JPH08280688A - 大きな複合された超音波イメージを発生させるための方法および装置 - Google Patents
大きな複合された超音波イメージを発生させるための方法および装置Info
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Abstract
表される、大きな複合超音波イメージを発生させるため
の方法および装置を提供する。 【解決手段】 個々の連続するイメージフレームを複数
のサブイメージ領域に分割し、該サブイメージ領域の局
部移動ベクトルを推定評価する段階、推定評価された局
部移動ベクトルを基に包括的イメージ移動を推定評価す
る段階と、推定評価された包括的なイメージ移動を基に
複合されたXFOVイメージを表示する段解とより成
る。拡大された視野を提供するための方法。
Description
理に、そしてさらに特定化すれば連続的なイメージフレ
ーム間の動きを相関させることにより拡大された視野を
持つイメージを発生させる超音波結像装置に関する。
な、物体の内部特徴の2次元診断イメージを発生させる
ために共通的に用いられている。医療用途のための診断
用超音波結像装置は、人体の内部組織のイメージを形成
するために、電気的に音響トランスジューサ素子または
音響トランスジューサ素子のアレーを励起することによ
って身体内を進行する短い超音波パルスを発生させる。
超音波パルスは、伝播する超音波に関する不連続または
インピーダンス変化として表れる、身体組織によるそれ
らの反射としてのエコーを発生させる。それらのエコー
はトランスジューサに戻り、そして電気的信号に変換戻
しされ、そして組織の断面イメージを発生させるため増
幅され、そしてデコードされる。それらの超音波結像装
置は、外科手術のようなより侵略的審査技術に訴えるこ
となく人体解剖学的内部特徴のリアルタイムな、高分解
能イメージを医師に提供することができるため、医療分
野においては著しく重要となっている。
ーサは、標準的にピエゾ電気素子またはピエゾ電気素子
のマトリクスを含んでいる。当業技術において知られて
いるように、ピエゾ電気素子は電気信号の印加によって
変形し、超音波パルスを発生させる。同様な方法で、受
け取られたエコーはピエゾ電気素子を変形させ、そして
相当する電気信号を発生させる。音響トランスジューサ
は、調べたいと思われる領域にわたってトランスジュー
サを容易に操作するための実質的な自由を医師に与える
よう、ハンドヘルド機器内にしばしば収納される。次に
トランスジューサは、電気的信号を発生し処理する中央
制御機器にケーブルを通して電気的に接続される。反対
に、制御機器はビデオ表示端末のようなリアルタイム観
察用機器に、イメージ情報を伝送する。このイメージ情
報はまた、後日他の医師が診断イメージを見ることがで
きるよう蓄積することもできる。
れた個々のイメージは、別々のフレームを含んでおり、
各フレームは超音波パルスによって横断された比較的狭
い領域によって限定された視野を持っている。解剖学的
に隣接した領域のイメージを得るために、身体表面に沿
ってトランスジューサが操作されるに従い、以前のイメ
ージの各々はトランスジューサの制限された視野によっ
て規定される新しいイメージによって、観察機器上で置
換される。腕のいい医師は普通、トランスジューサによ
って横断された全体領域の明確な外面的画像を得るため
に個別のフレームを解釈することが可能であるが、個別
のフレームは単独の、連続した画像を発生させるため、
容易に互いに張り合わせることは不可能である。個々の
フレームだけを考慮することによって身体の全体条件を
十分に認識することは医師にとって常に可能であるとい
うことではないため、このことは、一般的な超音波結像
装置の著しい不都合を表すものとなる。極端な場合に
は、身体組織の条件に関する重要な情報が見逃されて、
患者にとって深刻な結果となりうることがある。
るものを用いることによってリアルタイムで複合された
超音波イメージを発生することができることが証明され
てきた。これらBスキャナは、トランスジューサを単独
の平面または軸に沿って動かすことを強制させるため
の、アーム組立上に取り付けられたトランスジューサを
使用している。アーム組立またはトランスジューサ素子
