JP3516497B2 - 超音波診断装置 - Google Patents
超音波診断装置Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、画像生成方法および
超音波診断装置に関し、更に詳しくは、周期的動きの分
布を表す画像を生成する画像生成方法および周期的動き
の分布を表す画像を生成し表示することが出来る超音波
診断装置に関する。
超音波診断装置に関し、更に詳しくは、周期的動きの分
布を表す画像を生成する画像生成方法および周期的動き
の分布を表す画像を生成し表示することが出来る超音波
診断装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の超音波診断装置では、Ａモード表
示，Ｂモード表示，Ｍモード表示，ＣＦＭ（Color Flow
Mapping）表示およびドプラ表示が行われている。Ａモ
ード表示では、ある音線上の各サンプリング点の位置を
第１軸方向にとり、各サンプリング点からのエコーの強
さを前記第１軸と直交する第２軸方向にとった画像を表
示する。Ｂモード表示では、複数の音線上の各サンプリ
ング点の位置を模擬して２次元分布させた各画素の輝度
を、各サンプリング点からのエコーの強さに応じて決め
た画像を表示する。Ｍモード表示では、時間を横軸と
し、あるサンプリング点からのエコーの強さを縦軸とし
た画像を表示する。ＣＦＭ表示では、複数の音線上の各
サンプリング点の位置を模擬して２次元分布させた各画
素の輝度および色相を、各サンプリング点からのドプラ
周波数に応じて決めた画像を表示する。ドプラ表示で
は、時間を横軸とし、あるサンプリング点からのドプラ
周波数を縦軸とした画像を表示する。これら各モードに
ついては、「医用超音波機器ハンドブック：コロナ社」
に記載されている。
示，Ｂモード表示，Ｍモード表示，ＣＦＭ（Color Flow
Mapping）表示およびドプラ表示が行われている。Ａモ
ード表示では、ある音線上の各サンプリング点の位置を
第１軸方向にとり、各サンプリング点からのエコーの強
さを前記第１軸と直交する第２軸方向にとった画像を表
示する。Ｂモード表示では、複数の音線上の各サンプリ
ング点の位置を模擬して２次元分布させた各画素の輝度
を、各サンプリング点からのエコーの強さに応じて決め
た画像を表示する。Ｍモード表示では、時間を横軸と
し、あるサンプリング点からのエコーの強さを縦軸とし
た画像を表示する。ＣＦＭ表示では、複数の音線上の各
サンプリング点の位置を模擬して２次元分布させた各画
素の輝度および色相を、各サンプリング点からのドプラ
周波数に応じて決めた画像を表示する。ドプラ表示で
は、時間を横軸とし、あるサンプリング点からのドプラ
周波数を縦軸とした画像を表示する。これら各モードに
ついては、「医用超音波機器ハンドブック：コロナ社」
に記載されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】従来の超音波診断装置
におけるＡモード表示，Ｂモード表示では、エコーの強
さの分布すなわち組織の質的な分布が判かる。また、Ｃ
ＦＭモードでは、ドプラ周波数の分布すなわち組織の動
きの速度の分布が判る。一方、従来の超音波診断装置に
おけるＭモード表示では、エコーの強さの時間変化すな
わち組織の動きが判かる。また、ドプラモードでは、ド
プラ周波数の時間変化すなわち組織の動きの速度の変化
が判かる。しかし、従来のどの表示でも、周期的動きの
分布は明確に判らない問題点がある。換言すれば、周期
性の強い動きをしている組織がどのように分布している
かが明確に判らない問題点がある。そこで、この発明の
目的は、周期的動きの分布を表す画像を生成する画像生
成方法および周期的動きの分布を表す画像を生成し表示
することが出来る超音波診断装置を提供することにあ
る。
におけるＡモード表示，Ｂモード表示では、エコーの強
さの分布すなわち組織の質的な分布が判かる。また、Ｃ
ＦＭモードでは、ドプラ周波数の分布すなわち組織の動
きの速度の分布が判る。一方、従来の超音波診断装置に
おけるＭモード表示では、エコーの強さの時間変化すな
わち組織の動きが判かる。また、ドプラモードでは、ド
プラ周波数の時間変化すなわち組織の動きの速度の変化
が判かる。しかし、従来のどの表示でも、周期的動きの
分布は明確に判らない問題点がある。換言すれば、周期
性の強い動きをしている組織がどのように分布している
かが明確に判らない問題点がある。そこで、この発明の
目的は、周期的動きの分布を表す画像を生成する画像生
成方法および周期的動きの分布を表す画像を生成し表示
することが出来る超音波診断装置を提供することにあ
る。
【０００４】
【課題を解決するための手段】第１の観点では、この発
明は、空間に分布した複数のサンプリング点から時系列
データを取得し、その時系列データから周期性を求め、
サンプリング点の分布と周期性の関係を表現した画像を
生成することを特徴とする画像生成方法を提供する。
明は、空間に分布した複数のサンプリング点から時系列
データを取得し、その時系列データから周期性を求め、
サンプリング点の分布と周期性の関係を表現した画像を
生成することを特徴とする画像生成方法を提供する。
【０００５】第２の観点では、この発明は、時系列の複
数の画像から各画素の画素値の時系列データを取得し、
その時系列データから周期性を求め、その周期性に基づ
いて新たな画素値を決定し、それら新たな画素値による
新たな画像を生成することを特徴とする画像生成方法を
提供する。
数の画像から各画素の画素値の時系列データを取得し、
その時系列データから周期性を求め、その周期性に基づ
いて新たな画素値を決定し、それら新たな画素値による
