JP6303905B2 - 超音波診断装置、超音波診断装置の画像処理方法、および、画像処理プログラム - Google Patents
超音波診断装置、超音波診断装置の画像処理方法、および、画像処理プログラム Download PDFInfo
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Description
加えて、超音波画像を用いてこれらの疾患活動性をグレード別に判定する方法が提案されている。パワードプラ画像を用いて炎症の程度をグレード化する場合、観測される血流信号が肥厚した滑膜領域のうちどれだけの割合を占めているかでグレードを判定する。
(実施の形態1)
図1は、本実施の形態に係る超音波診断装置20の構成を示すブロック図である。超音波診断装置20は、超音波送受信部21、超音波画像生成部22、記憶部23、エッジ検出部24、構成要素特定部25、病態解析部26、制御部27、画面生成部28を含む。超音波画像生成部22、記憶部23、エッジ検出部24、構成要素特定部25は、画像処理回路として1ブロックの回路として構成される。なお、超音波送受信部21、病態解析部26、制御部27、画面生成部28は画像処理回路とは別の回路として構成される。これらは、必要に応じて、画像処理回路の内部構成としても構わない。超音波プローブ11、入力部31、表示部32は超音波診断装置20に外部から接続される構成である。これらは、必要に応じて、超音波診断装置20に含めた構成としても構わない。
記憶部23は、超音波画像や後述する構成要素の特定情報、疾患活動性を一時的に記憶している記憶装置であり、例えば、RAMや、フラッシュメモリ、ハードディスクドライブなどで構成される。
エッジ検出部24は、記憶部23に記憶されている超音波画像を読み出し、画像内のエッジを検出する。検出されたエッジは、関節部位の構成要素を示す画像部分(以下、単に「構成要素」と表記する)を超音波画像から特定するために用いられる。
病態解析部26は、構成要素特定部25が特定した超音波画像の各構成要素を解析し、リウマチの病態の疾患活動性を定量的に評価する。
画面生成部28は、記憶部23に記憶されている超音波画像を読み出す。また、画面生成部28は、入力部31から入力された検査者名、患者名、時間情報、超音波診断装置の設定情報と、病態解析部26による疾患活動性の評価結果とを制御部27から受け取り、読み出した超音波画像に重畳して、表示部32に出力する。
超音波送受信部21、超音波画像生成部22、エッジ検出部24、構成要素特定部25、病態解析部26、制御部27、画面生成部28はそれぞれ、例えば、メモリと、CPU(Central Processing Unit)やGPU(Graphic Processing Unit)などのプログラマブルデバイスとソフトウェア、あるいは、FPGA(Field Programmable Gate Array)、ASIC(Application Specific Ingegrated Circuit)などのハードウェアにより実現される。
本実施の形態における主な被検体の測定対象は関節である。関節の一例として手指関節の概略を図2に示す。図2に示すように、関節は、骨111、骨121、軟骨112、軟骨122、滑膜130、関節包140からなる。骨111と骨121の先端部分にはそれぞれ、軟骨112と軟骨122が付帯しており、軟骨112と軟骨122を包むように滑膜130が存在する。さらに滑膜130を囲むように関節包140が骨111と骨121に付着している。
図3(a)、図3(b)を用いて、関節を撮像した超音波画像と関節リウマチの病態について説明する。
実施の形態1に係る超音波診断装置20の動作について説明する。図4は、超音波診断装置20の全体の動作を示すフローチャートである。
まず、超音波画像を取得する(ステップS101)。具体的には、超音波送受信部21が超音波プローブ11に超音波送信信号を送出し、超音波プローブ11は超音波送信信号を送信超音波に変換して被検体に送出する。超音波プローブ11は、被検体から反射された反射超音波を超音波受信信号に変換して超音波送受信部21に送出する。超音波送受信部21は超音波受信信号に対して整相加算によるビームフォーミングを行い、音響線信号を超音波画像生成部22に出力する。超音波画像生成部22は、音響線信号に対して包絡線検波、対数圧縮などを行って輝度データに変換するとともに、走査線の位置と深さとを直交座標に変換して、超音波画像を生成する。以下、超音波画像はBモード画像であるとするが、超音波画像はBモード画像に限定されるものではなく、Mモード画像、パワードプラ画像等、超音波を用いて生成される任意の画像であってよい。超音波画像生成部22で生成された超音波画像は記憶部23に記憶される。
