CN103118599B - 图像处理装置以及医用图像诊断装置 - Google Patents

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Abstract

实施方式的图像处理部具备：放大部、分解部、数据处理部、重建部以及缩小部。放大部将对象数据以基于作为适于图像处理的每单位长度的采样数的最优采样数的倍率进行放大。分解部对放大数据进行基于多重分辨率解析的分解处理，来生成最优采样数的数据组。数据处理部对最优采样数的数据组进行图像处理来生成处理结束数据组。重建部对处理结束数据组来进行基于多重分辨率解析的重建处理生成重建数据。缩小部以每单位长度的采样数成为对象数据的每单位长度的采样数的方式缩小重建数据。

Description

图像处理装置以及医用图像诊断装置
技术领域
本发明的实施方式涉及图像处理装置以及医用图像诊断装置。
背景技术
以往，在超声波诊断装置或X射线诊断装置、X射线CT（ComputedTomography）装置、MRI（Magnetic Resonance Imaging）装置等医用图像诊断装置中，进行各种图像处理。例如，作为图像处理，存在平滑化处理或以减少噪音为目的的滤波处理。
但是，如果成为图像处理对象的数据中的每1采样的实际长度不同，则图像处理的效果会发生变化。例如，即使在描绘出相同的摄影对象的2个图像数据中，如果每单位长度的像素数不同，则对各图像数据进行的图像处理的效果也会不同。
专利文献1：日本特开2008-204441号公报
发明内容
本发明要解决的问题在于提供一种能够使图像处理的效果最优的图像处理装置以及医用图像诊断装置。
实施方式的图像处理装置具备：放大部、分解部、数据处理部、重建部以及缩小部。放大部以基于适合该图像处理的每单位长度的采样数即最优采样数的倍率将成为图像处理对象的对象数据进行放大来生成放大数据。分解部对上述放大数据进行基于根据上述倍率的规定级数的多重分辨率解析的分解处理，来生成上述最优采样数的数据组。数据处理部对上述最优采样数的数据组进行上述图像处理，来生成处理结束数据组。重建部对上述处理结束数据组进行基于上述规定级数的多重分辨率解析的重建处理来生成重建数据。缩小部生成以每单位长度的采样数成为上述对象数据的每单位长度的采样数的方式缩小了上述重建数据的缩小数据。根据上述构成的图像处理装置，能够使图像处理的效果最佳。
附图说明
图1是用于说明本实施方式所涉及的超声波诊断装置的结构例的图。
图2是用于说明本实施方式所涉及的图像处理部的处理所使用的最优采样数的一个例子的图。
图3是用于说明本实施方式所涉及的图像处理部进行的图像处理的第1例的图（1）。
图4是用于说明本实施方式所涉及的图像处理部进行的图像处理的第1例的图（2）。
图5是用于说明本实施方式所涉及的图像处理部进行的图像处理的第2例的图（1）。
图6是用于说明本实施方式所涉及的图像处理部进行的图像处理的第1例的图（2）。
图7是用于说明本实施方式所涉及的图像处理部进行的图像处理的第3例的图（1）。
图8是用于说明本实施方式所涉及的图像处理部进行的图像处理的第3例的图（2）。
图9是用于说明为了进行本实施方式所涉及的图像处理部的控制而使用的参数设定的一个例子的图。
图10是用于说明本实施方式所涉及的超声波诊断装置进行的图像处理的流程图。
图11是表示以往的图像处理和本实施方式所涉及的图像处理的比较例的图。
图12是用于说明对象数据是反射波数据时的最优采样数的图。
图13A是用于说明最优采样数所涉及的第1变形例的图（1）。
图13B是用于说明最优采样数所涉及的第1变形例的图（2）。
图14A是用于说明最优采样数所涉及的第2变形例的图（1）。
图14B是用于说明最优采样数所涉及的第2变形例的图（2）。
图14C是用于说明最优采样数所涉及的第2变形例的图（3）。
具体实施方式
以下，参照附图，详细地说明图像处理装置的实施方式。另外，以下，将具有图像处理装置的功能的超声波诊断装置作为实施方式进行说明。
（实施方式）
首先，针对本实施方式所涉及的超声波诊断装置的结构进行说明。图1是用于说明本实施方式所涉及的超声波诊断装置的结构例的图。如图1所示，本实施方式所涉及的超声波诊断装置具有超声波探头1、显示器2、输入装置3以及装置主体10。
超声波探头1具有多个压电振子，这些多个压电振子根据由后述的装置主体10所具有的发送部11供给的驱动信号产生超声波。另外，超声波探头1接收来自被检体P的反射波并转换成电信号。另外，超声波探头1具有设置于压电振子的匹配层、和防止超声波从压电振子向后方传播的背衬(backing)材料等。另外，超声波探头1与装置主体10可自由装卸地连接。
如果从超声波探头1对被检体P发送超声波，则被发送的超声波被被检体P的体内组织中的声抗阻(impedance)的不连续面依次反射，作为反射波信号由超声波探头1所具有的多个压电振子接收。所接收的反射波信号的振幅依存于反射超声波的不连续面中的声抗阻的差。另外，被发送的超声波脉冲被正在移动的血流或心脏壁等表面反射时的反射波信号由于多普勒效应，依存于移动体的相对于超声波发送方向的速度分量，受到频移。
在此，本实施方式在超声波探头1是由超声波对被检体P二维地进行扫描的超声波探头的情况下或是对被检体P三维地进行扫描的超声波探头的情况下均能够应用。作为三维地对被检体P进行扫描的超声波探头1，存在通过使对被检体P二维地进行扫描的多个超声波振子以规定的角度（摆动角度）摆动，来对被检体P三维地进行扫描的机械扫描探头。另外，作为对被检体P三维地进行扫描的超声波探头1，存在通过将多个超声波振子配置成矩阵状，从而能够对被检体P三维地进行超声波扫描的二维超声波探头（2D探头）。另外，2D探头通过会聚超声波并发送，从而也能够对被检体P二维地进行扫描。
输入装置3具有鼠标、键盘、按钮、面板开关、触摸指令屏、脚踏开关、轨迹球、操作杆等，接受来自超声波诊断装置的操作者的各种设定要求，对装置主体10传送所接受的各种设定要求。
