間において前記重心座標から半径方向の直線を円周方向に走査し、左心室壁の特徴点を抽出して座標を算出する左心室壁特徴点抽出手段と、前記左心室壁特徴点抽出手段により算出された左心室壁の特徴点の各座標をスプライン補間すると共に、前記弁輪部座標特定手段により特定された第１の弁輪部座標と第２の弁輪部座標との間を結ぶ直線を描画する左心室輪郭抽出手段と、を備えている。 In order to achieve the above object, the left ventricular wall information extracting device of the present invention is an initial contour extracting means for extracting an initial contour of a left ventricular wall based on luminance information from a four-chamber cross-sectional image that is an ultrasonic tomographic image of the heart. And a motion vector calculation means for calculating a plurality of motion vectors of the initial contour extracted by the initial contour extraction means, and an intersection calculation for calculating a plurality of intersections of extension lines of the plurality of motion vectors calculated by the motion vector calculation means. Means, centroid calculation means for calculating the centroid coordinates of a plurality of intersections from the distribution of the plurality of intersections calculated by the intersection calculation means, and the centroid coordinates calculated by the centroid calculation means as the center point of the left ventricular lumen, A left ventricular lumen region extracting means for approximating a left ventricular shape to an elliptical shape and binarizing the approximated ellipse to extract a left ventricular lumen region; In a predetermined search range including the annulus of the two mitral valves of the approximate ellipse approximated by the extraction means, a radial straight line is scanned in the circumferential direction from the barycentric coordinates, and the coordinates of the left ventricular wall are obtained. An annulus feature point extraction unit for searching and extracting feature points, and calculating an average luminance value of the four-chamber cross-sectional image in a region including the feature point extracted by the annulus feature point extraction unit. , Specifying the two feature points having a large average luminance value in the search area as the first annulus coordinates and the second annulus coordinates, and the annulus coordinates specifying means A straight line in the radial direction is scanned from the center of gravity coordinates in the circumferential direction between the first and second annulus coordinates, and the coordinates are calculated by extracting the feature points of the left ventricular wall. Left ventricular wall feature point extracting means and the left ventricular wall feature point extracting means The coordinates of the characteristic points of the left ventricle wall are spline-interpolated, and a straight line connecting the first and second annulus coordinates specified by the annulus coordinate specifying means is formed. Left ventricular contour extracting means for drawing.
一方、上記目的を達成するために、本発明の左心室壁情報抽出方法は、心臓の超音波断層画像である四腔断面像から輝度情報に基づいて左心室内壁の初期輪郭を抽出する初期輪郭抽出ステップと、前記初期輪郭抽出ステップにより抽出された初期輪郭の運動ベクトルを複数算出する運動ベクトル算出ステップと、前記運動ベクトル算出ステップにより算出された複数の運動ベクトルの延長線の交点を複数算出する交点算出ステップと、前記交点算出ステップにより算出された複数の交点の分布から複数交点の重心座標を算出する重心算出ステップと、前記重心算出ステップにより算出された重心座標を左心室内腔の中心点とし、左心室形状を楕円の形状に近似すると共に、近似した近似楕円の内部を二値化して左心室内腔領域を抽出する左心室内腔領域抽出ステップと、前記左心室内腔領域抽出ステップにより近似された近似楕円の予め２つの僧帽弁の弁輪部を含むよう定められた探索範囲で、重心座標から半径方向の直線を円周方向に走査し、左心室壁の座標を探索して特徴点を抽出する弁輪部付近特徴点抽出ステップと、前記弁輪部付近特徴点抽出ステップにより抽出された特徴点を含む領域内における前記四腔断面像の輝度平均値を算出し、探索領域内の輝度平均値が大きい２つの特徴点を第１、第２の弁輪部座標として特定する弁輪部座標特定ステップと、前記弁輪部座標特定ステップにより特定された第１の弁輪部座標と第２の弁輪部座標との間において前記重心座標から半径方向の直線を円周方向に走査し、左心室壁の特徴点を抽出して座標を算出する左心室壁特徴点抽出ステップと、前記左心室壁特徴点抽出ステップにより算出された左心室壁の特徴点の各座標をスプライン補間すると共に、前記弁輪部座標特定ステップにより特定された第１の弁輪部座標と第２の弁輪部座標との間を結ぶ直線を描画する左心室輪郭抽出ステップと、を含む。 On the other hand, in order to achieve the above object, the left ventricular wall information extraction method of the present invention extracts an initial contour of the left ventricular wall based on luminance information from a four-chamber cross-sectional image that is an ultrasonic tomographic image of the heart. An extraction step, a motion vector calculation step of calculating a plurality of motion vectors of the initial contour extracted by the initial contour extraction step, and a plurality of intersections of extension lines of the plurality of motion vectors calculated by the motion vector calculation step. An intersection calculation step, a center of gravity calculation step of calculating the center of gravity coordinates of the plurality of intersections from the distribution of the plurality of intersections calculated by the intersection calculation step, and the center of gravity coordinates calculated by the center of gravity calculation step as the center point of the left ventricular lumen The left ventricle shape is approximated to an elliptical shape, and the interior of the approximated elliptical shape is binarized to extract the left ventricular lumen region In the search range determined to include the annulus of the two mitral valves of the approximate ellipse approximated by the lumen region extraction step and the left ventricular lumen region extraction step, a straight line in the radial direction from the center of gravity coordinates is obtained. An annulus feature point extraction step that scans in the circumferential direction, searches for the coordinates of the left ventricular wall and extracts feature points, and an area including the feature points extracted by the feature point extraction step near the annulus portion Calculating an average luminance value of the four-chamber cross-sectional image in the above, and specifying two feature points having a large average luminance value in the search region as the first and second annulus coordinates, A radial line is scanned from the center of gravity coordinates in the circumferential direction between the first and second annulus coordinates specified in the annulus coordinates specifying step, and the left ventricular wall is characterized. Left ventricular wall feature points that extract points and calculate coordinates And a first valve annulus coordinate specified by the valve annulus coordinate specifying step and a spline interpolation of the coordinates of the feature points of the left ventricular wall calculated by the left ventricular wall feature point extracting step, And a left ventricular contour extracting step of drawing a straight line connecting the second annulus coordinates.
一方、上記目的を達成するために、本発明のプログラムは、コンピュータを、請求項１に記載の左心室壁情報抽出装置における各手段として機能させる。 On the other hand, in order to achieve the above object, the program of the present invention causes a computer to function as each means in the left ventricular wall information extracting device according to claim 1.
本発明によれば、四腔断面像の動画ファイルから左心室腔の形状を、初期輪郭等の初期設定をすることなく自動的に抽出することが可能となり、超音波診断による左心室の総合的な診断における利便性を向上させることができる。 According to the present invention, it becomes possible to automatically extract the shape of the left ventricular cavity from the moving image file of the four-chamber cross-sectional images without initial setting of the initial contour and the like. Convenience in simple diagnosis can be improved.
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態を詳細に説明する。本実施の形態に係る左心室壁情報抽出装置１０は、図１に示される機能ブロックで表すことができる。また、これらの機能ブロックは、図２に示されるコンピュータのハードウェア構成により実現することができる。図２を参照してコンピュータの構成を説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. The left ventricular wall information extracting device 10 according to the present embodiment can be represented by the functional blocks shown in FIG. Further, these functional blocks can be realized by the hardware configuration of the computer shown in FIG. The configuration of the computer will be described with reference to FIG.
