JP2013085694A - 超音波画像処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】超音波診断装置によって取得された画像について、血管の内膜を容易に特定することを目的とする。
【解決手段】 超音波診断装置は、断層画像上における血管の内膜を特定する機能を有する。内膜の特定に際しては、フレームデータに対し、血管の内腔領域を特定する処理が実行される（Ｓ１０３）。その後、内腔領域の輪郭を表す輪郭線を用いて、内腔領域から血管壁にかけての領域が特定され、その領域における画素値の修正が行われる。これによって、内膜が強調され、内膜が強調されたフレームデータに基づいて内膜が特定される（Ｓ１０８）。内膜特定処理には、各処理を容易にするための補間処理（Ｓ１０２）、フィルタ処理（Ｓ１０４、Ｓ１０６）等の補助的な処理が含まれる。
【選択図】図３

Description

本発明は、超音波画像処理装置に関し、特に、画像上において血管の内膜を特定する装置に関する。

被検体の循環器、血管等を診断する装置として超音波診断装置が広く用いられている。超音波診断装置は、超音波を被検体に向けて送信し、被検体内で反射した超音波に基づいて断層画像をディスプレイに表示する。血管の診断に際しては血管断面が断層画像に表示され、ユーザは、動脈硬化の有無等を把握する。

また、超音波診断装置には、下記の特許文献１に記載されているように、血管断面を表す断層画像データに対する数値演算に基づいて、ＩＭＴ（Intima-Media Thickness）等の診断数値を取得するものがある。

特開２００７−７５３０６号公報

断層画像に基づく血管の診断においては、血管壁を構成する内膜、中膜および外膜のうち、内膜の画像が重要となることが多い。しかし、内膜において反射する超音波の強度は、血管中の他の部位で反射する超音波の強度よりも弱い。したがって、超音波診断装置において取得された画像から、血管の内膜を特定することは困難を伴う。

本発明は、超音波診断装置によって取得された画像について、血管の内膜を容易に特定することを目的とする。

本発明は、被検体内における血管で反射した超音波を受信する受信部と、前記受信部によって受信された超音波に基づいて画像データを生成する画像生成部と、前記画像データが示す画像について、前記血管の内腔に含まれる領域を内腔領域として特定する内腔特定部と、前記画像データが示す画像について、前記内腔領域から血管壁にかけての画素値の変化に基づいて、前記血管の内膜を特定する内膜特定部と、を備えることを特徴とする。

内腔領域は、反射する超音波の強度が弱い領域であるため、血管壁の領域よりも特定が容易であることが多い。本発明においては、内腔領域が特定された上で、内腔領域を基準として血管の内膜が特定される。したがって、内膜において反射する超音波の強度が弱い場合であっても、容易に内膜が特定される。

また、本発明に係る超音波画像処理装置は、望ましくは、前記画像データは、線状に画素が配列されたライン画像をそれぞれが示す複数のラインデータを含み、前記複数のラインデータが示す複数のライン画像を方向を揃えて配列した画像を示し、前記内腔特定部は、各ライン画像を横切る方向に前記内腔領域の輪郭を探索する輪郭探索手段を備える。

本発明によれば、各ライン画像が個別に取得された後、各ライン画像を横切る方向に内腔領域の輪郭が探索される。これによって、各ライン画像を取得する処理と、内腔領域を特定する処理とが独立に行われ、各ライン画像ごとに施される処理が容易となる。

また、本発明に係る超音波画像処理装置は、望ましくは、前記輪郭探索手段は、各ライン画像について、前記内腔領域をなす区間の候補となる候補区間を特定する候補区間特定手段と、特定された複数の候補区間のうち所定の閾値以上の長さを有する候補区間の端の位置に基づいて、前記内腔領域の輪郭を探索する探索手段と、を備える。

本発明によれば、各ライン画像について、内腔領域をなす区間の候補となる候補区間が特定され、特定された複数の候補区間のうち所定の閾値以上の長さを有する候補区間の端の位置に基づいて内腔領域の輪郭が探索される。したがって、所定の長さより短い候補区間は、内腔領域の輪郭を探索する処理から除外される。これによって、ライン画像に含まれるノイズ等の影響が抑制され、内腔領域の輪郭が確実に探索される。

また、本発明に係る超音波画像処理装置は、望ましくは、前記内膜特定部は、前記内腔領域から前記血管壁にかけての画素値に基づいて、前記血管壁内の領域に血管壁内点を設定する壁内点設定手段と、前記血管壁内点の位置に基づいて前記内腔領域から前記血管壁にかけての領域を特定して当該領域における画素値の修正を行い、前記内膜の画素値を強調する画素値修正手段と、を備え、修正後の画素値に基づいて、内膜を特定する。

また、本発明に係る超音波画像処理装置は、望ましくは、前記内膜特定部は、前記内腔領域から前記血管壁にかけての画素値に基づいて、前記血管壁内の領域に血管壁内点を設定する壁内点設定手段と、対向する２つの前記血管壁内点間の中点の位置を求め、当該中点から修正対象の画素までの距離に応じて、当該修正対象の画素の画素値の修正を行い、前記内膜を強調する画素値修正手段と、を備え、修正後の画素値に基づいて、内膜を特定する。

本発明によれば、例えば、画素の位置に対してその画素の修正値が与えられる関数を定義し、その関数によって、内膜を強調する処理を実行することが可能となる。したがって、本発明によれば、幾何学的な処理によって、内腔領域から血管壁にかけての画素値の修正を行い、内膜を強調する処理を容易に行うことができる。

本発明によれば、超音波診断装置によって取得された画像について、血管の内膜を容易に特定することができる。

本発明の実施形態に係る超音波診断装置の構成を示す図である。 フレームデータが示す画像の例を示す図である。 内膜特定処理において画像解析部が実行する処理を示す図である。 １つのライン画像における画素値の分布を概念的に示す図である。 内膜点を探索する処理を説明する概念図である。 内腔特定処理のフローチャートである。 １つのフレームデータが示す画素群を概念的に示す図である。 マスク処理が施されたフレームデータ画像を概念的に示す図である。 マスク上端画素およびマスク下端画素を示す図である。 内腔領域の前壁の輪郭線を求める処理を説明するための概念図である。 内腔領域の前壁の輪郭線を求める処理を示すフローチャートである。 前壁輪郭線画素群および後壁輪郭線画素群を示す図である。

