CN110537936A - 血流图像处理装置以及方法 - Google Patents

血流图像处理装置以及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110537936A
CN110537936A CN201910223649.2A CN201910223649A CN110537936A CN 110537936 A CN110537936 A CN 110537936A CN 201910223649 A CN201910223649 A CN 201910223649A CN 110537936 A CN110537936 A CN 110537936A
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
blood flow
depth map
enhanced
flow image
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201910223649.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110537936B (zh
Inventor
辻田刚启
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujifilm Healthcare Corp
Original Assignee
Hitachi Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi Ltd filed Critical Hitachi Ltd
Publication of CN110537936A publication Critical patent/CN110537936A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110537936B publication Critical patent/CN110537936B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T19/00—Manipulating 3D models or images for computer graphics
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/90—Dynamic range modification of images or parts thereof
    • G06T5/92—Dynamic range modification of images or parts thereof based on global image properties
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/06—Measuring blood flow
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/46—Ultrasonic, sonic or infrasonic diagnostic devices with special arrangements for interfacing with the operator or the patient
    • A61B8/461—Displaying means of special interest
    • A61B8/466—Displaying means of special interest adapted to display 3D data
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/52—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/5215—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of medical diagnostic data
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/52—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/5215—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of medical diagnostic data
    • A61B8/5223—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of medical diagnostic data for extracting a diagnostic or physiological parameter from medical diagnostic data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T15/00—3D [Three Dimensional] image rendering
    • G06T15/08—Volume rendering
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T15/00—3D [Three Dimensional] image rendering
    • G06T15/50—Lighting effects
    • G06T15/506—Illumination models
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/13—Tomography
    • A61B8/14—Echo-tomography
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/48—Diagnostic techniques
    • A61B8/483—Diagnostic techniques involving the acquisition of a 3D volume of data
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/48—Diagnostic techniques
    • A61B8/488—Diagnostic techniques involving Doppler signals
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/52—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/5207—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of raw data to produce diagnostic data, e.g. for generating an image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10024—Color image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10072—Tomographic images
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10132—Ultrasound image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20172—Image enhancement details
    • G06T2207/20208—High dynamic range [HDR] image processing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20212—Image combination
    • G06T2207/20221—Image fusion; Image merging
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30101—Blood vessel; Artery; Vein; Vascular
    • G06T2207/30104—Vascular flow; Blood flow; Perfusion
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2210/00—Indexing scheme for image generation or computer graphics
    • G06T2210/41—Medical

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)

Abstract

本发明涉及血流图像处理装置以及方法，提高能量图像、速度图像等血流图像的视觉识别性。本发明根据作为血流图像的能量图像(64)，生成在反射模型中使用的深度图表(68)。依照反射模型，根据深度图表生成反射图像(70)。通过将反射图像(70)与能量图像(64)合成，来生成已增强能量图像。也可以通过同样的方法，生成已增强速度图像。

