JP2011251136A - 超音波診断装置および超音波診断装置の画質改善方法 - Google Patents
超音波診断装置および超音波診断装置の画質改善方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2011251136A JP2011251136A JP2011157630A JP2011157630A JP2011251136A JP 2011251136 A JP2011251136 A JP 2011251136A JP 2011157630 A JP2011157630 A JP 2011157630A JP 2011157630 A JP2011157630 A JP 2011157630A JP 2011251136 A JP2011251136 A JP 2011251136A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- decomposition
- image
- coefficient
- resolution
- image quality
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 174
- 230000006872 improvement Effects 0.000 title claims abstract description 67
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 claims abstract description 295
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 197
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims abstract description 42
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims abstract description 31
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 89
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 89
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 44
- 239000000523 sample Substances 0.000 claims description 25
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 claims description 14
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 10
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 abstract 2
- 238000004321 preservation Methods 0.000 description 17
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 12
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 description 8
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 4
- 108010076504 Protein Sorting Signals Proteins 0.000 description 4
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 4
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 3
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 3
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 2
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 2
- 230000003902 lesion Effects 0.000 description 2
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 2
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 2
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 2
- 210000001015 abdomen Anatomy 0.000 description 1
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 230000000593 degrading effect Effects 0.000 description 1
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000012850 discrimination method Methods 0.000 description 1
- 239000004615 ingredient Substances 0.000 description 1
- 238000003780 insertion Methods 0.000 description 1
- 230000037431 insertion Effects 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 1
- 238000007493 shaping process Methods 0.000 description 1
- 230000002194 synthesizing effect Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
超音波画像に対して画質改善処理を施し、組織構造や病変部位の視認性向上を実現する
。
【解決手段】
少なくとも二つ以上の解像度レベルの各々に対して推定したノイズ量およびノイズ量推定の信頼度に基づいて補正ノイズ量を算出し、前記補正ノイズ量を用いて多重解像度分解処理により得られた分解係数に対して強度変換を行う。また、複数の分解係数に基づいて個々の分解係数の強度変換を行うことにより、高画質の画像を生成することを可能とする
。さらに、撮像条件・画像の種類・撮像対象に応じて処理パラメータを切り替えることで
、用途に応じた処理時間と画質の両立を可能とする。
【選択図】 図1
Description
。超音波診断装置は、X線検査などと異なり生体への害がないこと、操作が簡便であるこ
と、実時間での動画像観察が可能なことなどの利点を有し、幅広く活用されている。超音波診断装置では、超音波プローブから被検体にむけて超音波を放射し、被検体内部の組織からの反射波を上記超音波プローブで受信して、モニタ上に表示する。特定方向にフォーカスを絞った超音波を複数箇所に対してスキャンすることにより、2次元画像をリアルタ
イムで取得することができる。超音波画像の種類としては、被検体の生体組織の反射率を画素値の明度に変換したBモード画像や、生体組織の移動速度情報を持つドプラ画像、生体組織の歪み量や弾性率に応じた色相情報を持つ組織弾性画像、さらにこれらの画像の情報を合成した合成画像が挙げられる。
構造からの複数の反射波が干渉することにより発生するスペックルノイズが含まれる。また、超音波プローブにより得られる受信信号は帯域制限された信号であるため、組織境界において本来得られるはずの高周波成分が十分に得られず、画像に含まれるエッジの鈍化を引き起こす場合がある。これらのスペックルノイズの発生やエッジの鈍化は、画像の画質低下を引き起こし、診断の際に悪影響を及ぼす。病変部位などの重要な構造を正確に読映するために、スペックルノイズの低減およびエッジ強調処理が施された超音波画像の表示が求められている。
