JP3684243B2

JP3684243B2 - 超音波エネルギを用いる３または４次元画像の構築方法及びそのための装置、システム

Info

Publication number: JP3684243B2
Application number: JP52117698A
Authority: JP
Inventors: マークァルト，マルクス; マム，ベルンハルド; クライン，ピーター
Original assignee: トムテックイメージングシステムズゲゼルシャフトミットベシュレンクテルハフツング
Priority date: 1996-11-07
Filing date: 1997-11-07
Publication date: 2005-08-17
Anticipated expiration: 2017-11-07
Also published as: DE69721803D1; DE69721803T2; JP2002503981A; WO1998020360A1; EP0937263B1; US6228028B1; EP0937263A1; AU4720197A

Description

発明の分野
本発明は、超音波画像再構築方法および装置に関し、特に３および４次元画像再構築方法および装置に関する。
発明の背景
超音波画像処理は、Ｘ線放射に関連した健康面の危険性に起因して、Ｘ線画像処理技術と置換されるように益々普及している。超音波画像処理では、１以上の発信用圧電素子変換器が患者の皮膚と接触するように配置され、１以上の超音波信号を生成するように駆動される。この超音波信号は、組織密度の変化によって、例えば関心のある器官によって反射される。この反射された信号は、１以上の受信用超音波変換器によって受信される。収集されたデータ、即ち受信用圧電素子変換器で受信される信号によって必要とされる時間（信号発信の時点から計測された）とその受信された信号の強度は、複数の２次元走査または画像処理平面を生成するためのプローブの位置（ｘ，ｙ，ｚ）および方位（アルファ、ベータ、ガンマ）と組み合わされる。器官の３次元画像を形成するために、多数の要素を含んだ出力体積が生成される。それぞれの走査平面を順番にかつ個別に処理することによって、グレイスケール値が各要素に割り当てられる。
実効的な３次元超音波画像処理システムを設計する場合、数多くの考慮すべき点がある。第１に、出力体積を生成する間、画像データは無視されるべきではない点である。画像の品質は、走査平面中の画像データを考慮する失敗によって否定的に影響を受けることがある。第２に、全ての走査平面における画像データの処理は、迅速に、そして最少量のメモリ空間を使用して行われるべき点である。第３に、ユーザは、走査平面における画像データを処理するための数多くの異なったアルゴリズムを使用する選択枝を有すべき点である。この柔軟性は、ユーザに、最高品質の画像を生成するアルゴリズムを選択させることを可能にする。
発明の要約
種々の設計目的が本発明の超音波画像処理方法によって実現される。この方法は、器官（例えば、医療診断）または機械部品（例えば、識別検出用）のような対象物の３または４次元画像を構築することができる。このシステムは、少なくとも次のステップを含む：
（ａ）各画像平面が対象物を描写する画像情報を含んだ複数の画像（または走査）平面を生成し、そして
（ｂ）出力体積の規定された部分内にある前記複数の画像平面のそれぞれに、前記規定された部分に対応する画像情報の第１のサブセットを規定するために、前記画像情報を決定する。出力体積の規定された部分は、ピクセル（ｐｉｘｅｌ、即ち２次元画像要素）、ボクセル（ｖｏｘｅｌ、即ち３次元画像要素）、またはトクセル（ｔｏｘｅｌ、即ち４次元画像要素）のような任意の数のイオンの画像要素である。
上述したように、生成するステップは一般に、手動で超音波プローブを対象物に通過させるか、または変換器アレイ中の圧電素子変換器を切り換えるように電子的にパルスを加えることによって、実施される。超音波プローブの位置は、典型的には超音波プローブに取り付けられた位置センサによって決定される。
位置センサまたは使用されるプローブと変換器アレイ中の超音波ビーム生成圧電素子変換器との間の空間的なオフセット（ｘ，ｙ，ｚ，α，β，γ）オフセットが、決定されなければならない。このオフセットは、異なる方法を使用することによって決定され得る。例を挙げると、３次元超音波ファントムによる測定が実施され得る。このオフセットは、異なる角度から得られた画像中のファントム内の規定されたランドマークを測定することによって決定され得る。
画像情報は典型的に、基準軸に対する位置座標（即ち、ｘ，ｙ，ｚ）と、プローブの角度方位（アルファ，ベータ，ガンマ）と、グレイスケール値とを含んでいる。ここで使用しているように、「グレイスケール値」は、対象物の外観を描写する色情報、組織ドップラ画像処理情報、または他のパラメータを有するかまたは有しないグレイスケール値を表す。出力体積は典型的には３つの直交基準軸によって規定される。決定するステップでは、規定された部分内に位置するか、または、規定された部分の選択された距離内にある画像情報は、画像情報の第１のサブセットを規定すために識別される。
画像情報の第１のサブセットは、画像情報の第１のサブセットから導き出される画像情報の第２のサブセットを規定するために、分析される。画像情報の第１のサブセットは、画像情報の第２のサブセットとは異なる。分析は既知の挿入アルゴリズム、例えば第１発見アルゴリズム、最近接アルゴリズム、加重平均アルゴリズム、および最終発見アルゴリズムによって実施される。グレイスケール値はそれによって出力体積の規定された部分に割り当てられる。このグレイスケール値は、画像情報の第１のサブセット内の複数のグレイスケール値と関係する。
全ての画像情報をソートする画像処理方法に関連する数多くの利点がある。出力体積（ｔｏｌｕｍｅ、即ちトリューム）は、入力体積中の対応する画像情報の全てを使用することによって決定される。例を挙げると、画像情報は、出力体積を生成する間には無視されない。画像の質はそれ故相対的に高い。全ての走査平面中の選択された画像情報の同時操作は、迅速に、そして最少のメモリ空間を使用して行われる。最後に、ユーザは、走査平面中の画像データを処理する為の多くの異なったアルゴリズムの選択枝を有する。この柔軟性が、ユーザに、最高品質の画像を生成するアルゴリズムの選択を許容する。
