JPWO2006123729A1 - 超音波診断装置及びその画像処理方法 - Google Patents
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Abstract
Description
一般に従来からスペックルノイズは画像診断にとって不要なノイズであるので、低減すべきものと考えられている。例えば、特許文献1記載の従来技術によれば、スペックルノイズを判定し除去する回路が備えられている。
より具体的に、心臓病変の好適な診断に寄与することが可能な超音波診断装置及びその画像処理方法を提供することにあり、特に、心臓の複数の部位、すなわち左室、心筋、左房、右室、右房等の四腔の良質な画像を得てそれらの機能を評価することができる超音波診断装置及びその画像処理方法を提供することにある。
(1)被検体内に超音波を送受信して該被検体の動画像を撮像する工程を備えた超音波画像処理方法において、
(2)前記動画像の各フレームについて、各フレーム上に現れるスペックルの大きさ及び/あるいは形状を計測する工程と、
(3)該計測されたスペックルの大きさ及び/あるいは形状に応じて各フレームの画像データに平滑化処理を施す工程を備えたことを特徴としている。
図1において、本発明の実施例1に係る超音波診断装置1は、超音波を用いて心臓機能の計測を行うための装置であって、少なくとも公知の超音波診断装置をその一部に備えた装置構成をしている。
(ステップ21)
操作者の入力機器11からの入力信号に基づいて、シネメモリ9bより第1フレーム目の画像を読み出し、表示装置15に超音波の動画像の第1フレーム目を表示させる。
(ステップ22)
ステップ21で表示させた第1フレーム目の画像に後述する方法によりフィルタリング処理を施し、画質改善を行う。
ここでは、ステップ32において組織追跡等を行う際の演算(微分演算等)をより好適にするためのフィルタリング処理について詳述する。このフィルタリング処理はステップ22aとステップ22bより成る。
一般に、微分演算を好適にするためには、画像濃度の平滑化フィルタを画像データに施す。平滑化フィルタの一つに2次元ガウシアンフィルタがある。超音波画像では、超音波ビームの送受信方向と走査方向(該送受信方向と交差する方向)で分解能が異なるため、その分解能の違いに応じた2次元ガウシアンフィルタ処理を施す必要がある。より具体的に超音波画像上では、スペックルと呼ばれる濃度の凹凸がある(例えば、特開平7-51270号公報参照。)が、超音波画像ではこのスペックルが完全な円形ではなく楕円形状(長径方向と短径方向がそれぞれ超音波ビームの走査方向あるいは送信方向である。)である。本発明者はそこで、スペックルが楕円形状であることに鑑み2次元ガウシアンフィルタを非等方的に施す方法を発明した。
(ステップ22a)
図3は、超音波画像(Bモード)上に超音波ビーム方向へのウィンドウ41を設定した様子である。先ず、このウィンドウ41内の画像データより、ウィンドウ内部のスペックルの平均の大きさ及び/あるいは形状を求める。具体的な手順としては、ウィンドウ内の画素値をそのまま取り出し、ビームの送信方向が画面上で垂直方向になるようにアフィン変換を行い、そして、42として示されたウィンドウ内で、水平方向と垂直方向の濃度共起行列(例えば、特開平5-123318号公報参照。)を演算してコントラストの特徴量を求める。スペックルの大きさ及び/あるいは形状が理想的である場合には、図4に示すように最もコントラストが高い画素位置(51)と、最もコントラストが低い画素位置(52)間の距離(53)が、スペックルの大きさ(54)の2分の1となっている。そのため、水平方向と垂直方向への最もコントラストが高い画素位置(51)と、最もコントラストが低い画素位置(52)の間の距離(53)を計算することにより、楕円で近似した場合(図5)のスペックルの大きさのサイズ(短径A及び長径B)を求める。
本ステップでは、ステップ22aで求めたスペックルのサイズ(短径A及び長径B)を用い、その特性に合わせた2次元ガウシアンフィルタの適用を行う。
上述したフィルタリング処理(ステップ22a及び22b)により、心臓の左房(あるいは右房)までが描出可能になる。
