JP6381972B2 - 医用画像処理装置および医用画像診断装置 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、医用画像処理装置および医用画像診断装置に関する。

超音波診断装置、ＭＲＩ（magnetic resonance imaging）装置、Ｘ線ＣＴ（computed tomography）装置などでは、心臓の１心拍にわたり複数時相の心筋の画像を撮影する場合がある。この場合に、心筋の画像を解析する技術として、心機能解析技術及び心筋壁運動追跡(myocardial wall motion tracking)技術が知られている。

心機能解析技術については、心筋の画像から心筋の輪郭を抽出し、左室容積曲線、左室駆出率、壁運動量マップ、壁厚マップ、壁厚増加量マップなどを表示する心機能解析ソフトウェアが広く用いられている。

この種の心機能解析ソフトウェアでは、画像からの心筋領域の検出技術が用いられる。また、心機能解析ソフトウェアでは、得られた心筋領域に基づいて血液領域の体積などを求め、拡張末期（End-Diastole: ＥＤ）時相及び収縮末期（End-Systole:ＥＳ）時相の体積から駆出率などを求め、表示する技術が用いられる。さらに、心機能解析ソフトウェアでは、各時相の心筋壁から壁移動量、壁厚などのマップを計算及び表示する技術が用いられる。

一方、心筋壁運動追跡技術では、心筋の画像に基づき、画像の局所にパターンマッチングを施して局所の動きを検出し、心拍中の心筋のひずみや動きを数値化・画像化する。また、心筋壁運動追跡を用いたストレイン解析ソフトウェアが知られている。

具体的には、心筋壁運動追跡技術では、心筋の画像を細かいブロックに分割し、各ブロックが別の時相内で移動した位置をパターンマッチング技術で特定する。

しかる後、心筋壁運動追跡技術では、特定した位置に基づいて、特定の時相の画像（第１時相、ＥＤ時相、ＥＳ時相など）に設定した輪郭が他の時相内で移動した位置を求め、輪郭の時間変化を高精度に解析する。なお、ＭＲＩの心筋画像の場合、心筋の特定の位置（線状）の信号値を落とす撮影法があるので、心筋壁運動追跡技術を適用し易い。

特開２０１０−１９４２９９号公報（特に、第４４段落及び第５１段落を参照。）

以上のような心機能解析技術は、各時相の心筋や心腔領域の体積を直接に求める方法により、形状に関するパラメータ（壁厚、血液容積）を高い精度で算出可能である。但し、完全に独立に心筋を検出した場合、時相間の差が大きくなり、２つの時相の輪郭抽出の誤差が重畳し、壁移動量や壁厚変化のマップの精度が劣化してしまう。

また、心機能解析技術では、心筋の動き（形状変化）に関するパラメータ（壁移動量や壁厚変化、伸縮率（wall strain）等）を求める場合、隣接する２つの時相間では心筋の形状変化が小さくても誤差が重畳してしまい、著しく精度が劣化する。なお、精度を維持するため、特定の時相での心筋の検出結果をシードとして隣接する時相の心筋を検出する方法が提案されている。但し、この方法では、前述した心筋壁運動追跡技術以上の精度を得ることが困難である。

一方、心筋壁運動追跡技術では、心筋の時間変化を一義的に検出するため、心筋の動きに関するパラメータ（壁移動量、壁厚変化、伸縮率）を高精度に算出可能である。但し、心筋壁運動追跡技術では、間接的に体積を算出するため、体積の精度が劣化する。例えば、ＥＤ時相に設定した初期輪郭を追跡してＥＳ時相の心腔体積を求める場合、初期輪郭の誤差と追跡の誤差との両方が重畳するため、心腔体積の精度が劣化してしまう。

すなわち、心筋壁運動追跡技術では、動きに関するパラメータ（伸縮率、壁移動量、壁厚増加率など）を高精度に得られるものの、壁厚や左室容積に誤差が含まれやすい。そのため、追跡結果が心室形状と矛盾し、全時相にわたって妥当な輪郭が得られず、心筋の形状に関するパラメータ（壁厚、容積）の精度が劣化してしまう。

次に、以上を考慮し、各時相での心筋の抽出結果から心筋の形状に関するパラメータを計算し、追跡した輪郭から心筋の動きに関するパラメータを計算する方法が考えられる。

しかしながら、この方法は、臨床応用ソフトウェアとしての実装の仕方に問題が生じる。例えば、別々のソフトウェアとして実装する場合、医師が一連のワークフローの中で作業する時に、別々のソフトウェアを用いて重複する作業を行う必要が生じ、作業効率が低下する。また、一つのソフトウェアとして実装する場合、別々の技術で検出した輪郭を目的に応じて選択し、個別に又は同時に表示する必要があり、煩雑で混乱が生じやすい。

目的は、複数時相の心筋の画像に基づき、心筋の動きに関するパラメータ及び心筋の形状に関するパラメータをそれぞれ高精度に算出し得る医用画像処理装置および医用画像診断装置を提供することである。

実施形態の医用画像処理装置は、記憶手段、抽出手段、推定手段、追跡手段、評価手段、修正手段、重畳表示手段及び算出手段を備えている。

前記記憶手段は、複数時相の心筋の画像を記憶する。

前記抽出手段は、前記各時相のうち、単一のシード時相の心筋の画像から初期輪郭を抽出する。

前記推定手段は、前記各時相の心筋の画像に基づき、当該各時相間の心筋各点の移動ベクトルを推定する。

前記追跡手段は、前記初期輪郭から前記各時相間の移動ベクトルを用いて各時相の輪郭を追跡する。

前記評価手段は、前記各時相毎に、前記心筋の画像と前記輪郭とを比較して当該輪郭の評価値を算出し、当該各時相毎の評価値に基づいて、全時相の輪郭の総合評価値を算出する。

前記修正手段は、前記総合評価値が悪い値の場合、追跡される輪郭を最適化するように前記初期輪郭を修正してから、前記追跡手段及び前記評価手段を再実行する。

前記重畳表示手段は、前記総合評価値が良い値の場合、前記各時相毎に、前記心筋の画像に前記輪郭を重畳表示する。

前記算出手段は、前記重畳表示された各時相の輪郭に基づいて、前記心筋の形状に関するパラメータ及び当該心筋の動きに関するパラメータを算出及び表示する。

第１の実施形態に係る超音波診断装置の構成を示す模式図である。 同実施形態における動作を説明するためのフローチャートである。 同実施形態におけるステップＳＴ２及びＳＴ３の処理を説明するための模式図である。 同実施形態における内壁輪郭の評価処理の具体例を説明するための模式図である。 同実施形態における内壁輪郭の評価処理の具体例を説明するための模式図である。 同実施形態における内壁輪郭の評価処理の具体例を説明するための模式図である。 同実施形態における内壁輪郭の評価処理の具体例を説明するための模式図である。 同実施形態における内壁輪郭の評価処理の具体例を説明するための模式図である。 同実施形態における外壁輪郭の評価処理の具体例を説明するための模式図である。 同実施形態における外壁輪郭の評価処理の具体例を説明するための模式図である。 第４の実施形態におけるマニュアル修正の動作を説明するための模式図である。

