CN100522070C - 医用图像诊断装置 - Google Patents

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CN100522070C CNB2005800054833A CN200580005483A CN100522070C CN 100522070 C CN100522070 C CN 100522070C CN B2005800054833 A CNB2005800054833 A CN B2005800054833A CN 200580005483 A CN200580005483 A CN 200580005483A CN 100522070 C CN100522070 C CN 100522070C
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Abstract

本发明为提高计测内膜和中膜的复合厚度的IMT计测的精度,提供一种通过取得检测对象的血管的图像数据,计测血管的内膜(42)和中膜(44)的复合厚度的医用图像诊断装置,其具备:基于图像数据的亮度信息抽取血管的内腔区域血管的外膜(46)的抽取部;基于该抽取的2个区域,计测所述血管的内膜和中膜的复合厚度的控制部,其中,具备根据所述各区域的亮度值和亮度梯度设定所述内膜的基准点或外膜的基准点的设定部,所述控制部基于所述内膜的基准点或外膜的基准点计测所述血管的内膜和中膜的复合厚度。

Description

医用图像诊断装置
技术领域
本发明涉及计测IMT的医用图像诊断装置。
背景技术
医用图像诊断装置的一种即超声波诊断装置,通过借助探头在与检测对象的之间收发超声波,基于从检测对象发生的反射波信号再构成超声波像(例如,B波形图像),取得图像数据。
在这样的超声波诊断装置中,为了早期发现动脉硬化或血管性疾病等,可计测血管壁的内膜中膜复合体厚度(以下,称为IMT:Intima MediaThickness)。血管壁,从血液流动的内腔侧依次形成血管的内膜、中膜、外膜的三层结构。所谓IMT,是内膜的厚度和中膜的厚度的和,也就是从内膜的内壁到外膜的内壁的距离。
在计测IMT的超声波诊断装置中,例如,取得1行图像数据的血管壁的厚度方向的亮度分布,将具有该亮度分布的最大亮度的极大点设定为外膜基准点A。此外,从外膜基准点A到内腔侧出现的第2极大点设定为内膜基准点B。另外,从内膜基准点B到内腔侧出现的极小点C作为内膜的内壁,同时将具有亮度分布的最小亮度的点D和外膜基准点A的中间点作为外膜的内壁,如此进行计测IMT(例如,参照专利文献1)。
专利文献1:特开平11-318896号公报
但是,在专利文献1的技术中,在图像数据的分布中,有时从内膜基准点到内腔侧不清晰出现极小点C。此外,将具有最小亮度的点C和外膜基准点A的中间点设定为外膜的内壁位置,是基于从临床结果等得到的经验。由于检测对象分别有个体差,所以有时不一定能准确计测IMT。因此,希望提高IMT计测精度。
发明内容
本发明的目的在于,提供一种提高IMT计测的精度的医用图像诊断装置和医用图像诊断方法。
为解决上述问题,本发明所用的医用图像诊断装置,是通过取得检测对象的血管的图像数据,计测所述血管的内膜和中膜的复合厚度的医用图像诊断装置,具备:基于所述图像数据的亮度信息抽取所述血管的内腔区域和所述血管的外膜的区域的抽取部;基于该抽取的2个区域,计测所述血管的内膜和中膜的复合厚度的控制部,其特征是:具备根据所述各区域的亮度值和亮度梯度设定所述内膜的基准点或外膜的基准点的设定部,所述控制部基于所述内膜的基准点或外膜的基准点计测所述血管的内膜和中膜的复合厚度。
具体,其特征是,具备:摄像部,其用于取得有关血管的图像数据;和亮度分布取得部,其用于取得图像数据的血管壁的厚度方向的亮度分布;和设定部,其在亮度分布中出现的极大点中,将内腔侧的极大点作为内膜基准点,将具有最大亮度的极大点作为外膜基准点设定;和抽取部,其对于包含内膜基准点或外膜基准点的设定区域的各像素,抽取亮度在设定范围的像素;和运算部,其用于运算由基于内膜基准点抽取的像素形成的区域的血管壁侧的边界、和由基于外膜基准点抽取的像素形成的区域的内腔侧的边界的距离。
就是说,由于一般与血管的音响阻抗相比内膜的音响阻抗比较大,因此内腔的像素和内膜的像素的亮度差增大。此外,由于一般与中膜的音响阻抗相比外膜的音响阻抗比较大,因此中膜的像素和外膜的像素的亮度差也增大。
因此,通过适当设定要抽取的像素的亮度的设定范围,能够抽取与内膜或外膜对应的像素。从抽取的像素区域能够准确检测内膜的内壁(内膜和内腔的边界)或外膜的内壁(外膜和内膜的边界)。其结果,通过运算检测的边界间的距离,能够高精度地计测IMT。
在此种情况下,在因噪声等在亮度分布的内腔侧出现多个极大点时,优选靠近内腔侧的极大点即亮度梯度最大的点作为内膜基准点。由此,能够在内膜适当设定内膜基准点。此处,所谓靠近内腔侧的极大点,是在将具有最大亮度的极大点设定为外膜基准点时,比该外膜基准点位于内腔侧的极大点。