を取得する手法である。この手法では、スペックルノイズのパターンが超音波の放射方向によって変動することを利用して、スペックルノイズの低減を行っている。しかし、空間コンパウンド法では通常1枚分の画像を取得するのに多くの時間を要するため、画像の表
示速度が低下するという問題がある。
ッジ方向の分割数が1であるのに対し、上記の高度な多重解像度分解方式はエッジ方向の
分割数を4以上とすることが可能な方式である。ここで、エッジ方向の分割数がKであるとは、各解像度レベルおよび各位置において、それぞれ異なるK種類の方向に明度変化を持
つパターンに強く反応するK個の分解係数に分解することを表す。従来のWavelet変換では画像を縦(0度)・横(90度)・斜め(45度および135度)の三つのエッジ方向の分解係数
で表現するが、この変換では45度方向のエッジと135度方向のエッジを識別することがで
きない。高性能な画質改善処理を行うためには、少なくともエッジ方向の分割数が4以上
の多重解像度分解方式を用いることが重要である。
、信号成分が支配的な分解係数では振幅が大きい場合が多いため、特許文献1のように個
々の分解係数の振幅に関する情報のみを用いても十分高性能な分別が可能である。しかし
、低S/N画像の場合では、個々の分解係数に関する情報のみでは信号とノイズの識別が困
難であり、このようなケースにおいても十分な分別性能を得ることが課題である。
。しかし、計算量の少ない簡易な処理では、例えば時間的変動が緩やかな部位を詳細に検査したい場合において、十分な性能が得られない。
前記(1)〜(3)に示した問題は、分解係数の強度変換を失敗させ、十分な画質改善結果が得られないことに繋がる。
・解像度レベル・エッジ方向の近い分解係数の集合で、対象とする分解係数を含むものとする)。前記分解係数分布の情報も特徴量として捉え、前記特徴量に基づくノイズ成分と
信号成分の判定を行うことにより分別性能を向上させることができる。さらに、動画像であれば連続する時系列画像フレームの情報を利用する。信号成分はノイズ成分に比べて規則的で時間的変動が緩やかである場合が多いため、時系列画像フレームの対応する位置における規則的な特徴を抽出することにより分別性能の向上が実現可能である。
さらに、撮像条件・画像の種類・撮像対象に応じて処理パラメータを切り替えることで、用途に応じて処理時間を短縮することと画質を高品質化することとを両立させることが可能になる。
解係数wを求める。処理入力画像xは各位置(m,n)に対してスカラー値x[m,n]を持つベク
トルである。また、分解係数wは、各位置(m,n)、各解像度レベルj、各エッジ方向oに対
してスカラー値wj,o[m,n]を持つベクトルである。
値をとる。次に、ノイズ量推定処理102により推定ノイズ量z'を求め、補正ノイズ量算出処理103により推定ノイズ量を補正することで補正ノイズ量zを算出する。推定ノイ
ズ量z'を補正する必要がない場合には,補正ノイズ量算出処理103において推定ノイズ量z'と同じ値を補正ノイズ量zとして出力するようにしても良い。その後、強度変換処理
104により補正ノイズ量zに基づいて分解係数wの強度変換を行う。強度変換後の分解係数を画質改善分解係数w'と呼ぶ。最後に、再構成処理105により画質改善処理後の画像(以下、画質改善画像)yを求める。画質改善画像yは処理入力画像xと同様に、各位置(m,
n)に対してスカラー値y[m,n]を持つベクトルである。また、推定ノイズ量z'、補正ノイ
ズ量z、画質改善分解係数w'は、分解係数wと同様に、各位置(m,n)、各解像度レベルj、各エッジ方向oに対してそれぞれスカラー値z'j,o[m,n]、zj,o[m,n]、w'j,o[m,n]を持つベク
トルである。
、超音波スキャンの走査線信号列を2次元状に並べた画像を生成する画像生成部205、画像の画質改善処理を実施する画質改善処理部206、走査線信号列で表現された画像の座標変換処理や補間処理を行うスキャンコンバータ212、スキャンコンバータにより生成された画像を表示する表示部213、及びこれら全体を制御すると共にデータを記憶し処理する制御・記憶・処理部220を備えている。
、スキャンコンバータ212により長方形状の画像から扇形状の画像に変換される。
、画質改善処理部206で計算された分解係数、画質改善後の画像、スキャンコンバータ212の出力である表示画像等が記憶される。処理部224では、超音波プローブ203に入力するための電気信号の整形処理や、画像表示の際における明度およびコントラストを調整する処理等を行う。
このA/D変換した信号を画像生成部205で処理されて画像が生成され、画質改善処理
部206に入力される。画質改善処理部206において、入力された画像は、上記したように、多重解像度分解処理101、ノイズ量推定処理102、補正ノイズ量算出処理103、強度変換処理104、および再構成処理105が実施されて高精度な画質改善処理が行なわれ、画質改善処理画像が得られる。更に、この画質改善処理画像をスキャンコンバータ212で画像の座標変換処理や補間処理を行なって画像を生成することにより、表示部213の画面上にノイズ成分が低減されたより鮮明な超音波画像を表示することが出来る。
図2(b)に示した構成において、図2(a) に示した構成と同じものについては同じ番号
を付している。
2次元状に並べた画像を生成する画像生成部205、この画像生成部205で生成された画像の座標変換処理や補間処理を行うスキャンコンバータ214、スキャンコンバータ214により生成された画像の画質改善処理を実施する画質改善処理部215、画質改善処理が実施された画像を表示する表示部213’、及びこれら全体を制御すると共にデータ
を記憶し処理する制御・記憶・処理部220’を備えている。
分解処理の処理フローを表す本発明の実施例図を図3に示す。図3(a),(b),(c)は、それ
ぞれ、エッジ方向の分割数が4以上のWavelet変換、複素Wavelet変換、 Steerable Pyrami
d変換をベースとした多重解像度分解方式による処理フローの一実施例である。
フィルタ302を適用した後、続いて各フィルタの出力信号に対して縦方向(n方向)の1次元ローパスフィルタ303およびハイパスフィルタ304を適用する。これらのフィルタの係数は実数である。横方向のフィルタ301、302と縦方向のフィルタ303、304を適用する順序は逆でも良い。また、これらのフィルタ処理の直後に画素を1画素お
きに間引く処理(以下、間引き処理)を施しても良い。これにより、処理入力画像xは解
像度レベル1の4種類の分解係数s1、w1,C、w1,A、w1,diagに分解される。
1の低周波分解係数と呼ぶ。また、分解係数w1,Cは横方向が低周波かつ縦方向が高周波で
ある成分、分解係数w1,Aは横方向が高周波かつ縦方向が低周波である成分、分解係数w1,d
iagは横方向と縦方向が共に高周波である成分を表す。分解係数w1,Cは横方向に沿った高
周波エッジに強く反応し、分解係数w1,Aは縦方向に沿った高周波エッジに強く反応する。
また、分解係数w1,diagは斜め45度方向に沿った高周波エッジに強く反応するが、斜め45
度方向に沿ったエッジには直線m=nに平行なエッジと直線m=-nに平行なエッジの2種類のエッジが含まれる。
ッジを遮断するフィルタ305と、逆に直線m=nに平行なエッジを遮断して直線m=-nに平
行なエッジを通過するフィルタ306を適用することにより、解像度レベル1の分解係数w1,D、w1,Bを算出する。分解係数w1,A、w1,B、w1,C、w1,Dを解像度レベル1の高周波分解
係数と呼ぶ。図4(a)に、エッジ方向の分割数が4以上のWavelet変換による多重解像度分
解方式において各々の分解係数に含まれる支配的な周波数成分を示す。周波数fm,fnは、
それぞれ横方向周波数および縦方向周波数を表す。例えば、w1,Aは横方向周波数fmが高く
縦方向周波数fnが低い成分を多く含む。
理を施すことにより、解像度レベル2の分解係数s2、w2,A、w2,B、w2,C、w2,Dを算出する
。図3(a)では解像度レベル2の分解係数までしか算出していないが、同様の処理を再帰的に繰り返すことにより、より高い解像度レベルの分解係数を計算してゆく。図4(a)に示
すように、解像度レベルが高い分解係数ほど、より低い周波数成分を多く含む。
Aで表し、低周波分解係数sJ-1=wJ,Aを解像度レベルJの分解係数、解像度レベルj(j=1,...