操作者は、表示装置15に表示された第1フレーム目の超音波画像を見ながら、マウス又はトラックボールから成る入力機器11を用いて、心臓の四腔のマニュアルトレースを開始する。本実施例ではステップ22a及び22bにより、心臓の左房までが明瞭に描出可能となったので、左房までのマニュアルトレースが容易になる。ここで、マニュアルトレースとは、超音波画像上で操作者が左室、心筋、左房の輪郭(より具体的には、左室内膜、左室外膜、左房の輪郭)を点(輪郭点)によってなぞることを言う。また、本実施例では一対の弁輪(左室と左房の接合点)を左室と左房をマニュアルトレースする際の共通部分として取り扱う。
ステップ23により入力機器11により入力して配置された輪郭点は、超音波画像に重畳される形で表示装置15に表示されると伴に、結果記憶部13へ格納され記憶されるようになっている。
図8は、マニュアルトレースを完了した状態を示すものであり、複数個の輪郭点が配置されている。図8中の81,82は一対の弁輪の位置を示している。また、83は複数の輪郭点により形成される左室内膜の輪郭線、84は左室外膜の輪郭線、85は左房の輪郭線を示す。図8からわかるように、マニュアルトレースにより輪郭点を配置した場合には輪郭線83〜85は、凹凸が多くなったり輪郭点の間隔がばらついたりしている。
制御コントローラ10の制御に基づき、マニュアルトレースした3本の輪郭線83〜85の凹凸や間隔のばらつきの自動補正を行う。より具体的には、例えばスプラ--イン曲線等によるフィッティングを行い、輪郭点が予め定められた個数及び間隔になるように再配置するようにすれば良い。図9は、ステップ25により輪郭線83〜85の凹凸や間隔のばらつきの補正を行った結果であり、輪郭線がより滑らかになっている。
ステップ25による自動補正の結果、操作者が明らかにフィッティングの誤りだと考える輪郭点があった場合には、入力機器11を用いてマニュアル補正する。より具体的には、個々の輪郭点をクリック、ドラッグすることによりマニュアル補正をする。マニュアル補正後の各輪郭点の座標データは、結果記憶部13に再び格納され記憶される。
最初のフレームのマニュアルトレースが適当に実施されたかを判断し、適当に実施されたと判断した場合はステップ28へ、適当に実施されていないと判断されたら、ステップ21へ移行する。
ステップ26までで求めた輪郭線に基づいて、心臓の各部位の容積及び大きさ(距離等)を計測する。本実施例では、例えば容積を求めるためにシンプソン法を用いるが、その具体的説明を図10により行う。先ず、弁輪間の中点101を求め、その点から左室内膜、左室外膜、左房それぞれの輪郭線上で最も遠い点を検索し、該遠い点と中点101を結ぶことにより軸102,103,104を求めてシンプソン法を適用する。シンプソン法を用いて臓器の求積を行う方法は、例えば、特開平7-289545号公報に開示されている。特開平7-289545号公報に開示されているような方法により、左室内膜、左室外膜、左房、左室と左房の和、心筋(左室外膜容積と左室内膜容積の差)の各容積を計算する。また、軸102の長さ(軸102上で中点101に対して最も図の向かって上側の左室外膜と交わる点と、軸102上で中点101に対して最も図の向かって下側ヘ延長した場合に左心房と交わる点を結ぶ長さ)、左室及び左房の壁間距離(左室内膜及び左房を構成する輪郭線の一対の弁輪間を結ぶ線分方向の幅105,106、心筋の内外膜間の距離107を計算する。また、輪郭線方向の輪郭点間距離108も計算する。
次のフレームがあるかを判断する。次のフレームがある場合はステップ30へ、次のフレームがない場合には、ステップ33へ進む。
(ステップ30)
制御コントローラ10は、シネメモリ9bから次のフレームの画像データを読み込んで、結果記憶部13に記憶する。
(ステップ31)
ステップ30で表示させた第2フレームの画像にステップ22と同様にフィルタリング処理を施し、画質改善を行う。ステップ31は、ステップ31aとステップ31bから成り、それぞれステップ22a、ステップ22bと同様の処理を行う。