図２に示す本実施の形態に係る左心室壁情報抽出装置１０は、プログラムに基づき左心室壁情報抽出装置１０の本実施の形態に係る処理を行うＣＰＵ（Central Processing Unit；中央処理装置）２１と、ＣＰＵ２１による各種プログラムの実行時のワークエリア等として用いられるＲＡＭ（Random Access Memory）２２と、各種制御プログラムや各種パラメータ等が予め記憶された記録媒体であるＲＯＭ（Read Only Memory）２３と、各種情報を記憶するために用いられるハードディスク２４（図中「ＨＤＤ」と記載）と、キーボードやマウス等からなる入力装置２５と、ディスプレイ等からなる表示装置２６と、ＬＡＮ（Local Area Network）等を用いて通信を行う通信装置２７と、外部に接続された画像情報提供装置３０との間の各種情報の授受を司る入出力インタフェース部（図中、「外部ＩＦ」と記載）２８と、を備えており、これらがシステムバスＢＵＳ２９により相互に接続されて構成されている。 A left ventricular wall information extracting device 10 according to the present embodiment shown in FIG. 2 is a CPU (Central Processing Unit) 21 that performs processing according to the present embodiment of the left ventricular wall information extracting device 10 based on a program. A RAM (Random Access Memory) 22 used as a work area when the CPU 21 executes various programs, a ROM (Read Only Memory) 23 that is a recording medium in which various control programs, various parameters, and the like are stored in advance. A hard disk 24 (described as “HDD” in the figure) used for storing various information, an input device 25 such as a keyboard and a mouse, a display device 26 composed of a display, a LAN (Local Area Network), etc. An input / output interface that controls transmission and reception of various information between the communication device 27 that performs communication using the image information providing device 30 connected to the outside. Face portion (in the figure, "external IF" and described) and 28, includes a, it is configured are connected to each other by a system bus BUS29.
ＣＰＵ２１は、ＲＡＭ２２、ＲＯＭ２３、及びハードディスク２４に対するアクセス、入力装置２５を介した各種情報の取得、表示装置２６に対する各種情報の表示、通信装置２７を用いた各種情報の通信処理、及び入出力インタフェース部２８に接続された画像情報提供装置３０を含む外部装置からの情報の入力等を、各々行うことができる。 The CPU 21 accesses the RAM 22, ROM 23, and hard disk 24, acquires various information via the input device 25, displays various information on the display device 26, communication processing of various information using the communication device 27, and input / output interface unit Input of information from an external device including the image information providing device 30 connected to 28 can be performed.
ＣＰＵ２１が、ハードディスク２４に記憶された本実施形態に係る処理を制御するプログラムを、ＲＡＭ２２に読み込み実行することにより、図１に示す本実施の形態に係る左心室壁情報抽出装置１０における、図１に示す各処理部の機能が実行される。 In the left ventricular wall information extracting apparatus 10 according to the present embodiment shown in FIG. 1, the CPU 21 reads the program for controlling the processing according to the present embodiment stored in the hard disk 24 into the RAM 22 and executes it. The functions of the processing units shown in FIG.
このようなコンピュータ構成により、図１に示す本実施の形態に係る左心室壁情報抽出装置１０が構成されている。なお、図１は機能ブロックとなる構成を表し、一方、図２はデバイス等の接続状態を表すものである。前記したように、機能ブロックとデバイス等とは有機的、かつ相互に関連して左心室壁情報抽出装置１０を構成するため、図２と共に図１についても詳細に説明する。 With such a computer configuration, the left ventricular wall information extracting device 10 according to the present embodiment shown in FIG. 1 is configured. Note that FIG. 1 shows a configuration as a functional block, while FIG. 2 shows a connection state of devices and the like. As described above, since the functional block and the device constitute the left ventricular wall information extracting apparatus 10 in an organic and interrelated manner, FIG. 1 will be described in detail together with FIG.
左心室壁情報抽出装置１０は、図２に示したコンピュータのハードウェア及び制御プログラムを含むソフトウェアを利用して構成される機能として、初期輪郭抽出部１０ａ、運動ベクトル算出部１０ｂ、交点算出部１０ｃ、重心算出部１０ｄ、左心室内腔領域抽出部１０ｅ、弁輪部付近特徴点抽出部１０ｆ、弁輪部座標特定部１０ｇ、左心室壁特徴点抽出部１０ｈ、及び、左心室輪郭抽出部１０ｉを含む画像処理部１０ｊを備えている。なお、画像処理部１０ｊの各部の処理状態は表示装置２６に表示される。 The left ventricular wall information extraction device 10 has functions configured by using software including computer hardware and a control program shown in FIG. 2 as an initial contour extraction unit 10a, a motion vector calculation unit 10b, and an intersection calculation unit 10c. , Center-of-gravity calculation unit 10d, left ventricle lumen region extraction unit 10e, annulus vicinity feature point extraction unit 10f, annulus coordinate specification unit 10g, left ventricle wall feature point extraction unit 10h, and left ventricle contour extraction unit 10i Is included. The processing status of each part of the image processing unit 10j is displayed on the display device 26.
このような構成により、左心室壁情報抽出装置１０は、超音波診断装置のプローブを用いて撮像され画像情報提供装置３０に記憶された心臓の超音波断層画像に基づいて心室壁の情報を抽出する。特に、本実施形態の左心室壁情報抽出装置１０では、心臓の超音波断層画像として四腔断面像から、肺静脈から左心房を経由して流入する新鮮な血液を大動脈に吐出する左心室の輪郭の情報を抽出する。 With such a configuration, the left ventricular wall information extracting device 10 extracts ventricular wall information based on an ultrasonic tomographic image of the heart that is captured using the probe of the ultrasonic diagnostic device and stored in the image information providing device 30. To do. In particular, in the left ventricular wall information extraction device 10 of the present embodiment, the left ventricle that discharges fresh blood flowing from the pulmonary vein via the left atrium to the aorta from the four-chamber cross-sectional image as an ultrasonic tomographic image of the heart. Extract contour information.
初期輪郭抽出部１０ａは、画像情報提供装置３０から読み込まれた心臓の超音波断層画像である四腔断面像から輝度情報に基づいて左心室内壁の初期輪郭を抽出する。 The initial contour extraction unit 10 a extracts the initial contour of the left ventricular wall from the four-chamber cross-sectional image that is an ultrasonic tomographic image of the heart read from the image information providing device 30 based on the luminance information.
運動ベクトル算出部１０ｂは、初期輪郭抽出部１０ａにより抽出された初期輪郭の運動ベクトルを複数算出する。 The motion vector calculation unit 10b calculates a plurality of motion vectors of the initial contour extracted by the initial contour extraction unit 10a.
交点算出部１０ｃは、運動ベクトル算出部１０ｂにより算出された複数の運動ベクトルを延長し、延長線の交点を複数算出する。 The intersection calculation unit 10c extends a plurality of motion vectors calculated by the motion vector calculation unit 10b, and calculates a plurality of intersections of the extension lines.
重心算出部１０ｄは、交点算出部１０ｃにより算出された複数の交点の分布から複数交点の重心座標を算出する。 The center-of-gravity calculation unit 10d calculates the center-of-gravity coordinates of the plurality of intersections from the distribution of the plurality of intersections calculated by the intersection calculation unit 10c.
左心室内腔領域抽出部１０ｅは、重心算出部１０ｄにより算出された重心座標を、左心室内腔の中心点として設定し、左心室形状を楕円の形状に近似して近似楕円を算出すると共に、算出した近似楕円の内部を二値化して左心室の内腔領域を抽出する。 The left ventricular lumen extraction unit 10e sets the center of gravity coordinates calculated by the center of gravity calculation unit 10d as the center point of the left ventricular lumen, calculates the approximate ellipse by approximating the left ventricular shape to an elliptical shape. Then, the inside of the calculated approximate ellipse is binarized to extract the lumen region of the left ventricle.