显示器2显示用于超声波诊断装置的操作者使用输入装置3输入各种设定要求的GUI（Graphical User Interface），或者显示在装置主体10中生成的超声波图像等。
装置主体10是根据超声波探头1接收到的反射波生成超声波图像的装置。装置主体10如图1所示，具有发送部11、接收部12、B模式处理部13、多普勒处理部14、图像生成部15、图像处理部16、图像存储器17、控制部18以及内部存储部19。
发送部11具有触发发生电路、发送延迟电路以及脉冲发生器电路等，对超声波探头1供给驱动信号。脉冲发生器电路以规定的速率频率，反复产生用于形成发送超声波的速率脉冲。另外，发送延迟电路对脉冲发生器电路产生的各速率脉冲赋予将从超声波探头1产生的超声波会聚成束状并确定发送指向性所需的每个压电振子的延迟时间。另外，触发发生电路以基于速率脉冲的定时，对超声波探头1施加驱动信号（驱动脉冲）。即，延迟电路通过使对各速率脉冲施加的延迟时间发生变化，来任意地调整来自压电振子面的发送方向。
另外，发送部11为了根据后述的控制部18的指示，执行规定的扫描序列(scan sequence)，而具有能够瞬间变更发送频率、发送驱动电压等的功能。特别地，发送驱动电压的变更由能够瞬间切换其值的线性放大器(linear amplifier)型发送电路、或者电切换多个电源单元的机构来实现。
接收部12具有放大器电路、A/D(analog/digital)转换器、加法器、相位检波电路等，对由超声波探头1接收到的反射波信号进行各种处理生成反射波数据。放大器电路在每个通道中将反射波信号进行放大并进行增益校正处理。A/D转换器对增益校正后的反射波信号进行A/D转换，对数字数据赋予确定接收指向性所需的延迟时间。加法器对由A/D转换器进行了处理后的反射波信号进行加法处理。通过加法器的加法处理，强调来自与反射波信号的接收指向性对应的方向的反射分量。相位检波电路将加法器的输出信号转换成基带(base band)带宽的同相信号（I信号、I：In-pahse）和正交信号（Q信号、Q：Quadrature-phase）。并且，相位检波电路将I信号以及Q信号（以下，记作“IQ信号”）输出至后级的处理部。另外，基于相位检波电路的处理前的数据也被称为“RF信号”。以下，综合根据超声波的反射波生成的“IQ信号、RF信号”，记作“反射波数据”。
这样，发送部11以及接收部12对超声波的发送接收中的发送指向性和接收指向性进行控制。
在此，当超声波探头1能够进行三维扫描时，发送部11以及接收部12也能够分别由超声波探头1对被检体P发送三维的超声波波束，根据超声波探头1接收到的三维的反射波信号生成三维的反射波数据。
B模式处理部13从接收部12接收反射波数据，进行对数放大、包络线检波处理等，生成信号强度由亮度的明暗来表现的数据（B模式数据）。
多普勒处理部14根据从接收部12接收到的反射波数据对速度信息进行频率解析，提取出基于多普勒效应的血流或组织、造影剂回波分量，生成针对多点提取出平均速度、方差、幂(power)等移动体信息的数据（多普勒数据）。
另外，本实施方式所涉及的B模式处理部13以及多普勒处理部14能够针对二维的反射波数据以及三维的反射波数据这双方进行处理。即，B模式处理部13也能够根据二维的反射波数据生成二维的B模式数据，根据三维的反射波数据生成三维的B模式数据。另外，多普勒处理部14也能够根据二维的反射波数据生成二维的多普勒数据，根据三维的反射波数据生成三维的多普勒数据。
图像生成部15根据超声波探头1所接收到的反射波生成超声波图像。即，图像生成部15根据B模式处理部13以及多普勒处理部14生成的数据，生成用于输出至显示器2的超声波图像数据。具体而言，图像生成部15根据B模式处理部13生成的二维的B模式数据生成由亮度来表现反射波的强度后的B模式图像数据。另外，图像生成部15根据多普勒处理部14生成的二维的多普勒数据，生成作为表示移动体信息的平均速度图像、方差图像、幂图像、或者它们的组合图像的多普勒图像数据。
在此，图像生成部15一般而言将超声波扫描的扫描线信号列转换（扫描转换）成电视等所代表的视频格式的扫描线信号列，生成显示用超声波图像数据。具体而言，图像生成部15通过进行与基于超声波探头1的超声波的扫描方式对应的坐标转换处理，来生成显示用超声波图像数据。另外，图像生成部15对显示用超声波图像数据，合成各种参数的文字信息、刻度、体位标记等。
即，B模式数据以及多普勒数据是扫描转换处理前的超声波图像数据，图像生成部15生成的数据是扫描转换处理后的显示用超声波图像数据。另外，B模式数据以及多普勒数据也被称为原始数据（RawData）。
另外，图像生成部15也能够生成三维的超声波图像数据。即，图像生成部15也能够通过对B模式处理部13所生成的三维的B模式数据进行坐标转换处理，来生成三维的B模式图像数据。另外，图像生成部15也能够通过对多普勒处理部14所生成的三维的多普勒数据进行坐标转换处理，来生成三维的彩色多普勒图像数据。
另外，图像生成部15也能够对三维的超声波图像数据（体数据(volume data)），进行各种绘制处理。具体而言，图像生成部15能够通过对三维的超声波图像数据进行绘制处理，来生成显示用二维超声波图像数据。另外，作为图像生成部15进行的绘制处理，存在进行断面重建法（MPR：Multi Planer Reconstruction）对MPR图像进行重建的处理。另外，作为图像生成部15进行的绘制处理，存在生成反映出三维信息的二维图像的体绘制（VR：Volume Rendering）处理。
图像处理部16是对超声波图像数据进行各种图像处理的处理部。另外，图像处理部16也能够对反射波数据进行各种图像处理。作为图像处理部16所进行的图像处理，例如，可以列举出使用了高斯滤波器（Gaussian filter）或中值滤波器（median filter）等的平滑化处理、或使用了非线性各向异性扩散滤波器（Nonlinear AnisotropicDiffusion Filter）等的噪音降低处理、使用了边缘检测滤波器等的边缘强调处理。
