JP2010000125A - Ultrasonic diagnostic apparatus - Google Patents

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JP2010000125A JP2008159204A JP2008159204A JP2010000125A JP 2010000125 A JP2010000125 A JP 2010000125A JP 2008159204 A JP2008159204 A JP 2008159204A JP 2008159204 A JP2008159204 A JP 2008159204A JP 2010000125 A JP2010000125 A JP 2010000125A
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Masaru Murashita
賢 村下
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Aloka Co Ltd
アロカ株式会社
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    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/42Details of probe positioning or probe attachment to the patient
    • A61B8/4209Details of probe positioning or probe attachment to the patient by using holders, e.g. positioning frames

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an apparatus non-invasively and easily extracting the three-dimensional shape of the cartilage of a knee joint.
SOLUTION: Volume data on the inside of a knee including the distal end of a femur 100 are obtained by scanning the knee of a person largely bent as the person is seated on a chair, etc., with an ultrasonic beam from a transducer part 40. The ultrasonic diagnostic apparatus extracts the tissue boundary by extracting the edge on the obtained volume data, and extracts a part corresponding to the contour of the cartilage from the extracted tissue boundary based on the specification by a user, etc.
COPYRIGHT: (C)2010,JPO&INPIT

Description

本発明は超音波診断装置に関し、特に膝の軟骨の診断のための装置に関する。 The present invention relates to a device for the diagnosis of regard ultrasonic diagnostic apparatus, particularly of the knee cartilage.

変形性膝関節症は、膝関節のクッションの役目を果たす軟骨の摩耗・すり減りなどが要因となって、膝の関節に炎症が起きたり、関節が変形したりして痛みが生じる病気である。 Osteoarthritis of the knee, such as abrasion wear and of the cartilage that acts as a cushion in the knee joint is a factor, you experience inflammation in the knee joint, a joint with deformed or illness that pain occurs. 変形性膝関節症は年齢とともに増加するが、発症前に、大腿骨軟骨の厚みや表面形状を正確に把握することにより変形性膝関節症に対する予防対策を施すことができる。 Knee osteoarthritis increases with age, before the onset, can be administered a prophylactic measure against gonarthrosis by accurately grasp the thickness and surface shape of the femoral cartilage. 高齢化で変形性膝関節症患者の増加が予想される現在、簡便な診断方法が期待されている。 Current increase in knee osteoarthritis patients with aging is expected, simple diagnostic method is expected.

変形性膝関節症の診断手法として、膝の中に関節鏡(内視鏡)を挿入して軟骨表面の状態を観察する方法や、レントゲン検査により関節の隙間の開き具合から推定する方法などが知られている。 As a diagnostic method for knee osteoarthritis, arthroscopy in the knee and a method for observing the state of (endoscope) inserted to the cartilage surface, such as a method of estimating the degree of opening of the joint gap by X-ray inspection Are known. しかし、これらの診断手法では軟骨の厚みを計測することはできない。 However, it is impossible to measure the thickness of the cartilage in these diagnostic procedures. また、軟骨の三次元形状を抽出して提示することもできない。 Also, it can not also be presented to extract the three-dimensional shape of the cartilage.

これに対し、特許文献1には、関節内探触子を膝関節内に挿入して超音波を送受することで、膝関節の軟骨の厚みを評価するシステムが開示されている。 In contrast, Patent Document 1, the ultrasonic probe within the joint by transmitting and receiving the insert and ultrasonic waves into the knee joint, the system for evaluating the thickness of the cartilage of the knee joint is disclosed. しかし、このシステムは侵襲的であるため、健康診断の大勢の被検者の検査に手軽に利用できるものとはいえない。 However, this system is for, it can not be said that those that can be readily available for inspection of a large number of the subject of health diagnosis is invasive.

また、MRI(Magnetic Resonance Imaging)装置は、非侵襲的な画像診断装置であり、原理上軟骨を骨や筋肉、体液などと区別して画像化することができ、軟骨の厚みも計測できる。 Furthermore, MRI (Magnetic Resonance Imaging) apparatus is a non-invasive diagnostic imaging apparatus, the principle cartilage can be imaged by distinguishing bones and muscles, body fluids such as, can also be measured thickness of the cartilage. しかしながら、MRIは利用コストが高額であり、測定にも時間が掛かるため、大勢の被検者の検査に用いるには適さない。 However, MRI is a high utilization cost, because it takes time to measure, is not suitable for use in the inspection of a large number of subjects.

特開2002−345821号公報 JP 2002-345821 JP

本発明は、非侵襲で簡便に膝関節の軟骨の三次元形状を抽出できる装置を提供することを特徴とする。 The present invention is characterized by providing a device capable of extracting the three-dimensional shape of the easily knee noninvasive cartilage.

本発明に係る装置は、屈曲した膝の正面側の体表面から超音波ビームを走査することにより、膝内部の大腿骨遠位端の軟骨を含む三次元領域についてのボリュームデータを取得する送受波手段と、前記ボリュームデータにおける各ボクセルのエコーレベル値に基づき、前記ボリュームデータから前記軟骨に対応する部分を抽出する抽出手段と、を備える。 Apparatus according to the present invention, by scanning the ultrasonic beam from the front of the body surface of the bent knee, wave transceiver to acquire volume data for a three-dimensional region including the cartilage of the knee internal distal femur and means, based on the echo level value of each voxel in the volume data, the extraction means for extracting a portion corresponding to the cartilage from the volume data.

この構成では、屈曲した膝の正面側の体表面から超音波ビームを走査する送受波手段を用いることで、軟骨荷重部を含んだボリュームデータを得ることができる。 In this configuration, by using a transducing means for scanning an ultrasonic beam from a bent front side of the body surface of the knee, it is possible to obtain the volume data including cartilage load portion. そのボリュームデータから軟骨に相当する部分を抽出することで、診断上有益な情報の提供が可能になる。 By extracting a portion corresponding to the cartilage from the volume data, it is possible to provide a diagnostically useful information. なお、抽出した軟骨に相当する部分は、三次元画像等の画像として表示してもよいし、他の演算処理に供してもよい。 Incidentally, the portion corresponding to the extracted cartilage may be displayed as an image such as a three-dimensional image, it may be subjected to other processing.

1つの態様では、前記抽出手段は、前記軟骨に対応する部分の抽出において、前記ボリュームデータにおいて前記軟骨に対応する部分と繋がっている膝蓋骨の影に対応する部分を除去する処理を行う。 In one embodiment, the extraction means, the extraction of the portion corresponding to the cartilage, performs a process of removing a portion corresponding to the shadow of the patella in communication with the portion corresponding to the cartilage in the volume data.

超音波画像(ボリュームデータ)では、膝蓋骨の影の部分は、軟骨と重なり、軟骨と区別がつきにくい。 In the ultrasonic image (volume data), the shadow part of the patella overlaps with cartilage, difficult to distinguish from cartilage. このような膝蓋骨の影の部分を除去することで、より正確な軟骨部分の形状を求めることができる。 By removing portions of the shadow of such a patella, it is possible to obtain the more accurate cartilage portion of the shape.

好適な態様では、前記抽出手段は、前記ボリュームデータの各ボクセルのエコーレベル値に基づき求められる輪郭の連続性に基づき、前記軟骨に対応する部分と前記膝蓋骨の影に対応する部分とを区別し、前記膝蓋骨の影に対応する部分を除去して前記軟骨に対応する部分を抽出する。 In a preferred embodiment, the extraction means, based on the continuity of the contour is obtained based on the echo level value of each voxel of the volume data, to distinguish between a portion corresponding to the shadow of the patella and a portion corresponding to the cartilage to remove the portion corresponding to the shadow of the patella to extract a part corresponding to the cartilage.

更に好適な態様では、前記抽出手段は、前記ボリュームデータに基づき表示された前記膝内部の画像において、ユーザから軟骨の内部又は表面に該当する基準点の指定を受け付ける指定手段と、前記ボリュームデータの各ボクセルのエコーレベル値に基づき求められる輪郭から、指定された前記基準点の近傍の輪郭部分を特定し、当該輪郭部分に対し滑らかに連続する輪郭を、前記膝蓋骨の影に対応する部分が除去された前記軟骨に対応する輪郭として検出する検出手段と、を備える。 In a further preferred embodiment, said extraction means in the displayed the knee inside the image based on the volume data, and designating means for accepting a designation of a reference point corresponding to the interior or the surface of the cartilage from a user, of the volume data from the contour to be obtained based on the echo level value of each voxel, to identify the outline of the vicinity of the designated the reference point, a smooth continuous contour to the contour portion, the portion corresponding to the shadow of the patella removed comprising detecting means for detecting a contour corresponding to been the cartilage, the.

更に好適な態様では、前記検出手段は、前記ボリュームデータにおいて、前記基準点の近傍の輪郭部分に連続する輪郭部分を順次探索し、探索した前記輪郭部分の方向が、あらかじめ定めた急峻変化条件を満たした場合に探索を停止し、当該停止までに探索された輪郭部分を、前記軟骨に対応する輪郭として検出する。 In a further preferred embodiment, the detecting means, in the volume data, the reference point are sequentially searched successive contour portion in the contour portion in the vicinity of, the direction of the contour portion was searched, the abrupt change conditions predetermined the search if it meets stopped, detect a search contour portion until the stop, as a contour corresponding to the cartilage.

また、別の好適な態様では、前記ボリュームデータは、複数の断面スライスデータに分割することができ、前記指定手段は、前記ボリュームデータ中の1つの断面スライスデータに基づき表示された2次元画像上で最初の基準点の指定を受け付け、前記検出手段は、第1の断面スライスデータの各ボクセルのエコーレベル値に基づき求められる輪郭から、基準点の両側のそれぞれについて近傍の輪郭部分を特定し、それら両側の輪郭部分のそれぞれに対し滑らかに連続する輪郭を検出する第1の手段と、前記第1の断面スライスデータにおける、前記基準点の両側のそれぞれについて特定された近傍の輪郭部分の略中央の点を伝搬点として求め、前記第1の断面スライスデータに隣接する第2の断面スライスデータにおいて前記伝搬点に対応 Further, in another preferred embodiment, the volume data may be divided into a plurality of sectional slice data, said specifying means, one based on the cross-sectional slice data displayed on the two-dimensional images in the volume data in accepting the designation of the first reference point, the detecting device, from the contour to be determined on the basis of the echo level value of each voxel in the first cross-sectional slice data, to identify the outline of the vicinity for each of both sides of the reference point, first means for detecting a smoothly continuous contour for each of their sides of the contour portion, said in the first section slice data, substantially the center of the outline of the vicinity specified for each of both sides of said reference point seeking a point as the propagation point, corresponding to the propagation point in the second section slice data adjacent to the first section slice data る点を、当該第2の断面スライスデータにおける基準点に決定する第2の手段と、を備え、前記指定手段が受け付けた最初の基準点から順に各断面スライスデータの基準点を前記第2の手段に決定させ、前記第2の手段が決定した基準点に基づき前記第1の手段に当該基準点を含む断面スライスデータでの輪郭を検出させる。 That point, the second means for determining a reference point in the second section slice data, wherein the designation means the first of each section slice data in order from the reference point reference point the second accepted It is determined to means, to detect the contour of a cross section slice data including the reference point to the first means based on the reference point where the second means decides.

別の好適な態様では、前記抽出手段は、前記ボリュームデータに対し、組織境界の方向に沿って平滑化を行う平滑手段を備え、前記平滑手段による平滑化後のボリュームデータから前記軟骨に対応する部分を抽出する。 In another preferred embodiment, the extracting means, to said volume data, comprising a smoothing means for performing smoothing in the direction of the tissue boundary, corresponding to the cartilage from the volume data after smoothing by the smoothing means to extract the part.

軟骨の輪郭は、組織境界(組織同士の境界)の一種である。 Contour of the cartilage, is a type of tissue boundaries (boundaries tissues together). この態様では、組織境界の方向性に沿って平滑化を行うことで、軟骨の輪郭を維持又は強調しつつも、ボリュームデータを平滑化することができる。 In this manner, by performing a smoothing in the direction of the tissue boundary, while maintaining or enhancing edges of the cartilage, the volume data can be smoothed. したがって、軟骨抽出により適したボリュームデータを生成することができる。 Therefore, it is possible to generate volume data suitable for cartilage extract.

更に好適な態様では、前記平滑手段は、前記ボリュームデータ中の注目点について、複数の方向の中から当該注目点を中心とする当該方向の線分上の各点の画素値の分散が最大となる方向を判定する方向判定手段と、前記注目点を通る線分であって、前記方向判定手段が判定した方向に垂直な方向の線分の上の各点の画素値に基づき、前記注目点の平滑化された画素値を計算する計算手段と、を備え、前記ボリュームデータの各点をそれぞれ注目点として前記方向判定手段及び前記計算手段を動作させることを特徴とする。 In a further preferred embodiment, the smoothing means, for the target point in the volume data, and the variance of pixel values ​​for each point on the direction of the line segment centered at the interest point from a plurality of directions up and determining the direction determining means for direction comprising, a line segment that passes through the point of interest, based on the pixel value of each point on said direction determining means in the direction perpendicular to the direction determined line segment, the point of interest and a calculating means for calculating a smoothed pixel value, and wherein the operating the direction determining means and the calculating means each point of the volume data as respective point of interest.

また、別の態様では、前記ボリュームデータは、複数の断面スライスデータに分割することができ、前記抽出手段は、前記ボリュームデータ中の断面スライスデータごとに、当該断面スライスデータ中の各ボクセルのエコーレベル値に基づき、軟骨に対応する部分を抽出し、スライスデータごとに抽出された軟骨に対応する部分を合成して前記ボリュームデータにおける軟骨に対応する部分を求める。 Further, in another embodiment, the volume data may be divided into a plurality of sectional slice data, said extracting means, for each section slice data in the volume data, the echo of each voxel in the cross-sectional slice data based on the level value, it extracts a portion corresponding to the cartilage, by combining the portions corresponding to the cartilage extracted for each slice data obtaining part corresponding to cartilage in the volume data.

本発明によれば、超音波の走査という比較的低コストの手段により、大腿骨遠位端の軟骨の形状を抽出することができる。 According to the present invention, a relatively low-cost means of ultrasound scanning, it is possible to extract the shape of the cartilage of the femur distal end.

この実施形態では、膝関節における大腿骨遠位端部の軟骨の形状情報を、超音波を用いて取得するための装置を提供する。 In this embodiment, the shape information of the femoral distal end of the cartilage in the knee joint, provides an apparatus for obtaining using ultrasound.

実施形態の装置構成例を説明する前に、当該装置が対象とする膝関節(特に人間の)の内部構造について、図1を参照して簡単に説明する。 Before describing the apparatus configuration example embodiment, the device is the internal structure of the knee joint (in particular human) of interest will be briefly described with reference to FIG. 図1は、立位での右足の膝関節の、体の正面側から見たときの模式的な断面図である。 1, the knee joint of the right foot in a standing position, which is a schematic cross-sectional view as viewed from the front side of the body.

図1に示すように、膝関節は、大腿骨100の遠位端部と、脛骨120の近位端部と、膝蓋骨130とから構成される。 As shown in FIG. 1, the knee joint, and the distal end of the femur 100, a proximal end of the tibia 120, and a patella 130.. 大腿骨100の遠位端の表面は軟骨105で覆われ、脛骨120の近位端の表面は軟骨125で覆われている。 Surface of the distal end of the femur 100 is covered with cartilage 105, the surface of the proximal end of the tibia 120 is covered with cartilage 125. 骨(例えば大腿骨100)の表面のうち軟骨で覆われた部分は、軟骨下骨と呼ばれる。 The portion covered by the cartilage of the surface of the bone (eg femur 100) are called subchondral bone. 大腿骨100の軟骨105と脛骨120の軟骨125との間には半月板110が存在している。 Meniscus 110 exists between the cartilage 125 cartilage 105 and the tibia 120 of the femur 100. 大腿骨100の遠位端は、立位の身体の正面方向から見た場合、図示のように二股に分かれて突起(それぞれ内側顆、外側顆と呼ばれる)しており、内側顆及び外側顆の軟骨105は、内側及び外側の半月板110にそれぞれ空いた穴を介して、脛骨120の近位端の軟骨125と接している。 The distal end of the femur 100, when viewed from the front direction of the standing of the body, the protrusion (each medial condyle, called lateral condyle) bifurcated as shown has, in the medial and lateral condyles cartilage 105 via respective vacant holes inside and outside of the meniscus 110 is in contact with the cartilage 125 of the proximal end of the tibia 120. なお、以上に説明した膝関節部分は滑膜及び関節包140により覆われている。 Incidentally, the knee joint parts described above are covered by the synovium and joint capsule 140.