本発明は更に、対象物を描写する３または４次元画像を構築するための超音波画像処理システムを有する。このシステムは、好ましくは、
（ａ）それぞれが対象物を描写する画像情報を含んだ複数の画像平面を生成するための生成手段と、
（ｂ）出力体積中の規定された部分に対応する画像情報の第１のサブセットを規定するために、出力体積の規定された部分内にある複数の画像平面のそれぞれの中の画像情報を決定するための決定手段（例えば、プロセッサ）と
を含んでいる。生成手段は、画像構築を許容するために、決定手段と通信する。
生成手段は、いかなる好適な画像データ取得デバイス、例えば超音波システムに接続された超音波プローブであり得る。位置センサ受信器は、超音波プローブの位置を決定するために、超音波プローブに取り付けられる。例を挙げると、これは電磁気的位置検出システムによって達成される。生成手段は更に、各画像平面内の複数のピクセルのピクセルサイズを決定するための校正を含んでいる。
このシステムは更に、画像情報の第１のサブセットに由来する画像情報の第２のサブセットを規定するために、画像情報の第１のサブセットを分析するための分析手段（例えば、プロセッサ）を含む。画像情報の第２のサブセットは、画像情報の第１のサブセットとは異なる。この分析手段は、出力体積の規定された部分に対して、グレイスケール値を割り当てる。このグレイスケール値は、好ましくは画像情報の第１のセット中の複数のグレイスケール値に関係する。
本発明の異なる実施例では、患者の組織を描写する３または４次元画像を構築するための方法が提供される。この方法は、以下のステップを含む。
（ａ）前記組織を描写し、かつ複数の画像平面に対応する画像情報を生成するステップ。ここで、前記画像情報は時間刻印（例えば、画像情報が生成された時刻）である。この時間刻印は、絶対時間刻印および／または規定されたイベントで生成された相対時間刻印である。例を挙げると、そのようなイベントは、患者の心臓サイクル（例えば、ＥＣＧによって測定された）および／または呼吸サイクル中の規定された位相になり得る。
（ｂ）前記生成するステップの間、時間的信号の組みを与えるために、前記患者の心臓および／または呼吸サイクルの少なくとも１つを監視するステップ。
（ｃ）前記一時的な信号に対する前記画像情報の関係に基づいて前記画像情報をフィルタリングするステップ。そして
（ｄ）しかる後、前記組織の画像を生成するステップ。
監視するステップは、多くのサブステップを含む。心臓サイクルの場合には、複数の心臓信号（時間的信号の１つのタイプ）は、ＥＣＧ信号のサンプリングに基づいて生成され、しかる後デジタル値に変換される。デジタル値のそれぞれは、それから、心筋の収縮と弛緩のサイクルを識別するために、しきい値と比較される。呼吸サイクルの場合には、複数の呼吸信号（時間的信号のもう１つのタイプ）は、生成され、しかる後デジタル値に変換される。心臓信号の場合と同様に、デジタル値のそれぞれは、それから、横隔筋の収縮と弛緩のサイクルを識別するために、しきい値と比較される。
フィルタリングするステップでは、心筋または横隔筋の収縮と弛緩のサイクルの間の時間間隔が決定され、そして最適時間間隔の選択に使用される。画像情報の各アイテムに対する時間刻印は、選択された時間間隔と個別に比較される。画像情報の与えられたアイテムに対する時間刻印が、その時間間隔内に入る場合には、そのアイテムは組織の画像を生成しているものと考えられる。そうでない場合は、そのアイテムはその画像を生成しているものとは考えられない。時間刻印を使用する他の方法は、時間刻印を伴う、画像の連続した流れを生成することである。この画像情報はそれから、時間刻印に従って取得された後に、フィルタリングされまたはソートされる。
心臓への適用では、フィルタリングするステップの後で、出力体積中の種々の画像要素は、１つの心臓サイクル期間で選択された複数の点における、または多数の心臓サイクル期間で選択された点における心臓の画像を提供するために、時間刻印に基づいてソートされる。
【図面の簡単な説明】
図１は、画像再構築用の超音波画像システムおよびコンピュータを示す。
図２は、画像取得中に生成されアソートされた走査平面を示す。
図３は、出力体積と、出力体積中の画像要素とを示す。
図４は、画像取得ステップと再構築ステップを模式的に示すフローである。
図５−７は、画像要素に対するグレイ・スケール値を決定するために、画像再構築中に使用され得る異なるアルゴリズム用の種々の模式的フローを示す。
図８は、関心のある画像要素に対するＭｉｎＤｉｓｔおよびＭａｘＤｉｓｔを表す。
図９ＡおよびＢは、セクタスキャナ（図９Ａ）およびリニアスキャナ（図９Ｂ）用の２次元走査平面を示す図である。
図１０は、本発明の他の実施例の模式的フローである。
図１１は、時間の関数としてのＥＣＧ信号を示す。
図１２は、時間の関数としてのＥＣＧ信号から変換されたデジタル値のプロットを示す。
図１３は、ｒ−ｒ間隔対時間のプロットを示す。
図１４は、時間の関数としての呼吸強度を示す。
図１５は、デジタル呼吸値に基づくヒストグラムである。
図１６は、代表ｒ−ｒ間隔中の種々の出力体積Ｖ₁からＶ_nを示す。
図１７は、それぞれが画像走査からのものである、画像情報を含んだ複数の２次元画像を示す。
詳細な説明
