JP2016539707A

JP2016539707A - 画像情報に基づく画像合成

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Publication number: JP2016539707A
Application number: JP2016536933A
Authority: JP
Inventors: フランソワガイジェラルドマリエヴィニョン; ウィリアムホウ; ジャン‐ルックロベルト; エミールジョージラドゥレスク; ジーカオ
Original assignee: Koninklijke Philips NV
Current assignee: Koninklijke Philips NV
Priority date: 2013-12-09
Filing date: 2014-12-08
Publication date: 2016-12-22
Also published as: WO2015087227A1; EP3079594A1; US20170301094A1; CN105813572A

Abstract

画像合成装置が、超音波を介して、関心領域の画素ベースの複数の画像１２６−１３０を、合成によって、当該領域の合成画像を形成するために取得する。当該画像は、複数の画像の画素にそれぞれ空間的に対応する合成画素１９１を含む。複数の画素の中からの１つの画素についてビーム形成し、合成画素について及び取得されたデータ１４６から、複数の画像のそれぞれの画像の局所情報内容の量を評価する画素プロセッサが更に含まれる。プロセッサは、評価に基づいて、形成において、合成画素に空間的に対応する複数の画像の複数の画素への各適用のための重みを決定する。幾つかの実施形態において、評価は、ビーム形成までに、データに作用し始める。幾つかの実施形態では、輝度値が、空間的に対応する画素に割り当てられ、また、空間的に対応して、最大値及び平均値が決定される。これらの最大値及び平均値は、複合の重み付けに使用される。

Description

本発明は、画像合成のための重み付けに関し、より具体的には、局所画像内容に応じた当該重みの適応に関する。

超音波における合成は、同じ媒体を、異なる超音波照射（insonation）パラメータでイメージングすることと、結果として生じるビューを平均化することとからなる。

例えば空間合成では、媒体は、複数の視野角においてイメージングされる。これは、他の画質向上と共に、スペックル分散を減少し、板状の散乱体（境界）の可視性を増加させる。平均化は、ノイズを減少し、画質を向上させる。というのは、ビューは、それぞれ異なるノイズパターンを有するが、医用超音波のコンテキストでは、同様の解剖学的特徴を表現する。更に、幾つかの構造は、特定の角度においてのみ可視であり又はより可視であり、空間合成を介して強化される。

しかし、音速は、軟組織では、１４％も変化するので、様々なビューに対して構造の僅かな位置決めミスマッチが存在する。この場合、合成は、ぼやけ（blurring）を引き起こす。

空間合成は、結果を向上させるために、適応的に変化させられる。

Ｔｒａｎ他は、画像メトリックとして、エッジ検出を使用する非剛体位置合わせを使用してビューを一列に再整列させる。Ｔｒａｎ他による「Adaptive Spatial Compounding for Improving Ultrasound Images of the Epidural Space on Human Subjects」（ＳＰＩＥ２００８）を参照されたい。

以下に、上記懸念事項のうちの１つ以上の懸念事項に対処することを提案する。

空間合成は、直線及び曲線アレイ用の多くの市販されている超音波プラットホームにおいてデフォルトのイメージングモードである。

しかし、上記されたように、単にビューを平均化することは、最適な処理ではない。音速誤差は、ビューの位置ずれをもたらし、特に大きい深度における画像のぼやけにつながる。様々な視野角における点広がり関数のサイドローブは、平均化され、これにより、嚢胞への組織のスミアリングが増加し、角度が付いたビューからのグレーティングローブが画像を破損し、また、時に、所与の角度においてのみ可視である構造の可視性があまり高く向上されず、これは、ベストサブビューが、他の準最適なビューと共に平均化されるからである。これらの影響はすべて、単一ビューの画像に対して、合成されたビューのコントラストを減少させる。

チャネルデータは、超音波受信ビーム形成後に得られるＢモード画像よりも、はるかに多くの情報を含む。したがって、チャネルデータベースのビーム形成技術は、より優れた感度及び／又は特異性を提供できる。したがって、信号メトリック、また、任意選択的に、追加的に、画像メトリックに基づいた局所適応型の合成が、有利に使用できる。

本明細書に提案されるものによれば、超音波によって、関心領域の複数の画素ベースの画像が取得される。これらの画像は、合成によって、複数の画像の画素にそれぞれ空間的に対応する複数の画素を含む画像を形成するために取得される。ビーム形成が、複数の画素の中から１つの画素について行われる。取得されたデータに基づいて、当該画素について、複数の画像のそれぞれの画像の局所情報内容の量に関して評価がなされる。評価に基づいて、画像の形成において、当該画素に空間的に対応する複数の画像の複数の画素への各適用のための重みが決定される。評価は、ビーム形成までに、データに作用し始める。

上記ステップは、局所適応型画素合成イメージング装置によって行われる。このようなデバイスについて、コンピュータ可読媒体、又は、一時的な伝播信号は、本明細書に提案されるものの一部である。以下に説明されるコンピュータ可読媒体内で具現化される、又は、一時的な伝播信号内に具現化されるコンピュータプログラムは、上記ステップを行うために、プロセッサによって実行可能な命令を有する。

別のバージョンでは、局所適応型画素合成医用イメージング装置は、超音波を介して、関心の人体組織領域の複数の画素ベースの画像を、合成によって、人体組織領域の画像を形成するために取得するイメージング取得モジュールを含む。画像は、複数の画像の画素にそれぞれ空間的に対応する複数の画素を含む。当該装置は更に、取得されたデータに基づいて、形成される画像の画素について、複数の画像のそれぞれの画像の局所情報内容の量を評価する画素プロセッサを含む。当該画素プロセッサは更に、評価に基づいて、形成において、当該画素に空間的に対応する複数の画像の複数の画素への各適用のための重みを決定する。当該装置は更に、適用によって、重み付けされた画素を作成し、重み付けされた画素を合計して、形成される画像の画素に空間的に対応する複数の画素の重み付け平均をもたらす画素合成器を特徴とする。

新規の局所適応型画素合成の詳細は、縮尺通りには描かれていない以下の図と、以下の公式を載せた図及びフローチャートとを参照することにより、以下に開示される。

図１は、本発明による局所適応型画素合成装置の概略図である。図２は、本発明による数学的定義及び関係のセットである。図３Ａは、本発明による信号メトリックベースの局所適応型画素合成処理のフローチャートである。図３Ｂは、本発明による信号メトリックベースの局所適応型画素合成処理のフローチャートである。図３Ｃは、本発明による信号メトリックベースの局所適応型画素合成処理のフローチャートである。

図１は、例示的及び非限定的な例として、局所適応型画素合成装置１００を示す。局所適応型画素合成装置１００は、イメージング取得モジュール１０２と、レトロスペクティブ・ダイナミック送信（ＲＤＴ）焦点調節モジュール１０４及び／又はインコヒーレントＲＤＴ焦点調節モジュール１０６と、画素プロセッサと、画像プロセッサ１１０と、イメージングディスプレイ１１２と、上記イメージング取得モジュール１０２にケーブル１１６によって接続されるイメージングプローブ１１４とを含む。

送信ビーム１１３から戻るエコーデータから、イメージングプローブ１１４を介して取得されたイメージングが、各視野角１３２、１３４、１３６における対応する画素ベースの画像１２６、１２８、１３０を構成する角度が付いたビュー１２０、１２２、１２４に電子的にステアリングされる。視野角は、図１において、例えば−８°、０°及び＋８°と表される。様々な角度及び異なる数の画像が使用されてよい。画素１３７は、ボリュメトリックである。即ち、画素１３７は、ボクセルであり、３つのボリュメトリック画像１２６−１３０のうちの１つの画像内にある。画素１３７は、残りのボリュメトリック画像のそれぞれの特定の画素と空間的に一致し、また、形成される合成画像の画素と空間的に一致する。ボリュメトリック処理の代案として、画像１２６−１３０は、セクタスキャンといったように、２次元であり、非ボリュメトリック画素で構成される。ここでは、関心領域１３８の異なる角度が付いたビュー１２０−１２４は、例えば人間の患者又は動物であるイメージング被検体１４４の外面１４２、即ち、皮膚上の単一の音響ウィンドウ１４０から得られる。これに代えて又は加えて、電子ステアリングがなくても、ビューのグループが、単向性であっても、周波数合成できる。更に、これに代えて又は加えて、外面１４２上に、２つ以上の音響ウィンドウを使用して、対応して異なる角度が付いたビューを取得することもできる。プローブ１１４は、１つのウィンドウから別のウィンドウに動かすことができるか、又は、追加のプローブを、ウィンドウに対応させて配置することが可能である。複数の画像の時間的合成は、装置１００の別の機能である。

画素プロセッサ１０８は、チャネルデータ１４６を受信する。チャネルデータ１４６のデータは、複素数、つまり、非ゼロの実成分１４８及び非ゼロの虚数成分１５０で表される。画素プロセッサ１０８は、ビーム形成モジュール１５２と、画像内容評価モジュール１５４と、重み決定モジュール１５６とを含む。

画像プロセッサ１１０は、画素合成器（compounder）１６０と、対数圧縮モジュール１６２と、走査変換モジュール１６４とを含む。

電子ステアリングモジュール１６６及びビーム形成加算モジュール１６８は、ビーム形成モジュール１５２内に含まれる。電子ステアリングモジュール１６６は、ビーム形成遅延モジュール１７０を含む。

画像内容評価モジュール１５４は、分類器モジュール１７２と、コヒーレンス因子モジュール１７４と、共分散行列解析モジュール１７６と、ウィーナー（Wiener）因子モジュール１７８とを含む。

画素合成器１６０は、空間合成器１８０と、時間合成器１８１と、周波数合成器１８２とを含む。画素合成器１６０への入力は、形成される合成画像の現在の画素、即ち、現在の合成画像画素に空間的に対応する３つの画像１２６−１３０の画素１８０ａ、１８０ｂ、１８０ｃを含む。これらの入力は、重み決定モジュール１５６によって決定される各重み１８４、１８６、１８８用の入力１８０ｄ、１８０ｅ、１８０ｆを伴う。各重み１８４−１８６は、相互に空間的に対応する画素の中から、単一の対応する画素１８０ａ、１８０ｂ、１８０ｃに固有である。又は、各重み１８４−１８８は、３つの画像１２６−１３０の中からの１つの画像における隣接する画素のグループ１９０への適用のための全体の重みとしての機能を果たしてもよい。当該グループは、形成される合成画像における画素のセットを構成する隣接画素に一致する。画素合成器１６０の出力は、形成される合成画像の画素１９１である。

コヒーレンス因子モジュール１７４及び共分散行列解析モジュール１７６は、次の原理に基づいている。

コヒーレンス推定に関して、Ｓ（ｍ，ｎ，ｔｘ，ｒｘ）は、複素ＲＦ、ビーム形成遅延チャネルデータ１９２、即ち、ビーム形成遅延を適用した後であるが、ビーム加算の前であるデータを表すとする。ここで、ｍは、イメージング深度／時間カウンタ又は指数であり、ｎは、チャネル指数であり、ｔｘは、送信ビーム指数であり、ｒｘは、受信ビーム指数である。単一の送信ビームでの画素（ｍ，ｒｘ）１３７、即ち、照射野点１３７におけるコヒーレンス因子（ＣＦ）又は「焦点調節基準」は、
であり、ただし、Ｎは、チャネル数である。項
は、ｌ_ｃ（ｍ，ｒｘ）と表され、ただし、下付き文字「ｃ」は、コヒーレントを表す。これは、点（ｍ，ｒｘ）におけるチャネルに亘る平均コヒーレント強度と解釈できるからである。右側の分母は、次の通りに表すことができる。
ただし、
である。項
は、ｌ_ｉｎｃ（ｍ，ｒｘ）と表され、ただし、下付き文字「ｉｎｃ」は、インコヒーレントを表す。これは、ｌ_ｉｎｃ（ｍ，ｒｘ）は、（送信での焦点調節品質によって決定される（ｍ，ｒｘ）の周囲における）インコヒーレント信号の平均強度を反映し、また、チャネルデータ１４４が十分にコヒーレントである場合は、ゼロであるからである。項を代入すると、次の通りになる。
したがって、ＣＦ_０（ｍ，ｒｘ）は、点（ｍ，ｒｘ）が、その周囲よりもどれくらい明るいかを示す。ＣＦ_０は、０から１に及び、また、遅延されたチャネルデータ１９２が、十分にコヒーレントである場合、かつ、その場合に限り、最大値１に到達する。フルコヒーレンスとは、Ｓ（ｍ，１，ｒｘ，ｒｘ）＝Ｓ（ｍ，２，ｒｘ，ｒｘ）＝…Ｓ（ｍ，Ｎ，ｒｘ，ｒｘ）を意味する。強い点ターゲット又はリフレクタの周りでは、ＣＦ_０値は、高い。

複数の送信ビームが、ＣＦ推定に組み込まれる場合、ＣＦは、次の通りに再定義可能である。
この定義は、以下の定義も同様に、図２に再掲される。ＣＦ（ｍ，ｒｘ）を計算することによる（ｍ，ｒｘ）についての局所画像内容の評価は、ビーム形成、即ち、総和
までに、遅延されたチャネルデータ１９２に作用し始める。

上記されたように、画素（ｍ，ｒｘ）１３７は、関連付けられる受信ビームｒｘ及び空間深度又は時間との両方の関数である。推定は、加算することによって、遅延されたチャネルデータ１９２に作用し、これにより、ビーム形成を行う。ＣＦ（ｍ，ｒｘ）推定値、即ち、推定結果２０４は、複数の送信ビームに亘って、二乗の振幅関数２０６と二乗のビーム和２０８、即ち、ビーム形成の合計結果とを加算することによるＣＦの空間合成を含む。関数２０６及びビーム和２０８は共に、チャネルに亘って加算することによって形成される。

次に、共分散行列解析を参照するに、Ｒ（ｍ，ｒｘ）は、時間又は空間深度の範囲２１４に亘る時間的平均化によって得られる点（ｍ，ｒｘ）における共分散行列、即ち、「相関／共分散行列」２１０を表すとする。
ただし、
である。Ｒ（ｍ，ｒｘ）は、半正定値であるので、その固有値２１２のすべては、実数であり、非負である。固有値を
で表し、ただし、λ_ｉ＞λ_ｉ＋１である。この場合、Ｒ（ｍ，ｒｘ）のトレースは、
である。第１の固有値２１８の優位（dominance）２１６は、次の通りに表される。
これは、Ｔｒ｛Ｒ（ｍ，ｒｘ）｝＝λ_１（ｍ，ｒｘ）のように、ｉ＞２（即ち、Ｒ（ｍ，ｒｘ）のランクが１である場合）について、γ_ｉ（ｍ，ｒｘ）＝０である場合、無限大であり、そうでなければ、有限である。幾つかの送信に亘る加算（ビーム平均化）が、相関行列解析に、次の通りに適用されてもよい。
ただし、
である。

送信を組み合わせる別のやり方は、収束送信ビームを遡及的に再形成するアルゴリズムによって生成されるデータから、共分散行列を形成することである。ＲＤＴ焦点調節を使用する一例は、次の通りであり、また、ＩＤＲＴといった他のこのようなアルゴリズムでは、平面波イメージング及び合成開口ビーム形成、類似の固有値優位計算が適用される。
ただし、
であり、Ｓ_ＲＤＴ（ｐ，ｎ，ｒｘ）は、元のチャネルデータＳ（ｍ，ｎ，ｔｘ，ｒｘ）に対してレトロスペクティブ・ダイナミック送信（ＲＤＴ）焦点調節を行うことによって得られる動的に送信ビーム形成された複素ＲＦチャネルデータである。Ｂｕｒｃｈｅｒ他への米国特許第８，３１７，７１２号を参照されたい。Ｒ（ｍ，ｒｘ）を計算することによる（ｍ，ｒｘ）についての局所画像内容の評価は、ビーム形成、即ち、総和
までに、遅延されたチャネルデータ１９２に作用し始める。

上記分岐アプローチでは、ＣＦ_０（ｍ，ｒｘ）又はＣＦ（ｍ，ｒｘ）は、優位と同様に、時間又は空間深度１４０の範囲２１４に亘る時間的平均化によって同様に得られる。

Ｊ．Ｒ．Ｒｏｂｅｒｔ及びＭ．Ｆｉｎｋによる「Green’s function estimation in speckle using the decomposition of the time reversal operator: Application to aberration correction in medical imaging」（ジャーナル・オブ・アコースティカル・ソサイティ・オブ・アメリカ、第１２３巻、第２号、８６６−８７７頁、２００８年）によれば、第１の固有値の優位ｅｖ_ｄ（ｍ，ｒｘ）は、１／（１−ＣＦ_１（ｍ，ｒｘ））で近似でき、ただし、ＣＦ_１（ｍ，ｒｘ）は、チャネルデータＳ（ｍ，ｎ，ｔｘ，ｒｘ）から得られるコヒーレンス因子である。時間的平均化２３０、複数の送信ビーム１１６、１１８に亘る平均化及び／又はＲＤＴは、ＣＦ_１（ｍ，ｒｘ）の計算に適用される。逆に、コヒーレンス因子は、適切な平均化で導出される固有値優位で近似できる。

ＣＦメトリック及び固有値優位メトリックに加えて、信号メトリックの別の例は、ＲＤＴ及びＩＲＤＴの場合に適用可能であるウィーナー（Wiener）因子である。ウィーナー因子を導出するウィーナー因子モジュール１７８は、次の原理に基づいている。

画素１３７に対応するウィーナー因子を計算するために、次のステップが取られる。

１）Ｋ個の超音波波面（送信）が、媒体に連続的に超音波を照射する。媒体によって後方散乱された波は、アレイによって記録され、受信においてビーム形成されて同じ画素１３７上に集束される。ここでは、画素は、ＲＤＴ又はＩＲＤＴ焦点調節によって形成されているとされる。Ｂｕｒｃｈｅｒへの米国特許第８，３１７，７１２号及びＲｏｂｅｒｔ他への米国特許第８，３１７，７０４号をそれぞれ参照されたい。これらの特許は共に、参照することにより、本明細書にその全体が組み込まれる。

２）結果は、画素１３７から来る信号に対応するサイズＮのサンプル（１つのアレイ要素につき１つのサンプル）のＫ個の「受信ベクトル」ｒ_ｉ（Ｐ）（ｉ＝１．．．Ｋ）のセットである。各ベクトルは、画素１３７の異なる観察とみることができる。ｒ_ｉ（Ｐ）のエントリは、複素数であり、したがって、処理は、非ゼロの実成分と虚数成分との両方を有する数を取り扱うようにデザインされている。

３）各受信ベクトルに（通常、ボックス（Box）、ハミング（Hamming）／ハニング（Hanning）又はリース（Riesz）ウィンドウであるアポダイゼーションベクトルａによって、）重みが付けられ、受信要素に亘って合計される。これは、Ｋ個の異なる超音波照射で得られるサンプル値（ＳＶ）に対応するＫ個のビーム合計値をもたらす。

これらのＫ個のサンプル値の集まりは、「ＲＤＴベクトル」と呼ばれる。なお、ＲＤＴサンプル値は、ＲＤＴベクトルの値を合計することによって得られる。

ウィーナー因子は、
である。

分子は、ＲＤＴベクトルの要素のコヒーレント合計の二乗である。即ち、ＲＤＴサンプル値の二乗である。分母は、ＲＤＴベクトルの二乗要素のインコヒーレント合計である。つまり、インコヒーレントＲＤＴサンプル値（ＳＶ_ＩＲＤＴ）を、分子の平方根として定義すると、
となる。

ウィーナー因子は、コヒーレントＲＤＴエネルギーとインコヒーレントＲＤＴエネルギーとの比率である。したがって、ウィーナー因子は、ビーム空間におけるコヒーレンス因子である。ウィーナー因子は、ＲＤＴ及びＩＲＤＴ焦点調節の信号メトリックとして使用可能である。ｗ_{ｗｉｅｎｅｒ}（Ｐ）を計算することによる画素１３７についての局所画像内容の評価は、ビーム形成、即ち、総和
までに、受信ベクトルｒ_ｉ（ｐ）に作用し始める。

信号ベースのコヒーレンス因子の代わりに、画像メトリックを使用してもよい。例えば文献において知られている信頼メトリックは、通常、画像の局所勾配及びラプラシアン（Laplacian）に基づいている。例えばＦｒａｎｇｉ他による「Multiscale vessel enhancement filtering」（ＭＩＣＣＡＩ、１９９８年）を参照されたい。「信頼因子」は、次の通りに、予め圧縮されたデータから計算可能である。各画素において、約２０×１個の画素からなる長方形のボックスを、ボックスの中央における空間的に対応する画素１８０ａ−１８０ｃと共に回転させる。ボックスは、１０度の増分で、０から１７０度まで回転させられる。ボックスの各向きについて、ボックス内のメトリック画素値／平均画素値が記録される。最終メトリックは、全角度に亘るこのメトリックの最大値に等しい。したがって、このように導出される「信頼因子」は、所与の角度において、関心点とその周囲との間に著しいコントラストがある場合は、常に、高い値を取る。信頼因子計算によって行われる評価は、計算モジュール１６２における処理に先行するが、ビーム形成段階時ではなく、当該段階の後に生じる。

図３Ａ乃至図３Ｃは、本明細書において提案される信号メトリックベースの局所適応型画素合成を例示するフローチャートである。

図３Ａを参照するに、イメージング取得モジュール１０２によって、画像１２６−１３０が、各視野角１３２、１３４、１３６から対応して取得される（ステップＳ３０２）。処理は、形成される合成画像の第１の画素１９１と、角度指向画像１２６−１３０の空間的に対応する画素１８０ａ−１８０ｃとに進む（ステップＳ３０４）。処理は更に、第１の角度１３２−１３６にも進む（ステップＳ３０６）。ビーム形成遅延モジュール１７０は、第１画素１９１を受信ビーム形成するために使用される受信開口から導出される複素チャネルデータ１４６を受信し、ビーム形成遅延されたチャネルデータ１９２をもたらすために、チャネルに固有の遅延を適用する（ステップＳ３０８）。ＲＤＴ及び／又はＩＲＤＴ焦点調節が行われるべき場合（ステップＳ３１０）、ウィーナー因子モジュール１７８が、上記されたように、ビーム形成遅延されたチャネルデータ１９２に作用して、ウィーナー因子が導出される（ステップＳ３１２）。装置１００において、ＲＤＴ及び／又はＩＲＤＴ焦点調節が実施されても、どちらも実施されなくてもよい。ＲＤＴ又はＩＲＤＴ焦点調節のいずれも行われない（ステップＳ３１０）が、コヒーレンス因子メトリックが計算される場合（ステップＳ３１４）、コヒーレンス因子モジュール１７４が、ビーム形成遅延されたチャネルデータ１９２に作用して、コヒーレンス因子が計算される（ステップＳ３１６）。ウィーナー因子もコヒーレンス因子も計算されない場合（ステップＳ３１４）、共分散行列解析モジュール１７６が、ビーム形成遅延されたチャネルデータ１９２に作用し、チャネル共分散行列の第１の固有値の優位が計算される（ステップＳ３１８）。信号メトリックが計算された後、次の角度が付いたビュー１２０−１２４がある場合（ステップＳ３２０）、処理は、当該次の角度に進み（ステップＳ３２２）、遅延適用ステップＳ３０８まで戻る。次の角度が付いたビュー１２０−１２４がない場合（ステップＳ３２０）、角度カウンタがリセットされ（ステップＳ３２６）、現在のビューにおいて処理すべき次の画素１９１があるかどうかに関するクエリーがなされる（ステップＳ３２８）。次の画素１９１がある場合（ステップＳ３２８）、処理は、当該次の画素に更新される（ステップＳ３３０）。そうでなければ、次の画素１９１がない場合（ステップＳ３２８）、ステップＳ３０４にあるように、処理は再び、形成される合成画像の第１の画素１９１と、角度指向画像１２６−１３０の空間的に対応する画素１８０ａ−１８０ｃとに進む（ステップＳ３３２）。角度カウンタがリセットされる（ステップＳ３３３）。局所情報内容の分類が実施される場合（ステップＳ３３４）、図３Ｂに見られるように、現在の画像１２６−１３０における現在の画素１９１について、所定の特徴１９４が局所的に検出されるかどうかについてのクエリーがなされる（ステップＳ３３６）。局所情報内容は、このために、例えば現在画素１９１を中心にした立方体の１２４個の画素である任意の所与の空間範囲内で検索可能である。特徴１９４が局所的に検出されない場合（ステップＳ３３６）、現在の画像１２６−１３０における現在の画素１９１について、所定の向き１９６が局所的に検出されるかどうかについてのクエリーがなされる（ステップＳ３３８）。管状性（tubularity）といった特徴又は向きを検出する画像分類器の一例が、Ｃｏｈｅｎ−Ｂａｃｒｉｅ他への米国特許出願公開第２００６／０１７３３２４号に開示されている。その全開示は、参照することにより、本明細書に組み込まれる。特徴１９４又は向き１９６のどちらかが検出される場合（ステップＳ３３６、Ｓ３３８）、現在の画素１９１は、合成における重み付けのために重要とマーク付けされる（ステップＳ３４０）。いずれにせよ、次の角度１３２−１３６がある場合（ステップＳ３４２）は、処理は、当該次の角度に進み（ステップＳ３４４）、ステップＳ３３６に戻る。次の角度１３２−１３６がない場合（ステップＳ３４２）、角度カウンタがリセットされる（ステップＳ３４６）。次の画素１９１がある場合（ステップＳ３４８）、処理は、当該次の画素に進む（ステップＳ３５０）。次の画素１９１がない場合（ステップＳ３４８）、又は、ステップＳ３３４に見られるように、データの分類が実施されない場合、画素毎の角度についての最大輝度（angle-wise maximum brightness）から輝度マップが作成される（ステップＳ３５２）。つまり、各視野角１３２、１３４、１３６におけるすべての画素ベースの画像１２６、１２８、１３０に亘り、また、所与の画素位置について、最大輝度の画素が選択される。選択された画素の輝度は、マップ上の当該所与の画素位置に供給される。これは、マップが満たされるまで、画素位置毎に繰り返される。マップは、異方性構造の可視性を高める画像を構成する。しかし、組織不鮮明化が最大化され、コントラストが損なわれる。マップは更に、画素毎の角度についての平均輝度（angle-wise mean brightness）から作成される（ステップＳ３５４）。すべてのビュー１２０−１２４に等しい重みを与えることによって、スペックル領域を滑らかにするメリットが実現される。最小マップが作成される場合（ステップＳ３５６）、当該マップは、画素毎の角度についての最小輝度（angle-wise minimum brightness）から作成される（ステップＳ３５８）。この画像は、異方性構造をあまりよく表さないが、有利なことに、嚢胞内で低輝度値をもたらす。目的は、嚢胞領域を強調せず、また、サイドローブクラッタを嚢胞内に持ち込まないことである。信号メトリックマップが更に、画素毎の角度についての最大コヒーレンス因子から作成される（ステップＳ３５９）。代替実施態様では、同様の画素毎のマップが、代わりに、画像メトリック値に基づいていてもよい。信号メトリックマップの値は、当該値の最大値によって正規化され、これにより、マップの値は、０から１までの範囲を完全に占有する。このステップは、所与の取得に存在しうる収差量に依存して、メトリックを再スケーリングするために必要である。任意選択的に、信号メトリックマップは、リー（Lee）フィルタ又は当技術分野において知られている他のアルゴリズムのように、例えば（理想的には、幾つかの分解能セルの空間平均での）平滑化又は適応平滑化によって処理されてもよい。コヒーレンス因子の代わりに、任意の他の信号メトリックを使用することもでき、また、画像メトリックが、任意選択的に、以下に説明される重み付け合成に追加的に使用される。実際に、分類基準は、以下に説明されるように、画像メトリックの追加の使用の一例である。次に、図３Ｃを参照するに、処理は、形成される合成画像の第１の画素１９１に進む（ステップＳ３６０）。ステップＳ３４０において、角度指向画像１２６−１３０の空間的に対応する画素１８０ａ−１８０ｃの何れかが、重要であるとマーク付けされた場合（ステップＳ３６２）、重み付け平均が割当てられ、重要とマーク付けられた空間的に対応する画素１８０ａ−１８０ｃには、単位重みが、現在の第１の画素の残りの空間的に対応する画素１８０ａ−１８０ｃには、ゼロが割当てられる（ステップＳ３６４）。或いは、ステップＳ３４０におけるマーク付けが、見つけられた特徴１９４と、見つけられた向き１９６とを区別し、例えば特徴により多くの重要性又は優先順位が与えられる。別の代案は、重み付け平均を、重要とマーク付けられた２つの画素１８０ａ−１８０ｃ間で分割することである。更に、重要性のマーク付けは、フル単位重みを得るのではなく、信号メトリック解析又は他の画像メトリック結果で、０．７５といった高い重みが与えられ、他の空間的に対応する画素の重み付けに影響が及ぼされる。しかし、ステップＳ３４０において、角度指向画像１２６−１３０のどの空間的に対応する画素１８０ａ−１８０ｃも重要とマーク付けされない場合（ステップＳ３６２）、重みは、平均として、また、ステップＳ３５２−Ｓ３５９の輝度マップ及び信号メトリックマップの関数として計算される（ステップＳ３６８）。コヒーレンス因子（ＣＦ）に基づいた例示的な実施態様が、以下に説明される。より一般的に、目的は、今度は、信号メトリックマップに基づいて、最大の可視性を有するすべての構造と、最大のコントラストを有するすべての嚢胞とを含む最終合成画像（即ち、形成される合成画像）を形成するために、最小、平均及び最大の空間的に対応する画素１８０ａ−１８０ｃにどの重みを与えるかを決定することである。

２つの可能な実施態様を例示する。１つは、最小画像を使用し、もう１つは、最小画像を使用しない。最小画像を使用すると、嚢胞クラッタを減少することによって画像コントラストを増加させるが、実際の構造からの不所望の信号減少ももたらす。

第１の実施態様では、画素についての重み付け平均（pixel-wise weight average）が、平均画像及び最大画像から取られる。３つのルールは、次の通りである。１）ＣＦが、所与の閾値ｔ_ｍａｘを上回る場合、最大画像から画素を選択する。２）ＣＦが、所与の閾値ｔ_ｍｉｎを下回る場合、平均画像から画素を選択する。３）中間では、２つの画素を組み合わせる。これは、次の通りに、数学的に形式化できる。
−ｔ_ｍｉｎとｔ_ｍａｘとの間でＣＦを正規化する：
−正規化されたＣＦに基づいて重みを決定する：
ｗ_ｍｅａｎ＝１−ＣＦ_ｎｏｒｍ；ｗ_ｍａｘ＝ＣＦ_ｎｏｒｍ

したがって、取得された画像１２６−１３０を直接合成する代わりに、各合成画素１９１は、画素毎の角度についての平均輝度で作成される輝度マップにおけるそのカウンターパート画素と、画素毎の角度についての最大輝度で作成される輝度マップにおけるそのカウンターパート画素との重み付け平均である。これらの２つのカウンターパート画素は、それぞれ、ｗ_ｍｅａｎ及びｗ_ｍａｘによって重み付けされる。重み＝ｆ（ＣＦ）は、二次式、多項式又は指数表現を有してもよい。

第２の実施態様は、最小画像、平均画像及び最大画像の画素についての重み付け平均を見つける。３つのルールは、次の通りである。１）ＣＦが、所与の閾値ｔ_ｍａｘを上回る場合、最大画像から画素を選択する。２）ＣＦが、所与の閾値ｔ_ｍｉｎを下回る場合、最小画像から画素を選択する。３）中間では、最小画像、平均画像及び最大画像からの画素を組み合わせる。しかし、ＣＦの幾つかの可能性のある値は、平均画像から画素を排他的に選択する。

これは、次の通りに、数学的に形式化できる。
−ｔ_ｍｉｎとｔ_ｍａｘとの間でＣＦを正規化する：
−正規化されたＣＦに基づいて重みを決定する：
ｗ_ｍｉｎ＝（１−ＣＦ_ｎｏｒｍ）^２；ｗ_ｍａｘ＝（ＣＦ_ｎｏｒｍ）^２；ｗ_ｍｅａｎ＝１−ｗ_ｍｉｎ−ｗ_ｍａｘ

重み＝ｆ（ＣＦ）は、一次式、多項式又は指数表現を有してもよい。

いずれの場合でも、即ち、重み付けにおいて、上記分類が使用されるか、信号メトリックが使用されるかに関わらず、また、追加のメトリック、信号又は画像が使用されるかどうかに関わらず、次の画素１９１がある場合（ステップＳ３７０）、処理は、当該次の画素に進み（ステップＳ３７２）、処理は、ステップＳ３６２に戻る。その一方で、次の画素１９２が残っていない場合（ステップＳ３７０）、重みは、画素毎に適用されて、重み付けされた画素が形成される。重み付けされた画素は、各画素１９１について、重み付け平均を形成するように合計される。重み付けされた画素は、集合的に、合成画像を構成する（ステップＳ３７４）。

適応的な方法によって導入されるスペックルアーチファクトは、次の通りに、コントラストゲインを保持しつつ除去することができる。ステップＳ３５４において作成された平均画像は、ステップＳ３７４において作成された合成画像から引き算される（ステップＳ３７６）。結果として生じる差分画像は、ローパスフィルタリングされる（ステップＳ３７８）。ローパスフィルタリングされた画像は、平均画像に加算されて、スペックルのない画像がもたらされる（ステップＳ３８０）。したがって、大きい構造及び嚢胞といった低周波画像変化は、保たれる一方で、スペックル増加といった高周波変化は、除去される。ローパルフィルタは、例えばガウス（Gaussian）又はボックスカーネルを使用する畳み込みによって実現可能である。合成画像は、表示のための準備が整う。

或いは、スペックル減少に関して、ビーム形成されたデータを受信し、スペックル信号を含むより高い空間周波数のデータを、より低い空間周波数データから分離するように、プログラマブルデジタルフィルタ１９７が導入されてもよい。このマルチスケールアプローチでは、マルチスケールモジュール１９８が、適応的合成のために、低周波データのみを画像内容評価モジュール１５４に渡す。高周波データは、重み決定モジュール１５６において、等しい合成重みが割当てられる。更に、様々なメトリックと、メトリックに基づいて、合成されたサブビューを画像に組み合わせるための様々な形式とが、各サブスケールにおいて、有利に適用される。例えば低空間周波数は、高周波サブスケールよりも積極的に高められる。

画像取得が続く場合（ステップＳ３８２）、ステップＳ３０２に戻る。

任意選択的に、空間的に対応する画素１８０ａ−１８０ｃの近傍において決定される重みが、例えば平均化によって、組み合わされる。近傍とは、現在の画素を中心とした画素のクラスタであってよい。この場合、合成は、画素毎ではなく、低い精度で、即ち、近傍毎に行われる。

画像合成装置は、超音波を介して、関心領域の画素ベースの画像を、合成によって、当該領域の合成画像を形成するために、取得する。画像は、複数の画像の画素にそれぞれ空間的に対応する合成画素を含む。更に、複数の画素のうちの１つの画素についてビーム形成し、また、合成画素に関して、また、取得されたデータから、各画像の局所情報内容の量を評価する画素プロセッサが含まれる。プロセッサは、評価に基づいて、上記形成において、合成画素に空間的に対応する画像の画素への各適用のための重みを決定する。幾つかの実施形態では、評価は、ビーム形成までに、データに作用し始める。幾つかの実施形態では、輝度値が、空間的に対応する画素に割当てられる。また、空間的に対応して、最大値及び平均値が決定される。その場合、当該最大値及び平均値が、合成の重み付けに使用される。

本発明は、図面及び上記説明において、詳細に例示され説明されたが、当該例示及び説明は、例示的に見なされるべきであって、限定的に見なされるべきではない。本発明は、開示された実施形態に限定されない。

例えば本明細書において提案される意図する範囲は、以下に説明されるように、図３Ａ乃至図３Ｃに示される処理を行うために実行可能な命令を有するコンピュータプログラムを具現化する集積回路といったコンピュータ可読媒体である。処理は、ソフトウェア、ハードウェア及びファームウェアの任意の組み合わせによって実施可能である。

開示された実施形態の他の変形は、請求に係る発明を実施する際に、図面、開示内容及び添付の請求項を検討することにより、当業者により理解及び実現される。請求項において、「含む」との用語は、他の要素又はステップを排除せず、また、「ａ」又は「ａｎ」との不定冠詞は、複数形を排除しない。請求項における任意の参照符号は、範囲を限定するものと解釈するべきではない。

コンピュータプログラムは、光学記憶媒体又は固体媒体といった適切なコンピュータ可読媒体上に、瞬間的に、一時的に又はより長い時間の間、記憶される。当該媒体は、一時的な伝播信号ではないという意味でのみ、非一時的であるが、レジスタメモリ、プロセッサキャッシュ、ＲＡＭ及び他の揮発性メモリといった他の形態のコンピュータ可読媒体を含む。

単一のプロセッサ又は他のユニットが、請求項に記載される幾つかのアイテムの機能を果たしてもよい。特定の手段が相互に異なる従属請求項に記載されるという単なる事実が、これらの手段の組み合わせを有利に用いることができないことを示すものではない。

