JP3602025B2 - Ultrasound diagnostic equipment - Google Patents

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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は超音波診断装置に関し、特に、ドプラ画像を表示する超音波診断装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
カラードプラ画像(二次元ドプラ画像)の形成時には、計測精度を向上させるために、各音線(ビーム方位)ごとに超音波パルスを複数回(例えば10回)程度送受信する必要がある。従って、フレームレートとの関係から、どうしてもカラードプラ画像を構成する音線の個数を増加させることができない。つまり、二次元断層画像(Bモード画像)よりも音線間隔が大きくなる。そこで、音線間における補間処理によって、データを補充している。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、補間処理を行ったとしても、もともとの音線数が少ないため、解像度をあげることが難しく、このため、つながりのない不自然な画像部分が生じ易い。例えば、カラードプラ画像を観察した場合に、モザイク状あるいはブロッキーな部分が生じる場合があるが、それは上記の通り音線不足が要因となっている。特に、電子セクタ走査が適用される場合、その扇状の走査面の深部では音線間隔の広がりが著しいので、どうしてもドプラ画像がモザイク状になりやすい。一方、それを回避するために音線数を増加させたりあるいは1音線当たりの送信回数を減少させると、フレームレートの低下あるいは画質の低下という別の問題が生じる。この問題は、カラードプラ画像において顕著であるが、他の画像でも大なり小なり同様の問題が発生する。
【0004】
本発明は、上記従来の課題に鑑みなされたものであり、その目的は、超音波画像の画質を向上させることにある。
【0005】
本発明の他の目的は、超音波画像における不自然な部分を適応的に修正し、これによって自然な超音波画像を形成することにある。
【0006】
【課題を解決するための手段】
(1)本発明は、超音波画像上において、複数の音線に跨ってウインドウを設定するウインドウ設定手段と、前記ウインドウの設定前又は設定後に、超音波画像におけるオリジナルの各データを分類する規格化処理を実行する手段と、前記ウインドウ内の規格化処理後のデータ群の実パターンと比較される複数の比較パターンを格納した比較パターンテーブルと、前記複数の比較パターンの中から、前記ウインドウ内の規格化処理後のデータ群の実パターンに合致する特定の比較パターンを判定するパターン判定手段と、前記複数の比較パターンに対応した複数の修正条件を格納した修正条件テーブルと、前記複数の修正条件の中から、前記特定の比較パターンに対応する特定の修正条件を判定し、その特定の修正条件に従って、前記ウインドウ内のオリジナルの注目データ又は複数のデータに対して修正処理を施す適応的処理手段と、を含むことを特徴とする。
【0007】
上記構成によれば、超音波画像上にウインドウが設定され、そのウインドウによって切り出された規格化処理後のデータ群についての実パターンと複数の比較パターンとが比較され、実パターンに合致する特定の比較パターンに対応した特定の修正条件に従って、ウインドウ内のオリジナルの注目データ又は複数のデータに対する修正処理が適応的に実行される。よって、超音波画像の特質を考慮して、修正対象とすべきパターンを比較パターンとして登録しておき、かつ、その比較パターンに応じた修正条件を定義しておけば、自動的かつ適応的に画像修正を行える。
【0008】
上記のウインドウは、注目画素を基準として一定の広がりをもった二次元の領域である。あるウインドウ位置においては、注目画素(注目データ)だけデータ修正を行ってもよいが、注目画素を含むウインドウ内の複数の画素(複数のデータ)についてデータ修正を行うようにしてもよい。望ましくは、ウインドウ位置が超音波画像上においてスキャンされ、各ウインドウ位置において、実パターンと比較パターンとの照合が行われる。
【0009】
複数の比較パターンセット(及び複数の修正条件セット)を用意しておき、計測条件(超音波の周波数、計測領域の大きさ、患者の性状など)に応じて、自動的に又は手動でいずれかの比較パターンセット(及び修正条件セット)を選択して使用できるようにするのが望ましい。
【0010】
比較パターンと修正条件からなるペアは一緒に又は別々に管理することができる。別々に管理する場合、識別子などを利用して、互いの対応関係が明らかになるようにしておくのが望ましい。比較パターンを定義するファイル中に、それに対応する修正条件を直接記述しておくこともできる。
【0011】
上記の処理手段は、ロジック回路としてのハードウエアあるいはソフトウエアによって構成することができるが、リアルタイム処理を考えた場合、前者が妥当である。
【0012】
(2)望ましくは、前記超音波画像はドプラデータによって構成されるドプラ画像である。ドプラ画像は上述の理由からモザイク状の画像になりがちであるので、本発明に係る処理の効果が顕著である。
【0013】
本発明の望ましい態様では、ドプラ画像としての超音波画像上において、複数の音線に跨ってウインドウを設定するウインドウ設定手段と、前記ウインドウの設定前又は設定後に、ドプラ画像におけるオリジナルの各ドプラデータを分類する規格化処理を実行する手段と、前記ウインドウ内の規格化処理後のデータ群の実パターンと比較される複数の比較パターンを格納した比較パターンテーブルと、前記複数の比較パターンの中から、前記ウインドウ内の規格化処理後のデータ群の実パターンに合致する特定の比較パターンを判定するパターン判定手段と、前記複数の比較パターンに対応した複数の修正条件を格納した修正条件テーブルと、前記複数の修正条件の中から、前記特定の比較パターンに対応する特定の修正条件を判定し、その特定の修正条件に従って、前記ウインドウ内におけるオリジナルの注目ドプラデータ又は複数のドプラデータに対して修正処理を施す適応的処理手段と、を含み、前記ウインドウ内に境界が存在する場合に、その境界の一方側及び他方側におけるオリジナルのドプラデータに基づいて、折り返しの有無を判定する折り返し判定手段を含み、前記折り返しの有無を考慮して前記修正処理が施される。
【0014】
この構成によれば、ドプラ画像特有の折り返し現象に着目し、その折り返し現象に応じた処理が行える。例えば、折り返しが生じない限りにおいて修正処理を行うこともできる。あるいは、折り返しを顕著に表現し、又は、折り返しを目立たなくすることも可能である。正確な診断のためには、折り返しを明示した方が望ましい場合が多い。
【0015】
本発明の望ましい態様では、超音波画像上において、複数の音線に跨ってウインドウを設定するウインドウ設定手段と、前記ウインドウの設定前又は設定後に、超音波画像におけるオリジナルの各データを分類する規格化処理を実行する手段と、前記ウインドウ内の規格化処理後のデータ群の実パターンと比較される複数の比較パターンを格納した比較パターンテーブルと、前記複数の比較パターンの中から、前記ウインドウ内の規格化処理後のデータ群の実パターンに合致する特定の比較パターンを判定するパターン判定手段と、前記複数の比較パターンに対応した複数の修正条件を格納した修正条件テーブルと、前記複数の修正条件の中から、前記特定の比較パターンに対応する特定の修正条件を判定し、その特定の修正条件に従って、前記ウインドウ内のオリジナルの注目データ又は複数のデータに対して修正処理を施す適応的処理手段と、を含み、前記複数の比較パターンの中には、角部分判定用の比較パターンが含まれ、前記複数の修正条件の中には、前記角部分判定用の比較パターンに対応する修正条件であって、角部分の先鋭さを緩和する修正条件が含まれる。
【0016】
特にドプラ画像の場合にはモザイク状の部分が生じやすく、かかる部分に違和感が生じやすい。角部分の判定を行って、その角部分を丸く処理すれば、モザイクを緩和して、自然なドプラ画像に近付けることができる。なお、比較パターンとしては、上記以外に、ひげ判定用の比較パターン、黒抜け判定用の比較パターンなど各種のものを用意しておくのが望ましい。
【0017】
望ましくは、前記複数の比較パターンの中には、凸型角部分判定用の比較パターンが含まれ、前記複数の修正条件の中には、前記凸型角部分判定用の比較パターンに対応する修正条件であって、凸型角部分の先鋭さを緩和する修正条件が含まれる。望ましくは、前記複数の比較パターンの中には、凹型角部分判定用の比較パターンが含まれ、前記複数の修正条件の中には、前記凹型角部分判定用の比較パターンに対応する修正条件であって、凹型角部分の先鋭さを緩和する修正条件が含まれる。
【0018】
凸角部分及び凹角部分を判定するための比較パターンは、例えば、四角形の四隅に対応して、それぞれ4種類ずつ用意しておくのが望ましい。
【0019】
望ましくは、前記角部分の先鋭さを緩和する修正条件には、角部分の頂点からの距離及び方位に応じて重み付けを行う条件が含まれる。この場合、ウインドウの形状に応じて、及び、超音波画像を構成する音線構造に応じて、重み付け条件を設定するのが望ましい。例えば、深さ方法(r方向)の長さが比較的長く、ビームスキャン方向(φ方向)の長さが比較的短いような長方形状のウインドウを設定する場合、深さ方向について、重み付けの効果がより大きく現れるように設定することもできる。
【0020】
本発明の望ましい態様では、超音波画像上において、複数の音線に跨ってウインドウを設定するウインドウ設定手段と、前記ウインドウの設定前又は設定後に、超音波画像におけるオリジナルの各データを分類する規格化処理を実行する手段と、前記ウインドウ内の規格化処理後のデータ群の実パターンと比較される複数の比較パターンを格納した比較パターンテーブルと、前記複数の比較パターンの中から、前記ウインドウ内の規格化処理後のデータ群の実パターンに合致する特定の比較パターンを判定するパターン判定手段と、前記複数の比較パターンに対応した複数の修正条件を格納した修正条件テーブルと、前記複数の修正条件の中から、前記特定の比較パターンに対応する特定の修正条件を判定し、その特定の修正条件に従って、前記ウインドウ内のオリジナルの注目データ又は複数のデータに対して修正処理を施す適応的処理手段と、を含み、前記複数の比較パターンの中には、ひげ部分判定用の比較パターンが含まれ、前記複数の修正条件の中には、前記ひげ部分判定用の比較パターンに対応する修正条件であって、ひげ部分の先鋭さを緩和する修正条件が含まれる。
【0021】
望ましくは、前記ひげ部分の先鋭さを緩和する修正条件には、ひげ部分の頂点からの距離に応じて重み付けを行う条件が含まれる。
【0022】
(3)また、上記目的を達成するために、本発明は、ドプラ画像上において、ウインドウ位置をスキャンさせながら複数の音線に跨ってウインドウを設定するウインドウ設定手段と、前記ドプラ画像を構成するオリジナルの各ドプラデータを正、負及びゼロのいずれかのカテゴリーに分類する規格化処理を実行する分類手段と、前記ウインドウ内の規格化処理後のデータ群についての実カテゴリーパターンに合致する比較カテゴリーパターンを判定する比較手段と、前記比較カテゴリーパターンに対応した修正条件に従って、当該ウインドウ内のオリジナルの注目ドプラデータ又は複数のドプラデータに対して修正処理を施す適応的処理手段と、を含み、前記ドプラ画像上において、前記実カテゴリーパターンが前記比較カテゴリーパターンと合致する特定の部分のみについて修正処理が適応的に施されることを特徴とする。
【0023】
上記構成によれば、各データのカテゴリーが判定され、ウインドウ内のデータ群についての実カテゴリーパターンと複数の比較カテゴリーパターンとが比較され、実カテゴリーパターンに合致する特定の比較カテゴリーパターンに対応した修正条件に従って、注目ドプラデータ又は複数のドプラデータに対する修正処理がなされる。よって、データ分類を行った上でパターン比較を行えるので、そのための処理負担が軽減され、処理速度を向上できる。データのカテゴリーを判定する場合、一般に、正側閾値及び負側閾値の2つの閾値(あるいは符号を考慮しつつ1つの兼用閾値)が利用される。
【0024】
望ましくは、前記比較カテゴリーパターンには、ドプラ画像として不自然な先鋭さをもった角部分及びひげ部分の少なくとも一方を判定するためのパターンが含まれ、前記修正条件には、前記角部分及びひげ部分の少なくとも一方の先鋭さを緩和する修正条件が含まれる。望ましくは、前記先鋭さを緩和する修正条件は、前記ウインドウ内において重み付けによるグラデーション処理を施す条件である。このグラデーション処理によって、自然なドプラ画像を構成できる。
【0025】
望ましくは、前記ウインドウ内に境界が含まれる場合に、その境界の一方側及び他方側のオリジナルのドプラデータを相互に比較して折り返しの有無を判定する折り返し判定手段を含み、前記折り返しが無い場合に、前記ウインドウ内において前記重み付けによるグラデーション処理が施される。
【0026】
望ましくは、前記折り返し判定手段は、前記一方側及び他方側のオリジナルのドプラデータの間の差を演算する手段と、前記ドプラデータの差を所定値と比較する手段と、前記比較の結果に基づいて折り返しの有無を判定する手段と、を含む。
【0027】
ドプラデータの比較は複素データ形式において行うのが望ましく、かかる構成によれば、2つのデータ間の偏角(位相差)を所定数で分割することによって、上記重み付けの目安を得られる。
【0028】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の好適な実施形態を図面に基づいて説明する。
【0029】
図1には、本発明に係る超音波診断装置において実行される画像処理の概念が示されている。
【0030】
走査面8は、例えば超音波ビーム9を電子セクタ走査することによって形成される。ここにおいて、符号rは、深さ方向を示しており、符号φはスキャン方向を表している。図1にはこのような扇状の走査面8が示されているが、本発明はもちろん電子リニア走査などの各種の走査方式に適用可能である。
【0031】
上記のような超音波ビーム9の走査によって、走査面8内において複数のデータが取得され、それらのデータによってオリジナル画像10が構成される。図1においてはそのオリジナル画像10が便宜上矩形の領域として表されている。このオリジナル画像10は例えばドプラ画像である。
【0032】