作为这样的IMT计测中的区域抽取法,能够采用区域生长(RegionGrowing)法。所谓区域生长法,是在要抽取的区域内设定基准点,抽取与该基准点的亮度的亮度差在设定范围的像素的方法。因此,在计测IMT时,在图像数据的血管壁的厚度方向的亮度分布中出现的极大点中,将内腔侧的极大点作为内膜基准点,将具有最大亮度的极大点作为外膜基准点设定。另外,通过抽取与各基准点的亮度的亮度差在设定范围的像素,能够抽取由与内膜对应的像素形成的区域、或由与外膜对应的像素形成的区域。
此外,抽取像素区域时的亮度的设定范围,可以设定为从内膜基准点的亮度到相当于内腔的设定区域的平均亮度的范围、或从外膜基准点的亮度到相当于外膜基准点和内膜基准点之间的设定区域的平均亮度的范围。通过如此按每个检测对象设定亮度的范围,即使在检测对象有个体差时,也能够高精度地计测IMT。
另外,能够具备信号处理部,该信号处理部具有强调由抽取部抽取的像素区域的轮廓的过滤器。由此,由于强调抽取区域的轮廓,所以例如内腔和内膜的边界(内膜的内壁)清晰,容易检测内膜的内壁。因此,即使在因噪声等抽取区域的边界不清晰时,也能够准确计测IMT。
此外,有时因噪声等在亮度分布的内腔侧不出现极大点。因此,本发明的超声波诊断装置,其构成具备:摄像部,其用于通过超声波摄像取得有关血管的图像数据;和多普勒摄像部,其用于取得有关血管的多普勒图像数据;和亮度分布取得部,其用于取得图像数据的血管壁的厚度方向的亮度分布;和彩色信息取得部,其用于取得彩色多普勒像数据的血管壁的厚度方向的各像素的彩色信息;和设定部,其在亮度分布中出现的极大点中,将具有最大亮度的极大点作为外膜基准点设定;和抽取部,其对于包含外膜基准点的设定区域的各像素,抽取亮度在设定范围的像素;和运算部,其运算由基于彩色信息求出的血管的内腔和内膜的边界、和由基于外膜基准点抽取的像素形成的区域的内膜侧的边界的距离。
就是说,彩色多普勒像,用彩色表示相当于存在血流的内腔的像素,用黑白表示相当于不存在血流的内腔的像素。因此,通过按每个像素判别彩色多普勒像的色彩信息,能够检测相当于内腔和内膜的边界的像素坐标。其结果,即使在因噪声等在亮度分布的内腔侧不出现极大点时,也能够检测内腔和内膜的边界(内膜的内壁)
附图说明
图1是应用本发明的实施方式的超声波诊断装置的框图。
图2是表示颈动脉的血管壁的厚度方向的剖面图的超声波图像、和血管壁的厚度方向的亮度分布线。
图3是表示计算内膜内壁的处理的流程图。
图4是用显示画面说明图3的处理的图示、和表示图3的处理结果的表示例。
图5是表示计算外膜内壁的处理的流程图。
图6是用显示画面说明图5的处理的图示、和表示图5的处理结果的表示例。
图7是本发明的第3实施方式的内膜基准点的设定方法的说明图。
图8是本发明的第4实施方式的内膜基准点的设定方法的说明图。
图9是本发明的第5实施方式的超声波诊断装置的框图。
图10是用于说明图9的信号处理机构的断层像的表示例。
图11是本发明的第6实施方式的超声波诊断装置的框图。
图12是表示第6实施方式的颈动脉的血管壁的厚度方向的剖面图的超声波图像、和血管壁的厚度方向的亮度分布线。
图13是表示计算第6实施方式的内膜内壁的处理的流程图。
图14是表示本发明的第7实施方式的图示。
具体实施方式
(第1实施方式)
以下,参照图1~图6说明作为医用图像诊断装置应用本发明的超声波诊断装置的第1实施方式。本实施方式,是一例对于超声波像作为区域抽取法采用区域生长法计测IMT(内膜中膜复合体厚度)。图1是应用本实施方式的超声波诊断装置的框图。
如图1所示,超声波诊断装置,具备摄像有关检测对象(例如,血管)的超声波像的摄像机构。摄像机构的构成包括:探头10,用于在与检测对象的之间收发超声波;和收发信部12,用于向探头10供给驱动信号,同时接收处理从探头10输出的反射波信号;和模拟-数字转换部14(以下,称为AD转换部),用于将从收发信部12输出的反射波信号转换成数字信号;和整相加算部16,用于整相加算从AD转换部输出的反射波信号;和图像构成部18,用于基于从整相加算部16输出的反射波信号再构成超声波像(例如,断层像);和图像存储器20(以下,称为图像存储器),用于作为图像数据存储由图像构成部18再构成的超声波像;和显示部22,用于显示从图像存储器20读出的超声波像。此外,还设置向收发信部12、AD转换部14、整相加算部16、图像构成部18、图像存储器20、显示部22等输出控制指令的控制部24。
控制部24具有计测血管的内膜中膜复合体厚度(IMT)的功能。例如,如图1所示,控制部24,具备亮度分布取得机构25、设定机构26、抽取机构28、运算机构30。亮度分布取得机构25,取得从图像存储器20读出的有关血管的断层像的血管壁的厚度方向的亮度分布。设定机构26,在亮度分布中出现的极大点中,将内腔侧的极大点设定为内膜基准点,同时将具有最大亮度的极大点设定为外膜基准点设定。抽取机构28,对于包含内膜基准点或外膜基准点的设定区域的各像素,抽取亮度在设定范围的像素。运算机构30,运算由基于内膜基准点抽取的像素形成区域的血管壁侧的边界(内膜的内壁)、和由基于外膜基准点抽取的像素形成区域的内壁侧的边界(外膜的内壁)的距离。另外,亮度分布取得机构25、设定机构26、抽取机构28及运算机构30,能以记述的程序执行指令,写入在控制部24的例如(DSP(Digital Signal Processor)中。此外,操作桌32与控制部24连接。经由操作桌32将输入参数输送给控制部24。
