JP2010512218A - 医用イメージングシステム - Google Patents

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Abstract

【解決手段】
本発明は医用イメージングシステムに関する。第１に、体（ＢＯ）の一部のイメージのシーケンスが取得される。第２に、関心特徴が自動的に検出される。第３に、得られた各々のイメージに対する前記関心特徴の少なくとも一つのパラメータ指標が算出される。最後に、算出されたパラメータの中の５つの最大値を有するパラメータが自動的に示される。

Description

本発明は、医用イメージングシステムおよびその方法に関する。より詳細には、たとえば産科の超音波画像診断の分野において応用する技術に関する。
既知の医用イメージングシステムは、体の一部の一連の２Ｄイメージを取得しスクリーンに視覚的に表示することができる。また、関心特徴をスクリーン上で検出し、手動で特定のイメージを停止させ、手動で関心特徴を検出し、さらに手動で関心特徴の計測を行うことができる（一般に、トラックボールを使用する）。そして、測定によって関連づけられたパラメータは、シーケンスの取得終了後に表示される。例えば、胎児の大腿骨の長さが胎児の成長を制御しているということを知っている必要がある。正確に大腿骨の長さの成長を観察するためには、取得平面が正確に大腿骨に対して平行になったときに、イメージのシーケンスの取得を停止（凍結）させることが必要となる。上記のイメージングシステムの１つの欠点は、これらの測定をする場合に、システムのユーザは、時間を浪費してしまうということである。測定されたパラメータがユーザを満足させるものでない場合、ユーザは再び上記の作業の全てのシーケンスをやり直さなければならない。そのうえ、ユーザがイメージの取得を停止させなかった場合、測定されたパラメータは、必要なパラメータではない。また、取得した平面が大腿骨に対して平行でなかったときに、ユーザが取得画像を停止させた場合には、上記と同様なケースとなるであろう。
本発明の実施例の目的は、関心特徴の測定のために必要とされるユーザの時間を節約するシステムを提案することである。
この目的のため、システムは、実施例において、制御手段を有し、該制御手段は、
体の一部のイメージのシーケンス中の関心特徴の自動検知、
前記イメージのシーケンスの各々のイメージに対する前記関心特徴の少なくとも１つのパラメータ指標の算出、および
前記算出されたパラメータの中の最大値を有する前記パラメータの自動表示、
の処理を制御する。
関心特徴に固有の算出されたパラメータのうちで、最大値に対応するパラメータを自動的に表示することによって、ユーザは時間を節約することができる。しかも、これによって測定値の精度を改善することができる。胎児の大腿骨の実例においては、これが可能な限り最も長い値であり、このパラメータは、大腿骨に平行な取得平面における大腿骨の長さに必然的に対応することとなる。
限定された実施例においては、制御手段は更に、イメージの表示の間、該イメージに関連づけられた前記算出されたパラメータの自動表示の処理を制御する。リアルタイムの表示によって、ユーザは、表示されたパラメータの機能に基づいて、取得を適応させることができる（たとえば超音波探針の方向）。
限定された実施例において、制御手段は更に、関心特徴の境界にセットされる測径器（calipers）の自動表示の処理を制御する。これによって、ユーザは、イメージのシーケンスにおける関心特徴を発見するのが容易になる。
本発明は、更に、医用イメージングのための方法であって：
体の一部のイメージのシーケンス中の関心特徴を自動的に検出するステップ；
前記イメージのシーケンスの各々のイメージに対する前記関心特徴の少なくとも１つのパラメータ指標を算出するステップ；および
前記算出されたパラメータの中の前記最大値を有する前記パラメータを自動的に表示するステップ；
を有する方法に関する。
本発明は最後に、プログラムがプロセッサによって実行されるときに、前記方法を実行するためのプログラム命令を有するコンピュータ・プログラム製品に関する。
本発明のこれらおよびその他の態様は、以下に記載する実施例を参照しながら説明し、明らかとなる。
本発明は、添付の図面を参照しながら、限られた実例によって詳細に記載される。