弁輪部付近特徴点抽出部１０ｆは、左心室内腔領域抽出部１０ｅにより近似された近似楕円において予め僧帽弁の弁輪部を含むように定められた探索範囲で、重心座標から半径方向の直線を円周方向に走査して、すなわち重心座標から左心室壁に向かって放射状に、左心室壁の座標を探索することで、左心室壁として特定される座標を特徴点として抽出する。 The annulus feature point extraction unit 10f is a search range determined in advance so as to include the annulus of the mitral valve in the approximate ellipse approximated by the left ventricular lumen region extraction unit 10e, and from the center of gravity coordinates in the radial direction. The coordinates specified as the left ventricular wall are extracted as feature points by scanning the straight line in the circumferential direction, that is, by searching the coordinates of the left ventricular wall radially from the center of gravity coordinates toward the left ventricular wall.
弁輪部座標特定部１０ｇは、弁輪部付近特徴点抽出部１０ｆにより抽出された特徴点を含む領域を探索領域として設定し、各探索領域内における四腔断面像の輝度平均値を算出し、探索領域内の輝度平均値が大きい２つの特徴点を第１、第２の弁輪部座標として特定する。 The annulus coordinate specifying unit 10g sets a region including the feature point extracted by the annulus feature point extraction unit 10f as a search region, and calculates an average luminance value of the four-chamber cross-sectional images in each search region. Then, two feature points having a large average luminance value in the search area are specified as the first and second annulus coordinates.
左心室壁特徴点抽出部１０ｈは、第１の弁輪部座標と第２の弁輪部座標との間において重心座標から半径方向の直線を円周方向に走査して左心室壁の特徴点を抽出し、当該特徴点の座標を算出する。 The left ventricular wall feature point extraction unit 10h scans a radial line from the center of gravity coordinates in the circumferential direction between the first valve annulus coordinates and the second valve annulus coordinates to feature the left ventricular wall feature points. And the coordinates of the feature point are calculated.
左心室輪郭抽出部１０ｉは、左心室壁特徴点抽出部１０ｈで算出された左心室壁の特徴点の各座標をスプライン補間すると共に、第１、第２の弁輪部座標に輝度や明度を高くする等の重みを付加して第１の弁輪部座標と第２の弁輪部座標との間を直線で結ぶ。 The left ventricle contour extraction unit 10i performs spline interpolation on the coordinates of the feature points of the left ventricle wall calculated by the left ventricle wall feature point extraction unit 10h, and the brightness and brightness of the first and second valve annulus coordinates. A weight such as increasing is added to connect the first annulus coordinates and the second annulus coordinates with a straight line.
ここで、心臓の左心室の短軸断面像と四腔断面像について説明する。 Here, a short-axis cross-sectional image and a four-chamber cross-sectional image of the left ventricle of the heart will be described.
短軸断面像は、図３に示すようにして得られる画像であり、心臓を輪切りした際の左心室（ＬＶ；Left Ventricle）壁の断面が撮像され、正常な心臓の場合には左心室壁が同心円状に撮像され、僧帽弁（ＭＶ；Mitral Value）が対称に開口するという特徴があり、右心室（ＲＶ；Right Ventricle））との判別が容易である。 The short-axis cross-sectional image is an image obtained as shown in FIG. 3, and the left ventricular (LV) wall cross-section when the heart is cut is imaged. In the case of a normal heart, the left ventricular wall Are imaged concentrically, and the mitral valve (MV) is opened symmetrically, making it easy to distinguish it from the right ventricle (RV).
このように、短軸断面像は、左心室を輪切り状にして撮像されたものであり、左心室が円状に見える。このような短軸断面像の特徴を利用して、特許文献１では、短軸断面像からの操作者側での初期設定が一切不要な左心室腔形状の自動認識を行なっている。 Thus, the short-axis cross-sectional image is taken with the left ventricle in a circular shape, and the left ventricle looks circular. Using such features of the short-axis cross-sectional image, Patent Document 1 automatically recognizes the left ventricular cavity shape from the short-axis cross-sectional image without any initial setting on the operator side.
これに対して、四腔断面像は、図４に示すようにして得られる画像であり、短軸断面像の場合と比較して、左心房（ＬＡ；Left Atrium）、右心室（ＲＶ）、及び右心房（ＲＡ；RightAtrium）等の、左心室以外の部位も表示される。さらに、左心室の形状も円状ではないので、特許文献１による技術では、四腔断面像からの左心室腔形状の自動認識を行なうことができない。 On the other hand, the four-chamber cross-sectional image is an image obtained as shown in FIG. 4, and compared with the short-axis cross-sectional image, the left atrium (LA), the right ventricle (RV), In addition, regions other than the left ventricle such as the right atrium (RA) are also displayed. Furthermore, since the shape of the left ventricle is not circular, the technique according to Patent Document 1 cannot automatically recognize the left ventricular cavity shape from the four-chamber cross-sectional image.
本実施形態の左心室壁情報抽出装置１０では、以下の概略で示す処理により、このような四腔断面像からの左心室腔形状の自動認識を行なう。 In the left ventricular wall information extraction device 10 of the present embodiment, the left ventricular cavity shape is automatically recognized from such a four-chamber cross-sectional image by the process schematically shown below.
本実施形態の左心室壁情報抽出装置１０では、まず、断面像の形状を認識して、右心室側の領域を除去するための領域設定処理を行なう。その後、特許文献１と同様にして、運動ベクトルの交点検出処理を行い、交点領域の重心から左心室腔の内部壁を求める。 In the left ventricle wall information extraction device 10 of this embodiment, first, the shape of a cross-sectional image is recognized, and region setting processing for removing the region on the right ventricle side is performed. Thereafter, in the same manner as in Patent Document 1, motion vector intersection detection processing is performed to determine the inner wall of the left ventricular cavity from the center of gravity of the intersection region.
しかしながら、四腔断面画像の場合は、僧帽弁の弁輪部が高輝度を示す傾向が高く、短軸断面像の場合のように、単純な楕円近似は適当ではない。そのため、本実施形態の左心室壁情報抽出装置１０では、弁輪部のみを探索する処理を行ない、さらに弁輪部を考慮して左心室内膜を抽出する。 However, in the case of a four-chamber cross-sectional image, the annulus portion of the mitral valve has a high tendency to show high luminance, and a simple ellipse approximation is not appropriate as in the case of a short-axis cross-sectional image. Therefore, in the left ventricular wall information extraction device 10 of the present embodiment, processing for searching only the valve annulus is performed, and the left ventricle is extracted in consideration of the valve annulus.
そして、左心室座標にＢ−Ｓｐｌｉｎｅ補間を適用し、弁輪部に輝度や明度を高くする等の重みを付加して弁輪部間を直線で結ぶことにより、左心室の内膜形状を描画する。 The left ventricular intimal shape is drawn by applying B-Spline interpolation to the left ventricular coordinates, adding weights such as increasing brightness and brightness to the annulus and connecting the annulus with a straight line. To do.
このような処理を行なうことにより、本実施形態の左心室壁情報抽出装置１０では、四腔断面像中に左心室が含まれていれば、操作者側での初期設定が一切不要である。 By performing such processing, in the left ventricle wall information extraction device 10 of this embodiment, if the left ventricle is included in the four-chamber cross-sectional image, no initial setting on the operator side is necessary.
以下、各図を用いて、このような左心室壁情報抽出装置１０の動作を詳細に説明する。 Hereinafter, the operation of the left ventricular wall information extracting apparatus 10 will be described in detail with reference to the drawings.
まず、左心室壁情報抽出装置１０は、初期輪郭抽出部１０ａにより、図５に示すように、左心室壁の概略の形状を初期輪郭として抽出する。ここでは、１フレーム目の画図に対して３方向から輝度走査を行い、高輝度部分を抽出して、左心室内壁の概略位置とサイズを抽出する。 First, the left ventricular wall information extracting device 10 extracts the approximate shape of the left ventricular wall as an initial contour, as shown in FIG. 5, by the initial contour extracting unit 10a. Here, luminance scanning is performed on the drawing of the first frame from three directions, high luminance portions are extracted, and the approximate position and size of the left ventricular interior wall are extracted.
