JP2015186492A - 画像表示装置、及び組織可動性評価方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 高精度な動き計測処理と方向依存性を抑制した可動性評価方式を備えた画像表示装置を提供する。
【解決手段】 時系列の画像データを利用して組織の動きを計測し２次元の動きベクトル場を形成する動きベクトル計測部１８と、２次元の動きベクトル場を利用して組織の可動性を数値解析し、画像またはグラフとして評価する可動性評価部１９と、可動性を示す情報を動きベクトル場や画像データと合成する画像合成部２０とを備え、段階的に計測精度を上げる動きベクトル計測処理と、方向依存性を抑制した可動性評価法を含む、画像表示装置を提供する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、画像データを利用して生体内組織の動きを計測し、組織の可動性を評価する組織可動性評価技術に関する。

組織可動性とは、組織の移動、変形、伸縮の容易性を意味する。超音波やＭＲＩ(Magnetic Resonance Imaging)、Ｘ線ＣＴ(Computed Tomography)に代表される医療用の画像表示装置は、目視できない生体内組織の情報を数値または画像の形態で提示する装置として広く利用されている。中でも超音波を利用した画像表示装置は、他の装置と比較して高い時間分解能を備えており、拍動下の心臓を滲みなく画像化できる性能を持つ。この時間分解能に関する特長を利用して、組織の動きを計測し、可動性を評価する技術が報告されている。

例えば、組織の動きを計測する技術として、非特許文献１では、時系列軸上で連続する２枚の画像データに対して画素間の差分絶対値の総和(ＳＡＤ :Sum of Absolute Difference)を計算し、更にCubic Spline補間やParabora補間等の補間方式を組み合わせることにより、サブピクセル精度の動き計測技術を報告している。また、特許文献１では複数の画像データを利用して２次元の動きベクトル場を計測し、場の一様性が乱れる位置を組織境界として識別する方式を報告している。また、特許文献２では、組織の２次元の動きベクトル場に対して、rot演算等を実施してベクトル分布像からスカラー分布像へ変換する処理を備え、組織境界を識別する方式を報告している。

特開２００８−７９７９２号公報 特願２００８−２８７２９０号公報

B. Geiman, L. Bohs, M. Anderson, S. Breit, and G. Trahey: IEEE International Ultrason. Symp. Proc., (1997) 1239.

上述した特許文献は、組織境界の有無から組織の可動性を評価し、例えば腫瘍の浸潤度を判断する情報として利用している。しかしながら、上述した方式では可動性を評価できる適用対象が限定される課題がある。組織を動かすための外力として、体表面からの圧力、心臓の拍動、消化器の蠕動、脈波、関節部の屈伸などがあり、力の大きさや方向も多様である。例えば体表面からの圧力を外力として利用し、深部に位置する腫瘍の動きを計測するには１０μｍ〜２０μｍの計測精度が必要となる。一般的に画像データの画素サイズは約１００μｍなので、動き計測処理には画素サイズに対して５倍〜１０倍の分解能が要求されるため、従来方式以上の高精度な動き計測処理が必要になる。

また、従来報告されている組織境界の識別方式には、方向依存性が内在し、組織境界の方向によっては値がゼロになる箇所が発生し得る。例えば、２次元ベクトル場において、４５度方向に同じ大きさで、互いの方向が１８０度異なるベクトル場で形成される境界の場合、ｘ方向およびｙ方向の偏微分を減算するｒｏｔ演算では値がゼロになる。

本発明の目的は、高精度な動き計測処理を実現し、更には方向依存性を抑制した可動性評価方法、及び画像表示装置を提供することにある。

上記の目的を達成するため、本発明においては、画像を表示する画像表示装置であって、組織の時系列の画像データを作成する画像生成部と、時系列の複数の画像データから、動きベクトル場を計測する動きベクトル計測部と、動きベクトル場を利用して組織の可動性を解析し、可動性を示す情報を得る可動性評価部と、可動性を示す情報を表示する表示部と、を備える画像表示装置を提供する。

また、上記の目的を達成するため、本発明においては、組織の時系列の複数の画像データから、動きベクトル場を計測し、動きベクトル場を用いて組織の可動性を解析し、解析結果から可動性を示す情報を得て、可動性を示す情報に基づいて組織の可動性を評価する組織可動性評価方法を提供する。

本発明により、組織や組織を動かす外力の多様性に幅広く対応した可動性を評価して表示する画像表示装置、及び可動性評価方法を提供し、様々な生体内組織の可動性を評価を実現できる。

実施例１の画像表示装置の一構成例を示すブロック図である。 実施例１の動きベクトル計測部の処理工程を説明する図である。 実施例１の動きベクトル計測部の処理概要を説明する図である。 実施例１の動きベクトル計測部の特徴を説明する図である。 各実施例の可動性評価部における処理の数式を説明する図である。 実施例１の可動性評価部にて作成される可動性画像の一例を示す図である。 実施例１の筋組織の伸縮性の評価法を説明する図である。 実施例２の画像表示装置の一構成例を示すブロック図である。 実施例２の座標制御部の処理内容を説明する図である。 実施例２の可動性評価部における着目領域を示す図である。 実施例２の可動性と座標回転角との関係を示す図である。 実施例２の可動性評価に適した角度を提示するグラフ形態を示す図である。 実施例１のベクトル場と描画情報の関係を説明する図である。 実施例２の最適な評価系を指示する形態を示す図である。

以下、本発明の実施形態を図面に従い説明する。

図１を用いて、第１の実施例である組織可動性評価法、および画像表示装置の構成例について説明する。本実施例の組織の可動性を評価して表示する画像表示装置は、組織の時系列の画像データを作成する画像生成部と、時系列上の複数の画像データの中の２枚の画像データから、段階的に計測精度を上げて組織の動きベクトル場を生成する動きベクトル計測部と、生成された動きベクトル場を用いて、組織の可動性を解析して可動性を示す情報を得る可動性評価部と、得られた可動性を示す情報を表示する表示部とからなる構成を備える。また、本実施例の処理部により組織の可動性を評価する組織可動性評価方法は、組織の時系列の画像データ中の２枚の画像データから、段階的に計測精度を上げて組織の動きベクトル場を生成し、生成した動きベクトル場を用いて組織の可動性を解析して可動性を示す情報を得て評価する。

なお、本実施例では、医療用の超音波の画像データを利用した場合を想定しており、図１は超音波診断装置の構成の一例を示す図でもある。

まず、図１の装置において、組織の動きを計測する際に利用する画像データを構成するための、信号処理の流れを説明する。図１には図示しない被検体の体表面に装着された探触子１１に対して、送信ビームフォーマ１３から送波用の電気信号が、送受切替スイッチ１２を介して入力される。探触子１１に入力された電気信号は、探触子１１の内部に設置されたセラミック素子にて、電気信号から音響信号に変換され、図示を省略した被検体内に送信される。送信は複数のセラミック素子で行ない、被検体内の所定の深度（ｄ）で集束して点像を形成(ＰＳＦ：Point Spread Function)するように、送信ビームフォーマ１３にて電気信号に対する遅延制御が行なわれる。被検体内を伝播する過程で反射した音響信号は再び探触子１１にて受信され、セラミック素子にて電気信号に変換された後に、送受信切替スイッチ１２を介して受信ビームフォーマ１５に入力される。電気信号が入力される受信ビームフォーマ１５では、各セラミック素子で受信した信号に対して送信ビームフォーマ１３にて与えた遅延時間分の位相が戻されて加算処理が実施される（整相加算）。整相加算後の電気信号は複素のＲＦ(Radio Frequency)信号で、最終的に構成される画像の縦方向１ラインの構成要素となる。取得したＲＦ信号は画像生成部１６に入力される。画像生成部１６は、包絡線検波や対数圧縮等の処理を含む構成であり、ここでＲＦ信号はビデオ信号に変換される。

以上の処理を探触子１１の駆動素子が配列された配列方向に順次切り替えて実施することにより、画像生成部である画像生成部１６の出力として、被検体内の組織の形状を輝度の違いで表示するＢモード画像が生成される。画像生成部１６で生成されたＢモード画像はメモリ１７に一時的に保存される。この図１の装置において、探触子１から画像生成部１６の構成は、超音波診断装置の構成と同じ構成である。

次に、図１に示した本実施例の装置における、動きベクトル計測部１８から表示部２１の構成により実現する、組織の動き計測と可動性評価の処理内容について説明する。動きベクトル計測部１８、可動性評価部１９、及び画像合成部２０は、図１の装置が内蔵する図示を省略した処理部である中央処理部(ＣＰＵ:Central Processing Unit)におけるプログラム処理、或いは集積回路を用いた専用回路で構成できる。本明細書において、動きベクトル計測部１８、可動性評価部１９、及び画像合成部２０、或いは更に第２の実施例の構成要素である座標変換部を含め、処理部と総称する場合がある。

まず、動きベクトル計測部１８は、メモリ１７から、時系列上で連続する２枚のＢモードの画像データ（f_n, f_n＋1 : nは取得した順の番号を示す）を読み出す。上述の通り、この動きベクトル計測部１８が実行する処理は、例えば、図１の装置が内蔵するCPUのプログラム処理、或いは専用回路により実現可能である。

図２を利用して、動きベクトル計測部１８における処理の流れを説明する。同図の工程１では、最初に取得した画像データ（f_n）上に動きベクトル場を計測するための計測領域を設置する。動きベクトル場は計測領域内の平均値として計測されるため、高精度な動きベクトル場を形成するには、計測領域は可能な限り小さい方が望ましい。但し、PSFを超えて小さくした場合、輝度情報が欠落し計測精度が低下するため、各辺が3mm程度の計測領域が適当である。工程２から工程４では、動きベクトル場をサブピクセル精度で計測する処理である。

図３に、本実施例の動きベクトル計測の処理内容を説明する概念図を示す。まず画像データf_n上に計測領域３２を設置する。次に画像データf_n＋1上に計測領域３２と整合する領域を探索する、即ち第１の動きベクトル計測のための探索領域３１を設置する。工程２における探索は、ＳＡＤ(Sum of Absolute Difference)、ＳＳＤ(Sum of Squared Difference)、ＮＣＣ(Normalized Cross-Correlation)など輝度の絶対値を利用するパタンマッチング技術を利用する。工程２の第１の動きベクトル場を計測では、上述のパタンマッチング技術により計測領域３２と整合するf_n＋1上の領域３３を探索し、１画素精度での動きベクトル場（V₁）を計測する。

次に工程３では補間処理を利用して整合するf_n＋1上の領域３４を探索し、約０.５画素精度の動きベクトル場（V₂）を計測する。この補間処理は、Cubic Spline補間、Parabola補間、等角直線補間、ガウシアン補間などを利用して実施する。次に工程４ではＫＬＴ(Kanade Lucas Tomasi)法に代表される輝度の微分値を利用するパタンマッチング技術を利用して整合するf_n＋1上の領域３５を探索し、約０.１画素精度の動きベクトル場（V₃）を計測する。以上の工程２から工程４の処理により、f_n上に設置した計測領域３２内の組織が、次の画像データf_n＋1を取得する間に移動した量と方向を示す動きベクトル場Ｖ(=V₁＋V₂＋V₃)が確定する。

このように、動きベクトル計測部１８は、画像データの輝度情報を利用した１画素精度のパタンマッチング方式と、補間方式と、前記輝度情報の微分情報を利用したパタンマッチング方式を順に実施して、動きベクトル場を計測する。

本実施例の装置の１つの特長は、図２の工程２から工程４に示した通り、段階的に計測精度を上げる動きベクトル計測処理である。工程３に示す補間方式は、補間対象である工程２の相関関数を特定の関数で近似するため、一定の系統誤差が発生することが一般的に知られている。また、工程４に示す輝度の微分情報を利用したパタンマッチング処理は、微小な動きに対して高い精度を持つ半面、１画素を超える大きな動きに対して誤差が拡大する性質がある。

したがって、本実施例の動きベクトル計測処理は、まず工程２で１画素を超える大きい動きを計測し、工程３で０.５画素まで計測精度を高め、工程４で補間処理に内在する系統誤差を補償する、相補的な動きベクトル場計測処理とした点に特長がある。

図４に、スペックルパタンを模擬したデジタルファントムを用いた、本実施例の動きベクトル計測処理の精度評価の結果を示す。図４上段は、SAD＋Cubic Spline補間、図４下段は、SAD＋Cubic Spline補間＋KLTによる計測結果である。横軸は与えた動き量、縦軸は計測結果を示す。エラーバーは１０サンプルの標準偏差の２倍(±２σ)である。図４上段のSAD＋Cubic Spline補間の結果に見られる波状が系統誤差である。一方、図４下段のSAD＋Cubic Spline補間＋KLTの３段階に計測精度を上げる動きベクトル計測処理結果では、系統誤差が補償されてほぼ直線的になり、約０.１画素の精度が実現していることが明らかである。

なお、対象に応じて要求される計測精度は異なり、かつ多段的なベクトル計測は処理時間が増大するため、本実施例の装置では、目的に応じて処理を簡略化する仕組みも備える。例えば、脈波の伝搬に伴う動脈壁の微小な動きを計測する場合、KLT法の１段のみの処理で充分である。または、大変位を対象とする場合、工程３の補間処理で終了する形態も考えられる。したがって、本実施例の装置において、初期段階では２段の計測処理（ここではSAD、KLT）と補間処理（ここではCubic Spline補間）を含む３段階の計測で開始し、その結果に応じて、処理の段階を低減する形に切り替えることが可能な構成とすると、より汎用的で実用的な装置を提供できる。

図２に戻り、動きベクトル計測部１８では、設置した計測領域における動きベクトル場の計測が終了すると、画像データf_n上で、元の計測領域から数画素移動した場所に、新たな計測領域が設置され、動きベクトル場の計測処理が実施される（工程６）。計測領域の移動量は計算コストと２次元の動きベクトル場の空間分解能との兼ね合いで確定するが、３画素程度が適当である。画像データf_nの全領域または術者が指定する範囲に対し、計測領域の設置および動きベクトル場の計測が終了した時点で、動きベクトル計測部１８から可動性評価部１９に、形成された２次元の動きベクトル場が出力される（工程７）。なお、この２次元の動きベクトル場は、後で図６を用いて例示される。

続いて、本実施例の装置の可動性評価部１９で可動性を示す情報を生成して、可動性評価を行う。この可動性評価部１９が実行する処理は、上述した動きベクトル計測部１８と同様、例えば、図１の装置が内蔵する図示を省略したＣＰＵにおけるプログラム処理、或いはＬＳＩチップを用いた専用回路により実現可能である。この可動性評価部１９の処理は、図１に示す通り、領域設定、可動性評価処理１及び画像構成、可動性評価２及び画像構成の順に実行される。

まず、可動性評価部１９では、評価計算を実施する領域設定が行なわれ、後述する数式により、組織の可動性、すなわち、組織の移動、変形、伸縮の容易性が、可動性を示す情報として評価される。領域は２×２以上の画素サイズが設定される。このサイズは可動性評価の感度と空間分解能に影響し、広く設定した場合には、高感度に可動性を評価できる半面、空間分解能は低下する。領域設定は可動性を評価する領域全てに隙間なく、かつ互いに重なる形で設定することにより、空間上の細部に渡る可動性評価が実現する。

まず、図５の数式１に示す処理である可動性評価処理１は、計測した動きベクトル場のＸ成分およびＹ成分の偏微分を計算し、その絶対値を加算する。この可動性評価処理１により、隣接する動きベクトル場の大きさや方向の違いを可動性を示す情報として数値化し、例えば可動性が異なる組織境界の描出が実現する。

つまり、可動性評価部は、可動性を示す情報として、動きベクトル場のＸ方向およびＹ方向の偏微分値、または当該偏微分値の絶対値を加算した加算値の大きさを用いる。

図６に数式１による可動性評価処理１の結果の一例を示す。被検体は同図左上段にそのＢモード画像を示すように、中心部に円形の回転領域を持つファントムモデルである。同図右上段に示す、動きベクトル計測部１８から出力されるベクトル場６１に対して、数式１に示す処理により可動性評価処理１を実施し、得られる可動性を示す情報の数値の違いを、格子パタンや配色や濃淡の違いで表現した結果が、同図左中段に示す可動性画像６２である。同図により、回転領域の境界に沿って可動性の高い部分が円環状に描画され、動きが異なる境界を明瞭に描出されることを示している。

次に、図５の数式２による可動性評価処理２の結果の一例が、同図右中段に示す可動性画像６３である。画像形態６２に比べて４５度方向で、矢印で示すように描画情報が欠損するが、境界における動きベクトル場の方向に関する情報が格子パタンの違いで判断できる。数式１および数式２は微分処理であるため、計算に利用するベクトル場は２×２以上である。

ここで、図１３を用いて、数式２を利用した可動性評価処理２による場合の、ベクトル場と、可動性を示す情報である可動性画像の関係性を説明する。同図において、回転領域の上部領域１３１、左上領域１３２、左領域１３３における２×２のベクトル場に着目し、簡単のため要素ベクトルの大きさは大小の２種類とする。数式２の第１項は、Ｘ成分のＹ方向のベクトル勾配を示し、第２項はＹ成分のＸ方向のベクトル勾配を示す。今、上部領域１３１と左領域１３３のベクトル勾配に着目すると、上部領域１３１ではＹ方向の正に向けて減少し、左領域１３３ではＸ方向の正に向けて増加する。勾配の大きさは両者で同じである。したがって可動性を示す情報に基づく可動性画像上では、値が同じで符号が異なる描画情報として表現される（例えば色の濃淡が同じで色が異なる）。一方、左上領域１３２では左上または右下にベクトル勾配を持つことから数式２の第１項と第２項は異なる符号を持つことが判り、更に軸に対する対称性から大きさは同じになる。したがって数式２の結果はゼロになり、可動性画像上では描画情報が示されない。

以上より、図１に示した本実施例の装置において、数式１の処理を利用して組織境界を高感度に検出し、その上で数式２の処理により組織境界の方向を含む詳細情報を取得することにより、高感度かつ高精度な可動性評価の検査フローが実現する。

図１の画像合成部２０では、メモリ１７に保存されている組織のＢモード画像、動きベクトル計測部１８で獲得した２次元の動きベクトル場、可動性評価部１９にて作成した可動性を示す情報に基づく可動性画像６２ないし可動性画像６３を半透明化して重畳した合成画像を作成する。図１４に、この画像合成部２０で合成した合成画像を、表示部２１にて表示した、画面の一例を示す。

このように、画像合成部２０は、得られた可動性を示す情報を、動きベクトル場、或いは画像データと合成し、表示部２１は、画像合成部で合成して得た合成画像を表示する。画像合成部２０では、画像データ、動きベクトル場、及び可動性を示す情報を半透明化して合成し、合成画像を生成する。

なお、本実施例の装置の、上述した可動性評価部１９における可動性を示す情報を用いた数値解析は、組織の移動を主たる解析対象とする可動性評価の内容であり、腫瘍の良悪性鑑別に効果的である。具体的には、悪性では周辺組織への浸潤に伴い外力に対する可動性が低下し、可動性画像上での組織境界は不明瞭になる。逆に良性では周辺組織との結合が弱いため、可動性画像上での組織境界は鮮明になる。本実施例の装置を用いることにより、術者は体表からの圧迫や拍動、呼吸等を利用して腫瘍の動きベクトル場と可動性画像を作成し、その境界部の配色から良悪性の診断に有用な情報を取得することができる。

更に、可動性を示す情報を用いた可動性評価が有効な別の一例として、主に筋組織の機能評価に有効な組織の伸縮性の評価がある。図７に示すように、動きベクトル計測部１８により、筋組織７２の動きベクトル場７１が計測された場合を想定する。可動性評価部１９は、この動きベクトル場７１において、領域設定として、互いに距離Dだけ離れた計測点１と計測点２を設ける。そして、可動性評価処理として、図７下段に示す、各計測点１、２の動きベクトル場の時間推移７３、その時間積分で算出される移動量の時間推移７４から、筋組織の伸縮率の時間推移７５を可動性を示す情報として算出する。動きベクトル場は計測に利用する画像データの時間間隔における移動量であるから、図７の時間推移７３の縦軸は速度、その積分値である時間推移７４の縦軸は移動距離を示す。また、筋組織の伸縮率の時間推移７５は、図５の数式３により算出される。

筋線維がダメージを受けて伸縮機能が低下すると、正常な組織に比べて動き出しに時間遅れが生じたり、同一線維上で伸縮に斑が発生したりする。つまり、異常組織の場合、正常組織に比べて速度または加速度が遅い、移動距離が短い、伸縮率が低い等の機能低下が観察される可能性がある。これをより客観的なデータに基づいて評価するため、例えば関節部を屈伸させながら画像データを取得し、可動性評価部１９にて正常及び異常が疑われる筋組織の速度、移動距離、伸縮率の時間変化をグラフ化し比較することで、定量的な機能評価が実現する。また、伸縮率の数値に応じて格子パタンや配色により視覚的に違い表現した可動性画像を形成することにより、定量的な情報と共に筋線維全体を包括的に捉えた視点での情報を付加した高精度な診断を実現することができる。

このように、可動性評価部１９は、可動性を示す情報として、動きベクトル場に基づき算出した、組織の伸縮率や、速度情報や、距離、等を用いる。

尚、ここまでの説明では対象とする画像データは、画像生成部１６にて変換されたビデオ信号で構成されていることを想定している。本実施例では画像データを構成する信号の種別は特に限定しない。つまり、本実施例では、画像データにはＲＦ信号で構成されるものを含み、動きベクトル計測部１８及び可動性評価部１９に至る処理フローを実施する形態を含む。

実施例２は、実施例１の装置に座標制御部を追加し、可動性評価を高感度に実施するための座標制御を実施する画像表示装置、組織可動性評価方法に関する実施例である。図８に、実施例２の装置の一構成例を示す。図８の装置では、図１の装置に、座標制御部８１が追加されていること以外は、実施例１の装置と同様の構成を備えている。本実施例において、画像生成部１６等により、被検体内の組織の画像データを構成する処理工程、動きベクトル計測部１８により、動きベクトル場を構成する処理工程は実施例１と同じであるため、ここでは説明を省略する。

この座標制御部８１が実行する処理は、上述した可動性評価部１９と同様、例えば、図１の装置が内蔵する図示を省略したCPUにおけるプログラム処理、或いはLSIチップを用いた専用回路により実現可能である。この座標制御部８１は、図８に示す通り、後で説明する領域選択、座標回転、最大値／平均値検出を行う。

可動性評価部１９にて数式１ないし数式２により可動性を評価した場合、ベクトル場の方向に対する依存性が発生することは前述した通りである。図６右上段に示す回転ファントムのベクトル場６１の場合、図９左下段に示すXY座標系による可動性評価画像９１上では、４５度、１３５度、２２５度、３１５度の方向で値が低下する。絶対値を利用した数式２による解析でも、感度低下は抑制されるものの解消には至らない。

実施例２では、この問題に対し、ベクトル場の数値解析を、座標回転を利用して行ない、可動性を最大感度で評価する。すなわち、本実施例においては、回転ファントムのベクトル場の場合、図９上段に示すように、XY座標系を４５度回転したＸ’Ｙ’座標系にて可動性を評価することにより、前述の感度が低下する領域では逆に最大感度が得られる。つまり、可動性を高感度に評価する最適な座標系を領域適応的に検出することが本実施例の重要な観点である。

以下に、本実施例の具体的な処理の流れを説明する。まず、動きベクトル計測部１８で計測したベクトル場に対して、座標制御部８１は、可動性評価部１９においてベクトル計測を実施した時と同様に領域設定を行ない、可動性制御部１９が、数式１ないし数式２により可動性を評価する。続いて、座標制御部８１により、予め設定する角度間隔で座標回転を行ない、再度可動性を評価する。この処理を０〜１８０度まで繰り返し実施することにより、設定した領域において最大値をとる座標回転角が検出される。

例えば図１０に示すベクトル場６１の着目領域１００に対して、座標回転角θに対する可動性をグラフ化した場合、図１１に示すように、縦軸の可動性の最大値は、横軸の回転角θが４５度と１３５度になり、このいずれかの値を着目領域の解析値として採用する。以上の処理をベクトル場の全域で実施し、可動性評価部１９にて高感度画像として構成することにより、方向依存性を最大限に抑制した可動性画像が得られる。

本実施例の装置では、座標制御部８１を追加し、座標回転を利用することにより、可動性評価に適した外力と計測対象の位置関係を明確にできる。各領域にて計測した回転角と解析値の関係をメモリ１７に記憶しておき、座標制御部８１において、記憶データを用いて、全領域における解析値の平均値と角度の関係に変換する。図１２は、得られた結果を示すグラフの一例であり、横軸は回転角θ、縦軸が可動性である。このグラフを表示部２１の画面上に表示することにより、術者は可動性を評価するための最適な評価系である、外力と対象物の配置が判断できる。例えば、対象物を体表部からの力で圧迫して可動性を評価する場合には、図１２の回転角θで示す最適な圧迫方向を適宜判断しながらの検査が実現する。

この最適な評価系を示す方法は、上述のようにグラフを利用する、または図１４の図例１４１に示すように、表示部２１の表示画面に表示したＢモード画像上に、最適方向を示す軸１４０を表示するなどの方法を利用することができる。

このように、座標回転させて実行する座標制御部８１では、可動性評価部１９に、座標回転を実施するための角度、角度間隔等の情報を与える。また、可動性評価部１９は、動きベクトル場上の着目領域の可動性と、座標回転角の関係をグラフ化し、グラフの最大値を着目領域の可動性を示す情報とする。また、可動性評価部１９は、可動性と座標回転角の関係を示すグラフを、動きベクトル場上の全域に設置する複数の着目領域で算出し、算出したグラフを平均加算して可動性を最も高感度に評価できる座標回転角を表示部２１に表示する。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明のより良い理解のために詳細に説明したのであり、必ずしも説明の全ての構成を備えるものに限定されものではない。

また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることが可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

更に、上述した各構成、機能、処理部等は、それらの一部又は全部を実現するプログラムを作成することによりソフトウェアで実現しても良いし、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現しても良い。

１１ 探触子
１２ 送受切替スイッチ
１３ 送信ビームフォーマ
１４ 制御部
１５ 受信ビームフォーマ
１６ 画像生成部
１７ メモリ
１８ 動きベクトル計測部
１９ 可動性評価部
２０ 画像合成部
３１ 探索領域
３２ 計測領域
３３ 工程２で整合する領域
３４ 工程３で整合する領域
３５ 工程４で整合する領域
６１ 回転ファントムのベクトル場
６２ 数式１による可動性画像
６３ 数式２による可動性画像
６４ 合成画像
７１ 筋組織の画像データ
７２ 筋組織の模式図
７３ 動きベクトル場の時間推移
７４ 移動量の時間推移
７５ 伸縮率の時間推移
８１ 座標制御部
９１ ＸＹ座標系の可動性画像
９２ Ｘ’Ｙ’座標系の可動性画像
１３１ ベクトル場の上部領域
１３２ ベクトル場の左上領域
１３３ ベクトル場の左領域
１４０ 最適方向を示す軸
１４１ 最適な評価系を指示する図例。

Claims (17)

1. 画像を表示する画像表示装置であって、
   組織の時系列の画像データを作成する画像生成部と、
   前記時系列の複数の前記画像データから、動きベクトル場を計測する動きベクトル計測部と、
   前記動きベクトル場を利用して組織の可動性を解析し、可動性を示す情報を得る可動性評価部と、
   前記可動性を示す情報を表示する表示部と、を備える、
   ことを特徴とする画像表示装置。
2. 請求項１に記載の画像表示装置であって、
   前記動きベクトル計測部は、
   前記画像データの輝度情報を利用した１画素精度のパタンマッチング方式と、補間方式と、前記輝度情報の微分情報を利用したパタンマッチング方式を順に実施して、前記動きベクトル場を計測する、
   ことを特徴とする画像表示装置。
3. 請求項１に記載の画像表示装置であって、
   前記可動性評価部は、
   前記可動性を示す情報として、前記動きベクトル場のX方向およびY方向の偏微分値、または当該偏微分値の絶対値を加算した加算値の大きさを用いる、
   ことを特徴とする画像表示装置。
4. 請求項１に記載の画像表示装置であって、
   得られた前記可動性を示す情報を、前記動きベクトル場、或いは前記画像データと合成する画像合成部を更に備え、
   前記表示部は、前記画像合成部で合成して得た合成画像を表示する、
   ことを特徴とする画像表示装置。
5. 請求項４に記載の画像表示装置であって、
   前記画像合成部では、
   前記画像データ、前記動きベクトル場、及び前記可動性を示す情報を半透明化して合成し、合成画像を生成する、
   ことを特徴とする画像表示装置。
6. 請求項１に記載の画像表示装置であって、
   前記可動性評価部は、
   前記可動性を示す情報として、前記動きベクトル場に基づき算出した、前記組織の伸縮率を用いる、
   ことを特徴とする画像表示装置。
7. 請求項１に記載の画像表示装置であって、
   前記可動性評価部は、
   前記可動性を示す情報として、前記動きベクトル場に基づき算出した、速度情報を用いる、
   ことを特徴とする画像表示装置。
8. 請求項１に記載の画像表示装置であって、
   前記可動性評価部は、
   前記可動性を示す情報として、前記動きベクトル場に基づき算出した距離を用いる、
   ことを特徴とする画像表示装置。
9. 請求項１に記載の画像表示装置であって、
   前記可動性評価部における可動性を示す情報の取得を、座標回転させて実行するための座標制御部を更に有する、
   ことを特徴とする画像表示装置。
10. 請求項９に記載の画像表示装置であって、
    前記座標制御部は、
    前記可動性評価部に、座標回転を実施するための角度、角度間隔等の情報を与える、
    ことを特徴とする画像表示装置。
11. 請求項９に記載の画像表示装置であって、
    前記可動性評価部は、
    前記動きベクトル場上の着目領域の可動性と、座標回転角の関係をグラフ化し、前記グラフの最大値を前記着目領域の前記可動性を示す情報とする、
    ことを特徴とする画像表示装置。
12. 請求項９に記載の画像表示装置であって、
    前記可動性評価部は、
    前記可動性と座標回転角の関係を示すグラフを、前記動きベクトル場上の全域に設置する複数の着目領域で算出し、算出したグラフを平均加算して可動性を最も高感度に評価できる座標回転角を前記表示部に表示する、
    ことを特徴とする画像表示装置。
13. 組織の時系列の複数の画像データから、動きベクトル場を計測し、
    前記動きベクトル場を用いて前記組織の可動性を解析し、
    前記解析結果から可動性を示す情報を得て、
    前記可動性を示す情報に基づいて組織の可動性を評価する、
    ことを特徴とする組織可動性評価方法。
14. 請求項１３に記載の組織可動性評価方法であって、
    前記動きベクトル場を計測する際に、前記画像データの輝度情報を利用した１画素精度のパタンマッチング方式と、補間方式と、前記画像データの輝度情報の微分情報を利用したパタンマッチング方式を順に実施する、
    ことを特徴とする組織可動性評価方法。
15. 請求項１３に記載の組織可動性評価方法であって、
    前記可動性を示す情報として、前記動きベクトル場のX方向およびY方向の偏微分値、または当該偏微分値の絶対値を加算した加算値の大きさを用いる、
    ことを特徴とする組織可動性評価方法。
16. 請求項１３に記載の組織可動性評価方法であって、
    得られた前記可動性を示す情報を、前記動きベクトル場、或いは前記画像データと合成して表示のための合成画像を生成する、
    ことを特徴とする組織可動性評価方法。
17. 請求項１３に記載の組織可動性評価方法であって、
    前記動きベクトル場を用いて組織の可動性を解析して、前記可動性を示す情報を取得する際、座標回転させる、
    ことを特徴とする組織可動性評価方法。

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