作为用于进行该处理的处理部，图像处理部16如图1所示，具有放大部161、分解部162、数据处理部163、重建部164以及缩小部165。放大部161是对成为图像处理对象的对象数据进行放大处理的处理部。另外，分解部162是将从放大部161输出的数据通过多重分辨率解析分解成由低频分量的数据（低域分解图像数据）和包含高频分量的数据（高频分解图像数据）构成的数据组的处理部。
另外，数据处理部163是对由分解部162输出的一部分、或者所有数据，进行上述的各种图像处理的处理部。另外，重建部164是对从数据处理部163输出的数据以及从分解部162输出的数据，或者从数据处理部163输出的数据组进行由多重分辨率解析合成的重建处理的处理部。另外，缩小部165是对从重建部164输出的数据进行缩小处理的处理部。
在此，在本实施方式中，针对分解部162进行小波转换作为基于多重分辨率解析的分解处理，重建部164进行小波逆转换作为基于多重分辨率解析的重建处理的情况进行说明。其中，本实施方式也能够应用于分解部162以及重建部164例如通过拉普拉斯金字塔(Laplacian pyramid)法来进行多重分辨率分解以及多重分辨率重建的情况。
另外，图像处理部16作为处理对象的超声波图像数据可以是B模式处理部13或多普勒处理部14所生成的原始数据，也可以是图像生成部15所生成的显示用超声波图像数据。另外，图像处理部16作为处理对象的反射波数据可以是RF信号，也可以是IQ信号。即，图像处理部16作为处理对象的对象数据是根据超声波的反射波生成的数据，也可以是“扫描转换前的超声波图像数据”，也可以是“扫描转换后的超声波图像数据”，也可以是“检波前的反射波数据”，也可以是“检波后的反射波数据”。另外，针对本实施方式所涉及的图像处理部16的处理，之后进行叙述。
图像存储器17是存储图像生成部15生成的超声波图像数据、或图像处理部16的处理结果的存储器。另外，图像存储器17也能够存储B模式处理部13或多普勒处理部14所生成的原始数据（Raw Data）。另外，图像存储器17也能够存储RF信号或IQ信号。
内部存储部19存储用于进行超声波发送接收、图像处理以及显示处理的控制程序、诊断信息（例如，患者ID、医师的意见等）、诊断协议、或各种体位标记等各种数据。另外，内部存储部19根据需要，也用于图像存储器17所存储的图像数据的保管等。另外，内部存储部19所存储的数据能够经由未图示的接口电路，向外部的外围设备传送。
控制部18是实现作为信息处理装置的功能的控制处理器（CPU：Central Processing Unit），控制超声波诊断装置的处理整体。具体而言，控制部18根据经由输入装置3由操作者输入的各种设定要求、从内部存储部19读取的各种控制程序以及各种数据，来控制发送部11、接收部12、B模式处理部13、多普勒处理部14、图像生成部15、图像处理部16的处理。另外，控制部18进行控制，以使得将图像存储器17所存储的超声波图像数据、或内部存储部19所存储的各种图像数据、或者用于进行基于图像处理部16的处理的GUI、图像处理部16的处理结果等显示在显示器2上。
以上，针对本实施方式所涉及的超声波诊断装置的整体结构进行了说明。在该结构中，本实施方式所涉及的超声波诊断装置由超声波发送接收来进行超声波图像的摄像。并且，本实施方式所涉及的超声波诊断装置例如根据操作者的指示，来进行各种图像处理。但是，如果成为图像处理对象的数据中的每1采样的实际长度不同，则图像处理的效果会发生变化。例如，即使是描绘出相同的摄影对象的2个图像数据，如果每单位长度的像素数不同，则对于各图像数据的图像处理的效果会不同。
因此，本实施方式所涉及的超声波诊断装置为了使图像处理的效果最优，执行以下详细地说明的图像处理部16的处理。即，放大部161将成为图像处理对象的对象数据以基于适合该图像处理的每单位长度的采样数即最优采样数的倍率进行放大生成放大数据。具体而言，放大部161以对象数据的每单位长度的采样数变为最优采样数的2的幂的倍率，生成放大数据。并且，分解部162对放大数据进行基于倍率的规定级数的多重分辨率解析的分解处理，来生成最优采样数的数据组。在该数据组中，包含最优采样数的低频分量数据。并且，数据处理部163对最优采样数的数据组进行图像处理，来生成处理结束数据组。在本实施方式中，数据处理部163对最优采样数的低频分量数据进行图像处理，生成处理结束低频分量数据。
并且，重建部164对处理结束数据组，进行基于规定级数的多重分辨率解析的重建处理来生成重建数据。在本实施方式中，重建部164使用处理结束低频分量数据、和包含由分解部162进行的多重分辨率解析的分解处理而生成的高频分量的数据组，进行基于规定级数的多重分辨率解析的重建处理来生成重建数据。并且，缩小部165生成以每单位长度的采样数成为对象数据的每单位长度的采样数的方式缩小了重建数据的缩小数据。
以下，针对图像处理部16进行的上述图像处理的具体例，使用图2等详细地进行说明。图2是用于说明本实施方式所涉及的图像处理部的处理所使用的最优采样数的一个例子的图。
例如，内部存储部19如图2所示，存储有将作为图像处理的效果变为最优的每单位长度的采样数的“最优采样数”按照图像处理的种类来注册的表。在图2所示的一个例子中，在扫描转换后的超声波图像数据是对象数据时，内部存储部19以表的形式存储有图像处理“A”的最优采样数为“a”，图像处理“B”的最优采样数是“b”，图像处理“C”的最优采样数是“c”的情况。在此，对于“最优采样数：a”而言，在扫描转换后的超声波图像数据中，1cm的对象物由像素数“a”来描绘这表示图像处理“A”的效果为最优的情况。图2所示例的表例如由超声波诊断装置的操作者或管理者来注册。
另外，当对象数据是扫描转换前的超声波图像数据时、和是扫描转换后的超声波图像数据时，在最优采样数的值不同的情况下，例如，超声波诊断装置的操作者或管理者将图像处理的每个种类的“最优采样数”按照超声波图像数据的种类来注册。
并且，控制部18参照内部存储部19所存储的表，取得与操作者指定的对象数据的种类以及图像处理的种类对应的最优采样数。另外，最优采样数也可以是操作者经由输入装置3手动地输入的情况。