図５においては、図の上から下に予め定められた点から放射状に向かう第１の走査線、図の下から上に予め定められた点から放射状に向かう第２の走査線、及び、図の左から右に平行に向かう第３の走査線の３方向からの輝度走査を行なっている。その結果、図中の「ＲＩＯ」と示された５角形の部分が、左心室内壁の概略形状（初期輪郭）として抽出されている。 In FIG. 5, a first scan line radially extending from a predetermined point from the top to the bottom of the figure, a second scan line radially extending from a predetermined point from the bottom to the top of the figure, and the figure The luminance scanning from three directions of the third scanning line parallel to the left to the right is performed. As a result, a pentagonal portion indicated as “RIO” in the drawing is extracted as a schematic shape (initial contour) of the left ventricular inner wall.
この初期輪郭抽出部１０ａによる初期輪郭の抽出動作に関して、図６及び図７を用いてより詳細に説明する。 The initial contour extracting operation by the initial contour extracting unit 10a will be described in more detail with reference to FIGS.
図６（ａ）においては、第１の走査線による輝度走査状況を示しており、予め定められた点（０）から、図中下方向に、半径Ｒの円周上における所定の範囲（Scan area，θ１）内で、扇状に走査（High brightness line）を行なう。 FIG. 6A shows a luminance scanning situation by the first scanning line. A predetermined range (Scan) on the circumference of the radius R from the predetermined point (0) downward in the figure. Within area, θ 1 ), fan-shaped scanning (High brightness line) is performed.
図６（ｂ）においては、第２の走査線による輝度走査状況を示しており、予め定められた点（０）から、図中上方向に、半径Ｒの円周上における所定の範囲（Scan area，θ２）内で、扇状に走査（導出しで示す）を行なう。 FIG. 6B shows a luminance scanning situation by the second scanning line. From a predetermined point (0), a predetermined range (Scan on the circumference of the radius R) in the upward direction in the figure. Within area, θ 2 ), fan-shaped scanning (derived and shown) is performed.
図６（ｃ）においては、第３の走査線による輝度走査状況を示しており、予め定められた間隔ｍで、図中左から右方向に平行に、所定の範囲（Ｌ×Ｋ）で走査（High brightness line）を行なう。 FIG. 6C shows a luminance scanning situation by the third scanning line, and scanning is performed in a predetermined range (L × K) in parallel from the left to the right in the drawing at a predetermined interval m. Perform (High brightness line).
図７においては、図６（ａ）〜図６（ｃ）で示した第１走査〜第３走査による左心室内壁の概略形状（初期輪郭）の抽出状態を示しており、第１走査〜第３走査（High brightness line）で囲まれた領域が左心室内壁の概略形状（初期輪郭）（Approximate shape of LV wall）である。 FIG. 7 shows an extraction state of the schematic shape (initial contour) of the left ventricular inner wall by the first scan to the third scan shown in FIGS. 6 (a) to 6 (c). A region surrounded by three scans (High brightness line) is an approximate shape of LV wall.
その後、特許文献１と同様の技術により、左心室壁の運動ベクトルの算出処理、複数交点の重心座標の算出処理、及び、左心室内壁領域の抽出処理を行なう。 Thereafter, by a technique similar to that of Patent Document 1, a motion vector calculation process of the left ventricle wall, a calculation process of the barycentric coordinates of a plurality of intersections, and an extraction process of the left ventricle wall region are performed.
すなわち、左心室壁の運動ベクトルの算出処理では、運動ベクトル算出部１０ｂにより、図８（ａ）及び図８（ｂ）に示すように、上述の処理で導出した左心室概形内の所定領域（areaＡ，areaＢ）における運動ベクトル（ＶＡ，ＶＢ）を算出し、算出したベクトル（ＶＡ，ＶＢ）を、直線を用いて延長して、交点（Intersection point ＫＡＢ（ｘＡＢ，ｙＡＢ））を求める。ここでは、例えば、「Horn B, Schunk B: Determining optical flow. Artif Intell. 17: 185-204, 1981.」に記載されているオプティカルフロー（Optical Flow）を用いる。 That is, in the motion vector calculation process of the left ventricle wall, as shown in FIGS. 8A and 8B, a predetermined region in the outline of the left ventricle derived by the above process is obtained by the motion vector calculation unit 10b. The motion vector (V A , V B ) in (area A , area B ) is calculated, and the calculated vector (V A , V B ) is extended using a straight line, and the intersection (Intersection point K AB (x AB , y AB )). Here, for example, an optical flow described in “Horn B, Schunk B: Determining optical flow. Artif Intell. 17: 185-204, 1981” is used.
なお、オプティカルフローは、連続する複数の画像フレームを用いて、時間的に連続する画像上の動物体の各画素毎の速度ベクトルを求める技術である。心臓におけるオプティカルフローの適用に関しては、「高良研一・井上博人・桝田晃司 “超音波断層像の動画像処理による検査手技支援のための心臓断層面認識” 生体医工学 ４４（１）：２２１−２２８，２００６」、「竹島省吾・内堀駿・吉永崇・桝田晃司 “時系列超音波画像処理による左心室内腔の自動抽出方法の開発と疾患心への応用” 生体医工学 ４９（１）：２５−３３，２０１１」等に記載された公知の技術であり、ここでの詳細な説明は行なわない。 The optical flow is a technique for obtaining a velocity vector for each pixel of a moving object on a temporally continuous image using a plurality of continuous image frames. Regarding the application of optical flow in the heart, “Kenichi Takara, Hiroto Inoue, Keiji Hamada“ cardiac tomographic plane recognition for examination procedure support by moving image processing of ultrasonic tomographic images ”Biomedical Engineering 44 (1): 221- 228, 2006 "," Shogo Takeshima, Satoshi Uchibori, Takashi Yoshinaga, Koji Hamada "Development of an automatic extraction method of the left ventricular chamber by time series ultrasonic image processing and its application to diseased heart" Biomedical Engineering 49 (1): 25-33, 2011 "etc., and will not be described in detail here.
次の複数交点の重心座標の算出処理では、図８（ｃ）に示すように、交点算出部１０ｃにより、延長したベクトル同士の交点（Intersection poin）を複数算出し、重心算出部１０ｄにより、交点分布から交点の重心座標ＧＩ（Gravity point）を決定する。 In the calculation processing of the center-of-gravity coordinates of the next plurality of intersections, as shown in FIG. 8C, the intersection calculation unit 10c calculates a plurality of intersections between the extended vectors, and the center-of-gravity calculation unit 10d calculates the intersections. The center-of-gravity coordinates G I (Gravity point) of the intersection are determined from the distribution.
このような複数交点の算出処理、及び重心座標の算出処理は、上述の「高良研一・井上博人・桝田晃司 “超音波断層像の動画像処理による検査手技支援のための心臓断層面認識” 生体医工学 ４４（１）：２２１−２２８，２００６」、及び「竹島省吾・内堀駿・吉永崇・桝田晃司 “時系列超音波画像処理による左心室内腔の自動抽出方法の開発と疾患心への応用” 生体医工学 ４９（１）：２５−３３，２０１１」等に記載された公知の技術であり、ここでの詳細な説明は行なわない。 The calculation process of multiple intersections and the calculation process of the center of gravity coordinates are described in “Kenichi Takara, Hiroto Inoue, and Keiji Hamada“ cardiac tomographic plane recognition for examination procedure support by moving image processing of ultrasonic tomogram ” Biomedical engineering 44 (1): 221-228, 2006 ”and“ Shogo Takeshima, Satoshi Uchibori, Takashi Yoshinaga, Koji Tomita “Development of an automatic extraction method of left ventricular lumen by time-series ultrasonic image processing and to the disease heart Application of “Biomedical Engineering 49 (1): 25-33, 2011”, etc., and will not be described in detail here.