,J-1)の高周波分解係数をその解像度レベルjの分解係数と呼ぶ。解像度レベルj、エッジ
方向oの分解係数wj,oは、各位置(m,n)に対してスカラー値wj,o[m,n]を持つベクトルで
ある。また、全ての解像度レベルにおける分解係数をwで表す。図3(a)では解像度レベル1,2におけるエッジ方向の分割数を4としているが、エッジ方向の分割数は必ずしも4であ
る必要はなく、エッジ方向の分割数が4以外である解像度レベルがあっても良い。同様の
ことが、以下に述べる図3(b),(c)についても言える。
の1次元ローパスフィルタ321、322および横方向の1次元ハイパスフィルタ323、324を適用した後、続いて各フィルタの出力信号に対して縦方向(n方向)の1次元ローパスフィルタ325、326およびハイパスフィルタ327、328を適用する。本実施例図では、各フィルタ処理おいてそれぞれ2種類の異なるフィルタを用いているが、これ
に限定されない。これらのフィルタの係数は一般に複素数である。
パスフィルタおよび縦方向の1次元ローパスフィルタを適用して得られた分解係数s1,A、s
1,Bを、解像度レベル1の低周波分解係数と呼ぶ。次に、算出された低周波分解係数以外の
分解係数に対してΣΔブロック329により二つの入力信号の和と差を計算する処理を施し、解像度レベル1の高周波分解係数w1,A、w1,B、w1,C、w1,D、w1,E、w1,Fを算出する。
続いて、処理入力画像xに対して行った処理と同様に、解像度レベル1の低周波分解係数s1
,A、s1,Bに対してフィルタ処理を施すことにより、解像度レベル2の分解係数s2,A、s2,B
、w2,A、w2,B、w2,C、w2,D、w2,E、w2,Fを算出する。以下、再帰的に処理を行うことで、
より高い解像度レベルの分解係数を計算してゆく。図4(b)に、複素Wavelet変換による多重解像度分解方式において各々の分解係数に含まれる支配的な周波数成分を示す。各解像度レベルにおける6種類の高周波分解係数が、それぞれ異なる6方向のエッジ方向に強く反応する。
ることにより、解像度レベル1の低周波分解係数s1を算出する。前記2次元ローパスフィルタ処理の直後に間引き処理を施しても良い。
た、分解係数s1に対して2次元ローパスフィルタ347を適用することにより、解像度レ
ベル2の低周波分解係数s2を算出する。続いて、分解係数s1に対して行った処理と同様に
、分解係数s2に対してフィルタを適用することにより、解像度レベル3の分解係数w3,A、w
3,B、w3,C、…を算出し、以下、再帰的に処理を行う。
の種類・撮像対象をまとめて画像撮像情報と呼ぶ)。
、適切にノイズを抑制しながら画質改善処理を行うために、位置・解像度レベル・エッジ方向別に推定ノイズ量を計算することが有効である。図5のノイズ量推定処理では、処理501、502、503のように、複数の解像度レベルjのそれぞれについて分解係数wj,o[m,n]における推定ノイズ量z'j,o[m,n]を計算する。ここで、wj,o[m,n]およびz'j,o[
m,n]は、同一の解像度レベルj、エッジ方向o、位置(m,n)における分解係数および推定ノ
イズ量を表す。
分解係数の標準偏差として、以下のように計算される。
る。
。
以上の位置(m,n)のそれぞれに対して計算しなくても良く、この場合z'j,o[m,n]はエッジ
方向oや位置(m,n)に依存しない。必ずしも複数の解像度レベルに対する推定ノイズ量を計算する必要はなく、複数のエッジ方向または複数の位置のそれぞれに対して推定ノイズ量z'o[m,n]を計算することもできる。ノイズ量推定処理における処理パラメータとしては、どの解像度レベル・エッジ方向・位置に対してノイズ量を推定するかを決めるためのパラメータや、ノイズ量計算方法を特定するためのパラメータが挙げられ、これらの処理パラメータは画像撮像情報に応じて変えることができる。
方法の一実施例による、特定のエッジ方向oおよび位置(m,n)における各解像度レベルの推定ノイズ量z'j,o[m,n]と補正ノイズ量zj,o[m,n]を示している。また、グラフ602は、
推定ノイズ量z'j,o[m,n]に対応する、解像度レベルj、エッジ方向oおよび位置(m,n)にお
けるノイズ量推定の信頼度(以下、推定信頼度)ej,o[m,n]を示している。推定信頼度ej,
o[m,n]は、例えば、1個以上の推定ノイズ量から算出するか、あるいは、(数1)と(数
2)のような異なる複数の方法により計算した推定ノイズ量の距離などから算出するか、あるいは、異なるフレームの画像における分解係数に基づいて計算するか、あるいは、予め決められた値を用いることができる。予め決められた値を用いる場合には、画像撮像情報によって適切な値を使用できるよう、値をテーブル化して用意しておくなどの方法を用いても良い。
頼度に対してしきい値Teを設定し、しきい値Teより小さな推定信頼度605に対応する推定ノイズ量603のみを補正し、補正ノイズ量604を算出している。補正は、対象とする推定ノイズ量に対して、その近傍の位置や近傍の周波数、近傍のエッジ方向における他の推定ノイズ量の値を用いて補間処理により求める。
イズ量z'j,o[m,n]に対して近似曲線611を求め、求めた近似曲線上の点を補正ノイズ量
としている。近似曲線611は、推定信頼度に基づいて計算される。
像度レベルj'、エッジ方向o'および位置m',n'により表せる関数である。
線611を求めることができる。(数3)の右辺における和は、対象とする推定ノイズ量
に対して、その近傍の位置m',n'や近傍の周波数(解像度レベル)j'、近傍のエッジ方向o
'での和を計算することを表す。また、補正ノイズ量612の例のように、図5で説明し
たノイズ量推定処理において推定ノイズ量を算出しなかった位置においても、補間や近似などにより補正ノイズ量を算出することができる。
用いて補正ノイズ量zj,o[m,n]を求めている。
場合には、分解係数に含まれる信号成分の影響を受けるため、推定ノイズ量が真のノイズ量に比べて大きな値となる場合がある。
次に、画質改善処理部206または215の強度変換部210における強度変換処理に関し、図7乃至図12を用いて説明する。
。本実施例では、分解係数wに対して、分解係数の振幅変換処理701を施すことにより
、画質改善分解係数w'を生成する。分解係数の振幅変換処理701では、振幅変換後の分解係数の絶対値|w'j,o[m,n]|が、例えば同一の解像度レベルj、エッジ方向o、位置(m,n)
における分解係数wj,o[m,n]および補正ノイズ量zj,o[m,n]の関数として、次式のように計
