JP2002045358A - 嚢胞性物体の自動的な検出及び寸法測定の方法及び装置 - Google Patents

嚢胞性物体の自動的な検出及び寸法測定の方法及び装置

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Abstract

(57)【要約】 【課題】 超音波撮像において嚢胞性物体を自動的に検
出して寸法測定する方法及び装置を提供する。 【解決手段】 嚢胞性物体を自動的に検出するため、メ
モリ（１０又は１６）から画像フレームを読み出し（２
２）、画像フレーム又はデシメートされた形態の画像フ
レームの範囲内で探索領域を画定し（２４）、局所的な
ピクセル値統計に適応したピクセル値の閾値に基づいて
探索領域内のピクセル値を二値化し（２６）、二値化し
たピクセル値をモルフォロジ・フィルタ処理してスペッ
クル寸法よりも小さい構造を除去し（２８）、連続物体
の数を数えて連続物体の面積を記録し（３０）、所定の
寸法の範囲外にある物体を棄却する（３２）。各々の検
出された嚢胞性物体は自動的に寸法測定して（３６）、
自動寸法測定過程の結果を表わす図形情報を表示する
（３８）ことができる。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は一般的には、組織の
超音波撮像に関する。具体的には、本発明は、組織構造
の画像に基づいて組織構造を自動的に寸法測定するシス
テム及び方法に関する。
【０００２】
【発明の背景】臨床での超音波検査時には、超音波技師
はしばしば、子宮、肝臓又は乳房等の軟組織の画像に観
察されるあらゆる嚢胞性物体の寸法を測定する必要があ
る。このため、従来のスキャナでは、超音波技師は嚢胞
を手動で位置決めし、次いで、その長軸及び短軸の長さ
を測定する必要がある。嚢胞が多数存在する場合には、
これらの嚢胞の寸法を一つずつ測定するのに相当な量の
時間及び手間が掛かる。従って、自動的に嚢胞性物体を
位置決めしてそれらの寸法を測定するシステムを提供す
ると、患者のスループット及び測定の一貫性の両方を向
上させることになる。
【０００３】米国特許第５，５８８，４３５号には、胎
児の大腿骨長、上腕長及び頭囲等の体構造を自動的に測
定する方法が記載されている。この手法は、産婦人科応
用に用いるのに適しており、多数の物体を一度に一つず
つ測定する。利用者はまた、手動制御によって物体の１
つ又は２つの初期点を指定する必要がある。
【０００４】他の形式の組織構造、具体的には嚢胞性物
体を自動的に検出して寸法測定する方法に対する需要が
ある。かかる手法は、利用者が如何なる初期点も選択す
る必要がないようにするのが好ましい。また、探索領域
の選択から嚢胞区域のマーキング及び測定に到るまでの
過程全体が自動的であるのが好ましい。
【０００５】
【発明の概要】本発明は、超音波撮像において嚢胞性物
体を自動的に検出して寸法測定する方法及び装置を指向
する。嚢胞性物体は広範囲の臨床応用で認められるの
で、本発明は、大幅な生産性向上を提供するものと期待
される。本発明の方法の性能は、低エコー（hypoechoi
c）物体が明瞭に画定される境界を有している場合に最
適化される。
【０００６】好適実施形態によれば、本方法は以下の工
程を含んでいる。（ａ）メモリから画像フレームを読み
出す工程、（ｂ）画像フレーム又はデシメート（間引
き）された形態の画像フレームの範囲内で探索領域を画
定する工程、（ｃ）局所的なピクセル値統計に適応した
ピクセル値の閾値に基づいて探索領域内のピクセル値を
二値化する工程、（ｄ）二値化したピクセル値をモルフ
ォロジ・フィルタ処理してスペックル寸法よりも小さい
構造を除去する工程、（ｅ）連続物体の数を数えて連続
物体の面積を記録する工程、及び（ｆ）所定の寸法の範
囲外にある物体を棄却する工程。この方法の結果とし
て、画像内の嚢胞性物体を自動的に検出できるようにな
る。
【０００７】好適実施形態によれば、各々の検出された
嚢胞性物体を自動的に寸法測定して、自動寸法測定過程
の結果を表わす図形情報を表示してもよい。自動寸法測
定は、各々の残存する物体の質量中心を求め、次いで、
各々の残存する物体のその質量中心に対する長軸及び短
軸を測定することにより達成される。
【０００８】
【好適実施形態の詳細な説明】従来の超音波イメージン
グ・システムの一つを図１に全体的に示す。主データ経
路は、トランスデューサ２からビームフォーマ４へのア
ナログＲＦ入力から開始する。ビームフォーマ４は送信
ビーム形成及び受信ビーム形成を受け持つ。ビームフォ
ーマの信号入力は、トランスデューサ素子からの低レベ
ルのアナログＲＦ信号である。ビームフォーマはさら
に、複素帯域通過フィルタを含んでおり、フィルタは取
得されたデータ・サンプルから形成される同相（Ｉ）及
び直角位相（Ｑ）の２つの加算後ディジタル受信ビーム
を出力する。上述のデータ・サンプルは、送信ビームの
それぞれの焦点域から反射した超音波から導出されてい
