JPH11313822A - 3次元イメ―ジング・システム並びに走査平面の動きを追跡する方法及び装置 - Google Patents
3次元イメ―ジング・システム並びに走査平面の動きを追跡する方法及び装置Info
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- JPH11313822A JPH11313822A JP11074709A JP7470999A JPH11313822A JP H11313822 A JPH11313822 A JP H11313822A JP 11074709 A JP11074709 A JP 11074709A JP 7470999 A JP7470999 A JP 7470999A JP H11313822 A JPH11313822 A JP H11313822A
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Abstract
形状忠実度で3次元再構成を行うことを可能にする、フ
リー・ハンド式3次元超音波走査における走査平面の動
きを追跡する方法及び装置を提供する。 【解決手段】 本発明の走査平面の動きを追跡する手法
は適応スペックル相関を用い、異なる表示ダイナミック
・レンジ及び後処理フィルタに適応する相関インデクス
を採用する。本方法では、相関計算のために各々の画像
フレーム内でカーネルを選択する工程と、重複した画像
フレームを除去する工程と、相次ぐ画像フレーム相互の
間の相関度を測定する工程と、手ぶれ及び他のアーティ
ファクトに関連している可能性のある相関推定値を除去
する工程と、平均相関推定値に基づいて平均フレーム間
(即ち、スライス間)間隔を算出する工程とを含む。
Description
目的とした人体の解剖学的構造の超音波イメージングに
関する。具体的には、本発明は、人体内の走査される領
域によって反射された超音波エコーの強度を検出するこ
とにより人体の解剖学的構造をイメージングする方法に
関する。
素)の輝度がエコー反射の強度に基づくようにして組織
の2次元Bモード画像を形成する。従来のBモードでの
基本的な信号処理チェーンを図1に示す。超音波トラン
スデューサ・アレイ2が駆動されて、走査線に沿って音
波バーストを送信する。反射RF信号は、トランスデュ
ーサ素子によって検出され、次いで、ビームフォーマ4
によって受信ビームとして形成される。各々の走査線ご
とのビームフォーマの出力データ(I/Q又はRF)
は、等化フィルタリング、包絡線検出及び対数圧縮を含
むBモード処理チェーン6に供給される。走査形状に応
じて、数百までのベクトルを用いて、単一の音波画像フ
レームを形成することができる。1つの超音波フレーム
から次の音波フレームへの時間的な移行を平滑化するた
めに、走査変換の前に、何らかの音波フレーム平均化
(ブロック8で示す)を行ってもよい。フレーム平均
は、FIRフィルタ又はIIRフィルタによって実現す
ることができる。一般に、圧縮された画像は、R−θフ
ォーマット(セクタ走査の場合)を有しており、R−θ
フォーマットは、走査変換器10によって変換されて、
ビデオ表示用のX−Yフォーマットとなる。システムに
よっては、走査変換の前に音波フレームに対してフレー
ム平均化を行うのではなく、ビデオX−Yデータに対し
て行ってもよく(破線のブロック12で示す)、所与の
ビデオ表示フレーム・レート(典型的には、30Hz)
を達成するために、重複したビデオ・フレームが音波フ
レームの間に挿入されることもある。ビデオ・フレーム
はビデオ・プロセッサ14に伝送され、ビデオ・プロセ
ッサ14は基本的にはビデオ・データをビデオ表示のた
めの表示用グレイ・マップにマッピングする。
20に集中化されており、コンピュータ20は、オペレ
ータ・インタフェイス22(例えば、キーボード)を介
してオペレータの入力を受け付け、次いで、様々なサブ
システムを制御する。(図1には、画像データの転送経
路のみが示されている。)Bモード・イメージングの際
には、シネ・メモリ16において、最新の画像の長い系
列(シーケンス)が記憶されていると共に自動的に連続
して更新されている。R−θ音波画像を保存するように
設計されているシステムもあり(このデータ経路を図1
の破線で示す)、X−Yビデオ画像を記憶するシステム
もある。シネ・メモリ16に記憶されている画像ループ
はトラック・ボール制御を介して通覧することができ、
画像ループの一部分は選択してハード・ディスクに記憶
