JP2008079792A - 超音波診断装置 - Google Patents

Abstract

【課題】腫瘍と正常組織の境界を、両者の音響インピーダンスや弾性率が変わらない場合にも検出する。
【解決手段】検査対象の複数の計測領域を設定し、各計測領域内の検査対象の動きの向きを検出、動きの向きの変化点を算出し、組織の境界位置を推定する。またこの境界点を断層像上に重畳し、操作者が境界線を把握しやすくする。
【選択図】図１

Description

本発明は、超音波断層像を表示する超音波診断装置に関する。

従来の一般的な超音波診断装置は、被検体に超音波を送波及び受波する超音波送受波手段と、この超音波送受波手段からの反射エコー信号を用いて運動組織を含む被検体内の断層像データを所定周期で繰り返して得る断層走査手段と、この断層走査手段によって得た時系列の断層像データを表示する画像表示手段とを有している。そして、被検体内部の生体組織の構造のうち、音の伝播方向に沿った音響インピーダンスが変化する界面における、不連続度合いを輝度に変換した情報をＢモード像として表示していた。

これに対して、被検体の体表面から外力を加え、この外力が生体内部で減衰するカーブを仮定し、この仮定された減衰カーブから各点における圧力と変位を求めて弾性率を計測し、この弾性率のデータを基に弾性画像を得る方法が、非特許文献１で提案されている。このような弾性画像によれば、生体組織の硬さや柔らかさを計測して表示することができる。特に、腫瘍などの周囲組織と素性の異なる組織においては、縦波音速は周囲組織との違いが小さくても、横波音速の違いが大きい場合がある。このような場合には、音響インピーダンスの変化としては、画像に表れず、Ｂモード像の上では区別がつかないが、横波音速が異なることにより弾性率が異なり、弾性画像上で区別がつくことがある。

J. Ophir et al., Ultrasonic Imag., vol.13, pp.111-134, 1991.

しかし、腫瘍の性状は多様であり、腫瘍によっては音響インピーダンスのみならず、弾性率も周囲の組織と大きくは異ならない場合もある。そのような場合に、従来のＢモード像、弾性画像、いずれによっても超音波撮像によっては、周囲の組織との境界を画像化出来なかった。例えば、腫瘍の中心部が壊死しているような場合は、壊死部分はＢモード像において輝度が低下し、弾性画像においても、壊死部が柔らかくなるため、腫瘍の存在自体は検出が可能であった。しかし最も治療する必要がある、腫瘍辺縁のまだ壊死していない、がん細胞として活発な部分は、音響インピーダンス、弾性率共に腫瘍を取り囲む周囲の正常組織と差が少ないため、境界が不明瞭になってしまう。境界が不明瞭になると、放射線治療や、ＲＦ治療、超音波治療などの低侵襲治療の際の治療域を決めるのが困難となるし、腫瘍の大きさの変化が正確に見積もれないと、抗がん剤治療における薬剤の選定が困難となってしまう。以上の観点から、腫瘍と正常組織の境界を、音響インピーダンスや弾性率が変わらない場合にも検出する新しい超音波撮像法が必要とされている。

本発明は、このような要請に応えることのできる超音波診断装置を提供することを目的とする。

本発明では、超音波診断装置に、検査対象の超音波断層像を時系列的に複数フレーム取得する超音波断層像取得部と、取得した複数フレームの超音波断層像を記憶する記憶部と、記憶部から読み出した第１のフレームの超音波断層像と第２のフレームの超音波断層像とを比較して、第１のフレームの超音波断層像内の各部の動きに関する情報を抽出する動き検出部と、動き検出部で検出した動きに関する情報に基づいて超音波断層像内の境界を検出する境界検出部と、超音波断層像取得部で取得した超音波断層像に境界検出部で検出された境界を重畳して表示する表示部とを備えることによって前記目的を達成する。

本発明の一態様によると、動き検出部は、記憶部から読み出した第１のフレームの超音波断層像と第２のフレームの超音波断層像の上にそれぞれ複数の計測領域を設定し、パターンマッチングによって第１のフレームの計測領域とマッチングする第２のフレームの計測領域を検出し、第１のフレームの計測領域及びそれとマッチングする第２のフレームの計測領域の相対位置から各部の動きの向きと大きさを抽出する。境界検出部では、超音波断層像内の各部の動きに関する情報から抽出したスカラー量に基づいて形成した画像に閾値処理を施して境界を求める。

