JP2002052026A - パルス・ドプラ超音波イメージングにおいてサンプル・ゲートを自動設定する方法及び装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 ドプラ・サンプル・ゲートの位置及びサイズ
の設定値を、実際の血管画像データに基づいて自動的に
初期化しかつ調整するための方法及び装置を提供する。 【解決手段】 血管セグメント探索方法として、Ｂモー
ド画像データまたはカラー・フロー画像データのいずれ
かから得られた２値化した血管画像内の幾何学情報及び
モルフォロジ情報のみに基づいたオブジェクト探索技法
を利用する。２次元画像の目標探索範囲内において形態
的に最適な血管セグメントまたは最も近傍にある血管セ
グメントを検出する。サンプル・ゲートは目標とする血
管セグメントの中心位置またはその近傍に配置する。サ
ンプル・ゲート・サイズは血管サイズを基準にして調整
する。次いで、ドプラ角を最小とするような利用可能な
最適なステアリング角を選択する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、全般的には、運動
する超音波散乱体のイメージングに関する。本発明は、
詳細には、医療診断用超音波イメージングにおけるゲー
トまたはサンプル・ボリューム（以下、「サンプル・ゲ
ート」という）の位置決め方法に関する。

【０００２】

【発明の背景】優れた医療診断用超音波イメージング・
システムには、広範なイメージング・モードの組が必要
である。これらのモードは、臨床診断に用いられる主要
なイメージング・モードであって、タイムライン・ドプ
ラ、カラー・フロー・ドプラ、Ｂモード、Ｍモードなど
がある。Ｂモードでは、超音波イメージング・システム
により、ピクセルの輝度がエコー反射の強度に基づいて
いるような組織の２次元画像が作成される。別法とし
て、カラー・フロー・イメージング・モードでは、体液
（例えば、血液）や組織の運動を画像化することができ
る。ドプラ効果を用いて心臓や血管内の血液の流れが測
定されることはよく知られている。組織や血液から後方
散乱体の速度を測定するためには、後方散乱された超音
波の位相シフトを用いることができる。ドプラ・シフト
を異なる色を用いて表示し、流れの速度及び方向を表す
こともできる。スペクトル・ドプラ・イメージング・モ
ードでは、これらのドプラ周波数シフトのパワー・スペ
クトルを算出して、速度−時間波形として視覚的に表示
する。

【０００３】ドプラ式超音波の主たる利点の１つは、血
管内の血流を非侵襲的かつ定量的に測定できることであ
る。音波照射(insonifying) ビームと流れ軸との間の角
度（以下「ドプラ角」と呼ぶ）をθとすると、速度ベク
トルの大きさは、次の標準ドプラ方程式によって決定す
ることができる。

【０００４】 ｖ＝ｃｆ_d／（２ｆ₀ ｃｏｓθ） （１） 上式において、ｃは血液中での音速であり、ｆ₀ は送信
周波数であり、ｆ_d は後方散乱した超音波信号中の運動
誘発によるドプラ周波数シフトである。

【０００５】従来の超音波スペクトル・ドプラ・イメー
ジングでは、オペレータは、カラー・フロー・データの
有無によらず、サンプル・ゲートを２次元画像内の測定
位置に手作業で位置決めする必要がある。オペレータは
さらに、検査しようとする血管の直径に対してサンプル
・ゲートのサイズを手作業で調整する必要がある。多数
の送信発射にわたって収集された音響データから、標準
高速フーリエ変換（ＦＦＴ）スペクトル解析を経てドプ
ラ周波数スペクトル・データが得られる。

【０００６】測定した所与のドプラ周波数シフトｆ_d に
対して、フローの速度（スピード）ｖは、式（１）を用
いて計算される。理想的なドプラ角はゼロ、すなわち、
ビームが血流の方向に一致している場合である。しかし
ながら、実際に形成できるドプラ角はこれより大きくな
る傾向があり、ドプラ角が９０度に近づくのに伴い、角
度推定における小さな誤差がｖにおいては大きな誤差に
つながる可能性がある。このため、一般的には、約６０
度を超えないドプラ角を形成するようにドプラ・ビーム
をステアリングして、信頼性の高い速度測定値を得てい
る。従来のドプラ・システムでは、角度のステアリング
は、オペレータによる手作業を必要とする調整となって
いる。

【０００７】スペクトル・ドプラ・モードを起動する際
の手動によるドプラ調整を最小限にするため、従来のス
キャナでは一般に、ドプラ・サンプル・ゲートの位置及
びサイズに対するプリセット、並びにビームのステアリ
ング角に対するプリセットを提供している。しかし、こ
うしたプリセットでは、プローブに対する血管の深度、
サイズ及び方位が検査ケースごとに大幅に異なることが
あるため、限られた恩恵しか与えられない。

【０００８】米国特許第５，３６５，９２９号には、関
心領域を走査するための複数のレンジ・ゲート及び複数
のドプラ・ビームの使用について記載されている。全パ
ワーや最大速度など複数のサンプル・ボリュームに対し
て何らかの信号特性を比較することにより、スキャナは
全スペクトル解析及び表示に最適なサンプル・ゲートを
自動的に選択する。ユーザからすると、ドプラ信号があ
る意味において最適である場所に、スキャナによりサン
プル・ゲートが自動的に位置決めされたように見える。

【０００９】欧州特許出願第０８４２６３８Ａ２号に
は、Ｂモード画像内で血管壁を追尾し、次いで血管直径
全体を確実にカバーするようにサンプル・ボリュームの
サイズを自動的に調整する方法が記載されている。この
方法は体積フロー測定には有用であるが、それでもな
お、ユーザは先ずサンプル・ボリューム及び血管壁マー
カを正確な位置に手作業で位置決めすることが求められ
ている。さらに、体積フロー測定を必要としないドプラ
検査でも、臨床施設が異なれば血管直径に対するサンプ
ル・ゲート・サイズに関して異なる実施に従っているこ
とがある。

【００１０】欧州特許出願第０９８５３８０Ａ１号に
は、ドプラ・サンプル・ゲートを血液ストリームやカラ
ー・フロー情報に基づいて自動的に位置決めするための
方法が記載されている。具体的な様々な用途が有るが、
中でも、サンプル・ゲートを最初に画像内に導入したと
き、またはサンプル・ゲートを移動させているときに、
サンプル・ゲート・カーソルを最適位置に自動的に設定
するために、この方法を使用することができる。この最
適位置は、最大の速度を示しているカラー・フロー・ピ
クセル、最大のフロー・セグメントの中心点、あるい
は、次に適当なフロー・セグメントの中心点、などによ
り規定することができる。

【００１１】米国特許第５，６９０，１１６号には、血
管軸の方位（勾配）をグレイスケール画像データに基づ
いて推定し、次いでそのドプラ角を算出する方法が記載
されている。

【００１２】米国特許第６，０６８，５９８号には、Ｂ
モード及び／またはカラー・フロー・データに基づいて
血管壁を検出し、最適な血管エッジ・データに基づいて
血管の方位を推定し、次いでそのドプラ角を算出するた
めの厳密な方法が記載されている。

【００１３】米国特許第４，９３７，７９７号には、ド
プラ・ビームを自動的にステアリングして、例えば、６
０度（または、６０度未満）などの目標ドプラ角を達成
できるように、トランスジューサ・アレイのビーム形成
遅延を調整する方法が記載されている。しかし、この方
法では、ユーザが先ず、Ｂモード画像上の角度カーソル
を手作業で回転させて血管の方位または流れの方向を規
定する必要がある。

【００１４】ドプラ検査の効率を向上させプリセットを
用いて達成できる効率を超えることを目標として、ドプ
ラ・サンプル・ゲートの位置及びサイズの設定値、並び
にビーム・ステアリング角の設定値を、実際の血管画像
データに基づいて初期化しかつ調整するための自動化し
た方法が必要とされている。