Description

血流图像处理装置以及方法
技术领域
本发明涉及血流图像处理装置以及方法，尤其涉及血流图像的加工。
背景技术
在医疗的领域中，灵活运用了超声波诊断装置。超声波诊断装置是根据通过向生物体收发超声波得到的接收信号而形成超声波图像的装置。作为超声波图像，已知断层图像、血流图像等。一般，血流图像二维地表现出生物体内的波束扫描面(二维数据取得区域)内的血液的流动。
作为血流图像的具体例子，可以列举能量图像、速度图像等。能量图像是表示从生物体内得到的多普勒信息的能量的二维分布的图像。速度图像是表示根据从生物体内得到的多普勒信息计算出的速度的二维分布的图像。在速度图像中，例如用暖色系的色调表现正方向的流动(向探头接近的流动)，例如用冷色系的色调表现负方向的流动(与探头远离的流动)。在该情况下，用亮度来表现各方向上的速度的大小。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开平11-206768号公报
专利文献2：日本专利3946815号公报
发明内容
发明要解决的问题
希望在二维的血流图像中提高视觉识别性。换言之，希望增强地表现二维区域内的血流的流动的空间变化。
在专利文献1中，记载了对血流进行模拟地立体表现的情况。在专利文献2中，记载了对血流的速度分布进行模拟地立体表现的情况。但是，在任意的专利文献中，都没有记载模拟的深度图表的生成及其利用。
本发明的目的在于：提高血流图像的视觉识别性。或者，本发明的目的在于：增强地表现二维区域中的血流的流动的空间变化。
解决问题的方案
本发明的血流图像处理装置具备：深度图表生成单元，其根据表示生物体内的二维区域中的血流的血流图像，生成模拟深度图表；增强图像生成单元，其根据上述深度图表，生成用于增强上述血流的空间变化的增强图像；以及加工单元，其使用上述增强图像，对上述血流图像进行加工。
本发明的血流图像处理方法是由血流图像处理装置执行的血流图像处理方法，包括：根据表示生物体内的二维区域中的血流的血流图像，生成模拟深度图表的步骤；基于反射模型，根据上述深度图表生成用于增强上述血流的空间变化的增强图像的步骤；将上述增强图像与上述血流图像合成，生成已增强血流图像的步骤。
上述方法被实现为硬件的功能或软件的功能，在后者的情况下，经由可移动存储介质或网络，向血流图像处理装置安装实现该功能的程序。血流图像处理装置的概念中包含超声波诊断装置、信息处理装置等。
发明效果
根据本发明，能够提高血流图像的视觉识别性。或者，根据本发明，能够增强地表现二维区域内的血流的流动的空间变化。
附图说明
图1是表示实施方式的超声波诊断装置的结构的框图。
图2是表示深度图表的概念图。
图3是表示反射模型的概念图。
图4是表示反射图像生成部和显示处理部的第一结构例的框图。
图5是用于说明反射图像的生成的图。
图6是表示已增强能量图像的一个例子的图。
图7是表示已增强速度图像的一个例子的图。
图8是表示其他已增强血流图像的图。
图9是用于说明指导像的操作的图。
图10是表示反射图像生成部和显示处理部的第二结构例的框图。
图11是表示反射图像生成部和显示处理部的第三结构例的框图。
图12是表示反射图像生成部和显示处理部的第四结构例的框图。
附图标记说明
10：探头；18：断层图像形成部；20：血流图像形成部；22：反射图像形成部；24：显示处理部；52：深度图表生成器；54：斜率图表运算器；56：反射图像生成器；200：反射模型。
具体实施方式
以下，根据附图说明实施方式。
(1)实施方式的概要
在实施方式的血流图像处理装置中，深度图表生成单元根据表示生物体内的二维区域中的血流的血流图像，生成模拟深度图表，增强图像生成单元根据深度图表，生成用于增强血流的空间变化的增强图像，加工单元使用增强图像，对血流图像进行加工。
作为用于立体或写实地表现对象物的技术，提出了各种渲染技术。在采用任意的渲染技术的情况下，都需要与对象物有关的三维数据。血流图像是二维数据，即使对血流图像自身应用渲染技术，也无法立体地表现血流。
对此，根据上述结构，基于血流图像，人工生成模拟的深度信息即深度图表(高度图表)。即，根据二维数据生成模拟三维数据。通过对深度图表应用渲染技术(或立体表现技术)，能够得到增强了血流的流动的空间变化的增强图像，根据该增强图像，对血流图像进行加工。
在实施方式中，血流图像典型的是能量图像、速度图像。在实施方式中，在渲染时，利用立体表现模型。立体表现模型理想的是反射模型。作为反射模型，已知镜面反射模型和扩散反射模型，但在实施方式中，采用了镜面反射模型。也可以采用除此以外的反射模型。血流图像的加工的概念中除了包括增强图像与血流图像的合成以外，还包括根据增强图像对血流图像的修正等。理想的是进行血流图像的加工，使得在血流图像上进一步增强亮度的大小或色调的变化。血流图像可以是动画图像和静止图像的任意一个。
在实施方式中，深度图表用于在基于血流图像定义的虚拟三维空间中对血流图像应用反射模型，增强图像生成单元是基于反射模型根据深度图表生成作为增强图像的反射图像的反射图像生成单元。反射图像是发挥增强凹凸或大小的作用的图像，如果根据这样的反射图像加工血流图像，则能够增强血流的空间变化。
在实施方式中，加工单元将反射图像与血流图像合成，生成已增强血流图像。根据反射图像的合成，能够增强血流图像中的特定的部分。实施方式的血流图像处理装置具备将血流图像变换为彩色血流图像的彩色变换单元，反射图像是彩色图像，加工单元将作为彩色图像的反射图像与彩色血流图像合成。也可以在两个图像的合成后进行彩色变换，但根据彩色变换后的合成，容易个别调整反射图像的内容。
在实施方式中，反射图像是光泽表现用的白色系图像。根据该结构，能够在血流图像中，对能量、速度较大的部分进行识别表现、立体表现、或增强表现。白色系图像是用白色表现的图像、以及用与白色接近的颜色或在功能上看能够与白色等同的颜色表现的图像。
在实施方式中，反射图像生成单元具备根据深度图表生成斜率图表的单元、根据斜率图表生成反射图像的单元。斜率图表的生成以应用反射模型时为前提。斜率图表是包含法线向量图表的概念。