る。複素帯域通過フィルタは、所望の周波数、例えば送
信波形の基本周波数ｆ0又は送信波形の高（低）調波周
波数を中心とする周波数の帯域を通過させるようなフィ
ルタ係数でプログラムされている。ビームフォーマの出
力Ｉ及びＱデータがフィルタ６へ送られると、フィルタ
６は信号スペクトルを再成形して帯域外雑音を除去する
ことができる。
【０００９】フィルタ６から出力された画像データはＢ
モード・プロセッサ８へ送られて、プロセッサ８はビー
ムフォーマ４から得たＩ及びＱデータを変換して、時間
変化型振幅を有する信号包絡線を対数圧縮した形態とす
る。複素信号の包絡線振幅は、Ｉ及びＱが表わすベクト
ルの大きさである。Ｉ及びＱの位相角はＢモード表示に
は用いられない。信号の大きさは、直交する成分の自乗
和の平方根すなわち（Ｉ2＋Ｑ2）1/2 である。Ｂモード
振幅データすなわちＢモード強度データは、スキャン・
コンバータ１０へ出力される。本明細書では複素帯域通
過システムの例で好適実施形態を開示するが、ＲＦ信号
を同相成分及び直角位相成分へ変換する中間工程を経な
いでＲＦ信号の包絡線を検出するようなシステムに本発
明を適用することもできる。
【００１０】スキャン・コンバータ１０は、処理済のＢ
モード強度データを受け取り、必要に応じて補間して、
強度データをビデオ表示用のＸＹフォーマットへ変換す
る。具体的には、スキャン・コンバータ１０は、Ｂモー
ド・データの座標変換を行なって、極座標（Ｒ−θ）の
セクタ型フォーマット又はデカルト座標のリニア型フォ
ーマットから、適当にスケーリングされたデカルト座標
の表示ピクセル・データとし、表示ピクセル・データを
ＸＹ表示メモリ（図示されていない）に記憶させる。
【００１１】走査変換（スキャン・コンバート）後のフ
レームはビデオ・プロセッサ１２へ渡され、ビデオ・プ
ロセッサ１２はビデオ・データをビデオ表示用のグレイ
・スケール・マッピングとして写像（マッピング）す
る。従来の超音波イメージング・システムは典型的に
は、生の画像データから表示グレイ・レベルへの単純な
伝達関数である様々なグレイ・マップを採用している。
次いで、グレイ・スケール画像フレームは、表示モニタ
１４へ送られて表示される。
【００１２】モニタ１４によって表示されるＢモード画
像は、その各々が表示におけるそれぞれのピクセルの強
度又は輝度を指示しているようなデータから成る画像フ
レームから形成される。画像フレームは、各々の強度デ
ータがピクセル輝度を指示する８ビットの２進数である
ような、例えば４００×５００のデータ・アレイを含み
得る。各々のピクセルは、呼び掛けを行なった超音波パ
ルスに応答したそれぞれのサンプル空間の後方散乱体断
面積と、用いられているグレイ・マップとの関数である
強度値を有している。表示画像は、撮像されている人体
を通る平面内での組織及び／又は血流を表わす。
【００１３】Ｂモード・データの連続したフレームは、
先入れ先出し方式でシネ・メモリ１６に記憶される。記
憶は連続的であってもよいし、外部のトリガ事象の結果
として生じてもよい。シネ・メモリ１６は、バックグラ
ウンドで稼働する循環的な画像バッファのようなもので
あり、画像データを取り込んで、実時間で利用者に対し
て表示する。操作者インタフェイス（図示されていな
い）に設けられている適当な装置の操作を介して利用者
がシステムをフリーズさせると、利用者は、シネ・メモ
リに以前に取り込まれている画像データを観察できるよ
うになる。
【００１４】システム制御はホスト・コンピュータ（す
なわちマスタ・コントローラ）１８に集中化されてお
り、ホスト・コンピュータ１８は操作者インタフェイス
（例えば制御パネル）を介して操作者の入力を受け取っ
て、次に様々なサブシステムを制御する。ホスト・コン
ピュータ１８はシステム・レベルの制御機能を果たす。
ホスト・コンピュータ１８は、操作者インタフェイスを
介して操作者からの入力を受け取ると共に、システム状
態変化（例えばモード変更）を受け取って、適当なシス
テム変更を行なう。システム制御バス（図示されていな
い）がホスト・コンピュータからサブシステムへのイン
タフェイスを提供している。
【００１５】従来のシステムは、任意の超音波画像に図
形記号を重ね合わせ表示する能力を有している。画像フ
レームへの図形の重ね合わせ表示は、ビデオ・プロセッ
サ１２において行なわれ、ビデオ・プロセッサ１２はス
キャン・コンバータ１０内のＸＹ表示メモリから超音波
画像フレームを、またグラフィック・プロセッサ２０か
ら図形データを受け取る。グラフィック・プロセッサ２
０は、ホスト・コンピュータ１８からの指令に応答して
画像フレームに表示すべき図形記号に対応するデータを
生成する。
【００１６】本発明の好適実施形態による方法を図２に
示す。従来のスキャナでは、カレントの画像フレームを
スキャン・コンバータ内のＸＹ表示メモリ又はシネ・メ
モリのいずれかから読み出すことができる（ステップ２