【００１５】

【発明の概要】本発明は、ドプラ・サンプル・ゲートの
位置及びサイズの設定値、並びにビーム・ステアリング
角の設定値を、実際の血管画像データに基づいて自動的
に初期化しかつ調整することができる方法及び装置を対
象とする。この能力は、（１）サンプル・ゲート・カー
ソルを最初に起動させたとき、または画像内に導入した
とき（スペクトル・ドプラ・モードの起動前または起動
時）、あるいは（２）サンプル・ゲート・カーソルを移
動させているとき、という２つの条件のいずれか一方が
満たされた際にユーザに対して支援、すなわち「優れた
機能(smart feature) 」として提供される。通常は、こ
の２つの条件の両者は、システムのマスタ・コントロー
ラにより自動的に監視されている。本発明の好ましい実
施形態によれば、このいずれかの条件が検出された場合
に、（１）２次元画像の目標探索範囲内に「形態的に最
適な(morphologically best)」、または最も近くの血管
セグメントを検出すること、（２）サンプル・ゲートを
目標血管セグメントの中心位置またはその近傍に配置す
ること、（３）血管サイズを基準としてサンプル・ゲー
ト・サイズを調整すること、（４）ドプラ角を最小にす
るような可能な最適ステアリング角を選択すること、と
いう各機能が自動的に実行される。この４つの機能はす
べて、サンプル・ゲートの位置及びサイズ、並びにビー
ムのステアリング角に対して良好な初期調整を提供する
ことを目的としており、これによりユーザによる手作業
の調整がさらに容易となる。一般的には、ユーザが検討
しようとしているのが血管であるか血管の一部であるの
かを正確に予測することはできないが、本発明では、利
用可能な最適画像データに従ってドプラ・サンプリング
・パラメータを設定することにより、検査の速度及び／
または使いやすさを向上させている。

【００１６】本発明の好ましい実施形態によれば、血管
セグメントの探索方法（上記ステップ１）は、Ｂモード
画像データまたはカラー・フロー画像データのいずれか
より得た２値化した血管画像内の幾何学情報及びモルフ
ォロジ情報のみに基づくオブジェクト探索技法を用いて
いる。本明細書で開示する血管抽出方法は、複数のサン
プル・ボリュームからのドプラ信号特性の比較に基づく
ものではない。好ましい実施形態では、本方法は、
（ａ）メモリから画像フレームを読み取るステップと、
（ｂ）画像フレーム内、またはデシメーションした(dec
imated) 画像フレーム内に探索範囲を規定するステップ
と、（ｃ）局所的ピクセル値統計量に適応したピクセル
値閾値に基づくか、または各ピクセルにおけるカラー・
フロー情報の有無に基づいて、探索範囲内のピクセル値
を２値化するステップと、（ｄ）この２値化ピクセル値
に対してモルフォロジ・フィルタ処理を行い、スペック
ル・サイズ未満の構造を除去するステップと、（ｅ）連
続オブジェクトの数を計数し、その面積を把握するステ
ップと、（ｆ）所定のサイズ範囲外にあるオブジェクト
を棄却するステップと、（ｇ）「最適な(best)」血管セ
グメントの中心点を検出するステップと、を含んでい
る。本方法の結果、サンプル・ゲートの位置を自動的に
設定することができる。

【００１７】最適な血管セグメントの中心を特定し終え
れば、任意の自動化方法を用いて血管の直径及び方位を
算出できる。次いで、サンプル・ゲート・サイズを、血
管直径の何分の一かになるように自動設定できる。

【００１８】

【発明の実施の形態】本発明の好ましい実施形態による
ソフトウェアによりプログラムされた超音波イメージン
グ・システムの概要を図１に示す。データの主経路は、
トランスジューサ２からビーム形成器ボード４へのアナ
ログＲＦ入力で開始される。ビーム形成器ボード４は、
送信ビーム形成及び受信ビーム形成を受けもっている。
ビーム形成器の信号入力は、トランスジューサ素子から
の低レベルのアナログＲＦ信号である。ビーム形成器ボ
ード４は、ビーム形成器と、復調器と、フィルタとを備
えており、収集されたデータ・サンプルから形成される
Ｉ（同相）及びＱ（直角位相）の２つの加算されたディ
ジタル・ベースバンド受信ビームを出力する。これらの
データ・サンプルは、送信されたビームのそれぞれの焦
点ゾーンから反射した超音波から導き出されている。Ｉ
及びＱのデータは、フィルタ係数によって送信波形の基
本周波数ｆ₀ を中心とする周波数帯域、またはこの基本
周波数の高調波（若しくは低調波）周波数を通過するよ
うにプログラムされているＦＩＲ（有限インパルス応
答）フィルタへ送られる。

【００１９】フィルタから出力された画像データは、中
間プロセッサ・サブシステムへ送られ、ここで、収集モ
ードに従って処理されて、処理済ベクトル・データとし
て出力される。典型的には、中間プロセッサ・サブシス
テムは、カラー・フロー・プロセッサ６と、Ｂモード・
プロセッサ８と、スペクトル・ドプラ・プロセッサ１０
とを含んでいる。また別法では、ディジタル信号プロセ
ッサ、またはこうしたプロセッサからなるアレイを、３
つのすべてのモードに対する信号処理をするようにプロ
グラムしておくこともできる。

【００２０】Ｂモード・プロセッサ８は、ビーム形成器
ボード４からのＩ及びＱのベースバンド・データを、対
数圧縮された形態の信号包絡線へ変換する。Ｂモード機
能により、この信号包絡線の時間変化する振幅はグレイ
スケールとして画像化される。ベースバンド信号の包絡
線は、Ｉ及びＱが表しているベクトルの大きさである。
Ｉ及びＱの位相角は、Ｂモード表示では用いられない。
信号の大きさは、これら直交する成分の平方和の平方
根、すなわち（Ｉ²＋Ｑ²）^1/2 、である。Ｂモード強度
データは、スキャン・コンバータ１２内のＢモード音響
線メモリ（図示せず）へ出力される。

【００２１】スキャン・コンバータ１２は、処理済のＢ
モード・ベクトル・データを受け取り、必要に応じて補
間すると共に、このデータをビデオ表示用のＸＹフォー
マットに変換する。走査変換（スキャン・コンバート）
されたフレームは、ビデオ・プロセッサ１４に渡され、
ビデオ・プロセッサ１４によりビデオ・データはビデオ
表示用のグレイスケール・マップに写像（マッピング）
される。従来の超音波イメージング・システムは典型的
には、画像生データの単純な伝達関数である多様なグレ
イマップを用いてグレイレベルを表示している。次い
で、これらのグレイスケール画像フレームは、表示モニ
タ１６に送られ表示される。

【００２２】モニタ１６によって表示されるＢモード画
像は、その各々が表示装置におけるそれぞれのピクセル
の強度または輝度を示しているデータからなる画像フレ
ームから作成されている。１つの画像フレームは、例え
ば、２５６×２５６のデータ配列で構成することがで
き、その各強度データはピクセルの輝度を示す１つの８
ビット２進数である。各ピクセルは、探査用超音波パル
スに応答したそれぞれのサンプル・ボリュームの後方散
乱体断面積と使用されるグレイマップとの関数である強
度値を有している。表示された画像は、画像化している
身体を通る平面内での組織及び／または血流を表す。

【００２３】画像作成面内での血液速度の２次元リアル
タイム画像を作成するためには、カラー・フロー・プロ
セッサ６が用いられる。血管の内部や心臓腔内などから
反射された音波の周波数は、血球の速度に比例してシフ
トしており、トランスジューサの方に近づいている血球
では正にシフトし、遠ざかっている血球では負にシフト
する。この血液速度は、特定のレンジ・ゲートにおい
て、相次ぐ発射(firing)の位相シフトを測定することに
より計算される。画像内で１つのレンジ・ゲートにおけ
るドプラ・スペクトルを測定するのではなく、各ベクト
ルに沿った複数のベクトル位置及び複数のレンジ・ゲー
トから平均血液速度を計算し、この情報から２次元画像
を作成する。カラー・フロー・プロセッサ６は、ビーム
形成器ボード４からの加算された左及び右の複素Ｉ／Ｑ
データを受け取って処理して、オペレータが規定した範
囲内のすべてのサンプル・ボリュームについて、平均血
液速度、分散（血液の乱れ(turbulence)を表す）及び正
規化前の全パワーを計算する。次いで、これら３つの出
力値を組み合わせて、主出力及び副出力として２つの最
終出力を形成する。主出力は、速度またはパワーのいず
れかとなる。副出力は、分散またはパワーのいずれかと
することができる。どの２つの値を表示するかは、オペ
レータが選択する表示モードによって決定される。この
両方の値が、スキャン・コンバータ１２内のカラー音響
線メモリ（図示せず）に送られる。後方散乱された周波
数の変化（すなわちシフト）は、血液がトランスジュー
サの方に向かって流れてくるときには増加し、血液がト
ランスジューサから遠ざかる向きに流れていくときには
減少する。カラー・フロー・モードでは、典型的には、
何百もの隣接したサンプル・ボリュームのすべてをＢモ
ード画像に重ね合わせてカラー符号化して同時に表示
し、各サンプル・ボリュームの速度を表現している。