在实施方式中，血流图像是表示多普勒信息的能量的分布的能量图像，深度图表生成单元根据构成能量图像的各能量，决定构成深度图表的各深度，深度图表生成单元具有能量越大则决定越小的深度的函数。根据该结构，在能量图像中自然地增强能量大的部分。例如，用亮度将该部分表现得明亮。
在实施方式中，血流图像是速度图像，深度图表生成单元根据构成速度图像的各速度的绝对值，决定构成深度图表的各深度，深度图表生成单元具有绝对值越大则决定越小的深度的函数。根据该结构，在速度图像中自然地增强速度的绝对值大的部分。例如，用亮度将该部分表现得明亮。
在实施方式中，增强图像生成单元根据深度图表和离散图表，生成增强图像。通常，在计算血流信息时，计算能量、速度以及离散。上述结构将离散灵活运用于增强图像的生成。例如，也可以提供离散来代替血流表面的粗糙度。
(2)实施方式的详细
在图1中示出了实施方式的血流图像处理装置。该血流图像处理装置是以下的超声波诊断装置，其设置在医疗机关等中，根据通过向生物体收发超声波得到的接收信息，形成超声波图像。作为超声波图像，可以列举表示生物体组织的断层图像、以及表示血流的血流图像。后者的血流图像可以列举能量图像、以及速度图像。也可以在PC等信息处理装置中处理由超声波诊断装置生成的血流图像数据。在该情况下，该信息处理装置能够与血流图像处理装置对应。
在图1中，探头10是可移动型的波收发器。在图示的例子中，探头10的波收发面与生物体11的表面抵接。探头10具有由一维排列的多个振动元件构成的振动元件阵列。通过振动元件阵列形成超声波波束，其电子地进行扫描。由此，形成波束扫描面12。在图1中，r方向是深度方向，θ方向是电子扫描方向。作为电子扫描方式，已知电子扇区扫描方式、电子线性扫描方式(包括电子凸镜扫描方式)等。也可以使用插入到体腔内的探头。还可以设置2D振动元件阵列，来代替1D振动元件阵列。然而，根据实施方式的超声波诊断装置，如后面详细说明的那样，可以不使用2D振动元件阵列，就生成模拟地立体表现的血流图像。此外，通常个别地形成用于形成断层图像的超声波波束和用于取得多普勒信息的超声波波束。
发送部14是在发送时并行地向振动元件阵列输出进行了延迟处理的多个发送信号的发送波束形成器。发送波束形成器的实体是电子电路。另一方面，在接收时，如果在振动元件阵列中接收到来自生物体内的反射波，则从振动元件阵列向接收部16并行地输出多个接收信号。接收部16对多个接收信号进行延迟相加(整相相加)，由此输出作为延迟相加后的接收信号的波束数据。即，接收部16是接收波束形成器。其实体是电子电路。具体地说，接收部16具备多个放大器、多个A/D变换器、多个延迟器、加法器等。在实施方式中，在接收部16内设置有作为复合信号变换电路的正交检波电路。此外，由排列在电子扫描方向上的多个波束数据构成接收帧数据。各波束数据由排列在深度方向上的多个回波数据构成。
断层图像形成部18作为断层图像形成单元而发挥功能，它是具备波束数据处理电路、数字扫描变换器(DSC)等的电子电路。波束数据处理电路是对各波束数据应用振幅运算、对数变换、相关处理等的电子电路。DSC具有坐标变换功能、插补功能、帧速率变换功能等。通过DSC，根据多个接收帧数据生成多个断层图像数据。各断层图像数据是表示生物体组织的断面的B模式图像数据。各断层图像数据被发送到显示处理部24。可以由依照程序进行动作的一个或多个处理器构成断层图像形成部18。或者，后述的控制部28也可以作为断层图像形成部18发挥功能。在图1中，bw表示构成断层图像的各像素的像素值(亮度值)。
血流图像形成部20作为血流图像形成单元而发挥功能，其是具备多普勒信息处理电路、数字扫描变换器(DSC)等的电子电路。向多普勒信息处理电路输入作为复合信号的各波束数据，根据各波束数据，对每个二维坐标，计算能量、速度(平均速度)、以及离散(速度的偏差)。具体地说，多普勒信息处理电路具备壁运动滤波器、自相关器、能量运算器、速度运算器、离散运算器等。DSC如上述那样具有坐标变换功能、插补功能、帧速率变换功能等。可以由依照程序进行动作的一个或多个处理器构成血流图像形成部20。或者，后述的控制部28也可以作为血流图像形成部20发挥功能。在图1中，p表示能量，±v表示正负的速度。除此以外，可以将离散σ输出到显示处理部24。此外，按照像素单位计算能量p、速度±v、以及离散σ，并输出到显示处理部24。
反射图像形成部22作为增强图像生成单元或反射图像生成单元发挥功能。反射图像形成部22是电子电路，该电子电路基于作为用于渲染的模型的反射模型，根据血流图像(能量图像、速度图像)人工地生成模拟深度图表，并且基于该深度图表生成反射图像。在实施方式中，反射图像是用于带有光泽感地对血流图像中的具有显著比周围大的能量或速度的部分进行增强表现的图像。换言之，反射图像是用于加工血流图像的图像。反射图像形成部22也可以由依照程序进行动作的一个或多个处理器构成。或者，后述的控制部28也可以作为反射图像形成部22发挥功能。在图1中，Ispec表示像素单位的反射光的强度、即亮度。将在后面详细说明反射图像形成部22的具体结构和作用。
在实施方式中，根据坐标变换后的血流图像生成反射图像，因此在反射图像形成部22内没有设置上述DSC。然而，也可以根据坐标变换前的血流图像(接收帧数据)生成反射图像。在该情况下，既可以在坐标变换前进行反射图像与血流图像的合成，也可以在坐标变换后进行反射图像与血流图像的合成。然而，根据实施方式的结构，如后述那样，将作为彩色图像的反射图像与作为彩色图像的血流图像合成，因此能够得到易于个别地自由确定反射图像的内容的优点。
显示处理部24作为合成单元和彩色变换单元发挥功能，其具有图像合成功能、彩色变换功能等。通过显示处理部24，构成与用户选择出的动作模式或显示模式一致的显示图像。在CFM(Color Flow Mapping：彩色流动图)模式中，将彩色的血流图像(能量图像或速度图像)合成到黑白的B模式断层图像上，并将由此生成的CFM图像显示到显示器26。在选择CFM模式，进而由用户指示了血流图像的增强的情况下，将彩色的反射图像与彩色的血流图像(能量图像或速度图像)合成，由此生成已增强血流图像。将该已增强血流图像与断层图像合成，并将由此生成的CFM图像显示到显示器26。