以下、図面を参照しながら各実施形態について説明する。以下の説明においては、各実施形態の技術的思想を超音波診断装置に適用する場合を例として説明する。なお、各実施形態の技術的思想は、Ｘ線ＣＴ装置、ＭＲＩ装置等の医用画像撮影装置や、ワークステーション、パーソナルコンピュータ等を用いた医用画像処理装置にも適用可能である。すなわち、各実施形態の技術的思想は、心筋の画像を用いる装置であれば、適用可能である。

また、各実施形態の技術的思想は、各ユニット１９，２１，３３，３５の機能を実現させるための医用画像処理プログラムをコンピュータ機能を有する各種装置にインストールし、医用画像処理プログラムをプロセッサが実行することにより、実現してもよい。このような医用画像処理プログラムは、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤなど）、半導体メモリなどの記録媒体に格納して頒布することも可能である。

＜第１の実施形態＞
図１は第１の実施形態に係る超音波診断装置の構成を示す模式図である。この超音波診断装置１は、装置本体１０及び超音波プローブを具備している。装置本体１０は、送信ユニット１３、受信ユニット１５、Ｂモード処理ユニット１７、移動ベクトル処理ユニット１９、画像生成ユニット２１、表示ユニット２３、制御ユニット（ＣＰＵ）３１、評価ユニット３３、パラメータ算出ユニット３５、記憶ユニット３９、操作ユニット４１、通信ユニット４３を具備している。なお、本実施形態を医用画像処理装置に適用する場合には、例えば図１の点線ＤＬ内がその構成要素となる。

超音波プローブ１１は、送信ユニット１３からの駆動信号に基づき超音波を発生し、被検体からの反射波を電気信号に変換する複数の圧電振動子、当該圧電振動子に設けられる整合層、当該圧電振動子から後方への超音波の伝播を防止するバッキング材等を有している。当該超音波プローブ１１から被検体に超音波が送信されると、生体組織の非線形性等により、超音波の伝播に伴って種々のハーモニック成分が発生する。送信超音波を構成する基本波とハーモニック成分は、体内組織の音響インピーダンスの境界、微小散乱等により後方散乱され、反射波（エコー）として超音波プローブ１１に受信される。

送信ユニット１３は、図示しない遅延回路およびパルサ回路等を有している。パルサ回路では、所定のレート周波数ｆｒ Ｈｚ（周期；１／ｆｒ秒）で、送信超音波を形成するためのレートパルスが繰り返し発生される。また、遅延回路では、チャンネル毎に超音波をビーム状に集束し且つ送信指向性を決定するのに必要な遅延時間が、各レートパルスに与えられる。送信ユニット１３は、このレートパルスに基づくタイミングで、所定のスキャンラインに向けて超音波ビームが形成されるように振動子毎に駆動パルスを印加する。

受信ユニット１５は、図示していないアンプ回路、Ａ／Ｄ変換器、加算器等を有している。アンプ回路では、超音波プローブ１１を介して取り込まれたエコー信号をチャンネル毎に増幅する。Ａ／Ｄ変換器では、増幅されたエコー信号に対し受信指向性を決定するのに必要な遅延時間を与え、その後加算器において加算処理を行う。この加算により、所定のスキャンラインに対応した超音波エコー信号を生成する。

Ｂモード処理ユニット１７は、受信ユニット１５から受け取った超音波エコー信号に対して包絡線検波処理を施すことにより、超音波エコーの振幅強度に対応したＢモード信号を生成する。

移動ベクトル処理ユニット１９は、各時相の心筋の画像に基づき、当該各時相間の心筋各点の移動ベクトル（motion vector）を推定する推定機能と、初期輪郭から各時相間の移動ベクトルを用いて各時相の輪郭を追跡する追跡機能とをもっている。具体的には、移動ベクトル処理ユニット１９は、時相の異なる二つの２次元画像データ間や時相の異なる二つのボリュームデータ間でパターンマッチング処理を用いて組織の移動位置を検出し、この移動位置に基づいて各組織の移動ベクトル（又は速度）を求める。例えば、一方の２次元画像データ内の関心領域について、最も類似性の高い他方の２次元画像データ等内の関心領域を求め、この関心領域間の距離を求めることで、組織の移動ベクトルを求めることができる。また、この移動ベクトルの大きさ（すなわち移動量）を２次元画像データのフレーム間の時間差（ボリュームデータ間の時間差）で除することにより、組織の移動速度を求めることができる。この処理を２次元画像データ上の各位置でフレームバイフレームにて（又は３次元画像データ上の各位置でボリュームバイボリュームにて）行うことにより、組織の変位（移動ベクトル）又は組織の速度に関する時空間分布データ（移動ベクトル情報）を取得することができる。

画像生成ユニット２１は、Ｂモード信号の所定断層に係る２次元分布を表したＢモード超音波像を生成する。また、画像生成ユニット２１は、移動ベクトル処理ユニット１９において計算された輪郭が超音波画像上の対応する位置に重畳された画像（輪郭重畳画像）等を生成する。

表示ユニット２３は、画像生成ユニット２１からのビデオ信号に基づいて、後述するように超音波画像、輪郭重畳画像等を所定の形態で表示する。また、表示ユニット２３は、画像上の解剖学的位置を示すための支援情報やマーカ（marker）、カラーコード化された物理量の大きさを示すカラーバーを表示する。

制御ユニット（ＣＰＵ）３１は、情報処理装置（計算機）としての機能を持ち、超音波診断装置本体の動作を静的又は動的に制御する。特に、制御ユニット３１は、記憶ユニット３９に記憶された専用プログラムを図示していないメモリに展開することで、各機能を実行する。

評価ユニット３３は、各時相毎に、心筋の画像と輪郭とを比較して当該輪郭の評価値を算出し、当該各時相毎の評価値に基づいて、全時相の輪郭の総合評価値を算出する評価機能をもっている。

なお、評価ユニット３３は、次のような機能(f33-1)〜(f33-4)を備えてもよい。これは以下の各実施形態でも同様である。

(f33-1) 各時相毎に、心筋の画像と輪郭とを比較し、両者の差がしきい値より大きい部分を検出する機能。

(f33-2) 当該部分が心臓の構造に違反しない場合、当該部分の大きさに応じて悪い値を表す第１ペナルティ値を評価値として算出する機能。

(f33-3) 当該部分が当該構造に違反する場合、当該部分の大きさに応じて、第１ペナルティ値よりも更に悪い値を表す第２ペナルティ値を評価値として算出する機能。

(f33-4) 心筋の画像上の輪郭と追跡された輪郭とに差があるとき、当該追跡された輪郭が心臓の構造に違反しない場合に比べ、当該追跡された輪郭が当該構造に違反する場合をより悪い値にするように評価値を算出する機能。

また、評価ユニット３３は、総合評価値が悪い値の場合、追跡される輪郭を最適化するように初期輪郭を修正してから、追跡機能及び評価機能を再実行するための修正指令を制御ユニット３１に送出する。