下面说明如此构成的超声波诊断装置1的基本工作。使探头10与检测对象的体表接触。接着,根据控制部24的指令,从收发信部12向探头10提供驱动信号。由此,从探头10例如向颈动脉发送超声波。由颈动脉反射的超声波,作为反射波信号由探头10接收。接收的反射波信号被收发信部12实施增幅处理等。从收发信部12输出的反射波信号,在通过AD转换部14转换成数字信号后,由整相加算部16实施整相加算处理。从整相加算部16输出的反射波信号,通过由图像构成部18实施检波等,作为断层像再构成。再构成的断层像,作为图像数据存储在图像存储器20中。存储的超声波像,通过根据控制部24的指令读出显示在显示部24。
在如此的超声波诊断装置中,为了早期发现动脉硬化或血管性疾病等,可计测血管壁的IMT。血管壁,如后述,从血液流动的内腔侧依次形成血管的内膜、中膜、外膜的三层结构。所谓IMT,是内膜的厚度和中膜的厚度的和,也就是从内膜的内壁到外膜的内壁的距离。在本实施方式中,对于血管的断层像通过作为区域抽取法采用区域生长法,可准确检测内膜的内壁和外膜的内壁,提高IMT的计测精度。
下面说明该区域生长法。抽取机构28,作为基准点(x、y)设定已设定的关心区域内的1点,为识别区域内的像素值的宽度,进行阈值或其宽度的设定。例如,相对于显示部22显示的基准点的像素值“n”,设定为宽度“m”(n、m为任意的自然数)。因此,按“n±m”给出阈值宽度,下限阈值为“n—m”,上线阈值为“n+m”。控制部24检索基准点周围的像素,连接具有阈值范围内的像素值。最终得到包含基准点、具有阈值范围内的像素值的区域。该区域显示在显示部22。
下面参照图2~图6说明本发明特征的IMT的计测处理。图2(A)是表示颈动脉的血管壁的厚度方向的剖面图的断层像。图2(B)是图2(A)的血管壁的厚度方向的亮度分布线,纵轴表示深度,横轴表示亮度值。
如图2(A)所示,颈动脉由环状围住血液流动的内腔40的血管壁形成。血管壁,从内腔40侧依次形成血管的内膜42、中膜44、外膜46的三层结构。此处,满足内膜42的厚度和中膜44的厚度的称为IMT48。换句话讲,IMT48被定义为与血管的外膜46的内壁垂直的直线上的内膜42和中膜44的厚度的和。此外,为了便于说明,将靠近与检测对象的体表接触的探头10的一侧的血管壁称为近壁(Near Wall),将远离探头10的一侧的血管壁称为远壁(Far Wall)。
图3~图6是用于说明远壁的IMT计测的图示。图3是表示计算内膜42的内壁的处理的流程图,图4的上段是用显示画面说明图3的处理的图示,下段是表示图3的处理结果的表示例。另外,计测近壁的IMT时也基本相同。
如图3及图4所示,根据控制部24的指令,利用亮度分布取得机构25读出存储在图像存储器20中的断层像(S102)。断层像是表示血管的径向的剖面图的图像。另外,读出的断层像显示在显示部22。
在读出的断层像上设定关心区域(以下,称为ROI50)(S104)。ROI50,如图4所示,是在显示部22所显示的断层像上,利用操作桌32上的鼠标等,从远壁到内腔40设定的固定区域。ROI50内的任意的位置经由操作桌32指定,或自动确定。通过亮度分布取得机构25取得确定的位置上的远壁的厚度方向的亮度分布线51(S106,图2(B))。在取得的亮度分布线51中出现的极大点中,相当于内腔40侧的极大点52的位置,作为内膜基准点54(以下,称为内膜SP(Source Point)54)由设定机构26设定(S108)。此处,例如在因噪声等在亮度分布线51的内腔侧出现多个极大点时,可以将靠近内腔40侧的极大点,即亮度梯度最大的点作为内膜SP54。另外,所谓靠近内腔40侧的极大点,是在将具有最大亮度的极大点设定为外膜基准点64时,比该外膜基准点64位于内腔40侧的极大点52,是相当于内膜42的点。
接着,利用抽取机构28,设定用于用区域生长法抽取与内膜42对应的像素的阈值σ1(S110)。例如,设定与内膜SP54相比在内腔40侧分离5个像素,并且从内膜SP54向血流的流动方向具有3个像素宽度、向血流流动的反方向具有3个像素宽度的矩形区域56。另外,除矩形外,也可以设定各式各样的区域。重要的是,只要在相当于内腔40的位置设定区域就可以。接着,求出矩形区域56上的像素的平均亮度B0。作为阈值σ1设定求出的平均亮度B0和内膜SP54的亮度B1的亮度差的绝对值。此外,也可以代替平均亮度B0,采用加权平均等。
基于阈值σ1,利用抽取机构28抽取用相当于内膜42的像素形成的区域。在本实施方式中,作为区域抽取法,采用区域生长法。例如,对于与内膜SP54邻接的像素,求出该像素的亮度B2和内膜SP54的亮度B1的亮度差的绝对值。比较求出的值和阈值σ1(S111)。在亮度差的绝对值小于阈值σ1时,通过判断具有亮度B2的像素是相当于内膜42的,抽取具有亮度B2的像素(S112)。另外,在亮度差大于阈值σ1时,不抽取像素。总之,通过以阈值σ1为基准,可抽取属于从平均亮度B0到内膜SP54的亮度B1的设定范围的像素。对包含内膜SP54的ROI50的各像素(i、j),依次进行如此的处理。另外,“i”是超声波像的横轴的像素值,“j”是纵轴的像素值。此外,也可以将实施抽取处理的区域作为超声波像整体的区域,也可以限定在另外在ROI50内设定的特定区域。
通过这样的S111和S112的处理,可利用抽取机构28抽取与内膜42对应的像素。因此,如图4的下段所示,由抽取的像素形成抽取区域58。抽取区域58的内腔40侧的边界与内膜42的内壁60对应。另外,也可以彩色表示与抽取区域58或内壁60对应的像素。
