JP2015100539A - 超音波診断装置 - Google Patents

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Abstract

【課題】多重解像度分解を利用して超音波画像内の境界を強調する技術を提供する。
【解決手段】画像処理部２０は、受信信号に基づいて得られる超音波画像に対する解像度の変換処理により、互いに解像度の異なる複数の解像度画像を生成する。さらに、画像処理部２０は、複数の解像度画像を互いに比較して得られる差分画像に対する非線形処理により、画像内に含まれる境界に係る境界成分を生成する。そして、生成された境界成分に基づいて超音波画像に対して強調処理を施すことにより境界強調画像が生成される。
【選択図】図１

Description

本発明は、超音波診断装置に関し、特に、超音波画像の画像処理に関する。
超音波を送受することにより得られる超音波画像内において、例えば組織などの境界を強調する技術が知られている（特許文献１，２参照）。
従来から知られている境界強調の代表的な具体例として、トーンカーブの変更やアンシャープマスク法などが挙げられる。しかしながら、これらの技術では、強調を望む境界の他に、強調を望まない部位である例えばノイズ等も強調されてしまう場合がある。また、既に十分なコントラストを持つ部位も強調してしまうため、コントラストが過剰に増加されてしまう場合もある。
ちなみに、特許文献３には、画像に対する多重解像度分解により超音波画像の画質を改善する方法が記載されている。
特許第３８１６１５１号公報 特開２０１２−９５８０６号公報 特許第４７８９８５４号公報
上述した背景技術に鑑み、本願の発明者は、超音波画像内において境界を強調する技術について研究開発を重ねてきた。特に多重解像度分解を応用した画像処理に注目した。
本発明は、その研究開発の過程において成されたものであり、その目的は、多重解像度分解を利用して超音波画像内の境界を強調する技術を提供することにある。
上記目的にかなう好適な超音波診断装置は、超音波を送受するプローブと、プローブを制御することにより超音波の受信信号を得る送受信部と、受信信号に基づいて得られる超音波画像に対する解像度の変換処理により、互いに解像度の異なる複数の解像度画像を生成する解像度処理部と、複数の解像度画像を互いに比較して得られる差分画像に対する非線形処理により、画像内に含まれる境界に係る境界成分を生成する境界成分生成部と、を有し、生成された境界成分に基づいて超音波画像に対して強調処理を施すことにより境界強調画像を生成する、ことを特徴とする。
望ましい具体例において、前記境界成分生成部は、差分画像の画素値が正の場合と負の場合において互いに異なる特性の非線形処理を施す、ことを特徴とする。
望ましい具体例において、前記境界成分生成部は、差分画像の画素値の絶対値が大きいほど画素値を抑制して出力する非線形処理を施す、ことを特徴とする。
望ましい具体例において、前記境界成分生成部は、非線形処理を施した差分画像に対して、当該差分画像を得るにあたって比較した解像度画像の画素値に応じた重みづけ処理を施すことにより、前記境界成分を生成する、ことを特徴とする。
望ましい具体例において、前記解像度処理部は、段階的に解像度を異ならせた複数の解像度画像を形成し、前記境界成分生成部は、１段階だけ解像度を異ならせた２つの解像度画像に基づいて１つの境界成分を得ることにより、複数段階に対応した複数の境界成分を生成し、複数段階に対応した複数の境界成分に基づいて画像の加算成分を生成する加算成分生成部と、生成された加算成分を超音波画像に加算して境界強調画像を生成する加算処理部と、をさらに有する、ことを特徴とする。
望ましい具体例において、前記境界成分生成部は、１段階だけ解像度を異ならせた２つの解像度画像に基づいて１つの差分画像を生成し、複数段階に対応した複数の差分画像に対して各段階に応じた非線形処理を施して複数の境界成分を生成することを特徴とする。
本発明により、多重解像度分解を利用して超音波画像内の境界を強調する技術が提供される。例えば、本発明の好適な態様によれば、超音波画像本来の情報を損なうことなく組織境界の視認性を向上させることができる。
本発明の実施において好適な超音波診断装置の全体構成を示す図である。 多重解像度分解の具体例を示す図である。 解像度画像に対するアップサンプリング処理の具体例を示す図である。 差分画像を説明するための図である。 心筋部分に関する差分画像の具体例を示す図である。 加算成分の生成処理を説明するための図である。 心筋部分に関する境界強調画像の具体例を示す図である。 画像処理部の内部構成を示す図である。 加算成分発生部の内部構成を示す図である。 サンプル方向ＤＳ部の内部構成を示す図である。 ＤＳ部の内部構成を示す図である。 サンプル方向ＵＳ部の内部構成を示す図である。 ＵＳ部の内部構成を示す図である。 加算成分算出部の内部構成を示す図である。 多重解像度分解部の内部構成を示す図である。 境界成分算出部の内部構成を示す図である。 非線形処理の基本関数の具体例を示す図である。 最大値の大きさを変更した場合の具体例を示す図である。 利得の大きさを変更した場合の具体例を示す図である。 正の場合と負の場合において異なる特性の非線形処理を示す図である。 階層ごとにパラメータを変更する具体例を示す図である。 Ｇn成分を参照した重みづけ処理の具体例を示す図である。 Ｇn成分を参照した重みづけ処理の具体例を示す図である。 境界成分合算部の内部構成を示す図である。