大腿骨100の遠位端の軟骨105は、当該遠位端部の表面を広く覆っているが、そのうち立位の際に脛骨120の近位端の軟骨125と接する部分は、上半身の荷重を強く受ける部分である。 Cartilage 105 of the distal end of the femur 100, while covering a wide surface of the distal end, of which a portion in contact with the cartilage 125 of the proximal end of the tibia 120 during standing position, the load of the upper body it is a part that receives strongly. この部分は、軟骨荷重部と呼ばれる。 This portion is referred to as cartilage load portion. 軟骨荷重部は摩耗しやすく、摩耗が著しくなると変形性膝関節症を引き起こす。 Cartilage loading section is likely to wear, wear causes significantly with knee osteoarthritis. 変形性膝関節症の診断には軟骨荷重部の軟骨の厚みが重要な判断指標となる。 The thickness of the cartilage cartilage load portion in the diagnosis of osteoarthritis is an important decision metrics.

人間の大腿骨100の遠位端の軟骨105の厚みは健常者で2〜3mm程度と薄いものである。 The thickness of the distal end of the cartilage 105 of a human femur 100 is intended 2~3mm as thin as about in healthy subjects. したがって、超音波診断の手法でその厚みを精度よく測定しようとすれば、軟骨105の表面に対してできるだけ垂直に近い角度で超音波ビームを当てることが望ましい。 Therefore, if trying to measure the thickness accurately ultrasound diagnostic techniques, it is desirable to apply the ultrasonic beam as much as possible nearly vertical angle to the surface of the cartilage 105. ところが、立位では、大腿骨100の遠位端の軟骨荷重部は脛骨120の軟骨125に接しているので、仮にこの状態で軟骨荷重部の表面に垂直に近い角度で超音波ビームを当てようとすれば、脛骨側から上に向けて超音波ビームを当てる必要がある。 However, in the standing position, cartilage load portion of the distal end of the femur 100 so that contact with the cartilage 125 of the tibia 120, temporarily Win an ultrasound beam at an angle close to perpendicular to the surface of the cartilage load portion in this state if it is necessary to apply an ultrasonic beam toward the top from the tibial side. しかし、そのような位置に超音波プローブを当てることは不可能である。 However, it is not possible to apply the ultrasonic probe in such a position. また、仮にそのような位置に超音波プローブを配置できたとしても、軟骨は大腿骨又は脛骨の影になるので、超音波は軟骨には届きにくく、軟骨を画像化することは困難である。 Further, even if could place the ultrasonic probe in such a position, cartilage since the shadow of the femur or tibia, ultrasound impair access to the cartilage, it is difficult to image the cartilage.

これに対し、例えば椅子に座るなどして膝を大きく(例えば90度程度まで)曲げると、図2に示すように、大腿骨100遠位端の軟骨105の荷重部108が脛骨側から外れ、膝頭の正面側を向くようになる(図示の荷重部108は内側顆のものであり、外側顆の荷重部は図示を省略している。)。 In contrast, for example, by, for example, sitting on a chair bend large knees (e.g. up to about 90 degrees), as shown in FIG. 2, the loading section 108 of the cartilage 105 of the femur 100 distal end is disengaged from the tibial side, comes to face the front side of the kneecap (load unit 108 shown are of the medial condyle, the load of the lateral condyle is omitted.). したがって、膝頭の正面側からプローブを当てれば、荷重部108の表面に対して垂直に近い角度で超音波ビームを当てることができる。 Therefore, Atere the probe from the front side of the kneecap, may apply an ultrasonic beam at an angle close to perpendicular to the surface of the loading section 108. そこで、この実施形態では、椅子に座るなどして膝を大きく曲げた状態で、超音波プローブにより大腿骨遠位端の軟骨の荷重部を含む膝内部の三次元領域のエコーを取得し、それらエコー信号に基づき軟骨の三次元形状を求める。 Therefore, in this embodiment, in a state where large knees bent and the like sit on a chair, an echo of the three-dimensional region within the knee comprising a loading section of the cartilage of the distal femur obtained by the ultrasonic probe, which obtaining a three-dimensional shape of the cartilage based on the echo signal.

図3に、実施形態の超音波診断装置の機能構成の一例を示す。 3 shows an example of a functional configuration of an ultrasonic diagnostic apparatus according to the embodiment. この例では、膝内部の三次元領域のエコーを取得するための超音波プローブとして、メカニカル三次元プローブ10を用いる。 In this example, as an ultrasonic probe for acquiring echoes knee inside of the three-dimensional region, using a mechanical three-dimensional probe 10. メカニカル三次元プローブ10は、振動素子が1次元配列された振動子アレイ12と、メカ走査機構14とを備える。 Mechanical three dimensional probe 10 includes a transducer array 12 which vibrating elements arranged one-dimensionally, and a mechanical scanning mechanism 14.

振動子アレイ12によって超音波ビームが形成され、その超音波ビームは電子走査される。 Ultrasonic beam is formed by the transducer array 12, the ultrasonic beam is electronically scanned. 電子走査方式としては電子セクタ走査、電子リニア走査等が公知である。 Electronic sector scan as scan type, an electronic linear scanning, etc. are known.

メカ走査機構14は、振動子アレイ12を、当該アレイ12の電子走査の走査面と略垂直な方向に機械走査する。 Mechanical scanning mechanism 14, the transducer array 12 and the mechanical scanning in a direction substantially perpendicular to the scanning surface of the electronic scanning of the array 12. 振動子アレイ12による電子走査とメカ走査機構14による機械走査の組合せにより、三次元領域がカバーされる。 The combination of mechanical scanning by electronic scanning and the mechanical scanning mechanism 14 by the transducer array 12, the three-dimensional region is covered. すなわち、一回の電子走査により1つの電子走査面の断層画像データを得ることができ、機械走査の走査位置ごとに電子走査を行うことで、複数の電子走査面の断層画像データの集まりを得ることができる。 That is, it is possible to obtain a tomographic image data of one electronic scan plane by a single electronic scanning, by performing electronic scanning for each scanning position of the mechanical scanning, to obtain the collection of tomographic image data of a plurality of electronic scanning plane be able to. 機械走査範囲全体の断層画像データの集まりが、メカニカル三次元プローブ10の走査範囲についての1つのボリュームデータである。 Collection of tomographic image data of the entire mechanical scanning range, is one of the volume data for the scanning range of the mechanical three-dimensional probe 10.

振動子アレイ12の電子走査形状は特に限定されず、例えば軟骨105の横幅をカバーする程度の幅(アレイ長)を持つリニア走査の振動子アレイ12を用いることもできる。 Electronic scanning the shape of the transducer array 12 may not particularly limited, may be used transducer array 12 of the linear scan with a width enough to cover the width of the cartilage 105 (array length). また、コンベックス走査、コンケーブ(凹形)走査のプローブを用いてもよい。 Further, convex scanning, may be the probe of concave (concave) scanning.

また、例えば図4に示す例では、メカ走査機構14は、椅子等に座った状態で屈曲された膝に対し、太もも側から脛側まで膝頭に沿って上下にアーク(コンケーブ)走査を行う。 Further, in the example shown in FIG. 4, for example, the mechanical scanning mechanism 14, to the knee which is bent in a state of sitting on a chair or the like, up and down along the knee cap from the thigh side to medial performing arc (concave) scanning. 図4は、被検者の膝を側面側から見た状態の図である。 Figure 4 is a diagram showing a state viewed knees of the subject from the side. 振動子アレイ12のアレイ方向は例えば図4の紙面に垂直な方向である。 Array direction of the transducer array 12 is a direction perpendicular to the plane of FIG. 4, for example. またメカ走査機構14の機械走査方向は、大腿骨100の遠位部に位置決めされた回転軸42を中心に、図中の矢印で示すように、上下に回転する方向である。 The mechanical scan direction of the mechanical scanning mechanism 14, about an axis of rotation 42 that is positioned distal portion of the femur 100, as indicated by arrows in the figure, a direction of rotation vertically. 回転軸42は、膝頭の両側にそれぞれ設ければよい。 Rotary shaft 42 may be provided on each side of the kneecap. 振動子アレイ12を収容する振動子部40の両側面には、各々の側の回転軸42から延びるアーム44が取り付けられており、図示しない駆動機構により振動子部40を矢印方向に動かすことができる。 On both side surfaces of the vibrator portion 40 for housing the transducer array 12, and arm 44 extending from the rotary shaft 42 of each side is attached, to move the transducer unit 40 in the arrow direction by a driving mechanism (not shown) it can. 振動子部40の振動子アレイ12側には、水などの音響カップリング剤を封じた柔軟なスタンドオフ46が設けられている。 The transducer array 12 side of the vibrator portion 40, a flexible standoff 46 which was sealed acoustic coupling agent such as water is provided. 測定時には、スタンドオフ46の一方の面が膝頭の形状に密着し、他方の面に沿って振動子アレイ12が矢印方向に移動する。 During the measurement, one surface of the standoff 46 is in close contact with the shape of the knee cap, the transducer array 12 along the other surface is moved in the direction of the arrow. 図示は省略したが、これら振動子部40、回転軸42、アーム44、スタンドオフ46、振動子部40の駆動機構などは筐体内に収容することができる。 Although not shown, these vibrator part 40, the rotary shaft 42, the arm 44, the standoff 46, a driving mechanism of the vibrator unit 40 can be accommodated in an enclosure. その筐体には、膝を収容するための凹部が形成されており、その凹部にスタンドオフ46が設けられる。 Its the housing, a knee recess is formed for accommodating a standoff 46 is provided in the recess. そして、その筐体を膝にかぶせてその凹部に膝頭を収容すると、スタンドオフ46やその近傍の筐体構造が例えば大腿200の上部や膝頭、脛等に当接する。 And that when the housing accommodates the knee cap in the recess and cover the knees, the standoff 46 and the vicinity thereof of the chassis structure is, for example, thigh 200 upper or knee cap, it abuts against the shin, and the like. これにより、回転軸42が大腿骨100の遠位部の、あらかじめ定めた範囲に位置決め固定されることになる。 Accordingly, the rotation shaft 42 of the distal portion of the femur 100 will be positioned and fixed in a predetermined range. メカ走査機構14の走査は、モータなどを用いた自動走査でもよいし、手動で振動子部40を円弧状のガイドに沿って移動させる方式でもよい。 Scanning of the mechanical scanning mechanism 14 may be automatically scanned using a motor, or a method of moving manually along the transducer portion 40 in an arc-shaped guide. メカ走査機構14は、振動子部40の回転位置(すなわち電子走査面の角度)を求めるエンコーダを備えている。 Mechanical scanning mechanism 14 includes an encoder for determining the rotational position of the vibrator portion 40 (i.e. the angle of the electronic scanning plane). このエンコーダの出力から、振動子アレイ12の電子走査面の角度が分かるので、その走査面における各点の三次元的な位置を求めることができる。 From the output of the encoder, since it is clear angle of the electron scanning surface of the transducer array 12, it is possible to determine the three-dimensional position of each point in the scan plane.

なお、図4に例示したような走査機構はあくまで一例に過ぎない。 The scanning mechanism as illustrated in FIG. 4 are merely exemplary. 例えば、機械的なアーク走査のための上に例示したものに限られない。 For example, not limited to those exemplified above for the mechanical arc scan. また、筐体を上下及び/又は前後に移動させる機構を設け、この機構により回転軸42を膝に対して位置決めするようにしてもよい。 Further, a mechanism for moving the housing vertically and / or back and forth, may be positioned a rotational axis 42 relative to the knee by the mechanism. また、アーク走査の代わりに図5に示すように曲げた膝の前面に沿って振動子部40(振動子の配列方向は紙面に垂直)をリニアに機械走査してもよい。 Further, the vibrator portion 40 along the front surface of the bent knee as shown in FIG. 5, instead of the arc scanning (arrangement direction of the transducers perpendicular to the paper) may be mechanically scanned linearly. もちろん、機械走査の形状は、アークやリニアに限られるものではない。 Of course, the shape of the mechanical scanning is not limited to the arc or linear. なお、アーク走査は、略円弧状に湾曲している軟骨105の多くの範囲に対し、垂直に近い方向から超音波ビームを当てることができる。 Incidentally, the arc scanning, for many range cartilage 105 which is curved in a substantially arc shape, it is possible to apply the ultrasonic beam from near normal direction.

また、以上の例は、身体の横方向に素子配列方向に一致させるように配置した振動子部40を、身体の縦方向に沿って機械的にアーク走査又はリニア走査するものであったが、これは一例に過ぎない。 In the above example, the vibrator unit 40 which is arranged to coincide with the element array direction transversely of the body, but was to mechanically arc scan or linear scan along the longitudinal direction of the body, This is not only an example. この代わりに、図6に示すように身体の縦方向を素子配列方向とした振動子部40を身体の横方向に機械走査するようにしてもよい。 Alternatively, the transducer portion 40 in which the longitudinal direction of the body and the element array direction may be mechanically scanned in the lateral direction of the body as shown in FIG. 図6はリニア走査を示しているが、これに限らず、アーク走査や他の走査形状でも構わない。 Although Figure 6 shows the linear scanning is not limited thereto, but may be an arc scan or other scan shapes.

図3の説明に戻ると、送受信部16は、振動子アレイ12及びメカ走査機構14を駆動・制御して超音波ビームの送受信、電子走査、機械走査を実現する。 Returning to the explanation of FIG. 3, the transmitting and receiving unit 16, the transducer array 12 and the mechanical scanning mechanism 14 driven and controlled to transmit and receive the ultrasonic beam, electronic scanning, realizing mechanical scanning. 送受信部16は、送信部の機能と受信部の機能を備える。 Transceiver unit 16 has a function of function and reception unit of the transmission unit. 送信部は送信ビームフォーマーとして機能する。 Transmitting unit functions as a transmitting beam former. すなわち、送信部から複数の送信信号が振動子アレイ12の複数の振動素子に対して供給される。 That is, a plurality of transmission signals from the transmitting unit is supplied to the plurality of transducer elements of the transducer array 12. これによって振動子アレイ12から超音波ビームパルスが生体内に放射される。 This ultrasound beam pulses from the transducer array 12 is radiated into the living body. 生体内からの反射波は、振動子アレイ12にて受波される。 A reflection wave from within the living organism is received wave by the transducer array 12. これにより複数の振動素子から複数の受信信号が出力される。 Thus a plurality of received signals from a plurality of transducer elements is outputted. それらの受信信号は送受信部16の受信部に入力される。 These received signals are input to the reception section of the transceiver 16. 受信部は受信ビームフォーマーとして機能する。 Receiver functions as a receiving beam former. すなわち、複数の受信信号に対して整相加算処理を適用する。 That applies phasing addition processing for a plurality of received signals. また受信部は、対数圧縮処理、フィルタ処理等といった各種の信号処理を行う。 The receiver, logarithmic compression processing, various signal processing such as filter processing or the like performed. そのような処理を経た受信信号が、座標変換部18に入力される。 Received signal subjected to such processing is inputted to the coordinate transformation unit 18. 受信信号は、被検体内の各点でのエコーレベル値を表す。 The received signal is representative of the echo level value at each point in the object.