２）。嚢胞検出過程を容易にするために、画像に先ず何
らかの前処理を施す（ステップ２４）。前処理には、以
下のうち任意のもの又はすべてが包含され得る。（１）
画像を比較的小さい２次元アレイを成す画素に縮小する
画像デシメーション、（２）デシメートされた画像の内
部での探索領域の画定、（３）スペックル雑音を減少さ
せる平滑化フィルタ（例えばメジアン・フィルタ又は平
均フィルタ）の適用、及び（４）背景と嚢胞との間のコ
ントラストを強調するピクセル強度ヒストグラム等化。
画像デシメーション・ファクタ（例えば２）は一般的に
は、カレントの画像深さ設定について予め定義されてい
る最小嚢胞寸法及び画像寸法（ピクセル数で表わしたも
の）に依存する。
【００１７】初期探索領域は、例えば画像フレーム（デ
シメート後）の中央９０％等として予め定義することが
できる。嚢胞検出処理時間を最短にするためには、近距
離音場の残響によって損なわれている可能性のある上方
帯域をさらに除外すると有利である。オプションとし
て、利用者が所望の矩形探索領域の対向する頂点に２つ
のカーソルを置くことにより最終探索領域を選択するこ
ともできる。但し、好ましい方法は、探索領域内の小さ
い上部領域における残響雑音に何らかの単純な試験を施
すものであり、以下のようにして行なう。
【００１８】（ａ） 例えば、図３に示すように、レン
ジ方向に初期探索領域４０の上部１／３に対応する高
さ、及び横方向に探索領域の中央１／３に等しい幅を選
択することにより小さな箱４６を画定する。
【００１９】（ｂ） レンジ（Ｙ）方向に沿ってエッジ
検出フィルタを適用する（小さな箱の内部のみ）。適切
で最も単純な例は、フィルタ係数［１，−１］を有する
ＦＩＲフィルタである。
【００２０】（ｃ） 所定の閾値を上回るピクセル値を
検出する。図３では、大きな点がエッジ検出フィルタ処
理後の明るく鮮鋭な残響構造を表わしている。小さな点
が、鮮鋭性が相対的に小さいと考えられる組織のエッジ
（存在していれば）を表わす。
【００２１】（ｄ）小さな箱の内部で検出されたすべて
の点のＹ座標の平均を算出する。推定された平均のＹ位
置が太い水平線４４で図示されており、他方、水平線４
２は探索領域の元の上部境界を示している。
【００２２】（５） 探索領域の上部境界を太線４４に
位置するものとして画定し直す。すると、この上部境界
を上回る大半の構造的残響雑音が除去される筈である。
【００２３】図２を参照して述べると、適応的（アダプ
ティブ）閾値法を用いて、探索領域を二値化する（ステ
ップ２６）。目的は、各々のピクセルについて、ピクセ
ルが嚢胞構造内部に位置していれば「１」とマークし、
又はそうでなければ「０」とマークすることにより探索
領域をセグメント分割することにある。軟組織は比較的
大きなピクセル強度を有するが嚢胞構造は低エコーであ
るものと仮定すると、セグメント分割は各々のピクセル
の強度を閾値と比較することにより達成される。最も単
純な具現化形態では、探索領域における大域的な最大強
度の何分の１かに基づいて閾値を選択することができ
る。但し、よりロバストな性能を得るために、局所的な
ピクセル強度分布に基づく閾値を用いて各々のピクセル
を分類する適応的方式を提案する。
【００２４】適応的閾値方式には多くの変形が可能であ
るが、好ましい二値化方法を図４に示す。探索領域内の
各々の新たなピクセルＰijについて（ステップ４８）、
ピクセルＰijに中心を置くＲ×Ｒのカーネルの内部で隣
接するピクセルの局所平均（Ｍ）及び標準偏差（σ）を
先ず算出する（ステップ５０）。カーネル寸法Ｒ（例え
ば９）は、予測される最小嚢胞性物体寸法よりも若干小
さくなるように選択する。
【００２５】カーネルが組織スペックルのみを含んでい
て嚢胞の内部に位置していないものであるか否かを試験
するために、標準偏差σを予め定義されている閾値φと
比較する（ステップ５２）。σ＞φであれば、カーネル
内のピクセルは「嚢胞」でない確率が高い。しかしなが
ら、カーネルが部分的に嚢胞の内部に位置していてもσ
＞φの条件がやはり成立する場合がある。従って、カー
ネル内で平均（Ｍ）よりも大きい値を有するピクセルの
みを「０」とマークする（ステップ５４）。σ＜φであ
れば、適応的閾値Ｔを以下のようにして算出する（ステ
ップ５６）。
【００２６】 Ｔ＝Ｍ−ｋ×σ （１） ここで、ｋは定数である。一般的には、ｋは０．２等の
小さな正の分数である。
【００２７】Ｐij＜Ｔであるならば（図４のステップ５
８）、Ｐijを「０」（嚢胞でない）とマークする（ステ
ップ６０）。その他の場合には、「１」（嚢胞）とマー
クする（ステップ６２）。探索領域内の各々のマークさ
れていないピクセルについて同じマーキング工程を繰り
返す（ステップ４８に戻る）。
【００２８】一般的には、適応的閾値処理後の二値化さ
れた画像は、極めて「雑音が多い(noisy) 」ものである
可能性があり、多くの小さな孤立した構造から成る。こ
れらの小さな構造（殆どはスペックル雑音）は、モルフ