算される。
調増加する関数である。
変換方法であるSoft Thresholding法
である。
により|w'j,o[m,n]| > |wj,o[m,n]|となる場合には信号が強調され、逆に|w'j,o[m,n]| <
|wj,o[m,n]|となる場合には信号が抑制される。通常、分解係数wj,o[m,n]が実数の場合
には振幅変換後の分解係数w'j,o[m,n]の符号を分解係数wj,o[m,n]の符号と同じとし、ま
た分解係数wj,o[m,n]が複素数の場合にはw'j,o[m,n]の位相をwj,o[m,n]の位相と同じとす
るが、これに限らない。
実施例では、分解係数の振幅変換処理701に加え、保存度計算処理711と保存度に基づく分解係数補正処理712が行われる。保存度計算処理711では、分解係数を保存する度合いを表す保存度Cを推定ノイズ量zと複数の分解係数の値に基づいて計算し、続いて保存度に基づく分解係数補正処理712により各分解係数wに対して保存度Cに基づいて補正を行う。保存度Cおよび補正後の分解係数w+は、各位置(m,n)、各解像度レベルj、各エ
ッジ方向oに対してそれぞれスカラー値Cj,o[m,n]、w+ j,o[m,n]を持つベクトルである。以
下では、位置(m,n)、解像度レベルj、エッジ方向oに対してスカラー値aj,o[m,n]を持つベ
クトルを単にaで表す。
ける保存度Cj,o[m,n]と分解係数wj,o[m,n]の関数として次式のように表せる。
[m,n]) > 1ならば、補正前の分解係数wj,o[m,n]に比べて補正後の分解係数w+ j,o[m,n]の
ほうが大きくなる。
換後の分解係数w'j,o[m,n]を計算する。
この実施例では、まず分解係数の振幅変換処理701と保存度計算処理711を行う。分解係数の振幅変換処理701では、(数9)を用いて振幅変換後の分解係数w''を計算す
る。
。続いて、保存度Cに基づいて分解係数補正処理712を行う。この処理によって、補正
後の分解係数w'j,o[m,n]が次式のように計算される。
正を行わないようにしても良い。図7の実施例に示す強度変換処理における処理パラメータとしては、例えば図7(a)(b)(c)のどの処理を適用するかを決めるためのパラメータや
、分解係数の振幅変換処理701、保存度計算処理711、保存度に基づく分解係数補正処理712のそれぞれの処理を特定するための処理パラメータがあり、これらの処理パラメータは画像撮像情報に応じて変えることができる。
ジ部においては一般に対応するエッジ方向oにおける分解係数の振幅が大きくなる。曲線
1001は、信号成分とノイズ成分が正しく分離できたとして、エッジ部1004において信号成分のみを抽出したときに得られる分解係数の振幅を表している。実際に撮像画像から計算される分解係数wj,o[m,n]の振幅は、ノイズによる影響を受けるため通常曲線1
001上から外れた値となる。この結果、分解係数1002のように、曲線より値が小さくなる場合も多い。一方、平坦部1005では、一般に分解係数wj,o[m,n]に含まれる信
号成分が少ないため、分解係数の振幅は小さい。しかし、ノイズの影響により、分解係数1003のように不規則的に振幅が大きくなる場合もある。
1002に対して振幅を保存するかまたは振幅を大きくし、逆に平坦部である分解係数1003に対しては振幅を小さくすることが有効である。そこで、本発明における一実施例では、エッジ部である分解係数1002の近傍の位置で振幅の大きな分解係数が一般に多く存在し、逆に平坦部である分解係数1003の近傍の位置で一般に分解係数の振幅が小さいことに着目し、近傍の位置における複数の分解係数の値を利用して強度変換を行うことを特徴とする。個々の分解係数の振幅のみを用いて強度変換を行う方法ではこのような処理は実現できず、前記本発明における一実施例により、従来よりも高精度な画質改善処理を行うことが可能である。
質改善結果を得る方法について説明したが、同様に異なる解像度レベルや異なるエッジ方向の分解係数における関連性を利用することも有効である。図10(b)に分解係数の振幅
と解像度レベルとの関係の例を表す。図中の○印で表した点がエッジ部における分解係数を表し、×印で表した点が平坦部における分解係数を表している。曲線1011は、信号成分とノイズ成分が正しく分離できたとして、エッジ部において信号成分のみを抽出したときに得られる分解係数の振幅を表している。エッジ部では平坦部に比べて一般に振幅が大きいが、ノイズの影響により、エッジ部における分解係数(例えば分解係数1012)に比べて平坦部における分解係数(例えば分解係数1013)のほうが大きくなるような場合も起こり得る。しかし、異なる周波数レベルにおける分解係数を含めた複数の分解係数の値を利用することで、従来よりも高精度な画質改善処理を行うことが可能である。
エッジ方向における分解係数を含めた複数の分解係数の値を利用することで、例えば、エッジ部における分解係数1022の振幅を大きくし、かつ平坦部における分解係数1023の振幅を小さくするような処理が可能である。このように、本発明の一実施例では、複数の分解係数の間の関連性を利用することにより、画質改善性能の向上が実現する。
求める。ここで、値CLは、同一のエッジ方向oおよび位置(m,n)における異なる解像度レベルの分解係数w1,o[m,n]、...、wJ,o[m,n]の関数として、次式のように計算する。
のように、対象とする解像度レベルjに対してより低周波に対応する高解像度レベルの分
解係数を用いることにより、高精度に信号とノイズの識別を行うことができる。また、CLの計算と同様に、同一の解像度レベルjおよび位置(m,n)における異なるエッジ方向の分解係数wj,A[m,n],...,wj,K[m,n]の関数として、次式のように値COを計算する。
る全ての位置の分解係数を表す。CS(…)は関数であり、例えば特定の重みaj,o[m',n']を
用いて、
持つようなaj,o[m',n']を用いることにより、エッジ方向に沿って加重平均が行われるよ
うにしている。画像に含まれる組織構造などの信号成分は、一般にエッジ方向に沿って似たような明度値を持つため、対応する分解係数もエッジ方向に沿ってほぼ同じような値となる。そこで、図12のようにエッジ方向に沿って加重平均による平滑化処理を行うことにより、信号成分を劣化することなくノイズ成分を抑制することが可能である。
、位置(m,n)によっては前記位置(m,n)における全解像度レベルの分解係数w1,o[m,n]、...