また、評価ユニット３３は、総合評価値が良い値の場合、各時相毎に、心筋の画像に輪郭を重畳表示するように、画像生成ユニット２１を制御する。

パラメータ算出ユニット３５は、重畳表示された各時相の輪郭に基づいて、心筋の形状に関するパラメータ及び当該心筋の動きに関するパラメータを算出する。算出した各パラメータは画像生成ユニット２１によって表示ユニット２３に表示される。

記憶ユニット３９は、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤなど）、半導体メモリなどの記録媒体、及びこれらの媒体に記録された情報を読み出す装置である。この記憶ユニット３９には、送受信条件、所定のスキャンシーケンス、各時相に対応する生データや超音波画像データ（例えば、組織ドプラモード、Ｂモード等によって撮影された組織画像データ）、予め生成された時相毎のボリュームデータ、組織の移動ベクトル又は組織の速度に関する時空間分布データ、前述した医用画像処理プログラム、診断情報（患者ＩＤ、医師の所見等）、診断プロトコル、ボディマーク生成プログラム等を記憶する。この記憶ユニット３９は、複数時相の心筋の画像を記憶する記憶手段を構成している。

操作ユニット４１は、装置本体に接続され、オペレータからの各種指示、関心領域（ＲＯＩ）の設定指示、種々の画質条件設定指示、任意の組織運動情報の選択等を行うためのマウスやトラックボール、モード切替スイッチ、キーボード等を有している。

通信ユニット４３は、ネットワークを介して他の装置と情報の送受信を行う装置である。超音波診断装置１において得られた超音波画像等のデータや解析結果等は、通信ユニット４３によって、ネットワークを介して他の装置に転送可能である。

次に、以上のように構成された超音波診断装置の動作について図２のフローチャート及び図３〜図１０の模式図を用いて説明する。

始めに、ある患者に関する心臓の所望の観察部位又は心臓全体等について、少なくとも一心拍分以上の期間にわたる時系列の２次元画像データ（以下、「時系列２次元画像データ群」と呼ぶ。）が収集される。すなわち、心臓の所望の観察部位について、ある時刻を基準として、時系列（少なくとも一心拍分）の２次元画像データが収集される。

次に、制御ユニット３１は、時系列２次元画像データに対してパラメータの算出範囲とする一心周期（例、ＥＤ１〜ＥＤ２）を設定すると共に、当該一心周期内における単一のシード時相（例、ＥＳ時相）を選定する。なお、この一心周期（ＥＤ１〜ＥＤ２）の設定、シード時相の選定の手法には、特に限定はない。例えば、ＥＣＧ信号を規準とする手法、操作ユニット４１からの入力に従うマニュアル手法等、どのような手法でもよい。また、「時相」は「フェーズ」と読み替えてもよい。

次に、制御ユニット３１は、単一のシード時相の心筋の画像から内外壁の初期輪郭（内外初期輪郭）を抽出し（ＳＴ１）、追跡処理の対象とする追跡点を設定する。すなわち、制御ユニット３１は、シード時相の２次元画像データを用いて超音波画像を表示ユニット２３に表示する。表示された超音波画像上には、心臓の内壁や外壁の他、乳頭筋や腱索などが表されている。操作者は、表示された画像を観察しながら、心臓の画像データに表されている乳頭筋や腱索が含まれないように、操作ユニット４１を介して心臓の内壁輪郭を指定する。また、外壁についても同様に、当該シード時相の超音波画像上において操作ユニット４１を介して心臓の外壁輪郭を指定することで設定される。操作者によってシード時相における内外初期輪郭が設定（抽出）されると、移動ベクトル処理ユニット１９は、設定された内外初期輪郭を構成する心筋各点（追跡点）を設定する。

次に、移動ベクトル処理ユニット１９は、図３に示すように、時間的に連続（隣接）する２つの時相間で画像を分割した各ブロックのパターンマッチングを行い、隣接時相間の画像内の心筋各点を追跡し、移動ベクトル（motion vector）を推定する（ＳＴ２）。移動ベクトルの推定処理は、全ての時相間で逐次時相を更新して実行される。

なお、ステップＳＴ１，ＳＴ２は、いずれを先に実行してもよい。

あるいは、ステップＳＴ１により得られた初期輪郭に基づいて、ステップＳＴ２の移動ベクトルを推定してもよい。この場合、初期輪郭内の心筋各点（追跡点）に基づいて、隣接時相の心筋画像内の心筋各点をパターンマッチングにより追跡し、移動ベクトルを推定する。移動ベクトルの推定処理は、全ての時相間で逐次時相を更新して実行される。

いずれにしても、ステップＳＴ２により、移動ベクトルが推定される。

次に、移動ベクトル処理ユニット１９は、ステップＳＴ１で抽出した初期輪郭の心筋各点をステップＳＴ２で推定した移動ベクトルを用いて追跡することにより、隣接する時相の輪郭を追跡する（ＳＴ３）。輪郭の追跡処理は、全ての時相間で逐次時相を更新して実行される。また、ステップＳＴ３において、時間を逆転させる場合には例えば、順行追跡時に得られた移動ベクトルがＶの場合には、−Ｖとして時間の逆転する逆行追跡に用いればよい。これにより、全時相の輪郭が生成される。

次に、評価ユニット３３は、各時相毎に、心筋の画像と、ステップＳＴ３で得られた輪郭とを比較して当該輪郭の評価値を算出する。また、評価ユニット３３は、当該各時相毎の評価値に基づいて、全時相の輪郭の総合評価値を算出する（ＳＴ４）。

評価ユニット３３は、所定の基準値に基づいて、総合評価値が良好な値か否かを判定する（ＳＴ５）。判定結果が否（悪い値）の場合、評価ユニット３３は、追跡される輪郭を最適化するように初期輪郭を修正してからステップＳＴ３〜ＳＴ５（追跡処理及び評価処理）を再実行するための修正指令を制御ユニット３１に送出する。

制御ユニット３１は、この修正指令に基づいて、追跡される輪郭を最適化するように初期輪郭を修正する（ＳＴ６）。ここで、制御ユニット３１は、例えば、ステップＳＴ４で得られた総合評価値が最も良い値になるように輪郭形状を最適化する。本ステップＳＴ６には、公知の非線形最適化技術が用いられる。この種の非線形最適化技術としては、例えば、制約つき最適化問題を解くものを用いればよい。具体的には例えば、ペナルティ関数（penalty function）を用いる手法などが適宜、使用可能となっている。ペナルティ関数は、制約条件を満たすときに０となり、制約条件を満たさないときに当該満たさない度合に応じた正の値をとる関数である。このため、ペナルティ関数の値を最小化することにより、制約条件の満足化と目的関数の最小化を同時に達成できる。なお、非線形最適化技術における「ペナルティ関数」は、本実施形態の「評価値（ペナルティ値）」を求める関数に対応する。また、非線形最適化技術における「制約条件」は、本実施形態で後述する「ペナルティ値を対応させる基準」や「心臓の構造に違反しないこと」等に対応する。また、非線形最適化技術における「目的関数の最小化」は、本実施形態の「総合評価値が最も良い値（最小値）になること」に対応する。