自体のいずれかに、トランスジューサの精密な位置を追
跡するための感知用機器が備えられる。この位置情報は
次に、個々のイメージフレームの各々が互いに単独の合
成イメージに登録するために用いられる。アーム組立上
の角度感知機器を用いる複合されたBスキャナの例は、
照会形リアルタイム超音波イメージ表示と題するアマゼ
ーン他による米国特許第4,431,007号に開示さ
れている。これは技術上の可能性のある改善であるとは
いえ、一般的な複合されたBスキャナは、基本的に比較
的大きな機械的アーム組立を操作する必要があって扱い
にくく、また柔軟性に欠けるものである。さらに、感知
用機器は、超音波結像装置に著しい複雑さとコストを加
えるものである。最近のハンドヘルド超音波トランスジ
ューサに、そのような従来技術を適用させることは、そ
れら著しい不都合のために実際的ではないということは
完全に明らかである。
れた個々のフレームの各々を単独イメージに結びつける
ための方法は必要の大きなものである。この方法は、そ
のような結像装置のコスト、重量および複雑さを増加さ
せるような位置感知機器によってハンドヘルドトランス
ジューサを妨げることなく最近のハンドヘルド超音波ト
ランスジューサと両立する必要がある。
された視野(XFOV)イメージとして表される、大き
な複合超音波イメージを発生させるための方法および装
置を提供する。この方法および装置は、全体的に位置感
知機器の必要を排除するためにXFOV(IR−XFO
V)を基にしたイメージ登録を用いている。このイメー
ジ登録方法および装置においては、連続的に動くイメー
ジフレームは、XFOVイメージ発生のためのトランス
ジューサ移動情報を得るために、相関される。
置においては、リアルタイム走査動作からの超音波イメ
ージは、1つのフレームから他へと高度に相関されてい
ることが認められている。この認識を基にして、個々の
イメージはいくつかのより小さなサブイメージ領域に分
割され、そして極めて速い、そして強力なイメージ移動
検出アルゴリズムがサブイメージ移動を測定するために
用いられる。このアルゴリズムは、局部的な移動ベクト
ルの初期的推定評価を計算するために急速適応粗/微最
小和絶対差(MSAD)サーチ戦略を用いる。初期的推
定評価は、局部移動ベクトルの最終推定評価を得るため
に、ファジー論理技術を用いることによって2つの測定
パラメータと組み合わせられる。最終局部移動ベクトル
は、全体的なイメージ移動を推定評価するために、最小
2乗(L−S)処理が加えられる。最後に、急速表示技
術が、得られた全体イメージ移動を基に複合されたXF
OVイメージを発生させる。
た個々のイメージフレームの各々を単独の複合されたイ
メージに組み合わせる方法および装置に関する重大な必
要を満足させるものである。本発明のイメージ登録方法
および装置においては、連続するイメージフレームは、
XFOV結像のためのトランスジューサ移動情報を得る
ために相関される。特に、超音波結像装置のコスト、重
量および複雑さを増加させる位置感知機器によってハン
ドヘルドトランスジューサを妨げることなく移動情報が
得られる。以下の詳細な説明においては、1つまたはそ
れ以上の図面に描かれている同様な素子を説明するため
に同様の素子番号が用いられている。
けるリアルタイム表示のために適用される従来技術の超
音波結像装置が描かれている。胎児12を持つ患者10
が、医師または他の技術者14が中音波結像動作を実行
できるよう仰向けに横たわっている。結像装置は、超音
波スキャナ18に結合されたスキャンヘッド16を含ん
でいる。結像動作を行うために、医師14は超音波走査
平面に平行な方向で患者の皮膚表面に沿ってスキャンヘ
ッド16を引き寄せる。スキャンヘッドと患者との間の
音響結合を改善するために、スキャンヘッド16を皮膚
に接触させるのに先立って、音響的に導体の円滑剤が皮
膚に塗布される。
れた、ピエゾ電気素子または個別のピエゾ電気素子のマ
トリクスを含む超音波トランスジューサを含んでいる。
超音波スキャナ18は、スキャンヘッド16が超音波パ
ルスを発生させるよう、スキャンヘッド16に電気信号
を提供する。超音波パルス24は、患者10の皮膚を通
して走査平面内を伝播し、そして胎児12の解剖学的特