座標変換部18は、入力された受信信号(エコー信号)に対し、表示、画像処理、保存などのためのあらかじめ定めた共通座標系、例えば三次元デカルト座標系(XYZ座標系)、への座標変換処理を施す。 Coordinate conversion unit 18, on the input received signal (echo signal), display, image processing, a common coordinate system predetermined for such storage, for example, a three-dimensional Cartesian coordinate system (XYZ coordinate system), the coordinates of the subjected to a conversion process. すなわち、受信信号は被検体内各点のエコー強度の情報を含んでいるが、この場合の各点は、プローブ10の電子走査及び機械走査の走査形状により規定されるプローブ座標系でのものである。 That is, the reception signal contains information of the echo intensities of each point within the object, each point of this case is of the probe coordinate system defined by the scanning shape of the electron scanning and mechanical scanning of the probe 10 is there. 例えば、図4の例のように電子リニア走査の振動子アレイ12を機械的にアーク走査する場合、被検体内の点は、機械アーク走査の回転角θ、電子リニア走査における走査位置x、及びプローブ10からの距離(深さ)dからなる座標系で表現される。 For example, if the mechanical arc scanning transducer array 12 of an electronic linear scanning as in the example of FIG. 4, the point within the object, the rotation angle of the machine arc scan theta, scan position in the electronic linear scanning x, and It is expressed in a coordinate system consisting of the distance (depth) d of the probe 10. 電子走査位置x及び距離dは送受信部16から得ることができ、機械走査位置(回転角θ)はメカ走査機構14が備えるエンコーダから得ることができる。 Electronic scanning position x and the distance d can be obtained from the transceiver unit 16, the mechanical scanning position (rotation angle theta) can be obtained from the encoder provided in the mechanical scanning mechanism 14. このように、送受信部16が出力する受信信号は、プローブ座標系でのボリュームデータを表す。 Thus, the received signal transmission and reception unit 16 is output represents the volume data of the probe coordinate system. 座標変換部18は、ボリュームデータをプローブ座標系から表示等のための共通座標系に座標変換するのである。 Coordinate conversion unit 18 is to coordinate conversion to a common coordinate system for such display volume data from the probe coordinate system. また、座標変換部18は、共通座標系の点(ボクセル)のうち受信信号のデータ(エコーレベル値)がない点のデータを、その点の周囲の各点のデータを補間することにより求める。 The coordinate transformation unit 18, the data that there is no data of the received signal (echo level value) among the points of the common coordinate system (voxels), determined by interpolating the data of each point around the point. 医用三次元画像における座標変換や補間は周知技術なので、これ以上の説明は省略する。 Since the coordinate transformation and interpolation in medical three-dimensional image is a known technique, further description thereof is omitted.

座標変換部18により座標変換された受信信号は、三次元データメモリ20に書き込まれる。 Received signal coordinate transformation by the coordinate transformation unit 18 is written into the three-dimensional data memory 20. 三次元データメモリ20には、表示等のための共通座標系での各点(ボクセル)のエコーレベル値が記憶されることになる。 The three-dimensional data memory 20, so that the echo level value of each point (voxel) in a common coordinate system for the display and the like are stored. すなわち、三次元データメモリ20には、座標変換後のボリュームデータが記憶される。 That is, the three-dimensional data memory 20, volume data after the coordinate transformation are stored.

画像形成部28は、この三次元データメモリ20に記憶されたボリュームデータから、表示部30に表示する画像を生成する。 The image forming unit 28, from the volume data stored in the three-dimensional data memory 20, and generates an image to be displayed on the display unit 30. 例えば、画像形成部28は、指定された視点からボリュームデータをレンダリングすることで、その視点から見た被検体内部の三次元画像を生成する。 For example, the image forming unit 28, by rendering the volume data from the specified viewpoint, and generates a subject inside the three-dimensional image viewed from the viewpoint. また、画像形成部28は、ボリュームデータの中の指定された1以上の各断面(スライス)の画像を生成する機能を備えていてもよい。 The image forming unit 28, the image may have a function of generating the given one or more of each cross section in the volume data (slice). また、画像形成部28は、それら三次元画像や断面画像のうちの複数を1つの画面に配列する機能を持っていてもよい。 The image forming unit 28, a plurality of may have a function to arrange on a single screen of them three-dimensional image or sectional image.

また、画像形成部28は、後述する軟骨抽出部24により抽出される大腿骨遠位端の軟骨の三次元形状情報に基づき、軟骨の三次元画像や断面画像を生成する機能を備える。 The image forming unit 28, based on the three-dimensional shape information of the cartilage of the femur distal end, which is extracted by the cartilage extract unit 24 described later, a function of generating three-dimensional image or sectional image of the cartilage. また、生成した軟骨の三次元画像や断面画像を、走査範囲全体の三次元画像や断面画像に合成する機能を備えていてもよい。 Also, a three-dimensional image or sectional image of the resulting cartilage, may be provided with a function of combining the three-dimensional image or sectional image of the entire scanning range. この合成では、軟骨の画像を走査範囲の他の部分から強調するようにしてもよい。 This synthesis may be emphasized images of cartilage from other parts of the scanning range. 例えば、軟骨の画像の色を走査範囲の他の部分の色とは異なった色とするなどである。 For example, the color of the other parts of the scanning range a color of the cartilage of the image or the like to a different color.

また、画像形成部28は、軟骨についての定量化データ(例えば軟骨の厚みなど)を、例えば数値などの形で表示画像に合成する機能を備える。 The image forming unit 28 includes a quantitative data (for example, the thickness of the cartilage) for cartilage, for example, the function of combining the display image in the form, such as numbers.

この他、必須ではないが、画像形成部28は、超音波診断装置が備える他の機能(例えばドプラ画像生成機能など)により得られる情報から、カラーフローマッピング画像(二次元血流画像)、カラー組織画像(組織運動表示画像)、パワードプラ画像などの各種画像を形成する機能を備えていてもよい。 In addition, although not required, the image forming unit 28, the information obtained by the other functions that the ultrasonic diagnostic apparatus is provided (for example, Doppler image generating function), color flow mapping image (two-dimensional bloodstream image), a color tissue image (tissue motion display image), may have a function of forming various images such as power Doppler. また、それら各種画像を、上述の三次元画像や軟骨の画像と合成して表示する機能を備えていてもよい。 Further, those various images may be provided with a function of displaying by combining the image of the above-described three-dimensional image and cartilage.

画像形成部28は、例えばDSC(デジタルスキャンコンバータ)などにより構成される。 The image forming unit 28 is composed of, for example, a like DSC (digital scan converter). 画像形成部28によって生成された画像が、表示部30に表示される。 Image generated by the image forming section 28 is displayed on the display unit 30.

更に図3を参照して、軟骨抽出のための構成について説明する。 Still referring to FIG. 3, the configuration for the cartilage extract.

画像前処理部22は、三次元データメモリ20中のボリュームデータ、又はそのボリュームデータ中の断面のスライスデータに対して、軟骨抽出に適した画像にするための前処理を行う。 Image pre-processing unit 22, the three-dimensional data memory 20 in the volume data, or for the cross section of the slice data in the volume data, the preprocessing for the image suitable for the cartilage extract performed. 画像前処理部22が行う前処理は、例えばノイズ低減のための平滑化、又は軟骨境界を明確化させるためのエッジ強調、又はその両方を含んだ処理である。 Preprocessing the image pre-processing unit 22 performs, for example smoothing for noise reduction, or edge enhancement for clarified cartilage boundary, or process that includes both. 以下、一例として、軟骨の形状特徴を利用した前処理の例を、図7〜図13を参照して説明する。 As an example, an example of pre-processing using the shape features of the cartilage, is described with reference to FIGS. 7 13. この例は、ボリュームデータを、一方向に並んだ複数の断面スライスデータ(例えばXYZ座標系でX軸方向についてあらかじめ定めた間隔ごとにX=一定の断面をとったもの)に分解し、スライスデータごとに前処理を行う場合の例である。 This example splits volume data, a plurality of cross-sectional slice data aligned in one direction (e.g., those taking X = constant cross-section for each predetermined interval in the X-axis direction in the XYZ coordinate system), slice data it is an example of a case of performing the pre-processing each.

図7は、超音波ビームの走査により得られる膝内部の断層画像を模式的に例示する図である。 Figure 7 is a diagram illustrating the ultrasonic beam knee interior of tomographic images obtained by scanning schematically. このような断面画像は、例えば、三次元データメモリ20内のボリュームデータから取り出された1断面のスライスデータを表示したものである。 Such cross-sectional images, for example, and setting a cross-sectional slice data retrieved from the volume data in the three-dimensional data memory 20. 図7の断面画像例では、大腿骨300の内部,軟骨305の内部,及び音響カップリング剤が封入されたスタンドオフ360の内部は、それぞれ音響的にほぼ等質なので、超音波はほぼ反射されず、超音波画像上では暗い画像となる。 In the cross-sectional image example of FIG. 7, the interior of the femur 300, the inner standoff 360 inside, and an acoustic coupling agent encapsulated cartilage 305, since each of acoustically substantially homogeneous, ultrasound is substantially reflected not, the image is dark on the ultrasound image. 膝関節を囲む筋肉350等の組織は、組織の微細構造による反射により比較的輝度の高いまだらな画像となる。 Tissue 350 such as the muscles surrounding the knee joint, a relatively high luminance mottled images due to reflection by the fine structure of tissues. 筋肉350等の組織と軟骨305とは音響インピーダンスの差が大きいので、それら両者の境界すなわち軟骨の表面は、高輝度となる。 The difference in acoustic impedance is large with tissue and cartilage 305 muscle 350 such as the surface of their both boundary i.e. cartilage, a high luminance. 同様に軟骨305と大腿骨300(軟骨下骨)との境界も高輝度となる。 Likewise boundary between cartilage 305 and the femoral 300 (subchondral bone) also becomes high brightness.

図7の模式図においては、軟骨305と筋肉350との境界部分に微細な凹凸があり、1画素の格子内に暗い部分と明るい部分とが様々な割合で混在しているが、これは境界部分の画素の輝度値が画素ごとに大きく揺らいでいることを表現したものである。 In the schematic view of FIG. 7, there is a minute uneven boundary between the cartilage 305 and the muscle 350, but the dark and bright areas in the lattice of one pixel are mixed in various proportions, which boundary luminance value of a portion of the pixel is a representation that fluctuates significantly for each pixel.

このような超音波断層画像に対し、この例では、軟骨の形状特徴を強調するような平滑化処理を実行する。 For such ultrasonic tomographic image, in this example, to execute a smoothing process to emphasize the shape characteristics of the cartilage. 軟骨(特に大腿骨遠位端のそれ)は、厚みが2,3mm程度で基本的にその表面が滑らかであり、大腿骨遠位端の表面に張り付いている。 Cartilage (especially that of the distal femur) has a thickness of smooth basically its surface in about few mm, it is stuck to the surface of the distal femur. そこで、この例では、平滑化にあたり注目画素の周囲全方向の画素(ボクセル)の値を用いるのではなく、軟骨と他組織との境界面(断層像の場合は境界線)すなわち軟骨の輪郭に沿った方向の画素のみを用いるような平滑化方法を用いる。 Therefore, in this example, instead of using the value of all directions around the pixel of interest Upon smoothing (voxels), the boundary surface between the cartilage and other tissues (boundary in the case of tomographic image) i.e. the contour of the cartilage the smoothing method such as using only the direction of the pixels along used.

この方法では、画像前処理部22は、スライスデータのある注目画素の平滑化値を得るにあたり、その注目画素を中心として通る一定長の直線上にある各画素の輝度値を抽出し、それらの分散を計算する。 In this way, the image pre-processing unit 22, in obtaining a smoothed value of the pixel of interest with a slice data, extracts the luminance value of each pixel in the predetermined length of the straight line passing around the pixel of interest, their dispersion is calculated.

例えば、図8に示す例では、その一定長の長さを9画素としている。 For example, in the example shown in FIG. 8, and the length of the fixed length and 9 pixels. 図8に示す1つ1つの格子が画素を示している。 One one grid shown in FIG. 8 indicates a pixel. すなわち、図8の例では、スライスデータを構成する行列状に並んだ画素400群のうち、注目画素410を通る線分420が横切る9つの画素(図中では斜線ハッチングで示した)の輝度値(エコーレベル値)を取り出し、それらの分散値を計算する。 That is, in the example of FIG. 8, among the pixels arranged 400 groups in a matrix constituting the slice data, the luminance value of the nine pixels a line segment 420 through the pixel of interest 410 crosses (shown by hatching in the drawing) removed (echo level value), to calculate their variance. 分散値は例えば次式により計算すればよい。 Variance value may be calculated for example by the following equation.

分散値=1/n × Σ(Li - Lm) Variance = 1 / n × Σ (Li - Lm) 2

ここで、Li は、線分420上のn画素のうちのi(iは1からnまでの整数)番目の画素の輝度値であり、Lmはそれらn画素の輝度値の平均値である。 Here, Li is, i of the n pixels on the line segment 420 (i is an integer from 1 to n) is the luminance value of the second pixel, Lm is the average value of the luminance values ​​of those n pixels. Σは、i=1からi=nまでの総和である。 Σ is the sum from i = 1 to i = n. なお、図8の例ではn=9であるが、9画素に限定されるわけではない。 Incidentally, in the example of FIG. 8 is a n = 9, is not limited to 9 pixels. n個の画素のうちの1つは中心である注目画素410であり、その注目画素410の両側にそれぞれ残りの(n−1)個のうちの半数ずつが存在する。 One of the n pixels is the pixel of interest 410 is centered, the both sides remaining (n-1) of the target pixel 410 by half of the number is present. 分散を求める際の線分の長さ(すなわち参照画素の数)は、スライスデータ(あるいはボリュームデータ)の解像度などを考慮して定めればよい。 The length of the line segment for obtaining the dispersion (i.e. the number of reference pixels) may be determined by considering the resolution of the slice data (or volume data).

このような分散値計算の処理を、図9に例示するように、1周(すなわちこの場合は0度から180度)の範囲で方向があらかじめ定めた間隔(例えば5度)ずつ異なる線分420−1、420−2,420−3,…のそれぞれについて行う。 Such processes of dispersion value calculation, as illustrated in FIG. 9, an end (i.e. the 0 to 180 degrees in this case) interval (e.g., 5 degrees) which direction is predetermined in the range of each different segment 420 -1,420-2,420-3, ... performed for each of the. 角度の刻み間隔は適宜定めればよい。 Unit interval angle may be appropriately determined. 分散値計算対象の方向の線分420が横切るn個の画素は、都度計算してもよいが、注目画素に対するそれら各画素の相対位置を計算対象の方向ごとにあらかじめ計算して記憶装置(例えばリード・オンリー・メモリやハードディスク)に記憶しておき、計算対象の方向ごとにその相対位置と注目画素の位置から特定するようにしてもよい。 n pixels direction of the line segment 420 intersects the variance value calculation target, may be each time calculated in advance calculated and stored device for each direction to be calculated the relative positions of each pixel for the pixel of interest (e.g. is stored in the read-only memory or a hard disk), it may be specified for each direction to be calculated from the position of the pixel of interest and its relative position.

このようにして注目画素を中心とする各方向の線分についての分散値が求められると、画像前処理部22は、それら各方向のなかで分散値が最大となる方向を特定する。 If the dispersion value of the line segments in each direction is determined centering on a target pixel In this way, the image pre-processing unit 22, variance among them each direction to identify the direction in which the maximum. 特定された方向は、軟骨や大腿骨、筋肉、スタンドオフなどといった各媒体間の境界(言い換えれば各媒体の輪郭)の法線方向を表す。 Identified direction represents cartilage and femoral muscles, the normal direction of the boundary between the media, such as stand-off (contours of the medium in other words).