させることもできる。フリー・ハンド式3次元イメージ
ング性能を持つ超音波スキャナでは、シネ・メモリ16
に記憶されている選択された画像系列が、3次元再構成
のためにホスト・コンピュータ20に転送される。この
結果は、シネ・メモリの他の部分に書き戻され、ここか
ら、ビデオ・プロセッサ14を介して表示システム18
に伝送される。
メモリ24とX−Yメモリ26とを含んでいる。音響線
メモリ24内に極座標(R−θ)セクタ・フォーマット
で記憶されているBモード・データが、適当にスケーリ
ングされたデカルト座標の強度データに変換されて、X
−Yメモリ26に記憶される。Bモード・データの相次
ぐ多数のフレームが、先入れ先出し方式でシネ・メモリ
16に記憶されている。シネ・メモリは、バックグラウ
ンドで稼働する循環的画像バッファのようなものであ
り、実時間でユーザに対して表示されている画像データ
を連続的に取り込む。ユーザがシステムをフリーズさせ
ると、ユーザは、シネ・メモリに以前に取り込まれてい
る画像データを見ることができるようになる。
置(CPU)28とランダム・アクセス・メモリ(RA
M)30とを含んでいる。CPU28は読み出し専用メ
モリ(ROM)を内蔵しており、このメモリは、収集さ
れた強度データを異なる角度から見た多数の3次元投影
画像に変換するのに用いられるルーチンを記憶してい
る。CPU28は、システム制御バス32を介してX−
Yメモリ26及びシネ・メモリ16を制御する。具体的
には、CPU28は、走査変換器10の音響線メモリ2
4又はX−Yメモリ26からビデオ・プロセッサ14及
びシネ・メモリ16へのデータの流れ、並びにシネ・メ
モリからビデオ・プロセッサ14及びCPU28自体へ
のデータの流れを制御する。各々のフレームのイメージ
ング・データは、被検体を貫通する多数の走査又はスラ
イスのうちの1つを表すものであり、音響線メモリ2
4、X−Yメモリ26及びビデオ・プロセッサ14に順
次記憶される。それと並行して、音響線メモリ又はX−
Yメモリのいずれかからの画像フレームが、シネ・メモ
リ16に記憶される。走査された物体領域を表す一群の
フレームが、シネ・メモリ16の部分16Aに記憶され
る。
なものであり、これは、走査中の解剖学的構造の2次元
表現を観測者が思い描くことができないことに起因して
いる。しかしながら、超音波プローブが関心領域にわた
って掃引されて、2次元画像が3次元領域を形成するよ
うに蓄積されると、解剖学的構造は、熟練した観測者及
び熟練していない観測者の両者にとって、遥かに思い描
き易いものになる。
は、米国特許第5,226,113号又は同第5,48
5,842号に開示されているようなレイ・キャスティ
ング(ray casting )アルゴリズムを用いた一連の変換
を実行することができる。レイ・キャスティング法は、
シネ・メモリ16の部分16Aから検索された関心のあ
るソース・データ・ボリュームのデータに適用される。
続いての変換は、ある角度範囲、例えば、+90°から
−90°までの角度範囲内のある角度増分、例えば、1
0°の間隔で行われる最大投影、最小投影、合成投影、
表面投影又は平均投影等の様々な投影手法を含み得る。
投影後の画像の各々のピクセルは、所与の画像平面への
投影によって得られる変換後のデータを含んでいる。加
えて、シネ・メモリがオペレータによってフリーズされ
た時点で、CPU28は選択により、シネ・メモリ16
の部分16B内の多数の相次ぐアドレスにX−Yメモリ
28からの最後のフレームを記憶する。最初に投影され
たビュー角度についての投影画像データが、シネ・メモ
リの部分16Bの最初のアドレスに書き込まれているの
で、関心領域の投影画像データは、背景フレームにスー
パインポーズ(重ね表示)される。この過程は、すべて
の投影画像がシネ・メモリの部分16Bに記憶されるま
で各々の角度増分ごとに繰り返される。このとき、各々
の投影画像フレームは、変換後の強度データを含んでい
るデータ関心領域と、随意選択により関心領域を包囲す
る背景の周縁領域であって、変換後の強度データによっ
て上書きされることのない背景強度データから成ってい
る背景の周縁領域とで構成されている。背景画像は、各
々の表示されている投影が、どこから見たものであるか
をより明確にする。次いで、オペレータは、投影画像か
ら任意の画像を選択して表示することができる。加え
て、これら一連の投影画像を表示モニタ上で再生して、
物体空間が観察者の前で回転しているかのように表現す
ることもできる。