図１は、本発明の実施において好適な超音波診断装置の全体構成を示す図である。プローブ１０は、例えば心臓などの診断対象を含む領域に対して超音波を送受する超音波探触子である。プローブ１０は、各々が超音波を送受する複数の振動素子を備えており、複数の振動素子が送受信部１２により送信制御されて送信ビームが形成される。また、複数の振動素子が診断対象を含む領域内から超音波を受波し、これにより得られた信号が送受信部１２へ出力され、送受信部１２が受信ビームを形成して受信ビームに沿ってエコーデータが収集される。プローブ１０は、超音波ビーム（送信ビームと受信ビーム）を二次元平面内において走査する。もちろん、超音波ビームを三次元空間内において立体的に走査する三次元プローブが利用されてもよい。
診断対象を含む領域内で超音波ビームが走査され、送受信部１２により超音波ビームに沿ったエコーデータ、つまりラインデータが収集されると、画像処理部２０は、収集されたラインデータに基づいて超音波の画像データを形成する。画像処理部２０は、例えばＢモード画像の画像データを形成する。
超音波画像（画像データ）を形成するにあたり、画像処理部２０は、超音波画像内における心臓等の組織の境界を強調する。境界を強調するために、画像処理部２０は、多重解像度分解、境界成分生成、非線形処理、重みづけ処理、境界強調処理の各機能を備えている。そして、画像処理部２０において、例えば、複数フレームに亘って診断対象である心臓を映し出した複数の画像データが形成されて表示処理部３０に出力される。
なお、送受信部１２から得られる信号に対して検波や対数変換等の処理を施してから、画像処理部２０において画像処理を実行し、その後にデジタルスキャンコンバータにおいて座標変換処理が実行されてもよい。もちろん、送受信部１２から得られる信号に対して画像処理部２０において境界の強調処理を行ってから、検波や対数変換等の処理を施してもよいし、デジタルスキャンコンバータにおいて座標変換処理を実行してから、画像処理部２０において画像処理を実行してもよい。
表示処理部３０は、画像処理部２０から得られる画像データに対して、例えば、超音波の走査座標系から画像の表示座標系へ変換する座標変換処理等を施し、さらに、必要に応じてグラフィック画像等を加えて、超音波画像を含んだ表示画像を形成する。表示処理部３０において形成された表示画像は表示部４０に表示される。
図１に示す構成（各機能ブロック）のうち、送受信部１２と画像処理部２０と表示処理部３０は、それぞれ、例えばプロセッサや電子回路等のハードウェアを利用して実現することができ、その実現において必要に応じてメモリ等のデバイスが利用されてもよい。表示部４０の好適な具体例は液晶ディスプレイ等である。
また、図１に示すプローブ１０以外の構成は、例えばコンピュータにより実現することもできる。つまり、コンピュータが備えるＣＰＵやメモリやハードディスク等のハードウェアと、ＣＰＵ等の動作を規定するソフトウェア（プログラム）との協働により、図１のプローブ１０以外の構成（例えば画像処理部２０のみでもよい）が実現されてもよい。
図１の超音波診断装置の全体構成は以上のとおりである。次に、図１の超音波診断装置（本超音波診断装置）により実現される機能等について詳述する。なお、図１に示した構成（部分）については以下の説明において図１の符号を利用する。まず、図２から図７を利用して、本超音波診断装置（特に画像処理部２０）において実行される処理の原理について説明する。本超音波診断装置の画像処理部２０は、超音波画像を多重解像度分解して得られる複数の解像度画像を利用して、超音波画像内の境界を強調する。
図２は、多重解像度分解の具体例を示す図であり、図２には、心筋を含んだ超音波画像が図示されている。図２には、解像度変換前の超音波画像（原画像）Ｇ0と、超音波画像Ｇ0から１回のダウンサンプリング処理により得られる低解像度画像Ｇ1と、低解像度画像Ｇ1から１回のダウンサンプリング処理により得られる低解像度画像Ｇ2と、低解像度画像Ｇ2から１回のダウンサンプリング処理により得られる低解像度画像Ｇ3が図示されている。
画像処理部２０は、互いに異なる解像度に対応した複数の解像度画像、例えば、図２に示す画像Ｇ0〜Ｇ3を比較する。なお、その比較に先だって、画像サイズを備えるためにアップサンプリング処理が実行される。
