JP3283456B2 - 超音波画像診断装置及び超音波画像処理方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は生体へ超音波を送受
波し、得られたエコーデータを用いて、生体内の超音波
断層像の表示を行う超音波画像診断装置及び超音波画像
処理方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、超音波診断装置は、無侵襲で
生体軟部組織の２次元断層像を得ることができ、生体に
対しても安全性が高いことから臨床医学において必要欠
くべからざる装置となっており、広く普及している。

【０００３】また、３次元的に生体内部を走査し、複数
枚の２次元断層像を取得しそれらを３次元的に合成表示
する３次元超音波診断装置が提案されており、生体内部
を立体的に把握可能な装置として普及している。

【０００４】近年、これらの超音波断層像上の病変部の
面積や体積といった定量的な大きさを算出することは、
その変化から病変の進行度や治療経過を推定する上で有
益となっている。従って、病変部等の組織や部位の面積
や体積を算出するための輪郭や境界の抽出法が非常に重
要となっている。

【０００５】また、特開平７−４７０６６号、特開平４
−２７９１５６号では、生体の立体的な形状を表現する
ために、エコーデータを３次元表示し、グローシェーデ
ィング法等を用いて体腔表面に陰影付けを行った表面構
築画像データと合成する装置を開示している。これらの
表面構築画像データを得るためにも組織の輪郭等の境界
抽出法は重要である。この境界抽出法は、大別して人為
的な手法によるものと、エコーレベルから自動的に抽出
する方法とが考えられている。

【０００６】人為的な手法は、ディスプレイ上に表示さ
れた断層像上を所望する組織の輪郭に沿って、例えばラ
イトペンでなぞり、そのライトペンの軌跡を輪郭として
抽出する手法である。この時、トラックボールやマウス
等の他のポインティングデバイスを用いて輪郭を抽出す
ることもある。自動的な抽出法として、特開平４−２７
９１５６号ではしきい値処理を行い、ある輝度より大き
いか否かを判断して表面を抽出している。

【０００７】特公平７−３２７７３号では得られたエコ
ーデータのヒストグラムから第１のしきい値を算出し、
前記算出された第１のしきい値より大きなエコー強度を
持つエコーデータのみで形成されるヒストグラムについ
て、第２のしきい値を算出した後に２値化を行うことに
より、表面の境界を抽出している。

【０００８】特開平９−８４７９３号では、画像上のテ
クスチャに着目し、抽出したい組織とその周辺組織とを
複数の学習窓で学習させ、その特徴量分布の違いから注
目組織等の境界を抽出している。また、手動と自動の境
界抽出法を組み合わせた手法として、特開平７−２４６
２０７号は、操作者が注目組織等の境界上に複数の標本
点を設定し、その標本点を基に、標本点以外の境界点を
自動抽出する手法を提案している。

【０００９】ところで、３次元超音波診断装置は、前述
したように境界抽出された境界データを基に表面構築画
像を作製し、３次元エコーデータと合成して表示してい
る。この３次元超音波診断装置は、生体内の立体的な把
握が可能であることと、境界抽出した２次元断層像から
面積を算出し、これを３次元的に算出積算することで、
病変部等の体積が計測可能であり、有用な装置である。

【００１０】しかし、３次元的に走査し複数の２次元断
層像を得る３次元超音波診断装置では、手振れや生体の
拍動の影響により、隣接する超音波断層像間に位置ズレ
が生じる。この位置ズレにより、正確な３次元的表面構
築画像を作製することができず、計測された体積も不正
確な値となる。

【００１１】従って、この位置ズレを補正するため、特
開平５−２２０１１４号、特開平８−３３２１８７号で
は、隣接した超音波断層像間で２次元相互相関関数から
画像間の位置ズレ量を算出し、ズレ分を補正している。

【００１２】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、注目組
織の境界等を人為的なトレースのみで抽出する場合、ポ
インティングデバイス等を用いて境界を常に正確にトレ
ースする必要があり、多大な労力が必要であった。自動
境界抽出法の場合、特開平４−２７９１５６号で開示さ
れている装置では、単純なしきい値処理により境界を決
めているため、ノイズ等の影響を受けやすく、注目して
いる組織や部位の境界を誤抽出する場合が多い。

【００１３】特開平７−３２７７３号で開示されている
装置では、画像上のすべての領域について同一処理を行
うため、抽出対象が胎児等の表面ではなく、固まりを形
成している病変部等の境界を抽出する場合には困難を要
す。

【００１４】また、画像上に多くの組織が抽出されてい
る場合、例えば、体腔内超音波内視鏡や体腔内プローブ
による胃等の超音波断層像においては、胃壁が胃構造を
形成していることから幾層もの高エコーや低エコー領域
として描出される。従って、ヒストグラムも多くの組織
を含んだものとなり、注目する組織の境界を抽出するこ
とは、困難を要する。

【００１５】特開平９−８４７９３号で開示されている
装置では、病変部と周辺組織が似通ったテクスチャを持
っている場合、また更に、病変部とその周辺の正常組織
との境界は、両者の組織が混在し両者のテクスチャに似
通ったものとなる場合も多いため、境界を判別し難く、
誤抽出する可能性もある。また、境界線はテクスチャを
学習させる学習窓の形状に依存するため、滑らかな境界
を描出することは難しく、複数の学習窓で学習させなけ
ればならないため操作者は多大な労力を必要とする。

【００１６】特開平７−２４６２０７号で開示されてい
る装置では、操作者が注目組織の境界上に複数の標本点
を設定し、その標本点を真の境界点としているため、標
本点を正確に設定する必要がある。従って、設定点がズ
レた場合はズレたまま境界を抽出してしまう。

【００１７】（発明の目的） 本発明の第１の目的は、所望する組織の境界がノイズ等
の影響を受けることなく、更に、誤抽出する可能性も低
く、正確に境界を抽出可能な超音波画像診断装置及び超
音波画像処理方法を提供することである。

【００１８】本発明の第２の目的は、ラフな手動境界抽
出のみで正確な境界抽出を可能とすることから、労力が
低減できることである。

【００１９】本発明の第３の目的は、操作者が手動で設
定した境界までも更に正確に自動補正することができる
ことである。

【００２０】

【課題を解決するための手段】本発明による超音波画像
診断装置は、生体へ超音波を送受波し、得られたエコー
データを用いて、前記生体内の超音波断層像の表示を行
う超音波画像診断装置において、前記超音波断層像上の
所望する境界を手動にて連続的に設定する手動境界抽出
手段と、ある開始点から前記手動にて抽出した境界との
交点を求め、開始点と交点とを結ぶ直線上で、交点を内
側に含むある範囲を操作者が設定し、その範囲内の画像
データに対して設けられたしきい値を基準とした境界を
得る境界検出手段と、 前記境界検出手段による境界検出
結果により前記手動境界抽出手段で設定された境界を補
正する境界位置の補正手段と、を設けることにより、操
作者が手動境界抽出手段により手動で所望する組織や表
面等の境界を抽出し、その境界を基準に、操作者の設定
した範囲内で境界検出手段が自動的に境界を検出し、境
界位置の補正手段が前記検出した境界へ自動補正するた
め、ノイズの影響を受けることなく、更に、誤抽出する
可能性も低く、正確に境界を抽出することが可能とな
る。