（１）超音波診断装置の基本的な構成および動作
図１には、本発明の実施形態に係る超音波診断装置の構成が示されている。超音波診断装置は、被検体の組織の断面を画像の輝度の強弱によって示す断層画像を表示する。この超音波診断装置は、断層画像上に血管断面を表した場合には、断層画像上における血管の内膜を特定する機能を有する。内膜の特定は、断層画像を示すフレームデータに基づいて、内膜を表す内膜線を求めることによって行われる。内膜線は断層画像に重ねて表示される。また、求められた内膜線に基づいて、ＩＭＴ等の診断数値が計算される。

超音波診断装置は、超音波プローブ１０、送信部１２、受信部１４、断層画像生成部１６、画像解析部１８、操作パネル２０、メモリ２２、画像表示部２４、およびコントローラ２６を備える。コントローラ２６は、操作パネル２０における動作設定に応じて、送信部１２、受信部１４、断層画像生成部１６、画像解析部１８および画像表示部２４を制御する。

また、送信部１２、受信部１４、断層画像生成部１６、画像解析部１８、および画像表示部２４は、演算処理を実行するプロセッサを備え、それぞれ、演算の過程で得られた情報を記憶する局所的メモリを有する。これらの構成要素は、自らの局所的メモリに情報を記憶させる他、コントローラ２６の制御を介してメモリ２２に情報を記憶させ、コントローラ２６の制御を介して必要に応じてメモリ２２からその情報を読み込んでもよい。

断層画像を示すフレームデータを取得するための構成および処理につき説明する。超音波プローブ１０には、例えば、複数の振動子が配列されたアレイ振動子プローブが用いられる。超音波診断装置においては、超音波プローブ１０による送受信ビーム３０の二次元走査面２８が観測面とされ、その観測面における断層画像が画像表示部２４に表示される。そのため、超音波プローブ１０は、超音波が送受信される面が被検体に向けられ、二次元走査面が診断対象の血管の軸断面と一致する姿勢で支持される。

送信部１２は、パルス変調された電気信号（パルス変調信号）を超音波プローブ１０の各振動子に出力する。各振動子は、送信部１２から出力されたパルス変調信号に基づいて、超音波パルスを発生する。この際、送信部１２は、送信される超音波パルスのビームフォーマとして機能する。すなわち、送信部１２は、各振動子に出力する信号の遅延時間を制御して送信ビームを形成し、送信ビームを二次元走査する。この二次元走査には、超音波プローブ１０側を軸として扇状に送信ビームを走査するセクタ走査を採用してもよい。

超音波プローブ１０の各振動子は、被検体内において反射した超音波パルスを受信する。各振動子は、受信した超音波パルスに基づいて電気信号を発生し、その電気信号を受信部１４に出力する。受信部１４は、受信される超音波パルスのビームフォーマとして機能する。すなわち、受信部１４は、複数の振動子から出力された複数の電気信号を整相加算して受信ビームを形成し、送信ビームと方向を同じくして、受信ビームを二次元走査する。

受信部１４は、受信された超音波パルスに対応するビームデータを生成する。このビームデータは、特定の送受信ビーム方向（送信ビームおよびそれに対応する受信ビームの方向）について、超音波プローブ１０からの各距離上で生じた反射波の強度を時間軸上に表したデータである。受信部１４は、このように生成したビームデータを断層画像生成部１６に出力する。

送信部１２および受信部１４は、被検体に対し送受信ビームの二次元走査を複数回に亘って繰り返し行う。断層画像生成部１６は、一断面ごとに得られるビームデータ群に基づいてフレームデータを生成し、コントローラ２６の制御を介してフレームデータをメモリ２２に記憶させる。

フレームデータは、例えば、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and COmmunication in Medicine）に従うフォーマットでメモリ２２に保存される。この場合、コントローラ２６は、一断面ごとに得られるビームデータ群を、ＤＩＣＯＭに従うフォーマットに変換してフレームデータを生成する。

コントローラ２６は、繰り返し行われる二次元走査によってメモリ２２に記憶されたフレームデータを、順次、画像表示部２４に出力する。画像表示部２４は、ディジタルスキャンコンバータ、ディスプレイ等を備え、フレームデータをビデオ信号に変換してディスプレイに出力する。ディスプレイは、ビデオ信号に基づいて画像を表示する。

なお、ここでは、超音波プローブ１０として、アレイ振動子プローブについて説明したが、超音波が送受信される面に複数の振動子が配列され、複数の振動子のうち超音波ビームの形成に寄与させるものを選択して電子走査を行うコンベックスプローブ等を採用してもよい。また、送受信ビームを二次元走査面でセクタ走査する構成の他、リニア走査を行う構成を採用してもよい。リニア走査を行う構成としては、複数の振動子が直線状に配列され、超音波を送受信する振動子を配列の一端から他端へと切り替えていく構成や、振動子を直線状に移動させる構成を採用してもよい。

図２には、フレームデータが示す画像（以下、フレームデータ画像とする。）の例が示されている。フレームデータ画像においては、図２の拡大部分に示されているように、縦方向（被検体に対する深さ方向）に複数の画素３４が配列されたライン画像３２が、横方向に並べて配列されている。

血管壁は、内膜３６、中膜３８および外膜４０から構成される。内膜３６に囲まれた領域は、内腔領域４２と称される。一般に、内膜において反射する超音波の強度は、血管中の他の部位で反射する超音波の強度よりも弱い。そのため、図２に示されるように、内膜３６の像は、その多くの部分が薄く表示されたり、欠落したりすることが多い。ＩＭＴ等の診断数値を計算する場合には、内膜が重要である。そこで、本実施形態に係る超音波診断装置は、以下に説明する内膜特定処理によって、断層画像において内膜を特定する。

