JP2005296658A

JP2005296658A - 生体組織構造を検出するための方法と装置

Info

Publication number: JP2005296658A
Application number: JP2005111671A
Authority: JP
Inventors: Anders Hermann Torp; アンダース・ハーマン・トープ; Stein Inge Rabben; シュタイン・インゲ・ラベン; Bjorn Olstad; ビヨーン・オルスタッド
Original assignee: General Electric Co
Current assignee: General Electric Co
Priority date: 2004-04-13
Filing date: 2005-04-08
Publication date: 2005-10-27
Also published as: DE102005016944A1; US20050228254A1; US7678052B2

Abstract

【課題】診断データセットを処理して異なる型の組織同士間及び組織と血液の間の境界の位置を識別する。
【解決手段】生体組織構造に対応する診断画像を表すデータセットを得る工程と、そのデータセットの中で少なくとも１つの生体組織の象徴部を識別する工程と、データセットを輪郭テンプレートに重ねて、輪郭テンプレートを囲むデータセットの検索領域を走査して１７２〜１８０生体組織構造の所定の特徴を備えた境界を識別する工程を含む、医療診断画像データセットに基づいて生体組織構造を検出する。これにより、生体構造の所定の特徴に伴う境界点を識別する。
【選択図】図４

Description

本発明は、概ね医療診断装置に関する。特に、本発明は、診断データセットを取得処理して異なる型の組織同士間および組織と血液の間の境界の位置を識別する方法と装置に関する。

心臓画像データの処理は心臓がどのように機能しているかを判定するためには非常に興味深いものである。現在、多くの処理アルゴリズムはユーザが処理するデータを識別することに依存している。超音波では、患者と装置の限界により、ユーザは、心内膜または心外膜などのような希望の箇所を正確に識別できない。例えば、装置は、ユーザが正確な測定値を入力して組織の微細な可変外郭を追跡できるようにすることはできない。さらに、ユーザは測定を行う時間に制限を受けている。

例えば、左室機能の重要な測定値は、左室の拡張末期（ＥＤ）容積から収縮末期（ＥＳ）容積を引いた値をＥＤ容積で割った値として定義される駆出率（ＥＦ）である。今日、この測定値は１つまたは２つの面にＥＤとＥＳの心内膜を手動で描くことによって推測されることが多い。これは、時間のかかる作業であるとともにモデルは、心室が直径に沿って対称であると仮定した上でのものである。また、多くの患者における画質の悪さから、容量を自動的に突き止めるのは困難である。

他の画像診断モダリティにおいても、心臓の画像を取得し、同じ問題を経験している。さらに、２つのタイプの組織の間の界面をより正確に識別できれば肝臓、動脈、嚢胞、腫瘍などのような他の生体組織または数多くの生体組織または物質においても役立つであろう。

よって、診断データセットを処理して体内の境界の位置を識別することによって上記および他のこれまで経験してきた問題に対処することができるような装置および方法が望まれる。

生体組織構造に対応する診断画像を表すデータセットを得る工程と、そのデータセットの中で少なくとも１つの生体組織の象徴部を識別する工程と、データセットを輪郭テンプレートに重ねて、輪郭テンプレートを囲むデータセットの検索領域を走査して生体組織構造の所定の特徴を備えた境界を識別する工程を含む、医療診断画像データセットに基づいて生体組織構造を検出するための方法を提供する。

対象領域に超音波信号を伝達する送信機と、伝達された超音波信号からエコー信号を受信する受信機と、エコー信号を含む一連の画像フレームを保存するためのメモリとを備えた、心内膜を識別するために設けられた装置を提供する。一連の画像フレームは、少なくとも１心拍周期から構成される。また、この装置は、一連の画像フレームを処理して頂点と、一連の画像フレーム上の第１と第２の端部を有するＡＶ面の少なくとも一方を識別し、頂点から第１と第２の端部をむすんだ輪郭テンプレートを一連の画像フレーム上に重ね、輪郭テンプレートに沿った点を識別し比較して心内膜の所定の特徴に基づいて境界を識別する信号処理部を含む。また、この装置は、信号処理部の出力に基づいて情報を出力するための出力部を備える。