このオリジナル画像10に対して、三値化処理が実行され、すなわちオリジナル画像10を構成する各データ(ドプラデータ)が正、負又は0のいずれかの値に規格化される。すなわち、ドプラデータが有する速度情報の符号に応じて三値化画像12が作成される。
【0033】
この三値化画像12に対して、所定の大きさを持ったウインドウ14が設定され、そのウインドウ14内のデータ群が切り出される。これが図1においてデータブロック16として表されている。ちなみに、このウインドウ14は、三値化画像12に対してスキャンされ、各スキャン位置においてウインドウ14内のデータ群が抽出される。
【0034】
ちなみに、データブロック16は、注目画素16Aを中心とする一定の領域であり、本実施形態においては、5ライン(音線)×19ピクセルの大きさをもったブロックである。
【0035】
このデータブロック16が有するデータパターン、具体的には、正、負又は0の値をもった各データにより構成されるパターンが複数の比較パターン20と比較される。ここで、複数の比較パターン20は比較パターンセット18を構成している。
【0036】
各比較パターン20は、超音波画像として不自然なデータパターンを特定するためのものであり、例えばモザイク状の画像部分やひげを有する画像部分などを特定するためのパターンである。
【0037】
データブロック16が有する実パターンに対して複数の比較パターン20の中の特定の比較パターンが合致した場合、当該比較パターンに対応する修正条件が特定され、その修正条件にしたがってオリジナル画像10におけるウインドウ14内のデータ群に対する修正処理が施される。すなわち、例えばモザイク状の画像部分が存在している場合、そのようなモザイク状の画像部分に対して超音波画像として自然な画像となるように修正処理が施される。
【0038】
したがって、上記のような画像処理によれば、あらかじめ画像処理を行うべき画像パターンを比較パターン20として登録しており、さらに各比較パターンに対応して適当な修正条件を定義しておけば、オリジナル画像10の全体にわたって不自然な画像部分を特定し、そのような不自然な画像部分に対してのみ必要な修正処理を自動的に施すことが可能となる。
【0039】
特に、上記の画像処理によれば、オリジナル画像10の全域にわたって常に修正が行われるのではなく、オリジナル画像10内における特定の部分のみについて修正処理を適応的に施すことができるので、画像全体の画質の劣化を生じさせることなく、局所的に画質向上を図れるという利点がある。
【0040】
したがって、特に超音波ドプラ画像に対して上記の画像処理を適用すれば、音線数が少ない場合においても結果として良好な画質を得ることが可能となる。
【0041】
図2には、本実施形態に係る超音波診断装置の全体構成が概略図として示されている。
【0042】
プローブ30は、超音波パルスの送受波を行うものであり、このプローブ30は例えば体表面上に当接して用いられ、あるいは体腔内に挿入して用いられる。
【0043】
送受信部32は、プローブ30に対して送信信号を供給すると共に、プローブ30からの受信信号に対して整相加算などの所定の処理を実行する回路である。また、この送受信部32によって送信ビーム及び受信ビームが形成される。
【0044】
ドプラ処理部34は、直交検波器や自己相関器などによって構成されるものであり、従来の超音波診断装置と同様に受信信号を複素信号に変換し、その複素信号に対する自己相関演算を実行することによって、各ドプラデータについて速度情報(ドプラデータ)を演算する回路である。図1においては、そのような処理後の画像がオリジナル画像10として示されている。画像処理部36は、例えばデジタルスキャンコンバータ(DSC)などによって構成されるものであり、音線間の補間やフレーム間相関処理、あるいは送受波座標系から表示座標系へのデータ座標の変換などの各種の処理を実行する回路である。本実施形態においては、画像処理部36がパターン修正部38を有している。
【0045】
このパターン修正部38は、図1に概念的に示した画像処理を実行する回路であり、その具体的な構成例については後に図3を用いて詳述する。このパターン修正部38によってドプラ画像の各部分に対する適応的な画像処理が実行され、その結果としてドプラ画像内に含まれる不自然な画像部分が修正される。
【0046】
表示部40には、その修正後のドプラ画像が表示される。ここで、そのドプラ画像は例えば二次元カラードプラ画像であり、正側の速度成分が例えば赤色で表現され、負側の速度成分が例えば青色で表現されるものである。その輝度値は各速度の大きさに対応している。
【0047】
もちろん、表示部40においてBモード画像上に重ねて二次元ドプラ画像を表示するようにしてもよい。
【0048】
図3には、図2に示したパターン修正部38の具体的な構成例が示されている。
【0049】
オリジナル画像データは、ウインドウ処理部42を介して三値化部46に入力されている。ここで、ウインドウ処理部42は、本実施形態においては例えば4つのラインメモリ44によって構成され、各ラインメモリ44は相互に直列接続され、それぞれ1ライン分のドプラデータが格納される。
【0050】
三値化部46には図1に示したデータブロック16における5ライン分のデータが並列的に1データずつ入力される。三値化部46は本実施形態において5つの三値化回路48によって構成され、各三値化回路48は、逐次入力されるドプラデータに対して三値化処理を実行する。具体的には、各ドプラデータの符号及び絶対値に基づいて、各ドプラデータを正、負又は0のいずれかの値に変換する。すなわち規格化処理を行う。ここで、その三値化処理を行う場合には、各ドプラデータと所定の閾値との比較が行われており、ここで、その閾値は正側及び負側に2つ設定されるが、もちろんデータの符号を考慮して1つの閾値を兼用するようにしてもよい。
【0051】
三値化部46から出力される三値化処理後の各データは、シフトレジスタ50を介して判定部52に入力されている。ここで、この判定部52は、三値化処理後のウインドウ内のデータパターンと、比較パターンテーブル53内に格納された複数の比較パターンとの照合を行う回路である。ここで、比較パターンテーブル53内にはあらかじめ画像処理を行うべきデータパターンが比較パターンとして複数登録されている。
【0052】
判定部52は、ウインドウ内のデータパターンと一致する比較パターンが存在しなければ、その旨の信号を修正実行部54に出力する。この場合、修正実行部54は当該ウインドウについての画像修正は行わない。一方、判定部52は、ウインドウ内のデータパターンと合致する比較パターンを特定した場合、その比較パターンの識別子が修正実行部54に出力される。
【0053】
修正実行部54には、オリジナル画像データが入力されており、判定部52の判定結果に応じてウインドウ内のデータに対して適応的に修正処理を実行する回路である。本実施形態においては、ウインドウの中心点をなす注目画素のデータのみが順番に修正実行部54に入力されているが、もちろん各ラインメモリ40からの出力を並列的に修正実行部54に与えるようにしてもよい。いずれにしても、修正実行部54には、判定部52の判定結果に応じて修正を行うべきデータすなわちデータブロックが一次的に格納され、そのようなデータ群に対して必要に応じてパターン修正が実行される。ちなみに、ウインドウ内のデータ群は例えば修正実行部54内に設けられたバッファ51上に格納される。もちろん、比較パターンを適宜設定することにより、注目画素ごとに画素データの修正を行うようにしてもよい。
【0054】
修正条件テーブル55内には、複数の比較パターンに対応した複数の修正条件が格納されており、修正実行部54は、判定部52が特定した比較パターンに対応する修正条件を参照し、その修正条件にしたがってウインドウ内のデータ群に対する修正処理を施す。その具体的な処理例については図4以降の各図に示されている。
【0055】
本実施形態においては、図3に示すように、比較パターンテーブル53と修正条件テーブル55が別々に設けられていたが、それらを一体化するようにしてもよい。また、修正条件については関数や演算式の形で定義を行うこともできる。
【0056】
本実施形態に係る修正実行部54は、折り返し判定部57を有している。この折り返し判定部57は、超音波ドプラ画像特有の現象である折り返し現象の有無を判定する回路である。そして、修正実行部54は折り返しの有無に応じて適切な画像修正を行う。例えば、後述のように折り返しが生じていない場合には、登録された修正条件に応じてそのままグラデーション処理が実行され、一方、折り返しが判定された場合には、その折り返しを目立たなくさせるのではなく、それをあえて際立たせる処理を実行する。これによって、超音波ドプラ画像を観察した場合に、折り返し現象をより容易に特定でき、その結果、疾病診断の精度を向上可能である。
【0057】
なお、比較パターンテーブル53及び修正条件テーブル55に、複数の比較パターンセット及び修正条件セットを格納しておき、送受信条件や患者の特質などの計測条件に応じていずれか適切な比較パターンセット及び修正条件セットを選択し、それらを利用するようにしてもよい。そのようなセットの選択は人為的にあるいは自動的に行うことができ、例えばそのような切替えはメインコントローラからの制御信号60,62,64によって行われる。
【0058】
以上のような修正実行部54による画像処理により、ドプラ画像上における不自然な画像部分が適応的に修正され、その結果、修正画像データが得られることになる。そのような修正画像データは、図2に示した表示部40に出力される。
【0059】
なお、画像処理部36において、上記の画像修正処理は、座標変換の前あるいは後ろのいずれにおいても行うことが可能である。また、ライン間補間及びフレーム間相関の前後のいずれにおいても行うことが可能である。
【0060】
図4には、図2に示したパターン修正部38の修正処理の一例が示されている。例えば、(A)に示すオリジナル画像において、ひげ状の不自然な高輝度部分が存在した場合において、例えば(B)に示すように、ひげ先端にかけて重み付け処理を行うことによって、(C)に示すような表示イメージを得ることが可能となる。すなわち、ひげの先端までの距離あるいは先端からの距離に応じて適当な重み付けをすれば、ひげの先鋭さを丸めることが可能となる。なお、図4において各数字は画素値を表しており、ここにおいて画素値Iは0以上24以下の値をとり得る。なお、図4においてウインドウ内におけるひげ状部分以外の画素値は例えば0を仮定している。
【0061】
図5及び図6には、凹型角部分及び凸型角部分に対する画像修正処理の一例が概念的に示されている。
【0062】
まず、図5(A)に示すように、オリジナル画像内に凹型の角部分が存在する場合、そのようなパターンが比較パターンとの比較によって特定される。ちなみに、図5において符号100は角部分を構成するデータ領域を表しており、ここでは例えば画素値として24が与えられている。この画素値24は基準値として修正条件の適用上利用される。符号102は背景となる画像部分を表しており、例えばこの背景となる画像部分の画素値は0である。
【0063】
図5(A)に示すような画像部分が比較パターンとの比較により特定されると、(B)に示すように凹型の角部分によって囲まれる領域内に新しくデータが付加される。この場合、上述したようにそのデータの付加は比較パターンに対応した修正条件にしたがって行われる。そのような付加されたデータが符号104で示されている。
【0064】
ここにおいて、凹型の角部分の頂点からの距離及びその方位に応じて画素値に対する重み付けが行われており、このような重み付けによって(C)に概念的に示すような自然な表示イメージを得ることが可能である。ここで、符号106は付加されたイメージ部分を表している。
【0065】
したがって、図5に示すような処理を行えば、ドプラ画像上において不自然な凹型角部分についてその先鋭さを緩和して丸みをもたせることができるので、自然なドプラ画像を構築できるという利点がある。
【0066】
なお、図5に示す例においては、その(B)に示すように、図において垂直方向すなわちライン方向に沿ってデータの補間領域が伸長されており、これは特にライン間補間を考慮したものである。
【0067】
図6には、凸型角部分に対する画像修正処理の一例が示されている。(A)に示すオリジナル画像において符号110は凸型角部分を示しており、符号108は背景画像部分を示している。このような画像パターンに対しては、それが比較パターンとの比較によって特定され、その比較パターンに従う修正条件に応じて画像が修正される。これが(B)で示されている。すなわち、角部分の頂点からの距離及び方位に応じて画素値に対する重み付けがなされる。ちなみに符号112は重み付けが行われる範囲を表している。
【0068】
このような重み付け処理によって(C)に示すような表示イメージを得ることが可能となる。ここで符号114は角部分についての重み付け処理がされた後の領域を表している。
【0069】
図5及び図6に示す画像処理は、ドプラ画像及びBモード画像のいずれにおいても適用可能であるが、ドプラ画像においては、特に各データが符号を有するため、その符号に応じた画像処理を行う必要がある。特に、ドプラ画像特有の折り返し現象に対処する必要がある。
【0070】
上述したように、その折り返し現象は図3に示した折り返し判定部57によって判定されており、具体的には図7に示すような手法を用いて折り返しが判定されている。
【0071】
図7において、(A)及び(B)にはそれぞれ複素信号としてのドプラデータを表すための複素平面が示されており、(A)には折り返しがある場合の様子が示され、(B)には折り返しがない場合の様子が示されている。なお、複素平面において、横軸は実数軸Rであり、縦軸は虚数軸Iである。周知のように自己相関結果としての複素信号(ドプラデータ)を複素平面上に表すと、図7に示すようなベクトルとして表されるのである。
【0072】
(A)において、符号116は実質的な画像データ部分の輝度値としての基準値のベクトルを表しており、符号118はその画像部分の背景をなす輝度値のベクトルを表している。2つのベクトル116,118の間の位相差Δθはπ以上であり、この場合においては折り返しありと判定される。つまり、画像部分と背景との間の境界を跨いでドプラデータの折り返しが生じた蓋然性が高い。そこで、その場合においては、2π−Δθの範囲について重み付け処理が適用される。すなわちその範囲内における画素値の推移をもって画像修正がなされることになる。当然この場合においては境界が際立つことになるが、それは折り返し現象をあえて強調するものであり、診断上有益なものである。ちなみに、図7(A)においては、基準値のベクトル116から背景の輝度値のベクトル118までを8等分した場合の分割概念が示されているが、分割されたベクトル位置はそれぞれ後述する重み付けに当たっての画素値の指標として利用される。これについては後に詳述する。
