JP2018501005A - 解剖学的オブジェクトをセグメント化する超音波画像装置及び方法 - Google Patents
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Abstract
画像誘導介入中に超音波取得ユニット（１４）の視界（２９）の中の解剖学的オブジェクトをセグメント化する超音波画像装置（１０）が開示される。超音波画像装置は、超音波取得ユニットから画像平面内の視野の中のオブジェクトの、生画像データとして提供される連続２次元超音波データストリーム（３０）を受信し、セグメント化ユニット（３６）からオブジェクトの３次元表現として３次元セグメント化モデル（４６）を受信するよう構成される。画像プロセッサ（３４）は、３次元セグメント化モデル及びセグメント化平面（４８）に基づき２次元セグメント化モデル（５０）を決定するよう構成され、セグメント化平面及び連続２次元超音波データストリームの画像平面は互いに対応する。画像プロセッサは、パターン検出に基づき２次元セグメント化モデルの輪郭を連続２次元超音波データストリームに適応させるよう構成され、画像プロセッサは、連続２次元超音波データストリーム及び連続２次元超音波データストリームに位置合わせされた適応セグメント化モデルに基づき、注釈付き２次元生画像データ（４２）を提供するよう構成される。
Description
本発明は、超音波取得ユニットの視野の中の解剖学的オブジェクトをセグメント化する超音波画像装置に関する。本発明は、さらに、超音波取得ユニットの視野の中の解剖学的オブジェクトをセグメント化する方法に関する。特に、本発明は、患者のスキャンされる体積の中の解剖学的オブジェクトの画像処理及びセグメント化に関する。本発明は、さらに、コンピュータプログラムがコンピュータにおいて実行されるとコンピュータに本発明に従う方法のステップを実行させるプログラムコード手段を有するコンピュータプログラムに関する。
医用画像システムの分野では、通常、診断の可能性を向上するために、同一の又は異なる医療分析システムにより取得された患者の異なる画像を結合することが知られている。特に、超音波画像を異なる画像システムから得られた患者の術前画像データと結合する超音波システムが知られている。
超音波画像システムは、さらに、解剖学的モデル及び超音波画像データに基づきセグメント化画像を提供するために、超音波プローブにより走査された解剖学的構造の所定モデル又はセグメント化データを、取得した超音波データから得られた画像と結合できる。対応するシステムは、例えばＵＳ２０１２/００６５５１０Ａ１から知られている。
生体検査及び／又はブランチの多い治療のような超音波画像により支援される医療処置の間、リアルタイム画像及び解剖学的オブジェクトの対応するリアルタイムセグメント化、つまり、超音波プローブの視野の中の解剖学的オブジェクトの体積又は表面の定義は、幾つかの利点を提供できる。
従来の解剖学的セグメント化技術は、磁気共鳴断層撮影法（magnet resonance tomography：ＭＲＴ）又はコンピュータ断層撮影法（computer tomography：ＣＴ）のような提供される画像データの中に見える異なる組織の間の明瞭なコントラストを要求する。しかしながら、大部分の知られているセグメント化技術は、セグメント化モデルが粗悪な信号対雑音比を有する超音波画像に正しく位置合わせされないので、超音波画像システムでは低い性能を有していた。通常、セグメント化されるべき解剖学的構造の形状に関する事前情報は、超音波画像内の解剖学的構造のセグメント化を向上できるが、これらの技術は、標準的に、多大な計算量を必要とする３次元データに適用される。したがって、これらの技術は、標準的に効果であり、リアルタイム用途には適用できない。
幾つかの更なる知られている生体検査及び／又はブランチの多い治療の用途では、２次元画像データが取得され、位置センサに基づき、解剖学的オブジェクトのセグメント化のために使用される規則的な３次元ボクセルアレイに再構成される。
超音波画像データの中の解剖学的オブジェクトをセグメント化する知られている技術の欠点は、予め決定される３次元セグメント化モデルが分析中の解剖学的オブジェクトの変形を考慮しないことである。セグメント化モデルをリアルタイム３次元超音波画像データに位置合わせするための計算量は、医療行為の間のリアルタイムの３次元セグメント化を困難にする。さらに、医療行為の間の３次元データの取得は複雑であり、したがって、標準的に、２次元データのみが医療行為中に取得される。
本発明の目的は、高精度及び低い技術的努力により超音波データの中の解剖学的オブジェクトをセグメント化できる改良された超音波画像装置を提供することである。本発明の更なる目的は、超音波データの中の解剖学的オブジェクトをセグメント化する対応する方法を提供することである。本発明の最後の目的は、上述の方法を実施するコンピュータプログラム、及び該コンピュータプログラムを格納する非一時的メモリを提供することである。