例えば、図10は、軟骨305と筋肉350との境界(言い換えれば軟骨の輪郭)より少し上に位置する注目画素410Aについての例である。 For example, Figure 10 shows an example for the pixel of interest 410A located slightly above the border (cartilage contour other words) of the cartilage 305 and the muscle 350. この例では、注目画素410Aを中心とする各方向の線分420a、420b、420cのそれぞれについて、上述のように分散値を計算すると、線分420aについての分散値が最大となる。 In this example, the directions of the line segments 420a centering on the target pixel 410A, 420b, for each 420c, when calculating the variance value as described above, the dispersion value of the line segment 420a is maximized. すなわち、それら各方向の線分420a〜cの中心(注目画素410A)の一方の側が横切る画素は筋肉350に属するので基本的に明るい画素であるのに対し、他方の側が横切る画素には軟骨305内の暗い画素が含まれる。 That is, while the one pixel side crosses of their center in each direction of the line segment 420A~c (pixel of interest 410A) is essentially bright pixels so belonging to the muscle 350, the pixel is the other side across the cartilage 305 dark pixels of inner contains. そして、線分が軟骨305内に最も深く入った状態である線分420aのときにそれら暗い画素の数が最大となるため、分散値も最大となる。 Since the line segment becomes maximum number of those dark pixel when the segment 420a is deepest enters a state in cartilage 305, the dispersion value becomes the maximum. この線分420aの方向は、近傍にある軟骨305の輪郭に対する法線方向に近い方向となっている。 The direction of the line segment 420a has a direction close to the normal direction to the contour of the cartilage 305 in the vicinity.

このように、注目画素410Aに対して上述の分散値が最大となる方向(線分420a)が特定できると、画像前処理部22は、スライスデータの面内で注目画素410Aの周囲近傍に存在する画素のうち、その方向に対し垂直な方向にある画素のみを用いてその注目画素の平滑化値を計算する。 Thus, the dispersion value of the above the target pixel 410A can be identified the maximum and becomes the direction (line 420a), the image preprocessing section 22, present around the vicinity of the target pixel 410A in the plane of the slice data among the pixels, to calculate the smoothed value of the target pixel by using only pixels in the direction perpendicular to that direction. 例えば、図11に示す例では、注目画素410Aを中心とし、分散最大方向に対して垂直な線分450aが横切る9つの画素(図ではドットハッチングで示した)の輝度値から、注目画素410Aの平滑化値が計算される。 For example, in the example shown in FIG. 11, the pixel of interest 410A as the center, from the luminance values ​​of the nine pixels across the vertical line segment 450a for distributed up direction (indicated by dot hatching in the drawing), the target pixel 410A smoothed value is calculated.

分散最大方向に対して垂直な線分450aが横切る9つの画素は、都度計算してもよいが、方向ごとあらかじめ計算してハードディスク等の記憶装置に記憶しておき、その記憶データを読み出して利用するようにしてもよい。 Nine pixels across the vertical line segment 450a relative to the dispersion up direction, may be each time calculated, by calculating in advance for each direction is stored in a storage device such as a hard disk, read the stored data by utilizing it may be. 例えば、分散最大方向ごとに、それに垂直な線分450a上のそれら9つの参照画素の位置情報(例えば注目画素410Aに対する相対位置)を記憶装置に記憶しておき、分散最大方向が特定されればその方向に対応する各参照画素の相対位置をその記憶装置から求め、それら相対位置を注目画素の位置と組み合わせることで、各参照画素の絶対位置を特定すればよい。 For example, each dispersion maximum direction, it is stored in the storage device (relative position to the example pixel of interest 410A) position information of those nine reference pixels on the vertical line segment 450a, if the dispersion up direction identified the relative positions of the reference pixels corresponding to the direction obtained from the storage device, by combining them relative position with the position of the pixel of interest may specify the absolute position of the reference pixels. なお、参照画素の数を9個としたが、これは一例に過ぎない。 Although the number of reference pixels to nine, this is merely an example. 参照画素の数は、軟骨表面の曲率、スライスデータ(あるいはボリュームデータ)の解像度、その解像度でのスペックルのサイズ(画素数)などを考慮して定めればよい。 The number of reference pixels, the curvature of the cartilage surface, the resolution of the slice data (or volume data), the speckle size (number of pixels) of a resolution such as a may be determined in consideration.

線分420aは軟骨305と筋肉350との境界(すなわち軟骨の輪郭)の法線に近い方向の線なので、それに垂直な線分450aは、その境界に平行に近い方向の線分となる。 Since the line segment 420a is the direction of the line close to the normal of the boundary between cartilage 305 and the muscle 350 (i.e. the contour of the cartilage), perpendicular thereto line 450a is a direction of a line segment closer parallel to the boundary. 注目画素410Aの全周囲の近傍画素の平均をとると、平均結果は軟骨305内の暗い画素も含んだ値となるが、軟骨305の輪郭の方向に沿った画素のみの平均であれば平均結果には軟骨305内の暗い画素は含まれにくい。 Taking the average of the neighboring pixels of the entire periphery of the target pixel 410A, the average result is a dark pixel even inclusive values ​​in cartilage 305, the average result if the average of only the pixels along the direction of the contour of the cartilage 305 hard dark pixels within the cartilage 305 is included in.

平滑化値は、例えば、それら9つの画素の輝度値の単純平均でよい。 Smoothing values ​​may be, for example, a simple average of the luminance values ​​of those nine pixels. また、別の例として、例えば中心である注目画素410Aに近い画素ほど高い重みを与えた加重平均を平滑化値としてもよい。 As another example, a weighted average may be used as the smoothed value given pixel higher weights closer to the target pixel 410A for example the center. また、それら9つの画素の輝度値の平均値(単純平均又は加重平均)の大小に応じた係数をその平均値に乗じた値を平滑化値としてもよい。 Moreover, those nine average (simple average or weighted average) value obtained by multiplying a coefficient corresponding to the magnitude to the average value of the luminance values ​​of the pixels may be smoothed value. 例えば平均値が高い(すなわち高輝度)ほど係数を大きくすることで、暗い部分と明るい部分のコントラストを向上させることもできる。 For example, by increasing the coefficient as the average value is high (i.e., high luminance), it is also possible to improve the contrast of dark and bright areas. いずれの場合でも、図11の例では、計算対象となる9つの画素はほとんど筋肉350に属する画素なので、注目画素410Aの平滑化値は高輝度値となる。 In any case, in the example of FIG. 11, the nine pixels comprising a calculation target is a pixel belonging to the most muscle 350, the smoothing value of the target pixel 410A is a high luminance value.

また、図12のように注目画素410Bが筋肉350と軟骨305との境界に位置する場合、画像前処理部22は、分散最大となる線分420dに対して垂直な線分450dを通る9つの画素(ドットハッチングで示す)を平均することで注目画素410Bの平滑化値を求める。 Also, if the pixel of interest 410B as shown in FIG. 12 is located at the boundary between muscle 350 and the cartilage 305, image pre-processing unit 22, nine through a vertical line 450d relative to the line segment 420d as a dispersion maximum Request smoothed value of the pixel of interest 410B by averaging pixels (indicated by dot hatching). この場合、その線分450dは軟骨305の輪郭の接線に近いものであり、それら9つの画素は軟骨305の輪郭又はその近傍に位置する画素である。 In this case, the line segment 450d are those close to the tangent to the contour of the cartilage 305, those nine pixels are pixels located in the contour or near the cartilage 305.

また、図示は省略するが、注目画素410が軟骨305の内部に位置する場合は、図11の場合と同様の考え方で、その注目画素410についての平滑化値は、軟骨305の輪郭の方向に沿った軟骨305内部の画素の平均となる。 Although not shown, if the pixel of interest 410 is located inside of the cartilage 305 is the same concept as in FIG. 11, smoothing values ​​of the target pixel 410 in the direction of the contour of the cartilage 305 the mean of the cartilage 305 inside the pixels along.

なお、以上に例示した平滑化処理は、軟骨305と筋肉350との境界に沿った方向だけでなく、筋肉350とスタンドオフ360(図7参照)との境界、筋肉350と大腿骨300との境界、軟骨305と大腿骨300との境界などのように、大きな組織同士の境界に沿った方向についても平滑化を行うことになる。 Note that the illustrated smoothing processing to the above, not only the direction along the boundary between the cartilage 305 and the muscle 350, the boundary between muscle 350 and the standoff 360 (see FIG. 7), the muscle 350 and the femur 300 boundary, such as the boundary between the cartilage 305 and the femur 300, it becomes possible to perform smoothing on the direction along the boundary of the large tissues together.

なお、個々の注目画素についてみれば上述の方法で求めた分散最大の方向が必ずしも注目画素近傍の組織境界の法線方向に近くなるとは限らないが、大局的にみれば分散最大の方向は近傍の組織境界の法線方向に近いと考えられる。 Although the direction of the dispersion maximum determined in each of the above Come to about the target pixel method is not necessarily close to the normal direction of the tissue boundary vicinity of the pixel of interest, the neighborhood dispersion largest direction when viewed into perspective It is considered to be close to the normal direction of the organization boundary. 特に、軟骨305の表面は滑らかなので、筋肉350と軟骨305との境界、軟骨305と大腿骨300(軟骨下骨)との境界については、分散最大の方向はそれら境界の法線方向に近い。 In particular, since the surface of the cartilage 305 smooth, the boundary between muscle 350 and the cartilage 305, the boundary between the cartilage 305 and the femoral 300 (subchondral bone), the dispersion up direction close to the normal direction thereof boundaries.

以上に説明した組織境界の方向に沿った平滑化処理により、ノイズやスペックル等により必ずしも滑らかになっていない生スライスデータにおける軟骨305の輪郭(図10参照)が、図13に示すように滑らかになる。 The smoothing process along the direction of tissue boundaries described above, the outline of the cartilage 305 in necessarily not become smooth raw slice data due to noise and speckle, and the like (see FIG. 10) is smooth as shown in FIG. 13 become.

注目画素の全周囲の近傍画素を用いた単純な平滑化では組織境界(特に軟骨と他組織との境界)がぼけてしまうが、組織境界の方向を考慮したこの例の平滑化では、そのような境界のぼけは抑止できる。 A simple tissue boundaries smoothing using neighboring pixels entire periphery of the target pixel (in particular the boundary between the cartilage and other tissues) are blurred, but the smoothing of this example in consideration of the direction of tissue boundaries, such a blurring of the boundaries can be prevented. この意味で、この例の平滑化処理は、エッジの維持あるいは強調(例えば平均値に応じた係数を乗じたものを平滑化値とする場合)の効果を持った平滑化と言える。 In this sense, the smoothing process in this example, it can be said that the smoothing having the effect of the edges of the sustain or enhancement (e.g., if the multiplied by a coefficient corresponding to the average value and the smoothed value).

スライスデータ上の各画素をそれぞれ注目画素として、注目画素ごとに以上のような組織境界の方向性を考慮した平滑化を行うことで、スライスデータ全体を、組織境界を維持又は強調しつつ平滑化することができる。 As each target pixel of each pixel in the slice data, by performing a smoothing in consideration of the directionality of the organizational boundaries as described above for each pixel of interest, smooth the entire slice data, while maintaining or stressed tissue boundary can do. このような平滑化処理により、滑らかで鮮明な軟骨画像を得ることができる。 Such smoothing process, it is possible to obtain a smooth, clear cartilage image. なお、この平滑化処理では、筋肉350等の内部のスペックルは平滑化されるので、筋肉350は比較的高輝度の一様に近い画像となる。 In this smoothing processing, because the speckle internal muscle 350 and the like are smoothed, muscle 350 is a relatively high brightness of the uniform image closer.

ボリュームデータを構成する各スライスデータについて上述のような方向性を考慮した平滑化処理を行うことで、ボリュームデータ全体についての平滑化が実現できる。 By performing the smoothing processing in consideration of directivity as described above for each slice data constituting the volume data, smoothing the entire volume data it can be realized.

なお、以上に例示した組織境界の方向性を考慮した平滑化は一例に過ぎない。 Incidentally, smoothing considering the direction of the illustrated organizational boundaries above is merely an example. この代わりに、既存の平滑化フィルタ処理とエッジ強調フィルタ処理の組合せを用いてもよい。 Alternatively, it may be using existing smoothing filter processing and the combination of the edge emphasis filter process.

以上では、平滑化やエッジ強調(あるいはエッジ維持)に注目して説明したが、画像前処理部22は、そのような処理に加え、他の画像処理を行うものであってもよい。 The above has been described with attention to the smoothing and edge enhancement (or edge preservation), image pre-processing unit 22, in addition to such treatment, may perform other image processing.

また、以上の例では、ボリュームデータをスライスデータに分解し、スライスデータごとに前処理を行ったが、ボリュームデータに対して直接同様の前処理を施すことも可能である。 In the above example, to decompose the volume data in the slice data has been pretreated for each slice data, it is possible to direct the same pre-treatment is performed on the volume data. 例えば、組織境界の方向性を考慮した平滑化を行う方式の場合、上述のスライスデータごとの処理では二次元面内の各方向の中から画素値の分散が最大となる方向を特定したが、ボリュームデータに対する処理では注目画素(ボクセル)に関し三次元の各方向の中から画素値の分散が最大になる方向を特定すればよい。 For example, when the method of performing smoothing in consideration of the directionality of the tissue boundary, although the variance of pixel values ​​from each direction in the two-dimensional plane in the processing in each above-mentioned slice data has identified the direction having the maximum in the process for the volume data may specify the direction in which the variance of the pixel values ​​from each of the three dimensions relates target pixel (voxel) is maximized. そして、その方向に対して垂直な面(例えば注目画素を中心とする円板)が横切る画素に基づき(例えばそれら画素の平均演算により)注目画素の平滑化値を計算すればよい。 Then, it may be calculated vertical plane (e.g. disc centered on the pixel of interest) based on the pixel crossing (e.g. averaging operation by their pixel) smoothed value of the pixel of interest with respect to that direction.

さて、以上のように画像前処理部22の前処理結果は、軟骨抽出部24に渡される。 Now, the pre-processing result of the image pre-processing unit 22 as described above, is passed to the cartilage extract unit 24. 画像前処理部22がスライスデータ単位で前処理を行う場合、前処理結果はスライスデータ単位で軟骨抽出部24に渡してもよい。 If the image preprocessor 22 performs preprocessing in slice data units, pretreatment results may pass the cartilage extract unit 24 in slice data units. また、スライスデータごとの前処理結果をまとめたボリュームデータをまとめて軟骨抽出部24に渡してもよい。 Also, it may pass collectively volume data summarizing the pretreatment results for each slice data cartilage extractor 24. 以下では、スライスデータ単位で受け渡し、処理する場合を例示する。 The following illustrates the case where a slice data unit transfer, to process.

この例では、軟骨抽出部24は、前処理結果のスライスデータを反転・二値化する。 In this example, cartilage extract unit 24 inverts-binarization slice data before the processing result. 反転・二値化では、例えば、画像(スライスデータ)の各画素の値を反転してから、その反転結果をあらかじめ定めたしきい値と比較して二値化する。 The inversion and binarization, for example, after inverting the value of each pixel of the image (slice data), binarizes compared with a predetermined threshold value and the inversion results. この場合、反転処理は、例えば、画素が取り得る最大値(1画素8ビットなら画素値255)から、現在の画素値を減算する処理でよい。 In this case, the inversion process, for example, the maximum possible value pixels (1 pixel 8 bits if the pixel value 255), or a processing for subtracting the current pixel value. 二値化のためのしきい値は、反転の結果明るくなった軟骨部分と、反転の結果暗くなった軟骨周囲部分(筋肉や、軟骨と大腿骨との境界など)と、を区別できる値を、実験等により求めればよい。 Threshold for binarization, the cartilage part brightened result of inversion, the results surrounding the cartilage portion darkened inverted with (or muscle, the boundary including the cartilage and femoral), a value that can distinguish , it may be obtained through experiments and the like. なお、画素値を反転してから二値化する代わりに、二値化してから画素値を反転してもよい。 Instead of binarized after inverting the pixel values ​​may be inverted pixel values ​​after binarization.