本発明の別の態様によると、動き検出部は、記憶部から読み出した第１のフレームの超音波断層像と第２のフレームの超音波断層像の上にそれぞれ複数の計測領域を設定し、第１のフレームの計測領域と第２のフレームの計測領域の大きさを所定の方向に拡大しながらパターンマッチングによって第１のフレームの計測領域とマッチングする第２のフレームの計測領域の相関値を検出し、相関値がピークを示すときの計測領域を求める。境界検出部では、相関値がピークを示したときの計測領域と所定の方向との交点を変曲点とし、複数の変曲点をつなげることで境界を検出する。

本発明によると、腫瘍と正常組織の境界を、音響インピーダンスや弾性率が変わらない場合にも検出できる。また、境界の検出によって、境界に囲まれた領域の面積や体積を算出することが可能になる。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。

図１は、本発明による超音波診断装置の構成例を示すブロック図である。図１を用いて、超音波診断装置における、画像化のための信号処理の流れを説明する。ここには図示しない被検体の表面に設置された超音波探触子１に対して、送受切替スイッチ２を介して、制御部４の制御のもと送波ビームフォーマ３から送波電気パルスが送られる。このとき送波ビームフォーマは、所望の走査線上に超音波ビームが進むように、探触子１の各チャネル間の遅延時間が適した状態になるように制御している。この送波ビームフォーマ３からの電気信号は超音波探触子１において超音波信号に変換され、被検体内に超音波パルスが送波される。被検体内において散乱された超音波パルスは、一部がエコー信号として再び超音波探触子１によって受波され、そこで超音波信号から電気信号に変換される。超音波信号から変換された電気信号は、送受切替スイッチ２を介して受波ビームフォーマ５に供給され、そこで所望の走査線上の所望の深さからのエコー信号が選択的に増強された、ある走査線上のデータとなって、メモリ９に格納される。一度メモリに蓄積されたデータは、動きベクトル検出部１０において、フレーム間での相関演算が行われ、動きベクトルが計算される。ここで計算された動きベクトルを元に、着目画像内における、動きから判定された臓器間、腫瘍と正常組織間の境界が境界検出部１１において検出される。一方、受波ビームフォーマ５からのデータはＢモード画像生成部６において、ＲＦ信号から包絡線信号に変換され、Log圧縮されたＢモード画像に変換され、スキャンコンバータ７に送られる。スキャンコンバータ７上では、画像化された前記の境界情報と、Ｂモード画像とが重畳され、スキャンコンバージョンが行われる。スキャンコンバージョン後のデータは表示部８に送られ、表示部８に超音波断層像として表示される。

本発明における、動きベクトル検出部１０と境界検出部１１、及びこの結果をスキャンコンバータ７上でＢモード画像に重畳する処理以外は、通常の超音波診断装置で実行されていることなので、ここでは詳しい説明は省略する。以下、動きベクトルの検出と、境界の検出に関して説明を行う。

本実施例における処理の流れを、図２により説明する。まず動きベクトルを求めるために、フレーム画像を複数の体動計測領域に分割する（Ｓ１１）。複数に分割するのは、大きな領域のまま相互相関をとると、変形によって相関が悪くなった場合に、動きを正確に見積もることができなくなるからである。そのため、計測領域内での動きが一様とみなせるくらい体動計測領域は小さいほうが好ましい。しかしあまり小さくすると、画像の特徴がなくなり、あらゆる場所と相関が取れるようになってしまう。一般的にはスペックルサイズ（超音波ビームのサイズ）より大きい範囲でなるべく小さくすることが好ましい。フレームＮとフレームＮ＋ｉの間で相関を取る場合は、図３に模式的に示すように、フレームＮの画像とフレームＮ＋ｉの画像それぞれの上に体動計測領域を設定する。図３（ａ）はフレームＮの超音波断層像上に設定された体動計測領域２１〜２６を示す図であり、図３（ｂ）はフレームＮ＋ｉの超音波断層像上に設定された体動計測領域２７〜３２を示す図である。ここでｉは対象物の動きの速さに応じて設定され、動きが速い場合はｉを小さくし、動きが遅い領域を調べる場合はｉとして大きい整数を選ぶ。