【0073】
一方、図7(B)に示すように、基準値のベクトル122と背景のベクトル124との間の位相差Δθがπよりも小さければ、この場合には折り返しがないとして、当該2つのベクトル122,124の間が例えば8分割され、各分割位置のベクトルを利用して重み付けが行われることになる。ちなみに、分割数は重み付けの段階に合わせて所望の値に設定することが可能である。
【0074】
次に、以上のような折り返し判定を前提としつつ図8〜図33を用いて、ドプラ画像内に含まれる凹角部分及び凸角部分についての具体的な処理例について説明する。上述のようにドプラデータは三値化処理されており、すなわち正、負又は0に規格化されている。それが各図においてはそれぞれ赤、青及び黒として表現されている。また、Aは背景に対する画像部分を表しており、Bは、背景自体を表している。
【0075】
図8には、凹角部分の処理についての総括概念が示されている。符号132は実画像部分Aを表しており、符号130は背景部分Bを表しており、図において丸印は補間処理によって埋められるデータを表している。
【0076】
ここで、図9に示すように、Aが赤であり、一方、Bが黒である場合には、すなわち、背景の画像が0で、その背景の上に正の符号をもったデータが凹角部分を構成している場合には、図9に示すような重み付け条件の下、補間データが付加される。ここで、図9において、iは重み値を表しており、重み値iと図7に示したような条件に基づいて各補間データの画素値が決定される。図9に示す例では、赤の画像部分の外側、具体的には凹型をなす赤の画像部分の囲み領域について、赤の輝度値をもった画素値がいくつか付加されている。これによって当該凹型画像部分についての先鋭さが緩和され、丸みをもった凹型画像部分として修正されている。
【0077】
この図9に示す処理の具体例が図10に示されている。ちなみに、画素値は+31〜−32までの間をとるものとする。
【0078】
図11には、図9に示した処理例と同様に、画像部分Aが青で背景Bが黒の場合の処理例が示されている。この場合においても上記同様に、凹型画像部分の内側にいくつかの補間データが付加される。その処理の具体例は図12に示されている。
【0079】
次の、図13には、画像部分Aが赤でかつ、背景部分が青であって、しかも折り返しが存在していない場合の処理例が示されている。この場合においては、例えば図14に示すような具体的な処理が行われる。
【0080】
また、図15には、実質的な画像部分Aが青で、背景となる画像部分Bが赤の場合が示されており、そのような処理を行った場合の具体的な例が図16に示されている。いずれにおいても、折り返し現象が生じていないため、青から赤への自然なグラデーション処理が施される。これによって違和感のないドプラ画像を構築できる。
【0081】
一方、図17には、実質的な画像部分Aが赤で、背景となる画像部分が青であり、しかもそれらの境界において折り返しが生じている場合についての処理例が示されている。この場合においては、図7(A)に示した処理方針にしたがって、各補間データに対して画素値が割付けられることになる。その具体的な例が図18に示されている。この場合においても凹型の角部分について丸み処理が施されているが、境界域において画像は際立っている。
【0082】
これは図19に示す場合においても同様であり、その場合の処理例が図20に示されている。
【0083】
次に、図21には、凸角型部分についての画像処理の総括概念が示されている。上述した各例と同様に、符号Aは実質的な画像部分を表しており、符号Bはその背景となる画像部分を表している。また丸記号は画像処理によって重み付け処理される画素を示している。
【0084】
まず、図22に示すように、実質的な画像部分Aが赤で、その背景の画像部分Bが黒の場合、図示されるように対象となる画素値に対して所定の重み付けが行われ、その結果、例えば図23に示すような処理結果となる。これは図24に示す条件においても同様であり、その場合においては図25に示すような処理結果となる。
【0085】
次に、図26には実質的な画像部分が赤で、その背景となる画像部分Bが青の場合が示されており、この場合においては、図示されるようにグラデーション処理が施される。具体的には、図27に示すような画像処理が施される。これにより自然な色の移り変わりを表現でき、これは図28に示す場合においても同様であり、その場合の処理の具体例が図29に示されている。
【0086】
一方、図30には、実質的な画像部分Aが赤で、その背景となる画像部分Bが青であり、それらの境界間において折り返しが生じている場合の例が示されている。この場合においては、例えば図31に示すように、凸角部分についての先鋭さは緩和されるものの境界は際立つことになる。これによって折り返し自体を表現できる。これは図32に示すような場合においても同様であり、その場合の処理例が図33に示されている。
【0087】
以上説明した凹角部分についての画像処理及び凸角部分についての画像処理はもちろん一例であって、これ以外にも各種の画像パターンに対して修正処理を施すのが望ましい。例えば、図4に示すようなひげ状の画像部分やいわゆるドプラ画像上に発生する黒抜けなどの画像部分に対して適切な修正処理を施すのが望ましい。
【0088】
ちなみに、本実施形態においては、四角形の4つの角に対応させて、凹角部分の判定パターン及び凸角部分の判定パターンがそれぞれ4種類ずつ用意されている。
【0089】
なお、上述した実施形態においてはドプラ画像処理について説明したが、もちろん他の画像について上記同様の処理を適用するようにしてもよい。また、ドプラ画像及びBモード画像のそれぞれについて上記同様の処理を適用した後に両画像を合成すれば、より自然な合成画像を構成できるという利点がある。
【0090】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、超音波画像に対して適応的かつ局所的な画像処理を施してその画質を向上することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【図1】本実施形態に係る画像処理例を示す概念図である。
【図2】本実施形態に係る超音波診断装置の全体構成を示すブロック図である。
【図3】図2に示すパターン修正部の具体的な構成例を示すブロック図である。
【図4】本実施形態に係るひげ状の画像部分の処理例を示す概念図である。
【図5】凹型角部分についての画像処理例を示す図である。
【図6】凸型角部分に対する画像処理例を示す図である。
【図7】折り返し判定を説明するための図である。
【図8】凹型角部分に対する画像処理の前提条件を説明するための図である。
【図9】画像処理条件を示す図である。
【図10】図9に示す画像処理条件による処理例を示す図である。
【図11】画像処理条件を示す図である。
【図12】図11に示す画像処理条件による処理例を示す図である。
【図13】画像処理条件を示す図である。
【図14】図13に示す画像処理条件による処理例を示す図である。
【図15】画像処理条件を示す図である。
【図16】図15に示す画像処理条件による処理例を示す図である。
【図17】画像処理条件を示す図である。
【図18】図17に示す画像処理条件による処理例を示す図である。
【図19】画像処理条件を示す図である。
【図20】図19に示す画像処理条件による処理例を示す図である。
【図21】凸角部分に対する画像処理の前提条件を説明するための図である。
【図22】画像処理条件を示す図である。
【図23】図22に示す画像処理条件による処理例を示す図である。
【図24】画像処理条件を示す図である。
【図25】図24に示す画像処理条件による処理例を示す図である。
【図26】画像処理条件を示す図である。
【図27】図26に示す画像処理条件による処理例を示す図である。
【図28】画像処理条件を示す図である。
【図29】図28に示す画像処理条件による処理例を示す図である。
【図30】画像処理条件を示す図である。
【図31】図30に示す画像処理条件による処理例を示す図である。
【図32】画像処理条件を示す図である。
【図33】図32に示す画像処理条件による処理例を示す図である。
【符号の説明】
8 走査面、9 超音波ビーム、10 オリジナル画像、12 三値化画像、14 ウインドウ、16 データブロック(データ群)、18 比較パターンセット、20 比較パターン、22 修正画像、30 プローブ、32 送受信部、34 ドプラ処理部、36 画像処理部、38 パターン修正部、40 表示部、42 ウインドウ処理部、46 三値化部、48 三値化回路、52 判定部、53 比較パターンテーブル、54 修正実行部、55 修正条件テーブル、57 折り返し判定部。
[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to an ultrasonic diagnostic apparatus, and more particularly, to an ultrasonic diagnostic apparatus that displays a Doppler image.
[0002]
[Prior art]
When forming a color Doppler image (two-dimensional Doppler image), it is necessary to transmit and receive an ultrasonic pulse a plurality of times (for example, 10 times) for each sound ray (beam direction) in order to improve measurement accuracy. Therefore, due to the relationship with the frame rate, it is impossible to increase the number of sound rays constituting the color Doppler image. That is, the sound ray interval is larger than the two-dimensional tomographic image (B-mode image). Therefore, data is supplemented by interpolation processing between sound rays.
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
However, even if the interpolation processing is performed, it is difficult to increase the resolution because of the originally small number of sound rays, and therefore, an unconnected unnatural image portion is likely to occur. For example, when observing a color Doppler image, a mosaic or blocky portion may occur, which is caused by insufficient sound rays as described above. In particular, when electronic sector scanning is applied, the Doppler image tends to be mosaic inevitably because the sound ray interval greatly increases in the deep portion of the fan-shaped scanning surface. On the other hand, if the number of sound rays is increased or the number of transmissions per sound ray is reduced in order to avoid this, another problem of lowering the frame rate or lowering the image quality occurs. This problem is remarkable in a color Doppler image, but the same problem occurs in other images.
[0004]
The present invention has been made in view of the above-mentioned conventional problems, and an object of the present invention is to improve the image quality of an ultrasonic image.
[0005]
It is another object of the present invention to adaptively correct unnatural portions in an ultrasound image, thereby forming a natural ultrasound image.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