另外，以下，针对操作者对扫描转换后的超声波图像数据指定作为用于进行平滑化处理的滤波处理的图像处理“A”的情况进行说明。另外，以下，说明图像处理“A”的最优采样数“a”是“每1cm为1像素（1像素/cm）”的例子。
首先，控制部18参照内部存储部19所存储的表，取得“最优采样数：1像素/cm”。另外，控制部18取得操作者指定为对象数据的“扫描转换后的超声波图像数据”的信息。具体而言，控制部18将操作者所指定的“扫描转换后的超声波图像数据”的“每单位长度的采样数（像素数）”以及“尺寸”作为对象数据的信息来取得。例如，控制部18根据超声波发送接收条件、或操作者的超声波图像的显示设定等取得该对象数据的信息。
并且，控制部18通过根据最优采样数、和对象数据的信息，确定放大部161进行的放大处理的倍率、和分解部162以及重建部164进行的多重分辨率解析的级数，来控制图像处理部16的处理。以下，针对控制部18以及图像处理部16进行的处理，针对对象数据的信息不同的“第1例”、“第2例”以及“第3例”依次进行说明。
首先，作为第1例，针对作为对象数据的“扫描转换后的超声波图像数据”的“每单位长度的采样数（像素数）”是“每1cm为1.5像素（1.5像素/cm）”，“尺寸”是“15像素×15像素”的情况进行说明。图3以及图4是用于说明本实施方式所涉及的图像处理部进行的图像处理的第1例的图。
如图3所示，控制部18取得作为对象数据的信息的“1.5像素/cm，15像素×15像素”和“最优采样数：1像素/cm”。并且，控制部18如图3所示，确定为使图像处理“A”的效果最优的最优尺寸是“1像素/cm，10像素×10像素”。但是，为了使作为“1.5像素/cm”的对象数据为“1像素/cm”的最优采样数，有时需要将作为“15像素×15像素”的对象数据缩小为“10像素×10像素”的尺寸。
一般而言，当缩小了原数据时，会丧失高频分量。即，对于为了使对象数据变为最优尺寸而缩小数据，即使进行图像处理，该图像处理的效果也不是最优。
另一方面，一般而言，当放大了原数据时，维持原数据的信息。另外，在数据压缩等所使用的多重分辨率解析中，能够由分解处理来生成纵横的长度是原数据的一半的数据，另外，使用分解后的数据来复原（重建）具有与分解前的数据大致相同的信息的数据。另外，由多重分辨率解析的分解处理生成的低频分量数据（低域分解图像数据）可被视为维持了接近分解前的数据的信息的数据。
因此，在本实施方式中，作为进行图像处理时的前处理以及后处理，进行基于多重分辨率解析的分解处理以及重建处理。在基于多重分辨率解析的分解中，如上述那样，分解后的数据的纵横的尺寸变为分解前的数据的纵横的尺寸的一半。因此，在本实施方式中，对以对象数据的每单位长度的采样数变为“最优采样数的“2n”的倍率”将该对象数据进行了放大的放大数据，进行基于“n”级的多重分辨率解析的分解，来得到成为最优采样数的低频分量数据。
即，控制部18确定根据最优采样数、和对象数据的信息，来控制图像处理部16的处理的参数“n”。在最优尺寸是“1像素/cm，10像素×10像素”，对象数据是“1.5像素/cm，15像素×15像素”的超声波图像数据的第1例中，成为“最优尺寸的2倍”的数据变为“2像素/cm”。即，使作为“1.5像素/cm”的对象数据为“2像素/cm”成为放大处理。因此，在第1例中，控制部18如图3所示，确定为“n＝1”，即，确定为“倍率：最优尺寸的2倍、级数：1级”。
并且，在第1例中，通过控制部18的控制，图像处理部16进行图4所示的处理。首先，放大部161生成作为“15像素×15像素”的对象数据（超声波图像数据）成为作为“最优尺寸的2倍”的“20像素×20像素”的放大数据。即，放大部161如图4所示，通过对超声波图像数据以放大率“1.5”进行放大，来生成每单位长度的采样数成为最优采样数的2倍的放大数据。并且，作为基于多重分辨率解析的分解处理，分解部162通过进行1级小波转换，从而，如图4所示，将放大数据分解为作为低频分量数据的“LL”、和作为包含高频分量数据的数据组的“HL、LH、HH”。
在此，LL是水平方向以及垂直方向都是低频分量的数据。另外，HL是水平方向为高频分量并且垂直方向为低频分量的数据。另外，LH是水平方向为低频分量并且垂直方向为高频分量的数据。另外，HH是水平方向以及垂直方向都是高频分量的数据。图4所示的“LL”是成为最优尺寸的低频分量数据，数据处理部163对“LL”进行图像处理“A”，生成处理结束低频分量数据（参照图4所示的“LL’”）。
并且，作为基于多重分辨率解析的重建处理，重建部164通过进行1级小波逆转换，从而，如图4所示，生成对“LL’、HL、LH、HH”进行了重建的重建数据。并且，缩小部165生成以每单位长度的采样数成为对象数据的每单位长度的采样数的方式缩小了重建数据的缩小数据。即，缩小部165如图4所示，通过将重建数据以缩小率“2/3”来缩小，从而生成缩小数据。并且，作为对对象数据进行了图像处理“A”的图像处理部结束数据，缩小部165将缩小数据保存在图像存储器17中。控制部18例如使图像处理部结束数据显示在显示器2上。
接着，作为第2例，针对作为对象数据的“扫描转换后的超声波图像数据”的“每单位长度的采样数（像素数）”是“每1cm为3.5像素（3.5像素/cm）”，“尺寸”是“35像素×35像素”的情况进行说明。图5以及图6是用于说明本实施方式所涉及的图像处理部进行的图像处理的第2例的图。
如图5所示，取得了作为对象数据的信息的“3.5像素/cm、35像素×35像素”和“最优采样数：1像素/cm”的控制部18将最优尺寸确定为“1像素/cm、10像素×10像素”。即，控制部18如图5所示，为了使图像处理“A”的效果最优，放大对象数据，并确定为有时需要生成“1像素/cm、10像素×10像素”的低频分量数据。