次に、疾患活動性を定量化する(ステップS300)。疾患活動性とは、関節リウマチなどの関節疾患について、罹患の有無や罹患している場合の進行度を示す指標であり、例えば、滑膜や関節包の肥厚度、骨表面の滑らかさ、関節の形状、関節腔領域における血流の有無およびその範囲等である。疾患活動性を定量化することにより、関節疾患の罹患の有無や進行度の判断、所定期間における疾患の進行状況などを客観的に評価でき、被検者に対する的確なケア等が行える。この動作により、特定された骨表面、滑膜、関節、関節包、関節腔領域における関節リウマチの疾患活動性が定量化される。定量化された各疾患活動性の情報は記憶部23に記憶される。詳細は後述する。
<構成要素の特定>
上述のステップS200における構成要素の特定について詳細に説明する。図5は構成要素の特定動作を示すフローチャートである。
具体的には、まず上記Valueが所定の閾値Thを下回るか否かを判定する(ステップS407)。これは、|y−yj|が極度に大きい場合、すなわちy座標が大きく異なる場合は連続したエッジであると見なせないためである。なお、この判定はValueが閾値Thを下回るか否かではなく、|y−yj|が所定の閾値を下回るか否かで行うとしてもよい。次に、上記Valueが所定の閾値Thを下回る画素について、上記Valueが最小値となる画素を特定する。具体的には、上記Valueが最小値Minを下回るか否かを判定し(ステップS408)、下回る場合に、y座標を変数pに格納するとともに、Valueを新たな最小値Minとする(ステップS409)。なお、最小値Minの初期値は閾値Thと同一であるとしてもよいし、最小値Minが未定義である場合には、ステップS408をYesと判定することとしてもよい。
このようにすることで、Valueが所定の閾値Thを下回る(ステップS407でYesとなる)座標が1以上存在した場合に、Valueが最小値となるy座標が変数pに、その時のValue値が最小値Minに格納されることになる。したがって、変数pに値が格納されている場合(ステップS412でYes)、探索開始点(1,yj)に対して(x,p)をエッジを構成する次の点であるとして対応付け、(x,p)を新たな探索開始点とする(ステップS413)。一方、Valueが所定の閾値Thを下回る(ステップS407でYesとなる)座標が1つも存在しない場合、変数pに値が格納されないので(ステップS412でNo)、この場合は、エッジが(x−1,yj)で終了していると判断する(ステップS414)。
<その他の構成要素の特定>
図5に戻って説明を続ける。次に、構成要素特定部25は輝度値を基に滑膜を検出する(ステップS204)。図10(a)、(b)は、滑膜の検出プロセスを示した図である。図10(a)のエッジ452は、検出された骨表面である。構成要素特定部25は、各x座標において、超音波画像の上端から骨表面までの各画素について輝度値を取得し、滑膜か否かを検出する。例えば、x=xkの直線451上の画素を、腱や筋繊維か、滑膜かに分類する。具体的には、(1)滑膜は筋繊維等より深い位置に存在する、(2)滑膜の輝度は筋繊維等の輝度より低い、の2つをもとに、輝度値と深さに従って画素を2グループに分類する。以上の処理を全てのx座標について行うことにより滑膜の存在する領域が検出できる。図10(b)は、超音波画像上に検出された滑膜の領域481を示したものである。
関節は、以下のように検出する。図11に、検出された骨表面301、302を示す。関節は、骨表面301と骨表面302とが連続していない断裂部であると判定できる(図9のステップS508)。なお、図12(a)のように2つの骨表面301、302に対して2つの関節位置381、382を特定してもよいし、図12(b)のように関節の全体から二つの骨表面を包括する関節位置383を特定してもよい。
関節包は以下のように検出する。図13は、超音波画像上において、骨表面301、302および関節より浅い位置に存在するエッジを示したものである。エッジ391、394はいずれも、関節腔領域と骨表面301、302より浅い位置にあるエッジである。解剖学上、図2に示すように関節包140は骨111、121と接しているため、超音波画像においても、関節包は骨表面301、302と接している。さらに、関節腔領域は輝度が小さく、関節包と骨表面は高輝度である。そのため、ステップS202で検出されたエッジのうち、骨表面301、302と接し、当該エッジと骨表面301、302とで囲まれた領域が低輝度であるようなエッジを関節包として特定できる。図13において、地点392で骨表面301と接し、地点393で骨表面302と接する、関節包394が検出される。具体的には、図9のフローチャートにおけるステップS509以降のように、腱セグメントと分類されたエッジに対し、両端が骨表面301、302と接するか否か(ステップ510)、および、当該エッジと骨表面301、302とで囲まれた領域が低輝度であるか否か(ステップS511)をそれぞれ判定し、いずれも肯定的であれば、当該エッジを関節包であると判定し(ステップS512)、いずれかが否定的であれば、当該エッジを筋繊維であると判定する(ステップS513)。