(1 )Book According to the invention, a window is provided on an ultrasonic image over a plurality of sound rays. Determine Window setting means, Before or after setting the window, means for performing a normalization process to classify each original data in the ultrasound image, In the window After normalization A comparison pattern table storing a plurality of comparison patterns to be compared with the actual pattern of the data group; and After normalization A pattern determination unit that determines a specific comparison pattern that matches the actual pattern of the data group; a correction condition table storing a plurality of correction conditions corresponding to the plurality of comparison patterns; and A specific correction condition corresponding to a specific comparison pattern is determined, and according to the specific correction condition, Original attention data or multiple data And adaptive processing means for performing a correction process on the data.
[0007]
According to the above configuration, a window is set on the ultrasound image and cut out by the window. After normalization The actual pattern for the data group is compared with a plurality of comparison patterns. According to a specific correction condition corresponding to a specific comparison pattern that matches the actual pattern, the actual pattern in the window is Original attention data or multiple data Is adaptively executed. Therefore, considering the characteristics of the ultrasonic image, Comparison Registered as a pattern and Comparison By defining the correction conditions according to the pattern, the image can be corrected automatically and adaptively.
[0008]
The above window has a certain extent based on the pixel of interest Two-dimensional Area. At a certain window position, the pixel of interest (Attention data) Only day Osamu Ta Correction may be performed, but multiple pixels in the window containing the pixel of interest (Multiple data) About Day Osamu Ta Correction may be performed. Preferably, the window position is scanned on the ultrasonic image, and at each window position, the actual pattern and the comparison pattern are compared.
[0009]
A plurality of comparison pattern sets (and a plurality of correction condition sets) are prepared, and either automatically or manually according to measurement conditions (e.g., ultrasonic frequency, measurement area size, and patient characteristics). It is desirable that the comparison pattern set (and the correction condition set) can be selected and used.
[0010]
The pair consisting of the comparison pattern and the correction condition can be managed together or separately. When separately managed, it is desirable to use an identifier or the like to clarify the correspondence between them. Correction conditions corresponding to the comparison pattern can be directly described in a file defining the comparison pattern.
[0011]
The above processing means can be constituted by hardware or software as a logic circuit, but when real-time processing is considered, the former is appropriate.
[0012]
(2) Preferably, the ultrasonic image is a Doppler image constituted by Doppler data. Since the Doppler image tends to be a mosaic image for the above-described reason, the effect of the processing according to the present invention is remarkable.
[0013]
In a desirable mode of the present invention, a window setting means for setting a window over a plurality of sound rays on an ultrasound image as a Doppler image, and before or after setting the window, each original Doppler data in the Doppler image Means for executing a normalization process for classifying the data, a comparison pattern table storing a plurality of comparison patterns to be compared with the actual patterns of the data group after the normalization process in the window; and A pattern determination unit that determines a specific comparison pattern that matches the actual pattern of the data group after the normalization processing in the window, a correction condition table storing a plurality of correction conditions corresponding to the plurality of comparison patterns, From among the plurality of correction conditions, a specific correction condition corresponding to the specific comparison pattern is determined. According constant of adjustment conditions, wherein the adaptive processing means for performing a correction processing on the original target Doppler data or Doppler data within said window, If there is a boundary in the window, one side and the other side of the boundary Original A wrap determining means for determining the presence or absence of a fold based on Doppler data is provided, and the correction processing is performed in consideration of the presence or absence of the wrap.
[0014]
According to this configuration, it is possible to focus on a folding phenomenon peculiar to the Doppler image, and to perform a process corresponding to the folding phenomenon. For example, the correction process can be performed as long as the return does not occur. Alternatively, it is possible to express the fold remarkably or make the fold less noticeable. For accurate diagnosis, it is often desirable to clearly indicate the return.
[0015]
In a desirable mode of the present invention, a window setting means for setting a window over a plurality of sound rays on an ultrasonic image, and a standard for classifying each original data in the ultrasonic image before or after setting the window. Means for executing a normalization process; a comparison pattern table storing a plurality of comparison patterns to be compared with the actual patterns of the data group after the normalization process in the window; Pattern determination means for determining a specific comparison pattern that matches the actual pattern of the data group after the normalization processing, a correction condition table storing a plurality of correction conditions corresponding to the plurality of comparison patterns, and the plurality of corrections From the conditions, a specific correction condition corresponding to the specific comparison pattern is determined, and according to the specific correction condition, Wherein the adaptive processing means for performing a correction processing on the original target data or the data in the serial window, The plurality of comparison patterns include a comparison pattern for corner portion determination, and the plurality of correction conditions include a correction condition corresponding to the comparison pattern for corner portion determination, A correction condition for alleviating the sharpness is included.