少なくとも２つの異なるタイプの組織を有する診断画像を表す一連のデータセットを得る工程と、その一連のデータセットの中から少なくとも２つの生体組織の象徴部を識別する工程と、少なくとも２つの生体組織の象徴部を輪郭テンプレートと接合する工程とを備えた、異なるタイプの組織間の輪郭を識別するための方法を提供する。また、この方法は、輪郭テンプレート上およびその周囲のデータポイントを識別する工程と、組織のある型から第２の型への変化を表す所定の特徴を有する境界を識別するためのデータポイントを比較する工程を備える。

図１は、本発明の実施の形態により構成された超音波装置１００のブロック図である。超音波装置１００は、トランスデューサ１０６内に並んだエレメント１０４を駆動してパルス超音波信号を体に発信する送信機１０２を備える。配置は様々な相対位置が利用可能である。超音波信号は、血管細胞や筋肉細胞のように体の構造体から後方散乱され、エレメント１０４に戻るエコーを生成する。エコーは受信機１０８で受信する。受信したエコーは、ビームを形成してＲＦ信号を出力するビーム形成器１１０を通過する。するとＲＦ信号は、ＲＦプロセッサ１１２を通過する。あるいは、ＲＦプロセッサ１１２は、ＲＦ信号を復調してエコー信号を表すＩＱデータ対を形成する複合型復調装置（図示せず）を備えたものでもよい。そして、ＲＦまたはＩＱ信号は直接ＲＦ／ＩＱバッファ１１４に送られて一時的に保存される。

また、超音波装置１００は、取得した超音波情報（例えば、ＲＦ信号データまたはＩＱデータ対）を処理して、表示装置１１８上に表示するための超音波情報のフレームを準備するための信号処理部１１６を備える。信号処理部１１６は、取得した超音波情報上の複数の選択可能な超音波モダリティによって１つ以上の処理操作を行うように構成されている。取得した超音波情報は、エコー信号が受信されると、走査セッション中に実時間処理をすることができる。さらに、またはあるいは、走査セッション中は、超音波情報をＲＦ／ＩＱバッファ１１４に一時的に保存して、ライブまたはオフライン操作において実時間以下で処理してもよい。

超音波装置１００は、毎秒５０フレームを超えるフレームレート、すなわち、およそ人間の目の知覚速度で超音波情報を連続的に取得してもよい。取得した超音波情報は、それより遅いフレームレートで表示装置１１８上に表示することができる。画像バッファ１２２は、すぐに表示される予定のない取得した超音波情報の処理済フレームを保存するために設けられたものである。画像バッファ１２２は、超音波情報の少なくとも数秒分のフレームを保存できるだけの容量を有するものが好ましい。超音波情報のフレームは、その順番、または取得時間に応じて検索がしやすい方法で保存する。画像バッファ１２２は公知のデータ保存媒体のいずれから構成されていてもよい。

図２は、本発明の一実施形態によって形成された超音波装置を示す。装置は、送信機１２と受信機１４に接続されたトランスデューサ１０を備える。変換器１０は超音波パルスを送信し、走査した超音波画像またはボリューム１６の内部の構造体からのエコーを受信する。メモリ２０は走査した超音波画像またはボリューム１６から派生した受信機１４からの超音波データを保存する。画像またはボリューム１６は様々な技術で取得することができる（例えば３Ｄ走査、実時間３Ｄ画像化、ボリューム走査、位置決めセンサを有するトランスデューサ付き２Ｄ走査、Ｖｏｘｅｌ相関関係技術を使ったフリーハンド走査、２Ｄまたはマトリクスアレイ変換器など）。