新たな画像を生成することを特徴とする画像生成方法を
提供する。
【０００６】第３の観点では、この発明は、上記構成の
画像生成方法において、前記時系列データからフーリエ
変換または自己相関または相互相関の少なくとも１つに
より、前記時系列データをスペクトルで表したときの最
大値，その最大値を与える周波数，大きさの平均値，周
波数の平均値，所定周波数範囲の面積の少なくとも１つ
を求めることを特徴とする画像生成方法を提供する。
画像生成方法において、前記時系列データからフーリエ
変換または自己相関または相互相関の少なくとも１つに
より、前記時系列データをスペクトルで表したときの最
大値，その最大値を与える周波数，大きさの平均値，周
波数の平均値，所定周波数範囲の面積の少なくとも１つ
を求めることを特徴とする画像生成方法を提供する。
【０００７】第４の観点では、この発明は、空間に分布
した複数のサンプリング点から超音波を利用してデータ
を取得するデータ取得手段と、各サンプリング点の分布
と前記データの関係を示す画像を生成する画像生成手段
と、生成された画像を表示する画像表示手段とを備えた
超音波診断装置において、時刻の異なる前記データを時
系列データとして記憶する時系列データ記憶手段と、前
記時系列データから周期性を求める周期性抽出手段と、
前記サンプリング点の分布と周期性の関係を表現した画
像を生成する周期性画像生成手段とを具備したことを特
徴とする超音波診断装置を提供する。
した複数のサンプリング点から超音波を利用してデータ
を取得するデータ取得手段と、各サンプリング点の分布
と前記データの関係を示す画像を生成する画像生成手段
と、生成された画像を表示する画像表示手段とを備えた
超音波診断装置において、時刻の異なる前記データを時
系列データとして記憶する時系列データ記憶手段と、前
記時系列データから周期性を求める周期性抽出手段と、
前記サンプリング点の分布と周期性の関係を表現した画
像を生成する周期性画像生成手段とを具備したことを特
徴とする超音波診断装置を提供する。
【０００８】第５の観点では、この発明は、空間に分布
した複数のサンプリング点から超音波を利用して時系列
データを取得する時系列データ取得手段と、前記時系列
データの画像を生成する時系列データ画像画像生成手段
と、生成された画像を表示する画像表示手段とを備えた
超音波診断装置において、前記時系列データから周期性
を求める周期性抽出手段と、前記サンプリング点の分布
と周期性の関係を表現した画像を生成する周期性画像生
成手段とを具備したことを特徴とする超音波診断装置を
提供する。
した複数のサンプリング点から超音波を利用して時系列
データを取得する時系列データ取得手段と、前記時系列
データの画像を生成する時系列データ画像画像生成手段
と、生成された画像を表示する画像表示手段とを備えた
超音波診断装置において、前記時系列データから周期性
を求める周期性抽出手段と、前記サンプリング点の分布
と周期性の関係を表現した画像を生成する周期性画像生
成手段とを具備したことを特徴とする超音波診断装置を
提供する。
【０００９】第６の観点では、この発明は、上記構成の
超音波診断装置において、前記周期性抽出手段は、前記
時系列データからフーリエ変換または自己相関または相
互相関の少なくとも１つにより、前記時系列データをス
ペクトルで表したときの最大値，その最大値を与える周
波数，大きさの平均値，周波数の平均値，所定周波数範
囲の面積の少なくとも１つを求めることを特徴とする超
音波診断装置を提供する。
超音波診断装置において、前記周期性抽出手段は、前記
時系列データからフーリエ変換または自己相関または相
互相関の少なくとも１つにより、前記時系列データをス
ペクトルで表したときの最大値，その最大値を与える周
波数，大きさの平均値，周波数の平均値，所定周波数範
囲の面積の少なくとも１つを求めることを特徴とする超
音波診断装置を提供する。
【００１０】
【作用】上記第１の観点による画像生成方法では、空間
に分布した複数のサンプリング点からそれぞれ時系列デ
ータを取得する。次に、それらの時系列データから周期
性を求める。そして、サンプリング点の分布と周期性の
関係を表現した画像を生成する。例えば、空間に２次元
分布した多数のサンプリング点からそれぞれ時系列デー
タを取得し、それらの時系列データをフーリエ変換して
パワースペクトルを算出し、そのパワースペクトルの最
大値を求める。そして、画像を構成する各画素の画素値
（輝度，色相）を当該画素に対応する前記サンプリング
点に対応する前記最大値から決定する。これにより、周
期的動きの分布を表す画像を生成することが出来る。
に分布した複数のサンプリング点からそれぞれ時系列デ
ータを取得する。次に、それらの時系列データから周期
性を求める。そして、サンプリング点の分布と周期性の
関係を表現した画像を生成する。例えば、空間に２次元
分布した多数のサンプリング点からそれぞれ時系列デー
タを取得し、それらの時系列データをフーリエ変換して
パワースペクトルを算出し、そのパワースペクトルの最
大値を求める。そして、画像を構成する各画素の画素値
（輝度，色相）を当該画素に対応する前記サンプリング
点に対応する前記最大値から決定する。これにより、周
期的動きの分布を表す画像を生成することが出来る。
【００１１】上記第２の観点による画像生成方法では、
時系列の複数の画像から各画素の画素値の時系列データ
を取得する。次に、それらの時系列データから周期性を
求める。そして、各画素の周期性に基づいて当該画素の
新たな画素値を決定し、新たな画像を生成する。例え
ば、所定短時間ごとの多数の画像を用意し、各画像の同
じ画素の画素値を取り出して、時系列データを取得す
る。次に、各画素の時系列データをフーリエ変換してパ