【００２４】従来の超音波イメージング・システムのカ
ラー・フロー・モードでは、超音波トランスジューサ・
アレイが起動されて、一連のマルチ・サイクル（典型的
には、４〜８サイクル）のトーン・バーストを送信す
る。これらのトーン・バーストは、同じ送信特性で同じ
送信焦点位置に焦点合わせされる。これらのトーン・バ
ーストは、一定のパルス繰り返し周波数（ＰＲＦ）で発
射される。このＰＲＦは、典型的には、キロヘルツの範
囲にある。同じ送信焦点位置に焦点合わせされている一
連の送信発射のことを「パケット(packet)」と呼ぶ。各
送信ビームは、走査している対象を通過して伝播し、血
球などの超音波散乱体によって反射される。反射信号
は、トランスジューサ・アレイの各素子によって検出さ
れた後に、ビーム形成器によって受信ビームとして形成
される。

【００２５】例えば、従来のカラー発射シーケンスは、
同じ位置に沿った一連の発射（例えば、トーン・バース
ト）であり、各発射により、それぞれの受信信号である Ｆ₁ Ｆ₂ Ｆ₃ Ｆ₄ ．．．Ｆ_M が作成される。ここで、Ｆ_i はｉ番目の発射に対する受
信信号であり、Ｍは１パケット内の発射の数である。こ
れらの受信信号はコーナ・ターナ・メモリ(corner turn
er memory)にロードされ、発射全体にわたる各ダウン・
レンジ位置に対して、すなわち「スロータイム」で、高
域通過フィルタ（ウォール・フィルタ）が適用される。
（１，−１）のウォール・フィルタという最も単純な例
では、各レンジ点がフィルタ処理され、それぞれの差信
号である （Ｆ₁−Ｆ₂） （Ｆ₂−Ｆ₃） （Ｆ₃−Ｆ₄） ．．．（Ｆ_M-1−Ｆ_M） が作成され、これらの差はカラー・フロー速度推定器に
入力される。典型的には、コーナ・ターナ・メモリ、ウ
ォール・フィルタ及びパラメータ（例えば、速度）推定
器は、カラー・フロー・プロセッサ６内に組み込まれて
いる。

【００２６】スキャン・コンバータ１２内のカラー音響
線メモリ及びＢモード音響線メモリは、それぞれカラー
・フロー・プロセッサ及びＢモード・プロセッサから処
理済のディジタル・データを受け取る。スキャン・コン
バータのこれらの構成要素によりさらに、カラー・フロ
ー・データ及びＢモード・データが、極座標（Ｒ−θ）
セクタ・フォーマットまたはデカルト座標の線形フォー
マットから適当にスケール調整したデカルト座標の表示
ピクセル・データに座標変換される。変換後のデータ
は、スキャン・コンバータ内のＸＹ表示メモリ（図示せ
ず）に格納される。カラー・フロー画像は、血液などの
運動している物質の速度のカラー画像を、白黒の解剖学
的Ｂモード画像の上に重畳(superimpose) することによ
り作成される。

【００２７】表示したい画像が１つのＢモード・フレー
ムと１つのカラー・フロー・フレームとの組み合わせで
ある場合には、この２つのフレームをビデオ・プロセッ
サ１４に渡し、ビデオ・プロセッサ１４によりＢモード
・データをグレイマップに写像すると共にカラー・フロ
ー・データをカラー・マップへ写像してビデオ表示す
る。最終的な表示画像では、カラーのピクセル・データ
がグレイスケールのピクセル・データ上に重畳される。
カラー・フロー・データ及び／またはＢモード・データ
の相次ぐフレームは、シネ・メモリ２４に先入れ先出し
式で格納される。この格納は連続的とすることができ、
また外部のトリガ事象の結果として行うこともできる。
シネ・メモリ２４は、バックグラウンドで稼働する循環
式画像バッファの様なものであり、ユーザに対してリア
ルタイムで表示される画像データを取り込む。ユーザ
は、（オペレータ・インタフェース２２による適当な装
置操作によって）システムをフリーズさせて、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するこ
とができる。

【００２８】スペクトル・ドプラ・イメージングでは、
Ｉ及びＱの各成分は、特定の時間区間にわたって積分
（加算）された後に、スペクトル・ドプラ・プロセッサ
１０によってサンプリングされる。加算区間及び送信バ
ースト長は協同して、サンプル・ボリュームの長さ（す
なわち、サンプル・ゲート）をユーザによる指定に従っ
て規定する。「サム・アンド・ダンプ(sum and dump)」
演算により、後方散乱されたドプラ信号をサンプル・ボ
リュームから効果的に得ることができる。ドプラ信号
は、静止した組織または極めて低速で運動する組織に対
応する信号内のあらゆるクラッタを除去するウォール・
フィルタを通過する。次いで、フィルタ処理後の出力は
スペクトル・アナライザに供給される。スペクトル・ア
ナライザは、典型的には３２〜１２８のサンプルの移動
する時間窓にわたって高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を行
う。各ＦＦＴパワー・スペクトルは圧縮された後に、ス
ペクトル・ドプラ・プロセッサ１０によって図形／タイ
ムライン表示メモリ１８に出力される。ビデオ・プロセ
ッサ１４は、圧縮されたスペクトル・ドプラ・データ
を、ドプラ速度（周波数）対時間のスペクトル図におけ
る特定の時間点での単一のスペクトル線としてモニタ１
６に表示するためのグレイスケールへ写像する。

【００２９】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）２０に集中化され
ており、ホスト・コンピュータ２０は、オペレータ・イ
ンタフェース２２（例えば、制御パネル）を介してオペ
レータの入力を受け取って、様々なサブシステムを制御
する。ホスト・コンピュータ２０は、システム・レベル
の制御機能を実行する。ホスト・コンピュータ２０は、
オペレータ・インタフェース２２を介してオペレータか
らの入力、並びにシステム状態の変更（例えば、モード
変更）を受け取り、適当なシステム変更を行う。システ
ム制御バス（図示せず）により、ホスト・コンピュータ
から各サブシステムへのインタフェースが提供される。
スキャン・コントローラ（図示せず）は、様々なサブシ
ステムに対してリアルタイムで（音響ベクトル・レート
で）制御入力を供給する。スキャン・コントローラは、
音響フレーム収集用のベクトル・シーケンス及び同期オ
プションについてホスト・コンピュータによってプログ
ラムされる。このように、スキャン・コントローラは、
ビーム分布及びビーム密度を制御している。スキャン・
コントローラは、ホスト・コンピュータによって規定さ
れたこれらのビーム・パラメータを走査制御バス（図示
せず）を介して各サブシステムに伝達する。

【００３０】従来のシステムは、任意の超音波画像上に
図形記号を重畳する能力を有している。画像フレーム上
への図形の重畳はビデオ・プロセッサ１４で達成され
る。ビデオ・プロセッサ１４は、スキャン・コンバータ
１２内のＸＹ表示メモリから超音波画像フレームを受け
取り、また図形／タイムライン表示メモリ１８から図形
データを受け取る。図形データは、ホスト・コンピュー
タ２０によって処理されるか、また別法では、ホスト・
コンピュータにより他のサブシステムと同期している専
用図形プロセッサによって処理されて、図形／タイムラ
イン表示メモリ１８に入力される。ホストコンピュータ
は、オペレータ・インタフェース上でシステムのオペレ
ータが操作するトラックボールの位置を監視し、トラッ
クボール位置により決定されるサンプル・ボリュームか
らスペクトル・ドプラ画像化データを収集し、さらに表
示された画像フレーム上のトラックボール位置に対応す
る場所にサンプル・ゲート・カーソルを重畳するように
プログラムされている。同様に、ホストコンピュータは
オペレータ・インタフェース上でトグル・スイッチの状
態を監視し、このトグル・スイッチの状態の関数として
サンプル・ボリュームのサイズ（及びサンプル・ゲート
・カーソル）を制御するようにプログラムされている。