トランスデューサ１０は、対象領域（ＲＯＩ）を走査しながら線形または円弧状のパスに沿って移動させてもよい。走査面１８はメモリ２０に保存され、スキャンコンバータ４２に送られる。実施形態によっては、トランスデューサ１０では、走査面１８ではなく線を取得し、メモリ２０には、走査面１８ではなく、トランスデューサ１０によって取得した線を保存するようにしてもよい。そして、スキャンコンバータ４２は、走査面１８ではなく、トランスデューサ１０によって得た線を保存してもよい。また、スキャンコンバータ４２は、一枚の走査面１８からデータスライスを作成する。データスライスは、スライスメモリ４４に保存され、ビデオプロセッサ５０とディスプレイ６７に送られる。

図３は、心筋の中に示される３つの生体組織の象徴部を示す画像フレーム１５０を示す。画像フレーム１５０は超音波データを含むものであるが、ＣＴ、ＰＥＴ、ＳＰＥＣＴ、ガンマカメラ、Ｘ線、およびＭＲなどのような他の画像診断モダリティを採用できるのは理解できよう。この技術は他のモダリティに適用可能ではあるが、簡素化のため、以下の説明では超音波に限定して述べることにする。画像フレーム１５０は、心臓組織や血液などのような少なくとも２つの異なるタイプの組織も含んでいる。他の生体組織を画像化する場合には、画像フレーム１５０に異なる密度の組織を含むことができる。さらに、縁部をよりよく差別化するために造影剤を使用してもよい。

他のアルゴリズムや方法も使用可能ではあるが、例えばスペックルトラッキングなど、生体組織の象徴部を突き止める組織ドプラ法（ＴＶＩ）を利用した方法について以下に説明する。信号処理部１１６は、画像の中で、例えば数百ポイント（図示せず）という、数多くのデータポイントを識別する。ポイントは生体組織の象徴部が位置すると思われる箇所に対して識別される。例示に過ぎないが、大人の心臓の先端撮影において、先端は一般にトランスデューサ１０６から約２ｃｍ離れた箇所に位置しており、ＡＶ面は一般にトランスデューサ１０６から約１０ｃｍ離れた箇所に位置している。従って、予想される象徴の位置に対して識別される物理的な一般的な範囲を、データポイントを識別するための領域として識別してもよい。各画像フレーム１５０に対するＴＶＩ情報を分析して、各データポイントを追跡し、時間を合わせて移動や変位を判定する。データポイントは少なくとも１心拍周期の間追跡する。信号処理部１１６は、識別した生体組織の象徴部をライブモードで表示して追跡することができる。また、少なくとも１心拍周期分を取得して処理することができる。

生体組織の象徴部の１つが先端１５２である。先端１５２は先端撮影における心室１５３の最上点に位置する。先端は、先端撮影用トランスデューサ１０６に近く、心拍周期中はほとんど動かない。先端１５２の上には組織しかない（すなわち、血液は先端１５２とトランスデューサ１０６との間を流れることはない）。信号処理部１１６は画像フレーム１５０を通して下方向に向けて各線を走査して高いＴＶＩ値またはデータポイントの動きを突き止め、どこを血液が流れているかを識別する。また、データポイント間の明るさの違いを比較して明るい部分から暗い部分への境目を見出し、心臓組織から血液への移り変わりを識別する。