在此，成为“最优尺寸的2倍”的数据变为“2像素/cm”。即，使作为“3.5像素/cm”的对象数据成为“2像素/cm”这一处理为缩小处理。另一方面，成为“最优尺寸的4倍”的数据变为“4像素/cm”。即，使作为“3.5像素/cm”的对象数据成为“4像素/cm”这一处理为放大处理。从而，在第2例中，控制部18如图5所示，确定为“n＝2”，即，确定为“倍率：最优尺寸的4倍、级数：2段”。
并且，在第2例中，通过控制部18的控制，图像处理部16进行图6所示的处理。首先，放大部161生成作为“35像素×35像素”的对象数据（超声波图像数据）成为作为“最优尺寸的4倍”的“40像素×40像素”的放大数据。即，放大部161如图6所示，通过将超声波图像数据以放大率“8/7”进行放大，来生成每单位长度的采样数成为最优采样数的4倍的放大数据。并且，作为基于多重分辨率解析的分解处理，分解部162进行2级的小波转换。即，分解部162如图6所示，通过进行1次小波转换，来分解为1次低频分量数据“LL（1）”、和1次作为“包含高频分量数据的数据组”的“HL（1）、LH（1）、HH（1）”。另外，分解部162如图6所示，通过对“LL（1）”进行小波转换（2次），来分解为2次低频分量数据“LL（2）”和2次作为“包含高频分量数据的数据组”的“HL（2）、LH（2）、HH（2）”。
在此，图6所示的“LL（2）”是成为最优尺寸的低频分量数据，数据处理部163对“LL（2）”进行图像处理“A”，生成处理结束低频分量数据（参照图6所示的“LL’（2）”）。
并且，作为基于多重分辨率解析的重建处理，重建部164进行2级的小波逆转换。即，重建部164如图6所示，通过进行1次小波逆转换，来生成重建了“LL’（2）、HL（2）、LH（2）、HH（2）”的数据“LL’（1）”。并且，重建部164通过进行2次小波逆转换，来将重建了“LL’（1）、HL（1）、LH（1）、HH（1）”的数据生成为重建数据。并且，缩小部165生成以每单位长度的采样数成为对象数据的每单位长度的采样数的方式对重建数据进行了缩小的缩小数据。即，缩小部165通过如图6所示的那样将重建数据以缩小率“7/8”进行缩小，来生成缩小数据。并且，缩小部165将缩小数据作为对对象数据进行了图像处理“A”后的图像处理部结束数据，保存在图像存储器17中。控制部18例如使图像处理部结束数据显示在显示器2上。
接着，作为第3例，针对作为对象数据的“扫描转换后的超声波图像数据”的“每单位长度的采样数（像素数）”为“每1cm为0.8像素（0.8像素/cm）”，“尺寸”是“8像素×8像素”的情况进行说明。图7以及图8是用于说明本实施方式所涉及的图像处理部进行的图像处理的第3例的图。
如图7所示，取得了对象数据的信息“0.8像素/cm、8像素×8像素”和“最优采样数：1像素/cm”的控制部18将用于对对象数据进行图像处理“A”的最优尺寸确定为“1像素/cm、10像素×10像素”。其中，在第3例中，控制部18通过将“0.8像素/cm”的对象数据放大为“1像素/cm”，从而能够使图像处理“A”的效果最优，因此，确定为“不需要小波转换处理”。
从而，在第3例中，控制部18如图7所示，确定为“n＝0”，即，确定为“倍率：最优尺寸、级数：0级”。即，当对象数据的每单位长度的采样数是最优采样数以下时，图像处理部16没有使用分解部162以及重建部164的功能，而进行图像处理。
即，放大部161通过以对象数据的每单位长度的采样数成为最优采样数的倍率对对象数据进行放大来生成放大数据。在图8所示的第3例中，放大部161生成作为“8像素×8像素”的对象数据（超声波图像数据）成为作为“最优尺寸”的“10像素×10像素”的放大数据。即，放大部161如图8所示，通过将超声波图像数据以放大率“1.25”进行放大，来生成每单位长度的采样数成为最优采样数的放大数据。由于图8所示的放大数据是成为最优尺寸的数据，因此，数据处理部163对放大数据进行图像处理。在第3例中，数据处理部163对放大数据进行图像处理“A”。
并且，缩小部165将对放大数据进行了图像处理的数据作为处理对象，通过以该数据的每单位长度的采样数成为对象数据的每单位长度的采样数的方式来缩小该数据，从而生成缩小数据。即，缩小部165如图8所示，通过将进行了图像处理的数据以缩小率“0.8”进行缩小，来生成缩小数据。并且，缩小部165将缩小数据作为对对象数据进行了图像处理“A”的图像处理部结束数据，保存在图像存储器17中。控制部18例如将图像处理部结束数据显示在显示器2上。
如果综合上述的第1例～第3例，则为了进行图像处理部的控制而使用的参数“n”能够如图9所示的那样表示。图9是用于说明为了进行本实施方式所涉及的图像处理部的控制而使用的参数设定的一个例子的图。在图9中，设对象数据的每单位长度的采样数为“S”，设最优采样数为“So”来示出。
首先，当为“（S/So）≤1”时，如在第3例中说明的那样，控制部18如图9所示，设“n＝0”，确定放大数据的生成所使用的倍率为“对象数据成为最优采样数的等倍（20）的倍率”，确定小波转换以及逆转换为“0级”，即，确定为不进行小波处理。另外，当是“（S/So）＝1”时，放大数据的生成所使用的放大率变为“1”。
另外，当“1＜（S/So）≤2”时，如在第1例中说明的那样，控制部18如图9所示，设定“n＝1”，确定放大数据的生成所使用的倍率为“对象数据成为最优采样数的21倍的倍率”，确定小波转换以及逆转换为“1级”。另外，当“（S/So）＝2”时，放大数据的生成所使用的放大率变为“1”。
另外，当“2＜（S/So）≤4”时，如在第2例中说明的那样，控制部18如图9所示，设“n＝2”，将放大数据的生成所使用的倍率确定为“对象数据成为最优采样数的22倍的倍率”，将小波转换以及逆转换确定为“2级”。另外，当“（S/So）＝4”时，放大数据的生成所使用的放大率变为“1”。
另外，当“4＜（S/So）≤8”，控制部18如图9所示，设“n＝3”，将放大数据的生成所使用的倍率确定为“对象数据变为最优采样数的23倍的倍率”，确定小波转换以及逆转换为“3级”。另外，当“（S/So）＝8”时，放大数据的生成所使用的放大率变为“1”。