反転・二値化のうち、二値化処理は例えば画像を組織ごとの部分に区別して軟骨抽出を容易にするためのものである。 Of inversion and binarization is for binarization processing to facilitate the distinction to cartilage extract to a portion of each tissue image, for example. また反転処理は、超音波画像上では暗くなっている軟骨部分を明るく(すなわち白く)することで、ユーザにとって軟骨部分が実体組織であることを直感的に分かりやすくするためである。 Further inversion processing, by brightening the cartilage Darker areas on the ultrasound image (i.e. white), is for clarity intuitively that cartilage portion for the user is an entity tissue. また、反転処理は、後述するエッジ抽出との整合性のために行っている。 The inverting process is performed for consistency with the later-described edge extraction. すなわち、後で例示するエッジ抽出フィルタは二値データのH(ハイ:すなわち「1」)の領域のエッジを抽出するものであるため、軟骨のエッジを抽出するために反転処理を行っているのである。 In other words, the edge extraction filter illustrated later binary data H: for and extracts an edge region of the (high or "1"), since performing inversion processing to extract cartilage edge is there. したがって、二値データのL(ロー:すなわち「0」)の領域を抽出するエッジ抽出フィルタを用いる場合や、二値化結果の画像を表示する必要がない場合には、反転処理は行わなくてもよい。 Accordingly, the binary data of the L (Low: i.e. "0") and the case of using an edge extraction filter for extracting a region of, when there is no need to display the image binarization result, inversion processing is not performed it may be.

図7に例示したスライスデータを、画像前処理部22による前処理後に反転・二値化すると、図14に示すような画像が得られる。 The slice data illustrated in FIG. 7, Invert-binarization after pretreatment with the image pre-processing unit 22, an image as shown in FIG. 14 is obtained. 図14の画像例では、軟骨305,大腿骨300などが白く、筋肉350等が黒く表示されている。 In the image example of FIG. 14, cartilage 305, such as the femur 300 is white, muscle 350 and the like are displayed in black.

次に軟骨抽出部24は、反転・二値化後のスライスデータに対して、エッジ抽出処理を適用することで、そのスライスデータにおける組織境界のエッジを抽出する。 Next cartilage extract unit 24, to the slice data after inversion and binarization, by applying an edge extraction processing to extract an edge of a tissue boundary in the slice data. 抽出されるエッジには、軟骨の輪郭も含まれる。 The edge is extracted, cartilage contour is also included.

このエッジ抽出処理では、二値化後のスライスデータに対してエッジ抽出フィルタを適用すればよい。 In the edge extraction process, it may be applied to an edge extraction filter to the slice data after the binarization. エッジ抽出フィルタとしては、例えば、Laplacianフィルタ、Prewittフィルタ、Sobelフィルタ等の公知の二次の微分フィルタを用いればよい。 The edge extraction filter, for example, Laplacian filter, Prewitt filter may be a known secondary differential filter such as a Sobel filter.

図14に例示した二値化後のスライスデータに対してエッジ抽出処理を行うと、例えば図15に示すような画像が得られる。 When performing edge extraction process on the slice data after exemplified binarization 14, for example, an image as shown in FIG. 15 is obtained. エッジ抽出結果の二値画像では、エッジは黒(値“0”)、エッジ以外は白(値“1”)となる。 In the binary image of the edge extraction result, the edge is black (value "0"), other than the edge is white (value "1"). 図15では、軟骨輪郭306を含む、各種の境界が黒の輪郭線となっている。 In Figure 15, including cartilage contour 306, various boundaries has become a black contour line.

軟骨抽出部24は、スライスデータを表示した画面上で、ユーザから軟骨内部(あるいは軟骨表面上)の点(以下、基準点Rと呼ぶ)の指定を受け付ける。 Cartilage extract 24, on the screen displaying the slice data, point inside the cartilage from the user (or the cartilage surface) (hereinafter, referred to as a reference point R) receives designation of. 基準点Rの指定を受け付ける際の画面に表示する画像は、反転・二値化後の画像(図14参照)でもよいし、エッジ抽出結果の画像(図15参照)でもよい。 Image to be displayed on the screen when receiving designation of a reference point R is may be the image after inversion and binarization (see FIG. 14), may be of the edge extraction result image (see FIG. 15). なお、基準点Rの指定は、入力部32が備えるマウスなどのポインティングデバイスを用いて行えばよい。 Incidentally, the specified reference point R may be performed using a pointing device such as a mouse input unit 32 comprises. 図16は、エッジ抽出結果の画像に対して指定された基準点Rを示している。 Figure 16 shows a reference point R specified for the image of the edge extraction result.

次に、軟骨抽出部24は、基準点Rの近傍から軟骨輪郭306上の点を求める。 Next, cartilage extract unit 24 obtains a point on cartilage contour 306 from the vicinity of the reference point R. 図17の例では、基準点Rを通る縦線と軟骨輪郭306との交点A(上側),B(下側)を求めている(図17では、煩雑さを避けるため、軟骨輪郭306以外のエッジは省略している。)。 In the example of FIG. 17, the intersection of the vertical line and the cartilage contour 306 that passes through the reference point R A (upper), B in seeking (bottom) (FIG. 17, to avoid complication, except cartilage contour 306 edge is omitted.). 図17の例では、基準点Rを起点に上方向に1画素ずつ順に進みながら、その過程で最初に見つかった黒画素が軟骨輪郭306上の点Aと判別できる。 In the example of FIG. 17, while the process proceeds to the reference point R in this order pixel by pixel in the upward direction starting from, can be determined first black pixel found in the process is the point A on the cartilage contour 306. 同様に基準点Rから下方向に進んで最初に見つかった黒画素が点Bである。 Black pixel found first is a point B proceeds downwardly from Similarly the reference point R.

なお、軟骨305の内部にエッジが存在する場合を考慮するならば、軟骨抽出部24が、そのようにして求めた点A及びBの間隔を求め、その間隔が軟骨の厚み(通常2〜3mm程度)と比較して狭すぎる場合には、基準点Rの位置をあらかじめ定めた画素だけ横方向にずらしてから再度点A,Bを求めるようにしてもよい。 Note that if considering the case where there is internal to the edge of the cartilage 305, cartilage extract unit 24, that way determine the distance between the points A and B obtained, thickness (usually 2~3mm that interval cartilage when compared to the extent) too narrow, the reference point position a predetermined pixel only laterally staggered back from point a to R, may be obtained B. その比較では、点AB間の間隔を、軟骨の厚みの知見に基づきあらかじめ定めたしきい値(例えば1.5mm)と比較すればよい。 In comparison, the distance between points AB, may be compared with a predetermined threshold value based on the findings of the cartilage thickness (e.g., 1.5 mm).

なお、図17(及び図7、図14〜図16)の例では、薄い軟骨305の画像が、画面中でほぼ横方向に延びるように位置しているので、上下方向をほぼ軟骨の厚みの方向とみなすことができる。 Note that FIG. 17 (and FIGS. 7, 14 to 16) In the example, images of thin cartilage 305, since the position to extend substantially laterally in the screen, approximately cartilage thickness in the vertical direction it can be regarded as the direction. 被検者が椅子に腰掛けるなどして屈曲した膝に対して、メカニカル三次元プローブ10の筐体を一定の向きで当接させれば(例えば、そのような向きをプローブ10に表示して、ユーザがその向きに従って当接させるか、機構上その向きにしか当接しないようにするなどすればよい)、得られるボリュームデータ(及びそこから求められるスライスデータ)の座標系は既知であるので、スライスデータを自動的に図17,図7等のような向きにすることができる。 Against knee subject is bent in such sitting on a chair, if abuts the housing of the mechanical three-dimensional probe 10 at a constant orientation (e.g., by displaying such orientation probe 10, the user causes the abutment according to the orientation mechanism on only its orientation may be such so as not to contact), since the coordinate system of the resulting volume data (and the slice data obtained therefrom) are known, automatically 17 slices data, can be oriented, such as FIG.

以上のようにして、基準点Rの上下の軟骨輪郭306の点A,Bを特定すると、軟骨抽出部24は、各点A,Bに連結する黒画素の連結成分を探索する。 As described above, the point A of the upper and lower cartilage contour 306 of the reference point R, when identifying the B, cartilage extractor 24 searches for connected components of black pixels connected to the respective points A, B. 例えば、点A,Bをそれぞれ起点として、注目画素の4近傍又は8近傍の画素から黒画素を探索し、黒画素が見つかればその黒画素を新たに注目画素として同様の探索を繰り返せばよい。 For example, starting from the point A, B, respectively, to search the black pixels from the 4 near or 8 neighboring pixels of the target pixel may be repeated the same search as a new pixel of interest and the black pixel if found black pixel. 以上のような探索処理により求められた黒画素の連結成分が、軟骨輪郭306である。 Connected components of black pixels obtained by the search processing as described above is the cartilage contour 306. 図16に例示するエッジ抽出結果に対して探索処理を行えば、図18に示すように軟骨輪郭306のみが抽出できる。 By performing the search processing for the edge extraction result illustrated in FIG. 16, only the cartilage contour 306 can be extracted as shown in FIG. 18.

以上のような処理を、ボリュームデータ中の各スライスデータについて繰り返す。 The processing described above is repeated for each slice data in the volume data. 各スライスデータから抽出された軟骨輪郭306の組が、三次元的な軟骨の輪郭形状を表す。 Set of cartilage contour 306 extracted from each slice data, representing three-dimensional cartilage contour.

以上の抽出処理では軟骨内部又は表面の基準点をユーザに指定させているが、ボリュームデータを構成する多数のスライスデータのそれぞれに対しそのような指定を行うのは煩雑である。 Although in the above extraction treatment is made to specify the reference point of the cartilage interior or surface to the user, it is troublesome to perform such specified for each of a number of slices constituting the volume data. そこで、ユーザが1つのスライスデータで基準点を1つ指定すれば、その基準点から残りのスライスデータでの軟骨の基準点を自動的に決定するようにすることも好適である。 Therefore, if the user specifies one reference point in one slice data, it is preferable to make automatically determine the reference point of the cartilage in the remaining slice data from the reference point. そのための処理の例を以下に示す。 An example of a process for its below.

この例では、図19に示すように、あるスライスデータS 上でユーザが軟骨内の基準点R を指定すると、軟骨抽出部24は、基準点R を通る縦線と軟骨輪郭306との交点A 及びB を起点としてそのスライスデータ上の軟骨輪郭306を抽出する。 In this example, as shown in FIG. 19, when a user on a certain slice data S 0 designates the reference point R 0 in the cartilage, cartilage extract unit 24 includes a vertical line and cartilage contour 306 that passes through the reference point R 0 the intersection a 0 and B 0 of extracting the cartilage contour 306 on the slice data as a starting point. また、軟骨抽出部24は、それら点A 及びB の中点C の座標を求める。 Further, cartilage extract unit 24 obtains the coordinates of the midpoint C 0 thereof points A 0 and B 0. 図では、一例として、ボリュームデータの座標系がXYZであり、各スライスデータはZ=一定の面であるとしている。 In the figure, as an example, the coordinate system of the volume data is XYZ, each slice data are to be Z = constant plane. したがって、中点C の座標は(X,Y)で表される。 Thus, the coordinates of the midpoint C 0 is represented by (X, Y).

次に、軟骨抽出部24は、図20に示すように、ボリュームデータからスライスデータS の隣のスライスデータS を取り出し、そのスライスデータS 内で、点C と同じ(X,Y)座標を持つ点を基準点R とする。 Next, cartilage extract unit 24, as shown in FIG. 20, taken out slice data S 1 adjacent to the slice data S 0 from the volume data, in the slice data S within 1, the same (X and point C 0, Y ) points with coordinates as a reference point R 1. 軟骨は三次元的に緩やかに湾曲した形状なので、あるスライスデータでの軟骨の上下輪郭の中点は、非常に高い確率で隣のスライスデータでも軟骨の上下輪郭の間に入ると考えられる。 Because cartilage is a shape gently curved in three dimensions, the midpoint of the upper and lower contours of the cartilage in a certain slice data is considered very fall between the upper and lower contours of the cartilage in next slice data at a high probability. したがって、その基準点R を用いて上述と同様の輪郭抽出処理を行うことができる。 Therefore, it is possible to perform the same outline extraction process as described above with reference to the reference point R 1. また、軟骨抽出部24は、それら基準点R を通る縦線と軟骨輪郭306との交点A 及びB の中点C を求め、その中点C の座標に基づき次のスライスデータS の基準点R を決定する。 Further, cartilage extract unit 24, the center point C 1 of intersection A 1 and B 1 between the vertical line and the cartilage contour 306 therethrough reference points R 1 determined, the next slice data based on the coordinate its midpoint C 1 determining a reference point R 2 in S 2. このように、スライスデータごとに基準点Rから軟骨輪郭306の点A,Bの中点Cを求め、その中点Cから隣のスライスデータでの基準点Rを定めるという処理を連鎖的に繰り返すことで、最初にあるスライスデータで基準点を1点指定すれば、残りの全てのスライスデータの基準点を自動的に定めることができる。 Thus, point A cartilage contour 306 from the reference point R for each slice data, obtains a middle point C of B, repeated in a chain reaction manner the process of defining a reference point R at next slice data from the center point C it is, by specifying one point the reference point in the slice data in the first, it is possible to determine the reference point for all the remaining slice data automatically.

なお、次のスライスデータでの基準点を求めるための点は、点A,Bの厳密な中点Cでなくてもよく、中点Cに近い範囲の点でよい。 Incidentally, the terms for obtaining a reference point in the next slice data may not be point A, the exact midpoint C of B, or in terms of a range near the midpoint C. ユーザが指定した基準点そのものは、軟骨の厚み方向の上下いずれかの端に偏っている場合もあり、その場合にはその点に対応する点は隣のスライスデータでは軟骨の外に出てしまう可能性がある。 Reference point itself specified by the user, sometimes biased vertically either end in the thickness direction of the cartilage, thus out of the cartilage in that case next to the slice data point corresponding to the point there is a possibility. これに対し、指定された基準点に基づき軟骨の上下の輪郭上の点A,Bを求め、それら上下の輪郭上の点から次のスライスデータの基準点を求めるようにすれば、軟骨の外にはみ出る可能性をほぼなくすことができる。 In contrast, a point A on the upper and lower the contour of the cartilage based on the specified reference point, obtains a B, if the point on their upper and lower contoured to determine the reference point of the next slice data, out of the cartilage it is possible to eliminate the possibility that protrude almost.

また、このような基準点Rの自動決定処理では、あるスライスデータにて基準点Rから上下に向かって黒画素(輪郭)を探索する際に、軟骨の厚みを超える範囲まで探索しても黒画素が見つからなければ、スライスデータの配列方向についての軟骨端部に到達したと判定して処理を停止し、それ以降のスライスデータについては処理しないようにしてもよい。 Black Further, the automatic determination process of such a reference point R, when searching for a black pixel (contour) from the reference point R toward the upper and lower at a certain slice data, even if the search to a range that exceeds the thickness of the cartilage if found pixel, and stops processing is determined to have reached the cartilage end of the array direction of the slice data, it may not be processed for the subsequent slice data.

以上、軟骨輪郭抽出の処理例を説明した。 It has been described a processing example of cartilage contour extraction. 以上ではスライスデータごとに軟骨輪郭を抽出したが、この実施形態の手法はこれに限らない。 The above was extracted cartilage contour for each slice data, method of this embodiment is not limited thereto. 例えば二次元面内の4近傍や8近傍の代わりに、三次元空間における上下前後左右の6近傍、又は14近傍の画素を探索ウインドウとすることで、連結成分の探索は三次元のボリュームデータに対しても同様に行うことができる。 Instead of four neighbors or eight neighborhood of example in a two-dimensional plane, 6 near the upper and lower longitudinal and lateral in three-dimensional space, or 14 With the pixels in the neighborhood search window, the search for connected components in the three-dimensional volume data it can be carried out in the same manner also for. したがって、ボリュームデータから直接三次元的な軟骨輪郭を抽出することもできる。 Therefore, it is also possible to extract three-dimensional cartilage contour directly from the volume data.