本発明は、超音波応用において特に有用な画像生成および再構築用の方法および装置を提供する。この方法は好ましくは、（ｉ）対象物の画像情報並びに空間的および／または時間的情報を含んだ複数の走査平面を生成するステップと、（ii）画像再構築用に複数の画像要素（例えば、ピクセル、ボクセル、トクセルのような如何なる数の次元の画像要素）を含んだ出力体積を与えるステップと、（iii）出力体積中の選択された画像要素の選択された距離内にあるか、あるいは選択された画像要素自身に含まれる、走査平面のそれぞれの画像情報を決定するステップとを含む。選択された画像要素の選択された距離内に入るか、あるいは選択された画像要素自身に含まれる画像情報（「出力体積の規定された部分」と呼ぶ）は、データベースにストアされ、その後に如何なる数の技術によっても分析される。例を挙げると、多数の走査平面からの画像情報が選択された距離内に入るか、あるいは画像要素（即ち、与えられた画像要素に対する画像情報が複数のｘ，ｙ，ｚ，アルファ，ベータ，ガンマおよび／またはその他のパラメータ（例えば、超音波応用のグレイ・スケール値）を含む）に含まれる場合は、その画像情報は、画像情報を出力体積中の結果として得られるグレイスケール値としてフィルタリングするために、第１発見、最終発見、再近接距離、加重平均等の種々の評価方法で分析され得る。上述したステップは、出力体積中の画像要素毎に、出力体積中の全ての画像要素が画像情報を含むまで、シーケンシャルに繰り返される。
この方法は、２次元画像情報から３および４次元画像を生成するために特に有用である。超音波応用では、例えば走査平面は、各ピクセルが画像情報を含む複数のピクセル（即ち、２次元要素）に分割される。この走査平面は、空間内の超音波プローブの位置（ｘ，ｙおよびｚ）および方位（アルファ，ベータおよびガンマ）に関する情報を、時間の関数として含んでいる。各ボクセルまたはトクセルに対する画像データの組は、ボクセルまたはトクセル位置およびグレイスケール値に関する情報を含んでいる。理解されるように、プローブが移送装置に搭載されたり、あるいは相互に回転させられる場合や、プローブが固定軸の周りを回転したり（例えば，ｘ，ｙまたはｚ軸のいずれかの周り）、あるいはプローブが適切な追跡システムによって配置されている場所を任意に移動させられる場合には、走査平面は実質的に相互に平行であり得る。
この技術は、画像情報に基づいて、より正確な画像の再構築を可能にする。この技術は、各ボクセルに対する画像情報を放棄せず、そのボクセルの一部の特定された距離内の全ての画像情報を有し、およびユーザが多くの技術の中から選択したものによって、ユーザが近隣の分析を実施することを許容できる。ユーザはそれ故、与えられた応用に最も正確な画像を与える分析技術の選択に柔軟性を有する。
他の実施例では、出力体積は、空間的および時間的画像情報を使用して生成される。各画像平面に含まれるべき適切な画像情報は、その要素の選択された距離内にあるか、あるいは選択された画像要素自身内にあるか、および／または選択された基準点の選択された時間間隔内に含まれる、画像情報を選択することによって、複数の走査平面のそれぞれに対して決定される。例を挙げると、超音波画像処理システムは、画像情報を生成する走査に「時間刻印をつける」ことができる。この時間刻印は、走査の、そしてそれ故に選択された基準点に対する画像情報（時間刻印以外の）の取得の時刻を示す。この時間刻印は、画像取得シーケンス（即ち、絶対時間刻印）の開始に対して、または最近接の心臓サイクル（またはｒ波）（即ち、ｒ−波に対する時間刻印）に対して、または最近接の呼吸サイクル（即ち、呼吸サイクルに対する時間刻印）に対して、または他の選択された時間的基準点に対して測定され得る。時間刻印の使用は、必要に応じて、空間的情報および／または時間的情報に基づいて実施される画像要素のソートを許容する。時間刻印は、心臓のように動いている器官を含んだ応用のために、ユーザがフリーハンドでデータを取得することを可能にし、また器官が動いている期間内の選択された点で画像を構築することを可能にする利点がある。
更に異なる実施例では、画像再構築に一般に使用される２次元超音波画像の代わりに、１次元超音波画像を含んでいる。超音波ビームデータは、１次元超音波ビームまたは線（これは典型的には単一の圧電素子または圧電素子アレイによって生成される）に伴う、前記ビームまたは線の組織または身体構造による反射の結果生じた超音波情報である。例えば、超音波ビームデータは、「元の」ＲＦビームデータ、復調されたビームデータ、および「元の」ＲＦデータに由来したビームに伴う如何なる信号をも含んでいる。２次元超音波画像は一般に、複数の超音波ビームによって生成されたデータにより形成される。超音波ビームデータを画像情報として使用することによって、本発明は、２次元画像だけを使用して生成するものに比べてより正確な３および４次元画像を生成できる。理解されるように、超音波ビームデータを、３または４次元画像再構築に先立って、２次元画像に変換するときに、貴重なデータが廃棄され得る。本発明は、そのビームデータを３および４次元画像に直接変換すること、および中間の２次元画像を使用しないことによって、この問題を解決する。
図４を参照すると、本発明による、走査した対象物の３次元画像を生成するためのステップが示されている。図１および４を参照すると、作用ボックス５０および５４内でユーザが、本発明の一実施例では、２または３次元電磁界「グリッド」（オーバラップした電磁界によって形成される）を与えるための位置検出システムの送信器２２を患者テーブルに、また画像取得中の電磁界グリッド内のプローブ１０の位置と方位とを時間の関数として記録するために、位置センサ受信器を超音波システム１４に接続された超音波画像処理プローブ１０に取り付けている。理解されるように、プローブのトラッキングをするための他の好ましいグリッドシステム、例えば赤外線グリッドシステムもまた使用できる。この代わりに、米国特許第５，２９５，４８６号および第５，１０５，８１９号に開示されたプローブ搬送装置を有するプローブ（これらは参照によってここに組み込まれる）や、米国特許第５，１５９，９３１号に開示された固定プローブ（これは参照によってここに組み込まれる）のような他の好ましいプローブもまた使用できる。
作用ボックス５８，６４，６６および決定ボックス６２では、プローブ上の精密な位置および（ｘ，ｙ，ｚ，α，β，γ）オフセットを決定するために、校正ファントムを伴う測定が実施され、しかる後、フレームのピクセルサイズ（ｘおよびｙ）を決定するために、画像校正が生成される。校正ファントムは、コンピュータ１８内の中央プロセッサに、空間内のオフセットと、プローブ変位の特定された量内に含まれる方位とを知らせる。もし測定が成功しなかった場合は、作用ボックス５８は繰り返される。もし測定が成功したら、作用ボックス６６でフレームのピクセルサイズ（ｘおよびｙ）とオフセットがコンピュータ１８のメモリ内にストアされる。