在选择了CFM模式的情况下，也可以始终显示已增强血流图像。由用户选择血流图像的种类(能量图像、速度图像)。也可以单独地显示已增强血流图像。也可以显示深度图表、斜率(法线向量)图表等中间图像。也可以不将反射图像与血流图像合成，而用于其他目的。例如，也可以根据反射图像执行测量。显示处理部24也可以由依照程序进行动作的一个或多个处理器构成。或者，后述的控制部28也可以作为显示处理部24发挥功能。显示器26可以由LCD、有机EL显示设备、其他显示设备构成。
控制部28作为控制单元发挥功能，其由CPU和动作程序构成。控制部28控制图1所示的各结构的动作。尤其在实施方式中，控制部28控制反射图像的生成和合成。控制部28连接有操作面板30。操作面板30是具备多个开关、多个按键、跟踪球、键盘等的输入设备。在定义反射模型时，可以由用户利用操作面板，设定或变更光源的位置、视线(视点)的位置等各种参数。
在图2中，示出了深度图表的生成方法。二维空间32是通过x轴(水平轴)和y轴(垂直轴)定义的空间，血流图像36存在于该二维空间32内。用(x，y)表示血流部38中的点a的坐标。另一方面，三维空间34相当于向二维空间32追加了作为深度轴的z轴，用(x，y，z)表示其内部的点b的坐标。
在实施方式中，对构成血流图像的每个像素，计算深度z。具体地说，如后面详细说明的那样，根据像素的亮度值I(能量p或速度v的绝对值)，计算深度z。在该计算时，例如利用具有亮度值I越大则越是减小深度z的作用的变换公式。包含深度轴的三维空间34不是实际的空间，而是为了应用反射模型而人工定义的虚拟空间。在二维空间32与三维空间34之间，x轴和y轴是共通的。也可以说三维空间34是根据血流图像36定义的空间。在三维空间34内，分布有多个深度z，其构成深度图表42。深度z的最小值是0，其最大值是z-max。例如z-max是255。深度图表42在三维空间34内具有三维的形态。在实施方式中，将深度图表42看作为三维物体，对其应用反射模型。
根据图3，说明反射模型(镜面反射模型)200。通过将深度图表42看作为三维物体，能够针对深度图表42上的点b，定义与之相接的平面44。平面44具有斜率。在实施方式中，用法线向量N表现其斜率。另外，针对该点b，定义光源向量L和视线向量V。既可以将光源和视点确定为固定点，也可以由用户变更它们。半角向量(半向量)H是对光源向量L和视线向量V所成的角度进行二等分所得的向量。通过向反射模型提供这些向量，能够针对点b计算反射光的强度Ispec。将反射图像构成为对构成血流图像的每个像素计算的反射光的强度Ispec的集合体。关于用于立体或写实地表现三维物体的渲染，提出了各种模型。其中，理想的是采用能够增强血流的空间变化的模型，理想的是具体地如上述那样采用镜面反射模型。将在后面说明具体的计算公式。
在图4中，表示出反射图像生成部和显示处理部的第一结构例。显示处理部24具备作为彩色变换单元而发挥功能的彩色变换部46、作为加工单元或合成单元而发挥功能的加法器48、以及合成部50。彩色变换部46将血流图像(能量图像或速度图像)变换为彩色图像。加法器48将作为彩色图像的增强图像与作为彩色图像的血流图像合成，生成已增强血流图像。合成部50对作为彩色图像的已增强血流图像和作为背景图像的黑白的断层图像进行合成。
反射图像形成部22具备深度图表生成器52、斜率图表运算器54、以及反射图像生成器56。深度图表生成器52作为深度图表生成单元而发挥功能，向其输入作为血流图像的能量图像或速度图像。在向深度图表生成器52输入能量图像的情况下，深度图表生成器52针对能量图像中的每个像素，将能量变换为深度，由此生成由多个深度构成的深度图表。另一方面，在向深度图表生成器52输入速度图像的情况下，深度图表生成器52针对速度图像中的每个像素，将速度的绝对值变换为深度，由此生成由多个深度构成的深度图表。任意的深度图表都不表示实际的深度分布，而是为了应用反射模型而人工生成的模拟的形式信息。
在深度图表生成器52中，在根据能量求出深度z时，例如计算以下的公式(1)。
[公式1]
z＝k×(255-p)……(1)
在上述公式(1)中，深度z的最小值是0，深度z的最大值是255。通过将从作为最大值的255减去能量p所得的值乘以系数k，来计算深度z。根据上述公式(1)，能量p越大则计算出越小的深度z。
另一方面，在深度图表生成器52中，在根据速度v求出深度z时，例如运算以下的公式(2)。
[公式2]
z＝k×(255-|v|×2)……(2)
在上述公式(2)中，深度z的最小值也是0，深度z的最大值也是255。通过将从作为最大值的255减去速度v的绝对值所得的值乘以2倍并将其乘以系数k，来计算深度z。根据上述公式(2)，速度v的绝对值越大则计算出越小的深度z。
也可以代替数学公式运算，而根据查找表(LUT)，根据能量p或速度v来计算深度z。例如，也可以利用以下的(3-1)或(3-2)。这些公式中的lut表示LUT中的变换。
[公式3]
z＝k×lut(p)……(3-1)
z＝k×lut(|v|)……(3-2)
也可以如以下的公式(4)所示那样，根据多项式、对数函数等希望的函数f(I)来计算深度z。在此，作为函数的参数的I是亮度，亮度I是能量p或速度v的绝对值。
[公式4]
z＝k×f(I)……(4)
在图4中，斜率图表运算器54作为斜率图表计算单元来发挥功能，其通过对深度图表实施空间微分处理，来生成斜率图表。具体地说，针对深度图表上的每个点，计算与该点相接的平面的斜率，由此作为多个斜率的分布而构成斜率图表。实际上，作为与各点相接的平面的斜率，而计算该平面的法线向量。即，在实施方式中，将斜率图表构成为法线向量图表。
反射图像生成器56构成反射图像生成单元的主要部分，其根据斜率图表(法线向量图表)生成反射图像。具体地说，例如根据与反射模型(镜面反射模型)一致的以下的公式(5)，计算构成反射图像的各像素的亮度(在视点处观测的反射光的强度)Ispec。
[公式5]