他の２つの生体組織の象徴部は、房室（ＡＶ）面の第１と第２の端部１５４，１５６を示す。ＡＶ面または僧帽輪は、第１と第２の端部１５４，１５６に位置する僧帽弁によって形成される面である。先端撮影では、ＡＶ面は一般的に画像フレーム１５０の略水平面、あるいは超音波ビームに対して９０度の角度に位置する。また、僧帽輪は円形で、周知の範囲の直径を有する。さらに、一般的に、ＡＶ面は画像フレーム１５０内の心室の他の区分に比較して変位が大きい。よって、トランスデューサ１０６に空間的に離接するデータポイントの最大変位を考慮する。識別したＡＶ面が組織内であり、血液でないことを証明するため、時間を合わせてデータポイントを追跡してもよい。組織内のデータポイントは、心拍周期の開始および終了画像フレーム１５０の両者において同じ位置に位置することになる。血液は高速で一方向に流れ、ＴＶＩは一部折り返し効果のため、計算することができない。さらに、血液内に形成されたデータポイントは開始および終了画像フレーム１５０において完全に異なる位置に位置する。

図４は、エッジ検出によって心内膜の位置を推測するための方法を示す。次の方法に従って、心内膜の位置をより正確に識別することができ、それにより、さらに正確な駆出率（ＥＦ）と他の測定値を得ることができる。ステップ１６０では、一連の画像フレーム１５０を取得する。一連の画像フレーム１５０には、少なくとも１心拍周期が含まれる。画像フレーム１５０は、例えば、シネループまたは処理済ライブなどとして保存してもよい。また、画像フレーム１５０は、データセットとしてＲＦ／ＩＱバッファ１１４（図１）またはメモリ２０（図２）に保存してもよい。例示に過ぎないが、画像フレーム１５０は前述のように２ＤまたはＴＶＩモードを含むものでもよい。獲得するのはここに示す態様に限定されるものでないことは理解できよう。

ステップ１６２および１６４では、前述のように、信号処理部１１６は自動的に先端１５２とＡＶ面を検出する。この点において、ユーザは先端４室の撮影画像もしくは他の取得画像を検討して、生体組織の象徴部（先端１５２およびＡＶ面の端部１５４，１５６）が正確に位置しているかどうかを評価する（ステップ１６６）。生体組織の象徴部が正しくない場合には、ステップ１６８に進む。ステップ１６８では、ユーザは、トランスデューサ１０６を動かして、またはユーザ入力部を使用して、正しい先端およびＡＶ面が位置決めされるまで他の走査パラメータを選択することができる。保存されたデータセットを使用している場合は、ステップ１７０へ進む。あるいは、患者がまだ居れば、ステップ１６０へ戻り、新しい一連の画像フレーム１５０を取得してもよい。

ユーザが、生体組織の象徴部が正しいと判断したら、ステップ１７０へ進み、信号処理部１１６はその象徴部に基づいて初期のテンプレート輪郭テンプレート１９０を形成する。

図５は、輪郭テンプレート、または輪郭テンプレート１９０を示す図であり、識別された先端１５２とＡＶ面１５８の第１と第２の端部１５４および１５６とともに示す。信号処理部１１６は、輪郭テンプレート１９０をＡＶ面の第１の端部１５４から先端１５２まで、および先端１５２から第２の端部１５６まで伸びる曲線として定義している。ＡＶ面１５８は、第１と第２の端部１５４，１５６を結合する線として示す。輪郭テンプレート１９０と、ＡＶ面１５８を示す線は表示１１８上に必ずしも表示されるわけではなく、アルゴリズムによって初期の輪郭として使用することができる。

図４に戻り、ステップ１７２において、一連の点１９２−２００を輪郭テンプレートに沿って定義する。例示に過ぎないが点１９２−２００の数は４０以下であってもよい。点１９２−２００の位置は信号処理部１１６によって予め定義することができ、また、走査している生体組織または生体組織の一部に依存する。次に、信号処理部１１６は、各点１９２−２００において輪郭テンプレート１９０を２等分するパス２０２−２１０を定義する。

ステップ１７４では、信号処理部１１６は各パス２０２−２１０に沿った候補となる点２１２−２１６を定義する。各パス２０２−２１０には、それ以上または以下の数でもよいが、２０個の候補点２１２−２１６を設けてもよい。先に輪郭テンプレート１９０と横パス２０２−２１０の交差点を定義した点１９２−２００を候補点として使用してもよい。図５では、分かりやすいように、輪郭テンプレート１９０に沿ったすべての点、パス、および候補点に対しては識別、符号表記をしていない。