、wJ,o[m,n]のうち幾つかの値が得られない場合がある。このような場合には、最も近い
位置における分解係数で近似するか、または近くの位置における複数の分解係数を用いて補間を行うなどの処理により、必要とする分解係数の値を求めた後に保存度計算処理を行う。
様に、最も近いエッジ方向における分解係数で近似するか、または近傍のエッジ方向における複数の分解係数を用いて補間を行うなどの処理により、必要とする分解係数の値を求めた後に保存度計算処理を行う。また、CL、CO、CSはそれぞれ常に定数値を返す関数、あ
るいは単にwj,o[m,n]を返すだけの関数とすることもできる。
)における値CL j,o[m,n]、CO j,o[m,n]、CS j,o[m,n]を用いて次式のように保存度Cを計算す
る。
的に用いても良い。図11(b)の実施例では、まず、ブロック1111により、同一の解
像度レベルjおよびエッジ方向oにおける異なる位置の分解係数wj,o[m(1),n(1)],...,wj,o[m(S),n(S)]の関数として、(数15)のような計算方法によ
り値CSを計算する。次に、
ブロック1112により、(数13)で用いたような関数CO(…)を用いて、同一の解像度
レベルjおよび位置(m,n)における異なるエッジ方向の値CS j,A[m,n],...,CS j,K[m,n]から
、次式のような値COSを計算する。
一のエッジ方向oおよび位置(m,n)における異なる解像度レベルの値COS 1,o[m,n],...,COS J,o[m,n]から、保存度Cを計算する。
施しているが、この順序に限定されない。
)、CO(…)、CS(…)を並列的に用いた処理と直列的に用いた処理を組み合わせた処理を行
っている。まず、ブロック1121、1122により、(数15)および(数13)を用
いて値CS,COを計算した後、ブロック1123により、同一の解像度レベルj、エッジ方向
o、位置(m,n)における値CO j,o[m,n]、CS j,o[m,n]を用いて次式のように値CO+Sを計算す
る。
のエッジ方向oおよび位置(m,n)における異なる解像度レベルの値CO+S 1,o[m,n],...,CO+S J,o[m,n]から、保存度Cを計算する。
次に、異なるフレームにおける画像に対する分解係数を用いた保存度計算処理について、図13〜図14を用いて説明する。
こで、フレームuにおいて撮像された画像に対して多重解像度分解を行って得られる分解
係数をwj,o (u)[m,n]と呼ぶ。また、画質改善処理の対象とするフレームをフレームtと呼
び、分解係数wj,o (t)[m,n]を単にwj,o[m,n]と省略する。以下では、位置(m,n)、解像度レ
ベルj、エッジ方向o、フレームuに対してスカラー値aj,o (t)[m,n]を持つベクトルを単にa
で表す。
図13において○印で表した点がエッジ部における分解係数を表し、×印で表した点が平坦部における分解係数を表している。曲線1301は、信号成分とノイズ成分が正しく分離できたとして、エッジ部において信号成分のみを抽出したときに得られる分解係数の振幅を表している。実際に撮像画像から計算される分解係数wj,o (u)[m,n]の振幅は、ノイズ
による影響を受けるため、分解係数1302のように曲線1301より小さくなる場合がある。一方、一般に信号成分をあまり含まない平坦部においてもノイズによる影響を受け
、分解係数1303のように振幅が大きくなる場合もある。
表す一実施例である。本実施例では、ブロック1101、1102、1103、1401により、値CT、CL、CO、CSを求める。ここで、値CTは、同一の解像度レベルj、エッジ方
向oおよび位置(m,n)における異なるフレームの分解係数wj,o (t-t'+1)[m,n],wj,o (t-t'+2)[m,n]...,wj,o (t)[m,n]の関数として、次式のように計
算する。
い。
計算する。
は図11(b)の実施例と同様に関数CL(…)、CO(…)、CS(…)、CT(…)を直列的に用いてい
る。まず、ブロック1411により、同一の解像度レベルj、エッジ方向oおよび位置(m,n
)における異なるフレームの分解係数wj,o (t-t'+1)[m,n],wj,o (t-t'+2)[m,n],...,wj,o (t)
[m,n]の関数として、(数24)のような計算方法により値CTを計算する。
の解像度レベルjおよびエッジ方向oにおける異なる位置の値CT j,o[m(1),n(2)],...,CT j,o[m(S),n(S)]から、次式のような値CSTを計算する。
うな関数CL(…)、CO(…)を用いて次式のような計算を行うことにより、保存度Cを計算す
る。
…)の順序で施しているが、この順序に限定されない。更に、別の図示しない実施例とし
て、図11(c)の実施例のような処理として、直列的な処理と並列な処理を組み合わせた
ような処理としても良い。
図15(a),(b),(c)は、それぞれ、Wavelet変換、複素Wavelet変換、 Steerable Pyrami
d変換をベースとした多重解像度分解方式に対応する再構成処理フローの一実施例を表す
。それぞれ、図3(a),(b),(c)の処理フローに対応する。図15における分解係数s,wは振幅補正後の分解係数を表している。
順により再構成を行う。すなわち、まず解像度レベルJ-1(本実施例ではJ=3)の高周波分解係数wJ-1,B、wJ-1,Dに対して、それぞれ、直線m=nに平行なエッジを通過して直線m=-n
に平行なエッジを遮断するフィルタ1501と、逆に直線m=nに平行なエッジを遮断して
直線m=-nに平行なエッジを通過するフィルタ1502を適用し、続いてブロック1503により、前記フィルタ処理で得られた出力の和wJ-1,diagを計算する。
ィルタ1504および縦方向の1次元ハイパスフィルタ1505を適用した後、各フィル
タの出力に対してブロック1506、1507により和を計算する。続いて、横方向1次
元ローパスフィルタ1508およびハイパスフィルタ1509を適用し、次にブロック1510によりそれらの和を計算することにより、解像度レベルJ-2の低周波分解係数sJ-2
を求める。
解像度分解処理において、フィルタ処理の直後に間引き処理を施した場合には、本実施例において対応するフィルタ処理の直前に1画素おきに明度値ゼロである画素を挿入する挿入処理(以下、インタポレーション処理)を施す。以下、上記と同様の処理を再帰的に行うことによって、解像度レベルjの分解係数から解像度レベルj-1の低周波分解係数sj-1を
求める。最後に、解像度レベル1の分解係数から上記と同様の処理を施すことによって画
質改善処理画像yを求める。
-1,Fに対してΣΔブロック1521により入力信号の和と差を計算する処理を施す。次に
、ΣΔブロック1521の出力信号および解像度レベルJ-1の低周波分解係数sJ-1,A、sJ-
1,Bに対して縦方向の1次元ローパスフィルタ1522、1523および縦方向の1次元ハ
イパスフィルタ1524、1525を適用した後、ブロック1526、1527、1528、1529により和を計算する。続いて横方向1次元ローパスフィルタ1530、15