徴によりエコーを発生する。このエコーは皮膚を通して
スキャンヘッド16に戻り、スキャンヘッド16はこの
エコーを、超音波スキャナ18によって受け取られる電
気信号に変換する。次に、受け取られた電気信号は、超
音波スキャナ18からイメージプロセッサ20に伝送さ
れる。イメージプロセッサ20は、この電気信号を、ビ
デオ表示端末22上に表示される2次元の、断面イメー
ジにデコードする。このイメージ情報はまた、ディスク
またはテープ駆動装置のような永久蓄積媒体や、半導体
メモリのような1次的蓄積媒体を含むメモリ媒体内に電
気的に蓄積されるか、または写真のようなハードコピー
イメージに印刷されることができる。
は上に説明されたような種々の他の蓄積媒体を用いて蓄
積された)超音波イメージは、超音波パルス24によっ
て横断された比較的狭い領域を表す情報のみを含んでい
る。図1に描かれているように、胎児12の解剖学的特
徴の一部だけがビデオ表示端末22上に表示されてい
る。超音波パルス24の扇形の外側の領域(図1におい
て破線で描かれている)は、実際には表示装置22上で
はブランクで表現される。上に説明したように、全体の
イメージ領域26を含む単独のイメージとして、拡大さ
れた視野(VFOV)を持つイメージを提供すること
は、極めて望ましいことである。
た視野(IR−XFOV)方法を基にしたイメージ登録
のブロック図が描かれている。2つの連続したイメージ
フレーム31、32がそれぞれ、フレームn−1(前の
フレーム)およびフレームn(現在のフレーム)として
示されている。以前のイメージフレームn−1は、基準
イメージとして取り扱われる。皮膚表面に沿って、図1
のトランスジューサ16を移動させることによって得ら
れた現在のイメージフレームnは、トランスジューサの
移動を推定評価するために以前のイメージフレームn−
1と比較される。フレームn−1からフレームnへのイ
メージ移動を推定評価するために、フレームnは、複数
のサブフレーム領域34に分割され、そしてサブフレー
ム領域の各々の局部的移動が推定評価される。Iの全体
ブロックに関して、フレームnのi’番目のブロックが
n(i)として規定される。
種々の要素を配慮することによって選択される。ブロッ
クサイズは、特定のイメージ特徴のサイズに近似すべき
である。たとえば、組織境界および欠陥のようなイメー
ジ特色は、比較的小さなブロックサイズを必要とする。
しかしながら、小さなブロックサイズは比較的大きな移
動の量に極めて迅速に相関できないため、そのような小
さなブロックサイズは移動の推定評価のためには適切で
はない。さらに、小さなブロックサイズは、小さなスケ
ールの組織移動が存在する場合には、生体内のイメージ
のためには安定ではない。同時に、もしブロックサイズ
が大きすぎれば、移動推定評価のためにイメージフレー
ムごとに過小のブロックが存在することになり、そして
移動推定評価は不安定となる。さらに、大きなブロック
サイズは局部移動推定評価にイメージ回転エラーを持ち
込み、ここではそのブロックが転移コンポーネントを持
つがしかし、回転コンポーネントは持たないと不正確に
解釈される。
は、約200×400ピクセルのイメージフレームサイ
ズに関しては、約48×48ピクセルのブロックサイズ
が、これら要素の観点から移動推定評価のために受け入
れられるものと思われる。32×32ピクセルの最小ブ
ロックサイズもまた、より小さなイメージサイズに関連
して使用される。これらのブロックサイズは、最善の結
果を得るために、約8から20の間のブロック数Iを得
させる結果となる。
ロックn(i)の局部移動は、最前の整合を発見するた
めにn−1イメージフレーム上で、(例としてのブロッ
ク34のような)ブロックn(i)を移動させることに
よって推定評価される。n−1イメージフレーム上のサ
ーチ領域サイズ33は、フレーム31の全体範囲よりも
小さく、そして予期されるイメージ移動速度およびイメ
ージフレームレートに関連している。たとえば、大きな
サーチ領域サイズ33は、トランスジューサ速度が高い
時、およびイメージフレームレートが低い時にも用いら
れるべきである。望ましい実施例においては、4つのサ
ーチ方向の各々において32ピクセルのサーチ領域サイ
ズが、7.5フレーム/秒に選択された入力イメージフ