【００２１】そして、操作者が自動境界の検出範囲を変
化させれば、操作者の好みに応じて、そして画像の状態
に応じて適切に境界を抽出することができる。つまり、
自動境界の抽出範囲をゼロとした場合は完全に手動抽出
となり、ある程度の範囲を設定した場合は手動で抽出し
た境界を更に正確な位置へと補正し、範囲を大きく取っ
た場合では、操作者のラフに抽出した境界で正確に境界
を抽出することが可能となる。また、操作者のラフな境
界抽出で正確な境界を抽出ができるため、労力の低減と
なる。本発明による超音波画像処理方法は、生体へ超音
波を送受波し、得られたエコーデータを用いて、前記生
体内の超音波断層像の表示を行う超音波画像診断装置に
おける画像処理方法において、前記超音波断層像上の所
望する境界を手動にて連続的に設定する手動境界抽出工
程と、前記手動境界抽出工程で抽出された境界に対して
放射線状に回転するスキャンラインの原点を設定する原
点設定工程と、境界を自動的に検出する範囲を設定する
検出範囲の設定工程と、前記スキャンライン上の前記境
界検出範囲内の画像データに対してしきい値を基準とし
て境界点を得る工程と、前記境界点を得る工程での境界
点検出結果により、前記手動境界抽出工程で設定された
境界を補正する境界位置の補正工程と、を設けたことを
特徴とするものである。

【００２２】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施の形態を説明する。 （第１の実施の形態）図１から図８までは本発明の第１
の実施の形態に係り、図１は本発明の第１の実施の形態
の超音波画像診断装置の構成を示し、図２は超音波プロ
ーブ先端の簡易構造を示すと共に、ラジアルスキャンと
リニアスキャンとの組合せによるスパイラルスキャンの
説明図を示し、図３はスパイラルスキャンにより得られ
る複数の断層像データを示し、図４は演算処理プロセッ
サが行う一連の処理内容のフローチャートを示し、図５
は境界抽出の詳細な処理内容のフローチャートを示し、
図６はトラックボールにより注目組織の輪郭を手動にて
抽出する様子及び境界を抽出するための開始点を示し、
図７は境界抽出の処理内容である２値化と補正された境
界点の様子を示し、図８は３次元構築された画像を示し
ている。

【００２３】図１に示すように本発明の第１の実施の形
態の超音波画像診断装置１は、超音波を送受信する超音
波振動子２５（図２参照）を内蔵した細長の超音波プロ
ーブ２と、この超音波プローブ２の後端に設けられ、超
音波振動子２５を回転駆動等する駆動部３と、この超音
波プローブ２を用いて超音波観測のための超音波断層像
の表示等を行う超音波観測部４と、超音波観測部４で得
られた超音波エコーデータに画像処理を行う画像処理部
５とを有する。

【００２４】超音波観測部４は、超音波を送受信し、超
音波断層像のリアルタイム表示を行う。画像処理部５
は、超音波観測部４で得られたエコーデータをもとに３
次元画像表示のための画像処理及び面積や体積等の計測
処理を行う。

【００２５】超音波観測部４は、超音波振動子に駆動信
号を印加して超音波の送信を行わせ、生体内で反射され
た超音波エコーを受信して超音波振動子で変換された電
気信号を増幅し、対数圧縮及び検波を行う送受信部６
と、検波されたアナログ信号をデジタル信号へ変換する
Ａ／Ｄ変換器７と、１枚の断層像を形成するために必要
なデジタルエコーデータを記憶するフレームメモリ８
と、エコーデータが超音波振動子の回転角度、距離で表
される極座標形式のため、直交座標形式に座標変換する
デジタルスキャンコンバータ（ＤＳＣと略記）９と、Ｄ
ＳＣ９が出力する断層像データをアナログ信号へ変換す
るＤ／Ａ変換器１０と、Ｄ／Ａ変換器１０の出力画像信
号を入力してリアルタイム表示を行う観測用のモニタ１
１と、駆動部３、送受信部６、フレームメモリ８、ＤＳ
Ｃ９等の各部の制御を行うシステムコントローラ１２と
で構成されている。

【００２６】画像処理部５は、画像処理部の制御を行う
ＣＰＵ１３と、ＣＰＵ１３が行う制御を後述する演算処
理プロセッサ１６が行う各種の処理プログラム等を記憶
する主記憶装置１４と、超音波観測部４からの連続した
複数の断層像データ、即ち３次元エコーデータを記憶す
る３次元データ記憶装置１５と、３次元データ記憶装置
１５に記憶された３次元エコーデータをもとに、組織境
界の自動抽出或いは手動で抽出した境界の自動補正、３
次元表面構築、面積及び体積の計測処理等の各種画像処
理を高速に行うための演算処理プロセッサ１６と、演算
処理プロセッサ１６の処理結果を記憶する３次元処理メ
モリ１７と、制御プログラム及びバックアップデータ等
の情報を記憶するハードディスク等からなる外部記憶装
置１８と、キーボード等の操作用端末１９と、演算処理
プロセッサ１６が行う処理に必要な点を設定するため
に、また手動で境界を抽出する手動境界抽出手段として
用いるトラックボール等のポインティングデバイス２０
と、画像処理後のデータを一時記憶するフレームバッフ
ァ２１と、フレームバッファ２１の出力画像信号をアナ
ログ信号に変換するＤ／Ａ変換器２２と、Ｄ／Ａ変換器
２２の出力画像信号を入力して画像処理後の３次元画像
の表示を行うモニタ２３とで構成されており、画像処理
部５の各部は、データ転送バス２４を通じて各種命令や
データの送受を行っている。

【００２７】本実施の形態では、生体内の３次元空間に
超音波を送受して得られた３次元エコーデータから、後
述するように画像処理部５の演算処理プロセッサ１６及
びポインティングデバイス２０等で所望する組織の境界
を抽出し、３次元画像を構築する構成にしたことを特徴
としている。

【００２８】より具体的には、生体内の３次元空間に超
音波を送受して得られた３次元エコーデータをモニタ２
３に表示し、そのデータに対して手動境界抽出手段とし
てのポインティングデバイス２０を手動で操作して境界
位置をカーソルの移動でトレースするようにして境界を
抽出し、その後に手動で抽出した境界に対し、その境界
を含む検出範囲を指定して、その検出範囲内でしきい値
を基準にして境界を自動的に補正する自動補正を行う自
動境界補正手段とを設けていることを特徴としている。

【００２９】図２（Ａ）〜（Ｃ）は、超音波プローブ２
の先端側を示し、超音波の送受信を行う超音波振動子２
５と、超音波振動子２５を回転及び進退移動させるため
の回転伝達手段及び移動手段を構成するフレキシブルシ
ャフト２６と、これらの超音波振動子２５及びフレキシ
ブルシャフト２６は円筒状で半透明の可撓性シース２７
の内部に挿通されている。