31およびハイパスフィルタ1532、1533を適用した後、ブロック1534、1535により和を計算することにより、解像度レベルJ-2の低周波分解係数sJ-2,A、sJ-2,B
を求める。
が、これに限定されない。これらのフィルタの係数は複素数である。横方向のフィルタと縦方向のフィルタを適用する順序は逆でも良い。
処理を施した場合には、本実施例において対応するフィルタ処理の直前にインタポレーション処理を施す。以下、上記と同様の処理を再帰的に行うことによって、解像度レベルjの分解係数から解像度レベルj-1の低周波分解係数sj-1,A、sj-1,Bを求める。最後に、解
像度レベル1の分解係数から上記と同様の処理を施すことによって画質改善処理画像yを求める。
より、まず解像度レベルJ-1(本実施例ではJ=3)の分解係数wJ-1,A、wJ-1,B、wJ-1,C、…
に対して縦・横方向いずれかが高周波でかつ特定のエッジ方向の成分のみを通過するフィルタ1541、1542、1543、…を適用する。また、分解係数sJ-1に対して縦・横
方向共に低周波である成分のみを通過する2次元ローパスフィルタ1544を適用する。
次に、フィルタ1541、1542、1543、1544の出力に対し、ブロック1545により和を計算することにより、sJ-2を求める。
直前にインタポレーション処理を施す。以下、上記と同様の処理を再帰的に行うことによって、解像度レベルjの分解係数から解像度レベルj-1の低周波分解係数sj-1を求める。最
後に、s1に対して2次元ローパスフィルタ1546を適用することにより得られた信号と
、w1に対して縦・横方向共に低周波である成分のみを遮断する2次元ハイパスフィルタ1
545を適用することにより得られた信号に対して、ブロック1547により和を計算することにより、画質改善処理画像yを求める。
。本一実施例では、テーブル内の画像撮像情報に一致する行のうち、最上行に記載された処理パラメータが適用される。
202…駆動回路 203…超音波プローブ 204…受信回路 205…画像生成部 206…画質改善処理部 207…多重解像度分解部 208…ノイズ量推定部 209…ノイズ量補正部 210…強度変換部 211…再構成部 212…スキャンコンバータ 213…表示部 221…入力部 222…制御部
223…記憶部 224…処理部 701…分解係数の振幅変換処理 711…保存度計算処理 712…保存度に基づく分解係数補正処理
Claims (16)
- 超音波診断装置の超音波プローブで受信した超音波から画像を生成し、該生成した画像の画質を改善し、該画質を改善した画像を表示する方法であって、
前記生成した画像の画質を改善する工程において、
前記生成した画像に対して多重解像度分解により位置毎かつ解像度レベル毎かつエッジ方向毎の分解係数を求め、
該求めた分解係数に基づいてノイズ量を推定し、
該推定したノイズ量に対する信頼度に基づいて該推定したノイズ量を補正し、
該補正したノイズ量の情報を用いて該求めた分解係数の各々に対して強度変換を行い、
該強度変換を行った各分解係数に対して再構成処理を行って画像を再構成する、
ことを特徴とする超音波診断装置の画質改善方法。 - 超音波診断装置の超音波プローブで受信した超音波から画像を生成し、該生成した画像の画質を改善し、該画質を改善した画像を表示する方法であって、
前記生成した画像の画質を改善する工程において、
前記生成した画像に対して多重解像度分解により位置毎かつ解像度レベル毎かつエッジ方向毎の分解係数を求め、
該求めた分解係数に基づいてノイズ量を推定し、
該求めた分解係数の各々に対して、該推定したノイズ量の情報と、少なくとも二つ以上の分解係数の情報を用いて強度変換を行い、
該強度変換を行った各分解係数に対して再構成処理を行って画像を再構成する、
ことを特徴とする超音波診断装置の画質改善方法。 - 前記係数強度変換ステップは、それぞれの分解係数に対して、前記分解係数の近傍に位置する複数の分解係数の重み付け加算処理を行った値を用いて強度変換を行うことを特徴とする請求項1乃至2記載の画質改善方法。
- 前記係数強度変換ステップは、それぞれの分解係数に対して、前記推定したノイズ量と、前記分解係数の解像度レベルより高い解像度レベルの分解係数を含む少なくとも二つ以上の分解係数に基づいて強度変換を行うことを特徴とする請求項1乃至3記載の画質改善方法。
- 前記係数強度変換ステップは、それぞれの分解係数に対して、係数強度変換の対象とする前記撮像画像とは異なる時間に取得された撮像画像に対する同一位置かつ同一解像度レベルかつ同一エッジ方向の分解係数の値を用いて強度変換を行うことを特徴とする請求項1乃至4記載の画質改善方法。
- 前記分解係数を求める工程において、一つ以上の解像度レベルにおいてエッジ方向の分割数が4以上である多重解像度分解方法を用いることを特徴とする請求項1乃至5記載の超音波診断装置の画質改善方法。
- 前記分解係数を求める工程において、Curvelet変換、Contourlet変換、複素Wavelet変
換、Steerable Pyramid変換、エッジ方向の分割数が4以上であるWavelet変換のいずれか
を用いて前記生成した画像に対して多重解像度分解を行なうことを特徴とする請求項6記載の画質改善方法。 - 前記画質改善方法は、超音波プローブの種類、表示倍率、超音波送受信信号の使用周波数帯域、空間コンパウンド法の適用有無、周波数コンパウンド法の適用有無、超音波送信信号の走査ピッチ、表示画像の種類、撮像対象のうち少なくとも一つに応じて、多重解像度分解ステップ、ノイズ量推定ステップ、補正ノイズ量算出ステップ、係数強度変換ステップ、再構成ステップのうち少なくとも一つに関する処理パラメータを変化することを特徴とする請求項1乃至7記載の画質改善方法。
- 被検体に超音波を放射して該被検体からの反射波を受信する超音波プローブと、該超音波プローブで受信した反射波から画像を生成する画像生成手段と、該画像生成手段で生成した画像の画質を改善する画質改善手段と、該画質改善手段で画質を改善した画像を表示する表示手段とを備えた超音波診断装置であって、
前記画質改善手段は、
前記受信した反射波から生成した画像に対して多重解像度分解により位置毎かつ解像度レベル毎かつエッジ方向毎の分解係数を求める多重解像度分解部と、
前記多重解像度分解部で求めた分解係数に基づいてノイズ量を推定するノイズ量推定部と、
該推定したノイズ量に対する信頼度に基づいて該推定したノイズ量を補正する補正ノイズ量算出部と、
該補正したノイズ量の情報を用いて該求めた分解係数の各々に対して強度変換を行う強度変換部と、
該強度変換部で強度変換を行った各分解係数に対して再構成処理を行って画像を再構成する画像再構成部と、
を有することを特徴とする超音波診断装置。 - 被検体に超音波を放射して該被検体からの反射波を受信する超音波プローブと、該超音波プローブで受信した反射波から画像を生成する画像生成手段と、該画像生成手段で生成した画像の画質を改善する画質改善手段と、該画質改善手段で画質を改善した画像を表示する表示手段とを備えた超音波診断装置であって、