即，除去第3例，当“2m-1＜（S/So）≤2m”时，控制部18如图9所示，设“n＝m”，将放大数据的生成所使用的倍率确定为“对象数据成为最优采样数的2m倍的倍率”，确定小波转换以及逆转换为“m级”。另外，当“（S/So）＝m”时，放大数据的生成所使用的放大率变为“1”。
另外，本实施方式也能够应用于即使在“（S/So）≤1”时，设“n＝1”，使用分解部162以及重建部164的处理进行图像处理的情况。即，本实施方式也可以是当“（S/So）≤2”时，设定为“n＝1”的情况。例如，本实施方式也可以是在上述的第3例中，在将对象数据放大为“2像素/cm”之后，进行1级的小波转换处理、图像处理、1级的小波逆转换处理、以及缩小处理的情况。
另外，在上述中，针对对象数据是超声波图像数据时的最优采样数在纵向以及横向是相同值的情况进行了说明。但是，本实施方式也可以是对象数据是超声波图像数据时的最优采样数在纵向以及横向不同的情况。例如，在图像处理“A”中，假设最优采样数是“横方向最优采样数：1像素/cm、纵向最优采样数：1.5像素/cm”。
此时，在横向以及纵向是1.5像素/cm的尺寸“15像素×15像素”的数据是对象数据的第1例中，最优尺寸变为横向为1像素/cm，纵向为1.5像素/cm的“10像素×15像素”。另外，放大数据通过使对象数据在横向为“3/2倍”，在纵向为“2倍”，从而变为横方向是2像素/cm，纵向是3像素/cm的“20像素×30像素”。图像处理部16通过对该放大数据进行1级的小波转换、图像处理以及1级的小波逆转换来生成重建数据。并且，图像处理部16通过进一步使重建数据在横向为“2/3倍”，在纵向为“1/2倍”，来生成作为图像处理结束数据的缩小数据。
接着，使用图10，针对本实施方式所涉及的超声波诊断装置的处理进行说明。图10是用于说明本实施方式所涉及的超声波诊断装置进行的图像处理的流程图。
如图10所示，本实施方式所涉及的超声波诊断装置判定是否接受了对对象数据的图像处理要求（步骤S101）。在此，当没有接受到要求时（步骤S101为否定），超声波诊断装置变为待机状态。
另一方面，当接受了对于对象数据的图像处理要求时（步骤S101为肯定），控制部18与对象数据的信息一起，取得与所要求的图像处理对应的最优采样数，确定图像处理部16的处理所使用的参数（倍率、级数）（步骤S102）。
并且，控制部18根据所确定的参数，判定有无小波转换（步骤S103）。
在此，由于对象数据的每单位长度的采样数是最优采样数以下，因此，当控制部18确定为“n＝0”，没有小波转换时（步骤S103为否定），放大部161执行使对象数据的每单位长度的采样数成为最优采样数的放大处理，即，执行图像处理用放大处理（步骤S109）。并且，数据处理部163对最优采样数的放大数据进行图像处理（在步骤S101中为接受到的图像处理）（步骤S110）。并且，缩小部165对图像处理后的数据，执行每单位长度的采样数成为与对象数据相同的缩小处理（步骤S111），结束处理。
另一方面，由于对象数据的每单位长度的采样数比最优采样数大，因此，当控制部18确定1以上的“n”，判定为存在小波转换时（步骤S103为肯定），放大部161对对象数据执行小波转换用放大处理（步骤S104）。即，放大部161生成以每单位长度的采样数成为最优采样数的2n倍的方式对对象数据进行了放大的放大数据。
并且，分解部162对放大数据进行所确定的级数（n）的小波转换处理（步骤S105），数据处理部163对最优采样数的低频数据进行图像处理（在步骤S101中为接受到的图像处理）（步骤S106）。
并且，重建部164使用处理结束低频数据，进行所确定的级数（n）的小波逆转换处理（步骤S107），缩小部165对由重建部164的处理生成的重建数据，执行每单位长度的采样数成为与对象数据相同的缩小处理（步骤S108），结束处理。另外，图10所示的处理也可以是在超声波图像的摄影中实时地执行的情况，也可以是在超声波图像摄影后执行的情况。
如上述那样，在本实施方式中，通过使用多重分辨率解析，避免直接缩小对象数据，并进行考虑了最优采样数的处理，从而能够使图像处理的效果最优。图11是表示以往的图像处理和本实施方式所涉及的图像处理的比较例的图。图11的左图是如以往的那样，没有考虑最优采样数而进行图像处理后的结果，显示器2所显示的超声波图像的一个例子。另外，图11的右图是考虑在本实施方式中说明的最优采样数进行图像处理的结果，显示器2所显示的超声波图像的一个例子。
如图11的左图所示，在以往方法中，对每单位长度的采样数不是最优采样数的对象数据进行图像处理后的结果，没有进行合适的图像处理，超声波图像整体变为“模糊”状态。对此，如图11的右图所示，在本实施方式的方法中，通过对成为最优采样数的低频分量数据进行图像处理，从而，进行合适的图像处理，超声波图像的画质变得清晰。
另外，在本实施方式中，当对象数据的每单位长度的采样数是最优采样数以下时，由于省略分解处理以及重建处理而进行图像处理，因此，能够减轻处理负荷。
另外，在本实施方式中，由于作为基于多重分辨率解析的分解以及重建进行小波转换以及逆转换，因此，使用公知的技术，能够简单地使图像处理的效果最优。
另外，如上述那样，本实施方式即使在对象数据是反射波数据的情况下也能够应用。图12是用于说明对象数据是反射波数据时的最优采样数的图。
当对象数据是反射波数据时，“最优采样数”如图12所示的那样，成为由超声波发送接收条件规定的深度方向以及方位方向的采样数。在此，所谓深度方向的采样数是表示在超声波波束的发送方向中，是否对每单位长度的几个点的反射波信号进行采样的值。另外，所谓方位方向的采样数是表示在振子的排列方向上，是否发送每单位长度的几条超声波波束的值。
从而，当对象数据是反射波数据时，注册了图像处理“A”的最优采样数表代替图2所示的“最优采样数：a”，例如，注册为“深度方向最优采样数：α1”以及“方位方向最优采样数：α2”。另外，在对象数据是IQ信号的情况下和是RF信号的情况下，当最优采样数的值不同时，例如，超声波诊断装置的操作者或管理者将图像处理的每个种类的“深度方向最优采样数”以及“方位方向最优采样数”按照反射波数据的每个种类进行注册。