【００３０】この可撓性シース２７内には例えば水など
の流動媒体が満たされており、この流動媒体は潤滑剤及
び超音波伝達媒体として機能する。また、この可撓性シ
ース２７の少なくとも先端側は超音波を透過する材質で
作られている。

【００３１】以下に超音波画像診断装置１と超音波プロ
ーブ２の作用を説明する。超音波観測を行う際は、超音
波プローブ２を体腔内に挿入し、駆動部３が超音波プロ
ーブ２内のフレキシブルシャフト２６を回転させる。

【００３２】すると、フレキシブルシャフト２６の先端
に取り付けた超音波振動子２５が回転し、超音波プロー
ブ２の軸方向（長手方向）に垂直な方向へ放射状に超音
波を送信すると共に、体腔内各部で反射された超音波エ
コーを受信する。超音波振動子２５は図２（Ａ）に示す
ようにラジアル状にスキャンする。

【００３３】また、駆動部３はフレキシブルシャフト２
６を超音波プローブ２の軸方向に一定のピッチで進退さ
せる。これより、超音波振動子２５は図２（Ｂ）に示す
ように超音波プローブ２の挿入方向へリニア状にスキャ
ンする。

【００３４】こうして、図２（Ａ）に示すラジアルスキ
ャンと図２（Ｂ）に示すリニアスキャンとを組み合わせ
た図２（Ｃ）に示すスパイラルスキャン（３次元スキャ
ン）を行うことができ、生体の３次元空間のエコー信号
を得ることができる。

【００３５】超音波の送受については、超音波観測部４
内のシステムコントロール１２の送信開始信号をトリガ
として、送受信部６から高周波パルスを発生し、超音波
振動子２５に印加して超音波を励振させ、超音波振動子
２５からその超音波が送信されると共に、反射された超
音波エコーがこの超音波振動子２５で受信され、電気信
号に変換されて受信信号、つまりエコー信号となる。

【００３６】この超音波の送受の際に、駆動部３はスパ
イラルスキャンを行っているため、送受信部６は複数の
断層像のエコー信号を得る。得られたエコー信号は、送
受信部６内の増幅器で増幅され、対数圧縮及び検波され
た後、Ａ／Ｄ変換器７でデジタル信号に変換される。そ
して、１枚の超音波断層像を構成するのに必要なエコー
データは、フレームメモリ８に記憶される。

【００３７】エコーデータは、極座標形式であるため、
直交座標形式で表現される断層像データにＤＳＣ９で座
標変換され、そして補間される。その後、断層像データ
は、Ｄ／Ａ変換器１０を経てモニタ１１にリアルタイム
の超音波断層像として表示される。超音波プローブ２が
スパイラルスキャンを繰り返すことにより、連続した複
数の超音波断層像が順次、観測モニタ１１に表示され
る。

【００３８】一方、断層像データは、そのサイズや各断
層像データ間ピッチ等の付帯データと共にＤＳＣ９の後
段から画像処理部５へ送られる。こうして、図３に示す
ように超音波プローブ２のスパイラルスキャンによって
得られた連続した複数の断層像データ、即ち３次元デー
タが画像処理部５へ送られる。なお、図３では複数の断
層像データを各フレーム単位で順次番号付け、具体的に
は画像番号Ｎｏ．０，Ｎｏ．１，…，Ｎｏ．Ｎのように
番号付けしている。

【００３９】この３次元エコーデータは、３次元データ
記憶装置１５に記憶される。そして、演算処理プロセッ
サ１６により、３次元エコーデータから、注目する組織
部分、或いは組織表面等の注目組織の境界抽出処理、合
成、陰面消去、陰影付加、座標変換、また面積や体積の
計測等の各種画像処理が行われる。演算処理プロセッサ
の処理結果は、３次元画像データとして、３次元処理メ
モリ１７に記憶される。演算処理プロセッサ１６が行う
処理の詳細は後述する。

【００４０】３次元画像データはフレームバッファ２１
へ送られ一時記憶され、Ｄ／Ａ変換器２２を経て画像処
理部５のモニタ２３へ送出される。そして、このモニタ
２３上に３次元画像及びその画像処理結果が表示され
る。なお、前記の演算処理プロセッサ１６による各種画
像処理はＣＰＵ１３によって制御されるようになってい
る。

【００４１】以下、主に演算処理プロセッサ１６が行う
処理の詳細を説明する。図４は前記処理プロセッサ１６
が行う処理内容のフローチャートである。図４に示すよ
うに最初のステップＳ１の境界抽出の処理を行う。つま
り、このステップＳ１では、所望する組織や表面の境界
を抽出する境界抽出の処理を行う。境界抽出の処理の詳
細内容を図５に示すフローチャートで説明する。以下に
詳細を説明する。

【００４２】まず、図５のステップＳ１１のように３次
元エコーデータの読み出しの処理を行う。つまり、３次
元データ記憶装置１５から３次元画像データを読み出
す。説明の都合上、この３次元画像データを構成する各
断層像データは、スパイラルスキャンより得られた順番
ごとに、図３に示すようなＮｏ．０からＮｏ．Ｎまでの
画像番号が付されているとする。

【００４３】次に図５のステップＳ１２の平滑化の処理
を行う。このステップＳ１２では、３次元データ記憶装
置１５から読み出された３次元画像データに対し、注目
組織の境界抽出する際に、境界の誤抽出の原因となるノ
イズを低減するために、断層像データを公知の方法で平
滑化する処理を行う。

【００４４】図５のステップＳ１３では、断層像データ
表示の処理を行う。このステップＳ１３では最初の断層
像データ、つまり画像番号Ｎｏ．０の断層像データを超
音波断層像として画像処理部５のモニタ２３上に表示す
る。この断層像データを図６に示す。なお、図６では実
際の境界が実線で示してあるが、ステップＳ１３の処理
段階では階調のある断層像データが表示されることにな
る。

【００４５】次に図５のステップＳ１４のポインティン
グデバイスを用いた手動境界抽出の処理を行う。このス
テップＳ１４では、画像処理部５のモニタ２３上に表示
された超音波断層像の所望する組織や表面等の境界をポ
インティングデバイス２０等でトレースして境界を抽出
する。この抽出した結果を図６内に点線で表す。

【００４６】図６では実際の境界を実線で示し、操作者
がポインティングデバイス２０等でトレースして抽出し
た点線で示す境界が実際の境界からずれていても、後述
の境界位置の補正処理により、補正することができる。

【００４７】次に図５のステップＳ１５の開始点の設定
の処理を行う。このステップＳ１５では、境界抽出時に
使用するスキャンラインを放射状に回転させるために、
スキャンラインの原点（開始点）を設定する。図６で
は、前記スキャンラインの開始点を超音波画像（断層像
データ）の中心に設定した場合について示している。

【００４８】次に図５のステップＳ１６の検出範囲の設
定の処理を行う。このステップＳ１６では、境界を自動
的に検出して補正する検出範囲を設定する。この場合、
図６に示すようにノイズが存在する場合には、このノイ
ズが検出範囲内に含まれないように、画像状態に応じて
検出範囲を設定すると良い。例えば、ノイズが境界に近
い位置に存在する場合にはノイズが検出範囲に含まれな
いように狭く設定して誤検出を防止し、ノイズが境界か
ら離れた位置に存在する場合には検出範囲を広くして手
動による境界位置抽出をラフに行った場合にも、大きな
ズレをノイズに影響されることなく補正できるようにし
ても良い。