ステップ１７６では、各パス２０２−２１０に沿った各候補点２１２−２１６を分析してスコア（数またはコスト）を判定する。スコアは部分的に生体組織の所定の特徴に基づくものでよい。例えば、パスに沿ったすべての候補点２１２−２１６の強度または明度を互いに比較する。候補点２１２−２１６の強度を比較してパス２１０の最も明るい領域と最も暗い領域を求める。超音波では、一般的に組織は血液より明るい。よって、パス２１０に沿った心内膜の定義に最も適した境界を、２つ以上の隣接する候補点２００および２１２−２１６の間の、暗から明への明度の差が最も大きい部分として識別することができる。例えば、パス２１０上で６，８，１０の隣接する点を比較する。各候補点２００および２１２−２１６はその隣との明度の比較に基づいてスコアを与えられる。このスコアは、後に心内膜の位置を突き止める方法において使用する。

図６は、輪郭テンプレート１９０とパス２２０−２３６を候補点２３８−２６６とともに示す。分かりやすいように、すべてのパス上の候補点すべてに番号を付してはいない。

図４のステップ１７８では、信号処理部１１６がパス２２０−２３６の間の候補点２３８−２６６を分析して各パス２２０−２３６の最良の境界点を判定する。この境界点は、この方法を実行している間で、この心内膜の最良の位置を定義するものである。一連の境界点は、最良のパスを定義するものであり、外側の明るい部分が組織を示し内側の暗い部分が血液を示す。

検索領域２６８は、２つ以上の連続するパス２２０−２３６の周囲を定義すればよい。例えば、候補点２３８−２６６は三つの連続的パス２３０−２３４に沿って分析することができる。パス２３０−２３４それぞれについて１つ、合計３つの候補点２３８−２６６の各組み合わせを比較し、可能なパスに沿った角度、もしくは３つの候補点２３８−２６６の間の輪郭の円滑性に基づいてコストが割り当てられる。ステップ１７６で先に割り当てられた、縁部上（暗から明への境界）にあることを示すコストも考慮される。例えば「２３８，２４８，２５８」「２３８，２４８，２６０」、「２３８，２４８，２６２」、「２３８，２４８，２６４」、および「２３８，２４８，２６６」のような３つの候補点の組は、互いに対して分析する。また、例えば「２３８，２４８」「２３８，２５０」「２３８，２５２」「２３８，２５４」のような２つの候補点の組は輪郭テンプレートに対して分析して円滑性を予測する。最も円滑となる最良の組合せを有する各パス２２０−２３６上および縁部上における候補点２３８−２６６は最も好ましいコストが割り当てられるので、境界点として定義することができる。例えば、候補点２４４，２５２および２６０は、検索領域２６８の中で、パス２３０−２３４それぞれに対する境界点として割り振ることができる。

よって、信号処理部１１６は輪郭テンプレート１９０に沿って第１の端部１５４から先端１５２、そして第２の端部１５６まで走査して最良のパスを見出す。検索領域２６８は端部１５４から先端１５２まで、そして端部１５６まで輪郭テンプレート１９０に沿って移動するので、それぞれの２つもしくは３つの候補点２３８−２６６の組合せは、それぞれの２つまたは３つの連続的パス２２０−２３６に沿って分析される。そしてステップ１７６および１７８の分析でコストを最低限に抑えるパスを選択する。

図７は、新しい輪郭またはパス３１０を定義する、図４のステップ１７８で判定した境界点２７０−３０８を示す。パス３１０は、先にユーザまたは超音波装置１００で描いた輪郭テンプレートより心筋の輪郭に厳密に追従する。