【００３１】本発明の好ましい実施形態によれば、ドプ
ラ・サンプル・ゲートの位置及びサイズ、並びにビーム
のステアリング角は、実際の血管画像データに基づいて
自動的に設定される。この自動調整は、サンプル・ゲー
ト・カーソルを最初に起動させたとき、または画像内に
導入したとき（スペクトル・ドプラ・モードの起動前ま
たは起動時）、あるいは、システムのオペレータがサン
プル・ゲート・カーソルを移動しているとき、のいずれ
かの時点で実施することができる。図２は、図１に示す
システムが作成する画像フレーム３２を表している。フ
レーム３２に示す例示的な画像は、従来の図形をその上
に重畳させた血管３０の視覚的表示を含んでいる。表示
している図形としては、ドプラ・ビーム・カーソル（ビ
ーム中心線）２６、血管勾配カーソル２８、上部サンプ
ル・ゲート図形３６及び下部サンプル・ゲート図形３４
から構成されているドプラ・サンプル・ゲート（サンプ
ル・ボリューム）図形などである。サンプル・ゲート図
形の後者のタイプでは、サンプル・ゲートのサイズを図
２における下部図形３４と上部図形３６の離隔距離によ
り表している。しかし、サンプル・ゲート図形は別の幾
何学形状を有することがあり、この場合には、そのサン
プル・ゲートのサイズはそれぞれの図形寸法（例えば、
その図形が円であれば、直径）に対応することになるこ
とは、当業者であれば容易に理解するであろう。画像３
２の血管３０上でのドプラ・ビーム・カーソル２６と血
管勾配カーソル２８の間のドプラ角の推定値を用いて、

【式１】に従ってドプラ周波数シフトが速度単位に変換
される。ドプラ角の値は、通常その図形と共に表示す
る。

【００３２】本発明の好ましい実施形態によれば、サン
プル・ボリューム（並びに、図形３４及び３６により形
成されるサンプル・ゲート・カーソル）の位置及びサイ
ズは、超音波イメージング・システムにより自動的に設
定される。さらに、この超音波イメージング・システム
は、ドプラ角（すなわち、ビームのステアリング方向と
血管勾配カーソルの間の角度）が最小となるステアリン
グ角を選択するようにプログラムすることができる。

【００３３】サンプル・ボリュームまたはゲート位置を
自動的に設定するために、このシステムは先ず、目標探
索範囲内で最適な血管セグメントを探索する。この目標
探索範囲は、現在のドプラ動作条件により異なる。サン
プル・ゲート・カーソルを最初に起動させたとき、また
は画像内に導入した時点（スペクトル・ドプラ・イメー
ジング・モードの起動前または起動時）とする場合で
は、その目標探索範囲は、サンプル・ゲートのプリセッ
ト位置を中心とした所定の関心領域とすることがある。
サンプル・ゲート・カーソルを移動している時点とする
場合では、その探索範囲を規定するには、サンプル・ゲ
ート・カーソルを移動させる目標となっている画像四半
分（または、これより小さいセクタ部分）を用いること
ができる。例えば、図３では、画像フレームの左上の四
半分に、サンプル・ゲート・カーソルを移動させる目標
となる矩形のセクタ３８を表している。画像フレーム３
２は、３つの血管３０、３０’及び３０”の一部分を表
している。好ましい実施形態の一態様によれば、探索範
囲３８を探索し、その中にある最適な血管セグメントを
検出する。この例では、再選択したサンプル・ゲートを
その上に配置するための最適な血管セグメントは、血管
３０’のセグメントである。この再選択したサンプル・
ゲートは、表示スクリーン上では、下部サンプル・ゲー
ト図形３４’及び上部サンプル・ゲート図形３６’によ
り表現される。

【００３４】一般に、目標探索範囲には複数の血管セグ
メントが含まれることがある。「最適な」血管セグメン
トは、血管直径（ユーザの選択した利用タイプに関連す
る血管の標準的サイズに最も近い血管直径）、血管の長
さまたは面積が最大であること、直径が最も均一である
こと（ユーザは通常、プローブを移動させて関心対象の
血管に対する最適なビューを得ようとするため）など、
妥当な任意の形態的特徴、または適合度測定値の組み合
わせに基づいて選択することができる。別法として、最
適な血管セグメントは、プリセット位置（サンプル・ゲ
ート・カーソルを最初に起動させた時点とする場合）、
あるいは現在のサンプル・ゲート位置（サンプル・ゲー
ト・カーソルを移動させている時点とする場合）からの
距離が最短である血管セグメントとして規定することが
できる。

【００３５】探索範囲内の最適な血管セグメントを特定
するため、図４に示すアルゴリズムを使用する。典型的
なスキャナでは、現在の画像フレームはスキャン・コン
バータのＸＹ表示メモリから、あるいはシネ・メモリか
ら読み込むことができる（ステップ４０）。血管セグメ
ント検出の工程を容易にするため、その画像に対して先
ず何らかの前処理を行う（ステップ４２）。この前処理
は、次に掲げる（１）画像をピクセル要素からなるより
小さな２次元アレイまで縮小するための画像のデシメー
ション、（２）デシメーションした画像内での探索範囲
の規定、（３）スペックル・ノイズを減少させるための
平滑化フィルタ（例えば、中央値または平均値フィル
タ）の適用、並びに（４）バックグラウンドと血管との
コントラストを強調するためのピクセル強度ヒストグラ
ムの等化（図４のブロック４２内の「コントラスト・ス
トレッチ(contrast stretch)」）、のうちのすべてまた
は任意の幾つかを含むことがある。一般に、画像デシメ
ーション係数（例えば、２）は事前に規定した最小の血
管サイズ及び現在の画像深度設定値に対する画像サイズ
（ピクセル計数値を単位とする）によって異なる。

【００３６】さらに図４を参照すると、Ｂモード・イメ
ージングの間に探索範囲を２値化するために、適応閾値
法を用いている（ステップ４６）。その目的は、各ピク
セルに対して嚢胞性構造内にある場合は「１」、嚢胞性
構造内にない場合は「０」とマーキングすることによ
り、探索範囲を領域分割することである。血流が低エコ
ー性(hypoechoic)であると仮定すると、軟部組織は相対
的により大きなピクセル強度を有することになり、その
領域分割は各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。最も単純な実施においては、その閾値を
探索範囲内の全体の最大強度の何分の一かに基づいて選
択することがある。しかし、より厳密に実行するため
に、局所的ピクセル強度分布に基づく閾値を用いて各ピ
クセルを分類するような適応スキームも提示する。

【００３７】適応閾値スキームについて多くの変形形態
が可能であるが、Ｂモード・イメージングに対する好ま
しい２値化方法を図５に示す。探索範囲内の新たなピク
セルＰ_ijのそれぞれに対して（ステップ５６）、先ず、
ピクセルＰ_ijを中心とするＲ×Ｒのカーネル内の近傍ピ
クセルから、局所平均（Ｍ）と標準偏差（σ）とを算出
する（ステップ５８）。カーネルのサイズＲ（例えば、
９）は、予測される最小血管サイズより若干小さくなる
ように選択する。

【００３８】そのカーネルが組織スペックルのみを含ん
でおり、血管の内部でないかどうかをテストするため、
標準偏差σを事前規定した閾値φと比較する（ステップ
６０）。σ＞φであれば、カーネル内のピクセルは「血
流(blood flow)」である可能性はほとんどない、しか
し、カーネルが部分的に血管の内部にある場合でも、条
件σ＞φは成立のままとなる。したがって、カーネル内
で平均値（Ｍ）を超える値をもつピクセルのみを「０」
とマーキングする（ステップ６２）。σ＜φの場合に
は、適応閾値Ｔを次式により算出する（ステップ６
４）。

【００３９】 Ｔ＝Ｍ−ｋ×σ （２） 上式において、ｋは定数である。一般に、ｋは、０．２
などの正の小さい端数値である。

【００４０】Ｐ_ij＜Ｔ（図５のステップ６６）の場合に
は、Ｐ_ijを「０」（血流でない）とマーキングし（ステ
ップ６８）、これ以外の場合には、「１」（血流であ
る）とマーキングする（ステップ７０）。探索範囲のマ
ーキングされていない各ピクセルに対して、同様のマー
キング・ステップを反復する（ステップ５６に戻る）。

