具体实施方式
以下,根据附图说明本发明实施方式涉及的超声波诊断装置。
实施例1
图1是示出本发明实施例1涉及的超声波诊断装置的整体结构的框图。
根据图1,超声波诊断装置由如下构成:发送接收超声波的超声波探测器1;与超声波探测器1连接,并基于由超声波探测器接收到的超声波信号生成超声波图像的图像生成部2;与超声波诊断装置的各构成要素连接,并控制各构成要素的工作或进行运算处理的CPU(Central ProcessingUnit:中央处理装置)等的控制部3;与超声波诊断装置的各构成要素连接,医疗技术人员等操作者采用输入设备(键盘、鼠标、控制球、触摸屏等)操作超声波诊断装置的操作部4;与超声波诊断装置的各构成要素连接,保存图像数据或程序等的存储部5;以及与超声波诊断装置的各构成要素连接,并显示图像或测量结果等的CRT或液晶显示装置等的显示部6。
超声波探测器1对被检体的生物体内发送接收超声波,为如下类型:按直线形状来排列振子(transducer)的直线型;能够通过带有时间差来驱动振子来改变波束(beam)的角度的扇型;以及按凸状来排列振子并使得振子群发生移动,并且进行扫描的凸起型等。超声波探测器1将从被检体的生物体内反射回来的超声波(超声回声)转换为电信号并向图像生成部2送出。
图像生成部2将超声波探测器1接收并转换为电信号的信号作为输入信号,生成B模式图像。该输入信号经过图像生成部2内的定相加法器、对数放大器、包络线检波器、A/D转换器、扫描变换器转换为B模式图像。
控制部3加载并执行存储部5等中保存的超声波诊断装置的控制程序。控制部3对超声波诊断装置的各构成要素进行动作指示,并进行计时控制或运算处理。
操作部4在超声波诊断装置上为键盘、鼠标、控制球、触摸屏等输入设备,医疗技术人员等诊断者用于画质调整、测量指示、信息输入等。
存储部5为保存图像数据或控制程序等的装置,为硬盘、通用存储器、或帧存储器等。存储部5保存的图像数据为所取得的B模式图像或一般PC中可以显示的图像形式的文件。
显示部6为在画面上显示图像数据或测量值、对该测量值图表化后的图像的CRT或液晶显示装置等。
此外,图2示出本发明实施例1涉及的控制部3的内部。根据图2,在本发明的控制部3内,包括:边界提取部位指定单元7,其用来指定针对超声波图像上的哪个部分附近来提取内脏器官的边界;边界提取运算单元8,其通过运算来提取由边界提取部位指定单元7所指定的部分附近中的内脏器官的边界;以及内脏器官测量单元9,其根据由边界提取运算单元8所提取的边界,计算各种物理量,即,内脏器官的大小等距离、内脏器官在图像上的面积、内脏器官的容积的推定值等。
边界提取部位指定单元7用于操作者通过输入设备在显示部6的画面中显示的图像上指定作为边界提取对象的附近。另外,边界提取部位指定单元7也可以对所取得的图像数据的像素值进行信号处理来自动决定边界提取部位。
边界提取运算单元8用来计算成为由边界提取部位指定单元7指标化提取的提取对象的图像部分的图像模糊宽度,考虑该图像模糊宽度并选择适当的滤波器来检测边界位置,其由图像模糊宽度计算单元10、滤波器形状作成/变形单元11、边界强度计算单元12、边界位置检测单元13构成。
这之中,首先,图像模糊宽度计算单元10采用由边界提取部位指定单元7所指定的边界提取部位附近的像素值来计算出斑点的大小。在斑点 大小的计算方法中,采用浓度共生矩阵(co-occurrence matrix,濃度共起行列)或自相关函数(autocorrelation function)。
下面,滤波器形状作成/变形单元11进行边界提取滤波器的作成和变形。例如,滤波器形状作成/变形单元11作成滤波器,该滤波器由两个区域构成,上述两个区域只留出基于由图像模糊宽度计算单元10所计算出的斑点大小的距离的间隔。此外,如果提取的边界的形状已知,则滤波器形状作成/变形单元11可以使得滤波器的形状与此形状的边界的形状相配合来变形。