ワースペクトルを算出し、そのパワースペクトルの最大
値を求める。そして、その最大値から当該画素の画素値
（輝度，色相）を決定し、新たな画像を構成する。これ
により、周期的動きの分布を表す画像を生成することが
出来る。
時系列の複数の画像から各画素の画素値の時系列データ
を取得する。次に、それらの時系列データから周期性を
求める。そして、各画素の周期性に基づいて当該画素の
新たな画素値を決定し、新たな画像を生成する。例え
ば、所定短時間ごとの多数の画像を用意し、各画像の同
じ画素の画素値を取り出して、時系列データを取得す
る。次に、各画素の時系列データをフーリエ変換してパ
ワースペクトルを算出し、そのパワースペクトルの最大
値を求める。そして、その最大値から当該画素の画素値
（輝度，色相）を決定し、新たな画像を構成する。これ
により、周期的動きの分布を表す画像を生成することが
出来る。
【００１２】なお、フーリエ変換または自己相関または
相互相関の少なくとも１つにより、時系列データから周
期性を求めることが出来る。その周期性は、時系列デー
タをスペクトルで表したとき、その最大値，その最大値
を与える周波数，大きさの平均値，周波数の平均値，所
定周波数範囲の面積などに相当する値を指標として用い
ることが出来る。なお、スペクトルとは、パワースペク
トル，振幅スペクトル，位相スペクトルまたはクロスス
ペクトルのいずれでもよい。
相互相関の少なくとも１つにより、時系列データから周
期性を求めることが出来る。その周期性は、時系列デー
タをスペクトルで表したとき、その最大値，その最大値
を与える周波数，大きさの平均値，周波数の平均値，所
定周波数範囲の面積などに相当する値を指標として用い
ることが出来る。なお、スペクトルとは、パワースペク
トル，振幅スペクトル，位相スペクトルまたはクロスス
ペクトルのいずれでもよい。
【００１３】上記第３の観点による超音波診断装置で
は、空間に分布した複数のサンプリング点での時刻の異
なるデータ（例えばＡモード表示，Ｂモード表示，Ｃモ
ード表示またはＣＦＭ表示用のデータ）を時系列データ
として記憶しておき、それら時系列データから周期性を
求めて、前記サンプリング点の分布と周期性の関係を表
現した画像を生成し、表示する。これにより、周期的動
きの分布を表す画像を生成し表示することが出来る。
は、空間に分布した複数のサンプリング点での時刻の異
なるデータ（例えばＡモード表示，Ｂモード表示，Ｃモ
ード表示またはＣＦＭ表示用のデータ）を時系列データ
として記憶しておき、それら時系列データから周期性を
求めて、前記サンプリング点の分布と周期性の関係を表
現した画像を生成し、表示する。これにより、周期的動
きの分布を表す画像を生成し表示することが出来る。
【００１４】上記第４の観点による超音波診断装置で
は、空間に分布した複数のサンプリング点から取得した
時系列データ（例えばＭモード表示用のデータ）から周
期性を求め、前記サンプリング点の分布と周期性の関係
を表現した画像を生成し、表示する。これにより、周期
的動きの分布を表す画像を生成し表示することが出来
る。
は、空間に分布した複数のサンプリング点から取得した
時系列データ（例えばＭモード表示用のデータ）から周
期性を求め、前記サンプリング点の分布と周期性の関係
を表現した画像を生成し、表示する。これにより、周期
的動きの分布を表す画像を生成し表示することが出来
る。
【００１５】上記第５の観点による超音波診断装置で
は、上記構成の超音波診断装置において、時系列データ
からフーリエ変換または自己相関または相互相関の少な
くとも１つにより周期性を求める。その周期性は、前記
時系列データをスペクトルで表したときの、最大値，そ
の最大値を与える周波数，大きさの平均値，周波数の平
均値，所定周波数範囲の面積の少なくとも１つである。
これにより、周期的動きの分布を表す画像を好適に生成
し表示することが出来る。
は、上記構成の超音波診断装置において、時系列データ
からフーリエ変換または自己相関または相互相関の少な
くとも１つにより周期性を求める。その周期性は、前記
時系列データをスペクトルで表したときの、最大値，そ
の最大値を与える周波数，大きさの平均値，周波数の平
均値，所定周波数範囲の面積の少なくとも１つである。
これにより、周期的動きの分布を表す画像を好適に生成
し表示することが出来る。
【００１６】
【実施例】以下、図に示す実施例を用いてこの発明をさ
らに詳しく説明する。なお、これによりこの発明が限定
されるものではない。図１は、この発明の超音波診断装
置の一実施例のブロック図である。この超音波血流診断
装置１００は、超音波探触子１と、ビームフォーマ（Ｂ
eam Former）２と、Ｂ／Ｍモード処理部３と、ＣＦＭ処
理部４と、ＤＳＣ（Digital Scan Converter）５と、Ｃ
ＲＴ（Cathode Ray Tube）６と、入力装置７と、制御部
８と、時系列データ記憶部９と、周期性抽出部１０とを
具備している。前記超音波探触子１およびビームフォー
マ２は、被検体の内部空間に分布した複数のサンプリン
グ点から超音波エコー信号を収集する。前記Ｂ／Ｍモー
ド処理部３は、２次元分布（Ｂモードのとき）または１
次元分布（Ｍモードのとき）した多数のサンプリング点
における超音波エコー信号の強さのデータを取得する。
前記ＣＦＭ処理部４は、２次元分布した多数のサンプリ
ング点におけるドプラ周波数のデータを取得する。
らに詳しく説明する。なお、これによりこの発明が限定
されるものではない。図１は、この発明の超音波診断装
置の一実施例のブロック図である。この超音波血流診断
装置１００は、超音波探触子１と、ビームフォーマ（Ｂ
eam Former）２と、Ｂ／Ｍモード処理部３と、ＣＦＭ処