在上述公式(5)的分子中，ρs是镜面反射系数。F是菲涅尔项，其由半角向量H和光源向量L定义。D是分布函数或法线分布项，相当于物体表面的不规律。G是几何衰减项，其由半角向量H、光源向量L、视线向量V、以及法线向量N定义。在上述公式(5)的分母中，包含法线向量N与视线向量V的内积、以及法线向量N与光源向量L的内积。上述公式(5)自身是公知的计算公式。如附图标记58所示那样，由用户提供计算反射光的强度所需要的参数。在该情况下，可以利用预设的参数。也可以根据超声波的收发条件、多普勒信息，自动地确定参数。
也可以将上述分布函数D设为血流速度的离散σ的函数。在该情况下，依照以下的公式(6)，计算反射光的强度Ispec。
[公式6]
也可以利用离散σ来代替分布函数D。在以下的公式(7)中表示它。
[公式7]
根据上述公式(7)，能够削减计算量，并且能够得到进一步反映了离散σ的反射图像。此外，对每个坐标(x，y)计算离散σ。由与多个像素对应的多个离散σ构成离散图表。
在图4中，在加法器48中，将如以上那样生成的反射图像与彩色变换后的血流图像叠加。在实施方式中，反射图像构成为白色图像，R、G、B的比例是1：1：1。在将这样的反射图像与能量图像合成的情况下，白色高亮地增强表现出能量大的部分。在将这样的反射图像与速度图像合成的情况下，白色高亮地增强表现出速度的绝对值大的部分。
也可以追加地设置彩色变换部60，在该彩色变换部60中，对反射图像进行着色。也可以设置其他加工单元来代替加法器48。例如，也可以进行根据反射图像来增强血流图像的色调或亮度的修正处理。也可以将彩色变换后的血流图像62发送到深度图表生成器52，根据这样的血流图像62生成深度图表。还可以自动或手动地从多个处理方式中选择适合于状况的处理方式。
在图5中，表示出反射图像的生成过程。在显示区域65内确定关注区域(ROI)66，能量图像64存在于其内部。附图标记63表示收发原点。关注区域66例如是覆盖心脏内的左心室的全部或一部分的区域。在实施方式中，根据能量图像(彩色变换前的能量图像或彩色变换后的能量图像)，生成深度图表68。深度图表相当于二维区域内的能量的分布。在反射模型下，根据深度图表68生成反射图像70。反射图像70是用于增强血流的空间变化的增强图像。此外，在实施方式中，反射图像是白色系的图像，但在图5中，为了观察的方便，示出了黑白反转了的反射图像。
在图6中，示出了已增强能量图像72。通过将反射图像与图5所示的能量图像合成，来生成该已增强能量图像72。将能量大的部分作为增强部分73，即用白色或光泽来表现该部分。由此，能够清楚地表现血流的空间变化，提高能量图像的视觉识别性。
在图7中，表示出已增强速度图像74。通过将反射图像与速度图像合成，来生成该已增强速度图像74。增强表现速度的绝对值大的部分。具体地说，在通过暖色系的颜色表现的正方向血流像76中包含正方向增强部分80，在通过冷色系的颜色表现的负方向血流像78中包含负方向增强部分82。用白色或高亮地表现这些增强部分80、82。由此，能够清楚地表现血流的空间变化，提高速度图像的视觉识别性。尤其能够提高因瓣膜开闭不完全产生的逆流的视觉识别性。
在图8中，表示出颈动脉。在血管壁86的内部88表现出能量图像84。通过反射图像的合成，增强地表现能量大的中心部分90。此外，相对于与探头92垂直的轴仅倾斜了偏向角度φ的超声波波束94进行线性扫描，由此形成能量图像84。
在图9中，表示出其他显示例子。可以与已增强血流图像102相邻地显示指导像104。指导像104具有例如表示三维空间的线框106、表示波束扫描面的标记108、表示光源的标记110、表示视点的标记112等。例如，可以利用操作面板30操作标记110、112，变更光源、视点的位置。在该情况下，可以一边观察实时地变化的反射图像，一边查找最优的光源的位置和视点的位置的组合。也可以设定与z方向平行的投影光和与z方向平行的视线。
在图10中，示出了反射图像生成部和显示处理部的第二结构例子。在图10中，向与图4所示的结构相同的结构标注相同的附图标记，并省略其说明。在该第二结构例子中，在显示处理部24A中，在乘法器48A的前级设置有合成部50A。即，在进行血流图像和断层图像的合成的基础上，对合成图像生成反射图像。通过该结构，也能够对血流图像进行增强处理。此外，在事后合成断层图像的情况下，反射图像有可能被断层图像覆盖，但根据第二结构例子，能够避免产生这样的问题。
在图11中，示出了反射图像生成部和显示处理部的第三结构例子。在图11中，向与图4所示的结构相同的结构标注相同的附图标记，并省略其说明。在该第三结构例子中，向反射图像生成部22A内的反射图像生成器56输入离散σ，在考虑到离散σ的同时生成反射图像。在该情况下，例如利用上述公式(6)或公式(7)。根据第三结构例子，能够将离散反映到反射图像中，因此能够在反射图像上表现速度的不规律的程度。
在图12中，示出了反射图像生成部和显示处理部的第四结构例子。在图12中，向与图4所示的结构相同的结构标注相同的附图标记，并省略其说明。在该第四结构例子中，在反射图像生成部22B内，在深度图表生成器的前级设置有选择部114。选择部114具有选择能量图像和速度图像中的一个图像的功能、以及在选择了速度图像的情况下在正方向的成分和负方向的成分中选择一方或双方的功能。在通过该选择部例如选择了负方向的成分的情况下，根据负方向的成分生成反射图像，能够在血流图像中例如增强地表现逆流等负方向的流动。也可以只增强地表现正方向的流动。或者，也可以对正方向的流动和负方向的流动，分别实施个别的增强处理。
根据上述实施方式，基于血流图像，人工地生成作为模拟深度信息的深度图表(高度图表)。即，根据二维数据生成模拟三维数据。通过对深度图表应用渲染技术(或立体表现技术)，能够得到增强了血液的流动的空间变化的增强图像，根据该增强图像对血流图像进行增强处理。在上述实施方式中，将反射图像与血流图像进行合成，但可以考虑将反射图像与其他图像合成的变形例子。例如，可以将反射图像与B模式图像合成。也可以将反射图像单独地作为测量对象。还可以生成表现方法不同的多个反射图像，将它们与血流图像进行加权合成。也可以对从体数据切取的面数据(二维的血流图像)应用上述处理。