ォロジ・フィルタの利用によって除去することができる
（図２のステップ２８）。モルフォロジ・フィルタは、
多くのディジタル画像処理の教科書に教示されている非
線形画像変換手法である（例えば、William K. Pratt
著、Digital Image Processing、第２版［ニューヨー
ク、Wiley 社刊］を参照されたい。）。基本的なモルフ
ォロジ演算は、直接的パターン・マッチング（「当たり
又は外れ(hit or miss) 」）変換によるか、又はさらに
効率的なピクセル・スタッカ及びルックアップ・テーブ
ル法を用いることにより具現化することができる。
【００２９】収縮(erosion) 及び膨張(dilation)は２つ
の基本的なモルフォロジ演算を表わしており、これらの
演算を連続して用いるとスペックル雑音構造を封鎖する
(close up)のに極めて実効的である。基本的に、収縮フ
ィルタを通過させる各回のパスで、連続した明るい
（「１」）領域の最も外側のピクセル層が除去される。
この演算は、スペックル雑音のように小さな異質の明る
い構造を封鎖するのに役立つ。収縮演算はまた、あらゆ
る嚢胞領域の最も外側の層を収縮する。この望ましくな
い影響を相殺するために、収縮フィルタの各回のパスの
後に膨張と呼ばれる逆演算を適用することができる。膨
張フィルタの効果は、既存の明るい物体にピクセルの層
を戻し加えることにある。収縮フィルタ処理によって完
全に封鎖された（最早存在しない）スペックル雑音の空
隙が膨張フィルタによって再生されることはない。実用
では、収縮フィルタに続いて膨張フィルタを通過させる
１回のパスで大半のスペックル雑音構造を除去すること
ができる。但し、必要があれば、収縮及び膨張の追加パ
スを実行することもできる。
【００３０】図２のステップ３０の目標は、モルフォロ
ジ・フィルタ処理された探索領域内の連続物体の総数を
数えることにある。連続物体は、当該集合内部でピクセ
ルによって互いに連結されている物体ピクセル
（「１」）の集合として定義される。例として、図５
に、５つの連続物体から成る探索領域を示す。一般的に
は、連続物体は、孔、又は小さな突出部を伴った凹凸の
ある境界ピクセル層を含んでいる可能性がある。これら
の不規則性は、物体のセグメント分割過程に混乱を招く
可能性がある。従って、本発明の好適実施形態によれ
ば、関心のある物体（嚢胞）は、極端に大きな孔又は突
出部を有さない比較的輪郭のはっきりした（well-defin
ed）形状を有するものと仮定する。目的は、図６に示す
ように、すべての物体ピクセル（「１」）を異なる物体
番号を有する別個の物体にセグメント分割又はグループ
分けすることにある。
【００３１】殆どの状況で良好に作用すると考えられる
計算効率のよいアプローチは以下の通りである。Ｐijは
行ｉ及び列ｊに位置する二値化されたピクセル値を表わ
すとする。図６に示すように、探索領域の１つの頂点
（例えばＰ00）から開始して、画像内のピクセルを検査
し、ラスタ走査の場合と同様の連続的な態様で（すなわ
ち行毎に）物体番号を割り当てる。Ｐij＝０（嚢胞でな
い）であるならば、０のままとする。Ｐij＝１（嚢胞）
であるならば、既に走査されている隣接ピクセルから成
る予め画定されているカーネルを再検査する。この隣接
カーネル内の少なくとも１つのピクセルが物体として番
号付けされているならば、カレントのピクセルを同じ物
体の一部と見做して同じ番号を割り当てる。他の場合に
は、カレントのピクセルを新たな物体の始まりと見做し
て新たな物体番号を割り当てる。隣接カーネルは、前列
及び／又は前行（既に走査されている）のピクセルから
成り、すなわち行ｉ、列ｊ−１，ｊ−２，ｊ−
３，....，ｊ−ｎのピクセル、及び行ｉ−１、列ｊ−
１，ｊ，ｊ＋１，ｊ＋２，....，ｊ＋ｍのピクセルから
成る。ここで、ｎ及びｍは整数値である。最低限、この
パターンは、既に走査されている３つの直に隣接するピ
クセルＰi,j-1 ，Ｐi-1,j-1 ，Ｐi-1,j を含んでいなけ
ればならない。既に番号付けされている物体の小さな突
出部及び／又は破片と、新たな物体の始まりとの間の識
別を助けるためには、前行及び前列に位置する追加のピ
クセルの検査を勧める。
【００３２】すべての物体に番号が割り当てられたら、
物体の総数は容易に数えることができる。また、図６に
示すように、各々の物体の面積は、所与の物体番号でマ
ークされたピクセルの数を数えることにより単純に算出
することができる。
【００３３】図２を再び参照すると、ステップ３２にお
いて、過度に大きい物体又は過度に小さい物体を選別除
去する。ステップ２８でモルフォロジ・フィルタを用い
て小さなスペックル様構造を除去したが、スペックル様
構造の一部が依然として探索領域に存在している可能性
がある。これらの小構造は、現時点では固有の物体番号
を有しているが、面積が所定の範囲内にあるか否かを検
査することによりこれらの小構造を除去することができ