下面,边界强度计算单元12将由滤波器形状/变形单元11作成的边界提取滤波器移动任意的位置或倾斜度,并且采用各自位置及/或倾斜度中的2区域内的像素值,通过计算出例如后述的分离度来计算边界强度。
下面,边界位置检测单元13移动并扫描边界提取滤波器的位置及/或倾斜度,并且检测边界提取滤波器的位置及/或倾斜度,该边界提取滤波器中,由边界强度计算单元12计算出的边界强度为最大值或为规定值以上。基于所检测出的边界提取滤波器的位置,得到作为提取对象的边界位置的坐标值。
此外,内脏器官测量单元9采用所提取的边界位置的坐标值,计算与提取边界后的内脏器官相关的各种物理量,例如距离、面积、容积等。例如,内脏器官测量单元9高精度地计算出对象区域即患部的肿瘤的大小等物理量。
下面,图3中示出作为实施例1的边界提取处理对象的图像数据的例子。图3中,14为图像数据、15为波束方向,16为波束深度、17—1~17—3为斑点,18为边界位置。17—1~17—3中斑点大小按照17—1→17—2→17—3的顺序变小,深度变浅。即,深度较深一方斑点大小变大。
下面,图4示出对由现有方法计算出的边界位置18和真正的边界位置19进行比较。据此,可知,在由现有方法计算出的边界位置18和真正的边界位置19之间,产生较大的误差。
下面,采用图5说明实施例1的边界提取处理的流程图。
首先,超声波诊断装置由超声波探测器1及图像生成部2取得对患者的内脏器官等进行摄像之后的图像数据14,针对该内脏器官等对象区域开 始边界提取。
(步骤20)
首先,超声波诊断装置,由边界提取部位指定单元7通过手动或自动来选择应为边界提取的对象的部位并输入。
(步骤21)
下面,超声波诊断装置由图像模糊宽度计算单元10计算步骤20中所指定的边界提取部位中的图像上的模糊宽度。具体地,对边界提取部位附近的像素值数据进行纹理分析(texture analysis),使得图像上出现的斑点近似椭圆形状,计算出该近似椭圆的宽度(长轴或短轴的长度)的一半的距离来作为模糊宽度。
作为这里的纹理分析的例子,为求得浓度共生矩阵或自相关函数的方法。(例如,参考O.Bassel,et al:“TEXTURE ANALYSIS OF ULTRASONICIMAGES OF THE PROSTATE BY MEANS OF CO-OCCURRENCAMATRICS.”ULTRAONIC IMAGING 15,218-237(1993),B.J.Oosterveld et al:“TEXTURE OF B-MODE ECHOGRAMS:3-D SIMULATIONS ANDEXPERIMENTS OF THE EFFECTS OF DIFFRACTION AND SCATTERERDENSITY”ULTRASONIC IMAGING 7,142-160(1985))通过进行这样的纹理分析,在对超声波图像中的模糊宽度(或斑点的宽度,例如一半的距离)有影响的超声波的声场相关的参数不明确的情况下,也能够只采用从接收信号中得到的信息来计算模糊宽度。
这里,图6中示出按照使用的超声波探测器的种类产生什么样的斑点。图6(a)为直线型超声波探测器25—1的例子,近似椭圆时的斑点17,其长轴和短轴的方向与画面上的水平方向和垂直方向一致。因此,在近似椭圆来提取斑点的大小的情况下,也以使得长轴和短轴的方向与画面上的水平方向和垂直方向一致的方式来计算模糊宽度。