Claims (11)

1.一种血流图像处理装置，其特征在于，具备：
深度图表生成单元，其根据表示生物体内的二维区域中的血流的血流图像，生成模拟的深度图表；
增强图像生成单元，其根据上述深度图表，生成用于增强上述血流的空间变化的增强图像；以及
加工单元，其使用上述增强图像，对上述血流的图像进行加工。
2.根据权利要求1所述的血流图像处理装置，其特征在于，
上述深度图表用于在基于血流图像定义的虚拟三维空间中对上述血流图像应用反射模型，
上述增强图像生成单元是基于上述反射模型根据上述深度图表生成作为增强图像的反射图像的反射图像生成单元。
3.根据权利要求2所述的血流图像处理装置，其特征在于，
上述加工单元将上述反射图像与上述血流图像合成，生成已增强血流图像。
4.根据权利要求3所述的血流图像处理装置，其特征在于，
该血流图像处理装置具备：彩色变换单元，其将上述血流图像变换为彩色血流图像，
上述反射图像是彩色图像，
上述加工单元将作为上述彩色图像的上述反射图像与上述彩色血流图像合成。
5.根据权利要求4所述的血流图像处理装置，其特征在于，
上述反射图像是用于光泽表现的白色系图像。
6.根据权利要求2所述的血流图像处理装置，其特征在于，
上述反射图像生成单元具备：根据上述深度图表生成斜率图表的单元、以及根据上述斜率图表生成上述反射图像的单元。
7.根据权利要求1所述的血流图像处理装置，其特征在于，
上述血流图像是表示多普勒信息的能量的分布的能量图像，
上述深度图表生成单元根据构成上述能量图像的各能量，决定构成上述深度图表的各深度，
上述深度图表生成单元具有能量越大则决定越小的深度的函数。
8.根据权利要求1所述的血流图像处理装置，其特征在于，
上述血流图像是速度图像，
上述深度图表生成单元根据构成上述速度图像的各速度的绝对值，决定构成上述深度图表的各深度，
上述深度图表生成单元具有绝对值越大则决定越小的深度的函数。
9.根据权利要求1所述的血流图像处理装置，其特征在于，
上述增强图像生成单元根据上述深度图表和离散图表，生成上述增强图像。
10.一种血流图像处理方法，其由血流图像处理装置执行，该血流图像处理方法的特征在于，包括：
根据表示生物体内的二维区域中的血流的血流图像，生成模拟的深度图表的步骤；
基于反射模型，根据上述深度图表生成用于增强上述血流的空间变化的增强图像的步骤；以及
将上述增强图像与上述血流图像合成，生成已增强血流图像的步骤。
11.一种程序，其用于由血流图像处理装置执行血流图像处理方法，该程序的特征在于，包括：
根据表示生物体内的二维区域中的血流的血流图像，生成模拟的深度图表的功能；
基于反射模型，根据上述深度图表生成用于增强上述血流的空间变化的增强图像的功能；以及
将上述增强图像与上述血流图像合成，生成已增强血流图像的功能。
CN201910223649.2A 2018-05-29 2019-03-22 血流图像处理装置以及方法、计算机可读存储介质 Active CN110537936B (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018-102189 2018-05-29
JP2018102189A JP7078457B2 (ja) 2018-05-29 2018-05-29 血流画像処理装置及び方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110537936A true CN110537936A (zh) 2019-12-06
CN110537936B CN110537936B (zh) 2022-04-15