なお、特許文献１においては、超音波断層画像を例えば１５×１５ピクセルの複数の小領域に分割し、各小領域の平均ベクトルを各小領域の領域運動ベクトルｆと定義して算出し、算出した領域運動ベクトルｆを左心室ＬＶの収縮期には終点を無限に延長し、左心室ＬＶの拡張期には始点を無限に延長することで交点を算出しており、本左心室壁情報抽出装置１０においても同様にして交点を算出する。 In Patent Document 1, an ultrasonic tomographic image is divided into a plurality of small regions of 15 × 15 pixels, for example, and an average vector of each small region is defined as a region motion vector f of each small region. The calculated end point is infinitely extended during the systole of the left ventricle LV and the start point is extended indefinitely during the dilatation of the left ventricle LV. The intersection is calculated in the same manner in the apparatus 10 as well.
次の左心室の内壁領域の抽出処理では、左心室内腔領域抽出部１０ｅにより、まず、図９（ａ）に示すように、重心算出部１０ｄにより算出された重心座標ＧＩ（Gravity point）を左心室内腔の中心点として設定し、重心座標を中心点とした極座標系を画像に適用し、輝度の起伏から左心室壁の形状を楕円（Ellipsoid line）の形状で近似すると共に、図９（ｂ）に示すように、近似した近似楕円の内部を二値化して左心室内腔領域を抽出する。 In the next extraction process of the inner wall region of the left ventricle, the left ventricle lumen region extraction unit 10e firstly displays the center of gravity coordinates G I (Gravity point) calculated by the center of gravity calculation unit 10d as shown in FIG. 9A. Is set as the center point of the left ventricular lumen, a polar coordinate system with the center of gravity coordinates as the center point is applied to the image, and the shape of the left ventricle wall is approximated by an ellipsoid line shape from the undulation of the brightness, As shown in FIG. 9B, the interior of the approximated ellipse is binarized to extract the left ventricular lumen region.
なお、左心室壁形状を楕円で近似する技術（楕円近似アルゴリズム）は、例えば「酒井太郎・吉永崇・今井崇雄・桝田晃司 “動画像から左心室腔形状抽出による超音波画像取得補助システムの開発”，電気学会論文誌 Ｃ．１２９（１２）．２１８０−２１８８，２００９」等に記載された公知の技術である。 The technique for approximating the left ventricular wall shape with an ellipse (elliptic approximation algorithm) is, for example, “Taro Sakai, Takashi Yoshinaga, Takao Imai, Junji Hirota” Development of an ultrasound image acquisition assist system by extracting left ventricular cavity shape from moving images ", IEEJ Transactions C.129 (12) .2180-2188, 2009" and the like.
短軸断面像の場合であれば、近似した楕円内部を二値化して内腔領域を抽出するが、上述したように、四腔断面画像の場合は、弁輪部のみを探索する処理を行なう。 In the case of a short-axis cross-sectional image, the interior of the approximated ellipse is binarized and a lumen region is extracted, but as described above, in the case of a four-chamber cross-sectional image, processing for searching only the annulus is performed. .
このように、僧帽弁輪部を特定して左心室の心臓内膜の抽出処理を行なうために、本実施形態の左心室情報抽出装置１０では、発明に係る僧帽弁付近の特徴点抽出処理と弁輪部探索処理を行う。その後、特許文献１の技術を用いて、左心壁の特徴点抽出処理と心臓内膜の抽出処理を行なう。 Thus, in order to perform the extraction process of the endocardium of the left ventricle by specifying the mitral valve annulus, the left ventricular information extraction device 10 of the present embodiment extracts the feature points near the mitral valve according to the invention. Processing and annulus search processing are performed. Thereafter, using the technique of Patent Document 1, a feature point extraction process for the left heart wall and an endocardial extraction process are performed.
僧帽弁付近の特徴点抽出処理では、弁輪部付近特徴点抽出部１０ｆにより、図９（ｃ）に示すように、図８で抽出した近似楕円の長径から左右に、僧帽弁輪部を含むように例えば６０度（ｄｅｇ）の探索範囲を設定し、近似楕円の重心から半径方向の直線を円周方向に走査して、二値化された心室壁の座標を探索し、特徴点（Feature point）として抽出する。 In the feature point extraction process in the vicinity of the mitral valve, as shown in FIG. 9C, the mitral valve annulus part is extracted from the major axis of the approximate ellipse extracted in FIG. For example, a search range of 60 degrees (deg) is set so as to include, and a straight line in the radial direction is scanned in the circumferential direction from the center of gravity of the approximate ellipse to search for binarized ventricular wall coordinates, and feature points Extract as (Feature point).
さらに、弁輪部探索処理では、弁輪部座標特定部１０ｇにより、同図９（ｃ）に示すように、各特徴点（Feature point）に探索領域を設定し、各探索領域内の元画像の輝度平均値を算出し、右探索範囲、及び左探索範囲ごとに、各々の領域内の輝度平均値が最大の特徴点を特定し、特定した右探索範囲及び左探索範囲において輝度平均値が最大の特徴点を弁輪部（mitral annulus points）各々の座標を算出する。ここでは、第１の弁輪部（右弁輪部）及び第２の弁輪部（左弁輪部）とする。 Furthermore, in the annulus portion search processing, as shown in FIG. 9C, the annulus portion coordinate specifying unit 10g sets a search region for each feature point, and an original image in each search region. For each of the right search range and the left search range, a feature point having the maximum luminance average value in each region is specified, and the luminance average value is determined in the specified right search range and left search range. The maximum feature point is calculated for each of the annulus points. Here, a first annulus (right annulus) and a second annulus (left annulus) are used.
このような弁輪部座標特定部１０ｇによる弁輪部探索処理の詳細と、左心壁特徴点抽出部１０ｈによる左心壁の特徴点抽出処理の詳細を、図１０，図１１を用いて説明する。 Details of the annulus search processing by the annulus coordinate specifying unit 10g and details of the feature point extraction processing of the left heart wall by the left heart wall feature point extraction unit 10h will be described with reference to FIGS. To do.
弁輪部座標特定部１０ｇは、図１０（ａ）に示すように、各特徴点（Feature point）に探索領域を設定し、当該探索領域において、楕円の中心点（Gravity point of ellipse）から楕円の円周に対して元画像の輝度探索を行い、図１０（ａ）及び図１０（ｂ）に示すように、各探索領域内における左心室壁の特徴点を抽出する。なお、図１０（ｂ）においては、原の生検画像（Original echogram）上における特徴点を示している。 As shown in FIG. 10 (a), the annulus coordinate specifying unit 10g sets a search area for each feature point, and in the search area, an ellipse from the center point of the ellipse (Gravity point of ellipse) The luminance search of the original image is performed on the circumference of the image, and the feature points of the left ventricular wall in each search region are extracted as shown in FIGS. 10 (a) and 10 (b). In addition, in FIG.10 (b), the feature point on the original biopsy image (Original echogram) is shown.
そして、図１０（ｃ）に示すように、右探索範囲、及び左探索範囲ごとに、各々の領域内の輝度平均値が最大の特徴点を特定し、特定した右探索範囲及び左探索範囲において輝度平均値が最大の特徴点を、弁輪部（右弁輪部、左弁輪部）（Mitral annulus points）として各々の座標を算出する。 Then, as shown in FIG. 10C, for each of the right search range and the left search range, a feature point having the maximum luminance average value in each region is specified, and in the specified right search range and left search range, Each coordinate is calculated by using the feature point having the maximum luminance average value as an annulus points (right annulus part, left annulus part).
その後、左心壁の特徴点抽出処理では、左心壁特徴点抽出部１０ｈにより、図１１（ａ）に示すように、楕円内部を二値化して内腔領域を抽出する。ここでは、右弁輪部から左弁輪部まで反時計回り方向に左心室壁の座標を抽出する。図１１（ａ）においては、一例として、等間隔に、右弁輪部と左弁輪部を含む１８点の座標を抽出している。 Thereafter, in the feature point extraction process of the left heart wall, the left heart wall feature point extraction unit 10h binarizes the inside of the ellipse and extracts the lumen region as shown in FIG. Here, the coordinates of the left ventricular wall are extracted in the counterclockwise direction from the right annulus to the left annulus. In FIG. 11A, as an example, the coordinates of 18 points including the right annulus and the left annulus are extracted at equal intervals.