前記画質改善手段は、
前記受信した反射波から生成した画像に対して多重解像度分解により位置毎かつ解像度レベル毎かつエッジ方向毎の分解係数を求める多重解像度分解部と、
前記多重解像度分解部で求めた分解係数に基づいてノイズ量を推定するノイズ量推定部と、
該求めた分解係数の各々に対して、該推定したノイズ量の情報と、少なくとも二つ以上の分解係数の情報を用いて強度変換を行う強度変換部と、
該強度変換部で強度変換を行った各分解係数に対して再構成処理を行って画像を再構成する画像再構成部と、
を有することを特徴とする超音波診断装置。 - 前記強度変換部は、それぞれの分解係数に対して、前記分解係数の近傍に位置する複数の分解係数の重み付け加算処理を行った値を用いて強度変換を行うことを特徴とする請求項9乃至10記載の超音波診断装置。
- 前記強度変換部は、それぞれの分解係数に対して、前記推定したノイズ量と、前記分解係数の解像度レベルより高い解像度レベルの分解係数を含む少なくとも二つ以上の分解係数に基づいて強度変換を行うことを特徴とする請求項9乃至11記載の超音波診断装置。
- 前記強度変換部は、それぞれの分解係数に対して、係数強度変換の対象とする前記撮像画像とは異なる時間に取得された撮像画像に対する同一位置かつ同一解像度レベルかつ同一エッジ方向の分解係数の値を用いて強度変換を行うことを特徴とする請求項9乃至12記載の超音波診断装置。
- 前記画質改善手段の多重解像度分解部は、一つ以上の解像度レベルにおいてエッジ方向の分割数が4以上である多重解像度分解方法を用いて位置毎かつ解像度レベル毎かつエッジ方向毎の分解係数を求めることを特徴とする請求項9乃至13記載の超音波診断装置。
- 前記画質改善手段の多重解像度分解部は、Curvelet変換、Contourlet変換、複素Wavele
t変換、Steerable Pyramid変換、エッジ方向の分割数が4以上であるWavelet変換のいずれかを用いて前記受信した反射波から生成した画像に対して多重解像度分解を行なうことを特徴とする請求項14記載の超音波診断装置。 - 前記超音波診断装置は、超音波プローブの種類、表示倍率、超音波送受信信号の使用周波数帯域、空間コンパウンド法の適用有無、周波数コンパウンド法の適用有無、超音波送信信号の走査ピッチ、表示画像の種類、撮像対象のうち少なくとも一つに応じて、多重解像度分解ステップ、ノイズ量推定ステップ、補正ノイズ量算出ステップ、係数強度変換ステップ、再構成ステップのうち少なくとも一つに関する1個以上の処理パラメータを変化す
ることを特徴とする請求項9乃至15記載の超音波診断装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2011157630A JP5595988B2 (ja) | 2011-07-19 | 2011-07-19 | 超音波診断装置および超音波診断装置の画質改善方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2011157630A JP5595988B2 (ja) | 2011-07-19 | 2011-07-19 | 超音波診断装置および超音波診断装置の画質改善方法 |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2007124519A Division JP4789854B2 (ja) | 2007-05-09 | 2007-05-09 | 超音波診断装置および超音波診断装置の画質改善方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2011251136A true JP2011251136A (ja) | 2011-12-15 |
JP5595988B2 JP5595988B2 (ja) | 2014-09-24 |
Family
ID=45415557
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2011157630A Active JP5595988B2 (ja) | 2011-07-19 | 2011-07-19 | 超音波診断装置および超音波診断装置の画質改善方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP5595988B2 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101533968B1 (ko) * | 2014-02-14 | 2015-07-06 | 서강대학교산학협력단 | 멀티스케일 기반 초음파 의료 영상의 화질 개선 방법 및 시스템 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US549777A (en) * | 1895-11-12 | geiger | ||
JPH06301766A (ja) * | 1993-02-11 | 1994-10-28 | Agfa Gevaert Nv | ピラミッド的画像分解に基づいた放射線画像の多重処理法 |
JP2002125153A (ja) * | 2000-10-17 | 2002-04-26 | Fuji Photo Film Co Ltd | ノイズ抑制処理装置並びに記録媒体 |
JP2005296331A (ja) * | 2004-04-12 | 2005-10-27 | Toshiba Corp | 超音波診断装置及び画像データ処理装置 |
JP2006116307A (ja) * | 2004-10-18 | 2006-05-11 | Medison Co Ltd | 後処理を通じた2次元超音波映像の画質改善方法及び装置 |
JP2007026334A (ja) * | 2005-07-21 | 2007-02-01 | Olympus Corp | 画像処理装置 |
WO2008140043A1 (ja) * | 2007-05-09 | 2008-11-20 | Hitachi Medical Corporation | 超音波診断装置および超音波診断装置の画質改善方法 |
-
2011
- 2011-07-19 JP JP2011157630A patent/JP5595988B2/ja active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US549777A (en) * | 1895-11-12 | geiger | ||
JPH06301766A (ja) * | 1993-02-11 | 1994-10-28 | Agfa Gevaert Nv | ピラミッド的画像分解に基づいた放射線画像の多重処理法 |
JP2002125153A (ja) * | 2000-10-17 | 2002-04-26 | Fuji Photo Film Co Ltd | ノイズ抑制処理装置並びに記録媒体 |