Family

ID=68694155

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910223649.2A Active CN110537936B (zh) 2018-05-29 2019-03-22 血流图像处理装置以及方法、计算机可读存储介质

Country Status (3)

Country Link
US (1) US11017512B2 (zh)
JP (1) JP7078457B2 (zh)
CN (1) CN110537936B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11295537B1 (en) * 2018-02-23 2022-04-05 Tipping Point Medical Images, Llc Method and apparatus for inserting virtual contrast into CT and MRI examinations
US11475581B2 (en) * 2021-03-17 2022-10-18 Himax Technologies Limited Depth processor

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6480732B1 (en) * 1999-07-01 2002-11-12 Kabushiki Kaisha Toshiba Medical image processing device for producing a composite image of the three-dimensional images
CN1550217A (zh) * 2003-04-28 2004-12-01 株式会社东芝 超声诊断设备以及图像处理设备
CN1559346A (zh) * 2004-03-01 2005-01-05 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 超声波彩色血流成像的图像后处理方法及装置
US20150093005A1 (en) * 2013-09-30 2015-04-02 Samsung Medison Co., Ltd. Method and apparatus for generating three-dimensional (3d) image of target object
CN104883981A (zh) * 2013-01-23 2015-09-02 株式会社东芝 超声波诊断装置、图像处理装置以及图像处理方法
US20160140738A1 (en) * 2014-11-13 2016-05-19 Kabushiki Kaisha Toshiba Medical image processing apparatus, a medical image processing method and a medical diagnosis apparatus