【００４９】次に図５のステップＳ１７のスキャンライ
ンの放射状に放射する処理を行う。また、次回のルーチ
ンでは、前記スキャンラインを一定角度で回転させたス
キャンラインについて以下の処理を繰り返す。

【００５０】次に図５のステップＳ１８のスキャンライ
ン上の交点数及び交点座標算出の処理を行う。このステ
ップＳ１８では、前のステップＳ１７のスキャンライン
とステップＳ１４にて抽出された境界との交点数及び交
点の座標を算出する。

【００５１】次に図５のステップＳ１９の交点数＝０か
の判断を行う処理を行う。このステップＳ１９では、前
のステップＳ１８にて算出された交点の数がゼロか否か
を判定する。図６では管腔内を開始点としているため常
に交点が存在するが、固まりを形成している組織の境界
抽出を試みる場合や管腔外を開始点とした場合では、交
点が存在するスキャンラインと存在しないスキャンライ
ンがでてくる。従って、交点が存在する場合は以後の境
界抽出の処理を行い、交点がゼロの時、つまり交点が存
在しない場合は境界抽出の処理を行わずにステップＳ２
４へとジャンプする。

【００５２】次に図５のステップＳ２０のスキャンライ
ン上の境界の検出範囲内の２値化の処理を行う。このス
テップＳ２０では、ステップＳ１８で算出された交点座
標を中心とし、ステップＳ１６で設定されたスキャンラ
イン上の境界検出範囲内の画像データに対してしきい値
で２値化処理を行う。交点を中心としたスキャンライン
上の断層像データを図７（Ａ）に示し、ステップＳ２０
にて２値化処理された結果を図７（Ｂ）に示す。

【００５３】つまり、図７（Ａ）に示す手動で抽出され
た交点座標を中心としてスキャンライン上の開始点側及
びその反対側に対し、ステップＳ１６で設定される検出
範囲内のデータはしきい値で２値化されて図７（Ｂ）に
示すように２値化処理結果のデータが得られる。

【００５４】従って、手動で検出範囲内となるように概
略の境界位置を設定することにより、この設定後におけ
る２値化処理により、しきい値を基準とした真の境界点
が得られるようにしている（後述のステップＳ２２でこ
の境界点に補正される）。

【００５５】次に図５のステップＳ２１の境界が検出さ
れたか否かの判断を行う。このステップＳ２１では、前
のステップＳ２０の２値化処理により変化点（具体的に
はしきい値未満からしきい値を越える点）として表され
る境界が存在するか否かを判定する。境界が検出された
場合はステップＳ２２へと進み、検出できない場合はス
テップＳ２３へと進む。

【００５６】次に図５のステップＳ２２の境界位置の補
正の処理を行う。このステップＳ２２では、前のステッ
プＳ２１において変化点、つまり境界点が検出された場
合に実行され、手動で抽出された境界点をステップＳ２
１によって検出された境界へと自動的に補正する。例え
ば図７（Ａ）の場合には図７（Ｂ）のように変化点が検
出され、この場合には手動で抽出された境界点は真の境
界点に自動的に補正される。

【００５７】前のステップＳ２１で境界点が検出されな
い場合はステップＳ２２が実行されずに次のステップＳ
２３へと移るため、手動で抽出された境界がそのまま境
界点となる。この場合の例を図７（Ｃ）に示す。例え
ば、検出範囲のデータに対してしきい値で２値化した場
合に、しきい値未満（２値化のデータが“Ｌ”のみ）で
あった場合には、手動で抽出された交点座標が境界点と
なる。

【００５８】また、ステップＳ２２において範囲内に変
化点が多数検出された場合は、手動抽出点に最も近い変
化点を真の境界とする。

【００５９】図５のステップＳ２３の全ての交点につい
て終了したか否かの判断を行う。このステップＳ２３で
は、上記ステップＳ１８にて算出された全ての交点につ
いて前記処理が行われたか否かを判定している。全ての
交点について前記処理が行われていない場合は、次の交
点についてステップＳ２０以降の処理を繰り返す。全て
の交点について処理された場合はステップＳ２４へ移動
する。

【００６０】そして、図５のステップＳ２４のスキャン
ラインＮｏ．ｎまで終了か否かの判断を行う。つまりこ
のステップＳ２４では、スキャンライン全てにおいて前
記処理が終了したかを判定する。

【００６１】全てのスキャンラインについて終了してい
ない場合は、ステップＳ１７へと移動し、設定された開
始点を中心として一定角度回転されたスキャンラインに
ついて前記処理を行う。全てのスキャンラインについて
終了した場合は、画像番号Ｎｏ．０の断層像データにつ
いて、境界検出の処理が終了する。

【００６２】この時、境界抽出データは、モニタ２３上
に断層像データに重ねて表示され、操作者は抽出された
境界の良否を判定する。否となればパラメータの値を設
定し直して、再度、前記境界抽出の処理を行う。このよ
うにして境界が正しく設定されない場合でも、パラメー
タの値を種々に設定して境界抽出の処理を行うことによ
り画像番号Ｎｏ．０の断層像データについて、正しく境
界が設定されたものが得られる。

【００６３】図５に示す一連の処理を画像番号Ｎｏ．Ｎ
までの画像に対し繰り返す。但し、ステップＳ１５の開
始点の設定とステップＳ１６の検出範囲の設定は、前回
のＮｏ．０の設定と同様であるため、新たに入力する必
要はない。

【００６４】図４のステップＳ２からステップＳ５まで
は、抽出した境界を基に３次元処理を行っており、公知
の技術を用いて処理しているため、以下簡単に述べる。
図４に示すステップＳ２では、前のステップＳ１で抽出
された境界に対して、断層像データ間の補間処理を行
い、３次元モデルを構築する。構築された３次元モデル
は図１の画像処理部５の３次元処理メモリ１７へ格納さ
れる。

【００６５】図４に示すステップＳ３では、画像処理部
５の３次元データ記憶装置１５から、階調を有する３次
元画像データが読み出されると共に、前処理で３次元処
理メモリ１７に格納されている注目組織の境界からなる
３次元モデルが読み出され、両者が合成される。

【００６６】図４に示すステップＳ４では、前ステップ
Ｓ３で合成されたデータに陰面消去、陰影付加、座標変
換等の３次元処理を行い、例えば図８に示すように３次
元画像を構築する。図８では体腔内で管腔の内壁表面を
表示した例を示す。図４に示すステップＳ５では、この
３次元画像を画像処理部５のモニタ２３上に表示する。

【００６７】本実施の形態によれば、所望する組織の輪
郭や境界を抽出するにあたり、手動による大雑把な境界
抽出を基準とするため、ノイズの影響を受け難くし、更
に誤抽出の可能性も低くし、操作者の設定した範囲内で
境界を自動検出して補正するため、正確に所望する境界
を抽出することができる。