図４に戻り、ステップ１８０では、信号処理部１１６はパス３１０を空間的に円滑にする。図８は、パス３１０と共に画像フレーム１５０を示しており、先の図７に示した心内膜を表す。ＬＶ主要線３１２を先端１５２からＡＶ面１５８の中心点まで引く。線３１４−３２２をＬＶ主要線３１２から外側に向かって引く。使用する直線３１４−３２２の数は増やしてもよいことは理解できよう。

信号処理部１１６は各線３１４−３２２とパス３１０もしくは心内膜の間の交差点を識別する。例えば、交差点３３０は、線３２０とパス３１０の間の交差点として識別される。

交差点３２４−３３２を識別したら、信号処理部１１６は交差点３２４−３３２からＬＶ主要線３１２までの距離Ｄを各線３１４−３２２に沿って計算する。従って、線３１６に対しては、距離Ｄ_４を計算する。Ｄ_１−Ｄ_４のような距離を、各線３１４−３２２に対して算出し、テーブルフォーマットへ保存してもよい。

距離Ｄ_１−Ｄ_４は、空間内で円滑化されて円滑な外観を作り上げる。円滑化はパス３１０に沿って連続する距離の移動平均または中点を計算することによって行う。あるいは、他の線形または非線形フィルタを使用してもよい。例えば、３つの連続的距離、例えば距離Ｄ_１、Ｄ_２、Ｄ_３を平均化して円滑な輪郭を作成することができる。平均化した連続的距離を利用して、交差点３２４，３２６，３２８，３３０，および３３２に対してできる限り新しい位置を算出することによってより円滑なパスを作成することができる。距離Ｄ_１−Ｄ_４を平均化することによって、パス３１０に沿った連続的な交差点のうち、隣接する交差点と比較すると大幅に異なる点は修正される（例えば図７の境界点２８２）。結果得られた輪郭または新しいパス３１０は表、データセットまたはベクトルフォーマットに、各画像フレーム１５０に対する新しいセットの距離Ｄ_１Ａ−Ｄ_４Ａとして保存してもよい。新しいセットの距離Ｄ_１Ａ−Ｄ_４Ａは、後述の図９の表１のように、各画像フレーム１５０の心筋の位置を表す。

図４に戻り、信号処理部１１６はステップ１８２で一連のフレーム１５０のうちさらに別のフレーム１５０を処理するかどうかを判定する。する場合には残りの画像フレーム１５０がそれぞれ処理されるまでステップ１７０に戻る。処理部は次の連続的画像フレームに対し、コスト機能のうちの一つとして前の画像フレームに対して識別した輪郭を使用する。処理する画像フレーム１５０が残っていない場合はステップ１８４に進む。

図９および図１０は、画像フレーム１５０の輪郭を表す距離測定値を示す２つの表を示す。図９に示す表は、処理した画像フレーム１５０（ステップ１８０以降）に対する距離測定値を示し、図１０に示す表は、輪郭を一時的に円滑化した後（ステップ１８４以降）の平均距離測定値を示す。画像フレーム１は、画像フレーム２に隣接し、画像フレーム２は、画像フレーム３に隣接する（以下同様）。タイミングよく輪郭を一時的に円滑化するには、信号処理部１１６は画像フレーム１、２および３に対して中点フィルタを使用して表１の値Ｄ_１Ａをフィルタにかけ、フィルタにかけた値を画像フレーム２の表２に保存する。あるいは、４つ以上の連続的輪郭をフィルタにかけてもよい。一実施形態として、信号処理部１１６は、画像フレーム２の表２の値Ｄ_１ＡＶＥを使って、画像フレーム３，４，などに対して表１のＤ_１Ａ値でフィルタにかけてもよい。あるいは、中点フィルタを使用する代わりに、平均フィルタなどのような他の非線形または線形フィルタを使用してもよい。