作用ボックス７０−７４では、走査、即ち画像情報取得が実施される。作用ボックス７０において操作される対象物、即ちアナトミーを位置決めした後に、フリーハンド走査、または他の適切な走査技術が、プローブを対象物の上に置き、そしてそのプローブを対象物に対して移動させることによって、あるいは変換器アレイ中の異なる変換器にパルスを与えることによって行われる。赤外線操作では、ユーザは、任意の方向に任意の量だけ何時でもプローブを移動させ、回転させ、そして傾斜させることができる。図２に示すように、プローブの位置（ｘ，ｙおよびｚ）および方位（アルファ，ベータおよびガンマ）は、対応する走査平面２６ａ−ｎ’に取り付けられた位置センサ受信器によって時間的に記録される。理解されるように、空間内の平面を規定するために、その平面上の位置（ｘ，ｙおよびｚ）およびその平面の方位（アルファ，ベータおよびガンマ）が必要とされる。ユーザは、ｎ’の走査平面が取得された時に取得を終了する。ｎ’は、走査された対象物の画像の再構築を可能とする十分な数の走査平面である。画像情報は、対象物中の多数の特定走査平面に対する超音波反射を表す元の画像を含んでいる。走査平面２６ａ−ｎ’のそれぞれに対する画像情報は、全ての対応する空間的および一時的座標と方向と共にコンピュータのメモリにデジタル的にストアされる。
作用ボックス７８では、画像取得中に使用された座標系が、変換（移動）、即ち各走査平面の左上にシフトされる。このことは、走査平面毎の元の画像を校正し、センサ受信器で生成したセンサ座標系から走査平面毎の左上に移動させ、そして出力画像の全ての寸法の解像度を元の画像の寸法の最小解像度に設定することによってなされる。校正ファントムについて先に行われた測定のストアされた値を使用し、対象物の画像幅および画像高さ（ピクセル当たりミリメータで測定された）に対応するｘおよびｙの解像度を規定することによって元の画像は校正される。センサ座標系を移動するために、ｘ，ｙおよびｚに対して次の式が使用される。
Ｘ’＝Ｔｂ＋Ｒｂ＊Ｒｉ（Ｔｉ＋Ｘ）
ここで、Ｔｂ＝位置センサの移動、Ｒｂ＝位置センサ角度から計算された回転マトリクス、Ｒｉ＝位置センサの受信器によって規定される平面に対する画像平面の傾斜を表すマトリクス、そしてＴｉ＝位置送信器の位置に対する走査平面の左上への移動である。理解されるように、この式は、「ｘ」を「ｙ」に置換することによってｙに対して、そして「ｘ」を「ｚ」に置換することによってｚに対しても使用することができる。全ての体積寸法中の解像度は、元の画像寸法の最小解像度に設定される。換言すれば、出力体積のｘ，ｙおよびｚ方向の各ミリメータに対応するピクセルの適当な数が決定される。
作用ボックス８２では、座標系の方位（ｘ，ｙおよびｚ）は、出力体積が最小となるように変更される。このステップは、体積を大きくし過ぎてコンピュータ１８のメモリ容量を越えてしまう危険性を最小化する。従って、座標系の方位は、前記体積が、最小量のメモリ容量を使用して種々の走査平面を含むことができるようにする。
作用ボックス８６では、「ｚ」寸法を最小寸法とするために、方位（ｘ，ｙおよびｚ）は再度変更される。かくして、ｚ軸は、走査された対象物の最小寸法がｚ軸に沿うように、指向させられる。
図３および４を参照すると、作用ボックス９０では、出力体積９８（例えば、ボクセル立方体）中の各画像要素９４ａ−ｍ毎の一部の選択された距離内にある走査平面のそれぞれの画像情報が決定される。体積の再構築の目的は、種々の走査平面２６ａ−ｎ’の各ピクセルに対応する画像情報を、３次元直交座標系へ変換することである。かくして、走査平面２６ａ−ｎ’中の寸法ＸｉｎおよびＹｉｎを有する元の画像の集合は、寸法ｘ，ｙおよびｚを有する出力体積９８に変換される。出力画像１０２は、出力体積９８の１片（スライス）である。ｘおよびｙにおける出力体積の寸法は、画像幅および画像高さに対応する。出力体積の寸法ｚは、実質的に出力フレームに直交するベクトルによって表される。
再構築アルゴリズムは、出力体積中の各画像要素を通してシーケンシャルに繰り返し、そして画像要素の選択された距離内に含まれるか、距離内にある全ての走査平面中の画像情報からグレイスケール値を評価する。かくして、出力体積は、再構築アルゴリズムが適用される前は、画像情報が「空」の状態にあり、そしてそのアルゴリズムによってシーケンシャルに１画像要素ずつ満たされていく。これに対し、既存の再構築アルゴリズムは、走査平面内に含まれる画像情報で出力体積をシーケンシャルに満たしていく。これは画像要素ベースで行われるというよりは、むしろ走査平面ベースで行われるということである。
本発明の再構築アルゴリズムは、各画像要素に対し全ての走査平面を見直し、そして選択された画像要素に対し関心のある画像要素を中心とした半径「Ｒ」の球を横切る走査平面を識別するによって、出力体積中の各画像要素に対し数学的に実施され得る。理解されるように、その球は、長方形またはその他の好ましい幾何学的形状に置き換えることができる。
反復のそれぞれにおいて、「Ｒ」はＭｉｎＤｉｓｔおよびＭａｘＤｉｓｔに基づいて決定される。図８に示すように、ＭｉｎＤｉｓｔ値およびＭａｘＤｉｓｔ値は、出力画像要素と入力画像要素との間の２つの不連続な空間的距離を表す。特に、ＭｉｎＤｉｓｔおよびＭａｘＤｉｓｔは、関心のある画像要素９６に関して、ｘ，ｙおよびｚ座標によって与えられる空間内の距離である。ＭｉｎＤｉｓｔおよびＭａｘＤｉｓｔは、再構築アルゴリズムにおける「Ｒ」に対する距離のしきい値である。ＭｉｎＤｉｓｔおよびＭａｘＤｉｓｔの設定は、画像校正から導かれる個別データの組のピクセルサイズに依存する。かくして、ピクセルサイズは、データの組の全てのフレームに対して同一になる。ＭｉｎＤｉｓｔおよびＭａｘＤｉｓｔは、次の式に従って計算される：
ＭｉｎＤｉｓｔ＝入力ピクセルサイズ［ｘ］；および
ＭａｘＤｉｓｔ＝６＊入力ピクセルサイズ［ｘ］