【００６８】また、不明瞭な超音波画像から組織の境界
を抽出する場合では、操作者が設定する境界検出の範囲
をゼロ近くにすることで、操作者が手動にてトレースし
た軌跡がそのまま境界として扱われる。

【００６９】また、明瞭な超音波画像であれば、操作者
が設定する境界の検出範囲を大きくすることにより、手
動によるラフな境界抽出で正確な境界を得ることができ
る。このように、画質に応じて、また操作者の好みに応
じて、柔軟に最適な境界抽出を行うことができる。

【００７０】また、手動で抽出した境界に対して、断層
像データを２値化して境界を自動補正する場合、しきい
値を抽出しようとする対象組織部分の音響データ（超音
波反射率）等を考慮した値に設定することにより、注目
する組織部分の境界を抽出することができる。

【００７１】なお、本実施の形態では検出範囲を設定す
る場合、手動で設定した境界位置を中心としてその両側
（スキャンラインの開始点側及びその反対側）に同じ距
離を設定して検出範囲としたが、これに限定されるもの
でなく、例えばスキャンラインの開始点側では広く、反
対側では狭くするなどするように検出範囲を設定しても
良い。要するに手動で設定した境界位置を内側に含むよ
うに検出範囲を設定すれば良い。

【００７２】（第２の実施の形態）次に本発明の第２の
実施の形態を図９ないし図１３を参照して説明する。図
９から図１３までは本発明の第２の実施の形態に係り、
図９は本発明の第２の実施の形態における演算処理プロ
セッサ１６が行う処理内容の境界抽出処理の全体フロー
チャートを示し、図１０は最初の画像に対する境界抽出
処理のフローチャートを示し、図１１は２枚目以降の画
像に対する境界抽出処理のフローチャートを示し、図１
２は最初の画像上の固まりを形成する組織の境界を抽出
している様子を示し、図１３は２枚目以降の画像上の境
界を抽出している様子を示している。

【００７３】なお、本実施の形態のハードウェア構成は
第１の実施の形態と同様であり、その処理手順が異な
る。本実施の形態は、最初の１枚の画像データで注目組
織に対し、第１の実施の形態で説明したように手動によ
り境界抽出及びその境界に対して自動補正を行って境界
を決定した後は、その境界データを隣接する画像データ
においては手動で設定した境界データと見なして隣接す
る画像データの境界抽出の自動補正を行うことを繰り返
すことにより、残りの画像データに対して自動的に全画
像の境界データを算出するようにしたものである。

【００７４】本実施の形態の作用を以下に説明する。本
実施の形態では、図９に示すフローチャートに従って境
界抽出の処理が行われる。

【００７５】図９に示すステップＳ３１では、３次元デ
ータ記憶装置１５から３次元画像データを読み出し、ス
テップＳ３２で、境界抽出の際に誤抽出の原因となるノ
イズを低減するために、断層像データを公知の方法で平
滑化する。図９に示すステップＳ３３では、断層像デー
タを画像処理部５のモニタ２３上に表示する。

【００７６】図９に示すステップＳ３４では、最初に境
界抽出処理を行う断層像データの選択を行う。例えば、
抽出しようとする所望の注目組織が固まりを形成してい
る場合、Ｎ＋１枚の断層像データ中、真ん中辺りにその
注目組織が位置していることが多いため、モニタ２３上
に表示される複数枚の断層像データの内、所望する注目
組織が観察可能な断層像データを選択する。選択した断
層像データの番号をＮｏ．Ｍとする（０≦Ｍ≦Ｎ）。図
９に示すステップＳ３５では、選択した最初の断層像デ
ータＮｏ．Ｍに対して境界抽出処理を行う。この境界抽
出処理のフローチャートを図１０に示す。

【００７７】図１０に示すステップＳ４１からステップ
Ｓ５１までの処理内容は、第１の実施の形態で述べた図
５のステップＳ１４からステップＳ２４までの処理内容
と同じであり、これらの処理手順により、断層像データ
Ｎｏ．Ｍの境界抽出データを得ることができる。

【００７８】図９に示すステップＳ３６では、前のステ
ップＳ３５で得られた境界データをステップＳ３３で画
像処理部５のモニタ２３上に表示された断層像データＮ
ｏ．Ｍに重ねて表示する。

【００７９】この状態を観察し、操作者は抽出された境
界の良否を判定する。否となれば種々のパラメータを設
定しなおし、再度前記境界抽出処理を行う。図１２にＮ
ｏ．Ｍの画像データについて境界抽出を行った結果を示
す。

【００８０】この図１２においては、管腔状の壁面内部
に固まりとして存在する注目組織に対し、ポインティン
グデバイス２０で例えば点線で示すように境界抽出を行
い、その後に境界自動補正を行って実線で示す注目組織
の境界を得たものを示している。

【００８１】次に図９に示すステップＳ３７では、断層
像データＮｏ．（Ｍ＋１）が画像処理部５のモニタ２３
に表示され、ステップＳ３８で２枚目以降の境界抽出処
理を行う。２枚目以降の境界抽出処理のフローチャート
を図１１に示す。以下に詳細に説明する。

【００８２】図１１に示すステップＳ６１では、最初の
断層像データＮｏ．Ｍから抽出された境界データと次に
境界抽出の対象となる断層像データＮｏ．（Ｍ＋１）と
を合成する。

【００８３】図１１に示すステップＳ６２からステップ
Ｓ７０までの処理内容は、第１の実施の形態で述べた図
５のステップＳ１７からステップＳ２４までの処理内容
とほぼ同じであるが、スキャンライン上の交点を中心と
した検出範囲内の２値化処理において境界が検出されな
かった場合は境界は存在しない、とするステップＳ６８
を行って全ての交点数について終了したかを判断する処
理に移るようにしていることのみが異なる。

【００８４】この処理は、前回抽出された境界データ
を、今回境界抽出しようとする画像に当てはめて境界抽
出処理を行うため、検出範囲内に境界が存在しない場合
に前回の境界データを真の境界値としてしまうと、固ま
りを形成する部位を円柱状に抽出してしまい、固まりと
して抽出できないために行う。

【００８５】以上より断層像データＮｏ．（Ｍ＋１）の
境界が抽出される。Ｎｏ．Ｍの画像データについて算出
された境界データをもとに、Ｎｏ．（Ｍ＋１）の画像デ
ータについて画像抽出を行った結果を図１３に示す。

【００８６】図９に示すステップＳ３９では、前のステ
ップＳ３８によって得られた境界データとステップＳ３
７で画像処理部５のモニタ２３上に表示された断層像デ
ータＮｏ．（Ｍ＋１）に重ねて表示される。

【００８７】図９に示すステップＳ４０では、全ての画
像について境界抽出処理が終了したかを判定し、終了し
た場合はＮｏ．（Ｍ＋１）の境界データをもとにＮｏ．
（Ｍ＋２）の画像に対して境界抽出処理が図１０のフロ
ーチャートに従って算出される。