次に、フレームＮの超音波断層像上に設定された体動計測領域２１〜２６とフレームＮ＋ｉの超音波断層像上に設定された体動計測領域２７〜３２の間での相互相関（もしくは、最小二乗法などのパターンマッチングに広く使われる方法であれば、他の方法でも良い）により動きベクトルを検出する（図２、Ｓ１２）。動きベクトルは以下のように定義される。図４に示すように、フレームＮにおいて設定した動きベクトル計測領域の中心点が（ｘ_N，ｙ_N）であり、フレームＮ＋ｉにおける、フレームＮの体動計測領域と最もマッチングする領域の中心点が（ｘ_N+i，ｙ_N+i）であるとすると、動きベクトルＶはＶ（ｘ_N+i−ｘ_N，ｙ_N+i−ｙ_N）と表現される。例えば、図３において、フレームＮの画像上の体動計測領域２１と最もマッチングするフレームＮ＋ｉの画像上の体動計測領域が体動計測領域２７であったすると、体動計測領域２１の動きベクトルは、体動計測領域２１の中心から体動計測領域２７の中心に向かうベクトルとなる。フレームＮの体動計測領域２２〜２６と相互相関を有するフレームＮ＋ｉの体動計測領域が領域２８〜３２であるとすれば、同様の方法で体動計測領域２２〜２６に対して動きベクトルを求めることができる。

動きベクトルは画像内で細かく検出することが好ましいので、図３の模式図には体動計測領域をまばらにしか図示していないが、実際には図５に示すように、体動計測領域は互いに重なり合うように多数設定するのが好ましい。図５では、体動計測領域を破線で囲んだ矩形領域で表している。図５（ａ）は体動計測領域を一つ置いた例である。この体動計測領域に対して、横方向に互いに重なるように計測領域をもう一つ設定した例が図５（ｂ）であり、画像内に横方向に一列設定した例が図５（ｃ）である。同様に縦方向に設定した例が図５（ｄ）及び図５（ｅ）であり、面内全体に配置した結果、図５（ｆ）のようになる。左上から右にｉ番目、下にｊ番目の体動計測領域を（ｉ，ｊ）と表記すると、この体動計測領域に対応する動きベクトルはＶ_ijN＝（Ｖx_ijN，Ｖy_ijN）と表現できる。

次に、動きベクトルの一様性が乱れるところを検出し、その位置に対象物の境界があると判定する（図２、Ｓ１３）。一様性の乱れを検出する方法としては、ベクトル量のまま判定するのは難しいので、ベクトルからスカラーに変換する操作が必要となる。本実施例においては、図６に示すように、動きベクトルの水平成分Ｖx、垂直成分Ｖy、角度θ（＝Arctan（Ｖy／Ｖx））、長さＬ＝（√（Ｖx²＋Ｖx²））などにより、スカラー量を抽出し、これを画像化する。それぞれの単位はＶｘ，Ｖｙ，Ｌは画素、θは度である。図６に示す動きベクトルから抽出したスカラー量の画像を算出し、閾値処理によって、境界線を求める（Ｓ１４）。ここで言う閾値処理とは、画像全体の前記スカラー量の最大値に対して所定の比率を乗じた値を閾値として、これより大きいか小さいかを判定する。

図７を用いて、Ｖyから境界線を求めるプロセスの一例を示す。まず図７（ａ）のＶyデータに空間的なローパスフィルタを適用し、更に二値化処理を行なった結果が図７（ｂ）である。このままでは、境界の幅が広いので、縦、横にそれぞれ微分を行い、その絶対値の和を二値化して、図７（ｃ）のように、幅がある境界そのもののエッジを抽出する。次に、エッジの真ん中を最終的な境界線として算出する。そのための一方法としては、図７（ｄ）に示すように境界に囲まれる領域の中にあると思われる点を設定し、その点から周囲に等しい角度間隔で放射状に線を延ばし、エッジとの二つの交点を求める。図７（ｅ）に示すように、この二つの交点の中点を求めることで、望みの臓器境界線が求まる。