また、軟骨抽出部24が行う抽出処理の別の例として、次のような処理もある。 Another example of the extraction process cartilage extract section 24 performs, there are also the following process. すなわち、この処理では、反転・二値化後のスライスデータに対して、周知のラベリング処理を行うことで、図21に示すように、白及び黒の各連結成分1,2,3,4を抽出する。 That is, in this process, with respect to the slice data after inversion and binarization, by performing the well-known labeling process, as shown in FIG. 21, the white and black of each connected component 1, 2, 3, 4 Extract. なお、ラベルの値1,2,3,4等は軟骨抽出部24が内部的に保持していればよく、必ずしも画面表示しなくてよい。 Incidentally, the values ​​1, 2, 3, 4, etc. of the label need only cartilage extract portion 24 is internally held, may not necessarily display. そして、軟骨抽出部24は、画面表示した二値画像上で、ユーザに軟骨に該当する点をマウス等により指定させ、指定された点のラベル値を含む連結成分を、軟骨305として抽出する。 The cartilage extract unit 24 on the binary image screen, a point corresponding to the cartilage to the user is specified by a mouse or the like, a connecting component comprising a label value of the specified point is extracted as cartilage 305.

さて、大腿骨遠位端の軟骨の抽出では、膝蓋骨による影が悪影響を及ぼす可能性がある。 Well, in the extraction of the cartilage of the distal femur, shadow by the patella may adversely affect. すなわち、図22に示すように、膝内部の超音波診断では、軟骨305の一部がプローブ10から見て膝蓋骨370の後ろに位置する。 That is, as shown in FIG. 22, the ultrasonic diagnostic internal knee, some of the cartilage 305 is located behind the patella 370 as viewed from the probe 10. 骨の背後は、超音波ビームの減衰や散乱などにより、エコーデータが小さく不鮮明になる。 Behind the bone, due attenuation and scattering of the ultrasonic beam, echo data becomes smaller unclear. このため、輪郭抽出において軟骨305と膝蓋骨370の影375とが繋がってしまい、図23に例示するように、抽出される軟骨輪郭306に、膝蓋骨の影による不正確な部分308が含まれてしまう。 Therefore, it would be connected and the shadow 375 of the cartilage 305 and the patella 370 in the contour extraction, as illustrated in FIG. 23, the cartilage contour 306 extracted, would include inaccuracies portion 308 by the shadow of the patella . そこで、以下では、そのような膝蓋骨の影響による不正確な部分を除去するために軟骨抽出部24が行う処理の例を説明する。 Therefore, in the following, an example of a process of cartilage extract unit 24 is performed to remove the incorrect part due to the influence of such a patella.

この処理の手順の一例を図24及び図25に示す。 An example of this process procedure shown in FIGS. 24 and 25. この手順では、軟骨抽出部24は、前述の例と同様、図26に例示するように、エッジ抽出結果のスライスデータ上で基準点Rの指定を受け付ける(S102)。 In this procedure, cartilage extract unit 24, as in the example described above, as illustrated in FIG. 26, it receives designation of a reference point R on the slice data of the edge extraction result (S102). そして、基準点Rから上下方向に向かってそれぞれ探索を行い、基準点から最も近い黒画素を見つける。 Then, each carries out the search from the reference point R toward the vertical direction, find the nearest black pixel from the reference point. 見つかった黒画素が、軟骨の上下の輪郭線上の点A,Bである(S104)。 Found black pixel is a point A, B of the upper and lower contour of the cartilage (S104). ここで上側の輪郭は軟骨表面(すなわち軟骨とそれを覆う筋肉や体液との境界)であり、下側の輪郭は軟骨と大腿骨の軟骨下骨部との境界である。 Wherein the upper edge is the cartilage surface (i.e. the boundary between the cartilage and muscle and body fluids covering it), the lower side of the contour is the boundary between the subchondral bone of the cartilage and the femur.

次に軟骨抽出部24は、それら点A,Bをそれぞれ始点として、かつその始点から右方向及び左方向をそれぞれ進行方向として、輪郭端点検出処理(S200)を行う。 Next cartilage extract 24, as a starting point thereof points A, B, respectively, and the respective direction of travel rightward and leftward direction from the start point, performing contour endpoint detection processing (S200). この処理では、始点A,Bの2種類と、進行方向右、左の2種類と、の4種類の組合せのそれぞれについて、S200を実行することにより、軟骨の上側及び下側の輪郭のそれぞれについて、右端及び左端の点を求める。 In this process, two types of the starting point A, B, traveling direction right, and two left, for each of the 4 types of combinations, by executing S200, for each of the upper and lower contours of cartilage determines the point of the right end and left end. このステップS200の詳細手順の例を図25に示す。 An example of a detailed procedure of step S200 shown in FIG. 25.

図25の手順では、まず、始点(点A又は点B)を注目点P とし(S202)、注目点P を通る接線の傾き角θ を計算する(S204)。 In the procedure of FIG. 25, firstly, the starting point (point A or point B) as the target point P i (S202), calculates the inclination of a tangent line angle theta i through the point of interest P i (S204). 接線の傾き角θ は、数値計算分野で用いられている公知の方法により求めればよい。 The slope of the tangent angle theta i may be determined by a known method used in numerical fields. 例えば、注目点P が属する輪郭線(注目輪郭線と呼ぶ)において、注目点P の両隣の点を求め、それら両隣の点を結ぶ直線の傾きを、注目点P を通る接線の傾き角θ とすればよい。 For example, the outline point of interest P i belongs (called the target contour), determine the points on both sides of the target point P i, the slope of a straight line connecting their neighboring points, and slope of the tangent line passing through the point of interest P i it may be the angle θ i. 両隣の点を用いるのは一例に過ぎず、この代わりに注目点から左右それぞれあらかじめ定めた画素数ずつ離れた2つの点を用いてもよい。 Use a point on both sides is only an example, it may be used respectively two points apart at the number of pixels a predetermined lateral from the notice point instead. 図27の例では、接線の傾き角θ は、注目点P から右方向に延びる基準線に対する角度で表現しており、時計回りが正の方向である(ただしこれは一例に過ぎない)。 In the example of FIG. 27, the tangent slope angle theta i is the angle are represented by the reference line extending in the right direction from the notice point P i, clockwise is a positive direction (although this is only an example) .

次に軟骨抽出部24は、注目輪郭線上で注目点P に対し進行方向にある隣接点P i+1を探索する(S206)。 Next cartilage extract unit 24 searches for a neighboring point P i + 1 in the traveling direction with respect to the point of interest P i in interest contour (S206). この探索では、例えば図28に示す参照ウインドウを用いればよい。 In this search, for example, it may be used reference window shown in Figure 28. すなわち、進行方向が右方向の場合は、(a)のように、注目点P の上下及び右、右上、右下の5画素からなる参照ウインドウ内に黒画素があれば、その黒画素を隣接点P i+1とすればよい。 That is, when the traveling direction is the right direction, as shown in (a), upper and lower and right of the target point P i, upper right, if there is a black pixel in the reference window of five pixels in the lower right, the black pixel it may be the neighbors P i + 1. 進行方向が左方向の場合は、(b)のように、注目点P の上下及び左、左上、左下の5画素からなる参照ウインドウを用いればよい。 If the traveling direction is the left direction, so as in (b), however, upper and lower and left target point P i, the upper left, may be used a reference window comprising a lower left 5 pixels. 参照ウインドウ内の画素には優先順位が設定されており、参照ウインドウ内に黒画素が複数存在する場合は、それら黒画素のうち最も優先順位の高い画素が隣接点P i+1として検出される。 The pixels in the reference window is set priority, if the black pixels in the reference window there are a plurality of highest priority pixels of those black pixels are detected as the adjacent point P i + 1.

次に軟骨抽出部24は、S206で隣接点P i+1が見つかったかどうかを判定し(S208)、見つかった場合は隣接点P i+1を通る接線の傾き角θ i+1を計算する(S210)(図27参照)。 Next cartilage extract unit 24 determines whether the found neighboring point P i + 1 at S206 (S208), if found to calculate the inclination of a tangent line angle theta i + 1 through the adjacent point P i + 1 (S210) (FIG. 27 reference). そして、隣接点P i+1を通る接線の傾き角θ i+1と注目点P を通る接線の傾き角θ との差(絶対値)を求め、その差と、あらかじめ設定されたしきい値Thとを比較する(S212)。 Then, a difference between adjacent points P i + 1 to the gradient of the tangent angle theta i through the tangent slope angle theta i + 1 and target point P i through (absolute value), and the difference, and the threshold Th that is set in advance comparing (S212). しきい値Thは、軟骨表面の曲率に応じて、例えば5度や10度などとあらかじめ定めておけばよい。 Threshold Th, in accordance with the curvature of the cartilage surface, such as 5 degrees and 10 degrees and may be determined in advance.

その比較で、その差がしきい値Thより小さければ、隣接点P i+1は、膝蓋骨の影響の部分には該当しないと判断し、隣接点P i+1を次の注目点P とし、隣接点P i+1に対応する接線の傾き角θ i+1を次の注目点P に対応する傾き角θ とし(S214)、S206以下の処理を繰り返す。 In the comparison, if the difference is less than the threshold value Th, the adjacent point P i + 1, in part of the effects of the patella is determined that not the case, the neighboring point P i + 1 as the next target point P i, adjacent point P the tangent slope angle theta i + 1 corresponding to the i + 1 and the inclination angle theta i corresponding to the next target point P i (S214), S206 and repeats the following process.

ステップS206〜S214を繰り返すうちに、隣接点P i+1が膝蓋骨の影による不正確な部分(図23の部分308)に達する(これに対し注目点P は軟骨の輪郭上)と、θ とθ i+1の差が大きくなる。 While repeating steps S206~S214, and inaccuracies adjacent points P i + 1 is due to the shadow of the patella reaches the (portion 308 of FIG. 23) (contrary point of interest P i on cartilage contour), and theta i the difference of θ i + 1 becomes larger. すると、ステップS212の判定結果が否定(No)となり、処理はステップS216に進む。 Then, the determination result of step S212 is negative (No), and the process proceeds to step S216. ステップS216では、軟骨抽出部24は、その時点での注目点P を、進行方向についての軟骨輪郭の端点として記憶する。 In step S216, cartilage extract unit 24, the target point P i at that time is stored as the end point of the cartilage contour of the traveling direction.

例えば、図29に例示するように、軟骨の上側の輪郭上の点Aから右方向に処理を進めた場合、ステップS216では、点A が上側輪郭の右端の点として記憶される。 For example, as illustrated in FIG. 29, when advancing the process to the right from point A on the upper cartilage contour, step S216, the point A R is stored as the rightmost point of the upper edge. 同様に点B が下側輪郭の右端の点として記憶される。 Likewise the point B R is stored as a point right end of the lower contour.

また、ステップS206〜S214の処理ループで、注目点P を進行方向に移動させていくうちに、注目点P が軟骨輪郭の端に到達してしまう場合もある。 Further, in the processing loop of steps S206~S214, while going to move the target point P i in the traveling direction, there is a case where the point of interest P i will reach the edge of the cartilage contour. この場合、ステップS206で進行方向の隣接点P i+1を探しても見つからないので、処理はステップS208からステップS216に進み、軟骨抽出部24は、その時点の注目点P を、進行方向についての軟骨輪郭の端点として記憶する。 In this case, since not found look for adjacent points P i + 1 in the traveling direction at step S206, the process proceeds from step S208 to step S216, cartilage extract unit 24, the target point P i at that time, the direction of travel of It is stored as the end point of the cartilage contour. 例えば、図23の軟骨輪郭306で、上下の点A,B(図26参照)からそれぞれ左方向に処理を進めると、どちらも軟骨輪郭306の左端の同じ点に到達し、その点を端点として記憶して処理が終わる。 For example, in cartilage contour 306 of FIG. 23, the upper and lower points A, when each of B (see FIG. 26) proceeds to the left, both reach the same point of the left edge of the cartilage contour 306, the point as the end point storage and processing is completed.

以上のようにして軟骨輪郭の各端点が求められると、軟骨抽出部24は、軟骨の上側、下側の各輪郭線の右端点同士、左端点同士をそれぞれ直線で結ぶ(S106,S108)。 If it is required the end points of cartilage contour as described above, the cartilage extractor 24 connects the upper cartilage, the rightmost point of the respective contour of the lower, the left end point between a straight line, respectively (S106, S108). S106及びS108はどちらを先に実行してもよい。 S106 and S108 may be performed in either order. なお、上下の端点が同一点である場合は、それら両者を直線で結ぶ必要はない。 In the case the upper and lower end points are the same points need not connecting them both in a straight line.

以上のような処理を図23に例示した、不正確な部分308を含んだ軟骨輪郭306に適用すると、図30に例示するように、不正確な部分308が除かれた、閉じた軟骨輪郭306aが求められる。 The aforementioned processing illustrated in FIG. 23, when applied to a cartilage contour 306 containing the incorrect part 308, as illustrated in FIG. 30, an incorrect portion 308 has been removed, it closed cartilage contour 306a is required.

以上に説明した図24及び図25の処理をボリュームデータ中の各スライスデータについて繰り返す。 Repeated for each slice data being processed volume data in FIGS. 24 and 25 described above. これにより求められたスライスデータごとの軟骨輪郭306aを組み合わせることで、膝蓋骨の影響による不正確な部分が除かれた、三次元の軟骨輪郭の表面形状が求められる。 Thus by combining the cartilage contour 306a of each slice data obtained, inaccuracies due to the effects of the patella is removed, the surface shape of the three-dimensional cartilage contour is determined. なお、この処理にも、前述の基準点Rの自動決定処理を適用することができる。 Also in this process, it is possible to apply automatic determination processing of a reference point R of the foregoing. 基準点Rの自動決定処理を適用した場合、前述と同様に、ボリュームデータに含まれるスライスデータのうち軟骨輪郭306を含まないスライスデータには、図24及び図25の処理をしないようにすることもできる。 When applying the automatic determination processing of a reference point R, in the same manner as described above, the slice data that do not contain cartilage contour 306 of the slice data included in the volume data, to avoid the processing of FIGS. 24 and 25 It can also be.

以上説明したように、図24及び図25の処理手順では、注目点と隣接点との間での接線の傾き角の変化(差)が軽微である間は、隣接点は軟骨輪郭306上にある(すなわち不正確な部分308上にはない)と判断する。 As described above, in the process procedures shown in FIG. 24 and FIG. 25, between the change in the tangent slope angle between the target point and the adjacent points (the difference) is slight, adjacent points on the cartilage contour 306 determines that (ie, not on inaccuracies 308). すなわち、そのような場合には、隣接点は、軟骨輪郭306上にある注目点に対して軟骨輪郭306に沿って滑らかに連続しているので、隣接点は軟骨輪郭306上の点であると判定するのである。 That is, with such a case, the adjacent point, since the smoothly continuous along the cartilage contour 306 for the target point is on cartilage contour 306, adjacent points is a point on the cartilage contour 306 than is determined. これに対し、注目点と隣接点との間での接線の傾き角の変化が急峻(すなわち、しきい値Th以上)となると、隣接点が不正確な部分308に入ってしまったと判断し、その隣接点の直前の注目点までが正確な軟骨輪郭306であると判断するのである。 In contrast, the change in tangential inclination angle between the target point and the adjacent points are steep (i.e., greater than the threshold value Th) when it comes to, it is determined that the adjacent points is ever fall inaccuracies 308, until the point of interest immediately preceding adjacent point is to determine that the correct cartilage contour 306.