る。面積が何らかの下方閾値（カレントの撮像設定での
スキャナの平均スペックル寸法に基づく）よりも小さけ
れば棄却する。例えば、図６の２ピクセル物体（面積＝
２ピクセル）は残留スペックル雑音を表わすものとして
図示されており、下方閾値を面積＝３ピクセルに設定す
るとこの物体は棄却される。物体について数えた面積が
嚢胞であるにしては過度に大きい場合には、この物体も
棄却される。残りの物体のみが「真の」嚢胞であるもの
と見做される。
【００３４】所定の限度外の寸法を有する物体の棄却に
続いて、以下の方程式を用いて各々の残存物体の「質量
中心」を算出する（ステップ３４）。
【００３５】
【数１】
【００３６】式（２）及び（３）において、ｘ0 及びｙ
0 は物体の質量中心の座標であり、Ｎは物体を構成する
ピクセルの数であり、ｘi 及びｙi はピクセルＰijの行
座標及び列座標である。
【００３７】ステップ３６において、各々の物体の寸法
を測定する。臨床診断では、物体寸法は通常、物体の最
長軸の長さ及び最短軸の長さによって特徴付けられる。
物体が楕円形状を有している場合には、最長軸及び最短
軸は互いに直交する。この寸法測定過程を自動化するた
めに、各々の物体の質量中心から境界ピクセルまで物体
の最長軸及び最短軸の探索を行なう。質量中心に関して
等角度間隔で８つ又はこれよりも多い探索方向で行な
う。オプションとして、最長軸と最短軸とが直交してい
ることが分かっているならば、これらの軸を用いて物体
（「嚢胞」）の周りにフィットさせた楕円を描くことが
できる。また、これらの軸を用いて、楕円の標準的な面
積方程式を利用して嚢胞の実効的な楕円面積を算出する
こともできる。但し、既定動作としては、最終画像にお
ける嚢胞性物体に重ねて長軸（最長軸）及び短軸（最短
軸）の両方を直線（矢印付き）として表示する（ステッ
プ３８）。質量中心を画像上のカーソルとして表示する
こともできる。好適実施形態によれば、探索領域は、表
示されている画像フレーム上で境界がハイライト表示
（例えば白で）されている手動選択された矩形領域であ
る。すべての図形記号は、質量中心、並びに長軸及び短
軸を算出するコンピュータからの指令に応答してグラフ
ィック・プロセッサによって生成される。
【００３８】最後の試験、但し選択随意の試験として、
長軸及び短軸の測定長さを用いて、嚢胞であるにしては
過度に長い形状を有するあらゆる検出物体を除外するこ
ともできる。すなわち、最長軸対最短軸の比が何らかの
所定の閾値よりも大きい場合には、物体を疑わしいもの
と見做して、その測定値を表示しないようにする。
【００３９】ホスト・コンピュータとグラフィック・プ
ロセッサとを有する超音波イメージング・システムの例
で好適実施形態を開示したが、ホスト・コンピュータ及
びグラフィック・プロセッサの機能を一つのプロセッサ
によって実行することもできる。具体的には、図２の流
れ図に示す機能を単一のプロセッサによって実行するこ
とができる。さらに、図１は多数のプロセッサとホスト
・コンピュータとを有する従来の超音波イメージング・
システムの構造を示しているが、データ処理機能及び演
算機能のすべてを十分な処理能力を有する単一のコンピ
ュータによって実行することもできる。
【００４０】好適実施形態を参照して本発明を説明した
が、当業者であれば、本発明の範囲から逸脱せずに様々
な変形を施して本発明の構成要素を同等の要素で置き換
え得ることが理解されよう。加えて、本発明の本質的な
範囲から逸脱せずに本発明の教示に合わせて特定の状況
を適応構成するように多くの改変を施してもよい。従っ
て、本発明は、本発明を実施するのに想到される最良の
態様として開示した特定の実施形態に限定されている訳
ではなく、本発明は特許請求の範囲内に含まれるすべて
の実施形態を包含しているものとする。
【図面の簡単な説明】
【図１】Ｂモード撮像を行なう超音波イメージング・シ
ステムの全体的な構造を示すブロック図である。
【図２】本発明の好適実施形態による嚢胞の自動的な検
出及び寸法測定のためのアルゴリズムを示す流れ図であ
る。
【図３】本発明の好適実施形態に従って近距離音場の残
響雑音を除外するために探索領域の上部境界を再画定す
る手法を示す略図である。
【図４】本発明の好適実施形態による探索領域の二値化
のためのアルゴリズムを示す流れ図である。
【図５】モルフォロジ・フィルタ処理後の探索領域を示
す略図であって、探索領域がハイライト表示されたピク
セルによって形成される複数の連続物体を有しており、
ハイライト表示されたピクセルが「１」又は「嚢胞」を
表わし、背景ピクセルが「０」である略図である。
【図６】本発明の好適実施形態に従って各々の連続物体
を構成するピクセルの数を数えた後の図５の探索領域を
示す略図であって、特定の連続物体の全ピクセルに物体
番号が割り当てられており、アルゴリズムが各々の物体
の全ピクセル数（面積）を記録していることを示す略図
である。
【符号の説明】