并且，控制部18取得作为对象数据的反射波数据的每单位长度的采样数、和对该对象数据指定的图像处理的最优采样数，确定基于最优采样数的倍率以及级数。由此，进行图像处理部16的处理。即，图像处理部16对作为对象数据的反射波数据进行放大处理、分解处理、图像处理、重建处理、缩小处理。
当对象数据是IQ信号时，图像处理部16将缩小数据作为处理结束反射波数据，输出至B模式处理部13或者多普勒处理部14。另外，当对象数据是RF信号时，图像处理部16将缩小数据输出至相位检波电路。并且，作为处理结束反射波数据，相位检波电路的输出结果被输出至B模式处理部13或者多普勒处理部14。并且，B模式处理部13或者多普勒处理部14根据处理结束反射波数据生成原始数据，图像生成部15生成扫描转换后的超声波图像数据。这样，即使在将对象数据作为反射波数据的情况下，也能够使图像处理的效果最优。
另外，本实施方式也可以是根据以下的变形例，变更最优采样数的情况。
在第1变形例中，当对象数据从原数据放大或者缩小时，最优采样数根据对于该对象数据的该原数据的放大率或者缩小率来变更。图13A以及图13B是用于说明最优采样数所涉及的第1变形例的图。
如果对于原数据的放大率或缩小率不同，则对象数据中的每1采样的长度变得不同。例如，通过操作者变更超声波图像的深度方向的长度“Depth”，从而放大率或缩小率发生变化。例如，如图13A所示，由于如果操作者经由输入装置3将“Depth”变更为“2倍”，则对象数据缩小为原数据的“1/2”，因此，原数据中的对象物的大小在对象数据中变为“1/2”。此时，控制部18取得缩小率“1/2”，如图13A所示，将“最优采样数：a”变更为“2a”。
另外，例如，如图13B所示，如果操作者经由输入装置3将“Depth”变更为“1/2倍”，则对象数据被放大为原数据的“2倍”，因此，原数据中的对象物的大小在对象数据中变为“2倍”。此时，控制部18取得放大率“2”，如图13B所示，将“最优采样数：a”变更为“0.5a”。
即，在第1变形例中，当对象数据从原数据放大或者缩小时，通过与原数据的每单位长度的采样数相匹配地变更最优采样数，从而能够使对于对象数据的图像处理的效果最优。
在第2变形例中，最优采样数与图像处理的种类一起，根据超声波发送接收条件以及成为摄影对象的脏器中的至少一个来变更。图14A、图14B以及图14C是用于说明最优采样数所涉及的第2变形例的图。
即使图像处理的种类相同，有时图像处理的最优采样数例如也根据速率频率、超声波波束的焦点位置、超声波波束的扫描间隔、深度方向的采样数、超声波扫描的形状等、超声波发送接收条件而不同。因此，超声波诊断装置的操作者或管理者如图14A所示，例如，将图像处理“A”中的最优采样数的值设定为根据发送接收条件而不同的值。在图14A所示的一个例子中，在“图像处理：A”中，设定“发送接收条件1”的最优采样数为“a1”，“发送接收条件2”的最优采样数为“a2”，“发送接收条件3”的最优采样数为“a3”。控制部18还取得对象数据的发送接收条件，从图14A所示的表中取得最优采样数，确定参数“n”。
另外，例如，摄影对象的脏器是心脏时、是肝脏时、或是肾脏时，各个摄影对象的大小或构造物的性质形状不同。因此，即使图像处理的种类相同，图像处理的最优采样数也有时根据摄影对象的脏器的不同而不同。因此，超声波诊断装置的操作者或管理者如图14B所示，例如，将图像处理“A”中的最优采样数的值设定为根据作为摄影对象的脏器的不同而不同的值。在图14B所示的一个例子中，在“图像处理：A”中，将“脏器1”的最优采样数设定为“a1’”，将“脏器2”的最优采样数设定为“a2’”，将“脏器3”的最优采样数设定为“a3’”。控制部18还取得对象数据的摄影对象部位，从图14B所示的表中取得最优采样数，确定参数“n”。
另外，最优采样数也可以是根据图像处理的种类、超声波发送接收条件以及摄影对象的脏器这3个要素的每个组合来设定的情况。此时，超声波诊断装置的操作者或管理者如图14C所示，例如，将对摄影对象的脏器是“脏器1”的对象数据进行图像处理“A”时的最优采样数的值设定为根据发送接收条件而不同的值。在图14C所示的一个例子中，在“图像处理：A”以及“脏器1”中，将“发送接收条件1”的最优采样数设定为“a11”，将“发送接收条件2”的最优采样数设定为“a12”，将“发送接收条件3”的最优采样数设定为“a13”。控制部18还取得对象数据的发送接收条件以及摄影对象部位，从图14C所示的表中取得最优采样数，确定参数“n”。
即，在第2变形例中，除了图像处理的种类之外，还考虑超声波发送接收条件或与摄影对象的脏器相关的信息来对最优采样数进行变更，从而，能够使对于对象数据的图像处理的效果最优。
另外，在上述的实施方式中，针对数据处理部163对最优采样数的低频分量数据进行图像处理的情况进行了说明。但是，本实施方式也可以是对分解部162输出的最优采样数的数据组的全部，或者一部分，数据处理部163进行图像处理的情况。即，本实施方式也可以是与低频分量数据一起，对包含高频分量的数据（高频分解图像数据），进行图像处理的情况。或者，本实施方式也可以是只对包含高频分量的数据（高频分解图像数据），进行图像处理的情况。例如，数据处理部163与图4所示的“LL”一起，对图4所示的“HL，LH，HH”的全部，或者一部分，进行作为目的的图像处理“A”。此时，重建部164使用数据处理部163输出的处理结束数据组，生成重建数据。与低频分量数据一起，即使对于高频分解图像数据，通过进行作为目的的图像处理，从而也能够使该图像处理的效果最优。