（２）内膜特定処理
内膜特定処理において、画像解析部１８が実行する処理について説明する。図３にはそのフローチャートが示されている。この処理においては、フレームデータに対し、血管の内腔領域を特定する処理が実行される。その後、内腔領域の輪郭を表す輪郭線を用いて、内腔領域から血管壁にかけての領域が特定され、その領域における輝度、すなわち画素値の修正が行われる。これによって、内膜が強調され、内膜が強調されたフレームデータに基づいて内膜が特定される。内膜特定処理には、各処理を容易にするための補間処理、フィルタ処理等の補助的な処理が含まれる。以下、内膜特定処理の各ステップについて順に説明する。

画像解析部１８は、コントローラ２６による制御を介して、内膜特定処理の対象とするフレームデータをメモリ２２から読み込む（Ｓ１０１）。画像解析部１８は、フレームデータにおいて隣り合う画素に補間処理を施し、フレームデータ画像の画素数を増加させる（Ｓ１０２）。これによって、表示される画像の分解能を向上させ視認性を向上させることができる。

画像解析部１８は、補間処理が施されたフレームデータについて、後述する内腔特定処理を施し、フレームデータ画像について内腔領域を特定する（Ｓ１０３）。内腔領域の特定は、内腔領域を示す画素群の各座標値を求めることで行われる。

画像解析部１８は、内腔領域が特定されたフレームデータに対し、内腔ノイズフィルタ処理を施す（Ｓ１０４）。この処理は、内腔領域の各画素について、画素値が所定の閾値以下である場合に、その画素値を０に置き換える処理である。これによって、超音波診断装置を構成する各回路で生じる電気的なノイズ、超音波の多重反射等によって血管内腔等に生じるノイズを低減することができる。

画像解析部１８は、内腔ノイズフィルタ処理が施されたフレームデータに基づいて、血管壁内点設定処理を実行する（Ｓ１０５）。この処理は、フレームデータが示す各ライン画像について、血管壁上に演算用の血管壁内点を設定する処理である。血管壁内点は、後述の内膜強調処理（Ｓ１０７）における演算に用いられる。

図４には、１つのライン画像における画素値の分布が概念的に示されている。図中におけるＬＥ、ＭＢ、ＰＣ、ＡｖＢおよびＥＭの符号は、それぞれ、Lumen Estimation，Max of Brightness，Point of Center，AVerage Brightness，およびEstimate Mediaを示す。ｘ軸は超音波の深さ方向の位置を示し、ｙ軸は画素値を示す。ここでｘ軸の正方向は深さが深い方向を示すものとする。点ＬＥ_antは内腔特定処理によって特定された内腔領域の前壁側の輪郭を示し、点ＬＥ_postは、内腔特定処理によって特定された内腔領域の後壁側の輪郭を示す。

画像解析部１８は、点ＬＥ_antよりも血管中心から離れる側の領域において画素値が最大となる、ｘ軸上の点ＭＢ_antを特定する。そして、点ＬＥ_antから点ＭＢ_antまでの区間における画素平均値ＡｖＢ_antを求め、さらに、画素値が画素平均値ＡｖＢ_antとなるｘ軸上の点のうち血管中心に最も近い点を血管壁内点ＥＭ_antとして設定する。

同様に、画像解析部１８は、図４に示されるように点ＬＥ_postよりも血管中心から離れる側の領域において画素値が最大となる、ｘ軸上の点ＭＢ_postを特定する。そして、点ＬＥ_postから点ＭＢ_postまでの区間における画素平均値ＡｖＢ_postを求め、さらに、画素値が画素平均値ＡｖＢ_postとなるｘ軸上の点のうち血管中心に最も近い点を血管壁内点ＥＭ_postとして設定する。一般に、内膜は、中膜および外膜に比べて薄いため、このようにして求められた血管壁内点ＥＭ_antおよびＥＭ_postは、中膜から外膜にかけての領域に位置することが多い。

画像解析部１８は、このような処理により、内腔領域フィルタ処理が施されたフレームデータが示す各ライン画像について、血管壁内点ＥＭ_antおよびＥＭ_postを設定する。

画像解析部１８は、内腔領域フィルタ処理が施されたフレームデータに対し、平均化フィルタ処理を施す（Ｓ１０６）。平均化フィルタ処理は、処理対象の画素と、その画素の周辺の画素とを平均値計算の母集団に含めて平均値を求め、処理対象の画素の画素値を、その求められた平均値に置き換えるものである。このような平均化フィルタ処理には、例えば、処理対象の画素と、その上方向のｋ個の画素（上方向にある画素の個数がｋ未満であるときは、上方向の総ての画素）とを平均値計算の母集団に含めて平均値を求め、求められた平均値を処理対象の画素の画素値とする処理、あるいは、処理対象の画素と、その下方向のｋ個の画素（下方向にある画素の個数がｋ未満であるときは、下方向の総ての画素）とを平均値計算の母集団に含めて平均値を求め、求められた平均値を処理対象の画素の画素値とする処理がある。この処理は、一般にｋタップ移動平均フィルタ処理と称される。

また、処理対象の画素と、その右方向のｋ個の画素（右方向にある画素の個数がｋ未満であるときは、右方向の総ての画素）とを平均値計算の母集団に含めて平均値を求め、求められた平均値を処理対象の画素の画素値とする処理、あるいは、処理対象の画素と、その左方向のｋ個の画素（左方向にある画素の個数がｋ未満であるときは、左方向の総ての画素）とを平均値計算の母集団に含めて平均値を求め、求められた平均値を処理対象の画素の画素値とする処理を実行してもよい。

さらに、処理対象の画素と、その画素を囲む画素とを平均値計算の母集団に含めて平均値（処理対象の画素を囲む画素の総てが存在しない場合には、存在する画素の限りにおける平均値）を求め、求められた平均値を処理対象の画素の画素値とする処理を実行してもよい。