本発明の一実施例に従ってプローブを利用したシステムに関する概要図である。 本発明の一実施例に従ってイメージのシーケンスにおける第１の関心特徴を取得するシステムを示す図である。 本発明の一実施例に従ってイメージのシーケンスにおける第２の関心特徴を取得するシステムを示す図である。 本発明の一実施例に従った医用イメージングのための方法を示す図である。
［発明の詳細な説明］
本発明の実施例に従うシステムＳＹＳが、図１に記載されている。
このシステムは、トランスデューサ配列ＴＡＲおよびその関連づけられたエレクトロニクスと協同する。そして、全体がプローブＰＲＢを形成している。
システムＳＹＳは、以下の処理を制御するためのコントローラＣＴＲＬを含んでいる。すなわち、
体ＢＯの一部のイメージのシーケンスＳＱの取得；
イメージのシーケンスＳＱ中の関心特徴ＦＩの自動検知、
前記イメージのシーケンスＳＱの各々のイメージＩに対する前記関心特徴ＦＩの少なくとも１つのパラメータＰＡ指標の算出、および
前記算出されたパラメータＰＡの中の最大値を有する前記パラメータの自動表示ＰＡＯ、である。
システムＳＹＳは更に、任意に、得られたイメージのシーケンスを示すためのスクリーンＳＣＲ（例えば液晶画面）、およびユーザインタフェースＭ＿ＵＳＥＲを有する。システムＳＹＳは、取得したイメージＩを保存するためにメモリＭＥＭを有する。
実施例において、コントローラＣＴＲＬは更に、
イメージのシーケンスＳＱの表示の制御；
イメージＩの表示の間、イメージＩに関連づけられ算出されたパラメータＰＡの自動表示の制御；を実行するよう構成される。
コントローラＣＴＲＬは、測径器Ｃの自動表示の制御に、更に配置されてもよい。前記測径器Ｃは、関心特徴ＦＩの境界に設置される。
コントローラＣＴＲＬは、マイクロプロセッサを有する点に留意する必要がある。マイクロプロセッサは、命令によって前もってプログラムされていてもよい。または、例えばインターフェースＭ＿ＵＳＥＲを介して、システムＳＹＳのユーザによってプログラムされてもよい。
イメージＩは、３Ｄデータセットのスライスであってもよいグレーのレベルのイメージである点にも留意する必要がある。これは、通常、多断面再構成（ＭＰＲ：Multiplanar Preconstruction）ビューと呼ばれている。
この種のシステムＳＹＳが、特に産科の超音波診断において使われてもよい。胎児の標準の成長測定値（すなわち、大腿骨長、頭蓋骨頭囲、腹部円周）は、胎児の体重を推定する目的で計測される。
システムＳＹＳによって制御される処理については、以下に詳細に述べる。
１）イメージのシーケンスＳＱの取得
体の一部のイメージのシーケンスＳＱを得るために、プローブＰＲＢが、患者の身体に対して用いられる。システムＳＹＳのユーザは、関心対象である体の一部ＢＯ上においてプローブＰＲＢを移動させる。例えば、ユーザは、胎児の頭蓋骨または腹部、または大腿骨のイメージを取得したい場合がある。２次元または３次元の灰色のレベルのイメージのシーケンスが取得される。イメージのシーケンスＳＱが、スクリーンＳＣＲに表示される。
なお、イメージのシーケンスＳＱの取得が本発明において必ずしも必要ではない点に留意する必要がある。図１の実施例において、コントローラＣＴＲＬは同様にこの取得を制御する。しかしながら、この取得は、別のシステムで制御されてもよい。例えば、取得は収集システムによって実行されてもよい。イメージのシーケンスは、例えば無線通信によってシステムに送られる。システムは、イメージのシーケンスＳＱにおける関心特徴ＦＩの自動認識制御手段、イメージのシーケンスＳＱの各々のイメージＩに対する関心特徴ＦＩの少なくとも１つのパラメータＰＡ指標の算出、および、算出されたパラメータＰＡの中の最大値を有するパラメータＰＡＯの自動的な表示、を有する。
２）関心特徴ＦＩの自動検知。
自動検知は、第１のステップに基づいてもよい。これは、適切な整合フィルタの実装に基づく、近似形状の認識である（例えば、頭蓋骨の明るい円、腹部の横じま（disk）、および例えば大腿骨のライン・セグメント）。この認識ステップは、イメージの「関心特徴」の一部の候補の第１の検出に対応する。これは、低解像度で実行され、微細な分割をすることを意図しない。