另外，对高频分解图像数据进行的图像处理也可以是作为目的的图像处理以外的图像处理。在包含高频分量的高频分解图像数据（例如，图4所示的“HL、LH、HH”）中，包含有边缘信息。因此，例如，数据处理部163对高频分解图像数据进行边缘检测处理。并且，例如，数据处理部163判定检测到的边缘是构造物的轮廓还是噪音。并且，例如，如果边缘是构造物的轮廓，则数据处理部163进行边缘强调处理。另外，例如，如果边缘是噪音，则数据处理部163进行边缘除去处理。数据处理部163对高频分解图像数据，进行使用了上述边缘检测的图像处理、或者使用了作为目的的图像处理以及上述边缘检测的图像处理。通过该处理，能够使作为目的的图像处理的效果最优。另外，数据处理部163对低频分量数据，也可以与作为目的的图像处理一起，进行使用了上述边缘检测的图像处理。
另外，在上述的实施方式中，针对在作为医用图像诊断装置的超声波诊断装置中，对对象数据进行考虑了最优采样数的图像处理的情况进行了说明。但是，在本实施方式中说明的处理也可以是在X射线诊断装置、X射线CT装置、MRI装置、SPECT（Single Photon EmissionComputed Tomography）装置、PET（Positron Emission ComputedTomography）装置等医用图像诊断装置中，将该医用图像诊断装置生成的数据作为对象来执行的情况。即，对象数据可以是检测了放射线的数据、或磁共振信号的数据等医用图像的生成所使用的数据，也可以是各种医用图像数据。
另外，在本实施方式中说明了的处理也可以由独立于医用图像诊断装置而设置的图像处理装置来执行。具体而言，具有图1所示的图像处理部16以及控制部18的功能的图像处理装置也可以从作为管理各种医用图像的数据的系统的PACS（Picture Archiving andCommunication Systems）的数据库、或管理添加了医用图像的电子病历的电子病历系统的数据库等来接收对象数据，进行在本实施方式中说明了的处理。
另外，在本实施方式中说明了的处理也能够应用于对象数据是三维的情况。例如，通过将三维对象数据作为沿着规定方向的多个二维对象数据，从而，能够应用在本实施方式中说明了的处理。
另外，在本实施方式中说明的参数“n”的确定处理也可以由控制部18自动地进行，也可以在每个图像处理中，由操作者来确定。
以上，如所说明的那样，根据本实施方式，能够使图像处理的效果最优。
虽然说明了本发明的几个实施方式,但这些实施方式是作为例子而提示的,并不意图限定本发明的范围。这些实施方式能够以其他的各种方式进行实施，在不脱离发明的要旨的范围内，能够进行各种省略、置换、变更。这些实施方式或其变形与包含于发明的范围或要旨中一样，包含于权利要求书记载的发明及其均等的范围中。

Claims (8)

1.一种图像处理装置，其特征在于，具备：
存储部，其按照图像处理的每个种类，来存储适合该图像处理的每单位长度的采样数即最优采样数；
控制部，其接受针对对象数据的图像处理的种类的选择，从上述存储部取得与接收到的种类的图像处理对应的最优采样数；
放大部，其将上述对象数据以基于由上述控制部取得的最优采样数的倍率进行放大来生成放大数据；
分解部，其对上述放大数据进行基于上述倍率的规定级数的多重分辨率解析的分解处理来生成上述最优采样数的数据组；
数据处理部，其对上述最优采样数的数据组进行上述图像处理来生成处理结束数据组；
重建部，其对上述处理结束数据组进行基于上述规定级数的多重分辨率解析的重建处理来生成重建数据；以及
缩小部，其生成以每单位长度的采样数成为上述对象数据的每单位长度的采样数的方式将上述重建数据缩小后的缩小数据。
2.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，
上述放大部根据上述对象数据的每单位长度的采样数成为上述最优采样数的2的幂的倍率，来生成上述放大数据。
3.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，
上述对象数据是根据超声波的反射波生成的数据。
4.根据权利要求3所述的图像处理装置，其特征在于，
上述最优采样数与图像处理的种类一起，根据超声波发送接收条件以及成为摄影对象的脏器中的至少一个来进行变更。
5.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，
当上述对象数据从原数据放大或者缩小时，上述最优采样数根据该对象数据相对于该原数据的放大率、或者缩小率来进行变更。
6.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，
当上述对象数据的每单位长度的采样数是由上述控制部取得的最优采样数以下时，
上述放大部通过以上述对象数据的每单位长度的采样数成为由上述控制部取得的最优采样数的倍率对上述对象数据进行放大来生成上述放大数据，
上述数据处理部对上述放大数据进行上述图像处理，
上述缩小部将对上述放大数据进行了上述图像处理后的数据作为处理对象，通过以该数据的每单位长度的采样数成为上述对象数据的每单位长度的采样数的方式缩小该数据，来生成上述缩小数据。
7.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，
作为基于上述多重分辨率解析的分解处理，上述分解部进行小波转换，
作为基于上述多重分辨率解析的重建处理，上述重建部进行小波逆转换。
8.一种医用图像诊断装置，其特征在于，具备：
存储部，其按照图像处理的每个种类，来存储适合该图像处理的每单位长度的采样数即最优采样数；
控制部，其接受针对对象数据的图像处理的种类的选择，从上述存储部取得与接收到的种类的图像处理对应的最优采样数；
放大部，其将上述对象数据以由上述控制部取得的最优采样数的倍率进行放大来生成放大数据；
分解部，其对上述放大数据进行基于上述倍率的规定级数的多重分辨率解析的分解处理来生成上述最优采样数的数据组；
数据处理部，其对上述最优采样数的数据组进行上述图像处理来生成处理结束数据组；
重建部，其对上述处理结束数据组进行基于上述规定级数的多重分辨率解析的重建处理来生成重建数据；以及
缩小部，其生成以每单位长度的采样数成为上述对象数据的每单位长度的采样数的方式将上述重建数据缩小后的缩小数据。
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