なお、このような特徴点抽出処理では、例えば特許文献１等に記載のように、形状の特徴抽出を行う画像処理手法であるモルフォロジー演算と、各画素にラベルを属性として付加することにより、特定の領域を抽出し、連結している画素に同じラベルを付加することで複数の領域をグループとして分類するラベリング処理を施すことで、微小面積領域を除去した左心室ＬＶの壁の輪郭点を抽出することができる。 In such feature point extraction processing, as described in Patent Document 1, for example, a morphological operation that is an image processing method for extracting shape features and adding a label to each pixel as an attribute is specified. And extracting the contour points of the wall of the left ventricle LV with the minute area removed, by applying a labeling process that classifies multiple areas as a group by adding the same label to the connected pixels can do.
そして、心臓内膜の抽出処理では、左心室輪郭抽出部１０ｉにより、図１２に示すように、左心壁の特徴点抽出処理で抽出された左心室壁座標にＢ−Ｓｐｌｉｎｅ補間を適用して、左心室内壁の形状（Interpolation curve）を描画すると共に、右弁輪部及び左弁輪部に対して重みを付加して、左右の弁輪部間を直線で結ぶ。図１２にでは、右弁輪部及び左弁輪部に対して付加する重みとして、サイズを大きくする重み付けを行なっている。 In the endocardial extraction process, the left ventricular contour extraction unit 10i applies B-Spline interpolation to the left ventricular wall coordinates extracted in the left ventricular feature point extraction process, as shown in FIG. In addition to drawing the shape (interpolation curve) of the left ventricular wall, weights are added to the right and left annulus parts to connect the left and right annulus parts with straight lines. In FIG. 12, weighting for increasing the size is performed as weights added to the right and left annulus parts.
次に、図１３を用いて、このような左心室壁情報抽出装置１０の処理手順例を説明する。 Next, an example of the processing procedure of the left ventricular wall information extracting device 10 will be described with reference to FIG.
図１３で示す左心室壁情報抽出装置１０の処理は、図２におけるＣＰＵ２１によりＨＤＤ２４等に記憶されたプログラムに基づき行なわれるものである。 The processing of the left ventricular wall information extracting device 10 shown in FIG. 13 is performed based on a program stored in the HDD 24 or the like by the CPU 21 in FIG.
ステップ１３０１では、初期輪郭抽出部１０ａにより、心臓の超音波断層画像である四腔断面像から輝度情報に基づいて左心室内壁の初期輪郭を抽出する。 In step 1301, the initial contour extraction unit 10a extracts the initial contour of the left ventricular wall from the four-chamber cross-sectional image, which is an ultrasonic tomographic image of the heart, based on the luminance information.
ステップ１３０２では、運動ベクトル算出部１０ｂにより、初期輪郭抽出部１０ａにより抽出された初期輪郭の運動ベクトルを複数算出する。 In step 1302, the motion vector calculation unit 10b calculates a plurality of motion vectors of the initial contour extracted by the initial contour extraction unit 10a.
ステップ１３０３では、交点算出部１０ｃにより、運動ベクトル算出部１０ｂにより算出された複数の運動ベクトルの延長線の交点を複数算出する。 In step 1303, the intersection calculation unit 10c calculates a plurality of intersections of extension lines of a plurality of motion vectors calculated by the motion vector calculation unit 10b.
ステップ１３０４では、重心算出部１０ｄにより、交点算出部１０ｃにより算出された複数の交点の分布から複数交点の重心座標を算出する。 In step 1304, the center-of-gravity calculation unit 10d calculates the center-of-gravity coordinates of a plurality of intersections from the distribution of the plurality of intersections calculated by the intersection calculation unit 10c.
ステップ１３０５では、左心室内腔領域抽出部１０ｅにより、重心算出部１０ｄにより算出された重心座標を、左心室内腔の中心点として設定し、左心室形状を楕円の形状に近似すると共に、近似した楕円の内部を二値化して左心室の内腔領域を抽出する。 In step 1305, the left ventricle lumen extraction unit 10e sets the barycentric coordinates calculated by the barycentric calculator 10d as the center point of the left ventricular lumen, approximating the left ventricular shape to an elliptical shape, and approximating The inside of the ellipse is binarized to extract the lumen region of the left ventricle.
ステップ１３０６では、弁輪部付近特徴点抽出部１０ｆにより、左心室内腔領域抽出部１０ｅにより抽出された近似楕円の予め僧帽弁の弁輪部を含むよう定められた探索範囲で、重心座標から半径方向の直線を円周方向に走査し、左心室壁の座標を探索して特徴点を抽出する。 In step 1306, the center-of-gravity coordinates in the search range determined to include the annulus of the mitral valve in the approximate ellipse extracted by the left ventricle lumen region extraction unit 10e by the annulus feature point extraction unit 10f. A radial straight line is scanned in the circumferential direction, and the coordinates of the left ventricular wall are searched to extract feature points.
ステップ１３０７では、弁輪部座標特定部１０ｇにより、弁輪部付近特徴点抽出部１０ｆにより抽出された特徴点を含む領域を探索領域として設定し、各探索領域内における四腔断面像の輝度平均値を算出し、探索領域内の輝度平均値が大きい２つの特徴点を第１、第２の弁輪部座標として特定する。 In step 1307, the region including the feature point extracted by the annulus feature point extraction unit 10f is set as a search region by the annulus coordinate specifying unit 10g, and the luminance average of the four-chamber cross-sectional images in each search region is set. A value is calculated, and two feature points having a large average luminance value in the search area are specified as the first and second annulus coordinates.
ステップ１３０８では、左心室壁特徴点抽出部１０ｈにより、第１の弁輪部座標と第２の弁輪部座標との間において重心座標から半径方向の直線を円周方向に走査し、左心室壁の特徴点を抽出して当該特徴点の座標を算出する。 In Step 1308, the left ventricular wall feature point extraction unit 10h scans a radial line from the center of gravity coordinates in the circumferential direction between the first annulus coordinates and the second annulus coordinates, and the left ventricle The feature points of the wall are extracted and the coordinates of the feature points are calculated.
ステップ１３０９では、左心室輪郭抽出部１０ｉにより、左心室壁特徴点抽出部１０ｈで算出された左心室壁の特徴点の各座標をスプライン補間すると共に、第１、第２の弁輪部座標に重みを付加して第１の弁輪部座標と第２の弁輪部座標との間を結ぶ直線を描画する。 In step 1309, the left ventricular contour extracting unit 10i performs spline interpolation on the coordinates of the left ventricular wall feature points calculated by the left ventricular wall feature point extracting unit 10h, and converts them to the first and second annulus coordinates. A straight line connecting the first and second annulus coordinates is drawn by adding a weight.
図１４においては、図５〜図８で説明した初期輪郭抽出部１０ａによる処理結果を示しており、四腔断面図において、初期輪郭が正確に描画されている。 FIG. 14 shows the processing results by the initial contour extraction unit 10a described in FIGS. 5 to 8, and the initial contour is accurately drawn in the four-chamber cross-sectional view.
図１５においては、図１０で説明した弁輪部付近特徴点抽出部１０ｆ及び弁輪部座標特定部１０ｇによる処理結果を示しており、四腔断面図において、弁輪部（Mitral annulus points）が正確に描画されている。 FIG. 15 shows the processing results by the annulus feature point extraction unit 10f and the annulus coordinate specification unit 10g described in FIG. 10, and in the four-chamber cross-sectional view, the annulus points (Mitral annulus points) are shown. It is drawn correctly.