[0016]
In particular, in the case of a Doppler image, a mosaic-shaped portion is likely to occur, and such a portion is likely to cause a sense of incongruity. If the corner portion is determined and the corner portion is rounded, the mosaic can be reduced to make it closer to a natural Doppler image. In addition, it is desirable to prepare various types of comparison patterns other than the above, such as a comparison pattern for whisker determination and a comparison pattern for black spot determination.
[0017]
Preferably, the plurality of comparison patterns include a comparison pattern for determining a convex corner portion, and the plurality of correction conditions include a correction pattern corresponding to the comparison pattern for determining a convex corner portion. The condition includes a correction condition for alleviating the sharpness of the convex corner portion. Preferably, the plurality of comparison patterns include a comparison pattern for concave corner portion determination, and the plurality of correction conditions include a correction condition corresponding to the comparison pattern for concave corner portion determination. In addition, a correction condition for alleviating the sharpness of the concave corner portion is included.
[0018]
It is desirable to prepare four types of comparison patterns for judging the convex corner portion and the concave corner portion, for example, corresponding to the four corners of the rectangle.
[0019]
Desirably, the correction condition for alleviating the sharpness of the corner portion includes a condition for performing weighting according to a distance and an azimuth from a vertex of the corner portion. In this case, it is desirable to set the weighting conditions according to the shape of the window and according to the sound ray structure forming the ultrasonic image. For example, when setting a rectangular window in which the length in the depth direction (r direction) is relatively long and the length in the beam scanning direction (φ direction) is relatively short, the effect of weighting in the depth direction is set. Can be set to appear larger.
[0020]
In a desirable mode of the present invention, a window setting means for setting a window over a plurality of sound rays on an ultrasonic image, and a standard for classifying each original data in the ultrasonic image before or after setting the window. Means for executing a normalization process; a comparison pattern table storing a plurality of comparison patterns to be compared with the actual patterns of the data group after the normalization process in the window; Pattern determination means for determining a specific comparison pattern that matches the actual pattern of the data group after the normalization processing, a correction condition table storing a plurality of correction conditions corresponding to the plurality of comparison patterns, and the plurality of corrections From the conditions, a specific correction condition corresponding to the specific comparison pattern is determined, and according to the specific correction condition, Wherein the adaptive processing means for performing a correction processing on the original target data or the data in the serial window, The plurality of comparison patterns include a comparison pattern for beard portion determination, and the plurality of correction conditions include a correction condition corresponding to the comparison pattern for beard portion determination, A correction condition for alleviating the sharpness is included.
[0021]
Preferably, the correction condition for alleviating the sharpness of the whisker portion includes a condition for performing weighting according to the distance from the vertex of the whisker portion.
[0022]
(3) In order to achieve the above object, according to the present invention, a window is set over a plurality of sound rays while scanning a window position on a Doppler image. Determine Window setting means, Doppler Construct an image Original Classify each Doppler data into either positive, negative or zero category Execute the normalization process Classification means, and After normalization Comparing means for determining a comparison category pattern that matches the actual category pattern for the data group; and Original Doppler data or multiple Doppler data Adaptive processing means for performing correction processing on Only, on the Doppler image, the correction process is adaptively performed only on a specific portion where the actual category pattern matches the comparison category pattern. It is characterized by the following.
[0023]
According to the above configuration, the category of each data is determined, the actual category pattern for the data group in the window is compared with a plurality of comparison category patterns, and the correction corresponding to the specific comparison category pattern matching the actual category pattern is performed. According to the requirements, Featured Doppler data or multiple Doppler data Is corrected. Therefore, since pattern comparison can be performed after data classification, the processing load for that can be reduced, and the processing speed can be improved. In determining the category of data, generally, two thresholds of a positive threshold and a negative threshold (or one dual-purpose threshold considering the sign) are used.
[0024]
Preferably, the comparison category pattern includes a pattern for determining at least one of a corner portion and a beard portion having an unnatural sharpness as a Doppler image, and the correction condition includes the corner portion and the beard. A correction condition for reducing the sharpness of at least one of the portions is included. Preferably, the correction condition for alleviating the sharpness is set in the window. At This is a condition for performing gradation processing by weighting. By this gradation processing, a natural Doppler image can be formed.
[0025]
Preferably, when a boundary is included in the window, one side and the other side of the boundary are included. Original A wrap determining means for comparing the Doppler data with each other to determine the presence or absence of a wrap; At A gradation process based on the weighting is performed.
[0026]
Desirably, the turn-back determining means includes the one side and the other side. Original Means for calculating the difference between the Doppler data; means for comparing the difference between the Doppler data with a predetermined value; and means for determining the presence or absence of a fold based on the result of the comparison.
[0027]
It is desirable to compare the Doppler data in a complex data format. According to such a configuration, the weighting standard can be obtained by dividing the argument (phase difference) between two data by a predetermined number.
[0028]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, a preferred embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
[0029]
FIG. 1 shows the concept of image processing executed in the ultrasonic diagnostic apparatus according to the present invention.
[0030]
The scanning surface 8 is formed, for example, by scanning the ultrasonic beam 9 with an electronic sector. Here, the symbol r indicates the depth direction, and the symbol φ indicates the scanning direction. FIG. 1 shows such a fan-shaped scanning surface 8, but the present invention is naturally applicable to various scanning methods such as electronic linear scanning.
[0031]
A plurality of data are acquired in the scanning plane 8 by the scanning of the ultrasonic beam 9 as described above, and an original image 10 is configured by the data. In FIG. 1, the original image 10 is represented as a rectangular area for convenience. The original image 10 is, for example, a Doppler image.
[0032]
The original image 10 is subjected to a ternarization process, that is, each data (Doppler data) constituting the original image 10 is normalized to a positive, negative, or zero value. That is, the ternary image 12 is created according to the sign of the speed information included in the Doppler data.
[0033]
A window 14 having a predetermined size is set for the ternary image 12, and a data group in the window 14 is cut out. This is represented as data block 16 in FIG. Incidentally, the window 14 is scanned with respect to the ternary image 12, and a data group in the window 14 is extracted at each scan position.
[0034]
Incidentally, the data block 16 is a fixed area centered on the target pixel 16A, and in the present embodiment, is a block having a size of 5 lines (sound rays) × 19 pixels.
[0035]
A data pattern included in the data block 16, specifically, a pattern formed by each data having a positive, negative, or 0 value is compared with a plurality of comparison patterns 20. Here, the plurality of comparison patterns 20 constitute a comparison pattern set 18.
[0036]
Each comparison pattern 20 is for specifying an unnatural data pattern as an ultrasonic image, and is a pattern for specifying, for example, a mosaic-like image portion or an image portion having a beard.
[0037]
When a specific comparison pattern in the plurality of comparison patterns 20 matches the actual pattern included in the data block 16, a correction condition corresponding to the comparison pattern is specified, and the window 14 in the original image 10 is specified according to the correction condition. Correction processing is performed on the data group in the table. That is, for example, when a mosaic-like image portion exists, such a mosaic-like image portion is subjected to a correction process so as to become a natural image as an ultrasonic image.
[0038]
Therefore, according to the above-described image processing, an image pattern to be subjected to image processing is registered in advance as a comparison pattern 20, and if an appropriate correction condition is defined for each comparison pattern, the original pattern can be obtained. It is possible to specify an unnatural image portion over the entire image 10 and automatically perform necessary correction processing only on such unnatural image portion.
[0039]
In particular, according to the above-described image processing, correction is not always performed over the entire area of the original image 10, but correction processing can be adaptively performed only on a specific portion in the original image 10. There is an advantage that the image quality can be locally improved without deteriorating the image quality.
[0040]
Therefore, especially when the above-described image processing is applied to the ultrasonic Doppler image, a good image quality can be obtained as a result even when the number of sound rays is small.
[0041]
FIG. 2 is a schematic diagram illustrating the overall configuration of the ultrasonic diagnostic apparatus according to the present embodiment.
[0042]
The probe 30 transmits and receives an ultrasonic pulse. The probe 30 is used, for example, in contact with a body surface or inserted into a body cavity.
[0043]
The transmission / reception unit 32 is a circuit that supplies a transmission signal to the probe 30 and performs a predetermined process such as phasing and addition on the reception signal from the probe 30. The transmitting and receiving unit 32 forms a transmission beam and a reception beam.
[0044]
The Doppler processing unit 34 is configured by a quadrature detector, an autocorrelator, and the like, converts a received signal into a complex signal as in a conventional ultrasonic diagnostic apparatus, and performs an autocorrelation operation on the complex signal. This is a circuit for calculating speed information (Doppler data) for each Doppler data. In FIG. 1, the image after such processing is shown as an original image 10. The image processing unit 36 is configured by, for example, a digital scan converter (DSC) or the like, and performs interpolation between sound rays, correlation processing between frames, or conversion of data coordinates from a transmission / reception wave coordinate system to a display coordinate system. This is a circuit that executes various processes. In the present embodiment, the image processing unit 36 has a pattern correction unit 38.
[0045]
The pattern correction unit 38 is a circuit that executes the image processing conceptually shown in FIG. 1, and a specific configuration example will be described later in detail with reference to FIG. The pattern correction unit 38 performs adaptive image processing on each portion of the Doppler image, and as a result, an unnatural image portion included in the Doppler image is corrected.
[0046]
The display 40 displays the Doppler image after the correction. Here, the Doppler image is, for example, a two-dimensional color Doppler image, in which the speed component on the positive side is expressed in red, for example, and the speed component on the negative side is expressed in blue, for example. The luminance value corresponds to the magnitude of each speed.
[0047]
Of course, the display unit 40 may display a two-dimensional Doppler image superimposed on the B-mode image.
[0048]
FIG. 3 shows a specific configuration example of the pattern correction unit 38 shown in FIG.
[0049]
The original image data is input to the ternarization unit 46 via the window processing unit 42. In this embodiment, the window processing unit 42 includes, for example, four line memories 44. The line memories 44 are connected in series with each other, and each line of Doppler data is stored.
[0050]
The data for five lines in the data block 16 shown in FIG. 1 are input to the ternarization unit 46 one by one in parallel. The ternarization unit 46 is configured by five ternarization circuits 48 in the present embodiment, and each ternarization circuit 48 performs a ternarization process on sequentially input Doppler data. Specifically, based on the sign and the absolute value of each Doppler data, each Doppler data is converted into a positive, negative, or zero value. That is, normalization processing is performed. Here, when the ternarization processing is performed, each Doppler data is compared with a predetermined threshold. Here, two thresholds are set on the positive side and the negative side. One threshold value may be used in consideration of the sign of the data.
[0051]
Each data after the ternarization processing output from the ternarization unit 46 is input to the determination unit 52 via the shift register 50. Here, the determination unit 52 is a circuit that performs comparison between the data pattern in the window after the ternarization processing and a plurality of comparison patterns stored in the comparison pattern table 53. Here, in the comparison pattern table 53, a plurality of data patterns to be subjected to image processing are registered in advance as comparison patterns.
[0052]
If there is no comparison pattern that matches the data pattern in the window, the determination unit 52 outputs a signal to that effect to the correction execution unit 54. In this case, the correction executing unit 54 does not perform the image correction on the window. On the other hand, when the determination unit 52 specifies a comparison pattern that matches the data pattern in the window, the identifier of the comparison pattern is output to the correction execution unit 54.
[0053]
The correction execution unit 54 is a circuit to which original image data is input and adaptively executes a correction process on the data in the window according to the determination result of the determination unit 52. In the present embodiment, only the data of the pixel of interest forming the center point of the window is sequentially input to the correction execution unit 54. Of course, the output from each line memory 40 is provided to the correction execution unit 54 in parallel. It may be. In any case, the correction execution unit 54 temporarily stores data to be corrected in accordance with the determination result of the determination unit 52, that is, data blocks, and performs pattern correction as needed on such a data group. Is executed. Incidentally, the data group in the window is stored, for example, on a buffer 51 provided in the correction execution unit 54. Of course, the pixel data may be corrected for each target pixel by appropriately setting the comparison pattern.
[0054]
A plurality of correction conditions corresponding to a plurality of comparison patterns are stored in the correction condition table 55, and the correction execution unit 54 refers to the correction conditions corresponding to the comparison pattern specified by the determination unit 52, and performs correction. Correction processing is performed on the data group in the window according to the conditions. Specific examples of the processing are shown in FIGS.
[0055]
In the present embodiment, as shown in FIG. 3, the comparison pattern table 53 and the correction condition table 55 are provided separately, but they may be integrated. Further, the correction condition can be defined in the form of a function or an arithmetic expression.
[0056]
The correction execution unit 54 according to the present embodiment includes a return determination unit 57. The return determination unit 57 is a circuit that determines whether there is a return phenomenon that is a phenomenon unique to the ultrasonic Doppler image. Then, the correction executing unit 54 performs an appropriate image correction according to the presence or absence of the return. For example, if no wrapping occurs as described below, the gradation processing is executed as it is according to the registered correction condition. , To make it stand out. Thereby, when observing the ultrasonic Doppler image, the aliasing phenomenon can be more easily specified, and as a result, the accuracy of disease diagnosis can be improved.
[0057]
A plurality of comparison pattern sets and correction condition sets are stored in the comparison pattern table 53 and the correction condition table 55, and any appropriate comparison pattern set and correction condition are set according to measurement conditions such as transmission / reception conditions and patient characteristics. A condition set may be selected and used. The selection of such a set can be made manually or automatically, for example, such switching is performed by control signals 60, 62, 64 from the main controller.
[0058]
By the image processing by the correction execution unit 54 as described above, an unnatural image portion on the Doppler image is adaptively corrected, and as a result, corrected image data is obtained. Such corrected image data is output to the display unit 40 shown in FIG.
[0059]
In the image processing section 36, the above-described image correction processing can be performed either before or after the coordinate conversion. In addition, it can be performed both before and after inter-line interpolation and inter-frame correlation.
[0060]
FIG. 4 shows an example of the correction processing of the pattern correction section 38 shown in FIG. For example, in the case where an unnatural high luminance portion like a beard exists in the original image shown in (A), by performing weighting processing on the tip of the beard as shown in (B), for example, as shown in (C). Such a display image can be obtained. That is, if appropriate weighting is performed according to the distance to the tip of the beard or the distance from the tip, the sharpness of the beard can be rounded. In FIG. 4, each numeral represents a pixel value, and here, the pixel value I can take a value of 0 or more and 24 or less. In FIG. 4, pixel values other than the whisker-like portion in the window are assumed to be 0, for example.
[0061]
FIGS. 5 and 6 conceptually show an example of image correction processing for a concave corner portion and a convex corner portion.
[0062]
First, as shown in FIG. 5A, when a concave corner exists in the original image, such a pattern is specified by comparison with a comparison pattern. By the way, in FIG. 5, reference numeral 100 denotes a data area constituting a corner portion, and here, for example, 24 is given as a pixel value. This pixel value 24 is used as a reference value when applying a correction condition. Reference numeral 102 denotes an image portion serving as a background. For example, the pixel value of the image portion serving as a background is 0.
[0063]
When the image portion as shown in FIG. 5A is specified by comparison with the comparison pattern, new data is added to the area surrounded by the concave corner portion as shown in FIG. In this case, as described above, the addition of the data is performed according to the correction condition corresponding to the comparison pattern. Such added data is shown at 104.
[0064]
Here, the pixel values are weighted in accordance with the distance from the apex of the concave corner portion and the azimuth thereof, and a natural display image conceptually shown in (C) is obtained by such weighting. Is possible. Here, reference numeral 106 represents the added image portion.
[0065]
Therefore, if the processing as shown in FIG. 5 is performed, the sharpness of the unnatural concave corner portion on the Doppler image can be reduced and the rounded portion can be rounded, so that there is an advantage that a natural Doppler image can be constructed. .
[0066]
In the example shown in FIG. 5, as shown in FIG. 5 (B), the data interpolation area is extended in the vertical direction, that is, in the line direction in the figure. is there.
[0067]
FIG. 6 shows an example of an image correction process for a convex corner portion. In the original image shown in (A), reference numeral 110 indicates a convex corner portion, and reference numeral 108 indicates a background image portion. Such an image pattern is specified by comparison with a comparison pattern, and the image is corrected according to a correction condition according to the comparison pattern. This is shown in (B). That is, weighting is performed on the pixel value according to the distance and the azimuth of the corner from the vertex. Incidentally, reference numeral 112 indicates a range in which weighting is performed.
[0068]
By such weighting processing, it is possible to obtain a display image as shown in FIG. Here, reference numeral 114 denotes an area after the weighting process is performed on the corner portion.
[0069]
The image processing shown in FIGS. 5 and 6 can be applied to both the Doppler image and the B-mode image. In the Doppler image, in particular, each data has a code. There is a need. In particular, it is necessary to deal with the aliasing phenomenon unique to Doppler images.
[0070]
As described above, the return phenomenon is determined by the return determination unit 57 shown in FIG. 3, and specifically, the return is determined using the method shown in FIG.
[0071]
In FIG. 7, (A) and (B) each show a complex plane for representing Doppler data as a complex signal, (A) shows a state in which there is an aliasing, and (B) Shows a state in which there is no return. In the complex plane, the horizontal axis is the real axis R, and the vertical axis is the imaginary axis I. As is well known, when a complex signal (Doppler data) as an autocorrelation result is represented on a complex plane, it is represented as a vector as shown in FIG.
[0072]
In (A), reference numeral 116 represents a reference value vector as a luminance value of a substantial image data portion, and reference numeral 118 represents a luminance value vector forming a background of the image portion. The phase difference Δθ between the two vectors 116 and 118 is equal to or greater than π, and in this case, it is determined that there is aliasing. That is, it is highly probable that the Doppler data has turned back over the boundary between the image portion and the background. Therefore, in that case, the weighting process is applied to the range of 2π−Δθ. That is, the image is corrected based on the transition of the pixel value within the range. Naturally, in this case, the boundary is prominent, but it emphasizes the folding phenomenon and is useful in diagnosis. Incidentally, FIG. 7A shows the concept of division when the vector from the reference value 116 to the vector 118 of the background luminance value is divided into eight equal parts. Is used as an index of the pixel value at the time of. This will be described in detail later.
[0073]
On the other hand, as shown in FIG. 7B, if the phase difference Δθ between the reference value vector 122 and the background vector 124 is smaller than π, it is determined that there is no aliasing in this case, and the two vectors 122 , 124 are divided into, for example, eight, and weighting is performed using a vector at each division position. Incidentally, the number of divisions can be set to a desired value in accordance with the stage of weighting.
[0074]
Next, with reference to FIGS. 8 to 33, a specific processing example of the reentrant portions and the protruding portions included in the Doppler image will be described on the premise of the above-described return determination. As described above, the Doppler data is ternarized, that is, normalized to positive, negative, or zero. It is represented in each figure as red, blue and black, respectively. A represents an image portion with respect to the background, and B represents the background itself.
[0075]
FIG. 8 shows a general concept of processing of a reentrant portion. Reference numeral 132 represents an actual image portion A, reference numeral 130 represents a background portion B, and circles in the figure represent data to be filled by interpolation processing.
[0076]
Here, as shown in FIG. 9, when A is red and B is black, that is, when the background image is 0 and the data having a positive sign on the background is a concave angle, When a part is configured, interpolation data is added under weighting conditions as shown in FIG. Here, in FIG. 9, i represents a weight value, and the pixel value of each interpolation data is determined based on the weight value i and the condition as shown in FIG. In the example shown in FIG. 9, some pixel values having a red luminance value are added to the outside of the red image portion, specifically, to the surrounding region of the concave red image portion. As a result, the sharpness of the concave image portion is reduced, and the concave image portion is corrected as a round concave image portion.
[0077]
A specific example of the processing shown in FIG. 9 is shown in FIG. Incidentally, it is assumed that the pixel value ranges from +31 to -32.
[0078]
FIG. 11 shows a processing example in the case where the image part A is blue and the background B is black, as in the processing example shown in FIG. In this case as well, some interpolation data is added inside the concave image portion as described above. A specific example of the processing is shown in FIG.
[0079]
Next, FIG. 13 shows a processing example in a case where the image part A is red, the background part is blue, and there is no turn-back. In this case, for example, a specific process as shown in FIG. 14 is performed.
[0080]
FIG. 15 shows a case where the substantial image portion A is blue and the background image portion B is red. FIG. 16 shows a specific example in which such processing is performed. It is shown. In any case, since no aliasing phenomenon occurs, a natural gradation process from blue to red is performed. This makes it possible to construct a Doppler image without a sense of incongruity.
[0081]
On the other hand, FIG. 17 shows a processing example in the case where the substantial image portion A is red, the background image portion is blue, and a fold occurs at the boundary between them. In this case, a pixel value is assigned to each piece of interpolation data according to the processing policy shown in FIG. A specific example is shown in FIG. In this case as well, the rounding process is performed on the concave corner portion, but the image stands out in the boundary area.
[0082]
This is the same in the case shown in FIG. 19, and a processing example in that case is shown in FIG.
[0083]
Next, FIG. 21 shows a general concept of image processing for a convex corner portion. As in each of the above-described examples, the symbol A represents a substantial image portion, and the symbol B represents an image portion serving as the background. Further, circle symbols indicate pixels to be weighted by image processing.
[0084]
First, as shown in FIG. 22, when the substantial image portion A is red and the background image portion B is black, a predetermined weight is applied to the target pixel value as illustrated, As a result, for example, a processing result as shown in FIG. 23 is obtained. This is the same under the condition shown in FIG. 24, and in that case, the processing result as shown in FIG. 25 is obtained.
[0085]
Next, FIG. 26 shows a case where the substantial image portion is red and the background image portion B is blue. In this case, a gradation process is performed as shown. Specifically, image processing as shown in FIG. 27 is performed. Thereby, a natural color transition can be expressed, and this is the same in the case shown in FIG. 28, and a specific example of the processing in that case is shown in FIG.
[0086]
On the other hand, FIG. 30 shows an example in which the substantial image portion A is red, the background image portion B is blue, and folding occurs between these boundaries. In this case, as shown in FIG. 31, for example, the sharpness of the convex portion is reduced, but the boundary becomes prominent. This makes it possible to express the folding itself. This is the same in the case as shown in FIG. 32, and a processing example in that case is shown in FIG.
[0087]
The image processing for the concave corner portion and the image processing for the convex corner portion described above are, of course, examples, and it is desirable to perform a correction process on various image patterns in addition to the above. For example, it is desirable to perform an appropriate correction process on an image portion such as a beard-shaped image portion shown in FIG.
[0088]
Incidentally, in the present embodiment, four types of determination patterns for concave corners and four types of determination patterns for convex corners are prepared corresponding to the four corners of the square.
[0089]
In the above-described embodiment, the Doppler image processing has been described, but the same processing as described above may be applied to other images. Further, if the same processing is applied to each of the Doppler image and the B-mode image and then the two images are combined, there is an advantage that a more natural combined image can be formed.
[0090]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, it is possible to perform adaptive and local image processing on an ultrasonic image to improve the image quality.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a conceptual diagram illustrating an example of image processing according to an embodiment.
FIG. 2 is a block diagram showing the overall configuration of the ultrasonic diagnostic apparatus according to the embodiment.
FIG. 3 is a block diagram illustrating a specific configuration example of a pattern correction unit illustrated in FIG. 2;
FIG. 4 is a conceptual diagram illustrating a processing example of a beard-shaped image portion according to the embodiment;
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of image processing on a concave corner portion.
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of image processing on a convex corner portion.
FIG. 7 is a diagram for explaining return determination.
FIG. 8 is a diagram for explaining preconditions for image processing on a concave corner portion.
FIG. 9 is a diagram showing image processing conditions.
FIG. 10 is a diagram illustrating a processing example based on the image processing conditions illustrated in FIG. 9;
FIG. 11 is a diagram showing image processing conditions.
FIG. 12 is a diagram illustrating a processing example based on the image processing conditions illustrated in FIG. 11;
FIG. 13 is a diagram showing image processing conditions.
FIG. 14 is a diagram illustrating a processing example based on the image processing conditions illustrated in FIG. 13;
FIG. 15 is a diagram showing image processing conditions.
FIG. 16 is a diagram illustrating a processing example based on the image processing conditions illustrated in FIG. 15;
FIG. 17 is a diagram showing image processing conditions.
18 is a diagram illustrating a processing example based on the image processing conditions illustrated in FIG.
FIG. 19 is a diagram showing image processing conditions.
20 is a diagram illustrating a processing example based on the image processing conditions illustrated in FIG. 19;
FIG. 21 is a diagram for describing preconditions for image processing on a convex corner portion.
FIG. 22 is a diagram illustrating image processing conditions.
FIG. 23 is a diagram illustrating a processing example based on the image processing conditions illustrated in FIG. 22;
FIG. 24 is a diagram showing image processing conditions.
FIG. 25 is a diagram illustrating a processing example based on the image processing conditions illustrated in FIG. 24;
FIG. 26 is a diagram illustrating image processing conditions.
FIG. 27 is a diagram illustrating a processing example based on the image processing conditions illustrated in FIG. 26;
FIG. 28 is a diagram showing image processing conditions.
FIG. 29 is a diagram illustrating a processing example based on the image processing conditions illustrated in FIG. 28;
FIG. 30 is a diagram showing image processing conditions.
FIG. 31 is a diagram illustrating a processing example based on the image processing conditions illustrated in FIG. 30;
FIG. 32 is a diagram showing image processing conditions.
FIG. 33 is a diagram illustrating a processing example based on the image processing conditions illustrated in FIG. 32;
[Explanation of symbols]
8 scanning plane, 9 ultrasonic beam, 10 original image, 12 ternary image, 14 window, 16 data block (data group), 18 comparison pattern set, 20 comparison pattern, 22 correction image, 30 probe, 32 transmitting / receiving unit, 34 Doppler processing unit, 36 image processing unit, 38 pattern correction unit, 40 display unit, 42 window processing unit, 46 ternarization unit, 48 ternarization circuit, 52 determination unit, 53 comparison pattern table, 54 correction execution unit, 55 Correction condition table, 57 Return judgment unit.

Claims (13)

ドプラ画像としての超音波画像上において、複数の音線に跨ってウインドウを設定するウインドウ設定手段と、
前記ウインドウの設定前又は設定後に、ドプラ画像におけるオリジナルの各ドプラデータを分類する規格化処理を実行する手段と、
前記ウインドウ内の規格化処理後のデータ群の実パターンと比較される複数の比較パターンを格納した比較パターンテーブルと、
前記複数の比較パターンの中から、前記ウインドウ内の規格化処理後のデータ群の実パターンに合致する特定の比較パターンを判定するパターン判定手段と、
前記複数の比較パターンに対応した複数の修正条件を格納した修正条件テーブルと、
前記複数の修正条件の中から、前記特定の比較パターンに対応する特定の修正条件を判定し、その特定の修正条件に従って、前記ウインドウ内におけるオリジナルの注目ドプラデータ又は複数のドプラデータに対して修正処理を施す適応的処理手段と、
を含み、
前記ウインドウ内に境界が存在する場合に、その境界の一方側及び他方側におけるオリジナルのドプラデータに基づいて、折り返しの有無を判定する折り返し判定手段を含み、
前記折り返しの有無を考慮して前記修正処理が施されることを特徴とする超音波診断装置。
On an ultrasound image as a Doppler image, window setting means for setting a window over a plurality of sound rays,
Before or after setting the window, means for performing a normalization process of classifying each original Doppler data in the Doppler image,
A comparison pattern table storing a plurality of comparison patterns to be compared with the actual pattern of the data group after the normalization processing in the window,
Pattern determination means for determining, from the plurality of comparison patterns, a specific comparison pattern that matches the actual pattern of the data group after the normalization processing in the window,
A correction condition table storing a plurality of correction conditions corresponding to the plurality of comparison patterns,
From the plurality of correction conditions, a specific correction condition corresponding to the specific comparison pattern is determined, and the original attention Doppler data or the plurality of Doppler data in the window is corrected according to the specific correction condition. Adaptive processing means for performing processing;
Including
In the case where a boundary exists in the window, based on the original Doppler data on one side and the other side of the boundary, including a wrap determination unit that determines whether there is a wrap,
An ultrasonic diagnostic apparatus wherein the correction processing is performed in consideration of the presence / absence of the return.
超音波画像上において、複数の音線に跨ってウインドウを設定するウインドウ設定手段と、
前記ウインドウの設定前又は設定後に、超音波画像におけるオリジナルの各データを分類する規格化処理を実行する手段と、
前記ウインドウ内の規格化処理後のデータ群の実パターンと比較される複数の比較パターンを格納した比較パターンテーブルと、
前記複数の比較パターンの中から、前記ウインドウ内の規格化処理後のデータ群の実パターンに合致する特定の比較パターンを判定するパターン判定手段と、
前記複数の比較パターンに対応した複数の修正条件を格納した修正条件テーブルと、
前記複数の修正条件の中から、前記特定の比較パターンに対応する特定の修正条件を判定し、その特定の修正条件に従って、前記ウインドウ内のオリジナルの注目データ又は複数のデータに対して修正処理を施す適応的処理手段と、
を含み、
前記複数の比較パターンの中には、角部分判定用の比較パターンが含まれ、
前記複数の修正条件の中には、前記角部分判定用の比較パターンに対応する修正条件であって、角部分の先鋭さを緩和する修正条件が含まれることを特徴とする超音波診断装置。
Window setting means for setting a window over a plurality of sound rays on the ultrasound image;
Before or after setting the window, means for performing a normalization process to classify each original data in the ultrasound image,
A comparison pattern table storing a plurality of comparison patterns to be compared with the actual pattern of the data group after the normalization processing in the window,
Pattern determination means for determining, from the plurality of comparison patterns, a specific comparison pattern that matches the actual pattern of the data group after the normalization processing in the window,
A correction condition table storing a plurality of correction conditions corresponding to the plurality of comparison patterns,
From the plurality of correction conditions, a specific correction condition corresponding to the specific comparison pattern is determined, and a correction process is performed on the original target data or the plurality of data in the window according to the specific correction condition. Adaptive processing means to be applied;
Including
The plurality of comparison patterns include a comparison pattern for corner portion determination,
An ultrasonic diagnostic apparatus, wherein the plurality of correction conditions include a correction condition corresponding to the comparison pattern for determining a corner portion, the correction condition mitigating sharpness of a corner portion.
請求項2記載の装置において、
前記複数の比較パターンの中には、凸型角部分判定用の比較パターンが含まれ、
前記複数の修正条件の中には、前記凸型角部分判定用の比較パターンに対応する修正条件であって、凸型角部分の先鋭さを緩和する修正条件が含まれることを特徴とする超音波診断装置。
The device according to claim 2,
Among the plurality of comparison patterns, a comparison pattern for convex corner portion determination is included,
The plurality of correction conditions include a correction condition corresponding to the comparison pattern for determining the convex corner portion, and a correction condition for reducing the sharpness of the convex corner portion. Ultrasound diagnostic device.
請求項2記載の装置において、
前記複数の比較パターンの中には、凹型角部分判定用の比較パターンが含まれ、
前記複数の修正条件の中には、前記凹型角部分判定用の比較パターンに対応する修正条件であって、凹型角部分の先鋭さを緩和する修正条件が含まれることを特徴とする超音波診断装置。
The device according to claim 2,
The plurality of comparison patterns include a comparison pattern for concave corner portion determination,
Ultrasound diagnosis, wherein the plurality of correction conditions include a correction condition corresponding to the comparison pattern for determining the concave corner portion, the correction condition mitigating sharpness of the concave corner portion. apparatus.
請求項2〜4のいずれか1項に記載の装置において、
前記角部分の先鋭さを緩和する修正条件には、角部分の頂点からの距離及び方位に応じて重み付けを行う条件が含まれることを特徴とする超音波診断装置。
The apparatus according to any one of claims 2 to 4,
The ultrasonic diagnostic apparatus according to claim 1, wherein the correction condition for alleviating the sharpness of the corner portion includes a condition for performing weighting according to a distance and a direction from a vertex of the corner portion.
超音波画像上において、複数の音線に跨ってウインドウを設定するウインドウ設定手段と、
前記ウインドウの設定前又は設定後に、超音波画像におけるオリジナルの各データを分類する規格化処理を実行する手段と、
前記ウインドウ内の規格化処理後のデータ群の実パターンと比較される複数の比較パターンを格納した比較パターンテーブルと、
前記複数の比較パターンの中から、前記ウインドウ内の規格化処理後のデータ群の実パターンに合致する特定の比較パターンを判定するパターン判定手段と、
前記複数の比較パターンに対応した複数の修正条件を格納した修正条件テーブルと、
前記複数の修正条件の中から、前記特定の比較パターンに対応する特定の修正条件を判定し、その特定の修正条件に従って、前記ウインドウ内のオリジナルの注目データ又は複数のデータに対して修正処理を施す適応的処理手段と、
を含み、
前記複数の比較パターンの中には、ひげ部分判定用の比較パターンが含まれ、
前記複数の修正条件の中には、前記ひげ部分判定用の比較パターンに対応する修正条件であって、ひげ部分の先鋭さを緩和する修正条件が含まれることを特徴とする超音波診断装置。
Window setting means for setting a window over a plurality of sound rays on the ultrasound image;
Before or after setting the window, means for performing a normalization process to classify each original data in the ultrasound image,
A comparison pattern table storing a plurality of comparison patterns to be compared with the actual pattern of the data group after the normalization processing in the window,
Pattern determination means for determining, from the plurality of comparison patterns, a specific comparison pattern that matches the actual pattern of the data group after the normalization processing in the window,
A correction condition table storing a plurality of correction conditions corresponding to the plurality of comparison patterns,
From the plurality of correction conditions, a specific correction condition corresponding to the specific comparison pattern is determined, and a correction process is performed on the original target data or the plurality of data in the window according to the specific correction condition. Adaptive processing means to be applied;
Including
The plurality of comparison patterns include a comparison pattern for beard portion determination,
The ultrasonic diagnostic apparatus according to claim 1, wherein the plurality of correction conditions include a correction condition corresponding to the comparison pattern for beard portion determination, the correction condition mitigating sharpness of the beard portion.
請求項6記載の装置において、
前記ひげ部分の先鋭さを緩和する修正条件には、ひげ部分の頂点からの距離に応じて重み付けを行う条件が含まれることを特徴とする超音波診断装置。
The device according to claim 6,
The ultrasonic diagnostic apparatus according to claim 1, wherein the correction condition for alleviating the sharpness of the beard includes a condition for performing weighting according to a distance from a vertex of the beard.
請求項1〜7のいずれか1項に記載の装置において、
複数の比較パターンセットの中から計測条件に応じて比較パターンセットが選択され、
前記選択された比較パターンセットを構成する複数の比較パターンが前記実パターンとの比較に用いられることを特徴とする超音波診断装置。
The apparatus according to any one of claims 1 to 7,
A comparison pattern set is selected from a plurality of comparison pattern sets according to measurement conditions,
An ultrasonic diagnostic apparatus, wherein a plurality of comparison patterns constituting the selected comparison pattern set are used for comparison with the actual pattern.
請求項1〜8のいずれか1項に記載の装置において、
前記規格化処理を実行する手段は、オリジナルの各ドプラデータを正、負又は0のカテゴリーに分類することを特徴とする超音波診断装置。
The apparatus according to any one of claims 1 to 8,
The ultrasonic diagnostic apparatus, wherein the means for executing the normalization process classifies each original Doppler data into a positive, negative, or zero category.
ドプラ画像上において、ウインドウ位置をスキャンさせながら複数の音線に跨ってウインドウを設定するウインドウ設定手段と、
前記ドプラ画像を構成するオリジナルの各ドプラデータを正、負及びゼロのいずれかのカテゴリーに分類する規格化処理を実行する分類手段と、
前記ウインドウ内の規格化処理後のデータ群についての実カテゴリーパターンに合致する比較カテゴリーパターンを判定する比較手段と、
前記比較カテゴリーパターンに対応した修正条件に従って、当該ウインドウ内のオリジナルの注目ドプラデータ又は複数のドプラデータに対して修正処理を施す適応的処理手段と、
を含み、
前記ドプラ画像上において、前記実カテゴリーパターンが前記比較カテゴリーパターンと合致する特定の部分のみについて修正処理が適応的に施され、
前記比較カテゴリーパターンには、ドプラ画像として不自然な先鋭さをもった角部分及びひげ部分の少なくとも一方を判定するためのパターンが含まれ、
前記修正条件には、前記角部分及びひげ部分の少なくとも一方の先鋭さを緩和する修正条件が含まれることを特徴とする超音波診断装置。
Window setting means for setting a window over a plurality of sound rays while scanning the window position on the Doppler image;
Classification means for performing a normalization process of classifying each of the original Doppler data constituting the Doppler image into one of positive, negative, and zero categories,
Comparing means for determining a comparison category pattern that matches the actual category pattern for the data group after the normalization processing in the window;
Adaptive processing means for performing a correction process on the original Doppler data or a plurality of Doppler data in the window according to the correction condition corresponding to the comparison category pattern,
Including
On the Doppler image, the correction process is adaptively performed only for a specific portion where the actual category pattern matches the comparison category pattern ,
The comparison category pattern includes a pattern for determining at least one of a corner portion and a whisker portion having an unnatural sharpness as a Doppler image,
An ultrasonic diagnostic apparatus, wherein the correction condition includes a correction condition for reducing sharpness of at least one of the corner portion and the beard portion.
請求項10記載の装置において、
前記先鋭さを緩和する修正条件は、前記ウインドウ内において重み付けによるグラデーション処理を施す条件であることを特徴とする超音波診断装置。
The device according to claim 10 ,
An ultrasonic diagnostic apparatus, wherein the correction condition for alleviating the sharpness is a condition for performing gradation processing by weighting in the window.
ドプラ画像上において、ウインドウ位置をスキャンさせながら複数の音線に跨ってウインドウを設定するウインドウ設定手段と、
前記ドプラ画像を構成するオリジナルの各ドプラデータを正、負及びゼロのいずれかのカテゴリーに分類する規格化処理を実行する分類手段と、
前記ウインドウ内の規格化処理後のデータ群についての実カテゴリーパターンに合致する比較カテゴリーパターンを判定する比較手段と、
前記比較カテゴリーパターンに対応した修正条件に従って、当該ウインドウ内のオリジナルの注目ドプラデータ又は複数のドプラデータに対して修正処理を施す適応的処理手段と、
を含み、
前記ドプラ画像上において、前記実カテゴリーパターンが前記比較カテゴリーパターンと合致する特定の部分のみについて修正処理が適応的に施され、
前記ウインドウ内に境界が含まれる場合に、その境界の一方側及び他方側のオリジナルのドプラデータを相互に比較して折り返しの有無を判定する折り返し判定手段を含み、
前記折り返しが無い場合に、前記ウインドウ内において前記修正処理が施されることを特徴とする超音波診断装置。
Window setting means for setting a window over a plurality of sound rays while scanning the window position on the Doppler image;
Classification means for performing a normalization process of classifying each of the original Doppler data constituting the Doppler image into one of positive, negative, and zero categories,
Comparing means for determining a comparison category pattern that matches the actual category pattern for the data group after the normalization processing in the window;
Adaptive processing means for performing a correction process on the original Doppler data or a plurality of Doppler data in the window according to the correction condition corresponding to the comparison category pattern,
Including
On the Doppler image, the correction process is adaptively performed only for a specific portion where the actual category pattern matches the comparison category pattern ,
In the case where a boundary is included in the window, the original Doppler data on one side and the other side of the boundary are compared with each other to include a wrap determination unit that determines whether or not there is a wrap,
The ultrasonic diagnostic apparatus, wherein the correction processing is performed in the window when there is no return.
請求項12記載の装置において、
前記折り返し判定手段は、
前記一方側及び他方側のオリジナルのドプラデータの間の差を演算する手段と、
前記ドプラデータの差を所定値と比較する手段と、
前記比較の結果に基づいて折り返しの有無を判定する手段と、
を含むことを特徴とする超音波診断装置。
The apparatus according to claim 12 ,
The return determination means,
Means for calculating the difference between the original Doppler data on the one side and the other side;
Means for comparing the difference of the Doppler data with a predetermined value,
Means for determining the presence or absence of a return based on the result of the comparison,
An ultrasonic diagnostic apparatus comprising:
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