例を挙げると、画像校正を通して取得したフレームのピクセルサイズが、ｘ寸法（水平）についてはピクセル当たり０．５０ｍｍであり、またｙ寸法（垂直）についてはピクセル当たり０．３４ｍｍである場合、ＭｉｎＤｉｓｔは０．５ｍｍに設定され、またＭａｘＤｉｓｔは６＊０．５＝３ｍｍに設定される。
その差、ＭａｘＤｉｓｔ−ＭｉｎＤｉｓｔは、ＤｅｌｔａＤｉｓｔを生成するために、（ｎ−１）ステップに分割される。ここで、ｎは再構築アルゴリズム中の反復ループの数を表す。好ましくは、ｎは４に設定される。かくして、ＤｅｌｔａＤｉｓｔは次式で規定される：
ＤｅｌｔａＤｉｓｔ＝（ＭａｘＤｉｓｔ−ＭｉｎＤｉｓｔ）／（ｎ−１）
ＤｅｌｔａＤｉｓｔの値を使用し、「Ｒ」に対する値は、反復に依存して、次の式の１つにより決定される：

出力体積９８中の各画像要素９４ａ−ｍ（ここで、ｍは出力体積中の画像要素の数）の近隣の画像情報の全てが上述した近隣分析によって決定された後、または近隣分析が画像要素ベースで実施される時、各画像要素の特殊なグレイスケール値または他のパラメータを割り当てるために、作用ボックス９０ではどのような数の分析技術をも使用することができる。このような技術には、例えば、第１発見アルゴリズム、最近接距離アルゴリズム、加重平均アルゴリズム、および最終発見アルゴリズムが含まれる。
図５は、上述した近隣分析技術と同時に使用される第１発見アルゴリズムの模式的なフローである。最大ｎ回反復が実施される。第１回目の反復では、発見され、そしてＭｉｎＤｉｓｔよりも画像要素９４の部分に近い第１入力ピクセルのグレイスケール値が、特定の画像要素９４に対する実際のグレイスケール値として扱われる。もしこのようなピクセルが発見されなかった場合は、ＭｉｎｄｉｓｔがＭｉｎＤｉｓｔ＋ＤｅｌｔａＤｉｓｔに設定され、そして動作が繰り返される。もしｎ回の反復動作を経てもピクセルが発見されなかった場合は、そのピクセル値は未規定のままにされる。
図５を参照すると、作用ボックス１００では、出力体積９８中の第１画像要素９４ａが選択され、そしてフレームスタック内の第１走査平面中の第１ピクセルが選択される。フレームスタックとは、全ての走査平面２６ａ−ｎ’の単なる集合である。決定ボックス１０４で、中央プロセッサは、画像要素９４ａが出力体積９８中の最後の画像要素であるかを決定する。もしそうであれば、中央プロセッサはそのアルゴリズムを終了する。もしそうでなければ、中央プロセッサは決定ボックス１０８に移り、そこで実際の反復が最後の反復「ｎ」であるか否かを決定する。もしそうであれば、中央プロセッサは作用ボックス１０２に移る。もしそうでなければ、中央プロセッサは決定ボックス１１６に移り、そこで検討中のピクセルがフレームスタック中の最後のピクセルであるか否かを決定する。もしそうであれば、中央プロセッサは作用ボックス１２０および１２４に移り、そこで反復数を「１」だけ増加し、またピクセル数を第１ピクセルにしてから決定ボックス１０４に戻る。もしそうでなければ、中央プロセッサは決定ボックス１２８に移り、そこで画像要素９４ａの中心から関心のある走査平面２６ａ−ｎ’中のピクセルまでの距離が、選択された半径（即ち、ＭｉｎＤｉｓｔ）より小さいか否かを決定する。もしそうであれば、中央プロセッサは作用ボックス１３２に移り、そこで画像要素９４ａに対するグレイスケール値を、ピクセルのグレイスケールに等しく設定する。もしそうでなければ、中央プロセッサは作用ボックス１３６に移り、そこで次のピクセルを選択してから作用ボックス１０８に戻る。作用ボックス１１２では、出力体積中の次の（典型的には隣接する）画像要素に対してステップが繰り返される。
図６を参照すると、最近接距離アルゴリズムが示されている。このアルゴリズムでは、走査平面２６ａ−ｎ’中の、画像要素９４ａ−ｍに最も近く、かつＭｉｎＤｉｓｔよりも近いピクセルのグレイスケール値が、画像要素９４ａ−ｍのグレイスケール値として扱われる。作用ボックス１４０では、中央プロセッサは第１画像要素９４ａを選択する。作用ボックス１４４では、中央プロセッサは画像要素が最後の画像要素かを決定する。もしそうであれば、中央プロセッサはそのアルゴリズムを終了する。もしそうでなければ、中央プロセッサは作用ボックス１１４８に移り、そこで画像要素９４ａのグレイスケール値を、画像要素９４ａに対する種々の走査平面２６ａ−ｎ’中の最近接ピクセルのグレイスケール値に等しく設定する。もし最近接ピクセルが画像平面から等距離にある場合、グレイスケール値を選択するために加重平均技術のような適切な数学的技術が使用され得る。作用ボックス１５２では、中央プロセッサは、出力体積９８中の次の画像要素９４ｂ等に対して、先行するステップを、画像要素９４ｍに対し実行されるまで繰り返す。
図７は、加重平均アルゴリズムを示す。画像要素９４ａ−ｍのグレイスケール値は、走査平面２６ａ−ｎ’中の全ての隣接入力ピクセルの線形距離加重平均である。上述したように、もし実際の反復ステップで隣接するものが発見されない場合には、Ｍｉｎｄｉｓｔ＝ＭｉｎＤｉｓｔ＋ＤｅｌｔａＤｉｓｔとしてｎ回その処理が繰り返される。作用ボックス１５６では、画像要素９４ａが出力体積中の第１画像要素として設定され、そして実際の反復はｎ＝１に設定される。中央プロセッサはそれから画像要素９４ａが出力体積９８中の最終画像要素であるかを決定する。もしそうであれば、中央プロセッサはこのアルゴリズムを終了する。もしそうでなければ、中央プロセッサは決定ボックス１６４に移り、そこで当該反復が最終であるか（即ち、その反復がｎ番目の反復であるか否か）を決定する。もしそうであれば、中央プロセッサは作用ボックス１６８に移り、そこでその画像要素のグレイスケール値を背景値に設定し、そして作用ボックス１６０に移る。もしそうでなければ、中央プロセッサは決定ボックス１７２に移り、そこで、フレームスタック中のピクセルの中で、画像要素９４ａに対し半径「Ｒ」（即ち、ＭｉｎＤｉｓｔ）よりも近いピクセルを識別する。もしそのようなピクセルが識別されない場合は、作用ボックス１７６で反復数を１だけ増加してから、中央プロセッサは決定ボックス１６４に戻る。もしピクセルが識別された場合は、中央プロセッサは作用ボックス１８０に移り、そこで画像要素９４ａの半径「Ｒ」内にあるものと識別された全てのピクセルのグレイスケール値の加重平均を決定し、そしてその加重平均値を画像要素のグレイスケール値として割り当てる。作用ボックス１６８では、中央プロセッサは、出力体積９８中の次の画像要素９４ｂ等に対して、先行するステップを、画像要素９４ｍに対し実行されるまで繰り返す。