図１６においては、図１２で説明した左心室壁特徴点抽出部１０ｈ及び左心室輪郭抽出部１０ｉによる処理結果を示しており、四腔断面図において、左心室壁の輪郭（Contour of LV）が正確に描画されている。 FIG. 16 shows the processing results by the left ventricular wall feature point extraction unit 10h and the left ventricular contour extraction unit 10i described in FIG. 12, and in the four-chamber cross-sectional view, the contour of the left ventricular wall (Contour of LV) is shown. It is drawn correctly.
以上説明したように、本実施形態の左心室壁情報抽出装置１０では、プログラムに基づくコンピュータ処理による機能として、初期輪郭抽出部１０ａ、運動ベクトル算出部１０ｂ、交点算出部１０ｃ、重心算出部１０ｄ、左心室内腔領域抽出部１０ｅ、弁輪部付近特徴点抽出部１０ｆ、弁輪部座標特定部１０ｇ、左心室壁特徴点抽出部１０ｈ、及び、左心室輪郭抽出部１０ｉ、を備え、超音波診断装置のプローブにより撮像され画像情報提供装置３０に記憶された心臓の超音波断層画像としての四腔断面像から左心室壁の情報を自動的に抽出することができる。 As described above, in the left ventricular wall information extraction device 10 of the present embodiment, as functions by computer processing based on a program, an initial contour extraction unit 10a, a motion vector calculation unit 10b, an intersection calculation unit 10c, a centroid calculation unit 10d, A left ventricular cavity region extraction unit 10e, an annulus vicinity feature point extraction unit 10f, an annulus coordinate specification unit 10g, a left ventricle wall feature point extraction unit 10h, and a left ventricle contour extraction unit 10i, and an ultrasonic Information on the left ventricular wall can be automatically extracted from a four-chamber cross-sectional image as an ultrasonic tomographic image of the heart captured by the probe of the diagnostic apparatus and stored in the image information providing apparatus 30.
このように、超音波や心臓の知識がなくとも、被験者の胸にプローブを当てて画像を得るだけで、四腔断面像から自動的に心臓の左心室の形状を認識することができるので、専門医でなくとも疾患の程度を定量化できると共に、健康診断時に適用することにより、疾患の早期発見につながり、予防医学に貢献できる可能性がある。 In this way, even if you do not have knowledge of ultrasound and heart, you can automatically recognize the shape of the left ventricle of the heart from the four-chamber cross-sectional image by simply applying the probe to the subject's chest and obtaining an image, Even if you are not a specialist, you can quantify the degree of the disease, and it can lead to early detection of the disease and contribute to preventive medicine by applying it at the time of a health checkup.
なお、以上の本実施形態の左心室壁情報抽出装置１０による処理を、４０の被検体から超音波診断装置により得られた各々３０フレームの動画像からなる四腔断面像を用いて行なった場合の、臨床検査技師による評価結果では、９５％の認識率が得られた。 In addition, when the processing by the left ventricular wall information extraction device 10 of the present embodiment described above is performed using four-chamber cross-sectional images each consisting of 30 frames of moving images obtained from 40 subjects by an ultrasonic diagnostic apparatus. As a result of evaluation by clinical laboratory technicians, a recognition rate of 95% was obtained.
なお、本発明は、上述した例に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。 In addition, this invention is not limited to the example mentioned above, A various deformation | transformation and application are possible within the range which does not deviate from the summary of this invention.
例えば、本実施形態においては、左心室壁情報抽出装置１０を個別の装置として構成した例を示しているが、ポータブル化が進んでいる超音波診断装置に左心室壁情報抽出装置１０を搭載することにより、家庭等での簡易診断にも応用することができる。 For example, in the present embodiment, an example in which the left ventricle wall information extraction device 10 is configured as an individual device is shown, but the left ventricle wall information extraction device 10 is mounted on an ultrasound diagnostic device that is becoming more portable. Therefore, it can be applied to simple diagnosis at home.
また、本実施形態では、左心室壁情報抽出装置１０は、超音波診断装置のプローブにより撮像され画像情報提供装置３０に記憶された心臓の超音波断層画像に基づいて左心室壁の情報を抽出しているが、左心室壁情報抽出装置１０を超音波診断装置に直接接続して、リアルタイムで超音波診断装置から得られる連続画像を用いて左心室壁の情報を抽出する構成としても良い。 In the present embodiment, the left ventricular wall information extraction device 10 extracts left ventricular wall information based on an ultrasonic tomographic image of the heart that is captured by the probe of the ultrasonic diagnostic device and stored in the image information providing device 30. However, the left ventricular wall information extracting device 10 may be directly connected to the ultrasonic diagnostic apparatus, and the left ventricular wall information may be extracted using continuous images obtained from the ultrasonic diagnostic apparatus in real time.
また、図２に示したコンピュータ構成において、本発明に係る各処理部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、各構成による処理が実行されてもよいし、図示されていない通信機能を用いて、当該プログラムを読み込ませることでもよい。 In the computer configuration shown in FIG. 2, a program for realizing the function of each processing unit according to the present invention is recorded on a computer-readable recording medium, and the program recorded on the recording medium is stored in a computer system. By reading and executing, the processing by each configuration may be executed, or the program may be read by using a communication function not shown.
なお、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。 The computer-readable recording medium refers to a portable medium such as a flexible disk, a magneto-optical disk, a ROM, and a CD-ROM, and a storage device such as a hard disk built in the computer system.
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。 The program may be transmitted from a computer system storing the program in a storage device or the like to another computer system via a transmission medium or by a transmission wave in the transmission medium. Here, the “transmission medium” for transmitting the program refers to a medium having a function of transmitting information, such as a network (communication network) such as the Internet or a communication line (communication line) such as a telephone line.
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能を、コンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。 The program may be for realizing a part of the functions described above. Furthermore, what can implement | achieve the function mentioned above in combination with the program already recorded on the computer system, what is called a difference file (difference program) may be sufficient.
また、本実施の形態に係る左心室壁情報抽出装置１０の図１に示した各処理部を、プログラムにより各機能の実行が可能なコンピュータで構成するものとしているが、論理素子回路からなるハードウェア構成とすることでも良い。 Further, each processing unit shown in FIG. 1 of the left ventricular wall information extracting device 10 according to the present embodiment is configured by a computer capable of executing each function by a program, but a hardware comprising a logic element circuit. A hardware configuration may be used.
また、図２に示す左心室壁情報抽出装置１０のコンピュータ構成に関しても適宜にその構成内容を変更しても良い。 Further, the configuration content of the computer configuration of the left ventricular wall information extracting device 10 shown in FIG. 2 may be changed as appropriate.
このように、本発明を実施する形態例を、図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施の形態例に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。 As described above, the embodiment for carrying out the present invention has been described in detail with reference to the drawings. However, the specific configuration is not limited to this embodiment, and the scope of the present invention is not deviated. Design etc. are also included.