レームレート(4つのビデオフレームごとに1つを計算
する)を用いるために適切であり、結果的に64×64
ピクセルのサーチ領域サイズとなる。
をフレームn−1のサーチ領域33に整合させるために
最小和絶対差技術(MSAD)を用いて決められる。和
絶対差(SAD)は、各ブロック34とサーチ領域33
との間の、相当するピクセル値間の絶対差の和である。
ブロック34とサーチ領域33との間の「最善の整合」
は、SAD値が最小であるときに生ずる。図5はXおよ
びY方向に拡大された値を持つSADマップを描いてい
る。全体的に一様なSADマップは、SAD値が平均よ
りも下に落ちる谷を含んでおり、これがMSADの場所
を表している。MSAD技術は、どのようにブロックn
(i)がn−1イメージフレームからnイメージフレー
ムに転移したかを示している、方向および大きさを持つ
局部移動ベクトルv(i)の第1推定評価を得るのに用
いられる。局部移動ベクトルv(i)の方向は、図3の
矢印によって表されている。
ズが大きければ、そしてサーチ領域が大きければ、MS
ADの計算は極めて遅い計算処理となることは明らかで
ある。たとえば、48×48ピクセルブロックサイズを
持つ16のブロック34を持つフレームnおよび、64
×64ピクセルのサーチ領域は、単独のMSAD計算を
完了するために、約300,000,000回の分離し
た加算/減算および約65,000回の計算を必要とす
る。比較的高速の一般的なプロセッサを用いたとして
も、これはリアルタイム用途に用いるには多すぎる計算
をこなさなくてはならないことを意味する。結果的に、
MSAD計算の量を減少させるために、種々のサーチ技
術が用いられる。
の1つは、一般的なMPEGエンコーダを利用すること
である。MPEGまたはムービングピクチャーエキスパ
ートグループ、はディジタル化グラフィック情報のため
の工業的に受け入れられたデータ圧縮標準である。MP
EGエンコーダは、市販されており、これはイメージの
履歴的移動を基にMSADロケーションの粗い推定評価
を実行するのに用いることができる。「最善の整合」
は、イメージ特性に関するXおよびY方向における10
ピクセル内のような、有限の広がりの範囲を含む局部的
な近傍内をサーチすることにより、ブロック34内のイ
メージ特性をサーチ領域との間に見ることができる。図
4においては、MSADのロケーションがMPEGエン
コーダおよび、ブロック34に割り当てられた局部的移
動ベクトルを適用することにより同定される。MPEG
エンコーダの使用の欠点は、これがフィルタして除かね
ばならない不正確な局部的移動ベクトルの高い発生率を
もたらすことである。
OV超音波結像の、ある独特の抑制を考慮することによ
りさらに改善することができる。1つのフレームから他
へのY方向(垂直)における移動は、超音波トランスジ
ューサ16が全体的に患者の身体外形に沿ってのみ移動
するため、X方向(水平)における移動よりも常に殆ど
小さなものである。このトランスジューサ移動は、アッ
プ/ダウン折れ曲がりよりもより広い水平延長として特
徴づけることができる。さらに、トランスジューサ移動
は、殆ど1方向において行われ、そして連続的であり、
移動方向における急激な反転はそれほど起こるものでは
ない。多くの経験から、MSADマップは、多くのノイ
ズおよび、イメージ特徴の欠落を持つブロックに関して
さえ、しばしばかなりスムースであり、そして連続的で
あることが発見された。
SADサーチ戦略が計算の全体量を著しく減少させるた
めに備えられる。このサーチ戦略は、X方向におけるサ
ーチ範囲がY方向におけるそれよりも大きいことを必要
とし、そしてサーチ範囲および方向は全ての履歴に適応
しなければならない。たとえば、イメージ移動が+X方
向であることを履歴が示しているならば、引き続くフレ
ームもまた同じ方向に動くであろうと思われる。MSA
Dマップがスムースでしかも連続的であるために、最初
に粗サーチがサーチ領域33をより小さなエリアに減少
させて実行し、その後このより小さなエリア内で微サー
チを行うことができる。Y方向における移動は、普通極
めて小さい(および普通は0)ため、2次元MSADサ
ーチは、XおよびY方向それぞれにおける2つの1方向