作用ボックス９０の完了に続いて、中央プロセッサは作用ボックス２００において画像再構築情報をメモリ内に保存する。決定ボックス２０４では、中央プロセッサは、走査または画像情報取得が更に必要であるかを決定する。もしそうである場合は、中央プロセッサは作用ボックス６６に戻る。もしそうでない場合は、中央プロセッサは、このアルゴリズムを終了する。
１つの変形実施例では、超音波ビームデータは、上述した実施例で説明されようなビームデータから形成された２次元画像に代わる画像再構築を実施するために、作用ボックス９０で使用される。超音波ビームデータの空間的位置を、超音波ビームデータを含んだ２次元走査平面に対する空間情報と組み合わせて計算することによって、この実施例では、３および４次元画像を形成するために、斜めの走査平面をソートすることができる。理解されるように、３および４次元画像の再構築は、一般に特定の走査平面に対応する超音波ビームデータを単一の２次元画像に変換する。図９ＡおよびＢに示すように、各走査平面２５０ａ，ｂは、走査平面当たりのビームの数が典型的には６４，１２８または２５６である、複数の超音波ビーム２５４，２５８を含むことができる。ビームが生成される走査平面２５０ａ，ｂの位置と、ビームの番号（即ち、１．ビーム、２．ビーム、等）と、プローブのタイプ（即ち、リニア、曲線リニア、セクタ等）とを知ることによって、各ビーム２５４ａ−ｎまたは２５８ａ−ｎの空間的位置が決定され得る。ビームの位置とそれに関連したデータは、出力体積中の画像要素のそれぞれを完了するために、上記の作用ボックス９０で使用される。
更に異なる実施例が図１０に示されている。この実施例では、空間的および時間的画像情報の双方が、上述した技術を使用した３および４次元画像の再構築に使用される。時刻刻印が、超音波ビームデータ、またはこの超音波ビームデータから生成された２次元画像の各要素についてストアされる。各時間刻印（タイムスタンプ）は、１６．５ミリ秒のように、選択された時間の期間を表すことができる。かくして、２つの時間刻印は、選択した既知の点等にちなんで、３３ミリ秒を表す。典型的には、１つの時間刻印は、約１から約１００ミリ秒の範囲にある。画像取得が完了したとき、空間的情報は、ビームデータまたはそれから導かれた２次元画像を３次元画像のデータセットに変換するために使用できる。しかるに、時間刻印情報は、２次元画像またはビームデータを４次元データセットに変換するために用いられる。
再び図１０を参照すると、コンピュータは、作用ボックス２６０，２６４，２６８および２７２を加えて上述したステップを実施する。作用ボックス２６０は、上記の作用ボックス９０と実質的に同じである。かくして、時間刻印のそれぞれに対応する画像情報の全てを含んだ出力体積が構築され得る。この出力体積は、心臓サイクル中の複数の異なる時間刻印または点に対応する複数の出力体積を形成するために、後のステップで使用され得る。
作用ボックス２６４では、心臓サイクルの動きに対する画像情報の時間的分布に基づいてフィルタリングが実施される。画像取得中は、従来の技術および各２次元画像またはビームデータのアイテムに対してストアされた適切なアナログ値を使用してＥＣＧ信号が監視される。更に、絶対時間刻印および／またはｒ−波に対する相対時間刻印が決定され、その画像またはビームデータと共にストアされる。このデータは図１７に記載されている。
作用ボックス２６４では、心臓サイクルの長さ（即ち、隣接するｒ−波の間隔）に基づいて、画像情報はフィルタリングされる。理解されるように、心臓は一定の率で鼓動しない。それ故、いくつかの心臓サイクルの間に取得されたある画像は、心臓サイクルの長さに依存して排除される必要がある。このフィルタリングステップを実施するために、適切なハードウエアとソフトウエアは、従来から知られているように、患者のアナログＥＣＧ信号（図１１参照）を多くの点Ｓ₁からＳ_nにおいてサンプリングし、そして各点におけるその信号の大きさを、比例するデジタル値に変換する。図１２を参照すると、しきい値以上のデジタル値はｒ−波（即ち、心筋の収縮）Ｒ₁からＲ_nに変換される。しかるに、しきい値以下のデジタル値は心筋の弛緩（即ち、隣接するｒ−波の間隔）に対応すると推定される。隣接するｒ−波Ｒ₁からＲ_nの間の時間間隔ｔ₁からｔ_nは決定され、そして図１３に示されたタイプのヒストグラムがプロットされる。結果として得られた曲線２８４の頂点２８０は、完全なＲ−Ｒ間隔に対応するものと仮定される。間隔「Ｉ」は、その中心に曲線の頂点２８０を有するように選択される。間隔「Ｉ」の幅は、適当な既知の基準に基づいて選択される。選択された間隔「Ｉ」の範囲に入る画像情報だけが、後の再構築ステップで使用される。この間隔から外れる画像情報は、異常なものとして排除される。
作用ボックス２６８では、画像情報が患者の呼吸位相に基づいてフィルタリングされる。理解されるように、呼吸の間、心臓は動いているので、呼吸位相に基づいたある画像は、画像品質を強調する為に排除される。このフィルタリングステップを実施するために、患者の呼吸が適当な装置を使用して、画像取得中、監視される。フィルタリングステップを実施するために、この分野では知られているように、適切なハードウエアおよびソフトウエアは、患者のアナログ呼吸信号（図１４参照）を多くの点Ｓ₁からＳ_nにおいてサンプリングし、そして各点におけるその信号の大きさを、比例するデジタル値に変換する。このデジタル値は、図１５に示されるタイプのヒストグラムを準備するために使用される。結果として得られた曲線２９４の頂点は、Ｒ−Ｒ間隔に対応する完全な呼吸位相と仮定される。間隔「Ｉ」は、その中心に曲線２９４の頂点２９０を有するように選択される。間隔「Ｉ」の幅は、適当な既知の基準に基づいて選択される。選択された間隔「Ｉ」の範囲に入る画像情報だけが、後の再構築ステップで使用される。この間隔から外れる画像情報は、異常なものとして排除される。