另一方面,图6(b)为扇型超声波探测器25—2的例子,近似椭圆的情况下的斑点17,其长轴或短轴的一方朝向画面上倾斜的方向,成为发送接收超声波的方向。因此,在近似椭圆来提取斑点的大小的情况下,也按照使得长轴或短轴的一个与画面上的倾斜的方向即发送接收超声波的方向相一致的方式来计算模糊宽度。
(步骤22)
下面,由滤波器形状/变形单元11,作成如图7(a)、(b)的26—1、26—2中所示的带有两个区域的边界提取滤波器。本步骤中的边界提取滤波器(27—1、27—2)由26—1和26—2的两个区域形成,两个区域相互相对的边28—1和28—2之间的距离29与步骤21中求得的模糊宽度相等。
这里,采用图8,根据图像上出现的斑点,说明两个区域30—1、30—2的边界如何模糊。首先,图8(a)示出两个区域和位于其之间的真正的边界位置19。下面,图8(b)示出图像上出现的一个斑点17,17—4为斑点在附图横方向的宽度。下面,图8(c)为超声波图像的外形(profile),示出横切真正的边界位置的线部分上的像素分布。据此,可知斑点具有附图横方向的宽度的部分,像素值较高的区域(30—2)向附图上左侧找出。如果采用图8(c)中示出的外形来照原样进行专利文献1记载的边界提取,则如18中所示,在与原来的位置不同的位置处提取边界位置。这里,本步骤中,为了检测真正的边界位置,用于检测边界位置的参数(后述的强度强度)为最大的位置必须作成成为真正的边界位置19的边界提取滤波器。
图7(a)、(b)中下侧表示的为,在各个图7(a)下侧朝向附图右侧像素值较高的情况下,图7(b)下侧朝向附图左侧像素值较高的情况下,为与图8(c)所示相同的外形,本步骤中作成的边界提取滤波器,其两个区域26—1及26—2中的相互相对的边28—1和28—2之间的距离与图7(a)、(b)下侧中的外形的模糊宽度相等。该模糊宽度由步骤21求得,被设定为例如图8(b)中的斑点宽度的例如1/2。
此外,图9为在正确提取封闭区域中形成的边界的情况下作成的边界提取滤波器。更具体地,如图9下侧的像素值的外形所示,检测周围的较高像素值的区域(31—1和31—2)、和该较高像素值的区域(31—1和31—2)中包围的较低像素值的区域(31—3)之间的边界位置。
该情况下,如图9上侧所示,内侧的圆形的区域32—1和外侧的环状的区域32—2,只相互留出步骤21中计算的模糊宽度的空隙33,作成边界提取滤波器。
(步骤23)
下面,由边界强度计算单元12,在图像内对由步骤22的处理所作成的边界作成滤波器进行扫描并进行边界强度计算。边界强度计算,在本实施例中,例如对利用后述的分离度的情况进行说明,其中分离度为两个区域的群间分散和全分散(total variance)的比。但是,2区域的群间分散和全分散在电子通信学会论文志Vol.J63-D No.4,p349-p356中记载,群间分散在对2区域内的像素数据在各自的区域进行平均化之后,求得分散值;全分散为照原样采用2区域内的像素数据来求得分散值。以下,采用图10和公式(1)~(3)对本实施例中的分离度的计算的详细情况进行说明。
图10为采用分离度计算用于计算边界强度的统计值的图,示出两个区域26—1及26—2和模糊宽度29。
如图10所示,如果将区域26—1及26—2的像素数目分别定义为N1及N2,将各区域的辉度平均定义为μ1、μ2,将合并区域26—1及26—2而成的区域的辉度平均值定义为μ,将各像素的辉度值定义为Pi(1≤i≤N1、1≤i≤N2),则分离度η用下面公式(1)~(3)表示。
公式(1)
公式(2)
公式(3)
(步骤24)
在图像上按照各种位置及/或倾斜度来移动并扫描图7的26—1、26—2中表示的边界提取滤波器,并且依次计算公式(1)~(3),计算分离度(边界强度)如何变化。然后,求得图8(d)中所示的边界强度的分布,求得并检测边界强度为最大的位置作为真正的边界位置19。