・アレイには、いわゆる「1.25D」アレイ及び
「1.5D」アレイを含めて様々な種類があり、従来の
単一行型(「1D」)アレイの限定された仰角(elevat
ion )性能を向上させるために開発されている。ここで
用いる場合には、上の各用語は次の意味を有するものと
する。即ち、1Dでは、仰角開口が固定されており、焦
点が固定されたレンジ(距離)にある。1.25Dで
は、仰角開口が可変であるが、焦点合わせが依然静的で
ある。1.5Dでは、仰角開口、シェーディング及び焦
点合わせが動的に可変であるが、但し、アレイの中心線
に関して対称である。
には、トランスデューサ・アレイ(1D〜1.5D)を
仰角方向に平行移動させて、関心のある解剖学的構造の
全体にわたる実質的に平行な1組の画像平面を収集す
る。これらの画像は、シネ・メモリに記憶されると共
に、後には3次元再構成のためにシステム・コンピュー
タによって検索することができる。画像フレーム相互の
間の間隔が既知であるならば、3次元領域は、平面外寸
法と走査平面寸法との間の正しいアスペクト比によって
再構成され得る。しかしながら、スライス相互の間の間
隔の推定値が貧弱なものであると、3次元物体の形状が
大幅に歪む可能性がある。
(モーション)をそれぞれ制御する又は追跡するため
に、さまざまなモーション制御方法及び位置検知方法が
提案されている。しかしながら、これらのシステムは、
臨床環境で用いるにはしばしば経費が高く、面倒なもの
である。従って、3次元画像を仰角方向に良好な分解能
で再構成するためには、相次ぐ画像フレーム相互の間の
スペックル相関外れ(decorrelation )の度合から走査
平面の変位を直接的に推定し得るようにすることが極め
て望ましい。
て、Fowlkes 等は、画像フレーム相互の間の相関の計算
に基づく走査平面の動きを追跡する方法を提案してい
る。この相関方法は、血流を監視するのに用いられる相
関外れ手法を改造したものであると述べられている。こ
のような従来技術を再検討すると、以下のような大きく
2つのアプローチがあることがわかる。
elec. and Freq. Control 誌、第UFFC−33巻(1
986年)、第257頁〜第264頁所載のTrahey等の
論文「横方向の開口の平行移動によるスペックル・パタ
ーン相関:実験結果と空間合成における意味(Speckle
pattern correlation with lateral aperture translat
ion: experimental results and implications for spa
tial compounding)」には、超音波画像内の強度の完全
相関関数を用いた最初の研究が報告されている。この手
法は、圧縮前のRF画像データ又は検出された画像デー
タを用いており、このことは、相関関数が全エコー強度
によって正規化されている(即ち、システム利得依存性
である)という事実から明らかである。Int. J. Imagin
g Syst.Technol.誌、第8巻(1997年)、第38頁
〜第44頁所載のChen等の論文「スペックル相関外れを
用いた走査平面の動きの決定:理論的考察と初期試験
(Determination of scan-plane motion using speckle
decorrelation: theoretical considerations and int
ial test)」では、3次元掃引距離の推定のためにこの
相関方法を用いたファントムの研究が報告されている。
38巻(1991年)、第280頁〜第286頁所載の
Bohs等の論文「血流及び組織の動きの角度非依存的超音
波イメージングの新しい方法(A novel method for ang
le independent ultrasonicimaging of blood flow and
tissue motion )」には、圧縮後の超音波画像に適用
されるべき一層単純な相関方法が提案されている。この
方法は、相関させられる2つのカーネルの対応するピク
セル相互の間での絶対差(差の絶対値)の和を算出する
ことに基づいているので、SAD(sum of absolute di
fferences )法と呼ばれている。計算上効率的なこの方
法は、Trahey等の完全相関関数とほとんど同じ程度に良
好に機能することが判明している。IEEE Trans. Ultras
onics, Ferroelec. and Freq. Control 誌、第UFFC