<疾患活動性の定量化>
上述のステップS300における疾患活動の定量化について詳細に説明する。図14は疾患活動の定量化を示すフローチャートである。
まず、病態解析部26が骨表面の定量化を行う(ステップS301)。リウマチ症状が進行するに従って、骨表面301には図15のように骨びらん311が観測されるようになる。従って、骨表面301から骨びらんを抽出し、骨びらんの進行度を定量評価することが可能である。
次に、滑膜の定量化を行う(ステップS302)。図10(b)は滑膜の定量化を示した図である。ここで、検出された滑膜を領域481に示す。ここで、ステップS204で検出された骨端308、309に対し、骨端308と骨端309とを結ぶ直線を直線482、骨端308を通りy軸と平行な直線を直線483、骨端309を通りy軸と平行な直線を直線484として示す。
次に、関節を定量化する(ステップS303)。関節リウマチの進行に伴って軟骨が減少するため、図2に示すように、骨111と骨121とが近接する。従って、超音波画像において、関節位置の間隔が狭小化していく。そのため、関節位置の間隔を定量化することでリウマチの疾患活動性を評価できる。具体的には、図12(a)に示された関節位置381と関節位置382との距離、または、水平距離(x座標の差分)を定量化する。
次に、関節包を定量化する(ステップS304)。図2に示すように、関節リウマチの進行に伴って滑膜130が肥厚するため、滑膜を包括する関節包140も進展する。従って、超音波画像上では、関節包のエッジが変形する。従って、関節包の長さ、高さ、幅、面積等を定量化することにより、リウマチの疾患活動性の評価をすることが可能である。
関節包の長さは、関節包のエッジ394の長さを持って定量化する。
関節包の高さは、関節包のエッジ394においてy座標が最も小さくなる極大値401から、関節包のエッジ394の左端402を通る水平線404と、関節包のエッジ394の右端403を通る水平線405とのそれぞれに対して垂直に下した垂直線406、407のそれぞれの長さを持って定量化する。なお、この2つの長さは個別に用いてもよいし、最大値、最小値、平均値、合計値等の統計量を用いてもよい。または、図19(b)に示すように、関節包のエッジ394の左端402と右端403とを結ぶ直線411に対して関節包のエッジ394の極大値401から垂直に下した垂直線412の長さを関節包の高さとして定量化してもよい。
関節包の面積は、関節包のエッジ394と直線411とに囲まれた領域内の面積、すなわち領域内のピクセル数を持って定量化する。
なお、関節包のエッジ394の左端402と右端403との位置はステップS509で検出した座標、関節包のエッジ394の極大値401は関節包のエッジ394を構成する画素のうちy座標が最小となる点であるとしたが、例えば、ユーザが入力部31を介して指定する、としてもよい。
次に、関節腔領域を定量化する(ステップS305)。関節腔領域を定量化する指標は、関節腔領域の面積、高さ、幅、角度があげられる。図21(a)には、関節腔領域423、関節腔領域の高さ431、関節腔領域の幅432を示している。図21(b)には、関節位置から関節包の両端に向かう矢印433と、関節腔領域の角度434を示す。
関節腔領域の幅は、関節腔領域423内の各画素におけるx座標の最大値と最小値の差、あるいは、関節包の左端と右端のx座標の差(水平距離)で定量化される。
関節腔領域の高さは、関節腔領域423内の各画素におけるy座標の最大値と最小値の差で定量化される。
上記構成により、構成要素の境界を示す特徴線がそれぞれ独立した形式で検出し、複数の特徴線の集合を各構成要素の境界と対応付けることができる。そのため、構成要素の境界線、すなわち、骨表面、皮膚、関節腔がいずれかの特徴線に対応している。そのため、線画状に1つのエッジを検出する場合と比較すると、パターンマッチングの必要がないため、適正な比較パターンがない場合に判断ができない、不適切な比較パターンを用いて境界を誤認識するといった事態を防ぐことができる。また、輝度のみを用いてエッジを検出する場合と異なり、輝度の高いエッジが他のエッジに近接する場合や、高輝度ノイズがエッジに重なることによるエッジを誤認識する事態を防ぐことができる。
そのため、各構成要素を高精度に検出することができ、検査者に依存しない、信頼性の高い病態の定量化を行うことができる。
<実施の形態に係るその他の変形例>
(1)実施の形態では、超音波診断装置20が骨表面、滑膜、関節、関節包、関節腔領域の全てについて疾患活動性を定量化するとしたが、本発明は必ずしもこの場合に限定されない。超音波診断装置20は、例えば、骨表面、滑膜、関節、関節包、関節腔領域のうち、一部のみを定量化してもよく、また、ユーザが入力部31を用いて指定した疾患活動性の定量化のみを行うとしてもよい。なお、定量化する際に特定を必要としない構成要素は必ずしも検出する必要はなく、例えば、滑膜を定量化しない場合、滑膜を検出しないとしてもよい。