例えば頭蓋骨または腹部のように、ほぼ円形形状を有する関心特徴ＦＩに対しては、この種の近似形状の認識は、当業者には有名なハフ（Hough）変換方法によって実行されてもよい。このハフ変換方法は、例えば、非特許文献１に記載されている。このハフ変換は、まず探すべき関心特徴ＦＩのパラメータ化を必要とする（例えば円の場合には、半径および中心位置であってもよい）。そして、イメージから抽出される一部のプリミティブ（例えばエッジ）をパラメータースペースに射影する。２Ｄスペースからパラメータースペースに切り替える。最終的に、パラメータースペースにおいて最も顕著なピークは、最もマッチしたイメージの探すべき特徴に対応する。それは、ノイズまたは位置が不明である特徴に対して安定している。
ほぼ明るい直線形状（例えば大腿骨）で関心特徴ＦＩのために、この種の近似の形状認識は、当業者には周知の低レベルの閾値方法（low-level threshold method）によって実行されてもよい。この種の閾値法は、例えば非特許文献２に記載されている。グレーレベルの違いに基づいて、閾値技術は、対象を背景から切り出す。この場合、関心特徴ＦＩを定めるカーブの部分を特定することができる。
自動検知の第二段階は近似の分割の高精度化を実行してもよい。これは前の段階における幾つかの候補を含んでいてもよい。
ほぼ円形形状を有する関心特徴ＦＩのために、高精度化は、当業者によって周知の「スネーク（snakes）」技術に基づいてもよい。この種の方法は、非特許文献３に記載されている。それは、エネルギー最小化方式を用いて、パラメトリック曲線（閉じていてもよいし、開いていてもよい）を使用する。カーブ・パラメータおよびエネルギーは、サイズ、形状、コントラストのような関心特徴を表す直感的な知識を内在（embed）する。そして、当業者には有名な楕円−フィッティング法が適用される。この種の方法は、例えば、非特許文献４に記載されている。以前のステップで見つかったカーブから、最小２乗法誤差基準に従って最も関心特徴ＦＩに合う楕円ＥＬＩＰＳが、算出される。図２において、この種の楕円は、頭蓋骨ＳＫＬのために示される。実施例において、楕円ＥＬＩＰＳは、自動的に、図２にて図示したように、検出される関心特徴ＦＩに表示されてもよい。
例えば大腿骨のように、ほぼ直線形状を有する関心特徴ＦＩのために、第２段階は、図３に図示したように、関心特徴ＦＩの内側の線ＭＬの識別に基づいてもよい。このことは骸骨化（skeletisation）方法のような周知の方法によって実行されてもよい。これについては、例えば非特許文献５に記載されている。
もちろん、イメージに対する関心特徴を自動的に検出するいかなる方法が用いられてもよい。
関心特徴ＦＩの検出の後、一部の測径器Ｃが関心ＦＩの検出特徴に自動的に表示されてもよい点に留意する必要がある。それらは、前記関心特徴ＦＩの境界の上に置かれる。図２において、頭蓋骨ＳＫＬに測径器Ｃが配置されているのがわかる。４つの測径器Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３およびＣ４が、頭蓋骨ＳＫＬに合う楕円の主軸の終点に配置される。図３において、大腿骨ＴＨＩＧに測径器が設置されているのがわかる。２つの測径器Ｃ１およびＣ２は、前記大腿骨ＴＨＩＧの内側の線ＭＬの両端に配置される。実施例において、測径器Ｃの表示は、イメージのシーケンスＳＱの表示の間、各々のイメージに対してリアルタイムで実行される。それによって、ユーザがイメージのシーケンスＳＱの表示の間、よりよく関心特徴ＦＩの概略の場所を発見することができる。ユーザが自動配置を使いたくない場合のために、ユーザインタフェースＭ＿ＵＳＥＲは測径器Ｃの位置を修正するユーザのための手段を有してもよい。
３）シーケンスＳＱの各々のイメージＩのための前記関心特徴ＦＩ指標の少なくとも一つのパラメータＰＡの算出
例えば、頭蓋骨ＳＫＬに対する算出されたパラメータは、頭のサイズである。これは２つの算出された異なるパラメータから取得されてもよい。これは、図２に示したように、両極（outer-to-outer）の両頭頂骨（bi-parietal）のＢＰＤｏｏおよび後頭前頭（occipitofrontal）のＯＦＤｏｏの直径である。他の例では腹部に対しては、算出されたパラメータは、円周である。他の例では大腿骨ＴＨＩＧに対しては、算出されたパラメータは、図３にて図示したように、長さＬである。それは、第二段階の間、中線ＭＬの２つの端から取得（自動検知）される。
実施例において、イメージに関連づけられ算出されたパラメータＰＡは、このイメージの表示の間、スクリーンＳＣＲに表示される。