フィルタリングステップの後に、１つの心臓サイクル中で選択された点、または多数の心臓サイクル中の選択された点における心臓の画像を提供するために、出力体積中の種々の画像要素が時間刻印に基づいてソートされる。これは、Ｒ−波Ｒ₁およびＲ₂によって形成された代表的な心臓サイクルに対する複数の出力体積Ｖ₁からＶ_nに対して、図１６に示されている。前者のケースでは、ｒ−波に対する時間刻印は、出力体積が代表的なｒ−ｒ間隔中の各時間刻印に対応するように、使用される。別の言い方をすると、各時間刻印は、異なる時刻にとられた多数の異なる超音波走査からの画像情報を含んでいる。後者のケースでは、絶対時間刻印は、出力体積が多数のｒ−ｒ間隔にわたり各絶対時間刻印に対応するように、使用される。
本発明の種々の実施例が詳細に説明されてきたが、それら実施例の修正および適応が当業者にとって生ずることは明らかである。そのような修正および適用が本発明の精神および範囲内にあることが理解されるべきである。

Claims

対象物を描写する３または４次元画像を構築するための装置であって、対象物の少なくとも一部に超音波エネルギを通過させ、これにより前記対象物を描写する画像情報を生成し、前記画像情報が複数の画像平面に対応する装置において、
３または４次元の出力体積の第１の規定された部分内にある前記複数の画像平面のそれぞれに前記第１の規定された部分に対応する画像情報の第１のサブセットを規定するために、前記画像情報を決定する手段であって、ここで前記第１の規定された部分は前記複数の画像平面の２以上からの画像情報を同時に含み、また前記出力体積は複数の規定された部分によって規定されるものであり、各規定された部分に対して全ての画像平面を見直し、そして選択された規定された部分に対し関心のある規定された部分を中心とした幾何学的立体を横切る画像平面を識別することからなる手段と、
前記規定された部分の複数のそれぞれに対応する画像情報のサブセットを規定するために、前記第１の規定された部分の複数のそれぞれに対し、前記決定する手段の動作を繰り返す手段と、および
前記対象物の３または４次元画像を構築するために、前記複数の画像情報のサブセットのそれぞれを分析する手段と、
を備えることを特徴とする前記装置。
請求項１の装置において、前記対象物を描写する画像情報を生成する手段は、前記対象物に対して超音波プローブを通過させ、前記超音波プローブの位置は、前記超音波プローブに取り付けられた位置センサによって決定されることを特徴とする装置。
請求項１または２の装置において、各画像平面は複数のピクセルを含み、また各ピクセルは高さおよび幅の少なくとも一つを有し、そして前記出力体積の前記規定された部分の寸法は、高さおよび幅の少なくとも１つの関数であることを特徴とする装置。
請求項１〜３のいずれかの装置において、前記画像情報は基準軸に対する位置座標を含み、また前記出力体積は前記基準軸によって規定され、そして前記決定する手段は、前記第一の画像情報のサブセットを規定するための、前記規定された部分内に位置するかまたは前記規定された部分の選択された距離内にある、前記画像情報を識別することを特徴とする装置。
請求項１〜４のいずれかの装置において、前記分析する手段は、
前記画像情報の第１のサブセットから導かれる画像情報の第２のサブセットを規定するために、前記画像情報の第１のサブセットをフィルタリングするサブ手段を備え、
前記画像情報の第２のサブセットは、前記画像情報の第１のサブセットとは異なることを特徴とする装置。
請求項５の装置において、前記フィルタリングするサブ手段は、最近接距離のアルゴリズム、および加重平均アルゴリズムの少なくとも一つを使用して動作することを特徴とする装置。
請求項５または６の装置において、前記フィルタリングするサブ手段の動作中に、前記画像情報の第１のサブセット中の複数のグレースケール値に関連する１つのグレイスケール値は、前記出力体積の前記規定された部分に割り当てられることを特徴とする装置。
請求項２の装置において、前記複数の画像平面のそれぞれは複数の超音波ビームを備え、前記画像情報は、前記複数の超音波ビームのそれぞれの数、前記プローブのタイプ、および各超音波の空間的位置の１以上を含むことを特徴とする装置。
請求項１〜８のいずれかの装置において、前記画像情報は少なくとも１つの時間刻印を含むことを特徴とする装置。
請求項１〜９のいずれかの装置において、更に、
患者の心臓サイクルに対する画像情報の時間分布に基づいて、前記画像情報をフィルタリングする手段を備えることを特徴とする装置。
請求項１〜１０のいずれかの装置において、更に、
複数の心臓信号を生成するために、前記生成する手段の間、ＥＣＧ信号を監視する手段と、
前記心臓信号をデジタル値に変換する手段と、
心筋の収縮の心筋の弛緩を識別するために前記デジタル値のそれぞれをしきい値レベルと比較する手段と、
前記決定する手段に基づいて、時間間隔を選択する手段と、そして
前記時間間隔から外れる画像情報を排除する手段と、
を備えることを特徴とする装置。
請求項１〜１１のいずれかの装置において、更に、
患者の呼吸サイクルに対する画像情報の時間分布に基づいて、前記画像情報をフィルタリングする手段を備えることを特徴とする装置。
請求項１〜１２のいずれかの装置において、更に、
複数の呼吸信号を生成するために、前記生成する手段の動作中に、患者の呼吸位相を監視する手段と、
前記呼吸信号をデジタル値に変換する手段と、
横隔膜の収縮と横隔膜の弛緩を識別するために、前記デジタル値のそれぞれをしきい値レベルと比較する手段と、
前記横隔膜の収縮の間の時間間隔を決定する手段と、
前記決定する手段に基づいて、時間間隔を選択する手段と、そして
前記時間間隔から外れる画像情報を排除する手段と
を備えることを特徴とする装置。
請求項１〜１３のいずれかの装置において、前記出力体積は、原点に対する複数の画像平面のそれぞれの空間位置を与える３次元座標系によって規定されることを特徴とする装置。