(2)実施の形態では、超音波診断装置20が超音波プローブ11を用いて超音波画像を取得し、取得した画像に対して構成要素の検出と疾患活動性の定量化を行うとしたが、本発明は必ずしもこの場合に限定されない。超音波診断装置20は、例えば、記憶部23に複数の超音波画像を記憶し、記憶部23から任意の超音波画像を取得して、構成要素の検出と疾患活動性の定量化を行うとしてもよい。あるいは、例えば、外付けのハードディスクやSDカード等のメモリデバイス、ネットワーク上のサーバ、NAS(Network Access Storage)等の外部の記憶手段等から超音波画像を取得して、構成要素の検出と疾患活動性の定量化を行うとしてもよい。
すなわち、超音波画像において関節腔領域の輝度は骨表面や関節包と比べて低いことを用いて、動的輪郭モデルや領域拡張法等により低輝度に描画される関節腔領域を検出する。図20(a)に示すように、ステップS205で特定された関節位置381と関節位置382とを用いて、例えば、関節位置381と関節位置382との中点から上方に、初期探索点421を設定し、低輝度に描画される領域を反復的に拡大する。図20(b)は、拡大された探索領域422を示す。このようにすることで、図20(c)に示すように、関節腔領域423を検出することができる。なお、検出に当たり、ステップS205で特定された骨表面301、302を利用してもよい。
(4)実施の形態では、ステップS405〜S415において、探索開始点の処理順について言及しなかったが、例えば、超音波画像の下方から順に処理するとしてもよいし、または、輝度の高い順に処理するとしてもよい。このようにすることで、高輝度で描画される骨表面や皮膚を正確に抽出した後、関節包等を特定することができる。
また、ステップS202でエッジを1つ検出する度に、ステップS205において各エッジがどの構成要素の境界であるかを判定し、その後、超音波画像からステップS202で検出したエッジを除外してから再度ステップS201でエッジの強調処理を行い、ステップS202で再びエッジの検出を行うとしてもよい。あるいは、ステップS205において各エッジがどの構成要素の境界であるかを判定した後、特定のエッジ以外のエッジを除外してから再度ステップS201でエッジの強調処理を行い、ステップS202で当該特定のエッジを再度検出し直すとしてもよい。このようにすることで、さらにエッジの検出精度を向上させることができる。
また、集積回路化の手法はLSIに限るものではなく、専用回路、又は汎用プロセッサで実現してもよい。LSI製造後に、プログラムすることが可能なFPGA(Field Programmable Gate Array)や、LSI内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用してもよい。
また、各実施の形態および各変形例に係る超音波診断装置は、記憶媒体に書き込まれたプログラムと、プログラムを読み込んで実行するコンピュータとで実現されてもよい。記憶媒体は、メモリカード、CD−ROMなどいかなる記録媒体であってもよい。また、本発明に係る超音波診断装置は、ネットワークを経由してダウンロードされるプログラムと、プログラムをネットワークからダウンロードして実行するコンピュータとで実現されてもよい。
さらに、超音波診断装置においては基板上に回路部品、リード線等の部材も存在するが、電気的配線、電気回路について当該技術分野における通常の知識に基づいて様々な態様を実施可能であり、本発明の説明として直接的には無関係のため、説明を省略している。尚、上記示した各図は模式図であり、必ずしも厳密に図示したものではない。
以下に、実施の形態に係る超音波診断装置、超音波診断装置の画像処理方法、および、画像処理プログラムの構成および効果について説明する。
(1)実施の形態に係る超音波診断装置は、関節部位を撮像した超音波画像から、前記関節部位の構成要素を示す画像部分を特定する超音波診断装置であって、超音波画像を取得して前記画像部分を特定する画像処理回路を備え、前記画像処理回路は、超音波画像を取得する超音波画像取得部と、前記超音波画像において、被検体表面と略垂直な被検体の深さ方向を第1方向、前記第1方向と直交する方向を第2方向としたとき、前記第2方向の画素位置がN(Nは1以上の整数)である第1特定画素と、前記第2方向の画素位置がN+1である第2特定画素とを、前記第2特定画素の輝度が大きく、かつ、前記第1特定画素と前記第2特定画素とが近接する場合に関連付けることを第2方向の全ての画素位置で行うことにより前記超音波画像から1以上の特徴線を検出し、前記構成要素間の境界を前記特徴線のいずれが示しているかを当該特徴線の前記第1方向における順序に基づいて特定し、各構成要素の境界を示す画像部分を特定する構成要素特定部とを備えることを特徴とする。