但是,虽然图7(a)和(b)中所示的边界提取滤波器为相同的形状,但由于像素值较高的区域的方向在图7(a)和图7(b)中不同,因此按照各自的情况使得提取的边界位置不同。例如,图7(a)的情况下,由于朝向附图右侧像素值较高,因此在构成边界提取滤波器的两个区域内,在像素值较高一侧设定的区域26—2的边缘中,提取快要接近另一个区域(26—1)一侧的位置作为用于边界位置检测的基准点(33)。此外,由于图7(b)的情况下朝向附图左侧像素值较高,因此构成边界提取滤波器的两个区域内,在像素值较高一侧设定的区域26—1的边缘中,提取快要接近另一个区域(26—2)一侧的位置作为用于检测真正的边界位置19的基准点(34)。
此外,使用在正确提取图9中所示的封闭区域中形成的边界的情况下所作成的边界提取滤波器时,提取像素值较高一侧的区域(图9的例子中,为外侧的环状的区域32—2)的内侧的位置作为用于检测真正的边界位置19的基准点(35)。
经过以上的步骤20到24的处理,如果对象区域的边界提取处理结束,则在显示部6中显示所求得的边界位置(边界信息),并且由内脏器官测量单元9采用提取边界后的对象区域的边界信息,计算出对象区域的大小等物理量,显示并记录该算出值。
根据上述实施例1涉及的超声波诊断装置,由于根据超声波图像计算出模糊宽度,根据模糊宽度设定边界提取滤波器的形状或大小,提取对象区域的边界位置,因此能够高精度地进行对象区域的边界提取。更具体地,由于上述实施例中采用的边界提取滤波器由两个区域形成,由两个区域所夹的空隙的宽度与根据超声波图像计算出的模糊宽度相等,因此能够考虑模糊宽度(即,为与超声波图像上出现的斑点的大小的例如1/2相当的距离),高精度地提取真正的边界位置。现有边界提取方法中,由于假设像 素值在边界中逐步地变化的情况来进行边界提取,因此,由于在实际图像中出现的边界受斑点等的影响而不清楚,从而边界位置的检测精度就恶化了。本发明中,由于假设受斑点等影响边界不清楚的情况来进行边界的提取,因此通常可以按照与边界在图像上清楚的情况相同的正确程度来提取边界位置。然后,能够利用计算出的真正的边界位置的坐标,正确地计算出对象区域的大小等物理量,并采用该值进行正确的超声波诊断。
另外,随着被检体内的像素取得深度变深,斑点的大小(例如,与模糊宽度相当的量)变大。因此,考虑优选按照图像取得深度使得构成边界提取滤波器的两个区域的间隔发生变化。
此外,考虑设定的边界提取滤波器优选按照反映对象部位的边界形状的方式来设定。虽然可以采用图7或图9中所示的形状的边界提取滤波器,但是在预先假设的边界弯曲的情况下,或提取心脏的特定部分等情况下,也可以将它们合起来而采用具有图11或图12所示形状的边界提取滤波器。图11中36—1及36—2分别为构成边界提取滤波器的两个区域,该两个区域中所夹的空隙的区域,按照假设的边界弯曲来弯曲地设定。
此外,图12(a)所示的图,为心脏的四腔截面图像,37—1~37—5中所示的各个滤波器,为适当提取针对心脏的四腔截面图像的各个场所38—1~38—5的边界位置的滤波器。此外,图12(b)中所示的图,为心脏的短轴截面图像,但39—1~39—2中所示的各个滤波器,为适当提取针对心脏的短轴截面图像的各个场所40—1~40—2的边界位置的滤波器。由此,在提取心脏的特征部分的情况下,也可以作成具有如下构造物的形状的滤波器,即形状上有特征的阀环(valve ring)部或乳头部这样的构造物。如果能够采用图12中所示的边界提取滤波器来适当提取心脏的轮廓等,则在测量心脏的腔的容积等情况中,能够防止内腔的轮廓在内侧模糊而过小估计腔的容积的值。
实施例2