−41巻(1994年)、第96頁〜第104頁所載の
Shehada 等の論文「全血の非ニュートン特性を調べるた
めの超音波方法(Ultrasound methods for investigati
ng the non-Newtonian characteristics of whole bloo
d )」にもまた、超音波画像のSAD相関に基づく流れ
の測定研究が報告されている。流れの測定のためには、
SAD法は基本的に、SADを最小化する走査平面内で
の変位ベクトルを求めることから成っているので、SA
Dの相対的な変化のみが関係してくる。しかしながら、
一般的には、所与のカーネル寸法について、SADはダ
イナミック・レンジの設定及び後処理フィルタリングに
よって大幅に変化する可能性がある。
式走査性能を持つ超音波スキャナでは、シネ・メモリに
記憶されている画像は典型的には、表示(典型的には、
8ビットの振幅表示)のために対数圧縮又は他の何らか
の高次非線形圧縮を既に経ている。これらの画像はま
た、平滑化又はエッジ強調等のための何らかの後処理フ
ィルタを経てきている。圧縮及びフィルタリングの操作
はしばしば非可逆的なものであるので、近似的な「逆圧
縮(decompression )」であっても、行おうとすれば画
像に量子化雑音を導入する可能性がある。この理由か
ら、上述した1番目の方法は、圧縮前の画像向けに設計
されており、掃引速度の推定に最も適しているとは言え
ない。
のであり、計算速度についての利点がある。しかしなが
ら、3次元再構成については、掃引距離を推定するため
に、フレームからフレームへの実際の相関外れを定量化
する必要がある。SADのみを用いたとすると、表示ダ
イナミック・レンジ(これは、深さ依存性であり得
る)、フィルタ、カーネル寸法及びカーネルの深さ位置
のすべての可能な組み合わせについて較正を行う必要が
出てくる。
及び後処理フィルタに適応する新たな相関インデクスが
必要とされる。
ル相関を用いてフリー・ハンド式3次元超音波走査にお
ける走査平面の動き(モーション)を追跡する方法及び
装置である。この方法は、異なる表示ダイナミック・レ
ンジ及び後処理フィルタに適応する相関インデクスを採
用する。1つの好ましい態様による装置は、相関計算の
ために各々の画像フレーム内でカーネルを選択する手段
と、重複した画像フレームを除去する手段と、相次ぐ画
像フレーム相互の間の相関度を測定する手段と、手ぶれ
及び他のアーティファクトに関連している可能性のある
相関推定値を除去する手段と、平均相関推定値に基づい
て平均フレーム間(即ち、スライス間)間隔を算出する
手段とを含んでいる。これらの各手段は、シネ・メモリ
に結合されているホスト・コンピュータに組み込まれて
いる。画像に基づくこのモーション追跡方法の主な長所
は、外部の位置検知装置を一切用いずに、良好な形状忠
実度で3次元再構成を行うことが可能になることであ
る。
た1つの画像フレーム36(この例ではセクタ走査)内
の典型的な関心領域(ROI)ボックス34を示してい
る。フリー・ハンド式走査によって形成されたN個のフ
レームがシネ・メモリに記憶されていると仮定する。図
4に、3次元再構成(これは、シネ・メモリから検索さ
れたデータに基づいてホスト・コンピュータによって実
行される)のために平均フレーム間間隔dを推定する処
理工程を示す。先ず、本発明における相関法が拡散散乱
媒体によって生ずる純粋なスペックルの統計に基づいて
いるので、比較的純粋なスペックル・パターン(巨視的
構造を有さないもの)を示すROI34内のカーネル3
8(この例ではM×Mピクセルとしているが、一般的に
は、カーネルは正方形でなくてもよい)を同定(identif
y)しなければならない(工程40)。カーネル38は、
1つ又はそれ以上の画像フレームの目視判定に基づい
て、手動で(例えば、トラックボールを用いて)選択す
ることができる。代替的には、何らかの自動化された方
法を用いて、そのピクセルの振幅ヒストグラムが理論的
なスペックル分布に一致しているようなカーネルを探し
てもよい。例えば、このような試験は、通常のダイナミ
ック・レンジ設定に対するヒストグラム幅の測度に基づ
いたものであり得る。その平均ピクセル値が過度に低い
カーネル(信号が存在しないもの)又はその分散が過度
に大きいカーネル(均一でないもの)は排除すべきであ
る。図3に示すように、ユーザが関心のある構造をRO
Iの中央に配置する傾向にあるとすると、試験に好適な
初期カーネル38は、ROI34の四隅の任意位置にあ