以上のような処理により、基準点Rの近傍にある軟骨輪郭306上の点A,Bに対してそれぞれ滑らかに連続する輪郭部分が、不正確な部分308が除去された正確な軟骨輪郭として抽出される。 By the above process the extraction, point A on the cartilage contour 306 in the vicinity of the reference point R, as an accurate cartilage contour smoothly continuous contour portion respectively, an incorrect portion 308 is removed with respect to B It is.

以上の例では、輪郭の接線方向が急峻に変化する点を軟骨輪郭306の端点と判定したが、端点を見出すために着目する特徴は接線方向に限らない。 In the above example, the point at which tangential contour changes sharply is determined that the end point of the cartilage contour 306, features of interest to find the end point is not limited to the tangential direction. 輪郭の法線方向が急峻に変化する点を端点と判定してもよい。 The point at which the normal direction of the contour changes sharply may be determined to end point. また、輪郭の微分係数が急激に変化する点を端点と判定してもよい。 Further, the point at which the derivative of the contour suddenly changes may be determined to end point. いずれにしても、この実施形態では、輪郭の方向性を示す特徴量が急峻に変化する点を端点と判定すればよい。 In any case, in this embodiment, a point feature amount indicating the direction of the contour changes sharply may be determined that the end point.

また、以上の例では、接線方向の傾き角の差をしきい値と比較することで、輪郭の方向性が急峻に変化したかどうかを判定したが、判定条件はこれに限るものではない。 In the above example, by comparing the difference in the tangential inclination angle to a threshold value it has been determined whether the direction of the contour is changed abruptly, the determination conditions are not limited thereto.

次に、軟骨輪郭306から不正確な部分308を除去する処理の変形例を説明する。 Next, a modified example of a process for removing an incorrect portion 308 from the cartilage contour 306. この例では、軟骨に対して三次元的な関心領域(以下、ROIという。ROIはRegion Of Interestの略)を設定し、輪郭のうちROIから外れる部分を除去する。 In this example, three-dimensional region of interest relative to the cartilage (hereinafter, .ROI referred ROI stands for Region Of Interest) Set to remove a portion out of the ROI of the contour. この方法では、不正確な部分308を完全に除去することは困難だが、かなりの部分は除去することができ、しかも演算処理の高速化が期待できる。 In this way, It is difficult to completely remove the incorrect part 308, but a significant portion can be removed, yet faster processing can be expected. 以下、この変形例におけるROIの設定方法の例を説明する。 Hereinafter, an example of a method of setting ROI in this modification.

この例では、画像前処理部22による組織境界の方向性を考慮した平滑化結果のボリュームデータ(より好適にはそれを反転・二値化した後のデータ)をボリュームレンダリングして表示部30に三次元表示する。 In this example, the image pre-processing unit 22 and volume rendering display unit 30 organizational boundaries (data after more suitably inverted-binarizing the same) directional volume data was smoothed result considerations by to display three-dimensional. そして、その三次元画像表示を入力部32を介してユーザに操作させ、視点位置や視線方向を選ばせることで、図31に示すように大腿骨遠位端の軟骨305をほぼ正面から見た状態が表示されるようにする。 Then, a display that the three-dimensional image via the input unit 32 is operated by the user, by choosing a viewpoint position and viewing direction, as viewed from almost the front of the cartilage 305 of the distal femur as shown in Figure 31 state to be displayed. 図31の例では、便宜上、軟骨305の三次元的な奥行きを等高線で表示しているが、実際の三次元表示はこのような表示に限るものではない。 In the example of FIG. 31, for convenience, the three-dimensional depth of the cartilage 305 are displayed by contour lines, there is no actual three-dimensional display is not limited to such a display. また、実際の超音波計測では、膝蓋骨の影になる部分があるので、軟骨の三次元形状の全体が図31のようにはっきりと見えるわけではないが、図31では説明の便宜上、明確な形状を示しておく。 Further, in the actual ultrasonic measuring, since there is a portion to become the shadow of the patella, although are not clearly visible as shown in Figure 31 the entire three-dimensional shape of the cartilage, for convenience of description, FIG. 31, clear shape the left shows.

次に、軟骨305の二股に分かれた部分のうちの内側顆(図では二股のうちの左側)の抽出のために、内側顆で最も視点に近い点(ここがおおよそ軟骨荷重部である)を通る横方向の軸(XY軸)と縦方向の軸(VW軸)とを入力部32を介してユーザに指定させる。 Then, for the extraction of (left of the bifurcated in the figure) medial of the portion of the bifurcated cartilage 305, the point closest to the viewpoint in the medial condyle of (here are approximate cartilage load portion) through the input unit 32 to designate the user a lateral axis as (XY axes) longitudinal axis (VW axis) and passing through. XY軸は内側顆の短軸であり、VW軸は内側顆の長軸である。 XY axis is the minor axis of the medial condyle, the VW-axis is the medial condyle long axis. なお、内側顆を取り上げたのは、内側顆の方が膝蓋骨により覆われる部分が少ない(特に内側顆の荷重部は、一般に、図4〜図6のように膝を大きく曲げた状態では、膝蓋骨にはほとんど隠されない)ので、軟骨についての計測に好適だからである。 Incidentally, took up the medial condyle, the load of the portion is small (especially inner condyle towards the medial condyle is covered by a patella is generally the larger bent state knee as in FIGS. 4 to 6, the patella since most hidden not) is in, it is because it is suitable for the measurement of the cartilage.

次に、VW軸を通り、視点から奥行方向に延びる平面(VW面500)でボリュームデータを切断し、その切断面の断層画像を表示部30に表示させる。 Then, through the VW shaft, it is cutting the volume data in the plane (VW surface 500) extending from the viewpoint in the depth direction, and displays the tomographic image of the cut surface on the display unit 30. 図32はそのようなVW面500の断層画像の例である。 Figure 32 is an example of such a VW surface 500 of the tomographic image. 図では、煩雑さを避けるために軟骨502の輪郭のみを示し周囲の組織の画像は示していないが、実際の断層画像では、周囲の組織の画像が存在する。 In the figure, an image of the tissue surrounding shows only the outline of the cartilage 502 is not shown to avoid complexity, the actual tomographic image, there is an image of the surrounding tissue. ユーザは、このような断層画像を見ながら入力部32(例えばポインティングデバイス)を操作して、軟骨502の形状に沿った曲線504を指定する。 User, such tomographic image input unit 32 while viewing (e.g., pointing device) by operating the, specify the curve 504 along the shape of the cartilage 502.

また、XY軸を通り、視点から奥行方向に延びる平面(XY面510)でボリュームデータを切断し、その切断面の断層画像を表示部30に表示させる。 In addition, as the XY axis, cutting the volume data in the plane (XY plane 510) extending from the viewpoint in the depth direction, and displays the tomographic image of the cut surface on the display unit 30. 図33はそのようなXY面510の断層画像の例である。 Figure 33 is an example of a tomographic image of such XY plane 510. 図では、煩雑さを避けるために軟骨512の輪郭のみを示し周囲の組織の画像は示していない。 In the figure, the image of the tissue surrounding shows only the outline of the cartilage 512 is not shown to avoid complication. ユーザは、このような断層画像を見ながら入力部32を操作して、軟骨512を内包するROIの輪郭線514を指定する。 User, such tomographic image by operating the input unit 32 while viewing the specifies the contour 514 of the ROI containing the cartilage 512. ROIの輪郭線514は、軟骨512よりある程度大きくなるように指定すればよい。 Contour 514 of the ROI may be specified so as to be somewhat larger than the cartilage 512.

抽出ROI設定部34(図3参照)は、以上のように指定された輪郭線514を、その中心(すなわちVW軸上の点)が曲線504を通るように平行移動させることで、三次元的なROIが設定する。 Extracting ROI setting unit 34 (see FIG. 3) is a contour line 514 is specified as above, the center (i.e. point on the VW axis) that move in parallel so as to pass through the curve 504, three-dimensional such ROI is set. すなわち、平行移動により、図34に例示するように、XY面に平行な各面510−1〜510−5で、それぞれ輪郭線514−1〜514−5が求められ、それら輪郭線の集まりにより囲まれる内部の領域が三次元的なROIとなる。 That is, the translation, as illustrated in FIG. 34, on each side 510-1~510-5 parallel to the XY plane, the contour 514-1~514-5 are respectively determined by the collection of their contour internal area enclosed is a three-dimensional ROI.

軟骨抽出部24は、元の反転・二値化後のボリュームデータ、あるいはエッジ抽出後のボリュームデータ(図23参照)のうち、そのように求められた三次元的なROIの内部のみを切り出す。 Cartilage extract unit 24, the original inversion and binarization after the volume data, or out of the volume data after edge extraction (see FIG. 23) is cut out only the internal three-dimensional ROI determined as such. これにより、膝蓋骨の影響による不正確な部分308(図23参照)のかなりの部分を除去することができる。 Thus, it is possible to remove a significant portion of the incorrect portion 308 (see FIG. 23) due to the influence of the patella.

以上、軟骨抽出部24の処理内容の例を説明した。 It has been described an example of the processing content of the cartilage extractor 24. 再び図3に戻ると、軟骨抽出部24により求められた軟骨の三次元形状データは、三次元データメモリ26に記憶される。 Returning again to FIG. 3, three-dimensional shape data of the cartilage obtained by cartilage extract unit 24 is stored in the three-dimensional data memory 26. 画像形成部28は、その三次元データメモリ26内のデータをレンダリングして、三次元の軟骨画像を生成し、表示部30に表示する。 The image forming unit 28, and renders the data of the three-dimensional data memory 26, to generate a three-dimensional cartilage image is displayed on the display unit 30. 画像形成部28は、レンダリングした軟骨画像を三次元データメモリ20内の、膝内部全体の生のボリュームデータをレンダリングした三次元画像と合成した画像を生成し、表示してもよい。 The image forming unit 28, rendering cartilage image in the three-dimensional data memory 20, the knee entire inside of the raw volume data to generate synthesized image and the three-dimensional image obtained by rendering the may be displayed. 合成は、例えば、軟骨画像を、膝内部全体の画像とは異なる色で表示し、両者を重畳するような処理でもよい。 Synthesis, for example, cartilage image, displayed in a color different from that of the knee internal entire image, or a process to overlap both. また、画像形成部28は、三次元データメモリ26内の軟骨形状のデータに基づき、ユーザから指定された断面での軟骨形状を表す画像を形成し、表示部30に表示してもよい。 The image forming unit 28, based on the data of the cartilage shape in the three-dimensional data memory 26, to form an image representing the cartilage shape in a specified section from the user, may be displayed on the display unit 30.

以上に説明した例では、図3に示したように、画像前処理部22及び軟骨抽出部24は、三次元データメモリ20内の座標変換後のボリュームデータに対して処理を行った。 In the example described above, as shown in FIG. 3, the image pre-processing unit 22 and the cartilage extract unit 24, performing the process on the volume data after the coordinate transformation in the three-dimensional data memory 20. しかし、これは一例に過ぎない。 However, this is only an example. この代わりに、電子走査により得られる1フレームの画像ごとに、画像前処理部22及び軟骨抽出部24が処理を行ってもよい。 Alternatively, for each image of one frame obtained by electronic scanning, image pre-processing unit 22 and the cartilage extract unit 24 may perform processing. この場合の装置構成の例を図35に示す。 An example of a device configuration in this case in FIG. 35. 図35において、図3と同様の構成要素には同一符号を付して説明を省略する。 In Figure 35, the description thereof is omitted the same reference numerals are given to the same components as in FIG.

図35の例では、送受信部16により求められた1電子走査フレームの画像データがフレームメモリ52に蓄積される。 In the example of FIG. 35, the image data of one electronic scan frame determined by the transmitting and receiving unit 16 is stored in the frame memory 52. 画像前処理部22はこのフレームメモリ52内の画像データに対して上述の前処理を行い、軟骨抽出部24はその前処理結果に対して上述の軟骨抽出処理を行う。 Image pre-processing unit 22 performs the above pre-processing on the image data in the frame memory 52, cartilage extracting unit 24 performs the cartilage extraction process described above for the previous processing results. そして、座標変換部54は、軟骨抽出部24が抽出した電子走査フレームごとの軟骨輪郭の形状を、表示や保存のための共通座標系に変換し、その変換結果を三次元データメモリ26に蓄積する。 The coordinate transformation unit 54, a cartilage contour shape of each electronic scanning frame cartilage extractor 24 is extracted and converted to a common coordinate system for display or storage, storing the conversion results into the three-dimensional data memory 26 to. また、フレームメモリ52内の電子走査フレームのデータは、座標変換部18により共通座標系へと座標変換され、その変換結果が三次元データメモリ20に格納される。 Also, data of the electronic scan frames in the frame memory 52 is coordinate converted into a common coordinate system by the coordinate transformation unit 18, the result of the conversion is stored in the three-dimensional data memory 20.

また、以上の例では、軟骨に該当する部分(例えば基準点R)をユーザに指定させ、これを元に軟骨抽出を行ったが、これは必須ではない。 In the above example, a portion corresponding to the cartilage (e.g. reference point R) is designated by the user has been performed based on the cartilage extract this, this is not required. 例えば、回転軸42(図4参照)を膝に対して適切に位置決めすることで、軟骨の画像がボリュームデータ中の、あらかじめ定めた範囲内に位置するようにすることができる。 For example, the rotation shaft 42 (see FIG. 4) by appropriately positioned relative to the knee, it is possible to cartilage images in the volume data, to be located within a predetermined range. このようなボリュームデータ(あるいはその中のスライスデータ)(例えばエッジ抽出後が好適)と、例えばあらかじめ用意した軟骨の形状・サイズを表すテンプレート画像とのマッチング処理を行うことで、おおよそ軟骨であると推定される部分を求め、その中のある点乃至領域を基準点Rなどに選ぶことができる。 Such a volume data (or slice data therein) (e.g. preferably after the edge extraction), by performing a matching process with the template image representing the shape and size of the cartilage example prepared in advance, when approximately is cartilage seeking moiety is estimated, it is possible to choose a point or region of the middle thereof, such as the reference point R. このような処理は自動化することができる。 Such process can be automated.

また、以上では膝内部のボリュームデータを得るために、電子走査の振動子アレイ12とメカ走査機構14を組み合わせたプローブ10を用いたが、この代わりに、電子的に二次元走査を行うプローブを用いてもよい。 Further, in order to obtain a knee internal volume data in the above, but using a probe 10 which combines the transducer array 12 and the mechanical scanning mechanism 14 of the electronic scanning, alternatively, the probe carried out electronically two-dimensional scanning it may be used.

以上に説明した実施形態によれば、超音波プローブという非侵襲で、かつMRIなどと比較して低コストの装置を用いて、大腿骨遠位端の軟骨の三次元形状を抽出することができる。 According to the embodiment described above, in a non-invasive as ultrasound probe, and can be such as using a low-cost device compared to MRI, to extract the three-dimensional shape of the cartilage of the distal femur .

また、上記実施形態によれば、膝蓋骨の影に対応する部分を除去することで、抽出した軟骨の形状に不正確な部分が含まれる可能性を低減することができる。 According to the above embodiment, by removing the portion corresponding to the shadow of the patella, it is possible to reduce the likelihood that contains inaccuracies in the shape of the extracted cartilage.

また、上記実施形態によれば、ボリュームデータに対して組織境界の方向に沿った平滑化を行うことで、後段の軟骨抽出のためにより好適な画像(ボリュームデータ又はスライスデータ)を生成することができる。 According to the above embodiment, by performing a smoothing in the direction of the tissue bounding the volume data, to generate a suitable image (volume data or slice data) by order of the subsequent cartilage extract it can.