そのままでは、境界線が境界線としてつながらなかったり、ノイズが孤立した点として現れてしまうので、境界線の視認性を向上させるためにフィルタを使うことは有用である。フィルタとしては、輝度画像の境界検出に用いられるリージョングローイング法や、モルフォロジカルフィルタなどの方法や、方向依存平滑化フィルタなどのエッジ保存ノイズ除去フィルタなどが有効である。

スカラー量としては、上記の中から一つの値を選択する方法以外に、多様なスカラー量を組み合わせて用いることにより、ロバスト性を向上する方法もある。例えば評価関数Ｆ（Ｖx，Ｖy，θ，Ｌ）＝ｗ₁Ｖx＋ｗ₂Ｖy＋ｗ₃θ＋ｗ₄Ｌなどを導入する。ここでｗ₁〜ｗ₄は重み係数である。勿論一次式でなく、高次式でも構わない。また、単純にスカラー量で閾値判定をする以外にも、前記スカラー量の分布から勾配を求め、勾配の変化する点を境界線とする方法も境界判定法として有用である。これには例えば、Ｖのｘ，ｙ方向への偏微分関数ベクトルに対して、縦、横成分や、角度、偏微分ベクトルの絶対値を取りスカラー化するなど多様な方法が可能である。このようにして、算出した境界線を、従来の方法で求めたＢモード断層像や、弾性率画像、超音波血流像に重畳して表示する（図２、Ｓ１５）。

また、図８（ａ）のように境界を画像として表示する以外に、図８（ｂ）に示すように、境界に囲まれた領域の面積を計算し、出力したり表示することにより、腫瘍の大きさの変化を評価することが可能になる。面積は、境界に囲まれた領域に含まれる画素数から計算するなど、既存の方法を用いて計算することができる。図８（ｃ）に示すように、境界内の領域の色を変えて表示することも出来る。腫瘍の大きさの評価が重要なのは、以下のような理由による。抗がん剤治療において、一般的に同じ抗がん剤を使い続けると、だんだん効かなくなってくるため、別の抗がん剤に切り替える必要があるが、抗がん剤が効いているかどうかを判定する指標として、腫瘍の大きさの変化は重要な尺度となるからである。

図１の装置例においては、動きベクトル推定にスキャンコンバージョン前のデータを用いたが、図９の装置構成例に示すように、スキャンコンバージョン後のデータを用いて、動きベクトル推定を行っても良い。この場合には、スキャンコンバージョン後のデータを一旦メモリ９に格納し、動きベクトル検出部１０はメモリ９に蓄積されたデータを用いてフレーム間での体動計測領域の相関演算を行い、動きベクトルを計算する。境界検出部１１は、動きベクトル検出部１０で計算された動きベクトルを元に、着目画像内における、動きから判定された臓器間、腫瘍と正常組織間の境界を検出する。境界検出部１１で検出された境界の情報は、合成部１２においてスキャンコンバータ７からの画像と合成され、境界の画像を重畳した超音波断層像として表示部８に表示される。

なお、詳細を説明しなかったが、超音波診断装置においては、フレームレート３０程度のリアルタイム画像で表示することが重要であるので、体動計測領域をある程度まばらに配置して、動きベクトル推定後に補間処理によって、動きベクトル推定位置を増やすことも、演算の高速化にとって有効である。なお、動きに関して、体動に関するものを中心に説明したが、外部から人為的に加圧して変形した場合も、本発明を適用することが出来る。

図１０から図１４を用いて、実施例２について説明する。本実施例の超音波診断装置は、図１もしくは図９に略示した装置構成で構わない。ただし、動きベクトル検出部１０では、フレーム間での体動計測領域の相関計測までを行い、動きベクトルを算出する必要はない。また、境界検出部１１は、動きベクトルによってではなく、体動計測領域のフレーム間での相関値が増加から減少に転じるときの体動計測領域の形状情報に基づいて境界を検出する。