２ トランスデューサ ４０ 初期探索領域 ４２ 探索領域の元の上部境界 ４４ 推定された平均のＹ位置 ４６ 小さな箱
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０６Ｔ 7/60 １５０ Ｇ０６Ｔ 7/60 １５０Ｊ (72)発明者 ファン・ドン アメリカ合衆国、ウィスコンシン州、ミド ルトン、アパートメント・６、センチュリ ー・アベニュー、5317番 Ｆターム(参考） 4C301 AA01 EE11 EE12 EE14 JB02 JB23 JB27 JB35 JC06 JC07 KK24 KK30 5B057 AA07 AA10 BA05 CA02 CA08 CA12 CA16 CB08 CB12 CB16 CE06 CE11 CE12 CH09 DA08 DA13 DB02 DB05 DB09 DC04 DC06 DC16 DC23 5L096 AA03 AA06 BA03 BA06 BA13 EA06 EA12 EA35 EA43 FA06 FA37 FA59 FA60 FA62 FA64 GA34 GA55

Claims (42)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 （ａ）一フレームを構成する画像ピクセ
    ル値を取得する工程と、 （ｂ）ピクセル値の閾値に基づいて探索領域内のピクセ
    ル値を二値化する工程と、 （ｃ）二値化されたピクセル値に基づいて前記フレーム
    内の連続物体の数を数える工程と、を含む方法。
  2. 【請求項２】 前記連続物体の各々の面積を記録する工
    程をさらに含んでいる請求項１に記載の方法。
  3. 【請求項３】 前記二値化する工程の前に、前記画像ピ
    クセル値のフレームをデシメートする工程をさらに含ん
    でいる請求項１に記載の方法。
  4. 【請求項４】 前記二値化する工程の前に、前記画像ピ
    クセル値のフレームに平滑化フィルタを適用する工程を
    さらに含んでいる請求項１に記載の方法。
  5. 【請求項５】 前記二値化する工程の前に、前記画像ピ
    クセル値からピクセル強度ヒストグラムを導出する工程
    と、次いで該ピクセル強度ヒストグラムを等化する工程
    とをさらに含んでいる請求項１に記載の方法。
  6. 【請求項６】 近距離音場の残響により損なわれた上方
    帯域を除外するように前記探索領域を画定する工程をさ
    らに含んでいる請求項１に記載の方法。
  7. 【請求項７】 近距離音場の残響により損なわれた上方
    帯域を除外するように前記探索領域を画定する前記工程
    は、前記フレームの一部においてレンジ方向に沿ってエ
    ッジ検出フィルタを適用する工程を含んでいる請求項１
    に記載の方法。
  8. 【請求項８】 スペックル寸法よりも小さい構造を除去
    するために前記二値化されたピクセル値をモルフォロジ
    ・フィルタ処理する工程をさらに含んでいる請求項１に
    記載の方法。
  9. 【請求項９】 所定の寸法の範囲外の寸法を有する連続
    物体を棄却する工程をさらに含んでいる請求項２に記載
    の方法。
  10. 【請求項１０】 前記連続物体のうち少なくとも１つの
    連続物体の質量中心を求める工程と、 前記質量中心に対する前記少なくとも１つの連続物体の
    第１の寸法を算出する工程とをさらに含んでいる請求項
    １に記載の方法。
  11. 【請求項１１】 前記質量中心に対する前記少なくとも
    １つの連続物体の第２の寸法を算出する工程をさらに含
    んでおり、前記第１及び第２の寸法は互いに直交する軸
    に沿って位置している請求項１０に記載の方法。
  12. 【請求項１２】 前記第１及び第２の寸法の比が所定の
    閾値を上回っているか否かを決定する工程をさらに含ん
    でいる請求項１１に記載の方法。
  13. 【請求項１３】 前記画像ピクセル値のフレームから導
    出される画像を表示する工程と、 前記画像に重ね合わせて前記質量中心を表わす図形を表
    示する工程とをさらに含んでいる請求項１０に記載の方
    法。
  14. 【請求項１４】 前記画像ピクセル値のフレームから導
    出される画像を表示する工程と、 前記画像に重ね合わせて前記第１の寸法を表わす図形を
    表示する工程とをさらに含んでいる請求項１０に記載の
    方法。
  15. 【請求項１５】 前記ピクセル値の閾値は局所的なピク
    セル値統計に対して適応的である請求項１に記載の方
    法。
  16. 【請求項１６】 前記二値化する工程は、 一つのピクセルに中心を置くカーネル内の隣接するピク
    セルについて局所平均及び標準偏差を算出する工程と、 前記平均及び前記標準偏差の関数である適応的閾値を算
    出する工程と、 前記ピクセルの値が前記閾値以上であれば前記ピクセル
    を連続物体の一部であるものとしてマークする工程とを
    含んでいる請求項１５に記載の方法。
  17. 【請求項１７】 前記数える工程は、連続物体の一部で
    あるものとしてマークされた各々のピクセルに物体番号
    を割り当てる工程を含んでおり、同じ連続物体に属する
    ピクセルは同じ物体番号を割り当てられる請求項１６に
    記載の方法。
  18. 【請求項１８】 所与の物体番号でマークされたピクセ
    ルの数を数える工程をさらに含んでいる請求項１７に記
    載の方法。
  19. 【請求項１９】 多数のピクセルを含んでいる表示装置
    （１４）と、 一フレームを構成する画像ピクセル値を記憶するメモリ
    （１０又は１６）と、コンピュータ（１８）とを備える
    システムであって、 該コンピュータが、（ａ）前記画像ピクセル値のフレー
    ムから導出される超音波画像を表示するように前記表示
    装置を制御する工程、（ｂ）ピクセル値の閾値に基づい
    て探索領域内のピクセル値を二値化する工程、及び
    （ｃ）二値化されたピクセル値に基づいて前記フレーム
    内の連続物体の数を数える工程を実行するようにプログ
    ラムされている、システム。
  20. 【請求項２０】 前記コンピュータは、前記連続物体の
    各々の面積を記録する工程を実行するようにさらにプロ
    グラムされている請求項１９に記載のシステム。
  21. 【請求項２１】 前記コンピュータは、前記二値化する
    工程の前に、前記画像ピクセル値のフレームをデシメー
    トする工程を実行するようにさらにプログラムされてい
    る請求項１９に記載のシステム。
  22. 【請求項２２】 前記コンピュータは、前記二値化する
    工程の前に、前記画像ピクセル値のフレームに平滑化フ
    ィルタを適用する工程を実行するようにさらにプログラ
    ムされている請求項１９に記載のシステム。
  23. 【請求項２３】 前記コンピュータは、前記二値化する
    工程の前に、前記画像ピクセル値からピクセル強度ヒス
    トグラムを導出する工程と、次いで該ピクセル強度ヒス
    トグラムを等化する工程とを実行するようにさらにプロ
    グラムされている請求項１９に記載のシステム。
  24. 【請求項２４】 前記コンピュータは、近距離音場の残
    響により損なわれた上方帯域を除外するように前記探索
    領域を画定する工程を実行するようにさらにプログラム
    されている請求項１９に記載のシステム。
  25. 【請求項２５】 近距離音場の残響により損なわれた上
    方帯域を除外するように前記探索領域を画定する前記工
    程は、前記フレームの一部においてレンジ方向に沿って
    エッジ検出フィルタを適用する工程を含んでいる請求項
    １９に記載のシステム。
  26. 【請求項２６】 前記コンピュータは、スペックル寸法
    よりも小さい構造を除去するために前記二値化されたピ
    クセル値をモルフォロジ・フィルタ処理する工程を実行
    するようにさらにプログラムされている請求項１９に記
    載のシステム。
  27. 【請求項２７】 前記コンピュータは、所定の寸法の範
    囲外の寸法を有する連続物体を棄却する工程を実行する
    ようにさらにプログラムされている請求項２０に記載の
    システム。
  28. 【請求項２８】 前記コンピュータは、前記連続物体の
    うち少なくとも１つの連続物体の質量中心を求める工程
    と、前記質量中心に対する前記少なくとも１つの連続物
    体の第１の寸法を算出する工程とを実行するようにさら
    にプログラムされている請求項１９に記載のシステム。
  29. 【請求項２９】 前記コンピュータは、前記質量中心に
    対する前記少なくとも１つの連続物体の第２の寸法を算
    出する工程を実行するようにさらにプログラムされてお
    り、前記第１及び第２の寸法は互いに直交する軸に沿っ
    て位置している請求項２８に記載のシステム。
  30. 【請求項３０】 前記コンピュータは、前記第１及び第
    ２の寸法の比が所定の閾値を上回っているか否かを決定
    する工程を実行するようにさらにプログラムされている
    請求項２９に記載のシステム。
  31. 【請求項３１】 前記コンピュータは、前記画像ピクセ
    ル値のフレームから導出される画像を表示する工程と、
    前記画像に重ね合わせて前記質量中心を表わす図形を表
    示する工程とを実行するようにさらにプログラムされて
    いる請求項２８に記載のシステム。
  32. 【請求項３２】 前記コンピュータは、前記画像ピクセ
    ル値のフレームから導出される画像を表示する工程と、
    前記画像に重ね合わせて前記第１の寸法を表わす図形を
