JP2010119847A

JP2010119847A - 超音波システムおよび標準断面情報提供方法

Info

Publication number: JP2010119847A
Application number: JP2009262229A
Authority: JP
Inventors: Jin Yong Lee; ジンヨンイ，; Jae Gyoung Kim; ジェキョンキム，
Original assignee: Medison Co Ltd
Current assignee: Samsung Medison Co Ltd
Priority date: 2008-11-19
Filing date: 2009-11-17
Publication date: 2010-06-03
Also published as: US20100125203A1; KR20100056240A; EP2189807A3; EP2189807A2; KR101051567B1

Abstract

【課題】対象体から取得した超音波映像に対応する標準断面情報を自動で検出して表示する超音波システムおよびその方法を提供する。
【解決手段】本発明による超音波システムは、対象体の標準断面別に分類された複数の標準断面映像の標準断面情報と、その標準断面映像から算出された第１の特徴ベクトルをマッピングしたマッピングテーブルを格納する格納部と、超音波信号を前記対象体に送信し、前記対象体から反射される超音波エコー信号を受信して複数の超音波データを取得する超音波データ取得部と、前記複数の超音波データを用いて超音波映像を形成する超音波映像形成部と、前記超音波映像から第２の特徴ベクトルを算出し、前記マッピングテーブルを検索して前記第２の特徴ベクトルに最も近い一つの前記第１の特徴ベクトルを選択し、前記選択された第１の特徴ベクトルに該当する前記標準断面情報を前記マッピングテーブルから抽出するプロセッサとを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、超音波システムに関し、特に対象体から取得した超音波映像の標準断面情報を自動で検出して提供する超音波システムおよびその方法に関する。

超音波システムは、無侵襲および非破壊特性を有しており、対象体内部の情報を得るために医療分野で広く用いられている。超音波システムは、対象体を直接切開して観察する外科手術の必要がなく、対象体の内部組織を高解像度の映像で医師に提供できるので、医療分野で非常に重要なものとして用いられている。

一方、超音波システムにより得られる断面映像は、対象体、特に心臓については、幾つかの標準断面（ｓｔａｎｄａｒｄｖｉｅｗ）に分類され、それに該当する超音波映像が超音波システムにより提供されている。ここで標準断面は、傍胸骨断面（ｐａｒａｓｔｅｒｎａｌｖｉｅｗ）、心尖断面（ａｐｉｃａｌｖｉｅｗ）、肋骨下断面（ｓｕｂｃｏｓｔａｌｖｉｅｗ）、胸骨上窩断面（ｓｕｐｒａｓｔｅｒｎａｌｖｉｅｗ）などを含む。

従来は、診断中に取得した心臓の超音波映像に該当する標準断面を自動で検出することができず、ユーザ（検査者）が手動で取得した超音波映像に該当する標準断面を選択していた。従って、ユーザが標準断面を誤って選択した場合、取得した超音波映像を正確に診断できない問題があった。

再公表２００７−０５８１９５

本発明は、統計的アルゴリズムを用いて、対象体から取得した超音波映像に対応する標準断面情報を提供するマッピングテーブルを形成し、形成されたマッピングテーブルを用いて、対象体の超音波映像に該当する標準断面を自動で検出し、その標準断面情報を提供する超音波システムおよびその方法を提供することにある。

前記の課題を解決するために、本発明による超音波システムは、対象体の標準断面別に複数の標準断面映像から算出された第１の特徴ベクトルを前記標準断面の標準断面情報とマッピングしたマッピングテーブルを格納する格納部と、超音波信号を前記対象体に送信し、前記対象体から反射される超音波エコー信号を受信して複数の超音波データを取得する超音波データ取得部と、前記複数の超音波データを用いて超音波映像を形成する超音波映像形成部と、前記超音波映像から第２の特徴ベクトルを算出し、前記マッピングテーブルを検索して前記第２の特徴ベクトルに最も近い一つの前記第１の特徴ベクトルを選択し、前記選択された第１の特徴ベクトルに該当する前記標準断面情報を前記マッピングテーブルから抽出するプロセッサとを備える。