図１０は、本実施例における処理の流れを示す図である。まず動きベクトルを求めるために、フレーム画像を複数の体動計測領域に分割する（Ｓ２１）。この処理は実施例１におけるステップ１１の処理と同じである。初期状態における体動計測領域の大きさは、フレーム間で対応する領域との相関が大きくなるような大きさとする。実施例２においては、動きベクトルの不連続点を検出するのではなく、体動計測領域の大きさとフレーム間で相関を有する２つの体動計測領域の間の相関値の変化の関係を利用する。そのため、ステップ２２では、図１１に示すように、体動計測領域の大きさを広げながら、フレーム間で相関を有する体動計測領域間の相関値を計測する。図１１（ａ）は、フレームＮの超音波断層像上に設定された矩形の体動計測領域３５を破線３６，３７で示すように次第に大きくしていく様子を示す模式図である。同様に、図１１（ｂ）は、フレームＮの超音波断層像上の体動計測領域３５と相関を有するフレームＮ＋ｉの超音波断層像上の体動計測領域３８を、同様に破線３９，４０で示すように次第に大きくしていく様子を示す模式図である。体動計測領域が大きくなっていくと、ある大きさで体動計測領域内の動きが一様とはみなせなくなり、フレーム間で体動計測領域間の相関が取れなくなる。

この様子をグラフで示したのが図１２である。体動計測領域が小さい局面においては、体動計測領域が大きくなるにつれて、相関値は大きくなる。しかし、体動計測領域が動きの境界面を跨いだ辺りから、相関が失われ始めるため、相関値が小さくなり始める。この変化点（相関値のピーク位置）を求めることで、境界点が判定される。

例えば図１３（ａ）に示すように、矩形の体動計測領域４１，４２を白抜き矢印で示されるその右下隅の方向に広げながらフレーム間で体動計測領域の相関値を計測する。このとき、フレーム間での体動計測領域の相関値は、体動計測領域が大きくなるにつれて図１２に示すように変化するので、相関値がピークを示したときの体動計測領域を判定する（図１０、Ｓ２３）。そして、相関値がピークを示したときの、体動計測領域を広げる方向（白抜き矢印の方向）と体動計測領域との交点、本例の場合には矩形の右下隅の位置を図１３（ｂ）のように変曲点として求める。複数の体動計測領域に対して求められた複数の変曲点４３〜４６をつなげることで、動きの境界線が求められる（Ｓ２４）。その後、実施例１と同様にして、求めた境界線を臓器の断層画像に重畳して表示したり、境界内の面積を算出、表示したり、境界を挟んで色を変えて表示したりして利用する（Ｓ２５）。

体動計測領域の広げ方は、図１３に示したように、全て同じ方向でも良いし、図１４に白抜き矢印で示すように、それぞれの体動計測領域の設定位置において、複数の方向に広げても良い。図示の例では、矩形の体動計測領域を最初右下の方向に拡大していって変曲点を求めたら、次に左下の方向に順次拡大して別の変曲点を求める。後者の方が信頼性は向上するが、演算負荷は大きくなる。体動計測領域を広げる方向を複数設定した場合、１つの体動計測領域についてその体動計測領域を広げる方向に対応して複数の変曲点が求められる場合もある。体動計測領域の形状は、図示したように、相似形を保って変形しても良いし、縦横のアスペクト比を変えながら、領域を広げていっても良い。ここでは体動計測領域の形状が矩形の例で説明したが、体動計測領域の形状は、円形や多角形など、他の形状でも勿論構わない。

実施例１及び２においては、境界線の表示が目的であった。しかし、境界の判定の結果得られる情報はこれにとどまらない。腫瘍の性状によって境界の滑り方が異なることは、臨床的に知られている。一番分かりやすい例では、転移性の癌の場合、外からがん細胞がやってくるため、癌の存在する場所における元から存在した細胞との間には境界が生じやすい。一方で、肝細胞癌などのように、原発性の癌の場合、元々その場所に存在した細胞が癌化するために、周囲の正常組織との間に境界が存在しない。また転移性のがんにおいても、周りの組織に対して浸潤が激しい場合と、そうでない場合でも境界の滑りやすさが異なる。また手術をした場合には、癒着が起きて、境界の滑りやすさが異なる。