本発明の第１の態様では、超音波取得ユニットの視界の中の解剖学的オブジェクトをセグメント化する超音波画像装置であって、前記超音波取得ユニットからの画像平面内の前記視界の中の前記オブジェクトの２次元超音波データを受信し、セグメント化ユニットから前記オブジェクトの３次元表現として３次元セグメント化モデルを受信するよう構成されるデータインタフェースと、前記３次元セグメント化モデル及びセグメント化平面に基づき、２次元セグメント化モデルを決定するよう構成される画像プロセッサであって、前記セグメント化平面及び前記２次元超音波データの画像平面は、互いに対応する、画像プロセッサと、を有し、前記画像プロセッサは、パターン検出に基づき前記２次元セグメント化モデルの輪郭を前記２次元超音波データに適応するよう構成され、前記画像プロセッサは、前記２次元超音波データ及び前記２次元超音波データに適応される前記適応セグメント化モデルに基づき、注釈付き２次元画像データを提供するよう構成される、超音波画像装置が提供される。
本発明の別の態様によると、超音波取得ユニットの視界の中の解剖学的オブジェクトをセグメント化する方法であって、前記超音波取得ユニットからの前記視界の中の前記オブジェクトの画像平面の中の２次元超音波データを受信するステップと、セグメント化ユニットから前記オブジェクトの３次元表現として３次元セグメント化モデルを受信するステップと、前記３次元セグメント化モデル及び前記３次元セグメント化モデルを横切るセグメント化平面に基づき、２次元セグメント化モデルを決定するステップであって、前記セグメント化平面及び前記画像平面は、互いに対応する、ステップと、を有し、前記２次元超音波データの中のパターン検出に基づき前記２次元セグメント化モデルの輪郭を前記２次元超音波データに変形するステップと、前記２次元超音波データ及び前記２次元超音波データに揃えられる前記適応セグメント化モデルに基づき、注釈付き２次元画像データを提供するステップと、を有する方法が提供される。
本発明の別の態様によると、コンピュータプログラムがコンピュータにおいて実行されるとコンピュータに本発明に従う方法のステップを実行させるプログラムコード手段を有するコンピュータプログラムが提供される。
別の態様によると、本発明によるコンピュータプログラムを格納するために格納媒体が提供される。
本発明の好適な実施形態は、従属請求項で定められる。理解されるべきことに、請求される方法は、請求される装置の及び従属請求項に定められるのと同様の及び／又は同一の好適な実施形態を有する。
本発明は、３次元セグメント化モデルとセグメント化モデルの３次元表現の切断面又は交差面に対応するセグメント化平面とから解剖学的オブジェクトの２次元セグメント化モデルを導出するための考えに基づく。ここで、取得される超音波データの画像平面は、セグメント化平面に対応する。したがって、対応する２次元セグメント化モデルは、少ない計算量で及び低減された時間枠の中で２次元超音波データに適応され得る。２次元セグメント化モデル及び２次元超音波データの精細な適応又は相関を達成するために、２次元セグメント化モデルは、超音波データの中で検出されるパターンに基づき輪郭を変形することにより、２次元超音波データに更に適応される。モデルの超音波データへの適応の後に、相応して注釈付き２次元画像が提供され得る。注釈付き２次元画像では、異なるピクセルのような異なる画像部分は、２次元セグメント化モデルに基づき、異なる解剖学的特徴として注釈を付けられ又はラベルを付けられる。追加又は代替で、解剖学的オブジェクトの表面ピクセルは、視覚ディスプレイのために輪郭を提供するために注釈を付けられる。したがって、解剖学的オブジェクトは、短い時間枠の中の少ない計算量で及び高精度で、超音波取得ユニットから受信される超音波データの中でセグメント化され得る。
このような削減された計算量に基づき、解剖学的オブジェクトのセグメント化モデルの適応及び超音波データセグメント化は、特に、超音波データの生画像ストリームのために提供され得る。したがって、画像装置及び画像方法は、例えば、生体検査又はブランチの多い治療処置又は他の画像誘導介入のために使用できる。
好適な実施形態では、前記セグメント化ユニットは、前記オブジェクトの３次元医用画像データを受信するよう構成されるデータインタフェースを有し、前記セグメント化ユニットは、２次元画像手順の前に、前記３次元医用画像データに基づき、前記解剖学的オブジェクトの所定３次元セグメント化モデルを適応させるよう構成される、請求項１に記載の超音波画像装置。これは、場合によっては、オブジェクトの３次元表現として提供され得る精細且つ詳細なセグメント化を得るためである。適応された所定３次元セグメント化モデルは、解剖学的オブジェクトの患者固有に適応される３次元表現であり、３次元セグメント化を形成する。所定３次元セグメント化モデル及び患者固有３次元セグメント化は、以下で、２次元セグメント化の処理中に使用される。
これは、所定３次元セグメント化モデルから得られる、視界の中のオブジェクトの一般的解剖学的特徴及び画像外観の知識を利用することを可能にする。結果として、私達は、解剖学的特徴及び画像外観に関する知識をエンコードする２次元セグメント化モデルを得る。この２次元モデルは、患者の個々の解剖学的特徴及び画像外観に適応される必要があるだけである。
更なる好適な実施形態では、前記セグメント化ユニットは、前記適応３次元セグメント化モデルを前記データインタフェースに提供するよう構成される。
好適な実施形態では、３次元セグメント化モデル及び／又は２次元セグメント化モデルは、解剖学的オブジェクトの表現を形成する複数のモデル要素を有する。ここで、解剖学的情報及び／又はパターン情報は、モデル要素に割り当てられる。モデル要素は、望ましくは、２次元セグメント化モデル又は３次元セグメント化モデルの線要素又は面要素を形成する。これは、セグメント化モデルが単なる外形よりも多くの情報を含み、したがって不整合又は誤ったセグメント化の可能性が低減できるので、２次元セグメント化モデルの輪郭の適応を向上し、注釈付き画像データの中で提供される情報を向上することを可能にする。
好適な実施形態では、画像プロセッサは、解剖学的情報及び／又はパターン情報に基づき、２次元セグメント化モデルの輪郭を超音波データに変形可能に適応するよう構成される。これは、解剖学的情報及び／又はパターン情報のような追加情報が解剖学的オブジェクトの３次元表現の形状に加えて利用できるので、さらに場合によっては識別及び位置合わせの精度を向上する。モデル要素は、パターン情報を有して良い。したがって、個々の要素は、超音波画像データの中の形成されたパターンに相応して位置合わせされ得る。ここで、エッジが超音波画像データの中で検出されるだけでなく、局所的画像強度又は他の画像パターンも考慮される。
好適な実施形態では、前記パターン情報は、前記オブジェクトの超音波データ強度情報を有し、前記画像プロセッサは、前記２次元セグメント化モデルの輪郭を、前記２次元超音波データの中の対応するパターンに適応させるよう構成される。これは、位置合わせが単純なエッジ検出に基づくのではなく（それだけではなく）超音波画像データの中のより多くの一般的パターン情報に基づくので、セグメント化モデルの超音波画像データに対する位置あわせを向上する可能性がある。これは、概して、位置合わせの信頼性を向上する可能性がある。
好適な実施形態では、パターン情報は、モデル要素が揃えられる強度値及び／又は強度勾配を有する。これは、視界の中の解剖学的オブジェクトをセグメント化するために超音波データの中の更なる強度又はコントラスト情報が利用できるので、２次元セグメント化モデルの形状の適応又は変形を更に向上する可能性がある。これに関し、強度情報は、モデル要素が位置合わせされるべきモデル要素の１又は２つの側の強度であって良い。したがって、エッジ検出だけでなく、隣接組織の強度情報も利用される。
好適な実施形態では、前記画像プロセッサは、前記注釈付き画像データの中に前記解剖学的情報を表示するよう構成される。これは、セグメント化の個々の解剖学的特徴が超音波画像の中の解剖学的特徴に正しく位置合わせされるか否かをユーザが調べることができるので、オブジェクトセグメント化の信頼性を更に向上する可能性がある。
好適な実施形態では、超音波画像装置は、前記超音波取得ユニットの位置及び観察方向を決定し及び前記２次元超音波データの前記画像平面を決定する位置決定ユニットを更に有し、前記画像プロセッサは、前記決定された画像平面に対応する前記セグメント化平面を決定するよう構成される。これは、２つの関連する平面、つまり互いに対応する２次元超音波データの画像平面とセグメント化平面とを決定することを可能にする。したがって、２次元セグメント化モデル及び２次元超音波データの位置合わせは、少ない計算量、高い精度で、及び短い時間枠の中で、達成できる。画像平面は、このような決定された画像平面に基づき位置決定ユニットにより決定される。画像平面は、３次元セグメント化モデルがセグメント化平面の中の対応する２次元セグメント化モデルに低減され得るよう、及び２次元セグメント化モデルが画像平面の中の超音波画像に適応され得るよう、決定される。
代替の実施形態では、前記セグメント化平面は、前記３次元セグメント化との関連で予め定められ、前記画像平面は、前記予め定められたセグメント化平面に適応される。これは、超音波画像が取得されるべき及び個々の画像平面を所謂、セグメント化平面に適応すべき平面を決定することを可能にする。したがって、ユーザは、画像化手順の前に、キャプチャされるべき画像を定めることができる。
更なる実施形態では、超音波画像装置は、ユーザインタフェースを有する。ここで、セグメント化平面は、３次元セグメント化モデルに関連して、ユーザインタフェースによりユーザにより予め定められる。これは、画像化の前にセグメント化平面を選択し、画像平面を予め選択されたセグメント化平面に適応することを可能にする。これは、２次元画像化の開始前に３次元画像を取得し及びセグメント化することなく、セグメント化平面を選択することを可能にする。
更なる好適な実施形態では、前記データインタフェースは、前記超音波取得ユニットからの前記視野の中の前記解剖学的オブジェクトの前記２次元超音波データを連続データストリームとして受信するよう構成される。これは、連続データストリームの中で受信される解剖学的オブジェクトの生画像を利用することを可能にする。したがって、生体検査又はブランチの多い治療又は何らかの他の介入は、解剖学的オブジェクトの個々のセグメント化に基づき実行できる。
上述のように、本発明は、解剖学的オブジェクトをセグメント化するための計算量及び必要な時間枠を削減する可能性を提供する。これは、２次元セグメント化モデルが２次元セグメント化モデルが適応されるべき２次元超音波データの画像平面に対応するセグメント化平面に沿って切断され又は交差される３次元セグメント化モデルに基づき決定されるので、３次元の代わりに２次元超音波データを使用することにより可能にされる。さらに、このように決定される２次元セグメント化モデルは超音波データの中のパターン検出に基づき超音波データに変形可能に適応されるので、位置合わせの精度が向上できる。言い換えると、粗い位置合わせは、個々のセグメント化平面及び画像平面の相関により達成され、精細な位置合わせ又は適応は、セグメント化モデルの形状の適応により達成される。したがって、分析中の解剖学的オブジェクトの変形が考慮され得る。
さらに、本発明は、セグメント化されるべき組織を有する動的に定められる方向により、２次元画像データのみを使用することを可能にする。３次元データ及び結果として生じるセグメント化は利用可能ではないので、所望の画像平面は、ユーザがセグメント化モデルを表す３次元組織表面の幻像描画に関連して仮想平面を対話的に回転し及びシフトできるグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）を用いて定められて良い。このように、２次元セグメント化モデルは、ＧＵＩを介してユーザにより定められる平面を用いて３次元セグメント化モデルから導出できる。所望の面方向の中の所望の閲覧方向は、（例えば、ユーザが超音波トランスデューサを位置決めでき又は走査取得方向を描画できる）高度ＧＵＩにより定められて良い。
本発明の上述の及び他の態様は、本願明細書に記載される実施形態から明らかであり、それらの実施形態を参照して教示される。以下の図面がある。
患者の体の体積を走査するために使用される医用画像システムの概略表現を示す。
超音波画像装置の一実施形態の概略ブロック図を示す。
超音波プローブによりキャプチャされる２次元超音波画像を示す。
解剖学的オブジェクトのセグメント化の概略図を示す。
視界の中の解剖学的オブジェクトをセグメント化するために、セグメント化モデル及び超音波画像の位置合わせを示す。
解剖学的特徴及び／又はパターン認識に関する追加情報と一緒に解剖学的オブジェクトの３次元表現を形成するセグメント化モデルの詳細図を示す。
視界の中の解剖学的オブジェクトをセグメント化するために、２次元セグメント化モデル及び医用画像データの位置合わせを示す。
超音波取得ユニットの視界の中のオブジェクトをセグメント化する方法の概略フロー図を示す。
図１は、一実施形態による超音波画像装置１０、特に医用超音波２次元画像システムの概略図を示す。超音波画像装置１０は、解剖学的位置の体積（volume）、特に患者１２の解剖学的位置を検査するために適用される。超音波画像装置１０は、超音波波形を送信し及び／又は受信する多数のトランスデューサ要素を備える少なくとも１つのトランスデューサアレイを有する超音波プローブ（又は超音波取得ユニット）１４を有する。トランスデューサ要素はアレイに配置されるので、超音波プローブ１４は、患者１２の解剖学的位置の画像平面内の視界の中の２次元超音波データを決定できる。
超音波画像装置１０は、超音波プローブ１４及び超音波データの取得を制御する制御ユニット１６を有する。以下に更に詳述するように、制御ユニット１６は、超音波プローブによる超音波データの取得だけでなく、超音波プローブ１４のトランスデューサアレイにより受信される超音波ビームのエコーの中から超音波画像を形成する画像処理及び信号も制御する。制御ユニット１６は、さらに、以下に詳細に記載するように、超音波プローブ１４の画像平面及び個々の解剖学的オブジェクトのセグメント化のセグメント化平面を位置合わせすることにより、超音波プローブ１４の視界の中の解剖学的オブジェクトをセグメント化し、セグメント化及び超音波画像データを位置合わせする。
超音波画像装置１０は、位置決定ユニット１８を更に有する。位置決定ユニット１８は、超音波プローブ１４により取得される超音波データの画像平面の空間的方向を決定するために、超音波プローブ１４の位置及び見ている方向を決定する。位置決定ユニット１８は、図１に示すように超音波プローブ１４に組み込まれて良く、或いは代替で、電磁追跡ユニットのような別個の位置決定ユニットとして設けられて良い。
超音波画像装置１０は、超音波プローブ１４の視界の中の解剖学的オブジェクトの体積又は表面を定めるために、超音波データ及び個々の位置合わせされたセグメント化モデルを表示するディスプレイ２０を更に有する。さらに、ユーザ入力を提供するためのキー又はキーパッドを有し得る入力装置２２が設けられて良い。入力装置２２は、ディスプレイ２０に結合されて良く、又は制御ユニット１６に直接結合されて良い。
図２は、図１に示した超音波画像装置１０の詳細図を示す。同一の要素は、同一の参照符号により示される。ここでは単に相違点が詳細に記載される。
超音波プローブ１４は、視界２９の中の超音波波形２８を送信し及び受信するトランスデューサアレイ２６を有する。超音波プローブ１４は、超音波プローブ１４又はトランスデューサアレイ２６の位置及び見ている方向を決定する位置決定ユニット１８を有する。位置決定ユニット１８は、超音波プローブ１４又はトランスデューサアレイ２６の位置及び見ている方向に基づき、トランスデューサアレイ２６によりキャプチャされ制御ユニット１６に提供される超音波データ３０の画像平面を決定する。超音波データは２次元超音波データであり、２次元超音波データから２次元画像データが得られる。超音波データは、望ましくは、連続データストリームであり、生画像データとして提供される。
超音波プローブ１４は、制御ユニット１６の入力インタフェース３２に結合されて、超音波データ３０、並びに超音波プローブ１４の位置及び見ている方向、又は超音波データ３０の画像平面を制御ユニット１６に提供する。
制御ユニット１６は、通常、画像プロセッサ３４を有する。画像プロセッサ３４は、位置決定ユニット１８から、超音波データ３０及び位置及び見ている方向又は画像平面を受信するデータインタフェース３２に結合される。制御ユニット１６は、セグメント化ユニット３６を更に有する。セグメント化ユニット３６は、データベース４０又は追加医用画像装置４０から医用画像データを受信するデータインタフェース３８に接続される。
画像プロセッサ３４は、通常、超音波データ３０に基づき超音波画像を決定し、画像データをユーザに表示するために画像データ４２をディスプレイ２０に提供する。
セグメント化ユニット３６は、３次元医用画像データをデータベース又は外部医用画像装置４０から患者１２の画像データとして受信し、個々の解剖学的オブジェクトに対応する所定セグメント化モデルに基づき、患者１２の特定解剖学的オブジェクトの患者固有セグメント化モデルを提供する。外部医用画像装置４０は、ＭＲＴ、ＣＴ、又は３Ｄ超音波装置であって良い。セグメント化ユニットにより提供される患者固有セグメント化モデルは、患者の座標系の、患者の生体構造に適応される所定モデルの適応されたメッシュを有する。このように決定された３次元セグメント化モデルは、セグメント化ユニット３６により画像プロセッサ３４に提供される。
画像プロセッサ３４は、２次元超音波データ３０、及び入力インタフェース３２から受信した３次元セグメント化モデルと同じ座標系を有する個々の画像平面を受信する。２次元超音波データがキャプチャされる画像平面に基づき、セグメント化平面が決定され、３次元セグメント化モデルは、セグメント化平面に沿って切断され又は横断される。したがって、３次元セグメント化モデルは、セグメント化平面の中で個々の解剖学的オブジェクトの輪郭又は形状を表す２次元セグメント化モデルに低減される。
３次元セグメント化モデルをセグメント化平面に沿って横断される２次元セグメント化モデルに変換する間に、対応する３次元セグメント化モデルの追加解剖学的情報及び／又はパターン情報も変換され、対応する２次元セグメント化モデルが生成される。この２次元セグメント化モデルでは、セグメント化線のようなモデル要素の各々は、対応する超音波画像の解剖学的特徴に関する追加情報及び／又はパターン情報に関連付けられる。
３次元セグメント化モデルは、３次元医用画像データに基づき、患者１２の個々の解剖学的オブジェクトに適応される所定セグメント化モデルに基づく。それは、三角形のメッシュにより形成され、各三角形は、解剖学的オブジェクト及び解剖学的オブジェクトに関連付けられる個々の画像データに対応する、境界情報、解剖学的情報又はパターン情報を有する。３次元セグメント化モデルを２次元セグメント化モデルに変換する間に、メッシュの三角形は、２次元セグメント化モデルの中の輪郭の対応する線に変換される。ここで、三角形に関連付けられる、解剖学的情報、境界情報、及び／又はパターン情報も、２次元セグメント化モデルに変換される。したがって、個々の情報も、２次元セグメント化モデルの線に関連付けられる。
画像プロセッサ３４は、ディスプレイユニット２０に提供される注釈付き画像データ４２を提供するために、２次元セグメント化モデル及び超音波画像データ３０を結合するよう構成される。注釈付き画像データ４２は、解剖学的オブジェクトの超音波画像データ、及び結合画像データ４２の中で解剖学的オブジェクトを識別するために超音波画像データに重ね合わされる解剖学的オブジェクトの輪郭データ又は形状を有する。注釈付き画像データ４２の中で、異なる画像部分又はピクセルは、解剖学的オブジェクトを識別し又はラベル付けするために、特定解剖学的特徴として注釈を付けられ又はラベル付けされる。２次元セグメント化モデルの輪郭又は形状は、パターン検出に基づきモデル輪郭を変形することにより、超音波画像データに適応される。したがって、臓器のような解剖学的オブジェクトの動き又は変形が考慮でき、個々の解剖学的オブジェクトは、少ない技術的努力により正確に識別され又はラベル付けできる。適応又は変形するステップの間、２次元セグメント化モデルの線セグメントの、解剖学的情報、境界情報、及び／又はパターン情報は、２次元セグメント化モデルを超音波画像データに位置合わせするために利用され、さらに、情報は、超音波画像データの中のパターン検出、コントラスト情報、及び／又はコントラスト勾配（gradients）に基づき、２次元セグメント化モデルの形状を超音波データの中の解剖学的オブジェクトに適応するために使用される。さらに、エネルギ重み平衡メッシュのシフトに対する鏡像力（energy weights balancing mesh stiffness versus image forces）のような他のマッピングされたモデルパラメータは、２次元セグメント化モデルの輪郭又は形状を画像データに適応させるために利用できる。
セグメント化平面及び個々の２次元セグメント化モデルは、低い技術的努力及び低い計算量により決定できるので、及び２次元セグメント化モデルの超音波画像データ３０への適応又は変形は、低い計算量及び短い時間フレームで実行できるので、２次元セグメント化モデルの適応は、連続データストリームとして画像プロセッサ３４に提供される生画像データにも適用できる。したがって、解剖学的オブジェクトのセグメント化は、超音波生画像アプリケーションにも適用できる。
図３は、この特定の例では、図３に示すデカルト座標系でｙｘ平面である画像平面に沿ってキャプチャされた超音波画像の形式の、超音波データ３０の概略図を示す。位置決定ユニット１８により決定されたこのような決定された画像平面は、画像プロセッサ３４に提供される。したがって、画像プロセッサ３４は、以下に記載するように、視界２９の中の解剖学的オブジェクトのセグメント化のためにセグメント化平面を決定できる。図４では、対応するセグメント化モデルを適応することにより得られる３次元セグメント化が、三角形４７のメッシュ４６として概略的に示される。３次元セグメント化モデル４６は、上述のようにデータベース４０又は医用画像装置４０から受信されセグメント化ユニット３６により画像プロセッサ３４に提供される３次元医用画像データに基づき、患者１２の解剖学的オブジェクトに適応される、対応する所定３次元セグメント化モデルに基づき決定される。画像プロセッサ３４は、図４に示すように、位置決定ユニット１８により提供される画像平面の座標に従いセグメント化平面４８を決定する。ここで、セグメント化平面は、図４に示すデカルト座標系のｙｘ平面に対応する。セグメント化平面４８は、３次元セグメント化モデル４６の切断面又は交差平面を定める。ここで、画像プロセッサ３４は、図４に示すような３次元セグメント化モデル４６、対応する３次元セグメント化モデル、及びセグメント化平面４８に基づき、２次元セグメント化モデル５０を決定するよう構成される。２次元セグメント化モデル５０は、セグメント化されるべき解剖学的オブジェクトの２次元輪郭又は形状の形式で、２次元セグメント化も定める。
２次元セグメント化モデル５０は、セグメント化平面４８により切断される３次元セグメント化モデル４６の三角形４７に対応する異なる線セグメント５２を有する。適応３次元セグメント化モデル４６の三角形４７の各々は、追加解剖学的情報、境界情報又はパターン情報を有する。ここで、パターン情報は、超音波画像データ３０の中に期待される画像コントラスト情報、画像強度情報、強度勾配を有して良い。パターン情報は、例えば、個々の超音波画像の中に期待される三角形の２つの側の強度であって良い。３次元セグメント化モデル４６の三角形の各々に関連付けられる情報は、２次元セグメント化モデル５０に変換される。したがって、線セグメント５２の各々は、追加情報を有し、相応して超音波画像に位置合わせされ得る。したがって、線セグメント５２は、例えばエッジ検出に基づき画像データに適応されるだけでなく、相応して、線セグメント５２の２つの側の画像強度に位置合わせされる。
２次元セグメント化モデル５０の位置あわせは、図５に概略的に示される。ここで、セグメント化モデルは、超音波画像データ３０の中の解剖学的オブジェクトに重ね合わされ位置合わせされる。更なるステップで、注釈付き画像４２が提供される。ここで、各ピクセルは、特定解剖学的オブジェクト又は特徴として注釈を付けられ又はラベルを付けられ、注釈付き画像４２はディスプレイユニット２０において表示されるべきである。位置合わせの精度を向上するために、２次元セグメント化モデル５０の輪郭は、図５の矢印５４により概略的に示されるような輪郭の変形により、超音波データ３０に適応される。
したがって、セグメント化モデルは、少ない計算量で及び短い時間枠の中で、超音波画像データ３０に適応できる。したがって、生超音波画像データが、視界の中の解剖学的オブジェクトの特徴の個々の定義又は注釈のために利用できる。
図６で、３次元セグメント化モデル４６は、三角形４７の３次元メッシュとして示される。ここで、各三角形４７は、画像データに対する個々の位置合わせのための異なる解剖学的情報、パターン情報、及び／又は境界情報を有する。詳細な３次元セグメント化モデル４６に基づき、２次元セグメント化モデル５０が導出され、その輪郭は、超音波データ３０の中の個々のパターンに位置合わせされ、図７に示すような注釈付き画像４２を提供するために重ね合わされられ得る。
図８において、概略フロー図は、超音波取得ユニット１４の視界２９の中の解剖学的オブジェクトをセグメント化する方法を示す。方法は、概して６０により示される。方法６０はステップ６２で開始する。ステップ６４で、所定３次元モデルは、セグメント化ユニット３６に提供される。ステップ６６で、セグメント化ユニット３６は、データベース４０又は画像装置４０から受信した３次元医用画像データに基づき、所定３次元セグメント化モデルを適応する。
３次元セグメント化モデル４６は、３次元医用画像データから導出した患者１２の個々の解剖学的特徴に、所定セグメント化モデルの適応の結果として決定される。
ステップ６８で、画像プロセッサ３４は、適応３次元セグメント化モデル４６をセグメント化ユニット３６から、及びセグメント化平面４８を位置決定ユニット１８から受信し、適応３次元セグメント化モデル４６を切断し又は交差することにより２次元セグメント化モデル５０を決定する。ステップ７０で、トランスデューサアレイ２６は、超音波データ３０をキャプチャし、超音波データ３０を画像プロセッサ３４に提供する。ここで、ステップ７２で、画像プロセッサ３４は、適応２次元セグメント化モデル５０と超音波画像データ３０を結合する。ステップ７４で、画像プロセッサ３４は、超音波データ３０の中のパターン検出に基づき２次元セグメント化モデル５０を超音波データ３０の中の解剖学的オブジェクトに適応し、このような適応セグメント化モデル及び画像データを注釈付き又はラベル付き画像４２に結合する。ステップ７６で、注釈付き画像データ４２は、ディスプレイユニット２０により表示される。ステップ７８で、方法６０は終了する。
したがって、超音波プローブ１４の視界２９の中の解剖学的オブジェクトは、少ない計算量及び低減された時間消費により識別できる。したがって、解剖学的オブジェクトは、生超音波画像の中でセグメント化できる。
本発明は図面及び上述の説明で詳細に説明されたが、このような図面及び説明は説明及び例であり、本発明を限定するものではない。本発明は開示された実施形態に限定されない。開示された実施形態の他の変形は、図面、詳細な説明、及び請求項を読むことにより、当業者に理解され請求項に記載された発明を実施する際に実施されうる。
留意すべき点は、用語「有する（comprising）」は他の要素又は段階を排除しないこと、及び単数を表す語（a、an）は複数を排除しないことである。単一の要素又は他のユニットが、請求の範囲に記載された幾つかのアイテムの機能を満たしても良い。特定の量が相互に異なる従属請求項に記載されるという事実は、これらの量の組合せが有利に用いることが出来ないことを示すものではない。
コンピュータプログラムは、インターネット又は他の有線若しくは無線通信システムを介するような、他のハードウェアと共に又はその一部として提供される光記憶媒体又は固体媒体のような適切な媒体に格納／分配されても良く、他の形式で分配されても良い。
請求項中のいかなる参照符号も請求の範囲又は本発明の範囲を制限するものと考えられるべきではない。
従来の解剖学的セグメント化技術は、磁気共鳴断層撮影法（magnet resonance tomography：ＭＲＴ）又はコンピュータ断層撮影法（computer tomography：ＣＴ）のような提供される画像データの中に見える異なる組織の間の明瞭なコントラストを要求する。しかしながら、大部分の知られているセグメント化技術は、セグメント化モデルが粗悪な信号対雑音比を有する超音波画像に正しく位置合わせされないので、超音波画像システムでは低い性能を有していた。通常、セグメント化されるべき解剖学的構造の形状に関する事前情報は、超音波画像内の解剖学的構造のセグメント化を向上できるが、これらの技術は、標準的に、多大な計算量を必要とする３次元データに適用される。したがって、これらの技術は、標準的に効果であり、リアルタイム用途には適用できない。
ＷＯ２００４／１１１９３７Ａ１は、例えば多角形の単位により表現される３Ｄ変形モデルを関心構造の境界に適合することにより関心構造の描写が実行できる３Ｄ画像セグメント化技術に関する。
ＷＯ２００４／１１１９３７Ａ１は、例えば多角形の単位により表現される３Ｄ変形モデルを関心構造の境界に適合することにより関心構造の描写が実行できる３Ｄ画像セグメント化技術に関する。
超音波画像データの中の解剖学的オブジェクトをセグメント化する知られている技術の欠点は、予め決定される３次元セグメント化モデルが分析中の解剖学的オブジェクトの変形を考慮しないことである。セグメント化モデルをリアルタイム３次元超音波画像データに位置合わせするための計算量は、医療行為の間のリアルタイムの３次元セグメント化を困難にする。さらに、医療行為の間の３次元データの取得は複雑であり、したがって、標準的に、２次元データのみが医療行為中に取得される。
ＷＯ２０１３／１１４２５７Ａ２は、オブジェクトを画像化する画像装置を記載している。ここで、形状関係決定ユニットは、オブジェクトの第１画像と第２画像との間の形状関係を決定し、マーカ決定ユニットは、形状関係に基づき、第１画像及び第２画像の中の対応するマーカ位置及びマーカ外観を決定し、第１画像の中の第１位置に位置すべき第１マーカのマーカ外観、及び第２画像の中の第２の対応する位置に位置すべき第２マーカのマーカ外観が形状関係を示すようにする。
ＷＯ２０１４／１３４１８８Ａ１は、超音波データを処理する技術を開示している。この技術は、被写体の画像領域から１又は複数の超音波信号に基づき生成された超音波データを取得するステップと、超音波データに対応する陰影強度データを計算するステップと、陰影強度データ及び骨分離パラメータに基づき、画像領域の中の骨の存在の指示を生成し、陰影強度データ及び骨分離パラメータと異なる組織分離パラメータに基づき、画像領域の中の組織の存在の指示を生成するステップと、骨の存在の指示及び組織の存在の指示を結合することにより、被写体の超音波画像を生成するステップと、を有する。
ＷＯ２０１３／１１４２５７Ａ２は、オブジェクトを画像化する画像装置を記載している。ここで、形状関係決定ユニットは、オブジェクトの第１画像と第２画像との間の形状関係を決定し、マーカ決定ユニットは、形状関係に基づき、第１画像及び第２画像の中の対応するマーカ位置及びマーカ外観を決定し、第１画像の中の第１位置に位置すべき第１マーカのマーカ外観、及び第２画像の中の第２の対応する位置に位置すべき第２マーカのマーカ外観が形状関係を示すようにする。
ＷＯ２０１４／１３４１８８Ａ１は、超音波データを処理する技術を開示している。この技術は、被写体の画像領域から１又は複数の超音波信号に基づき生成された超音波データを取得するステップと、超音波データに対応する陰影強度データを計算するステップと、陰影強度データ及び骨分離パラメータに基づき、画像領域の中の骨の存在の指示を生成し、陰影強度データ及び骨分離パラメータと異なる組織分離パラメータに基づき、画像領域の中の組織の存在の指示を生成するステップと、骨の存在の指示及び組織の存在の指示を結合することにより、被写体の超音波画像を生成するステップと、を有する。
本発明の目的は、高精度及び低い技術的努力により超音波データの中の解剖学的オブジェクトをセグメント化できる改良された超音波画像装置を提供することである。本発明の更なる目的は、超音波データの中の解剖学的オブジェクトをセグメント化する対応する方法を提供することである。本発明の最後の目的は、上述の方法を実施するコンピュータプログラム、及び該コンピュータプログラムを格納する非一時的メモリを提供することである。
これらの目的は、独立請求項により解決される。有利な実施形態は、従属請求項により定められる。
これらの目的は、独立請求項により解決される。有利な実施形態は、従属請求項により定められる。
Claims (13)
- 超音波取得ユニットの視界の中の解剖学的オブジェクトをセグメント化する超音波画像装置であって、
前記超音波取得ユニットからの画像平面内の前記視界の中の前記オブジェクトの２次元超音波データを受信し、セグメント化ユニットから前記オブジェクトの３次元表現として３次元セグメント化モデルを受信するよう構成されるデータインタフェースと、
前記３次元セグメント化モデル及びセグメント化平面に基づき、２次元セグメント化モデルを決定するよう構成される画像プロセッサであって、前記セグメント化平面及び前記２次元超音波データの画像平面は、互いに対応する、画像プロセッサと、
を有し、
前記画像プロセッサは、パターン検出に基づき前記２次元セグメント化モデルの輪郭を前記２次元超音波データに適応させるよう構成され、前記画像プロセッサは、前記２次元超音波データ及び前記２次元超音波データに適応される前記適応セグメント化モデルに基づき、注釈付き２次元画像データを提供するよう構成される、
超音波画像装置。 - 前記セグメント化ユニットは、前記オブジェクトの３次元医用画像データを受信するよう構成されるデータインタフェースを有し、前記セグメント化ユニットは、前記３次元医用画像データに基づき、前記解剖学的オブジェクトの所定３次元セグメント化モデルを適応させるよう構成される、請求項１に記載の超音波画像装置。
- 前記セグメント化ユニットは、前記適応３次元セグメント化モデルを前記データインタフェースに提供するよう構成される、請求項２に記載の超音波画像装置。
- 前記３次元セグメント化モデル及び／又は前記２次元セグメント化モデルは、前記解剖学的オブジェクトの面又は輪郭の前記表現を形成する複数の面要素又は線要素を含み、解剖学的情報及び／又はパターン情報は前記面要素又は線要素に割り当てられる、請求項１に記載の超音波画像装置。
- 前記画像プロセッサは、パターン情報に基づき、前記２次元セグメント化モデルの輪郭を前記超音波データに適応させるよう構成される、請求項４に記載の超音波画像装置。
- 前記パターン情報は、前記オブジェクトの超音波データ強度情報を有し、前記画像プロセッサは、前記２次元セグメント化モデルの輪郭を、前記２次元超音波データの中の対応する強度に適応させるよう構成される、請求項４に記載の超音波画像装置。
- 前記画像プロセッサは、前記注釈付き画像データの中に前記解剖学的情報を表示するよう構成される、請求項４に記載の超音波画像装置。
- 前記超音波取得ユニットの位置及び観察方向を決定し及び前記２次元超音波データの前記画像平面を決定する位置決定ユニットを更に有し、前記画像プロセッサは、前記決定された画像平面に対応する前記セグメント化平面を決定するよう構成される、請求項１に記載の超音波画像装置。
- 前記セグメント化平面は、前記３次元セグメント化モデルとの関連で予め定められ、前記画像平面は、前記予め定められたセグメント化平面に適応される、請求項１に記載の超音波画像装置。
- ユーザインタフェースを更に有し、前記セグメント化平面は、前記ユーザインタフェースを介して前記ユーザにより予め定められる、請求項９に記載の超音波画像装置。
- 前記データインタフェースは、前記超音波取得ユニットからの前記視界の中の前記解剖学的オブジェクトの前記２次元超音波データを連続データストリームとして受信するよう構成される、請求項１に記載の超音波画像装置。
- 超音波取得ユニットの視界の中の解剖学的オブジェクトを識別する方法であって、
前記超音波取得ユニットからの前記視界の中の前記オブジェクトの画像平面の中の２次元超音波データを受信するステップと、
セグメント化ユニットから前記オブジェクトの３次元表現として３次元セグメント化モデルを受信するステップと、
前記３次元セグメント化モデル及び前記３次元セグメント化モデルを横切るセグメント化平面に基づき、２次元セグメント化モデルを決定するステップであって、前記セグメント化平面及び前記画像平面は、互いに対応する、ステップと、
を有し、
前記２次元超音波データの中のパターン検出に基づき前記２次元セグメント化モデルの輪郭を前記２次元超音波データに変形するステップと、
前記２次元超音波データ及び前記２次元超音波データに位置合わせされる前記適応２次元セグメント化モデルに基づき、注釈付き２次元画像データを提供するステップと、
を有する方法。 - コンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムがコンピュータで実行されると請求項１２に記載の方法のステップをコンピュータに実行させるプログラム手段を有する、コンピュータプログラム。
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