JP2019115487A - 超音波撮像装置、画像処理装置、及び方法 - Google Patents
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Abstract
Description
以下、実施例1の超音波撮像装置の具体的な構成例について詳述する。図1は、実施例1に係る超音波撮像装置の全体構成の一例を示す。本実施例の超音波撮像装置は、超音波探触子7と、画像生成部107と、画像処理装置108とを備え、さらに、送信部102、送受切替部101、受信部105、ユーザインタフェース(UI)121、及び制御部106を備えて構成される。外付けのディスプレイ16は、ユーザインタフェース(UI)121の一部としても良い。
VUS / VCT > T1の場合は、超音波探触子7の走査が位置合わせに適切と判定する。
T1 > VUS / VCT > T2の場合は、超音波探触子7の走査が位置合わせに適切ではないと判定するが、追加走査により適切の走査が可能になると判定し、画像表示部31にてユーザに走査方向や部位を提示する。例えば、図19に一例を示す画像表示部31の表示画面128のように、ユーザに現在の走査範囲と推奨する追加走査範囲をメッセージ129で提示し、さらに表示画面128の左側領域に表示したように、被検体の画像内に超音波探触子の走査位置と推奨走査方向を矢印などで表示して、ユーザを誘導することができる。
VUS / VCT < T2の場合は超音波探触子7の走査が位置合わせに適切ではない、走査をやり直しと判定する。
図13は、実施例2における超音波撮像装置の一構成例を示している。図14は、実施例2における画像処理装置108とユーザインタフェース(UI)121のハードウェア構成例を示すブロック図である。図13、図14から明らかなように、実施例1の構成例に加えて、位置センサ8と、位置検出ユニット6とを備えて構成される。位置検出ユニット6は、位置センサ8の出力から超音波探触子7の位置を検出する。例えば、位置検出ユニット6として、磁気センサユニットを用いることができる。位置検出ユニット6は、磁場空間を形成し、位置センサ8が磁場を検出することにより、基準点となる位置からの座標を検出することができる。
2 ROM
3 RAM
4 記憶装置
5 バス
6 位置検出ユニット
7 超音波探触子
8 位置センサ
9 画像入力部
10 画像撮像装置
11 媒体入力部
12 記憶媒体
13 入力制御部
14 入力装置
15 表示制御部
16 ディスプレイ
21 超音波画像の注目領域識別・抽出部
22 CTボリュームデータ受付部
23 超音波ボリュームデータ生成部
24 CTボリュームの注目領域識別・抽出部
25 超音波・CT注目領域情報
26 CTボリューム座標変換算出部
27 リアルタイム2D-CT画像算出部
28 超音波画像取得部
29 超音波探触子位置情報取得部
30 リアルタイム2D超音波画像取得部
31 画像表示部
32 位置合わせ判定部
100 超音波撮像装置
101 送受切替部
102 送信部
105 受信部
106 制御部
107 画像生成部
108 画像処理装置
120 ユーザ
121 ユーザインタフェース(UI)
122 超音波画像
123 マスク画像
124 学習用画像
125 正解マスク画像
126 計算テーブル
127 表示領域
Claims (15)
- 被検体に超音波を送信し、前記被検体からの超音波を受信する超音波探触子と、
前記超音波探触子の受信信号から超音波画像を生成する画像生成部と、
前記超音波画像と、前記被検体についての第2ボリュームデータを処理する画像処理装置と、を備え、
前記画像処理装置は、
前記超音波画像の臓器注目領域を識別抽出する注目領域識別・抽出部と、
抽出した前記臓器注目領域を用いて、前記超音波探触子の走査範囲と部位が、前記超音波画像あるいは前記超音波画像から生成された第1ボリュームデータと、前記第2ボリュームデータとの位置合わせに適切かどうかを判定する位置合わせ判定部と、を含む、
ことを特徴とする超音波撮像装置。 - 請求項1に記載の超音波撮像装置であって、
前記注目領域識別・抽出部は、
前記臓器注目領域の部位名称と、所属する臓器内の臓器区域情報が付与された領域をピクセル単位で識別抽出する、
ことを特徴とする超音波撮像装置。 - 請求項2に記載の超音波撮像装置であって、
前記注目領域識別・抽出部は、
前記臓器注目領域の注目領域候補を識別抽出する第1学習モデルを学習し、
生成された前記第1学習モデルのパラメータを、前記臓器注目領域の前記臓器区域情報が付与された領域を識別・抽出する第2学習モデルの初期パラメータとして用いて、第2学習モデルを学習する、
ことを特徴とする超音波撮像装置。 - 請求項3に記載の超音波撮像装置であって、
前記注目領域識別・抽出部は、
生成された前記第2学習モデルのパラメータを、前記臓器注目領域の部位名称情報と前記臓器区域情報が付与された領域を識別・抽出する第3学習モデルの初期パラメータとして用いて、第3学習モデルを学習する、
ことを特徴とする超音波撮像装置。 - 請求項1に記載の超音波撮像装置であって、
前記位置合わせ判定部は、
識別抽出された前記超音波画像の前記臓器注目領域各々に対し重み付け加算を行い、第1重み付け体積を算出し、前記第2ボリュームデータの、前記超音波画像の前記臓器注目領域各々に対応する臓器注目領域に対して重み付け加算を行い、第2重み付け体積を算出し、
前記第1重み付け体積と前記第2重み付け体積の比を所定の閾値と比較することにより、前記超音波探触子の走査範囲と部位が、前記第2ボリュームデータとの位置合わせに適切かどうかを判定する、
ことを特徴とする超音波撮像装置。 - 請求項5に記載の超音波撮像装置であって、
前記位置合わせ判定部は、
前記超音波探触子の走査範囲と部位が、前記第2ボリュームデータとの位置合わせに不適切と判定した場合、推奨する前記超音波探触子の追加走査範囲と部位を出力する、
ことを特徴とする超音波撮像装置。 - 画像処理装置であって、
超音波探触子から被検体に超音波を送信し、その受信信号から生成した超音波画像の臓器注目領域を識別抽出する注目領域識別・抽出部と、
抽出した前記臓器注目領域を用いて、前記超音波探触子の走査範囲と部位が、前記超音波画像あるいは前記超音波画像から生成された第1ボリュームデータと、前記被検体についての第2ボリュームデータとの位置合わせに適切かどうかを判定する位置合わせ判定部と、を含む、
ことを特徴とする画像処理装置。 - 請求項7に記載の画像処理装置であって、
前記注目領域識別・抽出部は、
前記臓器注目領域の部位名称と、所属する臓器内の臓器区域情報が付与された領域をピクセル単位で識別抽出する、
ことを特徴とする画像処理装置。 - 請求項8に記載の画像処理装置であって、
前記注目領域識別・抽出部は、
前記臓器注目領域の注目領域候補を識別抽出する第1学習モデルを学習し、
生成された前記第1学習モデルのパラメータを、前記臓器注目領域の前記臓器区域情報が付与された領域を識別・抽出する第2学習モデルの初期パラメータとして用いて、第2学習モデルを学習し、
生成された前記第2学習モデルのパラメータを、前記臓器注目領域の部位名称情報と前記臓器区域情報が付与された領域を識別・抽出する第3学習モデルの初期パラメータとして用いて、第3学習モデルを学習する、
ことを特徴とする画像処理装置。 - 請求項7に記載の画像処理装置であって、
前記位置合わせ判定部は、
識別抽出された前記超音波画像の前記臓器注目領域各々に対し重み付け加算を行い、第1重み付け体積を算出し、前記第2ボリュームデータの、前記超音波画像の前記臓器注目領域各々に対応する臓器注目領域に対して重み付け加算を行い、第2重み付け体積を算出し、
前記第1重み付け体積と前記第2重み付け体積の比を所定の閾値と比較することにより、前記超音波探触子の走査範囲と部位が、前記第2ボリュームデータとの位置合わせに適切かどうかを判定する、
ことを特徴とする画像処理装置。 - 請求項10に記載の画像処理装置であって、
前記位置合わせ判定部は、
前記超音波探触子の走査範囲と部位が、前記第2ボリュームデータとの位置合わせに不適切と判定した場合、推奨する前記超音波探触子の追加走査範囲と部位を出力する、
ことを特徴とする画像処理装置。 - 画像処理装置における画像処理方法であって、
前記画像処理装置は、
超音波探触子から被検体に超音波を送信し、その受信信号から生成した超音波画像の臓器注目領域を識別抽出し、
抽出した前記臓器注目領域を用いて、前記超音波探触子の走査範囲と部位が、前記超音波画像あるいは前記超音波画像から生成された第1ボリュームデータと、前記被検体についての第2ボリュームデータとの位置合わせに適切かどうかを判定する、
ことを特徴とする画像処理方法。 - 請求項12に記載の画像処理方法であって、
前記画像処理装置は、
前記臓器注目領域の部位名称と、所属する臓器内の臓器区域情報が付与された領域をピクセル単位で識別抽出する、
ことを特徴とする画像処理方法。 - 請求項13に記載の画像処理方法であって、
前記画像処理装置は、
前記臓器注目領域の注目領域候補を識別抽出する第1学習モデルを学習し、
生成された前記第1学習モデルのパラメータを、前記臓器注目領域の前記臓器区域情報が付与された領域を識別・抽出する第2学習モデルの初期パラメータとして用いて、第2学習モデルを学習し、
生成された前記第2学習モデルのパラメータを、前記臓器注目領域の部位名称情報と前記臓器区域情報が付与された領域を識別・抽出する第3学習モデルの初期パラメータとして用いて、第3学習モデルを学習する、
ことを特徴とする画像処理方法。 - 請求項12に記載の画像処理方法であって、
前記画像処理装置は、
識別抽出された前記超音波画像の前記臓器注目領域各々に対し重み付け加算を行い、第1重み付け体積を算出し、前記第2ボリュームデータの、前記超音波画像の前記臓器注目領域各々に対応する臓器注目領域に対して重み付け加算を行い、第2重み付け体積を算出し、
前記第1重み付け体積と前記第2重み付け体積の比を所定の閾値と比較することにより、前記超音波探触子の走査範囲と部位が、前記第2ボリュームデータとの位置合わせに適切かどうかを判定する、
ことを特徴とする画像処理方法。
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