サーチに減少させることができる。最初のサーチは、迅
速にサーチ領域を狭めるために、X方向において実行さ
れるべきであり、続いて迅速にMSADロケーションを
見いだすため、XおよびY方向の両方における別の1次
元サーチがその後に行われる。粗サーチの間にサーチさ
れた、または他の方向においてサーチされたポイント
は、微サーチの間にはスキップすることができる。上の
サーチ戦略を基に、最も多い場合においては、MSAD
のロケーションが、X方向における1回の粗および1回
の中間サーチ、Y方向における1回の粗サーチおよび、
両方における小さな2次元微サーチの後に識別すること
ができる。上に与えられたと同じ例では、計算の総数は
2,600,000回の加算/減算および560回の計
算に減少され、これはおおよそ115倍の計算総数の節
減に相当する。
ージ所産の影響の下では、最初のMSAD移動推定評価
は常に極めて信頼できるという訳ではない。その結果、
最初の局部移動ベクトル推定評価v(i)の品質および
信頼性の2つの尺度として、項S1(i)およびS2
(i)を創出する。図5を参照すると、S1(i)は、
MSADの品質要素であり、そしてMSADの値と平均
SADとの間の差異の測定値である。MSAD品質は、
S1(i)の値と共に、すなわちSADの谷がより深く
なるか、MSAD品質がよりよくなるか、のいずれかで
増加する。蓄積されているイメージノイズが存在すると
き、またはイメージ特徴の欠落が存在するとき、SAD
マップはより平坦になり、その結果S1(i)はより小
さくなる。この場合、v(i)の推定評価は信頼性が低
くなる。
(i)が、その過去の履歴からどの程度v(i)逸脱し
ているかを示している。i番目のブロックの移動履歴4
2であるh(i)(これはまた図2にも示されている)
は、i番目のブロックの以前の最終局部移動ベクトル出
力の帰納的な重み付けされた平均である。S2(i)
は、v(i)とh(i)との間のベクトル差である。一
般的に、イメージ移動は経験の豊かな、および経験の少
ない超音波操作者の両方にとって、多分スムースであり
不変である。もしv(i)の1つの値がその履歴と比べ
て極めて異なる方向と大きさを持っているならば、この
推定評価はノイズまたは局部的組織移動の影響の下にあ
ると思われ、そして真実のイメージ局部移動を正確には
反映していないと考えられる。この場合には、v(i)
推定評価は極めて信頼度が低い。こうして、S2(i)
の大きな値は、推定評価されたv(i)が信頼性低いこ
とを表している。
るのに簡単ではあるが、実際にはトランスジューサ移動
によって発生されるイメージ変化がより複雑になり得る
ため、実行は難しい。結果的に移動推定評価の品質およ
び信頼性は、ファジー論理を用いることによって効果的
に量子化される。再び図2を参照すると、入力としてS
1(i)およびS2(i)を受けるファジー論理制御ブ
ロック46は、(以下に説明される)ファジー規則を用
いてそれらを組み合わせ、そしてv(i)の正確さの程
度を表す単独の数値出力w(i)を発生する。この数値
出力w(i)は、ゼロから1の範囲を持ち、v(i)の
推定評価正確さが増加するに従い、w(i)は1に近づ
く。
に、言語上表現、またはラベル「高い」、「中間」およ
び「低い」に「ファジー化」される。出力w(i)もま
た、「極めて高い」、「高い」、「中間」、「低い」お
よび、「極めて低い」、としてのそのファジー表現を持
っている。S1(i)、S2(i)および、w(i)の
所属関数は、経験による結果の大きな数から規定され、
そしてそれぞれ図7Aから図7Cに描かれている。S1
(i)の所属関数は、L(低い)、M(中間)H(高
い)としてラベルづけされた3つの領域と比較できるよ
う、図7Aにグラフ的に描かれている。これらの領域は
ある程度の広がりをもって重なり合っており、特にLお
よびM領域は重なり合い、そしてMおよびH領域が重な
り合っている。所属関数グラフの水平軸は、S1(i)
の測定値を規定し、そして垂直軸は規定されたラベル内
の測定値の所属の程度を規定する。
的に描かれており、そしてS1(i)の所属関数と類似
に構成されている。同様に、w(i)の所属関数は、図
7Cにグラフ的に描かれており、そしてS1(i)およ
びS2(i)の所属関数に類似に構成され、この図はV