膝関節の構造を説明するための、模式的な断面図である。 For illustrating the structure of the knee joint, which is a schematic cross-sectional view. 椅子に座った状態の膝を正面側から見たときの膝関節の状態を説明するための図である。 It is a diagram for explaining a state of the knee joint when viewing the knee while sitting on the chair from the front side. 実施形態の超音波診断装置の機能構成の一例を示す図である。 Is a diagram illustrating an example of a functional configuration of an ultrasonic diagnostic apparatus according to the embodiment. メカニカル三次元プローブの機械走査方式の一例を説明するための模式的な側面図である。 It is a schematic side view for explaining an example of a mechanical scanning system of the mechanical three-dimensional probe. メカニカル三次元プローブの機械走査方式の別の一例を説明するための模式的な側面図である。 It is a schematic side view illustrating another example of a mechanical scanning system of the mechanical three-dimensional probe. メカニカル三次元プローブの機械走査方式の更に別の一例を説明するための模式的な側面図である。 It is a schematic side view for explaining still another example of the mechanical scanning system of the mechanical three-dimensional probe. 超音波ビームの走査により得られる膝内部の断面画像(スライスデータ)を模式的に例示する図である。 Ultrasonic beam knee internal cross-sectional image obtained by the scanning of the (slice data) is a diagram schematically illustrating. 注目画素周りの各方向の画素値分散を求める際の参照範囲(線分)を説明するための図である。 It is a diagram for explaining the reference range for obtaining the pixel value variance in each direction around the target pixel (line). 画素値分散の参照範囲(線分)をあらかじめ定めた角度間隔ごとの全ての方向について求めることを説明するための図である。 Is a diagram for explaining the determination of all directions of each reference range of the pixel values ​​disperse (segment) predetermined angular intervals. 参照範囲の線分の方向に応じて画素値の分散が変化することを説明するための図である。 It is a diagram for explaining that the variance of pixel values ​​change depending on the direction of the line segment of the reference range. 分散最大の方向に対し垂直な方向に沿った、平滑化値計算のための参照画素群の例を示す図である。 Along a direction perpendicular to the dispersion up direction is a diagram showing an example of a reference pixel group for the smoothed value calculated. 別の注目画素についての、平滑化値計算のための参照画素群の例を示す図である。 For another pixel of interest is a diagram showing an example of a reference pixel group for the smoothed value calculated. 図7のスライスデータに対し境界(輪郭)の方向を考慮した平滑化処理を施した結果を模式的に示す図である。 To slice data in FIG. 7 is a diagram schematically showing the result of applying a consideration to smoothing the direction of the border (edge). 平滑化処理後のスライスデータに対して反転・二値化処理を施した結果を模式的に示す図である。 The result of performing the inversion and binarization processing to smoothing processing after the slice data is a view schematically showing. 反転・二値化後のスライスデータに対するエッジ抽出結果を模式的に示す図である。 The edge extraction result to the slice data after inversion and binarization is a diagram schematically illustrating. エッジ抽出結果に対してユーザが軟骨内部の基準点Rを指定した様子を示す図である。 User to the edge extraction result is a diagram showing a state specifying the reference point R of the inner cartilage. 基準点Rを通る縦線と軟骨輪郭との交点を説明するための図である。 It is a diagram for explaining the intersection of the vertical line and cartilage contour passing through the reference point R. スライスデータから抽出された軟骨輪郭を模式的に示す図である。 Cartilage contour extracted from the slice data is a view schematically showing. ユーザが1つのスライスデータ上で指定した基準点に基づき、他のスライスデータ上の基準点を自動決定するための処理の例を説明するための図である。 Based on the reference point specified by the user on one slice data, it is a diagram for explaining an example of a process for automatically determining a reference point on the other slice data. ユーザが1つのスライスデータ上で指定した基準点に基づき、他のスライスデータ上の基準点を自動決定するための処理の例を説明するための図である。 Based on the reference point specified by the user on one slice data, it is a diagram for explaining an example of a process for automatically determining a reference point on the other slice data. 二値化されたスライスデータに対してラベリング処理を適用した結果の例を示す図である。 Is a diagram illustrating an example of a result of applying the labeling process on the binarized slice data. 膝蓋骨の影が現れた断層画像の例を模式的に示す図である。 An example of tomographic image shadow appeared patella is a diagram schematically illustrating. 軟骨の抽出結果が膝蓋骨の影の影響による不正確な部分を含んでいる様子を模式的に示す図である。 The manner in which cartilage extraction result contains incorrect part due to the influence of the shadow of the patella is a diagram schematically illustrating. 膝蓋骨の影響による不正確な部分を除去するための処理の例の全体的な手順を示すフローチャートである。 Is a flowchart showing the entire procedure of an example of a process for removing incorrect part due to the influence of the patella. 図24の処理における輪郭端点検出処理の例の手順を示すフローチャートである。 It is a flowchart illustrating a procedure example of the contour endpoint detection processing in the processing of FIG. 24. 膝蓋骨の影の影響による不正確な部分を含んだ軟骨輪郭において、軟骨内部の基準点Rを指定され、その上下の軟骨輪郭上の点A,Bが特定された様子を示す図である。 In the shadow of cartilage contour containing the incorrect part due to the influence of the patella, the specified reference point R of the internal cartilage illustrates the point A on the upper and lower cartilage contour, the manner in which B is identified. 注目点と隣接点における接線角度の差を説明するための図である。 It is a diagram for explaining the difference between the tangent angle at the target point and the adjacent points. 注目点に対する軟骨輪郭上での隣接点を探索する際の参照ウインドウの例を示す図である。 Is a diagram showing an example of a reference window when searching for adjacent points on the cartilage contour point of attention. 基準点Rの上下の軟骨輪郭上の点A,Bから右方向へ探索した時に見つかった輪郭端点の例を示す図である。 Point A on the upper and lower cartilage contour of the reference point R, is a diagram showing an example of a found contour endpoint when searching from the B to the right. 右端の上下の輪郭端点同士を結ぶことで生成された、膝蓋骨の影の影響による不正確な部分が除かれた軟骨輪郭の例を示す図である。 Generated by connecting the upper and lower contour end points at the right end is a diagram showing an example of cartilage contour inaccuracies has been removed due to the influence of the shadow of the patella. 軟骨抽出のためのROI設定における軸指定を説明するための図である。 It is a diagram for explaining an axis specified in the ROI setting for the cartilage extract. ROI設定における長軸断面での曲線指定を説明するための図である。 It is a diagram for explaining a curve specified in the long axis view in the ROI setting. ROI設定における短軸断面でのROI輪郭指定を説明するための図である。 It is a diagram for explaining an ROI contour specified in the short-axis cross section in the ROI setting. ROI輪郭を曲線に沿って移動させることで、三次元的なROIを形成することを説明するための図である。 By moving along the ROI contour curve is a diagram for explaining the formation of a three-dimensional ROI. 電子走査フレームごとに軟骨抽出を行う場合の超音波診断装置の構成例を示す図である。 It is a diagram illustrating a configuration example of an ultrasonic diagnostic apparatus for performing cartilage extract every electronic scanning frame.

符号の説明 DESCRIPTION OF SYMBOLS

10 メカニカル三次元プローブ、12 振動子アレイ、14 メカ走査機構、16 送受信部、18 座標変換部、20 三次元データメモリ、22 画像前処理部、24 軟骨抽出部、26 三次元データメモリ、28 画像形成部、30 表示部、32 入力部、34 抽出ROI設定部、40 振動子部、42 回転軸、44 アーム、46 スタンドオフ、100 大腿骨。 10 Mechanical three-dimensional probe, 12 transducer array, 14 mechanical scanning mechanism, 16 transceiver, 18 coordinate converting unit, 20 three-dimensional data memory, 22 image preprocessing unit, 24 cartilage extract unit, 26 three-dimensional data memory, 28 image forming unit, 30 display unit, 32 input unit, 34 extracting ROI setting unit, 40 vibrator unit, 42 rotation shaft, 44 arm, 46 standoffs 100 femur.

Claims (9)

  1. 屈曲した膝の正面側の体表面から超音波ビームを走査することにより、膝内部の大腿骨遠位端の軟骨を含む三次元領域についてのボリュームデータを取得する送受波手段と、 By the bent front side of the body surface of the knee to scan the ultrasound beam, and transducing means for acquiring volume data for a three-dimensional region including the cartilage of the knee internal distal femur,
    前記ボリュームデータにおける各ボクセルのエコーレベル値に基づき、前記ボリュームデータから前記軟骨に対応する部分を抽出する抽出手段と、 Extraction means based on said echo level value of each voxel in the volume data, extracts a portion corresponding to the cartilage from the volume data,
    を備える超音波診断装置。 Ultrasonic diagnostic apparatus including a.
  2. 前記抽出手段は、前記軟骨に対応する部分の抽出において、前記ボリュームデータにおいて前記軟骨に対応する部分と繋がっている膝蓋骨の影に対応する部分を除去する処理を行うことを特徴とする請求項1に記載の超音波診断装置。 It said extraction means according to claim 1, in the extraction of the portion corresponding to the cartilage, and performs a process of removing a portion corresponding to the shadow of the patella in communication with the portion corresponding to the cartilage in the volume data the ultrasonic diagnostic apparatus according to.
  3. 前記抽出手段は、前記ボリュームデータの各ボクセルのエコーレベル値に基づき求められる輪郭の連続性に基づき、前記軟骨に対応する部分と前記膝蓋骨の影に対応する部分とを区別し、前記膝蓋骨の影に対応する部分を除去して前記軟骨に対応する部分を抽出する、 Said extraction means, based on the continuity of the contour is obtained based on the echo level value of each voxel of the volume data, to distinguish between a portion corresponding to the shadow of the patella and a portion corresponding to the cartilage, the shadow of the patella by removing the portions corresponding to extract a part corresponding to the cartilage,
    ことを特徴とする請求項2に記載の超音波診断装置。 The ultrasonic diagnostic apparatus according to claim 2, characterized in that.
  4. 前記抽出手段は、 It said extraction means,
    前記ボリュームデータに基づき表示された前記膝内部の画像において、ユーザから軟骨の内部又は表面に該当する基準点の指定を受け付ける指定手段と、 In the displayed the knee inside the image based on the volume data, and designating means for accepting a designation of a reference point corresponding to the interior or the surface of the cartilage from a user,
    前記ボリュームデータの各ボクセルのエコーレベル値に基づき求められる輪郭から、指定された前記基準点の近傍の輪郭部分を特定し、当該輪郭部分に対し滑らかに連続する輪郭を、前記膝蓋骨の影に対応する部分が除去された前記軟骨に対応する輪郭として検出する検出手段と、 From the contour to be obtained based on the echo level value of each voxel of the volume data, to identify the outline of the vicinity of the designated the reference point, smoothly continuous contour to the contour portion, corresponding to the shadow of the patella detection means for detecting a contour portion corresponding to the cartilage removed,
    を備える、 Equipped with a,
    ことを特徴とする請求項3に記載の超音波診断装置。 The ultrasonic diagnostic apparatus according to claim 3, characterized in that.
  5. 前記検出手段は、 It said detecting means,
    前記ボリュームデータにおいて、前記基準点の近傍の輪郭部分に連続する輪郭部分を順次探索し、探索した前記輪郭部分の方向が、あらかじめ定めた急峻変化条件を満たした場合に探索を停止し、当該停止までに探索された輪郭部分を、前記軟骨に対応する輪郭として検出する、 In the volume data, the reference point are sequentially searched successive contour portion in the contour portion in the vicinity of, the direction of the contour portion of searching is to stop the search if it meets the abrupt change conditions predetermined, the stop the searched outline portion until, detected as a contour corresponding to the cartilage,
    ことを特徴とする請求項4記載の超音波診断装置。 The ultrasonic diagnostic apparatus according to claim 4, wherein a.
  6. 前記ボリュームデータは、複数の断面スライスデータに分割することができ、 The volume data may be divided into a plurality of sectional slice data,
    前記指定手段は、前記ボリュームデータ中の1つの断面スライスデータに基づき表示された2次元画像上で最初の基準点の指定を受け付け、 The designation means accepts a designation of the first reference point on a two-dimensional image displayed on the basis of one cross-sectional slice data in the volume data,
    前記検出手段は、 It said detecting means,
    第1の断面スライスデータの各ボクセルのエコーレベル値に基づき求められる輪郭から、基準点の両側のそれぞれについて近傍の輪郭部分を特定し、それら両側の輪郭部分のそれぞれに対し滑らかに連続する輪郭を検出する第1の手段と、 From the contour to be obtained based on the echo level value of each voxel in the first cross-sectional slice data, to identify the outline of the vicinity for each of both sides of the reference point, a smooth continuous contour to their respective sides of the contour portion first means for detecting,
    前記第1の断面スライスデータにおける、前記基準点の両側のそれぞれについて特定された近傍の輪郭部分の略中央の点を伝搬点として求め、前記第1の断面スライスデータに隣接する第2の断面スライスデータにおいて前記伝搬点に対応する点を、当該第2の断面スライスデータにおける基準点に決定する第2の手段と、 Wherein the first cross-sectional slice data, determined as a point propagation point substantially central of the contour portion in the vicinity specified for each of both sides of the reference point, a second section slice adjacent to the first section slice data a point corresponding to the propagation point in the data, and second means for determining a reference point in the second section slice data,
    を備え、前記指定手段が受け付けた最初の基準点から順に各断面スライスデータの基準点を前記第2の手段に決定させ、前記第2の手段が決定した基準点に基づき前記第1の手段に当該基準点を含む断面スライスデータでの輪郭を検出させる、 Wherein the reference point of each cross-sectional slice data from the first reference point designating means accepts the order is determined in the second means, said based on said reference point second means decides first means to detect the contour of a cross section slice data including the reference point,
    ことを特徴とする請求項4記載の超音波診断装置。 The ultrasonic diagnostic apparatus according to claim 4, wherein a.
  7. 前記抽出手段は、前記ボリュームデータに対し、組織境界の方向に沿って平滑化を行う平滑手段を備え、前記平滑手段による平滑化後のボリュームデータから前記軟骨に対応する部分を抽出する、ことを特徴とする請求項1記載の超音波診断装置。 Said extracting means, to said volume data, comprising a smoothing means for performing smoothing in the direction of the tissue boundary, extracts a portion corresponding to the cartilage from the volume data after smoothing by the smoothing means, that the ultrasonic diagnostic apparatus according to claim 1, wherein.
  8. 前記平滑手段は、 The smoothing means,
    前記ボリュームデータ中の注目点について、複数の方向の中から当該注目点を中心とする当該方向の線分上の各点の画素値の分散が最大となる方向を判定する方向判定手段と、 For the target point in the volume data, and determines the direction determination means the direction in which the dispersion is the maximum of the pixel values ​​of each point on from a plurality of directions of the direction around the attention point segment,
    前記注目点を通る線分であって、前記方向判定手段が判定した方向に垂直な方向の線分の上の各点の画素値に基づき、前記注目点の平滑化された画素値を計算する計算手段と、 A line segment that passes through the point of interest, the direction determination means based on the pixel value of each point on the perpendicular line segments in the direction determined to calculate the smoothed pixel value of the point of interest and calculation means,
    を備え、前記ボリュームデータの各点をそれぞれ注目点として前記方向判定手段及び前記計算手段を動作させることを特徴とする請求項7記載の超音波診断装置。 The provided ultrasonic diagnostic apparatus according to claim 7, wherein the operating the direction determining means and the calculating means each point of the volume data as respective point of interest.
  9. 前記ボリュームデータは、複数の断面スライスデータに分割することができ、 The volume data may be divided into a plurality of sectional slice data,
    前記抽出手段は、 It said extraction means,
    前記ボリュームデータ中の断面スライスデータごとに、当該断面スライスデータ中の各ボクセルのエコーレベル値に基づき、軟骨に対応する部分を抽出し、 For each cross section slice data in the volume data based on the echo level value of each voxel in the sectional slice data, it extracts a portion corresponding to the cartilage,
    スライスデータごとに抽出された軟骨に対応する部分を合成して前記ボリュームデータにおける軟骨に対応する部分を求める、 Synthesizing the portion corresponding to the cartilage extracted for each slice data obtaining part corresponding to cartilage in the volume data,
    ことを特徴とする請求項1記載の超音波診断装置。 The ultrasonic diagnostic apparatus according to claim 1, wherein a.
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