ユーザが興味のあるイメージを取得するときには、ユーザによって取得されたイメージがフリーズされ、イメージの取得が終了してもよい点に留意する必要がある。ユーザインタフェースＭ＿ＵＳＥＲによって、この種のイメージのフリーズを実行することができる。
４）算出されたパラメータＰＡのうちで最大値（例えば最大のもの）を有する算出されたパラメータＰＡＯの自動表示。算出されたパラメータＰＡＯに対応するイメージとともにＳＱ内に表示されてもよい。
実施例において、この自動表示は、イメージのシーケンスＳＱの取得終了後実行される。これによって、ユーザは、関心特徴ＦＩを最大に特徴づけるパラメータＰＡＯを取得することができる。
例えば、大腿骨ＴＨＩＧに関して、パラメータＰＡＯは、取得したイメージＩの全てのパラメータのなかで最大の長さを有するパラメータＰＡである。
腹部に対しては、パラメータＰＡＯは、取得したイメージＩの全てのパラメータの中で最大の円周を有するパラメータＰＡである。
頭蓋骨に対しては、パラメータＰＡＯは、取得したイメージの全てのパラメータの中で最大の頭のサイズを有するパラメータＰＡである。
既に説明したように、最も大きなＰＡＯの値を選択するために、そして任意に、これに対応するイメージＩを表示するために、イメージのシーケンスＳＱの取得の間に取得されたイメージＩは、対応するパラメータＰＡとともに、メモリＭＥＭに格納してもよい点に留意する必要がある。コントローラＣＴＲＬは、メモリＭＥＭに格納されたパラメータＰＡのセットから、適切なパラメータＰＡＯを読み出してもよい。
図４は、本発明の一実施例に従って、システムＳＹＳによって制御される別の医用イメージングのオペレーションが示されている。
上述の実施例は、本発明を制限するよりはむしろ、実例を示す点に留意する必要がある。そして、当業者は添付の請求の範囲に記載された本発明の範囲内において、多くの別の実施例を創作することが可能である。
請求項においては、括弧の中に配置されるいかなる参照符号も請求項を制限するように解釈されることはない。用語「有する（compriseまたはcomprising）」、などは、クレームまたは明細書全体に列挙されている要素またはステップ以外のものの存在を排除するものではない。要素の単一の参照は、この種の要素の複数の参照を排除しない（この逆も同様である）。
本発明は、いくつかの異なった要素を有しているハードウェアによって、そして、最適にプログラムされたコンピュータによって実装されてもよい。デバイスにおいて、いくつかの手段がクレームに列挙されている場合、これらの手段のいくつかは全く同一のハードウェアによって実施されてもよい。特定の要素が相互に別の従属クレームに記載されるという単なる事実は、これらの要素の組合せが有効に使われることができないことを示すものではない。

Claims (6)

  1. 医用イメージングシステムであって、
    制御手段を有し、該制御手段は、
    体の一部のイメージのシーケンス中の関心特徴の自動検知、
    前記イメージのシーケンスの各々のイメージに対する前記関心特徴の少なくとも１つのパラメータ指標の算出、および
    前記算出されたパラメータの中の最大値を有する前記パラメータの自動表示、
    の処理を制御する、システム。
  2. 前記制御手段は更に、イメージの表示の間、該イメージに関連づけられた、前記算出されたパラメータの自動表示の処理を制御する、請求項１記載のシステム。
  3. 前記算出されたパラメータは、前記関心特徴の長さである請求項１記載のシステム。
  4. 前記制御手段は更に、前記関心特徴の境界にセットされる測径器の自動表示の処理を制御する、請求項１記載のシステム。
  5. 医用イメージングのための方法であって：
    体の一部のイメージのシーケンス中の関心特徴を自動的に検出するステップ；
    前記イメージのシーケンスの各々のイメージに対する前記関心特徴の少なくとも１つのパラメータ指標を算出するステップ；および
    前記算出されたパラメータの中の最大値を有する前記パラメータを自動的に表示するステップ；
    を有する方法。
  6. コンピュータに、請求項５記載の方法を実行させるためのプログラム。
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