L(極めて低い)、L(低い)、M(中間)、H(高
い)およびVH(極めて高い)と、ラベル付けされた5
つの重ねあわせ領域を含んでいる。
の関係を規定するために、7つのファジー規則が用いら
れる。それらファジー規則は、(1) もしS1(i)
が低い(L)であり、そしてS2(i)もまた低い
(L)ならば、w(i)は中間(M)であり、(2)
もしS1(i)が中間(M)であり、そしてS2(i)
が低い(L)であれば、w(i)は高い(H)であり、
(3) もしS1(i)が高い(H)であり、そしてS
2(i)が低い(L)であれば、w(i)は極めて高い
(VH)であり、(4) もしS1(i)が低い(L)
であり、そしてS2(i)が中間(M)であれば、w
(i)は低い(L)であり、(5) もしS1(i)が
中間(M)であり、そしてS2(i)もまた中間(M)
であれば、w(i)は中間(M)であり、(6) もし
S1(i)が高い(H)であり、そしてS2(i)が中
間(M)であれば、w(i)は高い(H)であり、そし
て(7) もしS2(i)が高い(H)であれば、w
(i)は極めて低い(VL)である。
に並列に加えられる。たとえば、S1(i)およびS2
(i)の測定値がそれぞれ0.3および0.1であると
仮定する。図7Aにおいては、0.3の測定値はLラベ
ルにおいては約0.65の、そしてMラベルにおいては
約0.25の所属の程度に関連している。図7Bにおい
ては、0.1の測定値は、Lラベルのみにおいて約0.
75の所属の程度に関連している。結果として、最初の
2つのファジー規則だけが真値であり、それらを通し
て、最初のファジー規則はw(i)が中間であると推論
し、そして第2のファジー規則はw(i)が高いと推論
するという一致しない結果をもたらす。出力w(i)
は、数値に変換戻しされなければならず、そして一致し
ない結果は調和されなければならない。
の低い値は、S2(i)の低い値との論理アンドを用い
て組み合わせられて、w(i)の中間の値を提供する。
論理アンド動作の下では、この表現の真値の最小値は、
規則真値レベルとしてもたらされる。言葉を換えると、
S1(i)の所属の0.65の程度は、S2(i)の所
属の0.75の程度よりも小さく、そして最初のファジ
ー規則に関する真値レベルとしてもたらされる。同様
に、第2のファジー規則の下では、S1(i)の中間の
値は、S2(i)の低い値との論理アンドを用いて組み
合わせられて、w(i)の高い値を提供する。S1
(i)の所属の0.25の程度は、S2(i)の所属の
0.75の程度よりも小さく、そしてそのため第2のフ
ァジー規則に関する真値レベルとしてもたらされる。w
(i)の所属関数のMおよびHラベルは次に図7Dにグ
ラフ的に描かれているように、ファジー規則によって規
定される真値レベルで切り取られる。
数字w(i)に戻し変換するために用いられる。この技
術を用いて、重心の推定評価が、(図7Dの整形された
領域として描かれている)真値として推定評価されるべ
き全体領域に関して提供される。図7Dから、整形され
た領域の重心は、w(i)に関する数値として約0.6
が得られる。信頼性パラメータw(i)が得られた後、
次のステップはw(i)を用いて、局部移動推定評価v
(i)を改善することである。もしw(i)が大きけれ
ば、v(i)は最終局部移動ベクトルlmv(i)とし
て直接的に使用される。逆に、もしw(i)が極めて小
さければ、移動履歴が信頼性の低いv(i)よりも推定
評価としてさらにふさわしいため、平均フレーム移動履
歴h(i)が推定評価されたlmv(i)として用いら
れる。もしw(i)が極めて大きくも、極めて小さくも
なければ、v(i)およびh(i)を平均するために重
み付け要素が用いられる。たとえば、上の例にあるよう
にw(i)=0.6であるとすれば、lmv(i)=
0.6*v(i)+(1−0.6)*h(i)である。
(i)によって帰納的に更新される。この重みはゼロと
1との間に選択されるものであり、より大きな重み値
は、履歴h(i)に極めて最近の移動推定評価分配を与
える。たとえば、もし重みが0.5であるならば、h
(i)=0.5*lmv(i)+(1−0.5)*h
(i)である。
全てがn番目のフレームに関して推定評価されたなら、