下面,参照图13~图15来说明本发明的实施例2。实施例2为在如下情况下采用本发明涉及的边界提取滤波器探索性地提取边界位置的例子,即图像的模糊宽度、或作为提取对象的边界的形状相关的信息为未知的情况下,或由于某些理由不能计算的情况下。
例如,在取得图像的对象区域的斑点的分布不均匀的情况下,由于带有斑点的统计性质没有反映到浓度共生矩阵或自相关函数,因此不能正确地计算斑点的大小。在这样的情况下,能够按照图13所示的流程图来探索边界位置。以下,按顺序说明图13的流程图的各步骤。
(步骤40)
首先,超声波诊断装置由边界提取部位指定单元7通过手动或自动来指定边界提取部位。
(步骤41)
下面,由于本实施例中超声波图像上的模糊宽度或形状未知,因此由滤波器形状作成/变形单元11作成由2区域构成的适当的初始形状的边界提取滤波器。
(步骤42)
下面,使得由步骤41设定的2区域构成的边界提取滤波器的滤波器区域间隔、形状、位置或倾斜度中任一进行变化,并且由步骤23中说明的手法,逐次计算边界强度来求得其分布。
例如,图14示出不改变两个滤波器区域的形状,但使得滤波器区域的间隔发生变化的情况下的例子。本步骤中,使得滤波器区域的间隔发生变化,并且逐次计算边界强度的情况下,使得滤波器区域间隔按照从44—1到44—2这样的方式发生变化,也使得边界提取滤波器按照从45—1到45—2这样的方式发生变化。
此外,图15为表示改变两个滤波器区域的形状的情况下的例子的图。图15的例子中,按照从46—1开始到46—2、46—3的顺序使两个滤波器区域的相对的边的形状发生变形,能够探索最适合作为提取对象的边界线的弯曲的情况的边界提取滤波器。
(步骤43)
步骤40中,使得边界提取滤波器的滤波器区域间隔、形状、位置或倾斜度中的任何一个发生变化,并且计算边界强度,求得边界强度为最大的滤波器区域的间隔、形状、位置。在滤波器区域间隔与超声波图像的对象区域的模糊宽度一致,形状与应提取的边界的形状一致,位置与应提取的边界的位置一致时,边界强度为最大,通过这样来提取边界的位置。
另外,在使得滤波器区域间隔发生变化的情况下,如果滤波器区域间隔从较小向较大发生变化,则虽然边界强度逐渐上升至滤波器区域间隔的大小与模糊宽度相一致为止,但是如果成为某程度以上的大小,则边界强度不再增加到这以上。因此,在使得滤波器区域间隔发生变化并计算边界强度的情况下,也可以从较小向较大变化,边界强度的值在最大值时饱和,探索开始的间隔,由此检测边界位置。
根据本实施例,图像的模糊宽度或作为提取对象的边界的形状相关的信息为未知的情况下,或者由于某种理由不能计算的情况下,也能够使得边界提取滤波器、滤波器区域间隔、形状、位置中的任何一个发生变化,并且扫描图像,探索边界强度为最大的位置,由此来检测真正的边界位置。
此外,能够利用所计算出的真正的边界位置的坐标,正确计算出对象区域的大小等物理量,采用该值进行正确的超声波诊断。
本发明不限定为上述实施例,能够在不偏离本发明的要旨的范围中实施各种变形。例如,不只是超声波诊断装置,在个人电脑等电子计算机上以离线方式进行的图像测量中也可以应用本发明。此外,图7中边界提取滤波器由两个矩形区域形成,但是圆形的形状的区域也可以。此外,两个区域的大小也可以为任意的,也可以为由较少的像素数目形成的区域。此外,虽然将与步骤21中求得的斑点相近似的椭圆的宽度(长轴或短轴的长度)的一半的距离作为模糊宽度,用于步骤22中边界提取滤波器的作成,但是当然也可以按照该斑点的性质等,将一半以外的任意的距离作为模糊宽度来计算。此外,虽然作为边界强度来使用的参数也可以为由公式(1)~(3)指定的分离度,但当然也可以为表示两个区域中包含的图像数据之间具有何种程度的值的差的任意指标,也可以为其他计算方法中的指标。