理部４と、ＤＳＣ（Digital Scan Converter）５と、Ｃ
ＲＴ（Cathode Ray Tube）６と、入力装置７と、制御部
８と、時系列データ記憶部９と、周期性抽出部１０とを
具備している。前記超音波探触子１およびビームフォー
マ２は、被検体の内部空間に分布した複数のサンプリン
グ点から超音波エコー信号を収集する。前記Ｂ／Ｍモー
ド処理部３は、２次元分布（Ｂモードのとき）または１
次元分布（Ｍモードのとき）した多数のサンプリング点
における超音波エコー信号の強さのデータを取得する。
前記ＣＦＭ処理部４は、２次元分布した多数のサンプリ
ング点におけるドプラ周波数のデータを取得する。
【００１７】前記ＤＳＣ５は、Ｂモード画像またはＭモ
ード画像またはＣＦＭ画像または周期性抽出画像を生成
する。Ｂモード画像の場合は、画像を構成する各画素の
画素値（輝度）を当該画素に対応する前記サンプリング
点に対応する前記超音波エコー信号の強さのデータから
決定する。Ｍモード画像の場合は、前記超音波エコー信
号の強さを縦軸とし，時間を横軸としたグラフ画像を各
サンプリング点ごとに生成する。ＣＦＭ画像の場合は、
画像を構成する各画素の画素値（輝度，色相）を当該画
素に対応する前記サンプリング点に対応する前記ドプラ
周波数のデータから決定する。周期性抽出画像の場合に
ついては、図２のステップＶ７および図１１のステップ
１４のところで説明する。
ード画像またはＣＦＭ画像または周期性抽出画像を生成
する。Ｂモード画像の場合は、画像を構成する各画素の
画素値（輝度）を当該画素に対応する前記サンプリング
点に対応する前記超音波エコー信号の強さのデータから
決定する。Ｍモード画像の場合は、前記超音波エコー信
号の強さを縦軸とし，時間を横軸としたグラフ画像を各
サンプリング点ごとに生成する。ＣＦＭ画像の場合は、
画像を構成する各画素の画素値（輝度，色相）を当該画
素に対応する前記サンプリング点に対応する前記ドプラ
周波数のデータから決定する。周期性抽出画像の場合に
ついては、図２のステップＶ７および図１１のステップ
１４のところで説明する。
【００１８】前記ＣＲＴ６は、生成された画像を画面に
表示する。前記入力装置７は、操作者が指示を入力する
ためのスイッチやトラックボールなどである。前記制御
部８は、操作者が入力した指示に基づいて各部の働きを
制御する。
表示する。前記入力装置７は、操作者が指示を入力する
ためのスイッチやトラックボールなどである。前記制御
部８は、操作者が入力した指示に基づいて各部の働きを
制御する。
【００１９】前記時系列データ記憶部９は、時刻の異な
る前記超音波エコー信号の強さのデータまたは前記ドプ
ラ周波数のデータを時系列データとして記憶する。前記
周期性抽出部は、前記時系列データからフーリエ変換ま
たは自己相関または相互相関の少なくとも１つにより、
前記時系列データをスペクトルで表したときの最大値，
その最大値を与える周波数，大きさの平均値，周波数の
平均値，所定周波数範囲の面積の少なくとも１つを周期
性抽出データとして求める。
る前記超音波エコー信号の強さのデータまたは前記ドプ
ラ周波数のデータを時系列データとして記憶する。前記
周期性抽出部は、前記時系列データからフーリエ変換ま
たは自己相関または相互相関の少なくとも１つにより、
前記時系列データをスペクトルで表したときの最大値，
その最大値を与える周波数，大きさの平均値，周波数の
平均値，所定周波数範囲の面積の少なくとも１つを周期
性抽出データとして求める。
【００２０】図２は、上記超音波診断装置１００におけ
る周期性抽出画像の生成および表示の動作を説明するフ
ローチャートである。ステップＶ１では、操作者はＢモ
ードまたはＭモードまたはＣＦＭモードのいずれかをソ
ース画像のモードとして指定する。ＢモードまたはＣＦ
Ｍモードが指定されたらステップＶ２に進み、Ｍモード
が指定されたら図１１のステップＶ１１に進む。
る周期性抽出画像の生成および表示の動作を説明するフ
ローチャートである。ステップＶ１では、操作者はＢモ
ードまたはＭモードまたはＣＦＭモードのいずれかをソ
ース画像のモードとして指定する。ＢモードまたはＣＦ
Ｍモードが指定されたらステップＶ２に進み、Ｍモード
が指定されたら図１１のステップＶ１１に進む。
【００２１】ステップＶ２では、被検体をスキャンし、
Ｂモード画像またはＣＦＭ画像をリアルタイム表示す
る。図３に、ＣＦＭ画像Ｇを例示する。ＣＦＭ画像Ｇに
おいて、例えばＭｏは母体（子宮）であり、Ｂａは胎児
である。
Ｂモード画像またはＣＦＭ画像をリアルタイム表示す
る。図３に、ＣＦＭ画像Ｇを例示する。ＣＦＭ画像Ｇに
おいて、例えばＭｏは母体（子宮）であり、Ｂａは胎児
である。
【００２２】図２に戻り、ステップＶ３では、操作者は
Ｂモード画像またはＣＦＭ画像上で関心領域ＲＯＩ（Re
gion Of Interest）を指定する。図４に、関心領域ＲＯ
Ｉを例示する。
Ｂモード画像またはＣＦＭ画像上で関心領域ＲＯＩ（Re
gion Of Interest）を指定する。図４に、関心領域ＲＯ
Ｉを例示する。
【００２３】図２に戻り、ステップＶ４では、操作者は
周期性抽出データの種類を指定する。周期性抽出データ
の種類としては、例えば時系列データをスペクトルで表
したときの最大値，その最大値を与える周波数，大きさ
の平均値，周波数の平均値，所定周波数範囲の面積，あ
る狭い周波数範囲の面積と広い周波数範囲の面積の比な
どが挙げられる。
周期性抽出データの種類を指定する。周期性抽出データ
の種類としては、例えば時系列データをスペクトルで表
したときの最大値，その最大値を与える周波数，大きさ
の平均値，周波数の平均値，所定周波数範囲の面積，あ
る狭い周波数範囲の面積と広い周波数範囲の面積の比な
どが挙げられる。
【００２４】ステップＶ５では、最新のｎ枚（例えば６
４枚）のＢモード画像用の超音波エコー信号の強さのデ
ータまたはＣＦＭ画像用のドプラ周波数のデータを時系
列データ記憶部９に記憶する。図５に、時系列の５枚の
ＣＦＭ画像Ｇ１〜Ｇ５を例示する。
４枚）のＢモード画像用の超音波エコー信号の強さのデ
ータまたはＣＦＭ画像用のドプラ周波数のデータを時系
列データ記憶部９に記憶する。図５に、時系列の５枚の
ＣＦＭ画像Ｇ１〜Ｇ５を例示する。
【００２５】図２に戻り、ステップＶ６では、関心領域
ＲＯＩ内の各画素の時系列データを前記時系列データ記
憶部９から取り出す。図５において、ドプラ周波数のデ
ータα１〜α５がある画素（α）の時系列データ（図６
のＴαに相当する）になる。また、ドプラ周波数のデー
タβ１〜β５が別の画素（β）の時系列データ（図７の
Ｔβに相当する）になる。また、ドプラ周波数のデータ
γ１〜γ５がさらに別の画素（γ）の時系列データ（図
８のＴγに相当する）になる。なお、ＣＦＭ画像Ｇ１〜
Ｇ５の時間間隔をτとするとき、時系列データの時間Ｔ
は、Ｔ＝（ｎ−１）τである。次に、時系列データから
フーリエ変換または自己相関または相互相関の少なくと
も１つにより、指定された種類の周期性抽出データを求
める。図６の（ａ）に時系列データＴαを示し、図６の
（ｂ）に時系列データＴαをフーリエ変換して得たパワ
ースペクトルＦαを示す。指定された周期性抽出データ
の種類が「最大値」なら、Ｐαが周期性抽出データとな
る。また、指定された周期性抽出データの種類が「最大
値を与える周波数」なら、ｆαが周期性抽出データとな
る。図７の（ｂ）に時系列データＴβを示し、図７の
（ｂ）に時系列データＴβをフーリエ変換して得たパワ
ースペクトルＦβを示す。指定された周期性抽出データ
の種類が「最大値」なら、Ｐβが周期性抽出データとな
る。また、指定された周期性抽出データの種類が「最大
値を与える周波数」なら、ｆβが周期性抽出データとな
る。図８の（ｂ）に時系列データＴγを示し、図８の
（ｂ）に時系列データＴγをフーリエ変換して得たパワ
ースペクトルＦγを示す。指定された周期性抽出データ
の種類が「最大値」なら、Ｐγが周期性抽出データとな
る。また、指定された周期性抽出データの種類が「最大
値を与える周波数」なら、ｆγが周期性抽出データとな
る。
ＲＯＩ内の各画素の時系列データを前記時系列データ記
憶部９から取り出す。図５において、ドプラ周波数のデ
ータα１〜α５がある画素（α）の時系列データ（図６
のＴαに相当する）になる。また、ドプラ周波数のデー
タβ１〜β５が別の画素（β）の時系列データ（図７の
Ｔβに相当する）になる。また、ドプラ周波数のデータ
γ１〜γ５がさらに別の画素（γ）の時系列データ（図
８のＴγに相当する）になる。なお、ＣＦＭ画像Ｇ１〜
Ｇ５の時間間隔をτとするとき、時系列データの時間Ｔ
は、Ｔ＝（ｎ−１）τである。次に、時系列データから
フーリエ変換または自己相関または相互相関の少なくと
も１つにより、指定された種類の周期性抽出データを求
める。図６の（ａ）に時系列データＴαを示し、図６の
（ｂ）に時系列データＴαをフーリエ変換して得たパワ
ースペクトルＦαを示す。指定された周期性抽出データ
の種類が「最大値」なら、Ｐαが周期性抽出データとな
る。また、指定された周期性抽出データの種類が「最大
値を与える周波数」なら、ｆαが周期性抽出データとな
る。図７の（ｂ）に時系列データＴβを示し、図７の
（ｂ）に時系列データＴβをフーリエ変換して得たパワ
ースペクトルＦβを示す。指定された周期性抽出データ
の種類が「最大値」なら、Ｐβが周期性抽出データとな
る。また、指定された周期性抽出データの種類が「最大
値を与える周波数」なら、ｆβが周期性抽出データとな
る。図８の（ｂ）に時系列データＴγを示し、図８の
（ｂ）に時系列データＴγをフーリエ変換して得たパワ
ースペクトルＦγを示す。指定された周期性抽出データ
の種類が「最大値」なら、Ｐγが周期性抽出データとな
る。また、指定された周期性抽出データの種類が「最大
値を与える周波数」なら、ｆγが周期性抽出データとな
る。
【００２６】図２に戻り、ステップＶ７では、周期性抽
出データを画素値に変換する。そして、それら画素値で
最新のＢモード画像またはＣＦＭ画像の関心領域ＲＯＩ
の内部の画素の画素値を置換して、新たな画像すなわち
周期性抽出画像を生成し、それをＣＲＴ６で表示する。
図９に、周期性抽出データの種類が「最大値を与える周
波数」の場合の周期性抽出画像ＧＴを例示する。この周
期性抽出画像ＧＴでは、図３のＣＦＭ画像Ｇよりも、母
体（子宮）Ｍｏと胎児Ｂａとを明確に識別できる。これ
は、脈拍により周期性が決まるが、母体（子宮）Ｍｏの
脈拍は約７０であり、胎児Ｂａの脈拍は約１４０であ
り、「最大値を与える周波数」が明確に異なるからであ
る。
出データを画素値に変換する。そして、それら画素値で
最新のＢモード画像またはＣＦＭ画像の関心領域ＲＯＩ
の内部の画素の画素値を置換して、新たな画像すなわち
周期性抽出画像を生成し、それをＣＲＴ６で表示する。
図９に、周期性抽出データの種類が「最大値を与える周
波数」の場合の周期性抽出画像ＧＴを例示する。この周
期性抽出画像ＧＴでは、図３のＣＦＭ画像Ｇよりも、母
体（子宮）Ｍｏと胎児Ｂａとを明確に識別できる。これ
は、脈拍により周期性が決まるが、母体（子宮）Ｍｏの
脈拍は約７０であり、胎児Ｂａの脈拍は約１４０であ
り、「最大値を与える周波数」が明確に異なるからであ
る。
【００２７】図２に戻り、ステップＶ８では、終了の指
示が与えられたら処理を終了し、与えられなかったら前
記ステップＶ５に戻る。
示が与えられたら処理を終了し、与えられなかったら前
記ステップＶ５に戻る。
【００２８】図１０は、相互相関についての説明図であ
る。時系列データＴαのある部分ａ（予想される周期よ
り長い時間幅ΔＴとする）を取り出し、その直後の同じ
時間幅ΔＴの部分ｂ０との相関値を計算する。次に、短
い遅延時間後の時間幅ΔＴの部分ｂ１と前記部分ａの相
関値を計算する。これを所定の区間Ｃ０について繰り返
し、得られた相関値群から周期性抽出データを得る。例
えば、相関値の最大値，最大値を与える遅延時間，最大
値を与える遅延時間の逆数，大きさの平均値，遅延時間
の平均値，所定時間範囲の面積の少なくとも１つを周期
性抽出データとすることが出来る。そして、得られた周
期性抽出データより対応する画素の輝度，色相を決定す
る。さらに、これを少し遅らせた区間Ｃ１についても繰
り返し、周期性抽出データを更新する。また、適当なタ
イミングで部分ａを更新する。このようにしても、周期
性抽出画像を生成できる。
る。時系列データＴαのある部分ａ（予想される周期よ
り長い時間幅ΔＴとする）を取り出し、その直後の同じ
時間幅ΔＴの部分ｂ０との相関値を計算する。次に、短
い遅延時間後の時間幅ΔＴの部分ｂ１と前記部分ａの相
関値を計算する。これを所定の区間Ｃ０について繰り返
し、得られた相関値群から周期性抽出データを得る。例
えば、相関値の最大値，最大値を与える遅延時間，最大
値を与える遅延時間の逆数，大きさの平均値，遅延時間
の平均値，所定時間範囲の面積の少なくとも１つを周期
性抽出データとすることが出来る。そして、得られた周
期性抽出データより対応する画素の輝度，色相を決定す
る。さらに、これを少し遅らせた区間Ｃ１についても繰
り返し、周期性抽出データを更新する。また、適当なタ
イミングで部分ａを更新する。このようにしても、周期
性抽出画像を生成できる。
【００２９】図１１は、周期性抽出画像の生成および表
示の動作の続きのフローチャートである。ステップＶ１
１では、被検体をスキャンし、Ｍモード画像をリアルタ
イム表示する。図１２に、Ｍモード画像を例示する。ｍ
１〜ｍ４は、各深さにおける超音波エコー信号の強さの
時間変化を示している。
示の動作の続きのフローチャートである。ステップＶ１
１では、被検体をスキャンし、Ｍモード画像をリアルタ
イム表示する。図１２に、Ｍモード画像を例示する。ｍ
１〜ｍ４は、各深さにおける超音波エコー信号の強さの
時間変化を示している。
【００３０】図１１に戻り、ステップＶ１２では、最新
のＫ秒間（例えば６０秒間）のＭモード画像用の超音波
エコー信号の強さのデータを時系列データ記憶部９に記
憶する。ステップＶ１３では、各深さの時系列データを
前記時系列データ記憶部９から取り出す。図１２に示す
ｍ１〜ｍ４が各深さの時系列データになる。次に、時系
列データをフーリエ変換し、パワースペクトル（または
振幅スペクトル，位相スペクトル）を取得する。図１３
に、各深さにおけるパワースペクトルｐ１〜ｐ４を示
す。
のＫ秒間（例えば６０秒間）のＭモード画像用の超音波
エコー信号の強さのデータを時系列データ記憶部９に記
憶する。ステップＶ１３では、各深さの時系列データを
前記時系列データ記憶部９から取り出す。図１２に示す
ｍ１〜ｍ４が各深さの時系列データになる。次に、時系
列データをフーリエ変換し、パワースペクトル（または
振幅スペクトル，位相スペクトル）を取得する。図１３
に、各深さにおけるパワースペクトルｐ１〜ｐ４を示
す。
【００３１】図１１に戻り、ステップＶ１４では、縦軸
に深さをとり、横軸に周波数をとり、パワースペクトル
の大きさを画素値（輝度，色相）に変換して、周期性抽
出画像を生成し、それをＣＲＴ６で表示する。図１４
に、周期性抽出画像を例示する。この周期性抽出画像で
は、周期的動きの深さ方向の分布を明確に認識できる。
図１５に、図１４の周期性抽出画像の変形として、各深
さでのパワースペクトルの最大値を結ぶ曲線を周期性抽
出画像としたものを例示する。この周期性抽出画像で
は、特に周期的動きの強い部分の深さ方向の分布を明確
に認識できる。
に深さをとり、横軸に周波数をとり、パワースペクトル
の大きさを画素値（輝度，色相）に変換して、周期性抽
出画像を生成し、それをＣＲＴ６で表示する。図１４
に、周期性抽出画像を例示する。この周期性抽出画像で
は、周期的動きの深さ方向の分布を明確に認識できる。
図１５に、図１４の周期性抽出画像の変形として、各深
さでのパワースペクトルの最大値を結ぶ曲線を周期性抽
出画像としたものを例示する。この周期性抽出画像で
は、特に周期的動きの強い部分の深さ方向の分布を明確
に認識できる。
【００３２】図１１に戻り、ステップＶ１５では、終了
の指示が与えられたら処理を終了し、与えられなかった
ら前記ステップＶ１２に戻る。
の指示が与えられたら処理を終了し、与えられなかった
ら前記ステップＶ１２に戻る。
【００３３】以上の超音波診断装置１００によれば、周
期的動きの分布を画像上で明確に識別できるようにな
る。従って、母体と胎児の識別や，異常部位の診断に非
常に有用である。
期的動きの分布を画像上で明確に識別できるようにな
る。従って、母体と胎児の識別や，異常部位の診断に非
常に有用である。
【００３４】なお、周期性抽出画像をソース画像または
他のモードの画像と重ねて表示してもよい。また、周期
性抽出画像の生成の処理の負担が大きい場合は、周期性
抽出画像を生成する速度（フレームレート）を下げるよ
うにしてもよい。また、フーリエ変換や自己相関や相互
相関の代りに、ＦＨＴ（Fast Hartlay Transfer）やＤ
ＣＴ（Descrete Cosine Transfer）を用いて周期性を抽
出してもよい。また、Ｂモード画像用のデータなどから
時系列データを取得する代りに、時系列の複数の画像か
ら各画素の画素値の時系列データを取得し、その時系列
データを基にして周期性抽出画像を生成するようにして
もよい。また、超音波探触子の動きによる成分や，観測
対象でない被検体の動き（例えば呼吸による体動）によ
る成分を抑制する処理（例えばフィルタ処理）を行うこ
とが好ましい。この処理は、スキャンの際に行ってもよ
いし、時系列データに対して行ってもよい。
他のモードの画像と重ねて表示してもよい。また、周期
性抽出画像の生成の処理の負担が大きい場合は、周期性
抽出画像を生成する速度（フレームレート）を下げるよ
うにしてもよい。また、フーリエ変換や自己相関や相互
相関の代りに、ＦＨＴ（Fast Hartlay Transfer）やＤ
ＣＴ（Descrete Cosine Transfer）を用いて周期性を抽
出してもよい。また、Ｂモード画像用のデータなどから
時系列データを取得する代りに、時系列の複数の画像か
ら各画素の画素値の時系列データを取得し、その時系列
データを基にして周期性抽出画像を生成するようにして
もよい。また、超音波探触子の動きによる成分や，観測
対象でない被検体の動き（例えば呼吸による体動）によ
る成分を抑制する処理（例えばフィルタ処理）を行うこ
とが好ましい。この処理は、スキャンの際に行ってもよ
いし、時系列データに対して行ってもよい。
【００３５】
【発明の効果】この発明の画像生成方法および超音波診
断装置によれば、周期的動きの分布を画像上で明確に識
別できるようになる。従って、母体と胎児の識別や，心
臓壁や血管壁などの動きの異常の診断に特に有用であ
る。
断装置によれば、周期的動きの分布を画像上で明確に識
別できるようになる。従って、母体と胎児の識別や，心
臓壁や血管壁などの動きの異常の診断に特に有用であ
る。
【図１】この発明の超音波診断装置の一実施例のブロッ
ク図である。
ク図である。
【図２】周期性抽出画像生成表示処理のフローチャート
である。
である。
【図３】ソース画像（ＣＦＭ画像）の例示図である。
【図４】関心領域ＲＩＯの設定の説明図である。
【図５】時系列の複数の画像と各画素の時系列データの
説明図である。
説明図である。
【図６】ある画素（α）の時系列データとパワースペク
トルの例示図である。
トルの例示図である。
【図７】別の画素（β）の時系列データとパワースペク
トルの例示図である。
トルの例示図である。
【図８】さらに別の画素（γ）の時系列データとパワー
スペクトルの例示図である。
スペクトルの例示図である。
【図９】周期性画像の例示図である。
【図１０】相互相関の説明図である。
【図１１】周期性抽出画像生成表示処理の続きのフロー
チャートである。
チャートである。
【図１２】Ｍモード画像の例示図である。
【図１３】各深さごとのパワースペクトルの説明図であ
る。
る。
【図１４】別の周期性画像の例示図である。
【図１５】さらに別の周期性画像の例示図である。
１００ 超音波血流診断装置
１ 超音波探触子
２ ビームフォーマ
３ Ｂ／Ｍモード処理部
４ ＣＦＭ処理部
５ ＤＳＣ
６ ＣＲＴ
７ 入力装置
８ 制御部
９ 時系列データ記憶部
１０ 周期性抽出部
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(56)参考文献 特開 昭59−44241（ＪＰ，Ａ)
特開 平３−191951（ＪＰ，Ａ)
特開 平４−17842（ＪＰ，Ａ)
特開 平５−200025（ＪＰ，Ａ)
特開 平５−261100（ＪＰ，Ａ)
特開 平８−154939（ＪＰ，Ａ)
実開 平４−13103（ＪＰ，Ｕ)
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
A61B 8/00
Claims (5)
- 【請求項１】 超音波を利用して空間に分布した複数の
サンプリング点からＢモード画像用又はＣＦＭモード画
像用のデータを取得するデータ取得手段と、各サンプリ
ング点の分布と前記データの関係を示すＢモード画像又
はＣＦＭモード画像を生成する画像生成手段と、生成さ
れたＢモード画像又はＣＦＭモード画像を表示する画像
表示手段とを備えた超音波診断装置において、 時刻の異なる、同一画素に対応する前記データをフーリ
エ変換してパワースペクトルを得ることにより周期性を
求める周期性抽出手段と、 前記パワースペクトルにおける最大値又は最大値を与え
る周波数を画素値に変換して前記サンプリング点の分布
と周期性の関係を表現した画像を生成する周期性画像生
成手段とを具備したことを特徴とする超音波診断装置。 - 【請求項２】 請求項１に記載の超音波診断装置におい
て、 前記データ取得手段は、前記ＣＦＭモード画像用のデー
タを取得し、 前記画像生成手段は、前記ＣＦＭ画像を生成し、 前記周期性画像生成手段は、前記サンプリング点の分布
に対応させて前記パワースペクトルにおける最大値を与
える周波数を画素値に変換した画像を生成し、被検者に
おける母体と胎児とを識別可能にすることを特徴とする
超音波診断装置。 - 【請求項３】 超音波を利用して空間に分布した複数の
サンプリング点からＭモード画像用の時系列データを取
得する時系列データ取得手段と、前記時系列データのＭ
モード画像を生成する時系列データ画像生成手段と、生
成されたＭモード画像を表示する画像表示手段とを備え
た超音波診断装置において、 被検者の深さごとの前記時系列データをフーリエ変換し
てパワースペクトルを得ることにより周期性を求める周
期性抽出手段と、 前記サンプリング点の分布と周期性の関係を表現した画
像を生成する周期性画像生成手段とを具備したことを特
徴とする超音波診断装置。 - 【請求項４】 請求項３に記載の超音波診断装置におい
て、 前記周期性画像生成手段は、前記パワースペクトルを画
素値に変換し、前記パワースペクトルの画素値を前記被
検者の深さに対応させている画像を生成することを特徴
とする超音波診断装置。 - 【請求項５】 請求項３に記載の超音波診断装置におい
て、 前記周期性画像生成手段は、前記被検者の深さごとのパ
ワースペクトルにおける最大値を前記深さに対応させて
結んだ曲線を有する画像を生成することを特徴とする超
音波診断装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP31839294A JP3516497B2 (ja) | 1994-12-21 | 1994-12-21 | 超音波診断装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP31839294A JP3516497B2 (ja) | 1994-12-21 | 1994-12-21 | 超音波診断装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08173417A JPH08173417A (ja) | 1996-07-09 |
| JP3516497B2 true JP3516497B2 (ja) | 2004-04-05 |
Family
ID=18098645
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP31839294A Expired - Fee Related JP3516497B2 (ja) | 1994-12-21 | 1994-12-21 | 超音波診断装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3516497B2 (ja) |
Families Citing this family (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000225115A (ja) * | 1999-02-05 | 2000-08-15 | Shimadzu Corp | 超音波診断装置 |
| US7031504B1 (en) * | 2000-09-26 | 2006-04-18 | Vital Images, Inc. | Image data based retrospective temporal selection of medical images |
| JP3986866B2 (ja) * | 2002-03-29 | 2007-10-03 | 松下電器産業株式会社 | 画像処理装置及び超音波診断装置 |
| WO2007114305A1 (ja) | 2006-03-31 | 2007-10-11 | National University Corporation Kyoto Institute Of Technology | 画像処理装置、およびそれを備えた超音波撮像装置、並びに画像処理方法 |
| JP4206107B2 (ja) | 2006-07-05 | 2009-01-07 | アロカ株式会社 | 超音波診断装置 |
| US9087369B2 (en) * | 2010-11-18 | 2015-07-21 | Koninklijke Philips N.V. | Apparatus for being used for detecting a property of an object |
| JP6173899B2 (ja) * | 2013-12-11 | 2017-08-02 | 東芝メディカルシステムズ株式会社 | 超音波画像診断装置 |
| JP6468790B2 (ja) * | 2014-10-21 | 2019-02-13 | 日立Ｇｅニュークリア・エナジー株式会社 | 超音波式漏洩検知装置及びそれを用いた漏洩検知方法 |
| TWI572332B (zh) | 2015-12-23 | 2017-03-01 | 安克生醫股份有限公司 | 超音波都卜勒影像之分群、雜訊抑制及視覺化方法 |
| CN106910225B (zh) * | 2015-12-23 | 2020-05-01 | 安克生医股份有限公司 | 超声波多普勒影像之分群、噪声抑制及可视化方法 |
| KR102182489B1 (ko) * | 2016-07-26 | 2020-11-24 | 지멘스 메디컬 솔루션즈 유에스에이, 인크. | 초음파 영상을 생성하는 방법, 초음파 시스템 및 기록매체 |
| US11941495B2 (en) | 2017-08-02 | 2024-03-26 | Nec Corporation | Information processing device, information processing method, and recording medium |
| CN110580449B (zh) * | 2019-08-09 | 2023-05-02 | 北京准视科技有限公司 | 一种图像型火焰识别检测方法 |
| CN112649499B (zh) * | 2019-10-12 | 2023-03-17 | 上海宝信软件股份有限公司 | 适用于轧辊的超声波检测信号聚合显示方法及系统 |
-
1994
- 1994-12-21 JP JP31839294A patent/JP3516497B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH08173417A (ja) | 1996-07-09 |
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| JPS63317142A (ja) | 超音波診断装置 |
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