図３は、解像度画像に対するアップサンプリング処理の具体例を示す図である。図３には、解像度画像Ｇn+1（ｎは０以上の整数）から、１回のアップサンプリング処理により得られる解像度画像Ｅｘ（Ｇn+1）が図示されている。解像度画像Ｅｘ（Ｇn+1）は、解像度画像Ｇn+1と同じ解像度であり、ダウンサンプリング処理前の解像度画像Ｇnと同じ画像サイズである。画像処理部２０は、互いに異なる解像度に対応した複数の解像度画像に基づいて、例えば、解像度画像Ｇnと解像度画像Ｅｘ（Ｇn+1）に基づいて差分画像を生成する。
図４は、差分画像を説明するための図である。画像処理部２０は、解像度画像Ｇnから解像度画像Ｅｘ（Ｇn+1）を減算して差分画像を形成する。つまり、２つの画像間において互いに対応する画素（互いに同じ座標の画素）の輝度値の差を、その画素の画素値（差分の輝度値）としたものが差分画像である。
超音波画像内において心臓の心筋部分には、心筋組織（構造物）の性状、例えば組織表面または組織内における微小な凹凸が反映されている。そのため、例えば、心筋表面や心筋内の画素を注目画素とすると、比較的解像度の高い解像度画像Ｇnにおいて、注目画素とその周囲画素との間には比較的大きな輝度差が現れる。特に心筋の境界においては輝度の変化が激しい。
これに対し、解像度画像Ｅｘ（Ｇn+1）は、低解像度化（ダウンサンプリング処理）により、超音波画像Ｇnに比べて鈍った（ボケた）画像であるため、超音波画像Ｇnと比較して、注目画素とその周囲画素との間における輝度差が小さくなる。
したがって、超音波画像Ｇnにおける注目画素と周囲画素の輝度差が大きければ大きいほど、特に心筋の境界において、解像度画像Ｅｘ（Ｇn+1）における注目画素が超音波画像Ｇnから大きく変更され、その結果として差分画像における画素値（輝度差）が大きくなる。
図５は、心筋部分に関する差分画像の具体例を示す図であり、図５には、心筋部分における解像度画像Ｇn（ｎは０以上の整数）と解像度画像Ｅｘ（Ｇn+1）と、これら２つの画像の差分画像Ｌnの具体例が図示されている。画像処理部２０は、複数の解像度画像から複数の差分画像を形成し、複数の差分画像に基づいて、超音波画像内の境界を強調するための加算成分を生成する。
図６は、加算成分の生成処理を説明するための図である。画像処理部２０は、複数の差分画像Ｌn（ｎは０以上の整数）に基づいて、例えば図６に示す差分画像Ｌ0〜Ｌ3に基づいて、加算成分を生成する。差分画像Ｌnは、解像度画像Ｇnと解像度画像Ｅｘ（Ｇn+1）の差分に基づいて得られる（図５参照）。
加算成分を生成するにあたり、画像処理部２０は、各差分画像Ｌnを構成する画素に対して非線形処理を施す。また、画像処理部２０は、非線形処理後の各差分画像Ｌnを構成する画素に対して、解像度画像Ｇnの画素を参照した重みづけ処理を施す。差分画像Ｌnに対する非線形処理と重みづけ処理については後にさらに詳述する。
そして、画像処理部２０は、非線形処理と重みづけ処理を施した複数の差分画像Ｌnを段階的にアップサンプリング（ＵＳ）処理を施しつつ次々に加算する。なお、その加算の際に、加算の重みづけ（×Ｗn）が行われてもよい。こうして、画像処理部２０は、複数の差分画像Ｌnに基づいて加算成分を生成する。
図７は、心筋部分に関する境界強調画像の具体例を示す図である。画像処理部２０は、解像度変換前の原画像Ｇ0（図２）と加算成分（図６）を加算することにより、つまり、各画素ごとに原画像の画素値と加算成分を加算することにより、心筋の境界を強調した境界強調画像を形成する。
本超音波診断装置（特に画像処理部２０）において実行される処理の概要は以上のとおりである。次に、上述した処理を実現する画像処理部２０の具体的な構成例について説明する。
図８は、画像処理部２０の内部構成を示す図である。画像処理部２０は、図示する構成を備えており、入力された診断画像Inputから境界強調画像Enhを算出し、両者のうち、ユーザーが装置上で選択した画像をOutputとして出力する。画像処理部２０に入力された診断画像Inputは、加算成分発生部３１、重みづけ加算部１２−１、セレクタ部１３−１に、それぞれ入力される。
加算成分発生部３１では、後述されるような処理を経て加算成分Edgeが算出される。算出された加算成分Edgeは、診断画像Inputと共に、重みづけ加算部１２−１へ入力される。
重みづけ加算部１２−１では、診断画像Inputと加算成分Edgeを重みづけ加算し、境界強調画像Enhを作成する。重みづけ加算は、好ましくはパラメータWorgを用いて次式により算出されるが、これに限定されない。算出された境界強調画像Enhは、診断画像Inputと共に、セレクタ部１３−１へ入力される。
セレクタ部１３−１では、診断画像Inputと境界強調画像Enhが入力され、ユーザーが装置上で選択した画像を、出力画像Outputとして出力するように選択を行う。選択された画像はOutputとして表示処理部３０に出力される。
図９は、加算成分発生部３１（図８）の内部構成を示す図である。加算成分発生部３１は図示する構成を備えている。加算成分発生部３１に入力された診断画像Inputは、サンプル方向ＤＳ（ダウンサンプリング）部４１に入力され、後述するような手法でサンプル方向（例えば超音波ビームの深さ方向）にダウンサンプリング処理を受ける。ダウンサンプリング処理を施されたデータはセレクタ部１３−２、およびノイズ除去フィルタ部５１へ入力される。
ノイズ除去フィルタ部５１では、例えば、Guided Filterと呼ばれるエッジ保存型フィルタを施すことで境界情報を保存しながらノイズを除去する。これにより、後述するような処理を経て算出される加算成分Edgeに持ち込まれるノイズ情報が抑制できる。なお、エッジ保存型フィルタは上記具体例に限定されず、例えば、ガウシアンフィルタなどに代表される非エッジ保存型のフィルタを用いてもよい。
ノイズ除去フィルタ部５１で算出されたデータは、サンプル方向ＤＳ部４１で算出されたデータと共にセレクタ部１３−２に入力され、ユーザーが装置上で選択したデータを加算成分算出部１０１に入力する。
加算成分算出部１０１では、後述するような処理を経て、境界画像が算出され、サンプル方向ＵＳ（アップサンプリング）部６１に入力される。サンプル方向ＵＳ部６１では、境界画像が後述するような手法でサンプル方向にアップサンプリング処理を受け、加算成分発生部３１へ入力された診断画像Inputと同じサイズを有する加算成分Edgeが算出される。算出された加算成分Edgeは、重みづけ加算部１２−１（図８）に入力される。
図１０は、サンプル方向ＤＳ部４１（図９）の内部構成を示す図である。サンプル方向ＤＳ（ダウンサンプリング）部４１は図示するように、複数のＤＳ（ダウンサンプリング）部４１０１で構成されている。本実施例では説明を具体化するため、サンプル方向ＤＳ部４１が２つのＤＳ部４１０１−ｓ１、４１０１−ｓ２で構成され、診断画像Inputをサンプル方向に２回ダウンサンプリングしてサイズ調整画像Ｇ0成分を作成する例を示している。ただし上記具体例に限定する必要はなく、また、サンプル方向にダウンサンプリングを行わなくても良い。
図１１は、ＤＳ部４１０１（図１０）の内部構成を示す図である。ＤＳ（ダウンサンプリング）部４１０１は図示する構成を備えており、入力されたIn成分はＬＰＦ部１４−１にて低域通過フィルタ （ＬＰＦ）が施され、デシメーション部４１０１１でデータを間引くデシメーション処理を受け、サンプル密度と解像度が減少したIn+1成分が作成される。この処理を1次元方向にのみ行えば、ＤＳ部４１０１は１次元方向のダウンサンプリング処理を施すこととなり、多次元方向に行えば多次元方向のダウンサンプリング処理を実行できる。
図１２は、サンプル方向ＵＳ部６１（図９）の内部構成を示す図である。サンプル方向ＵＳ（アップサンプリング）部６１は図示するように、複数のＵＳ（アップサンプリング）部６１０１で構成されている。本実施例では説明を具体化するため、サンプル方向ＵＳ部６１が２つのＵＳ部６１０１−ｓ１、６１０１−ｓ２で構成され、境界画像L0''をサンプル方向に２回アップサンプリングして加算成分Edgeを作成する例を示している。ただし上記具体例に限定する必要はなく、加算成分発生部３１（図９）に入力された診断画像Inputと同じサンプル密度・解像度を有する加算成分Edgeを出力すればよい。
図１３は、ＵＳ部６１０１（図１２）の内部構成を示す図である。ＵＳ（アップサンプリング）部６１０１は図示する構成を備えており、入力されたIn+1成分はゼロ挿入部６１０１１にてデータの一つ飛ばしの間隔でゼロを挿入するゼロ挿入処理を受け、ＬＰＦ部１４−２にて低域通過フィルタ（ＬＰＦ）が施され、これにより、サンプル密度が増加したEx(In+1)成分が算出される。この処理を１次元方向にのみ行えば、ＵＳ部６１０１は１次元方向のアップサンプリング処理を施すこととなり、多次元方向に行えば多次元方向のアップサンプリング処理を実行できる。
図１４は、加算成分算出部１０１（図９）の内部構成を示す図である。加算成分算出部１０１は図示する構成を備えている。加算成分算出部１０１に入力されたＧ0成分は、多重解像度分解部１１１へ入力され、後述の処理を経て多重解像度分解を受ける。多重解像度分解部１１１で作成されたＧn成分は、Ｇ0成分とはサンプル密度・解像度が異なる多重解像度表現となっている。
多重解像度分解部１１１で算出されたＧn成分は、Ｇn+1成分と共に、境界成分算出部１１２−１、１１２−２、１１２−３に入力され、後述の処理を経て、非線形処理を受けたＬn'成分が算出される。算出されたＬn'成分は境界成分合算部１１３に入力され、後述の処理を経て境界画像Ｌn"成分が生成される。
上記具体例では、多重解像度分解を３回行い、Ｇn成分（０≦ｎ≦３）からなるガウシアンピラミッドを作成し、Ｌn'成分（０≦ｎ≦２）を算出する例を示したが、これに限定する必要はない。
図１５は、多重解像度分解部１１１（図１４）の内部構成を示す図である。多重解像度分解部１１１は、入力された診断画像のガウシアンピラミッド（図２参照）を作成する。具体的には、多重解像度分解部１１１は図示する構成を有しており、入力されたＧn成分がＤＳ（ダウンサンプリング）部４１０１−１、４１０１−２、４１０１−３へ入力されてダウンサンプリング処理を受ける。
なお、上記具体例では、最高階層を３としているが、これに限定する必要はなく、階層０から階層ｎ（ｎ≧１）の範囲で多重解像度分解が行われれば良い。また、上記具体例では、多重解像度分解部の一例として、ガウシアンピラミッド処理を行う構成を示しているが、離散ウェーブレット変換や、ガボール変換、周波数領域におけるバンドパスフィルタ等を用いて多重解像度分解する構成に変更しても良い。
多重解像度分解部１１１において得られたＧn成分は、Ｇn+1成分と共に、境界成分算出部１１２（図１４）に入力され、
図１６は、境界成分算出部１１２（図１４）の内部構成を示す図である。境界成分算出部１１２は図示する構成を有しており、入力されたＧn+1成分ＵＳ（アップサンプリング）部６１０１でアップサンプリング処理を受けてEx(Ｇn+1)成分が算出され、Ｇn成分と共に減算器１５に入力される。減算器１５は、Ｇn成分からEx(Ｇn+1)成分を減算し、高周波成分のＬn成分を算出する。
通常のガウシアン・ラプラシアンピラミッドであれば、Ｌn成分を高周波成分として出力するが、この成分を出力として加算成分を算出してしまうと、加算成分Edgeは過剰な加減算を含む成分となる。そこで、本実施形態においては、Ｌn成分に対して、非線形変換部１２１にて非線形処理を施し、Ｌn'成分を算出する。
図１７から図２１は、非線形処理の具体例を示す図である。非線形変換部１２１（図１６）は、例えば図１７から図２１に示されるシグモイド関数に代表されるような、ゼロクロス付近で線形性を有し、ゼロクロスから離れるほど非線形性が現れるような関数を利用する。これにより、非線形変換部１２１は、入力であるＬn成分のゼロクロスにある境界成分を十分に残しつつ過剰な加減算を抑制して、出力であるＬn'成分を得る。
なお、図１７は、非線形処理の基本関数の具体例を示しており、図１８は、図１７の基本関数について最大値の大きさに係るパラメータを変更した場合の具体例を示しており、図１９は、図１７の基本関数について利得の大きさに係るパラメータを変更した場合の具体例を示している。
特に、本実施形態において、Ｌn成分は正の値と負の値を有するが、ここでいう負の値とは、診断画像が本来有する情報を損なう方向に働いてしまう。そのため、診断画像が本来有する情報を元に良好な診断画像を提供するためには、例えば、図２０に示されるように、正の値と負の値のそれぞれに対して別のパラメータで調整されることが好ましい。つまり、入力であるＬn成分の画素値が正の場合と負の場合において互いに異なる特性の非線形処理、特に、正の場合よりも負の場合において抑圧効果の大きい非線形処理を施すことが望ましい。
また、境界成分算出部１１２（図１４）の非線形変換部１２１（図１６）における非線形処理では、図２１に示されるように、高周波成分であるＬn成分の階層nごとにパラメータを変更することが好ましい。例えば高周波成分をより強調したい場合、境界成分算出部１１２−１におけるゼロクロス付近の利得もしくは最大値を、境界成分算出部１１２−２，１１２−３のゼロクロス付近の利得もしくは最大値よりも大きく設定すればよい。一方、低周波成分をより強調したい場合、境界成分算出部１１２−３におけるゼロクロス付近の利得もしくは最大値を、境界成分算出部１１２−２，１１２−１のゼロクロス付近の利得もしくは最大値よりも大きく設定すればよい。
なお、上記具体例では、非線形変換部１２１において非線形処理を施すことが好ましいとしたが、これに限定する必要はなく、いくつかの閾値を設け、閾値間ごとに定められた線形変換を施しても良い。
以上に説明したように、Ｌn成分に対する非線形処理により、ゼロクロス近傍にある境界成分を十分に残しつつ過剰な加減算を抑制することができる。本実施形態においては、さらに、すでに十分なコントラストがある部位、例えば高輝度部などにも少なからず加減算を施すことにより発生する、例えば、後壁のぎらつき等の原因となる過剰な加減算を抑制するために、上述の非線形処理を加えた成分に対してＧn成分を参照して決定される重みづけを乗算し、調整することが好ましい。
図２２，図２３は、Ｇn成分を参照した重みづけ処理の具体例を示す図である。例えば図２２，図２３に示されるようなガウシアン型の関数を用い、Ｇn成分の画素がエッジ付近の輝度である場合は重みづけを１とし、後壁のように輝度が高い部位、または心腔のように輝度が低い部位に対しては重みづけを０に近づけることで、高輝度部、およびノイズ部への加減算を抑制することができる。
なお、図２２は、エッジ付近の範囲（許容範囲）に係るパラメータを広くした場合と狭くした場合の具体例を示しており、図２３は、エッジと判定される輝度（中心輝度）に係るパラメータを高くした場合と低くした場合の具体例を示している。
また、上述した具体例では、Ｇn成分の輝度値を参照してＬn成分への重みづけを決定したが、これに限定する必要はなく、例えば、境界強度を参照し、エッジ強度の強い部位の重みづけを１に、エッジ強度の弱い部位を０にするというように、輝度値とは異なる特徴を参照して重みを決定しても良い。
図２４は、境界成分合算部１１３（図１４）の内部構成を示す図である。境界成分合算部１１３は図示する構成を有しており、境界成分算出部１１２−１，１１２−２，１１２−３（図１４）から得られるＬ0'成分，Ｌ1'成分，Ｌ2'成分に基づいて、境界画像Ｌ0"を生成する。なお、Ｌ0'成分，Ｌ1'成分，Ｌ2'成分に加えて、さらに多くの階層を用いても良い。
入力されたＬ2'成分はＵＳ（アップサンプリング）部６１０１−２−１でアップサンプリングされ、Ex (Ｌ2') 成分として、重みづけ加算部１２−２およびＵＳ（アップサンプリング）部６１０１−２−２に入力される。
重みづけ加算部１２−２は、Ｌ1'成分とEx (Ｌ2') 成分を重みづけ加算し、Ｌ1"成分を作成する。重みづけ加算部１２−２における重みづけ加算は、好ましくはパラメータW2を用いて次式のように算出されるが、次式に限定されない。
重みづけ加算部１２−２で算出された成分は、ＵＳ（アップサンプリング）部６１０１−１でアップサンプリングされ、Ex (Ｌ1") 成分として、重みづけ加算部１２−３に入力される。
また、ＵＳ部６１０１−２−２に入力されたEx (Ｌ2') 成分は、再度アップサンプリング処理が施され、Ｌ0'成分と同じ画像サイズを有するEx(Ex(Ｌ2')) 成分となり、高周波制御部１３１に入力される。
高周波制御部１３１では、比較的ノイズを多く含むＬ0'成分から、境界成分を残しつつノイズ成分を低減する処理を施す。具体的には、Ex(Ex(Ｌ2')) 成分の値が大きい際、境界に近い成分であると推定して重みを１に近づけ、Ex(Ex(Ｌ2')) 成分の値が小さい際、大きな構造の境界から離れた位置の情報であると推測して重みを０に近づけるような、重みづけを算出する。そして、算出された重みづけの値をＬ0'成分に乗算することでＬ0'成分に含まれるノイズ成分を抑制する。ノイズ成分が抑制されたＬ0'成分は、重みづけ加算部１２−３に入力される。
なお、上述した具体例においては、Ex(Ex(Ｌ2')) 成分を参照してＬ0'成分のノイズを抑制する処理を説明したが、これに限定する必要はなく、例えば、注目したＬn'成分に比べて、より低い解像度を有する成分を参照し、ノイズ抑制処理を施しても良い。
重みづけ加算部１２−３は、高周波制御部１３１でノイズ抑制処理を受けたＬ0'成分と、ＵＳ部６１０１−１から得られるEx (Ｌ1") 成分を重みづけ加算し、境界画像Ｌ0"を生成する。重みづけ加算部１２−３における重みづけ加算は、好ましくはパラメータW0、W1を用いて次式のように算出されるが、次式に限定されない。
重みづけ加算部１２−３において算出された成分は、サンプル方向ＵＳ（アップサンプリング）部６１（図９）でアップサンプリングされ、加算成分Edgeとして重みづけ加算部１２−１（図８）に入力される。
そして、図８を利用して説明したように、重みづけ加算部１２−１は、診断画像Inputと加算成分Edgeを重みづけ加算し、境界強調画像Enhを作成する。算出された境界強調画像Enhは、診断画像Inputと共に、セレクタ部１３−１へ入力される。セレクタ部１３−１は、ユーザーが装置上で選択した画像を、出力画像Outputとして出力するように選択を行う。選択された画像はOutputとして表示処理部３０に出力され、表示部４０に表示される。
例えば、従来から、循環器分野、特に心臓の超音波検査において、組織の性状・形態の評価が重要なポイントとされており、そのため、例えば、心内膜面の組織境界の視認性向上が求められていた。しかしながら、従来技術では、境界強調を行ってしまうと、心内膜面が強調される他に、心腔内のノイズ増強や後壁のぎらつきが増強されてしまい、診断に向かない画像となってしまう。
これに対し、上述した本実施形態に係る超音波診断装置によれば、例えば、取得した被検体の超音波画像を用い、その超音波画像から算出され、違和感が生じないように制御された境界画像を、その超音波画像に加算することで、違和感なく組織境界の視認性を向上させた診断画像を生成することが可能になる。
以上、本発明の好適な実施形態を説明したが、上述した実施形態は、あらゆる点で単なる例示にすぎず、本発明の範囲を限定するものではない。本発明は、その本質を逸脱しない範囲で各種の変形形態を包含する。
１０ プローブ、１２ 送受信部、２０ 画像処理部、３０ 表示処理部、４０ 表示部。
多重解像度分解部１１１において得られたＧn成分は、Ｇn+1成分と共に、境界成分算出部１１２（図１４）に入力される。


Claims (6)

  1. 超音波を送受するプローブと、
    プローブを制御することにより超音波の受信信号を得る送受信部と、
    受信信号に基づいて得られる超音波画像に対する解像度の変換処理により、互いに解像度の異なる複数の解像度画像を生成する解像度処理部と、
    複数の解像度画像を互いに比較して得られる差分画像に対する非線形処理により、画像内に含まれる境界に係る境界成分を生成する境界成分生成部と、
    を有し、
    生成された境界成分に基づいて超音波画像に対して強調処理を施すことにより境界強調画像を生成する、
    ことを特徴とする超音波診断装置。
  2. 請求項１に記載の超音波診断装置において、
    前記境界成分生成部は、差分画像の画素値が正の場合と負の場合において互いに異なる特性の非線形処理を施す、
    ことを特徴とする超音波診断装置。
  3. 請求項１または２に記載の超音波診断装置において、
    前記境界成分生成部は、差分画像の画素値の絶対値が大きいほど画素値を抑制して出力する非線形処理を施す、
    ことを特徴とする超音波診断装置。
  4. 請求項１から３のいずれか１項に記載の超音波診断装置において、
    前記境界成分生成部は、非線形処理を施した差分画像に対して、当該差分画像を得るにあたって比較した解像度画像の画素値に応じた重みづけ処理を施すことにより、前記境界成分を生成する、
    ことを特徴とする超音波診断装置。
  5. 請求項１から４のいずれか１項に記載の超音波診断装置において、
    前記解像度処理部は、段階的に解像度を異ならせた複数の解像度画像を形成し、
    前記境界成分生成部は、１段階だけ解像度を異ならせた２つの解像度画像に基づいて１つの境界成分を得ることにより、複数段階に対応した複数の境界成分を生成し、
    複数段階に対応した複数の境界成分に基づいて画像の加算成分を生成する加算成分生成部と、
    生成された加算成分を超音波画像に加算して境界強調画像を生成する加算処理部と、
    をさらに有する、
    ことを特徴とする超音波診断装置。
  6. 請求項５に記載の超音波診断装置において、
    前記境界成分生成部は、１段階だけ解像度を異ならせた２つの解像度画像に基づいて１つの差分画像を生成し、複数段階に対応した複数の差分画像に対して各段階に応じた非線形処理を施して複数の境界成分を生成する、
    ことを特徴とする超音波診断装置。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7447680B2 (ja) 2020-06-02 2024-03-12 コニカミノルタ株式会社 超音波診断装置、超音波診断装置の制御プログラム、及び、超音波診断装置の制御方法

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI544785B (zh) * 2014-03-07 2016-08-01 聯詠科技股份有限公司 影像縮減取樣裝置與方法
JP6289439B2 (ja) * 2015-12-16 2018-03-07 オムロンオートモーティブエレクトロニクス株式会社 画像処理装置
JP7079680B2 (ja) * 2018-07-05 2022-06-02 富士フイルムヘルスケア株式会社 超音波撮像装置、および、画像処理装置
JP6686122B1 (ja) * 2018-12-21 2020-04-22 株式会社モルフォ 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム
JP7449879B2 (ja) * 2021-01-18 2024-03-14 富士フイルムヘルスケア株式会社 超音波診断装置及びその制御方法

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09153132A (ja) * 1995-09-29 1997-06-10 Fuji Photo Film Co Ltd 多重解像度変換方法および装置
JPH1075395A (ja) * 1995-09-29 1998-03-17 Fuji Photo Film Co Ltd 画像処理方法および装置
JP2001167261A (ja) * 1999-09-27 2001-06-22 Fuji Photo Film Co Ltd 画像処理方法および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
JP2006263180A (ja) * 2005-03-24 2006-10-05 Fuji Photo Film Co Ltd 画像処理装置およびこれを用いた放射線撮影システム
JP2010044641A (ja) * 2008-08-14 2010-02-25 Toshiba Corp 超音波診断装置、超音波画像処理装置及び超音波画像処理プログラム
JP2012050816A (ja) * 2010-08-05 2012-03-15 Toshiba Corp 超音波診断装置、超音波画像処理装置及び超音波画像処理プログラム
JP2013013436A (ja) * 2011-06-30 2013-01-24 Toshiba Corp 超音波診断装置、画像処理装置及びプログラム
JP2013078569A (ja) * 2011-09-20 2013-05-02 Toshiba Corp 画像処理装置及び医用画像診断装置
WO2013146283A1 (ja) * 2012-03-27 2013-10-03 株式会社 日立メディコ 画像処理装置及び画像処理方法

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4649482A (en) * 1984-08-31 1987-03-10 Bio-Logic Systems Corp. Brain electrical activity topographical mapping
DE69331719T2 (de) * 1992-06-19 2002-10-24 Agfa Gevaert Nv Verfahren und Vorrichtung zur Geräuschunterdrückung
US6175658B1 (en) * 1998-07-10 2001-01-16 General Electric Company Spatially-selective edge enhancement for discrete pixel images
CA2629187A1 (en) * 2005-11-23 2007-05-31 Cedara Software Corp. Method and system for enhancing digital images
JP5753791B2 (ja) * 2008-12-25 2015-07-22 メディック ビジョン イメージング ソルーション リミティッド ノイズ除去された所定の解像度の医療画像を提供する方法、所定の解像度のノイズ除去された所定の解像度の医療画像を提供するシステム
JP5449852B2 (ja) * 2009-05-08 2014-03-19 株式会社東芝 超音波診断装置

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09153132A (ja) * 1995-09-29 1997-06-10 Fuji Photo Film Co Ltd 多重解像度変換方法および装置
JPH1075395A (ja) * 1995-09-29 1998-03-17 Fuji Photo Film Co Ltd 画像処理方法および装置
JP2001167261A (ja) * 1999-09-27 2001-06-22 Fuji Photo Film Co Ltd 画像処理方法および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
JP2006263180A (ja) * 2005-03-24 2006-10-05 Fuji Photo Film Co Ltd 画像処理装置およびこれを用いた放射線撮影システム
JP2010044641A (ja) * 2008-08-14 2010-02-25 Toshiba Corp 超音波診断装置、超音波画像処理装置及び超音波画像処理プログラム
JP2012050816A (ja) * 2010-08-05 2012-03-15 Toshiba Corp 超音波診断装置、超音波画像処理装置及び超音波画像処理プログラム
JP2013013436A (ja) * 2011-06-30 2013-01-24 Toshiba Corp 超音波診断装置、画像処理装置及びプログラム
JP2013078569A (ja) * 2011-09-20 2013-05-02 Toshiba Corp 画像処理装置及び医用画像診断装置
WO2013146283A1 (ja) * 2012-03-27 2013-10-03 株式会社 日立メディコ 画像処理装置及び画像処理方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7447680B2 (ja) 2020-06-02 2024-03-12 コニカミノルタ株式会社 超音波診断装置、超音波診断装置の制御プログラム、及び、超音波診断装置の制御方法

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