フレーム包括移動ベクトルgmv(i)を推定評価する
ために、この出力は図2の48において互いに組み合わ
せられる。最低最小2乗(L−S)エラーパラメータ適
合が、フレーム転移(Xn、Yn)および回転θnを含
む3つの最適化パラメータを用いて移動ベクトル出力を
組み合わせるのに用いられる。重み付けされたL−S
は、より小さなw(i)を持つものよりもより大きな重
みw(i)を持つ局部移動ベクトルv(i)を与える。
この方法は、より信頼できる局部移動ベクトルv(i)
をより重要に最適化処理に寄与させる。幾何学的に補正
されたフレームは、XFOVイメージを形成するために
図2の54において互いに組み合わせられる。補正され
たフレームを組み合わせるために、新しいピクセルデー
タをXFOVイメージバッファにおける重ね合わせられ
ていない部分に置くだけの「イメージ成長」、新しいイ
メージフレームを現存するXFOVイメージと帰納的に
平均化する「帰納的空間複合および重ね合わせられる範
囲における新しいイメージフレームと、現存するXFO
Vイメージの両方に関して重み付け傾斜を与える「傾斜
複合」を含む3つの技術が用いられる。この後者の技術
は、移動ジッタによって生じるXFOVイメージ局部不
連続を効果的に減少させる。最後に、XFOVイメージ
は、ビデオ表示端末56または他のそのような機器上に
表示されて、上に説明された図1の端末22上に幽霊画
法で表されるフルイメージを提供する。
方法および装置が、リアルタイム結像および記録された
イメージ情報の再生の両方に適用されることは明らかで
ある。使用においては、医師はテープのような永久蓄積
媒体上に記録されたイメージフレームを発生させるため
に一般的な超音波結像装置を用いるかもしれない。その
後、イメージフレームは、記録されたイメージフレーム
データを観察室に持ち込むことによって、医師によって
後に観察するためにXFOVイメージに処理されること
も可能である。次に観察室においては、イメージフレー
ムデータは、XFOVイメージを発生させるため、上に
説明された方法を用いて処理されることができる。本発
明の方法および装置は、超音波イメージの処理に限定さ
れるものでなく、レーダーまたは写真結像のような他の
結像様式にも等しく適用できるということも明らかであ
る。
して表される、大きな複合超音波イメージを発生させる
ための方法および装置が提供される。
イム表示に用いるよう適応された超音波結像装置の部分
的見取り図。
イメージ登録を説明するブロック図。
するブロック図。
ロック図。
説明する3次元グラフを表す図。
差要素の取得を説明するブロック図。
素および偏差要素のためのファジー論理所属関数を説明
する図。
Claims (20)
- 【請求項1】 複数の個別のイメージフレームから、拡
大された視野(XFOV)イメージを提供するための方
法において、 個々のイメージフレームを複数のサブイメージ領域に分
割する段階と、 連続する個々のイメージフレーム間のそれぞれのサブイ
メージ領域の局部移動ベクトルを推定評価する段階と、 推定評価された局部移動ベクトルを基に包括的なイメー
ジ移動を推定評価する段階と、そして推定評価された包
括的なイメージ移動を基に複合されたXFOVイメージを表
示する段階とを含むことを特徴とする、拡大された視野
を提供するための方法。 - 【請求項2】 局部移動ベクトルを推定評価する段階が
さらに、 急速適応粗/微最小和絶対差(MSAD)サーチを用い
て局部移動ベクトルの初期推定評価を計算する段階と、
そしてファジー論理技術を用いることによって局部移動
ベクトルの初期推定評価から局部移動ベクトルの最終推
定評価を得る段階とを含むような、請求項第1項記載の
方法。 - 【請求項3】 最終推定評価を得る段階がさらに、MS
ADの値と平均和絶対差(SAD)との間の差異を測定
することによって、MSADの第1品質要素を規定する
段階を含むような、請求項第2項記載の方法。 - 【請求項4】 最終推定評価を得る段階がさらに、局部
移動ベクトルの履歴測定からの、局部移動ベクトルの初
期推定評価の偏りを測定することにより、MSADの第2品
質要素を規定する段階を含むような、請求項第3項記載
の方法。 - 【請求項5】 最終推定評価を得る段階がさらに、第1