また、本発明による対象体の標準断面情報提供方法は、ａ）対象体の標準断面別に分類された複数の標準断面映像の標準断面情報と、標準断面映像から算出された第１の特徴ベクトルとをマッピングしたマッピングテーブルを格納する段階と、ｂ）超音波信号を前記対象体に送信し、前記対象体から反射される超音波エコー信号を受信して複数の超音波データを取得する段階と、ｃ）前記複数の超音波データを用いて超音波映像を形成する段階と、ｄ）前記超音波映像から第２の特徴ベクトルを算出する段階と、ｅ）前記マッピングテーブルを検索し、前記第２の特徴ベクトルに最も近い一つの前記第１の特徴ベクトルを選択して前記選択された第１の特徴ベクトルに該当する前記標準断面情報を前記マッピングテーブルから抽出する段階とを備える。

本発明によれば、統計的アルゴリズムを用いて取得された超音波映像に該当する標準断面を自動で検出して、標準断面情報を提供することができ、ユーザの利便性を増大させることができる。

本発明の実施例における超音波システムの構成を示すブロック図である。本発明の実施例における超音波データ取得部の構成を示すブロック図である。本発明の実施例によって格納部に格納されるマッピングテーブルを形成する過程を示すフローチャートである。各標準断面に対応する標準断面映像の例を示す概略図である。本発明の実施例におけるプロセッサの構成を示すブロック図である。複数のピクセルを含む超音波映像を示す例示図である。

以下、添付した図面を参照して本発明の実施例を説明する。本実施例で用いられた用語「対象体」は心臓を含む臓器である。

図１は、本発明の実施例における超音波システム１００の構成を示すブロック図である。図１に示すように、超音波システム１００は格納部１１０、超音波データ取得部１２０、超音波映像形成部１３０、プロセッサ１４０およびディスプレイ部１５０を備える。

格納部１１０は、前述した複数の標準断面（ｓｔａｎｄａｒｄｖｉｅｗ）のそれぞれに該当する複数の超音波映像から事前に計算された特徴ベクトル（第１の特徴ベクトル）を標準断面情報にマッピングしたマッピングテーブルを格納している。この超音波映像から特徴ベクトルを計算する詳細な説明は後述する。

本実施例で標準断面は、心臓の傍胸骨断面（ｐａｒａｓｔｅｒｎａｌｖｉｅｗ）、心尖断面（ａｐｉｃａｌｖｉｅｗ）、肋骨下断面（ｓｕｂｃｏｓｔａｌｖｉｅｗ）および胸骨上窩断面（ｓｕｐｒａｓｔｅｒｎａｌｖｉｅｗ）を含む。

超音波データ取得部１２０は、超音波信号を対象体に送信し、対象体から反射される超音波信号（即ち、超音波エコー信号）を受信して複数の超音波データを取得する。

図２は、本発明の実施例における超音波データ取得部１２０の構成を示すブロック図である。図２を参照すれば、超音波データ取得部１２０は複数の送信信号を生成する送信信号生成部１２１、複数の変換素子（ｔｒａｎｓｄｕｃｅｒｅｌｅｍｅｎｔ）から構成される超音波プローブ１２２、ビームフォーマ１２３および超音波データ形成部１２４を備える。

超音波プローブ１２２は、コンベックスプローブ（ｃｏｎｖｅｘｐｒｏｂｅ）、リニアプローブ（ｌｉｎｅａｒｐｒｏｂｅ）などで具現でき、送信信号形成部１２１から提供される送信信号に応答して超音波信号を生成する。超音波プローブ１２２で生成された超音波信号は対象体に送信され、超音波プローブ１２２は対象体から反射される超音波エコー信号を受信して受信信号を形成する。超音波プローブ１２２は、超音波信号の送受信を繰り返して複数の受信信号を形成する。この時、超音波プローブ１２２から出力される受信信号はアナログ信号である。

ビームフォーマ１２３は、超音波プローブ１２２から出力される複数の受信信号をアナログ／デジタル変換する。また、ビームフォーマ１２３は変換素子の位置および集束点間の距離を考慮してデジタル信号に遅延を加え、遅延されたデジタル信号を加算して複数の受信集束ビームを形成する。

超音波データ形成部１２４は、ビームフォーマ１２３で形成された受信集束ビームを用いて複数の超音波データを形成する。超音波データは、ＲＦ（ｒａｄｉｏｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）データまたはＩＱ（ｉｎ−ｐｈａｓｅ／ｑｕａｒｄｒａｔｕｒｅ）データであってもよい。超音波データは格納部１１０に格納される。