本実施例では、実施例１で説明した動きベクトル検出の結果、動きベクトル分布の変化の鋭さを滑りやすさを評価パラメータとして活用する。鋭さは、境界の幅として評価しても良いし、実施例２の方法によれば、図１２のグラフの局大値周辺の傾きとして評価しても良い。いずれにせよ。滑りやすさという新しい評価パラメータを導入することにより、癌の性状を表す指標を提示することが可能となる。

図１５は、本実施例の原理を説明する模式図である。図１５（ａ）は境界が滑りやすい場合の例を示す模式図であり、隣接する組織５１と組織５２が界面５３において動きの向きが急峻に変化する。図１５（ｂ）は境界が滑りにくい場合の例を示す模式図であり、組織５４と組織５５の間に動きの向きが徐々に変化する領域５６が存在する。つまり、動きベクトルの向きはある程度幅を持って変化する。

図１５（ｃ）は、横軸を境界に垂直な方向の位置とし、縦軸を動きベクトルの向き（動きベクトルの境界に平行な方向の成分）とした図である。実線は図１５（ａ）の場合に対応し、破線は図１５（ｂ）の場合に対応する。図１５（ｃ）に実線で示すように、境界が滑りやすい場合には、動きベクトルの向きの変化、すなわち動きベクトルの境界に平行な成分の変化は界面で急峻となる。一方、境界が滑りにくい場合には、動きベクトルの向きの変化はなだらかなものとなる。図中に幅ａや幅ｂとして示す動きベクトルの向きの変化幅を境界の幅として評価し、予め多様な性状の癌に対して調べた結果と対照することで、腫瘍の性状を推定する一つの助けとすることができる。

装置の機能としては、図１５（ｄ）に示したように、超音波断層像に重ねて表示された境界線の任意の位置を操作者が表示部８上でマウス等により指示したとき、その位置を通り境界線に垂直な線上の動きベクトルから図１５（ｃ）に示したような原理で、動きベクトルの向きの変化幅を計算し、それを表示部８上に表示するような機能を持たせればよい。このとき、境界線に垂直な線に、境界線に沿う方向の幅を持たせ、その幅内で動きベクトルの向きを平均化するようにしても良い。また、境界の幅を表示するのみでなく、図１５（ｄ）の右側に示すように、対応臓器ごとの典型的な腫瘍の例をスケールに表示して、撮像してがんの性状を推定する助けに用いることも出来る。計測された境界の幅は、スケール上に黒丸として表示される。

本実施例では、複数フレームにまたがる情報を使うことで、安定した境界の検出を行う。
まず概念を説明すると以下のようになる。フレームＮとフレームＮ＋１を使って、求められた境界をＥ(Ｎ，Ｎ＋１)と表現する。単純にＥ(Ｎ，Ｎ＋１)＋Ｅ(Ｎ＋１，Ｎ＋２)＋Ｅ(Ｎ＋２，Ｎ＋３)＋‥‥と加算することで、エッジ抽出の安定性は向上するが、積算することで、エッジはボケてしまう。図１６にまず加算によるボケが無い場合について説明する。呼吸や、外部から加圧された力によって動いている場合、全ての境界が滑っているわけではない。Ｅ(Ｎ，Ｎ＋１)、Ｅ(Ｎ＋１，Ｎ＋２)、Ｅ(Ｎ＋２，Ｎ＋３)それぞれで、最も良く抽出される境界が異なる。これらを加算することで、境界が連続的に見える。しかし、問題は既に述べたように、単純に加算するだけだと、図１７のように、境界が不連続もしくは、ボケてしまう場合がある。これに対し、各フレーム間で動きベクトルを求め、補正し加算する方法がある。例えば図１８に示すように、動き計測領域を求め、その中の動きベクトルを求める。Ｅ(Ｎ＋１，Ｎ＋２)の動きを補正し、また、Ｅ(Ｎ＋２，Ｎ＋３)の動きも補正する。これらの結果をもとの体動計測領域に重畳することを繰り返すことで、ボケの効果を抑えつつ、安定した境界抽出が可能となる。