このようにすることで、骨表面と超音波画像とから、滑膜領域をさらに検出することができる。
(4)また、実施の形態に係る上記(3)の超音波診断装置は、前記画像処理回路は、さらにエッジ強調部を備え、前記構成要素特定部は、前記エッジ強調部が前記超音波画像のエッジ強調を行った結果から前記第1特定画素と前記第2特定画素とを関連付けることにより前記特徴線を検出する、としてもよい。
(5)また、実施の形態に係る上記(1)の超音波診断装置は、前記超音波画像から1つの前記特徴線を検出する動作を繰り返し行うことで複数の前記特徴線を検出し、新たな特徴線を検出する際、検出された前記特徴線を前記超音波画像から除外してから、特徴線の検出を行う、としてもよい。
(6)また、実施の形態に係る上記(1)の超音波診断装置は、前記構成要素特定部は、各構成要素の境界を示す画像部分を特定する際に、前記複数の特徴線を、深さが浅い特徴線を皮膚セグメント、深さが深い特徴線を骨セグメントに分類し、前記皮膚セグメントに分類された特徴線から皮膚を示す画像部分を、前記骨セグメントに分類された特徴線から骨表面を示す画像部分を、それぞれ特定する、としてもよい。
(7)また、実施の形態に係る上記(6)の超音波診断装置は、前記構成要素特定部は、さらに、両端が前記骨表面に近接し、かつ、骨表面より前記第1方向において浅い側にある特徴線を、関節包を示す画像部分と特定する、としてもよい。
(8)また、実施の形態に係る上記(6)の超音波診断装置は、前記構成要素特定部は、さらに、前記骨表面に断裂部分が存在し、かつ、前記骨表面の断裂部分が前記骨表面の他の部分より第1方向において深い場合に、前記断裂部分の中心を、前記第2方向における関節位置の中心を示すと特定する、としてもよい。
(9)また、実施の形態に係る上記(7)の超音波診断装置は、前記構成要素特定部はさらに、前記関節包と、全骨表面との間の領域を、関節腔領域を示す画像部分として特定する、としてもよい。
(10)また、実施の形態に係る上記(6)の超音波診断装置は、さらに、前記構成要素特定部が特定した前記骨表面を示す画像部分を用いて、前記骨表面における疾患活動性の定量化を行う病態解析部を備える、としてもよい。
(11)また、実施の形態に係る上記(10)の超音波診断装置は、前記病態解析部は、前記骨表面の滑らかさを定量化する、としてもよい。
このようにすることで、骨表面の形状の滑らかさに基づいて疾患活動性を定量化することができる。
このようにすることで、骨表面の形状の滑らかさを定量化することができる。
(13)また、実施の形態に係る上記(10)の超音波診断装置は、前記病態解析部は、前記骨表面における骨びらんを定量化する、としてもよい。
(14)また、実施の形態に係る上記(13)の超音波診断装置は、前記病態解析部は、前記骨表面を示す画像部分における前記第1方向もしくは前記第2方向の一階差分を算出し、算出された一階差分の変動に基づいて前記骨びらんを示す画像部分を特定し、前記骨びらんを示す画像部分に所定の関数をフィッティングし、前記骨びらんを示す画像部分と前記所定の関数との誤差を前記骨表面の滑らかさとして定量化する、としてもよい。
(15)また、実施の形態に係る上記(8)の超音波診断装置は、前記構成要素特定部が特定した前記骨表面を示す画像部分を用いて、前記関節における疾患活動性の定量化を行う病態解析部を備え、前記病態解析部は、前記骨表面の断裂部分の直線距離、または、水平距離を定量化する、としてもよい。
(16)また、実施の形態に係る上記(7)の超音波診断装置は、前記構成要素特定部が特定した前記関節包を示す画像部分を用いて、前記関節包における疾患活動性の定量化を行う病態解析部を備え、前記病態解析部は、前記関節包の厚さ、前記関節包の幅、前記関節包の長さ、前記関節包の面積の少なくとも1以上を定量化する、としてもよい。
(17)また、実施の形態に係る上記(16)の超音波診断装置は、前記病態解析部は、前記関節包を示す画像部分の前記第1方向における座標が最大値となる座標と、前記関節包を示す画像部分の端点の前記第1方向における座標との差、もしくは、前記関節包を示す画像部分の前記第1方向における座標が最大値となる座標から、前記関節包を示す画像部分の両端を結ぶ直線との距離を前記関節包の厚さとして定量化し、前記関節包を示す画像部分の両端となる2つの座標の、前記第2方向に沿った座標差を前記関節包の幅として定量化し、記関節包を示す前記特徴線における、前記関節包を示す画像部分の一端から他端までの長さを前記関節包の長さとして定量化し、前記関節包を示す前記特徴線と、前記関節包を示す画像部分の両端を結ぶ直線とに囲まれた面積を前記関節包の面積として定量化する、としてもよい。