【００８８】この処理をＮｏ．Ｎまでの断層像に対して
繰り返し、境界抽出処理が順次繰り返される。断層像デ
ータＮｏ．Ｎの境界抽出処理が終了した場合は、今度は
Ｎｏ．Ｍの境界抽出データを基準とし、断層像データＮ
ｏ．（Ｍ−１）に対して境界抽出処理が行われ、Ｎｏ．
（Ｍ−１）からＮｏ．０までの断層像に対して隣接する
画像の境界データをもとに順次境界抽出処理が行われ
る。その他の作用は第１の実施の形態と同様である。

【００８９】本実施の形態によれば、最初の１枚のみを
手動により境界抽出を行うだけで、自動的に全画像の境
界データを算出することができる。

【００９０】本実施の形態では、２枚目以降の境界抽出
処理においても画像処理部５のモニタ２３に画像を表示
し、抽出された結果も更に重ねて表示しているが、処理
速度の向上のため、２枚目以降の断層像表示と境界デー
タの重ね書き表示は行わなくても良い。

【００９１】（第３の実施の形態）図１４から図１６ま
では本発明の第３の実施の形態に係り、図１４は本発明
の第３の実施の形態のズレ補正処理の詳細フローチャー
トを示し、図１５はスキャンラインの放射についての説
明図であり、図１６はズレの方向と大きさを推定するた
めに算出したパラメータの分布を表すプロット図を示
す。

【００９２】第３の実施の形態のハードウェア構成は第
１の実施の形態で述べたハードウェアと同一であり、処
理手順が異なる。本実施の形態の作用を以下に説明す
る。本実施の形態では、複数の２次元超音波像からなる
３次元画像データの境界抽出処理を順次行った結果の境
界抽出データをもとに、画像間のズレ補正処理を行う。
以下、図１４に示すフローチャートに従って説明する。

【００９３】境界抽出処理を第１或いは第２の実施の形
態のように行った後、図１４に示すステップＳ７１で
は、３次元データ記憶装置１５から３次元画像データと
３次元処理メモリ１７から境界抽出データを読み出す。

【００９４】図１４に示すステップＳ７２では、複数の
画像データの内、処理対象とする画像番号を示すｉに初
期値０を代入する。図１４に示すステップＳ７３では、
後でズレ補正の収束の程度を表すε1 に初期値∞を代入
する。図１４に示すステップＳ７４では、以後の処理で
バラメータやズレ方向・ズレ量を算出するために放出す
るスキャンラインの番号ｊに初期値０を代入する。

【００９５】図１４に示すステップＳ７５では、スキャ
ンラインを放射する。ここでのスキャンライン放射の中
心はラジアルスキャンの中心（超音波振動子２５の位
置）であり、以後一定の角度で回転させる。また、スキ
ャンラインはある方向への放射と１８０度異なる方向へ
の放射を同時に行い、以後の処理を両者のスキャンライ
ンについて行う。

【００９６】図１４に示すステップＳ７６では、スキャ
ンライン上に境界が存在するか否かを判別している。境
界点が存在する場合は、ステップＳ７７にてパラメータ
値を算出し、境界が存在しない場合は、パラメータ値の
算出を行わずステップＳ７８の処理へジャンプする。

【００９７】図１４に示すステップＳ７７では、ステッ
プＳ８０にて行うズレ方向とズレ量を算出のために使用
するパラメータ値を算出する。パラメータは、以下に示
すＰ1 とＰ2 を算出する。

【００９８】 Ｐ1 （ｊ）＝｜ｄi （ｊ）−ｄi+1 （ｊ））＋（ｄi （ｊ＋全ライン数／２）− ｄi+1 （ｊ＋全ライン数／２））｜…（１） Ｐ2 ＝｛｜ｄi （ｊ）−ｄi+1 （ｊ）｜＋｜（ｄi （ｊ＋全ライン数／２）−ｄ i+1 （ｊ＋全ライン数／２）｜｝／２…（２） ここで、ｉは複数ある画像の番号を示し、ｊはスキャン
ラインの番号を示す。また、｜Ａ｜はＡの絶対値を表
す。ｄi （ｊ）はｉ番目画像のｊ番目スキャンライン上
の中心から境界抽出点までの距離であり、ｄi （ｊ＋全
ライン数／２）はｉ番目画像の（ｊ＋全ライン数／２）
番目スキャンライン上の中心から境界抽出点までの距
離、つまりｄi （ｊ）の方向と１８０度異なる方向への
スキャンラインについて前記と同様に算出した距離を示
す。

【００９９】以下に、図１５を参照してパラメータの意
味を説明する。図１５はあるｉ番目の画像と（ｉ＋１）
番目の画像の境界データを重ね合わせた図であり、実線
が画像ｉ番目の境界データを、点線が画像（ｉ＋１）番
目の境界データを表している。また、太い矢印はｉ番目
画像に対する（ｉ＋１）番目画像のズレ方向を示してい
る。

【０１００】Ｐ2 はズレの大きさを示し、Ｐ1 はズレの
方向を算出するためのパラメータであり、Ｐ2 が大きく
かつＰ1 が小さい方向が、ズレの方向とその大きさを示
している。

【０１０１】つまり、図１５においてスキャンラインａ
とスキャンラインｂについての各パラメータの算出結果
を見ると、Ｐ2 （ａ）とＰ2 （ｂ）は両者とも大きい値
を示し、これのみではズレ方向を推定することができな
い。しかし、パラメータＰ1を算出し、小さい値を取る
角度を決めることでスキャンラインの方向を算出するこ
とができる。スキャンラインの軸方向ピッチを細かく設
定した場合は、輪郭の変化よりも拍動による位置ズレが
大きいことから上記Ｐ1 とＰ2 よりズレ方向とズレ量を
推定することができる。

【０１０２】図１４に示すステップＳ７８は、ステップ
Ｓ７５からステップＳ７７までのスキャンラインを元に
したパラメータ算出処理がすべてのスキャンラインにつ
いて行われたかを判定している。ｊが以下の式（３）を
満たすならステップＳ７９にてｊに１をプラスしてステ
ップＳ７５にジャンプする。

【０１０３】０≦ｊ＜全ライン数／２…（３） すべてのスキャンラインについてパラメータ値の算出が
終了したら、ステップＳ８０へと移動する。

【０１０４】ステップＳ８０では、前記得られたパラメ
ータ値を２次元空間へプロットする。プロットした結果
を図１６に示す。図１６のプロット図においてＰ1 がし
きい値Ｔａより小さく、かつＰ2 がしきい値Ｔｂより大
きい領域Ｒにある点を対象とする。

【０１０５】この領域Ｒ内の点についてＰ2 の大きさを
持つＰ1 の向きのベクトルを考え、領域Ｒ内の点につい
て加算する。加算結果のベクトルの向きがズレ方向であ
り、大きさを平均した値がズレ量と推定することができ
る。これらのズレ方向とズレ量を３次元処理メモリ１７
へ格納する。

【０１０６】次にステップＳ８１では、前記算出したズ
レ方向とズレ量に基づいて（ｉ＋１）番目画像をｉ番目
画像に対して移動してズレ補正する。

【０１０７】ステップＳ８２では、式（４）のようにε
2 を算出する。

【０１０８】ε2 ＝ΣＰ2 （ｊ）…（４） ここで、ΣＰ2 （ｊ）はｊ＝０からｊ＜｛全ライン数／
２｝までのＰ2 （ｊ）を加算することを意味し、ε2 は
ズレ補正後のズレ補正誤差と考える。つまり、全く同一
の境界データを持つ画像がズレている場合を考えると、
ズレ補正結果のズレ補正誤差ε2 はゼロとなる。つま
り、このズレ補正によってズレ補正誤差ε2 はゼロへと
近づいていく。