フレームデータに対して、平均化フィルタ処理を施すことで、フレームデータ画像が平滑化され、内膜の欠落部分を減少させることができる。

画像解析部１８は、平均化フィルタ処理が施されたフレームデータに対し、内膜を強調する内膜強調処理を施す（Ｓ１０７）。内膜強調処理において、画像解析部１８は、フレームデータが示す各ライン画像について次のような処理を実行する。

画像解析部１８は、処理対象のライン画像について、血管壁内点ＥＭ_antおよびＥＭ_postの中点ＰＣ（血管中心点）のｘ座標値を血管中心点座標ｘｃとして求める。さらに、血管中心点ＰＣおよび血管壁内点ＥＭ_antの中点のｘ座標値を前壁側血管内座標ｘａとして求め、血管中心点ＰＣおよび血管壁内点ＥＭ_postの中点のｘ座標値を後壁側血管内座標ｘｐとして求める。そして、ライン画像に含まれる各画素の画素値Ｄ（ｘ）を、次の（数１）〜（数３）に基づいて修正し、最適化する。

（数１）Ｄ（ｘ）＝Ｄ（ｘ）＋Ｇ・Ｗ（ｘ）
ここで、Ｇは所定の定数であり、例えば、処理対象のライン画像における画素平均値である。また、ｘ≧ｘｃのときは、

（数２）Ｗ（ｘ）＝γ・（ｘ−ｘｐ）
ｘ＜ｘｃのときは、

（数３）Ｗ（ｘ）＝−γ・（ｘ−ｘａ）
γは規格化定数であり、例えば、１／（ｘｐ−ｘａ）である。このようにγを決定することで、ｘｃ−２（ｘｃ−ｘａ）≦ｘ≦ｘｃのｘの範囲、および、ｘｃ≦ｘ≦ｘｃ＋２（ｘｐ−ｘｃ）の範囲のそれぞれにおいて、−０．５以上０．５以下の範囲でＷ（ｘ）の値が規格化される。（数１）は、画素値Ｄ（ｘ）を、ｘ座標値に依存する修正値Ｇ・Ｗ（ｘ）を加算して修正することを意味する。（数２）および（数３）に示されるＷ（ｘ）は、血管中心点から内膜に近づくにつれて値が増加する関数である。すなわち、定数Ｇは一定値であるため、血管中心点から内膜に近づくにつれて関数Ｗ（ｘ）の値が増加し、内膜が強調される。より具体的には、血管中心点より前壁側の領域においては、前壁側血管内座標点（ｘ＝ｘａ）で値が０となる増加関数がＷ（ｘ）とされ、血管中心点より後壁側の領域においては、後壁側血管内座標点（ｘ＝ｘｐ）で値が０となる減少関数がＷ（ｘ）とされる。

なお、（数２）および（数３）に示されるように、一次関数によって直線的にＷ（ｘ）を規定する他、２次以上の関数、指数関数等によって曲線的にＷ（ｘ）を規定してもよい。この場合においても、ｘｃ−２（ｘｃ−ｘａ）≦ｘ≦ｘｃのｘの範囲、および、ｘｃ≦ｘ≦ｘｃ＋２（ｘｐ−ｘｃ）の範囲のそれぞれにおいて、−０．５以上０．５以下の範囲でＷ（ｘ）の値を規格化してもよい。

画像解析部１８は、このような処理により、平滑化フィルタ処理が施されたフレームデータが示す各ライン画像について、（数１）〜（数３）を適用して内膜を強調する処理を実行する。

画像解析部１８は、内膜強調処理が施されたフレームデータに基づいて、内膜線を求める処理を実行する（Ｓ１０８）。この処理は、各ライン画像について内膜点を探索することで行われる。図５には、内膜点を探索する処理を説明する概念図として、１つのライン画像における画素値の分布が示されている。図中におけるＩＰの符号は、Intima Pointを示す。

画像解析部１８は、点ＬＥ_antよりも血管中心から離れる側の領域における、点ＬＥ_antに最も近い変曲点のｘ座標値を前壁側内膜点ＩＰ_antの座標値ｘ_Iantとして求める。この座標値ｘ_Iantは、点ＬＥ_antからｘ軸の負方向に向かって傾きの絶対値を順次求めていったときに、傾きの絶対値が最初に最大値をとる点のｘ座標値である。

同様に、画像解析部１８は、点ＬＥ_postよりも血管中心から離れる側の領域における、点ＬＥ_postに最も近い変曲点のｘ座標値を後壁側内膜点ＩＰ_postの座標値ｘ_Ipostとして求める。この座標値ｘ_Ipostは、点ＬＥ_postからｘ軸の正方向に向かって傾きの絶対値を順次求めていったときに、傾きの絶対値が最初に最大値をとる点のｘ座標値である。

画像解析部１８は、このような処理により、フレームデータが示す各ライン画像について前壁側内膜点ＩＰ_antの座標値ｘ_Iantおよび後壁側内膜点ＩＰ_postの座標値ｘ_Ipostを求める。画像解析部１８は、各ライン画像について求められた前壁側内膜点ＩＰ_antを補間し、前壁側の内膜の断面形状を示す内膜線（内膜線を表す画素群の各座標値）を求める（Ｓ１０８）。さらに、各ライン画像について求められた後壁側内膜点ＩＰ_postを補間し、後壁側の内膜を示す内膜線（内膜線を表す画素群の各座標値）を求める（Ｓ１０８）。

画像解析部１８は、前壁側および後壁側の内膜線を表す画素群の各座標値に基づいて、ＩＭＴ等の診断数値を計算する。そして、診断数値をコントローラ２６の制御を介して画像表示部２４に出力する。画像表示部２４は、診断数値をディスプレイに表示する。また、画像解析部１８は、前壁側および後壁側の内膜線を表す画素群の各座標値を、コントローラ２６の制御を介して画像表示部２４に出力する。画像表示部２４は、フレームデータが示す断層画像に重ねて、前壁側および後壁側の内膜線の画像をディスプレイに表示する。