超音波映像形成部１３０は、超音波データ取得部１２０から提供される複数の超音波データを用いて超音波映像を形成する。本実施例で超音波映像はＢモード映像である。超音波映像は格納部１１０に格納される。

プロセッサ１４０は、超音波映像形成部１３０で形成される超音波映像から特徴ベクトル（第２の特徴ベクトル）を算出する。また、プロセッサ１４０は格納部１１０に格納されたマッピングテーブルを検索して、超音波映像から算出された特徴ベクトルに該当する標準断面情報を抽出する。

ディスプレイ部１５０は、超音波映像形成部１３０で形成された超音波映像を表示する。また、ディスプレイ部１５０はプロセッサ１４０で抽出された標準断面情報を表示することができる。

以下、本発明の実施例によって格納部１１０に格納されるマッピングテーブルの特徴ベクトル（第１の特徴ベクトル）を算出する方法を図３および４を参照して詳細に説明する。

図３は、複数の標準断面映像からそれぞれの特徴ベクトルを計算してマッピングテーブルを形成する過程を示すフローチャートであり、図４は各標準断面に対応する標準断面映像の例を示す概略図である。マッピングテーブルの形成は超音波システム１００で行われる。

図３に示すように、超音波システム１００は複数の標準断面別にそれぞれの映像に対する第１のベクトルを形成する（Ｓ３１０）。第１のベクトルは、標準断面映像の複数のピクセルに該当するピクセル値を水平方向に順次に取って１次元行列１×Ｎで示されるベクトルである。各標準断面に対する標準断面映像は、超音波システム１００に予め蓄えられている。一例として、図４に示すように、傍胸骨断面、心尖断面、肋骨下断面および胸骨上窩断面のそれぞれに該当する標準断面映像２１１〜２１４を用いてその４つの標準断面映像２１１〜２１４に該当する第１のベクトル（ｘ_１〜ｘ_４）を形成する。この時、第１のベクトル（ｘ_１〜ｘ_４）は、下式で表示される。

引き続き、超音波システム１００は各標準断面に対する複数の第１のベクトルを用いて各標準断面の平均ベクトルを算出する（Ｓ３２０）。本発明の実施例で平均ベクトル（ｍ）は下の式を用いて算出される。

ここで、Ｐは第１のベクトルの個数を示す。一例として、４つの第１のベクトル（ｘ_１〜ｘ_４）を式２に適用することによって、下式のような平均ベクトル（ｍ）が算出される。本発明の実施例に従って平均ベクトルは格納部１１０に格納される。

以後、超音波システム１００は各標準断面に対する複数の第１のベクトルのそれぞれと平均ベクトルとの間の差を算出し、その差を用いて複数の第１のベクトルのそれぞれに該当する第２のベクトルを形成する（Ｓ３３０）。一例として、超音波システム１００は４つの第１のベクトル（ｘ_１〜ｘ_４）のそれぞれと平均ベクトル（ｍ）との間の差を算出し、その算出された差を用いて下の式のように４つの第１のベクトルｘ１〜ｘ４それぞれに該当する第２のベクトル（式４）を形成する。

引き続き、超音波システム１００は第２のベクトル（式４）を用いて中間行列（ｉｎｔｅｒｍｅｄｉａｔｅｍａｔｒｉｘ）を形成する（Ｓ３４０）。この中間行列は、次式で表される（式５）。

超音波システム１００は、このように形成された中間行列を用いて共分散行列（ｃｏｖａｒｉａｎｃｅｍａｔｒｉｘ）（第１の共分散行列）を算出する（Ｓ３５０）。この時、共分散行列（Ω）は下式で算出される。

超音波システム１００は、共分散行列（Ω）を用いて固有値（ｅｉｇｅｎｖａｌｕｅ）（第１の固有値）を算出し、更に検出された固有値それぞれに該当する固有ベクトル（ｅｉｇｅｎｖｅｃｔｏｒ）（第１の固有ベクトル）を算出して、固有ベクトルを行列に示す固有空間（第１の固有空間）を形成する（Ｓ３６０）。この時、固有値および固有ベクトルはヤコビ（ｊａｃｏｂｉ）アルゴリズムを用いて算出する。一例として、超音波システム１００は、共分散行列（Ω）を用いて下式のように固有値（λ_１〜λ_３）および固有ベクトル（ｖ_１〜ｖ_３）を算出する。
λ_１＝１５３５２０ λ_２＝５０６９６ λ_３＝２２７８１