【００４１】最良の動作を得るためには、Ｂモード画像
データとカラー・フロー（速度またはパワー）画像デー
タの両者を使用する必要がある。カラー・モードがオン
でない場合、この目的のみのために隠し(hidden)カラー
・フレームを発射することができる。カラー画像を使用
する利点は、カラー画像では通常、流れる血液により血
管画像を明瞭に表現できること、並びにカラー画像では
血管内腔がフローによりハイライトされるようにすでに
領域分割されているからである。すなわち、色付けされ
たピクセルは、２値化画像マスク内で直接「１」として
扱うことができる（図４のステップ４４）。次に、残り
の処理（オブジェクトの計数及び特徴付け）については
Ｂモード・データと同じである。どのデータ組によれば
より明瞭な画像領域分割（血管セグメントのより明瞭な
画像）を提供できるかによるが、血管のモルフォロジま
たは距離測定の決定は、Ｂモード・データとカラー・フ
ロー・データとのいずれか、あるいはこの両者、に基づ
くことができる。

【００４２】一般に、適応閾値処理後の２値化された画
像は、微細で孤立した構造からなっており、極めて「ノ
イズが多い(noisy) 」状態である。これらの微細な構造
（ほとんどが、スペックル・ノイズ）は、ディジタル画
像処理に関する多くの教本（例えば、Ｗｉｌｌｉａｍ
Ｋ．Ｐｒａｔｔによる、「ディジタル画像処理（Digita
l Image Processing) 」（第２版），Ｗｉｌｅｙ，Ｎｅ
ｗ Ｙｏｒｋを参照）に教示されている非線形画像変換
技法であるモルフォロジ・フィルタを用いて除去するこ
とができる（図４のステップ４８）。基本的なモルフォ
ロジ演算は、直接のパターン・マッチング（「当たりか
ハズレか(hit or miss) 」）変換によるか、より効率の
良いピクセル・スタッカ及びルックアップ・テーブル方
式を用いることにより実現できる。

【００４３】収縮処理(Erosion) 及び膨張処理(dilatio
n)は、２つの基本的なモルフォロジ演算を表しており、
この２つの操作は、一連で使用すると、スペックル・ノ
イズ構造をクローズアップするのに極めて効果的となり
得る。基本的には、収縮処理フィルタの各通過ごとに、
連続した明点（「１」）の範囲の最外殻のピクセル・レ
イヤが剥ぎ取られる。この操作は、スペックル・ノイズ
などの微細で不要な明点構造をクローズアップする傾向
がある。この収縮処理操作は、任意の血流範囲の最外殻
レイヤも掻き取ることになる。この望ましくない影響を
相殺するために、収縮処理フィルタを通過させるごと
に、膨張処理操作と呼ばれる逆操作を適用する。膨張処
理フィルタの効果は、既存の明点オブジェクトに対して
１レイヤのピクセルを再付加することにある。収縮処理
フィルタ処理により完全にクローズアップし終えた（す
でに存在していない）スペックル・ノイズのギャップ
は、膨張処理フィルタによって再生成されることがな
い。実際には、収縮処理フィルタを１回通過させた後に
膨張処理フィルタを１回実施することにより、スペック
ル・ノイズ構造の大部分を除去することができる。しか
し、必要に応じて、収縮処理及び膨張処理の追加的な通
過を実施することができる。

【００４４】図４のステップ５０の目的は、モルフォロ
ジ・フィルタ処理をした探索範囲内の連続オブジェクト
の総数を計数することである。連続オブジェクトとは、
その組内においてピクセル同士が互いにつながっている
オブジェクト・ピクセル（「１」）からなる組のことで
ある。一般に、連続オブジェクトは、ホール(hole)や小
さな突起を有する境界線が凸凹のピクセル・レイヤを含
むことがある。これらの不揃いは、オブジェクトの領域
分割処理において混乱を生じさせることがある。したが
って、本発明の好ましい実施形態では、関心対象（血
管）は、極端に大きなホールや突起をもたない比較的輪
郭が明瞭な形状をしているものと仮定している。この目
的は、オブジェクト・ピクセル（「１」）のすべてが、
異なるオブジェクト番号をもつ識別オブジェクトに領域
分割、すなわちグループ化されるようにすることにあ
る。

【００４５】大多数の状況においてうまく動作するよう
な、算出効率の良い方式を以下に示す。行ｉおよび列ｊ
における２値化したピクセル値をＰ_ijと表すことにす
る。探索範囲のうちの１つの隅（例えば、Ｐ₀₀）から開
始して、画像内のピクセルをチェックしラスタ走査の場
合と同じ逐次方式（すなわち、行単位）でオブジェクト
番号を割り当てる。Ｐ_ij＝０（血流でない）の場合に
は、ゼロのままとする。Ｐ _ij＝１（血流である）の場合
には、すでに走査が済んでいる隣接したピクセルからな
る事前規定したカーネルを再調査する。この隣接カーネ
ル内の少なくとも１つのピクセルがあるオブジェクトと
同じ番号であれば、現在のピクセルは同じオブジェクト
の一部であると判断し、同じ番号を割り当てる。その隣
接カーネル内に同じ番号のピクセルがなければ、現在の
ピクセルは新たなオブジェクトの開始点であると判断
し、新たなオブジェクト番号を割り当てる。この隣接カ
ーネルは、（すでに走査が済んでいる）以前の列及び／
または以前の行にあるピクセルから構成される、すなわ
ち、行がｉで列がｊ−１、ｊ−２、ｊ−３、．．．、ｊ
−ｎであるピクセル、並びに行がｉ−１で列がｊ−１、
ｊ、ｊ＋１、ｊ＋２、．．．、ｊ＋ｍであるピクセル
（ここで、ｎ及びｍは整数値）から構成される。最小の
場合でも、そのパターンには、すでに走査が済んでいる
直ぐ近傍の３つの隣接値Ｐ_i,j-1 、Ｐ_i-1,j-1 、Ｐ
_i-1,j を含める必要がある。以前の行／列にある追加の
ピクセルに対するチェックは、微細な突起及び／または
すでに番号付けされたオブジェクトの断片と、新たなオ
ブジェクトの開始点とを識別するのに役立つことから推
奨される。

【００４６】すべてのオブジェクトに対する番号の割り
当てが終わったら、オブジェクトの総数は容易に計数で
きる。さらに、各オブジェクトの面積も所与のオブジェ
クト番号でマーキングされたピクセルの数を計数するこ
とにより、簡単に算出することができる。

【００４７】さらに図４を参照すると、ステップ５２に
おいて、大きすぎるオブジェクトや小さすぎるオブジェ
クトがふるい落とされる。ステップ４８において、モル
フォロジ・フィルタを用いてスペックル様の微細な構造
を除去しているが、その幾分かが探索範囲内に存在した
ままとなることもある。これらの微細な構造は、この時
点で特有のオブジェクト番号を有することになるが、そ
の面積が事前に規定した範囲内にあるか否かをチェック
することによって除去することができる。その面積が特
定の下側閾値（現在のイメージング設定に対するスキャ
ナの平均スペックル・サイズに基づく）未満である場合
には、これを棄却する。例えば、下側閾値を面積＝３ピ
クセルに設定していると、残留スペックル・ノイズを表
している２ピクセルのオブジェクト（面積＝２ピクセ
ル）は棄却される。計数したオブジェクトの面積が血管
の内部とするには大きすぎる場合、このオブジェクトも
棄却する。残ったオブジェクトのみが「真の(true)」血
流であると判定される。

【００４８】所定の限界値の外側にあたるサイズをもつ
オブジェクトを棄却した後、本システムは、上述した適
合度測定値のうちの１つに従って、「最適な」血管セグ
メントを自動的に決定し、次いで当該血管セグメントの
中心点を計算する。図２及び３では図示していないが、
走査面と交わったときに曲線状の血管は、画像内では、
フレームを一方の端から他の端まで横断しているオブジ
ェクトとしてではなく、フレーム境界範囲内の離散的な
オブジェクトとして現れる。いずれの場合でも、その中
心点は様々な方法により決定することができる。例え
ば、ステップ５４では（図４参照）、単に、水平軸及び
垂直軸に沿った血管境界の平均値をそれぞれ採取するこ
とにより、血管中心のｘ座標及びｙ座標を算出すること
ができる。質量中心などのその他の測定値も使用可能で
ある。例えば、残りのオブジェクトのそれぞれの「質量
中心」は、次式を用いて算出することができる。