(18)また、実施の形態に係る上記(9)の超音波診断装置は、前記構成要素特定部が特定した前記関節腔領域を示す画像部分を用いて、前記関節腔領域における疾患活動性の定量化を行う病態解析部を備え、前記病態解析部は、関節腔領域の高さ、前記関節腔領域の幅、前記関節腔領域の面積、前記関節腔領域の形状の少なくとも1以上を定量化する、としてもよい。
(19)また、実施の形態に係る上記(18)の超音波診断装置は、前記病態解析部は、前記関節腔領域を示す画像部分における、前記第1方向の座標の最大値と最小値との差を、前記関節腔領域の高さとして定量化し、前記関節腔領域を示す画像部分における、前記第2方向の座標の最大値と最小値との差を、前記関節腔領域の幅として定量化し、骨表面を示す画像部分の断裂部の中心と関節包を示す画像部分の両端とをそれぞれ結んだ直線がなす角を前記関節腔領域の形状として定量化する、としてもよい。
(20)また、実施の形態に係る上記(18)の超音波診断装置は、前記病態解析部は、前記関節腔領域を示す画像部分における血流信号の総面積、前記関節腔領域を示す画像部分における血流信号の総面積と前記関節腔領を示す画像部分の面積との比、前記関節腔領域を示す画像部分における連続した領域としての血流信号の個数の少なくとも1以上を定量化する、としてもよい。
(21)また、実施の形態に係る上記(20)の超音波診断装置は、前記病態解析部は、前記関節腔領域を示す画像部分における血流信号の総面積、前記関節腔領域を示す画像部分における血流信号の総面積と前記関節腔領を示す画像部分の面積との比、前記関節腔領域を示す画像部分における連続した領域としての血流信号の個数の少なくとも1以上と、前記関節腔領域を示す画像部分における血流信号の位置とを組み合わせて定量化する、としてもよい。
(22)また、実施の形態に係る上記(21)の超音波診断装置は、前記構成要素特定部が特定した前記滑膜を示す画像部分を用いて、前記滑膜における疾患活動性の定量化を行う病態解析部を備える、としてもよい。
(23)また、実施の形態に係る上記(22)の超音波診断装置は、前記病態解析部は、前記滑膜を示す画像部分が、骨幹端を示す画像部分をつなぐ直線を超えるか否か、および、骨幹部を示す画像部分への伸展があるか否かに基づいて定量化する、としてもよい。
このようにすることで、滑膜の範囲に基づいて疾患活動性を定量化することができる。
(25)また、実施の形態に係る上記(24)の超音波診断装置は、前記病態解析部は、前記滑膜を示す画像部分における血流信号の総面積、前記滑膜を示す画像部分における血流信号の総面積と前記滑膜を示す画像部分の面積との比、前記滑膜を示す画像部分における連続した領域としての血流信号の個数の少なくとも1以上と、前記滑膜を示す画像部分における血流信号の位置とを組み合わせて定量化する、としてもよい。
20 超音波診断装置
21 超音波送受信部
22 超音波画像生成部
23 記憶部
24 エッジ検出部
25 構成要素特定部
26 病態解析部
27 制御部
28 画面生成部
31 入力部
32 表示部
111、121 骨
112、122 軟骨
130 滑膜
140、205、394 関節包
201、202、301、302 骨表面
203 皮膚
206 関節腔領域
208 血流信号
303 皮膚セグメント
304 腱セグメント
305 骨セグメント
308、309 骨端
Claims (27)
- 関節部位を撮像した超音波画像から、前記関節部位の構成要素を示す画像部分を特定する超音波診断装置であって、
超音波画像を取得して前記画像部分を特定する画像処理回路を備え、
前記画像処理回路は、
超音波画像を取得する超音波画像取得部と、
前記超音波画像において、被検体表面と略垂直な被検体の深さ方向を第1方向、前記第1方向と直交する方向を第2方向としたとき、前記第2方向の画素位置がN(Nは1以上の整数)である第1特定画素と、前記第2方向の画素位置がN+1である第2特定画素とを、前記第2特定画素の輝度が大きく、かつ、前記第1特定画素と前記第2特定画素とが近接する場合に関連付けることを第2方向の全ての画素位置で行うことにより前記超音波画像から1以上の特徴線を検出し、前記構成要素間の境界を前記特徴線のいずれが示しているかを当該特徴線の前記第1方向における順序に基づいて特定し、各構成要素の境界を示す画像部分を特定する構成要素特定部と
を備えることを特徴とする超音波診断装置。 - 前記構成要素特定部は、前記構成要素間の境界として骨表面を前記第1方向において深い前記特徴線から特定し、さらに、前記骨表面より深さが浅く、前記特徴線が検出されていない領域から、前記第1方向における輝度の変化に基づいて、滑膜を示す画像部分を特定する
ことを特徴とする請求項1に記載の超音波診断装置。 - 前記第1方向はy軸と平行であって前記第2方向はx軸と平行であり、