以下もう少し詳しく、図１９のフローチャートと図２０を用いて、まずフレーム間の動き補正積算の手法に関して説明を行う。図２０に示すように、フレームＮとフレームＮ＋１の画像を動き補正して積算する場合、まずフレームＮの中に、座標（ｊ，ｋ）を中心とする、動き計測領域MW_jk(Ｎ)を設定する。次に図２０（ｂ）に示すように、動き計測領域MW_jk(Ｎ)より、左右上下に広い探索領域SW_jk(Ｎ＋１)をフレームＮ＋１中に設定する。探索領域の中心の座標（ｊ，ｋ）は、MW_jk(Ｎ)の中心の座標と同一であり、大きさは、計測対象がフレーム間で動くと考えられる程度まで、MW_jk(Ｎ)より大きくしておく。次にこのSW_jk(Ｎ＋１)の中に、MW_jk(Ｎ)と同じ大きさの領域MW’_jk(Ｎ＋１)を設定し、
Σ(MW_jk(Ｎ)−MW’_jk(Ｎ＋１))²
を計算する。MW’_jk(Ｎ＋１)をSW_jk(Ｎ＋１)の中で全通り動かして、Σ(MW_jk(Ｎ)−MW’_jk(Ｎ＋１))²が最小となる、MW’_jk(Ｎ＋１)を求める。MW’_jk(Ｎ＋１)をMW_jk(Ｎ)に加算する。このフレーム加算枚数がＩの場合、フレームＮ＋Ｉまで、上記の操作を行い、更にｊ，ｋに関しても、画像全体に動かす。この操作によって、動き補正フレーム加算が行なわれる。結果として同じになれば、フローチャートの順は必ずしも、図１９と同じでなくても良い。また、差分の自乗和を例に説明したが、差分の絶対値でも良いし、二次元コンボリューションなど、他の演算でも構わない。

この、動き補正積算と、エッジ抽出を組み合わせると、フレームＮ及びＮ＋１を用いて計測された境界Ｅ(Ｎ，Ｎ＋１)画像上に、一つの動き計測領域MW_jk(Ｎ)を設定する。次にＥ(Ｎ＋ｉ，Ｎ＋ｉ＋１)画像上で、MW_jk(Ｎ，Ｎ＋１)に対応する位置より、左右に広い探索領域SW_jk(Ｎ＋ｉ，Ｎ＋ｉ＋１)を設定する。SW_jk(Ｎ＋ｉ，Ｎ＋ｉ＋１)中に、領域MW’_jk(Ｎ＋ｉ，Ｎ＋ｉ＋１)を設定し、MW_jk(Ｎ，Ｎ＋１)との差分の二乗和を算出し、領域MW’_jk(Ｎ＋ｉ，Ｎ＋ｉ＋１)が、SW_jk(Ｎ＋ｉ，Ｎ＋ｉ＋１)を全域走査するまで、繰り返し、差分の二乗和が最小となるMW_jk(Ｎ＋ｉ，Ｎ＋ｉ＋１)を求める。これを、MW_jk(Ｎ、Ｎ＋１)に加算する。この走査を予め定めたフレーム加算枚数Ｉになるまでｉを変えながら行い、またｊ、ｋに関して画像全体をスキャンすることで、フレーム間の動き補正加算が出来る。尚、Ｅ(Ｎ，Ｎ＋１)は、元画像の、Ｎ及びＮ＋１の両方の情報を持っているので、MW_jk(Ｎ，Ｎ＋１)は、フレームＮとＮ＋１の平均値でも構わないし、片方のフレームのデータのみを用いても良い。エッジ抽出がＮとＮ＋ｉ（ｉ＞１）の場合は、ＮとＮ＋ｉの間のデータ全ての平均値でも、重み付平均値でも、代表値でも構わない。この動き補正フレーム加算を行なうことで、図１８に示すように、安定したエッジ抽出が実現出来る。