【００４９】

【数１】

【００５０】式（３）及び式（４）では、ｘ₀ 及びｙ₀
はオブジェクトの質量中心の各座標であり、Ｎはオブジ
ェクトを構成しているピクセルの数であり、ｘ_i 及びｙ
_i はピクセルＰ_ijに対する行方向と列方向の座標であ
る。

【００５１】最適な血管セグメントの中心を特定し終え
たので、血管直径及び方位を任意の自動化方法を用いて
算出することができる。例えば、米国特許第５，６９
０，１１６号または同第６，０６８，５９８号のいずれ
かに教示されているドプラ角の自動測定法が使用可能で
ある。後者の従来技術文献に教示されている方法を、図
６〜８を参照しながらここに記載する。

【００５２】図６を参照すると、ホストコンピュータに
より、「最適な」血管セグメントの中心点を表すデータ
が探索範囲７６の中心点７２として特定される。探索区
域７６内で検出したＢモード画像データ及びカラー・フ
ロー画像データに基づいて、ドプラ角が算出される。

【００５３】図８を参照すると、探索範囲の中心点を特
定し終えた後（ステップ８４）、ホストコンピュータに
より、その画像フレームがその中心点の場所に対応した
ピクセル・アドレスにおいてカラー・フロー・データを
含んでいるか否かが判定される（ステップ８６）。画像
フレームが中心点に対応するカラー・フロー・データを
含んでいる場合、ホスト・コンピュータは、図６に示す
ように、３６０°の全範囲にわたってＳ度ずつ角度が離
隔している半径線７４に沿って中心点７２から外向きに
探索をする。中心から探索する距離は、Ｄｃｍである。
このエッジ探索区域を図６及び７の円７６によって示
す。

【００５４】各半径線７４に沿って、ホスト・コンピュ
ータは中心点７２から探索を行い、カラー・フロー速度
またはパワー・データではなくＢモード強度データを表
示しているＸ個の点があれば、そのうちの最初の点をエ
ッジ点として格納する（図８のステップ８８）。図７で
は、例示的なエッジ点を長方形７８として示してある。
こうした点が、Ｄｃｍの探索を終える前、またはカラー
関心領域のエッジを検出する前に見つからなければ、こ
の半径線に沿ってエッジ点をマーキングしない。各半径
線を探索し終えたら、エッジ点探索区域のうちの特定の
セグメント（例えば図７では、点線で示すセグメント
１）内にあるすべてのエッジ点７８をグループ化し（ス
テップ９０）、これらを線形当てはめアルゴリズムに供
給し、このアルゴリズムにより血管勾配推定値及び適合
度(goodness-of-fit) 測定値の両方を作成する（ステッ
プ９２）。他のセグメント（例えば図７では、実線で示
すセグメント２）についてもこのステップを繰り返し、
各々の場合において血管の勾配及び適合度を記録する。
各セグメントは、図７に示すセグメント１及びセグメン
ト２のように、角度が何度かずつ互いに重なり合ってい
てもよい。あるセグメントがその中に有しているエッジ
点の数が特定の最小数に到らなければ、このセグメント
は無視される。

【００５５】上記以外に、このアルゴリズムはさらに、
３６０°の全範囲にわたってＳ度ずつ離隔している半径
線において中心点からＢモード強度データを探索するこ
とにより、Ｂモード・エッジ点を決定する（ステップ９
４）。中心からの探索距離は、Ｄｃｍである。各半径線
に沿って、各Ｂモード強度値（それぞれのピクセルに対
応している）を、この強度値自身とその半径に沿った２
つの隣接値との平均で置き換える。平均化した半径線に
沿ったピーク強度値及び最小強度値、並びに（１つのピ
クセルから次のピクセルへの）最大の差がそれぞれ記録
される。ピーク強度と最小強度との差がある閾値を超え
ていなければ、この半直線に対してはエッジ点を指定し
ない。ピーク強度と最小強度との差がこの閾値を超えて
いる場合には、中心からある特定の数の点の位置で探索
を開始し、差のみの閾値、強度のみの閾値または差と強
度とを組み合わせた閾値を超える点（エッジ点）が見出
されたときに停止する。例えば、そのピクセル位置が最
大強度の５０％であり、最大差の３０％であれば、この
ピクセル位置は差と強度とを組み合わせた閾値に合格し
ており、このエッジ点の強度は記録される。Ｄｃｍの探
索を終える前、またはＢモード画像のエッジを検出する
前にこのような点が見つからなければ、この半径線に沿
ってエッジ点をマーキングしない。各半径線を探索し終
えたら、エッジ点のうちの一定のパーセントの点が無視
される。無視されるエッジ点は、最低強度に関連するエ
ッジ点である。エッジ点探索区域の特定のセグメント内
の残りのすべてのエッジ点をグループ化し（ステップ９
６）、次いで、線形当てはめアルゴリズムに供給し、こ
のアルゴリズムにより、血管勾配推定値及び適合度測定
値の両方を作成する（ステップ９８）。その他のセグメ
ントに対してもこのステップを繰り返し、各々の場合に
おいて血管の勾配及び適合度を記録する。各セグメント
は、角度が何度かずつ互いに重なり合っていてもよい。
あるセグメントがその中に有しているエッジ点の数が特
定の最小数に到らなければ、このセグメントは無視され
る。

【００５６】Ｂモード・セグメントとカラー・フロー・
モード・セグメントのいずれもが、血管勾配推定値を得
るのに十分なエッジ点を形成できなかった場合には、距
離Ｄを増加させて、このアルゴリズムを再実行する。

【００５７】アルゴリズムのこの時点において、血管勾
配の推定値及びこれらの推定値に対応する適合度測定値
は、（Ｂモード及びカラー・フロー・モードについて）
特定の数のセグメントについて既知となっている。最良
の適合度を有するセグメントを識別し（ステップ１０
０）、その血管勾配を、最良の適合度と比較してある特
定の差を超えないような適合度測定値を有する他のすべ
ての血管勾配推定値と組み合わせる（平均する）（ステ
ップ１０２）。しかしながら、カラーが有効あり、かつ
最良のカラー血管勾配が特定の角度値を超えている（血
管が幾分か垂直であることを示す）場合には、この血管
勾配組み合わせのアルゴリズムにおいてはカラー・デー
タのみを用いる。その理由は、幾分か垂直な血管壁で
は、画像データの横方向の滲み(lateral smearing)のた
めに、Ｂモードでの検出が困難だからである。ホストコ
ンピュータは、中心点を通過しかつ計算した血管勾配に
直交する線に沿ったエッジ点間の距離を計算することに
より血管直径を決定する（図８のステップ１０４）。

【００５８】血管の直径及び方位を算出し終えた後、そ
のサンプル・ゲート・サイズを、この血管直径の何分の
一かになるように自動設定することができる（図８のス
テップ１０６）。最適な分数値は、個々の臨床現場での
実施に基づいて事前選択することができる。典型的なド
プラ検査は体積フロー測定を目的とするのではなく動脈
疾患を発見することを目的としているため、この値を１
００％以上にする必要はない。

【００５９】別法として、血管のパワー・ドプラ画像が
利用可能である場合には、そのサンプル・ゲート・サイ
ズの調整は血管内腔範囲のパワー・ドプラ強度レベルに
基づくことができる。この技法は、パワー・ドプラ強度
が通常、血管壁の近傍でのゼロから血管の中心に向かっ
て最大輝度までの範囲で変動するという事実を利用して
いる。例えば、サンプル・ゲートの境界は、血管内腔の
パワー・ドプラ画像において、最大値から−１０ｄＢの
低下点に位置させることができる。

【００６０】最後に、画像解析に基づいて血管の方位を
確定した後、ドプラ角を最小にする最適なステアリング
角を自動的に選択できる（図８のステップ１０８）。例
えば、イメージング・システムが複数のビームのステア
リング角に対応する複数組のビーム形成時間遅延テーブ
ルによりプログラムされている場合には、ホストコンピ
ュータは、どのビームのステアリング角が画像解析に基
づいて計算した血管勾配に最も近いかを判定するだけで
よい。すなわち、どのビーム・ステアリング角によりビ
ーム・ステアリング角と血管方位角の間の差が最小にな
るかを判定するだけでよい。