表２に保存した距離の値はその心拍周期内の各画像フレーム１５０に対する心内膜の輪郭に対する最終値を表す。シネループ内の表２の値によって定義されたパス３１０を表示する場合には、パス３１０は画像フレーム１５０から画像フレーム１５０への心内膜の変化に厳密に追従し、輪郭は表示装置上１１８において円滑で激しい変化のない様相を呈するようになる。すべての画像フレーム１５０の輪郭が決まったら、例えばシンプソン法を使って心室の容量を推測する。１心拍周期中で最小の予測心室容積を有する画像フレーム１５０を拡張末期フレームとして定義する。心室推測容積が最大の画像フレーム１５０を拡張最終容積として定義する。オプションで、ＥＣＧ情報を使ってＥＤとＥＳフレームを選択してもよい。例えば、ＥＣＧ三角点後の最初のフレームをＥＤフレームとして定義してもよい。ユーザはユーザ入力部１２０を使用して異なる画像フレームを正しいＥＤまたはＥＳ輪郭として手動で選択するか、あるいは、１つ以上の画像フレーム１５０の輪郭もしくは輪郭の一部を移動もしくは再描画するか、先端を移動するか、ＡＶ面を移動するか、輪郭の部分を再描画するか、あるいはタイミングを変える。シネループはすべてのフレームにおいて同じ位置にあるため、動いている間に先端を移動させることができる。新しい先端の位置を指定したら、縁部検出が自動的に再起動する。ＡＶ面が移動しているので、ループが動いている間は修正ができない。先端の検出が首尾よく終了したら、ボタンを押してＥＤフレームへ移動する。ユーザは回転ボタンまたは押しボタンを押してＥＤおよびＥＳフレーム間をジャンプしたり、シネループ内で前後に適当なタイミングでスクロールして輪郭を再検討したりすることができる。ユーザは、影があるなどの理由から装置が適当な境界を発見できない場合には手動で輪郭の一部を描画することもできる。輪郭を手動で修正したら、表２の中の値はそれに従って更新される。

表２に保存した値をここで超音波装置の測定パッケージで使用することができる。輪郭またはパス３１０で形成された領域は心室の容積を表し、それを使ってシンプソン法などによって駆出率を算出することができる。ストローク容積ＣＯ，ＣＩ，ＭＲＥ，Ｅ′，Ａ′およびＶＳも計算できる。さらに、複数の心拍サイクルの平均を出したい場合には、先に計算したデータを保存して追加のデータと合成すればよい。

よって、パス３１０がこれまでの描画法および自動検出法に比較して心内膜に厳密に追従するので、パス３１０に基づいた計算がより正確になる。当業者はここで説明した方法と装置がＭＲＩのような他の画像化の様相および心室以外の生体構造に適用できることは理解できよう。さらに、心臓の他の部分の撮影画像も長軸および大動脈弁を象徴部として使用することなどによってすることができる。また、経食道トランスデューサを使用して心臓を観察することもでき、その場合には象徴部検出を調整しなければならない。

本発明は様々な特定の実施形態について説明してきたが、当業者は、本発明が請求の範囲の精神と範囲内において変更が可能であることは理解できよう。

本発明の実施形態に従って形成された超音波装置のブロック図である。本発明の実施形態に従って形成された超音波装置を示す図である。本発明の実施形態に従って形成された心筋の中に示した３つの生体組織の象徴部を表す画像フレームを示す図である。本発明の実施形態に従って心内膜の位置を推測するための方法を示す図である。本発明の実施形態に従って識別された先端とＡＶ面の第１と第２の端部を含む輪郭テンプレートを示す図である。本発明の実施形態に従って形成された輪郭テンプレートと候補点を含むパスを示す図である。本発明の実施形態によるパスを定義する境界点を示す図である。本発明の実施形態による、先の図７に示したような心内膜を表すパスを含む画像フレームを示す図である。本発明の実施形態による、一時的な円滑化の前の画像フレームの輪郭を表す距離測定値の表である。本発明の実施形態による、一時的な円滑化の後の画像フレームの輪郭を表す距離測定値の表である。