【０１０９】図１４に示すステップＳ８３では、ズレ補
正誤差が式（５）に示すようにε1より小さいか否かを
判別する。

【０１１０】ε2 ＜ε1 …（５） 小さい場合、つまりε2 ＜ε1 の場合はステップＳ８４
のε1 にε2 の値を代入して、ステップＳ７５からステ
ップＳ８２までの処理を行う。ただし、ε2 がε1 の値
以上の場合はズレの補正が完了したものとみなし、最も
確からしくズレ補正処理が行われたと考える。従って、
前回に格納したズレ補正結果をズレ補正完了結果とし、
次のステップＳ８５に移る。

【０１１１】次に図１４に示すステップＳ８５では、す
べての画像についてズレ補正処理が終了したか否かを判
別している。つまり、画像番号ｉが（画像総枚数−１）
より小さいならステップＳ７３からステップＳ８４まで
の処理を繰り返し、すべての画像についてズレ補正処理
を行う。

【０１１２】以後の３次元画像の構築に関しては第１の
実施の形態と同様に、データに陰面消去、陰影付加、座
標変換等の３次元処理を行い、図８に示すような３次元
画像を構築する。

【０１１３】以上本実施の形態によれば、簡単な処理に
より拍動等によるズレを補正することができ、図８に示
すような３次元画像を構築した際に実際に近い３次元像
を提供することができる。

【０１１４】また、対象とする組織や境界が固まりを形
成する場合では正確な体積を計測することが可能とな
り、対象が病変部であった場合は正確な治療の効果判定
を行うことができる。

【０１１５】本実施の形態では、ズレの方向と大きさを
推定するために、算出したパラメータをプロットし、図
１６のようなしきい値を用いて領域Ｒを決定したが、図
１７のようなしきい値により領域Ｒを決めるようにして
も良い。

【０１１６】つまり、図１７のプロット図においてＰ1
はＰ2 に比例して大きくなるしきい値Ｔａより小さく、
かつＰ2 がしきい値Ｔｂより大きい領域Ｒにある点を対
象とする。

【０１１７】また、今回はズレ補正誤差ε2 が収束する
まで行ったが、あるしきい値を決め、しきい値以下にな
ったら収束したみなすようにしても良い。更に、画質の
状態や対象物によっては、ズレ補正誤差ε2 が収束する
までズレ補正処理を繰り返さず、繰り返し回数を設定
し、ある程度の精度で止めても良く、こうした場合は更
に処理時間も向上する。

【０１１８】今回スキャンライン放射の中心は画像のラ
ジアルスキャンの中心、つまり画像の中心としたが、中
心を他の位置に設定しても良い。

【０１１９】また、検出範囲内でしきい値で２値化する
場合、超音波を送受するラジアルスキャンの中心からの
距離を考慮して、しきい値を距離に応じて変化させる
（より具体的には距離と共に、しきい値の値を下げる）
とか、距離に依存しないように規格化した断層像データ
に対して２値化するようにしても良い。

【０１２０】また、ノイズ等が存在する部分が明確な場
合には、検出範囲の指定と共に、ノイズ部分が存在する
ノイズ範囲を指定して、このノイズ範囲を検出範囲から
除外するようにしても良い。例えば、図６に示すノイズ
部分を囲むようにノイズ範囲を指定して、これを除外範
囲とする。

【０１２１】このようにして、ノイズ部分を指定するこ
とにより、手動でラフ（大ざっぱ）に境界を指定した場
合にも、ノイズ部分が仮に検出範囲に含まれるような場
合にも、そのノイズ部分に影響されないで、自動的に境
界の補正を行えるようにしても良い。

【０１２２】本発明の実施の形態では、画像処理部５を
超音波観測部４と別体とした構成で説明しているが１台
の装置内に収めても良い。この時、モニタ１１とモニタ
２３も共通のモニタとして１台としても良い。なお、上
述した各実施の形態等を部分的等で組み合わせて構成さ
れる実施の形態等も本発明に属する。

【０１２３】［付記］ １．生体へ超音波を送受波し、得られたエコーデータを
用いて、前記生体内の超音波断層像の表示を行う超音波
診断装置において、前記得られた超音波断層像上の所望
する組織や表面等の境界を手動にて抽出する手動境界抽
出手段と、ある開始点から前記手動にて抽出した境界と
の交点を求め、開始点と交点とを結ぶ直線上で、交点を
内側に含むある範囲を操作者が設定し、その範囲内で自
動的に境界を補正する自動境界補正手段と、を設けたこ
とを特徴とする超音波画像診断装置。

【０１２４】２．生体へ超音波を送受波し、得られたエ
コーデータを用いて、前記生体内の超音波断層像の表示
を行う超音波診断装置において、前記得られた超音波断
層像上の所望する組織や表面等の境界を手動にて抽出す
る手動境界抽出手段と、ある開始点から前記手動にて抽
出した境界との交点を求め、開始点と交点とを結ぶ直線
上で、交点を中心とするある範囲を操作者が設定し、そ
の範囲内の２値化を行う範囲内２値化手段と、前記２値
化を行った範囲内に境界が存在するか否かの判定を行う
境界判定手段と、境界が存在する場合は、手動にて抽出
した交点を前記境界点へと補正し、境界と判定されなか
った場合は、手動にて抽出した交点を境界とする自動境
界補正手段と、を設けたことを特徴とする超音波画像診
断装置。 （付記１，２の背景）従来の技術の項及び発明が解決し
ょうとする課題の項で記載。

【０１２５】（付記１，２の効果）従来の装置に比べ、
管腔状の表面や固まりを形成する対象物の境界を抽出す
るにあたり、ノイズの影響を受け難くし、更に誤抽出の
可能性も低くし、操作者の設定した境界位置までも補正
するため、正確に所望する境界を抽出することができ
る。更に、画質に応じて、また操作者の好みに応じて、
柔軟に最適な境界抽出を行うことができる。

【０１２６】３．連続した複数の超音波断層像を得る超
音波画像診断装置において、 複数の超音波断層像のう
ち、第１の超音波断層像の境界を前記手動境界抽出手段
と自動境界補正手段により抽出し、抽出された第１の超
音波断層像の境界を第２の超音波断層像に当てはめ、あ
る開始点から前記境界との交点を結ぶ直線上で交点を中
心とする操作者が設定した範囲内で、第２の超音波断層
像の境界を自動的に抽出する連続自動境界抽出手段を設
けたことを特徴とする付記１記載の超音波画像診断装
置。 （付記３に対する従来の技術及びその問題点）付記１、
２と同じ。

【０１２７】（付記３の効果）複数の超音波画像の境界
抽出処理にあたり、１枚について境界抽出を行えば自動
的に全ての画像について境界の抽出処理を行うことがで
きる。

【０１２８】４．生体へ超音波を送受波し、連続した複
数の超音波断層像を得る超音波診断装置において、超音
波断層像から物体表面等の境界を抽出する境界抽出手段
と、隣接した２次元超音波断層像の抽出された境界デー
タをもとに前画像に対する後画像のズレ量を算出するズ
レ量算出手段と、前記ズレ量をもとに画像間のズレ量を
補正するズレ量補正手段と、を設けたことを特徴とする
超音波画像診断装置。

【０１２９】５．生体へ超音波を送受波し、連続した複
数の超音波断層像を得る超音波診断装置において、前記
手動境界抽出手段と自動境界補正手段により、２次元超
音波断層像内の境界を抽出する手段と、その抽出された
境界データをもとに隣接した画像間のズレ量を算出する
ズレ量算出手段と、前記ズレ量をもとに画像間のズレ量
を補正するズレ量補正手段と、を設けたことを特徴とす
る付記１記載の超音波画像診断装置。

【０１３０】６．生体へ超音波を送受波し、連続した複
数の超音波断層像を得る超音波診断装置において、隣接
した２次元超音波断層像の所望する部位の境界を抽出す
る境界抽出手段と、ｉ番目の画像と（ｉ＋１）番目の画
像についてスキャンラインを放射し、ｊ番目のスキャン
ラインについて開始点から境界位置までの距離をｄi
（ｊ）として、 Ｐ1 （ｊ）＝｜（ｄi （ｊ）−ｄi+1 （ｊ））＋（ｄi
（ｊ＋全ライン数／２）−ｄi+1 （ｊ＋全ライン数／
２））｜ Ｐ2 ＝｛｜ｄi （ｊ）−ｄi+1 （ｊ）｜＋｜ｄi （ｊ＋
全ライン数／２）−ｄi+1 （ｊ＋全ライン数／２）｜｝
／２ のようにパラメータＰ1 とＰ2 を算出し、Ｐ1 を小さ
く、かつＰ2 を大きくとるようなｊ番目スキャンライン
について、それぞれの向きとＰ2 の大きさを持つベクト
ルとして加算し、加算結果として得られた向きをズレの
方向とし、Ｐ2 の平均をズレ量として画像間の補正を行
うズレ量補正手段と、を設けたことを特徴とする超音波
画像診断装置。

【０１３１】（付記４，５，６に対する従来の技術及び
その問題点）特開平５−２２０１１４号、特開平８−３
３２１８７号で開示されて装置では、２次元相互相関関
数からズレ量を算出していることから、算出時間が多大
にかかる。 （付記４，５，６の目的）簡単にズレ量を算出する装置
を提供することである。

【０１３２】（付記４，５，６の作用）本発明の構成で
は、抽出された境界をもとに、複数枚取得した２次元断
層像間のズレ量を算出するため、簡単にズレ量を算出す
ることが可能である。 （付記４，５，６の効果）従来の装置に比べ、画像間の
ズレを簡単な処理で補正することができる。

【０１３３】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、操
作者が手動で所望する組織や表面等の境界を抽出し、そ
の境界を基準に、操作者の設定した範囲内で自動的に境
界を検出し、検出した境界へ自動補正するため、ノイズ
の影響を受けることなく、更に、誤抽出する可能性も低
く、正確に境界を抽出することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施の形態の超音波画像診断装
置の構成を示すブロック図。

【図２】超音波プローブ先端の簡易構造を示すと共に、
ラジアルスキャンとリニアスキャンとの組合せによるス
パイラルスキャンの説明図。

【図３】スパイラルスキャンにより得られる複数の断層
像データを示す図。

【図４】演算処理プロセッサが行う一連の処理内容のフ
ローチャートを示す図。

【図５】境界抽出の詳細な処理内容のフローチャートを
示す図。

【図６】トラックボールにより注目組織の輪郭を手動に
て抽出する様子及び境界を抽出するための開始点を示す
図。

【図７】境界抽出の処理内容である２値化と補正された
境界点の様子等を示す図。

【図８】３次元構築された画像を示す図。

【図９】本発明の第２の実施の形態における演算処理プ
ロセッサが行う処理内容の境界の抽出処理の全体をフロ
ーチャートで示す図。

【図１０】最初の画像に対する境界抽出の処理のフロー
チャートを示す図。

【図１１】２枚目以降の画像に対する境界抽出の処理の
フローチャートを示す図。

【図１２】最初の画像上の境界抽出固まりを形成する組
織の境界を抽出している様子を示す図。

【図１３】２枚目以降の画像上の境界を抽出している様
子を示す図。

【図１４】本発明の第３の実施の形態のズレ補正処理の
詳細のフローチャートを示す図。

【図１５】スキャンラインの放射についての説明図。

【図１６】ズレの方向と大きさを推定するために算出し
たパラメータの分布を表すプロット図。

【図１７】第３の実施の形態の変形例おけるズレの方向
と大きさを推定するために算出したパラメータの分布を
表すプロット図。

【符号の説明】

１…超音波画像診断装置 ２…超音波プローブ ３…駆動部 ４…超音波観測部 ５…画像処理部 ６…送受信部 ７…Ａ／Ｄ変換器 ８…フレームメモリ ９…ＤＳＣ １１、２３…モニタ １２…システムコントローラ １３…ＣＰＵ １４…主記憶装置 １５…３次元データ記憶装置 １６…演算処理プロセッサ １７…３次元処理メモリ １８…外部記憶装置 １９…操作用端末 ２０…ポインティングデバイス ２１…フレームバッファ ２５…超音波振動子

Claims (2)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 生体へ超音波を送受波し、得られたエコ
   ーデータを用いて、前記生体内の超音波断層像の表示を
   行う超音波画像診断装置において、 前記超音波断層像上の所望する境界を手動にて連続的に
   設定する手動境界抽出手段と、 ある開始点から前記手動にて抽出した境界との交点を求
   め、開始点と交点とを結ぶ直線上で、交点を内側に含む
   ある範囲を操作者が設定し、その範囲内の画像データに
   対して設けられたしきい値を基準とした境界を得る境界
   検出手段と、 前記境界検出手段による境界検出結果により前記手動境
   界抽出手段で設定された境界を補正する境界位置の補正
   手段と、 を設けたことを特徴とする超音波画像診断装置。
2. 【請求項２】 生体へ超音波を送受波し、得られたエコ
   ーデータを用いて前記生体内の超音波断層像の表示を行
   う超音波画像診断装置における画像処理方法において、 前記超音波断層像上の所望する境界を手動にて連続的に
   設定する手動境界抽出工程と、 前記手動境界抽出工程で抽出された境界に対して放射線
   状に回転するスキャンラインの原点を設定する原点設定
   工程と、 境界を自動的に検出する範囲を設定する検出範囲の設定
   工程と、 前記スキャンライン上の前記境界検出範囲内の画像デー
   タに対してしきい値を基準として境界点を得る工程と、 前記境界点を得る工程での境界点検出結果により、前記
   手動境界抽出工程で設定された境界を補正する境界位置
   の補正工程と、 を設けたことを特徴とする超音波画像処理方法。