および第2品質要素に関する所属関数を規定する段階を
含むような、請求項第4項記載の方法。 - 【請求項6】 最終推定評価を得る段階がさらに、第1
および第2品質要素に関する所属値を決める段階を含む
ような、請求項第5項記載の方法。 - 【請求項7】 最終推定評価を得る段階がさらに、出力
値を発生するために前もって規定されたファジー規則に
したがって第1および第2品質要素に関する所属値を組
み合わせる段階を含むような、請求項第6項記載の方
法。 - 【請求項8】 最終推定評価を得る段階がさらに、重み
付けとしての出力値を用いて局部移動ベクトルの履歴的
推定評価を持つ局部移動ベクトルの初期推定評価を平均
化する段階を含むような、請求項第7項記載の方法。 - 【請求項9】 局部移動ベクトルの初期推定評価を計算
する段階がさらに、第1軸方向における1次元サーチお
よび、前記第1軸方向に垂直な第2軸方向において、少
なくとも1つの付加的1次元サーチを行わせる段階を含
むような、請求項第2項記載の方法。 - 【請求項10】 局部移動ベクトルの初期推定評価を計
算する段階がさらに、関連するサブイメージ領域の1つ
よりも大きな範囲を持つサーチ領域、このサーチ領域内
で1次元サーチが行われる、を規定する段階を含むよう
な、請求項第2項記載の方法。 - 【請求項11】 包括的イメージ移動を推定評価する段
階がさらに、推定評価された局部移動ベクトルに最小2
乗(L−S)処理を加える段階を含むような、請求項第
1項記載の方法。 - 【請求項12】 個々のイメージフレームを複数のサブ
イメージ領域に分割する段階がさらに、個々のイメージ
フレームをおおよそ8から12のサブイメージの範囲に
分割する段階を含むような、請求項第1項記載の方法。 - 【請求項13】 拡大された視野(XFOV)イメージ
を提供するための装置において、 複数の個々の超音波イメージフレームを提供する超音波
スキャナと、 個々のイメージフレームを複数のサブイメージ領域に分
割するための装置と、 最小和絶対差サーチを使用することによって連続する個
々のイメージフレーム間のそれぞれのサブイメージ領域
の局部移動ベクトルを推定評価するための装置と、 推定評価された局部移動ベクトルを基に、包括的イメー
ジ移動を推定評価するための装置と、そして推定評価さ
れた包括的イメージ移動を基に複合されたXFOVイメ
ージを表示するための装置とを含むことを特徴とする、
拡大された視野イメージを提供するための装置。 - 【請求項14】 局部移動ベクトルを推定評価するため
の装置がさらに、 急速適応粗/微最小和絶対差(MSAD)サーチを用い
て局部移動ベクトルの初期推定評価を計算するための装
置と、そしてファジー論理技術を用いることによって局
部移動ベクトルの初期推定評価から局部移動ベクトルの
最終推定評価を得るための装置とを含むような、請求項
第13項記載の装置。 - 【請求項15】 得るための装置が、さらに、MSAD
の値と平均和絶対差(SAD)との間の差異を測定する
ことによって、MSADの第1品質要素を規定するため
の装置を含むような、請求項第14項記載の装置。 - 【請求項16】 局部移動ベクトルの履歴測定からの、
局部移動ベクトルの初期推定評価の偏りを測定すること
により、MSADの第2品質要素を規定するための装置
を含むような、請求項第15項記載の装置。 - 【請求項17】 得るための装置がさらに、第1および
第2品質要素に関する所属関数を規定するための装置を
含むような、請求項第16項記載の装置。 - 【請求項18】 得るための装置がさらに、第1および
第2品質要素に関する所属値を決定するための装置を含
むような、請求項第17項記載の装置。 - 【請求項19】 得るための装置がさらに、出力値を発
生するために、前もって規定されたファジー規則に従っ
て、第1および第2品質要素に関する所属値を組み合わ
せるための装置を含むような、請求項第18項記載の装
置。 - 【請求項20】 得るための装置がさらに、重み付けと
しての出力値を用いて、局部移動ベクトルの履歴推定評
価を持つ局部移動ベクトルの初期推定評価を平均化する
ための装置を含むような、請求項第19項記載の装置。
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