る。
の相関の計算に移る前に、N個のソース・フレームに重
複した画像フレームが存在しているならば、これらの画
像フレームを同定して除去する(図4の工程42)。ビ
デオ・モニタの表示速度(典型的には、30Hz)に合
わせるために、重複したフレームが音波画像フレーム相
互の間に挿入されていることがある。重複したフレーム
の対が厳密に同一であれば、SADが実質的にゼロに等
しくなるという規準に基づいて、これらの対を容易に検
出することができる。重複したフレームが、例えばフレ
ーム平均化効果によって、厳密には同一でない場合は、
何らかの閾値法を用いて近似的に同一なフレームを検出
すればよい。例えば、新たな画像フレームのカーネル内
のピクセルの或る特定のパーセント(例えば、25%)
よりも多いピクセルが或る特定の値よりも大きく前のフ
レームのカーネル内のピクセルと異なっていた場合、こ
の新たな画像フレームを新たな音波フレームとする。そ
うでない場合は、この新たな画像フレームを、除去すべ
き重複した画像フレームと見做す。代替的には、重複し
たフレームをスクリーニング(篩い分け)して除去する
ときの信頼性を向上させるために、(N−1)個のソー
ス・フレームの対すべてについてのSAD値の集団的統
計を考察して、通常の統計的な偏差より外側に位置する
SAD値を有するフレームを除去する必要があろう。
リーニングして除去した後、次の工程(図4の工程4
4)は、音波フレームの残りのセット内のすべての隣接
するフレームの対について相関インデクス(CI)を算
出することである。本発明では、異なるカーネル寸法、
表示ダイナミック・レンジ及び後処理フィルタに適応し
得る正規化されたSADと見做すことのできる相関イン
デクスを用いる。このインデクスは、画像の逆圧縮を必
要とし且つ各々の相関関数推定値ごとに最大10個まで
のフレームを用いる可能性のある上記のChen等によって
開示された完全相関関数よりも計算効率が遥かによいの
で、有利である。本発明の相関インデクスの範囲は、同
等なカーネルについての100%から、完全に独立なス
ペックル・パターンについてのゼロまでにわたる。原理
的には、この相関インデクスはまた、2つのカーネルが
異なる構造をピックアップする場合には負となる可能性
もある。
れたカーネルがまた、他のフレームにおいて均一なスペ
ックル・パターンを含んでいるという保証はない。従っ
て、相関インデクス推定値のスクリーニング試験(図4
の工程46)を行うことが望ましい。例えば、軸方向及
び/若しくは横方向の走査平面のぶれ、仰角方向の動き
の滑り(skid)又はフレーム平均(これは、相関してい
ないフレームを弱い相関があるように見せる可能性があ
る)を示すものである一定の信頼性閾値(例えば、20
%)を下回るすべての相関インデクスのサンプルを除去
するように選択することができる。また、残りの良好な
相関インデクス値を数えて(図4の工程47)、これら
の相関インデクス値がN個のフレームのうちの有意な部
分を構成しているかどうかを知ることも有用である(例
えば、「少なくとも10%の相関インデクス値が良好で
なければならない」等)。信頼性のあるフレーム(CI
>20%)があまりにも少ないようであれば、より遅い
又はより一定した速度で再走査を行うように、或いは全
掃引距離の推定値を手入力するように、ユーザに促さな
ければならない(工程48)。
存在しているならば、これらの平均を求めて(図4の工
程50)、統計的なばらつきを減少させるべきである。
この結果を用いて、各々のプローブの種類及びカーネル
の深さごとに予め較正されているCI対dモデル(図2
に示すCPU28のメモリに記憶されている)に基づい
て、対応する平均スライス間間隔dを算出することがで
きる(工程52)。良好な相関インデクスのサンプルが
十分に存在しているならば、対応する平均dは、3次元
再構成のために信頼性が非常に高いものとなるはずであ
る。
れる相関インデクスが妥当な限度内で表示ダイナミック
・レンジ、後処理フィルタ及びカーネル寸法に独立であ
るように、2つの画像カーネルのSADを正規化する適
応方法である。主眼の着想は、理論的なスペックル統計
から、画像のカーネルが非常にかけ離れているため統計
的に独立となった場合(フレーム平均化がない場合)に
ピクセル当たりの平均SADが接近していく値を決定す
ることである。
ペックル振幅は、レイリー(Rayleigh)分布によって記
述されることは周知である。表示の前の画像の圧縮が、
以下の単純な対数関数によってモデル化され得るものと