JP2005296331A (ja) * | 2004-04-12 | 2005-10-27 | Toshiba Corp | 超音波診断装置及び画像データ処理装置 |
JP2006116307A (ja) * | 2004-10-18 | 2006-05-11 | Medison Co Ltd | 後処理を通じた2次元超音波映像の画質改善方法及び装置 |
JP2007026334A (ja) * | 2005-07-21 | 2007-02-01 | Olympus Corp | 画像処理装置 |
WO2008140043A1 (ja) * | 2007-05-09 | 2008-11-20 | Hitachi Medical Corporation | 超音波診断装置および超音波診断装置の画質改善方法 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101533968B1 (ko) * | 2014-02-14 | 2015-07-06 | 서강대학교산학협력단 | 멀티스케일 기반 초음파 의료 영상의 화질 개선 방법 및 시스템 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP5595988B2 (ja) | 2014-09-24 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP4789854B2 (ja) | 超音波診断装置および超音波診断装置の画質改善方法 | |
JP5331797B2 (ja) | 医用診断装置および医用診断装置の画質改善方法 | |
US9585636B2 (en) | Ultrasonic diagnostic apparatus, medical image processing apparatus, and medical image processing method | |
JP5049773B2 (ja) | 超音波診断装置、超音波画像処理装置、超音波画像処理プログラム | |
JP5586375B2 (ja) | 超音波診断装置、及びプログラム | |
EP1757955B1 (en) | Apparatus and method for processing an ultrasound image | |
JP4757307B2 (ja) | 超音波画像処理装置 | |
JP5645628B2 (ja) | 超音波診断装置 | |
US9307958B2 (en) | Ultrasonic diagnostic apparatus and an ultrasonic image processing apparatus | |
US10101450B2 (en) | Medical image processing apparatus, a medical image processing method and a medical diagnosis apparatus | |
US9173629B2 (en) | Ultrasonic diagnostic apparatus and ultrasonic image processing apparatus | |
US9795364B2 (en) | Ultrasonic diagnostic apparatus, medical image processing apparatus, and medical image processing method | |
JP2006297106A (ja) | 動き推定方法及びシステム | |
JP6207972B2 (ja) | 超音波診断装置、画像処理装置及び画像処理プログラム | |
US10667792B2 (en) | Ultrasonic diagnostic apparatus, ultrasonic image processing apparatus and ultrasonic diagnostic apparatus control method | |
US11302438B2 (en) | Analyzing apparatus and analyzing method | |
Loizou et al. | Despeckle filtering in ultrasound video of the common carotid artery | |
JP5595988B2 (ja) | 超音波診断装置および超音波診断装置の画質改善方法 | |
CN106102590B (zh) | 超声波诊断装置 | |
JP7192404B2 (ja) | 超音波診断装置、超音波診断装置の制御方法、及び、超音波診断装置の制御プログラム | |
US9569841B2 (en) | Medical image processing apparatus and medical image generation method | |
US20240153048A1 (en) | Artifact removal in ultrasound images | |
JP2024084515A (ja) | 超音波診断装置 | |
JP2024004713A (ja) | 血流抽出画像形成装置、血流抽出画像形成方法、及び、血流抽出画像形成プログラム | |
WO2015033387A1 (ja) | 超音波診断装置、及び方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20130305 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20130425 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20131029 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20131225 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20140318 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20140617 |
|
A911 | Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20140625 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20140715 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20140806 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5595988 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 |
|
S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |