JP2019115559A - Ultrasound diagnostic apparatus and information processing program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明の実施形態は、超音波診断装置及び画像処理プログラムに関する。 Embodiments of the present invention relate to an ultrasonic diagnostic apparatus and an image processing program.
超音波診断装置は、超音波プローブに内蔵された超音波振動子から発生する超音波パルスを被検体内に放射し、被検体組織からの反射波を超音波振動子により受信して画像データ等の生成と表示を行なうものである。従来、超音波画像上の組織形状の大きさ、特に産科領域において胎児の児頭大横径(BPD:biparietal diameter)、児頭周囲長(HC:head circumference)、腹部周囲長(AC:abdominal circumference)、大腿骨長(FL:femur length)、上腕骨長(HL:humerus length)等を計測する機能を有した超音波診断装置が知られている。 The ultrasonic diagnostic apparatus radiates an ultrasonic pulse generated from an ultrasonic transducer built in an ultrasonic probe into the subject, receives a reflected wave from the tissue of the subject by the ultrasonic transducer, and generates image data etc. To generate and display the Conventionally, the size of a tissue shape on an ultrasound image, in particular, the fetal parietal diameter (BPD), fetal head circumference (HC), abdominal circumference (AC: abdominal circumference) in the obstetrics area There is known an ultrasonic diagnostic apparatus having a function of measuring a femur length (FL), a humerus length (HL) and the like.
このような超音波診断装置では一般的に、キャリパ(caliper)を用いて画像上の組織形状の大きさをマニュアルで計測することができるが、近年、大きさを自動又は半自動で推定する技術が開示されている。例えば、BPDの計測において、胎児頭部が楕円であると仮定し、画像上の胎児頭部の形状を楕円で推定し、推定した楕円の短軸の長さをBPDとして計測する。 In such an ultrasonic diagnostic apparatus, it is generally possible to manually measure the size of the tissue shape on the image using a caliper, but in recent years, a technology for automatically or semi-automatically estimating the size has become available. It is disclosed. For example, in measurement of BPD, it is assumed that the fetal head is an ellipse, the shape of the fetal head on the image is estimated by an ellipse, and the length of the short axis of the estimated ellipse is measured as BPD.
本発明が解決しようとする課題は、画像内の構造物を計測するときの操作の煩雑性を軽減することである。 The problem to be solved by the present invention is to reduce the complexity of the operation when measuring a structure in an image.
実施形態に係る超音波診断装置は、画像生成部と、推定部と、表示制御部と、入力部とを備える。画像生成部は、被検体に対する超音波スキャンにより収集されたデータに基づいて、胎児の部位を含む領域に対応する超音波画像を生成する。推定部は、前記超音波画像に基づいて、前記部位に当てはまる第1の図形を推定する。表示制御部は、前記超音波画像を表示部に表示させ、前記超音波画像上に、前記第1の図形に対応する第1のマーカを表示させる。入力部は、前記超音波画像上の位置を指定する入力を受け付ける。前記推定部は、前記表示制御部が前記第1のマーカを表示させた後で、前記入力部が前記入力を受け付けた場合、前記超音波画像及び前記入力により指定された前記位置に基づいて、前記部位に当てはまる、前記第1の図形と同種の第2の図形を推定する。前記表示制御部は、前記超音波画像上に、前記第2の図形に対応する第2のマーカを表示させる。 The ultrasound diagnostic apparatus according to the embodiment includes an image generation unit, an estimation unit, a display control unit, and an input unit. The image generation unit generates an ultrasonic image corresponding to a region including a region of a fetus based on data acquired by an ultrasonic scan on a subject. The estimation unit estimates, based on the ultrasound image, a first figure applicable to the region. The display control unit causes the display unit to display the ultrasonic image, and displays a first marker corresponding to the first graphic on the ultrasonic image. The input unit receives an input for specifying a position on the ultrasound image. When the input unit receives the input after the display control unit displays the first marker, the estimation unit is based on the ultrasonic image and the position specified by the input. A second figure of the same type as the first figure, which is applicable to the part, is estimated. The display control unit causes a second marker corresponding to the second graphic to be displayed on the ultrasound image.
以下、図面を参照して、実施形態に係る超音波診断装置及び画像処理プログラムについて説明する。なお、以下で説明する実施形態は一例であり、本実施形態に係る超音波診断装置及び画像処理プログラムは、以下の説明に限定されるものではない。 An ultrasonic diagnostic apparatus and an image processing program according to the embodiment will be described below with reference to the drawings. Note that the embodiment described below is an example, and the ultrasonic diagnostic apparatus and the image processing program according to the present embodiment are not limited to the following description.
(第1の実施形態)
図1は、第1の実施形態に係る超音波診断装置1の構成例を示すブロック図である。図1に示すように、第1の実施形態に係る超音波診断装置1は、装置本体100と、超音波プローブ101と、入力インターフェース102と、ディスプレイ103とを有する。超音波プローブ101、入力インターフェース102、及びディスプレイ103は、装置本体100と通信可能に接続される。
First Embodiment
FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of an ultrasound diagnostic apparatus 1 according to the first embodiment. As shown in FIG. 1, the ultrasonic diagnostic apparatus 1 according to the first embodiment includes an apparatus main body 100, an ultrasonic probe 101, an input interface 102, and a
超音波プローブ101は、複数の圧電振動子を有し、これら複数の圧電振動子は、装置本体100が有する送受信回路110から供給される駆動信号に基づき超音波を発生する。また、超音波プローブ101は、被検体Pからの反射波を受信して電気信号に変換する。すなわち、超音波プローブ101は、被検体Pに対して超音波走査を行って、被検体Pから反射波を受信する。また、超音波プローブ101は、圧電振動子に設けられる整合層と、圧電振動子から後方への超音波の伝播を防止するバッキング材等を有する。なお、超音波プローブ101は、装置本体100と着脱自在に接続される。
The ultrasonic probe 101 has a plurality of piezoelectric vibrators, and the plurality of piezoelectric vibrators generate ultrasonic waves based on drive signals supplied from the transmission /
超音波プローブ101から被検体Pに超音波が送信されると、送信された超音波は、被検体Pの体内組織における音響インピーダンスの不連続面で次々と反射され、反射波信号として超音波プローブ101が有する複数の圧電振動子にて受信される。受信される反射波信号の振幅は、超音波が反射される不連続面における音響インピーダンスの差に依存する。なお、送信された超音波パルスが、移動している血流や心臓壁等の表面で反射された場合の反射波信号は、ドプラ効果により、移動体の超音波送信方向に対する速度成分に依存して、周波数偏移を受ける。 When an ultrasonic wave is transmitted from the ultrasonic probe 101 to the subject P, the transmitted ultrasonic wave is reflected one after another by the discontinuous surface of the acoustic impedance in the body tissue of the subject P, and the ultrasonic probe as a reflected wave signal A plurality of piezoelectric vibrators 101 are received. The amplitude of the received reflected wave signal depends on the difference in acoustic impedance at the discontinuity where the ultrasound is reflected. Note that the reflected wave signal when the transmitted ultrasonic pulse is reflected by the moving blood flow, the surface of the heart wall or the like depends on the velocity component of the moving body in the ultrasonic transmission direction by the Doppler effect. Receive a frequency shift.
本実施形態では、超音波プローブ101は、被検体を2次元で走査する1Dアレイプローブであっても、被検体を3次元で走査する3次元プローブすなわちメカニカル4Dプローブや2Dアレイプローブであっても適用可能である。産科超音波においては、胎児を立体で可視化する要求より、メカニカル4Dプローブが使用される事が多い。3次元プローブを用いる場合には、ディスプレイ103における表示画像は特定の断層像もしくは多断面変換表示(MPR:multi planar reconstruction)が含まれる。
In this embodiment, the ultrasonic probe 101 may be a 1D array probe that scans an object in two dimensions, or a three-dimensional probe that scans an object in three dimensions, that is, a mechanical 4D probe or a 2D array probe. It is applicable. In obstetrics ultrasound, mechanical 4D probes are often used because of the requirement for visualizing the fetus in three dimensions. When using a three-dimensional probe, the display image on the
入力インターフェース102は、所定の位置(例えば、組織形状の位置や、関心領域、関心領域以外の領域等)の設定等を行うためのトラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード、操作面へ触れることで入力操作を行うタッチパッド、表示画面とタッチパッドとが一体化されたタッチコマンドスクリーン、光学センサを用いた非接触入力回路、及び音声入力回路等によって実現される。入力インターフェース102は、後述する処理回路150に接続されており、操作者(ユーザ)から受け付けた入力操作を電気信号へ変換し処理回路150へと出力する。なお、本明細書において入力インターフェース102は、マウス、キーボード等の物理的な操作部品を備えるものだけに限られない。例えば、装置とは別体に設けられた外部の入力機器から入力操作に対応する電気信号を受け取り、この電気信号を制御回路へ出力する電気信号の処理回路も入力インターフェースの例に含まれる。なお、入力インターフェース102は、入力部の一例である。 The input interface 102 contacts the trackball, the switch button, the mouse, the keyboard, and the operation surface for setting a predetermined position (for example, the position of the tissue shape, the region of interest, the region other than the region of interest, etc.). A touch pad for performing an input operation, a touch command screen in which a display screen and a touch pad are integrated, a non-contact input circuit using an optical sensor, an audio input circuit, and the like are realized. The input interface 102 is connected to a processing circuit 150 described later, converts an input operation received from an operator (user) into an electric signal, and outputs the electric signal to the processing circuit 150. In the present specification, the input interface 102 is not limited to one having physical operation components such as a mouse and a keyboard. For example, an electrical signal processing circuit that receives an electrical signal corresponding to an input operation from an external input device provided separately from the device and outputs the electrical signal to the control circuit is also included in the example of the input interface. The input interface 102 is an example of an input unit.
ディスプレイ103は、超音波診断装置1の操作者(ユーザ)が入力インターフェース102を用いて各種設定要求を入力するためのGUI(Graphical User Interface)を表示したり、装置本体100において生成された超音波画像データ等を表示したりする。また、ディスプレイ103は、装置本体100の処理状況や処理結果を操作者に通知するために、各種のメッセージや表示情報を表示する。また、ディスプレイ103は、スピーカーを有し、音声を出力することもできる。
The
装置本体100は、超音波プローブ101が受信した反射波信号に基づいて超音波画像データを生成する装置である。図1に示す装置本体100は、超音波プローブ101が受信した2次元の反射波データ(エコーデータ)に基づいて2次元の超音波画像データを生成可能な装置である。また、図1に示す装置本体100は、超音波プローブ101が受信した3次元の反射波データに基づいて3次元の超音波画像データ(ボリュームデータ)を生成可能な装置である。 The device body 100 is a device that generates ultrasound image data based on the reflected wave signal received by the ultrasound probe 101. An apparatus main body 100 shown in FIG. 1 is an apparatus capable of generating two-dimensional ultrasound image data based on two-dimensional reflected wave data (echo data) received by the ultrasound probe 101. The apparatus main body 100 shown in FIG. 1 is an apparatus capable of generating three-dimensional ultrasound image data (volume data) based on the three-dimensional reflected wave data received by the ultrasound probe 101.
装置本体100は、図1に示すように、送受信回路110と、Bモード処理回路120と、ドプラ処理回路130と、記憶回路140と、処理回路150と、通信インターフェース160とを有する。送受信回路110、Bモード処理回路120、ドプラ処理回路130、記憶回路140、処理回路150、及び通信インターフェース160は、互いに通信可能に接続される。また、装置本体100は、ネットワーク2に接続される。
As shown in FIG. 1, the device body 100 includes a transmission /
送受信回路110は、パルス発生器、送信遅延部、パルサ等を有し、超音波プローブ101に駆動信号を供給する。パルス発生器は、所定のレート周波数で、送信超音波を形成するためのレートパルスを繰り返し発生する。また、送信遅延部は、超音波プローブ101から発生される超音波をビーム状に集束し、かつ送信指向性を決定するために必要な圧電振動子ごとの遅延時間を、パルス発生器が発生する各レートパルスに対し与える。また、パルサは、レートパルスに基づくタイミングで、超音波プローブ101に駆動信号(駆動パルス)を印加する。すなわち、送信遅延部は、各レートパルスに対し与える遅延時間を変化させることで、圧電振動子面から送信される超音波の送信方向を任意に調整する。
The transmission /
なお、送受信回路110は、後述する処理回路150の指示に基づいて、所定のスキャンシーケンスを実行するために、送信周波数、送信駆動電圧等を瞬時に変更可能な機能を有している。特に、送信駆動電圧の変更は、瞬間にその値を切り替え可能なリニアアンプ型の発信回路、又は、複数の電源ユニットを電気的に切り替える機構によって実現される。
The transmission /
また、送受信回路110は、プリアンプ、A/D(Analog/Digital)変換器、受信遅延部、加算器等を有し、超音波プローブ101が受信した反射波信号に対して各種処理を行って反射波データを生成する。プリアンプは、反射波信号をチャネルごとに増幅する。A/D変換器は、増幅された反射波信号をA/D変換する。受信遅延部は、受信指向性を決定するために必要な遅延時間を与える。加算器は、受信遅延部によって処理された反射波信号の加算処理を行って反射波データを生成する。加算器の加算処理により、反射波信号の受信指向性に応じた方向からの反射成分が強調され、受信指向性と送信指向性とにより超音波送受信の総合的なビームが形成される。
The transmission /
送受信回路110は、被検体Pを2次元走査する場合、超音波プローブ101から2次元の超音波ビームを送信させる。そして、送受信回路110は、超音波プローブ101が受信した2次元の反射波信号から2次元の反射波データを生成する。また、本実施形態に係る送受信回路110は、被検体Pを3次元走査する場合、超音波プローブ101から3次元の超音波ビームを送信させる。そして、送受信回路110は、超音波プローブ101が受信した3次元の反射波信号から3次元の反射波データを生成する。
The transmitting / receiving
ここで、送受信回路110からの出力信号の形態は、RF(Radio Frequency)信号と呼ばれる位相情報が含まれる信号である場合や、包絡線検波処理後の振幅情報である場合等、種々の形態が選択可能である。
Here, the form of the output signal from the transmission /
Bモード処理回路120は、送受信回路110から反射波データを受信し、対数増幅、包絡線検波処理等を行って、信号強度が輝度の明るさで表現されるデータ(Bモードデータ)を生成する。
The B
ドプラ処理回路130は、送受信回路110から受信した反射波データから速度情報を周波数解析し、ドプラ効果による血流や組織、造影剤エコー成分を抽出し、速度、分散、パワー等の移動体情報を多点について抽出したデータ(ドプラデータ)を生成する。具体的には、ドプラ処理回路130は、移動体の運動情報として、平均速度、平均分散値、平均パワー値等を、複数のサンプル点それぞれでドプラデータを生成する。ここで、移動体とは、例えば、血流や、心壁等の組織、造影剤である。ドプラ処理回路130は、血流の運動情報(血流情報) として、血流の平均速度、血流の平均分散値、血流の平均パワー値等を、複数のサンプル点それぞれで推定した情報を生成する。
The Doppler processing circuit 130 performs frequency analysis of velocity information from the reflected wave data received from the transmission /
ドプラ処理回路130は、MTIフィルタ及び血流情報生成部を有し、例えば、カラードプラ法を実行し、血流情報を算出する。カラードプラ法では、超音波の送受信が同一の走査線上で複数回行なわれ、同一位置のデータ列に対してMTI(Moving Target Indicator)フィルタを掛けることで、静止している組織、或いは、動きの遅い組織に由来する信号(クラッタ信号)を抑制して、血流に由来する信号を抽出する。そしてカラードプラ法では、この血流信号から血流の速度、血流の分散、血流のパワー等の血流情報を推定する。 The Doppler processing circuit 130 has an MTI filter and a blood flow information generation unit, and executes, for example, a color Doppler method to calculate blood flow information. In the color Doppler method, transmission and reception of ultrasonic waves are performed a plurality of times on the same scanning line, and a moving target indicator (MTI) filter is applied to a data string at the same position to obtain stationary tissue or movement. The signal derived from the slow tissue (clutter signal) is suppressed to extract the signal derived from the blood flow. Then, in the color Doppler method, blood flow information such as blood flow velocity, blood flow dispersion, and blood flow power is estimated from the blood flow signal.
MTIフィルタは、フィルタ行列を用いて、同一位置(同一サンプル点)の連続した反射波データのデータ列から、クラッタ成分が抑制され、血流に由来する血流信号が抽出されたデータ列を出力する。血流情報生成部は、MTIフィルタが出力したデータを用いた自己相関演算等の演算を行なって、血流情報を推定し、推定した血流情報をドプラデータとして出力する。MTIフィルタとしては、例えば、バタワース型のIIR(Infinite Impulse Response)フィルタ、多項式回帰フィルタ(Polynomial Regression Filter)等の係数が固定されたフィルタ、または固有ベクトル(eigenvector)等を用いて入力信号に応じて係数を変化させる適応型のフィルタが適用可能である。 The MTI filter uses a filter matrix to output a data sequence in which a clutter component is suppressed and a blood flow signal derived from a blood flow is extracted from a continuous data stream of reflected wave data at the same position (same sample point) Do. The blood flow information generation unit performs calculation such as autocorrelation calculation using data output from the MTI filter, estimates blood flow information, and outputs the estimated blood flow information as Doppler data. As the MTI filter, for example, a Butterworth-type IIR (Infinite Impulse Response) filter, a filter with fixed coefficients such as a polynomial regression filter (Polynomial Regression Filter), or a coefficient according to the input signal using an eigenvector or the like It is possible to apply an adaptive filter that changes.
なお、図1に例示するBモード処理回路120及びドプラ処理回路130は、2次元の反射波データ及び3次元の反射波データの両方について処理可能である。すなわち、Bモード処理回路120は、2次元の反射波データから2次元のBモードデータを生成し、3次元の反射波データから3次元のBモードデータを生成する。また、ドプラ処理回路130は、2次元の反射波データから2次元のドプラデータを生成し、3次元の反射波データから3次元のドプラデータを生成する。
The B-
記憶回路140は、処理回路150が生成した表示用の画像データを記憶するメモリである。また、記憶回路140は、Bモード処理回路120やドプラ処理回路130が生成したデータを記憶することも可能である。記憶回路140が記憶するBモードデータやドプラデータは、例えば、診断の後に操作者が呼び出すことが可能となっており、処理回路150を経由して表示用の超音波画像データとなる。
The storage circuit 140 is a memory for storing display image data generated by the processing circuit 150. The storage circuit 140 can also store data generated by the B-
また、記憶回路140は、超音波送受信、画像処理及び表示処理を行うための制御プログラムや、診断情報(例えば、患者ID、医師の所見等)や、診断プロトコルや各種ボディーマーク等の各種データを記憶する。また、記憶回路140が記憶するデータは、図示しないインターフェースを経由して、外部装置へ転送することができる。なお、外部装置は、例えば、画像診断を行う医師が使用するPC(Personal Computer)や、CDやDVD等の記憶媒体、プリンター等である。また、記憶回路140への記憶の形態は、ライブ情報を一時的に保存する場合と、取得された胎児情報のエビデンスのため長期にわたる記録のための保存の場合がある。 In addition, the memory circuit 140 may be a control program for performing ultrasonic wave transmission / reception, image processing and display processing, diagnostic information (for example, patient ID, doctor's findings, etc.) and various data such as a diagnostic protocol and various body marks. Remember. Further, data stored in the storage circuit 140 can be transferred to an external device via an interface (not shown). The external apparatus is, for example, a PC (Personal Computer) used by a doctor who performs image diagnosis, a storage medium such as a CD or a DVD, a printer, or the like. Also, the form of storage in the storage circuit 140 may be temporary storage of live information, or storage for long-term recording due to the evidence of acquired fetal information.
処理回路150は、超音波診断装置1の処理全体を制御する。具体的には、処理回路150は、入力インターフェース102を介して操作者から入力された各種設定要求や、記憶回路140から読み込んだ各種制御プログラム及び各種データに基づき、送受信回路110、Bモード処理回路120、ドプラ処理回路130の処理を制御する。また、処理回路150は、記憶回路140が記憶する表示用の超音波画像データをディスプレイ103や、入力インターフェース102におけるタッチコマンドスクリーン等にて表示するように制御する。以下、ディスプレイ103や、タッチコマンドスクリーンにて表示される超音波画像データを超音波画像とも記載する。
The processing circuit 150 controls the entire processing of the ultrasonic diagnostic apparatus 1. Specifically, the processing circuit 150 transmits and receives the transmission /
処理回路150は、制御機能151と、画像生成機能152と、推定機能153と、計測機能154とを実行する。なお、制御機能151は、表示制御部の一例である。また、画像生成機能152は、画像生成部の一例である。また、推定機能153は、推定部の一例である。また、計測機能154は、計測部の一例である。
The processing circuit 150 executes a control function 151, an image generation function 152, an
ここで、例えば、図1に示す処理回路150の構成要素である制御機能151、画像生成機能152、推定機能153、及び、計測機能154が実行する各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路140に記憶されている。処理回路150は、各プログラムを記憶回路140から読み出し、実行することで各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路150は、図1の処理回路150内に示された各機能を有することとなる。
Here, for example, each processing function executed by the control function 151, the image generation function 152, the
通信インターフェース160は、ネットワーク2を経由して外部の各種の装置と通信を行うためのインターフェースである。通信インターフェース160により、処理回路150は、外部装置と通信を行う。例えば、処理回路150は、通信インターフェース160によって、超音波診断装置1以外の外部装置との間で各種データのやり取りを行うことができる。 The communication interface 160 is an interface for communicating with various external devices via the network 2. The processing circuit 150 communicates with an external device through the communication interface 160. For example, the processing circuit 150 can exchange various data with an external device other than the ultrasonic diagnostic apparatus 1 through the communication interface 160.
以上、第1の実施形態に係る超音波診断装置1の全体構成について説明した。かかる構成のもと、本実施形態に係る超音波診断装置1は、組織形状の推定による半自動計測において、推定の精度を上げ、操作の煩雑性を軽減することを可能にする。具体的には、第1の実施形態に係る超音波診断装置1は、超音波画像における組織の計測に際して、組織形状の推定に失敗した場合に、超音波画像上に指定された組織の位置に基づいて組織形状を再推定することで形状の推定の精度を上げる。その結果、第1の実施形態に係る超音波診断装置1は、操作者による組織形状のマニュアル指定操作の手間を軽減することができ、操作の煩雑性を軽減することを可能にする。以下、超音波診断装置1における詳細な処理について説明する。 The overall configuration of the ultrasound diagnostic apparatus 1 according to the first embodiment has been described above. Based on this configuration, the ultrasonic diagnostic apparatus 1 according to the present embodiment can increase the accuracy of estimation and reduce the complexity of operation in semi-automatic measurement based on estimation of tissue shape. Specifically, when measuring the tissue in the ultrasonic image, the ultrasonic diagnostic apparatus 1 according to the first embodiment determines the position of the tissue designated on the ultrasonic image when the estimation of the tissue shape fails. Improve the accuracy of shape estimation by re-estimating the tissue shape based on it. As a result, the ultrasonic diagnostic apparatus 1 according to the first embodiment can reduce the time and labor of the manual designation operation of the tissue shape by the operator, and can reduce the complexity of the operation. Hereinafter, detailed processing in the ultrasonic diagnostic apparatus 1 will be described.
制御機能151は、超音波診断装置1の全体を制御する。例えば、制御機能151は、送受信回路110、Bモード処理回路120及びドプラ処理回路130を制御して、反射波データの収集と、Bモードデータ及びドプラデータの生成とを制御する。すなわち、制御機能151は、超音波プローブ101を介して、被検体に対する2次元超音波スキャン及び3次元超音波スキャンを実行させる。また、制御機能151は、画像生成機能152によって生成された超音波画像や、推定機能153、計測機能154による処理結果等をディスプレイ103に表示させるように制御する。
The control function 151 controls the entire ultrasonic diagnostic apparatus 1. For example, the control function 151 controls the transmission /
画像生成機能152は、Bモード処理回路120及びドプラ処理回路130が生成したデータから超音波画像データを生成する。すなわち、画像生成機能152は、Bモード処理回路120が生成した2次元のBモードデータから反射波の強度を輝度で表した2次元Bモード画像データを生成する。また、画像生成機能152は、ドプラ処理回路130が生成した2次元のドプラデータから移動体情報を表す2次元ドプラ画像データを生成する。2次元ドプラ画像データは、速度画像、分散画像、パワー画像、又は、これらを組み合わせた画像である。また、画像生成機能152は、Bモード処理回路120が生成した1走査線上のBモードデータの時系列データから、Mモード画像データを生成することも可能である。また、画像生成機能152は、ドプラ処理回路130が生成したドプラデータから、血流や組織の速度情報を時系列に沿ってプロットしたドプラ波形を生成することも可能である。
The image generation function 152 generates ultrasound image data from the data generated by the B-
ここで、画像生成機能152は、一般的には、超音波走査の走査線信号列を、テレビ等に代表されるビデオフォーマットの走査線信号列に変換(スキャンコンバート)し、表示用の超音波画像を生成する。具体的には、画像生成機能152は、超音波プローブ101による超音波の走査形態に応じて座標変換を行うことで、表示用の超音波画像を生成する。また、画像生成機能152は、スキャンコンバート以外の種々の画像処理として、例えば、スキャンコンバート後の複数の画像フレームを用いて、輝度の平均値画像を再生成する画像処理(平滑化処理)や、画像内で微分フィルタを用いる画像処理(エッジ強調処理)等を行う。また、画像生成機能152は、超音波画像に、種々のパラメータの文字情報、目盛り、ボディーマーク、種々のマーカ等を合成する。 Here, the image generation function 152 generally converts (scan converts) a scanning line signal row of ultrasonic scanning into a scanning line signal row of a video format represented by a television etc., and uses the ultrasonic wave for display. Generate an image. Specifically, the image generation function 152 generates an ultrasonic image for display by performing coordinate conversion in accordance with the scan form of the ultrasonic wave by the ultrasonic probe 101. Further, the image generation function 152 performs, as various image processing other than scan conversion, for example, image processing (smoothing processing) for regenerating an average value image of luminance using a plurality of image frames after scan conversion, Image processing (edge enhancement processing) using a differential filter is performed in the image. In addition, the image generation function 152 combines character information of various parameters, a scale, a body mark, various markers, and the like on an ultrasonic image.
すなわち、Bモードデータ及びドプラデータは、スキャンコンバート処理前の超音波画像データであり、画像生成機能152が生成するデータは、スキャンコンバート処理後の表示用の超音波画像である。なお、Bモードデータ及びドプラデータは、生データ(Raw Data)とも呼ばれる。画像生成機能152は、スキャンコンバート処理前の2次元超音波画像データである「2次元Bモードデータや2次元ドプラデータ」から、表示用の2次元超音波画像である「2次元Bモード画像や2次元ドプラ画像」を生成する。 That is, the B mode data and the Doppler data are ultrasound image data before scan conversion processing, and the data generated by the image generation function 152 is a display ultrasound image after scan conversion processing. The B mode data and the Doppler data are also referred to as raw data. The image generation function 152 generates “two-dimensional B-mode image or two-dimensional ultrasound image for display” from “two-dimensional B-mode data or two-dimensional Doppler data” which is two-dimensional ultrasound image data before scan conversion processing. Generate a "two-dimensional Doppler image".
さらに、画像生成機能152は、Bモード処理回路120が生成した3次元のBモードデータに対して座標変換を行うことで、3次元Bモード画像データを生成する。また、画像生成機能152は、ドプラ処理回路130が生成した3次元のドプラデータに対して座標変換を行うことで、3次元ドプラ画像データを生成する。すなわち、画像生成機能152は、「3次元のBモード画像データや3次元ドプラ画像データ」を「3次元超音波画像データ(ボリュームデータ)」として生成する。また、画像生成機能152は、3次元のBモードデータや、3次元のドプラデータに対して多断面変換を行うことで、MPR画像を生成する。
Furthermore, the image generation function 152 performs coordinate conversion on the three-dimensional B-mode data generated by the B-
上述したように、画像生成機能152は、Bモードデータ及びドプラデータに対して座標変換を行うことで、種々の表示画像を生成する。ここで、第1の実施形態に係る画像生成機能152は、胎児の部位を含む領域に対応する超音波画像を生成する。例えば、画像生成機能152は、胎児の頭部、腹部、脚、腕等の骨を含む超音波画像を生成する。 As described above, the image generation function 152 performs coordinate conversion on the B mode data and the Doppler data to generate various display images. Here, the image generation function 152 according to the first embodiment generates an ultrasound image corresponding to a region including a part of a fetus. For example, the image generation function 152 generates an ultrasound image including bones of the fetal head, abdomen, legs, arms and the like.
推定機能153は、超音波画像に基づいて、胎児の部位に当てはまる図形を推定する。ここで、第1の実施形態に係る推定機能153は、超音波画像に含まれる胎児の部位に当てはまる図形を推定し、推定した図形に対する修正指示を受け付けた場合に、修正指示に基づいて胎児の部位に当てはまる図形を再度推定する。なお、推定機能153による推定の詳細については、後述する。
The
計測機能154は、推定機能153によって推定された図形に基づいて、胎児の部位の計測を行う。例えば、計測機能154は、推定機能153によって推定された図形に基づいて、胎児の児頭周囲長(HC)、児頭大横径(BPD)、腹部周囲長(AC)、大腿骨長(FL)、上腕骨長(HL)等を計測する。制御機能151は、推定機能153による推定結果や、計測機能154による計測結果をディスプレイ103に表示させるように制御する。
The
以下、推定機能153による部位の推定から再推定までの処理の詳細について説明する。第1の実施形態に係る推定機能153は、超音波画像に基づいて、胎児の部位に当てはまる第1の図形を推定する。具体的には、推定機能153は、画像生成機能152によって生成された超音波画像に含まれる胎児の頭部、腹部、脚、腕等の骨に当てはまる第1の図形を推定する。図2は、第1の実施形態に係る推定機能153による第1の図形の推定の一例を示す図である。ここで、図2においては、胎児の頭部の断層像を示し、頭部に当てはまる楕円を推定する場合の例を示す。
Hereinafter, details of processing from estimation of a part by the
図2に示すように、例えば、推定機能153は、超音波画像に示される胎児の頭部301に当てはまる図形として、楕円302を推定する。なお、推定機能153による楕円の推定の詳細については後述する。図2に示すように、推定機能153が、頭部301に当てはまる楕円302を推定すると、計測機能154は、推定された楕円302に基づいて、児頭周囲長(HC)や、児頭大横径(BPD)を計測する。すなわち、計測機能154は、楕円302の周長や、短軸長を計測する。また、図2に示すように、推定機能153が、頭部301に当てはまる楕円302を推定すると、制御機能151は、超音波画像上に楕円302や、楕円302の構成点303等をマークとして表示させる。
As shown in FIG. 2, for example, the
ここで、図2に示すように、推定機能153が、頭部301に当てはまる楕円として、楕円302を推定し、推定された楕円302が超音波画像上で表示された場合、操作者は、頭部301に当てはまる楕円の推定に成功したと判断して、計測機能154によって計測された児頭周囲長(HC)や、児頭大横径(BPD)等を診断に用いることができる。
Here, as shown in FIG. 2, when the
一方、推定機能153による推定は、必ずしも成功するとは限らず、頭部301に当てはまる楕円の推定に失敗する場合がある。例えば、推定機能153は、他の組織や、アーチファクト(例えば、体表付近の高輝度等)によって楕円の推定に失敗する場合がある。第1の実施形態に係る超音波診断装置1は、このような状況において、図形を再推定する。ここで、推定機能153は、入力インターフェース102を介して入力された超音波画像上の位置を利用して図形の再推定を行う。以下、図形の再推定について、図3及び図4を用いて説明する。図3及び図4は、第1の実施形態に係る推定機能153による図形の再推定を説明するための図である。
On the other hand, the estimation by the
例えば、図3に示すように、推定機能153が、超音波画像に示される胎児の頭部301に当てはまる図形として楕円304を推定し、推定された楕円304が超音波画像上で表示された場合、操作者は、頭部301に当てはまる楕円の推定に失敗したと判断することができる。そこで、制御機能151は、超音波画像をディスプレイ103に表示させ、超音波画像上に、推定機能153が最初に推定した図形(第1の図形)に対応する第1のマーカを表示させる。ここで、図形に対応するマーカとは、図形を示す表示情報であり、図形そのものを示す形状の情報や、図形を構成する構成部分を含む。
For example, as shown in FIG. 3, when the
例えば、制御機能151は、図4の上段の図に示すように、推定機能153によって推定された楕円304と、楕円304の構成点305を超音波画像上に表示させる。ここで、楕円304における構成点305は、予め決められた位置の構成点が表示される場合でもよく、或いは、操作者によって指定された位置の構成点が表示される場合であってもよい。一例を挙げると、制御機能151は、推定機能153によって推定された楕円の短軸上の1点を表示させる。
For example, as shown in the upper diagram of FIG. 4, the control function 151 displays the
図4の上段の図に示すように、制御機能151が、超音波画像上に第1のマーカを表示させると、入力インターフェース102は、超音波画像上の位置を指定する入力を受け付ける。具体的には、入力インターフェース102は、超音波画像において胎児の部位を示す位置を指定する入力を受け付ける。例えば、入力インターフェース102は、図4の下段の図に示すように、構成点305を点305aに移動することで、頭部301の輪郭上の点305aを指定する入力を受け付ける。
As shown in the upper part of FIG. 4, when the control function 151 causes the first marker to be displayed on the ultrasound image, the input interface 102 receives an input for specifying the position on the ultrasound image. Specifically, the input interface 102 receives an input for specifying a position indicating a region of a fetus in an ultrasound image. For example, as shown in the lower part of FIG. 4, the input interface 102 receives an input for specifying the
推定機能153は、制御機能151が第1のマーカを表示させた後で、入力インターフェース102が入力を受け付けた場合、超音波画像及び入力により指定された位置に基づいて、部位に当てはまる、第1の図形と同種の第2の図形を推定する。具体的には、推定機能153は、入力により指定された部位を示す位置を図形の構成部分として含む第2の図形を推定する。例えば、推定機能153は、頭部301に対応する楕円として、頭部301の輪郭上の点305aを構成点として含む楕円を推定する。
The
上述したように、推定機能153は、最初の図形推定に失敗した場合、入力インターフェース102を介して入力された胎児の部位を示す位置を含むように、図形を再推定する。ここで、第1の実施形態に係る推定機能153は、楕円のパラメータごとの楕円候補群の中から最もよく当てはまる楕円を選択することで、胎児の部位に当てはまる楕円を推定する。具体的には、推定機能153は、入力により指定された位置を図形の構成部分として含む複数の第2の図形候補を超音波画像に当てはめた際のコストをそれぞれ算出し、算出したコストが最小となる第2の図形候補を第2の図形として推定する。
As described above, when the initial figure estimation fails, the
例えば、推定機能153は、コスト関数によって定義された以下の式(1)に基づいて、楕円を推定する。ここで、式(1)における「C(foval(p))」は、「p」を楕円のパラメータとしたコスト関数であり、例えば、以下の式(2)に示すように設計される。なお、式(2)における「I(x,y)」は輝度値を示し、「Nf(p)=1」は楕円円周上の画素の数を示す。
For example, the
すなわち、推定機能153は、式(1)に示すように、楕円のパラメータを種々変更しながらコスト関数によって算出される複数のコストのうち、コストが最小となる楕円のパラメータを推定する。ここで、コスト関数は、式(2)に示すように、楕円円周上の画素の輝度値の相加平均が大きいほどコストが小さくなるように設計される。これは、「骨は、超音波画像において画素の輝度値が高い」という仮定のもと設計されている。すなわち、超音波画像上に楕円を配置した場合、楕円が頭部の骨と重なっているほど、楕円に相当する位置の画素の輝度値の相加平均が大きくなる。従って、コストが最小となる楕円が頭部の骨と最も重なっていることを示す。
That is, as shown in Expression (1), the
このように、推定機能153は、楕円のパラメータを種々変更して算出したコストのうち、コストが最小となる楕円のパラメータを抽出することで、胎児の部位(頭部)に当てはまる楕円を推定する。ここで、上述したように、本実施形態における再推定では、入力により指定された位置を図形の構成部分として含む楕円が推定される。すなわち、推定機能153は、再推定の際には、楕円のパラメータの数が減った条件で楕円を推定することができ、楕円の推定の精度を向上させることができる。
As described above, the
以下、楕円推定のパラメータの例について、図5A〜図5Cを用いて説明する。図5A〜図5Cは、第1の実施形態に係る楕円のパラメータの一例を説明するための図である。例えば、図5Aに示すように、楕円の中心座標を「(xc,yc)」、長径を「a」、短径を「b」とし、回転の要素を除外すると、楕円は、以下の式(3)によって示される。 Hereinafter, examples of parameters for ellipse estimation will be described using FIGS. 5A to 5C. 5A to 5C are diagrams for explaining an example of the parameters of the ellipse according to the first embodiment. For example, as shown in FIG. 5A, assuming that the center coordinates of the ellipse are “(x c , y c )”, the major axis is “a”, the minor axis is “b”, and the element of rotation is excluded, the ellipse is It shows by Formula (3).
すなわち、楕円は、式(3)に示すように、「a」、「b」、「xc」、「yc」の4つのパラメータによって示される。なお、楕円のパラメータの種類及び数は、式(3)に示すものに限られず、短径、長径を用いる代わり、一方の径と、縦横比との組み合わせを用いる場合であってもよい。かかる場合には、楕円は、以下の式(4)によって示される。なお、式(4)における「b」は一方の径を示し、「R」は縦横比を示し、「(xc,yc)」は中心座標を示す。ここで、縦横比「R」は、多くの胎児であまり変わることがないため、パラメータの範囲を制約するのに適している。 In other words, the ellipse, as shown in equation (3), indicated by "a", "b", "x c", four parameters "y c". In addition, the type and number of parameters of the ellipse are not limited to those shown in the equation (3), and instead of using the minor axis and the major axis, a combination of one diameter and an aspect ratio may be used. In such a case, the ellipse is represented by the following equation (4). Incidentally, "b" in equation (4) indicates one of the diameter "R" represents the aspect ratio, "(x c, y c)" indicates the center coordinate. Here, the aspect ratio "R" is suitable for constraining the range of parameters, as it does not change much with many fetuses.
上述したように、推定機能153は、式(3)や式(4)等で示される楕円の式に含まれるパラメータを種々変更しながら、コストが最小となる楕円を推定する。ここで、本実施形態における楕円の再推定では、入力により指定された位置を図形の構成部分として含む楕円を推定することで、パラメータの数を減らすことができる。例えば、図5Bに示すように、操作者の入力によって「(x1,y1)」が指定されると、推定機能153は、点「(x1,y1)」を通る楕円を推定することとなる。すなわち、楕円が点「(x1,y1)」を通過するとした場合、式(4)を以下の式(5)に変形することができ、楕円の一方の径「b」をその他のパラメータによって表現することができるようになる。
As described above, the
従って、式(4)における「b」に対して式(5)を代入することで、パラメータの数を減らすことができる。これにより、「b」を変化させる必要がなくなり、推定に用いる楕円候補の数を削減することができ、楕円推定の精度を向上させることができる。例えば、推定機能153は、最初の楕円推定では、「b」を含めた4つのパラメータを種々変化させた楕円候補についてそれぞれコストを算出して、コストが最小となる楕円を抽出するが、再推定では、「b」を削減した3つのパラメータを種々変化させた楕円候補についてそれぞれコストを算出するだけでよく、楕円推定の精度を向上させることができる。
Therefore, the number of parameters can be reduced by substituting equation (5) for "b" in equation (4). As a result, it is not necessary to change "b", the number of ellipse candidates used for estimation can be reduced, and the accuracy of ellipse estimation can be improved. For example, in the first ellipse estimation, the
なお、削減するパラメータは「b」に限らず、その他のパラメータを削減する場合であってもよいが、変化させる範囲がより広いものを削減の対象とすることが望ましい。例えば、楕円の縦横比「R」は、胎児で大きな違いはないため、もともと変化させる範囲が狭い。すなわち、パラメータ「R」を変化させることで得られる楕円候補の数が少ない。従って、推定機能153は、削減するパラメータの種類として、変化させる範囲がより広いものを優先する。
The parameter to be reduced is not limited to “b”, and other parameters may be reduced. However, it is desirable to set a wider range of change as the target of reduction. For example, since the aspect ratio "R" of an ellipse does not differ much between fetuses, the range of change is originally narrow. That is, the number of ellipse candidates obtained by changing the parameter “R” is small. Therefore, the
ここで、上述した例では、操作者が1点を指定する場合について説明したが、2点以上指定する場合であってもよい。例えば、図5Cに示すように、操作者の入力によって「(x1,y1)」及び「(x2,y2)」が指定されると、推定機能153は、点「(x1,y1)」及び「(x2,y2)」を通る楕円を推定することとなる。例えば、楕円が点「(x1,y1)」及び「(x2,y2)」を通過するとした場合、式(4)を以下の式(6)に変形することができ、パラメータ「yc」をその他のパラメータによって表現することができるようになる。
Here, in the above-described example, the case where the operator designates one point is described, but two or more points may be designated. For example, as shown in FIG. 5C, when “(x 1 , y 1 )” and “(x 2 , y 2 )” are designated by the operator's input, the
従って、式(4)における「yc」に対して式(6)を代入することで、パラメータの数を減らすことができる。これにより、「yc」についても変化させる必要がなくなり、推定に用いる楕円候補の数をさらに削減することができ、楕円推定の精度を向上させることができる。 Therefore, the number of parameters can be reduced by substituting equation (6) for "y c " in equation (4). As a result, it is not necessary to change "y c ", the number of ellipse candidates used for estimation can be further reduced, and the accuracy of ellipse estimation can be improved.
上述したように、第1の実施形態に係る推定機能153は、超音波画像上に指定された位置を用いて楕円のパラメータを削減することで、楕円推定の精度を向上させることができる。さらに、推定機能153は、パラメータを変化させる範囲をできるだけ制約することで、図形推定の精度をより向上させることができる。すなわち、上述したパラメータの削減に加えて、パラメータを変化させる範囲をより狭くすることで、図形の候補の数をより削減させることができ、図形推定の精度をより向上させることができる。
As described above, the
具体的には、推定機能153は、胎児に関する情報に基づいて設定される制約をさらに満たすように、第2の図形を推定する。一例を挙げると、推定機能153は、胎児の過去の計測結果や、現在の計測済みの結果、双子等複数の胎児の一方の計測結果等に基づく制約を用いて第2の図形を推定する。
Specifically, the
例えば、胎児の過去の計測結果を用いる場合、推定機能153は、胎児の週数と計測値との関係に基づいて設定される制約を用いて第2の図形を推定する。胎児のBPD、AC、FL、HL等の各計測値は、胎児の週数と密接な関係がある。そこで、推定機能153は、過去の計測結果から現在の計測値を推定し、推定した計測値からパラメータを変化させる範囲を狭める。例えば、推定機能153は、過去のHCとBPDの計測結果から現在のHCとBPDの値を推定し、推定した値から楕円の縦横比「R」を変化させる範囲を決定する。すなわち、推定機能153は、現在の楕円の縦横比「R」として取りうる可能性が高い範囲で「R」を変化させた複数の楕円候補のコストをそれぞれ算出し、コストが最小となる楕円を抽出する。
For example, in the case of using the past measurement result of the fetus, the
また、例えば、現在の計測済みの結果を用いる場合においても、推定機能153は、胎児の週数と計測値との関係を用いることができる。例えば、すでにFLが計測済であって、次にBPDを測る場合、同一胎児であれば、過去のFLの計測値から、楕円径「b」を変化させる中心値を、週数とFL・BPDの相互関係より設定し、楕円径「b」を変化させる範囲を狭くする。
Also, for example, even when using the current measurement result, the
また、例えば、双子等複数の胎児の一方の計測結果を用いる場合、推定機能153は、一方の胎児の計測結果から他方の胎児の計測値を推定し、推定した計測値からパラメータを変化させる範囲を狭める。
Further, for example, when using one measurement result of a plurality of twins and a plurality of fetuses, the
上述した例では、胎児の頭部を例に挙げて説明したが、実施形態はこれに限定されるものではなく、胎児の腹部や、脚や腕等の計測に適用される場合であってもよい。かかる場合には、例えば、推定機能153は、腹部の断層像に当てはまる図形として楕円を推定する。ここで、推定機能153は、腹部の楕円を推定する場合にも、上記した頭部と同様の推定を行う。すなわち、推定機能153は、超音波画像上に指定された位置を構成部分として含む楕円の推定をすることで、楕円のパラメータを削減する。さらに、推定機能153は、胎児に関する情報に基づいて設定される制約をさらに満たすように、楕円を推定することで、パラメータの変化の範囲を狭くする。
In the example described above, the head of the fetus has been described as an example, but the embodiment is not limited to this, and the embodiment may be applied to measurement of the abdomen, legs, arms, etc. of the fetus. Good. In such a case, for example, the
ここで、推定機能153は、胎児の腹部の断層像に当てはまる楕円を推定する場合に、縦横比を「1:1」として設定する場合であってもよい。すなわち、推定機能153は、胎児の腹部の断層像に当てはまる楕円を推定する場合に、真円を当てはめるようにしてもよい。これにより、パラメータの数を減らすことができ、推定の精度をさらに向上させることができる。
Here, the
また、例えば、脚や腕の骨等を計測する場合、推定機能153は、各骨に対応する図形として、四角形、又は線分を推定する。一例を挙げると、推定機能153は、大腿骨、脛骨、腓骨、上腕骨、尺骨又は橈骨に対して四角形又は線分を当てはめる。例えば、推定機能153は、対象となる骨を囲む四角形や、骨の長手方向に重なる線分を推定する。ここで、これらの骨に図形を当てはめる場合にも、推定機能153は、上記した楕円の推定と同様に、超音波画像上に指定された位置を構成部分として含む四角形又は線分を推定することで、四角形又は線分のパラメータを削減する。さらに、推定機能153は、胎児に関する情報に基づいて設定される制約をさらに満たすように、四角形又は線分を推定することで、パラメータの変化の範囲を狭くする。
Also, for example, when measuring bones or the like of legs or arms, the
ここで、脚や腕の骨に当てはまる図形を推定する場合、長さがあまり変わらない骨については、一方の骨の計測結果を用いて他方の骨の計測を制約することもできる。例えば、一方が尺骨であり、他方が橈骨である場合や、一方が脛骨であり、他方が腓骨である場合に、推定機能153は、どちらかの骨の計測結果を用いて他方の図形のパラメータの範囲を狭くする。
Here, in the case of estimating a figure applicable to the bones of the legs and arms, it is possible to restrict the measurement of one bone by using the measurement result of one bone with respect to bone whose length does not change much. For example, in the case where one is an ulna and the other is a rib or one is a tibia and the other is a rib, the
上述したように、推定機能153は、超音波画像上に指定された位置を用いて楕円のパラメータを削減することで、楕円推定の精度を向上させることができる。ここで、超音波画像上に指定する位置を予め決められた位置にしておくことで、図形の候補をさらに少なくすることもできる。例えば、超音波画像上で指定される位置が、楕円の短軸上の1点と決められている場合、推定機能153は、指定された点を通り、かつ、指定された点が短軸上の1点となる楕円のみを候補とすることができる。
As described above, the
上述したように推定機能153が、図形を再推定すると、計測機能154は、再推定された図形に基づいて各種計測を行う。そして、制御機能151は、超音波画像上に再推定の結果と計測結果を表示させる。図6は、第1の実施形態に係る制御機能151による表示の一例を示す図である。例えば、制御機能151は、図6に示すように、頭部301の再推定された楕円304aや、楕円304aの構成点305a、305bを超音波画像上に表示させる。さらに、制御機能151は、図6に示すように、再推定された楕円304aに基づくBPDの計測結果を表示させる。操作者は、図6に示す再推定の結果と計測結果とを参照して、計測結果が正確であると判断することができる。
As described above, when the
次に、第1の実施形態に係る超音波診断装置1による処理の手順について説明する。図7、図8は、第1の実施形態に係る超音波診断装置1の処理手順を示すフローチャートである。ここで、図8における処理は、図7におけるステップS107の処理に対応する。なお、ステップS105における図形の推定においても図8に示す処理が実行される。また、図8では、楕円を推定する場合の処理について示す。 Next, the procedure of processing by the ultrasonic diagnostic apparatus 1 according to the first embodiment will be described. 7 and 8 are flowcharts showing the processing procedure of the ultrasound diagnostic apparatus 1 according to the first embodiment. Here, the process in FIG. 8 corresponds to the process of step S107 in FIG. The process shown in FIG. 8 is also performed in the estimation of the figure in step S105. Further, FIG. 8 shows processing in the case of estimating an ellipse.
図7におけるステップS101〜ステップS104、ステップS106、ステップ108、ステップS110は、例えば、処理回路150が制御機能151に対応するプログラムを記憶回路140から読み出して実行することにより実現される。また、ステップS105、ステップS107は、例えば、処理回路150が制御機能151に対応するプログラム及び推定機能153に対応するプログラムを記憶回路140から読み出して実行することにより実現される。また、ステップS109は、例えば、処理回路150が計測機能154に対応するプログラムを記憶回路140から読み出して実行することにより実現される。
Steps S101 to S104, S106, S108, and S110 in FIG. 7 are realized, for example, by the processing circuit 150 reading out a program corresponding to the control function 151 from the storage circuit 140 and executing it. In addition, steps S105 and S107 are realized, for example, by the processing circuit 150 reading out a program corresponding to the control function 151 and a program corresponding to the
本実施形態に係る超音波診断装置1では、図7に示すように、処理回路150が、まず、超音波プローブ101によって受信されたエコーデータに基づいて超音波画像を生成して、ディスプレイ103に表示させる(ステップS101)。次に、処理回路150は、フリーズボタンが押下されたか否かを判定する(ステップS102)。ここで、フリーズボタンが押下された場合(ステップS102肯定)、処理回路150は、フリーズボタンが押下された際の断面を表示させる(ステップS103)。なお、処理回路150は、フリーズボタンが押下されるまで、リアルタイムの超音波画像の表示を継続する(ステップS102否定)。 In the ultrasonic diagnostic apparatus 1 according to the present embodiment, the processing circuit 150 first generates an ultrasonic image based on echo data received by the ultrasonic probe 101 as shown in FIG. It is displayed (step S101). Next, the processing circuit 150 determines whether or not the freeze button has been pressed (step S102). Here, when the freeze button is pressed (Yes at step S102), the processing circuit 150 displays the cross section when the freeze button is pressed (step S103). The processing circuit 150 continues the display of the ultrasound image in real time until the freeze button is pressed (No at step S102).
次に、処理回路150は、計測ボタンが押下され、計測項目が選択されたか否かを判定する(ステップS104)。ここで、計測ボタンが押下され、計測項目が選択された場合(ステップS104肯定)、処理回路150は、部位に当てはまる図形を推定して、超音波画像上に表示させる(ステップS105)。なお、処理回路150は、計測ボタンが押下され、計測項目が選択されるまで、待機状態である(ステップS104否定)。また、図示していないが、処理回路150は、図形の推定が完了すると各種計測を行う。 Next, the processing circuit 150 determines whether the measurement button is pressed and the measurement item is selected (step S104). Here, when the measurement button is pressed and a measurement item is selected (Yes at step S104), the processing circuit 150 estimates a figure applicable to the part and displays the figure on the ultrasound image (step S105). The processing circuit 150 is in a standby state until the measurement button is pressed and a measurement item is selected (No at step S104). Although not shown, the processing circuit 150 performs various measurements when the estimation of the figure is completed.
そして、処理回路150は、図形の構成点が移動されたか否かを判定する(ステップS106)。ここで、図形の構成点が移動された場合(ステップS106肯定)、処理回路150は、移動後の構成点を含む図形を推定して、超音波画像上に表示させる(ステップS107)。一方、図形の構成点が移動されていない場合(ステップS106否定)、処理回路150は、処理を終了する。 Then, the processing circuit 150 determines whether or not the constituent point of the figure has been moved (step S106). Here, if the constituent point of the figure has been moved (Yes at Step S106), the processing circuit 150 estimates the figure including the constituent point after movement and displays the figure on the ultrasound image (Step S107). On the other hand, when the constituent point of the figure is not moved (No at Step S106), the processing circuit 150 ends the processing.
ステップS107において再推定した図形を表示させると、処理回路150は、再度、図形の構成点が移動されたか否かを判定する(ステップS108)。ここで、図形の構成点が移動された場合(ステップS108肯定)、処理回路150は、ステップS107に戻って、移動後の構成点を含む図形を推定して、超音波画像上に表示させる(ステップS107)。一方、図形の構成点が移動されていない場合(ステップS108否定)、処理回路150は、推定した図形に基づいて計測を行い(ステップS109)、超音波画像上の図形と共に、計測結果を表示させる(ステップS110)。 When the figure re-estimated in step S107 is displayed, the processing circuit 150 determines again whether the constituent point of the figure has been moved (step S108). Here, when the constituent point of the figure is moved (Yes at Step S108), the processing circuit 150 returns to Step S107, estimates the figure including the constituent point after movement, and displays it on the ultrasound image ( Step S107). On the other hand, when the constituent point of the figure is not moved (No at Step S108), the processing circuit 150 performs measurement based on the estimated figure (Step S109), and displays the measurement result together with the figure on the ultrasound image. (Step S110).
また、本実施形態に係る超音波診断装置1では、図8に示すように、処理回路150が、移動後の構成点を含む楕円候補群を抽出し、抽出した楕円候補群の中から楕円パラメータを選択して(ステップS1071)、楕円のコストを算出する(ステップS1072)。そして、処理回路150は、算出したコストが最小か否かを判定する(ステップS1073)。 Further, in the ultrasound diagnostic apparatus 1 according to the present embodiment, as shown in FIG. 8, the processing circuit 150 extracts an ellipse candidate group including constituent points after movement, and an ellipse parameter is selected from among the extracted ellipse candidate groups. Is selected (step S1071), and the cost of the ellipse is calculated (step S1072). Then, the processing circuit 150 determines whether the calculated cost is minimum (step S1073).
ここで、コストが最小の場合(ステップS1073肯定)、処理回路150は、最小のコストと、最小のコストとなるパラメータを更新して(ステップS1074)、全ての候補についてコストを算出したか否かを判定する(ステップS1075)。一方、コストが最小ではない場合(ステップS1073否定)、処理回路150は、全ての候補についてコストを算出したか否かを判定する(ステップS1075)。 Here, if the cost is the minimum (Step S1073: Yes), the processing circuit 150 updates the parameters for the minimum cost and the minimum cost (Step S1074), and calculates the costs for all the candidates. Is determined (step S1075). On the other hand, if the cost is not the minimum (No at Step S1073), the processing circuit 150 determines whether the cost has been calculated for all the candidates (Step S1075).
ステップS1075において、全ての候補についてコストを算出していない場合(ステップS1075否定)、処理回路150は、ステップS1071に戻って、楕円候補群の中から楕円パラメータを選択する。一方、全ての候補についてコストを算出している場合(ステップS1075肯定)、処理回路150は、最小のコストとなるパラメータの楕円を、超音波画像上に表示させる(ステップS1076)。 In step S1075, when the cost has not been calculated for all the candidates (No in step S1075), the processing circuit 150 returns to step S1071 and selects an ellipse parameter from among the ellipse candidate group. On the other hand, if the costs have been calculated for all the candidates (Yes at step S1075), the processing circuit 150 displays an ellipse of the parameter with the lowest cost on the ultrasound image (step S1076).
上述したように、第1の実施形態によれば、画像生成機能152が、被検体に対する超音波スキャンにより収集されたデータに基づいて、胎児の部位を含む領域に対応する超音波画像を生成する。推定機能153が、超音波画像に基づいて、部位に当てはまる第1の図形を推定する。制御機能151が、超音波画像を表示部に表示させ、超音波画像上に、第1の図形に対応する第1のマーカを表示させる。入力インターフェース102が、超音波画像上の位置を指定する入力を受け付ける。推定機能153は、制御機能151が第1のマーカを表示させた後で、入力インターフェース102が入力を受け付けた場合、超音波画像及び入力により指定された位置に基づいて、部位に当てはまる、第1の図形と同種の第2の図形を推定する。制御機能151は、超音波画像上に、第2の図形に対応する第2のマーカを表示させる。従って、第1の実施形態に係る超音波診断装置1は、指定された位置を用いることで、図形を示すパラメータの数を削減することができ、組織形状の推定による半自動計測において、推定の精度を上げ、操作の煩雑性を軽減することを可能にする。
As described above, according to the first embodiment, the image generation function 152 generates an ultrasound image corresponding to a region including a region of a fetus based on data collected by ultrasound scanning on a subject . An
例えば、最初の図形推定に失敗した後に、マニュアル操作で図形を指定する場合、操作者は、超音波画像を参照しながら、部位の形状に合わせて図形の複数の構成点を移動させることとなり、操作が煩雑になる。例えば、楕円をマニュアル操作で指定する場合、操作者は、少なくとも、短径の2点と長径の1点、又は、短径の1点と長径の2点を指定することとなる。さらに、操作者は、指定後に、指定後の図形における計測を再度実行するように操作することとなる。このように、最初の図形推定に失敗した後に、マニュアル操作で図形を指定する場合には、操作が煩雑になる。 For example, when designating a figure by manual operation after failing in the first figure estimation, the operator moves a plurality of constituent points of the figure in accordance with the shape of the part while referring to the ultrasound image, Operation becomes complicated. For example, in the case of manually designating an ellipse, the operator designates at least two points of the short diameter and one point of the long diameter, or one point of the short diameter and two points of the long diameter. Furthermore, after designation, the operator operates to execute measurement on the figure after designation again. As described above, when designating a figure by manual operation after failing in the first figure estimation, the operation becomes complicated.
第1の実施形態に係る超音波診断装置1は、このようなマニュアル操作を行う前に、図形の構成点を1点指定するだけで、精度の高い再推定を行うことができる。従って、操作者がマニュアル操作を行う状況を減らすことができ、操作の煩雑性を軽減することを可能にする。 The ultrasonic diagnostic apparatus 1 according to the first embodiment can perform high-accuracy re-estimation only by designating one of the constituent points of the figure before performing such a manual operation. Therefore, the situation in which the operator manually operates can be reduced, and the complexity of the operation can be reduced.
また、第1の実施形態によれば、計測機能154は、第1の図形に基づく計測により第1の計測値を取得し、第2の図形に基づく計測により第2の計測値を取得する。制御機能151は、第1のマーカと共に第1の計測値を表示させ、第2のマーカと共に第2の計測値を表示させる。従って、第1の実施形態に係る超音波診断装置1は、精度の高い推定によって得られた図形に基づく計測を行うことができ、より正確な計測値を得ることを可能にする。
Further, according to the first embodiment, the
また、第1の実施形態によれば、第1の図形及び第2の図形は、楕円、四角形、又は線分である。従って、第1の実施形態に係る超音波診断装置1は、胎児の計測の精度を向上させることを可能にする。 Further, according to the first embodiment, the first graphic and the second graphic are an ellipse, a square, or a line segment. Therefore, the ultrasonic diagnostic apparatus 1 according to the first embodiment makes it possible to improve the measurement accuracy of the fetus.
また、第1の実施形態によれば、入力インターフェース102は、超音波画像において部位を示す位置を指定する入力を受け付ける。推定機能153は、入力により指定された部位を示す位置を図形の構成部分として含む第2の図形を推定する。従って、第1の実施形態に係る超音波診断装置1は、図形のパラメータの数を削減して、推定の精度を向上させることを可能にする。
Further, according to the first embodiment, the input interface 102 receives an input for specifying a position indicating a region in an ultrasound image. The
また、第1の実施形態によれば、推定機能153は、入力により指定された位置を図形の構成部分として含む複数の第2の図形候補を超音波画像に当てはめた際のコストをそれぞれ算出し、算出したコストが最小となる第2の図形候補を第2の図形として推定する。従って、第1の実施形態に係る超音波診断装置1は、楕円の推定を精度よく行うことを可能にする。
Further, according to the first embodiment, the
また、第1の実施形態によれば、推定機能153は、胎児に関する情報に基づいて設定される制約をさらに満たすように、第2の図形を推定する。従って、第1の実施形態に係る超音波診断装置1は、図形のパラメータを変化させる範囲を狭くすることができ、推定の精度をより向上させることを可能にする。
Further, according to the first embodiment, the
また、第1の実施形態によれば、計測機能154は、推定機能153により推定された楕円に基づいて、児頭周囲長、児頭大横径又は腹部周囲長を計測する。また、計測機能154は、推定機能153に推定された四角形又は線分に基づいて、大腿骨、脛骨、腓骨、上腕骨、尺骨又は橈骨の長さを計測する。従って、第1の実施形態に係る超音波診断装置1は、胎児の種々の計測を精度よく行うことを可能にする。
Further, according to the first embodiment, the
(第2の実施形態)
上述した実施形態では、複数の図形の候補の中からコストが最小となる図形を選択することで、図形を推定する場合について説明した。第2の実施形態では、部位のエッジ検出を行うことで図形を推定する場合について説明する。なお、以下、第1の実施形態と同様の構成については、同一の符号を付し、説明を省略する場合がある。
Second Embodiment
In the embodiment described above, the case of estimating the figure by selecting the figure with the lowest cost among the plurality of figure candidates has been described. In the second embodiment, the case of estimating a figure by performing edge detection of a part will be described. In addition, about the structure similar to 1st Embodiment, the same code | symbol may be attached hereafter and description may be abbreviate | omitted.
第2の実施形態に係る推定機能153は、超音波画像におけるエッジを示す点列を検出し、検出した点列に近似し、かつ、入力により指定された位置を図形の構成部分として含む図形を第2の図形として推定する。図9は、第2の実施形態に係る推定機能153による図形の推定の一例を説明するための図である。なお、図9では、楕円を推定する場合を示す。
The
例えば、推定機能153は、まず、胎児の頭部401を含む超音波画像から、頭部401のエッジを検出する。ここで、推定機能153は、例えば、以下の3つの手法等により超音波画像からエッジを検出する。(1)胎児の頭蓋骨に輝度の閾値を設定し、所定以上の輝度をエッジとする。(2)入力画像をガウシアンフィルタで平滑化し、平滑化された画像の微分を計算して勾配の大きさと方向を求め、方向に沿った成分のみ画像を強調した上で画像の閾値をとることでエッジを得る。(3)過去の画像とエッジとの関係をニューラルネットワーク等で予め学習させておき、学習過程の各パラメータを求めておいてから、入力画像と学習過程の各パラメータによりエッジを得る。
For example, the
上述したように、エッジを検出すると、推定機能153は、画像のエッジに細線化等の処理を施すことで、図9の上段の図に示すように、エッジの点列402を抽出する。そして、推定機能153は、抽出したエッジの点列402に対して楕円のフィッティングを行うことで楕円を抽出する。ここで、推定機能153は、入力インターフェース102を介して指定された位置を楕円の構成部分として含むように楕円を推定する。すなわち、推定機能153は、図9の下段の図に示すようにエッジの点列402に対してフィッティングを行うことで楕円404を抽出する場合に、入力により指定された楕円の構成点を通過するように、楕円404のフィッティングを行う。
As described above, when an edge is detected, the
なお、フィッティング方法は、最小二乗法、最尤推定法等の手法を利用できる。また、点列の外れ値除去のため、RANSAC(Random Sample Consensus)等のアルゴリズムを併用してもよい。 As the fitting method, methods such as the least squares method and the maximum likelihood estimation method can be used. Also, an algorithm such as RANSAC (Random Sample Consensus) may be used in combination to remove outliers of the point sequence.
また、以上の処理において、楕円のフィッティングに代えて、ハフ(Hough)変換により楕円のパラメータを直接求めるか、接線もしくは楕円が接する円のパラメータを求めてから、間接的に楕円のパラメータを求めるようにしてもよい。上記手法による楕円の推定でも、楕円の方程式と楕円のパラメータを利用することは第1の実施形態と変わらないため、楕円上の点のマニュアル指定による楕円パラメータの削減や、楕円パラメータをとりうる範囲の制約によって、楕円推定の精度の向上が可能であることから、第1の実施形態と同様に、操作の煩雑性を軽減することができる。 Also, in the above process, instead of fitting the ellipse, directly obtain the parameters of the ellipse by the Hough transform, or obtain the parameters of the circle tangent to or tangent to the ellipse, and then obtain the parameters of the ellipse indirectly. You may Even in the estimation of an ellipse by the above method, using the equation of the ellipse and the parameters of the ellipse is the same as in the first embodiment, and therefore the reduction of the ellipse parameter by manual specification of the point on the ellipse and the range where the ellipse parameter can be taken Since the accuracy of the ellipse estimation can be improved by the restriction of (1), the complexity of the operation can be reduced as in the first embodiment.
また、エッジ検出において機械学習を用いる事例においては、操作者がマニュアルで楕円位置を修正した結果を用いて、再学習させるようにしても良い。より具体的には、装置自体、もしくは装置とネットワークで接続された処理システムに学習辞書データのみならず、過去画像とエッジの組を保存しておき、操作者による楕円上の点の計算上の重みを他のエッジ点に比べて大きくする。 Further, in the case where machine learning is used in edge detection, re-learning may be performed using the result of the operator manually correcting the position of the ellipse. More specifically, not only learning dictionary data but also a set of past images and edges are stored in the device itself or in a processing system connected to the device and a network, and the operator calculates the point on the ellipse Make weights heavier than other edge points.
次に、第2の実施形態に係る超音波診断装置1による処理の手順について説明する。図10は、第2の実施形態に係る超音波診断装置1の処理手順を示すフローチャートである。なお、図10においては、図7におけるステップS107の処理に対応する。また、ステップS105における図形の推定においても図10に示す処理が実行される。また、図10では、楕円を推定する場合の処理について示す。 Next, the procedure of processing by the ultrasonic diagnostic apparatus 1 according to the second embodiment will be described. FIG. 10 is a flowchart showing the processing procedure of the ultrasonic diagnostic apparatus 1 according to the second embodiment. Note that FIG. 10 corresponds to the process of step S107 in FIG. The process shown in FIG. 10 is also performed in the estimation of the figure in step S105. Further, FIG. 10 shows processing in the case of estimating an ellipse.
本実施形態に係る超音波診断装置1では、図10に示すように、処理回路150が、まず、画像からエッジを抽出して(ステップS2071)、エッジの点列を抽出する(ステップS2072)。次に、処理回路150は、指定された構成点を含むように楕円をフィッティングして(ステップS2073)、楕円の各パラメータを抽出する(ステップS2074)。そして、処理回路150は、抽出したパラメータの楕円を超音波画像上に表示させる(ステップS2075)。 In the ultrasound diagnostic apparatus 1 according to the present embodiment, as shown in FIG. 10, the processing circuit 150 first extracts an edge from the image (step S2071), and extracts a point sequence of the edge (step S2072). Next, the processing circuit 150 fits the ellipse so as to include the designated constituent points (step S 2073), and extracts each parameter of the ellipse (step S 2074). Then, the processing circuit 150 causes the ellipse of the extracted parameter to be displayed on the ultrasonic image (step S2075).
上述したように、第2の実施形態によれば、推定機能153は、超音波画像におけるエッジを示す点列を検出し、検出した点列に近似し、かつ、入力により指定された位置を図形の構成部分として含む図形を第2の図形として推定する。従って、第2の実施形態に係る超音波診断装置1は、エッジ検出による図形の推定においても、推定の精度を向上させることを可能にする。
As described above, according to the second embodiment, the
(第3の実施形態)
上述した実施形態では、胎児の過去の計測結果や、現在の計測済みの結果、双子等複数の胎児の一方の計測結果等に基づいて、図形のパラメータの範囲に制約をかける場合について説明した。第3の実施形態では、同一の画像内の同一胎児の異なる部位や、同一胎児の異なる画像における同一部位、双子等の複数の胎児における同一部位において、一方の部位の計測結果に基づいて、他方の部位の推定に制約をかける場合について説明する。すなわち、第3の実施形態では、パラメータによる推定ではなく、一方の部位の計測結果を用いて他方の部位の推定の精度を向上させる場合について説明する。なお、以下、第1の実施形態と同様の構成については、同一の符号を付し、説明を省略する場合がある。
Third Embodiment
In the embodiment described above, the case where the range of the parameter of the figure is restricted is described based on the past measurement result of the fetus, the current measurement result, the measurement result of one of the twin and the like fetuses, and the like. In the third embodiment, in different parts of the same fetus in the same image, in the same part in different images of the same fetus, and in the same part in a plurality of fetuses such as twins, the other based on the measurement results of one part The case where restriction is applied to the estimation of the part of That is, in the third embodiment, not the estimation by the parameter but the measurement result of one part is used to improve the estimation accuracy of the other part. In addition, about the structure similar to 1st Embodiment, the same code | symbol may be attached hereafter and description may be abbreviate | omitted.
同一の画像内の同一胎児の異なる部位に適用する場合、第3の実施形態に係る画像生成機能152は、被検体に対する超音波スキャンにより収集されたデータに基づいて、胎児の第1の部位及び第2の部位を含む領域に対応する超音波画像を生成する。例えば、画像生成機能152は、尺骨と橈骨を含む超音波画像や、脛骨と腓骨を含む超音波画像等を生成する。 When applied to different parts of the same fetus in the same image, the image generation function 152 according to the third embodiment is based on the data acquired by the ultrasound scan on the subject, the first part of the fetus and An ultrasound image corresponding to a region including the second region is generated. For example, the image generation function 152 generates an ultrasound image including an ulna and a rib, an ultrasound image including a tibia and a rib, and the like.
そして、第3の実施形態に係る推定機能153は、超音波画像と、第1の部位に当てはまる第1の図形又は第1の図形に基づく計測により取得された第1の計測値と、に基づいて、第2の部位に当てはまる第2の図形を推定する。例えば、推定機能153は、尺骨又は橈骨のどちらか一方の計測結果に基づいて、他方の骨に当てはまる図形を推定する。ここで、推定機能153は、骨に当てはまる図形として、四角形又は線分を推定する。
Then, the
図11は、第3の実施形態に係る推定機能153による四角形の推定の一例を示す図である。例えば、推定機能153は、図11に示すように、骨501に外接する四角形502を推定する。ここで、第3の実施形態に係る推定機能153は、複数の部位のうち、計測済みの部位の計測結果を用いて、他方の部位の推定に制約をかける。一例を挙げると、推定機能153は、計測済みの部位の計測結果を用いて、超音波画像から抽出される骨相当の領域のなかから、目的の骨の領域を抽出する。例えば、推定機能153は、計測済みの骨のサイズから目的の骨のサイズを推定し、推定したサイズに相当する骨相当の領域を抽出する。
FIG. 11 is a diagram illustrating an example of estimation of a quadrilateral by the
また、同一胎児の異なる画像における複数の部位に適用する場合、第3の実施形態に係る画像生成機能152は、被検体に対する超音波スキャンにより収集されたデータに基づいて、胎児の第1の部位を含む第1の領域に対応する第1の超音波画像、及び胎児の第2の部位を含む第2の領域に対応する第2の超音波画像を生成する。 In addition, when applied to a plurality of regions in different images of the same fetus, the image generation function 152 according to the third embodiment is a first region of the fetus based on data collected by an ultrasound scan on a subject. And a second ultrasound image corresponding to a second region including the second region of the fetus.
そして、第3の実施形態に係る推定機能153は、第2の超音波画像と、第1の部位に当てはまる第1の図形又は第1の図形に基づく計測により取得された第1の計測値と、に基づいて、第2の部位に当てはまる第2の図形を推定する。例えば、推定機能153は、過去画像における尺骨の計測結果に基づいて、現在画像における尺骨に当てはまる図形を推定する。或いは、例えば、推定機能153は、現在画像における尺骨の計測結果に基づいて、現在画像における腓骨に当てはまる図形を推定する。この場合も上記と同様に、推定機能153は、計測済みの骨のサイズから目的の骨のサイズを推定し、推定したサイズに相当する骨相当の領域を抽出する。
Then, the
また、双子等の複数の胎児における同一部位に適用する場合、第3の実施形態に係る画像生成機能152は、被検体に対する超音波スキャンにより収集されたデータに基づいて、第1の胎児の第1の部位を含む第1の領域に対応する第1の超音波画像と、第2の胎児の第2の部位を含む第2の領域に対応する第2の超音波画像とを生成する。 In addition, when applied to the same site in a plurality of fetuses such as twins, the image generation function 152 according to the third embodiment determines the number of the first fetus based on the data acquired by the ultrasound scan on the subject. A first ultrasound image corresponding to a first region including one region and a second ultrasound image corresponding to a second region including a second region of a second fetus are generated.
そして、第3の実施形態に係る推定機能153は、第2の超音波画像と、第1の部位に当てはまる第1の図形又は第1の図形に基づく計測により取得された第1の計測値と、に基づいて、第2の部位に当てはまる第2の図形を推定する。例えば、推定機能153は、第1の胎児における尺骨の計測結果に基づいて、第2の胎児における尺骨に当てはまる図形を推定する。この場合も上記と同様に、推定機能153は、計測済みのサイズから目的の骨のサイズを推定し、推定したサイズに相当する骨相当の領域を抽出する。
Then, the
上述したように、推定機能153が図形を推定すると、制御機能151が、推定結果をディスプレイ103に表示させる。例えば、制御機能151は、超音波画像を表示させ、超音波画像上に、第1の図形に対応する第1のマーカ及び第2の図形に対応する第2のマーカを表示させる。また、例えば、制御機能151は、第1の超音波画像を表示させ、第1の超音波画像上に、第1の図形に対応する第1のマーカを表示させ、第2の超音波画像を表示させ、第2の超音波画像上に、第2の図形に対応する第2のマーカを表示させる。
As described above, when the
次に、第3の実施形態に係る超音波診断装置1による処理の手順について説明する。図12は、第3の実施形態に係る超音波診断装置1の処理手順を示すフローチャートである。なお、図12においては、推定機能153による図形の推定の処理のみを示す。
Next, the procedure of processing by the ultrasonic diagnostic apparatus 1 according to the third embodiment will be described. FIG. 12 is a flowchart showing the processing procedure of the ultrasonic diagnostic apparatus 1 according to the third embodiment. In addition, in FIG. 12, only the process of estimation of the figure by the
本実施形態に係る超音波診断装置1では、図12に示すように、処理回路150が、まず、検出領域を制約して(ステップS301)、領域内の画素値のヒストグラムを算出する(ステップS302)。そして、処理回路150は、ヒストグラムから閾値を算出する(ステップS303)。例えば、処理回路150は、画像の輝度値の上位5%になるような条件を設定し、その条件で最小となる輝度値を閾値とする。 In the ultrasound diagnostic apparatus 1 according to the present embodiment, as shown in FIG. 12, the processing circuit 150 first constrains the detection area (step S301) and calculates a histogram of pixel values in the area (step S302). ). Then, the processing circuit 150 calculates a threshold from the histogram (step S303). For example, the processing circuit 150 sets a condition such that the top 5% of the luminance value of the image is obtained, and uses the luminance value which is the minimum under the condition as a threshold.
そして、処理回路150は、算出した閾値を用いて画像を2値化する(ステップS304)。ここで、得られた2値画像には、過剰な領域や穴等のノイズがあるため、処理回路150は、モルフォロジー処理を実行してノイズを除去する(ステップS305)。具体的には、処理回路150は、オープニングとクロージングによってノイズを除去する。この処理により、目的とする部位以外の組織形状も抽出されることとなる。 Then, the processing circuit 150 binarizes the image using the calculated threshold (step S304). Here, since the obtained binary image has noise such as an excessive area or a hole, the processing circuit 150 executes the morphological processing to remove the noise (step S305). Specifically, the processing circuit 150 removes noise by opening and closing. By this processing, tissue shapes other than the target site are also extracted.
そして、処理回路150は、抽出された組織形状ごとにIDを付与して(ステップS306)、各IDの領域の長さをそれぞれ算出する(ステップS307)。ここで、各IDの領域は、抽出された組織形状に外接する四角形であり、領域の長さは、回転キャリパー法(rotating calipers)によって求めることができる。なお、長さの計算は、回転キャリパー法に限られず、例えば、2値データと重心を用いて、最初に重心から最も遠い点Aと、点Aから最も遠い点Bとを求め、AB間の距離を長さとする方法等を適用することができる。 Then, the processing circuit 150 assigns an ID to each of the extracted tissue shapes (step S306), and calculates the length of the area of each ID (step S307). Here, the area of each ID is a quadrangle circumscribed to the extracted tissue shape, and the length of the area can be determined by rotating calipers. The calculation of the length is not limited to the rotation caliper method. For example, using binary data and the center of gravity, first, the point A farthest from the center of gravity and the point B farthest from the point A are determined. The method of making distance into length etc. can be applied.
その後、処理回路150は、計測済みの骨の長さと、算出した各IDの領域の長さとから、目的とする組織形状を抽出する(ステップS308)。例えば、処理回路150は、計測済みの骨の長さから推定した目的の骨の長さに相当する図形に含まれる組織形状を抽出する。ここで、目的とする部位が超音波画像上で最も長い組織であると仮定した場合、ステップS307で算出した長さのうち、最も長い組織を優先的に選択するようにする場合であってもよい。 Thereafter, the processing circuit 150 extracts a target tissue shape from the measured length of bone and the calculated length of each ID area (step S308). For example, the processing circuit 150 extracts the tissue shape included in the figure corresponding to the length of the target bone estimated from the measured length of the bone. Here, even if it is assumed that the target site is the longest tissue on the ultrasound image, the longest tissue is preferentially selected among the lengths calculated in step S307. Good.
また、図12におけるステップS301では、検出領域を制約するが、この制約は、図形を推定する領域を操作者が選んだ関心領域のみとすることや、組織形状が存在し得ない領域または計測しなくてもよい領域を除外すること等が含まれる。また、例えば、尺骨と橈骨のように、同一画面上に近接して存在し、かつ、長さがあまり変わらないものがある。この場合には、処理回路150は、一方の測定が終わった後、他方の長さの推定を行う場合に、計測済みの領域を除去するか、最も長い領域と2番目に長い領域のIDのうち、計測済みのIDを除外するようにする。例えば、処理回路150は、図13における計測済みの尺骨601はIDから外し、橈骨602のみを推定対象とする。これにより、過去に計測した形状が再度選ばれる、または誤って別の部位が選ばれることを防ぐことができる。なお、図13は、第3の実施形態に係る推定機能153による処理の一例を説明するための図である。
In addition, in step S301 in FIG. 12, the detection area is restricted. This restriction is to set the area for estimating the figure only to the area of interest selected by the operator, the area where tissue shape can not exist, or It includes the exclusion of an area that may not be necessary. Also, for example, there are those that are present close together on the same screen, such as the ulna and ribs, and the lengths do not change much. In this case, the processing circuit 150 either removes the measured area or makes the ID of the longest area and the second longest area when estimating the other length after one measurement is completed. Among them, exclude measured IDs. For example, the processing circuit 150 removes the measured
上述したように、第3の実施形態によれば、推定機能153は、同一の画像内の同一胎児の異なる部位や、同一胎児の異なる画像における同一部位、双子等の複数の胎児における同一部位において、一方の部位の計測結果に基づいて、他方の部位の推定に制約をかける。従って、第3の実施形態に係る超音波診断装置1は、計測済みの情報を用いて図形を推定することができ、推定の精度を向上させることを可能にする。
As described above, according to the third embodiment, the
(第4の実施形態)
さて、これまで第1〜3の実施形態について説明したが、上述した第1〜3の実施形態以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。
Fourth Embodiment
Now, the first to third embodiments have been described so far, but may be implemented in various different modes other than the first to third embodiments described above.
上述した実施形態では、部位に当てはまる図形を推定する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、推定される図形が、厳密に部位に当てはまっていなくともよい。 In the embodiment described above, the case of estimating the figure that fits the part has been described. However, the embodiment is not limited to this, and for example, the figure to be estimated may not exactly correspond to the part.
また、上述した実施形態では、ユーザによって計測項目が選択される場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、自動判別される場合であってもよい。かかる場合には、例えば、推定機能153は、第1の部位の推定結果に基づいて部位及び計測の種別を判別し、判別した種別に応じた形状の図形に基づいて第2の図形を推定する。例えば、BPDやACの計測における楕円推定の処理には、目的の組織形状の特徴量の抽出も含まれている。そこで、推定機能153は、目的の組織形状を表示している状態で、計測ボタンが押下されると、胎児の頭部か腹部かを判別する機能を実行し、その機能を用いて計測の対象部位及び計測の種類を自動判別する。これにより、操作者の操作手順を減らすことができる。
Further, in the embodiment described above, the case where the measurement item is selected by the user has been described, but the embodiment is not limited to this, and may be, for example, the case of automatic determination. In such a case, for example, the
また、推定機能153は、辞書データに基づいて図形を推定することもできる。具体的には、推定機能153は、部位に当てはまる図形のデータを学習データとして生成された、部位と図形のパラメータとの関係を示す辞書データに基づいて、第2の図形を推定する。すなわち、推定機能153は、推定した部位と図形との関係を学習データとして、辞書データを生成して、記憶回路140に格納する。ここで、辞書データは、再推定によって導出された部位と図形のパラメータとの関係によって更新される。
The
また、上述した実施形態では、超音波診断装置1が、各種処理を実行する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、ネットワーク上の情報処理装置によって実施される場合であってもよい。かかる場合には、例えば、超音波診断装置1によって収集された超音波画像データが、ネットワーク2を介して外部の情報処理装置に送信される。そして、外部の情報処理装置の処理回路が、上述した制御機能151、画像生成機能152、推定機能153、計測機能154と同様の処理を実行する。
Moreover, in the embodiment described above, the case where the ultrasonic diagnostic apparatus 1 executes various processes has been described. However, the embodiment is not limited to this, and may be implemented by, for example, an information processing apparatus on a network. In such a case, for example, ultrasound image data collected by the ultrasound diagnostic apparatus 1 is transmitted to an external information processing apparatus via the network 2. Then, the processing circuit of the external information processing apparatus executes the same processing as the control function 151, the image generation function 152, the
上述した実施形態において図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。更に、各装置にて行われる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、CPU及び当該CPUにて解析実行されるプログラムにて実現され、或いは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。 Each component of each device illustrated in the embodiment described above is functionally conceptual, and does not necessarily have to be physically configured as illustrated. That is, the specific form of the dispersion and integration of each device is not limited to that shown in the drawings, and all or a part thereof is functionally or physically dispersed in any unit depending on various loads, usage conditions, etc. It can be integrated and configured. Furthermore, all or any part of each processing function performed in each device may be realized by a CPU and a program analyzed and executed by the CPU, or may be realized as wired logic hardware.
また、上述した実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行なうこともでき、或いは、手動的に行なわれるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行なうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。 Further, among the processes described in the above-described embodiment, all or part of the process described as being automatically performed may be manually performed, or the process described as being manually performed. All or part of can be performed automatically by known methods. In addition to the above, the processing procedures, control procedures, specific names, and information including various data and parameters shown in the above documents and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified.
なお、上記説明において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、CPU(Central Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)、或いは、特定用途向け集積回路(Application Specific Integrated Circuit:ASIC)、プログラマブル論理デバイス(例えば、単純プログラマブル論理デバイス(Simple Programmable Logic Device:SPLD)、複合プログラマブル論理デバイス(Complex Programmable Logic Device:CPLD)、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ(Field Programmable Gate Array:FPGA))等の回路を意味する。プロセッサは記憶回路140に保存されたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、記憶回路140にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成しても構わない。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて1つのプロセッサとして構成し、その機能を実現するようにしてもよい。更に、各図における複数の構成要素を1つのプロセッサへ統合してその機能を実現するようにしてもよい。 Note that the word “processor” used in the above description refers to, for example, a central processing unit (CPU), a graphics processing unit (GPU), or an application specific integrated circuit (ASIC), a programmable logic device (ASIC). For example, it means circuits such as Simple Programmable Logic Device (SPLD), Complex Programmable Logic Device (CPLD), and Field Programmable Gate Array (FPGA). The processor implements a function by reading and executing a program stored in the memory circuit 140. Note that instead of storing the program in the memory circuit 140, the program may be directly incorporated in the circuit of the processor. In this case, the processor implements the function by reading and executing a program embedded in the circuit. Each processor according to the present embodiment is not limited to being configured as a single circuit for each processor, and may be configured as one processor by combining a plurality of independent circuits to realize the function. Good. Furthermore, multiple components in each figure may be integrated into one processor to realize its function.
また、上述した実施形態で説明した画像処理方法は、予め用意された画像処理プログラムをパーソナルコンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することによって実現することができる。この画像処理方法は、インターネット等のネットワークを介して配布することができる。また、この画像処理方法は、ハードディスク、フレキシブルディスク(FD)、CD−ROM、MO、DVD等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。 Further, the image processing method described in the above-described embodiment can be realized by executing a prepared image processing program on a computer such as a personal computer or a workstation. This image processing method can be distributed via a network such as the Internet. This image processing method can also be executed by being recorded on a computer-readable recording medium such as a hard disk, flexible disk (FD), CD-ROM, MO, DVD, etc. and reading from the recording medium by a computer. .
以上説明した少なくとも1つの実施形態によれば、画像内の構造物を計測するときの操作の煩雑性を軽減することができる。 According to at least one embodiment described above, the complexity of the operation when measuring a structure in an image can be reduced.
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。 While certain embodiments of the present invention have been described, these embodiments have been presented by way of example only, and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments can be implemented in other various forms, and various omissions, replacements, and modifications can be made without departing from the scope of the invention. These embodiments and modifications thereof are included in the invention described in the claims and the equivalents thereof as well as included in the scope and the gist of the invention.
1 超音波診断装置
102 入力インターフェース
150 処理回路
151 制御機能
152 画像生成機能
153 推定機能
154 計測機能
Reference Signs List 1 ultrasonic diagnostic apparatus 102 input interface 150 processing circuit 151 control function 152
Claims (20)
前記超音波画像に基づいて、前記部位に当てはまる第1の図形を推定する推定部と、
前記超音波画像を表示部に表示させ、前記超音波画像上に、前記第1の図形に対応する第1のマーカを表示させる表示制御部と、
前記超音波画像上の位置を指定する入力を受け付ける入力部と、
を備え、
前記推定部は、前記表示制御部が前記第1のマーカを表示させた後で、前記入力部が前記入力を受け付けた場合、前記超音波画像及び前記入力により指定された前記位置に基づいて、前記部位に当てはまる、前記第1の図形と同種の第2の図形を推定し、
前記表示制御部は、前記超音波画像上に、前記第2の図形に対応する第2のマーカを表示させる、超音波診断装置。 An image generation unit configured to generate an ultrasound image corresponding to a region including a region of a fetus based on data acquired by ultrasound scanning on a subject;
An estimation unit configured to estimate a first figure applicable to the region based on the ultrasound image;
A display control unit that causes the display unit to display the ultrasound image, and displays a first marker corresponding to the first graphic on the ultrasound image;
An input unit that receives an input for specifying a position on the ultrasound image;
Equipped with
When the input unit receives the input after the display control unit displays the first marker, the estimation unit is based on the ultrasonic image and the position specified by the input. Estimating a second figure of the same kind as the first figure, which applies to the part;
The ultrasonic diagnostic apparatus, wherein the display control unit displays a second marker corresponding to the second graphic on the ultrasonic image.
前記表示制御部は、前記第1のマーカと共に前記第1の計測値を表示させ、前記第2のマーカと共に前記第2の計測値を表示させる、請求項1に記載の超音波診断装置。 It further comprises a measurement unit that acquires a first measurement value by measurement based on the first figure, and acquires a second measurement value by measurement based on the second figure,
The ultrasonic diagnostic apparatus according to claim 1, wherein the display control unit displays the first measurement value together with the first marker, and displays the second measurement value together with the second marker.
前記推定部は、前記入力により指定された前記部位を示す位置を図形の構成部分として含む前記第2の図形を推定する、請求項1〜3のいずれか1つに記載の超音波診断装置。 The input unit receives an input for specifying a position indicating the site in the ultrasound image;
The ultrasound diagnostic apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the estimation unit estimates the second graphic including the position indicating the part designated by the input as a component of the graphic.
前記超音波画像と、前記第1の部位に当てはまる第1の図形又は前記第1の図形に基づく計測により取得された第1の計測値と、に基づいて、前記第2の部位に当てはまる第2の図形を推定する推定部と、
前記超音波画像を表示部に表示させ、前記超音波画像上に、前記第1の図形に対応する第1のマーカ及び前記第2の図形に対応する第2のマーカを表示させる表示制御部と、
を備える、超音波診断装置。 An image generator configured to generate an ultrasound image corresponding to a region including a first portion and a second portion of a fetus based on data acquired by ultrasound scanning on a subject;
A second fitting to the second part based on the ultrasound image and a first measurement value obtained by measurement based on the first figure fitting to the first part or the first figure. An estimation unit that estimates the figure of
A display control unit that causes the display unit to display the ultrasound image, and displays a first marker corresponding to the first graphic and a second marker corresponding to the second graphic on the ultrasound image; ,
An ultrasonic diagnostic apparatus comprising:
前記第2の超音波画像と、前記第1の部位に当てはまる第1の図形又は前記第1の図形に基づく計測により取得された第1の計測値と、に基づいて、前記第2の部位に当てはまる第2の図形を推定する推定部と、
前記第1の超音波画像を表示部に表示させ、前記第1の超音波画像上に、前記第1の図形に対応する第1のマーカを表示させ、前記第2の超音波画像を前記表示部に表示させ、前記第2の超音波画像上に、前記第2の図形に対応する第2のマーカを表示させる表示制御部と、
を備える、超音波診断装置。 A first ultrasound image corresponding to a first region including a first region of a fetus, and a second region including a second region of the fetus based on data acquired by ultrasound scanning on a subject; An image generator for generating a second ultrasound image corresponding to the area;
The second region is based on the second ultrasonic image and a first measurement value obtained by measurement based on the first figure or the first figure that applies to the first region. An estimation unit that estimates a second figure that is applicable;
The first ultrasonic image is displayed on a display unit, a first marker corresponding to the first graphic is displayed on the first ultrasonic image, and the second ultrasonic image is displayed. A display control unit which causes a second marker corresponding to the second graphic to be displayed on the second ultrasonic image.
An ultrasonic diagnostic apparatus comprising:
前記第2の超音波画像と、前記第1の部位に当てはまる第1の図形又は前記第1の図形に基づく計測により取得された第1の計測値と、に基づいて、前記第2の部位に当てはまる第2の図形を推定する推定部と、
前記第1の超音波画像を表示部に表示させ、前記第1の超音波画像上に、前記第1の図形に対応する第1のマーカを表示させ、前記第2の超音波画像を前記表示部に表示させ、前記第2の超音波画像上に、前記第2の図形に対応する第2のマーカを表示させる表示制御部と、
を備える、超音波診断装置。 A first ultrasound image corresponding to a first region including a first region of a first fetus and a second region of a second fetus based on data collected by ultrasound scanning on a subject An image generation unit generating a second ultrasound image corresponding to a second region including
The second region is based on the second ultrasonic image and a first measurement value obtained by measurement based on the first figure or the first figure that applies to the first region. An estimation unit that estimates a second figure that is applicable;
The first ultrasonic image is displayed on a display unit, a first marker corresponding to the first graphic is displayed on the first ultrasonic image, and the second ultrasonic image is displayed. A display control unit which causes a second marker corresponding to the second graphic to be displayed on the second ultrasonic image.
An ultrasonic diagnostic apparatus comprising:
前記超音波画像に基づいて、前記部位に当てはまる第1の図形を推定し、
前記超音波画像を表示部に表示させ、前記超音波画像上に、前記第1の図形に対応する第1のマーカを表示させ、
前記超音波画像上の位置を指定する入力を受け付け、
前記第1のマーカを表示させた後で、前記入力を受け付けた場合、前記超音波画像及び前記入力により指定された前記位置に基づいて、前記部位に当てはまる、前記第1の図形と同種の第2の図形を推定し、
前記超音波画像上に、前記第2の図形に対応する第2のマーカを表示させる
各処理をコンピュータに実行させる、画像処理プログラム。 Generating an ultrasound image corresponding to a region including a region of a fetus based on data acquired by ultrasound scanning on a subject;
Estimating a first figure applicable to the region based on the ultrasound image;
Displaying the ultrasound image on a display unit, and displaying a first marker corresponding to the first figure on the ultrasound image;
Accepting an input specifying the position on the ultrasound image;
After the display of the first marker, when the input is received, the same type as the first figure that conforms to the portion based on the ultrasound image and the position specified by the input Estimate the figure of 2,
An image processing program that causes a computer to execute processing for displaying a second marker corresponding to the second graphic on the ultrasound image.
前記超音波画像と、前記第1の部位に当てはまる第1の図形又は前記第1の図形に基づく計測により取得された第1の計測値と、に基づいて、前記第2の部位に当てはまる第2の図形を推定し、
前記超音波画像を表示部に表示させ、前記超音波画像上に、前記第1の図形に対応する第1のマーカ及び前記第2の図形に対応する第2のマーカを表示させる、
各処理をコンピュータに実行させる、画像処理プログラム。 Generating an ultrasound image corresponding to a region including the first region and the second region of the fetus based on the data acquired by the ultrasound scan on the subject;
A second fitting to the second part based on the ultrasound image and a first measurement value obtained by measurement based on the first figure fitting to the first part or the first figure. Estimate the figure of
The display unit is configured to display the ultrasound image, and a first marker corresponding to the first graphic and a second marker corresponding to the second graphic are displayed on the ultrasound image.
An image processing program that causes a computer to execute each process.
前記第2の超音波画像と、前記第1の部位に当てはまる第1の図形又は前記第1の図形に基づく計測により取得された第1の計測値と、に基づいて、前記第2の部位に当てはまる第2の図形を推定し、
前記第1の超音波画像を表示部に表示させ、前記第1の超音波画像上に、前記第1の図形に対応する第1のマーカを表示させ、前記第2の超音波画像を前記表示部に表示させ、前記第2の超音波画像上に、前記第2の図形に対応する第2のマーカを表示させる、
各処理をコンピュータに実行させる、画像処理プログラム。 A first ultrasound image corresponding to a first region including a first region of a fetus, and a second region including a second region of the fetus based on data acquired by ultrasound scanning on a subject; Generating a second ultrasound image corresponding to the region;
The second region is based on the second ultrasonic image and a first measurement value obtained by measurement based on the first figure or the first figure that applies to the first region. Estimate the second figure that applies
The first ultrasonic image is displayed on a display unit, a first marker corresponding to the first graphic is displayed on the first ultrasonic image, and the second ultrasonic image is displayed. And a second marker corresponding to the second figure is displayed on the second ultrasound image.
An image processing program that causes a computer to execute each process.
前記第2の超音波画像と、前記第1の部位に当てはまる第1の図形又は前記第1の図形に基づく計測により取得された第1の計測値と、に基づいて、前記第2の部位に当てはまる第2の図形を推定し、
前記第1の超音波画像を表示部に表示させ、前記第1の超音波画像上に、前記第1の図形に対応する第1のマーカを表示させ、前記第2の超音波画像を前記表示部に表示させ、前記第2の超音波画像上に、前記第2の図形に対応する第2のマーカを表示させる、
各処理をコンピュータに実行させる、画像処理プログラム。 A first ultrasound image corresponding to a first region including a first region of a first fetus and a second region of a second fetus based on data collected by ultrasound scanning on a subject Generating a second ultrasound image corresponding to a second region including
The second region is based on the second ultrasonic image and a first measurement value obtained by measurement based on the first figure or the first figure that applies to the first region. Estimate the second figure that applies
The first ultrasonic image is displayed on a display unit, a first marker corresponding to the first graphic is displayed on the first ultrasonic image, and the second ultrasonic image is displayed. And a second marker corresponding to the second figure is displayed on the second ultrasound image.
An image processing program that causes a computer to execute each process.
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