このような処理によれば、フレームデータに基づいて内膜線が求められ、内膜が特定される。これによって、フレームデータが示す断層画像において、内膜が薄く表示されていたり欠落していたりしたとしても、診断数値を高精度で求めることができる。また、フレームデータが示す断層画像に重ねて、前壁側および後壁側の内膜線の画像をディスプレイに表示することで、ユーザは、血管の状態を把握することができる。

（３）内腔特定処理
次に、画像解析部１８がステップＳ１０３において実行する内腔特定処理の具体例について説明する。図６には、内腔特定処理のフローチャートが示されている。この処理においては、初めに、画素値調整処理が実行され、次に、フレームデータに対して画素値の平均化および２値化を施すマスク処理が実行される。そして、内腔領域の画素群の候補となる１つの画素または複数の画素の集合であるマスクが各ライン画像から検出され、各マスクの上端の画素および下端の画素が、それぞれ、マスク上端画素およびマスク下端画素として検出される。さらに、各ライン画像から検出されたマスク上端画素およびマスク下端画素に基づいて、内腔領域の前壁側の輪郭線および内腔領域の後壁側の輪郭線が求められ、これらの輪郭線に基づいて内腔領域が特定される。以下、各ステップについて順に説明する。

（３−１）画素値調整処理
画像解析部１８は、処理対象のフレームデータに対し画素値調整処理を施す（Ｓ２０１）。この画素値調整処理は、画素値の大小を強調する処理である。すなわち、この処理においては、処理対象のフレームデータに対し、画素値の基準値Ｓｔが指定される。そして、基準値Ｓｔよりも大きい画素値を有する画素については画素値がそれよりも大きい値に変更され、基準値Ｓｔよりも小さい画素値を有する画素については画素値がそれよりも小さい値に変更される。また、基準値Ｓｔと同一の画素値を有する画素については画素値が維持される。基準値Ｓｔは、例えば、操作パネル２０からコントローラ２６を介して指定される値、フレームデータにおける画素値の最大値と最小値との中間の値（中央値）、あるいはフレームデータにおける画素値の平均値である。１つの処理例として、画像解析部１８は、フレームデータに含まれる各画素値Ｄについて、以下の（数４）に従って、画素値Ｄを変更する。

（数４） Ｄ＝ｔａｎθ・（Ｄ−Ｓｔ）＋Ｓｔ
θは、例えば、画像解析部１８において予め設定される値、あるいは操作パネル２０からコントローラ２６を介して指定される値である。θは（数４）で表される直線の傾き角度を示し、好ましくは４５°以上の値である。θが大きい程、画素値の大小の強調の程度が大きくなる。

（３−２）マスク処理
画像解析部１８は、画素値調整処理が施されたフレームデータについてマスク処理（Ｓ２０２）を施す。マスク処理は、フレームデータ画像の各画素について平均化を行い、さらに、平均化された各画素について２値化を行う処理である。

図７には、１つのフレームデータが示す画素群が概念的に示されている。フレームデータ画像は、横方向に並べられた複数のライン画像によって構成される。このフレームデータ画像は、縦方向が被検体の深さ方向と一致し、横方向に伸びる血管断面を表すものとする。フレームデータにおいては、縦方向にＭ個の画素が配列され、横方向にＮ個の画素が配列されている。また、縦方向にはＨ₁〜Ｈ_Mのアドレスが割り当てられ、横方向にはＬ₁〜Ｌ_Nのアドレスが割り当てられている。

画像解析部１８は、アドレス（Ｌ_i，Ｈ_j）の画素について、次のような処理によってマスク処理を行う。画像解析部１８は、アドレス（Ｌ_i，Ｈ₁）〜アドレス（Ｌ_i，Ｈ_M）の画素値の平均値をマスク判定値Ｋとして求める。そして、アドレス（Ｌ_i，Ｈ_j-p）〜アドレス（Ｌ_i，Ｈ_j+p）の画素値の平均値を区間平均値ＩＴＶ_mean（Interval mean）として求める。ただし、ｊ≦ｐである場合には、アドレス（Ｌ_i，Ｈ₁）〜アドレス（Ｌ_i，Ｈ_j+p）の画素値の平均値を区間平均値ＩＴＶ_meanとし、ｊ≧Ｍ−ｐ＋１である場合には、アドレス（Ｌ_i，Ｈ_j-p）〜アドレス（Ｌ_i，Ｈ_M）の画素値の平均値を区間平均値ＩＴＶ_meanとする。すなわち、ｊ≦ｐまたはｊ≧Ｍ−ｐ＋１である場合には、アドレス（Ｌ_i，Ｈ_j）の画素の前壁側または後壁側にある画素の数がｐ個より少ないため、前壁側または後壁側にある画素の限りにおいて区間平均値ＩＴＶ_meanを求める。

画像解析部１８は、求められた区間平均値ＩＴＶ_meanがマスク判定値Ｋを超える場合には、アドレス（Ｌ_i，Ｈ_j）の新たな画素値として０を設定し、求められた区間平均値ＩＴＶ_meanがマスク判定値Ｋ以下である場合には、アドレス（Ｌ_i，Ｈ_j）の新たな画素値として１を設定する。

例えば、アドレス（Ｌ₃，Ｈ₇）に対し、ｐ＝５のマスク処理を施す場合には、図７に示されるアドレス（Ｌ₃，Ｈ₂）〜アドレス（Ｌ₃，Ｈ₁₂）の画素群に基づいて区間平均値Ａｖが求められ、区間平均値ＩＴＶ_meanとマスク判定値Ｋとの比較に基づく２値化が行われる。また、アドレス（Ｌ₇，Ｈ₃）に対し、ｐ＝５のマスク処理を施す場合には、図７に示されるアドレス（Ｌ₇，Ｈ₁）〜アドレス（Ｌ₃，Ｈ₈）の画素群に基づいて区間平均値ＩＴＶ_meanが求められ、区間平均値ＩＴＶ_meanとマスク判定値Ｋとの比較に基づく２値化が行われる。