【００６１】図形を処理するホストコンピュータを有す
る超音波イメージング・システムというコンテキスト
で、好ましい実施形態について開示してきたが、ホスト
コンピュータとは別に独立した専用の図形プロセッサを
利用することも可能である。さらに、図１は、複数のプ
ロセッサとホストコンピュータとを有する超音波イメー
ジング・システムのアーキテクチャを表しているが、デ
ータの処理及び計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り実行させることもでき
る。

【００６２】本発明について好ましい実施形態を参照し
ながら記載してきたが、当業者であれば、本発明の範囲
を逸脱することなく、様々な変更を行うことができ、か
つ同等物によりその要素の代用ができることを理解する
であろう。さらに、本発明の本質的範囲を逸脱すること
なく、具体的な状況を本発明の教示に適応させるように
多くの修正を行うことができる。したがって本発明は、
本発明の実行を企図した最適形態として開示した具体的
な実施形態に限定することを意図したものではなく、本
発明は特許請求の範囲内にあるすべての実施形態を包含
するものである。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の好ましい実施形態によるソフトウェア
によりプログラムすることができる典型的な超音波イメ
ージング・システムのブロック図である。

【図２】血管の一部分の超音波画像を、その画像上に重
畳したサンプル・ゲート図形、ドプラ・ビーム・カーソ
ル及び血管勾配カーソルと共に示す略図である。

【図３】超音波画像を、四半分内に破線の長方形として
示すサンプル・ゲート再選択用の探索範囲と共に示す略
図である。

【図４】本発明の好ましい実施形態による血管セグメン
トの自動検出アルゴリズムを示す流れ図である。

【図５】本発明の好ましい実施形態による探索範囲の２
値化アルゴリズムを示す流れ図である。

【図６】血管の一部分の超音波画像を、その画像上に重
畳したエッジ点探索情報と共に示す略図である。

【図７】ドプラ角に対する自動推定の方法に従ったエッ
ジ点の領域分割を示す略図である。

【図８】ドプラ角に対する自動推定の方法に従った血管
勾配カーソルの自動調整アルゴリズムを示す流れ図であ
る。

【符号の説明】

２ トランスジューサ ４ ビーム形成器ボード ６ カラー・フロー・プロセッサ ８ Ｂモード・プロセッサ １０ スペクトル・ドプラ・プロセッサ １２ スキャン・コンバータ １４ ビデオ・プロセッサ １６ 表示モニタ １８ 図形／タイムライン表示メモリ ２０ ホスト・コンピュータ ２２ オペレータ・インタフェース ２４ シネ・メモリ ２６ ドプラ・ビーム・カーソル ２８ 血管勾配カーソル ３０、３０’、３０” 血管 ３２ 画像フレーム ３４、３４’ 下部サンプル・ゲート図形 ３６、３６’ 上部サンプル・ゲート図形 ３８ 探索範囲 ７２ 探索範囲の中心点 ７４ 半径線 ７６ 探索区域 ７８ エッジ点

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 リーホン・パン アメリカ合衆国、ウィスコンシン州、ブル ックフィールド、オールド・チャーチ・ロ ード、4790番 (72)発明者 ラリー・ワイエル・モー アメリカ合衆国、ウィスコンシン州、ワー ケシャー、サラトガ・ロード、1707番 (72)発明者 マイケル・ジョセフ・ウォシュバーン アメリカ合衆国、ウィスコンシン州、ニュ ー・ベルリン、ウエスト・グラハム・スト リート、12920番 (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 CC02 DD01 DD02 GB02 HH24 HH37 HH52 HH54 JB03 JB06 JB07 JB23 JB29 JB30 JB34 JB35 JB38 JB50 JC06 JC20 KK02 KK12 KK22 KK24 KK27 LL03 LL04 LL05 LL06 5B057 AA07 BA05 CA02 CA08 CA12 CA16 CB02 CB08 CB12 CB16 CC01 CE03 CE06 CE12 CH01 CH11 DA07 DB02 DB05 DB09 DC03 DC04 DC06 DC16 5L096 AA03 AA06 BA06 CA18 EA43 FA59 FA60 FA64 FA69 GA55