する。 y=10 log[x+1] (1) 標準的な統計的演算が示すところによると、xがレイリ
ー分布しているならば、yの確率密度関数(pdf)
は、 fy(y)=(a/m)exp(ay)exp(−[1/m][exp(ay)−1]) (2) となり、ここで、a=(0.1)ln(10)は定数で
あり、m=E[x]はシステム利得に依存するxの期待
値である。8ビットの線形グレイ・マップについては、
yが表示のために[0,255]にマッピングされ、m
=100についてのサンプルのヒストグラムが図5にプ
ロットされている。
内の対応するピクセルの振幅を表す同等に分布した独立
確率変数であるとする。ここで必要なのは、SAD=|
y1−y2 |のpdfを決定することである。先ず、y2
のpdfがy1 のpdfと同じであると仮定すると、
(−y2 )のpdfは単純にy2 のpdfの鏡像であ
る。y1 +(−y2 )のpdfは、これらのそれぞれの
pdfのコンボリューション(畳み込み)によって与え
られ、これを図6に示す。この和のpdfは、ゼロに関
して対称な関数であるので、その絶対値(SAD)のp
dfは単純に、分布の正の半分(の2倍)である。
が、個別のyのpdfの半値幅(図5)の約1.5倍で
あることに留意されたい。実用上は、圧縮関数は式
(1)と異なっていてもよいが、常に同じアプローチに
従ってSADのpdfを導出することができる。圧縮関
数が式(1)から大幅に逸脱しておらず、また、後処理
の空間フィルタリング効果が穏やかなものであれば、S
ADヒストグラムの幅を各々の画像カーネルのSADヒ
ストグラム幅の定数γ倍によって近似することができ、
ここではγ≒1.5である。空間フィルタが極めて強い
ものである場合は、γの値をこれに応じて調節しなけれ
ばならないかも知れない。当業者には明らかなように、
k番目の画像フレームにおける(M×M)ピクセルのカ
ーネルにわたるピクセル振幅分布の幅を、そのrmsピ
クセル値によって定義することもできるし、又は本発明
の好ましい実施例に従って、単純に以下のような平均絶
対偏差によって定義することもできる。
振幅であり、また、meank はすべてのM2 個のピク
セルについての平均振幅である。一般的には、sk は、
ダイナミック・レンジ設定及び後処理用空間フィルタの
関数である。SADk 画像が、以下のようにしてk番目
及び(k+1)番目のフレームの対応する2つのカーネ
ルについて算出されたとする。
つのカーネルは統計的に独立になってゆくので、ピクセ
ル当たりの平均絶対差、即ちSADk /M2 は、ゼロか
ら限度値γsk まで増大する。従って、適切な相関イン
デクスを以下のように定義することができる。
ついてはγ≒1.5である。異なる種類のイメージング
用アレイを用いて行われた実験によると、この相関イン
デクスは、スライス間間隔dについての以下のような指
数減衰関数によって極めて良好に記述され得ることがわ
かった。 CI= exp(−d/Dz ) (6) ここで、Dz はプローブの仰角方向のビーム・プロファ
イルの特性値である相関外れ長さ(decorrelation leng
th)である。仰角方向のビーム・プロファイルが回折及
び組織減衰の影響から深さに応じて変わるので、Dz は
一般的には所与の送信周波数について深さzの関数とな
る。ビーム・プロファイルは一般的には近距離音場では
干渉性(コヒーレンス)がより低く且つ複雑さがより少
ないので、Dz は中距離音場及び遠距離音場におけるよ
りも近距離音場で小さくなると予測される。
き、対応するスライス間間隔は、以下のようにして算出
することができる。 d=−Dz ln(CI) (7) CIがdによって指数的に減衰するという事実は、3次
元走査にとっての利点となることがわかるであろう。即
ち、CIは、小さな変位又は遅い動きに極めて敏感なも
のとなるからである。dが仰角方向のスライス厚みを超
えて増大するにつれて、CIはゼロに向かって緩やかに
減少する。式(7)から、CI<20%の場合には、C
Iの小さな変化がdの大きな変化に変換する可能性があ
る。従って、不良な相関インデクスのサンプルを除去す
るための妥当な信頼性閾値(図4の工程46)は、例え
ばCI=20%とし、即ち、この閾値を下回る値はすべ
て、手ぶれ又はプローブの滑りによって生じている可能
性がある。式(7)を用いて、信頼性閾値よりも大きい
すべての相関インデクス値の平均値に基づいて、N個の
フレームについての平均スライス間間隔を算出すること
ができる。
間間隔dを算出するのではなく、ルックアップ・テーブ
ル等のその他の手段によってdとCIとの間の関係を指
定しておくこともできる。但し、式(6)の指数モデル
は、各々の深さにおいて、この関係が相関外れ長さによ
って完全に特定されるという簡便さを提供する。所与の
プローブについて、モータ駆動式プローブ・ホルダを用
いてプローブを均一な散乱ファントムの全体にわたって
一定の速度で平行移動させるような制御された実験を行
うことにより、異なる深さ又はz間隔について相関外れ
長さを較正することができる。
は想定されていない。実用上は、フレーム平均化は、隣
接する音波フレームがどれだけ遠くに離隔していようが
これらのフレーム相互の間に付加的な相関を生成する傾
向を有する。このことは、フレーム平均化を行う結果、
フレーム平均化の程度に応じて、相関インデクスがdの
増大に伴ってより緩やかに減衰する(より大きな有効D
z )と共に、或る非ゼロの基準線のレベルに近付くとい
うことを意味している。このことは、実験研究によって
確認されており、これによると、より大きな有効Dz が
用いられると共に、相関インデクスについての信頼性閾
値がフレーム平均化効果に関連する非ゼロの基準線の相
関値よりも大きな値に選択される限り、式(6)の指数
減衰モデルが依然として成立することがわかった。
めに開示されたものである。本発明の基本的な概念の変
形及び改変は、当業者には容易に明らかであろう。具体
的には、本発明を用いて、平均値ではない、隣接する走
査平面相互の間の間隔を算出し得ることが認められよ
う。これらのような変形及び改変はすべて、特許請求の
範囲によって包含されているものとする。
な機能的サブシステムを示すブロック図である。
でいるフレームを再構成するための手段を示すブロック
図である。
ックスを示すと共に、関心領域内の選択されたカーネル
を示している概略図である。
隔dを推定する好ましい実施例による方法の工程を示す
流れ図である。
100について、対数圧縮されたノイズ・スペクトル・
パワーの確率密度分布fy (y)を示すグラフである。
ける対応するピクセルの振幅を表す同等に分布した独立
確率変数であるとして、確率密度分布fy (SAD=|
y1 −y2 |)を示すグラフである。
Claims (23)
- 【請求項1】 物体領域の3次元イメージング・システ
ムにおいて、 超音波ビームを送信すると共に前記物体領域から反射し
た超音波エコーを走査平面内の多数のサンプル領域にお
いて検出する超音波トランスデューサ・アレイと、 該超音波トランスデューサ・アレイに結合されていて、
前記物体領域を貫通する多数の平面の各々から反射した
超音波エコーから導出されるイメージング・データを収
集する手段と、 前記多数の走査平面に対応する多数の画像フレームの各
々についてのデータを記憶する手段と、 相次ぐ画像フレームのそれぞれの対のそれぞれのカーネ
ルのデータ相互の間の相関度を決定する手段であって、
それぞれの相関度が前記それぞれのカーネルの対応する
データ相互の間の絶対差の正規化された和の関数である
手段と、 前記多数の走査平面のうちの相次ぐ走査平面相互の間の
間隔を前記相関度の関数として算出する手段と、 表示モニタと、 前記表示モニタに前記間隔の関数である投影画像を表示
させる手段とを有している3次元イメージング・システ
ム。 - 【請求項2】 前記間隔は平均値である請求項1に記載
のシステム。 - 【請求項3】 前記の相関度を決定する手段は、実質的
に重複した連続した画像フレームをスクリーニングして
除去する手段を含んでいる請求項1に記載のシステム。 - 【請求項4】 前記の実質的に重複した相次ぐ画像フレ
ームをスクリーニングして除去する手段は、前記絶対差
の和を閾値と比較する手段を含んでいる請求項3に記載
のシステム。 - 【請求項5】 前記の相関度を決定する手段は、相次ぐ
画像フレームの各々の対ごとにそれぞれの相関インデク
スを推定する手段と、該相関インデクスの推定値を平均
する手段とを含んでいる請求項1に記載のシステム。 - 【請求項6】 前記間隔は、以下の方程式 d=−Dz ln(CI) に従って決定される値dを有しており、ここで、Dz は
前記超音波トランスデューサ・アレイの仰角方向のビー
ム・プロファイルの特性値である相関外れ長さであり、
またCIは前記相関インデクスの推定値の平均である請
求項5に記載のシステム。 - 【請求項7】 前記の間隔を算出する手段は、前記値d
を記憶しているルックアップ・テーブルを含んでいる請
求項6に記載のシステム。 - 【請求項8】 前記の間隔を算出する手段は、プロセッ
サと、該プロセッサに前記相関外れ長さDz を入力する
手段とを含んでいる請求項6に記載のシステム。 - 【請求項9】 走査平面の動きを追跡するシステムであ
って、 超音波ビームを送信すると共に多数の走査平面から反射
した超音波エコーを検出する超音波スキャナと、 前記超音波スキャナに結合されていて、前記走査平面の
それぞれから反射した超音波エコーから導出される多数
の画像フレームの各々についてのデータを収集する手段
と、 相次ぐ画像フレームのそれぞれの対のそれぞれのカーネ
ルのデータ相互の間の相関度を決定する手段であって、
それぞれの相関度が前記それぞれのカーネルの対応する
データ相互の間の絶対差の正規化された和の関数である
手段と、 前記多数の走査平面のうちの相次ぐ走査平面相互の間の
間隔を前記相関度の関数として算出する手段とを有して
いるシステム。 - 【請求項10】 前記間隔は平均値である請求項9に記
載のシステム。 - 【請求項11】 前記の相関度を決定する手段は、実質
的に重複した相次ぐ画像フレームをスクリーニングして
除去する手段を含んでいる請求項9に記載のシステム。 - 【請求項12】 前記の実質的に重複した相次ぐ画像フ
レームをスクリーニングして除去する手段は、前記絶対
差の和を閾値と比較する手段を含んでいる請求項11に
記載のシステム。 - 【請求項13】 前記の相関度を決定する手段は、相次
ぐ画像フレームの各々の対ごとにそれぞれの相関インデ
クスを推定する手段と、該相関インデクスの推定値を平
均する手段とを含んでいる請求項9に記載のシステム。 - 【請求項14】 前記間隔は、以下の方程式 d=−Dz ln(CI) に従って決定される値dを有しており、ここで、Dz は
前記超音波スキャナの仰角方向のビーム・プロファイル
の特性値である相関外れ長さであり、またCIは前記相
関インデクスの推定値の平均である請求項13に記載の
システム。 - 【請求項15】 前記の間隔を算出する手段は、前記値
dを記憶しているルック・アップ・テーブルを含んでい
る請求項14に記載のシステム。 - 【請求項16】 前記の間隔を算出する手段は、プロセ
ッサと、該プロセッサに前記相関外れ長さDz を入力す
る手段とを含んでいる請求項14に記載のシステム。 - 【請求項17】 走査平面の動きを追跡する方法であっ
て、 物体を横断するように超音波スキャナを手動で走査する
工程と、 前記超音波スキャナを動作させて、超音波ビームを送信
すると共に多数の走査平面から反射した超音波エコーを
検出する工程と、 前記走査平面のそれぞれから反射した超音波エコーから
導出される多数の画像フレームの各々についてのデータ
を収集する工程と、 相次ぐ画像フレームのそれぞれの対のそれぞれのカーネ
ルのデータ相互の間の相関度を決定する工程であって、
それぞれの相関度が前記それぞれのカーネルの対応する
データの間の絶対差の正規化された和の関数である工程
と、 前記多数の走査平面のうちの相次ぐ走査平面相互の間の
間隔を前記相関度の関数として算出する工程とを有して
いる方法。 - 【請求項18】 前記間隔は平均値である請求項17に
記載の方法。 - 【請求項19】 前記の相関度を決定する工程は、実質
的に重複した相次ぐ画像フレームをスクリーニングして
除去する工程を含んでいる請求項17に記載の方法。 - 【請求項20】 前記の実質的に重複した相次ぐ画像フ
レームをスクリーニングして除去する工程は、前記絶対
差の和を閾値と比較する工程を含んでいる請求項19に
記載の方法。 - 【請求項21】 前記の相関度を決定する工程は、相次
ぐ画像フレームの各々の対ごとにそれぞれの相関インデ
クスを推定する工程と、該相関インデクスの推定値を平
均する工程とを含んでいる請求項17に記載の方法。 - 【請求項22】 前記間隔は、以下の方程式 d=−Dz ln(CI) に従って決定される値dを有しており、ここで、Dz は
前記超音波スキャナの仰角方向のビーム・プロファイル
の特性値である相関外れ長さであり、またCIは前記相
関インデクスの推定値の平均である請求項21に記載の
方法。 - 【請求項23】 前記の相関度を決定する工程の前に、
巨視的構造の不存在ち一致するスペックル・パターンを
有している画像フレームの関心領域内のカーネルを同定
する工程を含んでいる請求項17に記載の方法。
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