本ステップでは、第1フレームから第2フレーム(あるいは、ステップ30において次々に実施するフレームの読み込みに応じて、第nフレームから第n+1フレーム)へ移行する際に生じた各臓器の輪郭線の変化を自動的に追跡する。ここでは、各臓器の輪郭線の変化(動き)の追跡を組織追跡の処理と呼ぶ。本実施例における組織追跡の処理の具体的な方法は、画質が悪い場合にも適用可能なように、ロバスト性の高いアルゴリズムを用いる。例えば、オプティカルフロー法を用いることができ、ブロックマッチング法、勾配法、粒子追跡法が適用可能である。勾配法では、具体的に画像濃度の勾配を利用して速度ベクトルを解析的に求める。画像へのアクセスは微分計算のみであるので、高速に速度ベクトルを求めることができる。特に、膜の部分では、ある程度大きな微分値が得られるので、組織追跡を安定して行える。組織追跡が終わると、ステップ28へ移行し、第2フレーム(第n+1フレーム)について、左室内膜、左室外膜、左房、左室と左房の和、心筋(左室外膜容積と左室内膜容積の差)の各容積、102の長さ、左室及び左房の壁間距離、心筋の内外膜間の距離、輪郭線方向の輪郭点間距離(以下、これらステップ28によって求められる値をパラメータという。)を計算する。
すべてのフレームについて処理が終わると、各パラメータがフレームの更新とともにどのように変化するか(時間変化)をグラフ等の形で表示装置15へ表示する。なお、ここでのグラフ表示は、横軸に時間若しくはフレームの番号、縦軸に各パラメータの計算値として示されるものであり、例えば図11のように表されるものである。
図11の表示では、左室内膜、左室外膜、左房、左室と左房の和、心筋(左室外膜容積−左室内膜容積)の容積の時間変化となり、左房も含めた心臓の各部の容積変化とECG(心電図)とを相互に参照しながら診断することが可能となる(図11において、一番上のラインは左室外膜、次が左室と左房の和、次が心筋、次が左室内膜、次が左房、そして一番下のラインがECG(心電図)を示している)。また、左室内膜、左室外膜、左房の各軸(図10における102,103,104)の長さも同様にグラフ化することが可能である。さらに、左室、左房の壁間距離105、106、心筋の内外膜間距離107、輪郭線方向の輪郭点間距離108もグラフ化することが可能である。容積、軸長、壁間距離は心機能を評価するのに重要な指標であり、左室心筋や左房膜の運動性能に深く関係している。上記のようにグラフ化することによって、時相と心機能異常の関係が観察可能となり、また、左室、左房間の心機能の相違が観察可能となる。
図12のように心室、左房、心筋の断面(121)を時系列に3次元に並べて表示することも可能である。これにより、視覚的に心臓の形状の変化を観察することができる。
図14のように心室、左房、心筋をいくつかの部分に区切って分割して3次元表示し(131)、かつ、フレームを連続的に表示することで、3次元で表示された心室、左房、心筋が時間的に変化する様子を可視化できる。
また、ステップ22b、31bにおいて施す2次元ガウシアンフィルタは、必ずしもガウシアン関数を用いたフィルタ処理でなくても良く、他の関数を用いても良い。
また、図11〜13で示された表示例は、表示装置15上に単独で表示されなくても良く、Bモード像と並列して表示しても良い。例えば、Bモード像(141)と図11(142)の表示例を組み合わせると、図14のようになる。図14において、143で示されたラインは、図14の上側のBモード像が、下側の表示例の横軸の時間軸におけるどのタイミングのものであるかを示したものである。
Claims (20)
- 被検体内に超音波を送受信して該被検体の動画像を撮像する手段を備えた超音波診断装置において、前記動画像の各フレームについて、各フレーム上に現れるスペックルの大きさ及び/あるいは形状を計測するスペックル計測手段と、該計測されたスペックルの大きさ及び/あるいは形状に応じて各フレームの画像データに平滑化処理を施す平滑化手段を備えたことを特徴とする超音波診断装置。
- 前記スペックルの大きさ及び/あるいは形状は、長軸と短軸を持つ楕円により近似され、前記スペックル計測手段は、前記楕円により近似したスペックルの長軸と短軸を求めることにより、前記スペックルの大きさ及び/あるいは形状を計測することを特徴とする請求項1記載の超音波診断装置。