対象物を描写する３または４次元画像を構築するためのシステムであって、対象物を描写し、かつ複数の画像平面に対応する画像情報を形成するために、複数の画像平面中の対象物の少なくとも一部に超音波エネルギを通過させるためのエミッタと、前記複数の画像平面のそれぞれで反射した超音波エネルギを受信するための受信機とを備えるシステムにおいて、
出力体積の第１の規定された部分内にある前記複数の画像平面のそれぞれに、前記第１の規定された部分に対応する画像情報の第１のサブセットを規定するために、前記画像情報を決定する手段であって、ここで、前記第１の規定された部分は、前記複数の画像平面の２以上からの画像情報を同時に含み、また前記出力体積は複数の規定された部分を含み、そして前記決定する手段は、前記規定された部分の複数のそれぞれに対応する画像情報のサブセットを規定するために、前記出力体積の規定された部分内にある前記複数の画像平面のそれぞれに、前記画像情報を決定するものであって、各規定された部分に対して全ての画像平面を見直し、そして選択された規定された部分に対し関心のある規定された部分を中心とした幾何学的立体を横切る画像平面を識別することからなる手段と、
前記対象物の３または４次元画像を構築するために、前記複数の画像情報のサブセットのそれぞれを分析す手段と、
を備えることを特徴とする前記システム。
請求項１５のシステムにおいて、前記エミッタに位置センサ受信機が取り付けられ、前記位置センサ受信機が前記エミッタの空間内の位置を決定することを特徴とするシステム。
請求項１５または１６のシステムにおいて、各画像平面は複数のピクセルを含み、また各ピクセルは高さおよび幅の少なくとも１つを有し、そして前記出力体積の前記第１の規定された部分の寸法は、高さおよび幅の少なくとも１つの関数であることを特徴とするシステム。
請求項１５〜１７のいずれかのシステムにおいて、前記画像情報は基準軸に対する位置座標を含み、また前記出力体積は前記基準軸によって規定され、そして前記決定する手段は、前記複数の規定された部分のそれぞれに対応する画像情報のサブセットのそれぞれを規定するための、前記複数の規定された部分のいずれかの内に位置するかまたは前記複数の規定された部分のいずれかの選択された距離内にある、前記画像情報を識別するための手段を備えることを特徴とするシステム。
請求項１５〜１８のいずれかのシステムにおいて、前記分析するための手段は、
前記画像情報の第１のサブセットから導かれる画像情報の第２のセットを規定するために、前記画像情報の第１のサブセットを処理するための手段を更に備え、
前記画像情報の第２のサブセットは、前記画像情報の第１のサブセットとは異なることを特徴とするシステム。
請求項１５〜１９のいずれかのシステムにおいて、前記処理する手段は、前記画像情報の第１のサブセット中の複数のグレースケール値に関連する１つのグレイスケール値を、前記出力体積の前記第１の規定された部分に対して割り当てることを特徴とするシステム。
対象物を描写する３または４次元画像を構築するための装置であって、各画像平面が対象物の特徴を描写する画像平面を含んだ複数の画像平面を生成するために、対象物に対し超音波プローブを通過させる装置において、
（ａ）３次元出力体積の複数の規定された部分のそれぞれにある前記複数の画像平面のそれぞれに、前記規定された部分のそれぞれに対応する画像情報のサブセットを規定するために、前記画像情報を決定する手段であって、ここで複数の前記規定された部分は前記複数の画像平面の２以上からの画像情報を同時に含むものであって、各規定された部分に対して全ての画像平面を見直し、そして選択された規定された部分に対し関心のある規定された部分を中心とした幾何学的立体を横切る画像平面を識別することからなる手段と、
（ｂ）規定された部分に対応する画像情報の前記サブセットに基づいて、前記規定された部分にグレイスケール値を割り当てる手段とを備えることを特徴とする前記装置。
請求項２１の装置において、更に、前記対象物の３または４次元表示を規定するために、前記規定された部分の複数のそれぞれに対して、規定された部分に対応する画像情報の前記サブセットに基づいて、前記規定された部分にグレイスケール値を割り当てる前記手段（ｂ）の動作を繰り返すことを特徴とする装置。
患者の組織を描写する３または４次元画像を構築するための装置であって、前記組織を描写し、かつ複数の画像平面に対応する画像情報を生成する装置において、
（ａ）３または４次元の出力体積の第１の規定された部分内にある前記複数の画像平面のそれぞれに、前記第１の規定された部分に対応する画像情報の第１のサブセットを規定するために、前記画像情報を決定する手段であって、ここで前記第１の規定された部分は前記複数の画像平面の２以上からの画像情報を同時に含み、また前記出力体積は複数の規定された部分によって規定されるものであり、各規定された部分に対して全ての画像平面を見直し、そして選択された規定された部分に対し関心のある規定された部分を中心とした幾何学的立体を横切る画像平面を識別することからなる手段と、
（ｂ）前記規定された部分の複数のそれぞれに対応する画像情報のサブセットを規定するために、前記第１の規定された部分の複数のそれぞれに対し、前記決定する手段の動作を繰り返す手段と、
（ｃ）前記対象物の３または４次元画像を構築するために、前記複数の画像情報のサブセットのそれぞれを分析する手段と、
（ｄ）前記画像情報の生成の間、前記患者の少なくとも１つの心臓および呼吸サイクルを監視する手段と、
（ｅ）前記複数の画像情報のアイテムのそれぞれに対し、時間刻印を割り当てる手段と、
（ｆ）前記監視手段からの時間的信号の組を与える手段と、
（ｇ）前記時間的信号に対する前記時間刻印の関係に基づいて前記画像情報をフィルタリングする手段と、そして
（ｈ）前記組織の画像を生成する手段と、
を備えることを特徴とする前記装置。
請求項２３の装置において、前記組織は心臓組織であり、前記生成する手段は、前記心臓サイクルの選択された一部の期間、前記心臓組織の画像を与えるために、前記時間刻印に基づいて、画像情報の前記複数のアイテムをソートすることを特徴とする装置。
請求項２３または２４の装置において、前記出力体積は、原点に対する複数の画像平面のそれぞれの空間位置を与える３次元座標系によって規定されることを特徴とする装置。