図８には、マスク処理が施されたフレームデータ画像が概念的に示されている。図８において網掛けが施された画素は、画素値が１に設定された画素であり、網掛けが施されていない画素は、画素値が０に設定された画素である。以下、画素値が１である画素を有効画素と称する。このようなマスク処理によれば、フレームデータ画素が平滑化された上で、内腔領域を示す候補となる画素が有効画素として求められる。

（３−３）マスクの検出、ならびにマスク上端画素およびマスク下端画素の検出
画像解析部１８は、次に説明する処理に従って、マスク処理が施されたフレームデータについて血管の内腔領域の上下の輪郭線を求め、内腔領域を特定する。ここでは、横方向のアドレスがＬ_i（ｉ＝１〜Ｎ）である画素群によって示されるライン画像を符号「Ｌ_i」を以て表すこととする。

画像解析部１８は、図６でフレームデータが示す複数のライン画像のそれぞれについて、有効画素からなるマスクを検出する（Ｓ２０３）。マスクは、内腔領域を構成する候補となる区間であり、１つの画素または複数の画素の集合である。画像解析部１８は、有効画素の各座標値に基づき、ライン画像Ｌ₁〜Ｌ_Nのそれぞれからマスクを検出する。

例えば、図８に示されるフレームデータについて、画像解析部１８は、ライン画像Ｌ₁から１２画素の長さを有するマスクを検出し、ライン画像Ｌ₂から１画素の長さを有するマスクおよび４画素の長さを有するマスクを検出する。また、ライン画像Ｌ₃から１３画素の長さを有するマスクを検出し、ライン画像Ｌ₄から６画素の長さを有するマスクを検出する。画像解析部１８は、ライン画像Ｌ₅〜Ｌ_Nのそれぞれについても、同様にしてマスクを検出する。

マスクを検出した後、画像解析部１８は、マスクの長さが所定の閾値ＴＨ以上であるマスクについて、マスクの上端の画素をマスク上端画素として検出し、マスクの下端の画素をマスク下端画素として検出する（Ｓ２０４）。マスク上端画素およびマスク下端画素の検出は、それぞれの座標値を取得することで行われる。なお、マスクの長さが所定の閾値ＴＨ未満であるマスクについては、マスク上端画素およびマスク下端画素の検出から除外される。

図９には、閾値ＴＨを６画素長とした場合について検出されたマスク上端画素およびマスク下端画素が点「●」を付された画素として示されている。ライン画像Ｌ₂、Ｌ₇、Ｌ₈およびＬ₁₉における画素長が６画素未満のマスクについては、マスク上端画素およびマスク下端画素の検出対象から除外されている。

ここでは、説明の便宜上、閾値ＴＨを６画素長としているが、実際の画素は図９に示されている画素より微細であるため、画素長換算による閾値ＴＨは、実際にはこれより大きい値となる。好ましくは、被検体における血管径よりも短い長さに相当する画素長とする。一般に、被検体の頸動脈は、５ｍｍ〜９ｍｍであり、診断対象が頸動脈である場合には、閾値ＴＨは５ｍｍに相当する画素長より短い画素長とすることが好ましい。

（３−４）輪郭線および内腔領域の特定
マスク上端画素およびマスク下端画素を検出した後、画像解析部１８は、マスク上端画素およびマスク下端画素の各座標値に基づいて、内腔領域の前壁側および後壁側の各輪郭線を求め、内腔領域を特定する（Ｓ２０５）。内腔領域の各輪郭線は、次のようにして求められる。

画像解析部１８は、フレームデータ画像を横切る方向にマスク上端画素を探索し、内腔領域の前壁側の輪郭線を求める元となり得る複数のマスク上端画素を検出する。この探索においては、先に検出されたマスク上端画素の位置を基準として、深さの差異が所定値以下であるという条件の下で、マスク上端画素の右側方向に次のマスク上端画素を探索する。画像解析部１８は、内腔領域の前壁側の輪郭線を求める元となり得る画素として検出された複数のマスク上端画素の各位置に基づいて前壁側の輪郭線を求める。また、画像解析部１８は、前壁側の輪郭線を求める処理と同様の処理によって、後壁側の輪郭線を求める。画像解析部１８は、前壁側の輪郭線と後壁側の輪郭線との間に挟まれる領域を内腔領域として特定する。

（３−５）内腔領域を特定する処理の具体例
マスク上端画素およびマスク下端画素を検出し、内腔領域の輪郭線を求め、内腔領域を特定する処理の具体例について、図１０および図１１を参照して説明する。図１０および図１１には、内腔領域の前壁側の輪郭線を求める処理を説明するための概念図およびフローチャートが、それぞれ示されている。

画像解析部１８は、図１１のフローチャートに示される処理において、マスク上端画素を前壁側の輪郭線を求める元となり得る複数のグループに分類する。そして、前壁側の輪郭線を求めるのに最も適したグループを選択し、そのグループに属する複数のマスク上端画素の各位置に基づいて前壁側の輪郭線を求める。以下、詳細について図１１のフローチャートに沿って説明する。

画像解析部１８は、縦方向に伸びる検索開始線ＳＰをライン画像Ｌ₁の左側に設定し、検索開始線ＳＰ上に間隔δで検索開始点ＳＰ_A〜ＳＰ_Eを設定する（Ｓ３０１）。ここで間隔δは、例えば、診断対象とする血管の内径の最小値とする。また、検索開始点は、説明の便宜上、ＳＰ_A〜ＳＰ_Eの５個としているが、フレームデータ画像の縦方向の長さに応じた個数の検索開始点が設定される。画像解析部１８は、検索開始線ＳＰの右側に隣接するライン画像Ｌ₁を、マスク前壁側画素を探索する探索ライン画像とする（Ｓ３０２）。

画像解析部１８は、探索ライン画像上においてマスク上端画素を探索する（Ｓ３０３）。すなわち、探索ライン画像に沿って、マスク上端画素が検出されるか否かを判定する（Ｓ３０４）。そして、探索ライン画像上にマスク上端側画素を検出したときは、そのマスク上端画素と、探索開始点ＳＰ_Z、すなわち探索開始点ＳＰ_A〜ＳＰ_Eのうち処理対象として選択している探索開始点との間の深さの差異ｄが間隔δ以下であるか否かを判定する（Ｓ３０５）。

画像解析部１８は、この差異ｄが間隔δ以下である場合には、探索ライン画像のマスク上端画素をグループＧｒＺ、すなわち探索開始点ＳＰ_Zに対応するグループに含める（Ｓ３０６）。なお、探索ライン画像にこのようなマスク上端画素が複数ある場合には、探索開始点ＳＰ_Zとの深さの差異が最小のものをグループＧｒＺに含める。画像解析部１８は、探索ライン画像としていたライン画像Ｌ₁を、後述の処理において基準とする基準ライン画像とし（Ｓ３０７）、ライン画像Ｌ₁の右側に隣接するライン画像Ｌ₂を新たな探索ライン画像とする（Ｓ３０８）。

他方、画像解析部１８は、探索ライン画像のマスク上端画素と、探索開始点ＳＰ_Zとの深さの差異ｄが間隔δを超える場合には、探索ライン画像のマスク上端画素をグループＧｒＺに含めずにステップＳ３０８に移行する（Ｓ３０５）。

画像解析部１８は、ステップＳ３０４において探索ライン画像のマスク上端画素が検出されなかった場合、または、ステップＳ３０５において、探索ライン画像のマスク上端画素と、探索開始点ＳＰ_Zとの深さの差異ｄが間隔δを超えると判定した場合には、探索ライン画像としていたライン画像Ｌ₁の右側に隣接するライン画像Ｌ₂を新たな探索ライン画像とする（Ｓ３０８）。

画像解析部１８は、新たな探索ライン画像上においてマスク上端側画素を探索する（Ｓ３０９）すなわち、探索ライン画像に沿って、マスク上端画素が検出されるか否かを判定する（Ｓ３１０）。そして、探索ライン画像上にマスク上端側画素を検出したときは、そのマスク上端画素と、基準ライン画像のマスク上端画素（ステップＳ３０７を迂回し、ステップＳ３０８からステップＳ３０９に移行した場合には探索開始点ＳＰ_Z、以下、同様とする。）との深さの差異ｄが間隔δ以下であるか否かを判定する（Ｓ３１１）。

画像解析部１８は、この差異ｄが間隔δ以下である場合には、探索ライン画像のマスク上端画素をグループＧｒＺに含める（Ｓ３１２）。なお、探索ライン画像にこのようなマスク上端画素が複数ある場合には、基準ライン画像のマスク上端画素との深さの差異が最小のものをグループＧｒＺに含める。画像解析部１８は、探索ライン画像が、最も右側のライン画像Ｌ_Nであるか否かを判定する（Ｓ３１３）。そして、探索ライン画像がライン画像Ｌ_Nであるときは処理を終了し、ライン画像Ｌ_Nでないときは、探索ライン画像としていたライン画像を新たな基準ライン画像とする（Ｓ３１４）。画像解析部１８は、さらに、探索ライン画像としていたライン画像の右側に隣接するライン画像を新たな探索ライン画像として（Ｓ３１５）、ステップＳ３０９に戻る。

他方、画像解析部１８は、探索ライン画像のマスク上端画素と、基準ライン画像のマスク上端画素との深さの差異ｄが間隔δを超える場合には、探索ライン画像のマスク上端画素をグループＧｒＺに含めずにステップＳ３１６に移行する（Ｓ３１１）。

画像解析部１８は、ステップＳ３１０において探索ライン画像のマスク上端画素が検出されなかった場合、または、ステップＳ３１１において、探索ライン画像のマスク上端画素と、基準ライン画像のマスク上端画素との深さの差異ｄが間隔δを超えると判定した場合は、探索ライン画像が、最も右側のライン画像Ｌ_Nであるか否かを判定する（Ｓ３１６）。そして、探索ライン画像がライン画像Ｌ_Nであるときは処理を終了し、ライン画像Ｌ_Nでないときは、探索ライン画像の右側に隣接するライン画像を新たな探索ライン画像とし（Ｓ３１５）、ステップＳ３０９に戻る。

例として、図１０の探索開始点ＳＰ_Cに対応するグループＧｒＣについて説明する。ライン画像Ｌ₁を探索ライン画像として検出されるマスク上端画素α１、α７およびα１１は、探索開始点ＳＰ_Cとの深さの差異が間隔δを超えるため、グループＧｒＣに含めない。ライン画像Ｌ₂を探索ライン画像として検出されるマスク上端画素α８は、探索開始点ＳＰ_Cとの深さの差異が間隔δ以下であるため、グループＧｒＣに含める。ライン画像Ｌ₃を探索ライン画像として検出されるマスク上端画素α３は、マスク上端画素α８との深さの差異が間隔δを超えるため、グループＧｒＣに含めない。ライン画像Ｌ₄を探索ライン画像として検出されるマスク上端画素α４およびα１３は、マスク上端画素α８との深さの差異が間隔δを超えるため、グループＧｒＣに含めない。ライン画像Ｌ₅を探索ライン画像として検出されるマスク上端画素α９は、マスク上端画素α８との深さの差異が間隔δ以下であるため、グループＧｒＣに含める。ライン画像Ｌ₆を探索ライン画像として検出されるマスク上端画素α１０は、マスク上端画素α９との深さの差異が間隔δ以下であるため、グループＧｒＣに含める。このようにして、マスク上端画素α７〜α１０をグループＧｒＣに含める。

同様にして、検索開始点ＳＰ_Aに対応するグループＧｒＡにマスク上端画素α１〜α６を含め、検索開始点ＳＰ_Bに対応するグループＧｒＢにマスク上端画素α２〜α６を含める。また、検索開始点ＳＰ_Dに対応するグループＧｒＤにマスク上端画素α７〜α１０を含め、検索開始点ＳＰ_Eに対応するグループＧｒＥにマスク上端画素α１１〜α１５を含める。

各グループについては、図１１のステップＳ３０６およびＳ３０７、または、Ｓ３１１〜Ｓ３１４が迂回された回数、すなわち、ライン画像Ｌ₁〜Ｌ_Nのうち、マスク上端画素がグループＧｒＺに含められなかったものの数がペナルティとしてカウントされる。ペナルティは、輪郭線を求めるのに適さないグループである度合いを示す。例えば、図１０に示されるライン画像Ｌ₁〜Ｌ₆に着目すると、グループＧｒＡについては、ライン画像Ｌ₁〜Ｌ₆のそれぞれから１つのマスク上端画素をグループＧｒＡに含めたためペナルティは０となる。グループＧｒＢについては、ライン画像Ｌ₁のマスク上端画素をグループＧｒＢに含めなかったためペナルティは１となる。グループＧｒＣについては、ライン画像Ｌ₁、Ｌ₃およびＬ₄のマスク上端画素をグループＧｒＣに含めなかったためペナルティは３となる。グループＧｒＤについては、ライン画像Ｌ₃およびＬ₄のマスク上端画素をグループＧｒＤに含めなかったためペナルティは２となる。そして、グループＧｒＥについては、ライン画像Ｌ₃のマスク上端画素をグループＧｒＥに含めなかったためペナルティは１となる。

画像解析部１８は、グループＧｒＡ〜ＧｒＥのうち、ペナルティが最も小さいグループに属するマスク上端画素の集合を抽出する。図１０に示される例では、グループＧｒＡに属するマスク上端画素の集合を抽出することとなる。画像解析部１８は、抽出された画素の集合を補間して得られる画素の集合を、内腔領域の前壁側の輪郭線を示す前壁側輪郭線画素群とし各座標値を求める。図１２には前壁側輪郭線画素群４４を、太線で示している。

画像解析部１８は、各ライン画像におけるマスク下端画素についても同様の処理を実行し、内腔領域の後壁側の輪郭線を示す後壁側輪郭線画素群の各座標値を求める。図１２には後壁側輪郭線画素群４６を、太線で示している。

画像解析部１８は、フレームデータ画像に含まれる画素のうち、前壁側輪郭線画素群、後壁側輪郭線画素群、および、前壁側輪郭線画素群と後壁側輪郭線画素群との間に挟まれる画素群を内腔領域を示す画素群として特定し、各画素の座標値を取得する。

このような処理によれば、ペナルティが最も小さいグループに属するマスク上端画素に基づいて、前壁側輪郭線画素群および後壁側輪郭線画素群が特定される。これによって、最も確かな内腔領域の画素群の座標値が求められる。内腔領域の画素群の各座標値は、上述のように、内膜特定処理に用いる。

１０ 超音波プローブ、１２ 送信部、１４ 受信部、１６ 断層画像生成部、１８ 画像解析部、２０ 操作パネル、２２ メモリ、２４ 画像表示部、２６ コントローラ、２８ 二次元走査面、３０ 送受信ビーム、３２ ライン画像、３４ 画素、３６ 内膜、３８ 中膜、４０ 外膜、４２ 内腔領域、４４ 前壁側輪郭線画素群、４６ 後壁側輪郭線画素群。

Claims (5)

1. 被検体内における血管で反射した超音波を受信する受信部と、
   前記受信部によって受信された超音波に基づいて画像データを生成する画像生成部と、
   前記画像データが示す画像について、前記血管の内腔に含まれる領域を内腔領域として特定する内腔特定部と、
   前記画像データが示す画像について、前記内腔領域から血管壁にかけての画素値の変化に基づいて、前記血管の内膜を特定する内膜特定部と、
   を備えることを特徴とする超音波画像処理装置。
2. 請求項１に記載の超音波画像処理装置において、
   前記画像データは、線状に画素が配列されたライン画像をそれぞれが示す複数のラインデータを含み、前記複数のラインデータが示す複数のライン画像を方向を揃えて配列した画像を示し、
   前記内腔特定部は、
   各ライン画像を横切る方向に前記内腔領域の輪郭を探索する輪郭探索手段を備える、 ことを特徴とする超音波画像処理装置。
3. 請求項２に記載の超音波画像処理装置において、
   前記輪郭探索手段は、
   各ライン画像について、前記内腔領域をなす区間の候補となる候補区間を特定する候補区間特定手段と、
   特定された複数の候補区間のうち所定の閾値以上の長さを有する候補区間の端の位置に基づいて、前記内腔領域の輪郭を探索する探索手段と、
   を備えることを特徴とする超音波画像処理装置。
4. 請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の超音波画像処理装置において、
   前記内膜特定部は、
   前記内腔領域から前記血管壁にかけての画素値に基づいて、前記血管壁内の領域に血管壁内点を設定する壁内点設定手段と、
   前記血管壁内点の位置に基づいて前記内腔領域から前記血管壁にかけての領域を特定して当該領域における画素値の修正を行い、前記内膜の画素値を強調する画素値修正手段と、を備え、
   修正後の画素値に基づいて、内膜を特定することを特徴とする超音波画像処理装置。
5. 請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の超音波画像処理装置において、
   前記内膜特定部は、
   前記内腔領域から前記血管壁にかけての画素値に基づいて、前記血管壁内の領域に血管壁内点を設定する壁内点設定手段と、
   対向する２つの前記血管壁内点間の中点の位置を求め、当該中点から修正対象の画素までの距離に応じて、当該修正対象の画素の画素値の修正を行い、前記内膜を強調する画素値修正手段と、を備え、
   修正後の画素値に基づいて、内膜を特定することを特徴とする超音波画像処理装置。

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