与内壁60对应的边界用像素单位求出。因此,对于与内壁60对应的边界的坐标数据,由运算机构30实施最小平方法或近似曲线化等插补处理(S114)。实施插补处理的坐标数据,作为内膜42的内壁60的位置数据存储(S116)。另外,作为位置数据的存储区域,使用控制部24具备的缓冲区域。
图5是表示计算外膜46的内壁的处理的流程图,图6的上段是用显示画面说明图5的处理的图示,下段是表示图5的处理结果的表示例。
图5所示的处理,在利用区域生长法抽取亮度在设定范围的像素这一点上,与图3所示的处理相同,但是基准点或阈值的设定不同。例如,关于远壁的厚度方向的亮度分布线51,亮度值最大的点63的坐标,作为外膜基准点64(以下,称为外膜SP(Source Point)64)由设定机构26设定(S120、图2(B))。
接着,用于求出外膜46和中膜44的边界的阈值σ2,由抽取机构28设定(S122)。例如,如图6所示,设定矩形区域66,其位于外膜SP64和内膜SP54的之间,并且从外膜SP64朝血流的流动方向具有3个像素的宽度,朝血流的逆流方向具有3个像素的宽度。另外,在断层像中,由于与内膜42对应的像素和与中膜44对应的像素的亮度几乎相同,所以也可以在相当于内膜42的位置设定矩形区域66(例如,包含内膜SP54的区域)。重要的是,只要设定从外膜46到中膜44(或内膜42)的区域就可以。
接着,利用抽取机构28求出矩形区域66上的像素的平均亮度C0。作为阈值σ2设定求出的平均亮度C0和外膜SP64的亮度C1的亮度差。然后,与图3所示的处理同样,对包含外膜SP64的ROI50像素(i、j)进行像素的抽取处理。例如,在抽取对象的像素的亮度和外膜SP64的亮度C1的亮度差在设定范围时,可抽取抽取对象的像素。此处,设定范围,是从平均亮度C0到外膜SP64的亮度C1的范围。由抽取的像素形成的抽取区域68相当于外膜46。因此,对于抽取区域68的内腔40侧的边界的坐标数据,在由运算机构30实施了插补处理后,作为外膜46的内壁62的位置数据存储该坐标数据(S124)。
基于如此通过图3~图6所示的处理得到的位置数据,由运算机构30运算IMT。例如,基于在图3的S116存储的内膜42的内壁60的位置数据、和在图5的S124存储的外膜46的内壁62的位置数据,由运算机构30求出内膜42的内壁60和外膜46的内壁62的距离。另外,IMT,被定义为在与血管的外膜内壁垂直的直线上,内膜42的厚度和中膜44的厚度的和,即从内膜42的内壁60到外膜46的内壁62的距离定义。此外,除计测血管壁的规定位置的IMT外,也可以计测血管的血流的流动方向的IMT的变化率等。该IMT的运算结果显示在显示部22。
由于一般与血管的内腔40的音响阻抗相比内膜42的音响阻抗比较大,因此超声波像的内腔40的像素和内膜42的像素的亮度差增大。此外,由于与血管的中膜44的音响阻抗相比外膜46的音响阻抗比较大,因此中膜44的像素和外膜46的像素的亮度差也增大。
因此,根据本实施方式,由于适当设定要抽取的与内膜42或外膜46对应的像素的亮度的设定范围,所以能够抽取与内膜42或外膜46对应的像素。其结果,由于准确地从抽取区域58或抽取区域68的坐标数据,检测内膜42的内壁60或外膜46的内壁62位置数据,因此能够高精度地计测IMT。
此外,在本实施方式中,可作为阈值σ1,设定内膜SP54的亮度B1和相当于内腔40的矩形区域56的平均亮度B0的亮度差,可作为阈值σ2,设定外膜SP64的亮度C1和相当于中膜44的矩形区域66的平均亮度C0的亮度差。换句话讲,由于从血管的断层像设定阈值σ1或阈值σ2,所以能够对每个检测对象设定阈值σ1和阈值σ2。因此,即使在检测对象出现个体差时,也能够高精度地计测IMT。
此外,也可以代替在断层像上设定矩形区域56、66,通过在预先确定的位置对ROI50进行自动设定,自动设定阈值σ1和阈值σ2,从而可提高装置的使用方便性。
此外,能够利用设定区域内的亮度分布线51自动确定近壁、远壁的识别。例如,在上下二等分设定区域的各个区域中,将亮度值的总和小的一方定义为血管内腔侧,由于内腔在设定区域的下侧时自动识别为近壁,内腔在上侧时自动识别为远壁,所以能够进行上述的IMT的计测。
在上述中,对近壁、远壁的任何一方进行了IMT的计测,但也可以组合进行两个壁的IMT的计测。具体是,将近壁及远壁分别分为单个进行IMT的计测,比较近壁及远壁的IMT的计测值。然后,将哪个大的计测值作为该断面的IMT的计测值。此外,也可以将近壁及远壁的IMT的计测值的平均值作为该断面的IMT的计测值。由于IMT的计测值因轴向为各式各样的值,所以通过用近壁及远壁这两个IMT的计测值求出,能够提高精度。
IMT的计测,基于用区域抽取法抽取的内膜42的内壁60、外膜46的内壁62进行。通常的IMT的计测,以与血管轴向垂直的方向的1个行进行。在本实施方式中,在抽取内膜42的内壁60、外膜46的内壁62的区域内,由运算机构30进行IMT的平均值、或最大值、最小值的运算,其值显示在显示部22。另外,在最大值、最小值中,在显示部22上标出抽取区域的最大值、最小值的部位。例如,如图2所示,白箭头61表示最小值,黑箭头表示最大值。