固有空間（Ｖ）は、算出された固有ベクトル（ｖ_１〜ｖ_３）を用いて下式のように表される。

以後、超音波システム１００は、第２のベクトルおよび固有空間を用いて各標準断面の特徴ベクトルを算出する（Ｓ３７０）。一例として、超音波システム１００は、第２のベクトル（式４）を固有空間（Ｖ）に投影させて下の式のような特徴ベクトル（式９）を算出する。

超音波システム１００は、このように算出された特徴ベクトルを各標準断面にマッピングするマッピングテーブルを形成する（Ｓ３８０）。マッピングテーブルは格納部１１０に格納される。

図５は、本発明の実施例におけるプロセッサ１４０の構成を示すブロック図である。プロセッサ１４０は、第１のベクトル形成部１４１、第２のベクトル形成部１４２、共分散行列算出部１４３、固有空間形成部１４４、特徴ベクトル算出部１４５および標準断面検出部１４６を備える。

第１のベクトル形成部（第３のベクトル形成部）１４１は、超音波映像形成部１３０から提供される超音波映像に対する第１のベクトル（第３のベクトル）を形成する。一例として、第１のベクトル形成部１４１は図６に示すような超音波映像２２０に対して下の式のように第１のベクトル（ｙ）を形成する。

第２のベクトル形成部（第４のベクトル形成部）１４２は、第１のベクトル形成部１４１で形成された第１のベクトル（ｙ）と平均ベクトルとの間の差を算出し、その算出された差を用いて第２のベクトル（第４のベクトル）を形成する。この時、平均ベクトルは格納部１１０に格納された平均ベクトル（ここでは、式３に示されている。）を用いる。一例として、第２のベクトル形成部１４２は、下の式のように第２のベクトル（式１１）を形成する。

共分散行列算出部１４３は、第２のベクトル形成部１４２で形成された第２のベクトルを用いて共分散行列（第２の共分散行列）を算出する。本実施例において、共分散行列算出部１４３で算出される共分散行列は、図３の段階（Ｓ３５０）の算出方式と同様な方法で算出できるので、詳細な説明は省略する。

固有空間形成部１４４は、共分散行列算出部１４３で算出された共分散行列を用いて固有値（第２の固有値）および固有ベクトル（第２の固有ベクトル）を算出する。この時、固有値および固有ベクトルはヤコビアルゴリズムを用いて算出できる。また、固有空間形成部１４４は、算出された固有値および固有ベクトルを行列として示す固有空間（第２の固有空間）を形成する。本実施例で固有空間形成部１４４での共有空間の形成は、図３の段階（Ｓ３６０）の形成方式と同様の方法で算出できるので詳細な説明は省略する。

特徴ベクトル算出部１４５は、第２のベクトル形成部１４２で形成された第２のベクトルと固有空間形成部１４４で形成された固有空間を用いて特徴ベクトル（第２の特徴ベクトル）を算出する。一例として、特徴ベクトル算出部１４５は、第２のベクトル（式１１）を固有空間（Ｖ）に投影させて下式のような特徴ベクトル（式１２）を算出する。

標準断面検出部１４６は、格納部１１０に格納されたマッピングテーブルを検索して特徴ベクトル算出部１４５で算出された特徴ベクトルに該当する標準断面を検出する。標準断面検出部１４６は、検出された標準断面に該当する標準断面情報をマッピングテーブルから抽出する。この時、標準断面検出部１４６は、ユークリッド距離(Ｅｕｃｌｉｄｅａｎｄｉｓｔａｎｃｅ)を用いて標準断面情報をマッピングテーブルから抽出することができる。即ち、標準断面検出部１４６は、格納部１１０に格納されたマッピングテーブルの各特徴ベクトルと特徴ベクトル算出部１４５で算出された特徴ベクトルとの間のユークリッド距離を算出する。標準断面検出部１４６は、算出されたユークリッド距離のうち最小のユークリッド距離を検出し、検出されたユークリッド距離に該当する特徴ベクトルおよび標準断面情報を格納部１１０に格納されたマッピングテーブルから抽出する。