    表示する工程とを実行するようにさらにプログラムされ
    ている請求項２８に記載のシステム。
  33. 【請求項３３】 前記ピクセル値の閾値は局所的なピク
    セル値統計に対して適応的である請求項１９に記載のシ
    ステム。
  34. 【請求項３４】 前記二値化する工程は、一つのピクセ
    ルに中心を置くカーネル内の隣接するピクセルについて
    局所平均及び標準偏差を算出する工程と、前記平均及び
    前記標準偏差の関数である適応的閾値を算出する工程
    と、前記ピクセルの値が前記閾値以上であれば前記ピク
    セルを連続物体の一部であるものとしてマークする工程
    とを含んでいる請求項３３に記載のシステム。
  35. 【請求項３５】 前記数える工程は、連続物体の一部で
    あるものとしてマークされた各々のピクセルに物体番号
    を割り当てる工程を含んでおり、同じ連続物体に属する
    ピクセルは同じ物体番号を割り当てられる請求項３４に
    記載のシステム。
  36. 【請求項３６】 前記コンピュータは、所与の物体番号
    でマークされたピクセルの数を数える工程を実行するよ
    うにさらにプログラムされている請求項１７に記載のシ
    ステム。
  37. 【請求項３７】 多数のトランスデューサ素子を含んで
    いる超音波トランスデューサ・アレイ（２）と、 走査平面内に一連の超音波送信ビームを送信するように
    選択されたトランスデューサ素子をパルス駆動する送信
    ビームフォーマ（４）と、 それぞれのビーム送信に続いてそれぞれの受信信号を取
    得する前記トランスデューサ・アレイの選択されたトラ
    ンスデューサ素子に結合されている受信ビームフォーマ
    （４）と、 前記受信信号から画像パラメータ値のベクトルを形成す
    る信号プロセッサ（８）と、 前記ベクトルを画像ピクセル値のフレームへ変換して、
    該画像ピクセル値のフレームを前記メモリに記憶させる
    スキャン・コンバータ（１０）と、 前記メモリから検索された前記画像ピクセル値のフレー
    ムをグレイ・スケール値へマッピングするグレイ・スケ
    ール・マッピングを含んでいるビデオ・プロセッサ（１
    ２）とをさらに含んでいる請求項１９に記載のシステ
    ム。
  38. 【請求項３８】 （ａ）一フレームを構成する画像ピク
    セル値を取得する工程と、 （ｂ）ピクセル値の閾値に基づいて探索領域内のピクセ
    ル値を二値化する工程と、 （ｃ）第１の二値を有する第１のピクセルについて、隣
    接するピクセルのカーネル内の少なくとも第２のピクセ
    ルもまた前記第１の二値を有するか否かを決定する工程
    と、 （ｄ）前記第１及び第２のピクセルの両方が前記第１の
    二値を有する場合には前記第１及び第２のピクセルに同
    じ物体識別子を割り当てる工程と、を含んでいる方法。
  39. 【請求項３９】 多数のピクセルを含んでいる表示装置
    （１４）と、画像ピクセル値のフレームを記憶するメモ
    リ（１０又は１６）と、コンピュータ（１８）とを備え
    たシステムであって、 該コンピュータが、（ａ）前記画像ピクセル値のフレー
    ムから導出される超音波画像を表示するように前記表示
    装置を制御する工程、（ｂ）ピクセル値の閾値に基づい
    て探索領域内のピクセル値を二値化する工程、（ｃ）第
    １の二値を有する第１のピクセルについて、隣接するピ
    クセルのカーネル内の少なくとも第２のピクセルもまた
    前記第１の二値を有するか否かを決定する工程、並びに
    （ｄ）前記第１及び第２のピクセルの両方が前記第１の
    二値を有する場合には前記第１及び第２のピクセルに同
    じ物体識別子を割り当てる工程を実行するようにプログ
    ラムされている、システム。
  40. 【請求項４０】 前記コンピュータは、前記物体識別子
    でマークされたピクセルの数を数える工程を実行するよ
    うにさらにプログラムされている請求項３９に記載のシ
    ステム。
  41. 【請求項４１】 組織の超音波画像を表示する手段（１
    ４）と、そこから前記超音波画像が導出された画像ピク
    セル値のフレームを記憶する手段（１０又は１６）と、 連続物体を検出するために前記画像ピクセル値のフレー
    ムを二値化する手段（１８）と、 二値化の結果に基づいて前記画像の前記連続物体の質量
    中心を自動的に算出する手段（１８）と、を備えたシス
    テム。
  42. 【請求項４２】 前記質量中心から前記連続物体の境界
    ピクセルまでの距離を自動的に算出する手段（１８）を
    さらに含んでいる請求項４１に記載のシステム。
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