通过如此计测IMT的最大值,能够在抽取区域内诊断恶性部位。此外,通过计测IMT的平均值,即使在抽取区域的一部分图像中夹杂噪声信号,也能够将噪声信号的影响抑制在最小限度。
此外,内膜基准点80、外膜基准点64的设定,也可以在操作桌32上任意进行。此外在上述中,表示用超声波诊断装置计测,但是例如在CT装置、MR装置、X射线等医用图像诊断装置中,同样也能采用区域抽取法进行IMT的计测。
(第2实施方式)
下面,说明作为医用图像诊断装置采用本发明的超声波诊断装置的第2实施方式。本实施方式,与第1实施方式的不同点在于变化阈值。因此,主要说明与第1实施方式的不同之处。另外,对于相互对应的地方,附加同一符号进行说明。
如在第1实施方式中说明,例如,作为阈值σ1,设定矩形区域56的平均亮度B0和内膜SP54的亮度B1的亮度差。但是,因在矩形区域56的像素中产生的噪声等,有时在平均亮度B0中含有误差。
对于此点,在本实施方式中,通过经由操作桌32使阈值σ1阶段地(或缓慢地)变化,可提高抽取区域42的可靠性。另外,在阈值σ2时也同样。例如,使阈值σ1变化的GUI(Graphical User Interface)显示在显示部22。经由显示的GUI对话式地阶段增大阈值σ1。每当增大阈值σ1,就进行图3的S111、S112的处理。由此,可求出与各阶段的阈值对应的抽取区域(例如,抽取区域S1、S2、S3…)。求出的抽取区域S1、S2、S3…的各面积由运算机构30运算。另外求出各阶段的面积的变化率。如果参照求出的变化率,能够比较急剧地变化该变化率。换句话讲,在阶段变化阈值σ1的过程中,通过不仅抽取与内膜42对应的像素,也抽取与内腔40对应的像素,有抽取区域的面积急速增大的阶段。因此,面积急速增大前的阶段的抽取区域,被认定为是只相当于内膜42的区域。另外,也可以代替面积的变化率,求出面积差。此外,对于外膜46也同样。
根据本实施方式,能够一边使阈值σ1阶段地(或缓慢地)变化,一边检测抽取区域的面积急速变化时的抽取区域(或阈值)。因此,即使在平均亮度B0中含有误差时,也提高抽取区域的可靠性。此外,通过微调该检测的阈值,可更加提高IMT的计测精度。
(第3实施方式)
下面,参照图7说明作为医用图像诊断装置采用本发明的超声波诊断装置的第3实施方式。本实施方式,与第1实施方式的不同点在于降低误设定内膜SP54的顾虑。因此,主要说明与第1实施方式的不同之处。另外,对于相互对应的地方,附加同一符号进行说明。
图2(B)所示的亮度分布线51,例如如果因噪声等极大点在内腔40侧出现多个,有时将内膜SP54误设定在内膜42以外。因此,在本实施方式中,遍及血流方向(横向)地取得血管径向(深度方向)的多个亮度分布线,基于取得的各亮度分布线的平均亮度分布线设定内膜SP54。
例如,如图7所示,设定与ROI50内的血管径向平行的任意的3个方向70、71、72。通过亮度分布取得机构25取得设定的各方向70、71、72上的亮度分布线70a、71a、72a。求出取得的各亮度分布线70a、71a、72a的平均亮度分布线74。在求出的平均亮度分布线74上出现的极大点中,将靠近内腔40侧的极大点即亮度梯度最大的最初的点54设定为内膜SP54。
根据本实施方式,即使在1个亮度分布线70a受到噪声等的影响时,也能够从基于2个亮度分布线的平均亮度分布线74设定内膜SP54。因此,在内膜SP54的设定中能够降低噪声的影响。总之,能够降低将内膜SP54误设在内膜42以外的顾虑。
另外,说明了取得3个方向的亮度分布线的例子,但也不限制取得的亮度分布线的数量,线数越多越能降低误设定的顾虑。此外,说明了求出平均亮度的例子,但也可以采用其它的统计处理。重要的是,能够判断附加横向的多点的亮度信息的倾向。此外,对于外膜SP64同样也能够应用本实施方式。
(第4实施方式)
下面,参照图8说明作为医用图像诊断装置采用本发明的超声波诊断装置的第4实施方式。本实施方式与第1实施方式的不同点在于,在误设定内膜SP54时,可修正该内膜SP54。因此,主要说明与第1实施方式的不同之处。另外,对于相互对应的地方,附加同一符号进行说明。
如图8所示,如果在亮度分布线的内腔40侧出现多个极大点80、82,有时作为内膜SP54误设定极大点80。通过基于设定的内膜SP54采用区域生长法等的区域抽取法,可抽取与内膜42对应的区域。抽取的区域超过预定的范围。换句话讲,抽取区域脱离期待的结果。
对于此点,在本实施方式中,从作为内膜SP54现在设定的极大点80,作为内膜SP54,例如经由操作桌32,或自动地再设定内膜42的下个极大点82。基于再设定的内膜SP54求出抽取区域。这样的处理一直重复到抽取区域达到预定的范围。
根据本实施方式,可更准确地设定内膜SP54。另外,关于内膜SP54的再设定,也可以在区域抽取后进行,也可以在区域抽取前进行。作为在区域抽取前进行的一例,在确认作为内膜SP54确定的极大点80明显脱离内膜42时,通过经由操作桌32或自动地将极大点80再设定为极大点82,可以修正内膜SP54。另外,对于外膜SP64的修正也基本相同。
(第5实施方式)
下面,参照图9及图10说明作为医用图像诊断装置采用本发明的超声波诊断装置的第5实施方式。本实施方式与第1实施方式的不同点在于,强调抽取区域的轮廓。因此,主要说明与第1实施方式的不同之处。另外,对于相互对应的地方,附加同一符号进行说明。
图9是本实施方式的超声波诊断装置2的框图。如图9所示,超声波诊断装置2,在控制部24安装有强调由抽取机构28抽取的抽取区域的轮廓的信号处理机构88。信号处理机构88,由不锐利的掩蔽等信号处理过滤器构成。信号处理过滤器是软件,安装在控制部24的DSP(Digital SignalProcessor)上。另外,作为信号处理过滤器,只要是能发挥强调断层像的抽取区域的轮廓的边缘效果(锐度效果),哪种方式都可以。
图10是用于说明信号处理机构的断层像的表示例。图10(A)是由抽取机构28抽取抽取区域(例如,与内膜42对应的区域)的超声波像的表示例。图10(B)是实施了轮廓强调处理的超声波像的表示例。
在图10(A)中,血管的内膜24和内腔40的边界,即内膜42的内壁因噪声等有时不清晰。在此种情况下,不能准确地检测内膜42的内壁的坐标数据,有不能计测IMT的顾虑。
对于此点,根据本实施方式,对由抽取机构28抽取的区域,通过信号处理机构88实施轮廓强调处理。其结果,如图10(B)所示,通过信号处理机构88强调血管的内膜24和内腔40的边界89,即内膜42的内腔。因此,由于内膜24和内腔40的边界89清晰,所以能够降低边界89的误检测的顾虑,可准确地取得内膜24和内腔40的边界89的坐标数据。
同样,也准确地取得外膜46和中膜44的边界90,即外膜46的内壁的坐标数据。因此,可准确地从内膜42的内壁和外膜46的内壁的各坐标数据计测IMT。此外,使信号处理机构88的轮廓强调机能有效或无效的指令,根据操作者的意思,经由操作桌32,输入给控制部24。此外,也可以将轮廓强调处理不同的多个过滤器安装在信号处理机构88中。从而,可根据需要从多个过滤器选择所要求的过滤器。
(第6实施方式)
下面,参照图11~图13说明作为医用图像诊断装置采用本发明的超声波诊断装置的第6实施方式。本实施方式与第1实施方式的不同点在于,基于从检测对象发生的反射波信号的多普勒信号,准确地求出内膜42的内壁。因此,主要说明与第1实施方式的不同之处。另外,对于相互对应的地方,附加同一符号进行说明。
图11是本实施方式的超声波诊断装置3的框图。如图11所示,超声波诊断装置3,具备摄像有关检测对象(例如,血管)的彩色多普勒像的多普勒摄像机构。多普勒摄像机构由多普勒运算部91和多普勒像构成部92等构成。多普勒运算部91从整相加算部16检测在时间上错开输入的同一部位的反射波信号的相位差,从检测的相位差求出有关血流的平均频率或分散。通过多普勒像构成部92根据由多普勒运算部91求出的多普勒信号,实施调色,再构成彩色多普勒像,将再构成的多普勒像存储在图像存储器20中。
另外,控制部24,具备:彩色信息取得机构93,其用于取得从图像存储器20读出的彩色多普勒像的血管壁的厚度方向的各像素的彩色信息;检测机构94,其基于从彩色信息取得机构93输出的彩色信息,检测内膜42的内壁60,即内腔40和内膜42的边界,将检测的边界输出给运算机构30。另外,彩色信息取得机构93及检测机构94,作为记述指令的程序安装在控制部24上。
图12示出表示本实施方式中的颈动脉的血管壁的厚度方向的剖面图的超声波图像、和血管壁的厚度方向的亮度分布线。图12(A)是实施了图3的S102及S104的处理的断层像,及通过对该断层像实施S106的处理取得的亮度分布线100。亮度分布线100,表示远壁的厚度方向的亮度分布。根据图12(A)的亮度分布线100,与图2时同样,清晰地出现具有最大亮度的极大点100a、和从极大点100a位于内腔40侧的极大点100b。
另外,图12(B)表示实施了与图12(A)同样的处理的断层像、和亮度分布线。根据图12(B)的亮度分布线101,与图12(A)同样,清晰地出现具有最大亮度的极大点101a。但是如图12(B)所示,从极大点100a位于内腔40侧的极大点,因噪声等不清晰。因此,在图12(B)的情况下,有时不能求出内腔40和内壁42的边界的坐标数据。对于此点,如根据本实施方式,即使在内腔40侧出现的极大点不清晰时,基于从检测对象发生的反射波信号的多普勒信号,也可准确地检测内腔40和内壁42的边界的坐标数据。
图12(C)是用于说明本实施方式的处理的图示。图13是本实施方式的处理的流程图。另外,对于本实施方式的处理,在经由操作桌32输入执行指令时也可以进行,在出现在内腔40侧的极大点小于设定值时也可以自动进行。
首先,摄像彩色多普勒像(S200)。例如,将从整相加算部16输出的反射报信号输入给图像构成部18,同时输入给多普勒运算部91。由多普勒运算部91基于输入的反射波信号,检测有关血流的多普勒信号。例如从检测的多普勒信号,求出平均频率或分散。根据求出的平均频率或分散,由多普勒像构成部92调色,再构成彩色多普勒像。将再构成的多普勒像存储在图像存储器20中。存储的彩色多普勒像,在根据控制部24的指令从图像存储器20读出后,显示在显示部22。显示的彩色多普勒像,例如用红色系统的彩色表示靠近探头10的血流,例如用青色系统的彩色表示远离探头10的血流。总之,只彩色表示相当于存在血流的内腔40的图像区域,用黑白表示不存在血流的区域(例如,内膜42)。
接着,取得血管的厚度方向的彩色分布102(S202)。例如,对于从图像存储器20读出的彩色多普勒像,通过彩色信息取得机构93取得血管的厚度方向的彩色分布102。取得的彩色分布102,如图12(C)所示,是相对于彩色像素的坐标表示“10”,相对于黑白色像素的坐标表示“1”的二值化坐标图。
接着,检测内腔40和内膜42的边界(S204)。例如,将在S202的处理中取得的彩色分布102输出给检测机构94。检测机构94,作为内腔40和内膜42的边界(内膜42的内壁),检测彩色分布102的值转变的点103。通过遍及血流方向(横向)地重复进行这样的处理,可求出内腔40和内膜42的边界。
接着,对内膜42和内腔40的边界实施插补处理(S206)。例如,按像素单位求出通过S204的处理检测出的边界。因此,对于与该边界对应的各像素的坐标数据,与图3的S114同样,通过实施最小平方法或近似曲线等插补处理,边界的坐标数据变得平稳。插补处理的坐标数据,作为内膜42和内腔40的位置数据存储(S208)。另外,作为位置数据的存储区域,使用控制部24具备的缓冲区域。
根据本实施方式,即使在内腔40侧出现的极大点不清晰时,基于从检测对象发生的反射波信号的多普勒信号,也可准确地检测内腔40和内壁42的边界(内膜42的内壁60)的位置数据。然后,与第1实施方式同样,作为外膜SP64设定亮度分布线101的极大点101a。通过基于外膜SP64进行与图5相同的处理,可检测外膜46的内壁62的位置数据。通过由运算机构30算出如此检测的内膜42的内壁60和外膜46的内壁62的距离,计测IMT。
此外,通过合成图12(C)的亮度分布线101和彩色分布102生成合成线103,也可以基于生成的合成线103求出内膜42的内壁60和外膜46的内壁62的各位置数据。如果将合成线103显示在显示部22,能够视觉把握内膜42的内壁60和外膜SP64。
补足S204的处理。彩色多普勒像是各像素基于RGB信息彩色显示的图像。由于如此的彩色多普勒像的彩色显示区域中的1个像素,在RGB信息的亮度比例如为R∶G∶B=130∶30∶13(=13∶3∶1)中色散,所以RGB信息的累积值为“39”。另外,彩色多普勒像的黑白显示区域的像素的RGB信息的亮度比例如为R∶G∶B=1∶1∶1,RGB信息的累积值为“1”。因此,通过在各像素的累积值为“1”时,在彩色分布102中例如设定“10”,在累积值为“1以外”时,在彩色分布102中例如设定“1”,可生成图12(C)所示的二值化坐标图。
也可以代替如此的二值化处理,求出各像素的RGB信息的累积值,在求出的累积值超过阈值(例如,“5”)时,在彩色分布102中例如设定“10”,在累积值在阈值以下时在彩色分布102中例如设定“1”。此外,为便于说明,说明了生成图12(C)所示的二值化坐标图的例子,也可以不生成坐标图,只制作二值化表。
另外,代替彩色多普勒像,基于从整相加算部16输出的反射波信号运算多普勒频谱,也可以构成与运算的多普勒频谱的积分值对应地彩色显示的能谱多普勒像。
(第7实施方式)
下面,参照图14说明作为医用图像诊断装置采用本发明的超声波诊断装置的第7实施方式。在本实施方式中,应用采用2维阵列探头(未图示)的超声波诊断装置(实时)、或多限幅CT、MRI。抽取用上述超声波诊断装置、或多限幅CT、MRI取得的3维图像的3维区域,在3维上进行IMT的计测。
具体是,取得3维图像,使该3维图像上的如图2所示的2维限幅面现显示。然后,用与第1实施方式相同的方式,对该2维限幅面设定内膜SP54和外膜SP64。然后,以各自的SP为基维点,在3维图像上抽取3维区域。具体是,抽取机构28,以3维图像的关心区域内的1点作为基维点(x、y、z)设定,为识别区域内的像素值的宽度,进行阈值、或其宽度的设定。例如,对于显示在显示部22的基准点的像素“n’”,设定为宽度“m’”(n’、m’为任意的整数)。因此,可按“n’±m’”给出阈值宽度,下限阈值为“n’—m’”、上限阈值为“n’+m’”。控制部24检索基准点的周围的像素,在3维图像内连接具有阈值的范围内的像素值的区域。最终得到含有基准点、具有阈值范围内的像素值的3维区域。
另外,得到的3维区域,如图14所示,是:区域200为内腔区域(血流区域)、区域201为外膜区域、区域202(两处)为内膜+中膜区域。采用该3维区域的区域102进行IMT的计测。具体是,抽取3维区域上的内膜的内壁位置及所述血管的外膜的内壁位置,基于内膜42的内壁60的法线与外膜46的内壁62的交叉的点、和内膜42的内壁60的点的距离,计测IMT。此外,使线从血管断面的中心点放射,也可以计测内膜42的内壁60和外膜46的内壁62的交点的距离204。这样对所有3维区域进行IMT的计测,在画面上输出IMT的平均值或最大值及最小值、和这些计测值中的3维位置信息。
因而,在某血管断面上,即使在内膜+中膜的厚度变化的情况下,也能够对应。此外,在局部血管的IMT值异常时,也能够容易发现。
以上,基于第1~第7实施方式说明了本发明,但也不局限于此。例如,在第1~第3实施方式、和第7实施方式中,说明了作为区域抽取法采用区域生长法的例子,但是,采用组配法、SAD法、边缘抽取法等多种技术,也能够检测内腔和内膜的边界、中膜和外膜的边界。

Claims (21)

1.一种医用图像诊断装置,是通过取得检测对象的血管的图像数据,计测所述血管的内膜和中膜的复合厚度的医用图像诊断装置,具备:基于所述图像数据的亮度信息抽取所述血管的内腔区域和所述血管的外膜的区域的抽取部;基于该抽取的2个区域,计测所述血管的内膜和中膜的复合厚度的控制部,其特征是:
具备根据所述各区域的亮度值和亮度梯度设定所述内膜的基准点或外膜的基准点的设定部,
所述控制部基于所述内膜的基准点或外膜的基准点计测所述血管的内膜和中膜的复合厚度。
2.如权利要求1所述的医用图像诊断装置,其特征是:所述设定部将接近所述内腔侧的亮度的极大点,即亮度梯度最大点设定为所述内膜基准点。
3.如权利要求1所述的医用图像诊断装置,其特征是:所述设定部,在相当于所述内腔的位置设定第1关心区域,作为所述阈值设定所述第1关心区域内的平均亮度和所述内膜基准点的亮度的亮度差,所述抽取部,基于该设定的阈值抽取所述内膜。
4.如权利要求3所述的医用图像诊断装置,其特征是:具备使所述阈值可变的阈值可变部。
5.如权利要求3所述的医用图像诊断装置,其特征是:所述抽取部,在所述亮度差的绝对值比所述阈值小时,设定具有亮度的像素相当于内膜。
6.如权利要求1所述的医用图像诊断装置,其特征是:所述设定部遍及血流方向取得多个血管径向亮度分布线,基于取得的各亮度分布线的平均亮度分布线设定所述内膜基准点。
7.如权利要求1所述的医用图像诊断装置,其特征是:所述设定部从作为所述内膜基准点设定的亮度的极大点,从所述内膜侧再设定下个极大点作为内膜基准点。
8.如权利要求1所述的医用图像诊断装置,其特征是:所述控制部基于所述反射波信号的多普勒信号的彩色分布求出所述内膜。
9.如权利要求8所述的医用图像诊断装置,其特征是:所述控制部进行所述彩色分布的二值化处理,基于所述二值化处理结果求出所述内膜。
10.如权利要求1所述的医用图像诊断装置,其特征是:所述设定部,关于厚度方向的亮度分布将亮度值最大的点的坐标作为外膜基准点。
11.如权利要求10所述的医用图像诊断装置,其特征是:所述设定部,在所述内膜基准点和所述外膜基准点的之间设定第2关心区域,作为所述阈值设定所述第2关心区域内的平均亮度和所述外膜基准点的亮度的亮度差,所述抽取部基于该设定的阈值抽取所述外膜。
12.如权利要求1所述的医用图像诊断装置,其特征是:具备信号处理部,该信号处理部具有强调由所述抽取部抽取的像素区域的轮廓的过滤器。
13.如权利要求1所述的医用图像诊断装置,其特征是:所述图像数据是3维图像数据,所述抽取部抽取3维区域上的所述内膜和所述外膜,计测所述内膜和中膜的复合厚度。
14.如权利要求1所述的医用图像诊断装置,其特征是:具备对检测对象收发超声波的探头、向所述探头供给驱动信号并接收反射波信号的收发信部、基于所述反射波信号再构成超声波像的图像构成部、和显示所述超声波像的显示部,
所述图像数据是通过对所述检测对象收发送超声波可得到的超声波图像数据。
15.如权利要求14所述的医用图像诊断装置,其特征是:将靠近与所述检测对象接触的所述探头侧的血管壁作为近壁,将远离所述探头一侧的血管壁作为远壁,比较所述近壁和远壁的所述计测值,将大的计测值作为其断面的计测值。
16.如权利要求1所述的医用图像诊断装置,其特征是:具备运算部,其基于该抽取区域运算抽取的区域的所述计测值的平均值。
17.如权利要求1所述的医用图像诊断装置,其特征是:具备运算该抽取区域中的最大值或最小值的运算部、和显示该运算值的显示部,该抽取区域中的最大值或最小值的部位被标记在所述显示部上。
18.如权利要求1所述的医用图像诊断装置,其特征是,具备:运算部,其运算检测的内膜的内壁和外膜的内壁的距离;显示部,其基于所述距离显示所述血管的内膜和中膜的复合厚度。
19.一种医用图像诊断装置,其特征是,具备:摄像部,其用于取得有关检测对象的血管的图像数据;亮度分布取得部,其用于取得所述图像数据的血管壁的厚度方向的亮度分布;设定部,其在所述亮度分布中出现的极大点中,将内腔侧的极大点作为内膜基准点,将具有最大亮度的极大点作为外膜基准点进行设定;抽取部,其对于包含所述内膜基准点或所述外膜基准点的设定区域的各像素,抽取亮度在设定范围的像素;运算部,其用于运算由基于所述内膜基准点抽取的像素形成的区域的所述血管壁侧的边界、和由基于所述外膜基准点抽取的像素形成的区域的所述内腔侧的边界的距离;和显示运算结果的显示部。
20.如权利要求19所述的医用图像诊断装置,其特征是:所述抽取部的所述设定范围,作为从所述内膜基准点的亮度到相当于所述内腔的设定区域的平均亮度的范围、或从所述外膜基准点的亮度到相当于所述外膜基准点和所述内膜基准点之间的设定区域的平均亮度的范围。
21.一种医用图像诊断装置,其特征是,具备:摄像部,其用于取得有关检测对象的血管的图像数据;和多普勒摄像部,其用于取得有关所述血管的多普勒图像数据;和亮度分布取得部,其用于取得所述图像数据的血管壁的厚度方向的亮度分布;和彩色信息取得部,其用于取得所述彩色多普勒像数据的所述血管壁的厚度方向的各像素的彩色信息;和设定部,其在所述亮度分布中出现的极大点中,将具有最大亮度的极大点作为外膜基准点设定;和抽取部,其对于包含所述外膜基准点的设定区域的各像素,抽取亮度在设定范围的像素;和运算部,其用于运算由基于所述彩色信息求出的所述血管的内腔和内膜的边界、和由基于所述外膜基准点抽取的像素形成的区域的所述内膜侧的边界的距离。
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