本発明が望ましい実施例によって説明され例示されたが、当業者であれば添付した特許請求の範囲の事項および範疇を逸脱することなく様々な変形と変更を行うことができる。

一例として、前述した実施例では超音波映像形成部１３０とプロセッサ１４０とは別個に具備されているものとして説明したが、映像処理装置１３０とプロセッサ１４０を一つのプロセッサで実行することも可能である。

また、前述した実施例では、主成分分析アルゴリズム(ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｃｏｍｐｏｎｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ)を用いて標準断面情報を算出すると説明したが、他の方法としてＨＭＭ（ＨｉｄｄｅｎＭａｒｋｏｖＭｏｄｅｌ）アルゴリズム、ＳＶＭ（ＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅ）アルゴリズムなどのような統計的アルゴリズムを用いることもできる。

１００超音波システム
１１０格納部
１２０超音波データ取得部
１３０超音波映像形成部
１４０プロセッサ
１５０ディスプレイ部
１２１送信信号生成部
１２２超音波プローブ
１２３ビームフォーマ
１２４超音波データ形成部
１４１第１のベクトル形成部
１４２第２のベクトル形成部
１４３共分散行列算出部
１４４固有空間形成部
１４５特徴ベクトル算出部
１４６標準断面検出部
２１１〜２１４標準断面映像
２２０超音波映像