Claims

超音波を介して、関心領域の複数の画素ベースの画像を、合成によって、前記関心領域の画像を形成するために取得するイメージング取得モジュールであって、前記画像は、前記複数の画像の画素にそれぞれ空間的に対応する複数の画素を含む、前記イメージング取得モジュールと、
前記複数の画素の中から、１つの画素についてビーム形成し、
前記取得することにおいて取得されたデータに基づいて、前記複数の画素の中からの前記１つの画素について、前記複数の画像のそれぞれの画像の局所情報内容の量を評価し、
前記評価に基づいて、前記形成において、前記１つの画素に空間的に対応する前記複数の画像の前記複数の画素への各適用のための重みを決定する画素プロセッサと、
を含み、
前記評価は、前記ビーム形成までに、前記データに作用し始める、局所適応型画素合成イメージング装置。
前記データは、前記開始時、前記１つの画素について前記ビーム形成に達する総和なしでビーム形成遅延を受けている、請求項１に記載の装置。
前記１つの画素は、ボリュメトリック画素であり、前記複数の画素は、複数のボリュメトリック画素である、請求項１に記載の装置。
前記関心領域は、外面を有するイメージング被検体内に存在し、前記装置は更に、超音波イメージングプローブを含み、また、前記超音波イメージングプローブを介する、前記外面上の単一の超音波音響ウィンドウからの前記複数の画像の前記取得のために構成される、請求項１に記載の装置。
空間合成又は時間合成による前記形成のために構成される、請求項１に記載の装置。
前記複数の画像は、それぞれ、前記超音波イメージングプローブを介する電子ステアリングによって、前記超音波イメージングプローブが定位置にある間に取得される、前記関心領域の異なる角度が付いたビューであり、前記装置は、前記ビューの空間合成を介する前記形成のために構成される、請求項５に記載の装置。
周波数合成による前記形成のために構成される、請求項１に記載の装置。
前記適用は、重み付け平均の加数を形成する、請求項１に記載の装置。
前記複数の画像の中からの１つの画像において、前記局所情報内容に基づいて、特徴及び向きのうちの少なくとも一方を検出し、前記決定は、前記検出の結果に基づいている、請求項１に記載の装置。
前記データは、チャネルデータを含み、前記評価は、前記１つの画素について、前記チャネルデータのコヒーレンスを評価することを含む、請求項１に記載の装置。
前記データは、チャネルデータを含み、前記評価は、前記１つの画素について、前記チャネルデータの共分散を表す共分散行列の固有値の優位を計算することを含む、請求項１に記載の装置。
空間的に対応し、前記重みの中からの１つの重みが適用される、前記複数の画素の中からの１つの画素の形成において、レトロスペクティブ・ダイナミック送信（ＲＤＴ）焦点調節及びインコヒーレントＲＤＴ焦点調節のうちの少なくとも一方のために構成される、請求項１に記載の装置。
リアルタイムで前記複数の画素に亘って、反復的に、画素毎に、前記ビーム形成、前記評価及び前記決定のために構成され、前記評価は、前記１つの画素について、前記チャネルデータのコヒーレンスを評価することを含む、請求項１２に記載の装置。
前記複数の画素に、輝度値をそれぞれ割当て、前記輝度値の中からの最大値を、前記重みのうちの複数の重みの前記決定において使用する、請求項１に記載の装置。
前記輝度値の中から最小値を特定し、前記重みのうちの複数の重みの前記決定において、特定された前記最小値を使用する、請求項１４に記載の装置。
マルチスケール様式での前記合成のために構成される、請求項１に記載の装置。
前記データは、チャネルデータであり、前記装置は、前記１つの画素について、前記データのコヒーレンスを推定し、前記重みは、前記推定値に機能的に関連する、請求項１に記載の装置。
前記形成は、前記画像の前記複数の画素について、画素毎に、前記ビーム形成、前記評価及び前記決定を繰り返すことを含む、請求項１に記載の装置。
自動的かつユーザ介入を必要としない前記形成のために更に構成される、請求項１８に記載の装置。
前記ビーム形成は、前記１つの画素の値を形成し、前記１つの画素の値は、前記１つの画素の輝度を表す、請求項１に記載の装置。
前記作用を複素数に行い、前記複素数の中からの１つの複素数は、共に非ゼロである実数部及び虚数部を有する、請求項１に記載の装置。
前記空間的に対応する画像を、画素毎に、平均化して平均画像を生成し、前記平均画像と前記関心領域の前記画像との差分をローパスフィルタリングし、前記差分を前記平均画像に追加する、請求項１に記載の装置。
局所適応型画素合成のためのプログラムを具現化するコンピュータ可読媒体であって、前記プログラムは、複数のステップを行うためにプロセッサによって実行可能である命令を含み、前記複数のステップは、
超音波を介して、関心領域の複数の画素ベースの画像を、合成によって、前記複数の画像の画素にそれぞれ空間的に対応する複数の画素を含む画像を形成するために取得するステップと、
前記複数の画素の中から、１つの画素についてビーム形成するステップと、
前記取得することにおいて取得されたデータに基づいて、前記複数の画素の中からの前記１つの画素について、前記複数の画像のそれぞれの画像の局所情報内容の量を評価するステップと、
前記評価に基づいて、前記形成において、前記１つの画素に空間的に対応する前記複数の画像の前記複数の画素への各適用のための重みを決定するステップであって、
前記評価は、前記ビーム形成までに、前記データに作用し始める、当該ステップと、
を含む、
媒体。
超音波を介して、関心の人体組織領域の複数の画素ベースの画像を、合成によって、前記人体組織領域の画像を形成するために取得するイメージング取得モジュールであって、前記画像は、前記複数の画像の画素にそれぞれ空間的に対応する複数の画素を含む、前記イメージング取得モジュールと、
前記取得することにおいて取得されたデータに基づいて、前記複数の画素の中からの１つの画素について、前記複数の画像のそれぞれの画像の局所情報内容の量を評価し、
前記評価に基づいて、前記形成において、前記１つの画素に空間的に対応する前記複数の画像の前記複数の画素への各適用のための重みを決定する画素プロセッサと、
前記適用によって、重み付けされた画素を作成し、前記重み付けされた画素を合計して、前記１つの画素に空間的に対応する前記複数の画素の重み付け平均をもたらす画素合成器と、
を含む、局所適応型画素合成医用イメージング装置。