第1特定画素は、x座標がNである複数の画素のうち、前記第1方向において輝度が極大となる画素、または、Nが2以上である場合においてx座標がN−1である第1特定画素に対して第2特定画素として関連付けられた画素のいずれかであり、
前記第1特定画素の座標を(N,yN)とし、x座標がN+1である任意の画素の輝度をL(N+1,y)、当該画素の座標を(N+1,y)とした場合、前記第2特定画素は、x座標がN+1である画素のうち、
Value=m・L(N+1,y)+n・|y−yN| (m、nはn>0>mを満たす実数)
で示される値Valueが最小となる画素である
ことを特徴とする請求項1に記載の超音波診断装置。 - 前記画像処理回路は、さらにエッジ強調部を備え、
前記構成要素特定部は、前記エッジ強調部が前記超音波画像のエッジ強調を行った結果から前記第1特定画素と前記第2特定画素とを関連付けることにより前記特徴線を検出する
ことを特徴とする請求項3に記載の超音波診断装置。 - 前記構成要素特定部は、前記超音波画像から1つの前記特徴線を検出する動作を繰り返し行うことで複数の前記特徴線を検出し、
新たな特徴線を検出する際、検出された前記特徴線を前記超音波画像から除外してから、特徴線の検出を行う
ことを特徴とする請求項1に記載の超音波診断装置。 - 前記構成要素特定部は、各構成要素の境界を示す画像部分を特定する際に、
前記複数の特徴線を、深さが浅い特徴線を皮膚セグメント、深さが深い特徴線を骨セグメントに分類し、
前記皮膚セグメントに分類された特徴線から皮膚を示す画像部分を、前記骨セグメントに分類された特徴線から骨表面を示す画像部分を、それぞれ特定する
ことを特徴とする請求項1に記載の超音波診断装置。 - 前記構成要素特定部は、さらに、両端が前記骨表面に近接し、かつ、骨表面より前記第1方向において浅い側にある特徴線を、関節包を示す画像部分と特定する
ことを特徴とする請求項6に記載の超音波診断装置。 - 前記構成要素特定部は、さらに、前記骨表面に断裂部分が存在し、かつ、前記骨表面の断裂部分が前記骨表面の他の部分より第1方向において深い場合に、前記断裂部分の中心を、前記第2方向における関節位置の中心を示すと特定する
ことを特徴とする請求項6に記載の超音波診断装置。 - 前記構成要素特定部はさらに、前記関節包と、前記骨表面との間の領域を、関節腔領域を示す画像部分として特定する
ことを特徴とする請求項7に記載の超音波診断装置。 - さらに、前記構成要素特定部が特定した前記骨表面を示す画像部分を用いて、前記骨表面における疾患活動性の定量化を行う病態解析部を備える
ことを特徴とする請求項6に記載の超音波診断装置。 - 前記病態解析部は、前記骨表面の滑らかさを定量化する
ことを特徴とする請求項10に記載の超音波診断装置。 - 前記病態解析部は、前記骨表面を示す画像部分に所定の関数をフィッティングし、前記骨表面を示す画像部分と前記所定の関数との誤差を前記骨表面の滑らかさとして定量化する
ことを特徴とする請求項11に記載の超音波診断装置。 - 前記病態解析部は、前記骨表面における骨びらんを定量化する
ことを特徴とする請求項10に記載の超音波診断装置。 - 前記病態解析部は、前記骨表面を示す画像部分における前記第1方向もしくは前記第2方向の一階差分を算出し、算出された一階差分の変動に基づいて前記骨びらんを示す画像部分を特定し、前記骨びらんを示す画像部分に所定の関数をフィッティングし、前記骨びらんを示す画像部分と前記所定の関数との誤差を前記骨表面の滑らかさとして定量化する
ことを特徴とする請求項13に記載の超音波診断装置。 - 前記構成要素特定部が特定した前記骨表面を示す画像部分を用いて、前記関節における疾患活動性の定量化を行う病態解析部を備え、
前記病態解析部は、前記骨表面の断裂部分の直線距離、または、水平距離を定量化する
ことを特徴とする請求項8に記載の超音波診断装置。 - 前記構成要素特定部が特定した前記関節包を示す画像部分を用いて、前記関節包における疾患活動性の定量化を行う病態解析部を備え、
前記病態解析部は、前記関節包の厚さ、前記関節包の幅、前記関節包の長さ、前記関節包の面積の少なくとも1以上を定量化する
ことを特徴とする請求項7に記載の超音波診断装置。 - 前記病態解析部は、前記関節包を示す画像部分の前記第1方向における座標が最大値となる座標と、前記関節包を示す画像部分の端点の前記第1方向における座標との差、もしくは、前記関節包を示す画像部分の前記第1方向における座標が最大値となる座標から、前記関節包を示す画像部分の両端を結ぶ直線との距離を前記関節包の厚さとして定量化し、
前記関節包を示す画像部分の両端となる2つの座標の、前記第2方向に沿った座標差を前記関節包の幅として定量化し、
前記関節包を示す前記特徴線における、前記関節包を示す画像部分の一端から他端までの長さを前記関節包の長さとして定量化し、
前記関節包を示す前記特徴線と、前記関節包を示す画像部分の両端を結ぶ直線とに囲まれた面積を前記関節包の面積として定量化する