１０ 左心室壁情報抽出装置
１０ａ 初期輪郭抽出部
１０ｂ 運動ベクトル算出部
１０ｃ 交点算出部
１０ｄ 重心算出部
１０ｅ 左心室内腔領域抽出部
１０ｆ 弁輪部付近特徴点抽出部
１０ｇ 弁輪部座標特定部
１０ｈ 左心室壁特徴点抽出部
１０ｉ 左心室輪郭抽出部
１０ｊ 画像処理部
２１ ＣＰＵ
２２ ＲＡＭ
２３ ＲＯＭ
２４ ハードディスク２４（ＨＤＤ）
２５ 入力装置
２６ 表示装置
２７ 通信装置
２８ 入出力インターフェース部
２９ システムバスＢＵＳ
３０ 画像情報提供装置
10 Left ventricular wall information extracting device 10a Initial contour extracting unit 10b Motion vector calculating unit 10c Intersection calculating unit 10d Center of gravity calculating unit 10e Left ventricular cavity region extracting unit 10f Annular region feature point extracting unit 10g Annulus coordinate specifying unit 10h Left ventricle wall feature point extraction unit 10i Left ventricle contour extraction unit 10j Image processing unit 21 CPU
22 RAM
23 ROM
24 Hard disk 24 (HDD)
25 Input Device 26 Display Device 27 Communication Device 28 Input / Output Interface Unit 29 System Bus BUS
30 Image information providing device
Claims (3)
前記初期輪郭抽出手段により抽出された初期輪郭の運動ベクトルを複数算出する運動ベクトル算出手段と、
前記運動ベクトル算出手段により算出された複数の運動ベクトルの延長線の交点を複数算出する交点算出手段と、
前記交点算出手段により算出された複数の交点の分布から複数交点の重心座標を算出する重心算出手段と、
前記重心算出手段により算出された重心座標を左心室内腔の中心点とし、左心室形状を楕円の形状に近似すると共に、近似した近似楕円の内部を二値化して左心室内腔領域を抽出する左心室内腔領域抽出手段と、
前記左心室内腔領域抽出手段により近似された近似楕円の２つの僧帽弁の弁輪部を含むよう予め定められた探索範囲で、重心座標から半径方向の直線を円周方向に走査し、左心室壁の座標を探索して特徴点を抽出する弁輪部付近特徴点抽出手段と、
前記弁輪部付近特徴点抽出手段により抽出された特徴点を含む領域内における前記四腔断面像の輝度平均値を算出し、探索領域内の輝度平均値が大きい２つの特徴点を第１の弁輪部座標及び第２の弁輪部座標として特定する弁輪部座標特定手段と、
前記弁輪部座標特定手段により特定された第１の弁輪部座標と第２の弁輪部座標との間において前記重心座標から半径方向の直線を円周方向に走査し、左心室壁の特徴点を抽出して座標を算出する左心室壁特徴点抽出手段と、
前記左心室壁特徴点抽出手段により算出された左心室壁の特徴点の各座標をスプライン補間すると共に、前記弁輪部座標特定手段により特定された第１の弁輪部座標と第２の弁輪部座標との間を結ぶ直線を描画する左心室輪郭抽出手段と、
を備えた左心室壁情報抽出装置。 An initial contour extracting means for extracting an initial contour of the left ventricular inner wall based on luminance information from a four-chamber cross-sectional image that is an ultrasonic tomographic image of the heart;
Motion vector calculating means for calculating a plurality of initial contour motion vectors extracted by the initial contour extracting means;
Intersection calculation means for calculating a plurality of intersections of extension lines of a plurality of motion vectors calculated by the motion vector calculation means;
Centroid calculating means for calculating centroid coordinates of a plurality of intersections from the distribution of the plurality of intersections calculated by the intersection calculation means;
The center of gravity coordinates calculated by the center of gravity calculating means are used as the center point of the left ventricular lumen, the left ventricle shape is approximated to an ellipse shape, and the interior of the approximated ellipse is binarized to extract the left ventricular lumen region Means for extracting a left ventricular lumen region;
In a predetermined search range including the annulus of the two mitral valves of the approximate ellipse approximated by the left ventricular lumen region extracting means, a radial line is scanned in the circumferential direction from the center of gravity coordinates, An annulus feature point extraction means for searching the coordinates of the left ventricular wall and extracting the feature points;
The brightness average value of the four-chamber cross-sectional image in the region including the feature point extracted by the feature point extraction means near the annulus is calculated, and two feature points having a large brightness average value in the search region are calculated as the first feature point. An annulus coordinates specifying means for specifying the annulus coordinates and the second annulus coordinates;
A straight line in the radial direction from the center of gravity coordinates is scanned in the circumferential direction between the first and second annulus coordinates specified by the annulus coordinates specifying means, and the left ventricular wall Left ventricular wall feature point extraction means for extracting feature points and calculating coordinates;
The coordinates of the feature points of the left ventricle wall calculated by the left ventricle wall feature point extracting means are spline-interpolated, and the first valve ring part coordinates and the second valve specified by the valve ring part coordinate specifying means are used. Left ventricular contour extracting means for drawing a straight line connecting the limbal coordinates;
Left ventricular wall information extraction device equipped with.
前記初期輪郭抽出ステップにより抽出された初期輪郭の運動ベクトルを複数算出する運動ベクトル算出ステップと、
前記運動ベクトル算出ステップにより算出された複数の運動ベクトルの延長線の交点を複数算出する交点算出ステップと、
前記交点算出ステップにより算出された複数の交点の分布から複数交点の重心座標を算出する重心算出ステップと、
前記重心算出ステップにより算出された重心座標を左心室内腔の中心点とし、左心室形状を楕円の形状に近似すると共に、近似した近似楕円の内部を二値化して左心室内腔領域を抽出する左心室内腔領域抽出ステップと、
前記左心室内腔領域抽出ステップにより近似された近似楕円の予め２つの僧帽弁の弁輪部を含むよう定められた探索範囲で、重心座標から半径方向の直線を円周方向に走査し、左心室壁の座標を探索して特徴点を抽出する弁輪部付近特徴点抽出ステップと、
前記弁輪部付近特徴点抽出ステップにより抽出された特徴点を含む領域内における前記四腔断面像の輝度平均値を算出し、探索領域内の輝度平均値が大きい２つの特徴点を第１、第２の弁輪部座標として特定する弁輪部座標特定ステップと、
前記弁輪部座標特定ステップにより特定された第１の弁輪部座標と第２の弁輪部座標との間において前記重心座標から半径方向の直線を円周方向に走査し、左心室壁の特徴点を抽出して座標を算出する左心室壁特徴点抽出ステップと、
前記左心室壁特徴点抽出ステップにより算出された左心室壁の特徴点の各座標をスプライン補間すると共に、前記弁輪部座標特定ステップにより特定された第１の弁輪部座標と第２の弁輪部座標との間を結ぶ直線を描画する左心室輪郭抽出ステップと、
を含む左心室壁情報抽出方法。 An initial contour extraction step for extracting an initial contour of the left ventricular inner wall based on luminance information from a four-chamber cross-sectional image that is an ultrasonic tomographic image of the heart;
A motion vector calculation step for calculating a plurality of motion vectors of the initial contour extracted by the initial contour extraction step;
An intersection calculation step for calculating a plurality of intersections of extension lines of a plurality of motion vectors calculated by the motion vector calculation step;
A centroid calculating step of calculating centroid coordinates of a plurality of intersections from a distribution of the plurality of intersections calculated by the intersection calculation step;
Using the center of gravity coordinates calculated in the center of gravity calculation step as the center point of the left ventricular lumen, the left ventricle shape is approximated to an ellipse shape, and the interior of the approximated ellipse is binarized to extract the left ventricular lumen region A left ventricular lumen region extracting step;
In the search range determined to include the annulus of two mitral valves in advance of the approximate ellipse approximated by the left ventricular lumen region extraction step, a radial line is scanned in the circumferential direction from the center of gravity coordinates, An annulus feature point extraction step for searching the left ventricular wall coordinates and extracting feature points;
The brightness average value of the four-chamber cross-sectional image in the region including the feature point extracted by the feature point extraction step near the annulus is calculated, and two feature points having a large brightness average value in the search region are first, An annulus coordinates specifying step for specifying the second annulus coordinates;
A straight line in the radial direction from the center of gravity coordinates is scanned in the circumferential direction between the first and second annulus coordinates specified by the annulus coordinates specifying step, and the left ventricular wall A left ventricular wall feature point extraction step of extracting feature points and calculating coordinates;
The coordinates of the left ventricular wall feature points calculated by the left ventricular wall feature point extraction step are spline-interpolated, and the first valve ring portion coordinates and the second valve specified by the valve leaf portion coordinate specifying step are used. A left ventricular contour extraction step for drawing a straight line connecting the limbal coordinates;
Left ventricular wall information extraction method including
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