Claims (37)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 検査対象内のサンプル・ゲートの位置特
   定を行う方法であって、 （ａ）表示されている画像に重畳させたサンプル・ゲー
   ト図形に関連する所定の状態を検出するステップと、 （ｂ）前記画像を導き出した一フレームの画像化データ
   を処理して、前記所定の状態の検出に応答して前記検査
   対象の血管セグメント内に所定の点を決定する処理ステ
   ップと、 （ｃ）前記処理ステップの完了に応答して、前記所定の
   点に対する所定の位置までサンプル・ゲートを移動する
   ステップと、 （ｄ）前記サンプル・ゲートの前記所定の位置に対応す
   る前記画像内の新たな位置においてサンプル・ゲート図
   形を重畳するステップと、を含む方法。
2. 【請求項２】 （ｅ）前記血管セグメントの寸法を決定
   するために前記画像化データを処理するステップと、 （ｆ）前記血管セグメントの前記寸法に対して所定の関
   係を有するように前記サンプル・ゲートの寸法を調整す
   るステップと、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. 【請求項３】 前記寸法が、前記血管セグメントの内径
   を表している、請求項２に記載の方法。
4. 【請求項４】 前記所定の状態が前記サンプル・ゲート
   図形の起動を含む、請求項１に記載の方法。
5. 【請求項５】 前記所定の状態が前記サンプル・ゲート
   図形の移動を含む、請求項１に記載の方法。
6. 【請求項６】 前記ステップ（ｂ）が、前記画像内に探
   索範囲を規定するステップと、前記探索範囲において所
   定の形態的特徴を有する血管セグメントを表している連
   続オブジェクトを探索するステップと、を含んでおり、 前記サンプル・ゲート図形は、前記所定の形態的特徴を
   有する前記血管セグメントを表している前記連続オブジ
   ェクトの中心点に対して所定の関係で配置されている、
   請求項１に記載の方法。
7. 【請求項７】 前記探索ステップが前記探索範囲内のピ
   クセル値を２値化するステップを含む、請求項６に記載
   の方法。
8. 【請求項８】 前記２値化のステップが、局所的ピクセ
   ル値統計量に適応したピクセル値閾値に基づいてピクセ
   ル値を２値化するステップを含む、請求項７に記載の方
   法。
9. 【請求項９】 前記２値化のステップが、各ピクセル内
   のカラー・フロー情報の有無に基づいてピクセル値を２
   値化するステップを含む、請求項７に記載の方法。
10. 【請求項１０】 前記探索ステップがさらに、スペック
    ル・サイズ未満の構造を除去するためのモルフォロジ・
    フィルタ処理を実施するステップを含む、請求項７に記
    載の方法。
11. 【請求項１１】 前記探索ステップがさらに、前記探索
    範囲内の連続オブジェクトの数を計数するステップと、
    各連続オブジェクトの面積を算出するステップと、所定
    の範囲の外部に位置する領域を有するオブジェクトを棄
    却するステップとを含む、請求項１０に記載の方法。
12. 【請求項１２】 （ｅ）前記画像内の前記血管セグメン
    トの方位角を決定するために前記画像化データを処理す
    るステップと、（ｆ）事前規定した複数のビーム・ステ
    アリング角から、前記血管セグメントの前記方位角とビ
    ーム・ステアリング角との間の角度を最小にするような
    ビーム・ステアリング角を選択するステップとをさらに
    含む請求項１に記載の方法。
13. 【請求項１３】 前記ステップ（ｂ）が前記血管セグメ
    ントの質量中心を検出するステップを含む、請求項１に
    記載の方法。
14. 【請求項１４】 前記ステップ（ｂ）が、水平軸及び垂
    直軸に沿って、前記血管セグメントの境界線の平均値を
    計算するステップを含む、請求項１に記載の方法。
15. 【請求項１５】 前記ステップ（ｅ）が、前記血管セグ
    メント内のピクセルに対して収集されたパワー・ドプラ
    強度レベルに基づいている、請求項２に記載の方法。
16. 【請求項１６】 検査対象内のサンプル・ゲートのサイ
    ズを調整する方法であって、 （ａ）表示されているサンプル・ゲート図形に関連する
    所定の状態を検出するステップと、 （ｂ）前記画像を導き出した一フレームの画像化データ
    を処理して、前記所定の状態の検出に応答して前記検査
    対象の血管セグメントの寸法を決定する処理ステップ
    と、 （ｃ）前記処理ステップの完了に応答して、前記血管セ
    グメントの前記寸法に対して所定の関係を有するように
    前記サンプル・ゲートの寸法を調整するステップと、 （ｄ）前記サンプル・ゲートの前記調整済み寸法に対応
    した寸法を有するようにしてサンプル・ゲート図形を前
    記画像に重畳するステップと、を含む方法。
17. 【請求項１７】 前記連続オブジェクトの前記寸法が前
    記血管セグメントの内径を表している、請求項１６に記
    載の方法。
18. 【請求項１８】 多数のピクセルから構成されている表
    示装置（１６）と、一フレームを構成する画像ピクセル
    値を格納するメモリ（２４）と、コンピュータ（２０）
    とを備えたシステムであって、 前記コンピュータが、（ａ）画像ピクセル値の前記フレ
    ームから導き出された画像と前記画像上に重畳したサン
    プル・ゲート図形とを表示するように前記表示装置を制
    御するステップと、（ｂ）表示されている前記サンプル
    ・ゲート図形に関連する所定の状態を検出するステップ
    と、（ｃ）前記画像ピクセル値を処理して、前記所定の
    状態の検出に応答して前記検査対象の血管セグメント内
    に所定の点を決定する処理ステップと、（ｄ）前記処理
    ステップの完了に応答して、前記所定の点を基準とした
    所定の位置までサンプル・ゲートを移動するステップ
    と、（ｅ）前記サンプル・ゲートの前記所定の位置に対
    応する前記画像内の新たな位置においてサンプル・ゲー
    ト図形を重畳するステップと、を実行するようにプログ
    ラムされている、システム。
19. 【請求項１９】 前記コンピュータがさらに、（ｆ）前
    記血管セグメントの寸法を決定するように前記画像ピク
    セル値を処理するステップと、（ｇ）前記血管セグメン
    トの前記寸法に対して所定の関係を有するように、前記
    サンプル・ゲート図形の寸法を調整するステップとを実
    行するようにプログラムされている、請求項１８に記載
    のシステム。
20. 【請求項２０】 前記寸法が前記血管セグメントの内径
    を表している、請求項１９に記載のシステム。
21. 【請求項２１】 前記所定の状態が前記サンプル・ゲー
    ト図形の起動を含む、請求項１８に記載のシステム。
22. 【請求項２２】 前記所定の状態が前記サンプル・ゲー
    ト図形の移動を含む、請求項１８に記載のシステム。
23. 【請求項２３】 前記コンピュータがさらに、前記画像
    内に探索範囲を規定するステップと、前記探索範囲にお
    いて所定の形態的特徴を有する血管セグメントを表して
    いる連続オブジェクトを探索するステップとを実行する
    ようにプログラムされており、 前記サンプル・ゲート図形は、前記所定の形態的特徴を
    有する前記血管セグメントを表している前記連続オブジ
    ェクトの中心点に対して所定の関係で配置されている、
    請求項１８に記載のシステム。
24. 【請求項２４】 前記探索ステップが前記探索範囲内の
    ピクセル値を２値化するステップを含む、請求項２３に
    記載のシステム。
25. 【請求項２５】 前記２値化のステップが、局所的ピク
    セル値統計量に適応したピクセル値閾値に基づいてピク
    セル値を２値化するステップを含む、請求項２４に記載
    のシステム。
26. 【請求項２６】 前記２値化のステップが、各ピクセル
    内のカラー・フロー情報の有無に基づいてピクセル値を
    ２値化するステップを含む、請求項２４に記載のシステ
    ム。
27. 【請求項２７】 前記探索ステップがさらに、スペック
    ル・サイズ未満の構造を除去するためのモルフォロジ・
    フィルタ処理を実施するステップを含む、請求項２４に
    記載のシステム。
28. 【請求項２８】 前記探索ステップがさらに、前記探索
    範囲内の連続オブジェクトの数を計数するステップと、
    各連続オブジェクトの面積を算出するステップと、所定
    の範囲の外部に位置する領域を有するオブジェクトを棄
    却するステップとを含む、請求項２７に記載のシステ
    ム。
29. 【請求項２９】 前記コンピュータがさらに、（ｆ）前
    記血管セグメントの方位角を決定するように前記画像化
    データを処理するステップと、（ｇ）事前規定した複数
    のビーム・ステアリング角から、前記血管セグメントの
    前記方位角とビーム・ステアリング角との間の角度を最
    小にするようなビーム・ステアリング角を選択するステ
    ップとを実行するようにプログラムされている、請求項
    １８に記載のシステム。
30. 【請求項３０】 前記ステップ（ｃ）が前記血管セグメ
    ントの質量中心を検出するステップを含む、請求項１８
    に記載のシステム。
31. 【請求項３１】 前記ステップ（ｂ）が、水平軸及び垂
    直軸に沿って、前記血管セグメントの境界線の平均値を
    計算するステップを含む、請求項１８に記載のシステ
    ム。
32. 【請求項３２】 前記ステップ（ｆ）が、前記血管セグ
    メント内のピクセルに対して収集されたパワー・ドプラ
    強度レベルに基づいている、請求項１９に記載のシステ
    ム。
33. 【請求項３３】 多数のトランスジューサ素子から構成
    されている超音波トランスジューサ・アレイ（２）と、 選択したトランスジューサ素子をパルス動作させ、走査
    面において一連の超音波送信ビームを送信する送信ビー
    ム形成装置（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収
    集するために、前記トランスジューサ・アレイの選択し
    たトランスジューサ素子に結合させた受信ビーム形成装
    置（４）と、 前記受信信号からの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、 前記ベクトルを一フレームの画像ピクセル値に変換し
    て、前記一フレームの画像ピクセル値を前記メモリ内に
    格納させるスキャン・コンバータ（１２）と、をさらに
    備える請求項１８に記載のシステム。
34. 【請求項３４】 多数のピクセルから構成されている表
    示装置（１６）と、一フレームを構成する画像ピクセル
    値を格納するメモリ（２４）と、コンピュータ（２０）
    とを備えるシステムであって、 前記コンピュータが、（ａ）一フレームを構成する画像
    ピクセル値から導き出された画像と前記画像上に重畳し
    たサンプル・ゲート図形とを表示するように前記表示装
    置を制御するステップと、（ｂ）表示されている前記サ
    ンプル・ゲート図形に関連する所定の状態を検出するス
    テップと、（ｃ）前記所定の状態の検出に応答して前記
    検査対象の血管セグメントの寸法を決定するように、前
    記画像ピクセル値を処理するステップと、（ｄ）前記処
    理ステップの完了に応答して、前記血管セグメントの前
    記寸法に対して所定の関係を有するように前記サンプル
    ・ゲートの寸法を調整するステップと、（ｅ）前記サン
    プル・ゲートの前記調整済み寸法に対応した寸法を有す
    るようにしてサンプル・ゲート図形を前記画像に重畳す
    るステップと、を実行するようにプログラムされてい
    る、システム。
35. 【請求項３５】 前記寸法が前記血管セグメントの内径
    を表している、請求項３４に記載のシステム。
36. 【請求項３６】 表示装置（１６）と、 一フレームを構成する画像ピクセル値を格納するための
    メモリ（２４）と、 画像ピクセル値の前記フレームから導き出された画像を
    表示するように前記表示装置を制御する手段（１４，２
    ０）と、 前記画像上に重畳したサンプル・ゲート図形を表示する
    ように前記表示装置を制御する手段（１４，１８，２
    ０）と、 表示されている前記サンプル・ゲート図形に関連する所
    定の状態を検出する手段（２０）と、 前記所定の状態の検出に応答して前記検査対象の血管セ
    グメント内に所定の点を決定するように、前記画像ピク
    セル値を処理する手段（２０）と、 前記処理ステップの完了に応答して、前記所定の点を基
    準とした所定の位置までサンプル・ゲートを移動する手
    段（２０）と、 前記サンプル・ゲートの前記所定の位置に対応する前記
    画像内の新たな位置においてサンプル・ゲート図形を重
    畳するように前記表示装置を制御する手段（１４，１
    ８，２０）と、を備えるシステム。
37. 【請求項３７】 前記血管セグメントの寸法を決定する
    ように前記画像化データを処理する手段（２０）と、 前記血管セグメントの前記寸法に対して所定の関係をも
    つように、前記サンプル・ゲート図形の寸法を調整する
    手段（２０）と、をさらに備える請求項３６に記載のシ
    ステム。