ステップＳＴ６の後、制御ユニット３１は、ステップＳＴ３〜ＳＴ５を再実行するように、移動ベクトル処理ユニット１９及び評価ユニット３３を制御する。

一方、ステップＳＴ５の結果、総合評価値が良い値の場合、評価ユニット３３は、各時相毎に、心筋の画像に輪郭を重畳表示するように、画像生成ユニット２１を制御する。

画像生成ユニット２１は、各時相毎に、心筋の画像に輪郭を重畳表示する（ＳＴ７）。

パラメータ算出ユニット３５は、重畳表示された各時相の輪郭に基づいて、心筋の形状に関するパラメータ及び当該心筋の動きに関するパラメータを算出する（ＳＴ８）。

このとき、パラメータ算出ユニット３５は、内壁輪郭より内側にある心筋領域を乳頭筋として抽出するステップを追加的に実行してもよい。この場合、パラメータ算出ユニット３５は、内壁輪郭より内側の体積の値から、乳頭筋の体積を引くことで血液領域の体積を求めることができる。

いずれにしても、パラメータ算出ユニット３５は、各パラメータを算出すると、当該各パラメータを画像生成ユニット２１に送出する。画像生成ユニット２１は、各パラメータを表示ユニット２３に表示する。

以上により、ステップＳＴ１〜ＳＴ８の処理が完了する。

次に、ステップＳＴ４の評価の処理について具体的に説明する。

ステップＳＴ４において、評価ユニット３３は、各時相毎に、心筋の画像と輪郭とを比較して当該輪郭の評価値を算出する。例えば、ある時相で輪郭形状が画像と一致しないとき、両者の違いに応じたペナルティー値（評価値）を対応させてもよい。例えば、追跡により得られた輪郭と、心筋画像の画素値プロファイル上の輪郭とのズレの距離に重み係数を乗算した値をペナルティ値としてもよい。ここで、重み係数は＋／−を使い分けてもよい。ここで、画素値プロファイルは、典型的には心軸からの放射線に沿った画素値分布を意味している。

次に、評価ユニット３３は、当該各時相毎の評価値に基づいて、全時相の輪郭の総合評価値を算出する。例えば、総合評価値としては、ペナルティー値の単純総和値や、各時相のペナルティー値の非線形関数の全時相の和などを用いてもよい。

ここで、ペナルティ値を対応させる基準（制約条件）としては、例えば、以下の基準（１）〜（６）を適宜、用いてもよい。

（１）全時相の輪郭を１つの時相に逆行追跡すると、輪郭形状が同一となるべきである。例えば、同一でない場合、不一致の大きさに応じた数値と、不一致の方向（内側／外側）に応じた符号（＋／−）及び／又は重み係数とに基づいてペナルティ値が算出される。

（２）左室腔は内壁輪郭の内側のみに存在すべきである。

例えば、左室腔が内壁輪郭の外側に存在した場合、左室腔と内側輪郭との距離に応じて、ペナルティ値が算出される。

（３）内壁輪郭は小さい方が良い。

例えば、内壁輪郭は、平均半径又は半径の総和で表される。内壁輪郭がしきい値を超えたとき、ペナルティ値が算出される。

（４）左室心筋の外側の組織は、外壁輪郭の外のみに存在すべきである。

例えば、左室心筋の外側の組織が外壁輪郭の内側に存在した場合、左室心筋の外側の組織と、外壁輪郭との距離に応じて、ペナルティ値が算出される。

（５）外壁輪郭は大きい方が良い。

例えば、外壁輪郭の直径がしきい値より小さい場合、ペナルティ値が算出される。

（６）時相内の輪郭形状はスムーズであるべきである。時相間の輪郭変化もスムーズ且つ周期的（cyclic）であるべきである。

例えば、スムーズでない場合、ペナルティ値が算出される。

次に、内壁輪郭の評価処理の具体例について図４乃至図８を用いて説明する。

図４乃至図８は、上記（２）の基準に関連し、ＥＳ時相で内壁輪郭の内側に乳頭筋が存在してもよいが、ＥＤ時相で内壁輪郭の外側に左室腔が存在してはいけないことを示している。

例えば、図４の下段に示すように、一心周期（ＥＤ１〜ＥＤ２）の時相Ｐｈ１〜Ｐｈ１５の心筋の画像が得られたとする。このうち、ＥＤ１時相（Ph1）、ＥＳ時相（Ph8）及びＥＤ２時相（Ph15）の画像を模式的に図４の上段に示す。

図５は図４のＥＳ時相（Ph8）の心筋の画像において、内壁輪郭Ｃｔ１のペナルティ値が小さいことを示している。すなわち、ＥＳ時相（Ph8）の心筋の画像では、内壁輪郭Ｃｔ１が心筋内壁ｈ１と心筋外壁ｈ２との間に入り込んでおり、外壁輪郭Ｃｔ２と心筋外壁ｈ２とがほぼ重なっている。なお、心筋に対応する画素値の範囲が予め分かっているので、心筋内壁ｈ１及び心筋外壁ｈ２も心筋の境界線として画素値から得られる。また、左室腔の中心Ａと左室腔の外部Ａ’とを結ぶ直線Ｌに沿った心筋画像の画素値プロファイルを図５の上段に示す。このとき、内壁輪郭Ｃｔ１のペナルティ値は、内壁輪郭Ｃｔ１と心筋内壁ｈ１との差（Ｃｔ１−ｈ１）に応じて算出される。ここで、ＥＳ時相で内壁輪郭の内側に乳頭筋が存在してもよいことから、例えば小さい値の重み係数ｗ０を用い、ペナルティ値としては、ｗ０（Ｃｔ１−ｈ１）の式から小さい値が算出される。

図６は他の一心周期の一部（〜ＥＤ２）の時相Ｐｈ１〜Ｐｈ１６の心筋の画像と、ＥＳ時相（Ph6）及びＥＤ２時相（Ph16）の画像の模式図とを示している。

図７は図６のほぼＥＳ時相（Ph7）の心筋の画像において、内壁輪郭Ｃｔ１のペナルティ値が小さいことを示している。すなわち、ＥＳ時相（Ph7）の心筋の画像では、内壁輪郭Ｃｔ１が心筋内壁ｈ１と心筋外壁ｈ２とがほぼ重なっており、外壁輪郭Ｃｔ２と心筋外壁ｈ２とがほぼ重なっている。このため、内壁輪郭Ｃｔ１のペナルティ値は、内壁輪郭Ｃｔ１と心筋内壁ｈ１との差（Ｃｔ１−ｈ１）に応じて、ゼロ値が算出される（ペナルティなし）。

図８は図６のＥＤ２時相（Ph16）の心筋の画像において、内壁輪郭Ｃｔ１のペナルティ値が大きいことを示している。すなわち、ＥＤ２時相（Ph16）の心筋の画像では、内壁輪郭Ｃｔ１が心筋内壁ｈ１より内側に存在しており、外壁輪郭Ｃｔ２と心筋外壁ｈ２とがほぼ重なっている。このとき、内壁輪郭Ｃｔ１のペナルティ値は、内壁輪郭Ｃｔ１と心筋内壁ｈ１との差（Ｃｔ１−ｈ１）に応じて算出される。ここで、ＥＤ時相で内壁輪郭の外側に左室腔が存在してはいけないことから、例えば大きい値の重み係数ｗ１を用い、ペナルティ値としては、ｗ１（Ｃｔ１−ｈ１）の式から大きい値が算出される。

ここで、図４乃至図８に示す画像について補足的に説明する。

一般に、ＥＤ時相とＥＳ時相とは輪郭形状が移動ベクトルにより関連付けられるので、両時相の各ペナルティー値を同時に小さくすることができない。

例えば、ＥＤ時相で内壁輪郭を画像上の輪郭に合わせてペナルティ値を下げると（図４のＥＤ１、ＥＤ２参照）、ＥＳ時相では内壁輪郭が心筋内部に入り込んでペナルティ値を上げてしまう（図４及び図５参照）。

また、ＥＳ時相にて心筋の輪郭に合わせようとすると（図６及び図７のＰｈ７参照）、ＥＤ時相では輪郭が心腔の血液領域に入り込んでしまう（図６及び図８のＥＤ２参照）。本実施形態では、図８に示す状況を重視したペナルティー値を設定する。

すなわち、画素値のプロファイルにおいて、内壁輪郭より内側に画像上の心筋が存在する場合（図５、図７）、小さなペナルティー値を算出する。また、画素値のプロファイルにおいて、内壁輪郭より外側に血液領域が存在する場合（図８）、大きなペナルティー値を算出する。

内壁輪郭の総合評価値は、全時相のペナルティー値の和で求める。このようなペナルティー値を設定した場合、最終的に得られる輪郭は、上記（２）の基準を満たす画像になる。

なお、後述するが、血液領域の体積を求めるために内壁輪郭の体積から乳頭筋体積を引く場合、輪郭が心筋内に入る誤差は乳頭筋体積を引くことで補償される。従って、本実施形態における内壁輪郭の評価方法は、体積の計測値への誤差が小さいため、精度を総合的に向上することができる。

次に、外壁輪郭の評価処理の具体例について図９及び図１０を用いて説明する。図９及び図１０は、上記（４）の基準に関連しており、外壁輪郭が左室の外の構造を含んではならないことを示している
図９は複数の時相Ｐｈ１〜Ｐｈ２０の心筋の画像と、ＥＳ時相及びＥＤ時相（Ph7）の画像の模式図とを示している。

図１０は図９のＥＤ時相（Ph7）の心筋の画像において、外壁輪郭Ｃｔ２のペナルティ値が大きいことを示している。すなわち、ＥＤ時相（Ph7）の心筋の画像では、内壁輪郭Ｃｔ１と心筋内壁ｈ１とがほぼ重なっており、外壁輪郭Ｃｔ２が心筋外壁ｈ２より外側にあって外壁輪郭Ｃｔ２の内側に左室の外の構造を含んでいる。このとき、外壁輪郭Ｃｔ２のペナルティ値は、外壁輪郭Ｃｔ２と心筋外壁ｈ２との差（Ｃｔ２−ｈ２）に応じて算出される。ここで、ＥＤ時相で外壁輪郭の内側に左室の外の構造を含んではならないことから、例えば大きい値の重み係数ｗ２を用い、ペナルティ値としては、ｗ２（Ｃｔ２−ｈ２）の式から大きい値が算出される。

なお、画素値のプロファイルにおいて、外壁輪郭より外側に画像上の心筋が存在する場合（図示せず）、小さなペナルティー値を算出する。また、画素値のプロファイルにおいて、外壁輪郭の内側に心筋の外の構造が含まれる場合（図１０）、大きなペナルティー値を算出する。

外壁輪郭の総合評価値は、各々の時相のペナルティー値の２乗和を算出して得られる。

補足すると、心筋の外側の構造が一部の時相のみ画像上に存在する場合がある。この場合、当該時相において、心筋の外側の構造をパターンマッチングで追跡することにより、実際より大きな外壁輪郭が誤検出される状況がある。この状況に対し、前述したように、外壁輪郭の内側に左室の外の構造を含んだ場合に大きいペナルティー値を算出することで、この種の誤検出を防ぐことができる。

上述したように本実施形態によれば、初期輪郭から移動ベクトルを用いて各時相の輪郭を追跡し、各時相毎に、当該輪郭の評価値を算出し、当該各時相毎の評価値に基づいて、全時相の輪郭の総合評価値を算出する。総合評価値が悪い値の場合、追跡される輪郭を最適化するように初期輪郭を修正してから再実行する。総合評価値が良い値の場合、心筋の画像に輪郭を重畳表示する。重畳表示された各時相の輪郭に基づいて、心筋の形状に関するパラメータ及び当該心筋の動きに関するパラメータを算出及び表示する。

これにより、複数時相の心筋の画像に基づき、心筋の動きに関するパラメータ及び心筋の形状に関するパラメータをそれぞれ高精度に算出することができる。

補足すると、心筋壁運動追跡により得られた単一の心筋輪郭を心筋の形状に関するパラメータと心筋の動きに関するパラメータの両方の算出に用いるため、双方の計測結果を高精度に算出することができる。

本実施形態によれば、心室容積の計測を主な機能とする心機能解析ソフトウェアに対し、心筋追跡技術に基づくストレイン解析の機能を統合することが可能になる。このため、心機能解析及び心筋壁運動解析を統合したソフトウェアとして、本実施形態に係る医用画像処理プログラムを提供することが可能になる。

さらに、全時相の輪郭を評価し、総合評価が良くなるように、初期輪郭を改善するため、容積の計測精度が向上し、心筋の形状に関するパラメータ（壁厚、血液容積、左室駆出率）のパラメータを高精度に算出し表示できるようになる。

本実施形態によれば、心筋の形状に関するパラメータと心筋の動きに関するパラメータを個別の方法で求めるのではなく、両方のパラメータを共通の輪郭に基づいて算出するので、操作者が別個の輪郭を使い分ける必要がない。

また、パラメータの計算に用いる輪郭を心筋画像に重畳表示するので、操作者が輪郭の良否を確認することができる。

＜第２の実施形態＞
次に、第２の実施形態について図１及び図２を参照しながら説明する。

すなわち、第２の実施形態は、第１の実施形態の変形例であり、複数の時相（例、全時相）の心筋の画像から各々の初期輪郭を抽出する形態である。

これに伴い、輪郭の修正では複数時相の初期輪郭の各々をシード時相として追跡し全時相の輪郭を生成する。このとき、シード時相の数×時相数分の輪郭が生成される。それら全輪郭を評価し、複数の時相での初期輪郭を各々どのように修正するかを決める。しかる後、輪郭の修正、追跡、評価を反復し、改良された輪郭を得る。

また、本実施形態では、各時相毎に、シードの時相数分の輪郭が存在する。このため、平均の輪郭を生成又は最良の輪郭を選択する等により、１時相毎に１つの輪郭を生成又は選択し、その輪郭を最終の輪郭として出力する。

次に、以上のように構成された超音波診断装置の動作について説明する。

始めに、心筋の画像データの収集、及び一心周期の設定は、前述同様に実行される。

また、制御ユニット３１は、当該一心周期内において、各時相のうち、２つ以上のシード時相を選定する。

ステップＳＴ１において、制御ユニット３１は、選定された２つ以上のシード時相の心筋の画像から各々の初期輪郭（内外初期輪郭）を抽出する。

ステップＳＴ２において、移動ベクトル処理ユニット１９は、各時相の心筋の画像に基づき、当該各時相間の心筋各点の移動ベクトルを推定する。

ステップＳＴ３において、移動ベクトル処理ユニット１９は、各々の初期輪郭から各時相間の移動ベクトルを用いて各時相の輪郭を追跡する。これにより、移動ベクトル処理ユニット１９は、各時相毎に、各々の初期輪郭と同数の各々の輪郭を得る。

ステップＳＴ４において、評価ユニット３３は、各時相毎に、心筋の画像と、ステップＳＴ３で得られた各々の輪郭とを比較して当該各々の輪郭の評価値を算出する。また、評価ユニット３３は、当該各時相毎の各々の輪郭の評価値に基づいて、全時相の各々の輪郭の総合評価値を算出する。

ステップＳＴ５において、評価ユニット３３は、所定の基準値に基づいて、総合評価値が良好な値か否かを判定する。

判定の結果、否（悪い値）の場合、評価ユニット３３は、追跡される輪郭を最適化するように当該総合評価値に対応する初期輪郭を修正してから、ステップＳＴ３〜ＳＴ５を再実行するための修正指令を制御ユニット３１に送出する。

ステップＳＴ６において、制御ユニット３１は、この修正指令に基づいて、追跡される輪郭を最適化するように、当該総合評価値に対応する初期輪郭を修正する。

ステップＳＴ６の後、制御ユニット３１は、ステップＳＴ３〜ＳＴ５を再実行するように、移動ベクトル処理ユニット１９及び評価ユニット３３を制御する。

一方、ステップＳＴ５の結果、総合評価値が良い値の場合、評価ユニット３３は、各時相毎に、各々の輪郭から当該時相の輪郭を選択又は作成する。また、評価ユニット３３は、各時相毎に、当該選択又は作成された輪郭を当該時相の心筋の画像に重畳表示するように、画像生成ユニット２１を制御する。

ステップＳＴ７において、画像生成ユニット２１は、各時相毎に、当該選択又は作成された輪郭を当該時相の心筋の画像に重畳表示する。

ステップＳＴ８において、パラメータ算出ユニット３５は、前述同様に、重畳表示された各時相の輪郭に基づいて、心筋の形状に関するパラメータ及び当該心筋の動きに関するパラメータを算出する。

上述したように本実施形態によれば、複数の時相の心筋の画像から各々の初期輪郭を抽出する構成により、第１の実施形態の効果に加え、一層、各パラメータの算出精度の向上を図ることができる。

＜第３の実施形態＞
次に、第３の実施形態について図１及び図２を参照しながら説明する。

すなわち、第３の実施形態は、第１又は第２の実施形態の変形例であり、複数の時相（例、全時相）の心筋の画像から各々の初期輪郭を抽出する形態である。また、第３の実施形態は、輪郭の評価値を算出する際に、各時相の画像に基づく評価値に、２時相間の輪郭の形状変化と移動ベクトルとの差異を表す追加評価値が加えられる。この追加評価値を加えて反復し改良された輪郭は、移動ベクトルに従った形状変化を示すようになる。

次に、以上のように構成された超音波診断装置の動作について説明する。

始めに、心筋の画像データの収集、及び一心周期の設定は、前述同様に実行される。

また、制御ユニット３１は、当該一心周期内において、各時相のうち、２つ以上のシード時相を選定する。

ステップＳＴ１〜ＳＴ３は、第２の実施形態と同様に実行される。

ステップＳＴ４において、評価ユニット３３は、各時相毎に、心筋の画像と、ステップＳＴ３で得られた各々の輪郭とを比較して当該各々の輪郭の評価値を算出する。

また、評価ユニット３３は、各シード時相毎に、ステップＳＴ１で得られた初期輪郭と、ステップＳＴ３で得られた各々の輪郭とを比較して当該各々の輪郭の追加評価値を算出する。

また、評価ユニット３３は、各時相毎の各々の輪郭の評価値及び追加評価値に基づいて、全時相の各々の輪郭の総合評価値を算出する。

ステップＳＴ５において、評価ユニット３３は、所定の基準値に基づいて、総合評価値が良好な値か否かを判定する。

判定の結果、否（悪い値）の場合、評価ユニット３３は、追跡される輪郭を最適化するように総合評価値に対応する初期輪郭及び／又は移動ベクトルを修正してから、ステップＳＴ３〜ＳＴ５を再実行するための修正指令を制御ユニット３１に送出する。

ステップＳＴ６において、制御ユニット３１は、この修正指令に基づいて、追跡される輪郭を最適化するように初期輪郭及び／又は移動ベクトルを修正する。

このとき、心筋の画像と輪郭との差を小さくするだけでなく、心臓の構造（例、心筋の内壁輪郭よりも内部側に血液領域があり、内壁輪郭と外壁輪郭との間に心筋がある構造）に対して違反しないように、初期輪郭及び／又は移動ベクトルを修正する。すなわち、制御ユニット３１は、追跡される輪郭を最適化するように、初期輪郭及び／又は移動ベクトルを修正する。

補足すると、評価値は、心臓の構造に違反すると高いペナルティ値がつく。追加評価値は、初期輪郭と輪郭との差分に基づいてペナルティ値がつく。追加評価値（幾何学的な形状の評価）を良くするだけでは、心臓の構造に違反する可能性があるので、評価値も良くする必要がある。評価値と追加評価値との両方の評価を良くするには、初期輪郭の修正だけでは困難であるので、移動ベクトルも修正する必要がある。すなわち、追跡される輪郭を最適化するためには、初期輪郭と移動ベクトルとを妥協して修正する必要がある。

ステップＳＴ６の後、制御ユニット３１は、ステップＳＴ３〜ＳＴ５を再実行するように、移動ベクトル処理ユニット１９及び評価ユニット３３を制御する。

一方、ステップＳＴ５の結果、総合評価値が良い値の場合、評価ユニット３３は、各時相毎に、各々の輪郭から当該時相の輪郭を選択又は作成する。また、評価ユニット３３は、各時相毎に、当該選択又は作成された輪郭を当該時相の心筋の画像に重畳表示するように、画像生成ユニット２１を制御する。

以下、ステップＳＴ７〜ＳＴ８は、第２の実施形態と同様に実行される。

上述したように本実施形態によれば、評価の際に、各シード時相毎に、当該初期輪郭と各々の輪郭とを比較して当該各々の輪郭の追加評価値を算出し、修正の際に、総合評価値に対応する初期輪郭及び／又は移動ベクトルを修正する。

これにより、第１の実施形態の効果に加え、より一層、各パラメータの算出精度の向上を図ることができる。

＜第４の実施形態＞
次に、第４の実施形態について図１及び図２を参照しながら説明する。

本実施形態は、第１〜第３の各実施形態の変形例であり、ステップＳＴ５における修正処理を、公知の非線形最適化技術に代えて、操作者の指示に基づいて実行する形態である。

これに伴い、制御ユニット３１は、前述した機能に加え、操作者による初期輪郭の修正指示を受け付ける機能と、当該受け付けた修正指示に応じて、修正を実行する機能と、当該修正の実行中、心筋の動きに関するパラメータを非表示にする機能とを備えている。

また、評価ユニット３３は、修正前の初期輪郭と操作者による修正後の初期輪郭との差に基づいて評価値を算出する機能を有している。

次に、以上のように構成された超音波診断装置の動作について説明する。

いま、前述同様に、ステップＳＴ１〜ＳＴ８が実行されたとする。このとき、最終的な輪郭が心筋の画像に重畳表示されると共に、各パラメータが算出及び表示されている。

ここで、操作者による確認の結果、ある画像において抽出された初期輪郭に修正が必要と判断された場合、操作者は、操作ユニット４１の操作により、例えば図１１に示すように、表示ユニット２３の画面上でカーソル２３ａを移動させて当該時相Ph6の初期輪郭の修正指示を入力する（マニュアル修正）。

制御ユニット３１は、この操作者による初期輪郭の修正指示を受け付けると、当該受け付けた修正指示に応じて、修正を実行する。また、制御ユニット３１は、当該修正の実行中、心筋の動きに関するパラメータを画面上で非表示にする。

すなわち、単一の時相のみにおいて輪郭がマニュアル修正された場合、この輪郭は他の時相の輪郭との間に大きな食い違いが生じることになり、この状態で算出した心筋の動きに関するパラメータには大きな誤差が含まれることになる。そのため、輪郭がマニュアル修正されると、表示されていた当該パラメータを非表示とする。

操作者は、操作ユニット４１の操作により、例えば再追跡ボタン２３ｂを押すことができ、再追跡されると、非表示とされたパラメータは、新たな輪郭に基づいて算出及び再表示される。

この例は、操作者が時相Ph6の輪郭を修正した場合を示しており、修正された輪郭の時相の番号が強調表示されている。輪郭が修正されたとき、心筋の動きに関するパラメータは非表示になっている。

操作者は、操作ユニット４１の操作により、時相Ph4〜Ph8を示す範囲２３ｃを選択することができる。この状態で再追跡ボタン２３ｂの押し操作を実行すると、例えば第３の実施形態において、輪郭を最適化する処理（ＳＴ６）が再実行される。

このとき、最適化の対象となるのは選択されている時相Ph4〜Ph8の輪郭のみである。輪郭の評価において、マニュアル修正された時相Ph6と両端の時相Ph4，Ph8の輪郭については、最適化実施前の輪郭形状との誤差がペナルティー値とされる。

すなわち、評価ユニット３３は、修正前の初期輪郭と操作者による修正後の初期輪郭との差に基づいて評価値を算出する。

輪郭の最適化が完了すると、各パラメータが再計算され表示される。特に非表示となっていた心筋の動きに関するパラメータが再び表示される。

上述したように本実施形態によれば、操作者による初期輪郭の修正指示に応じて、修正を実行し、修正前の初期輪郭と操作者による修正後の初期輪郭との差に基づいて評価値を算出する。

これにより、第１乃至第３の各実施形態の効果に加え、輪郭のマニュアル修正後も、心筋の形状のパラメータと心筋の動きのパラメータとの両方の算出精度を高く維持することができる。

補足すると、抽出した輪郭が心筋の画像上の輪郭とよく一致しない場合、正しい容積値を得るためにはマニュアル修正が必要になる。

しかしながら、マニュアル修正された輪郭に差し替えを行うと心筋追跡により得られた心筋の動きの情報が完全に失われる。よって、時相間の心筋の形状変化を正しく計算できず、ストレイン解析の誤差が増大する問題が生じる。

これに対し、本実施形態によれば、マニュアル修正された輪郭に心筋追跡の結果を反映させ、かつ、心筋追跡により得られた心筋の動きの情報も反映させることができる。

従って、輪郭のマニュアル修正後も、心筋の形状のパラメータと心筋の動きのパラメータの両方の精度を高く維持することができる。

以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、初期輪郭から移動ベクトルを用いて各時相の輪郭を追跡し、各時相毎に、当該輪郭の評価値を算出し、当該各時相毎の評価値に基づいて、全時相の輪郭の総合評価値を算出する。総合評価値が悪い値の場合、初期輪郭を修正してから再実行する。総合評価値が良い値の場合、心筋の画像に輪郭を重畳表示する。重畳表示された各時相の輪郭に基づいて、心筋の形状に関するパラメータ及び当該心筋の動きに関するパラメータを算出及び表示する。

これにより、複数時相の心筋の画像に基づき、動きに関するパラメータ及び形状に関するパラメータをそれぞれ高精度に算出することができる。

なお、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１…超音波診断装置、１１…超音波プローブ、１３…送信ユニット、１５…受信ユニット、１７…Ｂモード処理ユニット、１９…移動ベクトル処理ユニット、２１…画像生成ユニット、２３…表示ユニット、３１…制御ユニット（ＣＰＵ）、３３…評価ユニット、３５…パラメータ算出ユニット、３９…記憶ユニット、４１…操作ユニット、４３…通信ユニット。

Claims (7)

1. 複数時相の心筋の画像を記憶する記憶手段と、
   前記各時相のうち、単一のシード時相の心筋の画像から初期輪郭を抽出する抽出手段と、
   前記各時相の心筋の画像に基づき、当該各時相間の心筋各点の移動ベクトルを推定する推定手段と、
   前記初期輪郭から前記各時相間の移動ベクトルを用いて各時相の輪郭を追跡する追跡手段と、
   前記各時相毎に、前記心筋の画像と前記輪郭とを比較して当該輪郭の評価値を算出し、当該各時相毎の評価値に基づいて、全時相の輪郭の総合評価値を算出する評価手段と、
   前記総合評価値が悪い値の場合、追跡される輪郭を最適化するように前記初期輪郭を修正してから、前記追跡手段及び前記評価手段を再実行する修正手段と、
   前記総合評価値が良い値の場合、前記各時相毎に、前記心筋の画像に前記輪郭を重畳表示する重畳表示手段と、
   前記重畳表示された各時相の輪郭に基づいて、前記心筋の形状に関するパラメータ及び当該心筋の動きに関するパラメータを算出及び表示する算出手段と、
   を備えたことを特徴とする医用画像処理装置。
2. 複数時相の心筋の画像を記憶する記憶手段と、
   前記各時相のうち、２つ以上のシード時相の心筋の画像から各々の初期輪郭を抽出する抽出手段と、
   前記各時相の心筋の画像に基づき、当該各時相間の心筋各点の移動ベクトルを推定する推定手段と、
   前記各々の初期輪郭から前記各時相間の移動ベクトルを用いて各時相の輪郭を追跡することにより、前記各時相毎に、前記各々の初期輪郭と同数の各々の輪郭を得る追跡手段と、
   前記各時相毎に、前記心筋の画像と前記各々の輪郭とを比較して当該各々の輪郭の評価値を算出し、当該各時相毎の各々の輪郭の評価値に基づいて、全時相の各々の輪郭の総合評価値を算出する評価手段と、
   前記総合評価値が悪い値の場合、追跡される輪郭を最適化するように当該総合評価値に対応する前記初期輪郭を修正してから、前記追跡手段及び前記評価手段を再実行する修正手段と、
   前記総合評価値が良い値の場合、前記各時相毎に、前記各々の輪郭から当該時相の輪郭を選択又は作成する手段と、
   前記各時相毎に、前記選択又は作成された輪郭を当該時相の心筋の画像に重畳表示する重畳表示手段と、
   前記重畳表示された各時相の輪郭に基づいて、前記心筋の形状に関するパラメータ及び当該心筋の動きに関するパラメータを算出及び表示する算出手段と、
   を備えたことを特徴とする医用画像処理装置。
3. 複数時相の心筋の画像を記憶する記憶手段と、
   前記各時相のうち、２つ以上のシード時相の心筋の画像から各々の初期輪郭を抽出する抽出手段と、
   前記各時相の心筋の画像に基づき、当該各時相間の心筋各点の移動ベクトルを推定する推定手段と、
   前記各々の初期輪郭から前記各時相間の移動ベクトルを用いて全時相の輪郭を追跡することにより、前記各時相毎に、前記各々の初期輪郭と同数の各々の輪郭を得る追跡手段と、
   前記各時相毎に、前記心筋の画像と前記各々の輪郭とを比較して当該各々の輪郭の評価値を算出する評価手段と、
   前記各シード時相毎に、当該初期輪郭と前記各々の輪郭とを比較して当該各々の輪郭の追加評価値を算出する追加評価手段と、
   前記各時相毎の各々の輪郭の前記評価値及び前記追加評価値に基づいて、全時相の各々の輪郭の総合評価値を算出する総合評価手段と、
   前記総合評価値が悪い値の場合、追跡される輪郭を最適化するように当該総合評価値に対応する前記初期輪郭及び／又は前記移動ベクトルを修正してから、前記追跡手段、前記評価手段、前記追加評価手段及び前記総合評価手段を再実行する修正手段と、
   前記総合評価値が良い値の場合、前記各時相毎に、前記各々の輪郭から当該時相の輪郭を選択又は作成する手段と、
   前記各時相毎に、前記選択又は作成された輪郭を当該時相の心筋の画像に重畳表示する重畳表示手段と、
   前記重畳表示された各時相の輪郭に基づいて、前記心筋の形状に関するパラメータ及び当該心筋の動きに関するパラメータを算出及び表示する算出手段と、
   を備えたことを特徴とする医用画像処理装置。
4. 複数時相の心筋の画像を記憶する記憶手段と、
   前記各時相のうち、少なくとも１つのシード時相の心筋の画像から初期輪郭を抽出する抽出手段と、
   前記各時相の心筋の画像に基づき、当該各時相間の心筋各点の移動ベクトルを推定する推定手段と、
   前記初期輪郭から前記各時相間の移動ベクトルを用いて各時相の輪郭を追跡する追跡手段と、
   前記各時相毎に、前記心筋の画像と前記輪郭とを比較して当該輪郭の評価値を算出し、当該各時相毎の評価値に基づいて、全時相の輪郭の総合評価値を算出する評価手段と、
   前記総合評価値が悪い値の場合、追跡される輪郭を最適化するように前記初期輪郭を修正してから、前記追跡手段及び前記評価手段を再実行する修正手段と、
   前記総合評価値が良い値の場合、前記各時相毎に、前記心筋の画像に前記輪郭を重畳表示する重畳表示手段と、
   前記重畳表示された各時相の輪郭に基づいて、前記心筋の形状に関するパラメータ及び当該心筋の動きに関するパラメータを算出及び表示する算出手段と、
   を備え、
   前記評価手段は、
   前記各時相毎に、前記心筋の画像と前記輪郭とを比較し、両者の差がしきい値より大きい部分を検出する手段と、
   前記部分が心臓の構造に違反しない場合、当該部分の大きさに応じて悪い値を表す第１ペナルティ値を前記評価値として算出する手段と、
   前記部分が前記構造に違反する場合、当該部分の大きさに応じて、前記第１ペナルティ値よりも更に悪い値を表す第２ペナルティ値を前記評価値として算出する手段と、
   を含んでいる医用画像処理装置。
5. 請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の医用画像処理装置において、
   前記修正手段は、
   操作者による初期輪郭の修正指示を受け付ける手段と、
   前記受け付けた修正指示に応じて、前記修正を実行する手段と、
   前記修正の実行中、前記動きに関するパラメータを非表示にする手段と
   を備え、
   前記評価手段は、修正前の初期輪郭と操作者による修正後の初期輪郭との差に基づいて前記評価値を算出する手段を備えた医用画像処理装置。
6. 請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の医用画像処理装置において、
   前記評価手段は、前記心筋の画像上の輪郭と前記追跡された輪郭とに差があるとき、前記追跡された輪郭が心臓の構造に違反しない場合に比べ、当該追跡された輪郭が前記構造に違反する場合をより悪い値にするように前記評価値を算出する医用画像処理装置。
7. 複数時相の心筋の画像を記憶する記憶手段と、
   前記複数時相のうちの第１シード時相に対して、心筋の画像へ初期輪郭を設定する設定手段と、
   前記複数時相の心筋の画像に基づき、当該複数時相間の心筋各点の移動ベクトルを推定する推定手段と、
   前記第１シード時相における初期輪郭について、前記移動ベクトルを用いて各時相の輪郭を追跡することで前記各時相における追跡輪郭を設定する追跡手段と、
   前記複数時相のうちの第２シード時相に対して、心臓の画像へ修正輪郭を設定する修正輪郭設定手段と、
   前記追跡手段が第１シード時相の初期輪郭に基づいて求めた所定の時相における第１追跡輪郭と、前記所定の時相における心臓の画像から抽出した前記心臓の構造と、前記第２シード時相における修正輪郭と、から、前記所定の時相における第１追跡輪郭を第２追跡輪郭へと修正する修正手段と、
   前記第２追跡輪郭に基づいて、前記心筋の形状に関するパラメータまたは前記心筋の動きに関するパラメータを算出する算出手段と、
   を備えたことを特徴とする医用画像診断装置。

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