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3406106B2 (ja) * 1995-02-06 2003-05-12 ジーイー横河メディカルシステム株式会社 超音波画像表示方法および超音波診断装置
JP3946815B2 (ja) 1997-06-11 2007-07-18 東芝医用システムエンジニアリング株式会社 超音波診断装置
JPH11206768A (ja) 1998-01-22 1999-08-03 Toshiba Corp 画像処理装置
JPH11299784A (ja) * 1998-04-22 1999-11-02 Toshiba Corp 超音波診断装置
JP4771459B2 (ja) 2005-08-12 2011-09-14 国際航業株式会社 カラー標高傾斜図作成システムおよびカラー標高傾斜図作成方法
RU2466679C2 (ru) * 2006-11-30 2012-11-20 Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. Визуализация сосудистой структуры
EP2511878B1 (en) 2011-04-12 2020-05-06 Samsung Medison Co., Ltd. Providing three-dimensional ultrasound image based on three-dimensional color reference table in ultrasound system
CN106102589B (zh) * 2015-06-05 2019-10-25 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 超声流体成像方法及超声流体成像系统
US10453193B2 (en) 2017-05-05 2019-10-22 General Electric Company Methods and system for shading a two-dimensional ultrasound image
US11771396B2 (en) * 2018-03-01 2023-10-03 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Quantification of blood flow with ultrasound B-mode imaging

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6480732B1 (en) * 1999-07-01 2002-11-12 Kabushiki Kaisha Toshiba Medical image processing device for producing a composite image of the three-dimensional images
CN1550217A (zh) * 2003-04-28 2004-12-01 株式会社东芝 超声诊断设备以及图像处理设备
CN1559346A (zh) * 2004-03-01 2005-01-05 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 超声波彩色血流成像的图像后处理方法及装置
CN104883981A (zh) * 2013-01-23 2015-09-02 株式会社东芝 超声波诊断装置、图像处理装置以及图像处理方法
US20150093005A1 (en) * 2013-09-30 2015-04-02 Samsung Medison Co., Ltd. Method and apparatus for generating three-dimensional (3d) image of target object
US20160140738A1 (en) * 2014-11-13 2016-05-19 Kabushiki Kaisha Toshiba Medical image processing apparatus, a medical image processing method and a medical diagnosis apparatus

Also Published As

Publication number Publication date
US20190370947A1 (en) 2019-12-05
JP7078457B2 (ja) 2022-05-31
CN110537936B (zh) 2022-04-15
US11017512B2 (en) 2021-05-25
JP2019205604A (ja) 2019-12-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN101523237B (zh) 采用灰度级反转的3d超声彩色流成像
JP5730196B2 (ja) 超音波診断装置、超音波画像処理装置、超音波画像生成方法
KR102014504B1 (ko) 초음파 이미징에서의 섀도우 억제
JP5525930B2 (ja) 三次元超音波画像を生成表示する超音波診断装置
JP2009011711A (ja) 超音波診断装置
WO1997034530A1 (fr) Appareil de diagnostic a ultrasons
US10564281B2 (en) Ultrasonography apparatus and ultrasonic imaging method
WO2010024023A1 (ja) 超音波診断装置及び超音波画像表示方法
JP2015213673A (ja) 超音波診断装置
CN110537936B (zh) 血流图像处理装置以及方法、计算机可读存储介质
JP4740695B2 (ja) 超音波診断装置
JP2022110089A (ja) 超音波画像表示のためのダイナミックレンジを適応的に設定するためのシステム及び方法
JPH10277030A (ja) 超音波診断装置
CN109982646B (zh) 超声波诊断装置和图像处理方法
JP5622374B2 (ja) 超音波診断装置及び超音波画像生成プログラム
JP2018187092A (ja) 超音波診断装置、合成画像の表示方法及びプログラム
JP3977779B2 (ja) 超音波診断装置
JP3522488B2 (ja) 超音波診断装置
EP0809119B1 (en) Ultrasound image processing apparatus and method of forming and displaying ultra sound images by the apparatus
JP2012045253A (ja) 超音波診断装置
JP2017169984A (ja) 画像処理装置、超音波診断装置及び画像処理プログラム
JP2005278988A (ja) 超音波画像処理装置
JP2017195913A (ja) 超音波診断装置
JP5626986B2 (ja) 超音波診断装置及びその制御プログラム
WO2016189955A1 (ja) 超音波診断装置及び超音波画像処理方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20220124

Address after: Chiba County, Japan

Applicant after: Fujifilm medical health Co.,Ltd.

Address before: Tokyo, Japan

Applicant before: Hitachi, Ltd.

TA01 Transfer of patent application right
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant