JP2017536856A - 検出領域を選択する方法と装置及び弾性検出システム - Google Patents

検出領域を選択する方法と装置及び弾性検出システム Download PDF

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Abstract

検出領域を選択する方法、装置及び弾性検出システムであって、該方法は、識別される器官組織情報を複数の検出サブ領域に区画し、検出サブ領域における器官組織情報の特徴値を計算すること（１１）と、識別される器官組織情報に基づいて、前記器官組織境界領域を確定すること（１２）と、前記器官組織境界領域、及び予め設定された特徴値条件に基づいて、器官組織検出領域を確定すること（１３）とを含む。この方法は器官組織情報に基づいて器官組織境界を確定し、器官組織境界に基づいて検出領域を自動調節することができる。

Description

本発明の実施例は医用画像処理技術の分野に関し、特に検出領域を選択する方法と装置及び弾性検出システム。
多くの臨床応用では、超音波画像法、磁気共鳴画像法（ＭＲＩ、Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ）、コンピュータ断層撮影（ＣＴ、Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）などを含む従来の医用画像法により、器官組織の検出領域を位置決めする。例えば、弾性検出及びカラードプラ超音波検査などがある。
現在、主に以下の２種類の方式により器官組織検出領域を選択する。第１の方式は、深さ範囲が定められた器官組織を検出領域とすることである。第２の方式は、器官組織検出領域を人為的に選択することである。
第１の方法は、検出深さが定められるが、実際に、異なる人々や、同じ人の異なる位置には、組織の位置と形状に違いがある。例えば、現在、市場で見られる器官の瞬間弾性を検出するための装置は一般の人々に対して、その検出範囲は定められた皮下２．５〜６．５ｃｍの器官組織であるが、肥満者や体型が大きい人は皮下３．５ｃｍがまだ皮層である可能性があるため、検出範囲が定められた方法を用いるのは、一部の個体に対して誤差を生じる。
検出領域を手動で選択する第２の方法は、操作者が器官組織境界を正確に選択するためには器官組織構造と画像情報に精通することが必要であるので、操作者に対する要求が高いと同時に、検出過程に人為的な選択の過程が導入するため、検出時間が長くなる。
上述のように、検出領域を自動調節する方法は未だ不足している。
本発明の目的は、検出領域を自動調節するために、検出領域を選択する方法と装置及び弾性検出システムを提供することである。
一態様によれば、本発明は検出領域を選択する方法を提供する。この方法は、
識別される器官組織情報に基づいて、前記器官組織境界を確定し、前記器官組織境界により囲まれる領域を器官組織領域として確定することと、
識別される器官組織情報を複数の検出サブ領域に区画し、検出サブ領域における器官組織情報の特徴値を計算することと、
識別される器官組織情報に基づいて、器官組織境界領域を確定することと、
前記器官組織境界領域、及び予め設定された特徴値条件に基づいて、器官組織検出領域を確定することと、を含む。
別の態様によれば、本発明は検出領域を選択する装置を提供する。この装置は、識別される器官組織情報を複数の検出サブ領域に区画するための領域区画ユニットと、検出サブ領域における器官組織情報の特徴値を計算するための特徴値計算ユニットと、識別される器官組織情報に基づいて、器官組織境界領域を確定するための境界領域識別ユニットと、前記器官組織境界領域、及び予め設定された特徴値条件に基づいて、器官組織検出領域を確定するための検出領域確定ユニットとを備える。
他の態様によれば、本発明は弾性検出システムを提供する。このシステムは、情報取得装置、弾性イメージング装置、プローブ設置装置、処理装置、表示装置、及び本発明の任意の実施例による検出領域を選択する装置を備える。前記情報取得装置は、識別される器官組織情報を取得するために用いられる。前記プローブ設置装置は、前記検出領域を選択する装置により確定された検出領域を前記プローブの検出範囲に含ませるように、弾性イメージング装置のプローブの位置を調節するために用いられる。前記弾性イメージング装置は、器官組織の弾性情報を取得するために用いられる。前記表示装置は、前記検出領域における弾性情報を表示するために用いられる。
本発明の実施例による検出領域を選択する方法と装置及び弾性検出システムは、器官組織検出領域を自動調節することができる。本発明の実施例による検出領域を選択する方法は、識別される器官組織情報に基づいて器官組織境界領域を確定し、器官組織境界領域と予め設定された特徴値条件に基づいて器官組織検出領域を確定する。この方法では、器官組織情報が異なる場所、検出領域の位置とサイズが異なる。即ち、この方法は、器官検出領域の位置とサイズを調節することができる。
ここで説明される図面は、本発明の実施例をさらに理解させるために、本発明の実施例の一部を構成するためのものであり、本発明の実施例を限定するものではない。
本発明の第１実施例による検出領域を選択する方法の実現フローチャートである。 本発明の第２実施例による検出領域を選択する方法の実現フローチャートである。 本発明の第２実施例における器官組織のＭモード超音波信号に基づいて検出領域を選択する効果図である。 本発明の第２実施例における器官組織の定量的な弾性率の模式図である。 本発明の第３実施例による検出領域を選択する方法の実現フローチャートである。 本発明の第３実施例における器官組織のＢモード超音波信号に基づいて検出領域を選択する効果図である。 本発明の第３実施例における器官組織の定量的な弾性率の模式図である。 本発明の第４実施例による検出領域を選択する方法の実現フローチャートである。 本発明の第４実施例における器官組織の３次元画像境界に基づく効果図である。 本発明の第４実施例における器官組織の３次元画像に基づいて検出領域を選択する効果図である。 本発明の第４実施例における器官組織の定量的な弾性率の模式図である。 本発明の第５実施例による検出領域を選択する装置の構造模式図である。 本発明の第６実施例による弾性検出システムの構造模式図である。
以下、添付の図面及び具体的な実施例を参照しながら、本発明の実施例をより詳細かつ完全に説明する。ここで記述する具体的な実施例は、本発明の実施例を説明するために用いられ、本発明の実施例を限定するものではないことを理解するべきである。なお、説明を簡単にするために、図面では、本発明の実施例に関連する内容の全部でなく一部のみが示されている。
〈第１実施例〉
図１は、本発明の第１実施例による検出領域を選択する方法の実現フローチャートである。この方法は、検出領域を選択する装置により実行することができる。図１に示されるように、該実現フローチャートはステップ１１〜ステップ１３を含む。
ステップ１１では、識別される器官組織情報を複数の検出サブ領域に区画し、各検出サブ領域における器官組織情報の特徴値を計算する。
ここで、識別される器官組織情報は、器官組織の１次元、２次元又は３次元超音波画像を含んでもよく、器官組織の１次元、２次元又は３次元超音波信号を含んでもよい。例えば、器官組織情報は、器官組織のＡモード超音波信号、器官組織のＭモード超音波信号、器官組織のＢモード超音波画像、器官組織のＣＴ画像又は器官組織のＭＲＩ画像とすることができる。前記器官組織情報の特徴値は、器官組織情報の平均値又は器官組織情報の標準偏差などとすることができる。
ステップ１２では、識別される器官組織情報に基づいて、前記器官組織境界領域を確定する。
ステップ１１で計算し得られた各検出サブ領域における器官組織情報の特徴値に基づいて、前記器官組織の境界領域を確定してもよい。画像処理技術又は信号処理技術を用い、前記器官組織情報に対応する器官組織の特徴及び器官組織境界の特徴に基づいて、前記器官組織情報における器官組織境界領域を識別してもよい。
例えば、前記器官組織情報が器官組織の１次元超音波信号又は器官組織の２次元超音波画像である場合、前記検出サブ領域における器官組織情報の特徴値に基づいて、前記器官組織境界領域を確定する。前記器官組織情報が器官組織の３次元超音波画像である場合、器官組織の特徴及び器官組織境界の特徴に基づいて、前記器官組織情報における器官組織境界領域を識別する。
ステップ１３では、前記器官組織境界領域、及び予め設定された特徴値条件に基づいて、器官組織検出領域を確定する。
前記予め設定された特徴値条件は、前記器官組織境界領域からの距離が予め設定された深さ範囲内にあることである。即ち、前記器官組織境界領域からの予め設定された深さ範囲内の器官組織情報を、器官組織情報の検出領域として確定することができる。前記予め設定された深さ範囲は２．６〜６．５ｃｍであってもよい。
前記器官組織情報が器官組織の１次元、２次元又は３次元画像若しくは信号である場合、前記予め設定された特徴値条件は、各検出サブ領域内における画像又は信号の強度値に対応する平均値と標準偏差がいずれも予め設定された範囲を満たすことである。
例えば、前記器官組織情報が器官組織の１次元超音波信号である場合、前記器官組織境界領域、及び予め設定された特徴値条件に基づいて、器官組織検出領域を確定することは、器官組織境界領域内の複数の連続的な検出サブ領域において、各検出サブ領域内の超音波信号の強度値に対応する標準偏差がいずれも標準偏差閾値より小さい場合、該複数の連続的な検出サブ領域を前記器官組織検出領域として確定する。
例えば、前記器官組織情報が器官組織の２次元超音波画像又は器官組織の３次元画像である場合、前記器官組織境界領域、及び予め設定された特徴値条件に基づいて、器官組織検出領域を確定することは、器官組織境界領域内の複数の連続的な検出サブ領域において、各検出サブ領域内の画像の強度値に対応する平均値がいずれも平均値閾値より小さく、且つ各検出サブ領域内の画像の強度値に対応する標準偏差がいずれも標準偏差閾値より小さい場合、該複数の連続的な検出サブ領域を前記器官組織検出領域として確定する。
なお、平均値閾値は、各検出サブ領域内の超音波信号又は画像の最大強度値の２０％であってもよく、標準偏差閾値は、各検出サブ領域内の超音波信号又は画像の最大強度値の５％であってもよい。例えば、肝臓組織における検出サブ領域内のＣＴ画像の強度値範囲が０〜３００ＨＵ（Ｈｏｕｎｓｆｉｅｌｄ ｕｎｉｔ、ハウンスフィールド単位）であり、その平均値閾値が６０ＨＵであってもよく、その標準偏差閾値が１５ＨＵであってもよい。
前記器官組織境界領域、及び予め設定された特徴値条件に基づいて、器官組織検出領域を確定することは、前記器官組織検出領域内の器官組織の弾性値を計算することをさらに含むことができる。即ち、確定された器官組織検出領域内の器官組織の弾性値を計算することにより、器官組織の超音波検出を実現する。
本発明の第１実施例による検出領域を選択する方法は、器官組織情報を複数の検出サブ領域に区画し、各検出サブ領域における器官組織情報の特徴値を計算しており、器官組織情報に基づいて前記器官組織境界領域を確定し、前記器官組織境界領域、及び予め設定された特徴値条件に基づいて器官組織検出領域を確定する。つまり、この方法は、検出領域を自動選択することができる。本発明の第１実施例による検出領域を選択する方法では、前記器官組織情報が異なる場合、確定された検出領域が異なる。即ち、本発明の第１実施例において、異なる個体の器官組織情報の特徴に基づいて、検出領域の位置とサイズを自動調節することができる。
〈第２実施例〉
図２は、本発明の第２実施例による検出領域を選択する方法の実現フローチャートである。この方法は器官組織の１次元超音波信号に適する。図３は、本発明の第２実施例における器官組織のＭモード超音波信号に基づいて検出領域を選択する効果図である。図４は、本発明の第２実施例における器官組織の定量的な弾性率の模式図である。図２〜図４から、この方法はステップ２１〜ステップ２４を含む。
ステップ２１では、前記器官組織の超音波信号を複数の検出サブ領域Ｓｉに区画する。
前記器官組織の１次元超音波信号は、器官組織のＡモード超音波信号又は器官組織のＭモード超音波信号とすることができる。１つの超音波信号がｎ個のサンプリング点を含み、これに対応する器官組織の超音波信号の走査深さがｄ（単位がｍｍ）であると仮定すると、深さ１ｍｍあたりｎ／ｄ個の点を含む。ｎ個のサンプリング点を多段の検出サブ領域Ｓｉに区画し、検出サブ領域Ｓｉに対応する走査深さはｄｉであり、ｉが整数である。走査深さｄｉは、検出サブ領域Ｓｉの深さの平均値又は端値とすることができ、ここでは端値にされる。
例えば、ｚを間隔距離としてｎ個のサンプリング点を多段の検出サブ領域Ｓｉに区画する。超音波画像法において、画像の最底部（走査深さの最も深いところに対応する）には一般的に検出対象が含まれないため、画像の最底部の情報は無視されてもよい。このとき、ｉ＝１，２，…，［ｄ／ｚ］−１であり、ｚが検出サブ領域の区間の長さ（単位がｍｍ）であり、［］は整数に切り上げる計算である。各段の検出サブ領域にはそれぞれ［ｚｎ／ｄ］個のサンプリング点が含まれている。例えば、超音波信号の走査深さｄが２０ｍｍとなり、間隔距離ｚが３ｍｍにされる場合、ｎ個のサンプリング点は［ｄ／ｚ］−１＝６段の検出サブ領域Ｓ１〜Ｓ６に区画される。Ｓ１が０〜３ｍｍ区間に対応し、Ｓ２が３〜６ｍｍ区間に対応し、…、Ｓ６が１５〜１８ｍｍ区間に対応する。一般的に検出対象が含まれないため、画像の最底部（１８〜２０ｍｍ区間に対応する）は無視される。
ステップ２２では、各検出サブ領域Ｓｉ内の器官組織の超音波信号ＲｉのＮａｋａｇａｍｉ分布値ｍｉを計算する。
Ｎａｋａｇａｍｉ統計モデルは、超音波組織性状診断技術の１つである。具体的に、以下の式に基づいて、各検出サブ領域Ｓｉ内の器官組織の画像に対応する超音波信号ＲｉのＮａｋａｇａｍｉ分布値ｍｉを計算する。


Ｎａｋａｇａｍｉ分布の確率密度関数は、


である。Ｅ（．）が平均値関数、Г（．）がガンマ関数、Ω＝Ｅ（ｒ２）、Ｕ（．）が単位ステップ関数、ｍがＮａｋａｇａｍｉ分布値、ｒが確率分布関数ｆ（ｒ）の従属変数であり、ｒ≧０、ｍ≧０。各検出サブ領域Ｓｉにとっては、ｍｉがＳｉ領域内のｍ値であり、Ｒｉが超音波信号のエンベロープ値である。
ｍ値が（０，１）範囲内にある場合、器官組織の１次元超音波信号はプレレイリー（ｐｒｅ−Ｒａｙｌｅｉｇｈ）分布に従う。ｍ値が１に等しい場合、１次元超音波エコー信号はレイリー（Ｒａｙｌｅｉｇｈ）分布に従う。ｍ値が１より大きい場合、１次元超音波エコー信号はポストレイリー（ｐｏｓｔ−Ｒａｙｌｅｉｇｈ）分布に従う。
ステップ２３では、以下の式に基づいて各検出サブ領域Ｓｉの重みＷｉを計算し、最大重み値に対応する検出サブ領域を器官組織境界領域として確定する。


ｄｉは、検出サブ領域Ｓｉに対応する走査深さであり、検出サブ領域Ｓｉの深さの平均値又は端値にすることもできる。各検出サブ領域の重みＷｉをトラバーサルして、最大重み値に対応する検出サブ領域を選択し、器官組織境界領域とする。
ステップ２４では、器官組織境界領域内の複数の連続的な検出サブ領域において、各検出サブ領域内の１次元超音波信号の強度値に対応する標準偏差がいずれも標準偏差閾値より小さい場合、該複数の連続的な検出サブ領域を前記器官組織検出領域として確定する。
前記器官組織境界領域における各検出サブ領域Ｓｉ内の超音波信号Ｒｉの強度値に対応する標準偏差ＳＤｉを計算し、且つ器官組織境界領域内の各検出サブ領域をトラバーサルして、ある検出サブ領域からの複数の連続的な検出サブ領域において、各検出サブ領域内の１次元超音波信号の強度値に対応する標準偏差がいずれも標準偏差閾値より小さい場合、該複数の連続的な検出サブ領域を器官組織検出領域として確定する（器官組織検出領域の自動選択が完了する）。
図４に示すように、定量的な弾性情報は、弾性測定装置により測定されたステップ２３に確定された検出領域内の器官組織の定量的な弾性情報の数値（一般的に単位がｋＰａ）を含むことができる。縦方向座標軸は走査深さを表し、横方向座標軸は時間を表す。定量的な弾性情報は、過渡エラストグラフィの過程において、過渡振動が経時的に深さに沿って伝播する軌跡画像を含んでもよい。該図面は、過渡振動の伝播を指示する線分ＡＢをさらに含む。また、図４に示される器官組織の定量的な弾性情報に基づいて、指示標識により指示される領域における過渡振動によるせん断波の伝播速度を計算することで、器官組織の弾性率を計算することができる。
本発明の第２実施例による検出領域を選択する方法は、器官組織のＡモード超音波又はＭモード超音波の超音波信号により、器官組織検出領域を自動選択することができる。また、本算出法は、複雑度が低いため、より高い器官組織境界の識別効率を有することにより、器官組織境界をリアルタイムかつ自動的に位置決めすることができる。
〈第３実施例〉
図５は、本発明の第３実施例による検出領域を選択する方法の実現フローチャートである。この方法は器官組織の超音波信号に適する。図６は、本発明の第３実施例における器官組織のＢモード超音波信号に基づいて検出領域を選択する効果図である。図７は、本発明の第３実施例における器官組織の定量的な弾性率の模式図である。図５〜図７から、この方法はステップ３１〜ステップ３３を含む。
ステップ３１では、前記器官組織の２次元超音波画像を複数の矩形の検出サブ領域Ｒｉｊに区画し、ｉ、ｊが自然数であり、それぞれ各検出サブ領域の行、列の順序番号を示すために用いられる。
前記器官組織の２次元超音波画像は、器官組織のＢモード超音波画像であってもよい。Ｂモード超音波画像のサイズはｗ＊ｈであり、ｗが器官組織の２次元超音波画像の幅、ｈが器官組織の２次元超音波画像の高さ（ｗとｈの単位がいずれも画素である）、対応する走査深さがｄ（単位がｍｍ）であると仮定すると、深さ方向への走査線において、１ｍｍ深さにはｈ／ｄ個の画素点が含まれる。サイズがｗ＊ｈであるＢモード超音波画像は、複数の矩形の検出サブ領域Ｒｉｊに区画される。
例えば、サイズがｗ＊ｈであるＢモード超音波画像は、ｚを辺長として複数の正方形の検出サブ領域Ｒｉｊに区画される。第１実施例と同様に、超音波画像法において、画像の最底部（走査深さの最も深いところに対応する）及び幅方向の最も端には一般的に検出対象が含まれないため、画像の最底部及び幅方向の最も端における情報が無視されてもよい。このとき、
であり、ｚが正方形の検出サブ領域の辺長（単位がｍｍである）である。［］は、整数に切り上げる計算である。このとき、各正方形の検出サブ領域Ｒｉｊの幅と高さはいずれも［ｚｈ／ｄ］個の画素である。
ステップ３２では、各検出サブ領域Ｒｉｊの重みＷｉｊを計算し、最大重み値に対応する検出サブ領域を器官組織の境界領域として確定する。ここで、計算量を減少するために、半数の検出サブ領域の重み値のみを計算してもよい。例えば、２次元超音波画像を中線に沿って両分し、中線以上の半画面の２次元超音波画像における各検出サブ領域Ｒｋｊの重みＷｋｊ（ｋ＝ｉｍａｘ／２）のみを計算して中線以上の境界サブ領域を求める。そして、この境界サブ領域を幅方向（側方向）に沿って伸ばすと、全境界領域を得ることができる。重みＷｋｊは、以下の式に基づいて計算することができる。


ここで、Ｍｋｊが検出サブ領域Ｒｋｊ内の器官組織の２次元超音波画像のグレースケール平均値であり、ＳＤｋｊが検出サブ領域Ｒｋｊ内の器官組織の２次元超音波画像のグレースケール標準偏差であり、ｄｋｊが検出サブ領域Ｒｋｊに対応する走査深さである。ｋ＝ｉｍａｘ／２によれば、辺長がｚである矩形の領域に肝臓組織の２次元超音波画像を区画する場合、

且つｋが整数にされ、ｉｍａｘがｉ値範囲内の最大値である。
例えば、肝臓被膜領域がＢモード超音波画像において均一のハイエコーであるため、器官境界領域のグレースケール平均値が大きい。また、肝臓被膜領域がＢモード超音波画像において均一性を有するため、グレースケール標準偏差が小さい。コンベックスアレイプローブが走査する際の扇形のＢモード超音波画像の両側の黒い背景領域を回避するために、Ｂモード超音波画像の中線での検出サブ領域に捜索を行う。一連の検出サブ領域Ｒｋｊの中に検出サブ領域Ｒｋ１が最大の重みを有するものとなると、該検出サブ領域Ｒｋ１を肝臓組織の境界領域として確定する。
ステップ３３では、前記器官組織境界領域内の複数の連続的な検出サブ領域において、各検出サブ領域内の画像の強度値に対応する平均値がいずれも平均値閾値より小さく、且つ各検出サブ領域内の画像の強度値の標準偏差がいずれも標準偏差閾値より小さい場合、該複数の連続的な検出サブ領域を前記器官組織検出領域として確定する。
前記器官組織境界領域以内のある検出サブ領域からの複数の連続的な検出サブ領域において、各検出サブ領域内の画像の強度値に対応する平均値がいずれも平均値閾値より小さく、且つ各検出サブ領域内の画像の強度値の標準偏差がいずれも標準偏差閾値より小さい場合、該複数の連続的な検出サブ領域を検出領域として確定する（検出領域の自動選択が完了する）。
図７に示すように、定量的な弾性情報は、弾性測定により得られた器官組織構造図における検出領域内の器官組織の定量的な弾性情報の数値（単位がｋＰａ）を含む。弾性率情報は、検出領域における器官組織構造の弾性率分布図を含む。ここで、弾性率分布図はカラーコーディングを用い、異なる色が異なる弾性率を表すことができる。さらに、グレースケール又は他のコーディング形式により弾性率の分布を表すこともできる。即ち、カラーコーディング、グレースケール又は他のコーディング形式により、検出サブ領域内の器官組織の２次元超音波画像の強度値を表すことができる。これに対応して、弾性率分布図は、弾性率のコーディングを表すスケールグラフをさらに含む。
本発明の第３実施例による検出領域を選択する方法は、器官組織のＢモード超音波の画像により、器官組織検出領域を自動選択することができる。また、本算出法は、複雑度が低いため、より高い器官組織境界の識別効率を有することにより、器官組織境界をリアルタイムかつ自動的に位置決めすることができる。
〈第４実施例〉
図８は、本発明の第４実施例による検出領域を選択する方法の実現フローチャートである。この方法は器官組織の３次元画像に適する。図９は、本発明の第４実施例における器官組織の３次元画像境界に基づく効果図である。図１０は、本発明の第４実施例における器官組織の３次元画像に基づいて検出領域を選択する効果図である。図１１は、本発明の第４実施例における器官組織の定量的な弾性率の模式図である。図８〜図１１から、この方法はステップ４１〜ステップ４９を含む。
ステップ４１、領域成長分割法を用いて、前記器官組織のＣＴ画像又は前記器官組織のＭＲＩ画像から皮膚の２値画像と骨骼の２値画像を抽出する。
まず、皮膚の２値画像を抽出する。画像座標が（０，０）である画素をシード点として、領域成長分割法を用いて、皮膚の２値画像を抽出する。ここで、空気のＣＴ値に対応する領域成長の基準が［−１０２４、−５００］ＨＵ（Ｈｏｕｎｓｆｉｅｌｄ ｕｎｉｔ、ハウンスフィールド単位）である。
次に、脊椎骨の２値画像と肋骨の２値画像を含む骨骼の２値画像を抽出する。画像全体に対して、閾値範囲が［３５０、１０２４］ＨＵである閾値分割を実行して、骨骼の２値画像を抽出する。
ステップ４２では、前記骨骼の２値画像の質量中心を計算し、前記皮膚の２値画像の前記質量中心に最も近い点を計算する。
骨骼の２値画像の質量中心ＰＣを計算する。一般的に肋骨が脊椎骨に沿って左右対称であり、且つ脊椎骨の骨骼画像に占める比率が大きいため、骨骼画像の質量中心は脊椎骨の質量中心ＰＣとなる。
脊椎骨の質量中心ＰＣを起点として、皮膚の２値画像の前記質量中心ＰＣに最も近い点を検索して、ＰＮと記録する。
ステップ４３では、前記質量中心及び前記質量中心に最も近い点に基づいて、前記器官組織情報を４つの象限に区画する。
質量中心ＰＣと質量中心に最も近い点ＰＮによりＣＴ画像を４つの象限に区画し、即ち、質量中心ＰＣと質量中心に最も近い点ＰＮの両点が位置する直線を縦方向座標軸とし、質量中心ＰＣを通過し且つ縦方向座標軸に直交する直線を横方向座標軸とする。肝臓組織を器官組織の一例とすると、肝臓領域の大部分は第２象限内に位置する。
ステップ４４では、肋骨フィッティング曲線を得るように、第２象限内の各肋骨点をフィッティングする。
Ｂスプライン曲線又は皮膚曲線により第２象限内の肋骨の各点をフィッティングして、肋骨フィッティング曲線を得る。
ステップ４５では、前記肋骨フィッティング曲線を第１象限に向かって予め設定された値で移動して境界曲線とし、前記境界曲線と前記肋骨フィッティング曲線との間の領域を器官組織の境界領域として確定する。
肋骨曲線が肝臓被膜に近接するため、肋骨曲線を内向きに予め設定された値で移動して境界曲線とし、境界曲線と肋骨フィッティング曲線との間の領域を器官組織の境界領域として確定する。
ここで、前記予め設定された値は５ｍｍであってもいい。
ステップ４６では、前記器官組織境界領域により囲まれる領域を器官組織領域として確定する。
ステップ４７では、前記器官組織領域を複数の検出サブ領域に区画する。
ステップ４８では、各検出サブ領域における器官組織の２次元超音波画像の強度値に対応する平均値及び強度値に対応する標準偏差を計算する。
ステップ４９では、器官組織境界領域により囲まれる領域内の複数の連続的な検出サブ領域において、各検出サブ領域内の画像の強度値に対応する平均値がいずれも平均値閾値より小さく、且つ各検出サブ領域内の画像の強度値に対応する標準偏差がいずれも標準偏差閾値より小さい場合、該複数の連続的な検出サブ領域を前記器官組織検出領域として確定する。
肝臓組織の境界から、肝臓内部の各検出サブ領域を検索して、連続的な複数の検出サブ領域において、各検出サブ領域内の画像の強度値に対応する平均値がいずれも平均値閾値より小さく、且つ各検出サブ領域内の画像の強度値の標準偏差がいずれも標準偏差閾値より小さい場合、該複数の連続的な検出サブ領域を前記器官組織検出領域（器官組織の自動選択が完了）として確定する。
図１１に示すように、定量的な弾性情報は、弾性測定により得られた組織構造図における組織の定量的な弾性情報の数値（単位がｋＰａ）を含む。弾性率情報は、組織構造図の指示標識により表れる領域の組織の弾性率分布図をさらに含む。この図は、カラーコーディングを用い、異なる色により異なる弾性率を表すことができる。さらに、グレースケール又は他のコーディング形式により弾性率の分布を表すこともできる。これに対応して、上記の弾性率分布図は、弾性率のコーディングを表すスケールグラフをさらに含む。
なお、ＣＴ画像又はＭＲＩ画像を用いて、器官組織境界領域の自動識別及び検出領域の位置とサイズの自動調節を実現する場合、自動選択された検出領域は３次元の立体であってもよい。
ＣＴ配列画像を一例として、ＣＴ画像フレーム毎に対して、本実施例による検出領域を選択する方法を用いて、この器官組織の画像フレームの検出領域を自動選択する。画像フレーム毎に対応する各検出領域を用いて、３次元の立体、即ち３次元の検出領域を再構築する。弾性検出プローブを用いて、ＣＴ画像フレーム毎の２次元検出領域内の弾性情報を検出してから、器官組織の３次元弾性分布を再構築することにより、器官組織の３次元の定量的な弾性情報を取得する。
本発明の第４実施例による検出領域を選択する方法は、器官組織の３次元画像、例えば、器官組織のＣＴ画像又は器官組織のＭＲＩ画像により、器官組織検出領域を自動選択することができる。また、本算出法は、複雑度が低いため、より高い器官組織境界の識別効率を有することにより、器官組織境界をリアルタイムかつ自動的に位置決めすることができる。
〈第５実施例〉
図１２は、本発明の第５実施例による検出領域を選択する装置の構造模式図である。図１２に示すように、本実施例の検出領域を選択する装置は、識別される器官組織情報を複数の検出サブ領域に区画するための領域区画ユニット５１と、検出サブ領域における器官組織情報の特徴値を計算するための特徴値計算ユニット５２と、識別される器官組織情報に基づいて、前記器官組織境界領域を確定するための境界領域識別ユニット５３と、前記器官組織境界領域、及び予め設定された特徴値条件に基づいて、器官組織検出領域を確定するための検出領域確定ユニット５４とを備えることができる。
この装置は、前記器官組織検出領域内の器官組織の弾性値を計算するための弾性値計算ユニットをさらに備えることができる。
前記予め設定された特徴値条件は、前記器官組織境界領域からの距離が予め設定された深さ範囲内にあることである。
前記器官組織情報が器官組織の１次元、２次元又は３次元画像若しくは信号である場合、前記予め設定された特徴値条件は、各検出サブ領域内における画像又は信号の強度値に対応する平均値と標準偏差がいずれも予め設定された範囲を満たすことである。
前記器官組織情報が器官組織の１次元超音波信号である場合、境界領域識別ユニット５３は、各検出サブ領域Ｓｉ内の器官組織の１次元超音波信号ＲｉのＮａｋａｇａｍｉ分布値ｍｉを計算するための計算サブユニットと、以下の式に基づいて各検出サブ領域Ｓｉの重みＷｉを計算し、最大重み値に対応する検出サブ領域を器官組織境界領域として確定するための領域識別サブユニットとを含むことができる。


ｄｉが検出サブ領域Ｓｉに対応する走査深さである。
前記器官組織情報が器官組織の２次元超音波画像である場合、領域区画ユニット５１は具体的に、以下の式に基づいて各検出サブ領域Ｒｋｊの重みＷｋｊを計算し、最大重み値に対応する検出サブ領域を器官組織境界領域として確定するために用いられることができる。


ここで、Ｍｋｊが検出サブ領域Ｒｋｊ内の器官組織の２次元超音波画像のグレースケール平均値であり、ＳＤｋｊが検出サブ領域Ｒｋｊ内の器官組織の２次元超音波画像のグレースケール標準偏差であり、ｄｋｊが検出サブ領域Ｒｋｊに対応する走査深さであり、ｋ＝ｉｍａｘ／２。
前記器官組織の２次元超音波画像を複数の矩形の検出サブ領域Ｒｉｊに区画する。境界領域識別ユニット５３は、具体的に、以下の式に基づいて各検出サブ領域Ｒｋｊの重みＷｋｊを計算し、最大重み値に対応する検出サブ領域を器官組織境界領域として確定するために用いることができる。


ここで、Ｍｋｊが検出サブ領域Ｒｋｊ内の器官組織の２次元超音波画像のグレースケール平均値であり、ＳＤｋｊが検出サブ領域内の器官組織の２次元超音波画像のグレースケール標準偏差であり、ｄｋｊが検出サブ領域に対応する走査深さであり、ｋ＝ｉｍａｘ／２。
前記器官組織情報が器官組織のＣＴ画像又は器官組織のＭＲＩ画像である場合、前記境界領域識別ユニット５３は具体的に、画像分割方法を用いて、前記器官組織のＣＴ画像又は前記器官組織のＭＲＩ画像から、皮膚の２値画像と骨骼の２値画像を抽出するための２値画像取得サブユニットと、前記骨骼の２値画像の質量中心を計算し、前記皮膚の２値画像の前記質量中心に最も近い点を計算するための特徴点確定サブユニットと、前記質量中心と前記質量中心に最も近い点に基づいて、前記器官組織の画像を４つの象限に区画するための画像区画サブユニットと、肋骨フィッティング曲線を得るように、第２象限内の各肋骨点をフィッティングするための曲線フィッティングサブユニットと、前記肋骨フィッティング曲線を第１象限に向かって予め設定された値で移動して境界領域曲線とし、前記境界領域曲線と前記肋骨フィッティング曲線との間の領域を器官組織の境界領域として確定するための境界領域確定サブユニットとを備えることができる。
本発明の第５実施例による検出領域を選択する装置は、識別される器官組織情報を複数の検出サブ領域に区画し、検出サブ領域における器官組織情報の特徴値を計算し、識別される器官組織情報に基づいて器官組織境界領域を確定し、確定された器官組織境界領域と予め設定された特徴値条件に基づいて器官組織検出領域を確定する。この装置では、器官組織情報が異なる場所、検出領域の位置とサイズが異なる。即ち、この装置は、検出領域の位置とサイズを調節することができる。
〈第６実施例〉
図１３は、本発明の第６実施例による弾性検出システムの構造模式図である。図１３に示すように、本実施例の弾性検出システムは、情報取得装置６１、弾性イメージング装置６３、プローブ設置装置６４、処理装置６５、表示装置６６、及び本発明第５実施例による検出領域を選択する装置６２を備えることができる。ここで、前記情報取得装置６１は、識別される器官組織情報を取得するために用いられる。前記プローブ設置装置６４は、前記検出領域を選択する装置により確定された検出領域を前記プローブの検出範囲に含ませるように、弾性イメージング装置のプローブの位置を調節するために用いられる。前記弾性イメージング装置６３は、器官組織の弾性情報を取得するために用いられる。前記処理装置６５は、前記検出領域における弾性情報を得るように、弾性イメージング装置により取得された弾性情報を処理するために用いられる。前記表示装置６６は、前記検出領域における弾性情報を表示するために用いられる。
本発明の第６実施例による弾性検出システムは、器官組織境界領域を自動識別し、且つ検出領域の位置とサイズを自動調節することができるため、弾性検出の時間を節約し、異なる操作者同士の間にまたは同じ操作者の異なる操作に存在する操作差異を減少し、正確かつ迅速な、再現性の良い器官組織の弾性検出を実現する。
上述は、単に本発明の好ましい実施形態であり、本発明の実施形態を限定するものではなく、種々の変形及び変更が当業者になされ得る。本発明の実施形態の精神と原則内で行われるすべての修正、同等置換、改善などは、いずれも本発明の実施形態の保護範囲内に含まれるべきである。

Claims (15)

  1. 識別される器官組織情報を複数の検出サブ領域に区画し、各検出サブ領域における器官組織情報の特徴値を計算することと、
    識別される器官組織情報に基づいて、器官組織境界領域を確定することと、
    前記器官組織境界領域、及び予め設定された特徴値条件に基づいて、器官組織検出領域を確定することとを含む、検出領域を選択する方法。
  2. 前記器官組織境界領域、及び予め設定された特徴値条件に基づいて、器官組織検出領域を確定した後に、前記器官組織検出領域内の器官組織の弾性値を計算することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
  3. 前記予め設定された特徴値条件は、前記器官組織境界領域からの距離が予め設定された深さ範囲内にあることである、請求項１に記載の方法。
  4. 前記器官組織情報が器官組織の１次元、２次元又は３次元画像若しくは信号である場合、
    前記予め設定された特徴値条件は、各検出サブ領域内における画像又は信号の強度値に対応する平均値と標準偏差がいずれも予め設定された範囲を満たすことである、請求項１に記載の方法。
  5. 前記器官組織情報が器官組織の１次元超音波信号である場合、
    識別される器官組織情報に基づいて、前記器官組織の境界領域を確定することは、各検出サブ領域Ｓｉ内の器官組織の１次元超音波信号ＲｉのＮａｋａｇａｍｉ分布値ｍｉを計算することと、
    以下の式に基づいて各検出サブ領域Ｓｉの重みＷｉを計算し、最大重み値に対応する検出サブ領域を器官組織境界領域として確定することとを含み、


    ｄｉが検出サブ領域Ｓｉに対応する走査深さであり、ｉが自然数である、請求項１−４のいずれか一項に記載の方法。
  6. 前記器官組織情報が器官組織の２次元超音波画像である場合、
    識別される器官組織情報を複数の検出サブ領域を区画することは、前記器官組織の２次元超音波画像を複数の矩形の検出サブ領域Ｒｉｊに区画することを含み、ｉ、ｊが自然数であり、
    識別される器官組織情報に基づいて、前記器官組織境界領域を確定することは、以下の式に基づいて各検出サブ領域Ｒｋｊの重みＷｋｊを計算し、最大重み値に対応する検出サブ領域を器官組織境界領域として確定することを含み、


    Ｍｋｊが検出サブ領域Ｒｋｊ内の器官組織の２次元超音波画像のグレースケール平均値であり、ＳＤｋｊが検出サブ領域Ｒｋｊ内の器官組織の２次元超音波画像のグレースケール標準偏差であり、ｄｋｊが検出サブ領域Ｒｋｊに対応する走査深さであり、ｋ＝ｉｍａｘ／２且つｋが自然数であり、ｉｍａｘがｉ値範囲内の最大値である、請求項１−４のいずれか一項に記載の方法。
  7. 前記器官組織情報が器官組織のＣＴ画像又は器官組織のＭＲＩ画像である場合、
    識別される器官組織情報に基づいて、前記器官組織の境界領域を確定することは、
    画像分割方法を用いて、前記器官組織のＣＴ画像又は前記器官組織のＭＲＩ画像から、皮膚の２値画像と骨骼の２値画像を抽出することと、
    前記骨骼の２値画像の質量中心を計算し、前記皮膚の２値画像の前記質量中心に最も近い点を計算することと、
    前記質量中心と前記質量中心に最も近い点に基づいて、前記器官組織のＣＴ画像又は前記器官組織のＭＲＩ画像を４つの象限に区画することと、
    肋骨フィッティング曲線を得るように、第２象限内の各肋骨点をフィッティングすることと、
    前記肋骨フィッティング曲線を第１象限に向かって予め設定された値で移動して境界領域曲線とし、前記境界領域曲線と前記肋骨フィッティング曲線との間の領域を器官組織の境界領域として確定することとを含む、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
  8. 識別される器官組織情報を複数の検出サブ領域に区画するための領域区画ユニットと、
    検出サブ領域における器官組織情報の特徴値を計算するための特徴値計算ユニットと、
    識別される器官組織情報に基づいて、器官組織境界領域を確定するための境界領域識別ユニットと、
    前記器官組織境界領域、及び予め設定された特徴値条件に基づいて、器官組織検出領域を確定するための検出領域確定ユニットとを備える、検出領域を選択する装置。
  9. 前記器官組織検出領域内の器官組織の弾性値を計算するための弾性値計算ユニットをさらに備える、請求項８に記載の装置。
  10. 前記予め設定された特徴値条件は、前記器官組織境界領域からの距離が予め設定された深さ範囲内にあることである、請求項８に記載の装置。
  11. 前記器官組織情報が器官組織の１次元、２次元又は３次元画像若しくは信号である場合、
    前記予め設定された特徴値条件は、各検出サブ領域内における画像又は信号の強度値に対応する平均値と標準偏差がいずれも予め設定された範囲を満たすことである、請求項８に記載の装置。
  12. 前記器官組織情報が器官組織の１次元超音波信号である場合、
    境界領域識別ユニットは、
    各検出サブ領域Ｓｉ内の器官組織の１次元超音波信号ＲｉのＮａｋａｇａｍｉ分布値ｍｉを計算するための計算サブユニットと、
    以下の式に基づいて各検出サブ領域Ｓｉの重みＷｉを計算し、最大重み値に対応する検出サブ領域を器官組織境界領域として確定するための領域識別サブユニットとを含み、


    ｄｉが検出サブ領域Ｓｉに対応する走査深さであり、ｉが自然数である、請求項８〜１１のいずれか一項に記載の装置。
  13. 前記器官組織情報が器官組織の２次元超音波画像である場合、
    領域区画ユニットは、前記器官組織の２次元超音波画像を複数の矩形の検出サブ領域Ｒｉｊに区画するために用いられ、ｉ、ｊが自然数であり、
    境界領域識別ユニットは、以下の式に基づいて各検出サブ領域Ｒｋｊの重みＷｋｊを計算し、最大重み値に対応する検出サブ領域を器官組織境界領域として確定するために用いられ、


    Ｍｋｊが検出サブ領域Ｒｋｊ内の器官組織の２次元超音波画像のグレースケール平均値であり、ＳＤｋｊが検出サブ領域Ｒｋｊ内の器官組織の２次元超音波画像のグレースケール標準偏差であり、ｄｋｊが検出サブ領域Ｒｋｊに対応する走査深さであり、ｋ＝ｉｍａｘ／２且つｋが自然数であり、ｉｍａｘがｉ値範囲内の最大値である、請求項８〜１１のいずれか一項に記載の装置。
  14. 前記器官組織情報が器官組織のＣＴ画像又は器官組織のＭＲＩ画像である場合、
    前記境界領域識別ユニットは、
    画像分割方法を用いて、前記器官組織のＣＴ画像又は前記器官組織のＭＲＩ画像から、皮膚の２値画像と骨骼の２値画像を抽出するための２値画像取得サブユニットと、
    前記骨骼の２値画像の質量中心を計算し、前記皮膚の２値画像の前記質量中心に最も近い点を計算するための特徴点確定サブユニットと、
    前記質量中心と前記質量中心に最も近い点に基づいて、前記器官組織のＣＴ画像又は前記器官組織のＭＲＩ画像を４つの象限に区画するための画像区画サブユニットと、
    肋骨フィッティング曲線を得るように、第２象限内の各肋骨点をフィッティングするための曲線フィッティングサブユニットと、
    前記肋骨フィッティング曲線を第１象限に向かって予め設定された値で移動して境界領域曲線とし、前記境界領域曲線と前記肋骨フィッティング曲線との間の領域を器官組織の境界領域として確定するための境界領域確定サブユニットとを備える、請求項８〜１１のいずれか一項に記載の装置。
  15. 弾性検出システムであって、情報取得装置、弾性イメージング装置、プローブ設置装置、表示装置、及び請求項８〜１４のいずれか一項に記載の検出領域を選択する装置を備え、
    前記情報取得装置は、識別される器官組織情報を取得するために用いられ、
    前記プローブ設置装置は、前記検出領域を選択する装置により確定された検出領域をプローブの検出範囲に含ませるように、弾性イメージング装置のプローブの位置を調節するために用いられ、
    前記弾性イメージング装置は、器官組織の弾性情報を取得するために用いられ、
    前記表示装置は、前記検出領域における弾性情報を表示するために用いられる、弾性検出システム。
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