ことを特徴とする請求項16に記載の超音波診断装置。 - 前記構成要素特定部が特定した前記関節腔領域を示す画像部分を用いて、前記関節腔領域における疾患活動性の定量化を行う病態解析部を備え、
前記病態解析部は、関節腔領域の高さ、前記関節腔領域の幅、前記関節腔領域の面積、前記関節腔領域の形状の少なくとも1以上を定量化する
ことを特徴とする請求項9に記載の超音波診断装置。 - 前記病態解析部は、前記関節腔領域を示す画像部分における、前記第1方向の座標の最大値と最小値との差を、前記関節腔領域の高さとして定量化し、
前記関節腔領域を示す画像部分における、前記第2方向の座標の最大値と最小値との差を、前記関節腔領域の幅として定量化し、
骨表面を示す画像部分の断裂部の中心と関節包を示す画像部分の両端とをそれぞれ結んだ直線がなす角を前記関節腔領域の形状として定量化する
ことを特徴とする請求項18に記載の超音波診断装置。 - 前記病態解析部は、前記関節腔領を示す画像部分における血流信号の総面積、前記関節腔領域を示す画像部分における血流信号の総面積と前記関節腔領を示す画像部分の面積との比、前記関節腔領域を示す画像部分における連続した領域としての血流信号の個数の少なくとも1以上を定量化する
ことを特徴とする請求項18に記載の超音波診断装置。 - 前記病態解析部は、前記関節腔領域を示す画像部分における血流信号の総面積、前記関節腔領域を示す画像部分における血流信号の総面積と前記関節腔領を示す画像部分の面積との比、前記関節腔領域を示す画像部分における連続した領域としての血流信号の個数の少なくとも1以上と、前記関節腔領を示す画像部分における血流信号の位置とを組み合わせて定量化する
ことを特徴とする請求項20記載の超音波診断装置。 - 前記構成要素特定部が特定した前記滑膜を示す画像部分を用いて、前記滑膜における疾患活動性の定量化を行う病態解析部を備える
ことを特徴とする請求項2に記載の超音波診断装置。 - 前記病態解析部は、前記滑膜を示す画像部分が、骨幹端を示す画像部分をつなぐ直線を超えるか否か、および、骨幹部を示す画像部分への伸展があるか否かに基づいて定量化する
ことを特徴とする請求項22に記載の超音波診断装置。 - 前記病態解析部は、前記滑膜を示す画像部分における血流信号の総面積、前記滑膜を示す画像部分における血流信号の総面積と前記滑膜を示す画像部分の面積との比、前記滑膜を示す画像部分における連続した領域としての血流信号の個数の少なくとも1以上を定量化する
ことを特徴とする請求項22に記載の超音波診断装置。 - 前記病態解析部は、前記前記滑膜を示す画像部分における血流信号の総面積、前記滑膜を示す画像部分における血流信号の総面積と前記滑膜を示す画像部分の面積との比、前記滑膜を示す画像部分における連続した領域としての血流信号の個数の少なくとも1以上と、前記滑膜を示す画像部分における血流信号の位置とを組み合わせて定量化する
ことを特徴とする請求項24記載の超音波診断装置。 - 関節部位を撮像した超音波画像から前記関節部位の構成要素を示す画像部分を特定する超音波診断装置の画像処理方法であって、
超音波画像を取得し、
前記超音波画像において、被検体表面と略垂直な被検体の深さ方向を第1方向、前記第1方向と直交する方向を第2方向としたとき、前記第2方向の画素位置がN(Nは1以上の整数)である第1特定画素と、前記第2方向の画素位置がN+1である第2特定画素とを、前記第2特定画素の輝度が大きく、かつ、前記第1特定画素と前記第2特定画素とが近接する場合に関連付けることを第2方向の全ての画素位置で行うことにより前記超音波画像から1以上の特徴線を検出し、前記構成要素間の境界を前記特徴線のいずれが示しているかを当該特徴線の前記第1方向における順序に基づいて特定し、各構成要素の境界を示す画像部分を特定する
ことを特徴とする画像処理方法。 - 関節部位を撮像した超音波画像から前記関節部位の構成要素を示す画像部分を特定する超音波診断装置に用いられるプロセッサに画像処理を行わせる画像処理プログラムであって、
前記画像処理は、
超音波画像を取得し、
前記超音波画像において、被検体表面と略垂直な被検体の深さ方向を第1方向、前記第1方向と直交する方向を第2方向としたとき、前記第2方向の画素位置がN(Nは1以上の整数)である第1特定画素と、前記第2方向の画素位置がN+1である第2特定画素とを、前記第2特定画素の輝度が大きく、かつ、前記第1特定画素と前記第2特定画素とが近接する場合に関連付けることを第2方向の全ての画素位置で行うことにより前記超音波画像から1以上の特徴線を検出し、前記構成要素間の境界を前記特徴線のいずれが示しているかを当該特徴線の前記第1方向における順序に基づいて特定し、各構成要素の境界を示す画像部分を特定する
ことを特徴とする画像処理プログラム。
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