本発明を実施するための装置構成を表すブロック図。 本発明を実施するための処理フロー図。 動きベクトル推定法の説明図。 第一の実施例を実施するための動きベクトル推定方法の説明図。 第一の実施例を実施するための体動計測領域の設定の仕方の説明図。 境界検出結果を説明する図。 第一の実施例における境界推定方法を説明する図。 第一の実施例における境界線表示方法を説明する図。 本発明を実施するための装置構成を表すブロック図。 第二の実施例を実施するための処理フロー図。 第二の実施例を実施するための動きベクトル推定方法の説明図。 第二の実施例における境界点推定方法を説明する図。 第二の実施例における体動計測領域の設定方法を説明する図。 第二の実施例における体動計測領域の設定方法を説明する図。 第三の実施例における境界の急峻さと組織の性状の関係を説明する図。 フレーム加算による境界抽出の説明図。 単純な加算によって境界が不連続あるいはボケることの説明図。 第四の実施例による境界抽出方法の説明図。 動き補正フレーム加算の手順を示すフローチャート。 動き計測領域と探索領域の関係を示す図。

符号の説明

１…超音波探触子、２…送受切替スイッチ、３…送波ビームフォーマ、４…制御系、５…受波ビームフォーマ、６…Ｂモード画像生成部、７…スキャンコンバータ、８…表示部、９…メモリ、１０…動きベクトル検出部、１１…境界検出部、１２…合成部

Claims (10)

1. 検査対象の超音波断層像を時系列的に複数フレーム取得する超音波断層像取得部と、
   前記取得した複数フレームの超音波断層像を記憶する記憶部と、
   前記記憶部から読み出した第１のフレームの超音波断層像と第２のフレームの超音波断層像とを比較して、前記第１のフレームの超音波断層像内の各部の動きに関する情報を抽出する動き検出部と、
   前記動き検出部で検出した動きに関する情報に基づいて前記超音波断層像内の境界を検出する境界検出部と、
   前記超音波断層像取得部で取得した超音波断層像に前記境界検出部で検出された境界を重畳して表示する表示部と
   を有することを特徴とする超音波診断装置。
2. 請求項１記載の超音波診断装置において、前記表示部に前記境界で囲まれる面積の情報を表示することを特徴とする超音波診断装置。
3. 請求項１記載の超音波診断装置において、前記境界の内外の超音波断層像を区別して前記表示部に表示することを特徴とする超音波診断装置。
4. 請求項１記載の超音波診断装置において、前記動き検出部は、前記記憶部から読み出した第１のフレームの超音波断層像と第２のフレームの超音波断層像の上にそれぞれ複数の計測領域を設定し、パターンマッチングによって前記第１のフレームの計測領域とマッチングする第２のフレームの計測領域を検出し、前記第１のフレームの計測領域及びそれとマッチングする前記第２のフレームの計測領域の相対位置から前記各部の動きの向きと大きさを抽出することを特徴とする超音波診断装置。
5. 請求項４記載の超音波診断装置において、前記境界検出部は、前記超音波断層像内の各部の動きに関する情報から抽出したスカラー量に基づいて形成した画像に閾値処理を施して境界を求めることを特徴とする超音波診断装置。
6. 請求項１記載の超音波診断装置において、前記動き検出部は、前記記憶部から読み出した第１のフレームの超音波断層像と第２のフレームの超音波断層像の上にそれぞれ複数の計測領域を設定し、前記第１のフレームの計測領域と前記第２のフレームの計測領域の大きさを所定の方向に拡大しながらパターンマッチングによって前記第１のフレームの計測領域とマッチングする第２のフレームの計測領域の相関値を検出し、前記相関値がピークを示すときの計測領域を求めることを特徴とする超音波診断装置。
7. 請求項６記載の超音波診断装置において、前記境界検出部は、前記相関値がピークを示したときの計測領域と前記所定の方向との交点を変曲点とし、複数の変曲点をつなげることで前記境界を検出することを特徴とする超音波診断装置。
8. 請求項６記載の超音波診断装置において、前記計測領域の形状は矩形であり、当該矩形の１つの頂点が前記所定の方向に沿って移動するように前記計測領域の大きさを拡大することを特徴とする超音波診断装置。
9. 請求項６記載の超音波診断装置において、前記計測領域の大きさを拡大する方向を複数設定することを特徴とする超音波診断装置。
10. 請求項１記載の超音波診断装置において、前記超音波断層像取得部は複数の領域について前記フレームを取得し、前記境界検出部は、前記複数の領域の各々について境界を検出してかつ補正し、前記表示部は前記超音波断層像取得部で取得した超音波断層像に前記複数の領域の各々についての補正された境界を重量して表示することを特徴とする超音波診断装置。

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