符号の説明

１１６信号処理部
１５０画像フレーム
１９０輪郭テンプレート

Claims

生体構造に対応する診断画像を表すデータセットを取得することと、前記データセット内における少なくとも一つの生体構造の象徴部を識別することと、前記データセットを輪郭テンプレートに重ね合わせることと、前記輪郭テンプレートを囲む前記データセットの検索領域を分析して生体構造の所定の特徴に伴う境界点を識別することとを含む医療診断画像データセットに基づいて生体構造を検出するための方法。
さらに前記輪郭テンプレートと前記境界点に基づく一連の画像に対する輪郭を定義することと、前記輪郭を隣接する画像と比較することとを含む請求項１に記載の方法。
生体構造の前記所定の特徴は、心臓の室の内縁であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
生体構造の前記所定の特徴は心臓の室の壁であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
さらに前記分析を行う前記輪郭テンプレートを横切る一連のパスを定義することを含む請求項１に記載の方法。
さらに、前記輪郭テンプレートに直交する一連のパスを定義することと、前記パスに沿って候補の境界点を探すこととを含む請求項１に記載の方法。
さらに、明度、診断画像における隣接する境界点の間の円滑な空間的境界、および他の診断画像における対応する境界点の間の円滑な一時的境界のうちのいずれか１つに基づいて前記検索領域内の候補境界点をスコアリングすることを含む請求項１に記載の方法。
さらに境界の円滑性に基づいて前記検索領域における候補の境界点を通るパスを選択することを含む請求項１に記載の方法。
前記輪郭テンプレートは生体構造の外形を推測したものである請求項１に記載の方法。
前記取得する方法が、対象となる生体の超音波、ＣＴ、ＰＥＴ、ＳＰＥＣＴ、ガンマカメラ、Ｘ線、およびＭＲによる走査のうち少なくとも一つを行うことを含む請求項１に記載の方法。
前記取得する方法が、前に取得したデータセットをロードすることを含む請求項１に記載の方法。
前記生体構造が前記心内膜を構成し、前記生体構造の象徴部が心室の先端、心房および心室を分離する面、および心臓弁のうちの少なくとも一方を構成する請求項１の方法。
超音波信号を対象となる領域に伝達する送信機と、伝達した超音波信号からエコー信号を受信するための受信機と、前記エコー信号を備えた、少なくとも１心拍周期を含む一連の画像フレームを保存するためのメモリと、前記一連の画像フレームを処理して先端と、ＡＶ面の第１と第２の端部の少なくとも一方を識別するするとともに、前記先端を前記第１と第２の端部を結んだ輪郭テンプレートを前記一連の画像フレーム上に重ね、さらに前記輪郭テンプレートに沿った点を識別し比較して心内膜の所定の特徴に基づいて境界点を識別する信号処理部と、前記信号処理部の出力に基づいて情報を出力するための出力部とを備えた心内膜を識別する装置。
さらに前記信号処理部は前記輪郭テンプレートを横切るパスを定義し、前記パスは前記点と交差し、前記信号処理部は前記パスそれぞれに沿って少なくとも二つの候補点を定義し、前記少なくとも二つの候補点を前記所定の特徴において互いに比較することを特徴とする請求項１３に記載の装置。
さらに前記先端と、前記ＡＶ面の第１と第２の端部の少なくとも一方を調整するためのユーザ入力部を備えた請求項１３に記載の装置。
さらに、前記信号処理部は、前記一連の画像フレームのうち隣接する画像フレームにおける前記境界点を比較し、さらに前記信号処理部は、少なくとも１つの隣接する画像フレームにおける少なくとも一つの境界点に基づいて第１の隣接する画像フレーム内で少なくとも１つの境界点を移動させることを含む請求項１３に記載の装置。