Claims

超音波システムであって、
対象体の標準断面別に分類された複数の標準断面映像の標準断面情報と、前記の標準断面映像から算出された第１の特徴ベクトルとをマッピングしたマッピングテーブルを格納する格納部と、
超音波信号を前記対象体に送信し、前記対象体から反射される超音波エコー信号を受信して複数の超音波データを取得する超音波データ取得部と、
前記複数の超音波データを用いて超音波映像を形成する超音波映像形成部と、
前記超音波映像から第２の特徴ベクトルを算出し、前記マッピングテーブルを検索して前記第２の特徴ベクトルに最も近い一つの前記第１の特徴ベクトルを選択し、前記選択された第１の特徴ベクトルに該当する前記標準断面情報を前記マッピングテーブルから抽出するプロセッサと
を備えることを特徴とする超音波システム。
前記標準断面は、傍胸骨断面（ｐａｒａｓｔｅｒｎａｌｖｉｅｗ）、心尖断面（ａｐｉｃａｌｖｉｅｗ）、肋骨下断面（ｓｕｂｃｏｓｔａｌｖｉｅｗ）および胸骨上窩断面（ｓｕｐｒａｓｔｅｒｎａｌｖｉｅｗ）を含むことを特徴とする請求項１に記載の超音波システム。
前記第１の特徴ベクトルは、
前記複数の標準断面映像からそれぞれに該当する第１のベクトルを形成し、前記複数の第1のベクトルを用いて前記各標準断面の平均ベクトルを算出し、
前記複数の第１のベクトルと前記平均ベクトルとの間の差を算出して前記複数の第１のベクトルのそれぞれに該当する第２のベクトルを形成し、
前記複数の第２のベクトルを用いて中間行列を形成し、
前記中間行列を用いて第１の共分散行列を算出し、
前記第１の共分散行列を用いて第１の固有値および第１の固有ベクトルを算出し、
前記第１の固有ベクトルを行列に示す第１の固有空間を形成し、
更に前記複数の第２のベクトルおよび前記第１の固有空間を用いて、前記標準断面別に算出されることを特徴とする請求項１に記載の超音波システム。
前記プロセッサは、
前記超音波映像に該当する第３のベクトルを形成するように動作する第３のベクトル形成部と、
前記第３のベクトルと前記平均ベクトルとの間の差を算出して第４のベクトルを形成するように動作する第４のベクトル形成部と、
前記第４のベクトルを用いて第２の共分散行列を算出するように動作する第２の共分散行列算出部と、
前記第２の共分散行列を用いて第２の固有値および第２の固有ベクトルを算出し、前記第２の固有ベクトルを行列に示す第２の固有空間を形成するように動作する第２の固有空間形成部と、
前記第４のベクトルおよび前記第２の固有空間を用いて前記第２の特徴ベクトルを算出するように動作する第２の特徴ベクトル算出部と、
前記マッピングテーブルを用いて前記第２の特徴ベクトルに該当する標準断面を検出し、前記検出された標準断面に該当する標準断面情報を前記マッピングテーブルから抽出するように動作する標準断面検出部と
を備えることを特徴とする請求項３に記載の超音波システム。
前記標準断面検出部は、前記複数の第１の特徴ベクトルのそれぞれと前記第２の特徴ベクトルとの間のユークリッド距離を算出し、前記算出されたユークリッド距離中で最小のユークリッド距離を検出し、前記検出されたユークリッド距離に該当する前記標準断面情報を前記マッピングテーブルから抽出することを特徴とする請求項４に記載の超音波システム。
対象体の標準断面情報提供方法であって、
ａ）前記対象体の標準断面別に分類された複数の標準断面映像の標準断面情報と、前記の標準断面映像から算出された第１の特徴ベクトルとをマッピングしたマッピングテーブルを格納する段階と、
ｂ）超音波信号を前記対象体に送信し、前記対象体から反射される超音波エコー信号を受信して複数の超音波データを取得する段階と、
ｃ）前記複数の超音波データを用いて超音波映像を形成する段階と、
ｄ）前記超音波映像から第２の特徴ベクトルを算出する段階と、
ｅ）前記マッピングテーブルを検索し、前記第２の特徴ベクトルに最も近い一つの前記第１の特徴ベクトルを選択して前記選択された第１の特徴ベクトルに該当する前記標準断面情報を前記マッピングテーブルから抽出する段階と
を備えることを特徴とする標準断面情報提供方法。
前記標準断面は、傍胸骨断面（ｐａｒａｓｔｅｒｎａｌｖｉｅｗ）、心尖断面（ａｐｉｃａｌｖｉｅｗ）、肋骨下断面（ｓｕｂｃｏｓｔａｌｖｉｅｗ）および胸骨上窩断面（ｓｕｐｒａｓｔｅｒｎａｌｖｉｅｗ）を含むことを特徴とする請求項６に記載の標準断面情報提供方法。
前記段階ａ）は、
前記複数の標準断面映像のそれぞれに該当する第１のベクトルを形成する段階と、
前記複数の第１のベクトルを用いて前記各標準断面の平均ベクトルを形成する段階と、
前記第１のベクトルのそれぞれと前記平均ベクトルとの間の差を算出して前記複数の第１のベクトルのそれぞれに該当する第２のベクトルを形成する段階と、
前記複数の第２のベクトルを用いて中間行列を形成する段階と、
前記中間行列を用いて第１の共分散行列を算出する段階と、
前記第１の共分散行列を用いて第１の固有値および第１の固有ベクトルを算出する段階と、
前記第１の固有ベクトルを行列に示す第１の固有空間を形成する段階と、
前記複数の第２のベクトルおよび前記第１の固有空間を用いて前記各標準断面の前記第１の特徴ベクトルを算出する段階と
を備えることを特徴とする請求項６に記載の標準断面情報提供方法。
前記段階ｄ）は、
前記超音波映像に該当する第３のベクトルを形成する段階と、
前記第３のベクトルと前記平均ベクトルとの間の差を算出して第４のベクトルを形成する段階と、
前記第４のベクトルを用いて第２の共分散行列を算出する段階と、
前記第２の共分散行列を用いて第２の固有値および第２の固有ベクトルを算出する段階と、
前記第２の固有ベクトルを行列に示す第２の固有空間を形成する段階と、
前記第４のベクトルおよび前記第２の固有空間を用いて前記第２の特徴ベクトルを算出する段階と
を備えることを特徴とする請求項８に記載の標準断面情報提供方法。
前記段階ｅ）は、
前記複数の第１の特徴ベクトルのそれぞれと前記第２の特徴ベクトルとの間のユークリッド距離を算出する段階と、
前記算出されたユークリッド距離中で最小のユークリッド距離を検出する段階と、
前記検出されたユークリッド距離に該当する前記標準断面情報を前記マッピングテーブルから抽出する段階と
を備えることを特徴とする請求項９に記載の標準断面情報提供方法。