- 前記スペックル計測手段は、前記動画像の各フレームの画像データに濃度共起行列演算を施した結果に基づいて、前記スペックルの大きさ及び/あるいは形状を計測することを特徴とする請求項1記載の超音波診断装置。
- 前記平滑化処理は、ガウシアンフィルタ処理により行い、前記ガウシアンフィルタの直交する2つの軸への標準偏差は、前記スペックル計測手段により求めたスペックルの長軸と短軸を基に定められることを特徴とする請求項2記載の超音波診断装置。
- 前記動画像の各フレームにおける各部位の輪郭を基に、前記動く部位の形状を表すパラメータを計測するパラメータ計測手段と、前記パラメータの時間的変化を表示する表示手段を備えたことを特徴とする請求項1記載の超音波診断装置。
- 前記動く部位は、被検体の心臓であり、前記輪郭は心臓の左室内膜、左室外膜、左房、右室内膜、右室外膜、右房の輪郭であることを特徴とする請求項1記載の超音波診断装置。
- 前記心臓の左室内膜と左室外膜と左房、あるいは右室内膜と右室外膜と右房の接合点である弁輪を各輪郭について共通化する手段を備えたことを特徴とする請求項6記載の超音波診断装置。
- 前記パラメータは、前記心臓の四腔の容積あるいは軸長、心臓を構成する膜間の距離、あるいは心筋の厚さであることを特徴とする請求項5記載の超音波診断装置。
- 前記計測手段は、パラメータをシンプソン法により求めることを特徴とする請求項5記載の超音波診断装置。
- 前記輪郭の時間的変化を、前記動く部位の断面を3次元的に並べることにより表示する手段を備えたことを特徴とする請求項1記載の超音波診断装置。
- 前記輪郭の時間的変化を、前記動く部位の輪郭の3次元画像を時間的に変化させることにより表示する手段を備えたことを特徴とする請求項1記載の超音波診断装置。
- (1)被検体内に超音波を送受信して該被検体の動画像を撮像する工程を備えた超音波診断方法において、
(2)前記動画像の各フレームについて、各フレーム上に現れるスペックルの大きさ及び/あるいは形状を計測する工程と、
(3)該計測されたスペックルの大きさ及び/あるいは形状に応じて各フレームの画像データに平滑化処理を施す工程を備えたことを特徴とする超音波画像処理方法。 - (4)前記動画像の任意の1フレームについて前記動く部位の輪郭を抽出する工程と、
(5)前記動画像の他フレームについての前記輪郭の動きを検出する工程を備えた請求項12記載の超音波画像処理方法。 - 前記工程(2)は、各フレームにおける画像データに濃度共起行列を施すことにより、前記スペックルの大きさ及び/あるいは形状を検出することを特徴とする請求項12記載の超音波画像処理方法。
- 前記輪郭は、心臓の左室内膜、左室外膜、左房、右室内膜、右室外膜、右房の輪郭であることを特徴とする請求項12記載の超音波画像処理方法。
- 前記工程(2)は、
(6)前記動画像の1フレームより、心臓の左室内膜、左室外膜、左房の輪郭点を入力手段を用いて入力する工程と、
(7)心臓の左室内膜、左室外膜、左房の輪郭点の交わる部分を弁輪として共通化する工程と、
(8)前記輪郭点をなめらかに接続して輪郭線を導出する工程と、
(9)前記輪郭線の導出を補正する工程を備えたことを特徴とする請求項15記載の超音波画像処理方法。 - (10)前記工程(9)において輪郭線として導出した輪郭が、動画像の各フレームでどのように動くかを、検出する工程と、
(11)前記輪郭の動きより、前記動く部位の動きに関するパラメータを算出する工程と、
(12)該パラメータの時間的変化を表示する工程を備えたことを特徴とする請求項13記載の超音波画像処理方法。 - (13)前記輪郭の動きを好適に表示するための信号処理を行う工程と、
(14)前記信号処理により得られた結果を基に、前記輪郭の動きを表示する工程を備えたことを特徴とする請求項13記載の超音波画像処理方法。 - 前記工程(14)では、前記動く部位の断面を3次元的に並べることにより前記輪郭の時間的変化を表示することを特徴とする請求項18記載の超音波画像処理方法。
- 前記工程(14)では、前記動く部位の輪郭の3次元画像を時間的に変化させることにより前記輪郭の時間的変化を表示することを特徴とする請求項18記載の超音波画像処理方法。
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